數據分析報告

數據分析報告實(shí)用[2篇]

　　在生活中，報告不再是罕見(jiàn)的東西，報告根據用途的不同也有著(zhù)不同的類(lèi)型。相信許多人會(huì )覺(jué)得報告很難寫(xiě)吧，以下是小編為大家收集的數據分析報告，歡迎閱讀與收藏。

數據分析報告1

　　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2

　　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。

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