河流环境监测数据分析范文（17篇）

范本还可以帮助我们更好地理解和运用各种写作技巧和手法，提高我们的写作水平。请大家在阅读这些总结样本时，思考其中的写作技巧和表达方式，进行借鉴和学习。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇一

面板数据：其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把paneldata译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把paneldata译为“时间序列—截面数据”更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“ts-cs数据（timeseries-crosssection）”。

线性面板线性面板数据里面各种估计量的关系，每个箭头都是可以证明的，感兴趣的可以自己证明：

二、

在实证微观计量经济学分析当中，我们常常会碰到这样一类计量经济模型，其中的因变量或者是定性的，或者是取值范围受到限制。在这两种情形下，必须要使用特殊的方法才能对这类计量经济模型进行有效分析，才能获得其中参数的一致估计。

当因变量是定性的时候，某些场合我们可以给它赋予诸如ll,,,2,1,0n等数值。但是，前提必须是有意义的。在实证微观计量经济学分析当中，我们常常会碰到这样一类计量经济模型，其中的因变量或者是定性的，或者是取值范围受到限制。在这两种情形下，必须要使用特殊的方法才能对这类计量经济模型进行有效分析，才能获得其中参数的一致估计。当因变量是定性的'时候，某些场合我们可以给它赋予诸如0,1，...,n...等数值。但是，前提必须是有意义的。二元选择模型的特点就是其因变量仅有二个结果。

三、

我们一般所说的静态面板数据模型，是指解释变量中不包含被解释变量的滞后项（通常为一阶滞后项）的情形。但严格地讲，随机干扰项服从某种序列相关的模型，如ar(1)，ar(2)，ma(1)等，也不是静态模型。动态和静态模型在处理方法上往往有较大的差异。用静态面板数据建立的模型通常有三种，即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。

四、

动态面板数据是研究现象动态行为的一种重要方式，在一个模型中添加动态因素，是对方程理解上的一个变化。在方程中添加滞后变量即右边变量的整个历史，所以所观测的任何影响都以这个历史为条件。假如在面板数据模型右端加入滞后因变量的话，则模型变为动态面板数据模型。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇二

原理与思路：

市场研究与市场推广是市场营销的两个步骤，二者相互关联，不可或缺。前者通过详尽的市场调查，采集相关市场数据，并运用科学的方法加以分析，从而准确把握宏观市场及区域市场的供需状况，深入了解国家政治经济政策对房地产市场的影响，科学的预测市场走向、竞争对手及竞争形式，最终确定准确合理的市场定位；而后者则根据前者的研究成果——市场定位——解决市场推广中的具体措施，如价格策略，销售策略，广告宣传策略，促销手段的组合策略等。简言之，前者是基础，后者为前者逻辑结论。体系与方法：

市场调研报告将从宏观和微观两个层面展开，宏观方面包括：宏观经济形势，产业政策向导，房地产项目开发、销售情况，产品自身与市场营销的所处阶段与具体特征；微观方面包括：项目所在区域的自然、经济及人文状况，区域市场的供应及需求分析。

第一部分宏观区域分析。

1、区域概况（网上资料或统计局）。

（1）（2）（3）（4）。

地理位置（位置、所辖区域、面积、市区面积）。

城市性质及地位（城市的历史、文化、所占的重要地位）城市规模（城市用地规模、人口规模）。

城市总体布局（城市格局、所含区、规划方向、突出特色）。

2、区域经济发展概况（数据来源统计局）。

列柱状图。

（2）人均可支配收入及增长，消费性支出及增长、平均工资。

1、项目区域位置与自然概况。

（1）项目所在区域概况（项目所在区域是大区域的什么地带、占有什么地位、起到。

什么作用）附：项目地块位置图。

（2）区域位置（项目具体位置、占地及位置优势）（3）区域景观条件（项目所在区域景观）。

2、项目与城市主要商业区及就业区的联系分析。

（1）项目所在区域的交通情况（项目周边的快速路、主干路、次干路、支路；项目。

周边的公交线路；项目到达市中心的乘车路线及时间）。

（2）主要商业区、就业区的分布及与项目的关系。

3、城市规划对项目开发的影响。

（1）区域整体规划概况（2）项目周围规划概况（3）规划对项目的影响。

1、经济发展、人均收入及支出消费2、项目的区位优劣势3、项目的交通优劣势。

4、大规划与项目周边的小规划对项目的影响分析。

第二部分区域房地产的市场分析。

1.区域住宅（商业）市场的发展回顾及概况。

（1）起步兴起期（时间、首批代表作、产品特征）。

（2）平稳发展期（时间、代表作、产品特征、需求状况）。

（3）整合提升期（时间、代表大盘、产品及战略理念、需求状况）。

2.近年来区域住宅（商业）市场供求分析。

开发办）。

（3）价格变化（各类房产项目的价格及涨幅：经济适用房、多层住宅、高层住宅、

别墅、高档公寓、写字楼、商业用房）（数据来源：统计局）。

3.区域住宅（商业）市场的发展特点。

（1）。

（2）（3）（4）分析）（5）。

政府对市场的管理调控力强（相关房地产政策及区域房产政策的出台及作用）市场体系逐步完善（主要包括出现多层次的供应房及二手房的发展）。

4.区域住宅（商业）市场格局（根据市场状况将城市划分为几个区域版快，再根据版快进行分析）。

例：东部版快（发展背景：区域状况、交通、配套、规划；楼盘特点：该板块内的楼盘共性；销售情况：价格、交房、档次、销售率）。

前面板块分析中应涉及到该部分内容，再将该区域目前销售的具体代表项目进行分析，为本项目提供依据。

1.项目所在区域住宅（商业）项目概况。

例：

2.项目所在区域的产品特点分析。

（1）开发规模及配套情况。

项目所在区域代表性项目占地面积规模比较。

（2）规划设计及户型特点（本区域以什么建筑为主：多层、小高层、高层；建筑风。

格以什么为主：欧式、现代；社区文化；环境；项目主力户型情况、分析以何种户型为主）。

（3）装修标准及智能化系统。

3.项目所在区域的销售特点。

（1）营销推广特点（通过对济南目前在售楼盘在报纸、电视、路牌、杂志、工地现。

场等不同媒介上所做宣传画面、诉求内容、表达形式等方面的分析，以及对楼盘销售人员、销售场所的包装调查）。

4.

1.调查问卷内容（附表）。

2.问卷调查说明及统计分析内容：3.问卷统计分析结论。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇三

以往的数据分析在今天的各类型企业中，数据分析非常的普及，并且得到认可，数据分析的核心任务往往是支撑运营和营销，将企业内部的数据，客户的数据进行分析和总结，形成以往工作情况的量化表现，以及客户的行为趋势或特征等。

如果从更宏观的角度来认识数据要达到的目标就是希望通过数据来发现潜在的规律，进而帮助预测未来，这一点同数据挖掘的目标一致。今天我们还是在反复提到数据挖掘这个概念，我们就需要来看看数据分析都有哪些是没有做到的内容。

多数数据分析岗位在公司中的岗位设置是隶属在单一业务部门中作为一个支撑岗，只有少数的公司是将数据分析作为一个独立的部门。其差异性在于，前者的数据分析所能分析的内容仅限于自身部门所输出的指标，比如投诉部门只看投诉处理过程中的数据，销售部门只看销售过程中的数据，一旦涉及到需要将各类指标汇总分析的情况，这种组织架构就会带来极大的负面影响，由于不同部门具备自己部门指标导出的权限，且与其他部门的配合并不影响绩效任务，所以这种跨部门采集数据的过程往往效率奇低。而数据分析最关键的就在于汇集更多的数据和更多的维度来发现规律，所以以往的数据分析多是做最基础的对比分析以及帕累托分析，少有使用算法来对数据进行挖掘的动作，因为越少的指标以及越少的维度将会使得算法发挥的效果越差。

在以往的企业中，数字化管理更多的体现在日常运维工作中，对于客户端的数据采集虽然从很早以前就已经开展，crm系统的诞生已经有很久的时间了，但是一直以来客户端的数据维度却十分缺失，其原因在于上述这些途径所获得的数据多为客户与企业产生交互之后到交互结束之间的数据，但是这段时间只是这个客户日常生活中很少的一部分内容，客户在微博，微信上的行为特点，关注的领域或是品牌，自身的性格特点等，可以说一个客户真正的特点、习惯，仅通过与企业的交互是无从知晓的，因此难以挖掘出有效的结论。

在上述制约条件下，可想而知数据分析人员对于算法的使用必然是较少的，因为数据分析依赖于大量的指标、维度以及数据量，没有这三个条件是难以发挥算法的价值的，而在排除掉算法后，数据分析人员更多的只能是针对有限的数据做最为简单的分析方法，得出浅显易懂的分析结论，为企业带来的价值则可以想象。

目前的数据分析多采用excel，部分数据分析人员能够使用到r或spss等软件，但当数据量达到tb或pb单位级别时，这些软件在运算时将会消耗大量时间，同时原始的数据库系统在导出数据时所花费的时间也是相当长的，因此对大数据量的分析工作，常规的系统支撑难以到达要求。（目前市面上较好的有纽带线crm系统的数据分析工具）。

得益于互联网对于人们生活的影响逐渐增大，我们发现数据正在疯狂的增长。今天一个人一天的时间中有将近一半是在互联网中度过的，一方面这些使用互联网的交互都是能够被捕捉记录的，一方面由于碎片化时间的使用，客户与企业交互的机会也变的越来越频繁，进一步保障了客户数据的丰富。同时在大数据技术的支撑下，今天的系统能够允许对这些大规模的数据量进行高效的分析。

因此数据分析人员也能够开始使用一些较为抽象的算法来对数据做更为丰富的分析。所以数据分析正式进入到了数据分析2.0的时代，也就是数据挖掘的时代了。

数据分析也即是数据处理的过程，这个过程是由三个关键环节所组成：数据采集，数据分析方法选取，数据分析主题选择。这三个关键环节呈现金字塔形，其中数据采集是最底层，而数据分析主题选择是最上层。

数据采集即是如何将数据记录下来的环节。在这个环节中需要着重说明的是两个原则，即全量而非抽样，以及多维而非单维。今天的技术革命和数据分析2.0主要就是体现在这个两个层面上。

由于系统分析速度以及数据导出速度的制约，在非大数据系统支撑的公司中，做数据分析的人员也是很少能够做到完全全量的对数据进行收集和分析。在未来这将不再成为问题。

另一方面则在于数据的维度上，这在前边同样提及。总之针对客户行为实现5w1h的全面细化，将交互过程的什么时间、什么地点、什么人、因为什么原因、做了什么事情全面记录下来，并将每一个板块进行细化，时间可以从起始时间、结束时间、中断时间、周期间隔时间等细分；地点可以从地市、小区、气候等地理特征、渠道等细分；人可以从多渠道注册账号、家庭成员、薪资、个人成长阶段等细分；原因可以从爱好、人生大事、需求层级等细分；事情可以从主题、步骤、质量、效率等细分。通过这些细分维度，增加分析的多样性，从而挖掘规律。

数据分析方法是通过什么方法去组合数据从而展现规律的环节。从根本目的上来说，数据分析的任务在于抽象数据形成有业务意义的结论。因为单纯的数据是毫无意义的，直接看数据是没有办法发现其中的规律的，只有通过使用分析方法将数据抽象处理后，人们才能看出隐藏在数据背后的规律。

数据分析方法选取是整个数据处理过程的核心，一般从分析的方法复杂度上来讲，我将其分为三个层级，即常规分析方法，统计学分析方法跟自建模型。我之所以这样区分有两个层面上的考虑，分别是抽象程度以及定制程度。

其中抽象程度是说，有些数据不需要加工，直接转成图形的方式呈现出来，就能够表现出业务人员所需要的业务意义，但有些业务需求，直接把数据转化成图形是难以看出来的，需要建立数据模型，将多个指标或一个指标的多个维度进行重组，最终产生出新的数据来，那么形成的这个抽象的结果就是业务人员所需要的业务结论了。基于这个原则，可以划分出常规分析方法和非常规分析方法。

那么另一个层面是定制程度，到今天数学的发展已经有很长的时间了，其中一些经典的分析方法已经沉淀，他们可以通用在多用分析目的中，适用于多种业务结论中，这些分析方法就属于通用分析方法，但有些业务需求确实少见，它所需要的分析方法就不可能完全基于通用方法，因此就会形成独立的分析方法，也就是专门的数学建模，这种情况下所形成的数学模型都是专门为这个业务主题定制的，因此无法适用于多个主题，这类分析方法就属于高度定制的，因此基于这一原则，将非常规分析方法细分为统计学分析方法和自建模型类。

常规分析方法不对数据做抽象的处理，主要是直接呈现原始数据，多用于针对固定的指标、且周期性的分析主题。直接通过原始数据来呈现业务意义，主要是通过趋势分析和占比分析来呈现，其分析方法对应同环比及帕累托分析这两类。同环比分析，其核心目的在于呈现本期与往期之间的差异，如销售量增长趋势；而帕累托分析则是呈现单一维度中的各个要素占比的排名，比如各个地市中本期的销售量增长趋势的排名，以及前百分之八十的增长量都由哪几个地市贡献这样的结论。常规分析方法已经成为最为基础的分析方法，在此也不详细介绍了。

统计学分析方法能够基于以往数据的规律来推导未来的趋势，其中可以分为多种规律总结的方式。根据原理多分为以下几大类，包括有目标结论的有指导学习算法，和没有目标结论的无指导学习算法，以及回归分析。

其中有指导的学习算法简单说就是有历史数据里边已经给出一个目标结论，然后分析当各个变量达到什么情况时，就会产生目标结论。比如我们想判断各项指标需要达到什么水平时我们才认定这个人患有心脏病的话，就可以把大量的心脏病人的各项指标数据和没有心脏病的正常人的各项指标数据都输入到系统中，目标结论就是是否有心脏病，变量就是各项指标数据，系统根据这些数据算出一个函数，这个函数能够恰当的描述各个指标的数据与最终这个是否是心脏病人之间的关系，也就是当各个指标达到什么临界值时，这个人就有心脏病的判断，这样以后再来病人，我们就可以根据各项指标的临界值。这个案例中的函数就是算法本身了，这其中的算法逻辑有很多种，包括常见的贝叶斯分类、决策树、随机森林树以及支持向量机等，有兴趣的朋友可以在网上看看各种算法的逻辑是怎么样的。

另外无指导的学习算法因为没有一个给定的目标结论，因此是将指标之中所有有类似属性的数据分别合并在一起，形成聚类的结果。比如最经典的啤酒与尿布分析，业务人员希望了解啤酒跟什么搭配在一起卖会更容易让大家接受，因此需要把所有的购买数据都放进来，然后计算后，得出其他各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近，也就是同时购买了啤酒的人群中，都有购买哪些其他的商品，然后会输出多种结果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，这每个商品都可以成为一个聚类结果，由于没有目标结论，因此这些聚类结果都可以参考，之后就是货品摆放人员尝试各种聚类结果来看效果提升程度。在这个案例中各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近就是算法本身了，这其中的逻辑也有很多中，包括apriori等关联规则、聚类算法等。

另外还有一大类是回归分析，简单说就是几个自变量加减乘除后就能得出因变量来，这样就可以推算未来因变量会是多少了。比如我们想知道活动覆盖率、产品价格、客户薪资水平、客户活跃度等指标与购买量是否有关系，以及如果有关系，那么能不能给出一个等式来，把这几个指标的数据输入进去后，就能够得到购买量，这个时候就需要回归分析了，通过把这些指标以及购买量输入系统，运算后即可分别得出，这些指标对购买量有没有作用，以及如果有作用，那么各个指标应该如何计算才能得出购买量来。回归分析包括线性及非线性回归分析等算法。

统计学分析方法还有很多，不过在今天多用上述几大类分析方法，另外在各个分析方法中，又有很多的不同算法，这部分也是需要分析人员去多多掌握的。

自建模型是在分析方法中最为高阶也是最具有挖掘价值的，在今天多用于金融领域，甚至业界专门为这个人群起了一个名字叫做宽客，这群人就是靠数学模型来分析金融市场。由于统计学分析方法所使用的'算法也是具有局限性的，虽然统计学分析方法能够通用在各种场景中，但是它存在不精准的问题，在有指导和没有指导的学习算法中，得出的结论多为含有多体现在结论不精准上，而在金融这种锱铢必较的领域中，这种算法显然不能达到需求的精准度，因此数学家在这个领域中专门自建模型，来输入可以获得数据，得出投资建议来。在统计学分析方法中，回归分析最接近于数学模型的，但公式的复杂程度有限，而数学模型是完全自由的，能够将指标进行任意的组合，确保最终结论的有效性。

在数据分析方法的基础上，进一步是将分析方法应用在业务需求中，基于业务主题的分析可以涉及太多的领域，从客户的参与活动的转化率，到客户的留存时长分析，再到内部的各环节衔接的及时率和准确度等等，每一种都有独特的指标和维度的要求，以及分析方法的要求，以我个人的经验来看，主要分析主题都是围绕着营销、运营、客户这三大角度来开展的。

营销运营分析多从过程及最终的成效上来进行分析，包括营销活动从发布到客户产生购买的过程的分析，运营从客户开始使用到停止使用为止的过程中的分析，前者更倾向于分析客户行为的变动趋势，以及不同类型的客户之间的行为差异，后者更倾向于分析在过程中服务的及时率和有效率，以及不同类型的客户之间对于服务需求的差异。

在针对这部分分析主题时，多采用常规分析方法，通过同环比以及帕累托来呈现简单的变动规律以及主要类型的客户，但通过统计学分析方法，营销分析可以根据有指导的学习算法，得出营销成功与营销失败之间的客户特征的差异，而运营分析则可以根据无指导的学习算法，得出哪些特征的客户对哪些服务是有突出的需求的，另外营销和运营分析都可以通过回归分析来判断，各项绩效指标中，哪些指标是对购买以及满意度有直接影响的。通过这些深入的挖掘，可以帮助指导营销及运营人员更好的完成任务。

客户分析除了与营销和运营数据关联分析时候使用，另外单独对于客户特征的分析也是有很大价值的。这一部分分析更多需要通过统计学分析方法中的有指导和无指导的学习算法，一方面针对高价值客户，通过有指导的学习算法，能够看到哪些特征能够影响到客户的价值高低，从而为企业锁定目标客户提供指导；另一方面针对全体客户，通过无指导的学习算法，能够看到客户可以大概分为哪几种群落，针对每个群落的客户展开焦点讨论和情景观察，从而挖掘不同群落客户之间的需求差异，进而为各个群落的客户提供精准营销服务。通过以上这些的操作，一个企业的数据分析或者说数据挖掘工作的完整流程就呈现了出来。可以看到，无论是数据采集，还是分析方法，亦或是分析主题，在大数据和互联网的支撑基础上，在未来都将有大幅度的增加，数据分析人员将成为下一个阶段的关键企业支撑人员，也即是在未来，在各个领域中，都将产生大量的宽客，或者增长黑客这样的数据分析人员，来带动企业的发展。

今天的企业数据分析的架构和方法就到这里了，我们只有不断的理论联系实际，在实践中掌握方法和技巧，在不断的实践中得到启发，做好企业数据分析，推动企业高速发展，顺应市场和时代发展。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇四

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇五

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代。

2.0时代开始于20xx年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代。

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者。

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能。

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的'规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的jdphone的计划。

jdphone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

(一)数据分析要树立以人为本的思维。

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾。

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造。

单纯的企业内部数据已经无法满足今天市场上顾客多样性的需求，大数据的共享已经迫在眉睫。首先，可以通过扩展常规上下游渠道的数据。例如京东与上游供应商的合作。其次，与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体数据是外围数据的一个重要来源。但是如果只是搜集并没有把数据与企业本身营销策略或者数据发布者建立联系，那么数据就没有发挥其应有的价值。最后，虚拟人脉交换获取数据。比如建立企业自媒体收获粉丝获取数据等。

[1]岳占仁.大数据颠覆传统营销[j].it经理世界，20xx，17.

[2]单华.大数据营销带给我国网络自制剧的思考――以《纸牌屋》为例[j].青年记者，20xx，26.

[3]魏伶如.大稻萦销的发展现状及其前景展望.辽宁大学新华国际商学院.

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇六

商业可以简单的理解为满足客户需求的全部。未被满足的需求分析指的是揭示你的产品、服务、客户满意度以及收入方面是否还有未被满足的需求。对于未被满足的需求分析，有效的工具包括产品评价，定性调查，小组讨论和访谈。你也可以使用类似于googletrends这样的工具来帮助识别客户都在搜索什么。

提示：现在向你的客户提问是一个非常经济实惠而又快速的办法。例如创建一个论坛，在线小组讨论，亦或是邀请客户关注你的facebook页面并加入到一个反馈小组里面。

2、市场规模分析。

如果对自己的市场规模和潜力不够了解，我们很容易对商业决策的可行性妄下结论。市场规模分析指的是评估你的产品以及服务市场规模有多大，是否有足够的增长潜力。衡量指标包括产量（售出多少）、产值、频率（一个产品或服务的出售频率）。有效数据包括政府公布的数据，行业协会数据，竞争对手财务数据以及客户调查。

提示：仅因为某个市场大并不意味着它是有利可图的——特别地，如果大多数客户想要的某个产品或者服务市场上已经有了，那么他们不太可能会接受另一个产品或服务了。

3、需求预测。

了解需求对于保持企业的竞争力是至关重要的。需求预测属于预测分析领域，旨在预估消费者可能会购买的产品数量或服务。不同于简单猜测，它是基于过去市场上的历史数据或当前数据作出的估计。此时，分析技术（如时间序列分析）就显得非常有用了。

提示：用于需求预测的数据必须是干净并且准确的。如果不是这样的话，得到的结果将不准确，并且有可能导致你误入歧途。

4、市场趋势分析。

每个企业都需要知道它自己的一个市场前进方向。市场趋势分析指的是确定市场是否在增长，停滞还是衰落，以及市场变化的快慢。了解市场的规模大小很重要，但了解的市场正趋势上涨还是下跌同样也很重要。为了监测市场动向，你可以做一些商业推演或情景分析以此判断市场未来的一个大概样子。客户调查或小组讨论有一定的帮助作用。

提示：始终警惕外部环境，如立法的修改，社会期望。

传统地，我们被告知我们需要了解我们的客户，以便于我们知道他们是怎样的一些人并找出更多跟他们相似的人。道理虽这样，但另一方面可能更重要——非客户分析。非客户分析指的是了解那些目前还不是你的客户对你的产品，服务或品牌的看法。通过识别出那些不买你产品的人，以此来扩大市场。访谈，问卷调查，焦点小组可以提供帮助。

提示：通过社交媒体的力量，我们可以轻松的获取那些不是你的客户的意见反馈。

6、竞争对手分析。

任何业务都是在竞争环境中成长的。竞争对手分析对市场营销和战略规划非常重要，它指的是识别你的竞争者是谁，他们的市场定位是怎样的，他们的业务跟自己的业务有什么关系。通过了解自己的优势和劣势，你利用对方的弱点来寻找机会。收集竞争对手数据的方法有很多种，例如商业期刊和报纸，年度报告，产品说明书和营销活动。你甚至可以让你的一个员工、朋友或者家庭成员从你的竞争对手那里购买他们的产品或者服务进行比较。

提示：竞争对手分析的最有用的技巧是去做这件事情！可悲的是，大多数企业没有这样做。

定价分析指的是在产品发布之前找出你的客户愿意为你的产品支付多少钱。它涉及细分市场价格灵敏度分析，尤其在高度竞争的市场非常有用。定价分析需要数据挖掘，预测模型和算法的开发。同时，它还涉及多个并行的商业实验，以此来测量价格变动所带来的变化。

提示：如果你希望通过定价分析来提升收入，请确保给那些为你的产品支付了更多钱的客户提供了更高的价值。

8、销售渠道分析。

有数以百计的渠道和市场可以用来推广你的产品和服务。销售渠道分析可以帮助你评估现有销售渠道的有效性。你可能会通过不同的渠道来达到您的不同细分市场，但我们有必要知道哪些渠道是有效的，哪些渠道可以到达事半功倍的效果。对于每个现有的市场营销渠道以及那些潜在的尚未使用的渠道，你最好设置一些转化率目标，以便于了解各个渠道的推广效果。

提示：销售渠道分析显然是线上比线下更适合。在线渠道具有数字化的特征，并且经常是构建在市场和销售平台之上的。

9、品牌分析。

品牌分析旨在确定你跟竞争对手相比你的品牌实力如何。品牌不是简单的商品标识和包装，它还包含了客户对你的产品的感受以及它们对客户的寓意。真正的了解客户如何看待自己的品牌很重要，因为这会影响到你的决策和战略方向。你需要从各种渠道来获取客户以及那些潜在客户的数据来进行数据分析，如客服服务记录，销售记录，网络论坛，博客，评论网站和社交媒体等。

提示：互联网为人们如何看待你的`品牌以及你的业务提供了是一个丰富的信息源。人们乐于去分享他们的想法和感受，所以我们应该努力挖掘这样一个丰富的信息金矿。

为什么要在市场营销中使用数据分析？因为它可以给你的市场营销工作带来很多的帮助。

假设你发起了一个电子邮件营销活动，你怎么知道你的邮件列表上有多少人打开了邮件？在电子邮件营销活动中，有些人可能已经决定不再和你做生意了———你如何追踪这些取消订阅的用户？数据分析为电子邮件营销平台提供了解决这些问题的答案。

数据分析也可以帮助营销人员做出更好的决策。你知道哪种广告方法的投资回报率最高吗？通过对不同渠道的数据监测分析，你可以辨别出更有效的推广方式和渠道。你可能会发现，把钱投到cpc广告（点击付费广告）中并不能产生你所希望的投资回报。然而，也许电子邮件营销活动比你意识到的要成功得多。

虽然数据分析可以改善营销活动的效果，但前提是你必须遵循一些最佳实践方法。

首先，你应该设定明确的目标。数据是海量的，你不可能分析所有的数据，你也不应该分析所有的数据，毕竟不是每个数据都会对你产生益处。你需要且应该分析的是那些对你有益的数据。而这些都要求你明确自己想要完成的事情（如接触不活跃的客户，提高客户的参与度，决定销售到成交的比率等等），并找到合适的数据。

另一个最佳实践方法是保持数据“干净”。有时，信息可能有误。例如，如果一个电话号码的两位数被调换，你就不会找到合适的人。确保你的数据是无误的，这将帮助你更好地进行用户行为分析，从而更好地指导产品运营。

最后，使用合适的工具进行工作。市场上有许多数据分析解决方案，例如，开源私有化部署的cobubrazor，它可以帮助你采集用户行为数据，并且提供可视化的报表，许多市场营销人员都认为它是有用的。尽管市场上的数据分析产品这么多，但最终你的团队需要找到适合其需求的数据分析工具，从而产生最佳的结果。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇七

年龄：xx。

户口所在：中山。

国籍：中国。

婚姻状况：未婚。

民族：汉族。

培训认证：未参加。

身高：171cm。

诚信徽章：未申请。

体重：

人才测评：未测评。

我的特长：

求职意向。

人才类型：应届毕业生。

应聘职位：财务/审计/税务：会计；计算机软件：数据库的维护。

工作年限：

求职类型：

兼职可到职日期：随时

面议希望工作地区：广东省。

工作经历。

学校勤工实体起止年月：xx年xx月—xx年xx月。

公司性质：所属行业：

担任职位：云山水榭咖啡屋员工。

工作描述：

离职原因：

广东外语外贸大学校礼仪队起止年月：xx年xx月—xx年xx月。

公司性质：所属行业：

担任职位：礼仪队队员。

工作描述：

离职原因：

毕业院校：广东外语外贸大学。

最高学历：本科获得学位：毕业日期：xx年xx月

专业一：软件工程专业二：财务管理。

起始年月终止年月学校（机构）所学专业获得证书证书编号。

xx年xx月—xx年xx月田家炳中学初中学习初中学历证书—。

xx年xx月—xx年xx月平远中学高中学习高中学历证书—。

xx年xx月—广东外语外贸大学软件工程/财务管理——。

外语：英语优秀粤语水平：一般。

其它外语能力：

国语水平：优秀。

工作能力及其他专长。

强烈的责任心与进取心，吃苦耐劳，做事专注投入。

待人诚恳，踏实肯干，时间观念强。

具有良好的'团队合作精神及协调沟通能力，勇于接受挑战。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇八

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。

最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案，作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方案，以便他们在决策时作参考。所以，数据分析师不光需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务，这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。

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?!

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。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇九

调查数据分析::(一)韶关学院低年级学生社会实践的现状本次调查共有210人参加并且完成了问卷，问卷有效回收率为95.2%。并且参加调查的学生具有很高的随机性，保证了本次调研具有一定普遍意义。调查问卷共有26道问题（问卷见附表），大部分受访的学生能够如实的接受调查。我们从中也能得到很多有用的数据。调查结果分析如下：

生的人身安全。同时，学生们也应该摆正态度，认识到社会实践的重要性，但在积极参加社会实践、充实自己的同时，更要学习如何保护自己，防止上当受骗。

表表11参加社会实践的频率每天一次每周一次每月一次一学期一次其他2%9.5%23%45.5%20%表表22在大学期间参与社会实践的次数0-1次2-5次6-10次11次以上22%52%14.5%11.5%2.关于学生参加社会实践的时间段从表3中我们可以看出在一天的时间中，更多同学选择下午（占49%）或全天（占22.5%）参加社会实践，而选择中午或晚上的只占2%和占7%，大多数同学更愿意在下午或全天这个时间段参加社会实践。而问及参加社会实践的时间段，36.5%的同学倾向周末，40%的同学倾向暑假，而仅有2.5%的同学倾向寒假。可见社会实践设置的时段也是影响大学生参加社会实践的一个重要因素。下午、全天、周末、暑假，这四个时段是同学们参加社会实践最多的几个时段，同学们可能在这些时间里比较少课，或参加社会实践的意愿更高。因此社会实践的组织者或相关机构可以更多的考虑一下同学们的意愿时间，把社会实践安排在一下的时间如下午、周末、暑假，这既可以提高同学们参加社会实践的积极性，也大大保证社会实践的正常进行。

表表33一天中参加社会实践的时间上午中午下午晚上全天19.5%2%49%7%22.5%表表4参加社会实践的时间段周一到周五周末暑假寒假其他13%36.5%40%2.5%8%3.关于学生对社会实践的态度从图1到图3可以反映出绝大多数大学生认为社会实践应该参加或表态值得尝试，若有社会实践机会也愿意去参加，并认为参加社会实践对他们自己的未来有影响，甚至有些大学生认为有很大影响。然而还存在极少数大学生对参不参加社会实践无所谓，有63人对有机会参加社会实践还要视情况而定，有4人还不愿意参加。少部分人认为参加社会实践对自己未来的影响只有一般。这些数据说明大学生对社会实践的参与热情度还是不够高的，也对社会实践的作用和地位了解的程度不够深入。学校应该加上社会实践这方面的建设，多宣传跟普及知识，提供多点社会实践机会供大学生参与，有时可以硬性要求学生参加。

图1学生对参加社会实践的态度图2参加社会实践对未来的影响。

图3对有社会实践机会的参加意愿4.关于其他人对社会实践的态度对于参加社会实践的性质，图6中显示有70人选择间断性的，56人选择连续性的，48人选择半连续半间断性的，26人则选择不确定性的。这说明大学生选择社会实践的兴趣差异还是有些大的。在进行社会实践中，家长跟学校都表示十分支持的超过半数，学校也愿意提供平台。有30%的家长和学校表态支持，但学校无作为。有8%的家长不太支持大学生参加社会实践，甚至有2.5%的家长反对。而学校也存在不支持也不反对或者反对的态度。从此可以看出家长跟学校对大学生参加社会实践的态度还是不够重视，不想让学生参加社会实践。家长跟学校应该端正态度，正视社会实践对大学生的作用，对大学生报以信心，让他们锻炼自己，学会成长。

图4在社会实践中家长的态度。

图5学校对社会实践的态度图6一般参加社会实践的性质5.关于学生在社会实践中的优劣势从图7到图9可以看出90%的大学生都认为大学社会实践既能锻炼又能积累经验，从他们自身出发，参加社会实践的优势在于有丰富的知识，闲暇的时间，良好的素质，少数有社会提供的岗位或者平台。但是大学生工作经验不足，社会阅历少是他们参与社会实践的劣势，因此容易上当受骗。

虽然学校资源充足也作为优势，大学生时间少是劣势，可这也只是占据极少部分。很少有大学生认为社会实践能对社会产生切实利益或者只是出于一种形式。这些说明大学生对于社会实践的作用是正面的，也很看重社会实践的参与，然而在社会实践的优劣之处上应加把劲，在优势上应学习好自己的专业知识，把时间安排紧凑一点，充实自己的大学生活，增强安全意识，了解社会现实。

图9大学生社会实践最大的劣势之处6.关于学生参加社会实践的过程中起着重大作用的人从图10可以看出有70%的大学生认为亲朋好友在他们参加社会实践的过程中起着重大作用的，而家人、老师、恋人、其他的比例占据依次递减。这说明当代大学生的自主意识还是比较强的，而且对亲朋好友的依赖度比对家人、老师的要高，这是不太好的，毕竟老师家长的经验会比较丰富，应多听取他们的意见，大学生应多听取不同人群的意见做参考，认真考虑。

63119126。

图10社会实践的过程中起重大作用的人物7.关于学生最想在实践中收获到从图11可以看出，21.9%的同学最想在社会实践中增强工作能力，18.3%的同学最想增加自信，23.6%的同学最想收获处理人际关系的技巧，23%的同学最想从中获得社会经验，而只有12%的同学最想从中赚取金钱。可以得知，大学生有长远的目光，参加社会实践是更多地希望懂得处理人际关系，当然，也有很多同学希望获得社会经验、增强工作能力、增加自信等等对以后毕业从事的工作有帮助，而只有少部分同学希望获得金钱。这样就更多地建议同学们在精神和物质二者之间可以兼顾，可以把目光放远一点，从社会实践中汲取精华，为以后的发展做铺垫。

自己家人老师亲朋好友恋人其他***310。

候，要兼顾自己兴趣爱好与需要，一方面有社会实践的热情，从中收获到自己想要的，另一方面要有社会实践的需要，可以适当选择跟自己专业相关的，方便自己更了解自己的专业。

9.关于学生参与社会实践的困难在图15中，20%的同学认为与专业知识联系不大是参加社会实践的一个困难，19%的同学认为联系实践单位难度较大，18%的同学认为是缺乏应有的重视与支持，15%的同学认为缺乏足够的时间、场地，16.7%的同学认为还不够程度融入社会，这说明大学生参加社会实践困难重重，但是，对于这个问题的解决，更多的是缺乏主观能动性，建议同学们能主动进行社会实践，主动联系实践单位，适当分配时间，能有充足的时间进行社会实践，只有多实践多参与才能增加经验，更好地融入社会。

从图表中可以看出，在面对一份待遇好的社会实践面前，比较少的人是一定会放弃大学生涯（占8.5%），可能会放弃大学生涯的占23%，可能不会放弃的比例占19.5%，看情况的人占18%，一定不会放弃大学生涯的人还是占大多数，比例为31.5%。我们的同学更多的还是不会轻易的放弃大学生涯，因此建议我们还是好好珍惜大学的生涯，在大学学习一些专业的知识，可以为我们以后从事职业、社会实践奠定基础。

分别占比例55.5%和57.5%，有相当一部分人则为减轻家庭负担或者自己挣钱而参与社会实践的，比例达到43%，还有一小部分群体参加社会实践只是因为学校的要求（占11.5%）或者打发时间（占13%），占全体3%认为是其他的目的。大学生低年级学生参加社会实践的目的更多的还是积极因素比较多的，所以还是建议大学生可以积极的参与社会实践，从中有所收获。

图17参加社会实践的目的12.关于导致学生社会实践经历缺乏的最主要因素关于导致大学生社会实践经历缺乏的最主要因素的调查调查问卷中，清楚的看到有96人次觉得是自身的问题，几乎占问卷总数的一半。除此之外，有66人次认为最主要***1156的因素是社会因素，占总比例的33%。剩下的一小部分人中有28人认为是学校因素，仅剩的5%认为是家庭因素。从调查结果不难看出，导致大学生社会实践经历缺乏的主要原因绝大多数都来自于自身和社会因素的影响，学生自身应该提高自身的实践经历意识。

实践的重视程度不低，希望能继续保持或者更加提高参与度，更加激活学生对社会实践的热情。

看，还是有很多人乐意利用空闲时间多参加社会实践活动，即使赚取不到金钱也能收获经验。

图20吸引学生参加社会实践的因素15.在开放题对大学生低年级社会实践的建议和意见的调查中，很多同学建议大学生应当根据自己的兴趣爱好，积极参加社会实践活动，在实践过程中，不计较得失，重在参与，吸取经验，为以后的就业打好基础。同时，大部分同学在进行社会实践时要事先了解一下它的性质、内容等，多像师兄师姐吸取经验，这既有利于社会实践的完成，也能防止自己上当受骗。对于学校、社会方面，同学们希望学校能提供资金支持和知识技术指导，而社会能提供更多社会实践平台。

12317418760718。

（二）大学生社会实践现存问题分析1.外在因素方面（1）社会实践的管理机制不够完善，存在较多的安全隐患，很多大学生害怕上当受骗。

（2）社会提供的社会实践机会与广大高校专业学习的联系度不够紧密，造成大学生参加的社会实践活动大多与专业保持脱节的状态。

（3）有关社会实践的信息较为封闭，导致大学生联系实践单位难度大。

（4）学校对社会实践方面的支持力度还不够大，不能提供广阔的社会实践平台，难以满足广大学生对社会实践的需求。

2.自身因素方面（1）大学生对社会实践的参与热情度不够，对社会实践的作用和地位的了解也不够深入。

（2）大学生工作经验不足，社会阅历少是他们参与社会实践的劣势，因此容易上当受骗。

（3）大学生参加社会实践的内容不够丰富。

（三）大学生社会实践存在问题的解决策略1.外在因素方面。

（1）社会应加强对社会实践的规范管理，把社会实践往制度化方面发展，这样既有利于锻炼大学生实践能力，同时也能更好的保护大学生的人身安全。

（2）应在社会上建立起一个正规的有关社会实践的相关组织或单位，统一发布社会实践的相关消息，解决大学生联系实践单位难，社会实践信息封闭等问题。

（3）学校应加大对社会实践的支持力度，为大学生的社会实践提供资金支持、知识技术指导和更广阔的实践平台。

2.自身因素方面（1）大学生应多争取一些社会实践的机会，并积极参与社会实践，在实践中不断的锻炼和提升自己。

（2）大学生应摆正对社会实践的态度，不计较得失，重在参与。

（3）大学生在进行社会实践时，应加强警惕性，学会保护自己。

总结。

通过本次社会实践的调查，我们发现社会因素和自身因素是影响参加大学生社会实践的两大重要因素。由此，社会应该不断的完善社会实践机制，提供更为广阔、安全、对口的社会实践平台。同时，我们大学生更应该端正自己的态度，积极参与社会实践，获取社会经验，为以后更好的融入社会做好准备。

附录：

您好！我们正在进行一项关于大学低年级学生的社会实践参与度的调查，麻烦耽误你几。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇十

20××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20××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)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。

(一)主要成绩。

20××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。

20××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，减少流动人口违法生育。要把工作的着力点和着眼点放在流动人口管理工作上，最大限度地减少流动人口违法生育。3、进一步加强业务培训，提高基层计生干部的业务知识，减少统计数据的漏报、瞒报、错报现象，努力提高统计信息的准确率，切实把计生统计工作提高到新水平。

4、建立机制，尽量减少因服务工作不到位等因素引起的违法生育。对已到法定婚龄的女青年逐个进行排摸，不管是否已婚或已育，要把每个个案信息摸清楚，从而进一步摸清恋情、婚情、孕情、育情，牢牢掌握工作主动权，从中增加出生数，减少违法生育，向未领结婚证、无审批等违法生育中要回计划生育率。

xx镇人口与计划生育办公室。

20××年12月31日。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇十一

美国国家标准和技术研究院对大数据做出了定义：“大数据是指其数据量、采集速度，或数据表示限制了使用传统关系型方法进行有效分析的能力，或需要使用重要的水平缩放技术来实现高效处理的数据。”我们认为大数据价值链可分为：数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。

虽然这些传统的分析方法已经被应用于大数据领域，但是它们在处理规模较大的数据集合时，效率无法达到用户预期，且难以处理复杂的数据，如非结构化数据。因此，出现了许多专门针对大数据的集成、管理及分析的技术和方法。

布隆过滤器：其实质是一个位数组和一系列hash函数。布隆过滤器的原理是利用位数组存储数据的hash值而不是数据本身，其本质是利用hash函数对数据进行有损压缩存储的位图索引。其优点是具有较高的空间效率和查询速率，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器适用于允许低误识别率的大数据场合。

hash法，其本质是将数据转化为长度更短的定长的数值或索引值的方法。这种方法的优点是具有快速的读写和查询速度，缺点是难以找到一个良好的hash函数。

索引：无论是在管理结构化数据的传统关系数据库，还是管理半结构化和非结构化数据的技术中，索引都是一个减少磁盘读写开销、提高增删改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要额外的开销存储索引文件，且需要根据数据的更新而动态维护。

trie树：又称为字典树，是hash树的变种形式，多被用于快速检索，和词频统计。trie树的思想是利用字符串的公共前缀，最大限度地减少字符串的比较，提高查询效率。

并行计算：相对于传统的串行计算，并行计算是指同时使用多个计算资源完成运算。其基本思想是将问题进行分解，由若干个独立的处理器完成各自的任务，以达到协同处理的目的。

传统数据分析方法，大多数都是通过对原始数据集进行抽样或者过滤，然后对数据样本进行分析，寻找特征和规律，其最大的特点是通过复杂的算法从有限的样本空间中获取尽可能多的信息。随着计算能力和存储能力的提升，大数据分析方法与传统分析方法的最大区别在于分析的对象是全体数据，而不是数据样本，其最大的`特点在于不追求算法的复杂性和精确性，而追求可以高效地对整个数据集的分析。总之，传统数据方法力求通过复杂算法从有限的数据集中获取信息，其更加追求准确性；大数据分析方法则是通过高效的算法、模式，对全体数据进行分析。

[2]黄晓斌，钟辉新.基于大数据的企业竞争情报系统模型构建[j].情报杂志，20xx（03）.

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇十二

目录：

1、行业整体综述。

2、行业焦点事件。

3、区域市场分析。

3.1区域热卖品牌。

3.2区域市场分析。

3.3分类市场分析。

4、龙头企业动态。

5、新品动态回顾。

6、发展趋势预测。

1、行业整体综述。

时值4月，本月饮料市场表现并不热烈，饮料厂商们正忙着为即将到来的旺季预热。厂家忙着完善在前期开发出来的新品，为即将到来的旺季做准备，经销商则忙于市场的前期铺货，因此市场的促销行为相对较少。但是，茶饮料已在本月显示出高昂地发展势头。养生堂为今夏准备的“农夫汽茶”已在热身，而统一在“茶里王”已逐渐被消费者接受，“雀巢冰爽茶”也开始在全国范围内推广，娃哈哈在茶饮料行业的雄心壮志在本月可见一斑。碳酸饮料在本月相对沉寂，果汁饮料则依然强调口味和营养。从各大企业为今夏市场准备的新品来看，功能饮料已并非重点，茶和果汁饮料才是厂商们争夺的焦点。沉寂了两年之后，茶饮料有望在这个夏天热一把，养生堂的首个茶产品“汽茶”，统一的新品“茶里王”以及可口可乐和雀巢联手推广的“雀巢冰爽茶”将成为业界关注的焦点。在这些巨头企业的带动下，其他中小企业必将跟进，越来越多的茶产品将在市场上出现，而在前两年红极一时的功能饮料则可能因为消费的理性化而在今年遭遇滑铁卢。

2、行业焦点事件。

张海4月30日被正式批捕。

4月30日，是张海被刑事拘留37天的最后一天，在这一天，佛山市检察院正式批准逮捕张海，并由检察院侦察监督科的负责人将批准的卷宗送至公安局经济侦察支队。张海究竟对健力宝做了些什么，目前仍然是迷雾重重。健力宝之所以成为今天的局面，究竟谁应该负责也还在纷纷扰扰地争论当中。

毫无疑问，张海经手后的健力宝已是元气大伤，如果拯救这个民族品牌应该是整个行业关注的事情。

食品安全法第一稿起草完成。

《食品安全法》立法工作在本月取得新进展。4月11日，国家食品药品监督管理局副局长惠鲁生者透露，《食品安全法》第一稿起草工作已经完成，其他相关工作正在加紧实施中。从毒白酒到毒奶粉再到苏丹红事件，随着一系列食品安全事件的出现，食品安全问题现已成为举国关注的焦点。《食品安全法》的立法工作迫在眉睫。

乳业巨头纷纷转产饮料。

乳品企业在自身主业发展遭遇瓶颈时，将目光瞄向了广阔的饮料市场。今年以来的原材料成本上涨使得乳品企业的经营成本不断增加，利润不断降低。虽然乳品企业已经努力从各方面降低经营成本，但开发新的利润渠道才是企业发展的根本之道。

从业界传来的信息来看，光明、依露等乳品企业都计划进入饮料市场，饮料市场的竞争程度将会加剧。光明集团果汁事业部相关负责人表示，光明将在4、5月份确实推出低温果汁产品，该产品将成为光明的推广重点。而依露的新产品也在计划中，预计在6月左右上市。而据知情人士透露，该新产品并没有完全脱离乳品，是一种含乳饮料。

3、区域市场分析：

3.1区域热卖品牌情况。

区域划分按以下的分法：

华北地区市场分析（北京、天津、河北、山西）。

华中地区市场分析（河南、湖南、湖北）。

华东地区市场分析（上海、山东、江苏、浙江、安徽、江西）。

华南地区市场分析（广东、福建、海南）。

西南地区市场分析（四川、广西、重庆、云南、西藏、贵州）。

西北地区市场分析（甘肃、陕西、新疆、宁夏、青海、内蒙古）。

东北地区市场分析（辽宁、黑龙江、吉林）。

以上图表显示，4月饮料市场，可口可乐在市场上表现依然不俗，在华北、华中市场业绩最为突出，由此可见可口可乐多年精心耕耘的市场依然比较牢固。不过，另一巨头百事可乐表现也值得关注，在华东、华南、西南地区，百事可乐在销售排行中都比可口可乐稍占优势。可以说，百事可乐在某些地区已经对可口可乐造成了极大的威胁。但不论怎样，两巨头在中国碳酸饮料市场的霸主地位依然牢固，只是相互间的竞争愈加激烈。

果汁饮料中，统一鲜橙多和汇源果汁在本月雄霸果汁饮料市场，尤其是统一鲜橙多在华北、华中、华南、西南、西北、东北等地区都名列前三甲，充分显示其强大地品牌优势，也说明20xx年的夏季，果汁饮料仍将是消费主流。

在各类茶饮料中，康师傅绿茶显然是独占鳌头。在成都、兰州等地，康师傅绿茶在各类饮料排行榜中居于首位，一方面说明这两个地区的消费者对茶饮料的偏爱，另一方面也显示了康师傅在这个两个地区的品牌渗透力。除了康师傅之外，其他茶饮料暂时还没能出现在榜单之内，说明各大茶饮料品牌还需加强终端建设。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇十三

在国家信息网络战略及“互联网+”战略实施的大力推动下，我区从政策、人才、产品等方面不断加大对电子商务发展的投入力度，取得了良好效果。2018年，区内电子商务市场规模实现平稳增长，实现电商交易总额104亿元，较2017年同比增长17%。其中网络零售额全年累计33.9亿元，同比增长15%；农产品销售全年累计10.1亿元，同比增长5%。

（一）电商交易总额。2018年，区内全年电商成交总额达104亿元，同比增长17%，尤其是农产品上行增势喜人，但总体来看，电商交易总额增速较2017年约28%的增长率有所放缓。究其原因：

一是政策和市场因素。2017年以前，我区电商发展基础差，电商成交额度小，随着国家电商综合示范创建项目开展，上下行通道全面打通，大量财力、物力、人力投身其中，尤其是“电商服务中心—站—点”三级服务体系的建成，以智能网仓和城乡物流通道为基础的电商物流配送体系全面运行，以区域公共品牌“山韵黔江”及产品品牌为支撑的网销品牌体系初步形成，各大电商企业、电商平台、尤其是社群电商应势发力，销量节节攀升，促进了我区电商飞速发展。如今，随着国家电子商务法的颁布实施，各项政策企稳，区内电商活动也受到市场环境影响，开始进入稳定发展阶段。

二是基数因子的影响。一方面，随着网络支付设施的推广普及，选择微信、支付宝等进行线下交易支付的群体增长逐渐到达临界点，增势出现“梯度差”；另一方面，我区对周边市场具有一定辐射力，但市场容量仍然较小，反映在电商交易规模上，增长的难度将逐渐加大。

三是保量提质的需求。如今的新零售模式更加讲究“品质至上”和“内容为王”，我区电商开始进行资源和人力方面的优化整合，迈入更加注重品牌力和品质力的新征程，摒弃掉了过去一些粗犷化和原始化的发展模式，在保证总量有所增长的基础上，更加注重品质的提升。

（二）网络零售总额。2018年，我区网络销售总额为33.9亿元，较2017年同比增长15%，其中购进（产品下行）19.9亿元，卖出（产品上行）14.2亿元，二者同比增长率分别为14%、17%。与2017年购进17.4亿元和卖出12.1亿元相比，绝对数值上都有较大的提升。

三是区委区政府对电商，尤其是电商精准扶贫和乡村振兴的重视和大力扶持，一大批电商平台依托区内广大农村茁壮成长起来，带动了农特产品的上行销售。

（三）农产品销售额。2018年，区内农产品网络销售额有所增长，突破10亿元大关。

五是销售渠道增多。以前从单一淘宝店铺，发展成以京东、邮乐购、微商、微商城、有赞及自建平台、o2o线下体验直销店等多个销售平台共同发展销售渠道，基本上达到了有农产品就有电商，有渠道就有黔江农特产品。

第一，农村电商已常态化，市场竞争进行第三个阶段，重点在产品供应链上。如何让农产品电商化，具备利用电子商务进行销售的前期条件完善，如产品包装、策划、标准化、存储方式、可持续供给、运输等，实现农村电商提档升级触及农户，也就是电商生态链在农村的打造成为重点。

第二，城市供配系统通过电商方式将农村与城市进行有效链接。城市配送植根于打通“城市物流最后一公里”的解决方案，解决乡村振兴中货品进出的高效多样的问题将是重要抓手之一。

第三，品牌推动的农产品溢价将在农村电商中大放异彩。在“传统”的.电商模式之外，会员制、预售制、众筹、认领等形式必将会更深一步融入电商，电商也将从“卖产品”慢慢过渡到“卖生活方式、卖情怀、卖格调”，社群电商将更加聚焦精准人群，发力细分市场。

第四，大数据驱动下的生产方式发生变化。大数据平台的建立和使用，可以将原始零散的低密度价值数据经过过滤、分析，建立模型，供决策使用，提前预测市场发展方向，有效提升效率，降低成本。

一是提高对电商的认识，电商不是简单的商业行为，而是解决农产品品牌化、供应链，反作用于生产的一整套解决方案，不是商务委的一个简单工作，从发达地区的发展经验看，是以营造电商生态来推动产业发展或产业发展融入电商生态。

三是以电商园区智能物流，冷链物流为基础，打造黔江农特产品供应链服务体系；

四是加强对黔江农特产品的包装策划，打造一批电商爆品；

五是做好大数据运用，为黔江电商发展提供智力和决策支撑。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇十四

本班共有学生8其中男生有4人，女生有4人。测试的数据显：本班处在良好档上仅1人，及格以上7人。我班8名被测学生中，优秀率为12.5%，良好率为87.25%，及格率为100%，不及格率为0。并根据小学生的生理、心理的特点，从体育保健课、课通过分析，主要原因有以下几个方面：

1、体重指数得分在80---100，属于正常和体重较低的标准，说明本班有几名学生身体发育偏瘦，属于营养不良。肺活量为1300--1800，属于良好到及格。50米跑7个为优秀，一个及格。坐位体前屈为7个良好，1个及格，一分钟跳绳全部属于及格。

造成我该生体能下降的原因中，现代生活方式对人们的影响占了不容忽视的地位。人类的劳动活动大大减少，造成体能下降。再则，生在“饭来张口，衣来伸手”的“小皇帝”时代的相当一部分小学生，仗着祖父辈及父母的宠爱，连家务的边都摸不到，缺乏了最基本的活动内容，久而久之，形成了一种惰性心理，而且长期的溺爱造成了不少学生娇气的.性格，一遇到运动量比较大的活动或者不好的天气(炎热或寒冷)，潜意识使其产生了惧怕及抵制心理，如上种种，使之学生体质下降。

3、小学生对体育的重视程度不够，出现“重主轻体”的现象。

学生对体育课的偏爱往往是出于个人兴趣，相当一部分同学对体育还缺乏足够的认识，认为体育课是单纯的游戏课，为了活动而活动，不像语数等主课那样，测验获得好成绩就欢呼雀跃，而对体育课成绩高分及满分的追求欲不是很高，进取心不强，学生家长也看重学习成绩，而对体育成绩普遍不重视，导致了重视主课，轻视体育的现象。

针对该生身体健康存在的问题，我想教育教学中可以从这么几个方面着手予以改进，以提高学生的身体素质。

1、充分利用大课间活动的时间，开展丰富多彩的体育活动。

广播体操、呼啦圈、搏击操、跳绳等活动的开展，使学生对课间充满了新鲜感，避免了拖沓、疲软，从一定程度上促进了学生的身心健康。

2、改进体育教学方法，提高学生对体育的兴趣。

游戏是小学体育课中的一大重头戏，让学生参与一些游戏规则和游戏方法的改造，不失为增强学生创造能力的一个好办法。如让学生参与设计“钻山洞”这个游戏，在教师的点拨下，学生学会了从横向、背向等角度出发来设计这个游戏，改变了传统意义上的“两路纵队相对站，手牵手儿把洞钻，钻过洞口把洞开，最后两人再上来”的玩法，使游戏由单一化向多样化转变。另外，教师也可以从逆向思维的角度出发来训练学生思考问题的能动性。如把50m跑改为8秒钟跑(即8秒钟能跑几米);一分钟跳绳改为看谁先跳到120次……久而久之学生也学会了用反面的角度来看待问题。

上述是我对本校学生体质分析及一些提高学生体质的几点想法，如何切实有效地来提高小学生的体质健康或许不是通过某一途径可以完全解决的，克服各种制约因素，全面推进素质教育对我们每一个教育工作者来说将是任重道远的。期待社会、学校、家庭共同来关注孩子的身体健康，促进我们下一代的茁壮成长。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇十五

今年年初以来公司在总经理的领导下，积极生产，各项工作都取得了一定的成绩，特别是通过坚持贯彻iso9001：20xx标准，使公司的管理更上了一个台阶，现将我们收集的.部分数据进行分析以供领导决策。

20xx年签订了项目合同13项，完成11项，2项项目在进行中，验收工程一次合格率100%，完成的11项工程项目顾客满意率超过95%。

系统集成部多次组织技术人员和项目经理、施工人员学习国家标准和行业规范，严格按照程序文件和作业指导书的要求组织设计和施工。

工程项目的实施都严格按照国家标准规范进行，确保为用户提供满意的、高质量的工程项目和优质的售后服务。从部门负责人到项目经理以至每一位员工都自觉地将分解到的质量目标融入到日常工作之中，涉及到的每一个环节都得到较好的控制，由不理解到形成自觉的行动，按程序文件要求做已经在尉然成风，发现问题不遮、不掩、不护，采用自检、互检和专检活动，促进质量意识和企业文化深入人心，调动了每一位员工的积极性，上下形成一个共识，我们的工程要做成为顾客最满意的工程。

项目、建行大东支行莱茵河畔自助银行综合布线系统项目都是一次验收合格交付的，工程项目符合用户和行业标准的要求，得到了用户的赞扬和好评，提高了公司的经济效益和企业现代管理水平，至今没有发生顾客投诉等问题。

华汇人寿保险股份有限公司办公设备采购项目、中国建设银行辽宁省分行网点网络设备采购项目都是一次验收合格交付，客户对我们公司提供的服务十分满意。

交付的大连泰山热电有限公司网络信息安全整改项目，提高了泰山热点系统运行效率，保证了系统的安全性，为系统正常运行发挥了重要作用。

部门采购人员今年按要求对供方进行了评价，确定了合格供方，到目前为止这些供方提供的产品、原材料质量稳定，未发生因原材料质量问题而影响产品质量的事故，应继续对这部分供方加强控制，监督他们加强产品、原材料的质量管理，确保供应合格的产品、原材料。

今年我公司共评价供方10家，实际与我我厂发生业务关系的为10家，实现了供方评价率100%。

自1月份以来，各供应商进货质量状况如下：

从上述情况分析，共发生进货33批次，经进货检验全数合格，实现了进货检验合格率100%。

部门质检人员按照《检验和试验程序》坚持对采购货物、半成品、成品进行质量检验，对不合格品按照《不合格品审理程序》进行处理，不让不合格品留到下道工序或出公司。

部门材料核算人员和库管人员坚持对每月的库存进行统计汇总，保证数据的准确性。

经统计分析公司售后服务单，顾客满意度调查为97%，超过公司95%的质量目标。

上述数据反映了公司通过建立、实施质量管理体系所取得的成绩，我们将通过数据分析，发扬成绩，改进不足，进一步把质量管理工作搞得更好。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇十六

项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，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。

政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府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，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。

时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。

任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

我们的目标：

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。

我们的原则。

1、规范性原则。

数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致。

2、重要性原则。

数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。

3、谨慎性原则。

数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。

4、鼓励创新原则。

科技是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。

总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映行业分析的全貌，从而推动该行业的进一步发展。

样本如下：

目录。

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。

此章包括数据采集的内容、程序等。

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。

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。

第十八章财务报表。

第十九章附件。

河流环境监测数据分析范文（17篇）篇十七