数据分析实践报告（系列十六篇）_数据分析实践报告

数据分析

本次调查发出份问卷，收回份。

（理财部分）

调查问卷显示，相当一部分人并不清楚所谓的理财到底是什么，更多的人听说过但从未做过。甚至在调查期间，一些人在听到我们正在调查的请况后立即拒绝了我们的要求。大约在他们的印象里，理财都是骗钱的招数，比如前段时间沸沸扬扬的庞氏**“e租宝”事件。

但是，适当的理财是生活所需。理财就是在不损失本金的情况下，投资较少的财富，获得可观的收益。连我们的思品教科书都说，“适当的理财是生活必备的技巧。

”在有过购买理财产品的问卷中，我们看到，不论向那种类型的公司进行投资，大部分的投资者主要都考虑风险的大小。理财非存款；最大收入越高，风险越大。其次会考虑是否方便于调用。

从这里我们可以看到，大部分的投资者还是比较理性谨慎的，对于自己的资产安全意识较高，不会随意地冒险投资。

（假币部分）

对于假币，所有人都应略知一二。电视等**多次解释，假币对经济稳定的危害和假币犯罪的严重性。即便如此，仍有少数人声称对防伪一无所知。

只有少数问卷明确表示会报警。还有人选择扔掉东西，甚至一些受访者选择继续使用。假币如果继续流入市场，可能造成更大的危害。然而，这些假币的制造者严重损害了人民的利益。

（电信诈骗）

所有人都应对此有所了解，并且时时警惕。一旦不慎被骗，可能会造成巨大的损失。然而，一位不愿意透露姓名的人告诉我，他从来没有认真理解过这件事，因为他觉得这件事无论如何也不会落到他的头上。

但是，如果遇到可能会产生无法弥补的损失。一小部分人，像这位先生一样，对此毫无准备，我们随后也展示了防止欺诈的重要性。

活动过程（补充，附有感想）

这项活动的目的是调查社会成员之间资金安全的重要性，并普及有关资金安全的相关知识。

◈ 数据分析实践报告

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

税款

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2.54元的最高记录。19xx年,郑百文一年亏掉9.8亿元,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

2.1、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。

2.2、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。

2.3、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。

2.4、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。

◈ 数据分析实践报告

1、未被满足的需求分析

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

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

2、市场规模分析

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

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

3、需求预测

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

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

4、市场趋势分析

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

提示：始终警惕外部环境，如立法的修改，社会期望。

5、非客户分析

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

提示：通过社交媒体的力量，我们可以轻松的获取那些不是你的客户的意见反馈。

6、竞争对手分析

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

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

7、定价分析

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

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

8、销售渠道分析

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

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

9、品牌分析

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

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

数据分析对市场营销的益处

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

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

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

如何在市场营销中成功地使用数据分析

虽然数据分析可以改善营销活动的效果，但前提是你必须遵循一些最佳实践方法。

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

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

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

◈ 数据分析实践报告

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，而且结论必须要明确，如果没有明确的'结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的好处，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，如果能够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，就到达目的了，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理解，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、分析结论必须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我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，那里是指易读度，每个人都有自我的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自我的思维逻辑来写，你自我觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不必须如此了解，要明白阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要思考你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你务必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，用图表代替超多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；

第八、好的分析必须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必须要十分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、好的分析必须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、好的分析报告必须要有解决方案和推荐方案，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，做出的推荐和结论想必也会更有好处，而且你的老板也肯定不期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，并为解决问题带给决策依据的，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，他要的也不是一个粉饰太平的工具，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”；

◈ 数据分析实践报告

陶正

两年以上工作经验|男|26岁（1990年4月17日）

居住地：成都

电话：156xxxxxx（手机）

E-mail：

最近工作［10个月］

公司：XX有限公司

行业：通信/电信/网络设备

职位：软件数据库工程师

学历

学历：专科

专业：计算机科学与技术

赵老师教案网-zjAN56.Com独家解密:
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学校：成都理工大学工程技术学院

自我评价

对待工作认真负责，善于沟通、协调有较强的组织能力与团队精神；活泼开朗、乐观上进、有爱心并善于施教并行；上进心强、勤于学习能不断提高自身的能力与综合素质。在未来的工作中，我将以充沛的精力，刻苦钻研的精神来努力工作，稳定地提高自己的工作能力，与企业同步发展。

求职意向

到岗时间：一个月之内

工作性质：全职

希望行业：通信/电信/网络设备

目标地点：成都

期望月薪：面议/月

目标职能：软件数据库工程师

工作经验

20xx/11—20xx/9：XX有限公司［10个月］

所属行业：通信/电信/网络设备

技术部软件数据库工程师

1、移动公司数据需求建模，ETL工具使用，hadoop平台。

2、hive库建立Python数据分析模型，大数平台数据分析，优化等。

20xx/7—20xx/10：XX有限公司［1年3个月］

所属行业：通信/电信/网络设备

技术部软件数据库工程师

1、负责公司服务器数据库的日常管理，负责公司软件需求收集。

2、负责公司数据库的备份恢复测试，监控公司服务器网络使用情况。

教育经历

20xx/9—20xx/6成都理工大学工程技术学院计算机科学与技术本科

证书

20xx/12大学英语四级

语言能力

英语（良好）听说（良好），读写（良好）

◈ 数据分析实践报告

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。

◈ 数据分析实践报告

10 Findings:

1.看韩剧的群体中78%集中在20-40岁，并且以20-30岁为主体。

2.女性的观看人数是男性的.2倍。

3. 看电视的人数和其他途径的人数相当。

4.80%看过的人喜欢韩剧。

5.经常看的人数占到53%。

6.除了提名26部韩剧外，居然还有10%另外的韩剧受到关注和好评!

7.韩剧以47个百分点的优势战胜日剧，并占据整个电视剧的一半江山!

8.只有5%的人以爱国情绪想要抵制韩剧!

9.韩剧在演员，剧情上最吸引观众，相对的缺少异国新鲜场景!

10.最大的问题在剧情冗长拖沓，爱情故事雷同!Analysis:

1.韩剧以不可替代的优势占剧华人世界，影响着中青代人群，女性为主，男性的人数也相当可观!

2.韩剧以日为单位影响着受视群，有50%的观众不满足电视上播放的韩剧!

3.韩剧被抱怨剧情冗长拖沓，爱情故事雷同。Recommedations:

1.电视台可以继续大规模引进韩剧。

2.商业单位跟近韩国流行风潮!

3.影视公司寻求与韩国合作!Predictions:

1.韩国电影更为走俏!

2.国产片有更多韩星!

3.韩国时尚风靡亚洲!

◈ 数据分析实践报告

此章 包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。

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。

此章 包括数据采集的资料、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。

此章 包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。

此章 包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。

此章 包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。

此章 包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

第九章 偿债潜力分析此章 包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章 公司运作潜力分析此章 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。

此章 包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。

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状况分析。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。

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。

此章 包括全投资现金流量的分析和编制。

此章 包括经营过程中可能出现的各种风险分析。

怎样写好一份数据分析报告？

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。

◈ 数据分析实践报告

职责：

周报表

2、分析公司销售账号运营情况，定期向上级汇报

滞销产品

转化率、ACOS等;

5、通过对公司跨境电商平台销售数据研究，提出改善方法和建议;

任职资格：

1.经验不限，具有跨境电商数据分析经验优先考虑。

统计学、经济学等相关数据分析专业毕业者优先。

ppt、visio等工具，有较好的报告呈现能力。

4、逻辑思维严谨，懂得结合数据层面和应用层面综合分析。

耐心，能承受一定的工作压力，思想成熟性格开朗、主动热情，善于思考和学习，能自觉完成每天工作内容，与同事良好沟通合作。

◈ 数据分析实践报告

1.完善相关通路的信用卡推广统计报表，并根据业务发展情况及时更新报表体系。

2.根据通路要求，负责现有客户数据挖掘、目标客群市场细分、关联性分析、建模及交叉销售分析，及时为个性化营销方案提供建议和支持。

3.借助相关系统工具完成数据采集、检查、分析和执行工作，对推广业绩和营销专案成效进行统计和分析，并提交数据分析报告和改进意见。

4.参与信用卡中心数据仓库的建设和应用工作，提出业务需求，及时反馈有关信息。

5.负责编制年度推广通路计划和预算。

◈ 数据分析实践报告

医学论文离不开临床数据，对临床数据进行分析是医学论文写作的重要一步。只有正确地进行数据分析，才能得出科学结论，医学论文才具有科研价值。那么，医学工作者该如何正确进行数据分析呢？

1、聚类分析

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。

2、因子分析

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析

相关分析，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。

4、对应分析

对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，，Xk)变量的'相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

6、方差分析

又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

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