染雾课题数据采集分析报告范文 篇一
第一篇内容
标题：某公司销售数据采集分析报告
摘要：本报告旨在对某公司的销售数据进行采集和分析，以了解公司的销售情况并提供相应的建议。通过对销售数据的整理和分析，发现了公司销售业绩的一些问题，并提出了改进的方案。
1. 引言
某公司是一家以销售电子产品为主的企业，销售渠道包括线上和线下。为了更好地了解公司的销售情况，我们采集了公司一定时间内的销售数据，并对其进行了分析。
2. 数据采集
我们采集了公司过去一年的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道、销售地区等信息。数据的来源包括公司的销售系统、财务系统以及市场调研报告等。
3. 数据分析
通过对销售数据的分析，我们得到了以下结论：
3.1 销售额分析
根据销售额的变化趋势，我们发现公司的销售额呈现下降趋势。进一步分析发现，线上销售额增长较快，而线下销售额下降较为明显。这可能与线上购物的便利性和价格竞争力有关。
3.2 销售量分析
销售量的分析结果与销售额类似，线上销售量增长迅速，而线下销售量下降较为明显。这说明线上渠道对于销售量的增长有着积极的影响。
3.3 销售渠道分析
我们对销售渠道的分析发现，线上渠道的销售额和销售量占比逐渐增加，而线下渠道的销售额和销售量占比逐渐下降。这说明公司应该更加重视线上渠道的发展，加大线上渠道的投入。
3.4 销售地区分析
销售地区的分析结果显示，公司的销售集中在一些大城市，而二三线城市的销售额和销售量相对较低。这说明公司应该加大对二三线城市的市场拓展力度，提高在这些地区的销售额和销售量。
4. 建议
基于以上的数据分析结果，我们提出以下建议：
4.1 加强线上渠道的发展
鉴于线上销售额和销售量的增长趋势，公司应该加大对线上渠道的投入，提高线上渠道的竞争力，提供更好的用户体验，吸引更多的消费者。
4.2 拓展二三线城市市场
公司应该加大对二三线城市的市场拓展力度，提高在这些地区的品牌知名度和销售额。可以通过加大广告投放、提供针对性的促销活动等方式来吸引这些地区的消费者。
4.3 提高产品品质和服务水平
为了提高销售额和销售量，公司应该注重产品的品质和服务的水平。只有提供高品质的产品和优质的服务，才能赢得消费者的信任和忠诚度。
5. 结论
通过对某公司销售数据的采集和分析，我们发现了公司销售业绩的问题，并提出了相应的改进方案。希望公司能够根据我们的建议，进一步优化销售策略，提升销售业绩。
课题数据采集分析报告范文 篇二
第二篇内容
标题：某餐饮企业顾客满意度数据采集分析报告
摘要：本报告旨在对某餐饮企业的顾客满意度进行数据采集和分析，以了解顾客对企业的满意程度并提供相应的改进建议。通过对顾客满意度数据的整理和分析，发现了企业存在的问题，并提出了改进的方案。
1. 引言
某餐饮企业是一家以提供中餐为主的餐饮企业，为了更好地了解顾客对企业的满意程度，我们采集了顾客满意度的相关数据，并进行了分析。
2. 数据采集
我们采集了某餐饮企业一定时间内的顾客满意度数据，包括顾客的评价、投诉、推荐等信息。数据的来源包括顾客的反馈调查、在线评论等。
3. 数据分析
通过对顾客满意度数据的分析，我们得到了以下结论：
3.1 顾客评价分析
根据顾客的评价内容和评分，我们发现企业的顾客评价整体较为积极，但也存在一些负面评价。例如，一些顾客对菜品的口味和质量提出了一些不满意的意见。
3.2 顾客投诉分析
我们对顾客的投诉内容进行了分析，发现一些常见的投诉问题包括服务态度不好、上菜速度慢、菜品质量不佳等。这些问题可能会影响顾客的满意度和再次光顾的意愿。
3.3 顾客推荐分析
通过对顾客的推荐行为进行分析，我们发现大部分顾客愿意推荐企业给他人，这说明企业在某些方面表现出色，但也有一部分顾客不愿意推荐，可能是因为个人体验不佳或对企业有些不满意。
4. 建议
基于以上的数据分析结果，我们提出以下建议：
4.1 提高菜品质量和口味
企业应该加强对菜品质量和口味的把控，提供更好的用餐体验。可以通过加强食材采购管理、培训厨师技术等方式来提高菜品的质量和口味。
4.2 加强服务培训
为了解决顾客投诉中提到的服务态度不好和上菜速度慢等问题，企业应该加强对员工的服务培训，提高服务质量和效率。可以通过举办培训班、进行模拟训练等方式来提升员工的服务水平。
4.3 关注顾客反馈
企业应该关注顾客的反馈，及时处理顾客的投诉和意见，改进不足之处。可以建立顾客反馈机制，建立客户服务团队，及时回应顾客的问题和需求。
5. 结论
通过对某餐饮企业顾客满意度数据的采集和分析，我们发现了企业存在的问题，并提出了相应的改进方案。希望企业能够根据我们的建议，进一步提升顾客满意度，提高企业的竞争力。
课题数据采集分析报告范文 篇三
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 篇四
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。
课题数据采集分析报告范文 篇五
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 篇六
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。
