基础数据总结

第一篇：基础数据总结

基础数据

1、混凝土重量2500KG/m3

2、钢筋每延米重量0.00617*d*d

3、干砂子重量1500KG/m3，湿砂重量1700KG/m34、石子重量2200KG/m3

5、一立方米红砖525块左右（分墙厚）

6、一立方米空心砖175块左右

7、筛一方干净砂需1.3方普通砂

一点不同观点：

1、一般多层砌体住宅： 钢筋25-30KG/m2，其中经济适用房为16--18KG/m2.2、一般多层砌体住宅，室外抹灰面积占建筑面积0.5--0.7。

3、一般多层砌体住宅，模版面积占建筑面积1.3--2.2，根据现浇板多少、柱密度变化很大。

4、一个砖工一天砌240砖墙1000—1800块，370或500墙2000--3000块。

5、钢筋混凝土重量2200KG/m3，素混凝土重量2100KG/m3。

6、工程石子重量1800KG/m3。

0.617是圆10钢筋每米重量。钢筋重量与直径（半径）的平方成正比。

G=0.617*D*D/100 每米的重量(Kg)＝钢筋的直径(mm)×钢筋的直径(mm)×0.00617 其实记住建设工程常用的钢筋重量也很简单φ6＝0.222 Kg φ6.5＝0.26kg φ8＝0.395kg φ10＝0.617kg φ12＝0.888kg Φ14＝1.21kg Φ16＝1.58kg Φ18＝2.0kg Φ24＝2.47kgΦ22＝2.98kgΦ25＝3.85kgΦ28＝4.837kg............Φ12(含12)以下和Φ28(含28)的钢筋一般小数点后取三位数，Φ14至Φ25钢筋一般小数点后取二位数 Φ6=0.222Kg Φ8=0.395Kg Φ10=0.617Kg Φ12=0.888Kg Φ14=1.21Kg Φ16=1.58Kg Φ18=2Kg Φ20=2.47Kg Φ22=3Kg Φ25=3.86Kg

钢材理论重量计算简式

材料名称 理论重量W（kg/m）

扁钢、钢板、钢带 W＝0.00785×宽×厚

方钢 W＝0.00785×边长2 圆钢、线材、钢丝 W＝0.00617×直径2 钢管 W＝0.02466×壁厚（外径--壁厚）

等边角钢 W＝0.00785×边厚（2边宽--边厚）

不等边角钢 W＝0.00785×边厚(长边宽+短边宽--边厚)工字钢 W＝0.00785×腰厚[高+f（腿宽-腰厚）] 槽钢 W＝0.00785×腰厚[高+e（腿宽-腰厚）] 备注：

1、角钢、工字钢和槽钢的准确计算公式很繁，表列简式用于计算近似值。

2、f值：一般型号及带a的为3.34，带b的为2.65，带c的为2.26。

3、e值：一般型号及带a的为3.26，带b的为2.44，带c的为2.24。

4、各长度单位均为毫米

一、普通住宅建筑混凝土用量和用钢量：

1、多层砌体住宅：

钢筋30KG/m2

砼0.3—0.33m3/m2

2、多层框架

钢筋38—42KG/m2

砼0.33—0.35m3/m2

3、小高层11—12层

钢筋50—52KG/m2

砼0.35m3/m2

4、高层17—18层

钢筋54—60KG/m2

砼0.36m3/m2

5、高层30层H=94米

钢筋65—75KG/m2

砼0.42—0.47m3/m2

6、高层酒店式公寓28层H=90米

钢筋65—70KG/m2

砼0.38—0.42m3/m2

7、别墅混凝土用量和用钢量介于多层砌体住宅和高层11—12层之间

以上数据按抗震7度区规则结构设计

二、普通多层住宅楼施工预算经济指标

1、室外门窗（不包括单元门、防盗门）面积占建筑面积0.20—0.24

2、模版面积占建筑面积2.2左右

3、室外抹灰面积占建筑面积0.4左右

4、室内抹灰面积占建筑面积3.8

三、施工功效

1、一个抹灰工一天抹灰在35平米

2、一个砖工一天砌红砖1000—1800块

3、一个砖工一天砌空心砖800—1000块

4、瓷砖15平米

5、刮大白第一遍300平米/天，第二遍180平米/天，第三遍压光90平米/天

四、基础数据

1、混凝土重量2500KG/m3

2、钢筋每延米重量0.00617*d*d

3、干砂子重量1500KG/m3，湿砂重量1700KG/m3

4、石子重量2200KG/m3

5、一立方米红砖525块左右（分墙厚）

6、一立方米空心砖175块左右

7、筛一方干净砂需1.3方普通砂

第二篇：统计基础数据总结

观音镇统计基础工作检查总结

县统计局：

根据你局《关于开展农村统计调查基础工作检查的通知》精神，结合我镇统计工作实际，对统计基础工作和数据质量进行了全面检查，现将情况总结如下：

一、统计基础工作及制度建设

1.统计人员坚持认真学习《统计法》及工作中的有关规定，按时按规定参加统计工作会议，2.对统计工作有安排、有落实，每年召开统计工作会议，对统计信息员进行培训；规章制度上墙并严格执行在统计工作中。

3.坚持实事求是，严格统计执法。认真做好统计调查、评估，按时按规定上报各种报表和表册，不闭门造车，对统计数据的来源做到平时抓和专门抓相结合，保证数据的真实性、可靠性。

4.认真搞好档案管理。将三年来的统计资料装订成册，整理归，档，建有统计台帐。

二、存在主要问题

1.统计台帐欠规范，报表数据存在笔误、漏项、合计错误和报表不整洁、档案不规范现象。

2.统计工作压力大，任务较多，各项普查、调查任务不断加重，统计人员力不从心。

三、下一步工作打算：

严格执行统计法，对检查出存在的问题于2011年9月底前全面完善；对今年各项指标任务的完成情况进行质量核实，保证任务完成，质量达到标准；按时、按质、按量完成统计业务工作。

四、几点建议

1.建立健全统计逐级培训制度。

2.加强农村统计工作制度的完善，充分考虑到基层实际情况，简化统计指标设置，避免指标重复。

二0一一年九月二十五日

第三篇：留学人员创业基础数据

我们对来我区创业的785名海外留学人才做过一个统计，主要来自发达国家和地区，来自美国的占53.7％；日本占14.6％；欧洲占11.7％；加拿大占7.2％；澳大利亚占5.6％；其他地区占

7.2％。从回国后所从事的领域看，我们对区内435家留学人员创业企业作了统计，主要分布在电子信息、生物医药、新材料、新能源等高新技术产业领域，其中电子信息类专业占62%，生物医药占14%，文化创意占11%，能源环保占10%，其他占3%。从其在海外的工作经历分析,有48.4%的人在海外大企业工作过,有17.5%的人在海外大学任教或科研机构从事科研工作，都有着极其丰富的海外工作和学习经历，通晓国际市场和国际惯例，海归群体在我区开展创新创业活动极大地提升了我区的创新能力和国际化水平。

第四篇：数据分析基础方法

数据分析基础方法—分拆

对于很多没有数学基础和数据敏感度的人而言，面对庞杂的数据常常感到头痛。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，比如googleanalytics、百度统计、站长工具以及自己网站分析系统，在收集客观的数据后，我们需要对数据进行分析，这里我们介绍最常用和基础的分析方法：拆分。（以下内容摘自艾瑞学院《蜕变——传统企业如何向电子商务转型》）

一、看数据分布

最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观，这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办公室的人都是豪华游艇的潜在顾客，这自然是荒谬的。

可实际上，我们每天都在做着类似的判断，比如当我们听到说顾客“平均在线时间”是3分34秒，就可能根据这个时间来进行业务决策，例如设置“停留时间超过3分34秒为高价值流量”，或者设置系统，在用户停留了3分34秒还没有下单的话就弹出在线客服服务窗口。我们设置这些时间点的根据是“平均停留时间”，在我们的想象里，我们的每个顾客都有着“平均的”表现，停留时间大致都是3分34秒，可实际上真正的顾客访问时间有长有短，差别巨大：

从上图我们可以看到绝大部分访问时间非常短暂，而少数人访问了大量时间，综合起来平均停留时间3分多，用

3分34秒来做为一个关键判定点是不合适的。

再举一个例子，比如我们看到上个月平均订单金额500元/单，这个月也是500元/单，可能会觉得数字没有变化。可是实际上有可能上个月5万单都是400～600元，而这个月5万单则是2万单300元，2万单400元，5千单500元，5000单超过2500元——客户购买习惯已经发生了巨大变化，一方面可能是客户订单在变小（可能是因为产品单价下降，采购数量减少，或者客户选择了比较便宜的替代品），另一方面出现了一些相对较大的订单（可能是中小企业采购，或者是网站扩充产品线见效了）。——看数据分布可以让我们更容易发现这些潜在的变化，及时的做出应对。

二、拆因子

很多时候我们很难直接从数据变化中分析出具体的原因，这时可以考虑拆分因子，将问题一步步细化找寻原因。

例如网站转化率下降，我们要找原因。因为“转化率”=“订单”/“流量”，所以“转化率”下降的原因很可能是“订单量下降”，“流量上升”，或者两者皆是。按照这个思路我们可能发现主要的原因是“流量上升”和“订单量升幅不明显”，那么下面我们就可以来拆解“流量”的构成，例如拆成“直接访问流量”、“广告访问流量”和“搜索引擎访问流量”再看具体是哪部分的流量发生了变化，接下来再找原因。

这时我们可能看到说是搜索引擎访问流量上升，那就可以再进一步分析是付费关键词部分上升，还是自然搜索流量上升，如果是自然流量，是品牌（或者网站名相关）关键词流量上升，还是其他词带来的流量上升——假如最后发现是非品牌类关键词带来的流量上升，那么继续寻找原因——市场变化（淡季旺季之类），竞争对手行动，还是自身改变。假如刚好在最近把产品页面改版过，就可以查一下是不是因为改版让搜索引擎收录变多，权重变高。接下来再分析自己到底哪里做对了帮助网站SEO了（比如把页面导航栏从图片换成了文字），把经验记下来为以后改版提供参考；另一方面还要分析哪里没做好（因为新增流量但是并没有相应增加太多销售），研究怎样让“产品页面”更具吸引力——因为对很多搜索引擎流量来说，他们对网站的第一印象是产品页面，而不是首页。

三、拆步骤

还有些时候，我们通过拆分步骤来获取更多信息。

举两个例子：第一个例子：两个营销活动，带来一样多的流量，一样多的销售，是不是说明两个营销活动效率差不多？

如果我们把每个营销活动的流量拆细去看每一步，就会发现不一样的地方。营销活动B虽然和营销活动A带来了等量的流量，可是这部分流量对产品更感兴趣，看完着陆页之后更多的人去看了产品页面。可惜的是虽然看产品的人很多，最后转化率不高，订单数和营销活动A一样。

这里面还可以再深入分析（结合之前提到的分析方法，和下一章要说的细分方法），但是光凭直觉，也可以简单的得出一些猜测来，例如两个营销活动的顾客习惯不太一样，营销活动B的着陆页设计更好，营销活动B的顾客更符合我们的目标客户描述、更懂产品——但是我们的价格没有优势等等这些猜想是我们深入进行分析，得出行动方案的起点。至少，它可以帮助我们

更快的累计经验，下次设计营销活动的时候会更有的放矢，而不是仅仅写一个简单report说这两个营销活动效果一样就结案了。（注：这是个简化的例子，实际上还可以分更多层）

第二个例子可能更常见一些，比如网站转化率下降，我们可以拆成这样的漏斗：

这样拆好之后，更能清楚地看到到底是哪一步的转化率发生了变化。有可能是访客质量下降，都在着陆页流失了，也可能是“购物车–>登录”流失了（如果你把运费放到购物车中计算，很可能就看到这一步流失率飙升），这样拆细之后更方便我们分析。

曾经有一个例子就是转化率下降，市场部查流量质量发现没问题，产品经理查价格竞争力也没问题——最后发现是技术部为了防止恶意注册，在登录页面加了验证码（而且那个验证码极度复杂），降低了“登录页面–>填写订单信息“这一步的转化率。

四、细分用户族群

很多时候，我们需要把用户行为数据拆分开，看不同族群的人有什么不同的表现，通过比较异同来获取更多的洞察。从实践出发，客户族群细分的方法主要有三种：

按照客户属性细分：根据客户“是谁”来划分族群，例如把客户分成“新客户”和“老客户”。按照客户行为来细分：根据客户上网行为来细分，例如把客户分成“浏览服装专区的客户”和“浏览数码专区的客户”。很多时候“根据客户行为”和“根据客户属性”这两者会混在一起，比如一个客户的行为是“每个月都来买一次东西而且只买最贵的”，可能我们就会在数据库里给他标记上“有钱人”，之后“有钱人”就成了这个客户的属性之一。

按照最终结果来细分：其实是“按照客户行为来细分”的一种，但是它适用性非常广，而且用起来非常方便，所以单独拿出来讲一下。对于这个细分方法，本质上就是根据结果把流量分成“好人”和“坏人”，然后一路比较“好人”和“坏人”从接触到最后转化或离开这整个过程中所经历过的事情有没有什么显著的不同，如果有，则进一步深入考虑这些不同点是否就是造成他们一些是“好人”一些是”坏人“的原因，再想办法优化这些经历，尽可能增加”好人“这个族群。

第五篇：五羊本田基础数据操作体会

五羊本田基础数据部分操作体会

说实话，一开始，我并不能理解我们上这种课有什么意义，就是简单的复制-粘贴的循环。就这样百无聊赖地上完了几节课„„

然而，也就是在这机械般的动作中，我也在寻找着未被发现的乐趣。在复制-粘贴的过程中，我们也会注意这些数据，这些资料是干嘛用的，然后跟五羊 –本田这一典型的加工装配型企业的运作流程相联系。于是，我对这个企业也多少有点了解了。比如说，企业的宗旨是“服务至上，追求卓越”，假设市场需求都有保障条件下，企业采用直线职能制组织结构，强调决策的重要性，管理的核心是有效的协调，以充分发挥管理资源的作用，逐步追求采用精良管理，虚拟公司等计算机管理方式方法，运用权变理论，不断完善企业管理，最终以实现企业价值最大化为奋斗目标。

通过几节课的模拟实习，我了解了五羊-本田这个企业的基本数据了，以及各职能部门和他们之间相互协作、运转。这位我们以后参加工作提供了一定的准备，尽管说我们现在觉得好像没什么关系。比如说，我们在参与营销、技术、采购、设备、生产、品质、仓库、财务、人事等各个环节的实际操作过程中，我们对各职能部门是怎么运作的，部门间的关系是怎样协调的就不会感到陌生了。此外，我还了解到：如果把企业作为整体系统适应外部环境变化的条件，应该如何有效地进行现代企业管理的运作。

事实上，我们在模拟实习的过程中发现，这些基础数据都分的很细，分成一个个功能模块，有基础数据模块、营销管理模块、技术管理模块、采购管理模块、设备管理模块、生产管理模块、品质管理模块、仓库管理模块、财务管理模块、人力资源模块等，而这每一块功能模块也有很明细的数据资料。因此，对每一个功能模块操作，我们也得细心谨慎。同样，在对每一模块的操作过程中，我们也对这些个模块的了解也是不言而喻的。每一模块在企业中都有其应有的作用，而且是独一无

二、不可替代的。例如，基础数据在企业管理中发挥着重大作用；掌握销售合同的签订，按客户订单组织生产的一般流程，了解售后服务的主要业务，明确营销管理在企业管理中的重要地位同样是不可或缺的；提高对人本管理重要意义的认识，掌握员工招聘、录用、使用和业绩评价的一般流程，并能整合所学的管理理论知识，掌握现代企业管理的实用工具与方法，成为企业所需要的实用管理人才也是很重要的。

通过几个星期的操作，虽然有种反复单调的感觉，但是还是能苦中作乐，手中重复着同样的动作，但大脑却在思考着，在过滤着各种信息，随时掌握着新知识，似有一种温故而知新的感觉。尽管由于系统的故障，我们上一星期录入的数据下一星期就不见了，导致最后我们没能继续做下去，但是我们从中学到了，辛苦的操作至少还能留点回忆。