问：调研报告数据分析方法有哪些?
- 答：1、简单趋势
通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域(交通因子)，采购额，采购额对供蚂段液应商占比。
2、多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。
3、转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。
4、用户分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。
5、细查路径
数据分析可以观察供应商的行为轨迹，闷物探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。
6、留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的，是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比燃做例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。
问：调查数据分析怎么写?
- 答：1、确定主带携题，形成观点
一般调查研究的主题也就是调查报告的主题。但是实际上却并不一定如此。调查研究的 主题是在调查之前根据对被调查者的了解拟定的，而调查报告的主题是完成全部调查、对调 查资料进行深入分析、综合之后才最终确定的。二者也许一致，但也往往不一致。总之，确 立调查报告主题的过程， 是对调查主题进一步确认或收缩、 放大、 分兆掘解、 修正、 提升的过程， 是撰写调查报告的必经之路。
观点构成调查报告的论点，分为不同的层次：中心论点，即调查报告主题;下有若干说 明主题的分论点。分论点之下，还可以视需要，设若干并立的基本论点。这些论点的有机结 合，就构成了调查报告的骨架。
2、精选素材
调查报告不能是对调查研究中所获大量资料的堆砌和罗列，而是要根据主题和观点的需 要，精心筛选素材，作为说明论点的论族行核据。
3、拟定提纲
写作提纲是调查报告内在逻辑关系视觉化的最好形式。它可以使调查报告中论点与论点、 材料与材料、论点与材料之间的逻辑关系全部清楚地显现出来，便于作者全面把握调查报告 的整体结构，认真考察每一部分和每一段落的地位及其相互之间的衔接是否恰当，部分与整 体之间的关系是否合理，内容是否均衡，重点是否突出。
问：调查问卷的数据分析该怎么写
- 答：论文问卷数据的分析，看起来简单，好像每个人都会做。但是做起来还真的有渗游点难度。很多初次使用问卷调查方法的人大多以为，问卷数据分析嘛，无外乎对单选题做做频率分析，看看选择不同的选项的人占比有多少。对于评分题目，看看均值是多少，不同性别，年龄段的人群均值是多少。对于一般的小调查，这样粗略的分析丛档销可能够了，但是对于学术论文中的问卷分析而蠢侍言，以上所做的工作，只是其最简单的一部分，后面还有大量的工作要做。
，让调查更简单方便！ - 答：第93回甄家仆投靠贾家门水月庵掀翻风月困兆案第态带94回宴海棠贾母赏花妖失宝玉通灵知奇祸第95回因讹成实元妃帆尺芦薨逝以假混真宝玉疯癫第96回瞒消息凤姐设奇谋泄机关颦儿迷本性
- 答：一、问卷类型
问卷调查分为两大类：即量表问卷和非量表问卷。
量表问卷通常更多用于学术研究，其特点在于更多的态度认知题项，体现样本人群对于某事物的态度看法态度情况等，通过对各研究变量的关系研究，找出其中内涵逻辑关系。
非量表问卷更多体现对某现状的事实情况和基本态度调研，比如样本进行 的原因，不进行 原因， 平台的使用现状情况等。此类问卷更多在于分析思路的逻辑和现状情况的了解分析，以及样本的基本态度情况。
二、分析方法
从分困郑析方法上，量表类问卷最大的特点是：非常多的量表题，而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。便于研究‘变量’间的关系情况。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。
非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等，但很少 有出现量表题（是量表题是指类似答项为“非常不同意”，“比较不同意”，“中立”，“比较同意”和 “非常同意”之类的问题）更多是使用基本频数分析和交叉分析等，同时使用图形和表格进行多样化展示。
三、分析结果
问卷数据一般使用SPSS进行分析即可，分析基础比较薄弱，可使用进行分析。SPSSAU分析结果生成的是“类三线表”的格式，系统会自动生成指标解读报告。
SPSSAU智能分析
四、撰写调研报告
根据问卷分析顺序将分析结果写成有逻辑性的报告，并且在结论基础上对应提出有意义有价值的建议措施等。
关于数据报告的撰写，单独从数据分析角度上看，建议以实际需求出发，比如研究差异关系，那么首先得需要知道有没脊激有差异，接着有了差异，具体差异情况如何。有了差樱尺袜异或者没有差异时，对应的建议措施应该如何。按照这样的思路，相信数据研究报告的撰写并非难事。 - 答：数据有两个基本类型：定性数据和定量数据。戚耐定性数据是指非数值类别的数据（因此，定性数据有时也称为分类数据）。例如，眼睛颜色属于定性数据，因为眼睛颜色分为蓝色、棕色、淡褐色等。其他的定性数据包括冰激凌的口味、雇员的姓名、动物的性别，以及电影和餐馆的等级，如不好、消团一般、好、非常好。
定量数据代表一定的数量或尺度，它是有数值的拿仔橘。例如，运动员在比赛中跑步的时间、大学毕业生的收入，以及不同班级的学生人数等。
