企业统计分析方法

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如何利用统计学分析企业经营数据

如何利用统计学分析企业经营数据

如何利用统计学分析企业经营数据在当今竞争激烈的商业环境中,企业要想做出明智的决策、优化运营流程、提高效率和竞争力,对经营数据的深入分析至关重要。

统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科,为企业提供了强大的工具和方法,帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息。

接下来,让我们一起探讨如何利用统计学来分析企业经营数据。

首先,明确分析的目标是关键的第一步。

企业可能希望了解销售趋势、客户满意度、成本结构、生产效率等方面的情况。

不同的目标需要关注不同的数据指标和分析方法。

例如,如果目标是提高销售业绩,可能会重点关注销售额、销售量、市场份额等指标;而如果是要降低成本,就需要关注原材料成本、人工成本、运营费用等。

数据收集是分析的基础。

企业需要确保收集的数据准确、完整和具有代表性。

这可能包括内部数据,如财务报表、销售记录、库存数据、员工绩效数据等,也可能包括外部数据,如市场调研、行业报告、竞争对手数据等。

同时,要注意数据的质量,避免错误或缺失值对分析结果的影响。

在收集到数据后,需要对数据进行整理和预处理。

这包括数据清洗,如去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据;数据转换,如将数据标准化或归一化,以便进行比较和分析;数据分组和分类,根据不同的标准将数据划分为不同的类别,以便进行分类分析。

接下来就是选择合适的统计分析方法。

常见的方法包括描述性统计分析、推断性统计分析和相关性分析等。

描述性统计分析用于对数据的基本特征进行概括和描述。

例如,计算平均值、中位数、众数来反映数据的集中趋势;计算方差、标准差来反映数据的离散程度;制作频率分布表和直方图来展示数据的分布情况。

通过这些描述性统计量,可以快速了解数据的大致情况。

推断性统计分析则用于根据样本数据对总体特征进行推断和估计。

例如,通过假设检验来判断两个或多个组之间是否存在显著差异,如比较不同销售渠道的销售额是否有显著不同;通过置信区间估计来估计总体参数的范围,如估计产品平均使用寿命的区间。

统计分析法

统计分析法

统计分析法统计分析法是把企业最近一段时间内生产该产品所耗工时的原始记录,通过一定的统计分析整理,计算出先进的消耗水平,以此为依据制订劳动定额。

统计分析法(statistical analysis method)什么是统计分析法统计分析法指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究,认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势,借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。

世间任何事物都有质和量两个方面,认识事物的本质时必须掌握事物的量的规律。

目前,数学已渗透到一切科技领域,使科技日趋量化,电子计算的推广和应用,量度设计和计算技术的改进和发展,已形成数量研究法,这已成为自然科学和社会科学研究中不可缺少的研究法。

统计分析法就是运用数学方式,建立数学模型,对通过调查获取的有关领导者的各种数据及资料进行数理统计和分析,形成定量的结论。

统计分析方法是目前广泛使用的现代科学方法,是一种比较科学、精确和客观的测评方法。

其具体应用方法很多,在实践中使用较多的是指标评分法和图表测评法。

统计分析法是根据企业的历史数据资料以及同类企业的水平,运用统计学方法来确定企业经营各方面工作的标准。

用统计计算法制定的标准,便称为统计标准。

统计分析法的优点和局限性统计分析法的优点:方法简单,工作量小。

统计分析法的缺点:定额的准确性差,可靠性差。

一是对历史统计数据的完整性和准确性要求高,否则制定的标准没有任何意义;二是统计数据分析方法选择不当会严重影响标准的科学性;三是统计资料只反映历史的情况而不反映现实条件的变化对标准的影响;四是利用本企业的历史性统计资料为某项工作确定标准,可能低于同行业的先进水平,甚至是平均水平。

根据过去生产的同类型产品(零件、工序)的实际工时消耗和完成定额的统计资料,并分析当前生产条件的变化,通过计算确定定额。

此法有较多的统计资料为依据,比经验估工法更能反映实际情况。

但也存在一定缺点。

由于它依据的是过去的统计资料,其中可能有某些不合理的因素,如在实际消耗的工时中包括了一部分浪费工时、加班加点时间等,又如原始记录不准等,必然要影响到制定定额的准确性,使定额水平不够先进合理。

企业数据分析的方法与工具介绍

企业数据分析的方法与工具介绍

企业数据分析的方法与工具介绍随着泛数字化时代的到来,数据变得愈发庞大且重要。

企业数据分析成为了管理决策、业务运营和市场营销等领域中不可或缺的一环。

通过对企业数据的深入分析,企业能够获取有价值的洞察,并利用这些洞察来提高运营效率、创造增长和优化决策。

而为了实现有效的数据分析,企业需要采用合适的方法与工具。

本文将介绍企业数据分析的常用方法和工具,助您更好地理解和应用数据分析。

一、数据清洗与整理在开始数据分析之前,数据清洗与整理是至关重要的步骤。

它包括数据收集、清洗、去重、填充空缺值以及格式转换等操作。

数据清洗与整理能够帮助企业消除数据噪声、确保数据的准确性和一致性,为后续的数据分析提供健康的基础。

在数据清洗与整理的过程中,企业可以使用一些工具来帮助自动化处理。

例如,Python编程语言中的Pandas库提供了丰富的函数和方法,可以方便地对数据进行处理。

此外,Excel也是一个广泛使用的工具,拥有多种数据清洗和整理的功能。

二、数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形等形式呈现出来的过程,它能够帮助企业直观地理解和传达数据。

通过数据可视化,企业可以更容易地发现规律、趋势和关联性,从而做出更精确的决策。

在进行数据可视化时,企业可以使用一些工具来创建各种类型的图表和图形。

例如,Tableau是一款流行的数据可视化工具,它提供了丰富的可视化选项和定制功能,用户可以轻松创建交互式的仪表板。

此外,Python中的Matplotlib和Seaborn库也是常用的数据可视化工具,它们提供了各种绘图函数和样式选项,用户可以根据需要创建专业水平的图表。

三、统计分析统计分析是通过数理统计方法对数据进行推断和预测的过程。

它能够帮助企业从数据中找到关联性、规律性和偏差,并根据这些洞察来制定决策和策略。

在进行统计分析时,企业可以使用一些工具来进行数据建模和分析。

例如,R语言是一款专门用于统计分析和数据建模的开源工具,它拥有丰富的统计函数和包,可以满足各种统计分析的需求。

如何对企业统计数据进行科学分析和运用?

如何对企业统计数据进行科学分析和运用?

如何对企业统计数据进行科学分析和运用?。

我们需要明确企业统计数据的来源和形式。

在现代企业管理中,企业数据包括直接从数据来源收集的原始数据、以及由原始数据分析得出的汇总数据等多种形式。

对于不同形式的数据,我们需要采用不同的分析方法和工具。

原始数据分析是数据分析的基础,也是最基本的数据分析形式。

通过对原始数据的分析,我们可以了解到企业的运营情况及其存在的问题,为企业运营决策提供依据。

原始数据可通过专业数据分析软件进行分析,也可通过编程语言和数据库技术进行存储和分析。

在对原始数据进行分析过程中,需要注意以下几点:1.数据质量问题。

数据质量会影响数据分析的准确性和可靠性,因此需要加强数据质量管理,确保数据的完整性、一致性、可靠性和可用性。

2.数据安全问题。

企业数据往往包含敏感信息,如客户信息、财务数据等,因此需要加强数据安全管理,避免出现泄密等情况。

3.数据处理问题。

原始数据量大,需要通过数据处理方法将数据提炼、筛选和加工,以便于分析和运用。

除原始数据分析外,还可以通过对汇总数据进行分析,实现对企业运营情况的快速把握和监控。

汇总数据可通过报表、数据可视化、数据挖掘等方式进行分析。

在数据分析过程中,需要注意以下几点:1.数据可视化。

通过数据可视化技术,将数据转化为图表等可视化形式,便于人们直观了解数据变化趋势和关联度。

2.数据挖掘。

通过数据挖掘技术,寻找数据背后的关联性和规律,为企业提供更深层次的信息。

3.数据模型。

通过建立数据模型,对企业运营情况进行模拟和预测,为企业运营决策提供依据。

在进行数据分析的基础上,还需要进行数据运用,实现数据价值的最大化。

数据运用包括对数据的利用、共享和保护等方面。

在数据运用过程中,需要注意以下几点:1.数据利用。

企业需要将数据运用到企业战略、市场营销、业务流程优化等方面,为企业提供决策支持和业务优化方案。

2.数据共享。

企业可通过数据共享,实现跨部门、跨机构、跨平台等多种形式的信息交流和共享,提高数据的整体效益。

数据统计分析方法有几种-数据统计分析方法和工具

数据统计分析方法有几种-数据统计分析方法和工具

数据统计分析方法有几种?数据统计分析方法和工具随着信息技术的快速进展,数据统计分析已经成为了各行各业的必备技能。

数据统计分析是指通过对数据进行收集、整理、分析和解释,从而得出结论和推断的过程。

数据统计分析方法和工具的使用可以关心企业和组织更好地了解市场、客户、产品和服务,从而制定更好的决策和战略。

数据统计分析方法数据统计分析方法主要包括描述性统计分析、推论性统计分析和猜测性统计分析。

1、描述性统计分析是指对数据进行收集、整理和描述的过程。

这种分析方法主要用于描述数据的特征和趋势,例如平均数、中位数、众数、标准差、方差等。

描述性统计分析可以关心企业和组织更好地了解数据的基本状况,从而为后续的分析和决策供应基础。

2、推论性统计分析是指通过对样本数据进行分析和推断,得出总体数据的结论和推断的过程。

这种分析方法主要用于确定总体数据的特征和趋势,例如假设检验、置信区间、方差分析等。

推论性统计分析可以关心企业和组织更好地了解总体数据的状况,从而为决策供应更精确的依据。

3、猜测性统计分析是指通过对历史数据进行分析和猜测,得出将来数据的趋势和猜测的过程。

这种分析方法主要用于猜测将来的趋势和变化,例如时间序列分析、回归分析、决策树分析等。

猜测性统计分析可以关心企业和组织更好地了解将来的趋势和变化,从而为决策供应更好的指导。

除了数据统计分析方法,数据统计分析工具也是特别重要的。

数据统计分析工具数据统计分析工具主要包括SPSS、Excel、R、Python等。

SPSS是一种专业的统计分析软件,可以进行各种统计分析,例如描述性统计分析、推论性统计分析、因子分析、聚类分析等。

SPSS具有操作简洁、结果直观、功能强大等特点,是数据统计分析领域的重要工具。

Excel是一种常见的电子表格软件,可以进行各种数据处理和分析,例如数据筛选、排序、求和、平均数等。

Excel具有操作简洁、易于学习、功能广泛等特点,是数据统计分析领域的重要工具。

生产数据统计分析

生产数据统计分析

生产数据统计分析随着现代社会的发展和科技的进步,数据统计分析在各行各业中扮演着越来越重要的角色。

对于企业来说,生产数据的统计分析是进行决策、优化生产效益的重要手段。

本文将对生产数据的统计分析进行探讨,并提供一些常用的分析方法供参考。

一、数据的收集与整理在进行生产数据统计分析之前,首先需要对数据进行收集和整理。

合理的数据收集方式可以确保数据的准确性和完整性。

一般来说,可以通过以下几种方式进行数据的收集:1.直接观测法:直接观测生产过程中的数据,并进行记录和整理。

例如,对于流水线生产工序中零件的生产数量,可以通过观察每个工人的操作并记录下来。

2.系统监控法:利用先进的监控系统对生产过程中的数据进行实时记录和收集。

这种方式可以确保数据的实时性和准确性。

3.问卷调查法:通过向员工发放问卷,收集他们对于生产数据的评估和观点,从而得到一些 qualititative 的数据。

在收集到数据之后,需要对数据进行整理和分类。

常见的数据整理方式包括数据表格、图表和统计指标等。

通过合适的整理方式可以直观地展示数据,为后续的统计分析提供基础。

二、常用的统计分析方法对于生产数据的统计分析,常用的方法包括描述性统计分析、趋势分析和比较分析等。

下面将对这些方法进行详细介绍。

1.描述性统计分析描述性统计分析是对生产数据进行总结和描述的方法。

通过计算数据的平均值、中位数、方差等统计指标,可以对数据的集中趋势、离散程度等特征进行刻画。

例如,通过计算某产品的平均产量、标准差等指标,可以了解到生产效率的整体水平和稳定性。

2.趋势分析趋势分析是对生产数据的时间序列进行分析和预测的方法。

通过观察和分析数据随时间的变化趋势,可以判断生产效率的提升或下降趋势,并进行相应的调整和决策。

常用的趋势分析方法包括移动平均法、指数平滑法等。

3.比较分析比较分析是将不同生产过程、不同产品或不同部门的数据进行对比分析,找出差异和问题所在。

通过比较分析,可以找出生产过程中的瓶颈,发现不同产品的生产效率差异等。

企业劳动生产率统计分析

企业劳动生产率统计分析

企业劳动生产率统计分析(一)企业劳动生产率变动程度分析对企业劳动生产率变动程度进行分析,既要分析企业劳动生产率的总变动,又要分析各部分因素对企业劳动生产率变动的影响程度。

采用平均指标因素分析法,分析方法如下:响指数劳动生产率结构变动影数劳动生产率固定构成指数劳动生产率可变构成指⨯=式中:q 代表劳动生产率;T 代表职工人数;1代表报告期;0代表基期。

(二)企业劳动生产率变动效果分析企业劳动生产率变动效果分析可包括两个方面:1、劳动力数量一定的条件下,分析劳动生产率的变动对劳动成果——产量的影响。

劳动生产率的变动对产量的影响 =(报告期劳动生产率 – 基期劳动生产率)×报告期劳动力平均人数2、产量一定条件下,分析劳动生产率的变动对劳动力数量的影响。

劳动生产率的变动对劳动力数量的影响=报告期劳动力人数基期劳动生产率报告期产量-(三)企业劳动生产率变动的因素分析 1.影响全员劳动生产率变动的因素分析。

⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑00011011011100111T T q T T q T T q T T q TT q T T q :::相对数体系:⎪⎪⎭⎫⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑00011011011100111T T q T T q T T q T T q TT q T T q 绝对数体系:企业全员劳动生产率的变动受到企业工人劳动生产率和工人占全部职工比重两个因素的影响。

这两个因素与全员劳动生产率存在的经济关系式为:全员劳动生产率 = 工人劳动生产率×工人占全部职工的比重 根据三者的经济关系式建立的指数体系为:全员劳动生产率指数=工人劳动生产率指数×工人占全部职工比重指数绝对数体系:劳动生产率报告期全员 -动生产率基期全员劳=(劳动生产率报告期工人-动生产率基期工人劳)×工人比重报告期+(工人比重报告期-人比重基期工)×动生产率基期工人劳2.影响工人月劳动生产率变动的因素分析。

企业调研中的数据分析与统计方法

企业调研中的数据分析与统计方法

企业调研中的数据分析与统计方法在企业调研中,数据分析和统计方法是帮助企业更好地了解市场、分析竞争对手和制定商业决策的重要工具。

本文将重点介绍企业调研中常用的数据分析和统计方法,并探讨它们在不同情境下的应用。

1. 样本选择与数据收集在进行调研时,首先需要确定合适的样本集合。

通常,样本的选择应该能代表整个目标人群。

常用的样本选择方法包括随机抽样、分层抽样和整群抽样。

在确定样本后,数据收集的方式可以采用在线调查、电话调查、面对面访谈等多种方法。

2. 描述性统计描述性统计是对数据进行整理和总结的常用方法。

通过计算平均数、中位数、众数等指标,可以对数据的中心趋势、分布形态和离散度等方面进行描述。

此外,百分比和频率分布表也是描述性统计的重要工具,可以展示不同类别的数据出现的频率和比例。

3. 统计推断统计推断是通过样本数据推断总体特征的方法。

通过利用样本数据对总体参数进行估计、进行假设检验和置信区间的估计,可以为企业调研提供更有说服力的数据结果。

例如,通过对样本数据进行假设检验,企业可以确定一个新产品的销售增长是否显著,从而评估其市场潜力。

4. 相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

通过计算相关系数(如皮尔逊相关系数)可以了解变量之间的线性关系强度和方向。

此外,通过绘制散点图和拟合线性回归模型,还可以进一步了解变量之间的关系。

相关性分析对企业调研中的市场趋势、竞争对手分析和产品特征研究等方面具有重要意义。

5. 因子分析因子分析用于识别和描述多个变量之间的潜在结构。

通过因子分析,企业可以将大量变量减少为少数几个潜在因子,从而简化数据分析和理解。

例如,企业可能对市场调研数据中的多个变量感兴趣,如产品质量、价格、服务等方面,通过因子分析可以将它们归纳为几个主要因子进行研究和决策。

6. 聚类分析聚类分析用于将相似样本归为一组,并且将不相似的样本分开。

企业可以利用聚类分析来发现目标市场中的潜在细分群体,并针对不同的群体制定个性化的营销战略。

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企业统计分析方法概述统计分析方法包括定性分析方法和定量分析方法两类。

定性分析方法是指在辨证唯物论指导下,运用各种适合的经济理论,通过调查、分析并结合经验、逻辑判断等对社会经济现象的性质、影响因素和变动趋势进行分析的方法。

定量分析方法是指运用数学的方法、统计的方法对社会经济现象的数量表现,包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系等进行分析的方法。

主要包括以下十种方法:对比分析法统计分组和结构分析法平均和变异分析法平衡分析法动态分析法因素分析法相关分析法量、本、利分析法综合评价分析法科技进步测定法第一章对比分析法对比分析法:就是将企业的实际数据与有关的指标数据进行对比,以分析企业实际数据与有关数据之间的对比关系,对企业实际状况做出全面评价和判断的过程。

此法是企业统计分析最常用最基本的方法。

一、对比分析法的种类和内容(1)按对比的时间状况不同,分静态(同一时间)对比和动态(不同时间)对比。

静态对比:实际数与计划数;本企业实际数与另一个企业实际数;本企业实际数与同时期本行业先进水平、国内先进水平、国际先进水平;本企业实际数据与同期经验数据、理论数据。

动态对比:主要内容有企业实际数与企业前期数据、历史最好时期数据、企业发生重大变化时期的数据的对比。

(2)按对比说明的对象不同,分为单指标对比和多指标对比二、对比分析法原则(可比性)(1)指标的内涵和外延可比;(2)指标时间范围可比;(3)指标的计算方法和计量单位可比;(4)总体性质可比。

第二章统计分组和结构分析法统计分组和结构分析法:在统计分组的基础上,计算各组所占比重,进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。

统计分组和结构分析法的主要运用的方面:(1)企业或调查咨询公司在进行市场调查时,大量运用分组法设计调查问卷,并用结构相对数反映调查结果。

(2)运用结构相对数分析企业总体的质量或工作质量。

(3)根据总体的内部结构认识总体的特征,分析现象的性质和所属的类型。

(4)将不同时间的同一总体的内部结构进行对比,分析现象总体结构变化的过程,揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。

(5)将同一总体相互联系的两种结构放在一起观察,分析研究现象之间的平衡关系。

(6)将分组资料与其他指标联系起来,观察和分析不同社会经济现象之间数量上的依存关系。

(7)在统计分组的基础上,比较各组结构相对数的大小,寻找影响事物现状的主要因素,提出解决问题的办法和措施。

(8)在统计分组的基础上,进行结构性比例分析(此法一般不单独使用,可以与对比分析法等一起使用)。

第三章平均和变异分析法平均和变异分析法:是利用平均指标(反映集中趋势)和变异指标(反映离中趋势)分析社会经济现象的一般水平及差异的方法。

分析时的注意点:(1)根据经济现象本身的特点,依据管理工作所掌握的基础资料,正确计算平均指标,、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 50、 /、 、 、 、 、 、 、 、 43、 /以说明企业生产经营水平的高低,并用以不同总体之间的对比。

(2)平均指标与变异指标结合起来分析,全面认识和评价总体。

(3)将总平均数与组平均数结合分析,正确认识和评价总体结构对平均水平的影响。

(4)将平均数与具体情况结合起来分析,更深入认识总体内部的具体情况和典型事例。

、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 66.7%、 400/600、 、 、 、 、 、 、 、 33.3%、 200/600、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 33.3%、 、 、 、 、 、 、 67.7%、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 1第四章 平衡分析法(比较少用)平衡分析法:就是把影响现象平衡的各因素列举出来,并用适当的方法表示它们的关系, 从企业实际资料中寻找企业生产经营中的不平衡因素,以便及时采取措施,调整企业行为,保证企业生产经营健康发展。

企业平衡分析的主要方法:㈠编制平衡表1、收付式平衡表2、并列式平衡表3、棋盘式平衡表㈡建立平衡关系式,进行分析和推算1、实物平衡式2、价值平衡式工人分组 甲分厂 乙分厂 工人人数 (人) 生产量 (件) 劳动生产率 (件/人) 工人人数 (人) 生产量 (件) 劳动生产率 (件/人) 合计 600 30000 50 600 25800 43 熟练工人 400 24000 60 200 13000 65 非熟练工人 200 6000 30 400 12800 32第五章动态分析法动态分析法:是通过对企业生产经营等方面的发展过程和变动程度进行分析,从而揭示企业生产经营发展变化的特征、速度、趋势和规律性的分析方法。

动态分析法主要包括两个方面:第一,编制时间数列观察企业经济现象发展变化的过程、趋势及其规律,计算相应的动态分析指标,用以描述现象发展变化的特征;第二,编制较长时期的时间数列,测定长期趋势、季节变动的规律,并进行统计预测,为经营决策提供依据。

具体操作和分析方法:一、编制时间数列:将企业经济现象某一指标在不同时间上的数值,按时间先后排列形成数列。

它由指标所属的时间和指标数值两个要素构成。

二、计算动态分析指标,描述现象变化的特征1.动态比较指标:增减量、发展速度、增减速度2.动态平均指标:平均发展水平、平均发展速度、平均增长速度三、测定时间数列的变动规律,并据以进行预测和决策1.长期趋势分析和预测2.季节变动分析与预测第六章因素分析法因素分析法:是用来测定受多种因素影响的某种经济现象总变动中,各个因素的影响方向和影响程度的一种统计分析法。

一、因素分析法主要通过编制指标体系来进行㈠指数。

㈡综合指数。

二、指数体系及其因素分析㈠对总量指标变动进行二因素分析的综合指数体系。

㈡对总量指标变动进行多因素分析的指数体系及连锁替代法。

㈢平均指标指数体系(分析平均工资的变化)三、因素分析法的扩展运用第七章相关分析法相关分析法:是测定经济现象之间相关关系的规律性,并据以进行预测和控制的分析方法。

一、相关关系及其类型相关关系:有关系但并不是确定关系。

类型:正相关、负相关;线性相关、曲线相关;单相关、复相关。

二、相关分析的内容1、确定现象之间有无相关关系以及相关关系的类型2、判定现象之间相关关系的密切程度3、拟合回归方程4、判定回归分析的可靠性5、根据回归方程进行内插、外推预测和控制三、直线相关㈠相关系数:说明两个变量之间直线相关关系密切程度的指标,用r表示。

r的绝对值在0.3以下,表明两变量不相关;r的绝对值在0.3~0.5之间,表明两变量低度相关;r的绝对值在0.5~0.8之间,表明两变量显著相关;r的绝对值在0.8以上,表明两变量高度相关;㈡回归分析:直线回归分析基本形式y=a+bx(求解a、b)第八章量、本、利分析法量、本、利分析法是依据业务量、成本、利润三者间的相互关系,测定某项业务盈亏点,对企业利润做出预测和决策的方法。

一、量、本、利分析法的有关概念1、产品成本:企业的产品制造成本和期间费用相加之和。

包括固定成本和变动成本。

2、变动成本:随产品产量变动、为生产产品而支出的各项直接费用,包括原材料、燃料、动力费用和计件工资等。

3、固定成本:不随产品产量变动的、为生产产品而支出的直接费用,包括固定资产折旧、管理费用等。

4、产品制造成本:是指企业为生产产品或提供劳务所直接支付的直接材料费用、直接工资费用、其他直接支出费用和制造费用。

5、期间费用:是指企业为组织和管理生产经营活动而发生的管理费用和财务费用,以及为销售和提供劳务而发生的销售费用。

6、单位产品成本:是指在批量生产和销售情况下每一单位产品生产或销售平均耗用的成本,它等于总成本除以产品产量或销售量。

7、盈亏平衡点:是指产品销售收入与产品销售成本相等,既无利润又不亏损的状况,也称保本点。

增加产量或销售量,超过平衡点,企业就能获得利润;减少销售量,达不到盈亏平衡点,企业就要发生亏损。

二、量、本、利分析法的基本原理总成本是由变动成本和固定成本构成。

在一定限度内,产量或销售量增加,固定成本并不增加,则单位产品固定成本下降;产量或销售量增加,变动成本增加,而单位产品变动成本随企业生产技术和管理水平的高低会有不同幅度的变化。

运用量、本、利分析法即可找到销售收入等于销售成本的产量或销售量,即盈亏平衡点。

三、量、本、利分析法的应用内容1、测算盈亏平衡点在盈亏平衡点:产品销售收入=产品销售成本产品销售成本=固定成本总额+(单位产品变动成本×销售量)∴盈亏平衡点的销售量=固定成本总额/(单位产品销售价格-单位产品变动成本)据此可计算出盈亏平衡点的销售量和销售收入.例:某企业计划生产的甲产品每台价格100元,每台产品的变动成本80元,固定成本60000元,则甲产品盈亏平衡点的销售量=60000/(100-80)=3000台,销售收入=100×3000=300000元2、测算企业在一定利润目标下的销售量一定利润额的销售量=(固定成本总额+销售利润额)/(单位产品销售价格-单位产品变动成本)例:上述企业在计划期间希望获得1万元的利润,在其他条件不变的情况下,则甲产品的销售量=(60000+10000)/(100-80)=3500台。

3、预测企业达到一定销售量时,在其他条件不变的情况下,所能获得的销售利润。

销售利润额=销售量×(单位产品销售价格-单位产品变动成本)-固定成本总额例:上述企业在未来期,计划将甲产品的销售量提高到4000台,则企业可获得利润=4000×(100-80)-60000=20000元。

第九章综合评价分析法一、综合评价分析法:是用于多个指标、多个单位同时进行评价和比较的方法,又称多变量综合评价分析法。

二、综合评价分析法的步骤1、根据评价分析的目的,选择若干个指标,建立综合评价分析的指标体系;2、收集数据,并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理;3、确定指标体系中各指标的权数,以保证评价分析的科学性;4、对指标进行汇总,计算综合评价分析值,进行排序,并得出结论。

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