數據分析報告推薦

　　隨著(zhù)個(gè)人素質(zhì)的提升，報告與我們愈發(fā)關(guān)系密切，其在寫(xiě)作上有一定的技巧。一聽(tīng)到寫(xiě)報告馬上頭昏腦漲？以下是小編整理的數據分析報告推薦，希望對大家有所幫助。

數據分析報告推薦1

　　一、 提出問(wèn)題

　　1、單位基本情況及相關(guān)業(yè)務(wù)流程介紹；

　　對于藥店，儲存大量的常用藥品是必不可少的工作，隨之而來(lái)的對藥品的數據信息管理和儲存成為了令人頭疼的問(wèn)題，在接到貨源后，工作人員需要統計藥品產(chǎn)地和價(jià)格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價(jià)格出售藥物，是至關(guān)重要的工作。

　　2、單位存在的問(wèn)題。

　　由于貨物種類(lèi)、名稱(chēng)眾多，在短時(shí)間內分析好相關(guān)數據幾乎不可能，大量的數據，依靠人力或是非數據統計軟件進(jìn)行統計工作，事倍功半。嚴重影響藥店的正常進(jìn)貨，出售藥品的工作。

　　二、 分析問(wèn)題

　　1、對該單位存在的問(wèn)題進(jìn)行分析；

　　由以上問(wèn)題可見(jiàn)，利用數據挖掘進(jìn)行相關(guān)數據的統計和整理工作，簡(jiǎn)單、省時(shí)、有效。

　　2、解決問(wèn)題的可能途徑和方法。

　　利用SQL SEVER 導入數據，再提取統計分析結果，很快會(huì )得到想要的數據分析結果。

　　三、 利用數據挖掘技術(shù)解決問(wèn)題

　　1、設計數據挖掘算法；

　　決策樹(shù)；

　　數據關(guān)聯(lián)；

　　神經(jīng)元算法；

　　2、對挖掘結果進(jìn)行深入解釋和分析

　　由此可以看見(jiàn)在不不同的產(chǎn)地，由于地理因素和特產(chǎn)藥品的原因，在藥品相關(guān)的植物盛產(chǎn)區，進(jìn)貨比較便宜。

　　可以分析出，不同的消費人群對于同類(lèi)的藥品的購買(mǎi)需求，對于同樣的功能的藥，藥存儲不同價(jià)格的種類(lèi)，以滿(mǎn)足廣大消費者的需求。

　　可以分析以前的銷(xiāo)售結果，哪類(lèi)、什么價(jià)格的更受消費者歡迎，方便以后進(jìn)貨。

　　四、 總結

　　通過(guò)自己的實(shí)踐，對數據挖掘有了新的認識。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數據挖掘是基于“歸納”的思路，從大量的數據中（因為是基于歸納的思路，因此數據量的大小很大程度上決定了數據挖掘結果的魯棒性）尋找規律，為決策提供證據。從這種角度上來(lái)說(shuō)，數據挖掘可能并不適合進(jìn)行科學(xué)研究，因為從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，數據挖掘這個(gè)技術(shù)是不能證明因果的，以一個(gè)最典型的.例子來(lái)說(shuō)，例如數據挖掘技術(shù)可以發(fā)現啤酒銷(xiāo)量和尿布之間的關(guān)系，但是顯然這兩者之間緊密相關(guān)的關(guān)系可能在理論層面并沒(méi)有多大的意義。不過(guò)，僅以此來(lái)否定數據挖掘的意義，顯然就是對數據挖掘這項技術(shù)價(jià)值加大的抹殺，顯然，數據挖掘這項技術(shù)從設計出現之初，就不是為了指導或支持理論研究的，它的重要意義在于，它在應用領(lǐng)域體現出了極大地優(yōu)越性。一下是我參閱資料總結的設計數據挖掘的步驟：

　�、� 理解數據和數據的來(lái)源

　�、� 獲取相關(guān)知識與技術(shù)

　�、� 整合與檢查數據

　�、� 去除錯誤或不一致的數據。

　�、菁僭O數據模型。

　�、� 實(shí)際數據挖掘工作（data mining）。

　�、� 測試和驗證挖掘結果（testing and verfication）。

　�、� 解釋和應用（interpretation and use）。

　　由上述步驟可看出，數據挖掘牽涉了大量的準備工作與規劃工作，事實(shí)上許多專(zhuān)家都認為整套數據挖掘的過(guò)程中，有80%的時(shí)間和精力是花費在數據預處理階段，其中包括數據的凈化、數據格式轉換、變量整合，以及數據表的鏈接�？梢�(jiàn)，在進(jìn)行數據挖掘技術(shù)的分析之前，還有許多準備工作要完成。

數據分析報告推薦2

　　數據分析報告顧名思義肯定是要有數據來(lái)說(shuō)話(huà)的，這是資料站為您準備的銷(xiāo)售數據分析報告，希望你喜歡！銷(xiāo)售數據分析工作涉及到銷(xiāo)售成本分析（包括原材料成本、制造損耗、運輸成本等）、銷(xiāo)售利潤分析（包括純利潤和毛利潤）、客戶(hù)滿(mǎn)意度分析、客戶(hù)需求分析等。

　　要進(jìn)行銷(xiāo)售數據分析，主要是統計和分類(lèi)，必須借助一些工具，單靠人基本是無(wú)法完成的，尤其是客戶(hù)較多或產(chǎn)品比較多的情況下，更是困難。最簡(jiǎn)單的方法是使用excell，把數據都輸進(jìn)去，然后統計，分類(lèi)，生產(chǎn)圖表，這樣就對數據有個(gè)比較直觀(guān)的了解�；蛘呤鞘褂肊RP軟件或其他一些管理軟件，更簡(jiǎn)單，直接就可以生產(chǎn)圖表。然后利用一些統計學(xué)的知識對這些數據圖表進(jìn)行分析，了解銷(xiāo)售狀態(tài)，做出決策。下面是寫(xiě)作銷(xiāo)售數據分析報告的方式方法。

　　一、銷(xiāo)售數據模型之維度

　　二、銷(xiāo)售數據模型之指標

　　三、零售數據模型之分析方法

　　1、ABC分析

　　ABC分析法又稱(chēng)帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根據事物在技術(shù)或經(jīng)濟方面的主要特征，進(jìn)行分類(lèi)排隊，分清重點(diǎn)和一般，從而有區別地確定管理方式的一種分析方法。由于它把被分析的對象分成A、B、C三類(lèi)，所以又稱(chēng)為ABC分析法。

　　ABC分析通過(guò)用于對一段時(shí)間商品銷(xiāo)售情況的分析，可以為商品管理提供依據。評估一個(gè)商品的銷(xiāo)售情況好壞的指標有以下三種：銷(xiāo)售額、銷(xiāo)售數、毛利。單一用哪個(gè)指標進(jìn)行分析都不夠準確，所以對這三個(gè)指標同時(shí)進(jìn)行分析，也就是給這三個(gè)指標一定的權重。比如銷(xiāo)售額占x%；銷(xiāo)售數占y%；毛利占z%。則該報表的顯示形式如下：

　　其中：綜合值=銷(xiāo)售額*x%+銷(xiāo)售數*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分類(lèi)結果顯示AB或者C；

　　按照所計算的綜合值進(jìn)行排序，觀(guān)察累計綜合值%的變化情況，將累計額百分數為20%以前的這些商品標記為A類(lèi)，進(jìn)行重點(diǎn)管理，采取的策略為對相關(guān)品的引進(jìn)；將累計額百分數在20%—90%之間的商品標記為B類(lèi)，進(jìn)行一般管理；將最后的累計額為10%的商品進(jìn)行淘汰管理。

　　根據貨品管理及銷(xiāo)售的情況，對ABC理論進(jìn)行了一定的變化，這樣對零售業(yè)的商品管理來(lái)說(shuō)更具有一定的操作性。

　　2、比較分析

　　比較分析，也稱(chēng)為對比分析，就是同一個(gè)指標在同一類(lèi)對象的不同實(shí)體或同一實(shí)體在不同維度上進(jìn)行對比，從而得出有價(jià)值的決策信息的一種方法。非常簡(jiǎn)單，但直觀(guān)易懂，在實(shí)際中應用非常普遍。同比，也叫同期比，表示和去年同一時(shí)間段的比較。

　　環(huán)比，表示本月和上月的比較。一般比較分析會(huì )結合圖形分析，使得結果更加明顯。

　　3、比率分析

　　從形式上看，比率分析是指兩個(gè)指標相除。按指標和實(shí)體范圍的不同，常用的有以下幾種類(lèi)型：

　　1、同一實(shí)體、同一指標，在不同時(shí)間的比率。如銷(xiāo)售額增長(cháng)率等。

　　2、同一類(lèi)實(shí)體、同一指標，在同一時(shí)間的比率。如毛利貢獻度、銷(xiāo)售額占比等。計算方法是單一實(shí)體的指標除以所有實(shí)體的指標之和。

　　3、同一實(shí)體、不同指標，在同一時(shí)間的比率。如毛利率，周轉率等等。這類(lèi)比率都有特定的商業(yè)含義。

　　4、20—80分析

　　20—80分析來(lái)源于“二八原則”，也叫二八定律或20/80原則，意思是在任何一組東西中，最重要的只占其中一小部分，約20%；其余80%盡管是多數，卻是次要的。

　　在零售業(yè)中，可以根據同一類(lèi)實(shí)體在同一指標間進(jìn)行二八分析；從而選出需要重點(diǎn)管理的對象（20%部分）。一般應用比較廣泛的分析對象包括：庫存商品（按庫存金額進(jìn)行分析）；商品（按銷(xiāo)售額或者毛利進(jìn)行分析）；供應商（按銷(xiāo)售額或毛利進(jìn)行分析）；客戶(hù)（按銷(xiāo)售額或毛利進(jìn)行分析）。

　　5、排序分析

　　排序分析方法是在銷(xiāo)售數據分析中常用的一種方法，就是按照某一指標或某幾個(gè)指標按照從大到小或者從小到大的順序排列，這種分析方法的好處在于清晰地讓分析者知道最多或最少的實(shí)體情況。一般排序分析應用在以下幾種情況：

　　1、同一實(shí)體、同一指標在不同時(shí)間的排序情況，如某一商品在一個(gè)月銷(xiāo)售額排序情況；

　　2、同一類(lèi)實(shí)體、同一指標在同一時(shí)間的排序情況，如小類(lèi)中所有商品在今天的銷(xiāo)售額排序；

　　3、同一實(shí)體、同一時(shí)間、多個(gè)指標排序情況（由主次排序因素組成），比如商品先按銷(xiāo)售額排序、再按毛利排序；

　　4、分組排序分析，如按照供應商分組，對供應商所供應商品的銷(xiāo)售額進(jìn)行排序。

　　6、動(dòng)態(tài)分析

　　動(dòng)態(tài)分析法是根據在一段時(shí)間內的數據變化，通過(guò)計算各種動(dòng)態(tài)分析指標來(lái)描述現象發(fā)展變化的過(guò)程和結果，進(jìn)而揭示現象發(fā)展變化的速度、趨勢及規律性，并依此可對現象未來(lái)發(fā)展做出預測的統計分析方法。

　　動(dòng)態(tài)分析的指標按其分析應用的情況和計算方法不同可分為兩大類(lèi)，一類(lèi)是通過(guò)將各期發(fā)展水平進(jìn)行平均所形成的，包括平均發(fā)展水平、平均增長(cháng)量、平均發(fā)展速度和平均增長(cháng)速度；另一類(lèi)是通過(guò)發(fā)展水平之間的對比計算形成的，包括增長(cháng)量、發(fā)展速度和增長(cháng)速度等。

　　發(fā)展趨勢分析方法是基于動(dòng)態(tài)分析中的一種，分為中短期趨勢分析與預測方法、長(cháng)期趨勢分析與預測方法、季節變動(dòng)分析與預測方法。

　　7、圖形分析

　　圖形分析的方法是利用圖形的直觀(guān)效果來(lái)展現查詢(xún)結果數據，分析圖形包括：餅狀圖、柱狀圖、折線(xiàn)圖、區域圖等。從圖形分析的方法來(lái)說(shuō)，一般有以下三種方法：

　　1、對比圖示法

　　通過(guò)用圖形表現出數據之間的比較關(guān)系；

　　2、曲線(xiàn)圖示法

　　一般用曲線(xiàn)圖示法來(lái)表明某一實(shí)體某個(gè)指標的數據發(fā)展趨勢。

　　3、因果圖示分析法

　　用因果圖示分析法把影響分析問(wèn)題的諸多因素用圖形表現出來(lái)，這樣就很容易看出主次要因素。一般來(lái)說(shuō)，圖形分析是與其他分析結合起來(lái)進(jìn)行分析的，使讀者更加清晰、易懂。

　　8、相關(guān)分析

　　相關(guān)分析是分析兩組隨機變量間線(xiàn)性密切程度的統計方法，是兩變量間線(xiàn)性相關(guān)分析的拓廣。其方法用以決定是否可以從其它的變量衡量預測另一主要變量的情形，通過(guò)衡量?jì)蓚�(gè)隨機變量之間“直線(xiàn)關(guān)系”的方向與強弱程度來(lái)判斷這兩個(gè)變量間的相關(guān)性。 在零售業(yè)中，相關(guān)分析可以應用于以下幾種情況：

　　1、同一實(shí)體，不同指標間進(jìn)行相關(guān)分析；比如供應商的銷(xiāo)售額與費用的關(guān)系；商品的數量與銷(xiāo)售額的相關(guān)關(guān)系；

　　2、同類(lèi)實(shí)體的同一指標的相關(guān)關(guān)系，比如供應商間銷(xiāo)售額的影響關(guān)系；

　　3、不同實(shí)體，不同指標間的相關(guān)關(guān)系；比如員工數量與企業(yè)銷(xiāo)售額間的關(guān)系；

　　9、回歸分析

　　回歸分析（Regression Analysis）是研究一個(gè)變量Y與其它若干變量X之間相關(guān)關(guān)系的一種數學(xué)工具，它是在一組實(shí)驗或觀(guān)測數據的基礎上，尋找被隨機性掩蓋了的變量之間的依存關(guān)系。通過(guò)回歸分析，可以把變量間的的復雜的、不確定的關(guān)系變得簡(jiǎn)單化、有規律化�；貧w分析一般有線(xiàn)性回歸分析、非線(xiàn)性回歸分析、多元線(xiàn)形回歸分析，一般最常用的就是一元線(xiàn)形回歸分析。

　　回歸分析作為相關(guān)分析的研究方法，同樣，在零售業(yè)可以對以下情況進(jìn)行分析：

　　1、同一實(shí)體，不同指標間進(jìn)行相關(guān)分析；比如供應商的銷(xiāo)售額與費用的關(guān)系；商品的數量與銷(xiāo)售額的相關(guān)關(guān)系；

　　2、同類(lèi)實(shí)體的同一指標的相關(guān)關(guān)系，比如供應商間銷(xiāo)售額的影響關(guān)系；

　　3、不同實(shí)體，不同指標間的相關(guān)關(guān)系；比如員工數量與企業(yè)銷(xiāo)售額間的關(guān)系；

　　10、方差分析

　　一個(gè)復雜的事物，其中往往有許多因素互相制約又互相依存。由于各種因素的影響，研究中的數據呈現波動(dòng)狀，造成波動(dòng)的原因可分為兩類(lèi)，一類(lèi)是不可控的隨機因素，另一類(lèi)是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析的思想就是通過(guò)數據分析找出對該事物有顯著(zhù)影響的因素，各因素之間的交互作用，以及顯著(zhù)影響因素的最佳水平等。

　　11、平衡分析

　　所謂平衡就是各個(gè)互相聯(lián)系的因素之間，在數量上保持一定的合理的對應關(guān)系。平衡分析法是分析事物之間相互關(guān)系的一種方法。它分析事物之間發(fā)展是否平衡，揭示出事物間出現的不平衡狀態(tài)、性質(zhì)和原因，指引人們去研究積極平衡的方法，促進(jìn)事物的發(fā)展。統計平衡分析的主要方法有編制平衡表和建立平衡關(guān)系式。

　　零售業(yè)中一般應用的指標包括：

　　損益平衡點(diǎn)=門(mén)店總費用÷毛利率，損益平衡點(diǎn)越低，表示獲利時(shí)點(diǎn)越快；損益平衡點(diǎn)越高，表示獲利時(shí)點(diǎn)越慢。

　　損益平衡點(diǎn)與銷(xiāo)貨額比=損益平衡點(diǎn)÷銷(xiāo)貨凈額

　　比率若小于1，表示有盈余，比率越小，盈余越多；比率越大于1，表示有虧損，比率越大，虧損越多。

　　12、因素分析

　　因素分析法是用來(lái)測定受多種因素影響的某種經(jīng)濟現象總變動(dòng)中各個(gè)因素的影響的方向和影響程度的一種統計分析方法。常見(jiàn)的因素分析方法有以下三種：

　　1、相關(guān)聯(lián)因素分析法

　　本方法不是借助于數字模型，而是根據相關(guān)因素的性質(zhì)，表明其數量變化對所研究現象變動(dòng)的影響關(guān)系與制約關(guān)系，從本質(zhì)上講屬于經(jīng)驗方法。比如員工的努力程度正向影響商品的銷(xiāo)售額；

　　2、相乘因素分析法

　　通過(guò)數據間相乘關(guān)系來(lái)測定各影響因素對某種經(jīng)濟現象總變動(dòng)的'方向和程度所產(chǎn)生的影響；一般采用通過(guò)固定一個(gè)因素，來(lái)觀(guān)察另一個(gè)因素對結果的影響程度。比如：銷(xiāo)售收入=銷(xiāo)售數量*商品單價(jià)；

　　3、相加因素分析法

　　對于某一經(jīng)濟現象的影響是由于其總體內部的各個(gè)組成部分（或構成因素）變動(dòng)影響的結果。如：商家的銷(xiāo)售額=門(mén)店1銷(xiāo)售額+門(mén)店2銷(xiāo)售額++門(mén)店n銷(xiāo)售額；

　　13、結構分析

　　結構分析法又稱(chēng)為組分析法，是在統計分組的基礎上，計算各組成部分所占比重，進(jìn)而分析某一總體現象的內部結構特征、總體的性質(zhì)、總體內部結構依時(shí)間推移而表現出的變化規律性的統計方法。結構分析法的基本表現形式，就是計算結構指標。其公式是：

　　結構指標就是總體各個(gè)部分占總體的比重，因此總體中各個(gè)部分的結構相對數之和，即等于100%。通過(guò)結構分析可以認識總體構成的特征。如，在某超市銷(xiāo)售額中，食品大類(lèi)占比36%，非食品大類(lèi)占比45%，非食品銷(xiāo)售占比19%。還可以揭示總體各個(gè)組成部分的變動(dòng)趨勢，研究總體結構變化過(guò)程，揭示現象總體由量變逐漸轉化為質(zhì)變的規律性。如，某某超市的食品銷(xiāo)售額在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明當地顧客群對食品的偏好越來(lái)越大，說(shuō)明超市食品引進(jìn)應該更加多一些。也可以揭示現象之間的依存關(guān)系，如研究某商業(yè)企業(yè)中商品銷(xiāo)售額與供應商的依存關(guān)系，可將各商品銷(xiāo)售額分組計算每個(gè)組相應的供應商情況。例如，某超市年銷(xiāo)售額300萬(wàn)元以上的供應商占15%，說(shuō)明商家企業(yè)的商品銷(xiāo)售額更多地依賴(lài)于那些比較大的供應商的商品。

　　四、銷(xiāo)售數據模型之建立

　　有了銷(xiāo)售數據分析的緯度、分析的指標及對指標的分析方法，那么就可以通過(guò)這三者的組建建立銷(xiāo)售數據的分析模型。按照這樣的方法可以出現以下多種數據分析模型：我們假設緯度有X個(gè)，指標有Y個(gè)，分析方法有Z個(gè)；則：

　　1、單一緯度、單一指標與分析方法的組合；

　　比如選擇緯度為商品、指標為銷(xiāo)售額、分析方法為ABC分析，那么組建出來(lái)的模型就為商品銷(xiāo)售額的ABC分析；按照這種方法，可以組建X*Y*Z個(gè)數據分析模型；

　　2、多緯度、單一指標與分析方法的組合；

　　比如緯度選擇商品、供應商、指標為銷(xiāo)售額、分析方法為排行分析，那么組建出來(lái)的模型就為供應商商品按銷(xiāo)售額的排行分析；按照這種方法，可以組建的X*X*Y*Z個(gè)數據分析模型；

　　通過(guò)這種方式的組建，雖可以建立很多數據分析模型，但由于是組合而成，不見(jiàn)得每個(gè)數據分析模型都很有效，故要排除無(wú)效的分析模型，選擇對企業(yè)的業(yè)務(wù)分析有力度的分析方法來(lái)提升企業(yè)的業(yè)務(wù)。

數據分析報告推薦3

　　一、備案情況概述

　　11月份武漢市商品房銷(xiāo)售備案套數為12945套，銷(xiāo)售備案面積為145.66萬(wàn)㎡，成交均價(jià)3847元/㎡，總成交金額56.0354億元。本月日均備案套數431套，日均備案面積4.86萬(wàn)㎡。

　　與上月相比，本月銷(xiāo)售備案套數增長(cháng)幅度很大，漲幅達到122%!比今年銷(xiāo)售狀況最好的5月也多出18.7%。綜合多方面因素分析，主要有以下兩個(gè)方面的原因：一方面是自今年國家對房地產(chǎn)行業(yè)實(shí)施了空前嚴格的宏觀(guān)調控以來(lái)，市場(chǎng)供求雙方都對房地產(chǎn)市場(chǎng)保持觀(guān)望態(tài)度。經(jīng)過(guò)幾個(gè)月的市場(chǎng)反應，被短暫壓抑的市場(chǎng)需求開(kāi)始釋放，由此導致了銷(xiāo)售量的劇增;另一方面，也是受?chē)�家調控影響，導致往年慣常的“金九銀十”局面風(fēng)光不再，而是出現向十一月轉移的趨勢，這也促進(jìn)了本月銷(xiāo)售量的增長(cháng)。此外，在十月末有數個(gè)樓盤(pán)集中開(kāi)盤(pán)，其銷(xiāo)售合同備案的延遲到十一月，這也在一定程度上也促進(jìn)了本月商品房銷(xiāo)售備案量的增長(cháng)。

　　房地產(chǎn)新政實(shí)施后的幾個(gè)月內，除8月份處于市場(chǎng)銷(xiāo)售淡季最低谷之外，其他幾個(gè)月的銷(xiāo)售量都穩定在相對較低的水平，即使往年市場(chǎng)反應良好的“金九銀十”的這兩個(gè)月的銷(xiāo)售量也并沒(méi)有與其他月份拉開(kāi)差距。

　　單就本月銷(xiāo)售套數激增這一指標來(lái)看，說(shuō)明市場(chǎng)上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此說(shuō)明樓市今后走勢，究竟是強勁反彈還是曇花一現，需要今后的市場(chǎng)反應來(lái)印證。

　　雖然商品房銷(xiāo)售備案套數前幾個(gè)月基本保持平穩，但商品房成交備案價(jià)格卻一直呈現微幅上漲趨勢，本月成交價(jià)格漲幅不足1%。成交價(jià)格的持續微幅上漲從另一方面也反映出本地市場(chǎng)的健康和旺盛的需求。

　　二、銷(xiāo)售備案數據分析

　　1.各區域備案數據

　　本月銷(xiāo)售備案套數最多的區域為江岸區。該區在十一月并沒(méi)有新項目推出，銷(xiāo)售基本都是靠以前的項目的銷(xiāo)售的拉動(dòng)，這顯示出該區域眾多的供應體量和市場(chǎng)需求。武昌區本月銷(xiāo)售備案套數位居第二，近幾個(gè)月該區域推出新盤(pán)較多，且市場(chǎng)反應尚可，此外還有市場(chǎng)反映較好的項目合同延遲到本月備案的因素在內。由于江漢區本月推出新盤(pán)相對較多，且多集中在月末，因此雖然本月銷(xiāo)售備案套數并不多，但在下月的銷(xiāo)售備案情況中將會(huì )有體現。

　　2.各建筑類(lèi)型備案數據

　　從銷(xiāo)售備案套數方面來(lái)說(shuō)，小高層和高層建筑類(lèi)型的銷(xiāo)售情況要好于其他建筑類(lèi)型。特別是高層建筑類(lèi)型，連續幾個(gè)月的銷(xiāo)售數據以及月度新盤(pán)狀況都表明高層建筑已經(jīng)成為現在房地產(chǎn)市場(chǎng)上銷(xiāo)售和供應的主流。隨著(zhù)高層建筑的不斷增多，多層和小高層比重將越來(lái)越小。而隨著(zhù)國家全面否決別墅用地，別墅在市場(chǎng)上的出現也將會(huì )是越來(lái)越少。

　　3.不同面積段備案數據

　　從備案套數數據分析，本月120㎡以下的房型占總體銷(xiāo)售量的61.7%，比上月有小量的'下降，但依然占據主要地位。而隨著(zhù)房?jì)r(jià)的持續上漲，120㎡以上的房型總價(jià)偏高，相對而言銷(xiāo)售存在難度，因此目前這部分房型主要存在于高端住宅和新政實(shí)施以前動(dòng)工的住宅項目中，在新建的項目中也存在部分。隨著(zhù)國家政策的落實(shí)到位和地方細則的出臺，120㎡以下所占比重將會(huì )繼續增加。

　　4.不同戶(hù)型備案數據

　　本月銷(xiāo)售備案情況顯示占主要銷(xiāo)售部分的房型是一室、兩室兩廳、三室兩廳和四室兩廳，其中三室兩廳和兩室兩廳依然占絕大部分比重，這說(shuō)明目前市場(chǎng)上的購房需求還屬于合理正�；�的階段。而四室三廳、復式住宅和別墅等屬于高端客戶(hù)的戶(hù)型的銷(xiāo)售量比較一般，而這也與高端產(chǎn)品的銷(xiāo)售特點(diǎn)是一致的。

　　5.不同檔次備案數據

　　根據市場(chǎng)信息網(wǎng)統計數據，按不同的價(jià)格區間本文將交易價(jià)格在2500元/㎡以下的商品房列為普通住房，將交易價(jià)格在2500—5499元/㎡的商品房列為中高檔住房，交易價(jià)格在5500元/㎡以上的(包含別墅)列為高檔住房。

　　本月高檔項目銷(xiāo)售備案狀況比上月有多好轉，本月有金都漢宮等高端項目正式銷(xiāo)售，且取得不俗的銷(xiāo)售業(yè)績(jì)，加上以往其他高端項目的銷(xiāo)售拉動(dòng)，備案也比較及時(shí)，因此數據有所上升。

　　占主要部分的還是中檔項目即價(jià)格在2500-5499元/㎡區間內的項目，2500元/㎡以下的項目一般都在江夏、吳家山等遠城區。而實(shí)際上，隨著(zhù)房?jì)r(jià)的上漲，市區內3500元/㎡以下的項目也是比較少了，主要集中在東西湖、后湖等板塊，可以說(shuō)3500-5499元/㎡這個(gè)價(jià)格區間的銷(xiāo)量顯示了大多數購房者的真實(shí)承受能力，這個(gè)價(jià)格范圍內的項目一般處于中心城區或者近城區，生活便利，離原來(lái)的居住地點(diǎn)也不遠，相對而言總價(jià)也還在可接受的范圍內。

　　6.區域成交價(jià)格分析

　　本月成交備案價(jià)格最高的區域是武昌區，由于區域內集中了眾多高檔項目，而且具有良好的景觀(guān)資源，因此武昌區的價(jià)格近來(lái)上漲較快，超過(guò)了江漢區。而漢陽(yáng)區在幾個(gè)代表性樓盤(pán)的拉動(dòng)和新區建設的利好消息之下，區域成交價(jià)格也是持續上漲。

　　三、增量備案數據分析

　　1.各建筑類(lèi)型增量分析

　　本月新增量中，高層建筑面積新增95.94萬(wàn)㎡，而小高層建筑由于增量較少，反而抵不上銷(xiāo)量，兩者權衡因此出現存量下跌的狀況，也即小高層建筑本月新增量為零，且小高層存量消化了15.84萬(wàn)㎡。根據多方面數據綜合分析，高層建筑本月銷(xiāo)量和增量都有如此大的量可能有集中備案和報批因素。別墅出現增量則是新政以前的項目的后續工程。

　　2.不同面積段新增量分析

　　從上圖可以看出本月各個(gè)面積段的增量中，140㎡以上的占50%以上，而綜合市場(chǎng)因素分析，本月新增項目中并沒(méi)有如此大的體量，因此本月新增數據依然存在集中備案因素，導致各面積段新增量數據較高。而91-120㎡面積段銷(xiāo)售量大于新增量，使得該面積段的存量下跌。

　　從本月各面積段的增量數據來(lái)看，前一段時(shí)間趨于穩定的供應結構將會(huì )有一定調整，主要體現在大面積房型的供應量將會(huì )有一定上升。由于國家規定“90㎡以下戶(hù)型占總量70%”的硬性指標，因此今后的結構調整仍將是個(gè)不得不重視的問(wèn)題。

　　3.各區域新增量分析

　　本月各區域的新增量呈現出參差不齊的現象，武昌區和東西湖區由于幾個(gè)大盤(pán)的推出導致新增量大，而漢陽(yáng)、洪山等區域也有新項目推出，但新增量依然小于銷(xiāo)售量，這反映出目前市場(chǎng)上仍然存在較大需求。

　　四、總結

　　本月備案情況無(wú)論是銷(xiāo)售套數還是銷(xiāo)售面積都出現了“井噴”現象，備案套數更是躍居全年最高水平，以往房地產(chǎn)業(yè)內的“金九銀十”的黃金銷(xiāo)售期也似乎轉移到十一月。而事實(shí)上，從本月新增備案項目、開(kāi)盤(pán)項目、銷(xiāo)售狀況等方面來(lái)看，也確實(shí)印證了這一點(diǎn)。但是由于今年的特殊情況，市場(chǎng)對于地產(chǎn)新政的效果需要一段時(shí)間才能反映出來(lái)，在此期間內因此各項指標都出現了一定量的下跌。而本月備案套數、備案面積的劇增可以理解為前一段時(shí)間被壓抑的市場(chǎng)供應和需求得到了集中釋放的結果。

　　本月各區域市場(chǎng)體現出一定的不平衡性，主要體現為區域市場(chǎng)上的供求關(guān)系不同，從各區域新增量情況來(lái)看，有的區域持續大體量供應，而有的區域則增量不抵銷(xiāo)量，使得本月消化了部分存量。

　　同時(shí)，根據本月不同面積段的新增量數據顯示，140㎡以上的大面積房型在市場(chǎng)上比重增加，一方面帶來(lái)銷(xiāo)售壓力的同時(shí)，另一方面也使得市場(chǎng)供應結構發(fā)生變化，對市場(chǎng)的良性發(fā)展產(chǎn)生一定影響。

　　由于全市高端項目多集中在武昌的臨江、臨湖區域，因此近來(lái)武昌區的成交價(jià)格被拉升，導致本月武昌區域成交備案價(jià)格高于其他區域。隨著(zhù)金都漢宮的正式銷(xiāo)售，全市的高端住宅基本都已經(jīng)開(kāi)始銷(xiāo)售且在近期內也不會(huì )有新的高端項目推出，高端市場(chǎng)競爭越發(fā)激烈，而這些高端項目今后走勢如何將值得關(guān)注。

數據分析報告推薦4

　　現有數據分析報告當中存在一些問(wèn)題，我們對現有的數據分析報告當中的問(wèn)題進(jìn)行分析，來(lái)找到如何做出更高質(zhì)量的數據分析報告。

　　一、基礎數據的采集缺乏科學(xué)依據

　　基礎數據的采集對于整個(gè)數據分析報告具有非常重要的意義，基礎數據采集的科學(xué)性決定了這個(gè)數據分析報告是不是有使用價(jià)值。只有當數據采集具有科學(xué)性、客觀(guān)、嚴密的邏輯性時(shí)，建立在這樣的數據分析基礎之上的經(jīng)濟效益評價(jià)、現金流量分析以及數據分析結論才具有現實(shí)的價(jià)值和意義。一般來(lái)說(shuō)，當拿到一個(gè)項目時(shí)我們首先會(huì )結合項目的特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行基礎數據分析，一個(gè)項目剛形成，從無(wú)到有的時(shí)候，基礎數據一般采用一手的數據，因為它沒(méi)有歷史的軌跡來(lái)遵循，所以用一手數據資料來(lái)進(jìn)行分析。一手數據的采集方法比如：?jiǎn)?wèn)卷調查、觀(guān)察、抽樣技術(shù)等等，來(lái)對一手數據進(jìn)行分析。通常對擁有大量的歷史數據的項目如服裝業(yè)等，數據采集可借鑒同等的規�；蛞恍�歷史數據，以他為基礎來(lái)進(jìn)一步研究和分析。同時(shí)也可借鑒行業(yè)公開(kāi)的資料、網(wǎng)上資料、統計的年鑒等等來(lái)進(jìn)行分析。從現有的數據分析報告來(lái)看，很多基礎的數據就是簡(jiǎn)單的擺在那里，沒(méi)有數據來(lái)源，數據提示，沒(méi)有對基礎數據嚴謹的分析。

　　作為數據分析報的使用方而言，拿到這樣的報告會(huì )對于報告的科學(xué)性提出質(zhì)疑。

　　二、數據分析的過(guò)程缺乏邏輯性，論證的結論不具備系統性

　　很多數據分析報告一般都是前面是一堆數據，后面是一個(gè)結論。當真正的研究數據和結論時(shí)，是結果單一，數據和結論找不到必然的聯(lián)系，要不就是只有一個(gè)結論，比如對凈現值、內部收益率做出說(shuō)明等等。作為專(zhuān)業(yè)的數據分析報告，必須充分的考慮每一個(gè)數字科學(xué)來(lái)源的基礎上運用定量的模型來(lái)對數據進(jìn)行分析，一步步推導到數據的結論上。

　　例如，一個(gè)項目不確定性分析，風(fēng)險概率分析

　�。ㄒ唬�、 什么是影響這個(gè)項目的風(fēng)險點(diǎn)，這些風(fēng)險因素就是我們通常意義上的不確定性分析的模型來(lái)做

　�。ǘ�）、在這樣的風(fēng)險因素基礎上，哪一些風(fēng)險因素對投資項目的效益有重大影響，這些因素通過(guò)敏感性分析可以找出來(lái)。

　�。ㄈ�）、找出這些風(fēng)險因素下一步就是分析，這些影響效益的風(fēng)險點(diǎn)出現的概率有多大？

　　三步分析完之后，風(fēng)險對于這個(gè)項目的影響就顯露出來(lái)，到這個(gè)時(shí)候只是數據分析的第一步工作。有一些數字和比率出現在報告上，更重要的在于結論，針對于這樣的分險因素和風(fēng)險變量（不可避免的），作為數據分析報告必須能搞提出來(lái)如何在項目的操作中

　　有效的防范這些風(fēng)險。這樣的風(fēng)險點(diǎn)的提出和風(fēng)險因素的防范對于報告的使用者來(lái)說(shuō)是有意義的。

　　三、現有的數據分析報的結論單一，僅僅對于項目的可行性和計劃性進(jìn)行研究

　　建立在定量研究的基礎上的數據分析報告和分析師還需要對于整個(gè)項目的戰略規劃提供一些更有價(jià)值得東西，包括項目中對于總投資的一些建議。比如總投資規模一定的情況下資金來(lái)源于自有資金、借貸資金；借貸資金和自有資金的比例或他的融資安排，如何能確保成本最低。進(jìn)一步項目的分析，如現金流量的分析可站在項目的角度也可站在投資人的角度，這時(shí)候在投資人的角度分析時(shí)是自有資金流量表；在項目是否盈利的角度分析時(shí)就是全投資的現金流量分析，不同的現金流量表可以對項目和投資人提供一些有價(jià)值的結果。

　　四、數據分析報告現有的形式多

　　可以表現為商業(yè)計劃書(shū)形式、項目的可行性的研究等，根據委托方的要求操作。作為立項的依據，數據分析報告就是項目的可行性研究報告的形式。從項目的融資角度分析，作融資的依據可以叫做商業(yè)計劃書(shū)形式。從數據分析角度來(lái)說(shuō)，對于委托方而言，可研報告和商業(yè)計劃書(shū)存在不獨立性。政府審批項目會(huì )委托咨詢(xún)公司等專(zhuān)業(yè)機構進(jìn)行項目研究，而更多的立項報告的可研報告分析和委托方式一致的`，這樣的報告帶有一定的目的性和傾向性。從數據分析

　　角度來(lái)說(shuō)堅持數據的獨立性、客觀(guān)性、公正性是這個(gè)行業(yè)的最基準的要求。

　　五、數據分析報告的特點(diǎn)

　�。ㄒ唬�、 獨立性

　�。ǘ�）、 定量研究的分析方法

　�。ㄈ�）、 嚴謹和邏輯性

　�。ㄋ模�、 戰略規劃性

　�。ㄎ澹�、 在格式上的規范性

　�。ㄒ唬�、獨立性

　　報告必須獨立于委托方、報告的使用方，這樣的報告才不會(huì )有傾向性。定量研究的分析方法，一個(gè)從無(wú)到有的項目缺乏歷史數據，但不可能獨立于享有的經(jīng)濟活動(dòng)或脫離現有的經(jīng)濟生活。對于這些項目我們采取定性的研究，通過(guò)一些專(zhuān)家的論壇、德?tīng)柗品�、市�?chǎng)問(wèn)卷調查等等方法來(lái)對于這個(gè)項目的市場(chǎng)需求基礎數據進(jìn)行估算，估算的結果再進(jìn)行定量分析，定向和定量相結合，最終定量化。拿到項目時(shí)，有一個(gè)總的投資金額、成本效益的分析，首先看項目是在微觀(guān)經(jīng)濟的角度分析還是在國民經(jīng)濟的角度分析，還是社會(huì )經(jīng)濟角度分析，確立著(zhù)眼點(diǎn)后再進(jìn)行基礎數據的采集，找到適合項目的定量分析方法。進(jìn)一步通過(guò)項目所在行業(yè)的特點(diǎn)對于成本和費用做出基礎的判斷。經(jīng)濟效益用我們學(xué)過(guò)的模型來(lái)進(jìn)行評判，包括對方

　　案的選擇采取我們能夠使用的方法。

　�。ǘ�）、嚴謹和邏輯性

　　意味著(zhù)數據分析報告要有科學(xué)的邏輯性，基礎數據是怎么來(lái)的？有什么依據？對于說(shuō)明判斷又有什么樣的依據？有什么樣的依據做立足點(diǎn)？基礎數據得到后對收入預測判斷有什么樣的依據？收入預測出來(lái)后成本預測是怎么出來(lái)的？成本費用的基礎數據是怎么樣得到的？一步一步進(jìn)行判斷。

　�。ㄈ�）、戰略規劃性

　　戰略規劃性越來(lái)越成為數據分析報告質(zhì)量的一個(gè)基礎要求。當你的數據分析報告能對你的委托方的戰略規劃進(jìn)行策劃和梳理得時(shí)候，數據分析報告的價(jià)值就體現出來(lái)了。

　�。ㄋ模�、在格式上的規范性

　　格式上要做規范，要有嚴謹性、專(zhuān)業(yè)性和責任性。

　�。ㄎ澹�、在整體思路明確后一定要涉及到總投資的研究

　　1、總投資的概念不同的要求有不同的涵蓋面，對于項目數據分析而言，我們的投資包括建設投資、建設期利息、流動(dòng)資金的全部投入，需要和國家現行的規模投資范圍相區別。

　　2、拿到項目時(shí)要進(jìn)行收益的預測，要分清項目是什么樣的項目，是新的還是有大量歷史數據的項目，決定我們采用的數據模型是建

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