调查报告数据分析优秀3篇

随着社会一步步向前发展，报告不再是罕见的东西，多数报告都是在事情做完或发生后撰写的。那么我们该如何写一篇较为完美的报告呢？这次帅气的小编为您整理了3篇《调查报告数据分析》，希望能够对困扰您的问题有一定的启迪作用。

市场营销数据分析 篇一

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]

数据分析简历 篇二

数据分析简历模板

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的`大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，一起看看下面的数据分析简历模板吧！

数据分析简历模板

基本信息

两年以上工作经验|男|26岁（19XX年3月11日）

居住地：广州

电 话：154******（手机）

最近工作[10个月]

公 司：XX有限公司

行 业：通信/电信运营

职 位：数据分析专员

最高学历

学 历：本科

专 业：计算机科学与技术

学 校：广州大学

自我评价

本人诚实正直，对工作认真负责，吃苦耐劳，善于创新，敢于迎接挑战及承担责任，富有工作热情，乐业敬业，善于与人沟通。营造和谐的工作氛围，注重人性化管理，能带动下属充分发挥团队合作精神，为公司创造效益！

求职意向

到岗时间：一个月之内

(虎知道☆www.huzhidao.com)工作性质：全职

希望行业：通信/电信运营

目标地点：广州

期望月薪：面议/月

目标职能：数据分析专员

工作经验

20xx/11 — 20xx/9：XX有限公司[10个月]

所属行业：通信/电信运营

数据部 数据分析专员

1. 数据库日常简单维护，熟悉SQL查询语句。

2. 数据分析，协助客户定位网络疑问问题。

3. 投诉建模，通过匹配大量的投诉用户及其上网行为，分析其可能投诉的原因并进行建模。

20xx/5 — 20xx/10：XX有限公司[1年5个月]

所属行业：通信/电信运营

数据部 数据分析专员

1. 日常办公用品采购，基站租赁合同处理及工程物资采购。

2. ERP项目支出入账及物资装配，投诉工单处理，通信基站故障处理。

3. 按排会议室，会议记要记录及整理，公文编辑分发。

教育经历

20xx/9— 20xx/6 广州大学计算机科学与技术 本科

证书

20xx/12 大学英语四级

语言能力

英语（良好）听说（良好），读写（良好）

数据分析三部曲 篇三

University Of Maryland的Shneiderman教授把数据分析的过程归纳为三大步：Overview，Zoom＆Filter，Detail-on-demand，可以大致简译为：全盘观察，深入及过滤，及时获取详细数据。这三步可以说缺一不可。不仅是数据分析的一个主要的流程，也是数据分析软件所必须提供了功能。我们在这里来简单看一看每一步的工作和需要的工具支持。

全盘观察

对数据的一个全盘观察是每一个数据分析的起始点。除非你已经有一个明确的分析重点，一个全面的数据呈现界面可以让你很快地判断出你是否需要进一步的分析，或者进一步分析的方向。但很多BI软件往往忽约了这一点。

在设计一个分析界面时，如果我们要求用户做很多工作才能看到一个全面的情况，用户就失去了一个很快掌握全局的机会。比如下面的一个Dashboard。

通过对这个界面的初步分析，我们知道数据被按照地区（Location）分成了不同的视图。如果一个用户需要找到感兴趣的地区，他就需要一个一个地区的去点击。这不仅被迫用户做出不必要的操作，而且完全打断了用户的思路。如果用户需要对不同地区进行比较，等到点击到几个地区之后，大概也已经忘记最初始的情况了。

提供一个全局的展现，当然也不是只是一个理念就能解决的问题。如果我们想把大量的数据集成在一个界面，不需任何切换就可以观察，就需要相应的软件支持。比如子弹图，Sparkline等等工具。在这里就不详细描述了。

深入及过滤

一旦用户找到了感兴趣的方面，第二步的工作就需要缩小范围，更进一步分析相关的数据，

从实现的角度，这里有两种可能。第一，如果可能的话，用户可以直接在全盘的界面上做一些放大和过滤的工作。但因为空间的限制，往往一个全局的界面已经比较拥挤，同时包含一些详尽分析功能有一些困难。

如果是这种情况，我们可以提供一个快捷的切换功能，让用户可以在保持当前环境（Context）的情况下，迅速地切换的新的界面。在这个步骤里，用户需要很强大的功能从不同的角度，不同的层次对数据进行显示和操作。这些操作主要包括数据过滤，图表切换，数字比较及再计算等等。

数据过滤的目的是灵活地缩小数据的范围。根据不同的数据种类，我们可以选择合适的工具，比如可选列表，可拉动滚动条等。

作为数据的重要显示渠道，图表本身也应该提供大量的数据过滤与操作功能。比如用户应该可以快捷地转换数据显示形式，进行不同的排序，计算，和比较。这些可以通过一些预先设计的界面，让用户用最简单的形式和数据互动。或者通过一个完全开放的界面，让用户任意地定义图表的展示。

以下是StyleScope的终端用户界面。

及时获取详细数据

分析的目的，是找到有用的信息，从而采取相应的措施。而最后的决定，往往还是需要落实到具体的事件。所以从分析的综合数据到低层的细节数据是至关重要的一步。这个问题貌似简单，但却是很多分析软件的一个软肋。

最传统的分析方案，OLAP，通过提前计算汇总数据来达到更高的速度。但这样的直接后果是汇总数据和详细数据的关系就常常失去了。虽然新的OLAP系统通常会提供一个解决方案，但往往结果并不是最优化。

另一个需要解决的问题是用户怎样选择需要的详细数据。一个常用的方法是直接在图表上通过选择数据点，然后直接链接到详细数据上。

它山之石可以攻玉，以上就是虎知道为大家整理的3篇《调查报告数据分析》，希望对您有一些参考价值。

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