述職范文|數據分析工作計劃(精品17篇)

數據分析工作計劃(精品17篇)。

? 數據分析工作計劃

光知道怎么看數據，還是不成，你得熟悉這些數據拿到手上之后怎么去用它，怎么讓數據顯示出來它本身的威力來。最后總結下來有這么幾個部分。

第一個部分，是看歷史數據，發現規律。以社區中的活動和電商中的促銷為例，這些都是常見的活動，活動做得好的話有意想不到的效果。在做這樣的活動，最好是拿到前一個月或者兩個月的歷史數據。對電商來說，從這里面要去分析各個品類的銷售情況，那個品類銷量最大，那個品類銷量最小，每月或者每周的平均增長率和符合增長率是多少。通過原始數據把上面的這些指標分析出來之后，就可以看到哪些品類是優勢品類，不用促銷就可有很大的量，哪些是弱勢的品類等等，這樣可以確定出來拿那個品類出來做促銷。對于內容社區也是一樣，我們要從內容分類，和內容類型兩個維度上去看，找到數量少類型單一的分類，對于這些分類下的內容數量及質量都需要提高。

第二部分，是從歷史數據和現有數據中，發現端倪，找出問題所在。我們在工作中，每天都會接觸到大量的數據，但是大部分看數據就流于表面了。例如對于社區來說，很關注總注冊用戶數，每日登錄用戶數，每日新用戶注冊數。這些數據不能說不可以看，但是更要看到最重要的數據點：每天有多少老用戶登錄、每天發布的`內容中有多少能夠稱得上是優質的精品內容，這兩個數據決定著說這個社區的質量怎么樣，對于內容社區來說，初期如果不重視質量建設，那么等用戶到100W之后再去看質量，已經有點晚了。還有一個是市場部門用的會很多，在市場宣傳過程中，我們會有很多廣告和鏈接放出去，每天要監測這些鏈接數據量，當出現數據波動非常大的時候我們應該怎么去做，是要看到鏈接放置的媒體出現了問題，是不是對方做活動突然吸引了大量的人來，還要去看到我們的著陸頁面，是不是吸引用戶點擊等等。數據就是我們的助手，幫助我們發現問題，同時順藤摸瓜找到問題的根源所在。這個能力是非常重要的，不管是不是做數據相關工作的人，都要能夠掌握。

第三部分，數據預測。通過分析數據，發現其中的規律，那么則可實現數據驅動運營，驅動產品，驅動市場。例如，對電商來說，知道一年內每個月的各個品類的增長率，也清楚各月之間的影響情況，那么按照這個量就可預測未來月度里面交易量的增長情況，我們能夠達到什么樣的水平。同時，在某個大型活動完結之后，不是立即看數據，要看活動結束后一個月后的數據，這樣才能看到多少用戶是因為活動的獎品過來，活動結束之后就走了，為什么選一個月，因為在一個月內流失率什么的就一目了然了。

第四部分，學會拆解數據。這個拆解數據在我看來有兩方面的維度一個是每年的數據指標怎么去分拆到每個季度，或者每個月，這個有點績效驅動的意思了。另外一個就是說每天產品的運營數據，推廣數據或者銷售數據有很多，要會對這些數據進行拆分，知道每個數據都是來自哪些方面，增高或者降低的趨勢是什么。

近幾年數據分析在互聯網領域非常受到重視，無論是社區型產品，工具類產品，還是電子商務，都越來越把數據作為核心資產。確實數據分析的越深，越能夠是在精細化的運營，在很多時候工作的重點才有據可依。但是要注意兩方面的問題：

1，不能唯數據論，數據有時候能夠反饋一些問題，但是也要注意到在有些時候數據并不能說明所有問題，也需要綜合各方面的情況整體來看。同時要有數據分析的思維，不僅僅是互聯網行業幾乎所有的行業每天都會產生大量的數據。所以最重要的是有這種數據粉絲的思維，知道怎么通過數據分析找出規律，發現問題，對將來做出預測及拆解。

UV就可以了。例如對于內容型產品來說，每天的PV，UV是一個非常重要的指標。對于社區型網站來說，每天的登陸數據和進行有效操作的用戶則是需要關注的。而對于電子商務網站來說，訂單數及客單價是核心，但是于此同事轉化率和重復購買率則是需要同樣關注的。在移動互聯網上這種的數據參數更是多樣，最重要的是我們要學會通過自己用戶行為特征來找出界定產品健康程度的標準，這樣能讓我們更好地觀察自己產品的好壞。

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姓名：XXX

性別：男

年齡：25

教育經歷：

院校：藍翔技校

專業：計算機軟件

學歷：?？?/p>

主修課程：

數據庫原理、軟件工程

獲獎情況：

連續2年獲得校三好學生、二等學習優秀獎學金

全國大學生計算機競賽市二等獎

項目經驗：

20xx、1x-至今

單位：翰威特咨詢公司分公司

職責：與客戶進行電話溝通，詳細介紹調研項目和調研流程并回答客戶疑問，曾一天接打客戶電話100余個；

篩選分析調研數據，使用EXcel處理超過2萬個樣本數據，具有豐富的數據處理經驗；

翻譯20xx年翰威特全面薪酬評估研究對85個部門超過1000個職位的工作描述，中文譯文達10萬字；

參與相干公司北京分公司、天宇客貨運輸服務有限公司（日本通運株式會社在中國的合資公司）的人力資源咨詢項目，與客戶公司20余名高級管理人員面對面進行訪談；

自我評價：本人性格開朗，思想正直，誠信，穩重。工作認真踏實，責任心強，善于獨立思考，分析問題，解決問題。

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根據公司年度工作計劃和部門分解計劃，現將上半年工作情況匯報如下：

一、工作完成情況

（一）OA部分；

1、協助完成OA版本升級；

2、開發完成10個工作流，修改15個工作流；

3、 整理出有關OA使用的技巧或OA的亮點功能20項；

4、基于OA平臺開發了技術文件借閱模塊；

5、基于OA平臺開發了任務管理模塊；

6、全面掌握OA系統平臺的使用及維護。

（二）數據分析部分：

1、完成了質量分析類報表，其中包括10張圖形類報表，5張列表類報表。

2、開發了試驗中心檢驗看板系統；

3、開發了倉儲中心出入庫看板系統；

（三）軟件開發部分

1、協助開發并部署了展廳圖片自動播放軟件；

2。協助開發并部署了展廳視頻可在九宮格內同時播放的軟件。

二、工作總結

（一）OA部分

OA升級部分主要負責的是OA模塊的測試，通過測試各個模塊了解了系統中的各個功能，熟悉了新版OA的使用方法；通過熟悉OA的升級、工作流的制作來了解OA的業務邏輯，進而來掌握OA的所有事務和創建新的功能模塊。由了解到熟悉，再到掌握和創新。

（二）數據分析部分

此項目上半年主要是為質保部門開發的報表及看板，目前正在使用中。數據分析中數據的準確性最為重要，在開發過程中由于不清楚U8數據庫中業務表的邏輯，所以在開發過程中遇到了很大的阻力，但經過不斷的鉆研和同事的幫助，終于渡過難關，完成了數據分析系統。

（三）創新意識不足

姜主任在日常開會或談話中經常強調茍日新、日日新這句話，意在說明創新的重要性，并且我負責的工作就是要不斷創新、不斷的探索，只有不斷的創新才能體現自身價值。這和我以前的工作模式有很大的不同，以前就是循序漸進的跟著大家的步伐走，那是盲目的跟進，是為了工作而工作；所以就造成了創新上的嚴重不足，不論是創新意識還是創新方法，都有所欠缺。如在總結OA的使用技巧的時候，總感覺沒有什么東西可寫，但是經過不斷的去思考、操作，就會發現很多可寫的內容。

由此可見，一項工作或一件事情，只有不斷的去接觸、去做，才能掌握它、應用它。而且在做的過程中要有計劃有目標，對待不熟悉并且繁瑣的工作要沉著冷靜，對待熟悉的工作也要細心認真，并且要高要求才會有更好的結果，要學會從熟悉的工作中不斷發現、不斷創新，只有不斷的創新才能立于不敗之地。

三、下半年工作計劃

1、繼續深入研究OA系統功能，在OA系統的基礎上不斷發現新功能，不斷創新，加大OA的應用開發。如系統中的報表部分、應用中心部分等，爭取OA報表與數據分析相結合。

2、繼續推進數據分析系統的應用。下半年主要對生產部的生產計劃數據進行分析統計并制作成報表，先對生產部進行需求調研，整理出他們需要的是什么，什么樣的展示能給他們帶來便利；倉儲中心的分析報表也在下半年的計劃中。在推進項目的同時做好下一步規劃，爭取跟隨時間的齒輪不斷前進。

四、年中個人體會

經常聽到領導說到“凡事欲則立，不預則廢”，一開始雖然知道什么意思，但是沒什么感覺。但通過半年的工作和學習，深有體會。一件事情如果沒有計劃，那么會忘的一干二凈，有了計劃并且一定要記錄到常見的地方，用以提醒自己盡快執行；另一個感受較深的是凡事要勇于承擔，勇往直前，切不可唯唯諾諾、拖拖拉拉，不然事情就會擱淺在那里，永遠沒有結果。

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1.完善相關通路的信用卡推廣統計報表，并根據業務發展情況及時更新報表體系。

2.根據通路要求，負責現有客戶數據挖掘、目標客群市場細分、關聯性分析、建模及交叉銷售分析，及時為個性化營銷方案提供建議和支持。

3.借助相關系統工具完成數據采集、檢查、分析和執行工作，對推廣業績和營銷專案成效進行統計和分析，并提交數據分析報告和改進意見。

4.參與信用卡中心數據倉庫的建設和應用工作，提出業務需求，及時反饋有關信息。

5.負責編制年度推廣通路計劃和預算。

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嚴格說，細分不是一種方法，它是一切分析的本源。所以它當之無愧要排名第一。

我經常的口頭禪是，無細分、毋寧死。沒有細分你做什么分析呀。

細分有兩類，一類是一定條件下的區隔。如：在頁面中停留 ；或者只要北京地區的訪客等。其實就是過濾。另一類是維度（dimension）之間的交叉。如：北京地區的新訪問者。即分群（segmentation）。

細分幾乎幫助我們解決所有問題。比如，我們前面講的構建轉化漏斗，實際上就是把轉化過程按照步驟進行細分。流量渠道的分析和評估也需要大量用到細分的方法。

維度之間的交叉是比較體現一個人分析水平的細分方法。比如，我的朋友他將用戶的反饋作為 event tracking 的屬性（放在了 event action 屬性中），提交給 GA，然后在自定義的報告中，將用戶反饋和用戶的其他行為交叉起來，從而看到有某一類反饋的用戶，他們的行為軌跡是什么，從而推測發生了什么問題。

分析跳出率時，我們也會把 landing page 和它的 traffic source（流量源）進行交叉，以檢查高跳出率的表現是由著陸頁造成，還是由流量造成。這也是典型的維度交叉細分的應用。

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中國擁有世界上最為龐大的青少年人口群體。統計表明，20xx年中國14～35歲人口有4.65億，占總人口的36.25%。對于任何社會來說，青少年都是民族的未來與希望。中國社會正處于改革開放的時代，現在的青少年是變革的弄潮兒、受益者和風險承擔者，他們正在經歷著我國社會經濟等方面的重大變革，發展變化的速度很快?？陀^、準確地了解和掌握青少年的現狀，才能從實際出發，制定有效的政策，從而正確引導青少年，把青少年一代培養成為有理想、有道德、有文化、有紀律的社會主義新人。本報告主要是依據統計數據對近年來中國青少年發展狀況進行分析，所采用的數據均為撰寫本報告時(截至20xx年7月31日)中國青少年發展狀況指標體系中各項指標所能獲得的最新數據。在本報告中青少年采用14～29歲和14～35歲兩種年齡統計口徑。

青少年人口狀況指標

1.青少年人口總數及比重

20xx年人口變動抽樣調查數據顯示，全國14～29歲青少年共有311，217，923人，占總人口的24.25%。其中男性158，338，086人，女性152，879，837人，分別占總人口的12.34%和11.91%，性別比為103.57。14～35歲青少年共有465，259，674人，占總人口的36.25%。其中男性235，453，157人，女性229，806，517人，分別占總人口的18.34%和17.90%，性別比為102.46。

2.青少年人口性別年齡構成

分性別年齡結構反映的是男女不同性別人口的年齡分布情況。20xx年中國青少年分性別人口的年齡分布基本一致，無論是男性還是女性，在其總人口中都是30～35歲人口所占比例最高，其次是14～20歲人口。人口年齡結構在20～30歲之間出現凹陷，除了自然的人口變動規律(如受人口慣性發展的影響)以外，與該年齡人群的漏報也有較大關系。因為這一年齡段人群處于流動活躍時期，而流動人口的漏報是統計中很難避免的。同時，我國軍人也主要集中在這個年齡段，而軍人人數是不在統計數據中反映的，這也加大了凹陷的程度。

3.青少年人口分布狀況

人口的分布狀況主要由地區構成和城鄉構成兩項指標來衡量。20xx年第五次人口普查時，14～29歲的青少年人口廣東省為最多，達2900萬人，西藏最少，僅為82萬人。各省市青少年占總人口的比重集中在24.01～34.03%區間范圍內，廣東省比重最高，達34.03%，最低的為江蘇省，占24.01%。14～35歲的青少年人口數分布與14～29歲的青少年人口數分布接近，比重略有差異。各省之間青少年人口差異與各省總人口和它們過去的生育率、死亡率、遷移率的變化都有密切關系。

20xx年14～29歲青少年人口31，122萬人，居住在城市的有7817萬人，占青少年人口的25.12%，居住在鎮的有4718萬人，占15.16%，居住在鄉的有18，587萬人，占59.72%。14～29歲青少年人口城鎮化水平40.28%略低于我國40.53%的城鎮化水平。14～35歲青少年人口46，526萬人，居住在城市的有12，165萬人，占青少年人口的26.15%，居住在鎮的有7234萬人，占15.55%，居住在鄉的有27，127萬人，占58.31%。14～35歲青少年人口城鎮化水平41.69%又略高于全國平均水平。

4.青少年人口的遷移

20xx年第五次人口普查時，我國遷移人口有12，466，250人，其中14～29歲6，749，193人，占遷移總人口的54.14%，14～35歲8，396，246人，占遷移總人口的67.35%。遷移原因以務工經商、學習培訓、婚姻遷入為主，占遷移總人口的七成之多(見圖1-3a和圖1-3b)。從全國遷移情況來看，學習培訓、分配錄用、婚姻遷入、務工經商主要是以青年人口為主，均占80%以上。

5.青少年人口的受教育狀況

隨著我國社會經濟的發展，受教育程度普遍提高，14～29歲青少年人口有98.33%受過小學以上教育，14～35歲青少年人口比例略低一點(97.14%)，但仍以初中教育程度為主，分別占55.13%和50.34%。這與青少年正處于學習求知年齡不無關系。從全國總人口受教育情況來看，青少年人口受教育程度明顯好于其他年齡人口，初中以上各級文化程度人口中，14～29歲人口基本占40%左右，14～35歲人口基本占60%左右。

6.青年人口的婚姻狀況

青年人正處于組建家庭時期，15～29歲青年未婚人口占64.03%，有配偶占35.53%，隨著年齡的增長，有配偶的比例逐漸增大，15～35歲青年未婚人口占43.36%，有配偶占55.02%。青年人口婚姻關系比較穩定，無論是在15～29歲青年人口中還是在15～35歲青年人口中，喪偶、離婚和再婚有配偶的比例都非常低，分別為0.7%和1.62%。

7.青年人口生育狀況

青年人口不同于老年人口和少年兒童人口，隨著其生理和心理的發育成熟，開始組建家庭哺育后代。從生育的年齡分布來看，青年正處于生育高峰期。根據20xx年全國人口變動抽樣調查數據計算，全國一般生育率為38.01‰，總和生育率為1.4‰，29歲組累計生育率為1164.79‰，35歲組累計生育率為1375.93‰。

8.青少年人口死亡狀況

青少年人口處于風華正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低時期。青年人口死亡率隨著年齡的增長略有增長，但增長幅度不大，基本在0.28～1.38‰的小區間范圍內波動增長。根據20xx年全國人口變動抽樣調查數據計算，全國死亡率水平為6.05‰，青少年人口死亡率遠遠低于全國平均水平，14～29歲的死亡率僅為0.85‰，14～35歲的死亡率為0.95‰。

9.青年人口的民族狀況

我國是一個多民族國家，在960萬平方公里土地上居住著56個民族，每個民族都有自己的青少年人口。20xx年第五次人口普查時，漢族仍是我國的主體民族，14～29歲青少年人口中有90.58%為漢族，9.42%為少數民族;14～35歲青少年人口中漢族比例略高，為91.09%，少數民族占8.91%。少數民族中壯族、滿族、回族、維吾爾族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人數最多，人口比例均占0.5%以上。

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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常化的階段。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。

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面板數據的分析方法

面板數據分析方法是最近幾十年來發展起來的新的統計方法，面板數據可以克服時間序列分析受多重共線性的困擾,能夠提供更多的信息、更多的變化、更少共線性、更多的自由度和更高的估計效率，而面板數據的單位根檢驗和協整分析是當前最前沿的領域之一。在本文的研究中，我們首先運用面板數據的單位根檢驗與協整檢驗來考察能源消費、環境污染與經濟增長之間的長期關系，然后建立計量模型來量化它們之間的內在聯系。

面板數據的單位根檢驗的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC檢驗方法。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的'IPS檢驗, Maddala和Wu(1999)，Choi(2001)提出的ADF和PP檢驗等。面板數據的協整檢驗的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao(1999)提出的檢驗方法，這兩種檢驗方法的原假設均為不存在協整關系，從面板數據中得到殘差統計量進行檢驗。Luciano(2003)中運用Monte Carlo模擬對協整檢驗的幾種方法進行比較，說明在T較小(大)時，Kao檢驗比Pedroni檢驗更高(低)的功效。具體面板數據單位根檢驗和協整檢驗的方法見參考文獻。

面板數據的實證分析

指標選取和數據來源

經濟增長：本文使用地區生產總值 ，以1999年為基期，根據各地區生產總值指數折算成實際 ，單位：億元。

能源消費：考慮到近年來我國能源消費總量中，煤炭和石油供需存在著明顯低估，而電力消費數據相當準確。因此使用電力消費更能準確反映能源消費與經濟增長之間的內在聯系（林伯強，。所以本文使用各地區電力消費量 作為能源消費量，單位：億千瓦小時。

環境污染：污染物以氣休、液體、固體形態存在，本文選取工業廢水排放量作為環境污染的量化指標，單位：萬噸。

本文采用的地區生產總值 、電力消費量 和工業廢水排放量 的數據構建面板數據集。包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆，由于西藏數據不全故不包括在內。數據來源于《中國統計年鑒地區電力消費量和工業廢水排放量進行自然對數變換。

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職責：

結果、上下游數據、用戶生命周期、回收效率、用戶價值等，進行數據監控，建立數據模型，進行投放分析，并建立過程指標與預警機制，如發現異常快速定位問題原因，提出建議

2、具有較強的主動性，能夠根據業務現狀主動發現問題，形成有效的數據分析方案，推動數據分析結果的應用落地；

流量增長；

新媒體、事件營銷等新型投放方式，建立監測方法、評估模型，并具有一定的業務能力，能夠參與業務并提煉分析

優化方案，并能輸出給團隊成員

崗位要求：

1、3年以上互聯網流量獲取及電商等行業分析經驗；深入理解流量增長模型，及有較強推動力經驗者優先；

提煉能力

分析能力，有嚴謹客觀的分析態度和良好的溝通表達能力、具備時間管理能力。

新媒體、事件營銷等分析經驗者優先考慮；

5、對增長黑客模型有深刻認知并實踐者優先考慮；

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一、報告概述

回顧20xx，這是不平靜的一年，酒店旅游行業發生了眾多事情。酒店之間收購之戰，當酒店產品被迫下架;當OTA控制酒店低價競爭;當酒店支付高傭金低報價;當酒店被OTA逼著選邊站隊;受傷的總是酒店和客戶?新的一年該怎么辦?做強直銷渠道才是硬道理，無論這個世界怎么變換，OTA怎么折騰，酒店都能在大浪中站穩。

20xx年1月，新的一年新的開始，米訂商學院繼續為酒店運營者們傾情奉獻中國酒店業移動互聯網(典型)運營數據分析，為您剖析酒店互聯網微營銷的問題;為您分析移動互聯網時代酒店的發展思維和營銷方向以讓更多酒店了解最新移動互聯網營銷產生的效果和作用，掌握行業發展動態。

二、中國酒店移動互聯網1月份(典型)運營數據分析

(一)20xx年1月米訂MSS酒店運營數據排名TOPxx(按照當月訂單量排序)

分析：

1、數據顯示，TOPxx中月訂單都超過了300單。訂單排名方面;海門東恒盛以xx46單位居第一;湖北星球國際大酒店以1147單位列第二;好逸smart酒店(春熙店)以835單獲得第三名。

2、排名榜中酒店類型有高星級酒店也有中檔酒店、經濟型酒店，說明移動端營銷適合各類型酒店。

3、從總訂單量及會員重購率來看，排行榜中有60%的酒店會員重購率超過10%，說明移動端用戶會員消費習慣培養成熟后，更容易提升會員重購率，培養忠誠客戶。

(二)酒店新秀分析

速8酒店上海松江車墩影視城店和7天酒店臨平店為米訂MSS新合作酒店，MSS月訂單量分別為346單和310單，重購率分別達到了25.64%和10.87%。經過調查分析，原因在于以下幾點：

1、這兩家酒店的高層領導(總經理)分別是米訂商學院訓練營第四期和第六期學員，他們積極學習互聯網思維，轉變觀念，擁抱互聯網;

2、酒店管理層重視，團隊執行力強;

3、設置有效的管理措施和激勵機制，激勵全員參與配合。

(三)會員分析

數據顯示：20xx年1月份會員新增量排名情況是，張家港沙洲湖酒店以671人獲得第一名;南昌瑞頤大酒店和合肥辰茂和平酒店分別以380人、226人分獲第二名、第三名。數據顯示前五名的會員增長人數超過100人。其中速8酒店上海松江車墩影視城店以xx2人位列第四名，作為一家經濟連鎖酒店，有與其他大牌星級酒店相比，有后來者居上的潛力和趨勢。

通過對系統訪問量和會員增加量兩個維度進行相關數據分析，總體來看系統訪問量與會員增加量關聯性較強，而且是呈正相關。移動端的關鍵是系統訪問量的轉化，訪問量越大，會員轉化率也越大。

(四)會員重購率分析

注：重購率=消費酒店項目2次及2次以上的會員數/總會員數

數據顯示：會員重購率排名中排名前三位的是云頂之星上海店、海門東恒盛國際大酒店、湖北星球國際大酒店，重購率分別是40.00%、26.45%、26.30%。排名前五位的重購率都超過了25%。

通過以上可以得知：發展會員，做好會員營銷，是酒店移動互聯網直銷的核心點，同時也說明僅僅有會員數量不夠，如何提升會員重購率才是根本，也是酒店提高訂單量和收益的重要保障。

(五)酒店類型分析

從酒店類型來看，TOPxx中星級酒店在占比60%，經濟連鎖酒店和精品連鎖酒店各占20%。雖然星級酒店所占比例仍然較高，但是經濟連鎖酒店作為后起之秀，發揮自身優勢，利用移動互聯網正在奮起直追。這也說明了無論哪一類型酒店，只要積極擁抱移動互聯網，利用移動營銷工具做好運營，就能獲得較高收益。

三、米訂觀點

在移動互聯網時代，利用移動互聯網工具，發展會員，提高會員重購率才是移動互聯網營銷的核心。無論是星級酒店還是經濟連鎖酒店，工具都是公平公正的;酒店移動互聯網營銷關鍵在于運營，只有高層重視，全員參與，運營人員懂方法，會操作，才能落地轉化為結果。

? 數據分析工作計劃

在現代商業環境中，銷售數據分析被認為是推動企業增長和成功的關鍵。通過準確地分析和解釋銷售數據，企業能夠了解市場趨勢、顧客需求并作出相應的戰略決策。為了有效地發揮銷售數據分析的作用，制定一份詳細具體且生動的工作計劃是非常關鍵的。本文將在標題《銷售數據分析工作計劃》下，以1000字以上的篇幅來詳細闡述。

第一部分：工作目標

一份好的銷售數據分析工作計劃應該明確規定工作目標。無論是增加銷售額、提高市場份額、改善客戶滿意度還是優化供應鏈，工作目標的設定是決定分析重點和方向的基礎。

第二部分：數據采集

為了進行銷售數據分析，首要任務是采集相關數據?？梢酝ㄟ^多種途徑收集數據，包括銷售記錄、客戶調研、市場調研等等。為了確保數據的準確性和完整性，可以使用現代科技手段，如數據挖掘和數據儀表板等工具來輔助數據采集。

第三部分：數據清洗與整理

數據清洗與整理是銷售數據分析的基本環節。通過清除噪聲、剔除異常值和修復缺失值等操作，可以獲得具有高質量的可供分析的數據集。還需要整理數據并建立相應的數據庫和表格，以便后續的分析工作。

第四部分：數據分析方法和技術

在這一部分中，將詳細介紹可用于銷售數據分析的各種方法和技術。這包括但不限于統計分析、數據挖掘、機器學習等。通過選擇合適的分析方法和技術，可以更好地洞察市場趨勢、發現潛在機會和問題，并采取相應的措施。

第五部分：數據可視化

將數據以可視化的方式呈現是銷售數據分析的重要環節。通過使用圖表、圖像和儀表板等工具，可以直觀地展示銷售趨勢、關聯關系和重要指標，使得數據更易于理解和傳達。數據可視化還可以幫助發現隱藏在原始數據中的模式和趨勢。

第六部分：結果與報告

銷售數據分析的最終目標是產生有實際應用價值的結果和報告。在這一部分中，將重點介紹如何準確地解讀和解釋分析結果，并撰寫相應的報告。報告應該包括數據分析的目的、方法、分析結果及建議等內容，以供決策者參考和執行。

：

通過制定詳細具體且生動的銷售數據分析工作計劃，企業能夠在商業競爭中脫穎而出。由于篇幅所限，本文只是對工作計劃的主要方面進行了概述，實際上還有很多細節和具體步驟需要根據實際情況進行補充和調整。只有通過制定明確的目標、采集準確的數據、有效地清洗整理數據、選擇合適的分析方法和技術、進行數據可視化，并最終將分析結果轉化為可執行的建議，才能為企業帶來真正的價值并取得成功。

? 數據分析工作計劃

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：

●述職報告之家Ys575.cOM王牌專欄:
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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：?？?/p>

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）

? 數據分析工作計劃

一、網頁游戲開服排行

點評：本周網頁游戲開服排行前三：《藍月傳奇》、《龍神契約》、《傳奇世界》；優質開服數據共5488組，其中上榜游戲開服2262組，占一線平臺開服總數41.2%。榜單前三游戲共開服945組，占榜單開服總數41.8%，該占比較上周減少0.4%。

本周榜單游戲整體開服形勢較為穩定，其中《藍月傳奇》超越《龍神契約》再次奪回榜單第一寶座，而《傳奇盛世》、《攻沙》排名發生交替，分別位列榜單第七、八位。此外《魔域永恒》依舊保持良好的.發展形勢，本周開服總數較上周增漲6%。

二、運營平臺開服排行

點評：本周運營平臺開服排行前三：37游戲、360游戲、搜狗游戲；榜單整體開服形勢穩定，其中360游戲本周開服漲幅明顯，增漲4.8%。上榜平臺共計開服3055組，占一線平臺開服總數55.7%;其中開服前三平臺共開服1382組，占榜單開服總數45.2%，較上周減少1.1%。

據統計，本周共有15款新游入駐21家一線平臺。其中《萬劍》表現尤為搶眼，本周共入駐360游戲、51游戲、7K7K等6家一線平臺，后期發展形勢值得關注。其次《七絕》同樣表現不俗，共入駐順網游戲、起點游戲、飛火游戲的等4家一線平臺。此外由樂蜀游戲研發的《破曉奇兵》本周于4399開啟測試。

本周其他一線平臺新游入駐一覽：YY游戲《街籃高手》；愛奇藝游戲《九仙圖》；順網游戲《冒險世界》；5599《魔域永恒》；金山獵豹《三十六計》；飛火游戲《圣火明尊》；《射雕英雄傳》、《刺秦秘史》入駐傲天游戲等。

三、運營平臺開服分析

點評：本周各運營平臺主打游戲開服情況較上周無明顯變化，其中360游戲主推的《龍神契約》本周開服頻率上調為11服/天。搜狗游戲本周則將《散人傳說》推為第一主打游戲，開服占比3.4%。貪玩游戲《傳奇世界》本周開服略有波動，日均開服頻率7服/天。

四、熱門游戲分布

點評：《藍月傳奇》本周開服微漲2.4%，其在貪玩游戲的開服頻率上調為13服/天，開服占比39.1%。

點評：本周《龍神契約》開服總數較上周減少4.5%，其在西游網開服頻率調整為8服/天為主要影響因素。此外多家一線平臺開服頻率穩定在1服/天。

點評：《傳奇世界》本周開服情況較為穩定，其在貪玩游戲開服頻率有所提升。未有新增分布占比平臺。

點評：本周《傳奇霸業》開服趨勢依然保持穩定，其在各平臺開服占比未發生明顯。新增分布占比平臺金山獵豹、酷我游戲。

點評：《魔域永恒》本周開服總數較上周增漲6%，YY游戲將其開服頻率上調為5服/天。新增分布占比平臺搜狗游戲、酷我游戲。

五、研發商開服排行

點評：本周網頁游戲研發商開服排行前三：浙江盛和、上海三七互娛、北京青云互動；榜單研發商整體開服形勢較為穩定，其中上海靈娛重回榜單。本周榜單研發商共開服3049組，占一線平臺開服總數55.6%;其中開服前三研發商共開服1580組，占榜單開服總數51.8%，較上周漲幅0.5%。

? 數據分析工作計劃

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。現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。

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醫學論文離不開臨床數據，對臨床數據進行分析是醫學論文寫作的重要一步。只有正確地進行數據分析，才能得出科學結論，醫學論文才具有科研價值。那么，醫學工作者該如何正確進行數據分析呢？

1、聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。

2、因子分析

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。

3、相關分析

相關分析，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。

4、對應分析

對應分析也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變量Y對另一個(X)或一組(X1，X2，，Xk)變量的'相依關系的統計分析方法?；貧w分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

6、方差分析

又稱“變異數分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發明的，用于兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。

? 數據分析工作計劃

? 數據分析工作計劃

上半年，我行認真貫徹省、市行行長會議精神，不斷開拓市場，提早動手，搶抓機遇，堅持以公司業務為依托，發展個人金融業務，不斷調整客戶結構，強化中高端客戶的維護和營銷，加快構建縣支行“大個金”的經營格局，積極推進經營模式和增長方式的轉變?，F將上半年經營工作報告如下。

一，各項經營指標完成情況

1、至六月末，儲蓄存款凈增3699萬元，完成年度計劃任務的，較上年同期減少2051萬元;對公存款下降14986萬元，完成年度計劃任務的，較上年同期減少7375萬元。

2、新增個人綜合消費貸款58萬元，完成年度任務的32%。個人綜合消費貸款余額較年初增加43萬元。

3、理財產品銷售額40446萬元，完成年度任務1900萬元的2129%，其中，代理保險251萬元，代理發行各類基金100萬元，銷售“穩得利”理財產品35萬元，代理國債40060萬元。新增個人中高端優質客戶657戶。

4、新增牡丹信用卡497張(含換卡101張)，完成年度計劃任務的，超額完成分行下達的年度任務。新增牡丹靈通卡2160張，完成年度任務6000張的36%。

6、實現利息收入162萬元，較上年同期增加32萬元，完成年度任務的。

7、實現中間是：業務收入141萬元，較上年同期增加80萬元，完成全年中間是：業務收入任務的。(若計算今年第二、三期國債手續費，中間是：業務收入實際完成337萬元，已超額完成全年208萬元任務)。

8、實現賬面利潤530萬元(去年481萬元)，實現撥備前利潤522萬元。

二，上半年主要工作總結：

年初，我行將各項業務的營銷和發展作為經營工作的重中之重，為此，支行積極根據縣域經濟的.發展，整合內部機構，進一步加大考核，制定符合我行實際的業務營銷方案，實施以項目產品帶動業務發展。

1，整合內部機構，進一步實施“大個金”經營戰略，支行按照上級行加快發展個人金融業務的要求，結合我行實際，對原信貸管理部、資產風險部、營業管理部進行了統一整合，成立個人金融業務中心，分設個人金融業務服務部和個人金融業務營銷部。為進一步加快個人金融業務的發展提供了堅實的保障。

2，密切銀企關系，狠抓各項存款工作

年初，支行組織相關業務營銷人員利用閑暇時間此文來源于是：，深入企業、事業單位、學校等，以公司業務為依托，對我行代發工資的優質客戶逐一進行了上門拜訪、慰問，加深了銀企之間此文來源于是：的關系，穩固了現有代發工資客戶。

3，制定營銷方案，全力實施項目產品帶動業務發展

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