第7讲 数据收集的现场管理
精益生产管理之现场管理
精益生产管理之现场管理介绍现场管理是精益生产管理中非常重要的一环，它涉及到生产流程的实时掌控和现场问题的解决。
精益生产管理是一种以减少浪费、提高生产效率为目标的管理方法，通过优化生产流程、提高质量和降低成本来提高企业竞争力。
现场管理是精益生产管理的关键环节之一，它要求企业在生产现场进行实时的控制和改进，以确保生产流程的顺畅和高效。
现场管理的目标现场管理的目标是提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量和满足客户需求。
通过现场管理，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，提高生产线的稳定性和可靠性，进一步提高生产效率和产品质量。
现场管理的原则现场管理遵循以下几个原则：1.实时掌控: 通过现场控制和监控系统，及时获得生产过程的数据，并进行实时分析，以便及时发现生产异常，及时进行问题解决。
2.主动预测：通过分析生产数据，提前预测可能发生的问题，并采取相应措施进行预防，以减少生产线停机时间和产品缺陷率。
3.持续改进：现场管理需要持续改进，通过收集、分析和利用数据，不断优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
4.团队合作：现场管理需要全员参与，要求各个部门之间的协作和沟通，共同解决现场问题，并持续改进。
现场管理的工具和方法现场管理过程中，有许多工具和方法可以帮助企业实现效率的提升和问题的解决，下面列举了一些常用的工具和方法：价值流图价值流图是一种用来描述物料和信息流动的工具，可以帮助企业分析生产过程中的浪费和瓶颈，找出改进的方向和重点。
5S5S是一个用于改善工作环境和提高工作效率的方法，它包括整理、整顿、清扫、清洁和素养五个步骤，可以帮助企业整理工作场所、减少浪费和提高工作效率。
持续改善持续改善是精益生产管理中非常重要的一个概念，它要求企业不断地寻找和解决问题，并通过改进生产流程和工作环境，提高企业的绩效和竞争力。
A3报告A3报告是一个用于解决问题的工具，它结合了问题分析、方案设计和改进实施的过程，可以帮助企业团队系统地解决现场问题。
数据的收集与整理课件
数据的收集与整理课件一、引言数据的收集与整理在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着数据科学和人工智能的迅速发展，对数据的需求越来越迫切。
因此，掌握数据的收集与整理技巧成为了一项必备的能力。
本课件将为您介绍数据的收集与整理的基本概念、方法和工具。
二、数据的收集1. 数据收集的重要性数据收集是数据分析的第一步，它决定了后续分析的质量和准确性。
准确、全面的数据收集可以提供有效的信息和见解，帮助决策和解决问题。
2. 数据收集方法-调查问卷：通过设计问卷，向目标群体收集信息。
问卷可以通过在线平台、面对面访谈等方式进行发放和收集。
-访谈：直接与目标群体进行对话，收集信息。
访谈可以是结构化的、半结构化的或非结构化的，根据需要进行选择。
-观察：在特定场景中，通过观察记录相关的数据。
观察可以是直接观察或间接观察。
-实验：通过设计实验条件，收集数据以验证假设。
实验需要控制变量和抽样来确保结果的可靠性。
3. 数据收集注意事项-确定目标：明确收集数据的目的和需要，有针对性地选择合适的数据收集方法。
-样本选择：选择代表性的样本来进行数据收集，以确保结果的可靠性。
-隐私和道德：在数据收集过程中，尊重个人隐私和道德准则，确保数据的合法性和机密性。
-数据记录：采用适当的工具和方法记录数据，确保数据的完整性和准确性。
三、数据的整理1. 数据的清洗数据清洗是指对收集到的数据进行筛选、删除错误、缺失或无效的数据，并进行数据格式的统一。
常见的数据清洗操作包括：-删除重复数据-填充缺失数据-校正错误数据-数据类型转换-解决不一致的格式2. 数据的转换与归一化在数据的整理中，数据的转换与归一化是非常重要的一步。
常见的操作包括：-将分类数据转换为数值型数据-将日期和时间格式转换为一致的格式-进行数据的标准化和归一化，使得数据具有可比性3. 数据的处理与分析数据整理完成后，可以根据需要进行进一步的数据处理和分析。
常见的数据处理和分析方法包括：-描述统计：对数据进行基本的统计分析，如平均值、中位数、方差等。
数据的收集与整理课件
数据的收集与整理课件数据的收集与整理是现代信息化时代中不可缺少的环节。
数据的准确性和可靠性对于决策和分析具有重要意义。
本课件将介绍数据收集和整理的步骤、方法和技巧，帮助读者在实践中提高数据的质量和价值。
一、数据的收集数据的收集是指从各种信息源获取数据的过程。
在开始收集数据之前，我们需要明确数据收集的目的和需求，以及数据的类型和规模。
以下是数据收集的几种常见方法：1. 文献调研：通过查阅书籍、期刊、报纸、网络论坛等途径，收集已有的相关研究和调查数据。
这种方法适用于获取历史数据或有限范围内的数据。
2. 实地观察：亲自前往研究对象所在的地点，通过观察和记录来收集数据。
这种方法适用于需要直接观察和了解对象特性的情况，如生态环境调查、社会行为观察等。
3. 问卷调查：通过设计问卷并派发给受访者，收集他们的观点、意见和经验。
这种方法适用于大规模的数据收集和对大众情况进行了解的需要。
4. 实验研究：通过设立实验条件，观察和记录实验对象的表现和结果。
这种方法适用于需要对某种现象进行控制和变量分析的情况。
5. 面访和访谈：亲自走访受访者，进行面对面的交流和访谈，收集他们的意见和看法。
这种方法适用于与受访者进行深入交流和了解的情况，如市场调研、社会调查等。
二、数据的整理数据的整理是指对收集到的数据进行分类、清洗、编码、转换和存储的过程。
以下是数据整理的几个重要步骤：1. 数据分类与筛选：将收集到的数据按照特定的分类标准进行分类和归档。
根据需要，筛选出符合研究目的和需求的数据。
2. 数据清洗与校验：对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误或不完整的数据。
同时，进行数据的合法性、准确性和一致性的校验，确保数据的质量。
3. 数据编码与转换：对收集到的数据进行编码和转换，使其能够适应研究和分析的需要。
例如，对于文字描述的数据，可以进行主题编码，对于数值型数据，可以进行单位转换或标准化处理。
4. 数据存储与管理：选择合适的数据存储方式和工具，将整理后的数据进行存储和管理。
现场数据收集.
现场数据收集、分析与改善课程大纲一、课程背景制造型企业现场管理在很大程度上决定了企业的生存与发展。
而现场管理水平提升在很大程度上又取决于现场改善体系的建立与完善，而现场改善体系在很大程度上有取决于现场数据的有效及时的收集与精确分析。
为了给广大的制造型企业现场管理人员提供现场数据收集、分析与改善的思路、方法、工具，我们他特开发了此课程。
二、课程目的为制造型企业现场管理人员对现场数据收集、分析与改善提供简单实用的思路、方法、工具，便于一学就会，一会就能用，一用就能产生明显效果。
三、培训对象制造型企业现场管理人员四、培训大纲第一章现场数据的定义、分类1、现场数据的定义1．1 定义1．2 什么是真正有效的数据2、现场数据的分类第二章现场数据的收集1、收集方法2、整理与统计第三章现场数据的分析1、现状的把握与基准目标的差距2、分析的方法及有效运用2．1 QC七大手法2．2 FMEA法第四章现场改善的基本步骤与思路1、PDCA循环的有效运用1．1 解决问题的8D法1．2 现场改善的基本原则第四章现场改善的方法与工具1、QCC品管圈及QC七大手法的运用2、防错法3、SPC4、FMEA5、6S管理7、源流管理法8、目视管理9、六西格玛10、1E五、培训时间：6小时六、培训老师—王老师（国内资深工厂管理专家）目前国内少见的横跨3大类型企业(国营、外资、民营)、七大制造行业（机械、电器、五金、电子、锁具、服饰、炊具）、做过多种企业中高层职务（曾任世界五百强在华企业生产经理、某知名大型民营企业副总裁）、有21年制造型大中型企业真正实战型企业管理专家。
中国管理培训联盟、山东管理培训联盟特聘资深讲师、中国企业联合会特聘资深咨询师、高级顾问；中国培训网/热线/ASK123教育集团、国内多家知名咨询培训咨询机构特邀高级培训师、咨询师。
王老师主要工作经历：3年国企、8年外企、10年民企，曾任过大中型制造型企业品质经理、生产经理、人力资源总监、副总经理、常务副总、副总裁、总经理。
现场管理的数据管理与业务分析
现场管理的数据管理与业务分析引言现场管理是指对工业、商业、服务业等不同行业中的现场活动进行计划、组织、指挥、控制和协调的过程。
现场管理涉及到大量的数据收集、管理和分析，以支持决策和提高业务效率。
本文将探讨现场管理中的数据管理和业务分析，以及它们对于企业的重要性。
数据管理的重要性现场管理中的数据管理是指对现场活动中产生的数据进行收集、整理、存储和分析的过程。
数据管理的重要性主要体现在以下几个方面：1. 支持实时决策现场管理需要对现场活动进行实时的监控和调整。
通过对现场数据的收集和分析，管理人员可以获取实时的现场情况，及时地作出决策和调整，以保证现场活动的顺利进行。
2. 提高工作效率通过对现场数据的管理和分析，可以发现存在的问题和瓶颈，并及时采取措施进行改进和优化，从而提高工作效率。
此外，数据管理还可以帮助管理人员进行资源的合理配置，从而进一步提高工作效率。
3. 实现数据共享与沟通现场管理中的数据管理可以将不同部门、不同岗位的数据进行整合和共享，实现信息的沟通和共享，提高工作效率和协同性。
4. 支持持续改进通过对现场数据的分析，可以识别出现场活动中的问题和改进的机会，从而支持持续改进的过程。
数据管理可以提供数据支持，对改进措施的效果进行评估和监控，从而进一步改进现场管理的效果。
数据管理的关键步骤现场管理中的数据管理包括以下几个关键步骤：1. 数据收集数据收集是指对现场活动中产生的数据进行收集和记录。
数据可以通过手工记录、传感器、监控设备等方式进行收集。
数据收集的关键是确定需要收集的数据类型和指标，以及选择合适的数据收集方式。
2. 数据整理与存储数据整理与存储是指对收集到的数据进行整理和存储，以便后续的分析和使用。
数据整理包括数据清洗、数据转换和数据归档等步骤，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析数据分析是指对收集到的数据进行分析，发现数据中的规律和趋势，以及挖掘潜在的问题和机会。
数据分析可以使用统计分析、数据挖掘和机器学习等方法，对数据进行处理和分析。
数据收集与整理培训讲义
数据收集与整理培训讲义数据收集与整理培训讲义第一部分：数据收集概述（500字）1. 数据的重要性和作用在当今信息时代，数据被广泛应用于各个行业和领域。
数据可以为决策提供支持和依据，帮助企业和组织了解用户需求、市场趋势和业务状况。
有效的数据收集可以帮助我们更好地了解问题、发现规律和解决困难，对于组织和个人来说都具有重要的意义。
2. 数据收集的目的和方法数据收集的目的是为了获取有关特定问题或领域的信息。
常见的数据收集方法包括问卷调查、访谈、观察、实验和文献研究等。
不同的方法适用于不同的场景和目标，我们需要根据实际情况选择合适的方法进行数据收集。
第二部分：数据收集技巧（500字）1. 确定数据收集目标在开始数据收集之前，我们需要明确收集数据的目的和研究问题。
只有明确了目标，才能有针对性地进行数据收集，避免浪费时间和资源。
2. 设计合理的问卷或访谈指南问卷调查和访谈是常见的数据收集方法，我们需要设计合理的问卷或访谈指南。
问卷或指南应该包含简洁明了的问题，避免主观偏见和干扰因素。
同时，还需要注意问题的顺序和逻辑，以便更好地获取有效信息。
3. 注意数据收集的时间和地点数据收集的时间和地点也会对结果产生一定影响。
我们需要选择适当的时间和地点进行数据收集，避免干扰和误差。
同时，还需要考虑被调查者的隐私和便利性，确保数据的真实性和有效性。
第三部分：数据整理与分析（500字）1. 数据整理的重要性数据整理是数据收集的后续步骤，对于后续的分析和应用具有重要意义。
数据整理过程中，我们需要对收集到的数据进行清洗、分类和整合，以便更好地进行后续分析和应用。
2. 数据整理的方法和工具数据整理的方法和工具多种多样，我们可以根据具体情况选择合适的方法和工具。
常见的数据整理工具包括Excel、SPSS和Python等。
我们可以利用这些工具对数据进行清洗、筛选、整理和转换，以提高数据的质量和可用性。
3. 数据分析的方法和技巧数据分析是数据整理的核心内容，我们需要利用统计学和分析技巧对数据进行深入研究。
录井现场资料收集及现场管理
录井现场资料收集及中完卡层交流一、录井的九大任务：1、地质录井的基本任务是根据井的设计及规范取全取准各类基础资料、数据，为油气勘探、开发提供第一性资料。
包括井深、钻时、迟到时间等基础数据的收集。
2、油气显示层的发现与落实，同时还要肩负对油气层的保护。
按照相关规定对钻井液荧光背景值与气测背景值作出如下限制：荧光背景值：探井＜4级，开发井＜5级；气测背景值：探井＜0.5%，开发井＜1%。
3、严格按照设计及甲方要求，准确卡取取心层位和岩心出筒、清洗、丈量、含油气级别的确定、岩心描述及采样。
4、岩屑的捞取与清洗是真实反映岩性真实性的前提，录井队应严格要求小班人员及时认真的捞取与清洗岩屑，然后由大班人员进行描述，真实的恢复和再现地下地质剖面。
5、合理确定中完井深及完钻井深，中完井深的卡取应严格按照设计及甲方指令执行，卡取前应制定有效措施，卡取完成应汇报结束依据；完钻井深的确定要得到甲方的指令方可结束。
6、水平井、侧钻井轨迹的控制及A、B点的确定，录井队应对导眼段的油气水资料及时收集整理提供给甲方，对各类轨迹调整意见进行落实，切实的按照甲方意图监控轨迹，保证中靶。
7、对色谱、传感器等设备的保养、标定，尤其是有效的使用各类工程参数发现各类工程异常，为避免钻井事故的发生提出预报；准确利用色谱仪发现地层中的气测异常并作出科学解释。
8、荧光录井是发现油气显示最简易可行的方法，录井队应根据设计要求按照规范及时的对岩屑进行荧光录井，如增加定量荧光录井应按照《定量荧光录井暂行规定》执行。
9、地质录井工作具有瞬时性、及时性、不可逆转性和不可弥补性的特点，这就要求录井队必须准确齐全的录取地质资料信息，并及时反馈给甲方主管部门——勘探处、开发处，帮助其合理的有效的作出各项重要决策。
二、录井关键环节注意事项及《汇编》简介录井关键环节注意事项1、开工验收1.1 根据自身与钻井设备安装准备情况共同提出开工验收申请的时间；1.2 录井公司（项目部）完成对现场施工录井队的自检自查，并有相关记录；1.3 施工组织：现场录井队人员配备不少于7人，应包括录井队长1名、地质大班1名、仪器大班1名、采集工、仪器操作员各2名；1.4 人员资质：现场人员资质与投标书一致，学历证、职称证、上岗证、井控证、H2S培训证、HSE证等证件齐全；1.5 仪器、设备资质：综合录井仪型号与投标书一致，设备档案齐备，荧光灯、双目显微镜、压力校验仪、传真电话、防爆电话等辅助设备性能良好；1.6 物资材料：荧光对比系列、标定气样、各类报表、岩屑箱、岩芯箱、百格盘及办公用品等配备齐全，数量满足生产要求；1.7 技术准备：邻井及区域地质资料收集齐全、组织学习设计、标准及规范、制定施工计划、质量保证措施、绘制有关图表；1.8 设备安装、标定：综合录井仪安装、传感器安装标定、色谱仪标定、钻井液槽安装等依照《石油天然气勘探开发钻井地质规范实施细则（新疆探区）（试行）2002 西北分公司》及《综合录井仪标定、校验规则（试行）（2005 西北分公司）》执行；1.9 井控：配备便携式H2S检测仪、正压式呼吸器各5套，与钻井队签定HES 协议；1.10 安全、环保：制定有HSE计划书；每栋营房配备2个干粉灭火器（≥2㎏）；人员健康档案齐全；仪器房、营房布置距离井口≥30m，在危险场所设置安全标志；专人保管有毒有害化学试剂，防爆装置到位；仪器房上设立风向标；仪器房、营房整洁，物品摆放整齐；1.11 其它：录井队值班室门口挂队牌，劳动防护用品齐备；2、重点层位井深卡取2. 1 随钻地层剖面：绘制及时、规范；2.2岩屑观察、描述：见下一节；2.3资料收集：收集位于本井不同方位两口以上邻井的测井曲线、旬报、油气水等资料；2.4 施工措施：卡层措施制定及时、可行，采用的地层对比方法正确，地层预测科学合理；2.5中完汇报：卡层结束后要及时将中完井深及结束依据汇报各部门；2.6 施工配合：各施工单位相互沟通及时、全面、有效；2.7 卡取验证：对层位卡取结果进行验证、总结；3水平井（侧钻井）A、B点确定及轨迹控制3.1 直（斜）导眼施工结束后，录井队应及时向甲方主管部门提交井眼轨迹调整建议；3.2 岩屑捞取、清洗、干燥：见下一节；3.3 岩屑观察、描述：见下一节；3.4 目的层砂顶卡取措施：卡层措施制定及时、可行，采用的地层对比方法正确，地层预测科学合理，与钻井队各施工单位相互沟通及时、全面、有效；3.5 混油井段选择：进入主要目的层前混油井段选择应满足录井要求；3.6 井眼轨迹控制：根据实钻岩屑、气测、荧光等情况，及时、合理的对井眼轨迹提出调整建议；3.7 钻井施工配合：钻井队及时提供详实的实钻和预测井眼轨迹数据，根据录井队提出的轨迹调整建议及时修正钻进井眼轨迹；4 岩芯录井4.1 施工措施：取芯目的明确，采用的地层对比方法正确，地层预测科学合理；4.2 取芯层位确定：地层划分准确，取芯层位和取芯依据符合设计、主管部门指令、规范要求；4.3 油气层揭开厚度：探井不得超过2.00m，评价井、开发井不得超过1.00m；4.4 施工配合：录井队应向钻井队提交取芯任务书，明确取芯目的、层位、进尺、取芯率及预测岩性等；4.5 取芯进尺：在相同钻压下，丈量到底方入和割芯方余；4.6 岩芯出筒：必须使用出芯钳（岩芯夹持器），由专人负责出芯；出芯时岩芯筒出口位置高度应≤0.2m；出芯后，根据岩芯的岩性、含油气性，向甲方主管部门提出下步施工建议；4.7 岩芯清洗、丈量：根据岩芯的含油气性，决定是否清洗岩芯；岩芯采用漂洗方式将钻井液清洗干净，严禁冲洗；岩芯清洗干净后，依据岩性特征、含有物、断面特征、岩芯形状和化石、印痕、岩芯爪痕迹等情况，恢复岩芯原始顺序和位置，松散、破碎的岩芯用“体积法” 堆放或用口袋装好；岩芯长度采取一次丈量法，切勿分段丈量；岩芯磨损时，按实际长度量取；4.8 取芯进尺、取芯率：取芯进尺、取芯率没有达到设计、规范要求的，应分析原因并及时汇报甲方相关部门；4.9 取芯专报：在出芯后的下一个工作日内，将取芯回次、取芯和出芯时间、井段、进尺、芯长、取芯率、层位、分段岩性定名、深度、视厚、岩芯编号、含油气性、破碎及磨损程度等情况汇报甲方相关部门；4.10 岩芯描述：岩芯描述应包括岩性定名、颜色、矿物成份、结构、构造、胶结物、化石及含有物、物理化学性质、含油气水情况、地层倾角及接触关系等内容；碳酸盐岩岩芯描述还应包括孔、洞、缝及充填情况、充填物及结晶情况，缝合线情况等；绘制素描图和照相；填写裂缝、孔洞统计表；4.11 岩芯分层：一般岩性，厚度≥10cm的均要单独分层描述，厚度＜10cm的作条带或薄夹层描述；厚度＜10cm的油气层、化石层及有地层对比意义的标志层等要单独描述；连续取芯的上下界面，厚度＜10cm的也需单独分层描述；4.12 岩芯采样：根据设计、规范及现场需要，在出芯后的下一个工作日内，进行岩芯采样送验，对采样进行登记——填写采样登记表；4.13 岩芯编录：岩芯编号采用自上而下、逐块编号的原则进行统一编录，编号包括取芯回次、本块岩芯序号、岩芯总块数；长度≥5㎝的岩芯自然块须进行统一编号；编号写在位于每块岩芯近顶部处、大小为≤4×2.5㎝的白底方块内；松散、破碎用袋装的岩芯，在袋面明显处写上井号、回次号、岩芯编号及岩芯长度（≤20㎝/袋）；填写本次取芯回次票和分层票；4.14 岩芯油气显示分类①碎屑岩：油砂：岩石均匀含油，含油饱满，含油面积或荧光干照发光面积在90%以上，岩芯颜色为原油改变，滴水成珠，油味浓；油浸：含油分布不均匀，含油面积或荧光干照发光面积在50—90%之间，岩芯可见少部分岩石本色，含油部分基本连通，含油部分滴水成珠状或半珠状状含油，含油部分互不连通，大部分呈现岩石本色，含油面积或荧光干照发光面积在10—50%之间；油迹：岩芯微含油，略具油味，仅见少部分岩芯为原油浸染，呈斑点状或条带状，含油面积或荧光干照发光面积在1—10%之间，或有油的残留痕迹；含油面积或荧光干照发光面积＜1%者，定为荧光显示，不列入含油气级别，只作描述记录；②碳酸盐岩：对于缝、洞储集类型的岩芯，要认真观察、详细描述裂缝面、孔洞的含油情况，根据岩芯含油产状、含油面积、缝洞发育情况，将油气显示级别分为三级；对于孔隙储集类型的岩芯，则参照碎屑岩岩芯含油气级别的定级进行。
现场信息收集与分析制度
现场信息收集与分析制度
第1章总则
第1条为了快速高效的收集分析与现场管理有关的信息，提高车间主任对生产现场的掌控，规范生产现场信息的收集分析行为，辅助生产部进行生产决策，特制定本制度。
第2条对生产现场的信息的收集分析的所有相关事项均适用于本制度。
第3条生产现场信息的收集分析工作由车间主任负责，定期上报生产部，供生产经理进行生产计划的编排与生产决策。
第2章现场信息的收集
第4条生产现场需要收集的信息包括以下几种
1．员工出勤状况
用途：安排生产现场的生产任务、平衡生产。
2．生产进度方面的表单，即与下例类似的表单
生产进度控制表
编号：填写日期：
用途：掌握现场的生产进度情况，平衡整个生产计划。
3．产品质量方面的表单，即与下例类似的表单
制程巡检记录表
日期：。
施工现场信息管理与数据整理
施工现场信息管理与数据整理施工现场是一个复杂而庞大的工程现场，每天都有大量的信息需要记录和管理，涉及到施工进度、物资调配、工人安全等方方面面的事情。
为了保证施工的顺利进行，在施工现场信息管理和数据整理方面的工作显得尤为重要。
本文将探讨施工现场信息管理与数据整理的意义、挑战以及相关技术的应用。
一、施工现场信息管理的意义在施工现场，及时、准确地记录和管理各种信息对于项目进展的控制和调整至关重要。
首先，信息管理可以帮助管理人员清楚地掌握整个项目的进度和状态，及时发现并解决问题，确保施工进度的顺利进行。
其次，对施工现场各项工作的记录和整理，可以为工程质量的评估和验收提供重要的依据。
最后，信息管理还可以帮助企业进行项目管理和盈利分析，提高企业的管理水平和经济效益。
然而，在实际操作中，施工现场信息管理面临诸多挑战。
二、施工现场信息管理面临的挑战1. 信息来源多样：施工现场涉及到的信息来源广泛，包括监控摄像头、施工设备、个人手机等各种渠道。
如何将这些信息进行有效地整合和管理，是施工现场信息管理面临的首要问题。
2. 数据量庞大：施工现场每天产生的数据量庞大，包括工程图纸、日志、检测记录等。
如何快速、准确地整理和归档这些数据，成为施工现场信息管理中的一个重要环节。
3. 数据安全：施工现场所涉及的信息往往是涉密的，如何保证数据的安全性，防止数据泄露和被篡改，是施工现场信息管理必须要面对的问题。
面对这些挑战，技术的应用成为解决问题的有效途径。
三、技术在施工现场信息管理中的应用1. 云计算和大数据：云计算和大数据技术的应用，使得施工现场的信息管理更加高效和便捷。
通过将施工现场数据上传至云端，并利用大数据技术对数据进行分析和挖掘，不仅可以加快数据的传输和处理速度，还可以从海量数据中发现隐藏的规律和问题。
2. 物联网技术：物联网技术的应用，可以实现施工设备、传感器等与互联网的连接和数据共享，通过实时传输和监控技术，实现对施工现场各项工作的及时跟踪和管理。
施工现场数据收集与分析技巧
施工现场数据收集与分析技巧第一节：引言在现代建筑工程中，数据收集和分析已经变得越来越重要。
通过收集和分析施工现场的数据，我们能够更好地了解工程进展，识别潜在的问题并制定有效的解决方案。
本文将介绍一些施工现场数据收集和分析技巧，以帮助工程师和管理人员更好地监督和管理建筑工程。
第二节：数据收集的重要性施工现场的数据收集对于工程的顺利进行至关重要。
通过收集施工现场的数据，我们能够追踪工程的进展情况，及时发现并解决问题。
此外，数据收集还可以帮助我们确定材料和人力资源的使用情况，帮助我们制定合理的进度计划和资源安排。
第三节：数据收集的方法数据收集的方法有很多种，可以通过人工记录、传感器监测、摄像头拍摄等方式来收集数据。
人工记录是最常见的方法之一，可以通过记录员在施工现场进行实地观察，然后进行记录。
传感器监测是一种更高效和准确的方法，可以通过安装传感器来监测施工现场的参数，例如温度、湿度、压力等。
摄像头拍摄则可以提供全面的视频资料，方便后续的数据分析和回顾。
第四节：数据分析的意义通过对施工现场数据的分析，我们能够发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
例如，我们可以通过分析工期数据来判断项目是否按计划进行，通过分析材料使用数据来控制成本，通过分析工人的出勤数据来优化人力资源分配等。
数据分析可以帮助我们更好地了解工程进展情况，并为下一步的决策提供依据。
第五节：数据分析的方法数据分析可以采用统计学的方法，例如平均数、标准差、相关系数等，来对数据进行描述和比较。
此外，还可以采用图表的方式来展示数据，例如柱状图、折线图、饼图等，以便更直观地了解数据的分布和变化趋势。
同时，还可以采用机器学习和人工智能的方法，通过建立模型来预测和优化施工现场的运行。
第六节：数据收集与分析的挑战数据收集和分析在施工现场也存在一些挑战。
例如，数据的收集可能受到施工现场环境的限制，有些数据难以获取或者容易受到干扰。
此外，数据分析也需要一定的专业知识和技能，如果没有专业的数据分析人员，可能无法充分利用数据和得出准确的结论。
数据的收集与整理
数据的收集与整理数据的收集和整理在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断进步和信息的快速扩散，数据的价值变得越来越重要。
本文将探讨数据的收集和整理的意义，并介绍一些常用的方法与技巧。
一、数据的收集数据的收集是指获取与特定主题或问题相关的信息。
无论是在科研领域、商业决策中还是政府政策制定过程中，数据的收集都是基础工作。
以下是一些常见的数据收集方法：1. 调查问卷：通过设计问卷并向目标对象发放，可收集到大量的定量和定性数据。
问卷设计要尽量简洁明了，问题要具有针对性和开放性，以保证数据的准确性和全面性。
2. 实地观察：直接观察目标对象并记录相关数据。
实地观察通常适用于研究自然环境、人类行为以及市场需求等领域。
观察者应尽量保持客观中立，避免主观偏见的影响。
3. 文献研究：通过查阅书籍、期刊文章、报告等已有的文献资料，获得与研究主题相关的数据。
文献研究可以提供历史数据、理论基础和相关案例等，为后续的数据分析提供支持。
4. 实验研究：通过设计和实施实验，控制变量并观察其对结果的影响。
实验研究可以在受控环境中进行，以便获取具有较高可靠性和可重复性的数据。
二、数据的整理数据的整理是指对收集到的信息进行分类、清理和编码，以便更好地理解和利用。
以下是一些常见的数据整理方法：1. 数据清理：对收集到的原始数据进行检查和筛选，排除异常值和缺失数据，并进行纠正和补充。
数据清理可以提高数据的准确性和可靠性，减小后续分析过程中的误差。
2. 数据编码：为了方便数据管理和分析，可以为每个变量设定特定的编码规则。
例如，在心理学实验中，可以将性别编码为0和1，男性为0，女性为1。
数据编码便于后续统计和计算，减少信息的冗余和重复。
3. 数据转换：在进行数据分析时，有时需要对原始数据进行转换以适应特定的分析方法或模型。
例如，对于回归分析，可以将连续变量进行标准化，以便各个变量之间的比较和权重的确定。
4. 数据存储：对整理好的数据进行存储，选择适当的工具和格式。
数据收集与整理培训讲义
数据收集与整理培训讲义数据收集与整理培训讲义一、引言数据是当今社会中的重要资产之一，企业需要通过收集和整理数据来获取有关市场、顾客、竞争对手等信息，以便做出准确的决策和制定有效的策略。
本次培训将重点介绍数据收集与整理的基本方法和技巧，帮助学员提高数据处理能力。
二、数据收集的基本方法1. 问卷调查：通过编制合理的问卷，向目标群体提问，获取所需信息。
要注意问卷的设计要简洁明了，问题要具体明确，避免主观解读。
2. 深度访谈：选择一些目标人群进行面对面的深入访谈，通过开放式问题和追问的方式获取详细信息。
3. 网络数据收集：利用互联网平台和社交媒体进行数据收集，如收集用户对产品的评价和反馈等。
4. 数据爬取：利用一些数据爬虫工具，自动获取网络上公开的数据，如新闻、论坛、社交媒体等的信息。
5. 实地调研：通过到现场进行观察和采集数据，了解真实的情况和现象，如商场潜在客户的购物习惯等。
三、数据整理的基本技巧1. 数据清洗：对采集到的数据进行初步处理，如删除重复数据、处理缺失值等。
2. 数据分类：将采集到的数据按照不同的属性或特征进行分类和分组，方便后续分析和处理。
3. 数据转换：将数据按照一定的规则进行转换，如将文字型数据转换为数字型数据，方便统计和分析。
4. 数据标准化：对不同单位和不同尺度的数据进行归一化处理，以便进行比较和综合分析。
5. 数据可视化：通过图表、图像等可视化手段，将数据进行可视化展示，更直观地表达数据的特征和趋势。
四、常用的数据整理工具1. Microsoft Excel：Excel是一款功能强大的电子表格软件，可以进行数据的录入、整理、计算和分析。
大部分的数据整理工作可以通过Excel完成。
2. Python：Python是一种简单易学的编程语言，有丰富的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行各种复杂的数据整理和分析操作。
3. SPSS：SPSS是统计分析软件，适合处理大量的数值型数据，并进行统计分析和推断。
数据现场管理制度
数据现场管理制度一、总则为规范数据现场管理，保障数据安全，提高数据运营效率，特制定本制度。
二、适用范围本制度适用于公司数据现场管理工作，包括数据中心、服务器房、数据仓库等数据存储和处理场所。
三、管理责任1.公司领导层负有数据安全保障的最终责任，制定并落实数据现场管理策略。
2.数据管理部门负责监督和管理数据现场的日常运营，保障数据的安全和稳定。
3.数据现场管理人员负责执行数据现场管理制度，保障数据设施的正常运转。
四、数据现场准入管控1.准入管理：实行准入管理制度，非数据管理人员不得进入数据现场。
2.身份识别：对进入数据现场的人员采取身份识别措施，核验身份证件和授权情况。
3.安全检查：对进入数据现场的人员进行安全检查，禁止携带易燃易爆、有害物品。
五、数据设备管理1.设备布局：统一规划、布局数据设备，保障设备通风、散热和相互隔离。
2.设备标识：设备需进行标识管理，确保设备的唯一性和可追溯性。
3.设备维护：设备运行过程中，需定期进行维护检查，确保设备的正常运转。
六、数据安全保障1.数据备份：定期进行数据备份，确保数据的安全。
2.数据加密：对数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全。
3.数据备案：对数据进行备案管理，确保数据的真实性。
七、灾备预案1.灾备演练：定期进行灾备演练，确保公司在灾难发生时能够迅速恢复数据。
2.灾备设施：建立完善的灾备设施，确保数据的安全和可恢复性。
3.灾备团队：建立专门的灾备团队，负责灾备预案的制定和执行。
八、违规处罚1.违规行为：对违反数据现场管理制度的行为，公司将给予相应的处罚。
2.处罚程序：公司将根据具体情况进行处理，若情节严重，将追究相关人员的责任。
九、系统评估1.定期评估：对数据现场管理制度进行定期评估，确保制度的适用性和有效性。
2.改进措施：根据评估结果，对数据现场管理制度进行必要的改进和完善。
十、附则1. 本制度自颁布之日起施行。
2. 对本制度有异议的，可向上级主管部门反映。
现场数据存储原则与管理
现场数据存储原则与管理1. 引言现场数据是指在实际操作、调查或测试过程中所收集到的数据。
现场数据的存储原则和管理是确保数据的完整性、可靠性和安全性的重要环节。
本文将介绍现场数据存储的原则以及相应的管理措施。
2. 现场数据存储原则2.1 数据完整性现场数据的完整性是指数据的记录和收集应该涵盖全部相关信息，确保数据的准确性和可信度。
为确保数据的完整性，可以采取以下措施：- 在现场操作中，操作人员应该仔细执行每个步骤，并且记录下每个细节和结果。
- 采用合适的设备和工具来收集数据，确保数据的精确性和完整性。
- 每一项数据都应该有唯一的标识符，便于追溯和整理。
2.2 数据可靠性现场数据的可靠性是指数据应该准确反映现实情况，并且能够经受验证和审查。
为确保数据的可靠性，可以采取以下措施：- 在数据收集和记录过程中，应该遵循一定的规范和标准，确保数据的一致性。
- 采用多种方法和手段来验证数据的准确性，如重复测量、数据对比等。
- 对于现场数据的采集者，应该具备相关的专业知识和技能，确保数据的质量。
2.3 数据安全性现场数据的安全性是指数据应该受到适当的保护，防止数据的丢失、篡改或泄露。
为确保数据的安全性，可以采取以下措施：- 在现场数据的存储过程中，应该采用加密、备份和存档等技术，确保数据的安全性和可恢复性。
- 对于敏感数据，应该限制访问权限，确保只有授权人员可以查看和处理数据。
- 定期进行数据安全性的检查和评估，及时发现和修复潜在的安全风险。
3. 现场数据存储管理3.1 数据分类和归档根据数据的属性和用途，对现场数据进行分类和归档是管理数据的重要步骤。
可以根据数据的时间、地点、类型等因素进行分类和归档，以便于后续的查找和利用。
3.2 数据备份和恢复为了防止数据丢失或损坏，应该定期进行数据备份，并建立相应的恢复机制。
可以采用云存储、外部硬盘等方式进行数据备份，确保数据的安全和可靠性。
3.3 数据访问和使用控制对于现场数据的访问和使用，应该采取适当的控制措施。
数据分析收集整理和管理措施
数据分析收集整理和管理措施1. 简介数据分析是指对大量数据进行收集、整理和分析，以便从中获取有用的信息和洞察力的过程。
对于企业和组织来说，数据分析对于决策制定和业务发展至关重要。
为了确保数据分析的准确性和可信度，有必要采取一系列的收集、整理和管理措施。
2. 数据收集数据收集是数据分析的第一步，它涉及到从各种来源收集数据。
以下是一些常见的数据收集方法：- 调查问卷：通过设计问卷并邀请目标受众填写，收集相关数据。
- 实地观察：直接观察和记录事件、行为和现象，以获取实时数据。
- 网络爬虫：利用计算机程序自动从互联网上收集数据。
- 传感器技术：利用传感器设备收集物理环境中的数据。
在进行数据收集时，需要确保数据的准确性和完整性。
为此，可以采取以下措施：- 清晰明确的数据收集目标和标准。
- 保持数据收集过程的一致性和标准化。
- 检查和验证数据以确保其质量和准确性。
- 保护数据来源的隐私和安全。
3. 数据整理数据整理是对收集到的数据进行组织和清理的过程，以便进行后续的分析和解释。
数据整理包括以下步骤：- 数据清理：将数据中的错误、缺失和重复项等进行识别和纠正。
- 数据转换：将原始数据进行格式转换和标准化，以便于后续的分析处理。
- 数据合并：将来自不同来源和不同格式的数据进行合并和整合。
在进行数据整理时，需要注意以下事项：- 记录和文档化整理过程，以便他人能够理解和复现。
- 制定清晰的数据整理规则和流程，确保数据的一致性和可靠性。
- 保护数据的完整性，避免意外删除或修改数据。
- 对高质量和低质量的数据进行鉴别和区分。
4. 数据管理数据管理是指对数据进行存储、备份和保护的过程，以确保数据能够长期保存和安全使用。
以下是常见的数据管理措施：- 数据存储：选择适当的数据存储介质和技术，确保数据的可靠性和可访问性。
- 数据备份：定期对数据进行备份，以防止数据丢失或损坏。
- 数据安全：采取安全措施保护数据的机密性和完整性，如加密和访问控制。
第7讲 数据收集的现场管理
第7讲 数据收集的现场管理 讲
对抽样人员的管理
一是督导人员反复推敲抽样人员定义的调研总 体是否能提供调研所需的全部信息，反复核实 抽样人员确定的抽样框是否准确，包括抽样框 是否包括总体中的所有单位，是否有不属于总 体的单位存在，以及所确定的抽样框是否是最 新的； 二是监督抽样人员是否按指定的方式进行； 三是督导人员应确认抽样人员所选择的被调查 者是否符合条件，即是不是合格的样本。
第7讲 数据收集的现场管理 讲
本讲小结
小结 思考题
1.市场调研的数据收集过程有哪些因素会导致非抽样误 差的产生？ 2.如何选聘市场调研工作人员？ 3.市场调研工作人员的培训应包括哪些方面的内容？ 4.如何减少数据收集过程可能给市场调研带来的误差？ 5.如何评估市场调研现场工作人员的工作？
第7讲 数据收集的现场管理 讲
调研人员的培训方式
培训方式 培训形式
适用
①对于新招聘的调研人员的培训; ①相关人员 ②调研项目和职业道德的培训适合通过讲解和小 讲解 组讨论的方式培训; 集中培训 ②模拟、小 ③调研技巧的培训适合通过模拟和实习的方式培 组讨论 训。其中可借助一些辅助的书面材料，如《 ③实习 调研员手册》、《调研技术手册》等。 现场培训 口头培训 在调研过程中及时纠正调研人员调研中出现的问 题，属于即时的现场培训。如对抽样人员现场抽 样的规范培训和技巧培训。
数据收集现场 管理的内容
培训调研人员 管理调研人员 评估调研人员
第7讲 数据收集的现场管理 讲
回答误差
回答误差
研究人员误差
调研人员误差
被调查者误差
替 代 信 息 误 差
测 量 误 差
总 体 定 义 误 差
抽 样 框 误 差
样 本 选 择 误 差
现场管理的信息系统与数据分析
现场管理的信息系统与数据分析1. 引言现场管理指的是在企业或组织的实际生产、运营过程中，对现场的各种信息进行管理和分析的工作。
随着信息技术的不断发展和应用，现场管理的信息系统以及对现场数据的分析变得更加重要和高效。
本文将介绍现场管理的信息系统以及数据分析的意义和方法。
2. 现场管理的信息系统现场管理的信息系统是指通过计算机和网络技术，将现场的各种信息进行收集、存储、处理和传输的系统。
它可以帮助企业或组织实时了解、监控生产过程中的各项指标，提高决策的准确性和即时性。
现场管理的信息系统包括以下几个方面：2.1 数据采集现场管理的信息系统通过传感器、仪器设备等手段，采集现场生产过程中的各种数据，包括温度、湿度、压力、流量、质量等参数。
这些数据可以通过自动化设备直接获取，也可以由操作人员手工录入。
2.2 数据存储现场采集的数据需要进行存储，以便后续使用和分析。
常见的数据存储方式包括数据库、数据仓库和云存储等。
数据存储的选择应根据数据量和存储需求来确定。
2.3 数据处理现场管理的信息系统通过数据处理技术，对采集到的数据进行清洗、筛选、计算和转换等操作，得到有意义的信息。
数据处理的目的是将原始数据转化为结构化、可用于分析的格式。
2.4 数据传输现场管理的信息系统需要将数据从现场传输到中央服务器或云平台。
数据传输可以通过有线或无线网络实现，常用的传输协议包括TCP/IP、MQTT等。
2.5 用户界面现场管理的信息系统通常会提供用户界面，供操作人员实时查看现场数据和监控生产过程。
用户界面可以通过Web页面、移动应用等形式提供，便于用户在各种终端设备上进行访问和操作。
3. 数据分析在现场管理中的意义数据分析在现场管理中起到重要的作用，它可以帮助企业或组织实时监测和改进生产过程，提高效率和准确性。
以下是数据分析在现场管理中的几个应用：3.1 异常检测通过对现场数据进行分析，可以及时发现生产过程中的异常情况。
例如，温度、湿度等参数超过设定范围，或者质量指标偏离预期。
数据保护现场管理措施
数据保护现场管理措施1. 背景随着数据在现代社会中的重要性日益增加，数据保护成为一项关键任务。
为了确保数据的安全性和机密性，合适的现场管理措施必不可少。
本文档旨在提供数据保护现场管理措施的实施指南。
2. 硬件设施安全性为了保护现场的硬件设施，以下措施需要被执行：- 安装物理访问控制系统，例如门禁和视频监控，以防止未经授权的访问。
- 对关键设备进行监控和巡检，及时发现和修复可能的故障。
- 定期备份数据，并将备份存储在安全的地点，以防止数据丢失。
3. 网络安全性为了确保现场网络的安全性，以下措施需要被实施：- 安装防火墙和入侵检测系统，以检测并阻止潜在的网络攻击。
- 定期更新和维护网络设备和防病毒软件，以防止恶意软件的入侵。
- 限制网络访问权限，只允许经授权的用户访问系统和数据。
4. 管理和监督为了有效管理和监督数据保护现场管理措施，需要执行以下措施：- 指定专门人员负责数据保护现场管理，包括设备维护、备份和恢复等任务。
- 建立监督机制，对现场管理措施进行定期审查和评估，以确保其有效性和符合法规要求。
- 进行培训和教育，提高员工对数据保护的意识和技能。
5. 应急响应计划为了应对可能发生的数据安全事件，有必要制定并实施应急响应计划，包括以下内容：- 确定应急响应小组，制定联系人和责任人清单。
- 制定数据安全事件报告流程，包括通知相关方和及时报告相关部门。
- 进行模拟演练和测试，以评估应急响应计划的有效性，并进行必要的改进。
以上是数据保护现场管理措施的实施指南，通过采取适当的措施，可以最大限度地保护现场的数据安全性和机密性。
为了确保数据保护的持续有效性，建议对现场管理措施进行定期审查和更新。
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第7讲 数据收集的现场管理 讲
其他人员的评估标准
①抽样人员：抽样框的准确性、抽样执行的严格性、抽 样完成的时间与成本等； ②督导人员：培训的效果、抽查问卷的样本数量、抽查 问卷的时间、抽查问卷花费的费用等； ③复核人员：抽样框复核的准确性、审查问卷的数量、 审查问卷的时间、审查问卷的费用、回收问卷的筛选、 回收问卷的补救成功率等。
调研人员误 差 实施 阶段 无回答 误差 整理 阶段 数据编辑 误差
不意愿 回答误差 无能力回答误差 数据录入误差等
第7讲 数据收集的现场管理 讲
数据收集现场管理的内容
选择调研人员 培训调研人员 管理调研人员 评估调研人员
第7讲 数据收集的现场管理 讲
调研人员的构成
类别 主要职责
调研员 负责各种不同形式的问卷调查或访问工作 按照规定的抽样计划 规定的抽样计划抽取样本并绘制地图 抽样员 按照规定的抽样计划抽取样本并绘制地图 负责现场监督调研员调查过程是否规范以 调查过程是否规范以 负责现场监督调研员调查过程 督导员 及调研人员的选择、 及调研人员的选择、培训等 复核员 通过电话等方式核查访问员完成的问卷
第7讲 数据收集的现场管理 讲
评估调研人员
一方面可以及时了解市场调研实施的情况，尤 其可以了解选聘和培训的市场调研人员是否胜 任工作，从而帮助调研机构最终选聘出最合适 的调研人员； 另一方面还可以为以后的市场调研工作提供经 验积累，发现本次调研中存在的问题，指导今 后的市场调研工作。
第7讲 数据收集的现场管理 讲
调研员
亲和力 理解和文字记录 能力 良好的语言表达 能力 善于倾听 较好的心理素质 调研技巧的应用 能力
抽样人员
有较强的方向 感 熟悉所在城市 的地形 识别地图能力 强 较强的绘图能 力
督导人员
较强的观察能 力 较强的语言表 达能力 工作态度认真 、严谨
复核人员
坚持原则 认真细致 良好沟通能力 逻辑推理能力 保持客观公正
第7讲 数据收集的现场管理 讲
调研人员的选聘
第一，根据数据收集模式编写调研项目的工作说明书。这其 中包括调研项目的基本情况、基本目标、调研项目执行计划、 数据收集方法以及所需市场调研人员的数量。 第二，确定调研人员应具备的特征。 第三，招募合适的调研人员。
第7讲 数据收集的现场管理 讲
不同调研人员的素质要求
第7讲 数据收集的现场管理 讲
调研人员误差
样本选择误差：是由于现场调研人员没有严格按照抽样计划的要求 抽取样本而导致的，如擅自将随机抽样改为便利抽样。 提问误差：在实际调查或访问中，调研人员的表情、肢体语言、语 调或者提问的方式都可能会导致被调查者给出不准确或不真实的答 案。其原因可能是由于调研人员缺乏相关的调研技巧所导致。 记录误差：一个可能的原因是调查人员或者访问人员错误理解了被 调查者的答案而记录了错误的信息；另一个可能的原因是调查人员 或访问人员漏记了被调查者回答的一些重要信息。 欺骗：市场调研的现场工作人员可能为了获取更高的报酬或完成繁 重的调研任务而产生作弊行为。这种欺骗行为可能是调研人员或访 谈人员一种故意的行为，也可能是调研人员非主观意愿的行为，具 体表现主要涉及篡改答案或伪造答案等。
第7讲 数据收集的现场管理 讲
管理现场工作人员
对访问人员的管理 –质量控制 –作弊控制 对抽样人员的管理 对督导人员的管理
第7讲 数据收集的现场管理 讲
访问人员质量控制要点
①访问人员是否正确使用了地址表、电话簿等； ②访问人员是否积极主动地寻求被调查者的合作； ③访问人员是否在规定时间内对被调查者进行了调研访问； ④访问人员是否向被调查者按规定的问题顺序提问了所有规定的问题； ⑤访问人员是否在调研中给予了被调查者适当的启示、指导； ⑥访问人员是否在调研中展示了规定的图片、文档或视频资料； ⑦访问人员是否在调研中适当的运用了调研技巧； ⑧访问人员是否在调研中灵活的处理了一些突发状况； ⑨访问人员是否在调研中表现出亲切、宽容和礼貌的工作态度。
第7讲 数据收集的现场管理 讲
访问人员的培训
项目背 景知识
项目编号 项目名称 研究目的和 需求 项目的时间 安排
基本工作 原则
积极 规范 客观 灵活
基本工 作技能
如何使用抽 样表 提问技巧 追问技巧 记录技巧
公司的 制度规定
调研人员或访问人 员的工作守则 调研人员或访问人 员的考核、 员的考核、监督及 奖惩
第7讲 数据收集的现场管理 讲
被调查者误差
被调查者理解误差：是被调查者对访问人员的提问或者问 卷中的问项没有充分理解而导致的回答误差。这一误差的控 制关键在于：一是访问人员的访问方式，即是否将问题转化 为了被调查者能够回答的形式；二是当没有访问员参与调查 的情况下，问项能否被受访者充分理解。 欺骗回答：可能是被调查者有意识地对所调查的问题做出 不真实的回答而造成的。其深层次的原因可能在于调查人员 所问的问题涉及被调查者的隐私或一些相对比较敏感的话题， 被调查者出于保护自己的需要而给出不真实的答案。
*****本科课程 *****本科课程
市场调研
Marketing Research
**学院 **** 二零零八 · 一
第7讲 数据收集的现场管理 讲
ห้องสมุดไป่ตู้
本讲内容
了解数据收集的过程； 掌握非抽样误差的来源； 掌握数据收集阶段非抽样误差的控制措施； 掌握市场调研人员的管理内容； 掌握市场调研现场工作人员的评估和考核。
第7讲 数据收集的现场管理 讲
对抽样人员的管理
一是督导人员反复推敲抽样人员定义的调研总 体是否能提供调研所需的全部信息，反复核实 抽样人员确定的抽样框是否准确，包括抽样框 是否包括总体中的所有单位，是否有不属于总 体的单位存在，以及所确定的抽样框是否是最 新的； 二是监督抽样人员是否按指定的方式进行； 三是督导人员应确认抽样人员所选择的被调查 者是否符合条件，即是不是合格的样本。
第7讲 数据收集的现场管理 讲
非抽样误差的防范与管理
实施 阶段
准备 阶段
误差来源
具体表现
替代信息误差 明确定义问题及所需的信息
防范措施
研究人员误 差
测量误差 总体定义误差 抽样框误差 样本选择误差 提问误差 记录误差 欺骗
严格设计问卷，并进行预调查以不断完善问卷 反复审核、推敲确定调查范围 加强对抽样框的质量控制和反复核实 制定严格的抽样控制制度 严格挑选调查员，加强调查员的调研技巧培训，并加强监督 严格挑选调查员，加强调查员培训 严格挑选调查员，加强调查员的职业道德培训，加强对调研员的监 督、激励，合理制定调研员的任务 严格挑选调查员，加强调查员调研技巧培训 加强问卷设计并进行预调查，调查员的调研技巧培训 反复核实、加强考核与评价
数据收集现场 管理的内容
培训调研人员 管理调研人员 评估调研人员
第7讲 数据收集的现场管理 讲
回答误差
回答误差
研究人员误差
调研人员误差
被调查者误差
替 代 信 息 误 差
测 量 误 差
总 体 定 义 误 差
抽 样 框 误 差
样 本 选 择 误 差
提 问 误 差
记 录 误 差
欺 骗
被调 查者 理解 误差
第7讲 数据收集的现场管理 讲
对督导人员的管理
对于专职督导，调研机构应重视选聘和培训工作， 尤其应重视专业素质。此外，调研机构还要重视 督导人员考核、奖惩和晋升制度的完善，以调动 督导人员工作的主动性和积极性。 对于兼职督导，由于其承担的工作以具体事务为 主，且在实践中多是从本企业内部选聘的，一般 都有一定的调查工作的经验，具备基本的调研技 巧以及良好的职业道德，培训应着重强调团队合 作的重要性，考核、奖惩制度的设计应与专职督 导员有所区别。
第7讲 数据收集的现场管理 讲
无回答误差
被调查者不愿意回答：原因可能有如下几个：（1） 调查对象对所调研的主题不感兴趣；（2）调查对 象在特殊的环境下不方便接受调查。如在公共场 合时，被调查者会拒绝接受关于一些涉及隐私或 敏感话题的调查；（3）调查对象可能对调研人员 或调研机构不信任。 被调查者无能力回答：原因主要有：一是被调查 者没有相关的经历；二是调查问卷或访问员的提 问不能很好地被受访者理解而导致无回答。
第7讲 数据收集的现场管理 讲
本讲小结
小结 思考题
1.市场调研的数据收集过程有哪些因素会导致非抽样误 差的产生？ 2.如何选聘市场调研工作人员？ 3.市场调研工作人员的培训应包括哪些方面的内容？ 4.如何减少数据收集过程可能给市场调研带来的误差？ 5.如何评估市场调研现场工作人员的工作？
基本工 作技能
团队合作培训 抽样及复核知识培训 如何对访问及抽样人员进 行基础培训、项目培训、 抽样知识培训等 如何管理访问人员与抽样 人员
公司的 制度规定
公司的文化 公司的组织结构 督导人员的岗位职责与 工作守则 督导人员的考核、监督 及奖惩
第7讲 数据收集的现场管理 讲
复核人员的培训
复核人员的职责是保证调研人员按规定计划 对被调查对象实施符合要求的调查，并正确 记录答案。 复核工作是防止调查人员进行不当操作而产 生非抽样误差的一个重要措施。对复核人员 进行相关项目背景知识和基本工作技能的培 训是必不可少的内容。
调研访问人员的评估标准
成本和时间 调查成功率 调查质量和数据质量
由于被调查者的人数众多， 尤其是一些大规模的调研， 核查所有被调查者是否接受 了调查几乎是不可能完成的 任务。因此，一般，督导人 员会对10%～25%的调查对象 进行核查，询问调查对象是 否接受过调查人员的询问， 同时对调查的长度、质量和 基本的人口统计信息进行核 实。对不同级别的访问人员 会抽查不同比例的问卷 。
欺 骗 回 答
第7讲 数据收集的现场管理 讲
研究人员误差
替代信息误差：主要是由决策人员所需的信息与调研者 所搜集的信息之间的差异所导致，尤其是当研究人员对 所面临的问题定义不准确时更易产生。 测量误差：指市场调研所要获取的信息与调研者通过调 研工具所获取的实际信息之间的差异而导致的误差，其 根本原因在于研究人员对测量工具的设计不合理。 总体定义误差：指与决策人员所关心问题的总体和研究 人员所定义的总体之间的不一致导致的误差。 抽样框误差：指由定义的总体与所使用的抽样框代表的 总体之间的不一致而造成的误差。