數據分析報告范例篇一：數據分析報告數據分析報告今年年初以來公司在總經理的領導下，積極生產，各項工作都取得了一定的成績，特別是通過堅持貫徹ISO9001：2008標準，使公司的管理更上了一個臺階，現將我們收集的部分數據進行分析以供領導決策。2012年簽訂了項目合同13項，完成11項，2項項目在進行中，驗收工程一次合格率100%，完成的11項工程項目顧客滿意率超過95%。系統集成部多次組織技術人員和項目經理、施工人員學習國家標準和行業規范，嚴格按照程序文件和作業指導書的要求組織設計和施工。工程項目的實施都嚴格按照國家標準規范進行，確保為用戶提供滿意的、高質量的工程項目和優質的售后服務。從部門負責人到項目經理以至每一位員工都自覺地將分解到的質量目標融入到日常工作之中，涉及到的每一個環節都得到較好的控制，由不理解到形成自覺的行動，按程序文件要求做已經在尉然成風，發現問題不遮、不掩、不護，采用自檢、1互檢和專檢活動，促進質量意識和企業文化深入人心，調動了每一位員工的積極性，上下形成一個共識，我們的工程要做成為顧客最滿意的工程。中國建設銀行遼中近海支行綜合布線系統項目、中國建設銀行遼寧省分行、后臺處理中心綜合布線系統項目、中國建設銀行沈陽彩霞支行綜合布線系統項目、中國建設銀行沈陽三好街支行綜合布線系統項目、建行大東支行萊茵河畔自助銀行綜合布線系統項目都是一次驗收合格交付的，工程項目符合用戶和行業標準的要求，得到了用戶的贊揚和好評，提高了公司的經濟效益和企業現代管理水平，華匯人壽保險股份有限公司辦公設備采購項目、中國建設(轉載于:wWw.cssYQ.COm書業網:數據分析報告范例)遼寧省分行網點網絡設備采購項目都是一格交付，客戶對我們公司提供的服務十分滿意。至今沒有發生顧客投訴等問題。銀行次驗收合交付的大連泰山熱電有限公司網絡信息安全整改項目，高了泰山熱點系統運行效率，保證了系統的安全性，為系統正常運行發揮了重要作用。提部門采購人員今年按要求對供方進行了評價，確定了合格供方，到目前為止這些供方提供的產品、原材料質量穩定，未因原材料質量問題而影響產品質量的事故，應繼續對這部分供方加強控制，監督他們加強產品、原材料的質量管2理，確保供應合格的產品、原材料。今年我公司共評價供方10家，實際與我我廠發生業務關系的為10家，實現了供方評價率100%。自1月份以來，共發生進貨33批次，實現了進貨檢驗合格率100%。各供應商進貨質量狀況如下：從上述情況分析，經進貨檢驗全數合格，部門質檢人員按照《檢驗和試驗程序》堅持對采購貨物、半成品、成品進行質量檢驗，對不合格品按照《不合格品審理程序》進行處理，不讓不合格品留到下道工序或出公司。部門材料核算人員和庫管人員堅持對每月的庫存進行統計匯總，保證數據的準確性。經統計分析公司售后服務單，顧客滿意度調查為97%，超過公司95%的質量目標。上述數據反映了公司通過建立、實施質量管理體系所取得的成績，我們將通過數據分析，發揚成績，改進不足，進一步把質量管理工作搞得更好。管理部2012-11-26篇二：數據分析報告范例2014年中國手游市場年度數據分析報告一、2014年手游市場基本概況1、2014年中國游戲市場份額分布：客戶端游戲仍是游戲市場主導，移動游戲暫時無法取代。32、2014年移動游戲用戶規模：2014年年底，手機游戲用戶規模超過5億，近半數中國人在玩手游3、2014年移動游戲市場實際銷售收入：2014年移動游戲銷售收入超過200億，銷售收入是2013年的2倍以上4、2014年手機游戲各類型占比分布：休閑游戲數量超過6成5、各游戲類型留存率水平：動作類游戲留存率最高二、用戶行為透析1、端游與手游之間用戶重合度分析：端游與手游用戶重合度達到26.3%，端游用戶轉化為手游用戶的空間較大2、2014年智能移動游戲操作系統分析：安卓成手機游戲主要操作系統，蘋果手機用戶更愿意花錢玩游戲3、玩家付費行為分析：休閑射擊類游戲付費人數多，重度手游單次付費金額較高4、玩家付費時間分析：玩家的付費高峰習慣趨于穩定，付費高峰發生在午飯后和晚上睡覺前5、支付方式對比：61%玩家首選支付寶三、地域分布1、60%手游用戶聚集在三線城市，三線城市成手游藍海市場2、各游戲類型下載量占比最高的城市分布四、手游發展趨勢預測41、手機游戲重度化、端游化2、端游IP手游化3、支付方式、支付渠道的變革篇三：電子商務數據分析報告實例用數字來看某知名B2C網站的發展內幕和隱私(作者：perplexing)數字是個很有趣的東西，很有說服力，而且也可以更加深入地掌握不同變量之間的邏輯關系。舉個例子，我們喜歡說留住老用戶，發展新用戶，那么老用戶和新用戶的定義應該是什么呢？直觀上說，老用戶就是曾經在我這里買過東西的唄，其實這樣的定義太簡單了，假如今天是2008年4月24號，我們看看如下哪個顧客屬于老用戶？1，2002年注冊，2002年~2003年曾經購買過27次，但是2004年之后就再也沒有來過了；2，2002年注冊，直到2005年才買過一次東西，但是從此人間蒸發了；3，2008年4月22號注冊，4月23號（昨天）買過東西，不知道他以后還來不來；4，2007年1月注冊，2007年1月~2008年4月間，平均每3個月就來買一次。其實上面的都可以俗稱為老用戶，但是他的注冊時間，購買次數，購買金額，購買頻率，最后一次購買時間等數值，對我們都有重要的參考和分析意義，只有細致分析，才能精準營銷。5我們來用數字分析一家比較知名的B2C網站的發展歷程，名字就不直接說了，我們就用A公司來代替。只是從這些分析中，我覺得可以看出很多隱形的（hidden）有趣現象來。這不業務，名字和產品都沒有寫。事實上，我還掌握了屬于泄露公司好幾家的內部數據。我只是想，能夠拿出來和大家一起商酌，無傷大雅，可以一起探討學習。現在，我們從2002年1月1號開始分析，action！~1，A公司的注冊會員發展軌跡截止2007年12月31號，A公司累計注冊用戶35萬。淘寶網截止2008年Q1有6200萬注冊用戶，也就意味著A公司的注冊用戶只是淘寶的0.56%而已。每天的注冊人數從2002年的21個（天）到目前大概300個（天），戶一直在穩步增長。可以說，A公司的注冊用中國互聯網網民的規模，足以支撐所有的統計規律的圓滿實現。我在baidu的index里輸入某個關鍵字的查詢次數，比如我輸入“電子商務”，發現每天在baidu查詢“電子商務”的人數一直穩定在300~500的范圍內飄飄蕩蕩的。昨天查詢的人和今天查詢的人是不一樣的，而且也互相不認識，但是龐大的baidu用戶群體造就了美麗平滑的統計大數定律。所以，如果有人問我，今天大概多少網民過生日？我告訴他，大概27萬左右，因為網民總1億，365天每天都有人可能過生日，所以這個27萬的正確率絕對80%以上。62，A公司的年度交易量發展變化圖恩，不錯，2002年每天只有3.13萬的交易量，到了2007年，每天有41.83萬了。年度交易億的關口了。每個訂單的金額大概就是650元左右。每天的目前維持在600多一點的8小時的睡其他時間顧客都可以下單的話，大概1~2分鐘就來額來看，2006年就沖過1訂單量規模。除掉每天覺時間，一個600多元的訂單。3，注冊用戶的購買情況如上的2個表格沒有意思，這個表格卻可以說明很多問題：1）所有的注冊用戶中，52.88%的注冊用戶到目前為之還沒有產生過購買；所以注冊到產生了3次或以上購買的顧客占總體注冊用戶的18.68%，但是他們產生的總體購買金額卻占了A公司有史金額的82.58%，看來2:8定律真的購買轉化率大概47%；2）以來總體交易是無處不在！所以，根據這個結果，我們可以把購買了3次或者以上的顧客定義為公司的核心用戶，他們是確保公司基石的重量級客戶。3）購買10次或以上的有14474人，占注冊用戶4.12%，但是這小小的4.12%的用戶為公司貢獻了48.98%的交易額！7而且人均貢獻1.36萬！當然不排除企業客戶，但是我們發現，購買頻率越高，對公司越是至關重要！我們這里做個假設：如果不考慮重復購買，所有的顧客只要購物，都只買1次，那么會發生什么情況？結果是：A公司的交易額將變成目前總體交易額的25%而已！公司總體交易額將縮減75%！可見：1）對于一個購物網站來說，忠誠度的培養和顧客的重復購買，是多么關鍵。2）長期進行老用戶的優惠措施（積分優惠、折扣優惠等）是公司發展的根本！4，有過購買的用戶，都是如下是以有購買記錄的顧客為研究對象的，從沒購物的不注冊之后多久會購買？考慮其中。這個圖表說明了幾個很重要的規律：1）顧客注冊之后如果要購物，那么81.78%的顧客都會在注冊后的1個月之內下單；2）如果顧客注冊之后的1個月之內沒有購買，那么他81.78%的可能性永遠不會來買了；3）如果顧客注冊之后的半年之內么有購買，那么他90.86%的可能性永遠不會來買了；4）如果顧客注冊之后1年以內還沒有購買，我們就不用追討了，他很有可能就蒸發了；4）8所以，要顧客轉化，有必要在顧客注冊之后的1個月之內通過各種方式引誘他購物；技巧：顧客注冊之后，通過Email和短信通知其購買，甜美MM電話告知，甚至不惜給予豐厚的優惠讓顧客來購買。根據統計分析，顧客注冊之后產生第一次購買的概率是47%左右，但是一旦產生了第一次購物，那么他購買第二次的概率是60%以上；所以，讓顧客產生第一筆交易永遠是值得投入的，一旦變成你的老用戶，那么他的價值是很大的。5，顧客的購物頻率是怎么樣的？如下的顧客全部是購買了2次或者以上的顧客，因為只購買了1次的顧客，討論購物頻率是沒意義的。這個表格也有1）81.96%的顧客意思：都會在半年之內來購買1次，所以，對我們公司來說：2個月給沒有繼續購物的顧客發送優惠的產品信息，必要性：38.60%；3個月給沒有繼續購物的顧客發送優惠的產品信息，必要性：55.12%；6個月給沒有繼續購物的顧客發送優惠的產品信息，必要性：81.43%；6）新老用戶交替的科學計算矩陣圖如下這個圖是有意義的，是動態跟蹤顧客購買記錄的矩陣。這個圖有點繞口，它觀察的是：顧客最后一次下單的情況。比如，我們拿2002年來說明：2002年注冊的那幫家伙，9最后一次下單都是什么時候呢？如下的百分比說明：1）2002年注冊的人如果購買了，21.49%的人最后一次購買是在2002年