数据分析报告模板统计与数据分析基础05404
电大《统计与数据分析基础》形考任务4答案（数据分析报告）
以下是一份基于模板的数据分析报告示例，以“某地区居民消费价格指数（CPI）分析”为例。
某地区居民消费价格指数（CPI）数据分析报告
姓名：XXX??学号：XXX??所在分部：XXX
一、背景与目的
背景介绍
居民消费价格指数（CPI）是衡量通货膨胀的核心指标，反映居民家庭购买消费商品及服务价格水平的变动情况。2024年以来，某地区CPI波动引发社会关注，食品、能源等基础民生领域价格变化直接影响居民生活成本和政府宏观调控政策。
分析目的
分析该地区近24个月（2023年1月—2024年12月）CPI整体趋势及波动原因；
对比食品烟酒、交通通信、居住等主要分类指数的变化差异；
为政府制定物价调控政策、企业调整经营策略提供数据支持。
二、分析思路
数据分析流程
数据收集：从国家统计局官网获取某地区CPI月度数据（同比、环比指数）及分类指数数据。
数据预处理：审核数据完整性，剔除异常值（如统计口径调整导致的突变值）。
数据分析：
描述性统计：计算CPI同比、环比均值、标准差，分析整体波动特征；
数据可视化：使用折线图展示CPI趋势，柱状图对比分类指数贡献率；
分析方法：采用时间序列分析（趋势分析、季节效应）和结构分析（贡献率计算），识别关键影响因素。
三、分析过程
（一）数据来源及变量说明
数据来源：国家统计局《某地区居民消费价格指数月度报告》（2023—2024年）。
关键变量：
变量名称
含义
同比指数（%）
报告期价格较上年同期变化率
环比指数（%）
报告期价格较上月变化率
分类指数
食品烟酒、交通通信等8大类CPI
（二）数据预处理
剔除2023年7月因极端天气导致的食品价格异常波动数据（环比指数+5.2%修正为+2.1%）；
补充2024年3月缺失的居住类环比指数（通过线性插值法估算）。
（三）数据分析
1.整体趋势分析
描述性统计结果：
同比指数均值：2.8%，标准差0.9%，波动主要集中在食品（±1.5%）和能源（±1.2%）领域；
环比指数均值：0.2%，显示物价呈温和上涨趋势。
数据可视化：
折线图：CPI同比与环比趋势
注：2023年Q4食品价格上涨推动同比指数达峰值3.5%，2024年能源价格回落使环比趋于平稳。
柱状图：分类指数贡献率
注：食品烟酒（贡献率45%）、交通通信（22%）为主要波动来源，居住类（8%）相对稳定。
2.时间序列分析
趋势项：CPI同比指数呈现“先升后降”趋势，2023年受疫情后需求反弹影响上涨，2024年政策调控下逐步回落；
季节项：每年春节前后（1—2月）食品需求增加，导致环比指数季节性上涨约0.5%。
3.关键影响因素分析
食品价格：猪肉、鲜菜价格波动主导CPI变化，2023年猪周期上行推高食品烟酒指数2.3个百分点；
能源价格：国际油价波动传导至交通通信指数，2024年油价下跌使该分类指数同比下降1.8%。
四、结论与建议
结论
某地区CPI整体呈温和上涨趋势，波动主要由食品和能源价格驱动；
食品烟酒类仍是影响民生的关键领域，交通通信类受外部因素（如国际油价）冲击较大；
2024年物价调控政策初见成效，环比指数趋稳，但需警惕极端天气对农产品价格的短期冲击。
建议
政府层面：
建立食品价格预警机制，加大生猪、蔬菜等重要农产品储备调节力度；
推动能源结构转型，降低对国际油价的依赖度（如推广新能源汽车）。
企业层面：
食品加工企业可通过期货工具对冲原材料价格波动风险；
交通物流企业优化成本结构，利用油价低位期调整库存策略。
五、附录
原始数据表格（2023—2024年CPI月度数据）；
Excel分析源文件（含数据清洗、公式计算过程）；
引用文献：《中国统计年鉴2024》《某地区“十四五”价格调控规划》。
说明
实际报告需根据具体数据调整图表类型（如散点图、箱线图等）和分析方法（如回归分析、主成分分析）；
可结合地域特色补充分析（如乡村振兴相关的农产品价格、医疗健康领域的医药价格等）。