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数据分析报告

时间：2024-07-08 14:05:57 科普知识我要投稿

数据分析报告实用[2篇]

　　在生活中，报告不再是罕见的东西，报告根据用途的不同也有着不同的类型。相信许多人会觉得报告很难写吧，以下是小编为大家收集的数据分析报告，欢迎阅读与收藏。

数据分析报告实用[2篇]

数据分析报告1

　　一、备案情况概述

　　11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套，销售备案面积为145.66万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积4.86万㎡。

　　与上月相比，本月销售备案套数增长幅度很大，涨幅达到122%!比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析，主要有以下两个方面的原因：一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来，市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应，被短暂压抑的市场需求开始释放，由此导致了销售量的剧增;另一方面，也是受国家调控影响，导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再，而是出现向十一月转移的趋势，这也促进了本月销售量的增长。此外，在十月末有数个楼盘集中开盘，其销售合同备案的延迟到十一月，这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。

　　房地产新政实施后的几个月内，除8月份处于市场销售淡季最低谷之外，其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平，即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。

　　单就本月销售套数激增这一指标来看，说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势，究竟是强劲反弹还是昙花一现，需要今后的市场反应来印证。

　　虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳，但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势，本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需求。

　　二、销售备案数据分析

　　1.各区域备案数据

　　本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出，销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动，这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二，近几个月该区域推出新盘较多，且市场反应尚可，此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多，且多集中在月末，因此虽然本月销售备案套数并不多，但在下月的销售备案情况中将会有体现。

　　2.各建筑类型备案数据

　　从销售备案套数方面来说，小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型，连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多，多层和小高层比重将越来越小。而随着国家全面否决别墅用地，别墅在市场上的出现也将会是越来越少。

　　3.不同面积段备案数据

　　从备案套数数据分析，本月120㎡以下的房型占总体销售量的61.7%，比上月有小量的下降，但依然占据主要地位。而随着房价的持续上涨，120㎡以上的房型总价偏高，相对而言销售存在难度，因此目前这部分房型主要存在于高端住宅和新政实施以前动工的住宅项目中，在新建的项目中也存在部分。随着国家政策的落实到位和地方细则的出台，120㎡以下所占比重将会继续增加。

　　4.不同户型备案数据

　　本月销售备案情况显示占主要销售部分的房型是一室、两室两厅、三室两厅和四室两厅，其中三室两厅和两室两厅依然占绝大部分比重，这说明目前市场上的购房需求还属于合理正常化的阶段。而四室三厅、复式住宅和别墅等属于高端客户的户型的销售量比较一般，而这也与高端产品的销售特点是一致的。

　　5.不同档次备案数据

　　根据市场信息网统计数据，按不同的价格区间本文将交易价格在2500元/㎡以下的商品房列为普通住房，将交易价格在2500—5499元/㎡的商品房列为中高档住房，交易价格在5500元/㎡以上的(包含别墅)列为高档住房。

　　本月高档项目销售备案状况比上月有多好转，本月有金都汉宫等高端项目正式销售，且取得不俗的销售业绩，加上以往其他高端项目的销售拉动，备案也比较及时，因此数据有所上升。

　　占主要部分的还是中档项目即价格在2500-5499元/㎡区间内的项目，2500元/㎡以下的项目一般都在江夏、吴家山等远城区。而实际上，随着房价的上涨，市区内3500元/㎡以下的项目也是比较少了，主要集中在东西湖、后湖等板块，可以说3500-5499元/㎡这个价格区间的销量显示了大多数购房者的真实承受能力，这个价格范围内的项目一般处于中心城区或者近城区，生活便利，离原来的居住地点也不远，相对而言总价也还在可接受的范围内。

　　6.区域成交价格分析

　　本月成交备案价格最高的区域是武昌区，由于区域内集中了众多高档项目，而且具有良好的景观资源，因此武昌区的价格近来上涨较快，超过了江汉区。而汉阳区在几个代表性楼盘的拉动和新区建设的利好消息之下，区域成交价格也是持续上涨。

　　三、增量备案数据分析

　　1.各建筑类型增量分析

　　本月新增量中，高层建筑面积新增95.94万㎡，而小高层建筑由于增量较少，反而抵不上销量，两者权衡因此出现存量下跌的状况，也即小高层建筑本月新增量为零，且小高层存量消化了15.84万㎡。根据多方面数据综合分析，高层建筑本月销量和增量都有如此大的量可能有集中备案和报批因素。别墅出现增量则是新政以前的项目的后续工程。

　　2.不同面积段新增量分析

　　从上图可以看出本月各个面积段的增量中，140㎡以上的占50%以上，而综合市场因素分析，本月新增项目中并没有如此大的体量，因此本月新增数据依然存在集中备案因素，导致各面积段新增量数据较高。而91-120㎡面积段销售量大于新增量，使得该面积段的'存量下跌。

　　从本月各面积段的增量数据来看，前一段时间趋于稳定的供应结构将会有一定调整，主要体现在大面积房型的供应量将会有一定上升。由于国家规定“90㎡以下户型占总量70%”的硬性指标，因此今后的结构调整仍将是个不得不重视的问题。

　　3.各区域新增量分析

　　本月各区域的新增量呈现出参差不齐的现象，武昌区和东西湖区由于几个大盘的推出导致新增量大，而汉阳、洪山等区域也有新项目推出，但新增量依然小于销售量，这反映出目前市场上仍然存在较大需求。

　　四、总结

　　本月备案情况无论是销售套数还是销售面积都出现了“井喷”现象，备案套数更是跃居全年最高水平，以往房地产业内的“金九银十”的黄金销售期也似乎转移到十一月。而事实上，从本月新增备案项目、开盘项目、销售状况等方面来看，也确实印证了这一点。但是由于今年的特殊情况，市场对于地产新政的效果需要一段时间才能反映出来，在此期间内因此各项指标都出现了一定量的下跌。而本月备案套数、备案面积的剧增可以理解为前一段时间被压抑的市场供应和需求得到了集中释放的结果。

　　本月各区域市场体现出一定的不平衡性，主要体现为区域市场上的供求关系不同，从各区域新增量情况来看，有的区域持续大体量供应，而有的区域则增量不抵销量，使得本月消化了部分存量。

　　同时，根据本月不同面积段的新增量数据显示，140㎡以上的大面积房型在市场上比重增加，一方面带来销售压力的同时，另一方面也使得市场供应结构发生变化，对市场的良性发展产生一定影响。

　　由于全市高端项目多集中在武昌的临江、临湖区域，因此近来武昌区的成交价格被拉升，导致本月武昌区域成交备案价格高于其他区域。随着金都汉宫的正式销售，全市的高端住宅基本都已经开始销售且在近期内也不会有新的高端项目推出，高端市场竞争越发激烈，而这些高端项目今后走势如何将值得关注。

数据分析报告2

　　一、提出问题

　　1、单位基本情况及相关业务流程介绍；

　　对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。

　　2、单位存在的问题。

　　由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。

　　二、分析问题

　　1、对该单位存在的问题进行分析；

　　由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。

　　2、解决问题的可能途径和方法。

　　利用SQL SEVER 导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。

　　三、利用数据挖掘技术解决问题

　　1、设计数据挖掘算法；

　　决策树；

　　数据关联；

　　神经元算法；

　　2、对挖掘结果进行深入解释和分析

　　由此可以看见在不不同的`产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比较便宜。

　　可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购买需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广大消费者的需求。

　　可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢迎，方便以后进货。

　　四、总结

　　通过自己的实践，对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规律，为决策提供证据。从这种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。一下是我参阅资料总结的设计数据挖掘的步骤：

　　① 理解数据和数据的来源

　　② 获取相关知识与技术

　　③ 整合与检查数据

　　④ 去除错误或不一致的数据。

　　⑤假设数据模型。

　　⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。

　　⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verfication）。

　　⑧ 解释和应用（interpretation and use）。

　　由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。

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