数据分析报告【最新3篇】

分析报告是一种比较常用的文体。有市场分析报告、行业分析报告、经济形势分析报告、社会问题分析报告等等。它山之石可以攻玉，下面差异网为您精心整理了3篇《数据分析报告》，在大家参考的同时，也可以分享一下差异网给您的好友哦。

数据分析报告 篇一

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、项目存在问题及推荐等。

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 包括数据采集的资料、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状况、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：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、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、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。

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状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

第九章 偿债潜力分析此章 包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章 公司运作潜力分析此章 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 盈利潜力分析

此章 包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。

第十二章 发展潜力分析

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状况分析。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推荐

第十八章 财务报表

第十九章 附件

大致包括这些资料，能够根据实际要求增减

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怎样写好一份数据分析报告？

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。

数据挖掘分析报告 篇二

一、 提出问题

1、单位基本情况及相关业务流程介绍；

对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。

2、单位存在的问题。

由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。

二、 分析问题

1、对该单位存在的问题进行分析；

由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。

2、解决问题的可能途径和方法。

利用SQL SEVER 导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。

三、 利用数据挖掘技术解决问题

1、设计数据挖掘算法；

决策树；

数据关联；

神经元算法；

2、对挖掘结果进行深入解释和分析

由此可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比较便宜。

可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购买需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广大消费者的需求。

可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢迎，方便以后进货。

四、 总结

通过自己的实践，对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规律，为决策提供证据。从这种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。一下是我参阅资料总结的设计数据挖掘的步骤：

① 理解数据和数据的来源

② 获取相关知识与技术

③ 整合与检查数据

④ 去除错误或不一致的数据。

⑤假设数据模型。

⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。

⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verfication）。

⑧ 解释和应用（interpretation and use）。

由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。

[数据挖掘分析报告模板]

数据分析报告 篇三

一、确定分析目标

分析目标主要包括以下三个方面：

分析目的。

分析范围。

分析时间。

如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。

二、分析综述

分析综述主要包括两方面的内容

1、上周/本周充值数据对比

充值总额

充值人数

服务器数

服务器平均充值

服务器平均充值人数

针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。

2、上周/本周更新内容对比

主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。

三、一周运营数据分析

1、本周收入概况

日均充值金额，环比上周日均充值金额

用户ARPU值，环比上周ARPU值

简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。

2、新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。

新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。

3、活跃用户概况

活跃用户概况主要包括三部分内容：

日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比

日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比

日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比

4、道具消费概况

道具方面的消费概况主要包括：

产出活动类别

道具分类

单类道具消费元宝，消费占比，环比上周

日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降/上升

简述活动效果较好/较差的道具分类

5、当前元宝库存

当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1w元宝，花了8K，我造成的存量是2K，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。

6、重点商业活动付费玩家参与情况

活动参与情况主要考虑以下几点：

付费群体类别，活跃付费玩家数

付费玩家的参与比例

付费玩家在活动中消费的元宝数

付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例

付费玩家的人均消费元宝数

根据活\www.chayi5.com\动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。

如果数据不佳，则代表该活动不行，需深究其存在的问题，看看问题是出现在活动难度、活动的奖励不吸引、还是活动本身的可玩性太差。根据分析的原因在下次更新活动时判断是需要进行调整玩法设定还是替换成新活动。

另外，同一时期可能会推出多个活动，在进行单个活动数据分析时，也要横向比较各个活动的效果，对于下次运营其它产品，有个经验借鉴。

注：付费玩家数：活动期间登陆过游戏的玩家数；消费占比=活动道具总消费元宝/当周总消费元宝

四、游戏运营数据总分析

在简单分析完一周的运营情况之后，接下来将针对一定运营周期的数据进行详细分析。

1、近期充值概况

近期充值情况基本上是以一周时长为单位进行分析，主要分析内容包括：每周收入、收入增长率、当周日均收入、当周总付费人数、ARPU值、服务器数量、服均日收入等，可根据游戏实际情况适当增减分析类别。

2、新注册用户分析

因为是针对新注册用户的分析，因此这一块的分析与前面一周运营数据稍有重合。

这一块的分析重点在于各个渠道的数据比较，包括新注册用户比较、活跃用户比较、累积付费金额比较三部分内容。

3、活跃用户分析

前面的活跃用户分析主要是围绕一周每日的活跃用户分析，而这里的活跃用户分析则可以是两周、三周或者更长时间的分析，主要看实际游戏的需要。

活跃用户概况描述主要包括三部分内容：

日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比

日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比

日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比

注：这里描述的内容根据分析的目的走，不一定非得是本周与上周的比较。

注：老付费登陆数=剔除统计日新增付费玩家数

4、道具消耗分析

道具消耗分析主要包括三部分内容：

元宝消耗结构，如装备类、抽奖类、促销类等

每一类道具的具体元宝消耗情况分析

每一类道具在分析周期内的消费占比

另外，具体的文字描述分析这里不一一举例，参照着数据分析表的实际情况简单做个文字描述即可。对于一些销量很好的道具及销量不佳的道具可以重点品评，分析造成差异的原因，以便下次更新可以调整改进。

1）每周日均元宝消耗量

2）元宝消耗占比

5、付费玩家元宝情况

付费玩家的元宝情况主要分析：

获得元宝量，包括充值获得、游戏中获得

消耗元宝量，包括充值元宝消耗和赠送元宝消耗

元宝存量，包括充值存量和赠送存量

备注：

充值玩家总元宝来源=充值获得元宝+游戏内相关渠道获得赠送元宝

充值玩家元宝存量=元宝存量+赠送元宝存量

消耗元宝量=元宝消耗+赠送元宝消耗

6、重点游戏系统监控

由于每个游戏的系统众多，这里简单以获得紫卡伙伴和副本关卡为例做个简单介绍。

1）获得紫卡数分析

分析主要针对不同付费层级的玩家进行分析。在主流卡牌游戏中，紫卡通常是比较高级的卡牌，紫卡的拥有数量对于游戏的系统分析具有比较重要的意义。根据分析可以观察紫卡的拥有数量是否合理，例如大R与小R是否存在明显的拥有差异，紫卡是易得还是难得。分析过后才能对产出卡牌的概率以及获得渠道作相关调整。

2）副本系统监测

类似推图的副本，或者一些任务，都是需要我们关注的游戏重点。根据每个关卡玩家的通关参与数，可以简单的看出每个关卡玩家参与的情况，从而判断是否有关卡设定不合理或者数据异常。

其实除了系统监测，对于玩家的升级情况、商城的付费情况等都可以做详细的分析，主要看你的游戏处于哪个阶段，分析的重点在哪。

7、重点商业活动付费玩家参与情况

这里分析主要包括往期活动玩家的参与情况，或对于周期较长的活动进行阶段性的分析。这个分析与前面的活动分析类似，这里不再详细说明。

以上内容就是差异网为您提供的3篇《数据分析报告》，希望对您有一些参考价值。