大数据分析报告

在经济飞速发展的今天，报告使用的频率越来越高，多数报告都是在事情做完或发生后撰写的。那么你真正懂得怎么写好报告吗？下面是小编为大家整理的数据分析报告，仅供参考，欢迎大家阅读。

大数据分析报告 篇1

20xx年度以来，我镇的人口与计划生育工作在镇党委、镇政府的正确领导下，在县计生局的全面指导下，紧紧围绕“创建全国计划生育优质服务先进县”“稳定低生育水平”这一工作重点，以科学的发展观和《中共中央国务院关于全面加强人口与计划生育工作统筹解决人口问题的决定》精神为指导，使我镇的计划生育工作得到健康发展。现将我镇20xx年度上半年人口与计划生育统计报表相关资料作如下分析。

一、主要指标分析

(一)出生情况

1、当年出生情况

我镇20xx年度上半年出生108人，同比增加21人，出生婴儿性别比为100.0，计划内出生108人，同比增加5人，计划生育率100%，比去年同期上升0.29个百分点。其中一孩出生71人，同比减少12人，一孩率为65.7%，比去年同期下降1.9个百分点；二孩出生37人，二孩率为34.3%。其中计划内二孩出生为37人，比上年同期减少9人，比去年同期减少2.7个百分点；无计划外生育。

2、补报上年出生情况

我镇补报往年出生婴儿2人，同比减少3人。

(二)女性初婚及晚育情况

我镇全年女性初婚人数为106人，同比增加32人。

(三)育龄妇女综合节育措施及四项手术情况

1、我镇育龄妇女7865人，占总人口数的28.21%，其中已婚育龄妇女5531人，占育龄妇女人数的70.32%。全镇共有7865名育龄妇女采取各种避孕节育措施，节育率为90.33%。在采取各种避孕节育措施中，落实结扎占14.2%，落实宫内节育器占79.21%，落实皮埋占0.04%，使用避孕药具占6.63。

2、全年共施行四项节育手术40例，同比减少11例。其中结扎11例，同比减少2例，上环29例，同比减少9例。

二、情况分析

(一)主要成绩

20xx年，我镇狠抓了信息的核对工作，基层基础建设有了新的提高。具体做法如下：

1、对人口全员库中空项信息择录出来，逐村采集信息，并对其进行修改，修改工作正在进行。

2、做好了育龄妇女信息系统的数据维护工作。在做好全员库的`日常维护的同时，我们对全员库进行核对、确保全员库的真实性和可靠性。

(二)主要问题

1、怀孕信息掌握不够全面、及时。

2、照顾再生一孩换发证工作不够及时。

3、对计划生育优惠政策宣传不到位。

三、下半年工作重点

20xx年下半年，我镇将继续按照区人口计生委、镇党委、镇政府的工作部署，迎检好“创建全国计划生育优质服务先进县”评估验收。结合我镇的计生工作实际，对我镇的计生统计工作重点要抓好以下几项工作：

1、排查摸底，进一步掌握孕情信息。我镇育龄妇女的孕情、育情等掌握不及时，不准确的问题还十分突出。信息排查是一项影响全局的工作，必须引起重视，加大排摸力度，切实提高信息掌握率。

2、强化管理，减...

大数据分析报告 篇1

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sql sever 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。

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（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。

大数据分析报告 篇2

本次生鲜电商报告从百分点全网...