问：大学生月消费情况问卷调查分析报告怎么写
- 答：大学生***情况问卷调查分析报告：
一、调查内容
1．受调查的年龄中，有18-25岁之间的占21%，26—45岁之间的占67%，46岁以上的占12%
2.平均每次的购物金额中，100元以下的占54%，100-300之间的占35%，300元以上的占11%。
3.选择购物网站的情况中：淘宝网上购物的人占总人数的83%，在卓越上购物的人占总人数的22%，在当当网上购物的人占总人数的39%，在易趣上购物的人占总人数的4%。
4.网上购买的原因：价格便宜的占44%，方便的占21%，能够买到线下不容易找到的商品占22%，纯粹是爱好的占17%。
5.网上购买商品的种类：4%的人购买3c用品，74%的人买服装，7%的人买生活百货，43%的人购买化妆品，43%的人买时尚精品。
6.网上购物侵信派犯消费者权益方面：认为网上单陆陪方面取消订单的有13%；已经网络支付货款，但未收到货物有48%；收到的货物质量存在问题的有57%；实际收到的货物和网络上的描述存在很大差距的有52%；认为购买的货物没有保修和包换等服务的有30%。
二、数据分析
从上面的数据中我们可以看到，网上购物的主早坦蠢要群体是26—45岁之间，其中的女性较多。在购物的价钱方面，绝大部分是选择300元以下的商品，其中100元以下的商品占的比重较大，这说明虽然网上购物已经非常普遍，但一些相对贵重的商品人们还是选择线下购买，主要的原因是因为网上的物品质量不好控制，售后维权方面存在很多问题。 - 答：首先就你做的调查戚蔽问卷整体的数据都简单的描述一下，各占比例多少。
其次描述一下占比例最大的消费情况，出现这几种薯帆现象的一些原因。
最后总结出大学生消费影响因素以及消费用数仔雹途主要包括哪些。再加上对大学生消费情况的建议。
问：大学生消费情况调查总结？
- 答：大学生消费情况调查总结，现闷吵在的大学生消费扒岩都非常高，都是衣来伸手蚂此侍，管家里要钱，只有少数家庭困难的同学才会勤工俭学
- 答：大学生消费情况调查总结的话，我觉得还是应该先发放调查问卷，然后让大学生填写，然后再总结情况
问：大学生消费调查问卷
- 答：x ze***b鐧惧害鍦板浘
本数据来源于百度地图，最终结果以百度地图最新数据为准。 - 答：大学生这一特殊的消费群体的消费构成和消费方式、消费标准上都存在一些特殊性，为了准确掌握大学生的月消费状况，寻求其消费的发展规律，对培养大学生的和世界观是非常重要的，为此我们对**学校学生进行了问卷调查，以为大学生的健康发展提供参考依据。
一、调查内容
此次的调查我们共分16小题涉及到大学生活消费的多个方面，共发放问卷96份，回收92份，有效率为100%。
二、数据分析
1.消费水平
据调查显示40%学生每月生活费在600-1000元之间，有32%的学生生活费在1000-1400元之间，在弯侍察600元以下、1400元以上的各占13%和15%。可见，大学生的消费水平多数处于谈滚合理水平,但对于消费在1400元以上学生来说还存在奢侈的现象。
2.消费来源
其中86%的学生生活费来自于父母和家人，只有10%的学生是自己打工挣钱。可见，大学生的经济还没有达到独立性，对家庭的依赖性还很强。
3.消费结构
调查显示，生活消费占50%以上，其中包括日用品生活必需品等，学习用途的消费在100元左右，通讯消费和网络费用也在100元左右。由此可见大学生的消费支出最主要用来维持基本的生活需要。
除此之外，还有休闲娱乐消费，每月埋茄100元以上，包括游玩，朋友会餐吃饭，看电影等方面的娱乐等。同时，恋爱消费也变成了基本消费以外的另一部分消费形式，其中有26%的学生在恋爱的消费中每月支付在150-200元之间。
三、建议和对策
通过分析我们看出，虽然大学生的消费比较合理，但也存在着两级分化的现象，为此，大学生要保持健康的消费心理，要懂得珍惜金钱，养成健康的消费习惯。
参考资料
问卷网： - 答：大学生学是不要太过度的消费，要积蓄一部分钱，这样可以在毕业后自己支配。找工作或者其他的，都可以的。
- 答：大学生消费调查问卷情况具体的可以咨询问卷星平台，该平台专业性强，操作简单，系统强大，值得信赖。
问卷星使用场景具体如下：
1，在线信息搜集，问题调查
2，每日人员健康信息上报接龙、团购买菜接龙
3，学校/单位/机关在线考试（随堂测试、学科考试，竞赛考试等）
4，企业员工/学校学生在线测评（心理测评，人格测评、健康测评等）
5，企业段咐员工360度评估、绩效考核、360度人才盘点
6，活动/大赛在线投票评选
想要了解更多关于调查问卷的相关问题，推荐咨询问卷星 问卷星拥有仔燃带620万优质样本库成员，16年专业调研技术团队，可为企业提供商念芦业调研服务，赋能企业市场决策；同时，问卷调查系统支持30多种题型，可以设置跳转、关联和引用逻辑；支持微信、邮件和短信等方式收集数据，数据回收后可以进行分类统计、交叉分析，并且可以导出到Word、Excel、SPSS等。
