篇一 :数据分析报告

公司数据分析报告

根据GB/19001-2008 idt IS09001:2008<<质量管理体系要求>>,数据分析应用时确定,收集有用信息,以证实质量管理体系的适宜性、有效性。 现将20xx年4月至20xx年6月各类与质量体系有关的数据分析如下;

1、 与客户有关系的信息

为了继续向客户提供满意的产品服务,公司把顾客满意度测量作为质量目标之一,通过客户满意度调查表、走访客户,电话沟通,售后服务等多种方式与顾客沟通,测量客户满意度。共收到1份顾客满意度调查表,全部满意,得到顾客的满意认可。

2、 与产品要求的符合性有关信息

20xx年4月以来签订订单4份,公司积极与客户沟通,对于产品有关要求予以确定,以保证产品符合顾客及法律法规要求。

3、 与过程和产品的特性及趋势包括采取纠正防御措施有关的信息

为满足客户要求;加强了产品质量控制,完成计算机系统集成一项,销售产品3次一次检验合格率100%,未出现质量问题。

4、 纠正防御措施的实施情况

体系运行以来,公司共制定2项纠正预防措施,内审开出2项不符合,也已制定整改措施,责任部门已整改完毕,已进行了跟踪验证。

5、 与供方有关的信息

20xx年4月至今共采购4批原材料,采购产品合格率100%,没发生不合格,供方业绩良好。

6、

7、 共调查客户3家,顾客满意率100%,从客户满意度调查分析中了解到产品及服务的质量 三个月以来,有关数据的准确,收集和分析,可以证实公司质量管理体

系适宜性和充分性,以发现的不合格均以找到原因,并正在努力纠正,以保证质量管理体系的适宜性和有效性。

技术部

2013.8.27

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篇二 :会员管理信息系统的分析与报告

会员管理信息系统

的分析与评价

           

班级  一三级图书馆学班

姓名  吴潮沙

学号  2013190813


会员管理信息系统的分析与评价

一、     会员管理信息系统的引入

随着人民生活水平的不断提高,餐饮业、酒吧、咖啡厅等消费产业也得到了迅猛发展。但因菜品多样、价格多变、折扣灵活以及报表需求复杂多样等行业特点,且随着消费业务量的不断增大,内部员工的增加,靠以往手工的管理手段进行管理,已不适应企业的发展。享受管理轻松可能是每一个经营管理着的理想和愿望。随着信息技术的普及,已能够使这个愿望成为现实。理论与实践相结合,就产生了本系统。

二、     会员管理信息系统与相关技术的结合

会员管理信息系统将财务、管理、决策、营销的思想与业务流程集成一体,完全实现了管理与财务的一体化以及与营销业务的一体化。

1、          会员管理信息系统与IC卡的结合

用户的业务面向很多形形色色的人,在管理起来不是很容易的做到。而我们开发的系统就需要能帮用户解决这个难题。所以我们自然而然的就想到IC卡,每个用户只要成为的会员,就会收到系统中编码唯一的一张卡,以此来识别不同的用户。大多数系统会支持IC卡、ID卡、磁卡、条码卡或者键盘输入卡号;同时支持打折、储值、积分、限次、限期等五大功能,用户可根据实际情况选择性的使用这些功能。

打折:每张卡设置不同的折扣率,刷卡后,系统会自动根据折扣率进行打折。

储值:会员卡用户可向卡内储值,消费时可以凭卡消费。

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篇三 :调查数据分析报告

调查数据分析报告

一、     调查问卷(另看附件)

二、     调查对象:总人数64 (女生)

专业:外文院系为主、经管类占其余的大部分、

7人为理科专业

(说明:由于时间和小组成员交友范围限制问题,主要局限于外文院系的还有经管类院系的同学。)

年级:大一为主

学校:华师为主

三、调查结果报告(数据显示)(数据分析请看红色字体

·         第1题:

您的年级

  [单选题]

10000 年级显示为大一的女生为主要调查对象

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·         第2题:

你是否使用过面膜吗?

  [单选题]

根据是否使用面膜把调查对象分为两部分,一下大部分题目都是该题回答是的53位同学回答的结果。(在陈述调查报告时请注意以数据说明问题以及填写的人数是64还是53)

该调查结果显示82.81%的同学会敷面膜,相对较高的比重表明这种产品消费者需求大,有市场。

第3题:

你使用面膜时会根据季节而选择不同的类型吗?

  [单选题]

30000 52.83%的同学(注意是53位同学中)会根据季节来挑选面膜类型,超过一半的市场。对此我们的产品可以适应这些人群,推出秋冬季节系列/春夏季节系列的套装或者是单品(套装eg:滋润型的配美白型;保水型配祛痘的…..)

不仅是产品,我们的推销promotion方面可以是大打这方面的广告(在我们自己的官网上),推出四季系列产品面膜。

第4题:

你平均使用面膜的频率是多少?

  [单选题]

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篇四 :如何做好一份数据分析报告

如何做好一份数据分析报告

发布日期:

[2009-4-23] 共阅

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现有数据分析报告当中存在一些问题,我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析,来找到如何做出更高质量的数据分析报告。

一、基础数据的采集缺乏科学依据

基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义,基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时,建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说,当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析,一个项目刚形成,从无到有的时候,基础数据一般采用一手的数据,因为它没有历史的轨迹来遵循,所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如:问卷调查、观察、抽样技术等等,来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等,数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据,以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看,很多基础的数据就是简单的摆在那里,没有数据来源,数据提示,没有对基础数据严谨的分析。作为数据分析报的使用方而言,拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。

二、数据分析的过程缺乏逻辑性,论证的结论不具备系统性

很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据,后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时,是结果单一,数据和结论找不到必然的联系,要不就是只有一个结论,比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告,必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析,一步步推导到数据的结论上。

例如,一个项目不确定性分析,风险概率分析

(一)、 什么是影响这个项目的风险点,这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型

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篇五 :电子商务数据分析报告实例

用数字来看某知名B2C网站的发展内幕和隐私

数字是个很有趣的东西,很有说服力,而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子,我们喜欢说留住老用户,发展新用户,那么老用户和新用户的定义应该是什么呢?直观上说,老用户就是曾经在我这里买过东西的呗,其实这样的定义太简单了,假如今天是20##年4月24号,我们看看如下哪个顾客属于老用户?

1,20##年注册,20##年~20##年曾经购买过27次,但是20##年之后就再也没有来过了;

2,20##年注册,直到20##年才买过一次东西,但是从此人间蒸发了;

3,20##年4月22号注册,4月23号(昨天)买过东西,不知道他以后还来不来;

4,20##年1月注册,20##年1月~20##年4月间,平均每3个月就来买一次。

其实上面的都可以俗称为老用户,但是他的注册时间,购买次数,购买金额,购买频率,最后一次购买时间等数值,对我们都有重要的参考和分析意义,只有细致分析,才能精准营销。

我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程,名字就不直接说了,我们就用A公司来代替。只是从这些分析中,我觉得可以看出很多隐形的(hidden)有趣现象来。这不属于泄露公司业务,名字和产品都没有写。事实上,我还掌握了好几家的内部数据。我只是想,能够拿出来和大家一起商酌,无伤大雅,可以一起探讨学习。现在,我们从20##年1月1号开始分析,action!~

1,A公司的注册会员发展轨迹

截止20##年12月31号,A公司累计注册用户35万。淘宝网截止20##年Q1有6200万注册用户,也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.56%而已。每天的注册人数从20##年的21个(天)到目前大概300个(天),可以说,A公司的注册用户一直在稳步增长。

中国互联网网民的规模,足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的查询次数,比如我输入“电子商务”,发现每天在baidu查询“电子商务”的人数一直稳定在300~500的范围内飘飘荡荡的。昨天查询的人和今天查询的人是不一样的,而且也互相不认识,但是庞大的baidu用户群体造就了美丽平滑的统计大数定律。所以,如果有人问我,今天大概多少网民过生日?我告诉他,大概27万左右,因为网民总1亿,365天每天都有人可能过生日,所以这个27万的正确率绝对80%以上。

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篇六 :数据分析报告要点

网店日常运营基本情况分析

(一)使用情况

1. 流量数、访问数(反应网店人气);

2. 独立访客(真实访问人数);

3. 平均访问页数(访客对网店兴趣度)

(二)运营情况

1. 订单量、订单总额、平均单价(网店带来的实际收益)

2. 订单转化率(网店的营销能力)

以上指标收集一周数据,对比上周、上上做出趋势对比。观察运营指标变化,从而指导运营内部工作,如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。

网店营销推广效果分析

1. 流量来源分析(了解哪些流量带来收益)

2. 付费流量分析(有利于对不同推广做跟踪和效果分析)

3. 时段分析:每个时段的流量和销量的转化情况(了解销售高峰期,合理安排人员)

4. 关键词分析:在搜索引擎输入关键字进入网店的流量进行分析,分析每个关键词通过不同搜索引擎进入网店的流量(可以帮助运营部门做搜索引擎营销的有力数据参考)

5. 访客分析:了解网店主要顾客地区;对于单量少,流量高的地区设置免邮等活动。注意区分新老顾客,老客户的回访行为,能够协助邮件营销达到更好的效果。

6. 页面类型和热门页面的分析

7. 入口分析:评估着陆页的质量

8. 出口分析:结合退出率和访客离开网店的页面,发现顾客离开网站的原因

退出率:在一个统计周期内,以当页作为访问最后一页离开的访问数占网站总访问数的比例

全面分析发现运营中的细节(重点)

1.每周运营指标的趋势对比分析; 2.监控不用时段的流量变化; 3.了解流量在网店中的分布:这些流量具体流向哪些类型的页面。对网店的页面进行分类,才能够清晰的观察流量在网点内的分布情况,结合浏览数、选购商品、进入购物车、下单、支付成功 这些指标,可

以看出网店总体的购物车漏斗转化情况; 4.分析页面的内容,寻找网店的热门点; 5.观察不同来源的质量:关注来源的域名,做访问地址统计,配合运营指标*销量转化率 订单率 订单额,找出哪个域名的网站可以带来真正的顾客 6.了解整体流量,更要关注付费采购获得的流量 7.关键词分析配合搜索引擎,挖掘高转化关键词

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篇七 :B2C网站运营核心数据分析报告模型

B2C网站运营核心数据分析报告模型

又是一年年底,又到总结的时候。B2C们该总结什么??利润??毛利??成本??空洞的文字一定会很苍白,很业余。数据,用数据说话。

笔者根据B2C运营的的业务特点,建立了整体B2C运营体系的数据模型,技术部已经开始对接商城后台,实施我们WEB版的数据分析后台。

明年我们的运营部,将逐步实现运营数据化,以数据为指导思想,来发现问题,解决问题,逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。

第一项:日常性数据(基础)

1. 流量相关数据:

1.1 IP

1.2 PV

1.3 在线时间

1.4 跳出率

1.5 新用户比例

2. 订单相关数据:

2.1 总订单

2.2 有效订单

2.3 订单有效率

2.4 总销售额

2.5 客单价

2.6 毛利润

2.7 毛利率

3. 转化率相关数据:

3.1 下单转化率

3.2 付款转化率。

简要说明:

1. 因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统(有些公司用进销存软件),所以常规性的销售额、利润、利润率,都是可以通过系统实现的。

2. 因为直接与商城后台对接,库存管理都已经做进去了,分析数据时候,后台的原始数据都有,设定好各项公式,想要的结果都出来了,这样实现比用软件效率更好,且可以根据各自的需求灵活开发。

3. 由于会出现用户今日下单,明日付款,所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化,靠EXCEL基本是做不来,所以灵活对接系统非常重要,如果没有,也可以参考这方面的需求去开发。

第二项:每周数据分析(核心)

用户下单和付款不一定会在同一天完成,但一周的数据相对是精准的,所以我们把每周数据作为比对的参考对象,主要的用途在于,比对上周与上上周数据间的差别,运营做了某方面的工作,产品做出了某种调整,相对应的数据也会有一定的变化,如果没有提高,说明方法有问题或者本身的问题并在与此。

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篇八 :数据分析报告

 


数据分析报告

YH/QR840-01

公司各部门:

我公司是从20##年8月开始贯彻ISO9001-2008标准的,从贯标以来,各部门严格按标准要求执行。为对过程进行监视和测量,更好的按照标准要求实施,查找工作中的不足,达到持续改进的目的,实验室收集有关资料,特作如下数据分析报告:

一、顾客满意度调查

销售部共下发5张顾客满意调查表,收回5张,请顾客分别对公司的质量、服务、价格、工期,顾客满意率为.%。实现了顾客满意度85%的公司目标。

注:顾客满意度指标及权重分配:质量-40、服务-30、价格-20、交付期-10

二、过程趋势统计

我公司于20##年12月对各部门的质量目标进行了考核,各部门经考核已实现了质量目标。(详见质量目标考核结果)。对产品实现过程的检验按规定实施。(详见有关记录)

三、召开质量例会,从20##年1月开始每月1次,共四次。

四、办公室制定了员工培训计划,计划培训5次,按计划实

施培训5次,实施率为100%,合格率为100%。

五、20##年进行了一次内部审核,共发现1项不合格项,责任部门经分析原因,采取了纠正措施,关闭了不合格项。

综上所述,从统计分析来看,我们的工作基本符合要求,但依然存在许多不足,今后应继续按照标准及体系文件要求实施,对各过程实施控制,在体系运行过程中不断指导我们的工作,查找工作中的不足,不断改进我们的工作,达到持续改进的目的。

以上是实验室做的数据统计分析报告,各部门要结合本部门的工作,举一反三,查找问题,使我们的工作能满足顾客的要求,符合法律法规、质量标准的要求,在查找问题过程中,有关情况各个部门要在每月一次的质量分析会上进行沟通。

实验室

二○##年十二月二十八日

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