数据分析计划书.doc

数据分析计划书 数据分析计划书篇一：数据分析计划书 问卷分析计划任务书 一、问卷结构汇总 基本信息：所属学院、性别、年龄段、本学期主讲课程、最高学历、教龄（Q0）、 任课班级（Q1）、任课性质（Q2） 分类数据：Q3、Q8、Q9、Q10、Q11、Q12、Q15 顺序数据：Q4、Q5、Q6、Q7、Q13 、Q14 主观题：Q16 二、单个题目分析计划 完成数据的审核、筛选等预处理后，具体数据整理分析如下： 1. 教师基本信息整理与分析 可不做单项分析，主要用于与其他数据结合分析，具体见“多个题目分析计划”。 2. 分类数据整理与分析 2.1 列示各类别 如：对于Q3列示出其7个选项“查阅资料熟悉内容、做PPT、写教案、准备案例、设计互动环节、课堂活动的内容及形式设计、其他”后为后续分析做准备。 2.2 计算各类别统计量 可计算统计量有频数【落在各类别中的数据个数】、比例【类别数据个数占全部数据个数的比值】、百分比【将对比的基数作为100而计算的比值】、比率【不同类别数值个数的比值 】等。 可对每一个问题答案标号被选择的次数取众数，了解对于各个问题大多数教师的看法；也可对答案标号计算方差，反映对于每个问题看法的差异程度，对于差异程度大的问题可联系其他问题进行分析，探究造成大差异的原因。 2.3 制作频数分布表 将计算出的各类别频数、频率等汇总在一张表格里，对每个问题的各个类别选项被选情况进行统计。 2.4 用图形显示数据 可对每个问题所得分类数据都进行如下图示处理： 【条形图】：用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据，反映分类数据的频数分 布； 【帕累托图】：按各类别数据出现的频数多少排序后绘制柱形图，展示分类数据的分布； 【饼图】：用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，表示样本或总体中各组成部 分所占的比例，研究结构性问题； 每种图形可反应出数据的不同信息，综合以上几种图形进行分析。 3. 顺序数据整理与分析 3.1 计算统计量 可计算累积频数【各类别频数的逐级累加】、累积频率【各类别频率(百分比)的逐级累加】3.2 制作频数分布表 将计算出的各类别频数、频率等汇总在一张表格里，对每个问题的各个类别选项被选情况进行统计。 3.3 用图形显示数据 【累计频数分布图】：将各类别累计频数作为Y轴，各类别按升序或降序作为X轴，反映 数据的频数分布 【环形图】：样本或总体中的每一部分数据用环中的一段表示与饼图类似，但又有区别 饼图只能显示一个总体各部分所占的比例，环形图则可以同时绘制多个样 本或总体的数据系列，每一个样本或总体的数据系列为一个环，用于结构比 较研究，用于展示分类和顺序数据。 4. 主观题 首先要将各位老师的答案进行综合，并适当的合并后，作为分类数据按照相应的统计方法进行分析。 三、多个题目分析计划 1. 教师基本信息与其他 1）可根据需要与任意问题进行结合后绘制图表如：当要研究教师教龄与备课准备方面的关系时，可以将教师按教龄分组，横向比较同教龄组的备课情况，可得到不同教龄组的教师备课差异。这里可以绘制直方图，不仅能进行横向比较，还能纵向比较，观察同一选项在不同组之间的差异。 2）可作列联表分别以教师的性别，教龄，所在学院、主讲课程、最高学历为列变量，以Q3等问题的各选项为行变量，以选择各选项的人数以及比例为数据，建立列联表，进行相关性、独立性检验等。 2. 对于两个分类或顺序数据间可进行列联表分析 探究两问题之间的相互作用，分析的问题之间相互影响的关系，可以利用excel做出相关的数据透视图进行探索。 3. 对于两个或多个顺序数据间可进行相关表分析 探究两个及多个因素之间的关联性大小，先对定性数据进行定量化处理，如“非常好”“较好”“普通”“较差”“非常差”分别赋值为5,4,3,2,1，然后再对各变量进行相关分析。 4. 进行列联表或相关表分析后可进行卡方检验 利用卡方检验统计量进行检验，探究研究两个因素之间是否独立，推断因素独立性。数据分析计划书篇二：数据分析计划书 这是最早之前按工作进程做的，后面的季度和年度的，有参考网上的一些数据分析资料（有什么建议，欢迎站短我,谢谢！） 数据分析书 工作流程图 日报、基础资料收集：每日下班前 店铺本期活动内容、周边店铺活动内容及效果、关注各开/撤/移柜流水帐， 提前半月提醒店庆 各区域天气店铺的 客单数-得出联带销售数 PS：往细分，再做到排班，做出人均销售-排班合理性、店员差异 周报：每周二下午1：30前 本周完成进度比、销售环比、同比、动销比-周报（已有） 销售大类（新娘装、生活装、派对装）占比-大类销售占比（待开发） 新旧款占比/正特价占比（数量、金额）-大类销售占比（待开发） 一周销售货品排名-周销售排列表（已有） 半月报：每月15号左右 新品上市跟踪半月报（分布、销售情况）、流转周估算（是否会造成库存压力） -新品跟踪（待开发） 当季半月不动款货品统计（分布、销售）及时反应，有针对地做出打折 活 动处理方案-货品滞销款跟踪（待开发） 销售前30款各店老款断码率-货品归并（待开发） 畅销款补货跟进情况，是否存在太早断码or补不上货-考虑加单 月报：每月3号前 店铺-任务完成进度（活动、周边竞品活动及效果统计）-月报表（已有） 周期销售波动（4周、天气、活动、竞品力度、当地情况、人员调整 情况）-月销售波动（待开发） 波动较大店铺需要单店分析（上升or下降）-月销售分析-单店or区域 （待开发） 销售额60%区域 店铺分析（客单价、连带率、人效、坪效、畅销款 比重、VIP客户比重-店铺定位） 销售额倒数5-10位店铺分析（与往期对比；货品-畅-滞-平货品比 重断码率、人员、店铺-位置 竞品销售影响、天气、客单价、连带率、 人效、坪效） 货品（畅销、平销、滞销、形象、特价） 畅滞销货品销售与库存比重分大类：新娘、派对、生活，分正特价， 新老款（图示圆饼） 价格段波动图（X-价格段，Y销售额）；当季货品销售占有量1-2销售起伏较大货品单独分析（上升or下降） 销售款补单率（同半月报，销售与补货是否成正比、是否出现区域性断码等） 连续4周排名在20名内的货品详细分析（款、时间、价位、适应人群等） 滞销款(特指当季普通货品、排除针对性强货品？)- 全国范围内4周无销售或极少销售的货品，从：价格段、大类、是否铺货店铺数不够、是否断码、是否区域性强（销售差异大），滞销品剩余流转周、周期流转次、年流转次 季度总结：季度结束后半至一月内 销售部重点： 产品结构（销售类-存品类）：图例圆饼形，分类示例-产品架构合理性、利润源、库存压力 销售区域：销售占比分布图，圆饼百分比（下面表格显示销售额、店铺数、当季开柜/撤柜）-用以审视区域布局与战略方向是否一致，明确区域布局规划 重点区域分析（好or坏）-该区域的销售产品比重，分：大类、价格段、店铺分布，利润店铺与亏损店铺数 波动异常的店铺or商品：波动图例（X-月份，Y-销售额） 转型产品适应度（传统/新开发产品在各区域销售比重）： 区域价格段销售比重 设计部重点： 销售排名一直保持在前20位的款，具体分析（色、款型、面料、特色） 新款的售磬率（分大类，从款和量分析，及其原因） 年度： 与同期比（按月销售额）-季节性（旺季、淡季） 与同期比（价格波段图）-产品架构合理性，发展方向 与同期比（重点区域货品组成变化）-销售方向 与同期比(产品-品类，销售增长对比)-是否和公司战略方向一至 2-2数据分析计划书篇三：大数据应用项目商业计划书大数据应用项目商业计划书 企业大数据应用平台商业计划书 深圳富思数据分析技术开发有限公司 日期：二一四年五月二十五日 目录 目录 . 2 一、项目的概述 . 4 1.1 项目提出的原因 . 4 1.2 项目的先进性与优势 . 4 1.3 公司的定位 . 5 二、项目的市场分析 . 5 2.1 企业大数据应用的广阔前景： . 5 2.2 市场发展规模 . 5 三、产品功能介绍 . 5 3.1 管理咨询产品介绍 . 5 3.2 PGS智能管理系统介绍 . 6 3.2.1 PGS的基于业务平台的技术架构 . 6 3.2.2 PGS智能管理系统功能介绍 . 6 3.3 儒道网云平台的企业大数据应用平台介绍 . 8 3.3.1 云平台的数据仓库技术 . 8 3.3.2 云平台的基于数据模型的数据挖掘技术 . 8 3.3.3 儒道网云平台的功能介绍 . 8 四、市场营销推广策略 . 9 4.1 为客户提供通用型的免费产品，快速抢占客户 . 9 4.2 为客户提供增值服务，增强客户粘附性 . 9 4.3 与客户形成战略合作 . 9 五、富思的商业模式 . 9 5.1、商业模式解读 . 9 5.1.1 富思大数据应用平台的运营机制的核心： . 9 5.1.2富思大数据应用平台示意图 . 10 5.2、盈利模式 . 10 5.2.1 管理咨询的收入模式： . 10 5.2.2 PGS智能管理系统的收入模式 . 10 5.2.3 儒道网平台的收入模式： . 11 六、项目风险分析 . 11 6.1 技术风险 . 11 6.2 市场风险 . 11 七、未来公司的战略发展 . 11 7.1 公司的使命和愿景 . 11 7.2 建立与企业直接关联的大数据应用平台 . 12 7.3 实现数据应用与移动商务无缝对接 . 12 八、公司概况介绍 . 12 8.1 公司基本情况 . 12 8.1.1 公司股权结构 . 13 8.1.2 企业的经营能力与业绩 . 13 8.2 管理团队介绍 . 13 8.3 公司发展里程碑 . 14九、项目融资计划方案 .(来自:WwW.XMsjob.Com 厦门培训 考试网:数据分析计划书). 14 企业大数据应用平台商业计划书 一、项目的概述 1.1 项目提出的原因 随着企业信息化管理的不断深入，用信息技术提高管理效率、促进业务流程和组织结构的重组与优化，实现资源的优化配置和高效应用，增强了产、供、销协同运作能力，提高企业的市场反应能力、科学决策水平和效益，为企业创造了更大价值，但同时也积累了大量的管理数据，如销售数据、生产数据、品质数据、财务数据等，这些海量的数据由于没有科学的分析和挖掘工具，使这些数据的价值不能得到充分的发挥。 现在有的企业引入了ERP系统，还有很多企业没有引入任何管理系统，基本沿用传统的手工管理模式，即便是引入了ERP管理系统，也不能将企业的数据进行有秩序的存储，更没有具备数据分析和数据挖掘的功能，只有简单的报表统计功能，并且只是针对企业内部的分析，不能形成大数据的应用。只有通过云计算技术将众多的企业数据汇总起来，再借助数据挖掘与分析技术，才能真正实现企业的大数据的应用。这种大数据应用涉及到企业的各个领域-如市场预测，产品预测、成本管理、人力资源管理、生产管理、物流管理等，据专家预测未来企业的大数据应用市场前景广阔，市场价值巨大。 1.2 项目的与优势 本项目的核心是帮助企业在两方面提升企业的核心竞争力：1是帮助企业建立管理模式和管理机制；2是借助数据管理工具，帮助企业收集数据和分析数据，最后实现企业大数据应用。从而持续的提升企业的竞争力、决策力和市场的预知能力。 一方面：新经济的背景下，企业运营与管理发生着深刻的变化。一是竞争日益激烈，依靠产品销售产生利润的上升空间有限，企业开始向管理模式或商业模式要利润，并且高额的垄断利润的越来越依赖商业模式；二是市场瞬息万变，企业迫切想把握这种万变的市场，精准的预知企业的未来，为企业的发展提供应变的空间。依靠数据分析工具把握市场规律、预测市场方向，精准制定企业战略已经变的非常的重要。 另一方面：现代企业的数据越来越多，数据已经成为企业的资产，而如何借助数据资产为企业的营销管理、生产管理、财务管理、物流管理、人力资源管理等提供决策依据，企业越来越重视。同时日益注重以数据说话，借助数据进行预测未来，避免过去的粗放式管理和“拍脑袋”的决策方式，企业更多的是集中精力进行预防、提前应对管理中漏洞，而不是头疼医头，脚疼医脚，不断提升核心竞争能力，所以对于只能为企业提供信息化的管理软件已经无法满足企业新的要求，应运而生的基于数据挖掘与分析的大数据应用系统将更能够帮助企业适应新的市场环境和新的市场竞争。 富思分析一直关注并致力于企业管理模式的设计和企业数据收集系和数据挖掘与数据分析领域的研究，重点放在企业管理模式和企业大数据的应用上。1.3 公司的定位 为企业设计管理模式和帮助企业建立数据分析和预测系统，并借助网络平台为企业提供持续的增值服务。 实现定位的方法：富思的管理咨询团队帮助企业设计管理模式+富思的智能管理系统数据收集+富思儒道云平台将各企业和行业的数据汇总到云平台数据仓库，再运用数据挖掘与分析技术的实现企业大数据的应用，为全球中小企业和管理者提供全方位的数据应用服务。 二、项目的市场分析 2.1 企业大数据应用的广阔前景 随着中国改革进入深水区，市场管理不断规范，国家为了扶持中小企业的发展，制定了很多优惠政策，所以中小企业发展遇到空前的机遇，企业数量和规模都比以前有很大的突破，但同时竞争也变得异常的激烈。企业要在竞争中取胜，必须加强企业的内部管理和提升对