数据分析实践报告（通用15篇）

小学生参加辅导情况调查问卷

你好！我们是来自***x学院的学生，我们正在对小学生参加课外辅导情况开展调查研究，请你们协助我们完成这份问卷，请你将自己实际的想法、做法与题目所陈述的情况对照，然后选择一个与自己的实际最接近的答案。认真回答将会使你更了解自己的学习状况，有利于你今后的学习。

您的答案不会记录在任何档案中，我们会为您保密，您只需填写正确的答案，谢谢您的合作。

学校年级：

一、问卷调查

1.你参加课外辅导班了吗？（ ）

a 参加 b未参加

结论：经过这个统计图表知道：72%的学生都参加了课外辅导班，只有18%的学生没有参加，课外辅导似乎成了一种流行，小学生在业余时间都参加了课外辅导。

2.你一周上几个课外辅导班？如果你没有参加辅导班，跳到问题8。（ ）

a 1—3个 b 4—6个 c 6个以上

结论：通过上面一个图表，我们可以看出：69%的学生的辅导科目都在1—3个之间，也有23%的学生在4—6之间，有极少数学生在6个以上，看来，小学生的任务还很重哦！

3.你是否喜欢上课外辅导班？ （ ）

a 是 b 不是

结论：通过上面一个图表，我们可以看出：65%的学生都喜欢参加课外辅导班，也有35%的学生也不是出于自己的意愿。

4参加课外辅导班时，你主要集中在那些科目上？（ ）

e 画画 f 其他

结论：通过上面一个图表，我们可以看出：大部分学生辅导的科目集中于英语、数学、语文三大主科，其中有37%的学生倾向于英语，29%的学生倾向于语文，21%的学生倾向于数学，还有13%的学生倾向于阅读，而对于画画或者是其他的科目，小学生却未曾涉略。

5你认为课外辅导班占用你很多时间吗？（ ）

a 是 b 不是

结论：通过上面一个图表，我们可以看出：62%的学生认为，课外辅导班占据了他们大量的时间，也有38%的学生认为辅导班其实也很有意思，不会那么枯燥。

6.参加课外辅导一般在什么时候

a周一到周五b周六和周日c寒假和暑假

结论：通过上面一个图表，我们可以看出：

7参加课外辅导班的形式是：（）

a请老师来辅导b去老师家上课

c到较正式的学堂上课

结论：通过上面一个图表，我们可以看出：80%的学生选择到教师家去上课，有的还会在教师家吃饭，方便教学；也有20%的学生选择家教的形式，但几乎没有人会去正规学校。

8你觉得现在的课外辅导班怎么样

a好，教学很好，老师也很专业，b一般，和学校的老师差不多

c不好，教学质量很差劲

结论：通过上面一个图表，我们可以看出：有68%的学生对辅导班老师很满意，也有21%的学生呢干部是很满意老师的教学质量，甚至还有的学生认为教学质量很差劲。

9你希望小学生参加课外辅导班的原因是什么？（ ）

学习的需要b老师的指导c家长的强迫

d以上都不是。还有其他原因

你认为有必要参加课外辅导吗

a有必要，帮助提高自己的识字能力b没必要，那是浪费钱

c 一般,培养兴趣而已d 家长强制的，自己也不想

结论：通过上面一个图表，我们可以看出：80%的学生对于老师的教学质量持肯定态度，9%的学生持否定态度，也有7%的学生认为一般，极少数同学是家长胁迫的。

11你认为你专业的课外辅导班对你的成绩有帮助吗

a是有帮助的，分数明显提高，b没有帮助，参与和不参与

结论：通过上面一个图表，我们可以看出：有88%的学生认为参加课外辅导有帮助，也有22%的学生认为没有帮助，辅导和没有辅导一样。

12你目前辅导班的主要问题是什么？（ ）

a费用高b太多太乱c不太规范d教师有限e其他原因

结论：通过上面一个图表，我们可以看出：38%的学生认为，收费过高，30%的学生认为辅导班太多，而且不规范，也有极少数学生认为师资有限和其他原因。

我们可以知道，大多数教师的教学质量仍然很好，但也存在一些问题。

二、你希望你的课外辅导班是什么样的（如时间短、内容更丰富等）？

结论：通过以上图表，我们可以看到：目前，辅导班已经成为一种新的学习方式。

但也存在很多弊端，如收费高，教师不负责任，只有少数学生的辅导班质量很好。因此，我们在选择学生进步的目的时，是否也应该在补习班猖獗的情况下选择补习班？还要选择这样的补习班吗？

数据分析实践报告 〈三〉

一、

随着信息技术的不断发展，数据分析作为一种重要的决策支持工具，在各个领域的应用越来越广泛。本报告旨在通过一个具体的数据分析实践项目，详细介绍数据分析的过程、方法和应用，以及分析结果对决策的影响。

二、背景

的数据分析项目针对一家电商公司的销售数据展开。该公司经营多个平台，并且销售的产品种类繁多。为了更好地了解产品销售情况和顾客需求，决定对该公司的销售数据进行分析。

三、数据收集

与该电商公司合作，从其数据库中收集了过去一年的销售数据。这些数据包括顾客的购买记录、销售额、销售渠道、产品信息等详细信息。还收集了该公司对竞争对手、促销活动和市场趋势的分析报告，以便更好地了解电商市场的整体情况。

四、数据清洗和整理

在收集到原始数据后，进行了数据清洗和整理的工作。这包括去除重复数据、处理缺失数据、修正错误数据等。还利用数据可视化工具对数据进行了初步的可视化分析，以便更好地理解数据的特征和分布。

五、数据分析

在数据清洗和整理完成后，开始了数据分析的阶段。

1. 数据探索性分析(EDA)：首先对数据进行了探索性分析，包括统计描述性分析、频率分析、变量相关性分析等。通过这些分析，发现了一些有趣的现象和特点，比如销售额与促销活动的关系、不同销售渠道的销售情况等。

2. 市场细分分析：对顾客进行了市场细分分析，以便更好地了解不同群体的购买行为和需求。利用聚类分析和分类算法对顾客进行分群，并分析了不同群体的购买偏好、购买力等特征。

3. 产品推荐：为了提升销售额，还利用关联规则算法进行了产品推荐分析。通过挖掘不同产品之间的关联关系，可以为顾客提供更加个性化的产品推荐，从而增加销售机会。

4. 预测分析：利用时间序列分析和回归模型对销售额进行了预测。通过将历史销售数据和市场趋势因素纳入模型，可以预测未来一段时间的销售额，并为公司制定相应策略提供参考。

六、分析结果和决策影响

通过对数据的深入分析，得到了以下几个重要的结果：

1. 销售额与促销活动呈正相关关系，公司可以加大促销力度以提升销售业绩。

2. 不同销售渠道的销售情况存在差异，公司可以针对性地制定渠道推广策略。

3. 顾客可以分为多个细分市场群体，公司可以根据不同群体的需求开展个性化的营销活动。

4. 根据关联规则分析结果，公司可以提供相关商品的销售捆绑推荐，以增加顾客购买意愿。

5. 通过销售额的预测分析，公司可以更好地安排生产计划、优化库存管理等，以应对市场需求的变化。

这些分析结果对该电商公司的决策产生了积极影响。公司利用提供的数据分析报告，制定了相应的市场推广策略、产品推荐方案和供应链管理计划。在实施这些决策后，公司的销售额和市场份额都得到了显著增长。

七、

通过本次数据分析实践项目，深入了解和应用了数据分析的方法和技术。在实践中，通过对销售数据的清洗、探索性分析、市场细分、产品推荐和预测分析等环节，得到了有关销售趋势、市场需求和顾客特征等重要信息，并提供了对公司决策产生积极影响的指导意见。数据分析的力量在现代企业中无疑是不可忽视的，它能为决策者提供数据支持和决策依据，从而提高企业的竞争力和运营效率。相信，通过更加全面地利用和分析数据，企业可以获得更大的发展和成功。

数据分析实践报告 〈四〉

一、 提出问题

1、单位基本情况及相关业务流程介绍；

对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。

2、单位存在的问题。

由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。

二、 分析问题

1、对该单位存在的问题进行分析；

由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。

2、解决问题的可能途径和方法。

利用SQL SEVER 导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。

　　三、 利用数据挖掘技术解决问题

1、设计数据挖掘算法；

决策树；

数据关联；

神经元算法；

2、对挖掘结果进行深入解释和分析

由此可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比较便宜。

可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购买需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广大消费者的需求。

可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢迎，方便以后进货。

　　四、 总结

通过自己的实践，对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规律，为决策提供证据。从这种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。一下是我参阅资料总结的设计数据挖掘的步骤：

① 理解数据和数据的来源

② 获取相关知识与技术

③ 整合与检查数据

④ 去除错误或不一致的数据。

⑤假设数据模型。

⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。

⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verfication）。

⑧ 解释和应用（interpretation and use）。

由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。

数据分析实践报告 〈五〉

一、基本情况

处理消费者诉求共计投诉举报52.3％和7.2％。投诉和举报的法定时限办结率为100%，尚有5件投诉举报案件正在处理之中，为消费者挽回经济损失62.49万元。

二、咨询情况分析

投诉举报案件处理情况、商标注册监管及工商登记业务知识等各方面。二是非工商业务类咨询质监等相关问题。

三、投诉情况分析

20xx年全区共受理消费申诉484起。其中商品类投诉278件，占投诉总量的57.4%；服务类投诉206件，占投诉总量的42.6%。

本年度消费者投诉案件包含质量类投诉115件，安全类投诉22件，广告类投诉11件，合同类投诉118件，计量类投诉1件，售后服务类投诉41件，人格尊严类投诉2件，其他类投诉147件，具体比例见下图：

（一）商品类投诉热点分析

商品类投诉热点主要集中在交通工具、日用百货、家用电器、通讯器材、及其他（房屋、金银珠宝）等方面。

交通工具投诉位居首位。投诉问题主要集中在合同问题、售后服务问题和质量问题。问题有定金和订金问题，商家承诺无理由退还定（订）金却不兑现；汽车合格证不予发放致使无法上牌照；维修售后服务的投诉比较突出，主要集中在维修、保养纠纷上，售后服务（维修、保养）收费过高，尤其是过度维修现象比较普遍，汽车出现问题，检测鉴定难让消费者无力维权。

日用百货类投诉主要问题有：服装鞋帽类投诉数量依然高居榜首。服装鞋帽的投诉主要集中在质量问题，包括鞋开胶断底等质量问题，商家拒绝履行三包义务，就维修或退换货存在争议；消费者购买反季鞋，过几个月后穿用发现质量问题，但超过三包期导致维权困难；服装标识不符合规定，服装洗后严重褪色、缩水等质量问题。

家用电器类商品投诉的主要问题集中于质量和售后服务两个方面，一是经销商不认真履行“三包”规定，在处理纠纷时与厂家、维修商互相推诿，不承担第一责任人的责任。以人为损坏为由拒绝履行“三包”义务，但又不给消费者出具检测书面证明；二是售后服务差，主要表现在：修理周期长、修理效果差、返修率高、不填写维修纪录；不提供维修或维修不及时；假日期间多收费用或服务不到位；该退换、维修的不予退换、维修，并以各种借口搪塞、敷衍消费者，使消费者蒙受损失。

（二）服务类投诉热点分析

服务类投诉热点主要集中在通讯服务、互联网服务、修理维护服务、居民服务（美容美发服务）、住宿服务等方面。

通讯服务类投诉逐年上升，已位居服务类投诉第一。一般反映在通讯行业乱收费的问题上，手机电话资费不透明，退订业务难；“靓号”保底消费问题：通讯运营商未经消费者同意，擅自为消费者定制增值业务；手机话费分月返还明细不清；泄露消费者个人信息问题等。

互联网服务类投诉是热点，互联网投诉问题主要是宽带接入服务问题：办理安装网络捆绑手机服务或固定电话;实际网速大大低于承诺网速;网络出现故障维修服务迟缓包年用户到期后运营商未尽到通知提醒义务直接转为包月计费等情况。

居民服务涉及人们日常生活的各个方面，导致投诉总量很大，其中由美容美发、干洗、健身等服务引发的投诉占大多数，主要以美容美发、健身等服务行业的预付卡纠纷为主。预付卡纠纷主要是退卡以及门面易主，难再享受服务等；干洗店投诉表现在未严格按技术要求来清洗衣物，洗坏或者洗毁消费者送来的衣物等。

四、举报情况分析

违反产品质量管理法规违反食品安全法规违反反不正当竞争法规违反企业、个体登记管理法规违反商标管理法规违反广告管理法规传销及违法直销其他举报制假售假为主。

数据分析实践报告 〈六〉

一、提出问题

1、单位基本情况及相关业务流程介绍；

对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。

2、单位存在的问题。

由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。

二、分析问题

1、对该单位存在的问题进行分析；

由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。

2、解决问题的可能途径和方法。

利用SQLSEVER导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。

三、利用数据挖掘技术解决问题

1、设计数据挖掘算法；

决策树；

数据关联；

神经元算法；

2、对挖掘结果进行深入解释和分析

由此可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比较便宜。

可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购买需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广大消费者的需求。

可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢迎，方便以后进货。

数据分析实践报告 〈七〉

尊敬的领导、同事们：

大家好，我是公司的数据分析师XXX。今天非常荣幸向大家汇报我工作的情况并分享一下近期的工作成果和经验心得。

作为一名数据分析师，我的主要工作职责是收集、分析和解释公司的数据，为决策者提供有实际意义的见解和建议。在我担任这个职位的时间里，我对自己提出了一个明确的目标，那就是提高数据分析的准确性和效率，帮助公司更好地应对市场竞争和优化业务流程。

我重点关注了公司的销售数据和客户反馈数据。通过分析销售数据，我发现了一些潜在的市场机会和销售瓶颈，及时向销售团队提供了参考建议，并制定了一些针对性的市场活动方案。同时，我也通过分析客户反馈数据，深入了解客户的需求和偏好，帮助公司更好地调整产品和服务策略，提升客户满意度和忠诚度。

我还积极参与了公司的商业智能平台的构建和优化工作。在这方面，我与IT团队紧密合作，整合了不同系统的数据源，并搭建了一套强大的数据分析工具，帮助公司各个部门更好地运用数据进行业务决策和管理。通过不断地优化平台的功能和性能，我不仅提高了数据分析的准确性和可靠性，还为公司探索更多的业务机会和发展空间。

同时，我也在加强自身的学习和提升。我积极参加行业内的培训和研讨会，不断学习最新的数据分析技术和趋势，保持自己的专业水平和竞争力。在工作中，我也乐于分享我的经验和心得，与同事们一起成长和进步。

作为一名数据分析师，我不仅工作认真负责，还注重团队合作和自我提升。我坚信数据分析在如今信息化的时代具有重要的意义和作用，只有不断提高数据分析的水平和品质，才能更好地指导和支持公司的战略决策和业务发展。

感谢领导和同事们一直以来对我的支持和信任。我会继续努力工作，为公司的发展贡献自己的力量。谢谢！

数据分析实践报告 〈八〉

今天看到一个做分析的同人的博客，写了写做分析的心得。我这两天也再想一个问题，为什么有人愿意做分析呢？

我曾经问过一个部门的小孩，为什么来做这个工作，他说很有意思，能从数据里看到一些好玩的东西。我想他的兴趣更贴近于数据挖掘的.一种表达方式。

但是无论如何，做数据分析的人都是一类喜欢旁观的人，对承担责任兴趣不大，而更喜欢享受做谋士的感觉。

他们喜欢成为“春江水暖鸭先知”里的那只鸭。

其实做这种工作很有意思，工作场景往往如下：

分析出了结论，交给老板-

老板接纳，避开危险，迎向坦途，谋士沾沾自喜，充分品位做谋士的幸福和骄傲，私下以功臣自居！

老板不接纳，愤愤的品位怀才不遇的酸楚，然后默默的站在一边，怀着一种颇为阴暗的兴奋心里，等着看老板以某种速度撞向山崖，摔的鼻青脸肿；

结果往往发现老板没摔，收起怀才不遇的感触，默默的检查自己的分析，出了什么差错呢，怎么没看到自己期待的一幕捏？

不要谴责这种心理，毕竟能和田丰相比的人还是很罕见地！

做谋士最悲惨的是，自己做了分析，得到了结论，交给老板，老板全盘采纳，然后以一百二十迈的速度冲向了山崖，撞的头破血流，鼻青脸肿，这时候，谋士除了双手掩面做惨不忍睹状以外，心里马上就得做个决策，是当忍者神龟，还是三十六计？或者，，，赶紧抓个垫背的，证明决策是受了其他人的影响，比如风向，阳光，污染等等的从而让老板的马车出现了偏差。。。哈哈哈。。。

老板有的时候捏，其实挺不容易的！

数据分析实践报告 〈九〉

姓名：

两年以上工作经验|男|26岁(1990年4月7日)

居住地：上海

电 话：157******(手机)

E-mail：

最近工作[9个月]

公 司：XX有限公司

行 业：通信/电信/网络设备

职 位：移动数据分析员

最高学历

学 历：本科

专 业：计算机应用

学 校：华东交通大学

求职意向

到岗时间：一个月之内

工作性质：全职

希望行业：通信/电信/网络设备

目标地点：上海

期望月薪：面议/月

目标职能：移动数据分析员

工作经验

20xx/9 — 20xx/6：XX有限公司[9个月]

所属行业：通信/电信/网络设备

技术部 移动数据分析员

1. Lua语言脚本编写。

2. 移动增值业务数据提升测试分析。

3. 提升移动增值业务质量优化。

20xx/5 — 20xx/8：XX有限公司[1年3个月]

所属行业：通信/电信/网络设备

技术部 数据通信工程师

1. 自有业务脚本维护。

2. 增值业务日常拨测数据审核与统计，填写数据汇总。

3. 手机硬件、软件性能检测分析评估。

教育经历

20xx/9— 20xx/6 华东交通大学 计算机应用 本科

证书

20xx/12 大学英语四级

语言能力

英语(良好)听说(良好)，读写(良好)

自我评价

本人有较强的独立工作能力和良好的团队合作精神;在以前的工作中积累了一定的工作经验及技巧，可以胜任不同环境下的挑战，具有良好的计算机操作能力，兴趣广泛，爱好各项体育活动。

数据分析实践报告 〈十〉

数据分析在当今社会中扮演着日益重要的角色。无论是企业决策还是科学研究，数据分析都能为提供有力的支持和指导。本篇报告将详细介绍我在数据分析实践过程中的经验和收获。

一、实践背景：

我所参与的数据分析实践项目是一个电子商务平台的用户行为分析。该平台每天产生海量的用户数据，的目标是通过对数据的深入分析，挖掘用户的潜在需求和行为模式，为企业提供相关的决策和优化建议。

二、数据收集与预处理：

需要收集平台产生的各类数据，如用户浏览记录、购买行为、评论等。数据的收集需要保证准确性和完整性，采用了数据采集工具对用户行为进行实时监测和记录。然后，对数据进行了预处理，包括数据清洗、去重、缺失值处理等。通过这一步骤，获得了一个可用于后续分析的高质量数据集。

三、数据探索与描述统计：

在数据收集和预处理完成后，开始对数据进行探索性分析和描述统计。通过可视化和统计分析，了解到用户的年龄分布、性别比例、购买力等基本信息。还分析了用户的浏览行为，如浏览页面、停留时长和访问频率。这些分析帮助建立起对用户特征和行为的初步认识，为更深入的研究打下了基础。

四、数据挖掘与模型建立：

在前期的数据探索基础上，开始进行数据挖掘和建模工作。采用了聚类算法和关联规则分析等方法来发现用户的行为模式和购买偏好。通过对用户进行分群，发现了不同用户群体之间的差异和共同点，并给出了相应的营销策略建议。同时，也挖掘到了用户的购买规律和关联商品，为交叉销售和精准推荐提供了依据。

五、结果呈现与解释：

在分析完成后，将结果进行可视化，并编写了详细的报告。通过图表和文字的结合，生动地呈现了数据分析的结果和。向企业决策者解释了用户群体及其特点，并提供了相应的优化建议。这些结果对于企业提高用户满意度和促进销售增长具有重要的指导意义。

六、实践感悟与

通过这次数据分析实践，我深刻认识到数据的重要性和潜力。数据分析不仅仅是对数据的处理，更重要的是对数据背后的模式和规律的发现和理解。同时，我也意识到数据分析需要团队合作和跨学科的知识结合。只有通过多方面的专业知识和技能的融合，才能更好地进行数据分析，并为决策者提供准确、高效的决策支持。

：

本次数据分析实践项目为我提供了一个宝贵的机会，使我更加深入了解到了数据分析的实践过程和应用价值。通过数据挖掘和模型建立，我成功地发现了用户行为模式和需求特点，并为企业提供了相关的优化建议。我相信，在不断探索和实践中，数据分析将会为创造更多的机会和突破。

数据分析实践报告 〈十一〉

面板数据的分析方法

面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费、环境污染与经济增长之间的长期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。

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面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的'IPS检验, Maddala和Wu(1999)，Choi(2001)提出的ADF和PP检验等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao(1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小(大)时，Kao检验比Pedroni检验更高(低)的功效。具体面板数据单位根检验和协整检验的方法见参考文献。

面板数据的实证分析

指标选取和数据来源

经济增长：本文使用地区生产总值 ，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际 ，单位：亿元。

能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，。所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。

环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。

本文采用的地区生产总值 、电力消费量 和工业废水排放量 的数据构建面板数据集。包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴地区电力消费量和工业废水排放量进行自然对数变换。

数据分析实践报告 〈十二〉

目前所在：天河区

年龄：23

户口所在：广州

国籍：中国

婚姻状况：未婚

民族：汉族

培训认证：未参加

身高：173cm

诚信徽章：未申请

体重：68kg

人才类型：在校学生

应聘职位：

工作年限：0

职称：

求职类型：实习

可到职日期：三个月

月薪要求：面议

希望工作地区：广州，深圳，

工作经历

广州高亚科技

起止年月：20xx-03～20xx-05

公司性质：外商独资

所属行业：计算机/互联网/通信/电子

担任职位：数据搜索员

工作描述：用EXCEl处理数据。搜索公司。

离职原因：

志愿者经历

教育背景

毕业院校：华南农业大学

学历：本科

获得学位：

毕业日期：20xx-06

专业一：农产品标准化与贸易

专业二：

起始年月终止年月学校（机构）所学专业获得证书证书编号

语言能力

外语：英语良好粤语水平：

其它外语能力：

国语水平：良好

工作能力及其他专长

对财会类感兴趣，自学会计基础、初级、中级财务。善于分析企业的财务质量、财务报表等。在学校学习了质量管理、企业管理和电子商务。对基金很关注。善于统计分析。常用EXcel进行公司理财和财务管理和统计数据分析。现准备考注会。现已考取了会计、证券从业资格。

详细个人自传

本人性格有点外向。为人憨厚老实。有上进心。富于团队合作。讲诚信、有责任心。但有时就是有点缺乏自信。乐于学习。能吃苦耐劳。自己对自己要求做事一定要做的更好。做人要正直。

数据分析实践报告 〈十三〉

1、未被满足的需求分析

商业可以简单的理解为满足客户需求的全部。未被满足的需求分析指的是揭示你的产品、服务、客户满意度以及收入方面是否还有未被满足的需求。对于未被满足的需求分析，有效的工具包括产品评价，定性调查，小组讨论和访谈。你也可以使用类似于Google Trends这样的工具来帮助识别客户都在搜索什么。

提示：现在向你的客户提问是一个非常经济实惠而又快速的办法。例如创建一个论坛，在线小组讨论，亦或是邀请客户关注你的Facebook页面并加入到一个反馈小组里面。

2、市场规模分析

如果对自己的市场规模和潜力不够了解，我们很容易对商业决策的可行性妄下结论。市场规模分析指的是评估你的产品以及服务市场规模有多大，是否有足够的增长潜力。衡量指标包括产量（售出多少）、产值、频率（一个产品或服务的出售频率）。有效数据包括政府公布的数据，行业协会数据，竞争对手财务数据以及客户调查。

提示：仅因为某个市场大并不意味着它是有利可图的——特别地，如果大多数客户想要的某个产品或者服务市场上已经有了，那么他们不太可能会接受另一个产品或服务了。

3、需求预测

了解需求对于保持企业的竞争力是至关重要的。需求预测属于预测分析领域，旨在预估消费者可能会购买的产品数量或服务。不同于简单猜测，它是基于过去市场上的历史数据或当前数据作出的估计。此时，分析技术（如时间序列分析）就显得非常有用了。

提示：用于需求预测的数据必须是干净并且准确的。如果不是这样的话，得到的结果将不准确，并且有可能导致你误入歧途。

4、市场趋势分析

每个企业都需要知道它自己的一个市场前进方向。市场趋势分析指的是确定市场是否在增长，停滞还是衰落，以及市场变化的快慢。了解市场的规模大小很重要，但了解的市场正趋势上涨还是下跌同样也很重要。为了监测市场动向，你可以做一些商业推演或情景分析以此判断市场未来的一个大概样子。客户调查或小组讨论有一定的帮助作用。

提示：始终警惕外部环境，如立法的修改，社会期望。

5、非客户分析

传统地，我们被告知我们需要了解我们的客户，以便于我们知道他们是怎样的一些人并找出更多跟他们相似的人。道理虽这样，但另一方面可能更重要——非客户分析。非客户分析指的是了解那些目前还不是你的客户对你的产品，服务或品牌的看法。通过识别出那些不买你产品的人，以此来扩大市场。访谈，问卷调查，焦点小组可以提供帮助。

提示：通过社交媒体的力量，我们可以轻松的获取那些不是你的客户的意见反馈。

6、竞争对手分析

任何业务都是在竞争环境中成长的。竞争对手分析对市场营销和战略规划非常重要，它指的是识别你的竞争者是谁，他们的市场定位是怎样的，他们的业务跟自己的业务有什么关系。通过了解自己的优势和劣势，你利用对方的弱点来寻找机会。收集竞争对手数据的方法有很多种，例如商业期刊和报纸，年度报告，产品说明书和营销活动。你甚至可以让你的一个员工、朋友或者家庭成员从你的竞争对手那里购买他们的产品或者服务进行比较。

提示：竞争对手分析的最有用的技巧是去做这件事情！可悲的是，大多数企业没有这样做。

7、定价分析

定价分析指的是在产品发布之前找出你的客户愿意为你的产品支付多少钱。它涉及细分市场价格灵敏度分析，尤其在高度竞争的市场非常有用。定价分析需要数据挖掘，预测模型和算法的开发。同时，它还涉及多个并行的商业实验，以此来测量价格变动所带来的变化。

提示：如果你希望通过定价分析来提升收入，请确保给那些为你的产品支付了更多钱的客户提供了更高的价值。

8、销售渠道分析

有数以百计的渠道和市场可以用来推广你的产品和服务。销售渠道分析可以帮助你评估现有销售渠道的有效性。你可能会通过不同的渠道来达到您的不同细分市场，但我们有必要知道哪些渠道是有效的，哪些渠道可以到达事半功倍的效果。对于每个现有的市场营销渠道以及那些潜在的尚未使用的渠道，你最好设置一些转化率目标，以便于了解各个渠道的推广效果。

提示：销售渠道分析显然是线上比线下更适合。在线渠道具有数字化的特征，并且经常是构建在市场和销售平台之上的。

9、品牌分析

品牌分析旨在确定你跟竞争对手相比你的品牌实力如何。品牌不是简单的商品标识和包装，它还包含了客户对你的产品的感受以及它们对客户的寓意。真正的了解客户如何看待自己的品牌很重要，因为这会影响到你的决策和战略方向。你需要从各种渠道来获取客户以及那些潜在客户的数据来进行数据分析，如客服服务记录，销售记录，网络论坛，博客，评论网站和社交媒体等。

提示：互联网为人们如何看待你的品牌以及你的业务提供了是一个丰富的信息源。人们乐于去分享他们的想法和感受，所以我们应该努力挖掘这样一个丰富的信息金矿。

数据分析对市场营销的益处

为什么要在市场营销中使用数据分析？ 因为它可以给你的市场营销工作带来很多的帮助。

假设你发起了一个电子邮件营销活动，你怎么知道你的邮件列表上有多少人打开了邮件？ 在电子邮件营销活动中，有些人可能已经决定不再和你做生意了———你如何追踪这些取消订阅的用户？数据分析为电子邮件营销平台提供了解决这些问题的答案。

数据分析也可以帮助营销人员做出更好的决策。你知道哪种广告方法的投资回报率最高吗？ 通过对不同渠道的数据监测分析，你可以辨别出更有效的推广方式和渠道。你可能会发现，把钱投到CPC广告（点击付费广告）中并不能产生你所希望的投资回报。然而，也许电子邮件营销活动比你意识到的要成功得多。

如何在市场营销中成功地使用数据分析

虽然数据分析可以改善营销活动的效果，但前提是你必须遵循一些最佳实践方法。

首先，你应该设定明确的目标。数据是海量的，你不可能分析所有的数据，你也不应该分析所有的数据，毕竟不是每个数据都会对你产生益处。你需要且应该分析的是那些对你有益的数据。而这些都要求你明确自己想要完成的事情（如接触不活跃的客户，提高客户的参与度，决定销售到成交的比率等等），并找到合适的数据。

另一个最佳实践方法是保持数据“干净”。有时，信息可能有误。例如，如果一个电话号码的两位数被调换，你就不会找到合适的人。确保你的数据是无误的，这将帮助你更好地进行用户行为分析，从而更好地指导产品运营。

最后，使用合适的工具进行工作。市场上有许多数据分析解决方案，例如，开源私有化部署的Cobub Razor，它可以帮助你采集用户行为数据，并且提供可视化的报表，许多市场营销人员都认为它是有用的。尽管市场上的数据分析产品这么多，但最终你的团队需要找到适合其需求的数据分析工具，从而产生最佳的结果。

数据分析实践报告 〈十四〉

今年年初以来公司在总经理的领导下，积极生产，各项工作都取得了一定的成绩，特别是通过坚持贯彻ISO9001：20xx标准，使公司的管理更上了一个台阶，现将我们收集的部分数据进行分析以供领导决策。

20xx年签订了项目合同13项，完成11项，2项项目在进行中，验收工程一次合格率100%，完成的11项工程项目顾客满意率超过95%。

系统集成部多次组织技术人员和项目经理、施工人员学习国家标准和行业规范，严格按照程序文件和作业指导书的要求组织设计和施工。

工程项目的实施都严格按照国家标准规范进行，确保为用户提供满意的、高质量的工程项目和优质的售后服务。从部门负责人到项目经理以至每一位员工都自觉地将分解到的质量目标融入到日常工作之中，涉及到的每一个环节都得到较好的控制，由不理解到形成自觉的行动，按程序文件要求做已经在尉然成风，发现问题不遮、不掩、不护，采用自检、互检和专检活动，促进质量意识和企业文化深入人心，调动了每一位员工的积极性，上下形成一个共识，我们的工程要做成为顾客最满意的工程。

中国建设银行辽中近海支行综合布线系统项目、中国建设银行辽宁省分行、后台处理中心综合布线系统项目、中国建设银行沈阳彩霞支行综合布线系统项目、中国建设银行沈阳三好街支行综合布线系统项目、建行大东支行莱茵河畔自助银行综合布线系统项目都是一次验收合格交付的，工程项目符合用户和行业标准的要求，得到了用户的赞扬和好评，提高了公司的经济效益和企业现代管理水平，至今没有发生顾客投诉等问题。

华汇人寿保险股份有限公司办公设备采购项目、中国建设银行辽宁省分行网点网络设备采购项目都是一次验收合格交付，客户对我们公司提供的服务十分满意。

交付的大连泰山热电有限公司网络信息安全整改项目，提高了泰山热点系统运行效率，保证了系统的安全性，为系统正常运行发挥了重要作用。

部门采购人员今年按要求对供方进行了评价，确定了合格供方，到目前为止这些供方提供的产品、原材料质量稳定，未发生因原材料质量问题而影响产品质量的事故，应继续对这部分供方加强控制，监督他们加强产品、原材料的质量管理，确保供应合格的产品、原材料。

今年我公司共评价供方10家，实际与我我厂发生业务关系的为10家，实现了供方评价率100%。

自1月份以来，各供应商进货质量状况如下：

从上述情况分析，共发生进货33批次，经进货检验全数合格，实现了进货检验合格率100%。

部门质检人员按照《检验和试验程序》坚持对采购货物、半成品、成品进行质量检验，对不合格品按照《不合格品审理程序》进行处理，不让不合格品留到下道工序或出公司。

部门材料核算人员和库管人员坚持对每月的库存进行统计汇总，保证数据的准确性。

经统计分析公司售后服务单，顾客满意度调查为97%，超过公司95%的质量目标。

上述数据反映了公司通过建立、实施质量管理体系所取得的成绩，我们将通过数据分析，发扬成绩，改进不足，进一步把质量管理工作搞得更好。

数据分析实践报告 〈十五〉

整个系统由信息系统和交易系统二部分组成。信息系统主要是为交易系统提供辅助服务，为机电行业和产品提供全面的信息咨询和技术服务支持，随着交易规模的扩大而将提供的机电产品交易行情指数发布；交易系统主要是采用会员制方式为机电行业制造商、行业总代理商、分销商、物流商和客户提供在线供货、在线代理、在线分销、在线仓储物流配送和在线采购。如图所示：

（1）为机电行业的产品制造商提供快速进入市场的渠道；为制造商提供了高效、便捷、低成本、低风险、高可控性的商务模式；使制造商具备对库存产品资源的集中管理、合理配备和对物权的`绝对控制和调度的能力和手段；具备了对产品的价格在应对市场变化而拥有统一而有效的调控手段和能力；具备了借助互联网的应用而建立起具有无限扩展前景的产品分销体系的条件；实现了社会库存产品资源的共享。

（2）为机电行业的分销商提供了高效、低成本、低风险的销售商务模式；实现分销商零库存，避免了库存积压或沉淀而造成的损失；实现了对庞大的社会库存产品资源的享用。

（3）为机电产品的消费用户提供高效、便捷、低成本的采购渠道和手段，节约人力成本，提高采购效率和采购透明度，并有望实现产品消费单位所渴望的备品备件零库存目的。

（4）为物流配送企业实现了网上产品配送单接收功能、网上配送单的维护、跟踪、查询和处理的管理功能等。加快物流配送企业业务信息传递，提升了工作效率和服务质量，为物流配送企业实施规模经营奠定了良好的基础。

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