实测实量数据分析(优.选)
实测实量数据分析
实测实量数据分析一、引言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，以获取有关特定现象、对象或者过程的信息和结论。
实测实量数据是指通过实地观察、测量仪器或者传感器等手段获取的真实数据，具有高度的客观性和可信度。
本文将针对实测实量数据分析的方法、步骤和应用进行详细介绍。
二、实测实量数据分析的方法1. 描述统计分析描述统计分析是对实测实量数据进行整理、总结和描述的方法。
常用的描述统计指标包括平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过计算和分析这些指标，可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布特征。
2. 相关性分析相关性分析是用于判断实测实量数据之间是否存在相关关系的方法。
通过计算相关系数，可以衡量两个变量之间的线性相关程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关性分析可以匡助我们理解变量之间的关联性，为后续的预测和决策提供依据。
3. 回归分析回归分析是用于建立实测实量数据之间的数学模型的方法。
通过回归分析，可以确定自变量与因变量之间的函数关系，并用于预测和解释因变量的变化。
常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。
回归分析可以匡助我们理解变量之间的因果关系，为决策提供科学依据。
4. 时间序列分析时间序列分析是用于分析实测实量数据随时间变化的方法。
通过对时间序列数据的建模和预测，可以揭示数据的趋势、季节性和周期性等规律。
常用的时间序列分析方法包括平滑法、指数平滑法、ARIMA模型等。
时间序列分析可以匡助我们预测未来的趋势和变化，为决策提供参考。
三、实测实量数据分析的步骤1. 数据采集首先，需要采集实测实量数据，可以通过实地观察、测量仪器、传感器等手段获取。
确保数据的准确性和完整性，避免数据采集过程中的误差和偏差。
2. 数据清洗在数据采集后，需要对数据进行清洗和预处理。
这包括去除异常值、缺失值和重复值，对数据进行标准化和归一化处理，以确保数据的质量和可用性。
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一种通过实地调查和测量来获取数据，并通过对数据的分析和解读来得出结论的方法。
它在各个领域都有广泛的应用，包括市场调研、科学研究、工程设计等。
本文将从引言概述、正文内容和总结三个部分来详细阐述实测实量数据分析的重要性和应用。
引言概述：实测实量数据分析是一种重要的研究方法，它通过实地调查和测量来获取真实的数据，以此为基础进行分析和研究。
相比于其他数据分析方法，实测实量数据分析具有更高的准确性和可信度，因为它直接从实际情况出发，得出的结论更加客观和可靠。
正文内容：1. 数据采集方法1.1 实地调查：实测实量数据分析的第一步是进行实地调查，通过观察和测量来获取数据。
例如，在市场调研中，可以通过实地走访、问卷调查等方式来获取相关数据。
1.2 实验设计：在科学研究中，实测实量数据分析需要设计实验来获取数据。
实验设计包括确定实验对象、控制变量、选择测量方法等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据分析方法2.1 描述统计分析：实测实量数据分析的一种常用方法是描述统计分析，通过计算数据的均值、方差、标准差等指标来描述数据的分布和变化趋势。
2.2 探索性数据分析：在数据分析的过程中，可以使用探索性数据分析方法来发现数据中的规律和趋势。
探索性数据分析包括绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以及计算相关系数、回归分析等方法。
2.3 统计推断分析：实测实量数据分析还可以使用统计推断分析方法来对数据进行推断和判断。
通过对样本数据进行统计分析，可以推断总体的特征和规律，并进行假设检验、置信区间估计等。
3. 数据解读和应用3.1 结果解读：实测实量数据分析的结果需要进行解读，将数据转化为可理解的结论和建议。
解读过程需要考虑数据的背景、相关因素等，以确保结论的准确性和可行性。
3.2 决策支持：实测实量数据分析的结果可以为决策提供支持。
在市场调研中，数据分析结果可以帮助企业了解市场需求和竞争情况，从而制定合理的营销策略。
实测实量数据分析及总结
实测实量数据分析及总结一、引言实测实量数据分析是一种重要的研究方法，通过对实际数据的收集、整理和分析，能够揭示事物的本质和规律，为决策提供科学依据。
本文旨在通过对实测实量数据的分析及总结，探讨相关问题，并提出相应的解决方案。
二、数据收集与整理1. 数据来源本研究的数据主要来源于实地调查和实验观测。
通过在目标区域进行实地勘测、测量和观察，获取了大量的实测实量数据。
同时，还参考了相关文献和统计数据，以丰富研究的数据来源。
2. 数据收集方法为了保证数据的准确性和可靠性，采用了多种数据收集方法。
其中包括问卷调查、实地测量、实验观测等。
通过合理设计调查问卷和实验方案，确保数据的全面性和代表性。
3. 数据整理与清洗在数据收集完成后，对数据进行了整理与清洗。
包括数据录入、数据校验、异常值处理等步骤。
通过使用数据处理软件，对数据进行统一整理和格式化，以便后续的分析和总结。
三、数据分析1. 描述性统计分析首先，对收集到的实测实量数据进行了描述性统计分析。
包括数据的中心趋势测度（如均值、中位数、众数）、数据的离散程度测度（如方差、标准差、极差）、数据的分布形态（如偏度、峰度）等。
通过这些统计指标，揭示数据的基本特征和分布情况。
2. 相关性分析在描述性统计分析的基础上，对不同变量之间的相关性进行了分析。
采用相关系数等统计方法，评估不同变量之间的线性相关程度。
通过分析相关性，可以发现变量之间的关联关系，为后续的因果分析提供依据。
3. 因果分析基于相关性分析的结果，进一步进行因果分析。
通过构建适当的模型，探讨变量之间的因果关系。
采用回归分析、路径分析等方法，研究变量之间的因果路径和影响机制。
通过因果分析，可以揭示变量之间的因果关系，为问题的解决提供科学依据。
四、数据总结与结论1. 数据总结通过对实测实量数据的分析，得出了以下结论：（此处列举具体结论，如某一变量对另一变量具有显著影响，某一因素与目标变量呈正相关等）2. 结果讨论在总结的基础上，对分析结果进行了讨论。
实测实量数据分析及总结
实测实量数据分析及总结一、引言实测实量数据分析是一种通过对实际测量和观测所得数据进行统计和分析的方法，旨在从数据中获取有关现象、问题或者系统的可靠信息。
本文将对某公司的实测实量数据进行分析，并总结出相关结论和建议。
二、数据采集为了进行数据分析，我们首先需要采集相关的实测实量数据。
本次数据采集包括以下几个方面的数据：1.销售数据：采集了过去一年内该公司的销售额、销售数量、销售渠道等数据。
2.客户满意度数据：通过调查问卷采集了客户对该公司产品质量、服务质量、交付准时性等方面的评价数据。
3.生产数据：采集了该公司生产线的各项指标，包括生产效率、产能利用率、生产成本等数据。
4.质量数据：采集了产品的质量检测数据，包括产品的合格率、不良率、退货率等数据。
5.人员数据：采集了员工的绩效数据，包括销售人员的销售额、生产人员的产量等数据。
三、数据分析在采集到数据后，我们对数据进行了分析，得出以下结论：1.销售数据分析：根据销售数据分析，发现该公司的销售额在过去一年内呈现逐月增长的趋势，其中第四季度的销售额最高。
销售渠道中，线上销售额占比逐渐增加，线下销售额占比逐渐下降。
2.客户满意度数据分析：客户满意度数据显示，产品质量得分较高，服务质量得分较低。
客户对产品的质量表示满意，但对售后服务的满意度有待提高。
3.生产数据分析：生产数据显示，生产效率较高，产能利用率也达到了较高水平。
然而，生产成本较高，需要进一步优化。
4.质量数据分析：质量数据显示，产品的合格率较高，但不良率和退货率有所上升。
需要加强质量控制，减少不良品数量。
5.人员数据分析：销售人员的绩效数据显示，销售额较为分散，部份销售人员的销售业绩较好，而部份销售人员的销售业绩较差。
生产人员的绩效数据显示，产量存在波动，需要加强生产管理。
四、总结与建议基于以上数据分析，我们得出以下总结和建议：1.加强市场推广：通过进一步加大线上销售渠道的投入，提升线上销售额，同时改善售后服务质量，提高客户满意度。
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
实测实量数据分析引言概述实测实量数据分析是指通过实际测量和采集的数据进行分析和研究，以获取故意义的信息和结论。
在各个领域，包括科学研究、工程设计、市场调研等，都需要进行实测实量数据分析来支持决策和解决问题。
本文将从数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化和结论总结五个方面详细介绍实测实量数据分析的过程和方法。
一、数据采集1.1 确定数据采集方式：根据研究目的和实际情况，选择合适的数据采集方式，可以是实地调查、传感器监测、问卷调查等。
1.2 设计数据采集方案：制定详细的数据采集方案，包括采集对象、采集时间、采集频率等，确保数据的准确性和完整性。
1.3 数据采集工具选择：选择适合的数据采集工具，如传感器、调查问卷、软件程序等，确保数据采集的高效性和可靠性。
二、数据清洗2.1 数据去重和筛选：对采集到的数据进行去重和筛选，去除重复数据和异常数据，保证数据的准确性和可靠性。
2.2 数据格式转换：将数据转换为统一的格式，方便后续的数据分析和处理，避免数据不一致导致的错误。
2.3 缺失值处理：对数据中的缺失值进行处理，可以采用插值、删除或者填充等方法，确保数据完整性和可靠性。
三、数据分析3.1 描述性统计分析：通过均值、方差、频率分布等统计量对数据进行描述性分析，了解数据的基本特征和分布情况。
3.2 相关性分析：利用相关系数、回归分析等方法分析数据之间的相关性，探讨变量之间的关系和影响因素。
3.3 聚类分析：通过聚类算法对数据进行分组，发现数据的内在结构和规律，为进一步分析和决策提供参考。
四、数据可视化4.1 绘制图表：利用图表工具绘制直方图、折线图、散点图等图表，直观展现数据的分布和变化趋势。
4.2 制作地图：将数据通过地图可视化工具展示在地图上，分析地域分布和空间关系，发现地理规律和趋势。
4.3 制作仪表盘：设计数据仪表盘，将多个指标和数据集成在一起，方便管理者和决策者快速了解数据情况和趋势。
五、结论总结5.1 总结分析结果：根据数据分析的结果和可视化展示的情况，总结分析结论，提出建议和改进建议。
实测实量数据分析
实测实量数据分析一、概况针对5~8月份四个月实测数据进行分析,本次实测实量平均得分为混凝土结构工程平均合格率%,砌体工程平均合格率为%,抹灰面层或粉刷石膏底层工程平均合格率为%,涂饰工程或粉刷石膏面层工程平均合格率为%,装饰装修工程平均合格率为%,保护层平均合格率为%;除混凝土保护层厚度平均得分达到90%以上外其余实测项均没有达到90%;二、分析1、混凝土结构工程混凝土结构工程中问题较多的还是蜂窝、麻面、漏石、开裂等混凝土的通病问题,但在实测过程中发现门窗洞口不方正、梁下挠现象较普遍;针对此问题项目应坚持对模板工程及砼工程的质量控制,如在验收过程中不仅加强对墙体垂直度及模板拼接质量的检测而且特别加强门窗洞口尺寸及细部构件的检测,确保所有工序全部合格;2、二次结构工程二次结构工程中存在问题多数在于砌筑砂浆不饱满、顶砌角度不符合要求、灰缝宽窄不一及砌块几何尺寸不规范;多数项目所制作的样板间只是摆设,完全没有按照样板标准要求工程质量;项目应完全按照样板间引路、工序交接过程控制的思路来进行质量控制,如卫顶砌砌筑完成后应及时对砌筑角度、砂浆饱满度等项进行检查验收合格后方可进行下道工序的进行；每天巡视现场发现问题及时解决,如水电和砌筑的配合不好导致后期墙体被凿等问题要求水电必须安排人员配合砌筑;及时对砌筑墙体进行实测实量如有不和格的立即通知整改等措施;3、抹灰面层或粉刷石膏底层抹灰面层或粉刷石膏底层存在问题主要在于阴阳角不方正及空鼓开裂;阴阳角不方正主要原应为抹灰前没有事先按规矩找方、挂线、做灰饼和冲筋,冲筋用料强度较低或冲筋后过早进行抹面施工；冲筋离阴阳角距离较远,影响了阴阳角的方正;抹灰前按规矩找方、横线找平、立线吊直,弹出基准线和墙裙或踢脚板线,先用托线板检查墙面平整度和垂直度,决定抹灰厚度,检查和修正抹灰工具,尤其避免木杠变形后再使用,罩面灰施抹前应进行一次质量验收,不合格处必须修正后再进行面层施工;空鼓开裂原因应为基层处理不当、施工操作不当及后期养护不到位;抹灰基层如过于干燥,则砂浆中的水份很快就会被基层吸收,影响粘结力；基层浮灰或松散砂浆,砼块未清理干净,易造成抹上去的砂浆无法与基层粘结牢固；基层太光滑未进行凿毛处理或有油性物质如脱模剂等未清除干净,则抹灰层易产生空鼓现象；工人施工操作方面：要按程序详细对工人进行施工技术交底,一定要按规范要求进行分层分遍进行抹灰,待底层灰至七成干时方可抹第二遍灰,底层灰如太干则要提前进行浇水湿润处理再进行抹灰；后期养护方面：抹灰面完成后视天气情况要及时安排人员进行浇水养护,一般常温下12小时后就要进行养护,养护周期不少于五天;4、装饰装修装饰装修工程存在主要问题为饰面砖空鼓与接缝高低差不符合要求;空鼓开原因应为1、基层没有处理好,墙面湿润不透,砂浆失水太快,造成釉面砖与砂浆粘结力低；处理措施：基层清理干净,表面修补平整,过凹的地方要分次填补,墙面洒水湿透;2、砂浆不饱满、厚薄不均匀、用力不均;处理措施：粘贴釉面砖的砂浆厚度一般控制在7-10mm之间,过厚或过薄均易产生空鼓;必要时,可使用掺有水泥质量3%的107胶水泥砂浆,改善粘结砂浆的和易性和保水性,并有一定的缓凝作用,不但增加粘结力,而且可以减少粘结层厚度,校正表面平整和拨缝时间可长些,便于操作,易于保证粘贴质量;。
实测实量数据分析
实测实量数据分析引言概述：实测实量数据分析是一种通过采集和分析真实世界中的实际数据来获得准确信息的方法。
它是科学研究、市场调研、工程设计等领域中不可或者缺的一部份。
本文将从数据采集、数据清洗、数据分析、结果解释和应用等五个方面详细介绍实测实量数据分析的过程和方法。
一、数据采集1.1 选择合适的数据采集方法：根据研究目的和数据类型，选择合适的数据采集方法，如问卷调查、实地观察、实验测试等。
1.2 设计有效的数据采集工具：确保数据采集工具的准确性和可靠性，包括问卷设计、观察记录表、实验设备等。
1.3 确保数据的可靠性和有效性：采取合适的抽样方法、增加样本量、控制实验条件等措施，提高数据的可靠性和有效性。
二、数据清洗2.1 数据预处理：对采集到的数据进行初步处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
2.2 数据标准化：对不同单位或者量纲的数据进行标准化处理，以便进行比较和分析。
2.3 数据验证和校核：对数据进行验证和校核，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析3.1 描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括计算平均值、中位数、标准差等统计指标，绘制频率分布图、箱线图等。
3.2 探索性数据分析：通过可视化和图表分析，发现数据的规律、趋势和异常情况，如散点图、折线图、柱状图等。
3.3 统计判断分析：通过假设检验、方差分析、回归分析等方法，对数据进行统计判断，得出结论和预测。
四、结果解释4.1 结果解读：根据数据分析的结果，解读数据暗地里的意义和趋势，提取实用的信息和见解。
4.2 结果验证：对结果进行验证和检验，确保结果的可靠性和有效性。
4.3 结果报告：将结果以清晰、简洁的方式呈现，如报告、图表、图象等形式，便于他人理解和使用。
五、应用5.1 决策支持：基于数据分析的结果，为决策提供支持和依据，匡助做出明智的决策。
5.2 问题解决：通过数据分析找出问题的原因和解决方案，提高工作效率和质量。
5.3 优化改进：通过数据分析发现潜在的优化和改进的方向，提升产品和服务的质量和竞争力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
孝义碧桂园一期项目
实测实量数据分析
单位名称：中国建筑第五工程局有限公司
孝义碧桂园一期建设项目实测实量数据分析
一、工程概况
孝义碧桂园一期建设项目截至目前为止，四个主体1#、2#、5#、6#、8#仍处于地下结构阶段，4#、9#楼目前均已进入三层主体结构施工，施工现场实测数据来自于4#、9#楼，通过分析对比实测数据以及不同楼号之间的差距，找出薄弱节点，制定相应整改方案，促进整体质量稳步上升。
现场墙体垂直度与平整度详细数据记录如下：
墙体垂直平整度实测数据表
二、实测项分析
由上表可知，现场墙体垂直度实测实量合格率较差，因为现场施工木工为铝模工人，对木模操作工艺不娴熟、质量控制措施不到位，封模质量及加固支撑体系过差，对此技术部已下达多次整改联系单及组织交底，其他实测数据正在回收统计中。
1、垂直度偏差整改及预防措施
1.1原因分析
1）模板校准不到位，支撑体系未紧固到位，导致浇筑时涨膜。
2）对拉螺杆未拧紧，顶模棍放置过少。
3）现场施工木工为铝模工人，对木模操作工艺不娴熟、质量控制措施不到位，封模质量及加固支撑体系过差。
1.2垂直度偏差整改措施
1）对垂直度及平整度有偏差的部位,偏差较大的采用钢錾进行剔凿细毛,并用
靠尺进行检查,保证边剔凿边检查，直到剔凿合格为止，剔凿时注意不能凿出钢筋。
2）对垂直度偏差较小的部位采用磨光机对突出的点位及接搓的部位进行打磨处理。
1.3垂直度偏差预防措施
1）在墙体模板安装过程中，严格依据墙身线、控制线进行垂直度的控制，保证墙模板垂直；
2）顶板模板支设时，在靠近墙边必须进行吊墙身控制线进行顶板边沿位置控制，以保证顶板与墙体的90度夹角垂直方正，符合要求。
3）在施工过程中，专人对墙体模板垂直度，顶板模板进行检查，墙体模板主要采用线坠吊垂直线，分上中下进行测量，测量数据符合垂直度要求，底部量控制线，检查墙身是否有偏位，对有偏位的及时进行校正，从模板的支设过程保证垂直度、墙身位置、平整度符合要求。
5）砼浇筑时，从中间向两边进行，每隔50cm分层进行下料振捣浇筑，以避免从一方推进其侧压力将模板压偏移或浇筑太高涨模，影响砼实体的平整度及垂直度。
2、楼板平整度偏差整改及预防措施
2.1原因分析
1）支设时相邻两板存在高低差现象；
2）支模架顶部U托未紧固到位，标高控制不准确；
2.1平整度偏差整改及预防措施
1）对平整度偏差的部位采用磨光机进行打磨处理。
2.2平整度偏差预防措施
1）在模板安装过程中，严格控制模板的拼装质量，在合模前，检查模板的拼缝、接缝除平直严密。
2）顶板模板支设时，严格控制模板的平整度，标高准确，对模板的支撑体系严格控制（水平杆、扫地杆、间距及木方的间距符合方案的要求），防止下坠影响平整度及感官质量。
3）在砼浇筑施工过程中，专人对标高进行控制，在钢筋上做好50标高点，
并拉上小白线，找平人员根据拉的标高线进行找平收面，已保证砼面的成型质量及平整度要求的板厚的要求。
3、截面尺寸偏差整改及预防措施
3.1原因分析
1）模板加固过紧，未严格按照控制线控制截面；
2）定位筋焊接不牢固，导致脱落后截面无法保证；
3）对拉螺杆加固不到位导致浇筑时涨膜；
3.2整改措施
截面尺寸对局部轻微涨模的地方，将涨模的砼剔凿，用毛刷刷干净，并用水冲洗，使其无松动石子及粉尘，再用1:2水泥砂浆抹灰找平。
3.3预防措施
在模板施工过程中，合模前定位筋要焊接牢固，两端刷防锈漆，定位筋尺寸=墙厚-2mm，间距为≤1.5m，以保证墙身的最小截面符合要求；浇筑砼之前，用钢卷尺进行截面的测量，对截面尺寸偏差较大的地方重新进行合模，确保浇筑后的截面厚度；砼浇筑时按50cm分层浇筑，严禁振捣模板，下料时从中间向两边分开同时浇筑，以防砼浇筑振捣时涨模。
4、板厚偏差整改及预防措施
4.1原因分析
1）顶板浇筑收面未拉线找平；
2）顶板底模标高控制不准确
4.2整改措施
对板厚偏差的部位先使用板厚仪进行测量，对板厚爆点的位置用水磨机进行打磨处理。
4.3预防措施
在板筋绑扎过程中，在板边部垫高强钢丝马凳，沿着短边方向布置，间距600~800mm，四条边布置完成后再向内布置，间距800~1000mm；马凳与钢筋之间用扎丝绑扎牢固。
确保板的厚度得到有效控制；在模板安装时，对于大于4m 跨度的楼板模板，中间略微起拱，起拱高度为跨度的千分之二。
5、顶板极差偏差整改及预防措施
5.1原因分析
1）顶板底模标高控制不到位；
2）U托加固不到位导致顶板下沉，造成极差；
5.1整改措施：磨光机进行打磨找平
5.2预防措施：楼板模板施工时严格控制模板的平整度、标高，砼浇筑施工时，专人对标高进行控制，在钢筋上作好50标高点，并拉上小白线，找平人员根据拉的标高线进行找平收面，已保证楼板极差在可控范围内，在顶板混凝土初凝前在下部进行二次调平，确保顶板平整度。
最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成word文本--------------------- 方便更改。