個人的數據分析報告（多篇）

銷售數據報告 篇一

led發光字項目數據分析報告是通過對led發光字項目數據全方位的科學分析來評估項目的可行性，為投資方決策項目提供科學、嚴謹的依據，降低項目投資的風險。

項目數據分析報告—項目市場化操作的科學依據:

政策背景:隨着我國經濟體制變革的不斷深入發展，中國的決策高層已經完全意識到了項目分析的真正意義，這一佐證就是的出台。決定明確政府不再承擔對投資項目的審核評估，實行備案制。而投資方和項目方，則對項目的風險承擔完全責任，完全按照市場經濟的模式來實施項目分析評估。這就正式宣告，中國的項目分析，將徹底進入市場化的運作模式。

構建數據分析報告的具體目標應可以描述為以下3個方面:

1、進行總體分析。從項目需求出發，對被項目的財務、業務數據進行總量分析，把握全局，形成對被分析的項目財務、業務狀況的總體印象。

2、確定項目重點，合理配置項目資源。在對被分析的項目總體掌握的基礎上，根據被分析項目特點，通過具體的趨勢分析、對比分析等手段，合理的確定分析的重點，協助分析人員作為正確的項目分析決策，調整人力物力等資源達到最佳狀態。

3、總結經驗，建立模型。通過選取指標，針對不同的分析事項建立具體的分析模型，將主觀的經驗固化為客觀的分析模型，從而指導以後項目實踐中的數據分析。

以上3個具體目標的聯繫是緊密的，不是孤立的，只有在進行總體分析的基礎上，才能進一步的確定項目重點，並在對重點內容的分析中得出結果，進而實現評價的過程。如果單單實現其中一個目標，最終得出的報告將是不完整的，對制訂項目實施方案也沒有可靠的支撐作用。

第一章led發光字項目概述

一、項目介紹、

二、項目背景介紹、

三、主要技術經濟指標、

四、項目存在問題及建議

第二章led發光字項目市場分析研究

一、項目外部環境分析

二、市場特徵分析

三、市場競爭結構分析。

第三章led發光字項目數據的採集分析

一、數據採集的內容

二、數據採集的來源

三、數據採集的程序

第四章led發光字項目數據分析採用的方法

一、數據定性分析法

二、數據定量分析法

三、數據分析模型的建立和比較

第五章led發光字項目資產結構分析

一、固定資產構成分析

二、流動資產構成分析

三、資產增減變化及原因分析

四、資產結構的合理性評價

第六章led發光字項目負債及所有者權益結構分析

一、項目負債分析

二、所有者權益結構分析

三、短期借款的構成分析、

四、長期負債的構成分析

五、負債增減變化分析及原因

六、權益增減變化分析及原因

七、權益變化分析及原因

第七章led發光字項目利潤結構預測分析

一、利潤總額及營業利潤的分析

二、經營業務的盈利能力分析

三、利潤的真實判斷性分析。

第八章led發光字項目成本費用結構預測分析

一、總成本的構成和評價分析

二、經營業務成本構成和評價分析

三、營業費用構成和評價分析

四、管理費用構成和評價分析

五、財務費用的構成和評價分析。

第九章led發光字項目償債能力分析

一、支付能力分析

二、流動及速動比率分析

三、短期償還能力變化

四、付息能力分析

第十章led發光字項目公司運作能力分析

一、存貨週轉天數及變化原因分析

二、流動資產週轉天數及變化原因分析

三、總資產週轉天數及變化原因分析

四、固定資產週轉天數及變化原因分析

五、應收賬款週轉天數及變化原因分析

六、應付賬款的週轉天數及變化原因分析

七、現金週期分析

八、營業週期分析

第十一章led發光字項目盈利能力分析

一、淨資產收益率及變化情況分析，

二、資產報酬率變化及原因分析

三、成本費用利潤率變化及原因分析。

第十二章led發光字項目發展能力分析

一、銷售收入及淨利潤增長率分析

二、資本增長性分析及發展潛力情況分析。

第十三章led發光字項目投資數據分析

一、經濟效益指標分析

二、經濟評價指標分析

第十四章led發光字項目財務與敏感性分析

一、生產成本估算

二、銷售收入估算

三、財務評價

四、財務不確定性與風險分析

五、社會效益和社會影響分析

第十五章led發光字項目現金流量估算分析

一、現金流量表估算及編制

二、現金流量表分析

第十六章led發光字項目風險分析和控制規避措施

一、政策風險及規避

二、市場風險及規避

三、管理風險及規避

四、財務風險及規避

五、信用風險及規避

六、資金風險及規避

七、價格風險及規避

八、客户風險及規避

九、技術風險及規避

第十七章led發光字項目數據分析結論與建議

一、項目數據分析結論

二、項目數據分析建議

第十八章財務報表

表1項目財務經濟指標表

表2項目土建工程投資明細表

表3項目設備投資明細表

表4項目固定資產投資明細表

表5項目投資計劃與資金籌措表

表6項目總成本費用估算表

表7項目固定資產折舊、無形資產和其他資產攤銷估算表

表8項目銷售收入估算表

表9項目流動資金估算表

表10項目現金流量估算表

表11項目資本金現金流量表

表12項目資產負債表

表13項目借款還本付息計算表

表14項目盈虧平衡分析表

表15項目敏感性分析表

第十九章附件

1、項目單位營業執照

2、項目單位組織機構代碼

3、項目建議書

4、項目立項批文

5、廠址選擇報告書

6、資源勘探報告

7、貸款意向書

8、環境影響報告

9、需單獨進行可行性研究的單項或配套工程的可行性研究報告

10、重要的市場調查報告

11、引進技術項目的考察報告

12、利用外資的各類協議文件

13、其它主要對比方案説明

14、廠址地形或位置圖

15、總平面佈置方案圖

16、工藝流程圖

17、主要車間佈置方案簡圖

18、其它附圖

個人數據工作報告 篇二

根據《中國人民銀行關於開展金融統計檢查的通知》的要求及市人行的總體部署安排，為嚴格執行金融統計制度，提升金融統計水平，我行根據統計檢查的具體內容逐項展開自查。

一、提高認識、組織開展自查。

針對本次檢查的相關內容，我行統計ab崗認真學習通知要求，組織開展統計自查工作，對照自查內容逐項排查，對發現的問題及時進行整改落實，進一步提高金融統計業務能力，明確統計崗位職責。

二、金融統計自查情況

我行在本次自查中，大中小企業貸款均按新的企業規模分類標準劃分，各類貸款按照新的行業標準劃分，嚴格執行保障性安居工程貸款、涉農貸款等專項統計制度規定；認真做好統計工作組織管理，貫徹落實《江蘇省農村金融機構貸款統計台帳指引》的規定。

三、存在的問題及整改措施

（一）存在的問題

1、金融統計人員業務素質有待進一步提高。作為金融統計ab崗位人員，對金融統計業務、統計法律知識掌握不夠全面，對統計指標理解不夠深入，從而往往忽視統計口徑，報表填寫不規範等現象發生。

2、統計崗位新人員培訓工作還需進一步加強。由於統計人員變動，統計崗位新人員未實行崗前培訓，或對金融統計相關業務不太熟悉，往往造成統計數據報送不及時等現象發生。

（二）整改措施

1、組織相關人員認真學習金融統計相關制度規定，加深對金融統計制度和統計指標的理解，提高認識，明確職責，嚴格按照人行金融統計要求報送統計數據，確保金融統計數據的真實、準確、完整。

2、認真做好統計崗位變動交接和新人員統計知識培訓與指導，統計崗位新人員任職前必須學習金融統計相關業務知識和規定，新人且由老人員進行培訓和指導，從而確保統計數據報送準確、及時、口徑一致。

數據分析報告 篇三

目錄：

1、行業整體綜述

2、行業焦點事件

3、區域市場分析

3.1區域熱賣品牌

3.2區域市場分析

3.3分類市場分析

4、龍頭企業動態

5、新品動態回顧

6、發展趨勢預測

1、行業整體綜述

時值4月，本月飲料市場表現並不熱烈，飲料廠商們正忙着為即將到來的旺季預熱。廠家忙着完善在前期開發出來的新品，為即將到來的旺季做準備，經銷商則忙於市場的前期鋪貨，因此市場的促銷行為相對較少。但是，茶飲料已在本月顯示出高昂地發展勢頭。養生堂為今夏準備的“農夫汽茶”已在熱身，而統一在“茶裏王”已逐漸被消費者接受，“雀巢冰爽茶”也開始在全國範圍內推廣，娃哈哈在茶飲料行業的雄心壯志在本月可見一斑。碳酸飲料在本月相對沉寂，果汁飲料則依然強調口味和營養。從各大企業為今夏市場準備的新品來看，功能飲料已並非重點，茶和果汁飲料才是廠商們爭奪的焦點。沉寂了兩年之後，茶飲料有望在這個夏天熱一把，養生堂的首個茶產品“汽茶”，統一的新品“茶裏王”以及可口可樂和雀巢聯手推廣的“雀巢冰爽茶”將成為業界關注的焦點。在這些巨頭企業的帶動下，其他中小企業必將跟進，越來越多的茶產品將在市場上出現，而在前兩年紅極一時的功能飲料則可能因為消費的理性化而在今年遭遇滑鐵盧。

2、行業焦點事件

張海4月30日被正式批捕

4月30日，是張海被刑事拘留37天的最後一天，在這一天，佛山市檢察院正式批准逮捕張海，並由檢察院偵察監督科的負責人將批准的卷宗送至公安局經濟偵察支隊。張海究竟對健力寶做了些什麼，目前仍然是迷霧重重。健力寶之所以成為今天的局面，究竟誰應該負責也還在紛紛擾擾地爭論當中。

毫無疑問，張海經手後的健力寶已是元氣大傷，如果拯救這個民族品牌應該是整個行業關注的事情。

食品安全法第一稿起草完成

《食品安全法》立法工作在本月取得新進展。4月11日，國家食品藥品監督管理局副局長惠魯生者透露，《食品安全法》第一稿起草工作已經完成，其他相關工作正在加緊實施中。從毒白酒到毒奶粉再到蘇丹紅事件，隨着一系列食品安全事件的出現，食品安全問題現已成為舉國關注的焦點。《食品安全法》的立法工作迫在眉睫。

乳業巨頭紛紛轉產飲料

乳品企業在自身主業發展遭遇瓶頸時，將目光瞄向了廣闊的飲料市場。今年以來的原材料成本上漲使得乳品企業的經營成本不斷增加，利潤不斷降低。雖然乳品企業已經努力從各方面降低經營成本，但開發新的利潤渠道才是企業發展的根本之道。

從業界傳來的信息來看，光明、依露等乳品企業都計劃進入飲料市場，飲料市場的競爭程度將會加劇。光明集團果汁事業部相關負責人表示，光明將在4、5月份確實推出低温果汁產品，該產品將成為光明的推廣重點。而依露的新產品也在計劃中，預計在6月左右上市。而據知情人士透露，該新產品並沒有完全脱離乳品，是一種含乳飲料。

3、區域市場分析：

3.1區域熱賣品牌情況

區域劃分按以下的分法：

華北地區市場分析（北京、天津、河北、山西）

華中地區市場分析（河南、湖南、湖北）

華東地區市場分析（上海、山東、江蘇、浙江、安徽、江西）

華南地區市場分析（廣東、福建、海南）

西南地區市場分析（四川、廣西、重慶、雲南、西藏、貴州）

西北地區市場分析（甘肅、陝西、新疆、寧夏、青海、內蒙古）

東北地區市場分析（遼寧、黑龍江、吉林）

以上圖表顯示，4月飲料市場，可口可樂在市場上表現依然不俗，在華北、華中市場業績最為突出，由此可見可口可樂多年精心耕耘的市場依然比較牢固。不過，另一巨頭百事可樂表現也值得關注，在華東、華南、西南地區，百事可樂在銷售排行中都比可口可樂稍佔優勢。可以説，百事可樂在某些地區已經對可口可樂造成了極大的威脅。但不論怎樣，兩巨頭在中國碳酸飲料市場的霸主地位依然牢固，只是相互間的競爭愈加激烈。

果汁飲料中，統一鮮橙多和匯源果汁在本月雄霸果汁飲料市場，尤其是統一鮮橙多在華北、華中、華南、西南、西北、東北等地區都名列前三甲，充分顯示其強大地品牌優勢，也説明20xx年的夏季，果汁飲料仍將是消費主流。

在各類茶飲料中，康師傅綠茶顯然是獨佔鰲頭。在成都、蘭州等地，康師傅綠茶在各類飲料排行榜中居於首位，一方面説明這兩個地區的消費者對茶飲料的偏愛，另一方面也顯示了康師傅在這個兩個地區的品牌滲透力。除了康師傅之外，其他茶飲料暫時還沒能出現在榜單之內，説明各大茶飲料品牌還需加強終端建設。

數據報告心得體會 篇四

轉眼間實習已去一月，之前因為工作原因需要惡補大量的專業知識並加以練習，所以一直抽不開身靜下心來好好整理一下學習的成果。如今，模型的建立已經完成，剩下的就是枯燥的參數調整工作。在這之前就先對這段時間的數據處理工作得到的經驗做個小總結吧。

從我個人的理解來看，數據分析工作，在絕大部分情況下的目的在於用統計學的手段揭示數據所呈現的一些有用的信息，比如事物的發展趨勢和規律；又或者是去定位某種或某些現象的原因；也可以是檢驗某種假設是否正確（心智模型的驗證）。因此，數據分析工作常常用來支持決策的制定。

現代統計學已經提供了相當豐富的數據處理手段，但統計學的侷限性在於，它只是在統計的層面上解釋數據所包含的信息，並不能從數據上得到原理上的結果。也就是説統計學並不能解釋為什麼數據是個樣子，只能告訴我們數據展示給了我們什麼。因此，統計學無法揭示系統性風險，這也是我們在利用統計學作為數據處理工具的時候需要注意的一點。數據挖掘也是這個道理。因為數據挖掘的原理大多也是基於統計學的理論，因此所挖掘出的信息並不一定具有普適性。所以，在決策制定上，利用統計結果+專業知識解釋才是最保險的辦法。然而，在很多時候，統計結果並不能用已有的知識解釋其原理，而統計結果又確實展示出某種或某些穩定的趨勢。為了抓住寶貴的機會，信任統計結果，僅僅依據統計分析結果來進行決策也是很普遍的事情，只不過要付出的代價便是承受系統環境的變化所帶來的風險。

用於數據分析的工具很多，從最簡單的Office組件中的Excel到專業軟件R、Matlab，功能從簡單到複雜，可以滿足各種需求。在這裏只能是對我自己實際使用的感受做一個總結。

Excel：這個軟件大多數人應該都是比較熟悉的。Excel滿足了絕大部分辦公制表的需求，同時也擁有相當優秀的數據處理能力。其自帶的ToolPak（分析工具庫）和Solver（規劃求解加載項）可以完成基本描述統計、方差分析、統計檢驗、傅立葉分析、線性迴歸分析和線性規劃求解工作。這些功能在Excel中沒有默認打開，需要在Excel選項中手動開啟。除此以外，Excel也提供較為常用的統計圖形繪製功能。這些功能涵蓋了基本的統計分析手段，已經能夠滿足絕大部分數據分析工作的需求，同時也提供相當友好的操作界面，對於具備基本統計學理論的用户來説是十分容易上手的。

SPSS：原名Statistical Package for the Social Sciences（社會科學統計軟件包），現在已被IBM收購，改名後仍然是叫SPSS，不過全稱變更為Statistical Product and Service Solutions（統計產品與服務解決方案）。SPSS是一個專業的統計分析軟件。除了基本的統計分析功能之外，還提供非線性迴歸、聚類分析(Clustering)、主成份分析(PCA)和基本的時序分析。SPSS在某種程度上可以進行簡單的數據挖掘工作，比如K-Means聚類，不過數據挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine（現已改名為SPSS Modeler）完成。需要提一點的是SPSS Modeler的建模功能非常強大且智能化，同時還可以通過其自身的CLEF(Clementine Extension Framework)框架和Java開發新的建模插件，擴展性相當好，是一個不錯的商業BI方案。

R：R是一個開源的分析軟件，也是分析能力不亞於SPSS和Matlab等商業軟件的輕量級（僅指其佔用空間極小，功能卻是重量級的）分析工具。官網地址：支持Windows、Linux和Mac OS系統，對於用户來説非常方便。R和Matlab都是通過命令行來進行操作，這一點和適合有編程背景或喜好的數據分析人員。R的官方包中已經自帶有相當豐富的分析命令和函數以及主要的作圖工具。但R最大的優點在於其超強的擴展性，可以通過下載擴展包來擴展其分析功能，並且這些擴展包也是開源的。R社區擁有一羣非常熱心的貢獻者，這使得R的分析功能一直都很豐富。R也是我目前在工作中分析數據使用的主力工具。雖然工作中要求用Matlab編程生成結果，但是實際分析的時候我基本都是用R來做的。因為在語法方面，R比Matlab要更加自然一些。但是R的循環效率似乎並不是太高。

Matlab：也是一個商業軟件，從名稱上就可以看出是為數學服務的。Matlab的計算主要基於矩陣。功能上是沒話説，涵蓋了生物統計、信號處理、金融數據分析等一系列領域，是一個功能很強大的數學計算工具。是的，是數學計算工具，這東西的統計功能只不過是它的一部分，這東西體積也不小，吃掉我近3個G的空間。對於我來説，Matlab是一個過於強大的工具，很多功能是用不上的。當然，我也才剛剛上手而已，才剛剛搞明白怎麼用這個怪物做最簡單的Garch(1,1)模型。但毫無疑問，Matlab基本上能滿足各領域計算方面的需求。

以上這些軟件算是主流了，數據分析軟件遠不止這些，還有Eviews、S-plus等工具，因為沒用過，所以也就不説了

報告概述 篇五

回顧20xx，這是不平靜的一年，酒店旅遊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；當酒店支付高佣金低報價；當酒店被OTA逼着選邊站隊；受傷的總是酒店和客户？新的一年該怎麼辦？做強直銷渠道才是硬道理，無論這個世界怎麼變換，OTA怎麼折騰，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瞭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。

數據挖掘分析報告 篇六

一、提出問題

1、單位基本情況及相關業務流程介紹；

對於藥店，儲存大量的常用藥品是必不可少的工作，隨之而來的對藥品的數據信息管理和儲存成為了令人頭疼的問題，在接到貨源後，工作人員需要統計藥品產地和價格的信息，為以後的貨源供給地，用合理的價格出售藥物，是至關重要的工作。

2、單位存在的問題。

由於貨物種類、名稱眾多，在短時間內分析好相關數據幾乎不可能，大量的數據，依靠人力或是非數據統計軟件進行統計工作，事倍功半。嚴重影響藥店的正常進貨，出售藥品的工作。

二、分析問題

1、對該單位存在的問題進行分析；

由以上問題可見，利用數據挖掘進行相關數據的統計和整理工作，簡單、省時、有效。

2、解決問題的可能途徑和方法。

利用SQL SEVER 導入數據，再提取統計分析結果，很快會得到想要的數據分析結果。

三、利用數據挖掘技術解決問題

1、設計數據挖掘算法；

決策樹；

數據關聯；

神經元算法；

2、對挖掘結果進行深入解釋和分析

由此可以看見在不不同的產地，由於地理因素和特產藥品的原因，在藥品相關的植物盛產區，進貨比較便宜。

可以分析出，不同的消費人羣對於同類的藥品的購買需求，對於同樣的功能的藥，藥存儲不同價格的種類，以滿足廣大消費者的需求。

可以分析以前的銷售結果，哪類、什麼價格的更受消費者歡迎，方便以後進貨。

四、總結

通過自己的實踐，對數據挖掘有了新的認識。簡單來説，數據挖掘是基於“歸納”的思路，從大量的數據中（因為是基於歸納的思路，因此數據量的大小很大程度上決定了數據挖掘結果的魯棒性）尋找規律，為決策提供證據。從這種角度上來説，數據挖掘可能並不適合進行科學研究，因為從本質上來説，數據挖掘這個技術是不能證明因果的，以一個最典型的例子來説，例如數據挖掘技術可以發現啤酒銷量和尿布之間的關係，但是顯然這兩者之間緊密相關的關係可能在理論層面並沒有多大的意義。不過，僅以此來否定數據挖掘的意義，顯然就是對數據挖掘這項技術價值加大的抹殺，顯然，數據挖掘這項技術從設計出現之初，就不是為了指導或支持理論研究的，它的重要意義在於，它在應用領域體現出了極大地優越性。一下是我參閲資料總結的設計數據挖掘的步驟：

① 理解數據和數據的來源

② 獲取相關知識與技術

③ 整合與檢查數據

④ 去除錯誤或不一致的數據。

⑤假設數據模型。

⑥ 實際數據挖掘工作（data mining）。

⑦ 測試和驗證挖掘結果（testing and verfication）。

⑧ 解釋和應用（interpretation and use）。

由上述步驟可看出，數據挖掘牽涉了大量的準備工作與規劃工作，事實上許多專家都認為整套數據挖掘的過程中，有80%的時間和精力是花費在數據預處理階段，其中包括數據的淨化、數據格式轉換、變量整合，以及數據表的鏈接。可見，在進行數據挖掘技術的分析之前，還有許多準備工作要完成。

[數據挖掘分析報告模板]

數據分析報告 篇七

一、提出問題

1、單位基本情況及相關業務流程介紹；

對於藥店，儲存大量的常用藥品是必不可少的工作，隨之而來的對藥品的數據信息管理和儲存成為了令人頭疼的問題，在接到貨源後，工作人員需要統計藥品產地和價格的信息，為以後的貨源供給地，用合理的價格出售藥物，是至關重要的工作。

2、單位存在的問題。

由於貨物種類、名稱眾多，在短時間內分析好相關數據幾乎不可能，大量的數據，依靠人力或是非數據統計軟件進行統計工作，事倍功半。嚴重影響藥店的正常進貨，出售藥品的工作。

二、分析問題

1、對該單位存在的問題進行分析；

由以上問題可見，利用數據挖掘進行相關數據的統計和整理工作，簡單、省時、有效。

2、解決問題的可能途徑和方法。

利用SQLSEVER導入數據，再提取統計分析結果，很快會得到想要的數據分析結果。

三、利用數據挖掘技術解決問題

1、設計數據挖掘算法；

決策樹；

數據關聯；

神經元算法；

2、對挖掘結果進行深入解釋和分析

由此可以看見在不不同的產地，由於地理因素和特產藥品的原因，在藥品相關的植物盛產區，進貨比較便宜。

可以分析出，不同的消費人羣對於同類的藥品的購買需求，對於同樣的功能的藥，藥存儲不同價格的種類，以滿足廣大消費者的需求。

可以分析以前的銷售結果，哪類、什麼價格的更受消費者歡迎，方便以後進貨。

數據分析報告的 篇八

1、清楚業務目標

2、查看數據報表表現

3、發現問題

4、分析原因

5、提出建議

6、測試/實驗

7、實施

首先要明白沒有目標也就無所謂分析，其次分析的時候要注重關聯，細分，以及數據的背景信息，同時可採用魚骨分析法分析原因類型，注意的是問題的80%可能只是20%的原因造成，找出主要問題，提出建議，不要忘了做測試，有時候原因可能不是想象中的，所以需要通過測試來驗證你的假設，最後如果實驗結果滿意就進一步具體實施，不滿意再來一邊。

經營數據分析報告 篇九

分析範圍。

分析時間。

如下圖所示，分析目標除了主要包括三個方面外，還有備註一欄，這裏備註的是計算週期問題。強調一點，我們做運營數據分析的時候通常都會拿更新前和更新後的數據進行比較，因此我們的設定的分析週期一般都會跟着遊戲實際的更新情況走。

二、分析綜述

分析綜述主要包括兩方面的內容

1、上週/本週充值數據對比

充值總額

充值人數

服務器數

服務器平均充值

服務器平均充值人數

針對上述內容進行差額對比以及增減率對比，如遊戲有特殊要求，可以適當增加其它數據內容。

2、上週/本週更新內容對比

主要陳列兩週內分別更新的活動內容或一些重大調整。

三、一週運營數據分析

1、本週收入概況

日均充值金額，環比上週日均充值金額

用户ARPU值，環比上週ARPU值

簡述與上週或之前的充值情況的比較，如上升還是下降、影響充值的較大的因素。

2、新用户概況

新用户就是新進遊戲的玩家，這裏主要介紹這些新玩家的動態數據，一般以兩個月為總時長進行陳列比較，具體週期數據仍以周為單位。

新用户數據主要包括：安裝下載數、創建角色數、安裝→角色轉化率、付費人數、創建角色→付費轉化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根據遊戲實際情況進行添加。

3、活躍用户概況

活躍用户概況主要包括三部分內容：

日均在線人數，環比上週實時在線人數，提升/下降百分比

日均付費用户登陸人數，環比上週付費登陸數，提升/下降百分比

日均活躍玩家數，環比日均活躍玩家數，提升/下降百分比

4、道具消費概況

道具方面的消費概況主要包括：

產出活動類別

道具分類

單類道具消費元寶，消費佔比，環比上週

日均消費元寶，總消費元寶，環比上週下降/上升

簡述活動效果較好/較差的道具分類

5、當前元寶庫存

當前元寶庫存是指玩家充了元寶還沒花出去的存量，以及遊戲中額外獲得的元寶存量。例如，我充了1000塊，拿了1w元寶，花了8K，我造成的存量是2K，當平台各服的元寶存量不斷上漲，就代表消費點不夠了，要不補新消費系統，要不上消費類的運營活動。

6、重點商業活動付費玩家參與情況

活動參與情況主要考慮以下幾點：

付費羣體類別，活躍付費玩家數

付費玩家的參與比例

付費玩家在活動中消費的元寶數

付費玩家在活動中消費的元寶佔周消費元寶總數的比例

付費玩家的人均消費元寶數

根據活動的這些付費玩家的相關數據，判斷該活動產生的效益以及玩家的接受程度。

如果數據不佳，則代表該活動不行，需深究其存在的問題，看看問題是出現在活動難度、活動的獎勵不吸引、還是活動本身的可玩性太差。根據分析的原因在下次更新活動時判斷是需要進行調整玩法設定還是替換成新活動，工作報告《經營數據分析報告》。

另外，同一時期可能會推出多個活動，在進行單個活動數據分析時，也要橫向比較各個活動的效果，對於下次運營其它產品，有個經驗借鑑。

注：付費玩家數：活動期間登陸過遊戲的玩家數；消費佔比 = 活動道具總消費元寶/當週總消費元寶

四、遊戲運營數據總分析

在簡單分析完一週的運營情況之後，接下來將針對一定運營週期的數據進行詳細分析。

1、近期充值概況

近期充值情況基本上是以一週時長為單位進行分析，主要分析內容包括：每週收入、收入增長率、當週日均收入、當週總付費人數、ARPU值、服務器數量、服均日收入等，可根據遊戲實際情況適當增減分析類別。

2、新註冊用户分析

因為是針對新註冊用户的分析，因此這一塊的分析與前面一週運營數據稍有重合。

這一塊的分析重點在於各個渠道的數據比較，包括新註冊用户比較、活躍用户比較、累積付費金額比較三部分內容。

3、活躍用户分析

前面的活躍用户分析主要是圍繞一週每日的活躍用户分析，而這裏的活躍用户分析則可以是兩週、三週或者更長時間的分析， 主要看實際遊戲的需要。

活躍用户概況描述主要包括三部分內容：

日均在線人數，環比上週實時在線人數，提升/下降百分比

日均付費用户登陸人數，環比上週付費登陸數，提升/下降百分比

日均活躍玩家數，環比日均活躍玩家數，提升/下降百分比

注：這裏描述的內容根據分析的目的走，不一定非得是本週與上週的比較。

注：老付費登陸數 = 剔除統計日新增付費玩家數

4、道具消耗分析

道具消耗分析主要包括三部分內容：

元寶消耗結構，如裝備類、抽獎類、促銷類等

每一類道具的具體元寶消耗情況分析

每一類道具在分析週期內的消費佔比

另外，具體的文字描述分析這裏不一一舉例，參照着數據分析表的實際情況簡單做個文字描述即可。對於一些銷量很好的道具及銷量不佳的道具可以重點品評，分析造成差異的原因，以便下次更新可以調整改進。

1）每週日均元寶消耗量

2）元寶消耗佔比

5、付費玩家元寶情況

付費玩家的'元寶情況主要分析：

獲得元寶量，包括充值獲得、遊戲中獲得

消耗元寶量，包括充值元寶消耗和贈送元寶消耗

元寶存量，包括充值存量和贈送存量

備註：

充值玩家總元寶來源=充值獲得元寶+遊戲內相關渠道獲得贈送元寶

充值玩家元寶存量=元寶存量+贈送元寶存量

消耗元寶量=元寶消耗+贈送元寶消耗

6、重點遊戲系統監控

由於每個遊戲的系統眾多，這裏簡單以獲得紫卡夥伴和副本關卡為例做個簡單介紹。

1）獲得紫卡數分析

分析主要針對不同付費層級的玩家進行分析。在主流卡牌遊戲中，紫卡通常是比較高級的卡牌，紫卡的擁有數量對於遊戲的系統分析具有比較重要的意義。根據分析可以觀察紫卡的擁有數量是否合理，例如大R與小R是否存在明顯的擁有差異，紫卡是易得還是難得。分析過後才能對產出卡牌的概率以及獲得渠道作相關調整。

2）副本系統監測

類似推圖的副本，或者一些任務，都是需要我們關注的遊戲重點。根據每個關卡玩家的通關參與數，可以簡單的看出每個關卡玩家參與的情況，從而判斷是否有關卡設定不合理或者數據異常。

其實除了系統監測，對於玩家的升級情況、商城的付費情況等都可以做詳細的分析，主要看你的遊戲處於哪個階段，分析的重點在哪。

7、重點商業活動付費玩家參與情況

這裏分析主要包括往期活動玩家的參與情況，或對於週期較長的活動進行階段性的分析。這個分析與前面的活動分析類似，這裏不再詳細説明。

總結

做完以上分析之後，有需要的應該對整份分析報告進行總結描述，譬如列舉一些內容修改的建議之類的。

因為不同類別遊戲的差異性較大，所以這個分析也僅僅是起到拋磚引玉的作用。我們在實際工作中抒寫分析報告時，通常會根據遊戲的指標、階段的側重點、分析的模塊而決定分析的對象。因此，最終還是需要具體情況進行具體分析。

數據工作總結 篇十

時光流逝，轉眼間一年又過去了，在領導們的指導下、在同志們的幫助下，我在思想和態度上都有了一定的認識，現將20xx年的工作情況總結如下。

工作方面：

統計員的主要工作是負責每天的生產產量的統計、日常包材等的統計、成本核算及月底的員工考勤的彙總，報表是體現生產狀況的依據，所以對數據的要求要相當的精確，我們在平時的工作中就要謹慎認真，保證輸入的數據快速準確，檢查公式的連接是否對應等，確保數據的準確；平時做的一些報表數據關聯性特別大，因而報表之間可以相互對應數據是否準確，另外，除了要求對數據的準確性外，還要學會對數據的分析，月底是我們最忙碌的時期，不僅要做員工的考勤還要把本月的包裝物原料醬等的使用及領用情況上報財務，而這過程中就會出現一些問題，如領用與使用差距太大等，我們就要找出問題的所在。

學習方面：

統計工作對電腦接觸比較多，就要求掌握基本的電腦操作知識，平時與其他同事請教，解決一些棘手問題；另外，除了通過其他渠道如書本瞭解統計學的一些理論知識外，還在平時的工作中去總結，總結一些如何能把數據做到既快又準確無誤。

工作態度方面：

嚴格要求自己，工作積極認真，對自己的錯誤及時改正並注意不再犯類似錯誤，對領導的批評虛心接受，統計工作比較繁瑣，如平時的物品領用會與做報表相沖突，容易發生牴觸心理，這要求我們要分清輕重緩急，科學安排時間，按時、按質、按量完成任務。

缺點不足：

身為80後的新人，卻沒有青年人應有的朝氣，學習新知識、掌握新東西不夠。領導交辦的事基本都能完成，但自己不會主動牽着工作走，很被動，而且缺乏工作經驗，獨立工作能力不足。

在工作中不夠大膽，總是在不斷學習的過程中改變工作方法，而不能在創新中去實踐，去推廣。在工作中，雖然我不斷加強理論知識的學習，努力使自己在各方面走向熟練，但由於自身學識、能力、思想、心理素質等的侷限，導致在平時的工作中比較死板、心態放不開，工作起來束手束腳，對工作中的一些問題沒有全面的理解與把握。同時由於個人不愛説話，與同事們尤其是領導的溝通和交流很少，工作目標不明確，並且遇到問題請教不多，沒有做到虛心學習。

這是我對這段時間工作的總結，説的不太多。但我認為用實際行動做出來更有説服力。

在此我真心的感謝領導和同事對我所犯下錯誤的容忍，並悉心指導，這在我人生的成長中會有很大的。幫助，所以在今後工作中我將努力奮鬥，對自己有更高更嚴格的要求，無論是大事小事都會要求自己做到盡善盡美，不斷提高自身素質，為公司的發展儘自己的一份力量。