量化管理基础
什么是精细化管理
什么是精细化管理
精细化管理是一种理念，一种文化。它是源于发达国家（日本20世纪50年代）的一种企业管理理念，它是社会分工的精细化，以及服务质量的精细化对现代管理的必然要求，是建立在常规管理的基础上，并将常规管理引向深入的基本思想和管理模式，是一种以最大限度地减少管理所占用的资源和降低管理成本为主要目标的管理方式。现代管理学认为，科学化管理有三个层次：
第一个层次是规范化，第二层次是精细化，第三个层次是个性化。
精细化管理就是落实管理责任，将管理责任具体化、明确化，它要求每一个管理者都要到位、尽职。第一次就把工作做到位，工作要日清日结，每天都要对当天的情况进行检查，发现问题及时纠正，及时处理等等。
服务精细化管理是以最经济的管理方式获取最大的效益，达到企业可持续发展为目的的管理方式。要求服务管理的每一个步骤都要精心，每一个环节都要精细，那么我们做的每一项工作都是精品。精心是态度，精细是过程，精品是成绩。精细化管理在服务中是“用心服务，真心服务”的工作思想在管理中的具体体现，其目的就是把大家平时看似简单、很容易的事情用心、精心的做好。“认真做能把事情做
对，用心做才能把事情做好”，管理专家汪中求认为：精细化的时代已经到来、细节决定成败。
精细化管理与量化管理
“管理是一门科学，也是一门艺术。”对比国际一流企业，国内企业在管理方面暴露出诸多弱点。仅就管理的科学性与艺术性而言，国内企业管理中80%是艺术，20%是科学，这一点恰恰和国际企业相反。在国际市场上，经营环境复杂，竞争激烈，企业稍有不甚就会元气大伤，甚至危及企业生存。企业管理科学性的提升，不仅会大大提高企业的竞争实力，而且会增加企业成功的机会。
量化管理基础实用管理工具介绍
量化管理基 础
量化管理基 础
1978年以来世界一些主要国家和地区外汇储备
单位：亿美元
1978年 1995年 1996年 1997年 1998年
日本 中国 中国香港 中国台湾 德国 新加坡 西班牙 美国
289 0 17
___ ___ 423 8 52 9 98 0 43 7
1724 4 736 0 554 0 903 1 777 9 683 5 324 9 491 0
样本平均值：
x
1 n
n
i
xi
样本方差： s2n 1 1 i n 1x i x2n 1 1 i n 1 x i2 n x 2
样本标准差：S s2 n1 1i n1xix2
量化管理基 础
• 参数估计
参数与统计量
总体
定 义 研究对象的全体
特征
参数
符 总体容量 N
总体均值 =Ex
号 总体方差 2 =Dx
总体标准差
样本
从总体中抽取的一部分个体
统计量
样本容量n
样本均值 x
样本方差 S 2 样本标准差S
量化管理基 础
• 来自正态总体的几个常用统计量分布
a. x 2 分布
x 2x 1 2 x 2 2 x n 2
b.
fy
n=1 n=4
n=10
c.
量化投资基础培训
结论：定量投资在中国： 机遇难求！
量化投资之史 从1971年巴克莱投资管理公司发行世界上第一只指数基金至今，定量投资在 海外的发展已有30多年。1970年定量投资在海外全部投资中占比为零。而到 2009年，定量投资在全部投资中占30%以上。其中指数类投资几乎全部使用 定量技术，主动投资中大约有20%到30%使用定量技术。从2000年到2007年， 美国定量投资总规模翻了４倍多，与此相比，美国共同基金总规模（定性与 定量之和）只翻了1.5倍。定量投资较定性投资获得了更多投资者的青睐，而 我们知道基金规模持续扩张的背后应该离不开投资业绩的支撑。定量投资方 法以其多元分散，纪律化的投资风格在全球范围尤其获得了机构投资人更广 泛的认可。 量化投资鼻祖BGI（Barclays Global Investors （巴克莱投资管理公司））的 投资管理规模更是从1977年的30亿美元发展到2008年12月31日的1万5千亿 美元，高居全球资产管理规模榜眼。
Biblioteka Baidu
定量投资者的成功典范：詹姆斯 西蒙斯 定量投资者的成功典范：詹姆斯.西蒙斯 1989-2008平均年回报约 平均年回报约35%； 平均年回报约 ； 2008年回报率约 年回报率约80% 年回报率约
一位大型对冲基金的基金经理说：“只有少数几个人改变了我们对市场 的看法，凯恩斯是一个，巴菲特是一个，西蒙斯也是其中的一个。” 詹姆斯·西蒙斯(James Simons),量化投资大师、数学家和对冲基 金——文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies Corp.)掌门人。 从1988年到2008年，他管理下的大奖章(Medallion)基金的年均净回报 率是35.6%，比索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10个百分点， 比同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分点。 2009年10月，西蒙斯宣布将退居二线，人们不禁要问，文艺复兴 科技的光环在失去了西蒙斯后会不会消失？但毋庸置疑，西蒙斯在量化 投资领域的地位无可替代，他的“粉丝”众多，用一位资产管理总部总 经理章飚的话来说：“他就是我们的巴菲特，我们的神，我们膜拜的对 象，因为他赚钱，因为他水平高。”
企业量化管理——如何量化工作
科学是把规律用数字的方式描述。对于企业管理而言，如果想让企业管理走向科学化，在工作中需要开始学会建立数字体系，用数字体系描述管理中的各种规律。
01
如何把人和事进行科学管理？
管理是最大化整合组织的资源，实现组织的目标。
资源的组织主要分为两个方面，一个是人，一个是事。我们既要把人组织好，又要把事情组织好，另外还需要把人和事有机的整合在一起。这是组织管理的基本规律。
如果企业想走向科学化，需要用数字描述规律，首先建立数字化的模式。做任何事情，都要先建立一个单位，比如想了解长度，先建立一个以米为基础的长度单位，然后所有的长度都建立在该单位基础上，规律就可以表达出来了。
一个企业里面有很多不同类型的工作，每个部门有各自工作，有的时候很难描述工作量的程度。工作本身没有统一的单位，描述工作只能用一个形容词：“多” ，这种方式没有做到数字化描述。
工作的量化过程，关乎很多企业在未来的管理中，各项管理工作走向科学化一个重要的基础。比如一名员工的奖金应该拿多少？哪一名员工适合晋升？这跟他近期在工作中完成的工作量有相关联系。
如果工作不能用数字化、科学化的方式描述，有时候给员工安排工作，员工反馈现在工作量很大，其实你也不知道他到底工作量是多大，大家都是凭着感觉在说。如果这个单位诞生以后，我们可以知道到底每个员工身上承担的工作量到底是多大。
02
如何找到一个统一的工作单位？
首先这个单位必须是通用的，所谓通用是：适合一个公司里各个部门、各种类型的工作。管理学家在早期的时候思考每个企业的工作到底是干什么？其实企业的工作从理论上都是为了能够实现增长，创造利润。这是所有企业工作的共同目标。
量化管理
量化管理量化的定义：通过设置一些指标，并寻找这些指标的关系，赋予指标一定的权重，通过公式将它以数值的方式表达出来。
量化管理是许多大中型企业系统建立的重要组成部份之一,许多企业已经开始意识到科学决策的重要性。部份企业已经开始使用调研或数据方式回答或解决营销中的许多问题。但是由于大多营销人员从未接受过量化管理的专业培训,因此导致经常性的错误使用各种量化方法,许多人把市场调研的数据或引用一些表格、指标就当成量化管理的标志。这种表面化的理解使许多企业在引入所谓先进的营销方法后浪费了大量的调研费用、进行大量对营销毫无帮助的市场研究。据统计在中国95%的市场调研对市场营销起不到直接的作用。这样的情况严重影响了许多中国企业市场系统化转型的进程。
量化管理法是指在布置工作时，将工作以量化的形式提出要求，并使之涵盖工作全过程的一种管理方法。量化主要包括三个方面的要素，即时量，数量和质量。“时量”主要是指完成工作的时间量；“数量”是指完成工作的数量。“质量”是指完成工作的标准。三者相互依存，如同三维空间中，确定一个点位置的三个坐标，缺一不可，否则在执行中必然会有偏差，影响工作质量。
量化管理法：管理者在向下属布置工作时，常出现不同的下属，执行到位结果不一致的情况。要改变这种状况，就需要有一种较为可行的管理方法，使管理者布置的工作得以保时、保质、保量的完成。
常听到有些管理者埋怨下属抓落实不力，告诉让照办的事没有照办。告诉抓紧办的事，抓而不紧，告诉让办好的事，办的不好。总之一句话，未能达到管理者预想的效果。但同样的事，不同的管理者去布置，其结果往往不同。一个是总不如意，而另一个则能够达到目的。究其原因，往往是一个是否采用了“量化管理法"的问题。比如在布置一件工作时，缺乏“量化”意识的管理者，一般采用“赶快去办”，“抓紧去办”之类的布置方法，确属急事，再加上一个口头语“马上去办”。由于在布置工作中没有使用带有可量化的词语，只是使用难以量化的程度副词，下属在执行中就会出现一人一个结果的问题。
企业量化管理基本概念
企业量化管理基本概念
1.1 什么是量化管理
量化管理，是指以数字为基础，用数学的方法来考察和研究事物的运动状态和性能，以求对事物存在和发展的规模、程度等做出精确的数字描述和科学控制，对关键的决策点及操作流程实行标准化操作的管理模式。【摘自百度百科】量化管理借鉴吸收自然科学的方法和手段来解决管理问题，把管理活动抽象成数学模型，运用各种数学方法对管理结果统计分析，追求管理结果的数量化和精确化，在一定程度上促进了管理的科学性、严谨性。
如今各行各业纷纷引入量化管理方法，对于重视“业绩”的机构，例如政府和企业，尤其倡导量化管理。因为不善于使用数据的话，实在难以说清楚做了什么、做得好与坏。
任何方法都有其适用范围和局限性，量化方法并不是万能的。用量化方法来考察社会活动，从表面上看似乎增加了科学性，而实质上可能造成了对事物本质的误解。在某些情况下，数字能够有效地表达事物的部分特征，但是数字不能表达全部特征。有些量化结果看似精确而实际上不能反映事实真相。例如把一个亿万富翁和九个穷光蛋放在一起，可以精确地算出平均财富，这种量化结果掩盖了贫富差异的实质，得出了十个千万富翁的荒谬结论。
作者对量化管理的理解：量化管理不是革命性的管理方法，它和传统管理之间的不是“推翻和取代”关系，而是“补充和升华”关系。
量化管理是建立在传统管理基础之上的更加精确、更高效率的管理方法。如果没有大量的基础实践，就无法提炼出有效的数据，量化管理就无从下手。即使企业娴熟地掌握了量化管理方法，而最终的管理成效仍然依赖于集体的智慧、能力、责任心、经验教训等。
教学量化管理制度
教学量化管理制度
一、量化管理制度的引入
在教育管理领域，量化管理制度的引入是对以往主观管理方法的补充和完善。传统的教育
管理往往依靠主管领导和教育经验来进行决策和评估，容易受到主观因素的影响，对于教
学质量的管理和监控存在一定的局限性。而量化管理制度的引入，可以更好地利用数据和
信息技术的优势，实现对教学过程和教学效果的科学监控和评估，为教学管理和决策提供
科学依据。
二、量化管理制度的内容
1.教学目标和指标的量化化
学校和教育机构需要对教学目标和指标进行量化，形成具体的教学标准和绩效指标。通过
对学习内容、教学进度、学生评价等方面进行量化分析，制定科学合理的教学目标和要求，明确教师和学生的学习目标和任务。
2.教学过程的数据监控
通过教学过程中的数据监控和评估，对教师的授课情况、学生的学习情况等进行量化分析
和评价。教育机构可以利用教学信息化平台，对教学过程中的教学资源、课程设计、学生
作业、考试成绩等方面进行数据采集和分析，及时发现问题和改进教学方法。
3.学生评价和教师评价的量化化
通过对学生的学习行为和学习成绩进行量化分析，形成学生评价体系。同时，对教师的教
学质量和教学效果进行量化评价，建立教师评价体系。这样可以更客观地评估学生的学习
情况和教师的教学能力，为学校和教育机构的教学管理和人才培养提供科学依据。
4.教学成果的量化评估
学校和教育机构可以通过对学校的教学成果进行量化评估，包括学生的就业率、升学率、
考研率等方面进行统计和分析，形成科学的教育评估体系。同时，还可以对教学成果进行
年度、季度的量化评估，及时发现问题和改进教学管理方法，提高教学工作的质量。
班级小组管理量化细则
班级小组管理量化细则
首先，目标设定是班级小组管理的基础。班级小组应该明确确定自己的目标，可以是完成一项具体任务，也可以是达成一些综合目标。在目标设定的同时，应明确目标的具体指标和完成时间，以便后续的任务分配和工作进度管理。
其次，任务分配是班级小组管理的核心。根据小组成员的不同特长和能力，将任务合理地分配给小组成员，并确保每个小组成员都能够承担适合自己能力水平的任务。分配任务时应注重平衡，避免出现个别成员过重负担或过轻负担的情况。
接下来，工作进度管理是班级小组管理的关键。班级小组应该设立明确的工作进度和里程碑节点，定期进行工作进度检查和跟进。如果发现工作进度滞后，应及时采取措施调整工作计划或增加工作人员，以保证任务按时完成。
此外，个人表现考核也是班级小组管理的重要一环。小组成员的个人表现决定了小组的整体成绩与绩效。管理者应设立科学合理的个人考核体系，并根据考核结果给予相应的奖励或惩罚。个人表现考核的目的是激励小组成员更好地发挥个人潜力，促进整个小组的协作与进步。
最后，沟通协调是班级小组管理的保障。班级小组成员之间应保持良好的沟通与协调，及时交流信息、解决问题，以确保小组的工作高效顺利进行。管理者应给予适当的沟通和协调指导，鼓励小组成员间的积极互动和协作。
综上所述，班级小组管理量化细则是提升班级小组工作效率和质量的有效手段。通过明确目标、合理任务分配、科学工作进度管理、个人表现
考核和良好的沟通协调等举措，可以有效提升班级小组的整体绩效和成员个人能力，实现班级小组管理的科学化和规范化。
应用安全生产量化评价体系 提升公司安全基础管理水平 胡荣义
应用安全生产量化评价体系提升公司安全基础管理水平胡荣义
发表时间：2017-12-25T10:35:57.257Z 来源：《电力设备》2017年第26期作者：胡荣义张秉玉李军
[导读] 横向比较、纵向分析、查漏补缺，实现了安全生产从定性向定量管理的跨越。文章介绍了安全生产量化评价体系，以金昌供电公司安全生产量化评价的实施过程及解决的实际问题为例，对其应用情况进行分析总结并提出了建议。
（国网金昌供电公司）
摘要:国网甘肃省电力公司通过建立全面、全过程的安全生产量化评价体系，制定并完善量化评价标准，开展多部门、多层级的量化评价，横向比较、纵向分析、查漏补缺，实现了安全生产从定性向定量管理的跨越。文章介绍了安全生产量化评价体系，以金昌供电公司安全生产量化评价的实施过程及解决的实际问题为例，对其应用情况进行分析总结并提出了建议。
关键词:安全;量化评价;管理
一、概述
安全生产量化评价体系由国网甘肃省电力公司安全监察质量部于2012年首创，经过2012年的试行与几年的完善，达到了安全生产量化评价工作“科学、简单、实用、高效”的目的。金昌供电公司严格遵循省公司《安全生产量化评价管理办法》，依照《安全生产量化评价标准》，定期进行量化评价检查，找问题、促整改，有效提升了公司安全生产基础管理水平，连续5年获省公司系统安全生产量化评价第一名。
二、安全生产量化评价体系简介
省公司安全生产量化评价体系主要包含三方面的内容,即组织体系、评价标准和评价制度。
（一）组织体系。在省公司安全生产委员会的领导下，生产副总经理负责，由安监部牵头，发展、人资、运检、建设、营销、科信、调控中心等部门联合评价。
学校学生量化管理制度
学校学生量化管理制度
1. 前言
在现代社会，学校教育对学生进行全面的培养，是培养未来社会建设者和发展的基础，而
学生的学业表现和综合素质评价是学生学习的重要指标。为了更好地管理学生，提高学校
教育质量，制定一套科学、合理的学生量化管理制度是非常必要的。
2. 学生量化管理的概念与意义
学生量化管理是指根据学生学业表现和综合素质对学生进行分析、评价和管理的一种方式。其意义在于通过数据的采集和分析，对学生的学业表现和综合素质进行客观、科学的评价，并通过量化的方式进行管理，提高教学质量，促进学生的全面发展。
3. 学生量化管理的内容
（1）学业成绩量化管理
学业成绩是学生学业表现的重要指标，学校可以采用定期考试、期中考试、期末考试等方
式对学生的学业表现进行量化，并通过成绩单、班级排名等方式进行管理。
（2）综合素质评价量化管理
综合素质包括学生的思想政治素质、道德品质、心理素质、学习品质、身体素质等多方面
的内容，学校可以通过学习档案、评比记录等方式对学生的综合素质进行量化管理。
（3）学生行为管理量化
学生的行为表现对学校教育质量和学生的健康成长具有重要影响，学校可以通过考勤记录、违纪记录等方式对学生的行为进行量化管理。
4. 学生量化管理制度的建立与运行
（1）制定学生量化管理制度
学校应当根据学校教育的特点和实际情况，制定学生量化管理制度，明确学生量化管理的
目的、内容、方法、标准和程序等相关要求，并向全体学生和教师进行宣传和培训。
（2）建立学生量化管理信息系统
学生量化管理信息系统是学校进行学生量化管理的工作平台，包括学生成绩管理、综合素
量化金融基础知识
量化金融基础知识
量化金融是指将数学、统计学和计算机科学等方法应用于金融领域，通过建立数学模型和算法来分析金融市场、制定投资策略和管理风险。在量化金融中，投资者可以利用大数据和高性能计算技术，进行系统化、科学化的交易决策。本文将介绍量化金融的基础知识，包括量化交易策略、风险管理和算法交易等方面。
一、量化交易策略
量化交易策略是指通过对历史数据的分析和模拟，寻找出一套可复制和可验证的投资策略，并通过自动化交易系统进行执行。量化交易策略的核心是寻找市场的规律和趋势，以及利用这些规律和趋势进行交易决策。常见的量化交易策略包括均值回归、趋势跟踪、套利和统计套利等。投资者可以根据自身的风险偏好和市场情况选择适合的量化交易策略。
二、风险管理
在量化金融中，风险管理是非常重要的一环。由于金融市场的不确定性和波动性，投资者需要通过有效的风险管理措施来保护资金安全和降低投资风险。常见的风险管理方法包括资金管理、风险控制和止损策略等。投资者可以根据自身的风险承受能力和投资目标来制定相应的风险管理策略，以保证投资组合的稳定和盈利能力。
三、算法交易
算法交易是指利用计算机算法进行交易决策和执行的一种交易方式。通过建立数学模型和算法，投资者可以根据市场行情和交易信号进行交易操作，实现交易的自动化和高效化。常见的算法交易策略包括高频交易、程序化交易和量化交易等。算法交易的优势在于能够快速响应市场变化，降低交易成本和风险，并提高交易执行的准确性和效率。
四、数据分析和模型构建
在量化金融中，数据分析和模型构建是非常重要的工作。投资者需要利用大数据和统计学方法对金融市场的历史数据进行分析和建模，以寻找市场的规律和趋势，并构建有效的量化模型和策略。常用的数据分析方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习等。通过数据分析和模型构建，投资者可以更好地理解市场行情和预测市场走势，从而制定更有效的交易策略。
量化基础术语ic -回复
量化基础术语ic -回复
什么是IC？
IC是“information coefficient”的缩写，翻译为中文是“信息系数”。它是用来描述一个量化投资模型或策略的预测准确性的指标。IC的计算方法是通过统计量度模型预测值（即信号）与实际观测值之间的相关关系。
第一步：什么是量化投资模型？
量化投资模型是一种基于数学和统计原理的投资策略，通过收集和分析大量历史市场数据，利用计算机算法来预测市场趋势和价格走势，并根据这些预测来进行投资决策。量化投资模型可以基于技术分析、基本面分析或者其他独特的观点。
第二步：IC的计算方法是什么？
IC的计算方法是通过计算信号与实际观测值之间的相关系数来衡量预测准确性。相关系数的取值范围是-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有相关性。因此，IC的取值范围也是-1到1。
具体计算方法是将模型的预测信号与实际观测值进行两两匹配，然后计算它们之间的相关系数。可以使用统计软件工具如Python或R来完成计算。
第三步：IC的意义是什么？
IC是评估量化投资模型或策略的预测准确性的重要指标。当IC的值越接近1时，表示模型的预测与实际观测值之间的相关性越强，模型的预测准确性越高。相反，当IC的值接近0甚至为负数时，表示模型的预测与实际观测值之间几乎没有相关性或者存在负相关性，模型的预测准确性较低。
一个高IC的量化投资模型可以帮助投资者更准确地预测市场趋势和价格
走势，从而做出更明智的投资决策。然而，IC并不是唯一的评估指标，还需要综合考虑其他因素如盈亏比、夏普比率等来评估模型的整体性能。
量化标准管理制度
量化标准管理制度
第一章总则
第一条为了规范和提高企业管理水平，保障产品质量，提高效率，提高企业核心竞争力，制定本制度。
第二条本制度适用于企业内的所有岗位和所有员工，是企业管理的基础性工具之一。
第三条企业应当建立严密的量化标准管理制度，实行科学管理、规范操作，确保企业的长期发展。
第四条企业应当根据自身特点和实际情况，制定适合自身的量化标准管理制度，并严格执行和不断完善。
第五条本制度的内容包括标准的制定、实施、监督和评定等环节，要求每个环节都要科学管理，规范操作。
第六条本制度相关内容应当与企业的质量管理制度和绩效考核制度相衔接，形成完整的管理体系。
第七条企业应当建立健全的量化标准管理制度宣传教育体系，确保所有员工都能够全面了解并严格执行本制度。
第二章标准的制定
第八条企业应当根据产品特点和生产流程，制定相应的量化标准，明确产品的质量要求和生产工艺要求。
第九条企业应当建立标准的制定程序，包括确定制定标准的责任人、参与人员和时间节点。
第十条制定标准的程序中，要求各级管理人员、技术人员和相关员工参与讨论，确保标准的科学性和合理性。
第十一条制定标准的程序中，要求对标准进行审批，确保标准的合法性和可行性。
第十二条制定标准的程序中，要求对标准进行公示，让所有员工都能够了解标准内容和要求。
第十三条制定标准的程序中，要求对标准进行修订，确保标准与生产实际和技术要求相适应。
第三章标准的实施
第十四条企业应当建立标准的实施程序，确保标准得到全面执行。
第十五条实施程序中，要求对标准进行解读和培训，确保员工对标准内容和要求的理解和掌握。
量化管理制度的定义
量化管理制度的定义
首先，量化管理制度的特点包括以下几个方面：
1. 数据驱动：量化管理制度是建立在大量数据的基础上的，通过对数据的分析和挖掘，帮助管理者了解组织的绩效和运营情况，从而做出科学的决策。
2. 精准度高：量化管理制度通过量化的指标和模型来评估组织的绩效，提高了管理的精准度和准确度，减少了主观因素对决策的影响。
3. 可持续性：量化管理制度能够实现对组织绩效的持续监控和评估，帮助组织及时发现问题并采取措施加以解决，持续改进组织的运营状况。
4. 可比较性：通过量化的指标和数据，不同组织之间的绩效可以进行比较和对比，帮助组织了解自身在行业内的优劣势，制定合适的发展战略。
建立和实施量化管理制度需要以下几个步骤：
1. 确定目标和指标：首先，组织需要明确自身的发展目标和关键绩效指标，这些指标应该与组织的战略目标和业务需求相一致。指标可以包括财务指标、市场指标、客户满意度指标等。
2. 数据采集和分析：组织需要建立起完善的数据采集和分析系统，收集相关的数据，进行有效的数据清洗和整理，利用数据分析工具进行深入分析，挖掘数据中的规律和趋势。
3. 制定计划和措施：通过数据分析，管理者可以发现组织存在的问题和瓶颈，制定相应的改进计划和措施，提高组织的绩效和效率。
4. 监控和反馈：建立起持续的数据监控系统，时刻跟踪组织的绩效指标，并及时反馈给管理者，帮助他们进行决策和调整。
5. 持续改进：量化管理制度是一个持续改进的过程，组织需要不断地评估和优化制度，使其更适应组织的需求和环境的变化。
总的来说，量化管理制度是一种科学的管理方法，通过数据驱动和量化指标，帮助组织提高绩效，实现可持续发展。建立和实施量化管理制度需要组织在管理层面做出重大转变，加强数据采集和分析的能力，建立起科学的管理体系，让组织的决策更加科学和精准。希望本文对读者有所帮助，对量化管理制度有更深入的了解。
项目管理中的量化管理方法实例
项目管理中的量化管理方法实例
项目管理理论是一门综合多门学科的新兴研究领域，包括项目综合管理、项目范围管理、项目时间管理、项目费用管理、项目质量管理、项目人力资源管理、项目沟通管理、项目风险管理和项目采购管理等九大知识领域。传统的项目管理论著都重点着眼于这九大知识领域来讲解项目管理，却忽视了一项基础性工作：量化管理。缺乏量化管理，项目管理只能处于一种“混沌”状态。以IT项目为例，据称只有26％的IT项目成功地实现了范围、时间和成本目标，剩余的74%都有不同程度的失败。而如果采用了量化管理，项目管理的全过程就会变得“可视化”，发现问题也可以“让数字说话”。
一．量化管理发展现状
当前，在项目管理过程中实行量化管理方兴未艾，较为典型的理论有六西格玛管理和CMM/CMMI 体系。
六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。西格玛是一个希腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性：用"σ"度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。它有别于其它的质量管理方法，是依据严格的数据采集和统计分析，找出误差的根源，并寻求消除这些误差的方法，根据顾客的要求来确定的管理活动。
实施六西格玛包括五个阶段：定义(D)，测量（M），分析（A），改进（I），控制（C），其数据流程如下图所示：
以上这些过程并不是单一的，独立的，而是相互关联的统一体（如图1）。由这些过程很容易看出，六西格玛是一种基于数据的决策方法，强调用数据说话，而不是凭直觉、经验办事。其基础是需求，作用及过程的量化，从而可以客观地反映我们的现状，引起人们的关注。数据定义抽样数据收集统计分析试验设计控制数据定义测量分析改进控制。
量化投资基础知识简介
数据驱动
量化投资以大量历史数据为基础 ，通过统计分析发现市场趋势和 交易机会。
系统化
通过建立数学模型和算法，将投 资策略、风险管理和交易执行等 环节系统化，提高决策效率和准 确性。
量化投资的优势与局限
• 可复制性：同一套数学模型和算法可以在 不同市场和资产类别中运用，具有较好的 可复制性。
量化投资的优势与局限
特点
量化投资强调数据驱动、纪律性、系统性和可复制性。它通过建立严谨的投资模型，对市场数据进行大量分析 和处理，以发现市场趋势和交易机会，并利用计算机程序实现自动化交易，减少人为干扰和情绪影响。
量化投资与传统投资的比较
投资策略
传统投资策略相对主观和定性， 而量化投资策略则是基于大量历 史数据和统计分析，更加客观和 定量。
交易执行
传统投资依赖人的决策和操作， 而量化投资则通过计算机程序实 现自动化交易。
01
决策依据
传统投资主要依靠人的主观判断 和经验，而量化投资则依靠数学 模型和算法。
02
03
风险管理
传统投资主要依靠人的经验和直 觉进行风险管理，而量化投资则 通过数学模型和算法进行精确的 风险评估和控制。
04
量化投资的优势与局限
回测与优化
回测平台
选择合适的回测平台，对历史数据进行回测，评估策略的表现和 风险。
回测策略
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
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频 数 （件）
N=100 X=***
正常型 尺寸（mm）
量化管理基 础
案例：测量50个蛋糕的重量N=50，重量规格
=310+8g，测量50个重量数据，如右表：
1、将其分成7组
1 308 317 306 314 308
2、全距R=L-S=320-302=18 2
3、组距C=18/7=2.57,取C=3
量化管理基 础
送货失误—硬件不统一（帕累托图）
150
140
失 120
118
误 100
数
80
40
20
16
12
2
1
0
连接器和接头 微流程 录音设备类型 磁盘介质 复杂原因
量化管理基 础
c. 控制图用来对过程状态进行监控、并可 度量诊断和改进过程状态
质量特性值
UCL 3倍的标准差
CL 3倍的标准差
LCL
中等
弱
量化管理基 础
4、其它基本工具
a. 水平比对法是通过不断地将企业流程与世 界处于领先地位的企业相比较
b. 头脑风暴法也称集思广益法，它是采用会 议的方式，引导每个人广开言路，激发灵 感畅所欲言地发表独立见解的一种集体思 维方法
量化管理基 础
三、高级管理工具
运用数理统计方法对收集的数据 进行处理和加工而形成的管理工 具称为高级管理工具，它是提升 管理水平的有效方法。
3 4
4、第一组下界=S-(S个位数 5
315 306 302 311 307 305 310 309 305 304 310 316 307 303 318 309 312 307 305 317
*0.5)=302-1=301
6
5、第一组上界=301+C=304
7 8
6、第二组依次类推
9
312 315 305 316 309 313 307 317 315 320 311 308 310 311 314 304 311 309 309 310
介绍如何在企业管理中应用统计学方法 采集和分析数据从而实现描述或推断客 体的基本概念。它是掌握和 运用基础和 高级管理工具的基础。
量化管理基 础
1、实用统计学的几个基本概念
• 统计和统计规律性 • 实用统计学的三大功能
a. 统计的信息功能 b. 统计的咨询功能
• c. 统计的监督功能 变量和变量值 a. 连续变量 b. 离散变量
时间
量化管理基 础
d. 散布图是用来发现和显两组相关数据之
间相关关系的类型和程度，或确认其预
期关系的一种示图工具
13 保险单完成周期时间与文件长度的关系
保 12 险 单 11 完 成 10 周9 期 时8 间 （天）7
6
510 15
20
25
30
35
40
量化管理基 础
Y
Y
明显的正相关 X
Y
Y
可能的正相关 X Y
无明显的相关性 X
明显的负相关 X
五种可能的散布方式
可能的负相关 X
2、流程分析用基本工具
流程图是将一个 过程的步骤用图 的形式表示出来 的一种图示工具。 它既可以用来描 述现有过程，也 可用来设计一个 新过程。
A 申请提出
评审
N
Y N
审批
Y 采购实施
Y 检验
N 处置
入库 B
量化管理基 础
3、因素、原因、相关性分析用基本工具
R R1R2Rk
k
x x x
X 1 2
k
k
b. 计算控制限
UC L=R D4 R
LC L=R D3 R UC =Lx + X A2R LC =Lx - X A2R
量化管理基 础
n2 3 4 5 6 7 8 9
D34.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 D3-- -- -- -- -- 0.08 0.14 0.22 A21.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34
中心值 302.5 305.5 308.5 311.5 314.5 317.5 320.5
量化管理基 础
划记
次数 4 10 13 9 8 5 1
8、画直方图
20 SL=302
15 次 数 10
5
量化管理基 础
CL=310
UL=318
X=311
1 2 3 4 5 67 组
• 准确度与精密度
UCL
CL
平均值偏低，部分比例 超过下限（准确度差）。
平均值偏高，部分比例 超过上限（准确度差）。
产品变异大，品质不匀， 精密度差，应改善变异 或放宽规格。
产品变异太小，可能品 质过剩
量化管理基 础
课后作业 ——为SPC收集数据
1、使系统处于稳定的随机状态 2、采用系统抽样收集数据：
每隔两小时取一组样本（连续5个样本数 据），每天取四组数据，总共25组。 3、共计125个数据，分成12组，作出相应的直 方图 4、根据直方图的形状作出相应的说明，并判断 系统是否处于稳定的随机状态。
A
B
C
D
E
F
G
量化管理基 础
c. 矩阵图是以矩阵的形式分析因素间相互关
系及其强弱的图形。它由对应事项、事项
中的具体元素和对应元素交点处相关关系
的符号构成。
生产/服务特征
顾客要求
型号墨水材料 三个可用无毒在专 通过
价格 的
卖店 网络
可选颜色选择 水平挂链墨水销售 直销
时尚 多项选择
安全性
价值
不易丢失 作用： 强
量化管理基 础
1 、统计过程控制（SPC）
• 统计过程控制(Statistical Process Control)基
本概念
数据采集
统计学计算
选择控制图
过程能力、Cp
过程控制
改善、提高过程能力
满足顾客要求 、6σ质量要求
量化管理基 础
• 均值和极差图( X -R图)
a. 计算平均极差( R)和过程均值( )X
c. F分布
F U n1 V n2
(y)
量化管理基 础
n1 10,n2 25
n1 10,n2 5
y
量化管理基 础
二、基础管理工具
为减少过程的变异或缺陷， 降低成本与周期，提供了系 统化的方法和工具。
量化管理基 础
1、数据分析用基本工具
a. 直方图是用来分析数据的常用工具，它能 直观地显示出数据分布情况
量化管理基 础
量化管理基础
——实用管理工具介绍
前言 一、企业实用统计学介绍 二、基础管理工具 三、高级管理工具 四、六西格玛管理导轮
前言
• 量化管理的概念
要求
• • 产品制造 质量
特征
• 量化管理—以事实、数据为基础 科学管理
质量管理的四个级别
一级
二级
三级
四级
要求 质量
特征 质量检验
统计方法 （SPC）
某地区1989-1999年粮食产量图
量化管理基 础
b.条形图
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
0
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000
中国
日本
德国
美国
进口额 进口额
中 、美、日、德1999年进出口贸易额
2、描述统计和推断统计
量化管理基 础
描述 总体数量特征 推断
加工、显示、综合、分析
计算统计量
大样本 描述统计
小样本 推断统计
量化管理基 础
3、统计数据的各种分布
a. 钟形分布——正态分布
f(x)
x
b. V形分布 c. J形分布
量化管理基 础
量化管理基 础
4、统计表和统计图
• 统计表的形式
a. 时间数列表 b. 空间数列表 c. 时空数列表
a. 因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的原因， 并将众多的原因分类、分层的图形
X
X
Y
X
X
Y=f(x)
量化管理基 础
案例：某车间生产效率一直偏低，连续三个月均
在定额指标65%—75%之间。 步骤一：
特性为“生产效率低落”
生产效率低落
步骤二： 找出大方向原因从5M1E方向着手。
环境
管理
人员
生产效率低
方法
量化管理基 础
b. 排列图又叫帕累托图，它是将各个项目从
最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具
频 万米
累计
数
次品率 2.1%
色差 套印不准 次点 花班 其他
量化管理基 础
送货失误类型（帕累托图）
150
140
失 120
152
误 100
数
80
40
20
18
10
2
0
硬件不统一 软件不统一 送货延迟 数量有误
2073.4 1050.3 638.1 880.4 758.0 764.9 558.8 382.9
2078.7 1398.9 928.0 835.0 698.5 708.8 660.2 308.1
2032.2 1449.6 896.0 903.4 641.3 744.2 524.9 360.0
量化管理基 础
材料
机器
量化管理基 础
步骤三： 找出形成大原因之小原因。
环境
管理
人员
温度
薪资制度 污染
管理人员
不足
湿度
不良高 维修多
考核制度
缺乏训练 变换多 士气
生手多 生产效率低
场所乱
没有标准
经常中断 工具
不良多 开机率低 厂家多
不足 故障高
品质
方法
材料
机器
量化管理基 础
步骤四： 找出主要原因，并把它圈起来。
直至取得成果。
d. 帕累托图与脑力风暴与鱼刺图之并联
量化管理基 础
互动教学方案Ⅰ
针对车间存在的各类质量问题运用 帕累托图+脑力风暴+鱼刺图对车间 存在的主要质量问题进行分析找主 要原因并订出改善计划。
量化管理基 础
b. 关联图用于将关系纷繁复杂的因素按原因 ——结果或目的——手段等有逻辑地连接 起来的一种图形方法
环境
管理
人员
温度 湿度
不良高 维修多
品质
薪资制度 污染
管理人员
不足
考核制度
缺乏训练 变换多 士气
生手多 生产效率低
没有标准 不良多
不足
场所乱
经常中断 工具
开机率低 厂家多
故障高
方法
材料
机器
量化管理基 础
步骤五：
主要原因进行再分析。
缺乏训练计划
缺乏教导人员
缺乏训练
缺乏时间
步骤六：
缺乏场所
缺乏教材
依据提出之原因拟订改善计划，逐项进行，
量化管理基 础
1978年以来世界一些主要国家和地区外汇储备
单位：亿美元
1978年 1995年 1996年 1997年 1998年
日本 中国 中国香港 中国台湾 德国 新加坡 西班牙 美国
289.0 1.7
___ ___ 423.8 52.9 98.0 43.7
1724.4 736.0 554.0 903.1 777.9 683.5 324.9 491.0
7、划次数分配表，如下表： 10 309 312 316 312 318
行 315 317 319 314 320
L=320 S=302
最大 行 304 306 302 303 304
最小
分布表
组 组界 1 301-304 2 304-307 3 307-310 4 310-313 5 313-316 6 316-319 7 319-322
c.圆形图
量化管理基 础
木材 56%
涂料 25%
玻璃 19%
某建材商店2000年三种商品销售额
量化管理基 础
5、随机抽样、统计量和参数估计
• 随机抽样的几个基本概念
随机抽样 参数估计
假设(显著性)检验
了解总体 科学推断
• 随机抽样的方式
a. 简单的随机抽样 b. 分层抽样 c. 系统抽样
量化管理基 础
样本
从总体中抽取的一部分个体
统计量
样本容量n
样本均值 x
样本方差 S2 样本标准差S
量化管理基 础
• 来自正态总体的几个常用统计量分布
a. x分2 布
x
2
2
x1
x
2
2
x
n
2
f(y)
n=1 n=4
n=10
y
量化管理基 础
b. t分布 t x式中 y n h(t)
n=
y x2
（正态）
n=10
n=1
• 几种常用的统计量
样本平均值：
x
1 n
n
i
xi
样本方差：
s2
n
1
1
n
i 1
xix
2
n
1
n
1i1
xi
2
n
x
2
样本标准差：S
s2
n
1
1
n
i 1
xix
2
• 参数估计
参数与统计量
量化管理基 础
总体
定 义 研究对象的全体
特征
参数
符 总体容量 N 总体均值 =E(x)
号 总体方差 2=D(x) 总体标准差
质量保证
TQC TQM 质量预防
零缺陷 质量完美
特征
检验与其它职 统计抽样方 FMEA JIM LP
能分离
法
ISO9000:2000
ISO9000:94
6σ DOE QFD
Cp < 1
Cp < 1.33
Cp < 1.66
Cp < 2.0
（合格率）
90%
98%
99%
99.9997%
量化管理基 础
一、企业实用统计学介绍
d.分组数列表 某工厂工人基本情况表
工人数（人）
车工 20岁以下 21—35岁 36岁以上 铣工 20岁以下 21—35岁 36岁以上
合计
月工资总额（元）
• 统计图
a. 线图
量化管理基 础
粮 600
食 产
500
量 400 （万
吨）300
200
100
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 年份
LHale Waihona Puke BaiduL
一组
二组
三组
四组
规格
量化管理基 础
组别 准确度 精密度 一 二 三 四
• 分布形状
常态，左右对称， 显示制程大致稳 定、正常。
量化管理基 础
偏态，应有人为因素。
双峰型。 制程内可能有2种 不同之组合。
不正常分配 可能检查测定 人员对测定值 之处理有偏差。
• 图形与规格比较
成常态分配，且均落于 规格界限之内（准确度、 精密度均可）。