調(diào)查問卷結(jié)果匯總(完整版)實(shí)用資料

調(diào)查問卷結(jié)果匯總（完整版）實(shí)用資料(可以直接使用，可編輯完整版實(shí)用資料，歡迎下載）

一、個(gè)人基本情況調(diào)查問卷結(jié)果匯總（完整版）實(shí)用資料(可以直接使用，可編輯完整版實(shí)用資料，歡迎下載）問卷總數(shù)200份選擇數(shù)題目選項(xiàng)ABCD1、學(xué)校類別小學(xué)初中20002、教師性別男女841063、教師教齡5年以下6到20年21年以上6581544、在校職務(wù)校長(zhǎng)（副校）中層干部班主任專任教師1217102965、學(xué)校所在縣城鄉(xiāng)鎮(zhèn)所在鄉(xiāng)村0761246、技術(shù)職稱高級(jí)中級(jí)初級(jí)2779947、現(xiàn)任學(xué)科數(shù)學(xué)語文其他6847848、所帶年級(jí)1、2年級(jí)3、4年級(jí)5、6年級(jí)其他年級(jí)38和3042和3433和349、周課時(shí)（節(jié)）8---12節(jié)13----1819---2526---3321人106人685人二、教育教學(xué)情況問卷總數(shù)200份數(shù)目選項(xiàng)ABCDE1、采用的教學(xué)方法：A、較便捷相對(duì)傳統(tǒng)的教學(xué)方法B現(xiàn)代教育技術(shù)與傳統(tǒng)教學(xué)方法相結(jié)合C、其它52人138人2人2、采取的教學(xué)手段：A、沒采取什么手段B、自制教具、掛圖等C、制作課件并借鑒同行的方法8731233、還開展了哪些教育形式？A、辦小報(bào)B、開展研究性學(xué)習(xí)C、組織學(xué)科競(jìng)賽D、什么都沒做E、其它30797121164、采取哪些方法充實(shí)教學(xué)內(nèi)容？A、購(gòu)買相關(guān)資料、書籍B、上網(wǎng)搜尋C、找同事或圖書室借資料D、資料缺乏，沒有采取什么措施充實(shí)教學(xué)內(nèi)容E、其它4614762705、授課完后進(jìn)行哪種活動(dòng)？A、寫教學(xué)后記B、寫教學(xué)體會(huì)C、自我評(píng)價(jià)D、撰寫教研論文E、什么都沒做591247017126、各類培訓(xùn)印象最深、收獲最大的A、組織單位：B、培訓(xùn)主題：C、培訓(xùn)時(shí)間：教育局和教師進(jìn)修學(xué)校（人數(shù)較多）中心校組織的（人數(shù)較少）國(guó)培計(jì)劃送教下鄉(xiāng)（較多）奧鵬教育（較少）2021----20217、實(shí)施新課程，使用新教材后您最大的感受或者改變是1、學(xué)習(xí)在中心校，方便2、觀念發(fā)生了改變3、教學(xué)技能得到提高4、更多地關(guān)注了學(xué)生5、教師的壓力變大三、培訓(xùn)需求情況調(diào)查問卷數(shù)目200份1、您個(gè)人目前在教學(xué)中最需要的知識(shí)有哪些？A、任教學(xué)科專業(yè)與前沿知識(shí)85B、對(duì)課改、新課標(biāo)、新教材理解與把握的知識(shí)97C、青少年學(xué)習(xí)心理方面的知識(shí)86D、教師專業(yè)發(fā)展方面的知識(shí)1062、在“教育教學(xué)專業(yè)能力”方面，您認(rèn)為目前較欠缺的方面:A、多媒體、信息網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用能力102B、分析處理教學(xué)內(nèi)容、整合課程教材的能力85C、教育科研和論文撰寫能力187D、運(yùn)用現(xiàn)代教育教學(xué)評(píng)價(jià)能力953、當(dāng)前參加教師培訓(xùn)的動(dòng)因：A、晉升專業(yè)職稱需要43B、獲得培訓(xùn)合格證或繼教學(xué)分59C、力爭(zhēng)成為學(xué)科骨干或帶頭人94D、教育改革發(fā)展所需93E、提升自身素質(zhì)，提高教學(xué)技能107F、增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，以求發(fā)展62G、完成上級(jí)主管部門規(guī)定的任務(wù)38H、其它44、參加培訓(xùn)的收獲：A、提高了科研能力38B、提高了教育教學(xué)應(yīng)用能力130C、掌握一些現(xiàn)代教育技術(shù)與方法93D、開闊了教育視野138E、更新了知識(shí)結(jié)構(gòu)75F、幫助解決了教育實(shí)踐中遇到的問題70G、其它55、目前最希望參加的培訓(xùn)類別：A、前沿動(dòng)向、課改理念的培訓(xùn)61B、提高科研能力的培訓(xùn)59C、提高教學(xué)技能、技巧的培訓(xùn)146D、解決實(shí)際問題的培訓(xùn)96E、掌握教育技術(shù)的培訓(xùn)78F、提高反思能力的培訓(xùn)58G、信息技術(shù)和外語水平培訓(xùn)32H、教師心理健康知識(shí)培訓(xùn)44I、基本功培訓(xùn)53J、其它36、希望參加的培訓(xùn)形式：A、專家講座、報(bào)告型56B、與專家研討互動(dòng)、交流對(duì)話型73C、觀看、評(píng)析名師課堂實(shí)錄型104D、同行介紹經(jīng)驗(yàn)、教學(xué)展示、共同研討型95E、在專家的指導(dǎo)下自學(xué)－反思型47F、實(shí)地考察、觀摩型82G、網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)與面授培訓(xùn)相結(jié)合，以面授為主39H、網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)與面授培訓(xùn)相結(jié)合，以網(wǎng)絡(luò)為主34I、其它1四、目前教師培訓(xùn)存在的主要問題調(diào)查問卷數(shù)目200份A、授課教師水平不夠高36B、教學(xué)方法落后32C、教學(xué)內(nèi)容實(shí)用性不強(qiáng)62D、缺少案例分析92E、課程設(shè)置針對(duì)性不強(qiáng)37F、培訓(xùn)時(shí)間安排不合理68G、工學(xué)矛盾無法解決50H、培訓(xùn)理念難以轉(zhuǎn)化為教育實(shí)踐67I、升學(xué)、考試壓力大28J、授課專家教師缺乏一線教學(xué)經(jīng)驗(yàn)26K、其它7五、在校本培訓(xùn)方面存在的主要問題：調(diào)查問卷數(shù)目200份A、沒有好的培訓(xùn)教師26B、學(xué)校對(duì)教師專業(yè)發(fā)展、教師培訓(xùn)缺少總體規(guī)劃75C、培訓(xùn)經(jīng)費(fèi)短缺51D、領(lǐng)導(dǎo)對(duì)教師培訓(xùn)不夠重視25E、評(píng)價(jià)考核制度不完善34F、人員緊、教學(xué)任務(wù)重126G、教師個(gè)人無積極性34H、找不到好的培訓(xùn)項(xiàng)目26I、學(xué)校不了解教師培訓(xùn)需求34J、其它8六、您希望哪些人員擔(dān)任培訓(xùn)教師：調(diào)查問卷數(shù)目200份A、教育行政部門領(lǐng)導(dǎo)11B、教研、科研、培訓(xùn)人員70C、高校教師、專家66D、名師、特級(jí)教師119E、經(jīng)驗(yàn)豐富的一線教師156F、其他5小木蟲找工作版傾情奉獻(xiàn)——薪水調(diào)查匯總本次薪水調(diào)查活動(dòng)歷時(shí)3周，共收到有效問卷257份。本次活動(dòng)投入了大量的人力物力。問卷活動(dòng)的展開可以說是個(gè)艱辛的過程，木蟲上很多的蟲子都是高校在校生，無法參與調(diào)查；還有很多被調(diào)查者不愿透露單位名稱，至使很多問卷失去了意義。本次調(diào)查的順利開展，離不開各位參與答卷的熱心蟲子，沒有你們的熱心與參與，就沒有這次活動(dòng)的成功！在此，本人向各位認(rèn)真答卷的蟲子表示衷心的感謝！當(dāng)然，為了活動(dòng)的展開，本人也沒少吃苦，天天去水區(qū)打廣告，到處拉人填問卷，最終匯總問卷等等……在活動(dòng)過程中，水區(qū)版主livee也給予了大力的支持，蟲友ws19861025將他了解的大量信息反饋給我們，在此表示感謝！另外，對(duì)支持本人工作的區(qū)長(zhǎng)執(zhí)古御今、凌宇雷池和本版其他幾位版主zhaojq、kong我就是我、ganchunlei，還有已經(jīng)光榮退休的妮妮姐等，一并表示感謝！本次調(diào)查所有數(shù)據(jù)均源自小木蟲網(wǎng)友，本人不對(duì)數(shù)據(jù)的真?zhèn)巫鋈魏伪ＷC。本次調(diào)查問卷匯總分為5個(gè)部分：化工生物醫(yī)藥類，材料類，高校類，政府機(jī)構(gòu)和事業(yè)單位類，其他類。大家盡可各取所需。希望大家能尊重我們的勞動(dòng)成果，不要將問卷結(jié)果隨意發(fā)布至其他論壇，謝謝！Byzhangy30302021年4月1日附上個(gè)zhaojq版主的找工作方式調(diào)查結(jié)果~1.化工生物醫(yī)藥類單位名稱單位性質(zhì)所在地職位性質(zhì)薪水(元/月調(diào)查者基本概況（畢業(yè)院校/學(xué)歷/專業(yè)/工齡）保諾科技外企北京研發(fā)5400（稅后）研究所，碩士，藥物化學(xué)，1年康龍化成合資企業(yè)北京研發(fā)5300普通二本院校，碩士，藥物化學(xué)，1年?yáng)|方雨虹私企北京研發(fā)4200211高校，本科，高分子，3年北京紅惠新醫(yī)藥科技私企北京研發(fā)2760+補(bǔ)貼300+獎(jiǎng)金300-2000211高校，碩士，藥物化學(xué)，3年九強(qiáng)生物技術(shù)有限公司合資企業(yè)北京質(zhì)檢4000211高校，大專，生物工程，1年北京百靈威科技公司外企北京研發(fā)10000其他，博士，藥物化學(xué)，1年凱萊英三資企業(yè)天津研發(fā)2500211高校，本科，應(yīng)用化學(xué)，0.5年天津銳起私企天津研發(fā)3000211高校，碩士，化工-電化學(xué)，3年藥明康德外企天津研發(fā)6500211高校，碩士，appliedchemistry，26年天津科洛醫(yī)藥發(fā)展私企天津研發(fā)2600211高校，本科，化學(xué)，3年天津筠凱化工私企天津?qū)嶒?yàn)室管理稅后3500普通重點(diǎn)高校，碩士，藥物化學(xué)，2年中海油田服務(wù)股份國(guó)企天津生產(chǎn)6000985高校，碩士，工程勘察，2年羅氏藥品研發(fā)有限公司外企上海研發(fā)9700211高校，碩士，藥物化學(xué)，3.5年波通瑞華公司外企上海技術(shù)支持6000211高校，碩士，分析化學(xué)，0年上海恒瑞醫(yī)藥有限公司合資企業(yè)上海研發(fā)5500普通重點(diǎn)高校，碩士，藥物分析學(xué)，2年鴻博智源醫(yī)藥科技合資企業(yè)上海研發(fā)8500211高校，本科，制藥工程，7年上海睿智化學(xué)私企上海研發(fā)5000985高校，碩士，生物工程，0.5年上海奧博醫(yī)藥私企上海研發(fā)3800普通二本院校，本科，應(yīng)用化學(xué)，3年桑迪亞私企上海研發(fā)5600211高校，碩士，生物工程，1年上海西迪制藥私企上海研發(fā)13000985高校，博士，有機(jī)化學(xué)，1年上海德方環(huán)?？萍妓狡笊虾＜夹g(shù)管理10000985、211高校，博士，化學(xué)工程與技術(shù)，3年1500211高校，本科，生物工程，0.5年上海博悅生物科技私企上海研發(fā)5000普通二本院校，本科，中藥學(xué)，6年重慶鉑寧化工有限公司私企重慶研發(fā)2500普通重點(diǎn)高校，本科，藥學(xué)，4年揚(yáng)子江藥業(yè)集團(tuán)廣合資企業(yè)廣東廣州研發(fā)8000211高校，博士，藥物化學(xué)，0年州海瑞藥業(yè)有限公司揚(yáng)子江海瑞私企廣東廣州研發(fā)3500普通二本院校，碩士，藥學(xué)，1年達(dá)安基因國(guó)企廣東廣州研發(fā)3500普通重點(diǎn)高校，碩士，生物化學(xué)與分子生物學(xué)，0.5年3300補(bǔ)貼4000+年終25000985高校，本科，制藥工程，1年?yáng)|陽(yáng)光私企廣東東莞研發(fā)2500普通二本院校，本科，藥學(xué)，1年海洋王照明科技有限公司私企廣東深圳研發(fā)5000普通重點(diǎn)高校，碩士，化學(xué)，0年鑫鴻達(dá)化學(xué)工業(yè)公司私企廣東深圳研發(fā)1.2W985高校，本科，研發(fā)，4年佛山市信誠(chéng)金屬處理劑廠私企廣東佛山研發(fā)5000211高校，碩士，應(yīng)用化學(xué)，0.5年廣東東陽(yáng)光私企廣東東莞研發(fā)7000985高校，碩士，藥物化學(xué)，1年4000211高校，碩士，生物化學(xué)，1年麗珠制藥私企廣東珠海研發(fā)2600普通重點(diǎn)高校，大專，藥學(xué)，9年美商年益外企廣東珠海生產(chǎn)2600985高校，本科，化學(xué)，1年信邦集團(tuán)私企廣東惠州研發(fā)4500(實(shí)習(xí)985高校，碩士，物理化學(xué)，0年先聲藥業(yè)研究院私企江蘇南京研發(fā)4500985高校，碩士，無機(jī)化學(xué)，0年上海佰草集化妝品國(guó)企江蘇南京銷售4000211高校，碩士，生物技術(shù)，0年中圣集團(tuán)私企江蘇南京設(shè)計(jì)4000普通重點(diǎn)高校，碩士，化學(xué)工程，0年南京石油化工股份私企江蘇南京研發(fā)2480普通重點(diǎn)高校，本科，環(huán)境工程，2.5年南京海瀾環(huán)保公司私企江蘇南京環(huán)保3500985高校，碩士，環(huán)境工程，1年江蘇康緣現(xiàn)代中藥研究院私企江蘇南京研發(fā)2500普通二本院校，本科，藥學(xué)，3年南京藥石藥物研發(fā)國(guó)企江蘇南京研發(fā)5000985、211高校，本科，化學(xué)，4年南京紅寶麗股份有限公司私企江蘇南京研發(fā)2000211高校，本科，化學(xué)工程與工藝，1年瑞江化工私企浙江杭州研發(fā)3000普通重點(diǎn)高校，本科，應(yīng)用化學(xué)，0年蘇州萊克施德藥業(yè)私企江蘇吳江研發(fā)3500普通重點(diǎn)高校，本科，精細(xì)化工，3年豪森藥業(yè)私企江蘇連云港研發(fā)2500985高校，本科，化學(xué)，5年中石化無錫石油研究所國(guó)企江蘇無錫研發(fā)年薪8W其他院校，碩士，油氣，<1年貝卡爾特外企江蘇無錫研發(fā)8000其他，博士，無機(jī)化學(xué)，12年北科生物私企江蘇泰州技術(shù)服務(wù)5000211高校，碩士，生物，2年泰州沃愛特化工有限公司私企江蘇泰州研發(fā)3000普通二本院校，本科，藥物制劑，4年ChrialQuest私企江蘇蘇州生產(chǎn)5000211高校，本科，制藥工程，3.5年中化太倉(cāng)國(guó)企江蘇太倉(cāng)生產(chǎn)2500普通重點(diǎn)高校，本科，化學(xué)工程與工藝，2年甘肅皓天化學(xué)科技私企甘肅蘭州研發(fā)4400985高校，本科，應(yīng)用化學(xué)，4年陜西陜化股份有限公司國(guó)企陜西渭南生產(chǎn)2400普通二本院校，本科，應(yīng)用化學(xué)，4年石藥銀湖制藥有限公司私企山西運(yùn)城研發(fā)1500211高校，本科，應(yīng)用化學(xué)，1年內(nèi)蒙古呼倫貝爾研發(fā)3000普通二本院校，碩士，藥物分析，30年魯南制藥私企山東臨沂研發(fā)3000211高校，碩士，藥學(xué)，1年山東羅欣制藥私企山東臨沂研發(fā)3000普通重點(diǎn)高校，碩士，制藥，0年山東淄博研發(fā)2400普通二本院校，本科，英語，2.5年瑞陽(yáng)制藥合資企業(yè)山東濟(jì)南研發(fā)3500211高校，碩士，藥學(xué)，1年新華制藥私企山東淄博研發(fā)2500211高校，碩士，藥學(xué)，1年魯抗集團(tuán)國(guó)企山東濟(jì)寧研發(fā)3000海外高校，碩士，生物技術(shù)，1年迪沙藥業(yè)私企山東威海研發(fā)4200普通重點(diǎn)高校，碩士，制藥，0.5年煙臺(tái)東誠(chéng)生化合資企業(yè)山東煙臺(tái)生產(chǎn)2500普通二本院校，本科，生物工程，2.5年喜旺食品私企山東煙臺(tái)生產(chǎn)1800普通二本院校，本科，食品，1年欣和食業(yè)國(guó)企山東煙臺(tái)生產(chǎn)3200普通重點(diǎn)高校，本科，食品科學(xué)，1年生產(chǎn)3500普通二本院校，碩士，生物化工，1年齊魯制藥私企山東濟(jì)南研發(fā)4000211高校，碩士，藥學(xué)，1年軒竹制藥私企山東濟(jì)南研發(fā)5000211高校，碩士，藥學(xué)，1年力諾藥業(yè)私企山東濟(jì)南研發(fā)3000211高校，碩士，藥學(xué)，1年山東濱農(nóng)科技有限公司私企山東濱州供應(yīng)2000普通二本院校，本科，藥學(xué)，1年賽鼎工程國(guó)企山西太原工程設(shè)計(jì)勘探監(jiān)理等6000211高校，本科，無機(jī)化工，23年同煤集團(tuán)國(guó)企山西大同生產(chǎn)3000211高校，碩士，化學(xué)工藝，3年浙江華正私企浙江杭州研發(fā)3500普通重點(diǎn)高校，本科，制藥工程，1年杭州九天動(dòng)物保健品私企浙江杭州研發(fā)2200（稅后）普通重點(diǎn)高校，本科，制藥工程，1年杭州海孚新能源科技外企浙江杭州研發(fā)6000普通重點(diǎn)高校，碩士，應(yīng)用化學(xué)，2年聯(lián)化科技私企浙江臺(tái)州研發(fā)2500985高校，本科，藥學(xué)，1年浙江華海藥業(yè)私企浙江臺(tái)州研發(fā)4000211高校，本科，應(yīng)用化學(xué)，5年浙江海正藥業(yè)國(guó)企浙江臺(tái)州研發(fā)2500211高校，本科，化學(xué)，1年生產(chǎn)4000985高校，大專，藥學(xué)，2年浙江醫(yī)藥私企浙江紹興生產(chǎn)5000普通重點(diǎn)高校，本科，精細(xì)化工，11年誠(chéng)達(dá)藥化私企浙江嘉興研發(fā)3000211高校，本科，制藥工程，4年永太科技私企浙江臨海研發(fā)5000985、211高校，本科，化學(xué)，3年浙江華海藥業(yè)股份私企浙江臨海研發(fā)2300211高校，本科，制藥工程，1.7年岳陽(yáng)長(zhǎng)科私企湖南岳陽(yáng)生產(chǎn)5000普通二本院校，本科，化學(xué)工程與工藝，6年武漢華大基因科技私企湖北武漢研發(fā)、生產(chǎn)4400211高校，碩士，微生物與分子生物學(xué)，2年武漢凱馬仕精細(xì)化工私企湖北武漢研發(fā)1900普通二本院校，本科，化學(xué)，1年成都康弘藥業(yè)私企四川成都研發(fā)、生產(chǎn)、銷售4000211高校，碩士，有機(jī)，1年成都蓉生藥業(yè)國(guó)企四川成都研發(fā)、生產(chǎn)4100211高校，碩士，藥物分析，0~1年凱惠醫(yī)藥發(fā)展有限公司外企四川成都研發(fā)4300（稅前）985、211高校，碩士，藥物化學(xué)，1年盤龍?jiān)坪Ｋ狡笤颇侠ッ餍姓?000普通重點(diǎn)高校，本科，化學(xué)工程與工藝，5年云南馳宏鋅鍺股份國(guó)企云南曲靖生產(chǎn)3300985高校，碩士，化學(xué)，1年錦州石化國(guó)企遼寧錦州生產(chǎn)4000211高校，本科，化學(xué)工程與工藝，2年康奧克外企福建廈門研發(fā)2500普通二本院校，本科，藥學(xué)，1年生物工程公司私企黑龍江哈爾濱研發(fā)1400普通重點(diǎn)高校，本科，生物工程，1年哈藥合資企業(yè)黑龍江哈爾濱培訓(xùn)專員5000普通二本院校，本科，中藥，9年長(zhǎng)春百克生物科技股份公司私企吉林長(zhǎng)春研發(fā)、行政1500211高校，本科，制藥工程，4年吉林神華工貿(mào)集團(tuán)私企吉林吉林行政1800普通二本院校，本科，應(yīng)用化學(xué)，2年西安熱工研究院有限公司國(guó)企陜西西安研發(fā)、銷售2500普通重點(diǎn)高校，碩士，應(yīng)用化學(xué)，1年以嶺藥業(yè)私企河北石家莊？2600普通，本科，藥學(xué)，3年河北省石油化工設(shè)計(jì)院北京分公司私企河北石家莊化工設(shè)計(jì)3200稅后211高校，碩士，化學(xué)工藝，1年禮來外企河北石家莊銷售4050普通重點(diǎn)高校，本科，藥學(xué)，1年石家莊中碩集團(tuán)私企河北石家莊研發(fā)3000普通二本院校，碩士，應(yīng)用化學(xué)，1年滄州煉油廠私企河北滄州研發(fā)7000+普通二本院校，本科，應(yīng)用化學(xué)，4年6華戈化學(xué)私企河北滄州研發(fā)、生產(chǎn)1900211高校，本科，應(yīng)用化學(xué)，2年鄭州達(dá)邦化工有限公司私企河南鄭州質(zhì)檢2000其他，大專，化工工藝，8年黑馬動(dòng)物藥業(yè)私企河南鄭州研發(fā)2600普通二本院校，碩士，預(yù)防獸醫(yī)，1年安徽寶迪肉類食品私企安徽淮北研發(fā)2000普通重點(diǎn)高校，本科，食品科學(xué)與工程，1年2.材料類單位名稱單位性質(zhì)所在地職位性質(zhì)薪水(元/月調(diào)查者基本概況（畢業(yè)院校/學(xué)歷/專業(yè)/工齡）中國(guó)建筑材料科學(xué)研究總院國(guó)企北京研發(fā)2700普通重點(diǎn)高校，本科，材料，4年中國(guó)恩菲國(guó)企北京研發(fā)6500211高校，博士，熱能與動(dòng)力，0.1年國(guó)瑞升科技有限公司合資企業(yè)北京研發(fā)3000普通二本院校，本科，高分子材料與工程，2年上海金湯塑膠科技私企上海質(zhì)檢員2200其他，大專，工業(yè)分析與檢驗(yàn)，2年長(zhǎng)安集團(tuán)國(guó)企重慶研發(fā)5500985高校，碩士，材料加工，3年特變電工私企遼寧沈陽(yáng)研發(fā)4000211高校，本科，材料化學(xué)，0年華為西安研究所私企陜西西安研發(fā)7500985高校，碩士，材料學(xué)，0年中興國(guó)企陜西西安研發(fā)7300985高校，本科，材料物理與化學(xué)，1年湖南瑞翔新材料私企湖南長(zhǎng)沙研發(fā)4000985高校，碩士，材料學(xué)，0年三一重工私企湖南長(zhǎng)沙研發(fā)6000985、211高校，材料加工工程，1年中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第48研究所國(guó)企湖南長(zhǎng)沙銷售年薪>12W普通二本院校，碩士，材料加工工程，4年武鋼國(guó)企湖北武漢生產(chǎn)5000985高校，碩士，材料，3年晶科能源私企江西上饒研發(fā)3500普通二本院校，碩士，無機(jī)非金屬，0年南京特種金屬有限公司私企江蘇南京行政5500普通重點(diǎn)高校，碩士，分析化學(xué)，1年江蘇博特新材料有限公司私企江蘇南京研發(fā)年薪20W985高校，博士，有機(jī)化學(xué)，2年美的私企江蘇無錫生產(chǎn)5000985高校，碩士，高分子，2年三積瑞科技有限公司臺(tái)資江蘇蘇州研發(fā)2000普通二本院校，本科，高分子，2年常州星翰科技有限公司合資企業(yè)江蘇蘇州研發(fā)4500普通重點(diǎn)高校，碩士，材料學(xué)，0.5年江蘇鎮(zhèn)江研發(fā)3000985高校，本科，力學(xué)，3年江蘇恒神纖維材料私企江蘇丹陽(yáng)研發(fā)4500211高校，碩士，化工，1年信義光伏私企安徽蕪湖生產(chǎn)3500普通二本院校，本科，無機(jī)非金屬材料，2年7SGS合資企業(yè)廣東廣州檢測(cè)2500普通二本院校，本科，高分子材料與工程，<1年廣州廣汽豐綠資源再生合資企業(yè)廣東廣州研發(fā)3500985高校，碩士，無機(jī)非金屬，2年廣州興森科技私企廣東廣州研發(fā)5000985高校，碩士，材料學(xué)，1.5年富士康合資企業(yè)廣東深圳項(xiàng)目管理9000211高校，碩士，材料成型，4年比亞迪股份有限公司私企廣東深圳研發(fā)5000其他，碩士，材料學(xué)，0.5年深圳市陽(yáng)光之路生物材料科技有限公司私企廣東深圳質(zhì)量管理2800211高校，本科，藥學(xué)，2.5年美的環(huán)境電器私企廣東中山研發(fā)5000985高校，碩士，高分子化學(xué)與物理，0年海普制蓋私企山東煙臺(tái)研發(fā)3700普通二本院校，碩士，物理化學(xué)，0.5年JOFO私企山東濰坊研發(fā)4000985高校，碩士，高分子，1.5年華星環(huán)保集團(tuán)私企山東濱州研發(fā)2600普通二本院校，碩士，材料學(xué)無機(jī)非金屬，1年西子電梯私企浙江杭州研發(fā)5000211高校，碩士，材料，6年?yáng)|聯(lián)密封件有限公司私企浙江寧波研發(fā)4000普通二本院校，碩士，無機(jī)非金屬，2年偉星股份私企浙江臨海研發(fā)2600普通二本院校，本科，材料化學(xué)，2年浙江德嘉新材料有限公司私企浙江海寧研發(fā)3500普通重點(diǎn)高校，碩士，材料學(xué)，0年路達(dá)工業(yè)臺(tái)企福建廈門研發(fā)3700普通二本院校，碩士，材料加工，1年江西中節(jié)能高新材料國(guó)企江西九江生產(chǎn)1800普通二本院校，本科，無機(jī)材料，1年GECTC外企四川成都研發(fā)8000985高校，碩士，高分子材料，0年云錫國(guó)企云南昆明生產(chǎn)年薪4W普通二本院校，碩士，材料，0.5年3.高校類單位名稱單位性質(zhì)所在地職位性質(zhì)薪水(元/月調(diào)查者基本概況（畢業(yè)院校/學(xué)歷/專業(yè)/工齡）北京大學(xué)事業(yè)單位北京教育3000985高校，博士，RS，1年北京科技大學(xué)事業(yè)單位北京教育3300985高校，博士，化學(xué)，2年上海交通大學(xué)事業(yè)單位上海研發(fā)4000211高校，博士，化學(xué)，3年同濟(jì)大學(xué)事業(yè)單位上海教育6000985高校，博士，機(jī)械工程，15年上海大學(xué)事業(yè)單位上海教育7000985高校，博士，化學(xué)，20年西南大學(xué)事業(yè)單位重慶教育6000211高校，博士，遺傳學(xué)，1年中科院研究所事業(yè)單位山西太原其他5000普通二本院校，碩士，化學(xué)工程，2年山東大學(xué)事業(yè)單位山東濟(jì)南教育2100海外高校，碩士，工程，10年8濟(jì)南大學(xué)事業(yè)單位山東濟(jì)南教育3200普通二本院校，博士，環(huán)境科學(xué)與工程，5年青島科技大學(xué)事業(yè)單位山東青島教育2500，不包括780公積金，1500崗貼211高校，博士，分析化學(xué)，5年江南大學(xué)事業(yè)單位江蘇無錫教育5000985高校，博士，生物化學(xué)，1年江蘇大學(xué)事業(yè)單位江蘇鎮(zhèn)江教育5000普通重點(diǎn)高校，博士，材料加工，6年南昌大學(xué)事業(yè)單位江西南昌教育2600211高校，本科，醫(yī)學(xué)，20年河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)事業(yè)單位河北石家莊教育5000普通重點(diǎn)高校，博士，管理，1年河北化工醫(yī)藥職業(yè)技術(shù)學(xué)院事業(yè)單位河北石家莊教育2500普通重點(diǎn)高校，碩士，化學(xué)，15年河北大學(xué)事業(yè)單位河北保定教育2800普通重點(diǎn)高校，碩士，應(yīng)用化學(xué)，4年燕山大學(xué)事業(yè)單位河北秦皇島教育2000普通重點(diǎn)高校，碩士，？，1年西南交通大學(xué)事業(yè)單位四川成都教育2000211高校，碩士，生物工程，1年四川科技職工大學(xué)事業(yè)單位四川成都教育、行政4000普通重點(diǎn)高校，碩士，環(huán)境工程，1年中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)事業(yè)單位安徽合肥教育3000985高校，博士，無機(jī)化學(xué)，2年211高校，碩士，數(shù)學(xué)，11年安徽理工大學(xué)事業(yè)單位安徽淮南教育2400211高校，博士，計(jì)算機(jī)，10年哈爾濱工業(yè)大學(xué)事業(yè)單位黑龍江哈爾濱教育3500985高校，博士，電化學(xué)，3年牡丹江醫(yī)學(xué)院事業(yè)單位黑龍江牡丹江教育2500普通重點(diǎn)高校，碩士，營(yíng)養(yǎng)與食品衛(wèi)生，0.7年?yáng)|北石油大學(xué)事業(yè)單位黑龍江大慶教育3000普通重點(diǎn)高校，碩士，化工，9年云南大學(xué)事業(yè)單位云南昆明研發(fā)3000211高校，碩士，凝聚態(tài)物理，1年昆明學(xué)院事業(yè)單位云南昆明教育6500211高校，博士，理論物理專業(yè)，0.5年基本工資3800，到手5000985高校，博士，計(jì)算機(jī)，從本科開始算，10年?yáng)|北大學(xué)事業(yè)單位遼寧沈陽(yáng)教育3000985、211高校，分析化學(xué)，本科，1年浙江師范大學(xué)事業(yè)單位浙江金華教育1000普通重點(diǎn)高校，碩士，physics，0.5年西北大學(xué)事業(yè)單位陜西西安教育2500211高校，碩士，Microbiology，1年長(zhǎng)安大學(xué)事業(yè)單位陜西西安教育3000普通重點(diǎn)高校，博士，機(jī)械，3年鄭州大學(xué)事業(yè)單位河南鄭州教育2500普通二本院校，博士，基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)，10年許昌師院事業(yè)單位河南許昌教育1200普通重點(diǎn)高校，碩士，生物工程，1年太原師范學(xué)院事業(yè)單位山西太原教育2100普通二本院校，碩士，化學(xué)，13年山西大同大學(xué)事業(yè)單位山西太原教育1700普通重點(diǎn)高校，碩士，藥物分析學(xué)，2年石河子大學(xué)事業(yè)單位新疆石河子教育3000211高校，碩士，數(shù)學(xué)，3年9中山大學(xué)事業(yè)單位廣東廣州教育5000211高校，博士，海洋生物，1年4.政府機(jī)構(gòu)和事業(yè)單位類單位名稱單位性質(zhì)所在地職位性質(zhì)薪水(元/月調(diào)查者基本概況（畢業(yè)院校/學(xué)歷/專業(yè)/工齡）航空621所事業(yè)單位北京研發(fā)4000985高校，博士，mse，3年中國(guó)科學(xué)院高能物理研究所事業(yè)單位北京研發(fā)5600985高校，博士，應(yīng)用化學(xué)，1年北京市農(nóng)林科學(xué)院事業(yè)單位北京研發(fā)2500普通二本院校，碩士，植物學(xué)，0.5年中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化研究院事業(yè)單位北京研發(fā)4000985高校，碩士，營(yíng)養(yǎng)與食品衛(wèi)生，4年二炮總醫(yī)院事業(yè)單位北京研發(fā)5000普通重點(diǎn)高校，本科，生物工程，2年天津出入境國(guó)家政府機(jī)構(gòu)天津檢驗(yàn)2800普通二本院校，碩士，食品科學(xué)，<1年西南醫(yī)院事業(yè)單位重慶研發(fā)4500985、211高校，碩士，藥物分析，1.7年濮陽(yáng)市消防支隊(duì)事業(yè)單位河南濮陽(yáng)其他3800211高校，碩士，材料學(xué)，3年韓國(guó)科學(xué)研究所國(guó)家政府機(jī)構(gòu)韓國(guó)研發(fā)20000海外高校，博士，化學(xué)，1年西安近代化學(xué)研究所事業(yè)單位陜西西安研發(fā)3300211高校，碩士，應(yīng)用化學(xué)，1.5年西安212所事業(yè)單位陜西西安研發(fā)年薪3~4W其他，大專，機(jī)電工程，15年太原市第八人民醫(yī)院事業(yè)單位山西太原臨床醫(yī)師1500普通重點(diǎn)高校，碩士，臨床醫(yī)學(xué)，10年山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院事業(yè)單位山東濟(jì)南研發(fā)6600普通重點(diǎn)高校，本科，農(nóng)學(xué)，33年民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展辦公室事業(yè)單位山東日照行政1900大專，漢語言文學(xué)，22年組織部國(guó)家政府機(jī)構(gòu)山東禹城行政2000其他，碩士，生態(tài)學(xué)，0.5年臨沂經(jīng)發(fā)局事業(yè)單位山東臨沂其他2300普通二本院校，碩士，計(jì)算數(shù)學(xué)，6年莘縣實(shí)驗(yàn)高中事業(yè)單位山東聊城教育1500普通二本院校，本科，數(shù)學(xué)教育，11年重慶市技術(shù)研究院事業(yè)單位重慶研發(fā)2800普通重點(diǎn)高校，碩士，儀器儀表，1.5年重慶市經(jīng)濟(jì)與信息化委員會(huì)事業(yè)單位重慶節(jié)能技改項(xiàng)目投資5800985高校，博士，企業(yè)管理，1年重慶市納米中心事業(yè)單位重慶教育-科研6600985高校，博士，化學(xué)類，3年中科院沈陽(yáng)生態(tài)所事業(yè)單位遼寧沈陽(yáng)研發(fā)8000普通二本院校，博士，？，6年新鄉(xiāng)市農(nóng)科院事業(yè)單位河南新鄉(xiāng)研發(fā)2000~2500普通重點(diǎn)高校，碩士，農(nóng)業(yè)，6年深圳高級(jí)技工學(xué)校事業(yè)單位廣東深圳教育6000普通二本院校，碩士，管理類，1年江蘇省疾控中心國(guó)家政府機(jī)構(gòu)江蘇南京公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)1700普通重點(diǎn)高校，碩士，預(yù)防醫(yī)學(xué)-衛(wèi)生毒理，<1年南京審計(jì)學(xué)院事業(yè)單位江蘇南京教育7000985高校，博士，計(jì)算機(jī)，5年徐州市對(duì)外交流服事業(yè)單位江蘇徐州教育1600211高校，碩士，英語，1年10務(wù)中心合肥市二院事業(yè)單位安徽合肥臨床醫(yī)生3000211高校，碩士，臨床醫(yī)學(xué)，14年池州市第二人民醫(yī)院事業(yè)單位安徽池州行政2000+800獎(jiǎng)金其他，大專，藥學(xué)，26年福建物質(zhì)結(jié)構(gòu)研究所事業(yè)單位福建福州研發(fā)4000211高校，碩士，無機(jī)化學(xué)，2年福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院事業(yè)單位福建福州科研2000985、211高校，博士，預(yù)防獸醫(yī)學(xué)，7年福州市第一醫(yī)院事業(yè)單位福建福州醫(yī)生3000普通重點(diǎn)高校，碩士，臨床醫(yī)學(xué)，10年長(zhǎng)江水利委員會(huì)事業(yè)單位湖北武漢研發(fā)1~1.5W985高校，博士，材料學(xué)，1.5年華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬梨園醫(yī)院事業(yè)單位湖北武漢研發(fā)2800211高校，本科，臨床醫(yī)學(xué)外科，6年中科院蘭州化物所事業(yè)單位甘肅蘭州研發(fā)3000普通重點(diǎn)高校，碩士，化學(xué)分析，4年新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院事業(yè)單位新疆烏魯木齊專業(yè)技術(shù)2880211高校，碩士，植物營(yíng)養(yǎng)，1年貴陽(yáng)市國(guó)土資源局國(guó)家政府機(jī)構(gòu)貴州貴陽(yáng)待定2000其他，博士，地球化學(xué)，2年廣西亞熱帶作物研究所事業(yè)單位廣西南寧研發(fā)1312211高校，本科，園藝，2年5.其他類單位名稱單位性質(zhì)所在地職位性質(zhì)薪水(元/月調(diào)查者基本概況（畢業(yè)院校/學(xué)歷/專業(yè)/工齡）亞控科技發(fā)展有限公司私企北京研發(fā)5000985高校，碩士，數(shù)學(xué)-運(yùn)籌學(xué)與控制論，1年中國(guó)石油國(guó)企北京研發(fā)5000211高校，碩士，油氣井工程，1年訊騰科技私企北京門戶7000普通重點(diǎn)高校，本科，應(yīng)用化學(xué)，4.5年華為賽門鐵克合資企業(yè)北京研發(fā)8000211高校，碩士，自動(dòng)化：控制理論與控制工程，0年寶寶良品(北京貿(mào)易私企北京管理4500普通二本院校，本科，生物化工，14年3M外企上海銷售15000普通重點(diǎn)高校，本科，化工，10年億光電子外企上海專利部門8000中科院，博士，物理，0.5年上海汽車變速器有限公司國(guó)企上海研發(fā)5000普通二本院校，碩士，機(jī)械設(shè)計(jì)制造及其自動(dòng)化，0年BakerHughes外企天津會(huì)計(jì)7000普通二本院校，本科，會(huì)計(jì)，2年中國(guó)移動(dòng)公司國(guó)企吉林四平其他3000985高校，碩士，計(jì)算機(jī)，1年河南油田勘探開發(fā)研究院國(guó)企河南南陽(yáng)研發(fā)年薪4.5W包括獎(jiǎng)金和科研補(bǔ)貼普通二本院校，本科，資源勘查工程，2年725所洛陽(yáng)雙瑞集國(guó)企河南洛陽(yáng)研發(fā)3500211高校，碩士，力學(xué)，0年小木蟲找工作版團(tuán)長(zhǎng)沙艾森設(shè)備維護(hù)技術(shù)三一集團(tuán)武漢吉事達(dá)激光技術(shù)西門子山推股份勝利發(fā)電廠江蘇健鼎超級(jí)電容器廠浙江恒逸集團(tuán)中航工業(yè)集團(tuán)中石油蘭州石化公司金川公司私企湖南長(zhǎng)沙研發(fā)助理普通二本院校，大專，環(huán)境監(jiān)測(cè)與治理，16006000+五險(xiǎn)一金+餐補(bǔ)1600+提成70003000180035003500300090003500（稅后）3500250035003600300030001.5W15001年211高校，碩士，機(jī)械電子工程，0年普通重點(diǎn)高校，本科，國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易，3年海外高校，碩士，控制理論與工程，5年985高校，碩士，機(jī)械設(shè)計(jì)，1年211高校，本科，熱能與動(dòng)力工程，2年211高校，碩士，？，1年普通二本院校，本科，電化學(xué)，4年普通二本院校，本科，過程裝備與控制工程，1年985高校，博士，機(jī)械，0.1年211高校，本科，自動(dòng)化，6年普通二本院校，碩士，地質(zhì)，1年普通重點(diǎn)高校，本科，軋鋼，0.5年985、211高校，本科，化學(xué)，3年211高校，碩士，生態(tài)學(xué)，0.7年普通二本院校，本科，GIS，1年普通重點(diǎn)高校，本科，應(yīng)用物理學(xué)，1年985高校，本科，通信工程，4年普通二本院校，本科，人力資源管理，<1年私企湖南長(zhǎng)沙研發(fā)私企外企國(guó)企國(guó)企外企私企外企國(guó)企國(guó)企國(guó)企湖北武漢山東濟(jì)南山東濟(jì)寧山東東營(yíng)江蘇無錫江蘇泰州浙江杭州陜西西安甘肅蘭州甘肅金昌甘肅嘉峪銷售銷售研發(fā)生產(chǎn)其他研發(fā)采購(gòu)研發(fā)研發(fā)地質(zhì)相關(guān)軋鋼研發(fā)生產(chǎn)研發(fā)生產(chǎn)研發(fā)行政酒鋼國(guó)企關(guān)甘肅酒泉楚雄煙草四川九洲應(yīng)用電子系統(tǒng)有限責(zé)任公司三安光電華為海南慧農(nóng)電子商務(wù)國(guó)企國(guó)企外企私企私企云南楚雄四川綿陽(yáng)福建廈門廣東深圳海南?？?1深圳市場(chǎng)調(diào)查:調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)分析1、數(shù)據(jù)初步處理雖然現(xiàn)有很多調(diào)查網(wǎng)站支持?jǐn)?shù)據(jù)分析,快速的生成各種圖表,有的還能直接生成一份報(bào)告,但我還是建議從數(shù)據(jù)的明細(xì)入手,根據(jù)一些指標(biāo)刪除部分不合理的數(shù)據(jù)再進(jìn)行分析?？晒﹨⒖嫉闹笜?biāo),填答時(shí)長(zhǎng),IP,用戶基本信息,調(diào)查表內(nèi)的控制題目等。填答時(shí)長(zhǎng)填答時(shí)長(zhǎng)是個(gè)比較常用的篩選指標(biāo),但是由于問卷內(nèi)容彼此差異較大,制定篩選的標(biāo)準(zhǔn)似乎難以統(tǒng)一,有的是通過作圖(spss箱形圖,也可以通過修剪平均數(shù)的做法(例如去掉頭尾5%的部分。IP目前很多調(diào)查表網(wǎng)站可以收集IP地址,這也是有獎(jiǎng)?wù){(diào)查活動(dòng)中了解用戶是否重復(fù)參與的一個(gè)途徑,當(dāng)然不排除動(dòng)態(tài)IP或者網(wǎng)吧填寫的可能,所以使用要慎重。在設(shè)計(jì)網(wǎng)站時(shí)就控制一臺(tái)電腦/一個(gè)IP只能填答一次。用戶基本信息有些調(diào)查中會(huì)搜集用戶的基本信息,如網(wǎng)站賬號(hào)或等,這些指標(biāo)也可以用于判斷是否重復(fù)參與答題。調(diào)查表內(nèi)的控制題目這個(gè)主要通過題目之間的前后邏輯進(jìn)行判斷,舉個(gè)例子,如用戶在“xx滿意度”題目中滿意度給分很高,但是在隨后“對(duì)xx的評(píng)價(jià)”中評(píng)價(jià)很低的話,那么答卷質(zhì)量就可能存在問題,想要通過題目控制調(diào)查表質(zhì)量需要在設(shè)計(jì)調(diào)查表時(shí)就進(jìn)行深入的思考和準(zhǔn)備。當(dāng)然,篩選標(biāo)準(zhǔn)不限于以上幾種,具體的要依照調(diào)查表自身特點(diǎn),不妨多個(gè)篩選指標(biāo)組合使用。2、統(tǒng)計(jì)分析方法調(diào)查表結(jié)果分析所使用的方法往往是和調(diào)查表的設(shè)計(jì)有關(guān),比如“您是否愿意推薦xx”,如果選項(xiàng)設(shè)置為“是/否”就得到一個(gè)二分變量,而設(shè)置成里克特量表形式就可以得到推薦意愿度的數(shù)值,相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析方法也會(huì)有所不同。除了統(tǒng)計(jì)分析每一題目的答復(fù)情況,對(duì)一些題目進(jìn)行交叉分析,相關(guān)分析,或差異檢驗(yàn)也可以幫我們更多了解數(shù)據(jù)背后的信息。調(diào)查表的結(jié)構(gòu)也會(huì)影響統(tǒng)計(jì)方法的使用,特別是需要進(jìn)行深入統(tǒng)計(jì)分析,探明各個(gè)指標(biāo)之間關(guān)系的時(shí)候。如我曾調(diào)查過用戶對(duì)商城信任度的評(píng)價(jià),經(jīng)過資料搜集,編制了服務(wù),產(chǎn)品,,網(wǎng)站設(shè)計(jì),付款安全性等幾個(gè)指標(biāo)的題目,收集數(shù)據(jù)后對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行了因素分析(采用了主成分分析法,kmo和巴勒特球形檢驗(yàn)都顯示適合因素分析,結(jié)果顯示提取出了一個(gè)因素,解釋變異78%,是否就可以表明商城的信任度就是由調(diào)查表中的那些指標(biāo)組成呢,是否就得到了信任度模型呢?答案是否定的,以上僅僅是建立模型的探索性因素分析部分,如果真的需要建立信任度模型還需要驗(yàn)證性因素分析部分(結(jié)構(gòu)方程模型,可以用AMOS實(shí)現(xiàn)。如果需要采用調(diào)查表的方法建立模型,僅僅使用因素分析進(jìn)行降維是不夠的,降維和建立模型還差的很遠(yuǎn)。模型是否成立就與當(dāng)初設(shè)計(jì)調(diào)查表時(shí)思考深度和實(shí)際工作需要有關(guān)。另外,目前本人對(duì)一些開放性的意見/建議類題目的分析還沒有很有效的方法,只能逐條查看,將涉及到的問題分類匯總,但是這樣比較耗時(shí),待改進(jìn)。關(guān)于多選題的分析方法,已經(jīng)有文章進(jìn)行了深入分析,有興趣可以查看調(diào)研問卷中多選題的分析方法探討3、形成分析報(bào)告分析報(bào)告往往是呈現(xiàn)給業(yè)務(wù)部門的同事看的,所以最好是以更直觀的方式呈現(xiàn),采用有說服力的圖表,輕分析過程,著重結(jié)論和意見建議部分,最好能點(diǎn)出每條結(jié)論對(duì)應(yīng)的相關(guān)業(yè)務(wù)部門,在指出問題的時(shí)候也盡量給出建議。摘要:本文簡(jiǎn)述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念、產(chǎn)生和發(fā)展的基礎(chǔ)以及在現(xiàn)實(shí)生活中所發(fā)揮的巨大作用。同時(shí)還就數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在全國(guó)廣播監(jiān)測(cè)網(wǎng)的應(yīng)用做了初步的探索和嘗試。關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘廣播電視監(jiān)測(cè)決策支持0引言隨著廣播電視監(jiān)測(cè)網(wǎng)建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和運(yùn)行時(shí)間的不斷增加,廣播電視監(jiān)測(cè)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)積累的各種監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)也越來越多。激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的知識(shí)和信息,而目前的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)可以高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能,但無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則,無法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來的發(fā)展趨勢(shì)。如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘這一新興技術(shù)從大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義和有價(jià)值的知識(shí),并根據(jù)這些知識(shí)來指導(dǎo)我們?nèi)粘５谋O(jiān)測(cè)工作和維護(hù)工作,使我們的工作更有效率,成為廣播電視監(jiān)測(cè)領(lǐng)域里一個(gè)值得探索和研究的課題。1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念數(shù)據(jù)挖掘(DataMining就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。這個(gè)定義包括好幾層含義:數(shù)據(jù)源必須是真實(shí)的、大量的、含噪聲的;發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識(shí);發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要能夠易于被用戶理解,最好能用自然語言表達(dá);并不要求發(fā)現(xiàn)放應(yīng)用探索◎楊京國(guó)家廣電總局監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中心之四海皆準(zhǔn)的知識(shí),換句話說發(fā)現(xiàn)的知識(shí)都是相對(duì)的,是有特定前提和約束條件,面向特定領(lǐng)域的。下面再簡(jiǎn)單解釋一下知識(shí)的基本概念。從廣義上理解,數(shù)據(jù)、信息也是知識(shí)的表現(xiàn)形式,但是人們更把概念、規(guī)則、模式、規(guī)律和約束等看作知識(shí)。人們把數(shù)據(jù)看作是形成知識(shí)的源泉。而原始數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的,如關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù);也可以是半結(jié)構(gòu)化的,如文本、圖形和圖像數(shù)據(jù);甚至是分布在網(wǎng)絡(luò)上的異構(gòu)型數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)知識(shí)的方法可以是數(shù)學(xué)的,也可以是非數(shù)學(xué)的;可以是演繹的,也可以是歸納的。發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可以被用于決策支持和過程控制等。因此,數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科,它把人們對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的簡(jiǎn)單查詢,提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí),提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘所發(fā)現(xiàn)的知識(shí)最常見的有以下四類:1.廣義知識(shí)(Generalization:廣義知識(shí)指類別特征的概括性描述知識(shí)。根據(jù)數(shù)據(jù)的微觀特性發(fā)現(xiàn)其表征的、帶有普遍性的、較高層次概念的、中觀和宏觀的知識(shí),反映同類事物共同性質(zhì),是對(duì)數(shù)據(jù)的概括、精煉和抽象。關(guān)聯(lián)知識(shí)(Association:它反映一個(gè)事件和其他事件之間依賴或關(guān)聯(lián)的知識(shí)。如果兩項(xiàng)或多項(xiàng)屬性之間存在關(guān)聯(lián),那么其中一項(xiàng)的屬性值就可以依據(jù)其他屬性值進(jìn)行預(yù)測(cè)。2.分類知識(shí)(Classification&Clustering:它反映同類事物共同性質(zhì)的特征型知識(shí)和不同事物之間的差異型特征知識(shí)。最為典型的分類方法是基于決策樹的分類方法。3.預(yù)測(cè)型知識(shí)(Prediction:根據(jù)時(shí)間序列型數(shù)據(jù),由歷史的和當(dāng)前的數(shù)據(jù)去推測(cè)未來的數(shù)據(jù),也可以認(rèn)為是以時(shí)間為關(guān)鍵屬性的關(guān)聯(lián)知識(shí)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法有經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)等。4.偏差型知識(shí)(Deviation:此外,數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)其他類型的知識(shí),如偏差型知識(shí),它是對(duì)差異和極端特例的描述,揭示事物偏離常規(guī)的異?，F(xiàn)象,如標(biāo)準(zhǔn)類外的特例,數(shù)據(jù)聚類外的離群值等。1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的三大基礎(chǔ)技術(shù)包括計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)、大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘算法。在過去數(shù)十年里,計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展,包括單個(gè)CPU的處理能力大幅提升、內(nèi)存和磁盤存儲(chǔ)器價(jià)格的顯著降低、支持多個(gè)CPU的并行處理結(jié)構(gòu)的巨大進(jìn)步等。大型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用、最近10年來數(shù)據(jù)挖掘算法的不斷發(fā)展、成熟和穩(wěn)定。數(shù)據(jù)挖掘是利用了人工智能和統(tǒng)計(jì)分析這兩種技術(shù)致力于模式發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。相反,它是統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的延伸和擴(kuò)展。大多數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)都基于完善的數(shù)學(xué)理論和高超的技巧,預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度還是令人滿意的,但對(duì)使用者的要求很高。而隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的不斷增強(qiáng),我們有可能利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力只通過相對(duì)簡(jiǎn)單和固定的方法完成同樣的功能。一些新興的技術(shù)同樣在知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域取得了很好的效果,如神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和決策樹,在足夠多的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力下,它們幾乎不用人的關(guān)照自動(dòng)就能完成許多有價(jià)值的功能。數(shù)據(jù)挖掘就是利用了統(tǒng)計(jì)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用程序,它把這些高深復(fù)雜的技術(shù)封裝起來,使人們不用自己掌握這些技術(shù)也能完成同樣的功能,并且更專注于自己所要解決的問題。1.3數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之間的關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展有著密切的關(guān)系。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展是促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘越來越熱的原因之一。但是,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并不是數(shù)據(jù)挖掘的先決條件,因?yàn)橛泻芏鄶?shù)據(jù)挖掘可直接從操作數(shù)據(jù)源中挖掘信息。大部分情況下,數(shù)據(jù)挖掘都要先把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中拿到數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中。從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中直接得到進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)有許多好處。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)清理差不多,如果數(shù)據(jù)在導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)已經(jīng)清理過,那很可能在做數(shù)據(jù)挖掘時(shí)就沒必要再清理一次了,而且所有的數(shù)據(jù)不一致的問題都已經(jīng)被你解決了(圖1。數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)可能是你的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)邏輯上的子集,而不一定非得是物理上單獨(dú)的數(shù)據(jù)庫(kù)。但如果你的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的計(jì)算資源已經(jīng)很緊張,那你最好還是建立一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)。當(dāng)然為了數(shù)據(jù)挖掘你也不必非得建立一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不是必需的。建立一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),把各個(gè)不同源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一在一起,解決所有的數(shù)據(jù)沖突問題,然后把所有的數(shù)據(jù)導(dǎo)到一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi),是一項(xiàng)巨大的工程,可能要用幾年的時(shí)間花上百萬的錢才能完成。只是為了數(shù)據(jù)挖掘,你可以把一個(gè)或幾個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)到一個(gè)只讀的數(shù)據(jù)庫(kù)中,就把它當(dāng)作數(shù)據(jù)集市,然后在他上面進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(圖2。1.4數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析如查詢、報(bào)表、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP是完全不同的工具,基于的技術(shù)也完全不同。傳統(tǒng)的查詢和報(bào)表工具是告訴你數(shù)據(jù)庫(kù)中都有什么,OLAP工具則更進(jìn)一步告訴你下一步會(huì)怎么樣(Whatnext、和如果我采取這樣的措施又會(huì)怎么樣(Whatif。用戶首先建立一個(gè)假設(shè),然后用OLAP工具檢索數(shù)據(jù)庫(kù)來驗(yàn)證這個(gè)假設(shè)是否正確。聯(lián)機(jī)分析處理的過程是先建立一系列的假設(shè),然后通過OLAP工具來證實(shí)或推翻這些假設(shè)來最終得到自己的結(jié)論。聯(lián)機(jī)分析處理過程在本質(zhì)上是一個(gè)演繹推理的過程。而數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機(jī)分析處理的本質(zhì)區(qū)別在于不是用于驗(yàn)證某個(gè)假定模式(模型的正確性,而是在數(shù)據(jù)庫(kù)中自己尋找模型。數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先前未知的特征。所謂先前未知的信息是指該信息是預(yù)先未曾預(yù)料到的,既數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)那些不能靠直覺發(fā)現(xiàn)的信息或知識(shí),甚至是違背直覺的信息或知識(shí),挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘在本質(zhì)上是一個(gè)歸納的過程。數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機(jī)分析處理具有一定的互補(bǔ)性。在利用數(shù)據(jù)挖掘出來的結(jié)論采取行動(dòng)之前,你也許要驗(yàn)證一下如果采取這樣的行動(dòng)會(huì)給公司帶來什么樣的影響,那么聯(lián)機(jī)分析處理工具能回答你的這些問題。2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用探索全國(guó)廣播監(jiān)測(cè)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理中心數(shù)據(jù)庫(kù)里保存著大量的數(shù)據(jù),其中包括各種基礎(chǔ)資源的數(shù)據(jù)如各類發(fā)射臺(tái)和發(fā)射機(jī)的基本信息、各種發(fā)射臺(tái)運(yùn)行圖的數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)臺(tái)的基本信息、監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的基本信息等;各種監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如指標(biāo)收測(cè)數(shù)據(jù)、頻譜收測(cè)數(shù)據(jù)、由監(jiān)測(cè)站點(diǎn)上報(bào)的各種指標(biāo)報(bào)警數(shù)據(jù)(設(shè)備報(bào)警數(shù)據(jù)等。隨著全國(guó)廣播監(jiān)測(cè)網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大、運(yùn)行時(shí)間的不斷增加,數(shù)據(jù)庫(kù)里保存的各種歷史數(shù)據(jù)也隨之不斷增多。對(duì)這些數(shù)據(jù)除了可以進(jìn)行各種瀏覽和查詢操作,進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)分析、生成各種統(tǒng)計(jì)報(bào)表和圖表以外,我們還可以利用功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘工具,發(fā)現(xiàn)隱藏在這些數(shù)據(jù)背后一些有意義和有價(jià)值的知識(shí)、規(guī)律和模型,然后用這些知識(shí)來指導(dǎo)我們的日常監(jiān)測(cè)和維護(hù)工作,使我們的工作更有針對(duì)性、效率更高。下面就數(shù)據(jù)挖掘在全國(guó)廣播監(jiān)測(cè)網(wǎng)中的應(yīng)用做一些初步的探索和嘗試。2.1數(shù)據(jù)挖掘案例1在全國(guó)廣播監(jiān)測(cè)網(wǎng)里,各監(jiān)測(cè)臺(tái)每天都以日?qǐng)?bào)的形式將它所監(jiān)測(cè)的中波臺(tái)的指標(biāo)異態(tài)數(shù)據(jù)上報(bào)到數(shù)據(jù)處理中心的數(shù)據(jù)庫(kù)里。指標(biāo)異態(tài)包括以下3種:停播、功率異態(tài)和調(diào)幅度異態(tài),其中停播是最嚴(yán)重的異態(tài)。異態(tài)數(shù)據(jù)主要包括以下字段:異態(tài)發(fā)生日期、發(fā)生異態(tài)的中波臺(tái)名稱、異態(tài)現(xiàn)象、異態(tài)起止時(shí)間和異態(tài)原因等。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)里的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法,我們可以根據(jù)歷史和當(dāng)前的停播異態(tài)數(shù)據(jù)去推測(cè)未來的停播異態(tài)數(shù)據(jù)。具體地說,我們可以根據(jù)最近一段時(shí)間(如1個(gè)月或3個(gè)月里所有中波臺(tái)發(fā)生停播的情況預(yù)測(cè)出在未來一段時(shí)間(如1個(gè)月里哪些發(fā)射臺(tái)發(fā)生停播的可能性最大、哪些發(fā)射臺(tái)發(fā)生停播的時(shí)間可能最長(zhǎng)等。舉個(gè)例子:假設(shè)在最近的三個(gè)月里,中波臺(tái)A、B、C分別發(fā)生了10次、9次和8次停播,停播次數(shù)在所有中波臺(tái)里排名前三,造成停播的主要原因是機(jī)器故障。而中波臺(tái)D、E、F雖然只分別發(fā)生了1、2和3次停播,但停播時(shí)間分別達(dá)到10、20和30小時(shí),在所有中波臺(tái)里停播時(shí)間排名前三,造成停播的主要原因是外電因素。根據(jù)這些歷史數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)里的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法,我們可以得出這樣的結(jié)果:在未來的1個(gè)月里,中波臺(tái)A、B、C發(fā)生停播的可能性最大,而中波臺(tái)D、E、F發(fā)生停播的時(shí)間可能最長(zhǎng)。當(dāng)然,這些預(yù)測(cè)結(jié)果是否準(zhǔn)確有待進(jìn)一步地測(cè)試和驗(yàn)證。我們可以采用另外一些數(shù)據(jù)(如前6個(gè)月的數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行測(cè)試。而對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的驗(yàn)證則需要通過未來1個(gè)月里實(shí)際發(fā)生的停播情況來進(jìn)行。假設(shè)預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確,我們可以對(duì)最有可能發(fā)生停播的中波臺(tái)A、B、C或發(fā)生停播時(shí)間可能最長(zhǎng)的中波臺(tái)D、E、F,采取針對(duì)性的措施(對(duì)中波臺(tái)A、B、C加強(qiáng)機(jī)器檢修工作,對(duì)中波臺(tái)D、E、F加強(qiáng)備用電源或發(fā)電機(jī)。這樣做的好處是我們可以集中力量預(yù)防重點(diǎn)發(fā)射臺(tái)(而不是所有發(fā)射臺(tái)的停播問題,避免平均使用力量,爭(zhēng)取用最少的投入得到最好的效果,減少停播發(fā)生的次數(shù)和時(shí)間,提高整體播出效果。2.2數(shù)據(jù)挖掘案例2對(duì)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的設(shè)備報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的一些有用的知識(shí)。通常監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的設(shè)備報(bào)警數(shù)據(jù)由各監(jiān)測(cè)臺(tái)每天以設(shè)備異態(tài)日?qǐng)?bào)的形式上報(bào)到數(shù)據(jù)處理中心數(shù)據(jù)庫(kù)。設(shè)備報(bào)警數(shù)據(jù)主要包括以下字段:發(fā)生故障的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)名稱、故障現(xiàn)象、故障起止時(shí)間、故障原因等。通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)里發(fā)現(xiàn)廣義知識(shí)的算法,對(duì)最近一段時(shí)間所有的設(shè)備報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,我們可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)常發(fā)生設(shè)備故障的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)具有的某些共同特征或共性。例如發(fā)現(xiàn)經(jīng)常發(fā)生設(shè)備故障的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的設(shè)備大部分由A公司制造,這一發(fā)現(xiàn)說明A公司生產(chǎn)的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)設(shè)備質(zhì)量較差、根據(jù)發(fā)現(xiàn)的知識(shí)我們可以敦促A公司采取措施進(jìn)一步改善其產(chǎn)品的質(zhì)量。此外我們還可以發(fā)現(xiàn),經(jīng)常發(fā)生UPS報(bào)警同時(shí)故障原因又是外電?；蛲怆婋妷翰环€(wěn)的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)都集中在某幾個(gè)省份,這說明這幾個(gè)省份的電力系統(tǒng)在運(yùn)行過程中經(jīng)常出現(xiàn)停電或電壓不穩(wěn)的情況,根據(jù)發(fā)現(xiàn)的知識(shí)我們可以向當(dāng)?shù)仉娏ο到y(tǒng)反映這些情況,希望停電或電壓不穩(wěn)的情況能夠得到改善。3結(jié)束語通過上面的數(shù)據(jù)挖掘案例可以看到:運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)我們可以從大量的廣播電視監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)很多有意義、有價(jià)值的知識(shí)。這些知識(shí)可以使我們?nèi)粘５谋O(jiān)測(cè)工作和維護(hù)工作更有針對(duì)性,效率更高。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在廣播電視監(jiān)測(cè)領(lǐng)域里的應(yīng)有前景非常廣闊、大有可為。矩陣數(shù)據(jù)分析法（MatrixDataAnalysisChart），它是新的質(zhì)量管理七種工具之一。矩陣圖上各元素間的關(guān)系如果能用數(shù)據(jù)定量化表示，就能更準(zhǔn)確地整理和分析結(jié)果。這種可以用數(shù)據(jù)表示的矩陣圖法，叫做矩陣數(shù)據(jù)分析法。在QC新七種工具中，數(shù)據(jù)矩陣分析法是唯一種利用數(shù)據(jù)分析問題的方法，但其結(jié)果仍要以圖形表示。數(shù)據(jù)矩陣分析法的主要方法為主成分分析法（Principalcomponentanalysis），利用此法可從原始數(shù)據(jù)獲得許多有益的情報(bào)。主成分分析法是一種將多個(gè)變量化為少數(shù)綜合變量的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。矩陣數(shù)據(jù)分析法，與矩陣圖法類似。它區(qū)別于矩陣圖法的是：不是在矩陣圖上填符號(hào)，而是填數(shù)據(jù)，形成一個(gè)分析數(shù)據(jù)的矩陣。它是一種定量分析問題的方法。目前，在日本尚廣泛應(yīng)用，只是作為一種“儲(chǔ)備工具”提出來的。應(yīng)用這種方法，往往需求借助電子計(jì)算機(jī)來求解。[編輯]矩陣數(shù)據(jù)分析法的原理在矩陣圖的基礎(chǔ)上，把各個(gè)因素分別放在行和列，然后在行和列的交叉點(diǎn)中用數(shù)量來描述這些因素之間的對(duì)比，再進(jìn)行數(shù)量計(jì)算，定量分析，確定哪些因素相對(duì)比較重要的。[編輯]矩陣數(shù)據(jù)分析法的應(yīng)用時(shí)機(jī)當(dāng)我們進(jìn)行顧客調(diào)查、產(chǎn)品設(shè)計(jì)或者其他各種方案選擇，做決策的時(shí)候，往往需要確定對(duì)幾種因素加以考慮，然后，針對(duì)這些因素要權(quán)衡其重要性，加以排隊(duì)，得出加權(quán)系數(shù)。譬如，我們?cè)谧霎a(chǎn)品設(shè)計(jì)之前，向顧客調(diào)查對(duì)產(chǎn)品的要求。利用這個(gè)方法就能確定哪些因素是臨界質(zhì)量特性。[編輯]和其他工具結(jié)合使用1.可以利用親和圖（affinitydiagram）把這些要求歸納成幾個(gè)主要的方面。然后，利用這里介紹進(jìn)行成對(duì)對(duì)比，再匯總統(tǒng)計(jì)，定量給每個(gè)方面進(jìn)行重要性排隊(duì)。2.過程決策圖執(zhí)行時(shí)確定哪個(gè)決策合適時(shí)可以采用。3.質(zhì)量功能展開。兩者有差別的。本辦法是各個(gè)因素之間的相互對(duì)比，確定重要程度；而質(zhì)量功能展開可以利用這個(gè)方法的結(jié)果。用來確定具體產(chǎn)品或者某個(gè)特性的重要程度。當(dāng)然，還有其他各種方法可以采用，但是，這種方法的好處之一是可以利用電子表格軟件來進(jìn)行。[編輯]如何使用矩陣數(shù)據(jù)分析法下面通過例子來介紹如何進(jìn)行矩陣數(shù)據(jù)分析法。1、確定需要分析的各個(gè)方面。我們通過親和圖得到以下幾個(gè)方面，需要確定它們相對(duì)的重要程度：易于控制、易于使用、網(wǎng)絡(luò)性能、和其他軟件可以兼容、便于維護(hù)。2、組成數(shù)據(jù)矩陣。用Excel或者手工做。把這些因素分別輸入表格的行和列，如表所示。3、確定對(duì)比分?jǐn)?shù)。自己和自己對(duì)比的地方都打0分。以“行”為基礎(chǔ)，逐個(gè)和“列”對(duì)比，確定分?jǐn)?shù)。“行”比“列”重要，給正分。分?jǐn)?shù)范圍從9到1分。打1分表示兩個(gè)重要性相當(dāng)。譬如，第2行“易于控制”分別和C列“易于使用”比較，重要一些，打4分。和D列“網(wǎng)絡(luò)性能”比較，相當(dāng)，打1分?！绻靶小睕]有“列””重要，給反過來重要分?jǐn)?shù)的倒數(shù)。譬如，第3行的“易于使用”和B列的“易于控制”前面已經(jīng)對(duì)比過了。前面是4分，現(xiàn)在取倒數(shù)，1/4=0.25。有D列“網(wǎng)絡(luò)性能”比，沒有“網(wǎng)絡(luò)性能”重要，反過來，“網(wǎng)絡(luò)性能”比“易于使用”重要，打5分?，F(xiàn)在取倒數(shù)，就是0.20。實(shí)際上，做的時(shí)候可以圍繞以0組成的對(duì)角線對(duì)稱填寫對(duì)比的結(jié)果就可以了。表1：矩陣數(shù)據(jù)分析法ABCDEFGH1易控制易使用網(wǎng)絡(luò)性能軟件兼容便于維護(hù)總分權(quán)重%2易于控制04131926.23易于使用0.2500.200.330.251.033.04網(wǎng)絡(luò)性能150331234.95軟件兼容0.3330.3300.33411.66便于維護(hù)140.33308.3324.2總分之和34.374、加總分。按照“行”把分?jǐn)?shù)加起來。在G列內(nèi)得到各行的“總分”。5、算權(quán)重分。把各行的“總分”加起來，得到“總分之和”。再把每行“總分”除以“總分之和”得到H列每個(gè)“行”的權(quán)重分?jǐn)?shù)。權(quán)重分?jǐn)?shù)愈大，說明這個(gè)方面最重要，“網(wǎng)絡(luò)性能”34.9分。其次是“易于控制”26.2分。[編輯]矩陣數(shù)據(jù)分析法案例分析[編輯]案例一：矩陣數(shù)據(jù)分析法在軟件項(xiàng)目中的應(yīng)用軟件缺陷的產(chǎn)生是由多方面的因素造成的，缺陷數(shù)據(jù)反映了開發(fā)過程中多個(gè)因素相互作用的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在實(shí)施了多個(gè)軟件項(xiàng)目的開發(fā)以后，已經(jīng)積累了一定數(shù)量的歷史缺陷數(shù)據(jù)，我們?nèi)绾卫眠@些數(shù)據(jù)找到開發(fā)過程中容易產(chǎn)生質(zhì)量問題的環(huán)節(jié)和因素呢?如果只是粗略地看歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，是很難看出各項(xiàng)目之間及項(xiàng)目的生命周期各階段的缺陷率的差異的。我們可以用這些歷史數(shù)據(jù)來設(shè)計(jì)一個(gè)矩陣，用矩陣數(shù)據(jù)分析法就能求出多個(gè)項(xiàng)目的各個(gè)階段產(chǎn)生缺陷率的高低，找到產(chǎn)生缺陷的關(guān)鍵因素，這樣可以幫助了解引入的缺陷，從而對(duì)新開發(fā)的項(xiàng)目會(huì)引入的缺陷數(shù)做出一個(gè)相當(dāng)合理的預(yù)測(cè)，達(dá)到控制缺陷率，提高軟件質(zhì)量的目的。隨著實(shí)施的軟件項(xiàng)目數(shù)量的增加，收集到的缺陷數(shù)據(jù)越來越多，生成的矩陣越大，對(duì)未來缺陷率預(yù)測(cè)和控制的準(zhǔn)確性也就越高，軟件整體質(zhì)量呈螺旋式穩(wěn)步上升。下面通過一個(gè)例子來說明矩陣數(shù)據(jù)分析法在軟件缺陷管理中的具體應(yīng)用。為了確定軟件缺陷主要出現(xiàn)在項(xiàng)目生命周期六個(gè)階段中的哪幾個(gè)階段，我們對(duì)n個(gè)開發(fā)項(xiàng)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，每個(gè)項(xiàng)目計(jì)算六個(gè)階段的缺陷密度，為了驗(yàn)證結(jié)果重復(fù)性，又將這n個(gè)項(xiàng)目分為Ⅰ、Ⅱ兩組，每組n／2個(gè)項(xiàng)目，然后對(duì)數(shù)據(jù)求均值、標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)系數(shù)、特征值、特征向量，得出三個(gè)主成分，也就確定了項(xiàng)目生命周期中出現(xiàn)大部分缺陷的幾個(gè)階段，為改進(jìn)項(xiàng)目薄弱環(huán)節(jié)提供依據(jù)。詳細(xì)步驟如下：①將以往軟件項(xiàng)目積累的歷史缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、統(tǒng)計(jì)列表。各項(xiàng)目在生命周期各階段的歷史缺陷率數(shù)據(jù)見表3。②根據(jù)表3數(shù)據(jù)計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)，計(jì)算結(jié)果見表4。③根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣(表4求特征值、特征向量和貢獻(xiàn)率。由于計(jì)算量很大，方程的計(jì)算用計(jì)算機(jī)完成。計(jì)算結(jié)果見表5。④分析計(jì)算結(jié)果。貢獻(xiàn)率代表主成分的影響程度，數(shù)值越大代表性越大，特征向量表示項(xiàng)目與該主成分的關(guān)系。從表5可看到，第一、二、三主成分的貢獻(xiàn)率達(dá)90．4％，已代表所有變量的絕大部分，也就是說在項(xiàng)目開發(fā)過程中，軟件缺陷主要出現(xiàn)在項(xiàng)目生命周期的需求、構(gòu)架和設(shè)計(jì)階段。這樣由上述的主成分分析，找到了容易出現(xiàn)軟件缺陷問題的階段，在以后的改進(jìn)過程中把注意力集中到特征值大的方面來，就可以有效地控制、預(yù)防軟件缺陷問題。如何用數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)調(diào)查?一、為什么要做市場(chǎng)調(diào)研?調(diào)研的目的是什么?在做市場(chǎng)調(diào)研前,必須有一個(gè)自己的調(diào)研思路:我們要調(diào)研的對(duì)象;需要收集的數(shù)據(jù);需要達(dá)到的效果等。只有有了明確的目標(biāo),才能獲得更加有效的數(shù)據(jù):通過調(diào)研了解市場(chǎng)需求、確定目標(biāo)用戶、確定產(chǎn)品核心,為了更好的制訂MRD;提高產(chǎn)品的銷售決策質(zhì)量、解決存在于產(chǎn)品銷售中的問題或?qū)ふ覚C(jī)會(huì)等而系統(tǒng)地、客觀地識(shí)別、收集、分析和傳播營(yíng)銷信息,及時(shí)掌握一手資源;驗(yàn)證我們定的目標(biāo)客戶是不是我們想要的,目標(biāo)用戶想要什么樣的產(chǎn)品或服務(wù);了解我們能不能滿足目標(biāo)用戶的需求并且樂于滿足目標(biāo)用戶的需求;找準(zhǔn)產(chǎn)品機(jī)會(huì)缺口,然后衡量各種因素,制定產(chǎn)品戰(zhàn)略線路;調(diào)研到最后,目標(biāo)越明確,需求確明確,也就會(huì)覺得,產(chǎn)品越難做,難以打開市場(chǎng)等;對(duì)于全新的產(chǎn)品,調(diào)研前PM必須先自己有一個(gè)思路,然后通過調(diào)研去驗(yàn)證自己的想法的可行性。二、市場(chǎng)調(diào)研的方式方法有哪些?怎樣確定調(diào)研的維度?問卷調(diào)查、用戶AB測(cè)試、焦點(diǎn)訪談、田野調(diào)研、用戶訪談、用戶日志、入戶觀察、網(wǎng)上有獎(jiǎng)?wù){(diào)查;做人物角色分析:設(shè)置用戶場(chǎng)景、用戶角色進(jìn)行模擬分析;調(diào)研的維度主要從戰(zhàn)略層、范圍層、結(jié)構(gòu)層、框架層、視覺層來展開(不同的產(chǎn)品從不同的層次來確定調(diào)研的維度。三、如何整理市場(chǎng)調(diào)研的數(shù)據(jù)?對(duì)收集到的調(diào)研數(shù)據(jù),我們需要整理出那些有效的數(shù)據(jù),對(duì)于無效數(shù)據(jù)果斷丟棄。對(duì)有效數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的處理、分析。通過市場(chǎng)調(diào)研,我們可能已經(jīng)收集了不少的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都是用戶最直接的對(duì)產(chǎn)品的某種需求的體現(xiàn)。作為產(chǎn)品經(jīng)理,我們視這些數(shù)據(jù)為寶貝,我們需要將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,讓他們變?yōu)檎鋵?。那我們?cè)撊绾握砟?可以從以下4點(diǎn)入手:將規(guī)范的數(shù)據(jù)按照維度整理、錄入,然后進(jìn)行建模;不規(guī)范的數(shù)據(jù),必須得自己先通過一些定性的處理,讓它變得規(guī)范,然后再用工具進(jìn)行分析;封閉性的問題,設(shè)置選項(xiàng)歸類即可。開放性的問題,建議還是先錄下來,然后再頭腦風(fēng)暴整理出有用的東西;定性的,焦點(diǎn)訪談和深訪,都可以錄音,在事后可以形成訪談?dòng)涗?焦點(diǎn)訪談的過程中,可以以卡片的形式或者其他的形式讓用戶做選擇題,可以獲取少量的有數(shù)據(jù)性的東西,其他的更多的是觀點(diǎn)、方向性的,這個(gè)需要在整理訪談?dòng)涗浀臅r(shí)候根據(jù)問題來歸納整理;深度訪談的數(shù)據(jù)整理,建立很多個(gè)用戶模型,強(qiáng)行量化這些數(shù)據(jù)。這個(gè)方法比較有效,特別在做人群研究的時(shí)候。四、如何書寫市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告?對(duì)整理后的數(shù)據(jù),我們最終需要形成書面的市場(chǎng)調(diào)研文檔報(bào)告,對(duì)市場(chǎng)調(diào)研的數(shù)據(jù)分析后進(jìn)行的說明總結(jié),用圖表或圖形的形式最直觀呈現(xiàn);分析用戶當(dāng)前現(xiàn)狀,用戶對(duì)產(chǎn)品的需求點(diǎn);報(bào)告的組成有研究背景、研究目的、研究方法、研究結(jié)論等相關(guān)內(nèi)容;根據(jù)調(diào)研的時(shí)候的思路,將報(bào)告逐一完善,將數(shù)據(jù)分析的結(jié)論圖表化,得出自己的結(jié)論總結(jié)出趨勢(shì)和規(guī)律。五、數(shù)據(jù)分析的方式方法有哪些?1、數(shù)據(jù)分析需要掌握數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件和數(shù)據(jù)分析工具;2、數(shù)據(jù)分析的主要方法有:1對(duì)比分析法將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,分析其中的差異,從而揭示這些事物發(fā)展變化的規(guī)律和情況。對(duì)比分為橫向?qū)Ρ群涂v向?qū)Ρ取?結(jié)構(gòu)分析法被分析研究總體內(nèi)各部分與總體之間進(jìn)行對(duì)比分析的方法,即總體內(nèi)各部分所占的指標(biāo)。3交叉分析法同時(shí)將兩個(gè)有一定聯(lián)系的變量及其值交叉排列在一張表內(nèi),使各變量值成為不同變量的交叉點(diǎn),一般采用二維交叉表進(jìn)行分析。4分組分析法按照數(shù)據(jù)特征,將數(shù)據(jù)進(jìn)行分組進(jìn)行分析的方法。除了以上的4點(diǎn),其他還有比如漏斗圖分析法、杜邦分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等等。數(shù)據(jù)分析的方法有很多種,在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候,選擇有效的數(shù)據(jù)分析方法,能達(dá)到事半功倍的效果。六、數(shù)據(jù)分析報(bào)告如何指導(dǎo)產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)?根據(jù)調(diào)研結(jié)論確定產(chǎn)品核心功能。把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果加入到整個(gè)迭代設(shè)計(jì)的過程中加速產(chǎn)品的迭代更新。評(píng)估解決方案的可行性,根據(jù)實(shí)施的結(jié)果再去評(píng)估解決方案是否真的可行?是否還需要再改進(jìn),依此類推。通過數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出用戶的行為規(guī)律,為產(chǎn)品提供支撐。日常的運(yùn)營(yíng)分析,及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問題。產(chǎn)品后期設(shè)定一系列的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)監(jiān)控,然后反饋產(chǎn)品迭代(指標(biāo)主要包括:①、用戶的反饋、②、產(chǎn)品的BUG、③、市場(chǎng)的反映、④、產(chǎn)品未來的發(fā)展方向、⑤、點(diǎn)擊率、留存率等等。講師介紹從修理工、服務(wù)顧問做起,從業(yè)經(jīng)驗(yàn)17年先后出版發(fā)表如下書籍和文章:《汽車維修企業(yè)質(zhì)量管理》、《客戶關(guān)系管理》、《如何建立企業(yè)文化》、《汽車維修企業(yè)人力資源管理》、《ISO9000在汽車維修企業(yè)中的重要性》、《汽車銷售》、《汽車維修技術(shù)》等先后培訓(xùn)策劃企業(yè):豐田、慶鈴、金龍、雷諾、上海強(qiáng)生、鈴木、奧迪、上海通用、中華轎車、大眾、日產(chǎn)、奔馳、寶馬、馬自達(dá)、克萊斯勒、江淮瑞風(fēng)、三菱、BOSCH、3M、YELLOWHAT、JEEP、柳汽風(fēng)行、哈飛、吉利汽車、段海峰上汽商務(wù)車等,參訓(xùn)人員近8000人。主要培訓(xùn)主題:客戶服務(wù)流程、生產(chǎn)工位管理、生產(chǎn)安全規(guī)范管理、客戶關(guān)系管理、專業(yè)銷售管理、人力資源管理、團(tuán)隊(duì)建設(shè)、創(chuàng)建學(xué)習(xí)型組織、備件管理等。課程說明課程名稱:《經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析&經(jīng)營(yíng)規(guī)劃制定方法》課程目的:–通過培訓(xùn):?掌握企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析方法?掌握企業(yè)常用KPI指標(biāo)?掌握企業(yè)計(jì)劃的制定方法和驗(yàn)證目標(biāo)的可行性?掌握企業(yè)服務(wù)營(yíng)銷策略提升的方法授課形式:課堂宣講+案例分析+小組討論+經(jīng)驗(yàn)交流課程目錄?經(jīng)營(yíng)管理與KPI考核?目標(biāo)管理與年度計(jì)劃制定?計(jì)劃的執(zhí)行與完成66企業(yè)的困惑動(dòng)力協(xié)調(diào)效率持續(xù)改革接班制度信息化落實(shí)對(duì)比人員流失經(jīng)營(yíng)分析7經(jīng)營(yíng)管理的目的1樹立標(biāo)準(zhǔn)化的運(yùn)營(yíng)管理機(jī)制，體現(xiàn)品牌的管理效益2使企業(yè)致力于提升運(yùn)營(yíng)水平，贏得客戶滿意3為企業(yè)帶來更大的利潤(rùn)，維持企業(yè)的成長(zhǎng)發(fā)展若每天只關(guān)注車間維修及業(yè)務(wù)，則將突顯哪些管理上的問題？8服務(wù)盈利模式分析盈虧平衡分析金額盈利收入虧損成本費(fèi)用Q（損益平衡點(diǎn)）9數(shù)量服務(wù)盈利模式分析維修工時(shí)收入開源＋備件銷售收入盈利＋非主營(yíng)收入節(jié)流－成本10課程目錄?經(jīng)營(yíng)管理與KPI考核?目標(biāo)管理與年度計(jì)劃制定?計(jì)劃的執(zhí)行與完成1111企業(yè)常用KPI指標(biāo)KPI全稱KeyPerformanceIndication，即關(guān)鍵業(yè)績(jī)指標(biāo)，是通過對(duì)組織內(nèi)部某一流程的輸入端、輸出端的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行設(shè)置、取樣、計(jì)算、分析，衡量流程績(jī)效的一種目標(biāo)式量化管理指標(biāo)，是把企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)分解為可運(yùn)作的遠(yuǎn)景目標(biāo)的工具，是企業(yè)績(jī)效管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)。KPI-企業(yè)管理的金鑰匙12企業(yè)常用KPI指標(biāo)費(fèi)用吸收率產(chǎn)能利用率客戶回站率客戶分類分析客戶關(guān)系收入分析基盤客戶回站率客單價(jià)工時(shí)效率流失率收入構(gòu)成比進(jìn)站臺(tái)次占有率服務(wù)收入占有率備件收入占有率A類：總指標(biāo)B類：四個(gè)管理指標(biāo)總經(jīng)理“管”的指標(biāo)C類：九個(gè)經(jīng)營(yíng)分析指標(biāo)服務(wù)執(zhí)行——首保達(dá)成率、準(zhǔn)時(shí)交車率、PDI執(zhí)行率服務(wù)效率——人均工位數(shù)、工時(shí)效率、維修產(chǎn)值料工比、服務(wù)顧問人均接車臺(tái)次、單工位效益、D類：提升生產(chǎn)工人維修單數(shù)、生產(chǎn)性工人人均銷售額、服務(wù)接車/維修峰值工位周轉(zhuǎn)率類指標(biāo)備件管理——備件滿足率、備件周轉(zhuǎn)呆滯庫(kù)存、備件毛利率保修管理——保修合格率技術(shù)管理——返修率、一次修復(fù)率13服務(wù)經(jīng)理“用”的指標(biāo)企業(yè)常用KPI指標(biāo)經(jīng)營(yíng)類管理類營(yíng)業(yè)收入毛利率人均產(chǎn)值……工位周轉(zhuǎn)次數(shù)SA月均臺(tái)次配件毛利率配件周轉(zhuǎn)率配件滿足率工時(shí)占比……14企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析營(yíng)業(yè)收入40000030000020000014243510000001月2月3月4月5月6月7月8月9月010月011月012月394949349457302713245686250211297141323089287828營(yíng)業(yè)收入=進(jìn)廠臺(tái)次×客單價(jià)151000002000003000004000005000001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月機(jī)電、鈑噴收入分析表281131109937226357175146190485696002849652056491938532004006001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月機(jī)電、鈑噴進(jìn)廠臺(tái)次分析41221835034037844845140640100019人均產(chǎn)值=營(yíng)業(yè)收入/全體員工數(shù)量2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月人均產(chǎn)值1234249129765819083409585120501042292850000.001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月月度毛利率0.640.630.680.630.620.650.610.700.66討論:通過上述圖表,該企業(yè)可能存在什么問題?20040060080010001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月機(jī)電客單價(jià)682504647515504155632507483000機(jī)電客單價(jià)=機(jī)電營(yíng)業(yè)收入/機(jī)電臺(tái)次鈑噴客單價(jià)=鈑噴營(yíng)業(yè)收入/鈑噴臺(tái)次1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月鈑噴客單價(jià)19508091269214982240114032241785000討論:機(jī)電和鈑噴客單價(jià)多少合理?客單價(jià)高是好事嗎?如何提高客單價(jià)?0.002月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月機(jī)電工時(shí)占比0.640.320.350.330.260.310.33SA月人均臺(tái)次=月車輛進(jìn)廠數(shù)量/SA數(shù)量601202102403001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月SA人均臺(tái)次199120177184185182205192186000機(jī)電工位周轉(zhuǎn)=月維修車輛總臺(tái)次÷(月工作日數(shù)×維修工位數(shù)×100%0.001.002.003.004.005.001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月機(jī)電工位周轉(zhuǎn)2.221.251.881.892.032.492.422.182.23工位周轉(zhuǎn)=月維修車輛總臺(tái)次÷(月工作日數(shù)×維修工位數(shù)×100%0.000.100.200.301月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月鈑噴工位周轉(zhuǎn)0.200.110.140.130.130.030.080.110.18討論:機(jī)電和鈑噴工位周轉(zhuǎn)多少合理?工位周轉(zhuǎn)只是跟與員工的工作效率有關(guān)嗎?如何提高工位周轉(zhuǎn)?0.002月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月配件毛利率0.220.330.070.300.260.260.340.290.25庫(kù)存周轉(zhuǎn)率=月度出庫(kù)配件成本÷(期初庫(kù)存+期末庫(kù)存÷2×100%庫(kù)存滿足率=實(shí)際提供的物料數(shù)量/全部需求的物料總量0.000.100.200.301月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月庫(kù)存周轉(zhuǎn)率0.130.070.120.100.120.090.120.110.130.00企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析討論:如何提高配件周轉(zhuǎn)率和配件滿足?呆滯庫(kù)存如何處理?笛威好參謀課程目錄?經(jīng)營(yíng)管理與KPI考核?目標(biāo)管理與年度計(jì)劃制定?計(jì)劃的執(zhí)行與完成目標(biāo)管理管理周期:為了達(dá)成目標(biāo),在做出決定之前,要對(duì)每條在決策過程中加以利用的信息進(jìn)行精確監(jiān)控及充分考慮,一旦決定了一個(gè)行動(dòng)過程并開始執(zhí)行,其結(jié)果必須要的改變。這個(gè)“計(jì)劃-執(zhí)行-檢驗(yàn)-行動(dòng)”的過程被稱作管理周期經(jīng)營(yíng)目標(biāo)的設(shè)定售后服務(wù)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)值（售后服務(wù)營(yíng)收、售后服務(wù)利潤(rùn)、客戶滿意度）年度目標(biāo)（服務(wù)、配件）我們?nèi)粘Ｓ心男╆P(guān)鍵的KPI需要進(jìn)行日、周、月、季的分解？36經(jīng)營(yíng)目標(biāo)的設(shè)定項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)收入(元）維修臺(tái)次（臺(tái)）工時(shí)收入（元）配件收入（元）配件毛利（元）總體毛利（元）機(jī)電收入（元）機(jī)電臺(tái)次（臺(tái)）鈑噴收入（元）鈑噴臺(tái)次（臺(tái)）371月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月合計(jì)平均經(jīng)營(yíng)目標(biāo)的設(shè)定項(xiàng)目天數(shù)（天）經(jīng)營(yíng)收入(元）維修臺(tái)次（臺(tái)）工時(shí)收入（元）配件收入（元）配件毛利（元）總體毛利（元）機(jī)電收入（元）機(jī)電臺(tái)次（臺(tái)）鈑噴收入（元）鈑噴臺(tái)次（臺(tái)）38第一周第二周第三周第四周第五周合計(jì)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)設(shè)定的參考要素外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境分析內(nèi)部經(jīng)營(yíng)環(huán)境分析企業(yè)歷史數(shù)據(jù)分析?上年度營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)?本年度企業(yè)計(jì)劃及執(zhí)行情況?客戶保有量分析?上年度維修臺(tái)次及結(jié)構(gòu)?平均客單價(jià)?維修保養(yǎng)毛利率?配件銷售收入及毛利率?客戶平均接觸率?客戶平均流失率?服務(wù)站成本構(gòu)成39經(jīng)營(yíng)目標(biāo)的設(shè)定小組討論并現(xiàn)場(chǎng)制作2021年度營(yíng)業(yè)計(jì)劃：