谈数据统计分析在煤炭销售中的应用论文

第一篇：谈数据统计分析在煤炭销售中的应用论文

0、前言

所谓的数据统计分析，是以现代信息化技术和互联网技术为基础，对相关的数据进行收集汇总，然后根据需求对这些数据进行不同方式、不同范围、不同深度的统计和分析，以从中获取到有价值的信息。当前，全球各行业领域都开始认识到了数据统计分析的重要性，并将其应用到了社会生产、建设当中。

1、数据统计分析在煤炭销售中的重要性

煤炭销售是煤炭企业实现价值、获取利润的一个主要途径，同时涉及煤炭销售的相关数据也非常之多，以往这些数据只是被简单的用作反映煤炭销售业绩，为企业的核算等提供基础信息等，对于未来的销售工作没有任何的参考、指导作用，之所以会出现这样的情况，其一是受技术条件的限制，其二是受思想认识的限制。当前，在信息化技术和互联网技术的支持下，可以对与煤炭销售相关的数据进行大量的收集汇总，根据需求快速的对其进行统计分析，这不仅仅能够简单的反映出煤炭销售业绩、为核算提供基础信息，更能以客观数据为基础，对销售前景进行预测，发现销售工作当中各环节可能存在的问题，为销售工作提供决策参考，这就可以提高煤炭销售工作的科学性、合理性，促进煤炭销售业绩的提升，增强煤炭企业的市场竞争力，为企业获得更高的利润，这对企业在现代市场当中的长远、稳步发展来说具有非常重要的意义[1]。因此必须要树立正确的思想认识，认清数据统计分析在煤炭销售中的重要性，并加强研究、探讨及应用。

2、数据统计分析在煤炭销售中的应用

2.1扩大数据来源

数据统计分析在煤炭销售中的应用首先需要有大量的数据作为基础，所以煤炭企业必须得要扩大数据的来源。在这里企业应当认识到，煤炭销售数据统计分析不只是需要与销售直接有关的数据，其他的一些间接性数据也应当被纳入到煤炭销售数据统计分析中来。因为在实际的销售工作当中，可能多个部门都会对销售情况造成影响，这些部门看似独立，但实际上都与销售工作存在间接的联系，为此企业在煤炭销售数据统计分析的过程当中，应当将这些部门的相关数据纳入进来，对数据来源进行扩大，形成“大数据”效应，使数据更加的完整，更加具有系统性，这样通过对数据的统计、分析，企业才能从中获取到更加全面、更加准确的信息，以更好的指导煤炭市场销售工作开展。另一方面，为了掌握市场的整体情况，还应当将外部相关的数据纳入进来，内外结合进行数据统计分析，以进一步适应市场现状。

2.2完善煤炭销售数据统计分析体系

煤炭销售数据统计分析体系直接关系着统计分析的质量和有效性，为此煤炭企业必须要对煤炭销售数据统计分析体系进行完善。该体系应和煤炭企业的员工考核密切相关，以约束以激励的双重效果的体现为目的。在煤炭销售统计结算中，煤炭企业的整体销售情况应该基于销量、煤炭结算收入与运费、煤炭质量等指标进行全面了解。煤炭销量统计和煤炭结算清单关系密切，必须要保管好原始数据，不断核实统计情况。在煤炭质量方面，不但要对商品煤、原煤的质量情况进行计算，还需要质量台账，包括各类型的客户、各批次的、不同类的煤种，然后对各自的价格、收入以汇总的方式进行分析。在煤炭结算收入中，核算各自既要包括合同价格，还需要和财务部的数据进行对接，管理好台账，保证企业经济效益。在煤炭结算运费中，台账的详细必须包括车辆的使用、路运、存场，甚至还要综合对比分析煤炭产量、各品质的销售以及盈亏情况等等，并将相关的结论反馈给相关管理者，为销售工作的精细化打下基础。但是，煤炭销售统计体现还需涉及到统计的全面性，比如员工考核之类的和销售指标相关的也应体现在体现中。当煤炭销售数据统计分析体系完善了，煤炭企业的员工积极性才会更高[2]。

2.3实现按需统计分析

煤炭销售数据统计分析工作不应当是一个程式化的过程，而应当要具有动态性、针对性，要能够针对当前的市场发展情况、发展需求进行按需统计，这样才能为煤炭销售工作提供最有价值的参考、指导。这要求煤炭企业应当做到以下几点：第一，要考虑到宏观的煤炭市场现状，如国内外的市场需求、供需关系以及竞争情况等，要能够从整体上认清、把握煤炭市场的变化、发展动态。当然，要想分析得出这类型的信息，必须要有真正的大数据支持，从各种途径获取各类与煤炭市场相关的数据，如行业报告、國家统计等等，这样才能够尽可能真实的了解到市场现状；第二，由于企业的市场战略规划、安排，所有煤炭销售工作在不同的时间段可能有着不同的要求和关键点，针对这样的情况，企业的统计分析工作必须要根据要求和关键点有序的展开，尽量高效获取对当前销售工作有利的信息；第三，重点分析获取敏感信息，在煤炭销售工作当中，有一些数据信息是非常敏感的，也非常受企业的管理层重视，因为这些数据信息往往对企业的整体发展战略规划都有着影响，如某时间段的销售平均数、同比增长速度、市场销售趋势预测等等，这些数据往往是相当重要的，所以必须要做到准确和及时、动态的更新[3]。

3、结语

在当前的煤炭销售工作当中，煤炭企业应当加强对数据统计分析的研究、探讨及应用，从中获取对煤炭销售工作有价值的参考信息，指导煤炭销售工作的开展，以提升煤炭销售业绩，保障企业的市场发展。

主要参考文献

[1]米子川，姜天英.煤炭大数据指数编制及经验模态分解模型研究[J].统计与信息论坛，2016（8）：71-77.[2]上官晓慧.大数据时代，统计分析成为煤炭企业的参谋[J].市场研究，2014（4）：6-7.[3]李红梅.煤炭企业统计数据质量控制分析与探讨[J].企业技术开发，2014（11）：40-42.

第二篇：数据挖掘在培训管理中的应用论文

1、引言

对很多培养机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培养机构也开始进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的教师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的，对教师评价也缺乏全面性和深度。

2、数据挖掘在培训管理系统中的应用

大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息，是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘，顾名思义，数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下，教育行业中，信息量也是海量的，要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息，并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后，里面存储了大量数据，相应的，学习管理系统也是如此，里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。

2.1初步探索

培训管理系统中一般具有数据统计功能，将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中，数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代，如何使用现有的数据对学员进行培训管理，从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。

2.2数据预期处理

数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。

2.3数据挖掘

WangJ开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。BodeaCN使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习的平台记录的学生活动数据。

3、总结

目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。

参考文献

[1]菅志刚,金旭.数据挖掘中数据预处理的研究与实现[J].计算机应用研究,2004,21(07):117-118.[2]王全旺,赵兵川.数据挖掘技术在Moodle课程管理系统中的应用研究[J].电化教育研究,2011(11):69-73.[3]陈怡薇.数据挖掘技术:教育培训管理新手段[J].石油化工管理干部学院学报,2014(04):49-52.[4]肖明,陈嘉勇,栗文超.数据挖掘在学习管理系统中应用的研究进展综述[J].现代教育技术,2010,20(09):127-133.

第三篇：大数据在制造业中的应用

大数据在制造企业中的应用

近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。大数据使得订单处理方式有了质的变化

大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。大数据使得仓储运输和批发经营不复存在

由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。大数据使原料采购更加科学

大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数据处理功能，可以对采购的原料的附带属性（节能、节水、环保等）进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。此外，大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能，企业可以采购到质优价低的原材料。大数据使得产品设计制造更加优化

借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质[3]。大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢[3]。例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。

再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产线上可以做即时的检测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。大数据使得终端零售畅通无阻

通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的变化，从而促进了产品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。

当今，世界各国始终致力于以技术创新引领产业升级，而大数据的利用使得资源节约、环境友好、可持续发展，智能化、绿色化的发展趋势得以实现[4]。因此，大数据背景下的制造业领域将具备广阔的市场空间和前景，这是制造业企业的莫大机遇。

第四篇：统计分析方法在房产市场调研中的应用

统计分析方法在房产市场调研中的应用

现下的中国的市场调研当中统计方法应用的结果要求并不是很高的，因为在一个行业的起步阶段我们并不会对市场分析要求很高的精度，而是要求有一个总体的了解即可。在市场调研的统计中，价格是一个十分重要的因素。相应的就有价格弹性分析方法。比如一个物业为每平方米8000元，消费者购买的可能性有多高？这是需要我们做市场调研的人员具体向有关的被选的潜在消费者进行访问、调查的。但是在具体的调查过程中，将会有不同的价格来对应于不同的被访者的心理价位。在得到所有的调查数据之后，我们把相应的数据来输入计算机当中，来进行数据处理，从结果中我们可以看到在不同的价位上，消费者的敏感度。当开发商拿到这个数据后，会综合自己的成本利润要求来确定定价。

除了价格弹性分析方法之外，还有价格敏感性的分析方法。比如通过调查客户最高可接纳的、勉强接受的、无法接受的价格，其中也对应着开发商有较好的利润、开发商得到一般的利润、损害开发商的利润。在这两者之间有一个整合的过程，最好是能够找到客户乐意接受，而开发商有较好的利润的价格定位。价格过高无法吸引顾客，而价格过低则会导致开发商的利益受到损害。通过数据分析我们可以得到一个最低的价位和最高的价格。开发商的价格定位就必须要位于这个最低价格和最高价格之间，否则我们价格定位的失误将会使潜在的客户流失。

SWOT分析方法，应用于房地产的研究时，例如对于写字楼的评价，其中的项目包括了外观、物业管理、人员态度、配套功能、车位、空调、周边环境等，通过对使用者的满意度和重要度的调查收集数据，然后以满意度、重要度为轴做一个坐标平面来画散点图。其中在图上的满意度低，但是重要度很高的地方是你着重要改进的地方。聚类分析方法。比如依据人群的特征，可找到不同特征的人们在人口、社会、经济特征等方面的差异；在购房、租房等行为、心理上的差异，为项目的推广时与消费者的沟通提供参考，比如做广告，可依据心理人群分类做不同心理细分市场的需求。具体地讲，我们可以把人群按照心理特征分为时尚消费型、消费谨慎型、自我导向型、消费尝新型、消费实惠型。当我们不断地对其进行细化的时候，我们就可以得到更多详细的市场分类，以便进行更加准确的市场定位。在现下的市场研究中充分地挖掘潜在客户的心理特征和消费习惯，对于产品开发商的决策具有重大的参考和指导意义和价值。在具体地对人们的消费习惯和特点进行分析的时候，我们需要设计相应的问题来取得数据，再通过变量的多重的交叉来综合地分析才可能得到一个全面的结果。联合分析方法。在进行开发的时候，我们要考虑到各种因素，并且把这么多的不同因素综合起来进行考虑，这就需要运用联合分析的方法。比如开进行小区开发的规划的时候，要综合考虑到各种情况比如环境、面积、物业管理、价格。到底什么样的产品属性的组合才可以是最受消费者欢迎的，这也是产品开发商最关心的问题。联合分析主要有两种模式，分为常规型和传统型。一般的联合分析都是在SPSS统计软件当中完成的，而在SPSS当中使用的是常规型的分析方法。通过应用联合分析方法可以进行市场细分，同时估算出各个细分市场的市场占有率，这要求有比较丰富的材料和可靠的数据。

第五篇：谈设疑法在课堂教学中的应用论文

俗话说，有疑则有思，无疑则无思，“疑”乃学问之始，创新之本，而疑就是问题。问题是人思维的产物，也是人思维的原动力。创设问题情境是激起学生质疑的有效且常用的方法，创设内容产生疑问，出现思维的不和谐状态，唤起学生探究性学习的动机。在数学教学中，教师根据课堂情况、学生的心理状态和教学内容的不同，适时地提出经过精心设计、目的明确的问题，这对启发学生的积极思维和学好数学有很大的作用。

一、教学要从矛盾开始

教学从矛盾开始就是从问题开始。思维自疑问和惊奇开始，在教学中可设计一个学生不易回答的悬念或者一个有趣的故事，激发学生强烈的求知欲望，起到启示诱导的作用。如在教授等差数列求和公式时，有位教师先讲了一个数学小故事：德国的“数学王子”高斯，在小学读书时，老师出了一道算术题：1＋2＋3＋……＋100=？，老师刚读完题目，高斯就在他的小黑板上写出了答案：5050，其他同学还在一个数一个数的挨个相加呢。那么，高斯是用什么方法做得这么快呢？这时学生出现惊疑，产生一种强烈的探究反响。这就是今天要讲的等差数列的求和方法——倒序相加法……。

二、设疑于重点和难点

教材中有些内容是枯燥乏味，艰涩难懂的。如数列的极限概念及无穷等比数列各项和的概念比较抽象，是难点。如对于=1这一等式，有些同学学完了数列的极限这一节后仍表怀疑。为此，一位教师在教学中插入了一段“关于分牛传说的析疑”的故事：传说古代印度有一位老人，临终前留下遗嘱，要把19头牛分给三个儿子。老大分总数的1/2，老二分总数的1/4，老三分总数的1/5。按印度的教规，牛被视为神灵，不能宰杀，只能整头分，先人的遗嘱更必须无条件遵从。老人死后，三兄弟为分牛一事而绞尽脑汁，却计无所出，最后决定诉诸官府。官府一筹莫展，便以“清官难断家务事”为由，一推了之。邻村智叟知道了，说：“这好办！我有一头牛借给你们。这样，总共就有20头牛。老大分1/2可得10头；老二分1/4可得5头；老三分1/5可得4头。你等三人共分去19头牛，剩下的一头牛再还我！”真是妙极了！不过，后来人们在钦佩之余总带有一丝怀疑。老大似乎只该分9。5头，最后他怎么竟得了10头呢？学生很感兴趣，……老师经过分析使问题转化为学生所学的无穷等比数列各项和公式（|q|<1）的应用。寓解疑于趣味之中。

三、设疑于教材易出错之处

英国心理学家贝恩布里奇说过：“差错人皆有之，作为教师不利用是不能原谅的。”学生在学习数学的过程中最常见的错误是，不顾条件或研究范围的变化，丢三掉四，或解完一道题后不检查、不思考。故在学生易出错之处，让学生去尝试，去“碰壁”和“跌跤”，让学生充分“暴露问题”，然后顺其错误认真剖析，不断引导，使学生恍然大悟，留下深刻印象。如：若函数图象都在X轴上方，求实数a的取值范围。学生因思维定势的影响，往往错解为a>0且，得出0

四、设疑于结尾

一堂好课也应设“矛盾”而终，使其完而未完，意味无穷。课堂何尝不是如此，一堂好课不是讲完了就完了，而是词已尽意无穷。

如在解不等式时，一位教师先利用学生已有的知识解决这个问题，即采用解两个不等式组来解决，接着，又用如下的解法：

原不等式可化为：即，所以原不等式解集为：，学生会惊疑，唉！这是怎么解的，解法这么好！这位教师说道：“你想知道解法吗？我们下节课再深入具体地探究”。这样就激起了学生的求知欲望，为下节课的教学作好了充分的心理准备。

总之，设疑能促使学生主动参与到学习过程之中，启发学生的积极思维，树立学生学好数学的自信心，有利于学生良好心理品质的培养。在数学课中更多地运用设疑法，才能充分激发学生学习的兴趣，达到最佳的教学效果。