数据分析报告

1.总则

2.1调查目的

对各部门实现质量目标的各项数据进行统计分析，对公司质量目标的实现数据进行分析；进而评价公司质量目标的适宜性和达到情况，评价各部门质量目标的适宜性和达到情况；得出公司质量目标和各部门质量目标的变更需求。

2.2调查范围

三年来公司和各部门各项质量目标的实现数据。

2.3数据有效性分析

数据收集由以往管理评审收集的各项质量目标实现情况，数据有效。

2.数据统计

2.4合同评审率

1、。

2、进货检验率。

3、进货检验合格率。

4、顾客满意度调查覆盖率。

1、项目验收合格率，一次验收合格率。

2、顾客满意度。

3、项目计划评审率。

4、设计评审率。

5、项目计划执行符合率。

6、文档合格率。

1、保证特殊工种上岗技能培训覆盖率。

2、保证全员质量意识培训率。

3、招聘工作按时完成率。

4、绩效考核年覆盖率。

5、基础设施完好率。

1、组织评审按时完成率。

2、测试设备合格率。

3、项目跟踪率。

4、质量体系文件受控率。

5、质量过程的年检覆盖率。

6、设备完好率。

7、采购按时完成率。

8、网络正常运行率。

9、系统测试率。

1.4.1

2.1.1 分布

……

1.4.2

2.1.2 存在问题

……

1.4.3

2.1.1 采取措施

……

2.52.2特性2

……

……

……

数据分析报告教学设计方案书

高密市城南中学七年级信息技术教学设计 课题：《数据分析》 执教：常小燕 一、教材分析： 《数据分析》青岛出版社是七年级信息技术下册第一单元第二节内容。本节课是在学生掌握了数据计算基本知识的基础上，进一步对数据进行分析的一节新授课。“对数据进行排序和筛选”是用Excel管理数据中的基础方法，也是学生必须掌握的基本技能。它是本册书中学生必须掌握的几个重点之一，是对所学知识的一个综合运用，也是学习用图表表示数据的重要基础。教材中以学生身边经常见到的“图书统计表”为载体，引导学生学习数据排序及筛选的操作。以“加油站、一点通”作为排序、筛选知识点的补充，以“练一练”作为操作技能的巩固。以“实践与创新”作为知识的延伸，帮助学生掌握数据分析和管理的一般方法，提高学生处理信息的能力。 二、学情分析： 七年级学生已经掌握了Word的基本操作，并经过第一课数据计算的学习，对Excel的基本知识，基本技能也有了一定的了解，初步掌握了Excel 的学习方法，并能处理一些生活中的实际问题，包括数据的输入，对数据的统计分析等知识学习兴致非常高，但基于他们年龄的特征，他们对理论性强的知识点不易理解，认知较直观，而对具体操作易于接受。另外因诸多因素的不同，造成他们对信息技术的认知能力实际操作能力、知识水平各不相同，形成了不同的层次，因此教学设计中要体现分层教学。

三、教学目标： 1、知识目标：理解数据清单、数据的排序、筛选的概念和作用。 2、技能目标：熟练掌握数据排序和筛选的操作方法。 3、情感态度价值观目标：感受通过数据分析解决、实际问题的过程， 培养学生遇事要善于分析、判断的意识，引导学生热爱读书，并学 会与他人分享信息资源。 四、教学重点与难点： 熟练掌握数据的排序和筛选的操作方法。 五、教学策略： 本课是让学生学会用Excel对数据进行排序和筛选操作。采用“任务驱动”的教学模式和学生“自主、合用、探究”的学习模式，老师仅起以引导启示的作用，使学生熟练掌握所学内容并能将信息技术应用于生活，以解决生活中的具体问题。这样的教学方法在教学实践中效果比较好。六、教学过程

工作总结及市场分析报告

2010年度工作总结及市场分析报告 2010年鱼料销售已经结束，我五月份进入金堂、青白江区负责鱼料销售，由于新进入一个市场，对市场不是很熟悉，本年度的主要工作围绕在以下几个方面展开： 一、围绕公司目标任务开展工作 （1）金堂经销商晏升俊资金出现缺口，要想提量只有开发新的经销商。6月份在金堂淮口建立一个新销售点向玉龙。7月份在金堂福兴镇建立一个新销售点郭定兵。 （2）青白江开发一个直销用户黄治海，水亩30亩，年用料40T。 二、对市养殖水面布局及养鱼户的调查 （1）金堂养殖水面主要集中在三溪和福兴镇。三溪小鱼塘多，单个养鱼户用料少，主要销售渠道还是经销商。福兴大鱼塘比较多，单个养鱼户用料多，主要销售渠道可以采用经销商和直销户。其他场镇的养鱼户可以通过向玉龙供料，淮口是交通要道。金堂养鱼户总的养殖技术差，养殖观念落后，有等于公司在这方面的培训。 （2）青白江养殖水面主要集中在清泉、龙王、石板滩、姚渡等镇。青白江养殖水面比较集中，精养塘多，饲料吞吐量大。养鱼户养殖技术好。 三、对我片区内竞争厂家的调查分析 主要竞争厂家两家成都正大、凤凰饲料。优劣势分析：成都正大销售政策灵活，经销商返点高。凤凰饲料价格适中，给经销商资金支

持大。德阳通威：价格高，销售政策不变通。 四、经销商调查分析 金堂成都正大经销商谢华山、吴孝德个人能力强，资金实力大，社会关系好。金堂凤凰饲料经销商何东顺能吃苦主动跑客户。金堂通威经销商向玉龙、郭定兵资金比较薄弱，对业务员依赖强。青白江凤凰饲料经销商罗富正，刘生东个人能力强，资金实力强，社会关系好。青白江通威经销商张礼银个人能力资金都不错，社会关系好。 五、2010市场调查各项数据统计表 陈文富 2010年12月15日

项目运营总结与分析报告

项目运营总结与分析报告 一、项目概况 1、项目背景 饰品行业是从珠宝首饰、工艺礼品行业中分离出来而形成的一个新兴产业。饰品作为新经济的增长点，在发达国家已逐步走向成熟。世界四大时尚之都巴黎、纽约、伦敦、米兰以及亚洲的汉城、东京、香港等国际著名的饰品之都，年贸易总量（包括转口贸易）近1000亿美元，已形成一个庞大、规范的市场化体系，领导全球饰品行业的潮流和发展。当今中国随着与国际社会的全面接轨，人们的生活理念发生了巨大变化，崇尚时尚、追逐流行已成为中国人的生活主旋律，从而成就了新世纪中国饰品行业的无限商机。本项目所推广的小饰品既符合大学生所需的时尚，又符合女性爱美的特点。 以杨家墩商业街为例，据资料分析，商业街的饰品店在滨江高教园是具有一定的影响力的。此外，一些实体批发商成功向网络零售商转行，这种比例也在逐渐增加。在滨江高教园，艺校女生人数比例明显高于男生人数来说，小饰品市场的发展也是存在着一定的空间，所以本次实训，我们组利用小饰品的厂商货源这个渠道作为主要的推广项目。 2、项目简介 本次项目以直接销售和网络销售为主，了解到女生一般性会在节日、生日时会互相赠送礼物，我们以摆地摊的形势向其推销我们组的主营产品手工布艺。吴山夜市摆地摊需要租摊位、我们小饰品的款式不符合消费人群等原因我们放弃了吴山夜市，将目标锁定在杨家墩夜市上。 二、项目运营过程 1、第一阶段：准备阶段 项目运营的前期阶段我们先对滨江高教园区的饰品店进行初步的调查，了解相近的小饰品在市场上的售价大多集中在20-50元中间，并且做工一般。在为摆摊的准备上，购置摆摊所需要的桌布等，并且查询了天气预报做好预防措施。 2、第二阶段：运营前期 在运营的前期，由于各种原因我们所订购的手工布艺挂件没有到货，因此我们第一天销售的产品只有手链。第一天摆摊，我们选择龙翔作为实验地，但是事情进行的不是很顺利，我们到龙翔之后找到一块摊位刚摆好就被城管

经营数据分析报告

经营数据分析报告 导读：本文经营数据分析报告，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 经营数据分析报告 一、确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、分析综述 分析综述主要包括两方面的内容 1、上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数

针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2、上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、一周运营数据分析 1、本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2、新用户概况 新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3、活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比

日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比 4、道具消费概况 道具方面的消费概况主要包括： 产出活动类别 道具分类 单类道具消费元宝，消费占比，环比上周 日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降/上升 简述活动效果较好/较差的道具分类 5、当前元宝库存 当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1w元宝，花了8K，我造成的存量是2K，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。 6、重点商业活动付费玩家参与情况 活动参与情况主要考虑以下几点： 付费群体类别，活跃付费玩家数 付费玩家的参与比例 付费玩家在活动中消费的元宝数 付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例 付费玩家的人均消费元宝数 根据活动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。

工作总结分析报告

工作总结分析报告 时光在流逝，从不停歇;万物在更新，而我们在成长，相信各位工作者这段时间来的收获肯定不少吧，该总结这段时间的得与失，为下一阶段的工作奠定基础了。下面给大家整理了关于工作总结分析报告，方便大家学习。 工作总结分析报告1 1年来，本人认真遵守劳动纪律，按时出勤，有效利用工作时间;坚守岗位，需要加班完成工作按时加班加点，保证工作能按时完成。认真学习知识;具有强烈的责任感。积极主动学习专业知识，工作态度端正，认真负责地对待每一项工作。 我的工作岗位是一名质量员、一个把握工程质量的重要岗位。工作态度决定一切，工作时一定要一丝不苟，仔细认真。不能老是出错，有必要时检测一下自己的工作结果，以确定自己的工作万无一失。工作之余还要经常总结工作教训，不断提高工作效率，并从中总结工作经验。虽然工作中我会犯一些错误，受到领导的批评，但是我并不认为这是一件可耻的事，因为我认为这些错误和批评可以让我在以后的工作中避免类似错误，而且可以让我在工作中更快的成长起来。

我也深知我的工作的重要性，一个人要在自己的职位上有所作为，就必须要对职位的专业知识熟知，并在不断的学习中拓宽自己的知识面。所以我本着“把工作做的更好”的目标，扎扎实实干好本职工作，并且在工作之余我努力的学习专业知识充实自己，虽然在工作上会遇到很多挫折但是我相信我自己。有句话说得好“从哪里跌倒、就从哪里爬起来”我还很年轻秉着笨鸟先飞的思想，我想信只要我付出的比别人多肯定能弥补我在专业知识上的不足。 作为质检员，质检工作的重点：在质检检查之前，做好事前控制工作至关重要，防患于未然才是根本，所以把一切隐患消灭在萌芽状态。作为质检人员，在工程开工前，一定要全面熟悉情况，包括施工图纸的了解，方案设计、会审工作，都是全程参与，只有采取这样严肃、认真态度，我们的质检工作才能做实做好。 严格按照规定做好各项检验。首先由个班组自检，自检合格后报请项目部质检人员检查，然后报请监理工程师进行检验签字。上道工序不合格，下道工序不得施工，做到“五不施工，三不交接”。“五不施工”即：未进行技术交底不施工;图纸和技术要求不清楚不施工;测量桩和资料未经复核不施工;材料不合格不施工;工程环境污染未经检查签证不施工。“三不交接”即：无自检记

调查结果与分析报告附数据整理分析报告总结报告

数据分析 我们设样本一为抽样总体，样本二为男生的抽样总体，样本三为女生的抽样总体。 一、生活费水平的分析 1. 对样本一的分析 由整理后输入计算机的数据，我们绘制出样本一生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下： 样本一生活费水平的频数分布表 频率百分比有效百分比累积百分 500以下26 500-70024 700-9009 900以上6 总数65 由上图可以看出：样本一（即本科生抽样全体）月生活费500元以下所占频数最高。 样本一（总体）平均月生活费置信区间的构造表 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 频数65

从上述分析可知：我们有95%的把握认为重庆工商大学本科生的月生活费平均水平在元~元之间。 样本一男生月生活费水平的频数分布表 Statistics 频数 N Valid38 Missing0 Mean Std. Error of Mean Std. Deviation 频数 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid500以下14 500-70015 700-9004 900以上5 Total38 由上图可以看出：样本二月生活费500-700所占频数最高，是月生活费的众数。分析众数后，我们进一步分析月生活费的平均水平，得出结果如下： T-Test

One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 频数38 从上述分析可知：我们有95%的把握认为重庆工商大学科生男生的月生活费平均水平在 元~元之间。 3．对样本三的分析 由整理后输入计算机的数据，绘制出样本三女生月生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下： 样本三女生月生活费水平的频数分布表 Statistics 频数 N Valid27 Missing0 Mean Std. Error of Mean Std. Deviation

大数据分析报告与可视化

.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容

1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比 日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

市场总结与分析报告

市场总结与分析报告 如果说从到公司来就一直以火一般的热忱投入到工作中，那是虚伪的空话。可以说，这段时间工作的过程也是我自己心态不断调整、成熟的过程。最初觉得只要充分发挥自己的特长，那么不论所做的工作怎样，都不会觉得工作上的劳苦，刚参加工作的我便迷茫的不知自己的定位。所以，调整好心态的我渐渐的明白了，在各个岗位都有发展才能、增长知识的机会。 心态的调整使我更加明白，不论做任何事，务须竭尽全力，这种精神的有无可以决定一个人日后事业上的成功或失败。一个人倘若能处处以主动、努力的精神来工作，那么无论在怎样的岗位上都能丰富他人生的经历。 拥有积极的心态，就会拥有一生的成功。 其次，对我这几个月来的工作状况和市场状况做一个分析总结： 时间过得就是快，转眼我来公司也已经五个多月了，可以说我的年龄是公司最小的，也是唯一的九零后，所以公司的同事们对我都挺照顾的。我在这短短的五个月里学到的东西还是挺多的，特别是在重庆培训的时候还有出去跑市场的时候，这些对我来说都是很好的锻炼机会。不过现在我也只是刚过认知阶段，正在成长，还有待更加深入的学习和了解，使自己能够达到熟能生巧、灵活应用。 我进入市场也有一个多月了，也出去跑过几次，虽然现在没有什么客户，但我明白，无论做什么事情都是要脚踏实地，一步一步的走，一步登天是不可能的，我相信慢慢的我手里的客户会越来越多的，但这都是需要前期的积累和努力，前期肯定是比较困难的，肯定是什么样的人都会遇到，但只要认认真真，脚踏实地的做，我相信没有什么事是做不好的。 现在我主要是负责红河的市场，红河还是一个比较有潜力的市场，红河的工矿企业还是比较多的，而且每年国家给红河供电局的钱在云南好像是排第二还是第三，所以每年供电局和工矿企业的大修技改项目应该是挺多的。 经过跟红河的一些供电局沟通，还是能掌握一定的信息，譬如说，红河的三项不平衡还是挺严重的，还有就是有些县级的地方根本就没有无功补偿，供电局的人都说他们会好好抓一抓，这对我们来说都是一些很好的机会；虽说他们对我们的变压器经济运行存在顾虑，怕红河地区用不到，我感觉这都没什么，关键是他们知道我们有这个东西，后期可以让他们慢慢了解。 然后就是跟设计院的沟通，感觉他们对我们的元器件都是比较喜欢的，但只是感兴趣是没用的，关键是要让他们用上我们的产品，但这也不是我们给他们介绍介绍他们就能用的，我感觉跟他们沟通的厂家应该挺多的，所以要想设计院能肯定我们的产品，这都是需要我们跟设计院好好沟通，一回生二回熟嘛。 还有就是现在国家大力提倡节能降损，特别是红河，上次不是还在元阳参加了一个由红河工信委组织的一个工矿企业节能降损的专题讲座，还说等过完年还得在蒙自再组织一次，而且这次会是很多知名的工矿企业参加，所以这些都是一些很好的机会。得抓住这些机会，抓住这个非常有潜力的市场。 经过这一个多月的市场分析，我总结如下： 近几年来，红河地区工矿企业较多，经济发展较快，人民生活水平日渐提高，这些都大大的拉动了电力的需求，进而促进电气产品的需求。 低压电气是电气工业的重要组成部分，在机械行业中是基础配套件，在配电系统中低压成套开关设备主要由各种低压电器元件构成，低压电器元件的功能及性能对低压成套开关设备起着至关重要的作用。发电设备所发出电能的 80％以上是通过低压电器分配使用的。每增加 1万kW发电设备，约需4万件左右的各类低压电器元件与之配套。在工业自动化系统

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库

营销数据分析报告

营销数据分析报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称：娇源直销店数据分析报告 专业：电子商务 学号： 姓名：刘娇 任课教师：黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目：娇源直销店数据分析报告 1．考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法； (2) 掌握常用的数据分析方法； (3) 掌握根据实际数据对网店（网站）进行营销数据分析的能力与方法； (4) 掌握对同类网店（网站）及所在行业进行对比分析的能力与方法。2．作品要求

学生根据自己选择的真实网店（网站）进行详细分析，收集数据并整理数据，对网店（网站）各个方面进行具体数据分析，并撰写完整的数据分析报告。 目录

1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品，第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本，一直没有销量，于是就更换了产品，现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司，它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司，拥有自己的品牌以及网站，而且价格是全网统一，我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店，主营产品为美容美体仪器以及保健用品，现在店铺内有22个产品，现在所处行业层级是第一层级，店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量，与前一个月相比，访客数下降了%,商品的访客数下降了%，跳失率下降了%，转化率上升了%。从图中数据可以反映出，店铺流量主要受PC端的影响，下降幅度较大，而且后期也没有上升的趋势，初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看，访客数的下降，以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了，跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动，加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动，再者就是加入了淘宝客的推广，吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低，主要是淘宝搜索的下单转化率低，这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率，而且PC端淘宝免费流量占比最大，也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析，可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个： 针对上述对流量的分析以及流量入口分析，我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。

工作总结分析报告4篇

工作总结分析报告4篇 有4份工作总结分析报告 新版本 分析报告是常见问题。有市场分析报告，行业分析报告，经济形势分析报告，社会问题分析报告等等。本文是第一模联编的工作总结分析报告，仅供参考。 工作总结分析报告第一部分：半年经营管理总结分析报告 20xx年，在董事会的领导下，我公司根据监事会的意见和公司的相关制度，完成了上半年的工作任务，重点是20xx年的工作目标计划和财务预算的主线，总结如下： 一、上半年管理目标与实际完成情况对比总结 上半年，公司实现总收入775万元，毛利润273万元，已达到年初设定的经营目标。 1.工程部 20xx有4个项目： (1)****广场，合同价值**万元，工程进度产值**万元。 (2)**城市工业园街道道路绿化及开发区三角绿化工程，合同价值270万元，工程进度产值**万元。

(3)**市政府广场绿化景观工程，合同价值**万元，工程进度产值52万元。 (4)****景观绿化工程，合同价值**万元，工程进度产值**万元。 截至5月31日，共种植树木42，422株(含针叶树1，025株)、灌木145，117株、* *紫花苜蓿、藤本植物16株、2230 O型、* *草坪、* *草草坪、回填土方6447m3、平整场地348440 O、清除杂草90株。 工程部全体员工克服了条件差、作息时间长、工期紧等诸多困难，顺 利完成了预期工程。在项目建设过程中，辅助材料的采购已经由采购 团队进行了查询和比较，财务人员全程跟踪。对于主材的采购，销售 部会先询价，然后在经理办公会上讨论定价，组成采购团队实地看苗。最后* *董事长会亲自开会确定苗木价格，进行采购分工。 2.苗圃区 3月20日中旬至6月20日中旬，苗圃区共有劳动力5470人，主要 完成工作如下： (1)修剪苗木62516株。 (2)共挖掘苗木127，239株，其中乔木28，153株，灌木99，086株。 (3)共种植苗木14826株，其中乔木819株，灌木14007株。 (4)移去20xx株幼苗防寒物，拆卸组装支柱新根。

数据分析年度工作总结开头

( 工作总结 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 数据分析年度工作总结开头Beginning of annual work summary of data analysis

数据分析年度工作总结开头 在数据分析岗位一年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行党的各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我一年来的工作情况。 一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。 作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。一年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平;一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方

法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。 二、踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。 一年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作： 一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。 二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv 系统和多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。

盘点工作分析总结报告

盘点工作分析总结报告 盘点是衡量门店营运业绩的重要指标，也是对目前本超市开业到现在的营运管理的综合考核和回顾。因为盘点的数据直接反映的是损耗，所以门店的盈利在盘点结束后才可以确定。超市在营运过程中存在各种损耗，有的损耗是可以看见和控制的，但有的损耗是难以统计和计算的，如偷盗、账面错误等。因此需要通过盘点来得知超市的盈亏状况。 通过盘点，可以达到如下目标： 1．超市在本盘点周期内的亏盈状况。 2．超市最准确的目前的库存金额，将所有商品的电脑库存数据恢复正确。3．得知损耗较大的营运部门、商品大组以及个别单品，以便在接下来加强管理，控制损耗。 4．发掘并清除滞销品、临近过期商品，整理环境，清除死角。 5．反映门店营运上的失误和管理上的漏洞，发现问题，改善管理，降低损耗。 本超市于5月31日百货，6月22日食品大盘点。通过整理完盘点数据后，发现此次盘点结果不尽人意。以下罗列出存在的问题： 1、串码（收货、销售、收银环节）； 2、单据管理； 3、盘点错误； 4、条码管理混乱； 5、收货管理不到位与供应商欺诈（品质、数量等）； 6、偷盗（内盗、外盗）； 此外，变质报损、虫鼠害等因素也会造成损耗。 具体分析如下：

1、前期商品条码录入错误，导致销售的数据记录在了其他商品的头上，盘点时形成两个商品一个盘盈，一个盘亏。 解决办法：规范所有商品条码，特别是在收货上进行严格把关，最好验货的时候仔细检查有问题的商品条码和系统中对应的该商品的条码是否一致以及品名是否准确一致； 2、商品已经退货给供应商，但是没有及时登记退货单或者审核退货单，造成系统里面的库存没有及时扣除，而货物已经拉走，形成商品的盘亏。 解决办法：规范商品退货流程，把握几个原则：（1）退货必须由采购和供应商协商好；（2）仓库退货人员必须看到商品入库退货单才能退货；（3）凡是出卖场的商品，必须由防损员检查供应商是否有退货单以及检查退货单的商品和实际货品是否一致； 3、进货单因为操作失误，录入重复，造成盘亏，或者未录，造成盘盈。 解决办法：这是属于操作性失误，只能在平时操作多注意，同时通过系统也可以减少和避免此类错误发生：所有进货单必须有对应的采购订单，否则不允许直接录入进货单，同时限制电脑员直接录入商品入库单（赠品入库单除外），限制电脑员修改单价和数量。 4、前期内部领用的商品没有通过POS 机销售的情况下，也没有在系统里面及时登记报损单，造成盘亏。 解决办法：所有内部领用都必须在后台系统做领用单。 5、由于操作疏忽，造成货品和标价签不一致，造成盘点人员盘点时候出现货品张冠李戴现象。 解决办法：（1）对于所有商品重新规范规类（类别、货品名称、规格）；（2）平时超市人员凡是发现有不规范，条码和货品张冠李戴现象的，一定要立即修改

网络优化总结分析报告

山东移动淄博分公司 2015年度总结分析报告 山东移动淄博网络部 2015 年 版权所有侵权必究 All rights reserved 目录 1网格优化工作总结 (10) 1.1淄博网格概述 (10) 1.2省巡检指标分析 (12) 1.3主要优化工作： (14) 1.3.1工参核查 (14) 1.3.2拉网测试 (14) 1.3.3天馈调整 (15) 1.3.4参数调整 (15) 1.4网络问题反馈 (15) 1.4.1缺少基站导致弱覆盖 (16)

1.4.2美化罩无法调整导致周围SINR差 (16) 1.4.3超高站覆盖过远导致SINR差 (17) 1.4.4超低站导致周围弱覆盖 (17) 1.5网格优化案例 (18) 1.5.1覆盖优化 (18) 1.5.2SINR优化 (19) 1.5.3覆盖优化 (21) 1.6总结 (22) 2MR弱覆盖优化整治 (22) 2.1MR弱覆盖问题点分析 (23) 2.1.1楼宇较密集导致弱覆盖 (23) 2.1.2站间距过大导致弱覆盖 (24) 2.1.3站点数据删除导致弱覆盖 (24) 2.1.4超高超低站导致弱覆盖 (24) 2.1.5天馈线问题 (25)

2.2MR弱覆盖整改计划 (25) 2.3MR弱覆盖处理 (26) 2.3.1参数类 (26) 2.3.2天馈类 (28) 2.3.3新加站类 (30) 3KPI指标分析优化 (32) 3.1指标监控内容和KPI指标定义 (32) 3.2TOP小区查找和分析处理 (33) 3.2.1接入性top分析处理 (34) 3.2.2保持性top分析处理 (36) 3.2.3移动性top分析处理 (37) 4VOLTE工作总结 (39) 4.1省公司VOLTE工作部署落实情况 (39) 4.2V O LTE优化开展与问题总结 (41) 4.2.1日常网格、CQT点测试 (41) 4.2.2VoLTE场景化测试 (41)

运营技巧运营完整的店铺诊断数据分析报告

导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例： 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源：生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【数据源：生意参谋】 三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源：生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面

1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源：生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源：生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源：赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源：ERP】 八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）

工作总结分析报告

工作总结分析报告 篇一：盘点工作分析总结报告 盘点工作分析总结报告 盘点是衡量门店营运业绩的重要指标，也是对目前本超市开业到现在的营运管理的综合考核和回顾。因为盘点的数据直接反映的是损耗，所以门店的盈利在盘点结束后才可以确定。超市在营运过程中存在各种损耗，有的损耗是可以看见和控制的，但有的损耗是难以统计和计算的，如偷盗、账面错误等。因此需要通过盘点来得知超市的盈亏状况。 通过盘点，可以达到如下目标： 1．超市在本盘点周期内的亏盈状况。 2．超市最准确的目前的库存金额，将所有商品的电脑库存数据恢复正确。 3．得知损耗较大的营运部门、商品大组以及个别单品，以便在接下来加强管理，控制损耗。 4．发掘并清除滞销品、临近过期商品，整理环境，清除死角。 5．反映门店营运上的失误和管理上的漏洞，发现问题，改善管理，降低损耗。 本超市于5月31日百货，6月22日食品大盘点。通过整理完盘点数据后，发现此次盘点结果不尽人意。以下罗列出存在的问题：

1、串码（收货、销售、收银环节）； 2、单据管理； 3、盘点错误； 4、条码管理混乱； 5、收货管理不到位与供应商欺诈（品质、数量等）； 6、偷盗（内盗、外盗）； 此外，变质报损、虫鼠害等因素也会造成损耗。 具体分析如下： 一、属于电脑系统中操作不当的： 1、前期商品条码录入错误，导致销售的数据记录在了其他商品的头上，盘点时形成两个商品一个盘盈，一个盘亏。 解决办法：规范所有商品条码，特别是在收货上进行严格把关，最好验货的时候仔细检查有问题的商品条码和系统中对应的该商品的条码是否一致以及品名是否准确一致； 2、商品已经退货给供应商，但是没有及时登记退货单或者审核退货单，造成系统里面的库存没有及时扣除，而货物已经拉走，形成商品的盘亏。 解决办法：规范商品退货流程，把握几个原则：（1）退货必须由采购和供应商协商好；（2）仓库退货人员必须看到商品入库退货单才能退货；（3）凡是出卖场的商品，必须由防损员检查供应商是否有退货单以及检查退货单的商品和实际货品是否一致；

电视用户大数据分析报告

电视用户数据分析

文档修改记录

目录 1 总体描述 (4) 1.1 建设目标 (4) 1.2 整体架构 (4) 2 功能实现 (6) 2.1 数据采集模块 (6) 2.1.1 数据收集 (6) 2.1.2 数据处理 (6) 2.2 数据分析 (7) 2.3 数据可视化 (8) 2.4 系统管理 (9) 3 初步方案 (10) 3.1 C平台接口日志分析 (10) 3.2 流水文件分析 (11) 4 技术实现 (11)

1总体描述 1.1建设目标 互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务，可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集，统计分析，建设实时数据分析系统，对OTT的EPG界面设计、容运营有着重要意义。 系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上，实时（定期）获取用户行为数据，结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据，通过大数据处理平台（如Hadoop），对OTT的各纬度指标进行统计分析，并提供用户自定义分析功能，进行数据展示，为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。 1.2整体架构

负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取，包括2部分容：（1）平台日志：结合运营平台的日志管理模块，实现获取并接收用户的行为数据；（2）APK日志上报。提供数据接口，且支持FTP等传输导入。 数据抓取用于接入存储数据，目前分为三部分： （1）C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志，由FLUME进行抓取；再通过KAFKA将数据输送到STORM 中；STORM 将元数据直接存放到HDFS中。 （2）各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中，方便查找。 （3）将流水文件（需转换为csv格式）和流水日志（导出txt格式）通过文档上传系统上传到HDFS中，文件所在的文件夹以当天日期命名（减少需处理的文件数量，提高效率）。 ●数据分析 基于hadoop大数据处理技术，将数据收集获取到的基础数据，进行数据预处理、数据统计计算，包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等，并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求，设计结果表数据，并对其进行实时统计计算，并将结果数据，推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能，用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能，便于非数据分析人员对系统进行二次分析。 数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度，给展示系统提供数据支撑：（1）由STORM 对C平台接口日志进行处理，将处理后的数据存放到ELK中进行展示。 （2）由SPARK离线处理HDFS上的流水文件，将处理后的数据保存到mongodb中。（设定时任务每天零点自动开始SPARK任务，对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理）。 ●可视化系统（BI） BI系统负责可视化数据分析模块建设，将数据分析的数据，在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示，用于图形化展示最终的分析结果：初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形； 后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。