各种指标问题解决思路总结-fzx

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统计分析常见问题与解决方法

统计分析常见问题与解决方法
选择合适的置信水平、考虑样本量大小、检查模型假设等
统计图表与可视化
05
常见统计图表类型
柱状图(Bar Chart)
用于比较不同类别数据的大小,可直观展示各类别之间的差异。
折线图(Line Chart)
用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
散点图(Scatter Plot)
用于展示两个变量之间的关系,可判断变量间是否存在相关性。
探究自变量与因变量之间的线性 或非线性关系,建立回归模型进 行预测和解释
03
方差分析与回归分 析应用
实验设计、市场调研、经济预测 等领域
置信区间与预测区间
置信区间概念
用于估计参数真值所在范围的区间,具有一定置信水平
预测区间概念
用于预测未来观测值所在范围的区间,具有一定置信水平
置信区间与预测区间计算方法及注意事项
提供灵活的编程接口和丰富的可视化效果,可实现复杂的数据可视化 需求。
数据清洗与预处理
在进行数据可视化前,需要对数据进行清洗和预处理,以保证数据的 准确性和可靠性。
图表解读与误区提示
准确理解图表信息
避免误导性图表
在解读图表时,需要注意图表的标题、坐 标轴标签、图例等关键信息,以确保准确 理解图表所表达的内容。
有些图表可能会通过调整坐标轴比例、使 用不恰当的颜色等方式误导读者,因此需 要保持警惕并具备批判性思维。
注意数据异常值
结合实际情境分析
异常值可能会对图表的整体趋势产生显著 影响,因此在解读图表时需要注意异常值 的处理方式和影响。
不同的数据集和情境可能需要使用不同的 图表类型和可视化方式,因此需要根据实 际情况进行分析和选择。
统计软件与应用
07

数据分析中的常见问题及解决方案

数据分析中的常见问题及解决方案

数据分析中的常见问题及解决方案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能,它可以帮助企业和组织做出更明智的决策。

然而,在实践中,数据分析也会遇到一些常见的问题。

本文将探讨这些问题,并提供相应的解决方案。

一、数据质量问题数据质量是数据分析的基础,但在现实中,数据往往存在着质量问题。

比如,数据可能存在缺失、错误或者重复等情况。

这会导致分析结果的不准确性和不可靠性。

解决方案:1. 数据清洗:在进行数据分析之前,需要进行数据清洗,包括去除重复数据、填补缺失值和纠正错误值等操作。

可以使用数据清洗工具来自动化这一过程。

2. 数据验证:在进行数据分析之前,需要对数据进行验证,确保数据的准确性和完整性。

可以使用统计方法或者数据可视化工具来验证数据。

二、数据分析方法选择问题在数据分析中,存在多种不同的方法和技术,如回归分析、聚类分析、决策树等。

但是,在实际应用中,选择合适的方法往往是一个挑战。

解决方案:1. 理解问题:首先,需要清楚分析的目的和问题是什么。

然后,根据问题的性质选择合适的方法。

比如,如果是预测问题,可以使用回归分析;如果是分类问题,可以使用决策树。

2. 多方法比较:如果有多种方法可供选择,可以对这些方法进行比较,评估它们的优缺点,并选择最适合的方法。

可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能。

三、数据可视化问题数据可视化是数据分析中非常重要的一环,它可以帮助人们更好地理解数据和发现隐藏的模式。

然而,在进行数据可视化时,也会遇到一些问题。

解决方案:1. 选择合适的图表:不同类型的数据适合不同类型的图表。

在选择图表时,需要考虑数据的性质和分析的目的。

比如,对于时间序列数据,可以使用折线图;对于分类数据,可以使用柱状图。

2. 简洁明了:在进行数据可视化时,要保持简洁明了的原则。

不要使用过多的颜色和图形,以免造成混淆和干扰。

同时,要注意标签和标题的清晰和准确。

四、结果解释问题数据分析的最终目的是得出有意义的结论和洞察。

企业统计工作中的问题及对策

企业统计工作中的问题及对策

企业统计工作中的问题及对策一、背景介绍统计工作是企业管理中的重要环节,通过对各项数据进行收集、整理、分析和报告,可以为企业决策提供科学依据。

在实际工作中,由于各种原因,往往会出现一些问题,如统计数据不准确、分析方法不合理、报告不及时等。

本文将针对企业统计工作中常见的问题进行分析,并提出相应的对策。

二、统计数据不准确的问题及对策1. 数据采集不全面:企业在进行统计工作时,往往容易忽略某些数据,导致统计结果不准确。

对策:建立完善的数据采集机制,确保对所有相关数据进行全面、准确的收集。

2. 数据录入错误:由于操作人员的疏忽或技术问题,统计数据往往会出现录入错误的情况。

对策:加强对操作人员的培训,提高其数据录入技术,同时建立数据审核机制,及时发现并纠正错误数据。

3. 数据报告不及时:有时企业的统计数据需要向上级机构或相关部门汇报,但由于种种原因,数据报告往往延迟。

对策:制定明确的数据报告流程,建立相应的提醒机制,确保数据报告及时准确的完成。

三、分析方法不合理的问题及对策1. 分析方法陈旧:有些企业在进行统计分析时,仍然采用传统的方法,忽视了新的统计技术和工具,导致分析结果不准确。

对策:持续关注和学习新的统计技术和工具,灵活运用合适的分析方法。

2. 分析模型过于复杂:在一些情况下,企业为了追求准确性,往往会建立复杂的统计分析模型,但实际操作时往往难以应用。

对策:合理简化分析模型,根据实际情况对输入数据进行筛选和加工,保证分析结果的准确性的同时简化操作。

3. 分析结果不可解释:有时企业的统计分析结果过于专业化,普通员工难以理解,导致结果无法应用于实际决策中。

对策:在进行统计分析时,应尽量使用简洁明了的方式呈现结果,并为各级员工提供相应的培训和解读,确保分析结果得到应用。

四、报告不及时的问题及对策1. 报告内容繁杂:在进行统计报告时,有些企业往往将各种数据都包含在内,导致报告内容繁杂,难以清晰表达要点。

对策:在编写报告时,应保持简洁明了的原则,只包含关键数据和重要结论,便于读者快速理解。

统计工作目前存在的问题及解决思路

统计工作目前存在的问题及解决思路

统计工作目前存在的问题及解决思路作者:聂冬姜峰来源:《环球市场信息导报》2017年第23期统计工作在企业的生产运行中发挥着巨大的作用,也是企业制定生产计划、发展战略和规划的主要依据。

本文主要对统计工作在企业发展中起到的重要作用和在生产经营管理中存在的问题进行分析,并提出如何更好地发挥统计工作职能,以提高企业统计管理能力与水平,促进企业可持续发展的思路。

统计工作在一个企业的运转中发挥着举足轻重的作用,是将统计数据转化成结果的最好方式,也是促进企业经营决策科学性的有力保障,一组成功的企业统计分析数据,可为企业领导决策提供依据,解决企业当前生产经营中遇到的问题与矛盾,从企业的中长远规划,到基层班组的每日工作的运行,凡是用数字反映事物的本质和发展规律的地方都离不开统计。

但目前,在企业经营运行中,关于企业管理,首先是企业管理体制、运行体制、经营方式等,而统计工作的重要性往往被企业管理者所忽视。

的确,企业管理体制、运行机制、经营方式等有效与否,对企业适应市场的要求,提高经济效益具有重要的影响和意义。

可是,假如没有统计信息及科学的统计数据做依据,对企业自身而言,各项管理就如同空中楼阁,虚而不实,企业管理就不能准确的找到制约其正常发展的“瓶颈”。

因此,在加强企业统计工作的角度,浅谈一下目前企业统计工作中存在的问题,以及解决问题的探讨,将对于企业发展提高管理水平能有所帮助。

统计工作对企业发展的促进作用在查找和解决统计工作存在的问题前,有必要理清统计工作到底对企业的发展有什么作用。

统计分析在企业中的预测作用。

在统计预测中,一般强调静态分析预测和动态分析预测相结合,以静态分析预测为主。

首先,企业根据自身特点,重点进行年度、季度统计预测分析,确保企业目标管理和考核的有效性。

其次,要根据企业的计划目标和历史销售数据确定各项数据指标,找出经济运行波动的共性和差异。

再次,要根据企业的总体规划和行业的特殊性,综合运用一定的预测模型来提高分析的科学性,公司的市场份额取决于公司的产品、服务、价格、沟通等与竞争者的关系。

各种指标分析方法汇总

各种指标分析方法汇总

中,正负差是核心,DEA是辅助;
DIFF线(快线):收盘价短期、长期指数平滑移动平
均线间的差;
DEA线(慢线):DIFF线的M日指数平滑移动平均线.
MACD的运用
当DIF和DEA处于0轴以上时,属于多头市场。双线向上交 叉是
买入信号;双线向下交叉,只能视为一次短暂的回落,而不 能确定
收盘价跌破中轨:此时一旦在中轨处受到支撑并坚挺,则中轨亦为支撑 带,买入信号。
布林线的使用技巧
布林线Байду номын сангаас使用技巧
常用技术指标—震荡指标
一、相对强弱指标RSI
强弱指标最早被应用于期货买卖,后来人们发现
在众多的图表技术分析中,强弱指标的理论和实践极其
适合于股票市场的短线投资,于是被用于股票升跌的测
轨道是由两条价格平行线组成. 轨道可 以代表市场上扬, 下跌, 或者平行的走 势.
技术指标分析
常用技术指标—趋势指标
一、移动平均线(MA均线) 移动平均线(Moving Averger)是将一段时期
内的收盘价平均值连成曲线,用来显示价格 的历史波动情况,进而反映价格未来发展趋 势的技术分析方法。
望 着 那 又 宽 又广的 故宫广 场,那 精致华 美的小 石桥, 那一望 无际湛 蓝的天 空,我 不 仅 感 叹 了 :这就 是美丽 的皇宫 么?真 是大气 !可 为 何 那时的 中国政 府缺少 了这几 分 豪 迈 与 阔 气?怎 会如此 腐败?我 的脑海 里掠过 让人惊 心动魄 的一幕 幕:英 法联军 火 烧 圆 明 园 ,甲午 海战, 鸦片战 争……想 到这 里,我 深深地 叹了口 气。 走 进
故 宫 深 处 , 鳞次栉 比的宫 殿立刻 呈现在 眼前: 木制的 窗子, 华丽的 内设, 那现代 人 看 来 已 过 高的门 槛,一 切都透 出了清 谧。我 的思绪 又一下 子被拉 回了唐 代。唐 代 是 粗 犷 的 ,却一 点也不 杂乱无 章,洋 洋洒洒 、舒舒 展展地 纳入了 细密, 交织成 一 曲 壮 丽 的 乐章。 似乎总 有千年 不枯的 吟笑, 妩媚迷 人的娇 嗔,激 情迸发 出来, 好 象 总 有 使 不完的 劲儿。 此情此 景,人 间能得 几回睹 ?唐代 这分豪 壮,就 这样隐

绩效考核指标设计常见问题与解决措施

绩效考核指标设计常见问题与解决措施

绩效考核指标设计常见问题与解决措施1. 引言绩效考核是企业管理中的一项重要工作,能够帮助企业评估员工的工作表现,并据此进行奖罚和激励措施。

而绩效考核指标的设计则是进行科学、公正和全面的绩效考核的关键。

然而,在实际操作中,我们常常会遇到一些问题,本文将介绍绩效考核指标设计的常见问题,并提供相应的解决措施。

2. 问题一:指标缺乏量化和可衡量性在制定绩效考核指标时,很多人往往将指标描述得过于宽泛,缺乏量化和可衡量性。

这样一来,不仅难以客观评估员工的绩效,也无法为员工提供明确的目标和期望。

解决措施:•对于结果导向的指标,可以尽量使用量化的数据,如销售额、利润增长率等。

这样可以更加客观地评估员工的工作表现。

•对于行为导向的指标,可以将其拆分为具体的行为要素,并与业务目标对应。

例如,拆分“团队合作”为“协助其他部门完成X项目”,并设定完成的次数或时间节点。

3. 问题二:指标权重安排不合理指标权重的安排直接影响到最终考核结果的公正性和准确性。

如果权重分配不合理,可能导致对某些重要绩效表现的忽视,或者出现某些绩效表现过分被夸大的情况。

解决措施:•在设定指标权重时,可以根据业务目标的重要程度和员工岗位的特点来进行合理的分配。

例如,对于销售岗位的员工,销售额可以占据较高的权重,而对于客户服务岗位的员工,客户满意度可以占据较高的权重。

•可以通过专家评审、员工反馈和数据分析等方式来调整指标权重,以确保绩效考核结果的客观性和准确性。

4. 问题三:指标设定过于宏观或细节不清晰有时候,绩效考核指标过于宏观,无法准确评估员工的具体工作表现;或者细节描述不清晰,员工难以理解和执行。

解决措施:•在设计指标时,可以借鉴SMART原则,即Specific(具体)、Measurable(可衡量)、Attainable(可达到)、Relevant(相关)和Time-bound(有时间限制)。

这样能够确保指标既具备可理解性,又能够实际帮助员工达到目标。

指标 梳理 方法论

指标 梳理 方法论

指标梳理方法论【原创实用版3篇】目录(篇1)一、引言二、指标梳理的定义与重要性1.定义2.重要性三、指标梳理的方法论1.数据收集与整理2.指标分类与筛选3.权重分配与计算4.结果分析与应用四、指标梳理的实际应用案例1.案例一:企业经营指标梳理2.案例二:城市发展指标梳理五、结论正文(篇1)一、引言在现代社会,数据和指标已经成为各行各业决策的重要依据。

然而,面对海量的数据和繁多的指标,如何进行有效的梳理和分析,以便更好地服务于决策,是一大挑战。

因此,指标梳理的方法论应运而生。

本文将从指标梳理的定义与重要性、方法论以及实际应用案例三个方面,详细介绍指标梳理的方法论及其应用。

二、指标梳理的定义与重要性1.定义指标梳理,是指对某一领域或主题的相关指标进行系统性、结构性的分析与整理,以便更好地服务于决策。

它涉及到数据收集、分类、筛选、权重分配、计算等多个环节,是一个系统性的过程。

2.重要性有效的指标梳理可以为决策者提供全面、准确、有针对性的信息,帮助其发现问题、分析原因、制定解决方案,从而提高决策的科学性、准确性和有效性。

尤其在大数据时代,指标梳理对于各行各业的决策具有重要的意义。

三、指标梳理的方法论指标梳理的方法论包括以下几个步骤:1.数据收集与整理在进行指标梳理时,首先要收集与主题相关的各类数据,包括定量数据和定性数据。

然后,对这些数据进行清洗、处理和整理,使其符合后续分析的要求。

2.指标分类与筛选数据整理完成后,需要对指标进行分类和筛选。

分类是指将指标按照一定的标准进行归类,如按照指标的性质、作用、层次等。

筛选是指在指标分类的基础上,根据决策者的需求和实际情况,选择对决策具有实际意义的指标。

3.权重分配与计算在筛选出指标后,需要对其进行权重分配,以便在综合评价时能够体现各指标的重要性。

权重分配可以采用专家评分法、熵值法、相关性法等方法。

计算是指根据各指标的权重和数值,采用适当的方法进行加权平均,得到最终的评价结果。

数据分析中常见问题的解决方案及心得体会(优.选)

数据分析中常见问题的解决方案及心得体会(优.选)

数据分析中常见问题的解决方案及心得体会论坛君:在数据分析实践中,你遇到过这样的问题吗?你们的标准误差算对了吗?回测过程中的过度拟合问题怎么解决?聚类分析时的极端值又该怎么处理呢?快来看今天的文章吧,马上告诉你答案。

你们的标准误差(standarderror)算对了吗?(附程序)大家都知道,当残余相是独立同分布(iid)时,OLS的标准误差是无偏的(unbiased),但是当残余相与观测值相关时,此标准误差就不再无偏了,需要做相应的调整。

这里向大家介绍一篇Northwestern大学教授MitchellPeterson在顶级权威刊物ReviewofFinancialStudies 上发表的文章(EstimatingStandardErrorsinFinancePanelDataSets:ComparingApproaches,2009),专门探讨标准误差在不同面板数据结构中的调整。

据他统计,即使是在专业刊物上发表的文章:'42%的文章没有对标准误差进行必要的调整。

'剩下的58%的文章做了调整。

1.其中,34%用了Fama-MacBeth方法,2.29%用了虚拟变量(dummyvariable),3.7%用OLS计算回归系数但用Newy-West方法对标准误差做调整,4.23%则报告了群集标准误差(clusteredstandarderror)那么,到底哪种处理方法是正确的呢?本篇文章给出了指导意见。

简单来说,在二维的面板数据里包含了'企业固定效应'(firmfixedeffect)和'时间效应'(timeeffect)。

'在只具有'企业固定效应'的面板数据中,OLS和Fama-MacBeth方法的标准误差都会被低估,建议使用群集标准误差(clusteredstandarderror)。

'在只具有'时间效应'的面板数据中,建议使用Fama-MacBeth 方法。

做好各项数据指标

做好各项数据指标

做好各项数据指标需要从以下几个方面入手:
1. 明确目标:首先,要明确各项数据指标的意义和目的,确保所有的努力都是为了达成某个具体的目标。

2. 定期收集数据:为了了解各项指标的现状,需要定期收集相关数据。

这可以通过定期的调查、访谈、观察、测量等方式实现。

3. 记录和分析数据:收集到的数据需要妥善记录,并定期进行分析。

分析数据可以帮助我们了解现状,发现潜在的问题,为下一步的决策提供依据。

4. 设定合理的期望值:在收集和分析数据时,应考虑数据的正常波动,不应过分夸大异常数据的影响。

同时,对于不同的指标,其期望值的设定也应有所不同。

5. 持续优化:在分析数据的过程中,要时刻关注各项指标的变化趋势,寻找可能存在的问题,并及时采取措施进行优化。

优化措施可以包括改进工作流程、提高服务质量、降低成本等。

6. 建立反馈机制:为了确保各项数据指标的持续优化,需要建立反馈机制。

该机制应包括定期评估、总结经验教训、制定改进方案、实施改进措施等步骤。

7. 团队协同合作:在做好各项数据指标的过程中,团队成员之间的协同合作至关重要。

团队成员应共同关注数据指标的变化,及时交流信息,共同解决问题。

8. 关注行业趋势:了解行业趋势和竞争对手的情况,可以帮助我们更好地调整自己的策略和措施,确保在竞争中保持优势。

综上所述,做好各项数据指标需要明确目标、定期收集数据、记录与分析数据、设定合理的期望值、持续优化、建立反馈机制、团队协同合作以及关注行业趋势。

只有在这些方面都做好了,才能确保各项数据指标的持续优化,为组织的发展和成功提供有力支持。

公司实战:考核指标存在问题如何优化5篇

公司实战:考核指标存在问题如何优化5篇

公司实战:考核指标存在问题如何优化5篇第一篇:公司实战:考核指标存在问题如何优化企业实战演练——考核指标优化检视一下自身企业现行的考核指标体系,是否需要改善或优化?一起来探讨解决吧,请问:1、目前你们公司的考核指标存在哪些问题?2、你会怎么来改善或优化?请具体分享。

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解答一:1、目前你们公司的考核指标存在哪些问题?1)绩效考核指标是否合理,行为指标难监管的现象。

2)绩效考核目标和激励功能没有很好得到体现。

绩效考核演变成一种罚款、处罚等约束人的手段。

3)绩效考核目标权重比例是否科学性。

通过近几天放上的图表,权重占据比例依据是什么?4)绩效考核数据的统计是否准确。

5)考核连续执行情况差。

因为受人为或市场影响,而出现暂定考核现象。

6)不能体现绩效考核目标的客观考核和奖惩相结合原则,在绩效考核的过程中,让考核的目标变成了一种走样的体罚。

2、你会怎么来改善或优化?请具体分享。

1)对于绩效考核指标是否合理,行为指标难监管。

比如公司下属酒店由于受市场因素影响多,指标制定总有偏差,有奖发大家积极催考核结果,没奖金发,甚至负激励都就不乐意了。

公司是否采取根据市场情况采取了另一种考核指标,如,市场人员工资每年都在增加,我们把需要增加的这部分工资用考核的方式体现出来,把经营指标降低一些,把行为指标定具体一些(也就是日常行为规范),让员工做好日常工作就能增资,多加一点用心,就多增资(而不是跳起来才能摘到桃子),这样虽然企业发展要慢一些,但总比停止或倒退来的好。

再就是按产品销售毛利的一定比例发奖励,具体来说就是销售1瓶矿泉水毛利是0.8元,奖励就是0.1元,其它产品也是根据毛利大小设定奖励标准,这样多销多得,员工积极性就大起来,收益都在增加,兑现及时性,这要求财务及人事对积极的一面及时兑现,鼓励干劲,这样落实起来应该还是看到一些良好的效果。

2)对于绩效考核目标和激励功能没有很好得到体现。

绩效考核目标设定,是为了让员工们完成考核后,通过考核结果得到晋升、奖惩、培训、福利等,起到对员工的激励作用,促使公司员工更加积极、规范、主动的去完成目标,从而达到一种企业规范管理的基础和依据。

优秀指标分享的思路

优秀指标分享的思路

优秀指标分享的思路
1. 简要介绍指标的背景和目的:解释为什么这个指标对于衡量特定领域或业务的成功至关重要。

2. 明确指标的定义和计算方法:清楚地说明指标是如何计算的,包括所使用的数据来源和公式。

3. 提供指标的实际意义和影响:解释该指标对于业务的实际意义,它如何反映业务的绩效和目标的达成情况。

4. 分享指标的优点和应用场景:强调该指标在决策制定、绩效评估、战略规划等方面的价值,并提供实际案例来支持这些优点。

5. 讨论指标的局限性和注意事项:诚实地指出指标的局限性和潜在的误解,以帮助听众在使用时避免错误的解释。

6. 提供数据支持和可视化展示:展示该指标的历史数据、趋势图或其他可视化工具,以帮助听众更好地理解指标的表现。

7. 鼓励互动和问题讨论:鼓励听众提问、分享他们的经验和观点,以促进更深入的讨论和学习。

8. 总结和结论:总结指标的关键要点,并强调为什么它是一个优秀的指标,以及如何在实际情况中应用。

12328考核指标存在的问题及原因

12328考核指标存在的问题及原因

12328考核指标存在的问题及原因问题一:指标不具体明确(原因分析)在12328考核指标中存在的一个问题是指标不具体明确。

这可能是由于制定考核指标时缺乏具体的操作细节和明确的目标。

当指标不具体明确时,考核对象很难理解具体要求,也无法准确评估自己的绩效水平。

这种模糊性可能导致考核结果的不准确性和不公平性。

问题二:指标不可量化(原因分析)另一个存在的问题是12328考核指标中的一些指标无法量化。

这可能是由于制定指标时没有明确的衡量标准或无法获取所需的数据。

当指标无法量化时,考核对象将很难确定自己的表现,并且无法与其他人进行比较。

这可能导致考核结果的不准确性和不公正性。

问题三:指标过于片面(原因分析)还有一个问题是12328考核指标过于片面。

这可能是由于制定指标时过于关注某些方面的表现,而忽视了其他方面的重要性。

当指标过于片面时,考核对象可能会偏离整体绩效表现,从而导致考核结果的失真。

问题四:指标与实际工作不匹配(原因分析)另一个问题是12328考核指标与实际工作不匹配。

这可能是由于制定指标时没有充分考虑到实际工作环境和要求。

当指标与实际工作不匹配时,考核对象可能会感到困惑,并且无法准确评估自己的绩效水平。

问题五:指标缺乏动态性(原因分析)最后一个问题是12328考核指标缺乏动态性。

这可能是由于指标制定时没有考虑到变化的环境和要求。

当指标缺乏动态性时,考核对象很难适应新的变化和挑战,并且无法准确评估自己的绩效水平。

解决方案一:明确具体的指标要求为解决指标不具体明确的问题,需要制定考核指标时明确具体的要求和操作细节。

这意味着需要明确衡量标准、数据收集方法和评估程序。

通过提供明确的指导,考核对象能够更好地理解要求,并准确评估自己的绩效。

解决方案二:量化考核指标为解决指标不可量化的问题,需要确保所有考核指标都可以量化。

这可以通过制定明确的衡量标准和收集相关数据来实现。

同时,还需要确保数据收集方法的可靠性和准确性,以保证考核结果的准确性和公正性。

解决数学中的统计数据分析问题

解决数学中的统计数据分析问题

解决数学中的统计数据分析问题在数学中,统计数据分析是一门重要的学科,它通过收集、整理和分析数据,为我们提供了从大量数据中获取有用信息的方法。

本文将介绍解决数学中的统计数据分析问题的一些主要方法和技巧。

一、数据收集和整理在解决数学中的统计数据分析问题之前,首先需要收集和整理相关数据。

数据可以来自于调查、实验、观察等不同的来源。

对于定量数据,我们需要了解其测量单位、测量方法和数值范围。

对于定性数据,我们需要将其转换为可比较的数值表示。

此外,我们还需要清洗数据,去除异常值和缺失值,以确保数据的准确性和完整性。

二、描述统计分析描述统计分析是通过对数据进行总结和描述,从而获取对数据的初步认识。

其中常用的方法包括:1.中心趋势测度:包括均值、中位数和众数。

均值是所有观测值的平均值,中位数是将数据排序后的中间值,众数是出现频率最高的值。

2.离散趋势测度:包括范围、方差和标准差。

范围是最大观测值和最小观测值之间的差异,方差是观测值与均值之间的平方差异的平均值,标准差是方差的算术平方根。

3.位置测度:包括百分位数和四分位数。

百分位数是将数据排序后,某一百分比的观测值所对应的数值,四分位数是将数据分为四等份,其中第一四分位数和第三四分位数之间包含了中间50%的数据。

三、概率与统计推断概率与统计推断是解决数学中的统计数据分析问题的重要方法。

它通过概率模型和统计推断方法,从样本数据中推断总体数据的特征。

其中常用的方法包括:1.抽样与抽样分布:通过从总体中抽取一个或多个样本,来获取关于总体的信息。

抽样分布是样本统计量的概率分布,它可以帮助我们进行统计推断。

2.参数估计:利用样本数据估计总体的未知参数。

常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。

点估计是用一个数值来估计未知参数,区间估计是用一个区间来估计未知参数。

3.假设检验:通过建立假设并进行统计推断,来验证假设的真实性。

假设检验是通过计算样本统计量与总体参数之间的差异,从而判断总体参数是否符合我们的假设。

围绕相关指标进行讲解 -回复

围绕相关指标进行讲解 -回复

围绕相关指标进行讲解-回复相关指标是指与特定主题或问题相关的数值或数据,用于衡量或评估某个现象、变量或情况的发展和表现。

各个领域都有各自特定的相关指标,如经济领域的GDP、失业率等,环境领域的碳排放量、空气质量指数等,教育领域的毕业率、师生比例等。

这些指标可以反映出一个领域的状况,帮助决策者和研究者了解问题的本质,并制定相应的政策和措施。

在本文中,我们将围绕相关指标展开讲解。

我们会先介绍相关指标的定义和作用,然后探讨不同领域的常见相关指标,并对这些指标的数据来源和计算方法进行解析。

最后,我们将阐述相关指标的局限性和潜在问题,并探讨如何更好地利用相关指标来解决实际问题。

1. 相关指标的定义和作用相关指标可以被理解为衡量和评估某个特定问题或领域的数值或数据。

它们可以用来观察和跟踪某个领域的发展和表现,提供决策者和研究者了解问题本质和制定相应策略的基础。

相关指标可以起到以下几个重要作用:- 提供客观、可测量的数据:相关指标可以帮助人们了解某个领域的状况,提供客观可靠的数据基础。

- 追踪发展和变化:通过对相关指标的观察和比较,可以追踪某个领域的发展和变化趋势,及时调整政策和措施。

- 比较研究和交流:相关指标可以作为不同地区、国家或组织之间进行比较和研究的基础,促进交流和经验分享。

- 监督和评估:相关指标还可以用来监督和评估特定政策、项目或措施的效果和成效,为决策者提供改进的方向。

2. 不同领域的常见相关指标不同领域的相关指标因其特定的目的和用途而有所不同。

以下是几个常见领域的相关指标的例子:经济领域:- 国内生产总值(GDP):GDP是一个国家或地区某一特定时间段内所产生的总货物和服务的价值。

它是衡量一个国家经济繁荣程度的重要指标。

- 失业率:失业率是指劳动力市场上正在寻找工作但目前没有找到工作的人口所占的比例。

失业率可以反映一个地区或国家的就业情况和经济活力。

环境领域:- 碳排放量:碳排放量是指某个地区、国家或组织在一定时间段内所产生的二氧化碳排放量。

指标同向化处理方法

指标同向化处理方法

指标同向化处理方法以下是 8 条关于指标同向化处理方法的内容:1. 哎呀呀,你知道吗,有一种方法就是对数据进行标准化呀!比如说,咱们看考试成绩,把所有人的成绩都按照一个统一标准来衡量,就像把不同大小的苹果都变成一样规则的形状,这样不就能更清楚地看出谁好谁差啦!2. 嘿!可以利用转换函数呀!就好像给数据施个魔法,让它们都朝着一个方向变化,就像把四散的羊儿都赶回羊圈里一样,变得整齐有序呢。

比如把温度从华氏度转换为摄氏度,是不是一下子就清晰多啦!3. 哇塞,还有这么一招,对指标进行分类处理呢!这就像是把不同种类的糖果分开装,每类都有自己的处理方式,这样就能更精准地分析啦!比如把客户按照购买频率分成不同类别,然后针对性处理呀。

4. 嘿呀,我们还能进行比例缩放呢!就跟用放大镜看东西一样,把重要的部分放大,不重要的部分缩小,让指标之间的关系更明显呀。

像计算业绩占比的时候不就是这样嘛!5. 哦哟!通过排名的方法也很不错哦!这就像是给大家颁发名次一样,谁第一谁第二一目了然,指标同向化不就水到渠成啦。

比如比赛的排名,多清晰呀。

6. 哈哈,去除异常值也是个办法呢!就像除掉队伍里调皮捣蛋的家伙,让整个队伍更整齐稳定呀。

比如分析一组数据时,把那些离谱的数值去掉,不就能更好地同向化了嘛。

7. 哇哦,利用相对比较的方法呀!好比是在比较谁更高谁更矮,一下子就能看出差别来,指标也就同向化啦。

像比较不同区域的销售业绩相对情况。

8. 哎呀,设定合理的阈值也挺重要呢!这就像给指标划个红线,超过或达不到就知道有问题啦。

比如说规定一个产量的最低阈值,这样不就好判断啦。

我觉得这些指标同向化处理方法就像是我们解决问题的好帮手,能让我们更轻松、更准确地理解和处理各种数据和情况,大家可得好好记住运用呀!。

指标分析及改善措施

指标分析及改善措施

分析
年达成率 11.87%(第一极度).根据时间过半.任务过半,那 么四,五, 六的保费压力就会很大.
找出制约瓶颈
西区投连销售的比例过低. 11部各项指标过低(人力66人,保费 22万,人均保费3346元, 活动率 61%) 因为年前太平挖角对11部影响很大.
提出改善措施重ຫໍສະໝຸດ 启动投连(三套投连专题在各部轮番宣传)
成都西区KPI指标分析及改善措施
KPI指标的意义:分析问题,解决问题!
通过KPI指标,要善于找出差距。 1:与分公司的差距。 2:区内各部的差距。 3:与其他分公司的差距。 4:从相应的差异找出原因,提出相应的改善措施。
西区的人力指标:
增员率:13.29% 脱落率:5.59% 总活动率:81.64% (1)试用活动率68.05% (2)正式活动率89.85% (3)主任活动率 77.69%
建立主任活动追踪表
调整11部员公的心态,尽快走出低谷.
推广师徒制,加强一对一辅导,在各部推广快捷入门培训.
追踪评估
计划投连的 销售比例占到28%. 要求主任100%开单. 以11部各主管为主,尽快调整属员心态. 要求各增员人对新人进行陪展,辅导.
分析: 新人的活动率不高,乐山新人的活动率高达81.47%,主 管的追踪力度不够.
主任的活动率只有77.69%,有将近23%的主任没有开 单,这是一个巨大的损失.
西区的经营指标
人均件数 3.04件 人均保费 5018元 人均产能 6164元 件均保费 1650元
另外:健康险比例占到45%.投连的比例只占到 8.2%.
分析 健康险的件均保费是1000元,而投连的件均保费是4082, 两者的比例极为悬殊.如果能提高投连的销售比例,西区 的件均保费 会得到很大的改观.

实操演练:绩效考核指标存在问题及解决办法

实操演练:绩效考核指标存在问题及解决办法

企业实战演练——考核指标优化检视一下自身企业现行的考核指标体系,是否需要改善或优化?一起来探讨解决吧,请问:1、目前你们公司的考核指标存在哪些问题?2、你会怎么来改善或优化?请具体分享。

更多分享请文//库搜索。

解答一:公司的考核指标存在如下问题:一、考核指标设置不尽合理,KPI指标提炼不到位关于这方面的所思来自于风少在本周一的帖子,在打卡学习中他说到,KPI指标的设置问题主要可以考虑从三方面着手进行:1、组织战略层面——即KPI是战略导向的。

老板最关心什么,企业现阶段最重要的发展方向和经营战略是什么,我们的KPI就应是什么。

2、岗位自身层面——只从组织战略层来提取KPI,高层岗位容易做到,但往往越到基层岗位,其工作性质和内容与企业的战略关联度就越不紧密,战略性KPI指标很难提取或太少。

此时,就必须从岗位自身工作职责出发,在工作分析的基础上,结合岗位说明书来提取其KPI指标。

筛选KPI指标的原则为”对工作业绩产生重大影响的工作职责和内容“以及“占用大量工作时间的工作职责和内容”就是我们关注的重点。

3、业务流程层面——必须借助于“业务流程”这个中间桥梁来完善KPI。

于是,从与岗位关联的企业核心业务流程中去提取KPI指标,是对前面两项提取方式的补充和完善修正。

在上述3个要点中,我们公司做的还不甚到位,在精准筛选与定位KPI重点指标上的精确度不足。

具体的优化想法可为:1、层层分解企业战略,利用BSC平衡记分卡思想,从财务、客户、内部流程、学习成长等四个方面入手,采用多种科学方法,找出影响企业成功的关键因素或制约企业发展的主要障碍,去分析和提炼我们的战略性KPI指标。

2、虽然已经根据岗位说明书,按岗位工作职责去提炼相关考核指标,但不能有机结合企业战略分解与业务流程梳理,以不重合筛选KPI指标。

在这方面亟待改进,期待能通过学习在今后能更好优化并筛选出最终想要的KPI指标。

二、各相关部门就指标KPI指标设置重点或存有不同异议无论造成这个问题的主客观原因究竟是什么,分析得再透彻,不去做或者做不到还是等于零。

指标问题排查步骤

指标问题排查步骤

指标问题排查步骤在管理和评估的过程中,指标的准确性和有效性对于做出正确的决策至关重要。

然而,在实际应用中,指标可能会出现各种问题,如数据不准确、定义模糊、采集方式不当等。

为了排查和解决这些问题,以下是一些指标问题排查的常见步骤:1. **明确指标定义:**- **问题描述:** 确保每个指标都有清晰的定义,包括计算方式、数据来源等。

- **排查方法:** 仔细审查指标的定义文档,与相关人员进行沟通,确保大家对指标的理解一致。

2. **验证数据准确性:**- **问题描述:** 数据质量对于指标的准确性至关重要,错误或不准确的数据会导致指标失真。

- **排查方法:** 检查数据源,确保数据采集过程中没有错误。

比对不同数据源的数据,查找可能存在的差异。

3. **审查数据采集过程:**- **问题描述:** 数据的采集过程可能存在漏洞,导致指标计算不准确。

- **排查方法:** 仔细审查数据采集的流程,检查数据源、采集工具、采集频率等,确保采集过程的可靠性。

4. **关注数据完整性:**- **问题描述:** 数据缺失或不完整会影响指标的准确性。

- **排查方法:** 检查数据是否完整,查看是否有缺失值,并了解数据缺失的原因。

考虑是否需要采取补救措施。

5. **核实计算公式:**- **问题描述:** 指标计算公式如果存在错误,将导致指标结果的失真。

- **排查方法:** 仔细核对指标的计算公式,确保公式中的每一步都是正确的。

可以与相关人员共同审查计算逻辑。

6. **考虑上下文因素:**- **问题描述:** 指标可能受到上下文因素的影响,例如季节性、市场变化等。

- **排查方法:** 考虑指标计算时的上下文因素,如果可能的话,进行趋势分析,以更好地理解指标的波动。

7. **定期进行审查和更新:**- **问题描述:** 随着业务环境的变化,指标的有效性可能会降低。

- **排查方法:** 建立定期审查机制,确保指标与业务目标保持一致。

公式指标破解

公式指标破解

公式指标破解
公式指标是衡量某个现象或情况的数值指标,在各个领域都有广泛的应用。


解公式指标意味着深入探究其背后的含义、构成和计算方式,以便更好地理解和分析所关注的问题。

首先,要破解公式指标,我们需要深入了解该指标的定义和用途。

公式指标通
常是通过特定的计算公式得出的数值,如GDP增长率、通货膨胀指数等。

我们可
以通过查阅相关文献、调查研究或专家意见,来了解该指标的背景和理论基础。

其次,分析指标中所包含的各个组成部分。

公式指标往往是由多个变量或子指
标组合而成的。

我们需要了解这些变量或子指标的含义和权重,以及它们之间的关系。

这样可以帮助我们理解该指标的内涵,并确定如何解读和应用。

第三,探究公式指标的计算方式和数据来源。

了解指标的计算方法可以揭示其
背后的数学逻辑和统计学原理。

同时,我们需要知道数据来源和数据质量如何保证,以确保研究的可靠性和可比性。

最后,评估公式指标的局限性和应用范围。

公式指标虽然可以提供重要的参考
和比较,但也存在一定的局限性。

例如,指标所覆盖的范围和时段、数据的可靠性和可得性,以及指标与实际情况之间的关系等。

我们需要全面考虑这些因素,才能准确地应用公式指标并做出恰当的解释和决策。

总而言之,破解公式指标需要综合运用知识、研究方法和专业判断。

只有深入
了解其定义、组成、计算方式和局限性,我们才能准确理解和应用公式指标,从而更好地认识和分析所关注的问题。

数据质量存在问题与解决对策

数据质量存在问题与解决对策

数据质量存在问题与解决对策全国税务工作会议明确提出:“积极探索实施信息管税,稳步推进税收征管方式变革”。

随着税收信息化工作的不断深入,目前,基层国税部门的信息化建设得到了全面加强,极大地提升了国税部门税收工作质量。

但是,在新的形势下,如何进一步规范税收信息化建设,深入推进“信息管税”工作开展,以信息化带动税收工作的科学化、精细化、专业化,使信息化工作进一步深化,是需要思考和探讨的现实问题。

一、存在的主要问题(一) 税收基础数据质量不高。

一方面表现为数据不全面。

部分相关信息未能纳入系统管理, 从而削弱了应用软件的作用;另一方面是数据不准确。

纳税人提供的信息有误、工作人员操作错误或系统技术问题引起的数据错误以及数据采集的标准不统一都会导致垃圾数据的产生,进而影响在此基础上的一系列应用的准确度,业务系统难以发挥出正常功能。

(二) 对数据的利用能力较差,基于业务数据的增值应用有待进一步开发。

一方面基层不能充分利用信息数据提高管理、服务水平,另一方面目前的监控分析、决策支持系统功能较简单,且应用面不够广泛,不能发挥应有的作用。

(三) 人员素质不适应,缺乏相应培训、考核、奖惩机制。

目前,基层税务人员综合素质参差不齐,部分人员不能够熟练掌握各类应用系统,成为税收信息化建设的“瓶颈”。

仅以网上报税为例,网上报税系统极大的方便了纳税人,降低了征纳双方的成本,但如果税务人员不能在系统中做好正确的签约、纳税辅导工作,纳税人就不能顺利完成税款的缴纳,网上报税系统就发挥不出应有的效果。

建立起一套税务应用系统并不等于实现了税务信息化,只有应用系统的使用人员能够熟练掌握各项操作,才能够充分发挥出应用系统的各项功能。

二、影响数据质量的环节、原因分析及防范措施(一)影响数据质量的环节由于税务人员和办税人员综合素质参差不齐,在以下环节可能存在数据错误。

一是税务登记、税种登记、税务资格认定、发票管理、文书申请与审批等静态基础数据录入过程中,录入错误呈常态化,主要涉及税务登记岗、发票管理岗、文书经办岗等;二是申报征收等环节多次更正申报表、违规使用税票录入等违规操作问题经常发生,导致会统核算数据失真、报表数据混乱,严重影响了后台数据质量。

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排除目标小区的硬件问题。
观察话务统计报告,如果没有恢 复正常,返回步骤16。
切换成功率 查询达标小区多个忙时报告,筛 选重复出现的小区处理。其他小 区待观察。至步骤2。
TCH分配失败率 查询达标小区多个忙时报告,筛 选重复出现的小区处理。其他小 区待观察。至步骤2。
下行质量 采集一周的RMS,筛选重复出现 的小区处理。其他小区待观察。 至步骤2。
TCH掉话率 查询达标小区多个忙时报告,筛 选重复出现的小区处理。其他小 区待观察。至步骤2。
SDCCH拥塞率 查询达标小区多个忙时报告,筛 选重复出现的小区处理。其他小 区待观察。至步骤2。 察看SD信道占用的分类比重,是 否主要SD占用来自位置更新 (MC02a/MC02达到80%以 上);并观察小区是否位于位置 区边界。至步骤3。 否则,至步骤4。
把SD信道从质量较差的载频重新 配置到质量较好的载频上。
观察话务统计报告,如果没有恢 观察话务统计报告,如果没有恢 复正常,返回步骤3。 复正常,返回步骤3。 小区有高736掉话。观察如果有 上行干扰,请先排除上行干扰的 影响。 否则,至步骤10。
小区有高736掉话,如果小区开 跳频,请先关跳频。至步骤11。 否则,至步骤11。 倒换频点和载频的对应关系(记 录TRXTREAFRN的对应关系, 便于后期跟踪)。如果TCH掉话 与频点相关,则至步骤12。 否则,至步骤13。
观察话务统计报告,如果没有恢 复正常,返回步骤4。
处理 流程 描述 23 处理 流程 描述 24 处理 流程 描述 25
SDCCH掉话率 查询达标小区多个忙时报告,筛 选重复出现的小区处理。其他小 区待观察。至步骤2。 察看TRX上SD信道占用时间,对 占用时长过长(一般正常情况, SD信道占用时长应在5s以内) 如果小区掉话次数较高,则至步 的载频做reset。至步骤8。 骤4。 如果所有载频都占用正常,则至 否则,至步骤3。 步骤3。 察看SD信道占用的分类比重,是 否主要SD占用来自位置更新 (MC02a/MC02达到80%以 上);并观察小区是否位于位置 区边界。至步骤4。 绝对次数少,由于低话务原因造 成的掉话率虚高,不需要处理。 如果不是,则至步骤5。
更换频点,至步骤14。
更换TRE,至步骤14。
观察话务统计报告,如果没有恢 复正常,返回步骤9。 小区有高621掉话。观察如果有 上行干扰,请先排除上行干扰的 影响。 否则,至步骤16。 检查邻区关系是否有遗漏。补全 邻区关系。如果恢复正常,至步 骤。 否则,至步骤17。 创type26、27报告,检查切换掉 话是在同那个邻区切换的过程中 产生的。至步骤18。 如果目标小区是否存在切换成功 率低的问题,则对目标小区的切 换问题进行处理。否则,至步骤 19。 如果目标小区存在上行干扰,请 先排除上行干扰的影响。 否则,至步骤20。 删除与目标小区间的切换关系。 如果恢复正常,则至步骤22。 否则,至步骤21。
倒换频点和载频的对应关系(记 录TRXTREAFRN的对应关系, 便于后期跟踪)。观察后续PM 报告。如果载频质量恢复正常则 reset相关的TRE和TCUC。至步 至步骤8。 骤14。 否则,至步骤6。
如果质量与载频相关,则更换相 应的TRE。至步骤8。 否则,至步骤7。
观察话务统计报告,如果没有恢 是无线原因造成的TCH分配失败 复正常,返回步骤3。 (MC746b)至步骤8。 提交RNP更换频点。至步骤8。 如果小区开跳频,请先关跳频。 至步骤9。 观察话务统计报告,如果没有恢 否则至步骤9。 复正常,返回步骤2。 确定TCH分配失败产生的载频 (MC703-MC718),如果有个 别载频有TCH分配失败,则至步 骤10。 否则,至步骤13。
倒换频点和载频的对应关系(记 录TRXTREAFRN的对应关系, 便于后期跟踪)。如果TCH分配 失败与频点相关,则至步骤11。 否则,至步骤12。
更换频点,至步骤14。
更换TRE,至步骤14。 观察如果有上行干扰,请先排出 上行干扰的影响。 否则,至步骤10。
观察话务统计报告,如果没有恢 复正常,返回步骤3。
观察是否有TCH信道不可用,如 果有这样的情况,则至步骤3。 否则,至步骤4。
处理 流程 描述3 合理设置小区的切换参数。
对小区进行开关跳频,TCH信道 调整等操作。如果是硬件问题, 则更换相应的硬件。
处理 如果小区没有开启半速率,则至步 流程 骤5。 描述4 否则至步骤6。
如果小区没有开启半速率,则至 步骤5。 否则至步骤6。
是系统原因造成的TCH分配失败 (MC140a-MC140b-MC142e- 如果RMS报告下行质量恢复正常 MC142f-MC812)。至步骤4。 。则至步骤8。 否则,至步骤7。 否则,至步骤4。
仅切出差时,察看180报告,找 到切换成功率低的目标小区。 1、如果切入切出成功率都低, 至步骤3; 2、如果仅切入成功率低,至步 骤4; 3、如果仅与该小区之间的切换 成功率低,则删创这条切换关系 。 至步骤6 reset TCUC。至步骤14。
调整该小区的CRH,一般位于位 置区边界的小区建议设为 12DB~14DB。至步骤5。
调整该小区的CRH,一般位于位 置区边界的小区建议设为 12DB~14DB。至步骤5。 判断是何种掉话:4种掉话。 察看RMS报告,观察载频上下行 质量和上下行电平的情况。如果 有载频质量较差(指与同小区下 的其他载频相比,质量偏差的载 小区有高739掉话和14C掉话的 频),则至步骤7; 察看是否整个BSC下都有问题。 如果上行电平偏低(大部分采样 至步骤6。 点上行接收电平<-90dbm)则至 步骤6。 否则,至步骤7。
处理 流程 描述5 开启半速率。至步骤6。
开启半速率。至步骤6。
处理 合理调整半速率启动门限。如果拥 流程 塞问题解决,则至步骤8。 描述6 否则,至步骤7。 处理 流程 描述7 对小区扩容。 处理 流程 观察话务统计报告,如果没有恢复 描述8 正常,返回步骤4。
合理调整半速率启动门限。如果 拥塞问题解决,则至步骤10。 否则,至步骤7。 观察周围小区话务量每线话务量 及含切换的拥塞,如果有话务均 衡的空间则至步骤8。 否则至步骤9。 对小区进行话务均衡,如果拥塞 问题得到解决则至步骤10。 否则,至步骤9。
如果RMS报告上行质量恢复正常 。则至步骤9。 否则,至步骤4。 与周围小区进行话务均衡。
观察Interference Band,如果存 在上行干扰,先对上行干扰进行 排查。 否则,至步骤5。 进行扩容。
观察每块TRX上TCH采样点数目 (过低的不必处理)和上行质量 。如果载频的质量较差,则至步 观察话务统计报告,如果没有恢 骤6。 复正常,返回步骤4。
处理 流程 描述9
对小区扩容。
处理 流程 描述 10 处理 流程 描述 11 处理 流程 描述 12 处理 流程 描述 13 处理 流程 描述 14 处理 流程 描述 15 处理 流程 描述 16 处理 流程 描述 17 处理 流程 描述 18 处理 流程 描述 19 处理 流程 描述 20 处理 流程 描述 21 处理 流程 描述 22
上行质量 采集一周的RMS,筛选重复出现 的小区处理。其他小区待观察。 至步骤2。
半速率占比 坏小区 采集一周的话务统计报告,筛选 重复出现的小区处理。其他小区 待观察。至步骤2。 掉话坏小区处理过程同TDR。
如果该小区周围小区的话务量及 如果小区开跳频,请先关跳频。 每线话务量都很高,则至步骤4 至步骤3。 。 拥塞坏小区处理过程同 否则至步骤4。 否则,至步骤3。 TCR_NOHO
倒换频点和载频的对应关系(记 录TRXTREAFRN的对应关系, 便于后期跟踪)。观察后续PM 报告。如果载频质量恢复正常则 至步骤9。 否则,至步骤7。 如果质量与载频相关,则更换相 应的TRE。至步骤9。 否则,至步骤8。
提交RNP更换频点。至步骤9。
观察话务统计报告,如果没有恢 复正常,返回步骤4。
察看SD信道设置的情况,是否有 SD扩容空间。结合MC04的数 值,酌情增加SD信道。至步骤5 。
观察话务统计报告,如果没有恢 复正常,返回步骤2。
如果BSC739高掉话查看是哪根A 口链路,确认后通知用户锁住问 题A口。 调整小区RAM,屏蔽低电平接入 的情况。至步骤7。
个别小区出现739掉话,先锁载 频,然后更换硬件。至步骤8。
描述 处理 流程 描述1
TCH含切换拥塞 采集一周的话务统计报告,筛选重 复出现的小区处理。其他小区待观 察。至步骤2。
TCH不含切换拥塞 采集一周的话务统计报告,筛选 重复出现的小区处理。其他小区 待观察。至步骤2。
察看180报告,查找切入较多的小 区,察看与该小区之间的切换参数 处理 设置是否合理。如果参设置有误, 流程 至步骤3。 描述2 否则,至步骤4。
切入及切出的成功率都较低,步 是拥塞造成的TCH分配失败,按 如果小区开跳频,请先关跳频。 骤3。 照TCH拥塞处理。 至步骤3。 否则,步骤4。 否则,至步骤3。 否则至步骤4。

调时钟同步,或更换SUM板。 至步骤7。 仅切入差时,察看小区拥塞的情 况和上行干扰,如有拥塞(含切 换),则按拥塞处理;如有上行 观察每块TRX上TCH采样点数目 如果MC703-MC140b差值很大。 (过低的不必处理)和下行质量 干扰,进行排查。 否则,步骤5。 至步骤5。 。如果载频的质量较差,则至步 否则,至步骤6。 骤5。
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