应用大数据分析报告范文(通用9篇)

作为一种正式的文书写作形式，报告的各个部分需要具备一定的结构和内容要求。在写作过程中，应注重收集、整理和分析相关资料，确保数据真实可信。这些报告范文展示了不同作者对于同一主题的不同观点和方式的呈现。

应用大数据分析报告篇一

根据区人大常委会20**年工作计划安排，6月下旬，区人大法工委在常委会副主任王建华的带领下，对我区城市管理工作情况进行了调研。调研组实地视察了城区劳动路、青年路、横街路等路段，了解城区基础设施、市容环境卫生、交通秩序等方面的管理情况。详细听取了区府办、区住房和城乡建设局、区行政执法分局的有关汇报，召开了由黄岩公安分局、区环境保护局、区水利局、区卫生局、黄岩工商分局、东城街道办事处等相关部门及部分区人大代表参加的座谈会，征求了对城市管理工作的意见和建议。在此基础上，法工委进行了认真的梳理和分析。现将调研情况报告如下：

一、基本情况。

1、进一步加大宣传教育，营造全民参与氛围。市民既是城市的主体，也是城市管理的主体，市民素质的高低直接决定了城市管理的方式和成效。市民的卫生习惯、文明意识、法制观念是城市管理的重要因素，因此，要切实加大对城市管理的宣传教育力度，下大力气努力提高市民的素质。尽管这是个漫长的过程，但是必须加以规范和引导。一方面要提高执法者本身的素质，法律再完善没有良好的执法者和良好的执法环境也不能管理好城市；另一方面要深入开展文明市民教育活动，提高人民群众的素质，积极引导市民加强自我约束、自我教育、自我管理，努力增强市民参与城市管理的责任感，形成全社会齐抓共管的良好氛围。

2、进一步加强城市基础设施建设，不断提升城市功能作用。要加强规划执法管理。充分发挥规划在城市建设和管理中的龙头作用，在制定和执行规划时通盘考虑市区市容市貌、环境卫生和城市功能问题，同时，要注重维护规划的严肃性和连续性，加大规划执法力度，确保规划有效实施。要完善市政基础设施建设。加大对共享率高、集中体现民生的老城区、社区的基础设施建设的投入，逐步推进旧城改造工作，全面推进农贸市场升级改造建设，切实解决马路市场、停车难等问题，增强城市服务功能。要探索城市管理市场化运作。探索将城市绿化养护、环境卫生保洁、市政设施维护、户外广告等实行市场化改革，实行管建分离、管养分开，通过招标选择专业公司或社会组织进行维护，努力形成规范有序的良性运行态势，减轻行政执法压力。

3、进一步发挥行政执法职能，扎实推进城市管理工作。要坚持堵疏结合的原则，加强对流动设摊、占道经营现象的专项整治，规范马路市场，引导流动摊点集中设置；探索完善渣土管理长效机制，创新执法手段，从严从重查处渣土违规处置行为；加强对违章建筑、户外广告、餐饮业的管理，及时制止扰民现象的发生。针对违章建筑等“顽症”，应树立“源头管控”理念，切实采取有效措施把违章建设控制在源头上，消灭在萌芽中，以降低执法成本，提高执法效能。

4、进一步整合资源，建立健全执法联动机制。要建立城市管理重大事项协调机制，定期或者根据专项整治工作的需要召开综合执法联席会议，围绕城市管理中的重点难点问题展开研讨，通报和交流执法工作情况，协调处理执法争议。要建立信息资源共享机制与信息互通平台，通过建立相关信息库，真正做到互联互通。要建立城市管理行政执法配合协作机制，进一步完善城市管理制度体系，积极探索有利于深入推进城市管理的新机制、新办法。针对牵涉面广，单一执法很难奏效的违法行为，实施联合执法，形成高效联动、相互渗透、齐抓共管的良好格局。

应用大数据分析报告篇二

近年来，以互联网浪潮为代表的信息技术的快速发展，使得数据日益复杂和庞大，需要更有效率的管理方法。此时机遇和挑战同时出现，大数据概念因此应运而生，其作为信息时代趋势理应被更好的应用，于是我便涉足大数据领域。在参观交流和实践学习的过程中，我深刻体会到了大数据应用的重要性与前途，并逐渐掌握了应用大数据的方法与技巧，取得了一些经验和成果。

第二段：理论知识。

在进行实践应用前，我首先对大数据的概念、特点、产生原因、应用领域做了较为深入的研究。发现大数据不仅仅是经济和科技领域的需求，更多时候大数据是指能力的实现，和随着技术的更迭而逐渐遗留。同时，应用大数据需要掌握数据采集和存储技术、数据挖掘和分析能力、数据可视化设计和表达能力等。这些都是为了提高数据分析效率和优化业务应用。

第三段：实践经验。

大数据应用的实践过程充满了不同的挑战，例如如何根据业务场景确定数据采集和存储方案，如何设计数据清洗和计算模型等。在这个过程中，我领悟到了一些经验，例如：

1.根据业务场景制定数据采集和存储方案，要注意合理性和可扩展性；

3.选择合适的算法进行数据计算和模型建立，注意算法的可解释性以及效率；

4.在数据可视化设计中，要关注数据分析的结果展示方式，以及用户体验和易用性。

第四段：应用前景。

在大数据应用方面，人们已经可以看到越来越多的成功案例。例如，在电商领域中，精准推荐、营销分析已成为了各大电商平台的核心竞争力；在物流领域中，大数据应用可提高配送效率和准确率，降低运营成本。尤其是在企业中，大数据应用将带来更多的挑战和机遇，例如数据管理和隐私保护等问题。通过提高数据维度，可以找到更多的机会并优化业务方案。

第五段：结论。

综合以上所述的大数据应用心得体会，未来的大数据应用将朝着更智慧和精准的方向发展。但是，随着数据量的急剧增长、数据维度和数据源的多样化，未来的大数据应用也将面临更加严峻的挑战和风险。应对这些挑战，我认为需要在技术方面尤其是数据管理和数据治理方面不断提升，同时要结合实际业务场景和用户需求，注重数据的价值和效果，合理利用大数据，以更好地推进业务发展和推动科技创新。

应用大数据分析报告篇三

大数据已经不再是一个新的概念，它已经成为许多领域非常重要的一部分。习惯了生活中的方便，我们很少想象这背后需要多少庞大的计算和数据的分析。在过去的几年中，随着数据源的增加，大数据场景应用成为了许多企业发展的重要关键。在这篇文章中，我将会分享我自己在大数据场景应用的心得体会。

在大数据场景应用中，我们需要处理的数据不仅包括结构化数据，也包括非结构化数据。例如，我们可以将用户从社交媒体上的评论和新闻文章中的内容纳入数据集，这将给市场营销策略带来更加精准的定位。另外，大数据场景应用还可以帮助我们对数据进行实时处理，这个特性使其非常适合时不时要处理海量信息的数据应用。

大数据场景应用在各个领域都有广泛的应用。例如在保险行业，它可以帮助公司创建个人化的保单和评估风险。在医疗保健行业，利用大数据分析病人的病历、病史、化验结果等信息，提高医疗诊断的准确性与效率。在生产制造行业，大数据场景应用被用于增加智慧制造的效率、减少生产成本。除此之外，政府机构也利用大数据分析数据源，为公众提供更好的公共服务。

第四段：我的体验与经验。

在实践中，大数据场景应用是一个非常艰巨的任务。在处理大数据时，在数据的预处理和清洗过程中的工作量是非常大的，并且还需要具备深入的数据领域知识才能更好地理解数据的含义。为了更好地利用大数据，有必要向其他行业领域中的专家请教和借助外部技能。

第五段：总结。

大数据场景应用肯定不是一个过夜的项目，它需要大量的培养和专业技能来深度挖掘数据的潜力，为决策制定提供深入的领悟。但是，大数据场景应用所带来的潜在好处与利润也是无可挑剔的。最后，我相信大数据场景应用不仅是一个热门话题，也可以帮助各个行业开展更加创新的业务策略，从而实现更好的战略定位和商业优势。

应用大数据分析报告篇四

摘要：大数据时代，统计学越来越成为一个热门专业，而市场调研课程，作为统计学专业的一门专业主干课程，在联系从理论研究到教学实践的过程中，扮演着越来越重要的角色。作为我校（北方工业大学）统计学专业办学特色之一的市场调查与数据挖掘技术越来越成为教学实践的重要内容。最近几年，中国商业统计学会联合台湾资讯学会每年一度举办全国及海峡两岸大学生市场调查分析大赛，已在全国范围内的许多高校引起了高度关注，我校统计系也正在以此为契机，将市场调研课程的实践环节推向一个更高的平台。本文以市场调研课程实践性教学所注重的四个能力为目标，对该课程教学内容结构进行了调整，同时对该课程实践环节做出了具体安排，最后对该课程成绩评定方案进行了优化。

关键词：市场调研；实践环节；教学模式；大数据。

一、市场调研课程实践性教学目标。

市场调研课程是一门实践性很强的课程，该课程不仅是广告学、市场营销学、经济学与工商管理学等专业学生的必修课，更是统计学专业学生的一门必修课。其课程的性质与特点决定了该课程地位的重要性。据调查，最近的十几年，随着国内外市场经济发展形势的需要，统计学专业学生的就业趋向，已经有超过30%的比例涉入到市场调研行业，从具体所从事的市场调研与数据处理工作的角度来考虑，这个比例几乎超过了50%。从而市场调研课程也成为越来越受欢迎，越来越被广大师生所认可的一门课程。随着教学实践与改革的不断深入，该课程的教学体系与内容结构也在不断地调整与优化，在教学过程中，越来越注重理论教学与实际案例的结合，充分利用课堂授课与课下实践，充分锻炼学生的语言表达能力、写作能力、动手实战能力等综合能力。具体来说，市场调研课程的教学实践活动，目的是培养学生以下几个方面的能力。

2.整理与鉴别数据的能力。所搜集的数据多数情况下都是粗糙的、杂乱无章的。数据整理最基础的方法是排序和分组，如果是定性数据，还要涉及到对定性数据的合理量化。然而，有些数据不一定是合乎要求的数据，它们可能是受到“污染”的数据，或者是因为问卷设计不甚合理而得到是模棱两可甚至是不真实的数据。所以，这就要求学生在整理调研数据时，首先需要具备一定的鉴别数据的能力。必要时针对某些特殊重要的不合格数据，可能需要组织二次调研。另外，在整理数据时，还要培养学生判断识别异常值的能力，增加对这些“另类”数据的敏感度。多数情况下，异常数据可以直观被感知，如果数据量较大，可以借助于统计手段和计算机编程，将其有效识别出来。至于如何“处置”这些异常数据，需要首先分析判断异常值出现的原因，如果是纯粹的偶然现象，出现频率又很小，可以将这部分数据直接删除。但是，如果原始数据中出现了较多的“另类”，并且在不同的调查组中分布得不是十分均匀，这时，需要仔细洞察其中的原因，极有可能是对调研人员培训不够，个别调研人员在对调查对象定位时出现了甄别错误，必要时需要对该部分调查重新组织。

3.数据分析能力。对调研数据进行分析，应该是对统计学专业学生着力培养的强项。我校市场调研课程安排在三年级下学期开设，主要目的就是考虑到一些前序课程需要提前修完，比如，概率论与数理统计、统计学原理、抽样技术、多元统计分析以及spss统计分析软件等课程已充分开设的前提下，在市场调研课程中，许多数据分析工作就迎刃而解了。需要注意的是，许多学生仍是没有很好地做到活学活用，脑子里尽管塞满了大量的统计分析方法，但是当面对大量原始数据时，他们可能仍是感觉无从下手，也就是说，他们在实践中还不会灵活调用自己所学的理论知识，从理论到实践中，他们还没有顺利迈过那道门槛。由于课时所限，诸如参数估计、假设检验、回归分析、聚类分析、因子分析等大量的统计分析方法将不会在该课堂中重复讲解，处理数据的各种计算机技术基本也不会占用太多的授课时间，而是通过教学实践环节的安排让他们达到学以致用。在市场调研课堂上，最好让学生事先分组，然后每组分别去完成一个调研项目。一般情况下，在学生完成自己的项目后，驾驭统计分析方法的能力都能有不同程度的提高，计算机处理数据的能力也普遍会有很大进步。

4.数据展示与写作能力。统计学专业的学生基本都是理科出身，他们感悟艺术和驾驭文字的能力可能都会有所欠缺。统计学本身就是搜集数据、整理数据、分析数据、展示和解释数据的一门科学和艺术，这个特点在市场调研课程中更加凸显。随着计算机技术在统计分析中的大量应用，数据的可视化越来越成为统计数据分析的一个基本要求。通过简洁、美观的统计图形，将调研数据要表达的意思直观展示出来，然后用通俗易懂的语言去解释数据背后的意义，这样就形成了一篇市场调研分析报告。调研分析报告有两方面的内容十分重要，一方面是调研数据的统计描述，这是对调研数据的直观展示结果；另一方面是研究中的发现，这应该是市场调研报告的精华所在。如果是一份企业委托的市场调研，这部分内容的产生需要建立在与委托方充分沟通后对调研目的与要求充分知悉的基础上，利用第一部分调研数据的直接描述结果，结合专家深度访问、焦点小组座谈等小规模定性访问，才能最终形成。可见，调查报告的撰写不仅可以加强学生对数据展示艺术的感悟，同时可以大大锻炼学生驾驭语言文字的能力。

二、市场调研课程内容结构的调整。

为了顺应大数据时代潮流，在市场调研课程中对学生能力的培养越来越是全方位的，相应地，市场调研课程的内容结构也需要与时俱进，做出适当调整。由于大量的统计分析方法在前序课程中已经系统讲授，所以该课程从内容上应该进一步减少理论内容的介绍，增加动手实践环节，让学生在实际的市场调研案例中，学会如何去搜集数据、整理数据、分析数据和展示数据，综合培养学生驾驭数据的能力。该课程总学时为48学时，其中课堂授课占用32学时，教学实践环节占用16学时。实践环节采用开放式，可以在教室讨论方案设计或分析方法，可以在实验室处理数据，也可以外出进行实地调研，具体根据内容需要酌情而定。关于市场调研课程内容结构的调整方案如表1所示。

三、市场调研课程实践环节的具体安排。

市场调研课程实践环节的具体安排可以分为课内实践环节与课外实践环节。在课堂教学第一章关于市场调研方案设计的授课结束后，即可安排该课程的课内实践环节。将全班学生进行分组，一般5～8人一组为宜，每组确定1名组长，小组成员要适当兼顾不同性别、不同学习程度与动手能力的学生。随着课程的进展，小组项目同步进行，从方案设计到数据调研，再到数据的整理、展示与分析，最后每组产生一份完整的市场调研分析报告。分小组作业的好处是可以充分利用“群体动力学”的原理，“集思广益，群策群力，各尽其能，优势互补”。课内实践环节的具体安排如下：首先，每组自行设计一个意义明确、方案可行的调研题目。考虑到调研成本问题，建议题目以社会调研为主，调研对象容易接触，比如，尽量为学生或普通市民。其次，设计市场调研问卷，并进行实地调研，必要时先进行预调查。如果容易获得抽样框，建议采用概率抽样方式获得样本，如果不方便实施概率抽样或成本较高，则建议以方便抽样为主，不过需要充分考虑到样本的覆盖度。然后，整理数据、分析数据并撰写调研报告。要求有数字、有图表，既有定性描述，又有定量分析，方法不能过分单一，调研报告简洁明晰、通俗易懂。最后，给每一组一个10～15分钟的课堂展示机会，每组选派2～3个人，就自己小组调研的组织过程、分析过程及研究中的发现等问题进行现场说明与展示，教师和其他组的组长可以充当评委对其进行打分，必要时也可以进行现场提问。各组展示表现及调研报告的质量作为课堂实践环节成绩评定的主要依据。

该课程的课外实践环节主要以一个全国范围的市场调查分析大赛为依托。最近几年，中国商业统计学会联合台湾资讯学会每年一度在暑期举办全国及海峡两岸大学生市场调查分析大赛，我校已经连续两年参加比赛，并收到了良好的效果。由于该赛事的选拔赛与我们的课程安排正好同步进行，参赛选手基本也是大三学生为最佳年级，所以，可以将大赛前期的初赛、复赛（要求以参赛学校为单位自行组织）的组织工作与市场调研课程实践教学环节的安排结合起来，甚至在分组中就考虑到大赛的需要，要求他们5人一组自行组队，自愿报名参加大赛，复赛胜出进入决赛的代表队均可在课程实践环节的成绩评定中获得优秀。这样，以市场调查分析大赛为依托组织教学实践，既完成了教学任务，又可以加强与全国重点高校统计院系之间的横向交流，紧追全国市场调研实践教学模式的前沿，最终又可以促动教学，拓宽任课教师思路，以期培养更加优良的实践性统计专业人才。

四、市场调研课程成绩评定方案的优化。

由于市场调研课程从内容结构上加强了实践环节，所以在最终的课程评定中，学生实践环节的表现也理应受到足够的重视。我校自市场调研课程开设以来，该课程期末成绩评定一直采用期末一次性闭卷考试与平时教学实践表现相结合的方式。然而，有所变化的是，成绩评定中实践性要求越来越突出。起初，平时教学实践占总评分数比例为20%，然后调整为30%，目前为40%。根据形势所需，该课程将继续逐步加大实践环节的分量，缩小期末闭卷考试的权重，计划最终将调整为实践环节60%、期末40%的占比。由于实践环节基本都是分小组进行，调研报告及小组展示往往只能区分出不同小组的最终表现。而具体到某一位成员的实践表现，任课教师可能难以把握。为了避免某些学生在小组实践活动中“滥竽充数”、“浑水摸鱼”，同时方便教师最后评定实践环节成绩，要求各组在调研报告最后附上对各成员表现的自评与互评分，以及每组的项目分工说明，必要时教师需与小组个别成员进行单独交流，了解小组成员在项目完成过程中的实际付出情况，以便在成绩评定中尽可能做到客观公正。这种成绩评定结构，能够将系统的统计理论知识、市场调研实践能力和技能，以及数据分析与写作的综合素质方面的要求充分结合起来，突出了我们实践性统计人才的培养思路与方向。

总之，我校市场调研课程实践性教学模式的优化并非一蹴而就，也是一个循序渐进的过程。教学模式的优化不仅跟师资水平有关，而且与学校的各种软硬件配置、实验室建设也存在很大的关系。在这个过程中，我们需结合调研，寻找我校与全国重点统计院校在市场调研教学方面的软硬件差距，不断调整教学模式。通过多方面的努力，完善市场调查实验室的建设，提高实验室的利用效率，提高学生的市场调研实践能力，逐步实现市场调研教学实践与就业的无缝衔接，增强学生将来融入社会的适应能力，既能体现我校统计学专业以市场调研为依托的一个办学特色，与当今的大数据时代背景也是十分地契合。

参考文献：

[1]刘利兰.市场调查与预测[j].北京：经济科学出版社，2012.

[2]汤杰，栾港.市场调研实训教学模式研究[j].商业经济，2008，（2）.

[3]赵晓民，于洪彦，盛光华.关于《市场调研》课多元化多平台教学模式的探讨[j].高教研究与实践，2005，（1）.

[4]杨佐飞.市场研究合作学习实践教学模式研究[j].时代经贸，2010，（18）.

[5]曹扬.市场调查与预测课程教学的研究与实践[j].现代教育科学，2004，（5）.

应用大数据分析报告篇五

近年来，大数据技术日益成熟，越来越多的企业开始将其应用于各个场景中，以挖掘更多的商业价值。在大数据场景应用的过程中，我们也积累了一些经验和心得。接下来，本文将分享实际应用中发现的一些问题和应对措施，以及对未来发展的思考。

第二段：市场营销场景。

市场营销是大数据应用的一大场景。在实际操作中，我们发现对于用户画像的准确度是关键。因此，在采集数据时需要设定精准度高的标签，对于已有标签数据还需要不断更新和精细化。此外，在数据分析时也需要注意场景适配，比如针对不同流量来源设置不同营销策略。这些措施可以提高数据的准确性和应用价值。

第三段：生产制造场景。

生产制造行业对数据的监测、预测和优化需求比较高，因此大数据在该场景下的应用也比较广泛。我们发现，数据采集和整合是其中最困难的环节，需要综合考虑多种数据源和数据类型。在数据可视化与分析环节，我们更需要强调实时性和操作性，因为只有及时做出反应才能更好的优化生产过程，提高效率。

第四段：金融风控场景。

金融风控是大数据应用的一大热点。在应用场景中，我们需要着重关注数据的质量和真实性，尤其是涉及用户身份信息、金融交易等敏感数据时更加需要保障。此外，在风险控制模型的选择上也需要多方面考虑，比如基于规则、基于数据挖掘等不同的算法应用。

第五段：未来思考。

随着人工智能、物联网等新技术的不断发展，大数据应用的可行性和价值将会持续增加。但有时候，我们需要转变观念，并思考什么数据是不必要的、不应该被保存下来的。同时，我们也需要更好地保护个人信息和隐私，应用数据的同时，也需要更加注意数据安全。

总结：

在各个应用场景中，大数据都需要注重数据的精准度、实时性、可视化程度以及数据的安全性和保密性。只有这样才能更好地挖掘数据的价值，同时确保数据的安全和利用的合法性。在未来的发展中，随着新技术的不断涌现，我们也需要更好地反思数据的使用和共享，以构建更加科学合理的大数据生态系统。

应用大数据分析报告篇六

随着时代的发展与科技的进步，大数据已经成为了不可忽视的一种力量。大数据对于商业、医疗、教育等各个领域的发展都有着重大的意义。作为一个数据分析相关岗位的从业者，我在大数据场景应用中也有了一些心得体会。

第二段：快速迭代是关键。

在大数据场景应用中，快速迭代是非常关键的一点。很多时候数据分析需要面对的是大数据量、复杂度高、数据变化频繁等挑战，因此需要快速的迭代和响应。迭代率越高，越能在数据中挖掘出更多的价值，同时也更有可能在市场竞争中取得优势。

第三段：数据的质量才是关键。

在快速迭代的同时，我们也要怀疑自己所用的数据的质量。数据的质量才是关键，只有数据真实可靠、充分精确，才能更好地发掘出数据中的价值。在大数据场景应用中，数据的质量检测必须要进行到位，否则计算出来的结果只是虚数，达不到预期的效果。

第四段：关注业务领域和数据领域的交集。

我们的数据分析大多是为业务服务的，因此，在大数据场景应用中，了解业务领域、了解业务需求，不断地深入了解这些领域中的数据，对数据的应用建模、数据的策略和结果分析等方面都是极有必要的。

同时也要注意，数据领域和业务领域的交集点有很多，数据的分析不仅仅是一个数据模型的训练与优化过程，更需要作为数据分析人员去深入了解业务，总结业务领域的特征和规律。只有这样，数据分析才能更好地为业务服务。

第五段：结论。

在大数据场景应用的过程中，我们必须要注意以上诸多方面。数据的快速迭代、数据质量的把握、关注业务和数据领域的交集等等，都是我们需要带着心理寻找方向和目标的。大数据场景应用与日俱增，未来的数据分析仍需探求真谛。在这个不断发展的大数据时代中，我们终将逐渐摸索出适合大家的应对方式，让各个领域可以拥有更好的效益和价值。

应用大数据分析报告篇七

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，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。

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。

3.部门问题分析报告模板。

5.问题分析报告模板。

应用大数据分析报告篇八

大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

对于“大数据”(bigdata)研究机构gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。

应用大数据分析报告篇九

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的.数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。

巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据?

查了查百度百科，是这样定义的：大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的`资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：volume、velocity、variety、veracity这个好像是ibm的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业?

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

1)预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2)变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是it公司。

3)变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。