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数学建模竞赛中数据处理方法的使用

数学建模竞赛中数据处理方法的使用
数学建模竞赛中数据处理方法的使用

数学建模竞赛中数据处理方法的使用

一、数据处理方法的内涵

随着信息技术的普及,传统的演算式的数据处理方法已经逐渐地退出历史舞台,现今社会数据处理方法指的是以计算机为载体、利用互联网技术对数字信息进行整理分析的方法.现行的数据处理方法以表格和图示最为常见,一般的对近几年来的数据趋势进行分析时,往往将数据整理起来绘制折线统计图,以直观的显示数据走势。而统计每一部分数据所占整体的百分比时,一般都是用扇形图,明确地反映出数据比例。传统的图形绘制一般都是利用纸和笔进行的,而现今软件技术的发展为数据模型的抽象化和数字化提供了可能。将数据录入到电脑系统中,通过电脑软件绘制图表,在一定程度上大大增加了数据处理的准确性,提高了数据处理的效率。

二、数据处理方法在数学建模竞赛中的应用

在数学建模的初级阶段,数据处理方法可以帮助分析出模型内部各元素和数据量之间的关系,使得参赛者对自身的数学建模工作有一个基本认知。其中一小部分的数学模型可以借助数据统计的方法在大量的数据中提取有效数据,建立模型,还有人可以利用模型的理论知识与实际知识的差异度分析建模时的问题所在。可见,数据处理是数学建模竞赛中最为关键的环节之一,数据处理方法在数学建模竞赛中的应用对建模结果有着直接的影响作用.

(一)建模数据的基本分析。一般来说,建模过程中涉及的

数据往往是以电子表格的形式储存在计算机中的,电子表格可以对数据进行排序、筛选、求和和公式运算等一系列处理。除此之外,其他的计算机软件如文档等,还可以利用其中的绘图功能将数据绘制成更利于观察和研究的直方图、散点图等图像。对建模数据的基本分析是数据处理方法在数学建模竞赛过程中的第一步,也是其他方法的基础。

(二)数据插值。数据插值的理论含义是在已有的数据基础上,将其他数据按照某种公式或规律插入的行为。一般情况下,只有在已有的数据量不足以支撑建模完成时才使用数据插值的处理方法,基本的数据插值往往是固定在两点之间的。当然,数据插值的方法需要遵循理论公式才可以进行,理论公式能够保证后插入的数据的准确性,绘制真实的图表。

不同的理论公式,最终形成的插值效果图也就不同,因此在选择插值需要遵循的公式时,需要认真的考量。美国1998年的比赛中就用到了三维插值的方法,取得了巨大的成功。

(三)数据模拟和综合分析。数据模拟主要分为数学模拟和计算机模拟,数学模拟是建立在数学学科公式的基础上的,而计算机模拟则主要是借助计算机技术来实现的。现行的数据处理方法中以计算机模拟的方式居多,利用计算机技术,改变模拟模型的不合理结构和错误参数,为最终的模型塑造样本.

数据的综合分析是建模竞赛中数据处理的最后一步,主要是对前几个步骤的整理和总结,并对其中的数据进行采样实证。根据抽样的数据分析,检验数据与模型之间的对应关系是否合理、模型的最

终版本是否有着足够的数据支撑,为建模过程守好最后一道关卡。

结论

传统的数据处理方法已经逐渐的被社会淘汰,新兴的数据处理在建模竞赛中得到了广泛的应用。科学有效的数据处理对建模过程中出现的错误有着很好的检验功能,能够确保模型数据准确性,促进模型的顺利构建,获得数学建模竞赛的最终胜利,对青少年创新能力的发挥有着重要的影响意义。本文对数据处理方法进行了简要概述,对于融入了信息元素的数据处理方法在数学建模竞赛中的应用进行了整理和分析,挖掘数据处理方法的重要作用,为我国青少年积极踊跃的参加建模竞赛奠定了理论基础。

参考文献:

[1] 王增波, 周勇, 彭仁忠. 数据处理方法在数学建模竞赛中的应用[J]. 软件导刊,2015,12(01):201.

[2] 李宗秀. 数据处理在数学建模中的应用[J]. 牡丹江大学学报,2011,15(07):122.

[3] 王大星, 翟明清. 数据处理和建模方法在数学建模教学中的应用[J]. 北京教育学院学报(自然科学版),2014,25(01):10

科研常用的实验数据分析与处理方法

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

项目管理 输入输出 方法工具 汇总

项目整体管理(Project Integration Management) 制定项目章程(Develop Project Charter) 输入工具与技术输出合同、项目工作说明书项目选择方法 企业环境因素项目管理方法项目章程 组织过程资产项目管理信息系统 专家判断 制定初步项目范围说明书(Develop Preliminary Project Scope Statement) 输入工具与技术输出 项目章程项目管理方法 项目工作说明书项目管理信息系统项目初步范围说明书 企业环境因素专家判断 组织过程资产 制定项目管理计划(Develop Project Management Plan) 输入工具与技术输出初步项目范围说明书项目管理方法 项目管理各个过程项目管理信息系统项目管理计划 企业环境因素专家判断 组织过程资产 指导与管理项目执行(Direct and Manage Project Execution) 输入工具与技术输出 项目管理计划可交付成果 批准的纠正措施请求的变更 批准的预防措施项目管理方法实施的变更请求 批准的变更请求项目管理信息系统实施的纠正措施 批准的缺陷补救实施的预防措施 确认的缺陷补救实施的缺陷补救 行政收尾程序工作绩效信息

监控项目工作(Monitor and Control Project Work) 输入工具与技术输出项目管理计划项目管理方法推荐的纠正措施 工作绩效信息项目管理信息系统推荐的预防措施 否决的变更请求挣值管理预测 专家判断推荐的缺陷修复 变更申请 整体变更控制(Integrated Change Control) 输入工具与技术输出项目管理计划批准的变更请求 变更请求否决的变更请求 工作绩效信息项目管理方法项目管理计划(更新) 推荐的预防措施项目管理信息系统项目范围说明书(更新)推荐的纠正措施专家判断批准的纠正措施 推荐的缺陷修复批准的预防措施 交付物批准的缺陷补救 确认的缺陷补救 交付物 项目收尾(Close Project) 输入工具与技术输出项目管理计划管理收尾规程 合同文件合同收尾规程 企业环境因素项目管理方法最终的产品、服务和 组织过程资产项目管理信息系统项目成果 工作绩效信息专家判断组织过程资产更新 可交付物

统计过程控制的几种常用方法

统计过程控制 1、统计过程控制的基本知识 1.1统计过程控制的基本概念 统计过程控制(Stastistical Process Control简称SPC)是为了贯彻预防原则,应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控,建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平,从而保证产品与服务符合规定要求的一种技术。 SPC中的主要工具是控制图。因此,要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解,否则就不可能通过SPC取得真正的实效。 对于来自现场的助理质量工程师而言,主要要求他们当好质量工程师的助手: (1)在现场能够较熟练地建立控制图; (2)在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断; (3)能够针对出现的问题提出初步的解决措施。 大量实践证明,为了达到上述目的,单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的, 主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念,懂得各项操作的作用及其物理意义,并伴随以必要的练习与实践方能奏效。 1.2统计过程控制的作用 (1)要想搞好质量管理首先应该明确下列两点: ①贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。 ②质量管理学科有一个十分重要的特点,即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科学措施与科学方法来保证他们的实现。这体现了质量管理学科的科学性。 为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组,一为过程控制组,学术领导人为休哈特;另一为产品控制组,学术领导人为道奇。其后,休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。这两个研究组的研究成果影响深远,在他们之后,虽然有数以千记的论文出现,但至今仍未能脱其左右。休哈特与道奇是统计质量控制(SQC)奠基人。1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。

16种常用数据分析方法

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

质量管理学-过程控制方法

第十四章过程控制方法 实行工序质量控制,是生产过程中质量管理的重要任务之一,工序控制可以确保生产过程处于稳定状态,预防次品的发生。工序质量控制的统计方法主要有直方图法和控制图法。直方图法已在第13章介绍过了。 ※本章要求 (1)掌握工序质量的概念和分布特征; (2)掌握工序能力和工序能力指数的概念及区别; (3)掌握工序能力指数的计算方法 (4)熟悉控制图法的概念; (5)掌握计量、计件与计点控制图的类型和具体设计过程; (6)了解控制图的观察分析方法。 ※本章重点 (1)工序质量的分布特征 (2)工序能力指数的概念及计算 (3)控制图的基本概念 (4)计量、计件与计点控制图的具体设计过程 ※本章难点 (1)工序能力指数的计算 (2)计量、计件与计点控制图的设计 §1工序质量控制的基本概念 一、工序质量的概念 工序质量因行业而异。一般来说,对产品可分割的工序,工序质量即为产品质量特性,如尺寸、精度、纯度、强度、额定电流、电压等。对产品不可分割或最终才能形成者,则通常指工艺质量特性,如化工产品、生产装置的温度、压力、浓度和时间等。有时,工序质量也可表现为物耗和效率。 工序质量属制造质量的范畴。质量优劣主要表现为产品或工艺质量特性符合设计规范、工艺标准的程度,既符合性质量。 二、质量的波动与分布 工序质量在各种影响因素的制约下,呈现波动性。工序质量波动包括产品之间的波动,单个产品与目标值之间的波动。质量特性的波动分为正常波动和异

常波动。 正常波动在每个工序中都是经常发生的。引起正常波动的影响因素很多,诸如机器的微小振动,原材料的微小差异等等。正常波动对工序质量的影响较小,在技术上难以测量和消除。工序中的异常波动是由某种特定原因引起的,例如机器磨损、误操作等都可导致异常波动。异常波动对工序质量的影响较大。 生产过程控制系统的目标是当工序出现异常波动时迅速发出信号,使我们能很快查明异常原因并采取行动消除波动。 产品质量虽然是波动的,但正常波动是有一定规律的,即存在一种分布趋势,形成一个分布带,这个分布带的范围反映了产品精度。实践证明,在正常波动下,大量生产过程中产品质量特性波动的趋势大多服从正态分布。因此,正态分布是一个最普遍、最基本的分布规律,它具有集中性、对称性等特点。如下图14-1所示: 图14-1 正态分布的特点正态分布由两个参数决定:均值μ和标准差σ,均值μ是衡量分布的集中趋势,标准差σ是反映数据的离散程度。当均值和标准差确定时,一个正态分布曲线就确定了。正态分布曲线与坐标横轴所围成的面积等于1。可以算出:在μ±σ范围内的面积为68.26%;在μ±2σ范围内的面积为95.45%;在μ±3σ范围内的面积为99.73%。 §2工序能力和工序能力指数 一、工序能力的概念 工序能力是指工序在一定时间,处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。它是工序固有的能力,或者说它是工序保证质量的能力。 工序能力可用工序质量特性值的波动范围来衡量。若工序质量特性值的标准差为σ,则工序能力B=6σ。由正态分布理论知,P(x∈μ±3σ)=99.73%, 故6σ

常用的数理统计及数据处理方法

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。

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。

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号:SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理,更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会,特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司(以下简称:分公司)质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理,并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况,能反映分公司技术质量水平,并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括: 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等; 3.2.2关键质量特性、工艺参数等; 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等; 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等;2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有:分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等,以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术,并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定;并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析,明确过程变差及影响过程因素的相关性,以改进过程;使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因;使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表,并在检测中使用显著性检验,方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理,防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果,包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门,财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门,质量保证部通过编制质量信息日报,每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件,为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果,以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息(异常信息)管理

【项目管理知识】项目中的方法,工具和技术

项目中的方法,工具和技术 关于项目中方法,工具和技术的说明是一个很重要的内容.都是项目管理的重要元素.特举个项目中的例子如下: 项目中的方法 1.项目采用了RUP的相关方法论,以用例分析为驱动,得出相关的软件需求说明书和用例模型;以架构设计为核心,在软件需求基础上进行4+1视图的架构设计,得出相关的分析模型;具体的增量迭代在需求和架构上不迭代,在后续的结队开发中进行迭代。 2.项目借鉴敏捷开发的部分方法论,在结队开发任务中强调设计开发人员的紧密协作和工件的Review和单元测试。强调项目个体技能对项目重要性;强调整个团队价值观对项目成功的重要性。 3.项目借鉴MSF的相关方法论,对项目人员角色和职责进行了明确的划分,保证了角色和职责的明确;在项目过程中采用每日构建流程,保证相关功能的持续集成和问题的及早暴露和发现。 项目采用的工具和技术 1.需求采用Rose出用例模型和业务对象模型,采用DotNet____开发界面原型。采用Word出软件需求说明书。 2.架构和设计采用Rose或XDE出分析模型和设计模型,采用PowerDesigner 出数据库设计,采用DotNet____出相关的原型。 3.编码采用DotNet____完成前台编码。采用PL/SQLDeveloper或Toad完成后台数据库表和存储过程编码。

4.测试采用Nunit进行单元测试,采用LoadRunner进行性能测试。 5.项目方面采用CQ进行需求变更和BUG的管理;采用CC进行项目数据的管理;采用Excel进行测试用例的管理和追踪;采用RP进行需求追踪和需求状态的管理;采用***进行项目任务的管理;采用***进行度量数据的收集后分析;采用**系统管理相关的同行评审。更多信息请访问:项目管理站论坛

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

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作,用以识别改进的方向并实施持续的改进,特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门,负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析,并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据(综合管理部收集) 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据(综合管理部收集) 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据: ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合

项的数量比例; ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据(综合管理部收集) 每次管理评审输入、输出信息,纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据(综合管理部及相关职能部门收集) ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据,以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息; ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据; ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势; ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据(工程部及相关职能部门收集) ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息; ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息(次数、内容); ——与采购过程有关的数据和信息: · 合格供方(物资和工程)名录动态信息和数据; · 供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据,包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4 相关供方投入的资源,如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息; 5.4.5 工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据; 5.5 与产品的监视和测量有关的数据(工程部、生产准备部和相关职能部门收集) 5.5.1 与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据,计算合格率、优良率; ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2 与不合格品控制有关的数据

产品质量过程控制及检验方法

产品质量过程控制及检验方法 设备的质量直接影响到设备的性能,因而在设备的整个制造过程中,我方将按照以下检验方案对整个制造过程进行过程控制,具体方案如下:(1)过程控制和检验 ①采购部根据技术部提出的设备材料采购清单采购,主要零部件及材料均向合格供应商采购。外购部件均选用著名品牌产品。 ②所有原材料进货时均要求提供材质报告。 ③所有外购件进货时均要求提供质量合格证和检验报告。所有材料进厂后,由仓库负责人召集质检部、技术部及车间质检员对材料进行验收,验收合格后方可办理入库手续;验收不合格办理退货手续。 ④设备制造严格按图纸和相关的工艺进行,由车间质检部质检员及技术部现场指导员进行监造。 ⑤设备制造过程中各零部件均进行首检,自检,检验合格的投入生产,制造后的单件均由过程检验进行逐个检验,制造质量凡达不到规定要求的一律进行返修或由技术部负责人批准后作报废处理。 ⑥设备制造工艺流程中规定的质量控制点,由车间负责人填写控制点报审表,由质检部召集技术部及相关人员进行点检,并形成控制点质量检验意见,报项目经理审批处理。 ⑦设备整机制造完成后,由质检部召集技术部、车间相关人员进行出厂前的预组装及空载试运转及渗漏试验,检验合格后办理入库手续。 ⑧设备的生产过程各工序严格按规定的表格填写详细的检验数据。 ⑨出厂前对设备进行预组装。设备的空载运行,主要进行设备在没施加负载状态下进行的整体试压及运行。以上检验由质检部门及技术人员一起组合并验收,并记录检验报告。上述设备组装和空载运行调试合格后方可出厂。 (2)中间检验 甲方在制造过程中随时派人去制造厂进行中间阶段的考查、抽检、监查进度,我方将在货物具备出厂条件后,提前10天书面通知招标方派人员去制造厂进行预验收,预验收项目包括: ①产品外观检查;

(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。)

【管理制度】数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作,用以识别改进的方向并实施持续的改进,特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门,负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析,并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据(综合管理部收集) 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据(综合管理部收集) 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据: ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例; ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据(综合管理部收集) 每次管理评审输入、输出信息,纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据(综合管理部及相关职能部门收集) ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据,以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息; ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据; ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势; ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据(工程部及相关职能部门收集) ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息; ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息(次数、内容); ——与采购过程有关的数据和信息: 精品资料网(https://www.doczj.com/doc/b310516986.html,)专业提供企管培训资料

常用的项目管理工具与模板

项目需求建议书(RFP) A. 项目信息 提供关于项目名称、客户名称、项目经理以及项目发起人姓名等方面的一般信息 项目名称:客户名称:项目经理:文件起草人:项目发起人:日期:B. 项目目标 A. 项目信息 提供项目名称、客户名称、项目经理以及项目发起人姓名等与项目相关的一般信息 项目名称:客户名称:项目经理:授权书起草人:项目发起人:日期:

A. 项目信息 提供项目名称、客户名称、项目经理以及项目发起人姓名等与项目相关的一般信息 项目名称:客户名称:项目经理:文件起草人:项目发起人:日期:

提供关于项目需要解决的问题、项目的工作任务、项目目标、项目管理采用的方法等的信息 □项目范围说明书 描述项目交付结果和工作范围的书面文件 □关键的成功因素 描述关于项目管理、项目团队建设、客户关系管理等方面关键的成功因素方面的书面文件,以便得到项目小组成员的理解、接受和达成共识 □工作分解结构(WBS) 是以项目的交付结果为导向而分解出的、表明项目具体工作任务的书面文件,它定义了整个项目的工作范围 □组织分解结构(OBS) 提供项目沟通与汇报渠道,角色与职责,以及授权等方面信息的组织机构方式 □成本/效益分析 提供关于项目成本与收益,项目的货币价值等方面的信息,以便团队进行财务方面的分析,并作出经济决策 □资源计划 描述执行项目需要资源方面信息的书面文件 □项目进度计划 提供用甘特图表示的项目进度计划,包括项目的开始日期、里程碑事件、活动之间的先后逻辑关系、活动历时、交付日期等信息 □风险管理计划 描述在项目执行过程中可能出现的所有风险事件,每个风险严重程度,以及应急措施的书面文件 □采购计划 描述为了完成项目任务,需要从项目组织以外获取的产品或服务的种类和数量的书面文件

全过程跟踪控制方案

全过程跟踪控制方案目录 第一章绪言部分 第一节项目造价咨询的难点要点分析 第二节投资控制方案编制依据 第二章造价咨询服务工作计划 第一节投资控制的目标计划 第二节预算编制的工作计划 第三节施工过程控制的工作计划 第四节结算审核的工作计划 第三章招标阶段造价咨询工作方案 第一节造价咨询的工作内容 第二节预算编制基本要求 第三节预算编制工作流程 第四节预算编制主要方法 第五节预算编制要点及注意事项 第四章施工阶段全过程投资跟踪控制方案 第一节造价咨询的工作内容 第二节施工阶段全过程投资控制流程 第三节施工阶段全过程投资控制内容 第四节投资跟踪控制总目标及主要节点目标 第五节全过程投资跟踪控制方案 第六节造价控制偏差分析方法及纠偏措施 第五章竣工结算审核工作方案 第一节造价咨询的工作内容 第二节结算审核工作要点 第三节结算审核工作流程 第四节结算审核主要方法

第五节结算审核风险与防范措施 第一章绪言部分 第一节项目造价咨询的难点要点分析 建设项目工程造价全过程投资跟踪控制是在新形势下产生的一项新的投资管理方式,也是工程造价由事后控制向事前、事中、事后的全过程控制的转变。投资跟踪控制作为现代投资管理一种重要方式,已经在大中型建设项目实施过程中被普遍实用,并且取得了明显的社会效益和经济效益。 1.预算阶段难点、要点分析 概预算编制有时时间紧、任务急、工程数量繁杂,难免多算、漏算、重复计算,这就要加强审核力度,提高概预算编制的准确性。 ①审核工程量、审核采用的定额单价、指标是否合适 a)根据设计图纸、设计说明、施工组织设计的要求审核工程量。 b)定额具有科学性、权威性、法令性,它的形式、内容任何人都必须严格执行。审核采用的定额名称、规格、计量单位、内容是否满足施工方法要求,套用定额不同,单价则不同。 c)定额包含内容是否与设计相符。如定额含筋率、混凝土标号等。 d)补充定额是否符合要求,计算是否正确。 ②审核材料价格 对材料价格、运杂费进行审核,材料价格是否包括运杂费,材料运输方法、措施是否符合实际,做到既要满足工程要求,又要努力降低费用。 ③其他费用 a)取费标准是否符合工程性质; b)费率计算是否正确; c)计算基数是否符合规定; d)价差调整是否符合规定。 2.结算阶段难点、要点分析 ①工程合同的不完全性决定了工程价款的不确定性 与一般货物购销合同不同,工程合同是一种典型的不完全性合约。由于工程本身的专业性、复杂性以及建设工程的契约商品性质,工程合同不可能对所有事

大数据的统计分析方法

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:

大学物理实验_常用的数据处理方法

1.7 常用的数据处理方法 实验数据及其处理方法是分析和讨论实验结果的依据。在物理实验中常用的数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法(直线拟合)等。 1.7.1 列表法 在记录和处理数据时,常常将所得数据列成表。数据列表后,可以简单明确、形式紧凑地表示出有关物理量之间的对应关系;便于随时检查结果是否合理,及时发现问题,减少和避免错误;有助于找出有关物理量之间规律性的联系,进而求出经验公式等。 列表的要求是: (1)要写出所列表的名称,列表要简单明了,便于看出有关量之间的关系,便于处理数据。 (2)列表要标明符号所代表物理量的意义(特别是自定的符号),并写明单位。单位及量值的数量级写在该符号的标题栏中,不要重复记在各个数值上。 (3)列表的形式不限,根据具体情况,决定列出哪些项目。有些个别的或与其他项目联系不大的数据可以不列入表内。列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 (4)表中所列数据要正确反映测量结果的有效数字。 列表举例如表1-2所示。 表1-2铜丝电阻与温度关系 1.7.2 作图法 作图法是将两列数据之间的关系用图线表示出来。用作图法处理实验数据是数据处理的常用方法之一,它能直观地显示物理量之间的对应关系,揭示物理量之间的联系。 1.作图规则 为了使图线能够清楚地反映出物理现象的变化规律,并能比较准确地确定有关物理量的量值或求出有关常数,在作图时必须遵守以下规则。 (1)作图必须用坐标纸。当决定了作图的参量以后,根据情况选用直角坐标纸、极坐标纸或其他坐标纸。 (2)坐标纸的大小及坐标轴的比例,要根据测得值的有效数字和结果的需要来定。原则上讲,数据中的可靠数字在图中应为可靠的。我们常以坐标纸中小格对应可靠数字最后一位的一个单位,有时对应比例也适当放大些,但对应比例的选择要有利于标实验点和读数。最小坐标值不必都从零开始,以便做出的图线大体上能充满全图,使布局美观、合理。 (3)标明坐标轴。对于直角坐标系,要以自变量为横轴,以因变量为纵轴。用粗实线在坐标纸上描出坐标轴,标明其所代表的物理量(或符号)及单位,在轴上每隔一定间距标明

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