数据分析实习周记（热门十二篇）_数据分析实习周记
时间:2020-07-27 作者:工作汇报网数据分析实习周记（热门十二篇）。
〖一〗数据分析实习周记
一、备案情况概述
11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套，销售备案面积为145.66万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积4.86万㎡。
与上月相比，本月销售备案套数增长幅度很大，涨幅达到122%!比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析，主要有以下两个方面的原因：一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来，市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应，被短暂压抑的市场需求开始释放，由此导致了销售量的剧增;另一方面，也是受国家调控影响，导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再，而是出现向十一月转移的趋势，这也促进了本月销售量的增长。此外，在十月末有数个楼盘集中开盘，其销售合同备案的延迟到十一月，这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。
房地产新政实施后的几个月内，除8月份处于市场销售淡季最低谷之外，其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平，即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。
单就本月销售套数激增这一指标来看，说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势，究竟是强劲反弹还是昙花一现，需要今后的市场反应来印证。
虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳，但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势，本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需求。
二、销售备案数据分析
1.各区域备案数据
本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出，销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动，这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二，近几个月该区域推出新盘较多，且市场反应尚可，此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多，且多集中在月末，因此虽然本月销售备案套数并不多，但在下月的销售备案情况中将会有体现。
2.各建筑类型备案数据
从销售备案套数方面来说，小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型，连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多，多层和小高层比重将越来越小。而随着国家全面否决别墅用地，别墅在市场上的出现也将会是越来越少。
3.不同面积段备案数据
从备案套数数据分析，本月120㎡以下的房型占总体销售量的61.7%，比上月有小量的下降，但依然占据主要地位。而随着房价的持续上涨，120㎡以上的房型总价偏高，相对而言销售存在难度，因此目前这部分房型主要存在于高端住宅和新政实施以前动工的住宅项目中，在新建的项目中也存在部分。随着国家政策的落实到位和地方细则的出台，120㎡以下所占比重将会继续增加。
4.不同户型备案数据
本月销售备案情况显示占主要销售部分的房型是一室、两室两厅、三室两厅和四室两厅，其中三室两厅和两室两厅依然占绝大部分比重，这说明目前市场上的购房需求还属于合理正常化的阶段。而四室三厅、复式住宅和别墅等属于高端客户的户型的销售量比较一般，而这也与高端产品的销售特点是一致的。
5.不同档次备案数据
根据市场信息网统计数据，按不同的价格区间本文将交易价格在2500元/㎡以下的商品房列为普通住房，将交易价格在2500—5499元/㎡的商品房列为中高档住房，交易价格在5500元/㎡以上的(包含别墅)列为高档住房。
本月高档项目销售备案状况比上月有多好转，本月有金都汉宫等高端项目正式销售，且取得不俗的销售业绩，加上以往其他高端项目的销售拉动，备案也比较及时，因此数据有所上升。
占主要部分的还是中档项目即价格在2500-5499元/㎡区间内的项目，2500元/㎡以下的项目一般都在江夏、吴家山等远城区。而实际上，随着房价的上涨，市区内3500元/㎡以下的项目也是比较少了，主要集中在东西湖、后湖等板块，可以说3500-5499元/㎡这个价格区间的销量显示了大多数购房者的真实承受能力，这个价格范围内的项目一般处于中心城区或者近城区，生活便利，离原来的居住地点也不远，相对而言总价也还在可接受的范围内。
6.区域成交价格分析
本月成交备案价格最高的区域是武昌区，由于区域内集中了众多高档项目，而且具有良好的景观资源，因此武昌区的价格近来上涨较快，超过了江汉区。而汉阳区在几个代表性楼盘的拉动和新区建设的利好消息之下，区域成交价格也是持续上涨。
三、增量备案数据分析
1.各建筑类型增量分析
本月新增量中，高层建筑面积新增95.94万㎡，而小高层建筑由于增量较少，反而抵不上销量，两者权衡因此出现存量下跌的状况，也即小高层建筑本月新增量为零，且小高层存量消化了15.84万㎡。根据多方面数据综合分析，高层建筑本月销量和增量都有如此大的量可能有集中备案和报批因素。别墅出现增量则是新政以前的项目的后续工程。
2.不同面积段新增量分析
从上图可以看出本月各个面积段的增量中，140㎡以上的占50%以上，而综合市场因素分析，本月新增项目中并没有如此大的体量，因此本月新增数据依然存在集中备案因素，导致各面积段新增量数据较高。而91-120㎡面积段销售量大于新增量，使得该面积段的存量下跌。
从本月各面积段的增量数据来看，前一段时间趋于稳定的供应结构将会有一定调整，主要体现在大面积房型的供应量将会有一定上升。由于国家规定“90㎡以下户型占总量70%”的硬性指标，因此今后的结构调整仍将是个不得不重视的问题。
3.各区域新增量分析
本月各区域的新增量呈现出参差不齐的现象，武昌区和东西湖区由于几个大盘的推出导致新增量大，而汉阳、洪山等区域也有新项目推出，但新增量依然小于销售量，这反映出目前市场上仍然存在较大需求。
〖二〗数据分析实习周记
1.完善相关通路的信用卡推广统计报表，并根据业务发展情况及时更新报表体系。
2.根据通路要求，负责现有客户数据挖掘、目标客群市场细分、关联性分析、建模及交叉销售分析，及时为个性化营销方案提供建议和支持。
3.借助相关系统工具完成数据采集、检查、分析和执行工作，对推广业绩和营销专案成效进行统计和分析，并提交数据分析报告和改进意见。
4.参与信用卡中心数据仓库的建设和应用工作，提出业务需求，及时反馈有关信息。
5.负责编制年度推广通路计划和预算。
〖三〗数据分析实习周记
学生进入高中就当地实际有如下不同：学生从在家生活，多数变为住校生活，生生活环境变化;有熟悉的同伴，也有开始结识新的同伴;有原来相互了解的老师，现在必须接受新的面孔;有相对混沌的年龄步入初步思考未来的朦胧。我们学校心理健康教育组针对我校学生入学基础薄弱，常常伴随一些心理异常现象表现，学校、班级、家长存有教育困惑的实际，对高一学生开设了“走进自我”心理健康教育校本课程，内容包括：学会合作，营造和谐心理活动课、了解他人，认识自我——我给同学找优点、给我自己找不足心理活动课、中学生应有的心理品质、良好的养生处事原则、亲子沟通视频观看与讨论。在完成1-4班的教学过程后，对高一全体学生进行了一次心理健康测试。目的：一是对学生的心理健康状况有一个全面的掌握，了解个别学生的特殊心理状况，会同班主任及家长进行必要的心理辅助工作;二是对照学生开设心理健康教育课程后的作用。现就测试情况报告如下：
一、量表简介
《中国中学生心理健康量表》(MSSMHS)来源自王极盛教授(1997)撰写的《中国中学生心理健康量表的编制及其标准化》。该量表共有60个项目组成，包括10个分量表。它们分别为强迫症状、偏执、敌对、人际关系敏感、抑郁、焦虑、学习压力感、适应不良、情绪不稳定、心理不平衡。即可以从整体上衡量受试者的心理健康状况，也可以根据每个量表的平均分进行评价。
二、计分方法与结果解释
《中国中学生心理健康量表》是采用五级计分法，即无为1分，轻度为2分，中度为3分，偏重为4分，严重为5分。该总均分是由60个项目的得分加在一起除以60，得出受试者心理健康的总均分，表示心理健康总体状况。10个分量表分别由6个项目组成的，将每个分量表6项得分之和除以6，就是该量表的因子分。如果心理健康总均分或因子分低于2分，表示心理比较健康;超过2分(包括2分)，表示存在一定程度的心理问题;总均分或因子分是5分，表示存在着严重的问题。
三、测试结果总体概述
考虑学生实际，排除假选择的可能性，学校对因子分2.5分以上的进行了统计，全年级各因子所占比例为：强迫症状19.16%、偏执13.53%、敌对14.05%、人际关系敏感20.81%、抑郁16.43%、焦虑20.53%、学习压力感22.93%、适应不良24.33%、情绪不稳定26.67%、心理不平衡9.11%。从以上数据看出如下问题：
1、学生心理健康状况不容乐观，情绪不稳定、适应不良、学习压力感、焦虑、人际关系敏感五项都超过学生数的20%。
2、学生进入高一后，大部分学生住校，开始远离父母，进行相对独立的生活，增加了与同学相处的时间，但是学生来自不同的学校，相互熟悉需要一个过程，因此表现在适应不良、情绪不稳定、人际关系敏感比较明显的比例较高，当然情绪不稳还应该考虑到离家住校后的想家情绪的影响。
3、由于学生中考成绩低，基础薄弱，反应在学习压力和焦虑因子的比率也较高。根据这一测试结果，建议班级工作中要充分利用活动课、班会、家长会、师生交流等机会，给学生创造沟通、倾诉的平台，进而得到缓解;建议级部教学中强化备课要备学生这一环节，针对学生基础实际，设计教学内容，控制习题、考试难度，给学生以成功感受，以此来缓解学习压力和焦虑情绪;根据测试结果中基础相对较好的两个班级3班和9班学习压力感明显低于其他班级，也说明了这一点。
四、对照分析
根据测试结果对照表(见附表1)不难看出以下结果：1-4班各因子2.5分以上平均比例明显少于5-12班的平均比例，其中特别明显的是抑郁因子高出8.6个百分点、情绪不稳定因子高出9.4个百分点，还有适应不良因子高出5.86个百分点。这与在1-4班刚刚结束的心理健康课中所涉及的教学内容是相吻合的，笔者认为心理健康教育课程是起到了积极的作用的。从测试结果来看，学校开设心理健康教育课程不单单是必要的，而且是有价值的。
五、个案解析
1、个别班级分析：3班、9班学习压力百分比低于其他班级，这两个班学生的学习基础平均成绩高于其他班级(通过期中考试成绩分析得知)，老师讲授内容及难度相对更适合这两个班级的学生接受能力，所以感觉学习压力相对小一些;而其他班级学生基础平均水平均低于这两个班级，学生学习困惑较多，成功感受指数偏低，所以学习压力较大。10班各项因子比例都普遍较低，与班主任交流，可能原因为：班主任年轻，又是从事体育教学，师生关系融洽，体育科有充分的交流机会，而班主任对学生又尽心尽力的工作，在交流中得到了沟通，学生安全感、信任感的提升也起到了积极的作用，反映出的表现是学生普遍比较活泼。当然还需要进一步观察。
2、学生个案分析：学生个案中跟踪学生两人，测试因子得分都较高：学生A表现上课不积极回答问题，课间独自来往于校园，即使上课也愿意独自做到一个角落(见测试结果)。建议班主任要与家长及时沟通，给学生更多的关注、倾听和关心，激起生活的乐趣，给予创造更多的倾诉机会。学生B性格表现内向，对同学常有敌意指向，不愿意参加活动，表现出退学行为，家长送回学校，家长反映的原因是家庭父母不和，从小跟母亲生活，对父亲有厌烦之感，家长已经与其做过心理咨询(见测试结果)。建议继续做心理咨询，经常带学生参加一些外出活动的事件，比如购物、走亲访友等，建议老师积极关注其变化，经常与其交流，倾听其倾诉。上述两个学生的个案看测试结果与观察表现相吻合，说明本测定量表具有一定的可靠性。
六、综合建议的三个策略
1、掌握应对策略，对班级测试指数高的项目因子，即不要迷信测试、也要适时调节：针对班级整体发挥集体的作用，有意识的开展班级活动，充分利用班级骨干，也要充分给重点学生创造活动平台。
2、各类因子指向的学生应对策略建议：深入了解学生的生活背景及家庭状况，必要时对家长提出建议;对学生要有针对性的关注和关心，更重要的是针对性的安排谈话和活动，做学生忠实的倾听者，加强认知指导。
3、个别特殊学生关注策略：经常倾听和关注，不歧视，不传播，加强与家长的沟通，给予家长必要的指导，严重的一定要告知家长转介到专门心理咨询部门进行治疗或矫正
综上所述，本次测试具有一定的可信度，可以为班主任及家长提供一些培养学生心理健康的依据，同时说明学校心理健康教育课程的开设具有一定积极作用，班主任的工作方式对学生的心理健康也起着重要的作用，学校教学的设计要最大限度的适合学生的知识基础，这也有利于学生心理健康的发展。
〖四〗数据分析实习周记
一、提出问题
1、单位基本情况及相关业务流程介绍；
对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。
2、单位存在的问题。
由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。
二、分析问题
1、对该单位存在的问题进行分析；
由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。
2、解决问题的可能途径和方法。
利用SQLSEVER导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。
三、利用数据挖掘技术解决问题
1、设计数据挖掘算法；
决策树；
数据关联；
神经元算法；
2、对挖掘结果进行深入解释和分析
由此可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比较便宜。
可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购买需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广大消费者的需求。
可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢迎，方便以后进货。
〖五〗数据分析实习周记
1.售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数 :
畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销。滞销产品可通过售罄率来确定。一般而言，服装的销售生命周期为天气等原因，衣服的售罄率低于配色齐全，售罄率会为40～50%，第二个月约为20～25%，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10%。当第一个月的售罄率大大低于 40%时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。
2.存货周转率=(一个周期内)销售货品成本/存货成本
库存天数=365天÷商品周转率
侧重于反映企业存货销售的速度，它对于研判特定企业流动资金的运用及流转状况很有帮助。其经济含义是反映企业存货在一年之内周转的次数。从理论上说，存货周转次数越高，企业的流动资产管理水平及产品销售情况也就越好。
3.库销比=(一个周期内)本期进货量/期末库存
是一个检测库存量是否合理的指标,如月库销比,年平均库销比等,计算方法:月库销比,月平均库存量/月销售额年平均库销比, 年平均库存量/年销售额,比率高说明库存量过大,销售不畅,过低则可能是生产跟不上.
4.存销比=(一个周期内)库存/周期内日均销量
存销比的'设置是否科学合理，一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸;二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场，响应订单;三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。
5.销售增长率=(一周期内)销售金额或数量/(上一周期)销售金额或数量-1
类似:环比增长率=(报告期-基期)/基期×100%
6.动销率=动销品项数/库存品项数*100%
动销品项：为本月实现销售的所有商品(去除不计毛利商品)数量
库存金额：为月度每天总库有库存的所有商品销售金额的平均值(吊牌零售额)
7.销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%。
8.老顾客贡献率=
如果公司一年有100万毛利，假设只有两个客户A和B. A客户创造80万，B客户创造20万, A公司的客户贡献率为80%，B公司的客户贡献率为20%。
9.品类支持率=某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100%
10.客单价=总销售金额÷总销售件数
11.坪效=销售额÷经营面积
12.交叉比率=毛利率×周转率
交叉比率通常以每季为计算周期，交叉比率低的优先淘汰商品。交叉比率数值愈大愈好，因它同时兼顾商品的毛利率及周转率，其数值愈大，表示毛利率高且周转又快
〖六〗数据分析实习周记
第一天
今天是我在大数据公司的第一天实习，我对于大数据分析充满了好奇和期待。早上9点，我按照安排来到了公司总部，迎接我的是一个热情而友善的导师。他带领我参观了整个公司，让我对公司的大数据分析流程和工作环境有了初步的了解。
随后，导师带我进入了大数据分析部门。这个部门的工作环境非常舒适，有宽敞的工作区域和先进的工作设备。我的工作台上放着一台高配置的电脑和一本厚厚的笔记本，我迫不及待地想开始我的实习工作了。
导师给我讲解了公司的大数据分析项目，以及我在其中的具体任务。我将负责从公司收集来的大量数据中提取有价值的信息，并进行统计和分析。这些数据涉及到消费者行为、市场趋势、产品表现等方面的信息，通过大数据分析，我们希望能够为公司提供有效的决策支持和业务发展建议。
在导师的指导下，我学会了如何使用常用的大数据分析工具和软件，例如Hadoop、Spark和Python编程语言等。我们使用这些工具来对庞大的数据集进行处理和分析，从中发现有关消费者行为的规律和趋势。这些工具的功能非常强大，但也需要一定的学习和实践才能熟练运用。
第二天
今天是我在大数据分析部门的第二天，我开始正式进行数据分析的工作。我的任务是对公司最近一段时间的销售数据进行分析，分析销售额和销售渠道之间的关系，以及不同产品类别的销售情况等。
首先，我先对数据进行了清洗和整理，去除了重复数据和错误数据，并将原始数据转化成可用于分析的形式。随后，我使用Python编程语言和Pandas库对数据进行了统计分析，计算了每个销售渠道和产品类别的销售额，并绘制了相应的柱状图和折线图。
通过数据分析，我发现公司的销售额主要来自线上渠道，而线下渠道的贡献相对较小。同时，我也发现某个特定产品类别的销售额在最近一段时间有了明显的增长，而其他产品类别的销售情况较为平稳。我将这些分析结果整理成报告，并向导师进行了汇报。
第三天
今天是我在大数据分析部门的第三天，我继续进行销售数据的分析工作。导师给了我一个新的任务，希望我能够分析不同地区的销售情况，并找出潜在的市场机会。
为了完成这个任务，我需要首先从原始数据中提取出地区信息，然后对不同地区的销售额进行统计和分析。我使用了Python编程语言和Matplotlib库，通过绘制热力图和地图来展示不同地区的销售情况。通过分析，我发现某些地区的销售额较高，而某些地区的销售额较低。这些分析结果为公司的市场扩展和销售策略提供了重要的参考。
在完成任务的过程中，我遇到了一些困难和挑战。为了解决这些问题，我向导师和其他同事寻求了帮助和建议。他们非常耐心地给予了我指导和支持，帮助我解决了问题，并提出了一些建议和改进意见。
第四天至第十天
在接下来的几天里，我继续进行数据分析的工作。我分析了消费者购买行为、产品推广效果、市场份额等方面的数据，为公司提供了有价值的数据洞察和业务建议。
通过这段实习经历，我学到了很多关于大数据分析的知识和技能。我不仅学会了使用各种大数据分析工具和软件，还了解了数据分析的基本原理和方法。通过实际操作和项目实践，我对大数据分析的流程和应用有了更深入的理解。
此外，我还有机会与导师和其他同事进行了深入的讨论和交流。他们在工作中给予了我很多指导和建议，让我受益匪浅。他们的经验和知识让我对大数据分析的前景和发展充满了信心和激情。
总结
通过这次大数据分析实习，我不仅学到了很多专业知识和技能，还培养了实践和团队合作的能力。我深刻体验到了大数据分析的重要性和价值，以及它对企业的决策和业务发展的重要性。我相信，未来的大数据行业将会有更广阔的发展空间和更多的就业机会，我希望能够在这个领域取得更大的成就。
〖七〗数据分析实习周记
职责
互联网化，直至商业落地;
行业、公司运营等提供商业智能分析，输出可视化分析报告，为战略决策提供支持;
3、发表研究成果或分析评论，配合公司的推广及培训等工作。
任职要求
经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历;
2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底;
R、Python等一个或多个语言进行量化建模，拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先;
4、拥有BI分析工具使用经验者优先(如tableau等);
5、具有很强的逻辑思考能力，善于解决开放式问题;
6、为人真诚踏实，做事靠谱认真，对研究工作充满热情，具备良好的沟通协调能力和团队合作意识，愿意为团队共同发展而努力。
〖八〗数据分析实习周记
人人都懂转化漏斗，但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了，而微转化却可以做到。转化漏斗解决的是转化过程中的大问题，但大问题总是有限的，这些问题搞定后，你还是需要对你的转化进行持续优化，这个时候必须要用到微转化。
微转化是指在转化必经过程之外，但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动，左右了用户的感受，也直接或者间接的影响了用户的决定。
比如，商品的一些图片展示，并不是转化过程中必须要看的，但是它们的存在，是否会对用户的购买决定产生影响？这些图片就是微转化元素。
个人认为，研究微转化比研究转化更好玩。有一些案例，课堂上跟大家讲。
〖九〗数据分析实习周记
10 Findings:
1.看韩剧的群体中78%集中在20-40岁，并且以20-30岁为主体。
2.女性的观看人数是男性的.2倍。
3. 看电视的人数和其他途径的人数相当。
4.80%看过的人喜欢韩剧。
5.经常看的人数占到53%。
6.除了提名26部韩剧外，居然还有10%另外的韩剧受到关注和好评!
7.韩剧以47个百分点的优势战胜日剧，并占据整个电视剧的一半江山!
8.只有5%的人以爱国情绪想要抵制韩剧!
9.韩剧在演员，剧情上最吸引观众，相对的缺少异国新鲜场景!
10.最大的问题在剧情冗长拖沓，爱情故事雷同!Analysis:
1.韩剧以不可替代的优势占剧华人世界，影响着中青代人群，女性为主，男性的人数也相当可观!
2.韩剧以日为单位影响着受视群，有50%的观众不满足电视上播放的韩剧!
3.韩剧被抱怨剧情冗长拖沓，爱情故事雷同。Recommedations:
1.电视台可以继续大规模引进韩剧。
2.商业单位跟近韩国流行风潮!
3.影视公司寻求与韩国合作!Predictions:
1.韩国电影更为走俏!
2.国产片有更多韩星!
3.韩国时尚风靡亚洲!
〖十〗数据分析实习周记
中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。统计表明，20xx年中国14～35岁人口有4.65亿，占总人口的36.25%。对于任何社会来说，青少年都是民族的未来与希望。中国社会正处于改革开放的时代，现在的青少年是变革的弄潮儿、受益者和风险承担者，他们正在经历着我国社会经济等方面的重大变革，发展变化的速度很快。客观、准确地了解和掌握青少年的现状，才能从实际出发，制定有效的政策，从而正确引导青少年，把青少年一代培养成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义新人。本报告主要是依据统计数据对近年来中国青少年发展状况进行分析，所采用的数据均为撰写本报告时(截至20xx年7月31日)中国青少年发展状况指标体系中各项指标所能获得的最新数据。在本报告中青少年采用14～29岁和14～35岁两种年龄统计口径。
青少年人口状况指标
1.青少年人口总数及比重
20xx年人口变动抽样调查数据显示，全国14～29岁青少年共有311，217，923人，占总人口的24.25%。其中男性158，338，086人，女性152，879，837人，分别占总人口的12.34%和11.91%，性别比为103.57。14～35岁青少年共有465，259，674人，占总人口的36.25%。其中男性235，453，157人，女性229，806，517人，分别占总人口的18.34%和17.90%，性别比为102.46。
2.青少年人口性别年龄构成
分性别年龄结构反映的是男女不同性别人口的年龄分布情况。20xx年中国青少年分性别人口的年龄分布基本一致，无论是男性还是女性，在其总人口中都是30～35岁人口所占比例最高，其次是14～20岁人口。人口年龄结构在20～30岁之间出现凹陷，除了自然的人口变动规律(如受人口惯性发展的影响)以外，与该年龄人群的漏报也有较大关系。因为这一年龄段人群处于流动活跃时期，而流动人口的漏报是统计中很难避免的。同时，我国军人也主要集中在这个年龄段，而军人人数是不在统计数据中反映的，这也加大了凹陷的程度。
3.青少年人口分布状况
人口的分布状况主要由地区构成和城乡构成两项指标来衡量。20xx年第五次人口普查时，14～29岁的青少年人口广东省为最多，达2900万人，西藏最少，仅为82万人。各省市青少年占总人口的比重集中在24.01～34.03%区间范围内，广东省比重最高，达34.03%，最低的为江苏省，占24.01%。14～35岁的青少年人口数分布与14～29岁的青少年人口数分布接近，比重略有差异。各省之间青少年人口差异与各省总人口和它们过去的生育率、死亡率、迁移率的变化都有密切关系。
20xx年14～29岁青少年人口31，122万人，居住在城市的有7817万人，占青少年人口的25.12%，居住在镇的有4718万人，占15.16%，居住在乡的有18，587万人，占59.72%。14～29岁青少年人口城镇化水平40.28%略低于我国40.53%的城镇化水平。14～35岁青少年人口46，526万人，居住在城市的有12，165万人，占青少年人口的26.15%，居住在镇的有7234万人，占15.55%，居住在乡的有27，127万人，占58.31%。14～35岁青少年人口城镇化水平41.69%又略高于全国平均水平。
4.青少年人口的迁移
20xx年第五次人口普查时，我国迁移人口有12，466，250人，其中14～29岁6，749，193人，占迁移总人口的54.14%，14～35岁8，396，246人，占迁移总人口的67.35%。迁移原因以务工经商、学习培训、婚姻迁入为主，占迁移总人口的七成之多(见图1-3a和图1-3b)。从全国迁移情况来看，学习培训、分配录用、婚姻迁入、务工经商主要是以青年人口为主，均占80%以上。
5.青少年人口的受教育状况
随着我国社会经济的发展，受教育程度普遍提高，14～29岁青少年人口有98.33%受过小学以上教育，14～35岁青少年人口比例略低一点(97.14%)，但仍以初中教育程度为主，分别占55.13%和50.34%。这与青少年正处于学习求知年龄不无关系。从全国总人口受教育情况来看，青少年人口受教育程度明显好于其他年龄人口，初中以上各级文化程度人口中，14～29岁人口基本占40%左右，14～35岁人口基本占60%左右。
6.青年人口的婚姻状况
青年人正处于组建家庭时期，15～29岁青年未婚人口占64.03%，有配偶占35.53%，随着年龄的增长，有配偶的比例逐渐增大，15～35岁青年未婚人口占43.36%，有配偶占55.02%。青年人口婚姻关系比较稳定，无论是在15～29岁青年人口中还是在15～35岁青年人口中，丧偶、离婚和再婚有配偶的比例都非常低，分别为0.7%和1.62%。
7.青年人口生育状况
青年人口不同于老年人口和少年儿童人口，随着其生理和心理的发育成熟，开始组建家庭哺育后代。从生育的年龄分布来看，青年正处于生育高峰期。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国一般生育率为38.01‰，总和生育率为1.4‰，29岁组累计生育率为1164.79‰，35岁组累计生育率为1375.93‰。
8.青少年人口死亡状况
青少年人口处于风华正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低时期。青年人口死亡率随着年龄的增长略有增长，但增长幅度不大，基本在0.28～1.38‰的小区间范围内波动增长。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国死亡率水平为6.05‰，青少年人口死亡率远远低于全国平均水平，14～29岁的死亡率仅为0.85‰，14～35岁的死亡率为0.95‰。
9.青年人口的民族状况
我国是一个多民族国家，在960万平方公里土地上居住着56个民族，每个民族都有自己的青少年人口。20xx年第五次人口普查时，汉族仍是我国的主体民族，14～29岁青少年人口中有90.58%为汉族，9.42%为少数民族;14～35岁青少年人口中汉族比例略高，为91.09%，少数民族占8.91%。少数民族中壮族、满族、回族、维吾尔族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人数最多，人口比例均占0.5%以上。
〖十一〗数据分析实习周记
目录
第一章项目概述
此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。
第二章项目市场研究分析
此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。
第三章项目数据的采集分析
此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法
此章包括定性分析方法和定量分析方法。
第五章资产结构分析
此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。
第六章负债及所有者权益结构分析
此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。
第七章利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。
第八章成本费用结构预测分析
此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。
第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。
第十一章盈利潜力分析
此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。
第十二章发展潜力分析
此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析
此章包括经济效益和经济评价指标分析等。
第十四章财务与敏感性分析
此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。
第十五章现金流量估算分析
此章包括全投资现金流量的分析和编制。
第十六章经营风险分析
此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。
第十七章项目数据分析结论与推荐
第十八章财务报表
第十九章附件
大致包括这些资料，能够根据实际要求增减
〖十二〗数据分析实习周记
ChIPSeq Peak Finder
程序下载地址
总体而言，因为程序都是一堆 python 脚本，写的很分散，所以感觉用
起来不是很好用，所以现在开始测试这个程序。
Peak finder 解压，数了数，一共有17 *.py 文件，也没作什么合并
所以几天都没有跑起来
I.程序文档的基本解读
1.
You will want to first convert Solexa output for the chip
and the control sample into bed files using one of the
following scripts:
maketrackfromeland.py
maketrackfromrealign.py
覆盖 Solexa 输出到 chip, 使用这两个脚本控制 示例 到 基准文件
2.
The following scripts are used to read the output from the
0.3 version of ELAND run with the --multi option:
maketrackfromeland2.py
maketrackmulti.py
下面的脚本用于读 ELAND 0.3版本的输出， 使用 --multi 选项
3.
You can also create a bed-formatted WIG file, for display
The following scripts are used to read the output from the
0.3 version of ELAND run with the --multi option:
maketrackfromeland2.py
maketrackmulti.py
你也能创建一个 基准 WIG 文件，以上的脚本用于读 ELAND 0.3 版本
的`输出， 使用 --multi 选项
4.
You will want to first convert Solexa output for the chip
and the control sample into bed files using one of the
following scripts:
maketrackfromeland.py
maketrackfromrealign.py
Chip 到 Solexa 输出的转换，控制 示例 到 基准文件.
5.
on the UCSC browser:
makewiggle.py
USCE 浏览器， 这个脚本什么作用?
6.
The main script actually implements the peak finder:
findall.py
peak finder 实际执行的主脚本
7.
You will want to first convert Solexa output for the chip
and the control sample into bed files using one of the
following scripts:
maketrackfromeland.py
maketrackfromrealign.py
on the UCSC browser:
findallnocontrol.py
文件转换 和 示例 矫正 到 基准，作者推荐使用第一个脚本
8.
NEW FEATURE of findall.py : as of version 2.0, you can
/ should use the -normalize option to calculate
everything as Reads Per Million (RPM). While we have
kept the original behavior as default, we will switch
-normalize to be the default in the next release.
findall.py 脚本的新特征: version 2.0 可以使用-normalize
选项计算每个RPM(Reads Per Million). 我们默认保持原样，下
一个版本将会打开 -normalize
The philosophy of this peak finder is to define regions,
and then search for the motif. However, the findall
script can report the actual peaks in the region with
the -listpeak option.
peak finder 的哲学是定义区域, 搜索模体。尽管这样， findall
脚本报告实际的峰的区域，选项， -listpeak
9.
The rest of the analysis depends heavily on Cistematic
to run. The following scripts find associated genes and
anlyze their GO ontology enrichment, if any:
getallgenes.py
analyzego.py
基于 Cistematic 的其余分析，关联 基因 和 GO 富集
10.
The following scripts, also requiring Cistematic,
the sequence in the enriched regions, find motifs using
Meme and map motif sites in regions around the peaks:
getfasta.py
findMotifs.py
getallsites.py
其余脚本， 也要求 Cistematic, 恢复富集区域的序列，使用
MEME 寻找模体，比对peak附近的模体区域
11.
The output of findMotifs.py and input of getallsites.py
are motifs in the Cistematic .mot format. A modified
version of getallsites.py to output NRSEs that uses
multiple motifs is:
getallNRSE.py
NRSE2.mot
NRSE2left.mot
NRSE2right.mot
findMotif.py 的输出 以及 getallsites.py 的输入均是 Cistematic .mot格式。
一个修饰的版本是getallsites.py 到 NRSEs 使用 多个 模体。
12.
The remaining scripts are just helper scripts to allow
comparison between runs and/or move data into UCSC format.
bedtoregion.py
makesitetrack.py
regiontobed.py
regionintersects.py
siteintersects.py
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