染雾数据筛查分析报告篇一
数据筛查分析报告范文
尊敬的领导：
经过对公司销售数据的筛查和分析，我将向您提供一份关于销售数据的报告。本报告旨在帮助您了解公司销售情况，并提供相应的建议和措施以提升销售业绩。
首先，我对公司的销售数据进行了整理和筛查。根据数据显示，公司在过去一年的销售额稳定增长，但增长速度有所放缓。销售额主要由产品A、B和C贡献，其中产品A占据了最大的市场份额，产品B和C的销售额相对较低。
其次，我对销售数据进行了分析。通过对市场调研和竞争对手的分析，我发现产品A的销售额增长主要受益于市场需求的增加和品牌知名度的提升。然而，产品B和C的销售额增长较为缓慢，主要原因是市场竞争激烈，产品特点不明显，需要进一步改进和推广。
基于以上分析，我向您提出以下建议和措施：
1.加大对产品B和C的推广力度。通过加大市场推广和品牌宣传，提升产品B和C的知名度，吸引更多的潜在客户。
2.改进产品B和C的特点和性能。通过研发和创新，改进产品B和C的特点和性能，使其在市场上具备更强的竞争力。
3.加强销售团队的培训和激励。提供专业的销售培训和激励机制，提高销售团队的销售技巧和积极性，为公司带来更多的销售业绩。
4.优化销售渠道和客户服务。通过建立良好的销售渠道和完善的客户服务体系，提高销售效率和客户满意度，增加客户黏性。
综上所述，通过对公司销售数据的筛查和分析，我得出上述结论和建议，希望能够对公司的销售业绩有所帮助。感谢您的支持和关注，期待我们共同努力，实现更好的销售业绩。
谢谢。
数据筛查分析报告篇二
数据筛查分析报告范文
尊敬的领导：
经过对公司运营数据的筛查和分析，我将向您提供一份关于运营数据的报告。本报告旨在帮助您了解公司运营情况，并提供相应的建议和措施以提升运营效率和盈利能力。
首先，我对公司的运营数据进行了整理和筛查。根据数据显示，公司在过去一年的盈利能力较为稳定，但相对较低。主要原因是公司的成本控制不够严格，运营效率有待提升。
其次，我对运营数据进行了分析。通过对各个部门的数据和业务流程的分析，我发现公司存在以下问题和挑战：
1.成本过高。公司的人力成本、物流成本和采购成本都较高，需要进一步优化和降低。
2.运营效率低下。公司的流程繁琐、决策缓慢，导致运营效率低下，影响了公司的盈利能力。
基于以上分析，我向您提出以下建议和措施：
1.优化成本控制。通过优化人力资源配置、降低物流成本和采购成本，实现成本的有效控制和降低，提升盈利能力。
2.提升运营效率。通过优化业务流程、加强信息化建设和推行管理创新，提升运营效率，降低运营成本。
3.加强团队协作和沟通。建立良好的团队合作机制，加强部门之间的沟通和协作，提高决策效率和执行力。
4.加强数据分析和预测。通过建立完善的数据分析和预测系统，及时发现问题和趋势，做出相应的调整和决策。
综上所述，通过对公司运营数据的筛查和分析，我得出上述结论和建议，希望能够对公司的运营效率和盈利能力有所帮助。感谢您的支持和关注，期待我们共同努力，实现更好的运营业绩。
谢谢。
数据筛查分析报告范文 篇三
要害词：微信；滇西；高校
大学生集体作为微信的重要用户集体，微信文明现已对大学生发生了深刻影响；怎么正确认识微信对大学生的影响及正确运用微信是每个大学生、高校教师、新闻从业者值得考虑的问题；本文以临沧师范高级专科学校学生微信运用状况为研讨目标，深入剖析微信在临沧高校学生中运用推行状况及对大学生发生的积极影响和负面影响，并对怎么使微信在临沧高校发生更高价值提出相应的考虑。
一、问卷查询
1、查询布景
作为一种新式的生态前言，微信因其较少的流量耗费、较高的兼容性和较丰厚的信息传递方法，遭到了越来越多人群，特别是大学生的喜爱。已赢得巨大商场的微信给大学教育带来了极为重要的应战。关于内陆区域，特别边远当地城市，微信没有到达遍及的程度，咱们侧重查询滇西区域一所边远当地高校――临沧师范高级专科学校学生微信运用状况。
2、查询状况
二、查询结果及剖析
1、临沧市高校微信运用人群基本状况及散布份额
依据对临沧高校学生的查询数据显现运用微信的男生为291人，占60%，女生196人，占40%，男生微信运用者多于女生，原因与男生对新产品及运用软件有较激烈的体会愿望有关。
2、临沧高校正微信运用集体的年级散布
3、临沧高校学生微信运用频率
4、临沧高校学生订阅微信大众账号的状况
微信大众账号具有跨渠道性、开放性强等特色，深受大学生的喜爱。临沧师范高级专科有65%的学生现已订阅了不同的微信大众账号。查询显现，28%的用户是重视新闻信息，40%的用户是为了获取朋友圈内朋友的动态，32%的用户是在重视休闲文娱信息。
5、临沧高校学生对推送音讯的处理
数据筛查分析报告范文 篇四
一、报告概述
回顾20xx，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。
(一)20xx年1月米订MSS酒店运营数据排名TOPxx(按照当月订单量排序)
分析：
1、数据显示，TOPxx中月订单都超过了300单。订单排名方面;海门东恒盛以xx46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，重购率分别达到了和。经过调查分析，原因在于以下几点：
数据筛查分析报告范文 篇五
数据分析对于任何一个呼叫中心都是非常重要的，刚刚开始做数据分析的人员总会提出类似这样的问题：应该怎么做数据分析？如何才能够做好数据分析工作？本文将从提高对数据重要性的认识、提高对数据的敏感性以及对数据统计分析的准确性三个方面让数据分析初学人员对数据分析有个总体认识。
一、提高对数据重要性的认识
1. 很多隐藏的问题是我们只能通过数据挖掘出来的，我们可以看到在哪些时间、哪些地点、哪些客户群、出现了哪些异常状况？同时通过数据深层次挖掘问题背后的真正原因并做出及时有效的应对措施。例如某呼叫中心的接通率3月份达到了，但是其人员的在线利用率（座席人员登入系统后与客户通话及事后处理时长占总登陆时长的比例）只达到了，说明座席人员的工作强度比较小、排班时安排的人员过剩，付出的代价就是人员成本过高（如图1）。
2. 任何一个呼叫中心都要做数据上的统计和分析，数据对于呼叫中心管理者的决策起到至关重要的作用，一个好的统计分析应该可以让管理者看到数据背后的信息并且能够给出几套决策方案，这样呼叫中心才能在瞬息万变的竞争中得到发展。再如客户针对某个业务拨打的频次非常高，我们可以通过数据分析挖掘真正的原因，为有效降低呼入量、提高客户满意度提供决策依据。
二、提高对数据的敏感性
1. 呼叫中心的指标
呼叫中心包含哪些指标？指标之间有什么关系？各指标平均情况、增长情况都是什么？一般呼叫中心的各个指标值大概在什么范围？同时了解各个指标在节假日会是什么情况？营销活动时期会是什么情况？一般呼叫中心会包含接通率、平均通话时长、事后处理时长、重复呼叫量、在线利用率、一次解决率等指标，当一次解决率明显提高时客户的重复呼叫量就会随之降低，从而在相同的人员配备情况下接通率也会明显提高，但是在线利用率会有所降低，最终导致人员成本过高。
2. 呼叫中心的范围
需要了解各行业、各地区以及国外一些呼叫中心的指标情况，知道各个指标在不同行业、不同地区的不同特征分别是什么，从而不断提高对数据的敏感性以便及时发现统计分析中的问题。用平均通话时长来举例，假如某呼叫中心该月平均通话时长为90秒，有A、B两个呼叫中心，他们的管理人员看完后得出这样的结论：A：90秒的平均通话时长比上个月高出了10秒，需要降低；B：这个月平均通话时长从100秒降到了90秒，客服代表的销售能力有了明显提升。很明显呼叫中心A一定是成本型呼叫中心，而呼叫中心B则是利润型呼叫中心（如图2）。
三、提高对数据统计分析的准确性
数据的准确性可以说是关乎呼叫中心成败的关键因素，一个统计上的错误就有可能误导管理者做出错误决策，所以我们从以下几个方面说明如何提高数据统计分析的准确性。
1. 准确认识数据
·各个统计数据（指标）分别是什么？分别是怎么定义的？计算公式是什么？例如前面提到的在线利用率——座席人员登入系统后与客户通话及事后处理时长占总登陆时长的比例；公式：（客服代表实际通话时长＋事后处理时长）/ 登入系统时长。尽管不同的呼叫中心对于指标的定义可能有所不同，但是需要强调的是各个指标在同一个呼叫中心内的定义必须是一致的，如此才能让各级人员对指标有统一的认识。
·统计的是哪些业务？哪个时间范围？哪些客户群？哪些地区？在对呼叫中心数据有了整体了解的基础上，接下来的工作就是对数据的整理。
2. 准确整理数据
·应该先将原始数据进行备份，以备不时之需；
·整理过程中将数据粘贴为数值格式，剔除冗余数据、公式、批注等（如图3）；
·整理过程中各个表格中数据需要有一个关键字段，这样可以将数据进行必要的关联。尽量将所有数据汇总到一个工作簿中，方便数据分析时做关联分析；
·整理过程中所用到的公式需要保存，不要粘贴为数值格式，以备分析中发现问题及时改正。
3. 准确分析数据
·分析前需要做出整体的分析框架，分析过程中发现不合理的地方及时调整；
·分析前应该把整理好的数据表格单独拿出来，不要在原有的整理数据表中做分析；
·分析过程中指标的名称、各维度的名称要保持统一；
·采用合适的分析方法，数据的描述统计、相关性分析、回归分析、80/20法则等；
·用合适的图表进行结果的展现（柱状图、折线图、雷达图、饼图等），需标注清楚图表的名称、数据的统计范围、单位等（如图4）；
·给出正确的分析结论及相应的改善或者是应对措施；
·形成分析报告。
4. 对分析后的过程及结果进行核查
·检查分析中所用到的数据是否正确，避免分析此项而错用到其他项数据的情况；
·检查分析中用到的公式是否正确，看公式涉及的数据单元格是否正确（包括单元格是否完整、单元格引用是否正确）；
·检查数据明显高于或者低于平时水平的异常点（或者说是不符合日常规律的点）是否正确，此时需要查看是否是整理的数据中有错误，包括时间、地点、业务、客户群等（如图5）；
·检查分析结论是否正确，查看结论是否和分析的结果相一致；
·检查分析报告中是否有语句不通、语句歧义、字体格式（字号、颜色等）不统一、使用链接错误的地方。
5. 以上内容需在日常分析工作中不断完善，以保证数据分析的正确性、客观性、严谨性和时效性。
想要做一个优秀的数据分析人员必须具备以上谈到的基本素质，要是问到哪个是最重要的，只能说没有谁重谁轻，都很重要。为了做好数据分析工作、成为更好的数据分析人员，就让我们从“三个提高”开始吧。
数据筛查分析报告范文 篇六
【摘要】教学测量与教学评价是教学活动的有机组成部分。以教学测量与教学评价中考试分析报告生成为研究对象，根据目前大数据分析的研究，将元数据模型、数据立方体、多维度数据分析报表模型、数据挖掘算法相结合，设计实现了一个大数据分析的通用考试统计分析报告生成系统。
【关键词】维度 报表 指标优化
教学测量与教学评价是教学活动的有机组成部分。教学测量与教学评价作教学活动，担负了诊断教学、激励师生、调控教学过程的任务。这些评价通常是学习者学过程中历次考试数据的分析与对比，以报表图表的报告形式展现给管理者及师生。如何采集、保存海量的考试数据；如何从多视角分析、对比这些数；如何快速、体系化制作统计分析报告。这些问题已成为影响教学评价工作的瓶颈。
以教学测量与教学评价中考试分析报告生成为研究对象，根据目前大数据分析的研究，将元数据模型、数据立方体、多维度数据分析报表模型、数据挖掘算法相结合，设计实现了一个大数据分析的通用考试统计分析报告生成系统。
一、适用于大数据分析的教学测量评价数据的存储结构
系统采用三层数据库结构把不同类型，不同层次的考试信息分布在不同层次的数据库上，以解决数据集中所带来的海量数据问题、基础编码冗余及针对性问题。其中：顶层公共库（TOP公共库），用于存放各类型、各层次考试的基本信息，以及跨不同类型及层次考试的统计数据。第二层公共库用于存放某种类型的考试基础数据、统计数据。第三层为考次库用于存放某次考试的试卷、成绩等数据。
二、报表技术
表就是用表格、图表等格式来动态显示数据，可以用公式表示为：“报表 = 多样的格式 + 动态的数据”。
报表可分为如下几类：列表式：表内容按照表头顺序平铺式展示，便于查看详细信息。一般基础信息表可以用列表式体现。多用于展示客户名单、产品清单、物品清单、订单、发货单等单据或当日工作记录，当日销售记录等记录条数比较少的数据。摘要式：使用频率最高的一种报表形式，多用于数据汇总统计。如按人员汇总回款额、客户数等；按日期分组汇总应收额、回款额等。.摘要式报表和列表式报表唯一的差别是多了数据汇总的功能。矩阵式：主要用于多条件数据统计。如：按照客户所有人和客户所属地区两个值汇总客户数量。矩阵式报表只有汇总数据，但是查看起来更清晰，更适合在数据分析时使用。
表的绘制方式，大致可以分为SQL画布方式，Cell单元格方式和两者结合型：SQL画布方式报表工具的特点是将报表水平分割成若干个区域，在各个区域上放置报表组件，报表组件位置可以是任意的，各组件可以互相重叠。画布式报表工具的优点 是可以做到可视化数据绑定，组件位置自由。缺点是插入列、组件对齐困难，画表格线经常出现线与线之间的错开现象。这种报表只是很好的解决了xxx报xxx的问题， 但对于xxx表xxx的问题依然存在。CELL单元格式报表工具，是将报表看作是由一系列连续的单元格组成的区域。要改变报表组件（一般是文本或图形）的位置，只能通过改变行高列宽方式进行，组件之间 不能重叠，单元格可以合并。单元格式报表工具的优点是画线，插入列，多行列标题绘制非常方便，但格子中的动态数据绑定，往往需要手写公式来进行。这种报表 只是很好的解决了xxx表xxx的问题，但对于xxx报xxx的问题依然存在。
两者结合型报表工具，融合上面两种报表工具的优点，使用户可以可视化地动态绑定数据，也可以象Excel一样来画线，从而大大提高了报表设计的效率。
三、基于维度的报表设计、生成方法
维度：用于确定参与统计计算的对象范围
属性：用于统计计算的对象属性
指标：维度+属性+统计方法
数据字典：描述属性的存储信息、维度定义信息
维度和属性，从概念上讲是截然不同的东西；从实现上讲（表字段）有交 叉。例如分数字段，在进行平均成绩统计时是属性；在进行一分一档统计时 是维度。维度和属性要分别定义。
属性，从概念上讲与维度信息无关。他们都是对事物的某种特性的量化描述。任何事物的不同特性之间不具有函数关系（一个特性无法决定另一个特 性），否则这些特性应当合并。属性在系统中不应有重复存储，换句话说任何属性只能唯一地存储在系统的某一个表的某一列中。
属性与维度在实现上存在一定的相关性。由于关系数据库的局限，在数据结构设计时，不得不将信息分别存储在不同的数据表中。例如成绩信息我们根据考次、科目维度信息将不同的考次、科目的成绩存储在了不同的表中。
我们认为报表的行与列及表头是观察与分析数据的维度；行列的交叉点上的单元格代表了若干维度的所确定的数据集及其上的集聚计算（我们称数据集及其上的集聚计算为指标）。根据维度可以确定指标，用户只需要了解业务中维度的概念，无需了解数据集的概念及数据的存储结构就可以完成报表的设计生成。这大大提高了本系统的可用性、易用性。
四、结束语
