数据处理技术实习报告范文
数据处理实习报告范文
实习报告：数据处理实习经历一、实习背景与目的随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力在各个行业中变得越来越重要。
为了提高自己在数据处理方面的实践能力和理论知识，我选择了数据处理实习项目，以便更好地了解数据处理的工作流程和技术方法。
本次实习的目的是通过实际操作，掌握数据处理的基本流程，包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节。
同时，实习还旨在培养自己的问题解决能力和团队合作能力，为将来的学习和工作打下坚实的基础。
二、实习内容与过程实习期间，我参与了一个数据处理项目，主要负责数据清洗和分析工作。
以下是实习的具体内容和过程：1. 数据收集：在实习的第一周，我们通过网络爬虫和公开数据集的方式收集了大量的学生成绩数据。
收集数据的过程中，我学会了如何使用Python编写爬虫代码，并了解了如何从不同来源获取数据。
2. 数据清洗：在数据收集完成后，我们进行了数据清洗工作。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据格式等任务。
我使用Python的Pandas库进行数据清洗，学会了如何使用不同的方法处理不同类型的数据问题。
3. 数据分析：在数据清洗完成后，我们进行了数据分析工作。
我使用Python的NumPy和SciPy库进行数学计算，使用Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化。
通过分析学生成绩数据，我学会了如何提取有用信息，发现数据中的规律和趋势。
4. 数据可视化：在数据分析的基础上，我们使用了数据可视化工具将结果呈现出来。
我使用Matplotlib和Seaborn库绘制了柱状图、折线图、散点图等多种图表，以便更直观地展示分析结果。
三、实习收获与反思通过这次实习，我获得了以下几个方面的收获：1. 技术能力：通过实习，我掌握了Python编程的基本技能，学会了使用Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib和Seaborn等库进行数据处理和分析。
这些技术为我以后从事数据处理工作提供了重要的支持。
2021年数据实习报告四篇
Luck is an accessory to hard work.勤学乐施积极进取（页眉可删）2021年数据实习报告四篇数据实习报告篇1一、实习时间：20__年8月27日—20__年12月6号二、实习地点：__市__-x数据录入处理公司三、实习目的：提高专业知识与实战技能，加强综合素质,把学校里学到的专业知识运用到实践中去.提高自己的综合能力.改善自身的缺点，能够尽早的接受工作及生活带来的种种挫折与困难，更明白清楚的认定在这个高科技与残酷竟争的年代里，社会需要什么人才，公司需要什么人才。
为更好的适应社会生活做好准备，从而为尽早实现自己的理想奠定坚实的基喘…四、实习情况简介：经学校安排，本人于20__年27号—20__年12月6号，进行了岗位实习的工作，内容为数据录入。
对于数据录入这项工作。
(它其实就是录入一些市场收集回来的信息与资料)。
要完成它需要好几个部门才能完成。
完成它的投资资本很大。
而对于我们这个数据公司来说是做最后部门的完成。
五、实习内容：在__-x数据录入公司足足实习有三个月。
我所从事的工作特点是：按照上级给员工的工作量能够准确、按时的打完，并能以最快的速度交给顾客。
岗位工作职责：做为本公司的一员，在工作岗位上必需做到认真，细心，集中全力投入工作当中，不懂就要积极的去问，尽可能的把错误率降归到最低，使自己提高工作的速度。
岗位工作规范：在岗员工必需经上级批准，方可录入相关内容，必需遵守员工手则。
工作纪律要求：未经经理或主管批准，绝对不允许本公司员工带外人到公司及宿舍。
更不能迟到、早退、上班时间，不能接打听电话，互相打闹，要专心做好手头工作。
__X数据录入公司成立于20__年，它是一家专业的数据录入公司。
虽然公司开的并不是很大，现全职录入员有四十多人，主管有四年的录入经验，具有良好的敬业精神和团队精神。
这几个月的实习经验告诉我们，价格已经不是赢得客户的唯一优势，更重要的是产品的数据质量、严格的数据保密措施、公司的诚信、以及品牌的服务。
数据处理分析实习报告
随着信息技术的飞速发展，数据处理分析已成为各行各业的重要手段。
为了提升自身的专业素养和实战能力，我于20xx年8月至20xx年12月在XX数据科技有限公司进行了为期三个月的数据处理分析实习。
二、实习目的1. 提高数据处理分析能力，熟练掌握相关软件和工具；2. 熟悉实际业务场景，将理论知识与实践相结合；3. 了解数据处理分析在企业中的应用，为今后的职业发展奠定基础。
三、实习内容1. 数据收集与整理在实习期间，我主要负责收集、整理和清洗企业内部及外部数据。
具体工作包括：（1）收集企业销售、财务、人力资源等部门的原始数据；（2）对收集到的数据进行初步整理，如去重、排序、筛选等；（3）运用Excel、Python等工具对数据进行清洗，提高数据质量。
2. 数据分析在数据整理完成后，我对数据进行以下分析：（1）销售数据分析：分析不同产品、不同区域、不同时间段的销售情况，为企业制定销售策略提供依据；（2）财务数据分析：分析企业成本、利润、资产负债等财务指标，为企业经营决策提供参考；（3）人力资源数据分析：分析员工绩效、招聘、培训等方面数据，为企业优化人力资源配置提供支持。
3. 数据可视化为了更直观地展示分析结果，我运用Tableau、Power BI等工具制作数据可视化图表，如柱状图、折线图、饼图等，使企业领导及相关部门能够快速了解数据背后的信息。
1. 熟练掌握了数据处理分析的相关工具和软件，如Excel、Python、Tableau等；2. 学会了如何将理论知识与实践相结合，提高了自己的数据处理分析能力；3. 深入了解了数据处理分析在企业中的应用，为今后的职业发展积累了宝贵经验。
五、实习体会1. 数据处理分析是一项具有挑战性的工作，需要具备较强的逻辑思维和分析能力；2. 在实际工作中，要注重数据的真实性和准确性，确保分析结果的可靠性；3. 数据可视化是数据处理分析的重要环节，能够帮助人们更好地理解数据背后的信息。
数据处理分析实习报告
实习报告一、实习背景与目的随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力在各个行业中变得越来越重要。
为了提高自己在数据处理和分析方面的实战能力，我选择了数据处理分析实习项目，期望通过实习深入了解数据处理的基本流程、掌握数据分析的方法和技巧，并将所学知识应用到实际工作中。
二、实习内容与过程实习期间，我主要参与了以下几个方面的数据处理和分析工作：1. 数据清洗：通过Excel和Python等工具对原始数据进行清洗，包括去除空值、异常值，以及对数据格式进行统一等。
2. 数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，利用SQL等数据库管理工具实现数据的一致性和完整性。
3. 数据可视化：利用Tableau等可视化工具将数据处理结果以图表的形式展示出来，以便更好地分析和解释数据。
4. 数据分析：运用统计学方法和机器学习算法对数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
5. 实习报告撰写：将实习过程中的成果和心得整理成报告，分享给团队成员和导师。
三、实习成果与总结通过实习，我取得了以下成果：1. 掌握了数据清洗、整合和可视化等基本技能，提高了自己在数据处理方面的实际操作能力。
2. 学会了运用统计学方法和机器学习算法进行数据分析，为公司提供了有针对性的数据洞察。
3. 提升了团队协作和沟通能力，学会了与团队成员共同解决问题、分享经验和知识。
4. 加深了对数据处理和分析在实际应用中的认识，为未来的职业发展奠定了基础。
总结：实习期间，我充分体会到了数据处理和分析在现代企业中的重要性。
通过实际操作，我掌握了数据处理的基本流程和技能，学会了运用数据分析方法解决实际问题。
同时，实习过程中的团队协作和沟通能力的提升，使我更加适应了企业工作环境。
在未来的学习和工作中，我将继续努力提高自己在数据处理和分析方面的能力，为我国大数据产业的发展贡献自己的力量。
数据处理实习报告范文
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，数据处理已成为各行各业不可或缺的一部分。
为了提高自己的专业技能，拓宽知识面，我于20xx年8月1日至20xx年10月31日在XX数据科技有限公司进行了为期三个月的数据处理实习。
本次实习旨在通过实际操作，掌握数据处理的基本方法，提高数据分析能力，为今后的工作打下坚实基础。
二、实习单位及岗位实习单位：XX数据科技有限公司实习岗位：数据处理实习生三、实习目的1. 熟悉数据处理的基本流程和常用工具；2. 掌握数据清洗、数据整合、数据挖掘等数据处理技能；3. 提高数据分析能力，为业务决策提供数据支持；4. 培养团队合作精神，提升沟通协调能力。
四、实习内容1. 数据收集与整理实习期间，我参与了多个项目的数据收集与整理工作。
首先，我学习了如何从不同渠道获取数据，如网络爬虫、数据库、API接口等。
其次，针对收集到的原始数据，我进行了数据清洗，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
最后，我将整理好的数据存储到数据库中，以便后续分析。
2. 数据分析在数据处理过程中，我学习了多种数据分析方法，如描述性统计、相关性分析、回归分析等。
通过这些方法，我对数据进行了深入挖掘，发现了一些有价值的信息。
例如，在某个项目中，我通过对用户购买行为的分析，发现了一部分用户具有较高的流失风险，为产品改进提供了参考。
3. 数据可视化为了更好地展示数据分析结果，我学习了数据可视化工具的使用。
通过Excel、Python等软件，我将数据分析结果以图表、地图等形式呈现，使数据更加直观易懂。
4. 团队协作与沟通在实习期间，我积极参与团队讨论，与同事共同解决问题。
在项目实施过程中，我主动与业务部门沟通，了解业务需求，确保数据处理工作顺利进行。
五、实习收获1. 专业技能：通过本次实习，我掌握了数据处理的基本流程和常用工具，提高了数据分析能力。
2. 团队协作：在团队中，我学会了如何与他人沟通、协作，共同完成任务。
数据实习报告
数据实习报告一、实习基本情况在本次数据实习中，我在导师的指导下，主要负责数据采集、数据清洗、数据标注和数据分析等工作。
通过实习，我深入了解了数据处理的基本流程，掌握了一系列技术技能，并积累了宝贵的实践经验。
二、实习内容1. 数据采集：我学会了如何从不同来源获取数据，包括网络爬虫、数据库查询和API接口等。
同时，我还掌握了数据存储和管理的基本方法，如使用Excel、MySQL 和MongoDB等工具。
2. 数据清洗：在数据处理过程中，我发现数据中存在缺失值、异常值和重复值等问题。
通过学习，我掌握了填充缺失值、去除异常值和去重等技巧，确保了数据的质量和准确性。
3. 数据标注：为了满足模型的训练需求，我学习了文本标注、图像标注等方法，并熟练使用了相关工具，如LabelImg、CVAT等。
在标注过程中，我注重标注的准确性和一致性，为模型训练奠定了基础。
4. 数据分析：通过对数据进行统计分析、可视化和模型建立，我学会了如何从数据中挖掘有价值的信息。
此外，我还掌握了机器学习的基本算法，如线性回归、决策树和支持向量机等，并能够运用这些算法解决实际问题。
三、实习收获与体会1. 技术技能的提升：通过实习，我掌握了一系列数据处理技术，如数据采集、数据清洗、数据标注和数据分析等，这些技能对我今后从事数据相关工作具有重要意义。
2. 实践经验的积累：在实习过程中，我参与了实际项目的操作，积累了宝贵的实践经验，提高了自己的动手能力。
3. 团队协作能力的培养：在实习过程中，我与团队成员密切配合，共同完成项目任务，培养了良好的团队协作能力。
4. 解决问题能力的提高：在面对数据处理中的各种问题时，我学会了如何独立思考、寻找解决方案并加以实施，提高了自己的解决问题能力。
四、不足与努力方向1. 熟练程度的提升：虽然掌握了数据处理的基本技能，但熟练程度还不够，需要在今后的实践中不断练习和提高。
2. 实际应用经验的增加：在实习过程中，我发现自己缺乏实际应用经验，需要多加积累，以便更好地应对实际工作中的问题。
数据处理实习报告总结
数据处理实习报告总结一、实习背景与目的在过去的一个月里，我有幸参加了数据处理实习项目。
这次实习旨在提高我的数据处理能力，培养我在实际工作中解决问题的技能，并加深我对数据分析领域的理解。
在实习期间，我主要参与了数据清洗、数据分析和数据可视化等工作。
通过这次实习，我对数据处理流程有了更深入的了解，并掌握了一些实用的数据处理工具和技术。
二、实习内容与过程在实习的第一周，我主要负责数据清洗工作。
数据清洗是数据处理的重要步骤，其目的是去除数据中的噪声和不一致性，提高数据的质量和可用性。
我使用了Python的Pandas库进行数据清洗，通过缺失值处理、异常值检测和数据格式转换等操作，成功地将原始数据整理成了适合进行分析的格式。
在实习的第二周，我开始进行数据分析工作。
我使用Python的NumPy和SciPy库对数据进行了探索性分析，包括计算数据的统计指标、可视化和相关性分析等。
通过这些分析，我发现了一些数据中的有趣规律和潜在问题，为后续的深入分析提供了依据。
在实习的第三周，我开始进行数据可视化工作。
我使用了Python的Matplotlib和Seaborn库创建了各种图表和图形，以直观地展示数据分析的结果。
通过数据可视化，我能够更好地理解数据中的模式和趋势，并向其他人传达我的发现和结论。
在实习的第四周，我开始撰写实习报告。
我总结了实习期间的工作内容和技术应用，并提出了自己对数据处理的一些见解和建议。
在撰写报告的过程中，我深入思考了数据处理的重要性和价值，并反思了自己的学习和成长过程。
三、实习成果与反思通过这次实习，我成功地完成了一个数据处理项目，提高了自己的数据处理能力。
我学会了使用Python的Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等库进行数据清洗、分析和可视化，这些技能对我未来的学术和职业发展都将非常有帮助。
同时，我也意识到数据处理不仅是一门技术，更是一种思维方式。
在实习过程中，我学会了如何从数据中提取有价值的信息，如何解决实际问题，并如何与他人合作和沟通。
大数据技术专业实习报告
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，大数据技术已成为当今时代的重要驱动力。
为了更好地将理论知识与实践相结合，提升自身在大数据领域的实际操作能力，我于2023年在XX科技有限公司进行了为期一个月的实习。
在此期间，我深入了解了大数据技术的应用，并参与了多个实际项目，收获颇丰。
二、实习单位及项目介绍XX科技有限公司是一家专注于大数据技术研究和应用的高新技术企业。
在实习期间，我主要参与了以下两个项目：1. 项目一：电商平台用户行为分析该项目旨在通过分析用户在电商平台上的行为数据，挖掘用户需求，优化产品推荐算法，提高用户满意度。
2. 项目二：城市交通流量预测该项目利用历史交通数据、实时监控数据以及天气、节假日等因素，预测城市交通流量，为交通管理部门提供决策支持。
三、实习内容及工作职责在实习期间，我主要负责以下工作：1. 数据预处理- 收集并清洗原始数据，确保数据质量。
- 对数据进行格式转换、缺失值处理、异常值处理等。
2. 数据探索与分析- 利用Python、R等编程语言进行数据分析，挖掘数据背后的规律。
- 使用可视化工具（如Tableau、Matplotlib等）展示分析结果。
3. 模型构建与优化- 根据项目需求，选择合适的机器学习算法进行模型构建。
- 对模型进行参数调优，提高模型准确率。
4. 项目报告撰写- 撰写项目报告，总结项目成果，并提出改进建议。
四、实习收获1. 技术能力提升- 掌握了Python、R等编程语言，熟悉Hadoop、Spark等大数据技术框架。
- 熟练使用Tableau、Matplotlib等可视化工具。
2. 项目经验积累- 参与了实际项目，了解了大数据技术的应用场景和解决方案。
- 学会了与团队成员沟通协作，共同完成项目目标。
3. 职业素养培养- 养成了良好的工作习惯，如时间管理、任务分配等。
- 提高了自我管理能力，学会了如何面对压力和挑战。
五、实习感悟1. 理论与实践相结合的重要性通过实习，我深刻认识到理论知识与实践操作的重要性。
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数据处理技术实习报告一实习目的1 掌握自动筛选和高级筛选功能。
2 掌握数据的分析汇总方法和分级显示数据表。
3 掌握数据的合并计算。
4 掌握数据透视表的创建、使用和设置。
5 会利用模拟运算表求解。
二实习内容及时间方式安排三实习要求及步骤（一） 完成商场销售数据分析和客户数据分析制作过程1选择菜单“插入→名称→定义”命令（见图3），打开“定义名称”对话框，在名称框中输入“价格”后（见图4），单击“确定”按钮，“价格”区域名称创建完成（试试看，也可以在名称框中直接输入定义的名称）。
通 过 函 数 计 算 得 到通 过 公 式 计 算 得 到图1图2图32．创建“单位”的查找公式（1）打开“销售记录”工作表，选中目标单元格F3，选择“插入→函数→VLOOKUP”，单击“确定”，弹出VLOOKUP函数的“函数参数”对话框。
（2）由于要根据饮料的名称查找“单位”，所以VLOOKUP函数的第一个参数应该选择饮料名称“D3”（见图5）。
图5（3）单击“函数参数”对话框的第二个文本框右边的折叠按钮，接着选择菜单“插入→名称→粘贴”命令（见图6），打开“粘贴名称”对话框，选中名称“价格”（见图7），单击“确定”，区域名称“价格”被插入到公式中，VLOOKUP函数的第二个参数的位置。
图6图7用这种方法在公式中输入区域名称，即快捷又不容易出错。
（4）“函数参数”对话框中的第三个参数是决定VLOOKUP函数找到匹配饮料名称所在行以后，该行的哪列数据被返回，由于“单位”数据存放在第二列，所以在这里通过键盘输入数字“2”。
（5）由于要求饮料名称精确匹配，所以最后一个参数输入“FALSE”（见图8），单击“确定”，可以看到函数准确地返回了“统一奶茶”的“单位”是“瓶”。
图8、创建“进价”和“售价”的查找公式1．在G3单元格中建立查找饮料名称“进价”的公式。
2．在H3单元格中建立查找饮料名称“售价”的公式。
、用公式计算“销售额”和“毛利润”2列的值其中：销售额=售价×数量毛利润=(售价-进价) ×数量设置结果：将工作表中的“进价”、“售价”、“销售额”和“毛利润”4列的数据加“￥”符号，小数位数设置为“2”。
各列设置为最适合的列宽。
：用“数据透视表”分析各区每种饮料销售情况进行“分类汇总”（如图16所示）图91．用“数据透视表”进行“分类汇总”上面的问题，如果用“数据透视表”则更方便。
“数据透视表”可以很方便地对数据进行汇总和比较。
为表“销售记录”建立数据透视表，并将数据透视表显示在新工作表中，并将数据透视表命名为“销售统计”。
数据透视表的布局要求：1）．行显示“饮料名称”，列显示“所在区”，“销售额”显示在数据区；操作方法：（1）选中“销售记录”工作表的任一单元格，选择“数据”→“数据透视表和数据透视图”；（2）单击“下一步”，选择销售数据所在区域；（3）单击“下一步”，打开“数据透视表和数据透视表视图向导之3”；（4）单击“布局”按钮，打开“数据透视表和数据透视表视图向导—布局”对话框，将“饮料名称”拖到左边图形的“行”上，所在区拖到“列”上，销售额拖到“数据”中；（二）完成汽车销售数据及报告图表1图表 2 2000年以来我国主要车型出口增速图表 3 2000年以来我国汽车进口情况图表 4 2000年以来我国汽车零配件进出口情况1数据来源：东方财富网里中国汽车销售网2 处理过程及方法; 通过所得数据，利用Excel数据处理软件进行图表的绘制。
3 处理结果：通过绘制出的图表，可以得出以下信息：（1）我国汽车销量呈上升趋势，这可以说明出我国经济水平提高，人们的消费水平也提高了，人们更加追求享受生活。
（2）小轿车从2002年到2005年出口呈上升趋势，在2005年达到最高峰，之后开始呈下降趋势，而货车出口量在2002年达到最高峰，2003年最低峰，其他年段都呈平稳趋势，客车在年以前出口量呈上升趋势，2007年达到最高峰，之后呈下降趋势。
（3）我国汽车零配件在2003年达到进出口最高峰，这说明2003年不仅国内汽车销量好，国外也一样。
（三）完成上市公司财务数据苏宁电器近5年财务数据分析06年会计年度2006-12-31一、营业收入24,927,394,919.64减：营业成本22,329,718,637.97 营业税金及附加44,923,064.65销售费用2,252,328,162.56 管理费用395,044,022.93勘探费用--财务费用50,747,993.48资产减值损失--加：公允价值变动净收益--投资收益-1,098,542.42其中：对联营企业和合营企业的投资--收益影响营业利润的其他科目1,268,095,249.21 二、营业利润1,121,629,744.84 加：补贴收入5,908,842.42营业外收入7,501,414.84减：营业外支出13,094,104.84其中：非流动资产处置净损失--加：影响利润总额的其他科目--三、利润总额1,121,945,897.26 减：所得税366,093,774.34 加：影响净利润的其他科目--四、净利润755,852,122.92归属于母公司所有者的净利润720,300,108.98少数股东损益35,552,013.94 五、每股收益--（一）基本每股收益--（二）稀释每股收益--07年会计年度2007-12-31一、营业收入40,152,371,000.00 减：营业成本34,346,740,000.00 营业税金及附加154,455,000.00销售费用2,985,538,000.00 管理费用493,581,000.00勘探费用--财务费用-88,162,000.00资产减值损失10,159,000.00 加：公允价值变动净收益--投资收益--其中：对联营企业和合营企业的投资--收益影响营业利润的其他科目--二、营业利润2,250,060,000.00 加：补贴收入--营业外收入35,495,000.00 减：营业外支出44,197,000.00其中：非流动资产处置净损失275,000.00加：影响利润总额的其他科目--三、利润总额2,241,358,000.00 减：所得税718,190,000.00 加：影响净利润的其他科目--四、净利润1,523,168,000.00 归属于母公司所有者的净利润1,465,426,000.00 少数股东损益57,742,000.00 五、每股收益--（一）基本每股收益 1.02（二）稀释每股收益 1.0208年会计年度2008-12-31一、营业收入49,896,709,000.00 减：营业成本41,334,756,000.00 营业税金及附加203,491,000.00销售费用4,780,468,000.00 管理费用784,521,000.00勘探费用--财务费用-223,290,000.00 资产减值损失52,389,000.00 加：公允价值变动净收益--投资收益--其中：对联营企业和合营企业的投资--收益影响营业利润的其他科目--二、营业利润2,964,374,000.00 加：补贴收入--营业外收入45,746,000.00 减：营业外支出59,247,000.00其中：非流动资产处置净损失1,160,000.00加：影响利润总额的其他科目--三、利润总额2,950,873,000.00 减：所得税690,945,000.00 加：影响净利润的其他科目--四、净利润2,259,928,000.00 归属于母公司所有者的净利润2,170,189,000.00 少数股东损益89,739,000.00 五、每股收益--（一）基本每股收益0.74（二）稀释每股收益0.7409年会计年度2009-12-31一、营业收入58,300,149,000.00 减：营业成本48,185,789,000.00 营业税金及附加271,516,000.00销售费用5,192,356,000.00 管理费用912,093,000.00勘探费用--财务费用-172,924,000.00 资产减值损失32,335,000.00 加：公允价值变动净收益--投资收益-3,952,000.00其中：对联营企业和合营企业的投资-3,952,000.00收益影响营业利润的其他科目--二、营业利润3,875,032,000.00 加：补贴收入--营业外收入111,578,000.00 减：营业外支出60,243,000.00其中：非流动资产处置净损失881,000.00加：影响利润总额的其他科目--三、利润总额3,926,367,000.00 减：所得税937,872,000.00 加：影响净利润的其他科目--四、净利润2,988,495,000.00 归属于母公司所有者的净利润2,889,956,000.00 少数股东损益98,539,000.00五、每股收益--（一）基本每股收益0.6410年会计年度2010-12-31一、营业收入75,504,739,000.00减：营业成本62,040,712,000.00营业税金及附加268,129,000.00销售费用6,809,109,000.00管理费用1,250,311,000.00勘探费用--财务费用-360,769,000.00资产减值损失75,924,000.00加：公允价值变动净收益--投资收益10,625,000.00其中：对联营企业和合营企业的投资4,967,000.00收益影响营业利润的其他科目--二、营业利润5,431,948,000.00加：补贴收入--营业外收入72,465,000.00减：营业外支出102,369,000.00其中：非流动资产处置净损失4,882,000.00加：影响利润总额的其他科目--三、利润总额5,402,044,000.00减：所得税1,296,536,000.00加：影响净利润的其他科目--四、净利润4,105,508,000.00归属于母公司所有者的净利润4,011,820,000.00少数股东损益93,688,000.00五、每股收益--（一）基本每股收益0.57（二）稀释每股收益0.571 数据来源：东方财富网里苏宁电器近五年财务及利润数据。
2 处理过程及方法：通过所得到的数据，利用Excel数据处理软件进行表格的制作。
3 处理结果：得出苏宁电器近五年财务数据。
通过近五年财务数据可以分析出一下苏宁电器近几年经营状况良好，主要有以下两点因素：（1）苏宁电器终端服务服务是苏宁的唯一产品，客户满意是苏宁服务的终极目标。
苏宁电器立志服务品牌定位，连锁店、物流、售后、客服四大终端为顾客提供涵盖售前、售中、售后一体化的阳光服务。