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数据的分析

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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:

《海量数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路,及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力,为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容;在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性和实用性 (2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系和教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养和职业素养养成,突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作,顺序性和过程性很强,课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导和复杂计算分析,把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授和训练,适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神,使学生既具备较高的业务素质,又具有良好的职业道德和敬业精神。

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能:以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据,默认首个时间范围框为当前日期前30天,第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历,用户可选择年份、月份和日期,日历内日期默认选择为当前日期前一日,最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮,点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择:可选择按小时和按单日来作为统计的维度,如选择小时则可显示每天12:00到13:00(或其他时间段内)网站浏览量(或访客数)的数据统计。 ③数据统计区域(表格):首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长,第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图:可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴,与1.1和1.2中的时间范畴相关;纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段,以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据:点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能:以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据,默认首个时间范围框为当前日期前30天,第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历,用户可选择年份、月份和日期,日历内日期默认选择为当前日期前一日,最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近7

数据分析模板

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: 浙江农村广播调查报告

新课标十大核心概念之 “数据分析观念 ”解读

新课标十大核心概念之“数据分析观念”解读 在对“数据分析观念”进行分析之前,我们首先要理解新、旧课标在“统计与概率”这一版块的要求与区别。原课标的核心词:数感、符号感、空间观念、统计观念、应用意识、推理能力。新课标核心词:数感、符号意识、运算能力、模型思想、空间观念、几何直观、推理能力、数据分析观念、应用意识、创新意识。在“统计与概率”板块的核心词由“统计观念”改为“数据分析观念”。“统计观念”(旧):强调的是从统计的角度思考问题,认识统计对决策的作用,能对数据处理的结果进行合理的质疑。“数据分析观念”(新):改变过去这一概念含义较“泛”,体现统计与概率的本质意义不够鲜明的弱点,而将该部分内容聚焦于“数据分析”。 那么让我们来深入学习“数据分析观念”跟上教学改革的步伐。 (一)什么是“数据分析观念”?数据分析观念是学生在有关数据的活动过程中建立起来的对数据的某种“领悟”、由数据去作出推测的意识、以及对于其独特的思维方法和应用价值的体会和认识。 在课标当中,对于数据分析观念,有这样的描述:了解在现实生活中,有许多问题应当先做调查研究,搜集数据,通过分析做出判断。体会数据中蕴含着信息,了解对于同样的数据可以有多种分析的方法,需要根据问题的背景,选择合适的方法,通过数据分析体验随机性。一方面对于同样的事物,每次收到的数据可能不同,另一方面只要有足够的数据,就可以从中发现规律。 (二)为什么要学数据分析的观念? 数据分析是统计学里的一个核心内容。不论是统计还是概率,都要基于数据,基于对数据的分析;在进行预测的时,为了使预测更合理,也需要收集更多的数据。数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一,是促进学生发展的重要方面。通过数据分析的教学,使学生体会到统计时需要收集数据,应用数据分析,能解决日常生活中很多实际问题,从而感受统计的实际价值,发展学生的应用意识。 (三)培养数据分析观念的要求: 一是过程性(或活动性)要求:让学生经历调查研究,收集、处理数据的过程,通过数据分析作出判断,并体会数据中蕴涵着信息 二是方法性要求:了解对于同样的数据可以有多种分析方法,需要根据问题背景选择合适的数据分析方法 三是体验性要求:通过数据分析体验随机性 (四)怎样培养学生数据分析的观念? 1、让学生经历数据分析过程,体会数据中蕴含的信息。 建立数据分析观念最好的办法是让学生经历完整的收集、整理、描述、分析的统计全过程,让学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”,也就是说分析数据能帮助我们做什么。常见的教学中,数据的“收集、整理、描述、分析”都是教师布置的“任务”,只要学生按照教师的要求去做即可,而没有问一问为什么要做这些。 2、鼓励学生掌握数据分析方法,根据问题的背景选择合适的方法。 得到一组数据我们要分析什么: ①、数据有什么特点? ②、数据怎样变化? ③、可以推测哪些情况? 3、通过数据分析,让学生感受数据的随机性。 史宁中教授说:“统计与概率领域的教学重点是发展学生的数据分析意识,培养学生的随机

经营数据分析报告

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值,环比上周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、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1元宝,花了8,我造成的存量是2,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。如果数据不佳,则代表该活动不行,需深究其存在的问题,看看问题是出现在活动难度、活动的奖励不吸引、还是活动本身的可玩性太差。根据分析的原因在下次更新活动时判断是需要进行调整玩法设定还是替换成新活动。另外,同一时期可能会推出多个活动,在进行单个活动数据分析时,也要横向比较各个活动的效果,对于下次运营其它产品,有个经验借鉴。注付费玩家数活动期间登陆过游戏的玩家数;消费占比=活动道具总消费元宝当周总消费元宝四、游戏运营数据总分析在简单分析完一

数据分析报告格式

数据分析报告格式 导读:本文数据分析报告格式,仅供参考,如果觉得很不错,欢迎点评和分享。 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一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接受,减少重要阅者(通常是事务繁多的领导,没有太多时间看那么多)的阅读心理门槛,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0;

第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程,不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了; 第五,好的分析要有很强的可读性,这里是指易读度,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因为整个分析过程是你做的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读,所以要考虑你的分析阅读者是谁?他们最关心什么?你必须站在读者的角度去写分析邮件; 第六,数据分析报告尽量图表化,这其实是第四点的补充,用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从; 第七、好的分析报告一定要有逻辑性,通常要遵照:1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也容易让人接受; 第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的,做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的,如果你连分析的对象基本特性都不了解,分析出来的结论肯定是空中楼阁了,无根之木如何叫人信服?! 第九、好的分析一定要基于可靠的数据源,其实很多时候收集数据会占据更多的时间,包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台,最后才在收集的正

《数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1、1课程的性质与作用 本课程就是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析与数据分析报告的撰写方法与思路,及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要就是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力,为学生学习与掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其她专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1、2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别就是创新能力与实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质与能力为教学内容;在基本理论与基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性与实用性 (2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理与分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力与方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1、3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系与教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养与职业素养养成,突出课程的应用性与操作性。数据分析工作就是一个有序开展的工作,顺序性与过程性很强,课程设计的思路正就是依据工作任务的顺序与过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导与复杂计算分析,把数据资料的收集特别就是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授与训练,适应社会经济与科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识与团队协作精神,使学生既具备较高的业务素质,又具有良好的职业道德与敬业精神。

企业经营状况内容

一、企业生产经营的基本情况 (一)企业主营业务范围和附属其他业务,纳入年度会计决算报表合并范围内企业从事业务的行业分布情况;未纳入合并的应明确说明原因;企业人员、职工数量和专业素质的情况;报表编报口径说明。 (二)本年度生产经营情况,包括主要产品的产量、主营业务量、销售量(出口额、进口额)及同比增减量,在所处行业中的地位,如按销售额排列的名次;经营环境变化对企业生产销售(经营)的影响;营业范围的调整情况;新产品、新技术、新工艺开发及投入情况。 (三)开发、在建项目的预期进度及工程竣工决算情况。 (四)经营中出现的问题与困难,以及需要披露的其他业务情况与事项等。 二、利润实现、分配及企业亏损情况 (一)主营业务收入的同比增减额及主要影响因素,包括销售量、销售价格、销售结构变动和新产品销售,以及影响销售量的滞销产品种类、库存数量等。 (二)成本费用变动的主要因素,包括原材料费用、能源费用、工资性支出、借款利率调整对利润增减的影响。 (三)其他业务收入、支出的增减变化,若其收入占主营业务收入10%(含10%)以上的,则应按类别披露有关数据。

(四)同比影响其他收益的主要事项,包括投资收益,特别是长期投资损失的金额及原因;补贴收入各款项来源、金额、以及扣除补贴收入的利润情况;影响营业外收支的主要事项、金额。 (五)利润分配情况。 (六)利润表中的项目,如两个期间的数据变动幅度达30%(含30%)以上,且占报告期利润总额10%(含10%)以上的,应明确说明原因。 (七)会计政策变更的原因及其对利润总额的影响数额,会计估计变更对利润总额的影响数额。 (八)其他。 三、资金增减和周转情况 (一)各项资产所占比重,应收账款、其他应收款、存货、长期投资等变化是否正常,增减原因;长期投资占所有者权益的比率及同比增减情况、原因、购买和处臵子公司及其他营业单位的情况。 (二)资产损失情况,包括待处理财产损益主要内容及其处理情况,按账龄分析三年以上的应收账款和其他应收款未收回原因及坏账处理办法,长期积压商品物资、不良长期投资等产生的原因及影响。 (三)流动负债与长期负债的比重,长期借款、短期借款、应付账款、其他应付款同比增加金额及原因;企业尝还

数据分析调查报告模版

数据分析调查报告模 版 Revised on November 25, 2020

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: 浙江农村广播调查报告 一、调查背景 …… 二、调查方法

数据分析课程标准

数据分析课程标准标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路,及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力,为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容;在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性和实用性(2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系和教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养和职业素养养成,突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作,顺序性和过程性很强,课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导和复杂计算分析,把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授和训练,适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意

数据分析课程标准新

数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

《应用数据分析》课程标准 【适用专业】:工商管理系 【开设学期】:第五学期 【学时数】:64 【课程编码】:020474 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程,该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用,EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一,本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据,并能轻松制作出符合要求的报表,表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用,使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标: 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求,培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标: 数据分析师 3、专业能力目标: 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才,注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息,并进行有效管理。 三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术,应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维,掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。 四、教学内容与学时分配

将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下:

五、学习资源的选用: 1、教材选取的原则: 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材: 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站: http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平,从事计算机教龄3年经验以上,有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验,有教育培训经验,具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求 场地:计算机机房 设备:计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求:全面考核学生的学习情况,以过程考核为主,涵盖项目任务全过程。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据 分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据 分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体 的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和 针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数 据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行 专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程 2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析

3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入 3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能 4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口

店长经营数据分析

店长经营数据分析 Document number:WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

店长必学:店长必须要会的数据分析 店长定期进行科学的数据分析,是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析,但无论哪方面数据,分析只是一个开始,关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力,指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会,做以上各种数据分析,总结过去,找出差距。 一、门店经营指标数据分析 1)销售指标分析: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)毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利率情况,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率状况,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,房租,存货损耗,日常营运费用(电话费、交通费、卫生费、税收、工商费),通过这组数据的分析,可清楚地知道门店营运可控费用后的列支,是否有同比异常的费用发生,有无可以节约的费用空间。 4)评效:主要是本月评效情况,与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”,即日均销售额/门店营业面积。 5)人均劳效: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:本月销售额/本月工资人数

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,及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析:主要是本月平均商品库存、周转天数,与去年同期对比分析。通过这组数据分析,看门店库存是否出现异常,特别是否有库存积压现象。 二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析:主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退,总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店,门店根据相关货号查询出经营情况,特别是热销商品、新品商品经营情况,以及淘汰产品有没有及时请退,通过这组数据,可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析:主要是本月商品动销品种统计,动销率分析,与上月对比情况,商品动销率计算公式:动销品种/门店经营总品种数*100,滞销品种数:门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析,可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析:主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况,门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况,门店需对本月所有品类销售与毛利情况,特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析,并通过分析找出差距,同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析:主要是引进商品产生销售、毛利分析,这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档,并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利

大数据分析标准功能点简介

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具,分别为分析报表工具和业务模型设计器,其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置,企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名,将加密监听程序指向加密服务器,以读取加密点。 数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义,对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类,可修改。 分类维护:可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类:可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑,进入分类管理页面;同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库,抽取的结果形成ODS数据仓库,供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种:手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划,选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作,用户密码的修改操作,以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理,可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制(删除),可根据实际业务需要授予适合的权限。 U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表,是基于业务模型做查询,并通过查询生成报表的平台;是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中,我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务,营销、库存、采购等主题),对于用户的个性化报表需求,可以单独定制。 对于已经设计好的报表,可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题,点击分析主题button打开分析首页。如图所示,点击财务分析主题按钮,财务首页报表则打开。

项目数据分析报告模板

项目数据分析报告模板 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、项目存在问题及建议等。 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内容、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情况、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:短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、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、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。 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情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债能力分析 此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。 第十章公司运作能力分析 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。 第十一章盈利能力分析 此章包括净资产收益率及变化情况分析,资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。 第十二章发展能力分析 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情况分析。 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。 第十六章经营风险分析 此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。 第十七章项目数据分析结论与建议 第十八章财务报表 第十九章附件 大致包括这些内容,可以根据实际要求增减

大大数据分析报告方向教学计划清单

大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验,提高业务效率,在大数据蓬勃发展的阶段里,需要对现有业务系统进行转型升级;作为大数据核心部分,大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才,在数据处理,数据分析方面,大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及,开源框架,比如hadoop,spark等,也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建,使得作为大数据的研发/分析带来基础设施,让学员掌握,同时,对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程,掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法,为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中,通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下,就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中,掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识,敏锐的数据观察力,和部分软件开发的知识,也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程,实际培训课程中,会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标,以实际项目为中心,以合理知识结构分解为手段,结合实际的应用场景,对大数据进行文本,图标等大数据进行分析和学习,主要以实际操作让学员对相关知识点掌握,达到理论与实际结合,教学与企业融合的内容。学员学成后,能够利用清洗后的数据,根据提供的先验知识,可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 (一)知识目标 1.理解大数据概念及应用场景,先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

某公司经营情况分析报告模版

2003年一季度经营情况分析报告

新奥燃气控股有限公司 2003年4月

前言 03年度一季度已经匆匆过去。继02年度成功的市场开拓之后,控股公司有28个成员企业投入运作,从而使新奥燃气的覆盖人口从02年度的685万人迅速地增大到935万人。市场的扩展也使控股公司的经营收入比去年同期增长71.27%,达到11745.25万元,首次实现了季度收入过亿元。民用户的市场发展量和安装量、工商户的发展量和安装量比去年同期也有较大幅度的提高。一季度,控股公司成功的完成了部分A类物资的招标采购,实现了物资采购的质的飞跃并有效的降低了物资采购的成本;针对公司规模的迅速扩张,成立控股公司的安全管理委员会和安全管理办公室,为实施有效的安全管理打下了基础;工程管理迅速的开展了对成员企业的技术指导和流程支持,有效的支撑了企业的场站建设和基建工程建设。 也应该看到,随着新公司的增加,市场容量的迅速增大,销售收入并未实现同比的增长。老公司市场容量的日益减少、新公司市场培育尚未完成,给控股公司业绩的迅速提升带来巨大的压力。同口径相比,虽然老公司的业绩比去年同期增长14%,但新公司的市场增量依旧给控股公司一季度完成情况的差距。一季度,控股公司销售收入仅完成季度计划的82.69%,完成年度计划的11.51%。总体经营情况依旧没有摆脱严峻的形势,这就要求控股公司努力探求迅速提升市场发展的有效途径,寻找降低成本、提升业绩的有效手段,给投资者以信心。

一、总体经营情况 一季度,控股公司共实现销售收入11745.25万元,虽比去年同期增长

71.27%,但仅完成年度计划的11.51%,年度计划完成比比去年同期下降2.59个百分点;实现回款12456.45万元,比去年同期增长78.5%,回款率为106.06%。 经营收入与回款状况见附表一:03年一季度经营情况。 在销售收入的排名中,廊坊燃气、淮安燃气和蚌埠燃气分别以2603.71万元、1948.69万元和1715.91万元位居前三位,新乡燃气以1247.64万元位居第四。 在生产情况中,民用户发展完成34679户,完成季度计划的96.02%,完成年度计划的14.45%,比去年同期增长132.15%;在与去年同期老公司的数据对比分析中,今年老公司完成发展18019户,比去年同期的17073户增长了5.54%,显示出老公司的市场发展情况基本稳定;去年下半年度及今年成立的新公司的市场发展尽管也完成了16660户,但未能显现出市场发展的强劲势头来。工商业户发展完成19992.63方/日,完成年度计划的15.38%,完成季度计划的160.27%,比去年同期增长336.29%。 一季度,民用户安装完成10758户,虽比去年同期增长94.43%,但仅完成季度计划的73.36%,完成年度计划的5.57%;在与去年同期老公司的数据对比分析中,今年老公司完成安装仅完成4671户,比去年同期的5669户降低了17.6%,依旧显示出老公司注重房地产开发商的发展,对老户的开发仍然缺乏有效措施;工商业户安装完成7964.66方/日,完成季度计划的94.81%,完成年度计划的4.42%,完成量虽比去年同期增长65.22%,但年度完成率比去年同期下降1.52个百分点;总体的安装形势依旧呈现低迷状态。 在财务状况中,可控费用支出2856.63万元,比季度计划超支13.79%,比去年同期比例增高了1.46个百分点; 详见一季度经营指标完成情况表。 燃气集团2003年第一季度其它业务指标完成情况

怎么从公司财务报表中分析一个公司经营状况

怎么从公司财务报表中分析一个公司经营状况 假如有两家公司在某一会计年度实现的利润总额正好相同,但这是否意味着它们具有相同的获利能力呢?答案是否定的,因为这两家公司的资产总额可能并不一样,甚至还可能相当悬殊。再如,某公司2000年度实现税后利润100万元。很显然,光有这样—个会计数据只能说明该公司在特定会计期间的盈利水平,对报表使用者来说还无法做出最有效的经济决策。但是,如果我们将该公司1999年度实现的税后利润60万元和1998年度实现的税后利润30万元加以比较,就可能得出该公司近几年的利润发展趋势,使财务报表使用者从中获得更有效的经济信息。如果我们再将该公司近三年的资产总额和销售收入等会计数据综合起来进行分析,就会有更多隐含在财务报表中的重要信息清晰地显示出来。可见,财务报表的作用是有一定局限性的,它仅能够反映一定期间内企业的盈利水平、财务状况及资金流动情况。报表使用者要想获取更多的对经济决策有用的信息,必须以财务报表和其它财务资料为依据,运用系统的分析方法来评价企业过去和现在的经营成果、财务状况及资金流动情况。据以预测企业未来的经营前景,从而制定未来的战略目标和作出最优的经济决策。 为了能够正确揭示各种会计数据之间存在着的重要关系,全面反映企业经营业绩和财务状况,可将财务报表分析技巧概括为以下四类:横向分析;纵向分析;趋势百分率分析;财务比率分析。 一、财务报表分析技巧之一:横向分析 横向分析的前提,就是采用前后期对比的方式编制比较会计报表,即将企业连续几年的会计报表数据并行排列在一起,设置“绝对金额增减”和“百分率增减”两栏,以揭示各个会计项目在比较期内所发生的绝对金额和百分率的增减变化情况。下面,以ABC公司为例进行分析(见下表)。 比较利润及利润分配表分析: ABC公司比较利润表及利润分配表金额单位:元 项目2001年度2002年度绝对增减额百分率增减额(%) 销售收入7655000 9864000 2209000 28.9

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