个人的数据分析报告通用5篇

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参考资料,少熬夜!个人的数据分析报告通用5篇【导读指引】三一刀客最漂亮的网友为您整理分享的“个人的数据分析报告通用5篇”文档资料,供您学习参考,希望此文档对您有所帮助,喜欢就分享给朋友们吧!数据分析报告【第一篇】一、提出问题1、单位基本情况及相关业务流程介绍;对于药店,储存大量的常用药品是必不可少的工作,随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题,在接到货源后,工作人员需要统计药品产地和价格的信息,为以后的货源供给地,用合理的价格出售药物,是至关重要的工作。2、单位存在的问题。由于货物种类、名称众多,在短时间内分析好相关数据几乎不可能,大量的数据,依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作,事倍功半。严重影响药店的正常进货,出售药品的工作。二、分析问题1、对该单位存在的问题进行分析;由以上问题可见,利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作,简单、省时、有效。2、解决问题的可能途径和方法。利用SQLSEVER导入数据,再提取统计分析结果,很快会得到想要的数据分析结果。三、利用数据挖掘技术解决问题1、设计数据挖掘算法;决策树;数据关联;神经元算法;2、对挖掘结果进行深入解释和分析由此可以看见在不不同的产地,由于地理因素和特产药品的原因,在药品相关的植物盛产区,进货比较便宜。可以分析出,不同的消费人群对于同类的药品的购买需求,对于同样的功能的药,药存储不同价格的种类,以满足广大消费者的需求。可以分析以前的销售结果,哪类、什么价格的更受消费者欢迎,方便以后进货。经营数据分析报告【第二篇】分析范围。分析时间。如下图所示,分析目标除了主要包括三个方面外,还有备注一栏,这里备注的是计算周期问题。强调一点,我们做运营参考资料,少熬夜!数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较,因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容1、上周/本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数针对上述内容进行差额对比以及增减率对比,如游戏有特殊要求,可以适当增加其它数据内容。2、上周/本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。三、一周运营数据分析1、本周收入概况日均充值金额,环比上周日均充值金额用户ARPU值,环比上周ARPU值简述与上周或之前的充值情况的比较,如上升还是下降、影响充值的较大的因素。2、新用户概况新用户就是新进游戏的玩家,这里主要介绍这些新玩家的动态数据,一般以两个月为总时长进行陈列比较,具体周期数据仍以周为单位。新用户数据主要包括:安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等,可根据游戏实际情况进行添加。3、活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容:日均在线人数,环比上周实时在线人数,提升/下降百分比日均付费用户登陆人数,环比上周付费登陆数,提升/下降百分比日均活跃玩家数,环比日均活跃玩家数,提升/下降百分比4、道具消费概况道具方面的消费概况主要包括:产出活动类别道具分类单类道具消费元宝,消费占比,环比上周日均消费元宝,总消费元宝,环比上周下降/上升简述活动效果较好/较差的道具分类5、当前元宝库存参考资料,少熬夜!当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量,以及游戏中额外获得的元宝存量。例如,我充了1000块,拿了1w元宝,花了8K,我造成的存量是2K,当平台各服的元宝存量不断上涨,就代表消费点不够了,要不补新消费系统,要不上消费类的运营活动。6、重点商业活动付费玩家参与情况活动参与情况主要考虑以下几点:付费群体类别,活跃付费玩家数付费玩家的参与比例付费玩家在活动中消费的元宝数付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例付费玩家的人均消费元宝数根据活动的这些付费玩家的相关数据,判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。如果数据不佳,则代表该活动不行,需深究其存在的问题,看看问题是出现在活动难度、活动的奖励不吸引、还是活动本身的可玩性太差。根据分析的原因在下次更新活动时判断是需要进行调整玩法设定还是替换成新活动,工作报告《经营数据分析报告》。另外,同一时期可能会推出多个活动,在进行单个活动数据分析时,也要横向比较各个活动的效果,对于下次运营其它产品,有个经验借鉴。注:付费玩家数:活动期间登陆过游戏的玩家数;消费占比=活动道具总消费元宝/当周总消费元宝四、游戏运营数据总分析在简单分析完一周的运营情况之后,接下来将针对一定运营周期的数据进行详细分析。1、近期充值概况近期充值情况基本上是以一周时长为单位进行分析,主要分析内容包括:每周收入、收入增长率、当周日均收入、当周总付费人数、ARPU值、服务器数量、服均日收入等,可根据游戏实际情况适当增减分析类别。2、新注册用户分析因为是针对新注册用户的分析,因此这一块的分析与前面一周运营数据稍有重合。这一块的分析重点在于各个渠道的数据比较,包括新注册用户比较、活跃用户比较、累积付费金额比较三部分内容。3、活跃用户分析前面的活跃用户分析主要是围绕一周每日的活跃用户分析,而这里的活跃用户分析则可以是两周、三周或者更长时间的分析,主要看实际游戏的需要。活跃用户概况描述主要包括三部分内容:日均在线人数,环比上周实时在线人数,提升/下降百分比日均付费用户登陆人数,环比上周付费登陆数,提升/下参考资料,少熬夜!降百分比日均活跃玩家数,环比日均活跃玩家数,提升/下降百分比注:这里描述的内容根据分析的目的走,不一定非得是本周与上周的比较。注:老付费登陆数=剔除统计日新增付费玩家数4、道具消耗分析道具消耗分析主要包括三部分内容:元宝消耗结构,如装备类、抽奖类、促销类等每一类道具的具体元宝消耗情况分析每一类道具在分析周期内的消费占比另外,具体的文字描述分析这里不一一举例,参照着数据分析表的实际情况简单做个文字描述即可。对于一些销量很好的道具及销量不佳的道具可以重点品评,分析造成差异的原因,以便下次更新可以调整改进。1)每周日均元宝消耗量2)元宝消耗占比5、付费玩家元宝情况付费玩家的'元宝情况主要分析:获得元宝量,包括充值获得、游戏中获得消耗元宝量,包括充值元宝消耗和赠送元宝消耗元宝存量,包括充值存量和赠送存量备注:充值玩家总元宝来源=充值获得元宝+游戏内相关渠道获得赠送元宝充值玩家元宝存量=元宝存量+赠送元宝存量消耗元宝量=元宝消耗+赠送元宝消耗6、重点游戏系统监控由于每个游戏的系统众多,这里简单以获得紫卡伙伴和副本关卡为例做个简单介绍。1)获得紫卡数分析分析主要针对不同付费层级的玩家进行分析。在主流卡牌游戏中,紫卡通常是比较高级的卡牌,紫卡的拥有数量对于游戏的系统分析具有比较重要的意义。根据分析可以观察紫卡的拥有数量是否合理,例如大R与小R是否存在明显的拥有差异,紫卡是易得还是难得。分析过后才能对产出卡牌的概率以及获得渠道作相关调整。2)副本系统监测类似推图的副本,或者一些任务,都是需要我们关注的游戏重点。根据每个关卡玩家的通关参与数,可以简单的看出每个关卡玩家参与的情况,从而判断是否有关卡设定不合理或者数据异常。其实除了系统监测,对于玩家的升级情况、商城的付费情况等都可以做详细的分析,主要看你的游戏处于哪个阶段,分析的重点在哪。参考资料,少熬夜!7、重点商业活动付费玩家参与情况这里分析主要包括往期活动玩家的参与情况,或对于周期较长的活动进行阶段性的分析。这个分析与前面的活动分析类似,这里不再详细说明。总结做完以上分析之后,有需要的应该对整份分析报告进行总结描述,譬如列举一些内容修改的建议之类的。因为不同类别游戏的差异性较大,所以这个分析也仅仅是起到抛砖引玉的作用。我们在实际工作中抒写分析报告时,通常会根据游戏的指标、阶段的侧重点、分析的模块而决定分析的对象。因此,最终还是需要具体情况进行具体分析。数据挖掘分析报告【第三篇】一、提出问题1、单位基本情况及相关业务流程介绍;对于药店,储存大量的常用药品是必不可少的工作,随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题,在接到货源后,工作人员需要统计药品产地和价格的信息,为以后的货源供给地,用合理的价格出售药物,是至关重要的工作。2、单位存在的问题。由于货物种类、名称众多,在短时间内分析好相关数据几乎不可能,大量的数据,依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作,事倍功半。严重影响药店的正常进货,出售药品的工作。二、分析问题1、对该单位存在的问题进行分析;由以上问题可见,利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作,简单、省时、有效。2、解决问题的可能途径和方法。利用SQLSEVER导入数据,再提取统计分析结果,很快会得到想要的数据分析结果。三、利用数据挖掘技术解决问题1、设计数据挖掘算法;决策树;数据关联;神经元算法;2、对挖掘结果进行深入解释和分析由此可以看见在不不同的产地,由于地理因素和特产药品的原因,在药品相关的植物盛产区,进货比较便宜。可以分析出,不同的消费人群对于同类的药品的购买需求,对于同样的功能的药,药存储不同价格的种类,以满足广大消费者的需求。可以分析以前的销售结果,哪类、什么价格的更受消费者欢迎,方便以后进货。参考资料,少熬夜!四、总结通过自己的实践,对数据挖掘有了新的认识。简单来说,数据挖掘是基于“归纳”的思路,从大量的数据中(因为是基于归纳的思路,因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性)寻找规律,为决策提供证据。从这种角度上来说,数据挖掘可能并不适合进行科学研究,因为从本质上来说,数据挖掘这个技术是不能证明因果的,以一个最典型的例子来说,例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系,但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过,仅以此来否定数据挖掘的意义,显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀,显然,数据挖掘这项技术从设计出现之初,就不是为了指导或支持理论研究的,它的重要意义在于,它在应用领域体现出了极大地优越性。一下是我参阅资料总结的设计数据挖掘的步骤:①理解数据和数据的来源②获取相关知识与技术③整合与检查数据④去除错误或不一致的数据。⑤假设数据模型。⑥实际数据挖掘工作(datamining)。⑦测试和验证挖掘结果(testingandverfication)。⑧解释和应用(interpretationanduse)。由上述步骤可看出,数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作,事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中,有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段,其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合,以及数据表的链接。可见,在进行数据挖掘技术的分析之前,还有许多准备工作要完成。[数据挖掘分析报告模板]报告概述【第四篇】回顾20xx,这是不平静的一年,酒店旅游行业发生了众多事情。酒店之间收购之战,当酒店产品被迫下架;当OTA控制酒店低价竞争;当酒店支付高佣金低报价;当酒店被OTA逼着选边站队;受伤的总是酒店和客户?新的一年该怎么办?做强直销渠道才是硬道理,无论这个世界怎么变换,OTA怎么折腾,酒店都能在大浪中站稳。20xx年1月,新的一年新的开始,米订商学院继续为酒店运营者们倾情奉献中国酒店业移动互联网(典型)运营数据分析,为您剖析酒店互联网微营销的问题;为您分析移动互联网时代酒店的发展思维和营销方向以让更多酒店了解最新移动互联网营销产生的效果和作用,掌握行业发展动态。数据分析报告的【第五篇】1、清楚业务目标2、查看数据报表表现参考资料,少熬夜!3、发现问题4、分析原因5、提出建议6、测试/实验7、实施首先要明白没有目标也就无所谓分析,其次分析的时候要注重关联,细分,以及数据的背景信息,同时可采用鱼骨分析法分析原因类型,注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成,找出主要问题,提出建议,不要忘了做测试,有时候原因可能不是想象中的,所以需要通过测试来验证你的假设,最后如果实验结果满意就进一步具体实施,不满意再来一边。

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