报告分析数据整理DerwentDataAnalyzer7助您快速挖掘数据含义

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。

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

数据清洗数据分析数据挖掘

数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 主要类型 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据

这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各

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:

手机游戏市场分析报告

中国手机游戏市场分析报告 （含预测数据） 2011-2014年 本报告 针对市场：国内外手机游戏市场； 针对类型：单机游戏、网络游戏、社交游戏； 数据来源：艾瑞咨询、游戏邦、清科研究、海纳；

一、概述 、手机游戏行业现状 随着智能手机的迅速普及，与3G网络的快速发展，移动互联网的相关业务，已逐渐成为国内各厂商关注的焦点，中国手机游戏市场目前仍然以单机版游戏为主，网游版产品所占比重较低。从整体行业来看，中国手机游戏行业处于快速发展期，近两年来，在电信运营商和手机游戏开发商的联合推动下，中国的手机游戏行业，取得了较快的发展。 目前的手机游戏数量众多，但是质量和内容无法满足现有玩家需求，国内手机游戏开发商自主开发能力与国外开发商比较，力量相对薄弱。目前的手机游戏大多来自于国外，日、韩、欧美等地开发的游戏几乎占据了中国手机游戏市场80%的游戏内容。据相关统计数据显示，手机游戏开发商在我国已经有上千家，但真正上规模的也不过数十家。目前常见的手机平台有Android，塞班，java，IOS。孰优孰劣没有绝对的界限。

、手机游戏未来发展趋势 手机游戏与其他创意型产业相互融合，呈现“多元娱乐”发展趋势 手机游戏在与其他创意产业融合，优势体现在两个方面：一方面，将汲取融合优秀的动漫、影视、网络游戏、文学作品等相关创意产业特色内容资源，弥补本行业内容单一、创意不足的缺势；另一方面，融合发展将使手机游戏产品多样化，在进一步融合网络游戏、网页游戏、SNS等娱乐应用特色的同时，成长为“多元娱乐”产品，进一步提升用户体验。 手机游戏市场参与主体的多元化，竞争日趋激烈 手机游戏行业的参与者逐渐多元化，除原有的手机游戏厂商以外，中国移动、中国电信相继通过手机游戏基地化模式全面切入，传统影视行业厂商通过并购或联合运营方式、互联网游戏厂商通过产品外延方式等，均已加速在手机游戏领域进行布局。手机游戏的盈利模式多样化发展，主体仍借鉴PC网游盈利模式 手机游戏盈利模式多样化，借鉴性的引入网络游戏的盈利模式，如按时收费、包月收费、道具收费、广告内置收费等模式，

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。

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数据清洗1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为""。我们要按照一定的规则把"""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 主要类型 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入。 错误数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入造成的，比如数值数据输成全角数字、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于、数据前后有

不可见字符的问题，只能通过写语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

数据分析报告范文

数据分析报告范文 数据分析报告范文 篇一: 数据分析报告范例 201X年中国手游市场年度数据分析报告 一、201X年手游市场基本概况 1、201X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、201X年移动游戏用户规模: 201X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、201X年移动游戏市场实际销售收入: 201X年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是201X年的2倍以上4、201X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2 6.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大 2、201X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 篇二: 数据分析报告格式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，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

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。

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

数据分析报告范文

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，

数据分析与挖掘在金融方面的应用

数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路

分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通

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：

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

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。

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。