(经典)数据分析报告15篇
在生活中，接触并使用报告的人越来越多，报告成为了一种新兴产业。相信许多人会觉得报告很难写吧，以下是小编整理的数据分析报告，仅供参考，大家一起来看看吧。
数据分析报告1
一、试题总体评价
本次考试，试卷为教育办统一组织试题，试题难度总体中等，质量较高，注重了基础知识与综合能力兼顾，体现了《新课标》中的“三维目标”之间的关系，试题灵活，注重用所学知识解决生活中的实际问题，对今后的教学具有良好的导向作用。
二、考试成绩数据分析
数据反映出来的问题主要体现在以下三个方面：
（1）、各年级学科成绩之间的不平衡。（五年级英语）
（2）、各班级成绩发展的不平衡。（六一班、六三班和五二班、五一班）
（3）、各学科间的不平衡。（二年级、四年级、五二班语文、数学）
三、学生答卷分析
1、语文：
（1）语文得分率较高的有看拼音写词语、词语填空、形近字组词、多音字、按课文填空等，这与教师平常要求多读多背多写密不可分。
（2）学生学习缺乏主动性、灵活性，教师教什么就学什么，死记硬背，对所学知识不能做到真正的内化，不能做到举一反三。
（3）学生的阅读面狭窄，课外书籍读的少，阅读量小,所以知识储备就少。学生的阅读态度不端正——畏读，有的甚至不做，阅读方法方法不正确——略读、导致阅读能力不强,表现在对在卷面上词语理解出现偏差，准确率不高，分析理解题泛泛而谈，不够深入。
（4）学生语言组织能力、谋篇布局、选材立意等作文能力偏差，习作立意不新、语言不优美生动，只有骨感，没有美感。
（5）答题不认真，从上交的试卷来看，普遍存在书写潦草、不规范，横不平竖不直，尤其是低年级同学，有的同学作文整篇只有句末一个句号，甚至还有的学生连个句号也没有，成绩就可想而知了。
2、数学
（1）基本概念，基本公式掌握不够好，反映在填空题和选择题的解答上，失分率较高。
（2）大部分教师能把握住数学的特点，加强计算的教学，但学生任然因计算丢分较多，主要是中高年级对脱式计算的运算顺序及简便规律的使用上问题比较多。
（3）解决问题的分析能力不高。（六年级应用题）
（4）部分学生未能形成良好的学习习惯，计算只用口算，不验算，造成计算出错，“粗心”仍是答题中的一大“顽敌”。
（5）由于学生在平时的学习中不能够把教师教学的知识进行内化，因而运用所学知识解决综合问题的能力不强，衔接性比较强的题目（六年级圆柱、圆锥），少数学生得分率偏底。
3、英语
（1）学生对单词、句型识记不清，遇到单词填空、句式变换这样的问题无从下手。
（2）分析问题、解决问题的能力差，对于所学到词语、句型、对话等知识不能做到内化，具体情况不能具体对待。
4、品社、科学
（1）部分学生对所学到的知识点没有全部识记清楚，或者是记清楚了但不会写字，导致失分。
（2）学生知识面狭窄，只停留在课本和手边的小册子上，没有在任课老师的帮助下涉猎更多的相关科目的知识，这将是今后考试失分的一个短板。
四、教与学问题分析
（一）学生层面：
1、学生的基础差，学习习惯和学习态度还需要进一步的提高。
2．学生的基础知识掌握不牢，综合分析问题解决问题的能力差。
3．全校的合格率、优秀率、人均成绩整体偏低。尖子生不突出，学困生数量多，严重影响教学质量。
（二）教师层面：
1．教师发展的不平衡，主要体现在平常的教学常规检查中。
2．结合平时课堂的反映及考试成绩比较，成绩较差的教师表现在课堂上有以下几个问题：一是课堂无计划性，包括知识目标、能力目标、时间搭配、教学进度、学生的个体差异不能很好的规划。二是对基础知识课堂落实不到位，缺乏学生良好习惯的培养。三是课堂练习的实效性差。
3．教师角色转化不到位。教学方式没有发生实际性的变化。许多教师仍然把重心放在教上，忽视了练习的过程，学生被动学习。
4、课后辅导抓得不扎实。
（三）学校层面：
1．教学管理上缺乏创新意识，粗放型、经验型、时间型的管理还在主导着我们的教学。
2.新课改高效课堂教学模式在我们的课堂上没有发挥实效，教学效果不明显。相当一部分教师固执己见，固守传统。有人来听课是一回事，真正上起课来是一回事，上示范课是一回事，活动过后又是一回事，教学研究和教学实践两张皮的现象普遍，课改成果在课堂上的巩固率不高。学生的学习方式没有发生根本变化，仍然有一些教师固守原有的教学模式，死记硬背，机械训练的现象普遍存在。
3.教研组没有真正发挥作用。目前存在的问题是教师备课、上课单兵作战，相互保守，取长补短根本就是一句空话，没有形成良性的竞争环境，教研组缺乏督促，形式主义倾向严重，很不利于学校教学质量的整体提高。
五、今后教学中的努力方向
（一）各学科整改措施：
1、语文
（1）教师应当改进识字的教学方法，加强基础知识的训练。低年级在在加强书写指导，不仅要求学生写正确，更要要求学生写美观、写规范、写得体。抓好字词等基础知识的'同时，要注意培养学生的说话能力，拓展学生的知识面。
（2）加强教学与生活的联系，让学生发现生活中的语文，联系生活学语文。每教学一篇课文，应当作一次阅读训练来要求学生，教师在教会学生读的同时要让学生理解和应用所学的知识，教师要在每一堂课中，适当加入拓展训练，开拓学生的创造思维。
（3）强化作文教学,教师应当根据学生的年龄特点改进作文教学方法，让学生多读，在阅读中积累写作素材，量变才能引起质变。教师要对学生加强作文审题、写作技巧的指导,并要强化训练。
（4）加强学生课外阅读，拓宽学生的视野，培养学生综合运用语言的能力。
（5）加强家校联系，关心学困生，做好学困生的帮扶工作。
2、数学
（1）立足教材，扎根生活。认真钻研教材，从生活数学做起，努力提高学生学习数学的兴趣。
（2）重视过程，培养能力。多做多练，拓展思维。
（3）加强数理教学和学生的计算能力的提高。
（4）加强基础，强化习惯。经常对学生进行查漏补缺，同时注意学生学习习惯的养成教育。如：审题、估算、验算、检验方法等。
3、英语、品社、科学
（1）加强单词和基础知识的识记、盯背，教会学生活学活用。
（2）加强课外相关知识的积累。
（二）学校管理整改措施
1、重视优等生的培养，把优等生的培养作为学校、班级的重要工作来做。
（1）各班级、各科任老师要相互协作、交流，齐抓共管，做好优等生的培养工作，发挥他们在班级的辐射带动作用。
（2）分类推进。任课教师承包有缺腿学科的优等生，培养优等生群体；班主任做好协调，抓全员优化。班主任和任课教师齐抓共管的态势，促进学生的群体优化。
（3）在教学中要尽可能实行分层教学，确保优等生在打实基础的前题下，能提高自身的综合能力。
2、创新教学管理,建立长效机制
学校要对教学管理各方面检查和反馈的程序等都要明确，不能有盲点。重视抓基础、抓常规、抓平时、抓落实，在务虚的同时，更重要的是在务实上花功夫。针对本次考试存在的问题，要落实好以下几点：
（1）落实好备课制度，教师要互相学习，缩短学科内差距。教研组要做好教案审批、把关，加强督促、督导。
（2）实行推门听课和随堂检查制度，解决课堂教学效率不高的问题。对于听评课，要确定明确的目标和对象，提高听评课的针对性。同时学校及教导处提高对教案检查的频率和力度，采用定期检查和不定期检查相结合的办法。通过教案检查的高频率保证教师备课的高效率、高质量。
（3）完善质量分析制度，使分析成果落实到教师、学生的具体行动上。争取每一次考试均有简洁有力、操作性强的质量分析。建立至下而上的质量分析制度，即：教师、学生作好个人的分析，班主任做好班级质量分析主题班会，各教研组开好学科教学诊断，突出学科点评。特别要强化任课教师对学生学科的分析，分析到每一个学生的每一个学科，分析到每一个知识点，找准学生的问题所在。通过这种由下至上的方式实施多层面、全方位、立体式的分析，从教学及教学管理的角度，诊断出现阶段存在的影响教学质量的主要问题，并对问题的产生进行了归因，反思教学、管理中存在的问题。进而提出解决问题的对策及建议。
（4）强化学校领导包干制度，抓薄弱，促平衡。强化薄弱学科教学，促进学科均衡发展，切实解决个别班级个别科目成绩低下的问题。
（5）抓良好学习习惯的养成。学校要落实好学生良好学习行为习惯养成工作，但学习习惯的培养是一项必须持之以恒的工作。任何一个学习习惯的培养，不是一蹴而就的，它必须有一个慢慢形成的过程。而形成过程中，持之以恒，严格训练，不然将事半功倍。
3、深入扎实开展教材及课堂教学的研究。在今后的教学中，教师要深入研究教材，准确理解教学内容，把握教学要求，通过系统的研究，提高自己把握和驾驭教材的能力，以便提高教学效率。
当然，成绩的差异只是过去，在今后的教学工作中，只要全体教师齐心协作，持之以恒，自己所带班级、科目的成绩肯定会有一个大的飞跃，学校教育教学质量肯定会有大的提高和进步。
数据分析报告2
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。
20xx年1月，新的一年新的开始，米订商学院继续为酒店运营者们倾情奉献中国酒店业移动互联网(典型)运营数据分析，为您剖析酒店互联网微营销的问题;为您分析移动互联网时代酒店的发展思维和营销方向以让更多酒店了解最新移动互联网营销产生的效果和作用，掌握行业发展动态。
二、中国酒店移动互联网1月份(典型)运营数据分析
(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25.64%和10.87%。经过调查分析，原因在于以下几点：
1、这两家酒店的高层领导(总经理)分别是米订商学院训练营第四期和第六期学员，他们积极学习互联网思维，转变观念，拥抱互联网;
2、酒店管理层重视，团队执行力强;
3、设置有效的管理措施和激励机制，激励全员参与配合。
(三)会员分析
数据显示：20xx年1月份会员新增量排名情况是，张家港沙洲湖酒店以671人获得第一名;南昌瑞颐大酒店和合肥辰茂和平酒店分别以380人、226人分获第二名、第三名。数据显示前五名的会员增长人数超过100人。其中速8酒店上海松江车墩影视城店以xx2人位列第四名，作为一家经济连锁酒店，有与其他大牌星级酒店相比，有后来者居上的潜力和趋势。
通过对系统访问量和会员增加量两个维度进行相关数据分析，总体来看系统访问量与会员增加量关联性较强，而且是呈正相关。移动端的关键是系统访问量的转化，访问量越大，会员转化率也越大。
(四)会员重购率分析
注：重购率=消费酒店项目2次及2次以上的会员数/总会员数
数据显示：会员重购率排名中排名前三位的是云顶之星上海店、海门东恒盛国际大酒店、湖北星球国际大酒店，重购率分别是40.00%、26.45%、26.30%。排名前五位的重购率都超过了25%。
通过以上可以得知：发展会员，做好会员营销，是酒店移动互联网直销的核心点，同时也说明仅仅有会员数量不够，如何提升会员重购率才是根本，也是酒店提高订单量和收益的重要保障。
(五)酒店类型分析
从酒店类型来看，TOPxx中星级酒店在占比60%，经济连锁酒店和精品连锁酒店各占20%。虽然星级酒店所占比例仍然较高，但是经济连锁酒店作为后起之秀，发挥自身优势，利用移动互联网正在奋起直追。这也说明了无论哪一类型酒店，只要积极拥抱移动互联网，利用移动营销工具做好运营，就能获得较高收益。
三、米订观点
在移动互联网时代，利用移动互联网工具，发展会员，提高会员重购率才是移动互联网营销的核心。无论是星级酒店还是经济连锁酒店，工具都是公平公正的;酒店移动互联网营销关键在于运营，只有高层重视，全员参与，运营人员懂方法，会操作，才能落地转化为结果。
数据分析报告3
在当今经济高速发展的时代，服装行业作为一个根植于消费需求之上的消费品行业，其发展明显受到宏观经济态势的影响。因此，我们可以通过对该行业的数据分析来更好地了解服装行业当前的变化和发展趋势。
一、 中国市场份额增长缓慢
从整体规模来看，服装行业在国际市场中尚居重要地位。然而，过去几年中，中国是服装行业的最大消费市场之一，但其市场份额增长却开始出现放缓。
自20xx年以来，中国的服装消费市场增长率有所下降。在这一时期，由于受到经济增长放缓的影响，加上国际贸易紧张局势的不利影响，对中国消费者的信心与购物意愿受到极大影响，因此进一步促进了消费者对于购物行为的谨慎态度，导致中国服装市场增长率放缓。
二、电子商务成为主流
电子商务成为包括服装行业在内的消费品行业主流的表现越来越明显。根据相关数据，预计全球服装电子商务销售额将在未来几年内以双位数增长。今天，即使是传统服装商店，也必须拥有一定的电子商务渠道。
随着国内经济的高速发展，越来越多的消费者加入了中产阶级行列，并且他们更加接受网络购物的方式。在线销售平台不仅扩大了公司的销售市场，更可以通过大幅降低运营成本来帮助企业实现更高的利润。许多服装品牌也已经开始积极利用社交媒体平台的力量，通过在线宣传和销售店铺，吸引年轻消费者的眼球。
三、消费行为从量变到质变
在过去的几年中，中国消费者的.消费需求和消费习惯发生了显著的变化。从过去的大规模消费转移为现在的放慢消费的趋势，这也让品牌之间的竞争变得更为激烈。消费者很久以前购买服装时更注重价格和数量，而现在他们更注重品质和款式的选择。高品质、创新和独特性是吸引消费者的主要因素。据市场研究人员称，未来的消费品市场中将更注重智能化、数字化、环保化、品牌化等方面的需求。因此，以这些为核心的品牌将会更受欢迎。
四、追求品牌、奢侈与潮流
奢侈品往往是引导消费者购买决策的主要因素之一。近年来，消费者的消费属性更加独特化和个性化，他们追求服装品牌、奢侈和潮流的完美结合。因此，大量的奢侈服装品牌开始进入中国市场，并引起许多购物者趋之若鹜。
五、环保和可持续性一词占据主导
以前，消费者购买时更注重服装的品质和款式，而且对于这些服装所处的环境影响并没有太多关注。但是，当前的消费者日益感到改变气候对世界形势的威胁，以及对环境保护的日益迫切要求，进而开始更多地考虑服装与环境保护的联系。在中国市场，越来越多受到欢迎的品牌都专注于生态、可持续和环保的播种和推行。在未来，拥有绿色和环保理念的服装品牌将更受消费者欢迎。
综上所述，随着消费主义的发展，服装行业面对的变革和发展趋势需要我们关注而不是避免。理解服装市场的趋势和竞争格局，可以帮助企业更好地定位自己的目标市场和客户群，并提升在行业中竞争力。
数据分析报告4
本次生鲜电商报告从百分点全网商品画像中提取了数十万条消费者的网络购物行为记录和6万多条生鲜产品的数据，借助机器学习、分类训练等模型，对生鲜产品进行品类打通和类目划分，深入探寻消费者对生鲜电商的态度以及在发展中需要关注和改进的环节，为行业发展和企业进步提供数据支撑。
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。
生鲜电商以销售生鲜和普通食品为主，其中生鲜类产品的比重为69.5%，新年春节是网购生鲜的旺季；在细分品类中，蔬菜水果占据主导地位，占比为55.2%。
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64.6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，20xx年2月份的销量是1月份的1.36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
人群集中在北上广深为中心区域的经济带，女性更关注健康、男性更阔绰，并且与菜谱类网站用户群高度相关。
华北地区生鲜购买人数占总体55.1%，华南地区占据16.6%，东部地区占26.3%，三个地区购买人数占据总人数97.8%，在经济较发达的地区，购买用户出现较明显的地域性。
女性更愿意购买蔬菜水果；女性用户中购买蔬菜水果的比例比男性用户中的多5.3%；在各个品类上，男性用户平均客单价高于女性用户。
用户浏览菜谱类网站和在生鲜电商购买处于同一场景，存在特定先后顺序，两者的客户具有一定的相关性，两者整合可以更好地满足客户需求。
四、生鲜电商行业痛点与解决方案
货源、客源、物流、竞争策略等方面需要进一步的优化，借助大数据打通运营、执行、物流等环节有望成为方案之一。
虽然生鲜电商获得了用户、市场乃至资本的认可，但行业发展仍存在一些掣肘，需要在发展中解决和完善，在货源、客源、物流、竞争策略等方面都需要进一步的优化，上图是物流因素的具体分析。
生鲜电商掌握大量的交易数据和用户，通过对数据金矿的挖掘，可以充分了解消费、了解市场，为企业和行业的优化升级提高支撑，上图是通过大数据对生鲜产品进行画像以及产品关联推荐的示意图。
社交媒介的作用日益突出，尤其对于快速发展的新兴行业，关注舆论热点，了解产品、对手、品牌、行业等层面的信息可以做到知己知彼，百战不殆。
数据分析报告5
一、数据介绍
本次分析的数据是某公司474名职工的状况统计表，其中有11个变量，分别是：职工编号、性别、出生日期、受教育水平程度、职务等级、起始工资、现工资、本单位工作经历、以前工作经历、民族类型、年龄。我们通过使用spss统计软件，对变量分别进行频数分析、描述性统计、方差分析，还有相关分析，来了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个别变量的分布特点和相互之间的关系。
二、数据分析
1、频数分析。我们通过频数分析可以了解变量的取值情况，对把握数据的分布特征非常重要。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在性别、受教育水平程度不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。
首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，并分别以表格的'形式呈现出来。
2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。
3、exploratory data analysis。
（1）交叉分析。
在实际分析中，除了了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多个变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言，需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。
（2）单因素方差分析。
我们把受教育水平和起始工资作为控制变量，现工资为观测变量，通过单因素方差分析方法研究受教育水平和起始工资对现工资的影响进行分析。
4、相关分析。事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强有的关系弱，程度各有差异。如何测度事物之间的统计关系的强弱是人们关注的问题。相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。
5、参数检验。对现工资的分布做正态性检验。
6、非参数检验。对本数据中的年龄做正态分布检验。
数据分析报告6
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的.对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 13.0版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，20xx.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，20xx.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，20xx.
数据分析报告7
20××年度以来，我镇的人口与计划生育工作在镇党委、镇政府的正确领导下，在县计生局的全面指导下，紧紧围绕“创建全国计划生育优质服务先进县”“稳定低生育水平”这一工作重点，以科学的发展观和《中共中央国务院关于全面加强人口与计划生育工作统筹解决人口问题的决定》精神为指导，使我镇的计划生育工作得到健康发展。现将我镇20××年度上半年人口与计划生育统计报表相关资料作如下分析。
一、主要指标分析
(一)出生情况
1、当年出生情况
我镇20xx年度上半年出生108人，同比增加21人，出生婴儿性别比为100.0，计划内出生108人，同比增加5人，计划生育率100%，比去年同期上升0.29个百分点。其中一孩出生71人，同比减少12人，一孩率为65.7%，比去年同期下降1.9个百分点;二孩出生37人，二孩率为34.3%。其中计划内二孩出生为37人，比上年同期减少9人，比去年同期减少2.7个百分点;无计划外生育。
2、补报上年出生情况
我镇补报往年出生婴儿2人，同比减少3人。
(二)女性初婚及晚育情况
我镇全年女性初婚人数为106人，同比增加32人。
(三)育龄妇女综合节育措施及四项手术情况
1、我镇育龄妇女7865人，占总人口数的28.21 %，其中已婚育龄妇女5531人，占育龄妇女人数的70.32%。全镇共有7865名育龄妇女采取各种避孕节育措施，节育率为90.33 %。在采取各种避孕节育措施中，落实结扎占14.2%，落实宫内节育器占79.21 %，落实皮埋占0.04%，使用避孕药具占6.63.
2、全年共施行四项节育手术40例，同比减少11例。其中结扎11例，同比减少2例，上环29例，同比减少9例。
二、情况分析
(一)主要成绩
20××年，我镇狠抓了信息的核对工作，基层基础建设有了新的提高。具体做法如下：
1、对人口全员库中空项信息择录出来，逐村采集信息，并对其进行修改，修改工作正在进行。
2、做好了育龄妇女信息系统的`数据维护工作。在做好全员库的日常维护的同时，我们对全员库进行核对、确保全员库的真实性和可靠性。
(二)主要问题
1、怀孕信息掌握不够全面、及时。
2、照顾再生一孩换发证工作不够及时。
3、对计划生育优惠政策宣传不到位。
三、下半年工作重点
20××年下半年，我镇将继续按照区人口计生委、镇党委、镇政府的工作部署，迎检好“创建全国计划生育优质服务先进县”评估验收。结合我镇的计生工作实际，对我镇的计生统计工作重点要抓好以下几项工作：
1、排查摸底，进一步掌握孕情信息。我镇育龄妇女的孕情、育情等掌握不及时，不准确的问题还十分突出。信息排查是一项影响全局的工作，必须引起重视，加大排摸力度，切实提高信息掌握率。 2、强化管理，减少流动人口违法生育。要把工作的着力点和着眼点放在流动人口管理工作上，最大限度地减少流动人口违法生育。 3、进一步加强业务培训，提高基层计生干部的业务知识，减少统计数据的漏报、瞒报、错报现象，努力提高统计信息的准确率，切实把计生统计工作提高到新水平。
4、建立机制，尽量减少因服务工作不到位等因素引起的违法生育。对已到法定婚龄的女青年逐个进行排摸，不管是否已婚或已育，要把每个个案信息摸清楚，从而进一步摸清恋情、婚情、孕情、育情，牢牢掌握工作主动权，从中增加出生数，减少违法生育，向未领结婚证、无审批等违法生育中要回计划生育率。
XX镇人口与计划生育办公室
20××年12月31日
数据分析报告8
一、基本情况
20xx年，XX区12315投诉举报系统（以下简称“12315系统”）处理消费者诉求共计925件。其中咨询375件、投诉484件、举报66件，分别占总量的40.5%、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
20xx年全区12315系统共接受消费者咨询375件，与去年同期有所增长。咨询内容主要集中在两个方面：一是工商业务类咨询286件，占咨询受理总量的76%，主要涉及咨询热点为商品质量咨询、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89件，占咨询受理总量的24%，主要涉及咨询热点为物价、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4S店维修收费无标准可循，夸大故障、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
20xx年全年共受理消费者举报66件。其中违反消费者权益保护法规17件、违反产品质量管理法规10件、违反食品安全法规1件、违反反不正当竞争法规2件、违反企业、个体登记管理法规10件、违反商标管理法规2件、违反广告管理法规14件、传销及违法直销3件、其他举报7件。从问题类型看,主要以举报无照经营、制假售假为主。
数据分析报告9
七天假期，说长不长，对于一般人来说，去旅游景点看看人山人海也就过去了。但对于高三的同学来说，七天，只要复习计划安排合理，踏踏实实地照着计划去做，就可以有个质的飞跃。
Step1：最重要是回归课本
课本是高考复习的第一参考书。假期在家，还是应该回归课本，按照考试大纲上的知识点，将基础知识和基本技能再次强化。像数学基本公式定理和数学思想的归纳，语文背诵篇目和文学常识等。有些考生害怕在大题、难题上丢分，其实这类题目最后大都还是对基础知识的灵活考查，巩固基础不容忽视。
Step2：构建知识网络培养多向思维
在前一天对课本知识重新熟悉的基础上，考生有必要做复习过程中的梳理整合。高中三年的学习内容，看似内容繁多、杂乱无章，而把它们系统化之后，各个科目的知识点会形成它们之间的横向与纵向联系。这样，考生可以深入理解知识的内在联系，考试中可以迅速找到突破点，有效提高答题速度和准确度。另外，对过去一个月来的学习效率、学习方法、学习态度等进行认真的反思，也是高三学生在假期里需要做的一件事情。
Step3：巩固知识点
一是要把第一轮复习的知识点巩固，第二是要准备长假后的专题复习。在第一轮复习的基础上，要善于总结归类，寻找不同的题型、不同的知识点之间的共性和联系，把学过的知识系统化。这也是第二轮专题复习的重要内容。同时要加强课后练习，找一本好的参考书，尽量多做一些书上的练习题（尤其是综合题和应用题）。要的`是精，而不是多。
Step4：抓住重点求突破
每个科目都有相对的重点知识，这就是高考的重点、考点。现在的复习就是从重点知识入手。在看书的同时，结合具体的典型题目，才能将知识真正领会和掌握。这些题目要深入分析，检查自己的解答思路和过程，熟悉用到的基础知识和做题方法，总结典型题目的解题思想。
Step5：深挖教材多做高考真题
考生在做真题时，要严格按照时间检测，以熟悉每种题型所占时间和自身弱点。但做真题并不意味着一定会提高成绩，因为它只是检测你当前水平的一种方式。所以，我们还要拥有做学生的心态，扎扎实实地对错题进行精细研究。
总之，对于高三学生，充分的利用国庆假期，能够有效地调节自己的状态、合理的解决自己在一轮复习中遇到的问题、同时做好后期的规划，这样能让自己变得非常充实，同时更加有信心地去面对节后的复习。
数据分析报告10
可能大部分公司人都会觉得这个和自己没什么关系，他们的老板才更应该也更有兴趣看这样的报告。其实，这一类调研报告大多也对公众，作为公司人的你可以在机构的网站上或者媒体上找到这些报告的具体内容。
虽说报告的出发点面向的是企业雇主，但其内容同样与我们的工作相关。具体说来比如平时的敬业度指标考核、升职时的奖酬变动范围等。
与此同时，你也免不了化身成为一个数据的组成部分，进入一些报告之中，比如薪酬福利报告、雇主品牌报告、敬业度报告等。
这类和公司人职场有关的调研报告多出自人力资源行业中的第三方机构。
其中一类人力资源服务机构，出售的是具体的人才派遣、招聘/猎头、人力资源外包等服务，他们的报告多以“数据+分析”的形式呈现，同时给企业和公司人提供参考，以增加自己对这两类客户的影响力，因此这一类报告多从具体的某一个角度解读人才市场的发展趋势，分析背后的原因。
与一般的市场调研机构仅仅针对调研的统计分析出具研究报告有所不同，这一类的报告一般都更侧重于将企业管理或者人才市场上的一些问题呈现出来，辅以数据分析作为该结论的支撑。
普通公司人可以从这些分析中得到和诸如职业发展之类的职场问题相关的一些参考信息。
另一种报告来自人力资源行业的管理咨询机构。由于他们出售的是组织管理和人力资源解决方案，面向的客户是公司HR或管理者，因此他们的调研报告多和自己所提供的解决方案相关。
比如报告中的'数据统计或最佳实践案例，更主要是为了让管理者和HR在制定决策时得到更多的指导性。所以这一类报告更应该看作是一种对解决方案的增值服务。
从专业度来说，这类公司有专门的数据类服务业务，也有更为具体的操作类调研。但普通公司人在不需要具体操作的情况下，报告内容的参考价值就不是那么大。
从和我们的职业相关的角度去看待这类人力资源相关的报告，也可以发现大多数调研报告的内容都涵盖了这么几项信息，比如你的老板和HR在关注什么、你所在行业的发展趋势是什么，以及人才市场的竞争态势是什么，等等。如果敏感一些就会发现，这些都是可以用来评估自己职业发展的状况及前景的有价值的参考信息。
当然，各种主题的报告对每个人的触动点不一样。想要从调研报告中找到对自己职业发展有价值的信息，学会用对的方式去读报告才是王道。
提供数据分析和提供解决方案的报告要分清
以薪酬相关报告为例，服务机构的报告多为评价和分析市场现状，从薪资福利的角度来为企业吸引和保留人才提供建议，而管理咨询公司的报告更具操作层面的指导性，比如告诉负责薪资福利的管理者其它企业和市场上的调薪情况。
点评
人力资源管理咨询公司的调研对象往往多为公司/雇主，而服务机构调研的是数据库中的候选人，他们代表人才市场的流动情况，因此调研中的薪酬变化反映的是某类人才在市场的供求变化。自己对公司的价值越高。
从行业报告中还可以积累与合作伙伴的共同语言一个公司人的职场合作伙伴既有公司外部的客户、供应商，也可以包括公司内部的HR、直线经理、高级管理层等，在和他们往来的过程中，涉及行业、市场、产品、组织结构等各方面的内容都会成为很好的话题。
点评
如麦肯锡等战略咨询公司经常会针对某行业的年度调研报告，内容可以说是对一个行业的全角度的扫描，公司人不妨从中汲取感兴趣的信息。其实，对于想要增加职场竞争力的公司人而言，查阅一些行业报告也是自己学习提高的一种好途径。
从数据和文本内容的相关度判断报告的科学性
非专业人士没办法从方法论和逻辑化等角度来判断一份报告的科学性，并且人力资源类调研所采用的方法论和理论体系通常也不会出现在报告内容中。但对公司人来说，一定的职业经验可以帮助区别哪些是前沿的、最佳实践的，甚至是学术的；哪些又是灌水的、卖产品或服务的，甚至是卖排名赚钱的报告。
点评
其实，选取一部分内容留意查看其中数据和文本分析内容的相关度，可以很大程度判断其准确性。若是从数据来源和统计结果来看，则应和你所了解的行业总体情况相似或在可接受的范围内。
从行业报告中还可以积累与合作伙伴的共同语言
一个公司人的职场合作伙伴既有公司外部的客户、供应商，也可以包括公司内部的HR、直线经理、高级管理层等，在和他们往来的过程中，涉及行业、市场、产品、组织结构等各方面的内容都会成为很好的话题。
点评
如麦肯锡等战略咨询公司经常会针对某行业的年度调研报告，内容可以说是对一个行业的全角度的扫描，公司人不妨从中汲取感兴趣的信息。其实，对于想要增加职场竞争力的公司人而言，查阅一些行业报告也是自己学习提高的一种好途径。
也可以参考旧报告去总结出变化趋势
时间点也是机构考量的重要维度之一。在计划的调研之外，服务机构还会根据社会与行业的热点一些特定主题的调研结果。如果从过去的各类主题报告中选取些信息，结合全面性程度较高的现状类调研进行纵向比较，也可以了解到相关的趋势变化。
点评
要注意即使是一些热点行业或职位一般两三年才会发生较大变化，所以有时候纵向看不会感觉有连贯性。反之，若几年内并无某特定主题报告持续推出，则说明该调研人群所处市场变化不大。
换工作时看薪酬报告不如看涉及目标公司的报告
调研报告也增加了我们了解一家公司的途径。在公司人考虑更换工作时，往往有一到两个主导因素，比如公司现状、薪酬、工作环境与上下级关系、职业向上空间以及行业发展趋势等。薪酬福利虽然是一个很重要的参考依据，但绝不是作为是否选择一家公司作为自己未来雇主的唯一判断标准。
点评
换一种思路：想换工作时，列出一两家目标公司，在报告中以公司名为关键词检索。可能在不同种类的报告中，公司相关的情况会出现在调查对象、数据分析解读、案例实践等多个部分，可做参考。
从个人职业角度理解报告中老板对人才管理的想法
如果报告给出了一些管理者对现有人才结构的评价和期待，这也能供你对照看待自己是否处于优良的能力水平上。另外，一些提供给管理者解决方案的人力资源类报告中常常会有最佳实践的案例描述，可做参照。
点评
一些趋势类的报告会从企业的角度出发，针对市场供需情况来描述某一类人才的紧缺程度，而公司人则可以以此来评估自己在现在和未来的可替换性程度，判断自己在整个人才市场中的竞争力，可替换性越低，表明自己对公司的价值越高。
想知道公司/雇主关心的话题可以看摘要部分
由于大多数报告的对象是雇主，报告撰写者往往会把对他们最有吸引力的内容集中在报告的摘要部分。这部分内容可能以目录或模块式呈现，包括问题或现象的描述、调研的结果、观点的陈述以及原因分析的提炼。对于一些本来不感兴趣的报告，浏览一下摘要部分并不会花费太多的时间，但对于你了解公司管理者关心的话题可能有所帮助。
点评
从另一个角度说，公司所关心的话题或问题，可能正包含了你未来的职业发展空间。不管哪一个主题的人力资源类报告，对公司人最大的意义其实体现在用来对照自己目前阶段的工作和职业发展情况，明确自己在人才市场中所处的位置和了解自己的竞争力。
不用懂方法论，但可以适当了解该调研项目的背景
不管哪一类调研报告都有一套方法论，这些通常不会出现在报告内容中，并且公司人没必要细究那些理论框架。不过，基本每一份报告都会在第一或最后一部分交代本次调研的背景，包括调研实施方、调查对象（性质和数量）、覆盖范围、起始和结束的时间等。将报告正文中的数据分析与这些信息结合起来看，可以让自己更明确它的参考价值。
数据分析报告11
访客行为进行实时采集、保存、分析并自动生成有效的数据报告，帮助网站管理者实时了解网站流量信息，并可根据这些数据报告发现网站运营问题，优化网络广告（横幅、文本、关键词）和电子邮件广告效果，以提高流量。在电子商务的各阶段为你提供全方位的电子商务流程统计数据，能让你全面了解网站运营效果，获得更多深度的改进。
形象地说，网分析就是网站的贴身管家，为网站提供全方位的服务。
网站的浏览量一直是网站立命的根本，更是媒体网站吸引广告主的硬指标。然而单纯地累计浏览量已经不能满足日益增高的客户需求，对网站本身而言，为适应日趋激烈的竞争环境，更优质的网站结构所带来的高体验感，也成为网站发展更重要的筹码。
在这样的背景下，网分析营运而生。
三星鹏泰在中国已经积累了十年的互联网行业经验，为客户提供网站建设策略与运营方案、各类互动营销活动（在线媒体策划、数据营销、电子邮件营销、搜索引擎营销、Shoppingmall operation、WAP operation及EPO服务等）、网络信息管理系统，以及客户管理系统，Digital Marketing市场调查、市场战略（5C分析、STP战略）全方位整合Digital Marketing管理咨询服务。
以领先的创意、精湛的技术研发能力和丰富的从业经历提供基于中国商务环境的最优化解决方案，满足不同行业客户的多层次需求，以往的实战经验可以运用在网分析的产品上，这是一个资源互补，也是一次经验互补，所以网分析这个产品不是一个独立的产品，而是承载着三星鹏泰的经验和资源的结晶之作。
“根据网站的性质，为了获得多方面的分析结果，网分析提供了4种不同版本的服务。包括免费版、专业版、旗舰版、电子商务版。”三星鹏泰Digital Marketing Group Manager孙荣镐介绍道，“免费版为小规模企业提供60多种基本的分析报告；专业版为中小型企业提供120多种分析报告。重点功能包括搜索引擎广告效果分析、重复点击CPC的IP分析、内容欢迎度、移动路径分析等；旗舰版为中大型企业网站提供了完善的流量分析，重点功能是突出在对网站会员进行详细分析，并提供140多种分析报告。包括访客细分化、Flash点击、页面停留时间、会员联动分析等；电子商务版为专业的电子商务企业提供180多种分析报告。通过不同渠道带来的销售情况分析、购物车分析、会员/非会员采购趋向分析等。帮助电子商务企业实时掌握销售信息，为改善网站结果及产品销售策略提供数据依据。”
改善体验感，降低退出率，留住更多访客
网站一般都是主观设计，可能不是按照访客的习惯进行设计，而有些广告投放也可能存在不合理性。退出的页面有很多的原因，比如对内容不满意，就可以设置相关产品的'链接来满足不同用户的需求，提高搜索相关度提高用户体验，降低退出率。
“比如一个网站的浏览量很高，但是其实很多访客只是进入到主页面就退出了，而没有点开链接，进入二级页面，也就是首页的离开率比较高。这样的网站一定是有问题的。营销人员就要分析这其中的原因，比如首页面flash过大导致加载时间过长，影响了用户体验，或者页面的结构不合理，用户浏览起来比较不方便。我们可以对此进行不断地检测，帮助页面的改良，降低用户离开率，增加浏览量，提高转化率，从而帮助产品的销售。”孙荣镐分析道。
追踪访问行为，提高转化率，促进销售
在网分析中的热图点击、站内搜索等功能都可以帮助优化网站。比如，某本书的图片放在首页，但是它被点击的次数很低，那么就可以相应的换成其他的书籍介绍，来增加页面的用户体验。也有一些用户会在搜索框里搜索产品，如果产品被搜索的次数很高，那么也可以调整它的位置来优化网站。
孙荣镐说：“我们可以检测所有来到网站的访客的浏览痕迹，包括他们的IP、所属城市、通过什么途径而来、注册用户名、消费额等，较之以往单纯统计访客数量的技术有很大的优势，可以根据这些数据来优化网站，进而为用户提供更多的方便。通俗地说，只要网站上能点击的地方都可以统计出数据。
数据分析报告12
现有数据分析报告当中存在一些问题，我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析，来找到如何做出更高质量的数据分析报告。
一、基础数据的采集缺乏科学依据
基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成，从无到有的时候，基础数据一般采用一手的数据，因为它没有历史的轨迹来遵循，所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如：问卷调查、观察、抽样技术等等，来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源，数据提示，没有对基础数据严谨的分析。
作为数据分析报的使用方而言，拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。
二、数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性
很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据，后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时，是结果单一，数据和结论找不到必然的联系，要不就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告，必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。
例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析
（一）、 什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做
（二）、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。
（三）、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？
三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的分险因素和风险变量（不可避免的），作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中
有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。
三、现有的数据分析报的结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究
建立在定量研究的基础上的数据分析报告和分析师还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值得东西，包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金；借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排，如何能确保成本最低。进一步项目的分析，如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度，这时候在投资人的角度分析时是自有资金流量表；在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析，不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。
四、数据分析报告现有的形式多
可以表现为商业计划书形式、项目的可行性的研究等，根据委托方的要求操作。作为立项的依据，数据分析报告就是项目的可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析，作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析角度来说，对于委托方而言，可研报告和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究，而更多的立项报告的可研报告分析和委托方式一致的，这样的报告带有一定的目的性和倾向性。从数据分析
角度来说坚持数据的独立性、客观性、公正性是这个行业的最基准的要求。
五、数据分析报告的特点
（一）、 独立性
（二）、 定量研究的分析方法
（三）、 严谨和逻辑性
（四）、 战略规划性
（五）、 在格式上的规范性
（一）、独立性
报告必须独立于委托方、报告的使用方，这样的报告才不会有倾向性。定量研究的分析方法，一个从无到有的`项目缺乏历史数据，但不可能独立于享有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目我们采取定性的研究，通过一些专家的论坛、德尔菲法、市场问卷调查等等方法来对于这个项目的市场需求基础数据进行估算，估算的结果再进行定量分析，定向和定量相结合，最终定量化。拿到项目时，有一个总的投资金额、成本效益的分析，首先看项目是在微观经济的角度分析还是在国民经济的角度分析，还是社会经济角度分析，确立着眼点后再进行基础数据的采集，找到适合项目的定量分析方法。进一步通过项目所在行业的特点对于成本和费用做出基础的判断。经济效益用我们学过的模型来进行评判，包括对方
案的选择采取我们能够使用的方法。
（二）、严谨和逻辑性
意味着数据分析报告要有科学的逻辑性，基础数据是怎么来的？有什么依据？对于说明判断又有什么样的依据？有什么样的依据做立足点？基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据？收入预测出来后成本预测是怎么出来的？成本费用的基础数据是怎么样得到的？一步一步进行判断。
（三）、战略规划性
战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当你的数据分析报告能对你的委托方的战略规划进行策划和梳理得时候，数据分析报告的价值就体现出来了。
（四）、在格式上的规范性
格式上要做规范，要有严谨性、专业性和责任性。
（五）、在整体思路明确后一定要涉及到总投资的研究
1、总投资的概念不同的要求有不同的涵盖面，对于项目数据分析而言，我们的投资包括建设投资、建设期利息、流动资金的全部投入，需要和国家现行的规模投资范围相区别。
2、拿到项目时要进行收益的预测，要分清项目是什么样的项目，是新的还是有大量历史数据的项目，决定我们采用的数据模型是建
数据分析报告13
按照县人民政府《关于印发《县20xx年度扶贫资金和扶贫政策落实情况及东西扶贫协作和对口支援等审计反馈问题整改工作方案》通知要求，高度重视，认真对照反馈存在的问题进行整改，现审计整改情况报告如下：
一、加强组织领导，强化责任落实
（一）强化领导，迅速部署紧盯本次审计反馈问题，牢牢把握精准数据、精准执行两个关键环节，成立了由局党组书记、局长为组长，分管副局长为副组长，具体经办人员为成员的扶贫资金审计反馈问题整改工作领导小组，对该项工作加强领导。针对存在问题，领导小组以问题为导向，多次研究部署整改工作。
（二）明确分工，细化责任针对扶贫资金审计反馈的问题，按照“谁分管、谁负责，谁办理、谁负责”的原则，明确了由分管副局长牵头，相关经办人员具体负责整改；进一步细化了工作责任。
（三）建章立制，规范管理根据反馈问题认真分析，找准“症结”。通过同各单位的.衔接，建立了建立相关单位的协调机制，对贫困人口的信息动态调整的，同步进行动态调整。做到了动态调整、适时更新，确保数据精准。
二、狠抓问题导向，加大自查工作力度，对标整改落实
关于“20xx年，由于县医保局及相关乡镇审核把关不严，导致县医保局代缴12名已死亡人员城乡居民医疗保险5020元”问题。整改措施：一是进行全面清理，收回对已死亡人员代缴的基本医疗保险5,020元。二是加强与各乡镇、公安机关的协调沟通联系，结合当前开展的“户籍清理”进行全面的排查清理，各乡（镇）及时清理上报已死亡人员。三是建立与县脱贫攻坚办及相关单位的协调机制，对贫困人口的信息动态调整，同步进行动态调整，加强数据共享。四是严格执行落实相关政策，从严审核把关，并严格按照惠民惠农资金政策补贴标准执行，坚决杜绝以上问题再次发生。整改情况：对20xx年度县医保局对12名已死亡人员缴纳医疗保险费用5，020元，现已经收回上缴财政。
三、深化整改，不断抓好整改落实工作
当前，已及时扶贫资金审计报反馈问题，采取有效措施，对一些问题认真处理，实现及时整改，我们将在下一步工作中，紧紧盯住整改重点，继续抓好整改工作，构建长效机制。一是建章立制，继续推进整改工作。对整改任务，适时组织“回头看”，将整改中好的做法、好的经验，形成制度，巩固整改成果；对需要长期整改的问题，建立工作台账，落实牵头领导和责任单位，实行问题“销号制”，确保每个问题整改到位、落到实处，大力营造良好的发展环境。二是注重成效，结合当前各项工作抓好整改。始终坚持以问题导向、目标导向，以问题整改工作为动力，进一步创新工作举措、建章立制，高效运用排查成果，抓深、抓细、抓实、抓好当前脱贫攻坚各项工作，为下步顺利实现高质量脱贫摘帽奠定坚实基础。
数据分析报告14
数据分析报告顾名思义肯定是要有数据来说话的，这是资料站为您准备的销售数据分析报告，希望你喜欢！销售数据分析工作涉及到销售成本分析（包括原材料成本、制造损耗、运输成本等）、销售利润分析（包括纯利润和毛利润）、客户满意度分析、客户需求分析等。
要进行销售数据分析，主要是统计和分类，必须借助一些工具，单靠人基本是无法完成的，尤其是客户较多或产品比较多的情况下，更是困难。最简单的方法是使用excell，把数据都输进去，然后统计，分类，生产图表，这样就对数据有个比较直观的了解。或者是使用ERP软件或其他一些管理软件，更简单，直接就可以生产图表。然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析，了解销售状态，做出决策。下面是写作销售数据分析报告的方式方法。
一、销售数据模型之维度
二、销售数据模型之指标
三、零售数据模型之分析方法
1、ABC分析
ABC分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。
ABC分析通过用于对一段时间商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%；销售数占y%；毛利占z%。则该报表的显示形式如下：
其中：综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分类结果显示AB或者C；
按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进；将累计额百分数在20%—90%之间的商品标记为B类，进行一般管理；将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。
根据货品管理及销售的情况，对ABC理论进行了一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有一定的操作性。
2、比较分析
比较分析，也称为对比分析，就是同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比，从而得出有价值的决策信息的一种方法。非常简单，但直观易懂，在实际中应用非常普遍。同比，也叫同期比，表示和去年同一时间段的比较。
环比，表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析，使得结果更加明显。
3、比率分析
从形式上看，比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同，常用的有以下几种类型：
1、同一实体、同一指标，在不同时间的比率。如销售额增长率等。
2、同一类实体、同一指标，在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。
3、同一实体、不同指标，在同一时间的比率。如毛利率，周转率等等。这类比率都有特定的商业含义。
4、20—80分析
20—80分析来源于“二八原则”，也叫二八定律或20/80原则，意思是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%；其余80%尽管是多数，却是次要的。
在零售业中，可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析；从而选出需要重点管理的对象（20%部分）。一般应用比较广泛的分析对象包括：库存商品（按库存金额进行分析）；商品（按销售额或者毛利进行分析）；供应商（按销售额或毛利进行分析）；客户（按销售额或毛利进行分析）。
5、排序分析
排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法，就是按照某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列，这种分析方法的好处在于清晰地让分析者知道最多或最少的实体情况。一般排序分析应用在以下几种情况：
1、同一实体、同一指标在不同时间的排序情况，如某一商品在一个月销售额排序情况；
2、同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况，如小类中所有商品在今天的销售额排序；
3、同一实体、同一时间、多个指标排序情况（由主次排序因素组成），比如商品先按销售额排序、再按毛利排序；
4、分组排序分析，如按照供应商分组，对供应商所供应商品的销售额进行排序。
6、动态分析
动态分析法是根据在一段时间内的数据变化，通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果，进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性，并依此可对现象未来发展做出预测的统计分析方法。
动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类，一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的，包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度；另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的，包括增长量、发展速度和增长速度等。
发展趋势分析方法是基于动态分析中的`一种，分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。
7、图形分析
图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据，分析图形包括：饼状图、柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说，一般有以下三种方法：
1、对比图示法
通过用图形表现出数据之间的比较关系；
2、曲线图示法
一般用曲线图示法来表明某一实体某个指标的数据发展趋势。
3、因果图示分析法
用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来，这样就很容易看出主次要因素。一般来说，图形分析是与其他分析结合起来进行分析的，使读者更加清晰、易懂。
8、相关分析
相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法，是两变量间线性相关分析的拓广。其方法用以决定是否可以从其它的变量衡量预测另一主要变量的情形，通过衡量两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。 在零售业中，相关分析可以应用于以下几种情况：
1、同一实体，不同指标间进行相关分析；比如供应商的销售额与费用的关系；商品的数量与销售额的相关关系；
2、同类实体的同一指标的相关关系，比如供应商间销售额的影响关系；
3、不同实体，不同指标间的相关关系；比如员工数量与企业销售额间的关系；
9、回归分析
回归分析（Regression Analysis）是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析，可以把变量间的的复杂的、不确定的关系变得简单化、有规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析，一般最常用的就是一元线形回归分析。
回归分析作为相关分析的研究方法，同样，在零售业可以对以下情况进行分析：
1、同一实体，不同指标间进行相关分析；比如供应商的销售额与费用的关系；商品的数量与销售额的相关关系；
2、同类实体的同一指标的相关关系，比如供应商间销售额的影响关系；
3、不同实体，不同指标间的相关关系；比如员工数量与企业销售额间的关系；
10、方差分析
一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的影响，研究中的数据呈现波动状，造成波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。
11、平衡分析
所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡，揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。
零售业中一般应用的指标包括：
损益平衡点=门店总费用÷毛利率，损益平衡点越低，表示获利时点越快；损益平衡点越高，表示获利时点越慢。
损益平衡点与销货额比=损益平衡点÷销货净额
比率若小于1，表示有盈余，比率越小，盈余越多；比率越大于1，表示有亏损，比率越大，亏损越多。
12、因素分析
因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象总变动中各个因素的影响的方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有以下三种：
1、相关联因素分析法
本方法不是借助于数字模型，而是根据相关因素的性质，表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系，从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额；
2、相乘因素分析法
通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响；一般采用通过固定一个因素，来观察另一个因素对结果的影响程度。比如：销售收入=销售数量*商品单价；
3、相加因素分析法
对于某一经济现象的影响是由于其总体内部的各个组成部分（或构成因素）变动影响的结果。如：商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额++门店n销售额；
13、结构分析
结构分析法又称为组分析法，是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。其公式是：
结构指标就是总体各个部分占总体的比重，因此总体中各个部分的结构相对数之和，即等于100%。通过结构分析可以认识总体构成的特征。如，在某超市销售额中，食品大类占比36%，非食品大类占比45%，非食品销售占比19%。还可以揭示总体各个组成部分的变动趋势，研究总体结构变化过程，揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如，某某超市的食品销售额在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明当地顾客群对食品的偏好越来越大，说明超市食品引进应该更加多一些。也可以揭示现象之间的依存关系，如研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系，可将各商品销售额分组计算每个组相应的供应商情况。例如，某超市年销售额300万元以上的供应商占15%，说明商家企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。
四、销售数据模型之建立
有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法，那么就可以通过这三者的组建建立销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型：我们假设纬度有X个，指标有Y个，分析方法有Z个；则：
1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合；
比如选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析，那么组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析；按照这种方法，可以组建X*Y*Z个数据分析模型；
2、多纬度、单一指标与分析方法的组合；
比如纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析，那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析；按照这种方法，可以组建的X*X*Y*Z个数据分析模型；
通过这种方式的组建，虽可以建立很多数据分析模型，但由于是组合而成，不见得每个数据分析模型都很有效，故要排除无效的分析模型，选择对企业的业务分析有力度的分析方法来提升企业的业务。
数据分析报告15
20xx年11月11日，星图数据独家监测直播“双十一”全网销售，并实时发布数据。这是星图连续第5年全网独家直播！昨晚直播数据还不尽兴？今天更全面的双11网购大数据分析报告来了，全网最全、最快、最详尽，双11大数据报告在此。尝到了20xx年双11预售的甜头，越来越多的品牌参与到预售大军中，预售sku数量占比由去年同期的3.6%提升至6.2%。但今年的预售金额占比较去年略下滑，原因或为预售的价格吸引力不够大，也可能是消费者对预售这种模式无新鲜感了，新模式、新玩法还待挖掘。
天猫亮点：
1、阿里巴巴生态旗下的网商银行将联合超过50家银行、信托、券商等金融机构，为阿里巴巴生态系统内的.商家提供20xx亿资金支持
2、遍布线下各城市的20万家新零售智慧门店、12座新零售理想之城的100个重点商圈都将参与
3、红包新玩法，双十一合伙人,在线上和线下多个渠道场景签到,完成任务集能量瓜分双十一合伙人10亿红包
京东亮点：
1、多渠道同步，让用户随处逛，手机端、pc端、微信端、qq端、小程序
2、线上联合营销，京东开普勒、京x计划、bilibili、抖音、知乎、爱奇艺……
3、线下门店可触达，京东线下业务门店（7fresh、京东之家……）、无界零售合作伙伴门店（沃尔玛……）
苏宁亮点：
1、上网上街上苏宁，全新定义苏宁智慧零售战略
2、苏宁门店将突破10000家，双十一的战场进一步扩大
3、自营产品将实现运费全免，消费者不必凑单免运费
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