到中国知网里面进行查找，可以参考不能全抄，知网里面都是大神作品，我的论文都是到这里面参考的。
给你12个参考文献：[1]马玉洁. 增强现实技术在教育领域应用研究[D].北京印刷学院,2017. [2]吴欣. 基于微信公众平台的小学一年级数学家校协同教育的应用研究[D].四川师范大学,2017. [3]秦宗财,刘力. 欧美视频网站运营模式及赢利分析[J]. 深圳大学学报(人文社会科学版),2016,(01):48-53+80. [4]郑杨. 基于4I原则的本地化社区网站运营模式分析[D].四川师范大学,2015. [5]郭朝辉. 当代大学生社会主义核心价值观践行状况及影响因素研究[J]. 国家教育行政学院学报,2015,(01):81-86. [6]沈立群. 我国民营企业跨境并购融资问题探析[D].江西财经大学,2014. [7]苏宇. 基于用户行为分析的电子商务网站运营策略研究[D].北京邮电大学,2014. [8]刘蕴莲. 论新形势下加强大学生社会主义核心价值观教育[J]. 思想理论教育导刊,2014,(05):106-109. [9]石淑静. 返利网站运营中的传销陷阱研究[D].华侨大学,2014. [10]蒋黎. 网站运营分析系统设计与实现[D].电子科技大学,2013. [11]梁文卓,侯云先. 团购网站运营影响因素主成分分析——基于消费者满意导向[J]. 经济体制改革,2012,(01):182-184. [12]王仁彦. 数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学,2010. [13]宋钰. 中国C to C网站运营模式研究[D].华中科技大学,2006. [14]彭银香. 电子商务网站运营状况综合评价模型的构建[J]. 中国市场,2005,(47):84-85. [15]姚强. 中国电子商务网站运营情况的研究[D].对外经济贸易大学,2004.
这个的可以有啊 你的题目是什么
用stata做吧spss没有专门的主成分分析命令
这个不难，我擅长．
可以的。因子分析主要是用来降维当你的指标数量比较多、各自之间相关性又比较强的时候可以用这个。
各自的区别。可以用的方法：一、回归分析，在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况。二、方差分析，在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。三、判别分析，判别分析是用来进行分类的统计方法。四、聚类分析，聚类分析同样是用于分类的统计方法。五、主成分分析，主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法。
统计分析是运用统计 方法 与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
浅谈统计分析与决策
[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写 报告 三个问题。
[关键词] 统计分析 分析方法 决策
统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?
狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。
广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条 措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。
搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。
一、统计分析选题
所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。
怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。
统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。
统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。
二、统计分析方法
统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。
统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。
统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。
形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。
对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。
所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，
没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。
从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。
三、统计分析报告的撰写
统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。
准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。
快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。
新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。
深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。
活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。
统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。
1.准确地表述事实
每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。
2.透彻地阐明本质
现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。
阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。
3.深刻地揭示规律
规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。
4.恰当地提出建议
认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。
以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。
统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。
试谈统计分析方法应用
【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。
【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言
随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。
二、多元统计分析方法的主要应用
统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。
聚类分析
它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与 其它 类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定 市场营销 战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过 市场调查 ，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。
判别分析
判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。
主成分分析
主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。
因子分析
因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。
三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性
(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量
多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。
(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论
多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。
(三)关于统计检验体系
将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：
a.主成分分析统计检验体系
b.因子分析统计检验体裂引
c.系统聚类分析统计检验体系
d.判别分析统计检验体裂
e.对应分析统计检验体系
f.典型相关分析统计检验体系
四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题
1.关于原始数据变量的总体分布问题。
对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。
样本容量问题。
进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。
原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。
多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。
数据处理问题。
多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。
五、结束语
在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。
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成本管理论文范文篇二 企业成本管理改进策略 摘 要：在市场经济条件下，现代企业间的竞争实质上是企业成本的竞争。但是，目前我国企业对于成本的管理和控制非常薄弱，严重制约着企业的生存和发展。 关键词：成本，管理，成本控制 一、成本管理的内涵 成本管理是指企业管理者在企业经营过程中对从产品的设计、试制、生产到销售的整个过程的各项成本核算、分析、决策和控制等一系列科学管理行为的总称。成本管理的最主要的目的是降低成本，提高企业的经济效益。 二、企业成本管理存在的问题 (一)采购成本控制不力 成本有显性成本和隐性成本之分，而企业在采购时往往只看到了产品价格这种显性成本，忽视了供应商管理等隐性成本。企业对整个采购系统的控制相对较弱，很少从计划、组织和供应链整体方面进行科学系统的管理。对采购物料的质量成本控制，考虑产品系列质量和工作质量较少;对内部物流与供应链的对接，与销售链物流的对接，以及采购与工艺布局、仓储、运输的协调等，相对考虑较少。很多企业并未建立供应商相关的档案及相关信用资料，每次采购活动都要花费大量的人力、物力、财力重新选择新的供应商及对其产品的检验，没有切实可行的奖罚 措施 ，不能调动采购人员的工作积极性。 (二)生产成本控制与管理不善 1、生产计划和物料计划不协调。生产计划和物料计划不协调导致生产不连贯，降低生产效率。生产计划来源于销售订单和预测，而销售部门的销售预测往往准确度很低，这导致生产计划变更频繁，生产线原有的计划被打断。反之，物料计划也会影响生产计划。生产计划安排往往没有充分考虑到物料计划的及时性，造成物料计划总是滞后于生产安排，常常使生产线不是停工待料，就是紧急更换生产品种。 2、生产报废管理不严格。生产报废在生产经营过程中属于正常现象，但很多企业对生产报废只有记录，而没有有效的管理和核算，生产报废主要有料废和工废。料废后，企业没有追究材料出现质量问题的原因，工废也没有同管理人员和操作工人的绩效相挂钩，这使得生产线人为的物料报废较多，并长期得不到控制。会计人员核算废品损失时，忽视了会计的监督职能，并没有对过高的报废形成有效的控制机制。 (三)销售成本控制不力 售后服务实质上是企业对顾客的承诺。承诺的服务越多，成本也越高。多数企业都建立了完整的服务体系，但很多企业并没把售后服务的维修备件损耗处理作为产品销售显性成本的一部分，因而产品营销、策划、制造者不必担心售后维修成本。其结果是销售定价的规则被扭曲，轻质量、重采购成本导致返修率上升，部件品种太多、通用性差导致维修备件库品种太多、数量居高不下，服务成本上升。 三、企业成本管理改进对策 (一)采购成本控制策略 1、建立供应商档案和准入制度。对企业的供应商要建立档案，供应商档案除有编号、详细联系方式和地址外，还应有付款条款、交货条款、交货期限、品质评级等，每一个供应商档案应经严格的审核才能归档。企业的采购必须在已归档的供应商中进行，供应商档案应定期或不定期地更新，并由专人管理。 2、建立材料的标准采购价格，对采购人员根据工作业绩进行奖惩。企业对所重点监控的材料应根据市场变化和产品标准成本定期定出标准采购价格，促使采购人员积极寻找货源，不断降低采购价格。标准采购价格亦可与价格评价体系结合起来，并提出奖惩措施。 (二)生产成本控制策略 1、树立现代生产成本控制理念。现代生产成本动因应是企业战略高度上的，为使企业产品在市场上具有强大竞争力，既应立足于内部环境，又应考虑外部环境。在企业生产成本管理中，重视和加强对管理决策成本的研究和分析，以此避免决策失误给企业带来损失，并能为保证企业发展做出最优决策、获取最佳经济效益提供基础。 2、控制加工成本。加工的首要环节就是投料，所以加工环节的成本控制必须从投料做起，严格执行领料、补料和退料制度。材料需要专人管理和专人领取，投料需要尽量准确，投料过多会造成浪费，过少就会造成质量问题。首件产品制成时要进行严格的检验，合格后方能批量生产，并在生产过程中进行抽样检查，以防机器波动造成废次品。 (三)销售成本控制策略 1、改革售后服务模式。可以通过与当地经销商的战略合作建立区域服务平台，由这些战略合作伙伴负责及时处理市场一线的产品质量问题，而公司则定期派技术人员对战略合作伙伴的售后服务工人进行技术培训，同时监督其对公司售后政策的执行情况。同时，销售部门与公司的技术部门和质量管理部门加强沟通，组建质量改进工作团队，并与技术中心和质量管理部门密切合作寻求减少产品缺陷。 2、将维修备件成本计入产品销售成本。将维修备件成本计入产品销售成本，其实只是隐性成本变换为显性成本，而总成本并未增加。这将迫使企业在生产时采取各种弥补措施，把显性成本的影响压缩到最小。这种变换的优点在于：时效性强，员工的成本意识提高，维修备件成本按比例实时摊入产品销售成本，并在定价时加以考虑，有利于实现合理利润。 主要参考文献： [1]郭志宝。紧扼采购环节实行战略管理。会计之友，2009.10. [2]程超功。不可不控的销售成本。理财杂志，2008.1. [3]杨丽彦。产品成本控制的探讨。河北企业，2010.8. 来源：《合作经济与科技》2011年第6期 看了“成本管理论文范文分析”的人还看： 1. 关于成本管理论文范文 2. 关于项目成本管理论文范文 3. 成本管理论文参考格式范文 4. 大学本科成本管理毕业论文范文 5. 成本管理论文提纲:企业做好成本管理的思路及对策
[2] 师东菊,安祥林,赵兴艳. 企业战略成本管理中存在的问题及策略研究[J]. 中国科技信息, 2007,(02) . [3] 王宁. 现代企业战略成本管理的探讨[J]. 会计之友(中旬刊), 2007,(05) . [4] 李春献,高安吉,刘均敏. 战略成本管理的特点及其应用[J]. 企业改革与管理, 2007,(01) . [5] 袁华. 战略成本管理的基本分析框架[J]. 商场现代化, 2007,(14) . [6] 任利军,李永,张永宏. 战略成本管理方法及其实施程序探析[J]. 会计之友(下), 2007,(03) . [7] 熊建新. 战略成本管理的运用[J]. 审计与理财, 2007,(02) . [8] 刘芳. 实施战略成本管理应注意的若干问题[J]. 商场现代化, 2007,(03) .\
可以的。因子分析主要是用来降维当你的指标数量比较多、各自之间相关性又比较强的时候可以用这个。
你的邮箱发不进去，请换一个，这里发部分供你参考Principal component analysisPrincipal component analysis (PCA) is a mathematical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. This transformation is defined in such a way that the first principal component has as high a variance as possible (that is, accounts for as much of the variability in the data as possible), and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it be orthogonal to (uncorrelated with) the preceding components. Principal components are guaranteed to be independent only if the data set is jointly normally distributed. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. Depending on the field of application, it is also named the discrete Karhunen–Loève transform (KLT), the Hotelling transform or proper orthogonal decomposition (POD).PCA was invented in 1901 by Karl Pearson.[1] Now it is mostly used as a tool in exploratory data analysis and for making predictive models. PCA can be done by eigenvalue decomposition of a data covariance matrix or singular value decomposition of a data matrix, usually after mean centering the data for each attribute. The results of a PCA are usually discussed in terms of component scores (the transformed variable values corresponding to a particular case in the data) and loadings (the weight by which each standarized original variable should be multiplied to get the component score) (Shaw, 2003).PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses. Often, its operation can be thought of as revealing the internal structure of the data in a way which best explains the variance in the data. If a multivariate dataset is visualised as a set of coordinates in a high-dimensional data space (1 axis per variable), PCA can supply the user with a lower-dimensional picture, a "shadow" of this object when viewed from its (in some sense) most informative viewpoint. This is done by using only the first few principal components so that the dimensionality of the transformed data is reduced.PCA is closely related to factor analysis; indeed, some statistical packages (such as Stata) deliberately conflate the two techniques. True factor analysis makes different assumptions about the underlying structure and solves eigenvectors of a slightly different matrix.