上海市全科医生情况数据分析2018版
上海市全科医生情况数据分析
2018版
序言
上海市全科医生情况数据分析从全科医生总数量，注册为全科医学专业人数，取得全科医生培训合格证书人数等重要因素进行分析，剖析了上海市全科医生情况现状、趋势变化。
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借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解上海市全科医生情况现状及发展趋势。上海市全科医生情况数据分析的数据来源于中国国家统计局等权威部门，经过专业统计分析，清洗及整理得出。
上海市全科医生情况数据分析以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍上海市全科医生情况真实状况及发展脉络，为机构和个人提供必要借鉴及重要参考。
目录
第一节上海市全科医生情况现状概况 (1)
第二节上海市全科医生总数量指标分析 (3)
一、上海市全科医生总数量现状统计 (3)
二、全国全科医生总数量现状统计 (3)
三、上海市全科医生总数量占全国全科医生总数量比重统计 (3)
四、上海市全科医生总数量（2015-2017）统计分析 (4)
五、上海市全科医生总数量（2016-2017）变动分析 (4)
六、全国全科医生总数量（2015-2017）统计分析 (5)
七、全国全科医生总数量（2016-2017）变动分析 (5)
八、上海市全科医生总数量同全国全科医生总数量（2016-2017）变动对比分析 (6)
第三节上海市注册为全科医学专业人数指标分析 (7)
一、上海市注册为全科医学专业人数现状统计 (7)
二、全国注册为全科医学专业人数现状统计分析 (7)
三、上海市注册为全科医学专业人数占全国注册为全科医学专业人数比重统计分析 (7)
四、上海市注册为全科医学专业人数（2015-2017）统计分析 (8)
五、上海市注册为全科医学专业人数（2016-2017）变动分析 (8)
六、全国注册为全科医学专业人数（2015-2017）统计分析 (9)
七、全国注册为全科医学专业人数（2016-2017）变动分析 (9)
八、上海市注册为全科医学专业人数同全国注册为全科医学专业人数（2016-2017）变动对
比分析 (10)
第四节上海市取得全科医生培训合格证书人数指标分析 (11)
一、上海市取得全科医生培训合格证书人数现状统计 (11)
二、全国取得全科医生培训合格证书人数现状统计分析 (11)
三、上海市取得全科医生培训合格证书人数占全国取得全科医生培训合格证书人数比重统
计分析 (11)
四、上海市取得全科医生培训合格证书人数（2015-2017）统计分析 (12)
五、上海市取得全科医生培训合格证书人数（2016-2017）变动分析 (12)
六、全国取得全科医生培训合格证书人数（2015-2017）统计分析 (13)
七、全国取得全科医生培训合格证书人数（2016-2017）变动分析 (13)
八、上海市取得全科医生培训合格证书人数同全国取得全科医生培训合格证书人数
（2016-2017）变动对比分析 (14)
图表目录
表1：上海市全科医生情况现状统计表 (1)
表2：上海市全科医生总数量现状统计表 (3)
表3：全国全科医生总数量现状统计表 (3)
表4：上海市全科医生总数量占全国全科医生总数量比重统计表 (3)
表5：上海市全科医生总数量（2015-2017）统计表 (4)
表6：上海市全科医生总数量（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (4)
表7：全国全科医生总数量（2015-2017）统计表 (5)
表8：全国全科医生总数量（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (5)
表9：上海市全科医生总数量同全国全科医生总数量（2016-2017）变动对比统计表 (6)
表10：上海市注册为全科医学专业人数现状统计表 (7)
表11：全国注册为全科医学专业人数现状统计表 (7)
表12：上海市注册为全科医学专业人数占全国注册为全科医学专业人数比重统计表 (7)
表13：上海市注册为全科医学专业人数（2015-2017）统计表 (8)
表14：上海市注册为全科医学专业人数（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (8)
表15：全国注册为全科医学专业人数（2015-2017）统计表 (9)
表16：全国注册为全科医学专业人数（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (9)
表17：上海市注册为全科医学专业人数同全国注册为全科医学专业人数（2016-2017）变动对
比统计表（比上年增长%）10表17：上海市注册为全科医学专业人数同全国注册为全科医学专业人数（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (10)
表18：上海市取得全科医生培训合格证书人数现状统计表 (11)
表19：全国取得全科医生培训合格证书人数现状统计分析表 (11)
表20：上海市取得全科医生培训合格证书人数占全国取得全科医生培训合格证书人数比重统计表 (11)
表21：上海市取得全科医生培训合格证书人数（2015-2017）统计表 (12)
表22：上海市取得全科医生培训合格证书人数（2016-2017）变动分析表（比上年增长%）12 表23：全国取得全科医生培训合格证书人数（2015-2017）统计表 (13)
表24：全国取得全科医生培训合格证书人数（2016-2017）变动分析表（比上年增长%）..13 表25：上海市取得全科医生培训合格证书人数同全国取得全科医生培训合格证书人数（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (14)
互联网数据分析
互联网：需要关注哪些数据，什么数据得出什么结论，最后有什么改进，ip、pv、用户行为等 B2c数据分析指标： b2c站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。 一、网站分析的内容指标 转换率Take Rates (Conversions Rates) 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数Committed Visitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数
微博用户数据分析报告
一份有趣的报告——来自两个实习生的微博用户分析 今年暑假，我们作为实习生进入到中国科学院高能物理研究所计算中心学习大数据处理技术，由于我们自己本身学的专业是统计学，所以在老师的指导下，我们就原有的一些合作数据的基础上，做了一份比较有趣的用户行为信息分析报告。在保证用户隐的基础上，报告中我们主要是对两千万微博用户信息及用户的一些行为数据做了简要分析。 1.大家一般都在啥时候发微博呢？ 下图为我们统计的每小时网友发微博的数目变化图，从图中可以看出一天发微博最少的时间段是凌晨2点至6点之间，这时候我们大多数的人都处于睡觉阶段，所以微博数量自然会相对较少很多。而在早上6点之后，发微博的数量明显在上升，到九点和十点左右才开始缓慢减少，小编认为这与大多数人在9点到10点之后开始正式工作时有一定的关联的，而在此之前上班族会利用上班路上的时间浏览或者发微博。再到晚上十点的时候出现一个小高峰，晚上十点之后微博数量开始减少，这时候大概很多人开始睡觉休息了。大家别小看了这么一个小图线，其实它也一定程度反映了我们的作息时间。 2.哪个月份出生的人最多？ 从图中的信息，我们可以看到微博用户信息上显示在1月，8月和10月这三个月出生的人数比较多，而在四月份出生的人数最少。对于一月份出生的人数较多这个问题，小编认为有很大程度是受很多人在填写用户信息的时候使用了默认的1900-01-01这个日期的影响，事实我们在处理数据是也证明了这一点。而对于八月和十
月出生的人数较多，根据十月怀胎往前推，刚好差不多是十一和春节的时候，这是时候大多数的夫妻都有假期在家团聚的，从宏观上来说怀孕生小孩的概率自然是相对偏高的。 3.微博用户的年龄分布 说完出生月份，这一个就要看一看微博用户人群的年龄分布了。从图中我们可以看出，微博用户的主力军还是属于80后和90后的年轻人。最多的用户是1993年，而在1990年出生的微博用户会剧减，本文认为是由于1991年是羊年，而民间有个说法：“十羊九不全”，有可能是因为类似这样的原因有些家庭不愿意在羊年生小孩，但“十羊九不全”这种说法只是迷信的表现，并没有任何依据可以说明羊年出生的小孩命运不好，所以大家要相信科学呀。 4.微博用户的所在地分布
2017年互联网+电商用户大数据分析报告
说明 报告介绍分析： ?分析店铺的整体运营状况； ?分析客户特征，从不同细分角度寻找不同客户之间的差异； ?客户属性特征分析 ?客户消费行为分析 目的： ?为了卖家能更直观的了解自己店铺的运营现状； ?了解客户特征，为客户维护和回购刺激提供决策依据； ?提供个性化的实施建议； 数据来源 ?订单数据 ?客户数据 ?外部数据 ?行业数据 订单样本 ?XXX专卖店 ?自：2012-8-10 到 2015-4-30，状态为交 易成功的订单 极值处理 ?剔除客单价＞2000元的订 单 ?剔除客单价＜10元的订单 ?剔除批发商：购买次数大于 50次 订单处理方式 ?同一客户一天内多比订单默 认合并为一笔订单 备注信息：
3.如何实施？ 2.客户特征表现？ 1.整体现状？ ?购物体验 ? 深入客户关系管理 ?客户属性特征 ?消费行为特征 ?个性化实施方案
?1.1 购物体验 DSR评分 ?1.2 深入客户关系管理 1.2.1 年滚动趋势 1.2.2 月滚动趋势 一、购物体验现状
1.1 DSR动态评分 ?DSR评分不错，尤其在“宝贝与描述相符”上比较突出。 ?提升DSR的其他方案： ?客服专业性服务及客户信息收集； ?批量进行（利用订单中心）：个性化包裹、发货提醒、同城到达提醒等； ?个性化进行：物流跟进、退款跟进、评价跟进等 ?但是整体的退款率非常大！！！
1.2.1 年滚动趋势：活跃客户0%1%2%3%4%5%6%7%0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 201308201309201310201311201312201401201402201403201404x 万店铺年活跃销售额与回头客概览 年滚动销售额回头客销售额占比0% 1%2%3%4%5% 2 4 68101214201308201309201310201311201312201401201402201403201404x 万店铺年活跃客户数与回头客概览 年滚动活跃客户数 年滚动回头客比例**备注：回头客比例=（一年购买2次及以上新客户+一年前购买过又来买的客户）/一年总客户数，如，201308指201209-201308?整体销售额呈现一定的稳定增长趋势；?回头客销售额占比整体呈现逐渐上升的趋势，目前占到6%，低于行业均值，需后续加强老客户的维护。?整体客户数同销售额类似，呈现一定的稳定增长态势； ?相比而言，老客户的客单价高于新客户。 ?但是目前的整体现状仍需改进。
大数据库时代的到来移动互联网发展趋势数据分析报告
大数据库时代的到来移动互联网发展趋势数据 分析报告 Document serial number【KK89K-LLS98YT-SS8CB-SSUT-SST108】
国内最大的移动应用统计分析平台友盟(UMENG)今天公布了《移动互联网重塑用户生活：友盟2012年年度数据报告》，通过对其平台上的10多万款iOS、Android应用进行分析，全景展示了2012年的中国移动互联网面貌。 本次报告得出的主要结论有： － 2012年中国移动互联网发展迅猛，活跃用户达到亿人，其中iOS 8500万人、Android 亿人。 －全年应用月启动次数暴涨16倍，月使用时长猛涨12倍。 －一年来用户使用各个类别应用的总使用频率和时长均有提升，其中视频类应用人均日使用时长增长259％，从9分钟增至31分钟，使用频率也增长了24％，用户开始习惯在移动设备上看长视频。 －系统工具类使用频率下降21％，说明用户都不太爱折腾了；阅读类使用频率上升114％，但使用时长下降了6％，说明用户更喜欢阅读短内容。 －男性是移动用户主导，但并没有比女性多太多，尤其是iOS平台男性只多个百分点，Android平台上男性则多个百分点。 －男性更偏爱音乐、视频类，以及冒险、棋牌类游戏(70％)；女性更偏爱拍摄美化(68-75％)、电商类(60％)和小游戏，尤其是教育、家庭、儿童类游戏(65％)。 －用户分享内容全天有两个高峰期，一是中午12-14点，二是午夜0点前后，夜猫子很多。职场白领多活跃在9点、14点工作时间和20点晚饭时间，青少年和学生则是13点午休时间和18-20点晚间时段。 －男性和女性进行微博社交分享的情况基本均衡，其中男性占％。 －社交成为移动应用重要元素，有社交分享行为的用户粘性更高，活跃度提升倍。 －设备分布方面，iPhone一直占iOS设备总量的74-82％，其中在iPhone 5 9月面世的时候达到最高点；iPad 去年年底达到最高的23％，因为适逢iPad 4、iPad mini行货上市，也扩大了iPad在国内平板机市场上的份额。 －Android设备中三星和HTC还是大头，分别占21％、11％，不过比去年的28％、25％已经大大萎靡，受到了众多国产和山寨品牌的冲击。 － iOS 完美越狱发布前国内越狱比例降到了史无前例的低点％，发布后10天增长5％，但总体上看国内iOS设备越狱比例继续下降。 －国内用户操作系统升级速度较海外用户慢，iOS越狱及Android定制系统多样化是主要原因。iOS 国内比例仅为％，比国外低个百分点；Android 、国内约占30％、％，国外则是33％、％。
基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘[第二版]
毕业论文(设计) 题目基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘系信息工程系 专业、年级计算机网络12级 学生姓名赵伯韬 指导教师康健职称副教授 论文字数9956 完成日期2015 年 4 月30 日
唐山职业技术学院毕业设计任务书 信息工程系计算机网络专业一班学生姓名：赵伯韬学号：121120101 一、毕业设计（论文）题目：基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘 任务进行的日期：2014 年 12 月 10 日起至 2015 年 4 月 30 日 三、任务书的内容：基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘 （一）选题的目的和意义： 随着近年来国内互联网APP的强势发展与三网融合的态势进展，互联网APP行业的市场竞争愈发激烈，各运营商基于用户习惯产品的竞争将是服务的竞争。由于互联网APP业务的多样性，国内运营商逐步从“产品独立运营”向以“客户为中心”的融合运营模式转变，新的商业模式和日趋激烈的竞争环境对电信增值业务运营管理提出了新的要求和挑战。 （二）设计内容： 首先探讨了用户行为分析及其方法，深入学习各种数据挖掘的算法与软件的基础上构建用户行为分析与业务匹配模型。然后在对移动互联网的数据分析理解之后进行数据收集，对于获取到的数据，按照ETL （Extraction-Transformation-Loading）对七千万条数据进行清理、整合，构建数据库。通过数据挖掘的相关工具对用户行为分别在热点时间、用户兴趣、匹配业务等角度采用聚类、文本挖掘、关联分析等方法进行知识挖掘，从统计数据中发现现有营销策略的问题，给运营商提供新的思路并为精准营销提供数据支撑。（三）主要参考资料： [1] 王禹媚，田俊维移动互联网产业发展国际论坛会议纪要2013中国国际工业博览会论坛上海2014年11月10日 [2] 宴宗明基于用户行为分析的移动通信增值业务市场策略研究长沙：2013 [3] 杰斌．数据挖掘与OLAP理论与务实．北京：清华大学出版社，20013 （四）时间进度要求： 2013年12月-2014年3月毕业设计调查 2014年4月—2014年8月毕业设计初步设计 2014年9月—2015年1月毕业设计详细设计 2015年2月—2015年5月准备毕业答辩 指导教师签名： 2015年 5月 16 日 教研室主任签名：年月日 学生签名：年月日
用户行为分析
一、什么是用户行为分析： 用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、? 分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、? 用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、? 用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些？ 既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、? 网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、? 用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、? 关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、? 用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、? 用户活跃度分析。 综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、? 网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、? 用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、? 关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、? 用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、???? 用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？ 工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？ 1、? 百度站长统计。网站流量统计、用户访问统计、页面访问统计； 2、??Cnzz、google analytics等统计工具； 要做好用户行为分析，除了需要对数据进行很好的分析处理外还要有一颗把握用户心理特征的心，知道用户的真实想法，只有这样才能做好准确的分析 基于沙漏模型的移动互联网用户行为分析 沙漏中间是用户行为分析的两个抓手：用户个体画像和用户群体特征。用户个体画像可通过