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数据分析报告格式范文1
一、提高对数据重要性的认识
1. 很多隐藏的问题是我们只能通过数据挖掘出来的，我们可以看到在哪些时间、哪些地点、哪些客户群、出现了哪些异常状况？同时通过数据深层次挖掘问题背后的真正原因并做出及时有效的应对措施。例如某呼叫中心的接通率3月份达到了93.70%，但是其人员的在线利用率（座席人员登入系统后与客户通话及事后处理时长占总登陆时长的比例）只达到了53.92%，说明座席人员的工作强度比较小、排班时安排的人员过剩，付出的代价就是人员成本过高（如图1）。
2. 任何一个呼叫中心都要做数据上的统计和分析，数据对于呼叫中心管理者的决策起到至关重要的作用，一个好的统计分析应该可以让管理者看到数据背后的信息并且能够给出几套决策方案，这样呼叫中心才能在瞬息万变的竞争中得到发展。再如客户针对某个业务拨打的频次非常高，我们可以通过数据分析挖掘真正的原因，为有效降低呼入量、提高客户满意度提供决策依据。
二、提高对数据的敏感性
1. 呼叫中心的指标
呼叫中心包含哪些指标？指标之间有什么关系？各指标平均情况、增长情况都是什么？一般呼叫中心的各个指标值大概在什么范围？同时了解各个指标在节假日会是什么情况？营销活动时期会是什么情况？一般呼叫中心会包含接通率、平均通话时长、事后处理时长、重复呼叫量、在线利用率、一次解决率等指标，当一次解决率明显提高时客户的重复呼叫量就会随之降低，从而在相同的人员配备情况下接通率也会明显提高，但是在线利用率会有所降低，最终导致人员成本过高。
2. 呼叫中心的范围
需要了解各行业、各地区以及国外一些呼叫中心的指标情况，知道各个指标在不同行业、不同地区的不同特征分别是什么，从而不断提高对数据的敏感性以便及时发现统计分析中的问题。用平均通话时长来举例，假如某呼叫中心该月平均通话时长为90秒，有A、B两个呼叫中心，他们的管理人员看完后得出这样的结论：A：90秒的平均通话时长比上个月高出了10秒，需要降低；B：这个月平均通话时长从100秒降到了90秒，客服代表的销售能力有了明显提升。很明显呼叫中心A一定是成本型呼叫中心，而呼叫中心B则是利润型呼叫中心（如图2）。
三、提高对数据统计分析的准确性
数据的准确性可以说是关乎呼叫中心成败的关键因素，一个统计上的错误就有可能误导管理者做出错误决策，所以我们从以下几个方面说明如何提高数据统计分析的准确性。
1. 准确认识数据
·各个统计数据（指标）分别是什么？分别是怎么定义的？计算公式是什么？例如前面提到的在线利用率——座席人员登入系统后与客户通话及事后处理时长占总登陆时长的比例；公式：（客服代表实际通话时长＋事后处理时长）/ 登入系统时长。尽管不同的呼叫中心对于指标的定义可能有所不同，但是需要强调的是各个指标在同一个呼叫中心内的定义必须是一致的，如此才能让各级人员对指标有统一的认识。
·统计的是哪些业务？哪个时间范围？哪些客户群？哪些地区？在对呼叫中心数据有了整体了解的基础上，接下来的工作就是对数据的整理。
2. 准确整理数据
·应该先将原始数据进行备份，以备不时之需；
·整理过程中将数据粘贴为数值格式，剔除冗余数据、公式、批注等（如图3）；
·整理过程中各个表格中数据需要有一个关键字段，这样可以将数据进行必要的关联。尽量将所有数据汇总到一个工作簿中，方便数据分析时做关联分析；
·整理过程中所用到的公式需要保存，不要粘贴为数值格式，以备分析中发现问题及时改正。
3. 准确分析数据
·分析前需要做出整体的分析框架，分析过程中发现不合理的地方及时调整；
·分析前应该把整理好的数据表格单独拿出来，不要在原有的整理数据表中做分析；
·分析过程中指标的名称、各维度的名称要保持统一；
·采用合适的分析方法，数据的描述统计、相关性分析、回归分析、80/20法则等；
·用合适的图表进行结果的展现（柱状图、折线图、雷达图、饼图等），需标注清楚图表的名称、数据的统计范围、单位等（如图4）；
·给出正确的分析结论及相应的改善或者是应对措施；
·形成分析报告。
4. 对分析后的过程及结果进行核查
·检查分析中所用到的数据是否正确，避免分析此项而错用到其他项数据的情况；
·检查分析中用到的公式是否正确，看公式涉及的数据单元格是否正确（包括单元格是否完整、单元格引用是否正确）；
·检查数据明显高于或者低于平时水平的异常点（或者说是不符合日常规律的点）是否正确，此时需要查看是否是整理的数据中有错误，包括时间、地点、业务、客户群等（如图5）；
·检查分析结论是否正确，查看结论是否和分析的结果相一致；
·检查分析报告中是否有语句不通、语句歧义、字体格式（字号、颜色等）不统一、使用链接错误的地方。
数据分析报告格式范文2
首先是数据准备阶段。假设我们已经从各种渠道通过各种方式获取到与竞争情报相关的数据。这些获取方式包括访问相关业务系统数据库、获取数据文件、利用问卷进行用户调查等。既得的数据资源需要仔细审查，以保证资料的正确性及确保能够满足需求。
其次是数据处理阶段，将我们已得的数据资源运用各种工具进行处理，得出我们需要的数据形式。常用的数据处理工具有EXCEL、数据库、SPSS等，将数据进行格式统一。例如一份用户数据，我们需要按照时间、群体属性、产品使用者、渠道来源等进行分类归整录入。这个阶段只是在数据表现格式上做整理，未涉及到数据的取舍。接下来我们根据分析的需要将已经统一格式的数据进行逻辑处理。可以选择的数据处理方法主要有去重处理、缺失数据补齐、数据转换、数据分组等，依然可以在EXCEL、数据库、SPSS等处理工具上进行。经过这样处理之后，我们将得到一份格式化的标准数据源，这是我们接下来进行情报分析的基础。另外在处理过程中产生的异常数据需要做好备份，以满足之后处理中的翻查需要。
接下来是数据分析及展现阶段，这是这个数据分析过程的重点所在，该阶段取得的结果可以直接影响到整个情报工作的结论。这个阶段一般分为三个步骤：
1、选取合适的方法论。这一步骤应根据企业实际需求情况做选取。比如说，企业将竞争情报的应用定义在战略层面，可以选择PEST分析模型做宏观环境分析、配合SWOT分析法将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机结合。企业市场部需要的竞争情报则可选择4P营销理论做市场营销方面的研究，或者用户行为理论做用户方面的分析。通过企业竞争情报应用方向来确定方法论选择，而选定的方法论则会作为接下来数据分析的牵引方向。
2、选择合适的分析方法为既有的论据寻找数据支撑。选定方法论后我们必须在该论据的引导下进行数据分析。数据分析的方法有多种，常用的有对比分析法、平均分析法、分组分析法等。其中对比分析法是最常用也是适用范围最高的一种。举个例子，我们收集到有关竞争对手的收入和客户相关数据后，可以用对比分析法来做以下分析：
（1）发展趋势分析。这个分析主要是将竞争对手的相关数据与其自身历史数据作对比，一般以时间作为标准，将数据做同比、环比和定基比分析，得出竞争对手企业在自身发展中的趋势。
（2）市场地位分析。该分析将范围从竞争对手企业本身扩大到整个行业市场中来，将竞争对手数据和行业整体数据做比较，得出该企业在市场中的地位。这个地位分析又可从不同维度展开，如存量市场份额、新增市场份额等等，可以看出该企业在本行业是否具有稳固的市场地位，或者是否拥有强劲的新增获取能力。
（3）企业竞争力分析。该分析主要将竞争对手企业与目标企业做对比，根据对比结果来确定企业的竞争力大小。用来做对比标准的企业可以是行业里的龙头企业，称为标杆企业，或者直接跟我方企业做对比，同时可以得知我方企业的相对竞争力。
（4）企业发展愿景分析。企业关于自身发展都会有相关愿景，该愿景在具体数字上体现为该企业的月度、季度或年度发展目标。将现有发展数据结果与企业设定的目标做对比，一方面可衡量该企业对自己的信心程度，另一方面可看出企业在执行过程中是否到位。
除了以上对竞争对手企业做发展分析外，还可以将企业的设定目标作为我方企业相关目标的参考。特别是在竞争激烈的行业中，企业发展不仅要根据自身情况，更要关注整个行业、竞争对手的发展动态。设置以竞争导向为指导的考核指标也是竞争发展到一定程度必然导致的结果。以竞争导向的考核指标最明显的特点就是以市场份额为重，无论是保持现有的市场份额，还是争取更大的份额，或者强调在增量市场中夺取一定份额，都是企业在仔细衡量市场环境的情况下选择的目标结果，对企业发展有更实际的指导作用。目前，在竞争充分、市场容量接近饱和的通信行业，不止一家运营商利用考核方式来确定本企业的发展目标。而在其他竞争激烈的行业，如家电，也可在细分区域细分市场上做类似的指标设置。
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近年来计算机和网络技术快速发展，教学管理信息化水平已成为衡量一所院校信息化建设的重要指标，而学员成绩管理又是院校教学管理工作中的重要环节，反映了院校的教学质量水平。基于的学员成绩管理系统采用B/S模式，基于三层架构（表示层、业务层和数据层），开发环境是Windows Server 2003，开发工具为Visual Studio 2005，利用 2.0技术，使用C#语言编程，数据库为SQL Server 2000。
二、系统实现
（一）权限管理
权限管理包括权限设置和密码查询。系统分为教务参谋、考务中心、考试成绩录入员、系统管理员等四级权限。系统管理员可以设置教务参谋和考务中心，还可以查询帐号初始密码。考务中心将教员设置成考试成绩录入员后，教员才有录入成绩权限。
（二）数据维护
数据维护包括录入、修改考试（补考）成绩、生成补考计划、修正考试成绩、填写考试分析报告等。录入成绩前要录入考试信息（课程名称、考核科目、考试性质、权重、考试日期等信息），首先在单位树里选择教学班（如果该教学班没有学员或学员还没有编排学号不能录入考试信息）系统自动带入该教学班对应的专业类型并在下拉列表中列出已安排考试的课程，选择课程后系统自动带入课程名称、考核科目、考试性质（毕业考试、考试和考查）、学时、学期、考试日期、授课单位等信息，权重默认为1（1表示100%，如输入0.5表示50%）当一门课程包含多个考核科目时需要录入相应权重，考试信息保存后，学员下拉列表中列出了该教学班该课程所有未录入成绩的学员，成绩可以录入分数，也可以设置缓考、缺考状态，保存学员成绩后下拉列表中同时移出该学员（修改考试信息和成绩，同录入相似，不再详述），录入完该课程所有学员的成绩后，将成绩上报到考务中心审核成绩，上报成绩后不能修改和删除考试成绩。教务参谋可以安排不及格、缓考、缺考的学员参加补考，系统根据时间段自动生成补考计划，补考计划分为学期补考和毕业补考，补考的组考单位录入补考成绩，流程参照考试成绩录入。公布成绩后学员对成绩有异议，复查后确认有误，经批准由教务参谋对该考试成绩进行修正。教员根据考试成绩录入考试分析报告，考试分析报告包括：基本情况、综合分析、意见建议、评价结论等内容。
（三）数据审核
数据审核包括审核考试（补考）成绩、审核考试分析报告。考试成绩审核分为考务中心审核和教务科审核两级审核，教务科审核通过后，教员和学员才可以查询成绩。考务中心审核成绩时，选择要审核的课程系统弹出此课程考试的详细信息，并列出所有学员的考试成绩，同时统计出优秀，良好，中等，合格，不合格的人数。点击“通过”后，交由教务参谋审核。点击“不通过”，则将此信息打回录入人处。教务参谋审核过程与考务中心审核类似，不再叙述。
（四）查询统计
查询统计包括考试信息查询、考试成绩查询、学员队（学员）平均分统计、合格率统计、实考人数统计等。根据不同登录用户控制查询范围，如：学员查看本人成绩，学员队干部查看本队成绩、教员查看担负课程成绩，教务参谋查看全部成绩等，只有教务参谋才有统计功能。
（五）导出打印
导出打印包括：打印考试成绩表、打印考试分析报告。系统可以直接打印成绩，也可以导出word、excel、PDF等格式。
三、数据挖掘应用
（一）概述
数据挖掘是解决数据丰富而信息贫乏的有效途径，其实质是从大量数据中提取隐含的、未知的和潜在有用信息的过程。其在分析大量数据中具有明显优势，并已成功地应用到了多个研究领域，但在教育领域中应用还不够深入，将之用于军队院校管理尤其是成绩管理中至今还不多见。
目前最常用的几种数据挖掘方法有决策树、神经网络、遗传算法、概率论和数理统计、关联规则以及粗糙集和模糊处理技术等。
（二）决策树算法
顾名思义，决策树就像一棵树，它利用树的结构将记录数据进行分类，树的一个节点就代表某一个条件下的一个记录集，根据记录字段的不同取值建立树的分枝；在每个分支子集中建立下层节点和分支，就形成一个决策树。采用决策树，可以将数据规则可视化，也不需要长时间的构造过程，而且每一条从根结点到叶节点的路径的含义是可理解的，精度较高。这种可理解性是它的一个显著有点。
决策树构建以后就可以依据决策树的规则对数据进行判定。决策树可以分为分类树和回归树两种。分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树，一般的数据挖掘工具允许选择分裂条件和修剪规则，以及控制参数来限制决策树，决策树主要应用于分类。
决策树方法的起源是概念学习系统CLS，然后发展到ID3 算法，最后又演化为能处理连续属性的C4.5算法。
（三）数据挖掘过程
1.确定数据对象，收集数据以及数据预处理
定义清晰的挖掘对象，认清数据挖掘的目标是数据挖掘的第一步。数据挖掘的最后结果往往是不可预测的，但是要解决的问题应该是有预见性的、有目标的。本文将挖掘的对象定义为同一专业三种不同类型学员的“步兵分队战术”课程中的“科目1”、“科目2”、“科目3”三个考核科目成绩信息，确定了数据对象后，从考试信息表和考试成绩表中选择出适用于数据挖掘应用的数据进行数据集成。数据集成好以后，就需要对数据进行预处理。数据预处理包括：去除错误数据和数据转换。错误数据，在统计学中称为异常值，应该在此阶段发现并且删除，否则，它们将导致产生错误的挖掘结果，同时，需要将数据转换成合适的格式。本例中首先要把原始成绩选取出来，去掉补考成绩，然后把原始成绩为缓考和缺考的数据删除，接下来进行数据转换，采取数据概化，定义90
2.构建决策树
数据预处理后，使用数据预处理得到的训练集，采用C4.5算法构建决策树。本例中，样本数据为2008-2011级A类、B类学员，2007-2010级C类学员，总数为2109名，随机抽取大约70%作训练集，其余30%作测试集，通过SQL Server 2000中的Analysis Service（数据分析服务）工具生成决策树。
3.规则提取
决策树生成以后，遍历决策树，也就是从根到叶发现若干条路径，每一条路径对应一条规律，整棵树就形成一组规则，然后通过分析规则发现最有用的子集，形成规则集。
4.结果分析
通过数据挖掘结果发现C类学员基本技能最好，但是理论知识掌握欠缺，综合实践能力较好；A类学员基本技能较好，理论知识掌握好，综合实践能力好；B类学员基本技能较差，理论知识掌握较好，综合实践能力有待提高。根据分析结果，可以对不同类型学员有针对性地改进教学重点，做到固强补弱，提高学员能力。
四、结语
应用数据挖掘技术来提高成绩的分析水平，通过对成绩深入、科学的分析，提取隐藏的数据信息，为院校管理部门决策提供依据，进一步提高教学质量水平是有很重要的实际意义。
参考文献
[1] 赵辉.数据挖掘技术在学生成绩分析中的研究及应用[D].大连海事大学，2007.
[2] 李文峰.数据仓库、OLAP和数据挖掘技术在国防生管理决策中的应用[D].重庆大学，2007.
[3] 黄杰.数据挖掘在军队人才培养上的应用研究[D].重庆大学，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.
数据分析报告格式范文4
本文介绍了两种新方法：一种是，应用历史数据特征值统计方法对大坝安全监测数据进行统计分析，引入了K线分析中的历史极值分析法、K线组合分析法、移动平均线分析法进行预测推断，引入了布林线法、一元线性回归线法、历史极值法对日常监测数据安全边界进行监控，当监测值达到或超过上（下）线范围时，触发应急分析预案，进行分析判断。另一种是，基于Excel平台的数据分析功能，开发出专业的Excel插件，分项目、分部位开发出Word应急响应预案报告程序模板，当相关应急情况发生时，可自动搜索相关数据并修改预案报告、生成应急响应报告。快速提供给决策者和应急响应人员完整、简洁、易懂的大坝安全状态信息及处理方案。
【关键词】监测数据控制；移动平均线；假设检验；布林线；应急预案；情报用户
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. 大坝安全监测数据分析
大坝安全监测数据分析、预测、控制的问题即通过统计推断的两大类：一类是估计方法，另一类是假设检验方法，来解决。
1.1 由已知样本得出的推断。
把某监测项目测得的大坝安全监测历史数据的特征值：起始值、最大值、最小值、结尾值，在Excel界面上可以画出一根K线，这根K线即是需要分析的样本总体，由一根K线可得出多种推断。其极大、极小值常被监测数据分析人员视为历史测值临界点，作为参考[3]。
再细分监测数据，按某时间段可以画出一个K线组合，由一个K线组合可以得到相对可靠的推断。
如：比较隔河岩上游水位历年特征值统计图，即可得出“2013年数据未见异常”的推断，如图1。
再细分K线，把每根K线看作一个样本点，即可用统计方法进行分析和推断，并应用到日常监测工作中及时分析预报。
图1 隔河岩上游水位历年特征值统计图
1.2 由菲希尔（R.A.Fisher）发明的极大似然估计法。
L（x1，x2，…，xn；）=maxθ∈L（x1，x2，…，xn；）
推导得
=1n∑ni=1Xi=
表明某段样本平均值即可近似看作极大似然估计量，分别以5根、10根、20根、30根、60根或更多K线的移动平均值为估计参数，对未来变化趋势作出推断，如图2。
图2 隔河岩上游水位特征值统计图
1.3 由已知样本得出的假设检验。
（1）回归方程的一个重要应用是对于已有的历史观测值 ，可以以一定的置信度预测对应的y的观察值的取值范围，即所谓预测区间。
（2）约翰・布林格（John Bollinger）发明的布林线是以20根K线结尾值的移动平均值加（或减）2倍标准差求得上、下限值所画出的置信区间。这里将它推广到监测数据分析中，并通过历史监测数据作假设检验。
=1n∑ni=1Xi
β=±2119∑20n=1（Xn-）2
β――结尾值20月移动上、下轨值， ――结尾值20月移动平均值， Xn――结尾值
（3）例：在2003版Excel中应用插件，依据《土石坝安全监测资料整编规程》从隔河岩上游（水库）水位统计表中提取出每月特征值数据：起始值、最大值、最小值、结尾值，并依次计算出20月移动平均值、方差、上、下轨值，如表2。
（4）选定日期、上轨值、起始值、最大值、最小值、结尾值后点击绘图工具，选择股价图子图表类型如图3，生成图4的样式，点击图中柱状线、更改图表类型为折线图。调整左右两侧坐标为相同值及相关线型参数，则可见一条平滑曲线沿K线上边缘分布，然后点击绘图区添加数据：下轨值、20月移动平均值，即可得下轨道线、20月移动平均线，如图5。
（5）上、下轨道线沿K线上、下边缘分布，对历史数据上、下震荡幅度极值作出了有效控制。对日常监测数据分析具有检验和推断的意义。
1.4 以历史极值作一元线性回归线。
（1）首先找到历史监测数据中的最小值，以最小值为圆心作一直线并旋转，当这条直线与这组数据中另一点第一次相遇，则确定这条直线为右侧假设检验的控制线，然后，复制这条直线，点击图表区粘贴，并拖动到这组数据中与最大值相遇，即可得左侧假设检验控制线，如图6。
（2）这种分析方法涵盖了现有的历史监测数据，并以发生概率最小值为数学期望值，来控制安全风险。两平行线间包含的监测数据随时间推移，有向某方向发展的趋势，但它并不是随时间变化的连续型函数，而是随时可能发生小概率事件的变量。因此，两平行线即成为风险控制的参考线。
2. 应急预案报告程序模板的开发应用
2.1 安全生产相关法律规范与涉及的情报用户体验。
（1）《中华人民共和国安全生产法》要求“生产经营单位应当具备的安全投入，由生产经营单位的决策机构、主要负责人或者个人经营的投资人予以保证，并对安全生产所必需的资金投入不足导致的后果承担责任”。
图6 隔河岩上游水位特征值统计图
图7 隔河岩上游水位特征值统计图
（2）《中华人民共和国安全生产法》第五条规定：“生产经营单位的主要负责人对本单位的安全生产工作全面负责。”
（3）《中华人民共和国突发事件应对法》第三十八条规定了政府及相关部门、专业机构应当通过多种途径收集突发事件信息，县级人民政府应当在居民委员会、村民委员会和有关单位建立专职或者兼职信息报告员制度，公民、法人和其他组织也有报告突发事件信息的义务。第三十九条规定了信息报告应当做到及时、客观、真实，不得迟报、谎报、瞒报和漏报。第四十条规定了对收集到的信息应当及时汇总分析，对突发事件的可能性及其可能造成的影响进行评估，认为可能发生重大或者特别重大事件的，应当立即报告或者通报。
（4）大坝安全监测运行单位是流域水库、大坝、电站安全信息集中的部门。由于，监测数据可视化模型还没有在普通大坝安全运行管理工作人员、决策者、应急响应人员中得到普及，监测数据的变化与应急预案报告没有有效地结合起来，应急情况发生时所有监测信息还需要人工汇总，需要时间长而且难度大，决策者无法实时预测决策，更无法做出科学的应急响应。由于这些客观问题的存在，以上相关法律规定只能在一定程度上落实。因此，大坝安全运行应急预案程序模板的开发与应用具有重要的意义。
图8
2.2 清江流域大坝安全监测分析报告的现状。
（1）清江流域建设有三个大型水库、四座大坝和三座大型水电站，安全监测工作由库坝中心集中管理。采用《清江流域水电站群大坝远程安全监控系统》进行自动化监测项目数据采集、人工与自动化采集数据管理。该系统由系统管理、数据远程采集、巡视检查、实时监控、资料整编与分析、综合评估与报警、文档管理等功能模块组成 ，实现了一站式多坝综合监控[5]。
（2）多年来，从事水库大坝安全运行逐步积累了监测资料分析经验，每年编写了大坝安全监测运行年报，每月编写了月报，各大坝每五年进行一次大坝安全定检，编写了安全定检报告，对流域大坝安全进行了全面分析，重点突出的研究， 为应急预案报告的编写奠定了专业基础。依据《中华人民共和国突发事件应对法》和大坝安全监测资料科学分析拟定的大坝安全应急预案报告即可分部位、分项目进行编写。通常对相关数据变化到一定程度时，应作出的响应措施，在应急预案报告中可以确定、文字的格式和措辞也没有太多的变化。在Word中可应用录制宏的方式，记录完整的应急预案报告程序代码。变化的数据、做判断的文字、变化的图表则可以绑定Excel，利用VBA编写的对象变量来代替。使用对象变量代替一个对象是指不直接引用该对象，而使用对象变量访问其代表的对象。这种方法已在月报制作中应用，例如：环境量月报制作中，从数据整理、计算、绘图、形成Word文字报告，仅需点击“环境量月报”按钮即可完成，如图8。
2.3 VBA对象在大坝安全监测资料分析中的应用。
VBA对象是一些相关的变量和方法的集合。大坝安全监测资料分析中常把各种对象用VBA程序进行调用。
2.3.1 清江隔河岩、水布垭的滑坡监测使用钻孔测斜仪监测数据，滑坡有：杨家槽、墓坪、茅坪和马岩湾、沈家坡、水井坪、大岩淌、台子上、古树包、瓦屋场、打磨沟11个滑坡体资料，由11个公文包保存。每个公文包里又有多个工作簿，每个工作簿有几十个或一百多个不等的工作表，每个工作表数据有几十行上百行和十三到十五列不确定的数据。为统一管理这些历史数据需要被分类成下述表1所示14列的数据，导入《清江流域水电站群大坝远程安全监控系统》。
依照监测单位提供的数据，保存方式和习惯，用VBA程序查找到公文包、工作簿、工作表以及指定的行与列的地址，汇总数据整理成所需格式，只需要点击一键，不需要打开每个工作表即可完成这几千万个数据的整理。
2.3.2 《水布垭人工、自动化监测数据对比》程序编写。
初看这些由《清江流域水电站群大坝远程安全监控系统》中导出数据的Excel数据表时，自动化监测数据在一天中监测次数不同，人工监测数据与要比较的自动化数据也不在同一行，监测时间也不同，列数也不同，一支监测仪器的数据占用一张表，以后要整理多少张表也不确定。用VBA开发出《水布垭人工、自动化监测数据对比程序》，仅需点击一键即可完成数十张或更多张表的数据对比统计。
2.3.3 水工建筑部门管理的清江流域滑坡监测数据， 大多是一份独立的文件资料，为统一管理、方便查询，开发出《清江流域滑坡体监测资料管理Excel插件》，利用窗体控件把各部位地图进行展示，点击流域地图上各相关控件按钮即可查询到历史监测数据[4]。
2.3.4 为统计《清江流域水电站群大坝远程安全监控系统》中隔河岩测值总数，用VBA编写了《清江隔河岩总测量值统计》程序，点击一键即可点击一键即可在《清江流域水电站群大坝远程安全监控系统》中查询并导出数据到Excel表。
2.3.5 《环境量数据整理插件》从2006年编写完成至今，使用了七年期间，库坝中心换了两套SQL sever数据库系统，现在使用的是《清江流域水电站群大坝远程安全监控系统》，这个插件被稍加改动后就可以和新的数据库一起使用。
2.4 大坝安全监测数据分析系统的现状。
大坝安全监测目前仍在使用的嵌入式数据库，主要是通过一些硬件工程项目，添加了一些数据处理功能，打包销售给企业用户的数据库。不仅没有用户独立开发的功能，当硬件被淘汰时，硬件工程数据库也将被一起淘汰，然后做了很多的重复工作，以创建一个新的数据库。对于数据和信息管理的进一步分析，造成了极大的浪费，用户需要重新学习新的数据库功能，浪费了大量的人力资源，尤其是决策者很难有时间和精力去学习如何使用新的数据库系统，造成了决策层，应急响应人员和情报系统隔离。
2.5 应用Excel插件开发的大坝安全监测数据分析系统。
应用Excel插件开发出大坝安全监测数据分析系统，为管理手工监测数据，、可进入SQL sever数据库查询，并绑定Word生成Word文字报告文件，还可利用TortoiseSVN（subversion）网络平台建立云计算系统。它是与以往数据库分析系统相比，具有以下优势的情报系统。
（1）独立性。软件分析系统与硬件分离，不再依附于硬件工程项目。
（2）亲和力。分析系统和大多数人每天使用的办公软件是一样的应用程序。
（3）流通性。同行业间可使用相同的分析系统。
（4）延续性。 新的分析功能开发和应用后，旧的系统能被兼容。
（5）速度快。对应急预案的报告，从数据采集终端，形成word文档摘要信息可以自动的完成。
（6）可扩展性。不同类型的大坝监测数据分析是差分变量的历史比较分析，数理分析模型一样，可以管理更多的大坝监测数据。
（7）自主开发。根据实际需要，用户可自主开发更加有效的分析功能。
（8）科学管理。坝安全监测数据进行数字化、模块化、标准化、网络化管理。
（9）有效传播。拥有能接受信息的广大人群，能够快速接收和发送情报。
3. 结束语
（1）如上所述，使用特征值统计方法，建立大坝安全监测数据分析的可视化模型――K线分析系统。K线系统在经济领域尤其是股市，对于大量的随机数据的长期预测分析，已形成数学理论的完整体系，并积累了丰富的实践经验来判断。现在有K线判断能力的众多技术人才，普及难度小，利于普通员工来监控安全监测数据和预测数据的变化。
（2）使用VBA开发了大坝安全监测资料分析系统和应急预案的报告模板程序，有利于大坝监测人员，科技工作者，决策者，应急响应人员接受大坝监测情报和应急措施的落实。
（3）从以上安全生产法律法规的相关应急信息传输和安全相关的投资需求，可见大坝安全监测资料分析系统和应急预案报告模板程序的开发和应用，已经有市场需求和资金来源，具有良好的市场前景（隔河岩上游水位特征值统计表见表2）。
参考文献
[1] 中国安全生产科学研究院.安全生产法及相关法律知识[M].北京：中国大百科全书出版社，2011：90～91.
[2] 混凝土坝安全监测资料整编规程.中国电力出版社出版、发行.2011-01-09.
[3] 胡庆云，辛剑军，沈伟. 特征值的统计法在大坝安全监测资料分析中的初步应用.水利水电测绘科技论文集[C].武汉：长江出版社.2012：311～313.
数据分析报告格式范文5
[关键词] 商业智能 SQL Server 2005 零售业 数据仓库 OLAP
随着信息化技术的发展，大型零售企业通过多年的信息化建设大多己建立了自己的管理信息系统，从销售管理系统，如：电子收款机、POS系统、商店信息管理系统，到EDI化(电子数据交换)和EOS(电子订货系统)，再到现在的客户关系管理（CRM），物流管理、供应链管理（SCM)、企业资源计划（ERP）、数据仓库等综合性的管理信息系统，零售业的数据仓库里集中了大量原始销售数据。零售业面临如此庞大的数据，如何提高信息的利用率，快速准确地找出需要的信息，作出迅速合理的决策，成了企业的一个迫切需要解决的难题，因此引入商业智能（Business Intelligence简称BI）成为提升企业信息化应用水平的必然之选。本文应用SQL Server 2005商业智能技术构建零售业商业智能体系，旨在为企业的决策管理和市场营销提供强有力的依据。
一、商业智能概述
商业智能（Business Intelligence简称BI）是能够帮助用户对自身业务作出科学决策的工具，它充分利用现有的业务信息，借助现代信息技术，提取和组织现有信息，帮助企业加强管理、提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。商业智能的技术体系主要有数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。
从系统的观点看，商业智能的关键是从商家运作系统的数据中，经过抽取、转换和装载等过程，提取有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，在此基础上利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术对其进行分析和处理，最后将知识呈现给管理者，它可以为企业用户提供趋势分析、可视化的动态数据报告和数据访问、知识发现、复杂的多维数据分析等功能，以辅助用户进行决策，高端的BI系统甚至可以直接输出预算、财务模型、资源分配等运算结果，提供关键绩效指标（Key Performance Indicators,KPIs）信息。
二、零售业商业智能系统的构建
零售业商业智能系统是面向决策管理和市场营销的支持系统，它是在现有的各种零售业信息系统上建立的。零售企业的各种信息系统每天产生诸如商品结构、销售、库存、客户等决策支持所需的珍贵信息，各个应用系统的历史数据均以磁盘或硬盘备份的方式保存，这为零售业商业智能的系统构建提供了必要的数据采集条件。本文以某大型国有零售企业为背景，该零售企业共有上千个营业网点，其中大型超市、便利店遍及全国许多省市。应用SQL Server 2005商业智能领域的数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、报表服务，结合先进的前端展现技术，构建零售业商业智能系统。
如下图所示，整个BI平台分为三大功能区：信息集成区、信息存储区和信息传递区。BI信息集成区主要负责BI系统的实时信息集成，将各种数据经过ETL软件抽取、清洗、转换和加载过程加载到以SQL Server 2005为引擎的数据仓库。其主要功能由SQL Server 2005 Integration Services（SSIS）、BizTalk Server等软件支持。BI信息存储区是SQL Server 2005管理的数据仓库，BI信息传递区是各种BI数据分析工具OLAP, Data mining和报告工具，其主要功能可以由SQL Server 2005 Analysis Services（SSAS）、SQL Server 2005 Reporting Services和Microsoft SharePoint Portal Server等软件完成。系统最顶层为数据访问层，通过Web企业门户将分析的结果、动态报告、关键绩效指标等决策信息以报表、直方图、饼图等可视化的形式展现给用户。
图 零售业商业智能平台体系结构
三、系统实施
该系统主要完成企业级的数据仓库的建立、产生多维分析报表（OLAP）、完成特定主题分析以及数据挖掘等，为企业的决策管理和市场营销提供强有力的依据。
1.建立企业级的数据仓库
零售业的各个门店以及供应商之间每天都要有大量的数据要传递和处理，加上零售业内部存在多个信息系统，如：ERP、CRM、SCM、OLAP 等。这些系统管理企业各项运营业务，并产生和处理大量原始的业务数据，如：商品销售数据、商品库存信息、客户管理信息等；此外，企业还收集了供应商、竞争对手等大量的外部数据，所有这些原始的内部和外部数据之间并没有非常紧密的联系，而是分散在多个信息管理中。在该BI平台下，SQL Server 2005 SSIS可用于数据预处理阶段，完成数据的转换、清洗加载过程。经过ETL处理，统一不同数据来源间的差异，清理在线系统中的不合理数据，保证了数据的准确性、及时性和响应速度。最后处理过的数据按照不同的主题集中存放在数据仓库中。
2.提供多维分析报表（OLAP）
在完善了企业的数据仓库后，在这些数据的基础上结合企业多角度的分析统计要求，系统提供多维分析模型和多维分析报表，为业务分析人员和管理层提供一个高效、易用的业务分析平台。例如，在商品销售管理中，建立以商品销售数量和销售额为度量，在建立了时间维、客户维、产品维、产品类别维等维度的销售多维数据集后，就可以基于销售多维数据集实施OLAP分析，使用SQL Server 2005Analysis Services可以直观方便地获得结果。同样，在SQL Server 2005Analysis Services中只须根据数据分析的需要在多维数据集中进行简单的点击和拖动，可以生成以销售数量和金额为度量，以时间维、产品类别维、客户维等的不同组合，再考虑到如时间维的年、季度、月等不同层次。这样，就可以从不同角度、不同的汇总级别来观察数据，获得对销售管理有价值的信息。
3.开发专题分析
根据零售业的特点，开发一些特定主题分析，包括总经理KPI指标仪表盘、供应商综合绩效评估、门店综合绩效评估、特定商品促销效果定量分析和不同时期、不同业态商品的角色跟踪、对比分析。依据SQL Server 2005关键绩效指标（KPI）记分卡工具，通过图表方式实时地显示企业各项业绩指标，并在某业绩未达到工作目标时发出警告，帮助管理人员采用多维方式分析业绩异常原因。例如：某类商品的销售业绩未达标，KPI记分卡工具可以从不同的时间段，不同的销售方式等多维度来分析该商品的销售情况，提供分析报告。KPI记分卡工具也支持用户上钻和下钻分层数据分析需求，针对商品销售业绩未达标问题，高层管理人员可以利用KPI记分卡工具向下访问各层数据，直到查询最底层的业务数据，找到业绩未达标的问题根源，从而采取相应的策略，改变销售局面。
4.产生统计报表
面向管理人员和业务分析人员的统计报表，主要反映企业日常经营活动中销售、库存周转等主要因素对企业业务指标的影响。针对企业决策层的报表应用体系，内容涉及整个公司的门店营运、商品经营、业务发展等方面，使公司领导可以通过这些指标快速、便捷地了解整个业务地经营、收入情况，及时掌握整个企业的业务发展变化。借助web services，用 SQL Server 2005 Reporting Services不同格式的报表，通过把报表作为更进一步的商业智能的数据源来分发，复杂的分析可被更多的用户所用。
5.实施数据挖掘
在完成多维主题分析的基础上，基于现有的数据仓库，借助SQL Server 2005中丰富的数据挖掘算法，从储存的大量业务数据中发掘有价值的市场信息，并进行模式识别。包括建立客户生命周期价值评估模型、合理划分会员等级、客户流失分析等，为企业的市场销售和客户管理提供有效的技术支持。
四、结束语
通过几年的努力，BI的发展正在进入一个新的时代，它的概念和价值已经被大部分企业所认识，而且已经应用到企业各部门的几乎所有领域。零售业商业智能的实施是一项复杂的系统工程，不仅涉及到与现有的各个管理系统的接口，系统软硬件的配置和选择，还需要企业管理人员整合企业内部管理，不断提高管理意识。本文介绍的基于SQL Server 2005构建的零售业商业智能系统具有性能先进、扩展性强、操作简便等优点，具有较强的可行性。
参考文献:
[1]郑洪源周良:商业智能解决方案的研究与应用[J].计算机应用研究, 2005（9）：92－94
[2]Bernard Liautaud,Mark Hammond E-BUSINESS Intelligence Turning Information into Knowledge into Profit [M].McGraw hill Trade,2000
数据分析报告格式范文6
在实际教学中，很多教师在课堂上的教授过程仍然侧重于理论知识的讲解，这仍旧是传统教学的侧重点，大多数情况下是按照教材的章节进行教学的安排和实际授课的，教学效果十分不理想。任务驱动法实际上是给予学生一个明确的任务，学生在教师的协助下，围绕这个任务开展学习活动，主动完成学习过程的一种教学方法。任务驱动法的实施过程进行详细划分，可以大致分为三个阶段，也就是任务设计、分析探索以及效果评价。
1）任务设计。在采用任务驱动教学方法的教学过程中，首先要提出来的就是给学生什么任务，对于任务的提出可以看作整过教学环节的核心。任务提出的优劣可以决定这个课程设计中学生的主动性。所以说任务设计是任务驱动教学法的关键，也是它的前提条件。
2）分析探索。一般情况下，任务布置给学生之后，教师首先留出时间，使学生可以搜集任务相关的资料，通过相互的讨论和分析，明确完成本任务需要准备什么、目前仍旧存在什么问题。
3）效果评价。在接受任务、完成任务之后，学生的知识和技能的构建还没有完全建立，还需要评价其效果，评价的阶段就是总结反思和知识巩固的阶段。学生在完成学习任务之后，应总结任务过程中的得与失，分析完成过程中遇到的问题以及如何解决问题，并且对于未能解决的问题进行研究和讨论。常用的方法是先分组进行交流，对于小组讨论结果在全班范围内进行分享，同时可以对小组内不能解决的问题进行班级范围的研究和交流。
2 教学实施实例
现以计算机基础课程的一次课作为实例，进行任务教学法教学实施过程的分析。本次课程的知识内容是Excel表格数据计算和图表分析，整个任务需要六个课时完成。
第一课时：导入任务内容，分析任务，明确学习目标
步骤1：情境导入。以上次课讲解的实例“成绩表”为例，分析制作统计报告的目的。
步骤2：介绍小组合作学习任务：明确主题，制作电子表格及统计分析报告。
要求：
l）主题鲜明，内容健康，表现形式有创意；
2）字段包含多种数据类型；
3）使用函数和公式两种方式计算、排序、条件格式、自动筛选和高级筛选以及分类汇总；
4）统计分析结果不少于五张表格；
5）图表两张，区别在于系列产生方式。
步骤3：展示较规范的“成绩表”。范例的作用是使学生明确正规统计分析报告的设计思路和基本理念，同时任务细化，分为若干个小的任务，通过图表的方式传递给学生。
步骤4：将学习过程进行划分，将其分为多个小的学习活动，并介绍给学生。首先制订合作学习的计划，再探索如何制作统计分析报告，之后确定小组成员的任务分工以及完成进度。
步骤5：展示作品的评价表、合作学习评价表。
步骤6：介绍小组内部分工的原则。根据“制作统计分析报告”的环节来划分小组成员的任务。一般情况下其环节可以分为主题确定、信息整理收集、电子表格设计制作、统计分析报告制作和成果的汇总。小组成员按照各个环节的特点，寻找自身适合的内容进行划分，充分发挥自身的特长。
第二、三、四课时：以独立学习为主，以合作学习为辅
步骤1：小组内容讨论与分析、各环节任务分配。
小组活动：小组成员进行组内交流、问题讨论，对于环节分析、成员特点达成共识，再进行初步分配，最后形成最终方案。
教师任务：负责协调各小组之间活动，解决小组内任务分配时的矛盾问题。
步骤2：以小组为单位，提交环节任务分配计划。
小组活动：小组成员讨论环节任务分配方案，填写表1并确认提交。
教师活动：审阅计划表，并提出指导意见，安排学生按照修改建议进行计划的修改。
步骤3：小组成员根据各自分得的环节分工进行学习，在学习过程中，小组成员可以通过对于任务分析划分的小环节进行信息检索，再将信息进行整理归纳，完成之后与其他小组成员一起进行组内的讨论。
小组活动：小组成员按照设计意图，运用Excel的数据录入技巧快速准确地把搜集到的资料制作成电子表格并美化表格、统计分析数据。小组成员的学习方法主要采用自主学习，遇到问题首先通过组内互助的方式进行解决，如果问题无法解决，再向教师请教。
如学习“制作电子表格”，学生录入由数字组成的文本型数据，遇到高位零输入后却无法显示的问题时，多数小组记得先输入单引号，但对单引号是在中文标点状态下输入还是在英文标点状态下输入模糊不清。因此，有的小组凑巧在英文标点状态下录入的，就没有出现问题；而有的小组在中文标点状态下录入的，就发生了差错。但在小组间的互助中，由于学生对这个问题不是很清晰，做得正确的学生也无法帮助其他小组解决问题。
针对这种情况，教师可集中演示、讲解，帮助学生解决这一难题。总之，学生可以通过自主探究、合作交流或向教师求助等多种方式学习。
教师与学生一起浏览各个小组完成的任务，并以组为单位对任务结果提出修改意见。
第五课时：每组的任务按照意见修改后，进行组与组间的交流
步骤1：组内讨论并修改后的结果进行统计分析，并形成报告，最终提交。
步骤2：对小组的统计结果进行组与组之间的交流，同时记录交流情况。
步骤3：每一个小组进行汇报的时候，其他小组可以进行提问，由汇报小组进行问题的解答。
步骤4：各个小组汇报之后，由教师进行总结点评。
步骤5：每组作品返还，各小组根据点评的内容进行作品的修改。
第六课时：任务结果评价分析
本部分内容是任务驱动教学法的重中之重，评价分析能否圆满完成决定着学习效果的成败。教师评分占50%，学生评分占30%，自评占20%。
学生在教师的组织下进行自评、互评，填写表2、表3所示评分表。
