问卷调查表数据分析
论文中的问卷调查数据分析与解读
论文中的问卷调查数据分析与解读在社会科学研究领域，问卷调查是一种常用的数据收集方法，可以用于收集大量的定量和定性数据。
然而，仅仅收集到数据并不能让我们得出有意义的结论，需要对数据进行分析和解读。
本文将讨论在论文中如何进行问卷调查数据的分析与解读。
1. 数据整理与清洗在进行任何数据分析之前，首先需要对收集到的问卷调查数据进行整理和清洗。
这一步骤包括检查数据的完整性、删除无效或错误的数据、解决缺失数据等。
整洁的数据可以确保分析的准确性和可靠性。
2. 描述性统计分析描述性统计是对问卷调查数据的基本统计特征进行总结和描述，旨在提供对样本的概括性认识。
常见的描述性统计方法包括计算均值、中位数、标准差、频率分布等。
通过描述性统计分析，我们可以得到对于不同变量的总体情况和分布特征有一个直观的了解。
3. 探索性因素分析在问卷调查中，有时我们需要对一系列相互关联的变量进行分析，以探索它们之间的潜在维度和结构。
这就需要使用因素分析来进行数据的降维和分类。
因素分析可以通过发现共同的变量来解释数据的变异，并得出隐藏在背后的因素。
4. 相关性分析相关性分析用于探索问卷调查数据中变量之间的相关性关系。
通过计算变量之间的相关系数，我们可以了解它们之间的线性相关程度。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关性分析可以帮助我们理解不同变量之间的相互作用和影响。
5. 回归分析在许多问卷调查研究中，我们的目标是探索变量之间的因果关系。
回归分析是一种常用的统计方法，用于确定一个或多个自变量与因变量之间的关系。
通过回归分析，我们可以确定哪些变量对因变量有重要的预测能力，并建立预测模型。
6. 主题分析主题分析是针对问卷调查中定性数据的分析方法。
通过对开放式问题的内容进行编码和分类，我们可以得出参与者对于某一主题的共同见解和观点。
主题分析可以帮助我们深入挖掘问卷调查数据中的潜在信息和意见。
7. 解读和讨论完成数据分析后，需要在论文中对结果进行解读和讨论。
调查问卷结果分析
调查问卷结果分析调查问卷是一种常见的数据收集方式，通过分析问卷结果，可以获取有关特定主题或问题的数据，用于制定更准确的决策或做出更好的业务决策。
本文将着重探讨问卷结果分析方法、分析结果和应用。
一、问卷结果分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是从问卷中获得数字量的一种方法。
它包括数量的频率分布、平均数、中位数、众数、标准差等。
统计分析的结果可用于对各种数据进行比较和理解差异。
2.因素分析因素分析通过分析咨询问卷中固有的差异，将它们分解为几个公共因素。
然后，该分析把各个问题分配到一个或多个因素上。
因素分析能够使因素的数量最小化，并在处理问卷结果时更加有效地工作。
3. 重点分析和比较重点分析和比较是确定一些揭示有关特定主题或问题的数据的有效方法。
这些分析方法可以使决策者集中精力于最关键的数据，并得出建议和办法。
4. 回归分析回归分析是研究特定的因变量与一个或多个自变量之间的关系的一种统计方法。
在问卷结果分析中，回归分析将从问卷获得的数据作为因变量和自变量之间的相关性研究。
二、分析结果1.问题收集在对调查问卷结果进行分析前，需要将问卷问题集中起来，形成一份清晰的问题列表。
这样可以让决策者更好地理解问题，并确定哪些问题是最具代表性的。
2.分组对于问卷结果分析来说，分组是一项重要的操作。
它能够帮助决策者将数据分成互不相同的组别、追踪有关数据，并制定决策策略。
3.模式识别模式识别是将数据与某种行为或事件相关联的过程。
在问卷结果分析中，模式识别可以帮助决策者排除没有意义的数据、确认实时趋势，并确定特定的商品或服务以及哪些市场正在流行。
4.利用工具和软件利用数据分析工具和软件可以更好地对调查问卷结果进行分析。
例如，Microsoft Excel 可以使用其分析工具快速分析数据，确定各种差异和热点问题。
此外，也有许多专业的数据分析软件能够协助决策者轻松地分析数据结果。
三、应用1.提高市场组合策略分析问卷结果有利于帮助企业了解市场情况，在此基础上改进营销策略实现市场扩增。
问卷调查数据分析报告怎么写
问卷调查数据分析报告怎么写引言问卷调查是社会科学研究常用的一种方法，通过收集和分析问卷调查数据，可以得出对于研究问题的客观答案和结论。
为了让问卷调查的结果更有说服力和可信度，我们需要对收集到的数据进行深入的分析，进而撰写一份详细的数据分析报告。
本文将带领您学习如何编写一份高质量的问卷调查数据分析报告。
步骤一：整理和清洗数据在开始分析数据之前，首先需要将收集到的数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
具体步骤包括：1.查看数据的整体结构，了解数据的类型和格式。
2.检查数据是否存在错误、缺失或异常值。
3.选择合适的数据格式和工具进行清洗和整理。
步骤二：描述和汇总数据在数据整理和清洗完成后，接下来需要对数据进行描述和汇总，以便我们更好地了解数据的特征和趋势。
描述和汇总数据的方法有：1.基本统计量：计算数据的平均值、中位数、标准差、最大值和最小值等，来描述数据的集中趋势和离散程度。
2.频率分布表：将数据按照不同的类别进行分组，计算每个类别的频数和频率，并绘制频率分布表或直方图。
3.相关性分析: 通过计算变量之间的相关系数，判断它们之间的关系强度和方向。
步骤三：数据可视化数据可视化是将统计分析的结果以图表等形式展现出来，使得读者可以更直观地理解和解释数据。
以下是几种常见的数据可视化方法：1.条形图：用于比较不同类别之间的数量或频率差异。
2.折线图：用于展示随时间变化的趋势。
3.散点图：用于显示两个变量之间的关系。
4.饼图：用于展示不同类别占总体的比例。
步骤四：提炼和解读结果在完成数据分析和可视化之后，需要对结果进行提炼和解读，找出数据中的规律和结论。
以下是一些解读结果的方法：1.结果总结：对主要调查问题的回答结果进行总结，直观地反映调查对象的观点和态度。
2.对比分析：将不同变量之间的差异进行对比，找出影响变量的主要因素。
3.趋势分析：通过对时间序列数据进行分析，找出变量随时间变化的趋势和周期性规律。
问卷调查的数据分析怎么做
问卷调查的数据分析怎么做引言随着科技的不断发展，数据分析在各个领域中变得越来越重要。
在市场调研和学术研究中，问卷调查是常用的数据收集方式之一。
然而，仅仅收集到的数据并不能直接为我们提供有价值的信息。
因此，在进行问卷调查后，进行数据分析是必不可少的一步，它能够帮助我们对数据进行深入的理解和解读。
在本文中，我们将介绍问卷调查的数据分析方法，以帮助您更好地利用收集到的数据。
步骤一：数据整理在进行数据分析之前，我们首先需要对收集到的数据进行整理。
这包括数据清洗、数据转换和数据结构化等步骤。
1. 数据清洗数据清洗是指对数据中的错误、缺失、不一致等问题进行处理。
在问卷调查中，我们经常会遇到一些错误的数据，例如重复记录、无效回答等。
清洗数据的目的是保持数据的准确性和一致性。
2. 数据转换数据转换是指将原始数据转换成适合分析的数据格式。
例如，将文本型数据转换为数值型数据，或将时间数据转换为日期格式。
数据转换的目的是为了方便后续的数据分析和统计。
3. 数据结构化数据结构化是指将数据按照一定的结构进行组织和管理。
常见的数据结构包括表格、图表和数据库等。
通过对数据进行结构化，可以提高数据的可读性和可理解性。
步骤二：数据探索在完成数据整理之后，我们可以开始进行数据探索了。
数据探索是指对数据进行可视化分析和统计分析，以发现数据中的规律、趋势和关联性。
1. 可视化分析可视化分析是通过图表、图形等可视化手段来展示数据的特点和趋势。
通过可视化分析，我们可以更直观地了解数据的分布、比较和变化。
常用的可视化工具包括Matplotlib、Seaborn等。
2. 统计分析统计分析是指对数据进行统计描述和推断。
通过统计分析，我们可以得到数据的中心趋势、离散程度和相关性等指标。
常见的统计分析方法包括描述统计、方差分析、回归分析等。
步骤三：数据解读在完成数据探索之后，我们需要将所得到的数据分析结果进行解读和汇报。
数据解读是指根据数据分析结果得出结论，并对结论进行解释和说明。
问卷调查的数据分析怎么做
问卷调查的数据分析怎么做介绍问卷调查是一种常用的研究方法，用于收集大量的数据。
然而，收集到的数据本身并不能直接帮助我们得出结论。
为了从问卷调查数据中提取有用的信息，对数据进行分析是至关重要的。
本文将介绍如何进行问卷调查的数据分析，包括数据清洗与整理、统计分析和数据可视化等方面。
数据清洗与整理在进行数据分析之前，首先需要对收集到的数据进行清洗与整理。
以下是一些常见的数据清洗与整理步骤：1.删除重复数据：检查数据集中是否存在重复的记录，并将其删除，以确保数据的准确性和一致性。
2.处理缺失值：检查数据集中是否存在缺失值，并根据实际情况决定如何处理。
可以选择删除含有缺失值的记录，或者使用插补方法填充缺失值。
3.标准化数据：如果数据集中包含不同的度量单位或不同的量表，需要对数据进行标准化，以便能够进行有效的比较和分析。
4.删除异常值：检查数据集中是否存在异常值，并根据实际情况决定是否删除或纠正这些异常值。
统计分析完成数据清洗与整理之后，可以进行统计分析，以获取对数据集的进一步理解和洞察。
以下是一些常见的统计分析方法：1.描述统计分析：通过计算数据集的中心趋势（如均值、中位数等）和离散程度（如标准差、方差等），可以对数据的总体特征进行描述性的分析。
2.相关性分析：通过计算变量之间的相关系数，可以查看不同变量之间的关系强度和方向，了解它们是否具有显著的相关性。
3.分组比较：如果数据集中存在分类变量，可以将数据按照这些分类变量进行分组，并比较不同组之间的差异，以获取更深入的洞察。
4.回归分析：对于包含自变量和因变量的数据集，可以使用回归分析来建立模型，并研究自变量对因变量的影响程度以及相关性。
数据可视化数据可视化是将数据以图表等形式展示出来，以便更直观地理解数据和发现其中的规律。
以下是一些常见的数据可视化方法：1.条形图：用于比较不同类别或组之间的数据差异和趋势。
2.饼图：用于展示数据的占比关系，可以帮助我们了解不同类别的比例和构成。
问卷调查的分析报告(12篇范文)
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问卷调查分析报告含数据分析
问卷调查分析报告含数据分析1. 背景介绍随着社会的发展和进步，问卷调查成为一种常见且重要的研究方法。
问卷调查可以帮助我们了解人们的态度、观点和行为，从而为决策和政策制定提供依据。
本文将根据一项针对xxx的问卷调查，对收集到的数据进行分析和解读，以期提供有益的见解和建议。
2. 研究目的本次问卷调查的目的是了解xxx的情况以及与之相关的因素，从而为针对xxx问题的解决方案提供指导。
3. 调查方法本次调查采用了随机抽样的方法，共发放了1000份问卷，有效回收率为90%。
问卷的设计充分考虑了调查对象的特点，并采用了多种量表和开放式问题，使得数据可以从不同角度进行分析和解读。
4. 数据分析首先，我们对大部分问题进行了描述性统计分析。
根据回收的有效问卷，我们得出以下结论：4.1 人口统计学特征调查对象中，男性占比XX%，女性占比XX%。
年龄分布呈现XXX趋势，主要集中在XX岁到XX岁之间。
受教育程度方面，大部分受访者（XX%）拥有本科学历。
4.2 xxx情况调查显示，XXX的比例为XX%。
其中，XX%反映了XXX的原因是XXXX。
4.3 相关因素通过回答与xxx相关的问题，我们对一些潜在因素进行了探索性分析。
根据数据分析，我们发现以下因素与xxx之间存在显著关系：4.3.1 因素一通过对因素一的分析结果，我们发现XXX与XXX之间存在正相关关系。
这表明XXX对XXX的影响可能是积极的。
4.3.2 因素二根据数据分析结果，我们发现因素二与xxx之间存在负相关关系。
这表明对因素二的改善可能会有助于解决xxx问题。
5. 结论与建议综上所述，本次问卷调查分析报告针对xxx问题，得出以下结论和建议：5.1 结论一根据调查结果，xxx比例较高，有必要采取措施解决该问题。
为了减少xxx的发生率，我们建议XXX。
5.2 结论二根据对相关因素的分析，我们认为如果改善因素二，可能会有助于降低xxx的发生率。
因此，建议XXX。
5.3 结论三通过探索性数据分析，我们还发现因素一对xxx有积极的影响。
问卷调查数据分析
利用图表、图像等形式直观展示数 据分析结果。
03
02
撰写数据分析报告
将分析过程和结果整理成专业报告， 便于他人理解。
汇报和交流
在研究团队内部或外部进行汇报和 交流，分享数据分析成果。
04
04
数据分析结果
描述性统计分析
频数分析
对每个问题的答案进行频数统计，了解各个选项的分 布情况。
平均数和标准差
数据筛选
根据研究目的筛选有效数据，排除无效或重复信息。
数据分析方法
描述性统计
对数据进行描述性分析，如求平均值、中位数、 众数等。
推断性统计
运用统计模型对数据进行深入分析，如回归分 析、因子分析等。
可视化工具
利用图表、图像等形式直观展示数据分析结果。
数据解读和呈现
01
解读数据意义
根据数据分析结果，解释数据背后 的含义和趋势。
02
问卷调查设计
调查对象和范围
确定目标群体
根据研究目的和主题，明确调查对象的基本特征 和范围。
样本规模
根据研究目的和资源，合理确定样本规模，确保 调查结果的代表性和可靠性。
抽样方法
根据实际情况选择合适的抽样方法，如随机抽样、 分层抽样等。
调查内容和方法
调查内容
01
根据研究目的和主题，设计具体的调查问题，确保问题具有针
本次问卷调查的问题设计可能存 在一定的局限性，未来可以进一 步完善问题设计，以更全面地了 解受访者的态度和行为。
在数据分析方面，本次研究主要 采用了一些基本的统计分析方法， 未来可以尝试引入更高级的分析 方法，如机器学习、数据挖掘等， 以更深入地挖掘数据背后的信息 和规律。
未来研究方向
调查问卷数据分析报告怎么做
调查问卷数据分析报告怎么做引言调查问卷是进行定量研究的常见工具之一。
在收集了大量的问卷数据后，分析这些数据对于得出准确的结论和洞察力至关重要。
本文将探讨如何进行调查问卷数据的分析并撰写相关报告。
步骤一：数据清洗和预处理在开始数据分析之前，需要对收集到的问卷数据进行清洗和预处理。
这一步骤旨在确保数据的准确性和完整性。
1.数据清洗：首先，检查数据集中是否存在缺失值、异常值和重复值。
缺失值可以通过填充或删除来处理，异常值可以通过集中趋势和离散趋势分析来确定是否为真实值，重复值可以直接删除。
2.数据转换：将文字型数据转换成数值型数据，以便进行定量分析。
例如，将“是”和“否”转换为1和0，将等级制度转换为数字等等。
3.数据归一化：如果数据集中存在不同量级的变量，可以使用归一化技术将其转换为相同比例。
常用的归一化方法有标准化和最小-最大缩放。
步骤二：数据分析和结果呈现在完成数据清洗和预处理之后，可以开始进行数据分析并将结果进行呈现。
以下是几种常用的分析方法和结果呈现方式。
1.描述统计：对数据集进行基本的统计分析，揭示出数据的集中趋势、离散趋势和分布情况。
可以计算平均值、中位数、众数、标准差、频率分布等。
2.数据可视化：使用图表和图形展示数据的分布和关联关系。
常见的数据可视化工具有条形图、折线图、饼图、散点图、热力图等。
通过可视化分析，可以更直观地观察到数据的趋势和异常情况。
3.假设检验：根据研究问题，使用统计方法对数据集进行假设检验。
例如，对两组数据进行t检验来判断它们是否有显著差异，或者使用方差分析来比较多组数据之间的差异。
4.相关性分析：通过计算变量之间的相关系数，探索它们之间的关联关系。
常用的相关性分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
步骤三：解读和撰写报告完成数据分析后，需要对结果进行解读并撰写相关报告。
在这一步骤中需要注意以下几点：1.结果解读：针对分析得出的结论和洞察，提出合理的解释。
解读时需要结合实际背景和研究问题，给出有力的论据支持。
调查问卷分析报告
调查问卷分析报告调查问卷分析报告篇一一、调查背景本次调查旨在养成学生文明礼仪规范，营造和谐文明的校园氛围。
这个调查的目的是希望了解同学们的行为习惯基本情况，然后我将对调查结果进行分析并得出结论。
二、调查目的通过调查，了解学生行为习惯情况，为以后的引导提供合理的。
数据分析。
三、调查方法调查问卷四、调查过程本次调查发放问卷的对象是五二全班学生，发放问卷的30份，分两次发放，回收30份，有效数量为30份，回收比率100%。
五、数据汇总1.行为习惯优秀26%良好52%一般14%不良8%2.学习习惯优秀38%良好53%一般7%不良2%3.道德品质优秀64%良好35.4%一般0.6%不良0%4.劳动习惯优秀36%良好53.5%一般9.5%不良1%5.卫生习惯优秀48.3%良好25.9%一般20.8%不良5%六、结论1.学生规则意识的自主构建日趋成熟。
学生所处的人际关系环境有待改善。
2.影响学生规则习惯有效形成的情绪因素占主导。
3.学生规则意识、规则情感和规则意志等心理品质的深度生成。
因而在培养学生规则意识与良好习惯工作中时常出现令教师非常尴尬同时也是非常困惑的局面。
4.学生遵守规则的行为呈现出被迫性特征，即便在遵守规则有一定自觉性的同学身上，也因为有时某种关系环境的偶尔“失和”，出现令人匪夷所思的违反规则行为问题5.由于受到各种情绪障碍的困扰，有近6%的学生出现了行为的偏差，概括表现为“攻击性行为、任性、自私、孤僻、注意力分散、意志薄弱”等不良的心理倾向，他们规则意识非常淡薄，非规则性行为时有发生，对学生规则意识与良好行为习惯的培养产生着不利影响，成为学校德育教育有效性、针对性和整体质量进一步提升的瓶颈。
6.以上调查分析反应，大多数学生都存在着这样，那样的坏习惯，高年级学生自私，散慢，自理和自控能力差的形状令人堪忧。
20__年三月调查问卷分析报告篇二汽车是当代社会最主要的交通工具之一，随着人类工业水平的提高和社会经济的发展，汽车的制造技术和产业规模也不断提高。
调查问卷数据分析报告
调查问卷数据分析报告一、背景介绍调查问卷是一种常见的研究方法，用于收集大量的数据并分析结果。
本报告旨在基于所收集到的调查问卷数据，对调查对象的态度、看法和行为进行分析，以揭示问题的本质，并提供有意义的结论和建议。
二、调查问卷数据统计分析1. 调查对象及样本量统计本次调查采用随机抽样的方法，共有1000名受访者参与。
受访对象涵盖了不同年龄、性别、职业和地区的人群，具有一定的代表性。
2. 调查对象的基本情况分析通过问卷，了解了受访者的基本情况，包括年龄、性别、职业和地区等。
根据数据分析结果显示，受访者中男性占比为45%，女性占比为55%；年龄主要集中在25-35岁之间，占比为40%；另外，白领职业占比最高，占总人数的30%；调查对象主要分布在城市地区，占比为65%。
3. 调查对象的态度和看法分析在调查问卷中，我们主要关注了受访者对某一特定问题或主题的态度和看法。
根据数据分析结果，大约60%的受访者对此问题表示了积极态度，认同并支持；30%的受访者持中立态度，对该问题持保留意见；仅有10%的受访者对此问题持消极态度，不认同或反对。
4. 调查对象的行为和偏好分析在调查问卷中，我们还关注了受访者的实际行为和个人偏好。
根据数据分析结果显示，约40%的受访者表示他们会经常购买某特定品牌的产品；30%的受访者表示他们更喜欢线上购物，而不是线下购物；另外，20%的受访者表示他们愿意支付更高的价格购买更优质的产品。
5. 调查对象的意见和建议分析调查问卷还包含了开放性问题，以征求受访者的意见和建议。
数据分析结果显示，受访者主要提出了三点意见和建议：第一，希望公司能提供更多优惠活动和折扣；第二，期望产品质量能进一步提升，以满足消费者的需求；第三，希望公司能加强售后服务，提供更好的用户体验。
三、结论和建议根据以上数据分析结果，我们得出以下结论和相应的建议：1. 调查对象的基本情况：了解受访者的基本情况有助于更好地了解目标群体，从而制定针对性的营销策略和产品设计。
调查问卷的数据分析怎么写
调查问卷的数据分析怎么写
在进行调查研究时，使用问卷是一种常见的数据收集工具。
而对于问卷数据的
分析，是研究的关键一步，能够帮助研究者深入了解调查对象的特征和行为。
本文将介绍如何进行调查问卷数据的分析，包括数据清洗、变量分析、关联分析等内容。
数据清洗
在进行数据分析之前，首先需要对问卷收集的数据进行清洗。
数据清洗包括以
下几个步骤：
1.缺失值处理：查找并处理问卷中未填写的问题，可以选择删除缺失值
或者通过填充均值、中位数等方法进行填补。
2.异常值处理：检查数据中是否存在异常值，如超出范围的数值，需要
进行处理或排除。
3.数据格式转换：确保数据的格式正确，如将文本型数据转换为数值型
数据。
变量分析
在数据清洗完成后，可以开始进行变量分析。
变量分析包括描述性统计和推论
统计两个方面：
1.描述性统计：通过计算均值、标准差、频数等指标，了解样本的基本
特征。
2.推论统计：使用统计方法（如t检验、方差分析等）对样本数据进行
推断，得出总体的特征。
关联分析
在进行问卷数据分析时，还需要进行变量之间的关联分析。
可以通过相关系数、回归分析等方法来研究不同变量之间的关联程度和因果关系。
结论
通过以上步骤，可以对调查问卷数据进行全面的分析，揭示出其中的规律和结论。
数据分析能够帮助研究者更深入地理解研究对象，为后续研究提供重要参考。
希望以上内容能对你有所帮助，欢迎交流讨论！。
调查问卷结束后怎样分析数据
调查问卷结束后怎样分析数据调查问卷是社会科学探究中常用的数据收集工具，其目标是通过收集大量的问卷数据来得到调查对象的观点、态度和行为等信息。
然而，仅仅收集到大量的数据还不足以支持探究的结论，因此需要对数据进行分析和解读。
数据分析是指对收集到的数据进行整理、统计和诠释的过程。
在调查问卷结束后，我们需要进行以下步骤来分析数据：1. 数据整理：将收集到的问卷数据进行整理和清理。
起首，要检查问卷的完整性，确保没有遗漏或错误的数据。
然后，对于开放性问题，需要将回答整理为可统计的形式，例如将文字回答转化为分类或评分等级。
最后，对于多选题和单选题，要对选项进行编码，便于统计和分析。
2. 数据统计：依据探究目标和问题，选择合适的统计方法进行数据分析。
常见的统计方法包括描述统计、频数统计和相关分析等。
描述统计可以通过计算平均值、标准差、中位数等指标来了解样本的整体特征。
频数统计可以统计每个选项的选择人数或比例，从而得出样本的分布状况。
相关分析可以通过计算不同变量之间的相干系数来探究它们之间的干系。
3. 数据诠释：在进行数据分析的过程中，需要对结果进行诠释和理解。
起首，要依据分析结果回答探究问题，验证或推翻探究假设。
其次，要注意结果的可靠性和有效性，沉思可能存在的偏差和误差。
最后，要将分析结果与现有理论和探究进行比较和谈论，进一步深化对探究问题的理解。
4. 结果报告：最后，依据数据分析结果撰写探究报告或论文。
报告应包括调查问卷的目标、方法、样本特征、数据分析过程和结果、结论和谈论等内容。
报告的结构要明晰，语言要简明扼要，尽量应用图表和表格等可视化工具来展示结果，使读者能够快速理解和得到信息。
总之，调查问卷结束后，对数据进行分析是特殊重要的一步。
通过数据分析，我们可以深度了解调查对象的特征和观点，从而为进一步探究和决策提供依据。
在数据分析过程中，要注意数据的整理和清洗、选择合适的统计方法、对结果进行诠释和理解，并最终将结果报告出来。
调查问卷如何分析数据
调查问卷数据分析方法前言调查问卷是一种常见的数据收集工具，在各种研究和调查中得到广泛应用。
如何对调查问卷的数据进行分析，能帮助研究者深入了解样本群体的特征和倾向，从而得出有效的结论和建议。
本文将介绍几种常见的调查问卷数据分析方法，并探讨它们的优缺点以及适用场景。
调查问卷数据收集与整理在进行调查问卷数据分析之前，首先需要对数据进行收集和整理。
通常会采用在线调查平台或纸质问卷的方式，收集样本群体的答案。
收集完数据后，需要将数据进行整理、清洗和编码，确保数据的准确性和完整性。
描述性统计分析描述性统计分析是对调查问卷数据的第一步分析，目的是对数据的基本特征进行描述和总结。
包括以下几个方面：•频数分析：统计每个选项或变量的出现频率，了解样本群体的选择倾向。
•平均数和标准差：计算平均数和标准差，了解数据的集中趋势和离散程度。
•分布特征：绘制直方图、饼图等图表，直观地展示数据的分布特征。
描述性统计分析能够帮助研究者快速了解数据的大致情况，为进一步分析提供基础。
相关性分析相关性分析主要是探讨调查问卷中的变量之间是否存在相关关系。
常用的方法包括：•皮尔逊相关系数：用来衡量两个连续变量之间的线性相关程度。
•斯皮尔曼相关系数：用来衡量两个顺序变量之间的相关程度，不要求数据呈线性关系。
•卡方检验：用来检验两个分类变量之间是否存在显著的关联。
相关性分析能够帮助研究者了解不同变量之间的关系及影响程度，为深入研究提供线索。
因素分析因素分析是一种常用的多变量统计分析方法，用来探讨多个变量之间的潜在关系和构成因素。
通过因素分析，可以将大量变量简化为少数几个因素，减少数据的复杂性，帮助研究者理解变量之间的内在联系。
聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用来将样本群体进行分类，找出相似性较高的样本。
在调查问卷数据分析中，聚类分析可以帮助研究者发现潜在的群体特征和分类规律，为不同群体提供个性化的建议和措施。
结语调查问卷数据分析是研究过程中的重要环节，能够帮助研究者从数据中挖掘有用的信息和规律。
调查问卷结果分析几种方式
调查问卷结果分析几种方式近年来，随着科技的飞速发展和信息技术的普及，调查问卷成为了研究者们进行数据收集和分析的重要工具。
调查问卷通过收集大量的样本数据，能够快速了解受调查者的意见、看法和态度，并帮助研究者更全面地分析现象和问题。
在对调查问卷结果进行分析时，有多种方式可以选择，下面将介绍几种常用的分析方式。
首先是描述性统计分析。
该分析方式主要通过描述和总结数据的基本特征和分布情况，来揭示样本中的普遍趋势和规律。
例如，通过计算平均数、中位数、众数和标准差等指标，可以衡量样本数据的集中趋势和离散程度。
此外，还可以通过制作直方图、条形图、饼图等图表，直观地展示数据的分布情况。
其次是相关性分析。
该分析方式主要用于探索变量之间的关系及其强度。
通过计算协方差和相关系数，可以判断两个变量是否具有线性关系以及其相关方向和程度。
例如，如果相关系数为正值，则表示两个变量呈正向关系；如果相关系数为负值，则表示两个变量呈负向关系。
相关性分析可以帮助研究者了解不同变量之间的相互影响，从而更深入地研究问题。
再次是因素分析。
该分析方式主要用于探索多个变量之间的隐藏关系，并将它们归纳为少数几个共同的因素。
通过因素分析，可以降低数据的复杂性，简化变量之间的关系，并识别出影响研究对象的主要因素。
例如，在市场调查中，可以通过因素分析找出顾客购买行为背后的主要影响因素，从而制定精准的营销策略。
最后是回归分析。
该分析方式主要用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方式。
通过回归分析，可以建立数学模型，预测变量之间的关系，解释观察数据并预测未来趋势。
例如，在经济学研究中，可以通过回归分析来探究就业率和经济增长率之间的关系，并预测未来的就业趋势。
综上所述，调查问卷结果的分析可以采用描述性统计分析、相关性分析、因素分析和回归分析等多种方式。
不同的分析方式可以从不同的角度揭示数据的内在规律和关系，为研究者提供全面的数据支持。
在实际应用中，研究者需要根据具体问题和目标，综合运用多种分析方式，以拓展对问题的认识和理解。
调查问卷的数据分析怎么写
调查问卷的数据分析怎么写引言调查问卷是一种常见的数据收集工具，通过对大量被调查者的回答进行统计和分析，可以获取有关特定主题的信息。
然而，要将收集到的数据转化为有价值的见解，就需要进行数据分析。
本文将介绍调查问卷数据分析的一般步骤和方法。
步骤一：数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，它涉及对收集到的数据进行清理和整理，以确保数据的准确性和一致性。
下面是一些常见的数据清洗任务：•缺失值处理：检查问卷中是否有未填写的问题，对于缺失的数据可以选择删除或填补。
•异常值处理：检查是否存在不符合常理的数据，例如年龄填写为负数或超过范围的数值。
•数据格式化：检查数据的格式，例如将文本型数据转换为数值型数据。
•数据去重：检查是否存在重复的数据记录，对于重复的数据可以选择保留一条或删除。
步骤二：数据探索数据探索是了解数据的特征和分布的过程，它可以帮助我们发现数据中的规律和趋势，以及潜在的关联性。
下面是一些常用的数据探索方法：•描述统计分析：计算数据集的基本统计指标，例如平均值、中位数、标准差等，以及数据的分布情况。
•数据可视化：通过绘制直方图、箱线图、散点图等图表，可以更直观地了解数据的分布和关系。
•相关性分析：使用相关系数等方法，评估不同变量之间的相关性。
相关性分析可以帮助我们发现数据之间的关联和趋势。
步骤三：数据分析在数据清洗和数据探索之后，我们可以进行更深入的数据分析。
数据分析的方法和技术根据具体问题和研究目标的不同而不同，下面是一些常用的数据分析方法：•单变量分析：通过对单个变量的分析，了解其频数分布、中心趋势、离散程度等，可以获得针对该变量的洞见。
•多变量分析：通过对多个变量之间的关系进行分析，可以揭示不同变量之间的相互影响和关联，例如回归分析、因子分析等。
•比较分析：对不同组别之间的数据进行比较，例如年龄组别、性别组别等，以了解不同组别之间的差异和相似之处。
步骤四：结果解释和报告撰写数据分析的最后一步是将分析结果进行解释和总结，并编写分析报告。
调查问卷分析报告(13篇)
调查问卷分析报告（13篇）篇1：调查问卷分析报告一、调查目的当前现代化生活的节奏越来越快，而且许多人养成了晚睡晚起的作息习惯，往往无暇顾及早餐。
为使大家能够养成健康的饮食习惯，把最好的状态投入到学习和工作中去，我们展开了此次调查。
二、调查方法本次调查共发放100份早餐情况调查问卷，对**街道部分地方的人们进行了调查，这次调查的主要对象90％以上为25-35岁的职业女性。
三、调查分析1、是否吃早餐方面：天天吃占65%，不吃的占3%，很少吃的占14%，经常吃的占18%。
2、早餐一般在哪里吃方面：家里占59%，路边摊占7%，小吃店占21%，其它占13%。
3、通常早餐吃什么方面：牛奶占39%，鸡蛋占16%，面包蛋糕占32%，馒头占20%，粥占62%，米饭占8%，其它占17%。
4、早餐花费方面：1-1.5元占30%，1.5-2元占40%，2元以上占30%。
5、不吃早餐的原因：没时间占74%，没食欲占6%，麻烦占4%，无所谓占16%。
6、不吃早餐是否对健康有影响：是占97%，否占3%。
三、数据分析我国长期以来就有轻视早餐的陋习，形成了不合理的早餐习惯和早餐结构。
营养食品专家认为，良好的饮食行为对人的身体、智力发育和健康起着极重要的作用，特别是早餐是一天中最重要的一餐，对人一天的学习工作都有着重要影响。
随着科学的发展，人们对于科学饮食已经有了很好的意识，在这次调查中我们发现近65％的人天天吃早餐，不吃早餐或很少吃早餐的人只占17％，天天吃早餐的占到了65％，经常吃早餐的占到了18％，这是一个很值得高兴的结果，说明早餐的重要性已经被大多数人接受，人们对自身健康的关爱越来越受到重视。
篇2：调查问卷分析报告一、调查目的进行小学生自主阅读能力问卷调查，是培养小学生自主阅读能力的需要，是语文教学的需要，是了解课题研究过程中学生学习现状的需要，也是为小课题“小学低段学生自主阅读能力培养的研究”获取第一手资料，了解他们的学习、阅读状况的，熟悉他们这个年龄段的心理需求，清楚他们实验研究前后的变化，以便更好地进行引导、总结，为今后教学做好工作。
问卷数据分析流程详解与注意事项
问卷数据分析流程详解与注意事项问卷数据分析是一个系统而详细的过程，它涉及多个步骤和方法，以确保从收集的数据中提取出有价值的信息和结论。
以下是一个概括性的问卷数据分析流程：一、明确分析目的在进行数据分析之前，首先需要明确分析的目的。
这有助于确定分析的重点和所需的方法。
例如，分析可能旨在了解消费者对某个产品的满意度、评估员工对工作环境的满意度或探究某个政策对公众的影响等。
二、数据整理与清洗1.数据收集：通过问卷星、SurveyMonkey等问卷调查工具或线下方式收集数据。
2.数据整理：将收集到的原始数据进行整理，确保数据的完整性和准确性。
3.数据清洗：去除无效数据（如未完成的问卷、明显不符合逻辑的答案等），以减少对分析结果的影响。
三、描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，主要用于描述数据的总体特征。
1.频数分析：统计各选项的选择频数，了解数据的分布情况。
例如，统计性别、年龄、职业等人口统计学变量的分布情况。
2.基本统计量：计算平均数、中位数、众数、标准差等统计量，了解数据的集中趋势和离散程度。
四、信度与效度分析1.信度分析：用于检验问卷的可靠性，通常通过Cronbach's Alpha系数来衡量。
信度分析是确保问卷结果稳定性和一致性的重要步骤。
2.效度分析：用于检验问卷的有效性，即问卷是否真正测量了想要测量的内容。
效度分析通常通过因子分析等方法进行。
五、深入分析在完成描述性统计分析和信度与效度分析后，可以进行更深入的数据分析，以揭示数据背后的关系和规律。
1.交叉分析：通过交叉分析，可以比较不同群体（如不同性别、年龄、职业等）在某一问题上的态度或行为差异。
2.相关分析：研究两个或多个变量之间的相关关系，了解它们之间的关联性。
3.回归分析：在相关分析的基础上，进一步研究自变量对因变量的影响程度和方向。
4.因子分析：用于提取问卷中的潜在变量（即因子），并解释这些变量之间的关系。
六、撰写分析报告最后，根据数据分析的结果，撰写详细的分析报告。
问卷调查的数据分析怎么做
问卷调查的数据分析怎么做引言问卷调查是一种广泛使用的数据收集方法，它可以帮助我们了解人们的观点、态度、行为等信息。
然而，仅仅收集到大量的数据是不够的，我们还需要进行数据分析，以揭示潜在的模式和趋势。
本文将介绍如何进行问卷调查的数据分析。
步骤一：数据清洗问卷调查的数据通常需要进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。
在这一步骤中，我们可以采取以下措施： - 检查数据的完整性，确保每个问题都被回答了。
- 删除重复的或无效的数据记录。
- 处理缺失数据，可以选择删除这些数据或使用插补方法填充缺失值。
步骤二：数据编码与整理数据编码是将问卷调查数据转换为可进行统计分析的形式。
在这一步骤中，我们可以进行以下操作： - 根据问卷问题的类型进行编码。
例如，对于选择题，可以使用数字表示不同的选项；对于开放性问题，可以将其转换为文本数据。
- 创建适当的变量。
例如，对于涉及多个问题的主题，可以将这些问题组合成一个变量。
-整理数据以方便后续分析。
例如，设置正确的数据类型、调整数据格式等。
步骤三：基本统计分析在进行更深入的数据分析之前，我们可以先进行一些基本的统计分析，以了解数据的基本情况。
以下是一些常用的统计方法： - 频数分析：计算每个选项的选择次数，并以表格或图表的形式呈现。
这可以帮助我们了解人们对不同选项的偏好程度。
- 描述性统计：计算平均值、中位数、众数等统计指标，以描述数据的集中趋势和离散程度。
- 相关分析：通过计算变量之间的相关系数，了解它们之间的关系。
这可以帮助我们找到一些变量之间的潜在模式和趋势。
步骤四：进阶分析方法除了基本的统计方法之外，还有一些进阶的数据分析方法可以用于问卷调查数据。
以下是一些常见的方法： - 因子分析：通过确定隐藏在多个变量之间的共同影响因素，将多个变量归纳为更少的因子。
这可以帮助我们理解变量之间的复杂关系，并进行更细致的分析。
- 聚类分析：用于将样本分组为不同的类别，以便于进一步研究不同类别之间的差异。
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成果3:问卷调查数据分析在校大学生创业认知意识问卷调查数据分析此次问卷，我们现在本校实行了100份，发现问题后对问卷进行了改进和完善，形成最终问卷。
后四人分成两组，分别到仙林九大高校各分发200份。
除了本校试行的100份外，本次调查共发放问卷1800份，回收有效问卷1650，有效率91.7%。
以下是数据分析：本科一年级数据分析1．现在的您是否有创业的打算？（）A.已经成功创业B.已经进行创业C. 考虑过D. 完全没有从图中可以看出：考虑过创业的学生很多,其中男生比例为64.89%,女生的比例为56.99%.在其中创业成功的和正在创业的比例不足5%，女生的比例为0%。
这说明绝大数大学生只是有创业的想法，并没有把想法付诸于实践。
也有很多学生没有创业的打算，其中男生比例为30.85%，女生为43.01%。
大学生的创业意识也是需要加强。
2．如果您在进行创业，那么您创业的目的是什么？（）A.满足兴趣爱好B.助于成长、自我提升C.成才的一种方式D.赚钱由图可以看出，大学生创业的主要目的是助于成长、自我提升和赚钱。
其中选择助于成长、自我提升的男生为38.95%，女生为48.68%。
选择赚钱的男生为30.53%，女生为34.21%。
大学生创业不仅仅是为了赚钱，更多的是为了助于成长和自我提升。
只有少部分人创业是满足兴趣爱好。
3．如果您有创业的想法，是来源于（）A.自身意愿B.家庭影响C.社会影响D.朋友或名人的影响由图可以看出，大一新生的创业想法大多来源自身，其中男生的比例为45.83%，女生为41.05%，其次的是来自于社会的影响，其中男生的比例为25.00%，女生为30.53%。
而家庭对创业的想法影响很小。
4.您认为在校大学生创业相对于其它社会人士创业的优势是什么？（）A. 学习能力强B. 年轻有活力，敢于拼搏C. 有创新精神D.思想观念与时俱进由图可以看出，在校大学生创业相对于其他社会人士创业的优势是年轻有活力、敢于拼搏。
其中男生的比例为42.61%，女生的比例为51.79%。
其余学习能力强、创新精神、思想观念与时俱进也是在校大学生创业的优势。
5.你认为自主创业要求在校大学生具备哪些方面的能力？（）A. 较好的专业知识B.组建优质的创业团队C.开拓创新的精神D.广泛的人际关系E．敏锐的商机捕捉力由此图可以看出，优质团队、专业知识、创新精神、人际关系以及商机的捕捉力在创业的过程之中都是比较重要的，他们所占的比重份额是不相上下的，一方面也可以看出如果这些想创业的学生如果真的创业的话，也会绝大部分的从这些方面着手准备。
而这些方面刚好也是与时代所提倡的全面性人才的理念相匹配的。
6.如果创业，那么您的创业资本来自哪里？（）A.通过兼职或参加创业比赛B. 朋友、同学的帮助C.父母、长辈的资金支持D. 银行贷款及政府补助该图向我们展示的是在校大学生创业是资金的主要的来源，父母、长辈的资助所占的比例是最大的，其次就是通过贷款或者说是参加兼职、创业类比赛获得资金选这两类的人不相上下，但是女生还是偏重于参加兼职或是创业比赛获得资金，男生两者的比例一样。
男、女各约10%的人，则是会选择是朋友、同学的帮助，主要的原因应该是这一块得资金拥有量还是有限的，给他们的创业起不到太大的支持作用。
7.您认为大学生创业存在的障碍是什么？（ ）A.资金不足B.创业方向不明确C.社会经验不足D.创业环境第七题30.43%16.67%42.03%10.87%24.03%17.83%50.39%7.75%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%A:BC:D:男生女生该图向我们展示的是大学生存在的障碍主要是社会经验不足，因为毕竟是刚出校门的学生，一般都会选择先就业，积累经验，然后开始创业，对于男生女生都一样。
其次是觉得资金不足，再其次就是觉得创业方向不明确，大多数学生都对创业环境觉得比较乐观，男女的观点都比较一致，所以大多数学生都觉得，目前的创业环境还好，如果条件允许，多数人还是会选择创业。
8. 您最希望政府和学校对在校大学生创业方面给予那些支持？【多选】（ ）A.拓宽资金来源渠道B.放宽企业审批及简化程序C.加大舆论支持D. 开设以企业为主的创业教育课程E. 增强学校与企业的合作，开设创业基地F.其他从该图可以看出，大多数男生都觉得更需要增强学校与企业的合作，开设更多的创业基地，其次是开设以企业为主的创业教育课程和拓宽资金来源渠道，而女生普遍觉得拓宽资金来源渠道比较重要，其次是增强学校与企业的合作，开设更多的创业基地，所以大多数的人都还是觉得增强学校与企业的合作，开设更多的创业基地和拓宽资金来源渠道两项较为重要，而对舆论的要求并不高。
9.在创业道路上要找准自己的合适位置，您会根据（）A.自己的兴趣B.自己的专业C.市场需要D.对某一行业的熟悉程度从该图可以看出对于如何在创业道路上找准自己的合适位置这个问题上，四个选项的选择都差不多，男生一般倾向于选择自己比较熟悉的行业，其次是自己是否感兴趣，再其次是市场的需要，最后是和自己的专业对口；而女生最看重的则是市场需要，其次是选择自己较为熟悉的行业，再其次就是专业对口，最后是选择自己感兴趣的行业。
但是总体来说，各个选项选的人数比较相当。
10．您觉得作为一个创业发起人应具备哪些素质及理论基础？（）A.较好的组织能力B.具有良好的专业知识C.具备较好的沟通能力D.具有良好的心理素质和适应能力从该图可以看出，大学生普遍觉得作为一个创业发起人具备较好的沟通能力是最重要的，其次是具有良好的心理素质和适应能力再其次是要有较好的组织能力，具有良好的专业知识只占有很少的一部分，此题选择的人数比例差距比较大的，选择具备较好的沟通能力的人数远远大于具备较好的专业知识。
11.您觉得创业需要哪些心理品质？（）A.独立思考B.善于交流与合作C.敢于行动与担当D.坚持不懈E.自我调节从该图可以看出，男生觉得创业最需要的品质是善于交流与合作和敢于行动与担当其次是要能够坚持不懈，然后是独立思考，最后是自我调节对于女生来说，最重要的同样是善于交流合作，其次是敢于行动，然后依然是独立思考和坚持不懈，最后是自我调节，在这个问题上男女生的选择较为一致，首选的都是善于交流与合作和敢于行动与担当，大家都把沟通合作放在较重要的位置。
12．如果您在一次创业中失败了，你会（）A.筹集资金，努力进行二次创业B. 等待时机，积累经验C.心灰意冷，直接放弃在该图中可以看出，选择等待时机，积累经验的人远远多于选择其他两项的人，而选择心灰意冷，直接放弃的人也很少，也就是说轻言放弃的人也很少，而大家都倾向于等待时机，积累经验，也不是盲目的进行第二次创业。
现代的大学生还是挺注重经验和时机。
13.你认为在校大学生所学专业与创业的关系如何？（）A.密切相关B.有关系但是不大C.基本没关系D.毫无关系从该图中可以看出，大多数人还是觉得大学所学的转业与创业还是有关系的但是关系不大，还有较少部分特别是女生觉得所学专业和创业是毫无关系的，所以总体来说，基本上大家都觉得其实两者的关系并不大。
14.如果创业，您会选择哪个领域？（）A.餐饮、书报等生活类行业B.销售、物业管理等服务行业C.软件、网络等高科技行业D.信用管理与职业分析等新兴行业E.其他（请举例_____________）从该图中可以看出，男生比较倾向于向软件、网络等高科技方面发展，其次是销售、物业管理等服务行业，再其次是餐饮、书报等生活类行业，然后是信用管理与职业分析等新兴行业。
而女生首选的是餐饮、书报等生活类行业，其次是销售、物业管理等服务行业，再其次是信用管理与职业分析等新兴行业，两者略有不同，这与男生比女生对理科类更感兴趣这一说法较为符合，女生把软件、网络等高科技行业放在了最后一位。
15．如果创业，您会选择那种形式？（）A.合伙创业B.家族创业C.自主创业D.加盟连锁从该图可以看出，大学生更倾向于合伙创业，其次只有少部分选择了自主创业和加盟连锁，而只有很少一部分的人选择了家族创业，说明大多数人还是愿意找与自己志趣相投的同龄人靠自己的能力一起创业而不是依靠家族的力量。
表现的大多数的大学生还是比较有自己的想法的。
本科二年级数据分析★创业打算1．现在的您是否有创业的打算？（）A.已经成功创业B.已经进行创业C. 考虑过D. 完全没有由图可知：对于创业，绝大多数在校大学生都考虑过自我创业，说明创业普遍存在于他们的思想意识范畴而难于落实。
而调查的专科大二年级的男生全体都考虑过创业，女生中95.12%人考虑过创业，可以得知，女生的创业意识没有男生强。
从另一方面，从另一方面，政府、社会、学校等各界都应该采取鼓励措施来帮助在校大学生实现创业梦想，一来可以解决他们的就业问题，而来还可以为社会提供更多的就业岗位以缓解就业压力。
2．如果您在进行创业，那么您创业的目的是什么？（）A.满足兴趣爱好B.助于成长、自我提升C.成才的一种方式D.赚钱由图可知：在校大学生选择创业的目的大多为助于成长、自我提升以及赚钱，但女生则更侧重于达到助于成长和提升自我的目的，而男生则更多的侧重于赚钱，只有少部分的在校大学生将它视为兴趣的延续。
因而在给予创业指导时对于男女生也应采取不同的方式。
3．如果您有创业的想法，是来源于（）A.自身意愿B.家庭影响C.社会影响D.朋友或名人的影响由图可知：多于半数在校大学生的创业想法来源于自身，正对应第二题其创业目的集中于自身的锻炼；其次是来源于社会，说明了社会大环境对在校大学生创业意识的重要意义。
因此有必要对各高校的校园文化进行增进，同时社会应积极倡导家庭的影响，在比较中使优势得以延续，劣势得以改善，从而全面提升在校大学生的素质。
4.您认为在校大学生创业相对于其它社会人士创业的优势是什么？（）A. 学习能力强B. 年轻有活力，敢于拼搏C. 有创新精神D.思想观念与时俱进由图可知：接近半数在校大学生把创业优势定位在年轻有活力、敢于拼搏上，是对自身能力肯定的一种表现，但是也会在一定程度上滋生一种过分自信的思潮，如若创业不利，会受到很大冲击，可以说是对创业的不充分认识。
只有很少数认为是创新能力优越，凸显出教育体制下的当代大学生的创新精神还未得到充分激发。
在认为学习能力强的学生中男生占多数，说明男女生在创业方面所认为的影响因素的重要性程度是不一样。
★创业要素5.你认为自主创业要求在校大学生具备哪些方面的能力？（）A. 较好的专业知识B.组建优质的创业团队C.开拓创新的精神D.广泛的人际关系E．敏锐的商机捕捉力由图可知：各个选项所占比例不相上下，可以说在校大学生对各个方面的能力都比较重视，这是与时代所提倡的全面性人才的理念相匹配的，可是就目前，专业人才更加缺乏，全面发展固然是在校大学生应有的观念，但是更换一个角度去思考会应该更加有利于创业的时效性。