实测实量统计
实测实量合格率及计算内容
12月份实测实量合格率(海天建设)新城保利天地项目混凝土结构:98、164%1、截面尺寸:总共测点16个,合格16个,合格率100%2、墙面平整度:总共测点96个,合格88点,合格率91、66%3、墙面垂直度:总共测点96个,合格96点,合格率100%4、顶板水平高差:总共测点120个,合格119个,合格率99、16%5、楼板厚度:总共测点10个,合格10个,合格率100%混凝土合格率统计:(100%+91、66%+100%+99、16%+100%)/5=98、164% 砌体结构:96、458%1、平整度:总共测点80个,合格75个,合格率93、75%2、垂直度:总共测点80个,合格79个,合格率98、75%3、外门窗洞口尺寸:总共测点32个,合格31个,合格率96、875%砌体结构合格率统计:(93、75%+98、75%+96、875%)/3=96、458% 总计合格率:(98、164%+96、458%)/2=97、311%保利中央公园项目混凝土结构:95、916%1、截面尺寸:总共测点16个,合格16个,合格率100%2、墙面平整度:总共测点96个,合格93点,合格率96、875%3、墙面垂直度:总共测点96个,合格89点,合格率92、708%4、顶板水平高差:总共测点120个,合格120个,合格率100%5、楼板厚度:总共测点10个,合格9个,合格率90%混凝土合格率统计:(100%+96、875%+92、708%+100%+90%)/5=95、916% 砌体结构:99、583%1、平整度:总共测点80个,合格79个,合格率98、75%2、垂直度:总共测点80个,合格80个,合格率100%3、外门窗洞口尺寸:总共测点32个,合格32个,合格率100%砌体结构合格率统计:(98、75%+100%+100%)/3=99、583%抹灰工程:1、室内抹灰平整度:总共测点64个,合格62个,合格率96、875%2、室内抹灰垂直度:总共测点64个,合格62个,合格率96、875%3、室内阴阳角方正:总共测点48个,合格47个,合格率97、916%4、公区抹灰垂直度:总共测点45个,合格40个,合格率88、888%5、公区抹灰平整度:总共测点45个,合格45个,合格率100%6、公区阴阳角方正:总共测点24个,合格21个,合格率87、5%7、开间/进深:总共测点20个,合格20个,合格率100%8、户内门洞尺寸偏差:总共测点20个,合格20个,合格率100%9、户内门洞口厚度:总共测点8个,合格8个,合格率100%10、外门窗内侧墙体大小头偏差:总共测点8个,合格8个,合格率100%11、室内裂缝空鼓:总共测点40个,合格40个,合格率100%12、公区裂缝空鼓:总共测点20个,合格19个,合格率95%抹灰工程合格率统计:(96、875%+96、875%+97、916%+88、888%+100%+87、5%+100%+100%+100%+100%+100%+95%)/12=96、921% 总计合格率:(95、916%+99、583%+96、921%)/3=97、473%。
实测实量数据分析
实测实量数据分析实测实量数据分析是指通过对实际采集到的数据进行统计和分析，以获取有关特定问题或现象的结论和洞察。
该分析过程可以帮助我们了解数据的特征、趋势和关联性，从而为决策和问题解决提供支持。
在进行实测实量数据分析时，我们通常需要按照以下步骤进行：1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究问题相关的实测实量数据。
数据可以通过实地调查、传感器、仪器设备等方式获得。
确保数据的准确性和完整性对于后续的分析至关重要。
2. 数据清洗和整理：在收集到数据后，我们需要对数据进行清洗和整理，以去除异常值、缺失值和重复值等。
此外，还可以对数据进行格式转换和标准化，以便后续的分析处理。
3. 数据探索性分析：在进行正式的数据分析之前，通常需要进行一些探索性分析，以了解数据的基本特征和分布情况。
这可以通过统计描述、数据可视化和基本图表等方式实现。
例如，可以计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，绘制直方图、散点图、箱线图等图表。
4. 数据分析方法选择：根据实际问题的性质和需求，选择适当的数据分析方法。
常见的数据分析方法包括描述统计分析、假设检验、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
不同的方法适用于不同类型的数据和问题。
5. 数据分析和解释：在选择了适当的数据分析方法后，我们可以对数据进行进一步的分析。
这可能涉及到计算统计指标、建立模型、进行推断等。
通过分析结果，我们可以得出结论，并解释数据背后的趋势、关联性和规律。
6. 结果呈现和报告：最后，我们需要将分析结果进行呈现和报告。
这可以通过撰写报告、制作图表和演示文稿等方式实现。
确保结果的准确性和易于理解对于有效的沟通和决策至关重要。
总结起来，实测实量数据分析是一个系统的过程，涉及数据收集、清洗、探索、分析和结果呈现等多个环节。
通过合理的数据分析方法和技术，我们可以从数据中提取有价值的信息，并为决策和问题解决提供支持。
实测实量数据分析
实测实量数据分析实测实量数据分析是一种通过对实际测量和收集的数据进行分析和解释的方法，以揭示数据中的潜在模式、趋势和关联性。
通过对数据进行分析，我们可以获得对现象和问题的深入理解，为决策和问题解决提供依据。
在实测实量数据分析中，通常会涉及以下几个步骤：1. 数据收集：首先需要收集与研究对象相关的实测实量数据。
这些数据可以通过实地观察、实验、调查问卷等方式获得。
数据的收集应该具有代表性和可靠性，以确保分析结果的准确性和可靠性。
2. 数据清洗：在进行数据分析之前，需要对收集到的原始数据进行清洗和整理。
这包括删除重复数据、修正错误数据、填补缺失数据等操作，以确保数据的完整性和一致性。
3. 数据描述统计：通过计算数据的中心趋势（如平均值、中位数、众数）和离散程度（如标准差、极差、百分位数），可以对数据进行描述性统计分析。
这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况和集中程度。
4. 数据可视化：数据可视化是一种直观展示数据的方法，通过图表、图形等方式将数据呈现出来。
常用的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图、饼图等。
通过数据可视化，我们可以更直观地观察数据的分布、趋势和关系。
5. 数据分析方法选择：根据具体问题和数据特点，选择适合的数据分析方法。
常用的数据分析方法包括回归分析、方差分析、因子分析、聚类分析等。
这些方法可以帮助我们探索数据之间的关系、发现影响因素、进行预测等。
6. 数据分析和解释：根据选择的数据分析方法，对数据进行分析和解释。
通过统计分析、模型建立等方法，可以揭示数据中的模式、趋势和关联性。
同时，还需要对分析结果进行解释，将统计结果转化为实际问题的解答或决策支持。
7. 结果验证和报告撰写：对分析结果进行验证，确保结果的可靠性和有效性。
根据分析结果撰写报告，包括研究目的、方法、数据分析过程、结果和结论等内容。
报告应该清晰、准确地呈现分析结果，并提供相应的图表、图形等支持。
实测实量数据分析在各个领域都有广泛的应用，例如市场调研、质量控制、工程设计、环境监测等。
实测实量数据分析及总结
实测实量数据分析及总结引言概述：实测实量数据分析是一种重要的研究方法，通过对真正的数据进行采集、整理和分析，可以得到客观准确的结论。
本文将从数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化和总结五个方面详细阐述实测实量数据分析的方法和步骤。
一、数据采集：1.1 选择合适的数据源：确定所需数据的来源，可以是实地调查、实验数据、问卷调查等。
1.2 设计有效的数据采集方式：根据研究目的和问题，选择合适的数据采集方法，如观察、测量、实验等。
1.3 确保数据的准确性和完整性：在数据采集过程中，要注意数据的准确性和完整性，避免数据的误差和遗漏。
二、数据处理：2.1 数据清洗：对采集到的原始数据进行清洗，包括去除异常值、缺失值处理和数据格式转换等。
2.2 数据整理：将清洗后的数据进行整理和格式化，便于后续的数据分析和统计。
2.3 数据归类和编码：根据研究的需要，对数据进行分类和编码，方便后续的数据分析和比较。
三、数据分析：3.1 描述性统计分析：对数据进行描述性统计，包括计算均值、中位数、标准差等，以及绘制直方图、箱线图等图表进行数据可视化。
3.2 探索性数据分析：通过数据可视化和统计方法，探索数据之间的关系和趋势，如散点图、相关系数分析等。
3.3 判断性数据分析：利用统计方法进行判断性分析，如假设检验、方差分析等，以验证研究假设和得出结论。
四、数据可视化：4.1 选择合适的图表类型：根据数据的特点和分析目的，选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。
4.2 优化图表的设计：在绘制图表时，要注意图表的布局、颜色搭配和标签的清晰度，以提高图表的可读性和表达效果。
4.3 解读和分享图表结果：对绘制好的图表进行解读和分享，将数据分析结果以直观的方式呈现给读者，匡助他们更好地理解和理解数据。
五、总结：5.1 概括研究结果和发现：根据数据分析的结果，总结研究的主要发现和结论。
5.2 分析研究的局限性和不确定性：对研究的局限性和不确定性进行分析和讨论，以提高研究的可信度和可靠性。
实测实量数据分析
实测实量数据分析实测实量数据分析是指通过采集和测量真正的数据，并对其进行分析和解释的过程。
这个过程可以匡助我们了解和解释现象、问题或者现实情况，为决策提供科学依据。
实测实量数据分析通常包括以下几个步骤：1. 数据采集和测量：首先，需要确定需要采集和测量的数据类型和指标。
可以通过实地观察、问卷调查、实验研究等方式采集数据。
例如，我们可以通过实地考察房地产市场来采集房价、面积、地理位置等相关数据。
2. 数据清洗和整理：在数据采集完成后，需要对数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
这包括删除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
同时，还可以对数据进行标准化处理，使得不同指标之间具有可比性。
3. 数据分析方法选择：根据实际情况和研究目的，选择适当的数据分析方法。
常用的数据分析方法包括描述统计分析、相关分析、回归分析、因子分析、聚类分析等。
例如，我们可以使用回归分析来研究房价与面积、地理位置等因素之间的关系。
4. 数据分析和解释：在选择了合适的数据分析方法后，对数据进行分析和解释。
可以通过统计软件（如SPSS、Excel等）进行数据分析，得出相关的统计指标和结果。
然后，根据数据分析结果，对现象、问题或者现实情况进行解释和判断。
例如，通过回归分析可以得出某个因素对房价的影响程度。
5. 结果呈现和报告：最后，将数据分析的结果进行呈现和报告。
可以使用图表、表格、文字等形式将数据分析结果进行可视化展示。
同时，还可以编写报告或者论文，将数据分析的过程、结果和结论进行详细描述和解释。
通过实测实量数据分析，我们可以深入了解现象和问题的本质，为决策提供科学依据。
无论是在科学研究、市场调研、政策制定等领域，实测实量数据分析都具有重要的意义和应用价值。
实测实量数据分析
实测实量数据分析实测实量数据分析是指通过对实际测量和采集的数据进行分析和解读，以获取有关特定问题或现象的信息和结论。
这种数据分析方法可用于各种领域，如科学研究、市场调查、工程设计等。
在实测实量数据分析中，首先需要收集和整理相关的实际测量数据。
这些数据可以来自于现场实地测量、实验室测试、问卷调查等不同的数据采集方式。
数据的收集应该尽可能全面和准确，以确保后续的分析结果可靠。
接下来，需要对收集到的实测实量数据进行清洗和处理。
数据清洗是指对数据进行去除异常值、填补缺失值等操作，以保证数据的质量和可靠性。
数据处理包括数据转换、数据归一化、数据平滑等操作，以便更好地进行分析和建模。
在数据清洗和处理完成后，可以进行实测实量数据的分析。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、因子分析、聚类分析等。
这些分析方法可以帮助我们了解数据的分布特征、变量之间的关系、主要影响因素等。
描述性统计分析是对数据进行基本的统计描述，如平均值、中位数、标准差等。
相关性分析用于研究变量之间的相关关系，可以通过计算相关系数来衡量变量之间的线性相关程度。
回归分析用于建立变量之间的数学模型，以预测或解释因果关系。
因子分析用于识别潜在的共同因素，以便简化数据集。
聚类分析用于将数据样本划分为不同的群组，以便找到内部相似性较高的样本。
除了以上常用的数据分析方法，还可以根据具体的问题和需求选择其他适合的方法。
例如，时间序列分析可用于研究数据随时间变化的趋势和周期性；空间分析可用于研究数据在地理空间上的分布规律；多元统计分析可用于研究多个变量之间的关系等。
最后，根据实测实量数据的分析结果，可以得出结论和建议。
这些结论和建议应该基于对数据的科学分析和合理推断，以帮助解决问题或支持决策。
综上所述，实测实量数据分析是一种重要的数据分析方法，通过对实际测量和采集的数据进行分析，可以获取有关特定问题或现象的信息和结论。
在进行实测实量数据分析时，需要进行数据收集、清洗和处理，选择适当的数据分析方法，得出科学合理的结论和建议。
建筑测量实验成果
工程名称：
序号 名称
验收项目
受力钢筋沿长度方向的净尺寸
钢
1
筋 工
绑扎钢筋网长、宽 绑扎钢筋骨架长
程
绑扎箍筋、横向箍筋间距
模
2
板 工
程
轴线位置 底膜上表面标高 相邻模板表面高差
表面平整度
轴线位置 柱、梁
混 凝 3土
垂直度 层高 ≤6m
标高
层高 全高
工
柱、梁、板
程 截面尺寸
楼梯相邻踏步高差
表面平整度
砌
轴线位移
4
体 工
墙面 垂直度
≤3m ＞3m
程
表面平整度
规范值
±10mm ±10mm ±10mm ±20mm
5mm ±5mm 2mm 5mm 8mm 10mm ±10mm ±30mm +15，-5mm 6mm 8mm 10mm 5mm 10mm 8mm
星期六
星期天
一次成优率 星期一 星期二 星期三
星期四
星期五
综合评定
形象进度日期：
实测实量数据分析
实测实量数据分析实测实量数据分析是指通过实地测量和实际量化的数据来进行分析和研究的一种方法。
该方法可以帮助我们深入了解某个特定领域或问题的真实情况，并从中得出有价值的结论和建议。
下面是一份关于实测实量数据分析的详细内容。
一、背景介绍实测实量数据分析是在科学研究、工程设计、市场调研等领域中常用的一种数据分析方法。
通过对实际数据的收集、整理和分析，可以更加准确地了解研究对象的特征、规律和趋势。
二、数据收集1. 数据来源：实测实量数据的收集可以通过多种途径进行，包括实地测量、传感器监测、问卷调查等。
根据具体任务的要求，选择合适的数据收集方法。
2. 数据类型：实测实量数据可以是定量数据或定性数据。
定量数据是指可以用数字表示的数据，如长度、重量、温度等；定性数据是指描述性的数据，如颜色、形状、品质等。
3. 数据样本：根据研究目的和统计学原理，确定合适的样本大小和样本选择方法，以保证数据的代表性和可靠性。
三、数据整理与清洗1. 数据整理：将收集到的原始数据进行整理和分类，建立数据表格或数据库，确保数据的结构清晰和完整。
2. 数据清洗：对数据进行清洗和筛选，排除异常值、缺失值和重复值等，以保证数据的准确性和可靠性。
四、数据分析方法1. 描述统计分析：通过计算数据的中心趋势（如平均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、极差）和分布形状（如正态分布、偏态分布）等指标，对数据进行描述和总结。
2. 探索性数据分析：通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表，对数据的分布、相关性和异常值进行可视化分析，发现数据中的规律和趋势。
3. 统计推断分析：通过利用抽样理论和假设检验等方法，从样本数据中推断总体的特征和差异，验证研究假设的合理性和显著性。
4. 回归分析：通过建立数学模型，分析自变量和因变量之间的关系，预测和解释变量之间的因果关系。
五、数据分析结果根据实测实量数据分析的结果，可以得出以下结论和建议：1. 结论：总结数据分析的结果，陈述研究对象的特征、规律和趋势。
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、截面尺寸、外洞口尺寸
尺寸
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、截面尺寸、外洞口尺寸
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实测实量统计 栋号层数 1#1层 1#2层 1#3层 2#1层 2#2层 3#1层 3#2层 3#3层 3#4层 5#1层 5#2层 5#3层 5#4层 5#5层 6#1层 6#2层 6#3层 6#4层 6#5层 7#1层 7#2层 7#3层 7#4层 7#5层 浇筑时间 2017.12.2 2018.1.6 2018.4.5 2017.12.14 2018.4.4 2017.12.1 2018.1.1 2018.3.26 2018.4.8 2017.11.22 2018.1.7 2018.3.21 2018.3.30 2018.4.6 2017.11.20 2017.12.11 2018.1.17 2018.3.23 2018.4.7 2017.11.24 2017.12.7 2018.1.16 2018.3.24 2018.4.9 具备实测条件
墙柱垂直、平整、截面尺寸 墙柱垂直、平整、截面尺寸
墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸 墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸
墙柱垂直、平整、截面尺寸 墙柱垂直、平整、截面尺寸 墙柱垂直、平整、截面尺寸
墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸 墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸
墙柱垂直、平整、截面尺寸 墙柱垂直、平整、截面尺寸 墙柱垂直、平整、截面尺寸
8#1层 8#2层 8#3层 8#4层
2017.11.26 2017.12.10 2018.1.8 2018.4.2
墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸
不具备实测条件 不具备实测条件 不具备实测条件
墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸 墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸
不具备实测条件 不具备实测条件 不具备实测条件
墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸
不具备实测条件 不具备实测条件 不具备实测条件
墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸 墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸 墙柱垂直、平整、顶板极差、板厚、地面平整、截面尺寸、外洞口尺寸
备注 木模 木模 木模 PC PC PC PC PC PC 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜 铝膜
、截面尺寸、外洞口尺寸
、截面尺寸、外洞口尺寸
、截面尺寸、外洞口尺寸
、截面尺寸、外洞口尺寸
、截面尺寸、外洞口尺寸
、截面尺寸、外洞口尺寸
尺寸
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