数据分析报告格式
数据分析报告格式范文(优秀3篇)
数据分析报告格式范文(优秀3篇)数据分析报告篇一回顾，我从XX年10月27日迈入xx铝业这个大家庭已经和大家和谐相处了数十年。
随着公司的成长，也不断的提高了我个人的能力。
XX年上半年我在生产部查前工序的数据。
下半年根据公司的需要又调回成品车间担任数据指导员这一职。
从那一刻起我主要负责成品车间的进仓数的准确性，规划仓位和备料库的管理工作。
由于成品车间的进仓数据和上工序有着重要的联系。
所以在工作中我都非常认真的对待每一个数据、万不可因自己的粗心大意给公司带来多余的麻烦。
在成品车间，我坚定不一的按照公司的方针政策执行，听从领导的安排，做好自己的本职工作，同时协助本组成员进仓，尽自己最大的努力将成品进仓的数据更精确，经常听取大家好的建议，结合工作中的经验，改进自己的不足，不断提升自己，争取为公司创造更大的价值。
一、我工作主要负责是管理好进仓数据成员，协助她们进仓，查出她们的不足方面，把自己在工作中的经验毫无保留的传达给她们，也让她们在工作的同时不断提升自己的能力。
不定时的对她们进行培训，使我们这个团队的综合能力更上一个新的台阶，同事也要提高进仓仓位的准确性，管理好备料库的型材是否齐全，如有缺少品种及时补库，进仓数据是准确性是保证订单完成的重要环节，也是成品车间最重要的工作岗位。
在进仓的细节上我从不马虎，确保成品进仓数据的准确性，满足客户的需求，为公司利益，我总是认真坚守自己的岗位，带动本组成员工作的积极性。
二、仓位的准确性，是直接对客户提货的时间有着不可分开的关系，在这方面我常常与进仓班长，进仓搬运，数据源进行多次共同交流，一定要把数据。
仓位进准，不管事上erp 还是手工帐都要一致，不得有任何差错，大家团结一致把进仓的工作做得更好、更细、更perfect！三、备料库以前是由专人管理，但是现在没有专人管理，这对我来说也是一个考验，每天都会去专注型材的去向，同时做好手工台账，做到进出合理，不混乱，也经常和本组成员对工作现场进行清扫、整理，让大家有个舒适的工作环境，保持轻松愉快的心情去将我们的工作做到更好。
数据分析报告模板
工作成就
20XX
您的正文已经简明扼要，字字珠玑，但信息却错综复杂，需要用更多的文字来表述；但请您尽可能提炼思想的精髓，否则容易造成观者的阅读压力，适得其反。
工作成就
您的正文已经简明扼要，字字珠玑，但信息却错综复杂
30%
您的正文已经简明扼要，字字珠玑，但信息却错综复杂
20%
添加标题
添加标题
工作成就
您的正文已经简明扼要，字字珠玑，但信息却错综复杂，需要用更多的文字来表述；但请您尽可能提炼思想的精髓，否则容易造成观者的阅读压力，适得其反。
#添加副标题
#添加副标题
REPORT
数据分析报告
开始汇报
项目展示
工作成就
工作总结
目录
数据分析
工作回顾
工作计划
CONTENT
01
02
单击此处输入你的正文，文字是您思想的提炼，为了最终演示发布的良好效果
添加标题
BUSINESS WORK REPORT
单击此处输入你的正文，文字是您思想的提炼，为了最终演示发布的良好效果
添加标题
#添加副标题
#添加副标题
20XX
单击添加大标题
您的正文已经简明扼要，字字珠玑，但信息却错综复杂，需要用更多的文字来表述；但请您尽可能提炼思想的精髓，否则容易造成观者的阅读压力，适得其反。
20%
20%
20%
20%
工作成就
20XX
添加标题
单击此处输入你的正文，文字是您思想的提炼，为了最终演示发布的良好效果
数据分析报告公文(3篇)
第1篇一、报告概述报告名称： XX公司2023年度市场数据分析报告报告日期： 2023年11月报告编制单位： XX公司市场部报告编制人： [您的姓名]一、背景介绍随着我国经济的快速发展，市场竞争日益激烈。
为了更好地了解市场动态，把握市场趋势，提高公司市场竞争力，本报告对XX公司2023年度市场数据进行了全面分析。
本报告旨在通过对市场数据的深入挖掘，为公司市场决策提供有力支持。
二、数据来源本报告数据来源于以下渠道：1. XX公司内部销售数据；2. XX公司市场调研数据；3. 行业协会及政府相关部门发布的行业数据；4. 竞争对手公开信息。
三、分析方法本报告采用以下分析方法：1. 描述性统计分析：对数据进行汇总、计算，得出基本统计量；2. 相关性分析：分析变量之间的关系；3. 趋势分析：分析数据随时间变化的趋势；4. 对比分析：对比不同市场、不同产品、不同渠道的数据。
四、市场概述（一）市场规模根据行业协会数据，2023年XX行业市场规模达到XX亿元，同比增长XX%。
预计未来几年，市场规模将继续保持稳定增长。
（二）市场结构1. 地域结构：XX地区市场份额最高，占比XX%；其次是XX地区，占比XX%。
2. 产品结构：XX产品市场份额最高，占比XX%；其次是XX产品，占比XX%。
3. 渠道结构：线上渠道市场份额最高，占比XX%；其次是线下渠道，占比XX%。
五、市场趋势分析（一）消费者需求变化1. 消费者对产品质量和性能的要求越来越高；2. 消费者对环保、健康、安全等方面的关注日益增加；3. 消费者对个性化、定制化的需求逐渐凸显。
（二）市场竞争加剧1. 竞争对手数量增加，市场竞争日趋激烈；2. 行业集中度提高，大企业市场份额不断扩大；3. 新兴市场不断涌现，行业竞争格局发生变化。
（三）技术创新驱动1. XX技术不断成熟，推动行业快速发展；2. XX产品逐步替代传统产品，市场份额不断扩大；3. XX应用场景不断拓展，市场潜力巨大。
数据分析报告示范(3篇)
第1篇一、报告摘要本报告针对某电商平台近一年的销售数据进行分析，旨在揭示平台销售趋势、用户行为特征以及产品销售情况。
通过数据挖掘和分析，为电商平台提供决策支持，优化产品策略、提升用户体验，从而实现业绩增长。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某电商平台的后台销售系统，包括订单数据、用户数据、产品数据等。
数据时间范围为2022年1月至2022年12月。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除重复、缺失、异常数据，确保数据质量。
（2）数据整合：将订单数据、用户数据、产品数据进行整合，形成完整的数据集。
（3）数据转换：将数据转换为便于分析的形式，如将日期字段转换为时间戳等。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析通过对销售数据的描述性统计分析，了解销售趋势、用户行为特征和产品销售情况。
2. 关联规则挖掘利用Apriori算法挖掘销售数据中的关联规则，找出影响销售的关键因素。
3. 顾客细分利用聚类算法对用户进行细分，了解不同用户群体的特征和需求。
4. 时间序列分析通过对销售数据进行时间序列分析，预测未来销售趋势。
四、数据分析结果1. 销售趋势分析（1）总体销售趋势：从图1可以看出，2022年1月至12月，平台的销售额呈现上升趋势，其中第二季度销售额最高。
（2）月度销售趋势：从图2可以看出，各月份销售额差异较大，其中4月、5月、7月、9月、11月销售额较高，而1月、2月、3月、6月、8月、10月、12月销售额较低。
2. 用户行为特征分析（1）用户地域分布：从图3可以看出，用户主要分布在一线城市和二线城市，其中一线城市用户占比最高。
（2）用户年龄分布：从图4可以看出，用户年龄主要集中在20-39岁，其中25-34岁年龄段用户占比最高。
（3）用户性别分布：从图5可以看出，男性用户占比略高于女性用户。
3. 产品销售情况分析（1）产品类别销售情况：从表1可以看出，电子产品、服装鞋帽、家居用品等类别销售额较高。
数据分析报告范本及格式(仅供参考)
数据分析报告范本及格式（仅供参考）
1.文本及标题要求
报告标题
（标题：方正小标宋_GBK，2号,居中对齐）
一、XXX（一级标题：黑体，3号，左空2格）
（正文：中文仿宋GB2312，英文Times New Roman，3号，首行左空2格）
（一）XXX。
（二级标题：楷体GB2312，3号，左空2格）
（正文：中文仿宋GB2312，英文Times New Roman，3号，首行左空2格）
1.XXX。
（三级标题：仿宋GB2312，3号，左空2格）
（正文：中文仿宋GB2312，英文Times New Roman，3号，首行左空2格）
（1）XXX。
（四级标题：仿宋GB2312，3号，左空2格）
（正文：中文仿宋GB2312，英文Times New Roman，3号，首行左空2格）
（附件上空一行）
附件：1.xxx（中文仿宋GB2312，英文Times New Roman，
3号，左空2格）
2.页面设置要求
（1）页边距：应设置为上边距37mm，下边距35mm，左边距28mm，右边距26mm。
（2）行距：行距固定28磅。
（3）段前间距：段前间距固定为6磅。
3.图表格式要求
（1）字体：中文为宋体；英文为Times New Roman。
（2）字号：图表标题为四号，轴标为小五。
如下图所示：
图1：图表示例
4.表格格式要求
（1）字体：表头为黑体；表格内容中文为宋体，英文为Times New Roman。
（2）字号：五号。
如下表所示：
表1：表格格式样例。
数据分析报告范文
数据分析报告范文
《数据分析报告》
尊敬的领导：
根据您的要求，我们团队进行了一次数据分析，对公司的销售数据进行了深入的研究和分析。
现将数据分析结果报告如下：
1. 数据概况：
我们团队收集了公司过去一年的销售数据，包括销售额、利润、客户数量等方面的数据。
总共收集了XXXX份数据，覆盖了
各个部门和产品线的销售情况。
2. 销售额分析：
我们对销售额进行了统计分析，发现公司的销售额呈现了逐月增长的趋势。
其中，在XX月份达到了年度销售额的峰值。
分析原因可能是公司推出了新产品或者进行了促销活动。
3. 利润分析：
我们发现，在销售额增长的同时，公司的利润也有所增加，但增长幅度并不明显。
这可能意味着公司在营销策略上需要进一步优化，以提高盈利能力。
4. 客户数量分析：
通过数据分析，我们发现公司的客户数量逐月稳定增长，但新客户的增长速度远远大于老客户的增长速度。
这可能意味着公司需要更多地关注老客户的维护和回购率，以提高客户忠诚度。
5. 结论与建议：
根据数据分析的结果，我们提出了以下建议：
- 在销售额增长的同时，公司需要进一步优化营销策略，提高
利润增长率；
- 加强对老客户的维护和回购率管理，提高客户忠诚度；
- 继续搜集和分析销售数据，及时发现问题并做出调整。
以上是我们团队对公司销售数据进行的数据分析报告，希望能为公司的发展提供帮助。
如果有任何疑问或需要进一步的信息，请随时与我们联系。
谢谢！
此致
礼敬
XXX团队
日期：XXXX年XX月XX日。
数据分析报告模板
数据分析报告模板一、背景介绍。
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，来发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持和参考。
在当今信息化时代，数据分析已经成为各行各业不可或缺的重要工具。
本报告将对某公司销售数据进行分析，以便为公司的经营决策提供参考。
二、数据概况。
本报告所分析的数据包括销售额、销售量、客户信息等。
数据时间跨度为一年，涵盖了各个季度的销售情况。
数据来源包括公司内部销售系统、客户反馈等途径。
三、数据分析。
1. 销售额分析。
通过对销售额的数据进行分析，可以发现公司在不同季度的销售额情况。
结合市场环境和产品特点，分析销售额的波动原因，为公司的销售策略调整提供依据。
2. 销售量分析。
销售量是衡量产品市场需求的重要指标，通过对销售量的分析，可以了解产品的市场表现和竞争力。
同时，还可以发现产品在不同季度的销售特点，为库存管理和生产计划提供支持。
3. 客户分析。
客户是公司的生命线，通过对客户数据的分析，可以了解客户的购买习惯、偏好和反馈意见。
这些信息对于公司的市场定位、产品设计和客户关系维护都有重要意义。
四、数据可视化。
数据可视化是数据分析的重要手段，通过图表、统计图等形式展现数据分析的结果，可以使复杂的数据变得直观和易于理解。
在报告中，将会使用折线图、柱状图、饼图等形式对数据进行可视化展示，以便更好地传达分析结果。
五、结论与建议。
在数据分析的基础上，本报告将对公司的销售情况进行总结，并提出相应的建议。
这些建议将包括销售策略调整、产品优化、客户关系维护等方面，以期为公司的经营决策提供参考。
六、未来展望。
最后，本报告将对未来的数据分析工作进行展望，提出进一步深入分析的方向和方法。
同时，也将对数据分析的意义和价值进行总结，展现数据分析在公司经营中的重要作用。
七、致谢。
在报告的最后，我们要对所有参与数据收集、整理、分析的同事表示感谢，正是他们的辛勤工作，才有了本报告的数据基础和分析结果。
以上就是本报告的内容概要，希望能为公司的决策提供有益的信息和参考。
数据分析报告模板及范文
数据分析报告模板及范文一、模板。
# （一）标题。
一个能准确概括报告内容的标题，最好有点吸引力，像“[产品名称]数据大揭秘：是惊喜还是惊吓？”# （二）前言。
1. 开场。
用比较轻松的方式引入主题，比如“大家好！今天咱们就来扒一扒那些藏在数据背后的小秘密。
”2. 目的。
简单说明为什么要做这个数据分析，例如“最近我们的[业务名称]有点让人捉摸不透，所以我们决定深挖一下数据，看看问题到底出在哪，或者有没有什么隐藏的宝藏机会。
”# （三）数据来源与处理。
1. 来源。
告诉大家数据是从哪儿来的，“这些数据呢，一部分是从我们的数据库里直接提取的，就像从宝藏箱里拿宝贝一样。
还有一部分是通过问卷调查收集来的，这可费了我们不少口舌呢。
”2. 处理。
讲讲对数据做了哪些清理和预处理，“我们把那些明显错误的数据，就像混在好苹果里的烂苹果一样，给挑了出来。
然后还把数据格式统一了一下，这样它们看起来就整齐多了，就像一群听话的小士兵。
”# （四）数据分析方法。
1. 方法介绍。
简单说一下用了什么分析方法，比如“我们用了一些基本的统计分析方法，像计算平均数、中位数这些。
还画了一些图表，像柱状图、折线图，就像画家在画布上勾勒出数据的模样。
”2. 为什么选择这些方法。
解释一下选择这些方法的原因，“我们选择这些方法呢，是因为它们简单又有效。
平均数能让我们大概知道整体的水平，柱状图能很直观地比较不同类别之间的差异，就像把大家都拉到一个擂台上，看谁高谁低。
”# （五）数据分析结果。
1. 总体概况。
先给出一个总体的描述，“总的来说，我们的数据就像一幅五彩斑斓的画。
从销售额来看，过去几个月就像坐过山车一样，有高有低。
”2. 重要发现（分点列出）这是重点部分，把重要的发现一条一条列出来，并且用比较通俗易懂的话解释。
例如：“发现一：我们的新用户增长在[具体时间段]像火箭一样飙升，这可能是因为我们在那个时候做了超级酷炫的推广活动，就像在池塘里扔了一颗大石头，激起了层层涟漪。
数据分析报告范文（模板）
数据分析报告范文数据分析报告范文篇一：数据分析报告范例201X年中国手游市场年度数据分析报告一、201X年手游市场基本概况1、201X年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。
2、201X年移动游戏用户规模：201X年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游 3、201X年移动游戏市场实际销售收入： 201X年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是201X年的2倍以上 4、201X年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高二、用户行为透析1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到2 6.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大2、201X年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝三、地域分布1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布四、手游发展趋势预测1、手机游戏重度化、端游化 2、端游I P手游化3、支付方式、支付渠道的变革篇二：数据分析报告格式数据分析报告格式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。
数据分析报告模板.doc
篇一:《数据分析报告格式》数据分析报告格式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。
我认为一份好的分析报告，有以下一些要点首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力；第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。
统计数据分析报告范本
统计数据分析报告范本一、前言在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
通过对数据的收集、整理和分析，我们能够揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
本报告将以具体数据集名称为例，详细介绍统计数据分析的过程和结果。
二、数据来源与收集本次分析所使用的数据来源于数据来源渠道，包括具体的数据源。
数据收集的时间范围为起始时间结束时间，共涵盖了数据量个样本。
在数据收集过程中，我们采取了收集方法，确保数据的准确性和完整性。
同时，对收集到的数据进行了初步的筛选和清理，去除了明显的错误和缺失值。
三、数据描述与预处理（一）变量说明本次数据集中包含了以下几个主要变量：1、变量 1 名称：用于表示变量 1 的含义，数据类型为变量 1 的数据类型。
2、变量 2 名称：用于表示变量 2 的含义，数据类型为变量 2 的数据类型。
3、……（二）数据分布通过对数据的初步观察，我们发现变量 1的分布呈现分布特征，变量 2的分布则呈现分布特征。
（三）数据预处理为了便于后续的分析，我们对数据进行了以下预处理操作：1、对缺失值的处理：采用处理方法对缺失值进行了填充或删除。
2、数据标准化/归一化：对需要标准化/归一化的变量进行了标准化/归一化处理，以消除量纲的影响。
3、异常值处理：通过异常值检测方法检测出异常值，并采用处理方法进行了处理。
四、数据分析方法（一）描述性统计分析计算了数据集中各个变量的均值、中位数、标准差、最小值和最大值等描述性统计量，以了解数据的集中趋势和离散程度。
（二）相关性分析通过计算变量之间的皮尔逊相关系数，分析了变量之间的线性相关性。
（三）假设检验提出了关于数据的假设，并采用合适的检验方法进行了检验，以确定假设是否成立。
（四）聚类分析使用聚类算法对数据进行了聚类，将数据分为了聚类个数个不同的类别，并对每个类别的特征进行了分析。
（五）回归分析建立了回归模型类型回归模型，以预测因变量与自变量之间的关系，并评估了模型的拟合优度和预测能力。
数据分析报告模板
数据分析报告模板数据分析报告模板一、背景介绍在这里简要介绍所分析数据的背景和目的，以及数据的来源和采集方式。
二、数据收集与预处理1.数据的收集描述数据来源，包括数据的来源渠道、数据收集的时间点等等。
2.数据的预处理分别介绍数据的相关处理过程，包括数据清洗、数据归一化、数据标准化、数据采样方法等等。
三、数据分析在数据分析过程中，可以运用各种分析工具和方法，包括描述统计分析、推断统计分析、机器学习、数据可视化等等。
在这里主要对每种分析方法的结果和结论进行详细说明。
1.描述统计分析主要介绍数据的基本属性，包括最小值、最大值、均值、中位数、标准差、偏度、峰度等等。
此外，还要探究一些与基本属性相关的问题，包括异常值、缺失值、重复值等等。
2.推断统计分析在推断统计分析中，可以进行参数估计、假设检验等等。
在这里需要做出一些结论，例如样本的置信区间、参数的显著性检验等等。
3.机器学习机器学习是当下非常热门的一个领域，主要是通过训练模型来预测未来的结果。
在这里，需要选择恰当的机器学习算法，并对模型进行训练和测试。
4.数据可视化数据可视化是将数据以视觉的方式呈现给用户，主要包括柱状图、折线图、散点图、词云图等等。
数据可视化能够更加清晰、直观地揭示数据的特征和规律。
四、结论和建议在这一部分，需要对数据分析的结果做出相应的结论，并针对分析结果提出一些合理的建议和措施。
结论和建议要清晰、明确地表达，以便相关人士能够准确理解。
五、总结本节总结一下数据分析的过程和结果，指出此次分析的优点和不足，以便在以后的数据分析中得到更好的应用和发展。
六、参考文献在这一部分中，列出所有使用到的文献和参考资料，包括书籍、期刊、网站等等。
为了避免版权问题，请确保文献均为合法获取的资料。
七、附录在这一部分中，将所有重要的数据和相关计算公式列在附录中，以便读者查阅。
此外，还可以将数据分析的代码和结果一并列出，以便其他人能够重复这次数据分析。
分析报告的格式范文模板
分析报告的格式范文模板1. 引言在进行数据分析工作时，分析报告是非常重要的一环。
一个好的报告能够清晰地呈现分析结果，使读者更容易理解数据和结论。
本文将介绍一种常用的分析报告的格式范文模板，旨在帮助你撰写出规范、清晰的分析报告。
2. 报告概述在报告的开头，需要对整个分析报告进行概述，简要描述分析的目的和主要结论。
概述部分应该包括以下内容：•数据来源和采集方法的简要说明•分析的目标和研究问题•主要结论的总结3. 数据分析方法在报告的第二部分，应详细描述数据分析所使用的方法和技术。
这部分应该包括以下内容：•数据清洗和处理的步骤，包括数据的筛选、去重、填充缺失值等•数据探索分析的方法，例如统计描述、可视化分析等•统计方法和模型的选择，解释选择这些方法的理由和假设•模型建立和训练的步骤和参数设置4. 数据分析结果在报告的主体部分，应详细呈现数据分析的结果。
这部分应该包括以下内容：•分析结果的描述，使用表格、图表等方式展示•结果的解释和讨论，说明数据分析和模型训练得出的结论•结果的可信度评估，例如使用置信区间、假设检验等方法5. 结论和建议在报告的最后，应进行结论和建议的总结。
这部分应该包括以下内容：•对分析结果的总结，回答研究问题和达到的目标•对结果的解释和推断，提出新的观点和见解•基于分析结果的建议，指导决策和行动6. 参考文献分析报告一般会引用相关的文献和数据来源，这部分应列出用到的参考文献和数据来源，格式可以按照学术论文的要求进行。
确保准确引用并遵守引用规范，避免抄袭和知识产权纠纷。
7. 附录在附录部分，可以包括一些额外的信息，例如原始数据、附加分析和其他补充内容。
这部分的内容是可选的，不是必需的。
总结一个完整的分析报告应该包含引言、报告概述、数据分析方法、数据分析结果、结论和建议等部分。
通过采用清晰、详细的段落和合适的格式，可以使得报告更易于阅读和理解。
希望这份分析报告的格式范文模板能够帮助你撰写出规范、清晰的分析报告，提升你的数据分析工作效果。
商务数据分析报告字体格式
商务数据分析报告字体格式一、数据分析报告规范1.1 报告构成数据分析报告主要由3部分构成：1.1.1 首页首页标明该份报告的主题,作者1.1.2. 报告摘要列举该份报告的简明扼要内容1.1.3. 具体内容1.1.3.1 每页标题1.1.3.2 每页具体PPT分析内容1.1.4. 尾页2 首页内容首页标题为：xxxx数据分析报告，或者xxx数据会议报告标题字体：微软雅黑、40号、居中、颜色：黑色副标题：x年x月x日副标题字体：微软雅黑、30号、位于正标题右下、颜色：黑色淡色50%3 简报页3.1 简报标题标题格式：微软雅黑 16号左顶格3.2 简报要点3.2.1 要点内容简报要点：为该份简报概览提要，简明扼要例举出该份报告主要分析要点3.2.2 要点要求格式要求每一要点陈述标明序号序号后空两格序号与简报标题第二个字对齐每条要点序号左对齐，内容与内容对齐字体：微软雅黑 12号内容要求每要点文字长度尽量保持一行以内描述完毕如果一行不能够完全描述，建议分条。
第二行与上一行文字对齐每行使用序号关键的描述，数据变化，标明醒目颜色（红色：标准颜色中的红色）4 具体内容4.1 具体内容标题标题内容：该页或者该段分析主题标题格式：微软雅黑 16号黑色左顶格4.2 具体分析内容4.21 具体分析描述格式要求：分析内容格式分析字体：微软雅黑 12号黑色分析文字内容逐条标明序号，序号与文字期间空两格单条描述尽量简明扼要，一行之内超过一行的描述，与上一行文字对齐重要数据，异常数据，对关键描述字体加红说明格式：说明字体：微软雅黑 10号黑色说明文字内容逐条标明序号，序号与文字期间空两格单条描述尽量简明扼要，一行之内超过一行的描述，与上一行文字对齐说明美容只有一行的时候，与说明对齐即可图片格式：放置分析图片清晰重要的数据加框标注图片放置与分析说明文字对齐5 统一尾页报告统一尾页。
实验数据分析报告格式范文
实验数据分析报告格式范文引言在本实验中，我们进行了数据采集和分析，以探索数据的特征和趋势，并得出一些结论。
本报告旨在提供一个实验数据分析报告的范例，以供参考。
数据采集我们使用了实验设计中的方法进行数据采集。
在采集数据之前，我们确定了所需的变量和测量指标，并建立了相应的测量方法。
通过实验操作和观察，我们完成了数据采集，并记录了数据值。
数据分析在这一部分，我们对采集的数据进行了分析。
首先，我们进行了数据清洗，排除了异常值和缺失值。
然后，我们计算了一些基本统计量，如平均值、标准差和相关系数。
接着，我们应用了适当的统计方法，例如回归分析、方差分析或者其他相关的分析方法，以探索数据之间的关系和影响。
结果与讨论根据我们的数据分析结果，我们得出了以下结论：- 针对特定变量，我们观察到某种趋势或者差异。
例如，变量A呈现了正相关关系，而变量B呈现了负相关关系。
- 在不同条件下，数据呈现了不同的表现。
例如，在不同时间段或者不同处理组中，我们观察到了显著的差异。
- 在某些情况下，我们无法得出明确的结论或者有待进一步研究。
结论通过实验数据的采集和分析，我们得出了一些初步的结论，并提出了一些问题和建议用于进一步研究。
数据分析的过程中，我们遵循了科学和统计原则，以确保结果的可靠性和有效性。
参考文献[1] 作者1. (年份). 文章标题. 期刊名称, 卷号(期号), 页码.[2] 作者2. (年份). 文章标题. 期刊名称, 卷号(期号), 页码.请注意，本报告为示例性范文，具体的实验数据分析报告需要根据具体情况进行编写和调整。
分析报告格式范文(最新5篇)
分析报告格式范文（最新5篇）数据分析报告篇一一、调查目的我们此次要做的项目是在校园里卖越南拖鞋及特色食品，为了了解到影响校园拖鞋市场的各方面的因素以及后期能够正常运作，我们对此做了调查问卷，对部分同学进行了调查。
二、调查方式本次调查采取的是随机问卷调查。
问卷是当场填写并收回的形式。
共发出20份，收回20份。
三、调查结果1、您对目前市场上拖鞋的满意程度？2、您的拖鞋多久换一双？3、您穿的拖鞋大小是？4、您一般喜欢什么颜色的拖鞋？5、作为在校大学生你购买拖鞋的首选地点是？6、您会选择以下哪种档次的拖鞋？7、如果您要买拖鞋您会选择8、您每个月消费在鞋子上的金额占您的月消费金额的百分之几？9、您认为拖鞋在什么价位是可以接受的？10、你对越南特色食品是否感兴趣？四、调查分析数据分析报告篇二一、试卷分析本次期中检测试卷分听力、笔试两个部分，各占30%和70%。
试卷在所考查的知识范围、题型设计、各类题型所占比例、能力要求等方面，基本符合小学英语教学的大纲要求，学生均能在规定的时间内完成答卷。
试题既考查了学生的英语基础知识，又考查了学生在本阶段所应具备的英语综合运用能力，基本能对学生的读、写水平做出比较客观的评价。
二、成绩情况：见教务处成绩统计表三、存在问题2.词汇教学不到位。
例如三年级试卷笔试部分的第六题（根据情景找出适当的答案）、四年级试卷笔试部分的第三题（题型转换）、五年级试卷笔试部分的第二题（根据所给词的适当形式填空）以及六年级试卷笔试部分的第六题（用所给词的适当形式填空）失分比较严重。
教者在日常教学过程中要让学生在具体的语境中去理解词义，如果仅是孤立地集中讲解词义，效果肯定好不了。
还有就是要不断重复，次数出现多了学生自然而然地就掌握了。
3.基础知识掌握不扎实。
例如三年级试卷笔试部分的第二题（把相应的中英文用线连接起来）、四年级试卷笔试部分的第二题（翻译词组）、五年级试卷笔试部分的第一题（翻译下列词组）以及六年级试卷笔试部分的第七题（句子配对）都属于基础题，对于那些在及格边缘徘徊的学生，成绩要想有所突破就应该从这些最基本的题目入手，如果在这些题目上再不能保证得分的话，其它更是无从谈起。
数据分析报告模板word格式
数据分析报告模板word格式1. 引言本报告旨在通过对数据进行分析，向读者展示相关数据指标，并提供对数据的解读和建议。
报告内容包括数据分析的背景、数据收集和处理的方法、数据分析结果以及对结果的解读和结论。
本报告将帮助读者更全面地了解所分析数据的特征和趋势。
2. 数据收集和处理方法为了进行数据分析，我们采用以下方法进行数据的收集和处理：2.1 数据收集我们从多个渠道收集了不同时间段的数据。
收集到的数据包括用户活跃度、用户行为、购买记录等相关指标。
2.2 数据处理为了使得数据更加准确和可靠，我们对收集到的原始数据进行了清洗和处理。
具体的数据处理过程包括：•缺失值处理：对于缺少数据的记录，我们使用合理的方法进行填充或删除。
•异常值处理：对于异常值，我们进行了检测和处理，保证数据的准确性。
•数据转换：将所需指标进行计算和转换，以便于后续的数据分析。
3. 数据分析结果基于上述数据收集和处理的过程，我们得到了如下的数据分析结果。
3.1 用户活跃度分析通过对用户活跃度的分析，我们可以得到以下结论：•用户活跃度呈现逐月上升的趋势，从1月份的3000人次增长到6月份的8000人次。
•周末用户活跃度较高，平均每周日比其他工作日高出30%。
•核心用户活跃度稳定，占总用户数量的40%。
•不同年龄段的用户活跃度差异较大，18-24岁群体活跃度最高，55岁以上群体活跃度最低。
3.2 用户行为分析通过对用户行为的分析，我们可以得到以下结论：•用户平均每天使用APP的时长为1小时。
•用户平均每次停留时间为5分钟，最长停留时间达到30分钟。
•用户使用APP主要集中在晚上8点到10点以及早上8点到9点。
3.3 购买记录分析通过对购买记录的分析，我们可以得到以下结论：•用户平均每月购买次数为3次，购买金额平均为100元。
•购买次数最多的产品类别是电子产品，占总购买记录的50%。
•不同城市的购买行为也存在差异，一线城市购买金额较高，二线城市购买次数较多。
统计数据分析报告范本
统计数据分析报告范本一、前言在当今数字化时代，数据已成为企业决策、市场研究和社会发展的重要依据。
统计数据分析能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，发现潜在的规律和趋势，为决策提供科学的支持。
本报告旨在提供一个统计数据分析的范本，以帮助读者了解数据分析的基本流程和方法。
二、数据来源及收集方法（一）数据来源本次分析所使用的数据来源于_____公司的销售数据库，涵盖了过去两年的销售记录，包括产品类别、销售地区、销售时间和销售金额等信息。
（二）收集方法数据通过公司内部的信息系统自动收集，并经过了初步的筛选和整理，以确保数据的准确性和完整性。
三、数据概况及预处理（一）数据概况本次数据集包含了约_____条销售记录，涉及_____种产品类别和_____个销售地区。
（二）数据预处理1、缺失值处理对存在缺失值的数据进行了删除处理，以避免对分析结果产生影响。
共删除了约_____条存在缺失值的记录。
2、异常值处理通过数据可视化和统计方法，识别出了少数异常值，并对其进行了修正或删除。
3、数据标准化为了消除不同变量之间量纲的影响，对销售金额等数值型变量进行了标准化处理。
四、数据分析方法（一）描述性统计分析计算了数据的均值、中位数、标准差、最小值和最大值等统计量，以了解数据的集中趋势和离散程度。
（二）相关性分析通过计算变量之间的皮尔逊相关系数，分析了不同变量之间的相关性。
（三）分类分析采用聚类分析方法，将销售地区按照销售特征进行分类，以发现不同地区之间的销售模式差异。
（四）时间序列分析对销售数据进行了时间序列分析，预测未来的销售趋势。
五、数据分析结果（一）产品销售情况1、不同产品类别的销售金额分布通过描述性统计分析发现，产品类别 A 的销售金额最高，均值达到_____万元，其次是产品类别 B 和 C。
2、产品销售的季节性特征时间序列分析显示，产品销售存在明显的季节性特征，每年的第_____季度是销售旺季。
（二）地区销售差异1、不同地区的销售金额比较聚类分析将销售地区分为三类，其中一类地区的销售金额显著高于其他两类地区。
统计数据分析报告范本
统计数据分析报告范本一、前言在当今信息时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
通过对数据的收集、整理和分析，可以揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
本报告旨在展示一个统计数据分析的范本，以便为相关人员提供参考和借鉴。
二、数据来源与收集方法（一）数据来源本次分析所使用的数据来源于_____公司的销售记录、客户反馈以及市场调研。
（二）收集方法销售数据通过公司内部的销售管理系统自动采集，客户反馈则通过在线调查问卷和电话访谈的方式收集，市场调研数据由专业的调研机构提供。
三、数据预处理（一）数据清洗对收集到的数据进行初步筛选，去除重复、错误和不完整的数据记录。
（二）数据转换将数据转换为统一的格式和度量单位，以便进行后续的分析。
（三）缺失值处理对于存在缺失值的数据字段，根据具体情况采用均值填充、中位数填充或直接删除等方法进行处理。
四、数据分析方法（一）描述性统计分析计算数据的均值、中位数、标准差、最小值和最大值等统计量，以了解数据的集中趋势和离散程度。
（二）相关性分析分析不同变量之间的相关性，判断它们之间是否存在线性关系。
（三）聚类分析将数据对象划分为不同的簇，以便发现数据中的潜在模式和结构。
（四）回归分析建立变量之间的数学模型，预测因变量的值。
五、数据分析结果（一）销售业绩分析1、销售额过去一年，公司的总销售额为_____万元，同比增长/下降了_____%。
其中，产品 A 的销售额最高，为_____万元，占总销售额的_____%；产品 B 的销售额次之，为_____万元，占比为_____%。
2、销售渠道线上渠道的销售额为_____万元，占总销售额的_____%；线下渠道的销售额为_____万元，占比为_____%。
可以看出，线上渠道的销售增长迅速，成为公司销售的重要渠道之一。
（二）客户满意度分析1、总体满意度客户对公司产品和服务的总体满意度为_____%，其中非常满意的客户占_____%，满意的客户占_____%，不满意的客户占_____%。
数据分析报告模板3篇
数据分析报告模板第一篇：销售数据分析报告模板一、概述本报告旨在通过对销售数据的分析，为企业提供决策参考。
本报告内容包括销售总体情况、销售趋势分析、销售区域分析、产品销售分析、客户销售分析等方面。
二、销售总体情况1.销售总额截止目前，公司总销售额为xx万元，比上一年同期增长xx%。
2.销售订单数量截止目前，公司订单数量为xx，比上一年同期增长xx%。
其中，线上订单数量为xx，占总订单数量的xx%。
3.销售渠道公司销售渠道主要包括线上和线下两种。
线上销售额为xx万元，占总销售额的xx%；线下销售额为xx万元，占总销售额的xx%。
三、销售趋势分析1.销售额趋势公司销售额呈现逐年递增的趋势，具体数据如下：年份销售额（万元）xx年xxxx年xxxx年xxxx年xx2.订单数量趋势公司订单数量也呈现逐年递增的趋势，具体数据如下：年份订单数量xx年xxxx年xxxx年xxxx年xx四、销售区域分析1.销售额分布公司销售主要分布在xx省、xx省和xx省，销售额分别为xx万元、xx万元和xx万元，分别占总销售额的xx%、xx%和xx%。
2.订单数量分布公司订单数量主要分布在xx省、xx省和xx省，订单数量分别为xx、xx和xx，分别占总订单数量的xx%、xx%和xx%。
3.销售增长率分布公司在不同省份的销售增长率不同，具体数据如下：省份销售增长率xx省xx%xx省xx%xx省xx%xx省xx%xx省xx%五、产品销售分析1.畅销产品排行公司畅销产品前三名依次为：xx产品、xx产品、xx产品。
2.品类销售额分布公司销售额主要分布在xx品类、xx品类和xx品类，销售额分别为xx万元、xx万元和xx万元，分别占总销售额的xx%、xx%和xx%。
3.新产品销售额占比公司引入的新产品占总销售额的xx%。
六、客户销售分析1.客户类型分布公司客户主要分为企业客户和个人客户，其中企业客户占比为xx%，个人客户占比为xx%。
2.客户等级分布根据客户的消费金额和消费次数，对客户进行等级划分，公司客户等级分布如下：等级占比AA xx%A xx%B xx%C xx%D xx%3.客户价值分布根据客户的消费金额和消费次数，计算出客户的价值分布，具体数据如下：价值占比高价值xx%中高价值 xx%中价值xx%中低价值 xx%低价值xx%七、结论通过对销售数据的分析，得出以下结论：1.公司销售额和订单数量呈现逐年递增的趋势。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据分析报告
--------关于大学校园交际应酬状况调查
报告人：岑佩潘敏
2007年6月11日星期一
一、预试问卷的检验
（1）预试问卷项目（分两个部分）
第一部分
1．性别：
2．年级：
3．来自：A城市B农村
第二部分
1你大学里是否拿过奖学金？
2如果你拿了奖学金，你会用奖学金请客吗？
3你会在生日的时候请客吗？
4你会在朋友的生日的时候送对方生日礼物吗？
5如果你送生日礼物，你选择什么价位的？
6你会主动要求朋友请你吃饭吗？
7当朋友要求你请课时，你会请吗？
8平时与同学一起吃饭的时候，你会主动付钱吗？
9当你和朋友一起吃饭，朋友替你付钱了，你会？
10当你受邀参加某聚会，而你并不想去的时候你会？
11当你借钱给了一个朋友，而对方一直不提还钱，你通常会？
（2）预试样本：总样本是180个人，抽取预试样本20人，男女生各10人。
（3）规模：20
（4）信度检验：
对预问卷用信度分析得出Alpha:0.412
可靠性统计量
Cronbach's Alpha 基于标准化项
的 Cronbachs
Alpha 项数
.412 .497 12 项总计统计量
项已删除的
刻度方差
当我们去掉其中的四项，我们的Alpha达到0.707
可靠性统计量
项总计统计量
项已删除的
刻度方差
2.效度检验：单因子分析
3.结论：去掉了不合格的变量，
4.正式问卷项目
第一部分
1 性别：
2年级：
3来自：A城市B农村
第二部分
1你大学里是否拿过奖学金？
2如果你拿了奖学金，你会用奖学金请客吗？
3你会在生日的时候请客吗？
4你会在朋友的生日的时候送对方生日礼物吗？
5如果你送生日礼物，你选择什么价位的？
6你会主动要求朋友请你吃饭吗？
7当朋友要求你请课时，你会请吗？
8平时与同学一起吃饭的时候，你会主动付钱吗？
9当你和朋友一起吃饭，朋友替你付钱了，你会？
二、抽样方法
1.总体：全校在校本科生（除去大四生）
2.抽样单位：个人
3.样本框：
06男生寝室：桂园：1109、1112、1123、1133、1209、1212、1223、1233、1309、1312、1323、1333、1409、1412、1423、1433。
槐园：2107、2119、2125、2130、2207、2219、2225、2230、2307、2319、2325、2330、2407
2419、2425、2430．枫园：1101、1110、1118、1120、1127、1132、1138、1140。
05男生寝室：枣园：1105、1109、1120、1129、1136、1205、1209、1220、1229、1236、1305、1320、1329、1336、1405、1420、1429、1436．杏园：1106、1110、1119、1124、1133、1206、1210、1219、1224、1233、1306、1310、1319、1324、1333、1406、1410、1419、1424、1433．
04男生寝室：松园：2101、2111、2117、2123、2135、2201、2211、2217、2223、2235、2301、2311、2317、2323、2335、2401、2411、2417、2423、2435．竹园：1104、1107、1117、1125、1141、1204、1207、1217、1225、1241、1304、1307、1317、1325、1341、1404、1407、1417、1425、1441．
06女生寝室：枫园：1106、1111、1122、1130、1137、1206、1211、1222、1230、1237、1306、1311、1322、1330、1337、1406、1411、1422、1430、1437．
05女生寝室：榴园：2110、2123、2128、2137、2149、2210、2223、2228、2237、2249、2310、2323、2328、2337、2349、2410、2423、2428、2437、2449．
04女生寝室：梅园：1103、1108、1120、1127、1131、1203、1208、1220、1227、1231、1303、1308、1320、1327、1331、1403、1408、1420、1427、1431．
2号床铺）
4.样本规模：180人
5.抽样方法：简单随机抽样，分层抽样，多段抽样。
根据研究目的及学校实际情况，我们采取了年级和性别的分层抽样方法，样量容量为180份。
由于04，05，06三个年级总寝室数之比近似值为1：1：1，所以每个年级样本各抽取60份，男生寝室和女生寝室比大致是2：1，所以在各个年级内部，分别抽取男生40名，女
生20名。
首先我们对每栋楼进行编号，利用简单的随机抽样，我们抽取了每栋的一、二、三、四层。
随机抽取第一层里面的5个寝室，然后推广到四层。
在寝室内，我们对寝室的床铺进行了编号。
进门后右手方向第一个床铺（或下铺为1，然后按逆时针方向为2、3、4。
抽取第二个床铺。
6.选择该抽样方法的原因：
分层抽样的优点：首先，不增加样本规模的情况下，降低抽样误差，提高抽样的精
度。
其次，便于了解总体内不同层次的情况，以及对总体中不同层次
进行单独研究或者进行比较。
多段抽样的优点：由于不需要总体的球暗补名单，各阶段的抽样单位一般较少，因
而比较容易进行。
三、数据收集
1.调查资料的收集方法及原因：
自填问卷法（个别发送法）原因：个别发送法既不像邮寄填答法那样与被调查者完全不见面，也不像结构访谈法那样与每一个被调查者都交流很长一段时间，而是介于二者之间，较好地处理了调查的质量和数量之间的关系。
它比较节省时间、经费和人力，调查员可以向被调查者解释和说明，可以保证比较高的回收率，调查具有一定的匿名性，可以减少调查员所带来的某些偏差，被调查者有比较充分的时间对问卷进行思考和阅读，还可以在方便的时候进行填答等等。
2．收集中遇到的困难以及如何克服：
困难一：抽取的样本比较分散，好时较长。
我们充分利用了自己的课余时间。
困难二：由于这次调查的对象比较集中（都是安徽大学本科的学生）。
所以很多的学生不是很积极的配合我们的调查。
利用我们的人际关系及自己的口才成功的完成了这次任务。
困难三：由于学校的规定，男生寝室不准进入，所以我们很好的利用了同学，与同学搭档，同时也感谢与我们合作的同学。
3．问卷回收率：我们的总体是180人。
回收了177人。
所以我们的回收率是（177/180=98.33%）
4．资料的整理与录入
a)资料的审核:我们自己对问卷实施了审核，一旦发现有漏填，或其他有疑问的
问卷，我们就会去问卷进行回访。
b)资料的转换：编码手册上说明。
c)数据录入：SPSS上面说明。
d)数据清理：
e)问卷有效率：由于我们对问卷做了二次回访，所以我们的问卷的有效率是
98.33%
5．描述性统计分析
先对样本进行描述性统计分析，进行总体的概
由上面的几副图我们可以看见他们大致上是符合正态分布的。
6．推论性统计分析
a)首先我们提出假设：
1）男生的应酬要比女生多！
2）高年级的学生要比低年级的要多！
3）的学生要比农村的要多！
4）奖学金的应酬要比没有拿过奖学金的应酬要多！
b)我们利用方差分析来解释一下我们的假设:
结论：有上面的方差分析图，我们可以的到男生的应酬明显要比女生的要高。
年级：
结论：低年级的应酬要比高年级的要多。
结论：由上面的数据我们不能推翻原假设。
应该说，城乡的不同没有对大学生交际应酬的态度产生明显的影响。
结论：可参照上面方差分析表，显著性为0.416,大于0.05,故同样不能推翻原假设.得出结论,获得奖学金与否没有对大学生交际应酬的态度产生显著的影响。