数据分析结果

预调数据分析结果

1 独立样本t检验

分组 1 低组 33/122

2 高组 94/154

独立样本检验

t 自由度显著性（双尾）平均值差值标准误差差值差值 95% 置信区间A1 4.45 65.00 0.00 0.38 0.09 0.21 0.55 A2 2.57 65.00 0.01 0.50 0.20 0.11 0.89 A3 -7.02 65.00 0.00 -1.75 0.25 -2.25 -1.25 A4 -4.13 65.00 0.00 -0.87 0.21 -1.29 -0.45 A5 -14.54 65.00 0.00 -2.28 0.16 -2.59 -1.97 A6 -11.78 65.00 0.00 -2.14 0.18 -2.50 -1.78 A7 -12.22 65.00 0.00 -2.17 0.18 -2.52 -1.82 A8 -13.33 65.00 0.00 -2.28 0.17 -2.62 -1.94 A9 -7.99 65.00 0.00 -1.59 0.20 -1.98 -1.19 A10 -14.23 65.00 0.00 -2.37 0.17 -2.71 -2.04 A11 -18.18 65.00 0.00 -2.61 0.14 -2.90 -2.33 A12 -19.80 65.00 0.00 -2.70 0.14 -2.98 -2.43 A13 -8.99 65.00 0.00 -1.50 0.17 -1.83 -1.17 A14 -6.74 65.00 0.00 -1.19 0.18 -1.55 -0.84 A15 -18.53 65.00 0.00 -2.73 0.15 -3.03 -2.44 A16 -8.11 65.00 0.00 -1.29 0.16 -1.61 -0.97 A17 -4.39 65.00 0.00 -0.84 0.19 -1.22 -0.46 A18 -10.75 65.00 0.00 -1.90 0.18 -2.25 -1.55 A19 -10.87 65.00 0.00 -1.65 0.15 -1.95 -1.35 A20 -10.73 65.00 0.00 -1.68 0.16 -1.99 -1.37 A21 -8.63 65.00 0.00 -1.32 0.15 -1.62 -1.01 A22 -8.73 65.00 0.00 -1.56 0.18 -1.92 -1.21 A23 -11.16 65.00 0.00 -1.74 0.16 -2.05 -1.43 A24 -8.17 65.00 0.00 -1.47 0.18 -1.83 -1.11 A25 -5.48 65.00 0.00 -1.05 0.19 -1.43 -0.67 A26 -10.14 65.00 0.00 -1.78 0.18 -2.13 -1.43 A27 -6.64 65.00 0.00 -1.14 0.17 -1.48 -0.80

A28 -6.44 65.00 0.00 -1.04 0.16 -1.37 -0.72 A29 -10.32 65.00 0.00 -1.64 0.16 -1.96 -1.33 A30 -13.30 65.00 0.00 -2.00 0.15 -2.30 -1.70 A31 -12.47 65.00 0.00 -1.71 0.14 -1.99 -1.44 A32 -1.94 65.00 0.06 -0.15 0.08 -0.30 0.00 A33 -11.81 65.00 0.00 -1.84 0.16 -2.15 -1.53 A34 -11.52 65.00 0.00 -1.92 0.17 -2.26 -1.59 A35 -11.75 65.00 0.00 -1.59 0.14 -1.86 -1.32 A36 -15.90 65.00 0.00 -2.43 0.15 -2.74 -2.13 A37 -11.25 65.00 0.00 -1.84 0.16 -2.17 -1.52 A38 -5.76 65.00 0.00 -0.96 0.17 -1.29 -0.63 A39 -16.35 65.00 0.00 -2.23 0.14 -2.50 -1.96 A40 -9.57 65.00 0.00 -1.35 0.14 -1.64 -1.07 A41 -6.49 65.00 0.00 -1.08 0.17 -1.41 -0.75 A42 5.62 65.00 0.00 1.35 0.24 0.87 1.83 A43 3.64 65.00 0.00 0.77 0.21 0.35 1.20 A44 6.50 65.00 0.00 1.81 0.28 1.25 2.36 从表中可以看出：所有的变量在高底组之间的t检验结果都达到显著性水平，表明变量不需要删除，可以继续分析。

2 信度分析

信度系数，即Cronbach α系数的Value在0和1之间。如果α系数不超过0.6，一般认为内部一致信度不足；达到0.7-0.8时表示量表具有相当的信度，达0.8-0.9时说明量表信度非常好。本研究信度为0.956，表明研究量表具有很高的信度，具有较好的稳定性和一致性。

项总计统计

删除项后的标度平均

值删除项后的标度方差修正后的项与总计相

关性

删除项后的克隆巴赫

Alpha

A1 144.44 645.629 -.365 .958 A2 143.41 646.736 -.200 .959 A3 142.75 607.793 .474 .956 A4 143.39 623.588 .326 .956 A5 142.02 594.928 .814 .954 A6 141.65 594.183 .788 .954 A7 141.71 595.970 .768 .954 A8 142.00 592.603 .837 .954 A9 142.31 606.865 .636 .955 A10 142.02 595.626 .729 .954 A11 141.87 588.095 .835 .954 A12 141.79 588.423 .843 .954 A13 142.19 607.932 .686 .955

A14 142.35 610.593 .633 .955

A15 141.79 585.581 .851 .953

A16 142.15 611.239 .665 .955

A17 142.39 620.683 .459 .956

A18 141.92 603.899 .732 .954

A19 142.28 606.138 .755 .954

A20 142.06 602.957 .791 .954

A21 142.31 612.722 .624 .955

A22 142.02 605.579 .732 .954

A23 142.07 604.749 .707 .955

A24 142.29 608.303 .637 .955

A25 142.31 614.551 .560 .955

A26 141.81 603.234 .741 .954

A27 142.25 614.730 .580 .955

A28 142.57 618.373 .501 .956

A29 142.34 603.956 .722 .954

A30 141.55 600.408 .710 .954

A31 142.09 603.715 .788 .954

A32 143.66 635.146 .271 .956

A33 141.97 600.475 .786 .954

A34 142.07 601.336 .736 .954

A35 142.24 608.404 .711 .955

A36 141.81 590.107 .839 .954

A37 141.69 600.580 .780 .954

A38 142.35 616.625 .589 .955

A39 141.74 595.099 .752 .954

A40 142.17 610.097 .742 .955

A41 142.35 613.723 .643 .955

A42 142.90 661.823 -.418 .961

A43 142.54 650.473 -.269 .959

A44 143.16 675.007 -.509 .963

从表中可以看出：A1，A2，A4，A32，A43修正后的项与总计相关性值均小于0.4，相关性太低，需要在后续

信度系数，即Cronbach α系数的Value在0和1之间。如果α系数不超过0.6，一般认为内部一致信度不足；达到0.7-0.8时表示量表具有相当的信度，达0.8-0.9时说明量表信度非常好。本研究信度为0.963，表明研究量表具有很高的信度，具有较好的稳定性和一致性。

项总计统计

删除项后的标度平均

值删除项后的标度方差修正后的项与总计相

关性

删除项后的克隆巴赫

Alpha

A3 134.13 617.492 .471 .963 A5 133.40 604.131 .818 .961 A6 133.02 603.547 .789 .962 A7 133.09 605.604 .764 .962 A8 133.38 601.761 .842 .961 A9 133.69 616.249 .639 .962 A10 133.40 604.718 .735 .962 A11 133.25 596.904 .845 .961 A12 133.17 597.123 .855 .961 A13 133.57 617.390 .688 .962 A14 133.72 620.154 .633 .962 A15 133.17 594.298 .862 .961 A16 133.53 620.680 .667 .962 A17 133.76 630.229 .462 .963 A18 133.30 613.116 .738 .962 A19 133.65 615.625 .756 .962 A20 133.43 612.517 .789 .962 A21 133.69 622.297 .624 .962 A22 133.40 615.210 .729 .962 A23 133.45 614.106 .710 .962 A24 133.67 617.826 .637 .962 A25 133.69 624.294 .556 .963 A26 133.19 612.504 .746 .962 A27 133.63 624.378 .578 .963 A28 133.95 627.918 .502 .963 A29 133.72 613.173 .728 .962 A30 132.93 609.400 .719 .962 A31 133.46 612.965 .794 .962 A33 133.35 609.927 .787 .962 A34 133.45 610.694 .738 .962 A35 133.61 617.810 .714 .962 A36 133.19 599.043 .847 .961 A37 133.07 610.019 .780 .962 A38 133.72 626.376 .585 .963 A39 133.12 604.422 .754 .962 A40 133.55 619.853 .736 .962 A41 133.73 623.388 .641 .962 A42 134.28 673.011 -.439 .968 A44 134.54 686.267 -.525 .970

从表中可以看出：所有变量的修正后的项与总计相关性值均大于0.4，在后续的分析中不需要删除变量。

3 探索因素分析

Kaiser给出了常用的kmo度量标准:0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；

0.5以下表示极不适合。本分析效度为0.934，表明数据适合做因素分析；Bartlett 的球形度检验卡方Value 为5279.913，p<0.01，明各个题项之间的关系良好，可以进行因素分析。

从表中可以看出：提取了7个因子，粘接时总方差的76.570，大于50%，符合因子需求。

从表中可以看出：变量之间分类不是很好需要进一步分析。

Kaiser给出了常用的kmo度量标准:0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；

0.5以下表示极不适合。本分析效度为0.929，表明数据适合做因素分析；Bartlett 的球形度检验卡方Value 为3230.309，p<0.01，明各个题项之间的关系良好，可以进行因素分析。

从表中可以看出：提取了7个因子，粘接时总方差的71.379，大于50%，符合因子需求。

提取方法：主成分分析法。

旋转方法：凯撒正态化最大方差法。

a. 旋转在 7 次迭代后已收敛。

从表中可以看出：所有变量的归类比较好，并且分成了4个因子。

到此分析为止，问卷清洗分析工作完成。不再旋转表里的变量，自爱正式调研中都需要删除。

例谈如何写好对数据分析后的评价

例谈如何写好对数据分析后的评价 江苏省如东县大豫镇初级中学 陈耀 （226400） 在数据分析后往往要求我们对此事件进行评价，往往让同学们觉得有些犯难，一时不知所云，无从下手。本文举两例，通过解析，希望能给同学们有些帮助。 【例1】（2006内江）某校对九年学生进行“综合素质”评价，评价的结果分为A （优）B （良）C （合格）D （不合格）四个等级。现从中随机抽测了若干名学生的“综合素质”等级作为样本进行数据处理，并作出如下统计图。已知图中从左到右四个长方形的高的比为14:9:6:1。评价结果为D 等级的有2人。请你回答以下问题： （1）共抽测了多少人？ （2）样本中B 等级的频率是多少？D 等级的频率是多少？（精确到1%） （3）若该校九年级的毕业生共390人，“综合素质”等级为A 或B 的学生才能报考重点高 中。请你估计该校大约有多少名学生可以报考重点高中？ （4）请你对该校九年级学生“综合素质”的整体情况作出简要评价。 分析：①从左到右四个长方形的高的比为14:9:6:1 说明把总人数分成了14+9+6+1=30,其中D 占 了1份是2人,由此可求得各等级的人数。 有道理就可以。 解：（1）2×（14+9+6+1） =60（人） （2）∵14+9+6+1=30 1830960=?∴ 2÷60≈0.03 ∴B 等级的频率是18， D 等级的频率约0.03 （3）29939030914=?+（人） （4）简要评价：77%的学生达优良,23%的学生需加教育,提高其综合素质。 【例2】（2007南昌）某学校举行演讲比赛，选出了10名同学担任评委，并事先拟定从如下4个方案中选择合理的方案来确定每个演讲者的最后得分： 方案1 所有评委所给分的平均数． 方案2 在所有评委所给分中，去掉一个最高分和一个最低分，再计算其余给分的平均数． 方案3 所有评委所给分的中位数． 方案4 所有评委所给分的众数． 为了探究上述方案的合理性，先对某个同学的演讲成绩进行了统计实验．下面是这个同学的得分统计图： （1）分别按上述4个方案计算这个同学演讲的最后得分； （2）根据（1）中的结果，请用统计 的知识说明哪些方案不适合作为这个同学演讲的最后得分． 分析：①掌握平均数、中位数、众数的基本概念及相关的计算方法是解决这个问题的必要条件。②要说清楚其中的方案是否适合作为这个同学演讲的最后得分，要看得到的答案是否符合实际。 解：（1）方案1：10 18.934.83818.710.712.3?+?+?+?+?+?= x =7.7 方案2：834.83818.710.7?+?+?+?=x =8 分数 人数

经营数据分析报告

经营数据分析报告一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面分析目的。分析范围。分析时间。如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容1、上周本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。2、上周本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。三、一周运营数据分析1、本周收入概况日均充值金额，环比上周日均充值金额用户值，环比上周值简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。2、新用户概况新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。新用户数据主要包括安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。3、活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升下降百分比日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升

下降百分比日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升下降百分比4、道具消费概况道具方面的消费概况主要包括产出活动类别道具分类单类道具消费元宝，消费占比，环比上周日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降上升简述活动效果较好较差的道具分类5、当前元宝库存当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1元宝，花了8，我造成的存量是2，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。6、重点商业活动付费玩家参与情况活动参与情况主要考虑以下几点付费群体类别，活跃付费玩家数付费玩家的参与比例付费玩家在活动中消费的元宝数付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例付费玩家的人均消费元宝数根据活动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。如果数据不佳，则代表该活动不行，需深究其存在的问题，看看问题是出现在活动难度、活动的奖励不吸引、还是活动本身的可玩性太差。根据分析的原因在下次更新活动时判断是需要进行调整玩法设定还是替换成新活动。另外，同一时期可能会推出多个活动，在进行单个活动数据分析时，也要横向比较各个活动的效果，对于下次运营其它产品，有个经验借鉴。注付费玩家数活动期间登陆过游戏的玩家数;消费占比=活动道具总消费元宝当周总消费元宝四、游戏运营数据总分析在简单分析完一

ISO9001-2015数据分析与评价控制程序

XXX有限公司 (ISO9001:2015版指令要求) 文件名称：数据分析与评价控制程序 文件编号：XXXX 版本号：A1 编制：审核：批准：日期：日期：日期：

1 目的 确立本公司各部门进行数据的收集和分析提供一般规则，以保证公司数据的正确、可靠、及时和有效的进行测量和监控以满足顾客要求。 2 范围 适用于有关部门进行必要的数据收集、分析和评价，各部门的一些其它项目的数据收集和分析时，并可作参考文件。 3 定义 3.1 资料分析和运用：透过书面品质记录，将经营每年业绩数据化数据，产品品质 水平及服务品质水平与竞争对手或企业标杆作比，以作为公司调整计划的依据。 4 工作内容 4.1 销售部负责统筹顾客满意情况、交付、市场、销售方面的资料分析。 4.2 生产部负责统筹品质、生产和技术能力水平方面的数据分析。 4.3 采购部负责提供供应商表现方面的数据分析。 4.4 人事部负责提供人力资源方面的数据分析。 5 程序 5.1 一般公司的数据化资料根据公司的基本需求，一般需建立以下几方面水平数据 项目收集周期负责部门 * 顾客满意程度一年销售部 * 交付时效方面每月生产部 * 生产能力方面每月生产部 * 人力资源方面每月人事部 * 供应商考核方面一年采购部 5.2 确定公司数据内容的具体项目，要考虑 : 5.2.1 对顾客是否重要 5.2.2 能够对公司计划与行动提供有效的参考信息 5.2.3 是否为重要指标及将来发展

5.2.4 与公司发展的战略、价值观是否一致 5.2.5 是否反映公司现时运作情况 5.3 公司数据表达方式的确定 5.3.1 确定具体的反映趋势的比较内容和比较方案 5.3.2 要能准确有效地反映所选项目的实际情况 5.3.3 公司资料应能简明扼要的体现公司现有的质量水平和发展趋势 5.4 资料的收集 5.4.1 确定数据收集方法，以确保 : a)数据的可靠性 b)数据的一致及正确性 c)资料的适用性 5.5 资料的整理和报告收集 5.5.1 制定数据计算或评量的方式 5.5.2 选用清晰、清楚、易懂的方式，表达公司数据化数据应能显然出发展趋势和易于进行比较 5.5.3 每年年底评量和报告公司数据化资料 5.6 数据化数据的分析和使用 5.6.1 每年年底进行数据化数据的分析比较 5.6.2 制定每年计划和相关目标时，要考虑公司有关的数据化资料 5.6.3 管理评审会议时需提供公司数据化数据的报告和分析 5.7 公司数据化资料的存盘和保存 5.7.1 各类公司数据化资料报告由公司数据库服务器统一保存

企业经营状况内容

一、企业生产经营的基本情况 （一）企业主营业务范围和附属其他业务，纳入年度会计决算报表合并范围内企业从事业务的行业分布情况；未纳入合并的应明确说明原因；企业人员、职工数量和专业素质的情况；报表编报口径说明。 （二）本年度生产经营情况，包括主要产品的产量、主营业务量、销售量（出口额、进口额）及同比增减量，在所处行业中的地位，如按销售额排列的名次；经营环境变化对企业生产销售（经营）的影响；营业范围的调整情况；新产品、新技术、新工艺开发及投入情况。 （三）开发、在建项目的预期进度及工程竣工决算情况。 （四）经营中出现的问题与困难，以及需要披露的其他业务情况与事项等。 二、利润实现、分配及企业亏损情况 （一）主营业务收入的同比增减额及主要影响因素，包括销售量、销售价格、销售结构变动和新产品销售，以及影响销售量的滞销产品种类、库存数量等。 （二）成本费用变动的主要因素，包括原材料费用、能源费用、工资性支出、借款利率调整对利润增减的影响。 （三）其他业务收入、支出的增减变化，若其收入占主营业务收入10%（含10%）以上的，则应按类别披露有关数据。

（四）同比影响其他收益的主要事项，包括投资收益，特别是长期投资损失的金额及原因；补贴收入各款项来源、金额、以及扣除补贴收入的利润情况；影响营业外收支的主要事项、金额。 （五）利润分配情况。 （六）利润表中的项目，如两个期间的数据变动幅度达30%（含30%）以上，且占报告期利润总额10%（含10%）以上的，应明确说明原因。 （七）会计政策变更的原因及其对利润总额的影响数额，会计估计变更对利润总额的影响数额。 （八）其他。 三、资金增减和周转情况 （一）各项资产所占比重，应收账款、其他应收款、存货、长期投资等变化是否正常，增减原因；长期投资占所有者权益的比率及同比增减情况、原因、购买和处臵子公司及其他营业单位的情况。 （二）资产损失情况，包括待处理财产损益主要内容及其处理情况，按账龄分析三年以上的应收账款和其他应收款未收回原因及坏账处理办法，长期积压商品物资、不良长期投资等产生的原因及影响。 （三）流动负债与长期负债的比重，长期借款、短期借款、应付账款、其他应付款同比增加金额及原因；企业尝还

数据分析与评价管理程序

数据分析与评价管理程序 1.0 目的 通过制定本程序，规范质量、环意管理体系各过程有关数据信息的收集、分析、评价及应用管理等,以确定公司管理体系的适宜性和有效性,识别并提出可以实施的改进,促进顾客及相关方满意度和企业整体业绩的提升。 2.0 适用范围 适用于对来自监视和测量活动及其他相关来源的数据分析与评价。 3．０职责 3．１工程部：是数据分析与评价归口管理部门,负责数据分析及统计技术的选用及指导。 3.2 各部门:负责本部门数据的收集、分析、评价、应用和处理等工作。 4.0 定义 4.1数据：是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。 5．０内容 5.1 策划。 ５．1．1 数据分析与评价归口管理部门由工程部主导,负责数据分析及统计技术的选用及指导。 各部门依照本程序的要求负责本部门数据的收集、分析、评价、应用和处理等工作。此数据分析与评价管理过程中各部门要充分做好相关信息的沟理,以确保数据收集的准确及数据的共享等，具体可参见《沟通与信息管理程序》(ＦＴ/QP-１0）执行。 5．1．2各部门相关人员应经过相关培训,熟悉掌据各种数据统计分析方法。 5.1.3本程序中所列出的数据收集、分析、评价案例并非包括公司管理体系的全部,但各部门在实 际管理过程中可以参考本程序灵活运用。 ５．２确定数据来源 ５.2.1 外部数据来源 a）上级机关检查、抽查的结果及反馈； ｂ)认证机构监督审核的结果 ｃ)新产品、新技术发展方向； ｄ）相关方（如顾客、供方等)意见、反馈及投诉,顾客满意度等。 e) 市场调查的信息和数据。 5．2.２内部数据来源 a)日常工作及产品实现过程中的信息，如方针目标、指标完成情况、检验记录、检测结果、材料消 耗、库存计量、设备运行状态等; b）存在或潜在不合格,如各相关项的问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等; c)紧急信息,各种突发事件,如非计划停工、安全环保及质量事故、计量纠纷等； d)内部审核、管理评审及管理体系正常运行的其它记录; e)其它信息，如职工建议等。 ５.3 收集相关数据 5.3．1各部门应将各类数据落实专人收集，数据收集可利用记录、书面资料、讨论交流、通讯、 实时数据等方式。应确保统计分析数据的科学、客观、准确和真实性。 ５．3.2各部门相关数据和资料的收集内容、测量方法、收集时机或频次等，具体参见：附件２“数

ISO9001-2015审核要点9.1.3-分析与评价

ISO9001-2015审核要点9.1.3 分析和评价 Post By：2016-9-23 7:40:00 [只看该作者] 9.1.3 分析和评价 组织应分析和评价通过监视和测量获得的适宜数据和信息。应利用分析结果评价：a）产品和服务的符合性； b）顾客满意程度； c）质量管理体系的绩效和有效性； d）策划是否得到有效实施； e）针对风险和机遇所采取措施的有效性； f）外部供方的绩效； g）质量管理体系改进的需求。 注：数据分析方法可包括统计技术。 标准理解： 1、本条款强调的不仅仅是对过程的监视、测量和分析，还强调将分析评价的结果用于评价 2、本条款中的a)到g)七个方面；分析数据不是目的，更重要的使用分析评价的结果。 3、通过监视和测量、分析、评价活动会收集很多数据和信息。如果不对数据和信息进行分析、评价并转化为有用的输出，数据和信息收集本身是没有意义的，数据分析可以使用到任何可为组织提供有用信息的领域，可以帮助组织找出趋势所在，所发现的任何趋势都可能意味着质量管理体系存在问题或需要改进的地方。

新旧标准变化： 1、新版的分析和评价就是老版本的数据分析，只是有新的表述：组织应分析、评价来自监视和测量的适当数据和信息。 应将分析结果用于评价： a) 产品和服务的符合性； c) 质量管理体系绩效和有效性； d) 策划是否得到有效实施； e) 所采取的应对风险和机会的措施的有效性； f) 外部供方的绩效； g) 质量管理体系改进的需求。 2、强调了对质量管理体系绩效和有效性的评价，要求组织不仅要注重过程，也要注重结果。 审核要点： 1、检查组织是否考虑以什么样频率分析和评价数据将有助于识别需要改进的区域。这可能取决于组织检索电子信息的能力（相对于人工准备数据）。 2、组织需确保分析和评价数据的方法和数据质量[如无偏倚、完整、准确、有能力（条款7.1.5）] 可为管理决策提供有用的信息。统计技术对于分析和评价过程而言是有用的工具。 3、检查组织是否清楚本条款强调的而不仅仅是对过程的监视、测量和分析，还强调把分析结果用于评价本条款中(a~g)的七个方面。

数据统计分析评价报告.doc

统计分析 项目顾客满意度 数据统计分析评价报告 数据统计分析评价 统计结果： 1) 共发放学生满意率调查表份，收回份，经统计，学生满意度为：% ； 共发放家长满意率调查表份，收回份，经统计，家长满意度为：% ； 共发放用人单位满意率调查表份，收回份，经统计，用人单位满意度为：% 。 2) 学生意见处理率％； 家长意见处理率％； 用人单位意见处理率％ 3）学生投诉次，处理率% ； 家长投诉次，处理率% ； 用人单位投诉次，处理率% 。 上述统计结果中存在问题原因分析： 1） 2） 3） 。 。 。 评价结果：

与教学服务要求的符合性； 过程和服务的特性及趋势，包括采取预防措施 的机会统计结果： 1） )2011.9-2011.12 月共采购 教材：批次本，其中不合格批次, 一次合格率％； 实训设备：批次台，其中不合格批次, 一次合格率％； 实训仪器仪表：批次台，其中不合格批次, 一次合格率％； 后勤设施：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 教学易耗品：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 食堂用品：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 超市食品：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 2）日常教学巡查次，不合格次，合格率％ 教案、教学进度检查次，不合格次，合格率％ 听课次，合格次，不合格次，合格率％ 理论教学质量评估次，合格次，不合格次，合格率％ 实践教学指导教师教学质量评估次，合格次，不合格次，合格率％ 理论教学学生学年成绩合格率％ 实训教学学生学年成绩合格率％ 上述统计结果中存在问题原因分析： 1） 2） 3） 。 。 。 评价结果：

统计结果： 1）学校共有教材供方家，共进教材批次本，其中不合格批次本，不 合格原因是，经已合格。教材供方供货及时，价格合理，产品质量 稳定，使用效果好，售后服务好。 上述统计结果中存在问题原因分析： 1） 供方2） 3） 。 。 。 评价结果：

店长经营数据分析

店长经营数据分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

店长必学：店长必须要会的数据分析 店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。 一、门店经营指标数据分析 1）销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。 2）毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3）营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费），通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 4）评效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。 5）人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数

6)盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。 二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是热销商品、新品商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利

MP05数据分析与绩效评价管理程序(20210119154732)

MP05数据分-CAL-FENG YEAR-YICAIEJINGBIAN

文件名称数据分析与绩效评价管理程序文件编号：HC-MP?05版本:A 编制部门品管部编制日期：页码：伪 1?目的 为规划数据的收集，分析和应用。为质量管理体系的绩效评价提供依拯。并寻求持续改进的机会，特制定本程序。2?适用范围 用于本公司产品过程质量体系有关的数据分析与绩效评价。包括内部数拯和来自外部的数据。 3?定义 无 4?实验室管理过程图或过程乌龟图 使用资源：1?电脑系统 2?电话3?复印机:过程风险控制： ：数据分析信息不完整:未按时提供数据 过程输入：1?经营计划U标和指标 2?质量体系运行的相关数据及外部相关信息 过程管理目标：数据信息错误0次 程 MP6数据分析 与绩效评价过 过程顾客：公司高层输入部门：各部门和客户支持部门：各部门 文件名称数据分析与绩效评价文件编号：HC-MP-05 过程责任者： 品管主管，其资格 见《岗位职务说明 书》 过程输出： 1.LI标和指标的相关 统计数据 2?绩效评价的结果 3?相应的纠正措施 成果 如何做（方法/程序/技 术）: 1.数据分析与绩效评价管理 程序 2.不合格及纠正措施管理程 序 版本:A

管理程序 品管部编制部门_________________ 数据分析与绩效 评价流程 序号 数据分析规 审核 数据收集与统 \f 数据分析 \f 绩效检讨 0K 文件名称编制部门改善对策 编制日期: 页码：2/3 权责部 门/人 品管部 总经办 各部门 各部门 总经办 各部门 各部门 各部门 持续改进效评价 品管部 作业要求 品管部于每年元月份根据年度经营汁划中规左的 质量目标和质量管理体系过程COP/SP/MP中预 立的管理目标，将需统讣分析的项目进行规划， 汇总于“质量目标和过程管理目标统计分析规划 表”，确泄目标指标数据、讣算方法及统汁周期 等。 品管部将《质量目标和过程管理目标统计分析规 划表》提交总经办审核其可行性和合理性后发放 到公司各部门。 各部门平时要做好数拯收集整理工作，并确保所 收集数据的客观性与真实性。根据“质量目标和 过程管理目标统讣分析规划表”所规划的项目定 期进行统计。 各部门应使用适当的统讣方法，如层别法、柏拉 图、特性要因图、趋势图等对收集的数据进行分 析，评价目标和指标的达成状况，着重关注运行 的趋势。 必要时对统讣分析所得的结果进行进一步的分 类、筛选、排序找出主要问题和薄弱环节，为改 进提供方向。 各部门须于每月10日前将本部门相关目标和指 标达成情况做成《质量目标和过程管理目标绩效 统计分析表》，并将分析结果提交总经办。 每月15日前由总经办组织各部门主管共同检讨 分析报告之内容，具体就各部门过程运作质捲状 况、目标达成度等情况进行检讨，评价质疑管理 体系的绩效和有效性，并对各种异常情况发生的 原因进行讨论。 每年度的管理评审对全年的目标指标达成情况进 行年度绩效评价 各部门针对目标和指标未达成的项目或数据分析 显示其趋势变坏的项目提岀相应的改善对策。依 《不合格及纠正措施管理程序》执行改善。 各部门应持续关注改善的实施和效果，并记录改 善结果，于次月会议中说明改善状况，同时将有 效地改善对策标准化°各部门应用数据分析和纠 正措施进行持续改进。 文件编号：HC-MP-05 编制日期: 参考文件/使用 表单 《质量目标和过 程管理目标统讣 分析规划表》 《质量目标和过 程管理目都统汁 分析规划表》 《质量目标和过 程管理目标统讣 分析规划表》 《质量目标和过 程管理目标绩效 统计分析表》 《不合格及纠正 措施管理程序》 版本:A 页码：伞

某公司经营情况分析报告模版

2003年一季度经营情况分析报告

新奥燃气控股有限公司 2003年4月

前言 03年度一季度已经匆匆过去。继02年度成功的市场开拓之后，控股公司有28个成员企业投入运作，从而使新奥燃气的覆盖人口从02年度的685万人迅速地增大到935万人。市场的扩展也使控股公司的经营收入比去年同期增长71.27%，达到11745.25万元，首次实现了季度收入过亿元。民用户的市场发展量和安装量、工商户的发展量和安装量比去年同期也有较大幅度的提高。一季度，控股公司成功的完成了部分A类物资的招标采购，实现了物资采购的质的飞跃并有效的降低了物资采购的成本；针对公司规模的迅速扩张，成立控股公司的安全管理委员会和安全管理办公室，为实施有效的安全管理打下了基础；工程管理迅速的开展了对成员企业的技术指导和流程支持，有效的支撑了企业的场站建设和基建工程建设。 也应该看到，随着新公司的增加，市场容量的迅速增大，销售收入并未实现同比的增长。老公司市场容量的日益减少、新公司市场培育尚未完成，给控股公司业绩的迅速提升带来巨大的压力。同口径相比，虽然老公司的业绩比去年同期增长14%，但新公司的市场增量依旧给控股公司一季度完成情况的差距。一季度，控股公司销售收入仅完成季度计划的82.69%，完成年度计划的11.51%。总体经营情况依旧没有摆脱严峻的形势，这就要求控股公司努力探求迅速提升市场发展的有效途径，寻找降低成本、提升业绩的有效手段，给投资者以信心。

一、总体经营情况 一季度，控股公司共实现销售收入11745.25万元，虽比去年同期增长

71.27%，但仅完成年度计划的11.51%，年度计划完成比比去年同期下降2.59个百分点；实现回款12456.45万元，比去年同期增长78.5%，回款率为106.06%。 经营收入与回款状况见附表一：03年一季度经营情况。 在销售收入的排名中，廊坊燃气、淮安燃气和蚌埠燃气分别以2603.71万元、1948.69万元和1715.91万元位居前三位，新乡燃气以1247.64万元位居第四。 在生产情况中，民用户发展完成34679户，完成季度计划的96.02%，完成年度计划的14.45%，比去年同期增长132.15%；在与去年同期老公司的数据对比分析中，今年老公司完成发展18019户，比去年同期的17073户增长了5.54%，显示出老公司的市场发展情况基本稳定；去年下半年度及今年成立的新公司的市场发展尽管也完成了16660户，但未能显现出市场发展的强劲势头来。工商业户发展完成19992.63方/日，完成年度计划的15.38%，完成季度计划的160.27%，比去年同期增长336.29%。 一季度，民用户安装完成10758户，虽比去年同期增长94.43%，但仅完成季度计划的73.36%，完成年度计划的5.57%；在与去年同期老公司的数据对比分析中，今年老公司完成安装仅完成4671户，比去年同期的5669户降低了17.6%，依旧显示出老公司注重房地产开发商的发展，对老户的开发仍然缺乏有效措施；工商业户安装完成7964.66方/日，完成季度计划的94.81%，完成年度计划的4.42%，完成量虽比去年同期增长65.22%，但年度完成率比去年同期下降1.52个百分点；总体的安装形势依旧呈现低迷状态。 在财务状况中，可控费用支出2856.63万元，比季度计划超支13.79%，比去年同期比例增高了1.46个百分点； 详见一季度经营指标完成情况表。 燃气集团2003年第一季度其它业务指标完成情况

怎么从公司财务报表中分析一个公司经营状况

怎么从公司财务报表中分析一个公司经营状况 假如有两家公司在某一会计年度实现的利润总额正好相同，但这是否意味着它们具有相同的获利能力呢？答案是否定的，因为这两家公司的资产总额可能并不一样，甚至还可能相当悬殊。再如，某公司2000年度实现税后利润100万元。很显然，光有这样—个会计数据只能说明该公司在特定会计期间的盈利水平，对报表使用者来说还无法做出最有效的经济决策。但是，如果我们将该公司1999年度实现的税后利润60万元和1998年度实现的税后利润30万元加以比较，就可能得出该公司近几年的利润发展趋势，使财务报表使用者从中获得更有效的经济信息。如果我们再将该公司近三年的资产总额和销售收入等会计数据综合起来进行分析，就会有更多隐含在财务报表中的重要信息清晰地显示出来。可见，财务报表的作用是有一定局限性的，它仅能够反映一定期间内企业的盈利水平、财务状况及资金流动情况。报表使用者要想获取更多的对经济决策有用的信息，必须以财务报表和其它财务资料为依据，运用系统的分析方法来评价企业过去和现在的经营成果、财务状况及资金流动情况。据以预测企业未来的经营前景，从而制定未来的战略目标和作出最优的经济决策。 为了能够正确揭示各种会计数据之间存在着的重要关系，全面反映企业经营业绩和财务状况，可将财务报表分析技巧概括为以下四类：横向分析；纵向分析；趋势百分率分析；财务比率分析。 一、财务报表分析技巧之一：横向分析 横向分析的前提，就是采用前后期对比的方式编制比较会计报表，即将企业连续几年的会计报表数据并行排列在一起，设置“绝对金额增减”和“百分率增减”两栏，以揭示各个会计项目在比较期内所发生的绝对金额和百分率的增减变化情况。下面，以ABC公司为例进行分析（见下表）。 比较利润及利润分配表分析： ABC公司比较利润表及利润分配表金额单位：元 项目2001年度2002年度绝对增减额百分率增减额（％） 销售收入7655000 9864000 2209000 28.9

医院基本数据分析评价表(1).doc

医院基本数据分析评价表（1） 指标名称2014 年全年2015 年全年2015 年 1 季度2015 年 2 季度2015 年 3 季度2015 年 4 季度开放病床数 床位使用率 总出院人次 全院平均住院日 住院病人均次费用 门诊病人均次费用 医疗总收入（包括门诊） 住院病人总收入 住院病人药品总量+门诊药品总量 21种辅助用药总用量 全院药占比 全院抗菌药物使用率 全院抗菌药物使用强度 全院耗材占比（除去药品） 完成总临床病例数 临床路径病例占出院患者比例 临床路径患者总药占比 临床路径病例总耗占比（除去药品） 临床路径患者总平均住院日 临床路径总入径率 临床路径总入径率完成率 全院总死亡率 检查专家签名检查日期 医院 201年月临床路径、非临床路径病例抗菌药物及辅助用药相关指标评价表(2)

抗生 每种抗生抗生素使是否有进入临床路径住院素使 科室住院号病人姓名是否使用抗生素素名称及用是否符药敏试辅助用药名称病种名称天数用种 使用天数合要求验 类 检查专家签名检查日期 2016 年第季度临床路径检查综合评分标准

检查项目 分值评分标准得分 完成临床路径病例 100 占总出院病人的 30%得 80 分，增加 1 个百分点加 0.5 分，减少 1 个百分点扣0.5 分数 药占比100 达到标准得 80 分，下降 0.5 个百分点加 1 分，增加 0.5 个百分点扣 1 分 耗占比50 达到标准得 40 分，下降 0.5 个百分点加 1 分，增加 0.5 个百分点扣 1 分 抗菌药物使用强度50 达到标准得 50 分（ 40DDDs），每增加 1DDDs值扣 0.5 分 抗菌药物使用率50 达到标准得 40 分（ 60%），下降 1 个百分点加 1 分，增加 1 个百分点扣 1 分 出院病人均次费用100 与上年度比较，持平得80 分，下降 1 个百分点加 2 分，增加 1 个百分点扣 2 分 平均住院日50 与上年度比较，持平得40 分，下降得 50 分，下降的 30 分 辅助用药100 辅助用药总量与上年比较，持平得 60 分，增加 1 个百分点扣 2 分，下降 1 个百分点加 2 分合计600 检查专家签名检查日期

数据分析和评价

《数据分析和评价》教学设计 执教教师：庄冬 通讯地址：上海市浦东新区惠南镇黄路社区振欣路1号 一、概述 《数据分析和评价》是地图出版社出版的《初中信息科技》教材第四单元活动2的第四课的内容。此课教学内容主要是数据分析。根据统计后的结果，指导学生对结果信息进行简单分析，并对事务的发展进行预测。在教学中，我结合教材和练习册，指导学生进行数据的简单预测和分析，掌握预测分析方法。 二、教学目标分析 知识与技能：学生能够理解“数据分析”的含义。 过程与方法： 1．学生通过对给定的数据进行分析，探索事物的动态和发展变化规律，培养学生分析事 物、预测事物发展的能力。 2．学生结合评价表来总结自己的活动过程，并完成评价表，培养学生的客观评价能力。 3．学生通过对自己学习的知识、技能进行梳理回顾，培养学生反思、总结归纳能力。 情感态度与价值观： 1．能够采取积极的学习态度，虚心接受别人所提出的意见。 2．学生能够增强资源危机意识，树立社会责任感。 三、学习者特征分析 六年级的学生知识结构、家庭背景等不同，造成学生的分析能力差别很大。 四、教学策略选择与设计 由教师通过旅游景点统计文件引入数据分析的概念，让学生通过教材、练习册上的相关习题训练、巩固学生观察和推车能力。教师多引导学生参与分析和预测，着重调动学生参与积极性，而不是过多考虑正确与否。 五、教学资源与工具设计 教学资源与工具：教师PPT、数据文件“旅游景点统计.xls”、“test4-2-8.xls”

六、教学过程 引入：展示数据文件（旅游景点统计文件），提出问题。 老师：这些是什么数据？这些数据反映了什么客观情况？ 学生思考、回答。 过程：教师总结，引出数据分析概念。 老师：这些是按照时间顺序纪录的某个旅游景点人数统计数据，这些数据能够说明什么问题呢？我们就需要观察表面的数据，然后进行整理、分析、推测，找出隐藏在数据背后的本质现象，揭示一定的事物发展规律，这整个过程我们就称为数据分析。那我们就从这个统计表数据中发现规律，请同学回答。 学生思考、回答。 总结学生的答案。 （其中主要的答案是：一、参观人数逐年在增加；二、参观人数的增加幅度在减少。） 老师：请同学们看教材，打开配套光盘文件“test4-2-8.xls”文件完成下列练习。其中第一个问题，“在表中哪两个月花费最多”可以怎样得到？ 学生思考、回答。 总结学生的答案。（经过整理后，可以直观观察到） 老师：其中第二个问题，“原因是什么？”可以用怎样的方式解答？ 学生思考、回答。 总结学生的答案。（进行分析和推测） 老师：请大家完成练习。 学生完成练习，教师巡视。 老师请同学回答问题，总结学生第一个问题的答案。 （2月和8月的花费是比较多的，原因是天气寒冷、炎热的原因，造成在公用事业费占绝对比例的电费消耗增加。） 其中，2月和8月的花费是比较多的是直观观察到的，原因是自己根据客观规律所推测的。 老师请同学回答问题，总结学生第二个问题的答案。 （电费的比重是最大的，说明在，我们的日常生活中对电的依赖程度最高。）其中，电费的比重是最大的是直观观察到的，所说明的情况，是我们根据客观规律所推测的。 老师：好，针对这些公用事业资源使用的现象和规律，我们提出节约资源的好做法，来更有效的利用这些资源。 老师请同学回答问题，总结学生第三个问题的答案。 学生：注意关闭不必要的电灯，把电视机插座电源关闭，等等。 老师：好，大家能够用正确的方法，来分析数据、揭示客观规律。现在我们来完成练习册上的第四课的练习一。 学生完成练习，教师巡视。 请学生回答分析结论，学生回答，教师总结学生的答案。 通常情况下初中学生有零用钱，零用钱数量基本在50元以下。 老师：我们得到了一次自己分析问题的锻炼机会，现在我们再来完成练习册上的第四课的练习二。 学生完成练习，教师巡视。请学生回答分析结论，学生回答，然后教师总结学生

综合评价和小三科数据分析-已上传

综合评价数据分析 首先看一下公布的自主招生数据，由于自招仅有464名考生入围，占比1%，一下图表供参考： 2017年上海高考综合评价录取结果公布，共有来自上海94所高中的毕业生2113人，通过了上海本地9所高校的综合评价（文末有完整数据图）。大约5%的高中毕业生通过综合评价进入了理想高校。 上面的这些数据全部是通过综评的总人数排名，然而只有加上每所高中的高三总人数，这个数据才是真正有说服力的。因此，特别整理了下面这张表，综评人数占比指的是通过九所高校综评的人数在各个高中高三总人数的占比，毕业生人数数据来自三年前各高中在中考阶段的招生人数数据，三年中可能会有稍许变动，但这个变化对整体数据的影响可以忽略不计。 2017年上海9所高校综合评价录取完整数据

1、高考成绩决定是否能够入围综评面试。下表为部分院校专业组面试入围分数线： 2、综评总分决定是否能够被录取 综合成绩（总分1000分）=高考投档成绩（折算成总分600分）+面试成绩（总分300分）+折算后的高中学业水平成绩（总分100分） 注：合格考成绩所有人都是满分，等于是送的100分 三、各个高校通过综评招多少人 2017年具体人数 四、面试成绩怎么算（以复旦大学为例） 依据高考成绩，按院校专业组招生计划数的倍确定入围面试考生名单，公布入围面试分数线。 面试采取专家与考生多轮一对一面试模式。面试专家将在考虑性别、专业等因素的基础上每天随机分组，每组包含文、理、医各领域共5名专家；考生按高考平均成绩组间无差异原则，每10人随机分组；面试当日专家与考生各类通讯方式全部屏蔽；专家组与考生组临场抽签配对；专家与考生一对一面试，每轮面试时间15分钟，共计75分钟；面试结束后每位专家独立评判打分，对每位考生排序，然后合计每位考生的面试成绩。如一组实际面试考生不足10人，按线性映射折算。面试专家根据《复旦大学普通高中学生综合素质评价信息使用办法》有关规定将考生综合素质评价信息作为参考材料使用。面试成绩满分折算为300分。 面试成绩=∑[(31-每位专家排名)×2] 五、2017年九校总评方案比较 九校相同之处： 1、通过初审的考生正常参加高考，按照上海市教育考试院相关规定，高考出分（6月23日左右）以后，在高考综合评价批次院校志愿中填报我校，并填写专业志愿。 2、考生的专业志愿以高考后综合评价批次填报的志愿为准 3、面试时间在6月28日左右

企业经营情况分析报告

企业经营情况分析报告 ——————有限公司经营分析报告 （xx年xx月） 一、XX季度收入情况分析 1、近期业务收入情况（月度数据） （以上数据仅为示例） （业务发展情况分析）5月由于xxx原因，业务量激增，到6月回复xx水平。 2、主营业务各业务类型收入情况 要求列出占主营业务收入或主营业务利润总额10%以上的各种业务类型及产品情况：（以下为示例） 单位：（人民币）万元 二、公司业务生产情况分析

各二级企业根据本企业经营生产特点，把生产能力情况、主要业务指标情况等相关经营状况用数据和文字描述。 1、业务能力情况：——广告展示面积 （以广告公司为例，数据仅为示例，不具实际意义） 2、主要指标情况（以股份公司为例）三大指标： 1）近期趋势 2）季度指标同比情况 3、客户情况主要客户拓展客户 三、业务新增长点或近期工作重点 1、下阶段新的利润增长点市场情况启动工作准备情况 2、工作重点 四、公司重要经营事项报告表 关于***有限公司经营情况的调查报告 被调查企业：**有限公司

被调查人：** 调查日期：xx年10月 调查人：** 报告人：** 一、企业概况 **公司前身是武鸣县乡镇企业——**县**淀粉厂，原建设单位为**，于1994年经**批准立项、**环评批复而建设淀粉生产线和酒精生产线，xx年8月**公司整体收购了该厂的全部资产。 **公司成立于xx年2月，注册资本人民币1000万元，地址位于**镇**村，是一家专业生产食用酒精和淀粉制品的企业。法定代表人: **,股东**占公司60%的股份，股东**占公司36%的股份，股东**占公司4%的股份。公司下设人力资源部、财务部、市场部、车间等内部管理机构，总经理**，现有职工**人，其中大中专学历以上占30%。 xx年公司被评为**市农业产业化重点龙头企业，xx年被评为安全生产标准化三级企业，xx年和xx年连续两年被评为纳税超百万元企

数据分析能力

数据分析能力的构成 数据分析能力由以下五个方面构成． 1．数据的认识能力。 学生应该认识到现实世界里充满数据，在现实世界的线索中感知和识别数据，把数据的集合看成一个整体，看到数据中所蕴含的信息．学生应该感知和认识各种来源的数据，用度量来反映一组数据的特征．在已有经验的基础上，熟练一些数据的表述工具，认识反映一组数据集中趋势的度量，如平均数、中位数、众数等；认识反映一组数据差异的度量如全距、四分位距、极差、方差与标准差等；能够识别用统计图反映的数据的特征，如点线图、条线图、扇形图以及直图等；能够借助于图表和公式回答有关数据特征的问题． 2.数据的收集能力。 学生应该学习用多种方法收集数据，包括：设计调查问卷收集数据；根据问题的需要设计实验产生和收集数据．能够比较在同一个或不在同一个总体中的数据特征．例如，通过实验，测定所设计各种纸飞机的特征，诸如尺寸、飞机前部纸夹数以及其他因素对飞行距离的影响，诸如风力方向与放飞方向的一致性等．数学教师与物理、化学、生物科的教师合作，可能有益于实验设计的连贯性，沟通各学科间教学上的联系．例如在科学实验中收集数据，再用数学方法对数据进行分析． 3.数据的整理能力。 说明通过收集、组织和陈列数据来处理的问题。包括：阐述问题，设计研究方案，收集两个总体共同特征的数据，或一个总体有不同特征的数据；说明集中趋势度量和差异度量．根据问题的需要，对数据做进一步的整理，例如事件发生的频数分布，按照机会的大小对数据进行排序等． 4.数据的表述能力。 选择与使用合适的统计方法来分析数据，包括：能够根据问题的需要，用多种方法揭示所收集的一组数据的特征，通过度量揭示一组数据的集中趋势．用合适的度量表示一组数据的差异特征；通过适当地选择图象方法，包括直方图、盒图和散点图，形象地刻画一组数据的特征，讨论和理解数据集合及其图象之间的对应性，特别是用直方图、茎叶图、盒图以及散点图等表述一组数据的特征． 5.数据的探究能力。 发展与评价在分析数据的基础上得到的某些推论，并做出预告．包括：从总体选出两个或多个样本，观察其特征差异，根据样本的散点图及其近似直线，做出对样本中两个变量间可能关系的猜想；利用猜想阐述新问题，计划新方案，开展进一步的研究。数据分析能力的各种构成之间是紧密联系，相辅相成的，它也与其他数学能力有紧密的联系.中学阶段应对学生的这种能力进行全面而系统的培养． 数据分析能力是一种高层次的思维品质，只有在解决问题的过程中，在动手实践与探索中，才能得到充分的发展．

用做数据分析回归分析

用Excel做数据分析——回归分析 我们已经知道在Excel自带的中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。 这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。 选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。 在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。 由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。 因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。 在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。 “回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。 在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。 残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。 更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。 残差的定义 1）若用一模型拟合资料，则模型计算值与资料实测值之差为残差，如线性回归中的实测值与方程的计算值之差。 2）变量的真值与观测值之差