数据报告范文
推荐第1篇：数据分析报告
2015数据分析报告范文
第1篇：项目数据分析报告 （1）项目数据分析报告简介：
项目数据分析报告是\"项目数据分析师\"以客观的态度和谨慎的作风，通过科学的市场调研，运用专业的分析方法，秉承公正的原则，对项目的可行性进行全方位的分析及评估，为投资方的决策提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险，主要服务对象为中小型企业、国内外银行、投融资公司、政府组织等机构。 （2）项目数据分析报告内容：
项目数据分析报告的主要内容包括：项目提出的背景、项目基本情况（建设内容、建设规模、投资总额、市场前景、经济效益、社会效益、地理位置、交通条件、气候环境、人文环境、优惠政策等）、项目存在的问题、项目的战略分析、项目的管理架构分析、项目预测分析（市场、收入、成本）、财务分析（获利能力、偿债能力、发展能力）、不确定性分析、风险分析、结论和建议等。 （3）项目数据分析报告案例： 某企业项目数据分析报告案例样本 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、项目存在问题及建议等。 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内容、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情况、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：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、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、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。
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情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债能力分析
此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。 第十章公司运作能力分析
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。 第十一章盈利能力分析
此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。
第十二章发展能力分析
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情况分析。 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。
第十六章经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。 第十七章项目数据分析结论与建议 第十八章财务报表 第十九章附件
第2篇：LED发光字项目项目数据分析报告
LED发光字项目数据分析报告是通过对LED发光字项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。 项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据：
政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。
构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：
1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。
2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作为正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。
3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。
以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点（），并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。
第一章LED发光字项目概述
一、项目介绍、
二、项目背景介绍、
三、主要技术经济指标、
四、项目存在问题及建议
第二章LED发光字项目市场分析研究
一、项目外部环境分析
二、市场特征分析
三、市场竞争结构分析。第三章LED发光字项目数据的采集分析
一、数据采集的内容
二、数据采集的来源
三、数据采集的程序
第四章LED发光字项目数据分析采用的方法
一、数据定性分析法
二、数据定量分析法
三、数据分析模型的建立和比较 第五章LED发光字项目资产结构分析
一、固定资产构成分析
二、流动资产构成分析
三、资产增减变化及原因分析
四、资产结构的合理性评价
第六章LED发光字项目负债及所有者权益结构分析
一、项目负债分析
二、所有者权益结构分析
三、短期借款的构成分析、
四、长期负债的构成分析
五、负债增减变化分析及原因
六、权益增减变化分析及原因
七、权益变化分析及原因
第七章LED发光字项目利润结构预测分析
一、利润总额及营业利润的分析
二、经营业务的盈利能力分析
三、利润的真实判断性分析。
第八章LED发光字项目成本费用结构预测分析
一、总成本的构成和评价分析
二、经营业务成本构成和评价分析
三、营业费用构成和评价分析
四、管理费用构成和评价分析
五、财务费用的构成和评价分析。第九章LED发光字项目偿债能力分析
一、支付能力分析
二、流动及速动比率分析
三、短期偿还能力变化
四、付息能力分析
第十章LED发光字项目公司运作能力分析
一、存货周转天数及变化原因分析
二、流动资产周转天数及变化原因分析
三、总资产周转天数及变化原因分析
四、固定资产周转天数及变化原因分析
五、应收账款周转天数及变化原因分析
六、应付账款的周转天数及变化原因分析
七、现金周期分析
八、营业周期分析
第十一章LED发光字项目盈利能力分析
一、净资产收益率及变化情况分析，
二、资产报酬率变化及原因分析
三、成本费用利润率变化及原因分析。第十二章LED发光字项目发展能力分析
一、销售收入及净利润增长率分析
二、资本增长性分析及发展潜力情况分析。第十三章LED发光字项目投资数据分析
一、经济效益指标分析
二、经济评价指标分析
第十四章LED发光字项目财务与敏感性分析
一、生产成本估算
二、销售收入估算
三、财务评价
四、财务不确定性与风险分析
五、社会效益和社会影响分析
第十五章LED发光字项目现金流量估算分析
一、现金流量表估算及编制
二、现金流量表分析
第十六章LED发光字项目风险分析和控制规避措施
一、政策风险及规避
二、市场风险及规避
三、管理风险及规避
四、财务风险及规避
五、信用风险及规避
六、资金风险及规避
七、价格风险及规避
八、客户风险及规避
九、技术风险及规避
第十七章LED发光字项目数据分析结论与建议
一、项目数据分析结论
二、项目数据分析建议 第十八章财务报表
表1项目财务经济指标表 表2项目土建工程投资明细表 表3项目设备投资明细表 表4项目固定资产投资明细表 表5项目投资计划与资金筹措表 表6项目总成本费用估算表
表7项目固定资产折旧、无形资产和其他资产摊销估算表 表8项目销售收入估算表 表9项目流动资金估算表 表10项目现金流量估算表 表11项目资本金现金流量表 表12项目资产负债表
表13项目借款还本付息计算表 表14项目盈亏平衡分析表 表15项目敏感性分析表 第十九章附件
1、项目单位营业执照
2、项目单位组织机构代码
3、项目建议书
4、项目立项批文
5、厂址选择报告书
6、资源勘探报告
7、贷款意向书
8、环境影响报告
9、需单独进行可行性研究的单项或配套工程的可行性研究报告
10、重要的市场调查报告
11、引进技术项目的考察报告
12、利用外资的各类协议文件
13、其它主要对比方案说明
14、厂址地形或位置图
15、总平面布置方案图
16、工艺流程图
17、主要车间布置方案简图
18、其它附图
第3篇：网络数据分析实验报告
一、实验目的
1、了解ETHEREAL工具的安装与使用；
2、掌握以太网帧结构、IP数据包、TCP报文段的结构与功能
3、掌握TCP链接的建立与释放过程。
二、实验内容或题目
1、下载ETHEREAL工具，并安装；
2、熟悉ETHEREAL工具的界面组成及使用；
3、对捕获的数据包进行以太网帧结构、IP数据包、TCP报文段分析；
4、分析TCP链接的建立的三次过程。
三、实验步骤、测试数据与实验结果
1、在百度上登录qq邮箱，在Filter中输入ip。addr==mail。qq。comandtcp。flags。syn，捕获如图一的数据包： 图一
2、根据捕获的数据包，做出了如下分析： 图二
分析图二：Frame表示帧，其中包括捕获包到达时间，包长度，捕获长度，在frame中用到的协议等。 图三
分析图三：Ethernet表示数据链路层，即以太网协议 图四 图五 图六 图七
四、结果分析与实验体会
在本次实验中，在和同学的一起努力下，我学会了使用ETHEREAL捕获数据包，按要求完成任务
推荐第2篇：数据分析报告
数据分析报告
（一）
一、报告概述
回顾2015，这是不平静的一年，酒店旅游行业发生了众多事情。酒店之间收购之战，当酒店产品被迫下架;当OTA控制酒店低价竞争;当酒店支付高佣金低报价;当酒店被OTA逼着选边站队;受伤的总是酒店和客户?新的一年该怎么办?做强直销渠道才是硬道理，无论这个世界怎么变换，OTA怎么折腾，酒店都能在大浪中站稳。
2016年1月，新的一年新的开始，米订商学院继续为酒店运营者们倾情奉献中国酒店业移动互联网(典型)运营数据分析，为您剖析酒店互联网微营销的问题;为您分析移动互联网时代酒店的发展思维和营销方向以让更多酒店了解最新移动互联网营销产生的效果和作用，掌握行业发展动态。
二、中国酒店移动互联网1月份(典型)运营数据分析
(一)2016年1月米订MSS酒店运营数据排名TOP15(按照当月订单量排序)
分析：
1、数据显示，TOP15中月订单都超过了300单。订单排名方面;海门东恒盛以1546单位居第一;湖北星球国际大酒店以1147单位列第二;好逸smart酒店(春熙店)以835单获得第三名。
2、排名榜中酒店类型有高星级酒店也有中档酒店、经济型酒店，说明移动端营销适合各类型酒店。
3、从总订单量及会员重购率来看，排行榜中有60%的酒店会员重购率超过10%，说明移动端用户会员消费习惯培养成熟后，更容易提升会员重购率，培养忠诚客户。
(二)酒店新秀分析
速8酒店上海松江车墩影视城店和7天酒店临平店为米订MSS新合作酒店，MSS月订单量分别为346单和310单，重购率分别达到了25.64%和10.87%。经过调查分析，原因在于以下几点：
1、这两家酒店的高层领导(总经理)分别是米订商学院训练营第四期和第六期学员，他们积极学习互联网思维，转变观念，拥抱互联网;
2、酒店管理层重视，团队执行力强;
3、设置有效的管理措施和激励机制，激励全员参与配合。
(三)会员分析
数据显示：2016年1月份会员新增量排名情况是，张家港沙洲湖酒店以671人获得第一名;南昌瑞颐大酒店和合肥辰茂和平酒店分别以380人、226人分获第二名、第三名。数据显示前五名的会员增长人数超过100人。其中速8酒店上海松江车墩影视城店以162人位列第四名，作为一家经济连锁酒店，有与其他大牌星级酒店相比，有后来者居上的潜力和趋势。
通过对系统访问量和会员增加量两个维度进行相关数据分析，总体来看系统访问量与会员增加量关联性较强，而且是呈正相关。移动端的关键是系统访问量的转化，访问量越大，会员转化率也越大。
(四)会员重购率分析
注：重购率=消费酒店项目2次及2次以上的会员数/总会员数
数据显示：会员重购率排名中排名前三位的是云顶之星上海店、海门东恒盛国际大酒店、湖北星球国际大酒店，重购率分别是40.00%、26.45%、26.30%。排名前五位的重购率都超过了25%。
通过以上可以得知：发展会员，做好会员营销，是酒店移动互联网直销的核心点，同时也说明仅仅有会员数量不够，如何提升会员重购率才是根本，也是酒店提高订单量和收益的重要保障。
(五)酒店类型分析
从酒店类型来看，TOP15中星级酒店在占比60%，经济连锁酒店和精品连锁酒店各占20%。虽然星级酒店所占比例仍然较高，但是经济连锁酒店作为后起之秀，发挥自身优势，利用移动互联网正在奋起直追。这也说明了无论哪一类型酒店，只要积极拥抱移动互联网，利用移动营销工具做好运营，就能获得较高收益。
三、米订观点
在移动互联网时代，利用移动互联网工具，发展会员，提高会员重购率才是移动互联网营销的核心。无论是星级酒店还是经济连锁酒店，工具都是公平公正的;酒店移动互联网营销关键在于运营，只有高层重视，全员参与，运营人员懂方法，会操作，才能落地转化为结果。
数据分析报告
（二）
一、药品流通行业发展概况
（一）发展概述
2013年国家医药卫生体制改革继续向纵深推进，在《全国药品流通行业发展规划纲要（2011-2015年）》的指导下，行业结构调整效果逐步显现，发展方式不断优化，行业集中度和流通效率均有所提升，企业基于现代医药物流和互联网技术的创新业务取得新突破，药品流通行业销售规模与经济效益稳步增长，总体呈现持续向好的发展态势。
（二）运行分析
1、整体规模
2013年,药品流通市场规模稳步提高。全年药品流通行业销售总额13036亿元，同比增长16.7%，增速较上年同期下降1.8个百分点，其中药品零售市场2607亿元，扣除不可比因素同比增长12%，增幅回落4个百分点。
截至2012年底，全国共有药品批发企业1.63万家；药品零售连锁企业3107家，下辖门店15.26万个；零售单体药店27.11万个；零售药店门店总数达42.37万个。
图12009-2013年药品流通行业销售趋势
2、效益情况
2013年，全国药品流通直报企业主营业务收入9873亿元，同比增长17%，增幅回落3个百分点；实现利润总额202亿元，同比增长16%，增幅回落0.5个百分点；平均毛利率6.7%，同比下降0.2个百分点；平均费用率5.1%，同比下降0.1个百分点；平均利润率1.7%，同比下降0.2个百分点。
3、销售品类与对象结构
按销售品类分类，药品类销售居主导地位，销售额占七大类医药商品销售总额的73.8%；其次为中成药类，占15.2%；中药材类占3.6%，医疗器械类占3.3%，化学试剂类占1.2%，玻璃仪器类占0.1%，其他类占2.8%。
图22013年全行业销售品类结构分布
据中国医药商业协会典型样本城市零售药店2013年品类销售统计，零售药店销售额中的药品（包括化学药品、中成药和中药饮片）销售占主导地位，占零售总额的77.6%；()非药品销售占22.4%。
图32013年典型样本城市零售药店销售品类结构分布
按销售对象分类，2013年对批发企业销售额为5620亿元，占销售总额的43.1%，比上年降低2个百分点；纯销（包含对医疗终端、零售终端和居民的销售）为7415亿元，占销售总额的56.9%，比上年增加2个百分点。
4、销售区域结构
2013年，全国六大区域销售总额比重分别为：华东39.2%、华北18.7%、中南20.7%、西南12.4%、东北5.3%、西北3.7%；其中华东、华北、中南三大区域销售额占到行业销售总额的78.6%，同比下降0.8个百分点。
2013年，销售额居前10位的省市依次为：北京、上海、广东、江苏、浙江、安徽、山东、重庆、天津和四川，10省市销售额占全国销售总额的64.6%，同比下降1.6个百分点。
5、所有制结构
规模以上药品流通企业中，国有及国有控股企业主营业务收入6246亿元，占药品流通直报企业主营业务总收入的63.3%，实现利润115亿元，占直报企业利润总额的57.1%；股份制企业主营业务收入2546亿元，占直报企业主营业务总收入的25.8%，实现利润59亿元，占直报企业利润总额的29.3%。此两项数字说明，国有及国有控股企业、股份制企业占居行业发展的主导地位。
6、配送结构
2013年，药品批发直报企业商品配送货值8087亿元，其中自有配送中心配送额占80.2%，非自有配送中心配送额占19.8%，非自有配送中心配送额同比增加1.6个百分点；物流费用96亿元，其中，自主配送物流费用占81.9%，委托配送物流费用占18.1%，委托配送物流费用占比与上年基本持平。
物流费用占企业三项费用（营业费用、管理费用、财务费用）总额的16.4%，与上年相比降低了1.5个百分点，占营业费用的比例为30.5%，与上年相比增加了0.7个百分点。
图62013年药品批发直报企业商品配送结构
图72013年药品批发直报企业物流费用结构
7、行业资本运作情况
药品流通企业虽属于传统行业，但由于未来存在巨大的整合空间，所以资本市场也给予了较高的估值水平，剔除海王星辰、桐君阁和南京医药三只市盈率较高的公司之后，其余十二家公司的市盈率平均在35倍左右。
按照2013年最后一个交易日的收盘价计算，15家药品流通上市公司的市值总和为1885.04亿元，其中百亿市值以上的企业有6家，分别是国药控股、上海医药、九州通、国药一致、华东医药和中国医药，其中国药控股和上海医药的市值超过400亿元。
2013年，药品流通上市公司的投资并购活动仍然十分活跃，并购企业数量达到66个，涉及金额54亿元，在医药类上市公司兼并重组数量上连续4年居首位。
8、对GDP、税收和就业的贡献
2013年全国社会消费品零售总额为23.44万亿元，第三产业增加值为26.22万亿元。全年，药品流通行业销售总额占社会消费品零售总额的5.6%，占第三产业增加值的5.0%，均同比增长0.2个百分点。
2013年全国药品流通直报企业纳税额48.96亿元，全行业从业人数约为500万人。
二、药品流通行业发展的主要特点
（一）药品流通市场规模增速趋稳
2013年全国总人口持续增长，自然增长率为4.92‰，60周岁及以上人口占比达14.9%，人口结构的变化为药品流通市场的增长提供了稳定的市场环境。
同时，2013年各级政府对城镇居民医保和新农合参保者的每人每年补助标准由2012年的240元提高到280元，扩大了对这部分经济支付弱势人群的医疗保障程度，为药品使用提供了增长基础。基层医改在实施基本药物制度的同时进行了配套的综合改革，初步建立了基层医疗卫生机构运行新机制，有利于医药行业的健康发展。
同时，医保对医药卫生支出的控制政策更加严格，基层医疗机构用药规模的增幅也逐步趋于稳定，药品终端销售将处于平稳增长的阶段。2010-2013年药品销售市场规模总体虽呈增长态势，但增速已从24.6%逐步递减到16.7%。
（二）大型药品批发企业主营业务收入增长较快
从增长速度来看，前100位药品批发企业主营业务收入同比增长20.1%，其中前10位企业主营业务收入同比增长22.9%，前50位企业主营业务收入同比增长20.9%，均超过行业增长的平均水平。
年度主营业务收入100亿元以上的药品批发企业有12家，比上年增加2家；50-100亿元的有11家，比上年增加4家；10-50亿元的有75家，比上年增加1家。
从行业市场占有率来看，2013年前100位药品批发企业主营业务收入占同期全国医药市场总规模为64.3%，比上年提高0.3个百分点，其中前三位药品批发企业占29.7%，比上年提高0.9个百分点；主营业务收入100亿元以上的批发企业占同期全国医药市场总规模的44.5%，比上年提高3个百分点，50-100亿元之间的批发企业占6.4%，与上年基本持平，10-50亿元之间的批发企业占13.1%，比上年下降3个百分点。
图8不同规模药品批发企业主营业务收入占同期全国市场总规模情况
（三）药品零售市场结构调整缓慢
2013年药品零售市场规模总体呈现增长态势，但由于更多医疗机构实施药品零加成政策削弱药店价格优势、医院药房社会化低于预期、医药电商快速增长挤压市场空间等原因，使得药店传统业务增长空间收窄，零售市场规模扩张放缓。
据统计，2013年前100位药品零售企业销售额占零售市场总额的28.3%。其中前5位企业占9.0%，前10位企业占14.4%，前20位企业占18.5%，前5位企业、前10位企业、前20位企业以至前100位企业占零售市场总额比重较上年均有不同程度下降。
前100位药品零售企业的销售额底线为1.32亿元，销售额超过10亿元的企业有16家，其中销售额超过50亿元的有3家，30-40亿元的有4家，20-30亿元的有3家，10-20亿元的有6家。零售药店连锁率为36.01%，比上年提高1.4个百分点。
图92009-2012年零售药店数量
（四）现代医药物流建设投入持续扩大
随着相关政府主管部门先后颁布医药物流的行业标准和新版GSP，2013年各药品流通企业继续加大在物流建设上的投入，加快发展现代物流和第三方物流业务。
据统计，直报企业自有配送中心数量同比增长8.4%，自有配送中心仓储面积同比增长9.9%。一些最新物联网技术和高位货架、PTL（Pickingtolight-电子标签拣货系统）、自动分拣系统等高科技产品得到广泛应用。
以中国医药集团总公司、华润医药商业集团公司、上海医药集团股份有限公司、九州通医药集团有限公司为代表的一批大型企业，逐步建立起全国医药物流分销配送网络；一批区域性龙头企业也同样拥有了区域物流中心枢纽及区域配送中心网络，最后一公里药品供应保障体系进一步得以完善。
（五）创新型业务模式呈现多样化
面对市场高度同质化的竞争局面，药品流通企业勇于创新，积极探索发展多种营销及服务模式。对上游供应商，提供个性化和差异化服务，与其共同开发市场；对下游客户，开展医院药品供应链创新服务，采取提供增值服务、二维条码建设、药房合作等模式。同时，自身也发展了专业分销、高端药品直送、深度分销等商业模式。
据统计，2013年在全国药品流通直报企业中，具有第三方医药物流资质的批发企业有80家；具有食品药品监管部门颁发的开展第三方药品物流业务确认文件的专业医药物流企业有62家；开展物流延伸服务的企业有51家；承接药房托管的企业有48家；承接医院药库外设的企业有14家。
2013年8月，商务部组织专家遴选了47个代表性较强、效果较好的医药物流服务延伸项目，作为第一批医药物流服务延伸示范项目向全行业推广，引导医药物流服务延伸向更高层次发展。
（六）电子商务平台发展迅速
2013年是药品电子商务平台加速发展的一年。具有条件的一些公司借助电子商务平台整合业务渠道，向供应链客户提供更多的增值服务，降低运营成本、提高交易效率，实现了线上与线下业务经营的共同发展。
据统计，截至2013年底，全国具有互联网交易资质的企业共有202家，与上年末相比增加85家，其中B2B(与其他企业进行药品交易)53家、B2C(向个人消费者提供药品)138家，第三方平台11家。药品流通直报企业中，拥有互联网药品交易服务资格证书的有53家，2013年网上交易额超过千亿元，其中B2B交易额占比超过90%。
三、2014年药品流通行业发展趋势预测
进入2014年，国内外宏观经济环境均面临增长放缓的压力，预测药品流通行业销售增幅将继续趋缓，行业微利化的特征将成为常态；但政府对医药卫生投入加大、全民医保、人口老龄化、单独二胎放开、慢病需求增大、人均用药水平提高以及大健康领域消费升级等利好因素，都会对药品流通行业发展起到支撑作用。
2014年，药品流通行业销售总额保持持续增长的基本面没有发生变化，大中企业将继续加快兼并重组的步伐，批零一体化药品流通业态结构逐渐主导医药市场。同时，伴随着医药物流和互联网技术的不断发展，药品电子商务模式与传统商业模式融合的速度将会加快。医药市场高度同质化的竞争局面，将倒逼药品流通行业发展进入全面提升软实力的时代。
（一）企业的兼并重组仍将持续
2014年结构调整仍是行业改革发展的主线。药品流通行业主管部门以贯彻落实《国务院关于进一步优化企业兼并重组市场环境的意见》（国发[2014]14号文）为契机，将继续鼓励企业兼并重组、做大做强，提高行业集中度，鼓励药品流通企业利用产业基金、上市融资、引进外资等多种方式加快兼并重组步伐，努力提高行业组织化水平，实现规模化、集约化经营。
同时，2013年6月1日起实施的新版《药品经营质量管理规范》（GSP），既提高了对企业经营质量管理要求，增强了流通环节药品质量风险控制能力，又推动了大型医药批发和零售连锁企业对小散企业的兼并重组。一些小散企业将被兼并，或被削减经营范围，或转型为生活性、生产性服务企业，或被淘汰出局，使得药品流通领域中散、小、乱等现象得到一定的遏制。
（二）现代医药物流网络将进一步健全
在商务部《全国药品流通行业发展规划纲要（2011-2015年）》的引导下，随着行业集中度的进一步提高和新版GSP的全面实施，现代医药物流进入建立体系、形成网络的发展阶段。
具有实力的企业将继续加大在物流建设方面的投入，广泛采用先进物流设备与技术，提高流通效率，提升物流服务能力；一些全国性集团公司或区域性龙头企业将逐渐形成现代医药物流体系及多仓协同配送网络，全力打造现代医药物流升级版的管理模式。
同时，药品流通行业与信息、金融、交通运输、设备制造等行业的跨界融合将筑就新的药品流通生态系统，开展医药产业链之间的服务延伸与合作，共同向安全、快捷、可及的现代医药物流保障体系和创新经营服务模式转型；第三方医药物流将快速发展，体现出专业化管理特色。
（三）零售企业面临新的市场机遇和挑战
公立医院改革破除“以药养医”，取消药品加成，降低终端药价，将使零售企业价格方面的优势进一步弱化。而社区医疗与新农合这两大医改重点投入的医疗保障项目，也挤占了零售企业相当一部分市场。
为在激烈的医药市场竞争中求得生存和发展，医药零售连锁企业不断挖掘市场潜力，顺应消费升级时代消费者对品牌产品价值认同的理性回归潮流，各类零售企业加大品牌产品营销力度，不断创新服务内涵，着力加强个性化药学服务和高值药品直送服务，提高顾客满意度。同时，围绕大健康产业开展多元化经营与服务也为今后零售企业的发展提供了空间。
（四）电子商务将对行业格局产生较大影响
目前，互联网药品电子商务呈现快速发展态势。各大药品流通企业普遍构建或整合集分销、物流、电子商务集成服务模式以及数据处理的现代化智能化服务平台，成为推动药品流通增值服务的新载体。在零售药店领域中，除网上药店销售逐年扩大外，移动互联网技术的普及和应用，正在促进电子商务与传统零售药店服务模式的相互融合。
为支持互联网药品销售，国家食品药品监督管理总局正在研究出台《互联网食品药品经营监督管理办法》，将为互联网药品电子商务和传统药品零售业态的发展和格局调整带来较大的影响。
（五）人才队伍配备结构将出现相应变化
药品流通行业兼并重组和转型升级步伐的不断加快，行业人才需求的结构将出现相应调整与变化。从整体上看，行业人才队伍将向高素质、高技能、复合型的人才配备模式转变。
药品批发企业在传统的岗位构成基础上，将大大增加对现代物流管理人才，特别是药品冷链物流管理人才的需求，并更加青睐具有供应链管理意识的职业经理人、采购经理人和提供智能化解决方案的网络信息处理技术人才。
药品零售业态在继续吸引和培养大批执业药师从事药店专业工作的同时，开始注重营养师、护理师等专业技术人员的配备，为开展多元化经营和为大健康消费群体提供有价值的人才储备。
推荐第3篇：数据分析报告
2014年中国手游市场年度数据分析报告
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26.3%，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
推荐第4篇：数据挖掘实习报告
通过半年的实习，我在这里得到了一次较全面的、系统的锻炼，也学到了许多书本上所学不到的知识和技能。以下是我这次的实习鉴定。
经历了实习，对社会也有了基本的实践，让我学到了书本以外的知识，实习期间，我努力尽量做到理论与实践相结合，在实习期间能够遵守工作纪律，不迟到、早退，认真完成领导交办的工作。在实习鉴定中，我参与了整个数据分析工作，从数据获取到数据清洗、数据报表的制定到模型的建立以及模型监控等等，让我充分学习了数据分析岗位的实际操作。
在实习初期，项目经理安排了我参与数据获取的相关工作，主要是编写SQL代码在linux上用Perl语言调用获取数据。起初觉得自己对SQL语言了解较多，以为这份工作非常简单。但实际操作起来才知道，在数据量达到几百兆甚至上GB级别的时候，所学的SQL根本解决不了问题。经向项目经理学习，这才知道了如何使用分层次操作等速度较快的SQL技巧。通过这两个月的实习充分认识到所学知识远远不够。
完成数据获取阶段之后，项目经理开始安排数据清洗以及数据报表制定的相关工作。接到这份工作之初，对数据清洗并没有太多的认识，以为很多都是按照《数据挖掘》教材中步骤进行就可以的。但经过项目经理指导之后才知道数据清洗之前首先要对项目业务进行一定的了解，只有清晰了业务数据的来源、数据的实际意义才知道哪些数据可以称为极端值，哪些数据又是不正常的，制定报告或者交给模型分析师时需要去除的等等。同时，在制定数据报表的同时学习了很多excel函数的使用，透视表的使用，PPT报告的书写等等。
在实习的后三个月，开始接触了模型的分析与监控。在学习《机器学习》以及《数据挖掘》书本时，总会想到各种各样的分类模型，也总会认为模型准确率高的模型才会是好模型。在运用统计模型之前，项目经理首先向实习生介绍了目前挖掘部门常用的分类模型以及具体的一些使用方法。其中逻辑回归模型、决策树模型是常用的分类模型，回归分析和时间序列模型是常用的预测模型，这与平日所学基本一致。正当好奇为什么不使用支持向量机以及神经网络模型之时，项目经理说，由于模型结果都是要给市场部门的同事报告的，所以模型结果最好能够简单易懂的。在实际工作才知道，一般除了用模型准确率来衡量模型的效果外，还有例如灵敏度、ROC曲线、RA曲线等等指标值。而模型的操作过程也不是想象的那么简单，并不是用R软件上的几个函数，几行代码就能解决的，选择什么参数、选择什么样的模型，当然最重要的还是选择什么样的基础数据作为模型的训练数据才是最重要的，这才发现项目经理之前提到的业务知识是多么的重要。
在模型建立之后就是模型监控了，由于是我负责的项目，所以项目经理也将监控这一任务交给了我。数据挖掘模型通常情况下都是要上线的，但模型的效果会随着数据的变化而变化，当模型的指标达到一定程度时就需要修改模型。在这一阶段，充分锻炼了我的程序编写能力。
在整一个实习过程，非常感谢项目经理给予了我数据挖掘整一个流程学习的机会，让我真正对数据挖掘的实际工作有了一定的认识，也让我学习到了很多学校学习中学不到的实际操作能力，在此表示衷心的感谢。
推荐第5篇：sp数据分析报告
关于某班级2012年度考试成绩、获奖情况统计分析
报告
一、数据介绍：
本次分析的数据为某班级学号排列最前的15个人在2012年度学习、获奖统计表，其中共包含七个变量，分别是：专业、学号、姓名、性别、第一学期的成绩、第二学期的成绩、考级考证数量，通过运用sp统计软件，对变量进行频数分析、描述分析、探索分析、交叉列联表分析，以了解该班级部分同学的综合状况，并分析各变量的分布特点及相互间的关系。
二、原始数据：
三、数据分析
1、频数分析
（1）第一学期考试成绩的频数分析
进行频数分析后将输出两个主要的表格，分别为样本的基本统计量与频数分析的结果
1）样本的基本统计量，如图1所示。样本中共有样本数15个，第一学期的考试成绩平均分为627.00，中位数为628.00，众数为630，标准差为32.859，最小值为568，最大值为675。“第一学期的考试成绩”的第一四分位数是602，第二四分位数为628，第三四分位数为657。
2）“第一学期考试成绩”频数统计表如图2所示。
3) “第一学期考试成绩”Histogram图统计如图3所示。
（2）、第二个学期考试成绩的频数分析
1）样本的基本统计量，如图4所示。第二学期的考试成绩平均分为463.47，中位数为452.00，众数为419，标准差为33.588，最小值为419，最大值为522。“第二学期的考试成绩”的第一四分位数是435，第二四分位数为452，第三四分位数为496。
3）“第二学期考试成绩”频数统计表如图5所示。 3) “第二学期考试成绩”饼图统计如图6所
2、描述分析
描述分析与频数分析在相当一部分中是相重的，这里采用描述分析对15位同学的考级考证情况进行分析。
输出的统计结果如图7所示。从图中我们可以看到样本数15，最小值1，最大值4，标准差0.941等统计信息。
3.探索分析。
探索分析能够对变量进行更为深入、详尽的描述性统计分析。下面就利用探索式分析对不同性别的同学获奖情况进行探索分析。
1）在结果输出窗口中将看到如下统计数据。如图8所示，给出了输出的观察量。
2）图9所示给出了根据性别分组的各组描述统计量。根据表中的数据，2012年度，女生比男生获奖的次数多。
3）图10以茎叶图的形式也直观的呈现了女生获奖数量远远比男生多的现象。，
4）图为稳健估计量表，给出了4种不同权重下因变量均值的稳健估计。
5）图11中给出了分组后的百分位数，分别输出男生和女生获奖数量的5%、10%、25%、75%、90%、及95%的百分位数。
4、交叉列联表分析
分析多个变量在不同取值情况下的数据分布情况，从而进一步的分析变量关系。下面就利用交叉列联表分析不同性别学生对目前所学专业的态度。 在结果输出窗口中将显示如下统计数据。 1）观察量处理摘要表，如图12所示，
2）“性别”和“所学专业兴趣”的交叉列联表如图13所示，从图中我们可以看出，男生中对所学专业感兴趣的只有2个，（占22.2%），一般感兴趣的有4人，（占44.4%），不感兴趣的有3人，（占33.3%），理论值为3.6人感兴趣，3.0人一般感兴趣，2.4人不感兴趣，残差分别为-1.6，1.0，0.6。女生中对专业感兴趣的有4人，（占66.7%），一般感兴趣的有1人，（占16.7%），不感兴趣的也有1人，（占16.7%），理论值为2.44人感兴趣，2.0人一般感兴趣，1.6人不感兴趣，残差分别为1.6，-1.0，-0.6.可见，男生对目前所学专业的兴趣与女生有很大差别。
3）图14是交叉分组下的频数分布图，从该图中我们可以很直观的看到数据分布情况。
推荐第6篇：大数据学术会议报告
Big and Open Date ：Challenges for Smart City
Victoria Lopez
Victoria Lopez任教于西班牙马德里Complutense大学，其在计算机软件,计算机应用技术,计算机网络,人工智能,管理科学与工程等领域颇有建树，此次学术会议是她在2014年信息学与计算进展国际会议上的关于大数据的一次学术会议报告，她的演讲题目是Challenges for Smart City，以智能城市为研究对象，阐述大数据在智能城市领域内面临的挑战，鞭辟入里，发人深省，引人深思。
据她介绍，在1800年，全球仅有2%的人口居住在城市，到了1950年，这个数字迅速攀升到了29%。到2025年，城市人口预计将增加到20亿。当前全世界范围内的城市化进程大大加剧了气候变化、资源短缺和交通拥堵等问题，为人类城市生活带来一定的挑战。但同时智能城市建设面临诸多挑战：一是概念不清、外延不明。没有考虑到物联网、云计算、三网融合、无线宽带等新一代信息技术应用，仍然采用以前的技术思路和模式。二是进一步加剧了业务系统的信息孤岛局面，条块分割问题是全球信息化建设的顽疾。三是信息网络安全问题继续受到冷落。大量应用到物联网、云计算等技术，其信息网络安全问题将会更多。
既是挑战又是机遇，虽然面临问题较多，但是在大数据这个领域中，理论性的预见已经在相关行业成功实现，例如车联网，车联网促城市交通转型，随着车联网等新兴产业的兴起，智能交通已为世界各国在高新技术发展中争夺的一个重要领域。它加快了城市交通向低碳绿色交通的转型，是智慧城市建设不可或缺的一部分。大数据助力交通智能化，据介绍，在目前的城市交通体系中，公交、地铁、出租车以及公共自行车为主要出行方式，通过GPS定位、视频监控以及超声波传感等技术，在单一某个领域，智能交通已经进行了初步开发。比如，在某些公交站，乘客已经能提前预知下一趟公交到来的时间，乘客在打车时，通过部分手机软件已经能够查询到周边的空出租车，这些均基于一定的数据采集和分析。
她的中心思想在于，云计算要建平台，要有庞大的数据中心做支撑，其上是重要的关键业务的运营和服务，而大数据就是构建在云平台上的一种‘杀手锏’的应用，云计算是一个全新的时代，和PC时代完全不同。如何将我们的文化，我们的技术和业务模式更快的转移到云计算，构建起生态系统将是最大的挑战。虽然很高兴已经有了一些发展，但是还需要相当长的过程才能实现。
从此次学术会议报告中我学到了如何听取报告的相关主旨和核心思想，在这次报告中也体会到了西方学者和本国学者思考问题的异同点，当然更需要的是加强英语学习能力和本专业的学习能力。
推荐第7篇：互联网大数据报告
互联网大数据报告
互联网产业研究主要从报告中关于医疗、教育与个人隐私保护三个方面进行解读。报告指出预测医学的兴起将是大数据在健康领域的终极运用；同时探讨在线教育如何确保学生的隐私不受侵犯等问题；在保护个人信息方面，技术轨迹正在转向采集、使用和储存对消费者和个人并没有直接联系的数据。
大数据与医疗保健服务
数据一直是医疗保健服务中的一部分。医疗保健服务供应商使用电子病历，极大地提高了可供临床医生、研究者与病人使用的数据量。医疗保险的偿付机制正开始从相互分隔、具有潜在不协调性的“按服务收费”(“fee-for-service”)模式转变至基于更佳健康状况的付费模式。总而言之，这些趋势正在帮助形成一个“学习型”医疗保健系统，在此系统内，临床数据将迅速反馈给患者并指导治疗有效进行。
大数据可以确定饮食、运动、预防护理和其他生活方式因素对健康的影响，使得人们不必向医生寻求医疗保健意见。大数据分析能够帮助确定临床治疗、处方药剂以及公共卫生干预对于特定或广泛群体的效果，并对传统研究方式提供参考。从支付角度来看，大数据能够保证给患者提供治疗的医生有优秀的临床记录，同时，治疗的费用根据患者的康复效果而非治疗本身的次数确定。
预测医学的兴起是大数据在健康领域的终极运用。这项强大的技术可以同时深入解析一个人的健康状况与遗传信息，使医生更好地预测特定疾病在特定个体上是否可能发生，并预测患者对于特定治疗方式的反应。与此同时，预测医学提出了许多复杂的问题。传统意义上，健康数据的隐私政策都力求在临床信息被分享与分析的同时保护相关患者的个人身份信息。而逐渐地，基于特定群体或人群的数据将在临床症状出现前或出现后不久被用于确定疾病的类型。
但是，预测医学挖掘出的信息所带来的风险将超出单一个体，一旦出现差错，不仅遗传信息提供者本人，他的孩子以及未来的后代等拥有与他相似遗传信息的人都将会受到牵连。因此，将基因组数据与医疗保健数据相连接的生物数据库便成为了个人隐私在医学研究与治疗领域中的无法回避的前沿话话题。
目前的隐私框架在不久前才包括了正在使用的健康信息，这一框架或许不能很好地解决上述发展带来的问题并推动相关研究的进行。运用大数据来改善健康状况需要先进的分析模型来摄取包括生活方式、基因组、医疗与财务数据在内的多种信息。生活方式与健康状况之间的紧密关系意味着个人数据与医疗保健数据之间的界限已经开始模糊。而这些类型的数据却收到不同的、有时甚至是相互冲突的监管。当数据的来源多种多样时，同时遵守多个法律带来的复杂性随之增加，与此同时，医疗机构还会与不受上述法律约束的许多组织相互勾结，形成一整套利益链条，各种个人健康信息被一系列企业共享，甚至于违背消费者对个人医疗数据隐私保护的意愿而出售其相关数据。在此情况下，针对医疗保健领域的大数据部门的设立也就成为了迫切之需，此举同时有望进一步降低行业成本并激发发展潜力。
尽管医学技术不断变化，但健康数据仍然是我们生活中非常私密的部分。在大数据使得较之以往任何时候都更为强大的发现成为可能的同时，重新审视相关信息被所有医疗保健机构共享后的隐私保密方式也显得相当重要。医疗保健行业的领导者已经呼吁构建一个更为广泛的信用框架，使得不同来源、不同隐私保密程度的健康数据得以汇聚。这一框架需要附加隐私保护条款，并同时设计标准化数据结构以提高其跨平台适应性。在研究了健康信息技术后，总统科技顾问委员会得出以下结论：国家需要建立统一的数据标准与结构使不同类型的数据记录可以在受到控制的条件下方便访问。
在医疗数据保密框架逐步跟进技术发展的过程中，需要医疗保健与保险的供应商之间细致协商，而这份努力，将为未来的国民经济与公民健康的福祉奠定基础。
对学习的研究：大数据与教育
如今，上到大学，下至幼儿园，众多科技帮助并提升了学生在课内外的学习过程。获取学习资料、观看授课视频、评价教学活动、进行团队合作、完成家庭作业、参加课程考试，这一切都可以在互联网上完成。
这些基于科技进步的工具与平台给予了学生与教师更多的可能性。仅需数代的革新，这些工具就能提供实时的评估来使学习资料能够按照学生的接受速度来进行演示。不仅如此，教育技术还能扩大受教育人数、增进学生间的互动并使教学内容的持续性反馈成为可能。
除了个性化的教育，新的数据类型的运用使得研究者对于学习行为的研究能力有了质的飞跃。从大规模开放在线课堂等基于科技的学习的平台上获取的数据可以被精确跟踪，借助这些数据，我们能够进行对远超传统教育方式的探索，对学生学习轨迹的移动进行更为准确与广泛的研究。具体包括：深入了解学生在学习活动中的接收效果，根据不同的学习目标，选择合适的学习资料，并进一步地运用这些数据帮助那些处于相似状况的学生。目前，教育部正在研究如何运用这些科技，并已开始整合国家教育技术计划下在线教学平台所产生的数据，并计划成立虚拟学习实验室，为进一步的研究提供方法论上的指导。
教育领域的大数据革命同时也带来了一些亟待解决的问题：随着科技日益深入课堂教学，我们如何最好地确保学生的隐私不受侵犯。一方面，本地社区历来都是教育的主要提供者；另一方面，大量的在线学习工具与课程都是由盈利性企业提供。这就导致了在谁有权获得线上教育平台产生的数据及这些数据应当如何被使用的问题上备受争议。
在大数据时代保护儿童的隐私
今天的孩子们是从识字前就接触数字设备的第一代人。青少年是移动应用与社交平台上的活跃用户。当他们使用这些科技时，关于他们的精确数据，其中一些甚至包含敏感信息，就在网络上被存储与处理。这类数据既包含能够大幅度提升孩子的学习效果并为其开启全新机遇的可能性，但同时，也可能在他们成人时形成一份入侵型的消费者个人信息，或通过其他方式对他们之后的生活产生影响。
虽然年轻人一般与成年人一样乃至更加清醒地意识到数据会被商业机构使用，但他们的数据还是会经常地受到父母、老师、大学招生人员、军队征兵人员与社会工作者的审查。他们中的弱势群体，包括寄养儿童与无家可归的年轻人，他们通常没有得到成年人的指导因而特别容易遭受数据滥用与身份盗窃。在强有力的监视之下,年轻人苦苦寻找保护他们隐私的方法，即使他们无法限制别人对于分享内容本身的获取，许多年轻人仍然尝试着用多种方式将所分享内容的含义变得模糊、晦涩，使得只有特定的对象才能理解其中的意思。
因为年轻人是那么的年轻，他们需要适当的自由来探索与尝试而不至于因一时的疏忽在日后受到挥之不去的侵扰。儿童在线隐私保密法要求网站运营商与移动应用开发者在收集低于13周岁的儿童的个人信息时必须征得其父母或监护人的同意。而现在，我们对于儿童正在遭受什么“伤害”以及怎样的政策框架才能确保他们伴随技术成长是一种促成而不是阻碍都还没能得出一个确定的结论。
与医疗保健一样，青少年在与数字教育平台的交互中表现出的部分数据是极其私密的个人信息，这些数据包括对于特定学习方式的偏好和他本人相对于其他学生的表现。它甚至能够分辨出有学习障碍或注意力无法长时间集中的学生。根据学生在一天内的上线与在线时间，他个人的生活习惯甚至都可以被获知。教育机构应当如何使用这类数据来改善学生的学习机会？对于使用这些平台的，特别是处于基础教育阶段的学生，他们如何能够保证自己的数据是安全的？
为了回答关于这些数据的所有权与恰当使用方式的复杂问题，教育部公布了针对在线教育服务指南。随着越来越多的线上学习工具和服务可以为孩子们所使用，地区也正密切地关注着这些问题。学校与学区以未来合法的教育效益为目的共享受到保护的学生信息，并且在分享的过程中必须对这些信息保持“直接控制”。即使在这新的指导之下，如何在大数据世界中最好地保护学生隐私仍必须是一个持续的议题。
当局正致力于解决这些问题，并通过教育部加以实施，来使得所有的学生在享受大数据在教育与学习上带来的创新效益的同时免于受到其潜在威胁所带来的伤害。学生数据必须是安全且珍贵的，无论它存储在何处，它都不是一种商品。这意味着必须确保学生的个人信息与在线活动不受到不恰当的使用，尤其当这些信息是在教育环境下被收集的。
大数据与隐私
以物联网为工具的大数据打破了许多私人空间。家中的无线网络信号（WiFi）中可以显示出屋中的人数及其位置，也可通过采集功耗数据来显示出你在屋中的移动。 当你走出房间时，在线面部识别技术也可以将你从图像中识别出来。始终开启的有音频和视频接口的可穿戴设备以及整个物联网设备的出现只会产生越来越多的信息采集量。在合法使用的传感器的海洋中，限制信息采集是一个巨大的挑战，几乎是不可能的。
这种无处不在的信息采集是由大数据技术本身性质所决定的。无论是产生模拟信号还是数字信号，数据都被重复使用着，并且以前所未有方式结合，这便激励着更多的数据采集。数据的潜在价值推动着“土地战”，机构的重点也转向尽可能多的采集和利用数据。公司不断地发掘他们已有的数据，同时寻找他们需要的数据来提高其市场地位。当今世界，数据存储的成本已经大幅下降，同时仍具有尚无法预测的未来创新潜力，所以采集尽可能多的数据是至关重要的。
大数据的另一个现实就是，数据一旦被采集，就很难保持提供者的匿名性和隐私性。虽然有研究希望在大数据的采集中模糊个人识别信息，或重新标识“无名氏”的信息。融合数据技术集资要比隐私保护技术方便许多。 总之，这些趋势要求我们关注四十年中，告知与同意框架是如何为隐私保护提供支持的。在结构性过度采集的技术中，重新鉴定要比识别功能更强大，并将重点放在了信息的采集和保存上，个人的隐私就没有那么受关注了。总统委员会科学技术的顾问说：“告知与同意框架已经被大数据所带来的正面效益打败了，大数据所带来的是新的、并非显而易见但十分强大的使用价值。
预测大数据变革的下一篇章
对于现在绝大多数的普通交互来说，告知与同意框架充分保护了隐私。但是总统委员会的科技顾问表示，技术轨迹正在转向采集、使用和储存对消费者和个人并没有直接联系的数据。假若该框架被违背，比如由我们的家庭设备采集的数据，我们则需要重新关注数据的使用，这一政策转向正在被专家、学者广泛讨论。数据的使用情况是极为重要的，它对社会有利有弊，如“双刃剑”一般。
负责任地使用政策框架会带来许多潜在优势。将责任从个人转移到采集、保存和使用数据的实体，由于个人在目前市场中的位置，他们并不能很好地理解和抗争告知和同意框架。关注于使用责任制，也可以使数据的采集者和使用者对数据的管理及其可能产生的危害负责，而不是狭隘地将其责任定义为是否通过正常途径采集数据。
更多地关注责任并不意味着忽视收集的环境。对数据负责，一方面就是要尊重原始数据的采集。实际上，如同在消费者隐私权法案所阐述的尊重环境原则，这一规则并不令人惊讶。虽然数据的收集不能立即用在就业上，但技术的发展正在向这个方向转变。先进的数据标记技术可以已采集和用户授权使用的信息细节进行编码，从而使许可使用的信息可以一直跟随着数据。若是该技术得到良好发展和广泛使用，即使不能解决大数据中所有的问题，也可以用于应对一些关键挑战。
或许最为重要的是，为了更负责地使用大数据，我们应该将关注的重点放到如何平衡大数据所带来的效益和对隐私以及其它由于大数据采集信息的不可避免性而受到危害的价值。我们是否应该制定规则，不能在任何环境下使用没有得到使用授权的数据，即只使用得到使用授权的数据？对于医学研究中为了治愈癌症而使用的数据，和商业营销中对消费者的广告定位而使用的数据，我们应该如何区分和界定它们？
正如奥巴马总统在人权消费者隐私条例草案的发布会上所说，“尽管我们生活在一个能够比过去更自由地共享个人信息的世界，但我们必须坚决否认隐私价值已经过时。”隐私“从一开始就一直是我们的民主制度的心脏，而现在，我们比以往的任何时候更需要它。”这在利用大数据的时代更是如此。
结论与建议
大数据变革正处于其最初阶段。我们需要数年才能理解其完整的技术内涵、其对健康、教育、经济的强化作用，及更为关键的是，它影响着包括隐私权、非歧视、自我决定权的核心价值观。
即使是在当下大数据变革的早期，本评估报告的作者仍认为重要的结论已然出现，即大数据可以从多个领域的层面告知当局者该如何迈出下一步。特别是以下五个方面，它们将引发关于在大数据世界如何最大化利益和最小化危害的全民讨论。
保护个人隐私的价值：在全球协作的隐私保护体系中，通过在市场上对个人信息的保护来维护个人隐私的价值。
稳定/持续负责的教育：要认识到学校（尤其是 K-12）是使用大数据以提升学习机会的重要领域，同时也要对个人数据的使用进行保护，强化数位素养和技术。
大数据与歧视：防止大数据使用过程中可能带来的新的歧视方式。
执法和安全保障：在执法过程、公共安全、国家安全中，确保大数据的合理负责使用。
数据公共资源化：将数据作为公共资源，用于提升公共服务，投资于能够推动大数据革命的科学研究。
推荐第8篇：职业病数据统计分析报告
公乌素公司近年来职业病数据
统计分析报告
作者：白建兵 日期：2013年11月
- 1
用品管理制度、个人防护用品发放管理制度、职业危害事件应急救援预案、职业卫生健康监护制度、职工听力保护管理制度、职业卫生防治措施、职业卫生安全操作规程等相关制度。按照该企业制定的劳动防护用品管理办法，定期为作业人员发放防尘口罩、防噪耳塞等职业卫生防护用品。
2004年来，随着我公司企业改制和神华总部政策的实施，潜在职业危害越来越多，从业人员的健康面临更大的威胁。为了更好地保障工人职业健康，促进我公司工业持续健康发展，在我公司全面开展职业病防治工作愈显重要。
2008年，通过职业病危害专项整治调查，我公司存在职业病危害因素在煤炭生产的整个过程中都伴随着生产性粉尘(包括煤尘、混合性粉尘、岩尘)、生产性毒物(包括三硝基甲苯、铅、苯、砷化氢、汞及其化合物等)、有害物理因素(包括地温与高温、噪声与振动、放射线等)、有毒有害气体(包括沼气、一氧化碳、二氧化碳、氧化氨、二氧化硫、硫化氢、氨、磷化物)、不良气象条件(包括通风、采光、照明、气温、湿度、风速)、水质(包括矿区水源、工业用水)等职业危害因素，造成了部分作业人员患有不同程度的矽肺、煤工尘肺、职业中毒、中暑、放射性疾病、局部振动病、噪声聋等职业病。噪声、粉尘、甲醛、游离二氧化硅苯系物等。
在生产作业的整个过程中都伴随着生产性粉尘(包括煤尘、混合性粉尘、岩尘)、生产性毒物(包括三硝基甲苯、铅、苯、砷化氢、汞及其化合物等)、有害物理因素(包括地温与高温、噪声与振动、放射线
- 3
85%的老员工都是采掘一线人员，尘肺疑是人员非常多,2013年6月底我公司与能源公司职防所对在岗员工进行了岗中体检，新增的尘肺病人有10人，其中有8人是2004年破产重组以前就参加了煤矿井工工作的人员（重组改制人员），两人是山西大同2004年招聘人员，现在的职业健康监护是我们的重中之重。
（二）接触危害因素作业点监测情况
1989～2003年，我公司前身是海勃湾矿务局公乌素煤矿，因当时属国有统配煤矿，各种原因导致职业病监测工作未重点开展。2008年，我公司重点抽取7个采掘单位进行了职业卫生监测，监测结果显示：噪声强度超标率达20%，粉尘浓度超标率达80%，一氧化碳和二氧化碳浓度均符合国家职业卫生标准；同时根据乌海市安监局的要求，又对全公司采区场进行了作业场所环境卫生监测，合格率达80%以上。
2009年，根据乌海市安监局的要求，对全公司采区进行了作业场所环境卫生监测，合格率达90%以上。
2010年，在抽取的3个单位监测结果显示：地面作业场所绞车房、压风机房、变电所，噪声强度超标，井下粉尘浓度超标率达38%，一氧化碳和二氧化碳浓度均符合国家职业卫生标准；根据乌海市安监局和神华集团乌海能源公司的要求，我们能源公司职防所对全公司9个采掘单位进行了作业场所卫生监测，合格率90%。
2012年，我能源公司职防所对我公司所有单位进行了职业卫生监测，监测结果显示：噪声强度超标率达20%，粉尘浓度（1604工作面）超标率达80%，一氧化碳和二氧化碳浓度均符合国家职业卫生标准；同
- 5
仪共六台，同时限制或淘汰危害劳动者健康的落后技术、工艺、设备和材料，积极开发、推广和应用有利于职业病防治的新技术、新工艺、新材料、新设备，从根本上减少和消除职业病危害。
杜绝产生源头
我公司除严格劳保用品的使用，严格防护措施的执行外，有关部门还定期组织人员深入井下和作业现场督查，重点整治井下防尘设施，进一步完善通风系统，狠抓井下质量标准化建设，有效降低了人体摄入粉尘量和有毒有害气体量；定期组织职工体检，做到早发现、早治疗、早鉴定；严格落实有关津贴补助的发放，解决了职工的后顾之忧。
四、降低职业发病率的主要作法
1、对新矿工人和在岗的工人进行职业健康检查。这样，企业可以了解和掌握劳动者的健康状况，及早发现职业禁忌证的人员和及早发现化学毒物对健康的损害，通过调换患有职业禁忌证的人员的工作岗位和治理工作场所存在的职业危害，避免发生职业危害事故。降低职业病发病率。通过我公司与能源公司职防所对其进行健康监护体检，能提前查出职业禁异证由于措施得力，程序规范，有效的促进了队伍的壮大和建设。
2、做好个人卫生防护工作
我公司为落实好国家颁布《职业病防治法》第二十条规定用人单位“必须采用有效的职业病防护设施，并为劳动者提供个人使用的职业病防护用品。为劳动者我们的员工个人提供的职业病防护用品必须符合防治职业病的要求；不符合要求的，不得使用。我公司坚持按照规
- 7
劳动合同中未告知的存在职业病危害的作业时，我公司并如实告知劳动者从事职业存在职业安全健康危害及防护措施，真正体现了诚实信用、公平合理的基本原则。同时我们在入井井口做了四块职业健康宣传牌板包括（公告栏告知、警示告知、培训告知、职业病危害等）
公告栏告知
我公司在矿区内醒目位置设置公告栏，公布有关职业病防治的规章制度、操作规程、职业病危害事故应急救援措施和工作场所职业病危害因素检测结果。”实施公告栏告知，可让劳动者熟悉我公司制定的各项职业卫生管理制度、操作规程，了解工作场所职业病危害的真实情况，增加管理的透明度，调动起工人的积极性，配合企业做好职业病防治工作。这有利于避免因劳动者不了解职业病危害而盲目操作，导致受害。
警示告知
我公司并在井下对产生严重职业病危害的作业岗位（特别是井下岩巷喷浆、采煤工作面作业等地区）醒目位置，设置警示标识和中警示说明。并载明产生职业病危害的种类、后果、预防以及应急救治措施等内容。”、“对可能发生急性职业损伤的有毒、有害工作场所，设置报警装置，特别是瓦斯积聚地区和回风巷都悬挂风速传感器、瓦斯检测仪、一氧化碳检测仪等设备，并在职工不可进入的盲巷设置警示栏，防止职工误入，出现事故。
培训告知
通过职业卫生培训，告知劳动者有关的职业卫生知识，让劳动者
- 9
职业健康监护工作包括职业健康检查，健康状况分析和建立健康监护档案等工作。职业健康检查包括：上岗前、在岗期间、离岗时和应急健康检查。
5、加强职业危害宣传培训
防治职业病关键在于预防。为此，我公司加大宣传力度，深入开展《职业病防治法》宣传，2013年在能源公司职防所的组织下在工业广场做了大力宣传，特请3m职业健康系列产品对员工进行职业病防治知识、相关法律法规更加了解。同时，通过向全矿员工公开监督电话、设立举报箱等形式，接受员工的职业卫生咨询和举报监督。通过宣传教育，让员工了解煤矿生产的特点、职业病的危害和防治常识，增强了员工的基本防护技能和健康保护意识。
源头防范
我公司除严格劳保用品的使用，严格防护措施的执行外，有关部门还定期组织人员深入井下和作业现场督查，重点整治井下防尘设施，进一步完善通风系统，狠抓井下质量标准化建设，有效降低了人体摄入粉尘量和有毒有害气体量；定期组织职工体检，做到早发现、早治疗、早鉴定；严格落实有关津贴补助的发放，解决了职工的后顾之忧。
地面环境保护
公司严格遵守国家环境保护法律法规，持有合法有效的排污许可证。排出的矿井水经过处理后成为灌溉水源；矸石集中堆积，并投入巨资将矸石山绿化改造，防止因有风天气将粉尘到处飞扬，为解决该问题，给地面职工创造良好环境，减少每天吸入肺部粉尘量，我公司
- 11
康体检、监督监测工作难度大、阻力大。
3、对职业病防治工作重视不够大，经费投入相对不足，我公司在职业卫生工作方面的协调合作积极性不够，《职业病防治法》等法规执行不够到位，执罚疲软。
4、职业病防治工作人才队伍薄弱，经验相对不足，技术层次较低，应对繁重的职业病防治工作还有待提高技术和积累经验。
5、要切实有效贯彻《职业病防治法》。建设高素质的职业病防治工作队伍，加大力度，对我公司职业病危害严重的问题加强监督检查，促使我公司严格按照《职业病防治法》做好职业病防治工作。
6、针对我公司目前职业病防治工作的现状，要进行生产场所职业病危害因素监督自查，组织接触有毒有害工人进行定期身体健康检查，以确保职业病危害因素监测工作的进一步得到全面落实，工人身体健康进一步得到保障。
公乌素煤业公司职业健康监护办公室
二〇一三年八月八日
- 13
推荐第9篇：建筑数据分析报告
XXXX工程有限公司
2012年质量/环境/职业健康安全管理体系数据分析报告
（项目管理部2012.10.5）
一、综合概述
2012年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系宣贯100%。项目的管理、信誉、收益明显得到改善，提高了公司的市场竞争力和占有率。通过对施工过程控制，收集的大批数据证实了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。
二、数据分析范围
本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了收集，评价。
三、数据分析过程
本次数据分析控制本着管理者“合理、实用、增效”指示，对数据分析过程进行了明确的组织、采集、分析、评价、发布。成立了以管理者代表为组长的数据分析小组，对在建项目进行了数据采集，采用比较法、对比分析法进行数据分析。数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、原材料、施工过程、产品质量抽样、混凝土砂浆质量、顾客满意度、不合格质量事故等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、材料合格率、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、顾客满意度、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。
1、施工组织设计
组织的施工的组织设计采取的项目项目经理组织编制，公司总工程师审核批准的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。
2、施工进度
1 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势：
（1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。 （2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。
（3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。
3、原材料
2 项目原材料的采购、验收、储备、使用各环节管理不协调，存在浪费。采购计划与施计划不协调，一些大宗材料现场堆积存放时间长，保管维护的费用大，占用流动资金大。一些消耗材料，地方性材料由于施工战线长施工单位多造成短时匮乏，高价采购增加成本。从实验得到的数据，原材料的复检合格率100%，为了保证合格率，采购对象优化缩小了采购商家增加了运输采购成本。
4、施工过程
针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现桥梁大跨度箱梁的吊篮施工、隧道的小净距爆破施工难度大，问题多。存在方案与施工脱节、施工队伍经验欠缺、施工设备简单、施工监控不严谨，分部分项合格率不高等问题。
5、产品质量
对已完分部分项的质量检查，混凝土外观有待提高。颜色不均匀，棱角不规矩。检验批的合格率80%，有提高的空间。检查组对路基压实度、混凝土抗压强度、钢筋的抗拉强大抽样试验，合格率100%。
6、混凝土砂浆强度
对项目试验室进行了检查，对项目混凝土、砂浆的施工配合比强度、结构施工取样强度、监理抽检强度进行了资料抽检，材料合格率100%。对试验室的制度、规程、设备标定、操作人员资格、试验环境检查均满足规范及法律法规要求。
7、顾客满意度
检查项目的软环境发现，项目与业主监理的沟通得当，关系融洽。业主、监理、相关方对项目评价组织完善、技术过硬、设施齐全、履约认真、诚实信用、施工能力满足施工要求。满意度比较高，对项目的施工能力、管理水平充分肯定。但是在合同的履行与业主及相关方的分歧上“掉链子”，不能充分配合业主的优化和合同的变更。“照章办事”恪守合同的思维根深蒂固，项目只重视对项目有利的变更对业主的优化“讲条件，讲价钱”。
8、不合格质量事故
对项目检查，本年度发生质量事故15起，造成损失2000万元，均为一般事故。质量事故的处理上能遵守法律法规，对质量问题的报告、质量处置、质量处置，验收资料齐全备案及时，事故处置的“四不放过”原则得到贯彻。
四、数据评价
本年度建立了8个数据监控点，对公司管理进行综合跟踪监督，采取数据300个，合格（满足要求）267个，合格率89%。管理体系得到运行、控制，与上年相比监控点增加2个（原材料、顾客满意度）进行监控，合格率提高了5个百分点（上年合格率84%）。企业发展趋向于质量稳步提高、管理得到加强、信誉得到提升、收益明显得到改善，提高了公司的市场竞争力和占有率。
一些缺陷得以暴露，施工管理的前瞻性不高、索赔的水平不高、管理的系统性不协调、特殊工种施工技术水平不高、质量意识呆滞等问题。使管理的切入点凸显，为下步工作的重心得到明确。
五、数据分析结论及建议
项目的质量/环境/职业健康安全管理水平在整合GB/T50430-2007《建设工程施工企业质量管理规范》运行有效，一些不符合得以暴露，采取的响应纠正、预防措施有效。组织的运行得到各方面的关注，在运行中暴露的问题具有代表性，为体系改进凸显切入点。
六、针对体系的运行提出如下建议：
1、加强管理体系培训提高质量管理意识，贯标充分调动全员参与。组织以项目为点的培训单元，定期进行培训、检查、考核。
2、针对项目的施工特点整合应急预案的修订，对一些气候变化、业主的不确定因素、可能出现的潜在变更、计量支付的不确定性组织专项研讨，找出应付有效措施，组织对公司进行全面推广。
3、项目的管理推行“系统化、标准化、文件化”措施，协调各岗位的管理衔接。充分体现项目管理服从于“多快好省”地完成施工任务的大局，一切管理行动只为管理大局服务。应对项目班子强调这个管理理念，组织管理班子探讨管理模式，深入基层整合管理资源推广管理“系统化、标准化、文件化”的管理思路。
4、组织一线施工技术员、技术负责人进行技术培训，加强技术资料的编制、审核、报送、备案等环节管理。做到施工作业人员岗位“有方案、有培训、有检查、有记录”，方案与作业对象有针对性，要有的放矢。使每个技术岗位真正懂技术、懂管理、懂施工。
5、对施工现场的文明施工进行管理规划，对项目的施工成品、半成本的保护
4 有管理措施。产品的外观质量、现场的规划布局、施工场地的整洁、体现企业的文明标示应纳入项目考评，作为项目的利润分配的考核指标。把“面子”工程嵌入项目管理者的利润“神经中枢”里，真正体现企业管理的风尚、管理潮流。
6、针对施工的技术密集型施工工序组织专案培训，对施工的策划、组织、实施层进行专业培训、考核。可以与大专院校、专业施工企业接成战略合作关系，吸收他们的专业知识，成熟经验。企业为项目搭建平台，做到“培养一批、熟练一批、发展一批”，不断提升企业的技术水平，扩大企业的经营范围，壮大企业实力。
7、“夯实基础，苦练内功”，夯实企业成熟施工项目，在路基、路面、桥梁、隧道工程施工项目中，培养人才，引进技术，树立标杆。建设示范项目部，组织公司施工单位向示范项目看齐，通过“立、学、赶、追”夯实基础，达到提高公司整体水平的目的。苦练内功重点放在不同管理岗位、管理层次的员工能力、水平的提高，打破目前自学考试拿证的个体提高的怪圈，企业搭设平台、综合组织、全方位深化，有组织、有计划、有针对性的成建制、成批的培训，三到五年使企业员工技术、管理全面提高达到“苦练内功”的目的。
综上报告请最高管理者审查、采纳。
推荐第10篇：薪酬数据分析报告
终于把这报告写完了，搞了十多页，部分与大家分享，主要在于分享我写这个报告的思路和结构，涉及具体内容（具体数据等方面）恕暂不能提供，毕竟要尊重太和顾问的劳动成果，也是遵守与之签订的劳动合同。若有同仁有兴趣探讨，可私下联系沟通。
一、分析目的
本报告主要是为了了解全国医药行业各类别岗位薪酬福利水平和薪酬结构，为完善公司薪酬福利体系提供参考性意见。
二、数据来源与分析内容
（一）数据来源
该分析报告数据主要来源2009年度太和顾问公司全国内资医药行业薪酬福利调研报告。他们主要与行业内具有代表性的目标公司进行接触（见附件1：参与调查公司目录），广泛收集各家公司上一年度（过去12个月）的薪酬数据形成报告主体数据，该数据群去除了明显的离群数据点，并使用专用的数据分析工具对样本进行分析，得出市场值，在反映市场薪酬福利信息时，在展现形式上使用了10%分位值、25%分位值、中位值、75%分位值、90%分位值和平均值六个参数，以适应公司根据自身情况有针对性的参考市场水平。
同时，太和顾问将各家公司所提供的岗位按照工作内容、所承担的职责以及对公司贡献度大小匹配到太和顾问标准岗位列表中，确保承担相同或相近工作职责的数据进行横向对比。 本分析报告主要根据太和薪酬福利调研报告（以下简称为太和版报告）对各项数据进行分类统计分析，形成对太和版报告的解析，并就该报告反应出的现象提出参考意见。
（二）分析内容
本报告重点分析两个方面的内容，一是行业薪酬水平，二是薪酬结构比例关系。
三、本报告的分析思路
（一）首先将公司各业务单位主要岗位与太和顾问的薪酬数据报告基准岗位进行匹配，主要采取岗位职责和任职资格比对的方法评估，得出公司现有岗位的标准职位等级；
（二）分析太和顾问的薪酬数据报告中对应职位等级薪酬水平和薪酬结构，得出市场各业务单位岗位薪酬水平和结构的常态做法（统计一般规律或做法），比如说所在的分位、结构以及各部分的比例关系等；
（三）结合公司情况给出薪酬福利体系建设的参考性建议。
四、主要名词解释
（一）专业术语
1、薪酬地区系数：太和顾问公司根据全国各地区的经济发展水平、消费水平、市场工资水平等因素评价每个地区的薪酬系数，武汉地区薪酬系数为0.68，表示太和薪酬报告中各项数据乘以0.68后，即为武汉地区的大致市场薪酬水平。
2、薪酬分位：指对所调研的薪酬数据根据离散程度进行分类和定位，10%分位表示有10%的数据小于此数值，反映市场的低端水平；25%分位表示有25%的数据小于此数值，反映市场的较低端水平；中位数表示有50%的数据小于此数值，反映市场的中等水平；75%分位表示有75%的数据小于此数值，反映市场的较高端水平；90%分位表示有90%的数据小于此数值，反映市场的高端水平；平均值指所有调研数据的平均值，反映市场的平均水平。企业可根据自身情况（战略目标、经济实力等要素）选择合适市场薪酬分位作为内部薪酬水平的定位。
（二）薪酬构成项目定义
1、基本月薪收入：在岗者每月获得的税前基本工资（不包括各种补贴）；
2、年度月薪数量：在岗者每年实际获得基本月薪的月数（如13个月）；
3、年度补贴收入总额：在岗者每年获得的所有现金补贴总额；
4、年度浮动收入总额：每年公司向在岗者支付的年度销售提成和年度绩效奖金总额；
（三）薪酬统计项目口径
在太和顾问的薪酬数据报告中，主要通过四个薪酬口径对于市场的薪酬特点进行描述和分析，这四个薪酬口径分别是：年度基本现金收入总额、年度固定现金收入总额、年度现金收入总额和年度总薪酬。四项薪酬口径的计算关系如下所述：
年度基本现金收入总额＝岗位基本月薪×年度月薪数据；
年度固定现金收入总额＝年度基本现金收入总额＋年度补贴总额；
年度现金收入总额＝年度固定现金收入总额＋年度浮动收入总额；
年度总薪酬＝年度现金收入总额＋年度福利总额。
由于年度福利总额中包含了一些非现金性质的薪酬，且全国范围内对保险福利的界定标准存在较大差异，所以本报告中除特别注明外，所列各项数据均以年度现金收入总额作为薪酬政策参考的标准。四个薪酬部分的定义如下：
1、基本月薪：即岗位的基本工资，其中不包含任何形式的补贴、浮动收入、福利；
2、补贴：企业以现金形式发放给员工，带有非定向使用性的收入，补贴收入不与员工的业绩表现挂钩；
3、浮动收入：浮动收入是与员工绩效挂钩的收入，企业根据岗位员工的实际业绩表现在一个考核期末支付员工不等的绩效收入；
4、福利：福利的定义包括以下三部分：第一是法律上所规定的企业必须为员工缴纳的福利项目，如法定养老、法定医疗等；第二是企业以实报实销形式为员工提供的定向性薪酬；第三是企业为员工提供的其它实物（如班车、物资）或带有商业保险性质的福利项目。
五、主要分析内容及观点
本部分主要根据公司情况对各类别岗位薪酬水平和结构（主要体现为固定收入与浮动收入的比例）进行分析。在具体提取这些数据之前，我们先将公司各业务单位主要岗位与太和顾问的薪酬数据报告基准岗位进行匹配，主要采取岗位职责和任职资格比对的方法，得出公司现有岗位的标准职位等级（即岗位匹配与薪酬对比表，见附件2），本报告所有分析结论均以此岗位匹配结果为参照依据。
然后，根据岗位匹配表提取太和版报告对应岗位薪酬数据（年度现金收入），主要提取市场50%分位（中位）值和市场平均值，同时根据武汉地区薪酬系数转换为武汉地区中位值和平均值（见附件2：岗位匹配与薪酬对比表）。需要特别说明的是，分位值和平均值是根据所调研报告通过回归分析得出的，并不是意味着市场的绝对水平，且武汉地区系数也仅作为参照系数。
此外，因报告数据缺乏部分岗位数据，本报告中部分类别中个别岗位缺乏相应数据，如。。。相关岗位等。
（一）销售类岗位薪酬分析
1、销售管理类主要岗位薪酬水平与结构比例
略去部分。。。薪酬结构方面，销售管理类职位级别越高的岗位，其浮动收入占的比重越大，但差距相差不大，表明市场更愿意为销售一般管理岗位履行职责而付酬，而较注重为销售管理层的业绩兑现而付酬。
2、一线销售类主要岗位薪酬水平与结构比例
分析：销售类岗位中，。。。区域经理。。武汉地区年度现金收入平均值范围为7万-8万，固
定收入与浮动收入比例为大致5.5：4.5；一般销售人员武汉地区年度现金收入平均值范围为4万-6万，固定收入与浮动收入比例为大致6：4。
。。。而基层销售人员的浮动收入部分回调至40%，体现出市场倾向于激励一线销售人员的同时，注重对基层一线销售人员生活的基本保障。
（二）研发类岗位
。。。市场比较注重研发团队稳定性，也期望通过高比例固定收入吸引研发人才。
（三）生产类岗位
。。。。
六、分析结论与建议
（一）结论
1、产研销三大业务单元中，市场薪酬水平体现出各业务单元负责人岗位价值从高到低分别是销售中心、研发中心、生产中心，体现了制药行业以销售为龙头的思想，并突出产品研发的重要地位。。。；
2、销售管理类岗位中，职位级别越高的岗位，其浮动收入占的比重越大；市场更愿意渠道销售、市场策划、处方销售等管理岗位给付更高薪酬；薪酬结构方面，一线销售类岗位浮动收入所占比重在所有岗位类别中最大。。。。
3、从报告整体薪酬数据来看，本报告所选取的93个岗位中，有46个岗位年度现金收入均处在2-4万之间，反应了武汉地区薪酬收入水平普遍不高，部分岗位并没有从薪酬上体现其应有的价值。。。；
4、薪酬结构方面，除了一线销售类各级岗位以及销售管理类中高阶岗位浮动收入比例较高外（浮动范围为26%-45%），其余各类别岗位浮动收入比例较低，表明市场上各样本企业较为注重销售和研发团队绩效的激励，以高浮动收入比例来刺激高业绩的取得，而对于其他职能管理类岗位，多采取高比例固定收入的方式来吸引和稳定员工队伍。。。。
。。。
（二）建议
1、关于薪酬水平
根据公司战略发展规划和年度经营目标要求，对重点岗位如。。。等，以及相对市场平均薪酬水平偏低的岗位如。。。等，建议向市场75分位薪酬水平定位或靠近，以吸引和保留相应岗位人员。。。。
2、关于薪酬结构
固定收入在所有的薪酬给付部分中对于人才的吸引作用是最大的，较高的基本工资更有助于市场优秀人员的引进，并使员工有较强的安全感，更愿意长期为企业工作，因此建议对待关键职能管理人员可以加大岗位固定薪酬的投入，提高企业优秀人员引进机率。
浮动收入的激励作用在各薪酬项目中是最明显的，完善的激励政策可以最大限度的发挥员工的工作积极性。对于业绩导向型岗位如一线销售类岗位、产品研发类岗位以及一线生产类岗位，可以加大岗位浮动薪酬的比重，使员工给企业创造了业绩的同时，自己也得到更多的回报，以充分调动员工的工作激情和潜能。
。。。
附件1：参与调查公司目录
附件2：岗位匹配与薪酬对比表
第11篇：小额贷款数据核查报告
关于核查小额贷款工作数据的报告
为加强对小额贷款数据的核查监管，按照团中央有关要求，根据共青团贵阳市委《关于核查小额贷款工作数据的通知》，结合我委实际工作情况迅速开展数据核查工作。现将核查情况汇报如下：
一、高度重视，强化领导
我委高度重视核查工作，成立了核查工作领导小组，召开专门会议对2011年度以来小额贷款数据核查工作进行了安排部署，形成了主要领导亲自抓、分管领导具体抓、专职人员专门抓、全体职工共同抓的良好格局。
二、建立小额贷款数据核查机制
自接共青团贵阳市委《关于核查小额贷款工作数据的通知》我委积极组织我市各级团组织开展数据核查工作，形成书面情况报告，使我市小额贷款做到“款到实处”，一是上下联动，整体推进。今年以来，我委对青年创业就业小额贷款创业特点、工作路径、服务体系等进行了梳理，为指导各级团组织开展工作丰富了思路。同时建立了重点工作评价和通报机制，对一季度和上半年各地小额贷款进展情况分别进行了评估通报。我市各级团组织根据我委工作目标，结合实际分解任务，集中力量，积极推进。总结前期做法和经验，查找问题，并与贵州省农村信用社清镇联社进一步达成共识，完善合作机制，创新贷款模式和担保模式，形成涵盖贷前动员、过程跟踪、贷后管理的一条龙服务体系。努力实现 - 1 -
团组织与金融机构合作共赢的良好局面进行了深入探讨。并建立了以“项目运作+平台支撑+机制保障”为运行模式。二是创新模式，加强管理。针对小额贷款风险分担这一核心难题，今年以来各地在担保方式的创新上做了积极的探索，形成了以“星级诚信户”的担保方式，较好地的解决了创业青年担保难的问题。今年正式启用的中国青年创业小额贷款台帐信息录入系统我委高度重视，安排专人认真做好青年创业小额贷款数据录入，并及时与合作的金融机构做好对接，确保青年创业小额贷款相关数据真实可信。对每笔贷款建立台帐，加强数据统计分析，为进一步研究本地区青年创业规律，把握小额贷款工作特点，扩大工作覆盖面提供理论依据和数据支撑。
三、工作任务完成情况
根据工作台帐信息，对2011年1-10月城市青年创业小额贷款进展情况进行了统计与分析。有关情况如下：
1、基本数据
根据台帐数据库信息，截至10月31日，2011年我市青年（含百花湖乡）创业小额贷款贷款项目共计141个，贷款额3477300元，带动青年就业141人。从台帐统计情况看，站街镇、百花湖镇、红枫湖镇、暗流乡、录入贷款信息数暂列前4位，呈现出较好的工作态势；流长乡、新店镇暂列后2位。
2、台帐数据分析
截至10月31日，创业就业青年（含百花湖乡）贷款人
数共录入141个。其中：四月份录入28个，七月份录入31个，八月份录入30个，九月份录入32个，十月份录入20个。七月份后数据呈现下降并进入到平稳状态，而10月份数据偏低主要是数据输入滞后所致。
3、合作金融机构情况分析
截至10月31日，创业就业青年（含百花湖乡）创业小额贷款，农村信用社成为城市青年创业主要合作银行。从决策机制看，农信社决策层级少、自主性较大，工作效率较高；从业务类型看，小额贷款项目符合农信社贷款业务定位；从社会机理看，地方政府对农信社具有较强影响力。
4、小额贷款担保方式情况
截止10月31日，我委台帐录入项目担保信息141个“星级信用户”保仍然是小额贷款主要担保方式。
5、贷款青年基本情况
根据台帐信息数据，我市城乡青年获得贷款人数为141人，其中男性126人，占89.4%；女性15人，占10.6%。25岁以下青年21人，占14.9%；26至30岁青年90人，占63.8%；31至35岁青年31人，占21.3%。
四、下一步工作措施
1．进一步加强工作力度，认真总结全年工作。继续加强对部分工作进度相对滞后乡镇工作的督导，全面筹划好2012年工作的目标和任务。
2.探索完善青年创业就业服务体系。收集各地典型工作经验和案例，梳理总结、汇编成册，用于指导乡镇基层团干
部开展工作。加强与合作金融机构的日常沟通，适时召开相关工作研讨会，明确下一步工作方向。
3．加强小额贷款台帐数据核查反馈工作。做好台帐数据库的日常维护和动态分析，加强对台帐信息的随机电话核查，做好与市级、省级团委的沟通和反馈，力求录入台帐信息真实准确。
4.进一步加强贷后管理和帮扶。在协同金融机构、政府部门开展金融知识培训、贷款业务宣传和协调贷款、贴息等工作过程中要注意亮明团的身份，让群众了解团组织所做的工作，避免团组织提供了服务而群众不知情的情况发生。及时掌握获贷青年的项目进展、资金使用、偿还贷款等情况，努力提供后续服务，提高农村青年创业成功率。
共青团清镇市委
2011年11月10日
第12篇：传染病报告数据分析
第一季度传染病报告数据分析
我院第一季度网络报告各类传染病共
例，其中一月份
例，二月
例，三月份
例。
本季报告的传染病其中流行性腮腺炎 例，其它感染性腹泻病 例，急性出血性结膜炎 例（写本月具体报告病种），其它传染病本季无病例报告。
地区分布本季报告的传染病现住址都为本乡，职业分布本季报告传染幼托儿童 例，散居儿童 例，学生 例，农民 例，其它职业无病例报告。
本季报告主要传染病（有报告数量较多的病种就写，如：本季报告传染病流行性腮腺炎较多，且多发与幼托儿童和学生，应加强对学校和幼托机构腮腺炎的防控指导，防止该病的暴发。）
本季报告的传染病无暴发流行趋势和无聚集性症候群等异常情况。 传染病报告自查中存在的问题和改正的措施；
第13篇：大数据调研报告
大数据技术市场调查报告：“BigData浪潮”迫使企业做出抉择
发表于2012-02-06 13:26| 2517次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者李智
数据中心浪潮数据挖掘数据分析大数据
摘要：大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从IT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构： 结构化信息这种信息可以在关...
根据IDC的调查报告预测到2020年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，达到35ZB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿，能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时，CSDN专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研，并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。
大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从IT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构：
结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着IT应用。这是关键任务OLTP系统业务所依赖的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询； 半结构化信息——这是IT的第二次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜索，这也是谷歌存在的理由； 非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。许多大数据都是非结构化的，其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。
企业内部大数据处理基础设施普遍落后
从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100台以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。以现阶段企业内大数据处理基础设施的情况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。
但这只是暂时状况，“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展逐渐被淘汰出历史的舞台，在未来企业基础架构体系的硬件选用上，多核多路处理器以及SSD等设备会成为企业的首选。Facebook的Open Compute Project就在业界树立了榜样，Open Compute Project利用开源社区的理念改善服务器硬件以及机架的设计。其数据中心PUE值也是领先与业内的其他对手。
而在具有大数据处理需求的企业中52.2%的日数据生成量在100GB以下，日数据生成量100GB到50TB占据了43.5%，而令人惊讶的是，日数据生成量50TB以上也有4.4%的份额。数据量持续的增长，公司将被迫增加基础设施的部署。专利费用将一直增加，而开源技术，则省了这笔一直持续的专利费。对于急需改变自己传统IT架构的企业而言，传统的结构化数据与非结构化数据的融合，成了所有人关心的问题。
企业面对大数据处理的挑战与问题
现今大数据呈现出“4V + 1C”的特点。既Variety：一般包括结构化、半结构化和非结构化等多类数据，而且它们处理和分析方式有区别；Volume：通过各种设备产生了大量的数据，PB级别是常态；Velocity：要求快速处理，存在时效性；Vitality：分析和处理模型必须快速变化，因为需求在变；Complexity：处理和分析的难度非常大。
从图中我们可以看出资源利用率低、扩展性差以及应用部署过于复杂是现今企业数据系统架构面临的主要问题。其实大数据的基础架构首要需要考虑就是前瞻性，随着数据的不断增长，用户需要从硬体、软件层面思考需要怎样的架构去实现。而具备资源高利用率、高扩展性并对文件存储友好的文件系统必将是未来的发展趋势。
应用部署过于复杂也催生了大数据处理系统管理员这一新兴职业，其主要负责日常Hadoop集群正常运行。例如直接或间接的管理硬件，当需要添加硬件时需保证集群仍能够稳定运行。同时还要负责系统监控和配置，保证Hadoop与其他系统的有机结合。
而多格式数据、读写速度（读写速度是指数据从端点移动到处理器和存储的速度）以及海量数据是企业面临大数据处理急需解决的技术挑战。众所周知随着大容量数据（TB级、PB级甚至EB级）的出现，业务数据对IT系统带来了更大的挑战，数据的存储和安全以及在未来访问和使用这些数据已成为难点。同时大数据不只是关于数据量而已。大数据包括了越来越多不同格式的数据，这些不同格式的数据也需要不同的处理方法。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。
企业内部数据分析与挖掘工具应用现状
云时代企业数据挖掘面临如下三点挑战。挖掘效率：进入云计算时代后，BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘，而面对引入互联网应用后海量的异构数据时，目前并行挖掘算法的效率很低；多源数据：引入云计算后，企业数据的位置有可能在提供公有云服务的平台上，也可能在企业自建的私有云上，如何面对不同的数据源进行挖掘也是一个挑战；异构数据：Web数据的最大特点就是半结构化，如文档、报表、网页、声音、图像、视频等，而云计算带来了大量的基于互联网模式提供的SaaS应用，如何梳理有效数据是一个挑战。 抛去价格因素之外可以看出反应速度慢、操作不方便、数据不准确、分析不准确这四项是企业数据分析与数据挖掘面临的主要问题。商业化解决方案固然成熟，但成本也是显而易见的。而具备在开源平台之上处理分析大数据能力的数据科学家则成为另外的一种选择。数据科学家具备专业领域知识并具备研究利用相应算法分析对应问题的能力，可帮助创建推动业务发展的相应的大数据产品和大数据解决方案。
从调查结果中我们可以看出Hadoop占据了半壁江山，而同为开源的HBase也有将近四分之一的占有率。而商业化的数据分析与挖掘平台（如Teradata、Netezza、Greenplum等）总共只有13.9%的份额。短期来讲，开源分析将越来越广泛的使用，并且增长迅速。长期来看，混合技术的应用将在高度竞争的市场上出现，两者将同样有巨大的需求。可以预见的是，Hadoop作为企业级数据仓库体系结构核心技术，在未来的10年中它将会保持增长。 随着云时代的到来，企业面临的应用方式更加多元化，通过云的手段提供海量数据挖掘的方法，提高了挖掘的效率，增加了挖掘的精度，更利于挖掘应用的推广以及专业的行业知识库的构建。同时收集、存储庞大的新型数据充满了挑战，然而分析这些数据的新方法才是帮助最成功企业甩开竞争对手的利器。
第14篇：大数据课程报告
摘
要
流形学习方法作为一类新兴的非线性维数约简方法，主要目标是获取高维观测数据的低维紧致表示，探索事物的内在规律和本征结构，已经成为数据挖掘、模式识别和机器学习等领域的研究热点。流形学习方法的非线性本质、几何直观性和计算可行性，使得它在许多标准的 toy 数据集和实际数据集上都取得了令人满意的结果，然而它们本身还存在着一些普遍性的问题，比如泛化学习问题、监督学习问题和大规模流形学习问题等。因此，本文从流形学习方法存在的问题出发，在算法设计和应用（图像数据与蛋白质相互作用数据）等方面展开了一系列研究工作。首先对流形学习的典型方法做了详细对比分析，然后针对流形的泛化学习和监督学习、表征流形的局部几何结构、构造全局的正则化线性回归模型、大规模数据的流形学习等几个方面进行了重点研究，提出了三种有效的流形学习算法，并和相关研究成果进行了理论与实验上的比较，从而验证了我们所提算法的有效性。
关键词：流形学习，维数约简，正交局部样条判别投影，局部多尺度回归嵌入
I
目录
目录 .................................................................................................................................................II 第1章 研究背景 .......................................................................................................................1
1.1 流形学习的研究背景 ...................................................................................................1 1.2 流形学习的研究现状 ...................................................................................................2 1.3 流形学习的应用 ...........................................................................................................4 第2章 流形学习方法综述 .......................................................................................................5
2.1 流形学习方法介绍 .......................................................................................................6 第3章 流形学习方法存在的问题 ...........................................................................................9
3.1 本征维数估计 ...............................................................................................................9 3.2近邻数选择 .................................................................................................................10 3.3 噪声流形学习.............................................................................................................10 3.4 监督流形学习.............................................................................................................11 第4章 总结 .............................................................................................................................11
II
第1章 研究背景
1.1 流形学习的研究背景
随着信息时代的到来，使得数据集更新更快、数据维度更高以及非结构化性等问题更突出。在科研研究的过程中不可避免地遇到大量的高维数据，这就需要一种技术能够使在保持数据信息足够完整的意义下从海量数据集中提取出有效而又合理的约简数据，满足人的存储需求和感知需要。流形学习这一非监督学习方法应运而生，引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视。而在海量的高维数据中，往往只有少量的有用信息，如果想快速高效的搜集到人们想要的、有用的那些少量信息且快速的处理信息，这就需要一些关键技术的支持，即是必须采用相应的降维技术。而流形学习正是在数据降维方面有着重要的贡献。然而，降维的过程与《矩阵分析》中的内容有着密切的关系。
基于流形的降维方法能充分利用数据中所隐藏的低维有价值信息，进一步提高检索性能。Seung从神经心理学的角度提出“感知以流形的形式存在，视觉记忆也可能是以稳态的流形存储”，为流形提供了与人类认识相关的理由。流形学习的方法主要有主成分分析（PCA）、多维尺度化（MDS）、基于局部切空间排列法（LTSA）和基于等度规映射（ISOMAP）、局部线性嵌入算法（LLE）、拉普拉斯特征映射（LE）等。另外，流形学习方法在人脸识别、图像处理、模式识别、计算机视觉、认知科学、人工智能、人机交互等众多学科中有着广泛的应用。
线性维数约简方法是通过在高维输入空间与低维子空间之间建立线性映射关系，把高维数据样本集投影到低维线性子空间。线性维数约简技术通常假设数据集采样于一个全局线性的高维观测空间。如果所要处理的数据集分布确实呈现出全局线性的结构，或者在一定程度上可以近似为全局线性结构，则这些方法能够有效地挖掘出数据集内在的线性结构，获得数据紧致的低维表示。在线性维数约简方法中，使用最广泛的算法有主分量分析（Principal Component Analysis, PCA）(Jolliffe, 2002; Turk and Pentland, 1991)
1 和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）(Duda et al., 2001)。
主分量分析（PCA）主要是根据高维数据在低维空间重构误差最小的原则，来寻找一组最优的单位正交向量基（即主分量），并通过保留数据分布方差较大的若干主分量来达到降维的目的。然而，众所周知，由于 PCA 算法没有利用数据样本的类别信息，所以它是一种非监督的线性维数约简方法。与 PCA 算法不同，LDA 算法考虑到样本的类别信息，它是一种有监督的方法。基于各类样本服从高斯分布且不同类的协方差矩阵相同的假设，LDA 算法在 Fisher 准则下选择最优的投影向量，以使得数据样本的类间散度最大而类内散度最小。由于 LDA 算法利用了样本的类别信息，而样本的类别信息通常有助于改善识别率，因此 LDA 算法更适用于分类问题。
1.2 流形学习的研究现状
流形学习假定输入数据是嵌入在高维观测空间的低维流形上，流形学习方法的目的是找出高维数据中所隐藏的低维流形结构。经过十多年的研究与探索，人们提出了大量的流形学习理论与算法。经典的流形学习方法有等距特征映射算法（ISOMAP）(Tenenbaum et al., 2000)、局部线性嵌入算法（LLE）(Roweis and Saul, 2000; Saul and Roweis, 2003)、Laplacian 特征映射算法（Laplacian Eigenmaps，LE）(Belkin and Niyogi, 2002; Belkin and Niyogi, 2003)、Heian特征映射算法（Heian-based Locally Linear Embedding，HLLE）(Donoho and Grimes, 2003)、最大差异展开算法（Maximum Variance Unfolding，MVU）(Weinberger et al., 2005; Weinberger and Saul, 2004; Weinberger and Saul, 2006; Weinberger et al., 2004)、局部切空间排列算法（Local Tangent Space Alignment, LTSA）(Zhang and Zha, 2004)、黎曼流形学习算法（Riemannian Manifold Learning, RML）(Lin and Zha, 2007; Lin et al., 2006)和局部样条嵌入算法（Local Spline Embedding，LSE）(Xiang et al., 2006; Xiang et al., 2008)等。
Tenenbaum 提出的 ISOMAP 算法是多维尺度分析（Multidimensional Scaling, MDS）(Cox and Cox, 1994)在流形框架下的非线性推广，其核心思想是用测地距离代替欧氏距离来表征流形上数据点的内在几何关系。对于样本
2 点和它的近邻点之间的测地距离用它们之间的欧氏距离来代替；对于样本点和近邻点之外的点之间的测地距离用它们之间的最短路径来代替。Bernstein 等人证明了只要样本是随机抽取的，在样本集足够大且选择适当近邻参数k 时，近邻图上两点的最短路径可以逼近它们的测地距离(Bernstein et al., 2000)。当应用于内蕴平坦的凸流形时，ISOMAP 算法能够忠实地捕获数据内在的低维流形结构(De Silva and Tenenbaum, 2003)。
ISOMAP 算法的主要缺点在于：① 对样本点的噪声比较敏感；② 对于具有较大曲率或稀疏采样的数据集，不能发现其内在的本征结构；③ 需要计算全体数据集的测地距离矩阵，因此算法的时间复杂度较高。围绕 ISOMAP算法，已经出现了许多相关的理论分析与研究工作。
Balasubramanian 等人对ISOMAP 算法的拓扑稳定性进行了深入探讨 (Balasubramanian and Schwartz, 2002)。对于数据分布所在的低维流形具有较大的内在曲率情况，de Silva 和Tenenbaum 提出了保角等距特征映射算法（conformal ISOMAP）(De Silva and Tenenbaum, 2003)。为了减小 ISOMAP 算法的计算复杂度，de Silva 和 Tenenbaum提出了带标记的等距特征映射算法（Landmark ISOMAP）(De Silva and Tenenbaum, 2003)。
针对 ISOMAP 算法对于数据集噪声敏感的问题，Choi 等人通过观察图中的网络流提出了一种消除临界孤立点的方法以加强 ISOMAP 算法的拓扑稳定性(Choi and Choi, 2007)。在构建近邻图方面，Yang 提出通过构造k 连通图方式来确保近邻图的连通性，以提高测地距离的估计精度(Yang, 2005)。
2009 年，Xiang 等人提出了局部样条嵌入算法（LSE）(Xiang et al., 2006; Xiang et al., 2008)。Xiang 认为，对于嵌入在高维输入空间的低维流形，非线性维数约简的任务实际上是寻找一组非线性的复合映射，即由局部坐标映射（Local Coordinatization Mapping）与全局排列映射（Global Alignment Mapping）复合而成的兼容映射（Compatible Mapping）。在兼容映射的概念框架下，LSE 算法首先通过主分量分析计算每个样本点局部邻域在切空间上的投影获得该邻域所有样本的局部坐标，从而保持流形的局部几何结构信息；然后采用Sobolev 空间的一组样条函数把每个样本点的局部坐标映射成
3 全局唯一的低维坐标。它们均是利用每个样本的局部切空间来捕获流形的局部几何，样本点在切空间的投影来表示样本点的局部坐标。然而它们的主要区别在于全局排列，LTSA 算法是利用仿射变换来进行全局排列，而 LSE 算法是利用样条函数来获得全局唯一的坐标。因此相对于 LTSA 而言，LSE 算法能够实现更小的重构误差。LSE 算法的主要缺点在于：一是无法保持全局尺度信息；二是不能学习具有较大曲率的低维流形结构。除此，如何选择满足要求的样条函数也是一个值得考虑的问题。
不同流形学习算法的区别在于所尝试保持流形的局部邻域结构信息以及利用这些信息构造全局嵌入的方法不同，与以往的维数约简方法相比，流形学习能够有效地探索非线性流形分布数据的内在规律与性质。但是在实际应用中流形学习方法仍然存在一些缺点，比如本征维数估计问题、样本外点学习问题、监督流形学习问题和噪声流形学习问题等。为了解决这些问题，相关的算法也不断涌现出来。Freedman 等提出了一种基于简化单纯复形的流形重构方法来自动估计流形的本征维数(Freedman, 2002)。
为了解决样本外点学习问题，研究人员分别在流形学习的线性化、核化和张量化等方面作了有益的探索(Yan et al., 2007)。Geng 等将样本的类别信息融入到 ISOMAP 算法，提出了一种用于可视化和分类的有监督的等距特征映射算法（S-ISOMAP）(Geng et al., 2005)。Zhang 等提出了一种基于局部线性平滑的流形学习消噪模型(Zhang and Zha, 2003)。这些方法的提出在一定程度上缓解了目前流形学习方法中存在的一些问题，但是还需要进一步充实和完善。
1.3 流形学习的应用
目前，流形学习方法的应用可归纳为以下几个方面：
1) 数据的可视化。流形学习方法在高维数据的可视化方面有了广泛的应用。人不能直接感知高维数据的内部结构，但对三维以下数据的内在结构却有很强的感知能力。由于流形学习方法可以发现高维观测数据中蕴含的内在规律和本征结构，而且这种规律在本质上不依赖于我们实际观测到的数据维数。因此我们可以通过流形学习方法
4 对高维输入数据进行维数约简，使高维数据的内部关系和结构在低于三维的空间中展示出来，从而使人们能够直观地认识和了解高维的非线性数据的内在规律，达到可视化的目的。
2) 信息检索。随着多媒体和网络技术的迅猛发展，图像和文本信息的应用日益广泛，对规模逐渐庞大的图像和文本数据库如何进行有效的管理已成为亟待解决的问题。灵活、高效、准确的信息检索策略是解决这一问题的关键技术之一。这些图像和文本信息呈现出高维、大规模、非线性结构，利用流形学习方法来处理这些信息，在大大降低时间和空间计算复杂度的同时，能够有效地保留这些信息在原始高维空间的相似性。
3) 图像处理。流形学习给图像处理领域提供了一个强有力的工具。众所周知，图像处理与图像中物体的轮廓以及骨架等密切相关。如果我们把图像中物体的轮廓以及骨架等看成是嵌入在二维平面中的一维流形或者由一组一维流形构成，那么显然流形学习方法凭借其强大的流形逼近能力可以应用于图像处理领域。
第2章 流形学习方法综述
流形学习方法作为一种新兴的非线性维数约简方法，主要目标是获取高维观测数据的低维紧致表示，探索事物的内在规律和本征结构，已经成为数据挖掘、模式识别和机器学习等领域的研究热点。本章首先探讨了流形学习的基础性问题，即高维数据分析的流形建模问题；然后依据保持流形几何特性的不同，把现有的流形学习方法划分为全局特性保持方法和局部特性保持方法，并介绍了每一类方法中有代表性的流形学习算法的基本原理，对各种流形学习算法进行性能比较和可视化分析，最后就流形学习方法普遍存在的本征维数估计、近邻数选择、噪声流形学习、样本外点学习和监督流形学习问题等进行了分析和讨论。
5 2.1 流形学习方法介绍
流形学习的定义：流形是局部具有欧氏空间性质的空间。假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产生数据的内在规律。
流形学习用数学语言描述是：令Yyi且: Y是一个光滑的嵌套，其中D >>d。那么流形学习的目标是基于上的一个给定被观测数据集合xi去恢复Y与 ，也就是在Y 中随机产生隐藏的数据yi，然后通过 映射到观测空间，使得xifyi。
从流形学习的定义中可以看出，这是一个把数据从高维映射到低维的过程，用到了线性变换，当然少不了矩阵的分解及其基本运算。 2.1.1 多维尺度分析（Multidimensional Scaling, MDS）
多维尺度分析（Multidimensional Scaling, MDS）是一种经典的线性降维方法，其主要思想是：根据数据点间的欧氏距离，构造关系矩阵，为了尽可能地保持每对观测数据点间的欧氏距离，只需对此关系矩阵进行特征分解，从而获得每个数据在低维空间中的低维坐标。
DDDxx设给定的高维观测数据点集为YU，i，观测数据点对i,
Tyj间的欧氏距离为ijxiyj，传统MDS 的算法步骤如下：
a) 首先根据求出的两点之间的欧氏距离
ij构造n阶平方欧式距离矩阵Aij2 nn。
6 b) 将矩阵A进行双中心化计算，即计算
B1HAH2（其中H 为中心化eeTHIn，将矩阵H左乘和右乘时称为双中心化）矩阵，。
c) 计算低维坐标Y。即将B奇异值分解，设B的最大的d个特征值diag1,2,...,dYUT。
u1,u2,...,ud则d维低维坐标为，对应特征向量，U虽然作为线性方法，MDS在流形学习中不能有效发现内在低维结构。但是从这一基本的算法中我们可以清楚的看出矩阵分析在流形学习研究中的应用。在这个MDS算法中，运用到了矩阵中的线性空间变换、矩阵特征值和特征向量的计算、矩阵的中心化计算、矩阵的奇异值的分解等相关知识点。想象一下，如果没有这些知识点做基础，这些算法如何进行。 2.1.2 等距特征映射（ISOMAP）
（1）基本思想:Tenenbaum等人提出的等距特征映射算法（ISOMAP）是建立在多维尺度分析（MDS）基础上的一种非线性维数约简方法。ISOMAP算法利用所有样本点对之间的测地距离矩阵来代替MDS算法中的欧氏距离矩阵，以保持嵌入在高维观测空间中内在低维流形的全局几何特性。算法的关键是计算每个样本点与所有其它样本点之间的测地距离。对于近邻点，利用输入空间的欧氏距离直接得到其测地距离；对于非近邻点，利用近邻图上两点之间的最短路径近似测地距离。然后对于构造的全局测地距离矩阵，利用MDS算法在高维输入空间与低维嵌入空间之间建立等距映射，从而发现嵌入在高维空间的内在低维表示(Tenenbaum et al., 2000)。
（2）算法流程 构造近邻图G
计算最短路径
计算 d 维嵌入 (3)算法分析
7 ISOMAP算法是一种保持全局几何特性的方法，它的低维嵌入结果能够反映出高维观测样本所在流形上的测地距离。如果高维观测样本所在的低维流形与欧氏空间的一个子集是整体等距的，且与样本所在流形等距的欧氏空间的子集是一个凸集，那么ISOMAP算法能够取得比较理想的嵌入结果。但是当流形曲率较大或者流形上有“孔洞”，即与流形等距的欧氏空间的子集非凸时，流形上的测地距离估计会产生较大的误差，导致嵌入结果产生变形。
从算法的时间复杂度来看，ISOMAP算法有两个计算瓶颈(De Silva and Tenenbaum, 2003)。第一个是计算n×n 的最短路径距离矩阵DG。当使用Floyd算法时，计算复杂度为O(n3) ；若采用Dijkstra算法，可将计算复杂度降低到O(kn2log n) （ k 为近邻数大小）(Cormen, 2001)。第二个计算瓶颈源于应用MDS时的特征分解。由于距离矩阵是稠密的，所以特征分解的计算复杂度为O(n3) 。从中我们可以看出，随着样本个数n 的增大，ISOMAP算法计算效率低下的问题会变得十分突出。 2.1.3局部线性嵌入（LLE）
1、基本思想
与ISOMAP和MVU算法不同，局部线性嵌入算法（LLE）是一种局部特性保持方法。LLE算法的核心是保持降维前后近邻之间的局部线性结构不变。算法的主要思想是假定每个数据点与它的近邻点位于流形的一个线性或近似线性的局部邻域，在该邻域中的数据点可以由其近邻点来线性表示，重建低维流形时，相应的内在低维空间中的数据点保持相同的局部近邻关系，即低维流形空间的每个数据点用其近邻点线性表示的权重与它们在高维观测空间中的线性表示权重相同，而各个局部邻域之间的相互重叠部分则描述了由局部线性到全局非线性的排列信息(Roweis and Saul, 2000)。这样就可以把高维输入数据映射到全局唯一的低维坐标系统。
2、算法流程
LLE算法的基本步骤分为三步： （1） 选择邻域
8 （2） 计算重构权值矩阵W （3） 求低维嵌入Y
3、算法分析
通过前面算法描述我们不难发现，LLE算法可以学习任意维具有局部线性结构的低维流形。它以重构权值矩阵作为高维观测空间与低维嵌入空间之间联系的桥梁，使得数据点与其近邻点在平移、旋转和缩放等变化下保持近邻关系不变。而且LLE算法具有解析的全局最优解，无需迭代。在算法的计算复杂度上，选择邻域的计算复杂度为O(Dn2) ，计算重构权值矩阵的计算复杂度为O((D+k)k2n) ，求解低维嵌入Y 的计算复杂度为O(dn2) 。因此与ISOMAP和MVU算法相比，LLE算法的计算复杂度要小得多。
但LLE算法也存在一些缺点：① 由于LLE算法只是保持局部近邻的重构权值关系，并不是保持距离关系，因此，LLE算法通常不能很好的恢复出具有等距性质的流形。② LLE算法希望样本集均匀稠密采样于低维流形，因此，对于受噪声污染、样本密度稀疏或相互关联较弱的数据集，在从高维观测空间到低维嵌入空间的映射过程中，可能会将相互关联较弱的远点映射到局部近邻点的位置，从而破坏了低维嵌入结果。
第3章 流形学习方法存在的问题
流形学习相对于传统的线性维数约简方法来说，它能够更好地发现高维复杂非线性数据内在的几何结构与规律。但其各种算法本身还存在着一些普遍性的问题，比如本征维数估计问题、近邻数选择问题、噪声流形学习问题、泛化学习问题和监督学习问题等。本小节将对这些问题进行简要的分析和讨论。
3.1 本征维数估计
本征维数估计是流形学习的一个基本问题(赵连伟 et al., 2005)。本征维数一般被定义为描述数据集中所有数据所需要的自由参数（或独立坐标）的最小数目。它反映了隐藏在高维观测数据中潜在低维流形的拓扑属性。在非
9 线性维数约简过程中，本征维数估计的准确与否对低维空间的嵌入结果有着重要的影响。如果本征维数估计过大，将会保留数据的冗余信息，使嵌入结果中含有噪声；相反如果本征维数估计过小，将会丢失数据的有用信息，导致高维空间中不同的点在低维空间可能会交叠。因此，设计稳定可靠的本征维数估计方法将有助于流形学习算法的应用和性能的改善。
目前现有的本征维数估计方法大致分为两大类：特征映射法和几何学习法(Camastra, 2003)。特征映射法包括全局 PCA 方法(Bennett, 1969)、局部 PCA 方法(Bruske and Sommer, 1998; Fukunaga and Olsen, 1971)和多维尺度分析方法(Cox and Cox, 2000)，它主要利用了数据分布的本征特征是数据的局部特征的基本思想，对局部数据进行特征分解，选取对应特征值最大的特征向量作为本征特征。显然，这类方法所估计的本征维数大小在很大程度上取决于数据的局部邻域划分和阈值的选择，因此特征映射方法不能提供本征维数的可靠估计。几何学习法主要基于最近邻距离（Nearest Neighbor Distances）或分形维（Fractal Dimension）(Camastra, 2003)来探索数据集所蕴含的几何信息，这类方法通常需要充足的样本数，因此，对于样本数少、观测空间维数较高的情况，经常会出现本征维数欠估计的情况。
3.2 近邻数选择
流形学习探测低维流形结构成功与否在很大程度上取决于近邻数的选择(Zeng, 2008)，然而在构造近邻图时如何选择一个合适的近邻数是一个公开的问题。如果近邻数选择过大，将会产生“短路边”现象（“short-circuit” edges），从而严重破坏原始流形数据的拓扑连通性。
3.3 噪声流形学习
当观测数据均匀稠密采样于一个理想的低维光滑流形时，流形学习方法可以成功地挖掘出其内在的低维结构和本质规律。但是在实际应用中，我们经常发现高维采样数据由于受各种因素的影响，一般总是存在着噪声和污染，这将势必影响流形学习算法的低维嵌入结果。
10 3.4 监督流形学习
现有的流形学习方法多数用于无监督学习情况，如解决降维与数据可视化等问题。当已知数据的类别信息，如何利用这些信息有效地改进原始流形学习算法的分类识别能力是监督流形学习所要解决的问题。从数据分类的角度来看，人们希望高维观测数据经过维数约简后在低维空间中类内差异小而类间差异大，从而有利于样本的分类识别。原始的流形学习算法都是无监督学习过程，一些引进监督信息的改进算法纷纷被提出来(Li et al., 2009; Zhao et al., 2006)。这些方法的基本思想是利用样本的类别信息指导构建有监督的近邻图，然后利用流形学习方法进行低维嵌入。尽管这些方法能够获得较好的分类结果，但是这种通过类别属性构建的近邻图往往会被分割成多个互不相连的子图，而不是一个完整的近邻图，这就给原始流形学习算法的最终应用带来了很大的不便。
第4章 总结
流形学习是一个具有基础性、前瞻性的研究方向，其研究成果和技术已经立即应用于模式识别、计算机视觉、图像处理等相关领域。如高维数据的可视化、可听化；基于内容检索的模型；视频中三维对象的跟踪和检测；从静态二维图像中进行三维对象的姿态估计和识别；二维和三维对象的形状重构；从运动中构建结构、从阴影中成形等。此外流形学习还应用于自然语言处理、基因表达分析等生物信息处理领域，特别是在基因表达分析中，用于检测和区分不同的疾病和疾病类型。
尽管流形学习的算法和应用在过去的几年中已经取得了丰硕的成果，但是由于其数学理论基础较为深厚复杂，以及多个学科之间交叉融合，所以仍有许多亟需研究和解决的问题，尤其在下述几个方面：
1.目前已有很多流形学习算法，但很多算法只是建立在实验的基础之上，并没有充分理论基础支持，所以我们一方面要进一步探索能够有效学习到流形局部几何和拓扑结构的算法，提高流形投影算法的性能，另外更重要的是要不断完善理论基础。
11
2.各支几何都是研究空间在变换群下的不变性，微分几何亦是如此。而很多情况下我们正需要这种不变性，所以研究局部样本密度、噪声水平、流形的正则性、局部曲率、挠率结构的交互作用对流形学习的研究有积极促进作用。
3.统计学习理论得到充分发展并逐渐成熟，流形学习理论在其基础上发展自然可以把统计学中有用的技术应用于流形学习中，如流形上的取样和Monte Carlo估计、假设检验，以及流形上关于不变测度的概率分布密度问题，都值得进一步研究。
4.目前大部分学习算法都是基于局部的，而基于局部算法一个很大缺陷就在于受噪声影响较大，所以要研究减小局部方法对于噪声和离群值的影响，提高学习算法鲁棒性及泛化能力。
5.谱方法对噪声十分敏感。希望大家自己做做实验体会一下，流形学习中谱方法的脆弱。
6.采样问题对结果的影响。
7.一个最尴尬的事情莫过于，如果用来做识别，流形学习线性化的方法比原来非线性的方法效果要好得多，如果用原始方法做识别，那个效果叫一个差。也正因为此，使很多人对流形学习产生了怀疑。
8.把偏微分几何方法引入到流形学习中来是一个很有希望的方向。这样的工作在最近一年已经有出现的迹象。
参考文献
[1] R.Basri and D.W.Jacobs.Lambertian reflectance and linear subspaces.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 25(2):218–233, 2003.[2] R.Vidal.Subspace clustering.IEEE Signal Proceing Magazine, 28(2):52–68, 2011.[3] J.Shi and J.Malik, “Normalized cuts and image segmentation,” IEEE Transactions Pattern Analysis Machine Intelligence, 22(8):888–905, 2000.[4] G.Liu, Z.Lin, S.Yan, J.Sun, Y.Yu, and Y.Ma.Robust recovery of subspace structures by low-rank representation.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 35(1):171–184, 2013.[5] E.Elhamifar and R.Vidal.Sparse subspace clustering: Algorithm, theory, and applications.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 35(11):2765–2781,
12 2013.[6] Y.Wang, Y.Jiang, Y.Wu, and Z.Zhou.Spectral clustering on multiple manifolds.IEEE Transactions on Neural Networks, 22(7):1149–1161, 2011.[7] B.Cheng, G.Liu, J.Wang, Z.Huang, and S.Yan, Multi-task low rank affinity pursuit for image segmentation, ICCV, 2011.[8] C.Lang, G.Liu, J.Yu, and S.Yan, Saliency detection by multitask sparsity pursuit, IEEE Transactions on Image Proceing, 21(3): 1327–1338, 2012.
13
第15篇：销售数据分析报告
销售数据分析报告
：党×× 依澜众鑫 目 录 大客户整体销售情况 1 大客户销量情况分析 2 大客户销售排名情况 3 1.大客户整体销售情况 （3)
平均销售 （2)
销售总额 （1）大客户分布 （5)
终端网点数 （4)
销售占比 1.大客户整体销售情况 （1）大客户分布 0 10 20 30 40 50 60 70 80 华北地区 华东地区 东北地区 华中地区 个 1.大客户整体销售情况
（2）销售总额 0 5 10 15 20 25 30 2008年 2009年 2010年 2011年 百万元 1.大客户整体销售情况 （3）平均销售 0 5 10 15 20 25 30 35 40 2008年 2009年 2010年 2011年 万元 1.大客户整体销售情况 （4）销售占比 大客户 其他客户 大客户销售占本公司销售总额40%以上 1.大客户整体销售情况 （5）终端网点数 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2008年 2009年 2010年 2011年 个 本公司所有大客户下辖的网点总数如下 2.大客户销量情况分析 单价 分析 同期对比 增长率 分析 净利润 分析 品类 分析 五个维度 销量分析 2.大客户销量情况分析 （1）与上一年度同期对比 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 2011年 2010年 百万元 2011年销售额较2010年同期出现下滑趋势 2.大客户销量情况分析 （2）增长率分析 2011年大客户销售增长率有所降低 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 2008年 2009年 2010年 2011年 2.大客户销量情况分析 （3）净利润分析 0 10 20 30 40 50 60 70 80 2008年 2009年 2010年 2011年 大客户 其他客户 百万元 对大客户销售的净利润要远远超过其他客户 2.大客户销量情况分析 （4）品类分析 对大客户销售的品类比较集中 0 50 100 150 200 250 2008年 2009年 2010年 2011年 大客户 其他客户 种 2.大客户销量情况分析 （5）单价分析 元 大客户销售商品的单价要比其他客户的单价高 0 10 20 30 40 50 60 70 80 2008年 2009年 2010年 2011年 大客户 其他客户 3.大客户销售排名情况 排名 排名 情况 情况 净利润排名 网点数排名 销售额排名 3.大客户销售排名情况 （1）网点数排名（前五名)
名次 大客户名称 网点数 所属区域 1 AA 135 华北区 2 BB 78 东北区 3 CC 69 华北区 4 DD 58 华东区 5 EE 55 东北区 3.大客户销售排名情况 （2）销售额排名（前五名)
名次 大客户名称 销售额（百万元)
所属区域 1 AA 135 华北区 2 CC 100 东北区 3 BB 98 华北区 4 DD 77 华东区 5 EE 69 东北区 3.大客户销售排名情况 （3）净利润排名（前五名)
名次 大客户名称 销售额 （万元)
所属区域 1 AA 111 华北区 2 BB 100 东北区 3 DD 87 华北区 4 EE 77 华东区 5 CC 73 东北区 谢谢！
第16篇：数据丢失报告1
关于我司2014年第一季度云浮地区使用民用爆炸物品未上
报购买入库的报告
云浮市公安局：
分别在2014年1月12日至2014年3月10日其间，使用民用爆炸物品数据上报平台机上报数据时，出现10条数据没有入库。鉴于以上情况，我司在五月份接到通报后，第一时间核查各个项目场地的民用爆炸物品使用登记本，以及当时的购买民用爆炸物品运输证，询问手持机及民用爆炸物品数据上报平台机的各个使用环节。操作员严格遵守使用电子设备的各项指标，在操作过程中，偶然会出现以下几种情况：民用爆炸物品数据上报平台机，在开机过程序中读取数据会比较慢、上报的数据停留在平台机里时间会比较长，不能读取卡信息。经过以上各个方面的排查及原因分析，初步怀疑民用爆炸物品数据上报平台机出现不稳定因素，导至把部份已上报的数据丢失。基于以上情况，我司六月份开始已暂停使用民用爆炸物品数据上报平台机，所有数据一律要到当地公安机关进行上报。对于此事件的发生，我司已对相应的管理人员作出了严重的处罚，给贵单位造成的影响，我司深表歉意。
第17篇：大数据读书报告
大数据读书报告
网络13-1戴崇卓
大数据的概念
大数据（big data），指无法在一定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来适应海量、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）。
大数据的意义
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
大数据的结构
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它
保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
大数据的应用
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。 Google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。 统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。 麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
大数据的趋势
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
趋势五：数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
趋势六：数据管理成为核心竞争力 数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键
采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八：数据生态系统复合化程度加强
大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。
大数据的IT分析工具
大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结构化或者结构数据都代表了„所有用户的行为、服务级别、安全、风险、欺诈行为等更多操作‟的绝对记录。
大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。 他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响；随着对服务利用的深刻理解加快利润增长；同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。
大数据分析的想法，尤其在IT操作方面，大数据对于我们发明并没有什么作用，但是我们一直在其中。Gartner已经关注这个话题很多年了，基本上他们已经强调，如果IT正在引进新鲜灵感，他们将会扔掉大数据老式方法开发一个新的IT操作分析。
第18篇：经营数据分析报告
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。
如果数据不佳，则代表该活动不行，需深究其存在的问题，看看问题是出现在活动难度、活动的奖励不吸引、还是活动本身的可玩性太差。根据分析的原因在下次更新活动时判断是需要进行调整玩法设定还是替换成新活动。
另外，同一时期可能会推出多个活动，在进行单个活动数据分析时，也要横向比较各个活动的效果，对于下次运营其它产品，有个经验借鉴。
注：付费玩家数：活动期间登陆过游戏的玩家数;消费占比 = 活动道具总消费元宝/当周总消费元宝
四、游戏运营数据总分析
在简单分析完一周的运营情况之后，接下来将针对一定运营周期的数据进行详细分析。
1、近期充值概况
近期充值情况基本上是以一周时长为单位进行分析，主要分析内容包括：每周收入、收入增长率、当周日均收入、当周总付费人数、ARPU值、服务器数量、服均日收入等，可根据游戏实际情况适当增减分析类别。
2、新注册用户分析
因为是针对新注册用户的分析，因此这一块的分析与前面一周运营数据稍有重合。
这一块的分析重点在于各个渠道的数据比较，包括新注册用户比较、活跃用户比较、累积付费金额比较三部分内容。
3、活跃用户分析
前面的活跃用户分析主要是围绕一周每日的活跃用户分析，而这里的活跃用户分析则可以是两周、三周或者更长时间的分析， 主要看实际游戏的需要。
活跃用户概况描述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
注：这里描述的内容根据分析的目的走，不一定非得是本周与上周的比较。
注：老付费登陆数 = 剔除统计日新增付费玩家数
4、道具消耗分析
道具消耗分析主要包括三部分内容：
元宝消耗结构，如装备类、抽奖类、促销类等
每一类道具的具体元宝消耗情况分析
每一类道具在分析周期内的消费占比
另外，具体的文字描述分析这里不一一举例，参照着数据分析表的实际情况简单做个文字描述即可。对于一些销量很好的道具及销量不佳的道具可以重点品评，分析造成差异的原因，以便下次更新可以调整改进。
1）每周日均元宝消耗量
2）元宝消耗占比
5、付费玩家元宝情况
付费玩家的元宝情况主要分析：
获得元宝量，包括充值获得、游戏中获得
消耗元宝量，包括充值元宝消耗和赠送元宝消耗
元宝存量，包括充值存量和赠送存量
备注：
充值玩家总元宝来源=充值获得元宝+游戏内相关渠道获得赠送元宝
充值玩家元宝存量=元宝存量+赠送元宝存量
消耗元宝量=元宝消耗+赠送元宝消耗
6、重点游戏系统监控
由于每个游戏的系统众多，这里简单以获得紫卡伙伴和副本关卡为例做个简单介绍。
1）获得紫卡数分析
分析主要针对不同付费层级的玩家进行分析。在主流卡牌游戏中，紫卡通常是比较高级的卡牌，紫卡的拥有数量对于游戏的系统分析具有比较重要的意义。根据分析可以观察紫卡的拥有数量是否合理，例如大R与小R是否存在明显的拥有差异，紫卡是易得还是难得。分析过后才能对产出卡牌的概率以及获得渠道作相关调整。
2）副本系统监测
类似推图的副本，或者一些任务，都是需要我们关注的游戏重点。根据每个关卡玩家的通关参与数，可以简单的看出每个关卡玩家参与的情况，从而判断是否有关卡设定不合理或者数据异常。
其实除了系统监测，对于玩家的升级情况、商城的付费情况等都可以做详细的分析，主要看你的游戏处于哪个阶段，分析的重点在哪。
7、重点商业活动付费玩家参与情况
这里分析主要包括往期活动玩家的参与情况，或对于周期较长的活动进行阶段性的分析。这个分析与前面的活动分析类似，这里不再详细说明。
总结
做完以上分析之后，有需要的应该对整份分析报告进行总结描述，譬如列举一些内容修改的建议之类的。
因为不同类别游戏的差异性较大，所以这个分析也仅仅是起到抛砖引玉的作用。我们在实际工作中抒写分析报告时，通常会根据游戏的指标、阶段的侧重点、分析的模块而决定分析的对象。因此，最终还是需要具体情况进行具体分析。
第19篇：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；
第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：
1、发现问题--
2、总结问题原因--
3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！
第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力；
第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；
十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；
十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；
十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。
数据分析报告
（一）
一、营业收入
1、酒店财务部提供数据(单位：人民币万元)：
2、分析原因(要求：由酒店总办牵头销售部、营业部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告 )
A、完成指标——采取哪些有效措施：
B、未完成指标——具体原因分析：
C、与去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累计)——上升及下降原因分析：
D、未完成指标——下一步准备采取哪些措施(以下措施下个月要分析成果)：
E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
二、直接营业成本(毛利率)
1、酒店财务部提供数据(单位：百分比)：
项目7月份本月指标本月完成本年指标本年累计完成去年同期差异
毛利率
2、分析(要求：由酒店总办牵头营业部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告)
A、完成指标——采取哪些有效措施：
B、未完成指标——具体原因分析：
C、与去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累计)——上升及下降原因分析：
D、未完成指标的——下一步准备采取哪些措施(以下措施下个月要分析成果)：
E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
三、税金
项目7月份本月指标本月完成本月完成率本年指标本年累计完成本年累计完成率去年同期累计增长率
税款
1、酒店财务部提供数据(单位：人民币万元)：
2、分析(要求：由财务部进行分析)
A、已完成指标采取过哪些有效措施：
B、未完成指标原因分析：
C、与去年同期相比(含同期及年累计)上升及下降原因分析：
D、在未完成指标的情况下，下一步准备采取哪些措施(以下将作为下个月分析重点)：
E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
四、能源
项目7月份本月指标本月完成本年指标本年累计完成全年能耗比指标截止本月能耗比去年同期能耗比差异
能源额
1、酒店财务部提供数据(单位：人民币万元，百份比)：
2、经营分析(要求：由酒店总办牵头各能源责任部门作出分析，()要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告)
A、节能降耗采取哪些措施：
B、能耗超标原因分析：
C、与去年同期相比(含同期及年累计)上升及下降原因分析：
D、下一步节能降耗采取哪些措施(以下将作为下个月分析重点)：
E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
数据分析报告
（二）
一、公司情况简介
郑州百文股份有限公司,是一家大型的商业批发企业。90年代上半期,郑百文经营情况一直不错。1996年,经中国证监会批准发行A股,在上海证券交易所挂牌交易。1997年,主营业务规模和资产收益率等指标,在所有商业上市公司中排第一,进入国内上市企业100强。
1998年,郑百文在中国股市创下每股净亏2.54元的最高记录。1999年,郑百文一年亏掉9.8亿元,再创中国股市亏损之最。2000年3月,郑百文刊登债权人中国信达资产经营公司要求其破产还债的公告,8月22日起已暂停公司股票的市场交易。
二、财务分析说明
依据郑百文公布的1996—2000年中期财务报告、会计师事务所审计报告,以及通过其他公开渠道取得的有关资料,对该公司进行财务分析。需要特别说明的是：
1、财务报表和审计报告说明
（1）郑百文在1999年度财务报表附注中承认：部份会计记录混乱,会计处理随意,内部往来长期未核对清理。
（2）郑州会计师事务所、天健会计师事务所对其所做的1998年、1999年和2000年中期审计报告,均因郑百文“所属家电公司缺乏可信赖的内部控制制度、会计核算方法具有较大的随意性”,以及“无法取得必要的证据确认公司依据持续经营假定编制会计报表”而拒绝发表意见。
（3）截止2000年6月30日,郑百文未能按期偿还银行借款已达21亿元,对该破产申请事宜及可能面对的由其他债权人提出法律诉讼所产生的后果,目前难以估计。
2、会计制度说明
郑百文在会计制度一致性上存在较大差异。公司对1999年12月31日应收款项余额按一年以内10%、一至两年60%、二至三年80%、三年以上100%的比例计提了坏帐准备；对存货中家电类商品按20%、其他商品按10%的比例计提了存货跌价准备；对长短期投资分项以其可收回金额低于帐面价值的差额提取了长短期投资减值准备。但到2000年中期,却又大幅度改变了相关资产损失准备的计提方法,即暂不计提短期投资跌价准备、应收帐款坏帐准备、存货跌价准备和长期投资减值准备。
3、有关结论说明
本报告主要是站在股东的立场上,分析其经营、管理方面存在的问题及亏损的主要原因。由于受资料、时间及其他条件的限制,报告得出的有关结论,可能存在着片面之处,请阅读者予以注意。
三、行业比较分析
要了解郑百文的财务状况和经营成果,有必要首先放在整个行业的大环境中进行比较分析。
1、行业比较说明
比较的范围选择是：商业板块中20家上市公司。这些公司是：武汉中商、武汉中百、昆百大、合肥百货、华联商城、中商股份、百隆科技、青百A、百大集团、王府井、杭州解百、重庆百货、兰州民百、东百集团、西安民生、中兴商业、豫园商城、益民百货、新华股份、津劝业。
比较的年度选择：1998—2000年中期,其中每股收益的比较是1995—2000年中期。
比较的指标选择：每股收益、主营业务收入、主营业务利润、应收帐款周转率、存货周转率。
2、行业比较结论
2.1、1995—2000年中期,商业板块每股收益总的呈下降趋势。其中1995—97年高度稳定,1998—2000年中期大幅下滑。郑百文每股收益,在1995—96年与行业平均值接近,但在1998—2000年中期,不仅远低于行业平均值,也远低于行业的最低值。郑百文每股收益的下降,有大环境的影响,但更主要的可能是它自身经营管理中存在问题。
2.2、1998—2000年中期,商业板块的主营业务收入平均值变动较小,变动幅度不超过10%,但郑百文的主营业务收入大幅下降,下降幅度均超过50%以上。1998年,郑百文主营业务收入居行业之首,但主营业务利润不仅远低于行业平均值,也远低于行业最低值,居行业亏损之首,这是极不正常的。
2.3、1998—2000年中期,商业板块应收帐款周转率平均值呈减缓的趋势,但周转还是非常快的,1998年为52次,1999年为45次,行业最低值也分别为12次和10次,而郑百文只有4次和2次,显著低于行业最低水平,形成呆坏帐损失的风险很大。
2.4、1998—2000年商业板块存货平均周转率虽呈减缓趋势,不到1个百分点,但郑百文存货周转率大幅下降,下降幅度超过3个百分点,这说明郑百文的营销方式或存货质量可能出现了问题。
从行业比较初步看出,1998年开始,郑百文的每股收益、主营业务收入、主营业务利润出现大幅度下滑,应收帐款周转率、存货周转率明显减缓。下面,有必要对其财务状况、获利能力、现金流量进行进一步分析。
第20篇：销售数据分析报告
销售数据分析报告
（一）
一、备案情况概述
11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套，销售备案面积为145.66万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积4.86万㎡。
与上月相比，本月销售备案套数增长幅度很大，涨幅达到122%！比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析，主要有以下两个方面的原因：一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来，市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应，被短暂压抑的市场需求开始释放，由此导致了销售量的剧增；另一方面，也是受国家调控影响，导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再，而是出现向十一月转移的趋势，这也促进了本月销售量的增长。此外，在十月末有数个楼盘集中开盘，其销售合同备案的延迟到十一月，这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。
房地产新政实施后的几个月内，除8月份处于市场销售淡季最低谷之外，其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平，即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。
单就本月销售套数激增这一指标来看，说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势，究竟是强劲反弹还是昙花一现，需要今后的市场反应来印证。
虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳，但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势，本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需求。
二、销售备案数据分析
1．各区域备案数据
本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出，销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动，这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二，近几个月该区域推出新盘较多，且市场反应尚可，此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多，且多集中在月末，因此虽然本月销售备案套数并不多，但在下月的销售备案情况中将会有体现。
2．各建筑类型备案数据
从销售备案套数方面来说，小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型，连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多，多层和小高层比重将越来越小。而随着国家全面否决别墅用地，别墅在市场上的出现也将会是越来越少。
3．不同面积段备案数据
从备案套数数据分析，本月120㎡以下的房型占总体销售量的61.7%，比上月有小量的下降，但依然占据主要地位。而随着房价的持续上涨，120㎡以上的房型总价偏高，相对而言销售存在难度，因此目前这部分房型主要存在于高端住宅和新政实施以前动工的住宅项目中，在新建的项目中也存在部分。随着国家政策的落实到位和地方细则的出台，120㎡以下所占比重将会继续增加。
4．不同户型备案数据
本月销售备案情况显示占主要销售部分的房型是一室、两室两厅、三室两厅和四室两厅，其中三室两厅和两室两厅依然占绝大部分比重，这说明目前市场上的购房需求还属于合理正常化的阶段。而四室三厅、复式住宅和别墅等属于高端客户的户型的销售量比较一般，而这也与高端产品的销售特点是一致的。
5．不同档次备案数据
根据市场信息网统计数据，按不同的价格区间本文将交易价格在2500元/㎡以下的商品房列为普通住房，将交易价格在2500—5499元/㎡的商品房列为中高档住房，交易价格在5500元/㎡以上的（包含别墅）列为高档住房。
本月高档项目销售备案状况比上月有多好转，本月有金都汉宫等高端项目正式销售，且取得不俗的销售业绩，加上以往其他高端项目的销售拉动，备案也比较及时，因此数据有所上升。
占主要部分的还是中档项目即价格在2500-5499元/㎡区间内的项目，2500元/㎡以下的项目一般都在江夏、吴家山等远城区。而实际上，随着房价的上涨，市区内3500元/㎡以下的项目也是比较少了，主要集中在东西湖、后湖等板块，可以说3500-5499元/㎡这个价格区间的销量显示了大多数购房者的真实承受能力，这个价格范围内的项目一般处于中心城区或者近城区，生活便利，离原来的居住地点也不远，相对而言总价也还在可接受的范围内。
6．区域成交价格分析
本月成交备案价格最高的区域是武昌区，由于区域内集中了众多高档项目，而且具有良好的景观资源，因此武昌区的价格近来上涨较快，超过了江汉区。而汉阳区在几个代表性楼盘的拉动和新区建设的利好消息之下，区域成交价格也是持续上涨。
三、增量备案数据分析
1．各建筑类型增量分析
本月新增量中，高层建筑面积新增95.94万㎡，而小高层建筑由于增量较少，反而抵不上销量，两者权衡因此出现存量下跌的状况，也即小高层建筑本月新增量为零，且小高层存量消化了15.84万㎡。根据多方面数据综合分析，高层建筑本月销量和增量都有如此大的量可能有集中备案和报批因素。别墅出现增量则是新政以前的项目的后续工程。
2．不同面积段新增量分析
从上图可以看出本月各个面积段的增量中，140㎡以上的占50%以上，而综合市场因素分析，本月新增项目中并没有如此大的体量，因此本月新增数据依然存在集中备案因素，导致各面积段新增量数据较高。而91-120㎡面积段销售量大于新增量，使得该面积段的存量下跌。
从本月各面积段的增量数据来看，前一段时间趋于稳定的供应结构将会有一定调整，主要体现在大面积房型的供应量将会有一定上升。由于国家规定“90㎡以下户型占总量70%”的硬性指标，因此今后的结构调整仍将是个不得不重视的问题。
3．各区域新增量分析
本月各区域的新增量呈现出参差不齐的现象，武昌区和东西湖区由于几个大盘的推出导致新增量大，而汉阳、洪山等区域也有新项目推出，但新增量依然小于销售量，这反映出目前市场上仍然存在较大需求。
四、总结
本月备案情况无论是销售套数还是销售面积都出现了“井喷”现象，备案套数更是跃居全年最高水平，以往房地产业内的“金九银十”的黄金销售期也似乎转移到十一月。而事实上，从本月新增备案项目、开盘项目、销售状况等方面来看，也确实印证了这一点。但是由于今年的特殊情况，市场对于地产新政的效果需要一段时间才能反映出来，在此期间内因此各项指标都出现了一定量的下跌。而本月备案套数、备案面积的剧增可以理解为前一段时间被压抑的市场供应和需求得到了集中释放的结果。
本月各区域市场体现出一定的不平衡性，主要体现为区域市场上的供求关系不同，从各区域新增量情况来看，有的区域持续大体量供应，而有的区域则增量不抵销量，使得本月消化了部分存量。
同时，根据本月不同面积段的新增量数据显示，140㎡以上的大面积房型在市场上比重增加，一方面带来销售压力的同时，另一方面也使得市场供应结构发生变化，对市场的良性发展产生一定影响。
由于全市高端项目多集中在武昌的临江、临湖区域，因此近来武昌区的成交价格被拉升，导致本月武昌区域成交备案价格高于其他区域。随着金都汉宫的正式销售，全市的高端住宅基本都已经开始销售且在近期内也不会有新的高端项目推出，高端市场竞争越发激烈，而这些高端项目今后走势如何将值得关注。
销售数据分析报告
（二）
随着社会经济发展水平越来越高，人们从原先的一味追求物质生活，到开始慢慢地重视精神生活。人们对书的需求也越来越大，读书也成为人们日常生活中的一部分，我公司图书销售逐年呈快速增长趋势。但是随着电子设备的不断发展，电子书占去了一部分纸质图书的销量，而且纸质图书盗版横行，加之消费结构的变化，使得部分品种的销售出现下滑。
一、原因分析
从客观上说，既有人们需求内容的丰富、结构的变化，也有图书形式的增加、市场竞争加剧；从主观上分析，既有销售渠道、销售方式的因素，也有图书品种、服务质量的原因。下面主要从消费者的需求上分析一下我公司图书增、减变化的原因。
㈠销售增长品种及原因：
1、文艺、科幻、侦探县疑：有利于缓解人们的工作、生活和学习的压力。
2、中国古典小说：与古典电视剧的热播有关。
3、漫画技法：社会需要全面发展的人才，家庭、学校 对学生艺体重视的结果。
4、社科、婚姻家庭、女性读物：人们生活压力大、社会关注度高。
5、公务员考试、经济考试：公务员成为热们职业，社会上公务员考试的人数逐渐增多。
5、地图、地理旅游：由于经济发展、人们生活水平提高，越来越多的人有条件去旅游。
㈡销售降低品种及原因：
1、股票：近年股市低迷所致。
2、保险：人们收入水平有限、保险意识不强。
3、酒店管理：我市大型、规范化管理的酒店较少，认识不够。
4、古董、玉器：市场发展不够、关注人群较少。
5、质量、物流、物业管理：物流、物业发展滞后，对质量的认识和重视也远远不够。
二、改进措施：
㈠加大节假日黄金时间的促销力度；
㈡增加现场订书、快递服务的功能；
㈢扩大营销渠道，建立完善网络购书平台，实现送书上门，购书打折，品类齐全的网络购书服务。
㈣改善服务态度，加强上岗人员培训，形成顾客满意的完整服务体系；()端正服务态度，认真倾听消费者的抱怨和建议，有效改善；设立读者信息箱，对提出建设性的意见进行奖励；对于查超图书不方便问题，如有条件可以增多导购咨询人员或安装电脑自动查询系统；建立服务投诉相挂钩的体系，建立健全科学的绩效考核体系。
㈤改进书店环境：尽量减少这种不必要的嘈杂：到书店倾听消费者的声音，关注消费者在书店中所需要的环境；整顿在书店长时间席地而坐的行为；规范卖场内的指示、标志；播放优美的轻音乐；科学陈列，科学设置书店内部色彩和合适的温度。
㈥强化图书市场的管理力度，坚决打击盗版、盗印的非法出版物和音像制品，维护消费者的合法权益。
**年**月**日
