互聯網數據分析報告
前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇互聯網數據分析報告范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。
互聯網數據分析報告范文第1篇
中國人民大學勞動人事學院院長楊偉國談道：“在新常態的大背景下，中小企業將成為推動國家經濟發展的新引擎，在經濟發展中發揮越來越重要的作用。中國人民大學勞動人事學院和今目標的共同夢想是為中小企業經濟發展做些實事。雙方聯手基于中小企業行為進行數據分析，幫助中小企業在互聯網時代可以快速發展提供有價值的指導。”
今目標創始人兼CEO文榮表示：“近年來，中小微企業在發展過程中迸發出了驚人的活力，但也面臨著迷惑和風險。擁有深厚的學術研究能力的中國人民大學勞動人事學院與今目標攜手創辦‘企業行為研究中心’，將為中小企業提供有價值的數據。未來將每季度一次，幫助中小企業更清晰了解宏觀數據，展開針對性策略，助力經濟發展。”
此次的中小企業行為分析報告數據源于今目標平臺245萬家企業用戶，數據囊括了員工培訓次數、遲到、工作時長、人員流動率、企業生存年限等非常具體和微觀的數據，用不同的視角對中小企業行為作出了解讀。
中國人民大學勞動人事學院教授徐世勇教授對報告進行了解讀，包括：大部分企業分布在北上廣，10年以上的企業占比27.66%，平均存在年限6.98年，65.43%的企業每年員工的培訓次數超過了10次，大多數企業都是成長激勵型，人力資源管理的困難來自于員工關系管理（17.5%）和績效管理（15.5%），91.36%的企業對未來充滿信心等。
徐世勇談到，之所以要做中小企業行為調查，是因為以往針對中小企業的報告相對來說較少，現存調查數據也不集中，比較分散，無法形成整體分析。現在人民大學與今目標聯合將持續，詳盡動態的數據分析報告。
北京郵電大學教授王立新在會上談到：“今目標按照互聯網模式來運作。通過免費聚集大數據資產，240多萬企業數據是今目標真正的資產。再大的企業，采集不了供需雙方的數據，也是小企業。再小的企業，掌握了大數據也是大企業。數據一定要垂直整合，并找到產業鏈的相關性才能產生價值。通過企業行為研究中心的研究，最終可以建立一個模型，找到240多萬家企業中最具投資價值的企業。”
互聯網數據分析報告范文第2篇
當下的教學環境不僅教師教得辛苦，學生也學得辛苦．過去教師批改作業和課外輔導耗費了大量的精力，錯題數據統計速度慢、難度大，使得教師面對大班很難做到個性化教學．隨著“互聯網＋教育”時代的到來，教育正面臨著難得的發展機遇．大數據改變著人們的生活，人們也意識到數據的重要性．許多行業正依托著數據分析做決策，如醫院基于大量的臨床診療數據分析，較好地提升了治療水平；時代推動教育朝著基于學習數據的精準教學邁進，學校積極探索依托數據分析開展教學，提高教學的有效性．近年來國家先后出臺一系列綱領性文件指導教育改革，為學校深入開展教學研究指明方向，對互聯網背景下基于數據分析的精準教學提供參考．
二、理解數據的統計功能，關注數據成教育新常態
教學評估最直接最有效的手段就是考試，按照傳統的方法，對每場考試改卷及成績細致分析，都需要耗費大量的時間與精力．若借助大數據對考試進行精準分析，就會讓學生的成績一目了然．數據可以多維度立體化地呈現成績．從統計角度來說，既能統計每個學生的進退情況，也可統計班級或整年段的考試情況；從分析維度來說，既可橫向分析，也可縱向成績對比跟蹤；從數據分析結果來說，既有學生個人的分析結果，也有學生全體的分析結果．借助數據平臺每次考試都會生成考試報告，圖表展示的分析結果形象地體現了班級之間的差異和變化，個人的成長變化等．教師可根據分析結果發現不足，找到改善教學的方法，因材施教，提高學生學習能力和教學效率．更重要的是大數據能夠讓我們更全面地看待學生的發展，發現以往考試成績所反映不了的深層次問題，從而為精準教學的實施提供了可能．
三、實踐閉環式教學，聚焦薄弱點成教學新關注
數據分析下的精準教學通常包含：“數據采集圖1———知識點篩選———薄弱點精講———課堂反饋分析———布置作業反饋———數據采集”的閉環式步驟（如圖1），實現教學的良性互動．1．準確的數據采集為精準教學奠定基礎數據是無聲的現象表達，學生的階段性考試或練習都會在數據平臺留下“痕跡”，平臺會根據學生的考試得分率和平時作業準確率自動生成分析報告．報告能反饋出學生學習的各種數據．教師備課的首要任務是整合平臺內的橫向、縱向數據對比，找到有用的考試數據，這是實施精準教學的前提．比如，表1以量化形式分別呈現年段和班級學生在選擇題、填空題等題型的答題表現．通過數據比較，教師可以了解到班級平均分與年段平均分的差距；以A老師任教的6班為例，A老師發現6班在各種題型的得分率都高于年段，解答題的表現比同年段的1班好，但在選擇題、填空題兩種題型的表現都不如1班同學，故A老師應該側重對6班同學的選擇題、填空題進行分析．進一步逐一分析比對可以依次找出6班選擇題、填空題和1班同學的差距在哪些題目．如表2，A老師發現造成6班選擇題表現不佳的原因是學生在選擇題第5題的表現不如1班同學．著重對選擇題第5題的題干和選項進行認真細致地分析，結合每個小題中A，B，C，D四個選項，各個選項的選擇人數分析了解學生犯錯誤的原因（如圖2）．通過數據分析能讓教師精準聚焦到對應題型的得分表現，尋找分值差距較大的題型．選擇題各小題得分情況，可以清楚地反饋出6班同學在哪些小題需要加強．A老師通過對這幾個小題A，B，C，D四個選項的選擇人數，可以更進一步地了解錯誤的具體原因，使得講評的針對性更清晰，不必個個選項逐一講解，可集中花時間突破知識點的不足，這樣針對一次考試或作業的數據分析采集和定位就基本完成．2．知識點的篩查是突破薄弱點的關鍵試卷的分析講評，不能一題題地走流水線講評，需要對試題進行整合，梳理出考查的知識點分布，某個知識點的考查角度，這樣的試卷講評才會更加有效率，學生的收效也會更大．分析題目必須能透過試題了解背后考查的知識點，理解命題者的真正考查意圖，從整卷的知識點考查得分率入手，可以拋開試題本身去揭示學生在知識層面的掌握情況．如A老師從選擇題第5題所考查的知識點入手，結合知識點的得分率定位學生的知識缺漏（如表3），高度精準歸類分析對焦瞄準“靶心”組織教學．3．發揮數據的診斷功能，讓教學精準到“點”經過“數據采集———知識點篩查”環節，A老師備課時能準確定位學生的知識薄弱點，備課時便可以重點關注，合理準備教學內容，課堂教學時集中力量攻克薄弱知識點．從考題的分析反饋了解學生對知識點的理解偏差，做好鞏固性練習精講，配套習題的選擇要能鞏固學生失分知識點，加深對知識點的記憶和理解，實現問題的精準突破．圖3根據試卷反饋出來的失分點，針對性地安排若干典型例題進行“點對點”的精準補缺補漏．同時教師也能發現班級優勢和不足，及時反思總結教學不足，教學將更加有方向性和目的性，避免了過去僅憑經驗教學的盲目性．例題講評完畢，A老師會針對性地給出配套的隨堂練習，利用平板電腦讓學生當堂上傳，通過數據分析了解知識的鞏固情況，對隨堂練習反映出來的問題和學生答題的“易錯點”再次講評布置課外作業，上傳到數據平臺后教師批閱形成作業數據報告，這樣就形成教學的完整閉環，實現教學和糾錯的無縫對接，數據反饋與精準教學彼此互動，實現薄弱點的精準突破，助力學生學習能力的提高和核心素養的培養．從一次考試的平臺綜合數據分析，可以從多維度尋找到學生的薄弱點，表1—表3及圖2分別從題型得分率、選擇題得分率、選擇題選項人數和知識點得分率梳理出一次考試的完整分析報告，根據考試報告了解學生的薄弱點，幫助教師在教學時精準對焦學生失分點，把握教學重點補缺補漏，用有限時間高效率聚焦典型錯誤組織教學．
四、關注平臺的數據跟蹤，實現教學的“點面突破”
一次考試的結果會受到學生心態、學習情況和外部干擾等不同因素的影響，為了更加精準地收集數據，教師可以從數據庫中綜合幾次考試的數據，形成一周、一個月或一學期的考試數據反饋，并根據學情作個性化針對性教學．表4排查出學生對知識點的掌握程度，從中篩查出學習缺漏，根據知識點的得分率情況安排教學內容，對那些得分率較差的知識點作鞏固性教學，實現點對點精準教學補缺，讓學生實現學有長進，避免反復性的重復無用教學．
互聯網數據分析報告范文第3篇
但是，在閱讀推廣過程中，我們也遇到了一些障礙，如對學生的個性化閱讀缺乏了解和統一指導，學校無法跟蹤學生個體閱讀的情況；閱讀評價耗時、耗工、耗力，成本（尤其是時間成本和人力成本）太高；無法有效地對學生閱讀的興趣、深度、廣度等狀況進行有效分析；無法根據學生閱讀狀況把握他們的興趣、愛好、思維等方面的特點，因此，教師也無法引領和糾偏。而在當時的狀況下，這些困難都無法克服。
如何將閱讀落到實處，如何減輕教師在閱讀中的工作量，讓學生真正學到更多有益的知識，“互聯網+”的興起讓我們看到了攻克難題的曙光。
“互聯網+”可以解決學生閱讀的數據收集和分析的問題，把人工統計的繁瑣工程簡化為自動收集數據，把復雜模糊的人工分析簡化為簡單可靠的數據分析，兼之具有簡便的管理、督察、評價、拓展功能，這就比傳統的人工推廣閱讀的方式更簡便快捷、清晰準確，并易于互動和操作。
因此，學校與科技公司聯合開發了“攀登閱讀”項目。
“攀登閱讀”是幫助學生線上選書、線下讀書、線上評價的“互聯網+閱讀”平臺，致力于激發學生閱讀興趣，提升閱讀質量，培養學生一生的閱讀習慣和語文素養。“攀登閱讀”使校園閱讀進入了與信息化深度融合的大數據時代。
應用系統平臺主要包括校園閱讀資源管理中心、學生閱讀參與模塊、學生閱讀游戲體驗模塊、學生閱讀展示模塊、學生閱讀評價模塊、教師閱讀指導及管理模塊等。學生和教師可憑借賬號在“攀登閱讀”網站首頁登錄平臺。平臺學生端有個性化選書、個人書架管理、圖書閱讀認證、閱讀筆記與交流和個人閱讀報告實時生成等功能項，平臺教師端有學生閱讀資源管理、學生閱讀任務管理、學生閱讀獎勵和學生閱讀情況分析與評價等功能項。
“攀登閱讀”平臺主要解決了“讀什么、不想讀、讀了沒、能力提升”四大問題。
給學生最適合的書
“攀登閱讀”平臺通過大數據分析技術從難度和興趣兩個維度對書目進行分級，按照學生的年齡特征、認知程度，給學生選擇最適合的書目進行閱讀。“攀登閱讀”平臺提供了六個等級、上萬本的書目可供選擇，六個等級分別對應著六個年級，不同年級的學生可以快速選擇相應等級和種類的書目進行搜索。我們將特色推薦生成一份校本書單，校本書庫中的圖書配有圖書驗證測試題目，必讀和部分精選圖書配有思維訓練題目。學生可以根據閱讀等級、閱讀主題進行個性化、精準化書單選擇，學生還可以查看同學們都在看什么書。
教師通過數據分析匯總班級學生的選書情況，了解學生的選書類別分布后，適時掌握學生的讀書動向。然后，把學生最喜歡、最適合和可配合課內閱讀教學的書目推送給學生。
激發學生讀書興趣
評選閱讀達人和書香班級。這是激發學生讀書興趣的方法之一。學生根據閱讀量的不同劃分為不同等級，學生通過閱讀換積分爭排名，教師通過查看學生的閱讀量、筆記數量及質量來篩選班級閱讀達人。學校根據各班級讀書數據評選出書香班級和校級閱讀達人。
閱讀積分獎勵。在閱讀平臺中，每本圖書設立不同的積分，學生在閱讀完圖書后進行閱讀后測，通過測試的就可以獲取該圖書的積分和金貝，閱讀積分作為獎勵和參加活動的基礎。同時，積分可以在游戲中購買裝備提升閱讀等級形象。教師可以對學生提出閱讀基礎量化要求，通過閱讀積分的總分要求，來達成學生閱讀任務。教師根據校本特色從圖書分值上對學生閱讀書目進行恰當的引導。學校獎勵閱讀優勝班購書款，愛心爸爸、愛心媽媽帶領孩子到西單圖書大廈購書。校長邀請“閱讀小達人”共進午餐、共話閱讀。這種獎勵機制自然形成了一種你追我趕的閱讀氛圍。
線下活動展示。學校及時給學生創造讀書展示的平臺，包括師生共讀、親子共讀、生生共讀。校級讀書展示中，學生用課本劇、演講的形式展現了閱讀特有的成果。家長和教師也積極參與其中。
學生可以寫讀后感、閱讀筆記，在閱讀的基礎上訓練書面表達能力。讀完書之后，學生還可以在閱讀小組中與同齡人交流收獲、體驗，他們的自我學習價值得以體現，這反過來又促進了他們的再次閱讀，形成了“人人都閱讀，人人都樂讀”的良好氛圍。
跟蹤評價閱讀素養
在閱讀評價中，單純的依靠閱讀數量來進行閱讀評價是不準確的，它忽視了不同難易度的書籍帶來的影響。不同閱讀能力的讀者閱讀不同分級水平的書時，評價閱讀質量的標準應該區別對待。
在“攀登閱讀”平臺中，平臺根據正確率等基礎數據給出閱讀質量加權積分。通過對學生閱讀的各類圖書數量的記錄，監控學生閱讀內容的均衡性，可以進行有針對性的引導和把控。
實現個性化讀書指導
科學檢測形成讀書大數據。學生通過簡單測試的方式，獲取單本圖書的閱讀測評認證。每次認證需做五道選擇題，平臺依據正確率判斷是否通過認證。二次認證時題目更新，避免猜題。學生在做能力測試題時，針對不同形式、難度的題目，平臺可以實時記錄和形成學生讀書的大數據，進而分析學生的閱讀質量及閱讀能力，為教師的閱讀教學提供依據。
大數據指導閱讀教學。依托大數據，學校創新了閱讀分層教學課例模式。即課前學生自主閱讀課文節選的整本書；備課前教師通過平臺監測學生的預習情況和理解程度；課上教師根據平臺數據分析，進行分層指導教學；課后依托大數據拓展同作家或同年級圖書讓學生閱讀，以文帶文，舉一反三。
基于大數據形成一對一讀書指導方案。平臺實時為學生生成個性化閱讀分析報告，對學生的閱讀參與情況、認證情況、閱讀興趣、閱讀能力情況進行全面分析。對閱讀能力的評價遵循國際PIRLS標準，基于科學模型進行分層驗證及能力拓展，主要評價和發展學生的認讀能力、理解能力、評價鑒賞能力、創造應用能力和理解監控能力。
教師在平臺教師端可查看班級每一名學生的詳細情況，實現對班級成員閱讀情況的準確掌握。通過分析每個學生的閱讀報告，教師可以有的放矢地對學生進行閱讀指導。校長也可以隨時點開平臺查看全校每個班級每個學生的閱讀詳情，全面掌控全校各班的閱讀情況。平臺每個月自動生成全校學生總體的閱讀分析報告，對全校學生的閱讀數據進行有效分析，為學校指導學生閱讀提供決策依據。
互聯網數據分析報告范文第4篇
(訊)中國電信上海公司最近的一項大數據分析報告顯示，在今年9月3日紀念勝利70周年閱兵，當日，在家收看閱兵活動的市民中，近半數是通過互聯網方式收看的，包括電腦和移動終端。而且還有一個有趣的現象，在移動端收看方式中，蘋果iOS設備的占比超過安卓設備。
相比通過電視機看閱兵，通過電腦收看閱兵慶典活動的市民在觀看平臺上有著更多的選擇。從細分數據來看，15.9%的上海市民選擇通過愛奇藝視頻網站收看閱兵慶典活動，占比排名第一；央視網緊隨其后，占比12.1%；之后依次是優酷網、樂視網和騰訊視頻，占比分別為11.2%、10.6%和10.4%。同時，中國電信上海公司的大數據分析還顯示，市郊居民比市區居民更愿意通過電腦端來收看閱兵活動。
在通過移動端收看閱兵活動的市民中，72%的市民通過智能手機收看，28%的市民通過平板電腦收看。另外，在這些收看了閱兵活動的移動設備中，52%使用的是iOS操作系統，48%的設備使用Android操作系統。從具體的收看數據來看，優酷視頻App得到了上海大部分市民的青睞，占比達25.8%，超過四分之一，排名第一；騰訊視頻App排名第二，占比21.4%；然后依次是愛奇藝App、樂視網App和搜狐視頻App，占比分別為13.6%、6.6%和6.1%。這些占有率較高的Top5的App累計占比達到了74.5%。
數據表明，搜索引擎目前已經成為市民在網絡上了解信息的首要途徑。除了搜索引擎之外，五大門戶網站的閱兵專題站也是市民在網絡上了解閱兵及其相關資料的常用方式，以鳳凰網為例，其閱兵專題站平均每位用戶點擊2.6次。(來源：IT時報 文/錢立富）
互聯網數據分析報告范文第5篇
國內油田企業已經普遍實施了ERP系統，在物資管理過程中對條形碼、視頻監控、車載GPS定位等物聯網技術有一定的應用，但也存在顯著的不足，主要體現在以下幾方面：
1.1對物聯網新技術應用程度不夠
國內油田企業對無線射頻（RFID）技術、條形碼、3G通訊、智能優化等物聯網及信息技術應用還較少，對于智能手機、平板電腦的應用還處于起步階段，物聯網技術應用還處于初級階段。
1.2支持效率化運行的數據分析不足
業務數據分布在各個數據環節中未能及時進行數據匯總分析，數據統計存在滯后性，無法及時準確地為管理決策及時提供數據支持。這些物聯網技術應用的不足，致使企業物資供應管理中的一些薄弱環節長期存在：首先，物資管理已經實現了從物資供應部門到下級單位配送的信息化應用，但是供應商至物資供應部門的采購階段、下級單位到消耗現場及回收階段仍缺乏信息化的作業支撐；其次，油田企業物資的全過程動態管控體系不夠完善，物流可視化、物資流轉過程中關鍵指標的實時預警能力不足；第三，全過程信息追溯能力不強，由于質量監控節點較分散，質檢數據散布在各個系統或各級單位內部，需要建立一個全過程物資信息采集及存儲信息庫，實現質檢信息的全局共享、全過程監控預警和信息追溯。
2油田企業物資管理物聯網技術應用方案設計
根據物聯網技術應用的現狀及存在的不足，并結合油田企業物資管理的現代化、智能化發展要求，油田企業急需深化自動識別、移動通訊和智能數據分析等物聯網技術的大范圍應用融合，形成覆蓋物資供應管理全業務鏈條的信息化、自動化、智能化運營。因此，油田企業物資管理領域物聯網技術應用的重點工作應集中在：集成多種物聯網信息采集技術，打通互聯網/移動互聯網的多入口及隨時隨地的信息共享通道，在此基礎上設計和建立可視化管理應用方案和智能決策應用方案。
2.1可視化管理方案
對智能手機、平板電腦、3G/4G網絡、運輸GPS/GIS車載視頻監控、庫區視頻監控等物聯網技術進行應用集成，實現對油田企業多配送中心、多庫存地點物流作業和管理的動態可視化管理，提升保供服務水平。
2.1.1物流站點可視化管理
建立各物流節點環節的自動化數據采集和處理功能，實現站點可視化管理：借助條形碼/電子標簽為代表的物聯網技術，建立物資在站點內每一業務環節的自動、精確采集和處理,最大程度提高日常作業效率，實現每一環節內的業務運行可視化。并自動甄別物資庫齡、失效期等信息，智能推薦作業策略，準確執行先進先出等作業。
2.1.2在途運行全息管控
建立在途運行的全息管控，實現物資供應的動態可視化管理：結合GPS、電子地圖、車載監控、無線通訊技術的應用集成創新，實現對在途物資的無縫、精細管理。如：通過全局電子地圖動態展示車輛位置及運行狀態、提供運輸線路偏離報警、站點靠近提醒、實時車載視頻監控、訂單資料跟蹤等，為司機、車輛調度人員、收發貨站點提供消息提醒和相互溝通服務。通過協同工作，實現對物資在途狀態的全程掌控，使物資流通更加快捷化、可視化、智能化。此外，通過可視化運營管理，實現物資供應全流程的追溯管理。通過跟蹤物資條碼或RFID，實現對物資在供應商發運、物流運輸、倉庫管理、發貨管理、接收確認等全程狀態信息進行數字化追蹤。
2.2智能化決策管理方案
對智能手機、平板電腦、軟件系統和物聯網信息采集技術進行應用集成，實現基于實時數據的多維、圖形化分析和決策支持，為油田企業管理者實現隨時隨地監測物資供應業務的各種運營情況，并對異常指標進行預警和挖掘分析，實現對物資供應管理的“一手掌握”，其重點功能方案包括：
2.2.1供應商智能決策管理
自動抽取和洗滌軟件系統記錄的供應商服務信息。自動按照年、季度、月、周進行同比、環比；月度對比時，同時進行每月占當年的百分比構成分析。重點建立包括融合供應商份額、交貨質量、交付準時性的綜合分析模型。
2.2.2物資質量智能決策管理
與ERP等軟件系統集成，建立融合不合格物資批數、不合格物資價值、入庫貨物一次檢驗合格率等關鍵指標的評估模型，實現自動化的同比分析、環比分析及橫向對比分析。并可通過圖形化的趨勢分析和研判，自動進行異常預警。
2.3.3庫存決策管理
從物資類別、供應商類別和時間等多維度進行數據切分和抽取，建立融合庫存周轉率、庫存資金周轉次數、平均庫存金額等關鍵指標的數據分析模型。對實時數據進行加工及輸出，實時展現、輸出分析報告，自主分析、發現異動，并自動進行相應的預警。
3展望
