篇一 :7月成都商业地产成交数据分析报告

7月成都商业地产成交数据分析报告

经历了多轮楼市调控后,商业地产凭借其风险小、回报率高的特点,日趋成为投资者心目中的投资首选。但纵观7月,成都的商业地产市场一改往日稳定上升趋势,升降交错,显得有些扑朔迷离。所以今天,成都知名品牌中介满堂红(成都)置业有限公司小编就7月成都商业地产成交数据为您做详细的分析解读。

7月成都商业地产成交数据分析报告

7月,成都主城区共成交商业地产694套,总面积58420.03m2,总价262286.3万元,环比6月分别下降6.85%、20.26%和4.02%。而在区域分布上,高新区继续领跑,凭借其地域与项目优势,积极引进各大商家企业入驻,打造科技新城形象,创造商业发展机遇,吸引消费者,最终以42%的市场占额稳坐第一;成华区以“北改”为契机,持续发力,保持第二,其市场占额29%,与上月基本持平;第三名出人意料地大易主,武侯区以15%的市场占额打败后经明显不足的锦江区,进入前三甲;而锦江、金牛与青羊区,市场占额缩水至8%、3%和3%。相较于6月商业地产遍地开花、百家争鸣的局面,7月,区域化优势显得尤为明显。

7月成都商业地产成交数据分析报告

成交的具体套数上高新区疯狂成交288套,继续雄霸第一,环比6月增长39.13%;成华区稳定上升,最终成交203套保持第二,环比6月增长5.73%;武侯区厚积薄发,凭借项目优势成交102套,以88.89%的增长率秒杀锦江区成为第三;而在过去两月表现强势的锦江区在7月显得有些疲软,仅仅以56套的成交收场,环比下降52.94%;金牛区和青羊区则分别以24套和21套垫底,环比下降73.03%和75.00%。

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篇二 :电子商务数据分析报告实例

用数字来看某知名B2C网站的发展内幕和隐私

数字是个很有趣的东西,很有说服力,而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子,我们喜欢说留住老用户,发展新用户,那么老用户和新用户的定义应该是什么呢?直观上说,老用户就是曾经在我这里买过东西的呗,其实这样的定义太简单了,假如今天是20##年4月24号,我们看看如下哪个顾客属于老用户?

1,20##年注册,20##年~20##年曾经购买过27次,但是20##年之后就再也没有来过了;

2,20##年注册,直到20##年才买过一次东西,但是从此人间蒸发了;

3,20##年4月22号注册,4月23号(昨天)买过东西,不知道他以后还来不来;

4,20##年1月注册,20##年1月~20##年4月间,平均每3个月就来买一次。

其实上面的都可以俗称为老用户,但是他的注册时间,购买次数,购买金额,购买频率,最后一次购买时间等数值,对我们都有重要的参考和分析意义,只有细致分析,才能精准营销。

我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程,名字就不直接说了,我们就用A公司来代替。只是从这些分析中,我觉得可以看出很多隐形的(hidden)有趣现象来。这不属于泄露公司业务,名字和产品都没有写。事实上,我还掌握了好几家的内部数据。我只是想,能够拿出来和大家一起商酌,无伤大雅,可以一起探讨学习。现在,我们从20##年1月1号开始分析,action!~

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篇三 :数据分析报告与商业计划书、可行性研究报告的区别

一、现有的一些商业计划书与可行性研究报告的特点:

1、基础数据的采集缺乏科学依据

基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义,基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时,建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说,当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析,一个项目刚形成,从无到有的时候,基础数据一般采用一手的数据,因为它没有历史的轨迹来遵循,所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如:问卷调查、观察、抽样技术等等,来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等,数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据,以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看,很多基础的数据就是简单的摆在那里,没有数据来源,数据提示,没有对基础数据严谨的分析。作为数据分析报告的使用方而言,拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。

2、数据分析的过程缺乏逻辑性,论证的结论不具备系统性

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篇四 :商业调研分析报告模板

杭州XX年前期商业调研分析报告

前言

此次调研背景基于对本案前期资料的了解,以及与贵司初步沟通探讨的前提下,推广机构设立调研专案组,对项目所涉及的商业物业市场进行有效摸底、研判,并协同项目组与有关专家对此项目后期定位与决策共同给予前期研究数据的理论支持。

到目前为止,我们的调研基于以下相关数据的需求基础展开:

1、区域商业物业基本状况(杭州商业物业市场发展气候);

2、区域在售或刚售罄的商业物业的基本特征;

3、商业物业主要分析数据罗列:租金及价格体系、装修配套标准、品牌分布、店面分割、销售经营状况等。

至目前为止,我们的调研分析将以以下资料基础展开:

1、基于双方前期初步沟通后达成的开发理念、定位与思路;

2、贵司提供的所有物业前期资料、图纸及产品说明、装修状况;

推广机构将在项目推进工作进一步深入后,结合贵公司的具体现实课题需要,从推广机构的专业立场,为贵公司提供后续的完整的服务课题建议。

目录纲要

第一部分 调查背景、设计与组织实施

一、调研背景

二、调查设计

三、调查组织与实施

四、商业物业调研分析内容简单陈述

第二部分 杭州市商业环境分析(大环境)

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篇五 :商业大数据研究报告

商业大数据研究报告

邰为伟

2015.9.6

 

1、商业背景说明

2、表一、表二、表三、表四

3、大数据的原理

4、个人期望

商业背景说明

本次大数据分析以商业中某店的营业数据为依据,一切分析皆来源于事实数据,对数据进行分布图的加工处理,本次的工具利用了本人工作中的广联达GCL软件,进行三维分布图和二维平面图的绘制。

表一:每日营业总额----星期时间(二维图)

如下所示,此处列举三个

根据图一,可以得知:

1、每个星期的销售总额的走向

2、每个星期哪一天的销售总额最高,最低

3、以月为单位,随着气温变化,每个月的星期销售总额的趋向

表二:每日每个产品收入额----星期时间---每个产品数量(三维分布图)

如下所示,此处列举三个

  根据图二,可以得知:

1、      每天哪个产品销售额最高,最低

2、      销售额最高的产品有哪些,分析相关关系

3、      每个星期销售额高的主要分布区域

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篇六 :如何做好数据分析报告

如何做好一份数据分析报告

现有数据分析报告当中存在一些问题,我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析,来找到如何做出更高质量的数据分析报告。

一、基础数据的采集缺乏科学依据

基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义,基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时,建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说,当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析,一个项目刚形成,从无到有的时候,基础数据一般采用一手的数据,因为它没有历史的轨迹来遵循,所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如:问卷调查、观察、抽样技术等等,来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等,数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据,以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看,很多基础的数据就是简单的摆在那里,没有数据来源,数据提示,没有对基础数据严谨的分析。

作为数据分析报的使用方而言,拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。

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篇七 :20xx年中国大数据投资分析报告

20xx年中国大数据投资分析报告

2015-20xx年中国大数据投资分析及

投资战略研究报告

中国产业信息网

20xx年中国大数据投资分析报告

什么是行业研究报告

行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等,为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。

20xx年中国大数据投资分析报告

企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场,但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代,不但要了解自己现状,还要了解对手动向,更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。

行业研究报告的构成

一般来说,行业研究报告的核心内容包括以下五方面:

20xx年中国大数据投资分析报告

20xx年中国大数据投资分析报告

行业研究的目的及主要任务

行业研究是进行资源整合的前提和基础。

对企业而言,发展战略的制定通常由三部分构成:外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。

行业与企业之间的关系是面和点的关系,行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间;企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。

20xx年中国大数据投资分析报告

行业研究的主要任务:

解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位

分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度

预测并引导行业的未来发展趋势

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篇八 :张溪梦:利用数据分析创造商业价值

张溪梦:利用数据分析创造商业价值

Salesforce出售:甲骨文、微软、IBM、 SAP都在谈判之列“大数据”时代,数据成为决策最为重要的参考之一,但是大数据这个概念似乎还依旧停留在云端。如何利用大数据响应节节攀升的市场变化速度,同时也将企业利用数据驱动精益运营的能力推到一个至关重要的地位。4月28日下午,Sobug众测团队荣幸的邀请曾负责LinkedIn整个商业数据分析、现任Growing.io CEO的张溪梦先生分享他的经验与心得。

一、大数据分析的核心方法论

张溪梦认为数据分析很简单,本质就是了解历史预测未来。李世民痛失魏征时讲过“人以铜为镜,可以正衣冠,以古为镜,可以见兴替,以人为镜,可以知得失!”分析就是这样理解历史,以前发生了什么为什么发生,当前正在发生什么,预测未来会发生什么从而改变未来。

而数据分析离不开四个核心唯独:业务、技术、科学、艺术。其中最重要一点便是业务基础。在张溪梦看来, 数据分析师或数据科学家必须要对产品、对客户、对业务有着非常深刻的理解,否则很难做成有价值的分析。而在生产数据之前必须要做正确的数据标记和数据采集,如果没有正确的数据采集和数据标记,收集来的东西也就不会有太大的价值。同时数据分析师必须熟悉理解硬件软件各种架构,并能有效的利用各种分析工具。

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