量化历史：用数据分析的方法来研究历史

数据化管理的意义和用途

数据化管理的意义和用途 数据化管理的定义：运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去的一种管理方法。从这个定义来看数据化管理它是一门管理工具。那它的意义也就是为我们日常工作的方方面面提供服务的！只不过这种管理工具和一般的管理方法不一样，它是用数字说话，并且尽量做到绝对量化。大致来讲数据化管理有如下五方面的作用： 一、量化管理 管理的量化是一门非常大的学问，做好了它能够提升管理质量，公正而公平的评估人和事。对企业的管理者来说既做到了一碗水端平，又能够心甘情愿的付出（报酬）。当然如果量化的不好或不够专业，也可能流于形式或片面化。讲一个真实的事例，这是我在一家企业做数据化管理顾问时发生的： 该公司有一家自营的专卖店，月均销售在100万左右，有20名销售人员。该店有一名员工Alice，每月销售额都排在前两位。当然Alice每月拿到的奖金也是最多的。于是公司上到区域总经理，下到销售主任都认为Alice非常有能力，是下一个店长的候选人。当然公司也朝着这个方向对Alice进行培养的。后来有一些变化，该店的店长离职。考虑到该店是一个年销售千万的大店，公司人事经理没有贸然让

Alice接手，而是从别的店铺调来了一个新的店长。可是这之后的两个月Alice的月销售额都大幅度的下滑，排名中等。出现这种现象，大家第一感觉是她在闹情绪，和新店长有矛盾。于是城市经理、人事经理轮番做Alice的思想工作，并且把她调离了这个店铺。Alice满怀信心的到新店铺上班去了，可是在新的店铺她的表现仍然不突出。为什么呢？人事经理不得要领！ 当我听到这个故事后，我让他们的销售经理拿来了该店铺一年的销售数据、工作记录（排班表）。确实，Alice在这一年中的销售数据非常突出（店长离职前）。那问题在哪呢？我在他们的排班表中发现了答案：每个月她的班次质量都是最好的！于是我做了一些加权处理（考虑了每天的销售权重和早中晚班的权重）发现她的月平均权重是20.1，而该店所有员工的平均权重是17.7，高出平均水平13.6%。也就是说在工作能力相同的情况下，Alice每月可以多销售13.6%。为什么她的班次权重会是最高的呢，事后了解到她和前任店长有亲属关系。 由此可见，正确的量化方法是多么重要，否则会造成人为的不公平，影响工作效果。 量化管理主要运用在：考核人，评估事。考核人也就是大家常说的KPI，其实KPI一定是要求量化的，并且要相关联，不能简单化。目前很多公司对销售人员的考核只有一个KPI指标--销售额。其实这是非常片面的，他会引导销售人员进入一

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、数据分析八流程： 1、为什么分析？ 首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，什么类型的 客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合 目标反复返工，这个过程会很痛苦。 2、分析目标是谁？ 要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把金额当产品算，把产品当金额算，算出的结 果是差别非常大的。 3、想达到什么效果？ 通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。例 如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最 大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经非常必 要了。 4、需要哪些数据？ 采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据？采购总额？零部件行业竞争

度？货款周期？采购频次？库存备货数？客户地域因子？客户规模？等等列一个表。避免不断增加新的因子。 5、如何采集？ 数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。 6、如何整理？ 整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。 7、如何分析？ 整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。 8、如何展现和输出？ 数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现？每一种图表的寓意是什么？下面列举下常用的8个图表： （1）折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。

量化大数据时代的量化管理

1.1 三头小猪的故事| 1 第1章统一语言数据、指标、信息，天哪！如果有一种通俗易懂的语言，能让所有人（无论其人生阅历或教育经历如何）都能明白量化的好处，该有多好！我认为语言不通是事业（和生活）的最大障碍。所以，提炼总结出公用词汇至关重要，是迈向成功的第一步。本书中的很多概念可能都比较新颖，但这并不意味着要发明新词儿，组织发展术语表已经臃肿不堪了。实际上，我用的都是常见词汇。尽量用大白话介绍那些看上去很复杂的概念，让其浅显易懂，简单直白。先讲个故事吧。 1.1 三头小猪的故事有一次，在半路上，我家那个三岁的小宝宝想听故事。因为没带书，我不得不搜肠刮肚努力回想，好找出一个故事来哄她入睡。好吧，我承认我虽然对讲过的课记忆深刻，但却完全记不住那些儿童故事。所以，就像所有好父亲都会做的那样，我即兴创作了一个。还有什么能比量化故事更能催人入眠的呢？故事背景打败大灰狼之后，三头小猪放浪形骸，生活奢靡。三年过去了，它们生活在肮脏的环境里，体重严重超标——就算是猪，也太胖了。由于健康状况不断恶化，它们分头去看医生。三个医生的结论完全一致：你马上就要变成烧烤了。它们胡吃海塞，缺乏睡眠，不锻炼身体，也没注意到身体发出的危险信号。三个医生一致认为，如果不改变生活方式，这些猪就只有死路一条。第一头小猪不幸的是，猪，也会遇到庸医。第一头小猪的医生对它说：“你的身体每况愈下，必须认真对待，改变生活方式！”医生给小猪开出了饮食计划、健身计划，还要它12个月内回来复查。这头小猪确实吓坏了，所以努力自救。它不再吃垃圾食品，每天坚持锻炼。甚至上床睡觉的时间都提前了。一个月后，小猪感觉棒极了，这么多年第一次觉得这么爽。他决定搞个庆祝一下。于是约上羊羔兄弟，去外面彻夜狂欢。大餐过后，又搞了个吃冰激凌大赛（他赢了）。他们玩到凌晨3点才回家，回去倒头便睡。第二天，他忘了锻炼身体。好习惯被毁掉只是一眨眼的事儿。因为平时太忙（借口），只好周末锻炼了。快到月底时，他又开始吃垃圾食品，虽然没有以前吃得多，但也超过了正常标准。年底复查时，面对医生失望的表情，他震惊了。“可我是按医嘱做的啊，”第一头小猪说，“我饮食健康，努力锻炼，甚至睡得也比以前早了。我知道我的身体变好了……觉得比去年强了。”“是，但你的体重没有明显改善。你可能吃得更健康了，但还不够健康。你的睡眠可能更充足了，但还不够充分。总体来说，你的身体恶化了……如果再不改变，性命堪忧。”医生给第一头小猪开了一个新的饮食和健身计划，还给他报了一个动感单车课程，开了处方药，真诚祝愿他再来复查时能变好。第一头小猪确实被这些东西吓着了，因此对着自己的大下巴发誓，他一定要做得更好。这次他坚持住了。定期锻炼，只吃健康食品，饿了就吃胡萝卜、芹菜或脱脂酸奶。每周都去参加动感单车课程，简直就像钟表一样准时。可是，悲催的小猪不知道自己的进展如何。7个月过去了，它虽然感觉好了点，可是因为焦虑，压力太大，它中风了。尽管身体状况有所改善，但它还是扛不住中风的打击。一个月后，它死了。听到这个消息，医生非常难过。在从日历上划掉马上到期的复诊预约时，他哭了。第二头小猪第二头小猪的医生知道量化分析的重要性。他是一个善于与病人沟通的好医生。医者父母心，他希望自己的病人更健康。看过第二头小猪的体检表后，他很沮丧。怎么才能改变小猪的命运？如何帮小猪重获健康？他喜欢量化，认为如果有目标指导，小猪能做得更好。医生设计的方案有三个指标：体重，血压，胆固醇。他告诉小猪，它随时有生命危险。然后建议小猪减掉100磅的体重，降血压，1.1 三头小猪的故事| 3 降低胆固醇，让三项指标都达到正常值。

数据采集系统的历史与发展

数据采集系统的历史与发展 数据采集系统起始于20设计50年代，1956年美国首先研究了用在军事上的测试系统，目标是测试中不依靠相关的测试文件，由非熟练人员进行操作，并且测试任务是由测试设备高速自动控制完成的。由于该种数据采集测试系统具有高速性和一定的 灵活性可以满足众多传统方法不能完成的数据采集和测试任务，因而得到了初步的认可。大约在60年代后期，国外就有成套的数据采集设备产品进入市场，此阶段的数据采集设备和系统多属于专业的系统。 20世纪70年代中后期，随着微型的发展，诞生了采集器，仪表同计算机溶于一 体的数据采集系统。由于这种数据采集系统的性能优良，超过了传统的自是这一类的 典型代表。这种接口系统采用积木式结构，把相应的接口卡装在专用的机箱内，然后 由一台计算机控制。第二类系统在工业现场应用较多。这两种系统中，如果采集测试 任务改变，只需将新的仪用电缆接入系统，或将新卡在添加的专业的机箱里即可完成 硬件平台中建，如果采集测试任务改变，只需将新的仪用电缆接入系统，或将新卡再 添加到专用的机箱即可完成硬件平台重建，显然，这种系统比专用系统灵活得多。20 世纪80年代后期，数据采集系统发生了极大的变化，工业计算机，单片机和大规模集成电路的组合，用软件管理，使系统的成本降低，体积减小，功能成倍增加，数据处 理能力大大加强。 20世纪90年代至今，在国际上技术先进的国家，数据采集技术已经在军事，航 空电子设备及宇航技术，工业等领域被广泛应用。由于集成电路制造技术的不断提高，出现了高性能，高可靠性的单片数据采集系统（DAS）。目前有的DAS产品精度已达16位，采集速度每秒达到几十万次以上。数据采集技术已经成为一种专门的技术，在工业领域得到了广泛的应用。该阶段数据采集系统采用更先进的模块式结构，根据不 同的应用要求，通过简单的增加和更改模块，并结合系统编程，就可扩展或修改系统，迅速地组成一个新的系统。该阶段并行总线数据采集系统高速，模块化和即插即用方 向发展，典型系统有VXI总线系统，PCI,PXI总线系统等，数据位以达到32位总线宽度，采用频率可以达到100MSps。由于采用了高密度，屏蔽型，针孔式的连接器和卡 式模块，可以充分保证其隐定性急可靠性，但其昂贵的价格是阻碍它在自动化领域取 得了成功的应用。 串行总线数据采集系统向分布式系统结构和智能化方向发展，可靠性不断提高。 数据采集系统物理层通信，由于采用RS485双绞线，电力载波，无线和光纤，所以其技术得到了不断发展和完善。其在工业现场数据采集和控制等众多领域得到了广泛的 应用。由于目前局域网技术的发展，一个工厂管理层局域网，车间层的局域网和底层 的设备网已经可以有效地连接在一起，可以有效地把多台数据采集设备联在一起，以 实现生产环节的在线实时数据采集与监控。

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路

【采购】采购数据分析的8个流程与常用 7个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、数据分析八流程： 1、为什么分析？ 首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，什么类型的 客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合 目标反复返工，这个过程会很痛苦。 2、分析目标是谁？ 要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把金额当产品算，把产品当金额算，算出的结 果是差别非常大的。 3、想达到什么效果？ 通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。例 如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最

大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经非常必 要了。 4、需要哪些数据？ 采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据？采购总额？零部件行业竞争度？货款周期？采购频次？库存备货数？客户地域因子？客户规模？等等列一个表。避免不断增加新的因子。 5、如何采集？ 数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分 析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。 6、如何整理？ 整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练 使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二， 避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据 量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。 7、如何分析？ 整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推 理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对 采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先 是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实 践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足 业务，用数据来驱动增长。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

人力资源量化管理与数据分析

读《人力资源量化管理与数据分析》体会 一、HR在量化管理与数据分析方面常犯得错误,可以归纳为四项: 1、为了量化而量化,结果导致只有数据,没有分析； ２、为了数据而数据,结果导致有了分析，没有结论; 3、为了分析而分析,结果导致有了结论,没有行动； 4、为了报告而报告,结果导致有了行动，没有评估. 二、力资源量化管理与数据分析得认识。 首先数据其实不仅指得就是数字。 数据其实代表得就是一种对企业来说有价值、可处理得信息。这里得信息可以就是数字，可以就是文字，也可以就是图形。 其次,分析也绝不就是越“高大上”越好，相反得,许多对企业来说，往往那些有效得分析其实原理并不繁琐,呈现出来得结果也不复杂。原理与逻辑对了，往往能给人带来一目了然得效果. 三、招聘管理中得量化管理与数据分析方法 人力资源招聘管理得过程中如何利用量化管理与数据分析方法提高招聘效能，内容包括岗位编制量化测算方法(劳动效率、业务数据、行业对标、预算控制、业务流程、专家访谈定编方法）;招聘效果量化分析方法（招聘满足率分析、招聘贡献度分析、招聘质量分析)；招聘过程量化分析方法及应用;招聘费用量化分析方法（费用统计、分析、平衡)等. 四、离职管理中得量化管理与数据分析方法 如何利用量化管理与数据分析方法提高人才得保留率、减少人才得离职率,主要内容包括人才离职数量分析（离职率计算方法、离职数量分析方法、人才

离职情况预算);人才离职质量量化分析(司龄分析、绩效分析、流向分析);如何通过量化分析做好人才保留(人才保留正确做法、离职原因量化分析、离职分析注意事项、人才保留契约模型）等。 五、人才梯队建设量化管理与数据分析方法 如何利用量化管理与数据分析方法进行人才梯队建设，主要内容包括人才盘点三个维度得量化分析方法(单维度、双维度、三维度）；继任者计划实施方法与技巧(员工职业发展转换方向、个人发展计划应用、继任者计划制定方法）；提升继任者技能得有效方法（技能传授流程、继任计划运行检查、继任计划效果评估）;员工职业发展中得量化分析（职业兴趣测评分析、职业选择匹配分析、价值观与岗位匹配分析)等。 六、培训管理中得量化管理与数据分析方法 如何运用量化管理与数据分析方法，有针对性得提高公司人才培养与培训得效能,主要内容包括岗位胜任力模型得维度、层级、量化、差距确认、构建方法；培训需求得量化分析维度、量化分析方法、汇总分析、确认注意与制定方法；培训实施环节得量化分析（培训目标量化、培训课程量化、培训形式选择);培训评估环节得量化分析（培训实施情况量化分析、培训实施效果量化分析、培训行为改变量化分析、培训成果转化量化分析、培训投资回报量化分析)等。 七、薪酬管理中得量化管理与数据分析方法 如何在薪酬管理得过程中运用量化管理与数据分析方法,从而提高薪酬管理效能，提高公司人工成本得应用效率，主要内容包括岗位价值量化分析方法(岗位排序法、岗位分类法、因素比较法、要素记点法）；薪酬预算量化分析方法

CMMI量化管理、用“数据说话”

摘要 人的体温是37℃，我们就说正常的、健康的度数，当人的体温是39℃，我们就判断他是发烧的、不健康的状态，当通过打针吃药降到37℃时，也就是通过医疗手段有成效、有意义的。那么众多的软件项目，如何衡量他们的健康状态呢？如何发现其中的不良状况，识别过程改进机会、改进效果呢？ 本文通过“P项目”，介绍在高能力成熟度企业中以过程为导向，数据量化管理为基础的最佳实践，结合项目的实践情况，分析和总结如何在实践中通过数量化的指标来设置项目目标，跟踪项目状态，并且预测项目状态，以识别改进的机会，从而持续改进项目管理方法。 关键字度理管理，数据说话 案例背景 “P项目”是一个CMMI5推广项目，由于公司2004年年底通过CMMI5认证，2005年要在原有CMM3的基础上推广CMMI5，其中“P项目”是试点之一。与CMM3要求相比，作为CMMI5推广的重要特点之一是：进行度量管理。其重要特点是数据量大、数据较多，数据存放在哪里，没有挖掘使用，也就是数据垃圾。 2005年由QA与项目经理沟通，制定项目度量计划，根据公司2005年27个性能基线目标上，选择5个度量目标项，其中项目度量1个，产品度量4个，没有过程度量。这些度量目标在项目过程书中有明确的规定，同时度量数据采集工具为：Bug Free。项目的质量和过程性能目标如下：

案例分析 软件度量（software measurement）是对软件开发项目、过程及其产品进行数据定义、收集以及分析的持续性定量化过程，目的在于对此加以理解、预测、评估、控制和改善。没有软件度量，就不能从软件开发的暗箱中跳将出来。通过软件度量可以改进软件开发过程，促进项目成功，开发高质量的软件产品。 度量取向是软件开发诸多事项的横断面，包括顾客满意度度量、质量度量、项目度量、以及品牌资产度量、知识产权价值度量，等等。度量取向要依靠事实、数据、原理、法则；其方法是测试、审核、调查；其工具是统计、图表、数字、模型；其标准是量化的指标。在项目实施过程中，如何进行度量管理，用数据说话呢？ 一、了解度量基础知识 l基本概念 ?度量目标：在一定时期内，度量工作应实现的或达到的程度。这些目标通常根据组织的过程能力、资源预算、质量管理要求以及商业期望来定义。 ?度量指标：组织级定义的，标准度量项和应达到的要求。 ?基本度量：是用一个指定的度量方法对某个实体的单个属性的度量。数据收集就是给基本度量赋值的过程。 ?派生度量：是两个（或多个）基本度量（或派生度量）的函数。派生度量用于获取基于多个属性的信息。 ?度量项：基本度量和派生度量的统称。 如：“XXXX”公司2007年度量指标项： 序号度量指标项控制下限平均值控制上限 1 总进度偏差率0.00% 11.80% 31.18% 2 设计阶段发现的属于需求的缺陷率7.76% 10.90% 14.05% 3 编码阶段发现的属于需求的缺陷率0.50% 2.29% 4.08% 4 编码阶段发现的属于设计的缺陷率9.56% 12.39% 15.22%

量化管理与数据分析

量化管理与数据分析 《摘要》：设备管理在原来老的方法基础上，应用现在更多的新产品、新方法、新理念，对原来的老方法进行改进、微调，更能适合现在生产需要。本文将从量化管理以及数据分析的角度进行分析，以达到适合现在生产额需要。 《关键词》：设备管理；新方法；新产品；新应用 引言 量化管理，是一种从目标出发，使用科学、量化的手段进行组织体系设计和为具体工作建立标准的管理手段。数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。 在设备点检、巡检、维护、修理的时候，我们以前总是参考说明书凭经验，凭感觉判断处理。造成判断问题主观因素过多，缺乏客观依据。这样在分析问题时往往不够准确，处理问题也不够及时甚至多走很多弯路，浪费很多备件却没能保证设备正常运转。 随着科学技术不断发展，测量技术越来越成熟，我们在设备控制过程中把设备状态不断量化处理，透过数据分析更客观的判断设备工作状态，更准确的定性问题，拿出更有效的措施，更好的保证设备的生产能力。 我简单的举几个例子： 1、设备维护保养方面 我们在维护电机时，按照传统定期维护的管理思想就是电机轴承定期加油，轴承等定期更换，因为备件寿命一定。认为这样可以保证电机的稳定工作，然而我在使用设备的时候发现这个寿命并没有太强的规律。因为影响轴承寿命的因素很多有设备的使用率，有设备工作的环境，有电机的负载因素，有更换轴承时的装配质量，还有轴承本身的质量等等一些因素。 我们要是还按照定期保养的办法往往造成换下的轴承还很好就换成新的或者远没到计划中下一次更换的时间轴承却坏了。对于一些功率小的电机还好处理一点，然而对于一些大的电机往往损失就比较大了（人工成本、备件成本、设备使用率）。 我们后来改变思路，由电工日常检测电机电流，维修工检测电机温度、震动等。后来我们又购置了红外测温仪来测量电机的温度彻底的把温度数字化，同时也解决的高处电机的测量难、运动中的测量险、巡检时间长等很多问题。通过电

史上最全的数据来源和数据分析平台

史上最全的数据来源（数据分析）平台 网站分析类： 百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台 Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索 360指数- 基于360搜索的大数据分享平台 Alexa - 网站排名 Google Analytics - Google出品，可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具 腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品 移动应用分析类： 友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据，提供应用排行榜 ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用，分析超过6亿条数据 蝉大师- App数据分析与ASO优化专家，应用与游戏推广平台 百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具 QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商 应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析 Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台 媒体传播类： 微博指数 优酷指数 微票儿票房分析 BOM票房数据 爱奇艺指数 数说传播 百度风云榜 微博风云榜 爱奇艺风云榜 豆瓣电影排行榜 新媒体排行榜 品牌微信排行榜 清博指数 易赞- 公众号画像 电商数据类：

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气象站历史数据库统计分析 随着综合气象观测业务现代化的发展,新的气象观测种类不断丰富，站点密度不断加大，气象观测数据量急剧增加，乌兰察布市现有11个国家自动气象站，232个区域自动气象站，针对乌兰察布市目前还未建立所有自动气象站建站以来的历史数据库，乌兰察布市现有的数据查询系统是华云统一版中心站软件2013，中心站客户端查询软件只能查询近两年的实时数据，没有提供各要素统计功能，自治区气象局开发的盟市级综合业务平台是面向全区气象部门的网页访问形式，存在用户访问量多造成网速慢，查询延时问题，当同时查询多要素时，网页出现停滞无反应现象，从而影响快速查询利用数据的工作效率，建立本地历史数据库，在检索统计时效上可以弥补这一不足，如果盟市级及县级业务综合平台出现了故障，本地历史数据库又可以作为盟市级及县级业务综合平台数据库的备份查询，这就极大提升了气象服务工作效率，该软件系统完善补充了现有华云统一版自动站数据查询软件及盟市级综合业务平台所提供的数据查询统计功能。 1项目建设目标及完成情况11源数据的调取。 暨全国综合气象信息共享平台，集数据收集与分发、质量控制与产品生成、存储管理、共享服务、业务监控于一体的气象信息共享业务系统。 本着统一数据来源、统一数据标准、统一数据流程、统一数据服务的原则，从气象数据全业务流程角度，初步建立了气象数据标准化框架，规范了各类数据命名、格式和算法，定义了国、省一致的气象数据存储结构和数据服务接口，实现了国省数据同步和实时历史数据一体化，气象信息化进程中，将作为气象业务、服务、管理的核心基础数据支撑平台，故历史数据库中国家自动站的日数据、旬数据、月数据、年数据和区域自动站的日数据全部来源于数据库，利用语言程序通过接口调取数据库中的数据。 12服务器端数据库的建立。 在2005中建立合理的数据库，根据不同统计查询功能模块建立相应信息表，将调取回的数据导入已建立的历史数据库中，为了实现前台主界面快速查询统计功能，缩短数据库中检索数据时间，分别建立日数据、旬数据、月数据、季数据、年数据数据表。 13前台软件界面平台的开发。 利用语言设计简约明了的软件界面、编写程序实现快速连接数据库和查询统

一个量化投资者的自白：我是如何用大数据玩转股市的!

一个量化投资者的自白：我是如何用大数据玩转股市的！ 经济学有个著名的有效市场假说：如果一个证券市场上所有的信息都能及时被投资者获取，那么证券价格会与其风险相当，是由公平竞争导致的股票真实价值。换句话来说，如果你想以合理的价位购买一只股票，你至少要知道有关这只股票的所有信息，并能够对其进行合理地分析。一只股票有多少“相关信息”？一从基本面角度来看，判断个股对应的上市公司质地的好坏，是取得投资成功与否最重要的因素。数据分析如下：第1步从各个渠道获取上市公司这四十多项指标的数据。第2步对这些数据进行分析。二从技术面角度来看，每只股票的K线形态，走势以及各类技术指标是择时的重要依据。数据分析如下：第1步获得K线形态、技术指标的相关知识，并取得对应个股的即时数据。第2步根据个股的即时数据和掌握的技术指标来计算个股的技术形态，从几百种不同类型的K线形态、技术指标中选择有效性较高的上涨形态，从而预测股票未来的涨跌，这是目前市场上绝大多数股民最痴迷的股票投资“技术”。三在股市的不同时间周期，必须考虑板块轮动效应，从而进行投资决策。数据分析如下：第1步取得所有公司的各类维度属性的数据。第2步对每个维度的数据进行分类，根据最近几个交易日每个类别所含股票的市场表现，分析并寻找出当前热点板块和下一个

有可能热起来的板块。四从机构动态来看，有些个股受到基金公司或者股票研究机构追捧，有些则被大量机构选择或建议减持，做股票投资至少不能与机构对着来这是前提。进行数据分析：第1步搜集所有机构的动态，包括研报、个股评级、基金\券商重仓、社保重仓、QFII重仓、高管增持\减持、机构新进十大流通股等。第2步根据对所有搜集到的数据进行分析和研判，进行跟风操作。五事件驱动是股票价格变动最重要的诱因。第1步通过新闻资讯网络等各个渠道，获得驱动事件。第2步根据事件寻找跟该事件相关的个股，比如今年夏天有种新的血液传染病发生，那么国内针对血液传染病的医药个股就是直接受益者，据此进行股票操作。股票投资类似打牌，你要搜集到牌桌上已经出掉的牌，从而计算你手里的牌的组合胜率有多少，利用概率去战胜市场，才能保证最高的收益。以上这些数据，你每多搜集一份，你的胜率就会提高一分。如果你选中的股票具备以上五点逻辑特征，无疑你将拥有最高的胜率！要找到这样的股票，你需做如下几件事：第一步：搜集所有公司数据，分析后寻找成长型价值公司；第二步：在符合第一点的公司里，寻找有合适的上涨技术形态的公司；第三步：在这些公司里寻找符合当前板块轮动热点的公司；第四步：在以上股票池中挑选被QFII 重仓的公司；第五步：在以上股票池中寻找有当前热门概念的公司。总的来说，其实就做了两件事：搜集数据，分析数

采购数据分析的8个流程与常用7个思路

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7 个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、数据分析八流程： 1、为什么分析？ 首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，什么类型的 客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合 目标反复返工，这个过程会很痛苦。 2、分析目标是谁？ 要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把金额当产品算，把产品当金额算，算出的结 果是差别非常大的。 3、想达到什么效果？ 通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。例 如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最 大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经非常必 要了。

4、需要哪些数据？ 采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据？采购总额？零部件行业竞争度？货款周期？采购频次？库存备货数？客户地域因子？客户规模？等等列一个表。避免不断增加新的因子。 5、如何采集？ 数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。 6、如何整理？ 整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使 用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避 免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量 比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。 7、如何分析？ 整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推 理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对 采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先 是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实 践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足 业务，用数据来驱动增长。 8、如何展现和输出？

量化历史：用数据分析的方法来研究历史

量化历史：用数据分析的方法来研究历史 量化历史是什么？ 量化历史是一系列利用数据分析的方法来研究历史的技艺的总称。有时候，经济史学家也把量化历史称作cliometrics。二十世纪五十年代到六十年代，研究社会史、政治史和经济史的学者呼唤“社科历史学”的新发展，这个名称也得到了广泛的关注。所谓“社科历史学”，即是在研究历史问题时使用社会科学中使用的方法。这些学者同时呼唤社会科学的研究者们谨慎地处理关于当下的问题，注意这些问题的历史背景和源起。无论是对于历史的还是当下的问题，这些学者的共识是，有必要使用新的方法和资料来进行研究。量化历史的研究在他们的努力下取得很多进步。 经典的史学研究依赖于对于文本资料、档案的研究，把历史用叙事的方法加以呈现。历史学家关心特定的现象或是事件，这些可能是王朝、帝国的兴衰，也可能是个人生活的点滴。量化历史研究的目的和经典史学十分相似，但是会把许多事件和现象提炼而来的历史的模型(pattern)作为研究对象。这样一个出发点使得研究分析中所处理的问题大大不同。举例来说，经典的历史分析会把一次总统选举当成是一次事件，但是量化历史学家却把每一次总统选举都看成是所有总统选举所组成的数据集合中的一个元素，他们的研究兴趣在于找出一些规律来总结这个集合，或者是这个集合中的某个元素。一个家庭的生活史可以被看作是一个国家、一个地区、一个社会阶层，或是一个民族的生活史的一个元素。在过去那些被记录下来的文档里，每一个个案都是微不足道的，但是把个案整合、组织起来放入一个电子化的数据库中时，研究者就可以加以分析，得出数据上显著的结果。因此，人口统计、投票信息、关键档案（例如出生、死亡、婚姻）、或是商业契约、货物运输档案、奴隶贸易的卷宗，

采购采购数据分析的个流程与常用个思路修订稿

采购采购数据分析的个 流程与常用个思路 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、数据分析八流程： 1、为什么分析？ 首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，什么类型的 客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合 目标反复返工，这个过程会很痛苦。 2、分析目标是谁？ 要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把金额当产品算，把产品当金额算，算出的结 果是差别非常大的。 3、想达到什么效果？ 通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。例 如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最 大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经非常必 要了。 4、需要哪些数据？ 采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据采购总额零部件行业竞争度货款 周期采购频次库存备货数客户地域因子客户规模等等列一个表。避免不断增加 新的因子。 5、如何采集？

数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。 6、如何整理？ 整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。 7、如何分析？ 整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。 8、如何展现和输出？ 数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现每一种图表的寓意是什么下面列举下常用的8个图表： （1）折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。 （2）柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 （3）堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。 （4）线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。

大数据分析方法论介绍

大数据分析方法论介绍

一. WHY：为什么要做数据分析 在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。以终为始，才能保证不会跑偏。个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。 首先讲下量化。量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。同样是转化率优化，用A 方案和B 方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。 要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。

1.1 建立量化体系 建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。这种工作一般是由数据分析师或数据PM 来担任完成。通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。 1.1.1 指标设计方法 讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。 具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：

关于历史数据导入情况分析

关于PDM历史数据导入情况分析 历史数据的成功导入是 PDM 系统能否正式上线的一个关键环节。企业的标准件库、通用的一些典型件库、材料库等等数据必须导入系统，还有就是正在设计、生产制造的数据也需要有次序地导入系统，下面列出导入策略。 一、从历史数据的使用情况分析，有部分数据是需要重用的，还有大量数据起着设计参考、研究的作用，对于两种不同情况，需要有不同的处理方法。 1、对于需要重用的数据，需要遵循PDM管理数据的方法，完整的导入： 部分纸质形式的数据需要重新电子化； 按照 PDM 数据模型组织数据，建立产品的BOM，从而重新建立数据之间的关系； 需要一定的工作量来预处理这些数据，然后用批量数据导入程序录入 PDM； 一般而言，只导入最后有效的版本数据。 2、对于作为历史档案存在、供参考和研究的数据，只需要将设计结果直接导入： 通过扫描或数码照相的方法将纸质数据电子化； 利用数据导入程序批量录入 PDM； 电子化后的数据应该符合企业编码的规则，包括文件名、建立属性映射文件等。 二、对于可能不再具有使用价值的数据 暂时不必导入PDM，可以在今后需要时酌情导入。 三、对于企业其他综合系统内数据的导入 假如其他综合信息系统中有大量编码的数据，计划要导入到PDM 系统中。则需要设计好其他综合信息系统内导出的数据格式。 PDM系统，需要对其他综合信息系统内导出的零部件和其他物料编码重新定义，故物料编码不能直接导入PDM，可以采用其他综合信息系统内物料编码和PDM系统内新编码一一对应原则。 四、现有历史数据导入步骤： 先整理标准产品的数据，优先导入标准产品的零部件和通用件。 再导入其他部件，如自制件,正在生产的数据等。