前言：中文期刊網精心挑選了數據分析報告格式范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。

數據分析報告格式范文1

一、提高對數據重要性的認識

1. 很多隱藏的問題是我們只能通過數據挖掘出來的，我們可以看到在哪些時間、哪些地點、哪些客戶群、出現了哪些異常狀況？同時通過數據深層次挖掘問題背后的真正原因并做出及時有效的應對措施。例如某呼叫中心的接通率3月份達到了93.70%，但是其人員的在線利用率（座席人員登入系統后與客戶通話及事后處理時長占總登陸時長的比例）只達到了53.92%，說明座席人員的工作強度比較小、排班時安排的人員過剩，付出的代價就是人員成本過高（如圖1）。

2. 任何一個呼叫中心都要做數據上的統計和分析，數據對于呼叫中心管理者的決策起到至關重要的作用，一個好的統計分析應該可以讓管理者看到數據背后的信息并且能夠給出幾套決策方案，這樣呼叫中心才能在瞬息萬變的競爭中得到發展。再如客戶針對某個業務撥打的頻次非常高，我們可以通過數據分析挖掘真正的原因，為有效降低呼入量、提高客戶滿意度提供決策依據。

二、提高對數據的敏感性

1. 呼叫中心的指標

呼叫中心包含哪些指標？指標之間有什么關系？各指標平均情況、增長情況都是什么？一般呼叫中心的各個指標值大概在什么范圍？同時了解各個指標在節假日會是什么情況？營銷活動時期會是什么情況？一般呼叫中心會包含接通率、平均通話時長、事后處理時長、重復呼叫量、在線利用率、一次解決率等指標，當一次解決率明顯提高時客戶的重復呼叫量就會隨之降低，從而在相同的人員配備情況下接通率也會明顯提高，但是在線利用率會有所降低，最終導致人員成本過高。

2. 呼叫中心的范圍

需要了解各行業、各地區以及國外一些呼叫中心的指標情況，知道各個指標在不同行業、不同地區的不同特征分別是什么，從而不斷提高對數據的敏感性以便及時發現統計分析中的問題。用平均通話時長來舉例，假如某呼叫中心該月平均通話時長為90秒，有A、B兩個呼叫中心，他們的管理人員看完后得出這樣的結論：A：90秒的平均通話時長比上個月高出了10秒，需要降低；B：這個月平均通話時長從100秒降到了90秒，客服代表的銷售能力有了明顯提升。很明顯呼叫中心A一定是成本型呼叫中心，而呼叫中心B則是利潤型呼叫中心（如圖2）。

三、提高對數據統計分析的準確性

數據的準確性可以說是關乎呼叫中心成敗的關鍵因素，一個統計上的錯誤就有可能誤導管理者做出錯誤決策，所以我們從以下幾個方面說明如何提高數據統計分析的準確性。

1. 準確認識數據

·各個統計數據（指標）分別是什么？分別是怎么定義的？計算公式是什么？例如前面提到的在線利用率——座席人員登入系統后與客戶通話及事后處理時長占總登陸時長的比例；公式：（客服代表實際通話時長＋事后處理時長）/ 登入系統時長。盡管不同的呼叫中心對于指標的定義可能有所不同，但是需要強調的是各個指標在同一個呼叫中心內的定義必須是一致的，如此才能讓各級人員對指標有統一的認識。

·統計的是哪些業務？哪個時間范圍？哪些客戶群？哪些地區？在對呼叫中心數據有了整體了解的基礎上，接下來的工作就是對數據的整理。

2. 準確整理數據

·應該先將原始數據進行備份，以備不時之需；

·整理過程中將數據粘貼為數值格式，剔除冗余數據、公式、批注等（如圖3）；

·整理過程中各個表格中數據需要有一個關鍵字段，這樣可以將數據進行必要的關聯。盡量將所有數據匯總到一個工作簿中，方便數據分析時做關聯分析；

·整理過程中所用到的公式需要保存，不要粘貼為數值格式，以備分析中發現問題及時改正。

3. 準確分析數據

·分析前需要做出整體的分析框架，分析過程中發現不合理的地方及時調整；

·分析前應該把整理好的數據表格單獨拿出來，不要在原有的整理數據表中做分析；

·分析過程中指標的名稱、各維度的名稱要保持統一；

·采用合適的分析方法，數據的描述統計、相關性分析、回歸分析、80/20法則等；

·用合適的圖表進行結果的展現（柱狀圖、折線圖、雷達圖、餅圖等），需標注清楚圖表的名稱、數據的統計范圍、單位等（如圖4）；

·給出正確的分析結論及相應的改善或者是應對措施；

·形成分析報告。

4. 對分析后的過程及結果進行核查

·檢查分析中所用到的數據是否正確，避免分析此項而錯用到其他項數據的情況；

·檢查分析中用到的公式是否正確，看公式涉及的數據單元格是否正確（包括單元格是否完整、單元格引用是否正確）；

·檢查數據明顯高于或者低于平時水平的異常點（或者說是不符合日常規律的點）是否正確，此時需要查看是否是整理的數據中有錯誤，包括時間、地點、業務、客戶群等（如圖5）；

·檢查分析結論是否正確，查看結論是否和分析的結果相一致；

·檢查分析報告中是否有語句不通、語句歧義、字體格式（字號、顏色等）不統一、使用鏈接錯誤的地方。

數據分析報告格式范文2

首先是數據準備階段。假設我們已經從各種渠道通過各種方式獲取到與競爭情報相關的數據。這些獲取方式包括訪問相關業務系統數據庫、獲取數據文件、利用問卷進行用戶調查等。既得的數據資源需要仔細審查，以保證資料的正確性及確保能夠滿足需求。

其次是數據處理階段，將我們已得的數據資源運用各種工具進行處理，得出我們需要的數據形式。常用的數據處理工具有EXCEL、數據庫、SPSS等，將數據進行格式統一。例如一份用戶數據，我們需要按照時間、群體屬性、產品使用者、渠道來源等進行分類歸整錄入。這個階段只是在數據表現格式上做整理，未涉及到數據的取舍。接下來我們根據分析的需要將已經統一格式的數據進行邏輯處理。可以選擇的數據處理方法主要有去重處理、缺失數據補齊、數據轉換、數據分組等，依然可以在EXCEL、數據庫、SPSS等處理工具上進行。經過這樣處理之后，我們將得到一份格式化的標準數據源，這是我們接下來進行情報分析的基礎。另外在處理過程中產生的異常數據需要做好備份，以滿足之后處理中的翻查需要。

接下來是數據分析及展現階段，這是這個數據分析過程的重點所在，該階段取得的結果可以直接影響到整個情報工作的結論。這個階段一般分為三個步驟：

1、選取合適的方法論。這一步驟應根據企業實際需求情況做選取。比如說，企業將競爭情報的應用定義在戰略層面，可以選擇PEST分析模型做宏觀環境分析、配合SWOT分析法將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機結合。企業市場部需要的競爭情報則可選擇4P營銷理論做市場營銷方面的研究，或者用戶行為理論做用戶方面的分析。通過企業競爭情報應用方向來確定方法論選擇，而選定的方法論則會作為接下來數據分析的牽引方向。

2、選擇合適的分析方法為既有的論據尋找數據支撐。選定方法論后我們必須在該論據的引導下進行數據分析。數據分析的方法有多種，常用的有對比分析法、平均分析法、分組分析法等。其中對比分析法是最常用也是適用范圍最高的一種。舉個例子，我們收集到有關競爭對手的收入和客戶相關數據后，可以用對比分析法來做以下分析：

（1）發展趨勢分析。這個分析主要是將競爭對手的相關數據與其自身歷史數據作對比，一般以時間作為標準，將數據做同比、環比和定基比分析，得出競爭對手企業在自身發展中的趨勢。

（2）市場地位分析。該分析將范圍從競爭對手企業本身擴大到整個行業市場中來，將競爭對手數據和行業整體數據做比較，得出該企業在市場中的地位。這個地位分析又可從不同維度展開，如存量市場份額、新增市場份額等等，可以看出該企業在本行業是否具有穩固的市場地位，或者是否擁有強勁的新增獲取能力。

（3）企業競爭力分析。該分析主要將競爭對手企業與目標企業做對比，根據對比結果來確定企業的競爭力大小。用來做對比標準的企業可以是行業里的龍頭企業，稱為標桿企業，或者直接跟我方企業做對比，同時可以得知我方企業的相對競爭力。

（4）企業發展愿景分析。企業關于自身發展都會有相關愿景，該愿景在具體數字上體現為該企業的月度、季度或年度發展目標。將現有發展數據結果與企業設定的目標做對比，一方面可衡量該企業對自己的信心程度，另一方面可看出企業在執行過程中是否到位。

除了以上對競爭對手企業做發展分析外，還可以將企業的設定目標作為我方企業相關目標的參考。特別是在競爭激烈的行業中，企業發展不僅要根據自身情況，更要關注整個行業、競爭對手的發展動態。設置以競爭導向為指導的考核指標也是競爭發展到一定程度必然導致的結果。以競爭導向的考核指標最明顯的特點就是以市場份額為重，無論是保持現有的市場份額，還是爭取更大的份額，或者強調在增量市場中奪取一定份額，都是企業在仔細衡量市場環境的情況下選擇的目標結果，對企業發展有更實際的指導作用。目前，在競爭充分、市場容量接近飽和的通信行業，不止一家運營商利用考核方式來確定本企業的發展目標。而在其他競爭激烈的行業，如家電，也可在細分區域細分市場上做類似的指標設置。

數據分析報告格式范文3

近年來計算機和網絡技術快速發展，教學管理信息化水平已成為衡量一所院校信息化建設的重要指標，而學員成績管理又是院校教學管理工作中的重要環節，反映了院校的教學質量水平。基于的學員成績管理系統采用B/S模式，基于三層架構（表示層、業務層和數據層），開發環境是Windows Server 2003，開發工具為Visual Studio 2005，利用 2.0技術，使用C#語言編程，數據庫為SQL Server 2000。

二、系統實現

（一）權限管理

權限管理包括權限設置和密碼查詢。系統分為教務參謀、考務中心、考試成績錄入員、系統管理員等四級權限。系統管理員可以設置教務參謀和考務中心，還可以查詢帳號初始密碼。考務中心將教員設置成考試成績錄入員后，教員才有錄入成績權限。

（二）數據維護

數據維護包括錄入、修改考試（補考）成績、生成補考計劃、修正考試成績、填寫考試分析報告等。錄入成績前要錄入考試信息（課程名稱、考核科目、考試性質、權重、考試日期等信息），首先在單位樹里選擇教學班（如果該教學班沒有學員或學員還沒有編排學號不能錄入考試信息）系統自動帶入該教學班對應的專業類型并在下拉列表中列出已安排考試的課程，選擇課程后系統自動帶入課程名稱、考核科目、考試性質（畢業考試、考試和考查）、學時、學期、考試日期、授課單位等信息，權重默認為1（1表示100%，如輸入0.5表示50%）當一門課程包含多個考核科目時需要錄入相應權重，考試信息保存后，學員下拉列表中列出了該教學班該課程所有未錄入成績的學員，成績可以錄入分數，也可以設置緩考、缺考狀態，保存學員成績后下拉列表中同時移出該學員（修改考試信息和成績，同錄入相似，不再詳述），錄入完該課程所有學員的成績后，將成績上報到考務中心審核成績，上報成績后不能修改和刪除考試成績。教務參謀可以安排不及格、緩考、缺考的學員參加補考，系統根據時間段自動生成補考計劃，補考計劃分為學期補考和畢業補考，補考的組考單位錄入補考成績，流程參照考試成績錄入。公布成績后學員對成績有異議，復查后確認有誤，經批準由教務參謀對該考試成績進行修正。教員根據考試成績錄入考試分析報告，考試分析報告包括：基本情況、綜合分析、意見建議、評價結論等內容。

（三）數據審核

數據審核包括審核考試（補考）成績、審核考試分析報告。考試成績審核分為考務中心審核和教務科審核兩級審核，教務科審核通過后，教員和學員才可以查詢成績。考務中心審核成績時，選擇要審核的課程系統彈出此課程考試的詳細信息，并列出所有學員的考試成績，同時統計出優秀，良好，中等，合格，不合格的人數。點擊“通過”后，交由教務參謀審核。點擊“不通過”，則將此信息打回錄入人處。教務參謀審核過程與考務中心審核類似，不再敘述。

（四）查詢統計

查詢統計包括考試信息查詢、考試成績查詢、學員隊（學員）平均分統計、合格率統計、實考人數統計等。根據不同登錄用戶控制查詢范圍，如：學員查看本人成績，學員隊干部查看本隊成績、教員查看擔負課程成績，教務參謀查看全部成績等，只有教務參謀才有統計功能。

（五）導出打印

導出打印包括：打印考試成績表、打印考試分析報告。系統可以直接打印成績，也可以導出word、excel、PDF等格式。

三、數據挖掘應用

（一）概述

數據挖掘是解決數據豐富而信息貧乏的有效途徑，其實質是從大量數據中提取隱含的、未知的和潛在有用信息的過程。其在分析大量數據中具有明顯優勢，并已成功地應用到了多個研究領域，但在教育領域中應用還不夠深入，將之用于軍隊院校管理尤其是成績管理中至今還不多見。

目前最常用的幾種數據挖掘方法有決策樹、神經網絡、遺傳算法、概率論和數理統計、關聯規則以及粗糙集和模糊處理技術等。

（二）決策樹算法

顧名思義，決策樹就像一棵樹，它利用樹的結構將記錄數據進行分類，樹的一個節點就代表某一個條件下的一個記錄集，根據記錄字段的不同取值建立樹的分枝；在每個分支子集中建立下層節點和分支，就形成一個決策樹。采用決策樹，可以將數據規則可視化，也不需要長時間的構造過程，而且每一條從根結點到葉節點的路徑的含義是可理解的，精度較高。這種可理解性是它的一個顯著有點。

決策樹構建以后就可以依據決策樹的規則對數據進行判定。決策樹可以分為分類樹和回歸樹兩種。分類樹對離散變量做決策樹，回歸樹對連續變量做決策樹，一般的數據挖掘工具允許選擇分裂條件和修剪規則，以及控制參數來限制決策樹，決策樹主要應用于分類。

決策樹方法的起源是概念學習系統CLS，然后發展到ID3 算法，最后又演化為能處理連續屬性的C4.5算法。

（三）數據挖掘過程

1.確定數據對象，收集數據以及數據預處理

定義清晰的挖掘對象，認清數據挖掘的目標是數據挖掘的第一步。數據挖掘的最后結果往往是不可預測的，但是要解決的問題應該是有預見性的、有目標的。本文將挖掘的對象定義為同一專業三種不同類型學員的“步兵分隊戰術”課程中的“科目1”、“科目2”、“科目3”三個考核科目成績信息，確定了數據對象后，從考試信息表和考試成績表中選擇出適用于數據挖掘應用的數據進行數據集成。數據集成好以后，就需要對數據進行預處理。數據預處理包括：去除錯誤數據和數據轉換。錯誤數據，在統計學中稱為異常值，應該在此階段發現并且刪除，否則，它們將導致產生錯誤的挖掘結果，同時，需要將數據轉換成合適的格式。本例中首先要把原始成績選取出來，去掉補考成績，然后把原始成績為緩考和缺考的數據刪除，接下來進行數據轉換，采取數據概化，定義90

2.構建決策樹

數據預處理后，使用數據預處理得到的訓練集，采用C4.5算法構建決策樹。本例中，樣本數據為2008-2011級A類、B類學員，2007-2010級C類學員，總數為2109名，隨機抽取大約70%作訓練集，其余30%作測試集，通過SQL Server 2000中的Analysis Service（數據分析服務）工具生成決策樹。

3.規則提取

決策樹生成以后，遍歷決策樹，也就是從根到葉發現若干條路徑，每一條路徑對應一條規律，整棵樹就形成一組規則，然后通過分析規則發現最有用的子集，形成規則集。

4.結果分析

通過數據挖掘結果發現C類學員基本技能最好，但是理論知識掌握欠缺，綜合實踐能力較好；A類學員基本技能較好，理論知識掌握好，綜合實踐能力好；B類學員基本技能較差，理論知識掌握較好，綜合實踐能力有待提高。根據分析結果，可以對不同類型學員有針對性地改進教學重點，做到固強補弱，提高學員能力。

四、結語

應用數據挖掘技術來提高成績的分析水平，通過對成績深入、科學的分析，提取隱藏的數據信息，為院校管理部門決策提供依據，進一步提高教學質量水平是有很重要的實際意義。

參考文獻

[1] 趙輝.數據挖掘技術在學生成績分析中的研究及應用[D].大連海事大學，2007.

[2] 李文峰.數據倉庫、OLAP和數據挖掘技術在國防生管理決策中的應用[D].重慶大學，2007.

[3] 黃杰.數據挖掘在軍隊人才培養上的應用研究[D].重慶大學，2005.

[4] Han Qingtian，Gao Xiaoyan.Research of Decision support system based on data warehouse techniques[c]//Second International Workshop knowledge Discoverty and Data Mining（WKDD），2009： 215-218.

數據分析報告格式范文4

本文介紹了兩種新方法：一種是，應用歷史數據特征值統計方法對大壩安全監測數據進行統計分析，引入了K線分析中的歷史極值分析法、K線組合分析法、移動平均線分析法進行預測推斷，引入了布林線法、一元線性回歸線法、歷史極值法對日常監測數據安全邊界進行監控，當監測值達到或超過上（下）線范圍時，觸發應急分析預案，進行分析判斷。另一種是，基于Excel平臺的數據分析功能，開發出專業的Excel插件，分項目、分部位開發出Word應急響應預案報告程序模板，當相關應急情況發生時，可自動搜索相關數據并修改預案報告、生成應急響應報告。快速提供給決策者和應急響應人員完整、簡潔、易懂的大壩安全狀態信息及處理方案。

【關鍵詞】監測數據控制；移動平均線；假設檢驗；布林線；應急預案；情報用戶

Development and application of dam safety monitoring data monitoring and emergency report program template

Hu Qing-yun

（Hubei Qingjiang Hydroelectric Development Co.，Ltd Changyang Hubei 443503）

【Abstract】The dam safety monitoring of large amount of data， complex， acquisition， processing and analysis of the workload， but reflect the dam safety data for real-time analysis， forecasting， transmission and emergencies decision makers and emergency response personnel quickly， the emergency information accurately， the complete receiving， has become the key point and difficult point analysis of dam safety monitoring data. Especially for dam safety operation management staff， decision makers， emergency response personnel， provide visualization of dam safety monitoring data， easy operation， easy to understand the prediction model， and clear security control line， has become the problem of dam safety operation management.

This paper introduces two new methods： one is the historical data， using statistic method to carry on the statistical analysis of dam safety monitoring data， introduces the historical extreme K-line analysis of predictive inference analysis， K-line combination analysis method， the moving average line， introduce Boolean line method， a linear regression line method， historical extremum method to monitor the daily monitoring data security boundary， when the monitoring value reaches or exceeds the upper （lower） line range， trigger emergency analysis plan， analysis and judgment. The other is， analysis of data based on Excel platform， developed a professional Excel plug-in， sub projects， sub developed plan report program template Word emergency response， when the relevant emergency situations， can automatically search for relevant data and modify the plan report， emergency report generation. Fast to provide information and processing of dam safety decision makers and emergency response personnel complete， concise， easy to understand.

【Key words】Monitoring data control；The moving average；Line hypothesis；Testing Boolean line emergency；Information users

1. 大壩安全監測數據分析

大壩安全監測數據分析、預測、控制的問題即通過統計推斷的兩大類：一類是估計方法，另一類是假設檢驗方法，來解決。

1.1 由已知樣本得出的推斷。

把某監測項目測得的大壩安全監測歷史數據的特征值：起始值、最大值、最小值、結尾值，在Excel界面上可以畫出一根K線，這根K線即是需要分析的樣本總體，由一根K線可得出多種推斷。其極大、極小值常被監測數據分析人員視為歷史測值臨界點，作為參考[3]。

再細分監測數據，按某時間段可以畫出一個K線組合，由一個K線組合可以得到相對可靠的推斷。

如：比較隔河巖上游水位歷年特征值統計圖，即可得出“2013年數據未見異常”的推斷，如圖1。

再細分K線，把每根K線看作一個樣本點，即可用統計方法進行分析和推斷，并應用到日常監測工作中及時分析預報。

圖1 隔河巖上游水位歷年特征值統計圖

1.2 由菲希爾（R.A.Fisher）發明的極大似然估計法。

L（x1，x2，…，xn；）=maxθ∈L（x1，x2，…，xn；）

推導得

=1n∑ni=1Xi=

表明某段樣本平均值即可近似看作極大似然估計量，分別以5根、10根、20根、30根、60根或更多K線的移動平均值為估計參數，對未來變化趨勢作出推斷，如圖2。

圖2 隔河巖上游水位特征值統計圖

1.3 由已知樣本得出的假設檢驗。

（1）回歸方程的一個重要應用是對于已有的歷史觀測值 ，可以以一定的置信度預測對應的y的觀察值的取值范圍，即所謂預測區間。

（2）約翰?布林格（John Bollinger）發明的布林線是以20根K線結尾值的移動平均值加（或減）2倍標準差求得上、下限值所畫出的置信區間。這里將它推廣到監測數據分析中，并通過歷史監測數據作假設檢驗。

=1n∑ni=1Xi

β=±2119∑20n=1（Xn-）2

β――結尾值20月移動上、下軌值， ――結尾值20月移動平均值， Xn――結尾值

（3）例：在2003版Excel中應用插件，依據《土石壩安全監測資料整編規程》從隔河巖上游（水庫）水位統計表中提取出每月特征值數據：起始值、最大值、最小值、結尾值，并依次計算出20月移動平均值、方差、上、下軌值，如表2。

（4）選定日期、上軌值、起始值、最大值、最小值、結尾值后點擊繪圖工具，選擇股價圖子圖表類型如圖3，生成圖4的樣式，點擊圖中柱狀線、更改圖表類型為折線圖。調整左右兩側坐標為相同值及相關線型參數，則可見一條平滑曲線沿K線上邊緣分布，然后點擊繪圖區添加數據：下軌值、20月移動平均值，即可得下軌道線、20月移動平均線，如圖5。

（5）上、下軌道線沿K線上、下邊緣分布，對歷史數據上、下震蕩幅度極值作出了有效控制。對日常監測數據分析具有檢驗和推斷的意義。

1.4 以歷史極值作一元線性回歸線。

（1）首先找到歷史監測數據中的最小值，以最小值為圓心作一直線并旋轉，當這條直線與這組數據中另一點第一次相遇，則確定這條直線為右側假設檢驗的控制線，然后，復制這條直線，點擊圖表區粘貼，并拖動到這組數據中與最大值相遇，即可得左側假設檢驗控制線，如圖6。

（2）這種分析方法涵蓋了現有的歷史監測數據，并以發生概率最小值為數學期望值，來控制安全風險。兩平行線間包含的監測數據隨時間推移，有向某方向發展的趨勢，但它并不是隨時間變化的連續型函數，而是隨時可能發生小概率事件的變量。因此，兩平行線即成為風險控制的參考線。

2. 應急預案報告程序模板的開發應用

2.1 安全生產相關法律規范與涉及的情報用戶體驗。

（1）《中華人民共和國安全生產法》要求“生產經營單位應當具備的安全投入，由生產經營單位的決策機構、主要負責人或者個人經營的投資人予以保證，并對安全生產所必需的資金投入不足導致的后果承擔責任”。

圖6 隔河巖上游水位特征值統計圖

圖7 隔河巖上游水位特征值統計圖

（2）《中華人民共和國安全生產法》第五條規定：“生產經營單位的主要負責人對本單位的安全生產工作全面負責。”

（3）《中華人民共和國突發事件應對法》第三十八條規定了政府及相關部門、專業機構應當通過多種途徑收集突發事件信息，縣級人民政府應當在居民委員會、村民委員會和有關單位建立專職或者兼職信息報告員制度，公民、法人和其他組織也有報告突發事件信息的義務。第三十九條規定了信息報告應當做到及時、客觀、真實，不得遲報、謊報、瞞報和漏報。第四十條規定了對收集到的信息應當及時匯總分析，對突發事件的可能性及其可能造成的影響進行評估，認為可能發生重大或者特別重大事件的，應當立即報告或者通報。

（4）大壩安全監測運行單位是流域水庫、大壩、電站安全信息集中的部門。由于，監測數據可視化模型還沒有在普通大壩安全運行管理工作人員、決策者、應急響應人員中得到普及，監測數據的變化與應急預案報告沒有有效地結合起來，應急情況發生時所有監測信息還需要人工匯總，需要時間長而且難度大，決策者無法實時預測決策，更無法做出科學的應急響應。由于這些客觀問題的存在，以上相關法律規定只能在一定程度上落實。因此，大壩安全運行應急預案程序模板的開發與應用具有重要的意義。

圖8

2.2 清江流域大壩安全監測分析報告的現狀。

（1）清江流域建設有三個大型水庫、四座大壩和三座大型水電站，安全監測工作由庫壩中心集中管理。采用《清江流域水電站群大壩遠程安全監控系統》進行自動化監測項目數據采集、人工與自動化采集數據管理。該系統由系統管理、數據遠程采集、巡視檢查、實時監控、資料整編與分析、綜合評估與報警、文檔管理等功能模塊組成 ，實現了一站式多壩綜合監控[5]。

（2）多年來，從事水庫大壩安全運行逐步積累了監測資料分析經驗，每年編寫了大壩安全監測運行年報，每月編寫了月報，各大壩每五年進行一次大壩安全定檢，編寫了安全定檢報告，對流域大壩安全進行了全面分析，重點突出的研究， 為應急預案報告的編寫奠定了專業基礎。依據《中華人民共和國突發事件應對法》和大壩安全監測資料科學分析擬定的大壩安全應急預案報告即可分部位、分項目進行編寫。通常對相關數據變化到一定程度時，應作出的響應措施，在應急預案報告中可以確定、文字的格式和措辭也沒有太多的變化。在Word中可應用錄制宏的方式，記錄完整的應急預案報告程序代碼。變化的數據、做判斷的文字、變化的圖表則可以綁定Excel，利用VBA編寫的對象變量來代替。使用對象變量代替一個對象是指不直接引用該對象，而使用對象變量訪問其代表的對象。這種方法已在月報制作中應用，例如：環境量月報制作中，從數據整理、計算、繪圖、形成Word文字報告，僅需點擊“環境量月報”按鈕即可完成，如圖8。

2.3 VBA對象在大壩安全監測資料分析中的應用。

VBA對象是一些相關的變量和方法的集合。大壩安全監測資料分析中常把各種對象用VBA程序進行調用。

2.3.1 清江隔河巖、水布埡的滑坡監測使用鉆孔測斜儀監測數據，滑坡有：楊家槽、墓坪、茅坪和馬巖灣、沈家坡、水井坪、大巖淌、臺子上、古樹包、瓦屋場、打磨溝11個滑坡體資料，由11個公文包保存。每個公文包里又有多個工作簿，每個工作簿有幾十個或一百多個不等的工作表，每個工作表數據有幾十行上百行和十三到十五列不確定的數據。為統一管理這些歷史數據需要被分類成下述表1所示14列的數據，導入《清江流域水電站群大壩遠程安全監控系統》。

依照監測單位提供的數據，保存方式和習慣，用VBA程序查找到公文包、工作簿、工作表以及指定的行與列的地址，匯總數據整理成所需格式，只需要點擊一鍵，不需要打開每個工作表即可完成這幾千萬個數據的整理。

2.3.2 《水布埡人工、自動化監測數據對比》程序編寫。

初看這些由《清江流域水電站群大壩遠程安全監控系統》中導出數據的Excel數據表時，自動化監測數據在一天中監測次數不同，人工監測數據與要比較的自動化數據也不在同一行，監測時間也不同，列數也不同，一支監測儀器的數據占用一張表，以后要整理多少張表也不確定。用VBA開發出《水布埡人工、自動化監測數據對比程序》，僅需點擊一鍵即可完成數十張或更多張表的數據對比統計。

2.3.3 水工建筑部門管理的清江流域滑坡監測數據， 大多是一份獨立的文件資料，為統一管理、方便查詢，開發出《清江流域滑坡體監測資料管理Excel插件》，利用窗體控件把各部位地圖進行展示，點擊流域地圖上各相關控件按鈕即可查詢到歷史監測數據[4]。

2.3.4 為統計《清江流域水電站群大壩遠程安全監控系統》中隔河巖測值總數，用VBA編寫了《清江隔河巖總測量值統計》程序，點擊一鍵即可點擊一鍵即可在《清江流域水電站群大壩遠程安全監控系統》中查詢并導出數據到Excel表。

2.3.5 《環境量數據整理插件》從2006年編寫完成至今，使用了七年期間，庫壩中心換了兩套SQL sever數據庫系統，現在使用的是《清江流域水電站群大壩遠程安全監控系統》，這個插件被稍加改動后就可以和新的數據庫一起使用。

2.4 大壩安全監測數據分析系統的現狀。

大壩安全監測目前仍在使用的嵌入式數據庫，主要是通過一些硬件工程項目，添加了一些數據處理功能，打包銷售給企業用戶的數據庫。不僅沒有用戶獨立開發的功能，當硬件被淘汰時，硬件工程數據庫也將被一起淘汰，然后做了很多的重復工作，以創建一個新的數據庫。對于數據和信息管理的進一步分析，造成了極大的浪費，用戶需要重新學習新的數據庫功能，浪費了大量的人力資源，尤其是決策者很難有時間和精力去學習如何使用新的數據庫系統，造成了決策層，應急響應人員和情報系統隔離。

2.5 應用Excel插件開發的大壩安全監測數據分析系統。

應用Excel插件開發出大壩安全監測數據分析系統，為管理手工監測數據，、可進入SQL sever數據庫查詢，并綁定Word生成Word文字報告文件，還可利用TortoiseSVN（subversion）網絡平臺建立云計算系統。它是與以往數據庫分析系統相比，具有以下優勢的情報系統。

（1）獨立性。軟件分析系統與硬件分離，不再依附于硬件工程項目。

（2）親和力。分析系統和大多數人每天使用的辦公軟件是一樣的應用程序。

（3）流通性。同行業間可使用相同的分析系統。

（4）延續性。 新的分析功能開發和應用后，舊的系統能被兼容。

（5）速度快。對應急預案的報告，從數據采集終端，形成word文檔摘要信息可以自動的完成。

（6）可擴展性。不同類型的大壩監測數據分析是差分變量的歷史比較分析，數理分析模型一樣，可以管理更多的大壩監測數據。

（7）自主開發。根據實際需要，用戶可自主開發更加有效的分析功能。

（8）科學管理。壩安全監測數據進行數字化、模塊化、標準化、網絡化管理。

（9）有效傳播。擁有能接受信息的廣大人群，能夠快速接收和發送情報。

3. 結束語

（1）如上所述，使用特征值統計方法，建立大壩安全監測數據分析的可視化模型――K線分析系統。K線系統在經濟領域尤其是股市，對于大量的隨機數據的長期預測分析，已形成數學理論的完整體系，并積累了豐富的實踐經驗來判斷。現在有K線判斷能力的眾多技術人才，普及難度小，利于普通員工來監控安全監測數據和預測數據的變化。

（2）使用VBA開發了大壩安全監測資料分析系統和應急預案的報告模板程序，有利于大壩監測人員，科技工作者，決策者，應急響應人員接受大壩監測情報和應急措施的落實。

（3）從以上安全生產法律法規的相關應急信息傳輸和安全相關的投資需求，可見大壩安全監測資料分析系統和應急預案報告模板程序的開發和應用，已經有市場需求和資金來源，具有良好的市場前景（隔河巖上游水位特征值統計表見表2）。

參考文獻

[1] 中國安全生產科學研究院.安全生產法及相關法律知識[M].北京：中國大百科全書出版社，2011：90～91.

[2] 混凝土壩安全監測資料整編規程.中國電力出版社出版、發行.2011-01-09.

[3] 胡慶云，辛劍軍，沈偉. 特征值的統計法在大壩安全監測資料分析中的初步應用.水利水電測繪科技論文集[C].武漢：長江出版社.2012：311～313.

數據分析報告格式范文5

[關鍵詞] 商業智能 SQL Server 2005 零售業 數據倉庫 OLAP

隨著信息化技術的發展，大型零售企業通過多年的信息化建設大多己建立了自己的管理信息系統，從銷售管理系統，如：電子收款機、POS系統、商店信息管理系統，到EDI化(電子數據交換)和EOS(電子訂貨系統)，再到現在的客戶關系管理（CRM），物流管理、供應鏈管理（SCM)、企業資源計劃（ERP）、數據倉庫等綜合性的管理信息系統，零售業的數據倉庫里集中了大量原始銷售數據。零售業面臨如此龐大的數據，如何提高信息的利用率，快速準確地找出需要的信息，作出迅速合理的決策，成了企業的一個迫切需要解決的難題，因此引入商業智能（Business Intelligence簡稱BI）成為提升企業信息化應用水平的必然之選。本文應用SQL Server 2005商業智能技術構建零售業商業智能體系，旨在為企業的決策管理和市場營銷提供強有力的依據。

一、商業智能概述

商業智能（Business Intelligence簡稱BI）是能夠幫助用戶對自身業務作出科學決策的工具，它充分利用現有的業務信息，借助現代信息技術，提取和組織現有信息，幫助企業加強管理、提高決策能力和運營能力的概念、方法、過程以及軟件的集合。商業智能的技術體系主要有數據倉庫（DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（DM）三部分組成。

從系統的觀點看，商業智能的關鍵是從商家運作系統的數據中，經過抽取、轉換和裝載等過程，提取有用的數據，進行清理以保證數據的正確性，在此基礎上利用數據倉庫、聯機分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術對其進行分析和處理，最后將知識呈現給管理者，它可以為企業用戶提供趨勢分析、可視化的動態數據報告和數據訪問、知識發現、復雜的多維數據分析等功能，以輔助用戶進行決策，高端的BI系統甚至可以直接輸出預算、財務模型、資源分配等運算結果，提供關鍵績效指標（Key Performance Indicators,KPIs）信息。

二、零售業商業智能系統的構建

零售業商業智能系統是面向決策管理和市場營銷的支持系統，它是在現有的各種零售業信息系統上建立的。零售企業的各種信息系統每天產生諸如商品結構、銷售、庫存、客戶等決策支持所需的珍貴信息，各個應用系統的歷史數據均以磁盤或硬盤備份的方式保存，這為零售業商業智能的系統構建提供了必要的數據采集條件。本文以某大型國有零售企業為背景，該零售企業共有上千個營業網點，其中大型超市、便利店遍及全國許多省市。應用SQL Server 2005商業智能領域的數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘、報表服務，結合先進的前端展現技術，構建零售業商業智能系統。

如下圖所示，整個BI平臺分為三大功能區：信息集成區、信息存儲區和信息傳遞區。BI信息集成區主要負責BI系統的實時信息集成，將各種數據經過ETL軟件抽取、清洗、轉換和加載過程加載到以SQL Server 2005為引擎的數據倉庫。其主要功能由SQL Server 2005 Integration Services（SSIS）、BizTalk Server等軟件支持。BI信息存儲區是SQL Server 2005管理的數據倉庫，BI信息傳遞區是各種BI數據分析工具OLAP, Data mining和報告工具，其主要功能可以由SQL Server 2005 Analysis Services（SSAS）、SQL Server 2005 Reporting Services和Microsoft SharePoint Portal Server等軟件完成。系統最頂層為數據訪問層，通過Web企業門戶將分析的結果、動態報告、關鍵績效指標等決策信息以報表、直方圖、餅圖等可視化的形式展現給用戶。

圖 零售業商業智能平臺體系結構

三、系統實施

該系統主要完成企業級的數據倉庫的建立、產生多維分析報表（OLAP）、完成特定主題分析以及數據挖掘等，為企業的決策管理和市場營銷提供強有力的依據。

1.建立企業級的數據倉庫

零售業的各個門店以及供應商之間每天都要有大量的數據要傳遞和處理，加上零售業內部存在多個信息系統，如：ERP、CRM、SCM、OLAP 等。這些系統管理企業各項運營業務，并產生和處理大量原始的業務數據，如：商品銷售數據、商品庫存信息、客戶管理信息等；此外，企業還收集了供應商、競爭對手等大量的外部數據，所有這些原始的內部和外部數據之間并沒有非常緊密的聯系，而是分散在多個信息管理中。在該BI平臺下，SQL Server 2005 SSIS可用于數據預處理階段，完成數據的轉換、清洗加載過程。經過ETL處理，統一不同數據來源間的差異，清理在線系統中的不合理數據，保證了數據的準確性、及時性和響應速度。最后處理過的數據按照不同的主題集中存放在數據倉庫中。

2.提供多維分析報表（OLAP）

在完善了企業的數據倉庫后，在這些數據的基礎上結合企業多角度的分析統計要求，系統提供多維分析模型和多維分析報表，為業務分析人員和管理層提供一個高效、易用的業務分析平臺。例如，在商品銷售管理中，建立以商品銷售數量和銷售額為度量，在建立了時間維、客戶維、產品維、產品類別維等維度的銷售多維數據集后，就可以基于銷售多維數據集實施OLAP分析，使用SQL Server 2005Analysis Services可以直觀方便地獲得結果。同樣，在SQL Server 2005Analysis Services中只須根據數據分析的需要在多維數據集中進行簡單的點擊和拖動，可以生成以銷售數量和金額為度量，以時間維、產品類別維、客戶維等的不同組合，再考慮到如時間維的年、季度、月等不同層次。這樣，就可以從不同角度、不同的匯總級別來觀察數據，獲得對銷售管理有價值的信息。

3.開發專題分析

根據零售業的特點，開發一些特定主題分析，包括總經理KPI指標儀表盤、供應商綜合績效評估、門店綜合績效評估、特定商品促銷效果定量分析和不同時期、不同業態商品的角色跟蹤、對比分析。依據SQL Server 2005關鍵績效指標（KPI）記分卡工具，通過圖表方式實時地顯示企業各項業績指標，并在某業績未達到工作目標時發出警告，幫助管理人員采用多維方式分析業績異常原因。例如：某類商品的銷售業績未達標，KPI記分卡工具可以從不同的時間段，不同的銷售方式等多維度來分析該商品的銷售情況，提供分析報告。KPI記分卡工具也支持用戶上鉆和下鉆分層數據分析需求，針對商品銷售業績未達標問題，高層管理人員可以利用KPI記分卡工具向下訪問各層數據，直到查詢最底層的業務數據，找到業績未達標的問題根源，從而采取相應的策略，改變銷售局面。

4.產生統計報表

面向管理人員和業務分析人員的統計報表，主要反映企業日常經營活動中銷售、庫存周轉等主要因素對企業業務指標的影響。針對企業決策層的報表應用體系，內容涉及整個公司的門店營運、商品經營、業務發展等方面，使公司領導可以通過這些指標快速、便捷地了解整個業務地經營、收入情況，及時掌握整個企業的業務發展變化。借助web services，用 SQL Server 2005 Reporting Services不同格式的報表，通過把報表作為更進一步的商業智能的數據源來分發，復雜的分析可被更多的用戶所用。

5.實施數據挖掘

在完成多維主題分析的基礎上，基于現有的數據倉庫，借助SQL Server 2005中豐富的數據挖掘算法，從儲存的大量業務數據中發掘有價值的市場信息，并進行模式識別。包括建立客戶生命周期價值評估模型、合理劃分會員等級、客戶流失分析等，為企業的市場銷售和客戶管理提供有效的技術支持。

四、結束語

通過幾年的努力，BI的發展正在進入一個新的時代，它的概念和價值已經被大部分企業所認識，而且已經應用到企業各部門的幾乎所有領域。零售業商業智能的實施是一項復雜的系統工程，不僅涉及到與現有的各個管理系統的接口，系統軟硬件的配置和選擇，還需要企業管理人員整合企業內部管理，不斷提高管理意識。本文介紹的基于SQL Server 2005構建的零售業商業智能系統具有性能先進、擴展性強、操作簡便等優點，具有較強的可行性。

參考文獻:

[1]鄭洪源周良:商業智能解決方案的研究與應用[J].計算機應用研究, 2005（9）：92－94

[2]Bernard Liautaud,Mark Hammond E-BUSINESS Intelligence Turning Information into Knowledge into Profit [M].McGraw hill Trade,2000

數據分析報告格式范文6

在實際教學中，很多教師在課堂上的教授過程仍然側重于理論知識的講解，這仍舊是傳統教學的側重點，大多數情況下是按照教材的章節進行教學的安排和實際授課的，教學效果十分不理想。任務驅動法實際上是給予學生一個明確的任務，學生在教師的協助下，圍繞這個任務開展學習活動，主動完成學習過程的一種教學方法。任務驅動法的實施過程進行詳細劃分，可以大致分為三個階段，也就是任務設計、分析探索以及效果評價。

1）任務設計。在采用任務驅動教學方法的教學過程中，首先要提出來的就是給學生什么任務，對于任務的提出可以看作整過教學環節的核心。任務提出的優劣可以決定這個課程設計中學生的主動性。所以說任務設計是任務驅動教學法的關鍵，也是它的前提條件。

2）分析探索。一般情況下，任務布置給學生之后，教師首先留出時間，使學生可以搜集任務相關的資料，通過相互的討論和分析，明確完成本任務需要準備什么、目前仍舊存在什么問題。

3）效果評價。在接受任務、完成任務之后，學生的知識和技能的構建還沒有完全建立，還需要評價其效果，評價的階段就是總結反思和知識鞏固的階段。學生在完成學習任務之后，應總結任務過程中的得與失，分析完成過程中遇到的問題以及如何解決問題，并且對于未能解決的問題進行研究和討論。常用的方法是先分組進行交流，對于小組討論結果在全班范圍內進行分享，同時可以對小組內不能解決的問題進行班級范圍的研究和交流。

2 教學實施實例

現以計算機基礎課程的一次課作為實例，進行任務教學法教學實施過程的分析。本次課程的知識內容是Excel表格數據計算和圖表分析，整個任務需要六個課時完成。

第一課時：導入任務內容，分析任務，明確學習目標

步驟1：情境導入。以上次課講解的實例“成績表”為例，分析制作統計報告的目的。

步驟2：介紹小組合作學習任務：明確主題，制作電子表格及統計分析報告。

要求：

l）主題鮮明，內容健康，表現形式有創意；

2）字段包含多種數據類型；

3）使用函數和公式兩種方式計算、排序、條件格式、自動篩選和高級篩選以及分類匯總；

4）統計分析結果不少于五張表格；

5）圖表兩張，區別在于系列產生方式。

步驟3：展示較規范的“成績表”。范例的作用是使學生明確正規統計分析報告的設計思路和基本理念，同時任務細化，分為若干個小的任務，通過圖表的方式傳遞給學生。

步驟4：將學習過程進行劃分，將其分為多個小的學習活動，并介紹給學生。首先制訂合作學習的計劃，再探索如何制作統計分析報告，之后確定小組成員的任務分工以及完成進度。

步驟5：展示作品的評價表、合作學習評價表。

步驟6：介紹小組內部分工的原則。根據“制作統計分析報告”的環節來劃分小組成員的任務。一般情況下其環節可以分為主題確定、信息整理收集、電子表格設計制作、統計分析報告制作和成果的匯總。小組成員按照各個環節的特點，尋找自身適合的內容進行劃分，充分發揮自身的特長。

第二、三、四課時：以獨立學習為主，以合作學習為輔

步驟1：小組內容討論與分析、各環節任務分配。

小組活動：小組成員進行組內交流、問題討論，對于環節分析、成員特點達成共識，再進行初步分配，最后形成最終方案。

教師任務：負責協調各小組之間活動，解決小組內任務分配時的矛盾問題。

步驟2：以小組為單位，提交環節任務分配計劃。

小組活動：小組成員討論環節任務分配方案，填寫表1并確認提交。

教師活動：審閱計劃表，并提出指導意見，安排學生按照修改建議進行計劃的修改。

步驟3：小組成員根據各自分得的環節分工進行學習，在學習過程中，小組成員可以通過對于任務分析劃分的小環節進行信息檢索，再將信息進行整理歸納，完成之后與其他小組成員一起進行組內的討論。

小組活動：小組成員按照設計意圖，運用Excel的數據錄入技巧快速準確地把搜集到的資料制作成電子表格并美化表格、統計分析數據。小組成員的學習方法主要采用自主學習，遇到問題首先通過組內互助的方式進行解決，如果問題無法解決，再向教師請教。

如學習“制作電子表格”，學生錄入由數字組成的文本型數據，遇到高位零輸入后卻無法顯示的問題時，多數小組記得先輸入單引號，但對單引號是在中文標點狀態下輸入還是在英文標點狀態下輸入模糊不清。因此，有的小組湊巧在英文標點狀態下錄入的，就沒有出現問題；而有的小組在中文標點狀態下錄入的，就發生了差錯。但在小組間的互助中，由于學生對這個問題不是很清晰，做得正確的學生也無法幫助其他小組解決問題。

針對這種情況，教師可集中演示、講解，幫助學生解決這一難題。總之，學生可以通過自主探究、合作交流或向教師求助等多種方式學習。

教師與學生一起瀏覽各個小組完成的任務，并以組為單位對任務結果提出修改意見。

第五課時：每組的任務按照意見修改后，進行組與組間的交流

步驟1：組內討論并修改后的結果進行統計分析，并形成報告，最終提交。

步驟2：對小組的統計結果進行組與組之間的交流，同時記錄交流情況。

步驟3：每一個小組進行匯報的時候，其他小組可以進行提問，由匯報小組進行問題的解答。

步驟4：各個小組匯報之后，由教師進行總結點評。

步驟5：每組作品返還，各小組根據點評的內容進行作品的修改。

第六課時：任務結果評價分析

本部分內容是任務驅動教學法的重中之重，評價分析能否圓滿完成決定著學習效果的成敗。教師評分占50%，學生評分占30%，自評占20%。

學生在教師的組織下進行自評、互評，填寫表2、表3所示評分表。