现代企业常用的统计分析方法
统计分析法
统计分析法统计分析法是把企业最近一段时间内生产该产品所耗工时的原始记录，通过一定的统计分析整理，计算出先进的消耗水平，以此为依据制订劳动定额。
统计分析法（statistical analysis method）什么是统计分析法统计分析法指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
世间任何事物都有质和量两个方面，认识事物的本质时必须掌握事物的量的规律。
目前，数学已渗透到一切科技领域，使科技日趋量化，电子计算的推广和应用，量度设计和计算技术的改进和发展，已形成数量研究法，这已成为自然科学和社会科学研究中不可缺少的研究法。
统计分析法就是运用数学方式，建立数学模型，对通过调查获取的有关领导者的各种数据及资料进行数理统计和分析，形成定量的结论。
统计分析方法是目前广泛使用的现代科学方法，是一种比较科学、精确和客观的测评方法。
其具体应用方法很多，在实践中使用较多的是指标评分法和图表测评法。
统计分析法是根据企业的历史数据资料以及同类企业的水平，运用统计学方法来确定企业经营各方面工作的标准。
用统计计算法制定的标准，便称为统计标准。
统计分析法的优点和局限性统计分析法的优点:方法简单，工作量小。
统计分析法的缺点：定额的准确性差，可靠性差。
一是对历史统计数据的完整性和准确性要求高，否则制定的标准没有任何意义；二是统计数据分析方法选择不当会严重影响标准的科学性；三是统计资料只反映历史的情况而不反映现实条件的变化对标准的影响；四是利用本企业的历史性统计资料为某项工作确定标准，可能低于同行业的先进水平，甚至是平均水平。
根据过去生产的同类型产品（零件、工序）的实际工时消耗和完成定额的统计资料，并分析当前生产条件的变化，通过计算确定定额。
此法有较多的统计资料为依据，比经验估工法更能反映实际情况。
但也存在一定缺点。
由于它依据的是过去的统计资料，其中可能有某些不合理的因素，如在实际消耗的工时中包括了一部分浪费工时、加班加点时间等，又如原始记录不准等，必然要影响到制定定额的准确性，使定额水平不够先进合理。
质量控制七大手法及其实践技巧
质量控制七大手法及其实践技巧在现代企业管理中，质量控制是确保产品或服务达到一定标准的重要环节。
为了有效提高质量控制的效果，七大手法被广泛应用于各个行业。
本文将介绍这七大手法以及它们的实践技巧，以帮助企业更好地掌握质量控制的关键要素。
1. 检查法检查法是最基本和常见的手法之一。
它通过对产品或服务的检查来发现问题和缺陷。
在实践中，关键是制定明确的检查标准和流程，并且确保检查过程准确无误。
此外，及时记录和分析检查结果也是关键，以便有效改进产品或服务的质量。
2. 规范法规范法通过制定明确的规范和操作程序来确保质量控制。
规范可以包括产品制造过程中的关键步骤、技术要求和标准，以及服务提供过程中的工作流程和服务质量要求。
在实践中，需要定期评估并更新规范，以适应不断变化的市场需求和技术发展。
3. 样本法样本法是通过对产品或服务的抽样检查来代表整体质量水平。
选取合适的样本大小和抽样方法对于样本法的有效性至关重要。
此外，抽样过程需要严格按照抽样计划执行，以确保结果的可靠性和准确性。
4. 统计法统计法通过统计分析来确定产品或服务的质量状况。
常用的统计方法包括均值、标准差、频率分布等。
在实践中，需要收集足够的数据，并运用适当的统计工具进行数据分析。
统计结果可以帮助企业了解质量问题的根本原因，并制定相应的改进措施。
5. 反馈法反馈法强调及时获取用户、客户或其他利益相关者的反馈意见。
通过收集和分析反馈信息，企业可以了解用户对产品或服务的满意度和需求，及时发现问题并改进质量控制。
在实践中，建立有效的反馈渠道，提供便捷的反馈途径，并及时对反馈信息进行处理与回应，是关键的实践技巧。
6. 教育法教育法重点在培训和教育员工，以提高其对质量控制要求的理解和掌握。
企业应该制定培训计划，培训员工的质量意识和技能。
此外，定期的培训评估和持续的学习机制也是实践中不可忽视的要素。
7. 过程管理法过程管理法侧重于对产品制造或服务提供过程进行全面管理。
生产数据统计分析
生产数据统计分析随着现代社会的发展和科技的进步，数据统计分析在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
对于企业来说，生产数据的统计分析是进行决策、优化生产效益的重要手段。
本文将对生产数据的统计分析进行探讨，并提供一些常用的分析方法供参考。
一、数据的收集与整理在进行生产数据统计分析之前，首先需要对数据进行收集和整理。
合理的数据收集方式可以确保数据的准确性和完整性。
一般来说，可以通过以下几种方式进行数据的收集：1.直接观测法：直接观测生产过程中的数据，并进行记录和整理。
例如，对于流水线生产工序中零件的生产数量，可以通过观察每个工人的操作并记录下来。
2.系统监控法：利用先进的监控系统对生产过程中的数据进行实时记录和收集。
这种方式可以确保数据的实时性和准确性。
3.问卷调查法：通过向员工发放问卷，收集他们对于生产数据的评估和观点，从而得到一些 qualititative 的数据。
在收集到数据之后，需要对数据进行整理和分类。
常见的数据整理方式包括数据表格、图表和统计指标等。
通过合适的整理方式可以直观地展示数据，为后续的统计分析提供基础。
二、常用的统计分析方法对于生产数据的统计分析，常用的方法包括描述性统计分析、趋势分析和比较分析等。
下面将对这些方法进行详细介绍。
1.描述性统计分析描述性统计分析是对生产数据进行总结和描述的方法。
通过计算数据的平均值、中位数、方差等统计指标，可以对数据的集中趋势、离散程度等特征进行刻画。
例如，通过计算某产品的平均产量、标准差等指标，可以了解到生产效率的整体水平和稳定性。
2.趋势分析趋势分析是对生产数据的时间序列进行分析和预测的方法。
通过观察和分析数据随时间的变化趋势，可以判断生产效率的提升或下降趋势，并进行相应的调整和决策。
常用的趋势分析方法包括移动平均法、指数平滑法等。
3.比较分析比较分析是将不同生产过程、不同产品或不同部门的数据进行对比分析，找出差异和问题所在。
通过比较分析，可以找出生产过程中的瓶颈，发现不同产品的生产效率差异等。
生产中的统计与分析
生产中的统计与分析引言在现代企业的生产过程中，统计与分析扮演着至关重要的角色。
通过对大量生产数据进行统计和分析，企业能够全面了解其生产过程，并做出基于数据的决策，提高生产效率和质量。
本文将介绍生产中统计与分析的基本概念和方法，并探讨其在生产流程中的应用。
统计与分析的定义统计是指收集、整理和解释数据的科学方法。
它通过对数据的描述、分类和归纳，揭示数据间的内在关系，从而帮助人们更好地理解现象。
分析是指对已收集到的数据进行系统的、深入的研究，并提取有用的信息和知识。
通过分析，人们可以发现数据中的规律和趋势，从而做出科学、合理的决策。
在生产中，统计与分析常常用于以下几个方面：1.质量控制：通过对生产过程中的质量数据进行统计和分析，企业能够发现质量问题的根源，并采取相应的措施进行改进，提高产品质量。
2.效率优化：通过对生产过程中的时间、成本等数据进行统计和分析，企业能够找到生产过程中的瓶颈和效率问题，并进行优化，提高生产效率。
3.供应链管理：通过对供应链中的数据进行统计和分析，企业能够合理安排生产计划、预测需求、控制库存等，提高供应链的效率和灵活性。
4.风险管理：通过对生产过程中的数据进行统计和分析，企业能够及时发现潜在的风险，并采取相应的措施进行防范，减少生产事故和损失。
统计与分析方法在生产中，统计与分析常用的方法有：1.描述统计分析：通过对数据的描述、总结和展示，了解数据的基本特征。
常用的描述统计量包括平均值、中位数、标准差等。
2.抽样调查：通过对样本数据的收集和分析，推断总体数据的特征和规律。
抽样调查可以大大减少数据收集的时间和成本。
3.假设检验：通过对数据进行假设检验，判断某个假设是否成立。
假设检验可以帮助企业做出决策，并评估决策的风险和置信度。
4.回归分析：通过建立数学模型，研究变量间的因果关系。
回归分析可以帮助企业预测未来的趋势和结果，指导决策。
5.数据挖掘：通过对大量数据的分析和挖掘，发现其中的规律、趋势和关联性。
严谨的数据分析技巧
严谨的数据分析技巧一、引言在当今互联网时代，数据已经成为了现代社会的一种新型资源。
数据分析的重要性越来越被人们所重视。
通过精准的数据分析，可以让企业更好地了解用户需求，提高效率和营收，从而更好地面对市场竞争。
但是，如果数据分析不严谨，则可能会导致错误的决策，在很多情况下，这些错误的决策会造成严重的后果。
因此，本文将介绍几种严谨的数据分析技巧，帮助人们更好地进行数据分析。
二、数据质量的保证在进行数据分析前，最重要的是确保数据的准确性和完整性。
因此，必须要进行数据清洗和数据预处理，以保证数据质量的有效性和准确性。
数据清洗包括去掉不完整数据、去除异常数据和去除重复数据等等。
而数据预处理则包括数据的归一化处理，数据离散化操作，数据聚类操作等等。
对于大规模的数据集，可以运用数据挖掘技术来寻找数据间的关系，以匹配出一个最合适的统计方法。
三、使用正确的数据分析方法虽然数据分析能够为企业带来更多的商业价值，但是必须使用正确的数据分析方法。
正确的数据分析方法需要基于具体的问题与研究目标来选择，大数据分析的目的是通过大数据的挖掘和分析，来对某些现象或者行为发展提升进行预测和预判。
常用的数据分析技术包括回归分析、假设检验和实验设计等。
例如，当我们进行客户满意度的研究时，可以使用回归分析方法，从而了解每一个因素对客户满意度的影响程度。
四、考虑数据的局限性一个好的数据分析必须要考虑数据的局限性，不能只看到数据背后的数字，而未作出更加深入的分析。
首先要注意数据的收集方法和样本规模的大小，数据收集的方法有可能会导致选择偏差或者采样误差，从而影响分析的结果。
其次，要了解数据的背景和背景环境，以帮助了解数据所反映的真实情况。
在分析过程中，还需要考虑数据的相关性和变异性，以确定统计分析方法的选择是否符合数据集的实际情况。
五、数据可视化和沟通数据分析的结果，往往是需要被展示给其他人或者决策人员的。
在数据的展示过程中，数据可视化是非常重要的部分。
数据分析方法有哪些
数据分析方法有哪些数据分析是一种通过收集、整理、解释和呈现数据的过程，旨在获得有效信息，提高决策能力。
它是现代企业管理和科学研究中不可或缺的工具之一。
数据分析方法有很多种，下面将详细介绍其中几种常用的方法。
一、描述性统计分析法：描述性统计分析是对数据进行分类、整理、汇总和呈现，以了解数据的分布、中心趋势和变异程度。
它可以帮助我们了解数据的基本情况，并对数据的特征进行初步判断。
描述性统计分析方法包括频数分析、平均数分析、比例分析等。
频数分析是对数据按照分类变量的不同取值进行计数，通过制作频数表和频数分布图，可以直观地展现变量的分布情况。
平均数分析则是对数据进行求和或求平均，以寻找数据的中心趋势。
比例分析则是计算不同类别的比例或百分比，以了解各类别占比的情况。
二、相关分析法：相关分析是一种用于探索两个变量之间关系的方法。
它可以帮助我们了解变量之间的相关性，并判断它们之间是否存在线性相关。
常见的相关分析方法有散点图和相关系数分析。
散点图通过绘制变量之间的散点图，以直观地展示两个变量的关系。
相关系数分析则通过计算相关系数，来度量两个变量之间的相关程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
三、回归分析法：回归分析是一种用于建立变量之间函数关系的方法。
它可以帮助我们预测一个变量的取值，基于其他变量的取值。
回归分析常用于预测和解释变量的研究，常见的回归分析方法有线性回归和逻辑回归分析。
线性回归分析是一种用于建立线性关系的回归分析方法。
它通过寻找最优的直线拟合数据，来描述变量之间的线性关系。
逻辑回归分析则是一种用于建立二分类变量之间关系的回归分析方法。
它通过计算概率来判断一个变量属于某个类别的可能性。
四、聚类分析法：聚类分析是一种用于将数据样本分为不同组别的方法。
它可以帮助我们发现数据中的潜在规律和群体，并对数据进行分类和描述。
常见的聚类分析方法有层次聚类和K均值聚类。
层次聚类分析是一种通过计算样本之间的相似度来将样本分为层次结构的方法。
建筑业统计分析
建筑业统计分析引言建筑业是一个关键的经济部门，在现代社会扮演着重要的角色。
随着城市化和经济发展的推进，建筑业在国家和地区的发展中扮演着重要的角色。
建筑业统计分析是对建筑业数据进行收集、整理和分析，以揭示建筑业的趋势、特征和影响因素。
本文将对建筑业统计分析的方法、数据来源和主要指标进行介绍，并结合实际案例进行分析。
方法建筑业统计分析需要借助于有效的方法和工具来收集、整理和分析大量的建筑业数据。
以下是常用的建筑业统计分析方法之一：1. 数据收集数据收集是建筑业统计分析的基础，有效的数据收集方法可以提供准确的数据基础。
建筑业数据可以通过以下途径进行收集：•政府部门提供的统计数据：包括国家建筑业发展报告、城市建设规划、建筑业产值统计等；•行业协会和研究机构发布的研究报告：这些报告通常包含有关建筑业发展的详细数据和趋势分析；•企业年报和财务报表：建筑业相关企业的财务数据可以提供对整个行业的洞察。
2. 数据整理获得建筑业数据后，需要进行整理和清洗，以便后续的分析。
数据整理包括以下步骤：•删除重复和无效数据：排除重复和错误的数据，以确保数据的准确性；•数据格式转换：将原始数据转换为适合分析的格式，如Excel或CSV；•填充缺失值：对于缺失的数据，可以使用插值法或其他方法填充；•数据标准化：将数据标准化到相同的尺度，以便进行比较和分析。
3. 数据分析数据分析是建筑业统计分析的核心部分，通过对数据进行统计和分析，可以揭示建筑业的发展趋势、特征和影响因素。
常用的数据分析方法包括：•描述性统计分析：利用平均值、中位数、标准差等指标对建筑业数据进行描述和总结；•时间序列分析：通过对建筑业数据的时间变化进行分析，揭示其发展趋势和周期特征；•因素分析：确定对建筑业发展有影响的关键因素，并进行相关性和回归分析。
数据来源合理的数据来源是进行建筑业统计分析的重要保证。
以下是常见的建筑业数据来源：•政府部门：政府部门通常有权力和责任收集和发布建筑业的统计数据，如国家统计局、城市规划部门等；•行业协会和研究机构：行业协会和研究机构通常会开展有关建筑业的调查研究，并发布相关报告和数据；•企业数据：建筑业相关企业的财务报表和年报中通常包含有关建筑业的数据；•互联网数据：互联网上的各种数据平台和社交媒体可以提供各类建筑业数据，如建筑项目信息、市场调查数据等。
统计学常用方法及应用场景
统计学常用方法及应用场景统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中有着广泛的应用。
本文将介绍一些统计学常用方法及其在不同场景中的应用。
一、描述统计方法描述统计方法是统计学中最基本的方法之一，它用于总结和描述数据的基本特征。
常用的描述统计方法包括：1. 平均值：用于计算一组数据的平均数，它能够反映数据的集中趋势。
应用场景：在市场调研中，平均值可以用于分析消费者的购买能力，从而为企业制定正确的市场推广策略提供依据。
2. 方差和标准差：用于衡量数据的离散程度。
应用场景：在质量控制中，方差和标准差可以帮助检查产品的品质稳定性，并找出生产过程中的问题所在。
3. 频数分布表和直方图：用于将数据分组并展示出每组的频数。
应用场景：在人口统计学中，频数分布表和直方图可以清晰地展示不同年龄段的人口数量分布情况，为社会政策的制定提供依据。
二、推断统计方法推断统计方法是基于样本数据对总体特征进行推测的方法，它通过从样本中得出结论，并推断出总体的特性。
常用的推断统计方法包括：1. 抽样方法：用于从总体中选择样本的方法，以代表总体。
应用场景：在市场调查中，通过从全国范围的消费者中抽取样本，可以推断出整个市场的消费偏好和需求。
2. 参数估计：基于样本数据，估计总体的未知参数。
应用场景：在医学研究中，通过对一部分病例的观察，可以估计整个人群中的患病率，为疾病预防和治疗提供依据。
3. 假设检验：用于对总体参数的假设进行检验，以确定研究结果的显著性。
应用场景：在药物实验中，通过对实验组和对照组的数据进行比较，可以判断药物的疗效是否显著，从而决定是否批准上市。
三、相关分析方法相关分析方法用于研究两个或更多变量之间的关系，并评估它们之间的相关性。
常用的相关分析方法包括：1. 相关系数：用于衡量两个变量之间的线性关系的强度和方向。
应用场景：在金融领域中，相关系数可以用于分析不同资产之间的相关性，为投资组合的配置提供依据。
数据分析方法包括哪些？五种数据分析方法
数据分析方法包括哪些？五种数据分析方法随着信息技术的不断进展，数据分析方法已经成为了现代企业和组织中不行或缺的一部分。
数据分析方法可以关心企业和组织更好地了解自己的业务和市场，从而更好地制定战略和决策。
那么，数据分析方法包括哪些呢?本文将介绍五种常见的数据分析方法。
1、描述性统计分析描述性统计分析是最基本的数据分析方法之一。
它主要用于描述数据的基本特征，例如平均值、中位数、标准差等。
描述性统计分析可以关心企业和组织更好地了解自己的业务和市场，从而更好地制定战略和决策。
2、猜测性分析猜测性分析是一种数据分析方法，它可以关心企业和组织猜测将来的趋势和大事。
猜测性分析可以基于历史数据和趋势来猜测将来的趋势和大事，从而关心企业和组织更好地制定战略和决策。
3、数据挖掘数据挖掘是一种数据分析方法，它可以关心企业和组织发觉隐蔽在数据中的模式和关系。
数据挖掘可以用于市场分析、客户行为分析、产品设计等方面。
数据挖掘可以关心企业和组织更好地了解自己的业务和市场，从而更好地制定战略和决策。
4、多元统计分析多元统计分析是一种数据分析方法，它可以关心企业和组织分析多个变量之间的关系。
多元统计分析可以用于市场分析、客户行为分析、产品设计等方面。
多元统计分析可以关心企业和组织更好地了解自己的业务和市场，从而更好地制定战略和决策。
5、机器学习机器学习是一种数据分析方法，它可以关心企业和组织从数据中学习和发觉规律。
机器学习可以用于市场分析、客户行为分析、产品设计等方面。
机器学习可以关心企业和组织更好地了解自己的业务和市场，从而更好地制定战略和决策。
统计分析的方法
统计分析的方法统计分析是一种通过收集、整理、分析和解释数据来揭示事物规律和特征的方法。
在各个领域，统计分析都扮演着至关重要的角色，它可以帮助我们理解现象背后的规律，为决策提供依据，指导实践工作。
因此，掌握统计分析的方法对于我们来说至关重要。
本文将介绍一些常用的统计分析方法，希望能为大家提供一些帮助。
首先，我们来介绍描述统计分析方法。
描述统计分析是通过对数据的整理、概括和描述来了解数据的基本特征。
常用的描述统计分析方法包括集中趋势的度量和离散程度的度量。
集中趋势的度量包括均值、中位数和众数，它们可以帮助我们了解数据的平均水平；离散程度的度量包括标准差、方差和极差，它们可以帮助我们了解数据的分散程度。
通过描述统计分析，我们可以对数据的整体情况有一个直观的了解，为后续的分析打下基础。
其次，我们来介绍推断统计分析方法。
推断统计分析是通过对样本数据进行分析，推断总体数据的特征和规律。
常用的推断统计分析方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验是用来检验总体参数假设的方法，通过对样本数据进行分析，判断总体参数是否符合我们的假设；置信区间估计是用来估计总体参数范围的方法，通过对样本数据进行分析，得到总体参数的置信区间。
通过推断统计分析，我们可以从样本数据中推断出总体数据的特征，为决策提供依据。
最后，我们来介绍多元统计分析方法。
多元统计分析是通过对多个变量进行分析，揭示变量之间的关系和规律。
常用的多元统计分析方法包括相关分析和回归分析。
相关分析是用来分析变量之间相关关系的方法，通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度；回归分析是用来分析自变量对因变量影响的方法，通过建立回归方程来揭示变量之间的因果关系。
通过多元统计分析，我们可以了解变量之间的关系和规律，为问题的解决提供科学依据。
总之，统计分析是一种重要的分析方法，它可以帮助我们了解数据的规律和特征，指导决策和实践工作。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的统计分析方法，灵活运用，取得理想的分析效果。
工作中的财务分析与预测
工作中的财务分析与预测在现代商业环境中，财务分析与预测是企业决策和战略规划中至关重要的一部分。
通过对财务数据的分析和预测，企业能够更好地了解自身的财务状况，并作出更明智的经营决策。
本文将探讨工作中的财务分析与预测，并介绍一些常用的工具和技巧。
一、财务分析1. 数据收集与整理工作中的财务分析首先需要收集和整理大量的财务数据。
这些数据可以包括财务报表、会计记录、市场调研数据等。
在整理数据时，我们可以使用电子表格软件，如Excel，来建立财务模型，并对数据进行分类和汇总。
2. 比率分析比率分析是财务分析的重要方法之一。
通过计算各种比率，我们可以评估企业的财务状况和经营绩效。
常用的比率包括资产负债比率、流动比率、利润率、偿债能力比率等。
比率分析可以帮助我们了解企业的盈利能力、偿债能力、流动性等方面的情况。
3. 趋势分析趋势分析是对财务数据变化的观察和分析。
通过比较不同期间的财务数据，我们可以发现和分析财务指标的变化趋势，并据此判断企业的发展方向。
趋势分析可以帮助我们发现企业的优势和劣势，并为未来的财务预测提供参考。
二、财务预测1. 销售预测销售预测是财务预测的重要组成部分。
通过分析历史销售数据、市场趋势和竞争环境，我们可以预测未来的销售额。
销售预测可以帮助企业合理安排生产计划、制定市场营销策略，从而提高销售收入。
2. 财务计划财务计划是企业财务预测的核心。
通过制定财务计划，企业可以规划和管理资金的使用和投资，实现可持续的发展。
财务计划包括预算编制、资金筹集、成本控制等方面的内容。
制定财务计划时，需要考虑企业的经营目标、市场环境和竞争情况。
3. 现金流量预测现金流量预测是财务预测的重要组成部分。
通过预测企业的现金流入和流出情况，我们可以评估企业的偿债能力和运营状况。
现金流量预测可以帮助企业合理安排资金使用和投资，避免资金短缺或闲置。
三、工具和技巧1. 财务软件在进行财务分析和预测时，可以使用各种财务软件来提高效率和准确性。
统计分析方法有哪几种
统计分析方法有哪几种
1. 描述性统计分析：通过计算和描述数据的集中趋势、离散程度、分布形状等指标，对数据进行概括和描述。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化工具和统计方法，
对数据进行探索，发现数据内在的规律和趋势，并提取出有用的信息。
3. 相关分析：用于探究两个或多个变量之间的相关性。
常用的方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
4. 回归分析：通过建立模型，分析自变量和因变量之间的关系，预测因变量的值。
常用的回归分析方法包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
5. 方差分析：用于比较不同组之间的均值是否存在显著差异。
常用的方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析等。
6. t检验：用于比较两个样本均值是否存在显著差异。
常用的
t检验方法包括独立样本t检验、配对样本t检验等。
7. 非参数检验：用于比较两个或多个样本之间的差异，不需要对总体分布进行假设。
常用的非参数检验方法包括Wilcoxon
符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。
8. 主成分分析：将多个相关变量转换为少数几个无关变量，用于降维和分析数据中的主要特征。
9. 聚类分析：将相似的观测对象归类到同一组，用于寻找数据的内在结构和模式。
10. 时间序列分析：用于研究时间上的变化模式和趋势。
常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、自相关函数、移动平均模型等。
浅谈现代服务业统计调查的指标和方法
、
依据现代服务业普遍存在的特征， 共性指标划分为四类 ： 第一类 指标 ， 企业的基本 情况一 ＿企业的基本屙胜。企业类型代码编号 、行 业代码、企业名称、经营地域、经营范围、营业情况、注册 日期地 址等信息。第二类指标 ， 企业的资产负债 情况。这个指标要反映出 企业实体大小， 资产额度、债务数量和债务 关系， 包括企业的规模大 小， 总资产额度（ 固定资产、流动资产、资产折 旧损耗） ， 债务关系等 内容。第三类指标， 反映企业的经营状况。包括企业的主营业务收入 情 况、成本支出情况、企业缴纳的营业税和附加税 隋况、营业利润 和企业的净利滑 情况等。以上数据能够反映出企业 的经济效益 、盈 利能力 、抵御经营风险能力和偿还债务的能力； 这些指标在现代服务 业 的总 体结 构 和 数量 上 的 变化 ， 有 助 于分 析 现 代服 务 业 的宏 观 产 出 情 况 。第 四类指 标 ， 企业 人 力资源 隋况 。这个 指标包 括企 业的用 工数 量， 用工数量的大幅度增减数据 ， 用工中固定职工和临时职工的 比例 关系， 职工的薪资待遇情况。 （ 二） 个性指标体系 个｝ 生 指标的概念 ： 主要反映行业自身的业务经营牦 。个 ｌ 生 指标 不是为每一个企业量身裁衣式地制定指标 ， 而是要依据行业特点， 设 定一些具有代表 Ｊ 生 的指标数据。比如在物流行业中， 把 “ 年货运量” 作为衡量企业在行业内的指标 ， 这样的指标既能反映出企业的业务特 点， 又能体现出企业的行业特征。在 电信行业的统计报表中增加 “ 固 定 电话缩减量”和 “ 移动 电话增加量 ”也是个性指标中的典型例
现代服务业统计指标体系 量 。常用 的评价 指标体 系如表 ｌ 。 现代服 务 业 的统计 指标 可 以分 为共 性指 标 、个 胜指 标和 评价 指 标 三大 版块 。共 Ｊ 生指标通 常反 映现 代服务 业 的总体水 平 ， 个 性指标 常 二 、现代服务业统计调查方法 一） 统计调查对象的分类 常反映出行业之 间的差异和行业特点 ， 而评价指标则是说明某地区 （ 依据现代服务业的行业特｜ 和发展规律 ， 现代服务业的统计调查 内现代 服 务业 的发 展水 平和 不 同地 区之 间 的现代 服务 业 发展差 距状 对象可以分为三大类 ： 已经具有全面调查制度的行业 ， 包括金融业、 况。 房地产开发业和教育等行业 ； 规模 匕 实行全面调查和抽样调查相结合 （ 一） 共性指标体系 包括交通运输、批发零售和计算机软件等行业 ； 需要建立新 共性指标的概念 ： 从现代服务业整体 出发， 挑选一些行业企业共 的行业 ， 包括农、林、渔、牧等行业 。 有的特 胜， 并依据这些特 建立—套能够反映出现代服务业状态的指 的统计调查方法的行业 ， －） 统计调查方法的确定 标体系 ， 通过调取这些指标参数 ， 查看现代服务业的发展规律、发展 （ 现代服务业具有行业多， 企业分布零散、企业数量多， 开展全面调 趋 势。
质量管理体系的数据收集与分析方法
质量管理体系的数据收集与分析方法一、引言质量管理体系是现代企业必备的管理手段，通过收集与分析相关数据，企业可以实现对产品或服务质量的有效控制与改进。
本文将介绍质量管理体系中常用的数据收集与分析方法。
二、数据收集方法1. 目标设定：在开始数据收集之前，需要明确收集数据的目标，如确定产品质量指标或服务关键流程。
2. 数据源选择：确定数据收集的来源，可以是生产线上的传感器数据、员工的实际操作数据、客户的反馈数据等。
3. 数据采集方式：根据数据源的不同，选择合适的数据采集方式，如自动记录、人工抽样或问卷调查等。
4. 数据采集周期：确定数据采集的频率与周期，可以是实时采集、每日、每周或每月等。
三、数据分析方法1. 流程控制图：流程控制图是一种直观、简便的数据分析方法，用于监控过程是否稳定、是否存在异常。
常用的流程控制图有均值控制图、范围控制图、标准差控制图等。
2. 矩阵图：矩阵图是一种将多个数据维度综合考虑的数据分析方法。
通过将数据按照不同的维度分类，并使用图表展示，可以帮助快速发现不同维度之间的相关性或异常情况。
3. 因果分析：因果分析是一种通过观察和实验，找出问题根本原因的数据分析方法。
其中常用的工具有因果图、鱼骨图、5W1H分析等，可以帮助找出问题的多个潜在原因，从而针对性地改进。
4. 知识图谱：知识图谱是一种将相关知识整理、分类，并通过图形展示的数据分析方法。
通过创建知识图谱，可以帮助企业整理与积累经验教训、优化流程，从而提升质量管理的水平。
5. 正态性分析：正态性分析是统计学中的一种方法，用于判断数据是否呈正态分布。
通过正态性分析，可以为后续的统计分析提供依据，如用于判断是否可以使用方差分析等。
四、数据收集与分析案例以某电子产品制造企业为例，通过以下步骤实施质量管理体系的数据收集与分析方法。
1. 目标设定：企业确定了产品质量的关键指标，包括产品出货率、不良品率、客户投诉率等。
2. 数据源选择：企业从生产线、质检记录、客户反馈等渠道收集相关数据。
现代企业常用调查法分析
现代企业常用调查法分析现代企业常用调查法分析随着信息技术和数据分析的不断发展，现代企业在决策过程中越来越依赖于调查方法来获取客观有效的数据。
调查方法可以帮助企业了解市场需求、产品满意度以及员工意见等方面的信息，从而为企业的发展提供有力的支持。
本文将对现代企业常用的调查方法进行分析和比较，旨在为企业选择适合的调查方法提供参考。
一、问卷调查法问卷调查法是最常用、最传统的调查方法之一。
企业可以通过设计和分发问卷来收集受访者的意见和观点。
问卷调查法的优点是可以快速、大规模地收集信息，而且受访者可以匿名表达自己的真实想法。
另外，问卷调查法的结果可以通过统计分析得到定量的数据，方便企业进行比较和评估。
然而，问卷调查法也存在一些缺点。
首先，问卷设计需要经验和专业知识，否则可能导致问题的错误或主观性。
其次，受访者的回答可能受到主观偏见和回忆错误的影响，因此结果可能不够准确。
最后，问卷调查法通常只能了解受访者的表面意见，难以获取深入的理解。
二、访谈法访谈法是指研究者与受访者进行面对面交流，深入了解其观点和经验。
访谈法可以通过开放式访谈或结构化访谈的方式进行。
开放式访谈允许受访者自由表达意见，而结构化访谈则按照固定的问题顺序进行。
访谈法的优点是可以获取深入的信息和受访者的真实反应，帮助企业更好地了解受访者的需求和期望。
然而，访谈法也存在一些限制。
首先，访谈需要花费较多的时间和资源，不适用于大规模调查。
其次，访谈过程中可能受到受访者的回避行为或言语限制，导致信息的失实或不完整。
最后，访谈结果主要是非结构化的文字记录，需要进行分析和总结才能得到有用的结论。
三、观察法观察法是指研究者对受访者的行为进行观察和记录。
观察可以通过实地观察或视频观察的方式进行。
观察法的优点是可以直接获取行为信息，不受受访者主观意见的影响。
观察法尤其适用于产品使用过程中的用户体验、市场调研和员工工作情况的分析。
然而，观察法也存在一些问题。
首先，观察需要掌握一定的专业知识和技巧，否则可能导致观察结果的主观性和不准确性。
质量管理中的数据分析与统计方法
质量管理中的数据分析与统计方法在现代企业中，质量管理是一个至关重要的方面。
为了确保产品和服务的质量达到高标准，数据分析与统计方法在质量管理中扮演着关键的角色。
本文将介绍质量管理中常用的数据分析与统计方法，并探讨它们在提升生产效率和品质的重要性。
一、数据收集与整理在质量管理中，数据收集与整理是首要的步骤。
通过收集与整理数据，企业可以了解产品生产过程中的各个环节，并且根据数据进行分析和改进。
数据可以从不同的渠道收集，包括生产线上的实时监测数据、市场调查数据、客户反馈数据等等。
在收集数据的同时，需要对数据进行整理和筛选，以便更好地理解和利用这些数据。
二、描述性统计分析描述性统计分析是质量管理中最基本的数据分析方法之一。
它通过使用各种统计指标，比如均值、中位数、标准差等等，来描述数据集的基本特征。
这些统计指标可以帮助企业了解数据的分布情况、集中趋势以及变异程度。
通过描述性统计分析，企业可以对质量问题进行初步的定性和定量分析，并确定改进的方向。
三、统计过程控制统计过程控制是质量管理中的一种重要方法，它通过收集和分析过程中的数据来监控和维护产品的稳定性。
在统计过程控制中，常用的工具包括控制图和过程能力指数。
控制图可以帮助企业实时监测生产过程中的数据，并及时发现和纠正异常。
过程能力指数可以衡量生产过程是否稳定，并提供改进的依据。
通过统计过程控制，企业可以有效地防止产品品质的波动，并提高生产的稳定性和一致性。
四、假设检验与可靠性分析在质量管理中，假设检验和可靠性分析是用于验证产品或过程显著性和可靠性的方法。
假设检验可以用来检验不同样本之间的差异是否显著，从而判断改进措施是否真正有效。
可靠性分析可以通过统计方法评估产品的寿命，以及在特定条件下产品的可靠性指标。
通过假设检验和可靠性分析，企业可以更加科学地判断产品或过程的质量和稳定性。
五、六西格玛方法六西格玛方法是一种通过减少变异来提高质量的系统性方法。
它基于统计学和数据分析，通过对问题进行定义、测量、分析、改进和控制的循环，来实现质量的持续改进。
质量常用的统计分析方法
质量管理中常用的统计分析方法在西方,“统计"(statistics)一词是由“国家”(state）一词演化而来的。
它的意思是指收集和整理国情资料、信息的一种活动。
随着现代科学技术的飞速发展，统计方法得到了日益广泛和深入的应用,对人类认识和改造世界产生重大影响.质量管理中，无论何时、何处都会用到数理统计方法，而且这些统计方法所表达的观点对于质量管理的整个领域都有深刻的影响。
那么统计方法是什么呢？—-所谓统计方法,是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题做出一定的结论的方法.它的用途有以下几个方面：提供表示事物特征的数据(如平均值、方差、极差等);比较两事物的差异；分析影响事物变化的因素(如因果图、分层法等）；分析事物之间的相关关系；研究取样和试验方法，确定合理的试验方案，发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化（如排列图、控制图等）;描述质量形成过程（如控制图等）.在这里应当指出，统计方法是在质量管理中起到的是归纳、分析问题,显示事物的客观规律的作用，而不是具体解决质量问题的方法.就像医生为病人诊断一样,体温表、血压计、X光透视机、心电图仪、B超仪、核磁共搌仪等仪表器具，只是帮助医生作出正确诊断的工具，其诊断并不等于治疗。
要想治病，还应当吃药打针等。
因此，统计方法也是在质量管理中探索质量症结所在,分析产生质量问题的原因，但要解决质量问题和提高产品质量还需依靠各专业技术和组织管理措施。
一、分层法分层（stratification）法又叫分类法、分组法。
它是按照一定的标志,把搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法.但在使用中,分层法常与其他统计方法结合起来应用，如分层直方图法、分层排列法、分层控制图法、分层散布图法和分层因果图法等等。
1、应用分层法的步骤:1。
0收集数据；1。
1将采集到的数据根据不同的选择分层标志；1。
2分层；1。
3按层分类；1.4画分层归类图.2、应用分层法可采用以下标志:2.1人员.可按年龄、工级和性别等分层；2。
质量管理七大手法
质量管理七大手法质量管理七大手法是现代企业质量管理的核心方法和工具，对提高企业产品和服务质量、提高工作效率和经济效益至关重要。
以下将详细介绍质量管理的七大手法。
1. PDCA循环法PDCA循环法是质量管理中最重要的方法之一。
它的全称是Plan-Do-Check-Act，即计划、执行、检查和行动。
PDCA循环法是一种持续改进的过程，它将整个质量管理体系看作一个不断迭代的循环，通过规划、执行、检查和行动的四个环节不断调整和优化，不断提高质量水平和效益。
2. 五大口号法五大口号法是通过五个目标来概括质量管理的要求，达成品质目标的方法。
这五大口号分别是：严格控制设备、防止次品发生、加强人员培训、采用质量管理方法和强化市场意识。
这五大口号可以指导企业建立完整的品质管理体系，对提高产品和服务的质量起到重要的作用。
3. 七种统计方法七种统计方法是质量管理中常用的工具，包括：直方图、散点图、帕累托图、控制图、因果图、流程图和亲和图。
这些方法可以帮助企业收集、整理和分析数据信息，揭示出质量管理过程中的问题和瓶颈，从而进行改进和优化，提高企业的生产效率和质量水平。
4. QC中最好的七项工具QC中最好的七项工具，也称为七种标准化的手法，包括：流程图、直方图、控制图、帕累托图、因果图、散点图和检查表。
这些工具适用于不同的质量管理情境，能够辅助企业识别问题，查找根本原因，并实现质量持续改进。
5. ISO 9000质量管理体系ISO 9000质量管理体系是基于国际标准ISO 9000设计的一套质量管理体系标准。
通过ISO 9000认证，企业可以确保其质量管理符合国际标准，同时提高客户满意度、增强品牌价值和市场竞争力。
6. KAIZEN持续改进KAIZEN是一种日本管理哲学，意为“不断改进”。
它是企业持续改进的过程，通过提高流程效率、优化资源配置、降低成本等手段，不断改进企业的运营模式和质量水平。
KAIZEN贯穿于所有方面的企业管理，是实现企业持续发展的重要方法之一。
销售数据分析的三大实用方法
销售数据分析的三大实用方法销售数据分析是现代企业管理中不可或缺的一环，通过对销售数据的深入分析，企业可以更好地了解市场需求、优化销售策略、提高销售业绩。
本文将介绍三种实用的销售数据分析方法，帮助企业实现销售目标。
一、趋势分析法趋势分析法是一种基于时间序列的数据分析方法，通过对销售数据的历史变化趋势进行分析，预测未来销售趋势。
该方法适用于企业长期销售数据的分析，可以帮助企业制定合理的销售目标和计划。
在进行趋势分析时，首先需要收集和整理历史销售数据，然后利用统计学方法计算销售数据的增长率和变动趋势。
通过绘制趋势图和计算趋势指标，可以清晰地看出销售数据的波动情况，判断销售趋势的上升、下降或稳定。
基于趋势分析的结果，企业可以调整销售策略，及时应对市场变化，提高销售业绩。
二、渠道分析法渠道分析法是一种基于销售渠道的数据分析方法，通过对不同销售渠道的销售数据进行比较和分析，找出销售渠道的优劣之处，优化渠道结构，提高销售效益。
在进行渠道分析时，首先需要明确企业的销售渠道，包括线上渠道和线下渠道。
然后收集和整理不同渠道的销售数据，比较各渠道的销售额、销售量、毛利率等指标。
通过对比分析，可以了解不同渠道的销售表现和贡献度，找出销售渠道的短板和优势。
基于渠道分析的结果，企业可以调整渠道结构，加大对表现较好渠道的投入，优化营销策略，提高销售效益。
三、客户分析法客户分析法是一种基于客户数据的分析方法，通过对客户特征和行为的分析，了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
在进行客户分析时，首先需要收集和整理客户数据，包括客户的购买记录、消费金额、购买频次等信息。
然后通过数据挖掘和统计分析的方法，对客户进行分类和分群，找出不同群体的特点和行为模式。
通过客户分析，企业可以了解客户的购买偏好、消费能力和忠诚度，为客户提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
除了以上三种实用的销售数据分析方法，还有很多其他方法可以帮助企业提高销售业绩，如市场分析法、竞争对手分析法等。
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企业可获利润=[4000 X （100-80）-60000]=20000元 同理，将前式变换，还可以预测提高产品销价，降低单位产品 变动成本，减少固定成本总额，以及各因素同时变动时对销售 利润的影响。
分析时需注意的问题： 1. 量、本、利分析法的假定条件是量、本、利为线性关系，依
一定比例变动，所以假设只在一定条件下成立。 2. 为简化公式，上面没包括销售税金等因素，实际分析时应予
劳生率 （件/人）
65 32 43
分析：
1. 从总劳生率看，甲厂（50件/人）高于乙厂（43件/人），但 还不能确切说明甲厂生产效率高于乙厂。
2. 就分组情况看，熟练工人和非熟练工人劳生率都是乙厂高。
3.
（见前表，熟练工人：甲厂60，乙厂65
4.
非熟练工人：甲厂30，乙厂32 ）
5. 3. 产生上述不同的原因是职工结构不同。甲厂熟练工人比重 大。
某类指标平均得分
(某项指标得分该指标权数) (该类指标权数)
（3）计算总体总得分，计算公式为
总体总得分
(某类指标平均得分 该类指标权数)
(各类指标权数)
（4）按总体总得分多少排序，确定各评价总体名次。
该方法特点：计算简单，但不够精确。赋分方法过于简单，如 改进10%计100分，改进20%也计100分，不够合理。
二. 建立综合评价指标体系 建立指标体系时应遵循的原则： 科学性：反映研究对象本身的性质和特点，指标之间具有逻辑
关系等。 全面性：从各角度反映研究对象的全貌。 敏感性：比较敏感地反映研究对象变化，不受政策因素制约 精简：体系中各指标的相关度越低越好 实用性：数据可搜集
对指标进行筛选的方法主要有：
三. 确定评价标准 用指标实际值与标准值进行比较。 标准值的确定应根据评价分析的目的，常用的几类标准有：
1.计划标准 评价目的是说明计划完成情况 2.平均标准 将参与测评几个企业的平均值作为标准 3. 行业标准或国家标准 4. 动态标准 本企业前期或历史最好水平
四. 确定分析指标的权数 权数的作用：说明指标的重要程度，反映出研究人员关注什
* 本企业实际数与同期先进水平（本行业先进水平、国内先进 水平、国际先进水平）对比。 * 本企业实际数据与同期经验数据、理论数据对比。经验数据、 理论数据具有相对稳定性，通过对比说明企业某现象是否正常。
静态对比是外向型的，通过对比发现本企业与其他企业、与 先进水平的差距，达到开阔眼界，树立目标，改进管理的目的。
单位产品平均成本，原材料平均单耗，平均劳动生产 率等；
平均指标不受总体规模大小的影响，可以进行不同车 间、不同企业间的比较。
2. 平均指标与变异指标结合起来分析 平均指标说明总体的一般水平，变异指标说明总体内部
的差异程度。差异大是不平衡、不稳定的表现。 如某个车间两个班组生产同一种产品，数据如下
日期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 合计 平均值 标准差
2. 打分排队法 与打分综合法基本相同，最后都是根据评价总体得分多少排
名次，不同之处是将指标体系中各指标按实际值优劣排序，其中 正指标（如劳生率）从大到小排列，逆指标（如单位产品成本） 从小到大排列。指标排在第一名得100分，排在最后一名得0分， 居于中间的按下式计算各总体的得分：
3
528
178
706
35.44 24.79
74.79 25.21
Crew
673
219
892
45.17 30.50
75.45 24.55
1490 718
2208
Survival by gender
按性别划分
Count 死
活
Col %
Row %
女
126
344
470
8.46
47.91
26.81 73.19
以考虑。
第五节 综合评价分析法
多指标比较中可能会出现互有高低的情况，如两个企业经济效 益的情况进行对比，反映经济效益的指标有若干，两个企业各有 一些指标值高，一些指标值低。
综合评价分析法就是针对这种情况产生的。 一. 综合评价分析法的步骤
1. 根据评价分析目的，选择若干指标，建立综合评价指标体系 2. 搜集数据，对不同计量单位的指标值进行同度量处理 3. 确定指标体系中各指标权数 4. 对指标进行汇总，计算综合评价值，并由此得到结论
26.81 73.19
M
1364 374 1738
91.54 52.09
78.48 21.52
1490 718 2208
Class By Survived
Count D
S
Col %
Row %
1
122
203
325
8.19 28.27
37.54 62.46
2
167
118
285
11.21 16.43
58.60 41.40
在总体中的比重（结构）。分析时考虑到不同的影响因素， 会使分析更为全面。 例：
人员 分组
工人人数 （人）
熟练工人
400
非熟练工人 200
合计
600
甲分厂
生产量 劳生率 工人人数 （件） （件/人） （人）
24000
60
200
6000
30
400
30000
50
600
乙分厂
生产量 （件）
13000 12800 25800
2. 多指标对比：以企业生产经营某一方面为总体，如就 企业经济效益所做的多指标对比，就企业生产、销售、 利润、设备利用状况等方面的对比分析。进一步发展就 成为多指标的综合评价问题。对这个问题后面将专门讨 论。
二. 对比分析中注意的问题 1. 指标的内海和外延可比
内涵指指标的概念、含义，外延指指标的计算口 径。 2. 指标的计算方法和计量单位可比。 3. 总体性质可比。这是指对比企业的同类性。
分析的基本原理： 总成本由固定成本和变动成本组成。在一定限度内，产量
产量（销量）增加，变动成本增加，单位产品中变动成本可能会 有不同幅度提高（如分摊广告费）。当销量增加时，销售收入也 会增加，且增幅会高于总成本增幅（否则销售越多越亏损，不合 常理）。于是用量、本、利分析法可以找到销售收入等于销售成 本的盈亏平衡点。
Count D
S
Col %
Row %
A
1438 661
2099
96.51 92.06
68.51 31.49
C
52
57
109
3.49 7.94
47.71 52.29
1490 718
2208
Gender By Survived
Count D
S
Col %
Row %
F
126 344 470
8.46 47.91
1. 经验判断法 2. 统计分析法，如聚类分析，因子分析方法等 3. 专家讨论法
实际工作中，应充分运用已有的研究成果，已有定论的指标 体
系，如进行工业企业经济效益评价，1998年2月国家统计局公布 了评价体系，包括7项指标，分别是：总资产贡献率，资产保值增 值率，资产负债率，流动资金周转率，成本费用利润率，全员劳 生率，工业产品销售率。
6.
提高总劳生率，一方面要提高各组劳生率，一方面通过
改
7. 变结构也可以实现。
第四节 量、本、利分析法
量、本、利分析法是业务量—成本—利润分析法的简称。 “量”可以表示产品销售量或产品销售收入；“本”表示产品销 售成 本；“利”表示产品销售利润。量、本、利分析法是根据业务量 、成本、利润三者的相互关系，测算某项业务盈亏平衡点，对利 润 做出预测和决策的方法。
男
1364 374
1738
91.54 52.09
78.48 21.52
• c2 Test
• Odd Ratio Test
1490 718
2208
Tree model
存活率
M Adult
|
Child
F
3
1,2,C
2 or 3
1 or Crew
Crew
1st
14%
3 27%
1 or 2
46%
100%
93%
成全年计划48%，二季度实现利润是同行业另一相同 企业的90%。通过多种对比，说明该企业二季度和上 半年生产经营有成效，但并不十分理想（如完成全年 计划48%，是其他企业的90%），下半年必须更加努 力，才能取得更好成绩。
（二）单指标对比和多指标对比 1. 单指标对比：某个统计指标与标准水平（或对比水平） 的对比，如企业产品合格率实现的情况。
固定成本总额 + 销售利润额 一定利润额的销量=———————————————————
单位产品销售价格 – 单位产品变动成本 仍以前例，该企业在计划期希望获利润1万元，其他条件不变， 则甲产品销量应达到多少？
一定利润额的销量=（60000+10000）/（100-80）=3500（台） 此外将上面公式变换一下，还可以测算在利润目标已经确定
第二节 列联分析法
列联分析是把两个（或两个以上）的指标结合起来，通常 以列联表的形式表现。下面就是一个列联表
青少年行为
犯罪 未犯罪 合计（人）
家庭状况
完整家庭 离异家庭
38
37
92
8
130
45
合计（人）
75 100 175
上面的数据说明了什么？
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ异家庭青少年的犯罪率远远高于完整家庭青少年犯 罪率。
在盈亏平衡点： 产品销售收入= 产品销售成本
而 产品销售收入= 产品销售单价 x 销售量 产品销售成本=固定成本+(单位变动成本 x 销售量)