调查结果与分析报告附数据整理分析报告总结报告

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 40.0 40.0 40.0

500-700 24 36.9 36.9 76.9

700-900 9 13.8 13.8 90.8

900以上 6 9.2 9.2 100.0

总数65 100.0 100.0

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65 584.62 191.402 23.740

One-Sample Test

Test Value = 0

95% Confidence Interval of the

Difference

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Lower Upper

频数24.625 64 .000 584.615 537.19 632.04 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537.19元~632.04元之间。

样本一男生月生活费水平的频数分布表

Statistics

频数

N Valid 38

Missing 0

Mean 600.00

Std. Error of Mean 32.880

Std. Deviation 202.685

频数

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 500以下14 36.8 36.8 36.8 500-700 15 39.5 39.5 76.3

700-900 4 10.5 10.5 86.8

900以上 5 13.2 13.2 100.0

频数

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 500以下14 36.8 36.8 36.8

500-700 15 39.5 39.5 76.3

700-900 4 10.5 10.5 86.8

900以上 5 13.2 13.2 100.0

Total 38 100.0 100.0

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38 600.00 202.685 32.880

One-Sample Test

Test Value = 0

95% Confidence Interval of the

Difference

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Lower Upper

频数18.248 37 .000 600.000 533.38 666.62

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533.38元~666.62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 Valid 27

Missing 0

Mean 562.96

Std. Error of Mean 33.820

Std. Deviation 175.736

频数

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 500以下12 44.4 44.4 44.4 500-700 9 33.3 33.3 77.8

700-900 5 18.5 18.5 96.3

900以上 1 3.7 3.7 100.0

频数

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 500以下12 44.4 44.4 44.4

500-700 9 33.3 33.3 77.8

700-900 5 18.5 18.5 96.3

900以上 1 3.7 3.7 100.0

Total 27 100.0 100.0

由上图可以看出：样本三（即女生抽样全体）月生活费500元以下所占频数最高。

我们进一步分析月生活费的平均水平，得出结果如下（表6）：

样本三（女生）平均生活费置信区间的构造表

One-Sample Statistics

N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

频数27 562.96 175.736 33.820

One-Sample Test

Test Value = 0

95% Confidence Interval of the

Difference

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Lower Upper

频数16.646 26 .000 562.963 493.44 632.48

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女生的月生活费平均水平在493.44~632.48元之间。

4．对各个年级的分析，以月总花费——大二为例

（1）对大二平均月生活费水平的分析

由整理后输入计算机的数据，绘制出大二月生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下：

大二月生活费水平的频数分布表

Statistics

频数

N Valid 19

Missing 0

Mean 557.89

Std. Error of Mean 44.797

Std. Deviation 195.266

频数

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 400 10 52.6 52.6 52.6 600 4 21.1 21.1 73.7

800 4 21.1 21.1 94.7

1000 1 5.3 5.3 100.0

Total 19 100.0 100.0

由上图可以看出：大一抽样全体的月生活费众数为500元以下。我们进一步分析月生活费的平均水平，得出结果如下

大二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19 557.89 195.266 44.797

One-Sample Test

Test Value = 0

95% Confidence Interval of the

Difference

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Lower Upper

频数12.454 18 .000 557.895 463.78 652.01

从上述分析可知：我们有95%的把握认为大一的月生活费平均水平在463.78元~652.01元之间。

5.重庆工商大学大学生月总花费均值双因素方差分析

1.建立假设

对于因素A:H0:μ1=μ2性别对生活费均值无影响

H1:μ1≠μ2，性别对生活费均值有影响

对于因素B: H

0:

μ1=μ2=μ3=μ4，年级对生活费均值无影响

H1:μ1，μ2，μ3，μ4，不全相等，年级对生活费均值有影响Between-Subjects Factors

N

年级 1 27

2 20

3 15

4 3

男1女2 1 33

2 32

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable:月总消费

Source Type III Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Corrected Model 130795.704a7 18685.101 .549 .793

1.102E7 1 1.102E7 323.835 .000 年级61220.854 3 20406.951 .600 .618

性别32561.393 1 32561.393 .957 .332

年级* 性别38081.620 3 12693.873 .373 .773

Error 1939358.142 57 34023.827

Total 2.452E7 65

Corrected Total 2070153.846 64

由表可知，对于因素A,因为：由P值0.332大于显著性水平0.05,故接受原假设，说明性别对生活费没有显著影响；

对于因素B,因为：由P值0.618大于显著性水平0.05故接受原假设，说明年级对生活费没有显著影响

二、对伙食月花费（以校园卡月花费为计算标准）的分析

Statistics

伙食费

N Valid 65

Missing 0 Mean 383.0769 Std. Error of Mean 18.54947 Std. Deviation 149.55061

伙食费

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 小于400 46 70.8 70.8 70.8

400-600 13 20.0 20.0 90.8

600-800 4 6.2 6.2 96.9

800以上 2 3.1 3.1 100.0

Total 65 100.0 100.0

可以看出月伙食费在400以下所占频率最高，故可以估计总体的伙食费水平在400以下

进一步分析单样本t统计得

One-Sample Statistics

N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

伙食费65 383.0769 149.55061 18.54947

One-Sample Test

Test Value = 0

95% Confidence Interval of the

Difference

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Lower Upper

伙食费20.652 64 .000 383.07692 346.0201 420.1337 故可以以95％的概率认为我校本科生月伙食费水平在346.02-420.13之间

三、对本科生月话费的统计分析

Statistics

月话费

N Valid 65

Missing 0

Mean 38.769

Std. Error of Mean 3.1183

Std. Deviation 25.1407

月话费

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 15.0 25 38.5 38.5 38.5

37.5 24 36.9 36.9 75.4

75.0 15 23.1 23.1 98.5

120.0 1 1.5 1.5 100.0

Total 65 100.0 100.0

可见花费总数在25以下的最多，其次是25-50之间，进一步分析得

One-Sample Statistics

N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

月话费65 38.769 25.1407 3.1183

One-Sample Test

Test Value = 0

95% Confidence Interval of the

Difference

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Lower Upper

月话费12.433 64 .000 38.7692 32.540 44.999 可以以95％的概率认为花费总水平在32.540-44.999之间

四、对娱乐月消费的调查分析

Statistics

N Valid 65

Missing 0

Mean 35.31

Std. Error of Mean 3.747

Std. Deviation 30.206

娱乐月消费

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 15 33 50.8 50.8 50.8

30 12 18.5 18.5 69.2

50 10 15.4 15.4 84.6

80 8 12.3 12.3 96.9

150 2 3.1 3.1 100.0

Total 65 100.0 100.0

由此推断月消费额大多在20以下，进一步分析得

One-Sample Statistics

N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 娱乐月消费65 35.31 30.206 3.747

One-Sample Test

Test Value = 0

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference 娱乐月消费9.424 64 .000 35.308

One-Sample Test

Test Value = 0

95% Confidence Interval of the

Difference

Lower Upper

娱乐月消费27.82 42.79

可以以95％的概率推断总体娱乐月支出在27.82-42.79之间五、对月护肤着装消费的分析

Statistics

护肤着装月消费

N Valid 67

Missing 0

Mean 229.85

Std. Error of Mean 9.978

Std. Deviation 81.677

护肤着装月消费

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 200 57 85.1 85.1 85.1 350 8 11.9 11.9 97.0

600 2 3.0 3.0 100.0

Total 67 100.0 100.0

One-Sample Statistics

N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 护肤着装月消费67 229.85 81.677 9.978

One-Sample Test

Test Value = 0

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference

护肤着装月消费23.035 66 .000 229.851

One-Sample Test

Test Value = 0

95% Confidence Interval of the

Difference

Lower Upper

护肤着装月消费209.93 249.77

由数据分析可以看出月护肤着装消费的众数在300以下，且以95％的概率推断总体月护肤着装消费在209.93-249.77之间

六、对月学习用品消费的调查分析

Statistics

月学习用品消费

N Valid 65

Missing 0

Mean 25.54

Std. Error of Mean 2.395

Std. Deviation 19.307

月学习用品消费

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 10 34 52.3 52.3 52.3

35 24 36.9 36.9 89.2

65 6 9.2 9.2 98.5

90 1 1.5 1.5 100.0

月学习用品消费

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 10 34 52.3 52.3 52.3

35 24 36.9 36.9 89.2

65 6 9.2 9.2 98.5

90 1 1.5 1.5 100.0

Total 65 100.0 100.0

One-Sample Statistics

N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 月学习用品消费65 25.54 19.307 2.395

One-Sample Test

Test Value = 0

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference 月学习用品消费10.665 64 .000 25.538

One-Sample Test

Test Value = 0

95% Confidence Interval of the

Difference

Lower Upper

月学习用品消费20.75 30.32

结果分析：月学习用品花费众数在20以下，可以以95％的概率推断总体月学习用品消费水平在20.75-30.32之间。说明学习用品属于耐用品，损耗不大，维持开销小，使用周期长。

七、总结

通过以上的统计分析，我们基本得出以下结论：

第一、对于生活费均值的分析结果：

1．通过对重庆工商大学全体本科生生活费均值的区间估计，发现全体本科生总体的生活费均值在537.19元~632.04元之间。

2从得出的数据可以看出男生相对比女生的生活花费要高。

3各个分类总体而言，我们以不同年级、不同性别为分类标准对总体又进行了划分，估计出全体本科生中各个年级以及男女生分别的生活费均值。方差分析的结果表明，年级以及性别对生活费均值没有显著影响，即不同年级，不同性别的生活费基本一致。

第二、对于生活费主要支出的分析结果：

根据问卷所统计出的数据，学生的伙食费是重庆工商大学学生的主要支出，其次是护肤着装，电话、学习用品，以及娱乐。但应看出重庆工商大学学生在学习方面指出比较低。

根据恩格尔系数计算方法，重庆工商大学学生伙食费占支出的大部分，说明学生基本能解决温饱问题，但受经济等因素的制约，在个人学习方面投资不足，这不利于学生的发展

附件——原始数据及部分汇总结果

年级性别月总花费月伙食费

2 2 600 300

1 1 600 300

1 1 400 300

1 1 400 300

1 1 400 300

1 1 600 500

1 1 600 700

1 1 400 300

2 1 800 300 2 1 600 300 1 1 1000 500

1 2 400 300

2 2 400 300 1 2 400 300 1 2 800 700

1 1 600 500

2 2 400 300 2 2 400 300

1 2 400 300

2 1 400 300

1 1 400 300

2 2 600 300

3 1 600 500 2 2 400 300 2 2 1000 500 1 2 800 300 1 1 600 500 1 1 600 300

4 2 800 500

2 2 800 300

3 1 600 300

4 2 800 500 3 2 600 300 2 2 600 300 1 1 400 500

3 1 800 300

4 1 600 500

2 2 800 500

3 2 600 300 2 2 800 300

2 2 400 300

3 2 600 300 3 1 600 300 3 1 600 500 2 1 400 300

2 1 400 300

3 2 800 900 2 2 400 300 1 2 400 300 1 2 400 300

1 1 800 300

1 2 600 500

1 1 600 500

1 2 1000 500

2 1 400 300

3 1 400 300

3 1 600 300

3 1 600 300

3 1 600 300

3 2 600 300

3 2 400 300

2 1 600 500

1 2 400 300

话费表

25以下25-50 50-100 100以上

大一7 10 9 1 大二10 6 3 0 大三7 8 3 0 大四 1 0 0 0

男15 14 8 1 女10 10 7 0

护肤着装

300以下300-400 400-500 500以上大

一23 4 0 0 大

二17 2 0 2 大

三16 2 0 0 大

四 1 0 0 0

东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告

东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 规划设计/投资分析/实施方案

东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数 据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对 上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了IDC需求的不断增加。近年来，各国5G技术的发展和商用化的推广将进一步促进IDC行业爆发增长。未来，IDC行业将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。 该IDC设备项目计划总投资10201.37万元，其中：固定资产投资7582.04万元，占项目总投资的74.32%；流动资金2619.33万元，占项目 总投资的25.68%。 达产年营业收入25582.00万元，总成本费用20319.60万元，税金及 附加203.11万元，利润总额5262.40万元，利税总额6191.36万元，税后 净利润3946.80万元，达产年纳税总额2244.56万元；达产年投资利润率51.59%，投资利税率60.69%，投资回报率38.69%，全部投资回收期4.08年，提供就业职位433个。 本文件内容所承托的权益全部为项目承办单位所有，本文件仅提供给 项目承办单位并按项目承办单位的意愿提供给有关审查机构为投资项目的 审批和建设而使用，持有人对文件中的技术信息、商务信息等应做出保密

性承诺，未经项目承办单位书面允诺和许可，不得复制、披露或提供给第 三方，对发现非合法持有本文件者，项目承办单位有权保留追偿的权利。 ...... IDC是数字化转型的基础设施，国内方面，我们认为在新基建的推动下，IDC行业有望迎来内生动力（云计算）和外部驱动力（产业政策）的共振。我们认为零售型业务和定制型业务长期来看皆具备发展潜力，不同公司基 于各自禀赋有望走出自己的最佳成长路径。重点推荐：数据港、光环新网、奥飞数据；建议关注：宝信软件等。

人才培养工作状态数据采集平台分析报告

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。

测试数据汇总与分析报告

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

数据分析报告教学设计方案书

高密市城南中学七年级信息技术教学设计 课题：《数据分析》 执教：常小燕 一、教材分析： 《数据分析》青岛出版社是七年级信息技术下册第一单元第二节内容。本节课是在学生掌握了数据计算基本知识的基础上，进一步对数据进行分析的一节新授课。“对数据进行排序和筛选”是用Excel管理数据中的基础方法，也是学生必须掌握的基本技能。它是本册书中学生必须掌握的几个重点之一，是对所学知识的一个综合运用，也是学习用图表表示数据的重要基础。教材中以学生身边经常见到的“图书统计表”为载体，引导学生学习数据排序及筛选的操作。以“加油站、一点通”作为排序、筛选知识点的补充，以“练一练”作为操作技能的巩固。以“实践与创新”作为知识的延伸，帮助学生掌握数据分析和管理的一般方法，提高学生处理信息的能力。 二、学情分析： 七年级学生已经掌握了Word的基本操作，并经过第一课数据计算的学习，对Excel的基本知识，基本技能也有了一定的了解，初步掌握了Excel 的学习方法，并能处理一些生活中的实际问题，包括数据的输入，对数据的统计分析等知识学习兴致非常高，但基于他们年龄的特征，他们对理论性强的知识点不易理解，认知较直观，而对具体操作易于接受。另外因诸多因素的不同，造成他们对信息技术的认知能力实际操作能力、知识水平各不相同，形成了不同的层次，因此教学设计中要体现分层教学。

三、教学目标： 1、知识目标：理解数据清单、数据的排序、筛选的概念和作用。 2、技能目标：熟练掌握数据排序和筛选的操作方法。 3、情感态度价值观目标：感受通过数据分析解决、实际问题的过程， 培养学生遇事要善于分析、判断的意识，引导学生热爱读书，并学 会与他人分享信息资源。 四、教学重点与难点： 熟练掌握数据的排序和筛选的操作方法。 五、教学策略： 本课是让学生学会用Excel对数据进行排序和筛选操作。采用“任务驱动”的教学模式和学生“自主、合用、探究”的学习模式，老师仅起以引导启示的作用，使学生熟练掌握所学内容并能将信息技术应用于生活，以解决生活中的具体问题。这样的教学方法在教学实践中效果比较好。六、教学过程

经营数据分析报告

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。

资源数据采集技术方案.

资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月二O一一年七月

目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (6) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (7) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)

第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站 点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还 是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。 计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络 的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为 了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可 以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且 在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。

人才培养工作状态大数据采集平台分析报告报告材料

实用标准文档 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 生均占地面积生师比 类别（平方米/生）具有硕士以上 学位教师占 专任教师的 比例（%） 生均教学生均教学科研 行政用房仪器设备值 （平方米/生）（元/生） 生均图书 （册/生） 综合 大学 16.8256.3633.4115.205292.5264.22 生均占地面积56.36平方米；生均教学行政用房面积15.20平 方米；生均实践场所占有面积5.86平方米；生均学生宿舍面积6.95 平方米；生均教学科研仪器设备值5292.52 元；新增设备比例10.84%；生均纸质图书64.22册、电子图书227.72MB；生均年进书量3.38册；百名学生教学用计算机12.84台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位77.59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16.82:1。高级职称教师占专任教师的25.71%，具有硕士以上学位教师占专任教师的33.41%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标 学校

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51.9岁。平均兼课量25.5学时，听课11.5次，走访学生寝室8.0次，走访校外实习点4.3次，参与学生社团文体活动5.1次。 数据分析显示，学院领导班子来源结构既能充分利用社会资源 又有较丰富的学校管理经验，重视教学和学生管理工作。 （二）师资队伍建设情况分析 1．校内专任教师队伍情况分析 （1）基本情况分析： 表2校内专任教师师资结构表 结构人数及合计比例 年龄结构（人）专业技术职务结构 ≤3536-4546-60≥61高级中级初级 学历结构学位结构 硕士以上大学硕士 学士 研究生本科以上 双师 结构 人数45525610883811717516385334152206320 比例（%）100 56.2623.7418.241.7625.71 38.4635.8318.6873.4133.4145.2770.33 表2数据显示，校内专任教师共455人。学院建立了一支呈金 字塔型的老、中、青相结合的专任教师队伍，其中35周岁以下的教

非遗调查报告数据分析

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:

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：

人才培养工作状态数据采集平台分析报告

关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，

及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、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基本达

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，

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。

如何写一份好的数据分析报告

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；

2018年数据中心IDC行业分析报告

2018年数据中心IDC 行业分析报告 2018年6月

目录 一、巨头军备竞赛，数据中心进入需求扩张期 (5) 1、数据中心：云计算时代的IT资源载体 (5) （1）从成本中心到生产力，计算资源云化大势所趋 (6) （2）核心+边缘：超大规模与边缘数据中心两级并举 (7) 2、IDC资源供需失衡持续扩大 (8) （1）云端数据存储、传输与计算需求指数性增长 (8) ①数据中心流量 (8) ②数据中心数据存储量 (8) （2）技术瓶颈与扩张模式使得数据中心资源只能线性供给 (8) ①资源利用率与用户体验不匹配 (9) ②摩尔定理失效导致CPU与存储器性能提升趋缓 (9) ③冯结构数据中心面临瓶颈 (9) 3、云计算巨头军备竞赛，行业进入需求扩张新周期 (11) （1）公有云增长超预期，巨头展开IDC资源军备竞赛 (11) （2）我国云计算巨头迅速跟进，IDC行业进入新一轮需求扩张期 (13) ①国内云计算快速增长，巨头持续加码 (13) ②IDC行业进入需求扩张期 (15) 二、以美为鉴：专业IDC服务商成长空间巨大 (16) 1、行业分工下专业IDC服务商优势凸显 (16) （1）IDC服务商可分为电信运营商、专业IDC服务商与云服务商 (16) ①基础电信运营商 (16) ②网络中立的专业IDC服务商 (16) ③云服务商 (17) （2）专业IDC服务商守护云生态健康发展 (18) ①稳定性：头部用户稳定要求压倒一切 (18) ②成本可控：降低客户自建成本风险 (19)

③准确预判行业趋势，实现技术快速迭代 (21) ④中立性与多样化服务为客户提供灵活选择 (21) 2、从Equinix看美国专业IDC服务商发展历程 (22) 3、以美为鉴:中国专业IDC服务商空间巨大 (25) 三、相关领域及企业 (28) 1、一线城市机房资源储备是核心 (28) （1）数据中心选址：一线热数据，三线冷数据 (28) （2）数据中心结构型过剩：三线城市上架率不足 (29) （3）一线城市供需失衡，未来价格有望稳中向上 (30) 2、深度云化的专业IDC服务商降本增效 (31) 3、好口碑才有好市场 (32) 4、重点企业：光环新网 (33) （1）IDC机柜毛利率稳中有升，机柜数量2018年迎来释放期 (34) （2）云服务牌照如期落地，AWS业务合规启程，公司打开更大成长空间 (34)

数据的收集、整理、描述与分析报告

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

调查结果与分析报告附数据整理分析报告总结报告

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

spss的数据分析报告范例

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：

企业大数据采集、分析与管理系统设计报告(配图版)

企业大数据采集、分析与管理 系 统 设 计 报 告

目录 一、市场需求信息挖掘 (4) 1. 获取市场需求信息 (4) 2. 市场需求信息分析 (4) 二、工厂成本归集 (4) 1. 基于集成化系统的成本数据采集 (4) 2. 产品成本归集和核算 (5) 三、智能车间大数据采集、分析 (8) 1. 制造车间数据采集 (8) 2. 车间整体状态及计划执行情况分析 (11) 四、业务流程审批及进程监控 (11) 1. 业务流程管控 (12) 2. 采购、订单、物料管理与数据分析 (14) 3. 财务分析与统计 (16) 4. 需求、设计、工艺、制造各环节信息管理 (17) 5. 移动端APP (18) 五、质量信息管理与追溯 (18) 1. 质量信息管理 (18) 2. 供应商评价优选 (19) 六、无纸化OA系统及图档管理 (19) 1. 无纸化OA办公系统 (19) 2. 图纸及技术文档安全管理 (20)

企业大数据采集、分析与管理系统设计报告智能制造是制造业转型升级、向中高端制造业迈进的重要举措。离散制造型企业，其本身具有零件种类多、加工工序复杂、生产过程不确定因素众多、工厂透明度不高、部门间存在信息孤岛等特点。本系统从清晰的状态感知、实时数据分析与展示、决策精准执行与审批、全生命周期产品信息管理、无纸化OA及图档管理五大方面着手解决企业痛点，可以实现产品全生命周期生产过程管理、产品成本管理、信息共享管理和项目远程管理，帮助企业打造透明的、全过程可控的、高感知度的、高柔性的智慧工厂。

一、市场需求信息挖掘 1. 获取市场需求信息 市场需求信息能从多方面反映市场活动的方向，是企业指定经营战略、进行市场竞争的重要依据。本系统在每次客户发起询价时，会要求填写详细的需求信息。通过语义网（Semantic Web），对需求信息进行特征抽取和模糊聚类，进行分类存储，并构建适合企业自身的“市场需求指标库”。 2. 市场需求信息分析 将市场信息转化为企业决策，必须经过复杂的数据处理过程。对市场需求信息大数据聚类之后的各簇，建立统一的预测模型，通过时间序列模型、多元线性回归、最小二乘支持向量机等方法，对行业发展趋势做出预测，并将结果进行图表化展示。 二、工厂成本归集 1. 基于集成化系统的成本数据采集 功能：要素耗费的初次分配、生产成本的分配、辅助生产成本的分配、制造费用的分配。 随着信息化的发展，企业采用了基于集成化的成本数据采集方式如图所示，该采集方式将库存管理、财务管理、资源管理和质量管理等系统之间数据传递和采集，获取成本的相关信息。

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

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。