关于得分数据的分析 徐生霞

关于得分数据的分析

关于统计指标学上课5组同学的作业打分情况的具体分析如下：

首先，就不同总体对应的数据来说，做简要的描述分析：

表一：各组得分情况初步分析表

个案汇总

第一组第二组第三组第四组第五组

N 30 30 30 30 30

均值9.170 8.733 8.883 8.783 8.873

极小值8.0 7.0 7.5 7.5 8.0

极大值10.0 10.0 10.0 10.0 9.9

方差.229 .651 .504 .382 .221

中值9.000 9.000 9.000 9.000 9.000 如上表所示：描述5个组得分情况的指标分别从集中趋势和离散程度两方面进行初步的分析；就均值来说，第一组的得分情况是最高的，其他四组的差距不是很大；但就方差来说，第二组的方差最大，表明样本数据的波动比较大，这一点在极差（极大-极小）也可以很好的反应出来。

大数据对于消费者行为研究的影响

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/b24722515.html, 大数据对于消费者行为研究的影响 作者：陈燕萍 来源：《商情》2015年第51期 【摘要】社会的所有行为都能够通过网络数据来表现，那么，数据已经成为了与劳动力、资本同等重要的生产因素，而人们对于海量数据的挖掘和运用，也预示着新一轮生产率的增长。未来企业进行市场营销费用分配，可以在大数据的指引下，找到目标消费群分布的地方，然后用有创意的投放形式让其成为企业的粉丝并形成销售。这是本文研究大数据时代背景下的消费者行为的意义所在。 【关键词】大数据；消费者行为；消费者 一、引言 随着大数据时代的到来，消费者将有更多、更广泛的信息来源，消费者的选择将更加充分，对商品的了解将更加透彻，自主权将进一步增大，对传统的消费行为将形成冲击，新的基于大数据时代的消费者行为正逐步形成。 通过大数据，一方面，在消费领域，人们能借助数以百万计的网络传感器和视频监控系统，搜索到关于消费者和供应商的大量数据，而媒体和社交网络平台中生成的未经编辑的，包括结构化和非结构化的数据，更是呈现指数式增长。另一方面，消费者的身份也由过去传统意义上的买家，转变为集买家卖家于一身的双重身份，致使来自消费者和被消费者的信息更为复杂多样。 大数据记录的是消费者的客观行为，透过数据来分析消费者行为和态度。透过大数据能更透彻了解企业的消费群分布、潜在用户分布，以及他们对于品牌和企业的看法、评价。未来企业进行市场营销费用分配，可以在大数据的指引下，找到目标消费群分布的地方，然后用有创意的投放形式让其成为企业的粉丝并形成销售。这是本文研究大数据对于消费者行为研究的影响意义所在。 二、大数据时代消费者的行为趋势 （一）消费者的消费行为更加理性。可以预见，大数据时代消费者的主动、理性消费行为在增加，盲目购物几乎不再出现。大数据时代背景下，消费者由单一的买家身份转变为集买家卖家双重身份于一身，双向接收并发出消费信息。这使得消费者在比较产品信息时，能够从多维的角度分析并做出最终决策。 （二）消费者消费行为更容易受购买评价的影响。相对传统消费模式，消费者更多的是依靠感觉器官评价产品，如产品外观，短时间的用户体验，广告宣传等。而在大数据时代，消费者依靠文字描述、网络图片、视频资料来接触产品，除此之外，既有消费者的购买评价是帮助

数据分析报告范例

竭诚为您提供优质文档/双击可除 数据分析报告范例 篇一：数据分析报告 数据分析报告 今年年初以来公司在总经理的领导下，积极生产，各项工作都取得了 一定的成绩，特别是通过坚持贯彻Iso9001：20XX标准，使公司的管理更上了一个台阶，现将我们收集的部分数据进行分析以供领导决策。 20XX年签订了项目合同13项，完成11项，2项项目在进行中，验收工程一次合格率100%，完成的11项工程项目顾客满意率超过95%。 系统集成部多次组织技术人员和项目经理、施工人员学习国家标准和行业规范，严格按照程序文件和作业指导书的要求组织设计和施工。 工程项目的实施都严格按照国家标准规范进行，确保为用户提供满意的、高质量的工程项目和优质的售后服务。从部门负责人到项目经理以至每一位员工都自觉地将分解到

的质量目标融入到日常工作之中，涉及到的每一个环节都得到较好的控制，由不理解到形成自觉的行动，按程序文件要求做已经在尉然成风，发现问题不遮、不掩、不护，采用自检、互检和专检活动，促进质量意识和企业文化深入人心，调动了每一位员工的积极性，上下形成一个共识，我们的工程要做成为顾客最满意的工程。 中国建设银行辽中近海支行综合布线系统项目、中国建设银行辽宁省分行、后台处理中心综合布线系统项目、中国建设银行沈阳彩霞支行综合布线系统项目、中国建设银行沈阳三好街支行综合布线系统 项目、建行大东支行莱茵河畔自助银行综合布线系统项目都是一次验收合格交付的，工程项目符合用户和行业标准的要求，得到了用户的赞扬和好评，提高了公司的经济效益和企业现代管理水平，至今没有发生顾客投诉等问题。 华汇人寿保险股份有限公司办公设备采购项目、中国建设银行辽宁省分行网点网络设备采购项目都是一次验收合 格交付，客户对我们公司提供的服务十分满意。 交付的大连泰山热电有限公司网络信息安全整改项目，提高了泰山热点系统运行效率，保证了系统的安全性，为系统正常运行发挥了重要作用。 部门采购人员今年按要求对供方进行了评价，确定了合格供方，到目前为止这些供方提供的产品、原材料质量稳定，

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机

商务数据分析报告

本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号0141262 成员 专业国际经贸班级国贸142 实验项目名称商务数据分析报告 指导教师及职称李虹来 开课学期2015 至2016 学年下学期 上课时间2016 年 6 月16 日

1.商业理解阶段 网上销售与传统的店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。但是，网上销售可以利用互联网的优势，为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为，因此，企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。 在个性化推荐技术的关联规则分析中，最典型的例子是购物篮分析，其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度，挖掘用户潜在购买模式，并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户，为其提供参考，从而提高用户的满意度及购买率。 2. 数据理解阶段 本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析，每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品，表1给出了数据集中各属性名及意义，表2为部分交易实例数据示例。 3. 数据准备阶段 原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等，这种格式不能作为关联规则分析算法的输入，需要对数据进行预处理。本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个属性。同时为了保护顾客的隐私，过滤了用户名属性，并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。处理后的数据集如表3所示。

在Clementine软件进行关联规则挖掘时，必须把数据格式转换成Clementine软件能处理的格式。通常有两种格式：一种是布尔矩阵形式，即每行表示一条交易记录，列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现，T表示有出现，F表示没有出现（表4列出转换后的前3条记录信息）；一种是事务处理格式，即每行对应一个交易号和一个商品项（表5列出了前3个事务对应的事务处理格式）。 4. 数据建模 利用Clementine中的Apriori算法进行关联规则分析，设定最小支持度1%，最小置信度50%，输入为布尔矩阵格式的交易数据（如表4），输出商品的关联规则及相应的支持度、置信度和提升度信息（如表6）。表中显示“高跟鞋”和“洗发水”、“童装”和“玩具”、“文具”经常被一起购买。 表6 Apriori算法运行结果 5. 模型评估 我们选取以下的关联规则向顾客进行推荐。 规则1：（玩具、文具）=>童装 规则2：洗发水=>高跟鞋 规则3：玩具=>童装 规则4：地毯=>家具 规则5：（短裙、高跟鞋）=>女装T恤 规则6：（童装、文具）=>玩具 再结合规则和实际经验知识，可以对规则进行进一步优化处理。在本案例中，可以对规则1{（玩具、文具）=>童装}和规则3{玩具=>童装}进行合并，以规则3的形式呈现。 6. 模型发布 通过建模分析由得出的关联规则，企业就可以得到商品销售的一些合理搭配，进而设定相应的推荐策略。如在顾客购买了地毯后，可以向其推荐家具类商品；或者当顾客购买了童装后，可以向其推荐玩具和文具类商品；这些都可能是顾客感兴趣或需要的商品。

数据分析调查报告模版

数据分析调查报告模版 下面是我对数据分析的一些格式及规范要求 数据分析应当包括以下几个主要部件： 1。样本情况分析及调查工具说明 2．调查结果分析 以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1)表格设计的要求 表格应为三线表(自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目,及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排,且表格题目应当在表格的正中上方。 图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配,图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用.图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。 一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以.但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息,亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。 (2）结果的分析应体现层次性.一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳,突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后,应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。 （3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述,请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字,对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。 (４）调查报告中，如果有引入统计符号,所有的统计符号均为斜体表示。 请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例,然后再参考下面的一份调查报告样例：

大数据冲击下——如何找准消费者

大数据冲击下——如何找准消费者 众所周知，在竞争异常激烈的今天，出售产品或服务的每一个品牌面对的一个共同问题是如何找到自己的消费者；过去单纯用年龄、性别、教育程度、月收入去描述消费对象犹如面对一张曝光不足的照片，情景十分模糊；听了十个品牌的消费者细分报告之后，往往会发现他们希望勾连的竟然是同一类人。 作为营销者，要回答的问题比做产品的要更深一步；如果品牌回答的就是为这部分人做产品，营销者要回答的问题是“这些人在消费使用信息时有什么特点是和品牌传播和营销时的信息是有相关性的”；“什么是此品牌可以区别于彼品牌、并能影响或打动该消费者的”；之后则要回答“品牌应该如何于消费者对话”“如何与同影响该消费者周边有影响力的人、社区或群体对话”。这一概念是容易理解的，但在今天这个信息高度碎片化、信息渠道高度碎片化、和信息消费者对外部事物兴趣高度碎片化的数字世界中，对于领略“虚拟”和“真实”感受的茫茫人海而言，了解他们的需求是何等不容易！ 在数字革命的背景下，对品牌和营销者的挑战是从“如何找到这些人”到“如何找到这些人在不同时间和空间中的需求”；从过去以“单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式”，到现在如何“和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，”同时在“产品”和“消费者”的“买卖“关系以外，建立更深层次的“伙伴”间的“互信”、“双赢”和“可信赖”的关系。 历史上，营销商通常利用地理位置、生活方式、消费心态、消费兴趣和消费行为等来划分消费者市场。但随数字和大数据革命的发展，通过各种信息渠道收集消费行为的实时数据以及他们和品牌的互动，给市场调研业者、营销业者及品牌厂商带来了巨大挑战，也带来了机会。大家突然发现，我们必须面对这些不断变化的目标，例如和客户讨论的主题；他们对你和其他品牌的评价；消费者与产品互动的方式，他们在购买某公司产品和竞品后与其他消费者分享的经历，这一切都必须纳入考量。 如果说过去品牌营销管理费用中用来做广告的花费100元中只有50元打动了消费者，难于回答的问题是哪50元是不白花的，如何减少那50元没起作用的花费。今天有了数字平台，相信我们眼中的消费者将更清晰，我们对他们的了解也更接近真实和准确。 回顾过去20多年互联网的发展，我们对接近解决上面这个被品牌和市场营销人员问了一个多世纪的问题似乎有了找到答案的希望！ 数字媒体兴起与大数据平台应用 第一代互联网解决了人们查找问题答案时的需求，门户网站应运而生，人们对信息使用的效率高了，准确性大了，同时可以与别人分享；然而那时涌现出的互联网大品牌已经是“昨日黄花”；以搜索引擎技术导入的第二代互联网使人们把相关信息和相关人群互联在一起，出现了与其匹配的信息提供和技术应用手段；为信息使用和电子商务平台化提供了基础；这一时期的应用使互联网公司在广告模式以外发展了大量其他的收入机会；这一时期的互联网公司在收入和公司价值方面都有很大提高；第三代互联网公司利用文字、图像、视频、音频和其他都可以被数字化这一特点，形成以“社交”平台为主的信息流通和交易方式；这类公司与第二代并存但显示出其在用户端和第二代在应用和软件上竞争加剧的态势；75年出生、

大数据分析技术与应用_实验2指导

目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)

1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个时就直接将key复制到输出的key中，并将value设置成空值。在MapReduce流程中，Map的输出 经过shuffle过程聚集成后会被交给Reduce。所以从设计好的Reduce输入可以反推出Map输出的key应为数据，而

spss的数据分析报告

关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本状 况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表：

其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：

表说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占81.6%，占绝大多数。 上表及其直方图说明，被调查的359个人中，对与旅游积极性差的组频数最高的，为171 人数的47.6%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为22.0%，积性为好的和非常好的比例比较低，分别为24人和6人，占总体的比例为6.7%和1.7%。 2、探索性数据分析 （1）交叉分析。 通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况，但是在实际分析中，不仅要了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多个变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言，需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。现以现工资与职务等级的列联表分析为例，读取数据（下面数据分析表为截取的一部分）： Count

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

2015年美业消费者大数据报告

2015年美业消费者大数据报告 2015年，美业最有消费潜力的消费者年龄层次是多大？到底哪些人最爱美业消费呢？多久做一次？消费多少？最爱什么样的会员卡？2015年又出现哪些新的习惯趋势？……一起来看美丽加大数据中心重磅推出的《消费者行为报告》。 美丽加大数据中心汇集了深圳、广州、上海等一线城市5000家中小规模美业店、超过50万美业消费者的基本信息和行为数据，横跨美发、美甲、美容、养生等领域，通过线上和线下调研，贴近一线城市市场真实情况。 1、85后渐成美业消费主力，男性消费者增多

▲如今最有消费潜力的消费者年龄层次是多大？美丽加大数据中心针对这个问题研究调查发现，1985年到1995年出生的人约占48.6%，31~40岁中年人士紧随其后，约占31.5%，即20~40岁消费人群占比达8成。 美丽加大数据中心分析认为出生在1985年至1995年间的“泛90后”，凭借较高的消费信心和不断壮大的经济实力，逐渐成如今美业消费市场的消费主力，特别是美甲、美发等领域，85后是绝对的消费领头羊，有望在2020年成长为中国美业的主流消费人群。 此外，2015年一线城市美业消费者还出现一大特点，男性消费者逐渐增多。2014年，每100人女性消费者对应有16.4人男性消费者，2015年，这一数值提升到18.9人。随着美业消费意识的普及和生活水平提升，一线城市的男性也更加关注自身外在形象和身体健康。 2、月入6K以上、高学历，最爱美业消费

▲到底哪些人最爱美业消费呢？美丽加调研显示，一线城市美业消费者本科学历约占58.8%，研究生及以上学历者占17.1%，超过3/4为本科及以上学历。而收入这块，月入6000~10000元的消费者占41.6%，月入10000元以上者占37.1%。 美丽加认为，高学历且收入在6K以上，对美的要求高，具有很强的消费欲望，并且多数是白领，具备这种消费能力。而收入越高，消费者对保养和休闲享受的消费需求也越高。 3、美容平均消费频率最高

2020年淘宝数据分析报告模板

导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]?。 强调时效性[2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，

它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： 大数据营销[3]?并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大

王立坤 商务数据分析与专业的可行性分析报告

石家庄工商职业学院开设商务数据分析与应用专业的可行性分析报告 一、商务数据分析与应用专业简介 1.培养目标：本专业以服务于各个行业的数据分析与应用，尤其是互联网和电信行业。适应企业发展及人才需求为宗旨，培养学生具备数据采集，数据分析，数据处理、商业创新能力和电子商务职业素养，掌握互联网时代电商商务数据分析整体发展状况及基本理论知识，熟练运用数据工具开展数据分析，数据挖掘，数据展示，具备利用数据进行相关的商务策划，综合运营管理能力的应用型创业型人才。 2.主要课程：计算机应用基础、统计学，数据分析与应用、网络营销与策划、数据模型与客户行为分析、数据基础、DATAHOOP平台、客户数据分析方法、战略管理、营销管理，SPSS等。 3．就业前景毕业生可在互联网公司、电子商务公司及各类企业从事基于数据平台的数据采集，数据挖掘，营销决策，投资风险分析、客户关系管理等工作 4.获得证书 数据分析员，数据分析师 二、商务数据分析与应用行业发展现状及高职高专人才需求分析 1.行业发展现状分析。 2015年9月5日，经李克强总理签批，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。 《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商业服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。

《大数据分析方法与应用》教学大纲

《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高

数据分析报告范文

数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文： 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。

数据分析的好处：用大数据分析消费者需求_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/b24722515.html, 数据分析的好处：用大数据分析消费者需求_光环大数据培训 互联网公司们雄心勃勃的电影计划成为当今影视产业中最为热门的话题。中国的电影近年来一直在蓬勃发展，投资电影的人越来越多，拍电影队伍也在不断壮大。 “中国电影快速的发展，究其原因，首先是中国经济近年来快速发展，人均GDP增长带来了文化产业的发展，也带来了电影的发展。其次，电影体制的改革，过去电影的体制都是纯国有的，不允许私人做，束缚了电影生产业的发展。现在的电影市场不仅是国企在做，民营企业也在做，电影市场自然发展很好。然后，数字技术的发展也给中国电影市场增色不少。”中国电影海外推动公司董事长杨步亭先生在第五届中国文化产业前沿论坛上对《中国产经新闻》记者表示。 然而，在电影市场“井喷”的现象背后，我们既看到希望，也发现隐忧，国产片优势下降，所占市场份额降至50%以下。 而且，据记者观察，投拍电影的资金方面也并不存在问题。据了解，电影基金作为新兴投资模式也广受关注。数据显示，截至去年11月，我国已有111只文化产业基金，已经披露规模的基金有83只，总规模折合达1330.45亿元。 那到底是哪一步掉了链子? 有专家告诉记者，其实我们现在的不足是没有建立起一个真正的电影工业体系，即在一部电影中，没有把资金的价值更好地展现出来，因此内容上没有得到回馈。 “美国有上万部电影，也包括一些电视或者其他一些网络，他们的资金都是通过众筹获得的。但是资金额度并不是最关注的，他们把焦点放在了通过关注不同的集资人的年龄结构和职业上，以至于他为什么感兴趣，他喜欢什么，对于对这个电影和产品做一个定向的营销，做出适合他们做的产品，也就是大数据的一个重筹，可以看出这个比金钱的众筹更加重要。”国影基金总裁王国伟对《中国产经新闻》记者表示。 他说，电影的众筹在电影的整个环节当中都存在，电影的整个创意阶段，从剧情、场景、演员、城市、风格这些都可以在网上征集网民的互动，用一些大数据的方式分析最合理的导向。 这就是所谓的内容众筹，通过大数据的平台，整合各种观影人的兴趣爱好，做出大众作品，中国电影未来也可以多做一些这方面的尝试。

数据分析报告范例

数据分析报告范例 XX年中国手游市场年度数据分析报告 一、XX年手游市场基本概况 1、XX年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。 2、XX年移动游戏用户规模：XX年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游 3、XX年移动游戏市场实际销售收入：XX年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是XX年的2倍以上 4、XX年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高 二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到%，端游用户转化为手游用户的空间较大 2、XX年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高 4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝

三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布 四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革 数据分析报告格式 分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。