互联网数据分析报告
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇互联网数据分析报告范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
互联网数据分析报告范文第1篇
中国人民大学劳动人事学院院长杨伟国谈道：“在新常态的大背景下，中小企业将成为推动国家经济发展的新引擎，在经济发展中发挥越来越重要的作用。中国人民大学劳动人事学院和今目标的共同梦想是为中小企业经济发展做些实事。双方联手基于中小企业行为进行数据分析，帮助中小企业在互联网时代可以快速发展提供有价值的指导。”
今目标创始人兼CEO文荣表示：“近年来，中小微企业在发展过程中迸发出了惊人的活力，但也面临着迷惑和风险。拥有深厚的学术研究能力的中国人民大学劳动人事学院与今目标携手创办‘企业行为研究中心’，将为中小企业提供有价值的数据。未来将每季度一次，帮助中小企业更清晰了解宏观数据，展开针对性策略，助力经济发展。”
此次的中小企业行为分析报告数据源于今目标平台245万家企业用户，数据囊括了员工培训次数、迟到、工作时长、人员流动率、企业生存年限等非常具体和微观的数据，用不同的视角对中小企业行为作出了解读。
中国人民大学劳动人事学院教授徐世勇教授对报告进行了解读，包括：大部分企业分布在北上广，10年以上的企业占比27.66%，平均存在年限6.98年，65.43%的企业每年员工的培训次数超过了10次，大多数企业都是成长激励型，人力资源管理的困难来自于员工关系管理（17.5%）和绩效管理（15.5%），91.36%的企业对未来充满信心等。
徐世勇谈到，之所以要做中小企业行为调查，是因为以往针对中小企业的报告相对来说较少，现存调查数据也不集中，比较分散，无法形成整体分析。现在人民大学与今目标联合将持续，详尽动态的数据分析报告。
北京邮电大学教授王立新在会上谈到：“今目标按照互联网模式来运作。通过免费聚集大数据资产，240多万企业数据是今目标真正的资产。再大的企业，采集不了供需双方的数据，也是小企业。再小的企业，掌握了大数据也是大企业。数据一定要垂直整合，并找到产业链的相关性才能产生价值。通过企业行为研究中心的研究，最终可以建立一个模型，找到240多万家企业中最具投资价值的企业。”
互联网数据分析报告范文第2篇
当下的教学环境不仅教师教得辛苦，学生也学得辛苦．过去教师批改作业和课外辅导耗费了大量的精力，错题数据统计速度慢、难度大，使得教师面对大班很难做到个性化教学．随着“互联网＋教育”时代的到来，教育正面临着难得的发展机遇．大数据改变着人们的生活，人们也意识到数据的重要性．许多行业正依托着数据分析做决策，如医院基于大量的临床诊疗数据分析，较好地提升了治疗水平；时代推动教育朝着基于学习数据的精准教学迈进，学校积极探索依托数据分析开展教学，提高教学的有效性．近年来国家先后出台一系列纲领性文件指导教育改革，为学校深入开展教学研究指明方向，对互联网背景下基于数据分析的精准教学提供参考．
二、理解数据的统计功能，关注数据成教育新常态
教学评估最直接最有效的手段就是考试，按照传统的方法，对每场考试改卷及成绩细致分析，都需要耗费大量的时间与精力．若借助大数据对考试进行精准分析，就会让学生的成绩一目了然．数据可以多维度立体化地呈现成绩．从统计角度来说，既能统计每个学生的进退情况，也可统计班级或整年段的考试情况；从分析维度来说，既可横向分析，也可纵向成绩对比跟踪；从数据分析结果来说，既有学生个人的分析结果，也有学生全体的分析结果．借助数据平台每次考试都会生成考试报告，图表展示的分析结果形象地体现了班级之间的差异和变化，个人的成长变化等．教师可根据分析结果发现不足，找到改善教学的方法，因材施教，提高学生学习能力和教学效率．更重要的是大数据能够让我们更全面地看待学生的发展，发现以往考试成绩所反映不了的深层次问题，从而为精准教学的实施提供了可能．
三、实践闭环式教学，聚焦薄弱点成教学新关注
数据分析下的精准教学通常包含：“数据采集图1———知识点筛选———薄弱点精讲———课堂反馈分析———布置作业反馈———数据采集”的闭环式步骤（如图1），实现教学的良性互动．1．准确的数据采集为精准教学奠定基础数据是无声的现象表达，学生的阶段性考试或练习都会在数据平台留下“痕迹”，平台会根据学生的考试得分率和平时作业准确率自动生成分析报告．报告能反馈出学生学习的各种数据．教师备课的首要任务是整合平台内的横向、纵向数据对比，找到有用的考试数据，这是实施精准教学的前提．比如，表1以量化形式分别呈现年段和班级学生在选择题、填空题等题型的答题表现．通过数据比较，教师可以了解到班级平均分与年段平均分的差距；以A老师任教的6班为例，A老师发现6班在各种题型的得分率都高于年段，解答题的表现比同年段的1班好，但在选择题、填空题两种题型的表现都不如1班同学，故A老师应该侧重对6班同学的选择题、填空题进行分析．进一步逐一分析比对可以依次找出6班选择题、填空题和1班同学的差距在哪些题目．如表2，A老师发现造成6班选择题表现不佳的原因是学生在选择题第5题的表现不如1班同学．着重对选择题第5题的题干和选项进行认真细致地分析，结合每个小题中A，B，C，D四个选项，各个选项的选择人数分析了解学生犯错误的原因（如图2）．通过数据分析能让教师精准聚焦到对应题型的得分表现，寻找分值差距较大的题型．选择题各小题得分情况，可以清楚地反馈出6班同学在哪些小题需要加强．A老师通过对这几个小题A，B，C，D四个选项的选择人数，可以更进一步地了解错误的具体原因，使得讲评的针对性更清晰，不必个个选项逐一讲解，可集中花时间突破知识点的不足，这样针对一次考试或作业的数据分析采集和定位就基本完成．2．知识点的筛查是突破薄弱点的关键试卷的分析讲评，不能一题题地走流水线讲评，需要对试题进行整合，梳理出考查的知识点分布，某个知识点的考查角度，这样的试卷讲评才会更加有效率，学生的收效也会更大．分析题目必须能透过试题了解背后考查的知识点，理解命题者的真正考查意图，从整卷的知识点考查得分率入手，可以抛开试题本身去揭示学生在知识层面的掌握情况．如A老师从选择题第5题所考查的知识点入手，结合知识点的得分率定位学生的知识缺漏（如表3），高度精准归类分析对焦瞄准“靶心”组织教学．3．发挥数据的诊断功能，让教学精准到“点”经过“数据采集———知识点筛查”环节，A老师备课时能准确定位学生的知识薄弱点，备课时便可以重点关注，合理准备教学内容，课堂教学时集中力量攻克薄弱知识点．从考题的分析反馈了解学生对知识点的理解偏差，做好巩固性练习精讲，配套习题的选择要能巩固学生失分知识点，加深对知识点的记忆和理解，实现问题的精准突破．图3根据试卷反馈出来的失分点，针对性地安排若干典型例题进行“点对点”的精准补缺补漏．同时教师也能发现班级优势和不足，及时反思总结教学不足，教学将更加有方向性和目的性，避免了过去仅凭经验教学的盲目性．例题讲评完毕，A老师会针对性地给出配套的随堂练习，利用平板电脑让学生当堂上传，通过数据分析了解知识的巩固情况，对随堂练习反映出来的问题和学生答题的“易错点”再次讲评布置课外作业，上传到数据平台后教师批阅形成作业数据报告，这样就形成教学的完整闭环，实现教学和纠错的无缝对接，数据反馈与精准教学彼此互动，实现薄弱点的精准突破，助力学生学习能力的提高和核心素养的培养．从一次考试的平台综合数据分析，可以从多维度寻找到学生的薄弱点，表1—表3及图2分别从题型得分率、选择题得分率、选择题选项人数和知识点得分率梳理出一次考试的完整分析报告，根据考试报告了解学生的薄弱点，帮助教师在教学时精准对焦学生失分点，把握教学重点补缺补漏，用有限时间高效率聚焦典型错误组织教学．
四、关注平台的数据跟踪，实现教学的“点面突破”
一次考试的结果会受到学生心态、学习情况和外部干扰等不同因素的影响，为了更加精准地收集数据，教师可以从数据库中综合几次考试的数据，形成一周、一个月或一学期的考试数据反馈，并根据学情作个性化针对性教学．表4排查出学生对知识点的掌握程度，从中筛查出学习缺漏，根据知识点的得分率情况安排教学内容，对那些得分率较差的知识点作巩固性教学，实现点对点精准教学补缺，让学生实现学有长进，避免反复性的重复无用教学．
互联网数据分析报告范文第3篇
但是，在阅读推广过程中，我们也遇到了一些障碍，如对学生的个性化阅读缺乏了解和统一指导，学校无法跟踪学生个体阅读的情况；阅读评价耗时、耗工、耗力，成本（尤其是时间成本和人力成本）太高；无法有效地对学生阅读的兴趣、深度、广度等状况进行有效分析；无法根据学生阅读状况把握他们的兴趣、爱好、思维等方面的特点，因此，教师也无法引领和纠偏。而在当时的状况下，这些困难都无法克服。
如何将阅读落到实处，如何减轻教师在阅读中的工作量，让学生真正学到更多有益的知识，“互联网+”的兴起让我们看到了攻克难题的曙光。
“互联网+”可以解决学生阅读的数据收集和分析的问题，把人工统计的繁琐工程简化为自动收集数据，把复杂模糊的人工分析简化为简单可靠的数据分析，兼之具有简便的管理、督察、评价、拓展功能，这就比传统的人工推广阅读的方式更简便快捷、清晰准确，并易于互动和操作。
因此，学校与科技公司联合开发了“攀登阅读”项目。
“攀登阅读”是帮助学生线上选书、线下读书、线上评价的“互联网+阅读”平台，致力于激发学生阅读兴趣，提升阅读质量，培养学生一生的阅读习惯和语文素养。“攀登阅读”使校园阅读进入了与信息化深度融合的大数据时代。
应用系统平台主要包括校园阅读资源管理中心、学生阅读参与模块、学生阅读游戏体验模块、学生阅读展示模块、学生阅读评价模块、教师阅读指导及管理模块等。学生和教师可凭借账号在“攀登阅读”网站首页登录平台。平台学生端有个性化选书、个人书架管理、图书阅读认证、阅读笔记与交流和个人阅读报告实时生成等功能项，平台教师端有学生阅读资源管理、学生阅读任务管理、学生阅读奖励和学生阅读情况分析与评价等功能项。
“攀登阅读”平台主要解决了“读什么、不想读、读了没、能力提升”四大问题。
给学生最适合的书
“攀登阅读”平台通过大数据分析技术从难度和兴趣两个维度对书目进行分级，按照学生的年龄特征、认知程度，给学生选择最适合的书目进行阅读。“攀登阅读”平台提供了六个等级、上万本的书目可供选择，六个等级分别对应着六个年级，不同年级的学生可以快速选择相应等级和种类的书目进行搜索。我们将特色推荐生成一份校本书单，校本书库中的图书配有图书验证测试题目，必读和部分精选图书配有思维训练题目。学生可以根据阅读等级、阅读主题进行个性化、精准化书单选择，学生还可以查看同学们都在看什么书。
教师通过数据分析汇总班级学生的选书情况，了解学生的选书类别分布后，适时掌握学生的读书动向。然后，把学生最喜欢、最适合和可配合课内阅读教学的书目推送给学生。
激发学生读书兴趣
评选阅读达人和书香班级。这是激发学生读书兴趣的方法之一。学生根据阅读量的不同划分为不同等级，学生通过阅读换积分争排名，教师通过查看学生的阅读量、笔记数量及质量来筛选班级阅读达人。学校根据各班级读书数据评选出书香班级和校级阅读达人。
阅读积分奖励。在阅读平台中，每本图书设立不同的积分，学生在阅读完图书后进行阅读后测，通过测试的就可以获取该图书的积分和金贝，阅读积分作为奖励和参加活动的基础。同时，积分可以在游戏中购买装备提升阅读等级形象。教师可以对学生提出阅读基础量化要求，通过阅读积分的总分要求，来达成学生阅读任务。教师根据校本特色从图书分值上对学生阅读书目进行恰当的引导。学校奖励阅读优胜班购书款，爱心爸爸、爱心妈妈带领孩子到西单图书大厦购书。校长邀请“阅读小达人”共进午餐、共话阅读。这种奖励机制自然形成了一种你追我赶的阅读氛围。
线下活动展示。学校及时给学生创造读书展示的平台，包括师生共读、亲子共读、生生共读。校级读书展示中，学生用课本剧、演讲的形式展现了阅读特有的成果。家长和教师也积极参与其中。
学生可以写读后感、阅读笔记，在阅读的基础上训练书面表达能力。读完书之后，学生还可以在阅读小组中与同龄人交流收获、体验，他们的自我学习价值得以体现，这反过来又促进了他们的再次阅读，形成了“人人都阅读，人人都乐读”的良好氛围。
跟踪评价阅读素养
在阅读评价中，单纯的依靠阅读数量来进行阅读评价是不准确的，它忽视了不同难易度的书籍带来的影响。不同阅读能力的读者阅读不同分级水平的书时，评价阅读质量的标准应该区别对待。
在“攀登阅读”平台中，平台根据正确率等基础数据给出阅读质量加权积分。通过对学生阅读的各类图书数量的记录，监控学生阅读内容的均衡性，可以进行有针对性的引导和把控。
实现个性化读书指导
科学检测形成读书大数据。学生通过简单测试的方式，获取单本图书的阅读测评认证。每次认证需做五道选择题，平台依据正确率判断是否通过认证。二次认证时题目更新，避免猜题。学生在做能力测试题时，针对不同形式、难度的题目，平台可以实时记录和形成学生读书的大数据，进而分析学生的阅读质量及阅读能力，为教师的阅读教学提供依据。
大数据指导阅读教学。依托大数据，学校创新了阅读分层教学课例模式。即课前学生自主阅读课文节选的整本书；备课前教师通过平台监测学生的预习情况和理解程度；课上教师根据平台数据分析，进行分层指导教学；课后依托大数据拓展同作家或同年级图书让学生阅读，以文带文，举一反三。
基于大数据形成一对一读书指导方案。平台实时为学生生成个性化阅读分析报告，对学生的阅读参与情况、认证情况、阅读兴趣、阅读能力情况进行全面分析。对阅读能力的评价遵循国际PIRLS标准，基于科学模型进行分层验证及能力拓展，主要评价和发展学生的认读能力、理解能力、评价鉴赏能力、创造应用能力和理解监控能力。
教师在平台教师端可查看班级每一名学生的详细情况，实现对班级成员阅读情况的准确掌握。通过分析每个学生的阅读报告，教师可以有的放矢地对学生进行阅读指导。校长也可以随时点开平台查看全校每个班级每个学生的阅读详情，全面掌控全校各班的阅读情况。平台每个月自动生成全校学生总体的阅读分析报告，对全校学生的阅读数据进行有效分析，为学校指导学生阅读提供决策依据。
互联网数据分析报告范文第4篇
(讯)中国电信上海公司最近的一项大数据分析报告显示，在今年9月3日纪念胜利70周年阅兵，当日，在家收看阅兵活动的市民中，近半数是通过互联网方式收看的，包括电脑和移动终端。而且还有一个有趣的现象，在移动端收看方式中，苹果iOS设备的占比超过安卓设备。
相比通过电视机看阅兵，通过电脑收看阅兵庆典活动的市民在观看平台上有着更多的选择。从细分数据来看，15.9%的上海市民选择通过爱奇艺视频网站收看阅兵庆典活动，占比排名第一；央视网紧随其后，占比12.1%；之后依次是优酷网、乐视网和腾讯视频，占比分别为11.2%、10.6%和10.4%。同时，中国电信上海公司的大数据分析还显示，市郊居民比市区居民更愿意通过电脑端来收看阅兵活动。
在通过移动端收看阅兵活动的市民中，72%的市民通过智能手机收看，28%的市民通过平板电脑收看。另外，在这些收看了阅兵活动的移动设备中，52%使用的是iOS操作系统，48%的设备使用Android操作系统。从具体的收看数据来看，优酷视频App得到了上海大部分市民的青睐，占比达25.8%，超过四分之一，排名第一；腾讯视频App排名第二，占比21.4%；然后依次是爱奇艺App、乐视网App和搜狐视频App，占比分别为13.6%、6.6%和6.1%。这些占有率较高的Top5的App累计占比达到了74.5%。
数据表明，搜索引擎目前已经成为市民在网络上了解信息的首要途径。除了搜索引擎之外，五大门户网站的阅兵专题站也是市民在网络上了解阅兵及其相关资料的常用方式，以凤凰网为例，其阅兵专题站平均每位用户点击2.6次。(来源：IT时报 文/钱立富）
互联网数据分析报告范文第5篇
国内油田企业已经普遍实施了ERP系统，在物资管理过程中对条形码、视频监控、车载GPS定位等物联网技术有一定的应用，但也存在显著的不足，主要体现在以下几方面：
1.1对物联网新技术应用程度不够
国内油田企业对无线射频（RFID）技术、条形码、3G通讯、智能优化等物联网及信息技术应用还较少，对于智能手机、平板电脑的应用还处于起步阶段，物联网技术应用还处于初级阶段。
1.2支持效率化运行的数据分析不足
业务数据分布在各个数据环节中未能及时进行数据汇总分析，数据统计存在滞后性，无法及时准确地为管理决策及时提供数据支持。这些物联网技术应用的不足，致使企业物资供应管理中的一些薄弱环节长期存在：首先，物资管理已经实现了从物资供应部门到下级单位配送的信息化应用，但是供应商至物资供应部门的采购阶段、下级单位到消耗现场及回收阶段仍缺乏信息化的作业支撑；其次，油田企业物资的全过程动态管控体系不够完善，物流可视化、物资流转过程中关键指标的实时预警能力不足；第三，全过程信息追溯能力不强，由于质量监控节点较分散，质检数据散布在各个系统或各级单位内部，需要建立一个全过程物资信息采集及存储信息库，实现质检信息的全局共享、全过程监控预警和信息追溯。
2油田企业物资管理物联网技术应用方案设计
根据物联网技术应用的现状及存在的不足，并结合油田企业物资管理的现代化、智能化发展要求，油田企业急需深化自动识别、移动通讯和智能数据分析等物联网技术的大范围应用融合，形成覆盖物资供应管理全业务链条的信息化、自动化、智能化运营。因此，油田企业物资管理领域物联网技术应用的重点工作应集中在：集成多种物联网信息采集技术，打通互联网/移动互联网的多入口及随时随地的信息共享通道，在此基础上设计和建立可视化管理应用方案和智能决策应用方案。
2.1可视化管理方案
对智能手机、平板电脑、3G/4G网络、运输GPS/GIS车载视频监控、库区视频监控等物联网技术进行应用集成，实现对油田企业多配送中心、多库存地点物流作业和管理的动态可视化管理，提升保供服务水平。
2.1.1物流站点可视化管理
建立各物流节点环节的自动化数据采集和处理功能，实现站点可视化管理：借助条形码/电子标签为代表的物联网技术，建立物资在站点内每一业务环节的自动、精确采集和处理,最大程度提高日常作业效率，实现每一环节内的业务运行可视化。并自动甄别物资库龄、失效期等信息，智能推荐作业策略，准确执行先进先出等作业。
2.1.2在途运行全息管控
建立在途运行的全息管控，实现物资供应的动态可视化管理：结合GPS、电子地图、车载监控、无线通讯技术的应用集成创新，实现对在途物资的无缝、精细管理。如：通过全局电子地图动态展示车辆位置及运行状态、提供运输线路偏离报警、站点靠近提醒、实时车载视频监控、订单资料跟踪等，为司机、车辆调度人员、收发货站点提供消息提醒和相互沟通服务。通过协同工作，实现对物资在途状态的全程掌控，使物资流通更加快捷化、可视化、智能化。此外，通过可视化运营管理，实现物资供应全流程的追溯管理。通过跟踪物资条码或RFID，实现对物资在供应商发运、物流运输、仓库管理、发货管理、接收确认等全程状态信息进行数字化追踪。
2.2智能化决策管理方案
对智能手机、平板电脑、软件系统和物联网信息采集技术进行应用集成，实现基于实时数据的多维、图形化分析和决策支持，为油田企业管理者实现随时随地监测物资供应业务的各种运营情况，并对异常指标进行预警和挖掘分析，实现对物资供应管理的“一手掌握”，其重点功能方案包括：
2.2.1供应商智能决策管理
自动抽取和洗涤软件系统记录的供应商服务信息。自动按照年、季度、月、周进行同比、环比；月度对比时，同时进行每月占当年的百分比构成分析。重点建立包括融合供应商份额、交货质量、交付准时性的综合分析模型。
2.2.2物资质量智能决策管理
与ERP等软件系统集成，建立融合不合格物资批数、不合格物资价值、入库货物一次检验合格率等关键指标的评估模型，实现自动化的同比分析、环比分析及横向对比分析。并可通过图形化的趋势分析和研判，自动进行异常预警。
2.3.3库存决策管理
从物资类别、供应商类别和时间等多维度进行数据切分和抽取，建立融合库存周转率、库存资金周转次数、平均库存金额等关键指标的数据分析模型。对实时数据进行加工及输出，实时展现、输出分析报告，自主分析、发现异动，并自动进行相应的预警。
3展望
