數據分析心得體會（集錦20篇）

數據分析心得體會（集錦20篇）。

? 數據分析心得體會

第一天：邁出大數據的第一步

今天是我在某知名科技公司開始實習的第一天，我被分派到了大數據分析團隊。在我進入辦公室的那一刻，就感覺到了浩瀚的數據世界正在向我招手。

上午，我參加了一場關于大數據分析基礎知識的培訓。講師首先向我們介紹了什么是大數據以及其作用。在信息爆炸的時代，數據量不斷增長，很多企業和機構都在面臨如何處理和分析這些海量數據的困局。而大數據分析就是幫助他們從這些數據中獲取有用的信息和洞察力，以便做出更明智的決策。

下午，我被分配了一項任務，要分析某個電商平臺的用戶行為。我需要從公司的數據倉庫中獲取相關的數據。這個過程并不容易，我需要熟悉公司的數據系統和工具，以便正確地提取數據。在我的導師的指導下，我順利地完成了這個環節。

第二天：真正踏入數據的世界

今天的任務是在獲取到的數據上進行清洗和整理。在真正開始分析之前，數據的質量和結構是非常關鍵的。我首先使用了一些數據清洗的工具和技術，將數據中的冗余、重復和缺失的部分進行了清理。然后，我對數據進行了格式轉換，使其適應后續的分析需求。

完成數據清洗后，我對這些數據進行了初步的探索性分析。我使用圖表和統計指標來展示數據的基本特征和趨勢。通過分析各個指標之間的關聯性，我逐漸了解到用戶的行為習慣和偏好。這讓我對大數據的分析能力有了更直觀的理解。

第三天：模型構建與分析

在前兩天的基礎上，我開始構建一個模型來預測用戶的購買行為。模型的構建需要借助一些機器學習算法和工具，我對這些進行了進一步的學習和研究。我使用了一種廣泛應用于預測問題的算法，并在我的數據上進行了訓練和測試。

經過幾次實驗和調整，我的模型逐漸達到了一個令人滿意的狀態。我從中得出了一些重要的和洞察，例如最能影響用戶購買的因素是什么，以及不同類型用戶之間的差異。這些對于電商平臺優化產品和服務都具有重要的指導意義。

第四天：提升數據可視化和呈現質量

為了更好地向團隊和公司展示我的分析結果，我花了一些時間來提升數據的可視化和呈現質量。我使用了一些數據可視化的工具和技巧，以一種直觀和易懂的方式展示我的分析結果。我合理地選擇了圖表的類型、顏色和布局，使得數據更容易被理解和接受。

下午，我向我的導師進行了一次小組報告。我詳細地介紹了我的分析過程和結果，并回答了一些問題。通過與其他同事的交流和討論，我不僅加深了對我的分析的理解，也從中獲得了一些建議和改進的方向。

第五天：總結與反思

今天是我實習的最后一天，我花了一些時間來總結和反思這一周的實習經歷。我深深體會到了大數據分析的重要性和挑戰。分析海量的數據并從中提取真正有用的信息并不是一件容易的事情，需要我們具備廣泛的知識和技能。

通過這一周的實習，我不僅增強了對大數據分析的理論了解，更重要的是掌握了一些實際的操作和技術。我也深深意識到自己在這個領域還有很多需要學習和提高的地方。我將繼續努力學習和實踐，爭取在大數據分析領域有所突破。

總結

通過一周的實習，我邁出了大數據分析的第一步。我了解了大數據分析的基本概念和原理，學習了一些常用的數據處理和分析工具。通過實際操作和研究，我獲得了一些有關用戶行為的重要洞察和，并提供了一些優化建議。雖然這只是一個短短的實習，但我深深感受到了大數據分析的重要性和挑戰，也對自己在這個領域的未來充滿了信心。

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1.記錄運算規則

主要說明食品分析中數據記錄與計算，其均按有效數字計算法則進行，即：

①除特殊規定外，一般可疑數為最后一位，有±1個單位的誤差；

②復雜運算時，其中間過程可多保留一位，最后結果需取應有的位數；

③加減法計算的結果，其小數點以后保留的位數，應與參加運算各數中小數點后位數最小的相同；

④乘除法計算的結果，其有效數字保留的位數應與參加運算各數中有效數字位數最少者相同；

2.可疑值的取舍

同一樣品進行多次測定，常發現個別數據與其他數據相差較大，對這些不如意的數據不能任意棄去。除非分析者有足夠的理由確證這些數值是由于某種偶然過失或外來干擾而剔除外，否則都應當依據誤差理論來確定這些數據的取舍。

3.標準曲線的.繪制

用吸光光度法、熒光光度法、原子吸收光度法、色譜分析法對某些成分進行測定時，常常需要制備一套具有一定梯度的系列標準溶液，測定其系數（吸光度、熒光強度、峰高），繪制標準曲線。在正常情況下，此標準曲線應該是一條通過原點的直線，但在實際測定時，常出現某一、二點偏離直線的情況，這時，用最小二乘方回歸法繪制標準曲線，就能得到最合理的圖形。最小二乘法計算，然后按回歸方程式計算結果，繪制標準曲線。

4.測定結果的校正

在食品分析中，常常因為系統誤差，使測定結果高于或低于檢測對象的實際含量，即回收率不是100%，所以需要在樣品測定的同時用加入回收法測定回收率，再利用回收率按下式對樣品的測定結果加以校正。

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一、營業收入

1、酒店財務部提供數據(單位：人民幣萬元)：

2、分析原因(要求：由酒店總辦牽頭銷售部、營業部門作出分析，要求簡單、清晰，每個分析不能超過三個小點，特殊的可以另行報告)

A、完成指標――采取哪些有效措施：

B、未完成指標――具體原因分析：

C、與去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累計)――上升及下降原因分析：

D、未完成指標――下一步準備采取哪些措施(以下措施下個月要分析成果)：

E、尚需要酒店管理公司及集團其他部門配合的工作：

二、直接營業成本(毛利率)

1、酒店財務部提供數據(單位：百分比)：項目7月份本月指標本月完成本年指標本年累計完成去年同期差異

毛利率

2、分析(要求：由酒店總辦牽頭營業部門作出分析，要求簡單、清晰，每個分析不能超過三個小點，特殊的可以另行報告)

A、完成指標――采取哪些有效措施：

B、未完成指標――具體原因分析：

C、與去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累計)――上升及下降原因分析：

D、未完成指標的――下一步準備采取哪些措施(以下措施下個月要分析成果)：

E、尚需要酒店管理公司及集團其他部門配合的工作：

三、稅金

項目7月份本月指標本月完成本月完成率本年指標本年累計完成本年累計完成率去年同期累計增長率

稅款

1、酒店財務部提供數據(單位：人民幣萬元)：

2、分析(要求：由財務部進行分析)

A、已完成指標采取過哪些有效措施：

B、未完成指標原因分析：

C、與去年同期相比(含同期及年累計)上升及下降原因分析：

D、在未完成指標的情況下，下一步準備采取哪些措施(以下將作為下個月分析重點)：

E、尚需要酒店管理公司及集團其他部門配合的工作：

四、能源

項目7月份本月指標本月完成本年指標本年累計完成全年能耗比指標截止本月能耗比去年同期能耗比差異

能源額

1、酒店財務部提供數據(單位：人民幣萬元，百份比)：

2、經營分析(要求：由酒店總辦牽頭各能源責任部門作出分析，(證券交易所掛牌交易。19xx年,主營業務規模和資產收益率等指標,在所有商業上市公司中排第一,進入國內上市企業100強。

19xx年,鄭百文在中國股市創下每股凈虧2.54元的最高記錄。19xx年,鄭百文一年虧掉9.8億元,再創中國股市虧損之最。20xx年3月,鄭百文刊登債權人中國信達資產經營公司要求其破產還債的公告,8月22日起已暫停公司股票的市場交易。

五、財務分析說明

依據鄭百文公布的xx―20xx年中期財務報告、會計師事務所審計報告,以及通過其他公開渠道取得的有關資料,對該公司進行財務分析。需要特別說明的是：

1、財務報表和審計報告說明

（1）鄭百文在19xx年度財務報表附注中承認：部份會計記錄混亂,會計處理隨意,內部往來長期未核對清理。

（2）鄭州會計師事務所、天健會計師事務所對其所做的xx年、xx年和20xx年中期審計報告,均因鄭百文“所屬家電公司缺乏可信賴的內部控制制度、會計核算方法具有較大的隨意性”,以及“無法取得必要的證據確認公司依據持續經營假定編制會計報表”而拒絕發表意見。

（3）截止20xx年6月30日,鄭百文未能按期償還銀行借款已達21億元,對該破產申請事宜及可能面對的由其他債權人提出法律訴訟所產生的后果,目前難以估計。

2、會計制度說明

鄭百文在會計制度一致性上存在較大差異。公司對1999年12月31日應收款項余額按一年以內10%、一至兩年60%、二至三年80%、三年以上100%的比例計提了壞帳準備；對存貨中家電類商品按20%、其他商品按10%的比例計提了存貨跌價準備；對長短期投資分項以其可收回金額低于帳面價值的差額提取了長短期投資減值準備。但到20xx年中期,卻又大幅度改變了相關資產損失準備的計提方法,即暫不計提短期投資跌價準備、應收帳款壞帳準備、存貨跌價準備和長期投資減值準備。

3、有關結論說明

本報告主要是站在股東的立場上,分析其經營、管理方面存在的問題及虧損的主要原因。由于受資料、時間及其他條件的限制,報告得出的有關結論,可能存在著片面之處,請閱讀者予以注意。

六、行業比較分析

要了解鄭百文的財務狀況和經營成果,有必要首先放在整個行業的大環境中進行比較分析。

1、行業比較說明

比較的范圍選擇是：商業板塊中20家上市公司。這些公司是：武漢中商、武漢中百、昆百大、合肥百貨、華聯商城、中商股份、百隆科技、青百A、百大集團、王府井、杭州解百、重慶百貨、蘭州民百、東百集團、西安民生、中興商業、豫園商城、益民百貨、新華股份、津勸業。

比較的年度選擇：1998―20xx年中期,其中每股收益的比較是xx―20xx年中期。

比較的指標選擇：每股收益、主營業務收入、主營業務利潤、應收帳款周轉率、存貨周轉率。

2、行業比較結論

2.1、xx―20xx年中期,商業板塊每股收益總的呈下降趨勢。其中xx―97年高度穩定,1998―20xx年中期大幅下滑。鄭百文每股收益,在xx―xx年與行業平均值接近,但在xx―20xx年中期,不僅遠低于行業平均值,也遠低于行業的最低值。鄭百文每股收益的下降,有大環境的影響,但更主要的可能是它自身經營管理中存在問題。

2.2、xx―20xx年中期,商業板塊的主營業務收入平均值變動較小,變動幅度不超過10%,但鄭百文的主營業務收入大幅下降,下降幅度均超過50%以上。xx年,鄭百文主營業務收入居行業之首,但主營業務利潤不僅遠低于行業平均值,也遠低于行業最低值,居行業虧損之首,這是極不正常的。

2.3、xx―20xx年中期,商業板塊應收帳款周轉率平均值呈減緩的趨勢,但周轉還是非?？斓?xx年為52次,xx年為45次,行業最低值也分別為12次和10次,而鄭百文只有4次和2次,顯著低于行業最低水平,形成呆壞帳損失的風險很大。

2.4、xx―20xx年商業板塊存貨平均周轉率雖呈減緩趨勢,不到1個百分點,但鄭百文存貨周轉率大幅下降,下降幅度超過3個百分點,這說明鄭百文的營銷方式或存貨質量可能出現了問題。

從行業比較初步看出,1998年開始,鄭百文的每股收益、主營業務收入、主營業務利潤出現大幅度下滑,應收帳款周轉率、存貨周轉率明顯減緩。下面,有必要對其財務狀況、獲利能力、現金流量進行進一步分析。

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一、基本情況

20XX年，XX區12315投訴舉報系統（以下簡稱“12315系統”）處理消費者訴求共計925件。其中咨詢375件、投訴484件、舉報66件，分別占總量的40.5%、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

20XX年全區12315系統共接受消費者咨詢375件，與去年同期有所增長。咨詢內容主要集中在兩個方面：一是工商業務類咨詢286件，占咨詢受理總量的76%，主要涉及咨詢熱點為商品質量咨詢、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89件，占咨詢受理總量的24%，主要涉及咨詢熱點為物價、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。

（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4S店維修收費無標準可循，夸大故障、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

20XX年全年共受理消費者舉報66件。其中違反消費者權益保護法規17件、違反產品質量管理法規10件、違反食品安全法規1件、違反反不正當競爭法規2件、違反企業、個體登記管理法規10件、違反商標管理法規2件、違反廣告管理法規14件、傳銷及違法直銷3件、其他舉報7件。從問題類型看,主要以舉報無照經營、制假售假為主。

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導語：股票投資技術分析方法，經過一百多年的積淀，汗牛充棟，不少投資者學習運用時，無從下手，難得要領；還有一些分析師故弄玄妙，讓人云山霧罩。怎樣刪繁就簡學好傳統投資技術方法，我的主要看法是：

第一，把握道氏理論的兩大要點?！凹~約證券交易所”成立于次級趨勢和日常趨勢。道氏認為股市波動的主要趨勢中包含著次級趨勢，這兩種趨勢是可以判斷的，是有規律的，而股市波動的日常趨勢則是無法預知或準確判斷的。

第二，記住艾略特的波浪形態問題。艾略特理論大約出現于上世紀20世紀30年代后期。此人是一個鐵路公司的財務工作人員，退休后潛心研究股市波動規律。他發現股市的波動形態與池水的波浪形態有相似之處，股市的上漲時，一般為三個上升浪和它們中間所夾著的兩個調整浪，即所謂的五浪上漲形態，而股市的下跌形態則表現為兩個下跌浪和它們中間所夾著的一個反彈浪，即所謂的`三浪下跌形態。艾略特在一個朋友辦的金融雜志上寫了一系列的波浪理論的文章，后被整理形成了現在我們熟知的波浪理論。后人對波浪理論復雜化，片面化，實際上記住股價波動的形態問題就學到了波浪理論的精華。

第三，記住江恩的股價運行的時間周期問題。在艾略特后的約結構而忽視時間的缺陷。江恩長期在華爾街從事股票投資，一生成功地在股市上賺了大筆的金錢。通過大量的實踐和研究，他創造了江恩周期理論，認為股市運行與時間密不可分，表現為周期性的上漲和下跌，強調股價運行有時間周期因素。這一點很重要，需要我們記取。

第四，不要生搬硬套沙貝夫的圖形分析方法。沙貝夫的技術分析理論中有一個現在最被中國的技術分析派人士廣泛運用的方法，這就是他的圖形理論。理查德·沙貝夫生于之類的技術分析方法。沙貝夫用平面幾何學的那一套方法，通過劃圖，劃線把股價走勢的分析變得易學易懂易教易用，現在我們很多分析師們對此津津樂道，其實這套東西只有參考作用，生搬硬套還有誤人的一面。

第五，對眾多技術指標進行簡化，找到幾個實用并成系統互為補充的指標即可。動量等因素，即開始用計量的技術方法來分析股市波動情況和預測股市未來運動方向的時間與空間。這些方法至今仍是我們普通投資者所運用的方法。

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陶正

兩年以上工作經驗|男|26歲（1990年4月17日）

居住地：成都

電話：156xxxxxx（手機）

E-mail：

最近工作［10個月］

公司：XX有限公司

行業：通信/電信/網絡設備

職位：軟件數據庫工程師

學歷

學歷：專科

專業：計算機科學與技術

學校：成都理工大學工程技術學院

自我評價

對待工作認真負責，善于溝通、協調有較強的組織能力與團隊精神；活潑開朗、樂觀上進、有愛心并善于施教并行；上進心強、勤于學習能不斷提高自身的能力與綜合素質。在未來的工作中，我將以充沛的精力，刻苦鉆研的精神來努力工作，穩定地提高自己的工作能力，與企業同步發展。

求職意向

到崗時間：一個月之內

工作性質：全職

希望行業：通信/電信/網絡設備

目標地點：成都

期望月薪：面議/月

目標職能：軟件數據庫工程師

工作經驗

20xx/11—20xx/9：XX有限公司［10個月］

所屬行業：通信/電信/網絡設備

技術部軟件數據庫工程師

1、移動公司數據需求建模，ETL工具使用，hadoop平臺。

2、hive庫建立Python數據分析模型，大數平臺數據分析，優化等。

20xx/7—20xx/10：XX有限公司［1年3個月］

所屬行業：通信/電信/網絡設備

技術部軟件數據庫工程師

1、負責公司服務器數據庫的日常管理，負責公司軟件需求收集。

2、負責公司數據庫的備份恢復測試，監控公司服務器網絡使用情況。

教育經歷

20xx/9—20xx/6成都理工大學工程技術學院計算機科學與技術本科

證書

20xx/12大學英語四級

語言能力

英語（良好）聽說（良好），讀寫（良好）

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一、備案情況概述

11月份武漢市商品房銷售備案套數為12945套，銷售備案面積為145.66萬㎡，成交均價3847元/㎡，總成交金額56.0354億元。本月日均備案套數431套，日均備案面積4.86萬㎡。

與上月相比，本月銷售備案套數增長幅度很大，漲幅達到122%!比今年銷售狀況最好的5月也多出18.7%。綜合多方面因素分析，主要有以下兩個方面的原因：一方面是自今年國家對房地產行業實施了空前嚴格的宏觀調控以來，市場供求雙方都對房地產市場保持觀望態度。經過幾個月的市場反應，被短暫壓抑的市場需求開始釋放，由此導致了銷售量的劇增;另一方面，也是受國家調控影響，導致往年慣常的“金九銀十”局面風光不再，而是出現向十一月轉移的趨勢，這也促進了本月銷售量的增長。此外，在十月末有數個樓盤集中開盤，其銷售合同備案的延遲到十一月，這也在一定程度上也促進了本月商品房銷售備案量的增長。

房地產新政實施后的幾個月內，除8月份處于市場銷售淡季最低谷之外，其他幾個月的銷售量都穩定在相對較低的水平，即使往年市場反應良好的“金九銀十”的這兩個月的銷售量也并沒有與其他月份拉開差距。

單就本月銷售套數激增這一指標來看，說明市場上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此說明樓市今后走勢，究竟是強勁反彈還是曇花一現，需要今后的市場反應來印證。

雖然商品房銷售備案套數前幾個月基本保持平穩，但商品房成交備案價格卻一直呈現微幅上漲趨勢，本月成交價格漲幅不足1%。成交價格的持續微幅上漲從另一方面也反映出本地市場的健康和旺盛的需求。

二、銷售備案數據分析

1.各區域備案數據

本月銷售備案套數最多的區域為江岸區。該區在十一月并沒有新項目推出，銷售基本都是靠以前的項目的銷售的拉動，這顯示出該區域眾多的供應體量和市場需求。武昌區本月銷售備案套數位居第二，近幾個月該區域推出新盤較多，且市場反應尚可，此外還有市場反映較好的項目合同延遲到本月備案的因素在內。由于江漢區本月推出新盤相對較多，且多集中在月末，因此雖然本月銷售備案套數并不多，但在下月的銷售備案情況中將會有體現。

2.各建筑類型備案數據

從銷售備案套數方面來說，小高層和高層建筑類型的銷售情況要好于其他建筑類型。特別是高層建筑類型，連續幾個月的銷售數據以及月度新盤狀況都表明高層建筑已經成為現在房地產市場上銷售和供應的主流。隨著高層建筑的不斷增多，多層和小高層比重將越來越小。而隨著國家全面否決別墅用地，別墅在市場上的出現也將會是越來越少。

3.不同面積段備案數據

從備案套數數據分析，本月120㎡以下的房型占總體銷售量的61.7%，比上月有小量的下降，但依然占據主要地位。而隨著房價的持續上漲，120㎡以上的房型總價偏高，相對而言銷售存在難度，因此目前這部分房型主要存在于高端住宅和新政實施以前動工的住宅項目中，在新建的項目中也存在部分。隨著國家政策的落實到位和地方細則的出臺，120㎡以下所占比重將會繼續增加。

4.不同戶型備案數據

本月銷售備案情況顯示占主要銷售部分的房型是一室、兩室兩廳、三室兩廳和四室兩廳，其中三室兩廳和兩室兩廳依然占絕大部分比重，這說明目前市場上的購房需求還屬于合理正?；碾A段。而四室三廳、復式住宅和別墅等屬于高端客戶的戶型的銷售量比較一般，而這也與高端產品的銷售特點是一致的。

5.不同檔次備案數據

根據市場信息網統計數據，按不同的價格區間本文將交易價格在2500元/㎡以下的商品房列為普通住房，將交易價格在2500—5499元/㎡的商品房列為中高檔住房，交易價格在5500元/㎡以上的(包含別墅)列為高檔住房。

本月高檔項目銷售備案狀況比上月有多好轉，本月有金都漢宮等高端項目正式銷售，且取得不俗的銷售業績，加上以往其他高端項目的銷售拉動，備案也比較及時，因此數據有所上升。

占主要部分的還是中檔項目即價格在2500-5499元/㎡區間內的項目，2500元/㎡以下的項目一般都在江夏、吳家山等遠城區。而實際上，隨著房價的上漲，市區內3500元/㎡以下的項目也是比較少了，主要集中在東西湖、后湖等板塊，可以說3500-5499元/㎡這個價格區間的銷量顯示了大多數購房者的真實承受能力，這個價格范圍內的項目一般處于中心城區或者近城區，生活便利，離原來的居住地點也不遠，相對而言總價也還在可接受的范圍內。

6.區域成交價格分析

本月成交備案價格最高的區域是武昌區，由于區域內集中了眾多高檔項目，而且具有良好的景觀資源，因此武昌區的價格近來上漲較快，超過了江漢區。而漢陽區在幾個代表性樓盤的拉動和新區建設的利好消息之下，區域成交價格也是持續上漲。

三、增量備案數據分析

1.各建筑類型增量分析

本月新增量中，高層建筑面積新增95.94萬㎡，而小高層建筑由于增量較少，反而抵不上銷量，兩者權衡因此出現存量下跌的狀況，也即小高層建筑本月新增量為零，且小高層存量消化了15.84萬㎡。根據多方面數據綜合分析，高層建筑本月銷量和增量都有如此大的量可能有集中備案和報批因素。別墅出現增量則是新政以前的項目的后續工程。

2.不同面積段新增量分析

從上圖可以看出本月各個面積段的增量中，140㎡以上的占50%以上，而綜合市場因素分析，本月新增項目中并沒有如此大的體量，因此本月新增數據依然存在集中備案因素，導致各面積段新增量數據較高。而91-120㎡面積段銷售量大于新增量，使得該面積段的存量下跌。

從本月各面積段的增量數據來看，前一段時間趨于穩定的供應結構將會有一定調整，主要體現在大面積房型的供應量將會有一定上升。由于國家規定“90㎡以下戶型占總量70%”的硬性指標，因此今后的結構調整仍將是個不得不重視的問題。

3.各區域新增量分析

本月各區域的新增量呈現出參差不齊的現象，武昌區和東西湖區由于幾個大盤的推出導致新增量大，而漢陽、洪山等區域也有新項目推出，但新增量依然小于銷售量，這反映出目前市場上仍然存在較大需求。

? 數據分析心得體會

數據流量分析是現代數字化時代中非常重要的一項工作。通過對數據流量的分析，我們可以更好地了解用戶的行為和需求，從而更精準地進行市場營銷、產品優化和決策制定。在日常工作中，我深刻體會到了數據流量分析的重要性，并總結了一些心得體會。

數據流量分析需要有清晰的目標。在進行數據分析之前，我們必須明確分析的目的和目標是什么，只有如此，才能有針對性地采集和分析數據。否則，將很容易陷入數據泛濫、信息過載的困境中，無法得出有效的。

數據質量至關重要。數據的準確性、完整性和時效性對數據分析結果的影響是巨大的。我們在進行數據流量分析時，必須加強對數據的質量控制，確保數據的來源可靠、采集完整、更新及時。只有有了高質量的數據，才能得出準確可靠的。

數據流量分析需要結合業務場景。數據分析不是一成不變的，而是要根據不同的業務場景和目標來靈活調整分析方法和工具。對于不同的需求，可能需要采用不同的數據模型、算法和工具，以獲得更好的分析效果。

數據流量分析還需要有較強的專業知識和技能。數據分析是一門復雜的學科，需要掌握一定的統計學、數學和計算機知識，才能準確地分析數據并得出。我們需要不斷學習和提升自己的數據分析能力，才能在數據分析領域中立于不敗之地。

數據流量分析是一個持續不斷的過程。數據分析并非一勞永逸的工作，而是需要持續不斷地收集數據、分析數據、得出，然后根據調整策略和行動。只有在持續不斷的實踐中，我們才能不斷積累經驗，提升數據分析能力，使數據分析工作更加高效和準確。

數據流量分析是一項非常重要的工作，對于企業的發展和決策具有至關重要的意義。通過不斷的實踐和學習，我相信我能夠不斷提升自己的數據分析能力，為企業的發展和決策做出更大的貢獻。希望我的經驗和體會能夠對其他從事數據分析工作的同行有所幫助。

? 數據分析心得體會

隨著互聯網和數字化技術的迅速發展，海量數據的產生和存儲成為一項重要任務。對這些數據進行分析和挖掘，可以幫助企業和組織做出更加準確的決策，提高競爭力。因此，搭建一個高效可靠的數據分析系統是現代企業的必然選擇。本文將詳細介紹一種完整的數據分析系統方案，旨在幫助企業快速搭建一個適合自身需求的系統。

主體：

1. 系統設計與架構

? 數據源：確定需要分析的數據源，包括內部數據（例如企業自身生產和銷售數據）和外部數據（例如社交媒體數據和市場研究數據）。根據具體需求，選擇合適的數據源獲取和接入方式（例如API、數據倉庫等）。還需要定義數據的格式和結構，以便后續處理和分析。

? 數據收集：設計數據收集模塊，定期或實時從數據源中收集數據。如果數據量較大，可以考慮使用大數據技術（如Hadoop、Spark等）進行數據處理和存儲。

? 數據清洗與預處理：由于實際數據中存在噪聲、缺失值和錯誤數據等問題，需要進行數據清洗和預處理。采用適當的數據清洗算法和方法，如去除重復值、處理缺失值、處理異常值等。

2. 數據存儲與管理

? 數據庫選擇：根據數據的特點和分析需求，選擇合適的數據庫管理系統（DBMS）進行數據存儲和管理。傳統的關系型數據庫（如MySQL、Oracle）可以用于處理結構化數據，而NoSQL數據庫（如MongoDB、Cassandra）則適用于非結構化數據。

? 數據倉庫構建：對于企業來說，數據倉庫是一個重要的組成部分。數據倉庫通過集成和整合來自不同數據源的數據，提供統一的數據視圖和數據模型，方便用戶進行查詢和分析?？梢赃x擇開源的數據倉庫解決方案（如Hadoop的Hive、Cloudera的Impala等），或者商業化的數據倉庫解決方案（如IBM的InfoSphere、Oracle的Exadata等）。

? 數據備份與恢復：為了預防數據意外丟失的情況，需要定期進行數據備份，并設置數據恢復策略。

3. 數據分析與挖掘

? 數據可視化：通過數據可視化技術，將數據轉化為直觀、易懂的信息圖表，幫助用戶更好地理解數據。常見的數據可視化工具包括Tableau、Power BI和D3.js等。

? 數據挖掘算法：根據不同的分析目標和需求，選擇合適的數據挖掘算法。常用的數據挖掘算法包括聚類分析、分類分析、關聯規則挖掘、異常檢測等。

? 機器學習與人工智能：通過應用機器學習和人工智能技術，可以自動發現隱藏在數據中的模式和規律，提供更精確的預測和決策支持。

4. 系統部署與監控

? 系統部署：選擇合適的硬件設備和操作系統，進行系統部署和配置?？梢允褂迷朴嬎闫脚_（如AWS、Azure、阿里云等）來提供高性能和彈性的計算資源。

? 系統監控與優化：監控系統的運行狀態和性能指標，及時發現和解決問題。優化系統的性能和吞吐量，提升數據處理和分析的效率。

：

數據分析系統方案是一個復雜且綜合的系統工程，需要綜合考慮數據源、數據收集、數據處理、數據分析和系統部署等方面的問題。本文從系統設計與架構、數據存儲與管理、數據分析與挖掘以及系統部署與監控等方面，詳細介紹了一個完整的數據分析系統方案。希望本文能夠幫助企業了解和應用數據分析系統，提升數據決策能力，實現業務價值的最大化。

? 數據分析心得體會

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。

? 數據分析心得體會

七天假期，說長不長，對于一般人來說，去旅游景點看看人山人海也就過去了。但對于高三的同學來說，七天，只要復習計劃安排合理，踏踏實實地照著計劃去做，就可以有個質的飛躍。

Step1：最重要是回歸課本

課本是高考復習的第一參考書。假期在家，還是應該回歸課本，按照考試大綱上的知識點，將基礎知識和基本技能再次強化。像數學基本公式定理和數學思想的歸納，語文背誦篇目和文學常識等。有些考生害怕在大題、難題上丟分，其實這類題目最后大都還是對基礎知識的靈活考查，鞏固基礎不容忽視。

Step2：構建知識網絡培養多向思維

在前一天對課本知識重新熟悉的基礎上，考生有必要做復習過程中的梳理整合。高中三年的學習內容，看似內容繁多、雜亂無章，而把它們系統化之后，各個科目的知識點會形成它們之間的橫向與縱向聯系。這樣，考生可以深入理解知識的內在聯系，考試中可以迅速找到突破點，有效提高答題速度和準確度。另外，對過去一個月來的學習效率、學習方法、學習態度等進行認真的反思，也是高三學生在假期里需要做的一件事情。

Step3：鞏固知識點

一是要把第一輪復習的知識點鞏固，第二是要準備長假后的專題復習。在第一輪復習的基礎上，要善于總結歸類，尋找不同的題型、不同的知識點之間的共性和聯系，把學過的知識系統化。這也是第二輪專題復習的重要內容。同時要加強課后練習，找一本好的參考書，盡量多做一些書上的練習題（尤其是綜合題和應用題）。要的是精，而不是多。

Step4：抓住重點求突破

每個科目都有相對的重點知識，這就是高考的重點、考點?，F在的復習就是從重點知識入手。在看書的同時，結合具體的典型題目，才能將知識真正領會和掌握。這些題目要深入分析，檢查自己的解答思路和過程，熟悉用到的基礎知識和做題方法，總結典型題目的解題思想。

Step5：深挖教材多做高考真題

考生在做真題時，要嚴格按照時間檢測，以熟悉每種題型所占時間和自身弱點。但做真題并不意味著一定會提高成績，因為它只是檢測你當前水平的一種方式。所以，我們還要擁有做學生的心態，扎扎實實地對錯題進行精細研究。

總之，對于高三學生，充分的利用國慶假期，能夠有效地調節自己的狀態、合理的解決自己在一輪復習中遇到的問題、同時做好后期的規劃，這樣能讓自己變得非常充實，同時更加有信心地去面對節后的復習。

? 數據分析心得體會

布隆過濾器：

其實質是一個位數組和一系列HASH函數。布隆過濾器的原理是利用位數組存儲數據的HASH值而不是數據本身，其本質是利用HASH函數對數據進行有損壓縮存儲的位圖索引。其優點是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識別率的大數據場合。

HASH法：

其本質是將數據轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優點是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點是難以找到一個良好的HASH函數。

索引：

無論是在管理結構化數據的傳統關系數據庫，還是管理半結構化和非結構化數據的技術中，索引都是一個減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的`缺陷在于需要額外的開銷存儲索引文件，且需要根據數據的更新而動態維護。

TRIE樹：

又稱為字典樹，是HASH樹的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統計。TRIE樹的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。

并行計算：

相對于傳統的串行計算，并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解，由若干個獨立的處理器完成各自的任務，以達到協同處理的目的。

傳統數據分析方法，大多數都是通過對原始數據集進行抽樣或者過濾，然后對數據樣本進行分析，尋找特征和規律，其最大的特點是通過復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升，大數據分析方法與傳統分析方法的最大區別在于分析的對象是全體數據，而不是數據樣本，其最大的特點在于不追求算法的復雜性和精確性，而追求可以高效地對整個數據集的分析。總之，傳統數據方法力求通過復雜算法從有限的數據集中獲取信息，其更加追求準確性；大數據分析方法則是通過高效的算法、模式，對全體數據進行分析。

? 數據分析心得體會

近期主要完成了某產品用戶畫像分析，從總結、反思。

在開始階段，遇到的主要問題是客戶的要求是分析產品用戶畫像報告，因為沒有直接跟客戶溝通，而需求只有簡單的一句話，我只能根據經驗列出要分析的要點，確定需要的數據維度。在我確定分析框架后，我發現如果按照我方的想法最后輸出的結果卻不是客戶想到的，那就白做了，所以確定分析框架后還需要客戶確認，思路是否可行，分析方向有無異議。這個問題還算比較好解決，客戶同意了分析思路即可。

經過與客戶溝通后，到了第二階段，發起提數需求。這個過程總體算比較順利，客戶方數據庫工程師首先反饋了一份樣本數據，讓我方確認數據是否正確，如正確，則提供全量樣本。數據驗證的過程，主要是由我來完成，對樣本數據，我提出了一些疑問，對方也一一解答。當然還有個別字段邏輯問題，我沒有發現，對后續的分析帶來了一些影響，造成最后能使用的維度減少，是一個遺憾。

拿到全量數據后，對數據進行清洗。在這個過程中發現數據質量非常不理想，很多字段的缺失值占比很大，個別字段也有異常值，總體樣本中能使用的記錄銳減。一開始我的處理方法比較簡單，對缺失值占比達的字段直接不使用，帶來的后果就是輸出的第一版分析報告過于簡單。

重新回到數據，再次對數據進行摸底，而且也調整分析方法，嘗試使用聚類分析方法，按用戶活躍渠道，對用進行分群，分群后，再結合其他維度，對用戶進行描述。這一次輸出的報告還是存在一些問題，最大問題就是用戶群之間區別不明顯，只能繼續修改。中間因為要做另一個分析，用戶畫像分析就暫時先放一邊。

完成另一個分析后，繼續回到產品用戶畫像分析，這次同事提出了一些建議，在沒有更好的思路前，我按照同事的建議第三次修改分析報告。當然還是要先處理數據，這次我對異常值、缺失值就行了處理，異常值使用的是蓋帽法，對缺失值，在一些字段中用0填補，這樣增加了可使用的維度。數據清洗完后，對連續變量進行分箱處理，這一次還是先使用聚類分析，對幾個字段進行聚類，這樣增加了兩個大的維度，接著基于兩個大的維度，使用對應分析方法，結合其他維度觀察變量間的關系，最后的結果顯示有部分變量之間是存在明顯的關系，有些幾乎沒有區別。數據處理完后，再次輸出分析報告。

完成第三次分析后，我回過頭來看看分析中存在的問題，尤其是使用對應分析，查閱了一些資料，發現在對應分析中，應該先進行預分析。聚類分析，兩次我都是使用k—means聚類，其實還可以使用二階聚類，二階聚類適用于分類變量，這是快速聚類不適用的，我嘗試在清洗后的數據中使用二階聚類，效果尚可。

最近恰好又在看丁亞軍老師的講課視頻，講到聚類分析，再結合我在工作中的應用，對聚類分析方法有了新的認識。聚類方法在剛興起的時候，是不被傳統的統計學家們接受，因為這個方法太簡單，沒有使用到過多的統計學知識。在實際的工作中，聚類使用的頻率還是很高的，尤其是在用戶分群方面，用戶特征的描述。對應分析是第一次用到，為什么會想到使用對應分析，主要是根據變量類型，幾個分類型變量，探究變量間的關系，除了相關分析外，對應分析也使用，而且它的結果更直觀。

最后能完成第三稿也要感謝同事的建議，一個人的力量是有限的，群策群力、集思廣益才能做得更好。

? 數據分析心得體會

工作職責：

1、參與大數據平臺的建設維護，持續穩定支撐業務發展

2、實時/離線數據etl過程設計和開發

3、多維度海量數據的分析應用

實時分析、并行計算等系統設計和實現；

任職資格：

1、對數據敏感，有意愿投身大數據事業

ai知識，至少在以下某一領域有深入的研究：統計機器學習、視覺識別、深度學習；

mapreduce、yarn、storm、spark等；

4、熟悉linux操作系統和shell編程，熟悉sql編程以及性能調優；

5、精通java或者其他主流開發語言；

6、熟悉分布式服務開發，對基于docker的微服務有一定的了解；

誠信，能自我驅動，有較強的語言表達能力

金融、智能交通行業經驗優先考慮

9、團隊合作無障礙，強烈的自我驅動力和抗壓力

? 數據分析心得體會

今天看到一個做分析的同人的博客，寫了寫做分析的心得。我這兩天也再想一個問題，為什么有人愿意做分析呢？

我曾經問過一個部門的小孩，為什么來做這個工作，他說很有意思，能從數據里看到一些好玩的東西。我想他的興趣更貼近于數據挖掘的.一種表達方式。

但是無論如何，做數據分析的人都是一類喜歡旁觀的人，對承擔責任興趣不大，而更喜歡享受做謀士的感覺。

他們喜歡成為“春江水暖鴨先知”里的那只鴨。

其實做這種工作很有意思，工作場景往往如下：

分析出了結論，交給老板-

老板接納，避開危險，迎向坦途，謀士沾沾自喜，充分品位做謀士的幸福和驕傲，私下以功臣自居！

老板不接納，憤憤的品位懷才不遇的酸楚，然后默默的站在一邊，懷著一種頗為陰暗的興奮心里，等著看老板以某種速度撞向山崖，摔的鼻青臉腫；

結果往往發現老板沒摔，收起懷才不遇的感觸，默默的檢查自己的分析，出了什么差錯呢，怎么沒看到自己期待的一幕捏？

不要譴責這種心理，畢竟能和田豐相比的人還是很罕見地！

做謀士最悲慘的是，自己做了分析，得到了結論，交給老板，老板全盤采納，然后以一百二十邁的速度沖向了山崖，撞的頭破血流，鼻青臉腫，這時候，謀士除了雙手掩面做慘不忍睹狀以外，心里馬上就得做個決策，是當忍者神龜，還是三十六計？或者，，，趕緊抓個墊背的，證明決策是受了其他人的影響，比如風向，陽光，污染等等的從而讓老板的馬車出現了偏差。。。哈哈哈。。。

老板有的時候捏，其實挺不容易的！

? 數據分析心得體會

一、營業收入

1、酒店財務部提供數據(單位：人民幣萬元)：

營業部門作出分析，要求簡單、清晰，每個分析不能超過三個小點，特殊的可以另行報告)

A、完成指標――采取哪些有效措施：

B、未完成指標――具體原因分析：

C、與去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累計)――上升及下降原因分析：

D、未完成指標――下一步準備采取哪些措施(以下措施下個月要分析成果)：

E、尚需要酒店管理公司及集團其他部門配合的工作：

二、直接營業成本(毛利率)

1、酒店財務部提供數據(單位：百分比)：項目7月份本月指標本月完成本年指標本年累計完成去年同期差異

毛利率

清晰，每個分析不能超過三個小點，特殊的可以另行報告)

A、完成指標――采取哪些有效措施：

B、未完成指標――具體原因分析：

C、與去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累計)――上升及下降原因分析：

D、未完成指標的――下一步準備采取哪些措施(以下措施下個月要分析成果)：

E、尚需要酒店管理公司及集團其他部門配合的工作：

三、稅金

項目7月份本月指標本月完成本月完成率本年指標本年累計完成本年累計完成率去年同期累計增長率

稅款

1、酒店財務部提供數據(單位：人民幣萬元)：

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2、分析(要求：由財務部進行分析)

A、已完成指標采取過哪些有效措施：

B、未完成指標原因分析：

C、與去年同期相比(含同期及年累計)上升及下降原因分析：

D、在未完成指標的情況下，下一步準備采取哪些措施(以下將作為下個月分析重點)：

E、尚需要酒店管理公司及集團其他部門配合的工作：

四、能源

項目7月份本月指標本月完成本年指標本年累計完成全年能耗比指標截止本月能耗比去年同期能耗比差異

能源額

1、酒店財務部提供數據(單位：人民幣萬元，百份比)：

2、經營分析(要求：由酒店總辦牽頭各能源責任部門作出分析，(證券交易所掛牌交易。19xx年,主營業務規模和資產收益率等指標,在所有商業上市公司中排第一,進入國內上市企業100強。

19xx年,鄭百文在中國股市創下每股凈虧2.54元的最高記錄。19xx年,鄭百文一年虧掉9.8億元,再創中國股市虧損之最。20xx年3月,鄭百文刊登債權人中國信達資產經營公司要求其破產還債的公告,8月22日起已暫停公司股票的市場交易。

五、財務分析說明

依據鄭百文公布的xx―會計師事務所審計報告,以及通過其他公開渠道取得的有關資料,對該公司進行財務分析。需要特別說明的是：

1、財務報表和審計報告說明

（1）鄭百文在19xx年度財務報表附注中承認：部份會計記錄混亂,會計處理隨意,內部往來長期未核對清理。

（天健會計師事務所對其所做的xx年、xx年和會計核算方法具有較大的隨意性”,以及“無法取得必要的證據確認公司依據持續經營假定編制會計報表”而拒絕發表意見。

（3）截止20xx年6月30日,鄭百文未能按期償還銀行借款已達21億元,對該破產申請事宜及可能面對的由其他債權人提出法律訴訟所產生的后果,目前難以估計。

2、會計制度說明

鄭百文在會計制度一致性上存在較大差異。公司對一至兩年二至三年三年以上其他商品按應收帳款壞帳準備、存貨跌價準備和長期投資減值準備。

3、有關結論說明

本報告主要是站在股東的立場上,分析其經營、管理方面存在的問題及虧損的主要原因。由于受資料、時間及其他條件的限制,報告得出的有關結論,可能存在著片面之處,請閱讀者予以注意。

六、行業比較分析

要了解鄭百文的財務狀況和經營成果,有必要首先放在整個行業的大環境中進行比較分析。

1、行業比較說明

比較的范圍選擇是：商業板塊中武漢中百、昆百大、合肥百貨、華聯商城、中商股份、百隆科技、青百A、百大集團、王府井、杭州解百、重慶百貨、蘭州民百、東百集團、西安民生、中興商業、豫園商城、益民百貨、新華股份、津勸業。

比較的年度選擇：1998―20xx年中期,其中每股收益的比較是xx―20xx年中期。

比較的指標選擇：每股收益、主營業務收入、主營業務利潤、應收帳款周轉率、存貨周轉率。

2、行業比較結論

xx―20xx年中期,商業板塊每股收益總的呈下降趨勢。其中xx―97年高度穩定,1998―20xx年中期大幅下滑。鄭百文每股收益,在xx―xx年與行業平均值接近,但在xx―20xx年中期,不僅遠低于行業平均值,也遠低于行業的最低值。鄭百文每股收益的下降,有大環境的影響,但更主要的可能是它自身經營管理中存在問題。

xx―20xx年中期,商業板塊的主營業務收入平均值變動較小,變動幅度不超過10%,但鄭百文的主營業務收入大幅下降,下降幅度均超過50%以上。xx年,鄭百文主營業務收入居行業之首,但主營業務利潤不僅遠低于行業平均值,也遠低于行業最低值,居行業虧損之首,這是極不正常的。

xx―20xx年中期,商業板塊應收帳款周轉率平均值呈減緩的趨勢,但周轉還是非常快的,xx年為52次,xx年為45次,行業最低值也分別為12次和10次,而鄭百文只有4次和2次,顯著低于行業最低水平,形成呆壞帳損失的風險很大。

xx―20xx年商業板塊存貨平均周轉率雖呈減緩趨勢,不到1個百分點,但鄭百文存貨周轉率大幅下降,下降幅度超過3個百分點,這說明鄭百文的營銷方式或存貨質量可能出現了問題。

從行業比較初步看出,主營業務收入、主營業務利潤出現大幅度下滑,應收帳款周轉率、存貨周轉率明顯減緩。下面,有必要對其財務狀況、獲利能力、現金流量進行進一步分析。

? 數據分析心得體會

數據分析對于任何一個呼叫中心都是非常重要的，剛剛開始做數據分析的人員總會提出類似這樣的問題：應該怎么做數據分析呢?如何才能夠做好數據分析工作呢?本文將從提高對數據重要性的認識、提高對數據的敏感性以及對數據統計分析的準確性三個方面讓數據分析初學人員對數據分析有個總體認識。

一、 提高對數據重要性的認識

哪些地點、哪些客戶群、出現了哪些異常狀況?同時通過數據深層次挖掘問題背后的真正原因并做出及時有效的應對措施。例如某呼叫中心的接通率排班時安排的人員過剩，付出的代價就是人員成本過高(如圖1)。

提高客戶滿意度提供決策依據。

二、 提高對數據的敏感性

1. 呼叫中心的`指標

呼叫中心包含哪些指標?指標之間有什么關系?各指標平均情況、增長情況都是什么?一般呼叫中心的各個指標值大概在什么范圍?同時了解各個指標在節假日會是什么情況?營銷活動時期會是什么情況?一般呼叫中心會包含接通率、平均通話時長、事后處理時長、重復呼叫量、在線利用率、一次解決率等指標，當一次解決率明顯提高時客戶的重復呼叫量就會隨之降低，從而在相同的人員配備情況下接通率也會明顯提高，但是在線利用率會有所降低，最終導致人員成本過高。

2. 呼叫中心的范圍

需要了解各行業、各地區以及國外一些呼叫中心的指標情況，知道各個指標在不同行業、不同地區的不同特征分別是什么，從而不斷提高對數據的敏感性以便及時發現統計分析中的問題。用平均通話時長來舉例，假如某呼叫中心該月平均通話時長為B兩個呼叫中心，他們的管理人員看完后得出這樣的結論：A：90秒的平均通話時長比上個月高出了10秒，需要降低;B：這個月平均通話時長從100秒降到了90秒，客服代表的銷售能力有了明顯提升。很明顯呼叫中心A一定是成本型呼叫中心，而呼叫中心B則是利潤型呼叫中心(如圖2)。

三、 提高對數據統計分析的準確性

數據的準確性可以說是關乎呼叫中心成敗的關鍵因素，一個統計上的錯誤就有可能誤導管理者做出錯誤決策，所以我們從以下幾個方面說明如何提高數據統計分析的準確性。

1. 準確認識數據

各個統計數據(指標)分別是什么?分別是怎么定義的?計算公式是什么?例如前面提到的在線利用率——座席人員登入系統后與客戶通話及事后處理時長占總登陸時長的比例;公式：(客服代表實際通話時長+事后處理時長)/ 簽入系統時長。盡管不同的呼叫中心對于指標的定義可能有所不同，但是需要強調的是各個指標在同一個呼叫中心內的定義必須是一致的，如此才能讓各級人員對指標有統一的認識。

統計的是哪些業務的、哪個時間范圍、哪些客戶群的、哪些地區?在對呼叫中心數據有了整體了解的基礎上，接下來的工作就是對數據的整理。

2. 準確整理數據

應該先將原始數據進行備份，以備不時之需;

整理過程中將數據粘貼為數值格式，剔除冗余數據、公式、批注等(如圖3);

整理過程中各個表格中數據需要有一個關鍵字段，這樣可以將數據進行必要的關聯。盡量將所有數據匯總到一個工作簿中，方便數據分析時做關聯分析;

整理過程中所用到的公式需要保存，不要粘貼為數值格式，以備分析中發現問題及時改正。

3. 準確分析數據

分析前需要做出整體的分析框架，分析過程中發現不合理的地方及時調整;

分析前應該把整理好的數據表格單獨拿出來，不要在原有的整理數據表中做分析;

分析過程中指標的名稱、各維度的名稱要保持統一;

采用合適的分析方法，數據的描述統計、相關性分析、回歸分析、80/20法則等;

用合適的圖表進行結果的展現，柱狀圖、折線圖、雷達圖、餅圖等，需標注清楚圖表的名稱、數據的統計范圍、單位等(如圖4);

給出正確的分析結論及相應的改善或者是應對措施;

形成分析報告。

4. 對分析后的過程及結果進行核查

檢查分析中所用到的數據是否正確，避免分析此項而錯用到其他項數據的情況;

檢查分析中用到的公式是否正確，看公式涉及的數據單元格是否正確(包括單元格是否完整、單元格引用是否正確);

檢查數據明顯高于或者低于平時水平的異常點(或者說是不符合日常規律的點)是否正確，此時需要查看是否是整理的數據中有錯誤，包括時間、地點、業務、客戶群等(如圖5);

檢查分析結論是否正確，查看結論是否和分析的結果相一致;

檢查分析報告中是否有語句不通、語句歧義、字體格式(字號、顏色等)不統一、使用鏈接錯誤的地方。

客觀性、嚴謹性和時效性。

想要做一個優秀的數據分析人員必須具備以上談到的基本素質，要是問到哪個是最重要的，只能說沒有誰重誰輕，都很重要。為了做好數據分析工作、成為更好的數據分析人員，那就讓我們從“三個提高”開始吧

說明：本文轉載自網絡，作者不詳，歡迎作者或知情人告知。

? 數據分析心得體會

分析轉化的基本模型是轉化漏斗（conversion funnel），這個大家都應該很熟悉了。

轉化漏斗最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是實現銷售，所以大家很多時候把轉化和銷售是混為一談。但轉化漏斗的最終轉化也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用 app 的時間超過 。對于增長黑客而言，構建漏斗是最為常見的工作。

漏斗幫助我們解決兩方面的問題，第一、在一個過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，并且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點；第二、在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程受到損害。

漏斗的構建很簡單，無論 web 還是 app，都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奧秘則很豐富。而且漏斗方法還會和其他方法混合使用，樂趣無窮。我在互聯網數據運營的課程中也會具體講解。

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