在前面的文章中我们给大家介绍了数据分析报告中的日常数据报告的特点，分别是进度性、规范性、时效性。知道了数据分析报告的类型以后我们就开始了解一下数据分析报告的结构了，那么数据分析报告的结构是什么呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
大家都知道，不管是什么文体都是有结构的，数据分析报告有特定的结构，但是这种结构并非一成不变，不同的数据分析师、不同的老板、不同的客户、不同性质的数据分析，其最后的报告可能会有不同的结构。最经典的报告结构还是“总分总”的结构，它主要包括：开篇、正文和结尾三大部分。
在数据分析报告结构中，“总分总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前言；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。这些内容都是比较多的，我们在这篇文章中重点给大家说一说标题页和目录的内容。
首先，标题页需要写明报告的题目，题目就是文章中最重要的内容，这需要我们对内容的高度概括。根据版面的要求在一两行内完成。好的标题不仅可以表现数据分析的主题，而且能够激发读者的阅读兴趣，所以我们要重视数据分析报告。
那么常用的标题类型都有什么呢？一般来说，标题常见的类型有四种，分别是解释基本观点、概括主要内容、交代分析主题、提出问题。解释基本观点一般用观点句来表示，点明数据分
析报告的基本观点。概括主要内容的标题重在叙述数据反映的基本事实，概括分析报告的主
要内容，让读者能抓住全文的中心。而交代分析主题的标题就是反映分析的对象、范围、时间、内容等情况，并不点明分析师的看法和主张。提出问题的标题内容就是以设问的方式提
出报告所要分析的问题，引起读者的注意和思考。
那么标题的制作要求是什么呢？需要我们做到直接、确切、简洁。所以标题必须用毫不含糊
的语言，直截了当、开门见山地表达基本观点，同时标题的撰写要做到文题相符，宽窄适度，恰如其分地表现分析报告的内容和对象的特点。还需要注意的是，标题要直接反映出数据分
析报告的主要内容和基本精神，就必须具有高度的概括性，用较少的文字集中、准确、简洁
地进行表述。
而目录就很简单了，目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容，因此，要在目录中列出
报告主要章节的名称。如果是在Word中撰写报告，在章节名称后面还要加上对应的页码，
对于比较重要的二级目录，也可以将其列出来即可。
以上的内容就是小编为大家解答的数据分析报告结构中的标题页和目录的具体内容了，我们
在下一篇文章中给大家介绍了数据分析报告的其他内容。敬请关注我们。
同济大学2009—2010学年《国家学生体质健康标准》测试数据汇总与分析报告 同济大学体育部 2010．6
目录 1、《标准》测试人数情况汇总 (3) 2、《标准》测试总分平均分情况汇总 (3) 2.1各年级男、女生《标准》测试总分平均分情况汇总 (3) 2.2各学院学生《标准》测试总分平均分情况汇总 (4) 2.3各体育专项课学生《标准》测试总分平均分情况汇总 (5) 3、《标准》测试达标率情况汇总 (6) 3.1各年级男、女生《标准》测试达标率情况汇总 (6) 3.2各学院学生《标准》测试达标率情况汇总 (7) 3.3各体育专项课学生《标准》测试达标率情况汇总 (9) 4、学生身体形态、机能、身体素质现状 (11) 4.1身体形态现状 (11) 4.2身体机能现状 (12) 4.3身体素质现状 (14) 5、结论 (15) 6、建议 (16)
2009—2010学年同济大学学生体质健康 《标准》测试数据汇总报告 1、2009—2010学年同济大学学生体质健康《标准》测试人数情况汇总 2009—2010学年同济大学学生体质健康《标准》测试工作共测试学生13461人，其中男生8414人，女生5047人。一年级测试人数为4224人，二年级测试人数为2258人，三年级测试人数为3852人，四、五年级测试人数为3127人。测试人数整体上呈正常情况，二年级人数偏少是由于有部分学院二年级时搬至嘉定校区《标准》测试在三年级时再测的原因，四、五年级测试的学生人数少于三年级。（祥见表1.1、图1.1） 图1.1 测试学生样本量情况 一年级 二年级 三年级 四、五年 2、2009—2010学年同济大学学生体质健康《标准》测试总分平均分情况汇总2.1各年级男、女生《标准》测试总分平均分情况汇总 各年级学生体质健康《标准》测试总分情况详见表2.1。全体男生《标准》测试总分平均值为65.54分，全体女生《标准》测试总分平均值为69.30分。一、二、三、四五年级男生《标准》测试总分平均值分别为：64.89、64.60、68.55、63.14分；各年级女生《标准》测试总分平均值分别为：68.43、69.47、71.38、67.90分。从整体分数上来看三年级男、女
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。
人才培养工作状态数据采集平台分析报告 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
人才培养工作状态数据采集平台 平台数据分析报告 二○一一年十月 平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1办学基本条件统计表 践场所占有面积平方米；生均学生宿舍面积平方米；生均教学科研仪器设备值元；新增设备比例%；生均纸质图书册、电子图书；生
均年进书量册；百名学生教学用计算机台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比:1。高级职称教师占专任教师的%，具有硕士以上学位教师占专任教师的%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄岁。平均兼课量学时，听课次，走访学生寝室次，走访校外实习点次，参与学生社团文体活动次。
我们社会实践小组，对在校大学生进行了问卷调查，共发放问卷 200份，收 回收问卷150份，其中有效问卷113份。 0 女,57.14% (1)统计结果：本次调查对象男性占 42.86%,女性占57.14%,被调查对象的男女 比例相当，这对于本次调查排除了一些客观因素，让本次的调查更真实准确。 3. 对非物质文化遗产概念了解程度 1.调查对象男女比例 2.调查对象性别比例 AS- 42.86%
lOO^n (1)统计结果：由图可见，有78.57%的人是不太了解“非物质文化遗产的概念” 只有14.29%,是比较了解，没有人是非常了解的。 (2)统计结论：可见大学生对“非物质文化遗产概念”并不是非常清楚，这也体现出了非物质文化遗产在生活中逐渐消失的现象。 4.对相关法律的了解程度 (1)统计结果：在对于我国在非物质文化遗产甄别与保护的相关法律工作上有超过一半的人非常了解，。 (2)统计结论：由此可见，人们对非物质文化遗产的相关法律知识相对来说是 比较重视的，这也体现出法律知识产权制度有利于传承人文化权利的实现，使非物质文化遗产得以完整地传承和发展。 5.对嘉兴非物质文化遗产——灶头画，您了解多少？
14.29%的人表示比较了解灶头画，28.57%则表示不太了解，而绝大部分的人完全 不了解灶头画这一非物质文化遗产 (2)统计结论：灶头画做为嘉兴的一种民间艺术随着时代的发展正在逐渐消 亡，人们对他的认识度偏低，政府需重视这一现象，采取一定措施，保护灶头画 这个非物质文化遗产，并使之继续传承下去。 6. 对灶头画的了解是通过什么途径 用述络志醤他 (1) 统计结果：对灶头画的了解可以通过很多的方式，在本次调查中，14.29% 的人是因为在家中使用过灶头画， 所以才会对灶头画有一定的了解，与 其有同等比例的则是通过他人讲述，50%勺人则选择了其他途径。 数据显示:
信息检索综合检索报告
说明 利用所学的文献信息检索知识和检索方法，结合自己的专业，在附录中选定一个课题（也可以自定检索课题）从多方面广泛收集有关资料，并完成该课题的综合检索报告。 1.1 数据库选择要求 (1) 中文数据库（CNKI系列资源库、维普科技期刊数据库） (2) 外文数据库（EBSCO外文刊，SPRINGER数据库） (3) 搜索引擎(google、百度等)及本专业免费资源站点 1.2 条目解释 (1) “检索年限”：范围限定在最近十年以内，各种数据库（检索工具）尽量选用同等年限，以便之后根据检索结果进行比较，从而加深对各类数据库（检索工具）的认识。 (2) “检索词”：在写出检索词的同时需注明检索词的性质，即检索项，如：题名、主题、关键词、摘要、作者、作者单位、来源、全文、参考文献、基金等。（注意：数据库不同，检索项的表达方式不同） (3) “逻辑检索表达式”：运用布尔逻辑运算符来表达检索词与检索词之间逻辑关系。如：要查找儿童教育方面的文献，逻辑检索表达式可表示为“教育 and 儿童”或“教育并且儿童”。（参见教材第42页的讲解） (4) “题录”：只含著录事项而无摘要的文献款目。（注：题录要按各数据库的文献著录格式抄录）。 (5) 每种检索系统检索完毕后，记录检索结果（检出文献篇数），按规定条数列出与课题密切相关的文献题录（不足规定条数的请注明原因）。 (6) “参考文献回溯”：通过检索获得相关文献后，挑选密切相关的一篇论文作为引用文献，在其原文后的参考文献（references）中再挑选一篇较有价值的文献作为被引用文献，分别写出引用文献与被引用文献的作者姓名、文献篇名以及文献出处等。 1.3 重要要求 (1) 综合报告以组为单位，每组人数5-8人。超过8人则仅为名单中前面8人计分，第9名起不计分。 (2) 文档首页必须包括每组学生的姓名和编号。 (3) 综合检索报告请于课程结束后1周内将电子文档发给授课教师。 (4) 电子文档采用Word 2003或者2007编写，格式严格按照范本1或范本2提供的格式进行
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：
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，
【活动策划】如何写活动分析报告？ 突然想起《用户体验的要素》中提到的web设计中的5个层，如果没看过的，强烈推荐此书，如果对5个层还不了解的可以查看我的另一篇文章——《用户体验的要素》的5个层好了，言归正传，下面就说说活动分析。活动分析一定是活动策划的一项重要工作，其重要程度绝对不亚于活动的策划阶段。从小学开始，老师就不停的说：纠正1道题比做10道新题都有用！多的就不说了，开始正文： 为什么做活动分析？【战略层】 1.最起码，要拿它来应付老大吩咐的差事 2.其次，活动分析可以说明这次活动的效果到底好不好，有多好 3.最重要的，分析活动后可以总结经验和教训，指导以后的活动 活动分析里要写什么？【范围层】 明白了活动分析的目的，写什么就很简单了： 1.通过分析数据，来说明本次活动是否成功 2.如果成功，原因是什么？如果不成功，原因又是什么？ 3.通过这次活动，我们学到了什么，在今后的活动中如何利用这些经验和教训 有个问题不能不提，因为他直接影响到下面3个层：活动分析给谁写？ 1.作为一个活动策划，分析活动无疑是对自己工作的检查和升华。所以最主要是写给自己 2.其次，运营经理最需要这个分析，活动是运营工作的重要组成部分，作为老大，他自然要对所有运营情况了如指掌 3.此外，运营经理还会将活动分析上交给运营中心的老大及老总（由于我们公司旗下有多款游戏，所以各个游戏及联运的运营组都属于运营中心），虽然不能刻意做成给老总的版本，但是也要注意：对游戏不十分熟悉的人也尽量能看懂 ok,知道了对象，继续说说下面3层： 分析报告中需要哪些部分？【结构层】 这个报告最起码要做到，看的人能够流畅的看完，不用查公告，不用看活动策划案，不用查数据… 1.活动概述 2.活动预期 3.活动期间的日历（日历中包含：其他活动，开服，停服，版本更新，突发事故等信息）通过分析日历来选取对比服务器和对比时间，数据的一些特殊处理方式等信息 4.数据分析（这里不做扩展，以后会做更多说明） 5.玩家对活动的反馈 6.活动总结 5.对未来活动的指导意义 每张幻灯片如何布局？【框架层】 这个部分暂时不做展开，因为比较灵活多变。布局的安排和使用的工具，个人的习惯，老板的爱好有很大关系。以后我会针对这个部分做详细说明 如何让老大更快，更舒服的看完分析报告？【表现层】 这个层面，涉及的都是一些小的技巧，本人在这方面的经验也十分不够，如果想深入，就要学习更细致的用户体验了。不过先把自己觉得比较好的几点总结一下： 1.字号选择。由于ppt不同于网页，展示的成分更多，所以相比网页的13-14px要稍微大些，我一般选择28px作为标题，20px作为内容。（仅供参考） 2.字体颜色。统一使用黑色字体，极少使用红色或其他颜色字体。因为加粗足以表现突
在谈这个问题之前先说说写一份好的数据分析报告/邮件的重要性，很简单，因为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，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；
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
数据的收集、整理与描述——备课人：发 【问题】统计调查的一般过程是什么？统计调查对我们有什么帮助？统计调查一般包括收集数据、整理数据、描述数据和分析数据等过程；可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知的事物作出合理的推断和预测. 一、数据处理的一般程序 二、回顾与思考 Ⅰ、数据的收集 1、收集数据的方法（在收集数据时，为了方便统计，可以用字母表示调查的各种类型。） ①问卷调查法：为了获得某个总体的信息，找出与该信息有关的因素，而编制的一些带有问题的问卷调查。 ②媒体调查法：如利用报纸、、电视、网络等媒体进行调查。 ③民意调查法：如投票选举。 ④实地调查法：如现场进行观察、收集和统计数据。 例1、调查下列问题，选择哪种方法比较恰当。 ①班里谁最适合当班长（）②正在播出的某电视节目收视率（） ③本班同学早上的起床时间（）④黄河某段水域的水污染情况（） 2、收集数据的一般步骤： ①明确调查的问题；——谁当班长最合适 ②确定调查对象；——全班同学 ③选择调查方法；——采用推荐的调查方法 ④展开调查；——每位同学将自己心目中认为最合适的写在纸上，投入推荐箱 ⑤统计整理调查结果；——由一位同学唱票，另一位同学记票（划正字），第三位同学在旁边监督。 ⑥分析数据的记录结果，作出合理的判断和决策； 3、收集数据的调查方式 （1）全面调查 定义：考察全体对象的调查叫做全面调查。
全面调查的常见方法：①问卷调查法；②访问调查法；③调查法； 特点：收集到的数据全面、准确，但花费多、耗时长、而且某些具有破坏性的调查不宜用全面调查；（2）抽样调查 定义：只抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据来推断全体对象的情况，这种方法是抽样调查。 总体：要考察的全体对象叫做总体； 个体：组成总体的每一个考察对象叫做个体； 样本：从总体中抽取的那一部分个体叫做样本。 样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量（样本容量没有单位）； 特点：省时省钱，调查对象涉及面广，容易受客观条件的限制，结果往往不如全面调查准确，且样本选取不当，会增大估计总体的误差。 性质：具有代表性与广泛性，即样本的选取要恰当，样本容量越大，越能较好地反映总体的情况。（代表性：总体是由有明显差异的几个部分组成时，每一个部分都应该按照一定的比例抽取到） （3）实际调查中常常采用抽样调查的方法获取数据，抽样调查的要什么？ ①总体中每个个体都有相等的机会被抽到；②样本容量要适当. 例2、〔1〕判断下面的调查属于哪一种方式的调查。 ①为了了解七年级（22班）学生的视力情况（全面调查） ②我国第六次人口普查（全面调查） ③为了了解全国农民的收支情况（抽样调查） ④灯泡厂为了掌握一批灯泡的使用寿命情况（抽样调查） 〔2〕下面的调查适合用全面调查方式的是 . ①调查七年级十班学生的视力情况；②调查全国农民的年收入状况； ③调查一批刚出厂的灯泡的寿命；④调查各省市感染禽流感的病例。 〔3〕为了了解某七年级2000名学生的身高，从中抽取500名学生进行测量，对这个问题，下面的说确的是〔〕 A、2000名学生是总体 B、每个学生是个体 C、抽取的500名学生是样本 D、样本容量是500〔4〕请指出下列哪些抽查的样本缺少代表性： ①在大学生中调查我国青年的上网情况； ②从具有不同文化层次的市民中，调查市民的法治意识； ③抽查电信部门的家属，了解市民对电信服务的满意程度。 Ⅱ、数据的整理1、表格整理2、划记法
文献信息检索报告（简单） 海岛可持续开发模式研究 一、分析课题 随着陆地开发的逐步深入，人类把目光投向了占地球面积71%的海洋。海岛开发成为各国海洋战略关注的焦点。海岛开发主要集中在海岛旅游、海岛资源的开采等方面，这种无序的开发模式最终导致海岛生态系统功能丧失、海岛及周边水域环境日益恶化等问题的产生。尽管很多国家采取了海岛资源开发与环境保护并举的策略，但是不能从根本上解决问题。为了科学、合理、有序地开发海岛，需要在研究海岛现有开发模式的基础上，系统研究海岛可持续开发的模式。 海岛可持续开发总体上属于经济与管理学科，其管理的对象是海岛，研究的重点是海岛的开发模式，与当前海洋综合管理研究的热点相适应。涉及到的相关概念主要有：海岛、岛屿、海洋开发、可持续开发、海洋综合管理等名词。其可以检索的检索工具范围主要有：中文数据库，如CNKI—中国期刊全文数据库等；通过百度、谷歌等搜索引擎检索相关的涉海网站获得相关海洋信息，如国家海洋局网站、中国海洋信息网等；在外文文献中可以检索Science Direct等数据库。 二、选择检索工具或者检索系统 CNKI——中国期刊全文数据库 维普——中文科技期刊数据库
搜索引擎：百度、谷歌 …… 三、构造检索策略 检索方式一：初级检索 检索项：关键词 检索词：海岛开发 点击“检索”按钮进入检索结果页面 检索方式二：高级检索 检索式为：题名=海岛and题名=开发and (关键词=可持续or 关键词=环境保护) 点击“检索”按钮进入检索结果页面 2、维普——中文科技期刊数据库 检索方式一：初级检索 检索项：题名 检索词：海岛开发 点击“检索”按钮进入检索结果页面 检索方式二：高级检索 检索式为：题名=海岛开发and (关键词=可持续or 关键词=环境保护) 点击“检索”按钮进入检索结果页面 ……
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、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 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： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中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：
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.历史数据导入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 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器
分析报告写作要点 财务分析报告（本文主要指内部管理报告）是对企业经营状况、资金运作的综合概括和高度反映。然而要写出一份高质量的财务分析报告并非易事。撰写财务报告以下六点值得注意： 一、要清楚明白地知道财务分析报告阅读的对象（内部管理报告的阅读对象主要是公司管理者尤其是领导）及报告分析的范围 财务分析报告阅读对象不同，报告的写作应因人而异。比如，提供给财务部领导可以专业化一些，而提供给其它部门领导尤其对本专业相当陌生的领导的报告则要力求通俗一些；同时提供给不同层次阅读对象的分析报告，则要求分析人员在写作时准确把握好财务分析报告的框架结构和分析层次，以满足不同阅读者的需要。再如，报告分析的范围若是某一部门或二级公司，分析的内容可以稍细、具体一些；而分析的对象若是整个集团公司，则文字的分析要力求精练，不能对所有问题面面俱到，集中性地抓住几个重点问题进行分析即可。 二、了解读者对信息的需求，充分领会领导所需要的信息是什么 记得有一次与业务部门领导沟通，他深有感触地谈到：你们给我的财务分析报告，内容很多，写得也很长，应该说是花了不少心思的。遗憾的是我不需要的信息太多，而我想真正获得的信息却太少。我们每月辛辛苦苦做出来的分析报告原本是要为业务服务的，可事实上呢？问题出在哪？我认为，写好财务分析报告的前提是财务分析人员要尽可能地多与领导沟通，捕获他们“真正了解的信息”。
三、财务分析报告写作前，一定要有一个清晰的框架和分析思路 财务分析报告的框架具体如下：报告目录—重要提示—报告摘要—具体分析—问题重点综述及相应的改进措施。“报告目录”告诉阅读者本报告所分析的内容及所在页码：“重要提示”主要是针对本期财务分析报告在新增的内容或须加以重大关注的问题事先做出说明，旨在引起领导高度重视：“报告摘要”是对本期报告内容的高度浓缩，一定要言简意赅，点到为止。无论是“重要提示”，还是“报告摘要”，都应在其后标明具体分析所在页码，以便领导及时查阅相应分析内容。以上三部分非常必要，其目的是，让领导们在最短的时间内获得对财务分析报告的整体性认识以及本期报告中将告知的重大事项。“问题重点综述及相应的改进措施”一方面是对上期报告中问题执行情况的跟踪汇报，同时对本期报告“具体分析”部分中揭示出的重点问题进行集中阐述，旨在将零散的分析集中化，再一次给领导留下深刻印象。 “具体分析”部分，是报告分析的核心内容。“具体分析”部分的写作如何，关键性地决定了本报告的分析质量和档次。要想使这一部分写得很精彩，首要的是要有一个好的分析思路。例如：某集团公司下设四个二级公司，且都为制造公司。财务分析报告的分析思路是：总体指标分析—集团总部情况分析—各二级公司情况分析；在每一部分里，按本月分析—本年累计分析展开；再往下按盈利能力分析—销售情况分析—成本控制情况分析展开。如此层层分解，环环相扣，各部分间及每部分内部都存在着紧密的勾稽关系。 四、财务分析报告一定要与公司经营业务紧密结合，深刻领会财务数
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。
如何撰写案例分析报告 如何撰写案例分析报告 撰写案例分析报告需要做好准备工作。其中比较重要的工作有三项：一是读懂案例,二是确立案例分析类型,三是掌握案例分析的书写要求。准备工作做得好，报告的具体书写过程就会有一挥而就的感觉。 书写案例分析报告，首先需要读懂案例。阅读案例的方法，一般是先粗读一遍，了解案例大意，然后再精读。最好是在初次浏览过案例，开始再次精读前，先向自己提几个基本问题：本案例的关键问题即主要矛盾是什么？为什么老师在此时布置这个案例？它在整个课 程中处于怎样的地位？它跟课程中已讲的哪些内容有关？它的目的 是什么？要通过反复思索搞清楚这些问题。一旦想通了此案例的基本目的与关键问题，你的分析自然纲举目张，击中要害。 其次，在读懂案例的基础上，确定案例分析类型是撰写案例分析报告中的另一项重要的准备工作。一个好的案例通常是在社会生活实践中产生的典型而完整的事件，信息量比较大、头绪比较多，有背景介绍，有人物描写，有事件描述，有前因后果以及各种各样的内外部联系与特定背景等信息。这样就增加了分析的难度。在案例分析过程中，能做到面面俱到，当然是好的。但是不能期望在任何情况下都能将案例分析得既全面又深入。 究竟选择何种类型的分析，取决于大家的实际情况和具体考虑。案例分析报告在体例上通常有综合型、专题型两种。综合型分析，要求对案例中所有的关键问题都进行深入分析，列举有力的定性与定量
论据，提出重要的解决方案与建议。专题型分析，则只是着重分析某一个或数个专门的问题，异军突起，攻其一点，重点突破。所选的当然应是自己最内行、最富经验、掌握情况最多、最有把握、可以充分扬长避短的问题，这样就可以比其他同学分析得更为深刻、细致、详尽和透彻，能提出独到的见解。因此，进行案例分析前，可选择这两种类型中的一种。 再次，掌握案例分析报告的书写要求对于撰写出高水平的案例分析报告来说也是十分重要的准备工作。撰写案例分析报告时应当注意以下三点：一是报告要抓住并反映案例中的主要矛盾和关键问题，突出中心。无论采取综合型案例分析还是专题型案例分析，案例分析报告的撰写者都应注意突出中心。分析者应从纷繁复杂的案例内容中抓住问题的实质进行分析，从丰富多彩的信息中提炼出有价值的信息进行归纳，找准并围绕案例的主要矛盾和关键问题进行详尽的分析，并通过文字的形式在分析报告中反映出来。二是要恰当选择、运用相关原理、原则和方法进行分析，力求做到说理透彻，层次分明。案例分析的目的是使大家掌握某些理论与方法等。为此，大家在撰写案例分析报告时，用原理、原则说话，做到言之有据，言之有“理”，围绕中心问题进行详尽的论述。三是说理与叙事要充分运用案例中大量有价值的信息，力求语言上明快简洁、生动形象。案例分析是从案例本身出发，引发的一系列思考和探索，因此，案例分析报告一定要紧密结合案例内容本身，充分挖掘案例中有价值的信息，运用这些信息材料在分析报告中阐明自己的观点，增强说服力。
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 如何写好一份数据分析报告 如何写好一份数据分析报告 来源:微信站作者:网络点击: 148 次 先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为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。 笔者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，
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程
城市犬数据平台 載据集成敬據仓库平會骨理决彙支持 上曉应用集虎 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储> 大数据处理引擎> 服务协调> 分析BI >平台监管 元蜀据扎卑—— socket 文件导入 DE cctiect ^eb^erv-ce 数据清洗 tT. 定制分析 统ii■分析、N 「定市牛外乱歡据海 权限扱边据接 口■ 生成领导仪表 fi —元花琳 标准［匕入嘩「
丹址“￡ Ar Sa:城曲犬董拯选童实饕恿善 「 四、选型要求 1 ?需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部， 需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2 ?国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3?需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发 4 ?商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务
5?—些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机 制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装, 集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。 自己来了解使用大数据套件的容易程度一一仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAF和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？ 你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”）， 也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得 非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个 Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充 数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数 据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析