销售数据分析统计范文 第一篇

项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行*，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*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，*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*就是<*关于投资体制改革的决定>的*。决定明确*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，*的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。

时代需求:进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以*技术的身份出现在经济、管理和

销售数据分析统计范文 第二篇

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

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，(证券交易所挂牌交易。19xx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。

19xx年,郑百文在中国股市创下每股净亏元的最高记录。19xx年,郑百文一年亏掉亿元,再创中国股市亏损之最。20xx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。

五、财务分析说明

依据郑百文公布的xx―20xx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19xx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xx年、xx年和20xx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20xx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20xx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。

六、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―20xx年中期,其中每股收益的比较是xx―20xx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

、xx―20xx年中期,商业板块每股收益总的呈下降趋势。其中xx―97年高度稳定,1998―20xx年中期大幅下滑。郑百文每股收益,在xx―xx年与行业平均值接近,但在xx―20xx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。

、xx―20xx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。xx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。

、xx―20xx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,xx年为52次,xx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。

、xx―20xx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。

销售数据分析统计范文 第三篇

各位领导、同志们：

现将我近一年来的工作情况向大家简要的作以汇报，不对之处请大家多提意见，批评指正。****年是不平凡一年，我国*胜利召开，新老领导平稳交接，真可渭新世纪、新阶段、新辉煌。

人口与计划生育法于****年9月1日颁布与实施。在逐级举办人口与计划生育法知识竞赛区、市、省一路绿灯破关斩将、全部荣获第一名的好成绩，最后冲刺要参加全国举办的大奖赛，不知战果如何?

今年在上级领导和基层单位及办公室人员的共同努力下完成了上级下达的人口目标，计划生育率100%;晚婚、晚育率100%;综合节育率100%;统计符合率100%;并达到了“三无”(即无大月份引产、无计划外生育、无计划外怀孕)，又一次被xxx市评为先进单位，也可以说连续五年评为市级先进。

一、加大了宣传力度，落实计生工作“三为主”方针。为了深入宣传人口与计划生育法的颁布与实施，根据上级的布置计生专兼职人员贯彻了计生法的精神，共有7章47条，每条的要求是什么，让每位人员有章可询，有法可依，不做违法乱纪的事情，特别是在层层选拔知识竞赛参赛队员时，我们的队员明显高出其他市的选手，自选定我们队员出席国家级的选手后，我亲自坐阵指定专人负责队员背题，每星期一、三、五为*练抢答器时间，我提问题队员们抢答，哪位队员答题不流畅，及时指出，下午及

销售数据分析统计范文 第四篇

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，销售备案面积为万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积万㎡。

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。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，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

销售数据分析统计范文 第五篇

随着20xx年钟声的临近，20xx年的工作即将进入尾声。在这个特殊的时点，总结过去的工作，计划未来，就显得尤为重要!在过去的时间里，本人在公司各级领导的正确领导下，在同事们的团结合作和关心帮助下，较好地完成了20xx年的各项工作任务，在工作能力和思想政治方面都有了更进一步的提高。现将20xx年取得的成绩和存在的不足总结如下：

一、思想政治表现、品德修养及职业道德方面

20xx年以来，本人认真遵守劳动纪律，按时出勤，有效利用工作时间;坚守岗位，需要加班完成工作按时加班加点，保证工作能按时完成。爱岗敬业，具有强烈的责任感和事业心。积极主动学习专业知识，工作态度端正，认真负责地对待每一项工作。

二、工作能力和其它方面

我的工作岗位是数据与产品支持，准确和效率一直都是我的工作宗旨。工作内容大体分为四块：

1. 在月初关账期间，要保证各地提报的非派费用和仓租、外包工、叉车租金分摊的准确性与及时性，同时不仅需要审查数据内容填写的规范性，还需要确认各地是否已经提报。汇总完数据后要进行初步分析，将不符合提报要求的费用提取出来并联系提报人进行确认，并判断是否应该提报。将数据提交给结算部门后，结算在核销的时候会有疑问，这些疑问也需要我来进行跟进与反馈。

2. 关账结束后要进行合同外议价的分析，这部分分析分为同一线路同一承运商派车次数大于3次的分析和有合同但走合同外议价的分析两部分，前者分析的目的是为了考虑是否要与此线路签合同，而后者的分析目的是更新完善合同的报价。

3. 结束合同外议价的分析工作，则需要进行单个TO负毛利的分析，该分析数据主要来源于工盘，包括收入明细，成本明细，派车分摊和租车分摊。分析完成需要将结果发给对应的运输经理，查明产生亏损的原因，并提出合理的建议。

4. 在以上三部分工作内容如期进行的时候，全月不定时穿插项目初步分析，此部分内容主要使用者为项目经理、客户经理等。

三、存在的不足

总结20xx来的工作，虽然取得了一定的成绩，自身也有了很大的进步，但是还存在着以下不足：

一是工作方式上还只是按部就班，虽然融入了一些自己的看法和改进，但还未提高到更高的层面，没有从管理层的角度去看待问题。

二是由于工作性质，与区域的负责人和调度员会有频繁的联系，但还不能很好的沉着面对，所以沟通交流能力还需要进一步的加强。

三是知识储备还不够，还需要更广泛的学习与增长经验，成为多方面的人才。 四、20xx年的工作打算

20xx年我将进一步发扬优点，改进不足，拓宽思路，求真务实，全力做好本职工作。打算从以下几个方面开展工作：

一是加强工作统筹。根据公司领导的年度工作要求，对全年的工作进行具体谋划，明确内容、时限和需要达到的目标，把各项工作有机地结合起来，理清工作思路，提高办事效率，增强工作实效。

二是加强工作作风培养。始终保持良好的精神状态，发扬吃苦耐劳、知难而进、精益求精、严谨细致、积极进取的工作作风。

三是作为运输总部与区域对接人员之一，一言一行都代表着公司的形象。不仅在工作上必须做到精确、严谨，而且在行为品德上要严格要求自己，树立良好的个人形象。所以我要加倍努力的工作为了公司的发展做出自己的贡献。

销售数据分析统计范文 第六篇

关键词：财务分析；大数据；教学改革

基金项目：本文系北京信息科技大学教学提高-专业建设项目（项目编号：5028023501）的研究成果。

中图分类号： 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）25-0111-02

如何培养财务分析人才？在财经类高校本科，一般都开设“财务分析”课程，该课程教学目的是培养学生对真实企业进行综合财务分析，并能独立撰写财务分析报告的能力。[3]本文以北京信息科技大学（以下简称“我校”）为例，探讨大数据时代下财务分析人才的需求特点，对高校“财务分析”课程设置的影响，并提出改进“财务分析”课程教学的建议。

一、大数据时代下财务分析人才需求特点

相较于其他类型数据，财务数据更大、更复杂，蕴藏着更多宝贵信息。麦肯锡公司2011年报告推测，利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。[2]在财务大数据环境下，如何整理与统计这些杂乱无章的数据？如何让财务数据开口说话为企业管理者经营决策提供科学依据？朱东华（2013）认为，大数据时代下，传统的数据分析方法已经不再适应当前的数据环境，同时，各种企业对数据的依赖与日俱增，甚至定量分析方法将逐步取代定性分析方法。[4]财务大数据和大量的财务数据分析需求助长了企业对统计和数学背景的人才需求。

可见，大数据时代下财务分析人才应该具备扎实的统计学和数学功底，能够熟练运用定量分析方法分析数据以获取信息，撰写分析报告为企业相关利益人决策提供依据。

二、“财务分析”课程教学现状

张先治（2007）认为，财务分析是财务分析主体为实现财务分析目标，以财务信息及其他相关信息为基础，运用财务分析技术，对分析对象的财务活动的可靠性和有效性进行分析，为经营决策、管理控制及监督管理提供依据的一门具有独立性、边缘性、综合性的经济应用学科。[5]财务分析课程是为我校经济管理学院财务管理专业本科三年级开设的一门专业必修课。学生前期已经学过数学、经济学、会计学、财务管理、统计学等课程。财务分析课程正是在学生掌握前期所学各门课程的基础上，培养学生综合运用所学专业知识，分析判断企业的财务状况，并根据数据分析结果找出企业存在的问题，提出解决方案。[6]为了更好地实现“财务分析”课程教学目的，课程组的老师们经过讨论，决定修改2008级财务管理专业教学计划，将原来课堂教学的方式改为1/2的学时用于课堂教授基本理论，1/2学时用于实践教学。笔者自2011年开始，按照新的教学计划给三届学生讲授了“财务分析”课程。

1.理论教学部分

教材选用东北财经大学出版社出版，张先治和陈友邦主编的《财务分析》（第五版）。该教材体系完整，内容丰富，全书以一家虚拟的ZTE公司为例，演示财务报告分析、财务效率分析和财务综合分析。每章设有案例和复习思考题，该书还有配套的习题集。在课堂教学中，以教材为主线，突出介绍各种财务分析方法的使用，以及根据分析结果得出结论，提出解决方案。

2.实践教学部分

销售数据分析统计范文 第七篇

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：

销售数据分析统计范文 第八篇

数据统计分析制度

第一章 数据分析

第一条 为*实质量管理体系的适宜*、有效*及识别

改进的机会，公司收集并分析适当的数据、将数据作为一种信息，加以充分利用并建立数据分析制度。

第二条 数据分析应反映以下方面的实际情况:

一、质量管理体系的有效*和效率或质量目标达到的程

二、过程质量及其趋势；

三、产品质量分析；

四、顾客满意/不满意的调查统计分析；

五、供方产品的质量状况。

第三条 各部门管理人员在收集和整理必要的数据后可

采用诸如[调查表xxx、[因果图xxx、[统计图表xxx等适宜的方式对数据进行分析，对产品实现过程中和质量体系运行中出现的问题进行调查分析，达到持续改进的目的。

第四条 数据的来源

一、外部来源

(一)政策、法规、标准等；

(二)*机构检查的结果及反馈；

(三)市场、新项目、新技术发展方向；

(四)相关方(如顾客、供方等)反馈及投诉等。

二、内部来源

(一)日常工作:如质量目标完成情况、检验记录、内部

质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录；

(二)存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、

纠正预防措施处理结果等；

(三)紧急信息，如出现突发事故等；

(四)其他信息，如员工建议等。

第五条 数据的收集、分析与处理

一、品控部负责:

(一)公司质量目标完成情况评价，各部门负责本部门质

量目标完成情况评价，形成

销售数据分析统计范文 第九篇

一、生鲜电商发展背景

生鲜电商代表更高效的模式，收入提升、消费升级、技术进步和资本介入促进了发展。

电商是促进农业进步发展的重要手段之一，生鲜由于其自身价值以及运输、仓储等特性，更适宜发展电子商务。相对于传统的生鲜模式，生鲜电商缩短了整个产业链，避免了传统模式下各个环节的运输、存储等步骤，减少了损耗，同时生鲜电商作为产业链中的核心，供求双方的信息传递和沟通更加顺畅。

近年来城镇居民人均可支配收入逐年提升，恩格尔系数呈现下降态势，人们的生活水平不断提高；消费的升级，人们对产品的需求层次也在不断递进，生鲜电商符合了人们的消费趋势，迎来爆发期是水到渠成。同时物流的进步和资本的介入也促进生鲜电商的发展升级。

二、生鲜电商品类情况

蔬菜水果占据主导地位，整体价位偏低，水产海鲜销售较为平稳，消费者对生鲜满意程度较高。

生鲜产品的单价整体偏低，其中蔬菜水果、牛奶乳品、冷藏冷冻产品中单价30元以下的产品销量占比超过60%，但水产海鲜的单价为元，属于高端产品，远超其他品类的价格。

水产海鲜销量全年趋于平稳，春节对销量拉动效果最大，2015年2月份的销量是1月份的倍。

本来生活、天天果园的讨论热度最高；微博讨论内容多以转发抽奖、购买分享为主；各生鲜电商总体满意度较高，本来生活略胜一筹。

三、生鲜电商人群分析

销售数据分析统计范文 第十篇

【摘 要】在医疗统计中，医疗统计数据的质量决定了统计的有效性。从使用角度出发，医疗统计数据应该具有准确性、及时性、完整性、简洁性及适时性五个特性。提高医疗统计数据的质量，首先需要对其加强重视，从各项制度上进行完善。其次要选择科学的数据收集方法，并对其进行有效分析，写好统计报告。还要加强统计人员培训，提高其素质，以保证统计数据的质量。

【关键词】医疗统计；统计数据质量；制度完善；方法科学

如今各行业信息化程度不断提高，医院自然也逐渐信息化。在这样的背景下，对医疗统计数据提出了日益增高的要求，对数据量的需求越来越大，对数据质量的要求也越来越高。医院医疗统计数据不仅要数量，还要兼顾质量。

但是调查研究表明，可提供客观、全面、有效且真实的相关信息的医疗统计数据却远未达到要求，医院和卫生行政部门对统计基础数据质量的控制还很不理想，各种医院评审方法对数据质量的监督也不尽人意。

在实际医疗管理工作中，医疗统计数据的来源形成一个盲点。在分析医疗数据中，一些新的数据指标也经常会随时出现，实际统计工作中却并没有将这些信息反映出来。此外，计算机编程人员不熟悉医院在数据采集、分析、反馈等方面的流程，导致收集到的数据不能及时提供医院所反映的真实信息，造成医院医疗统计数据的标准化程度偏低，同级医院数据根本无法进行比较。

提高医疗统计数据的质量，先要明确数据的分类及特点。

医院统计工作的分类主要有：门诊数据统计、住院数据统计以及其它相关数据。关于医疗统计数据的质量，国际上尚没有统一定义，但从使用的需求出发，医疗数据质量需具有五个特性：准确性、及时性、完整性、简洁性和适用性。

数据质量是统计工作的生命线。明确其分类和特性还不够，还要设法提高。可采用的措施如：

第一，建立标准，统一指标，构建科学的统计分析体系

医疗卫生行业统计数据不仅与统计人员有关，还与提供原始资料的医护人员等有关，所以，要在一定范围内，建立有关技术标准，统一指标口径。

在医院经营管理过程中，综合统计分析是其重要的组成部分之一。在实际管理过程中，可结合医院经验管理的实际情况以及其管理水平，构建一套科学且完善的统计分析体系，使其分析结果达到预期的效果。

第二，加强重视，完善各项制度

医院领导重视是搞好统计分析的关键。统计分析不仅仅是统计部门的事情，它需要医院各部门的支持和配合，许多资料要由相关部门提供。所以，各级领导必须重视和支持统计分析工作，重视医疗统计数据质量的提高，为做好统计分析提供组织保证。

在提取和管理统计数据的时候，应该严格按照相关法律法规制度的要求来进行工作。通过构建合理且科学的法律法规，使医疗统计数据不会受到一些不良因素的影响和干扰，确保其数据的真实性以及客观性。

健全的监控评估制度可以从根本上提高医疗统计数据的质量。完善对医疗统计数据质量的监控制度，加大统计监督力度是提高医疗统计数据质量的重要保证。

第三，选择科学的原始数据统计方法

对一个具体的样本原始资料，首先应判断其是否存在偏误，然后设法消除这种偏误的影响，进而得到一个较好的估计。例如可以使用方差分析、多重比较的q检验法（或HSD检验法）和交叉样本技术来实现上述目标。首先将所得到的样本原始资料进行分组，然后进行方差分析，通过观察其是否存在显著性差异，得出资料是否有计量差错或回答有偏误。

第四，写好数据分析报告

医院卫生统计人员不仅要及时准确地完成各类统计报表，还要对数据做出分析。统计分析是建立在丰富资料基础上的深加工。统计分析报告要求原始数据准确，并根据数据分析医疗中存在的缺陷与问题，通过科学的分析，为医院管理、医疗质量提供可靠的信息与依据。

统计分析报告首先要有针对性、时效性。统计工作人员要以原始基础数据为基础，根据不同需要，选择不同资料，有针对性地进行采集、加工、整理，准确、及时地提供多种形式的统计分析。

第五，提高统计人员素质

人的因素是一条永远不变的真理。在采集、处理、存储以及分析医疗信息的时候，人是最为活跃的因素。各级医务人员综合素质的提高是保证统计质量的关键。

销售数据分析统计范文 第十一篇

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。

销售数据分析统计范文 第十二篇

《数据统计与分析》这章第一课时内容，我的设计是按照教材第一节设计的，但由于备课前对学生的学前水平不够了解，所以在备课和实际教学中都出现了较大问题。上节课为拖延时间，我让学生自学如何计算总分，当时只是为了填满课堂时间，也没顾及那节课之后我该上什么内容能使这章的内容呈现连贯*。所以在第二课时的备课前，我对该按照教材顺序教学还是继续上节课最后提出的算总分进行教学感到很纠结。反反复复翻看教材，觉得教学内容来个重组的话会实现有效教学，最终决定还是将上节课的内容进行到底，就讲如何计算总分，也就是教材的数据处理与统计——公式法和函数法。

有了第一课时的失败经历，这次备课我不急着去想怎么使我的课堂出*。在熟悉了教材内容后，我就逐个打开我学生上节课的作业。第一感觉就是很多同学都会运用公式进行计算了，我的学生都很聪明。这值得欣慰也让我担心，他们又会了呀，那还要我教些什么啊？自我感觉水平不高，又遇到这样一帮“高手”，压力甚大啊。看了大概十多位学生的作业后，看到有同学没算总分的，最后觉得这样光看不做记录，容易把这些没算总分的同学忽略，所以又重新打开之前看过的学生作业，并且将他们的作业情况一个个记录下来，输公式时输的是具体的数字还是引用了单元格地址，或者是用了函数的方法，我都将这些详细记录下来。最后统计下来，

销售数据分析统计范文 第十三篇

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xxx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。

销售数据分析统计范文 第十四篇

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销售数据分析统计范文 第十五篇

(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*的分析方法，秉承公正的原则，对项目的可行*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、*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*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

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*分析方法和定量分析方法。

第五章资产结构分析

此章包

销售数据分析统计范文 第十六篇

［摘要］随着信息技术在财务管理领域的广泛应用，审计机构急需采用新的审计方式和手段，以提高审计质量，降低审计风险。本文利用商业智能技术，对审计方法进行新的探讨，并建立基于商业智能的审计模型，探讨在海量数据条件下进行审计的新途径。

［关键词］OLAP;数据挖掘;审计;商业智能

1商业智能模型

本文利用SQLServer2005构建基于商业智能的审计模型TAuditMin，如图1所示。审计过程分为：采集审计数据、建立数据仓库、OLAP多维分析、数据挖掘、前端展示等。

源系统

数据挖掘的基础是大量的历史数据。这里的源系统是指与审计业务相关的各种关系型数据库，如金蝶数据库、用友数据库等。这些业务系统中的数据可以应用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通过数据清洗、转换和加载（ETL）等步骤载入数据仓库，为多维分析和数据挖掘作准备。

数据仓库

该部分的功能就是为数据挖掘提供多维数据集（Cube）和数据集（Dataset），用于数据挖掘的Cube也可以根据用户的要求作相应的更改。商业智能提供了自动创建Cube的功能，用户只需要设置好相应的维度表和量度组，通过一些简单的命令就能实现Cube的自动生成和重新生成。因此，数据仓库设计主要在于设计维度表和量度组，以及两者之间的关系。

多维分析

OLAP为用户提供强大的数据分析功能。在数据仓库建好后，输入测试数据，测试数据仓库和模型。如果分析结果显示创建的模型有问题，则可以通过OLAP提供的功能重新创建模型，并且按照用户喜好的方式显示数据分析的结果。模型没有问题之后，就可以对ETL处理过的真实数据做相应的数据分析。

数据挖掘

数据挖掘模型的建立以MDX语句为基础，同时也支持手工操作。模型建好以后，需要对选择数据挖掘的模型进行测试和训练。用于训练的数据可以来自于数据仓库生成的Cube，也可以直接使用其他数据集，如文本文件。模型训练的结果既可以直接浏览也可以生成报表在客户端展示，数据挖掘功能主要通过微软的SSAS和AMO实现。

客户端

即数据挖掘模型、报表和OLAP分析结果的前端展现，是用户与系统交互界面。目前比较流行的方式是基于Web的B／S结构。

发现审计线索

在数据分析的基础上，定位重点审计对象，利用先进的计算机技术或其他方式追踪线索，重点审计该类数据。

形成审计报告

针对审计线索，加以重点审计，提交审计报告，以供分析和决策。

本文提出的解决方案将数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术相结合，可指导审计人员高效地开展审计工作，增强审计人员的审计数据分析能力，提高审计的效率和效果。

2商业智能在审计中的应用

商业智能在审计中的应用主要包括OLAP和数据挖掘两部分，以下具体介绍这两部分的应用。

在审计中的应用

通过数据仓库，可以利用OLAP技术，采用包含结构、趋势、同比、因素、TOPN等多种分析方法，自动生成图文并茂的分析报告，并可以在任意时间，生成任意内容（如财务、销售、仓库、采购、应收、应付），同时实现分析报告中的动态钻取，满足审计人员的需要。我们可以利用OLAP进行销售分析、应收款项分析、仓库库存分析以及财务决策评价等。

OLAP支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。如MDX查询语句：

withset［TenBest］as

’TopCount（［Product］．［BrandName］．Members，10，［UnitSales］）’

set［LastMonth］as

’Tail（Filter（［Time］．［Month］．Members，NotIsEmpty（［Time］．CurrentMember）），1）’

set［Last6Months］as’

［LastMonth］．item（0）．item（0）．Lag（6）：

［LastMonth］．item（0）．item（0）’

select［Last6Months］onCOLUMNS，

［TenBest］onROWS

fromSales

可以方便地查询某商场最近6个月销售趋势最好的前10种商品及销售量。

又如，对应收账款进行分析，可以通过图表，直观显示账龄、金额等情况（如图2所示）。

数据挖掘在审计中的应用

销售数据分析统计范文 第十七篇

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，

经营数据分析报告,

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。

销售数据分析统计范文 第十八篇

说到量化分析，它是一种方法，如果说数据挖掘是“外家功”，那么量化分析就是“内功心法”。

在大数据概念不断升温、数据分析技术不断成熟的今天，我们已经不再对数据分析、数据报表陌生。而我也不例外，我的数据分析团队每天都会呈现出不同的数据报表和数据分析模型。

销售量的同比环比，成本利润对比；

决议民意调查统计结果分析表；

年度销售情况总结分析报告；

顾客购物行为分析报告；

工作效率统计表，经营管理仪表盘等等。

因为有了智能BI系统作支撑，展现的报表是完美的，华丽的。而在企业中面对这些主题的数据分析，我们也会毫不犹豫地利用各种数据分析工具和方法，对某个特定主题进行ETL，建立分析模型。可是我们往往忘记分析的目的和根本问题，经常性地沉迷于技术分析、报表展示。所以我们想挖掘企业管理和经营问题实质的时候，量化分析就变得尤为重要了。以求对事物存在和发展的规模、程度等做出精确的数字描述。让数据分析从根本意义上服务于业务管理，这才是分析的终极目标。

“外家功”与“内功心法”

说到量化分析，它是一种方法，如果说数据挖掘是“外家功”，那么量化分析就是“内功心法”。虽然量化分析不能解决任何计算机语言逻辑错误，没有具体计算机语言表达规则，不能建立如关联分析、回归分析等具体清晰的统计分析方法。

但是量化分析通过数据收集，指标确定，信息的整理对结果不仅仅是展示，而是做全面的、完整的描述，全面解答根本问题。我们经常在总结汇报会议上看这样的场景：“在本次活动中，销售比去年同期增长了30%，其中某品牌中A型号和B型号对比，A型号比B型号销量高出50%。”如果这样陈述再配上图表展示，看起来好像就是一个很好的数据分析总结汇报了。可是问题来了，为什么A型号要比B型号销量好，我们是停止B型号的采购，还是加大A型号的引进。从这个分析当中我仍然不知道如何处理，似乎困惑的问题和想要的答案都没有反映出来。那我们为什么要收集这些数据，为什么要设定这些指标，又为什么要分析这些信息？显然这是一个没结尾的故事，即使有华丽的过程，却没有揭示实质的问题。

建立量化分析体系

有了量化分析，目的是建立量化分析体系，而在企业要建立量化体系，首先必须学会找出根本问题，要用类似“五个为什么”的方法揭示根本问题。建立企业量化体系不是单枪匹马就可以完成的，我们需要更多的人给我们提出“为什么”，让企业更多的人参与到规划量化体系蓝图的“艺术创作”中去。让我们的企业问题蓝图更加完整。其次对于建立的问题，要不断地检查和分析，看看我们揭示的问题是否考虑了需要的信息、指标和数据。揭示的问题是否有效、问题是否符合量化逻辑等等。我们要在企业的管理和运营中不断检查自己的量化体系蓝图。最后有了完成有效的量化蓝图，就需要我们进行确定指标，明确信息，采集数据了，这时候再也不会在数据的海洋里迷失了航程。确定指标使得量化体系有了方向，明确信息和采集数据是量化体系的技术手段。量化体系是分析的目标，数据分析是揭示问题的工具和资源。

当大数据时代到来的时候，很多IT技术应运而生的时候，当所有的产品和解决方案告诉我们能从数据中淘出宝藏，能用信息构建知识体系的时候，我们是不是应该冷静问问我们自己的企业为什么要分析。面对我们多年沉积下来的数据，我已经建立面向多个主题的、多个维度的数据仓库或者是数据集市，甚至看似我们也形成了数据分析体系。

但是这样的体系是不是客观的反映了企业的问题和现状，有没有描绘完整的解决办法。数据需要量化，企业的问题更需要量化，绘制企业问题量化体系是迎合了大数据时代下的企业管理。只有这样才不失数据分析的根本。

销售数据分析统计范文 第十九篇

【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

销售数据分析统计范文 第二十篇

一、总体概况

二、电商成交指数分析

（一）电商交易总额。2018年，区内全年电商成交总额达104亿元，同比增长17%，尤其是农产品上行增势喜人，但总体来看，电商交易总额增速较2017年约28%的增长率有所放缓。究其原因：

三是保量提质的需求。如今的新零售模式更加讲究“品质至上”和“内容为王”，我区电商开始进行资源和人力方面的优化整合，迈入更加注重品牌力和品质力的新征程，摒弃掉了过去一些粗犷化和原始化的发展模式，在保证总量有所增长的基础上，更加注重品质的提升。

三是区委区政府对电商，尤其是电商精准扶贫和乡村振兴的重视和大力扶持，一大批电商平台依托区内广大农村茁壮成长起来，带动了农特产品的上行销售。

销售数据分析统计范文 第二十一篇

分析摘要：xx厂是我国大型xx制造企业，按国际标准和国家最新技术标准，生产xxx类型xx、xx、xx等几个品种。经营管理情况复杂，工序环节多，产品结构变化大。我们利用填报的xxxx年xx省投入产出调查表，合计xx指标数值，以厦已有的投入产出辅助成果，第一次把企业内部与企业外部的经济联络以及企业内部的经济关系全部反映出来，使我们详细地系统地掌握了当年全部购入物资的来源与分配消耗构成；机床生产与社会各经济部门之间的经济联系和机床的销售去向确切地反映了固定资产和流动资金的增减变化况，以厦新创造价值的构成情况，并对企业经营管理活动进行了综合分析。

一、购入物资分析

xxxx年我厂购入的物资总金额中，省内产品占xx%，省外产品占xx%，其他占xx%。在全部购入物资总额中，按工业部门划分，属于黑色金属冶炼hax。的产品占xx%，电力工业占xx%，煤炭和石油产品占xx%，建筑材料厦建筑业产品占xx%。以上六个部门的工业产品占我厂购入物资的xx%，是我厂物资消耗的重点。特别是xx金属的购入量占总金额的一半以上，说明我厂要搞好物资管理，应该在xx金属的购入与管理方面狠下工夫。弄清与哪些物资部门有联系，确定舍理的供货地，以减少运输费用。把这个重点抓住了，我厂物资管理的经济效益将会有显著提高。

二、物资消耗分析

在奎年购入的物资总额中，物资消耗中xx%，用于增加固定资产的占xx%，其他占xx%。从物资消耗的比重看，产品消耗占主要部分。再从工业生产物资实物量消耗分析看，在xx生产过程中，直接消耗的物资主要有金属材料、燃料、动力和工具。其中钢材每天平均需要量为xx吨，l燃料油xx吨，煤xx吨，电xx万度。接物资消耗值量分析，在万元产值中，物资消耗总量为xx元，其中xx金属加工业的产品为xx元，有色金属加工业的产品为xx元。从单位产品耗用量看，每台xx产品平均投入的xx原料xx公斤，xx原料xx公斤。

三、产出效益分析

x年我厂生产xx产品xx台套，产值xx万元。出售半成品厦工业性作业产值为xx万元，合计现价工业总产值为xx万元。创造工业净产值xx万元，占工业总产值的比重为xx%，比上年提高了xx%。主要是由于工业总产值比上年提高了xx%，物耗只比上年提高了xx%，同期净产值比上年提高了xx%；万元产值的构成中，材料消耗为上年的xx%，动力、燃料消耗为上年的xx%，这两项指标说明由于产量的增长使万元产值中原材料比重降低，经济效益也比上年提高。

四、产出流向分析

xx年xxx产品产量xx台，上年生产而由用户退货xx台，本年收入量合计为xx台。本年销售量xx台，按实物量计算商品销售率为xx%。在销售产品中，售给本省的占xx%，售给省外的占xx%，出口的占xx%。说明产品的覆盖面较大。

通过上述分析，我们对全厂的耗用物资、货源构成、物耗去向，核算了大量的系数，这对确定企业的中长期计划有重要的作用。如xxxx年确定机床产值xx万元，根据测算系数，需要钢材xx吨，实际耗用量为xx吨，这是由于钢材利用率提高了xx%，节约钢材xx吨，系数测算与实际耗用的误差率为xx%。预计经过几年的实际测算和系数的调查，将对计划的编制起到更大的作用。

销售数据分析统计范文 第二十二篇

【目录】

一.引言

二.研究目的

三.数据分析

I.对能源生产及构成的分析

.基于excel对能源生产及构成的简单分析

.基于spss对能源生产及构成的有关分析

.相关分析

.回归分析

II.对能源消费的分析

.从能源消费总量和类型方面做简单分析

.综合分析能源消耗各类型及总量之间的关系

.相关分析

.以年份粗略预测未来对能源的需求量

四.综合上述分析并总结

五.附录

一.【引言】

能源是整个社会经济增长和社会发展的重要物质基础, 也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点，能源短缺曾长期制约社会经济的发展，经济的可持续发展对于合理的能源生产与消费提出了更高的要求。探讨能源消费与生产状况，对于保障国家能源安全、实施科学发展观战略和走能源可持续发展道路具有重大的现实意义。

二.研究目的

本文采自1978年以来近30年全社会的能源生产及消费数据(来源国家xxx)，基于excel及spss软件，从能源的生产构成及消费情况等方面进行分析，并用线性回归模型对世界能源需求进行预测。

三.统计数据分析

I.对能源生产及构成的分析

.基于excel对能源生产及构成的简单分析

下图是自1978年以来社会能源生产总量的情况，对原始数据进行简单的转换得到图一。

从图中不难看出能源的生产几乎成直线增长，最近十余年来由于科技的发展及能源的需求量的不断提高，能源的产量增长尤为明显。各能源占生产总量的比例结构从图二中显而易见，原煤不论从储存量还是对人类生活和工业发展的角度而言，目前仍是世界经济发展的支柱。而原油的产量却有回落的趋势，自1978年以来逐年降低。当然随着近年来科技的发展，能源短缺危机，在天然气开采上有所提高，水、核、风能逐步发展。

下面基于excel将近30年的数据进行了简单的处理，得到各能源的产量增长对能源总产量变化的影响。

当然这里我就简单的以原煤产量对总产量的影响做了分析(原油，天然气等同理)，几乎成线性正相关，并得到方称y=。基于此方程我们可以从原煤的产量粗率估计能源总产量的情况。

.基于spss对能源生产及构成的有关分析

.相关分析

由于自1978年以来的数据太多，于是接下来我选择了近十年来能源的生产情况及相关数据进行分析。下面选取2002年至2012年的数据，如表一：

销售数据分析统计范文 第二十三篇

统计是利用尽可能少的局部样本数据来发现总体规律，处理对象往往数据规模小且数据结构单一。在大数据环境下，面临海量数据的采集与统计，传统方法已无法满足大规模数据集处理。基于hadoop系统，利用其分布式存储和并行处理机制，设计了大数据环境下的统计分析模型，从海量数据中提取出有用的信息特征，实现数据资源共享，为相关部门决策提供信息服务。

0引言

随着统计数据规模的快速增长，数据特征日趋复杂，数据收集渠道多样，统计学相关领域研究已进入大数据时代。如何高效收集样本数据、挖掘信息，从海量数据中提取有用的信息特征，将信息及时提供给相关部门决策，成为当前统计学研究热点之一。与国外相比，我国在统计分析工作中存在信息资源整合程度不高、数据共享匮乏、信息不完整等问题。随着大数据时代的到来，对大数据分析与挖掘的研究和应用越来越重视，大数据的挖掘与分析将帮助统计部门在有效合理的时间内采集、处理、管理与分析海量数据。

目前*部门间借助政务平台可以实现数据资源共享，但是企业与*间缺乏数据的分享平台，造成了信息隔离，对此，统计部门要构建起全方位的海量数据共享和分布式存储的安全统计分析平台，实现跨地区的统计信息交流，满足海量信息数据的实时分享和处理。

1大数据

大数据是一种大规模的数据*，数据分析人员无法在一定时间内用