2022年苹果产量分析大数据
1、预计3500-3700万吨。根据国家统计局给出了历年苹果产量来看，2022年的总产量是45934万吨，保守估计相比2020年前后4200的峰值总产量，会减少500-700万吨左右，与去年基本持平，2023年的产量会在3500-3700万吨左右。
2、60万吨。苹果全国产量32860万吨。根据查询农产品网的初步统计，2022-2023 产季全国苹果产量为32860万吨，比2019年（42454万吨）下滑260%；比2017年（41300万吨）下滑67%，产量预估数据偏利多。
3、6万吨。2022年中国苹果产量为3286万吨，较2021年减幅135%。苹果是水果的一种，是蔷薇科苹果亚科苹果属植物，其树为落叶乔木。苹果的果实富含矿物质和维生素，是人们经常食用的水果之一。
4、万亩，产量606万吨。根据烟台地区统计的土地使用面积得知，该地区2022年苹果的面积为280万亩，年产量606万吨，占全省的60%。烟台，山东省辖地级市，Ⅱ型大城市，地处中国华东地区、山东半岛东北部。
浅谈大数据时代统计工作方法
所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。
回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。
规划和解说试验以指导产品决策 数据剖析师能够协助确认这种差异是否足够显着，以致需求引起更多的关注，关注和出资。它们能够协助你了解试验成果，这在你测量多个指标，运行相互影响的试验或成果中产生某些Simpson悖论时特别有用。
在经济管理领域中运用大数据统计如下：大数据技术应用于经济管理领域，能够促进管理方式及理念的变革，是未来的发展趋势。合理把握大数据技术应用，使经济管理工作能够更好地服务于社会经济。大数据技术在数据分析过程中的应用。
一般用哪些工具做大数据图表分析?
当然，如果你懂代码，可以用：Echarts ，如果你懂设计，可以用：Ai。这些都可以做大数据图表分析出来。可是从题主的描述中，我看到两个关键词：数据积累多、领导看。这就注定了Excel很难担此重任。
大数据可视化分析工具有：Tableau， 连续六年在Gather BI与数据分析魔力象限报告中占据领导者地位的体量巨大的老牌产品。
专业的大数据分析工具 FineReport FineReport是一款纯J***a编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
Excel：日常在做通报、报告和抽样分析中经常用到，其图表功能很强大，处理10万级别的数据很轻松。UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打开和运行速度都比较快。
帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。Tempo 另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。
而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。 但它又比excel要强大些。
旅游统计旅游统计报告
旅游统计报告主要功能如下：(一)研究制定旅游业发展的方针、政策和规划，研究解决旅游经济运行中的重大问题，组织制定旅游法律、法规和标准并监督实施。
年第四季度，全国旅行社入境旅游外联分别达到3361万人次和14896万人次，接待4877万人次和17281万人次。据统计，截至2019年12月31日，第四季度全国旅行社38943家，完成第四季度报告的有30995家，占总数的759%。
旅游调查报告可以从三个方面进行描写，首先可以描写调查报告的目的，第二个就是描写调查的具体过程和数据，第三个要描写调查报告的结果和分析。
云南旅游经济数据统计，云南是一个四季如春的城市，风景秀丽，是一个多民族的省份，风情如画，一年四季绿树成荫，繁花似锦。现在樱花在冬天盛开，它它很美。北方是一个冰天雪地，但云南的天气依然晴朗。它天气晴朗。
十一旅游人数统计10月7日，***化和旅游部数据中心测算，2022年国庆节***期7天，全国国内旅游出游22亿人次，同比减少12%，按可比口径恢复至2019年同期的60.7%。
纳入统计的716家A级旅游景区接待游客20583万人次，实现门票收入87亿元。全省红色旅游景区接待游客981万人次，实现收入270.40万元，同***别增长1943%和2273%。
数据***集|教育大数据的来源、分类及结构模型
从数据产生的业务来源来看，包括 教学类数据、管理类数据、科研类数据 以及服务类数据。从数据产生的技术场景来看，包括 感知数据 、业务数据和互联网数据等类型。
教育大数据的来源包括以下几个方面：学校系统数据：学校的管理系统中包含了学生、教职工、课程、成绩、考勤等方面的数据，这些数据可以用于教育大数据的分析和挖掘。
教育数据***集的数据体系共包括四大类，分别是物联感知技术、***录制技术、图像识别技术、平台***集技术。物联感知类技术 主要包括物联网感知技术、可穿戴设备技术和校园一卡通技术。
教育行业在数据分析的应用方面，主要痛点有以下四个方面：1，数据涉及面窄，数据主要来源为数字化校园系统产生的，其他教学管理的数据多为手工录入非结构化数据，数据维度少，数据来源不足。