《海口市课堂教学指导意见》专题解读

《海口市课堂教学指导意见》专题解读

《海口市课堂教学指导意见》专题解读

培训主讲人：海口市教育研究培训院副院长吴允秀

培训时间：2016年12月15日下午4:30---6:30

培训地点：海口四中高中部三楼小礼堂

参加者：颜园园

培训收获 :通过本次培训学习使我受益匪浅，吴院长以自身教学经验结合案例对《海口市课堂教学指导意见》进行了深刻解读，对六点基础要求：限时讲授、先学后教、问题导学、合作学习、积极展示、及时矫正，进行了深刻剖析。使我好好的思考了自己的教学现状，规划自己未来的教学目标，争取做学生的良师益友。在平时的教学中，要不断的学习，不断的探索，以最合适的教学方法与学生一起度过有限的课堂时间。像培训最后吴院长提到的几个关键词一样，不断学习，不断提升自己；所谓“教之道在于度，学之道在于悟”，在课堂教学中懂得舍得，做到舍取有度；并且，在教学中要始终保持高度的责任感，严格要求自己，提升自己的人格魅力，以此来感染学生，真正做到学高为师，身正为范；不断创新，敢于创新，让学生在课堂中充满兴趣，乐于学习。改革有风险，不改革有危险，我们要在改革中找到真正适合自己的课堂教学模式，不盲目模仿、照搬，时刻以

学生为主体，做好教师的主导作用，但又不放大这种主导作用，不断探索，变“教师的课堂”为“学生的课堂”，变“书本的课堂”为“生活的课堂”，使课堂充满活力。

质量问题综合分析报告

页脚内容5 五月生产二厂质量问题综合分析报告 为有效控制生产二厂批量质量问题，提高产品质量和效率，现针对五月份生产过程质量问题（批量性）进行统计分析，具体如下： 一、生产过程存在问题概况： 1、概况：五月生产二厂工艺员记录的生产过程存在问题共157批，其中原材料90批，占总批次不良的57.32%；人为31批，占总批次不良19.75 %；技术设计25批，占总批次不良的15.92%；文件问题11批，占总批次不良的7.01 %；具体见下表： 2、人为不良方面：生产中心批量质量问题共157 13批/次、预装5批/次、领料4批/总装13批质量问题里面，员工用错物料有8个批次，占61.54%；员工装配不到位有4个批次，占30.77%；

条形码打印错误有1个批次，占7.69%。 通过上述表格可以发现，塑料厂、纸箱厂与电子公司、诚丰、东丽不良批次占了整个原材料不良批次的79.31%,其中塑料厂问题主要为底座、中框不良，纸箱厂问题主要为纸箱印刷不良，电子公司问题主要为遥控器混送（出现4批）、电控板不良等，诚丰、东丽问题主要为底座、面板不良。 4、设计开发文件方面：设计开发不良共13批次，其中订单BOM：8个批次，对照表4个批次。具体如下：

5、原材料问题点分布 1216台。具体如下表所示： 通过上述表格可以发现底座不良达612台占总和的50.33%，中框不良达189台占总和的15.54%，面板不良达133块占总和的10.94%

通过上述表格看出纸箱不良达1928台占总和的44.33%，电加热绝缘座不良达1000台占总和的22.99%，遥控器不良达809台占总和的18.60% 6、质量工艺反馈方面： 05月份生产二厂共提交外部门质量反馈61份，其中《工艺/质量问题反馈单》16份，《原材料质量问题反馈单》 从以上反馈单整改统计来看，原材料质量反馈单整改完成率仅20%，仍有80%的问题未得到及时整改，其中因散点问题（不合格比例未达到5%，不符合批量问题定义）驳回占28.89%，不整改比例为13.33%,未处理比例为37.78%。 页脚内容5

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

工程混凝土质量问题分析报告范本

工程混凝土质量问题分析报告范本 隧道仰拱、二衬混凝土质量问题检查和分析情况汇报。 一、检查情况： 1、二衬环向中埋止水带外露； 2、二衬钢筋保护层不足、外露； 3、空饷注浆孔及裂缝、外观缺陷修补无方案，修补不符合规范要求； 4、仰拱因地质影响个别出现异常沉降。 二、施工单位原因分析： 1、施工队：施工过程中未能严格按照设计要求做好工序施工，二衬钢筋下料和绑扎长度、间距、保护层不足；止水带设置不居中；混凝土外观质量差。对作业人员质量意识教育培训、质量管理、技术交底、检查验收均不到位。施工队技术、质量、管理人员安全质量意识差，施工过程未落实责任，进度经济效益思想严重，工作过程蒙混过关、不作为。 2、施工工区：作为现场施工队安全、质量、技术直接管理者，对施工队缺少监管工作，安全、质量、技术交底不到位；过程检查、验收不到位；带班、值班检查工作不到位；施工进度思想占主位，安全质量意识淡薄，对施工队存在的安全质量问题增眼避过，拿着工区技术、质量、管理者的工资却不尽责、不作为。

3、施工项目部：缺少对工区、施工队施工过程的安全质量督促检查、验收工作。安全质量培训教育、现场安全质量、技术监管工作不到位。技术管理人员质量意识差，项目部分管现场施工技术、管理人员安全质量意识淡薄，现场检查安全质量工作不到位，工作不作为。项目部个别技术、安全质量、管理人员未把验收标准、设计要求及业主有关规定等作为工作准则，进度、经济效益占主位。 三、监理工作分析： 1、现场监理：责任心不强，质量责任意识薄弱，对现场监理工作不认真负责、不严格、不细致，安全质量控制针对目标不明确，针对性不强，没有抓住重点和难点，没有达到重点监控的效果；对施工工序的巡视检查频次和力度不够，没有对工程关键部位进行重点监控，没有把“精、深、细、实”的工作标准和工作方法贯彻落实到每一个环节，现场监理工作丧失了有效监控的效果。 2、监理站及监理分站：监理站对监理分站的工作进行督促落实检查不到位。监理分站没有对现场监理的工作效果予以检查落实到位。履职工作不到位，监理安全质量监控作用没有充分发挥，没有取得严格监理、执行有效的效果。没有正确树立工程质量建设理念，工程质量“第一”的责任意识淡薄，没有以高标准、严要求的高度，精心组织、精心管理、精心实施，监理作用没有得到充分发挥，没有做到层次分明、跨度合理、专业配套、各负其责、执行有效的监理效果，现场监理、监理分站和监理站各层次履职不到位。在监理履职遇到困难时，没有把好关。 四、监理工作整改措施： 针对隧道质量检查情况和现场监理工作不到位情况，监理站先

数据分析经典语录汇总

数据分析经典语录汇总 【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点；第三，多动手，不动手，靠脑袋想是不够的，不要怕错，大不了错了重来。 数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。 【数据分析流程】首先明确分析目的，然后搭建分析体系，确定各个分析内容，进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成，最后检验是否达到分析目的！ 【数据挖掘流程】①业务理解：清晰定义业务问题；②数据理解：有什么数据，数据质量心中有数；③数据准备：数据抽样、转换、缺失值处理等；③建模：选择和应用不同的模型技术，调整模型参数；④评估：对前面步骤进行评估；⑤部署：把数据挖掘成果送到相应人手中，并进行日常监测和维护、更新。 【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么？然后，再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。

【数据分析5步走】1、锁定分析目标，梳理思路，叫纸上谈兵；2、把杂乱的数据整理出图表报表，用数据探业务，叫自问数答；3、锁定核心抓重点，设定最终算法，叫挟天子以令诸侯；4、梳理重点发现，准备剧本开拍，接受PK，叫才辨无双；5、效果梳理，总结经验，叫内视反听。 【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。 数据分析如果一开始数据分析方向就错了，所有努力都是徒劳，后果不堪设想。亲们，数据分析前先明确目的，再根据分析目的确定分析框架与内容，以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】：趋势分析：查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势，得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息；对比分析：自己和自己比，找趋势、规律；自己和别人比，找差异、问题。结构分析：拆字诀，子类目、属性值、新老会员、各个运营节点，都可拆。 【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围；2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪，多次尝试；3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述；4、需要耐心和细致，不能出现任何疏漏，别一个老鼠害一锅汤；5、高级数据分析不一定是最好的，简单有效才是最好的。 【如何用数据看透问题】1、确定指标，看数值；2、问题还不够明确？将指标层层分解；3、只看数值还不能确定问题？多周期看趋势；4、问题初步明确了，找不到原因或者发力点？将统计对象分类，拆解为不同角度来观察；5、参考行业对比数据，如果有的话...而每一步具体怎么走，全靠业务理解！

手机终端常见问题解决方法及话术

终端常见问题解决方法及话术 一、手机用了一段时间后，有时会死机而且反应迟钝，怎么办？ 话术：亲，导致手机死机而且反应迟钝的原因多半是从：“1、安装过多的应用软件、2、软件的兼容性3、后台运行的软件过多4、手机用久了会折旧，自然会反迟钝”这四个方面考虑。安卓软件不是针对一个型号手机所开发软件所以兼容性不够稳定，软件运行时的相互冲突也会导致死机这种情况，您只需要退出后台运行的程序，卸载您目前不使用的应用程序就可以了！若还是出现死机或反应迟钝的现象，建议恢复出厂设置或者进行在线升级哦！（需备份资料）为了以后不再出现这样的情况，同时建议您将不需的程序及时卸载。记得定期重启手机。 实操：教会退出后台的方法，HOME键调出最近运行的程序，上下滑动退出程序。告诉顾客恢复出厂设置及注意事项。 二、手机显示反应慢，提示内存不足该怎么办？（尤其是无扩展内存卡的手机） 话术：亲，导致手机显示反应慢的原因多半是安装了大量应用程序，安卓系统的特点就是程序和缓存都是在手机内存里的， QQ、微信、视频等缓存文件都会大大占用手机运行内存，这样一来手机自然就变慢了，时间一长就会提示内存不足！亲，手机显示反应慢时，只需要及时清理手机缓存文件即可，若显示手机内存不足，可先保存好重要资料，也可以删除一些不常用的大型软件，重启手机或恢复出厂设置就好了！ 实操：告诉顾客可以下载360软件定时的清理缓存文件，也可以定期去售后服务站升级手机系统！这样就不用担心手机反应慢，提示内存不足了！ 三、触摸屏失灵、照相白屏如何处理？ 话术1： :触摸屏不灵的原因有四种：1、贴的手机保护膜不太好 2、手潮湿3、安装的第三方软件与手机兼容性不高4、手机被ROOT。第一种情况，建议您重新更换一张手机保护膜哦。第二种情况，您只需将手擦干就可以了。如果是第三种情况，您可以卸载该款软件，如不确定是哪款软件，可以尝试恢复出厂设置（保存好资料）。如果是第四种情况，您只需要到售后重刷系统就可以了。 话术2：照相白屏的原因最大的可能是手机被ROOT了，您需要将手机送售后重刷系统哦。 实操： 1、检查是否ROOT：在拨号盘中输入“*#7552#”，如显示的是“Locked”或“您的系统被ROOT修改过，已被刷，非原装ROM”，说明手机被ROOT了。如显示“Normal”说明手机没有被ROOT。 2、恢复出厂设置

产品质量问题分析报告两篇汇总

产品质量问题分析报告两篇 主体是分析报告的主要部分，一般是写调查分析的主要情况、做法、经验或问题。下面职场范文网的就给大家分享下关于产品质量问题分析报告，欢迎阅读! 产品质量问题分析报告篇一 一、中国葡萄酒质量现状 新中国成立以来，葡萄酒产业经历了几起几落的发展阶段，呈螺旋式上升的趋势。自上世纪九十年代中后期，中国又迎来了新一轮的葡萄酒产业发展期，十多年来，中国葡萄酒的产量有了大幅度提高，质量有了很大的改观，产品结构有了根本的调整，原料基地已初具规模，管理体系已逐步形成，消费群体不断扩大，这些都为葡萄酒产业的健康发展奠定了坚实的基础。 1、外部环境的优化，力促葡萄酒产业发展和质量的提高随着国家产业政策的调整，重点发展葡萄酒、水果酒，限制粮食酒等措施的落实，为葡萄酒产业的发展提供了有利的契机;《中国葡萄酿酒技术规范》的颁布实施，葡萄酒质量安全市场准入制的实施，新的《葡萄酒》国家标准的颁布实施，都为葡萄酒质量的提高、行业健康有序的发展提供了有力的保障。 2、重视基地建设，为提高葡萄酒质量提供了保障目前许多新建企业，首先

建基地，然后建工厂，企业对原料质量有了完全自主的掌控权，这种经营理念的改变、经营模式的改变都为葡萄酒质量的提高提供了可靠的保障，这也是近年来中国葡萄酒质量不断提高的重要原因之一。 3、国家监督抽查，对葡萄酒质量的提高起到了巨大的推动作用自1997年至2006年，连续十年国家监督抽查的结果表明，中国葡萄酒的质量有了质的飞跃，产品结构发生了根本的变化。通过抽查，反映出行业存在的带倾向性的问题，然后进行集中整治，使违反质量规定的行为得到了及时的纠正，同时，生产者也越来越自觉地重视产品质量，自我监控的意识加强，对葡萄酒质量的提高起到了巨大的推动作用。 二、中国葡萄酒质量存在的主要问题: 1、原料基地建设仍然薄弱，导致产品质量得不到有效控制。 2、生产技术水平不高，质量同质化现象突出。 3、生产者缺少诚信理念，随意进行虚假宣传。 三、中国葡萄酒质量提升的措施 1、抓好基地建设是质量提升的必备基础

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

升腾Window终端使用常见问题与处理办法

升腾Window终端使用常见问题及处理方法

一、显示问题 1、开机后终端连续发警报声且无显。 故障现象：按下电源开关后“嘀”一声，然后有节奏的 长“嘀---”声音，同时显示器没有显示。 故障排除：一般是内存接触不良或者内存损坏，请检查内存条。 2、开机无显但终端未发出警报声。 故障现象：按下电源开关后“嘀”一声，差不多5秒后 再“嘀”一声，两秒后显示器依旧没有显示。 故障排除：一般是显示器问题，请检查显示器与终端间 连接是否正常，显示器电源线连接是否正常， 显示器电源指示灯是否点亮 3、系统启动进度条结束后无显。 故障现象：在终端系统启动过程中，在程序进度条打点 完成后显示器没有图像，无法进入终端治理 连接的界面。 故障排除：一般是显示分辨率或者刷新率设置参数高于 彩显的参数引起的，可在终端启动时按住

“Ctrl”键进入“BOOTMENU”，按ctrl＋U， 选择“start DEFAUL system”（第一项）后 回车即可，进入系统后再将终端显示参数设 置为与彩显相匹配的数值。 二、终端系统启动问题 1、启动过程中停止错误。 故障现象：在终端系统启动过程中，在程序进度条打点 没有完成就停止不动 故障排除：终端系统软件出错，请重新写入终端系统程 序。 2、启动后提示找不到系统盘 故障现象：开机后提示“DISK BOOT FAILURE,INSERT SYSTEM DISK AND PRESS ENTER” 故障排除：造成这种现象的缘故有二 A、关于3600系列终端，可能是因为启动模 式选择有误，请在开机后按住F12键， 并在出现的菜单中选择“BOOT NC”。 B、终端系统软件丢失，请使用升级终端升级 工具重新写入终端系统程序。

质量问题分析报告

年产2亿平米光学薄膜项目（426）4号 聚酯膜厂房二期 设备基础质量问题调查、分析、处理报告 山东滕建建设集团有限公司 张家港康得新项目部 2015-10-27

一、质量问题发生时间 2015年10月26日下午17时 二、质量问题发生部位及情况 年产2亿平米光学薄膜项目（426）4号聚酯膜厂房二期工程20轴至21轴间设备基础混凝土浇筑过程中，混凝土施工人员误将地面混凝土（C25)浇入设备基础（C30)范围内。经项目监理部发现后及时叫停，并将设备基础范围内C25混凝土全部清除。 三、原因分析 1、由于现场混操作人员浇筑混凝土时责任心不强，并未按照操作规程、技术交底要求施工。 2、现场技术管理人员技术交底后施工过程质量控制不到位，未认真按技术交底要求落实。 3、质检人员在施工过程中控制频率不够，在设备基础混凝土施工时未能进行跟踪旁站监督。 由于以上原因造成质量问题的发生。 四、质量问题损失 企业信誉受到损害，同时造成项目节点延误工期，并造成人工、材料、机械浪费。 五、质量问题责任处理意见 1、由于李元龙施工队操作人员对浇筑基础混凝土

质量重视不够，操作人员责任心不强、操作水平差，是造成质量事故的主要原因，并造成人工、材料、机械浪费。根据项目部的有关规定对李元龙施工队处以5000元罚款，操作工人罚款500元，现场返工所用人工、材料、机械费用全部由李元龙施工队自负。并对不符合现场施工质量要求的人员在2015年10月27日前一律清退出场。 2、项目部现场管理人员因现场管理不到位，未严格执行项目质量管理制度，根据公司及项目部的有关文件对相关人员处罚如下：何正强因质量管理不到，负主要责任罚款200元；刘真锋因未按技术交底要求组织施工，是导致质量事故的直接责任人，负组织不力责任罚款200元、宋斌负技术交底及技术指导不到位责任罚款100元、刘尹贤负现场施工过程旁站监督不到位责任罚款100元。 3、通过此次事件的发生，项目部将引以为戒，进一步加强内部的各项管理工作，加强对项目管理人员及所有施工人员的质量、安全、文明施工的教育工作，提高大家的意识，杜绝类似事件的再次发生。 六、事故技术处理措施 对于20轴至21轴间设备基础混凝土全部清除，返工处理。施工前须经建设单位专业工程师重新检查验收合格后方可进行下一道工序施工。

实证研究论文数据分析方法详解

修订日：2010.12.8实证论文数据分析方法详解 （周健敏整理） 名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号） 变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领 导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影 响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响 关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩 效的影响力，要高于组织认同低的员工。 中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就 是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中 介变量）的中介而产生的。 研究思路及三个主要部分组成： （1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。 （2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。 （3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。

目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6 5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8 6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9 7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18 8.4 调节作用作图～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～22

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

XPE终端常见问题及解决办法V10

产品型号：XPE终端 现象描述：开机普通用户自动登录，如何进管理员或者其它用户？ 故障分析： 解决办法：点击“注销”后，按住Shift键一直不放，可看到用户登录界面。 (二) 产品型号：XPE终端 现象描述：忘记管理员密码，如何以管理员身份登录系统？ 故障分析： 解决办法：在用户登录界面，连续两下快按Shift+Ctrl+Delete键，会出现另一种用户登录界面，用户名输入：administrator 密码输入：gwixpe登入超级管理员。然后通过本地监控程序(本地管理软件)修改用户名密码。 (三) 产品型号：XPE终端 现象描述：忘记本地监控程序登录密码 故障分析： 解决办法：本地监控程序忘记密码后，只能在注册表查看登录密码。在注册表HKEY_LOCAL_MA CHINE\SYSTEM\GWI下ChangePassword的值就是密码。 (四) 产品型号：XPE终端 现象描述：运行U盘或者D盘中.exe文件报错 故障分析：报错是因为在组策略中设置了软件限制策略。 解决办法：在“运行”输入gpedit.msc回车打开策略管理器中，计算机配置---windows设置---软件限制策略中可以看到相关设置（详细设置在可以在网上搜索得到）。 (五) 产品型号：XPE终端 现象描述：管理员用户下能运行的软件却在普通用户下不能运行 故障分析： 解决办法：在管理员下，把安装后的软件目录的USERS权限提升为完全控制。如不行把软件发回技术中心。设置方法，目录文件右键属性，安全标签，选择Users，把下面的“完全控制”的勾勾上。 (六) 产品型号：XPE终端 现象描述：系统登录界面，密码输入框没有光标不能输入登录密码 故障分析： 解决办法：连续两下快按Shift+Ctrl+Delete键，在另一种用户登录界面中输入用户名和密码。

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

采集终端安全相关部分问题汇总

采集终端安全相关部分问题汇总 2013.05.13 1、数据传输与数据项划分问题 按照通信协议进行数据传输时，按照数据单元格式表中所列的数据项，每一行作为一个数据项进行倒项传输（低字节在前，高字节在后）；数据项传输的顺序不变。 举例： 下面以获取终端信息为例说明： F11：获取终端信息 数据单元格式见表： 获取终端信息数据单元格式 数据内容数据格式字节数 芯片序列号BIN 8 证书序列号BIN 16 计数器BIN 4 芯片状态BIN 1 密钥版本BIN 8 例：芯片序列号为： 0x0100000000230213 证书序列号为： 0x925778085EC760AAB2AE1AD751D27030 离线计数器为：0x00002709（十进制9993次） 芯片状态： 01 密钥版本信息：00E0FFFFFFFFFFFF 发送： 68 72 00 72 00 68 6B 12 34 56 78 00 06 7D 00 00 04 01 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 2E 16 接收： 68 C6 00 C6 00 68 88 12 34 56 78 00 06 6D 00 00 04 01 13 02 23 00 00 00 00 01 芯片序列号 30 70 D2 51 D7 1A AE B2 AA 60 C7 5E 08 78 57 92 证书序列号 09 27 00 00（十进制9993次）离线计数器信息 01 芯片状态信息 FF FF FF FF FF FF E0 00 密钥版本信息 2B 16 F14：对称密钥更新数据单元格式见表： 对称密钥更新请求数据单元格式 数据内容数据格式字节数保留（默认00）BIN 1 更新密钥总条数BIN 1

月质量分析报告

十二月月质量分析 xx： 江苏颐高电子商务产业园A标段A1地块项目12月份主控项目全部合格，一般项目合格率为90%以上。对现场原材料进行见证取样复试，复试结果全部合格，整体质量处于受控状态。 本月主要施工内容如下： 1、5#、7#楼基础土方开挖 2、5#、7#楼基础垫层浇筑 3、5#、7#桩芯钢筋笼加工及放置 4、xx资源馆1层地面灰土回填 5、城市资源馆1层地面C15细石混凝土垫层浇筑 6、12#楼网商创业大厦塔吊基础垫层浇筑 7、城市资源馆外架基础垫层土正平，灰土回填 8、1#楼土方开挖、基础清槽 9、7#楼桩芯、承台、地梁及柱（至标高-0.500m）混凝土浇筑 10、7#xx、地梁模板拆除 11、7#楼土方回填 12、xx资源馆1层xx脚手架开始搭设 13、5#楼桩芯、承台、地梁及柱（至标高-0.500m）混凝土浇筑 14、5#xx、地梁模板拆除 15、xx资源馆1层柱钢筋绑扎

16、7#楼1层柱钢筋绑扎 17、1#楼基础垫层及桩芯混凝土浇筑 18、13#楼顶板、xx钢筋绑扎 19、7#楼排架开始施工 20、5#楼回填土（至标高-0.800） 21、1#楼地xx、柱放线 22、1#楼桩头法兰盘锚固钢筋焊接、承台钢筋绑扎 23、3#楼基础清槽 24、3#xx基础垫层混凝土浇筑 25、13#楼顶板、梁及1层柱混凝土浇筑 26、13#楼外架搭设完成1层 本月施工主要存在以下问题 1、5#、7#楼基础桩芯钢筋笼加工过程中，托盘没有按要求采用3mm厚钢板，且钢筋笼螺旋箍筋间距大小不一，观感质量较差。 2、5#、7#楼基础承台垫层浇筑过程中，部分基槽中有渗水，场地清理不到位。 3、城市资源馆灰土回填，土与石灰没有预拌，灰土回填标高控制不到位。 4、城市资源馆1层地面C15混凝土垫层浇筑过程中施工场地标高控制不到位。 5、5#楼个别承台、柱箍筋安装不符合规范（箍筋间距不一）。 6、5#楼个别桩芯积水未清除干净。 7、1#楼基础清槽不干净（有部分积水）。

如何做数据分析_数据分析方法汇总

https://www.wendangku.net/doc/b314507696.html, 如何做数据分析_数据分析方法汇总 如何做数据分析https://www.wendangku.net/doc/b314507696.html,_数据分析方法汇总。光环大数据认为，利用数据分析可以让公司管理者直接有效地进行数据分析，帮助他们更好地按照数据分析结果来作出商业决定。这些应用程序可以针对不同行业，也可以灵活机动地满足公司内部不同人群的需要：从市场部到财务部，从公司管理层到中层。那么如何做数据分析呢？光环大数据的数据分析师培训机构为大家汇总以下几种方法： 1、立体式分析 立体式分析也就是维度分析，产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品，大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析。 真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变，那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。 2、AARRR模型中的基本数据 接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据：Acquisition（获取）、Activation（活跃）、Retention（留存）、Revenue（收益）、Refer（传播）。 3、5W2H分析法 What（用户要什么？）Why（为什么要？）Where（从哪儿得到？）When（我们什么时候做？）Who（对谁做？）Howmuch（给多少？）How（怎么做？）

https://www.wendangku.net/doc/b314507696.html, 4、SWOT分析模型 在战略规划报告里，SWOT分析算是一个众所周知的工具了。SWOT分析代表分析企业优势（strengths）、劣势（weakness）、机会（opportunity）和威胁（threats），因此，SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。 SWOT分析有四种不同类型的组合：优势——机会（SO）组合、弱点——机会（WO）组合、优势——威胁（ST）组合和弱点——威胁（WT）组合。 5、杜邦分析法 杜邦分析法（DuPontAnalysis）是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司赢利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。 其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩，由于这种分析方法最早由美国杜邦公司使用，故名杜邦分析法。 数据分析培训，就选光环大数据！ 为什么大家选择光环大数据！ 大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快

专变终端常见故障分析处理

专变终端常见故障分析处理 一、通讯类故障： （一）故障现象： 终端安装到现场后，无法获得IP地址，无法注册前臵机。观察信号强度发现只有一格或没有，重启终端后发现状态栏显示的终端信号强度小于13。用场强测试仪测试周围发现信号强度衰减数值为：－80B～－95B。 原因分析：这是由于现场GPRS信号强度较弱造成。 解决方法：将这些终端逻辑地址、大用户名称以及地址统计出来并提交移动公司或者提交给终端厂家并邀请终端厂家、移动公司共同协商解决方案。 （二）故障现象： 终端安装到现场后，在打开电屏门的状态下，终端可以正常上线并通过主站的联调；但是安装队关上柜门并离开现场一段时间后，由于现场停电等原因导致终端下线，发现终端掉线并再也无法重新上线。 原因分析：这是由于现场GPRS信号强度较弱造成。但与第一点不同的是，终端所在电房周围的信号强度比较大，可以满足终端上线的要求，只是由于电屏门关闭后由于柜门对信号有较强的衰减作用导致柜内终端无法接收外界的信号，一旦终端掉线就需要重新进行拨号并注册网络，此时如果信

号强度不够的话则极有可能导致终端无法成功注册前臵机。这种现象一般出现现在箱变内比较多。 解决方法：针对此类终端，可加装外引天线，通过场强测试仪找到一个安全可靠并且信号强度较强的位臵安臵好外臵天线的接收端 （三）故障现象： 终端安装到现场后，终端可以正常拨号并显示信号强度，但是无法正常通过身份验证并获得IP地址，也没有相应的提示信息显示。 原因分析：这种现象的可能原因如下：1）SIM卡相关业务开通异常或SIM卡欠费等，导致SIM卡无法通过身份验证导致拨号失败。 解决方法：针对此类终端，可将终端中的SIM卡取出并清除干净SIM卡表面的污垢后重新装入终端，同时检查确信终端的天线连接紧固，在现场信号强度达到要求的情况下，一般可以解决问题，否则可考虑更换终端。 （四）故障现象： 终端安装现场信号强度大于18，终端可以通过身份验证并获得IP地址，但是注册前臵机失败，终端显示“登陆前臵机失败，休眠5分钟”的信息。 原因分析：这种现象的故障原因一般是由于终端中有关通道的参数设臵有误造成。

质量问题综合分析报告

五月生产二厂质量问题综合分析报告 为有效控制生产二厂批量质量问题，提高产品质量和效率，现针对五月份生产过程质量问题（批量性）进行统计分析，具体如下： 一、生产过程存在问题概况： 1、概况：五月生产二厂工艺员记录的生产过程存在问题共157批，其中原材料90批，占总批次不良的57.32%；人为31批，占总批次不良19.75 %；技术设计25批，占总批次不良的15.92%；文件问题11批，占总批次不良的7.01 %；具体见下表： 2、人为不良方面：生产中心批量质量问题共157

总装13批质量问题里面，员工用错物料有8个批次，占61.54%；员工装配不到位有4个批次，占30.77%；条形码打印错误有1个批次，占7.69%。 通过上述表格可以发现，塑料厂、纸箱厂与电子公司、诚丰、东丽不良批次占了整个原材料不良批次的79.31%,其中塑料厂问题主要为底座、中框不良，纸箱厂问题主要为纸箱印刷不良，电子公司问题主要为遥控器混送（出现4批）、电控板不良等，诚丰、东丽问题主要为底座、面板不良。 4、设计开发文件方面：设计开发不良共13批次，其中订单BOM ：8个批次，对照表4个批次。具体如下：

5、原材料问题点分布 1216台。具体如下表所示： 通过上述表格可以发现底座不良达612台占总和的50.33%，中框不良达189台占总和的15.54%，面板不良达133块占总和的10.94%

通过上述表格看出纸箱不良达1928台占总和的44.33%，电加热绝缘座不良达1000台占总和的22.99%， 遥控器

不良达809台占总和的18.60% 6、质量工艺反馈方面： 05月份生产二厂共提交外部门质量反馈61份，其中《工艺/质量问题反馈单》16份，《原材料质量问题反馈 因散点问题（不合格比例未达到5%，不符合批量问题定义）驳回占28.89%，不整改比例为13.33%,未处理比例为37.78%。

统计学数据处理的基本思路

统计学数据处理的基本思路 数据的整理是数据收集与数据分析之间的中间环节数据整理是对收集来的数据进行加工整理使之符合统计分析的需要。如对数据进行图表显示，以发现数据中的基本规律。数据整理的中心任务就是分组与编制频数分布表。 而数据处理的主要步骤又包括以下几点：数据的预处理，数据的分组，数据的整理与显示，统计表。 数据整理是所以步骤的第一步，也最为重要。统计整理是统计调查的继续，是统计分析的前提和基础，在整个统计工作中，发挥着承上启下的作用。 其中，在数据的预处理中，把混在原始数据中的“异常数据”排除、把真正有用的“信息”提取出来。因此，对异常数据的剔除就显得尤为重要，其中又包含多种方法，主要有1、根据人们对客观事物已有的认识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据偏离正常结果，在实验过程中随时判断，随时剔除。2、给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常数据剔除。 比如，在对一个班的同学的身高做调查的时候，可以依据常识，在列表中对那些明显不符合的数据做剔除处理，即身高中出现2米多的数据，依常识不可能。 再则，预处理完毕后，则需要对数据进行分组。通过分类发现数据内部的特点。例如，在对全班身高进行整理后得到数据，可以对之进行不同的分组，如分男女生，如分不同高度段等等。通过分组发现数据内部结构的特点。即有所谓的类型分组，分析分组，结构分组等等。 第三，就是数据的整理与显示。包括的重点有：1、频数（落在各类别中的数据个数。）2、频率（某一类别数据的频数占总体单位个数的比重。）3、频数分布（把频数以表格形式全部列出就是~绘制频数分布表的演示操作(调用Excel文件:分类数据的整理)4、比例（各类数据与全部数据之比）5、百分数（把比例基数100化比率：各类数据间的比值）。 这些处理是下一步的前提与基础，为绘图做准备，比如在对全班身高完成分组后，可以依据一定的需要，对其进行整理与显示，如要研究男女身高的差异，可以分别理出男女身高的平均数，频数，频率，频数分布，比例，百分比等等数据。然后根据需要对其进行显示。 最后一步，就是绘图。其中不同的需要目的需要不同的图形予以显示。图形主要有条形图，直方图，饼状图，折线图等等。以条形图为例，长度表示各类频数的多少，而宽度则一般固定。用于显示各数据直观上的绝对多少。其他图形依然。 所以，综上述，基本思路即包括数据的预处理，数据的分组，数据的整理与显示以及绘图。（由于不会word绘图功能，故相关事例绘图滤去）