大数据分析方案(汇集十六篇)_大数据分析方案
发布时间：2024-10-17大数据分析方案(汇集十六篇)。
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数据分析对于任何一个呼叫中心都是非常重要的，刚刚开始做数据分析的人员总会提出类似这样的问题：应该怎么做数据分析呢?如何才能够做好数据分析工作呢?本文将从提高对数据重要性的认识、提高对数据的敏感性以及对数据统计分析的准确性三个方面让数据分析初学人员对数据分析有个总体认识。
一、 提高对数据重要性的认识
哪些地点、哪些客户群、出现了哪些异常状况?同时通过数据深层次挖掘问题背后的真正原因并做出及时有效的应对措施。例如某呼叫中心的接通率排班时安排的人员过剩，付出的代价就是人员成本过高(如图1)。
提高客户满意度提供决策依据。
二、 提高对数据的敏感性
1. 呼叫中心的`指标
呼叫中心包含哪些指标?指标之间有什么关系?各指标平均情况、增长情况都是什么?一般呼叫中心的各个指标值大概在什么范围?同时了解各个指标在节假日会是什么情况?营销活动时期会是什么情况?一般呼叫中心会包含接通率、平均通话时长、事后处理时长、重复呼叫量、在线利用率、一次解决率等指标，当一次解决率明显提高时客户的重复呼叫量就会随之降低，从而在相同的人员配备情况下接通率也会明显提高，但是在线利用率会有所降低，最终导致人员成本过高。
2. 呼叫中心的范围
需要了解各行业、各地区以及国外一些呼叫中心的指标情况，知道各个指标在不同行业、不同地区的不同特征分别是什么，从而不断提高对数据的敏感性以便及时发现统计分析中的问题。用平均通话时长来举例，假如某呼叫中心该月平均通话时长为B两个呼叫中心，他们的管理人员看完后得出这样的结论：A：90秒的平均通话时长比上个月高出了10秒，需要降低;B：这个月平均通话时长从100秒降到了90秒，客服代表的销售能力有了明显提升。很明显呼叫中心A一定是成本型呼叫中心，而呼叫中心B则是利润型呼叫中心(如图2)。
三、 提高对数据统计分析的准确性
数据的准确性可以说是关乎呼叫中心成败的关键因素，一个统计上的错误就有可能误导管理者做出错误决策，所以我们从以下几个方面说明如何提高数据统计分析的准确性。
1. 准确认识数据
各个统计数据(指标)分别是什么?分别是怎么定义的?计算公式是什么?例如前面提到的在线利用率——座席人员登入系统后与客户通话及事后处理时长占总登陆时长的比例;公式：(客服代表实际通话时长+事后处理时长)/ 签入系统时长。尽管不同的呼叫中心对于指标的定义可能有所不同，但是需要强调的是各个指标在同一个呼叫中心内的定义必须是一致的，如此才能让各级人员对指标有统一的认识。
统计的是哪些业务的、哪个时间范围、哪些客户群的、哪些地区?在对呼叫中心数据有了整体了解的基础上，接下来的工作就是对数据的整理。
2. 准确整理数据
应该先将原始数据进行备份，以备不时之需;
整理过程中将数据粘贴为数值格式，剔除冗余数据、公式、批注等(如图3);
整理过程中各个表格中数据需要有一个关键字段，这样可以将数据进行必要的关联。尽量将所有数据汇总到一个工作簿中，方便数据分析时做关联分析;
整理过程中所用到的公式需要保存，不要粘贴为数值格式，以备分析中发现问题及时改正。
3. 准确分析数据
分析前需要做出整体的分析框架，分析过程中发现不合理的地方及时调整;
分析前应该把整理好的数据表格单独拿出来，不要在原有的整理数据表中做分析;
分析过程中指标的名称、各维度的名称要保持统一;
采用合适的分析方法，数据的描述统计、相关性分析、回归分析、80/20法则等;
用合适的图表进行结果的展现，柱状图、折线图、雷达图、饼图等，需标注清楚图表的名称、数据的统计范围、单位等(如图4);
给出正确的分析结论及相应的改善或者是应对措施;
形成分析报告。
4. 对分析后的过程及结果进行核查
检查分析中所用到的数据是否正确，避免分析此项而错用到其他项数据的情况;
检查分析中用到的公式是否正确，看公式涉及的数据单元格是否正确(包括单元格是否完整、单元格引用是否正确);
检查数据明显高于或者低于平时水平的异常点(或者说是不符合日常规律的点)是否正确，此时需要查看是否是整理的数据中有错误，包括时间、地点、业务、客户群等(如图5);
检查分析结论是否正确，查看结论是否和分析的结果相一致;
检查分析报告中是否有语句不通、语句歧义、字体格式(字号、颜色等)不统一、使用链接错误的地方。
客观性、严谨性和时效性。
想要做一个优秀的数据分析人员必须具备以上谈到的基本素质，要是问到哪个是最重要的，只能说没有谁重谁轻，都很重要。为了做好数据分析工作、成为更好的数据分析人员，那就让我们从“三个提高”开始吧
说明：本文转载自网络，作者不详，欢迎作者或知情人告知。
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1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。
2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作出正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。
3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。
以上3个具体目标的联系是紧密的`，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。
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一、报告概述
回顾20xx，这是不平静的一年，酒店旅游行业发生了众多事情。酒店之间收购之战，当酒店产品被迫下架;当OTA控制酒店低价竞争;当酒店支付高佣金低报价;当酒店被OTA逼着选边站队;受伤的总是酒店和客户?新的一年该怎么办?做强直销渠道才是硬道理，无论这个世界怎么变换，OTA怎么折腾，酒店都能在大浪中站稳。
20xx年1月，新的一年新的开始，米订商学院继续为酒店运营者们倾情奉献中国酒店业移动互联网(典型)运营数据分析，为您剖析酒店互联网微营销的问题;为您分析移动互联网时代酒店的发展思维和营销方向以让更多酒店了解最新移动互联网营销产生的效果和作用，掌握行业发展动态。
二、中国酒店移动互联网1月份(典型)运营数据分析
(一)20xx年1月米订MSS酒店运营数据排名TOPxx(按照当月订单量排序)
分析：
1、数据显示，TOPxx中月订单都超过了300单。订单排名方面;海门东恒盛以xx46单位居第一;湖北星球国际大酒店以1147单位列第二;好逸smart酒店(春熙店)以835单获得第三名。
2、排名榜中酒店类型有高星级酒店也有中档酒店、经济型酒店，说明移动端营销适合各类型酒店。
3、从总订单量及会员重购率来看，排行榜中有60%的酒店会员重购率超过10%，说明移动端用户会员消费习惯培养成熟后，更容易提升会员重购率，培养忠诚客户。
(二)酒店新秀分析
速8酒店上海松江车墩影视城店和7天酒店临平店为米订MSS新合作酒店，MSS月订单量分别为346单和310单，重购率分别达到了25.64%和10.87%。经过调查分析，原因在于以下几点：
1、这两家酒店的高层领导(总经理)分别是米订商学院训练营第四期和第六期学员，他们积极学习互联网思维，转变观念，拥抱互联网;
2、酒店管理层重视，团队执行力强;
3、设置有效的管理措施和激励机制，激励全员参与配合。
(三)会员分析
数据显示：20xx年1月份会员新增量排名情况是，张家港沙洲湖酒店以671人获得第一名;南昌瑞颐大酒店和合肥辰茂和平酒店分别以380人、226人分获第二名、第三名。数据显示前五名的会员增长人数超过100人。其中速8酒店上海松江车墩影视城店以xx2人位列第四名，作为一家经济连锁酒店，有与其他大牌星级酒店相比，有后来者居上的潜力和趋势。
通过对系统访问量和会员增加量两个维度进行相关数据分析，总体来看系统访问量与会员增加量关联性较强，而且是呈正相关。移动端的关键是系统访问量的转化，访问量越大，会员转化率也越大。
(四)会员重购率分析
注：重购率=消费酒店项目2次及2次以上的会员数/总会员数
数据显示：会员重购率排名中排名前三位的是云顶之星上海店、海门东恒盛国际大酒店、湖北星球国际大酒店，重购率分别是40.00%、26.45%、26.30%。排名前五位的重购率都超过了25%。
通过以上可以得知：发展会员，做好会员营销，是酒店移动互联网直销的核心点，同时也说明仅仅有会员数量不够，如何提升会员重购率才是根本，也是酒店提高订单量和收益的重要保障。
(五)酒店类型分析
从酒店类型来看，TOPxx中星级酒店在占比60%，经济连锁酒店和精品连锁酒店各占20%。虽然星级酒店所占比例仍然较高，但是经济连锁酒店作为后起之秀，发挥自身优势，利用移动互联网正在奋起直追。这也说明了无论哪一类型酒店，只要积极拥抱移动互联网，利用移动营销工具做好运营，就能获得较高收益。
三、米订观点
在移动互联网时代，利用移动互联网工具，发展会员，提高会员重购率才是移动互联网营销的核心。无论是星级酒店还是经济连锁酒店，工具都是公平公正的;酒店移动互联网营销关键在于运营，只有高层重视，全员参与，运营人员懂方法，会操作，才能落地转化为结果。
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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。
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一、基本情况
20XX年，XX区12315投诉举报系统（以下简称“12315系统”）处理消费者诉求共计925件。其中咨询375件、投诉484件、举报66件，分别占总量的40.5%、52.3％和7.2％。投诉和举报的法定时限办结率为100%，尚有5件投诉举报案件正在处理之中，为消费者挽回经济损失62.49万元。
二、咨询情况分析
20XX年全区12315系统共接受消费者咨询375件，与去年同期有所增长。咨询内容主要集中在两个方面：一是工商业务类咨询286件，占咨询受理总量的76%，主要涉及咨询热点为商品质量咨询、投诉举报案件处理情况、商标注册监管及工商登记业务知识等各方面。二是非工商业务类咨询89件，占咨询受理总量的24%，主要涉及咨询热点为物价、质监等相关问题。
三、投诉情况分析
20XX年全区共受理消费申诉484起。其中商品类投诉278件，占投诉总量的57.4%；服务类投诉206件，占投诉总量的42.6%。
本年度消费者投诉案件包含质量类投诉115件，安全类投诉22件，广告类投诉11件，合同类投诉118件，计量类投诉1件，售后服务类投诉41件，人格尊严类投诉2件，其他类投诉147件。
（一）商品类投诉热点分析
商品类投诉热点主要集中在交通工具、日用百货、家用电器、通讯器材、及其他（房屋、金银珠宝）等方面。
交通工具投诉位居首位。投诉问题主要集中在合同问题、售后服务问题和质量问题。问题有定金和订金问题，商家承诺无理由退还定（订）金却不兑现；汽车合格证不予发放致使无法上牌照；维修售后服务的投诉比较突出，主要集中在维修、保养纠纷上，售后服务（维修、保养）收费过高，尤其是4S店维修收费无标准可循，夸大故障、过度维修现象比较普遍，汽车出现问题，检测鉴定难让消费者无力维权。
日用百货类投诉主要问题有：服装鞋帽类投诉数量依然高居榜首。服装鞋帽的投诉主要集中在质量问题，包括鞋开胶断底等质量问题，商家拒绝履行三包义务，就维修或退换货存在争议；消费者购买反季鞋，过几个月后穿用发现质量问题，但超过三包期导致维权困难；服装标识不符合规定，服装洗后严重褪色、缩水等质量问题。
家用电器类商品投诉的主要问题集中于质量和售后服务两个方面，一是经销商不认真履行“三包”规定，在处理纠纷时与厂家、维修商互相推诿，不承担第一责任人的责任。以人为损坏为由拒绝履行“三包”义务，但又不给消费者出具检测书面证明；二是售后服务差，主要表现在：修理周期长、修理效果差、返修率高、不填写维修纪录；不提供维修或维修不及时；假日期间多收费用或服务不到位；该退换、维修的不予退换、维修，并以各种借口搪塞、敷衍消费者，使消费者蒙受损失。
（二）服务类投诉热点分析
服务类投诉热点主要集中在通讯服务、互联网服务、修理维护服务、居民服务（美容美发服务）、住宿服务等方面。
通讯服务类投诉逐年上升，已位居服务类投诉第一。一般反映在通讯行业乱收费的问题上，手机电话资费不透明，退订业务难；“靓号”保底消费问题：通讯运营商未经消费者同意，擅自为消费者定制增值业务；手机话费分月返还明细不清；泄露消费者个人信息问题等。
互联网服务类投诉是热点，互联网投诉问题主要是宽带接入服务问题：办理安装网络捆绑手机服务或固定电话;实际网速大大低于承诺网速;网络出现故障维修服务迟缓包年用户到期后运营商未尽到通知提醒义务直接转为包月计费等情况。
居民服务涉及人们日常生活的各个方面，导致投诉总量很大，其中由美容美发、干洗、健身等服务引发的投诉占大多数，主要以美容美发、健身等服务行业的预付卡纠纷为主。预付卡纠纷主要是退卡以及门面易主，难再享受服务等；干洗店投诉表现在未严格按技术要求来清洗衣物，洗坏或者洗毁消费者送来的衣物等。
四、举报情况分析
20XX年全年共受理消费者举报66件。其中违反消费者权益保护法规17件、违反产品质量管理法规10件、违反食品安全法规1件、违反反不正当竞争法规2件、违反企业、个体登记管理法规10件、违反商标管理法规2件、违反广告管理法规14件、传销及违法直销3件、其他举报7件。从问题类型看,主要以举报无照经营、制假售假为主。
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1、20xx年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。
2、20xx年移动游戏用户规模：20xx年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游
3、20xx年移动游戏市场实际销售收入：20xx年移动游戏销售收入超过20xx，销售收入是20xx年的2倍以上
1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到26.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大
2、20xx年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏
3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高
4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前
3、支付方式、支付渠道的变革。
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本课课题
第四章 数据的编辑加工
第2节 数据分析
教学目标
1、了解电子表格是进行数据分析的基本工具。
筛选和分类汇总等基本分析方法。
筛选和分类汇总等方法进行简单的数据分析。
重点难点分析
1、各种筛选的方法。
2、“自定义”筛选条件的选择使用。
3、数据的分类汇总。
4、自定义”筛选中逻辑符号及运算符的选择。
教学环境与素材准备
在能容纳一个教学班的机房内，计算机安装OFFICE系列软件，并有投影仪。
学生们带好泰山版信息技术第一册(下)课本。
教师准备：“第五届校园歌曲卡拉OK大赛评分表”。
教学方法
讲解演示法、合作探究法
教学过程
(一)导入：
电子表格不仅具有强大的数据计算功能，而且还具有排序、筛选、分类汇总等简单、有效的数据组织和分析功能。运用这些技术，可以帮助我们深入挖掘数据中所蕴藏的信息，提高数据的利用效益。
(二)新授课：
1、排序：
排序是在不改变数据值的情况下，重新组织数据排列顺序的一种手段。
通过排序操作，可将表格中的记录，按任意一列数据进行升序或降序排列。排序后，能清晰地观察记录之间的位次关系，更便于事物的比较与对比。
打开“第五届校园歌曲卡拉OK大赛评分表”，按得分的高低来计算每位选手的总名次。
教师提示：选手的名次实际上就是按照得分由高到低排列的.次序，我们可以按得分由高到低排序，然后依次填入名次即可。
学生操作。
2、筛选：
筛选就是把需要的记录留下,把不需要的记录暂时隐藏。这样可突出某些重要的数据或数据关系。在Excel中提供了“自动筛选”和“高级筛选”命令来筛选数据。
实践：
“我只想分析一下一年级选手的得分情况。”
“能否只列出二年级选手的信息?”
利用电子表格的“自动筛选”功能，可以轻松满足大家的需要。
教师演示。
学生操作。
3、分类汇总：
分类汇总，就是首先将数据分类(排序)，然后再按类进行求和、求平均、计数等汇总统计。
分类汇总，可以帮助我们对不同类别的数据进行分析比较、判断优劣。
实践：
“计算出每个年级的平均得分，就可以确定哪个年级是优胜年级。”
任务：
按照“年级”进行分类汇总，求各年级平均得分的过程。
教师演示。
学生操作。
注意：在分类汇总之前，必须先按分类项目对表格数据进行排序，否则，将不会得到正确的结果。
巩固与提高
课本第2、3题。
课堂小结
对本节课学到的知识和在学习过程中学生出现的问题和解决的方法以及今后应注意的事项进行总结。
教学反思
暂无。
问题口袋
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职责：
1、负责线上营销中心各类销售数据及报表数据的搭建和分析
2、负责日常各项销售数据的统计，提供数据分析报告;
3、负责线上产品库存分析及库存建议的提出
跨部门的沟通及反馈
核价，确保活动正常进行且销售目标完成
6、协助产品人员以及销售人员对相关产品或销售策略进行设计和优化;
岗位要求：
1、大专以上学历，有跨境电商同等岗位工作经验优先考虑;
责任心强、沟通能力强;
PPT等各种办公室软件，逻辑思维和沟通能力较强，对数据有较强的敏感性;
4、可接受应届毕业生。
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随着互联网和数字化技术的迅速发展，海量数据的产生和存储成为一项重要任务。对这些数据进行分析和挖掘，可以帮助企业和组织做出更加准确的决策，提高竞争力。因此，搭建一个高效可靠的数据分析系统是现代企业的必然选择。本文将详细介绍一种完整的数据分析系统方案，旨在帮助企业快速搭建一个适合自身需求的系统。
主体：
1. 系统设计与架构
• 数据源：确定需要分析的数据源，包括内部数据（例如企业自身生产和销售数据）和外部数据（例如社交媒体数据和市场研究数据）。根据具体需求，选择合适的数据源获取和接入方式（例如API、数据仓库等）。还需要定义数据的格式和结构，以便后续处理和分析。
• 数据收集：设计数据收集模块，定期或实时从数据源中收集数据。如果数据量较大，可以考虑使用大数据技术（如Hadoop、Spark等）进行数据处理和存储。
• 数据清洗与预处理：由于实际数据中存在噪声、缺失值和错误数据等问题，需要进行数据清洗和预处理。采用适当的数据清洗算法和方法，如去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
2. 数据存储与管理
• 数据库选择：根据数据的特点和分析需求，选择合适的数据库管理系统（DBMS）进行数据存储和管理。传统的关系型数据库（如MySQL、Oracle）可以用于处理结构化数据，而NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）则适用于非结构化数据。
• 数据仓库构建：对于企业来说，数据仓库是一个重要的组成部分。数据仓库通过集成和整合来自不同数据源的数据，提供统一的数据视图和数据模型，方便用户进行查询和分析。可以选择开源的数据仓库解决方案（如Hadoop的Hive、Cloudera的Impala等），或者商业化的数据仓库解决方案（如IBM的InfoSphere、Oracle的Exadata等）。
• 数据备份与恢复：为了预防数据意外丢失的情况，需要定期进行数据备份，并设置数据恢复策略。
3. 数据分析与挖掘
• 数据可视化：通过数据可视化技术，将数据转化为直观、易懂的信息图表，帮助用户更好地理解数据。常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI和D3.js等。
• 数据挖掘算法：根据不同的分析目标和需求，选择合适的数据挖掘算法。常用的数据挖掘算法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、异常检测等。
• 机器学习与人工智能：通过应用机器学习和人工智能技术，可以自动发现隐藏在数据中的模式和规律，提供更精确的预测和决策支持。
4. 系统部署与监控
• 系统部署：选择合适的硬件设备和操作系统，进行系统部署和配置。可以使用云计算平台（如AWS、Azure、阿里云等）来提供高性能和弹性的计算资源。
• 系统监控与优化：监控系统的运行状态和性能指标，及时发现和解决问题。优化系统的性能和吞吐量，提升数据处理和分析的效率。
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数据分析系统方案是一个复杂且综合的系统工程，需要综合考虑数据源、数据收集、数据处理、数据分析和系统部署等方面的问题。本文从系统设计与架构、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及系统部署与监控等方面，详细介绍了一个完整的数据分析系统方案。希望本文能够帮助企业了解和应用数据分析系统，提升数据决策能力，实现业务价值的最大化。
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工作职责：
1、参与大数据平台的建设维护，持续稳定支撑业务发展
2、实时/离线数据etl过程设计和开发
3、多维度海量数据的分析应用
实时分析、并行计算等系统设计和实现；
任职资格：
1、对数据敏感，有意愿投身大数据事业
ai知识，至少在以下某一领域有深入的研究：统计机器学习、视觉识别、深度学习；
mapreduce、yarn、storm、spark等；
4、熟悉linux操作系统和shell编程，熟悉sql编程以及性能调优；
5、精通java或者其他主流开发语言；
6、熟悉分布式服务开发，对基于docker的微服务有一定的了解；
诚信，能自我驱动，有较强的语言表达能力
金融、智能交通行业经验优先考虑
9、团队合作无障碍，强烈的自我驱动力和抗压力
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中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。统计表明，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。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
学习培训、婚姻迁入为主，占迁移总人口的七成之多(见图分配录用、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，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。
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第一天：迈出大数据的第一步
今天是我在某知名科技公司开始实习的第一天，我被分派到了大数据分析团队。在我进入办公室的那一刻，就感觉到了浩瀚的数据世界正在向我招手。
上午，我参加了一场关于大数据分析基础知识的培训。讲师首先向我们介绍了什么是大数据以及其作用。在信息爆炸的时代，数据量不断增长，很多企业和机构都在面临如何处理和分析这些海量数据的困局。而大数据分析就是帮助他们从这些数据中获取有用的信息和洞察力，以便做出更明智的决策。
下午，我被分配了一项任务，要分析某个电商平台的用户行为。我需要从公司的数据仓库中获取相关的数据。这个过程并不容易，我需要熟悉公司的数据系统和工具，以便正确地提取数据。在我的导师的指导下，我顺利地完成了这个环节。
第二天：真正踏入数据的世界
今天的任务是在获取到的数据上进行清洗和整理。在真正开始分析之前，数据的质量和结构是非常关键的。我首先使用了一些数据清洗的工具和技术，将数据中的冗余、重复和缺失的部分进行了清理。然后，我对数据进行了格式转换，使其适应后续的分析需求。
完成数据清洗后，我对这些数据进行了初步的探索性分析。我使用图表和统计指标来展示数据的基本特征和趋势。通过分析各个指标之间的关联性，我逐渐了解到用户的行为习惯和偏好。这让我对大数据的分析能力有了更直观的理解。
第三天：模型构建与分析
在前两天的基础上，我开始构建一个模型来预测用户的购买行为。模型的构建需要借助一些机器学习算法和工具，我对这些进行了进一步的学习和研究。我使用了一种广泛应用于预测问题的算法，并在我的数据上进行了训练和测试。
经过几次实验和调整，我的模型逐渐达到了一个令人满意的状态。我从中得出了一些重要的和洞察，例如最能影响用户购买的因素是什么，以及不同类型用户之间的差异。这些对于电商平台优化产品和服务都具有重要的指导意义。
第四天：提升数据可视化和呈现质量
为了更好地向团队和公司展示我的分析结果，我花了一些时间来提升数据的可视化和呈现质量。我使用了一些数据可视化的工具和技巧，以一种直观和易懂的方式展示我的分析结果。我合理地选择了图表的类型、颜色和布局，使得数据更容易被理解和接受。
下午，我向我的导师进行了一次小组报告。我详细地介绍了我的分析过程和结果，并回答了一些问题。通过与其他同事的交流和讨论，我不仅加深了对我的分析的理解，也从中获得了一些建议和改进的方向。
第五天：总结与反思
今天是我实习的最后一天，我花了一些时间来总结和反思这一周的实习经历。我深深体会到了大数据分析的重要性和挑战。分析海量的数据并从中提取真正有用的信息并不是一件容易的事情，需要我们具备广泛的知识和技能。
通过这一周的实习，我不仅增强了对大数据分析的理论了解，更重要的是掌握了一些实际的操作和技术。我也深深意识到自己在这个领域还有很多需要学习和提高的地方。我将继续努力学习和实践，争取在大数据分析领域有所突破。
总结
通过一周的实习，我迈出了大数据分析的第一步。我了解了大数据分析的基本概念和原理，学习了一些常用的数据处理和分析工具。通过实际操作和研究，我获得了一些有关用户行为的重要洞察和，并提供了一些优化建议。虽然这只是一个短短的实习，但我深深感受到了大数据分析的重要性和挑战，也对自己在这个领域的未来充满了信心。
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分析转化的基本模型是转化漏斗（conversion funnel），这个大家都应该很熟悉了。
转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是实现销售，所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用 app 的时间超过 。对于增长黑客而言，构建漏斗是最为常见的工作。
漏斗帮助我们解决两方面的问题，第一、在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点；第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程受到损害。
漏斗的构建很简单，无论 web 还是 app，都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用，乐趣无穷。我在互联网数据运营的课程中也会具体讲解。
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总论作为可行性研究报告的首要部分，要综合叙述研究报告中各部分的主要问题和研究结论，并对项目的可行与否提出最终建议，为可行性研究的审批提供方便。
本项目可行性研究报告编制依据如下：
1.《中华人民共和国公司法》;
2.《中华人民共和国行政许可法》;
3.《国务院关于投资体制改革的决定》国发20号 ;
4.《产业结构调整目录版》;
5.《国民经济和社会发展第十二个五年发展规划》;
6.《建设项目经济评价方法与参数(第三版)》，国家发展与改革委员会审核批准施行;
8. 企业投资决议;
9. ……;
10. 地方出台的相关投资法律法规等。
在可行性研究中，对项目的产品销售、原料供应、政策保障、技术方案、资金总额及筹措、项目的财务效益和国民经济、社会效益等重大问题，都应得出明确的结论，主要包括：
在总论部分中，可将研究报告中各部分的主要技术经济指标汇总，列出主要技术经济指标表，使审批和决策者对项目作全貌了解。
19 税前财务净现值FNPV(i=8%) 万元 11761.20
对可行性研究中提出的项目的主要问题进行说明并提出解决的建议。
项目总投资主要来自项目发起公司自筹资金，按照计划在3月份前完成项目申报审批工作。预计项目总投资资金到位时间在4月底。整个项目建设期内，主要完成项目可研报告编制、项目备案、土建及配套工程、人员招聘及培训、设备签约、设备生产、设备运行及验收等工作。
项目发起公司拟设立专项资金账户用于项目建设用资金的管理工作。对于资金不足部分则以银行贷款、设备融资，合作，租赁等多种方式解决。
项目产品的原料目前在市场上供应充足，可以实现就近采购。项目本着生产优质产品、创造一流品牌的理念，对原材料环节进行严格把关，对原料供应商进行优选，保证生产顺利进行。
项目生产本着高起点、高标准的准则，拟采购先进技术工艺设备，引进先进生产管理经验，对生产技术员工进行专业化培训，保证生产高效、工艺先进、产品质量达标。
这一部分主要应说明项目发起的背景、投资的必要性、投资理由及项目开展的支撑性条件等等。
大数据项目所属行业是在最近几年间迅速发展。行业在繁荣国内市场、扩大出口创汇、吸纳社会就业、促进经济增长等方面发挥的作用越来越明显……
我国非常中国大数据领域的发展，国家和地方在最近几年有关该领域的政策力度明显加强，突出表现在如下几个方面：
(1)稳定国内外市场;
(2)提高自主创新能力;
(3)加快实施技术改造;
(4)淘汰落后产能;
(5)优化区域布局;
(6)完善服务体系;
(7)加快自主品牌建设;
(8)提升企业竞争实力。
(一)……
(二)……
(三)……
本项目建设坚持高起点、高标准方案，为保证工艺先进性，关键设备引进国外厂商，其他辅助设备从国内厂商中优选。该公司始建于，改制为股份有限公司，经过多年的技术改造和生产实践，公司创造出一流的大数据工艺和先进的管理技术，完全能够按照行业标准进行生产和检测，其新技术方案的引入，将有效保证本项目顺利开展。
大数据项目实施由项目发起公司自行组织，引进先进生产设备，土建工程由公司自主组织建设。项目建成后，项目运作由该公司全资注册子公司主导，项目产品面向国内、国际两个市场。目前，国内外市场发展均较为迅速，市场空间放量速度加快，市场需求强劲，可以保证产品有效销售。
市场分析在可行性研究中的重要地位在于，任何一个项目，其生产规模的确定、技术的选择、投资估算甚至厂址的'选择，都必须在对市场需求情况有了充分了解以后才能决定。而且市场分析的结果，还可以决定产品的价格、销售收入，最终影响到项目的盈利性和可行性。在可行性研究报告中，要详细研究当前市场现状，以此作为后期决策的依据。
市场预测是市场调查在时间上和空间上的延续，是利用市场调查所得到的信息资料，根据市场信息资料分析报告的结论，对本项目产品未来市场需求量及相关因素所进行的定量与定性的判断与分析。在可行性研究工作中，市场预测的结论是制订产品方案，确定项目建设规模所必须的依据。
在商品经济环境中，企业要根据市场情况，制定合格的销售模式，争取扩大市场份额，稳定销售价格，提高产品竞争能力。因此，在可行性研究中，要对市场营销模式进行研究。
近年来，项目所在地多元产业经济迅速发展，第一产业基本稳定，工业经济发展势头强劲;新兴产业成为当地经济发展新的带动力量;餐饮娱乐、交通运输等第三产业蓬勃发展;一大批改制企业充满活力，民营经济发展发展步伐加快。重点调产工程扎实推进，经济多元化支柱产业结构正在形成，综合实力明显增强……
项目运作立当地，面向国内、国际两个市场，项目建设地交通运输条件优越，目前已形成铁路、公路、航空等立体方式的交通运输网。公路四通八达，境内有3条国道、2条省道，高速公路建设步伐进一步加快，将进一步改善当地的公路运输条件，逐渐优化的交通条件有利于项目产品销售物流环节效率的提升，使得产品能够及时投放到销售目标市场。
在项目建设中，必须贯彻执行国家有关环境保护、能源节约和职业安全卫生方面的法规、法律，对项目可能对环境造成的近期和远期影响，对影响劳动者健康和安全的因素，都要在可行性研究阶段进行分析，提出防治措施，并对其进行评价，推荐技术可行、经济，且布局合理，对环境的有害影响较小的最佳方案。按照国家现行规定，凡从事对环境有影响的建设项目都必须执行环境影响报告书的审批制度，同时，在可行性研究报告中，对环境保护和劳动安全要有专门论述。
按照国家发改委的规定，节能需要单独列一章。按照国家发改委的相关规定，建筑面积在2万平方米以上的公共建筑项目、建筑面积在20万平方米以上的居住建筑项目以及其他年耗能吨标准煤以上的项目，项目建设方都必须出具《节能专篇》，作为项目节能评估和审查中的重要环节。项目立项必须取得节能审查批准意见后，项目方可立项。因此，对建设规模超过发改委规定要求的项目，《节能专篇》如同《环境评价报告》一样，是项目建设前置审核的必须环节。
在可行性研究报告中，根据项目规模、项目组成和工艺流程，研究提出相应的企业组织机构，劳动定员总数及劳动力来源及相应的人员培训计划。
本项目采用“标准化培训”实施人员培训，所谓“标准化培训”指的是定岗前招聘、基本技能培训等由公司安排各部门技术骨干统一按照规定执行，力求使得员工熟悉公司业务和需要掌握的各项基本技能。经过标准化培训后，公司根据各人表现确定岗位，然后由各岗位的技术负责人针对岗位特有业务进行学徒式指导和培训。两种方式的结合既保证了员工定岗的准确性，也缩短了员工定岗后成为合格员工的时间，这对于节约人员培训成本和缩短培训时间都具有极好的效果。
项目实施时期的进度安排也是可行性研究报告中的一个重要组成部分。所谓项目实施时期亦可称为投资时间，是指从正式确定建设项目到项目达到正常生产这段时间。这一时期包括项目实施准备，资金筹集安排，勘察设计和设备订货，施工准备，施工和生产准备，试运转直到竣工验收和交付使用等各工作阶段。这些阶段的各项投资活动和各个工作环节，有些是相互影响的，前后紧密衔接的，也有些是同时开展，相互交叉进行的。因此，在可行性研究阶段，需将项目实施时期各个阶段的各个工作环节进行统一规划，综合平衡，作出合理又切实可行的安排。
一个建设项目所需要的投资资金，可以从多个来源渠道获得。项目可行性研究阶段，资金筹措工作是根据对建设项目固定资产投资估算和流动资金估算的结果，研究落实资金的来源渠道和筹措方式，从中选择条件优惠的资金。可行性研究报告中，应对每一种来源渠道的资金及其筹措方式逐一论述。并附有必要的计算表格和附件。可行性研究中，应对下列内容加以说明：
1.《中华人民共和国会计法》，，1月1日起实施。
2.《企业会计准则》，，1月1日起实施。
3.《中华人民共和国企业所得税法实施条例》，，1月1日起实施。
4.《中华人民共和国增值税暂行条例实施细则》，，1月1日起实施。
5.《建设项目经济评价方法与参数(第三版)》，国家发展与改革委员会20审核批准施行。
6.项目必须遵守的国内外其他工商税务法律文件。
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姓名：
两年以上工作经验|男|26岁(1990年4月7日)
居住地：上海
电 话：157******(手机)
E-mail：
最近工作[9个月]
公 司：XX有限公司
行 业：通信/电信/网络设备
职 位：移动数据分析员
最高学历
学 历：本科
专 业：计算机应用
学 校：华东交通大学
求职意向
到岗时间：一个月之内
工作性质：全职
希望行业：通信/电信/网络设备
目标地点：上海
期望月薪：面议/月
目标职能：移动数据分析员
工作经验
20xx/9 — 20xx/6：XX有限公司[9个月]
所属行业：通信/电信/网络设备
技术部 移动数据分析员
1. Lua语言脚本编写。
2. 移动增值业务数据提升测试分析。
3. 提升移动增值业务质量优化。
20xx/5 — 20xx/8：XX有限公司[1年3个月]
所属行业：通信/电信/网络设备
技术部 数据通信工程师
1. 自有业务脚本维护。
2. 增值业务日常拨测数据审核与统计，填写数据汇总。
3. 手机硬件、软件性能检测分析评估。
教育经历
20xx/9— 20xx/6 华东交通大学 计算机应用 本科
证书
20xx/12 大学英语四级
语言能力
英语(良好)听说(良好)，读写(良好)
自我评价
本人有较强的独立工作能力和良好的团队合作精神;在以前的工作中积累了一定的工作经验及技巧，可以胜任不同环境下的挑战，具有良好的计算机操作能力，兴趣广泛，爱好各项体育活动。
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七天假期，说长不长，对于一般人来说，去旅游景点看看人山人海也就过去了。但对于高三的同学来说，七天，只要复习计划安排合理，踏踏实实地照着计划去做，就可以有个质的飞跃。
Step1：最重要是回归课本
课本是高考复习的第一参考书。假期在家，还是应该回归课本，按照考试大纲上的知识点，将基础知识和基本技能再次强化。像数学基本公式定理和数学思想的归纳，语文背诵篇目和文学常识等。有些考生害怕在大题、难题上丢分，其实这类题目最后大都还是对基础知识的灵活考查，巩固基础不容忽视。
Step2：构建知识网络培养多向思维
在前一天对课本知识重新熟悉的基础上，考生有必要做复习过程中的梳理整合。高中三年的学习内容，看似内容繁多、杂乱无章，而把它们系统化之后，各个科目的知识点会形成它们之间的横向与纵向联系。这样，考生可以深入理解知识的内在联系，考试中可以迅速找到突破点，有效提高答题速度和准确度。另外，对过去一个月来的学习效率、学习方法、学习态度等进行认真的反思，也是高三学生在假期里需要做的一件事情。
Step3：巩固知识点
一是要把第一轮复习的知识点巩固，第二是要准备长假后的专题复习。在第一轮复习的基础上，要善于总结归类，寻找不同的题型、不同的知识点之间的共性和联系，把学过的知识系统化。这也是第二轮专题复习的重要内容。同时要加强课后练习，找一本好的参考书，尽量多做一些书上的练习题（尤其是综合题和应用题）。要的是精，而不是多。
Step4：抓住重点求突破
每个科目都有相对的重点知识，这就是高考的重点、考点。现在的复习就是从重点知识入手。在看书的同时，结合具体的典型题目，才能将知识真正领会和掌握。这些题目要深入分析，检查自己的解答思路和过程，熟悉用到的基础知识和做题方法，总结典型题目的解题思想。
Step5：深挖教材多做高考真题
考生在做真题时，要严格按照时间检测，以熟悉每种题型所占时间和自身弱点。但做真题并不意味着一定会提高成绩，因为它只是检测你当前水平的一种方式。所以，我们还要拥有做学生的心态，扎扎实实地对错题进行精细研究。
总之，对于高三学生，充分的利用国庆假期，能够有效地调节自己的状态、合理的解决自己在一轮复习中遇到的问题、同时做好后期的规划，这样能让自己变得非常充实，同时更加有信心地去面对节后的复习。
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