调查报告数据分析方法（专业13篇）

报告是向上级、同事和客户等展示自己工作成果的重要方式。为了写一篇完美的报告，我们需要先对所要报道的事件、活动或问题进行深入的了解。以下是一些优秀报告范文，供大家参考和学习。

调查报告数据分析方法篇一

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。

调查报告数据分析方法篇二

您是否看着数据感到迷茫，无所适从。认真读完这篇文章，或许你将有所收获。下面小编为大家介绍

怎样

从工业革命的传统过程考察，大量的统计方法和技术伴随机器工业和科学实验的进步发展起来。像美国贝尔实验室的工程师休哈特提出的统计质量控制方法、道奇和罗米格首创的计数标准型抽样检验方法、费歇尔的正交实验设计、皮尔逊的相关分析和费希尔的回归分析等，都是在工农业生产和科学实验的数据基础上发展起来的，也有一些方法来源于医学和生物统计学的研究和物理化学实验的数据分析活动中，比如卡方检验、蒙特卡洛随机模拟等。这些方法不是来自单纯的演绎逻辑意义上的推导过程，而是从工农业生产和科学实验的实践中发展起来的，虽然受制于获取数据和手工计算能力的约束，但方法论的创新还是极大地推动了质量统计技术的进步和实际应用的发展。

所谓数据导向，即“有什么数据，选择什么方法”，从质量过程生成的统计数据出发，选择和设计相应的统计方法，有时也根据这些数据设计一些qc课题或者

其他

安全

模型导向是指为实证某个新设计或新发现的统计模型而进行的质量改进过程，这些统计模型的成功应用有些可以获得良好的改进效果，有些则无法适应真正的改进目标。从改革开放30多年中质量管理技术的进步过程来看，我们一直在追赶发达国家的管理手段和技术方法，从20世纪80年代的全面质量管理、90年代的质量标准化管理到2000年代后的六西格玛管理和卓越绩效管理，似乎都体现了方法论上的盲目性，只顾追赶别人的脚步，不知道是否适合自身的发展。

从微观角度审视，一些企业的质量管理技术人员，在质量方法的选择上追求模型的“高大上”，简单参考和引进国外的先进数学模型，用眼花缭乱的数学公式代替了扎扎实实的现场调查和改进过程，把质量管理活动变成了新统计模型的实验室。

统计软件是质量统计的重要工具，从spc的应用过程可以看到，休哈特博士设计的均值极差控制图就是典型的工具导向的一个应用。由于当时的计算能力和工具不足，因此在作业现场计算方差比较困难，所以休哈特博士采用了计算更为简易的极差来替代方差，用以表征质量过程的波动性。

、minitab、matlab等。进入新世纪以来，大数据逐渐成为统计软件工具必须面对的重要对象，数据挖掘（data mining）和商业智能（business intelligence）等方法成为统计软件的主流方法，同时这些方法也被大量应用到质量管理活动中。于是，以统计软件工具为导向的一大批质量管理成果开始出现在各种场合，比如六西格玛黑带项目、可靠性项目、多变量统计过程控制（mspc）、实验设计（design of experiment）等。

与模型导向一样，工具导向的质量改进也是被动的，无法真正面向质量生产的过程，即便是成功的数据分析也只能是统计模型和软件的新例证，而不能成为质量改进的新成果。

案例导向的质量改进过程，来自商学院工商管理硕士（mba）案例教学实践中，来自企业、院校和研究所的mba似乎更喜欢来自成功案例方法的质量改进过程。但商业模式和管理经验并不总是可重复和可再现的，质量改进也是如此，商业案例只是对成功管理活动的总结和提炼，而不是输出管理规则和盈利模式。因此，基于成功的商学院案例或者六西格玛成功案例实施的质量改进方法进程中，有很大一部分是无法完成改进目标和任务的。

所谓的任务导向是目前很多企业采用的一种中规中矩的质量统计方法，就是根据企业生产计划和调度要求，提出某项生产或管理任务，从完成任务的目的考虑，采用常规的统计方法或者技术来完成任务，甘特图的使用就是任务导向的一个典型例子。

企业在进行绩效考核的时候，一般多采用多变量线性模型进行综合评价，用来合成多项指标的考核分值，这类统计方法已经成为主流的绩效评价方法，从卓越绩效模式的评价到中小企业的员工绩效考核，大多采用此法，这就是任务导向的方法选择。这些方法是无法进行真正的质量改进的，只是一种较优的质量统计方法选择。

质量统计方法的基本功能是描述、解释和探索，是基于过程或结果的统计数据而进行的有目的的.质量改进活动，用以解决企业经营管理过程中出现的各种问题。因此，问题导向的质量统计方法主要是指以质量管理活动中出现的问题为核心改进目标，从问题的现状调查、研判、因果关系判别以及对策、实验和检验等基本目标出发，量身定制或者重新创建新的数据管理或质量改进统计方法，做到因地制宜、对症下药，达到追本溯源、药到病除的效果，这才是真正的应用统计价值所在，也是质量统计方法追求的科学、合理和高效的真正动力。

现实中，一些qc项目和六西格玛项目，就是为了做项目而刻意

寻找

问题导向的质量改进过程中，要一切从问题的现状出发，拟定合理目标，设计跟进数据集，选择合适的统计方法，带着问题逐步深入才能得到满意的改进效果。

问题导向的质量改进一般应遵循三个基本原则，一是厘定问题，单一目标；二是自顶向下，逐步求精；三是优选方法，单入单出。在这个原则下，质量改进的过程可以分为以下步骤：

和一般的改进过程一样，面向问题的改进过程主要是对于质量问题的定义和选择，这些问题不是上级决定的，也不是财务目标中挑出来的，而应该来自质量经营和管理的实践中出现的质量问题和可能造成不良的机会。因此质量改进的动因本身就具有补偿性质量的能力，如果不出现问题，质量管理的重点则应放在质量保证能力建设和预防性质量的提升方面。

精确定义质量生产和使用过程中出现的问题，并力图把这个问题抽象成为统计模型。比如对于推土机首次故障时间的确认，就可以根据统计建模的经验和方法，考虑通过构建指数模型来计算一批推土机销售以后首次故障时间的期望均值，并以此通过假设检验来设定首次故障时间，并最终实现质量的全面提升。

统计模型方法依赖大量数据和检验，因此模型方法所需要的数据必须和问题产生的过程保持一致，也就是说，必须回到问题发生的现场去收集整理数据并获得数据口径、背景和计算方法的要求。这些数据可以客观地描述、解释和探索质量过程中的细节，可以由此回溯和推断问题出现的可能性、因果性以及相关性，真正地做到“让数据说话”、“让模型作证”和“让结果指向”。

根据得到的数据和所选的统计方法创建统计模型，对问题进行深入的分析和解剖，得到解决问题的基本方向和思路，并设计出解决问题的路径和方法，对这些方法进行实地实验和验证，力求得出解决问题的全局性对策。

有些问题的出现和解决，似乎有定数，比如因果图就经常被用来解决质量改进中的可能性关联问题。有些研究者更愿意采用复杂的数理统计模型来完成该改进任务，但我们的建议是选择最适合的方法，而不是最先进或者最豪华的方法。面向问题是质量改进的第一动力，因此统计方法的选择只有依照这个原则来进行，才有可能真正起到质量改进的作用，也从而实现质量提升的最终目标。

传统的企业统计数据来源于三个方面，即企业统计台账、生产记录和检验记录，这些数据是工业生产过程的人工记录，需要对质量生产过程进行人工干预才可以获得，有些数据因此产生了较大的误差和偏移，以至于很多统计方法无法接近真实过程。

目前，我国已进入工业化后期，国际先进的制造技术和设备被大量引进，其中包括具备强大数据生产能力的数控设备、网控设备和电子自动检测装置等，这些先进的电子设备可以大量测定、检验和记录数据，生成连续性、大规模和高精度的同步数据集，此即企业大数据的雏形。在一些先进的制造企业，技术人员已经可以直接从设备上导出大量的数据用以完成spc、msa、doe等经典统计模型的拟合和研判，可以实现真正的大数据同步质量分析、检验和预警目标。

因此，当前企业主要的数据来源有四个方面，一是企业管理数据，包括企业管理统计台账、绩效考据数据、经营管理数据、投资和财务数据、营销数据等；二是企业生产过程数据，包括来自电子设备和网络设备中自动记录和筛选的数据；三是质量检验和验收的数据；四是来自供应链和客户调查的数据。这些数据大部分是连续生产的，主要是定量数据，也包含一些定性数据，这些数据构成企业经营管理活动的新资源。

问题导向的统计方法选择一般以数据为基础，有的方法要求的数据量比较少，因而容易在实践中使用，比如spc、doe等，而有的统计方法则要求更多的数据量和数据质量，比如时间序列和可靠性统计分析方法等。因此，选择统计方法时，应考虑所需要的数据在多个方面的特征和要求。

一是数据的易得性，要能够很容易和低成本地采集数据，对于网控设备来说，还应考虑网络联通问题；二是数据的统计口径、测量设备和测定方法要保持一致，这样的数据才具备基本的分析基础和分析能力；三是大数据的连续性采集能力，一些现场数据的采集必须满足连续性的要求，才可以辅助实施和分析，采用管理学意义上的价值，比如统计过程控制和抽样检验的数据等；四是保持数据采集的可重复性、可复现性和可控制性，大量统计数据的误差只有通过较为严格的方差分析和参数检验、分布模拟可能付诸建模分析和质量改进，因此要保证数据的采集技术不会带来较大的误差影响。

调查报告数据分析方法篇三

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。

2.不良分析报告模板。

3.部门问题分析报告模板。

4.项目分析报告模板。

5.问题分析报告模板。

6.养老分析报告模板。

7.事故分析报告模板。

8.共产党员材料分析报告模板。

9.行业市场分析报告模板。

10.地块可行性分析报告模板。

调查报告数据分析方法篇四

一、频数分析：分析比例，掌握基础信息无论是哪种领域的统计分析，频数分析都是最常用的.方法。

在市场调研中，频数分析也是最基础、使用最广泛的方法。一般可用来统计分析样本基本信息，统计比例，如消费者的基本信息，对产品的基本态度，是否愿意购买产品等。

二、描述分析：定量数据对比描述分析适用于分析对比定量数据。

例如对比各维度均值，了解在哪些方面得分较高，哪些方面得分较低，找出优势项或短板项，从而制定出有针对性的改善方案。可用于分析产品满意度、用户需求等。

三、ipa分析：满意度-重要性分析ipa分析，又叫重要性表现程度分析法。

是通过绘制散点图，对比不同项目或维度的重要度和服务表现，从而直观的识别出优势项、劣势项。适用于服务质量、满意度分析、产品竞争力分析等。

四、差异分析：交叉分析，寻找个性差异上面几个方法一般只是初步描述研究结果，想要更深入的探究分析项之间的差异性则要进行差异分析。

调查报告数据分析方法篇五

问卷情况：见附录（含调查问卷和结果分析表格各一份）。问卷共发放41份，收回有效问卷40份。发放以我们周围的同学为主，基本上做到了随机发放。我们在下面对有代表性的几项进行了具体分析。

1、月生活费：统计结果表明，每月的生活费主要集中在300—500元和500—1000元之间，两种极限情况a（350以下）和d（1200以上）的选择较少，比较符合实际情况。

2、生活资金来源及家庭收入：百分之九十以上的被调查者的生活费主要由父母或家庭提供，全靠家里提供生活费的学生占到52.5%，只有极少数学生经济独立，不需要依靠父母。有相当一部分学生一方面需要家里的资助，另一方面靠校外兼职、做家教来贴补日用，产生这种情况主要有三方面的原因：一是通过兼职来锻炼自己，增加社会经验；二是迫于大学消费的压力，追求品位和档次；三是渴望自己经济尽早独立，也可为家里减轻负担。

3、生活费主要的支出：大学生主要的消费支出在饮食、通讯、娱乐、服饰等方面。现主要分析饮食和通讯这两方面的支出。

通讯支出：根据随机问卷得到的结果，被调查人数中全部都拥有手机，可见大学校园手机的普及率之高。上大学以前就买了手机的人数占拥有人数的33.3%左右，在大一买手机的人数高达100%。在拥有手机的群体中，月花费主要集中在20—50元，50—100元之间，也有部分同学的月消费在100元以上的。大学生必要的联系并不多，在手机消费方面，存在着一些不理性、高开销的情况。

4、校外兼职目的方面：大学生多有在校外打工或兼职的经历，或有些这方面的打算，其主要目的的排序为：增加社会经验；贴补日用；渴望独立；闲着没事干。

最高的选项是增长社会经验，主要的原因是大学生有感于大学生就业的压力，希望通过兼职来锻炼自己，了解社会，增加自己的就业筹码，为将来打基础。同时也说明，大学生如果不盲目攀比，是有钱应付日常支出的。

感到自己的支出对家庭有“比较大”和“很大”负担的同学占到被调查总人数的35%，感到周边同学的消费“比较高”的同学占到被调查总人数的45%，可见大学生的消费还是趋高，通过兼职来补贴日用，也就顺理成章了。很多大学生虽然在经济上还没有独立，但渴望尽早独立，由此可看出大学生精神状态比较积极的一面。选择“闲着没事干”的同学占到被调查总人数的17.5%，可以看出大学生普遍的空虚、无聊。

5、理财观念和能力：结果显示，对自己的所有或比较大的支出有记录的同学占被调查者的42.5%，“很少记帐”或“向来没有记帐习惯”的同学占被调查者的57.5%；对生活费有预算的同学占被调查者的57.5%，对生活费没有什么安排，想用就用的同学占到被调查者的42.5%等。由此可见，大学生的理财观念比较淡薄，随意性比较大，有待加强。也一定反映了大学生消费的脆弱心理。

大学生消费的一些共性特点：

综合以上的数据我们可以看出，中国的大学生目前正受到市场经济的强力冲击。大学生群体中，包容着具有多种经济状况和消费能力的个体，同时可以划分为不同的层次，并且区分程度相对稳定。这种经济上的差异和分层不仅取决于他们不同的价值取向、思维方式和性格特征，而且也是地域经济差异性的反映。但是大学生作为一个群体在消费方面是有一些共性的特点的。

1、理性消费是主流。

价格、质量、潮流是吸引大学生消费的主要因素。从调查结果来看，讲求实际、理性消费仍是当前大学生主要的消费观念。大学生在消费时，有一半多的学生考虑最多的因素是商品的实用性。中国大学生经济来源主要由父母的提供，自己兼职挣的钱不多，每月可支配的钱是固定的，大约在300—1000元之间，超过1000元的不多，而这笔钱主要是用来支付饮食和日常生活开销的。由于消费能力有限，大学生们在花钱时往往十分谨慎，力求“花得值”，尽量搜索那些价廉物美的商品。同时，他们很注重自己的形象，追求品位和档次，虽然不一定买名牌，但质量一定很看重。

2、消费多元化倾向，追求时尚和名牌。

大学生站追新求异，敏锐地把握时尚，惟恐落后于潮流，这是共同特点。大学生的消费已呈现明显的多元化趋势，手机、旅游、电脑、影音娱乐等是大学生的消费热点。有手机的同学占被调查者的82.5%，有电脑的同学占到被调查者的47.5%。再次是发型、服装、饰物等大学校园中都不乏追“新”族。商品的品牌、档次，如果经济许可，也是大学生追求的重要内容。同时也存在着过分追求时尚和名牌，存在攀比心理。

3、消费层次一定程度两极分化。

根据调查数据显示，家庭收入越高的，对学生的经济供给就越多，构成大学生消费的一种特殊的奢侈格局，主要表现在旅游、电脑、手机等方面的消费上。可见，大学生的消费差距增大，两极分化也比较分明。

4、消费结构存在不合理因素。

大学生通讯、娱乐、旅游等消费过大，而对书籍、学习用品方面的消费很低。部分学生恋爱支出过度，经常难以理性把握适度消费的原则。这是让人感到忧虑的方面。

当前大学生消费心理和行为偏颇的原因分析：

当前大学生在消费上出现无计划消费、消费结构不合理、攀比、奢侈浪费、恋爱支出过度等问题，既与社会大环境的负面影响有关，也与家庭、学校教育缺乏正确引导不无关系。

1、今天的大学生虽然生活在校园里，却已全方位地与社会接触，享乐主义、拜金主义、奢侈浪费等不良社会风气的不断侵袭，如果自制力不是很强，或没有及时得到老师和父母的正确引导，大学生很容易形成心理趋同的倾向，当学生所在家庭可以在经济上满足较高的消费条件时，这些思想就会在他们的消费行为上充分体现。更糟糕的情况是，有些家庭根本承担不了高消费，但有些学生为了满足自己的消费欲望，不惜作出一些损人利己甚至丧失人格、法理不容的犯罪行为。

2、现在很多学生是独生子女，家人对他（她）百般宠爱，对孩子的一些不合理的消费行为也不批评指正，太纵容。有些父母本身的消费观念就存在误区，难以正确指导自己的孩子。

3、学校教育缺乏培养学生良性的消费观念。学校对学生消费观教育没有足够的重视，对大学生消费心理和行为研究不足，对大学生消费观的教育指导不够。校风建设范畴中普遍缺少倡导大学生勤俭节约生活消费观的内容。学校在校风建设上，应该注重塑造和强化学生良好的消费意识和消费行为，培养学生良好的消费习惯。

四、结论与建议。

综合所述，我们可以看出大学生的消费心理总体上处于成长健全期。他们考虑质量、价格、品牌、情绪等诸多影响，特别注重商品的实用性，质量，其次品牌与情绪。大学生的消费观中感性与理性所占比重相当。对于流行与时尚的适度追求是合理的，盲目攀比是缺乏理智的表现。对于大学生在消费中产生的问题，我们的建议如下：

1、增强独立意识，培养和加强理财观念和能力。大学生应该增强自己的自制力、独立的行动和理性的思考，抵抗社会不良风气。同时，宣传和介绍一些理财方法，传播一些健康的消费观念。从老师做起，做好榜样。

2、克服攀比情绪。调查显示，大学生的基本生活消费大体上是现实的、合理的，但一些不合理的消费观念应该转变过来。尤其是要克服攀比情绪。

3、营造良好的校风。

调查报告数据分析方法篇六

随着改革开放的进一步深化,我国的经济实力、综合国力不断增强,人民生活水平不断提高,消费问题显得尤为重要。伴随着高校的不断扩招，从1998到20__年，短短7年，中国大学生仅总数就从108万激增到20__多万。大学生人数大幅度增加，愈加作为一个特殊的消费群体出现。同时大学生在同龄人中是文化知识水平较高、思想道德素质相对较好的群体,具有表率和示范的作用。他们既具有青年前期的年轻人消费观的新变化,又具有不同于同龄人的消费观。重视大学生消费的新变化,引导大学生树立正确消费观,不仅有益于大学生的健康成长,也将会对社会消费的正确引导起到良好的示范作用。因此全面细致地了解大学生的消费状况已成为高校思想道德教育工作中不可缺少的一部分，而正确引导大学生的消费观则成为用社会主义荣辱观教育大学生的重点。

一、已有研究成果的回顾。

调查表示，在中国，一向都是“再穷也不能穷孩子”，孩子考上大学了，就要钱给钱，要物买物，这不仅导致部分家庭财政透支，还容易使孩子养成大手大脚花钱、贪图享乐的坏习惯。他的研究发现：大学生消费中的趋同心理、攀比心理。大学生的消费心理由于所处的环境以及他们由于自身的群体化特征,往往采取与大多数人相一致的消费行为,多数同学在消费过程中“从众”性较强,这也就是大学生消费时的“趋同心理”。趋同心理表现为消费者看到别人购买某种物品时，哪怕这一物品自己本身并不那么需要，也会随大流购买，以保证自己与群体的一致性。而趋同心理如果不加以正确的引导就会发展成为攀比、炫耀心理，攀比、炫耀心理实际上是一种超越自我价值的自我虚构，表现在对物质生活的高欲望——追名牌、追流行。许多大学生就是这样以拥有各类名牌(而不是用优异的学业或特殊的才华)作为炫耀的资本。

张志祥则认为大学生的消费行为呈多样化的现象，主要表现为以下几种：第一是早熟消费：消费水平和质量超过了经济发展的实际水平;第二是畸型消费，消费内容过多过快，向高档型消费倾斜;第三是豪华型消费，追求不切实际的奢侈、气派;第四是炫耀消费，把高消费当做现实社会优越感和虚荣心理的手段;第五是悬空消费，追求一种脱离经济社会发展以及个人消费承受能力的消费;第六是情绪化消费，把对消费品的占有、享乐作为弥补精神空虚的手段。

大学生的普遍年龄在19岁以上，大部分是第一次走出家门，大学也是走向独立自主的生活过程，据调查，70%的大学生存在着生活费勉强或刚好的情况，有10%的人表明自己的生活费根本不够。这从一个侧面反映出当前大学生消费是较为冲动和盲目的。那么是家里给的钱少吗?回答是否定的，他们大都有同样的感慨：不知道自己的钱往那里用了。当问及一学期结束后经济情况如何时，大部分同学都坦然承认自己的消费已经超出计划范围，甚至有些同学还需要向别人借回家的路费，略有剩余的同学也想着如何把剩余的钱花完，只有极个别同学有储蓄的意识。可见，当前大学生的财商需要培养和加强。

陕西师范大学教育科学学院的霍涌泉教授和赵微博士指出，在当今“盛世”时代成长起来的大学生，较之于十几年前的大学生在思想观念、行为方式上，的确有了许多新的变化，特别是在消费需要、态度和行为方面表现出了与以前不同的特点，其消费行为方式两极化趋势特别明显，家庭条件不错的大学生，他们一方面自小就是在父母的精心呵护下，除了在学习方面受到强化训练之外，在生活方面基本上都像“贾宝玉”、“林黛玉”一样毫无自我生存发展能力，中国人传统的疼爱自己孩子而实际上又是“陷害”孩子的文化观念和教养方式，造成了不少大学生高消费和超前消费的非理性态度方式;另一方面又受到了改革开放以来西方消极的享乐主义消费文化的影响，一些大学生每月的生活安排处于“月光公主”、“月光王子”的状态。这对于他们的未来成长和发展无疑极其不利。

大学生没有经济来源，经济独立性差，消费没有基础，经济的非独立性决定了大学生自主消费经验少，不能理性地对消费价值与成本进行衡量。大学生没有形成完整的，稳定的消费观念，自控能力不强，多数消费都是受媒体宣传诱导或是受身边同学影响而产生的随机消费，冲动消费。这也正是大学生消费示范效应的结果。拿手机产品来说，目前，有手机的大学生中，一部分有通信的需要，且家庭经济条件允许;另一部分有通信需要，但是家庭经济条件负担不起的情况下“趋前”消费;还有一部分是既无通信需要又无家庭经济条件负担的“奢侈”消费。而“奢侈”消费则是由大学生消费的示范效应，攀比心理导致的。

二、对已有研究成果的反思。

伴随着我国国民经济的快速发展，人民的物质文化和生活水平的不断提高，其消费结构、消费倾向发生了巨大的变化，而我们当代大学生作为一个特殊而又庞大的消费群体，也在发生着巨大的变化。

我们在查阅资料的过程中发现，专家们的研究主要是针对大学生在消费方面存在的一些较严重的问题，旨在指出大学生在消费方面的问题，但我们也发现，专家的研究不是特别的细致，他们的研究是针对整个大学生群体，没有对性别，年级进行细致的划分。

我们自身也是处于大学生这一群体，作为学生自己，调查起来会比较方便。从我们身边的人入手，不仅可以轻易地使用问卷调查的方法，也可以通过访谈的方法，对大学生消费的各个方面进行深入了解，而且对他们消费的途径进行具体的界定。

调查报告数据分析方法篇七

将两个或两个以上的数据进行对比分析，分析其中的差异，从而揭示这些事物发展变化的规律和情况。对比分为横向对比和纵向对比。

被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比分析的方法，即总体内各部分所占的指标。

同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉点，一般采用二维交叉表进行分析。

按照数据特征，将数据进行分组进行分析的方法。

除了以上的`4点，其他还有比如漏斗图分析法、杜邦分析法、矩阵关联分析法等等。

数据分析的方法有很多种，在进行数据分析的时候，选择有效的数据分析方法，能达到事半功倍的效果。

调查报告数据分析方法篇八

【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。

调查报告数据分析方法篇九

调查报告，是对社会上某一个问题或事件进行专门调查研究之后，将所得的材料和结论加以整理而写成的书面报告。

调查报告是行为主体对特定对象在认真深入了解考察的基础上，经过准确的归纳整理，科学的分析研究，进而揭示事物的本质，得出符合实际的结论，由此形成的汇报性事务文书。从运用情况看，在标题中，凡以“考察报告”、“调查”、“考察”、“调查记”、“调查汇报”为文体名称的，均属调查报告一类。

（一）特点。

1、内容真实，观点鲜明。

2、材料性强，夹叙夹议。

3、结构严谨，有条不紊。

4、语言简洁，笔调明快。

（二）分类。

按作用分情况性调查报告、经验性调查报告、判断性调查报告、科研型调查报告；

（三）作用。

调查报告是调查研究成果的运载传递工具，是其转化为社会效益，发挥社会作用的桥梁;为决策和贯彻调整决策提供依据.

（一）立场、观点要正确。

搞调查研究首先必须要有正确的立场、观点，才能实事求是地进行调查研究，认识事物的本来面貌，得出合乎客观实际的结论。（不是不正当行为）。

（二）调查态度要端正。

要想获得丰富的材料，就要有饱满的热情、艰苦深入的作风和实事求是的态度。

（三）调查目的要明确。

我们进行调查研究，从根本上来说，就是为了掌握实际情况，有助于制定和执行正确的方针政策，树立先进典型，批判错误的倾向，使我们各项工作沿着正确的方向前进。

为了获得丰富的材料，还要讲究调查的方法。按照工作的步骤来说，应注意下面几个问题：

1、调查前做好三方面的工作：

（1）思想武装。

（2）选定调查研究题目。

（3）拟定调查提纲。

2、调查时灵活运用有效的调查方法。

（1）开会调查。

（2）个别访问。

（3）现场观察。

（4）蹲点调查。

（5）阅读有关书面资料。

3、调查后还要做好两方面的工作：

一是对所得的材料进行整理、分类、核实，发现遗漏疑问的地主，再作调查补充。

二是分析、思考，提示材料的内部联系，发现事物的本质。

（一）精选材料，突出观点。

运用材料说明观点，常用的方法有如下几种：

1、用典型事例。

2、有对比方法。

3、用精确数字。

（二）从实际出发，安排好结构。

----标题-----。

调查报告的结构形式，一般根据本文内容和表达的需要来决定，除标题外，通常有开头、主体和结尾三个部分。

1、开头。

一般来说，调查报告常常在正文的前面，写一段不加任何小标题的文字作为开头，类似消息中的导语。

调查报告的开头起“提示”全文的作用，必须简明概括，以帮助读者正确、深刻地理解全文。

地点。

时间。

调查对象的选择(抽样方法),样本量的估计。

质量控制。

2、主体（正文）。

这一部分写的是调查研究所得的具体情况、做法和经验。为了眉目清楚，常常列出纲目，用小标题标明，常见的安排有如下几种：

（1）按事情产生、发展、变化的过程来写。

（2）用对照比较的方法来写。

（3）根据内容的特点，把问题的几个方面列举出来。

3、结尾。

这一部分是调查报告的结束语，即全文的结论。

调查报告数据分析方法篇十

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。

调查报告数据分析方法篇十一

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。

调查报告数据分析方法篇十二

作为投资决策的依据，法律尽职调查的目标是调查目标公司是否存在潜在债务以及其他潜在的风险。发现风险是尽职调查的基本目标。

尽职调查报告不是流水账，除了把调查结果描述外，更重要的是发现问题，分析问题，提出解决方案。同时要判断该问题对是否投资以及交易结构的影响。

在尽职调查之前，投融资双方一般会初步讨论交易结构。因尚未对目标公司进行法律、财务、业务等尽职调查，原定交易结构不一定合理。一般情况下，需要根据尽职调查结果调整交易结构。

尽职调查中发现的问题要通报给投资方和融资方，要求给出解释、采取补救措施或提出解决方案。可以以表格的形式将问题表示。如下：

1

目标公司实际经营地址与登记地点不一致。

被工商部门处罚（可列明处罚依据）。

目标公司向工商局备案。

2

目标公司为员工缴纳社保的工资基数与真实工资不一致。

可能会被社保局或员工要求补缴社保费。

属普遍现象无法解决。

3

项目未按照国有土地使用权出让合同约定的期限开工。

可能被征收土地闲置费，甚至被收回土地。

与当地国土局和园区管委会协调，取得谅解。

4

目标公司名下土地没有交完出让金，未办《国有土地使用权证》。

要缴纳滞纳金，甚至被取消出让。

融资方承诺尽快筹集资金缴纳，并与当时国土局协调，取得谅解。

1、根据投资方的意图确定调查重点。如果是看中了目标公司的土地，就要重点查土地使用权的取得是否合规；如果看中了目标公司的团队，就要重点调查目标公司管理团队和技术人员的素质、待遇、合同情况等。

2、根据目标公司的性质和所属行业，确定调查重点。

一般而言，制造业的出资和资产、债务、重大合同以及环保等是重点；商贸、服务业的品牌、团队、渠道等更为重要。

3、对于特点调查事项，要确定重点关注事项。如，对于目标公司对外签署的合同，除了关注合同条款的合法、合理性、违约责任等情况，应重点关注：

(1)关联交易，利益输送；

(2)过分依赖某一供应商或销售客户；

(3)与某些客户合作期限较长；

(4)借出款项的合同、原因、利率；

(5)借入款项的合同是否有账外利息支出等。

目标公司及股东陈述与保证实例：

创始股东与公司的陈述和保证。

自本协议签署日(包括本协议签署日)至交割日(包括交割日)，创始股东与公司共同并连带地向投资者做出如下陈述和保证，并确认投资者对本协议及其他交易文件的签署依赖于该等陈述与保证在所有方面的真实、准确和完整，如果违反了任何一项陈述与保证，公司和创始股东应对因此给投资者导致的任何直接或间接的损失承担连带赔偿责任)：

1、公司为根据中国法律合法设立的有限责任公司。

2、创始股东为中国公民。公司和创始股东根据中国法律具备民事权利能力和民事行为能力签署本协议以及其作为一方的其他交易文件和履行交易文件下的义务。

3、公司和创始股东已有效签署本协议以及其作为一方的其他交易文件。公司和创始股东已经就其签署、交付和履行上述文件及履行其项下的权利和义务取得所需的一切的授权、许可和批准(包括但不限于公司内部授权)。公司和创始股东能够合法订立本协议、其作为一方的其他交易文件及履行其在交易文件项下的义务。公司和创始股东在本协议及其他交易文件项下的义务及责任合法、有效且可被强制执行。

4、公司和创始股东签署、交付和履行本协议、其作为一方的其他交易文件及交易文件项下的权利义务，不会违反中国法律；不会违反公司的章程或其他组织文件；不会违反公司或创始股东有约束力或适用的法院判决、裁定、仲裁庭裁决、行政决定、命令；不会违反公司或创始股东为签约一方的任何文件、合同或协议，或对其或其资产具有约束力的任何文件、合同或协议；不会导致违反有关向公司颁发的任何批准的授予和/或继续有效的任何条件；不会导致向公司颁发的任何批准终止、被撤销或附加条件。

5、公司拥有从事主营业务所需要的全部政府部门和第三方批准。该等批准都具有完全的效力和约束力，合格通过了就该等批准所要求进行的年检等各种检验，不存在任何可能导致该等批准被撤销、被吊销、被限制、无法续期或失效的情形。公司一直遵守该等批准的规定，没有在任何方面存在违反该批准的事项，从未收到任何政府部门的书面或口头通知，告知其违反了任何该等批准项下的任何规定。公司从未从事任何无适当批准的经营活动。

6、公司的股权之上未设定任何抵押、质押或其他权利负担。创始股东合计持有公司100%的股权，并且分别对该等股权具有完全和排他的所有权和处分权。除本协议明确约定的投资者享有的权利以及股东协议规定的“未来员工期权股权”以外，在公司的任何注册资本上不存在任何优先认购权、可转换证券、或其他未行使的权利、增发股权承诺，从而使创始股东或公司承担或可能承担出售或增加公司的任何注册资本的义务。公司的股权不存在任何现有或潜在的法律纠纷或争议。创始股东之间或创始股东与第三方并无签订或达成任何关于公司股权或股东权利的法律文件。

7、公司的帐簿齐全、记录完备。创始股东和公司已经向投资者提供自公司成立以来截至20xx年3月31日(“资产负债表截至日”)的财务报表(“财务报表”)，财务报表采用中国会计准则来编制，包含公司所有相关和实质的财务信息。财务报表在其各自的日期所披露的公司的财务信息在各方面均是真实、准确和完整的，不存在任何虚假成分或误导性陈述，并且符合中国通用的会计准则。公司没有任何未记录在案的资金、资产或负债，不存在任何帐外费用或支出，并且所有法人资金的累积和/或使用都在该财务报表中得到了完全和适当的反映。财务报表中所包含的资产负债表(“负债表”)包括了对截至资产负债表截至日止的公司所有已经发生和合理预见将要发生的贷款、债务、负债、担保和其他或有债务的完整且准确的描述。除负债表中反映的债务之外，公司没有任何性质的任何债务存在，无论是否为已产生的、确切的、或有的，且不论是否已到期或将到期。公司不存在任何的或有负债，未担任创始股东或任何其他第三方的任何负债的担保人、赔偿人、保证人或其它义务人，并且没有为创始股东或任何其他第三方的债务或利益提供任何担保。从资产负债表截至日至交割日，公司未产生任何非正常营业过程中产生的贷款、债务、负债、担保或其他或有债务。

8、除本协议所规定的本次增资以外，公司自资产负债表截止日之后并无以下情况发生：

(2)任何会引起对公司重大不利影响的损害、损失，不论是否经过投保；

(3)公司对其有价值的权利或其重要债权的任何放弃或豁免；

(5)公司出售、交换或以其他方式处置其任何重大运营性资产；

(6)约束或针对公司或其资产的合同或协议的重大变更；

(7)任何有关管理团队、核心员工、董事或股东的薪酬安排或协议的重大变更；

(8)任何核心员工的辞职或终止与公司的劳动关系；

(9)公司对其任何重要财产、资产的抵押、质押、转让或担保、留置；

(12)任何根据合理预期将会引起重大不利影响的公司资产的出卖或转让；

(14)公司做出如本第4.1.9条所列事项的任何安排或承诺。

9、公司不拥有任何不动产。公司就所有使用的不动产均已经合法签订租赁合同，该等租赁合同是合法、有效、有约束力及可执行的，不存在违约情况。

10、公司合法拥有从事主营业务所必需的无形资产包括财务报表中反映的全部无形动产，并能够独立自主地经营其无形资产。公司对该等无形动产拥有所有权，该无形动产都不受任何权利负担的限制并且处于可有效使用的良好状态。不存在任何可能影响公司合法、完整地拥有或使用其有形动产的合同、协议、承诺、文件或法律法规、政府规章、政府要求、措施、诉讼或其他法律程序。公司使用或利用无形资产进行经营符合中国法律且不会侵犯任何第三方的权利和权益。

(1)创始股东或公司并未收到任何指称其侵犯，或基于其运营的业务将会侵犯任何其他方所有的知识产权或其他任何权利的书面通知。公司并无必要使用任何员工(或公司目前拟聘用的人员)在受雇于公司之前的任何发明。在交割日，每一位核心员工均已与公司签署将该员工在公司工作期间研发的任何知识产权转让给公司，并限制披露公司保密信息的相关协议。每一位核心员工不存在任何违背该等协议规定的行为。

(2)不存在公司主张任何第三方正在侵犯，或妨碍其知识产权的未决的法律程序或指控，公司没有计划提起该等法律程序或指控。也不存在任何第三方主张公司或创始股东正在侵犯，或妨碍其知识产权的未决的指控或法律程序，不存在针对公司、创始股东或其拥有的资产而提起的该等指控或法律程序。

(3))公司已采取在商业上足够谨慎的安全措施，以保护其知识产权的价值。公司对用户信息和数据的收集、使用和保管没有违反中国法律，公司对该等用户信息和数据有合法有效的权利、所有权和权益。

11、公司从事主营业务。除主营业务外，公司不从事任何其他业务或经营活动。创始股东及其关联方不持有或占有任何与主营业务相关的资产(包括不动产、有形动产、知识产权或者其他资产)、合同，也未聘用任何从事主营业务的人员。在本协议中，任何实体或自然人的“关联方”指，(1)直接或间接控制该实体/自然人、被该实体/自然人控制或与该实体/自然人同受其他实体/自然人控制的任何其他实体/自然人；(2)直接或间接拥有或持有该实体/自然人的百分之五(5%)以上股权的任何其他实体/自然人；(3)直接或间接拥有或持有该实体/自然人百分之五(5%)以上投票权或其他权益的任何其他实体/自然人。“控制”指直接或者间接拥有管理或影响管理该实体的管理层和政策的权利，无论是通过具有投票权的股权或通过合同等其他方式。任何自然人的“关联方”还包括该自然人的近亲属，包括配偶、父母、祖父母、外祖父母、兄弟姐妹及其配偶、子女及其配偶、孙子女及其配偶、外孙子女及其配偶。但为本协议之目的，投资者及其关联方均不应视为公司或任何创始股东的关联方。

12、公司均一直并完全遵守着适用于其业务行为或运营、其任何资产和财产的拥有、管理和使用的所有中国法律或者适用的其他司法领域的法律规定；未曾发生根据合理的预期可能将构成或直接/间接导致对前述任何法律规定违反的事件、情况或情形。

13、不存在任何针对或影响公司、公司财产、权利、许可权、经营或业务的任何尚未解决的或将要进行的，或者据创始股东或者公司所知，可能提出的诉讼、仲裁、行政调查、或其他法律或行政程序；没有发生可能直接或间接导致任何此类法律或行政程序开始，或为之提供基础的事件、情况或情形。不存在任何要求公司解散、破产、停业、清算或类似情形的书面命令、请求、申请、决定、裁定、决议、或其它行动，也不存在任何针对公司资产的抵押、判决执行或传唤。公司不存在资不抵债或无力偿还债务的任何情况。

14、公司遵守各项税收法规，已按中国国家和地方税务机关的规定正确、完整、及时地申报了所有应税收入，并相应缴足了其所有到期应缴的税费，和缴清了其所有到期应缴的税费，不存在任何需要加缴或补缴税费的情况，亦无任何因公司违反有关税务法律、法规及规定而被处罚的事件发生。公司已按中国会计准则在财务报表里计提了任何和税款缴纳相关的准备金；至资产负债表截至日，在负债表上所显示的针对税收而准备的款项已足额应对公司所有已产生及未付的税款。公司未收到任何来自于税务机关或任何其他有权部门发出的催缴或补缴文件或者要求检查或审计任何纳税申报表的通知，不存在尚未了结的审计、措施、程序、调查、争议或索赔，不存在税务机关或其他有权部门可能向公司主张索赔税款的情形。

15、劳动和社会保险。

(1)公司不存在任何欠付的工资、税款、罚金或其他违反劳动法而导致的任何索赔等。公司没有任何应付而未付的有关解除或终止劳动关系的经济补偿金、赔偿金或其他与雇用关系有关的类似补偿或赔偿费用的支付义务。

(2)任一核心员工未提出终止同公司的劳动关系，或存在其他不能继续作为公司员工的情况，公司目前也未有意图终止与任何核心员工的劳动关系。除中国法律要求外，在公司员工劳动关系终止后，不存在任何欠付的补偿金或其它款项。

(3)除中国法律所规定的社会保险和住房公积金之外，公司没有参与，也没有受限于任何其他的养老、退休、利润分享、递延补偿、奖金、奖励或其他职工福利计划、安排、协议或谅解，也不存在任何员工或已离职的前员工(或其受益人，如有)有权参与或享有的任何其他养老、退休、利润分享、递延补偿、奖金、奖励或其他职工福利计划、安排、协议或谅解。

(4)公司与其现有员工或者其以往聘用的员工(如有)之间不存在任何的劳动争议或纠纷，亦不存在任何潜在的劳动争议或者纠纷。

(5)公司员工不对其前任雇主或者任何其他主体承担任何不竞争义务。

(6)公司的员工不受除其与公司之间签署的合同之外的任何其他合同(包。

括许可、承诺或其它义务)或政府机关、法庭的法令、判决、命令的限制，而严重影响该员工为公司的利益而服务的能力，或将与公司的业务发生冲突。

(7)任何核心员工没有直接或间接地在任何其他实体持有任何比例或数量的股权或股份(但持有上市公司不超过1%的股权除外)，并没有在公司以外的任何实体担任任何职务。任一核心员工在过去的三(3)年内并未：(i)被裁定为有罪或正在审讯过程中(不包括交通违规);(ii)根据任何有司法管辖权的法院的任何命令、判决或政令(未撤销或暂缓)，被永久或暂时地禁止其担任任何其他公司的法定代表人、高级管理人员或董事；(iii)被有管辖权的法院或其他管理机构裁定违反任何证券法、贸易法、或不公平交易行为法律，该等判决或裁定还未被撤销或暂缓。

16、公司自成立以来与任何关联方(在本协议中包括但不限于创始股东及其关联方)、现任或前任员工、董事、顾问或上述任何人的关联方(合称“关联人”)所进行的任何交易(如有)均是公允的，不存在任何关联人利用其关联方地位而与公司所进行的任何非公允的或不合法的关联交易。截止交割日，除交易文件、劳动相关的合同披露的以外，公司与任何关联人没有任何尚在有效期内或者尚未履行完毕的合同、协议或其他交易，不存在任何未经投资者同意即将妥善处理的债权债务、负债及其他任何应付应收款项。

17、创始股东及其关联方没有直接或间接地经营、参与或拥有与主营业务相同、相类似或有任何其他竞争关系的业务；创始股东及其关联方没有直接或者间接持有公司经营主营业务所需要的任何有形或无形资产。

18、在过去的五年，创始股东并未：(i)被裁定为有罪或正在审讯过程中(不包括交通违规);(ii)根据任何有司法管辖权的法院的任何命令、判决或政令(未撤销或暂缓)，被永久或暂时地禁止其担任任何公司的法定代表人、高级职员或董事；(iii)被有管辖权的法院或其他管理机构裁定违反任何证券法、贸易法、或不公平交易行为法律，该等判决或裁定还未被撤销或暂缓。

19、创始股东、公司及其员工、董事、代表、代理人从未进行或参与任何与反贿赂、腐败、洗钱、诈骗以及其他相似活动、反恐、经济制裁和反联合抵制法有关的所有法领域之法律、法规、规则、规章以及其他有合法约束力的措施禁止的行为。

20、自本协议签署之日至交割日，不存在或没有发生对公司的资产、负债、盈利前景和正常经营已产生或经合理预见可能会产生重大不利影响的事件、事实、条件、变化或其它情况。

21、创始股东和公司已经向投资者如实、完全披露投资者要求的全部信息、文件和材料、与创始股东和公司履行本协议具有实质性关联的信息、文件和材料，以及对投资者签订本协议的意愿具有实质性影响的信息、文件和材料。创始股东和公司向投资者披露的信息、文件和材料真实、准确和完整，且不存在任何不实或误导性陈述。创始股东和公司在本协议签署后任何时候了解到任何将使其在本协议中作出的陈述、承诺或保证变得不真实、不正确或不完整的情况，已经通知投资者，并按投资者的合理要求，采取必要措施予以补救或予以公布。

调查报告数据分析方法篇十三

常规分析方法不对数据做抽象的处理，主要是直接呈现原始数据，多用于针对固定的指标、且周期性的分析主题。直接通过原始数据来呈现业务意义，主要是通过趋势分析和占比分析来呈现，其分析方法对应同环比及帕累托分析这两类。同环比分析，其核心目的在于呈现本期与往期之间的差异，如销售量增长趋势；而帕累托分析则是呈现单一维度中的各个要素占比的排名，比如各个地市中本期的销售量增长趋势的排名，以及前百分之八十的增长量都由哪几个地市贡献这样的结论。常规分析方法已经成为最为基础的分析方法，在此也不详细介绍了。

统计学分析方法能够基于以往数据的规律来推导未来的趋势，其中可以分为多种规律总结的方式。根据原理多分为以下几大类，包括有目标结论的有指导学习算法，和没有目标结论的无指导学习算法，以及回归分析。

其中有指导的学习算法简单说就是有历史数据里边已经给出一个目标结论，然后分析当各个变量达到什么情况时，就会产生目标结论。比如我们想判断各项指标需要达到什么水平时我们才认定这个人患有心脏病的话，就可以把大量的心脏病人的各项指标数据和没有心脏病的正常人的各项指标数据都输入到系统中，目标结论就是是否有心脏病，变量就是各项指标数据，系统根据这些数据算出一个函数，这个函数能够恰当的描述各个指标的数据与最终这个是否是心脏病人之间的关系，也就是当各个指标达到什么临界值时，这个人就有心脏病的判断，这样以后再来病人，我们就可以根据各项指标的临界值。这个案例中的函数就是算法本身了，这其中的算法逻辑有很多种，包括常见的`贝叶斯分类、决策树、随机森林树以及支持向量机等，有兴趣的朋友可以在网上看看各种算法的逻辑是怎么样的。

另外无指导的学习算法因为没有一个给定的目标结论，因此是将指标之中所有有类似属性的数据分别合并在一起，形成聚类的结果。比如最经典的啤酒与尿布分析，业务人员希望了解啤酒跟什么搭配在一起卖会更容易让大家接受，因此需要把所有的购买数据都放进来，然后计算后，得出其他各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近，也就是同时购买了啤酒的人群中，都有购买哪些其他的商品，然后会输出多种结果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，这每个商品都可以成为一个聚类结果，由于没有目标结论，因此这些聚类结果都可以参考，之后就是货品摆放人员尝试各种聚类结果来看效果提升程度。在这个案例中各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近就是算法本身了，这其中的逻辑也有很多中，包括apriori等关联规则、聚类算法等。

另外还有一大类是回归分析，简单说就是几个自变量加减乘除后就能得出因变量来，这样就可以推算未来因变量会是多少了。比如我们想知道活动覆盖率、产品价格、客户薪资水平、客户活跃度等指标与购买量是否有关系，以及如果有关系，那么能不能给出一个等式来，把这几个指标的数据输入进去后，就能够得到购买量，这个时候就需要回归分析了，通过把这些指标以及购买量输入系统，运算后即可分别得出，这些指标对购买量有没有作用，以及如果有作用，那么各个指标应该如何计算才能得出购买量来。回归分析包括线性及非线性回归分析等算法。

统计学分析方法还有很多，不过在今天多用上述几大类分析方法，另外在各个分析方法中，又有很多的不同算法，这部分也是需要分析人员去多多掌握的。

自建模型是在分析方法中最为高阶也是最具有挖掘价值的，在今天多用于金融领域，甚至业界专门为这个人群起了一个名字叫做宽客，这群人就是靠数学模型来分析金融市场。由于统计学分析方法所使用的算法也是具有局限性的，虽然统计学分析方法能够通用在各种场景中，但是它存在不精准的问题，在有指导和没有指导的学习算法中，得出的结论多为含有多体现在结论不精准上，而在金融这种锱铢必较的领域中，这种算法显然不能达到需求的精准度，因此数学家在这个领域中专门自建模型，来输入可以获得数据，得出投资建议来。在统计学分析方法中，回归分析最接近于数学模型的，但公式的复杂程度有限，而数学模型是完全自由的，能够将指标进行任意的组合，确保最终结论的有效性。

【本文地址：http://www.xuefen.com.cn/zuowen/10099396.html】