调查报告数据分析怎么写？

一、调查报告数据分析怎么写？

调查分析报告的写作需要首先明确调查的目的和研究范围，并对所得的数据进行梳理和整理，以便于更加深入地分析和解读调查结果。

在报告的结构上，需要包含报告的概述、研究方法、数据概述与分析、主要问题讨论和结论等方面的内容。

具体地说，可以通过简述调查的目的、背景和意义来引出报告，使用图表、数据表格等方式对收集到的数据进行可视化和绘制，然后结合理论知识展开数据的分析和讨论，最终提出有价值的结论和建议。

报告需要注意语言简洁、表述清晰、逻辑通顺，对读者易于理解和接受。

二、数据发展意义？

数据发展对于企业战略的意义非常重要，它可以帮助企业制定有效的经营决策、推动技术创新、提升供应链管理、改善用户体验、提升市场竞争力等。

通过数据发展，企业可以更好地分析客户的行为和需求，利用数据洞察和细分客户，引领市场，提升企业核心竞争力。

三、大数据发展的十大要点

、目前大数据已经度过了最火的峰值期和泡沫化的底谷期，现在正处于稳步向前发展的阶段。

2、数据规模会继续扩大，大数据将继续发扬光大3、 数据的实时性需求将更加突出4、大数据基础设施往云上迁移势不可挡5、大数据产品全链路化6、大数据技术往下游数据消费和应用端转移7、底层技术的集中化和上层应用的全面开花8、开源闭源并驾齐驱

四、大数据发展的四大要素？

大数据的四要素是预警、预测、决策、智能。四点要素从功能的角度诠释了大数据的核心。我认为，最终实现这些功能还需要回归到大数据应用，唯有通过应用才能让大数据真正“着陆”。这一观点在全国如火如荼推动大数据产业发展之际，值得决策者去思考与深挖。

五、3大数据技术专业发展前景？

大数据技术专业的发展前景是非常广阔的。随着越来越多的企业走向在线平台，企业的生产运营转向数字化管理，极大地刺激了全球大数据市场需求。特别是在云计算、人工智能、物联网和信息通信等技术的交织应用驱动下，经济和生活的数字化发展趋势使得大数据市场仍将保持较快的增长。

从全球范围来看，研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力已经成为一种趋势。这意味着大数据不仅仅是一个技术领域，它对社会、经济和政治等多个领域都有深远的影响。

对于从事大数据行业的人员，他们的就业方向包括大数据工程师、算法测试工程师、大数据架构师等。值得注意的是，大数据专业是一个涵盖统计学、计算机科学、数学等多学科的综合性专业，因此对从业者的要求相对较高。这既是挑战，也是机会，因为高门槛意味着高回报。

六、调查报告的数据怎样进行分析？

当前数据研究已成常态，不论是企业进行市场调查，或者运营进行数据分析，也或者学术研究等，均会涉及到撰写数据分析报告。

1 三种类型的数据分析报告

一般来说，数据分析报告可分为三种类型。分别是模型类报告、调研类报告和行业研究类报告。

‘模型类’报告在广泛应用于学术领域，其的关键特征为‘模型’，用‘模型’去验证数据假设，结合模型结论，将一个小结论推广应用到面，模型类研究报告的严谨性最强，因为其需要将‘点’方面的结论推广到‘面’上。而且‘模型’多种多样，一个模型就是整份报告的核心，而且需要对模型进行深入说明和阐述，‘模型类’报告的难度最高，通常研究人员会使用比如SPSSAU、R、SAS等软件进行分析。

‘调研类’报告最为常见和普及，因而其简洁易懂，比如企业希望了解用户的需求反馈，了解产品的不足，也或者了解市场的需求情况如何等。‘调研类’报告更多关注于‘发现了什么’，和‘那应该如何办？’。比如当前想了解学生群体对于理财消费的认知和态度情况，首先需要理解样本对于理财消费的基本认知是什么，态度是什么，即基本事实情况是什么，接着还希望了解那又如何呢？建议是什么呢？更多时候还希望进行更深入的剖析，比如不同性别群体对于理财的认知水平是否明显不一样？如果说发现男性的认知程度更高，那么企业后续推广产品的时候，可能在男性群体为主的网站上进行推广更加适合。通过深入挖掘不同群体的特征差异，可以描述出‘用户画像’，对用户有更深入的理解。一般情况下，深入挖掘不同群体的差异性，可使用比如交叉分析，卡方检验，方差分析等，关键在于了解差异情况如何，也或者关系情况如何。接下来第二部分会用一个案例说明此类报告的撰写思路。

‘行业研究类’报告，其更着重于整体行业情况如何，站在宏观角度去撰写，比如会用产业链角度，市场格局角度，标杆企业角度等进行整体宏观分析。此类研究报告的数据相对较少，更多使用定性描述法，将数据特征使用文字进行汇总（或者可视化）等。此类研究报告着眼于行业当前如何，以及明天趋势情况如何，可能会使用到一些预测类的研究方法，比如SPSSAU综合评价里面的灰色预测模型，也或者SPSSAU计量研究里面的Arima模型等。如果说行业研究报告中涉及专家打分，并且希望将专家打分计算成权重体系等，那么AHP层次分析法也许比较适合，均可在SPSSAU综合评价里面找到该算法。

2 数据分析报告思路

‘调研类’报告最为常见和普及，本部分以一份‘大学生理财情况’问卷作为案例说明数据分析报告的思路。首先问卷结构如下图：

从上图可以看出，那么如何梳理好报告思路。首先这里介绍一种最实用的方法即“关键词法”，即将很多个题进行拆分成几个key words，每个key words表现一个点，然后思路是基于key words进行。比上图中19个题可以看到：

第1题是‘筛选’；

第2~第5题 即性别，年龄，专业和月生活费属于‘背景信息’；

第6~第8题属于‘理财认知’；

第9~第11题属于‘理财现状’；

第12~第19属于‘理财偏好’。

明显的，除第1题外，余下18个题 可以拆分成4个key words，分别是‘背景信息’，‘理财认知’，‘理财现状’和‘理财偏好’。如下图：

把一份数据拆分整理好key words之后，接下来就可以进行思路的撰写。整体的思路上是先把基本事实描述清楚，那么共有4个key words，则会有四个部分。接着再深入研究关系情况，即进一步深入剖析4个key words之间的关系，比如‘背景信息’与另外3个key words（‘理财认知’，‘理财现状’和‘理财偏好’）的差异情况如何，也或者‘理财认知’与‘理财偏好’之间的关系情况如何等，具体需要似专业思路和实际情况而定。接下来单独一部分说明如何撰写分析报告。

3 数据分析报告撰写

上一部分已经讲解了key words法，即将问卷拆分成几个key words，每个key words对应着一些题 ，如下图：

3.1 key words基本描述

报告的撰写时，首先对每部分的key words进行描述，即先了解清楚样本对于每个key words的填写情况如何，频数选择比例分别如何，也或者平均值如何等。可以理出思路框架如下图所示：

由于‘理财偏好’总共由8个小题表示，而且‘理财偏好’又可以再拆分成4个小的key words，分别是‘理财偏好’，‘理财需求’，‘理财在乎因素’和‘理财意愿’，因此‘理财偏好’会继续拆分成4个小部分，并且在最后汇总总结。

上述为思路框架，至于如何分析，通常使用频数分析计算百分比，并且使用图形综合展示结果，也或者使用描述分析计算平均值等。SPSSAU系统中的频数分析和描述分析直接使用即可。

3.2 key words之间关系深入挖掘

接着进一步挖掘4个key words之间的关系情况。一般情况下，‘基本信息’与另外的3个key words之间的差异关系需要进行研究。本例子中具体来讲即：研究不同背景属性的群体，他们在‘理财认知’，‘理财现状’和‘理财偏好’这三个方面上是否有着明显的差异性呢？

特别提示下：并非两两key words之间需要完全组合交叉研究，通常需要结合实际情况作决定。比如本案例时只需要剖析‘背景信息’分别与‘理财认知’，和‘理财偏好’的差异关系。而不研究‘背景信息’与‘理财现状’的差异关系。因而得到目录结构如下图：

3.3 报告的完善

在报告的整体框架搭建完成后，还需要进行一些优化工作，比如加入‘前言’，也或者加入数据‘信效度’分析，也或者‘总结等’。比如本案例时加入‘前言’，‘信效度分析’和‘总结’这3个小部分。

至此为止，完整的数据分析报告框架就搭建完成。接下来就是使用SPSSAU平台进行具体的分析，SPSSAU提供的表格和图形均已经全部规范化，直接复制粘贴使用即可。在分析的时候，可能会发现某一部分没有数据价值，那么可以直接进行删除，也或者希望再加入一部分内容，那么对应加入即可，在具体分析撰写报告的时候进行细节上的调节修改是非常正常而且必要。上述完整报告的内容表格通过SPSSAU实现，并且进行文字分析之后，总计得到一份27页的完整报告。

4 关于具体分析表格的使用

事实上使用SPSSAU进行分析报告撰写时，只需要将表格粘贴即直接使用。比如‘样本构成基本分析’表格如下图：

大学生理财认知与个体属性关系分析，表格和分析结果如下图：

关于本研究涉及的数据，和问卷报告如下述链接：

（1）数据：案例数据-SPSSAU

（2）问卷和报告：大学生理财情况调研报告-SPSSAU

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七、调查报告数据分析怎么做？

01.什么是调研报告

说起调研，很多人第一时间就会想到填问卷、写报告、做统计图、做ppt汇报。

简单来说，调研报告就是通过各种调研方式系统地收集资料并对调研数据进行深入分析，最终产出报告给出一些总结结论或者建议。

02.如何完成一份调研报告

Step1. 明确目标，提炼关键词

俗话说得好：“万事开头难”，写调研报告也是这样。往往写上标题，然后就完全不知道该如何继续......

在撰写调研报告前，我们首先应该再次明确本次调研的目标是什么。

比如，要制定的是一个人事方面的员工满意度调研，同时要了解什么特征的员工更爱离职。

那么这次的调研可以概括为两个关键词：员工满意度、离职倾向。

Step2. 梳理逻辑，搭建报告框架

无论是在设计问卷、分析数据或者撰写报告阶段，了解研究的逻辑结构都是重中之重的核心问题。

调研问卷设置的问题顺序，不一定是书写报告的理想顺序。可能为了照顾被调研者阅读习惯，调整了问题顺序。或是为了防止作弊，调换答题顺序。所以，分析前有必要重新梳理报告顺序。

以“大学生理财情况调研报告”为例，根据问卷内容确定了三个关键词：理财认知、理财现状、理财偏好。

把关键词代入到问卷各个问题中梳理成一个大纲，核心始终围绕着研究主题以及三个关键词。

Step3. 进行具体分析

可以使用在线统计分析平台SPSSAU，来帮助高效处理问卷数据并进行调查数据统计。

① 数据预处理

数据处理是一个非常重要的环节，第一次分析的人很容易忽略这部分。

在数据收集完成后可以使用SPSSAU无效样本和异常值两个功能对数据无效性进行处理。

②方法选择

如果问卷中多是非量表题，常用的统计方法有：频数分析、描述分析、卡方分析、二元logit回归等。我们按照提纲依次进行分析即可。

如果问卷中多是量表题，常用的统计方法有：描述分析、相关分析、回归分析、t检验、单因素方差分析等。

Step4. 撰写报告

正式撰写报告的时候可以一部分一部分的完成。通常是先描述分析结果，然后结合结果和背景信息进行总结。

如果内容较多，建议在每部分最后添加一小节作为总结部分，同时可以针对结论给出建议或解决方案等。

最后别忘了添加附录。通常将调查问卷、统计结果等作为附件内容。方便读者查询。

在企业中，最后多以PPT的形式进行汇报。如果前面的框架梳理得很清晰，这里就方便很多了。每页PPT里最好不要放入太多内容，一页PPT里汇报一个研究问题+重点数据结果即可。尽量多以图表形式展示。

实际上不只是调研报告，论文、项目分析、社会调查等都可以运用以上的方法进行拆解、梳理和分析。

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八、2015 年中国大数据发展调查报告

2015 年中国大数据发展调查报告

大数据技术自问世以来，在中国取得了长足的发展。据最新发布的数据，2015 年中国大数据发展调查报告显示，大数据产业已经成为中国信息产业的一个重要组成部分，对整个经济社会发展起到了积极的推动作用。

大数据技术在中国的应用情况

根据报告显示，2015 年中国大数据技术在各个领域得到了广泛应用。在金融行业，大数据技术帮助银行、保险公司等金融机构更好地处理风险管理、反欺诈、营销推广等方面的工作；在医疗健康领域，大数据技术利用数据分析、挖掘等手段可以帮助医院提高医疗服务质量，实现精准医疗；此外，大数据技术还被应用于城市管理、智能交通、电商领域等，为各行各业带来了数字化转型的机遇。

大数据发展面临的挑战

虽然大数据技术在中国取得了长足的进步，但在发展过程中也面临诸多挑战。首先是数据隐私保护问题，随着大数据的广泛应用，数据隐私保护引起了广泛关注，如何在数据应用和隐私保护之间取得平衡成为一个重要议题；其次是数据标准化和规范化的需求，不同数据来源、数据格式不一致给数据整合和分析带来了困难；同时，人才短缺、技术更新换代等也是制约大数据发展的关键因素。

未来展望

尽管面临诸多挑战，但大数据技术在中国的发展仍然充满希望。随着技术的不断创新和完善，大数据将继续在各个行业发挥重要作用，推动中国经济社会的发展。未来，我们可以期待看到更多关于大数据技术应用的成功案例，同时也需要政府、企业、学术界等多方共同努力，共同推动大数据技术在中国的发展。

九、什么是数据发展？

根据互联网三定律中的迈特卡夫定律，对互联网技术价值的认知，给出了一个最基础的范畴，即网络价值与网络使用者数量的平方成正比。现在，每天会产生450亿的微信条目。用手机的网民已经达到8.17亿。

看似只是一个简单的道理和具体的数字而已，但是却为我们带来了一个庞大的市场，一笔巨大的财富袭来。基数如此庞大的用户，和天文数字般的数据，里面包含着太多有用的信息。大数据运营将它们分类整理，然后按照不同的特性，不同的企业将其应用起来，从各个方面直观地为人们提供想要的产品，信息，货物等等，为企业带来高效稳定的财富。大数据运营俨然成为了企业的关键，甚至可以改变企业的生存方式和发展趋势。

如果说把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，并且通过“加工”实现数据的“增值”。

它的意义不仅仅在于掌握庞大的数据信息，而更在于对这些含有意义的数据进行专业化处理之后产生的价值。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。核心就在于：整理、分析、预测、控制。

无论某一部门数据分析和应用的主要场景如何，典型的特征是用户行为数据、用户活动和交易记录、用户社会数据。这是一个广泛的数据环境，以人为中心的核心数据仍然是必不可少的。

十、数据安全与数据发展的关系？

网络安全的客观概念是网络系统包括使用网络过程中网络信息的产生、储存、传输和使用都不受任何威胁与侵害，能正常地实现资源共享功能。

数据安全具对立面的两个含义：一是数据本身的安全，主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护，如数据保密、数据完整性、双向强身份认证等，二是数据防护的安全，主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护，如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。

网络安全是以网络为主要的安全体系的立场，主要涉及网络安全域、防火墙、网络访问控制、抗DDOS等场景，更多是指向整个网络空间的环境。

网络信息和数据都可以存在于网络空间之内，也可以是网络空间之外。“数据”可以看作是“信息”的主要载体，信息则是对数据做出有意义分析的价值资产，常见的信息安全事件有网络入侵窃密、信息泄露和信息被篡改等。

而数据安全则是以数据为中心，主要关注数据安全周期的安全和合规性，以此来保护数据的安全。常见的数据安全事件有数据泄露、数据篡改等。