數(shù)據(jù)分析報(bào)告精選(九篇)

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第1篇：數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文

其中一個(gè)原因可能是小企業(yè)受眾非常多樣化，行業(yè)范圍跨越咨詢，零售，食品，農(nóng)業(yè)，科技等。即便在行業(yè)內(nèi)，中小企業(yè)的需求也非常個(gè)性化并容易隨著市場，運(yùn)營，銷售和財(cái)務(wù)情況而改變。

針對(duì)這點(diǎn)，American Express OPEN’數(shù)字營銷和創(chuàng)新部門的副總Scott Roen在接受eMarketer采訪時(shí)表示：當(dāng)你細(xì)看中小企業(yè)的核心需求和挑戰(zhàn)時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)他們是時(shí)間敏感性的群體，他們不是那種整天坐在建好的大廈，呆在電腦旁的人，他們是沒有圍墻的，與客戶和雇員在一起工作，他們天生是移動(dòng)的。

小企業(yè)對(duì)筆記本電腦和智能手機(jī)的傾向性可能對(duì)B2B營銷人員而言是個(gè)機(jī)會(huì)。Inc. Magazine和 Cargo發(fā)現(xiàn)91%的美國小企業(yè)主重視無線通信和智能手機(jī)對(duì)他們生意的重要性，這可能反映了他們每天的使用。平板電腦也被64%的受訪者所看重。

第2篇：數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文

【關(guān)鍵詞】示范高職院校；超效率DEA；規(guī)模效應(yīng)；評(píng)價(jià)模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）為評(píng)價(jià)示范高職院校規(guī)模效益提供了一個(gè)優(yōu)質(zhì)的工具，其實(shí)質(zhì)是根據(jù)一組關(guān)于多輸入、輸出的觀察值來估計(jì)有效生產(chǎn)的前沿面，并據(jù)此進(jìn)行多目標(biāo)綜合效果評(píng)價(jià)，并且不需要主觀賦予指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重，因此評(píng)價(jià)結(jié)果更能夠反映決策單元（Decision Making Unit， DMU）所處的實(shí)際狀態(tài)。

但現(xiàn)有的研究基本存在三個(gè)缺陷：一是由于對(duì)高職院校規(guī)模效益的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系缺乏研究，從而不能合理的評(píng)價(jià)其規(guī)模效益；二是傳統(tǒng)的CCR和BCC模型對(duì)于多個(gè)同時(shí)有效的決策單元（效率值為1）將無法做出進(jìn)一步的評(píng)價(jià)與比較；三是采用的數(shù)據(jù)陳舊、不能反映近期示范高職院校規(guī)模效益情況。

綜上考慮，本文在構(gòu)建合理的示范高職院校規(guī)模效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，采用超效率（Super Efficiency）評(píng)價(jià)模型對(duì)浙江省22家示范高職院校2010年和2011年規(guī)模效益進(jìn)行了實(shí)證研究，以衡量其規(guī)模效益。

1.模型及方法

1.1 DEA基本模型簡介

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis， 簡稱DEA），是對(duì)具有多投入、多產(chǎn)出的決策單元（Decision Making Unit， DMU）進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)的一種非參數(shù)方法（Charnes et al.，1978）。

DEA方法能在同其它被考察單元相比較的情況下測量出某一被考察單元相對(duì)生產(chǎn)效率，假定一組被考察單元的個(gè)數(shù)為n個(gè)，每個(gè)被考察單元都有s個(gè)輸出變量和m個(gè)輸入變量。yjk表示第k個(gè)被考察單元的第j個(gè)輸出變量， xik是第k個(gè)單元的第i個(gè)的輸入變量。第k個(gè)決策單元總效率計(jì)算問題可以轉(zhuǎn)化成如下面的線性規(guī)劃問題：

minθ

s.t.■X■λ■≥θX■

■Y■λ■≥Y■

λ■≥0 （j=1，2，···，n）

其中，X■=（x■，x■，···，x■），Y■=（y■，y■，···，y■）。此模型稱為CCR模型，是在規(guī)模收益不變（constant return to scale；CRS）假設(shè)下得到的。這里的θ即是第k家被考察決策單元的效率值，滿足0≤θ≤1。其經(jīng)濟(jì)含義為：在某一決策單元產(chǎn)出Y可由所有k個(gè)決策單元產(chǎn)出線性組合替代的情況下，它的投入X的可壓縮程度，壓縮比例的大小為θ，θ也稱之為效率測度值。當(dāng)θ=1時(shí)，表示該被考察單元是效率前沿面上的點(diǎn)，因而處于有效率狀態(tài)。當(dāng)θ

Banker et al.（1984） 在該模型基礎(chǔ)上提出了規(guī)模收益可變（variable return to scale）模型，即在CCR-DEA模型中加入一個(gè)條件■λ■=1得到的BCC模型。

然而，從上述基本DEA模型可以發(fā)現(xiàn)，其測算結(jié)果將所有DMU簡單分為兩組，一組為有效率DMU并據(jù)此形成Pareto邊界， 另一組則屬于無效率。對(duì)于這些有效單元若繼續(xù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，上述模型是無能為力的。針對(duì)這一情況，為了區(qū)別這些有效率的決策單元，Andersen與Petersen（1993）兩位學(xué)者提出構(gòu)建超效率DEA模型測算所謂的超效率（Super Efficiency），將位于效率前沿面上決策單元再加以排序，而Tone（2002）認(rèn)為可以由剔除具有效率的決策單元，判定決策單元到其余生產(chǎn)可能集合的距離來判斷超效率的差異。

1.2超效率DEA模型

超效率CCR-DEA模型（Super–Efficiency CCR-DEA， SUP-CCR-DEA）的基本思想是在進(jìn)行第k個(gè)決策單元效率評(píng)價(jià)時(shí)，使第k個(gè)決策單元的投入和產(chǎn)出被其他所有決策單元投入和產(chǎn)出的線性組合代替， 而將第k個(gè)決策單元排除在外，而CCR-DEA模型則將這一單元包括在內(nèi)。

SUP-CCR-DEA模型能夠有效地區(qū)別出有效（效率值為1）決策單元之間的效率差異，可以對(duì)所評(píng)價(jià)的決策單元進(jìn)行有效的排序，其模型如下：

minθ

s.t.■X■λ■≤θX■

■Y■λ■≥Y■

λ■≥0 （j=1，2，···，n）

這里各數(shù)學(xué)符號(hào)含義同前，所不同的是，由于上述模型算出的數(shù)值有可能大于1，因此可以對(duì)有效率的決策單元運(yùn)算出的效率值再加以排序，即可區(qū)分出CCR-DEA模型中效率值都為1的決策單元，在SUP-CCR-DEA模型中，對(duì)于無效率的決策單元，其效率值與CCR-DEA模型一致，而一個(gè)有效的決策單元可以使其投入按比率增加，而其效率可保持不變，其投入增加比率即其超效率評(píng)價(jià)值。例如對(duì)于有效率的示范高職院校，其效率值為1.51，則表示該示范高職院校即使再等比例地增加51%的投入，它在整個(gè)示范高職院校樣本集合中仍能保持相對(duì)有效即效率值仍能維持在1以上。

2.規(guī)模效益指標(biāo)體系的建立

運(yùn)用DEA的過程中，最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)便是投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)計(jì)，本文盡量選擇能夠反映高職院校資源配置效率的輸入輸出指標(biāo)體系：

（1）在高職院校的輸入指標(biāo)方面，本文將其界定為三個(gè)方面：人力、物力和資金等方面的投入。

其中，人力資源的投入包括生源的數(shù)量質(zhì)量、師資隊(duì)伍的數(shù)量結(jié)構(gòu)，而且應(yīng)該包括學(xué)生投入學(xué)習(xí)、教師投入教學(xué)科研的時(shí)間和精力。高職院校物的投入主要是考慮學(xué)校的硬件設(shè)施投入情況，如學(xué)校校舍狀況、實(shí)訓(xùn)場地、實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)設(shè)備投入、圖書館等信息資源投入情況。財(cái)力投入指的是學(xué)校每年經(jīng)常性支出，主要是教學(xué)科研經(jīng)費(fèi)、學(xué)生管理經(jīng)費(fèi)、辦公費(fèi)等。

（2）高職院校的產(chǎn)出也有三種形式，即直接產(chǎn)出、間接產(chǎn)出和最終產(chǎn)出。直接產(chǎn)出是教師的教學(xué)活動(dòng)。間接產(chǎn)出是學(xué)生增長了專業(yè)知識(shí)、發(fā)展了智能和提高了操作技能，是學(xué)生消費(fèi)教學(xué)勞務(wù)的直接成果。而最終產(chǎn)出是高等教育提高勞動(dòng)質(zhì)量而為社會(huì)創(chuàng)造財(cái)富。根據(jù)高職院校辦學(xué)過程，和投入指標(biāo)分析類似（具體分析過程暫略），分別從數(shù)量角度和質(zhì)量角度得出高校產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，輸入輸出指標(biāo)匯總?cè)绫?。

表1 示范高職院校規(guī)模效益有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

綜上可以看出， 上面選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系較科學(xué)、全面地反映了示范高職院校的投入和產(chǎn)出，滿足了高職院校規(guī)模效益所蘊(yùn)含的要求。

3.高職院校規(guī)模效益計(jì)算結(jié)果與分析

3.1 樣本與數(shù)據(jù)

本文實(shí)證研究所采用的資料，來自于2010～2011年度浙江省高等職業(yè)院校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)分析報(bào)告。

3.2 實(shí)證結(jié)果與分析

結(jié)合CCR模型和SUP-CCR模型和2010～2011年度浙江省22家示范院校統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)開展實(shí)證分析，可以得到2010年和2011年的院校規(guī)模效益值（評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)通過使用MATLAB7.1軟件編程計(jì)算得到），結(jié)果如表2所示。

表2 示范高職院校規(guī)模效益評(píng)價(jià)結(jié)果

從表2中數(shù)據(jù)不難發(fā)現(xiàn)：

（1）CCR模型基本反映了示范高職院校的規(guī)模效益，但沒對(duì)效率值為1的示范高職院校進(jìn)行區(qū)分。

2010年有4家示范高職院校（浙江金融學(xué)院、浙江機(jī)電學(xué)院、金華職院、寧職院）CCR模型效率值為1，規(guī)模效益相對(duì)有效的院校約占整個(gè)樣本院校數(shù)量的19%；溫州職院、浙江警官學(xué)院、浙江工貿(mào)學(xué)院、浙江經(jīng)濟(jì)學(xué)院、浙江交通學(xué)院、浙江工業(yè)學(xué)院等7家院校規(guī)模效益相對(duì)良好；其余示范高職院校規(guī)模效益不太理想。

2011年有7家示范高職院校（浙江金融學(xué)院、寧波職院、浙江機(jī)電學(xué)院、金華職院、溫州職院、浙江警官學(xué)院、浙江工貿(mào)學(xué)院）實(shí)現(xiàn)了規(guī)模效益相對(duì)有效性，即θ=1，規(guī)模效益相對(duì)有效的院校約占整個(gè)樣本院校數(shù)量的32%；有9家院校（浙江經(jīng)濟(jì)學(xué)院、浙江交通學(xué)院、浙江商業(yè)學(xué)院、浙江工業(yè)學(xué)院、浙江旅游學(xué)院、浙江藝術(shù)學(xué)院、湖州職院、麗水職院、杭州職院）呈現(xiàn)良好的態(tài)勢，θ值接近1，分別排在8～16名；其它的6家示范院校規(guī)模效益一般，排名靠后。

（2）SUP-CCR-DEA對(duì)效率值為1的示范高職院校的成本效率進(jìn)一步進(jìn)行了評(píng)價(jià)排序，解決了CCR-DEA有效院校的排名問題，而無效率的院校得分完全同CCR-DEA的評(píng)價(jià)得分。

2010年浙江金融學(xué)院規(guī)模效益排在第一位， 寧波職院第二位。浙江機(jī)電學(xué)院、金華職院、溫州職院和浙江警官學(xué)院分別位居第三到第六位，但效率值都大于1。而其它效率值小于1的示范高職院校成本效率得分完全與CCR模型的評(píng)價(jià)得分相同。

2011年寧波職院排在了第一位， 浙江機(jī)電學(xué)院排名第二， 浙江金融學(xué)院退至第三位， 金華職院排第四，浙江工貿(mào)學(xué)院升至第五。

值得注意的是，DEA有效是相對(duì)的，因此在評(píng)價(jià)中，有效的院校并不是不需要改進(jìn)，與省外很多同類院?；蛘吲c本科院校相比還有不少差距，而且有效的院校之間也存在差距，這些院校仍需針對(duì)自身特點(diǎn)，充分挖掘影響效率主要因素，進(jìn)一步提高院校的資源配置能力， 改善其狀況以提高規(guī)模效益。

4.結(jié)語

在本文的實(shí)證分析中，采集了22家示范高職院校2010～2011年度的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，開展了院校各年度規(guī)模效益相對(duì)有效性的縱橫向評(píng)價(jià)研究，獲取了示范院校在2010和2011年度的規(guī)模效益評(píng)判值，掌握了院校的運(yùn)行狀況并試圖揭示院校運(yùn)行現(xiàn)狀和在同行業(yè)內(nèi)所處的地位。結(jié)合橫向和縱向分析的結(jié)果，可以全面地、深入地、客觀地評(píng)判示范院校的規(guī)模效益，但鑒于篇幅所限，規(guī)模不經(jīng)濟(jì)院校松弛變量輸入冗余額S-和輸出不足額S+的值未列出，列出后可以看出各項(xiàng)指標(biāo)改進(jìn)值，有助于院校找到規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的原因，從而提高資源配置效率。

【參考文獻(xiàn)】

[1]Tone K.A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis[J].European Journal of Operation Research.2002，143：32-41.

[2]Andersen P， Petersen N C.A Procedure for Ranking Units in Date Envelopment Analysis[J].Management Science.1993，39（10）：1261-1264.

第3篇：數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文

1、代碼（403）漁業(yè)經(jīng)營收入方面比去年同期增加56000元，原因是去年同期受持續(xù)降雨影響，大部分養(yǎng)殖戶（養(yǎng)殖南美白對(duì)蝦）圴有不同程度的損失，而今年年初越冬棚蝦卻有大幅的價(jià)格上升，所以今年上半年漁業(yè)收入方面有少許增加，但從本村總體情況來看，因四、五、六月開始南美白對(duì)蝦價(jià)格持續(xù)下滑，故從總體來看，本村漁業(yè)經(jīng)營收入方面與去年同期相比差距不是很大。

2、代碼（412）漁業(yè)生產(chǎn)費(fèi)用支出方面，比去年同期有所增加，原因是受到魚塘租金上升及漁業(yè)生產(chǎn)資料（蝦料）價(jià)格上升所影響。

3、代碼（317）財(cái)產(chǎn)性現(xiàn)金收入比去年同期增加22970元，主要受代碼（405）村集體分紅影響，本村集體分紅主要來自兩方面：一是年終分配款，二是口糧款；這兩方面的收入又受到本村集體魚塘租金及花地租金的多少而決定，隨著現(xiàn)在每年魚塘租金的上升，故村民集體分紅也跟著增加，這是今年上半年財(cái)產(chǎn)性現(xiàn)金收入增加的原因。

4、代碼（320）期內(nèi)非收入所得現(xiàn)金增加57500元，主要受代碼（323）取回存款所影響，與去年同期相比，取回存款增加57500元。

5、代碼（315）工業(yè)和建筑業(yè)經(jīng)營收入與代碼（333）工業(yè)建筑業(yè)生產(chǎn)費(fèi)用支出，此兩項(xiàng)與去年同期相比減少近11萬多元，原因在兩方面：一是去年登記數(shù)據(jù)時(shí)是按不扣除成本即總收入來登記，而今年上半年開始，登記時(shí)是按扣除成本的凈利潤來登記，故是造成差距極大的原因；二是本村“吳開榮”一戶是經(jīng)營毛織廠的，去年均是全年經(jīng)營，而今年開始此毛織廠每月才開工兩、三天，故經(jīng)營收入或支山均有較明顯的減少。

6、代碼（340）居住現(xiàn)金支出：比去年同期增加6萬多元，此項(xiàng)受代碼（415）新建（購）房支出影響，原因是有一戶有新建房屋支出。

7、代碼（342）醫(yī)療保健支出：比去年同期有所增加，原因是有一戶有一個(gè)新出生嬰兒，所以在保健方面費(fèi)用有所增加。

8、代碼（343）交通通迅支出：此項(xiàng)比去年同期有所減少，原因是外出（遠(yuǎn)行）減少，所以交通費(fèi)用相應(yīng)減少。

9、代碼（418）教育費(fèi)用支出：比去年同期有所減少，原因是去年有部份讀高中或中專的學(xué)生去年7月已畢業(yè)，今年上半年在讀的學(xué)生絕大部分是初中生或小學(xué)生，學(xué)費(fèi)相對(duì)較少，甚至有一戶有一學(xué)生已沒有上學(xué)（個(gè)人原因輟學(xué)），所以教育費(fèi)用相應(yīng)減少。另外代碼（419）旅游費(fèi)用支出方面，今年上半年16戶之中均沒有外出旅游，故此項(xiàng)沒有支出。

10、代碼（339）衣著消費(fèi)支出和代碼（353）存入銀行信用社款的減少，這些項(xiàng)目主要是受農(nóng)戶“主觀性”原因所影響，不用深究！

第4篇：數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文

摘要： 目的 以社區(qū)健康服務(wù)中心為基本研究單元，應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)開展社區(qū)高血壓綜合防治效果評(píng)價(jià)。方法 采取單純隨機(jī)抽樣方法，抽取39個(gè)社區(qū)健康服務(wù)中心，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)法評(píng)價(jià)社區(qū)健康服務(wù)中心綜合防治效果。結(jié)果 社區(qū)健康服務(wù)中心社區(qū)高血壓綜合防治DEA有效率667%，DEA無效社區(qū)健康服務(wù)中心的問題主要為患者服藥依從性和生命質(zhì)量得分較低，其不足率分別為2268%和821%。知曉率較高，不足率為071%，接近理想產(chǎn)出。結(jié)論 DEA對(duì)高血壓綜合防治進(jìn)行效果評(píng)價(jià)，其結(jié)果可靠、科學(xué)。

關(guān)鍵詞： 社區(qū)；高血壓；綜合評(píng)價(jià)；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

Data envelopment analysis for evaluation on effect of comprehensive prevention and control on hypertension

Abstract： Objective Based the community health service，using data envelopment analysis(DEA) to evaluate the effect of current model of comprehensive prevention and control communitybased for hypertension in Shenzhen city.Methods Thirty nine community health service centers of 6 districts in Shenzhen city were sampled using random cluster sampling，and the effect of prevention were evaluate by DEA.Results The result of DEA showed that there were 26 centers (667%) reached the best InputOutput ratio within those;and the main problems of 13 inefficiency centers were lower level of compliance rate，control rate of bloodpressure，satisfactory extent and scores of life quality.The insufficient rate were 2268% and 821%，respectively.Whereas the aware rate of hypertension was close to ideal output，the insufficient rate was 071%.Conclusion The result from using DEA to evaluate the effect of comprehensive prevention and control communitybased for hypertension is reliable and scientific.

Key words： community;hypertension;comprehensive evaluation;data envelopment analysis (DEA)

項(xiàng)目評(píng)價(jià)為項(xiàng)目管理中的重要環(huán)節(jié)，目前的多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)同一類型項(xiàng)目的橫向比較，由于不能很好解決指標(biāo)權(quán)重賦值和共線性問題，使得評(píng)價(jià)結(jié)果不盡人意。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis，DEA)是近年來所發(fā)展的一種新的項(xiàng)目績效評(píng)價(jià)方法，由于它在處理多輸入、多輸出問題上的絕對(duì)優(yōu)勢，目前已成為評(píng)價(jià)具有相同類型投入和產(chǎn)出的若干部門(決策單元)相對(duì)效率的多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法〔1〕。本研究將DEA用于公共衛(wèi)生服務(wù)項(xiàng)目，以深圳社區(qū)健康服務(wù)中心為基本評(píng)價(jià)單元，對(duì)深圳市高血壓社區(qū)綜合防治的投入產(chǎn)出效率進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，找出低效率社區(qū)健康服務(wù)中心的原因所在，為深圳市慢病社區(qū)綜合防治的量化管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

11 資料 來源于深圳市科技計(jì)劃項(xiàng)目《社區(qū)慢病綜合防治模式及評(píng)估指標(biāo)體系研究》專項(xiàng)調(diào)查。課題組對(duì)深圳市222個(gè)社區(qū)健康服務(wù)中心采取單純隨機(jī)方法，抽取了39個(gè)社區(qū)健康服務(wù)中心。采用自編調(diào)查問卷，在調(diào)查前向被調(diào)查者說明知情同意內(nèi)容，如本人同意后調(diào)查。本調(diào)查詢問并收集了社區(qū)健康服務(wù)中心運(yùn)行情況及其管理的1907名社區(qū)高血壓患者的知識(shí)，態(tài)度，行為(KAP)得分、滿意度、依從性及生命質(zhì)量等；在文獻(xiàn)復(fù)習(xí)的基礎(chǔ)上，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)篩選，確定了防治效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系〔2-4〕，包括投入和產(chǎn)出2大類共計(jì)6項(xiàng)，具體為：(1)資源投入指標(biāo)：千人醫(yī)生數(shù)和業(yè)務(wù)收入；(2)效果產(chǎn)出指標(biāo)：滿意率、知曉率、服藥依從性和生命質(zhì)量得分。

12 相關(guān)指標(biāo)定義 參閱文獻(xiàn)〔2-5〕。其中患者服藥依從性，采用服藥依從性量表(MORISKY)推薦的高血壓病人服藥依從性測量問卷進(jìn)行測量〔6〕。深圳社區(qū)高血壓患者藥物治療在全國《高血壓防治基層實(shí)用規(guī)范》指導(dǎo)下，采用個(gè)體化治療原則。

13 統(tǒng)計(jì)分析 以SAS軟件提供的運(yùn)籌決策支持工具包SAS/OR為基礎(chǔ)，采用自編SAS程序［7］，進(jìn)行DEA線性規(guī)劃求解。

轉(zhuǎn)貼于 　　2 結(jié)果

21 社區(qū)高血壓綜合防治效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系情況 見表1。

表1 深圳市高血壓防治投入、過程和產(chǎn)出指標(biāo)一般情況（略）

22 DEA評(píng)價(jià)結(jié)果 在隨機(jī)抽取的39個(gè)社區(qū)健康服務(wù)中心中，達(dá)到DEA有效的有26個(gè)(效率指數(shù)θ=1)，占總數(shù)的667%。對(duì)13個(gè)社區(qū)健康服務(wù)中心的DEA無效(0

表2 13個(gè)DEA無效社區(qū)健康服務(wù)中心產(chǎn)出虧量情況（略）

將13個(gè)DEA無效社區(qū)健康服務(wù)中心平均產(chǎn)出虧量與其在4項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)的平均得分相比，即可得到無效社區(qū)健康服務(wù)中心各項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)的不足率。由此可以分析其投入產(chǎn)出無效的癥結(jié)所在?？梢钥闯觯瑹o效社區(qū)健康服務(wù)中心主要問題是服藥依從性和生命質(zhì)量得分不足，其不足率分別為2268%和821%，而知曉率(071%)和滿意率(327%)與實(shí)際得分相差不大，表現(xiàn)尚可。

3 討論

本研究結(jié)果表明，39個(gè)社區(qū)健康服務(wù)中心，達(dá)到DEA有效的有26個(gè)，占總數(shù)的667%。6個(gè)行政區(qū)DEA有效順位為：南山區(qū)(3/3)、福田區(qū)(5/6)、龍崗區(qū)(3/4)、羅湖區(qū)(6/10)、寶安區(qū)(9/15)和鹽田區(qū)(0/1)。表明深圳市各社區(qū)健康服務(wù)中心進(jìn)行高血壓綜合防治，半數(shù)以上達(dá)到了較優(yōu)的投入產(chǎn)出比，目前采用的以社區(qū)為依托、以健康促進(jìn)為策略的高血壓綜合防治模式運(yùn)作良好，有效的達(dá)到了高血壓綜合防治的目的。進(jìn)一步分析表明，13個(gè)DEA無效社區(qū)健康服務(wù)中心的原因各不相同，主要問題為服藥依從性、生命質(zhì)量低，而知曉率和滿意率表現(xiàn)尚佳，即存在健康教育理論所謂的知信行脫節(jié)現(xiàn)象，特別在特區(qū)外(寶安、龍崗)社區(qū)健康服務(wù)中心表現(xiàn)明顯。隨著降壓藥的不斷更新?lián)Q代，現(xiàn)有的降壓藥能使90%以上的高血壓病人血壓控制在正常水平〔7〕，但高血壓人群中血壓正常率并不高，美國1988～1991年的調(diào)查為27%，英國最近的調(diào)查為6%，原因是多方面的，其中最主要的因素是服藥依從性差。較低的總體健康和生命力維度得分也表明，高血壓患者總的健康狀況較差，提示高血壓患者的生存質(zhì)量應(yīng)該引起關(guān)注。因此，針對(duì)DEA無效的社區(qū)健康服務(wù)中心的不足之處，提高其人員配置水平，改進(jìn)服務(wù)態(tài)度，加強(qiáng)健康教育力度，增強(qiáng)患者服藥依從性，更好地控制血壓，以達(dá)到最終提高高血壓患者生命質(zhì)量的目的。

參考文獻(xiàn)

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第5篇：數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文

Abstract: Nowadays some researches have already applied data envelopment analysis in university research management access. However, the existed models deviate from the facts of the current university research status, with faults on the respects of discipline difference, university difference and index choosing. This research advises introducing weighted DEA model, cross-benching DEA model and undesired output DEA model to make it up.

關(guān)鍵詞:高校;科研管理;數(shù)據(jù)包括分析

Key words: university;research management;data envelopment analysis

中圖分類號(hào):G31文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1006-4311(2010)05-0157-02

0引言

高?？蒲泄芾碓谕苿?dòng)高?？蒲泄ぷ鬟M(jìn)步中發(fā)揮著重要作用,為更完善地做好相關(guān)工作,建立良好有效的科研績效評(píng)價(jià)體系是必要的。該評(píng)價(jià)體系應(yīng)建立在科學(xué)理論基礎(chǔ)上,并有著科學(xué)的實(shí)施方法。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法為建立科研評(píng)價(jià)體系提供了一種思路。有很多學(xué)者循著這一路徑進(jìn)行了探索和積累。運(yùn)用DEA方法進(jìn)行高?？蒲锌冃гu(píng)價(jià)的國內(nèi)外嘗試主要有以下:

在國外,Geraint Johnes 和 Jill Johnes(1993)分析了英國大學(xué)經(jīng)濟(jì)系的科研效率。Avkiran N K(2001)研究了澳大利亞大學(xué)的技術(shù)效率和規(guī)模效率。Banker R D、Janakiraman S、Natarajan R(2004)研究了得克薩斯公立大學(xué)的科研投入產(chǎn)出效率。Johnes,J(2006)分析了中國高等教育機(jī)構(gòu)的科研效率問題。Ng,Y(2006)分析了中國高等教育機(jī)構(gòu)的科研效率問題。

在國內(nèi),田東平、苗玉鳳、崔瑞鋒(2005)對(duì)我國重點(diǎn)高校的科研效率進(jìn)行了DEA分析,陳凱華(2006)試圖建立高校院系運(yùn)行效率的均衡評(píng)價(jià)模型,利用DEA(Max-Min)強(qiáng)化互評(píng)模型。孫世敏、項(xiàng)華錄、蘭博(2007)得出我國西部地區(qū)的高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率相對(duì)較低,且大多處于規(guī)模效率遞增階段的結(jié)論。張運(yùn)華、吳潔、施琴芬(2008)運(yùn)用價(jià)值鏈效率DEA模型對(duì)我國高?？萍纪度氘a(chǎn)出及科研成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行了分析。成剛、孫志軍(2008)分析我國高校1998-2005年的效率狀況,發(fā)現(xiàn)DEA和SFA的效率值相關(guān)但不顯著。趙書新、鄭林昌(2009)選取北京市13所重點(diǎn)高校作為樣本,對(duì)北京市高校科技投入產(chǎn)出效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。另外,趙正洲、王鵬(2005)、王瑩、劉延平(2007)、陸根書(2007)、段永瑞、霍佳震(2007)、童康(2007)、田水承、孟凡靜(2008)、成剛、林濤、穆素紅(2008)、梁權(quán)森,彭新一(2008)、李清彬、任子雄(2009)等也都主要使用DEA方法分析了國內(nèi)高校的科研投入產(chǎn)出問題。

以上成果是本研究的良好基礎(chǔ)和借鑒。本研究試圖更進(jìn)一步地拓展DEA方法在高?？蒲泄芾矸矫娴倪\(yùn)用。

1現(xiàn)有研究成果模型設(shè)定的不足

現(xiàn)有成果在高校科研管理績效評(píng)價(jià)研究中運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法時(shí),其模型設(shè)定上尚有改進(jìn)的余地?，F(xiàn)有成果一般運(yùn)用的是CCR模型,以田東平、苗玉鳳(2005)為例,其模型為:

D■=min[θ-ε(■■■TS■+eTS■)]=V■s.t.■X■λ■+S■=θX■■Y■λ■-S■=Y■λ■?叟0,j=1,…,nS■?叟0,S■?叟0

■■■T=(1,1,…,1)∈Em,eT=(1,1,…,1)∈Es

另外在加入了∑λ■=1的限定條件后,也使用BCC線性規(guī)劃模型。但這和高校目前的科研現(xiàn)狀尚有一定的差距。

1.1 在學(xué)科差異方面存在不足由于文、理、工、農(nóng)、醫(yī)等學(xué)科的天然差異,簡單地以一種模型套用所有學(xué)科的投入產(chǎn)出績效是不足的。例如工科單位的經(jīng)費(fèi)收益會(huì)顯著多于文科單位,而經(jīng)管法學(xué)科單位的政府報(bào)告采納顯著多于其他單位。置于同樣的模型中加以計(jì)算會(huì)得出不符合事實(shí)的結(jié)論。學(xué)科差異不僅體現(xiàn)在不同的高校間,也體現(xiàn)在同一高校內(nèi)部。在分析時(shí),現(xiàn)有的模型需要進(jìn)行相應(yīng)的更改。

1.2 在學(xué)校差異方面存在不足在科研績效上,可能也存在一定的“馬太效應(yīng)”。DEA畢竟是一種相對(duì)性分析。重點(diǎn)院校由于得到大力扶持,所以在投入產(chǎn)出方面也可能進(jìn)入良性循環(huán),由于對(duì)其投入加大而導(dǎo)致效率提高。而非重點(diǎn)院校,相對(duì)而言,可能因?yàn)橥度肷俣鴮?dǎo)致產(chǎn)出更少。正因?yàn)檫@樣的因果互動(dòng),單向的投入產(chǎn)出分析可能會(huì)得出要進(jìn)一步加大對(duì)重點(diǎn)院校的投入的結(jié)論。這會(huì)誤導(dǎo)決策者,人為地拉大各校的投入差距,而損害長遠(yuǎn)的整體績效提高。

1.3 在指標(biāo)選取上存在不足目前的科研產(chǎn)出指標(biāo)選取就長遠(yuǎn)而言并不一定能完全推動(dòng)科技進(jìn)步。由于強(qiáng)調(diào)量化考核和職稱標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致科研產(chǎn)出存在浮躁和泡沫現(xiàn)象。在大量科研良好成果涌現(xiàn)的同時(shí),粗制濫造的贗品也會(huì)出現(xiàn)。但現(xiàn)有的研究往往將其全部納入科研產(chǎn)出一視同仁,這使科研績效評(píng)價(jià)打了折扣。

2模型改進(jìn)的可行途徑

為解決上述的缺陷,建議變更數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型。

2.1 賦權(quán)DEA模型通過賦權(quán)DEA模型控制由學(xué)科差異引起的評(píng)價(jià)不合理。模型設(shè)定如下:

min■=■

■w■=n

■w■=l

2.2 交互基準(zhǔn)群DEA模型用交互基準(zhǔn)群DEA模型控制不同級(jí)別高校的科研績效評(píng)價(jià)。其原理如圖1示意,是將高校按不同級(jí)別分為群,以各群相互為基準(zhǔn)進(jìn)行交互式評(píng)價(jià)。這樣通過不同的分群方法,不僅能比較高級(jí)別高校對(duì)低級(jí)別高校的績效差距,也比較同級(jí)別高校間的相對(duì)差距,使評(píng)價(jià)更為客觀豐滿。

2.3 非期望產(chǎn)出DEA模型用非期望產(chǎn)出DEA模型控制科研贗品。模型設(shè)定如下:

min■=■

s.t.(1-?準(zhǔn))X■-Xλ-S■=0

Y■λ-(1+?漬)y■■-S■=0

Y■λ-(1-?資)y■■+S■=0

在此,d代表期望科研產(chǎn)出,u代表非期望科研產(chǎn)出。w■代表期望科研產(chǎn)出的權(quán)重。wu代表非期望科研產(chǎn)出的權(quán)重。

3結(jié)語

目前運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法研究高?？蒲锌冃н€存在一定可改進(jìn)之處,在學(xué)科差異、學(xué)校差異和指標(biāo)選取方面存在一定不足。本研究建議引入賦權(quán)DEA模型、交互基準(zhǔn)群DEA模型、非期望產(chǎn)出DEA模型加以完善。

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第6篇：數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)分析；大數(shù)據(jù)；教學(xué)改革

作者簡介：王暉（1973-），女，黑龍江雞西人，北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，講師；段文軍（1969-），女，山東蓬萊人，北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，副教授。（北京 100192）

基金項(xiàng)目：本文系北京信息科技大學(xué)教學(xué)提高-專業(yè)建設(shè)項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：5028023501）的研究成果。

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-0079（2013）25-0111-02

當(dāng)今時(shí)代不斷涌現(xiàn)各種新型信息方式，例如博客、社交網(wǎng)絡(luò)等；不斷興起各種新技術(shù)，例如云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等。數(shù)據(jù)的產(chǎn)生不受任何的限制，數(shù)據(jù)以前所未有的速度不斷增長和累積，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來到。[1]《華爾街日?qǐng)?bào)》認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代是引領(lǐng)未來繁榮的三大技術(shù)變革之一。麥肯錫公司在一份報(bào)告中提出數(shù)據(jù)是一種生產(chǎn)資料。企業(yè)每天面對(duì)海量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如超市的銷售記錄、銀行的交易記錄、淘寶網(wǎng)站數(shù)千萬筆交易記錄（產(chǎn)生量超過50TB，存儲(chǔ)量40PB①）。企業(yè)如能利用這些巨大的數(shù)據(jù)集挖掘出有價(jià)值的信息，那么企業(yè)就能掌控下一個(gè)創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力提高的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)時(shí)代，尤其是財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)時(shí)代，呼喚創(chuàng)新型人才。[2]呼喚具備綜合財(cái)務(wù)分析能力的人才，利用財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造財(cái)富。

如何培養(yǎng)財(cái)務(wù)分析人才？在財(cái)經(jīng)類高校本科，一般都開設(shè)“財(cái)務(wù)分析”課程，該課程教學(xué)目的是培養(yǎng)學(xué)生對(duì)真實(shí)企業(yè)進(jìn)行綜合財(cái)務(wù)分析，并能獨(dú)立撰寫財(cái)務(wù)分析報(bào)告的能力。[3]本文以北京信息科技大學(xué)（以下簡稱“我?！保槔接懘髷?shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才的需求特點(diǎn)，對(duì)高?！柏?cái)務(wù)分析”課程設(shè)置的影響，并提出改進(jìn)“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)的建議。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才需求特點(diǎn)

相較于其他類型數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)更大、更復(fù)雜，蘊(yùn)藏著更多寶貴信息。麥肯錫公司2011年報(bào)告推測，利用大數(shù)據(jù)分析，零售商可增加運(yùn)營利潤60%，制造業(yè)設(shè)備裝配成本會(huì)減少50%。[2]在財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何整理與統(tǒng)計(jì)這些雜亂無章的數(shù)據(jù)？如何讓財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)開口說話為企業(yè)管理者經(jīng)營決策提供科學(xué)依據(jù)？朱東華（2013）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)不再適應(yīng)當(dāng)前的數(shù)據(jù)環(huán)境，同時(shí)，各種企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴與日俱增，甚至定量分析方法將逐步取代定性分析方法。[4]財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)和大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求助長了企業(yè)對(duì)統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)背景的人才需求。

可見，大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才應(yīng)該具備扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)功底，能夠熟練運(yùn)用定量分析方法分析數(shù)據(jù)以獲取信息，撰寫分析報(bào)告為企業(yè)相關(guān)利益人決策提供依據(jù)。

二、“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)現(xiàn)狀

張先治（2007）認(rèn)為，財(cái)務(wù)分析是財(cái)務(wù)分析主體為實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)分析目標(biāo)，以財(cái)務(wù)信息及其他相關(guān)信息為基礎(chǔ)，運(yùn)用財(cái)務(wù)分析技術(shù)，對(duì)分析對(duì)象的財(cái)務(wù)活動(dòng)的可靠性和有效性進(jìn)行分析，為經(jīng)營決策、管理控制及監(jiān)督管理提供依據(jù)的一門具有獨(dú)立性、邊緣性、綜合性的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用學(xué)科。[5]財(cái)務(wù)分析課程是為我校經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院財(cái)務(wù)管理專業(yè)本科三年級(jí)開設(shè)的一門專業(yè)必修課。學(xué)生前期已經(jīng)學(xué)過數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理、統(tǒng)計(jì)學(xué)等課程。財(cái)務(wù)分析課程正是在學(xué)生掌握前期所學(xué)各門課程的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)專業(yè)知識(shí)，分析判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)存在的問題，提出解決方案。[6]為了更好地實(shí)現(xiàn)“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)目的，課程組的老師們經(jīng)過討論，決定修改2008級(jí)財(cái)務(wù)管理專業(yè)教學(xué)計(jì)劃，將原來課堂教學(xué)的方式改為1/2的學(xué)時(shí)用于課堂教授基本理論，1/2學(xué)時(shí)用于實(shí)踐教學(xué)。筆者自2011年開始，按照新的教學(xué)計(jì)劃給三屆學(xué)生講授了“財(cái)務(wù)分析”課程。

1.理論教學(xué)部分

教材選用東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社出版，張先治和陳友邦主編的《財(cái)務(wù)分析》（第五版）。該教材體系完整，內(nèi)容豐富，全書以一家虛擬的ZTE公司為例，演示財(cái)務(wù)報(bào)告分析、財(cái)務(wù)效率分析和財(cái)務(wù)綜合分析。每章設(shè)有案例和復(fù)習(xí)思考題，該書還有配套的習(xí)題集。在課堂教學(xué)中，以教材為主線，突出介紹各種財(cái)務(wù)分析方法的使用，以及根據(jù)分析結(jié)果得出結(jié)論，提出解決方案。

2.實(shí)踐教學(xué)部分

一人一企，邊學(xué)邊分析。每位學(xué)生選擇一家上市公司作為分析對(duì)象，利用學(xué)校購買的金融數(shù)據(jù)庫以及相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)資源，結(jié)合所學(xué)財(cái)務(wù)分析理論知識(shí)進(jìn)行上機(jī)實(shí)驗(yàn)，在Excel內(nèi)完成數(shù)據(jù)分析，并將分析結(jié)果形成財(cái)務(wù)分析報(bào)告。學(xué)生分析判斷和決策能力在實(shí)戰(zhàn)中得以鍛煉，教學(xué)效果得到改善。

但是，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，外部環(huán)境對(duì)數(shù)據(jù)分析能力要求的提升，僅僅學(xué)會(huì)利用Excel進(jìn)行水平分析、垂直分析、趨勢分析、比率分析和因素分析，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場對(duì)財(cái)務(wù)分析人才的需求，學(xué)生就業(yè)的競爭力無從談起。結(jié)合前面大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才需求特點(diǎn)，我校學(xué)生財(cái)務(wù)分析能力的培養(yǎng)存在著以下問題：

1.學(xué)生數(shù)據(jù)收集、整理和分析能力弱

定量分析方法應(yīng)用的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)分析人員必須學(xué)會(huì)從海量的網(wǎng)絡(luò)資源中搜集并篩選與自己的分析對(duì)象和分析目的相關(guān)性較強(qiáng)的資料信息，[7]這些資料信息可能是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如金融數(shù)據(jù)庫等；也可能是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)頁等。從實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)反映出學(xué)生數(shù)據(jù)收集和整理能力弱，分析其原因主要是：

（1）學(xué)生不熟悉對(duì)財(cái)務(wù)分析有幫助的網(wǎng)絡(luò)資源。搜集有價(jià)值的數(shù)據(jù)需要一定的技巧，其中最為重要的是熟悉一些重要的網(wǎng)站，知道相應(yīng)的數(shù)據(jù)應(yīng)該在哪里找到的概率比較大，做到有的放矢。

（2）學(xué)生無法將非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)快速地轉(zhuǎn)換成所需的數(shù)據(jù)形式。類似金融數(shù)據(jù)庫這樣的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，學(xué)生基本能夠篩選出所需信息。但是，對(duì)于類似網(wǎng)頁這樣的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，他們就只能運(yùn)用最原始的復(fù)制粘貼的方法提煉數(shù)據(jù)信息，耗時(shí)且耗力。2013年2月1日，人保財(cái)險(xiǎn)執(zhí)行副總裁王和在中國第七屆“保險(xiǎn)業(yè)管理信息化高峰論壇”上指出，在過去的兩三年里，結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)發(fā)生了本質(zhì)性的逆轉(zhuǎn)。過去就整個(gè)社會(huì)來講，絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)正呈快速增長的趨勢，現(xiàn)在以及未來，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)將占到95%，甚至更多。

“財(cái)務(wù)分析”課程講授的基本方法主要是比率分析和因素分析法等。目前，無論是學(xué)術(shù)界還是業(yè)界，研究人員大量使用統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，例如聚類分析、多元回歸、因子分析、時(shí)間序列預(yù)測法等。因而，我校學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力急需加強(qiáng)，尤其是統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)要扎實(shí)。

2.學(xué)生財(cái)務(wù)分析報(bào)告撰寫水平有待提高

財(cái)務(wù)分析的結(jié)果是以財(cái)務(wù)分析報(bào)告的形式展示給企業(yè)利益相關(guān)人，為其進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測、財(cái)務(wù)決策、財(cái)務(wù)控制和財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)等提供可靠信息。財(cái)務(wù)分析報(bào)告是對(duì)企業(yè)經(jīng)營狀況、資金運(yùn)作的綜合概括和高度反映。李寶智（2012）認(rèn)為，報(bào)告應(yīng)具備八要素：準(zhǔn)確、完整、可比、用戶導(dǎo)向、相關(guān)、問題的解決方案、及時(shí)和易用。[8]從我校學(xué)生提交的財(cái)務(wù)分析報(bào)告看，與上述要求還有很大差距。

三、“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)改革建議

1.培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)資源使用

重點(diǎn)介紹幾個(gè)數(shù)據(jù)庫的使用：

（1）金融數(shù)據(jù)庫。我校購買了兩款金融數(shù)據(jù)庫，北京聚源銳思數(shù)據(jù)科技有限公司金融數(shù)據(jù)庫（http：//）和深圳市國泰安信息技術(shù)有限公司CSMAR財(cái)經(jīng)系列研究數(shù)據(jù)庫（http：//）。登陸金融數(shù)據(jù)庫后，輸入查詢條件即可下載上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，速度快且數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)格式可以任意選擇。

（2）中國資訊行（國際）有限公司高校財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)庫（http：//），INFOBANK于1995年在香港成立，是一家專門收集、處理及傳播中國商業(yè)、經(jīng)濟(jì)信息的香港高科技企業(yè)，信息范圍涵蓋19個(gè)領(lǐng)域、197個(gè)行業(yè)。

（3）國務(wù)院發(fā)展研究中心信息網(wǎng)（國研網(wǎng)）（http：//.cn）。國研網(wǎng)已建成了內(nèi)容豐富、檢索便捷、功能齊全的大型經(jīng)濟(jì)信息數(shù)據(jù)庫集群，包括：六十幾個(gè)文獻(xiàn)類數(shù)據(jù)庫、四十多個(gè)統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)庫等。

網(wǎng)站資源：中國證券監(jiān)督管理委員會(huì)（http：//）、上海證券交易所（http：//.cn）、深圳證券交易所網(wǎng)站（http：//）、巨潮資訊網(wǎng)（http：//.cn）和相關(guān)協(xié)會(huì)網(wǎng)站等。

2.培養(yǎng)數(shù)據(jù)預(yù)處理和建模能力

收集到數(shù)據(jù)之后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型。[9]學(xué)生在統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程中，已經(jīng)完成基本模型理論、SPSS或者Eviews三分析軟件的學(xué)習(xí)。但是，若想實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的整理和分析，應(yīng)該掌握R或者M(jìn)atlab統(tǒng)計(jì)分析軟件，同時(shí)，還要掌握一種編程語言，例如C++、JAVA、C#等。利用編程語言調(diào)用統(tǒng)計(jì)分析軟件，從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分析。另外，建議學(xué)生了解Perl語言編程，該語言擅長處理非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

3.培養(yǎng)文獻(xiàn)閱讀及財(cái)務(wù)分析報(bào)告撰寫能力

數(shù)據(jù)分析之后，需要撰寫財(cái)務(wù)分析報(bào)告，為各方利益相關(guān)者的決策提供依據(jù)。不同財(cái)務(wù)分析的目的，形成的財(cái)務(wù)分析報(bào)告具體要求會(huì)有所差異，但是撰寫財(cái)務(wù)分析報(bào)告的基本步驟相同。首先查閱文獻(xiàn)，閱讀相關(guān)學(xué)術(shù)文章、財(cái)務(wù)分析師分析報(bào)告、評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)報(bào)告等；其次，模仿寫作，組織財(cái)務(wù)分析結(jié)果，形成報(bào)告。此中沒有捷徑，需多看、多寫。

注釋：

①1TB 等于1000GB，1PB 等于1000TB。

參考文獻(xiàn)：

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[6]陳衛(wèi)軍，徐文學(xué)，陳平.基于上市公司網(wǎng)上資源的《財(cái)務(wù)分析》實(shí)訓(xùn)教學(xué)探討[J].財(cái)會(huì)通訊，2012，（2）.

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第7篇：數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文

本文將針對(duì)數(shù)據(jù)分析，同時(shí)結(jié)合客服中心的具體需要，來幫助大家理清如何做數(shù)據(jù)分析、如何提高工作效率和質(zhì)量、如何讓分析出來的內(nèi)容更有價(jià)值、如何才能夠讓領(lǐng)導(dǎo)認(rèn)可。下面就是我在工作中總結(jié)出來的十個(gè)必須要問自己的問題（如圖1）。

1. 目前領(lǐng)導(dǎo)的關(guān)注點(diǎn)是什么？

任何分析都是應(yīng)該建立在企業(yè)整體戰(zhàn)略之上的，了解領(lǐng)導(dǎo)目前的工作重心，自然就可以判斷我們應(yīng)該朝著哪個(gè)方向進(jìn)行分析，這樣才能夠幫助領(lǐng)導(dǎo)全面深入地了解目前狀況，從而決定要采取哪些措施。所以，要根據(jù)數(shù)據(jù)分析的受眾對(duì)象來進(jìn)行分析，把握好分析的整體方向與深度及廣度。

2. 分析的主要目的是什么？

分析之前要考慮為什么要做分析，在這里我們舉例來說明。例如在考慮上一問題時(shí)我們假定目前領(lǐng)導(dǎo)主抓服務(wù)水平（20秒接通率），那么我們?cè)谶@里就應(yīng)該清晰分析的目的就是分析目前整體服務(wù)水平在歷史中處于什么水平？問題出現(xiàn)在哪里？我們應(yīng)該在哪些方面上采取措施來提高服務(wù)水平？

3. 需要哪些數(shù)據(jù)來支撐分析？

在明確了分析目的之后，我們就要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。在這里我們要先根據(jù)客服中心運(yùn)營的經(jīng)驗(yàn)對(duì)可能影響到服務(wù)水平的因素進(jìn)行提前判斷，以確定我們需要哪些數(shù)據(jù)來支持我們做分析。像對(duì)服務(wù)水平產(chǎn)生影響的因素可以有人員方面、系統(tǒng)方面、流程制度方面等，所以我們可以分析話務(wù)量、排班人員情況、人員出勤狀況、在線人數(shù)、示忙人數(shù)、離席人數(shù)、平均通話時(shí)長、平均事后處理時(shí)長等數(shù)據(jù)。

4. 數(shù)據(jù)應(yīng)該從哪里收集？

現(xiàn)在我們已經(jīng)明確需要的數(shù)據(jù)有哪些了，下面就是開始收集數(shù)據(jù)，最主要的數(shù)據(jù)來源就是目前客服中心內(nèi)部現(xiàn)有的報(bào)表系統(tǒng)。在這里我們假定報(bào)表系統(tǒng)是完善的，可以根據(jù)我們的分析需求來隨意提取任何數(shù)據(jù)，當(dāng)然有些數(shù)據(jù)是很難在系統(tǒng)中提出的，這時(shí)我們就需要手工進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。

5. 應(yīng)從什么角度進(jìn)行分析？

這個(gè)問題其實(shí)在第三個(gè)問題中就已經(jīng)區(qū)分出來了。舉例來說，我們可以分析不同時(shí)段的話務(wù)情況以及各時(shí)段對(duì)應(yīng)的排班人數(shù)，以此來判斷是否是人員不足或者是話務(wù)突增造成的服務(wù)水平低。最終，通過不同角度進(jìn)行定性與定量的綜合分析，找出問題到底是人的原因、系統(tǒng)的原因、還是流程制度的原因。

6. 應(yīng)該用什么分析方法？

我們只需要掌握一些簡單的分析方法即可滿足目前客服中心的日常分析需求。選擇分析方法的原則就是只選最合適的不選最高深的。一般我們可以用到的分析方法有：

對(duì)比分析：在同一分析維度下對(duì)不同數(shù)據(jù)集合進(jìn)行比較，找出其中存在的差異，并進(jìn)一步深入挖掘差異原因；

趨勢分析：觀察數(shù)據(jù)序列隨時(shí)間的變化趨勢，找出其一般規(guī)律，如移動(dòng)平均、同比、環(huán)比等；

排名分析：將大量數(shù)據(jù)按某種分類方法進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)，觀察其中的Top N數(shù)據(jù)，反映其對(duì)整體的影響程度如何；

結(jié)構(gòu)分析：在統(tǒng)計(jì)分組的基礎(chǔ)上計(jì)算各組成部分所占比重，進(jìn)而分析某一總體現(xiàn)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征、總體的性質(zhì)、總體內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化規(guī)律；

相關(guān)性分析：測量某兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度，即當(dāng)一個(gè)變量發(fā)生變化，另外一個(gè)變量也會(huì)隨之發(fā)生的變化趨勢。

7. 如何展示分析結(jié)論？

1） 根據(jù)不同的報(bào)告選擇不同的展示工具

我們一般是以分析報(bào)告的形式來展示分析結(jié)論的，根據(jù)不同的報(bào)告類型選取不同的工具進(jìn)行展示。報(bào)告大致區(qū)分為三種：日常運(yùn)營狀況分析報(bào)告、專項(xiàng)問題解決報(bào)告、歷史數(shù)據(jù)（問題）研究報(bào)告。

用PPT撰寫分析報(bào)告可以加入豐富的元素、動(dòng)畫效果等，圖文并茂，適合現(xiàn)場演示匯報(bào)，大大增強(qiáng)展示效果；但是不適合大篇幅的文字，對(duì)于匯報(bào)人員的演講技能要求較高；專題分析報(bào)告與歷史研究報(bào)告均可以使用PPT來制作。

用Word撰寫分析報(bào)告易于排版，顯得相對(duì)正式；但是缺乏交互性，不適合演講匯報(bào)；適合撰寫各類型的分析報(bào)告。

用Excel則適合日常報(bào)告的撰寫，還可以有動(dòng)態(tài)的圖表，方便實(shí)時(shí)更新、交互性較強(qiáng)，但不適合演講匯報(bào)。

2） 根據(jù)不同內(nèi)容選擇不同的展示圖表

數(shù)據(jù)展示的原則就是簡單直觀、清晰易懂， 在選擇圖表來展示數(shù)據(jù)時(shí)需要考慮清楚我們想要展示給領(lǐng)導(dǎo)什么，要說明什么問題。用來展示數(shù)據(jù)的圖表大致有用餅圖、條形圖、柱狀圖、折線圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖、面積圖。

以下給出幾個(gè)圖例供大家參考（說明一下，圖表的標(biāo)題已經(jīng)去掉，只展示圖表大致形式）。

8. 產(chǎn)生問題的原因有哪些？

經(jīng)過以上的綜合分析我們可以判斷是以下原因：

人員問題：人員招聘不足、排班不夠合理、人員出勤差、人員接續(xù)效率低、人員培訓(xùn)效果不明顯等問題；

系統(tǒng)問題：話務(wù)系統(tǒng)故障、知識(shí)庫系統(tǒng)故障等問題，具體是什么問題需要查看系統(tǒng)故障的歷史記錄；

流程制度問題：管理流程和服務(wù)流程不合理、過于復(fù)雜，職責(zé)界定不清晰、制度不完善等問題

9. 可以采取的措施有哪些？

在經(jīng)過全面的分析后，將造成服務(wù)水平低的所有因素按照重要性進(jìn)行排序，根據(jù)80/20法則首先解決重要的影響因素，針對(duì)各影響因素的不同采取不同的措施進(jìn)行改善。制定改善計(jì)劃需要明確改善的事項(xiàng)是什么、負(fù)責(zé)的人員（或部門）是誰、預(yù)計(jì)的周期是多長等要素。

10. 最終的改善效果如何？

第8篇：數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文

【關(guān)鍵詞】投資 可行性分析 作用

現(xiàn)階段全世界都向著全球化和一體化方向不斷邁進(jìn)，尤其是在世界經(jīng)濟(jì)貿(mào)易方面，各國之間的聯(lián)系越來越緊密，市場競爭也更加復(fù)雜更為激烈。在這種經(jīng)濟(jì)大環(huán)境之下，投資者的每一次的經(jīng)濟(jì)投資都面臨著巨大的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，甚至有血本無歸的可能。投資者在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)投資的決策之前一定要做出完整的可行性分析報(bào)告，這對(duì)于提高決策者的決策效率，降低決策者因?yàn)閭€(gè)人感情因素以及對(duì)國家及地方政策不了解或是了解不全面而造成的決策失誤，錯(cuò)失最佳的投資良機(jī)情況出現(xiàn)的可能，還可以起到優(yōu)化市場資源配置，使自然資源得到最充分的分配和利用，提高產(chǎn)品的市場競爭力等作用。因此，本文就對(duì)在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)實(shí)際投資過程中，投資可行性分析所起到的重要作用進(jìn)行深入分析和研究。

一、經(jīng)濟(jì)投資可行性分析的原則

（一）前瞻性

可行性分析最為基本的原則就是前瞻性，這也是投資可行性分析存在的最大意義。前瞻性，顧名思義就是在事件發(fā)生之前對(duì)其發(fā)展趨勢及最終結(jié)果進(jìn)行預(yù)判。從經(jīng)濟(jì)管理方向來說，可行性分析是預(yù)控行為的一部分，經(jīng)濟(jì)投資前對(duì)于要投資的對(duì)象是否具有升值空間運(yùn)用已有資料進(jìn)行合理分析，對(duì)投資的收益性做出預(yù)判，所以這一分析本身就是一項(xiàng)有預(yù)測性質(zhì)的活動(dòng)。在進(jìn)行投資目標(biāo)的實(shí)際可行性分析的時(shí)候，要時(shí)刻謹(jǐn)記這一重要原則，對(duì)于可能對(duì)投資活動(dòng)產(chǎn)生影響的因素都要充分了解并分析，每一個(gè)細(xì)小的因素都有可能對(duì)投資結(jié)果帶來巨大的影響，從而提高可行性分析的準(zhǔn)確程度，為投資者做出明智的投資選擇提供有效的數(shù)據(jù)支持。

（二）公平性

在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)投資可行性分析時(shí)候，想要獲得更為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)、得到更加精準(zhǔn)的判斷，就必須要遵循可行性分析的公平性原則，這在分析過程中起著十分重要的作用。相關(guān)金融數(shù)據(jù)分析師必須要堅(jiān)持這一原則，不帶任何感彩地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和綜合判斷，明確自身肩負(fù)的重要職責(zé)，對(duì)于外界的影響因素要盡最大的力量進(jìn)行屏蔽，科學(xué)客觀地對(duì)待收集的數(shù)據(jù)和資料，并據(jù)此進(jìn)行公正客觀的分析和計(jì)算，還要按照經(jīng)濟(jì)市場的價(jià)值波動(dòng)規(guī)律進(jìn)行檢測，確保分析結(jié)果的科學(xué)性和可行性。

（三）真實(shí)性

可行性分析中想要確保分析報(bào)告科學(xué)且合理就要堅(jiān)持真實(shí)性的原則。相關(guān)金融數(shù)據(jù)分析師要在實(shí)際數(shù)據(jù)分析的時(shí)候保持謹(jǐn)慎認(rèn)真，確保所有工作流程都是按照相關(guān)規(guī)定及標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行的，收集的資料要翔實(shí)可靠、廣泛真實(shí)，這是做好投資可行性分析的基礎(chǔ)和依據(jù)，數(shù)據(jù)分析階段結(jié)束之后就到了考驗(yàn)數(shù)據(jù)分析師真正實(shí)力的時(shí)候了，特別要注意的就是工作中要貫穿真實(shí)性的原則，開展好數(shù)據(jù)分析工作，保證數(shù)據(jù)分析工作的有效性。

二、可行性分析在經(jīng)濟(jì)投資中的作用分析

就目前我國實(shí)際情況來說，在經(jīng)濟(jì)投資過程中可行性分析起著非常重要的作用，甚至對(duì)最終的經(jīng)濟(jì)效益起著決定性的影響作用。因此，必須充分利用好可行性分析，以便能夠使其在實(shí)際經(jīng)濟(jì)投資中發(fā)揮出更加重要的作用。

（一）為投資者摸清投資市場真實(shí)需求及情況做出參考

投資決策是否明智，就要看這個(gè)決策是否符合市場需求以及和市場需求符合的程度，如果投資者的投資項(xiàng)目沒有符合市場需求或者與市場消費(fèi)主流方向有所偏離的話，就會(huì)給投資者帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，甚至讓投資者因?yàn)橐粋€(gè)決定而血本無歸，因此做出決策之前必須對(duì)市場需求進(jìn)行全面而深入的調(diào)查，并綜合其他數(shù)據(jù)做出可行性分析報(bào)告，只有這樣才可以最大程度地降低決策對(duì)投資者帶來的負(fù)面影響，為投資者帶來更多的經(jīng)濟(jì)收入。相關(guān)金融風(fēng)險(xiǎn)測評(píng)師要對(duì)國內(nèi)外相關(guān)市場的規(guī)模、競爭力以及價(jià)格等進(jìn)行深入的調(diào)查及了解，預(yù)判潛在市場的大小，對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估計(jì)并擬出對(duì)應(yīng)的應(yīng)急方案，做出最為合適的經(jīng)濟(jì)投資項(xiàng)目分析報(bào)告，為投資者自行做出決策提供科學(xué)可靠的數(shù)據(jù)支持，并在一定程度上減小了投資者進(jìn)行經(jīng)濟(jì)投資項(xiàng)目選擇的壓力，減輕了工作負(fù)擔(dān)，并提高了決策效率。

（二）科學(xué)合理地對(duì)投資對(duì)象各方面條件進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)

進(jìn)行投資的可行性分析能夠?qū)ν顿Y項(xiàng)目進(jìn)行充分的了解和認(rèn)知，避免因?yàn)椴涣私馔顿Y項(xiàng)目而造成的盲目決策。一方面，能夠提高投資項(xiàng)目在同類產(chǎn)品中的競爭力，促進(jìn)各類自然資源及經(jīng)濟(jì)資源的合理分配及利用，使得資源利用效率實(shí)現(xiàn)最大化。由于各類生產(chǎn)資源在地域上分配不均衡，并且各地?fù)碛械馁Y源也有一定的數(shù)量限制，不同地區(qū)的同類資源在數(shù)量、質(zhì)量等方面都是不同的，因此各地的生產(chǎn)成本也就不盡相同?？尚行苑治鰧?duì)投資項(xiàng)目進(jìn)行的全面分析包括了項(xiàng)目開發(fā)的地區(qū)、項(xiàng)目的規(guī)模大小、項(xiàng)目所具有的潛在價(jià)值等等，這些都是在進(jìn)行實(shí)際決策時(shí)需要參考的對(duì)象，具有優(yōu)勢因素的投資項(xiàng)目自然會(huì)獲得更多投資者的青睞，這樣就使得優(yōu)勢因素得到更多的利用，進(jìn)而加強(qiáng)了項(xiàng)目的競爭能力；另一方面，進(jìn)行可行性分析時(shí)，對(duì)投資項(xiàng)目的全面考察、完整的數(shù)據(jù)分析方式以及科學(xué)的數(shù)學(xué)模型應(yīng)用、從宏觀角度對(duì)投資項(xiàng)目所處的環(huán)境等方面進(jìn)行統(tǒng)一整合及分析等都使投資方案的合理性得到充分保證，為決策的順利執(zhí)行提供必要的備選方案，還從一定程度上維持了市場競爭的平衡性。

（三）避免由于決策者缺乏對(duì)國家政策等外部環(huán)境的了解導(dǎo)致的決策失誤

經(jīng)濟(jì)投資項(xiàng)目的開發(fā)及上市都必須要遵守國家相關(guān)政策做出的相關(guān)規(guī)定，還必須要獲得國家相關(guān)審批部門的認(rèn)證和允許才可以在金融市場進(jìn)行上市。國家政策則是國家根據(jù)實(shí)時(shí)市場情況做出宏觀調(diào)控的一種重要手段和方法，國家政策包括很多方面，比如投資政策、出口政策，還有在某些特殊地區(qū)實(shí)行的特別經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃，還有國家為了扶持某種新興行業(yè)而提供的特殊優(yōu)待條件等等，如果投資者不能及時(shí)了解國家政策改動(dòng)及增添的動(dòng)向，不能對(duì)國家相關(guān)政策及地區(qū)政策做出詳盡而透徹的了解，就很容易出現(xiàn)投資項(xiàng)目超過審批時(shí)間或者是錯(cuò)過優(yōu)惠條件實(shí)施事件等等而帶來的很多不必要的經(jīng)濟(jì)損失。因此，投資者在進(jìn)行實(shí)際投資的之前一定要做可行性分析，對(duì)國家及地區(qū)的相關(guān)政策及優(yōu)惠條例進(jìn)行完全的掌握，并聘請(qǐng)專業(yè)的金融風(fēng)險(xiǎn)測評(píng)師對(duì)市場可能出現(xiàn)的變化及風(fēng)險(xiǎn)做出預(yù)判，做出相對(duì)應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施及方案，才能夠最大程度的避免因?yàn)樾畔⒘私獠患皶r(shí)而造成的決策失誤或是錯(cuò)失投資的最佳時(shí)機(jī)，甚至帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。

（四）使得投資者的決策更具穩(wěn)定性

投資者想要保證經(jīng)濟(jì)投資能夠持續(xù)平穩(wěn)不斷地運(yùn)行下去，就必須要保證自身投資具有穩(wěn)定性、漸進(jìn)性和一定的系統(tǒng)性。投資者再進(jìn)行一些比較大型的經(jīng)濟(jì)項(xiàng)目投資的時(shí)候，因?yàn)槠浔旧砭哂械耐顿Y規(guī)模大、投資風(fēng)險(xiǎn)高、資金回收期較長等特點(diǎn)，很容易出現(xiàn)投資的不連續(xù)，產(chǎn)生一定的投資混亂，這就需要投資者在進(jìn)行投資之前做好可行性分析工作，為之后投資項(xiàng)目的決策提供紅宏觀上的方向引導(dǎo)，維持投資的穩(wěn)定性和有序性，才能夠使得市場資源得到有效充分利用，才能減少在投資中的決策混亂，進(jìn)而減少?zèng)Q策失誤，獲取更多更長遠(yuǎn)的經(jīng)濟(jì)利益。

三、結(jié)語

綜上所述，投資者在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)投資的決策之前一定要做出完整的可行性分析報(bào)告，這對(duì)于提高決策者的決策效率，降低決策者因?yàn)閭€(gè)人感情因素以及對(duì)國家及地方政策不了解或是了解不全面而造成的決策失誤，錯(cuò)失最佳的投資良機(jī)情況出現(xiàn)的可能，還可以起到優(yōu)化市場資源配置，使自然資源得到最充分的分配和利用，提高產(chǎn)品的市場競爭力等作用。本文介紹了經(jīng)濟(jì)投資可行性分析的基本原則以及可行性分析在經(jīng)濟(jì)投資中的重要作用，希望可以為投資者在進(jìn)行投資決策之前對(duì)可行性分析充分重視起來，認(rèn)識(shí)到只有做好可行性分析報(bào)告才能夠盡量減少市場決策的風(fēng)險(xiǎn)，做出最為合理的投資決策分析，希望可以為相關(guān)經(jīng)濟(jì)投資者提供一點(diǎn)參考和借鑒。

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第9篇：數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文

隨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長，“大數(shù)據(jù)”一詞受到了越來越多的關(guān)注，很多領(lǐng)域已經(jīng)開始應(yīng)用大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能應(yīng)用于數(shù)字出版中，在傳統(tǒng)的紙質(zhì)出版中也有應(yīng)用前景。本文擬以醫(yī)學(xué)出版為例，探討大數(shù)據(jù)時(shí)代下，醫(yī)學(xué)出版選題策劃的思路轉(zhuǎn)變，以及面臨的問題與挑戰(zhàn)。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代素描

“大數(shù)據(jù)”是人們給信息爆炸所產(chǎn)生的巨量數(shù)據(jù)起的一個(gè)簡單的名字。一方面，這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著巨大的潛在價(jià)值，人們迫切需要更先進(jìn)的技術(shù)，對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)處理；另一方面，技術(shù)的進(jìn)步，包括云計(jì)算、分布式計(jì)算等方法的應(yīng)用，極大地提升了信息處理能力，提供了廣闊的研究空間，使大數(shù)據(jù)分析成為可能。

很多人認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”就是指數(shù)據(jù)量大，這是一個(gè)誤區(qū)。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是發(fā)現(xiàn)和理解了信息與信息之間的關(guān)系，是思維的變革，而這種變革主要表現(xiàn)在以下三方面。首先，大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)“全體數(shù)據(jù)”，需要我們盡可能多地搜集、保存與行業(yè)相關(guān)的各類數(shù)據(jù)和信息。其次，大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們不再一味追求精確，而是承認(rèn)混雜性。因此，人們需要對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)給予更多的關(guān)注。也就是說，我們不僅要關(guān)注圖書銷量、讀者群構(gòu)成、直接反饋；也要關(guān)注鼠標(biāo)點(diǎn)擊、駐留在一本書的時(shí)間，后續(xù)購買、關(guān)聯(lián)購買情況，購買地點(diǎn)等。這些看似雜亂的信息，可能蘊(yùn)藏著巨大的商機(jī)和價(jià)值。再次，大數(shù)據(jù)不再追求因果關(guān)系，而是關(guān)注事物之間的相關(guān)性。例如，沃爾瑪通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，在颶風(fēng)來臨的季節(jié)，不僅手電筒的銷量增加了，某一種牌子的蛋撻的銷量也增加了，因此，沃爾瑪在颶風(fēng)季節(jié)來臨時(shí)，將庫存的蛋撻擺放在靠近手電的位置，以增加銷量。在醫(yī)學(xué)出版中，我們也可以通過數(shù)據(jù)分析，找出與讀者的購買行為或閱讀需求相關(guān)的要素。

二、大數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)出版選題策劃中的應(yīng)用前景

1. 教材出版

各個(gè)出版社都很重視教材出版。不管是新編教材還是修訂教材，調(diào)研都是啟動(dòng)編寫的基礎(chǔ)。教材調(diào)研，需要先搜集開設(shè)本專業(yè)學(xué)校的名單，逐個(gè)寄出調(diào)研函。學(xué)校的名單主要來源于相關(guān)學(xué)會(huì)、教職委、行職委提供的資料，但需結(jié)合前一版教材或相關(guān)書籍發(fā)貨的省市分布數(shù)據(jù)，有些時(shí)候這兩者有較大出入。例如，提供的名單中，河南省沒有學(xué)校招生，但出版社前三年的發(fā)貨資料中，河南省每年的教材發(fā)貨數(shù)很大。另外調(diào)研函發(fā)出后，回收也存在一定困難，通常只能做到部分回收。正因?yàn)閷W(xué)校的名單很難搜集齊全，調(diào)研函也不能全部回收，這種傳統(tǒng)方式上的調(diào)研，雖然力求全面，但仍是一種抽樣調(diào)查，很難涵蓋整個(gè)行業(yè)的樣本量和全部信息。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，一切都可以被數(shù)據(jù)化，大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的不是抽樣樣本，而是全體數(shù)據(jù)，因此將數(shù)據(jù)分析引入教材調(diào)研，可以對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上有關(guān)專業(yè)的開設(shè)省份、招生學(xué)校、招生人數(shù)等信息進(jìn)行分析，得出更全面的數(shù)據(jù)分析報(bào)告。在教材修訂、搜集反饋意見時(shí)，也可以通過搜集論壇、網(wǎng)購機(jī)構(gòu)的銷售記錄、讀者評(píng)論等，分析需要增加、刪減及修改的內(nèi)容。在遴選主編、副主編及編者時(shí)，編輯同樣可以通過分析網(wǎng)站上的會(huì)議情況、會(huì)議日程、發(fā)言頻率和題目、各領(lǐng)域?qū)＜业膶I(yè)特長，確定其學(xué)術(shù)影響，以及在教材中適合擔(dān)任的角色，并將這些信息形成分析報(bào)告，供決策者參考。

2. 學(xué)術(shù)專著

在傳統(tǒng)出版模式下，學(xué)術(shù)專著的選題方式屬于經(jīng)驗(yàn)型，由策劃編輯提出選題，報(bào)出版社選題會(huì)討論。選題委員會(huì)由社領(lǐng)導(dǎo)、經(jīng)驗(yàn)豐富的老編審、生產(chǎn)及銷售部門負(fù)責(zé)人等組成。選題會(huì)上討論的依據(jù)主要是以往選題的銷售情況及市場反饋，當(dāng)前市場同類書的情況，以及其他出版社類似圖書的銷售情況。這種選題論證方式所參考的數(shù)據(jù)，只是整個(gè)出版市場數(shù)據(jù)的一部分。而利用大數(shù)據(jù)，人們可以獲得整個(gè)醫(yī)學(xué)圖書市場的書目信息、銷售情況，并進(jìn)行分析。通過數(shù)據(jù)分析得出的報(bào)告，可以形象地理解成一批有無限經(jīng)驗(yàn)的策劃編輯、生產(chǎn)人員和銷售人員討論后得出的結(jié)論。理論上，這種論證模式更客觀、更有說服力。

現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)、數(shù)據(jù)庫的資源已經(jīng)十分豐富，通過對(duì)諸如丁香園醫(yī)學(xué)論壇、中國期刊網(wǎng)（CNKI）、PubMed等的搜索記錄、瀏覽記錄、用戶留言，以及對(duì)亞馬遜、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)的專業(yè)圖書購買記錄的分析，可以篩選出各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的熱點(diǎn)，并對(duì)相關(guān)用戶的地理位置、年齡、職稱等信息進(jìn)行分析，準(zhǔn)確定位讀者人群，并預(yù)測市場容量，為圖書選題提供參考。

3. 應(yīng)急出版

應(yīng)急出版對(duì)于醫(yī)學(xué)出版社來說是一個(gè)很重要的部分，在遇到較大的公共衛(wèi)生事件或異常天氣時(shí)，公眾很需要專業(yè)出版社出版的相關(guān)預(yù)防書籍普及防范知識(shí)，醫(yī)師也需要專業(yè)書籍補(bǔ)充相關(guān)知識(shí)，專業(yè)出版社有義務(wù)為他們提供高質(zhì)量的出版物。例如人民衛(wèi)生出版社在2003年“非典”暴發(fā)時(shí)緊急出版的SARS診治、防范等方面的圖書，以及在2013年出版的《實(shí)面“霾”伏――“霧霾”中的生活與健康》。如果等到公共事件或異常天氣已經(jīng)暴發(fā)再組織編寫，出版時(shí)間容易滯后。

大數(shù)據(jù)分析在應(yīng)急出版方面將會(huì)有明顯的優(yōu)勢。例如，谷歌公司通過對(duì)檢索詞條的分析，提前幾周時(shí)間預(yù)測甲型H1N1流感爆發(fā)。這個(gè)案例對(duì)于應(yīng)急出版是一個(gè)很好的啟示。編輯可以通過類似的數(shù)據(jù)預(yù)測方式，如在流感暴發(fā)前，即組織編寫流感預(yù)防及治療相關(guān)的書籍。再如，如果能夠通過網(wǎng)絡(luò)的搜索詞條，或者同諸如中央氣象臺(tái)等單位合作，共享數(shù)據(jù)庫，提前預(yù)測會(huì)有嚴(yán)重霧霾天氣出現(xiàn)，就能提前組織專家編寫，為書籍出版贏得寶貴的時(shí)間。同時(shí)，可以通過搜索頻率預(yù)測印刷冊(cè)數(shù)，避免過多的庫存。

三、醫(yī)學(xué)編輯應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的策略

1. 醫(yī)學(xué)編輯應(yīng)做好基礎(chǔ)工作

一是立足自身，做好醫(yī)學(xué)編輯出版的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)工程建設(shè)。例如進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化、電子化和標(biāo)準(zhǔn)化，為實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用打好基礎(chǔ)。只有將出版物網(wǎng)絡(luò)化、電子化，才能使與出版相關(guān)的信息和數(shù)據(jù)成為可以搜集的資源；大數(shù)據(jù)技術(shù)可以分析雜亂的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化可以為數(shù)據(jù)分析提供更多便利。

二是學(xué)習(xí)借鑒，建立基于云計(jì)算等先進(jìn)信息技術(shù)的新型工作模式。例如民生銀行開發(fā)的小微金融數(shù)字地圖平臺(tái)，通過這種地圖將數(shù)據(jù)可視化，由此提供相應(yīng)的信息分析、營銷實(shí)務(wù)等服務(wù)。出版社如果建立類似的平臺(tái)，將銷售數(shù)據(jù)可視化，就能為選題策劃工作提供更多的服務(wù)。

三是尋求協(xié)作，引接信息產(chǎn)業(yè)界力量。例如一些新興的提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)服務(wù)的公司，同它們積極合作開展大數(shù)據(jù)分析研究工作，推動(dòng)研發(fā)基于大數(shù)據(jù)的智能選題策劃系統(tǒng)。