质量数据分析论文

发布时间：2023-12-11 17:35:39

质量数据分析论文

没有数据分析的论文有什么意义，这个没有洗过也不是特别了解要不你问一下写过的人或者晚上去了解一下吧。

摘要：本文用模特卡罗模拟方法研究了样本容量在54以下的DW统计量的分布特征，并给出小样本DW检验临界值表。同时用DW检验提出了一个判别最小二乘估计中是否存在虚假回归的有效方法。关键词：模特卡罗模拟，DW分布，非平稳性，协整Distribution of Small Sample DW StatisticZhang Xiaotong1 Zhao Chuxiao2(1. Institute of International Economics, Nankai University, Tianjin 300071)(2. Management School, Tianjin University, Tianjin 300072)Abstract In this paper we investigated the DW distribution with sample size under 54 by Monte Carlo simulation method and gave a critical table for small sample DW test. Based on that we proposed a method for recognizing spurious regression in ordinary least squares : Monte Carlo simulation, DW distribution, nonstationary, cointegration1．概述八十年代以来，Engle-Granger (1987), Engle-Yoo (1987) 和Sargan-Bhargava (1983)都曾提及用DW统计量检验非平稳变量间的协整性问题。在Sargan-Bhargava (1983)中还专门给出一个DW协整检验用表。但在这些论文中均未对小样本DW统计量的分布特征给与研究。本文采用蒙特卡罗模拟方法对小样本DW统计量的分布特征进行了充分、详细的研究。样本容量分别取为10，20，30，40和50。变量的设定分为三种情形：一. 所涉及的两个变量都取自I(1)过程；二. 所涉及的两个变量中一个取自I(1)过程，一个取自I(0)过程；三. 所涉及的两个变量都取自I(0)过程。在有些国家以年为单位的时间序列的最大可观测值个数并不是很大，所以对小样本DW统计量分布特征的研究有着非常重要的理论与现实意义。本文结构如下。第二节推导两个I(1)变量进行最小二乘回归后，由残差计算的DW统计量的极限分布表达式，第三节介绍蒙特卡罗模拟结果及其分析，第四节给出实例，第五节给出结论。2．DW统计量的极限分布给定如下随机数据生成系统，yt = yt-1 + ut , y1 = 0, （1）xt = xt-1 + vt , x1 = 0, （2）其中ut, vt ~ I(0), E(ut) = E(vt) = 0; E(ui uj) = 0, i ¹ j," i, j。则yt和xt为相互独立的两个I(1)过程。建立如下回归模型：yt = b0 + b1xt + wt . （3）当对上式进行最小二乘估计时，会产生虚假回归问题。用随机误差wt的最小二乘估计值构造DW统计量，（4）因为当T ® µ 时，必然接近于零，上式中分子为Op(1)，而分母T -1sw2也是Op(1)，所以DW统计量是Op(T -1)的。当T ® µ 时，有DW Þ 0.即当用两个I(1)变量进行如模型(3)形式的回归时，DW统计量的极限分布为零。3．小样本DW分布的蒙特卡罗模拟及其结果分析当样本为有限样本，特别是小样本时，DW统计量的分布与其极限分布有着很大不同。由于上述条件下的DW统计量的分布无法用解析的方法求解，本文用蒙特卡罗模拟方法对DW统计量的小样本分布特征进行了研究。以模型(3)为基础，除了以yt，xt ~ I(1)为条件对DW分布（记为DW(1,1)）进行模拟外，还分别以yt ~ I(1)，xt ~ I(0) 和yt，xt ~ I(0)为条件进行了模拟（分别记为DW(1,0) 和DW(0,0)）。由于DW(0,0)就是通常意义的DW统计量，所以只模拟样本容量T = 10, 40两种情形。对于DW(1,1)和DW(1,0)，分别取T = 10, 20, 30, 40和50进行了模拟。在每个样本容量条件下各模拟1000次。所得结果见表一。首先见表一的第三部分，先分析DW(0,0) 的分布特征。由于DW(0,0) 就是通常意义的DW统计量，所以模拟结果表明，一. DW(0,0)分布的均值为2，不受样本容量大小的影响；二.分布是对称的，相应JB值（表中最后一列）说明小样本DW(0,0)统计量的分布与正态分布相当近似。三. 随着样本容量的增大，分布的标准差逐步减小。见表一的第一、二部分。小样本DW(1,1)和DW(1,0)统计量有着相似的分布特征。一. 分布均为右偏态，分布左侧有端点，端点为零；二. 随着样本容量的增大，DW(1,1)和DW(1,0)分布的右偏倚程度越来越大，分布均值逐步相左移动，90、95、99百分位数也逐步向左移动，同时分布的标准差逐步减小，分布的峰值越来越大，DW取值向零集中；三. 在样本容量相同的条件下，DW(1,0)分布总是位于DW(1,1)分布的左侧，即DW(1,0)分布的均值、百分位数以及方差都比DW(1,1)分布的相应量小。T = 50模拟1000次的DW(1,1)和DW(1,0)分布的结果分别见图一和图二。表一 DW分布的蒙特卡罗模拟结果类型样本容量百分位数均值标准差偏度 JB统计量1 90 95 9910 (1,1) 20 (1,0) 30 (0,0) 10 注：1. DW(1,1)表示由两个I(1)变量进行回归，计算得到的DW值2. DW(1,0)表示由一个I(1)变量和一个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。3. DW(0,0)表示由两个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。4. 在每个样本容量条件下各模拟1000次。图一 T = 50模拟1000次的DW(1,1)分布直方图图二 T = 50模拟1000次的DW(1,0)分布直方图在相同样本容量条件下，DW(1,0)分布之所以位于DW(1,1)分布左侧，可作如下解释。随着T ® µ，DW(1,0)和DW(1,1)的分布都趋近于零。由于DW(1,0)来自于一个I(1) 变量和一个I(0)变量之间的回归，所以残差序列wt ~ I(1)。由于DW(1,1)来自于两个I(1)变量之间的回归，一般来说残差序列wt&nb1、统计范围GDDS将国民经济活动划分为五大经济部门：实际部门、财政部门、金融部门、对外部门和社会人口部门。对每一部门各选定一组能够反映其活动实绩和政策以及可以帮助理解经济发展和结构变化的最为重要的数据类别。系统提出了五大部门综合框架和相关的数据类别以及指标编制和公布的目标，鼓励以适当的、反映成员国需要和能力的频率和及时性来开发和公布指标。选定的数据类别和指标分为规定的和受鼓励的两类。规定的数据类别包括：（1）来自综合框架中的核心部分，如实际部门的国民帐户总量、财政部门的中央政府预算总量、金融部门的广义货币和信贷总量、对外部门的国际收支总量；（2）追踪分析统计类目，如实际部门的各种生产指数、财政部门的中央政府财政收支和债务统计、金融部门的中央银行分析帐户、对外部门的国际储备和商品贸易统计；（3）与该部门相关的统计指标，如实际部门的劳动市场和价格指数统计；（4）社会人口数据，包括人口、保健、教育、卫生等方面统计。除规定的数据类别以外，GDDS鼓励成员国发布更多的统计信息，以增强成员国经济实绩和政策的透明度。如实际部门列出储蓄、国民总收入指标，财政部门列出利息支付和偿债预计数据等。GDDS认为，系统所包括的大多数数据类别都是由各国官方机构编制的。将私人部门编制的数据包括进去将更有助于观察经济的全貌，并使各国数据的范围更加一致。但是，将一些由私人机构编制的数据包括在系统内会增加工作的复杂性，比如由官方转发这些数据隐含着对这些数据质量的认可，官方必须对在公众获得、数据完整性和数据质量方面的责任做出调整。2、公布频率公布频率是指统计数据编制发布的时间间隔。某项统计数据的公布频率需要根据调查、编制的工作难度和使用者的需要来决定。系统鼓励改进数据的公布频率。GDDS对列出的数据类别的公布频率作了统一规定。例如， GDDS要求国民帐户、国际收支平衡表按年公布，广义货币概览按月公布，汇率则每日公布。3、公布及时性公布及时性是指统计数据公布的速度。统计数据公布的及时性受多种因素制约，如资料整理和计算手续的繁简、数据公布的形式等。GDDS规定了间隔的最长时限，如按季度统计的GDP数据规定在下一季度内发布，按月度统计的生产指数规定在6周至3个月内公布。GDDS将选定的数据类别分为规定性和鼓励性两类，目的是给予参加国公布统计数据一定的灵活性。鼓励性一类是要成员国争取发布的，条件不具备的可以暂不发布。有些数据类别下构成要素后面注明“视具体情况”，即成员国认为该项统计不符合本国实际的，可以不编制发布。GDDS规定的发布周期和发布及时性也列出一些灵活处理和变通的办法。GDDS有关数据方面的内容及要求如下：GDDS的数据规范A、综合框架核心框架范围、分类和分析框架受鼓励的扩展频率及时性国民帐户编制和公布全套的名义和实际国民帐户总量和平衡项目，得出国内生产总值、国民总收入、可支配总收入、消费、储蓄、资本形成、净贷款、净借款。编制和公布有关的部门帐户以及国家和部门的资产负债表年度10-14个月中央政府操作编制和公布交易和债务的综合数据，需强调：1）包括所有的中央政府单位；2）使用适当的分析框架；3）建立一整套详细的分类标准（税收和非税收收入、经常性和资本性支出、国内及国外融资），并适当细分（根据债务持有人、债务工具和币种）。广义政府或公共部门操作数据，在那些地方政府或公共企业操作具有重要分析或政策意义的国家尤其鼓励。年度6-9个月广义货币概览编制和公布综合的数据，需强调：1）包括所有的存款公司（银行机构）；2）使用适当的分析框架；3）建立对外资产和负债、按部门分类的国内信贷以及货币（流动性）和非货币债务构成的分类标准。月度2-3个月国际收支编制和公布综合的国际收支主要总量数据和平衡项目，包括：货物和服务的进口和出口、贸易差额、收入和转移、经常项目差额、储备和其他金融交易、总余额，并适当进行细分。国际投资头寸和总体经济外债数据（如果这些数据具有重要的分析和政策意义）年度6-9个月GDDS的数据规范B、数据类别和指标数据类别核心指标受鼓励的总量及构成频率及时性实际部门国民帐户总量国内生产总值（名义和实际）国民总收入、资本形成、储蓄年度（鼓励季度）6-9个月生产指数制造业或工业初级产品、农业或其他指标视具体情况月度视具体情况所有指标都为6周-3个月价格指数消费者价格指数生产者价格指数月度1-2个月劳动力市场指标就业、失业，工资/收入，视具体情况年度6-9个月财政部门核心指标受鼓励的指标频率及时性中央政府预算总量收入、支出、差额和融资，视具体情况进行细分（根据债务持有人、债务工具和币种）利息支付季度1个季度中央政府债务内债和外债，视具体情况适当细分（按币种、期限、债务持有人和债务工具）政府担保债务年度（鼓励季度）1-2个季度金融部门核心指标受鼓励的指标频率及时性广义货币和信贷总量净对外头寸、国内信贷、广义或狭义货币月度1-3个月中央银行总量储备货币月度1-2个月利率短期和长期政府债券利率，政策可变利率货币或银行间市场利率及一套存贷款利率月度高频率（如月度）股票市场股票价格指数，视具体情况月度对外部门核心指标受鼓励的指标频率及时性国际收支总量货物和服务的进口和出口、经常帐户差额、储备、总差额总体经济的外债和偿债数据，视具体情况年度（十分鼓励季度）6个月国际储备以美元标价的官方储备总额与储备有关的负债月度1-4周商品贸易总进口和总出口较长时间的主要商品的分类月度8周-3个月汇率即期汇率每日高频率（如月度）社会-人口数据核心指标频率人口人口；人口增长率；城市人口；农业人口；人口性别；人口的年龄构成各国公布频率会各不相同；及时性保健每个医生照顾人口数；预期寿命；婴儿/儿童/产妇死亡率也不尽相同教育成年人文盲率、学生-教师比率、小学/中学入学率贫困状况获得洁净水的情况、卫生；每个房间居住的人数；收入分配；最低收入标准以下的家庭数二、公布数据的质量GDDS从两个方面的内容来评估公布的统计数据质量，即：提供统计数据的文字说明和提供统计数据的交叉检验。统计数据质量是个难以界定、因而不易评估的概念。为了便于检查，GDDS选定两条规则作为评估统计数据质量的标准。一是参加国提供数据编制方法和数据来源方面的资料。资料可以采取多种形式，包括公布数据时所附的概括性说明、单独出版物和可从编制者得到的有关说明。同时也鼓励成员国准备并公布重要的关于数据质量特征的说明（例如，数据可能存在的误差类型、不同时期数据之所以不可比的原因、数据调查的范围或调查数据的样本误差等）。二是提供统计类目核心指标的细项内容、及与其相关的统计数据的核对方法，以及支持数据交叉复核并保证合理性的统计框架。为了支持和鼓励使用者对数据进行核对和检验，规定在统计框架内公布有关总量数据的分项，公布有关数据的比较和核对。统计框架包括核算等式和统计关系。比较核对主要针对那些跨越不同框架的数据，例如，作为国民帐户一部分的进出口和作为国际收支一部分的进出口的交叉核对。与数据质量密不可分的是制定和公布改进数据的计划。所准备和公布的改进计划应包含所有数据不全的部门。统计当局应表明下述立场中的一个：（1）针对已发现不全的改进计划；（2）最近实施的改进措施；或（3）国家认定不四、公众获取GDDS规定要提前公布数据发布日期，并向各方同时发送。官方统计数据的公布是统计数据作为一项公共产品的基本特征之一，及时和机会均等地获得统计数据是公众的基本要求。GDDS对此制定了两项规划：一是参加国要预先公布各项统计的发布日历表。预先公布统计发布日程表既可方便使用者安排利用数据，又可显示统计工作管理完善和表明数据编制的透明度。GDDS规定对于以年度为频率公布的综合框架和指标，时间表表明不迟于某个既定时间；对于公布频率更高的数据，则可确定一个日期范围，如3-5天。鼓励成员国向公众公布发布最新信息的机构或个人的名称或地址。二是统计发布必须同时发送所有有关各方。由于数据是有价值的商品，因此GDDS规定应向所有有关方同时发布统计数据，以体现公平的原则。发布时可先提供概括性数据，然后再提供详细的数据，当局应至少提供一个公众知道并可以进入的地方，数据一经发布，公众就可以公平地获得。

目的

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

数据分析是一种统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。

资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关，与经典统计方法正相反。

资料分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得资料分析得以推广。资料分析是数学与计算机科学相结合的产物。

若是以固定时间为资料分析的颗粒单位，则称为时间序列分析，是主要作为销售数据商业分析的方法之一。

扩展资料：

分析工具

使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。

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参考资料：百度百科-数据分析

数据分析对论文的意义是非常的相当于是一个骨架而论文的结束基本上是对这些数据分析的一个总结

定量研究论文数据分析

定性论文和定量论文是两种不同的研究方法，它们的区别如下：

1. 研究对象不同：定性研究的对象通常是文字、图片、录音、视频等非数字化的数据，而定量研究的对象通常是数字化的数据，例如统计数据、问卷调查数据等。

2. 研究方法不同：定性研究通常采用观察、访谈、文献分析等方法进行数据收集和分析，强调对研究对象的深入理解和解释；而定量研究通常采用统计分析、实验研究等方法进行数据收集和分析，强调对数据的客观测量和分析。

3. 研究结果呈现方式不同：定性研究的结果通常是通过描述、解释、归纳等方式进行呈现，强调对研究对象的深入理解和解释；而定量研究的结果通常是通过统计分析、图表等方式进行呈现，强调对数据的客观测量和分析。

总之，定性研究和定量研究是两种不同的研究方法，选择何种方法应根据研究目的和对象的不同而定。

议论文的论据考点：论据是论点立足的根据，一般全为事实论据和道理论据。1、用事实作论据。事例必须真实可靠，有典型意义，能揭示事物本质并与论点有一定的逻辑联系。议论文中，对所举事例的叙述要简明扼要，突出与论点有直接关系的部分。明确论据时，不仅要知道文中哪些地方用了事实论据，还要会概括事实论据。概括时，要做到准确，必须依据论点将论据本质特点把握住，然后用确切的语言进行表述。 2、用作论据的言论，应有一定的权威性，直接引用时要原文照录，以真核对，不能断章取义；间接引用时不能曲解原意。

毕业论文纸质问卷数据分析

论文的前言也叫引言，是正文前面一段短文。前言是论文的开场白，目的是向读者说明本研究的来龙去脉，吸引读者对本篇论文产生兴趣，对正文起到提纲掣领和引导阅读兴趣的作用。在写前言之前首先应明确几个基本问题:你想通过本文说明什么问题?有哪些新的发现，是否有学术价值?一般读者读了前言以后，可清楚地知道作者为什么选择该题目进行研究。为此，在写前言以前，要尽可能多地了解相关的内容，收集前人和别人已有工作的主要资料，说明本研究设想的合理性。1、引言应含概的内容引言作为论文的开头，以简短的篇幅介绍论文的写作背景和目的，缘起和提出研究要求的现实情况,以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况，说明本研究与前工作的关系，目前的研究热点、存在的问题及作者的工作意义，引出本文的主题给读者以引导。引言也可点明本文的理论依据、实验基础和研究方法，简单阐述其研究内容；三言两语预示本研究的结果、意义和前景，但不必展开讨论。前言在内容上应包括:为什么要进行这项研究?立题的理论或实践依据是什么?拟创新点?理论与(或)实践意义是什么?首先要适当介绍历史背景和理论根据，前人或他人对本题的研究进展和取得的成果及在学术上是否存在不同的学术观点。明确地告诉读者你为什么要进行这项研究，语句要简洁、开门见山。如果研究的项目是别人从未开展过的，这时创新性是显而易见的，要说明研究的创新点。但大部分情况下，研究的项目是前人开展过的，这时一定要说明此研究与被研究的不同之处和本质上的区别，而不是单纯的重复前人的工作。2、前言的写作方法(1)、开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程。(2)、言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考引文的形式标出即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练。(3)、回顾历史要有重点，内容要紧扣文章标题，围绕标题介绍背景，用几句话概括即可;在提示所用的方法时，不要求写出方法、结果，不要展开讨论;虽可适当引用过去的文献内容，但不要长篇罗列，不能把前言写成该研究的历史发展;不要把前言写成文献小综述，更不要去重复说明那些教科书上已有，或本领域研究人员所共知的常识性内容。(4)、尊重科学，实事求是。在前言中，评价论文的价值要恰如其分、实事求是，用词要科学，对本文的创新性最好不要使用本研究国内首创、首次报道、填补了国内空白、有很高的学术价值、本研究内容国内未见报道或本研究处于国内外领先水平等不适当的自我评语。（5）、前言的内容不应与摘要雷同，注意不用客套话，如才疏学浅、水平有限、恳请指正、抛砖引玉之类的语言;前言最好不分段论述，不要插图、列表，不进行公式的推导与证明。（6）、前言的篇幅一般不要太长，太长可致读者乏味，太短则不易交待清楚，一篇3 000一5 000字的论文，引言字数一般掌握在200一250字为宜。1. 引言书写内容和格式(1)说明论文的主题、范围和目的。(3)预期结果或本研究意义。(4)引言一般不分段,长短视论文内容而定,涉及基础研究的论文引言较长,临床病例分析宜短。国外大多论文引言较长,一般在千字左右,这可能与国外内数期刊严格限制论文字数有关所谓的引言就是为论文的写作立题，目的是引出下文。一篇论文只有命题成立，才有必要继续写下去，否则论文的写作就失去了意义。一般的引言包括这样两层意思：一是立题的背景，说明论文选题在本学科领域的地位、作用以及目前研究的现状，特别是研究中存在的或没有解决的问题。二是针对现有研究的状况，确立本文拟要解决的问题，从而引出下文。一般作者在引言写作中存在这样两方面的问题。

今天的我总结几个毕业论文问卷分析的几点建议，希望能帮到各位看官 PS：此处的问卷分析，仅代表具有量表的问卷分析。因为成熟量表往往经历了现实的考验，其信度和效度达标的概率比较大。而自己设计的量表，很容易出现信度和效度检验结果惨不忍睹的情况。这样我们在处理信度分析，探索性因子分析，甚至验证性因子分析的时候，都能游刃有余。另外如果题目是2个，因子分析KMO值是一定等于的，而一般我们最低也得吧为了信度和效度能出一个比较好的结果，在文字描述部分，同维度的各个题目，尽量能给一些心理暗示，或者描述上尽量相近，这样能使得维度内的题目的相关性较好，从而信度和效度也不至于太差一般达到就可以了，以上更好。最好是把每个维度的信度都求一下，然后总体再求一个。这个一般没什么难度，也很容易通过。如果你的数据信度不行，那就进行下项目分析，将高低分样本中不具有区分度的样本删掉。只求量表的KMO值和巴特利球形检验值。这可能是效度检验的最低要求了。除非导师认同，最好不要仅用这两个值大部分的同学都会用到的，也是比较不容易通过的一个分析。遇到最多的问题莫过于，假设题目的维度归属，跟实际出的结果不一致。碰到这种情况，一般进行如下处理： ①只有少数题目不匹配要么直接删掉，要么暂时保留 ②绝大多数题目不匹配从新设计量表，重新收集数据，重新来过吧若非特殊情况，不建议使用。因为实际收集的问卷数据要想探索性因子分析+验证性因子分析，各个指标均达到理想值，那几乎是不可能的。如果你看到某某人的论文中用了这样的检验方法，指标非常漂亮，我可以负责任的告诉你，其大概率是改过数据了。特殊情况1：模型验证阶段，使用AMOS结构方程，导师要求效度检验阶段使用验证性因子分析。特殊情况2：模型验证阶段，未使用AMOS结构方程，导师也要求效度检验使用验证性因子分析。（导师傻x）这里特别提一点，显著性的p值代表的是两者是否相关，皮尔逊或者斯皮尔曼系数代表的是相关性程度。显著性检验通过了，皮尔逊或者斯皮尔曼系数大小才有意义，绝对值越大相关性越大，正负代表正相关与负相关。显著性通过了，但是系数偏小，那相关性也是显著的，只是两者是存在显著的弱相关性，而不是系数小就代表不相关。可能是最简单的模型了，将自变量和因变量放进，直接跑就行了。 ①要不要放控制变量这个随意。如果放控制变量，尽量放一些层级类的变量，不要放多分类变量。层级变量比如学历（初中，高中，大学，硕士）多分类变量比如职业层级变量的赋值尽量与其题项对应。如果放了多分类的变量，尽量删掉，如果想保留最好做成虚拟变量 ②用标准系数还是标准化系数标准化系数。 ③要不要做VIF共线性检验若非导师要求，那就不做。 ④r方多大算好这个指标没有非常严格的标准，而且跟导师的价值观有非常深刻的影响。对于现实收集的数据而言，个人认为，一般大于就好了。不过我遇到过大于，导师也认为可以接受的情况。这是一个仁者见仁的问题从科学的角度来看，应该与你研究的场景有密切的关系。但是，中介效应模型要比调节效应模型容易出通过，而且解释起来也不那么绕口。所以，如果不是想给自己挖坑，那就用中介效应模型吧。快捷验证中介效应模型的方式（快速确定是否存在中介，非正式使用）条件1，中介变量，自变量和因变量，相关性都显著条件2，自变量和中介变量关于因变量的回归模型，中介变量的系数显著如果满足上述两个条件，中介效应一定显著，如果条件2中的自变量也显著，那么就是部分中介效应，如果不显著就是完全中介效应。另外极少数情况是用sobel来检验中介效应的如果不是导师要求amos验证中介效应，尽量用spss回归的方式检验中介效应。快捷验证条件效应模型的方式（快速确定是否有调节效应，非正式使用）先将调节因子计算处理（标准化后的自变量和中介变量相乘即可）自变量，调节变量和调节因子关于因变量的回归模型，调节因子的系数显著。公众号:alone5400

问卷题目设计会直接影响数据质量，前期做好问卷设计很重要的。

如果希望研究差异关系，可使用卡方检验、方差分析等。如研究影响关系可能用到相关分析、回归分析等。如果想对样本分类，可能会用到聚类分析等方法。spssau的分析结果里支持智能文字分析，再结合你的专业知识扩展讨论部分。

如果没有问卷设计或分析思路，可以参考SPSSAU里的问卷设计思路模板。

问题一：如何用数据分析方法对调查问卷进行分析看图演示。其中开始新建了一个叫“汇总”的表，作为模板，然后复制这个表，改名叫1，输入第一张问卷结果，再复制一张表，输入第二张问卷结果。。。直至输入完毕。然后在汇总表输入求和公式。 B2公式如下： =SUM('汇总 (2):汇总 (4)'!B3) 其中汇总 (2)是第一张问卷结果表名，汇总 (4)是最后一张问卷表名，我这图为了简便就做了3个结果表，然后复制公式到所有单元格。问题二：如何用Excel来进行调查问卷的整理、统计和分析？ 2007版数据――数据分析 97-2003版好像是工具里忘了你用帮助搜索一下，问题三：如何处理问卷调查数据进行统计分析你提到了统计分析表格，这个提法是错误的没有这个说法你可以先设计研究目的，做出研究假设，然后根据假设做分析，然后制作成表格我经常帮别人做这类的数据统计分析问题四：问卷调查，“数据分析”具体指什么就是对进行问卷调查后，回收回来的问卷数据进行分析。首先你要明确数据分析的目的，也可以说是这个问卷调查的问题。然后根据目的并结合问卷，来构思分析思路，通过怎么样的分析能够实现目的之后就是用软件对数据进行分析以实现目的问题五：录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？在设计时就需要考虑到统计方便，才能便于汇总。用excel就可以。问题六：如何用Excel分析调查问卷数据看图演示。其中开始新建了一个叫“汇总”的表，作为模板，然后复制这个表，改名叫1，输入第一张问卷结果，再复制一张表，输入第二张问卷结果。。。直至输入完毕。然后在汇总表输入求和公式。 B2公式如下： =SU哗('汇总 (2):汇总 (4)'!B3) 其中汇总 (2)是第一张问卷结果表名，汇总 (4)是最后一张问卷表名，我这图为了简便就做了3个结果表，然后复制公式到所有单元格。问题七：如何写调查问卷的数据分析这个你要根据设计的问卷、然后结合你的分析思路，也就是你要通过问卷得出什么结论这个就是数据分析问题八：发布了百度问卷调查,怎么看数据首先登陆我要调查网账号，然后进入会员中心点击会员中心的问卷列表，点击问卷右下角的统计分析按键，即可实时查看数据结果可以在页面上查看各个状态的数据，同时可以直接以Excel和Csv形式导出数据进行分析可以通过筛选功能，筛选出符合设置条件的数据问题九：问卷调查如何分析和整理从你的提问，是要了解如何分析和整理调查得来的数据。通常使用表格“整理数据”，用“条形图”、折线图或“扇形图”等来“描述数据”。用表格整理数据时，要注意列表，第一列是你要了解的情况“分类”，第二列就是“划记”，第三列是“人数”，第四列是“百分比”。用划记法记录数据时，通常用“正”字，一笔代表一个数据。分类的人数统计表做好后，就可以利用“条形图”或折线图或“扇形图”来“描述数据”，也可以用“频率分布直方图”来分析数据。问题十：问卷调查所能用的统计方法 50分 1. 调查的样本量太小，计算出的结论可靠性不高。例如看到一些研究生的论文，只发了几十份问卷调查表，就根据统计到的百分比写下十分肯定的结论。其实，是有问题的。例如：调查“你对××活动喜欢的程度”，调查了45人。调查结果：非常喜欢2人，喜欢5人，一般10人，不太喜欢13人，不喜欢15人。作者统计出：喜欢和非常喜欢的共7人占调查人数45人的，不太喜欢和不喜欢的共28人，占。并根据和来进一步写结论。但是，他忽略了调查的样本计算出率以后，还应该计算率的标准误和置信区间。如本例喜欢率为。还应该计算率的标准误Sp。 _________ _________________ 本例，喜欢率的标准误 Sp =√P(1-P)/n = √()/45 = % 按样本量n，查t值表上, n-1的和的值，查得＝ , ＝, 根据喜欢率 %、标准误 % 和的值,可计算出： 95% 置信区间：±×＝～。(置信区间上下限的差值高达)。 95% 置信区间的含义是，如果用样本的喜欢率来估计总体的喜欢率时，有95%的可能是在～的区间之间。这样高达的区间意味着是不太可信的。但是，如果扩大样本量到450人，4500人，而统计出的喜欢率也是。由于调查的样本量扩大了，标准误 Sp会缩小，计算出的95% 置信区间也就缩小为～和～。这时用样本率估计总体率时，上下限的差值很接近，才是可信的。 2. 调查数据的统计分析过于简单。目前看到的调查数据统计分析大都比较简单。只是计算各个问卷指标的百分比，如上面举例的喜欢率等等。要避免统计分析过于简单，首先，在做调查表设计时，就事先要考虑好调查数据的统计分析方法。例如同样是调查“你对××活动喜欢的程度”，除了要扩大调查样本量外，在调查表中增加调查性别和年龄。这样就可以采用一种较为复杂的方法――交叉分析。交叉分析是分析“年龄”、 “性别”和“对××活动喜欢程度”三个变量之间的关系。假设不分类统计时，喜欢率是。交叉分析后就会发现由于性别的不同，年龄段的不同喜欢率是不同的。例如：2005年国民体质监测问卷调查中，对“睡眠时间”的统计分析，如果只是简单地计算某市成年男子2473人的问卷，只能统计出：睡眠6小时以下的人为，睡眠6～9小时的，睡眠9小时以上的13%。但是，如果增加年龄因素，分年龄段进行统计就可以看到，各年龄段的百分比是不同的（统计表略）。利用分年龄段的百分比还可以画出折线图（图略）。从图上更可以清楚的显示出：随着年龄增加，睡眠时间逐渐减少的趋势。上述统计分析方法比较简单。但是，仅靠简单的统计方法来处理问卷调查数据是十分可惜的，因为大量的数据信息还没有充分利用。所以，设计问卷时，就应该注意到，让收集到的调查数据能做多因素统计分析（如：回归分析，因子分析等）。下面是我帮助或指导有关单位做过的统计分析实例：例1：2005年国民体质监测的调查问卷内容中，包括了各人的文化程度，职业，工作、生活和体育锻炼等方面的许多问题。为了分析这些调查内容和各人的体质有什么关系，找出哪些因素对体质的好......>>

数据挖掘论文数据分析

Web数据挖掘技术探析论文

在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

引言

当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。

计算机web数据挖掘概述

1.计算机web数据挖掘的由来

计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。

2.计算机Web数据挖掘含义及特征

(1)Web数据挖掘的含义

Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。

(2)Web数据挖掘的特点

计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。

(3)计算机web数据挖掘技术的类别

web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。

计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系

借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。

计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用

(1)电子商务中的web数据挖掘的过程

在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。

(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：

一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。

二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。

三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。

四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。

结语

本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。

摘要：该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。

关键词：电子商务；数据挖掘；应用

1概述

电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。

2数据挖掘技术概述

数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。

3Web数据挖掘特点

Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。

1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。

2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。

3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。

4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析

1）电子商务中序列模式分析的应用

序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。

2）电子商务中关联规则的应用

关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。

3）电子商务中路径分析技术的应用

路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。

4）电子商务中分类分析的应用

分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。

5）电子商务中聚类分析的应用

聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。

5结语

随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。

参考文献：

[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.

[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.

[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):

[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.

[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文

【摘要】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。

【关键词】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术

随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。

1数据挖掘技术应用存在的问题

信息数据自身存在的复杂性

软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。

在评价标准方面缺乏一致性

数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

数据挖掘执行记录

执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。

漏洞检测

系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.

开源软件

对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。

版本控制信息

为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。

3数据挖掘在软件工程中的应用

关联法

该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。

分类方法

该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。

聚类方法

该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。

4数据挖掘在软件工程中的应用

对克隆代码的数据挖掘

在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。

软件数据检索挖掘

该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。

①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。

②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。

③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。

应用于设计的三个阶段

软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。

面向项目管理数据集的挖掘

软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。

5结束语

软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。

参考文献

[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.

[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.

[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.

论文供应链数据分析

论文供应链数据分析，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享论文供应链数据分析，一起来看看。

数据挖掘技术在供应链精细化管理中的应论文

摘要：对企业大量的历史数据，采用SQL Serve的OLAP技术，建立了供应链数据的挖掘模型，对现库存结构、呆废账和供应周期进行了分析，找出了存在问题，提出了相应的解决方法;对现系统提出了二次开发具体目标。

关键词：数据挖掘精细化大物流供应链

一、前言

生产管理信息系统运行5年来，形成了了大量的历史数据，如生产主计划、备件计划、供应商、供货信息、质检信息和入库、领用信息等。

但该系统只是一个顶层数据逐级向下单向透明、注重出入库管理的平台，丰富的历史数据只是偶尔备查，没有把已有庞大的数据转化为知识，从全局上辅助企业决策，使公司在计算机软硬件的开发、维护上的巨大投资，只在局部管理上取得了改进，总体成效并不显著。

本文以半成品库供应链为主体，从计划、采购、外协厂商、质检等多维度分析供货周期及库存的相互关系，以减少冗余环节，降低供应链成本;同时对信息系统的二次开发提出了具体目标。

二、库存结构和供应链分析

我集团的半成品采购，采取多外协厂家的定点生产、每年对价格招标、每月下达采购数量的策略，由外协厂家按照我方提供的设计图纸生产，需要开模或使用专业机具加工，更换厂家有一定的难度。做好供应商的考核和选取，对保质按时完成生产，就显得尤为关键。

我用半成品的相关历史数据，按照关系型数据库第三范式，建立雪花形数据仓库，在其逻辑结构中，将数据表划分为存储实际数据的事实表;以及存储测评指标的维度表，如供应链上的采购、质检、结账周期、质量符合度等。

数据准备

以系统后台采用的sql server 2005数据库中自带程序Business Intelligence Development Studio为挖掘工具。数据准备如下：获取和供应链相关的完整历史数据，从2013年2月到2015年3月的基本信息：批量、计划数、厂家。

下达日期、返回数量和日期、质检完成日期和合格数量，点收入库数量和日期，以及非结构化的返回日期要求等数据。剔除了试制新品等异常数据;建立了相应的维度数据库，转换所有的日期为考核的维度，以精确分析供应链周期。

数据挖掘结果和分析

库存分析：平均月入库为1373万，出库为1399万，库存金额平均为802万，比原库存下降400万以上，比例为34%，逐步消化了存货，有效地降低了半成品库存。

呆废账分析：我们重点对三年(74万元)及五年以上(24万元)无动态的呆账进行了分析，其产生的原因如下：

(1)BOM表中已经不存在此类备件。

(2)产品设计发生了变更。

(3)对应的产品已经淘汰停产。

(4)配套的产品仅在部分支线上使用，存量过多、过久。

(5)订单变更、采购的半成品不配套，部分出现冗余。针对以上原因，我们提出如下解决方法：

(1)全面清理此类半成品，做好外观和质量检测，不符合要求的申请报废。

(2)尽可能替换使用、降级使用。

(3)按材质、规格制定改制表，按需对半成品改制，减少呆废料。

(4)除少量必须备件外，多余部分调拨给可能生产此类产品的`子分公司待用。

供货期分析：期间平均供货总周期为天;其中外协厂家生产期天，到公司后质检期天，入库天，供货后到发票开具天。在提前期为半个月的采购模式下，数据表明大部分半成品在每月初就基本入库，占用了大量库房，并在当月末转化为财务付款压力。

针对外协厂家大多位于省外，重点分析了供应商区域、数量、重量、采购品种和供货周期的关系，对锻铸件类产品的挖掘结果分析如下：

(1)为减轻库房压力，本省市的外协厂家按需分批次组织运送，期供货周期和质检周期存在人为失真。

(2)外省市供货周期和区域距离成正比。

(3)供货周期与采购的数量和重量无关，表明生产能力和运力现阶段充沛。

(4)质检周期短的供货商，其一次到货率和合格率较高。

三、供应链管理新模式

基于供应周期分析结论1，我们可以把所有的外协厂商作为外围库房，按大数据模式下的机器学习法，自动计算不同外协厂家、不同半成品的提前期，借助第三方物流，由生产流水线上主导产品的需求，决定其配送日期;包装用数量就近选择厂家，第三方质检合格后，直接发到施工现场。

为实现此设想，信息系统必须互联互通、信息共享，实时采集需求和获取外协厂商的生产、库存情况，建设一条敏捷的供应链。系统可做如下改进：

(1)对供应商做出科学考核评价：资质;产品质量(尺寸、外观、表面的目视检查合格率;化学成分等合格率;力学性能参数、内部的超声无损检测缺陷值等)、退货率，降级接收率、及时完成率、交货紧迫性、变更配合度、售后服务等指标进行动态考核。按指标得分高低对外协厂家优胜劣汰，在任务分配时优先向优秀供应商倾斜。

(2)拉伸供应链，把各生产部门、库房、供应商作为一个整体，对内实现数据的全透明，共享主计划、车间旬计划、采购计划，做好内部关键工序的报工和外协厂商的数据采集，使相关人员能从数据流中自动获取到所需数据，实时监控所需半成品，及时协调相关生产;在任务繁重时，对外适度开放采购信息，有利于外协厂家安排生产。

(3)领用定额只获取BOM表中的组装数量，包装用备件可由外协厂商直发施工现场。

(4)多粒度获取半成品需求，多层次规划生产。在销售部门取得合同后，按照交货期汇总其总量，和外协单位的产能对比，做好生产分配和预测;按旬计划汇总需求，精准组织半成品的到货时间。

四、结论

建立数据透明的信息系统，充分利用挖掘数据技术，动态获取需求和产能，借助第三方物流，可以精准地满足生产和施工需求，同时优化控制库存结构，可以减少库存量，降低对流动资金和库房的占用。在实际应用中，还需要发挥人的主观能动性，按实际情况调整采集信息量和透明度，提升供应链管理水平。

参考文献：

[1]王桂从，姜兆亮，李兆前.协同供应下的库存控制及供应商选择[J].现代制造工程，2007(11).

[2]王晶，唐玲，张在晓.供应商共享POS信息时的信息挖掘策略与方法[J].工业工程，2008(07).

大数据分析对供应链有什么影响

如今，从物流到客户偏好的各种数据的持续增长正在迅速改变企业的经营方式，并突出了对加强数据管理和分析的强烈需求。大数据分析(指大型和复杂的数据集)的好处是显而易见的：大数据可以完全改变组织的工作方式，在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。

大数据来源广泛：

-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。

-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。

-随着物联网和机器对机器通信的引入，制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。

-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据，从而实现自动维护和过程调整。

数据在数量上、种类上和速度上都有所增长，如果以正确的方式加以利用，可以带来巨大的价值。

研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点：它们拥有强大的企业级分析战略，它们将大数据分析嵌入供应链运营，它们拥有合适的人才库，能够从大数据中产生可操作的见解。

有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看，大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料，以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面，各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。

调研机构采访了各行各业的商界领袖，以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈，我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征，以便能够从大数据分析中获得收益：

1、对数据和系统技术有深刻的了解。当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术（IT）专家，但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解，以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。

供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处，并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是，领导者必须准备好对数据采取明智的行动。

2、具有影响力的协作方法。如果首席供应链官在孤岛工作，将无法从大数据分析中获得收益。在内部，供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作，以帮助确定适合组织的技术和政策；

与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据；与首席营销官一起，评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动，并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终，供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。

3、跨职能经验。如今的供应链管理人员具有跨部门的'经验，并且能够理解和与来自多个业务部门的人员进行交流。重要的是，首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。

4、发展新技能和培训他人的能力。当今的首席供应链官必须紧跟最新技术，以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。

要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处，不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始，企业必须准备好支持一种全新的思维方式，培养一种对创新和技术开放的文化，并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。

大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息，甚至实现预期的需求，理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。

供应链案例分析的方法

一、供应链案例的类型

供应链案例可以是从原材料供应一直到最终产品送到最终用户手中的整个供应链的案例，也可以是只涉及供应链一个环节或只关注于单一的物流活动的案例。无论哪一种案例，在分析时都应该从供应链整体的角度进行，要考虑单一环节的变化对供应链中其他环节产生的影响。

二、供应链案例分析的目标

提高客户服务水平和降低总的运作成本是供应链管理的两大目标，在案例分析时，必须牢记这两大目标。

三、供应链案例分析的方法

供应链案例分析可分为这样几步进行：

第一，分析供应链现状。

首先分析供应链的结构，在分析时可绘制一个从原材料或零配件供应的起点开始，通过生产制造环节和分销配送环节，直到最终用户手中的货物流动示意图，示意图目的是为了描述供应链中各固定节点(如工厂、仓库)的结构和货物在这些节点之间的流动模式。即货物流。

然后分析支撑货物移动的信息流和信息系统，包括订单信息处理、需求预测信息、管理信息和计算机系统。其次对现行的供应链绩效进行分析，这对改进措施的提出是非常有效的，绩效分析可包括供应链的总体绩效、供应链的相对绩效和单项物流功能的绩效。

第二，在现状分析的基础上找出问题。

这常常是案例分析最困难的也是最重要的一步。因为如果无法正确地鉴别出主要问题，也就无法作出正确的选择。在分析时要注意症状与原因的区分，通常在分析时症状是比较容易明确的。

例如，经理可能认为仓储能力短缺是一个问题，实际上，这可能仅仅是一个症状，造成的原因可能是库存管理不良或生产安排不合理而使得库存的大大超过了实际需求。因此在分析时，必须找到真正造成问题的原因。

第三，设想并提出解决问题方案

解决方案的提出是和现状分析紧密联系在一起的，一个好的现状分析能够对主要问题进行清晰的确定，从而指出正确的解决问题或行动路线。提出解决问题方案时通常可从三个层面上考虑：具体功能部门层面;公司层面，在公司内实行跨部门的改革;供应链层面，同一供应链上的公司间相互配合上进行改革。

最后对提出的方案应当做全面的说明。

以上是对分析供应链问题提供一个思考分析的框架，这不是一个应用于所有供应链问题的万能方法，而是列出了在分析问题时可考虑的因素，案例分析时应根据实际问题确定相关的研究因素。

质量分析论文范文

产品质量是顾客满意的基础，产品质量是保障消费者权益的一种方式。下面是我为大家整理的关于产品质量论文，供大家参考。

1质量管理部的工作职责

组织公司全面展开质量考核、验收工作。负责严格执行质量检测制度，利用数据分析定期召开质量分析会，研究解决出现或潜在的问题，制定改进措施并督促实施。

2企业质量管理人员应具备的素质

立足本职、爱岗敬业

“不积跬步，无以至千里;不善小事，何以成大器。”企业要想提高市场占有率，增强企业发展后劲，企业的每位员工都必须从小事做起，把小事做好，具备坚强的敬业精神，把个人利益和企业兴衰紧密地联系在一起，为企业的发展考虑、思进取，为企业尽到主人翁的最大职责。由于质量管理人员在企业的特殊性，质量管理队伍更应具备高度的敬业精神。

具备严肃认真、实事求是的科学态度和良好的职业道德

白酒生产质量管理工作贯穿于企业全过程，是一项严肃认真、实事求是的工作，在白酒生产过程中原辅材料的质量优劣、生产过程中控制指标的检测、成品质量的控制等均需质量管理人员通过严肃认真的工作，秉承公正、公平、公开、客观地反映出来，真正发挥企业“眼睛”的作用。如质量管理人员不严守职业道德、牟取私利、弄虚作假，会对企业造成很大的损失，所以质量管理人员对待本职应严肃认真、实事求是、严守职业道德。

质量管理员必须具备一定的文化素养和专业技术水平

具备文化素养和专业技术技能是开展质量管理工作的基石。一个合格的质量管理员必须熟悉国家法律法规、行业要求、规范、标准、掌握质量管理基本理论、规章制度。一个不熟悉质量管理制度的人，不可能做一个合格的质量管理员。一个只知道管理条例而不知道质量规范标准的质量管理员，无法进行有效的过程检查与控制。质量管理员需要和工人直接打交道，就一定要知道该怎么干，干好的尺度标准是什么，这样才能够真正去管理，才容易让人接受你的管理。

质量管理员应该养成好学的习惯，

善于分析总结，持续改进社会在不断发展，新材料、新技术、新工艺在不断应用，新的规范、标准都需要质量管理人员去学习去认知，新颁布的质量管理国家法律法规等也需要学习、熟悉、掌握、应用。因此，在不断的竞争中，白酒质量管理队伍的学习就显得很重要了，不断的提高质量管理队伍的各方面技能，才会使企业多一道防线。质量管理人员养成好学的习惯，及时学习并掌握质量检验最新标准、方法与法规，并在工作中不断分析、总结、改进，不断提高自己的技术水平和专业能力，充分发挥职能作用，促进企业提高产品质量。

质量管理员要善于团结同志

处理好人际关系质量管理员应具有较强的沟通协调能力。质量管理是最开放的管理系统，上至高管，下至一线、后勤工人，质量管理人员都要与之打交道。为推动全面质量管理的“三全”“(全过程”、“全企业”和“全员”)管理法，质量管理员开展工作必须与相关部门沟通和协调，搞好同事、部门、车间等各方面的人际关系，得到大家的支持和理解，要求质量管理员具有外向型的性格，开朗、活泼、主动、热情、善于交往。否则使自己陷于孤立，难以形成齐抓共管的局面，面对的阻力就很难让自己很好地开展工作，陷于被动的境地。当然，搞好关系决不能放弃工作职责或降低质量标准。

具有白酒生产工艺知识

要熟悉白酒的生产工艺流程，从原料到入池发酵，分级贮存，再到成品灌装等整个生产过程，各个工序的主要控制点都要掌握。在质量管理过程中发现的问题有时反映的是生产工艺的不合理性，只有熟悉白酒生产过程，才能发现问题所在，才能具有较强的解决问题的能力，才能起到真正的生产的“眼睛”作用，指导生产。

具有一定的管理能力

质量管理员工作具有特殊性，必须对每道工序的质量了然于胸。因此需具备决断能力、应变能力、承受压力能力。处理质量事故时能果断应变，有争议时能决断处理，对待非议能承受压力，时刻秉承公正、公平、公开的客观原则，真正发挥企业“眼睛”的作用。

3质量管理队伍的现状和提高途径

随着社会各界对白酒生产质量监督及食品安全的期望越来越高，对质量管理工作也提出了更高的要求，质量管理队伍也面临更加严峻的考验。目前，白酒生产企业质量管理人员大多是半路出家，很少经过专业知识的培训。既有理论水平又有丰富实践经验的高素质人才较缺，既有质量管理专业特长，又有其他相关方面业务特长的复合型人才尤其缺乏，远远不能适应新时期质量管理工作的要求。

加强业务培训，提高质量管理人员素质

根据“花冠”的实际情况，通过外招、内选来补充新鲜血液，充实质量管理队伍;组织质量管理人员进行教育培训。以更新专业知识和提高业务能力为重点，有目的、有计划、分层次对质量管理队伍及其管理人员进行基础性、专业性的培训，提高检验、检测能力，为适应新时期的白酒质量管理工作提供高效的检验检测技术服务。多形式、多层次、多渠道开展质量管理干部岗位练兵活动，提高自己队伍的业务水平;引导质量管理人员，深入生产、销售一线，切实把握质量控制过程中的一切有效信息。

加强适用人才的引进

在充分利用现有质量管理人才的基础上，注重质量管理队伍人才梯队建设，有计划地引进社会优秀的专业技术人才，补充质量管理队伍力量，提高自己队伍的整体水平。

加强质量管理队伍的思想建设

积极探索开展思想政治工作的新方法、新手段、新机制，不断强化质量管理队伍的政治素质。通过开展职业道德、职业作风、职业纪律教育并通过建立规章制度，加强考核，来规范工作作为，使质量管理人员牢固树立爱岗敬业、诚实守信、科学公正、严格产品质量意识为主要内容的职业道德，形成良好的质量管理队伍道德风尚。

加强质量管理队伍的制度建设

打造一流的质量管理队伍，必须有一套从严管理的制度。建立和完善各项规章制度，加强内部管理，使各项规章都有据可查，有章可循。如：“花冠”建立了窖池档案、贮存档案、点检卡、破坏性检验、风险控制等质量控制制度，严格奖惩，狠抓落实，规范和约束人员行为，保证质量管理监督的公正、高效，提高质量管理队伍的战斗力。

4结束语

酒，名在质量，精在勾兑，细在工艺，贵在风格;在现代社会，企业的竞争实质是产品的竞争，而产品的竞争力主要体现在质量上，白酒生产企业要大发展，必须要视产品质量为企业竞争的核心动力。一方水土酿一方美酒，滴滴花冠酒无一不注入了花冠人的心血与热情。记得刘总说过：“只有过硬的产品质量，才有市场，质量和生产能力是开拓市场的基石!”而花冠的质检人正是基石的奠基者。

1.前言

质量是社会普遍关注的问题。随着现代科学技术和社会生产的不断发展，人们的生活水平不断提高，对消费品的质量要求也越来越高。一个企业要想生存和发展，就必须不断提高产品质量，产品质量的提高可以给企业带来广阔的经济前景。质量与效益密切相关。一般来说，产品质量高则经济效益好，产品质量差则经济效益差，甚至无效益或发生亏损。但是，这并不是说，只要无限度的提高产品质量就能无限度的提高经济。在质量转换为效益的过程中，决不可忽视价值规律的作用，质、本、价、量、利是相互联系的，质量的变化会引起成本、产销量、价格的变化，并最终引起利润的变化。这种变化可能是质量的提高带来效益的增加，也可能是质量的不合理提高(如增加过剩功能或提高非符合性质量)而导致效益下降:也可能是质量的全理下降(剔除不必要的功能或过剩质量)带来效益的增加。现代质量经济控制是以产品质量的经济作为控制内容，运用科学的控制方法，从研究产品质、本、价、量、利的关系入手，通过控制质量的变化，来影响产品成本、价格、销售量和利润的变化，寻求以最小的成本支出，生产出适宜的产品质量(符合性产品质量)，并为企业带来最好的质量效益。

2.电真空器件制造行业质量控制与质量经济现状

近年来,随着装备工程化、实用化、批量化的发展,国家对电真空器件提出了更高的质量与可靠性要求。不仅要求精度高、环境适应性强,而且要求“长寿命、高可靠”。目前,航天、航空等系统整机单位对重点型号的管理都比较规范,制定有相应的质量保证大纲和电真空器件控制要求。普遍要求装备用电真空器件优先选用国产,进口电真空器件选用比例也有一定的要求。而对于原材料、电真空器件配套生产单位要控制好产品质量,就相对困难得多。电真空器件配套生产单位一方面要研制生产电真空器件,需要采购原材料;另一方面也要研制生产一部分模块、组件,需要的电真空器件除自己生产外,还要外购。首先是单个订单数量少、金额小、要求高,在原材料、电真空器件采购和质量控制上就存在很大的困难。因为我国的基础工业相对比较薄弱,关键、重要类的原材料、电真空器件相当一部分要依赖进口才能解决,在采购数量少、质量要求高的情况下,很多时候还需供应商的协助才能完成;其次是电真空器件生产单位的复验检验条件不完善,人力、物力、财力投入比较少,要对采购的原材料、电真空器件质量进行及时、全面、准确的评价,存在不小的困难;最后,由于关键、重要类原材料、电真空器件大部分采购都是通过经销商完成,时常有断货和更换渠道的可能,经销商的质量监督又很难落到实处,就很难保证采购产品质量。综上所述，我国电真空器件制造行业质量差,档次低的问题日渐突出,已成为制约其发展的瓶颈，成为了影响企业经济效益、影响整个经济运行质量的一个突出问题。近两年,对不同类型的企业国家监督抽查产品质量合格率:大型企业93%、中型企业:70%,小型企业仅为:66%。而电真空器件因质量问题的返修率为43%，这即影响了品牌效益，又徒增成本，是质量与效益的典型反比差。

3.质量经济与质量控制

质量经济的内涵

质量经济是质量经济效益的简称，所谓的质量经济效益就是产品质量改善所发生的费用与由此而产生的经济效益的比值。它是通过质量收益与质量成本的对比关系表现出来的。质量收益是指由产品质量方面所带来的收益。即出于保证和提高产品质量而带来的总收入。对于企业来说,质量收益减去质量成本等于质量纯收益即质量利润,而质量收益除以质量成本则表现为质量效益。

质量控制的内涵

本文探讨的质量控制实质就是产品最佳质量水平，产品最佳质量水平是指使企业经济效益达到最大时的那个质量成本决定下的质量水平,它的确定要从质量成本、质量指数及企业利润三者之间的关系出发。

质量经济与质量控制的关联度

世界著名质量管理专家朱兰博士()定义:产品质量就是产品的适用性。其实质反映了产品质量是一个发展的、变化的、动态的、相对的概念.由于各地区人文情况，风俗习惯，价值观、经济发展水平的差异等因素影响。一个地区或国家认为质量最好的产品，在另一地区、国家不一定有同样的认为。过去某时期普遍认为好用的产品，如今也不一定认为是好用的产品。产品质量的动态性、相对性决定了企业生产产品，要保证其质量必须注意强化员工质量意识。因为具有质量意识的员工，才具有创造性几主动性，才能自觉做好本职工作，并能善于总结过去经验，不断适应形势对产品质量方面提出的更高要求，从而保证生产的产品高质量。鉴于此，强化员工质量意识就成为企业的一项非常重要的工作。据笔者的调查体会，企业要做好这项工作、完成此任务，除了领导要注意坚持长期努力开展工作外，还需要让员工了解、熟悉有关产品质量方面的知识。产品质量是企业非常重要的指标。企业生产产品考核的技术经济指标有很多，如产品产量、产品质量、产品消耗、工资支出、产品销售收入、企业利润、上缴税金等。在这些指标中，产品质量是核心指标，居中心地位，决定着其它一切指标。因为只有产品质量符合规定的标准，满足用户的需要，产品产量才是实在的，产品消耗才是合理的，工资支付才真正体现了按劳付酬，产品销售才通畅，企业利润目标才能实现，上缴税金才有保证。

4.质量经济与质量控制的关系

质量与效益是互相统一，互相关联的

在市场经济时代，产品的内在质量和企业经营管理服务的质量与它所产生的效益是紧密相联的，质量与效益既互相依托，互相影响，又互相制约，互相推动。因此，为了最大限度将自己的产品推向市场、占领市场并庶得经济效益，“质量第一”这一口号，对精明的企业经营者来说，已经不再是墙上贴的和嘴上讲的，而是把它当作企业产品生产经营的首要工作，因为它是企业兴衰与存亡的关键。可以这么讲，如果说在计划经济年代，对质量的认识与管理采取的是“口号式”、“竞赛式”、“检查式”的行政手段的话，那么现在有所成效的企业经营者都相继突破那个年代思维方式和管理方式的框框，走质量效益型发展道路，即实施将质量管理与经营管理紧密结合，并始终以产品为中心，以质量为生命，以效益为目标的全新思路。

质量与效益是互相依托，互相影响的

质量与效益在市场经济运作中始终是互相依托、互相影响的，若质量过剩，企业所支出的成本将过高，企业利润将相对减少;相反，若质量过次，导致失去用户，失去市场，造成产品积压，资金周转不畅，不但效益无从谈起，连简单的再生产也无法维持。因此，不论质量过剩还是过次，影响效益起主导作用的是质量。质量过剩导致的利润下降，究其原因是没有认识到如何从某一个档次的最高质量去满足用户所需，如果把产品在市场定位某一档次并供给某一层次的用户或消费者，那么就应该在这一档次内要求用最好的质量来满足用户需求，而不必用高一档次的产品质量来要求，以避免由于质量过剩造成的利润下降，达到提高经济效益的目的。质量对于效益的影响，不论是正负效应，质量的作用应该说始终是处于主导地位。制造业的产品质量和服务业的服务质量好，市场占有率就高，用户和消费者就满意，企业的效益就好。反之，产品质量和服务质量差，市场占有率就低，无人光顾，效益自然就差，纵观许多企业的沉浮及企业经营者的成败无不证明这一点。

质量与效益是相互制约、相互促进的

质量与效益还有相互制约和互相促进的作用，效益在经济运行中对质量也不完全处于被动地位，反过来，它也有很有力的促进作用。企业效益提高了.对质量的重视投人也加大了。质量提高了又反过来提高企业的效益，“创名牌”就是一个效益对质量促进作用的最好例证，当企业的产品在市场刚刚有了一定的知名度，产品的质量给企业初步带来较好的经济效益时，精明的企业经营者不会贪图眼前的一时之利，而是进一步加大投人把产品质量提高，把售后服务搞得更完善，有意识地使出以前抓质量为中心的“创名牌”各种招数，随之带来的“名牌效应”使企业乘风破浪驰骋于市场经济的浪潮之中.为企业燕得新的壮大与发展，当然，企业效益也将大幅度增长。因此，如果说企业的生存靠市场，那么市场的竞争靠的就是质量，而名牌是质量优良的最佳标志。

5.结语

综上所述，企业只有具有强烈的质量意识，才能使企业的产品质量长期保持高水平。要提高企业质量经济，就必须强化企业质量控制，只有这样，企业才能靠质量振兴和保持可持续发展。

农产品检测专业的设备、配套的试剂价格昂贵，学校难以承受，而行业单位国家投入大，设备好，从业人员素质高，所以，把课堂引入企业，把教学放在现场，可实现校、企间实践教学资源的优化配置和共享，缓解学校资金难题;还可提高学生专业技能，为企业储备人才。因此，辽宁职业学院农产品质量检测专业主动寻求与企业的深度合作，大胆尝试“走出去建专业”的新路子，创新“企业课堂”新形式，构建并实施“三结合、三阶段、专兼结合、工学交替”的人才培养新模式，不断提升农产品质量检测专业人才培养质量。

一、以“企业课堂”为载体构建的“三结合、三阶段、专兼结合、工学交替”的人才培养模式

辽宁职业学院农产品质量检测专业通过与铁岭市质量技术监督局产品质量监督检验所、铁岭市农产品质量检测中心等行企业合作，创新“企业课堂”新形式，构建了“三结合、三阶段、专兼结合、工学交替”的人才培养新模式，培养生产、建设、管理、服务辽宁农业一线的高素质技术技能人才。

“三结合”，指的是学校、企业、政府三方联合，共同开发课程、共同探索人才培养方案、共同培养学生素质，培养出符合企业需要、行业达标的优秀人才。

“三阶段”，即把学生三年学生生涯分成三个阶段。

第一阶段为第一个学期，为“走入企业课堂”的职业体验阶段，学生主要是进行基础课和专业基础课的学习，学习的场所主要是校内的检测中心，其次是在社区、校外实习基地进行职业体验，熟悉岗位环境，感受企业文化。

第二阶段为第二、三、四学期，为“进入企业课堂”的职业训练阶段。针对相关岗位群的能力要求，开设专业学习领域一般课程和核心课程。一般课程在校内实训场所完成。核心课程则引入“企业课堂”，组织学生直接到质量技术监督局等政府主管部门进行学习与实训。

第三阶段为第五、六个学期，为“融入企业课堂”的企业历炼阶段。学生进入合作行企业，以企业员工的身份，参与农产品质量检测工作，实施全过程的“行企课堂”。

在三个阶段的学习中，完成专兼教师结合、工学交替的人才培养新模式。

二、“企业课堂”的实施

1.建立“企业课堂”人才培养机制

成立由企业专家参与的校企合作理事会，以合作育人为目标，以合作就业为导向，以“企业课堂”为平台，建立“企业课堂、双向参与、育人主导、互助双赢”的人才培养机制。

2.确定“企业课堂”合作企业

经过对辽宁省铁岭市农产品质量检测企业的认真考察与交流，最终选定铁岭市农产品质量检测中心、铁岭市畜产品安全检测站等10家行业作为“企业课堂”的合作企业。

3.设立“企业课堂”特聘兼职教师库

为优化教师队伍结构，农产品质量检测专业面向合作企业招聘了在相关企业领域享有较高声誉的“能工巧匠”，设立特聘兼职教师库，打造“专兼融合”的高素质、高质量的师资队伍。

4.商定“企业课堂”教学实训项目及时间

校企双方共同商定了“企业课堂”教学实训项目及实训时间。从2012年3月以来，先后安排2011、2012、2013级农产品质量检测专业的160名学生分别完成了42个实训项目、160学时的职业训练教学任务及420学时的企业历炼实践训练任务。

5.实行“企业课堂”双教学管理

为了加强“企业课堂”期间教学实训管理，校企共同组建了校企双元教学实训工作管理小组，校企双方有关负责人担任组长，由校内任课教师及企业特聘实训指导教师任组员。校企共同制定“企业课堂”教学管理办法，共同管理学生，实施“企业课堂”全过程监控。

6.开展“企业课堂”考核评价体系

以行业单位对员工的要求为管理指标，以员工考核制度规定的内容、程序和方法为操作准则，校企双方共同制定了“企业课堂”校企双主体共育、校企生三方参与的“全程式、多面化、立体式”考核与评价体系。

三、实施“企业课堂”效果

1.形成了“四双”策略

农产品质量检测专业按照校企“双主体”共育的理念，形成“双地点授课”、“双教师教学”、“双管理育人”、“双考核检验”的“四双”策略，稳步推进“行企课堂”模式的实施，探索出实践育人新方式。

2.打造了“双能”教师

参加“企业课堂”的专任教师不仅辅助兼职教师管理学生，而且全程参与行企业检测工作。这样不仅提高了专任教师的专业实践能力，而且还促进专任教师及时捕捉到行业发展动态和市场需求，提高了教学水平。

3.密切了校企联系

通过聘请校外兼职教师到学校授课和安排学生到校外实训基地进行毕业顶岗实习，使得校企间建立起了合作关系，有利于校企双方在办学、人才培养、科研等方面有更深更广的合作，促进校企间和谐和发展。

4.扩大了学校及专业影响

专任教师带领学生到企业参加“企业课堂”学习的同时，也向企业展示了学校和专业的办学实力、先进观点和师生风采，提升学校及专业在行企业的影响力。

5.提高了人才培养质量

通过开展“企业课堂”教学模式，使学生学习了企业的各种相关生产规章制度，明确了安全防范要点，熟悉了检测技术规范、工作流程、工作内容，培养了学生遵守纪律、爱岗敬业、吃苦耐劳等职业精神，实现了学生在校期间与企业、与岗位的零距离接触，提高了人才培养质量。

农产品质量检测专业按照校企“双主体”共育的理念，通过采取“四双”策略，以“企业课堂”为载体，构建农产品质量检测专业人才培养模式，不断提高学生的职业能力，为食品及饲料行业生产、管理、服务第一线培养了一批高素质高技能人才，做到了企业化训练、素质化培养、高位化就业，实现了校企协同发展，互惠双赢的发展目标，达到在育人中创收、在创收中育人的效果，将产教结合，校企合一落到实处。

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