整理调查资料
调查资料的整理与分析
调查资料的整理与分析一、调查资料的整理1.数据清洗：在调查过程中，可能会遇到数据异常、缺失或重复等问题，需要对原始数据进行清洗。
清洗的方法包括删除重复数据、填充缺失数据、修复错误数据等。
2.数据分类：将调查数据按照一定的分类标准进行分类，有助于后续的分析和理解。
分类可以按照调查对象、调查时间、地域等因素进行。
3.数据归档：为了方便后续查询和使用，可以将整理好的数据进行归档存储。
可以使用电子表格、数据库或档案等形式进行归档。
二、调查资料的分析1.统计分析：统计分析是最常见的数据分析方法。
通过基本统计指标，如均值、中位数、众数、标准差、相关系数等，可以对数据进行整体概括和比较。
2.图表分析：图表分析可以更直观地展示数据的特征和规律。
可以使用直方图、饼图、折线图、散点图等不同类型的图表进行分析。
3.趋势分析：通过对数据的时间序列进行分析，可以揭示出数据的趋势和周期。
可以使用折线图或柱状图进行趋势分析。
4.案例比较：将不同案例的数据进行比较分析，找出其中的规律和异同之处。
可以通过对比不同地区、不同时间或不同群体的数据进行分析。
5.交叉分析：交叉分析是通过对两个或多个变量进行分析，寻找它们之间的关系和相互作用。
可以使用交叉表、散点图等方法进行交叉分析。
三、调查资料整理与分析的技巧1.针对研究问题：在进行整理和分析之前，要明确研究问题或分析目标。
根据研究问题的不同，可能需要采用不同的方法和技巧进行分析。
3. 利用工具：在进行数据整理和分析时，可以借助各种工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。
这些工具可以加快数据处理的速度和提高分析的精度。
4.注意数据的质量：在进行整理和分析时，要注意数据的质量问题。
要检查数据的准确性、可靠性和一致性，避免因数据质量问题而导致分析结果的偏差。
总之，调查资料的整理与分析是研究过程中的关键环节，可以帮助研究者从海量的数据中提取有价值的信息和结论。
通过合理的整理和分析方法，可以使调查资料发挥最大的作用，为科学研究、市场调研或政策制定提供有力的支持。
调查资料的整理步骤
调查资料的整理步骤篇一：档案归档整理流程档案归档整理流程一、收集收集工作作为档案管理的第一个步骤，由于涉及到最后档案的归档的齐全完整和有效利用，目前将其划分为两个步骤：文件判断和确定期限。
1、文件判断。
文件判断主要是对于现有文件的归档范围进行确定，首先需要与各单位进行沟通和深入调研，根据实际情况划定合理的归档范围。
2、期限期限。
根据文件的使用频率，重要程度等划分对应的保管期限，根据不同的保管期限进行相应的管理，主要体现在年度鉴定和保管期限到期后的销毁工作上。
二、分类归档文件范围和保管期限表上对于各类档案进行了细致的划分，应对照表格对于收集文件进行类别的划分。
三、编制页码注意编制页码的时候不漏页、不重页，案卷封面、卷内目录、备考表不编页码，卷内文件在右上角开始标号，从“001”开始，遇有正反双面在反页左上角标出。
四、装订用不锈钢钉逐件装订或者组卷装订，避免生锈腐蚀文件。
五、排序对于同一类别的文件按照时间的先后顺序排列。
六、档号标识对于排列好的文件依次标出档号，做到不重复，不断号，保持档案编号的自然连续性。
七、著录著录是指对档案内容和形式特征进行分析、选择和记录的过程，著录是为了满足检索查找提供利用的需要。
八、装盒即同“组卷”，将具有相同联系的文件放置在同一盒子里，对于案卷（盒子）进行编号。
案卷除包含排列好的文件外还应包括案卷封面和备考表，案卷封面反映文件内容，备考表则对于案卷组卷情况进行说明，包括案卷包内容，日常使用、变更情况，组卷时间，组卷人和审核人等。
案卷封面置于文件前面，备考表置于文件之后，二者不进行页码的标识。
九、打印目录包括卷内文件目录和案卷目录，注意按照文件的保管期限进行区分汇总。
十、编制检索工具对于准备好的各类目录进行整理，编制目录汇总表，提供日常利用。
档案归档整理流程图篇二：资料整理方法资料整理所谓资料整理主要是指对文字资料和对数字资料的整理。
目录1基本介绍2整理分类3怎么整理资料1基本介绍资料整理是根据调查研究的目的，运用科学的方法，对调查所获得的资料进行审查、检验，分类、汇总等初步加工，使之系统化和条理化，并以集中、简明的方式反映调查对象总体情况的过程。
第十二章.调查资料整理与分析
3、准确性 即检查问卷或调查表中的项目是否存在填答错误，一般也有 三种情形： （1）逻辑性错误，表现为某些答案明显地不符合事实，或者 前后不一致。对这类错误能够用电话核实的可进行更正，无法核 实的按“不详值”对待； （2）答非所问的答案，一旦发现应通过电话询问进行纠正， 或按“不详值”对待； （3）乏兴回答的错误，如所有问题都选择同一固定编号答案， 或者一笔带过若干个问题。如这种乏兴回答仅属个别问卷，应彻 底抛弃，如这类回答的问卷有一定的数目，且集中出现在同一类 问题群上，应把这些问卷作为一个独立的子样本看待，在资料分 析时给予适当的注意。
数字资料分组的步骤
1、分组标志的选择
数据资料分组的关键是选择分组标志。分组标志是说明总体特征 的名称，可以分为品质标志和数量标志。
定性： 品质标志表示事物的质的特征，是不能用数值直接表示的
属性，如人的性别、民族等。 定量： 数量标志表示事物的量的特征，是可以用数值直接表示的， 如人的年龄、收入等。 分组标志就是分组的依据或标准，分组标志一经选定，各组的性 质界限和数量界限也就确定了。
一般方式：
复查和回访
主要内容包括：
•资料的时效性—准 •资料的完整性—缺 •资料的正确性—误
调查资料审核的主要内容
（1）完备性 （2）完整性 （3）正确性 （4）时效性 （5）真伪性
1、完备性
即检查收回的问卷或调查表的份数是否齐全，是否达到了调查方 案设计的样本量的要求。如果调查问卷或调查表份数不够，应查明原 因，采取补救措施，如重新拜访或更换调查对象。
4、时效性
主要是对调查问卷或调查表的访问时间、有关数据的时间属 性进行检查，以评价调查数据是否符合时效性的要求。 一般地，访问员应在规定的时间内完成所有样本单位的访问， 如延迟了访问，则应作出不同情况的处理：如延迟访问对调查结 果没有什么影响，则问卷仍是合格的；若延迟访问影响到数据的 时间属性不一致时，则应废弃这样的调查表或问卷。
调查资料的整理方法
短缺、余冗等现象。需，保证资料的真实、准确和完整。
– 是进一步分析研究资料的基础。对分散、零碎的资料进行加
工整理，使之系统化、条理化，在此基础上，对资料的分析研究 才成为可能。
– 是保存资料的客观要求。对资料进行整理后能使原始资料具
下限在内，上限不在内原则
等距分组
各组组距相等的分组称为等 距分组。
异距分组
各组组距不全相等的分组称 为异距分组。
四、分配数列
在统计分组基础上,将总体所有单位按
分配数列 组归并排列，形成总体中各个单位在
各组间的分布,称为分配数列.
构成要素
总体按某标志所分的组 各组的次数或频数
分 类
品质数列 变量数列
三、资料整理的一般步骤(续)
3.资料的分组:根据调
查的目的和任务及分析研 究对象的需要，确定分组 标志，对原始资料进行分 组整理与统计。
三、资料整理的一般步骤(续)
4.资料的汇总：将分散资料以集中的形式显示出来。全
部数据汇总，或在分组基础上汇总。
5.制作统计表和统计图：以统计表和统计图的形式，
集中、简明、直观的显示汇总资料。
651990
601998
人均纯收入(元)
126.01
63.9
332255..2244 63.6 586.73 586.73
1801.17
61.3 1801.17
552002
2097.58
恩格尔系数(%)
74.0
63.9
63.6
55.8
2097.5681.3 52.5
55.82214.55
52.2 2873.83
研究资料整理分析的方法
研究资料整理分析的方法
1、搜集资料
在进行研究的时候，最重要的一步就是搜集资料。
搜集的资料对研究的成功关系至关重要，因此我们应当从多方面搜集有价值的资料。
可以采用网络搜集，比如从网上可以搜集到大量的文献性质的信息，包括过去的研究论文、专家学者的文章、专业书籍等，这些文献性信息往往都有较高的研究价值。
此外，可以采取实地调研的方式，比如调查、采访，也可以获得有价值的信息。
2、资料整理
获取足够的有价值的资料之后，就需要整理这些资料，这样可以更好地获取有价值的信息，同时也可以减少重复和无效的信息。
首先，可以将所有的资料根据主题等因素进行归类整理，这样可以方便进行更加系统的查找，避免耗费太多的时间去查找信息。
其次，可以将收集到的资料进行深入的分析，将各种类型的资料整合在一起，如文字、图片、视频等，以便更好地获取有价值的信息。
3、资料分析
对收集到的资料进行整理之后，就可以开始分析这些资料，以便更好地了解资料所包含的信息。
有时候，我们可以使用一些统计分析方法，如回归分析、分类分析等，以便更好地理解资料。
一调查资料整理的重要意义
一调查资料整理的重要意义资料整理是指在一定的目的和要求下，对收集的各种资料进行筛选、分类、整合和归纳的活动。
在如今信息爆炸的时代，资料整理的重要意义体现在以下几个方面：1.提高工作效率：资料整理可以避免重复收集和阅读大量的资料，可以快速找到所需的信息。
良好的资料整理可以帮助我们缩短时间，提高工作效率，更好地完成工作任务。
2.促进知识学习：资料整理是一种对所学知识的沉淀和总结。
在整理资料的过程中，我们需要理解和归纳已有的知识，从而加深对知识的理解和掌握。
通过整理资料，我们可以将零散的知识点连接起来，形成完整的知识体系。
3.提升思维能力：在资料整理的过程中，我们需要对信息进行分析和思考，进行归纳和总结。
通过不断的思考和分析，我们可以提高自己的思维能力和逻辑思维能力，培养批判性思维和创造性思维。
4.增强信息的可靠性和准确性：资料整理可以帮助我们对收集到的资料进行筛选和验证，排除不准确、虚假或不可靠的信息，提高信息的可靠性和准确性。
这对于做出正确的决策和开展科研工作是至关重要的。
5.促进团队协作：在团队合作中，资料整理是一项非常重要的工作。
通过共享和整理资料，可以促进团队成员之间的交流和协作，提高团队的工作效率和协同能力。
团队成员可以通过共同整理资料，互相补充和协助，从而促进团队合作的顺利推进。
6.增强专业素养：良好的资料整理能力是一种重要的职业素养。
通过对资料的整理和归纳，可以快速了解和掌握所需的专业知识，提高自己在专业领域的竞争力。
同时，良好的资料整理能力也是一种重要的个人能力，可以提高我们在学习、工作和生活中的自我管理能力。
综上所述，资料整理对于提高工作效率、促进知识学习、增强思维能力、提升信息可靠性和团队协作能力，以及增强专业素养等方面都具有重要的意义。
在日常生活和工作中，我们应当重视并不断提高自己的资料整理能力，以更好地应对信息爆炸的挑战。
资料的整理与分析方法
资料的整理与分析方法资料的整理与分析是指将杂乱的信息进行系统化的整合和深入的分析，以便更好地理解、利用和应用这些信息。
在各类研究、调查、统计等工作中，资料的整理与分析是必不可少的环节。
下面将介绍几种常见的资料整理与分析方法。
一、文件整理法文件整理法主要适用于大量的文本资料整理。
首先，要对收集到的文本资料进行逐一浏览，将其中的关键信息摘录出来并分类，形成一个整体的文件目录结构；然后，进一步对摘录出来的信息进行归纳、概括和总结，以形成完整的分析报告。
二、图表整理法图表整理法主要适用于大量的数字资料整理。
首先，要对收集到的数字资料进行整理和汇总，可以采用表格、图表等形式进行展示；然后，可以通过比较、排列、计算等方式对数据进行分析，找出数据之间的规律和趋势，并进一步对其进行解释和解读。
三、统计分析法统计分析法主要适用于大量的数字资料分析。
首先，要对收集到的数据进行统计，包括计数、计量、计算等操作，以获取数据的基本特征；然后，可以通过描述统计分析、相关性分析、回归分析等方法对数据进行进一步的分析，以获取更深入的认识和理解。
四、内容分析法内容分析法主要适用于大量的文本资料分析。
通过对文本的关键词、主题、情感等进行提取和分析，可以揭示出文本的内在含义和特征。
内容分析法通常可以分为定性内容分析和定量内容分析两种方法，前者主要侧重于理解和解释，后者主要侧重于测量和比较。
五、主成分分析法主成分分析法主要用于多变量数据的降维和简化。
通过对多个变量进行综合分析，找出其中的主要因素和结构，以便更好地进行数据压缩、模型建立和预测分析。
主成分分析法可以帮助我们理清复杂数据之间的关系，并提取出最具代表性的因子和维度。
六、SWOT分析法SWOT分析法主要用于组织、企业或个人的战略规划和决策分析。
通过分析组织、企业或个人的优势、劣势、机会和威胁，可以帮助制定相应的发展战略和应对措施。
SWOT分析法的核心是明确内外部环境中的关键因素，并对其进行综合和评估。
调查报告数据收集与整理方法
调查报告数据收集与整理方法在进行调查报告时，数据的收集和整理是非常重要的步骤。
正确的数据收集和整理方法可以确保调查结果的准确性和可信度。
本文将介绍一些常用的数据收集和整理方法，以帮助您在撰写调查报告时获得准确和有用的数据。
一、数据收集方法1.问卷调查：问卷调查是最常见的数据收集方法之一。
通过设计合理的问卷，可以收集到大量的数据。
在设计问卷时，需要注意问题的清晰度和可理解性，避免主观性和引导性的问题。
此外，选择合适的调查对象和样本数量也是关键。
2.访谈调查：访谈调查是一种直接与被调查对象进行交流的方法。
通过面对面或电话访谈，可以深入了解被调查对象的观点和意见。
在进行访谈时，需要提前准备好问题，并确保访谈的环境舒适和私密。
3.观察法：观察法是通过观察被调查对象的行为和环境来收集数据。
观察可以是直接观察，也可以是间接观察。
直接观察需要亲自到被调查对象所在的场所进行观察，而间接观察则可以通过录像、照片等方式进行。
4.文献研究：文献研究是通过查阅相关文献和资料来收集数据。
可以通过图书馆、互联网等渠道获取相关文献和资料。
在进行文献研究时，需要注意文献的来源和可信度，避免引用不准确或不可靠的数据。
二、数据整理方法1.数据清洗：在数据收集后，需要对数据进行清洗和筛选。
清洗数据是为了去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和完整性。
可以使用电子表格软件或统计软件进行数据清洗。
2.数据编码：数据编码是将原始数据转化为可统计和分析的形式。
可以为不同的变量和分类设置编码规则，便于后续的数据分析和比较。
编码时需要保持一致性和准确性，避免混淆或错误。
3.数据分析：数据分析是对整理后的数据进行统计和分析。
可以使用统计软件进行数据分析，如SPSS、Excel等。
常用的数据分析方法包括描述性统计、相关分析、回归分析等。
根据研究目的和问题，选择合适的数据分析方法。
4.结果呈现：在整理和分析完数据后，需要将结果进行呈现。
可以使用表格、图表、图形等形式展示数据结果，使其更加清晰和易于理解。
调查资料的整理与分析
情境一 调查资料的整理
• (3) 划 记 法 。 划 记 法 , 事 先 设 计 好 空 白 的 分 组 统 计 表 , 然后对所有问卷中的相同问项的不同答案一份一份地 进行查看,并用划记法划记 (常用 “正‘),全部问卷查看 与划记完毕,即可统计出相同问项下的不同答案的次数, 最后录入正式的分组统计表上。
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情境一 调查资料的整理
• (11) 帕累托图。 帕累托图, 主要用来描述财富分配、 库存物资、 客户分布、 产品销售等分布不均匀的现象。一般是将所研究的现象 分为A、B、C三类，A类的单位数占10%~20%，而指标值占 70%~80%；B类的单位数占20%~25%，而指标值占15%~20%； C 类的单位数占60%~65%，而指标值占5%~10%，然后依据累计频率 制图。图3-12所示为某厂产品销售客户A、B、C分类。
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情境二 调查资料的分析
• 二、 市场调查资料的静态分析
• ( 一) 定性分析方法 • 1. 定性分析的概念 • 定性分析是与定量分析相对而言的, 它是对不能量化的现象进行系统
• (5) 汇总制表。 利用设定的计算机汇总与制表程序, 自动生成各种 分组表。
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情境一 调查资料的整理
• 2. 手工汇总 • 手工汇总的常用方法有: • (1) 问卷分类 法。 问 卷 分 类 法, 将 全 部 问 卷 按 照 问 项 设 计
的 顺 序 和 分 组 处 理 的 要 求, 依次对问项答案进行问卷分类, 分别 清点有关问卷的份数, 就可得到各个问题答案 的 选 答 次数。 • (2) 折叠法。 折叠法, 将全部调查问卷中的同一问项及答案折叠起来, 并一张一张地 叠在一起, 用 别 针 或 回 形 针 别 好, 然 后 计 点 各 个 答 案 选 择 的 次 数, 填 入 事 先 设 计 的 分 组 表内。
调查资料的整理与分析_OK
• （3）三变量交叉列表。如表6-10。
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• 三、汇总 按照市场调查的目的和要求，对分组后的调查资
料进行计算统计，使之成为反映市场调查对象 总体客观情况资料的工作过程。 就是将市场调查的各种原始资料按照分组标志进 行统计汇总。 • （一）手工汇总 • 1、划记法 • 2、过录法 • 3、折叠法 • 4、卡片法 • （二）计算机汇总
• (3) 创新思维法。利用独立性思维、求异性思维、交叉 性思维、联动性思维和多向性思维等创新思维的方式 对市场调研问题进行分析和思考。
• (4) 经济理论分析法。利用经济学中所阐明的各种经济 范畴、经济理论和经济规律，对市场调研的问题进行 判断和推理。
• (5) 结构分析法。是指利用分组资料，通过分析各组成 分的性质和结构，进而判断和认识现质属性和特征。
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第四节 资料的分析
• 一、概述 • 市场调查资料分析是指根据市场调研的目的，运用多种分析方法对市场
调查收集整理的各种资料进行对比研究，通过综合、提炼、归纳、概括 得出调研结论，进行对策研究，撰写市场调研报告的过程。 • 本质：数据深加工，从数据导向结论，从结论导向对策
32
• （一）市场调查资料分析的内容 • 1、背景分析：了解问题的来由和背景，把握分析
• 统计图是以圆点的多少、直线长短、曲线起伏、 条形长短、柱状高低、圆饼面积、体积大小、实 物形象大小或多少、地图分布等图形来陈示调研 数据。
• 1．直线图 • 直线图是以直线的长短来表示品质属性数列中各
组频数或频率大小的图形。 • 常以横轴代表品质属性的不同组别，纵轴代表各
组的频数或频率。
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24
研究的目的和方向。 • 2、状态分析：描述和评价现象的各方面的数量表
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数据整理的原则及步骤
（一）数据整理的含义
数据整理，就是根据调查、观察、实验等研究目的的任务，运用科学的方法，将调查搜集到的资料进行审核检验、归类编码，使之系统化、条理化，并以图表的方式集中显示数据特征的过程。
它是数据统计分析的基础。
（二）数据整理的原则
数据的整理工作是联系数据调查和数据分析之间的纽带，为了达到数据整理的目的和作用，使经整理的数据符合数据分析的需求，数据整理应该遵循如下原则：
1.真实性原则
数据真实是调查研究的保证。
这里的数据真实有两个含义：一是在数据整理之初，必须对所获得的原始数据的真实性严格审核，对不真实的数据坚决剔除，对于自然缺失的数据则要作出适当的补救措施。
；二是在数据整理的各个中间环节，应根据调查研究的目的和研究，合理的选择整理方法和技术，不能因为整理的方法不当而造成原始数据的真实性收到损害。
2.准确性原则
准确性原则是指必须保证整理出来的数据真实清楚，表达准确，不能含糊不清，模棱两可甚至于互相矛盾。
如果整理出来的数据不准确，则根据此所做的数据分析就不可能得出准确可靠的结论。
3.科学性原则
科学性原则是指整理数据应根据调查研究的目的和要求以及数据本身的性质，合理的选择科学的方法和技术，对原始数据进行系统的加工和处理，使之满足研究的需求。
4.一致性原则
一致性原则是指数据处理的目标应该和调查研究的目的和要求相一致。
数据整理的内容很丰富，层次也有高低之分，数据整理要达到什么目标、层次和高低，在很大程度上要取决于调查研究的目的和要求，只要数据整理的结果满足前面介绍的几个原则，并满足研究的需要，在方法的应用上可以有诸多创新。
（三）数据整理的一般步骤
数据的整理工作由多个递进的环节组成，其一般步骤如下：
1.数据的审核
这是数据整理的第一步，为了保证调查数据以及整个调查研究的质量，在数据整理之初，
必须对原始数据的准确性和完整性进行严格的审核，若发现问题，要及时处理。
2.数据的编码
对于一些样本量较大或者同事存在定性与定量数据的资料，往往需要借助于计算机来进行数据处理，这就需要对数据进行编码，将调查表的信息转化成计算机能识别的符号。
数据的录入指调查人员按照某种计算机软件的格式将调查数据输入计算机的过程。
现在的数据分析，大部分都是利用计算机和相关软件进行，很少用手工操作了，因此，在卷面数据审核与筛选后分析人员需要将调查收集来的数据按照既定的编码规则录入计算机。
3.数据的汇总
这一阶段的工作是对数据进行汇总计算，将分散的调查信息以集中的形式显示出来。
汇总可以是直接对未分组的全部调查数据进行汇总，也可以在数据分组的基础上，现在组内进行汇总，再对全部的数据进行汇总。
4.数据的显示
数据整理的结果，可以通过编制汇总表和绘制统计图，以集中、简明和直观的形式显示出来。
这不仅有利于数据的保存，也有利于数据的分析。