数据分析8个流程与常用7个思路
在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。那么如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。
作者：秋云来源：秋天e云|2016-11-07 11:51
收藏
分享
在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。
那么如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。
一、数据分析八流程：
1、为什么分析?
首先，你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如，这次短信方式的数据分析，为什么要做这个分析。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。
2、分析目标是谁?
分析目标是谁?要牢记清楚的分析因子，统计维度是订单，还是用户，还是金额，还是用户行为。避免把订单当用户算，把用户当订单算(上周运营同学真实案例)，算出的结果是差别非常大的。
3、想达到什么效果?
通过分析各个维度的用户，订单，找到真正的问题。例如这次的XX通道的分析，全盘下线，或维持现状不动，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现用户精细化运营已经非常必要了。
4、需要哪些数据?
支付的数据，茫茫大海，数据繁多，用“海”来形容一点都不为过。需要哪些源数据?付费总额，付费人数?新老用户维度?付费次数?转移人数?留存率?用户特征?画像?先整理好思路，列一个表。避免数据部门同学今天跑一个数据，明天又跑一个数据，数据部门同学也会比较烦。
5、如何采集?
直接数据库调取?或者交给程序猿导出? 自己写SQL?运营同学不妨都学一下SQL，自力更生。
6、如何整理?
整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。
7、如何分析?
整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对用户很了解，对渠道很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。运营同学比较容易聚在某个点上转圈走不出来。
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表：
1.折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。
2.(柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。如
支付宝与微信覆盖率差别。
3.堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。例如我们需要表示
各个支付方式的人数及总人数时。
4.线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。
5.条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。
6.饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并
不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。
7.复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。
8.母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重。例如上次短信支付能力用户中，没有第3方支付能力的用户，
中间有X%比例是没银行卡，X%比例是没微信支付账号等。
图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。
有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。
在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。
二、数据分析七思路：
1、简单趋势
通过实时访问趋势了解产品使用情况。如总流水，总用户，总成功率，总转化率。
2、多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如新老用户、支付方式、游戏维度、产品版本维度、推广渠道、来源、地区、设备品牌等等维度。
3、转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有下单率，成功转化率等。
4、用户分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。例如我们这次对短信这类用户，短信里又有第3方和无第3方支付能力的，需要再进行分群的运营。
5、细查路径
数据分析可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。例如我们这次对新用户的运营，也非常有意思。
6、留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访”的比例。通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。
7、A/B 测试
A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则(例如用户体验、数据指标等)优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。
不单是支付的数据分析，其他的产品运营数据分析流程和思路也一样适用，只是支付数据相对其他产品而言，维度很多，以及组合的维度也非常多，因此就需要更清晰的思路和大局观，避免陷入到数据海洋中。
【编辑推荐】
1.如何提高你的数据分析能力？
2.产品经理必会的五大数据分析模型
3.Python VS R语言?数据分析与挖掘该选哪一个?
4.从入门到精通：如何用图表做好数据分析?
5.数据分析师的情怀，一个大数据工作者的感悟
科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一
干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系 【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 （注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出
限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。 当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。
济南史密泰克精细化工有限公司 车间工作流程 所谓无规矩不成方圆，每件事情的发展都有着自己的规律，人们在历史的长河中之所以能够生存并较好的发展，就是因为人们善于在实践活动中总结经验教训，并利用这些经验教训去指导今后的实践活动。《车间工作流程》的创作目的也是如此，希望搭借此平台，同事之间能够进行更多的经验交流，使得我公司今后的生产活动能够不断完善，从而达到提高生产效率的目的。 本流程介绍语言直白、文字简练，从原材料的入库一直到成品的出库，都做了简要介绍，阅读时请仔细阅读注意事项。 一、原材料 原材料进入仓库前，须由车间主任先点明数量并初步核查有无质量问题，核查无误后方可指派工作人员卸至指定位置。不同规格原材料排放要求不同：袋装原料需码放整齐；桶装原料应开口向上站立放置，空桶应尽量双层叠放。对于来料之中的残损品根据实际情况退回或者优先使用。车间主任应随时掌握仓库内原材料的使用情况，并及时与厂长沟通。对于长期不使用或者容易失效的原材料，车间主任应做好妥善的保存工作。 二、生产工作 1.安全生产
生产人员进行生产活动之前，须先对车间正常生产流程作详细的了解，并由“师父”对其将要从事的工作进行充分的讲解以及实际的演示，并着重讲明其中的注意事项。当生产活动正常进行，车间主任要随时做好监督工作，提醒同事注意生产安全，对不安全、不正确的生产活动进行及时的制止及纠正。 2.保质生产 生产部在进行生产活动前需拿到由综合部下达的生产任务单以及化验室下达的生产作业单（特殊情况除外），生产小组长拿到任务单与作业单后组织生产人员严格按照任务单上的产量与时间完成，严格按照作业单上的生产要求进行生产作业。 生产流程概括： 生产小组成员按照所要生产的产品提前将各种原料准备齐全，袋装原料开线解口，桶装原料开封松盖，罐装原料检查电源及各阀门的开闭情况，生产组长做好数量的核查工作；生产组长按作业单要求做好生产活动的安排工作，遵循规定的反应时间，达到要求的反应状态后由化验室工作人员对每批次产品做好抽查工作并留样，如生产过程中发生异常情况，应及时向车间主任及厂长汇报，并做好相关问题的处理工作。化验室抽样检测合格后，按规定管路将所生产的产品输入相应的成品罐。生产活动结束后，关闭所有阀门开关，对管路中各处滤网进行清理，切断所有设备电源，对工作平台做必要的清扫。 注意： 1．固体原料加入反应釜之前应做好粉碎工作，避免硬物将反应
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卩与已知的某一总体均数卩0 （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。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
文件名称： 生产车间生产管理规范 文件编号： XXXX 制订日期： 20XX 年 X 月 XX 日 版本版次： A/1 制定： XXX 核准： XXXX 总共页数： 6 页
1.目的 通过生产过程的管理，确保生产品质、交期、成本、安全的目标实现。 2.流程角色主导部门：生产部配合部门：业务部、采购部、工程部、研发部、 品管部、仓库 3.流程说明：对生产全程进行管控，实行有序管理；管理目标追踪落实。 4.职责定义 4.1生产部 4.1.1跟进收集各部门对各类产品的需求信息，制定合理的生产计划并实 施； 4.1.2按照产品作业指导书的工艺工序要求，组织调度生产资源落实领料、 生产、入库过程管理； 4.1.3对生产自检的不合格物料跟进退换。 4.2业务部 4.2.1依据已签订的供货合同，转化为生产通知单并及时有效下发； 4.2.2依据业务员提报产品交期需求，整理发布出货计划单； 4.3采购部 4.3.1在生产通知发布后，及时制定对应的到料计划并实施，确保生产物料 的供应； 4.4工程部。 生产部生产作业流程
4.4.1发行各类产品的标准作业规范（SOP），工艺流程图（PDF）并监督生产 落实执行； 4.4.2协助生产技术支持，确保生产顺利进行。 4.5研发部 4.5.1发行各类产品的产品物料清单（BOM）及各类技术图纸、文件； 4.6品管部 4.6.1依据生产自检后的物料退换要求，进行责任方判定以确认不合格物料的处 理决定； 4.6.2对制程中的原物料与半成品加强制程检测，对入库前的制成品执行入库检 测。 4.7仓库 4.7.1根据生产通知单和产品物料清单（BOM）及时出具领料单； 4.7.2依据出货计划单即时按单备料，根据生产部需求履行发料、退料、报废、 入库等作业流程。 5.生产作业流程图
常用的数理统计及数据处理方法 水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析，就无法形成明确的质量概念。因此，必须通过对大量数据的整理和分析，才能发现事物的规律性和生产中存在的问题，进而作出正确的判断并提出解决的方法。 第一节数理统计的有关概念 一、个体、母体与子样 在统计分析中，构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。 研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体，它可以无限大，也可以是有限的，如一道工序或一批产品、半成品、成品，可根据需要加以选择。 进行统计分析，通常是从母体中随机地选择一部分样品，称为子样（又称样本）。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析，取得数据后加以整理，得出结论。取样只要是随机和足够的数量，则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样；依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况，就是所谓的统计推断，也叫判断。 例如，我们可将一个编号水泥看成是母体，每一包水泥看成是个体，通过随机取样（连续取样或从20个以上不同部位取样），所取出的12kg检验样品可称为子样，通过检验分析，即可判断该编号水泥（母体）的质量状况。 二、数据、计量值与计数值 1，数据 通过测试或调查母体所得的数字或符号记录，称为数据。在水泥生产中，无任对原材料、半成品、成品的检验，还是水泥的出厂销售，都要遇到很多报表和数据，特别是评定水泥质量好坏时，更要拿出检验数据来说明，所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。 根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同，质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2，计量值 凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等，多属于计量值数据。计量值也可以是整数，也可以是小数，具有连续性。
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维
在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图
车间管理制度 为了保障生产有序、高效进行，制定本制度： 一、生产工作的主要任务：以生产作业的施工单为依据，合理组织车间的日常生产活动，经常检查维修作业过程情况，及时、有效地调整和处理生产过程中的异常情况，保证全面完成车间生产任务。 二、每日开班前，应检查生产准备情况，包括班组人员到位情况，设备工具准备情况，配件供应或修复待装情况，督促和协调有关部门、班组按时做好生产准备工作。 三、根据当日应安排的施工作业，及时、均衡地安排班组进行作业。车间主管指令必须绝对服从，班组或员工个人对此有意见，必须先执行指令下班后再提意见，必要时可向服务经理报告。 四、对车间进行周期性巡视检查，不断地到各个作业工位检查工作情况，发现异常，及时处理和协调。 五、根据生产需要，合理组织，调剂作业安排，以确保各工位之间的有效配合。当班组作业完成时，及时通知检验员到工位进行检验。 六、经常与配件部联系，了解配件情况，督促配件部及时把配件供应到车间班组。 七、出现维修增加项目情况时，应立即通知服务顾问，以便与客户取得联系。在接到服务顾问增项处理意见时，应及时通知班组进行增项作业。
八、检查督促车间合理使用和维护设备。一是检查、督促操作者接章操作；二是检查、督促设备工具的日常维护保养，禁止设备带病运行；三是督促和检查有关单位和班组严格执行设备维修规定。 九、做好车间生产作业安排的记录，统计和分析，及时总结生产过程中的问题与经验，并负责完成该工作报告。 十、督促车间文明环境建设、每日检查生产现场，经常引导教育员工文明施工，爱护环境、爱护设备、爱护车辆，遵守安全生产规定，保持车间整洁的卫生环境。 十一、组织好生产调度会，对全车间的典型问题或情况，要及时告诉员工，以吸取教训；对工作中的优良表现，要予以表扬，以鼓励员工积极向上。
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。
生产计划员工作内容 一、每日工作内容： 1、8：05上交昨日工作情况： ①、《车间产量日报表》 ②、《工单拆分情况日报表》 ③、《异常工单日报表》 2、8：10快速查看各车间昨天生产进度报表： ①、快速各车间生产进度异常情况 ②、根据实际情况及时变更与调整生产计划 3、8：30后进入ERP系统数据库： ①、根据新增订单的要求，将“203销售计划表”内的销售单在ERP系统内把销售单转化成 生产部内部各车间《工序生产工单》 ②、同步需要负责检查系统数据中关于当日业务部新增订单的物料需求相关数据 ③、根据新增订单的要求，将“204B生控计划分析表”内的数据下达生产一部各车间工序 生产工单，并做好《工单拆分情况日报表》 ④、需要同步考虑检视ERP系统中与新增订单的物料需求有相同或者库存、半成品与改制品 等相关数据 ⑤、拆分后的工单制成相应的表格且需要打印出来以备查验，根据原有生产计划做好新工单 的生产计划安排 ⑥、对《工单拆分情况日报表》内的数据“生产工单”的准确性负责，与相关部门及时的进 行沟通，维护《车间工序工单》在《周生产计划》的承诺日期 ⑦、车间提报的返修工单的计划性安排，并做好汇总与记录，每周末上交《返修工单统计周 报表》 注：打印出来作为核查依据，因为系统数据是动态更新的，方便作为生产计划跟踪工作的参考依据 4、13：30根据ERP系统与现场的相关资料： ①、进入系统数据库，对常规配件注1进行专项整理和汇总，对接近或者低于安全库存的型号 要及时预警和整理成报表《常规配件备货日报表》，并将常规配件以月库存备货数量做好备货生产计划，并下发各相应工序车间进行生产 释义：常规配件是指已经定型且成熟，热销量大可以做备货的款式型号 ②、对非标类、外协类的工序零件进行一日一清的整理工作，包含系统数据与现场实物 ③、对返修件、补料异常及时进行跟踪处理 5、车间跟踪工作的例行检查（每日多次进行） ①、发现异常情况及时上报，且积极与生产部各工序车间进行协调、沟通，确保生产进度按 照周计划的日程准确执行到位 ②、负责对自己跟踪的车间进行巡视与监督，了解对应车间人员、生产状况、产能 ③、参照周生产计划，结合系统数据，发现车间生产异常情况，及时上报并记录，作为对车间进行绩效考核之一
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
数据分析程序流程图
数据分析程序 1 目的 确定收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，评价和持续改进质量管理体系的有效性。 2 适用范围 本程序适用于烤烟生产服务全过程的数据分析。 3 工作职责 3.1 分管领导：负责数据分析结果的批准。 3.2 烟叶科：负责数据分析结果的审核。 3.3 相关部门：负责职责范围内数据的收集和分析。 4 工作程序 4.1 数据的分类 4.1.1 烟用物资采购发放数据：烟用物资盘点盘存、烟用物资需求、烟用物资采购、烟用物资发放、烟用物资分户发放、烟用物资供应商等相关数据。 4.1.2 烤烟生产收购销售数据。 4.1.3 烟叶挑选整理数据：烟叶挑选整理数据。 4.1.4 客户满意：烟厂（集团公司）和烟农满意度测量数据和其他反馈信息。 4.1.5 过程和质量监测数据：产购销过程各阶段检查数据及不合格项统计等。 4.1.6 持续改进数据。 4.2 数据的收集 4.2.1 烟用物资采购数据的收集 a) 烟草站于当年10月底对当年烟用物资使用情况进行收集，对库存情况进行盘点，并填写烟用物 资盘点情况统计表保存并送烟叶科； b) 储运科于当年10月底前将烟用物资库存情况进行盘点，送烟叶科； c) 储运站于当年挑选结束后对库存麻片、麻绳、缝口绳进行盘点，据次年生产需要，制定需求计 划表，送烟叶科。 d) 烟草站于当年10月底据次年生产需求填报烟用物资需求表，上报烟叶科，烟叶科据烟用物资需 求和库存盘点情况，拟定烟用物资需求计划，报公司烤烟生产分管领导批准； e) 烟叶科将物资采购情况形成汇总表，送财务科、报分管领导； f) 烟叶科形成烟用物资发放情况登记表，归档、备案； g) 烟草站形成烟用物资分户发放情况表，烟草站备案。 4.2.2 烤烟产购销数据的收集 a) 烟用物资采购数据收集完成后，由烟叶科填报《烟用物资采购情况汇总表》，于管理评审前上 报分管领导和经理。 b) 烤烟生产期间，烟草站每10天向烟叶科上报《烤烟生产情况统计表》，烟叶科汇总后定期上报 公司领导层。对所收集的进度报政府或上级部门时，必须由分管领导签字后才能送出。
车间班组长岗位职责及工作流程 一、岗位说明： 1、全面负责本班的生产管理、人员管理、质量管理、现场管理等工作。 2、工作内容：主持班内班前会、核对生产质量信息、组织生产、质量确认与自检、现场管理、包材领用与准备、剩余包材与坏损的清退、成品入库、质量记录。 二、岗位职责： 1、严格遵守公司制定的各项管理制度。 2、负责检查第二天生产所需包材的准备情况，如下班前第二天本生产线包材未到位及时通知车间主任协调。 3、对班组的生产环境及设备的维护负主要责任。负责班组生产的现场管理、生产调度、质量控制。 4、负责生产区域内质量自检体系的检查和记录。 5、对上道工序的产品，贴好标的瓶，物料的外观进行检查把关，合格的方可使用。 6、做好上、下工序的协调，努力提高生产效率。服从车间调配，积极完成临时工作任务。 7、对数据认真负责，对班组产量数据要一箱不差。 8、对包材消耗负责，对剩余的和坏损的包装及时找车间核算员开退票清退，不能形成积压。对缺少的包装要及时通知车间后勤清点，补齐。
9、对每天的生产过程负责，做到日清日结。 10、对班内人员第二日出勤情况负责，如调休人员提前一天和车间主任协调人员。 三、工作流程： 1.根据车间安排的生产任务，在班前会上具体分到班组，同时，合 理的配备人员，提高生产效率。 2.按照车间质量自检体系的规定，进行质量确认，直到生产出第一 箱合格产品，填写相应的质量记录。 3.及时处理班组与上下工序的协调中遇到的问题，积极解决生产过 程中遇到的问题，努力提高有效的工作时间，掌握生产进度，提高劳动效率。 4.积极学习设备设施的使用，掌握负责生产线所有设备的操作和简 单维护。 5.对当班的生产质量情况进行巡查，及时发现隐患，提醒班组内人 员注意事项。 6.中午下班前要了解当天的入库进度，保证当天开好入库单的产品 必须入完。 7.下午一上班根据车间的生产安排，找统计员将第二天所需的包材 全部开具调拨单，监督后勤班组领用。并安排将相应的包材放到指定地点，以备第二天尽快使用。 8.下班前，要检查次日本班次生产任务所需包材领用的情况，当天 开票的包材当天必须领完。
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。）
业务流程图与数据流程图的比较
业务流程图与数据流程图的比较 一、业务流程图与数据流程图的区别 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。
数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同
业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节;增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同 (1)业务流程图的常用的基本符号有以下六种, 见图 2 所示。 (2)数据流程图的基本符号见图 3 所示
车间统计员须知 一、计件原则：平等、负责、正确、及时 二、车间员工不分新老，一律按规定严格考核 三、小包装车间入库 1、生产人员 1)生产人员须于次日9：30前入库完毕 2)入库完毕后务必13：30前记功完毕 2、生产统计员 生产统计员于下午13：30前协同仓管查对小包装车间入库数据是否相符，相符则及时上帐；不符则立即进行校正处理。 四、大包装车间入库 1、生产人员 1)生产人员须于当日把所生产加工的产品入库完毕 2)各生产组组长须于当日将所生产加工完毕的产品报交生产统计员 2、生产统计员 生产统计员于次日9：30前协同仓管人员查对入库数据是否相符，相符则及时上帐；不符则立即进行校正处理 五、池底辣 1、腌制车间送池底辣交包装车间生产时，必须向改组称量人员和组长说明 2、腌制车间加工完毕的池底辣须于16：30前送交包装车间生产，17：30前报交当天所送交的池底辣的数量 六、生产人员入库时必须按仓管人员的堆码要求码放，不得私自码放 七、漏汤产品处理 1、当成品出现漏汤时必须及时进行补救处理，并记录漏汤原因；当一次漏汤超过3件时必须报告车间主任；当一次漏汤超过5件时须停止生产找出事故原因，并报知车间主任、报告质检人员 2、返工漏汤产品时，组长通知参与返工而拒不参加返工的职工将承担此次平均扣款金额的3倍，屡次再犯此错误者报交办公室给予相应处理。 八、分配暂行标准（团队协作生产） 1、腌制车间 1辣子组长多于组员5元，其余均以平均分配为主。（组员分配时将优先听取组长意见） 2、包装车间 团队协作生产时组长多余组员8元，其余均以平均分配为主。（组员分配时将优先听取组长意见） 1
大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析 数据采集，就是使用某种技术或手段，将数据收集起来并存储在某种设备上，这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析，大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下： 1.大数据收集过程 在收集阶段，大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上，为了获取更多的数据，大数据收集的时间频度大一些，有时也叫数据采集的深度。在空间维度上，为了获取更准确的数据，数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100 平方米的葡萄园的平均温度 为例。小数据时代，由于成 本的原因，葡萄园主只能在 葡萄园的中央设置一个温度 计用来计算温度，而且每一 小时观测一次，这样一天就 只有24个数据。而在大数据 时代，在空间维度上，可以 设置100个温度计，即每个 1平方米一个温度计；在时间维度上，每隔1分钟就观测一次，这
样一天就有144000个数据，是原来的6000倍。 有了大量的数据，我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度，如果加上时间刻度的话，还可以得出一个时间序列的曲线，结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度，数据量越来越大，数据存储问题就凸现。原来1TB的数据，可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储，而现在变成了6000TB，也就是需要6000块硬盘来存放数据，而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势，它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起，让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，这样人们就不用再害怕大数据了，大数据再大，增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多，名气最大的，目前市场上应用最广的，就是hadoop技术了，更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成，其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个，一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起，使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，至于数据如何在硬盘上存放和读取，这件事由hadoop和hdfs共同完成，不用我们操心，这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据，而数据存放在硬盘上的哪个磁道，我们是不用关心的。
生产车间工作流程 一、目的 1）更好的使生产车间员工及新员工了解工作，熟悉工作内容。 2）确保产品符合规定要求的同时能准时完成各项工程。 3）规范生产车间工作及人员配置。 二、适用范围 适用于本公司生产车间 三、定义 1）加工流程：生产车间接到生产任务后，从领料加工到加工完成入库的一个加工过程。 2）检验流程：生产车间接到供应到货报验单（外协件/外购件）后，从领料试验到试验完成入库的一个检验过程。 四、流程明细 1、加工流程 ①生产计划接到供应部门下达的业务订单及研发联系单，根据订单要求、生产能力、设备状况下达的生产加工任务单及加工图纸到各个班组。订单中特殊产品安排外协加工。 ②班组接到生产加工任务单后结合图纸到半成品/产成品领料并签字确认。 ③各班组长根据生产能力、设备状况、物料状况安排生产加工，操作工根据作业指导书、图纸、进行加工，加工首检需检验检查各个
后进行批量加工。（加工记录、试验记录，首检各个确认记录） ④批量加工过程检验巡检，加工完成操作工自检。（巡检记录、自检记录） ⑤加工完成检验进行终检，终检合格凭生产加工单移交半成品/产成品并签字确认。（终检记录、试验记录） ⑥生产过程检验首检、巡检、终检、操作工自检出现的不合格品先隔离，等待检验处理（报废、待定、翻修） 2、外协件/外购件检验流程 ①检验班组接到供应部开具的到货报验单后（外协件/外购件），检验组组长根据到货数量、检验能力、设备状况下达检验加工单。 ②检验人员依据加工单、作业指导书、进行产品检验。（检验记录） ③检验合格后凭生产加工单移交半成品/产成品并签字确认。 ④检验、试验过程中出现的不合格品先进行标记，再隔离放置；然后进行不合格品的台账登记，最后出不合格品质量报告给外协外购的厂家，把不合格品退还给厂家。
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：