数据分析课件（精选14篇）

发表时间：2017-04-05

数据分析课件（精选14篇）。

◍ 数据分析课件 ◍

1. 引言

一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。

2. SPSS分析软件简介

“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。

Pearson相关系数法计算公式：

式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。

Spearman相关系数法计算公式：

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式：

α= 1-(3)

式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。

数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。

我们以SPSS 13.0版本的.软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：

(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。

(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。

(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：

上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。

Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：

(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。

(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。

教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。

我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。

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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。

检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。

数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。

SPSS数据统计分析的步骤如下：

(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。

(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。

(4)点击【OK】，输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。

假设检验的显著性水平为α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。

5. 结语

SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。

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【摘要】首先梳理了大数据时代发展的历程，表明目前已经进入到数据3.0时代，接着解析数据3.0时代是消费者成为主宰的时代，更是企业精准营销的时代，最后以京东为例，窥探了大数据在企业中的运用并给出新时代发展策略，以期给现有中小企业转型提供参考依据。

【关键词】大数据大数据营销京东

一、数据分析时代演变历程

(一)数据1.0时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代

互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

(一)数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造

单纯的企业内部数据已经无法满足今天市场上顾客多样性的需求，大数据的共享已经迫在眉睫。首先，可以通过扩展常规上下游渠道的数据。例如京东与上游供应商的合作。其次，与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体数据是外围数据的一个重要来源。但是如果只是搜集并没有把数据与企业本身营销策略或者数据发布者建立联系，那么数据就没有发挥其应有的价值。最后，虚拟人脉交换获取数据。比如建立企业自媒体收获粉丝获取数据等。

参考文献

[1]岳占仁.大数据颠覆传统营销[J].IT经理世界，20xx，17.

[2]单华.大数据营销带给我国网络自制剧的思考――以《纸牌屋》为例[J].青年记者，20xx，26.

[3]魏伶如.大稻萦销的发展现状及其前景展望.辽宁大学新华国际商学院.

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1、建立并完善公司内部经营分析体系，输出各部门绩效考核相关的经营目标、预算，业绩、收入、成本、利润等经营数据，整合年度/季度/月度经营分析报告，为管理层决策提供有效参考;

2、定期对销售情况进行进销存分析和库存监控，对店铺滞销款商品提出合理的解决建议，对数据分析结果进行监控及审查，并提出修改优化方案;

3、根据日常数据分析、统计工作，搭建数据分析指标体系及报表体系，并及时优化，负责优化数据整理及分析流程，制定高效的数据分析方式;

4、对商品销售、店铺营业额等各类报表进行分析，挖掘隐藏性的信息;对部门所有的调查表及时准确地进行统计和分析，提炼有价值的信息，提出相关建议上报部门经理,以便及时正确作出决策;

5、持续改进公司的项目管理体系，完成对项目的成本分析，预算监控，利润核算，过程监控，实现项目、项目集的成本收益，风险，质量等维度的监控管理。

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教学目标:

(1) 经历数据的收集、整理、描述和分析的过程；根据数据处理的结果，做出合理的判断和**，并在此过程中体验统计的作用。.

(2) 增强应用数学的意识和综合运用所学知识解决问题的能力。

(3) 通过获得成功的体验和克服困难的经历，增进应用数学的自信心，积累数学活动的经验，培养并发展良好的合作意识和能力。

教学重点：熟悉数据的收集、整理、描述和分析，做出合理的判断**

教学难点：数据的收集、整理、描述和分析

教学过程：

1、创设情境，明确活动主题

我们已经学习了数据的收集、整理、描述、分析等统计活动，统计与生活实际紧密联系，其实，我们身边就有大量的统计问题．课前将全班分为四个小组，每一小组提出一个可以在课内调查的统计问题．经过讨论可设计如下问题：

（1）第一组调查了班上学生的年龄。

（2）第二组调查了班上学生的身高。

（3）第三组调查班级学生的每周津贴。

（4）第四组调查了班上学生的体重。

活动步骤：1。要求各组学生根据统计项目设计合理的统计表；

2全班同学对以上四个问题进行了调查；

三。每组学生对记录的数据进行整理、分析、计算，然后分组交流讨论得出结论，每组成员充分表达自己的意见；

4每组选出一名学生与全班同学进行交流；

5、评选最佳活动小组。

二、**活动：

以“每分脉搏次数问题” 为例，进行现场调查分析．

统计调查的基本步骤是哪些？

（1）您的团队将使用什么方法收集数据？是综合调查还是抽样调查？

（2）你的小组准备怎样整理数据和描述数据？

（3）你的小组准备怎样分析数据？

活动：请按计划进行统计分析

展览活动：请介绍并展示统计分析过程和得出的结论

（1）介绍你们小组的数据收集和分析过程；

（2）你得出了哪些结论？依据分别是什么？

三、组织活动：

问：在不同的环境中，人们对同一秒的感受有多大不同？接下来，我们将做这样一个实验，然后从统计学的角度，研究时间估计问题。

全班同学分为两人一组做同一个试验：分别在安静和吵闹的环境中，估计1秒钟的时间。

1在安静的环境中，一个人估计一秒钟的时间，另一个人看着秒表记录实际时间。然后，对全班的数据进行汇总，计算出这些数据的平均值、极差和方差。

2在嘈杂的环境中，一个人估计一秒钟的时间，另一个人看着秒表记录实际时间。然后，对全班的数据进行汇总，计算出这些数据的平均值、极差和方差。

3、讨论：

（1）你在这次统计活动中经历了哪些环节？

（2）两组数据的平均值、范围和方差是否一致？

（3）你最大的感受和收获是什么？

四、课堂小结：

1在处理数据时，我们不仅需要知道一组数据的平均水平，还需要知道这组数据的分散程度。

2范围反映了一组数据的范围。

三。一般来说，一组数据的方差或标准差越小，这组数据的离散度越小，这组数据就越稳定。

五、作业：

将组织活动数据制成频度分布直方图。

◍ 数据分析课件 ◍

项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。

项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据：

政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。

时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。

项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据

任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

我们的目标：

构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：

1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。

2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作为正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。

3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。

以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。

我们的原则

1、规范性原则。

数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致。

2、重要性原则。

数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。

3、谨慎性原则。

数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。

4、鼓励创新原则。

科技是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。

总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映行业分析的全貌，从而推动该行业的进一步发展。

样本如下：

第一章项目概述

此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。

第二章项目市场研究分析

此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。

第三章项目数据的采集分析

此章包括数据采集的内容、程序等。

第四章项目数据分析采用的方法

此章包括定性分析方法和定量分析方法。

第五章资产结构分析

此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。

第六章负债及所有者权益结构分析

此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。

第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的'真实判断性分析。

第八章成本费用结构预测分析

此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

第九章偿债能力分析

此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。

第十章公司运作能力分析

此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。

第十一章盈利能力分析

此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。

第十二章发展能力分析

此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。

第十三章投资数据分析

此章包括经济效益和经济评价指标分析等。

第十四章财务与敏感性分析

此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。

第十五章现金流量估算分析

此章包括全投资现金流量的分析和编制。

第十六章经营风险分析

此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。

第十七章项目数据分析结论与建议

第十八章财务报表

第十九章附件

◍ 数据分析课件 ◍

陶正

两年以上工作经验|男|26岁（1990年4月17日）

居住地：成都

电话：156xxxxxx（手机）

E-mail：

最近工作［10个月］

公司：XX有限公司

行业：通信/电信/网络设备

职位：软件数据库工程师

学历

学历：专科

专业：计算机科学与技术

学校：成都理工大学工程技术学院

自我评价

对待工作认真负责，善于沟通、协调有较强的组织能力与团队精神；活泼开朗、乐观上进、有爱心并善于施教并行；上进心强、勤于学习能不断提高自身的能力与综合素质。在未来的工作中，我将以充沛的精力，刻苦钻研的精神来努力工作，稳定地提高自己的工作能力，与企业同步发展。

求职意向

到岗时间：一个月之内

工作性质：全职

希望行业：通信/电信/网络设备

目标地点：成都

期望月薪：面议/月

目标职能：软件数据库工程师

工作经验

20xx/11—20xx/9：XX有限公司［10个月］

所属行业：通信/电信/网络设备

技术部软件数据库工程师

1、移动公司数据需求建模，ETL工具使用，hadoop平台。

2、hive库建立Python数据分析模型，大数平台数据分析，优化等。

20xx/7—20xx/10：XX有限公司［1年3个月］

所属行业：通信/电信/网络设备

技术部软件数据库工程师

1、负责公司服务器数据库的日常管理，负责公司软件需求收集。

2、负责公司数据库的备份恢复测试，监控公司服务器网络使用情况。

教育经历

20xx/9—20xx/6成都理工大学工程技术学院计算机科学与技术本科

证书

20xx/12大学英语四级

语言能力

英语（良好）听说（良好），读写（良好）

◍ 数据分析课件 ◍

光知道怎么看数据，还是不成，你得熟悉这些数据拿到手上之后怎么去用它，怎么让数据显示出来它本身的威力来。最后总结下来有这么几个部分。

第一个部分，是看历史数据，发现规律。以社区中的活动和电商中的促销为例，这些都是常见的活动，活动做得好的话有意想不到的效果。在做这样的活动，最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说，从这里面要去分析各个品类的销售情况，那个品类销量最大，那个品类销量最小，每月或者每周的平均增长率和符合增长率是多少。通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后，就可以看到哪些品类是优势品类，不用促销就可有很大的量，哪些是弱势的品类等等，这样可以确定出来拿那个品类出来做促销。对于内容社区也是一样，我们要从内容分类，和内容类型两个维度上去看，找到数量少类型单一的分类，对于这些分类下的内容数量及质量都需要提高。

第二部分，是从历史数据和现有数据中，发现端倪，找出问题所在。我们在工作中，每天都会接触到大量的数据，但是大部分看数据就流于表面了。例如对于社区来说，很关注总注册用户数，每日登录用户数，每日新用户注册数。这些数据不能说不可以看，但是更要看到最重要的数据点：每天有多少老用户登录、每天发布的`内容中有多少能够称得上是优质的精品内容，这两个数据决定着说这个社区的质量怎么样，对于内容社区来说，初期如果不重视质量建设，那么等用户到100W之后再去看质量，已经有点晚了。还有一个是市场部门用的会很多，在市场宣传过程中，我们会有很多广告和链接放出去，每天要监测这些链接数据量，当出现数据波动非常大的时候我们应该怎么去做，是要看到链接放置的媒体出现了问题，是不是对方做活动突然吸引了大量的人来，还要去看到我们的着陆页面，是不是吸引用户点击等等。数据就是我们的助手，帮助我们发现问题，同时顺藤摸瓜找到问题的根源所在。这个能力是非常重要的，不管是不是做数据相关工作的人，都要能够掌握。

第三部分，数据预测。通过分析数据，发现其中的规律，那么则可实现数据驱动运营，驱动产品，驱动市场。例如，对电商来说，知道一年内每个月的各个品类的增长率，也清楚各月之间的影响情况，那么按照这个量就可预测未来月度里面交易量的增长情况，我们能够达到什么样的水平。同时，在某个大型活动完结之后，不是立即看数据，要看活动结束后一个月后的数据，这样才能看到多少用户是因为活动的奖品过来，活动结束之后就走了，为什么选一个月，因为在一个月内流失率什么的就一目了然了。

第四部分，学会拆解数据。这个拆解数据在我看来有两方面的维度一个是每年的数据指标怎么去分拆到每个季度，或者每个月，这个有点绩效驱动的意思了。另外一个就是说每天产品的运营数据，推广数据或者销售数据有很多，要会对这些数据进行拆分，知道每个数据都是来自哪些方面，增高或者降低的趋势是什么。

近几年数据分析在互联网领域非常受到重视，无论是社区型产品，工具类产品，还是电子商务，都越来越把数据作为核心资产。确实数据分析的越深，越能够是在精细化的运营，在很多时候工作的重点才有据可依。但是要注意两方面的问题：

1，不能唯数据论，数据有时候能够反馈一些问题，但是也要注意到在有些时候数据并不能说明所有问题，也需要综合各方面的情况整体来看。同时要有数据分析的思维，不仅仅是互联网行业几乎所有的行业每天都会产生大量的数据。所以最重要的是有这种数据粉丝的思维，知道怎么通过数据分析找出规律，发现问题，对将来做出预测及拆解。

UV就可以了。例如对于内容型产品来说，每天的PV，UV是一个非常重要的指标。对于社区型网站来说，每天的登陆数据和进行有效操作的用户则是需要关注的。而对于电子商务网站来说，订单数及客单价是核心，但是于此同事转化率和重复购买率则是需要同样关注的。在移动互联网上这种的数据参数更是多样，最重要的是我们要学会通过自己用户行为特征来找出界定产品健康程度的标准，这样能让我们更好地观察自己产品的好坏。

◍ 数据分析课件 ◍

职责描述：

1.协助构建云数字营销系统，针对外部市场及竞品数据加以整理建模，得出市场分析报告及洞察

2.针对内部数据，定期的端到端分析建模，形成业务洞察，平台洞察，产品洞察和用户洞察，内容洞察。指导各部门优化数字营销推广计划。

3.管理整体云数字体系包含数字营销体系平台建立，管理第三方供应商及对接内部各个数据生产出口。

任职要求：

数据挖掘、bi等相关经验。

python等。

聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验

4. 精通使用sql访问和处理数据系统中的数据。

5. 了解常用分布式计算和存储框架hadoop/hdfs/hive/spark等，具备相关项目经验优先

6. 具备良好的数据敏感度，能从大量数据提炼核心结果，并用简洁清晰的方式呈现数据分析背后的业务逻辑。

部门沟通及资源整合能力，能够独立开展研究项目。

8. 有it及b2b行业经验者优先，有dmp平台建立经验者优先

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目前国内不少机电流通企业已经在利用网络技术进行运营管理和业务拓展，但仍存在一些制约因素：第一，库存资源贫乏和库存资源的高风险；第二，资金的短缺和高财务成本；第三，原有基于client/server二层应用体系结构的连锁经营管理系统给连锁分销体系的建立的带来了局限性、高成本和风险。案例分析报告。

通过对it互联网信息技术现状和发展趋势研究，利用成熟的webservices技术，实施商务模式的变革，将进销存商务运作范畴从公司内部提升到整个机电行业，来达到引入和共享社会资源，不但可以完全解决库存资源和资金的问题，还能大大降低公司经营的风险。同时，基于互联网三层应用体系结构应用，为公司分销体系的建立带来前所未有的光明前景：

集社会资源为我所用，并以此树立行业地位和迅速扩大市场份额，并具备可控性、低成本、低风险和高效率。并由此建立了“合作与服务”的经营理念。

系统目标如下：

（1）为机电流通企业提供全程服务，而不仅仅是简单的信息发布。

（2）系统具有开放性、平台无关性，能够与现存的电子商务系统很好地兼容。

（3）机电流通企业可以根据自己的特别要求进行定制，而且过程不复杂。

（4）方便应用服务提供商(applicationserviceprovider，asp)扩展和维护系统功能。案例分析报告。

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一、总体概况

在国家信息网络战略及“互联网+”战略实施的大力推动下，我区从政策、人才、产品等方面不断加大对电子商务发展的投入力度，取得了良好效果。20xx年，区内电子商务市场规模实现平稳增长，实现电商交易总额104亿元，较20xx年同比增长17 %。其中网络零售额全年累计33.9亿元，同比增长15%；农产品销售全年累计10.1亿元，同比增长5%。

二、电商成交指数分析

（一）电商交易总额。20xx年，区内全年电商成交总额达104亿元，同比增长17%，尤其是农产品上行增势喜人，但总体来看，电商交易总额增速较20xx年约28%的增长率有所放缓。究其原因：

一是政策和市场因素。20xx年以前，我区电商发展基础差，电商成交额度小，随着国家电商综合示范创建项目开展，上下行通道全面打通，大量财力、物力、人力投身其中，尤其是“电商服务中心—站—点”三级服务体系的建成，以智能网仓和城乡物流通道为基础的电商物流配送体系全面运行，以区域公共品牌“山韵黔江”及产品品牌为支撑的网销品牌体系初步形成，各大电商企业、电商平台、尤其是社群电商应势发力，销量节节攀升，促进了我区电商飞速发展。如今，随着国家电子商务法的颁布实施，各项政策企稳，区内电商活动也受到市场环境影响，开始进入稳定发展阶段。

二是基数因子的影响。一方面，随着网络支付设施的推广普及，选择微信、支付宝等进行线下交易支付的群体增长逐渐到达临界点，增势出现“梯度差”；另一方面，我区对周边市场具有一定辐射力，但市场容量仍然较小，反映在电商交易规模上，增长的难度将逐渐加大。

三是保量提质的需求。如今的新零售模式更加讲究“品质至上”和“内容为王”，我区电商开始进行资源和人力方面的优化整合，迈入更加注重品牌力和品质力的新征程，摒弃掉了过去一些粗犷化和原始化的发展模式，在保证总量有所增长的基础上，更加注重品质的提升。

（二）网络零售总额。20xx年，我区网络销售总额为33.9亿元，较20xx年同比增长15%，其中购进（产品下行）19.9亿元，卖出（产品上行）14.2亿元，二者同比增长率分别为14%、17%。与20xx年购进17.4亿元和卖出12.1亿元相比，绝对数值上都有较大的提升。

一是随着时代的发展与电商基础设施的进一步完善，电商逐渐融入大家的生活，加之区内城乡居民的购买力逐步上升，网上购物成为一种消费新常态；

二是随着各类B2C、C2C电商用户群和商品种类不断发展，新型零售平台的服务功能逐步深化，促进了网购（下行+上行）的进一步发展；

三是区委区政府对电商，尤其是电商精准扶贫和乡村振兴的重视和大力扶持，一大批电商平台依托区内广大农村茁壮成长起来，带动了农特产品的上行销售。

（三）农产品销售额。20xx年，区内农产品网络销售额有所增长，突破10亿元大关。

一是产品溢价机会增大。我区位于武陵山区腹地，生态环境良好，农特产品具有一定的品质优势，如脆红李、猕猴桃、阳雀菌等大宗爆款商品在20xx年实现量产，增幅较大；

二是品牌推广效应拉动明显。通过“山韵黔江”及各乡镇多子品牌的共同包装和多维度场景化推广，为农特产品销售助力；

三是农产品深加工效益。区内逐渐形成了从农产品粗加工到深加工的产销一体化产业链，如红薯干、苕粉、渣海椒等；

四是统计口径不断优化。20xx年，各类电商企业的农特产品销售逐渐纳入统计，基本实现无漏报；

五是销售渠道增多。以前从单一淘宝店铺，发展成以京东、邮乐购、微商、微商城、有赞及自建平台、O2O线下体验直销店等多个销售平台共同发展销售渠道，基本上达到了有农产品就有电商，有渠道就有黔江农特产品。

三、电商发展趋势研判

第一，农村电商已常态化，市场竞争进行第三个阶段，重点在产品供应链上。如何让农产品电商化，具备利用电子商务进行销售的前期条件完善，如产品包装、策划、标准化、存储方式、可持续供给、运输等，实现农村电商提档升级触及农户，也就是电商生态链在农村的打造成为重点。

第二，城市供配系统通过电商方式将农村与城市进行有效链接。城市配送植根于打通“城市物流最后一公里”的解决方案，解决乡村振兴中货品进出的高效多样的问题将是重要抓手之一。

第三，品牌推动的农产品溢价将在农村电商中大放异彩。在“传统”的电商模式之外，会员制、预售制、众筹、认领等形式必将会更深一步融入电商，电商也将从“卖产品”慢慢过渡到“卖生活方式、卖情怀、卖格调”，社群电商将更加聚焦精准人群，发力细分市场。

第四，大数据驱动下的生产方式发生变化。大数据平台的建立和使用，可以将原始零散的低密度价值数据经过过滤、分析，建立模型，供决策使用，提前预测市场发展方向，有效提升效率，降低成本。

四、电商发展建议

一是提高对电商的认识，电商不是简单的商业行为，而是解决农产品品牌化、供应链，反作用于生产的一整套解决方案，不是商务委的一个简单工作，从发达地区的发展经验看，是以营造电商生态来推动产业发展或产业发展融入电商生态。

二是加大招商引资力度，力争引入成熟电商引领黔江电商跨跃式发展，导入成熟，大量的需求流量；

三是以电商园区智能物流，冷链物流为基础，打造黔江农特产品供应链服务体系；

四是加强对黔江农特产品的包装策划，打造一批电商爆品；

五是做好大数据运用，为黔江电商发展提供智力和决策支撑。

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常用的数据分析方法

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。

均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

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μ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上的自变量和因变量相关；

3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

六、方差分析

使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。

分类

1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系

2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系

3、多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系

4、协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法，

七、回归分析

分类：

1、一元线性回归分析：只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。

2、多元线性回归分析

使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。

、逐步回归法，向前引入法和向后剔除法

2）横型诊断方法：

A 残差检验：观测值与估计值的差值要艰从正态分布

B 强影响点判断：寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法

C 共线性诊断：

诊断方式：容忍度、方差扩大因子法（又称膨胀系数VIF）、特征根判定法、条件指针CI、方差比例

处理方法：增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等

3、Logistic回归分析

线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况

分类：

Logistic回归模型有条件与非条件之分，条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。

有序回归、Probit回归、加权回归等

八、聚类分析

样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。

1、性质分类：

Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等

R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度，相关系数、列联系数等

2、方法分类：

1）系统聚类法：适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类

2）逐步聚类法：适用于大样本的样本聚类

K均值聚类等

九、判别分析

1、判别分析：根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体

2、与聚类分析区别

1）聚类分析可以对样本逬行分类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对样本

2）聚类分析事先不知道事物的类别，也不知道分几类；而判别分析必须事先知道事物的类别，也知道分几类

3）聚类分析不需要分类的历史资料，而直接对样本进行分类；而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数，然后才能对样本进行分类

3、进行分类：

1）Fisher判别分析法：

以距离为判别准则来分类，即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类，适用于两类判别；

以概率为判别准则来分类，即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类，适用于

适用于多类判别。

2）BAYES判别分析法：

BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进，它不仅能解决多类判别分析，而且分析时考虑了数据的分布状态，所以一般较多使用；

十、主成分分析

将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

十一、因子分析

一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

与主成分分析比较：

相同：都能够起到済理多个原始变量内在结构关系的作用

不同：主成分分析重在综合原始变适的信息。而因子分析重在解释原始变量间的关系，是比主成分分析更深入的一种多元统计方法用途：

1）减少分析变量个数

2）通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类

十二、时间序列分析

动态数据处理的统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；时间序列通常由季节变动、循环波动和不规则波动。

主要方法：移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型

十三、生存分析

用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法

1、包含内容：

1）描述生存过程，即研究生存时间的分布规律

2）比较生存过程，即研究两组或多组生存时间的分布规律，并进行比较

3）分析危险因素，即研究危险因素对生存过程的影响

4）建立数学模型，即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。

2、方法：

中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法，不对所分析的数据作出任何统计推断结论

2）非参数检验：检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致，对生存时间的分布没有要求，并且检验危险因素对生存时间的影响。

A 乘积极限法（PL法）

B 寿命表法（LT法）

3）半参数横型回归分析：在特定的假设之下，建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程，这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法

4）参数模型回归分析：已知生存时间服从特定的参数横型时，拟合相应的参数模型，更准确地分析确定变量之间的变化规律

十四、典型相关分析

相关分析一般分析两个变里之间的关系，而典型相关分析是分析两组变里（如之间相关性的一种统计分析方法。

典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究，并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。

十五、R0C分析

R。以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（为横坐标绘制的曲线用途：

1、R0C曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力用途；

2、选择最佳的诊断界限值。R0C曲线越靠近左上角，试验的准确性就越高；

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3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较，一股用R0C曲线下面积反映诊断系统的准确性。

拓展：数据分析常用公式

一、招聘分析常用计算公式

1、招聘入职率：应聘成功入职的人数÷应聘的所有人数×100％。

÷2

3、月员工离职率：整月员工离职总人数÷月平均人数×100％

4、月员工新进率：整月员工新进总人数÷月平均人数×100％

5、月员工留存率：月底留存的员工人数÷月初员工人数×100％

6、月员工损失率：整月员工离职总人数÷月初员工人数×100％

7、月员工进出比率：整月入职员工总人数÷整月离职员工总人数×100％

二、考勤常用的统计分析公式

1、个人出勤率：出勤天数÷规定的月工作日×100％

2、加班强度比率：当月加班时数÷当月总工作时数×100％

3、人员出勤率：当天出勤员工人数÷当天企业总人数×100％

4、人员缺勤率：当天缺勤员工人数÷当天企业总人数×100％

三、常用工资计算、人力成本分析公式

1、月薪工资：月工资额÷21.75天×当月考勤天数

2、月计件工资：计件单价×当月所做件数

3、平时加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×1.5倍×平时加班时数

4、假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×2倍×假日加班时数

5、法定假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×3倍×法定假日加班时数

6、直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额÷企业工资总额×100％

7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额÷企业工资总额×100％

8、人力资源费用率：一定时期内人工成本总额÷同期销售收入总额×100％

9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额÷同期成本费用总额×100％

人均人工成本：一定时期内人工成本总额÷同期同口径职工人数

人工成本利润率：一定时期内企业利润总额÷同期企业人工成本总额×100％

四、培训统计分析公式

培训出勤率：实际培训出席人数÷计划培训出席人数×100％

五、HR常用基础公式汇总

1.新晋员工比率＝已转正员工数/在职总人数

2.补充员工比率＝为离职缺口补充的人数/在职总人数

＝离职人数/在职总人数

/2）

5.离职率=离职人数/(期初人数+录用人数)×100％

6.异动率＝异动人数/在职总人数

/同期销售收入总数

/（计划增补人数+临时增补人数）

9.人员编制管控率=每月编制人数/在职人数

11.员工进入率=报到人数/期初人数

12.员工当月应得薪资的计算方程式为:每天工资=月固定工资/21.75天

当月应得工资=每天工资x当月有效工作天x当月实际工作天数调整比例

当月应工作天数=当月自然日天数–当月休息日天数

当月有效工作日=当月应工作天数–全无薪假期

当月实际工作天数调整比列=21.75天/当月应工作天数:

生产型企业劳动生产率=销售收入/总人数

六、成本效用评估

1、总成本效用=录用人数/招聘总成本

2、招募成本效用=应聘人数/招募期间的费用

3、选拔成本效用=被选中人数/选拔期间的费用

4、人员录用效用=正式录用人数/录用期间的费用

5、招聘收益成本比=所有新员工为组织创造的价值/招聘总成本

七、数量评估

1、录用比=录用人数/应聘人数*100%

2、招聘完成比=录用人数/计划招聘人数*100%

3、应聘比=应聘人数/计划招聘人数*100%

6、加班率：总加班时间/总出勤时间

7、直接间接人员比例：直接人员/间接人员

八、制度工作时间的计算

-＝250天

2、季工作日：250天÷4季＝62.5天/季/

3、月工作日：250天÷12月＝20.83天/月

季、年的工作日乘以每日的8小时

5、日工资：月工资收入÷月计薪天数

。

÷12月＝21.75天

九、社保计算方式

根据最新的养老金计算办法，职工退休时的养老金由两部分组成：养老金=基础养老金+个人账户养老金

÷2×缴费年限×1%

=全省上年度在岗职工月平均工资（÷2×缴费年限×1%

个人养老金=基础养老金+个人账户养老金=基础养老金+个人账户储存额÷139

5、平均缴费指数就是去年你按1000基数缴纳，而社会当年平均工资2000那你的当年指数就是0.5，把每年的算出来平均，很容易，到时候你自己都可以计算多少养老退休金的。

◍ 数据分析课件 ◍

根据公司年度工作计划和部门分解计划，现将上半年工作情况汇报如下：

一、工作完成情况

（一）OA部分；

1、协助完成OA版本升级；

2、开发完成10个工作流，修改15个工作流；

3、整理出有关OA使用的技巧或OA的亮点功能20项；

4、基于OA平台开发了技术文件借阅模块；

5、基于OA平台开发了任务管理模块；

6、全面掌握OA系统平台的使用及维护。

（二）数据分析部分：

1、完成了质量分析类报表，其中包括10张图形类报表，5张列表类报表。

2、开发了试验中心检验看板系统；

3、开发了仓储中心出入库看板系统；

（三）软件开发部分

1、协助开发并部署了展厅图片自动播放软件；

2。协助开发并部署了展厅视频可在九宫格内同时播放的软件。

二、工作总结

（一）OA部分

OA升级部分主要负责的是OA模块的测试，通过测试各个模块了解了系统中的各个功能，熟悉了新版OA的使用方法；通过熟悉OA的升级、工作流的制作来了解OA的业务逻辑，进而来掌握OA的所有事务和创建新的功能模块。由了解到熟悉，再到掌握和创新。

（二）数据分析部分

此项目上半年主要是为质保部门开发的报表及看板，目前正在使用中。数据分析中数据的准确性最为重要，在开发过程中由于不清楚U8数据库中业务表的逻辑，所以在开发过程中遇到了很大的阻力，但经过不断的钻研和同事的帮助，终于渡过难关，完成了数据分析系统。

（三）创新意识不足

姜主任在日常开会或谈话中经常强调苟日新、日日新这句话，意在说明创新的重要性，并且我负责的工作就是要不断创新、不断的探索，只有不断的创新才能体现自身价值。这和我以前的工作模式有很大的不同，以前就是循序渐进的跟着大家的步伐走，那是盲目的跟进，是为了工作而工作；所以就造成了创新上的严重不足，不论是创新意识还是创新方法，都有所欠缺。如在总结OA的使用技巧的时候，总感觉没有什么东西可写，但是经过不断的去思考、操作，就会发现很多可写的内容。

由此可见，一项工作或一件事情，只有不断的去接触、去做，才能掌握它、应用它。而且在做的过程中要有计划有目标，对待不熟悉并且繁琐的工作要沉着冷静，对待熟悉的工作也要细心认真，并且要高要求才会有更好的结果，要学会从熟悉的工作中不断发现、不断创新，只有不断的创新才能立于不败之地。

三、下半年工作计划

1、继续深入研究OA系统功能，在OA系统的基础上不断发现新功能，不断创新，加大OA的应用开发。如系统中的报表部分、应用中心部分等，争取OA报表与数据分析相结合。

2、继续推进数据分析系统的应用。下半年主要对生产部的生产计划数据进行分析统计并制作成报表，先对生产部进行需求调研，整理出他们需要的是什么，什么样的展示能给他们带来便利；仓储中心的分析报表也在下半年的计划中。在推进项目的同时做好下一步规划，争取跟随时间的齿轮不断前进。

四、年中个人体会

经常听到领导说到“凡事欲则立，不预则废”，一开始虽然知道什么意思，但是没什么感觉。但通过半年的工作和学习，深有体会。一件事情如果没有计划，那么会忘的一干二净，有了计划并且一定要记录到常见的地方，用以提醒自己尽快执行；另一个感受较深的是凡事要勇于承担，勇往直前，切不可唯唯诺诺、拖拖拉拉，不然事情就会搁浅在那里，永远没有结果。

◍ 数据分析课件 ◍

数据是事实，也称观测值，是实验、测量、观察、调查等结果，常以数量的形式给出。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。

一个企业或组织目前的质量管理水平如何?质量技术基础如何?影响质量的关键因素是什么?过程存在哪些问题和缺陷?应当针对性的采取什么质量改进措施?如果仅有一些主观概念和总体性笼统的评价，而没有准确、详尽基础数据分析支持，这些问题是永远无法解决的。正如ISO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，并评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性。”无论是质量标准要求的“基于事实的决策方法”，还是《卓越绩效评价准则》的核心价值观“基于事实的管理”，都不单是一个需要我们掌握的科学管理观点，而是一个需要我们付诸实际的科学行动，这个行动就是数据分析工作。

1.数据分析的步骤

要开展数据分析工作，首先要明确4个方面的问题：

统计和分析哪些数据?

统计和分析这些数据的目的是什么?

统计和分析这些数据的方法有哪些?

统计和分析的结果来提高工作质量和产品质量?

因此，开展数据分析工作一般有以下步骤：

1)编制数据分析项清单;

2)确立每一数据分析项的目的;

3)建立适宜的数据分析数学模型;

4)收集原始数据;

5)获得预期的统计数据;

判断，找出问题点;

7)对问题点进行原因分析，找出主要原因;

8)针对问题点的主要原因，制定改进措施;

9)实施改进措施。

2.数据分析的实施

根据开展数据分析工作的一般步骤，依次从以下9个方面实施数据分析。

1)编制数据分析清单

企业或组织在不同时期所需要的数据分析项是不同的，应适时结合实际情况的变化及时进行调整。可根据实际，编制数据分析项的年度、季度或月度清单，以适应数据分析动态变化的需要。

2)确立数据分析项的目的

数据分析必须要有明确的目的，为数据分析提供准确的方向，以避免盲目、无效的数据分析，确保数据分析的实用性。

数据分析有两方面的主要目的：一是“证实质量管理体系的适宜性和有效性”;二是“评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性”。

数据分析项的目的一般宜用文件化形式明确，既可在编制数据分析项清单时列明，也可单独成文。

3)建立数据分析数字模型

根据每一数据分析项的目的，逐一建立适宜的数据分析数学模型，以确立其需收集的原始数据、基于原始数据的预期统计数据，并明确适宜的统计周期，以及适宜的统计工具和方法。数据分析数学模型设计应充分结合企业或组织自身的运作实际，以保证预期统计数据的客观性、合理性和实用性。

4)收集原始数据

根据所建立的数据分析数学模型，确立数据收集方式，客观收集原始数据，建立原始数据库予以储存。数据收集应遵循客观、真实原则，避免使用人为选择的数据、主观猜测的数据和其他虚假的数据。其中：

①需要以现场测量方式得到的数据，必须用有效的计量器具现场实测方式获得;

②需要以调查方式得到的数据，调查对象及其范围必须要有足够的代表性、客观性。

5)获得统计数据

根据确立的数据分析数学模型，使用适宜的统计方法，对原始数据进行统计，获得预期的统计数据。对原始数据进行合理分层、分类是关键。就如绘制直方图的数据分组应合理一样，原始数据的分层、分类将影响下一步分析、判断结果的准确性。

判断找出问题点

使用适宜的分析、判断工具，对统计数据进行分析、判断，找出需改进点，获得管理体系适宜性和有效性信息，发现管理体系不适宜和失效区域，并制作相应的数据表格和分析图表。这里所指的适宜的分析、判断工具包括：

①排列图：用于找出“关键的少数”;

②直方图：通过形象显示数据的分布，分析导致质量异常的因素;

③因果图：用于判断两个质量因素之间的相关性;

④控制图：用于判断生产过程是否异常及导致异常的因素。

7)找出问题点的主要原因

分析导致不良问题、管理体系不适宜和失效的产生原因。对质量问题进行原因分析应从“人、机、料、法、环”判断分析出来的原因是否为主要原因，一般可使用直方图、因果图和控制图等数据分析工具。

8)制定改进措施

根据数据分析结果，制定改进措施实施计划，明确需改进点的改进措施，针对管理体系不适宜和失效区域进行修订和完善措施，以及这些措施的实施责任。制定改进措施及其实施计划应符合“SMART准则”。所谓“SMART原则”，就是制定措施和方法必须是具体的'(Specific)、可测量的(Measurable)、可实现的(Achievable)、相关的(Relevant)、和有时间限制的(Time-bound)。所以，我们制定的改进措施及其实施计划应满足以下要求：

①有明确的目的。应明确每项措施所针对的质量问题原因。针对每一项主要原因，一般应有一个以上的控制措施。

②措施应该对事不对人。措施的重点应该落在如何消除主要原因上，仅仅对质量问题责任进行追究的惩罚措施是远远不够的。提倡对管理理念、管理方法、制度进行更新和改进的措施，不鼓励对质量问题责任进行追究的惩罚措施。

③有明确的目标。应明确每项措施实施后应达到的具体可量化效果。

④措施必须切实可行，具体详细，有较强的可操作性。切忌口号、标语式的措施，应该杜绝“加强……”、“严格执行……”等类似措施;杜绝形式主义、走过场的措施。措施必须实实在在，真正落实到实处。提倡多一些细微的日常改进措施，不鼓励运动式、一阵风式或大张旗鼓式的措施。

⑤制定措施的同时必须同时落实措施的实施责任者、实施期限和监督责任者。

⑥措施应平衡相应质量问题的经济风险性考虑，既不提倡过分顾及成本而不愿意投入足够资源，也不提倡不计成本、“杀鸡用牛刀”而浪费资源。

9)实施改进措施

根据改进措施实施计划，由实施责任者实施措施，监督责任者监督和验证改进措施的实施，相关人员按部就班、各司其责实施，直至改进措施关闭。

实施改进措施应该注意的问题有：

①所有制定的措施必须切实、不错不漏地执行，杜绝打折扣甚至不执行的现象。

②对一些长期性的措施必须持之以恒，切忌“一年不如一年，一天不如一天”或“三天打鱼，两天晒网”的现象发生。

③对措施实施中所发现存在的问题，实施人员必须及时如实反馈，并由相关人员及时调整措施，再实施。

④维护既定实施限期的严肃性。措施必须在限期内完成，有合理理由延期的，必须经正式的审批。

⑤实施过程中，监督责任人员的责任必须到位，履行好监督职责，及时指正实施过程中的不良偏差。

在措施实施完成后，应通过事实验证控制措施的实施效果，而非主观的感观。这里所指的事实就是：措施实施后质量问题再次出现的次数、所造成损失与措施实施前的对比;管理体系不适宜和失效区域经完善后，是否仍然存在漏洞。

值得注意的是，一些措施的实施效果不能以随机抽查的某一次数据或一段很短时间内的数据来说明问题，必须以完整的数据或较长一段时间的数据来验证，以保证实施效果验证的客观真实性。

经实施验证，对那些能够有效地减少质量问题再次出现的次数和损失的措施，我们应该加以系统地总结，纳入企业或组织的管理制度等中，是这些有效的措施文件化固定下来，形成标准化，帮助我们在今后对类似的质量问题进行管理时少走弯路，少做一些不必要的重复工作，并使质量问题得到有效预防，使生产一次达到标准，明显降低类似质量问题的反复出现的频次。

改进措施无效的原因往往有以下几种：

①原始数据不真实、不客观，存在虚假和主观数据，导致所指向的质量问题原因不准确，即措施的源头不准确。

②原因分析不彻底，浅尝辄止和浮在表面，找到的是一些表面上的原因，而非根源性的末端原因，导致制定和实施的措施只是一些表面措施。

③末端原因判断不准确，将一些对造成管理问题是次要的、偶然性的或我们不可控制的末端原因确立为控制对象，造成事倍功半、劳而无功。

④措施不合理，可操作性差;或措施片面对管理问题现象本身而非末端原因;措施配套的资源投入不足，或措施的投入需求过分昂贵，导致措施无法实施;措施对人不对事，片面强调对管理问题责任的处罚，而非如何对问题进行改进。

⑤措施执行不到位，实施责任没有切实地得到落实，拖延实施，或监督人员责任履行不力，造成措施没有得到切实执行。

⑥数据模型或原始数据收集、统计不合理，无法正确反映管理问题的客观真实情况，导致数据分析不正确。

所以，改进措施无效是，应从上述原因入手，重新分析、判断、查找原因、制定措施和实施措施，对各个步骤进行修正，直至改进措施有效为止。

在上述9个步骤实施完成后，应重新从“编制数据分析清单”开始，进入新一轮的数据分析循环。数据分析实施步骤是一个“PDCA”循环。采用永不停步的PDCA循环来解决质量问题，可以是质量问题的数量和算是随着每一轮循环的完成而明显减少，由此而带来的绩效是可观的。特别是通过数据分析方法的精确分析和判断，有效减少改进过程的盲目性和失误，能够最大限度地提高改进的效率。

企业或组织在质量管理数据分析管理稳定成熟的条件下，可将数据分析管理形成管理制度或标准，将数据分析方法纳入其他管理体系中应用。