【导语】下面是小编给大家带来关于中国电商行业大数据分析报告（共18篇），一起来看看吧，希望对您有所帮助。
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：
海达 范文 网:数据分析报告)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
（二）、 定量研究的分析方法
（三）、 严谨和逻辑性
（五）、 在格式上的规范性
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。
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。
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
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。
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。
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。
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、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。
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。
第十一章 盈利潜力分析
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。
第十二章 发展潜力分析
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。
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推荐
大致包括这些资料，能够根据实际要求增减
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。
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；
第七、好的分析报告必须要有逻辑性，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理解；
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”；
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忙的人（如果分析的是你自我负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮忙，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。
篇10：数据分析报告怎么写
回顾，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。
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) 201月米订MSS酒店运营数据排名TOP15(按照当月订单量排序)
1、数据显示，TOP15中月订单都超过了300单。订单排名方面;海门东恒盛以1546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。
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。
数据显示：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162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。
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。
从酒店类型来看，TOP15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。
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。
篇11：数据分析社会实践报告
在数据分析岗位一年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行党的各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我一年来的工作情况。
一、 虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。
作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。一年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平；一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。
二、 踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。
一年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：
一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的'报表。保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。
二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。
三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。
四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。
三、存在的不足和今后的努力方向
一年来，在办公室领导和同事们的指导帮助下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足：主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力；理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。
针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同志，共同把办公室的工作做细做好。
篇12：销售数据分析报告
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145.66万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积4.86万㎡。
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18.7%。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。
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61.7%，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。
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。
根据市场信息网统计数据，按不同的价格区间本文将交易价格在2500元/㎡以下的商品房列为普通住房，将交易价格在2500—5499元/㎡的商品房列为中高档住房，交易价格在5500元/㎡以上的(包含别墅)列为高档住房。
本月高档项目销售备案状况比上月有多好转，本月有金都汉宫等高端项目正式销售，且取得不俗的销售业绩，加上以往其他高端项目的销售拉动，备案也比较及时，因此数据有所上升。
占主要部分的还是中档项目即价格在元/㎡区间内的项目，2500元/㎡以下的项目一般都在江夏、吴家山等远城区。而实际上，随着房价的上涨，市区内3500元/㎡以下的项目也是比较少了，主要集中在东西湖、后湖等板块，可以说元/㎡这个价格区间的销量显示了大多数购房者的真实承受能力，这个价格范围内的项目一般处于中心城区或者近城区，生活便利，离原来的居住地点也不远，相对而言总价也还在可接受的范围内。
本月成交备案价格最高的区域是武昌区，由于区域内集中了众多高档项目，而且具有良好的景观资源，因此武昌区的价格近来上涨较快，超过了江汉区。而汉阳区在几个代表性楼盘的拉动和新区建设的利好消息之下，区域成交价格也是持续上涨。
1.各建筑类型增量分析
本月新增量中，高层建筑面积新增95.94万㎡，而小高层建筑由于增量较少，反而抵不上销量，两者权衡因此出现存量下跌的状况，也即小高层建筑本月新增量为零，且小高层存量消化了15.84万㎡。根据多方面数据综合分析，高层建筑本月销量和增量都有如此大的量可能有集中备案和报批因素。别墅出现增量则是新政以前的项目的后续工程。
2.不同面积段新增量分析
从上图可以看出本月各个面积段的增量中，140㎡以上的占50%以上，而综合市场因素分析，本月新增项目中并没有如此大的体量，因此本月新增数据依然存在集中备案因素，导致各面积段新增量数据较高。而91-120㎡面积段销售量大于新增量，使得该面积段的存量下跌。
从本月各面积段的增量数据来看，前一段时间趋于稳定的供应结构将会有一定调整，主要体现在大面积房型的供应量将会有一定上升。由于国家规定“90㎡以下户型占总量70%”的硬性指标，因此今后的结构调整仍将是个不得不重视的问题。
本月各区域的新增量呈现出参差不齐的现象，武昌区和东西湖区由于几个大盘的推出导致新增量大，而汉阳、洪山等区域也有新项目推出，但新增量依然小于销售量，这反映出目前市场上仍然存在较大需求。
本月备案情况无论是销售套数还是销售面积都出现了“井喷”现象，备案套数更是跃居全年最高水平，以往房地产业内的“金九银十”的黄金销售期也似乎转移到十一月。而事实上，从本月新增备案项目、开盘项目、销售状况等方面来看，也确实印证了这一点。但是由于今年的特殊情况，市场对于地产新政的效果需要一段时间才能反映出来，在此期间内因此各项指标都出现了一定量的下跌。而本月备案套数、备案面积的剧增可以理解为前一段时间被压抑的市场供应和需求得到了集中释放的结果。
本月各区域市场体现出一定的不平衡性，主要体现为区域市场上的供求关系不同，从各区域新增量情况来看，有的区域持续大体量供应，而有的区域则增量不抵销量，使得本月消化了部分存量。
同时，根据本月不同面积段的新增量数据显示，140㎡以上的大面积房型在市场上比重增加，一方面带来销售压力的同时，另一方面也使得市场供应结构发生变化，对市场的良性发展产生一定影响。
由于全市高端项目多集中在武昌的临江、临湖区域，因此近来武昌区的成交价格被拉升，导致本月武昌区域成交备案价格高于其他区域。随着金都汉宫的正式销售，全市的高端住宅基本都已经开始销售且在近期内也不会有新的高端项目推出，高端市场竞争越发激烈，而这些高端项目今后走势如何将值得关注。
篇13：销售数据分析报告
随着社会经济发展水平越来越高，人们从原先的一味追求物质生活，到开始慢慢地重视精神生活。人们对书的需求也越来越大，读书也成为人们日常生活中的一部分，我公司图书销售逐年呈快速增长趋势。但是随着电子设备的不断发展，电子书占去了一部分纸质图书的销量，而且纸质图书盗版横行，加之消费结构的变化，使得部分品种的销售出现下滑。
从客观上说，既有人们需求内容的丰富、结构的变化，也有图书形式的增加、市场竞争加剧；从主观上分析，既有销售渠道、销售方式的因素，也有图书品种、服务质量的原因。下面主要从消费者的需求上分析一下我公司图书增、减变化的原因。
㈠销售增长品种及原因：
1、文艺、科幻、侦探县疑：有利于缓解人们的工作、生活和学习的压力。
2、中国古典小说：与古典电视剧的热播有关。
3、漫画技法：社会需要全面发展的人才，家庭、学校 对学生艺体重视的结果。
4、社科、婚姻家庭、女性读物：人们生活压力大、社会关注度高。
5、公务员考试、经济考试：公务员成为热们职业，社会上公务员考试的人数逐渐增多。
5、地图、地理旅游：由于经济发展、人们生活水平提高，越来越多的人有条件去旅游。
㈡销售降低品种及原因：
1、股票：近年股市低迷所致。
2、保险：人们收入水平有限、保险意识不强。
3、酒店管理：我市大型、规范化管理的酒店较少，认识不够。
4、古董、玉器：市场发展不够、关注人群较少。
5、质量、物流、物业管理：物流、物业发展滞后，对质量的认识和重视也远远不够。
㈠加大节假日黄金时间的促销力度；
㈡增加现场订书、快递服务的功能；
㈢扩大营销渠道，建立完善网络购书平台，实现送书上门，购书打折，品类齐全的网络购书服务。
㈣改善服务态度，加强上岗人员培训，形成顾客满意的完整服务体系；()端正服务态度，认真倾听消费者的抱怨和建议，有效改善；设立读者信息箱，对提出建设性的意见进行奖励；对于查超图书不方便问题，如有条件可以增多导购咨询人员或安装电脑自动查询系统；建立服务投诉相挂钩的体系，建立健全科学的绩效考核体系。
㈤改进书店环境：尽量减少这种不必要的嘈杂：到书店倾听消费者的声音，关注消费者在书店中所需要的环境；整顿在书店长时间席地而坐的行为；规范卖场内的指示、标志；播放优美的轻音乐；科学陈列，科学设置书店内部色彩和合适的温度。
㈥强化图书市场的管理力度，坚决打击盗版、盗印的非法出版物和音像制品，维护消费者的合法权益。
篇14：销售数据分析报告
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
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：
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。
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。
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。
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）。
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。
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。
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：
通过用图形表现出数据之间的比较关系；
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。
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。
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；
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；
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。
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。
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：
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；
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；
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；
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。
篇15：数据挖掘分析报告
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。
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。
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；
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。
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
④ 去除错误或不一致的数据。
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。
[数据挖掘分析报告模板]
篇16：数据分析报告的
1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。
2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作出正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。
3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。
以上3个具体目标的联系是紧密的`，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。
篇17：数据分析报告的
首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。
篇18：数据分析报告的
中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。统计表明，20xx年中国14～35岁人口有4.65亿，占总人口的36.25%。对于任何社会来说，青少年都是民族的未来与希望。中国社会正处于改革开放的时代，现在的青少年是变革的弄潮儿、受益者和风险承担者，他们正在经历着我国社会经济等方面的重大变革，发展变化的速度很快。客观、准确地了解和掌握青少年的现状，才能从实际出发，制定有效的政策，从而正确引导青少年，把青少年一代培养成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义新人。本报告主要是依据统计数据对近年来中国青少年发展状况进行分析，所采用的数据均为撰写本报告时(截至20xx年7月31日)中国青少年发展状况指标体系中各项指标所能获得的最新数据。在本报告中青少年采用14～29岁和14～35岁两种年龄统计口径。
1.青少年人口总数及比重
2.青少年人口性别年龄构成
分性别年龄结构反映的是男女不同性别人口的年龄分布情况。20xx年中国青少年分性别人口的年龄分布基本一致，无论是男性还是女性，在其总人口中都是30～35岁人口所占比例最高，其次是14～20岁人口。人口年龄结构在20～30岁之间出现凹陷，除了自然的人口变动规律(如受人口惯性发展的影响)以外，与该年龄人群的漏报也有较大关系。因为这一年龄段人群处于流动活跃时期，而流动人口的漏报是统计中很难避免的。同时，我国军人也主要集中在这个年龄段，而军人人数是不在统计数据中反映的，这也加大了凹陷的程度。
3.青少年人口分布状况
人口的分布状况主要由地区构成和城乡构成两项指标来衡量。20xx年第五次人口普查时，14～29岁的青少年人口广东省为最多，达2900万人，西藏最少，仅为82万人。各省市青少年占总人口的比重集中在24.01～34.03%区间范围内，广东省比重最高，达34.03%，最低的为江苏省，占
24.01%。14～35岁的青少年人口数分布与14～29岁的青少年人口数分布接近，比重略有差异。各省之间青少年人口差异与各省总人口和它们过去的生育率、死亡率、迁移率的变化都有密切关系。
20xx年14～29岁青少年人口31，122万人，居住在城市的有7817万人，占青少年人口的25.12%，居住在镇的有4718万人，占 15.16%，居住在乡的有18，587万人，占59.72%。14～29岁青少年人口城镇化水平40.28%略低于我国40.53%的城镇化水平。
14～35岁青少年人口46，526万人，居住在城市的有12，165万人，占青少年人口的.26.15%，居住在镇的有7234万人，占15.55%，居住在乡的有27，127万人，占58.31%。14～35岁青少年人口城镇化水平41.69%又略高于全国平均水平。
20xx年第五次人口普查时，我国迁移人口有12，466，250人，其中14～29岁6，749，193人，占迁移总人口的54.14%，14～35岁8，396，246人，占迁移总人口的67.35%。迁移原因以务工经商、学习培训、婚姻迁入为主，占迁移总人口的七成之多(见图1-3a和图1-3b)。从全国迁移情况来看，学习培训、分配录用、婚姻迁入、务工经商主要是以青年人口为主，均占80%以上。
5.青少年人口的受教育状况
随着我国社会经济的发展，受教育程度普遍提高，14～29岁青少年人口有98.33%受过小学以上教育，14～35岁青少年人口比例略低一点
(97.14%)，但仍以初中教育程度为主，分别占55.13%和50.34%。这与青少年正处于学习求知年龄不无关系。从全国总人口受教育情况来看，青少年人口受教育程度明显好于其他年龄人口，初中以上各级文化程度人口中，14～29岁人口基本占40%左右，14～35岁人口基本占60%左右。
6.青年人口的婚姻状况
青年人正处于组建家庭时期，15～29岁青年未婚人口占64.03%，有配偶占35.53%，随着年龄的增长，有配偶的比例逐渐增大，15～35岁青年未婚人口占43.36%，有配偶占55.02%。青年人口婚姻关系比较稳定，无论是在15～29岁青年人口中还是在15～35岁青年人口中，丧偶、离婚和再婚有配偶的比例都非常低，分别为0.7%和1.62%。
青年人口不同于老年人口和少年儿童人口，随着其生理和心理的发育成熟，开始组建家庭哺育后代。从生育的年龄分布来看，青年正处于生育高峰期。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国一般生育率为38.01‰，总和生育率为1.4‰，29岁组累计生育率为1164.79‰，35岁组累计生育率为1375.93‰。
8.青少年人口死亡状况
青少年人口处于风华正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低时期。青年人口死亡率随着年龄的增长略有增长，但增长幅度不大，基本在0.28～1.38‰的小区间范围内波动增长。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国死亡率水平为6.05‰，青少年人口死亡率远远低于全国平均水平，14～29岁的死亡率仅为0.85‰，14～35岁的死亡率为0.95‰。
9.青年人口的民族状况
我国是一个多民族国家，在960万平方公里土地上居住着56个民族，每个民族都有自己的青少年人口。20xx年第五次人口普查时，汉族仍是我国的主体民族，14～29岁青少年人口中有90.58%为汉族， 9.42%为少数民族;14～35岁青少年人口中汉族比例略高，为91.09%，少数民族占
8.91%。少数民族中壮族、满族、回族、维吾尔族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人数最多，人口比例均占0.5%以上。
