數據分析成果

Ⅰ 大數據發展前景以及最新的研究成果有哪些

參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》顯示，中國目前的大數據應用環境和技術相對於美國而言，在整體技術水平、應用環境、國民意識、商業環境、技術廠商、技術平台上面相差超過5年左右。在大數據應用的國家戰略層面落後的也較多。
目前了解到的信息是上海政府計劃建設大數據產業園，通過政府自身投資來建立大數據平台，吸引中小企業將信息系統及數據放到政府主導的數據平台上，政府將利用此平台來挖掘數據信息，提供數據信息報告。另外一個大數據應用是地方政府請一些大數據公司來開發輿情檢測系統，及時了解社會輿論。無論是大數據產業園還是輿情監控。我個人認為沒有抓住大數據優勢的核心，大數據產業園的管理機制和創新動力不足，無法發揮大數據計算的優勢，反而浪費了大量的投資，效率較低。輿情監控本身就無法發揮大數據的商業應用優勢，反而阻礙大數據產業的商業應用。我們應該提供大數據產業優惠政策，在資金、場地、稅收、科研方面提供外部支持，讓企業自身投入到大數據產業建設之中，從企業自身商業需求出發，投入資金來發展大數據產業。
最後總結一下，大數據時代將會給人類社會帶來巨大變化，它是一個好的工具，就像計算機一樣，幫助人們提升社會生產效率，了解事物真相，認識客觀規律。重要的大數據可以幫助政府和企業進行科學決策，降低決策風險，加快進入智慧社會。

Ⅱ 數據分析報告範文

項目數據分析報告是通過對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：隨著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《國務院關於投資體制改革的決定》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。
時代需求：進入二十一世紀信息化時代，傳統意義上的經濟、管理和投資金融等學科和電子信息技術發生了不可分割的交融。作為先進生產力代表的電子信息技術，成為經濟、管理和投資金融等領域創新變革的支撐和動力。「項目數據分析」以專業技術的身份出現在經濟、管理和投資金融專業等領域，是信息化時代發展的必然結果。
項目數據分析報告—項目可行性判斷的重要依據
任何欣欣向榮的企業，都是建立在所開發的優質項目基礎上的。但如何才能確定項目的可行和優質呢？發達國家的做法是對項目的最終決策，一切以科學定量分析的項目數據為依據。在中國，隨著世界經濟一體化進程的加速和全球投資市場的蓬勃發展，加上中國投資分析行業正處於發展的起步階段，投資人、企業管理層都迫切需要一個統一的、規范的標准來衡量投資項目的科學性和可行性，專業的項目數據分析報告在中國變得炙手可熱。越來越多的投資人也選擇項目數據分析報告為他們准備投資的項目做出科學、合理的分析，以便正確決策項目；越來越多的風險投資機構把項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據。

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Ⅲ 大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些

【導讀】目前，大數據分析是一個非常熱門的行業，一夜間，似乎企業的數據已經價值連城。企業都在開始嘗試利用大數據來增強自己的企業業務競爭力，但是對於大數據分析行業來說，仍然處於快速發展的初期，這是一個快速發展的領域，每時每刻的都在產生新的變化。那麼你知道大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些嗎?還不清楚的一起來了解了解吧!

1.基於雲的大數據分析

Hadoop是用於處理大型數據集的一個框架和一組工具，這個最初被設計工作在物理機的集群上，但是目前這種現象已經改變，越來越多的基於雲中的數據處理器技術出現，例如亞馬遜利用雲的數據BI的託管長款，谷歌BigQuery中的數據分析服務，IBM的Bluemix雲平等等，這些都是基於雲的大數據分析平台。

2. Hadoop：新的企業數據操作系統

Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演變成分布式資源管理器，它可能將是數據分析的一個通用的操作系統。有了這些系統，你可以將不同的數據操作和分析操作插入到Hadoop分布式存儲系統中來執行。

3.更多的預測分析

隨著大數據的發展，分析師不僅會嗯更多的數據一起工作，而且還將處理大量的許多屬性的工具。但是隨著大數據行業的發展，針對舊數據的分析更多的是為了提供預測的功能，畢竟人們更希望利用原有的數據來對未來產生有利的用途。

4. 更多更好的NoSQL

替代傳統的基於SQL的關系資料庫的產品被稱為NoSQL資料庫，如今被迅速的普及在特定種類的分析應用程序中。而且這一勢頭在持續增長，據估計，預計未來將有15至20個開源的NoSQL資料庫共同存在，他們各自有的的專長，這些資料庫會得到快速的發展。

5.在內存分析

使用內存資料庫來加快分析處理的方式如今越來越受歡迎，很多用戶都非常喜歡這種方式，目前很多基於內存的分析管理工具以及出現，其中以亞馬遜的HANA一體機尤為明顯。

除了分析軟體看好這個市場，作為全球的企業級市場的處理器生產商，英特爾也非常看好這一領域的發展，從目前其產品推出的發展趨勢來看，其內存支持將會越來越大，一些特定的產品甚至支持的比硬碟的容量還要大。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些?」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅳ 如何做一份完整的數據分析報告

大數據分析報告不僅能夠對某個具體領域的宏觀經濟趨勢進行判斷和預測;還可以把我們的觸角深入到某一個社區、某一類人群、某一個具體的產品，來了解他們的真實情況;同時，我們還能夠藉助大數據分析的結果來制定精細化的線上廣告投放策略或是做針對性的地面推廣活動;而最終，我們把大數據分析的成果以大數據工具的形式固化，才能讓我們的大數據效力持續。
也就是說，真正有價值的大數據分析報告能夠在中宏觀規劃、微觀/細分市場分析、方案執行和策略部署等方方面面為企業帶來價值。
很多企業不認可分析報告的價值，很大程度是不了解它的原力。今天索性告訴你整個分析思路、框架，幫助企業更好地認識、認可大數據分析報告的價值。
一、大數據報告怎麼做出來的?認識大數據分析流程
首先，我們要理解大數據分析的基本流程，一個完整的大數據分析流程包含了商業問題理解、數據理解、數據准備、數據分析、產出分析報告、提出解決方案6個環節，並且是一個閉環、不斷優化的過程。對於企業，可能不需要掌握高難度的分析處理能力，但是掌握數據分析思路、數據思維和意識都是非常重要的。
二、大數據報告究竟研究了什麼東西?解密大數據分析思路
大數據報告根據功能來分，可分為4個常見類型：
1. 市場/行業分析：對某一個行業、細分領域的市場現狀的分析、發展趨勢預測;
2. 用戶畫像：了解用戶的人群特徵、某個產品的不同群體的用戶行為差異;
3. 競品監測：對同類產品的用戶使用情況、市場情況、功能性能進行對比研究;
4. 經營分析/業務問題專題：企業經營中重大戰略決策的分析或針對某具體業務問題進行專題分析，如營銷效果評估等。

Ⅳ 數據分析能給企業帶來哪些成果

1.積極主動和預測需求
企業機構面臨著越來越大的競爭壓力，它們不僅需要獲取客戶，還要了解客戶的需求，以便提升客戶體驗，並發展長久的關系。客戶通過分享數據，降低數據使用的隱私級別，期望企業能夠了解他們，形成相應的互動，並在所有的接觸點提供無縫體驗。 為此，企業需要識別客戶的多個標識符（例如手機、電子郵件和地址），並將其整合為一個單獨的客戶ID。由於客戶越來越多地使用多個渠道與企業互動，為此需要整合傳統數據源和數字數據源來理解客戶的行為。此外，企業也需要提供情境相關的實時體驗，這也是客戶的期望。
2.大數據對精細化運營的價值
大數據對於企業提供的營銷價值是毋庸置疑的，同樣大數據給予企業做精細化運營也會提供很多幫助。比如，企業可以根據收到的大量用戶數據構建一些關於用戶體驗的檢測模型，用來分析關注企業用戶的屬性。並且利用這些模型分析出用戶使用產品或者購物行為的關鍵接觸點，然後檢測每個接觸點相互間的轉化率。
3.緩沖風險減少欺詐
高效的數據和分析能力將確保最佳的欺詐預防水平，提升整個企業機構的安全：威懾需要建立有效的機制，以便企業快速檢測並預測欺詐活動，同時識別和跟蹤肇事者。將統計、網路、路徑和大數據方法論用於帶來警報的預測性欺詐傾向模型，將確保在被實時威脅檢測流程觸發後能夠及時做出響應，並自動發出警報和做出相應的處理。數據管理以及高效和透明的欺詐事件報告機制將有助於改進欺詐風險管理流程。
4.通過大數據能讓企業有效激活用戶
企業做運營很重要的一點就是對老用戶的激活，但是怎樣激活老用戶，以及和用戶更好的進行有效溝通，幾乎是企業都撓頭的問題。但是運用大數據技術可以讓企業對用戶生命周期進行管理和挖掘，讓企業對不同生命周期的用戶進行標簽化的管理，讓企業及時把相關運營信息推送給不同生命周期的用戶。
5.個性化服務
公司在處理結構化數據方面仍然有些吃力，並需要快速應對通過數字技術進行客戶交互所帶來的不穩定性。要做出實時回應，並讓客戶感覺受到重視，只能通過先進的分析技術實現。大數據帶來了基於客戶個性進行互動的機會。這是通過理解客戶的態度，並考慮實時位置等因素，從而在多渠道的服務環境中帶來個性化關注實現的。

Ⅵ 如何寫好數據分析報告

如何寫好數據分析報告
我認為一份好的分析報告，有以下一些要點：
首先，要有一個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目瞭然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望；

第二，每個分析都有結論，而且結論一定要明確，如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意義，因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果；
第三，分析結論不要太多要精，如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就達到目的 了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者接受，減少重要閱者（通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多）的閱讀心理門 檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0；
第四、分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了；
第五，好的分析要有很強的可讀性，這里是指易讀度，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西你總會按照自己的思維邏輯來寫，你自己覺得很明白，那是因 為整個分析過程是你做的，別人不一定如此了解，要知道閱者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要考慮你的分析閱讀者是誰？他們最關心什麼？你必須站 在讀者的角度去寫分析郵件；

第六，數據分析報告盡量圖表化，這其實是第四點的補充，用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；
第七、好的分析報告一定要有邏輯性，通常要遵照：1、發現問題--2、總結問題原因--3、解決問題，這樣一個流程，邏輯性強的分析報告也容易讓人接受；
第八、好的分析一定是出自於了解產品的基礎上的，做數據分析的產品經理本身一定要非常了解你所分析的產品的，如果你連分析的對象基本特性都不了解，分析出來的結論肯定是空中樓閣了，無根之木如何叫人信服？！
第九、好的分析一定要基於可靠的數據源，其實很多時候收集數據會占據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員 提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台，最後才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那麼就要保證收集到的數據的正確性， 否則一切都將變成為了誤導別人的努力；

第十、好的分析報告一定要有解決方案和建議方案，你既然很努力地去了解了產品並在了解的基礎上做了深入的分析，那麼這個過程就決定了你可能比別人都更清楚 第發現了問題及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上基於你的知識和了解，做出的建議和結論想必也會更有意義，而且你的老闆也肯定不希望你只是個會發現問題 的人，請你的那份工資更多的是為了讓你解決問題的；
十一、不要害怕或迴避「不良結論」，分析就是為了發現問題，並為解決問題提供決策依據的，發現產品問題也是你的價值所在，相信你的老闆請你來，不是光讓你 來唱贊歌的，他要的也不是一個粉飾太平的工具，發現產品問題，在產品缺陷和問題造成重大失誤前解決它就是你的分析的價值所在了；
十二、不要創造太多難懂的名詞，如果你的老闆在看你的分析花10分鍾要叫你三次過去來解釋名詞，那麼你寫出來的價值又在哪裡呢，還不如你直接過去說算了，當然如果無可避免地要寫一些名詞，最好要有讓人易懂的「名詞解釋」；
十三、最後，要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人，包括那些為你上報或提取數據的人，那些為產品作出支 持和幫助的人（如果分析的是你自己負責的產品），肯定和尊重夥伴們的工作才會贏得更多的支持和幫助，而且我想你也不是只做一錘子買賣，懂得感謝和分享成果 的人才能成為一個有素養和受人尊敬的產品經理。

Ⅶ 數據分析報告有什麼作用

數據分析報告可以讓數據信息一目瞭然的展現在眼前，節省時間。數據分析是基於商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價信息的一個過程。

其過程概括起來主要包括：明確分析目的與框架、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現和撰寫報告等6個階段。

(7)數據分析成果擴展閱讀：

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。

例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

Ⅷ 如何做一個好的數據分析報告

了解整理數據來源或者採集數據；

理解數據、處理數據；用工具Excel、資料庫等對數據進行處理。

掌握數據整理、可視化和報表製作：數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上並不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留於分析。

Ⅸ ★如何寫好統計數據分析報告

統計數據是金融銀行系統內最常用到的數據比較與分析的一種統計形式，想要做好全行的資金計劃工作，對數據的統計月分析就不容忽視。做好了這項工作，也就為其他的工作奠定了好的基礎。
統計分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。就政府統計工作過程而言，它是繼統計設計、統計調查、統計整理之後的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。而從社會上廣泛開展的統計分析活動來看，它又是在一定的選題下，集分析方案的設計、資料的搜集和整理而展開的研究活動。系統、完善的資料是統計分析的必要條件。
運用統計方法、定量與定性的結合是統計分析的重要特徵。隨著統計方法的普及，不僅統計工作者可以搞統計分析，各行各業的工作者都可以運用統計方法進行統計分析。統計分析與經濟分析、會計分析、企業經營狀況分析以及其他各種分析研究活動有著密切的聯系，它們之間往往存在著一種相互包含的關系。經濟分析、會計分析等反映的是分析對象所屬的領域，但只要運用了統計方法，就也可以稱其為統計分析。
從一定意義上講，提供高水平的統計分析報告是統計數據經過深加工的最終產品，是統計信息、咨詢、監督整體功能有機結合的充分展現。
統計分析報告是對研究過程進行表述的文章，是統計分析結果的最終形式。與一般文章相比，它具有以下一些特點：
以統計數字為語言。統計分析報告以統計數據為主要語言，並輔之以統計表和統計圖來具體而明確地進行表述。並且，統計分析報告所使用的統計數據不是個別的、簡單的、雜亂無章的，而是相互聯系的，具有邏輯關系的統計數據。
具有簡明的表達方式和結構。統計分析報告屬於說明文，在表述時不使用誇張、虛構、想像等文學表達方式,也不使用華麗的語言和過多的描寫去著意渲染。它要求用盡可能少的文字，做到言簡意賅、精煉准確，資料與基本觀點一致，論點和論據的一致。
統計分析報告具有相對確定的結構。其突出特點是層次分明，脈絡清晰。一般是先針對問題亮出觀點，然後擺數據和事實進行論證，在進行科學分析的基礎上最後提出對策和建議。
對研究過程的高度概括。統計分析報告是研究過程的敘述，但又不是對研究過程的全盤照搬，而是擇其主要論點和論據對研究過程的高度概括。它省略了研究過程中運用多項指標、多種統計方法進行試算的過程，而且也不需要對方法的基本原理、特點、推導過程和運算步驟進行過細的討論，而是通過論點和主要論據的聯系直扣主題。統計數據報告既有的特點也是其他類型的分析報告所不具備的。其具有以下幾個特點。
准確性。實事求是地反映客觀實際，做到數字要准確，情況要真實，觀點要正確。要扎扎實實地把數字搞准，對大起大落的數字要查明原因，但統計分析不應是數字的簡單羅列，要正確地使用數據通過對數字的分析、判斷、提煉出觀點，揭示經濟現象的規律性。只有這樣統計分析報告才有了堅實的基礎和足夠的份量。
實用性。統計分析報告有著明顯的目的性、針對性，它是為一定對象服務的。它必須緊密結合當前經濟運行中的重點、熱點和難點問題進行分析，為各級領導宏觀調控和管理決策提供科學依據。統計分析報告的針對性和實用性越強，質量也越高。
邏輯性。統計分析是由數字形成概念，從概念形成判斷，由判斷進行推理，並由此得出結論。判斷是以准確的統計數字為依據，推理是以充分的依據為前提，正確的判斷和推理就是要有合乎事實的邏輯性，判斷推理的結果前後不能矛盾，不能脫節，要如實反映客觀事物的內在聯系。因此，統計分析報告要主題突出、結構嚴謹、條理清晰。
時效性。這是保證統計信息價值的重要條件。提供不適時就是失效的信息。進度統計分析報告越快越好，要爭分奪秒；專題分析貴在適時，特別是前瞻性和予警性的專題分析往往會產生較好的社會效益。
提高統計分析的層次和質量，要求統計部門能夠提供准確的集約化信息、高質量的咨詢決策和可操作的咨詢建議，這是達到較高層次優質服務水平和充分發揮統計部門整體功能的重要標志。為了促進調研工作上質量、上層次、上水平主要應從以下幾個方面入手：
增強分析的針對性，善於捕捉領導的"關注點"。調研分析的目的在於應用，對統計部門來說，就是要將研究成果轉換為領導決策。為了實現這種"轉換"，應增強觀察和分析問題能力選擇領導最為關心的問題，善於捕捉領導的"關注點"，針對當前經濟發展中的重點、熱點和難點問題進行研究。
發揮優勢，快速反映，適時為領導送上"及時雨"。調研分析不僅要想領導之所想，還要急領導之所急。兵貴神速，要充分利用豐富的統計信息和大量的第一手資料的優勢，在盡量短的時間內完成分析報告的撰寫，迅速及時地向領導發送各種新鮮動態信息和經濟運行狀況的監測預警分析報告，以便領導及時掌握情況，指揮全局。
切實提高數據和分析質量，為領導"報實情"。准確性是統計的生命所在，要堅持客觀公允態度，發揚唯實精神，講實話，報實情，在保證數據准確的基礎上，以科學求實的精神對當前經濟運行狀況提出恰當的分析，為領導決策提供科學的數據和理論依據。
在"新"字上下功夫，分析要有"新鮮感"。寫分析文章切忌老三段、冗長的平鋪直敘和沒有自己主見的"對策建議"，不能過多重復一般概念和別人說過的話，對問題的研究要與時俱進，有新角度，要有獨到見解，不僅立題要"新"，而且見解更要"新"。
對經濟運行狀況進行超前分析，要向前"搶半拍"。要善於時刻把握新的"增長點"和"變化點"，具有敏銳的眼光，為各級領導做好超前服務。所謂"超前性"，一是對趨勢性的苗頭問題進行超前反映，二是對未來發展做出預測。
咨詢決策要具有可操作性，在建議上要"想實招"。統計分析不應當是簡單的提出問題和局限在數字文字化的表述上，應當在深刻總結的基礎上，提出有一定量化依據和可操作的具體實施意見，針對當前經濟發展中存在的問題，一方面提出有針對性的工作思路，一方面提出可操作性的工作對策，使調研成果迅速得到應用。
在統計分統計分析方法從根本上說有兩大類，一是邏輯思維方法，二是數量關系分析方法。析中二者密不可分，應結合運用。
邏輯思維方法是指辯證唯物主義認識論的方法。統計分析必須以馬克思主義哲學作為世界觀和方法論的指導。唯物辯證法對於事物的認識要從簡單到復雜，從特殊到一般，從偶然到必然，從現象到本質。堅持辨證的觀點、發展的觀點，從事物的發展變化中觀察問題，從事物的相互依存、相互制約中來分析問題，對統計分析具有重要的指導意義。
數量關系分析方法是運用統計學中論述的方法對社會經濟現象的數量表現，包括社會經濟現象的規模、水平、速度、結構比例、事物之間的聯系進行分析的方法。如對比分析法、平均和變異分析法、綜合評價分析法、結構分析法、平衡分析法、動態分析法、因素分析法、相關分析法等。
在寫好統計數據分析報告的同時，在統計數據人員的心裡也就有了一本非常明確的帳目，這對幫助行領導決策與金融系統的資金計劃工作起了很大的作用，所以這份報告的重要性不可小覷。
作者：王鈺淇 林勤 魏瑞
單位：中國農業發展銀行房縣支行
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