数据分析报告

时间:2024-12-01 10:40:52 分析报告 我要投稿

(合集)数据分析报告12篇

  在当下社会,报告的适用范围越来越广泛,其在写作上具有一定的窍门。那么你真正懂得怎么写好报告吗?下面是小编精心整理的数据分析报告,仅供参考,欢迎大家阅读。

(合集)数据分析报告12篇

  数据分析报告 篇1

  一、基本情况

  20xx年,XX区12315投诉举报系统(以下简称“12315系统”)处理消费者诉求共计925件。其中咨询375件、投诉484件、举报66件,分别占总量的40.5%、52.3%和7.2%。投诉和举报的法定时限办结率为100%,尚有5件投诉举报案件正在处理之中,为消费者挽回经济损失62.49万元。

  二、咨询情况分析

  20xx年全区12315系统共接受消费者咨询375件,与去年同期有所增长。咨询内容主要集中在两个方面:一是工商业务类咨询286件,占咨询受理总量的76%,主要涉及咨询热点为商品质量咨询、投诉举报案件处理情况、商标注册监管及工商登记业务知识等各方面。二是非工商业务类咨询89件,占咨询受理总量的'24%,主要涉及咨询热点为物价、质监等相关问题。

  三、投诉情况分析

  20xx年全区共受理消费申诉484起。其中商品类投诉278件,占投诉总量的57.4%;服务类投诉206件,占投诉总量的42.6%。

  本年度消费者投诉案件包含质量类投诉115件,安全类投诉22件,广告类投诉11件,合同类投诉118件,计量类投诉1件,售后服务类投诉41件,人格尊严类投诉2件,其他类投诉147件,具体比例见下图:

  (一)商品类投诉热点分析

  商品类投诉热点主要集中在交通工具、日用百货、家用电器、通讯器材、及其他(房屋、金银珠宝)等方面。

  交通工具投诉位居首位。投诉问题主要集中在合同问题、售后服务问题和质量问题。问题有定金和订金问题,商家承诺无理由退还定(订)金却不兑现;汽车合格证不予发放致使无法上牌照;维修售后服务的投诉比较突出,主要集中在维修、保养纠纷上,售后服务(维修、保养)收费过高,尤其是4S店维修收费无标准可循,夸大故障、过度维修现象比较普遍,汽车出现问题,检测鉴定难让消费者无力维权。

  日用百货类投诉主要问题有:服装鞋帽类投诉数量依然高居榜首。服装鞋帽的投诉主要集中在质量问题,包括鞋开胶断底等质量问题,商家拒绝履行三包义务,就维修或退换货存在争议;消费者购买反季鞋,过几个月后穿用发现质量问题,但超过三包期导致维权困难;服装标识不符合规定,服装洗后严重褪色、缩水等质量问题。

  家用电器类商品投诉的主要问题集中于质量和售后服务两个方面,一是经销商不认真履行“三包”规定,在处理纠纷时与厂家、维修商互相推诿,不承担第一责任人的责任。以人为损坏为由拒绝履行“三包”义务,但又不给消费者出具检测书面证明;二是售后服务差,主要表现在:修理周期长、修理效果差、返修率高、不填写维修纪录;不提供维修或维修不及时;假日期间多收费用或服务不到位;该退换、维修的不予退换、维修,并以各种借口搪塞、敷衍消费者,使消费者蒙受损失。

  (二)服务类投诉热点分析

  服务类投诉热点主要集中在通讯服务、互联网服务、修理维护服务、居民服务(美容美发服务)、住宿服务等方面。

  通讯服务类投诉逐年上升,已位居服务类投诉第一。一般反映在通讯行业乱收费的问题上,手机电话资费不透明,退订业务难;“靓号”保底消费问题:通讯运营商未经消费者同意,擅自为消费者定制增值业务;手机话费分月返还明细不清;泄露消费者个人信息问题等。

  互联网服务类投诉是热点,互联网投诉问题主要是宽带接入服务问题:办理安装网络捆绑手机服务或固定电话;实际网速大大低于承诺网速;网络出现故障维修服务迟缓包年用户到期后运营商未尽到通知提醒义务直接转为包月计费等情况。

  居民服务涉及人们日常生活的各个方面,导致投诉总量很大,其中由美容美发、干洗、健身等服务引发的投诉占大多数,主要以美容美发、健身等服务行业的预付卡纠纷为主。预付卡纠纷主要是退卡以及门面易主,难再享受服务等;干洗店投诉表现在未严格按技术要求来清洗衣物,洗坏或者洗毁消费者送来的衣物等。

  四、举报情况分析

  20xx年全年共受理消费者举报66件。其中违反消费者权益保护法规17件、违反产品质量管理法规10件、违反食品安全法规1件、违反反不正当竞争法规2件、违反企业、个体登记管理法规10件、违反商标管理法规2件、违反广告管理法规14件、传销及违法直销3件、其他举报7件。从问题类型看,主要以举报无照经营、制假售假为主。

  数据分析报告 篇2

  分析摘要:

  xx厂是我国大型xx制造企业,按国际标准和国家最新技术标准,生产xx类型xx、xx、xx等几个品种。经营管理情况复杂,工序环节多,产品结构变化大。我们利用填报的xxx年xx省投入产出调查表,合计xx指标数值,以厦已有的投入产出辅助成果,第一次把企业内部与企业外部的经济联络以及企业内部的经济关系全部反映出来,使我们详细地系统地掌握了当年全部购入物资的来源与分配消耗构成;机床生产与社会各经济部门之间的经济联系和机床的销售去向确切地反映了固定资产和流动资金的增减变化况,以厦新创造价值的构成情况,并对企业经营管理活动进行了综合分析。

  一、购入物资分析

  xxx年我厂购入的物资总金额中,省内产品占x%,省外产品占x%,其他占x%。在全部购入物资总额中,按工业部门划分,属于黑色金属冶炼hax。的产品占x%,电力工业占x%,煤炭和石油产品占x%,建筑材料厦建筑业产品占x%。以上六个部门的工业产品占我厂购入物资的x%,是我厂物资消耗的重点。特别是xx金属的购入量占总金额的'一半以上,说明我厂要搞好物资管理,应该在xx金属的购入与管理方面狠下功夫。弄清与哪些物资部门有联系,确定舍理的供货地,以减少运输费用。把这个重点抓住了,我厂物资管理的经济效益将会有显著提高。

  二、物资消耗分析

  在奎年购入的物资总额中,物资消耗中x%,用于增加固定资产的占x%,其他占x%。从物资消耗的比重看,产品消耗占主要部分。再从工业生产物资实物量消耗分析看,在xx生产过程中,直接消耗的物资主要有金属材料、燃料、动力和工具。其中钢材每天平均需要量为xx吨,l燃料油xx吨,煤xx吨,电x万度。接物资消耗值量分析,在万元产值中,物资消耗总量为x元,其中xx金属加工业的产品为x元,有色金属加工业的产品为x元。从单位产品耗用量看,每台xx产品平均投入的xx原料xx公斤,xx原料xx公斤。

  三、产出效益分析

  x年我厂生产xx产品x台套,产值x万元。出售半成品厦工业性作业产值为x万元,合计现价工业总产值为x万元。创造工业净产值x万元,占工业总产值的比重为x%,比上年提高了x%。主要是由于工业总产值比上年提高了x%,物耗只比上年提高了x%,同期净产值比上年提高了x%;万元产值的构成中,材料消耗为上年的x%,动力、燃料消耗为上年的x%,这两项指标说明由于产量的增长使万元产值中原材料比重降低,经济效益也比上年提高。

  四、产出流向分析

  xx年xx产品产量x台,上年生产而由用户退货x台,本年收入量合计为x台。本年销售量x台,按实物量计算商品销售率为x%。在销售产品中,售给本省的占x%,售给省外的占x%,出口的占x%。说明产品的覆盖面较大。

  通过上述分析,我们对全厂的耗用物资、货源构成、物耗去向,核算了大量的系数,这对确定企业的中长期计划有重要的作用。如xxx年确定机床产值x万元,根据测算系数,需要钢材xx吨,实际耗用量为xx吨,这是由于钢材利用率提高了x%,节约钢材xx吨,系数测算与实际耗用的误差率为x%。预计经过几年的实际测算和系数的调查,将对计划的编制起到更大的作用。

  数据分析报告 篇3

  20xx年11月11日,星图数据独家监测直播“双十一”全网销售,并实时发布数据。这是星图连续第5年全网独家直播!昨晚直播数据还不尽兴?今天更全面的双11网购大数据分析报告来了,全网最全、最快、最详尽,双11大数据报告在此。尝到了20xx年双11预售的甜头,越来越多的品牌参与到预售大军中,预售sku数量占比由去年同期的3.6%提升至6.2%。但今年的`预售金额占比较去年略下滑,原因或为预售的价格吸引力不够大,也可能是消费者对预售这种模式无新鲜感了,新模式、新玩法还待挖掘。

  天猫亮点:

  1、阿里巴巴生态旗下的网商银行将联合超过50家银行、信托、券商等金融机构,为阿里巴巴生态系统内的商家提供20xx亿资金支持

  2、遍布线下各城市的20万家新零售智慧门店、12座新零售理想之城的100个重点商圈都将参与

  3、红包新玩法,双十一合伙人,在线上和线下多个渠道场景签到,完成任务集能量瓜分双十一合伙人10亿红包

  京东亮点:

  1、多渠道同步,让用户随处逛,手机端、pc端、微信端、qq端、小程序

  2、线上联合营销,京东开普勒、京x计划、bilibili、抖音、知乎、爱奇艺……

  3、线下门店可触达,京东线下业务门店(7fresh、京东之家……)、无界零售合作伙伴门店(沃尔玛……)

  苏宁亮点:

  1、上网上街上苏宁,全新定义苏宁智慧零售战略

  2、苏宁门店将突破10000家,双十一的战场进一步扩大

  3、自营产品将实现运费全免,消费者不必凑单免运费

  数据分析报告 篇4

  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。

  在平时的工作中我自己也有不足之处,进仓数据还不够完全准确,仓位有改进但也是大家的功劳,现在面临的成品仓的工作,我想说句实话,能否在进仓那里增加一人,因为备料库还是要专人管理比较好,我只是建议。

  对于下一步的工作,请公司相信我,我已做好了准备迎接新的挑战。

  数据分析报告 篇5

  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。

  数据分析报告 篇6

  本次生鲜电商报告从百分点全网商品画像中提取了数十万条消费者的网络购物行为记录和6万多条生鲜产品的数据,借助机器学习、分类训练等模型,对生鲜产品进行品类打通和类目划分,深入探寻消费者对生鲜电商的态度以及在发展中需要关注和改进的环节,为行业发展和企业进步提供数据支撑。

  一、生鲜电商发展背景

  生鲜电商代表更高效的模式,收入提升、消费升级、技术进步和资本介入促进了发展。

  电商是促进农业进步发展的重要手段之一,生鲜由于其自身价值以及运输、仓储等特性,更适宜发展电子商务。相对于传统的生鲜模式,生鲜电商缩短了整个产业链,避免了传统模式下各个环节的运输、存储等步骤,减少了损耗,同时生鲜电商作为产业链中的核心,供求双方的信息传递和沟通更加顺畅。

  近年来城镇居民人均可支配收入逐年提升,恩格尔系数呈现下降态势,人们的生活水平不断提高;消费的升级,人们对产品的.需求层次也在不断递进,生鲜电商符合了人们的消费趋势,迎来爆发期是水到渠成。同时物流的进步和资本的介入也促进生鲜电商的发展升级。

  二、生鲜电商品类情况

  蔬菜水果占据主导地位,整体价位偏低,水产海鲜销售较为平稳,消费者对生鲜满意程度较高。

  生鲜电商以销售生鲜和普通食品为主,其中生鲜类产品的比重为69.5%,新年春节是网购生鲜的旺季;在细分品类中,蔬菜水果占据主导地位,占比为55.2%。

  生鲜产品的单价整体偏低,其中蔬菜水果、牛奶乳品、冷藏冷冻产品中单价30元以下的产品销量占比超过60%,但水产海鲜的单价为64.6元,属于高端产品,远超其他品类的价格。

  水产海鲜销量全年趋于平稳,春节对销量拉动效果最大,20xx年2月份的销量是1月份的1.36倍。

  本来生活、天天果园的讨论热度最高;微博讨论内容多以转发抽奖、购买分享为主;各生鲜电商总体满意度较高,本来生活略胜一筹。

  三、生鲜电商人群分析

  人群集中在北上广深为中心区域的经济带,女性更关注健康、男性更阔绰,并且与菜谱类网站用户群高度相关。

  华北地区生鲜购买人数占总体55.1%,华南地区占据16.6%,东部地区占26.3%,三个地区购买人数占据总人数97.8%,在经济较发达的地区,购买用户出现较明显的地域性。

  女性更愿意购买蔬菜水果;女性用户中购买蔬菜水果的比例比男性用户中的多5.3%;在各个品类上,男性用户平均客单价高于女性用户。

  用户浏览菜谱类网站和在生鲜电商购买处于同一场景,存在特定先后顺序,两者的客户具有一定的相关性,两者整合可以更好地满足客户需求。

  四、生鲜电商行业痛点与解决方案

  货源、客源、物流、竞争策略等方面需要进一步的优化,借助大数据打通运营、执行、物流等环节有望成为方案之一。

  虽然生鲜电商获得了用户、市场乃至资本的认可,但行业发展仍存在一些掣肘,需要在发展中解决和完善,在货源、客源、物流、竞争策略等方面都需要进一步的优化,上图是物流因素的具体分析。

  生鲜电商掌握大量的交易数据和用户,通过对数据金矿的挖掘,可以充分了解消费、了解市场,为企业和行业的优化升级提高支撑,上图是通过大数据对生鲜产品进行画像以及产品关联推荐的示意图。

  社交媒介的作用日益突出,尤其对于快速发展的新兴行业,关注舆论热点,了解产品、对手、品牌、行业等层面的信息可以做到知己知彼,百战不殆。

  数据分析报告 篇7

  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,而且结论必须要明确,如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的好处,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,如果能够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,就到达目的了,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理解,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、分析结论必须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我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,那里是指易读度,每个人都有自我的`阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自我的思维逻辑来写,你自我觉得很明白,那是因为整个分析过程是你做的,别人不必须如此了解,要明白阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读,所以要思考你的分析阅读者是谁?他们最关心什么?你务必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,用图表代替超多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、好的分析报告必须要有逻辑性,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理解;

  第八、好的分析必须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必须要十分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、好的分析必须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、好的分析报告必须要有解决方案和推荐方案,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,做出的推荐和结论想必也会更有好处,而且你的老板也肯定不期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,并为解决问题带给决策依据的,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*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,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忙的人(如果分析的是你自我负责的产品),肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮忙,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。

  数据分析报告 篇8

  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

  综合同学的问卷调查分析,大部分的同学都对目前市场上的拖鞋满意度一般,所以我们要想抓住顾客,首先就要吸引大家的眼球,款式一定要新颖、特别。一半的同学更换拖鞋的频率都在一年以内,由于此次调查的对象女性偏多,所以鞋码大小34—36、37—39各占了两个大头,在这其中,36、37的又比较多,而男性的鞋码在40—42左右,但男性更换拖鞋的频率比女性要慢,所以女式拖鞋可以比男士拖鞋多一些。对于拖鞋的颜色,大家都各有看法,所以应该每一种都顾及到。对于购鞋地点,大部分人都无所谓,有30%的人都愿意在学校购买。说道拖鞋的档次,85%的人都选择中档,质量不会太差,价格也不会太高,对卖家和买家都是个不错的选择。同学们每个月消费在鞋子上的金额的百分比几乎都只占10%以下,大部分同学能接受拖鞋的价位是在30元以下,所以我们在进货的时候要考虑到价格问题。我们在卖拖鞋的同时还卖一些越南特色食品,调查结果显示,大部分同学还是愿意品尝的。

  数据分析报告 篇9

  项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性,为投资方决策项目提供科学、严谨的依据,降低项目投资的风险。

  项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据:

  政策背景:随着我国经济体制变革的不断深入发展,中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义,这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估,实行备案制。而投资方和项目方,则对项目的风险承担完全责任,完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告,中国的项目分析,将彻底进入市场化的运作模式。

  时代需求:进入二十一世纪信息化时代,传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术,成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域,是信息化时代发展的必然结果。

  项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据

  任何欣欣向荣的企业,都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢?发达国家的做法是对项目的最终决策,一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国,随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展,加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段,投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性,专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析,以便正确决策项目;越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

  我们的目标:

  构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面:

  1、进行总体分析。从项目需求出发,对被项目的财务、业务数据进行总量分析,把握全局,形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。

  2、确定项目重点,合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上,根据被分析项目特点,通过具体的趋势分析、对比分析等手段,合理的确定分析的重点,协助分析人员作为正确的项目分析决策,调整人力物力等资源达到最佳状态。

  3、总结经验,建立模型。通过选取指标,针对不同的分析事项建立具体的分析模型,将主观的经验固化为客观的分析模型,从而指导以后项目实践中的数据分析。

  以上3个具体目标的'联系是紧密的,不是孤立的,只有在进行总体分析的基础上,才能进一步的确定项目重点,并在对重点内容的分析中得出结果,进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标,最终得出的报告将是不完整的,对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。

  我们的原则

  1、规范性原则。

  数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范,标准统一,前后一致,基本上要与前人所提出的相一致。

  2、重要性原则。

  数据分析报告一定要体现项目分析的重点,在项目各项数据分析中,就应该重点选取真实性、合法性指标,构建相关模型,科学专业地进行分析,并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中,也要按照问题的重要性来排序。

  3、谨慎性原则。

  数据分析报告的编制过程一定要谨慎,体现在基础数据须要真实完整,分析过程须要科学合理全面,分析结果可靠,建议内容实事求是。

  4、鼓励创新原则。

  科技是在不断发展进步的,必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来,数据分析报告要将这些创新的想法记录下来,发扬光大。

  总之,一份完整的数据分析报告,应当围绕目标,确定范围,遵循一定的前提和原则,系统的反映行业分析的全貌,从而推动该行业的进一步发展。

  样本如下:

  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、项目存在问题及建议等。

  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内容、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情况、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:短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、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、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。

  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情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

  第九章偿债能力分析

  此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。

  第十章公司运作能力分析

  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。

  第十一章盈利能力分析

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

  第十二章发展能力分析

  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情况分析。

  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建议

  第十八章财务报表

  第十九章附件

  数据分析报告 篇10

  数据分析报告顾名思义肯定是要有数据来说话的,这是资料站为您准备的销售数据分析报告,希望你喜欢!销售数据分析工作涉及到销售成本分析(包括原材料成本、制造损耗、运输成本等)、销售利润分析(包括纯利润和毛利润)、客户满意度分析、客户需求分析等。

  要进行销售数据分析,主要是统计和分类,必须借助一些工具,单靠人基本是无法完成的,尤其是客户较多或产品比较多的情况下,更是困难。最简单的方法是使用excell,把数据都输进去,然后统计,分类,生产图表,这样就对数据有个比较直观的了解。或者是使用ERP软件或其他一些管理软件,更简单,直接就可以生产图表。然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析,了解销售状态,做出决策。下面是写作销售数据分析报告的方式方法。

  一、销售数据模型之维度

  二、销售数据模型之指标

  三、零售数据模型之分析方法

  1、ABC分析

  ABC分析法又称帕雷托分析法,也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征,进行分类排队,分清重点和一般,从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类,所以又称为ABC分析法。

  ABC分析通过用于对一段时间商品销售情况的分析,可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种:销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确,所以对这三个指标同时进行分析,也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%;销售数占y%;毛利占z%。则该报表的显示形式如下:

  其中:综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%;x%+y%+z%=1;分类结果显示AB或者C;

  按照所计算的综合值进行排序,观察累计综合值%的变化情况,将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类,进行重点管理,采取的策略为对相关品的引进;将累计额百分数在20%—90%之间的商品标记为B类,进行一般管理;将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。

  根据货品管理及销售的情况,对ABC理论进行了一定的变化,这样对零售业的商品管理来说更具有一定的操作性。

  2、比较分析

  比较分析,也称为对比分析,就是同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比,从而得出有价值的决策信息的一种方法。非常简单,但直观易懂,在实际中应用非常普遍。同比,也叫同期比,表示和去年同一时间段的比较。

  环比,表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析,使得结果更加明显。

  3、比率分析

  从形式上看,比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同,常用的有以下几种类型:

  1、同一实体、同一指标,在不同时间的比率。如销售额增长率等。

  2、同一类实体、同一指标,在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。

  3、同一实体、不同指标,在同一时间的比率。如毛利率,周转率等等。这类比率都有特定的商业含义。

  4、20—80分析

  20—80分析来源于“二八原则”,也叫二八定律或20/80原则,意思是在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约20%;其余80%尽管是多数,却是次要的。

  在零售业中,可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析;从而选出需要重点管理的对象(20%部分)。一般应用比较广泛的分析对象包括:库存商品(按库存金额进行分析);商品(按销售额或者毛利进行分析);供应商(按销售额或毛利进行分析);客户(按销售额或毛利进行分析)。

  5、排序分析

  排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法,就是按照某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列,这种分析方法的好处在于清晰地让分析者知道最多或最少的实体情况。一般排序分析应用在以下几种情况:

  1、同一实体、同一指标在不同时间的排序情况,如某一商品在一个月销售额排序情况;

  2、同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况,如小类中所有商品在今天的销售额排序;

  3、同一实体、同一时间、多个指标排序情况(由主次排序因素组成),比如商品先按销售额排序、再按毛利排序;

  4、分组排序分析,如按照供应商分组,对供应商所供应商品的销售额进行排序。

  6、动态分析

  动态分析法是根据在一段时间内的数据变化,通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果,进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性,并依此可对现象未来发展做出预测的统计分析方法。

  动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类,一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的,包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度;另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的,包括增长量、发展速度和增长速度等。

  发展趋势分析方法是基于动态分析中的一种,分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。

  7、图形分析

  图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据,分析图形包括:饼状图、柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说,一般有以下三种方法:

  1、对比图示法

  通过用图形表现出数据之间的比较关系;

  2、曲线图示法

  一般用曲线图示法来表明某一实体某个指标的数据发展趋势。

  3、因果图示分析法

  用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来,这样就很容易看出主次要因素。一般来说,图形分析是与其他分析结合起来进行分析的,使读者更加清晰、易懂。

  8、相关分析

  相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法,是两变量间线性相关分析的拓广。其方法用以决定是否可以从其它的变量衡量预测另一主要变量的情形,通过衡量两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。 在零售业中,相关分析可以应用于以下几种情况:

  1、同一实体,不同指标间进行相关分析;比如供应商的销售额与费用的关系;商品的数量与销售额的相关关系;

  2、同类实体的同一指标的相关关系,比如供应商间销售额的影响关系;

  3、不同实体,不同指标间的相关关系;比如员工数量与企业销售额间的关系;

  9、回归分析

  回归分析(Regression Analysis)是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具,它是在一组实验或观测数据的基础上,寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析,可以把变量间的的复杂的'、不确定的关系变得简单化、有规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析,一般最常用的就是一元线形回归分析。

  回归分析作为相关分析的研究方法,同样,在零售业可以对以下情况进行分析:

  1、同一实体,不同指标间进行相关分析;比如供应商的销售额与费用的关系;商品的数量与销售额的相关关系;

  2、同类实体的同一指标的相关关系,比如供应商间销售额的影响关系;

  3、不同实体,不同指标间的相关关系;比如员工数量与企业销售额间的关系;

  10、方差分析

  一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的影响,研究中的数据呈现波动状,造成波动的原因可分为两类,一类是不可控的随机因素,另一类是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素,各因素之间的交互作用,以及显著影响因素的最佳水平等。

  11、平衡分析

  所谓平衡就是各个互相联系的因素之间,在数量上保持一定的合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡,揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因,指引人们去研究积极平衡的方法,促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

  零售业中一般应用的指标包括:

  损益平衡点=门店总费用÷毛利率,损益平衡点越低,表示获利时点越快;损益平衡点越高,表示获利时点越慢。

  损益平衡点与销货额比=损益平衡点÷销货净额

  比率若小于1,表示有盈余,比率越小,盈余越多;比率越大于1,表示有亏损,比率越大,亏损越多。

  12、因素分析

  因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象总变动中各个因素的影响的方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有以下三种:

  1、相关联因素分析法

  本方法不是借助于数字模型,而是根据相关因素的性质,表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系,从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额;

  2、相乘因素分析法

  通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响;一般采用通过固定一个因素,来观察另一个因素对结果的影响程度。比如:销售收入=销售数量*商品单价;

  3、相加因素分析法

  对于某一经济现象的影响是由于其总体内部的各个组成部分(或构成因素)变动影响的结果。如:商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额++门店n销售额;

  13、结构分析

  结构分析法又称为组分析法,是在统计分组的基础上,计算各组成部分所占比重,进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式,就是计算结构指标。其公式是:

  结构指标就是总体各个部分占总体的比重,因此总体中各个部分的结构相对数之和,即等于100%。通过结构分析可以认识总体构成的特征。如,在某超市销售额中,食品大类占比36%,非食品大类占比45%,非食品销售占比19%。还可以揭示总体各个组成部分的变动趋势,研究总体结构变化过程,揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如,某某超市的食品销售额在第一年占30%,第二年占32%,第三年占36%,表明当地顾客群对食品的偏好越来越大,说明超市食品引进应该更加多一些。也可以揭示现象之间的依存关系,如研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系,可将各商品销售额分组计算每个组相应的供应商情况。例如,某超市年销售额300万元以上的供应商占15%,说明商家企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。

  四、销售数据模型之建立

  有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法,那么就可以通过这三者的组建建立销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型:我们假设纬度有X个,指标有Y个,分析方法有Z个;则:

  1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合;

  比如选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析,那么组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析;按照这种方法,可以组建X*Y*Z个数据分析模型;

  2、多纬度、单一指标与分析方法的组合;

  比如纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析,那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析;按照这种方法,可以组建的X*X*Y*Z个数据分析模型;

  通过这种方式的组建,虽可以建立很多数据分析模型,但由于是组合而成,不见得每个数据分析模型都很有效,故要排除无效的分析模型,选择对企业的业务分析有力度的分析方法来提升企业的业务。

  数据分析报告 篇11

  在当今经济高速发展的时代,服装行业作为一个根植于消费需求之上的消费品行业,其发展明显受到宏观经济态势的影响。因此,我们可以通过对该行业的数据分析来更好地了解服装行业当前的变化和发展趋势。

  一、 中国市场份额增长缓慢

  从整体规模来看,服装行业在国际市场中尚居重要地位。然而,过去几年中,中国是服装行业的最大消费市场之一,但其市场份额增长却开始出现放缓。

  自20xx年以来,中国的服装消费市场增长率有所下降。在这一时期,由于受到经济增长放缓的影响,加上国际贸易紧张局势的不利影响,对中国消费者的信心与购物意愿受到极大影响,因此进一步促进了消费者对于购物行为的谨慎态度,导致中国服装市场增长率放缓。

  二、电子商务成为主流

  电子商务成为包括服装行业在内的消费品行业主流的表现越来越明显。根据相关数据,预计全球服装电子商务销售额将在未来几年内以双位数增长。今天,即使是传统服装商店,也必须拥有一定的电子商务渠道。

  随着国内经济的高速发展,越来越多的消费者加入了中产阶级行列,并且他们更加接受网络购物的方式。在线销售平台不仅扩大了公司的销售市场,更可以通过大幅降低运营成本来帮助企业实现更高的利润。许多服装品牌也已经开始积极利用社交媒体平台的力量,通过在线宣传和销售店铺,吸引年轻消费者的眼球。

  三、消费行为从量变到质变

  在过去的几年中,中国消费者的消费需求和消费习惯发生了显著的`变化。从过去的大规模消费转移为现在的放慢消费的趋势,这也让品牌之间的竞争变得更为激烈。消费者很久以前购买服装时更注重价格和数量,而现在他们更注重品质和款式的选择。高品质、创新和独特性是吸引消费者的主要因素。据市场研究人员称,未来的消费品市场中将更注重智能化、数字化、环保化、品牌化等方面的需求。因此,以这些为核心的品牌将会更受欢迎。

  四、追求品牌、奢侈与潮流

  奢侈品往往是引导消费者购买决策的主要因素之一。近年来,消费者的消费属性更加独特化和个性化,他们追求服装品牌、奢侈和潮流的完美结合。因此,大量的奢侈服装品牌开始进入中国市场,并引起许多购物者趋之若鹜。

  五、环保和可持续性一词占据主导

  以前,消费者购买时更注重服装的品质和款式,而且对于这些服装所处的环境影响并没有太多关注。但是,当前的消费者日益感到改变气候对世界形势的威胁,以及对环境保护的日益迫切要求,进而开始更多地考虑服装与环境保护的联系。在中国市场,越来越多受到欢迎的品牌都专注于生态、可持续和环保的播种和推行。在未来,拥有绿色和环保理念的服装品牌将更受消费者欢迎。

  综上所述,随着消费主义的发展,服装行业面对的变革和发展趋势需要我们关注而不是避免。理解服装市场的趋势和竞争格局,可以帮助企业更好地定位自己的目标市场和客户群,并提升在行业中竞争力。

  数据分析报告 篇12

  一、试题总体评价

  本次考试,试卷为教育办统一组织试题,试题难度总体中等,质量较高,注重了基础知识与综合能力兼顾,体现了《新课标》中的“三维目标”之间的关系,试题灵活,注重用所学知识解决生活中的实际问题,对今后的教学具有良好的导向作用。

  二、考试成绩数据分析

  数据反映出来的问题主要体现在以下三个方面:

  (1)、各年级学科成绩之间的不平衡。(五年级英语)

  (2)、各班级成绩发展的不平衡。(六一班、六三班和五二班、五一班)

  (3)、各学科间的不平衡。(二年级、四年级、五二班语文、数学)

  三、学生答卷分析

  1、语文:

  (1)语文得分率较高的有看拼音写词语、词语填空、形近字组词、多音字、按课文填空等,这与教师平常要求多读多背多写密不可分。

  (2)学生学习缺乏主动性、灵活性,教师教什么就学什么,死记硬背,对所学知识不能做到真正的内化,不能做到举一反三。

  (3)学生的阅读面狭窄,课外书籍读的少,阅读量小,所以知识储备就少。学生的阅读态度不端正——畏读,有的甚至不做,阅读方法方法不正确——略读、导致阅读能力不强,表现在对在卷面上词语理解出现偏差,准确率不高,分析理解题泛泛而谈,不够深入。

  (4)学生语言组织能力、谋篇布局、选材立意等作文能力偏差,习作立意不新、语言不优美生动,只有骨感,没有美感。

  (5)答题不认真,从上交的试卷来看,普遍存在书写潦草、不规范,横不平竖不直,尤其是低年级同学,有的同学作文整篇只有句末一个句号,甚至还有的学生连个句号也没有,成绩就可想而知了。

  2、数学

  (1)基本概念,基本公式掌握不够好,反映在填空题和选择题的解答上,失分率较高。

  (2)大部分教师能把握住数学的特点,加强计算的教学,但学生任然因计算丢分较多,主要是中高年级对脱式计算的运算顺序及简便规律的使用上问题比较多。

  (3)解决问题的分析能力不高。(六年级应用题)

  (4)部分学生未能形成良好的学习习惯,计算只用口算,不验算,造成计算出错,“粗心”仍是答题中的一大“顽敌”。

  (5)由于学生在平时的学习中不能够把教师教学的知识进行内化,因而运用所学知识解决综合问题的能力不强,衔接性比较强的题目(六年级圆柱、圆锥),少数学生得分率偏底。

  3、英语

  (1)学生对单词、句型识记不清,遇到单词填空、句式变换这样的问题无从下手。

  (2)分析问题、解决问题的能力差,对于所学到词语、句型、对话等知识不能做到内化,具体情况不能具体对待。

  4、品社、科学

  (1)部分学生对所学到的知识点没有全部识记清楚,或者是记清楚了但不会写字,导致失分。

  (2)学生知识面狭窄,只停留在课本和手边的小册子上,没有在任课老师的帮助下涉猎更多的相关科目的知识,这将是今后考试失分的一个短板。

  四、教与学问题分析

  (一)学生层面:

  1、学生的基础差,学习习惯和学习态度还需要进一步的提高。

  2.学生的基础知识掌握不牢,综合分析问题解决问题的能力差。

  3.全校的合格率、优秀率、人均成绩整体偏低。尖子生不突出,学困生数量多,严重影响教学质量。

  (二)教师层面:

  1.教师发展的不平衡,主要体现在平常的教学常规检查中。

  2.结合平时课堂的反映及考试成绩比较,成绩较差的教师表现在课堂上有以下几个问题:一是课堂无计划性,包括知识目标、能力目标、时间搭配、教学进度、学生的个体差异不能很好的规划。二是对基础知识课堂落实不到位,缺乏学生良好习惯的培养。三是课堂练习的实效性差。

  3.教师角色转化不到位。教学方式没有发生实际性的变化。许多教师仍然把重心放在教上,忽视了练习的过程,学生被动学习。

  4、课后辅导抓得不扎实。

  (三)学校层面:

  1.教学管理上缺乏创新意识,粗放型、经验型、时间型的管理还在主导着我们的教学。

  2.新课改高效课堂教学模式在我们的课堂上没有发挥实效,教学效果不明显。相当一部分教师固执己见,固守传统。有人来听课是一回事,真正上起课来是一回事,上示范课是一回事,活动过后又是一回事,教学研究和教学实践两张皮的现象普遍,课改成果在课堂上的巩固率不高。学生的学习方式没有发生根本变化,仍然有一些教师固守原有的教学模式,死记硬背,机械训练的现象普遍存在。

  3.教研组没有真正发挥作用。目前存在的问题是教师备课、上课单兵作战,相互保守,取长补短根本就是一句空话,没有形成良性的竞争环境,教研组缺乏督促,形式主义倾向严重,很不利于学校教学质量的整体提高。

  五、今后教学中的努力方向

  (一)各学科整改措施:

  1、语文

  (1)教师应当改进识字的教学方法,加强基础知识的训练。低年级在在加强书写指导,不仅要求学生写正确,更要要求学生写美观、写规范、写得体。抓好字词等基础知识的同时,要注意培养学生的说话能力,拓展学生的知识面。

  (2)加强教学与生活的联系,让学生发现生活中的语文,联系生活学语文。每教学一篇课文,应当作一次阅读训练来要求学生,教师在教会学生读的同时要让学生理解和应用所学的知识,教师要在每一堂课中,适当加入拓展训练,开拓学生的创造思维。

  (3)强化作文教学,教师应当根据学生的年龄特点改进作文教学方法,让学生多读,在阅读中积累写作素材,量变才能引起质变。教师要对学生加强作文审题、写作技巧的指导,并要强化训练。

  (4)加强学生课外阅读,拓宽学生的视野,培养学生综合运用语言的能力。

  (5)加强家校联系,关心学困生,做好学困生的帮扶工作。

  2、数学

  (1)立足教材,扎根生活。认真钻研教材,从生活数学做起,努力提高学生学习数学的兴趣。

  (2)重视过程,培养能力。多做多练,拓展思维。

  (3)加强数理教学和学生的计算能力的提高。

  (4)加强基础,强化习惯。经常对学生进行查漏补缺,同时注意学生学习习惯的养成教育。如:审题、估算、验算、检验方法等。

  3、英语、品社、科学

  (1)加强单词和基础知识的识记、盯背,教会学生活学活用。

  (2)加强课外相关知识的.积累。

  (二)学校管理整改措施

  1、重视优等生的培养,把优等生的培养作为学校、班级的重要工作来做。

  (1)各班级、各科任老师要相互协作、交流,齐抓共管,做好优等生的培养工作,发挥他们在班级的辐射带动作用。

  (2)分类推进。任课教师承包有缺腿学科的优等生,培养优等生群体;班主任做好协调,抓全员优化。班主任和任课教师齐抓共管的态势,促进学生的群体优化。

  (3)在教学中要尽可能实行分层教学,确保优等生在打实基础的前题下,能提高自身的综合能力。

  2、创新教学管理,建立长效机制

  学校要对教学管理各方面检查和反馈的程序等都要明确,不能有盲点。重视抓基础、抓常规、抓平时、抓落实,在务虚的同时,更重要的是在务实上花功夫。针对本次考试存在的问题,要落实好以下几点:

  (1)落实好备课制度,教师要互相学习,缩短学科内差距。教研组要做好教案审批、把关,加强督促、督导。

  (2)实行推门听课和随堂检查制度,解决课堂教学效率不高的问题。对于听评课,要确定明确的目标和对象,提高听评课的针对性。同时学校及教导处提高对教案检查的频率和力度,采用定期检查和不定期检查相结合的办法。通过教案检查的高频率保证教师备课的高效率、高质量。

  (3)完善质量分析制度,使分析成果落实到教师、学生的具体行动上。争取每一次考试均有简洁有力、操作性强的质量分析。建立至下而上的质量分析制度,即:教师、学生作好个人的分析,班主任做好班级质量分析主题班会,各教研组开好学科教学诊断,突出学科点评。特别要强化任课教师对学生学科的分析,分析到每一个学生的每一个学科,分析到每一个知识点,找准学生的问题所在。通过这种由下至上的方式实施多层面、全方位、立体式的分析,从教学及教学管理的角度,诊断出现阶段存在的影响教学质量的主要问题,并对问题的产生进行了归因,反思教学、管理中存在的问题。进而提出解决问题的对策及建议。

  (4)强化学校领导包干制度,抓薄弱,促平衡。强化薄弱学科教学,促进学科均衡发展,切实解决个别班级个别科目成绩低下的问题。

  (5)抓良好学习习惯的养成。学校要落实好学生良好学习行为习惯养成工作,但学习习惯的培养是一项必须持之以恒的工作。任何一个学习习惯的培养,不是一蹴而就的,它必须有一个慢慢形成的过程。而形成过程中,持之以恒,严格训练,不然将事半功倍。

  3、深入扎实开展教材及课堂教学的研究。在今后的教学中,教师要深入研究教材,准确理解教学内容,把握教学要求,通过系统的研究,提高自己把握和驾驭教材的能力,以便提高教学效率。

  当然,成绩的差异只是过去,在今后的教学工作中,只要全体教师齐心协作,持之以恒,自己所带班级、科目的成绩肯定会有一个大的飞跃,学校教育教学质量肯定会有大的提高和进步。

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