实用企业销售数据统计和分析技术

第一篇：实用企业销售数据统计和分析技术

上海普瑞思管理咨询有限公司

实用企业销售数据统计和分析技术
主办单位：上海普瑞思管理咨询有限公司 时间地点：2010 年 9 月 03-04 日 深圳；9 月 16-17 日 上海 ；9 月 18-19 日 北京 收费标准：2600 元/人（讲义、午餐、茶点、赠送陈老师研发软件）授课对象：市场总监、市场分析人员、销售主管、销售总监及其他对营销数据分析有兴趣的人士 课程背景: 课程背景: 市场营销是企业的命脉,然而,为数不少的市场部、销售部工作人员由于缺乏营销分析概念和方法，企 业累积的大量数据得不到有效的利用,营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报,缺乏 对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析,结果决策者只能凭着本能的反应来运作,决策存在很大的失误 风险.本课程着眼于营销数据的分析和统计,教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息.通过学习本课程 您将可以掌握营销数据分析的重要概念和高级技能,提升科学管理和科学决策的水平.课程大纲: 课程大纲:

一、导言 互联网的高速发展加上市场竞争的加剧，使得数字化营销和精确营销进入了企业的视野，互联网的高速发展加上市场竞争的加剧，使得数字化营销和精确营销进入了企业的视野，并引起 了营销方式的巨大改变...了营销方式的巨大改变...1.用数字说话 2.数字化营销新趋势 3.精确营销循环 5.数据分析与挖掘工具简介 4.实施营销数据分析的系统策划和实施

二、指标分析 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节对各类指标进 行深入解析，并试图透视指标背后的隐含信息。行深入解析，并试图透视指标背后的隐含信息。1.销售绩效的评估与考核 2.宏观市场指标 3.公司经营状况指标 4.客户相关指标 5.市场营销指标 6.对指标的细化分析，从数据的分布趋势深入分析指标 8.案例演练 7.如何将指标分解到相关影响因子

三、常规收据收集和指标统计 没数据,营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法 为营销分析奠定坚实的基础 数据搜集的思路和方法，没数据,营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法，1.指标统计方法与来源格式 4.数据表的规划和设计 2.数据来源和收集途径 5.数据的有效期和保鲜 3.数据搜集工具和手段 6.将目标和 KPI 相连

四、竞争分析 企业总是在竞争中壮大，如果能提前预知竞争对手的信息和策略，企业更容易成功。企业总是在竞争中壮大，如果能提前预知竞争对手的信息和策略，企业更容易成功。1

.市场竞争的四个层次 5.品牌转换矩阵 2.如何界定竞争对手 3.竞争对手数据收集 6.行业竞争力分析 7.竞争分析矩阵 4.需求的交叉弹性

五、常用分析方法 数据分析需要有实际的方法和手段 以下的方法将贯穿在本课程中进行学习和演练。需要有实际的方法和手段，数据分析需要有实际的方法和手段，以下的方法将贯穿在本课程中进行学习和演练。1.方差分析 2.时间序列分析和对比分析 3.频数分析

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4.多业务条件动态分类汇总 5.可视化分段与结构分析

六、市场调查与置信度分析 市场调研是合法获取数据的重要来源，也是快速了解市场反应的途径，市场调研是合法获取数据的重要来源，也是快速了解市场反应的途径，本节讨论市场调查的策划 和统计方法。和统计方法。1.如何策划一次市场调查 2.常规调查方法和网上调查方法 3.如何进行进行统计学上有效的抽样调查 4.理解误差的来源分析 5.调研成本的策划与控制 6.如何对抽样结果进行统计 7.通过置信度分析计算调查误差

七、客户细分与精确营销 无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发 展方向，而客户细分是精确营销的基础。展方向，而客户细分是精确营销的基础。1.精确营销大趋势 2.客户细分的价值 7.顾客的价值(VOC)测量 8.基于聚类细分方法的演练 3.客户细分与“1 对 1 营销”的区别 9.细分结果的应用

4.基于数据驱动的细分介绍 5.基于数据驱动的细分的几种方法 6.客户数据库分析的 RFM 指标

八、商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有 率、销售量等。销售量等。1.预测模型的类型概述 3.基于时间序列的一元回归预测，例如 i.如何预测公司明年、后年的营业收入 i.如何建立多变量业务预测模型 iii.企业外部变量(例如经济宏观数据)的选择和过滤 ii.如何预测新年度生产成本 ii.如何评估业务模型的有效性 iv.季节因素的时间序列回归分析 4.多元回归分析：如何分析多个因素对目标值的影响程度，包含 2.如何选择合适的预测模型

5.回归分析演练：如何预测新市场的规模及制定发展目标 讲师介绍: 讲师介绍:陈剑老师 信息化专家、IPMA 认证项目经理、MCSE、MCDBA、经济分析师,从业经验丰富,曾主持开发大型政府业 务系统、银行办公系统、电信业务系统、工业自动化控制系统等,负责过 OA、ERP

第二篇：零售企业销售数据分析模型

零售企业销售数据分析模型

数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。

零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容，以及对方法和内容的一些详细解释。其中，分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。这些方法犹如一把把钥匙，可以用来打开数据分析的神秘大门。

首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，并通过简单的实例展示，阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。

要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、供应商等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、成长率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。

一、销售数据模型之维度

1、商品

商品是零售分析的最细维度之一。大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析，并且商品的层级只有一层。

2、供应商

商品是由供应商提供的，在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。

3、内部组织

对于连锁企业，组织架构一般是：总部---事业部（业态）---区域公司---子公司---门店。内部组织所在地和区域有关联。

门店的关键属性有：面积、员工数、所在地。

公司及总部的关键属性有：员工数、所在地。

配送中心的关键属性有：面积、员工数。

4、商品类别

一般的分类有：大类---中类---小类---细类。商品类别直接和商品关联。

5、客户

客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。

6、区域

区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区---省/市---县/区。一般按正式行政单位划分。

7、时间

时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年---季度---月---日---时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年---节气---日---时刻；农历节假日。

8、品牌

品牌的层次有：品牌层次---品牌，品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商，一个厂商可以有多个品牌。

9、采购员

采购员也称为买手，层次有：采购组---采购员。中小型企业，一般都是统一采购，所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企业，一般按区域公司采购，这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。

10、营业员

营业员在专卖、百货类的销售分析中非常重要，而在自由选购的卖场中，基本没有固定的营业员。层次有：销售部门---营业员。

11、收银员

层次有：门店－收银组－收银员。

12、厂商

一个商品只有唯一一个厂商。厂商的层次就是自己。

二、销售数据模型之指标

1、销售数量客户消费的商品的数量。

2、含税销售额

客户购买商品所支付的金额。

3、销售税额

客户购买商品后应上交的税额。

4、去税销售额

去税销售额＝含税销售额－销售税额。

5、含税成本

销售出去的商品的含进项税的成本额，计算成本有不同的算法。

6、成本税额

销售出去的商品的进项税额。

7、去税成本

去税成本＝含税成本－去税成本。

8、毛利

毛利＝含税销售额－含税成本。

9、净利

净利＝去税销售额－去税成本。

10、场效

指单位营业面积产生的销售额。

11、退换量

客户购买后退换商品的数量。

12、退换额

客户购买后退换商品的销售额。

13、毛利率

毛利率＝（毛利/含税销售额）×100%。

14、周转率

周转率和统计的时间段有关。周转率＝（平均含税销售额÷平均含税库存成本）×100%。

15、交叉比率

交叉比率＝毛利率×周转率。

16、促销让利额

促销让利额＝正常售价额－促销额。

17、促销次数

促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。

18、促销销售额

（所销）所购商品为促销商品，并因此产生的销售额。

19、交易次数

客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。

20、客单价

客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。

21、销售价商品正常销售的价格。

22、促销价

商品在促销时的销售价格。

23、进货价

商品进货和供应商的结算价格。

24、成本价

按不同的核算体系计算出来的，用于库存额统计和毛利计算用的价格。

25、周转天数

周转天数=平均存货÷平均销货净额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理越好。

26、退货率

退货率=退货金额÷进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。

27、平衡点

平衡点用于表示达到某点的快慢；平衡点＝总费用÷毛利率。

28、安全力

经营安全力＝１－（损益平衡点÷营业额）；用于表示获利情况的指标。

三、零售数据模型之分析方法

1、ABC分析

ABC分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。

ABC分析通过对一段时间内商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%；销售数占y%；毛利占z%。则该报表的显示形式如表1：

其中综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分类结果显示AB或者C。

按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进；将累计额百分数在20~90%之间的商品标记为B类，进行一般管理；将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。

根据货品管理及销售的情况，还可对ABC理论进行一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有操作性。

2、比较分析

比较分析，也称为对比分析。就是将同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比，从而得出有价值的决策信息的一种方法。这种方法非常简单，但直观易懂，在实际中应用非常普遍。

同比，也叫同期比，表示和去年同一时间段的比较。

环比，表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析，使得结果更加明显。

3、比率分析

从形式上看，比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同，常用的有以下3种类型：

（1）同一实体、同一指标，在不同时间的比率。如销售额增长率等。

（2）同一类实体、同一指标，在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。

（3）同一实体、不同指标，在同一时间的比率。如毛利率，周转率等。这类比率都有特定的商业含义。

4、20-80分析

20-80分析来源于“二八原则”，也叫二八定律或20/80原则。意思是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%；其余80%尽管是多数，却是次要的。

在零售业中，可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析，从而选出需要重点管理的对象（20%部分）。一般应用比较广泛的分析对象包括：库存商品（按库存金额进行分析）、商品（按销售额或者毛利进行分析）、供应商（按销售额或毛利进行分析）、客户（按销售额或毛利进行分析）。

5、排序分析

排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法，就是将某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列，这种分析方法的好处在于，可以让分析者清晰地知道最多或最少的实体情况。

排序分析一般应用在以下4种情况：

（1）同一实体、同一指标在不同时间的排序情况，如：某一商品在一个月内的销售额排序情况。

（2）同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况，如：小类中所有商品在某一天的销售额排序。

（3）同一实体、同一时间、多个指标的排序情况（由主次排序因素组成），如：商品先按销售额排序，再按毛利排序。

（4）分组排序分析，如：按照供应商分组，对供应商所供应商品的销售额进行排序。

6、动态分析

动态分析法是根据在一段时间内的数据变化，通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果，进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性，并依此对现象的未来发展做出预测的统计分析方法。

动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类，一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的指标，包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度；另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的指标，包括增长量、发展速度和增长速度等。

发展趋势分析方法是动态分析中的一种，它又可分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。

7、图形分析

图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据，分析图形包括：饼状图、柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说，一般有以下三种方法：

（1）对比图示法

通过用图形表现出数据之间的比较关系。

（2）曲线图示法

一般用曲线图示法来表明某一实体、某个指标的数据发展趋势。

（3）因果图示分析法

用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来，这样就很容易看出主次要因素。

一般来说，图形分析应与其它分析结合起来进行分析，这样可使读者更加清晰、易懂

8、相关分析

相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法，是两变量间线性相关分析的拓展。其方法是通过某一变量，衡量预测另一主要变量，通过衡量这两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。

在零售业中，相关分析可以应用于以下3种情况：

（1）同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。

（2）同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商相互间彼此销售额的影响关系。

（3）不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。

9、回归分析

回归分析（Regression Analysis）是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析，可以把变量间的复杂的、不确定的关系变得简单化和规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析，一般最常用的就是一元线形回归分析。

回归分析作为相关分析的研究方法，在零售业可以对以下情况进行分析：

（1）同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。

（2）同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商间销售额的影响关系。

（3）不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。

10、方差分析

一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的影响，研究中的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的、对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用、以及显著影响因素的最佳水平等。

11、平衡分析

所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的、合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间的发展是否平衡，揭示事物间的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

零售业中一般应用的指标包括：

损益平衡点＝门店总费用÷毛利率，损益平衡点越低，表示获利时点越快；损益平衡点越高，表示获利时点越慢。

损益平衡点与销货额比＝损益平衡点÷销货净额

比率若小于１，表示有盈余，比率越小，盈余越多；比率越大于１，表示有亏损，比

率越大，亏损越多。

12、因素分析

因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象，在其总变动中，各个影响因素对它的影响方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有3种：

（1）相关联因素分析法

本方法不是借助于数字模型，而是根据相关因素的性质，表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系，从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额。

（2）相乘因素分析法

通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响；一般采用通过固定一个因素，来观察另一个因素对结果的影响程度。比如：销售收入=销售数量*商品单价。

（3）相加因素分析法

对于某一经济现象的影响，往往是其总体内部的各个组成部分（或构成因素）发生变动的结果。如：商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额+„+门店n销售额。

13、结构分析

结构分析法又称为组分析法，是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。结构指标就是总体各个部分占总体的比重，因此，总体中各个部分的结构相对数之和，即等于100%。

通过结构分析，首先，可以认识总体构成的特征。如：在某超市的销售额中，食品大类占比36%，非食品大类占比45%，非食品销售占比19%。第二，可以揭示总体各个组成部分的变动趋势，研究总体结构的变化过程，揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如：某超市的食品销售额在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明当地顾客群对食品的偏好越来越大，说明超市食品引进应该更加多一些。第三，可以揭示现象之间的依存关系，如：研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系，可按商品销售额分组，计算每个组相应的供应商情况。例如，某超市年销售额300万元以上的供应商占15%，说明该企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。

四、销售数据模型之建立

有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法，就可以通过这三者组建销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型

我们假设纬度有X个，指标有Y个，分析方法有Z个；则：

1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合比如，选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析，那么，组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析，按照这种方法，可以组建X*Y*Z个数据分析模型。

2、多纬度、单一指标与分析方法的组合；

比如，纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析，那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析，按照这种方法，可以组建X*X*Y*Z个数据分析模型。

通过这种方式的组建，虽可以建立很多数据分析模型，但由于是组合而成，不见得每个数据分析模型都很有效，故要排除无效的分析模型，选择对企业的业务分析有力度的分析方法来提升企业的业务。

第三篇：数据统计与分析演讲稿

演讲稿

以下是我们的数据统计与分析

1、通过分析原始数据，我们发现湛师运动人数多，对运动设施的需求量大

由图表一我们可以看到：

高达45人的受访者一周运动次数在1—2次间，30人在5次以上，还有8人一周基本没有运动，经过计算湛师学生一周运动量次数至少有两万次。另外周一至周五，运动场在日间基本是不开放的，而且体育馆或篮球场总是有体育课，学生们也有课，所以大家基本都在周六日或晚上运动，人流量太大。因此我校对于运动设施的需求较大。

2、其次，我们发现湛师学生不进行运动的原因与运动场地的问题有较大的联系

通过图表二，我们可以看出受访者不进行的运动的原因有很多，其中以自身因素不进行运动是不进行运动的原因，但是也有32人认为有场地数量少的因素，将近三分之一的人数，还有13人认为是运动场地远，还有其他的客观因素。由此可以看出湛师运动设施的场地数量和分布位置对大部分湛师人的运动次数有一定的影响。

3、我们的调查问卷还涉及到湛师学生对湛师运动设施的了解程度

由图表可知，超过半数人对运动设施的了解程度一般，但还是有21人认为他们不了解湛师的运动设施，只有23人认为他们在了解程度以上的。由此可以看出大部分湛师人对湛师的运动设施都处于一知半解的状态甚至是不了解，因此湛师应该加大对湛师运动设施的宣传力度，加深湛师人对运动设施的了解。

4、关于目前湛师运动设施存在的问题

从表格与图中可看出，最多人人为学校运动设施存在的最大的问题是运动设施的运动数量较少，其次是有33%的被调查者认为湛师的运动设施年久失修，有损失，接着也有学生认为运动设施还存在人为损失的问题，最后是7%的学生觉得游泳馆的收费是有问题的。经过调查我们不难看出学校在运动设施方面还存在着许多的问题，最大的问题就是设施的年久失修和数量过少的问题，所以建议学校可适量地增加运动设施，定期地派人进行维修，光靠学校的力量是不足以维护好学校的设施，我们同学自己也要维护好这些公共的财产。

5、此外关于湛师学生认为数量不足的运动场地

从表和图中可以看出，大多数的人即27%的人认为学校的羽毛球场的数量不足，还有相当一部分人认为游泳馆的场地有限，占到19%，觉得篮球场和乒乓球场数量不多的人数差不多相同，最后剩下少部分人觉得其它运动场地的数量少，比如排球场、田径场和足球场。大多数同学反映，不是他们不想运动，而是运动场地实在是有限，或者是场地离中心地区较远，较偏僻，这应该引起学校的重视。

6、表六是湛师学生对湛师运动设施的爱惜情况

通过表与图可知，在调查身边的同学对运动设施的爱惜情况的问题上，明显可看出绝大多数人都觉得身边的同学对运动设施的爱惜情况是一般般，有17%的人的身边的同学是爱惜运动设施的，剩下的10%的人的身边的同学是不爱惜运动设施的。爱惜设施的程度与自身的素质有关，不爱惜设施的同学还是大有人在，但我们维护好公共设施时才能更好的维护自己的利益，我们自己才能更多的享受运动给我们带来的好处。

7、表七是学校在关于运动设施的问题上与学生沟通的程度

如表7和图所示，大学生们在关于学校在有关设施问题上有没有及时有效地与同学沟通的问题上，给出了自己的意见。68%的同学认为学校在运动设施的问题上很少与学生及时有效地沟通，同时也占了较大比重的28%的同学表示没怎么留意，很少的同学认为学校在关于运动设施的问题上与学生沟通较多，占到被调查者的4%。所以希望学校可以在以后有关设施的问题上多与同学沟通，可以派几名代表与学校进行对话，可传达出学生的意见。

8、表八是湛师学子对现有的运动设施改进的看法

由表8与图可得出，大学生们对我校现有的运动设施积极地提出了自己的看法，看来大学生对自身有切实利益的问题还是比较关心的。我们不难看出，43%的学生认为学校目前应该着手完善室内室外的运动设施，接着认为学校应该加派人手维护运动设施和应该增添更多的休息区的人数是一样的，最后也有相当一部分也就是17%的学生认为学校应该加大宣传，增强学生维护公共设施的意识，很少有学生选择其它的。现在大学生运动的群体不是特别高，这也跟学校对运动设施方面的关注度，这应该引起学校的重视，通过有效的手段提高学生对运动的重视。

通过本次数据分析我们的除了以下调查结论与建议

1、调查结论：（1）由本次调查可知湛师学生对运动设施的需求量较大，而湛师学生不想运动的原因与目前湛师运动设施所存在的问题有很大的关系。（2）湛师运动设施存在的问题主要是运动设施的数量少与设施年久失修，有严重损伤，当然运动设施的破损与学生对湛师运动设施的爱惜程度有很大的关系，因为很多同学对湛师运动设施的爱惜程度都是一般般，不爱惜设施的同学也不少。（3）学校在关于运动设施的问题上很少与学生进行沟通，大部分学生对于湛师运动设施的了解程度都是一般般，甚至是不了解，这使得很多关于运动设施的问题得不到及时的解决与完善，也使得学生们对运动设施的需求与建议得不到满足与答复。

2、建议：存在问题是难免的，但最重要的是怎样去利用有效的途径去解决问题。通过调查，我们可以给出小小的建议。现在提倡全民运动，因此学生对运动设施的需求还是比较较大的，所以学校可适量地增加运动设施。为了提高学生的运动次数与质量，以后学校可把运动设施建设在人流较多且地理位置靠近中心的地方，这样人们运动起来也更加的方便。而且对运动设施进行定期的维修也是非常有必要的，破破烂烂的运动设施钩不起人们运动的欲望，加大宣传保护运动设施的重要程度。不过做运动的人们更应该爱护这些公共的设施，如果人人都把这些设施当做是自己家的财产，那么我想人们任何时候都可享受到很好的运动效果。最后想说的是决策问题，进行有关的运动设施的建设，学校可通知学生代表参加有关建设问题的会议，集思广益，这样才更有利于学校的管理。

第四篇：数据统计与分析心得

数据统计与分析心得

（第三组）

数据统计与分析是一个比较复杂、比较费时和费力的工作，在工作中，小组成员既要有明确的独立的分工，也要有集体的团队的协作精神。每个人在统计数据时都要做到认真严谨、实事求是，要有耐心而不是用一颗浮躁的心来对待工作。在数据分析中，要用一颗客观的、真实的心来做好对统计数据的客观分析与评价。这样才能使问卷调查统计出来的数据真实有效，为下一步的工作实施和决策做好准备。

我们这次东华理工大学校园文化调查问卷印发的总数为210份，其中有6份未收回，实际收回问卷共204份，其中无效问卷（被调查人未填写性别、专业、年级等相关信息）有5份，则实际有效问卷为199份。合格问卷占总数的94.76%，问卷收回率较高。在接下来的数据统计与分析中，则以此199份有效问卷的数据来统计，并计算数据结果。

此次参与问卷调查的年级有11级大

一、10级大

二、09级大三的学生，08级大四学生未参与调查，其中问卷调查又以大一学生为主，有186人，占总人数的93%；而大二学生只有8人，占总人数的4%，大三学生只有5人，占总人数的3%。在此次参与问卷调查的性别比中，女生有136人，占总人数（199人）的68.34%；男生有63人，占总人数的31.66%。问卷调查的女生占有多数。

此外，这次问卷所调查的专业有15个专业，其中文科类专业（广告、法学、对外汉语、英语）调查人数有133人，所占总人数的百分比为66.83%；经济类专业（国际贸易、旅游管理、会计、市场营销、物流管理）调查人

数有50人，占总人数的百分比为25.12%；理科类专业（自动化、科工程、土木工程、资源勘探、信息管理、测绘工程）调查人数有16人，占总人数的百分比为8.05%。调查对象以文科类同学占多数。

在这次数据统计与分析过程中，我们发现了问卷还存在一些问题，但总体还是好的。首先，问卷中存在漏字的情况，主要是出题组印刷前没有认真做好校对的工作造成的；其次，选项有的出现错乱及其选项中没有明确注明题目是多选或者单选的题目，因此在我们数据统计过程中也带来了一些困惑，但经过向出题组的询问，我们还是明确了题目的多选与单选问题。但我想，这对于我们的调查所统计出来结果，其实际真实效果多少会有一些水分的。再次，就是我们问卷的发放组没有考虑我们要调查的比例的分配，比如年级的比例分配、专业类别的比例分配、男女性别的比例分配。这样就造成我们统计分析出来的数据有一点不合理性、不太全面性。此外，我们数据统计与分析小组中也出现过一些问题，由于我们从来没有做过数据统计与分析的工作，因此缺乏经验，在统计数据过程中其实每一道题也有不不合理的作答选项，而我们第一次都把他们统计上了，没有考虑到每道题都有回答无效的答案。而后来的结果是，又让我们成员重新统计了一次，这次考虑了把每道题目中无效答案剔除后，再统计出每道题目中有效答案的选择数量。

数据统计与分析不但要有团队协作的精神，而且还要会懂电脑，利用Excel操作系统来计算出最终的数据结果。这就在不同的两个方面考查了我们当代大学生应有的素质。在这次数据统计与分析过程中，我们组成员都表现得积极认真，按时按量地完成了我们每个人所分配的任务。因此在这次数据统计与分析中我们组虽然花费了有一定的时间，但还是比较少的，而且成功地完成了这次统计任务。这也为下一组的成员的论文写作及其总结工作争取了更多的时间。在使用Excel操作系统时，由于有些成员不会使用此操作，所以给其他会操作的成员增加了工作量。在此也让这些不会使用电脑操作系统的同学能够体会到对于掌握好电脑基础知识的重要性。希望他们都能够好好地学习这些知识，为今后的工作和学习带来更多的便利。

这次问卷调查的数据统计与分析实践活动，让每个同学都有收获。有的收获了出题时应当注意的问题，有的收获了问卷调查中所获得的经验，有的收获了同学们之间的友谊，使同学之间的交流与沟通在实践活动中无形当中就增加了，有的〃〃〃〃〃〃

总之，我们都认为这次问卷调查实践活动是一次成功的实践活动，因为在这次调查活动中，我们都看到了每一个同学都在努力的把事情做的更好，都认真地对待自己所分配到的任务，都在积极的讨论与交流。

另：附第三组成员数据统计与分析的工作图片

第五篇：数据统计质量问题分析和解决方案

数据统计质量问题分析和解决方案

摘要：随着社会主义市场经济的不断发展，统计失实的现象日渐严峻，准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据。因此，针对目前有些统计数据失实的现象，本文提出简要的分析和一些粗浅的解决意见。

关键词：统计数据准确性质量；统计数据失实；统计数据质量控制

一、统计数据质量问题的危害及严重性

统计数据质量问题是衡量统计工作的核心指标。准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据。小到人民生活中的茶米油盐，大到企业的经营管理，甚至国计民生。统计数据的真实可靠都起着重要影响，不容忽视。

企业统计的目的是为企业经营决策管理提供统计信息。在市场经济条件下，企业的经营决策具有极大的风险性，风险性产生于企业对市场变化的不确定性，并由不确定程度决定风险大小。而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关。换言之，信息愈及时准确，企业所面临的风险就越小。

诺贝尔经济学奖获得者托宾指出：“如果没有可靠和及时的经济统计数据，特别是国民收入和生产统计数字，很难想象宏观经济政策如何制订”。中国历史上的五八年“浮夸风”给国家和人民带来的巨大灾难，人们至今也还记忆犹新。由此可见，搞准统计数字，提高统计数据质量乃势在必行。

二、常见的数据质量问题

（一）、数据虚假

这是数据质量问题中最常见的问题，也是危害最为严重的一个数据质量问题。这类统计数据完全是虚构或者杜撰的，毫无事实依据，因此不具备任何参考价值，反而会对决策带来严重的误导。（二)、拼凑数据

这种数据是把不同地点，不同条件，不同性质的数据在收集、加工、传递过程中人为地拼凑成同一时间、地点、条件和性质下的同一数据。这种拼凑而成的数据，虽然分别有其事实依据，但是从总体上看是不符合事实的，其性质与虚构数据相同。

（三）、指标数值背离指标原意

这是由于对指标的理解不准确，或者是因为指标含义模糊，指标计算的随意性大等原因造成的数据质量问题。会造成收集整理的统计数据不是所要求的统计内容，数据与指标原意出现走样，面目全非。

（四）、数据的逻辑错误

这是指统计资料的排列不合逻辑，各个数据、项目之间互相矛盾。

（五）、数据的非同一性

数据的非同一性是指一个指标在不同时期的统计范围、口径、内容、方法、单位和价格上有差别而造成的数据不可比性。

三、统计数据失实的原因分析