臨床數據分析工作計劃（實用十一篇）
發布時間：2020-10-08臨床數據分析工作計劃（實用十一篇）。
▲ 臨床數據分析工作計劃
游戲數據分析（充值分析）
在IB(道具消費)游戲中玩家的充值的額度，直接關系到最終的運營收入的。老板關心的數據是月充值量，充值賬號數，這兩個指標的月度變化趨勢，還會做同比，環比的。
而作為分析人員就需要做更細化的分析了，列了一些常規分析內容，見圖：
按地域維度劃分充值額度與賬號數，就可以看出哪些地方的人對這個款游戲的投入有多少，那位做地推時提供了一定的依據。
充值段月度變化趨勢，是對賬號充值量的變化的監控，可以看出有多少的賬號數月度充值上的變化是增加的還是減少，如果是原來有1k的賬號充值段是處于500~1000元這個區間內，下月時這1000的賬號中有800個賬號充值額變為1k~2k這段了，其中100個變為200~400這段了，剩下的100個賬號還是處于500~1000這個充值段中，就可以看出這些絕大部分的玩家對玩游戲的投入是增加的。
1.指標解釋
日回流充值統計日前30天無充值行為，但歷史有充值且統計日有充值;
月回流充值帳號數上月無充值行為，但歷史有充值，且本月有充值的帳號數;
日帳號回流充值收入統計日前30天無充值行為，但歷史有充值且統計日有充值的賬號的充值總和;
月用戶回流充值收入上月無充值行為，但歷史有充值，且本月有充值的用戶的充值總和;
日用戶回流充值收入統計日前30天無充值行為，但歷史有充值且統計日有充值的用戶的充值總和;
月回流充值帳號ARPU值月帳號回流充值收入 / 月回流充值帳號數;日回流充值帳號ARPU值日帳號回流充值收入 / 日回流充值帳號數;
月回流充值用戶ARPU值月用戶回流充值收入 / 月回流充值用戶數;日回流充值用戶ARPU值日用戶回流充值收入 / 日回流充值用戶數;
持續充值月持續充值上月有充值行為，且本月也有充值行為;
日持續充值統計日前30天有充值行為，且統計日也有充值行為;
月持續充值帳號數上月有充值行為，且本月也有充值行為的帳號數;
日持續充值帳號數統計日前30天有充值行為，且統計日也有充值的帳號數;
月持續充值用戶數上月有充值行為，且本月也有充值行為的用戶數;
日持續充值用戶數統計日前30天有充值行為，且統計日也有充值的用戶數;
月帳號持續充值收入上月有充值行為，且本月也有充值的帳號的充值總和;
日帳號持續充值收入統計日前30天有充值行為，且統計日也有充值的賬號的充值總和;
月用戶持續充值收入上月有充值行為，且本月也有充值的用戶的充值總和;
日用戶持續充值收入統計日前30天有充值行為，且統計日也有充值的用戶的充值總和;
月持續充值帳號ARPU值月帳號持續充值收入 / 月持續充值帳號數;
日持續充值帳號ARPU值日帳號持續充值收入 / 日持續充值帳號數;
月持續充值用戶ARPU值月用戶持續充值收入 / 月持續充值用戶數;
日持續充值用戶ARPU值日用戶持續充值收入 / 日持續充值用戶數;
沉默充值月沉默充值上月有充值行為，本月有登錄，卻無充值行為;
日沉默充值統計日前30天有充值行為，統計日內登錄，卻無充值行為;
月沉默充值帳號數上月有充值行為，本月有登錄，卻無充值行為的帳號數;
日沉默充值帳號數統計日前30天有充值行為，統計日內登錄，卻無充值行為的帳號數;
月沉默充值用戶數上月有充值行為，本月有登錄，卻無充值行為的用戶數;
日沉默充值用戶數統計日前30天有充值行為，統計日內登錄，卻無充值行為的用戶數;
月帳號沉默充值收入上月有充值行為，本月有登錄卻無充值行為的帳號的上月充值總和;
月用戶沉默充值收入上月有充值行為，本月有登錄卻無充值行為的用戶的上月充值總和;
月沉默充值帳號ARPU值上月帳號沉默充值收入 / 當月沉默充值帳號數;
月沉默充值用戶ARPU值上月用戶沉默充值收入 / 當月沉默充值用戶數;
流失充值月流失充值上月有充值行為，本月無登錄，且無充值行為;
日流失充值統計日前30天有充值行為，但統計日內無登錄，且無充值行為;
月流失充值帳號數上月有充值行為，本月無登錄，且無充值行為的帳號數;
日流失充值帳號數統計日前30天有充值行為，但統計日內無登錄，且無充值行為的帳號數;
月流失充值用戶數上月有充值行為，本月無登錄，且無充值行為的用戶數;
日流失充值用戶數統計日前30天有充值行為，但統計日內無登錄，且無充值行為的用戶數月帳號流失充值收入上月有充值行為，本月無登錄且無充值行為的帳號的上月充值總和;
月用戶流失充值收入上月有充值行為，本月無登錄且無充值行為的用戶的上月充值總和;
月流失充值帳號ARPU值上月帳號流失充值收入 / 當月流失充值帳號數;
月流失充值用戶ARPU值上月用戶流失充值收入 / 當月流失充值用戶數;
月新增充值當月首次發生充值行為;日新增充值當日首次發生充值行為;
月新增充值帳號數當月首次發生充值行為的帳號數;
日新增充值帳號數當日首次發生充值行為的帳號數;
月新增充值用戶數當月首次發生充值行為的用戶數;
日新增充值用戶數當日首次發生充值行為的用戶數;
月帳號新增充值收入當月首次發生充值行為的帳號的當月充值總和;
日帳號新增充值收入當日首次發生充值行為的帳號的當日充值總和;
月用戶新增充值收入當月首次發生充值行為的用戶的當月充值總和;
日用戶新增充值收入當日首次發生充值行為的用戶的當日充值總和;
月新增充值帳號ARPU值月帳號新增充值收入 / 月新增充值帳號數;
日新增充值帳號ARPU值日帳號新增充值收入 / 日新增充值帳號數;
月新增充值用戶ARPU值月用戶新增充值收入 / 月新增充值用戶數;
日新增充值用戶ARPU值日用戶新增充值收入 / 日新增充值用戶數;
新增充值(全新) 首登帳號且第一次充值月新增充值(全新)當月首登且當月第一次充值;
月新增充值帳號數(全新)當月首登且當月第一次充值的'賬號數;
新增充值用戶數(全新)月新增充值用戶數(全新)當月首登且當月第一次充值的用戶數;
帳號新增充值收入(全新)月帳號新增充值收入(全新)當月首登且當月第一次充值的賬號的充值總和;
用戶新增充值收入(全新)月用戶新增充值收入(全新)當月首登且當月第一次充值的用戶的充值總和;
新增充值帳號ARPU值(全新)月新增充值帳號ARPU值(全新)月帳號新增充值收入(全新) / 月新增充值帳號數(全新);
新增充值用戶ARPU值(全新)月新增充值用戶ARPU值(全新)月用戶新增充值收入(全新) / 月新增充值用戶數(全新);
新增充值(老轉新) 非首登帳號第一次充值月新增充值(老轉新)非當月首登但當月第一次充值;
新增充值帳號數(老轉新)月新增充值帳號數(老轉新)非當月首登但當月第一次充值的賬號數;
新增充值用戶數(老轉新)月新增充值用戶數(老轉新)非當月首登但當月第一次充值的用戶數;
帳號新增充值收入(老轉新)月帳號新增充值收入(老轉新)非當月首登但當月第一次充值的賬號的充值總和;
用戶新增充值收入(老轉新)月用戶新增充值收入(老轉新)非當月首登但當月第一次充值的用戶的充值總和;
新增充值帳號ARPU值(老轉新)月新增充值帳號ARPU值(老轉新)月帳號新增充值收入(老轉新) / 月新增充值帳號數(老轉新);
新增充值用戶ARPU值(老轉新)月新增充值用戶ARPU值(老轉新)月用戶新增充值收入(老轉新) / 月新增充值用戶數(老轉新);
新增充值(老用戶) 新增充值帳號中，其注冊身份證在此之前有過其他的充值帳號月新增充值(老用戶)歷史充值用戶的新開帳號在當月有第一次充值;
新增充值帳號(老用戶)月新增充值帳號(老用戶)歷史充值用戶在當月新開有充值行為的帳號數;
新增充值用戶(老用戶)月新增充值用戶(老用戶)歷史充值用戶在當月新開有充值帳號的用戶數;
帳號新增充值收入(老用戶)月帳號新增充值收入(老用戶)歷史充值用戶在當月新開有充值行為的帳號的充值總和;
用戶新增充值收入(老用戶)月用戶新增充值收入(老用戶)歷史充值用戶在當月新開有充值帳號的用戶的充值總和;
新增充值帳號ARPU值(老用戶)月新增充值帳號ARPU值(老用戶)月帳號新增充值收入(老用戶) / 月新增充值帳號數(老用戶);
▲ 臨床數據分析工作計劃
數據分析報告范文數據分析報告范文：
目錄
第一章 項目概述
此章 包括項目介紹、項目背景介紹、主要技術經濟指標、項目存在問題及推薦等。
第二章 項目市場研究分析
此章 包括項目外部環境分析、市場特征分析及市場競爭結構分析。
第三章 項目數據的采集分析
此章 包括數據采集的資料、程序等。第四章 項目數據分析采用的方法
此章 包括定性分析方法和定量分析方法。
第五章 資產結構分析
此章 包括固定資產和流動資產構成的基本狀況、資產增減變化及原因分析、自西漢結構的合理性評價。
第六章 負債及所有者權益結構分析
此章 包括項目負債及所有者權益結構的分析：短期借款的構成狀況、長期負債的構成狀況、負債增減變化原因、權益增減變化分析和權益變化原因。
第七章 利潤結構預測分析
此章 包括利潤總額及營業利潤的分析、經營業務的盈利潛力分析、利潤的真實決定性分析。
第八章 成本費用結構預測分析
此章 包括總成本的構成和變化狀況、經營業務成本控制狀況、營業費用、管理費用和財務費用的構成和評價分析。
第九章 償債潛力分析此章 包括支付潛力分析、流動及速動比率分析、短期償還潛力變化和付息潛力分析。第十章 公司運作潛力分析此章 包括存貨、流動資產、總資產、固定資產、應收賬款及應付賬款的周轉天數及變化原因分析，現金周期、營業周期分析等。
第十一章 盈利潛力分析
此章 包括凈資產收益率及變化狀況分析，資產報酬率、成本費用利潤率等變化狀況及原因分析。
第十二章 發展潛力分析
此章 包括銷售收入及凈利潤增長率分析、資本增長性分析及發展潛力狀況分析。第十三章 投資數據分析
此章 包括經濟效益和經濟評價指標分析等。
第十四章 財務與敏感性分析
此章 包括生產成本和銷售收入估算、財務評價、財務不確定性與風險分析、社會效益和社會影響分析等。
第十五章 現金流量估算分析
此章 包括全投資現金流量的分析和編制。
第十六章 經營風險分析
此章 包括經營過程中可能出現的各種風險分析。
第十七章 項目數據分析結論與推薦
第十八章 財務報表
第十九章 附件
大致包括這些資料，能夠根據實際要求增減
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怎樣寫好一份數據分析報告？
分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，既然這么重要那當然要寫好它了。
如何寫好一份數據分析報告1
我認為一份好的分析報告，有以下一些要點：
首先，要有一個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，并且層次明了才能讓閱讀者一目了然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的欲望；
第二，每個分析都有結論，而且結論必須要明確，如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了他本身的好處，因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果；
第三，分析結論不要太多要精，如果能夠的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就到達目的了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者理解，減少重要閱者（通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那么多）的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等于0；
第四、分析結論必須要基于緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自我都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了；
第五，好的分析要有很強的可讀性，那里是指易讀度，每個人都有自我的閱讀習慣和思維方式，寫東西你總會按照自我的思維邏輯來寫，你自我覺得很明白，那是因為整個分析過程是你做的，別人不必須如此了解，要明白閱者往往只會花10分鐘以內的時間來閱讀，所以要思考你的分析閱讀者是誰？他們最關心什么？你務必站在讀者的角度去寫分析郵件；
第六，數據分析報告盡量圖表化，這其實是第四點的補充，用圖表代替超多堆砌的數字會有助于人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；
第七、好的分析報告必須要有邏輯性，通常要遵照：1、發現問題--2、總結問題原因--3、解決問題，這樣一個流程，邏輯性強的分析報告也容易讓人理解；
第八、好的分析必須是出自于了解產品的基礎上的，做數據分析的產品經理本身必須要十分了解你所分析的產品的，如果你連分析的對象基本特性都不了解，分析出來的結論肯定是空中樓閣了，無根之木如何叫人信服？！
第九、好的分析必須要基于可靠的數據源，其實很多時候收集數據會占據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員提取正確的數據或者建立良好的數據體系平臺，最后才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那么就要保證收集到的數據的正確性，否則一切都將變成為了誤導別人的努力；
第十、好的分析報告必須要有解決方案和推薦方案，你既然很努力地去了解了產品并在了解的基礎上做了深入的分析，那么這個過程就決定了你可能比別人都更清楚第發現了問題及問題產生的原因，那么在這個基礎之上基于你的知識和了解，做出的推薦和結論想必也會更有好處，而且你的老板也肯定不期望你只是個會發現問題的人，請你的那份工資更多的是為了讓你解決問題的；
十一、不要害怕或回避“不良結論”，分析就是為了發現問題，并為解決問題帶給決策依據的，發現產品問題也是你的價值所在，相信你的老板請你來，不是光讓你來唱贊歌的，他要的也不是一個粉飾太平的工具，發現產品問題，在產品缺陷和問題造成重大失誤前解決它就是你的分析的價值所在了；
十二、不要創造太多難懂的名詞，如果你的老板在看你的分析花10分鐘要叫你三次過去來解釋名詞，那么你寫出來的價值又在哪里呢，還不如你直接過去說算了，當然如果無可避免地要寫一些名詞，最好要有讓人易懂的“名詞解釋”；
十三、最后，要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人，包括那些為你上報或提取數據的人，那些為產品作出支持和幫忙的人（如果分析的是你自我負責的產品），肯定和尊重伙伴們的工作才會贏得更多的支持和幫忙，而且我想你也不是只做一錘子買賣，懂得感謝和分享成果的人才能成為一個有素養和受人尊敬的產品經理。
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1.售罄率=(一個周期內)銷售件數/進貨件數 :
暢銷的產品是不需促銷的，只有滯銷的產品才需要促銷。滯銷產品可通過售罄率來確定。一般而言，服裝的銷售生命周期為天氣等原因，衣服的售罄率低于配色齊全，售罄率會為40～50%，第二個月約為20～25%，第三個月因為斷碼等原因，售罄率只會有5～10%。當第一個月的售罄率大大低于 40%時，且無其他原因時，就有必要特別關注，加強陳列或進行推廣了。
2.存貨周轉率=(一個周期內)銷售貨品成本/存貨成本
庫存天數=365天÷商品周轉率
側重于反映企業存貨銷售的速度，它對于研判特定企業流動資金的運用及流轉狀況很有幫助。其經濟含義是反映企業存貨在一年之內周轉的次數。從理論上說，存貨周轉次數越高，企業的流動資產管理水平及產品銷售情況也就越好。
3.庫銷比=(一個周期內)本期進貨量/期末庫存
是一個檢測庫存量是否合理的指標,如月庫銷比,年平均庫銷比等,計算方法:月庫銷比,月平均庫存量/月銷售額年平均庫銷比, 年平均庫存量/年銷售額,比率高說明庫存量過大,銷售不暢,過低則可能是生產跟不上.
4.存銷比=(一個周期內)庫存/周期內日均銷量
存銷比的'設置是否科學合理，一是決定了訂單供貨是否能夠真正實現向訂單生產延伸;二是企業是否能夠真正做到適應市場、尊重市場，響應訂單;三是在管理時庫存企業能否真正做到滿足市場、不積壓、不斷檔。
5.銷售增長率=(一周期內)銷售金額或數量/(上一周期)銷售金額或數量-1
類似:環比增長率=(報告期-基期)/基期×100%
6.動銷率=動銷品項數/庫存品項數*100%
動銷品項：為本月實現銷售的所有商品(去除不計毛利商品)數量
庫存金額：為月度每天總庫有庫存的所有商品銷售金額的平均值(吊牌零售額)
7.銷售毛利率=實現毛利額/實現銷售額*100%。
8.老顧客貢獻率=
如果公司一年有100萬毛利，假設只有兩個客戶A和B. A客戶創造80萬，B客戶創造20萬, A公司的客戶貢獻率為80%，B公司的客戶貢獻率為20%。
9.品類支持率=某品類銷售數或金額÷全品類銷售數或金額×100%
10.客單價=總銷售金額÷總銷售件數
11.坪效=銷售額÷經營面積
12.交叉比率=毛利率×周轉率
交叉比率通常以每季為計算周期，交叉比率低的優先淘汰商品。交叉比率數值愈大愈好，因它同時兼顧商品的毛利率及周轉率，其數值愈大，表示毛利率高且周轉又快
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南京千百萬數據技術分析師事務所有限公司依據《中華百姓民主國審計法》和相關海外貸援款協定的規定，20xx年，審計署幫會海外貸援款子目審計服務核心和相關特派員辦事處對由中央單位執行或幫會執行的102個海外貸援款子目20xx年度財務收支和項目執行情況施行了審計，南京千百萬數據技術分析師事務所有限公司向海外貸援款機構出具了103份審計報告(有1個項目按照海外貸援款機構的要求出具了2份審計報告)。審計辦公是按照國際審計準則和中國社稷審計準則施行的。
一、基本情況
此次南京千百萬數據技術分析師事務所有限公司審計的102個海外貸援款子目，涵蓋26個貸款子目和76個贈款或援助項目，其中：世界銀行項目49個、亞洲開發銀行項目12個、聯手國開發打算署項目37個、英國國際進展部項目4個。這些項目關乎農業、能源、交通、教育、衛生、城市建設和背景保障等領域，打算投資總額折合百姓幣2897.67億元，其中協議利用外資額折合百姓幣385.82億元。截至20xx年12月31日，項目累計完成投資額折合百姓幣1774.78億元，其中累計利用外資額折合百姓幣243.11億元。
南京千百萬數據技術分析師事務所有限公司分析結果表明，102個海外貸援款子目總體執行情況較好。項目相關主管部門較好地履行了海外貸援款子目管理職責，在指導和監督項目執行等方面施展了積極效用，推動了項目順當實行，增長了項目資金使役效益；大多項目單勢能夠嚴格執行社稷資經法規和貸援款協定，認真幫會項目實行，開辦健全相關里部扼制制度，規范財務管理和會計核計，為達到項目預期目標奠定了優良的基礎；海外貸援款子目標實行施展了彌補資金豁口、引入先進理念和培育管理人材等方面的積極效用，獲得了較好的經濟效益、社會形態效益和背景效益。但審計也發現南京千百萬數據技術分析師事務所有限公司單位在項目建設管理、法規和協定執行、財務核計和資金管理等方面存在一點不由得偏廢的問題。此次審計出具的103份審計報告中，無保存意見的審計報告86份，占83.50百分之百；保存意見的審計報告16份，占15.53百分之百；謝絕表達意見的審計報告1份，占0.97百分之百。
二、審計發現的主要問題
(一)17個項目存在對財務報表萌生重大影響的問題，出具了保存意見或謝絕表達意見審計報告。其中：
1．有16個項目中存在虛列支出或支出憑證不足、支出不合項目規定、采購形式不合項目規定、提款報賬聲請與實際活動不符、未按相關會計準則和貸援款協定要求編制報表、財務報表數據不真實等問題，對被審計單位財務報表或項目特定目標財務報表萌生重大影響，審計扳機出具了保存意見報告。
2．有1個項目因賬面資產與實際盤點結果差異較大，且審計成員無法得到充分愜當的審計憑證，無法對該項目刊發審計意見，出具了謝絕表達意見審計報告。
(二)50個項目存在不合法規或貸援款協定要求、內部扼制缺陷等問題，但未對被審計單位財務報表或項目特定目標的財務報表導致重大影響，出具了無保存意見報告。
其中：
1．有5個項目存在配套資金未按規定趁早足額到位的問題，關乎資金9961.66萬元，占項目總額的4.90百分之百。
2．有7個項目關乎的地方財政部門或項目單位違規動用、滯留項目資金2.19億元，占項目總額的6.86百分之百。
3．有36個項目存在虛假驗工計價、列支非項目支出或多記支出、財務票據睽異規、超標準支付會展費和管理費、未按規定扣繳稅款、會計核計睽異規、資金資產管理不善、財務內部扼制脆弱等其它犯法違規及財務管理不規范的問題，關乎資金4.92億元，占項目總額的35.29百分之百。
4．有13個項目存在工程建設未按規定招投標、招投標手續睽異規、違規分包、未按設計的工程內容和要求施行施工、工程監理不到位、項目建設超概算、后續管理不善、工程資產閑置等項目工程建設和管理的問題，關乎資金8.32億元，占項目總額的12.75百分之百。
5．有21個項目存在投資完成額比例偏低或提款報賬進度較慢的問題，占項目總額的20.59百分之百。
此外，審計還發現3起重大犯法違紀案件線索，已依法移送相關部門辦理。
三、審計辦理和整改情況
對上述問題，審計扳機已依法出具了審計報告，南京千百萬數據技術分析師事務所有限公司提出了審計提議。各項目單位高度看得起審計反映的問題，認真整改。截至20xx年12月終，出具保存意見報告的16個項目和出具謝絕表達意見的1個項目標執行單位均已接納審計意見，對報表施行了調試。存在違背社稷法規、貸援款協定問題和內部扼制缺陷的50個項目標執行單位也積極采取措施整改，南京千百萬數據技術分析師事務所有限公司并增強了項目管理。其中，國內配套資金不到位問題金額9961.66萬元，已整改到位3519.51萬元，整改到位率35.33百分之百；動用、滯留項目資金問題金額2.19億元，已整改到位2.13億元，整改到位率97.26百分之百；其它犯法違規及財務管理不規范問題金額4.82億元，已整改到位4.64億元，整改到位率96.27百分之百；項目工程建設及管理中存在的問題金額8.32億元，已整改到位6.86億元，整改到位率82.45百分之百；對于項目實行進度潺緩的問題，相關項目單位經過完備資金使役打算、增強項目工程進度管理等措施，加快了項目進度。
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一、總體概況
在國家信息網絡戰略及“互聯網+”戰略實施的大力推動下，我區從政策、人才、產品等方面不斷加大對電子商務發展的投入力度，取得了良好效果。20xx年，區內電子商務市場規模實現平穩增長，實現電商交易總額104億元，較20xx年同比增長17 %。其中網絡零售額全年累計33.9億元，同比增長15%；農產品銷售全年累計10.1億元，同比增長5%。
二、電商成交指數分析
（一）電商交易總額。20xx年，區內全年電商成交總額達104億元，同比增長17%，尤其是農產品上行增勢喜人，但總體來看，電商交易總額增速較20xx年約28%的增長率有所放緩。究其原因：
一是政策和市場因素。20xx年以前，我區電商發展基礎差，電商成交額度小，隨著國家電商綜合示范創建項目開展，上下行通道全面打通，大量財力、物力、人力投身其中，尤其是“電商服務中心—站—點”三級服務體系的建成，以智能網倉和城鄉物流通道為基礎的電商物流配送體系全面運行，以區域公共品牌“山韻黔江”及產品品牌為支撐的網銷品牌體系初步形成，各大電商企業、電商平臺、尤其是社群電商應勢發力，銷量節節攀升，促進了我區電商飛速發展。如今，隨著國家電子商務法的頒布實施，各項政策企穩，區內電商活動也受到市場環境影響，開始進入穩定發展階段。
二是基數因子的影響。一方面，隨著網絡支付設施的推廣普及，選擇微信、支付寶等進行線下交易支付的群體增長逐漸到達臨界點，增勢出現“梯度差”；另一方面，我區對周邊市場具有一定輻射力，但市場容量仍然較小，反映在電商交易規模上，增長的難度將逐漸加大。
三是保量提質的需求。如今的新零售模式更加講究“品質至上”和“內容為王”，我區電商開始進行資源和人力方面的優化整合，邁入更加注重品牌力和品質力的新征程，摒棄掉了過去一些粗獷化和原始化的發展模式，在保證總量有所增長的基礎上，更加注重品質的提升。
（二）網絡零售總額。20xx年，我區網絡銷售總額為33.9億元，較20xx年同比增長15%，其中購進（產品下行）19.9億元，賣出（產品上行）14.2億元，二者同比增長率分別為14%、17%。與20xx年購進17.4億元和賣出12.1億元相比，絕對數值上都有較大的提升。
一是隨著時代的發展與電商基礎設施的進一步完善，電商逐漸融入大家的生活，加之區內城鄉居民的購買力逐步上升，網上購物成為一種消費新常態；
二是隨著各類B2C、C2C電商用戶群和商品種類不斷發展，新型零售平臺的服務功能逐步深化，促進了網購（下行+上行）的進一步發展；
三是區委區政府對電商，尤其是電商精準扶貧和鄉村振興的重視和大力扶持，一大批電商平臺依托區內廣大農村茁壯成長起來，帶動了農特產品的上行銷售。
（三）農產品銷售額。20xx年，區內農產品網絡銷售額有所增長，突破10億元大關。
一是產品溢價機會增大。我區位于武陵山區腹地，生態環境良好，農特產品具有一定的品質優勢，如脆紅李、獼猴桃、陽雀菌等大宗爆款商品在20xx年實現量產，增幅較大；
二是品牌推廣效應拉動明顯。通過“山韻黔江”及各鄉鎮多子品牌的共同包裝和多維度場景化推廣，為農特產品銷售助力；
三是農產品深加工效益。區內逐漸形成了從農產品粗加工到深加工的產銷一體化產業鏈，如紅薯干、苕粉、渣海椒等；
四是統計口徑不斷優化。20xx年，各類電商企業的農特產品銷售逐漸納入統計，基本實現無漏報；
五是銷售渠道增多。以前從單一淘寶店鋪，發展成以京東、郵樂購、微商、微商城、有贊及自建平臺、O2O線下體驗直銷店等多個銷售平臺共同發展銷售渠道，基本上達到了有農產品就有電商，有渠道就有黔江農特產品。
三、電商發展趨勢研判
第一，農村電商已常態化，市場競爭進行第三個階段，重點在產品供應鏈上。如何讓農產品電商化，具備利用電子商務進行銷售的前期條件完善，如產品包裝、策劃、標準化、存儲方式、可持續供給、運輸等，實現農村電商提檔升級觸及農戶，也就是電商生態鏈在農村的打造成為重點。
第二，城市供配系統通過電商方式將農村與城市進行有效鏈接。城市配送植根于打通“城市物流最后一公里”的解決方案，解決鄉村振興中貨品進出的高效多樣的問題將是重要抓手之一。
第三，品牌推動的農產品溢價將在農村電商中大放異彩。在“傳統”的電商模式之外，會員制、預售制、眾籌、認領等形式必將會更深一步融入電商，電商也將從“賣產品”慢慢過渡到“賣生活方式、賣情懷、賣格調”，社群電商將更加聚焦精準人群，發力細分市場。
第四，大數據驅動下的生產方式發生變化。大數據平臺的建立和使用，可以將原始零散的低密度價值數據經過過濾、分析，建立模型，供決策使用，提前預測市場發展方向，有效提升效率，降低成本。
四、電商發展建議
一是提高對電商的認識，電商不是簡單的商業行為，而是解決農產品品牌化、供應鏈，反作用于生產的一整套解決方案，不是商務委的一個簡單工作，從發達地區的發展經驗看，是以營造電商生態來推動產業發展或產業發展融入電商生態。
二是加大招商引資力度，力爭引入成熟電商引領黔江電商跨躍式發展，導入成熟，大量的需求流量；
三是以電商園區智能物流，冷鏈物流為基礎，打造黔江農特產品供應鏈服務體系；
四是加強對黔江農特產品的包裝策劃，打造一批電商爆品；
五是做好大數據運用，為黔江電商發展提供智力和決策支撐。
▲ 臨床數據分析工作計劃
職責：
1、負責線上營銷中心各類銷售數據及報表數據的搭建和分析
2、負責日常各項銷售數據的統計，提供數據分析報告;
3、負責線上產品庫存分析及庫存建議的提出
跨部門的溝通及反饋
核價，確保活動正常進行且銷售目標完成
6、協助產品人員以及銷售人員對相關產品或銷售策略進行設計和優化;
崗位要求：
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SXw9.cOM秘笈曝光:
- 數據分析求職信?|?數據分析心得體會?|?財務分析工作計劃?|?藥物分析工作計劃?|?臨床數據分析工作計劃?|?臨床數據分析工作計劃
1、大專以上學歷，有跨境電商同等崗位工作經驗優先考慮;
責任心強、溝通能力強;
PPT等各種辦公室軟件，邏輯思維和溝通能力較強，對數據有較強的敏感性;
4、可接受應屆畢業生。
▲ 臨床數據分析工作計劃
10 Findings:
1.看韓劇的群體中78%集中在20-40歲，并且以20-30歲為主體。
2.女性的觀看人數是男性的.2倍。
3. 看電視的人數和其他途徑的人數相當。
4.80%看過的人喜歡韓劇。
5.經常看的人數占到53%。
6.除了提名26部韓劇外，居然還有10%另外的韓劇受到關注和好評!
7.韓劇以47個百分點的優勢戰勝日劇，并占據整個電視劇的一半江山!
8.只有5%的人以愛國情緒想要抵制韓劇!
9.韓劇在演員，劇情上最吸引觀眾，相對的缺少異國新鮮場景!
10.最大的問題在劇情冗長拖沓，愛情故事雷同!Analysis:
1.韓劇以不可替代的優勢占劇華人世界，影響著中青代人群，女性為主，男性的人數也相當可觀!
2.韓劇以日為單位影響著受視群，有50%的觀眾不滿足電視上播放的韓劇!
3.韓劇被抱怨劇情冗長拖沓，愛情故事雷同。Recommedations:
1.電視臺可以繼續大規模引進韓劇。
2.商業單位跟近韓國流行風潮!
3.影視公司尋求與韓國合作!Predictions:
1.韓國電影更為走俏!
2.國產片有更多韓星!
3.韓國時尚風靡亞洲!
▲ 臨床數據分析工作計劃
數據分析工作總結
數據分析工作總結
在市委、市政府的領導和關心下，在自治區農普辦的業務指導下，經過市農普辦和縣區農普辦全體人員的通力
合作，我市第二次農業普查數據處理工作接近尾聲?，F將
全市農業普查數據處理工作總結如下：
一、數據處理基本情況
我市共有1602個普查區、17010個普查小區，涉農單
位1960家，需要錄入的普查表有200多萬張。我市農普數
據處理工作全部安排在市一級開展，分為光電錄入和Apras
邏輯審核兩個階段，兩個階段同時進行。市農普辦調配二
十多臺電腦，加上自治區調撥的12臺電腦，約有30多臺
pC機用于農普數據處理工作。
整個普查數據處理工作從準備階段到數據上報，歷時
一年半時間，經歷了數據處理組組建階段、清查處理階段、設備安裝調試階段、培訓階段、光電錄入階段、邏輯審核
階段、數據上報階段等。我市光電錄入工作開始于20XX年月上旬，采取外聘實習生和市農普辦工作人員相結合操作的方式，由實習生進行掃描、校驗、審核整個流程的操作，農普辦人員在旁監督以保證掃描錄入的質量。全面的光電
錄入工作于6月12日結束，期間共掃描普查表2300579張，平均每天掃描3萬張左右，最高一天掃描約7萬張的普查表。Apras邏輯審核開始于4月中旬，采取的方法是由鄉鎮
人員操作對本鄉鎮的數據進行邏輯審核、改錯，市農普辦
業務組人員控制總體數據質量。為確保數據質量，市農普
辦多次召開現場培訓會，通過制定、執行完整的工作流程，從而對Apras審核進行全程監控。市農普辦先后組織了20
批約400人次參加了農普Apras邏輯審核工作，整個審核
工作于7月下旬結束。市農普辦還結合我市的實際，發揮
創新能力，在國家下發的Apras程序制度基礎上，新增了條審核公式和10張匯總表用于數據質量控制。8月下旬，我市農普數據順利通過自治區審核并上報至國家。
數據處理工作總結(2)
二、主要做法
（一）領導重視，為數據處理工作提供強有力的組織
保障。
數據處理作為整個農普工作的重要環節，關系到農普
工作的好壞，我市農普數據處理工作之所以順利開展，與
市農普辦領導密切關心分不開的。農普辦領導經常對數據
處理工作進行檢查指導，及時糾正數據處理工作錯誤，協
調解決數據處理工作遇到的困難。
市農普辦領導從普查經費中劃撥出數據處理專項經費，用于保障數據處理培訓、外聘數據處理人員勞務費、購買
▲ 臨床數據分析工作計劃
職責：
周報表
2、分析公司銷售賬號運營情況，定期向上級匯報
滯銷產品
轉化率、ACOS等;
5、通過對公司跨境電商平臺銷售數據研究，提出改善方法和建議;
任職資格：
1.經驗不限，具有跨境電商數據分析經驗優先考慮。
統計學、經濟學等相關數據分析專業畢業者優先。
ppt、visio等工具，有較好的報告呈現能力。
4、邏輯思維嚴謹，懂得結合數據層面和應用層面綜合分析。
耐心，能承受一定的工作壓力，思想成熟性格開朗、主動熱情，善于思考和學習，能自覺完成每天工作內容，與同事良好溝通合作。
▲ 臨床數據分析工作計劃
一、基本情況
處理消費者訴求共計投訴舉報52.3％和7.2％。投訴和舉報的法定時限辦結率為100%，尚有5件投訴舉報案件正在處理之中，為消費者挽回經濟損失62.49萬元。
二、咨詢情況分析
投訴舉報案件處理情況、商標注冊監管及工商登記業務知識等各方面。二是非工商業務類咨詢質監等相關問題。
三、投訴情況分析
20xx年全區共受理消費申訴484起。其中商品類投訴278件，占投訴總量的57.4%；服務類投訴206件，占投訴總量的42.6%。
本年度消費者投訴案件包含質量類投訴115件，安全類投訴22件，廣告類投訴11件，合同類投訴118件，計量類投訴1件，售后服務類投訴41件，人格尊嚴類投訴2件，其他類投訴147件，具體比例見下圖：
（一）商品類投訴熱點分析
商品類投訴熱點主要集中在交通工具、日用百貨、家用電器、通訊器材、及其他（房屋、金銀珠寶）等方面。
交通工具投訴位居首位。投訴問題主要集中在合同問題、售后服務問題和質量問題。問題有定金和訂金問題，商家承諾無理由退還定（訂）金卻不兌現；汽車合格證不予發放致使無法上牌照；維修售后服務的投訴比較突出，主要集中在維修、保養糾紛上，售后服務（維修、保養）收費過高，尤其是過度維修現象比較普遍，汽車出現問題，檢測鑒定難讓消費者無力維權。
日用百貨類投訴主要問題有：服裝鞋帽類投訴數量依然高居榜首。服裝鞋帽的投訴主要集中在質量問題，包括鞋開膠斷底等質量問題，商家拒絕履行三包義務，就維修或退換貨存在爭議；消費者購買反季鞋，過幾個月后穿用發現質量問題，但超過三包期導致維權困難；服裝標識不符合規定，服裝洗后嚴重褪色、縮水等質量問題。
家用電器類商品投訴的主要問題集中于質量和售后服務兩個方面，一是經銷商不認真履行“三包”規定，在處理糾紛時與廠家、維修商互相推諉，不承擔第一責任人的責任。以人為損壞為由拒絕履行“三包”義務，但又不給消費者出具檢測書面證明；二是售后服務差，主要表現在：修理周期長、修理效果差、返修率高、不填寫維修紀錄；不提供維修或維修不及時；假日期間多收費用或服務不到位；該退換、維修的不予退換、維修，并以各種借口搪塞、敷衍消費者，使消費者蒙受損失。
（二）服務類投訴熱點分析
服務類投訴熱點主要集中在通訊服務、互聯網服務、修理維護服務、居民服務（美容美發服務）、住宿服務等方面。
通訊服務類投訴逐年上升，已位居服務類投訴第一。一般反映在通訊行業亂收費的問題上，手機電話資費不透明，退訂業務難；“靚號”保底消費問題：通訊運營商未經消費者同意，擅自為消費者定制增值業務；手機話費分月返還明細不清；泄露消費者個人信息問題等。
互聯網服務類投訴是熱點，互聯網投訴問題主要是寬帶接入服務問題：辦理安裝網絡捆綁手機服務或固定電話;實際網速大大低于承諾網速;網絡出現故障維修服務遲緩包年用戶到期后運營商未盡到通知提醒義務直接轉為包月計費等情況。
居民服務涉及人們日常生活的各個方面，導致投訴總量很大，其中由美容美發、干洗、健身等服務引發的投訴占大多數，主要以美容美發、健身等服務行業的預付卡糾紛為主。預付卡糾紛主要是退卡以及門面易主，難再享受服務等；干洗店投訴表現在未嚴格按技術要求來清洗衣物，洗壞或者洗毀消費者送來的衣物等。
四、舉報情況分析
違反產品質量管理法規違反食品安全法規違反反不正當競爭法規違反企業、個體登記管理法規違反商標管理法規違反廣告管理法規傳銷及違法直銷其他舉報制假售假為主。
▲ 臨床數據分析工作計劃
隨著互聯網和信息技術的快速發展，商業數據分析越來越受到企業的重視。通過對大量的商業數據進行深入分析，企業可以洞察潛在市場機會、制定更科學的業務決策并提高運營效率。因此，建立一個全面的商業數據分析工作計劃對于企業來說是至關重要的。本文將詳細介紹商業數據分析工作計劃的各個方面，以幫助企業有效利用數據資源并取得成功。
一、確定分析目標
在開始商業數據分析工作之前，企業首先要明確自己的分析目標。這些目標應該是具體、可衡量和可實現的。例如，企業可以設定增加銷售額、提高市場份額或優化營銷策略等目標。通過明確目標，企業可以更好地聚焦于具體的分析任務，提高分析的針對性和有效性。
二、收集數據
商業數據分析離不開數據的支持，因此企業需要收集與分析目標相關的數據。數據可以來自多個渠道，如企業內部系統、第三方數據提供商、市場調研等。同時，為了保證數據的準確性和完整性，企業可以采用自動化的數據采集工具和技術，確保數據的及時更新和準確性。
三、數據清洗和整合
收集到的數據往往存在噪聲、缺失值和重復數據等問題，因此需要進行數據清洗和整合。數據清洗包括刪除重復數據、處理缺失值和異常值等，以確保數據的準確性和可靠性。數據整合則是將來自不同數據源的數據進行整合和轉換，以便后續的數據分析和挖掘。
四、數據探索與可視化
數據探索是商業數據分析的重要環節，通過對數據的探索可以發現隱藏的規律和關聯性。數據探索可以使用統計分析、數據可視化和機器學習等方法，幫助企業發現潛在的市場機會和問題。同時，數據可視化也是重要的工具，通過圖表和圖形的展示，能夠更直觀地理解和傳達分析的結果。
五、分析模型建立與優化
在商業數據分析中，建立模型是為了預測和優化商業過程。模型可以基于統計方法、機器學習或深度學習等技術。建立模型需要根據具體的分析目標選擇合適的算法和模型，并通過不斷優化模型參數來提高模型的準確性和預測能力。
六、結果解讀與應用
商業數據分析的最終目的是為企業提供有價值的洞察和決策支持。因此，結果的解讀和應用至關重要。通過對分析結果的解讀，企業可以深入了解市場情況和商業模式，并根據分析結果制定相應的業務策略和決策。同時，企業還可以通過不斷監測數據和分析結果的變化，及時調整和改進其業務運營。
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商業數據分析工作計劃是企業有效利用數據資源和提高業務決策的重要手段。通過明確分析目標、收集數據、數據清洗和整合、數據探索與可視化、分析模型建立與優化以及結果解讀與應用，企業可以更好地挖掘數據潛力、預測和優化商業過程，提高企業的競爭力和盈利能力。因此，建立一個全面的商業數據分析工作計劃對于企業來說是至關重要的。
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