数据分析流程表模板

环保设备行业调查数据分析报告2016版

环保设备行业调查数据分析报告2016版本数据报告基于中华产业网十余年对环保设备产业研究的积累，全面涵盖环保设备行业经济运行、生产、销售、采购以及投资五大环节数据，各环节均按照行业总体及细分数据进行统计分析。 2016 年

中华产业网 (Trnna "IbijLdstry InWhovriGV CvntFr 【需知：如果您想购买本报告或者获得更多报告信息，您可以通过页面上的网址、联系电话以及QQ联系我们，我们会在第一时间为您服务。】点击购买报告数据报告内容简介及部分内容展示环保设备行业数据报告包含行业基本情况、行业经济运行情况、采购情况、生产情况、销售情况、行业投资情况六大部分内容。每部分内容都按照行业总体及细分数据进行统计分析，用户通过该数据报告不仅能全面细致的掌握行业整体发展现状，更能将本公司或关注企业的数据与行业细分数据进行比对，客观、科学的进行企业定位，从而了解企业优劣势，进而进行投资或经营战略调整，降低投资风险，提升企业竞争力。报告框架企业及从业人员数量等行业整体及细分数据统计分析以下为各部分内容详细介绍及部分图表展示（展示的部分图表中的数据为演示数据, 不具备真实性和逻辑性）：

I 华产业网、第一部分（环保设备行业基本情况数据分析）内容介绍及部分图表展示 1、内容介绍: 该部分对环保设备行业内企业数量、从业人员数量整体及细分情况做了统计分析。具体内容如下: 说明：【本部分及以后各部分文中提到的细分企业类型按照内资（国有、私营等）、港澳台商投资（与港澳台商合资企业、港澳台商独资等）、外商投资（中外合资企业、中外合作企业等）划分；细分区域是按照华东、华南等七个地区以及 31个省市自治区进行划分】。 2、部分图表展示: 图表1 : 2015年底环保设备行业各区域企业数量统计区域省份企业数量（家）占比 ] 华北地区北京市 50 3% 天津市 50 3% 行业基本情况导图 2013-2015 年企业数量及新增企业数量统计基本情况企业数量 2015年企业数量细分区域统计（按华东、华南等区域及省份划分） 2013-2015 年从业人员数量及变化统计从业人员数量 2015年企业数量细分类型统计（按内资、港澳台、外资戈y 分） 2015年从业人员数量细分类型统计（按内资、港澳台、外资划分） 2015年企业数量细分区域统计（按华东、华南等区域及省份划分）

数据分析调查报告模版

数据分析调查报告模版下面是我对数据分析的一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。（2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。（3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例：

啤酒行业调查数据分析报告版

啤酒行业调查数据分析报告2016版本数据报告基于中华产业网十余年对啤酒产业研究的积累，全面涵盖啤酒行业经济运行、生产、销售、采购以及投资五大环节数据，各环节均按照行业总体及细分数据进行统计分析。 2016年

以下为各部分内容详细介绍及部分图表展示（展示的部分图表中的数据为演示数据，不具备真实性和逻辑性）：基本情况经济运行情况采购情况生产情况销售情况投资情况企业及从业人员数量等行业整体及细分数据统计分析资产、负债、所有者权益、收入、利润、主要经济指标以及资产紧张程度等与经济运行情况相关的行业整体及细分数据统计分析主要原材料采购量、采购金额、采购价格以及采购周期等与采购相关的行业整体及细分数据统计分析行业产值、生产投入、劳动生产率以及产能利用率等与生产密切相关的行业整体及细分数据统计分析细分市场销售额、销售投入（广告推广、物流等）、人均销售水平以及主要产品销售价格等与销售相关的整体及细分数据统计分析新在建项目数量、2015年投产项目数量、项目资金投入以及筹集等与投资相关的行业整体及细分数据统计分析报告框架

一、第一部分（啤酒行业基本情况数据分析）内容介绍及部分图表展示 1、内容介绍：该部分对啤酒行业内企业数量、从业人员数量整体及细分情况做了统计分析。具体内容如下：说明：【本部分及以后各部分文中提到的细分企业类型按照内资（国有、私营等）、港澳台商投资（与港澳台商合资企业、港澳台商独资等）、外商投资（中外合资企业、中外合作企业等）划分；细分区域是按照华东、华南等七个地区以及31个省市自治区进行划分】。 2、部分图表展示：

图表 1：2015年底啤酒行业各区域企业数量统计

数据分析模板

下面是我对数据分析的一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。（2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。（3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例：浙江农村广播调查报告

店铺经营数据分析和推算公式

门店经营数据分析和推算公式一、达标率公式达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=48万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。二、达标率公式同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50%即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。

例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43% 即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。三、坪效公式日坪效=当日营业额/当店的店铺面积月坪效=当月营业额/当店的店铺面积例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。四、人效公式日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推）例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则

当日人效=9000元/9人=1000元/人壹叁壹肆-终端管家（专业门店分享平台，搜索壹叁壹肆加入我们）备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。五、ATV公式日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推）个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。六、连带销售公式日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推）例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则此店连带率=150双/75单=2双/单

2020年淘宝数据分析报告模板

导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，

数据分析报告格式

数据分析报告格式导读：本文数据分析报告格式，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。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

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。一、数据收集在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。二、数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

数据分析调查报告模版

数据分析调查报告模版 Revised on November 25, 2020

门店经营数据分析和推算公式

门店经营数据分析和推算公式 1 达标率公式达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 2 达标率公式同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50% 即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43%

即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 3 坪效公式日坪效=当日营业额/当店的店铺面积月坪效=当月营业额/当店的店铺面积例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 4 人效公式日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推）例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人=1000元/人备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。

5 ATV公式日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推）个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 6 连带销售公式日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推）例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则此店连带率=150双/75单=2双/单备注：此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客的消费心理。 7 ASP公式日ASP=日营业额/日销售双数月ASP=月营业额/月销售双数

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。一、项目范围的界定没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面：（1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。（2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。（3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析；二、关键业务流程分析业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程 2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程三、功能性需求分析

3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入 3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询四、非功能性需求 4.1 性能 4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》学院：国土资源工程学院班级：测绘121 姓名：王易豪学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析引言大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

项目数据分析报告模板

项目数据分析报告模板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大致包括这些内容，可以根据实际要求增减

店铺销售数据分析

服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表）在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货

350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。

华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。一、大数据思维

在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子：案例1：输入法首先，我们来看一下输入法的例子。我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。

到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，

会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。案例2：地图

服装行业的数据分析

服装行业的数据分析数据分析都分哪些？我讲的数据分析，绝对不是指简单的停留在制作层面上的EXCEL操作技术，而是针对数据分析的这个工作的内容，进行讲解；首先，数据分析分析什么？在服装行业，数据分析基本上都是围绕商品的进、销、存数量、金额来作为基础，以得出结论性的数据结果，包括进销存分析、周转分析、单店销售分析、商品的价格、色彩、品类等等几乎能够掌握的元素，都可以作为单独分析的对象。其次，数据分析的作用是什么？当然是为了使品牌经营更加透明化，使各个运作环节都能够用数据来衡量，大到服装企业，小到个体门店，都离不开数据，甚至依赖数据。说了不教你怎样做表格，因为那个玩意儿百度一下一堆，而且实用性极高。我把数据分析分为三类，三种级别：初级：只懂数据逻辑，会做数据表格，数据准确率100%，文员水平；中级：具备初级的基础上，懂数据，能够看懂每个数据分析结果，分的出好坏，也就是会分析；高级：不仅会做、会分析数据，还能够总结数据结果，对于数据结果背后隐藏的各种因果关系都能够准确把握，并且针对问题有改进方法，针对好的一面有总结推广措施。怎样做数据分析？——非技术而重能力说到这儿，不得不说我遇到太多的数据分析人员，做完表格往上司或者老板桌子一放，完事儿！这样不好，因为并不是所有的老板都看的懂数据，而且数据逻辑并不是每个人都一样，至少你的数据来源，分析逻辑，制作方法，公式应用，老板肯定不知道，你得说明白，所以要想把这事儿说明白，就得做一份数据分析报告吧？这份报告得讲究一些吧，表格都做的这么认真，那分析报告得精细吧？分析目的——你做这个表格的目的或者是作用是什么；数据来源——你得把你的数据来源说清楚吧，比如从哪里获取的，日期（起止日期）、取数范围（比如说华东区10家店14年春季新品进销存数据）；分析逻辑——通过什么来得到什么（比如通过对库存与销售的对比分析，得到存销比数据，检验该地区的货品周转情况）；关键结果——你分析的关键数据结果是什么，得到什么样的结论（每个结论都必

百货商场月度经营分析及汇报模板

店月经营分析 1．本月经营情况分析 1.19月份门店 KPI 预算完成情况（以 9月份为例）：（单位：万元）注：宣传促销费包括广告、宣传促销、陈列等费用；其他费用包括办公费、耗材费等。针对KPI 预算完成情况进行简要分析： 1.29 月份门店各业种销售分析表：（单位：万元）针对各业种销售变化进行简要分析：

针对变化较大的品牌进行简要分析： 1.4 9 月份门店自营商品分析（单位：万元） 3 12 31 年 3 月 31 日前。根据当前数据进行简要分析： 1.5 9 月份门店销售支付方式分析：（单位：万元）单位：万1.3 9 月份门店主要业种前五名及后五名销售及毛利率分析：

针对相应数据变化进行简要分析：

1.6 9 月份门店 VIP 销售占比情况分析：针对相应数据变化进行简要分析：针对相应数据变化进行简要分析： 1.8 9 月份门店人均效率与劳动效率分析：注：人均销售贡献 =含税销售净额（万元） / 自营员工数；人均毛利贡献 =销售综合毛利（万元） / 自营员工数；劳动效率 =总人工费用（万元） / 含税销售净额（万元）针对相应数据变化进行简要分析：单位：万元） 1.7 9 月份门店分业种销售坪效分析：

单位：万元）针对相应数据变化进行简要分析： 1.10 特殊招商品牌综合情况分析：（于双月会前报，每两个月报一次）（单位：万元）注：1、特殊招商品牌是指门店特别引进或条件特别特殊的品牌等； 2、特殊条件明细须列明具体情况，如：代垫装修费、代垫流动资金等； 3、请详细说明该特殊条件目前的执行情况。针对相应数据变化进行简要分析：

2016年数据中心行业分析报告(完美版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年3月

2015年数据中心行业分析报告数据中心是互联网、云计算和大数据等产业的重要基础设施之一。近几年来，随着我国互联网、云计算和大数据产业的加速发展，数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。近几年，随着互联网、云计算和大数据产业的加速发展，我国数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约7132万平方米，总机房面积约400万平方米。 IDC关于中国数据中心市场今日公布的数据表示，2010年中国数据中心总数量已经达到504,155 个，市场总规模达到92亿美元，IDC预测该市场在2010年至2015年仍将保持两位数的增长率，2015年该市场规模将达到约157亿美元。一、发展: 三个阶段 IDC认为数据中心在中国的发展大体上经历了三个阶段： 1、2000年前后

数据中心的概念随互联网进入中国，第一次掀起了建设数据中心的热潮。但是由于互联网在中国尚未普及，在用户数、内容、应用等各方面都存在明显的局限性，用户对数据中心尚未产生有效的需求。在2001年的互联网泡沫破灭之后，数据中心的发展很快进入了蛰伏期。 2、2004年至2008年随着互联网的普及和我国信息化建设的发展，无论是国民经济还是百姓生活对信息技术的应用和依赖都日益广泛和深入，从服务提供方和用户方两端都纷纷投入巨资建设数据中心。数据中心行业经历了从小到大、优胜劣汰的过程，作为重要的IT基础设施，数据中心迎来了快速发展的黄金期。 3、2008年至今互联网的发展和国民经济各主要行业的信息化建设日趋成熟，移动互联网、云计算等新兴技术和商业模式不断涌现，数据中心的数量不断增加，规模不断扩大。与此同时，行业内越发重视运营的效率和资源整合的能力，建设绿色数据中心成为未来数据中心发展的方向。

店长经营数据分析

店长经营数据分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

店长必学：店长必须要会的数据分析店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。一、门店经营指标数据分析 1）销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。 2）毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3）营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费），通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 4）评效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。 5）人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数

6)盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是热销商品、新品商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利

大数据处理培训：大数据处理流程

大数据处理培训：大数据处理流程生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。大数据处理流程完成的智慧之路：第一个步骤叫数据的收集。首先得有数据，数据的收集有两个方式：第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以

将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。第二个步骤是数据的传输。一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。第三个步骤是数据的存储。现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。第四个步骤是数据的处理和分析。上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管

数据分析调查报告模版

数据分析调查报告模版下面就是我对数据分析得一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件：１、样本情况分析及调查工具说明２、调查结果分析以图表加文字得方式呈现数据分析得结果,并对结果简单得解释与说明。 (1)表格设计得要求表格应为三线表（自动套用格式中得“简明Ⅰ型”),表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中得数据及文字小正文一号,表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格得正中上方．图表得设计要求，图表设计大小应当与正文得文字大小匹配,图表应当包括图序号，图题及图形．其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排,但不得与表格序号混用。图题目应当在图表得正中下方,图中得数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白得数据结果,仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体得数据结果信息,亦能使数据信息以很具像得方式进行呈现。 (2）结果得分析应体现层次性。一般按大家得操作化结构,分专题进行结果分析。每个专题结束之后,应当进行简要得总结与归纳,突出其中一些主要或令人意外得结果。最后,在所有得专题分析完之后，应当有一个综合得分析,并在其中陈列本次调查结果中最具有价值得一些结果与结论。 (3)结果分析中，禁止用大量得文字对结果进行说明性得描述,请大家尽量使用简洁与简单得方式陈述结果,但也不能只为追求很少得文字,对一些内容结果进行有选择性得删除,务必做到二者得平衡。 (4）调查报告中,如果有引入统计符号,所有得统计符号均为斜体表示. 请大家先自学教材后面附录二中得社会调查报告实例，然后再参考下面得一份调查报告样例: 浙江农村广播调查报告一、调查背景 …… 二、调查方法１、取样情况本次抽样得范围？,抽样方式?,实施过程?