数据智能分析是什么？

智能数据分析，它是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息，帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。

智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息，帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。信息系统中积累的大量数据，其原始数据的价值很小，只有通过智能化分析方法抽取其中的精华，才能从数据中挖掘出其中的价值，为人类所利用。

有极强极完整的资料分析结构体系，能把自己的东西完美地传授给学生，善于自创解题方法，技巧性很强，掌握了方法能够得到迅速的提高。花生十三的课一般不多，但都是精华所在。备考期间看了花生十三的课三遍，每次都会有不一样的感受。看花生十三的课一定要专注，最好先打好基础再去看，这样你学起来会轻松很多。靠谱

大数据和Python从根源来说，是两个维度的两码事。如果你不能理解，这相当于问了一个问题，请问我学做淮扬菜好还是学造铁锅好？

一个是根源，一个是延伸。你可以选择用铁锅来做淮扬菜，或者你也可以用铁锅去做川菜。甚至如果你愿意，也可以用不粘锅来做菜。最终的结果都会非常类似。可能你在网上看到了一些文章，Java大数据工程师工资非常高，又看到Python工程师能拿到多少多少钱的月薪。所以产生了题目中比较有歧义的问题。也许修改一下更为贴切。做大数据应该学Python好还是Java好？

从当前市场来说，Python可能会更受青睐一些。比如拿了海量数据，你准备做什么？是不是得去配合人工智能搞事情？那人工智能现在更多人选择用什么？Python啊！PyTorch，TensorFlow，MXNet等等第三方深度学习库，都非常成熟。是不是要搞数据可视化？那现在数据可视化的工具应该用什么？Python啊！matplotlib或者其他一些基于其之上的可视化库，比如seaborn之类。都是好看又好用。是不是要做科学计算？那现在怎么做科学计算更方便呢？Python啊！numpy，pandas，scipy，做起来数学计算简直爽歪歪，超大矩阵秒出答案，各种数学公式一行代码解决问题。

当然Java也有很多非常棒的第三方库支持，不过当前世界的趋势就是Python的占比份额越来越大，如果对Java没有太多的感情，可以把更多的精力放在Python上。如果你是个新手，没有太多的编码经验，可以从Java或者Net入门。

很多人不清楚需要搜集什么样的数据;也有的不清楚通过什么渠道来搜集数据;还有大部分不清楚搜集整理的数据如何去分析，进而也就不清楚怎么去利用这些数据。所以，很多数据也就仅仅只是数字，无法去转化和为公司利益服务，成了一个华丽丽的摆设或者鸡肋。

先来说说三类将数据做成摆设的类型：

1、重视数据但不清楚如何搜集，这是“被数据”类型。对数据处于模糊了解状态，由于生活在这个信息爆炸化时代，耳濡目染各种宣讲数据的重要性，自然也就重视起数据来，知道公司和企业做事和计划要靠数据来支撑。但是由于没有专业的相关数据人员，自己的公司(或者是个人站长)该做哪些数据，通过什么渠道来搜集整理，可谓是一知半解。最后可能是通过头脑风暴和网上的所谓教程来比葫芦画瓢，再加上咨询下同行，东拼西凑而成的数据，这样的数据自然就真的只是摆设了。

2、云码了解所需数据但来源不规范，这是“误数据”类型。对数据了解比较了解，由于在互联网或者公司摸爬滚打多年，出于自身原因和目的大概知道该需要什么数据。但是同样由于没有专业的相关数据人员，对于数据的来源和制作并不规范，数据采集也可能存在误差。所以，这些数据就可能失真，利用价值自然也不是很大。其实，这类数据比第一类更加成了摆设。

3、云码会做数据但不会解读分析，这是“贱数据”类型。对数据有清楚了解，并有准确的数据来源和较明确的数据需求，但是却等于入宝山而空回，坐拥金矿却不会利用，岂不是把这些可以带来真金白银的数据给轻贱了只是简单的搜集整理，把数据形成可视化的报表，但是只是这些数据又能说明什么问题呢。

数据背后的意义是什么，怎样去解读数据来为公司和个人创造价值，怎样去利用数据来规避可能存在的风险，怎样去利用数据分析出现的问题这些才是数据的真正价值。

大数据时代SEO数据如何搜集和分析

说的有点多了，其实笔者今天主要讲的是网络营销中有关网站SEO的数据搜集和分析。sem和其他媒体营销基本都有较成熟的数据整理和分析模式，笔者就不再献丑赘述。以下讲的也只是较为大众化的数据模式。

1、做哪些数据。有关SEO的数据应该需要三方面：

①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据：这部分数据可以通过外部站长工具综合查询得出。主要包括但不局限于：

网站网址、快照日期、域名年龄、网站响应时间、同IP网站、pr值、百度权重、各搜索引擎收录量、各搜索引擎反链数、24小时百度收录、百度排名词量、预计百度流量、外链数、标题、meta标签、服务器信息。这些数据除适用于首页外，也可以适当用来查询内页数据。

可以把这些相关数据做成excel表格，以供定期查询，可按照实际需求增减相关数据的查询。

查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。

大数据时代SEO数据如何搜集和分析

②网站流量统计数据

目前现在大部分的公司和站长的网站流量均采用流量统计工具，极大的方便了SEO相关人员统计整理数据的工作。目前比较专业的数据统计工具有CNZZ、51la和百度统计。论专业性来讲，CNZZ比较不错，论百度流量的准确性和敏感度，笔者觉得百度统计还不错。闲话少叙，流量数据主要包括但不限于：

IP、PV、独立访客、人均浏览量、平均访问时长、跳出率、受访页面和域名、来源、搜索引擎比例、搜索关键词、访客详情、时段分析

同样建议做成excel表格，以供定期查询，按照实际需求增减相关数据的查询。

查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。

大数据时代SEO数据如何搜集和分析

③可监控关键词数据

关键词监控比较简单，没什么好说的，只是建议把关键词进行分类监控汇总。主要包括但不限于：

主关键词、主要长尾词、重要流量词、品牌词

同样建议做成excel表格，以供定期查询，按照实际需求增减相关数据的查询。

查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。

大数据时代SEO数据如何搜集和分析

2、通过什么渠道来搜集数据

互联网时代也是工具代替人工的时代，用工具办到的事既快又方便，何乐不为。

①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。既然是外部可查询，一般的站长类工具都可以去查询，笔者比较喜欢的有爱站和站长之家这两个在线查询网站。尤其是站长之家在数据方面做得比较专业。

②网站流量统计数据。流量统计工具的功能已经丰富了，并且主流的cnzz、51la等都有数据下载功能。

③可监控关键词数据。这个如果是个人站长关键词量比较小，那么人工在搜索引擎和后台流量统计去一点点核实查询比较准确。如果批量关键词查询，最好是使用工具去查询，但目前的关键词排名软件在批量查询中一般都会出现误差，如果公司有能力，可以自己开发或编写这类功能的程序软件。

3、如何分析搜集整理的数据

成功者半九十，辛苦通过各种渠道观察搜集的数据，最精华的最具价值的地方在于有人看，而且要会看，通过这些数据为自己的网站得到一些启迪，并把它发挥出来为自身创造一定的利益。

①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。

这些数据分析是作为一个SEO分析自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(一定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。笔者简单介绍下如何去解读这些数据。

百度快照：一个网站快照越新，起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的，百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的，换言之，快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。

域名年龄：业界普遍认为，同等条件下，域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。

响应时间：这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大，服务器性能越差，当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。

同IP网站：可以查看该IP下有多少网站，可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立IP，如果是独立IP，顺便可以看出该所有者还有哪些网站，顺藤摸瓜查看其他网站情况，知己知彼。

PR值：这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在PR值越来越被淡化，但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现，仍具有参考价值。

百度权重：这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的一种数值，并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的一个参考，也对广大站长具有参考价值。

反链数：通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确，尤其是百度反链，查询命令得出的结果很不理想，百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何，对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。

收录量：各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数，也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况，从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。

每日收录/24小时收录：反映出网站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和网站链接优化程度。

排名词量：通过查看自己和竞争对手网站的排名词量，可以寻找网站优化的之间的差距，进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。

meta标签：查看网站该页面title、description、keywords是如何撰写的，尤其是查看竞争对手。分析为何这样写，会学到更多。

②网站流量统计数据

流量的分析往往不是单一的，是综合多种数值进行分析判断。这块的分析也是最为复杂的。

IP：分析往往通过日期对比来进行的，比如本周三与上周三，本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况，可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑，比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。

PV：数值往往与跳出率和IP进行对比，从而判断网站的用户体验和用户黏性。

uv：独立访客量，可以反映出有多少台电脑，也可能接近于多少真实人在访问网站。

人均浏览量、平均访问时长、跳出率：IP与PV的比值，反映出网站用户体验好坏。

受访域名和页面：可以看出网站哪些页面比较受欢迎以及在搜索引擎的权重表现。

来源：访客是通过何种渠道进入到网站的，从而判断网站的受众，再进一步分析受众相关属性，可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。

关键词：用户是搜索何种关键词来到网站，为网站布置关键词以及寻找关键词优化是一个很好的途径。

访客属性：通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析，可以更加详细的了解网站用户的情况，为以后网站的优化和运营提供参考。

热点图：这个热点图功能，可以让站长看到页面内容被用户点击的情况，反映出网站页面的用户体验度以及为页面内容改进提供参考。

还有一些就不一一介绍了。

③可监控关键词数据

相对来说这块数据分析较为简单些，通过对关键词分类整理，然后查询在搜索引擎的排名情况，进而对比分析关键词带来的转化，可以看出优化情况。哪些还需要加强，哪些需要维护，哪些词高排名却没有带来实质的意义，进而调整网站优化策略。

同时通过关键词带来的流量和转化，也可以对比分析其它流量贡献的转化，进而为整个网站运营方向和公司预算做出参考。

备注：笔者以上所谈网站seo数据搜集整理及分析过程大部分针对中小型公司和个人站长而言，且由于精力有限，介绍内容也相对简易，望见谅。

后记：关于《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》几点说明

之前写过一篇《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》，由于所写内容比较多，而且很多内容都可以单独摘要出来写出一篇文章，融合在一篇文章中难免叙述不够详细。为避免篇幅过长影响阅读，笔者在个人博客是分两篇发表的，《seo数据如何规范化搜集整理》以及《网站seo数据如何分析》，除发表在个人博客外，把完整篇整合发表到了月光博客，标题未改。原本是为网站seo数据整理分析起一个规范说明作用，可能由于本人表达有限，导致很多网友误解。本人在此特声明以下几点进行纠正：

1文章重点不在于“大数据”。为避免引起误解，在文章一再强调是为中小型企业seo数据整理分析提供借鉴，在开头已表达“首先声明，本文在数据高手面前，都有点多余，都是小儿科的班门弄斧，故请高手勿耽误您的时间。”可能标题确实有点标题党的意味，妄谈了“大数据”，但是作为国内的广大中小型企业，bigdata和CloudComputing很难在公司中体现出来，但是伴随着bigdata和CloudComputing时代的到来，即便是中小企业特别是互联网公司也会受到影响。笔者相信，大数据的核心并非是死的数据，而是对数据分析预测能力，所以本文的核心也在数据的整理和分析，而不是去谈对于中小企业不切实际的bigdata，更没有谈什么大数据分析。如果不是跨国集团及大型企业，产生不了海量数据，请别一味谈什么大数据，只会误人误己，更不要迷信大数据

2文章内容由于篇幅有限不能详细。笔者在文章末尾已给出声明，限于篇幅长度和个人精力不能详细阐述seo数据的搜集和分析工作，有些内容却是介绍比较简单，而且我也没有打算把它写作一篇教程。当然这些内容全是个人经验之谈，可能限于seo层面有些窄，但实属个人原创，至于说什么复制粘贴，或者说只是解释了一些名词，那么我无话可说。我相信响鼓无需重锤，没必要手把手写一篇教程式文章，这是写给有一定基础的SEOer和营销团队看的。

3为何要搜集seo相应数据文章已有解释。很多网友看了文章来问我为何要搜集那些数据或者问究竟要搜集哪些seo数据，其实虽然限于文章篇幅，但我还是大致列出了需要搜集整理的seo数据以及解释了为何要搜集这些数据，在如何分析搜集整理的数据这一段中其实不光是介绍了如何分析数据的内容，也简单说明了为什么搜集这些数据，因为知道如何来看这些数据就明白了为何要搜集这些数据。

4excel表格只是起到简单说明，并非真实案例说明。为了配合说明seo数据整理分析，只好自己临时简单制作了几个excel表格，也限于篇幅缘故，详细说明或者提供案例都让文章显得更长，只好作罢。说以再次请大家见谅没有提供案例，excel表格也只是简单说明，并没有参考价值。

5本文重在思路，而非实例操作分享。很多网友说在空谈理论，没有实质性东西。抱怨这类的我不去解释，因为多是外行。还是套用老话：响鼓不用重锤。本文只是在介绍一种搜集和分析的思路，以及简单的一个流程和规范化的说明。那些想看手把手教程式的网友定然大失所望，因为没有想要的所谓干货，因为这不是。

我的大部分文章都是在分享有关网络营销经验的思路和策略，很少谈具体的技巧和手把手的教程式操作。因为我深信授之以鱼不如授之以渔，同样的操作方法和案例技巧并不一定适合于另一个网站，但是看问题的思路处理事情的策略才是值得分享和传播的。

分析报告的总结怎么写

　分析报告的总结怎么写，职场也是有一些做人的原则的，怎么做才能解决这个问题，职场是复杂的，职场上的人也是形形色色的，下面是我分享的分析报告的总结怎么写，一切来学习一下吧。

分析报告的总结怎么写1

　 分析报告，其实可以从以下角度入手入手去编写：

　1、行业动态：对整个行业的现状做一个总体性描述，凸显自己公司的生存环境。

　2、事件分析：对行业内重要事件发表看法，从而让行业的一些动向通过事件分析而呈现出来。

　3、需求分析：了解需求的变化和需求的群体性特点、需求与产品的相关因素。

　4、企业动态：从自己与别人企业的对比去感受行业内的企业动态的变化方向。

　5、新品周边：对于行业内涌现出来的新品进行一定的评价。

　6、趋势展望：对于整个行业的趋势进行一定的预估，让企业早做准备，抓住机遇。

　 具体内容可以根据行业特性进行合理删减，另外在撰写分析报告时候，要注意一下几点：

　1、要有一个好的框架。架构清晰、主次分明的报告才能让别人容易读懂。

　2、每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义。

　3、分析结论不要太多要精，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导）的阅读心理门槛。

　4、分析结论一定要基于严谨的数据分析推导过程，数据分析报告尽量图表化，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论。

　5、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，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。

　6、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在。

分析报告的总结怎么写2

　20xx年，我公司在董事会的领导下，紧紧围绕20xx年工作目标计划和财务预算这一主线，按照监事会的意见和公司的相关制度，完成上半年工作任务，总结如下：

　 一、上半年经营管理目标与实际完成对比工作总结

　上半年公司共实现收入775万元，实现毛利273万元，已经达到年初制定的经营目标。

　 1、工程部

　20xx年共承揽的工程有4项：

　(1)广场，合同额万元，工程进度产值万元。

　(2)市工业园区街道路绿化及开发区三角地绿化工程，合同额270万元，工程进度产值万元。

　(3)市市政府广场绿化景观工程，合同额万元，工程进度产值52万元。

　(4)景观绿化工程，合同额万元，工程进度产值万元。

　截止至5月31日，共栽植乔木42422株(其中针叶树1025株)、灌木145117株、蓿根花卉株、藤本植物16株、模纹2230㎡、铺设草坪㎡，播种草草坪㎡、回填土方6447m3、平整场地348440㎡、清理杂草96800㎡、排渣413m，共用人工8429个，机械大小台班451个。

　工程部的全体员工，克服了条件差、作息时间长、工期紧的重重困难，较圆满的完成了预期工程。在工程的施工过程中的辅材采购均经过采购小组询价比价，财务人员全程跟踪。主材采购，先销售部询价，再经过经理办公会讨论定价，组成采购小组现场看苗。最后由董事长亲自召开会议，确定苗木价格，并进行采购分工。

　 2、育苗区

　自20年3月中旬到20年6月中旬，苗圃区共用人工5470个，完成主要工作内容具体如下：

　(1) 苗木整形修剪62516株。

　(2) 起挖各类苗木127239株，其中乔木28153株，灌木99086株。

　(3) 栽植苗木14826株，其中乔木819株，灌木14007株。

　(4) 撤除苗木防寒物20xx株，拆装支杆2080根。

　(5) 浇水100亩。

　(6) 平树坑12700个。

　(7) 清除病残香花槐6500株，并清理残枝平整土地40亩，种植大豆。

　(8) 撤除温室防寒物，清理温室内外草荒及环境卫生10栋。

　(9) 协助行政人事部晾晒并销售玉米30000斤，以及处理日常杂务。

　(10) 除草6158亩。

　(11) 病虫害防治100亩。

　(12) 苗木修剪除萌80000株。

　(13) 栽植大果榛子13246株，补苗6000株。

　(14) 栽植皂角生物绿篱5000米。

　(15) 种植大豆200亩。

　(16) 栽植花灌木240亩，其中水腊220500株，合成58600穴;金山绣线菊、丁香、珍珠绣线菊合计783000株，栽植过程中3-5株为一穴。

　(17) 栽植青柳1935株，山杏20xx株。

　(18) 协助商品大苗区起挖苗木15921株。

　(19) 清理树枝60车。

　(20) 大果榛子及行间间作小苗浇水105车，育苗床浇水50亩次。

　(21) 除草985亩。

　(22) 育苗播种小苗12床。

　(23) 扦插珍珠绣线菊34000株。

　(24) 回填大果榛子储藏窖4个，挖井房地基4个。

　20年是公司自成立以来起苗任务量最大的一年，起出的苗木80%要求带土坨，4个工地同时开工，又要受工期限制。最多起苗日工量达到150人。在完成起苗任务的同时，定植亩大果榛子，并在其中的100亩中兼植了灌木。虽然任务量大，工期紧张，在圃区员工的共同努力下，终于较好地完成了春季作业。

　 3、营销部

　营销部虽然人员少，但完成了大量工作：网站维护、免费电话接线、苗木展会、房产展会、苗木宣传单邮寄、工程部用苗打点、接待客户、内业档案整理，正是有这些辛勤的汗水做铺垫，是销售部上半年的总销售额就达到万元，其中对外销售额为万元，而且，经过20年的全面宣传，销售势头在20年还会有所提高。

　 4、行政部

　(1)行政事务方面。

　劳动合同签订、保险等。

　(2)内勤管理方面。

　出勤考核、工资表、出入库、

　(3)后勤保障方面。

　车辆及农机维修保养、食堂管理、基建维修等

　(4)安全保卫方面。

　监控录像维护、用电安全、防火检查等。

　同营销部一样，人少事不少，而且杂。是一个集人事、劳资、后勤、总办为一体的综合性部门，这样一个部门就意味着工作繁多，你干好了没人说好，你干坏一样就有人说坏。就这样一个部门，在部门经理的带领下比较出色地完成了上半年工作。

　管理目标中没有完成的目标:

　(1) 建立与集团对接的公司商流(指出库材料和产品)统计系统

　(2) 公司固定资产盘点和与集团对接的固定资产软件管理

　(3) 建立与集团对接的公司合同、客户管理系统

　(4) 建立与集团对接的公司风险防范管理系统

　(5) 建立与集团对接的公司商流统计系统的培训

　(6) 公司固定资产盘点和与集团对接的固定资产软件管理的培训

　(7) 建立与集团对接的公司合同、客户管理系统的培训

　(8) 建立与集团对接的公司风险防范管理系统的培训

　(9) 财务管理息系统软件使用的培训

　(10) 养猪项目没有落实

　由于上半年生产工作紧张，加上又缺乏专业的人员，这几项工作将在下半年在集团的帮助下完成，或聘请专业人士完成。

　 二、分析上半年经营管理工作存在的问题并提出解决问题的具体措施

　(1)空余温室闲置。

　将在下半年经营或联合经营。

　(2)临时用工不足，影响工程工期及圃区作业。

　在20xx年将根据圃区和工程需要招收住宿工人，可不限地区，当地工人作为临时不足的调节。

　(3)圃区部分苗木品种不合理，大部分品种过密。

　将在下半年做出苗木规划，上报董事会。

　(4)企业流动资金过少，影响采购价格和临时工雇用。

　通过积极催缴应收款解决此问题。

　(5)资质是限制企业发展的主要因素

　企业的资质是三级，已经成为企业发展的瓶颈，是限制企业发展的主要因素，但是企业的三级资质是20年取得的，按照新园林标准，升为二级企业的最快时间是20xx年。对比新标准“企业固定资产现值在1000万以上，流动资金在600万以上，企业年工程产值在20xx万元以上。”我们企业还应该在固定资产、流动资金和产值还有差距，在20年末必须加以完善，以备20年晋升资质。

　(6)苗木繁育基地享受政府的退耕补助会与以后的经营发生矛盾

　

　 三、下半年的经营管理目标(重点：利润)

　(1)实现产值万元，利润万元

　(2)闲置温室寻找项目，不排除联合经营

　(3)合作社注册完毕

　(4)清理应收款

　(5)完成园林三升二材料

　(6)调整苗木结构

　(7)全方位苗木宣传

　(8)申报林业厅温室补助资金

　 四、保证完成经营管理目标的具体措施

　(1)积极争取工程项目，每天关注招标网;关注园林工程项目;关注兵马河、景观工程项目;关注的下半年园林绿化项目，争取拿到万元的工程;利用工程中我方工程被削减万元的优势，争取两岸的追加项目，力争在11月末，追加合同万元以上。

　(2)寻找可行的温室项目，如培植山野菜、棚桃、甜瓜以及反季节蔬菜等，如公司自身无法经营，可寻求联合经营。

　(3)寻找当地农民或异地农民20个，与园林共同组建苗木合作社，并且申请苗木合作社补助资金。

　(4)按照应收款分工，清理应收款。

　(5)在三级资质的基础上，按照二级园林企业资质准备材料。

　(6)确定调整苗木结构计划，上报董事会批准实施。

　(7)对圃区苗木进行网上宣传，针对、的园林和地产企业进行走访或邮寄苗木清单。

　(8)20年辽宁省林业厅对新建温室进行补助，每个温室元，可直接在申报，由直接报送省厅。

　以上为园林上半年工作总结 ，上半年的工作在集团公司的关心下，在董事会的正确指引下，在全体员工的努力下已经取得了一定得成绩。在下半年，我公司的全体员工将要巩固战果并扩大战果，开源节流，增收节资，为实现全年的大丰收而共同努力奋斗!

分析报告的总结怎么写3

　首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。

　 分析流程：

　数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。

　 分析报告类型：

　数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。

　 报告结构：

　一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：

　 标题：

　标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。

　 在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：

　1 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》

　2 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》

　3 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》

　 目录：

　提现数据分析报告的整体架构

　 前言

　前言部分就和写论文时候的Abstract类似：

　1 要写出做这次分析报告的目的和背景

　2 略微阐述现状或者存在的问题

　3 通过这次分析需要解决什么问题

　4 运用了什么分析思路，分析方法和模型

　5 给出总结性的结论或者效果

　6 给出数据来源

　 正文：逻辑性强

　现实状况的给出和论证一定要严谨合理，逻辑性强。这正是数据分析师存在的意义。

　 架构清晰

　分析报告的架构体现了分析师的分析思路的框架，一定要显而易见，符合常识。思路最好不要出现跳跃的地方，以免出现阅读障碍，令读者不知所云。一步一步得出结论，给出观点。

　 结论明确

　数据的结论一定是要从数据中得出来，要严谨的切合数据分析的主题，最好一个分析模块只给出一个最直接最和主题关联的分析结论。一个特征当然可以从多个角度提取出多个观点和结论，但是一定要选择和主题相关性最强的那个，不然大量的低相关信息会很容易打乱读者的思路。

　 可视化

　人都是视觉动物，一图胜千言。在数据报告中需要大量地使用各种图表而非文字，图表能够一步到位的将数据呈现在读者面前，大部分时候无需做多余的解释。

　 术语

　根据读者的不同决定是否要解释报告中的分析方法和术语。

　 分析结论：

　看你的分析目的是什么，才看需要给出建议不。

开放世界动作冒险RPG游戏原神目前已经在PC端推出开放测试版本，游戏中可以给角色搭配武器和圣遗物，下面给大家分享刻晴武器数据分析和武器选择推荐

太长不看：只看输出：满命龙吟

风鹰20攻击力，回血+古华，满龙吟36加伤，0龙吟20加伤，满黑剑普攻45加伤(精炼一次加5%)，0黑剑普攻20加伤。

风鹰377物伤，龙吟377攻击，黑剑251暴击

默认毕业配装沙攻击，杯雷伤，头暴击/爆伤(配合副词缀凑1：2)，副词缀追求暴击爆伤攻击百分比，此时光看主词缀，我们有311固定攻击，466攻击，466雷伤，和311暴击or622爆伤，如雷15雷伤，剩下有争论，算角斗士18攻击，80刻晴自己带28爆伤和15暴击(鉴于覆盖率这15暴击算10暴击)

圣遗物副词缀，最高9收益，算欧皇附体有6收益暴击爆伤，一收益百分比攻击，比如副词缀10%暴击20%爆伤5%攻击(我在欧皇串都看不到这么imba的圣遗物)爆伤头20爆5攻击，五个加起来，好家伙，60暴击80爆伤25攻击，能刷一辈子。

基本属性结束，下面我们直接看引用攻略里最精华的部分

上面就是不同属性的收益率

我们可以得出一个与很多人直觉相反的结论：堆暴击爆伤并没有想象中这么高的收益，甚至是相对较低的，暴击爆伤单位收益最多732%，在你攻击力加成低于90%，加伤低于120%前，不管你暴击爆伤堆多高，都是亏的(因为堆10暴击需要的资源=15攻击力=15元素伤害=1875物理伤害)

以此，我们就可以进行计算，把所有数值归结到实际伤害提升上来对比

基础攻击力部分，(590+300)/(449+300)=1188，也就是大家说的”五星白值“，带来188%实际伤害提升(考虑到311固定攻击力，甚至还要稀释一点)

攻击力部分：此时我们有沙466攻击力，圣遗物25%，角斗士18%，算总计90%。风鹰20攻击力，龙吟377攻击力，查表分别是88%的实际伤害提升和158%的实际伤害提升

特效部分：此时我们有60加伤(杯子+如雷2)，龙吟36/20 黑剑45/20(考虑到黑剑的覆盖率，后期e和大招占比很高，实际提升除二)，分别带来207%和12%，1265%(253/2)和6%(12/2)，黑剑覆盖率真的是问题

暴击爆伤部分，神奇的圣遗物提供60暴击80爆伤，自带5+10暴击，50+28爆伤，暴伤头622，总计75暴击220爆伤，好家伙，旷世奇才，由于暴击和爆伤极度不平衡，此时堆暴击爆伤基本达到外星人级别收益。黑剑251暴击带来多少提升呢，75爆到100爆提升了2075%(设其他乘区加起来100伤害，75暴击220爆伤，伤害预期为(075320)+025100=290 ; 100爆220爆伤预期为(1320)=320，提升320/265=12075)

然而现实是什么呢现实是主词缀正确的情况下，6收益圣遗物出现的概率是多少呢假设初始3词缀和4词缀各占一半(个人感觉3的多)，副词缀有(C2 2 C2 8 /C4 10/2)+(C2 2 C1 8 /C3 10/2) =995%概率有双爆，杯子出主属性雷伤概率1/9，4词缀强5次，6收益概率为155%，3词缀强5次，6收益概率为625%，综合10875%，乘一下，6收益杯子的概率是，01011/9=000111，千分之一，加油吧

以上四个部分均为乘算，来，总结一下，在毕业状态下：

0命风鹰剑=11188(基础攻击)1088(攻击力20%)=1292544，提升29%伤害

满命龙吟=11158(攻击力377%)1207(特效加伤36%)=1397706，提升397%伤害

0命龙吟=11158(攻击力377%)112(特效加伤20%)=129696，提升297%伤害

满命黑剑=111265(特效攻击重击45%，实际减半)12075(暴击收益)=136，提升36%伤害

0命黑剑=1106(特效攻击重击20%，实际减半)12075(暴击收益)=1282，提升282%伤害

值得注意的是，这是在无敌暴击副词缀下，一般来说，同等级黑剑伤害低于龙吟

啊西八，我0命龙吟，刚刚换了黑剑

风鹰的主词缀，物理伤害，不考虑，高层实战切个人基本就过了附魔空窗，黑魂模式体力用来闪避比较多，物理实在不吃香

风鹰回血和古华，这就扯到倍率问题了，15秒一个200倍率(6级重击237%)，最重要的是这是受击触发，高层黑魂模式下实在是这个问题等大佬来算吧，这里不考虑

黑剑回血还是可以的，但都深渊高层了，还没有两个奶妈对控血也不大方便

天空我没有，也没云过，云一下，白值=风鹰，充能基本没用，只有cd跟不上，4%暴击率我都不想算，10%攻速理论上很imba，但隔壁香菱的天空之脊测试好像基本没有区别，估计没到阈值。额外加伤，这玩意是哪个乘区总之输出端和风鹰差不多吧

讨龙，来看看讨龙对龙吟的稀释，讨龙48%，算你50%吧，也就是从140%攻击力加成上开始算，此时风鹰20攻击力，龙吟377攻击力，查表分别是72%的实际伤害提升和1309%的实际伤害提升

0命风鹰剑=11188(基础攻击)1072(攻击力20%)=1273536，提升2735%伤害

满命龙吟=111309(攻击力377%)1207(特效加伤36%)=13649963，提升365%伤害

0命龙吟=111309(攻击力377%)112(特效加伤20%)=1266608，提升2666%伤害

满命黑剑=111265(特效攻击重击45%，实际减半)12075(暴击收益)=136，提升36%伤害

0命黑剑=1106(特效攻击重击20%，实际减半)12075(暴击收益)=1282，提升282%伤害

覆盖率问题，按照这个模型，0命龙吟和0命风鹰剑差不多(主词缀太吃亏了)，也就是如果覆盖率使得满命龙吟特效和0命一个水平就和风鹰一样，即覆盖率超过20/36=555%，即可认为满命龙吟超过0命风鹰

综上所述，只看输出：满命龙吟满命黑剑0命风鹰剑0命龙吟0命黑剑