管理决策模型与软件
浅谈软件项目的管理方法
浅谈软件项目的管理方法软件项目的管理方法是指在软件项目开发过程中，对项目的组织、计划、控制和执行进行管理的方法和技术。
合理的软件项目管理方法可以提高项目的效率和质量，减少项目的风险和成本，对于软件项目的成功具有重要意义。
软件项目的管理方法包括项目管理流程、项目管理工具和技术、项目团队组织和管理、风险管理和质量管理等方面。
1. 项目管理流程软件项目管理流程是指对软件项目进行阶段划分、任务分解、任务依赖关系确定、资源分配、进度控制、问题解决、评审和验收等过程的管理方法。
常用的软件项目管理模型有瀑布模型、敏捷开发模型、自适应软件开发模型等。
根据具体项目的特点和需求，灵活选择适合的管理模型。
2. 项目管理工具和技术项目管理工具和技术包括项目计划工具、项目进度跟踪工具、项目问题和风险的管理工具等。
常用的项目管理工具包括甘特图、PERT图、敏捷项目管理工具等。
这些工具和技术能够帮助项目经理进行任务分配、进度跟踪、问题解决和决策支持，提高项目管理的精确性和效率。
3. 项目团队组织和管理项目团队的组织和管理是软件项目管理的关键之一。
软件项目通常由多个不同角色的成员组成，如项目经理、开发人员、测试人员等。
良好的团队组织能够提高团队的协作效率和沟通效果，减少项目的冲突和延误。
项目经理需要具备良好的领导能力和沟通能力，合理分配资源，激励团队成员，确保项目顺利进行。
4. 风险管理软件项目的风险管理是项目管理的重要环节之一。
项目经理需要对项目的各种风险进行识别、评估和应对措施制定。
风险管理的核心是风险的识别和评估，根据项目的特点和风险的严重程度，制定相应的风险应对措施，确保项目的顺利进行。
5. 质量管理软件项目的质量管理是保证项目交付的软件产品质量的关键。
质量管理的核心是制定项目质量标准、质量目标和质量计划，进行质量控制和质量保证。
质量管理的工具包括质量审核、评审、测试和验收等，能够确保软件产品的质量符合用户的需求和期望。
管理运筹学软件3.0
管理运筹学软件3.0概述管理运筹学（Management Science）是一门应用数学学科，旨在通过运用数学和定量方法来解决管理问题。
管理运筹学软件是为了辅助管理者和决策者进行决策和优化问题而开发的软件工具。
本文将介绍管理运筹学软件3.0的特点、功能和优势。
一、特点1. 算法优化：管理运筹学软件3.0使用先进的算法优化技术，能够快速求解复杂的规划和优化问题。
它能够同时考虑多个因素，对待解决方案进行全面的评估，从而得出最佳的决策和优化结果。
2. 模拟仿真：管理运筹学软件3.0支持模拟仿真功能，可以模拟不同的运营场景并评估它们的效果。
通过模拟仿真，决策者可以更好地了解不同策略的潜在影响，并根据模拟结果进行决策。
3. 数据分析：管理运筹学软件3.0具备强大的数据分析能力，可以对海量的数据进行处理和分析。
它可以自动抽取数据并进行分析，找出数据中的规律和趋势，从而为决策者提供有力的决策依据。
4. 可视化界面：管理运筹学软件3.0拥有直观清晰的可视化界面，使用户能够直观地了解和操作软件。
通过图表、表格和图像等可视化的方式，用户可以更好地理解分析结果，从而更好地做出决策。
5. 智能辅助：管理运筹学软件3.0拥有智能辅助功能，能够自动化解决一些常见的管理问题。
它可以根据用户输入的问题和信息，自动生成可行的解决方案，为用户提供决策支持。
二、功能1. 运营优化：管理运筹学软件3.0可以对企业的运营进行优化，包括生产调度、仓储管理、供应链优化等。
它可以通过数学模型和算法，帮助企业实现生产效益的最大化，降低成本，提高客户满意度。
2. 资源分配：管理运筹学软件3.0可以帮助决策者进行资源分配的决策，例如人力资源的分配、资金的分配等。
它可以根据不同的约束条件和目标，快速找到最佳的资源分配方案，使资源得到最大的利用。
3. 供应链优化：管理运筹学软件3.0可以对供应链进行优化。
它可以帮助企业优化供应链的布局、库存管理、订单和运输规划等方面，实现供应链的高效运作和成本降低。
pdca模型管理项目的例子
pdca模型管理项目的例子PDCA（Plan-Do-Check-Act）模型是一种项目管理方法，它通过循环的方式不断优化项目的执行过程。
下面列举了10个以PDCA模型管理项目的例子。
1. 软件开发项目：在软件开发项目中，团队可以根据PDCA模型的步骤进行规划、实施、检查和调整。
首先，在规划阶段，团队成员会制定项目计划、任务分工和时间表。
然后，在实施阶段，团队成员会按照计划进行编码、测试和集成。
接下来，在检查阶段，团队会进行代码审查、系统测试和用户体验测试。
最后，在调整阶段，团队会根据测试结果和用户反馈进行修复和改进。
2. 建筑工程项目：在建筑工程项目中，PDCA模型可以用于管理施工过程。
在规划阶段，项目团队会制定施工计划、资源调度和质量控制措施。
在实施阶段，施工人员会按照计划进行土建、装修和设备安装。
在检查阶段，质量检验人员会对施工质量进行抽样检查和测试。
在调整阶段，团队会根据检查结果进行整改和改进。
3. 市场推广项目：在市场推广项目中，PDCA模型可以用于优化市场营销策略。
在规划阶段，团队会制定市场调研计划、竞争分析和目标市场定位。
在实施阶段，团队会执行市场推广活动，如广告投放、促销活动和公关策略。
在检查阶段，团队会通过市场数据分析和消费者反馈来评估推广效果。
在调整阶段，团队会根据评估结果调整推广策略和预算分配。
4. 新产品开发项目：在新产品开发项目中，PDCA模型可以用于管理产品研发过程。
在规划阶段，团队会制定产品需求规格、技术方案和开发计划。
在实施阶段，团队会进行产品设计、制造和测试。
在检查阶段，团队会对产品进行质量检验和用户体验测试。
在调整阶段，团队会根据测试结果和市场反馈进行产品改进和优化。
5. 培训项目：在培训项目中，PDCA模型可以用于管理培训过程。
在规划阶段，培训师会制定培训目标、内容和教学计划。
在实施阶段，培训师会进行教学活动，如讲解、案例分析和实践操作。
在检查阶段，培训师会进行学员考核和反馈收集。
管理学常用的五种决策模型
管理学常用的五种决策模型在管理学中，决策是领导者和管理者们必须掌握的基本能力，因为制定明智的决策是推动组织成功的关键因素之一。
然而，不同的决策情况需要使用不同的决策模型来帮助领导者做出最佳决策。
本文将总结管理学中常用的五种决策模型。
1. 线性决策模型线性决策模型同时也被称为规划决策模型，它是最常用的决策模型之一。
该模型的核心思想是将决策过程分解为多个有序的步骤，每个步骤都有确定的输入和输出。
每个步骤的输出都成为下一个步骤的输入。
在线性决策模型中，决策者需要通过执行一系列有序的活动来达到目标，这些活动可能涉及资源投入、时间规划、人员配备等。
2. 分支决策模型分支决策模型主要用于解决选择性问题，这种问题通常有多个解决方案可供选择。
在分支决策模型中，决策者首先要确定所有可供选择的方案，然后评估每种方案的优缺点，最后选择最优方案。
这种模型可以用来解决一些困难且需要综合考虑多种因素的决策问题。
3. 计算决策模型计算决策模型是依靠科学和技术方法去制定和执行决策。
该模型主要涉及收集、处理和分析数据，从而为决策者提供决策建议。
这种模型适用于一些数据量大或同类型数据分析的决策情况，例如投资风险评估、市场预测等。
4. 主观决策模型主观决策模型与计算决策模型相反，这种决策模型依赖于决策者的主观判断和经验，比如在一些复杂且信息不完全的情况下。
主观决策模型可能有一定的风险，因为人们的判断有时可能会被主观因素所影响。
5. 场景决策模型场景决策模型是用于制定策略和在变化环境中做出决策的模型。
它涉及分析和预测特定场景下可用的信息，然后以此为基础制定策略和计划。
场景决策模型通常用于研究未来可能的事件和趋势，并尽可能准确地推测出它们的影响。
总结以上五种决策模型中，每一种模型都有其独特的应用场景。
在进行决策的过程中，考虑到这些模型的特点和优势，可以帮助领导者制定出最佳的决策方案。
最后，一个好的领导者应该能够有效利用这些决策模型，以获得更好的决策结果。
决策模型建立
决策模型建立决策模型是指为了解决复杂问题而建立的一种抽象模型，通过对问题进行分析、归纳和抽象，以及对决策变量和决策条件的建模，来辅助决策者做出理性决策。
决策模型可以为决策者提供决策方案的选择和评估，使其能够在面对不确定性和复杂性的情况下做出更加明智的决策。
一、决策模型的分类根据问题的特点和决策变量的性质，决策模型可以分为确定性决策模型和随机性决策模型两大类。
确定性决策模型是指在决策过程中，所有的决策变量和决策条件都是已知的，不存在任何不确定性。
这类模型通常采用数学规划、线性规划等方法，通过建立数学模型来求解最优解或满足特定条件的解。
随机性决策模型是指在决策过程中，决策变量和决策条件存在一定的不确定性，可能是由于环境变化、信息不完全或者数据不准确等原因造成的。
这类模型通常采用概率论和统计学的方法，通过建立概率模型来对不确定性进行量化，并基于概率模型进行决策。
二、决策模型的建立过程建立决策模型是一个复杂而繁琐的过程，需要经过问题分析、模型建立、模型求解和模型验证等多个阶段。
1. 问题分析阶段在问题分析阶段，决策者需要对待解决的问题进行全面而深入的分析，明确问题的背景、目标和约束条件，并确定影响决策的关键因素。
同时，还需要收集相关的数据和信息，为后续的模型建立和求解提供依据。
2. 模型建立阶段在模型建立阶段，决策者根据问题的特点和决策变量的性质选择合适的建模方法和技术，将问题进行抽象和形式化，建立数学模型或概率模型。
在建立确定性决策模型时，可以采用数学规划、线性规划、整数规划等方法，将问题转化为目标函数和约束条件的数学形式，通过数学方法求解最优解或满足特定条件的解。
在建立随机性决策模型时，可以采用概率论和统计学的方法，将问题的不确定性进行量化，并建立概率模型，如决策树、马尔可夫链、蒙特卡洛模拟等，通过概率计算和模拟实验进行决策。
3. 模型求解阶段在模型求解阶段，决策者需要根据建立的模型选择合适的求解方法和工具，对模型进行求解。
数据、模型与决策
《运筹学》 运筹学》
《数据,模型与决策》 数据,模型与决策》
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1.1.1 运筹学的数学方法
1,统计学的方法 2,线性代数的方法 3,图与图论的方法 4,概率论的方法 应用最广的是线性规划
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1.1.2 运筹学模型
1,什么是模型? 什么是模型? 模型是一种对现实事物的抽象模拟, 模型是一种对现实事物的抽象模拟, 有两个突出的特征: 有两个突出的特征: (1) 是抽象的 它必须是一般性的,是从诸多事物, 它必须是一般性的,是从诸多事物, 现象中抽象的规律. 现象中抽象的规律. (2) 有概括性结论 数据统计不是模型,因为没有结论. 数据统计不是模型,因为没有结论. 在运筹学中所用到的是数据模型和经验模型. 在运筹学中所用到的是数据模型和经验模型.
20
�
14
1.1.4 运筹学分析的主要步骤
发现和定义待研究的问题; 发现和定义待研究的问题; 构造数学模型; 构造数学模型; 寻找经过模型优化的结果, 寻找经过模型优化的结果,并通过应用 这些结果来改善系统的运行效率. 这些结果来改善系统的运行效率.
15
运筹学处理问题的方法
16
运筹学的决策程序
(1)明确问题 (2)寻求备选方案 (3)确定评估目标及方案的标准 (4)评估备选方案 (5)选择最优方案:决策 选择最优方案: (6)方案实施:回到实践中 方案实施: (7)分析结果:检验问题是否达到预期的 分析结果: 结果
以各种实际问题为背景, 以各种实际问题为背景,引出各分支基本 概念, 概念,基本模型和基本方法 侧重各种方法及应用, 侧重各种方法及应用,回避繁琐的数学理 论推导.但学生必须动手做, 论推导.但学生必须动手做,要完整地做完规 定的作业. 定的作业. 运用软件教学, 运用软件教学,并让学生掌握这类软件
管理决策模型与软件
管理决策模型与软件 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-《管理决策模型与软件》期末大作业课程：管理决策模型与软件院（部）：管理工程学院班级：信息管理与信息系统082班学生姓名：罗涛学号：指导教师：刘学理完成日期：目录大学生网购支付方式研究背景 (2)1计算支付方式的频数分布和相对频数分布 (4)2绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图 (4)3计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布 (5)4描述各种支付方式的集中趋势 (6)5描述各种支付方式的离中趋势 (6)6描述各种支付方式的分布形态 (6)7讨论引入会员卡支付方式后顾客购买额的变化 (7)8一元回归方程分析 (7)9多元回归方程分析 (8)10给定顾客的年会员卡支付数额预测 (9)11两部分资料的描述统计与初步预测 (9)12方差分析与假设检验结果 (10)13用推断法说明单个处理均值的合理性 (11)14研究推广和其他分析 (11)附录统计调查原始数据 (13)《管理决策模型与软件》期末大作业大学生网购支付方式研究背景1、网上购物作为一种新兴的购物模式，与传统的购物模式有很大的差别。
这种全新的消费模式传入我国的时间并不长，网上购物在我国高校学生中流通也仅仅只有几年的时间。
至此，网上购物在各大高校掀起热潮，本次研究着重从大学生入手，研究大学生网上购物的行为。
2、目前已有不少关于“大学生网上购物行为的调查研究”，但结果往往都局限于大学生本身以及对商家营销策略的单方面研究，但对于引导大学生合理网上购物和对商家营销策略未给出相应的结论性证明，而这些空缺正是我们此次研究的针对性课题。
3、大学生思维活跃，接受新事物的能力强，网上购物作为一种新型的购物模式，具有很大的研究价值。
我们的研究从大方向上出发，以大学生网上购物的整体下手，涉及大学生网上购物的各个方面，并对此作出详细的介绍说明。
决策系统
名词解释：1.OLAP—Online Analytical Processing 联机分析处理——是决策者和高层管理人员对数据仓库的多维信息分析处理。
2.OLAP—Online Analytical Processing—联机分析处理——是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
3.数据挖掘（DM）——广义概念:数据挖掘是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
4.DM—Data Mining 数据挖掘——是从大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。
5.AI—Artificial Intelligence 人工智能——是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
6.ES——Expert System 专家系统——是一组智能的计算机程序，它具有人类领域的权威性知识，用于解决现实中的困难问题，也被称为基于知识的系统。
7.知识发现（KDD）——是指从数据库中发现知识的全部过程，是从大量数据中提取出可信的，新颖的，有用的并能被人理解的模式的高级处理过程。
8.知识库——是知识工程中结构化，易操作，易利用，全面有组织的知识集群，是针对某一领域问题求解的需要，采用某种知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。
9.知识库系统——是一个能提供各种知识的表示方式，能够灵活的调用和管理知识的软件系统。
10.过程型模式——也称系统决策方法。
是从不同的角度模仿实际的决策过程，弄清所要做的决策究竟是由哪些人，根据哪些条件和因素，采用哪些方法做出的。
11.决策：是人们为实现特定目标，经过缜密的推断分析而在众多备选方案中选择最佳方案的活动。
12.决策目标——意指一个决策试图实现的目标，如制定投资的目标是使利益最大化。
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《管理决策模型与软件》期末大作业课程：管理决策模型与软件院（部）：管理工程学院班级：信息管理与信息系统082班学生姓名：罗涛学号： 2008021327指导教师：刘学理完成日期： 2011.6.16目录大学生网购支付方式研究背景 (2)1 计算支付方式的频数分布和相对频数分布 (4)2 绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图 (4)3 计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布 (5)4 描述各种支付方式的集中趋势 (6)5 描述各种支付方式的离中趋势 (6)6 描述各种支付方式的分布形态 (6)7 讨论引入会员卡支付方式后顾客购买额的变化 (7)8 一元回归方程分析 (7)9 多元回归方程分析 (8)10 给定顾客的年会员卡支付数额预测 (9)11 两部分资料的描述统计与初步预测 (9)12 方差分析与假设检验结果 (10)13 用推断法说明单个处理均值的合理性 (11)14 研究推广和其他分析 (11)附录统计调查原始数据 (13)《管理决策模型与软件》期末大作业大学生网购支付方式研究背景1、网上购物作为一种新兴的购物模式，与传统的购物模式有很大的差别。
这种全新的消费模式传入我国的时间并不长，网上购物在我国高校学生中流通也仅仅只有几年的时间。
至此，网上购物在各大高校掀起热潮，本次研究着重从大学生入手，研究大学生网上购物的行为。
2、目前已有不少关于“大学生网上购物行为的调查研究”，但结果往往都局限于大学生本身以及对商家营销策略的单方面研究，但对于引导大学生合理网上购物和对商家营销策略未给出相应的结论性证明，而这些空缺正是我们此次研究的针对性课题。
3、大学生思维活跃，接受新事物的能力强，网上购物作为一种新型的购物模式，具有很大的研究价值。
我们的研究从大方向上出发，以大学生网上购物的整体下手，涉及大学生网上购物的各个方面，并对此作出详细的介绍说明。
4、淘宝、支付宝、商家信誉、旺旺——这些词语如今是大学生的常用语，在校园里、在宿舍里，怎样买到物美价廉的好东西，也是每天都能听到的讨论，再看看那些快递公司每天中午就像开展销会一样，在宿舍楼下摆开一长串各式各样的邮件。
但是还有许多同学不懈于或者不愿尝试网上购物，阻碍他们的原因是什么？那些热衷于网上购物的学生，他们的购物动机、购买物品特点又是什么？男女大学生在网上购物有什么样的区别？带着这些问题，在老师的指导下，借助本次的机会，开始对这一问题进行研究，我随机调查了宿舍附近的60名有过网购经历的同学的网购信息，记录他们的网购付费方式和所付金额等，构成付款方式数据样本。
根据收集的数据，使用数据整理和描述方法，对学生付款方式进行分析，分析所付金额的变化及其数量特征，以此来研究影响付款方式和支付金额的因素。
为了证明学生网购消费与他们的月消费有关。
通过数据分析来预测月消费对网购消费是否有影响，要证明分析的是否正确，随机抽取了40名学生组成一个样本进行调查，采集了有关月生活费、网购次数和网购金额的统计资料。
根据样本数据，函数和分析工具进行回归分析，建立估计网购支付额的回归方程，分析生活费的变化时，网购金额的变化及其数量特征。
根据样本数据，分别利用图表、函数和分析工具进行回归分析，建立估计所付车费的回归方程，进行方差分析，提交研究报告，在报告中需要回答以下问题：根据样本数据，分别利用图表、函数和分析工具进行回归分析，建立估计会员卡年支付额的回归方程，进行方差分析，提交研究报告，在报告中需要回答以下问题：1.计算支付方式的频数分布和相对频数分布；2.绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图；3.计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布；4.描述各种支付方式的集中趋势；5.描述各种支付方式的离中趋势；6.描述各种支付方式的分布形态；7.以月生活费为自变量建立估计的回归方程，分析结果。
8.以网购次数为自变量，建立估计的回归方程，讨论结果。
9.以月生活费和网购次数为自变量，建立估计的回归方程。
讨论结果。
10.预测一名学生的消费金额为600元，网购次数为5次，该学生的使用货到付款方式的每次支付网购费用金额约为多少?11.使用方差分析方法，陈述每种情况下被检验的假设，你的结论是什么?12.讨论这个研究的推广和你认为有用的其他分析。
13.研究一下与大学生网购有关的其他因素，并对以后网购的方面给予一定的建议。
大学生网购支付方式研究报告1．计算支付方式的频数分布和相对频数分布答：为方便统计，先将原始数据改成纵向陈列，然后得到数据透视表（如表1）。
表1 数据透视表根据数据透视表得到支付方式的频数分布和相对频数分布表（如表2）。
表2 支付方式的频数和相对频数分布2．绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图答：绘制支付方式的频数分布的条形图。
点击工具栏中的“插入”，选择“图表”，选择“条形图”，击“下一步”，数据区域选中支付方式的频数分布表，点击“下一步”，图表标题写为“支付方式条形图”，数据标志中选择“值”，图例不选，点击“完成”，即可得到支付方式的频数分布条形图，如图1所示。
图1 支付方式的频数分布条形图绘制支付方式的相对频数分布的饼图。
点击工具栏中的“插入”，选择“图表”，选择“饼图”中的“三维饼图”，点击“下一步”，数据区域选中支付方式的频数分布表，点击“下一步”，图表标题写为“支付方式饼形图”，数据标志中选择“类别名称”和“百分比”，点击“完成”，即可得到支付方式的相对频数分布饼形图，如图2所示。
图2 支付方式的相对频数分布饼形图3.计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布答：将货到付款支付分为7组，在单元格A78中输入“货到付款分组”，在A79到A85中依次输入50、100、150、200、250、300、350，在单元格B78、C78中依次输入“频数”，“频率”，选择单元格B79:B85，点击“插入”中选择“函数”，在选择类别中选择“统计”，从中选择FREQUENCY，在Date_array中输入A2:A61，在Bins_array中输入A79:A85为接受区域，按住CTRL+SHIFT点击“确定”，在单元格B79:B85中依次出现1、6、2、4、6、6、1，此时的相对频数为占该支付方式的相对百分比，在单元格C78中输入B79/B86，计算结果为0.038461538。
网银支付方式和第三方平台支付方式分组的頻数频率的计算，如货到付款方式。
得到三中支付方式的频数及相对频数分布表，如表3所示：4．描述各种支付方式的集中趋势答：在“工具”下拉菜单中选择“数据分析”，在分析工具中选定“描述统计”一项；在数据输入区选定四种支付方式的所有数据点击确认，得到四种支付方式的均值、中位数和众数。
运行插入函数中的TRIMMEAN函数，将所要除去的数据点的比例定为5%，分别计算四中支付方式的切尾均值。
得到描述支付方式集中趋势的各参数，最终结果如表4所示：表4 3种支付方式的集中趋势根据表格的数据可以得出：三种支付方式的均值分别为：224.8148148、184.3684211、212.8571429；三种支付方式的中位数分别为：240、200、200；众数：300、200 、200；以5%的比例去除数据点得到四者的切尾均值分别为：224.8148148、184.3684211、212.8571429。
5．描述各种支付方式的离中趋势。
答：在“工具”下拉菜单中选择“数据分析”，在分析工具中选定“描述统计”一项。
在数据输入区选定四种支付方式的所有数据点击确认，得到四种支付方式的标准差和方差。
运行QUARTILE函数，分别计算三种支付方式。
在Quart中分别输入0、1、2、3、4得到最大值、第1四分位数、第2四分位数、第3四分位数和最2值。
用第3四分数与第1四分位数的差得到四分位距。
得到描述支付方式离中趋势的各参数，最终结果如表5所示：表5 三种支付方式的离中趋势通过统计分析，我们可以明显地看出，选择网银支付的同学付款额较大，同样付款额度的差距相对较大。
选择货到付款和第三方平台的支付的客户付款额度差距较小，并且其离散程度也现对较小。
6．描述各种支付方式的分布形态答：在工具下拉菜单中选择数据分析，在分析工具中选定描述统计一项。
在数据输入区选定三种支付方式的所有数据点击确认，得到三种支付方式的偏度和峰度。
最终结果如表6所示：表6 三种支付方式的分布形态通过以上的数据分析可以得出，货到付款方式、网银的支付方式和第三方的支付方式的分布形态为右偏，且第三方平台的支付方式基本接近对称分布。
网银支付方式和第三方平台的峰度小于0，说明其分布形态趋势平缓；而货到付款的支付方式峰度均大于0，说明其分布形态趋势陡峭。
7、利用月生活费作自变量建立估计的回归方程，分析结果？答：在“工具”菜单中选择“数据分析”选项，打开“数据分析”对话框，在“分析工具”列表中选择“回归”选项，单击“确定”按钮，打开“回归”对话框，Y值输入$A$2:$A$20，X值输入$B$2:$B$20，选择“标志”，置信度95%，在“输出选项”中选择“输出区域”，在其右边的位置输入E2，单击“确定”按钮。
得到如表7所示的结果:表7以月生活费作自变量得到的回归分析表回归方程为y=-131.885 +0.7048128*x,其中y代表网购支付费用，x代表该同学的月生活费。
通过以上的数据分析结果分析，我们可以得出：调整复测定系数为0.7048128，这说明月生活费的影响因素只能解释网上购物支付方式转变的0.7048128，大约29.6%要由其他因素的变动来解释网上购物的支付方式不同。
方差分析的目的是进行回归方程的回归效果检验，F统计量的P值为7.20273E-07，小于显著水平0.05，说明方程回归效果显著，方程中至少有一个回归系数显著不为零。
消费金额的回归系数的t统计量的p值为7.20273E-07，小于0.05，说明月生活费对网购支付的方式的费用影响较明显。
8. 利用网购次数作自变量，建立估计的回归方程，讨论结果。
答：在“工具”菜单中选择“数据分析”选项，打开“数据分析”对话框，在“分析工具”列表中选择“回归”选项，单击“确定”按钮，打开“回归”对话框，Y值输入$A$2:$A$19，X值输入$C$2:$C$19，选择“标志”，置信度95%，在“输出选项”中选择“输出区域”，在其右边的位置输入E23，单击“确定”按钮。
得到如表8所示的结果：表8 以网购次数作自变量得到的回归分析表回归方程为y=432.40541-53.51051*x，其中，y代表货到付款方式支付的金额，x代表网购次数。
通过以上的数据结果我们可以分析得到以下结论：调整复测定系数为0.5353432，这说明自习时间的影响因素只能解释公交卡方式车费的变动的0.5353432，大约46.5%要由其他因素的变动来解释。