第一篇：数据分析表范文
热处理是我实习的第一门课程，我们学习的主要内容是了解淬火的目的和金相分析。
关于淬火工艺，我们要通过实验来验证淬火工艺能使材料的硬度增强。我们所使用的材料是45号钢，其含碳量为0。45%。首先，老师给我们介绍了砂轮的使用方法和作用，并一再告诉我们要注意安全问题。砂轮的作用主要是抛光，即将材料的表面打磨平整，以便进行以后的操作。抛光分为粗抛和西抛，粗抛使用砂轮正面，西抛使用砂轮侧面。抛光时一定不要戴手套，以免被砂轮卷入，造成不必要的伤害。使用时的规范动作为双手用手指拿住钢块，指尖不要伸出钢块侧边界，尽量水平打磨。抛光完毕之后，我们使用洛氏硬度计来测量钢块的硬度。测量完后，要使用箱式炉对钢块进行加热，加热温度为850摄氏度，加热时间为25分钟。加热完毕后要用专门的钳具将钢块夹出，并迅速放入水中冷却，待钢块完全冷却之后再次对其进行抛光，然后使用布氏硬度计测量淬火后的钢块的硬度，经过单位的换算之后，就可以从实验结果得出结论：淬火能够增强硬度。
每一步的操作我们都要注意安全，因为一瞬间的大意就可能造成终生的遗憾。我们所有的人都认真完成每个操作，圆满的完成了实验，得出了正确的结论。
接下来就是金相分析。在做金相分析之前要先进行几项操作：取样—抛光—腐蚀—清洗。使用的腐蚀剂为4%的硝酸酒精溶液。进行完这几项操作之后，就可以把材料放到金相显微镜下进行观察了。金相显微镜的物镜为50倍，目镜为10倍，所以整体放大500倍。所成的像为黑白像。通过观察，我了解到各种钢材的差异性取决于成分和结构的不同。
第二篇：数据分析表范文
短的十天的实习生活结束了，我们的蓝领之行也画上了一个圆满的句号，感激学校为我们供给这样的机会，同时更要深深感激我们的教师，从他们的言传身教中我们受益匪浅，从刚开始的什么都不懂，到此刻对各种机器的深刻认识，并掌握一些基本操作。本次的金工实习――令人难以忘怀。十天的金工实习带给我们的，不仅仅是我们所接触到的那些操作技能，也不仅仅是经过几项工种所要求我们锻炼的几种本事，更多的则需要我们每个人在实习结束后根据自我的情景去感悟，去反思，勤时自勉，有所收获，使这次实习到达了他的真正目的。
身为大学生的我们经历了十几年的理论学习，不止一次的被告知理论知识与实践是有差距的，但我们一向没有把这句话当真，也没有机会来验证这句话的实际差距到底有多少。金工实习给了我们一次实际掌握知识的机会，离开了课堂严谨的环境，我们感受到了车间中的气氛。同学们眼中好学的目光，与指导教师认真、耐心的操作，构成了车间中常见的风景。久在课堂中的我们感受到了动手本事重要性，只凭着脑子的思考、捉摸是不能完成实际的工作的，仅有在拥有科学知识体系的同时，熟练掌握实际本事，包括机械的操作和经验的不断积累，才能把知识灵活、有效的运用到实际工作中。我国现行的教育体制，使得经过高考而进入大学的大学生的动手实践本事比较薄弱。所以，处于学校和社会过渡阶段的大学就承担了培养学生实践本事的任务。金工实习就是培养学生实践本事的有效途径。基于此，同学们必须给予这门课以足够的重视，充分的利用这一个月的时间，好好的提高一下自我的动手本事。那里是另外一种学习课堂。经过我们动手，对掌握的理论知识进行补充与质疑。这与传统的课堂教育正好相反。这两种学习方法相辅相成，互相补充，能填补其中的空白，弥补其中一种的一些盲点。经过金工实习，整体感觉实际生产方式还是相对落后，书本中介绍的先进设备我们还是无法实际操作，实习中的设备往往以劳动强度大为主要特征，科技含量较低，但还是有一些基本知识能够在实践中得到了应用。
它主要说明这个课题应该进行研究，自己有条件进行研究以及准备如何开展研究等问题，也可以说是对课题的论证和设计。开题报告是提高选题质量和水平的重要环节。
二、开题报告的结构与写法开题报告主要包括以下几个方面：（一）课题名称（二）课题研究的目的、意义（三）国内外研究现状、水平和发展趋势。就是本课题有没有人研究，研究达到什么水平，存在什么不足以及正在向什么方向发展等。
开题报告写这些内容一方面可以论证本课题研究的地位和价值，另一方面也说明课题研究人员对本课题研究是否有较好的把握。我们进行任何科学研究，必须对该问题的研究现状有清醒的了解，这在第一部分已经谈到。
（四）课题研究的理论依据。我们现在进行的课题基本上都是应用研究和发展研究，这就要求我们的研究必须有一些基本的理论依据来保证研究的科学性。
比如：我们要进行活动课实验研究，我们就必须以课程理论、学习心理理论、教育心理学理论为研究试验的理论依据。我们进行教学模式创新实验，就必须以教学理论、教育实验理论等为理论依据。
（五）课题主要研究内容、方法（六）研究工作的步骤（七）课题参加人员的组成和专长。主要看参加。
第三篇：数据分析表范文
人口的分布状况主要由地区构成和城乡构成两项指标来衡量。2000年第五次人口普查时，14～29岁的青少年人口广东省为最多，达2900万人，西藏最少，仅为82万人。各省市青少年占总人口的比重集中在～区间范围内，广东省比重最高，达，最低的为江苏省，占 。14～35岁的青少年人口数分布与14～29岁的青少年人口数分布接近，比重略有差异。各省之间青少年人口差异与各省总人口和它们过去的生育率、死亡率、迁移率的变化都有密切关系。
2003年14～29岁青少年人口31，122万人，居住在城市的有7817
万人，占青少年人口的，居住在镇的有4718万人，占 ，居住在乡的有18，587万人，占。[)14～29岁青少年人口城镇化水平略低于我国的城镇化水平。 14～35岁青少年人口46，526万人，居住在城市的有12，165万人，占青少年人口的，居住在镇的有7234万人，占，居住在乡的有27，127万人，占。14～35岁青少年人口城镇化水平又略高于全国平均水平。
第四篇：数据分析表范文
(一)20xx年1月米订MSS酒店运营数据排名TOPxx(按照当月订单量排序)
分析：
1、数据显示，TOPxx中月订单都超过了300单。订单排名方面;海门东恒盛以xx46单位居第一;湖北星球国际大酒店以1147单位列第二;好逸smart酒店(春熙店)以835单获得第三名。
2、排名榜中酒店类型有高星级酒店也有中档酒店、经济型酒店，说明移动端营销适合各类型酒店。
3、从总订单量及会员重购率来看，排行榜中有60%的酒店会员重购率超过10%，说明移动端用户会员消费习惯培养成熟后，更容易提升会员重购率，培养忠诚客户。
(二)酒店新秀分析
速8酒店上海松江车墩影视城店和7天酒店临平店为米订MSS新合作酒店，MSS月订单量分别为346单和310单，重购率分别达到了和。经过调查分析，原因在于以下几点：
1、这两家酒店的高层领导(总经理)分别是米订商学院训练营第四期和第六期学员，他们积极学习互联网思维，转变观念，拥抱互联网;
2、酒店管理层重视，团队执行力强;
3、设置有效的管理措施和激励机制，激励全员参与配合。
(三)会员分析
数据显示：20xx年1月份会员新增量排名情况是，张家港沙洲湖酒店以671人获得第一名;南昌瑞颐大酒店和合肥辰茂和平酒店分别以380人、226人分获第二名、第三名。数据显示前五名的会员增长人数超过100人。其中速8酒店上海松江车墩影视城店以xx2人位列第四名，作为一家经济连锁酒店，有与其他大牌星级酒店相比，有后来者居上的潜力和趋势。
通过对系统访问量和会员增加量两个维度进行相关数据分析，总体来看系统访问量与会员增加量关联性较强，而且是呈正相关。移动端的关键是系统访问量的转化，访问量越大，会员转化率也越大。
(四)会员重购率分析
注：重购率=消费酒店项目2次及2次以上的会员数/总会员数
数据显示：会员重购率排名中排名前三位的是云顶之星上海店、海门东恒盛国际大酒店、湖北星球国际大酒店，重购率分别是、、。排名前五位的重购率都超过了25%。
通过以上可以得知：发展会员，做好会员营销，是酒店移动互联网直销的核心点，同时也说明仅仅有会员数量不够，如何提升会员重购率才是根本，也是酒店提高订单量和收益的重要保障。
(五)酒店类型分析
从酒店类型来看，TOPxx中星级酒店在占比60%，经济连锁酒店和精品连锁酒店各占20%。虽然星级酒店所占比例仍然较高，但是经济连锁酒店作为后起之秀，发挥自身优势，利用移动互联网正在奋起直追。这也说明了无论哪一类型酒店，只要积极拥抱移动互联网，利用移动营销工具做好运营，就能获得较高收益。
第五篇：数据分析表范文
一、提出问题
1、单位基本情况及相关业务流程介绍；
对于*店，储存大量的常用*品是必不可少的工作，随之而来的对*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*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*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*店的正常进货，出售*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*品的原因，在*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*品的购买需求，对于同样的功能的*，*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。
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*）寻找规律，为决策提供*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*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*。一下是我参阅资料总结的设计数据挖掘的步骤：
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*挖掘结果（）。
⑧解释和应用（）。
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。
第六篇：数据分析表范文
项目数据分析
南京融捷项目数据分析事务所简介了某企业的例子
（1）项目数据分析报告简介：
项目数据分析报告是“项目数据分析师”以客观的态度和谨慎的作风，通过科学的市场调研，运用专业的分析方法，秉承公正的原则，对项目的可行性进行全方位的分析及评估，为投资方的决策提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险，主要服务对象为中小型企业、国内外银行、投融资公司、政府组织等机构。
（2）项目数据分析报告内容：
项目数据分析报告的主要内容包括：项目提出的背景、项目基本情况（建设内容、建设规模、投资总额、市场前景、经济效益、社会效益、地理位置、交通条件、气候环境、人文环境、优惠政策等）、项目存在的问题、项目的战略分析、项目的管理架构分析、项目预测分析（市场、收入、成本）、财务分析（获利能力、偿债能力、发展能力）、不确定性分析、风险分析、结论和建议等。
（3）项目数据分析报告案例：
某企业项目数据分析报告案例样本
第一章 项目概述
此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。
第二章 项目市场研究分析
此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。
第三章 项目数据的采集分析
此章包括数据采集的内容、程序等。
第四章 项目数据分析采用的方法
此章包括定性分析方法和定量分析方法。
第五章 资产结构分析
此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。
第六章 负债及所有者权益结构分析
此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。
第七章 利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。
第八章 成本费用结构预测分析
此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。
第九章 偿债能力分析
此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。
第十章 公司运作能力分析
此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。
第十一章 盈利能力分析
此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。 第十二章 发展能力分析
此章包括销售收入及净利润增长率分析、 资本增长性分析及发展潜力情况分析。
第十三章 投资数据分析
此章包括经济效益和经济评价指标分析等。
第十四章 财务与敏感性分析
此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章 现金流量估算分析
此章包括全投资现金流量的分析和编制。
第十六章 经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。
第十七章 项目数据分析结论与建议
第十八章 财务报表
第十九章 附件
第七篇：数据分析表范文
钳工是我们这次金工实习中相对最累的一个工种，我们的任务是要将一块条形的坯料加工成一个锤头。
在操作之前师傅先给我们讲解了有关钳工工种和所用工具的一些资料，我们了解到，钳工的种类是很多的，例如说装配钳工、划线钳工等，钳工是金属加工中相当重要的一个工种，在产品的加工、机械维护以及修理中都需要钳工的参与。钳工所用的工具最重要的就是虎钳了，还有手锯条，锉刀，以及钻床。我们明白了钳工的主要资料为刮研、钻孔、攻套丝、锯割、锉削、装配、划线；了解了锉刀的构造、分类、选用、锉削姿势、锉削方法和质量的检测。首先要正确的握锉刀，锉削平面时坚持锉刀的平直运动是锉削的关键，锉削力有水平推力和垂直压力两种。锉刀推进时，前手压力逐渐减小后手压力大则后小，锉刀推到中间位置时，两手压力相同，继续推进锉刀时，前手压力逐渐减小后压力加大。锉刀回到时不施加压力。这样我们锉削也就比较简单了。
师傅告诉我们，钳工是一项完全靠手工来制作出各种零件，是最能锻炼一个人动手本事的，一些伟大的工程师，他们都很重视自我在钳工方面的锻炼，并且都能很好的掌握钳工。听了教师的话，我们顿时觉得钳工是一项很了不起的工种，实习期间应当好好去体验。
我们先将坯料用虎钳夹紧，用锉刀锉出两个光洁平整的平面，这个看似简单的工作还真是一项技术活，需要掌握好锉刀的角度和力度，并且运动要平稳，仅有这样才能很好的锉出平整的平面来。同时，这还是一项比较耗费体力的活动，一个动作不停的重复，不大一会儿将肩膀和胳膊就开始有点酸了，还是没有锉下去多少，钳工的工作效率低果然是名不虚传。之后我们用画线工具进行画线，画出锤头的轮廓。然后用手锯条沿着所画的线进行锯割，这对于没有什么经验的我们还真算的上是一个挑战，想要锯直了还是真的不容易。首先要把握好方向，不能发生偏斜，力度要均匀，并且要比较专注，否者很容易把锯条折断。一次锯割的量是比较小的，太快了反而会因铁屑附着在锯条的表面而影响了锯割的速度，需要合理把握力度，才能适当的是效率得到提高。经过一番努力，最终锯了下来，虽然表面不是很平整，还是比较满意的。我们的锤头轮廓清晰起来，随后进行适当的表面锉削，把锤头锉成方形的，使各个表面平整，并锉掉锋利的棱角。我们的锤头最终完成了。
在师傅的指导下，我们将自我的锤头和锤柄进行了锚固，我们的锤子最终全部完工了，虽然因为技术不太熟练，难免会有些瑕疵，但那毕竟是自我一手打造的，看着自我亲手做出来的小锤子，心里还是有难以抑制的喜悦，这将是金工实习结束后我们能够走的除了经验和完美回忆之外最值得纪念的东西了。
第八篇：数据分析表范文
1、团队的合作是完成工作的前提
做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的，需要合理的意见和适当的帮助，自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。
2、精准的数据需要懂得数据的理念和要求，数据的运用
做数据表格是给人一种一目了然的清晰感，怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象，是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态，这就要求及时，迅速，对各部门上报的信息进行整理、加工，对发生的大事对各部门进行催报，使信息管理工作更加规范到位。
3、善于总结，懂得吸取经验
经验是在实际工作在中得到的，把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时，只知道一味的按部就班，缺少灵活性，表格表达不清晰。后来经过不断的摸索，领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的，运用VLOOKUP，SUMIF等常用公式，让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果，这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。
4、、善于沟通，避免出错
做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的，第一份原始资料就是xx做的数据报表，做数据时遇到什么不明白的需请教，因此信息传递是很重要的，我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通，否则出现差错，前功尽弃。所以，一边工作一边总结经验是百利而无一害的。
5、做数据表格要讲究效率和准确。数据的作用是给他人能够更快的看清楚所表达的数据内容，还有重要的是数据准确性及美观，给人一种赏心悦目，心旷神怡的舒服感，具有挑战性的是有一种感觉，就是一眼就分辨得出哪里好，哪里需要改进，哪里需要取
第九篇：数据分析表范文
1、深刻理解公司的产品和业务模式及数据内容，以量化分析的方法驱动决策，通过分析多维度数据，建立客户全生命周期价值管理模型，为不同客户设计优化相应营销和产品策略，满足客户需求同时达到公司业务和盈利增长；
2、通过定量分析的方法从业务全流程发现优化改进点，跟踪产品的整个流程，从前端流量、运营、风险等各个方面利用数据分析提高产品各个环节，最终完成业务线指标；
3、为各类产品、运营、风控、市场渠道等创新项目，提供可行性分析及产品效果检验的数据支持，推动不同的创新产品的孵化落地；
4、负责输出针对海量业务数据进行深度及多维度分析，如用户画像、关联度模型、NPV/PV，响应模型预测及预警模型等，参与建立并优化公司的核心大数据决策体系；
第十篇：数据分析表范文
我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：
首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；
第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；
第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；
第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？
第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的`正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力；
第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；
十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个_的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；
十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；
十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。
第十一篇：数据分析表范文
led发光字项目数据分析报告是通过对led发光字项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行*，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。
项目数据分析报告—项目市场化*作的科学依据:
政策背景:随着我国经济体制变革的不断深入发展，*的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐*就是<*关于投资体制改革的决定>的*。决定明确*不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，*的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。
构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面:
1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。
2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作为正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。
3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。
以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。
第一章led发光字项目概述
一、项目介绍、
二、项目背景介绍、
三、主要技术经济指标、
四、项目存在问题及建议
第二章led发光字项目市场分析研究
一、项目外部环境分析
二、市场特征分析
三、市场竞争结构分析。
第三章led发光字项目数据的采集分析
一、数据采集的内容
二、数据采集的来源
三、数据采集的程序
第四章led发光字项目数据分析采用的方法
一、数据定*分析法
二、数据定量分析法
三、数据分析模型的建立和比较
第五章led发光字项目资产结构分析
一、固定资产构成分析
二、流动资产构成分析
三、资产增减变化及原因分析
四、资产结构的合理*评价
第六章led发光字项目负债及所有者权益结构分析
一、项目负债分析
二、所有者权益结构分析
三、短期借款的构成分析、
四、长期负债的构成分析
五、负债增减变化分析及原因
六、权益增减变化分析及原因
七、权益变化分析及原因
第七章led发光字项目利润结构预测分析
一、利润总额及营业利润的分析
二、经营业务的盈利能力分析
三、利润的真实判断*分析。
第八章led发光字项目成本费用结构预测分析
一、总成本的构成和评价分析
二、经营业务成本构成和评价分析
三、营业费用构成和评价分析
四、管理费用构成和评价分析
五、财务费用的构成和评价分析。
第九章led发光字项目偿债能力分析
一、支付能力分析
二、流动及速动比率分析
三、短期偿还能力变化
四、付息能力分析
第十章led发光字项目公司运作能力分析
一、存货周转天数及变化原因分析
二、流动资产周转天数及变化原因分析
三、总资产周转天数及变化原因分析
四、固定资产周转天数及变化原因分析
五、应收账款周转天数及变化原因分析
六、应付账款的周转天数及变化原因分析
七、现金周期分析
八、营业周期分析
第十一章led发光字项目盈利能力分析
一、净资产收益率及变化情况分析，
二、资产报酬率变化及原因分析
三、成本费用利润率变化及原因分析。
第十二章led发光字项目发展能力分析
一、销售收入及净利润增长率分析
二、资本增长*分析及发展潜力情况分析。
第十三章led发光字项目投资数据分析
一、经济效益指标分析
二、经济评价指标分析
第十四章led发光字项目财务与敏感*分析
一、生产成本估算
二、销售收入估算
三、财务评价
四、财务不确定*与风险分析
五、社会效益和社会影响分析
第十五章led发光字项目现金流量估算分析
一、现金流量表估算及编制
二、现金流量表分析
第十六章led发光字项目风险分析和控制规避措施
一、政策风险及规避
二、市场风险及规避
三、管理风险及规避
四、财务风险及规避
五、信用风险及规避
六、资金风险及规避
七、价格风险及规避
八、客户风险及规避
九、技术风险及规避
第十七章led发光字项目数据分析结论与建议
一、项目数据分析结论
二、项目数据分析建议
第*章财务报表
表1项目财务经济指标表
表2项目土建工程投资明细表
表3项目设备投资明细表
表4项目固定资产投资明细表
表5项目投资计划与资金筹措表
表6项目总成本费用估算表
表7项目固定资产折旧、无形资产和其他资产摊销估算表
表8项目销售收入估算表
表9项目流动资金估算表
表10项目现金流量估算表
表11项目资本金现金流量表
表12项目资产负债表
表13项目借款还本付息计算表
表14项目盈亏平衡分析表
表15项目敏感*分析表
第十九章附件
1、项目单位营业执照
2、项目单位组织机构代码
3、项目建议书
4、项目立项批文
5、厂址选择报告书
6、资源勘探报告
7、贷款意向书
8、环境影响报告
9、需单独进行可行*研究的单项或配套工程的可行*研究报告
10、重要的市场调查报告
11、引进技术项目的考察报告
12、利用外资的各类协议文件
13、其它主要对比方案说明
14、厂址地形或位置图
15、总平面布置方案图
16、工艺流程图
17、主要车间布置方案简图
18、其它附图
第十二篇：数据分析表范文
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（data mining）。
⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verfication）。
⑧ 解释和应用（interpretation and use）。
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。