数据调查报告及 调查报告数据分析(通用16篇)
在当下这个社会中，报告的使用成为日常生活的常态，报告具有成文事后性的特点。优秀的报告都具备一些什么特点呢？又该怎么写呢？下面是小编为大家整理的报告范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
数据调查报告及篇一
基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握，通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析，达到对现有问题or主题的探索与剖析，最终实现业务问题的解决or优化。
2.数据分析需要的知识、技能及工具?
业务知识：最重要
业务分析能力：业务问题的拆解、探索与定位，也包括一些思维导图工具的使用(visio,mind,mindmanager)
数据分析能力：基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握spss,r,python等。
数据提取能力：在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预处理的能力(sql使用能力)。
数据处理及展现能力：主要指ecel及ppt的使用，也有信息图制作能力的要求。
3.长期只处理数据的诟病【for分析人员】?
对于分析人员来说，若无实际分析经验，但经常提取数据，作为一个数据库工程师的角色开展工作时，容易形成一种惯性思维：从数据角度出发去看问题。这是很危险的，因为一条连贯、清晰的业务逻辑中间会产生各种数据，同时由于业务人员操作的相对灵活以及数据录入和etl处理的问题会导致某一业务节点产生不同值的数据，若不清楚业务流程，业务知识，很难确认异常值的合理性及异常值产生的关键原因。长此以往，这种数据角度出发的惯性思维就很难改变了，进而任何分析，出发点都是错的，分析过程和结果可想而知。
4.对于“数据敏感”的理解?
5.如何体现一个数据分析人员的工作能力强弱?
相关学历背景及工作年限;
对数据预处理的重视程度;
对细小业务问题解决方案及流程的抽取固化能力;
算法知识的应用能力;
业务知识的深度和广度;
任务的整体把控和分配能力;
沟通及表述的逻辑清晰程度;
6.数据分析人员、应用型数据挖掘人员、算法型数据挖掘人员的区别?
数据分析人员算法应用比较少;
应用型数据挖掘人员在数据预处理及模型调参上下的功夫最多;
算法型数据挖掘人员在数据预处理上下的功夫叫少，模型理解及实现能力较强，偏开发;
7.数据分析人员的角色定位――企业贤内助
文档为doc格式
数据调查报告及篇二
一、调查计划
塑料袋，这个我们每天都会接触到的物品，似乎已经成为我们生活中的亲密伙伴。红的，黑的，蓝的，紫的，五颜六色的塑料袋给我们的生活增添了许多色彩，也给我们的生活带来了许多便利，但是您是否知道这些塑料袋或许正是在和您的亲密接触中一步步侵蚀着我们的健康?同时这些白色垃圾也逐步破坏着我们的家园，但生活中如果真少了它们，又会给我们带来很多不便。于是许多市民们都发出了这样的感慨：塑料袋，少你不便，有你添乱。
为了了解塑料袋这个和我们每天都亲密接触的“伙伴”，我们组做了一次社会调查，通过查资料和实地观察的方法来真正了解我们这位伙伴。
二、调查过程
xx月xx日，我们分别来到蔬菜批发市场、大街等地方，调查发现，各种颜色的塑料袋使用量都非常大，而市场上的小贩和店老板则却对塑料袋是否会影响健康很不清楚。
xx日在这里我们看到，菜摊上摆放着或红或紫的塑料袋，肉店墙上挂着红色的塑料袋，就连菜场小贩们包装成捆的蔬菜也是使用如麻袋大小的塑料袋。在一个蒜薹批发点，我们看到成捆的蒜薹用略带紫色的塑料袋包装好，且大部分都用绳子捆扎好，于是我们上前询问小贩：“捆得这么严实，这些塑料袋的有害物质不就侵入到蒜薹里面了吗?”谁知小贩告诉我们：“咋可能呢?我们一直都是这样包装的，也没见谁因为这塑料袋而吃出问题来。”而在市场的南侧，就有不少商贩在卖调料品的同时也出售各种塑料袋。
我们在这里发现，这里的小贩们使用的塑料袋比一般的塑料袋厚了许多，有黑色和红色两种。我们问一位卖鱼的师傅：“这些塑料袋会不会影响健康?”他听到我们的问题似乎有点纳闷：“影响健康?这鱼你又不生吃，怎么会影响健康?再说了，不用这塑料袋，你让我们用啥?这塑料袋既结实又防水，卖鱼用正好。”
xx日我们在一些餐馆发现，塑料袋的使用相当普遍，为了省去洗碗的麻烦，饭馆一般都会在碗上套个塑料袋。这些塑料袋一般都是白色的，分为透明的和不透明的两种。稀饭、饺子皮等无一例外都会在和塑料袋的亲密接触后进入顾客的肠胃。我在一家早点店询问一位老板用塑料袋装稀饭会不会危害身体健康，老板笑笑说：“肯定没问题，我们都是从正规渠道进的货。”当我们询问这些正规渠道是什么时，他告诉我，店外经常有人推销，我们就买一些，几乎家家都在用。另外，老板还告诉我，这些塑料袋大多数是从批发市场进来的，而对于这些袋子在高温下的化学成分对人体有无危害，这位老板也说不清楚。
经过两天的实际调查，我们发现，人们对塑料袋对人体的危害知之甚少，表现出一种冷漠，那么塑料袋究竟对人体的危害有多大呢? 目前我们经常使用的塑料袋主要由聚乙烯、聚丙烯、聚氯乙烯三种。其中聚乙烯和聚丙烯对人体无任何毒害作用。而用聚氯乙烯制成的塑料袋由于含有氯元素，因而会产生毒素，不能用来装食品。另外，我们还查到鉴别聚氯乙烯和聚乙烯的方法，其中聚氯乙烯见火就着，离火就熄，而聚乙烯和聚丙烯则燃烧呈黄色火焰，离火还能继续燃烧。于是我们按照方法对大家经常使用的塑料袋做了一次试验，结果发现，我们经常使用的红白相间，黄色，蓝色，红色，紫色塑料袋都是由聚乙烯或聚丙烯制成，而较厚的黑色和红色塑料袋都由聚氯乙烯制成。另外，即使这些塑料袋是由无毒的聚乙烯或聚丙烯制成的，也不能因此保证这些塑料袋可以用来装食品。因为由这些物质加工成塑料袋的过程中，还要加入些添加剂、染料等有害人体健康的辅助材料。所以市面上常见的有色塑料袋，不要用来装直接入口的食物，不过用来装蔬菜应该没问题，但最好不要用这些塑料袋保存蔬菜，因为时间一长，毒素很有可能渗入蔬菜。
其次，对于我们常见的用来直接装入口食物的白色塑料袋，专家也提醒大家谨慎使用。特别是不要装含油、含酒精类食品及温度超过60摄氏度的食品，否则塑料袋中的铅就会融入食品中。有色塑料袋就更不能装这些食品了。
最后，还得提醒大家，对于塑料袋的质量国家都有统一标准，许多都存在质量隐患。所以建议大家尽量少使用塑料袋，这样既有利于自身的健康也有利于环保经过四天的实地调查与查阅资料，我们了解到了塑料袋这个我们每天都亲密接触的“伙伴”的危害，因为这危害不仅仅是在保护我们的家园，也是在保护我们自己。让我们从今天开始，拒绝塑料袋，拒绝白色污染，与绿色牵手。
三、倡响它的未来 曾几何时，塑料袋，这个我们每天都会接触到的物品，似乎已经成为我们生活中的一部分，不可否认，它的确给我们的生活带来了许多便利，但当你在使用的过程中有没有想过它也会对我们的身体带来危害?假期中，经过四天的实际调查和采访，我感受颇多，受益非浅。
原来我们这个每天都在接触的“伙伴”真的在一点点吞噬着我们的健康，我们经常使用的较厚的黑色、红色塑料袋都是由含氯元素的聚氯乙烯制成的，而其他各种塑料袋也含有各种添加剂、染料等有害人体健康的辅助材料，所以塑料袋还是少用的为好。在调查中我还发现，其实有一些黑心的商家多少了解一些塑料袋的危害知识，但他们为了提高利润置消费者的健康于不顾，还在继续大量地使用着塑料袋，因此我们对塑料袋的认识真的是没有提高到一定高度。
当然如果把塑料袋加工成别的一些塑料制品，既对我们没有危害，反而可以为我们的生活带来便利。
所以作为新世纪的主人，我们更应该从自我做起，从今天开始，拒绝塑料袋，拒绝白色污染，与绿色生活永牵手相伴。
数据调查报告及篇三
—关于大学生消费水平的问卷调查分析
一、问题的提出
在当代市场经济的大背景下，如何把自己手中有限的资金花得合理等值理性已经成为了人们日益思索的一个问题。我们大学生作为一个庞大而特殊的消费群体，更是对这个问题有着自己特殊的见解与体会。
自从我们踏入大学校门的那一天起，我们离开了父母，开始了真正意义上的生活自理。不同于其他社会消费群体的消费心理和行为以及消费观念的超前和消费实力的滞后，这些都对大学生的消费观念产生了很大的影响。其中个人消费作为日常生活中的一个重要组成部分，自然也就成了人们所关注的重点。为了更好地了解和分析当代大学生的消费情况，我们选取了这一主题展开了问卷调查。
二、问卷调查情况
本次调查金数据共发出300份《大学生消费调查问卷》（具体调查问卷样表见附表一），收回295份问卷，但其中有部分为不合格问卷，实际有效回收率为95.33%。本次调查为了获得全面真实的调查结果，采取了随机调查的方式，即在学校内各学生比较集中的地点发放问卷，尽量对不同性别、不同年级的学生进行有针对性的全面的问卷调查。
三、数据统计与分析
从有效的调查问卷中可以看出，在整个调查过程中，接受本次调查的有192名男生和94名女生。现将各个问题的数据情况统计（统计图见附录二）如下：
1.你的家庭月收入为多少（）
在被调查的同学中有11%的同学家庭月收入在1000以下，13%的同学家庭月收入在1000到2000之间，而家庭月收入主要集中在2000到4000之间，属于该区间的同学占到全部调查人数的40%。剩余的36%的同学家庭月收入则在4000以上。
2.你的生活费主要来自于（）[多选]
根据本题的调查结果显示，同学们的生活费主要来自于家中补给（占到70%），其余的依次为：课余打工（12%）、勤工俭学（8%）、做家教（6%）、奖学金（4%）。
3.你觉得你现在每个月的消费如何？
在所调查的学生中，有过半数的同学认为自己的消费情况偏高（31%）和刚好（53%），而处于很高或偏低的同学较少，只占到9%和7%。
4.你是否基本上在食堂就餐（）
由数据对比分析得知，大部分同学（78%）选择在食堂集中就餐，而另外22%的同学则更亲睐于在外就餐。
5.以下各项中占你支出最大的是哪三项（）[ 按从大到小列]
由结果看，本题预设的7个选项均被被调查人的回答所涉及到。民以食为天，饮食消费作为各项消费中的一个大头，依然占据了首位，为全部消费支出的32%。学习用品本应作为学生的另外一项重要支出，但是遗憾的是，它只占到支出总和的18%，与娱乐消费支出所占比例（17%）基本持平。作为异军突起的服装支出却升至第二位，占到了21%，比学习用品支出高出3个百分点。由于高年级学生面临着就业的压力，交通出行也日渐成为他们生活中的一项重要支出，占到了7%。化妆品消费和投资则很少被人问津，分别占到4%和1%。
6.你的休闲娱乐消费占总消费的百分比（）
7.你用来学习的钱每月平均多少？（）
对于第6个问题和第7个问题，我们是将被调查者的学习支出和娱乐消费做一个横向的比较。比较的结果反映出大学生中的娱乐支出比例仍要略高于学习消费。同学们的学习消费数据（所列数据为学习消费占总消费的百分比，下同）如下，低于10%同学占到了被调查者的31%；在10%和20%这个区间内的同学最多，占到了44%；在20%到30%这个区间内的同学（21%）也比较多；而在30%到40%这个区间的同学最少，只有4%。对于大学生的娱乐消费，各区段内的消费情况则比较平均，相应的数据为：低于10%占19%，10%至20%之间占38%，20%至30%占27%，30%至40%占16%。两项消费在低于10%和30%至40%这两个区间内的数据形成了鲜明的对比（31%和19%，4%和16%）。
8.你是否有记帐的习惯（）
有超过三分之二（76%）的同学没有记账的习惯，但是仍有24%的同学保持着记录自己消费情况的习惯。
9.你每到月末生活费是否紧张（）
有超过半数的同学都会在月末出现费用紧张的情况（基本会22%，偶尔会30%），但是也有相当比例的同学（48%）不会在月末为自己的费用担忧。
10.花父母的钱，心中有何想法（）
对于如何对待花父母的钱这个问题，63%的同学都表示会在以后的生活中通过自己的努力加以偿还。另有28%的被调查者则抱有一种无奈的态度。也有部分同学认为花父母的钱为理所应当或根本未思考过此类问题，其比例依次为4%、5%。
11.心中有没有想过要通过自己挣钱来改变自己的消费来源（）
本题的数据结果再次映证了上题的分析。绝大部分的同学（92%）抱有通过自己努力来改变生活来源的这种想法，但是其中只有30%的被调查者将想法转化为了实际行动，其余的62%则仅仅停留在思想层面，并未付诸实施。
12.你对自己的消费水平满意吗()
同学们对自己的消费满意程度主要还是集中在基本满意层面（59%）。不满意和很满意的比例则比较接近，为19%和22%。
四、问卷调查后的收集统计
在以往的问卷调查中，大家都使用传统的数据统计和和收集方式，所以工作量相对要大很多，而工作效率也就有所打折，而金数据则提醒广大网友朋友用现代智能轻态表单设计工具—金数据来体验问卷调查的乐趣。
数据调查报告及篇四
“在经历连续两年报名人数的下跌后，xx年度研究生报名人数出现明显反弹，部分省市甚至呈现大幅度增长态势。”这是中国教育在线24日在京发布的《xx年全国研究生招生数据调查报告》所显示的。《报告》还显示，研究生招考各学科报录比不均衡，在计划报考的10个最热门专业中，7个是社科类专业；名校所招录的研究生中，推免生比例大幅度上升。
近年来，硕士研究生报考群体始终处于相对稳定的态势，从xx年起，研究生考试报名人数出现下降，保持多年的考研热持续两年“降温”。xx年全国考研报名人数为176万，xx年下降至172万人，到xx年再减少至164.9万人。
《报告》显示，xx年全国硕士研究生招生考试报名人数出现明显反弹。中国教育在线总编辑陈志文介绍，统计显示，今年考研报名人数超过170万，北京、河北、辽宁、江苏分别增长6.8%、8.4%、11.7%、11.12%。
xx年北京市硕士研究生招生考试报名人数达24.3万，比xx年增加15448人，增幅约6.8%。xx年江苏省硕士研究生招生考试报名人数达116039，比xx年增加11617人，增幅达11.12%。
是什么导致今年考研人数的“突然反弹”?陈志文分析，全国硕士研究生报名人数激增，与我国经济下行压力下大学生就业形势严峻有关，“近几年本科毕业生人数连创新高，就业压力增大从而催生‘考研大军’”。
根据中国教育在线调查系统数据显示，3000余人的调查群体中，有43%的考研人群因“增加就业竞争力、提升毕业后薪水”选择考研，暂时不想就业而选择考研的人群占13%。“部分毕业生工作以后对薪酬的满意度较低而选择考研，提升自身水平、改变工作环境成为往届生考研的重要原因，这也拉高了xx年整体考研人数。”陈志文说。
《报告》显示，全国普通高校理工类研究生的招生人数明显高于社科类研究生，但实际上，理工类专业的报考情况并不乐观。
中国教育在线全国研究生志愿采集系统收集的32万条调查数据显示，社科类专业在研究生计划报考专业中占据非常大的比重，最热门的十大考研专业中，仅管理学和经济学就占据约70%。
浙江大学xx年硕士研究生报录数据显示，经济学报考728人，录取86人，报录比为8.4：1，而工学报录比为4.9：1，理工类与社科类的报录比相差近2倍。中山大学xx年学术型硕士研究生报录数据分析，教育学报考人数71人，录取8人，报录比为8.9：1;工学报考1083人，录取334人，报录比为3.2：1，各学科之间的录取比例极不平衡。
《报告》显示，过去3年，伴随研究生录取人数增长，报名人数下降，研究生录取分数线逐年下降的趋势明显。
陈志文介绍，从教育部公布的《xx年全国硕士研究生招生考试考生进入复试的'初试成绩基本要求(学术型学位类)》可以看出，大约70%的学科门类单科(满分100)分数线为30多分，b类考生的复试分数线甚至更低。理学单科录取分数线近3年呈现急剧下滑的趋势，到xx年录取分数线已经跌落至36分。经管类专业一直是研究生报考热门、集中的学科，也是录取分数线较高的学科，然而单科录取分数线也没有脱离下降的趋势。从xx年到xx年，管理学单科分数线从55分降至46分，经济学单科分数线从55分降至45分。
《报告》显示，“985”工程高校所录取的学生中，推免生比例大幅度上升。复旦大学xx年拟录取的推免生，占录取总人数的41%。中国人民大学xx年拟录取的推免生比xx年增长了17.6%。北京大学xx年拟接收推免人数2167人，占招生总规模4354人的49.77%，教育学院和个别跨学科门类推免生招生甚至占其总规模的100%，不再招收统考生。
名校保研生占据研究生录取半壁江山的同时，也加大了普通学生考入名校的难度。根据中国教育在线调查平台收集数据统计，23%的学生反映，保研生比例的增加，加剧了报考名校、名专业的难度。
《报告》显示，各高校喜欢要推免生的原因，是因为推免生“整体底子好，能力强”，这从一个侧面也反映了学校对以分数为核心的录取制度的不满意。据陈志文介绍，从xx年起，研究生录取制度改革已经在部分高校进行了小范围试点，淡化分数评价，强调综合学术能力，也取得了一些经验与效果。
此外，研究生推免政策的放开让优秀的学生有了更多的选择机会，高校对优质生源的“争夺”也十分激烈。陈志文介绍，多数高校以高额奖、助学金，可申请专项经费资助科研、自主选择导师等优惠政策，吸引优秀生源。
数据调查报告及篇五
一线城市调查者中，43.2%的人认为房价会下跌，比看涨的人高出8.5%;二线城市看跌的人比看涨的人多6.1%;三四线城市看跌的人更是比看涨的人远远高出30.8%。消费者信心明显不足。
买房人对网络信息的依赖度远远高于其他，超过80%的受访者通过互联网和移动互联网获取房产信息，而户外广告、报纸和朋友推荐这样的传统方式占到20%左右，在规模越小的城市，户外广告相对管用。但使用移动互联网查看房产信息仍然不是主流，只有3成的调查者平时会用手机找房。
随着各地限购政策的放开和后续政策的逐步释放，使得基本功能很难完备的一居室需求很低，不管在一线、二线以及三四线城市，一居室的需求占比都不足3%，二居、三居是需求的主力产品，在三四线城市，三居室则更受欢迎，占比达到了64%。
不管是多大规模的城市住户，有近80%的人最看重的住宅周边配套设施是学校，人们对于对于住宅周边设施需求度是这样的：学校超市、便利店医院大型商业体银行餐厅休闲场所。
一线城市用户对通勤时间要求最高，93.3%的用户愿意购买通勤时间在60分钟以内的住房，其中有50.5%更是希望能够在30分钟以内，而对于二三线城市的用户来说要求则更为合理一些，31-60分钟的通勤时间是二三线城市大部分住户的接受范围。
房产金融的。用户使用率和城市发展水平保持一致，大多数用户对房产金融抱有积极态度，65%以上的用户表示用过或者愿意尝试使用。
38%左右的人看重互联网家装的高性价比，只要价格合适则愿意用；40%左右的人可以尝试，但不能完全在网络上解决；剩下的22%则完全不愿意用。
还没那么多人爱智能家居，有35%左右的人对智能家居无感，此外还有约19%的人对智能家居不太了解，16%的人认为不过是虚拟概念，不实用，还有5%左右的人对智能家居比较了解，但完全没兴趣。
数据调查报告及篇六
问卷的标题概括地说明调研主题，使被访者对所要回答的问题有一个大致的了解。
确定问卷标题要简明扼要，但又必须点明调研对象或调研主题。
如“学生宿舍卫生间热水供应现状的调研”，而不要简单采用“热水问题调查问卷”这样的标题。
这样无法使被访者了解明确的主题内容，妨碍接下去回答问题的思路。
2、问卷说明
在问卷的卷首一般有一个简要的说明，主要说明调研意义、内容和选择方式等，以消除被访者的紧张和顾虑。
问卷的说明要力求言简意赅，文笔亲切又不太随便。
下面举个实例加以说明。
同学，你好！
我是浙江师范大学的实践队员，我们正在做关于信息三农的调研，想问你几个相关问题，了解下您的意见。
您的回答将被完全保密，请放心。
谢谢你的协助与支持！(多用于访问时，并不是很正式)
你好：
我是xxx暑期社会实践团队的采访员，我们正在进行一项关于xxx的暑期实践调查，旨在了解xxx的基本情况，以分析xx发展的趋势和前景。
您的回答无所谓对错，只要能真正反映您的想法就达到我们这次调查目的。
希望您能够积极参与，我们将对您的回答完全保密。
调查会耽误您10分钟左右的时间，请您谅解。
谢谢您的配合和支持。
(如有需要，应考虑英文版的问卷)
3、填表指导
对于需要被访者自己填写的问卷，应在问卷中告诉回答者如何填写问卷。
填表指导一般可以写在问卷说明中，也可单独列出，其优点是要求更加清楚，更能引起回答者的重视。
例如：
填写说明：
问卷答案没有对错之分，只需根据自己的实际情况填写即可。
问卷的所有内容需您个人独立填写，如有疑问，敬请垂询您身边的工作人员。
您的答案对于我们改进工作非常重要，希望您能真实填写。
4、调研主题问题
调研主题内容是按照调研设计逐步逐项列出调研的问题，是调研问卷的主要部分。
这部分内容的好坏直接影响整个调研价值的高低。
详细内容见第五小节“问题回答的方式与格式”。
5、编码
编码是将问卷中的调研项目以及被选答案变成统一设计的代码的工作过程。
如果问卷均加以编码，就会易于进行计算机处理和统计分析。
一般情况都是用数字代号系统，并在问卷的最右侧留出“统计编码”位置。
6、被访者基本情况
这是指被访者的一些主要特征，如个人的姓名、性别、年龄、民族、生源地、所属院系等。
这些是分类分析的基本控制变量。
在实际调研中要根据具体情况选定询问的内容，并非多多益善。
如果在统计问卷信息时不需要统计(的)被访者的特征，就不需要询问。
这类问题一般适宜放在问卷的末尾。
如(没有很私人的问题)问题不是很私人，也可以考虑放在“问卷说明”后面。
7、访问员情况
在调研问卷的最后，要求附上调研人员的姓名、调研日期、调研的起止日期等，以利于对问卷质量进行监察控制。
如果被访者基本情况是放在“问卷说明”的后面，访问员情况也可以考虑和被访者的基本情况放在同一个表格中。
8、结束语
一般采用三种表达方式：
a.周密式对被访者的合作再次表示感谢，以及关于不要填漏与复核的请求。
这种表达方式既显示访问者首尾的一贯的礼貌，又督促被访者(消除)填好未(没)回答的问题和改正(差)有错的答案。
例如：“对于你所提供的协助，我们表示诚挚的感谢！为了保证资料的完整与详实，请你再花一分钟，翻一下自己填过的问卷，看看是否有填错、填漏的地方。
谢谢！”
b、开放式提出本次调查研究中的一个重要问题，在结尾安排一个开放式的问题，以了解被访者在标准问题上无法回答的想法。
(常用)
例如：“你对(于)制定关于学生学籍的政策有何建议？”
c、响应式提出关于本次调研的形式与内容的感受或意见等方面的问题，征询被访者的意见。
问题形式可用封闭式，也可用开放式。
d、封闭式：你填完问卷后对我们的这次调查有什么感想？(单选)
数据调查报告及篇七
所谓垃圾数据，是指进入地税征管系统的扭曲、虚假、无价值的数据。自20xx年地税征管软件系统上线以来，系统采集的数据及其覆盖范围逐渐扩大，但垃圾和冗余数据也相应增加。征管系统运行近五年，全省地税20xx一次系统清理，很大程度上解决了网上运营初期由于信息采集不完整、操作不规范而导致的垃圾数据进入系统和系统产生的垃圾信息。但是，随着新业务功能模块的不断推出和税收政策的变化，系统中相应的垃圾数据逐渐增多，不仅影响了各种数据统计的准确性，也严重影响了软件运行的速度，极大地制约了地税征管软件的功能。
(一)清理垃圾数据是适应税收信息化发展的需要。从目前税务管理信息化的发展趋势来看，综合征管软件的运行管理以数据管理为主，各种税收征管工作对数据的存储、处理和依赖程度逐渐增加。此外，采集和管理数据在省级集中处理，需要保证进入系统的数据的真实性、准确性和科学性，逐步实现现有信息系统的综合集成和综合业务应用。
(二)清理垃圾数据是精细化管理的需要。垃圾数据的出现，说明税务数据资源管理与精细化管理要求还有很大差距。清理垃圾数据本质上是为了优化数据资源，满足数据采集和管理的质量要求，改变信息管理模式，进一步推进信息化精细化税务管理和规范化数据管理。
(3)清理垃圾数据是保证科学决策的需要。综合收集和管理软件数据在科学决策中起着至关重要的。作用。垃圾数据造成系统数据失真，使税务人员在掌握和分析数据时产生不同程度的偏差，从而影响数据在科学决策中的利用价值。如果将扭曲的数据用于形成相关决策，将直接导致决策失误。因此，需要移除系统中的各种数据来保存真相，以保证决策的科学性。
目前，垃圾收集管理信息系统中的垃圾数据主要包括登记、识别、系统、企业提交、票证、检验和报告等。垃圾数据的原因是管理和技术。
(一)管理因素
1.基本数据收集错误。一些工作人员缺乏对数据质量重要性的认识，在数据输入系统之前，他们收集了错误的信息或根本没有收集数据。比如20xx年9月，省局在数据清理中发布了项目登记的垃圾信息，有些项目登记信息让人一看就觉得不是真实数据，可能是税务管理员根据企业申报的信息计算收集的，比如员工人数、生产地址、经营地址、开业日期、受理日期、注册资本等信息为空，说明税务管理员根本没有收集这些信息。
2.基本数据输入错误。有的工作人员录入数据粗心、不及时，直接录入要录入的数据，没有经过预审，或者录入后没有经过审核，就错过了修改时间。比如有的纳税人填错了信息，前台人员却没有审核。比如税务管理员在税务登记流程的最后一步没有选择管理行业和地理位置信息，直接提交，导致部分住户的管理行业默认为餐饮业，地理位置默认为城市中第一个地理位置名称。
3.前台人员操作失误。少数工作人员业务不熟练，计算机操作不规范，导致误记。在数据清理过程中，发现一些前台人员在开具税务收据时，随意选择了税目。比如他们明明是查账征收企业所得税的纳税人，却在开具发票的时候又增加了一个核定征收的税目。
4.纳税人网报操作错误。少数纳税人申报时数据有误，没有及时发现。如果有些企业在网上申报，因为扣款不成功后，不办理申报不扣款手续，而是重新申报扣款，导致系统中存在要征收的税款。
5.人为输入虚假数据。为了应对考核指标，比如在绩效考核中，财务信息的录入率和两税的征收存在不一致的情况。很多税务管理员为了完成考核要求，要求纳税人随便填写财务信息，或者干脆自己去做，导致系统中很多企业的财务信息不完整、不合理。比如制度评估规定有房产税就必须有土地使用税，但实际上按照税法只能征收其中一种。比如房地产开发企业买地只交土地使用税，不开发。面对这种情况，一些基层分局干脆在季末自己贴钱。这样一来，体制内一些企业的房产税或者土地使用税就只有1-2元美金，登记的项目就是几平米的土地或者几十元的房产。
6.监督评估机制不到位。为解决数据质量问题，省局出台了《地方税收管理信息系统数据质量暂行规定》(甘地国税发[20xx]15号)和《地方税收征管业务系统运行若干规定》(甘地国税发[20xx]42号)，但对数据质量没有专门的考核办法，只有部分指标零星出现在绩效考核中，无法对具体工作人员进行考核。
(2)技术因素
1.不对称的业务需求和系统功能会导致错误消息。由于开发过程中业务需求的变化，系统采集提取的数据与实际情况不一致，如纳税评估时无法提取纳税人添加的财务信息等。
2.系统之间的数据交换接口产生错误信息。目前，与地税征管平台进行数据交换的系统包括个人所得税基础信息管理系统、货运发票系统、网上报税系统、银行批量扣税系统和inspur税控发票管理系统。这些系统在一定程度上解决了征管系统的不足，为加强税收管理提供了便利。然而，系统之间的大量数据传输可能会导致垃圾信息。比如银行批量抵扣税款时，由于交换接口生成的信息有误，导致重复抵扣。
3.软件故障导致的错误消息。地税征管平台后台数据库存储的数据量已经远远超过1000g，前台访问量大的时候数据库必然会无响应。当正常流程提交时系统没有响应时，可能会出现既不能进也不能退的流程，而这些无法处理的流程就会形成垃圾数据。同样，在处理报告时，由于需要执行最大的数据操作，可能会产生错误的信息。
(a)管理
1.数据收集是现实的、务实的。求真是指为了保证征管软件数据的真实性、准确性和完整性，需要在一线征管和税源企业主动采集数据，主动整理各种采集和经济数据进行科学分析。
2.数据管理应该一起管理。从数据管理和采集管理软件应用的特点和规律出发，注重跨部门工作的协调统一，形成联合管理的良好局面。根据收集管理软件数据系统建设的需要，充分发挥收集管理部门在数据管理中的主导作用，组织收集管理部门人员对输入的数据进行比对，对垃圾数据进行补充和修改。在此基础上，严格规范数据源、条目和处理环节，及时找出新生成的问题数据，找出错误原因。同时，各业务部门每月应对采集管理软件中的数据进行测试和评估。
3.数据评估有明确的权利和责任。第一，完善责任机制。提出采集管理软件数据质量零误差的目标，明确各级数据管理的责任部门和责任人，明确划分决策、实施和监督的责任，正确区分监督责任和行为主体责任，有效解决责任不清、多头管理、重叠和职责真空的问题，形成数据管理的责任链；第二，严格的考核机制。对垃圾数据可能经过的主要环节或岗位进行全面评估，对因违规操作造成数据质量问题的人员追究过错责任。形成部门和环节领导和员工自觉参与数据管理，共同关注数据质量的氛围。
(2)技术方面
1、完善征管业务系统。增加业务系统功能，比如在一些关键字段增加页面的检查功能，减少垃圾数据的录入；整合业务系统功能，减少系统间数据传输产生的垃圾邮件；优化业务流程，比如网上纳税人可以提前输入财务信息，要求纳税人在网上报税之前输入财务信息，减少了后期补充记录中的人为因素。
2.在线数据质量管理系统，及时提示和检查产生的垃圾数据；建立专门的垃圾数据“推送中心”，负责日常数据质量发布、清理和评估。
3.加强纳税人自洁功能，如建立项目登记信息、两个行业项目登记、财务信息录入等相关提示页面。，以便纳税人在进行相关操作时第一时间进行补充或修改。
4.开放数据清理权限。征管业务系统正式上线后，实现了税务数据的省级集中，对失真、错误数据的处理权也集中在省级。基层税务机关产生的失真、错误数据，只有上报一级省局后才能删除，不仅耗时长，而且增加了基层网络管理员的工作量，造成大量垃圾数据积累。建议在保证系统正常运行的前提下，给予基层网络管理员足够的清理权限，有效分流数据清理压力，解决垃圾数据的瓶颈问题。
数据调查报告及篇八
据报道，中国约有2/3的城市陷入垃圾围城的困境。我国仅“城市垃圾”的年产量就近1.5亿吨，这些城市垃圾绝大部分是露天堆放。它不仅影响城市景观，同时污染了与我们生命至关重要的大气、水和土壤，对城镇居民的健康构成威胁，垃圾已成为城市发展中的棘手问题。垃圾不仅造成公害，更是资源的巨大浪费。每年年产1.5亿吨的城市垃圾中，被丢弃的“可再生资源”价值高达250亿元！北京市现日产垃圾13000吨，全年生产495万吨，而且每年将以8%的速度递增。我国目前处理生活垃圾的方法除露天堆放外，还有卫生填埋，这种方法避免了露天堆放产生的问题，其缺点是建填埋场占地面积大，使用时间短(一般十年左右),造价高，垃圾中可回收利用的资源浪费了；再是焚烧，使垃圾体积缩小50%～95%,但烧掉了可回收的资源，释放出有毒气体，如二恶英、电池中的汞蒸汽等，并产生有毒有害炉渣和灰尘；第四种是堆肥，这种方法需要人们将有机垃圾与其它垃圾分开才行，它具有很好的发展前景。北京市现处理一吨垃圾花103.49元，一年的处理费用就是5亿多元。这还不包括建设垃圾处理场的费用，建一座大型垃圾填埋厂就得花1～2亿元，建一座大型垃圾焚烧厂就得花20多亿元，这又是一笔很大的支出。当前大量未经分类就填埋或焚烧垃圾，既是对资源的巨大浪费，又会产生二次污染。
城市垃圾的价值
在一些城乡结合部，一堆堆高高的垃圾山上，一群群衣衫褴褛的男女老少，他们不顾迷漫着的臭气和蚊蝇的叮咬，忙着翻腾、挖掘和拾拣，已有人因拾垃圾而发财。毫无疑义，垃圾中蕴藏着资源。那么，我们日常生活的丢弃物究竟有多少可以利用？请看下面这些数字：
3、肥皂：净含量12
5、治高血压药：北京“双鹤”生产的10片装“北京降压0号”的纸盒、空药板及说明书重11.3克，丢弃物占总重的89%。据统计北京市老年人该病患者占4成以上，约有56万人需终生服药，一日服一片，一年丢掉“0号”包装物达203.6吨。
事实上，我们天天在丢掉着大量的可回收物，以上所述的废弃物只是总量的一角。据北京市环保基金会统计，北京市年产垃圾中有废塑料36.2万吨，而一吨废塑料可生产0.37～0.73吨油；每回收一吨饮料瓶塑料可获利润8000元。有废纸38.8万吨，每回收一吨废纸，可造好纸0.85吨，节省木材3立方米，节省碱300公斤，比等量生产好纸减少污染74%。有废玻璃15万吨，利用碎玻璃再生产玻璃，可节能10～30%,减少空气污染20%,减少采矿废弃的矿渣80%。有废电池2.37亿支，利用废电池可回收镉、镍、锰、锌等宝贵的重金属，同时可减少重金属对环境的污染及对人体健康的危害。有废金属3.5万吨，每回收一吨废钢铁，可炼好钢0.9吨，可减少75%的空气污染、97%的水污染和固体废物，比用矿石炼钢节约冶炼费47%。有废食品草木121.3万吨，每回收一吨这类垃圾，可生产0.6吨有机肥，也可生产垃圾燃料，作为发电、供热的燃料。
数据调查报告及篇九
本次调查发放问卷的对象是七年级全体学生，发放问卷的79份，回收79份，有效数量为79份，回收比率100%。
五、数据汇总
1、做有理数运算题喜欢75%不喜欢8%有一点17%。
2、做有理数运算题需要理解法则、概念需要92%不需要8%。
3、背乘法口诀能92%不能5%会一点3%。
4、你做有理数运算的速度非常快18%一般68%慢14%。
5、做有理数运算题，你经常出错经常10%偶尔85%不会错5%。
6、第六、七题都是运算顺序题会的89%不会11%。
六、结论
1、部分学生做运算题的兴趣有待激发。
2、影响有理数运算速度有待提高。
3、学生做运算题的正确率有待改善。
4、学生的运算顺序的规范性有待强化。
5、以上调查分析反应，大多数学生的运算能力都存在着这样，那样的问题，运算能力的提高令人堪忧。
数据调查报告及篇十
国家粮油信息中心最新预计，2016年我国大豆播种面积将达715万公顷，较上月预估上调20万公顷，较增加70万公顷，主要因黑龙江大豆播种面积增幅超过预期。预计黑龙江大豆播种面积为280万公顷，较上月预估上调19万公顷，较上年增长40万公顷，主要得益于种植结构的调整，黑龙江北部及农垦系统大豆面积增幅均超过20%。调研发现，2016年内蒙古东部、黑龙江省西北部发生夏伏旱，受灾地区大豆减产、品质较差;产区农户手中几乎没有余豆，部分贸易商以购销临储陈豆为主;市场关注新豆上市，但对价格预测较谨慎，预计新豆上市后优质优价体现明显。
旱情影响新豆品质
调研了解到，2016年内蒙古东部、黑龙江省西部发生夏伏旱。
内蒙古呼伦贝尔市阿荣旗东山屯村遭遇26年不遇的旱灾。黑龙江省黑河市五大连池市双泉镇80%以上的耕地受旱，镇上龙头村和龙凤村两个村的1500亩大豆面临绝产。旱情还使得受灾区大豆品质变差，粒型小，“辣椒籽”、不完善粒居多，基本达不到国标三等的标准。受灾后“土豆子”、“青豆子”、“有虫口的豆子”比重增加，收获后只能送到油厂压榨，价格自然高不了。所调研地区2016年种植的高蛋白大豆品种较多，旱情也影响了大豆灌浆，大豆蛋白含量预计要降低。
我国大豆2016年市场现状：新豆价格不容乐观
新豆上市价格不容乐观
受灾区大豆单产下降，即使保持去年价格不变，农民收益仍受到影响。调研发现，包地种大豆的规模经营户，由于地租成本较高，旱情对其经营的影响非常大。与包地种豆相比，如果是自家的承包地，则能大致保本。
关于补贴政策，有农户建议国家做好2016年大豆市场价格监测工作，把目标价格和市场价格的价差实实在在地补给农民。今年国家对玉米(1415，-5.00，-0.35%)实行“市场化收购+补贴”的政策，黑河市爱辉区嘉兴农机专业合作社的负责人认为玉米价格市场化后，会促进大豆、玉米比价回归正常区间，明年合作社想轮作，希望国家“不管种啥都给生产性补贴”，并且补给实际种地的人。
数据调查报告及篇十一
数据分析的意义：
数据分析带来的价值让产品了解产品运营情况，了解用户需求和行为习惯，了解产品功能使用情况等等，属于产品人员最技术的技能。
数据类型：
一般的用户数据获取方式可以从页面js和服务器日志上获取；
加上时间参数等就可以获得大量的趋势性分析。
另外还有一些数据可以通过后台的数据请求次数和用户提交数据，例如用户的搜索命中率，用户ugc提交信息量，用户流程损耗量(任务完成量和时间)。
以上为定量数据。
其他定性数据包括用户操作流程，用户使用过程，用户行为，用户评价和反馈等。
对数据进行分析：
1、数据的趋势
主要是居于时间变化呈现的数据量级的趋势统计
用户量，访问量，(注册量，活跃量)
用户提交信息量的变化趋势
重复访问用户比例、数量和新增用户用户数量、比例
2、数据的权重
各个业务模块的访问权重占整个产品/频道的权重比例
各个页面停留时间权重
提交信息用户量和用户uv的比例关系
3、数据呈现的用户行为
比如：
用户访问热图
用户直接访问、外站导入、搜索引擎的比例
用户搜索常用关键词，常标中的关键词，未标中的关键词
用户来源
用户停留时间
一跳率，二跳率等
产品对数据的态度：
1、正确的态度
虽然是有点废话，但是需要强调。产品必须有明确健康的运营态度和运营价值观。
比如不鼓励非正常的pv，前台产品引导用户更好的互动和转发，后台设计引导发布编辑提交更有效的信息和信息关联。
2、对数据敏感，发掘细节
对定量的数据和定性的数据都保持敏感，特别在持续对产品改进上，需要大量的数据。
包括用户操作，用户访问最多的页面，用户页面跳转等
[数据分析入门]
数据调查报告及篇十二
【编者注】有经验的分析师在完成自己的分析周报、月报的时候通常会想方设法的对之前的报告进行改进完善，这个过程就好比我们的产品升级更新一样，并配合不同的专题分析对目标进行精准部署。而一个好的分析框架思路就好比是军队中的指挥部，指挥中心建立后，随之而来的战略部署就水到渠成，分析思路框架---分析报告模版---分析策略部署---分析部署完善补充--分析思路框架，正好形成一个完整的闭环。那么针对具体的行业分析框架如何拟定呢？来看看中国统计网为大家推荐的来自typedef的游戏数据分析系列文章吧。
经过一段时间对ib游戏的数据分之后，初步得出了一些通用的模型。
主要分为4大块：
一、推广部分
二、玩家成长分析
三、充值分析相关
四、游戏服务器相关分析
名词解释：
全新新增充值账号：
统计月第一次充值且统计月第一次登陆游戏；
老转新新增充值账号：
统计月第一次充值但统计月前一个月或更早月份就已经登陆游戏；
持续充值账号：
统计月之前一个月有充值，统计月继续有充值的账号；
回流充值账号：
沉默充值账号：
统计月之前一个月有充值，但统计月没有充值但有登陆游戏的账号；
流失充值账号：
统计月之前一个月有充值，但统计月没有充值且没有登陆过游戏的账号
[游戏数据分析]
数据调查报告及篇十三
随着20xx年钟声的临近，20xx年的工作即将进入尾声。在这个特殊的时点，总结过去的工作，计划未来，就显得尤为重要！在过去的时间里，本人在公司各级领导的正确领导下，在同事们的团结合作和关心帮助下，较好地完成了20xx年的各项工作任务，在工作能力和思想政治方面都有了更进一步的提高。现将20xx年取得的成绩和存在的不足总结如下：
一、思想政治表现、品德修养及职业道德方面
20xx年以来，本人认真遵守劳动纪律，按时出勤，有效利用工作时间；坚守岗位，需要加班完成工作按时加班加点，保证工作能按时完成。爱岗敬业，具有强烈的责任感和事业心。积极主动学习专业知识，工作态度端正，认真负责地对待每一项工作。
二、工作能力和其它方面
我的工作岗位是数据与产品支持，准确和效率一直都是我的工作宗旨。工作内容大体分为四块：
1.在月初关账期间，要保证各地提报的非派费用和仓租、外包工、叉车租金分摊的准确性与及时性，同时不仅需要审查数据内容填写的规范性，还需要确认各地是否已经提报。汇总完数据后要进行初步分析，将不符合提报要求的费用提取出来并联系提报人进行确认，并判断是否应该提报。将数据提交给结算部门后，结算在核销的时候会有疑问，这些疑问也需要我来进行跟进与反馈。
2.关账结束后要进行合同外议价的分析，这部分分析分为同一线路同一承运商派车次数大于3次的分析和有合同但走合同外议价的分析两部分，前者分析的目的是为了考虑是否要与此线路签合同，而后者的分析目的是更新完善合同的报价。
3.结束合同外议价的分析工作，则需要进行单个to负毛利的分析，该分析数据主要来源于工盘，包括收入明细，成本明细，派车分摊和租车分摊。分析完成需要将结果发给对应的运输经理，查明产生亏损的原因，并提出合理的建议。
4.在以上三部分工作内容如期进行的时候，全月不定时穿插项目初步分析，此部分内容主要使用者为项目经理、客户经理等。
三、存在的不足
总结20xx来的工作，虽然取得了一定的成绩，自身也有了很大的进步，但是还存在着以下不足：
一是工作方式上还只是按部就班，虽然融入了一些自己的看法和改进，但还未提高到更高的层面，没有从管理层的角度去看待问题。
二是由于工作性质，与区域的负责人和调度员会有频繁的联系，但还不能很好的沉着面对，所以沟通交流能力还需要进一步的加强。
20xx年我将进一步发扬优点，改进不足，拓宽思路，求真务实，全力做好本职工作。打算从以下几个方面开展工作：
一是加强工作统筹。根据公司领导的年度工作要求，对全年的工作进行具体谋划，明确内容、时限和需要达到的目标，把各项工作有机地结合起来，理清工作思路，提高办事效率，增强工作实效。
二是加强工作作风培养。始终保持良好的精神状态，发扬吃苦耐劳、知难而进、精益求精、严谨细致、积极进取的工作作风。
三是作为运输总部与区域对接人员之一，一言一行都代表着公司的形象。不仅在工作上必须做到精确、严谨，而且在行为品德上要严格要求自己，树立良好的个人形象。所以我要加倍努力的工作为了公司的发展做出自己的贡献。
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数据调查报告及篇十四
多变量统计技术包括分析两个或两个以上变量间关系的各种技术，可归纳为两大类：一类是为综合评价服务的方法，即对某一事物分析其各种特性以及这些特性之间的相互关系，并将有关数据归纳为少数几个特征值的方法，包括因素分析、主要成分分析、聚类分析、多维尺度分析、潜伏结构分析等。另一类是为预测服务的方法，即把列举出的特性区分为说明变量和基础变量，根据从说明变量中得出的信息来预测基础变量的方法，包括多元回归分析、方差分析、协方差分析、虚变量多元回归分析、自动干扰探测分析、判别分析、虚变量判别分析、联合测定分析、规范关联分析、多元方差分析等。本节就多元回归分析、判别分析和因素分析作一简单介绍。
回归分析。任何一个市场营销问题都要涉及一组变量，而市场营销调研人员主要对其中的一个感兴趣，他要了解在不同的时间、地点该变量的变动情况。这个变量就叫做因变量。市场营销调研人员在确定了因变量之后，还要进一步考察其他变量在不同的时间、地点对因变量的变动有何影响。这类变量就叫自变量。所谓回归分析、是指一种表述自变量对因变量影响的公式技术。
如果在回归分析中，统计方程式中只涉及一个自变量，我们称该统计方程式为简单回归；如果涉及两个或两个以上自变量，我们称该统计方程式为多元回归。
[市场营销数据分析]
数据调查报告及篇十五
随着社会经济的发展，人们对精神文化的需求不断增长。大学生作为一个特殊的群体，在挣脱了应试教育后，开始自己新模式的学习阶段，进而表现出强烈的求知欲和好奇心。课外阅读是大学生自由学习的主要手段，是提高修养，陶冶情操重要途径。大学生的课外阅读的提高随之会引起其课外图书购买量的提升。那么在大学的图书市场上，哪些书更受大学生青睐，大学生对课外图书购买的意愿有多大，相对于愿意购买课外书的大学生们，大学，这块图书市场到底有多大。随着网络普及，电脑成本的不断下降，网上购物已经慢慢地从一个新鲜的事物逐渐变成人们日常生活的一部分。网络正在冲击着人们的传统消费习惯和思维、生活方式，以其特殊的优势而逐渐深入人心。因此我们对大学生网上购物的情况进行了一次调查。以了解大学生对网上购物的认识和接受情况及通过对影响网购因素研究对网购未来发展做出预期。因此，为了了解当今大学生在网上消购买书籍的情况，更好的了解大学生网购行为以及他们对网购书籍的看法，对在校大学生进行了网购情况调查。
进行“大学生网上买书情况调查”的目的：一是为了网络营销课程实践的需要；二是为了了解大学生对网上买书的看法、身边大学生的购书倾向以及大学生对书籍的主要需求。
问卷内容包括被调查人个人信息、被调查人对网络购物以及购书的看法。本次调查的内容主要是围绕大学生课外图书的购买倾向而言的，涉及了大学生平时购书的目的，个人对书的看法和喜好以及平时生活对书本年购买的支出方面进行相应的调查。
天津工业大学管理学院师生。
共37人，男生14人，占37.8%；女生23人，占62.2%。
20xx年11月13日至20xx年12月3日。
采取问卷调查法。对自愿填写问卷的大学师生进行了调查，其中大一为5.4%，大二为10.8%，大三为62.2%，大四5.4%,其他17.2%。
一至三题询问被调查人基本信息，四、五题询问被调查者对网购的经验和看法，六到十二题询问被调查者网上买书的情况和对网上买书一些方面的看法。
在自己的博客、微博头条文章中做相关的介绍，并附上问卷链接；将问卷分享到微信、qq两个社交平台，吸引尽可能多的用户参与调查；将问卷用qq直接发送给被调查者等。问卷回收由腾讯问卷进行统计。
调查结果是通过调查所获得的数据得出某个结论，以下是总结结论和说明。
1、本次调查共回收有效问卷37份。其中女生23人，男生14人。相关数据显示：其中几乎所有人都进行过网购，可见网购在中国高校中相当普及，只有1人从没有过网购经历。
2、根据卷中大学师生的调查情况，大部分人对网购的了解来自于熟人的介绍和网站自身的宣传。
3、关于在网上买书频率的状况，只有两人从没在网上买过书，占比5.4%；“经常、“偶尔”和“一般”的比例比较平均，分别占32.4%、32.4%、29.7%。
4、根据调查，大家最喜欢在当当网和亚马逊网买书。
5、在网上买书时，有40.5%的人在哪看到就在哪买，有24.3%的人会比较两家，有18.9%的人会比较三家，有17.2%的人会比较三家以上。
6、有89.2%的人在意购物网站上的书籍价格，有45.9%的人在意送货速度，有40.5%的人在意商家信誉，在意售后服务的比例较低，只有18.9%。
7、81.1%的人会长期在买到合适商品的网店再次购买。
8、62.2%的人面对书店和网店拥有的相同商品
9、被调查人喜欢阅读的类型：经常名著类51.4%，畅销类51.4%，娱乐时尚类13.5%，专业类35.1%，教辅类43.2%，科普类8.1%，其他24.3%。
1、不足：问卷宣传手段不高明，调查样本不够多。
2、收货：对问卷调查与网络营销相关知识加深了了解。
对于大多数被调查者而言，喜欢阅读的同学占大多数。这些数据表明；对于我们校园书商而言，市场潜在购买力是非常大的。对于大数大学生而言购买课外书籍时会选择去网购，其次便是实体店购买；对于校园以及校园周围书商们而言，在大学生购书渠道方面最大的竞争对手便是网店，因此这要求书商们在选址或宣传方面，尽量做到让消费者能最大空间的接受校园书店的“耳濡目染”。由分析问卷中被调查者所反映的购买书籍的初衷及目的数据得出：大多数大学生购买课外书籍用于娱乐消遣，休闲娱乐的同时能够能扩大知识面；出于辅助学习目的的同学也较多，他们购书大多用于通过考试；也有部分同学出于他人推荐或是因为喜欢图书的作者，这些同学通过阅读书籍想要达到修养身心或其他目的；少部分同学购买图书出于赠送他人或用于个人收藏等其他方面的原因。对于现行书籍的价格大部分同学认为一般般并且是有选择性的购买，但网络书店便宜的价格有很大吸引力。这说明校园里潜在的购买力还是很大的，针对校园的书商们要多注重课外书籍的宣传方面，以吸引消费者促进购买。
数据调查报告及篇十六
各位兄弟们都等急了吧，不是我想拖延，是因为要筛选关键先生真是非常困难呢。候选人太多了亚，每一支球队都有关键先生，有的恐怕还不止一个哩，比如公牛辛里齐、戈登，马刺邓肯、曼努、老霍，活塞的康熙、面具、天尊等等，如果不小心遗漏一个，我到不怕有人拍砖，关键是自己心里不安哪；再就是数据太繁琐，最近一直狂搜数据酝酿这个帖子，但究竟那些数据能够反映关键表现捏，实在是不知道该如何取舍。
正为难的时候从网站找到了一个相关专题，叫做《nba最好的关键球员(thenbasbestclutchscorers)》，数据都取自04～05赛季，非常振奋打算直接翻译过来又省心又省力，但是接着发现该专题注明所有数据都截止到3月15日，心里马上就凉鸟，因为那时候常规赛虽然已经进行了大半但毕竟还没完，恐怕没有办法代表整个赛季。最后考虑半天决定引用该专题，同时加上自己整理的全赛季数据，这样子还可以比较一名球员在常规赛前期和冲刺阶段的表现。只是这样一来球员数据就有前期(本赛季05年3月15日前)和全季(全常规赛季)的分别，下面的数据如果不加以特别注明，都表示是前期数据，各位兄弟在浏览的时候请注意区分。
首先透个底，这个专题最终评选关键先生的前五名依次是曼努、小斯、纳什、伟德、诺司机，除了小斯和诺司机外嘿嘿其他的都在我意料之中，其实想想诺司机主要是毁在季后赛上，常规赛凭良心说还算不错地；小斯这个鸟人居然这么厉害我确实没有料到，我一直认为太阳关键时刻是依靠纳什地。不管怎么说，我由此决定首先选择这五个人作为关键先生的候选人，然后兼顾大家需要，选择科比、小麦、小艾、小詹、卡特、邓肯、狼王、奥胖这些人气超高的偶像球员，具体做比较的时候再穿插其他球员的数据，这样子应该万无一失了。我明白大家对戈登辛里齐等人不感兴趣，而且虽然我知道他们很强但料想也强不过前五名去，还不至于漏人。候选人这样来选择不知道大家是否满意，你要是品位特别想了解别的球员，可以再回帖的时候说出来，我要是有数据就说。
[纯数据分析]
