数据统计表

城市数据统计表

附件4：城市数据统计表及初步分析注：蓝色为明显偏低数据，红色为反常增高数据。

1 / 3数据初步简要分类：一、相关数据分类通过电商数据及经济数据得出以下现象：1、从活跃卖家数量可以分以下层次：1)4300以上为5家：分别是广州（9884）、上海（6031）、金华（5311）、杭州（4728）、深圳（4387）2)1000—1500为2家：分别是东莞（1413）、武汉（1099）3)300-700为2家：分别是天津（338）、郑州（677）4)100-200为3家：分别是西安（188）、沈阳（173）、昆明（124）5)50以下为1家：乌鲁木齐（47）我国电商发达城市位于东南部，西北电商化较之东南差距巨大。

2、从日发单量可以分为以下层次：1)200万以上为2家：分别是广州（238）、上海（201）2)100-200万以上为3家：分别是金华（146）、杭州（135）、深圳（128）3)30-41万以上为2家：分别是东莞（41）、武汉（33）4)10-30万以上为2家：分别是郑州（22.7）、天津（13.9）5)5-10万以上为2家：分别是西安（7），沈阳（7.8）6)5万以下为2家：分别是昆明（4）、乌鲁木齐（1.8）3、从日收单量可以分为以下层次：1)100万以上为1家：上海（109）2)50-100万以上为3家：广州（58.2）、深圳（53）、杭州（51）3)30-50万以上为2家：天津（35）、武汉（32.7）4)20-30万以上为3家：西安（26）、东莞（25）、郑州（20）5)10-20万以上为3家，沈阳（18.7）、金华（18）、昆明（13.5）6)10万以下为1家：乌鲁木齐。

销售业绩统计数据表

三月份 77,922 45.5% 97.7% 100,000 99,500 97,000 57,000 60,500 61,000 77,500 85,000 二月份 77,300.0 81,566.7 67,717.9 二月份 3 11 17 4 9
四月份 81,197 59.1% 90.9% 100,000 100,000 98,500 57,000 57,000 57,500 83,500 81,000 三月份 84,333.3 75,136.7 74,035.7 三月份 1 12 11 12 8
一月份 79,820 50.0% 95.5% 97,500 97,000 96,500 56,000 58,500 62,500 80,000 75,500 人数 15 15 14
二月份 75,706 29.5% 93.2% 99,500 98,500 97,500 55,500 57,500 59,500 73,750 63,500 一月份 85,840.0 77,000.0 76,392.9 一月份 2 7 13 11 11
84,000 61,500 76,000 84,500 61,500 61,000 85,000 85,000 60,500 85,000 83,000 62,000 59,000 76,000 73,000 67,000 69,000
477,000 472,150 468,500 435,500 404,500 433,000 428,500 414,500 430,500 437,500 437,000 431,500 429,000 442,500 425,000 443,550 440,000
73,000 89,500 81,000 67,500 59,000 95,000 57,000 57,500 63,000 60,500 57,000 81,000 91,500 78,500 70,500 60,500 66,000

问卷调查数据统计表

1、待改进的地方有以下几个改进意见;
①更加公平公正地进行贫困生认定,组织建立贫困生认定小组,设立合理的规章制度,并长期有效的对贫困生的生活状况予以调查总结;
②针对各个地区的经济发展水平和经济收入状况,因地制宜,采取不同的认定标准;
③及时有效的了解学生家庭变化情况,适时作出调整;
④对那些生在农村、单亲家庭的、家庭中老人较多且确有困难的、家庭成员体弱多病的造成家庭经济负担过重的以及家庭面临有突发事件的学生在校期间应当及时有效地予以及时补助。
2、对贫困生的救助的创新性建议;
①学校可适当设立给予贫困生有关勤工俭学的工作岗位，让他们在工作中劳动中获得收益从而更加珍惜学习机会的来之不易，并设立完善的运行机制，进行合理有效管理。
②指导学生进行自主创业，指导就业，使其拥有较为稳定的生活来源，减轻家庭负担。
填表人:审核人;
统计时间;2011/5/25
15、
13
6
12
16、
12
21
2
17、
1
2
7
9
7
18、
16
4
13
19、
11
5
3
5
3
20、
4
25
10
10
21、
1
12
7
6
22、
1
7
11
4
2
23、
16
5
5
24、
1
20
5
1
25、
7
18
4
3
1
26、
14
14
11
1
27、
1
4
1
13
7

数据的统计图表绘制练习题

数据的统计图表绘制练习题统计图表是一种重要的数据可视化工具，它能够直观地展示和比较数据的分布情况，帮助人们更好地理解和分析数据。

在本文中，我们将给出一些统计图表绘制的练习题，以帮助读者巩固和提升数据分析能力。

1. 统计柱状图柱状图是一种常用的统计图表形式，适用于展示不同类别之间的数量或比例关系。

以“某市不同年份的人口增长情况”为例，假设我们有以下数据：年份人口增长（万人）2010 1002011 1202012 1302013 1102014 150请绘制出该市近几年的人口增长柱状图，并注明纵轴为人口增长（单位：万人），横轴为年份。

2. 统计折线图折线图常用于表示数据随时间变化的趋势。

以“某公司近几年的销售额变化情况”为例，假设我们有以下数据：年份销售额（万元）2010 8002011 9002012 12002013 15002014 1800请绘制出该公司近几年的销售额折线图，并标注纵轴为销售额（单位：万元），横轴为年份。

3. 统计饼图饼图适用于展示不同类别的占比关系，常见于人口构成、市场份额等方面。

以“某班级学生男女比例”为例，假设我们有以下数据：男生：60人女生：40人请绘制出该班级学生男女比例的饼图，使得男女比例一目了然。

4. 统计雷达图雷达图适用于比较多个指标之间的差异。

以“某运动员在不同项目中的得分情况”为例，假设我们有以下数据：项目得分游泳 85跳高 70铅球 90射击 80长跑 75请绘制出该运动员在不同项目中的得分雷达图，以对比其在各个项目中的表现。

5. 统计箱线图箱线图能够反映数据的分布情况，包括最大值、最小值、中位数、上下四分位数等指标。

以“某考试得分情况”为例，假设我们有以下数据：得分：60, 70, 75, 80, 85, 90, 95请绘制出该考试得分情况的箱线图，并对应标注各个指标。

通过以上练习题，读者可以巩固和提升自己的数据统计图表绘制能力，进一步了解和掌握这些重要的数据可视化工具。

Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景

Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景统计图表是Excel数据分析中非常重要的工具，通过可视化的方式将数据呈现出来，能够更加直观地理解和分析数据。

本文将介绍Excel 数据分析中常用的统计图表类型及其应用场景。

一、折线图(Line Chart)折线图用于显示数据随时间或其他连续变量而变化的趋势。

它适用于分析数据的趋势、周期性变化、季节性变化等。

例如，假设需要分析某公司每月销售额的变化情况，可以使用折线图将每个月的销售额数据进行可视化展示，以便更好地了解销售额的趋势。

二、柱状图(Column Chart)柱状图用于比较不同类别的数据之间的差异。

它适用于展示不同类别的数据在同一维度上的比较情况。

例如，某公司的销售额需要与竞争对手进行比较，可以使用柱状图将两家公司的销售额数据进行对比，以便更好地了解两家公司之间的销售情况。

三、饼图(Pie Chart)饼图用于显示不同类别的数据在整体中的占比情况。

它适用于展示数据的相对比例和比例的变化。

例如，某公司的市场份额需要与其他竞争对手进行比较，可以使用饼图将各家公司的市场份额进行可视化展示，以便更好地了解每家公司在整体市场中的占比情况。

四、散点图(Scatter Chart)散点图用于显示两个变量之间的关系。

它适用于寻找变量之间的相关性、观察异常值等。

例如，某公司想要了解广告投入与销售额的关系，可以使用散点图将广告投入和销售额的数据进行可视化展示，以便更好地观察二者之间的关系。

五、雷达图(Radar Chart)雷达图用于比较多个变量在同一维度上的表现。

它适用于展示多个变量之间的对比情况。

例如，某公司的产品需要与其他竞争对手的产品进行比较，可以使用雷达图将各个产品的性能指标进行可视化展示，以便更好地了解各个产品之间的差异。

六、箱线图(Box Plot)箱线图用于展示数据的分布情况，包括数据的中位数、四分位数、离群值等。

它适用于分析数据的集中趋势、离散程度等。

年终统计表格

年终统计表格
以下是一个简单的年终统计表格模板，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
项目
数量/数值
销售总额
销售数量
平均售价
客户数量
新增客户数量
老客户数量
退货率
员工总数
员工流动率
生产数量
生产成本
生产效率
投资回报率净利润Βιβλιοθήκη 库存数量库存周转率
产品研发数量
新产品市场占有率
在表格中填写相应的数据，你可以了解公司的销售情况、客户情况、员工情况、生产情况、财务状况等各个方面。通过分析这些数据，可以帮助你更好地了解公司的运营状况，发现问题并制定相应的改进措施。

数据汇总统计表

一层：服饰、饰品；
二层：餐饮、网吧等；
三层以上：休闲浴场、培训中心、专业护肤等。
中低档服饰一条街，以女装居多。
后西溪
53
15-60居多
100%
2500
零
服饰类有25家，占47.2%；布料经营有5家，占9.4%；餐饮店7家，占13.2%；美容美发4家，占7.5%；饰品类店有3家，占5.7%；另外皮具店、食杂店以及公司单位各有2家，足浴、电器商场、数码图片经营店之类各有1家，共9家，占17%。
一、二层：服饰、传统餐饮、银行、眼镜店、音像制品、中介公司、茶楼、西餐厅、咖啡馆；三层以上：茶楼、咖啡馆、歌厅、事务所、装潢公司、海鲜城、诊所等。
以餐饮、服饰为主，其他商业形态为辅的商业街。
人民东路
31
40-60居多，最小25
90%
4700
7家，22.6%
餐饮类共4家，占16.7%；金融网点（银行、证券）4家，占16.7%；各类专卖店（茶叶、助听器、电动自行车、音像制品）共4家，占16.7%；面包、西饼店3家，占12.5%；中高档美容美发2家，占8.3%；医药、保健类2家，占8.3%；其他共5家，共占20.8%。
火车站商圈
16
20-400
98%
2600
零
一、二层：服饰、食杂店；
三层及以上：服饰超市、商厦、酒楼。
五爱广场
商圈
201
10-1500
98%
2967
20家，10%
一层：餐饮、服饰、副食品店、便利店、医疗、美容美发等；
二层：咖啡馆、网吧、茶馆。
三层及以上：广告公司、浴场、茶馆等。
南门商圈
869
10-600
7家，11.5%
电脑、手机等IT行业11家，占20.4%；餐饮8家，占14.8%；服饰店有11家，占20.4%；休闲娱乐场所（足浴、休闲美容等）4家，占7.4%；其他有公司、旅馆、银行、小百货店、图文社、医疗保健之类各2家，西饼屋、学校、刻章、眼镜店、自行车电动车店之类各1家，总共20家，占37%。

个人工作总结数据统计表

个人工作总结数据统计表一、工作概述在过去的一年中，我主要负责了公司的数据统计工作。

通过收集、整理和分析各种数据，为公司的决策提供了有力的支持。

在工作中，我认真履行职责，努力提高自己的专业技能，取得了一定的成绩。

二、数据统计工作成果1. 数据收集与整理在过去的一年中，我共收集了公司各部门的各类数据2000份，涉及员工人数、销售额、成本、客户满意度等多个方面。

对这些数据进行了详细的整理和分类，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据分析与报告针对收集到的数据，我运用专业的统计方法进行了分析，并撰写了50份数据分析报告。

这些报告涵盖了公司各个业务领域的运行情况，为公司领导提供了决策依据。

其中，我负责撰写的《2021年度销售数据分析报告》获得了公司领导的高度评价。

3. 数据可视化展示为了更直观地展示数据结果，我制作了20份数据可视化图表。

这些图表涵盖了公司各个业务领域的关键指标，便于公司领导和其他部门同事快速了解数据背后的含义。

其中，《2021年度员工人数变化图》和《各部门成本占比图》等图表受到了广泛好评。

4. 数据咨询与建议在数据统计分析过程中，我发现了公司运营中存在的问题和不足。

针对这些问题，我提出了10条改进建议，并被公司采纳。

这些建议在一定程度上优化了公司的运营管理，提高了工作效率。

三、专业技能提升1. 学习与培训为了提高自己的专业能力，我参加了5次数据统计相关的培训课程，学习了最新的统计方法和技术。

同时，我还关注行业动态，阅读了10本数据统计相关的书籍，不断丰富自己的专业知识。

2. 实践与总结在工作中，我不断尝试运用新学到的统计方法和技术，提高了数据统计的效率和准确性。

同时，我定期对自己的工作进行总结，撰写了5篇工作总结，分享了自己的经验和心得。

四、团队协作与沟通1. 内部协作在数据统计工作中，我与公司各部门保持了良好的沟通，确保数据的准确性和及时性。

同时，我积极参与团队讨论，为团队提供了支持和帮助。

人员数据统计汇总表格

人员数据统计汇总表格一、介绍人员数据统计汇总表格是一种常用的工作工具，用于整理和分析人员相关数据。

该表格可以帮助组织机构更好地管理人员信息，及时了解员工情况并作出相应决策。

本文将介绍人员数据统计汇总表格的基本结构和使用方法，以便提高工作效率和数据可视化。

二、表格结构人员数据统计汇总表格通常包括以下几个关键部分：1. 基本信息：记录人员的姓名、工号、性别、年龄、入职日期等基本信息。

这些信息是对员工进行初步分类和标识的重要依据。

2. 部门/岗位：记录人员所属的部门或岗位信息。

根据不同的组织结构，可以将人员按部门进行分类，以便更好地分析各个部门的人员情况和工作状况。

3. 教育背景：记录人员的教育背景，包括学历、专业等。

这一部分可以反映员工的学习能力和专业背景，为培养和晋升提供重要参考。

4. 薪资信息：记录人员的薪资情况，包括基本工资、津贴、奖金等。

薪资信息是员工关注的重点之一，也是组织机构管理和激励员工的关键因素。

通过统计分析薪资信息，可以更好地评估员工的核心价值和潜力。

5. 绩效评估：记录人员的绩效评估结果，包括KPI达成情况、得分等。

绩效评估是组织机构管理和激励员工的重要工具，可以帮助领导层了解员工的工作表现和发展需求，同时也为员工提供晋升和激励的机会。

6. 培训情况：记录人员的培训情况，包括参加培训的时间、课程内容等。

培训是员工专业素养和能力提升的重要途径，通过统计培训情况可以评估各个部门和员工的学习活跃度和专业素质。

7. 离职/调岗情况：记录人员的离职情况和调岗情况，包括离职原因、调岗部门、岗位变动等。

这一部分可以帮助组织机构了解员工离职的原因和趋势，从而采取相应措施提高员工满意度和留存率。

三、使用方法人员数据统计汇总表格的使用方法如下：1. 数据录入：将人员相关信息按照表格结构进行录入，并确保数据准确无误。

可以根据需要对表格进行筛选和排序，便于查找和比较不同人员群体的数据情况。

2. 数据分析：利用数据透视表、图表等功能对人员数据进行分析。

数的统计表认识常见的统计表和进行数据展示

数的统计表认识常见的统计表和进行数据展示数据统计是一种常见的分析和展示数据的方法。

统计表是一种常用的数据展示形式，通过图表和数字的方式，直观地呈现了数据的信息。

在各个领域，如教育、科研、市场分析等，统计表都起到了重要的作用。

本文将介绍几种常见的统计表和进行数据展示的技巧。

一、柱状图（Bar Chart）柱状图是一种直观有效的统计表形式，通常用于比较不同项之间的数据。

柱状图由垂直或水平的长方形柱组成，每根柱代表一个数据项，柱的高度或长度代表该项的数值大小。

柱状图可以很好地展示数据的差异和趋势。

例如，我们可以用柱状图展示不同城市的人口数量。

横轴表示城市名称，纵轴表示人口数量。

通过比较柱的高度，我们可以直观地看出各个城市的人口差异。

柱状图还可以用于比较不同时间点或者不同组别的数据，帮助我们更好地理解数据。

二、折线图（Line Chart）折线图也是一种常见的统计表形式，适用于展示数据的趋势和变化。

折线图由若干个点和连接它们的直线组成，每个点代表一个数据项，连接的直线表示数据的变化趋势。

折线图可以帮助我们更直观地理解数据的发展和变化。

例如，我们可以用折线图展示某公司的销售额变化情况。

横轴表示时间，纵轴表示销售额。

通过观察折线的趋势，我们可以看到销售额的增长或者下降趋势，有助于我们做出决策和规划。

三、饼图（Pie Chart）饼图是一种常见的统计表形式，适用于展示数据的组成部分和比例关系。

饼图由一个圆形和若干个扇区组成，每个扇区代表一个数据项，扇区的大小表示该项在总体中的比例。

饼图可以直观地展示不同部分之间的关系，并帮助我们理解数据的整体结构。

例如，我们可以用饼图展示某班级学生的成绩比例。

每个扇区代表一种成绩，扇区的大小表示该成绩在班级中的占比。

通过观察饼图，我们可以直接了解各个成绩的分布情况，有助于评估学生的整体表现。

四、雷达图（Radar Chart）雷达图是一种常见的统计表形式，适用于展示多个变量之间的关系和差异。

百度文库实时数据统计分析表样表001

2019 11月20日 8时 2019 11月21日 8时 2019 11月22日 8时 2019 11月23日 8时 2019 11月24日 8时 2019 11月25日 8时 2019 11月26日 8时 2019 11月27日 8时 2019 11月28日 8时 2019 11月29日 8时 2019 11月30日 8时 2019 12月1日 8时 2019 12月2日 8时 2019 12月3日 8时 2019 12月4日 8时 2019 12月5日 8时 2019 12月6日 8时 2019 12月7日 8时 2019 12月8日 8时 2019 12月9日 8时 2019 12月10日 8时 2019 12月11日 8时 2019 12月12日 8时 2019 12月13日 8时 2019 12月14日 8时 2019 12月15日 8时 2019 12月16日 8时 2019 12月17日 8时 2019 12月18日 8时 2019 12月19日 8时 2019 12月20日 8时 2019 12月21日 8时 2019 12月22日 8日期时间
文档浏览量
文档总下载量
文档总付费文专业文总浏昨日浏总下昨日下
数量档数量档数量览量览量载量载量
2019 6月10日 8时
2019 6月11日 8时
2019 6月12日 8时
2019 6月13日 8时
2019 6月14日 8时
2019 6月15日 8时
2019 10月17日 8时 2019 10月18日 8时 2019 10月19日 8时 2019 10月20日 8时 2019 10月21日 8时 2019 10月22日 8时 2019 10月23日 8时 2019 10月24日 8时 2019 10月25日 8时 2019 10月26日 8时 2019 10月27日 8时 2019 10月28日 8时 2019 10月29日 8时 2019 10月30日 8时 2019 10月31日 8时 2019 11月1日 8时 2019 11月2日 8时 2019 11月3日 8时 2019 11月4日 8时 2019 11月5日 8时 2019 11月6日 8时 2019 11月7日 8时 2019 11月8日 8时 2019 11月9日 8时 2019 11月10日 8时 2019 11月11日 8时 2019 11月12日 8时 2019 11月13日 8时 2019 11月14日 8时 2019 11月15日 8时 2019 11月16日 8时 2019 11月17日 8时 2019 11月18日 8时 2019 11月19日 8时

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