课题数据采集分析报告范文第一篇
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：
课题数据采集分析报告范文第二篇
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。
课题数据采集分析报告范文第三篇
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SQLSeVeR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（datamining）。
⑦测试和验证挖掘结果（testingandverfication）。
⑧解释和应用（interpretationanduse）。
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。
课题数据采集分析报告范文第四篇
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
课题数据采集分析报告范文第五篇
数据分析对于任何一个呼叫中心都是非常重要的，刚刚开始做数据分析的人员总会提出类似这样的问题：应该怎么做数据分析？如何才能够做好数据分析工作？本文将从提高对数据重要性的认识、提高对数据的敏感性以及对数据统计分析的准确性三个方面让数据分析初学人员对数据分析有个总体认识。
一、提高对数据重要性的认识
1.很多隐藏的问题是我们只能通过数据挖掘出来的，我们可以看到在哪些时间、哪些地点、哪些客户群、出现了哪些异常状况？同时通过数据深层次挖掘问题背后的真正原因并做出及时有效的应对措施。例如某呼叫中心的接通率3月份达到了，但是其人员的在线利用率（座席人员登入系统后与客户通话及事后处理时长占总登陆时长的比例）只达到了，说明座席人员的工作强度比较小、排班时安排的人员过剩，付出的代价就是人员成本过高（如图1）。
2.任何一个呼叫中心都要做数据上的统计和分析，数据对于呼叫中心管理者的决策起到至关重要的作用，一个好的统计分析应该可以让管理者看到数据背后的信息并且能够给出几套决策方案，这样呼叫中心才能在瞬息万变的竞争中得到发展。再如客户针对某个业务拨打的频次非常高，我们可以通过数据分析挖掘真正的原因，为有效降低呼入量、提高客户满意度提供决策依据。
二、提高对数据的敏感性
1.呼叫中心的指标
呼叫中心包含哪些指标？指标之间有什么关系？各指标平均情况、增长情况都是什么？一般呼叫中心的各个指标值大概在什么范围？同时了解各个指标在节假日会是什么情况？营销活动时期会是什么情况？一般呼叫中心会包含接通率、平均通话时长、事后处理时长、重复呼叫量、在线利用率、一次解决率等指标，当一次解决率明显提高时客户的重复呼叫量就会随之降低，从而在相同的人员配备情况下接通率也会明显提高，但是在线利用率会有所降低，最终导致人员成本过高。
2.呼叫中心的范围
需要了解各行业、各地区以及国外一些呼叫中心的指标情况，知道各个指标在不同行业、不同地区的不同特征分别是什么，从而不断提高对数据的敏感性以便及时发现统计分析中的问题。用平均通话时长来举例，假如某呼叫中心该月平均通话时长为90秒，有a、B两个呼叫中心，他们的管理人员看完后得出这样的结论：a：90秒的平均通话时长比上个月高出了10秒，需要降低；B：这个月平均通话时长从100秒降到了90秒，客服代表的销售能力有了明显提升。很明显呼叫中心a一定是成本型呼叫中心，而呼叫中心B则是利润型呼叫中心（如图2）。
三、提高对数据统计分析的准确性
数据的准确性可以说是关乎呼叫中心成败的关键因素，一个统计上的错误就有可能误导管理者做出错误决策，所以我们从以下几个方面说明如何提高数据统计分析的准确性。
1.准确认识数据
·各个统计数据（指标）分别是什么？分别是怎么定义的？计算公式是什么？例如前面提到的在线利用率——座席人员登入系统后与客户通话及事后处理时长占总登陆时长的比例；公式：（客服代表实际通话时长＋事后处理时长）/登入系统时长。尽管不同的呼叫中心对于指标的定义可能有所不同，但是需要强调的是各个指标在同一个呼叫中心内的定义必须是一致的，如此才能让各级人员对指标有统一的认识。
·统计的是哪些业务？哪个时间范围？哪些客户群？哪些地区？在对呼叫中心数据有了整体了解的基础上，接下来的工作就是对数据的整理。
2.准确整理数据
·应该先将原始数据进行备份，以备不时之需；
·整理过程中将数据粘贴为数值格式，剔除冗余数据、公式、批注等（如图3）；
·整理过程中各个表格中数据需要有一个关键字段，这样可以将数据进行必要的关联。尽量将所有数据汇总到一个工作簿中，方便数据分析时做关联分析；
·整理过程中所用到的公式需要保存，不要粘贴为数值格式，以备分析中发现问题及时改正。
3.准确分析数据
·分析前需要做出整体的分析框架，分析过程中发现不合理的地方及时调整；
·分析前应该把整理好的数据表格单独拿出来，不要在原有的整理数据表中做分析；
·分析过程中指标的名称、各维度的名称要保持统一；
·采用合适的分析方法，数据的描述统计、相关性分析、回归分析、80/20法则等；
·用合适的图表进行结果的展现（柱状图、折线图、雷达图、饼图等），需标注清楚图表的名称、数据的统计范围、单位等（如图4）；
·给出正确的分析结论及相应的改善或者是应对措施；
·形成分析报告。
4.对分析后的过程及结果进行核查
·检查分析中所用到的数据是否正确，避免分析此项而错用到其他项数据的情况；
·检查分析中用到的公式是否正确，看公式涉及的数据单元格是否正确（包括单元格是否完整、单元格引用是否正确）；
·检查数据明显高于或者低于平时水平的异常点（或者说是不符合日常规律的点）是否正确，此时需要查看是否是整理的数据中有错误，包括时间、地点、业务、客户群等（如图5）；
·检查分析结论是否正确，查看结论是否和分析的结果相一致；
·检查分析报告中是否有语句不通、语句歧义、字体格式（字号、颜色等）不统一、使用链接错误的地方。
5.以上内容需在日常分析工作中不断完善，以保证数据分析的正确性、客观性、严谨性和时效性。
想要做一个优秀的数据分析人员必须具备以上谈到的基本素质，要是问到哪个是最重要的，只能说没有谁重谁轻，都很重要。为了做好数据分析工作、成为更好的数据分析人员，就让我们从“三个提高”开始吧。
课题数据采集分析报告范文第六篇
二、数据分析报告的特点目前，在国际投资领域，比较权威和流行的项目分析报告叫做数据分析报告，更强调定量研究。真正意义上的数据分析报告可以为客户带来真正巨大的经济收益，以其无可替代的优越性被真正的专业人士所推崇。数据分析报告具有以下特点：独立性、定量研究的分析方法、严谨和逻辑性、战略规划性、在格式上的规范性。关于独立性、定量研究的分析方法、严谨和逻辑性、战略规划性的具体说明如下。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，但不可能独立于现有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目可采取定性的研究，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，定性和定量相结合，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、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。经济效益用我们项目数据分析师学习课程中的学习过的模型来进行评判，包括对方案的选择采取能够使用的方法。严谨和逻辑性数据分析报告有科学的逻辑性，包括：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？以上内容数据分析报告都会一步一步进行判断。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。当数据分析报告能对委托方的战略规划进行策划和梳理的时候，数据分析报告的价值就体现出来了。
三、数据分析报告的市场定位对于投资领域当中的数据分析报告，研究和涉及的领域表现在三个方面：项目、企业经济行为以及政府政策。从投资项目领域来看，一个项目的周期包括投资的前期、建设期、经营期三个阶段，对于数据分析报告的要求是不一样的。投资的前期是对项目预期的生命周期投入资金的投入和产出的关系，数据分析的目的是对项目的可行性做出判别，项目立项的依据。建设期的数据分析目的在于对项目建设期的投入和安排，和数据前期的数据分析结果与实施过程进行比较，根据实际情况进行相应的调整。经营期的数据分析报告是研究项目在实施以后预期和实际的偏差，找到项目科学管理的依据或对下一个项目实施的一个经验的借鉴。在企业做为载体的经济活动当中，资金有一个特点，他总是流向效益最高的地方。当资金表现在不同企业之间的流动时，表现为企业之间的购并，是资源重新配置的结果。同时在资金流动的本身也存在投资者对资金运动收益的要求，进一步而言对一个公司意味着如何实现公司股东财富的增长，如何实现公司价值的最大化。这些资金在企业当中流动的意义从数据表现为价值的评估和分析。从数据分析报告角度来说，我们可以在企业的并购和价值的评估当中为委托方提供企业并购业务当中的决策支持，为现有企业价值管理当中找到提升企业价值管理的途径和方法。对政府政策的制定，从现在来看随着市场经济的发展，社会分工的专业化以及对投资行为的客观和公正评估的要求，政府政策的制定对数据分析行业会提出更高的要求。民生的一些建设、电信产业、燃油税等项目的建设和一些政策的制定等，都会对数据分析报告有严格的要求，因而数据分析报告的市场需求空间也会更加广阔，对数据分析报告的需求是国内投资领域的必然趋势。
课题数据采集分析报告范文第七篇
【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
课题数据采集分析报告范文第八篇
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。