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数据调查报告
在日常生活和工作中，报告使用的次数愈发增长，报告包含标题、正文、结尾等。你所见过的报告是什么样的呢？下面是小编为大家收集的数据调查报告，仅供参考，希望能够帮助到大家。
数据调查报告1
“在经历连续两年报名人数的下跌后，XX年度研究生报名人数出现明显反弹，部分省市甚至呈现大幅度增长态势。”这是中国教育在线24日在京发布的《XX年全国研究生招生数据调查报告》所显示的。《报告》还显示，研究生招考各学科报录比不均衡，在计划报考的10个最热门专业中，7个是社科类专业;名校所招录的研究生中，推免生比例大幅度上升。
报名人数回升
近年来，硕士研究生报考群体始终处于相对稳定的态势，从XX年起，研究生考试报名人数出现下降，保持多年的考研热持续两年“降温”。XX年全国考研报名人数为176万，XX年下降至172万人，到XX年再减少至164.9万人。
《报告》显示，XX年全国硕士研究生招生考试报名人数出现明显反弹。中国教育在线总编辑陈志文介绍，统计显示，今年考研报名人数超过170万，北京、河北、辽宁、江苏分别增长6.8%、8.4%、11.7%、11.12%。
XX年北京市硕士研究生招生考试报名人数达24.3万，比XX年增加15448人，增幅约6.8%。XX年江苏省硕士研究生招生考试报名人数达116039，比XX年增加11617人，增幅达11.12%。
是什么导致今年考研人数的“突然反弹”?陈志文分析，全国硕士研究生报名人数激增，与我国经济下行压力下大学生就业形势严峻有关，“近几年本科毕业生人数连创新高，就业压力增大从而催生‘考研大军’”。
根据中国教育在线调查系统数据显示，3000余人的调查群体中，有43%的考研人群因“增加就业竞争力、提升毕业后薪水”选择考研，暂时不想就业而选择考研的人群占13%。“部分毕业生工作以后对薪酬的满意度较低而选择考研，提升自身水平、改变工作环境成为往届生考研的重要原因，这也拉高了XX年整体考研人数。”陈志文说。
各学科报录比不均衡
《报告》显示，全国普通高校理工类研究生的招生人数明显高于社科类研究生，但实际上，理工类专业的报考情况并不乐观。
中国教育在线全国研究生志愿采集系统收集的32万条调查数据显示，社科类专业在研究生计划报考专业中占据非常大的比重，最热门的十大考研专业中，仅管理学和经济学就占据约70%。
浙江大学XX年硕士研究生报录数据显示，经济学报考728人，录取86人，报录比为8.4：1，而工学报录比为4.9：1，理工类与社科类的报录比相差近2倍。中山大学XX年学术型硕士研究生报录数据分析，教育学报考人数71人，录取8人，报录比为8.9：1;工学报考1083人，录取334人，报录比为3.2：1，各学科之间的录取比例极不平衡。
《报告》显示，过去3年，伴随研究生录取人数增长，报名人数下降，研究生录取分数线逐年下降的趋势明显。
陈志文介绍，从教育部公布的《XX年全国硕士研究生招生考试考生进入复试的初试成绩基本要求(学术型学位类)》可以看出，大约70%的学科门类单科(满分100)分数线为30多分，b类考生的复试分数线甚至更低。理学单科录取分数线近3年呈现急剧下滑的趋势，到XX年录取分数线已经跌落至36分。经管类专业一直是研究生报考热门、集中的`学科，也是录取分数线较高的学科，然而单科录取分数线也没有脱离下降的趋势。从XX年到XX年，管理学单科分数线从55分降至46分，经济学单科分数线从55分降至45分。
名校“追逐”推免生
为了提高生源质量，推免生成为名校追逐的主要对象。
《报告》显示，“985”工程高校所录取的学生中，推免生比例大幅度上升。复旦大学XX年拟录取的推免生，占录取总人数的41%。中国人民大学XX年拟录取的推免生比XX年增长了17.6%。北京大学XX年拟接收推免人数2167人，占招生总规模4354人的49.77%，教育学院和个别跨学科门类推免生招生甚至占其总规模的100%，不再招收统考生。
名校保研生占据研究生录取半壁江山的同时，也加大了普通学生考入名校的难度。根据中国教育在线调查平台收集数据统计，23%的学生反映，保研生比例的增加，加剧了报考名校、名专业的难度。
《报告》显示，各高校喜欢要推免生的原因，是因为推免生“整体底子好，能力强”，这从一个侧面也反映了学校对以分数为核心的录取制度的不满意。据陈志文介绍，从XX年起，研究生录取制度改革已经在部分高校进行了小范围试点，淡化分数评价，强调综合学术能力，也取得了一些经验与效果。
此外，研究生推免政策的放开让优秀的学生有了更多的选择机会，高校对优质生源的“争夺”也十分激烈。陈志文介绍，多数高校以高额奖、助学金，可申请专项经费资助科研、自主选择导师等优惠政策，吸引优秀生源。
数据调查报告2
所谓垃圾数据，是指进入地税征管系统的扭曲、虚假、无价值的数据。自20xx年地税征管软件系统上线以来，系统采集的数据及其覆盖范围逐渐扩大，但垃圾和冗余数据也相应增加。征管系统运行近五年，全省地税20xx一次系统清理，很大程度上解决了网上运营初期由于信息采集不完整、操作不规范而导致的垃圾数据进入系统和系统产生的垃圾信息。但是，随着新业务功能模块的不断推出和税收政策的变化，系统中相应的垃圾数据逐渐增多，不仅影响了各种数据统计的准确性，也严重影响了软件运行的速度，极大地制约了地税征管软件的功能。
一、充分认识清理垃圾数据的重要性
(一)清理垃圾数据是适应税收信息化发展的需要。从目前税务管理信息化的发展趋势来看，综合征管软件的运行管理以数据管理为主，各种税收征管工作对数据的存储、处理和依赖程度逐渐增加。此外，采集和管理数据在省级集中处理，需要保证进入系统的数据的真实性、准确性和科学性，逐步实现现有信息系统的综合集成和综合业务应用。
(二)清理垃圾数据是精细化管理的需要。垃圾数据的出现，说明税务数据资源管理与精细化管理要求还有很大差距。清理垃圾数据本质上是为了优化数据资源，满足数据采集和管理的质量要求，改变信息管理模式，进一步推进信息化精细化税务管理和规范化数据管理。
(3)清理垃圾数据是保证科学决策的需要。综合收集和管理软件数据在科学决策中起着至关重要的作用。垃圾数据造成系统数据失真，使税务人员在掌握和分析数据时产生不同程度的偏差，从而影响数据在科学决策中的利用价值。如果将扭曲的数据用于形成相关决策，将直接导致决策失误。因此，需要移除系统中的各种数据来保存真相，以保证决策的科学性。
二、垃圾数据的成因分析
目前，垃圾收集管理信息系统中的垃圾数据主要包括登记、识别、系统、企业提交、票证、检验和报告等。垃圾数据的原因是管理和技术。
(一)管理因素
1.基本数据收集错误。一些工作人员缺乏对数据质量重要性的认识，在数据输入系统之前，他们收集了错误的信息或根本没有收集数据。比如20xx年9月，省局在数据清理中发布了项目登记的垃圾信息，有些项目登记信息让人一看就觉得不是真实数据，可能是税务管理员根据企业申报的`信息计算收集的，比如员工人数、生产地址、经营地址、开业日期、受理日期、注册资本等信息为空，说明税务管理员根本没有收集这些信息。
2.基本数据输入错误。有的工作人员录入数据粗心、不及时，直接录入要录入的数据，没有经过预审，或者录入后没有经过审核，就错过了修改时间。比如有的纳税人填错了信息，前台人员却没有审核。比如税务管理员在税务登记流程的最后一步没有选择管理行业和地理位置信息，直接提交，导致部分住户的管理行业默认为餐饮业，地理位置默认为城市中第一个地理位置名称。
3.前台人员操作失误。少数工作人员业务不熟练，计算机操作不规范，导致误记。在数据清理过程中，发现一些前台人员在开具税务收据时，随意选择了税目。比如他们明明是查账征收企业所得税的纳税人，却在开具发票的时候又增加了一个核定征收的税目。
4.纳税人网报操作错误。少数纳税人申报时数据有误，没有及时发现。如果有些企业在网上申报，因为扣款不成功后，不办理申报不扣款手续，而是重新申报扣款，导致系统中存在要征收的税款。
5.人为输入虚假数据。为了应对考核指标，比如在绩效考核中，财务信息的录入率和两税的征收存在不一致的情况。很多税务管理员为了完成考核要求，要求纳税人随便填写财务信息，或者干脆自己去做，导致系统中很多企业的财务信息不完整、不合理。比如制度评估规定有房产税就必须有土地使用税，但实际上按照税法只能征收其中一种。比如房地产开发企业买地只交土地使用税，不开发。面对这种情况，一些基层分局干脆在季末自己贴钱。这样一来，体制内一些企业的房产税或者土地使用税就只有1-2元美金，登记的项目就是几平米的土地或者几十元的房产。
6.监督评估机制不到位。为解决数据质量问题，省局出台了《地方税收管理信息系统数据质量暂行规定》(甘地国税发[20xx]15号)和《地方税收征管业务系统运行若干规定》(甘地国税发[20xx]42号)，但对数据质量没有专门的考核办法，只有部分指标零星出现在绩效考核中，无法对具体工作人员进行考核。
(2)技术因素
1.不对称的业务需求和系统功能会导致错误消息。由于开发过程中业务需求的变化，系统采集提取的数据与实际情况不一致，如纳税评估时无法提取纳税人添加的财务信息等。
2.系统之间的数据交换接口产生错误信息。目前，与地税征管平台进行数据交换的系统包括个人所得税基础信息管理系统、货运发票系统、网上报税系统、银行批量扣税系统和Inspur税控发票管理系统。这些系统在一定程度上解决了征管系统的不足，为加强税收管理提供了便利。然而，系统之间的大量数据传输可能会导致垃圾信息。比如银行批量抵扣税款时，由于交换接口生成的信息有误，导致重复抵扣。
3.软件故障导致的错误消息。地税征管平台后台数据库存储的数据量已经远远超过1000G，前台访问量大的时候数据库必然会无响应。当正常流程提交时系统没有响应时，可能会出现既不能进也不能退的流程，而这些无法处理的流程就会形成垃圾数据。同样，在处理报告时，由于需要执行最大的数据操作，可能会产生错误的信息。
三、解决的对策
(a)管理
1.数据收集是现实的、务实的。求真是指为了保证征管软件数据的真实性、准确性和完整性，需要在一线征管和税源企业主动采集数据，主动整理各种采集和经济数据进行科学分析。
2.数据管理应该一起管理。从数据管理和采集管理软件应用的特点和规律出发，注重跨部门工作的协调统一，形成联合管理的良好局面。根据收集管理软件数据系统建设的需要，充分发挥收集管理部门在数据管理中的主导作用，组织收集管理部门人员对输入的数据进行比对，对垃圾数据进行补充和修改。在此基础上，严格规范数据源、条目和处理环节，及时找出新生成的问题数据，找出错误原因。同时，各业务部门每月应对采集管理软件中的数据进行测试和评估。
3.数据评估有明确的权利和责任。第一，完善责任机制。提出采集管理软件数据质量零误差的目标，明确各级数据管理的责任部门和责任人，明确划分决策、实施和监督的责任，正确区分监督责任和行为主体责任，有效解决责任不清、多头管理、重叠和职责真空的问题，形成数据管理的责任链；第二，严格的考核机制。对垃圾数据可能经过的主要环节或岗位进行全面评估，对因违规操作造成数据质量问题的人员追究过错责任。形成部门和环节领导和员工自觉参与数据管理，共同关注数据质量的氛围。
(2)技术方面
1、完善征管业务系统。增加业务系统功能，比如在一些关键字段增加页面的检查功能，减少垃圾数据的录入；整合业务系统功能，减少系统间数据传输产生的垃圾邮件；优化业务流程，比如网上纳税人可以提前输入财务信息，要求纳税人在网上报税之前输入财务信息，减少了后期补充记录中的人为因素。
2.在线数据质量管理系统，及时提示和检查产生的垃圾数据；建立专门的垃圾数据“推送中心”，负责日常数据质量发布、清理和评估。
3.加强纳税人自洁功能，如建立项目登记信息、两个行业项目登记、财务信息录入等相关提示页面。，以便纳税人在进行相关操作时第一时间进行补充或修改。
4.开放数据清理权限。征管业务系统正式上线后，实现了税务数据的省级集中，对失真、错误数据的处理权也集中在省级。基层税务机关产生的失真、错误数据，只有上报一级省局后才能删除，不仅耗时长，而且增加了基层网络管理员的工作量，造成大量垃圾数据积累。建议在保证系统正常运行的前提下，给予基层网络管理员足够的清理权限，有效分流数据清理压力，解决垃圾数据的瓶颈问题。
数据调查报告3
大数据产业有望成为拉动经济发展的“新风口”。工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日在媒体通气会上表示，目前包括北京、上海、贵州等先行先试的地方大数据产业和应用发展已初见成效。
工信部将出台促进大数据产业发展的推进计划，促进规划、标准、技术、产业、安全、应用协同发展。其中，在标准化方面，正在研制的10项国家标准中，8项已完成草案。下一步将重点开展数据格式接口、开放共享等标准体系建设。
“近日国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，为我国大数据发展进行了顶层设计和统筹部署。工信部主要负责大数据产业发展以及应用示范相关工作。目前我们已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业和应用发展。”陈伟表示。他透露这些地方先行先试，主动探索，已初见成效。
数据显示，XX年我国软件和信息技术服务业实现软件业务收入3.7万亿元，同比增长超过20%。其中，贵州省电子信息产业规模总量1437亿元，比上年增长60.6%。
而中国信息通信研究院不久前发布的《XX年中国大数据发展调查报告》预测，XX年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。未来随着应用效果的逐步显现，一些成功案例将产生示范效应，预计XX年至20xx年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
不过，由于大数据产业和应用发展迅猛，亟需通过标准化的途径整合资源，固化现有成果，促进各方达成共识，形成统一的'数据格式、接口、安全、开放等各类规范，为我国数据开放共享提供基础，为数据安全应用提供保障，促进数据交易等新兴服务模式规范发展。
围绕大数据标准化，下一步将重点开展以下工作：
1.推动标准体系建设，推进数据格式接口、开放共享、数据质量、数据安全、大数据平台等重点标准研制
2.加强标准验证和应用试点示范，建立标准符合性评估体系，推动标准对产业和应用的支撑作用
3.继续积极参与国际标准化制定工作
事实上，在工信部和国标委的领导下，早在XX年12月2日全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组(以下简称“工作组”)正式成立，统筹开展我国大数据标准化工作，大数据工作组组长由上海交通大学副校长梅宏院士担任。
“目前，工作组包括了北京大学、阿里、华为、京东、国家信息中心等近150家申请单位，共同形成了‘大数据标准体系’，正在研制的国家标准有10项，其中《信息技术大数据术语》和《信息技术大数据技术参考模型》等8项国家标准已经完成草案，《信息技术数据质量评价指标》、《信息技术通用数据导入接口规范》等两项国家标准完成草案大纲。”陈伟透露。
数据调查报告4
所谓垃圾数据是指进入地税征管系统中失真的、虚假的和没有价值的数据。自20xx年地税征管软件系统上线以来，系统采集的数据和覆盖的范围逐步扩大，但是垃圾、冗余的数据也相应增多。在征管系统运行近5年后，20xx年全省地税曾系统地进行过一次数据清理，那次清理大体上解决了因上线初期信息采集不全、操作不规范而进入系统的垃圾数据和系统本身产生的垃圾信息。但是随着新的业务功能模块不断上线、税收政策的变化，系统中相应的垃圾数据又逐步增多，不仅影响了各项数据统计的准确性，也严重影响了软件运行的速度，极大地制约了地税征管软件作用的发挥。
一、充分认识清理垃圾数据的重要性
（一）清理垃圾数据是适应税收信息化发展的需要。从当前税收管理信息化发展趋势来看，综合征管软件运行管理重点是对数据的管理，各项税收征管工作对数据的存储、处理及依赖也逐步在提高，加之，目前征管数据均是由省级集中处理，则必须保证进入系统的数据的真实性、准确性和科学性，才能逐步实现现有信息系统的全面整合和综合业务应用。
（二）清理垃圾数据是实行精细化管理的需要。垃圾数据的出现，说明税收数据资源管理与精细化管理要求还存在较大的差距。清除垃圾数据，实质上就是优化数据资源，达到相适应的征管数据质量要求，对信息化管理方式的转变，进一步以信息化、规范化的数据管理推动税收精细化管理。
（三）清理垃圾数据是保证科学决策的需要。综合征管软件数据对科学决策起着至关重要的作用。垃圾数据造成系统数据失真，使得税务人员对数据的把握、分析都会出现不同程度的偏差，从而影响数据在科学决策中的利用价值，如果运用失真数据形成相关决策，将会直接导致决策失误。因此，有必要将系统中的各种数据去伪存真，以保证决策的科学性。
二、垃圾数据产生的原因分析
当前征管信息系统中的垃圾数据主要有登记类、认定类、系统系、企业报送类、票证类、稽查类、报表类等，究其产生的原因有管理上和技术上两大因素。
（一）管理上的因素
1、基础数据采集错误。部分工作人员对数据质量的重要性缺乏认识，在数据录入系统前就采集了错误的信息或者根本就没有去采集数据。如20xx年9月省局发布数据清理中的项目登记类垃圾信息，有些项目登记信息让人一看就觉得不是真实的数据,可能是税收管理员根据企业申报的信息推算出来采集的，比如从业人数、生产地址、经营地址、开业日期、受理日期、注册资本为空的信息，则说明税收管理员根本就没有采集这些信息。
2、基础数据录入错误。部分工作人员录入数据不认真、不及时，对将要录入的数据不预先审核就直接录入或录入后不加审核并且错过了修改时间，如税务登记证号码错误信息，有些纳税人填写错误而前台人员没有审核出来，再如税收管理员在税务登记的`流程最后一步时没有选择管理行业和地理位置信息而直接提交，导致有些管户的管理行业是系统默认的餐饮业，地理位置是默认排在全市第一的地理位置名称。
3、前台人员操作错误。少数工作人员业务不熟练、计算机操作不规范，造成误录。在这次的数据清理过程中发现有些前台人员在开税票时胡乱选择税目，如明明是查账征收的企业所得税纳税人，但开票时却另外加了一个核定征收的税目。
4、纳税人网报操作错误。少数纳税人申报时存在错误数据未及时发现。如有的企业在进行网报时，因为扣款不成功后不是走申报未扣款程序而是再一次进行申报扣款，导致系统中存在待征税款。
5、人为录入虚假数据。为了应对考核指标，比如在绩效考核中有对财务信息录入率和两税征收不一致的考核，很多税收管理员为了完成考核要求，要求纳税人随便填写财务信息或干脆就自己代劳，导致系统中很多企业财务信息不完整、不合理。比如系统考核规定有房产税必定有土地使用税，但在实际工作中按税法规定只能征收其中一项，例如房地产开发企业买了地但未开发的阶段只交土地使用税。面对这种情况，有些基层分局在季度末干脆就自己垫钱去完成，结果是系统中有些企业房产税或土地使用税才1—2元钱，登记的项目是零点几平米土地或几十元的房产。
6、监督考核机制不到位。针对数据质量问题，目前省局下发了《地税管理信息系统数据质量暂行规定》（赣地税发〔20xx〕15号）和《地税征管业务系统操作若干规定》（赣地税发〔20xx〕42号），但没有专门针对数据质量的考核办法，仅有部分指标零星地出现在绩效考核中，无法考核到具体的工作人员。
（二）技术上的因素
1、业务需求与系统功能不对称产生错误信息。由于开发过程中业务需求发生了变化，导致系统采集和提取的数据与实际不符，如在纳税评估时抽取不到纳税人补录的财务信息。
2、系统间数据交换接口产生错误信息。目前和地税征管平台有数据往来的系统有个人所得税基础信息管理系统、货运发票系统、网上报税系统、银行批量扣税系统、浪潮税控发票管理系统，这些系统一定程度上解决了征管系统的不足，为加强税收管理提供了便利，但系统间大量的数据传递有可能造成垃圾信息，如通过银行批量扣税时，曾因交换接口产生错误信息造成过重复扣款的情况。
3、软件故障产生错误信息。地税征管平台后台数据库中存储的数据量已经远远超过了1000G，在前台访问量大时数据库难免出现无法响应的情况，当正常流程提交时刚好出现系统无法响应时就有可能产生既无法前进又无法回退的流程，这些无法处理的流程就形成了垃圾数据。同样，在报表加工时由于要进行大最的数据运算也有可能产生错误的信息。
三、解决的对策
（一）管理方面
1、数据采集求真务实。求真就是要求在保证征管软件数据的真实性、准确性和完整性，要主动深入征管一线、税源企业收集数据，主动对各种征管和经济数据进行整理，进行科学分析。
2、数据管理齐抓共管。从征管软件数据管理与应用的特点和规律着手，注重部门间工作的协调统一，形成齐抓共管的良好局面。根据征管软件数据体系建设的需要，充分发挥征管部门在数据管理中的主导作用，征管部门组织人员对录入的数据进行对比，补录和修改清理垃圾数据。在此基础上，严格规范数据来源、入口和处理环节，及时发现新产生的问题数据，查明错误原因。同时，各业务部门每个月要对征管软件中的数据进行检测、考核。
3、数据考核权责分明。一是健全责任机制。提出征管软件数据质量的零差错目标，层层明确数据管理的责任部门和责任人，明确划分决策、执行、监督各环节的责任，正确区分监管责任和行为主体责任，有效解决责任不清、多头管理、交叉重叠和职责真空的问题，形成数据管理环环相扣的责任链；二是严格考核机制。对垃圾数据可能经过的主要环节或岗位进行全面考核，对违规操作造成数据质量问题的人员，实行过错责任追究。形成部门、环节的领导者和工作人员都能够自觉参与数据管理，共同关注数据质量的氛围。
（二）技术方面
1、完善征管业务系统。增加业务系统功能，如对一些关键字段增加页面的校验功能、减少垃圾数据产生的入口；整合业务系统功能，减少系统间数据传输产生的垃圾信息；优化业务流程，如对网络报税户可以把财务信息录入进行前置，要求纳税人必须录入财务信息后才可以进行网上申报税款，减少后面补录时人为的因素。
2、上线数据质量管理系统，对产生的垃圾数据及时进行提示和考核监督；建立专门的垃圾数据“推送中心”,负责日常的数据质量发布、清理和考核工作。
3、加强纳税人自我清理功能，如对项目登记信息和两业项目登记、财务信息录入等可以建立相关的提示页面，使纳税人在进行相关操作时能第一时间进行补录或修改。
4、开放数据清理权限。征管业务系统正式上线后，实现了税收数据的省级集中，对失真、错误数据的处理权也集中在省一级，基层税务机关发生的失真、错误数据只有一级级上报到省局才能删除，不仅时间长，还增加了基层网管员的工作量，造成垃圾数据大量堆积。建议在保证系统正常运行的前提下，给予基层网管员充分的清理权限，使数据清理压力有效的分流，从而解决垃圾数据的瓶颈问题。
数据调查报告5
一、教育调查报告的涵义
调查报告，顾名思义，一是调查，二是报告。教育调查报告是对教育现象中的客观事物或问题进行深入细致地调查研究之后，将获得的成果写成的书面报告。它是教育调查研究成果的概括和总结，是反映教育调查研究成果的一种文体。
二、教育调查报告的作用
教育调查报告具有以下作用：
（一）如实地将教育调查的基本情况，准确地系统地反映出来，提供数据和材料，作为制订教育政策的依据，作为从事教育理论研究的资料。
（二）及时地提供教育实践中的典型经验、典型事例，作为指导教育工作、解决问题的现实依据，发挥榜样的作用，推动教育工作的开展。
（三）通过调查材料，将教育实践中存在的问题，及时反映出来，引起有关方面的注意。
三、教育调查报告的特点
教育调查报告具有如下特点：
（一）针对性
针对性是教育调查报告的灵魂。教育调查报告的写作通常都有明确的针对性和目的性，或者是总结推广某一个典型经验，以带动整个“面”上的工作；或者是对某方面的工作或问题进行分析研究，为制定方针政策提供依据；或者是收集情况，加以必要的分析综合，以供有关部门决策时参考；或者是对有关的教育现象进行理论探讨，即分析各种教育现象间的相互关系和因果关系，以及通过对实地调查资料的分析或归纳，达到检验理论和构造理论的目的。尽管教育调查报告的写作应该从实际出发，但是，调查的目的'越明确，针对性越强，调查报告的作用也越明显。
（二）指导性
教育调查报告的指导性主要表现在：教育调查报告不只是客观教育现象的叙述，更重要的是对教育现象的分析和概括，对于教育现象的内在规律的探求。因此，高质量的教育调查报告能够深入揭示出事物发展的规律，对教育实践具有指导意义。
四、教育调查报告的分类
调查报告的运用广泛，形式灵活，可以从不同的角度进行分类。根据在进行教育调查以及在分析调查所获得的材料时所使用的研究与描述方法，可以将教育调查报告分为两类，即定量调查报告和定性调查报告。
（一）定量调查报告。如果在调查研究和在分析调查所获得的材料以及描述调查的结果时采用的是定量研究的方法，则此类型的调查报告称为定量调查报告。从典型意义上说，定量调查研究报告是用数字和量度来描述对象，而不是仅仅用语言文字。
（二）定性调查报告。如果在调查研究过程中以及在分析调查所获得的材料和描述调查的结果时采用的是定性研究的方法，则此类型的调查报告称为定性调查报告。与定量调查报告相反，从典型意义上说，定性调查研究报告是用文字来描述现象，而不是用数字和量度。
应该指出的是，在实际教育调查研究中，绝对的、纯粹的定性调查研究或定量调查研究是不多的，更为常见的是，在调查研究中，常综合运用定性研究与定量研究两种研究方法，而以其中一种方法为主。相应的，纯粹的定性或定量调查报告也是不多见的，一般是综合运用文字和数据及量表来描述对象，而以其中一种方法为主。实际上，它们通常是相互支持的。
五、教育调查报告的写作程序
撰写教育调查报告，一般应遵循以下程序：
（一）明确调查目的，编制调查计划
明确调查目的，是搞好教育调查研究的基础；编制调查计划，是开展教育调查活动之前的一项重要准备工作，也是搞好教育调查研究的有力保障。调查计划的内容一般应包括调查目的、调查对象、调查步骤、调查项目和调查方法等。
（二）搜集资料，初步分析
在开始教育调查之前，调查人员应围绕调查目的，多渠道地搜集有关资料，以熟悉和掌握调查对象的基本情况，并通过初步分析，确定教育调查的重点和主题。
（三）作好准备，实地调查
根据不同的调查方法，作好充分的准备工作，如采用访谈方法所采用的访谈提纲或访谈表格等，然后进行实地调查，以全面地了解和掌握情况。
（四）资料汇总，分析研究
在大量地全面地占有资料的基础上，进行认真的汇总分析，去粗取精，去伪存真，并以一定的理论或思想为指导，深入研究，得出结论。
（五）撰写调查报告
把调查研究的结果写成调查报告，这标志着调查研究的结束，但又是整个调查研究过程中至关重要的一个环节。没有调查报告的产生，就无法体现调查的目的，无法反映调查的结果，也不可能发挥调查报告所具有的指导作用。
数据调查报告6
1、对于房价，看跌的人多于看涨的人
一线城市调查者中，43.2%的人认为房价会下跌，比看涨的人高出8.5%;二线城市看跌的人比看涨的人多6.1%;三四线城市看跌的人更是比看涨的人远远高出30.8%。消费者信心明显不足。
2、房产信息获取的主要渠道是网络
买房人对网络信息的依赖度远远高于其他，超过80%的受访者通过互联网和移动互联网获取房产信息，而户外广告、报纸和朋友推荐这样的传统方式占到20%左右，在规模越小的城市，户外广告相对管用。但使用移动互联网查看房产信息仍然不是主流，只有3成的调查者平时会用手机找房。
3、一居室的需求越来越小
随着各地限购政策的放开和后续政策的逐步释放，使得基本功能很难完备的一居室需求很低，不管在一线、二线以及三四线城市，一居室的需求占比都不足3%，二居、三居是需求的主力产品，在三四线城市，三居室则更受欢迎，占比达到了64%。
4、人人都爱学区房，学校是最受看重的住宅周边配套设施
不管是多大规模的城市住户，有近80%的人最看重的.住宅周边配套设施是学校，人们对于对于住宅周边设施需求度是这样的：学校超市、便利店医院大型商业体银行餐厅休闲场所。
5、在一线城市，交通便利比其他卖点更容易打动买家
一线城市用户对通勤时间要求最高，93.3%的用户愿意购买通勤时间在60分钟以内的住房，其中有50.5%更是希望能够在30分钟以内，而对于二三线城市的用户来说要求则更为合理一些，31-60分钟的通勤时间是二三线城市大部分住户的接受范围。
6、房产金融产品已经有一定的用户基础
房产金融的用户使用率和城市发展水平保持一致，大多数用户对房产金融抱有积极态度，65%以上的用户表示用过或者愿意尝试使用。
7、78%+的人愿意尝试互联网家装
38%左右的人看重互联网家装的高性价比，只要价格合适则愿意用;40%左右的人可以尝试，但不能完全在网络上解决;剩下的22%则完全不愿意用。
8、智能家居还需要教育用户
还没那么多人爱智能家居，有35%左右的人对智能家居无感，此外还有约19%的人对智能家居不太了解，16%的人认为不过是虚拟概念，不实用，还有5%左右的人对智能家居比较了解，但完全没兴趣。
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