问：电信***调研报告数据分析方法有哪些
- 答：电信***调研报告数据分析方法有描述性统计分析、相关性分析、聚类分析、预测分析和可视化分析。
1、描述性统计分析：通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标，对数据进行描述和概括，了解数据的分布情况和基本特征。
2、相关性分析：通过计算数据之间的相关系数，了解不同变量之间的关系。
3、聚类分析：将数据按照某种规则进行分类，找出数据之间的相似性和差异性。
4、预测分析：通过建立模型，预测未来的***趋势和风险，如基于历史数据建立时间序列模型，预测未来的***案件数量。
5、可视化分析：通过图表、地图等可视化工具，将数据呈现出来，直观地展示数据之间的关系和趋势，如使用地图展示不同地区的***案件数量和类型。
问：调查问卷的数据分析该怎么写
- 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。
二、分析方法
从分析方法上，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’。便于研究困郑‘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。
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SPSSAU进行分析。SPSSAU分析结果生成的是“类三线表”的格式，脊激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，并且在结樱尺袜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有差异，接着有了差异，具体差异情况如何。有了差异或者没有差异时，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。
问：怎样做好数据调研？
- 答：一 业务调研
数据仓库是要涵盖所有业务领域，还是各个业务领域独自建设，业务领域内的业务线也同样面临着这个问题。所以要构建大数据数据仓库，就需要了解各个业务领域、业务线的业务有什局岁么共同点和不同槐腊梁点，以及各个业务线可以细分为哪几个业务模块，每个业务模块具体的业务流程又是怎样的。业务调研是否充分，将会直接决定数据仓库建设是否成功。
二 需求调研
了解业务系统的业务后不等于说就可以实施数仓建设了，还需要收集数据使用者的需求，及找分析师、运营人员、产品人员等了解他们对数据的诉求。通常需求调研分下面两种途径：
1. 根据与分析师、运营人员、产品人员的沟通获取需求。
2. 对现有报表、数据进行研究分析获取数据建设需求。
三 数据调研
前期需要做好数据探查工作，需要了解数据库类型，数据来源，全量数据情况及数据每年增长情况，更新机制；还需要了解数据是否结构化，是否清洗，是接口调用还是直接访问库，有哪些类型的数据，数据结构之铅运怎样的。
数据开发，模型建设之前，先了解数据结构，数据内容，数据特性，对数据有一个整体把控
探查一下本次需求能不能实现，怎么实现，有没有隐藏bug，数据质量如何 - 答：关注下 网娱智信 。他们专注于数字化茄运营销手段的公司，而且尘大合作的客户一般都是大公司，媒派纳竖体覆盖也相当广泛。
- 答：数据调研，咨询公司应该就可以，百度有很多推荐。
