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数据分析报告参考

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关于数据分析报告范文参考

  篇一:XX公司数据分析报告

关于数据分析报告范文参考

  数 据 分 析 报 告

  QR/EK-8.4.01-2005

  上海一开电气集团有限公司

  管理体系小组2005年8月装订

  篇二:统计数据分析报告(范本)

  统计数据分析报告(范本)

  【摘 要 题】青少年社会调查

  【正 文】

  中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。统计表明,2003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2005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。

  一、青少年人口状况指标

  1.青少年人口总数及比重

  2003年人口变动抽样调查数据显示,全国14~29岁青少年共有311,217,923人,占总人口的24.25%。其中男性158,338,086 人,女性152,879,837人,分别占总人口的12.34%和11.91%,性别比

  为103.57。14~35岁青少年共有465,259,674 人,占总人口的36.25%。其中男性235,453,157人,女性229,806,517人,分别占总人口的18.34%和17.90%,性别比为 102.46。

  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。2003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。2000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。

  2003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。

  4.青少年人口的迁移

  2000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%。

  7.青年人口生育状况

  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2003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2003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。2000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。

  篇三:数据分析报告格式

  数据分析报告格式

  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,而且结论一定要明确,如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,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,如果可以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,就达到目的了,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接受,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、分析结论一定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己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,这里是指易读度,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因为整个分析过程是你做的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读,所以要考虑你的分析阅读者是谁?他们最关心什么?你必须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,用图表代替大量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、好的分析报告一定要有逻辑性,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接受;

  第八、好的分析一定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一定要非常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、好的分析一定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、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案,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,做出的建议和结论想必也会更有意义,而且你的老板也肯定不希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,并为解决问题提供决策依据的,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助的人(如果分析的是你自己负责的产品),肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助,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。

  篇四:项目数据分析报告实例

  项目数据分析

  南京融捷项目数据分析事务所简介了某企业的例子

  (1)项目数据分析报告简介:

  项目数据分析报告是“项目数据分析师”以客观的态度和谨慎的作风,通过科学的市场调研,运用专业的分析方法,秉承公正的原则,对项目的可行性进行全方位的分析及评估,为投资方的决策提供科学、严谨的依据,降低项目投资的风险,主要服务对象为中小型企业、国内外银行、投融资公司、政府组织等机构。

  (2)项目数据分析报告内容:

  项目数据分析报告的主要内容包括:项目提出的背景、项目基本情况(建设内容、建设规模、投资总额、市场前景、经济效益、社会效益、地理位置、交通条件、气候环境、人文环境、优惠政策等)、项目存在的问题、项目的战略分析、项目的管理架构分析、项目预测分析(市场、收入、成本)、财务分析(获利能力、偿债能力、发展能力)、不确定性分析、风险分析、结论和建议等。

  (3)项目数据分析报告案例:

  某企业项目数据分析报告案例样本

  目录

  第一章 项目概述

  此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。

  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内容、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。

  第五章 资产结构分析

  此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、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:短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、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、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。

  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情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

  第九章 偿债能力分析

  此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。

  第十章 公司运作能力分析

  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 盈利能力分析

  此章包括净资产收益率及变化情况分析,资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。 第十二章 发展能力分析

  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情况分析。

  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建议

  第十八章 财务报表

  第十九章 附件

  篇五:如何做好数据分析报告

  如何做好一份数据分析报告

  现有数据分析报告当中存在一些问题,我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析,来找到如何做出更高质量的数据分析报告。

  一、基础数据的采集缺乏科学依据

  基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义,基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时,建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说,当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析,一个项目刚形成,从无到有的时候,基础数据一般采用一手的数据,因为它没有历史的轨迹来遵循,所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如:问卷调查、观察、抽样技术等等,来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等,数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据,以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看,很多基础的数据就是简单的摆在那里,没有数据来源,数据提示,没有对基础数据严谨的分析。

  作为数据分析报的使用方而言,拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。

  二、数据分析的过程缺乏逻辑性,论证的结论不具备系统性 很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据,后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时,是结果单一,数据和结论找不到必然的联系,要不就是只有一个结论,比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告,必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析,一步步推导到数据的结论上。

  例如,一个项目不确定性分析,风险概率分析

  (一)、 什么是影响这个项目的风险点,这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的'模型来做

  (二)、在这样的风险因素基础上,哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响,这些因素通过敏感性分析可以找出来。

  (三)、找出这些风险因素下一步就是分析,这些影响效益的风险点出现的概率有多大?

  三步分析完之后,风险对于这个项目的影响就显露出来,到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上,更重要的在于结论,针对于这样的分险因素和风险变量(不可避免的),作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中

  有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。

  三、现有的数据分析报的结论单一,仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究

  建立在定量研究的基础上的数据分析报告和分析师还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值得东西,包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金;借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排,如何能确保成本最低。进一步项目的分析,如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度,这时候在投资人的角度分析时是自有资金流量表;在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析,不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。

  四、数据分析报告现有的形式多

  可以表现为商业计划书形式、项目的可行性的研究等,根据委托方的要求操作。作为立项的依据,数据分析报告就是项目的可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析,作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析角度来说,对于委托方而言,可研报告和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究,而更多的立项报告的可研报告分析和委托方式一致的,这样的报告带有一(来自:WwW.smhaida.Com 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

  (一)、 独立性

  (二)、 定量研究的分析方法

  (三)、 严谨和逻辑性

  (四)、 战略规划性

  (五)、 在格式上的规范性

  (一)、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。

  (二)、严谨和逻辑性

  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。

  (三)、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

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