调查问卷分析报告
--------婚姻沟通与生活满意度和幸福感的关系一、调查背景和目的
在当今社会条件下，人们幸福感的缺失和生活满意度普遍较低的问题越来越严重，并逐渐引起了大众的关注，且越来越多的专家学者开始对其进行研究。后来，人们发现婚姻沟通是影响说生活满意度和幸福感的重要因素。本调查旨在通过一些测验结果指标的分析来探索婚姻沟通与生活满意度和幸福感的关系。了解这一关系，有利于加强人们对婚姻沟通的重视，有助于人们探寻适合的婚姻沟通，从而有助于生活满意度和幸福感的提高，这对个人、家庭、社会都有着积极的意义。
关键字：幸福感、生活满意度、婚姻沟通
二、调查方式
本次调查采取的是随机问卷调查。发放问卷是在每个家庭当场发卷填写，并当场收回的形式，主要针对婚姻中的夫妻。发出问卷18份，回收17份，回收率94.44%。
三、调查结果
1.类型
统计量
N 有效17
缺失0
均值 2.0000
均值的标准误.19174
众数 2.00
标准差.79057
方差.625
偏度.000
偏度的标准误.550
峰度-1.326
峰度的标准误 1.063
和34.00
频率百分比有效百分比累积百分比
有效 1.00 5 29.4 29.4 29.4
2.00 7 41.2 41.2 70.6
3.00 5 29.4 29.4 100.0
合计17 100.0 100.0
类型是对婚姻情况的总体判断，1为和睦的类型，2为中等，3为有很多分
岐的类型。本调查中类型1占总数的29.4%，类型2占总数的41.2%，类型3也
占总数的29.4%，其中类型2最多，图形基本成正态。这说明婚姻类型多为中等。2.男对女满意度
统计量
N 有效17
缺失0
均值52.7241
众数28.13a
方差81.526
极小值28.13
极大值67.84 a. 存在多个众数。显示最小值
男对女满意度男方对女方的满意度，60分以上表明男方对女方存在不满，分数愈高愈不满。40分以下则表明满意。本调查中男对女满意度40分以下的占5.88%，男对女满意度60分以上的占23.53%，男对女满意度在40分到60分之间的占70.59%。这说明23.53%的男方对女方存在不满，5.88%的男方对女方很满意，70.59%的男方对女方的满意度中等，即绝大多数的男方对女方的满意度中等，少数男方对女方存在不满，而男方对女方很满意的更少。
3.女对男满意度
女对男满意度女方对男方的满意度，60分以上表明女方对男方存在不满，分数愈高愈不满。40分以下则表明满意。本调查中女对男满意度40分以下的占11.76%，女对男满意度60分以上的占11.76%，女对男满意度在40分到60分之间的占76.47%。这说明11.76%的女方对男方存在不满，11.76%的女方对男方很满意，76.47%的女方对男方的满意度中等，即绝大多数的女方对男方的满意度中等，女方对男方存在不满和女方对男方很满意的比例几乎一样。
4.默契程度
统计量
N 有效17
缺失0 均值48.8712 中值47.2689 众数35.38a 标准差8.73528 方差76.305 极小值35.38 极大值71.69 a. 存在多个众数。显示最小值
默契程度是男女双方在婚姻中的默契程度，60分以上表明存在矛盾，分数愈高矛盾愈多。40分以下则表明默契。由图知，男女双方默契程度60分以上的占总数的11.76%，男女双方默契程度40分以下的占总数的11.76%，男女双方默契程度在40分至60分之间的占总数的76.47%，即绝大多数的男女双方默契程度中等，男女双方存在矛盾和男女双方很默契的比例几乎一样。
5.角色互动
统计量
N 有效17
缺失0 均值51.4725 中值53.7032 标准差9.43903 方差89.095 极小值32.55 极大值64.45
角色互动是男女双方在婚姻中的角色互动。60分以上表明存在问题，40分以下说明双方角色互动情况好。由图知，男女双方角色互动60分以上的占总数的11.76%，男女双方角色互动40分以下的占总数的11.76%，男女双方角色互动在40分至60分之间的占总数的76.47%，即绝大多数的男女双方角色互动中等，男女双方角色互动存在问题和男女双方角色互动情况好的比例几乎一样。
6.女对男理解程度
以下说明情况好。由图知，女对男理解程度60分以上的占总数的17.65%，女对男理解程度40分以下的占总数的17.65%，女对男理解程度在40分至60分之间的占总数的64.71%，即绝大多数的女对男理解程度中等，女对男理解程度存在问题和女对男理解程度情况好的比例几乎一样。
7.男对女理解程度
统计量
男对女理解程度是男方对女方的理解程度。60分以上表明存在问题，40分
以下说明情况好。由图知，男对女理解程度60分以上的占总数的11.76%，男对
女理解程度40分以下的占总数的11.76%，男对女理解程度在40分至60分之间
的占总数的76.47%，即绝大多数的男对女理解程度中等，男对女理解程度存在
问题和男对女理解程度情况好的比例几乎一样。
三、调查分析
就符合度而言，
统计量
你认为测试结果符合本对配偶的实际情况吗? 完全不符合1 不太符合2 有些符合3 非常符合4
N 有效17
缺失0 均值 2.4118 众数 2.00a 标准差.61835 方差.382 极小值 1.00 极大值 3.00 a. 存在多个众数。显示最小值
符合度是调查者认为测试结果是否符合本对配偶的实际情况，完全不符合为1，不太符合为2，有些符合为3，非常符合为4。有图知，调查者认为测试结果完全不符合的频数为1，占5.9%。而认为测试结果不太符合和有些符合的频数都为8，占47.1%，无认为测试结果非常符合的。
通过符合度的分析可知，调查结果中有一组数据被调查者排除，其他数据均可使用，但没有非常符合的小组。即绝大多数的数据有效，婚姻沟通中各项指标所得均有效。
通过婚姻沟通中各项指标分析可知，绝大多数被试都选择了中间答案，会对结果产生负面影响。但通过我们对各对夫妻的熟悉度、同意度、一致性可知，婚姻沟通水平越高，人们的生活满意度越高，幸福感也越强；婚姻沟通水平越低，人们的生活满意度越低，幸福感也越低。
四、结论与建议
1、结论
由于被试对最后的生活满意度和幸福感测验大多选择中间答案，造成婚姻沟通水平与生活满意度和幸福感相关不显著的情况，我们只能通过我们对各对夫妻的熟悉度、同意度、一致性可知，婚姻沟通水平越高，人们的生活满意度越高，幸福感也越强；婚姻沟通水平越低，人们的生活满意度越低，幸福感也越低。即生活满意度和幸福感与婚姻沟通水平正相关。
2、建议
（1）夫妻之间互相了解对方，增加各种婚姻沟通水平的指标的程度，来提高婚姻沟通水平。
（2）夫妻都要树立正确的人生幸福观，追求幸福是每一个人的毕生所求，不同的幸福观取决于不同人的生活态度和价值观要训。
（3）社会要关注婚姻并积极引导夫妻学会经营婚姻，享受婚姻家庭幸福婚姻是一门学问，需要用耐心、恒心、爱心去经营。从夫妻双方的关系上讲，要常看到对方的优点，多赞赏对方，这样生活才能走向和谐，婚姻才幸福。对于工作狂式的丈夫或妻子，要让他们懂得家人、朋友、闲情、雅趣是幸福生活所不可缺少的，学会享受生活。要舍得去买些喜欢的书，买件心仪的衣服，和家人、朋友一起聚会、泡吧、旅游等等要使夫妻们懂得开朗豁达的生活态度、健康高雅的生活情趣是会给你创造幸福的。
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：
大学生关于使用手机APP软件的调查报告初评成绩：88 一、导言 随着社会经济的发展，信息化趋势日益加强。在校大学生使用手机日趋频繁。在移动互联网市场积极发展的情况下，各种手机应用（Application,简称APP)相继推出，大学生对新技术的掌握能力也在不断提高，为适应社会主流，科技不断向前发展，手机的使用不再是单单的打电话，90年代的手机已经被人们所遗忘。实践证明了手机这一科技产品为人们开发利用，APP在大学生生活中越来越重要。为了了解大学生对手机APP软件市场的使用心里和消费状况，我们文秘02班在南宁职业技术学院随机对在校大学生进行了面对面的问卷调查，确保了问卷的真实性与可靠性，共有南职院九大二级学院100名不同专业的大学生参与了此次调查。总发放问卷100份，实收问卷100份，有效问卷100份，回收率和有效率均达100%。通过对这些第一手数据的分析，我们得出了这份调查报告。 二、问卷检查结果与分析 1、您的性别是？ A.男 B.女
根据图表所知，问卷调查中100名大学生中使用APP的男性有36名，女性有64名。 2、您的学院专业是？ 您的学院专业 从以上的结果显示，100个同学当中占最大比重人数是公共管理学院是27%，而比重最低的是信息工程学院和机电工程学院，都是5%。 3、您使用的是智能手机吗？ A.使用 B.不使用
数据显示，在参与调查的同学中，正在使用智能手机的用户高达 94%，使用智能手机正在变成一种潮流。 4.请问您现在使用的是什么系统？ A．android B.ios C.其他 手机系统人数比例% android 71人0.71% ios 23人0.23% 其他6人0.06% 71名学生是使用android系统的，而使用ios系统的有23名学生，使用其他系统的人数最少，从上图可以看出，android系统在手机操作系统市场中已经占据超过一半市场份额了，而ios系统用户在大学生中也比较受欢迎。 5.您每天花多长时间在手机APP软件上？ A.一个小时以下 B.一个小时到三个小时 C.三个小时以上 根据图表所知，每天使用一个小时以下的有14个，每天使用一个小时到三个小时的有30个，每天使用三个小时以上的有52个，也是使用时间较多的。 6、您觉得手机里面有没有APP软件重要？ A.非常重要 B.一般重要 C.一般 D.不重要
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。
按照上级党组织要求，为了认真做好保持共-产-党员先进性教育活动分析评议阶段的工作，打牢整改提高阶段基础，确保先进性教育活动取得实效，帮助本单位领导班子成员找准存在的问题，认真修改，现请您将意见填写在空格栏里;若对领导班子成员的意见，请写明班子成员的姓名。 贵铝工贸实业总公司( ) 此次征求意见不用署名，请在党员( ) 、非党员( )的括号内打“√” 1、您认为本单位党组织在实行政治领导、发挥政治核心作用，促进总公司及本单位改革发展稳定过程中存在哪些突出问题? 2、您认为本单位党组织在加强和改进组织自身建设方面存在那些突出问题? 3、您认为本单位领导班子成员在谋划企业发展、制定工作措施方面，与实现总公司实现稳健发展的要求有那些不适应、不符合的突出问题? 4、按照“两个务必”和“八个坚持，八个反对”的要求，您认为本单位领导班子成员在思想、工作、作风等方面，有那些不符合要求的突出问题? 5、您认为本单位的党风建设和反腐倡廉工作存在那些突出问题?
6、您认为影响本单位生产经营、改革发展的突出问题是什么? 7、您认为影响本单位营造和-谐企业环境的突出问题是什么? 8、您认为本单位在关系职工切身利益方面或其他方面还存在那些突出问题? 1 明确调查目标 进行市场调查，首先要明确市场调查的目标，按照企业的不同需要，市场调查的目标有所不同，企业制定经营战略时，必须调查宏观市场环境的发展变化趋势，尤其要调查所处行业未来的发展状况;企业制定市场营销策略时，要调查市场需求状况，市场竞争状况，消费者购买行为和营销要素情况;当企业在经营中遇到了问题，这时应针对存在的问题和产生的原因进行市场调查。 2 设计调查方案 一个完善的市场调查方案一般包括以下几方面内容 1 调查目的要求 根据市场调查目标，在调查方案中列出本次市场调查的具体目的要求。例如，本次市场调
.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
问卷调查结果的初步分析报告 调查目的：了解人们对“守法”理解程度的大小 调查对象：社会各阶层 调查内容：针对不同的年龄段，不同的文化水平，不同的职业，通过 问卷调查对他们展开调查，有以下的几个问 题： 1 请问您的年龄属于以下哪种年龄段？ A 16-25岁 B 26-35岁 C 36-45岁 D 46-55岁 E 56-65岁 2 请问您的职业是什么？ A 公务员 B 从事于教育科研事业 C 从事于医疗保健事业 D 企业员工 E工人 F个体工商户 G家庭妇女 H学生 I其他 3 请问您的学历是什么? A小学或初中 B高中或中专 C大学本科或专科 D 硕士以上 4 请问您对法律了解吗？ A 非常了解 B 了解 C有点了解 D 不怎么了解 E 不了解 5 请问您怎么理解“守法”这个词？ A 不违反道德 B 不违反法律规范和道德 C 不违反法律规范 D 遵纪守法 E不做不应该做的事 F 享受
权利和承担义务 6 请问您为什么要“守法”？ A 不想受法律的制裁 B 认为既然是法律就应该遵守 C 本身所受的教育要求 D应尽的职责和义务，认识到法律的重要性 7 请问您在平时生活中如何做到“守法”？ 调查方式：问卷调查 调查时间：2009年十一国庆假日 调查结果：据调查，绝大多数人对“守法”概念的理解都不是很清楚， 他们往往认为“守法”就是遵守法律规范和 道德，并不能从深层次地了解“守法”含义； 同时他们也承认之所以选择“守法”只是因 为是国家制定的，被认为是法律，而“守法”， 而不是认识到法律的重要性，从而“守法”。 以下有几个数据 数据一
从数据一图，我们可以看出，绝大多数对“守法”的概念只是简单的 停留在：遵守法律规范，道德，遵纪等这几 个词，与真正意义上的 法理上的含义相差甚远（“守法”是指国家机关、社会组织和公民 个人依照法的规定行使权利（权力）和履 行义务（职责）的活动）说明我国普通市 民对守法 从年龄段的不同，绝大多数的人数据一含义 1
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
学生学习行为与学习习惯问卷调查统计分析报告《民族地区农村留守儿童不良学习习惯成因及对策研究》课题组 为了进一步了解我校学生的学习行为与习惯的现状，为学校决策提供参考，为提高我校办学水平和教育、教学质 量总结经验，推动教育、教学改革,有针对性的改进教育教学管理，强化督导管理服务，学校督导室设计了本次问卷 调查表。分别从课前准备、课堂学习、课后作业、复习工 作、考试、学习压力、班级管理与学风及其它等八个方面 设置了43个问题。4月上旬，组织抽样对学校20个班200位学生进行了问卷调查。发出200份，收回199份。调查 情况汇总如下： 统计分析 一、学习计划 课前有学习计划者占89.9%,考前有复习计划者占91.9%，这些数据说明学生明确计划对学习的重要意义，知道要制订相关计划。但有计划不等于学习就有保障了，事实上，有学习计划者46,7%是没有完全执行或不执行的；有复习计划者也有25.6%是偶尔制订的，更难落实到行动中去了。课前预习、课前准备、新课前的自学领会，有要求，有意识但不能有效的坚持和落实。 二、课堂学习
总体来看，在课堂上，学生的学习态度是相当认真的，认真观察、积极思考的学生占40.2%；在理解的基础上能有重点地记笔记的占68.8%；认真迅速做练习，遇到问题经思考仍不懂再问老师的占72.4%。仅有5%的学生会经常开小差；3.5%的学生不大记笔记； 0.5%的学生既无自己的想法，也不认真听讲；17.1%的学生作练习拖拉，不认真。但是，课堂学习中，主动学习、积极参与的学生的比例也不高，能主动述自己的想法的占43.7%；只会照抄板书的占27.6%；有自己的想法但不讲出来，与没有自己的想法，但能认真听取老师和其他同学的观点的占31.1%；课堂上练习遇到问题马上问老师的占38.7%。 三、作业情况 学生认真对待作业，59.8%的学生能独立按时完成作业；46.2%的学生遇到不会做的题目，会复习课堂笔记。重视错题矫正，93.5%的学生能及时订正错误，62.3%的学生有自备的错题集。但在作业过程中，也有一些不良现象需引起我们的注意：28.1%的学生有抄作业的行为；25.6%的学生有时不能甚至经常不按时完成作业；68.8%的学生遇到不会做的难题时，会选择问老师同学，或看标准答案，有的甚至会选择放弃；34.7%的学生虽有错题集却不能认真使用。 四、复习情况 学生不大重视复习，课前长期坚持复习旧知的仅占37.7%；课后马上复习的占35%；能当天对照笔记，熟记要点，以后不断适时
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：
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。
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
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
数据分析报告范文各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 一、2014年手游市场基本概况 1、2014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、2014年移动游戏用户规模：2014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、2014年移动游戏市场实际销售收入：2014年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是2013年的2倍以上 4、2014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、2014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一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，
初中留守儿童对“微课”了解和使用情况的问卷调查分析报告《微课对初中留守儿童在理科方面的帮助》课题组 实验前后均采用了书面调查问卷形式，实验前调查时间为：x年x月x日。实验后调查时间为：x年x月x日。调查的对象：沁阳市农村和城镇的七、八、九年级留守儿童共50人；调查的地点：农村学校有沁阳三中和沁阳四中，城镇中学有沁阳二中和沁阳市外国语中学。 调查的背景：近几年来，留守儿童失学率越来越高，造成失学的根本原因是缺乏父母的监管、课堂上（尤其在理科方面）难点知识无法解决、久而久之对学习失去兴趣最终选择了辍学。 调查目的：通过调查留守儿童对“微课”的了解和使用情况，进行对比、分析、总结。希望能够利用“微课”短小精悍、有针对性的特点，最大限度地解决初中留守儿童在理科方面的知识难点。从而让他们树立信心有效避免失学的发生。 两次调查共发放学生问卷100份，回收有效问卷100份。 一、实验前调查情况总体分析。 实验前调查问卷围绕着初中留守儿童对“微课”的了解而设定，分别从学生在家的学习方式、使用网络的目的、对比教师讲课和微视频讲课以及自己感受微课在哪些学科方面帮助更大等方面进行了调查。从调查问卷反馈情况来看，大多数被调查对象都对“微课”有一定的简单了解，而且大多数学生渴望尝试利用微课来开展课外学习和理科方面难点的解决。这有利于我们改善留守儿童的学习兴趣最终达到帮助留守儿童彻底告别失学的目的。现将具体情况分析汇总如下：从此次学生调查问卷情况看受调查学生50%来自农村初中的一、二、三年级，50%来自城镇初中的一、二、三年级。其中接触过“微课”的约占60%，选择几乎没有的约占35%，只有约5%学生选择从来没有接触过“微课”。选择网上经常观看微视频教学的学生只有不到20%，偶尔看微视频教学的占45%左右，有 35%的学生选择从来没有。在预习或复习时遇到不会的题目您将会怎么解决？有30%学生选择看微视频，10%学生选择问同学，60%的学生选择问老师。在家里自主学习遇到不能理解的知识点时你希望怎么解决？有约30% 的学生选择打电话问老师，60% 的学生选择网上看老师讲的微视频，10%左右的学生选择问同学.你认为运用“微课”进行教学是否会对教学效果有更大的帮助？85%左右的学生选择
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，
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。
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