调查结果数据分析

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中国海洋大学教材循环利用制度调查报告

一、总体介绍

调查目的:了解广大老师、同学对循环利用制度的看法,为制度的制定收集有益的建议。

调查方法:问卷调查(面向学生);实地访问(面向老师)。

调查对象:中国海洋大学崂山校区部分老师、学生。

老师:王水莲(管理学原理),牟明(英语),姜忠辉、徐敬俊(微观经济学),王庆华(英语)

学生:1、性别比例

被调查者男生261人,占55.89%;女生206人,占44.11%。

2、年级分布

被调查者中大一共29人,占6.21%;大二126人,占26.98%;大三126人,占

47.32%;大四91人,占19.49%。

调查时间:2010年10月1日——2010年11月1日。

调查地点:限选课、通识必修课上课教室,涵盖不同专业、不同年级学生,保证了调查对象的广泛性。利用课间时间访问了部分老师。

本次调查共发放问卷500份,实际收回有效问卷467份,有效问卷率为93.4%。在调研过程中,本小组两名成员作为督导人员和调研员,对所收回问卷百分百的进行审核;在数据输入中,按10%的比例进行数据录入复核,以确保本次调研的质量。问卷的录入、数据处理和图像处理,均使用SPSS软件和EXCEL软件,以确保数据的真实性。

二、调查结果

老师访问的结果

1.调查的基本问题:

(1)您是根据什么做PPT的?是根据您所选的教材么?PPT的内容跟我们的课本内容关系密切么?

(2)您是根据什么选择教材的?教材改版之后内容基本不变,您觉得有必要使用最新版的教材么?

(3)从您的角度,您支持教材循环利用么?

2.老师的看法:

1)王水莲老师:

a.做PPT不一定全部根据书本,包含了自己对理论的理解,并且会参考他人的PPT。但是PPT和书本的关联性还是很大的,这是由于管理学原理这门课的性质决定的。

b.苏老师定的教材,他认为自己编写的教材是综合自己的体会以及经验编写的,会有好的效果,并且案例会比较新颖比较好。

c.有必要使用最新版教材,因为尽管理论部分没有太大改动,但是案例部分会有

较大改动。

2)牟明老师:

a.PPT内容和教材关系不大

b.教材选择方面她没有任何发言权,并且教材的选择面有很大局限。并且认为有必要使用最新版教材,主要是因为时事,以及人们的兴趣点会随时间的变化而变化。

c.从现在英语教材现状来看不支持回收英语课本,由于现在的英语课本上设置了大量习题,大量的凃划让英语教材的回收不现实。但是如果能将英语的课文和练习分别编成两本书,可以回收英语课文部分,至于练习部分就不回收了。

3)姜忠辉老师:

a.主要根据所选教材,加上多年来积累的其他参辅书上内容,每年略有修改

(会将所使用ppt放在网上,以便学生使用)

b. 一般情况下会选最新版,个人来讲倾向于用自己习惯的教材

c.课本改版问题: 对于微观经济学讲,约3-4年改版一次,主要更改内容大致有三方面:增加新案例;前沿性知识变动;难易度有所调整

d.老师建议:要分类考虑,自然科学类教材循环性较强,如:物理化学。就该科讲,实施教材循环还是可行的。

4)徐敬俊老师:

a.制作PPT是根据教学大纲(基本是五年一变的),而不是完全根据课本的,虽然现在使用的课本和PPT基本一样,但这并不是说是根据现用的课本制作的。也就是说,现在海大的学生用的课本是符合我校的教学大纲的。两者的内容很相似,但不存在谁决定谁的问题。

b.教学内容是根据教学大纲定的,教材要符合教学大纲,如果新版的教材不符合,我们也不会选择的。知识是在不断完善和更新的不错,但基本的是不会变得,用旧的课本基本不会影响学习的

c.用学生的笔记和老师的讲义是完全可以解决学习问题的,从这点上说我是支持

教材循环的。但PPT更像是一个主干,教材是丰富它的枝叶,学生最好可以有一本教材在手里。

5)王庆华老师:

a.英语教材基本上是两年一换。但是选择不同的教材基本上不影响教学和学生的学习,因为教材的编写思路基本上是相同的,只是不同的版本有各自的特色而已。选择教材比较灵活,不存在太硬性的规定。

b.虽然英语是不会变得,但是英语教材有其特殊性,它的内容必须紧跟时代的变化,例如我们不能再让学生来读五年前的文章。可以循环,但是周期不可以太长,最好不要超过三年。

c.虽然对于大学生来说,学习英语已经不像高中了,但是有一本主要的参考教材还是很重要的。如果没有教材的话,老师和学生的工作量都会增大很多的,并且不利于部分学生的学习。仅仅依靠老师的讲义是不可以的,课堂内容必须丰富,课本就是一个很好的载体。不过还是很支持教材循环使用的。

学生的调查结果分析

1.通过对调查问卷的数据分析,了解教材循环的相关背景。

首先,了解被访者的月均生活费:结果如图一所示,

(图一)

其次,综合分析高校学生的日常生活费用和教材支出费用情况。通过把生活费和教材费用支出(图二)结合起来比较,可见每年教材支出在100至200元的占被访者总数的30.41%,是最普遍的情况。而100元以下的只占12.42%,200元以上的却占到了57.18%。根据数据显示,被访者每年花在教材上的支出数目还是偏大的,在学习支出中占重要比例。若能以教材循环利用制度来减少教材支出,可为同学减轻很大一部分生活负担。可见教材循环对大部分同学的重要意义,尤其是对那些家庭经济条件较差的同学。

(图二)

2.调查显示教材循环具有很大的社会意义。在对待教材循环的制度的社会意义问题上,接受调查的同学中,如(图三)所示,75.37%认为很有意义,占到了绝大多数,可见在教材循环是可行的。

(图三)

3.中国海洋大学教材循环使用制度的建立和实施势在必行。根据调查显示,我校学生获得教材的主要途径(图四)是通过学校购买(88%),此外,购买二手书(56.32%)和向学长学姐借教材(39.40%)也是学生获得教材的使用较多的方式。在针对同学们的教材使用率调查中(图五)数据显示,大部分同学的教材使用率在60%--70%之间,可见在高校学生的学习中,教材的知识并不是唯一的。通过调查同学们对使用过的教材的处理方式(图六)和同学们对使用过的教材的保存程度(图七),可以发现,大部分的旧教材保存完好,并且缺乏合理的处理方式,大部分被卖入了旧书市场或者闲置在同学自己手中,这样造成了很大的资源浪费。结合以上调查结果可以得出如下结论:同学们获得教材主要是通过学校之内的各种方式,并且在学习中不会完全依靠教材,在学习结束后,大部分旧教材闲置造成浪费;因此在学校内建立合理的教材循环制度是可行的。

(图四)

(图五)

(图六)

(图七)

4.调查显示,中国海洋大学教材循环使用制度对学生、学校、社会意义重大,可行性强、学生支持率高。调查结果显示,91.43%的同学赞成循环利用制度,如图

八所示。赞成的原因很多,调查发现,主要原因如下(图九):1.节约教育成本和资源(78.92%);2.节省课本开支(78.22%);提升环保意识和社会责任感(64.17%);还包括借鉴他人学习笔记和经验,培养艰苦朴素意识等。

(图八)

(图九)

调查结果显示剩余的8.57%不赞成教材循环制度的主要原因是(图十):担心旧教材的页面不整洁(100%,此题是多选)和教材旧耽误学习(42.50%),不过根据

调查结果显示,同学们是可以在学习中包车书本的整洁的(图七所示)。其次,教材版本更新过快的问题(65.00%)同学们很关注,由此可知,在循环使用教材时必须是选择性的循环,但这并不影响循环制度的实施。

(图十)

另外根据调查数据显示,约96.5%的同学愿意把教材捐献出来用于循环,其中态度积极地占到了51..39%。教材循环制度是具有广泛的同学基础的。如图(十一)

(图十一)

5.调查显示,教材循环使用制度在制定和实施上需要关注的问题较多。高校教材循环使用制度在调查中,在如何实施循环制度的具体问题上进行了针对性的调查。

调查结果显示,大部分同学支持利用学生组织对教材循环进行管理,但同时也存在困难。由数据分析可知,34.05%的同学支持在学校中成立学生社团组织,如环保协会,进行教材的循环利用。54.60%的同学支持这一做法,但是觉得存在一些困难。支持率达89%。仅7.07%的同学认为没有必要。如(图十二)所示。

(图十二)

在确定制度的具体实施者问题上,被调查者中40.69%赞成以合理形似进行旧教材调剂和出租,27.41%的被调查者赞成由图书馆代理,25.7%的被调查者赞成由学院代理。分析调查结果我们可以得出如下结论:教材循环必须依靠一个强有力的机构执行,以旧教材出租和调剂使用的方式来实施。如图(十三)所示。

(图十三)

在针对被循环的教材问题上,被调查者关注的问题较多。如(图十四,此题为多选)比如版本问题(63.38%),没有残缺(29..1%)和书面整洁(22.7%)

(图十四)

此外,被关注的问题还涉及较多方面,如(图十五)所示,最受关注的是版本更新问题,在教材循环制度的实施中必须注意这些问题,制定合理的解决措施。

(图十五)

在调查高校教材循环可能遇到的障碍,为我们日后的制度设计障碍排除奠定基础。如图(十五)所示,“学校无专门机构执行”应当是最主要的障碍,缺乏专门机构的监管和执行使得教材不能够高效、合理的进行循环,成为许多学生放弃循环使用教材的主要原因。第二,教材版本更改太快也是一个很重要的原因,尽管有的时候新旧版本的教材的改动幅度很小,但是很多教师、学生担心知识会“过时”而执意采用最新版本教材,造成许多依旧保存很好的旧教材没有用武之地。另外,在教材采购发放环节中有许多既得利益者,教材循环有可能断了他们的“财路”,他们的干涉也是教材循环制度不能顺利进行的原因。

在针对同学们对待课本循环利用的态度的调查中,选择“尽量保持整洁,笔记记在笔记本上”以及“笔记记在书上,但可以保持整洁”的同学占了总数的99%,其中“尽量保持整洁,笔记记在笔记本上”更是占到了54.82%,由此可知,循环过程中保持大量课本整洁可用是具有可行性的,也就是说,教材循环利用是可行的。如图(十六)

(图十六)

在教材循环中涉及到的费用问题,被调查者的态度明显是不同的。根据调查结果显示(如图十七和图十八),由于购买课本需要成本,所以在循环期间,可能会需要同学们缴纳一部分费用来收回购置课本的成本。有25.48%的同学认为收取费用是合适的,更多的同学选择了不合适或者说处于观望态度。课本的循环利用旨在节约同学们购买教材的费用,减轻同学们的负担,如果收取的费用过高将达不到预期的目标。如果要对循环使用的教材收取一定比例的费用,收取的费用理论上是由课本价格/课本使用年限决定的,根据不同的教材以及不同的使用年限,收取的比例和钱数是不同的,所以理论上所有的课本不可能有统一的收费标准。但是根据调查结果,有72.59%的同学是支持只收取10%—20%的费用的,可见,根据大部分同学的意见,教材使用的成本应该尽量少,主要原因可能是目前高昂的教材费用造成同学们负担过重。

(图十七)

(图十八)

6.教材循环利用,必须结合学科特点。调查结果显示,同时必修课教材可以用于循环的支持率最高,达到了88.22%,其次是专业限选课,达到了49.25%,因此在实施教材循环制度时,必须根据不同学科的特点来决定教材是否可以用来循环。同时必修课和专业限选课因为内容变化小,可被重复利用的空间很大。如下图所示

此外,通过调查同学们对大学学习的认识,分析数据后可以了解到教材在学习中的作用,从而了解循环使用教材的可行性。调查显示,54..18%的同学认为最重要的是学习学习方法,31.91%的同学认为是锻炼能力重要,还有11.35%的同学认为要学习老师的思想。仅仅5.78%的认为是书本知识。可见,单纯学习书本上的知识已经不是大学学习的中心了,教材循环是可行的。如下图所示。

7.我们也得到了一些建议:

(1)建立相关的学生组织,学校提供场地支持,便于分类保管

(2)团委领导下的学生机构代理,政务公开

(3)以合理价格回收,以低于二手书市场的价格卖给学生

(4)着力解决考研复习用书

(5)规定具体租借期限

(6)加大宣传力度

三、调查结论:

教材循环利用意义重大,得到广大师生支持,目前最大的实施障碍是没有建立完善的实施制度,因此我们小组会根据以上调查分析制定《中国海洋大学教科书借阅规定守则》,规范中国海洋大学的教材利用。

丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析资料

丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析

沈阳工学院 学年论文 题目:英雄联盟网络游戏的营销策略分析 学院:经济与管理学院 专业:市场营销 学号: 1520110537 学生姓名:丁璐璐 指导教师:董乃群 2017年1月6日

摘要 随着中国互联网络游戏产业的出现和发展,游戏行业这些年来也不断的变化更新中。网络游戏这个产业从初步发展到现在的蓬勃发展,这都归结于网络游戏行业资金得到迅速聚集,高利润使得许多竞争者大量研发新型、大型网络游戏,以及用户的成倍增长这些因素共同促进而成。 《英雄联盟》(简称LOL)是由美国拳头游戏(Riot Games)开发、中国大陆游戏代理运营的英雄对战MOBA竞技网游。游戏里拥有数百个个性英雄,并拥有排位系统、天赋系统、符文系统等特色养成系统。《英雄联盟》还致力于推动全球电子竞技的发展,除了联动各赛区发展职业联赛,每年还会举办“季中冠军赛”“全球总决赛”“All Star全明星赛”三大世界级赛事,获得了亿万玩家的喜爱,形成了自己独有的电子竞技文化。 本文主要分为六个部分。第一部写了研究的背景以及意义;第二部分主要写了英雄联盟的游戏规模、营销策略和存在问题;第三部分写了英雄联盟的竞争环境和SWOT分析;第四部分为英雄联盟的优化策略;第五部分为英雄联盟的 4P策略;第六部分是结论。 关键词:英雄联盟;营销策略;LOL

目录 摘要............................................................Ⅰ 目录............................................................Ⅱ 绪论............................................................1 1英雄联盟营销现状...............................................3 1.1英雄联盟的游戏规模.........................................3 1.2英雄联盟的营销策略.........................................4 1.3英雄联盟营销存在问题.......................................7 2英雄联盟竞争分析...............................................7 2.1英雄联盟的竞争环境.........................................7 2.2英雄联盟的SWOT分析....................................16

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y 分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t 检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t 检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10 以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表,可进行卡 方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以

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2018年度全平台直播行业白皮书 致力于服务主播 小葫芦

2017年小葫芦通过海量的主播数据对直播行业做了详细的总结,2018年 小葫芦数据的覆盖量已扩展到了全平台3600万以上的直播间,在各直播平台争相上市,短视频风生水起的一年,小葫芦2018年直播行业白皮书对直播行业有哪些总结? PS:数据全覆盖虎牙、斗鱼、YY、快手、B站、企鹅电竞、熊猫等28家主流平台。 序言

01 OPTION 02 OPTION 03 OPTION 04 OPTION 年度总体数据 2018年度全平台直播行业浅析 主播礼物数据 2018年主播礼物收入究竟如何 主播弹幕数据 2018年主播弹幕文化究竟如何 主播特征数据 2018年主播有意思的特征数据 目 录 页

01.年度总体数据 总体数据对比送礼月度数据弹幕月度数据直播时长数据直播分类情况直播开播频次

总体数据对比 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10010 20 30 40 50 60 70 80 90100 1,453,192人87,424,650人21,006,937,229条 35,524年209,725,063人 2,172,030人143,227,648人45,247,211,652条58,937年337,812,960人 新增主播送礼人数弹幕数量直播时长互动人数 2017年 此为2017年全年的直播行业相关数据,整体对比2018年略逊一筹。2018年 此为2018年全年直播行业相关数据,对比2017年占比均有提升。

送礼人数月度数据 2018年送礼总人数 2018年全平台送礼总人数达到惊人的143,227,648,相比2017年87,424,650增幅63%。 后半年送礼人数增加 从7月份开始,2018年后半年参与直播送礼的人数有所增加。 8月,9月送礼人数最多 8月和9月送礼人数居多,寒暑假,依旧是直播的高峰期,学生群体人数众 多。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

经营数据分析报告

经营数据分析报告一、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值,环比上周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、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1元宝,花了8,我造成的存量是2,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

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂,我也不是学统计、数学出身的,故本文没有主线,只有碎片,且文中内容仅为个人观点,许多论断没有数学证明,望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言,所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈现美观的图表时,它的制图制表功能更是无可取代的利器;但需要说明的是,EXCEL毕竟只是办公软件,它的作用大多局限在对数据本身进行的操作,而非复杂的统计和计量分析,而且,当样本量达到“万”以上级别时,EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先,它是专业的统计软件,对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如;其次,它是统计软件而非专业的计量软件,因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验(T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验)、多元统计分析(因子、聚类、判别、偏相关等)和一些常用的计量分析(初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现),对于复杂的、前沿的计量分析无能为力;第三,SPSS主要用于分析截面数据,在时序和面板数据处理方面功能了了;最后,SPSS兼容菜单化和编程化操作,是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作,后者兼容菜单化和编程化操作;虽然两款软件都能做简单的描述统计,但是较之 SPSS差了许多;STATA与EVIEWS都是计量软件,高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现;STATA的扩展性较好,我们可以上网找自己需要的命令文件(.ado文件),不断扩展其应用,但EVIEWS 就只能等着软件升级了;另外,对于时序数据的处理,EVIEWS较强。 综上,各款软件有自己的强项和弱项,用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据,SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本;EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作,而STATA、EVIEWS在这方面较差;制图制表用EXCEL;对截面数据进行统计分析用SPSS,简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现,高级的计量分析用 STATA、EVIEWS,时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量,我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据,你怎么知道哪个变量是因(自变量),哪个变量是果(因变量)? 早期,人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论,比如恒常会合、时间顺序。但是,人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系,也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说,如果在有A的情形下出现B,没有A的情形下就没有B,那么A很可能是B的原因,但也可能是其他未能预料到的因素在起作用,所以,在进行因果判断时应对大量的事例进行比较,以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案:统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析,比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标(因变量)上的差异。需要强调的是,利用截面数据进行统计分析,不论是进行均值比较、频数分析,还是方差分析、相关分析,其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的,利用截面数据进行计量回归,所能得到的最多也只是变量间的数量关系;计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量,完全出于分析者根据其他考虑进行的预设,与计量分析结果没有关系。总之,回归并不意味着因果关系的成立,因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强,但如果研究者掌握了时间序列数据,因果判断仍有可为,其

python分析英雄联盟

还不会选英雄阵容?python来帮你carry全场 欢迎来到召唤术峡谷~”英雄联盟作为一款长青游戏,风靡了这么多年,2018全球总决赛的IG冠军一出更是引发了众多撸迷又将游戏重新拾起。 今天我们就来分析一下战队的阵容选择会对胜率带来什么样的影响。 1.载入必要的包 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pyecharts import Radar 2.读取并观察数据情况 dat_hero=pd.read_csv('TeamHero_index.csv') dat_hero.head()

3.数据分析 (1)红蓝方因素对胜负的影响 众所周知,在英雄联盟中,由于蓝方会先手ban英雄及pick英雄,因此通常蓝方的胜率更高一些。让我们来看看数据是否能够印证这一点。 取出红方获胜的数据: red_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] red_win1=red_win1[red_win1['是否获胜'].isin(['1'])] red_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] red_win2=red_win2[red_win2['是否获胜'].isin(['0'])] red_win=pd.concat([red_win1,red_win2]) red_win.shape (208,8) 取出蓝方获胜的数据 blue_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] blue_win1=blue_win1[blue_win1['是否获胜'].isin(['0'])] blue_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] blue_win2=blue_win2[blue_win2['是否获胜'].isin(['1'])] blue_win=pd.concat([blue_win1,blue_win2]) blue_win.shape (316,8) 画出红蓝方胜场直方图

企业经营状况内容

一、企业生产经营的基本情况 (一)企业主营业务范围和附属其他业务,纳入年度会计决算报表合并范围内企业从事业务的行业分布情况;未纳入合并的应明确说明原因;企业人员、职工数量和专业素质的情况;报表编报口径说明。 (二)本年度生产经营情况,包括主要产品的产量、主营业务量、销售量(出口额、进口额)及同比增减量,在所处行业中的地位,如按销售额排列的名次;经营环境变化对企业生产销售(经营)的影响;营业范围的调整情况;新产品、新技术、新工艺开发及投入情况。 (三)开发、在建项目的预期进度及工程竣工决算情况。 (四)经营中出现的问题与困难,以及需要披露的其他业务情况与事项等。 二、利润实现、分配及企业亏损情况 (一)主营业务收入的同比增减额及主要影响因素,包括销售量、销售价格、销售结构变动和新产品销售,以及影响销售量的滞销产品种类、库存数量等。 (二)成本费用变动的主要因素,包括原材料费用、能源费用、工资性支出、借款利率调整对利润增减的影响。 (三)其他业务收入、支出的增减变化,若其收入占主营业务收入10%(含10%)以上的,则应按类别披露有关数据。

(四)同比影响其他收益的主要事项,包括投资收益,特别是长期投资损失的金额及原因;补贴收入各款项来源、金额、以及扣除补贴收入的利润情况;影响营业外收支的主要事项、金额。 (五)利润分配情况。 (六)利润表中的项目,如两个期间的数据变动幅度达30%(含30%)以上,且占报告期利润总额10%(含10%)以上的,应明确说明原因。 (七)会计政策变更的原因及其对利润总额的影响数额,会计估计变更对利润总额的影响数额。 (八)其他。 三、资金增减和周转情况 (一)各项资产所占比重,应收账款、其他应收款、存货、长期投资等变化是否正常,增减原因;长期投资占所有者权益的比率及同比增减情况、原因、购买和处臵子公司及其他营业单位的情况。 (二)资产损失情况,包括待处理财产损益主要内容及其处理情况,按账龄分析三年以上的应收账款和其他应收款未收回原因及坏账处理办法,长期积压商品物资、不良长期投资等产生的原因及影响。 (三)流动负债与长期负债的比重,长期借款、短期借款、应付账款、其他应付款同比增加金额及原因;企业尝还

常用的数理统计及数据处理方法

常用的数理统计及数据处理方法 水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析,就无法形成明确的质量概念。因此,必须通过对大量数据的整理和分析,才能发现事物的规律性和生产中存在的问题,进而作出正确的判断并提出解决的方法。 第一节数理统计的有关概念 一、个体、母体与子样 在统计分析中,构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。 研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体,它可以无限大,也可以是有限的,如一道工序或一批产品、半成品、成品,可根据需要加以选择。 进行统计分析,通常是从母体中随机地选择一部分样品,称为子样(又称样本)。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析,取得数据后加以整理,得出结论。取样只要是随机和足够的数量,则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样;依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况,就是所谓的统计推断,也叫判断。 例如,我们可将一个编号水泥看成是母体,每一包水泥看成是个体,通过随机取样(连续取样或从20个以上不同部位取样),所取出的12kg检验样品可称为子样,通过检验分析,即可判断该编号水泥(母体)的质量状况。 二、数据、计量值与计数值 1,数据 通过测试或调查母体所得的数字或符号记录,称为数据。在水泥生产中,无任对原材料、半成品、成品的检验,还是水泥的出厂销售,都要遇到很多报表和数据,特别是评定水泥质量好坏时,更要拿出检验数据来说明,所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。 根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同,质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2,计量值 凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等,多属于计量值数据。计量值也可以是整数,也可以是小数,具有连续性。

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

电子竞技行业盈利模式——以《英雄联盟》为例毕业论文

毕业论文声明 本人郑重声明: 1.此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外,本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2.本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定,同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版,允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3.若在大学学院毕业论文审查小组复审中,发现本文有抄袭,一切后果均由本人承担,与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文,是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等,均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外,不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体,均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者(签名): 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料(包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等),知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存,使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果,一定征得指导教师同意,且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,同意如下各项内容: 按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务;学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下,学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名:日期: 指导教师签名:日期:

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。 到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。

在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图 再来看一个地图的案例,在这种电脑地图、手机地图出现之前,我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版,因为许多地址可能变了,并且在纸质地图上肯定是看不出来,从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的?中间是不是堵车?这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多,比如:它能告诉你这条路当前是不是堵的?或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的?它是不是可以预测路况情况? 此外,你去一个地方它可以给你规划另一条路线,这些就是因为它采集到许多数据。比如:大家在用百度地图的时候,有GPS地位信息,基于你这个位置的移动信息,就可以知道路的拥堵情况。另外,他可以收集到很多用户使用的情况,可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据,就可以做这样的判断了。

实证研究论文数据分析方法详解

修订日:2010.12.8实证论文数据分析方法详解 (周健敏整理) 名称变量类型在SPSS软件中的简称(自己设定的代号) 变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量:如果自变量与因变量的关系是变量M的函数,称变量M为调节变量。也就是, 领 导风格(自变量)与工作绩效(因变量)的关系受到组织认同(调节变量)的影 响,或组织认同(调节变量)在领导风格(自变量)对工作绩效(因变量)影响 关系中起到调节作用。具体来说,对于组织认同高的员工,变革型领导对工作绩 效的影响力,要高于组织认同低的员工。 中介变量:如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响,则称N 为中介变量。也就 是,领导风格(自变量)对工作绩效(因变量)影响作用是通过领导成员交换(中 介变量)的中介而产生的。 研究思路及三个主要部分组成: (1)领导风格对于员工工作绩效的主效应(Main Effects)研究。 (2)组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应(Moderating Effects)研究。 (3)领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应(Mediator Effects)研究。

目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理~~~~~~~~~~~~~~ 3 1.1 剔除无效问卷~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 3 1.2 重新定义控制变量~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法~~~~~~~~~~ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项~~~~~~~~~~~4 3.1 无“反向计分”题~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 5 3.2 有“反向计分”题~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 5 4. 效度分析~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~6 5. 信度分析~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~8 6. 描述统计~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~9 7. 各变量相关系数~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 12 7.1 求均值~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~12 7.2 相关性~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~12 8. 回归分析~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~13 8.1 使用各均值来分别求Z值~~~~~~~~~~~~~~~13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积~~~~~~~~~~~13 8.3 进行回归运算~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~14 8.3.1 调节作用分析~~~~~~~~~~~~~~~~~~14 8.3.2 中介作用分析~~~~~~~~~~~~~~~~~~18 8.4 调节作用作图~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~22

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,天互数据总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL 的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足

店长经营数据分析

店长经营数据分析 Document number:WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

店长必学:店长必须要会的数据分析 店长定期进行科学的数据分析,是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析,但无论哪方面数据,分析只是一个开始,关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力,指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会,做以上各种数据分析,总结过去,找出差距。 一、门店经营指标数据分析 1)销售指标分析:主要分析本月销售情况,本月销售指标完成情况,与去年同期对比情况,通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势,实际销售与计划的差距。 2)毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利率情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。 3)营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析,与去年同期对比情况,有无节约控制成本费用,这里的各项费用是指:员工成本、能耗、物料及办公用品费用,维修费用,房租,存货损耗,日常营运费用(电话费、交通费、卫生费、税收、工商费),通过这组数据的分析,可清楚地知道门店营运可控费用后的列支,是否有同比异常的费用发生,有无可以节约的费用空间。 4)评效:主要是本月评效情况,与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”,即日均销售额/门店营业面积。 5)人均劳效:主要是本月人均劳效情况,与去年同期对比,“本月人均劳效”计算方法:本月销售额/本月工资人数

6)盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析,及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析:主要是本月平均商品库存、周转天数,与去年同期对比分析。通过这组数据分析,看门店库存是否出现异常,特别是否有库存积压现象。 二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析:主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退,总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店,门店根据相关货号查询出经营情况,特别是热销商品、新品商品经营情况,以及淘汰产品有没有及时请退,通过这组数据,可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析:主要是本月商品动销品种统计,动销率分析,与上月对比情况,商品动销率计算公式:动销品种/门店经营总品种数*100,滞销品种数:门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析,可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析:主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况,门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况,门店需对本月所有品类销售与毛利情况,特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析,并通过分析找出差距,同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析:主要是引进商品产生销售、毛利分析,这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档,并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比,目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法:月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法:时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称: 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类: 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后,如出现50/50、40/60等情况,就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况,这个时候就要对品类设置进行增加或删减,因为你的门店缺少 重点,缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90,也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80,则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析(PSI值的概念) 销售额权重(0.4)×单品销售额占类别比+销售数量权重(0.3) × 单品销售数量占类别比+毛利额权重(0.3)单品毛利额占类别比 *类别占比分析(大类、中类、小类) 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序,然后 *指标类型:单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率,每个坐标又分为高、低两段,这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上,就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程,不可能要求所有的商品同时达到最好的状态,即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括:目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品,以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

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