数据分析报告常用语句(经典)

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

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

粤语经典常用语句(谐音好易学)

粤语经典常用语句一、日常用语：普通话 1、你好！ 2、在那里呀？ 3、现在是2 点。 4、你在干什么？ 5、你吃饭了没？ 6、你叫什么名字? 7、谢谢 8、对不起/不好意思 9、不好意思打扰你一下 10、1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 粤语（拼音）你好！（nei5 hou2 ！） 系边度呀？（hai6 bin1 dou6 aa1 ？） 衣家系两点。（ji1 gaa1 hai6 loeng5 im2。） 你系度做乜啊？（nei5 hai6 dou6 zou6 mat1 aa1？） 你食左饭未啊？（nei5 ji6 zo2 faan6 mei6 aa1？） 你叫咩名啊？（nei5 giu3 me1 meng4 aa1？） 唔该。（m4 goi1。） 对唔住/唔好意思。（deoi3 m4 zyu6 / m4 hou2 ji3 si1。）唔好意思阻你一阵。（m4 hou2 ji3 si1 zo2 nei5 jat1 zan6。）鸭乙散丝恩漏擦扒狗洒（jat1 ji6 saam1 sei3 ng5 luk6 cat1 baat3 gau2 sap6） 音版 1.(普)您好！ (粤)你好！ (谐)内侯！ 2.(普)早上好！ (粤)早晨！ (谐)走森！ 3.(普)午安！ (粤)午安！ (谐)唔安！ 4.(普)晚安！ (粤)早唞！ (谐)走讨！ 5.(普)晚上好！ (粤)晚上好！ (谐)瞒香侯！ 6.(普)各位好！ (粤)大家好！ (谐)逮嘎侯！ 7.(普)你好吗，王先生？ (粤)你好嘛，王生？ (谐)内侯嘛，王桑？ 8.(普)谢谢您，我很好。 (粤)我好好，你有心啦！ (谐)鹅侯侯，内摇森啦！ 9.(普)很久没见了，你最近过得怎样？家人都好吗？(粤)好耐冇见啦，你呢排过得点样？屋企人好唔好吖？(谐)侯乃谋根啦，内呢派郭哒典样? 喔凯然侯唔侯啊？ 10.(普)很高兴见到您。内。(粤)好高兴见到你。(谐)侯勾狠根豆 11.(普)很荣幸认识您。侯温很。(粤)识得你我好荣幸。(谐)识哒内鹅 12.(普)你一向过得可好？楼果哒给侯嘛？(粤)你一路过得几好嘛？(谐)内呀 13.(普)李小姐，您的父亲身体还好吗？体仲几好嘛？(谐)雷休姐，内爸爸给森台纵给侯嘛？(粤)李小姐，你爸爸嘅身 14.(普)请代我向您全家问好。唔乖堆鹅闷内裙嘎侯。(粤)唔该代我问你全家好。(谐) 15.(普)这些天天气变化很快，请多保重身体。日变，你要小心保重身体。(粤)呢几日天气成(谐)尼给雅听黑森雅冰，内摇休森步

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。

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。

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:

粤语经典常用语句和谐音

粤语经典常用语句 一、日常用语： 普通话 1、你好！ 2、在那里呀 3、现在是2点。 4、你在干什么 5、你吃饭了没 6、你叫什么名字 7、谢谢 8、对不起/不好意思 9、不好意思打扰你一下 10、1 2 3 4 5 6 7 8 9 10粤语（拼音） 你好！（nei5 hou2 ！） 系边度呀（hai6 bin1 dou6 aa1 ） 衣家系两点。（ji1 gaa1 hai6 loeng5 dim2。） 你系度做乜啊（nei5 hai6 dou6 zou6 mat1 aa1） 你食左饭未啊（nei5 ji6 zo2 faan6 mei6 aa1） 你叫咩名啊（nei5 giu3 me1 meng4 aa1） 唔该。（m4 goi1。） 对唔住/唔好意思。（deoi3 m4 zyu6 / m4 hou2 ji3 si1。）

唔好意思阻你一阵。（m4 hou2 ji3 si1 zo2 nei5 jat1 zan6。） 鸭乙散丝恩漏擦扒狗洒（jat1 ji6 saam1 sei3 ng5 luk6 cat1 baat3 gau2 sap6） 粤语教程谐音版 1.(普)您好！(粤)你好！(谐)内侯！ 2.(普)早上好！(粤)早晨！(谐)走森！ 3.(普)午安！(粤)午安！(谐)唔安！ 4.(普)晚安！(粤)早唞！(谐)走讨！ 5.(普)晚上好！(粤)晚上好！(谐)瞒香侯！ 6.(普)各位好！(粤)大家好！(谐)逮嘎侯！ 7.(普)你好吗，王先生(粤)你好嘛，王生(谐)内侯嘛，王桑 8.(普)谢谢您，我很好。(粤)我好好，你有心啦！(谐)鹅侯侯，内摇森啦！

9.(普)很久没见了，你最近过得怎样家人都好吗(粤)好耐冇见啦，你呢排过得点样屋企人好唔好吖(谐)侯乃谋根啦，内呢派郭哒典样喔凯然侯唔侯啊 10.(普)很高兴见到您。 (粤)好高兴见到你。 (谐)侯勾狠根豆内。 11.(普)很荣幸认识您。 (粤)识得你我好荣幸。 (谐)识哒内鹅侯温很。 12.(普)你一向过得可好 (粤)你一路过得几好嘛 (谐)内呀楼果哒给侯嘛 13.(普)李小姐，您的父亲身体还好吗 (粤)李小姐，你爸爸嘅身体仲几好嘛 (谐)雷休姐，内爸爸给森台纵给侯嘛 14.(普)请代我向您全家问好。 (粤)唔该代我问你全家好。 (谐)唔乖堆鹅闷内裙嘎侯。 15.(普)这些天天气变化很快，请多保重身体。 (粤)呢几日天气成日变，你要小心保重身体。 (谐)尼给雅听黑森雅冰，内摇休森步

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 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

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，

粤语说说经典语句

粤语说说经典语句 【篇一：粤语说说经典语句】 9.(普)很久没见了，你最近过得怎样？家人都好吗？ (粤)好耐冇见啦，你呢排过得点样？屋企人好唔好吖？ (谐)侯乃谋根啦，内呢派郭哒典样? 喔凯然侯唔侯啊？ 10.(普)很高兴见到您。 (粤)好高兴见到你。 (谐)侯勾狠根豆内。 11.(普)很荣幸认识您。 (粤)识得你我好荣幸。 (谐)识哒内鹅侯温很。 12.(普)你一向过得可好？ (粤)你一路过得几好嘛？ (谐)内呀楼果哒给侯嘛？ 13.(普)李小姐，您的父亲身体还好吗？ (粤)李小姐，你爸爸嘅身体仲几好嘛？ (谐)雷休姐，内爸爸给森台纵给侯嘛？ 14.(普)请代我向您全家问好。 (粤)唔该代我问你全家好。 (谐)唔乖堆鹅闷内裙嘎侯。 15.(普)这些天天气变化很快，请多保重身体。 (粤)呢几日天气成日变，你要小心保重身体。 (谐)尼给雅听黑森雅冰，内摇休森步总森台。 16.(普)近来还顺利吗？工作很辛苦吧？ (粤)呢段时间过得顺唔顺吖？做嘢好辛苦嘞？ (谐)呢端思干国哒孙唔孙啊？走野侯森服嘞？ 17.(普)多谢！ (粤)多谢！ (谐)多借！ 18.(普)真是太谢谢你了！ (粤)真系唔该晒你啦！ (谐)怎海唔乖晒内喇！ 19.(普)叔叔，谢谢您送的礼物，我很喜欢。 (粤)叔叔，唔该你送俾我嘅礼物，我好中意。 (谐)速速，唔乖内送北鹅给来木，鹅侯宗亿。

20.(普)这都是我的错，请你原谅我。 (粤)呢啲全部都系我嘅错，请你原谅我。 (谐)尼低裙步豆海鹅给错，请内圆量鹅。 21.(普)抱歉让你等了这么久。 (粤)唔好意思要你等咗咁耐。 (谐)唔侯亿思摇内等左埂乃。 22.(普)没关系。 (粤)冇乜关系。 (谐)谋咩关海。 23.(普)别介意。 (粤)唔使介意。 (谐)唔晒该亿。 24.(普)都是我不好，请别再生气了。 (粤)都系我唔好，唔好再嬲啦。 (谐)豆海鹅唔侯，唔侯载娄啦。 25.(普)对不起，我迟到了。 (粤)对唔住，我迟到咗。 (谐)堆唔句，鹅词豆左。 26.(普)我不是故意的。 (粤)我唔系特登嘅。 (谐)鹅唔海得登给。 27.(普)我真的没想到会变成这样，原谅我好吗？(粤)我真系冇谂到会搞成o敢o架，原谅我好唔好？(谐)鹅怎海谋冷豆喂高森埂嘎，晕量鹅侯唔侯？28.(普)生日快乐！ (粤)生辰快乐！ (谐)桑申非落！ 29.(普)你今天晚上有空吗？ (粤)你今晚得唔得闲啊？ (谐)内根满得唔得含啊？ 30.(普)我能请你吃顿晚饭吗？ (粤)我可唔可以请你食餐午饭？ (谐)鹅活唔活宜请内食餐满凡？ 31.(普)不用了，我赶时间。你的好意我心领了。(粤)唔使啦，我赶时间。你嘅好意我心领啦。

医疗大数据分析报告

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

营销数据分析报告

营销数据分析报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称：娇源直销店数据分析报告 专业：电子商务 学号： 姓名：刘娇 任课教师：黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目：娇源直销店数据分析报告 1．考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法； (2) 掌握常用的数据分析方法； (3) 掌握根据实际数据对网店（网站）进行营销数据分析的能力与方法； (4) 掌握对同类网店（网站）及所在行业进行对比分析的能力与方法。2．作品要求

学生根据自己选择的真实网店（网站）进行详细分析，收集数据并整理数据，对网店（网站）各个方面进行具体数据分析，并撰写完整的数据分析报告。 目录

1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品，第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本，一直没有销量，于是就更换了产品，现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司，它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司，拥有自己的品牌以及网站，而且价格是全网统一，我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店，主营产品为美容美体仪器以及保健用品，现在店铺内有22个产品，现在所处行业层级是第一层级，店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量，与前一个月相比，访客数下降了%,商品的访客数下降了%，跳失率下降了%，转化率上升了%。从图中数据可以反映出，店铺流量主要受PC端的影响，下降幅度较大，而且后期也没有上升的趋势，初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看，访客数的下降，以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了，跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动，加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动，再者就是加入了淘宝客的推广，吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低，主要是淘宝搜索的下单转化率低，这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率，而且PC端淘宝免费流量占比最大，也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析，可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个： 针对上述对流量的分析以及流量入口分析，我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。

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

粤语常用语大全

指代、人物 我（我）你（你）佢（他）我哋（我们）你哋（你们）佢哋（他们）人哋（人家）呢度（这里）嗰度（那里）边度（哪里）呢（这）嗰（那）咁样（这样、那样）点解（为什么）第日（改天）第次（下次）乜嘢（什么）乜（什么）几多（多少）边（哪）咁好（这么好）阿爸（爸爸）阿妈（妈妈）阿哥（哥哥）阿嫂（嫂嫂）阿爷（爷爷）阿嫲（奶奶）阿公（外公）阿婆（外婆、老婆婆）阿叔（叔叔）老豆（爸爸）老妈子（妈妈）家姐（姐姐）大佬（哥哥）细佬（弟弟）新抱（媳妇）舅父（舅舅）孙（孙子）仔仔（儿子）女女（女儿）契爷（干爹）契仔（干儿子）寡佬（单身汉）仔（儿子）女（女儿）后底乸（继母）太子爷（少东家）契弟（王八蛋）老坑（老头）老嘢（老东西，老家伙）老姑婆（老处女）基老（男同性恋者）老细（老板）老千（骗子）后生仔（年轻小伙子）后生女（年轻姑娘）靓仔（漂亮的小伙子）靓女（漂亮的姑娘）细路（小孩）细蚊仔（小孩）臊虾（婴儿）马仔（打手）事头婆（老板娘）事头（老板）塞（孙子的儿女）麦（孙子的儿女的儿女）老襟（两姐妹同一个老公）老顶（上司） 生活、用品 起身（起床）着（穿）除（脱）浪口（漱口）飞发（理发）电发（烫发）洗面（洗脸）屙屎（大便）屙尿（小便）闩门（关门）熄灯（关灯）水喉（水龙头）瞓觉（睡觉）食（吃）食晏（吃午餐）食烟（抽烟）滚水（开水）煲（煮）焗（焖）饮胜（干杯）颈渴（口渴）餸（下饭的菜）腍nem4（软）霄夜（夜宵）饮（渴）台（桌子）梳化（沙发）雪柜（冰箱）家俬（家具）皮箧gib1（皮箱）夹万（保险箱）刀仔（小刀）花樽（花瓶）香枧（香皂）镬（锅）咪（麦克风）插苏（插座）火水（煤油）遮（伞）地拖（拖把）电心（电池）洋烛（蜡烛）花洒（1莲蓬头，用于沐浴2喷壶，用于浇花）壳（勺子）番枧（肥皂）扫把（扫帚）匙羹（小勺子）褛（外套）大褛（大衣）衫（衣服） T恤（针织或棉质上衣）裤（裤子）鞋（鞋子）底衫（内衣）底裤（内裤）高争鞋（高跟鞋）领太（领带）荷包（钱包）唇膏（口红）浪衫（晾衣服）眼瞓（困）冲凉（洗澡）一旧水（一百元）一草（十元）一撇（一千元）一蚊鸡（一元）一盆（一万元）豆拎/斗零（少量钱）鸡碎（一点点）装饭（添饭）要唔要饭/添唔添饭（添不添饭） 工作、交际 返工（上班）收工（下班）揾食（谋生）人工（工钱）出粮（发工资）搞掂（搞妥当）搞弯（弄糟糕）就手（顺利）捱夜（熬夜）空姐（飞机女服务员）钟点工（计时工）揾工（找工作）做嘢（干活）捞边行（搞什么行业）一脚踢（一人承担）轮更（轮班）看更（看门）起屋（盖房子）抓车（驾驶汽车）熟行（内行）熟手（老练）车衫（缝衣服）夹手夹脚（一起动手）执头执尾（收拾零碎的东西）搏命（拼命）癐gui6（累）差池（差错）撞板（碰钉子）松人（溜走）走人（溜走）炒鱿鱼（解雇）开OT（加班）秘捞（兼职）手信（小礼物）人客（客人）生埗（陌生、生疏）老友记（老朋友）仇口（仇人）托大脚（拍马屁）危ngei1（求）畀面（给面子）制（肯）得闲（有空）冇几何（不常）冇相干（没关系）唔觉意（不留心）唔话得（没说的）倾（谈）倾偈gei2（聊天）早晨（早上好）早唞（晚安）揾人（找人）拍拖（谈恋爱）挂住（想念）隔篱（隔壁）掟煲（恋人分手）好夹（很合得来）探（拜访）讲笑（开玩笑）羞家（丢脸）抄更（早上正职，晚上兼职）偷鸡（上班工作时间溜走）蛇王（工作偷懒）嗱嗱啉（快点）沙沙滚（随便应付）尼嘿（马虎）拿西（粗枝大叶）督背脊（打小报告）二五仔（出卖兄弟）岩（适合）横

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.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

spss的数据分析报告范例1

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：

运营技巧运营完整的店铺诊断数据分析报告

导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例： 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源：生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【数据源：生意参谋】 三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源：生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面

1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源：生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源：生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源：赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源：ERP】 八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）

调查数据统计与情况分析报告

调查数据统计与情况分析报告 调查数据统计与情况分析报告 1 次调查第 三年级“小学数学练习题设计有效性研调查名称调查形式问卷调查法究”家长问卷调查

调查设计与负责人：崔晓调查时2011 调查对调查对象：我校三年级15名学生。我们采用的是问卷调查法取样说 调了解学生在新课程标准的背景下合理的练习结构和学生喜欢的课堂练目形式，激发学生的学习兴趣，提高学生学习数学的主动性和积极性，使体学生都得到发展，进而提高小学数学的教学质量 三年级“小学数学练习题设计有效性研究”家长问卷调 （总人15人，抽样2人 您觉得课堂您的孩子您认为数您觉得数您的孩 用数学课上习题数学习题设习题设计数学练习能力型题掌握计梯次性难易程度重要吗 必要吗否能提高吗 子的学习 力 80家长65的家70的学支持的60，为有所增 的35%认为很映是重选择掌握 是很好要

2调查现状与分析： 从本次的调查来看，有一半多的学生家长反映对自己的孩子老师还是比较满意的，只有40%的学生家长反映老师的课堂教学效率不高，有90%的学生家长支持课堂改革。 说明：调查是教育科研中常用的方法。调查设计的要点有：调查目的、调查要素、取样、调查形式（常用的有问卷或问询）、调查设计技术、数据或意向的采集方式、数据分析、结论、讨论等。 调查结果的扼要表 只是对小学数学课堂教学有效性的研究做一个最基本情况了解的一个家问卷调查，以此更好地为下面的课题作一个基本的铺垫 本次调查的主要结 、数学课堂有待改革，课堂教学的有效性急需提高 、学生的学习兴趣低，学习的主动性、自主性差

、学生用数学的能力有待增强。3． 调查数据统计与情况分析报告 第 2 次调查 “提高小学数学练习题设计的有效性研问卷调查法调查形式调查名称 究”问卷调查 负责人：崔晓20111调查设计与调查时 调查对调查对象：我校三四年级学生。我们采用的是问卷调查法 取样说 调了解学生对老师的评价情况及学生学习数学的兴 目 三年提高小学数学练习题设计有效性研问卷调 （总人15人，抽样2人 你最希望在练习你喜欢你认为每节课你喜欢计方面得到哪些师的练你的成绩练习如何设计种类型近提高了设计方算比较合练习方学生和长喜欢合性练50%喜欢针对性练选择目的性选择喜50%提高的40学生和还可以30%80%.60% 选择层次

数据生产效率分析报告

数据生产效率分析报告 1数据生产效率整体情况 1.1各工序间平均生产效率基线 数据大赛已经结束，根据大赛积累的数据结果统计，各生产工序之间的生产效率基线，如下表1： 表1 内业一天平均生产效率 单位：平方公里 根据表1得出以下结论： 1）信息录入一天平均生产效率为4.07平，按90%折算，为3.66平。 2）影像处理一天平均生产效率为72.25平，按90%折算，为65.03平。 3）更新一天平均生产效率为5.88平，按90%折算，为5.29平。 4）矢量化一天平均生产效率为2.58平，按90%折算，为2.32平。 根据以上数据得出（按90%折算），内业一天的平均生产效率为1.61标准平方公里/人日，如果加工一个300平方公里的项目，内业生产约为186天。（未包含嵌道和配图） 1.2项目评审时生产效率之间对比 目前毛利润评审时内业平均生产效率按1.4标准平方公里/人日进行评审，根据数据技能大赛数据统计结果建议在以后的毛利润评审过程中可以提高内业生产效率的评估，可以按整体内业一天的平均生产效率，建议值为1.6标准平方公里/人日，也可以按各个工序的一天平均生产效率，最后进行累加来评审项目的毛利润。 2影像矢量化数据分析 因信息录入、影像处理、更新嵌道等工序员工参与较少，在这里将不作为主要对象进行分析，可详见原始数据的统计，《数据技能大赛效率分析.xlsx》。影像矢量化作为数据加工主要工序，本次对矢量化做主要分析，主要从以

下几个方面进行了统计： 1）最快用时与最慢用时进行了对比； 2）最快一天生产效率与最慢一天生产效率进行了对比； 3）排名靠前与排名靠后之间进行了对比； 4）根据现有员工工资水平对比； 5）根据员工学历进行了对比； 6）根据员工入职年限进行了对比分析； 7）根据部门分工对比； 8）根据地区状态进行了对比。 说明：因考题题量较大，有部分员工没有在规定的时间内完成，并且根据评分结果分析，后面完成矢量成果质量还达不到规定的要求，最后在统一时间内提交比赛成果，这样会造成统计的生产效率会偏高。 2.1矢量化最快用时与最慢用时之间对比 1.制作1.17平方公里矢量化最快用时及最慢用时，并根据大赛时间原始数据，折算成一天8小时计算，统计 出一天的平均生产效率，见表2： 表2 最快与最慢用时对比 从表2中可以看出，最快一天与最慢一天的平均生产效率之差为1.82平，速度快了近43.75%，说明排后的员工技能提升的空间很大。 2.2前10名与后10名之间对比 1.分别统计前10名，前30名，前50名以及后10名，30名，后50名的生产效率，见表3： 表3 前10名与后10名之间对比 从表3中可以看出，前10名生产效率与后10名生产效率之差为1.23平，速度快了近34.45%，后50名员工