日常指标提取路径 - 360文档中心

华为LTE指标提取-OMC和PRS两种方式

华为LTE指标提取-OMC和PRS两种方式安装OMC，通过浏览器输入：10.226.14.229/cau打开网页要按照java方可安装。

https://10.226.14.236:8443 （火狐或者google浏览器）用户名：adminfz密码：1qaz@WSX一：登入OMC平台公网主要对流量、指标、干扰等监控专网主要对拥塞监控二、指标提取(1)1.1、日常指标进入网管后双击“结果查询”选择“网管KPI模版-集成工具使用”查询-指定选择：时间段:选择时段、指标设定（按照默认模版不用修改），对象设置选择所有。

点下图导出指标。

导出指标后有两个压缩文件，汇总为一个excel文件，保留一个表头，不用修改表格式。

使用华为集成工具，“指标工具”，进行统计指标：1、选择指标工具-指标数据管理-日常指标，点击最下面导入数据表，导入汇总后的excel原始数据。

注：如果没有数据表名需要新建日常指标数据表：如下所示，第一次使用工具需要新建一个”日常指标”数据表才能导入excel数据。

2、选择日常指标-查询，设置时间段、和全网进行指标查询。

注：第一次使用没有“日常指标”模版，需导入指标模版，具体如下：右键点击报表、导入模版二、指标提取(2) ：使用PRS网页进行指标提取https://10.226.14.236:8443 （火狐或者google浏览器）用户名：admin密码：Abc!12341、点击每日值班指标模版，按条件查询2、选择时间3、相对时间选择今天、时间粒度选择小时、指定时段0：00-21：00，然后确定4、点击查询5、点击导出1.2、拥塞小区监控拥塞小区监控使用拥塞小区日常监控模进行指标提取，出现资源分配失败导致RRC建立失败次数就为出现拥塞。

1.3、流量提取每个小时流量提取选择流量和最大用户数模版即可，注意导出后两个表汇总对全网流量上下行求和。

1.4、干扰观察指标出现恶化或投诉时观察干扰指标模版如下：干扰小区模版导出，只提取最近一个时段干扰指标观察”系统上行每个PRB上检察到的干扰噪声的平均值”大于-110dbm存在干扰，大于-100dbm存在强干扰。

如何进行绩效管理指标的提取

如何进行绩效管理指标的提取绩效管理是组织中的一项重要活动，它旨在衡量和评估员工的工作表现，并为员工提供改进的机会。

为了实现有效的绩效管理，关键在于准确提取绩效管理指标。

本文将介绍如何进行绩效管理指标的提取。

一、设定绩效管理目标在提取绩效管理指标之前，首先需要设定明确的绩效管理目标。

这些目标应该与组织的战略目标相一致，并具体明确。

例如，目标可以是提高销售额、提高产品质量或提高客户满意度等。

设定目标将有助于确定需要关注的关键绩效指标。

二、选择适当的绩效指标选择适当的绩效指标是提取绩效管理指标的关键步骤。

绩效指标应该与绩效管理目标相匹配，并能够客观地度量员工的工作表现。

以下是一些常用的绩效指标示例：1. 销售额：衡量销售人员的销售业绩，可以通过销售额增长率或每月/每季度/每年实际销售额与预期销售额之间的差异来度量。

2. 质量指标：衡量员工在产品或服务质量方面的表现，例如产品缺陷率、客户投诉率或客户满意度调查结果。

3. 生产效率：衡量员工的生产效率，例如生产单位时间的产品数量、生产成本或资源利用率。

4. 工作绩效评分：使用评分体系来度量员工的工作表现，例如基于任务完成情况、工作态度或团队合作能力的评分。

5. 学习与发展：考虑员工的学习和发展情况，例如参加培训的次数、取得的认证或提升的技能水平。

三、收集数据一旦确定了适当的绩效指标，就需要收集相关的数据以便进行绩效管理和评估。

数据可以从多个渠道获取，如员工报告、客户反馈、销售报告、生产记录等。

确保数据的准确性和可靠性非常重要，因此采用标准化的数据收集方法能够提高数据的质量。

四、分析和评估在收集到绩效数据后，需要进行分析和评估来了解员工的绩效情况。

可以使用各种工具和技术来分析数据，如趋势分析、对比分析、数据可视化等。

通过分析和评估，可以发现员工的优势和问题，并提供改进建议。

五、制定改进计划基于分析和评估的结果，制定具体的改进计划是实施绩效管理的关键步骤。

改进计划应该明确指出需要采取的行动和改进的方向，以提高员工的绩效表现。

提取KPI指标的四种方法

提取KPI指标的四种方法
提取KPI指标的四种方法
一、标杆基准法
二、鱼骨图分析法
用鱼骨图形的方式分析特定问题以及其产生的可能性原因，把他们按照一定的逻辑层次表示出来,将问题的现象列在右边,产生问题的可能原因分别列在鱼骨刺上。

三、目标分解法
1、确定战略的总目标和分目标
2、进行业务价值树的决策分析
3、进行各项业务关键驱动因素分析
四、关键成功因素法
首先要分析达成该目标有哪些影响因素，然后选出其最关键的因素，再针对这些影响因素的衡量指标确定KPI 指标。

例如：某企业的战略目标是跨入同行业前列,其中很重要的衡量因素就是企业利润的增长，如下图:。

如何提取KPI指标

如何提取KPI指标关于如何提取KPI指标，首先需要明确KPI的概念，即关键绩效指标。

KPI是用来衡量和评估组织、团队或个人在达成既定目标过程中的绩效表现的重要指标。

在日常管理中，提取和定义合适的KPI指标对于监控和评估工作绩效具有重要意义。

下面将介绍如何有效地提取KPI指标。

首先，明确业务目标。

在提取KPI指标之前，需要明确所在组织或团队的具体业务目标和战略方向。

只有清晰了解业务目标，才能有针对性地选择和提取适合的KPI指标。

其次，确定衡量维度。

KPI指标通常包括衡量维度、目标值和监控方法等要素。

在确定KPI指标时，需要考虑到业务活动的各个方面，包括财务、客户、内部流程和学习与成长等多个维度，确保全面反映业务绩效表现。

接着，选择具体指标。

在每个衡量维度下，需要选择具体的KPI指标。

这些指标应该是可量化的，并能够直接反映业务活动的绩效水平。

同时，指标的选择应该符合SMART原则，即具有特定性、可衡量性、可达性、相关性和时限性。

然后，制定目标值。

为每个KPI指标设定合理的目标值是提取KPI指标的重要环节。

目标值应该既能够激励员工努力工作，又不至于过高造成无法实现。

同时，目标值应该具有一定的挑战性，可以促使员工不断提升绩效水平。

最后，建立监控机制。

一旦确定了KPI指标和目标值，就需要建立有效的监控机制来实时跟踪和评估绩效表现。

通过建立仪表盘、报表和定期评审会议等方式，确保KPI指标的监控和管理工作得以有效实施。

总的来说，提取KPI指标是一项重要的管理工作，需要结合业务目标和战略定位，明确衡量维度，选择具体指标，设定目标值，并建立有效的监控机制。

只有确保KPI指标的准确性和有效性，才能更好地引导和激励员工，实现组织绩效的持续提升。

工作报告的重点数据提取与分析

工作报告的重点数据提取与分析近年来，随着信息时代的到来，工作报告已成为企业和组织之间交流的重要方式。

在工作报告中，数据的提取和分析是关键要素之一，能够直观地展示工作的成果和困难。

本文将从几个关键角度，探讨工作报告中重点数据的提取与分析。

一、数据收集与整理在开始工作报告的数据提取与分析工作前，首先需要收集和整理相关的数据。

这些数据可以包括各项工作的进展情况、经济数据、市场数据等。

在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性，以免对后续分析产生误导。

整理数据时，可以使用Excel等工具进行归类和汇总，以便于后续的数据分析。

二、数据筛选与筛查在收集到大量的数据后，需要进行数据筛选，筛选出与工作报告相关且具有代表性的数据。

筛选数据时，要重点关注与工作目标和重要指标相关的数据，以确保数据的真实性和可信度。

同时，要对数据进行初步的筛查，排除人为录入错误或异常数据，以免对后续数据分析产生干扰。

三、数据可视化分析在完成数据筛选和筛查后，接下来需要将数据进行可视化呈现。

通过图表、表格等方式，将数据转化为直观易懂的形式，提高工作报告的可读性和可理解性。

在选择可视化工具时，要根据数据的特点和工作报告的需求来进行选择，例如使用柱状图、折线图、饼图等来展示不同类别的数据比较、趋势变化等。

四、数据分析方法在进行数据分析时，可以运用不同的分析方法，例如统计分析、趋势分析、对比分析等。

统计分析可以通过计算平均值、标准差等指标，了解数据的集中趋势和变异程度。

趋势分析可以通过观察数据的发展趋势，判断工作的优势与不足。

对比分析可以通过比较不同时间段或不同地区的数据，找出差异和规律。

五、数据解读与对策在分析数据的基础上，需要对数据进行解读，并制定相应的对策。

解读数据时，要注重数据之间的关联性和影响因素，通过深入挖掘数据背后的原因，为工作报告提供更有力的依据。

制定对策时，要结合数据分析的结果，制定针对性的工作方案，并提出改进和优化的建议。

六、提升数据使用价值为了进一步提升工作报告的数据使用价值，可以考虑使用数据挖掘和大数据分析技术。

政企各项考核指标统计口径及统计路径(电信)

政企各项考核指标统计口径及统计路径一、收入指标（一）政企客户收入取自财务报表的分客户群收入报表。

（二）ICT收入取自财务报表中的收入报表与成本报表，统计公式= 收入报表中“全球眼监控设备租赁收入”+ “IT服务及集成设备租赁收入”+“IT服务及应用业务收入”+“系统集成设备”+“全球眼设备”-成本表中设备销售支出( “系统集成设备”+“全球眼设备”）二、业务量发展指标（一）净增政企移动/宽带用户1、考核口径：出账净增2、取数路径：EDW-领导视窗-月报-全业务用户月报（筛选政企、移动或宽带选项）-选取“出账用户数”对应列数据3、计算公式：月净增=本期末出账-上月期末出账年累计净增=本月期末出账-11年期末出账（二）政企移动/宽带新增占比1、考核口径：月新发展移动/宽带分别占公司月新发展比值2、考核取数路径：EDW-领导视窗-月报-全业务用户月报（分别筛选公司、政企、移动、宽带选项）-选取“发展用户数”对应列数据3、计算公式：新增占比=政企新发展移动或宽带/公司新发展移动或宽带4、日通报取数路径：EDW-专题分析-移动日管控-移动新增用户数量日报-选取“当月累计新增”政企及公司发展数据。

（三）净增3G流量用户1、考核口径：到达净增2、取数路径：EDW-专题分析-产品分析-3G手机上网用户月分析（筛选标准战略客户群属性-政企客户）-选取最后一列“所有3G 用户”3、计算公式：月净增=本期末用户数-上月期末用户数年累计净增=本月期末用户数-11年期末用户数（四）净增行业应用用户1、考核口径：到达净增2、取数路径：EDW-专题分析-EDW-政企专题-行业应用业务到达数月分析-选取“行业应用用户到达数”这列数据。

（1）旺铺助手：统计“行业应用”列表中(旺铺助手_10元, 旺铺助手_10元, 旺铺助手_30元, 旺铺助手_30元, 旺铺助手_50元, 旺铺助手_50元, 旺铺助手_基础版)（2）翼机通：统计“行业应用”列表中(政企_翼机通0元, 政企_翼机通5元, 翼机通中小学版类行业应用, 翼机通中小学版类行业应用2.0, 翼机通政企单位应用类行业应用, 翼机通政企单位应用类行业应用2.0, 翼机通高校类行业应用, 翼机通高校类行业应用2.0)（3）外勤助手（含警务、两客一危、定位调度、综合配货）：统计“行业应用”列表中(10元（总机服务10）, 20元（定位20, 20元/月（包200条销售管家上行短信）, 25元（资讯5、定位20）, 35元（资讯5、综合配货30）, 50元（定位20、综合配货30）, 55元（资讯5、定位20、综合配货30）, 5元包（资讯5元）, CDMA行业定位群, “两客一危”车载终端数据卡套餐_10元, “两客一危”车载终端数据卡套餐_20元, “两客一危”车载终端数据卡套餐_5元, 娄底车辆定位流量包, 定位调度, 定位调度, 定位调度月租50元, 客运E通类行业应用, 客运E通类行业应用2.0, 常德警务e通套餐, 政府应急管理类行业应用, 政府应急管理类行业应用2.0, 物流e通, 物流e通30元包, 物流e通40元包, 物流E通类行业应用, 物流E通类行业应用2.0, 物流平台定位应用_20元, 物流平台综合配货_30元, 物流平台资讯包_0元, 物流平台资讯包_5元, 物流行业129元套餐, 物流行业189元套餐, 物流行业289元套餐, 物流行业39元套餐, 物流行业69元套餐, 物流行业89元套餐, 物流集团总机服务_10元, 益阳警务e通_120元, 益阳警务e通_72元, 综合调度台企业版月租30元, 综合调度台基础版月租20元, 综合调度台（定位服务）, 综合调度台（定位服务）2.0, 综合配货类行业应用, 综合配货类行业应用2.0, 行业定位成员, 衡阳警务通A套餐, 衡阳警务通B套餐, 警务E通―专业版, 警务E通―标准版, 警务E通治安无线宽带套餐_10元, 警务E通类行业应用, 警务E通类行业应用2.0, 警务E通―高级版, 警务通VPDN_100, 警务通VPDN_60, 车信通, 车信通, 车信通企业版月租40元, 车信通基础版月租30元, “车信通”定位套餐30, “车信通”定位套餐40, 车载信息服务类行业应用, 车载信息服务类行业应用2.0, 配货功能费20元, 长沙警务e通无线宽带套餐, 长沙警务通语音套餐, 定位功能费10元)。

分解提取KPI指标的若干方法

纵横分解提取部门绩效指标-—基于KPI的部门绩效指标选取一．什么是KPI?KPI（Key Performance Indicators）译为关键绩效指标，是指企业宏观战略目标决策经过层层分解产生的可操作性的战术目标，是宏观战略决策执行效果的监测指针。

KPI是衡量企业战略实施效果的关键指标,其目的是建立一种机制,将企业战略转化为内部过程和活动,以不断增强企业的核心竞争力，并持续取得高效益。

在具体的企业管理实践中，KPI指标体系的价值则是根据企业或部门战略，逐步分解与承接战略要项，并在此过程中帮助企业战略落地，同时确定部门和个人的责任和绩效标准。

目前在国内外,大量公司采用KPI作为提取各个主体考核的基本指标来源.在进行绩效指标提取时，指标提取有四个维度：时间、成本、数量和质量。

由此引出KPI绩效指标制定的SMART五原则：•明确性（Specific)：是指绩效考核要切中特定目标，不能笼统；•衡量性（Measurable）:是指绩效指标是数量化或者行为化的，验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得的；•可接受性（Attainable）:是指绩效指标在付出努力的情况下是可以实现的；•实际性（Realistic):是指实实在在的,可以证明和观察;•时限性（Time-bound）：是指要注重完成绩效指标的特定期限.企业在提取KPI指标时,必须符合SMART原则,同时，在指标中还至少应当包含两种类型的KPI 指标-—常规KPI指标与改进KPI指标.常规KPI指标是面向阶段性战略目标的，反映战略实现状况；改进KPI指标是面向年度计划的,属战术性指标，反映年内经营管理中影响常规KPI指标达成的障碍因素改善情况.改进KPI指标的改善有利于常规KPI指标的达成，改进KPI指标随管理重点的变化而变化.常规KPI指标和改进KPI指标可以同时确保企业当前的战略目标顺利实现，同时改进KPI指标则保证了未来组织的弹性。

企业的KPI指标库也可以根据企业战略、外部市场等的变化而更新，这样就可以让KPI指标恰当地起到衡量、考核、牵引的作用。

kpi指标提取方法

kpi指标提取方法嘿，咱今儿就来聊聊 KPI 指标提取这档子事儿！这可太重要啦，就好比是做菜得知道放啥调料一样。

你想想看，一个团队或者一个项目，要是没有明确的 KPI 指标，那不就像没头苍蝇一样乱撞嘛！那怎么提取 KPI 指标呢？首先得清楚目标吧，就像你要去一个地方，得知道目的地在哪儿呀。

比如说，我们要提高产品的销量，那销量不就是个关键指标嘛。

然后呢，把这个大目标分解成一个个小目标，就跟拆积木似的。

比如可以看看不同地区的销售情况，不同时间段的销售波动，这都是能提取出KPI 指标的地方呀。

再比如说，咱要是搞一个活动，那参与人数、活动效果、反馈意见这些不都是可以提取的指标嘛。

你说要是不关注这些，那活动搞了不就白搞啦？咱还可以从客户的角度出发呀。

客户满意度那绝对是个重要指标吧，那怎么衡量客户满意度呢？可以从客户的评价、投诉、重复购买率这些方面入手呀。

这就像你交朋友，朋友对你的评价很重要吧，总不能自己瞎感觉呀。

还有啊，成本也是个不能忽视的方面呢。

不能光顾着追求效果，把成本都抛到脑后啦。

那成本怎么提取成 KPI 指标呢？可以看看各项开支是不是合理呀，有没有浪费的地方呀。

你说这 KPI 指标提取是不是很有讲究？要是随便弄几个指标，那能有效果吗？那不是自欺欺人嘛！咱得认真对待，就像对待自己的宝贝一样。

提取 KPI 指标的时候，还得结合实际情况呀。

不能生搬硬套别人的方法，每个团队、每个项目都有自己的特点呀。

就像每个人的性格都不一样，你能拿对待张三的方法去对待李四吗？那肯定不行呀。

而且呀，提取了 KPI 指标还不算完，还得不断地去跟进、去调整。

这世界变化这么快，昨天合适的指标今天可能就不合适啦。

你不调整，那不就落后啦？总之呢，KPI 指标提取这事儿可得认真对待，要多思考、多分析。

别嫌麻烦，这可是为了咱能把事情做好呀。

你说是不是这个理儿？咱可不能稀里糊涂地就过去了，得把这事儿整明白咯，让咱的努力都有方向，都能出成果！你说呢？。

kpi指标提取的五种方法

kpi指标提取的五种方法
提取KPI（关键绩效指标）的五种方法如下：
1. 业务目标法：通过分析企业的业务目标和战略目标，确定关键绩效指标。

这种方法适用于需要从战略层面进行绩效管理的企业。

2. 顶层指标法：从企业层面选择一些关键指标，例如利润、市场份额、客户满意度等，作为评估企业绩效的指标。

这种方法适用于整体绩效评估或跨部门绩效管理。

3. 指标树法：通过将业务目标和战略目标逐级细化，建立指标树，从而找到合适的关键绩效指标。

这种方法适用于需要细分指标来监控绩效的企业。

4. 顾客驱动法：通过分析客户需求和期望，确定与客户价值相关的关键绩效指标。

这种方法适用于注重客户满意度和客户导向的企业。

5. 数据驱动法：通过收集和分析大量的数据，使用数据挖掘和分析工具，找到与业务目标和战略目标相关的关键绩效指标。

这种方法适用于数据丰富的企业，可以基于数据驱动的方式进行绩效管理。

关键绩效指标提炼方法

关键绩效指标的提炼方法一、指标提炼的原则1、关键绩效指标必须是具体的，即明确做什么，达到什么结果。

2、关键绩效指标必须是可衡量的，必须有明确的衡量标准，一般采用数据来表示，特殊情况可采取多人或上级主观评价的方法。

3、关键绩效指标必须是可以达到的，不能因指标的无法达成而使员工产生挫折感。

4、关键绩效指标必须是相关的，它必须与公司的战略目标、部门的任务及职位职责相联系。

5、关键绩效指标必须是以时间为基础的，即必须有明确的时间要求。

6、指标必须分清主次，过于繁杂的指标会弱化战略的重点，事业部总经理以上岗位的关键业绩指标不超过20个，部门主任岗位的关键业绩指标不超过15个，普通员工的关键业绩指标不超过10个。

二、关键绩效指标的提炼流程1、完善或提炼部门指标，对照公司级指标或前期提炼的部门关键绩效指标，对照公司的战略目标、部门的任务及职位职责查看部门绩效指标是否有遗漏，尽可能完善部门关键绩效指标（新设立的部门对岗位职责进行梳理）。

2、提炼岗位指标，以部门指标作为基础，分解至岗位，如某个部门指标完全由某一个岗位完全承担，则可直接把此指标放入该岗位的关键绩效指标表中；如某部门指标须由多个岗位协作完成，则以岗位直接控制的某个环节来提炼指标。

3、确定指标值，即指标达成的标准，指标标准的设定从可达性和挑战性两方面考虑进行设定，在制订指标过程中，指标值着眼于年度目标和要求。

每个考核周期再沟通指标的细分值。

4、设定指标计算公式，公式设置一般使用（实际完成值/设定目标值）*指标基准分，或者使用扣减型指标（指标基准分—次数*单次扣除分值）5、设置权重通过上下级沟通设定，以双方认可的重要性进行排序，排序方法可先设定其中一个指标权重为1，通过与预设好的指标进行重要性比较设定其它的权重，最后根据算出某指标在所有指标中重要性所占的百分比即为最后的权重。

三、关键绩效计划制定根据确定的绩效指标表，逐条梳理各绩效指标，分析各绩效指标提升的可行性和策略，在考虑主次及管理成本的前提下制订绩效计划并确定计划完成时间（绩效指标的提升是持续性的，只需制订下一年度的绩效计划及可），填入关键绩效考核表内。

绩效指标提取步骤

绩效指标提取步骤绩效管理是企业管理中一个重要的组成部分，它涉及到企业的战略目标、员工激励、培训和发展等多个方面。

而绩效指标的提取则是绩效管理中最为关键的环节之一。

下面将介绍绩效指标提取的主要步骤：一、明确目标在提取绩效指标之前，首先需要明确企业或团队的目标。

这些目标可以是长期的，也可以是短期的。

明确目标可以帮助我们确定绩效指标的方向和重点，以及为绩效指标的制定提供基础。

二、制定标准制定标准是提取绩效指标的第二个步骤。

这些标准应该与企业的战略目标和价值观相一致，并且应该着重考虑客户满意度、产品质量、销售收入等方面。

在制定标准时，应该考虑到员工的工作职责、工作质量、工作效率等方面，以确保绩效指标的全面性和客观性。

三、确定指标在明确了目标和标准之后，接下来需要确定具体的绩效指标。

绩效指标应该是可度量的、可操作的，并且应该能够反映出员工的工作表现和企业的战略目标。

常见的绩效指标包括销售额、客户满意度、生产效率等。

四、制定计划在确定了绩效指标之后，需要制定相应的计划来实施这些指标。

计划应该包括实现这些指标的时间表、责任人、资源需求等方面。

同时，计划还应该考虑到可能出现的风险和障碍，并制定相应的应对措施。

五、实施评价在制定计划之后，需要实施评价来检查计划的执行情况。

实施评价应该包括定期检查计划的进展情况、收集和分析数据、评估员工的工作表现等方面。

同时，实施评价还应该及时发现问题并采取相应的改进措施，以确保绩效指标的实现。

六、分析反馈最后一步是分析反馈。

分析反馈是指对员工的绩效进行评价之后，将评价结果反馈给员工，并与员工进行面谈和讨论。

通过分析反馈，员工可以了解到自己的工作表现和企业的期望值之间的差距，并制定相应的改进计划来提高自己的绩效水平。

同时，企业也可以通过分析反馈来了解员工的需求和问题，并采取相应的措施来提高员工的工作满意度和绩效水平。

以上是绩效指标提取的主要步骤。

通过这些步骤，企业可以制定出全面、客观的绩效指标，并制定相应的计划来实施这些指标。

指标提取

如何提取绩效考核的指标绩效考核的指标从哪里来呢？指标提取的依据主要有以下三个来源：一是企业发展战略以及相应的战略目标。

绩效考核不坚持战略导向，就很难保证绩效考核能有效支持企业战略。

企业的战略规划的实施实际上就是通过战略导向的绩效指标的设计来实现的。

二是工作分析。

工作分析是设计绩效考核指标的基础依据。

根据考核目的，对被考核者的岗位的工作内容、性质以及完成这些工作所具备的条件等进行研究和分析，以确定指标的各项要素。

三是企业业务流程。

绩效考核指标必须从业务流程中去把握。

根据被考核者在流程的扮演的角色、责任以及同上游、下游之间的关系，来确定其衡量工作成效的绩效指标。

那么，如何正确地提取绩效考核指标呢？首先，提取指标需要遵循相应的原则。

一是客观性原则：应以岗位特征为依据，不能一把尺子量所有的岗位。

二是明确性原则：应明确具体，即对工作数量和质量的要求、责任的轻重、业绩的高低做出明确的界定和具体的要求。

三是细分化原则：指标是对工作目标的分解过程，要使指标有较高的清晰度，必须对考核内容细分，直到指标可以直接评定为止。

四是可操作性原则：指标不宜定得过高，应最大限度地符合实际工作要求。

五是界限清楚原则：每项指标内涵和外延都应界定清楚，避免产生歧义。

六是可比性原则：对同一层次、同一职务或同一工作性质岗位的指标必须在横向上保持一致。

七是少而精原则：指标应能够反映出工作的主要要求，应当简单明了，容易被执行、被接受和理解。

简单的结构可以使考核信息处理和评估过程缩短，提高考核工作效益。

八是相对稳定性原则：指标选择后，要保持相对的稳定，不能随意更改。

其次，提取绩效考核指标必须有相应数量限制。

绩效考核指标并不是越多越好，因为绩效管理是有成本的，指标越多，企业投入绩效管理的成本相应也越多，所以在提取指标时，需要遵循20/80 原理，选取出最需要考核的指标。

对绩效考核指标的数量限制还与不同层次的岗位有关，越在基层，数量相对越少。

目前绩效考核主要是针对关键业绩指标（Key Performance Index，简称 KPI）进行，而所谓关键指标，当然就必须有一个数量限制了。

提取关键绩效指标的SMART原则

提取关键绩效指标的SMART原则KPI关键绩效指标的提炼原则一、少而精原则：KPI的制定应体现20/80法则，即被考核者的KPI指标最好保持在5-8个，尤其在绩效管理体系构建初期，并且能够反应被考核者80%以上的工作成果。

往往设计者贪大求全，KPI指标面面俱到反而使得考核过程过于烦杂，最终导致体系崩溃。

二、结果导向原则：KPI主要侧重于对被考核者工作成果的考核。

提取指标是为了什么，是为了让我们能够有结果的标量。

KPI是关键业绩指标，不是一般所指的绩效指标，切忌将所有指标都放在KPI里。

KPI指标体现的就是工作成果，那么就得要求必须能够体现出员工的大多数重要成果。

三、可衡量性原则：KPI应具备可衡量性，应当有明确可行的考核方法和考核标准。

提炼指标是伴随着目标确定的，在目标设置上，需要尽量量化，只能少数无法量化的才给予各层次评价。

四、可控性原则：KPI指标是被考核者可控制的或能产生重大影响的指标。

在订立目标及进行绩效考核时，应考虑职位的任职者是否能控制该指标的结果，如果任职者不能控制，则该项指标就不能作为任职者的业绩衡量指标。

五、一致性原则：KPI与公司战略目标保持一致，有助于组织战略目标的实现。

对组织战略目标的分解，随着组织战略的演化而被修正，并对关键重点经营行动的反映，而不是对所有工作过程的反映，同时能够有效反映关键业绩驱动因素的变化情况。

提取关键绩效指标的方法和程序、步骤一、提取关键绩效指标的方法（一）、目标分解法目标分解法采用的是平衡计分卡设定目标的方法，即通过建立包括财务指标和非财务指标的综合指标体系对企业的绩效水平进行监控。

1、确定战略的总目标和分目标2、进行业务价值树的决策分析3、各项业务关键驱动因素分析（二）、关键分析法关键分析法就是通过多方面信息的采集和处理，寻求一个企业成功的关键点，弄清到底是什么原因导致企业克敌制胜的，并对企业成功的关键点进行跟踪和监控。

其基本思想是：通过分析企业获得成功或取得市场领先地位的关键因素，提炼出导致成功的关键绩效模块，再把业绩模块层层分解为关键要素，为了便于对这些要素进行量化评价和分析，必须将这些要素细分为各项具体的指标，即提出KPI。

提取关键指标,剔除重复指标的方法

提取关键指标,剔除重复指标的方法提取关键指标、剔除重复指标是数据分析中的重要步骤，它能够帮助我们从海量数据中筛选出最具代表性和有意义的信息。

本文将介绍一些常用的方法和技巧，以帮助读者更好地进行指标提取和去重工作。

一、关键指标的提取方法1. 领域知识法：根据所研究领域的专业知识和经验，选择与研究目的相关的指标。

例如，在金融领域，我们可以选择关注股票市场的涨跌幅、成交量等指标。

2. 相关性分析法：通过计算指标之间的相关系数，筛选出与研究目的密切相关的指标。

相关系数越高，说明两个指标之间的关联性越强。

可以使用统计软件或编程语言进行相关性分析。

3. 主成分分析法：主成分分析是一种常用的降维技术，可以将多个相关指标转化为少数几个无关的主成分。

通过分析主成分的贡献率和载荷矩阵，我们可以确定哪些指标对于解释数据变异性最重要。

二、重复指标的剔除方法1. 数据清洗：在进行指标提取之前，首先需要对原始数据进行清洗，去除重复的记录和冗余的指标。

可以使用数据清洗工具或编程语言进行数据清洗操作。

2. 唯一性检查：对于每个指标，可以检查其唯一性，确保没有重复的数值。

如果存在重复值，可以选择保留第一个出现的数值，或者进行平均、求和等处理。

3. 相似性分析：通过计算指标之间的相似度，筛选出相似度较高的指标，并选择其中一个作为代表。

相似度可以使用相关系数、欧氏距离等指标进行计算。

三、文章结构本文将按照以下结构进行组织：一、引言二、关键指标的提取方法1. 领域知识法2. 相关性分析法3. 主成分分析法三、重复指标的剔除方法1. 数据清洗2. 唯一性检查3. 相似性分析四、总结在文章中，我们将详细介绍每种方法的原理和步骤，并给出实际案例进行说明。

同时，为了使文章更易读，我们将使用恰当的段落和标题来组织内容，确保文章结构清晰。

此外，我们将避免使用公式、图片链接和http地址，以确保文章的整体格式规范整洁。

通过本文的阅读，读者将能够了解到关键指标的提取方法和重复指标的剔除方法，并能够运用这些方法进行数据分析工作。

指标收集方法,关键指标识别方法,指标库建设和应用的意义

指标收集方法，关键指标识别方法，指标库建设和应用的意义全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：指标是用来衡量和评估某个领域或对象特定方面的重要性和表现的指标。

在管理和决策过程中，指标的收集和分析对于及时发现问题、制定有效的措施、监控和评估工作进展都起着至关重要的作用。

在建立和使用指标方面，必须采取科学的方法和策略，以确保数据的准确性、可靠性和有效性。

一、指标收集方法指标的收集是建立指标体系的第一步，精准、有效的指标收集方法是保证后续数据分析和决策制定的重要保障。

指标的收集方法主要包括定性和定量两种方式。

1. 定性方法：定性方法主要通过观察、访谈、问卷调查等方式来获取数据。

如利用专家访谈、焦点小组讨论等方式收集相关信息，再结合数据分析技术进行整合和总结，形成定性指标。

2. 定量方法：定量方法主要通过数据统计、问卷调查、实地调研等方式获取数据，再通过数据处理和分析，形成可量化的指标。

如通过问卷调查、实地考察等方式获取数据，并通过统计分析软件进行数据处理和分析。

二、关键指标识别方法关键指标的识别是指在众多指标中筛选和确定具有决定性意义和重要性的指标。

关键指标的识别方法包括主观和客观两种方式。

1. 主观方法：主观方法主要通过专家评审、专家讨论、专家咨询等方式来确定关键指标。

如利用专家评审的方式，专家根据自身领域经验和知识来评估和确定关键指标。

2. 客观方法：客观方法主要通过数据分析、专业工具和统计模型等方式来确定关键指标。

如利用数据挖掘技术、回归分析等方法，对海量数据进行分析，筛选出具有重要性和相关性的指标。

三、指标库建设指标库是指将各类指标进行分类、整理和归档，构建一个完整、系统的指标数据库。

指标库的建设是为了便于管理和使用各类指标，实现指标信息共享、数据比较和指标应用等功能。

指标库的建设包括以下几个方面：1. 指标分类：根据指标的性质、用途和领域进行分类，便于用户查找和使用。

2. 指标归档：将各类指标进行整理、归档，并建立指标数据库，便于管理和查找。

获取数据的方法有哪些

获取数据的方法有哪些在当今信息爆炸的时代，获取数据已经成为了我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。

无论是做市场调研、进行数据分析，还是进行学术研究，都需要大量的数据来支撑。

那么，获取数据的方法有哪些呢？接下来，我们将对几种常见的获取数据的方法进行介绍。

首先，最常见的获取数据的方法之一就是通过互联网进行数据采集。

互联网上存在着海量的数据资源，我们可以通过搜索引擎、网站爬虫等工具来获取我们需要的数据。

比如，我们可以通过搜索引擎来查找相关的统计数据、行业报告等；我们也可以利用网站爬虫来抓取特定网站上的数据，进行进一步的分析和利用。

其次，除了互联网之外，我们还可以通过调查问卷的方式来获取数据。

调查问卷是一种常见的数据采集方法，可以帮助我们了解受访者的观点、态度、行为等信息。

通过设计合理的调查问卷，并邀请受访者进行填写，我们可以获取到大量的数据，从而进行分析和研究。

另外，除了以上两种方法外，我们还可以通过实地观察来获取数据。

实地观察是指直接去现场进行观察和记录，以获取所需的数据。

比如，市场调研人员可以去超市、商场进行观察，记录顾客的购买行为；生态学研究人员可以去自然保护区进行野外考察，记录物种的分布和数量等。

通过实地观察，我们可以获取到真实、直接的数据，有助于我们深入了解所研究对象的情况。

此外，我们还可以通过公开数据集来获取数据。

在一些领域，政府、企业、研究机构等会定期发布一些公开的数据集，供大家免费获取和使用。

比如，国家统计局会发布各种统计数据；一些科研机构会发布一些科研数据集等。

这些公开数据集通常具有权威性和可靠性，可以为我们的研究提供有力的支撑。

最后，除了以上几种方法外，我们还可以通过采访和访谈的方式来获取数据。

采访和访谈是一种质性研究方法，可以帮助我们深入了解受访者的想法、感受、经验等。

通过与受访者进行交流，我们可以获取到一些深层次的数据，为我们的研究提供更多的维度和视角。

综上所述，获取数据的方法有很多种，我们可以根据具体的研究目的和对象来选择合适的方法。

数据提取细则

数据提取细则一、背景介绍在信息化时代，数据的提取和分析对于企业的决策和发展至关重要。

为了更好地利用和管理数据资源，制定数据提取细则是必不可少的。

本文将详细介绍数据提取的目的、方法、流程以及相关标准。

二、目的数据提取的目的是从大量的数据中提取出实用的信息，为企业决策提供支持。

通过数据提取，可以发现潜在的业务机会、了解市场趋势、分析竞争对手等，从而匡助企业做出更明智的决策。

三、方法1. 确定提取对象：根据需求，确定需要提取的数据对象，可以是客户信息、销售数据、市场调研数据等。

2. 确定提取条件：根据需求，确定数据提取的条件，例如时间范围、地域范围、特定属性等。

3. 选择提取工具：根据数据的类型和规模，选择合适的提取工具，可以是数据库查询工具、数据挖掘工具等。

4. 编写提取程序：根据提取条件和工具要求，编写提取程序，确保提取的数据准确、完整。

5. 执行数据提取：运行提取程序，从数据源中提取符合条件的数据。

6. 数据清洗和整理：对提取的数据进行清洗和整理，去除重复数据、格式化数据等，以便后续分析使用。

7. 数据存储和备份：将提取的数据存储到合适的位置，并进行备份，确保数据的安全性和可用性。

四、流程1. 确定需求：与相关部门或者人员沟通，明确数据提取的目的和需求。

2. 制定计划：根据需求，制定数据提取的计划，包括提取的时间、范围、方法等。

3. 数据提取：根据提取计划，执行数据提取的方法和步骤。

4. 数据清洗和整理：对提取的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。

5. 数据存储和备份：将提取的数据存储到合适的位置，并进行备份，确保数据的安全性和可用性。

6. 数据分析和应用：对提取的数据进行分析和应用，为企业决策提供支持和参考。

五、标准1. 数据准确性：提取的数据应当准确无误，确保数据的真实性和可靠性。

2. 数据完整性：提取的数据应当完整，包括所有符合条件的数据，确保数据的完整性和可用性。

3. 数据安全性：在数据提取的过程中，应当确保数据的安全性，防止数据泄露和损坏。

数据提取细则

数据提取细则一、背景介绍在数据分析和处理过程中，数据提取是一个重要的环节。

通过合理的数据提取细则，可以准确地获取所需的数据，并为后续的分析和处理工作提供有力支持。

本文将详细介绍数据提取的标准格式和相关要求，以确保数据提取的准确性和完整性。

二、数据提取标准格式1. 数据源：明确数据提取的来源，包括数据库、文件、API等。

2. 数据表/文件：指明要提取数据的具体表名或者文件名。

3. 提取字段：列出所需提取的字段名称，并按照特定的顺序罗列。

4. 提取条件：指明提取数据的条件，如时间范围、地理位置等。

5. 排序方式：指定提取数据的排序方式，如按照时间、数值大小等。

6. 提取数量：确定需要提取的数据数量，如前100条、全部数据等。

7. 提取时间：记录数据提取的时间，方便追溯和后续处理。

三、数据提取要求1. 数据准确性：确保提取的数据准确无误，避免数据错误对后续分析产生影响。

2. 数据完整性：提取的数据应包含所有必要的字段，并尽量避免缺失值。

3. 数据一致性：确保提取的数据格式、单位等保持一致，方便后续处理和比较分析。

4. 数据安全性：在数据提取过程中，要保护数据的安全，防止未经授权的访问和泄露。

5. 数据处理效率：合理选择数据提取的方式和工具，以提高数据处理效率和减少时间成本。

6. 数据备份：在数据提取之前，应备份原始数据，以防止意外数据丢失或者损坏。

四、数据提取流程示例1. 确定数据源：从数据库A中提取数据。

2. 指定数据表/文件：提取数据库A中的表B。

3. 列出提取字段：提取表B中的字段C、D、E，并按照C、D、E的顺序罗列。

4. 确定提取条件：提取表B中时间范围为2022年1月1日至2022年12月31日的数据。

5. 指定排序方式：按照字段C的数值大小降序罗列。

6. 确定提取数量：提取符合条件的前100条数据。

7. 记录提取时间：记录数据提取的时间为2022年5月1日。

五、总结数据提取是数据处理过程中至关重要的一环。

调取统计数据流程

调取统计数据流程
1. 确定所需统计数据的范围和类型
- 确定所需数据的时间范围,如最近一周、一个月或一年。

- 确定需要哪些类型的数据,如销售数据、客户数据或网站流量数据等。

2.获取数据源的访问权限
- 确定数据源的位置,如数据库、云存储或第三方API。

-根据所需的数据源,获取相应的访问权限和凭证。

3.编写数据提取脚本或程序
- 根据数据源类型,选择合适的编程语言或工具,如SQL、Python或R等。

- 编写代码或查询语句来从数据源中提取所需的统计数据。

4.处理和转换数据
- 根据需求,对提取的原始数据进行清理、转换和格式化。

- 可能需要进行数据聚合、计算衍生指标或执行数据规范化等操作。

5.生成统计报告或可视化
- 根据业务需求,将处理后的数据汇总为统计报告或图表。

- 选择合适的报告格式或可视化工具,如Excel、Tableau或Power BI等。

6.分发和共享统计数据
- 将生成的统计报告或可视化发送给相关利益相关方。

- 可以通过电子邮件、共享文件夹或在线仪表板等方式进行分发。

7.建立定期更新机制
- 如果需要定期获取统计数据,可以建立自动化流程或计划任务。

- 根据需求,设置适当的更新频率,如每天、每周或每月更新一次。

8.监控和维护
- 持续监控数据提取和处理过程,确保其正常运行。

- 根据业务需求的变化,及时调整和优化统计数据流程。

通过遵循上述流程,您可以有效地调取所需的统计数据,并以适当的形式呈现和共享这些数据,为业务决策提供数据支持。