教务员的数据分析与统计范例【5篇】

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教务员的数据分析与统计范文【第一篇】

1、目前进出高速公路的车辆有etc卡自动付费和人工手动付费两种方式，某高速公路公司的经营部门计划开展定向营销策略让更多的车去办理etc卡，经营部门需要你给出提高定向营销成功率的建议和策略。

经营部门给你提供了一份车辆进出收费站的缴费数据记录，请结合你的数据分析经验，给经营部门提供一份分析报告（简要说明一下分析过程、假设条件/变量、分析结果和展现方式、分析模型、模型评估方法等）。

a)从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？

b)如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？

表如下：一组每天某网站的销售数据。

3、你曾经处理过的最大的数据量有多大？你是如何处理这些数据的？处理的结果是什么？

4、你最喜欢的编程语言是什么，喜欢的数据统计分析软件有哪些？喜欢的理由是什么？

8、请简要介绍你使用过的数据库、熟练程度及使用的使用过的数据库工具。

教务员的数据分析与统计范文【第二篇】

《2015年股票投资前景分析报告》主要从产业宏观发展研究分析,从产业现状、中外市场、企业竞争、产业链运行、技术水平、产业前景等角度对股票产业的发展进行细致研究,并对产业的投资价值、投资风险进行分析评估,最终对投资者提出相应的投资建议。

报告是基于君略产业研究院对股票行业深入、广泛的调查研究,并结合国家xxx、商务部、工商部门、海关、行业协会等官方权威数据,由君略产业研究院专家团队共同完成。

目录。

第一章股票产业发展概况。

第一节股票定位与主要产品。

一、产业定义。

二、产品分类。

第二节股票产业发展沿革与生命周期分析。

第三节股票产业发展特点分析。

第二章全球股票产业发展现状。

第一节主要国家产业政策分析。

第二节市场竞争格局与特点。

第三节主要企业分析。

一、企业。

二、企业。

三、企业。

第三章中国股票产业发展现状。

第一节股票产业发展环境。

一、宏观经济环境分析。

1、金融环境分析。

2、经济环境分析。

二、政策环境分析。

1、热点政策分析。

2、“十二五”期间产业政策环境预测。

第二节股票产业发展市场现状。

一、市场规模。

二、竞争格局。

三、供需平衡。

第三节股票细分子产业发展现状。

第四章国内重点企业分析。

第一节股票产业兼并重组情况分析。

第二节企业一。

一、企业概况。

二、经营状况分析。

三、企业发展战略分析。

四、企业竞争力分析。

第三节企业二。

一、企业概况。

二、经营状况分析。

三、企业发展战略分析。

四、企业竞争力分析。

第四节企业三。

一、企业概况。

二、经营状况分析。

三、企业发展战略分析。

四、企业竞争力分析。

第五节企业四。

一、企业概况。

二、经营状况分析。

三、企业发展战略分析。

四、企业竞争力分析。

第五章股票产业产业链分析。

第一节股票产业链结构。

第二节股票上游产业发展分析。

一、股票上游产业构成。

二、股票上游产业发展现状。

第三节股票下游产业发展分析。

一、股票下游产业需求分布。

二、股票下游产业发展现状。

第六章股票产业技术发展研究。

第一节国内股票产业技术水平发展现状分析。

第二节国外产业技术水平发展现状分析。

第三节股票产业技术发展趋势。

第七章股票产业发展前景分析。

第一节股票下游行业发展前景分析。

第二节股票产业发展市场容量/需求前景分析。

第三节股票行业需求渠道预测。

一、直接渠道。

二、间接渠道。

三、其他渠道。

第八章股票产业投资价值分析。

第一节股票产业投资现状及前景研究。

第二节股票产业进入壁垒分析。

第三节股票产业投资风险分析。

第四节股票产业投资重点及方向建议。

部分图表。

图表股票产品构成图。

图表股票产业生命周期示意图。

图表股票产业产销规模对比。

图表股票产业企业竞争格局。

图表2010―2014年股票产品总产量统计。

图表2010―2014年股票细分产品产量统计。

图表2010―2014年股票产品市场容量统计。

图表2010―2014年股票细分产品市场容量统计。

图表2010―2014年我国股票产品结构变化。

图表2015―2017年股票产品总产量及细分产品产量预测。

图表2015―2017年股票产品总产量及细分产品市场容量预测。

图表股票产业原材料供给模式。

图表股票产业下游消费市场构成图。

图表股票产业企业市场占有率对比。

图表进出口产品构成图。

图表2010―2014年股票产品进口量统计。

图表2010―2014年股票产品出口量统计。

图表股票进口地区格局图。

图表股票出口地区格局图。

图表2015―2017年股票产品进口预测。

图表2015―2017年股票产品出口预测。

图表2010―2014年股票产业投资规模。

图表2010―2014年主要投资项目统计。

图表2015―2017年股票产业投资规模预测。

[股票投资研究报告]。

教务员的数据分析与统计范文【第三篇】

双十一购物狂欢节是指每年11月11日(光棍节)的网络促销日。在这一天，许多网络商家会进行大规模促销活动。

双十一网购狂欢节源于淘宝商城(天猫)11月11日举办的促销活动，当时参与的商家数量和促销力度均是有限，但营业额远超预想的效果，于是11月11日成为天猫举办大规模促销活动的固定日期。近年来双十一已成为中国电子商务行业的年度盛事，并且逐渐影响到国际电子商务行业。

“双十一”不仅让电商热衷于促销，就连运营商也开始搞促销活动了。11月9日至11月19日，中国联通在联通网上营业厅、手机营业厅、天猫旗舰店及京东商城等多个平台同时开展“沃4g狂欢节”活动。11月11日，阿里巴巴双十一全天交易额571亿元。月11日，天猫双十一全天交易额亿元。10月24日0点，天猫双11红包正式开抢，时间为月24日00:00:00至年11月10日23:59:59。

双十一网购狂欢节源于淘宝商城(天猫)2011月11日举办的促销活动，当时参与的商家数量和促销力度均有限，但营业额远超预想的效果，于是11月11日成为天猫举办大规模促销活动的固定日期。

成交额排名。

广东。

浙江。

江苏。

上海。

山东。

四川。

北京。

湖北。

湖南。

河南。

购物盛宴。

自天猫年首创1111购物节以来，每年的这一天已成为名副其实的全民购物盛宴。有消息显示，从11月1日开始，有近万热情的消费者将心仪商品收藏或添加到购物车，就等着11日刷新支付。

在当前经济下行压力加大的背景下，1111购物狂欢节的汹涌客流和极为庞大的单日成交量显示了老百姓较强的消费意愿和较高的消费能力，这对拉动内需无疑是个积极信号。有关专家认为，电子商务需求的逆势“井喷”，透露出我国网上消费的巨大潜力。

这也将是传统零售业态与新零售业态的一次直接干脆的交锋。阿里巴巴集团ceo马云10日探班天猫时表示，1111购物狂欢节是中国经济转型的一个信号，是新的营销模式的大战对传统营销模式的大战，让所有制造业贸易商们知道，今天形势变了。对于传统行业来讲，这个大战可能已经展开!

分析人士表示，随着100亿节点的成功突破，中国的零售业态正在“发生根本性变化”线上交易形式已经由之前的作为零售产业的补充渠道之一，转型为拉动中国内需的主流形式，由此开始全面倒逼传统零售业态升级。

0:01:001亿。

开场后1分钟，交易额突破1亿。

0:02:5310亿。

11日零时2分53秒，天猫“双十一”购物狂欢节交易额突破10亿元。这个数字，耗时6分7秒，今年比去年快了3分多钟。

0:14:0250亿。

天猫“双十一”购物狂欢节成交额突破50亿元。

0:15:00。

天猫双十一大家电送货入户第一单在11日零时15分送达。

0:38:28100亿。

20天猫购物狂欢节在零点38分28秒，总成交额超100亿元，其中无线成交占比%。据天猫官方微博数据，在历时7小时36分零6秒后，天猫双十一购物狂欢节无线成交额达100亿元。

市场充分体现了。

消费者的消费热情和能力，同时也创造了中国零售新记录。这个数字也大幅超越了美国电子商务行业的最高记录。数据显示，美国最大的网上购物节网络星期一的交易额是亿美元约合78亿人民币。

10:51:00300亿。

据天猫官方微博数据，年双十一开始10小时51分后，天猫1111购物狂欢节总成交额超300亿元。天猫和淘宝总成交额突破350亿元。

13:31:00362亿。

13小时31分，2014天猫1111购物狂欢节成交额超362亿元。

14:00:00。

“狂欢不止，再来一次”

19:25:00。

天猫“双十一”购物狂欢节成交额突破463亿元，其中无线端成交量超200亿元。

21:12:00。

天猫“双十一”购物狂欢节成交额超过500亿元。

24:00:00。

天猫“双十一”购物狂欢节成交571亿元，其中无线客户端成交243亿，当天成交了57112181350元，手机端成交了24339686239元，占%。

交易额。

凌晨0点刚过10分，支付宝交易额就达到了亿，0点37分越过了10亿线，1点10分达到了20亿元。在活动开始1个小时内，已经有骆驼、gxg、杰克琼斯三家天猫店铺交易额跨过1000万元。。据上海市商务委员会数据，8天黄金周上海395家大中型商业企业5000多网点总营业收入亿元，日均营业额为8亿，而网友们用了8个小时，就完成了黄金周6天的销量。购物狂欢节天猫和淘宝的支付宝总销售额达到191亿元，是20的三倍多，其中仅天猫就达成了132亿元，淘宝则完成了59亿元往期回顾淘宝商城“双十一”全场五折大促销曾创下单日10亿元的销售纪录。20淘宝双十一狂欢节光棍节当天共有2100万用户参与了疯狂抢购。零点13分，第一个“100万元店”产生;零点39分，博洋家纺旗舰店成为第一个“500万元店”。一天的集中抢购结束后，淘宝商城总计诞生了181家百万级店铺、11家千万级店铺，其中杰克琼斯、博洋家纺、尚客茶品、名鞋库、pba等销量尤为突出。

2011年双十一情况0点上线，8分钟突破1亿，21分钟突破2个亿，一个小时将近5个亿，10个小时10亿，13个小时15亿，最后单单淘宝商城亿，全网52亿,相当于每一个中国人当天花费了4块钱。消费者最疯狂省份：第一名浙江，第二名江苏，第三名广东。浙江一个省亿，按城市来讲上海是最疯狂的，超过2个亿，北京和杭州分别排第二和第三。

2014年11月12日凌晨，阿里巴巴公布了“双十一”全天的交易数据：支付宝全天成交金额为571亿元，移动占比%。

2016年“双十一”是阿里巴巴在美国上市后的第三个网购狂欢。北京时间周五凌晨，“双十一”大战拉开帷幕，仅用6分58秒，成交额突破100亿元大关，年为12分28秒。

近几年，消费者对“双十一”的热情持续高涨，成交额百亿大关所需时间在持续减少，2013~2016年的时间分别为：接近6小时、38分钟、12分28秒和6分58秒。

支付宝公布的数据显示，在零点9分39秒，支付宝的支付峰值达到12万笔/秒，是去年的倍，刷新了去年创下的峰值纪录。16分45秒时，支付笔数超过1亿笔。支付宝前1小时的支付笔数，就超过了20双11全天的亿笔;1小时06分，其支付笔数突破了2亿笔。

在支付方式的选择上，蚂蚁金服旗下的花呗和余额宝成为受网友欢迎的支付方式，笔数占比分别高达29%和18%。其中，花呗表现尤其亮眼，这是一款消费信贷产品，其支付成功率达到100%。双11前，超过1500万消费者领取了花呗的提额。前半小时，花呗支付笔数达到3802万笔，同比增幅高达%，创下纪录。

移动支付也是亮点。用手机参加双11成为了常态，前10分钟里，支付宝的移动支付笔数占比达92%，支付方式已经基本完成了从pc端到移动端的迁移。

今年，购物送保险几乎成了天猫双11商家的“标配”。数据显示，双11开始后的前10分钟，5196万笔消费保险开始保障交易，保障的总金额高达亿。

海外方面，今年全球200多个国家和地区的用户，也可以在天猫、淘宝或者阿里速卖通上用支付宝参与抢购。支付宝已初步形成“全球收全球付”，目前支持18种货币结算，境外有超4000万用户。其中，使用支付宝用户最多的海外国家为俄罗斯、美国、西班牙、法国、巴西。

“双十一”指每年11月11日，以往被称为光棍节。从2009年起，“双十一”有了新的含义，以天猫、京东为代表的大型电子商务网站利用这一天进行商业促销。近年来，“双十一”已成为万众瞩目的日子。

上周，阿里巴巴公布财报。云计算服务提振核心电子商务收入，阿里二季度营收同比增55%至亿元，超预期。阿里加快布局的数娱业务收入同比增长逾300%。移动事业继续保持领先，收入占比78%创下新高。

近日，受特朗普当选下任美国总统影响，阿里巴巴两个交易日累计下跌接近8%。竞选过程中，特朗普表示将颠覆全球贸易，可能对中国商品征收约45%的关税。这对阿里巴巴来说是个打击，阿里的业务有很大一部分与美国贸易相关联。

“双十一”开始后，阿里巴巴股价日内跌幅收窄，但此后又回落。周四，阿里巴巴股价下挫%。

教务员的数据分析与统计范文【第四篇】

统计数据分析报告是一种重要的工具，通过对大量数据的搜集和处理，可以得出客观的结论和预测。在这篇文章中，我想分享一下我在进行数据分析和撰写统计数据分析报告的过程中的心得和体会。

第二段：数据收集与整理。

在进行数据分析之前，第一步是进行数据收集和整理。这个过程中，我发现了一个重要的原则：收集尽可能多的数据。大量的数据可以确保我们的分析结果更加准确和可靠。此外，数据的整理也非常重要。我们需要对收集到的数据进行清洗和分类，确保数据的可用性和一致性。

第三段：数据分析与统计方法。

在进行数据分析时，我们需要选择合适的统计方法。从科学的角度来看，我们要避免预设自己的结果，并采用恰当的统计方法，确保数据分析的客观性和准确性。同时，我还学到了一些常用的统计方法，如描述性统计、推论统计等。这些方法在数据分析中非常有用，可以帮助我们更好地理解数据和进行预测。

第四段：报告撰写与结论。

数据分析报告的撰写是整个过程的关键环节。在撰写报告时，我们需要清晰地陈述数据的背景和目的，并精确地描述数据的分析过程和结果。报告的结论部分应该简明扼要，准确明了。此外，数据的可视化也非常重要。图表和图形可以更好地展示数据的趋势、分布和关系，提升报告的可读性和可理解性。

第五段：反思与进一步学习。

通过撰写统计数据分析报告，我意识到数据分析是一门复杂而精确的学科。在这个过程中，我不仅学到了统计方法和数据分析技巧，还提升了自己的逻辑思维和表达能力。我也认识到，只有不断地学习和实践，才能在数据分析领域取得更好的成果。因此，我决定继续深入学习数据分析方法，并在将来的工作中更加高效地运用统计数据分析报告。

总结：通过进行大量的数据收集和整理，选择合适的统计方法进行数据分析，准确地撰写报告并逐步提升自己的数据分析能力，我在这方面的实践中获得了诸多收获。数据分析是一项需要耐心和技巧的工作，但它也是一门非常有意义和实用的技能。通过不断地学习和实践，我相信我能够在数据分析领域取得更好的成果，并为解决实际问题做出更有价值的贡献。

教务员的数据分析与统计范文【第五篇】

徐永圆。

5月26日有幸听了万贵秋、程来魁两位教师关于复式折线统计图同课异构课和吴文涛名师关于折线统计图的展示课，我也曾教过这一单元，然而我的教学重统计图的绘制轻数据分析，三位教师与我截然不同的教学思路让我感悟颇深。统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。分析数据是统计的核心，也是本单元的重难点之一。如何在课堂教学中突破这一重难点我有以下看法：

一、感知数据。

《新课程标准》指出：在“统计与概率”中，帮助学生逐渐建立起数据分析的观念是重要的。数据分析包括：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究、收集数据，通过分析作出判断，体会数据中是蕴涵着信息的。数据分析的第一步要调查研究收集数据，在这一过程中感知数据不再是简单的数字，它的背后蕴藏着数学信息。在课堂教学中采取的是：

（一）选取贴近学生生活素材，加强学生对数据的感知。本次课堂上万贵秋教师调查学校趣味数学魔方选拔赛郭宇和徐伟的成绩，吴文涛教师调查学校足球队方瑶投篮的成绩，这两个发生在学生生活中的问题进行调查，既增加了学生对收集数据的亲切感，又激发了学生挖掘的数据背后隐藏的数学信息的欲望。

（二）选取具有统计意义的真实的生活素材，加强学生对数据的`感知。程来魁教师选取的是调查全国人口老龄化这一具有统计意义的事情。首先让学生了解到抽样调查是统计中常见的调查方法，调查全国人口老龄化，只需抽样调查上海老龄化情况。而每年出生人口数和死亡人口数是连续性变量，非常适合用复式折线统计图来表示其变化。学生从视频中看到这一令人震惊的事实，激发其探究的欲望，同时在真实的死亡人口数与出生人口数中，增加学生对数据的感知，无形之中会将两者进行比较。

二、数据读取。

学生会从分享的“教务员的数据分析与统计范例【5篇】”，第二步就要整理数据了，整理数据的方式一般就是统计表，统计图等。在以往我的教学中我通常会教授学生绘制统计图，再读统计图中的数据。一节课大部分时间用在画图，特别是横轴和纵轴的填写，而读图时间会过少。这样的教学往往导致学生会成为画图的高手，读图的哑巴。此次三位教师都是通过读图来画图，万贵秋和程来魁教师都是通过读两个折现统计图来画复式折现统计图，吴文涛教师是通过读条形统计图来画折现统计图，从学生已有的作图起点出发不仅让学生自主的探究统计图的制法及注意事项也为后面的读数，数据分析大大节省了时间。读懂统计表中的数据为后面的数据分析做铺垫。

（一）读显性数据。

显性数据就是统计图中直观的信息。读图标，图例，横轴、纵轴、以及点的信息。这部分内容很直观，加之有以前学习条形统计图的经验，学生较易掌握。

（二）读隐性数据。

隐性数据即是通过显性数据得出的统计量。在运用统计量时一定要注意其统计意义。比如平均数、中位数、众数。平均数是一个虚拟的数，它能反应一组数据的总体水平。中位数是个半虚拟的数，它则能反应一组数据的中等水平。一般而言，平均数作为数据代表相对可靠和稳定，但遇到极端数据时它则不能反应这组数据的基本情况。在万老师执教的这一课里面有同学提出了用平均数来反应两名同学玩魔方的总体水平，从而决定由谁参加决赛，这个结果与我们从统计图数据变化趋势分析的结果大相径庭。造成两种不同的结论的原因在于这个同学没有看到极端数据对平均数的影响，一次失误能拉下一个学生比赛的平均分，但是这时的平均分并不能代表这个同学的整体水平了。

读懂数据，了解数据所蕴含的信息，我们还要更深层次的挖掘数据的隐藏信息。这一部分的数据分析是通过数据比较来完成的。

（一）横向比较。

在折线统计图中了解了点所代表的信息，再引导学生横向观察折线统计图，相邻的两个点之间的线段的方向代表数据的增减；线段的陡平代表数据增长的快慢，整条折线有代表数据的发展趋势，由部分到整体挖掘数据隐含信息。在吴老师的教学中这一细节做的非常的到位，从点，()线段，折线三个方面深挖信息，并通过整条折线的趋势做了预测，预测方瑶的后两次成绩。万老师执教的这一课也从整体折线趋势预测两个同学的下次成绩，从而得出决策。

（二）纵向比较。

数据之间纵向比较主要体现在复式折线统计图里，两个量之间的差距是同一纵轴上两点间的距离，也是复式折现统计图中蕴含的一个重要信息。比如万老师的这节课通过比较两个同学每次成绩相差多少，判断两个同学成绩的变化。又比如程老师执教的调查人口老龄化，其中自然增长数等于出生人口数减去死亡人口数，就是比较两个量间的差距变化从而判断人口是呈正增长还是负增长，以及增长的幅度来判断人口老龄化的情况。

四、预测数据。

统计学最终目的达到推断所测对象的本质，甚至预测对象的未来。在课堂教学中根据前面的数据分析，对折线的走向、以及两个量之差做出正确的预测，培养学生的分析能力和预测能力。此次听课三位教师分别都对折线统计图中的数据进行了预测，在学生预测之后显示真实的结果，学生会发现自己根据数据分析预测的数据和真实情况相差无几，从而深刻的体会到了学习统计知识的意义。

以上是我在参加此次活动对课堂教学折线统计图中的数据分析的一些浅显的认识。