調研數據分析報告精選(九篇)

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第1篇：調研數據分析報告范文

如何能制作出一份成功的簡歷，以增加在簡歷篩選中的勝算?如何能在不降低成功率的前提下提高簡歷篩選的效率?以下是小編整理的簡歷表格的格式參考，以供大家閱讀。

簡歷表格的格式一：姓名：性別：女年齡：21 歲身高：163cm婚姻狀況：未婚戶籍所在：現居住地：工作經驗：3-5年聯系電話：郵箱：最高學歷：大專專業：建筑裝潢設計求職意向最近工作過的職位：導購期望崗位性質：全職期望工作地：信陽市期望月薪：2900期望從事的崗位：客服專員/助理(非技術)期望從事的行業：互聯網/電子商務技能特長技能特長：接受新生事物快，勤奮好學，具有2年多的電子產品銷售經驗。教育經歷中國計算機函授學院(大專)起止年月：2007年9月至0年0月學校名稱：中國計算機函授學院專業名稱：建筑裝潢設計獲得學歷：大專工作經歷XX電腦城- 導購起止日期：2009年10月至0年0月企業名稱：弘運電腦城從事職位：導購業績表現：主要銷售主裝機，數碼周邊配件等　簡歷表格的格式二：姓名

性別

女

出生日期

1985.11.21

民族

漢族

血型

O型

婚姻狀況

已婚

教育程度

本科

工作年限

4年

政治面貌

群眾

現有職稱

無

戶口所在地

山東省青島市

現居住地

青島市

聯系方式

電子郵箱

求職意向

期望從事職位：數據分析師

期望工作地點：青島市

自我評價

1、具有扎實的統計學專業基礎知識，掌握常見的統計方法；

2、熟練掌握常用的數據挖掘方法，算法和相關工具、熟練使用SAS軟件；

3、數據處理能力很強，熟練使用Office軟件；

4、有良好的邏輯思維能力，注重細節、對數字敏感，能挖掘數據背后的意義，能夠獨立完成、撰寫業務數據分析報告。

工作經歷

2010年7月-2012年7月

山東****網絡有限公司

單位性質：合資

所任職位：數據分析師

工作地點：青島市

職責描述：

1、根據業務需求，制定用戶使用行為數據的采集策略，設計、建立、測試相關的數據模型，從而實現從數據中提取決策價值，撰寫分析報告；

2、跟蹤并分析客戶業務數據，為客戶的發展進行決策支持；

3、完成對海量信息進行深度挖掘和有效利用，充分實現數據的商業價值；

4、支持微博事業部等產品部門下的運營，產品，研發，市場銷售等各方面的數據分析，處理和研究的工作需求。

2008年6月-2010年6月

****公司

單位性質：國企

所任職位：數據分析助理

工作地點：青島市

職責描述：

1、完成對行業銷售及相關數據的分析、挖掘，熟練制作數據報表、撰寫評估分析報告；

2、獨立完成用戶行為特征與規律的分析，關注市場動態與風險，為產品方向提出合理建議；

3、在分析師的指導下構建公司業務領域數據分析與挖掘模型和方法論；

4、針對歷史海量商業數據，能及時發現和分析其中隱含的變化和問題，為業務發展提供決策支持；

5、完成數據分析相關的需求調研、需求分析等。

項目經驗

2011年5月*****項目

項目職責：

1、收集用戶使用行為數據；

2、完成行為數據的分析；

3、制定模型與產品運營間的聯動接口。

教育背景

2004年9月-2008年6月

山東**大學

統計學專業

本科

主要課程：數學分析、幾何代數、數學實驗，常微分方程、數理統計、抽樣調查、多元統計、計算機應用基礎、程序設計語言、數據分析及統計軟件、回歸分析等。

掌握了扎實的專業基礎知識，擅長數學，有很強的分析和演算能力，業余廣泛了解相近專業的一般原理和知識，如經濟學、計算機操作等，在統計計算的基礎上鍛煉了視野廣闊的分析技能。

培訓經歷

2010年3月-2010年10月

數據分析與SAS培訓

主要課程：SAS體系內容、ETL技術、SAS分析技術、假設檢驗、方差分析以及各種模型分析等。

通過本次數據分析培訓，全面掌握了SAS的內容，如邏輯庫及操作符與SAS的表達式等，能夠完成復雜數據步的控制，數據集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了數據的分析能力。

專業技能

熟悉數據分析模型的建立，能獨立完成數據分析并針對結果給出一定的建議。

簡歷表格的格式三：姓 名性 別男出生日期1990-10-9戶口地廣州住宅電話*****手 機EMAIL個人主頁****聯系地址廣東省xxxx畢業院校工作經歷時間所在公司職位相關說明20xx年1月2日——

20xx年10月15日廣州無限信息傳播有限責任公司網頁制作工程師/WEB美工/項目經理畢業以后找的第一份工作，主要職責是網頁設計、FLASH制作以及平面設計。由于能力突出，后期在做大型項目中國校園商務網時任項目經理20xx年10月——

20xx年3月馨藍數碼工作室設計師第一份工作辭職以后與幾個朋友自行開發制作馨藍游戲網20xx年3月——

20xx年9月31日廣州高安軟件有限公司美工監理，設計師馨藍游戲網與該公司簽署合作協議，正式合并到該公司，自己也加入該公司參與網站建設工作，為尋求個人更大發展而離開該公司主要作品（建議上我的求職主頁查看詳細*******）網頁作品FLASH作品精益眼睛眼鏡店網站導入FLASH

NEC網站導入FLASH

紅寶石電子網站導入FLASH

婦女維權網站導入FLASH

第2篇：調研數據分析報告范文

最近一個十分火爆的議題便是Facebook申請上市，預估市值雖然很高但也沒有高出大家驚嘆的地步，主要是因為大家都覺得它似乎應該也值那么多錢，1000億美元的估值宣告的不僅是Facebook成為市值最高的公司之一，也在宣告大數據爆炸時代已經到來!

事實上，facebook已經跟營銷息息相關，許多企業在上面建立了主頁，建構了自己的粉絲團與贊(I Like)活動網頁，成都某外貿網站副總說，“我們有1／3以上的業務都通過Facebook推廣；公司產品通過Facebook的人際圈子口碑相傳，可信度與轉化率都更高。”而針對海外市場進行網絡營銷的四海商舟已經為李寧、帥康、愛慕等中國企業經營其Facebook主頁，進行品牌營銷；在許多網絡媒體與品牌企業的眼中，Facebook的價值不僅是帶來大量營收，也帶來了新的市場，改變了做生意的模式；因此社交媒體輿情數據分析的第三方軟件與獨立咨詢公司層出不窮，此前Nielsen就購并了一家專門做Facebook數據分析咨詢的公司，這正說明了許多大企業客戶有了把外部社交網絡數據納入銷售決策與預測之中。

什么是大數據?根據IDC的預測，大量新數據無時不刻不在涌現，它們以每年50％的速度在增長，或者說每兩年就要翻一番多，并不僅僅是數據的洪流越來越大，而且全新的支流也會越來越多，而社交網絡僅僅是其中的一部分，我們所說的大數據包含了微博評論／論壇／SNS社區／物聯網／輿情監測乃至于LBS商圈流量與氣候互動因素；事實上，日本7-11就開發了一套系統，將POS機、物品分撿裝置、便利店記錄器的數據與天氣預報資訊等結合，預測未來暢銷貨品與供貨的及時性；這個例子說明了大數據爆炸雖然帶來了新機會，但更多是需要企業改變現有營銷數據搜集與預測習慣，更多的是改變決策習慣乃至4p相關的決策準則；但目前在國內，我們只看到越來越多輿情監測公司的出現，企業需求也是紛涌不斷，這些公司都有了良好價值如CIC被奧美集團并購，但這些公司并未提供大數據整合，充其量也只是提供了新型社交媒體尤其是微博的輿情監測與數據分析!

上海我能調研咨詢公司在本月收到幾位客戶咨詢并開展了合作項目，企業客戶以往做過微博的輿情監測，數據分析報告可說是比人高比Smart貴，但是在應用時往往發現這些數據有失真嫌疑，主要是中國互聯網專業水軍多，導致海量數據失準，因而他們希望能夠找到其他營銷數據結合在一起使用，并因此校正微博營銷數據的偏差。我能調研為其設計了從日常營銷數據，通路資訊／競爭者分析／市場調查U&A與微博輿情分析經統計模式校正的大數據整合模型，這個模型并不重要，重要的是基于大數據的營銷流程再造，這才是大數據爆炸下的應有之題與重中之重!

此前不久在瑞士達沃斯舉行的世界經濟論壇上，大數據是框定的主題之一。該論壇的一份報告《大數據，大影響》，宣告了數據成為一種新型的經濟資產，就像貨幣或者黃金一樣；國內許多知名企業家都參與了該會，我不禁想，如果企業僅僅將這個主題當作未來的一個趨勢，那這個企業將十分危險，因為這已經不是趨勢，而是我們生活的現實，也許你不需如上世紀90年代像華爾街那樣招聘天文學家和理論數學家設計晦澀難解的金融產品，或是如今天的IBM雇用了全球最多的數學博士來研究數據與各行業的應用(如石油勘探和醫學之類的事情)；但企業家應該開始關心你的營銷決策數據來源是哪些?數據如何被產生、收集、分析的?數據的量是否夠?數據是否能夠通過模型來建立參考常模與預測情境?這僅僅只需你辦個座談會，讓你的營銷／IT人員與市場調研或第三方數據咨詢服務公司進行討論，也許就能跨出很小但很關鍵的一步，從而讓你在未來大數據風暴中越走越穩!

第3篇：調研數據分析報告范文

顯然，在真實的郵件營銷層面遠非如此簡易。我們會解讀電子郵件的相關數據，對比不同電子郵件營銷活動的反饋。只有經過深入的數據分析，郵件營銷才能真正有效。Webpower郵件營銷平臺就可以為企業提供全方位數據統計監測報告、個性化活動績效分析報告、以及方便查詢績效轉化點，并由專業咨詢師針對性提供優化意見。幫助客戶一目了然的了解營銷效果，并為持續優化做鋪墊。

A / B測試是非常基本的電子郵件營銷技能，即我們發送電子郵件的一個版本(稱之為A)給10%的客戶，與此同時發送電子郵件的另一個版本(稱之為B)給10%的客戶。然后通過比較這兩部分數據來決定向剩余的80%的客戶發送哪封最佳郵件版本。

郵件營銷A / B測試技巧是培育優秀郵件內容的前提。Webpower首席數據分析師Dr.MauritsKaptein認為其實這其中也包含了未被充分驗證的部分，我們可能并沒有通過A / B測試真正篩選出最佳郵件版本，實際上，我們只是對20%的客戶進行了測試，其余80%客戶其實是割裂狀態。如果我們能相對充分地覆蓋客戶，才真正較為客觀地進行了消費者洞察。

動態A / B測試

這里有一個基本事實：在A / B測試期間，有一半概率接收到電子郵件“A”，另一半概率接收到“B”。試驗結束后，如果“A”的轉化率為最高，“A”與“B”的概率分別變為1和0。然而隨著時間的推移，這一概率比例會被平順地改變。當缺乏數據支撐時，概率演變為1/2和1/2。但是在小范圍測試中，若“A”有更好的表現，概率值變為2/3和1/3。也就是說，做動態A / B測試，在測算品質上是完勝靜態A / B測試的。動態A / B測試的好處不僅在于它在準確度上優于靜態的，它還允許添加新的測試選項，并覆蓋更多的時間。因此，在面對一封自動生成的“購物車挽回”的電子郵件時，你可以隨時增加新的郵件版本測試最佳呈現效果。你不該只是做“是”或“否”的單一測試，而是要適時地持續優化。

不斷學習

使用動態A / B測試，為郵件與客戶互動空間開辟了更多的空間。比如，你如何通過推廣郵件確定一個新的在線服務產品的最佳價格？如果定價太高，可能沒有人會購買該產品；如果定價太低，又可能無法盈利。

所以該如何取舍平衡呢？不妨試試摒棄付費的市場研究機構所做的潛在客戶成本分析，激發郵件功能，有效利用相關數據探索最優價格。在郵件中，嘗試新的定價給客戶，觀察他們的反饋，計算你的收益，并不斷調整實時更新價格策略。可稱之為結合郵件反饋的動態定價。

個性化發送

如果將電子郵件營銷活動延伸開來看，可以與客戶個體有連續的互動學習。比如你每周的newsletter是針對同一組收件人，基于客戶newsletter的反饋你可以展開積極地調研，從而發現是什么讓用戶買單。

經過反復的郵件試探，我們可以了解客戶的產品偏好，他喜歡什么電影、音樂。或者他喜歡公路自行車運動還是攀巖？我們可以應用電子郵件對這些問題展開積極測試，并建立客戶的個人資料。

然而，我們也可以超越簡單的產品偏好層面，進一步了解客戶更高級的需求，比如他是否喜歡折扣，他是否熱衷追逐潮流？電子郵件之于我們，不單單是依次去了解客戶的手段。我們更可以借此建立個人電子身份檔案，更好地描摹出個人的心理輪廓。對此，Webpower可以提供無論是電子郵件還是網頁端的數據分析。

第4篇：調研數據分析報告范文

關鍵詞：財務大數據 企業經營分析 管理創新

一、實施背景

（一）貼合國網大數據實時管控需要

截至2015年，在國網公司統籌實施下，基本建成了橫向集成、縱向貫通的一體化財務信息工作平臺，財務管理的標準化、信息化、集成化、集約化水平實現跨越式提升，“三集”管理以標準化、信息化為手段，強化全面管控、在線監控和風險預控，提高管控實效性，實現管理精益化。為了實現信息實時反映、過程實時控制和結果實時監督核心管理，縮短網省公司與地市縣公司之間反饋弧線，適用國網公司大數據應用財務主題，實行大數據分析為核心的數據倉，強化地市縣敏感分析實時管控勢在必行。

（二）市縣一體化經營分析診斷需要

2014年縣級供電企業上劃以后，緊緊圍繞財力集約化“實時管控”要求，升級一體化財務信息工作平臺，從對業務全過程的信息實時反映、過程實時控制和結果實時監督三個方面進一步深化應用、提升功能，目前國網公司對省公司，省公司對地市公司、縣公司實時一體化管理及考核，同時間段、同考核期進行實時管控，因此，必須開展大數據BW倉同時對地市、縣公司經營指標情況進行過程管控。

（三）財務工作標準化及規范化要求

2015年網省公司對80個上劃縣級供電企業進行會計基礎工作規范化提升工作，為適用標準化財務管理杠桿在經營業中集成應用的需要，充分發揮會計反映和監督作用，管控系統除了統一出具各項快報、預算報表、決算報表、業務報表財務報告外，更需要規范格式標準各種業務口徑、各種管理需求的財務分析報告。縣級供電企業由于信息化水平不高，各種基礎報告規格不一，口徑不一，在編制過程中存在反復情況，通過信息化手段加以規范提升是必要過程。

二、基本內涵

以促進企業經營管理水平持續提升為根本要求，以財務大數據為支撐，以對標管理為手段，運用指標管理、協同管理、閉環管理等理論，通過開展企業經營分析、市縣公司指標對比分析、單項指標分析，及時發現指標薄弱環節，強化信息技術支撐，實現核心指標數據的實時監測、分析和閉環管控，形成動態優化、持續完善的對標管理模式，持續促進公司經營業績和運營管理水平提升（見圖1）。

（一）強化BW倉大數據支撐

大數據BW倉（Business Information Warehouse）是為更好地利用企業內所有可能收集到的數據進行決策支持，對數據進行提煉、加工和集成含有一定量商務信息和意義的信息。一般情況下，數據倉庫系統是一個分層次的體系結構，包含數據源、數據存儲與管理、OLAP服務器、前端工具與應用。其中，數據源是數據倉庫系統的基礎，整個系統的數據源泉，通常包括企業內部信息和外部信息；數據存儲與管理是整個數據倉庫系統的核心，對數據進行重新組織，最終確定數據倉庫的物理存儲結構，同時組織存儲數據倉庫元數據；OLAP服務器是對分析需要的數據按照多維數據模型進行再次重組，以支持用戶多角度、多層次的分析，發現數據趨勢；前端工具與應用：前端工具包括各種數據分析工具、報表工具、查詢工具、數據挖掘工具以及各種基于數據倉庫開發的應用。

（二）深化同業對標管理模式

開展同業對標工作是落實公司管理提升活動工作的重要舉措，是規范管理、改進薄弱環節的現實需要，是助力公司持續、穩定、健康發展的工具和手段。建立和完善各專業協同聯動機制，打破專業壁壘，增強全員對標合作意識，消除本位主義，統籌協調、密切配合，全局一盤棋，形成全面提升公司經營能力的合力，提高公司管理水平。

優化省、地（市）、縣供電公司同業對標指標體系，將實時管控重點工作納入對標指標體系，加強對標數據的自動采集和在線分析；研究建立內控管理指數通報制度，開發建設指數自動運算及平臺，試點開展指標測試應用，并將結果納入公司對標體系。

（三）深入企業經營診斷分析

依托網省、地市、縣級供電公司財務管控系統綜合數據平臺，對公司運營效率、經營效益、獲利能力的所有報表在原有按省管理部室專業口徑上報基礎上，進行二次重分類開發，利用財務杠桿挖掘數據內涵，形成滿足網省公司管理層級需要的地市、縣兩級智能分析報告，全景展示一體化管理經營業績指標水平。通過對多源數據的挖掘，實現公司資源躍層展示，縣局歷年經營診斷和預測趨勢，及目標利潤影響因素量、價、費敏感性分析。

三、主要做法

以企業經營分析能力提升為主線，以指標體系為抓手，以BW數據庫建立為基礎，以經營分析模型為方法，以指標診斷機制為手段，以組織機制和系統平臺為保障，構建“五個建立”經營分析管理模式。明確元數據收集渠道、數據倉庫管理、模型設計、數據分析處理及再加工等工作流程環節，通過指標過程管控，及階段指標數據診斷，及時發現薄弱環節，強化市縣經營發展能力分析、企業經營能力分析、量價費敏感性分析、及電價管理輔助決策分析能力，結合可視化信息系統平臺與展示分析結果，將評價結果納入考核，保障BW數據倉切實有效發揮作用，為企業經營分析決策提供實時可靠的依據（見圖2）。

（一）建立評價指標體系，強化市縣兩級聯動

結合自身經營實際情況，全面梳理公司同業對標指標、企業負責人業績考核指標、財務重點工作、預算完成進度、全面運營指標等幾個方面的指標，制定公司評價指標體系，作為財務信息管控重點（見圖3）。

經過兩個月的調研，出臺BW數據倉方案共三稿，選出關系公司整體運行指標10項，關系公司業績考核指標的二級支撐指標16項，關系公司同業對標指標的二級支撐指標28項，既定標準文本表述。針對細節描述反復演練論證，從定量分析到定型分析，從影響因素變動分析到指標反項變動逆影響，多維度全方位指標體系。

（二）建立財務大數據庫，加強決策數據支撐

數據源是實現分析的基礎和重要前提，公司財務部協同各專業部門加強對標數據源管理，梳理完善指標末端因子的周期、維度等采集要素，通過運監平臺、專業管理系統采集各指標數據，建立公司財務大數據庫，全面掌握對標指標變化及發展趨勢，實現指標異動和問題的動態監控及自動預警分析。

公司開發BW數據倉，依據網省公司推廣的財務管控系統的管理屬性，將預算管理、資金管理、電價管理、稅務管理等各種管控數據集于一體，結合財務核算數據以及相關營銷、預算、資金、現金流等業務數據，是建立BW數據倉的基礎支撐。一方面，根據經營發展能力評估體系的設計，對結果分析展現需要的各類指標及數據進行處理與維護。包括定義指標權重、指標的歸一化處理、指標的趨勢化處理、定義經營質量區間、定義經營難度區間等，為最終的分析展現提供依據。另一方面，通過對接公司營銷、建設等專業系統，將專業系統財務數據納入大數據庫，為營銷費用、建設項目資金使用情況分析做好鋪墊。

（三）建立經營分析模型，明確綜合評價方法

根據公司實際工作需求，建立經營分析模型，主要包括“經營發展能力分析”和“量價費敏感性分析”兩個方面。通過經營發展能力分析，展示公司目標發展水平和經營狀況；通過量價費敏感性分析，明確購售電量、成本收入及售電價格為公司經營狀況的主要影響因素，通過各因素變動情況及時預測掌握公司未來經營發展趨勢（見圖4）。

1.經營發展能力分析，及時掌握公司經營現狀

基于電網企業自身特點，考慮電網企業市場劃分及經營特性，提出“二維五力”經營發展能力評價體系，以“經營業績”和“經營難度”兩個維度綜合評價企業經營發展能力，直觀展現企業經營狀況、發展趨勢和未來價值，推動公司價值鏈與業務鏈的融合，構建集團運作、協同高效、管控有力的企業運營機制。

2.量價費敏感性分析，預測公司經營發展趨勢

在既往財務對標分析中依賴公司上級部門信息，縣局對自己的指標情況并不了解及關注，關鍵指標管理不能實現過程管控，通過敏感性分析，將能依據當年指標變動情況，對以后年度的全面經營情況，通過趨勢分析法和影響因素敏感分析法進行模擬演練和預測，及早采取管理措施，不可控因素及早掌握，可控因素及早采取提升措施，縮小同業對標指標和業績考核指標的差距（見圖5）。

通過建立一整套完善的電價測算模型和電價動態報告體系，為電價調價、購售電預算預測和日常管理工作決策分析提供有力支持，切實以“價”為突破點，增加利潤為目標，實現預期效益。

借助信息系統，將敏感性分析模型在系統中固化，系統根據取數規則自動采集數據，根據不同時點、不同維度對購售電量、成本收入、電價等關鍵指標進行定量分析和全景展示，實現了分層次、全方位、穿透式地反映指標變化及其成因，有利于加強電價管控，提升管理水平

（四）建立指標診斷機制，助力經營質量提升

通過搭建信息系統平臺，將固定、經常、反復性數據分析工作交于系統功能實現，高效及時準確發現指標存在的問題，定位指標薄弱環節，及時提示相關責任人制訂指標改進提升措施。同時，通過提煉的指標體系展示，在縣級供電企業之中進行互相對標，有利于掌握各項指標優勢與劣勢單位，促進縣公司間的交流學習和優勢互補。

1.指標月度跟蹤監控，及時發現薄弱環節

通過指標歷史情況分析和對標，明確指標變化趨勢，準確掌握指標實際情況，為指標目標的制訂提供依據。以售電量指標為例，通過數據及圖形展示兩個角度，以月份為周期，觀察指標理念變化趨勢，明確指標水平較好的月份，以及較差的月份，并為較差月份制訂相應的對策和措施提供理論依據。市縣公司對比分析，明確指標落后單位（見圖6）。

2.深化季度綜合分析，季度智能快報

以省公司季度分析報告模板為基礎，根據地市公司實際情況，財務部制訂季度綜合分析報告模板，并將模板導入信息系統中，結合信息系統數據分析功能，每個季度，系統生成季度綜合智能分析快報，及時通報公司經營狀況（見圖7）。

3.深入末端指標分析，定位指標薄弱環節

根據指標定義及計算公式對指標進行分解，將計算公式中的各級分項指標作為子指標，根據指標的定義和計算方法或子指標對整體指標的影響程度確定子指標權重。當子指標為末端因子，則停止分解，末端因子即不能再繼續分解，有明確的崗位和職責，可以直接獲得一手數據，不需要再次加工計算的子指標。

（五）建立運行保障平臺，促進分析診斷順利開展

建立信息系統平臺，固化企業經營分析管理體系和方法，系統分為數據層、查詢層、分析層和展示層四個維度。結合實際工作需要，編制《BA報告日常操作手冊》，對系統平臺操作界面、查詢界面進行詳細說明，并就系統可能出現的操作問題進行說明，避免操作上的失誤，規范使用方法。

四、實施效果

（一）數據實時監控，財務分析質量顯著提升

數據流轉質量和時效性得到加強，采取運營管理水平再上新臺階。平時最快要三天的財務分析報告，在報表上報實現即時完成智能報告，一鍵式分析報告，數據準確，數據有效利用，經營管理水平明顯改善（見圖8）。

（二）指標動態評價，內部管理協同顯著增強

第5篇：調研數據分析報告范文

一、日常工作在09年上半年，從總體來講，日常的數據采集依然占據了很大的比重。在數據錄入方面，我依然嚴格要求自己，在保證速度的同時做到準確錄入。在上半年，我參與了第一季度數據報告以及5月份月報的撰寫，雖然是常規數據報告，我依然不敢松懈，盡力做到一遍通過，不犯低級錯誤。另外，在日常工作之余，也向周*學習了專刊考核方面的工作。考核工作對我來說并不陌生，因為以前曾經也接觸過，考核規則簡化之后，上手更加容易。主要是做到耐心細致就不會出錯。那么，本年度除日常工作外，應中心領導要求，每日由廣告部渠道組提供當日未到達名單，由李*和我輪流在系統中查詢最后一次投放本報的時間。廣告部渠道組提供名單并不細致，加大了查詢工作的難度，希望日后通過有效的交流和溝通，雙方可以達成統一，提高工作效率。

二、調研項目人才招聘行業調研報告：年初，在報社領導的指示下，我和祁*共同完成了人才招聘行業的專項調研報告。本次報告通過對全國人才招聘行業的仔細研究，包括全國媒體人才招聘廣告投放情況與沈陽地區媒體投放對比分析，沈陽地區自身招聘行業的特點以及報紙、網絡、人才市場等多個方面的深入分析，在金融危機的影響下，對09年招聘行業情況做出了有預見性的預測，并驗證了領導的想法。通過撰寫此次報告，使我的思路更加開闊，學到了很多東西，也掌握了一些撰寫專項分析報告的技巧，對我日后撰寫某個行業的專項報告有一定的幫助。在這里感謝主任對我和祁*的信任和指導。版面監測調研：4月份，與**市場研究公司合作開展了“2009年第一期版面監測調研項目”。針對項目執行過程中的各個環節嚴格把關，務求使版面調研數據的真實準確。并在6月初召開了報告講解會。本次報告在原有基礎上增加了定性研究與版面的直觀對比，對各部們領導解讀報告起到一定的作用。客戶滿意度調研：6月末，在集團要求下，和祁*一起完成了《2009年上半年客戶滿意度調研報告》，為經營工作考核提供了一定的數據依據。發行調研：在09年初，發行調研已經全部由市場部獨立進行，每月進行一周。雖然人員有限，但市場部人員盡出，保證了發行調研的按期進行。就發行調研本身來說，個人認為，由于選擇攤點過少，每期報告不免單調重復，在09年下半年應當改進調研方式，不再單純進行要報銷報的數量，要在原有基礎上有計劃的進行較為深入的調研。這樣可以使得發行調研更加具有指導意義。

三、活動配合與外出培訓在上半年，市場部配合房產專刊部進行了“購房消費卷”活動，在活動結束之后，為領導撰寫了《春暖花開購房消費卷報告》，報告以漫畫等幽默的方式展示了華商晨報“購房消費卷活動”，并對其他媒體在房產行業方面的政策以及地產商投放廣告心態進行了分析，得到了領導的認可。另外，在5月末，在中心領導的指示下，深入研究了**活動，在查閱了大量資料，并在部門主任的指導下，撰寫了《****》活動策劃報告。通過此次報告的撰寫，讓我自己所從事的工作的認識更加深刻，了解到自己的工作思路要依據數據而不局限于數據。作為市場部的一員，我要更加鞭策自己，拓展自己的思路與眼界，放眼市場放眼全局。在5月，我有幸赴北京參加了 “市場研究基礎知識培訓”。本次培訓主要是數據基礎分析與處理，在介紹了我們日常工作常用軟件EXECL的同時，講解了專業的數據統計軟件SPSS的基礎操作。這次學習機會對我來說相當珍貴，而這次培訓也對我日后的工作有了很大的幫助，希望在接下來慧聰所舉辦的一系列培訓中依然可以去學習參加，提高自己的分析水平，業務能力。

四、展望從事數據工作已經是第四個年頭了，各類調研項目也開展了很多，如何在數據分析與調查研究中更加深造自己，將是我09年下半年的工作重點。我想，下半年的工作中，除了進行各種調研項目意外，也要在撰寫各種常規數據報告的同時適當的進行專一行業的深度分析研究。

第6篇：調研數據分析報告范文

關鍵詞：房交會；滿意度；抽樣調研；SPSS

中圖分類號：F590 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2016）30-0134-02

1 參展商滿意度調研調研背景

房地產行業的不穩定以及會展業的不斷發展，房交會越來越受到各企業的重視。以2016重慶春季房地產展示交易會為例，進行房交會參展商滿意度調研。本次調研采取調研問卷，對房交會參展商進行抽樣調查。總計發出90份問卷，實際回收65份問卷，回收率達72.2%；有效問卷共57份，有效問卷率63.3%。

2 參展商滿意度調研統計分析

2.1 展會吸引力分析

對回收問卷進行數據分析，如圖1所示，可知展商參展目的以銷售產品、開拓市場和品牌推廣為主，說明參展商希望在銷售產品的同時還希望開拓市場和品牌推廣，從而吸引更多潛在顧客，實現參展效益最大化。

重慶房交會以品牌與口碑取勝，參展商選擇重慶房交會主要依據為其良好的品牌與口碑，其中規模、專業也成為展商參展的重要依據[1]，如圖2所示。展商參展目的與重慶房交會的優勢大致吻合，是參展商滿意度提升的關鍵。

2.2 滿意度影響因素分析

2.2.1 展會設施及設計

問卷選取通訊設施、展館設施、周邊配套設施、展覽場地、展區劃分、形象設計、展位設計七個主要影響因素。57份有效問卷中，展商對于展會設施及設計方面，比較滿意及以上占總比45%以上，其中對展覽場地、展館設施、展區劃分、形象設計、展位設計表現的較為滿意。展商對于展位設計的滿意度最高，達70%。對于通訊設施的滿意度較低，甚至出現非常不滿意的現象。

2.2.2 展會活動及服務

展會活動及服務方面，在問卷中同樣對主要影響因素進行選取。展商對于承建商的服務滿意度最高，比較滿意及以上占總比68%以上，宣傳、主辦方服務、市場潛力、品牌覆蓋這四個方面的參展商比較滿意及以上占總比61%以上。對于餐飲的滿意度較低，其不滿意率達17.5%。

2.2.3 展會綜合分析

①參展商滿意度指標體系構建。

本次調研將參展商定義為顧客并對其滿意度水平進行了分析。本調研結合顧客滿意度和會展的特征，針對重慶房交會參展商構建了參展商滿意度指標體系。體系分為三個層次：總的測評指標為一級指標展商綜合滿意度；二級指標為展會設施及設計和展會活動及服務2個結構變量；三級指標將逐級展開，形成通訊設施，展覽場地，展館設施，周邊配套設施，展區劃分，形象設計，展位設計，宣傳工作，主辦機構服務，承建商服務，市場潛力，品牌覆蓋面，專業觀眾組織，餐飲衛生和現場秩序共計15個可以直接測評的指標，即指標體系的觀測變量[2]。

②相關性分析。見表1。

2.3 小 結

各變量間均成正相關。其中，市場潛力與主辦方服務呈強正相關，與承建商服務呈中等正相關；品牌覆蓋與市場潛力呈強正相關；觀眾組織與主辦方服務呈強正相關，與市場潛力呈中等正相關，與品牌覆蓋呈強正相關；宣傳與主辦方服務呈中等正相關，與市場潛力呈中等正相關，與品牌覆蓋呈中等正相關，與觀眾組織呈中等正相關，餐飲呈中等正相關，與現場秩序呈中等正相關，見表1。

品牌覆蓋與市場潛力、觀眾組織呈強正相關，與宣傳與主辦方服務呈中等正相關，提高展會品牌覆蓋有利于提升參展商滿意度。因此，房交會應加大展覽會品牌運作和展覽會宣傳推廣力度，對于展覽品牌資源已經初步形成的展會，展覽主辦者應抓住優勢的地位，進一步鞏固展覽會品牌和行業影響力，不斷提高參展商的滿意度和忠誠度。觀眾組織與品牌覆蓋呈強正相關，與承建商服務呈強正相關，與市場潛力呈中等正相關。因此，房交會主辦方更應該加強對專業觀眾的組織[3]。

3 結論與建議

3.1 調研結論

3.1.1 總體滿意，局部改進

展會綜合評價數據反映參展商對于本屆展會總體上滿意，特別是展會設施及設計、展會活動及服務的滿意度普遍較高，展位設計方面尤其突出。另一方面，重慶房交會已舉辦多屆，但仍存在著一些關鍵的問題，使得參展商對展會有所不滿。餐飲和衛生方面、通訊設施方面尤其突出。

3.1.2 房交會仍存發展空間

重慶房交會已舉辦多屆，展會已形成了一定的知名度，從對重慶房交會調研問卷的數據分析后得出，展會品牌形象較低，知名度還不夠高，房地產市場發展潛力巨大。另一方面，參展商參展大多是主辦方發放招展函邀請以及同行推介才了解到本屆展會的情況，展會的宣傳力度不夠，應加強宣傳力度，樹立品牌形象，擴大展會知名度，增強展會影響力。

3.1.3 質量管理體系欠佳

展會活動及服務評價數據顯示：主辦方對于專業觀眾的組織力度較弱，專業觀眾較少，并且秩序有些混亂；現場管理較差，部分參展商抱怨展會現場眾多發放傳單，舉牌的人員隨處走動，而且部分人拉客看房有些激進，影響了展會的順利進行，沒有做到整齊有秩序的運行，影響參展商對展會的總體感受，致使滿意度有所下降。

3.2 具體建議

3.2.1 主辦方增強宣傳力度

通過對本屆重慶房交會的參展商滿意度調研及分析，重慶房交會展覽品牌資源已經初步形成，展覽主辦者應抓住優勢的地位，進一步鞏固展覽會品牌和行業影響力。在科技高速發展的時代下，通過網絡媒體、自媒體等方式，深入貫徹“高到達、強頻次、廣覆蓋”的宣傳宗旨，擴大宣傳的目標受眾，達到宣傳目的。

3.2.2 場館方改善設施環境

通訊設施方面，應引進信號增強設備，盡量實現全館WiFi覆蓋，為參展商提供一個方便的溝通與交易環境；在衛生上，為參展商營造一個良好的參展環境。在交通方面，加強對場外停車的監管，增加停車場的空間，盡量避免停車的沖突，提高參展商的參展滿意度。

3.2.3 現場加強人員引流工作

場館及主辦方都應該加強展會現場的巡視，并且對于安保人員要提高要求，定期培訓，加強危機事件的處理能力，做好現場人員引流工作，避免造成現場擁擠、秩序混亂，給參展商和觀眾一個良好的參展環境。

4 結 語

通過2016重慶春季房地產展示交易會參展商滿意度的調研以及數據分析，總結出展會存在的問題，并提出相應的改善建議，有助于房交會的可持續發展。

參考文獻：

[1] 周健華.品牌展會體驗類型影響因素探究[J].商業時代，2014（9）：71-72.

[2] 呂文君.中國―南亞博覽會南亞參展商的滿意度分析報告[D].昆明：云 南財經大學，2015.

第7篇：調研數據分析報告范文

關鍵詞：支付清算 數據分析 實現

一、前言

近年來，為適應社會主義市場經濟發展的要求，人民銀行加快了支付清算體系的建設步伐，已基本建成了以人民銀行現代化支付系統為核心，銀行業金融機構行內系統為基礎，票據支付系統、銀行卡支付系統為重要組成部分的支付清算網絡系統，為經濟金融和社會發展提供了快速高效、安全可靠地支付清算渠道。

隨著支付清算體系的完善，大量跨銀行跨區域的資金通過人民銀行搭建的清算平臺進行流轉。目前人民銀行支付清算系統包括了大額支付系統、小額支付系統、支票影像交換系統、境內外幣支付系統、電子商業匯票系統、網上支付跨行清算系統6大核心業務系統，為商業銀行之間和商業銀行與人民銀行之間的支付業務提供最終資金清算功能，是銀行資金匯劃與資金清算的重要平臺和核心樞紐，也是金融市場的核心支持系統，為經濟的發展發揮了重要作用。2011年，湖南省支付清算系統處理往來業務4,786萬筆，日均19萬筆，同比增長36%，交易金額32萬億元，日均1,280億元，同比增長14%。支付清算系統已經成為湖南省資金匯劃和資金清算的重要平臺和核心樞紐，包含了全省主要支付清算業務數據，有豐富的數據資源值得挖掘分析。

二、支付清算業務數據分析系統概述

支付清算業務數據分析系統是中國人民銀行長沙中心支行開發建設的，實現支付清算系統業務數據深度挖掘和分析研究的數據分析系統。該系統采集、積累支付清算系統業務數據，形成全面、完整、歷史的業務數據庫，實現數據資源有效管理和綜合利用。系統可對支付清算業務數據信息進行各種分析，通過篩選重要業務信息，對熱點問題進行深度挖掘和延伸分析，開展專題調研，建立研究模型，形成分析報告，為人民銀行在宏觀金融經濟決策方面提供有高度實用強的分析依據。

高效處理原則。數據分析系統的顯著特點是需采集、管理、統計分析海量的支付系統業務數據，系統處理壓力很大，要設計合理的分類方法和分析模型，采取必要的技術手段增強系統的處理能力，最大限度地發揮系統潛能，確保系統對信息的高效處理，完成對數據的有效利用。

前瞻性原則。系統建設應根據當前業務需求的迫切性及未來發展的趨勢，統籌規劃處理的業務及其相應的功能。應用設計應具有前瞻性、靈活性和通用性，采用開放的系統平臺、數據庫產品、靈活的統計分析工具、模塊化的結構，新增、更換系統模塊或者未來支付系統數據集中不對應用系統已有的架構造成影響。系統架構應該具有靈活的擴展性，可以滿足未來業務發展與技術進步對系統擴充的要求。

標準化規范化原則。數據分析系統的建設，必須統一數據劃分標準，對于數據的各個項目要按照國家統計標準進行分類，以便于之后數據統計的準確性。考慮到系統以后良好的拓展性也要按照國家標準統一分類，保證今后易于拓展與別的系統相連。

安全性原則。數據分析系統處理的數據是反映經濟金融活動的敏感數據，應提供完備的安全機制，確保系統安全、可靠、穩定地運行，防止業務數據被非法訪問、篡改與竊取。系統應建立完備的審計與跟蹤機制，對系統重要事件進行記錄，便于日常管理、故障處理和事后稽查。

三、支付清算業務數據分析系統架構

數據分析系統采用多層、可擴展框架結構，整體上包括數據采集、數據管理和應用服務三個部分。其中數據采集包括：數據源、數據采集和傳輸；數據管理部分主要統一存放支付系統等相關業務數據；應用服務部分包括：數據查詢、統計報表和安全管理。

數據采集應用主要包括數據采集模塊和數據傳輸模塊。數據采集平臺的功能是統一從大額支付系統和小額支付系統采集支付業務統計分析所需要的各種基礎數據，并進行數據正確性檢驗，采集后數據統一存入數據庫中。數據庫存儲和管理歷史詳細的各種業務資料和匯總統計數據，是統一的支付統計分析數據平臺，為訪問用戶提供數據服務。數據庫層還部署有數據管理應用模塊，主要負責數據模型和業務數據的管理。統計分析應用主要包括：數據查詢模塊、統計報表模塊和安全管理模塊。統計分析應用層根據業務的需要，以模塊化的方式，提供歷史數據查詢、統計報表展現和安全及用戶管理等服務，并能根據業務發展的需要，在未來方便的加入新的應用模塊。Web服務接受用戶提交的訪問請求并提交到應用服務層，為數據分析系統應用提供統一的訪問接口。用戶訪問采用基于Web的B/S架構，為用戶提供了方便的訪問服務，有利于系統的實施和維護。

系統采用最典型的三層架構進行開發，用數據庫作存儲層，用面向對象來實現業務層，用web來作為用戶接口層。數據分析系統主體擬采用J2EE體系進行開發，通過提供統一的開發平臺，J2EE降低了開發多層應用的費用和復雜性，同時提供對現有應用程序集成強有力支持，完全支持Enterprise JavaBeans，有良好的向導支持打包和部署應用，添加目錄支持，增強了安全機制，提高了性能，具體架構如下圖所示：

在存儲層，使用的是ORACLE數據庫，Hibernate是一個開放源代碼的對象關系映射框架，它對JDBC進行了非常輕量級的對象封裝。在業務層，因為當前業務有變動且數據量巨大，所以在標準J2EE系統中，使用了spring這樣一個bean配置的輕量級架構，對業務架構影響小。在用戶接口層，Servlet、Jsp、javaBean和structs均能夠作為架構來應用。Struts采用基于事件的方式，并混合使用Servlets和Jsp，則可以建立可擴展的應用，使其作為用戶接口層基礎架構。

四、支付清算業務數據分析系統功能實現

支付清算業務數據分析系統主要功能包括數據分析、數據查詢、數據處理和賬戶管理功能。

數據分析功能根據系統采集整理、分類、統計、匯總的支付業務數據，開展各種業務特點分析，主要分為運行情況匯總分析、資金流量流向分析、支付業務應用分析、支付支持產業分析、區域支付業務分析、支付業務重點分析等六個模塊，對大、小額匯總數據進行數據固定加工處理，通過建立模型和算法開展有價值的各種數據分析，輸出報表、圖形與文字說明。

數據查詢功能提供豐富的查詢功能，可以對不同時期的、不同區域的、不同類型的支付清算業務數據進行全方位、多角度的查詢，用戶能自定義的各項查詢內容進行任意條件組合的模糊查詢，并將查詢結果輸出為相應的報表，尤其對特色分析與重點分析的查詢。如查詢全省業務匯總數據，按縣或地區至省內（省外）業務數據，行業或單位的業務數據等。

第8篇：調研數據分析報告范文

引言

目前人類每年產生的數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）級別，隨著數據量的急劇增長，大數據時代已經到來。

隨著計算機處理技術和云計算的迅速發展，人們處理大規模復雜數據的能力日益增強，從大規模數據中提取有價值信息的能力日益提高。經營管理、工業生產等數據都可以直接從互聯網中提取并存儲到服務器中，然后進行數據挖掘和分析，對于提高企業經營管理水平，進行生產過程控制，提高生產效率發揮著巨大的作用。

數據是德國工業4.0五大特色之一。數據是信息化時代重要的生產要素，數據生產信息，信息改善決策，進而提高生產力。可以預測，未來數據積累量、數據分析能力、數據驅動業務的能力將是決定企業價值的最主要因素，是評價企業價值的核心。

一、大數據時代的數據分析

1.大數據

大數據是維克托?邁爾-舍恩伯格在2008年的著作《大數據時代》中提出的概念。維基百科給出的定義是，大數據指所涉及的資料規模巨大，無法通過目前常規軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、整理成為有用信息的數據集合。

大數據的主要特征為大量性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）、價值性（Value）。

（1）大量性。是指大數據的數據量巨大。在大數據時代，個人電腦、手機、平板電腦等網絡工具的使用和高度發達的網絡技術的普及，數據資料的來源范圍在不斷拓展，數據的計量單位從PB到EB到ZB，數據量增長發生了質的飛躍。

（2）多樣性。是指數據類型繁多。大數據不僅包括傳統的以文本資料為主的結構化數據，還包括信息化時代所有的文本、圖片、音頻、視頻等半結構數據和非結構化數據，且以半結構化和非結構化數據為主。

（3）高速性。指大數據處理時效性高。大數據產生速度快，有價值信息存在時間短，時效性強，在海量的數據面前，處理數據的效率關乎數據是否有使用價值，因此，能迅速有效的提取大量復雜數據中的有價值信息顯得非常重要。

（4）價值性。指大數據價值巨大，但價值密度低。大數據中存在反映人們生產、生活、商業等各方面極具價值的信息，但由于大數據規模巨大，數據時時刻刻都在更新變化，這些有價值的信息可能轉瞬即逝。因此，如何通過強大的機器算法迅速高效地完成數據的價值“提純”成為大數據時代亟需解決的難題。

2.大數據時代

大數據時代是指在大量數據信息基礎上所形成的新型信息時代，是建立在通過互聯網、物聯網等現代網絡渠道廣泛大量數據資源收集基礎上的數據存儲、價值提煉、智能處理和展示，促進數據發揮價值的信息時代。大數據時代，數據分析過程中數據的管理和應用效率得到提高，人們幾乎能夠從任何數據中獲得可轉換為推動人們生活方式變化的有價值的知識。大數據時代的發展會促進眾多領域和行業進行變革，會對人們未來生活產生深刻的影響。

3.數據分析

數據分析是指用合適的統計方法及與分析對象有關的知識，定量與定性相結合，對收集到的大量數據進行分析的過程，是為了提取有用信息和形成結論而對大量數據進行詳細研究和概括總結的過程。數據分析的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數據背后的信息挖掘和提煉出來，進而總結出研究對象的內在規律。

數據分析在企業經營管理中具有重要意義。企業通過統計調查、整理獲得的統計資料能夠對客觀對象的數據特征取得一定的認識，但只是停留在表面的初步認識。通過數據分析，挖掘數據背后隱藏的信息，總結隱藏在其中的內在規律，掌握事物的本質及內在的發展規律，將其應用到實際的經營管理中，可以幫助管理者進行合理的決策管理，并且及時調整企業的運營發展策略，使企業的各項管理工作不斷改善和提高。

目前常用的數據分析方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；

新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

4.大數據時代的數據分析

從大數據中挖掘隱藏的有價值信息的關鍵在于對數據進行正確的數據分析，數據分析是大數據處理流程的核心。大數據的價值產生于分析過程，從規模巨大的數據中挖掘有價值信息所進行的分析過程就是大數據分析。

大數據分析和傳統數據分析最重要的區別在于數據量。數據量的急劇增長及大數據的特征，決定了數據的存儲、查詢以及分析的難度增加，對數據處理技術的要求迅速提高。大數據分析建立在海量原始數據基礎上，不需要預先設定研究目的和方法，而要從大量數據中通過數據挖掘技術找到數據之間的關系并建立模型，尋找導致現實情況的根源因素，甚至形成理論和新的認知，在此基礎上對未來進行預測和優化，以實現社會運行中各個領域的持續改善與創新。

傳統的數據分析是“向后分析”，分析的是已經發生的情況。而在大數據時代，數據分析是“向前分析”，具有預測性。傳統的數據分析主要針對結構化數據，具備一整套行之有效且?V泛使用的分析體系：利用數據庫存儲結構化數據構建數據倉庫構建數據立方體進行分析。對于從大數據中提煉更深層次更有價值的信息的需要促使數據挖掘技術的產生，并發明了聚類、關聯分析、分類、回歸分析、估計、預測、描述和可視化等一系列行之有效的方法。同時大數據的到來使得在線數據分析成為可能，如Web頁挖掘、OLAP等。數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識，用于指導以后的行動。

二、大數據分析在企業經營管理中的意義

在企業的經營管理過程中，數據是關鍵且核心的因素，在關鍵環節進行科學的數據分析，對于提升企業的經營管理能力具有十分重要的意義與作用。

首先，對企業情況進行完整客觀的反映。在收集企業全面數據報表、調查資料的基礎上，利用數據分析工具進行嚴謹的分析，形成科學規范的數據分析報告，能發現數據背后的信息，便于理解、閱讀和利用，為企業發展決策提供參考。

其次，對企業運營情況進行有效監督。監督是數據分析在企業經營管理中的一項十分重要的功能。對企業經營管理過程中所產生的數據進行監督具有十分重要的作用。在對企業數據、資料進行收集整理的過程中，能夠相對較為全面、如實地知曉行業動態及本企業運行發展狀況，能夠對企業的相關活動產生的效果進行了解，比如企業方針政策實行與否、經營計劃落實情況、經濟指標完成情況等，從而進行行業對比和橫向、縱向對比分析，以幫助企業良性發展。

第三，參與科學化決策。對收集整理到的數據資料有針對性的進行深層次地研究、分析，挖掘出數據資料潛在的實質涵義，促使企業管理者及相關部門能夠更為完整客觀地了解企業發展現狀及發展方向，從而能夠更有針對性地進行企業決策，計劃制定，起到數據分析在企業經營管理中的參與科學化決策的作用。數據驅動型決策是大數據時代決策的特點：盡可能全面、完整綜合地收集數據，在此基礎上使用恰當的統計方法進行建模和分析，挖掘出數據背后的關系，預測事件發生的概率。企業利用大數據和數據分析進行決策時，首先要提高對數據的重視程度，轉變思維模式，在遇到重大決策時，先進行數據收集、分析，再進行決策。其次，要重視普通員工日常積累的數據。員工在完成日常工作的同時，積累了大量最基礎數據資料，企業將所有日常的數據加以整合分析，可以在決策時起到關鍵重要的作用。再次是建立數據輔助決策的流程和模板，建立基于決策任務的決策知識的收集、創造、共享、傳遞和激勵機制。

三、大數據分析在工業生產過程中的應用探討

隨著信息化的推進，數據已經成為一種重要的資源。未來大數據和數據分析將在工業生產全過程中進行應用，將大力提升企業內部運營管理效率，提升企業競爭力，同?r提升制造過程中的智能化。

信息技術隨著信息化與工業化的深度融合，已經滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，ERP、MES等技術在工業企業中得到廣泛應用。工業企業中生產線高速運轉，工業設備產生大量數據，工業領域所擁有的數據日益豐富。基于大數據分析平臺，對這些數據進行分析，總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，充分釋放和利用海量數據資源中蘊藏的巨大價值，優化公司運營結構，精準決策，降低成本，提高效率。

大數據和數據分析的應用將給工業企業帶來創新和變革的新時代。信息化和工業化的深入融合，給工業領域帶來深刻的變革，通過互聯網、物聯網等帶來的低成本感知、高速移動鏈接、分布式計算和高級分析，給工業發展帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。大數據分析在工業領域的應用主要包括產品創新、生產流程優化、產品質量管理、生產計劃制定、產品定價、產品生命周期管理、庫存管理、供應商管理等各個方面。

1.產品創新。客戶與工業企業之間的交易產生大量的行為動態數據，同時對產品的使用情況跟蹤記錄，產生產品使用動態數據，對這些數據進行挖掘和分析，將分析結果使用到產品改進設計、創新等活動中，相當于讓客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，對產品創新具有不可估量的貢獻。

2.生產流程優化。現代化的工業制造生產線安裝有數以千計的小型傳感器，在生產的全過程中可以探測溫度、壓力、振動和噪聲等。整個生產流程將產生大量數據，對這些數據從不同角度進行挖掘分析、比如設備診斷、能耗分析、工藝分析等。在此基礎上，對生產過程建立虛擬模型，仿真并優化改進生產流程，提高設備使用率、降低能耗、減少質量事故發生幾率，優化工藝等，從而提高生產效率。

3.進行質量分析，提高質量管理水平。高度自動化的設備在加工產品的同時記錄了龐大的檢測結果。利用檢測結果進行質量分析，可以提高質量管理水平。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務等的各個過程中適當運用數據分析過程，可以提高質量管理的有效性。例如QC工具在工業企業的應用。QC指質量控制。針對工業生產全過程特定的工作失誤或品質不良運用QC工具展開分析討論，并將結果可視化顯示在大家容易看到的地方，提醒大家，防止再次發生同樣的問題，同時誰有新的建議可以隨時提出，大家一起討論修訂。

六西格瑪也是目前企業質量管理中運用比較廣泛的工具，它是一種用于改善企業質量流程管理的技術，它以“零缺陷”的完美追求，帶動質量成本的大幅度降低。質量分析工具在廣泛使用，可以提高產品質量，從而最終實現財務成本的降低，同時實現企業競爭力的突破。

4.產品故障診斷與預測。無處不在的傳感器、互聯網技術的利用，使得產品故障診斷實時進行，提高了產品故障診斷的及時性。利用數據挖掘與分析技術，對記錄的數據進行建模與仿真，可以對產品故障實行動態預測。

5.生產計劃的科學制定。生產環節的大數據具有很大的利用價值，對其進行挖掘與分析，對計劃制定具有指導意義。通過對計劃與完成的對比分析，發現計劃與實際完成的偏差，在考慮產能約束、人員技能、物料供應、工裝模具等生產資源的基礎上，通過智能的優化算法，建立計劃制定模型，從而制定更加科學合理的生產計劃。

6.進行科學合理的產品定價。產品定價的合理性需要有詳細的基礎數據和試驗數據作為支撐。一方面能夠獲取更加詳細的微觀數據信息，使產品成品的分析更加科學精確。另一方面可以研究客戶對產品定價的敏感度。通過這些數據分析，為產品定價提供決策參考。

7.實現產品生命周期管理。隨著物聯網的發展，條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標示產品，傳感器、可穿戴設備、智能感知、視頻采集、增強現實等技術能將產品生命周期的信息進行實時采集和分析，這些數據能夠幫助企業在供應鏈的各個環節跟蹤產品，收集產品使用信息，從而實現產品生命周期的管理。這些數據還可以用于售后服務，提高售后服務質量，從而提高產品競爭力。

8.庫存管理。信息化高度發達，可以獲取工業企業各方面的信息。庫存信息將完全展現在管理者面前，通過數據分析和挖掘，可以準確知道產品原材料和產成品庫存量。根據原材料庫存量和生產計劃確定原材料需求量，在此基礎上進行采購，可以保證產品生產需求，有最大限度地減少了資源浪費。

9.完善供應商管理，實現準時化采購。在對原材料大量數據挖掘和分析的基礎上，可以選擇最合適的供應商，保證原材料質量和準時供應，產品質量得到有效控制，同時降低庫存成本，增加了制造的敏捷性與柔性。

第9篇：調研數據分析報告范文

關鍵詞：財務分析；業務數據

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2012）08-0-02

一、概況

對于中遠集運而言，成本預估體系的建立是中遠集運成本核算體系中的一個關鍵環節，港口使費指的是航運公司所經營的船舶，其營運期間在裝卸港口所發生的各項支出和費用。是船公司計算營運成本的重要指數，也是是核算航次利潤的主要依據，對經營決策判斷起著重要的作用。

基于集裝箱運輸企業的業務特性，大量的港口使費在業務發生時點還不能通過發票及時入賬，為滿足財務核算，經營分析以及管理控制的需要， 要求能及時對已發生的港口使費進行預估。

基于以上狀況，我部于2009年6月成立了QC小組，通過細化對使費預估粒度、增加使費預估頻率、優化使費預估邏輯流程等方法來對公司成本進行更加準確和有前瞻性的控制。通過財務新經營分析系統對公司財務數據進行深層次、多緯度的提煉分析，為財務分析與決策提供幫助。從而實現對公司財務成本費用有更加準確的管控和預測，為財務經營數據分析提供有利工具，精益管理提供有效的財務數據支持。

二、確定目標

項目目標是建立統一的財務分析報告體系和平臺，提供結構層次清晰、內容豐富的財務分析報告。

具體技術指標：

三、要因認證

四、制定對策

針對以上5個要因，通過業務調研以及IT技術發展方向的研究，QC小組制定了以下對策：

五、對策實施

1.系統架構設計

根據目前技術發展的趨勢，我們將走集中化的道路，通過一個統一的平臺，統一的技術手段來滿足財務分析的需求。同時考慮到未來運維的情況，我們將采用套裝成熟產品的思路。中遠集團選擇的以SAP BW+BO作為財務分析平臺的思路是完全符合這樣的設計理念的。所以在中遠集運的財務分析項目中將采用SAP BW+BO的設計思路將目前的財務使費預估、成本收入分析及標準的財務分析都依賴于這個平臺進行實現，系統架構如下圖：

在這個系統架構中，我們將使費的預估通過SAP BW的平臺進行實現，這充分利用了SAP BW這個平臺的數據處理能力和分析能力。使費的計算將通過SAP BW上的ABAP/4技術予以實現，同時使費預估的分析數據存儲在SAP BW的信息立方體上面，加強了它的多維分析功能，使使費預估不但實現細化的計算，而且通過分析更好地進行財務管理。

采用SAP BW+BO來替代原來的成本和收入分析應用，并在此基礎上加強成本和收入的分析，包括納入預算數據，實現實際與預算的對比分析。成本和收入的數據從SAP R/3采集，通過BW信息立方體進行存儲，并且在原有的數據基礎上，通過ABAP/4的技術實現收入與成本的財務口徑的精細化分攤計算。通過SAP BW本身的開放性，將預算數據通過SAP BW的標準數據源接口上載到SAP BW的信息立方體中。

原來在SAP R/3上的財務報表，也通過SAP BW與SAP R/3的無縫集成將SAP R/3的財務數據通過標準接口上載到SAP BW系統中，進過標準的邏輯轉換，存儲于SAP BW的信息立方體中。對于從R/3中獲取數據進行加工的財務報表，也采用集中SAP BW的信息立方體進行存儲。

財務分析相關的各種數據模型都將在一套SAP BW系統中得到實現，完全實現了中心部署，統一平臺的設計思路。同時SAP BW是SAP的一個套裝軟件，具備很強而靈活的數據存儲及分析能力。使費預估、財務分析的應用都是通過這套統一的平臺進行實現。對于SAP BW系統，首先它提供了很多與SAP 財務成本模塊結合緊密的財務分析模型，避免從SAP R/3抽取數據而進行的開發工作；其次在數據上載轉換的過程中，SAP BW提供了特定的接口用于程序的開發，這些程序采用的都是ABAP/4的技術，對于熟悉SAP系統的IT人員是非常熟悉的，不需要額外的培訓，也保證了技術的一致性。

對于分析的展現，將采用SAP BO的展現工具實現。對于固定格式的報表，采用Crystal Report模塊實現；對于靈活分析查詢，采用Web Intelligence來實現；對于那些關鍵績效指標，采用Xcelsius來進行展現。這些實現的技術都是SAP BO產品的功能，在財務分析的實現中大部分只需要進行配置，沒有過多的開發程序的內容，這也是套裝軟件最大的優勢。

2.分析架構設計

針對中遠集運財務分析業務需求和目標，我們為中遠集運設計的財務分析體系總體框架如下，財務分析報表總體上分為四大類：

（1）總體財務狀況分析。（2）盈利分析（經營分析重新定義為盈利分析，包含在財務分析中）。（3）資本成本分析。（4）現金流量分析。

3.使費預估

借鑒國外優秀的業務流程案例，同時基于統一的數據來源，我們對預估功能及流程進行改進：

（1）及時性

通過對使費預估口徑的增強及擴充，在設計中引入了離港EOV口徑的使費預估，確保了預估的及時性（EOV一般在航次離港3-7天內完成），有利于財務人員，管理人員能及時對預估進行分析。使得使費預估跳出了單純收入成本匹配的財務核算需要，讓財務信息能及時反映業務的變化，有助于財務管理人員及時掌握業務變化，并對后續實際發生的成本能進行有效的復核及控制。

（2）明細性

細化了預估的成本費用架構，對每一大類使費進行費用上細分，費用預估明細力度可達到VTM CODE， 科目，科目組等等級別。并針對每一個預估費用項目，定義了不同的費率獲取方式（IRISII業務協議費率，SAP均值費率，手工調整費率等等），并可針對不同的預估費用項目，定義其不同的后續沖銷核銷匹配方式。

按照目前的統一設計口徑，所有納入經營分析航次，無論其成本為實際報賬費用，或是預估形成的費用，都可按照統一的航次+港口+科目出具一致的明細分析。

（3）準確性

對預估費用項目采用了原幣預估模式，并對預估及實際賬務的憑證處理進行調整和改造，確保了在財務分析上能得到準確的結果

（4）可配置性

模塊的設計，相當一部分依賴業務系統端的信息源，如按EOV口徑的完航統計信息表，業務系統協議費率等等。且港口在IRISII業務系統操作水平的不同，在業務預估及AP報賬時能提供的明細信息存在較大差異。

而預估上線存在一個確定的時點，但集運的業務操作和業務規范程度，也在與時俱進的發展，預估結構必須具備的靈活性和擴展性，以備的后續發展。

因此為降低上線風險，以上的預估架構設計成可配置性的架構，其可配置性體現在：

不同港口的預估費用類型可配置性

不同費用類型選取的費率來源的可配置性

EOV口徑航次信息表和完航口徑的航次信息表的可選擇性

六、檢查效果

通過上述方案的實施，實現了統一整合的財務分析報告體系和平臺，提供業務結構層次清晰、內容豐富的財務分析報告。

1.分析平臺從三個統一到一個

在一個平臺界面上，我們實現了財務分析，盈利分析及使費預估。同時，整個財務分析的體系架構也在該平臺上清晰地體現出來。通過權限的配置，用戶可以很方便地在平臺上找到自己需要并且有權限使用的報表。

2.建立多維度分析報告體系以及溯源查詢的財務分析數據結構

用戶現在可以輕松地查到具體某個公司某個OFFICE一年52周的運費回收率，這是以前系統難以做到的。從而實現了各級管理層對財務數據的溯源分析和延展分析，并使用多樣化和具有針對性的分析方法，使財務分析對用戶而言更簡便通俗易用。

3.使費預估得到極大的改進