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论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
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，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
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。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
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，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。
问题一：怎样进行论文数据分析 请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么） 研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况） 数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有 *** 参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。
论文的数据分析怎么写如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
Ⅰ 学数据分析，报考数据分析师考试有哪些条件
在考试前也应注意的：要模拟练习，想像老师可能出的题目，从考古题中，或从自我评量的题目中，从关键的词汇里尝试来自我解答，相信在不断的练习，你可以知道哪些部分需要再加强。
Ⅱ 项目数据分析师报考条件是什么
人才认证 主管机构 项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中回国商业联合会数据分析专答业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。 分管机构 各盛直辖市构建专业认证体系的形式存在，并开展培训、继续教育等工作。
Ⅲ 如何考大数据分析师
大数据分析师报考要求如下：
1、初级数据分析师：
（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；
（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。
2、中级数据分析师：
（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；
（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；
（3）通过中级实践应用能力考核。
3、高级数据分析师：
（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；
（2）获得中级数据分析师证书。
（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；
（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。
(3)数据分析师条件扩展阅读
技能要求
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
Ⅳ 2016数据分析师报考条件
2016数据分析师分报考条件（具备以下条件之一）：
1.大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践、实习经历（提供学历证书原件、复印件和单位证明原件）。
2.中专学历者，相关专业（电子商务、计算机及其应用、通信工程、电子信息工程等）毕业，从事相关行业连续1年以上实践、实习经历。 非上述专业，须在相关行业连续实践3年以上（提供学历证书原件、复印件和单位证明）。
3.在校学生（含自学考试）大专层次以上相关专业（同上）学生报考必须已学习相关专业2年以上；其它学生报考须按教学大纲经系统培训80学时以上（培训学校结业证书或证明）。
4.持有相关职业技术证书的人员（提供证书原件、复印件）均可申报。
数据分析师考试相关知识：
考试安排：
数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。
考试时间：
每年有4次考试。具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。
颁发证书：
考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《数据分析师证书》，证书可查询。见下图
希望能帮到您
Ⅳ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件
1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。 2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。 3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。 4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。 以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。
Ⅵ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
数据获取：公开数据、Python爬虫
如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 *** 会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）
网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。
数据存取：SQL语言
你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。
python数据分析
如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。
比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
系统实战
这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。
如何进行实战呢？
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。
在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：
员工离职预测训练赛
美国King County房价预测训练赛
北京浓度分析训练赛
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
Ⅶ 数据分析师的入职条件是什么
任职要求： 1.大专抄及以上学历有半年袭以上统计工作经验; 2.熟练运用office办公软件，熟练掌握、运用excel表格函数，有较强的数据统计、分析能力; 3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。
Ⅷ 数据分析师做什么工作，报考条件是什么
数据分析来师是为了适应大数据源时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。
Ⅸ 数据分析师主要做什么
专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
(9)数据分析师条件扩展阅读
数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。
有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。
做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。
Ⅹ 项目数据分析师报考条件是什么
至少大专学历，大专学历需有数据分析相关工作2年经验 本科及以上学历，可直接报名 项目数据分析师，是考培一体化的，需要参加培训，方可考试 现在，项目数据分析师已经改名为 数据分析师
1郑来轶中国统计网创始人，早期苦于求学习数据分析无门，2008年初就自己创办了中国统计网，通过QQ群汇聚了2万左右的数据分析爱好者，与大家一起学习。凭一腔热血2007年以来投身于移动互联网行业的数据分析、数据挖掘工作，干过乙方、呆过甲方，玩过小米加步枪、搞过大数据，码得代码，玩得Excel，搞得SAS，搞过架构，玩过展现，还玩Html、PS、Flash、网络营销。2数据元素网名又叫黑阳，当时认识的时候觉得好奇怪，怎么叫这么个网名。。。中国统计网的核心管理成员，旗下EC数据分析网站创办人，多年专注于游戏行业数据分析工作，对游戏、电子商务、互联网行业有比较好的把握。
数据编程工具有Python、R、SAS等，目前用的多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快，语法、函数、面向对象这些都比较简单，没有基础的小伙伴也可以自学，不是很难，可以去九道门商业数据分析实训中心每天学习一节课，听完后可以去阿里云大学官网去做一些Clouder，增加对Python在项目中的使用场景理解，数据清洗、爬虫、数据分析、数据可视化这些是工作中经常用到的。
推荐书籍：
数据存储：主要是数据库、数据建模，分析师对数据仓库需要了解，这些基础课程完全可以自学，优达学城里面有这些课程，老师讲的还不错，也可以去九道门做些实验项目，他们有时候搞活动是免费的；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；先解决会的问题。aaa
书籍：
另外分布式存储HDOOP需要简单了解就可以了，如果能自己搭建3个节点跑通，个人觉得就OK了。
云计算：做为分析师对云计算的技术作为了解就可以了，可以不做目前的
强化学习内容数据预处理：这个是数据分析师必须时刻记住的事情，从我们这个行业有句行话叫垃圾进来垃圾出去，如果数据质量控制不好，后面做的再牛逼，也是垃圾；这个课程主要是看大家对数据的理解和质量控制的方法，目前市场上有专门的岗位就叫ETL数据清洗工程师；有专门的数据质量控制或者数据清洗的书。
建议书籍：
看书是SAS，SPSS，R语言，数据库查询语言。面试的话，非应届毕业生面试的上家工作的工作经验，应届毕业生的话，问你的实习经历和数据分析技术水平，毕业论文用的什么分析技术和结论等。
1、获取数据
获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。
需要。写毕业论文的时候都是需要有数据分析的，毕竟是毕业论文是需要达到要求的，所以需要用数据来进行支撑自己的论文观点。数据一般为高校或者是公司科研机构等等基于某项调查所获得的数据资料，这种数据的对象一般为个体、学校、企业等。这一类的数据库能够帮助研究人员降低研究的成本并开拓研究的思路。
论文的数据分析怎么写如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
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大数据技术在网络营销中的策略研究论文
从小学、初中、高中到大学乃至工作，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢？以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文，欢迎阅读与收藏。
摘要：
当今，随着信息技术的飞速发展，互联网用户的数量日益增加，进一步促进了电子商务的快速发展，并使企业能够更准确地获取消费者数据，大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销，并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析，分析传统营销存在的问题和挑战，并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究，最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略，以促进相关企业在大数据时代加强网络营销，并取得良好的营销效果。
关键词：
大数据；网络营销；应用策略；营销效果；
一、前言
现代社会已经完全进入了信息时代，在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下，消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理，这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯，借助大数据技术，商家可以针对顾客进行个性化营销，极大地提高了精准营销的效果，传统的营销方式难以做到这一点。因此，现代企业越来越重视发展网络营销，并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。
二、基于大数据的网络营销概述
网络营销是互联网出现之后的概念，初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长，大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析，得出的科学性的结果，出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准，是基于海量数据分析基础上的定向营销方式，因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销，最为常见的就是网络购物App中，每个人得到的物品推荐都有所区别；我们浏览网络时，会不断出现感兴趣的内容，这些都是大数据营销的结果。
应用大数据营销，企业可以精准定位客户，并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1]，然后向目标客户精准推送。具体来说，基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤：首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据；其次，数据分析阶段，这个阶段企业要将收集到的数据汇总，并进行处理形成大数据模型，并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析，以得出有用的结论，比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等；最后，是营销实施阶段，根据数据分析的结果，企业要针对性地制定个性化的营销策略，并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中，从而提升营销效果和经济收益。
三、传统网络营销存在的一些问题
(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定，科学性不足
信息技术的迅速发展，使得很多企业难以跟上时代的步伐，部分企业思想守旧，没有跟上时代潮流并开展网络营销活动，而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略，存在一定的盲目性和主观性，缺乏良好的信息支持[2]。结果，网络营销计划不现实，难以获得有效的应用，导致网络营销的效果不好。
(二)传统网络营销的互动性不足，无法进行准确的产品营销
传统的网络营销互动性较差，主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息，客户只能被动的接受信息，无法与企业进行良性互动和沟通，无法有效的表达自己的诉求，这导致了企业与客户之间的割裂，极大的影响了网络营销的效果。此外，即使一些企业获得了相关数据，也没有进行科学有效的分析，但却没有得到数据分析的结果，也没有根据客户的需求进行有效的调整，从而降低了营销活动的有效性。
(三)无法有效分析客户需求，导致客户服务质量差
当企业进行网络营销时，缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此，企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息，而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦，这将适得其反，并降低客户体验[3]。
四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销
(一)使网络营销决策更科学，更明智
在传统的网络营销中，经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略，盲目性和主观性很多，缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据，并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理，从中提取有用的相关信息，比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等，从而制定针对客户的个性化营销策略，此外，企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势，从而对未来的市场形势作出较为客观的判断，进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略，提升企业的效益[4]。
(二)大大提高了网络营销的准确性
如今，大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标，企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据，以便有效地捕获客户的消费需求，并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外，在实施网络营销策略后，积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论，使企业对客户的实际需求有更深刻的了解，然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息，则可以收集客户消费信息和历史消费信息，然后对这些数据进行准确的分析，从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息，进而制定有效的网络营销策略。
(三)显着提高对客户网络营销服务水平
通过利用大数据进行准确的网络营销，企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面：一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求，以便企业可以进行有针对性的的营销策略，可以大大提高客户服务质量。另一方面，使企业可以有效地吸收各种信息，例如客户兴趣、爱好和行为特征，以便向每个客户发布感兴趣的推送内容，以便客户可以接收他们真正需要的信息，提高客户满意度。
五、基于大数据的网络营销优势
(一)提高网络营销广告的准确性
在传统的网络营销中，企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送，效率低下。因此，必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先，根据客户的情况制定策略并推送合适的广告，消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪，并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品，则他们第二天在公司工作时，却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地，并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面，通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时，广告内容应简洁明了。另一方面，可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次，提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中，企业通常采用弹出式广告，插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力，从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件，以防止企业广告。在这方面，大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。
(二)提高网络营销市场的定位精度
在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中，一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝，并向这些粉丝发送了大量的营销信息，但是却没有得到较好的反馈，营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度：
1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位：
首先，收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中，应格外小心，以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此，可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如，可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理，并得出结果，包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果，然后根据结果对企业的产品进行定位，并与客户的需求相匹配，进而明确市场[7]。
2、通过市场调查对产品市场定位进行验证：
在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后，有必要对进一步进行市场调查，以进一步清晰产品的市场定位，如果市场调查取得较为满意的效果，则表明网络营销策略较为成功，可以加大推广力度以促进产品的销售，如果效果不满意，则要积极分析问题，寻找原因并提出针对性的解决改进措施，以获得较为满意的结果[8]。
3、建立客户反馈机制：
客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略，主要体现有两个主要功能：一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见，并进一步改进产品，确保产品更适应市场；二是如果营销产品市场定位不成功，取得的效果不佳，可以通过客户反馈概括定位失败的原因，这将有助于将来的产品准确定位。
(三)增强网络营销服务的个性化
为了增强网络营销服务的个性化，企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份，而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先，通过大数据了解客户的身份。一方面，随着网络的日益普及，企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是，众所周知，由于互联网管理的不规范与复杂性，大多数信息不是高度可靠的，甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此，如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份，则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面，企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息，并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营：一方面，由于现实环境的限制，企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求，并根据一般原则开发个性化服务。另一方面，如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务，则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此，企业应该对个性化客户服务进行详细分析，并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务，而不会给企业造成太大的财务负担。
六、基于大数据网络营销策略
使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先，收集有关客户的大量信息；其次，通过数据分类和分析选择目标客户；第三，根据分析的信息制定准确的网络营销计划；第四，执行营销计划；第五，评估营销结果并计算营销成本；第六，在评估过程的基础上，进一步改善，然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中，上述过程可以改善网络营销。因此，在大数据时代，电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念，并采用新的营销策略。
(一)客户档案策略
客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后，可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础，也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先，借助其专有的销售平台，电子商务企业可以轻松，及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次，在传统模型中收集数据时，由于需要控制成本，因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析，可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中，电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果，以最大程度地分析消费者的偏好。
(二)满足需求策略
为了满足多数人的需求，传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果，难以满足少数客户的特殊需求，并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求，并采取差异化人群的不同需求最大化的策略，从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求，最重要的是实现差异化，而不仅仅是满足多数人的需求，因此必须准确地分析客户的需求，还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前，定制行业非常流行，卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品，该产品的利润率远高于批量生产线。
(三)客户服务策略
随着网络技术的逐步发展，电子商务企业和客户可以随时进行通信，这基本上消除了信息不对称的问题，使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时，可以第一时间解决，提高交易速度。因此，当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时，一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略，必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量，开展集体客户服务培训，缩短客户咨询等待时间，改善客户服务。最后，我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估，及时纠正不良评论，并鼓励消费者进行更多评估，良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度，并且可以吸引消费者进行第二次购买。
(四)多平台组合策略
在信息时代，人们可以在任何地方看到任何信息，这也将分散他们的注意力，并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注，则可以组合跨多个平台的营销策略，并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注，而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道，不同渠道的用户购买趋势不同，可以改善数据库[13]。
七、结语
总体而言，大数据时代不仅给网络营销带来了挑战，而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果，更好地服务消费者，改变传统的被动营销形式，并提升网络营销效果。
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在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. 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[8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
把数据导入SPSS软件，依次点选Analyze-Data reduction-Factor,进入Factor analyze 对话框，把你的十个指标选入variable，点击右侧descriptive-KMO and barrettle test-continue,再点击右侧Rotation,在Method中选择Varimax就是方差最大化正交旋转，还有其他的旋转方式可以选择，不过一般都用Varimax正交旋转，点击OK，就会出来你所要的结果
企业未来的竞争是人才的竞争,作为 人力资源管理 重要内容的绩效管理是所有企业不可回避的重要课题。下面是我为大家整理的企业绩效管理论文 范文 ，供大家参考。
《 预算绩效管理难点及对策研究 》
摘要：预算绩效管理是财政管理的重要组成部分，在规范 财经 秩序、堵塞管理漏洞、促进党风廉政建设方面取得了一定成效。但在实际操作中，如何把握评价部门预算执行标准、缺少评价标准体系及部门行业评价专业性强等问题却给管理人的工作带来了较大的难度。本文通过对当前预算绩效管理的难点进行分析，并围绕解决 方法 提出几点建议。
关键词：预算绩效;难点;对策
一、推进绩效管理面临的难点
(1)绩效管理的理念尚未树立。被管理单位绩效意识淡薄，对绩效管理不理解，不接受，甚至不配合。绩效管理评价人员对绩效管理认识不统一，对绩效管理更多地停留在概念上绩效管理评价人员未能跳出传统财务收支管理以及合法合规管理的思维定式，过于注重微观资金使用情况，未能运用绩效管理的理念指导新时期的管理工作。绩效管理评价人员面对绩效管理存有畏难情绪，不愿过多涉及绩效管理，总感觉摸不到边际，付出与回报不对称。
(2)缺乏完整的预算执行绩效指标体系。目前，财政、管理部门从上到下没有建立统一合理预算执行绩效指标体系，虽然有些部门根据自己部门行业特点针对有些项目制定了相应的评价指标体系，这些指标体系在制定过程中由于所处角度局限性，指标体系不够精细存在一定的片面性。在指标评价体系缺失的情况下，绩效管理评价人员往往会根据掌握的客观材料，凭着自已的主观想像及专业判断，得出自己认为合适的管理评价。不同的绩效管理评价人员，看问题的角度不同，得出的管理结论也不尽一致，因此出具的管理 报告 ，特别是对问题的定性，得不到被管理单位和社会的普遍认可，这在一定程度上影响了管理的公信力。
(3)缺乏判断部门预算执行绩效评价的尺度。绩效评价标准是评价被管理对象效益状况的判断尺度，是提出管理意见、作出管理结论的客观依据。目前，各职能部门尚未建立针对其职能、行业的绩效考核标准，加之绩效管理的内容、组织方式和管理方法因人而异，因此造成绩效管理结果成效不明显。就是同一项目，也会有多种不同的衡量标准，而采用不同的衡量标准，得出的结论会有很大差异，衡量标准的难以确定，给绩效管理评价人员客观公正地提出评价意见造成了困难。
(4)证据收集难，管理风险大。绩效管理更多地需要使用相对宏观、全面且存在一定关联度的数据、资料，这些可能与单位的财务收支活动没有太大的联系，收集的难度较大。若由绩效管理评价人员通过管理方法获取，不仅成本大而且有可能因指标口径、统计不全面导致数据不够准确;若由被管理单位提供，由于缺乏外部数据印证，则会相应增加管理风险。与此同时，绩效管理中往往通过调查、座谈、查询等方式获取管理证据，但在实际工作中，采取这些方法进行管理，时常难以保证证据的充分性。如：对方不愿意配合调查;调查笔录对方不愿意签名;相关的业务资料愿意提供;查询问题回答避重就轻;行业数据资料难以获取等等。
(5)绩效管理评价人员综合素质尚不能适应绩效管理的要求。绩效管理是管理的高级阶段，要求绩效管理评价人员在开展绩效评价过程中不仅要懂财务，还要熟悉宏观经济理论、法律、管理、工程建设、计算机等诸多方面的知识;不仅要有过硬的查账能力，还要有较强综合分析问题和提升管理质量、运用管理成果的能力。当前，绩效管理评价人员具备上述综合素质的综合性人员不多，从而不能对被管理单位财政资金使用情况的经济性、效益性、效果性等方面进行科学的评价。
(6)评价结果应用比较难。当前，各地绩效评价工作大部分是由财政部门牵头在做，主导推进 措施 力度大打折扣，加之技术和和专业技术人员匮乏导致绩效评价报告的整体质量不高，致使在评价结果应用中只停留在反馈意见和通报层面，对报告所提出的问题无法引起单位的重视，甚至不予理睬，使评价工作流于形式，大大影响绩效评价工作的深入推进。
二、加强预算绩效管理工作的对策和建议
(1)完善绩效管理法规建设，消除模糊认识。依法管理是管理的基本原则，只有以法律、法规的形式把绩效管理确定下来，绩效管理评价人员在进行管理时才有法可依。当前，应研究制定绩效管理准则或管理指南，对绩效管理作出框架性规定，初步解决绩效管理管理范围、管理方式的问题。
(2)建立完善科学的部门预算执行绩效评价标准和体系。当前，应加强对财政以及行政事业单位相关历史数据信息进行收集、整理、分析，在此基础上形成一些绩效管理评价标准。具 体操 作上，以市级为单位，按照不同的分类，集合各类专资深和具有丰富工作 经验 者深入调研制定某一类评价指标体系，并在实践过程中不断修改完善形成一套完整的指标体系，各地再将指标体系和形成的评价报告逐级上报汇总，最终形成具有代表性的评价指标体系。近两年绩效管理工作实践证明，评价指标体系的建立完善依赖于长期的绩效管理探索和实践，因此，绩效管理评价人员应在 总结 借鉴以往经验的基础上，通过不断的摸索和尝试，逐步形成科学合理、系统完善和符合实际需要的部门预算绩效管理评价体系和操作规范，以指导绩效管理实践，规范管理行为。
(3)要强化绩效评价业务知识培训，不断提高绩效管理人员水平。由于我国的预算绩效管理工作启动较晚，各地区预算绩效管理工作水平参差不齐，整体业务水平不高，这也是预算绩效管理工作推不到位的主要因素之一。因此要采取各项措施，通过不同 渠道 加强绩效管理人员的培训，建设一支高素质的绩效管理队伍，以全面推进预算绩效管理工作。通过系统的学习培训，进一步提高对绩效管理的认知水平，牢固树立绩效管理的理念，使广大绩效管理评价人员不仅有开展绩效管理的愿望，更要有开展绩效管理的能力。
(4)强化绩效评价结果反馈和应用。绩效评价的最终落脚点就是绩效评价结果是否得到合理的应用。因此，建立和完善绩效评价结果应用机制，责任追究和奖励机制。一是要把绩效评价结果向人大政府和预算部门反馈，与单位预算安排挂钩。二是本着用钱必问效、无效必问责的原则，对财政支出资金存在效益低下和有关问题进行问责，同时财政支出绩效管理突出的单位给以一定奖励。通过强化结果应用，不断增强各部门的责任意识和绩效观念。
《 共青团绩效管理思考 》
又到年终考核时，与团干们分享下中能硅业团委绩效管理的做法及背后的设计。
一、要绩效管理，不要绩效考核
IBM前总裁郭世纳有句很有名的话：“员工只会做你考核的工作，而不会做你希望的工作”，指出了考核对工作推进的重要性。但是近一段时间来，业内出现妖魔化绩效管理的声音。有的学者将索尼等世界知名企业的衰败归罪于绩效管理，有国内异军突起企业的创始人在介绍其成功之道时，指出其一个重要的经验是没有绩效管理，企业早就去KPI了……从事人力资源工作的人都会看得出，这些现象其实是缘自对绩效管理的误读、误操作和僵化认识。认为绩效管理就是考核，事实上，绩效管理不等于绩效考核，也不等于绩效主义。绩效考核本是人力资源六大业务模块之一，现在业界更多谈的是“绩效管理”，因为后者是一个动态的管理过程，而不只是一项业务。中能硅业团委的绩效考核始于2011年，起初只是为了给所有的兼职团干部们牺牲个人时间和精力做团的工作一些奖金性津贴。由于金额很有限，有些兼职团干部并不在乎因为考核分数低而减少的百十元考核奖金，导致考核无法有效推进工作、提高效率、有效激励。此时，笔者在中能团委全面引入了绩效管理。首先考核项目及权重是在月初先发给所有被考核人征求意见，让被考核人心中有数，按计划推进工作。同时月末的考核结果同时发给所有被考核人并允许其对个人绩效评分提出异议，考核人上级予以合理说明或调整。对没有完成工作人员我们会分析是能力问题还是意愿问题，能力问题我们提供绩效辅导，意愿问题我们提供绩效访谈。我们让每一位被考核者明白，希望通过考核不断提升每位团干部的岗位胜任能力，助力团干部的职业生涯发展。团委的绩效管理初见成效。
二、要复合式绩效，不要单一绩效复合式绩效
是指既要有岗位绩效，又要有组织绩效或项目绩效。这样的设计让被考核人和组织目标紧密相连，可以让其明白个人绩效的好坏对整个组织的影响，也明白了自己在组织中的价值，有利于激活每个人的心智能力与内驱力。中能硅业团委的考核分为三级，团委月度工作考核、团委委员月度工作考核和支部团干部月度考核。每个月末，团委会制定次月月度 工作计划 ，基本包括三部分：上级团组织安排工作、集团或公司相关工作以及团委开展工作。这样的设计充分考虑了组织绩效，让中能团委的工作紧密配合上级团组织，积极贴近集团及公司业务，同时还有自主创新。团委委员的考核也包括三部分，结合当月团委月度工作计划，参与当月工作及活动项目评估30%，固定工作项目评估45%，委员本职工作项目评估25%，结合岗位 说明书 中的主要任务列出。支部团干部的考核主要分为参与当月工作及活动项目评估和固定工作项目评估两部分，也与组织绩效紧密相连。
三、要绩效精神，不要绩效主义
何为绩效精神?管理学大师彼得?德鲁克先生的理解是：组织输出的成果大于输入的所有努力的总和，创造出新的能量。简单说就是1+1>2。索尼董事天外伺郎在总结索尼公司的衰败时，说出了这样一段话：“今天的索尼职工好像没有了自发的动机。为什么呢?我认为是因为实行了绩效主义。”他对绩效主义的理解是：业务成果和金钱报酬直接挂钩，职工为拿到更多报酬而努力工作。在体力工人的管理时代，这句话逻辑上没有错误，但随着全球经济的发展和受 教育 水平的提高，所有组织所面临的共同挑战，就是知识员工全面取代体力员工，团的干部就是知识型员工的代表。知识型员工不单纯为了钱工作，根据马斯洛的需求层次论，人的最高需求是自我实现。因此知识员工时代，我们所提倡的不该是绩效主义，而是绩效精神。绩效精神有四层含义：目标管理与自我控制、组织必须关注员工的优势、关注“机会”而不是“问题”、人员的决策必须体现组织价值观。中能硅业团委会根据绩效考核结果作为评选公司级、市级、省级“优秀共青团员”、“优秀共青团干部”、“五四红旗团支部”的依据。每年“青年文明号”的推选我们也会参考支部团干部的年度考核成绩。绩效考核早已不只是单一的奖金，而是提高到了个人及组织的荣誉。2012年中能硅业团委被上级公司保利协鑫能源控股有限公司授予“度最佳团队”，这是保利协鑫所有公司中唯一一个全部由兼职人员成立的部门获此奖项。2014年，中能硅业团委被协鑫集团授予“最佳 企业 文化 团队”，全集团下属100多家公司，这个奖项只有5个。
四、要“关键”绩效指标，不要“任性”绩效指标
中能硅业团委考核的有效性，还取决于在关键绩效指标(KeyProcessIndicator,KPI)的确定上。“关键”绩效指标的确定，真正体现绩效管理背后的设计，好指标是设计出来的。对团的干部提出了四点要求“坚定理想信念，心系广大青年，提高工作能力，锤炼优良作风”,如何让团干部达到要求，对团组织是个挑战，因为这四个要求看上去都比较“虚”，很难衡量。同样，共青团的四大职能组织青年、引导青年、服务青年、维护青少年权益如何通过团干部落地?也许好的KPI设计可以助我们一臂之力。在中能硅业团干部的月度考核指标中有#中青报推荐阅读#微博话题和《中国共青团》 读后感 ，这两个指标确保团干部与团的最高组织思想保持高度一致。团委单月开展“图说团史学习汇”活动，双月组织团干读书会，都是为了增强团干部对共青团的使命感、责任感，让团的干部志存高远，坚定信念。为了让团干部心系广大青年，我们要求每一位团干部每月要提交“青工思想动态报告”;为了让团干部关注企业发展，我们要求他们每月要提交与“创业创新争先领先”的企业精神相关的“两创两先提案”。这两个考核指标同时也提高了团干部的工作能力及文字水平。我们每月对报告和提案还进行评优予以加分，以提高提案质量。在2015年10月的提案中，就有一位支部团干部结合集团董事长“关于在全集团开展 职业规划 倡议书 ”精神进行青工调研，提出开展员工职业生涯规划讲座的提案，中能团委的“两创两先”提案因此得到了集团董事长的肯定并指示在全集团100多家公司全面推广。团委还每月开展“青工与职能部门领导面对面”或“青工与高管零距离”交流会，要求团干组织支部团员青年参加，组织的人数也列入考核指标，通过这种方式逐渐提高了团干部组织青年的能力。如果团干部也参加座谈，我们要求必须带着支部青年的问题来，由于面对面提到的问题大部分可以得到解决，而且很高效，也不断提升了团干部在团员青年中的影响力。
当然，KPI的确立和权重一定是动态的，比如2012年，团中央要求“团团开博”，微博的影响力巨大的时候，我们要求支部团干部转播中能团委微博的考核权重高达20%-30%，我们也因此在江苏共青团2012和2013年度的微博大赛上斩获丰厚。进入2014年后，微博影响力大幅降低，我们也及时调整了该指标权重。但是调整都是基于对实际情况和需求的分析而做的科学决策，而非任性而为。
五、结语
战略管理中有两大要素——资源和能力，通过绩效管理，要让团干部去挖掘自己的资源，开发自己的能力。对于团组织，更要“整合资源，形成合力”。宜智书记教导我们要“虚功朝实作，难事坚持做”。当我们“有为”，不管在领导心中还是在青年心中，我们才可能“有位”
《 电网 企业管理 中薪酬与绩效管理作用 》
摘要：随着社会经济的飞速发展，各企业的发展也极为迅速，企业的人力资源管理也逐渐受到重视，尤其是在市场体制不断变革的大形势下，人力资源管理也应做到与时俱进，不断地对其进行创新，通过有效的人力资源管理方式来推动企业的经济发展，充分发挥出人力资源管理中的薪酬和绩效管理的作用，为电网企业的稳定发展打下夯实的基础。
关键词：电网企业;人力资源管理;薪酬管理;绩效管理
1对当前电网企业人力资源管理现状的分析
管理理念过于落后，管理创新意识较为薄弱随着社会经济的飞速发展，电网企业的发展也极为迅速，为了保证给人们营造良好的用电环境，提高电力系统的供电质量，电网企业应结合电力市场的发展不断地对管理观念进行改进和创新，才能满足电网企业的发展需求[1]。为了保证给人们营造良好的用电环境，提高电力系统的供电质量，电网企业应结合电力市场的发展不断地对管理观念进行改进和创新，才能满足电网企业的发展需求[1]。当前电网企业在经营发展的过程中，人力资源管理效率不高，管理理念意识不足，导致人力资源管理的最大效能不能有效地发挥。电网企业受到国家宏观经济调控的影响，对新的管理理念还放不开，尤其是一些资历老的管理人员，依旧秉持着传统的人力管理理念，受到传统观念的束缚，使得薪酬制度的分配上缺乏科学性、有效性，无法将员工工作的积极性有效地调动起来，不利于电网企业的可持续发展。
对人力资源的分配缺乏合理性
由于电网企业员工较多、较杂，需要合理做好人力资源的分配工作，才能将员工的最大效能充分地发挥出来，才能为电网企业的发展做好充分的准备工作[2]。然而，作者在对当前一些地区的电网企业人力资源管理的调查中发现，人力资源的分配形势不容乐观，很多电网企业在员工分配的过程中，由于对各个岗位的要求以及员工的综合能力掌握的不够全面，从而造成人力资源分配不合理，未能根据员工的综合素质水平来分配相应的岗位，导致部分员工的实力得不到有效地发挥，对电网企业的经济发展造成极大阻碍。
员工流动缺乏合理性
员工流动主要体现在各个岗位之间，会根据员工的综合素质来安排相应的岗位，当然，在员工的综合素质水平不断提高的过程中，对所在职的工作岗位也应进行适当的改变，在岗位调整的过程中，员工的薪资也会发生变动，这样可以促进员工不断地提升自身的综合素质，更有利于员工工作效能发挥，促进电网企业的快速发展[3]。当前电网企业员工的流动性与岗位的配比性不高，很多地区的电网企业发展观念依旧停留在“铁饭碗，大锅饭”的时代中，员工进入到电网企业分配到岗之后，受传统观念的影响主观能动性不断降低，长期如此将会导致电网企业在发展的过程中不能有效地注入新鲜的血液，从而影响到企业的可持续经济发展。
2发挥薪酬和绩效管理的作用，切实有效地解决当前电网企业人力资源管理中的问题
完善薪酬管理制度，积极改变传统的人力资源管理观念
薪酬管理是企业成员普遍关注的内容，是企业员工最直接的工作目的，在人力资源管理效率中起决定性的作用。薪酬体制的影响因素主要体现在企业自身的效益、员工的工作能力和市场经济的外部环境等方面，科学的薪酬体制能够激励和提升企业的员工的工作热情，使其创造更多的经济效益，而不科学的薪酬体制则有可能造成企业人力资源管理的瘫痪。目前，电网企业从“以人为本”出发，逐步开展以下几个方面稳步推进薪酬改革：在地市局推动划小单位核算，让二级生产机构及县区局对薪酬分配有一定的权限进而更好调动员工的积极能动性、工作热情。二级生产结构只有具有一定的薪酬分配权，才能结合员工的实际情况，制定科学的薪酬制度，通过薪酬激励的方式，将员工的工作积极性调动出来，使员工能够积极的投入到企业的生产中，为企业创造更大的价值。推动规范化用工改革，彻底解决劳务派遣工与职工间的同工同酬问题。在电网企业的员工结构中，由于历史遗留问题，在各个供电局中存在很多劳务派遣工在主营业务中与职工共同工作，但在薪酬待遇、福利等方面却与正式编制的职工存在着较大的差异，导致劳务派遣工心里落差大，在企业中找不到归属感，进而影响工作情绪，影响到电网企业的 安全生产 及和谐发展，同时，也使企业存在很大的法律风险。因此，同工同酬问题改革迫在眉睫。开展岗位胜任能力评价。通过建立合理、科学的评价制度体系，开展员工的岗位胜任能力评价。对照评价结果，结合员工各项技能特点等综合素质，让其上相应的岗位，最大化挖掘员工的工作效率。针对于一些岗位胜任能力低的员工，可以采取调离本职岗位，让能够胜任该岗位的员工上岗，做到各尽其才。推进人员能上能下的理念，打破传统的只上不下的格局，优化电网企业的人力资源结构，发挥员工的最大效能。结合电网企业的实际发展情况以及电网企业员工的实际情况建立科学的绩效管理考核机制，避免中庸化，形式化，防止“分猪肉”式的开展绩效考核。同时通过科学的考核方法，公平、公正、公开的开展绩效考核，打破员工干多干少，干得好与坏等都一样的格局。
建立有效的绩效考核机制，对人力资源的配置进行优化
绩效管理作用旨在通过绩效考核方式提升团队、执行力及工作效率并将影响团队的负面情绪降低或彻底消除。对于绩效管理而言，考核的目的不是简单地进行考核和奖惩，其真正目的在于不断提升员工的绩效进而提升企业效益。在实际工作中，绩效考核结果除了要与员工的薪资挂钩外，还应该与员工晋升、评优评先紧密相连，绩效考核成绩优异的员工可以获得职位晋升、评优评先的资格，籍此充分的调动员工工作的积极性，从而能够激发员工的创造力。制定合理的绩效考核指标(KPI)，及时、实时、动静态结合的方式属地化优化绩效词典，使指标与词典能够真实反映员工的真实工作效率，减少部门、班组、员工之间的摩擦，做到真正意义上的考核量化。同时，对考核结果要及时进行公示，保障员工的知情权、申诉权。切实做到公平、公正、公开的开展绩效考核，真正发挥绩效考核的作用。最后，还应该结合员工的技能、身体素质进行差异化分工，优化绩效机制，通过科学的绩效考核，充分的发挥员工的主观能动性，使员工的才能得到有效的发挥。通过薪酬激励、职位激励的方式提高员工的工作效率，确保员工工作的效能，从而为电网企业创造更大的经济效益，实现电网企业的良好发展。
通过薪酬管理制度以及绩效考核机制的完善，促进岗位人员自我提高
电网企业通过薪酬管理制度以及绩效考核机制的完善，促进岗位员工的自我提高[4]。当然，在电力市场不断发生变革的过程中，电网企业对内部机构也应进行不断地改进和创新，并实施升级、降级的绩效考核指标，甚至是对一些表现极为不好、工作不认真、不思上进的工作人员进行辞退处理，要让员工感到危机感，营造一个物竞天择的工作环境，切实有效地督促员工学习和进步，以此来促进电网企业的可持续发展[5]。例如，广东电网有限责任公司是我国南方电网有限责任公司的全资子公司，简称为广东电网公司，该公司经过多年的发展，共有员工已近万人，供电客户数2952万户，电网的连续安全运行已突破19年。广东电网公司的人力资源管理贯穿各个部门，如，办公室、人事部、人力资源部、财务部、企业管理部、计划发展部、 市场营销 部、生产设备管理部、基建部、物资部、信息部等20多个职能部门(如图1所示)。通过科学的人力资源管理，将近万员工的效能最大程度地发挥出来，促进了广东电网的可持续发展，当然，其中的薪酬和绩效管理在人力资源管理中占有重要的地位，为广东电网公司的发展做出了巨大地贡献。
3总结
综上所述，人力资源管理在电网企业的经营发展中占有重要的地位，要充分发挥出人力资源管理的作用，则必须有效地进行薪酬和绩效管理。通过本文对电网企业人力资源管理中薪酬和绩效管理的作用分析，作者主要对当前一些地区电网企业人力资源管理的现状进行剖析，同时充分的利用人力资源管理中薪酬和绩效管理的作用提升人力资源管理的效率，以及促进电网企业发展，希望相关部门将人力资源管理工作重视起来，这样才能切实有效地促进电网企业的发展，提高电网企业的市场竞争力。
参考文献：
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发达国家的物流实证分析表明，只有独立的3PL占物流总量的50%时，现代物流业才能形成。巨大的需求，广阔的发展空间，是中国3PL的基本情况。2003年我国第三方物流市场的规模已超过600亿元人民币，摩根士丹利预测，中国第三方物流市场到2010年年增长率将达到16%至25%。据IDC（国际数据公司）的调查结果表明，45%的企业将在未来一两年内选择新的物流商，其中75%的企业将选择新型物流企业，而不是原来的仓储运输企业，并且64%的企业将把所有的综合物流业务外包给新型的物流企业，这几个数字反映出第三方物流的市场需求相当可观。 目前我国第三方物流的发展水平仍较为低下，企业对第三方物流的不满意比例高达五成以上。企业面对数量日益增加的形形色色的物流服务商，总是无从选择；第三方物流涉及的服务范围很广，很多物流服务商甚至难以对自己的整体水平做出一个客观的评判。只有对第三方物流企业进行绩效评价与分析，才能够正确判断3PL企业的实际经营水平，提高企业的经营能力，进而增加企业的整体效益。由于物流活动具有多方性、过程复杂性和形成多样性等特点，长期以来，物流绩效的衡量缺乏行之有效的标准。目前，我国物流行业处于发展阶段，如果在建立物流系统的同时，实时进行绩效评价，对不断完善和提高物流管理水平，使其成为企业的“第三利润源泉”具有重要意义。因此，如何科学、全面地分析和评价物流企业的绩效，已成为物流企业迫切需要解决的课题。 多年的实践证明，众多传统的企业绩效评价方法存在如下几方面的缺陷：侧重于单一企业或单个职能部门的评价，不注重供应链整体绩效的衡量；数据往往来源于财务结果，在时间上略为滞后，不能反映供应链动态运营情况，导致企业只注重短期利益，而损害企业长远发展潜力；侧重于对事件结果的事后评价，不能对供应链的业务流程进行实时评价分析，使得企业不能及时地纠正经营过程的偏差；只注重企业内部评估，不重视企业与外部利益相关者的关系。因此，在3PL迅速发展的今天，建立一套系统的绩效评价方法，对3PL企业进行准确客观的评价，显得日益重要。 一、3PL企业绩效评价体系建立的原则 在建立3PL企业评价指标体系时，一般应遵循以下原则： （1）系统性原则。3PL企业须针对内外的各种情况都设立相应的指标，系统科学地反映3PL企业的全貌，达到对企业整体的科学评价。 （2）层次性原则。指标应分出评价层次，在每一层次的指标选取中应突出重点，要对关键的绩效指标进行重点分析。 （3）可比性原则。评价指标体系所涉及的经济内容、时空范围、计算口径和方法都应具有可比性，所以在建立体系的时候要参照国际和国内同行业的物流管理基准。 （4）通用性原则。评价指标体系在3PL企业应该普遍适用，同时应在理论和实践的发展变化中具有相对的稳定性。 （5）经济性原则。评价体系应当考虑到操作时的成本收益，选择具有较强代表性且能综合反映3PL企业整体水平的指标，以期既减少工作量，减少误差，又能降低成本，提高效率。 （6）定量与定性结合的原则。由于第三方物流企业的绩效涉及到的客户满意度等方面很难进行量化，所以评价指标体系的建立除了要对物流管理的绩效进行量化外，还应当使用一些定性的指标对定量指标进行修正。 （7）动态长期原则。由于选择3PL企业后，货主方与物流供应商之间是战略伙伴的关系，所以对3PL企业的评价不应该只局限在目前的企业状况，而应考虑3PL企业的长远发展潜力和对企业的长期利益，要与企业的发展目标和战略规划相一致。 二、3PL企业绩效评价体系的建立 根据以上的七条原则，本文建立的绩效评价体系分为三个大类，经过细化的底层指标都可以直接量化或者容易给出定性评价。 1.功能指标：功能指标反映3PL企业各个增值环节的功能实现情况 （1）客户服务水平：缺货频率、送货出错率、顾客满意度、平均交货期、订单处理时间、准时送货率、交货柔性、订单完成稳定性、顾客保持率、每个顾客服务成本、信息沟通水平、事后顾客满意率； （2）配送功能：配送安全性、配送成功控制、产品可得性、检货准确率； （3）运输功能：运输能力、正点运输率、运输经济性、运输车辆满载率、运力利用率、在途时间、运输准确率、商品损坏率； （4）库存功能：库存能力、库存周转率、收发货物能力、库存结构合理性、库存准确率、预测准确率； （5）采购功能：交付期、付款条件、订单处理、与供应商的关系； （6）流通加工功能：工艺合理性、技术先进性、流通加工程度、对消费的促进作用。 2.经营指标：经营指标反映3PL企业当前的经营状况 （1）客户服务水平：缺货频率、送货出错率、顾客满意度、平均交货期、订单处理时间、准时送货率、交货柔性、订单完成稳定性、顾客保持率、每个顾客服务成本、信息沟通、事后顾客满意率； （2）管理水平：产品的残损率、物流系统纠错处理时间、供应计划实现率、设备时间利用率、业务流程规范化、管理人员比重； （3）企业实力：财务投资能力、信息技术能力、设备先进水平、同行业影响力及业务范围、市场占有率、市场增长率、新用户开发成功率； （4）信息化水平：硬件配备水平、软件先进程度、信息活动主体的水平、信息共享率、信息利用价值率、实时信息传输量、信息化投资、客户变动提前期、客户变动完成率、网络覆盖率、平均传输延迟、传输错误率； （5）成本水平：单位产品的物流成本、物流成本占制造成本的比重、物流成本控制水平、每个顾客服务成本，订单反映成本、库存单位成本； （6）盈利水平：净资产利润率、总资产利润率、资金周转率。 3.稳定性指标：稳定性指标反映3PL企业的发展潜力，影响到3PL企业可长期经营，并且与企业长期合作的可能性 （1）客户服务水平：缺货频率、送货出错率、顾客满意度、平均交货期、订单处理时间、准时送货率、交货柔性、订单完成稳定性、顾客保持率、每个顾客服务成本、信息沟通、事后顾客满意率； （2）技术实力：技术人员比重、技术开发经费比重、开发创新能力、技术改造资产比重、专利拥有比例、设备技术领先程度、硬件设施稳定性； （3）盈利能力：净资产利润率、总资产利润率、资金周转率； （4）应变力：信息化系统水平、预测能力、集成度、外部沟通、流程再造与延迟物流； （5）企业聚合力：领导层的团结进取力、职工的凝聚力、员工满意度； （6）经验指标：行业服务时间、提供服务种类、成本节约比例、人才培养与培训、客户稳定性、供应商稳定性、历史合作情况、利益与风险共享性、核心能力、战略观念兼容性； （7）企业形象：员工素质、经营理念、市场信誉、社会责任。 三．3PL企业绩效评价方法和技术 目前国内学者提出的3PL企业绩效评价方法有以下几种：以功效系数法为主、综合分析法为辅的评价方法；用层次分析法进行系统综合评价；采用综合评价方法（模糊理论）对物流绩效进行评价；利用模糊综合评判法对3PL企业绩效进行综合评判；用数据包络分析法（DEA）对物流绩效进行评价；用模糊聚类方法来分析物流绩效；利用效用理论方法对物流绩效进行评价；采用两阶段的物流系统综合评价法（DEA／AHP）等，这些方法各有其优缺点及适用范围，在具体应用时要根据3PL企业具体情况采用。 本文分析了对3PL企业进行绩效评价的建立评价原则，给出了3PL企业比较完整的绩效评价指标体系，希望对第三方物流企业的绩效评价研究起到抛砖引玉的作用。 谈物流企业顾客服务绩效评价体系的建立 副标题： 作者：武汉理工… 来源：《商业时代》 人气：593 时间：2005-10-15 15:51:18 进入论坛 -------------------------------------------------------------------------------- 内容摘要：鉴于顾客服务水平对于物流企业的重要性，本文在明确建立顾客服务绩效评价体系的原则的基础上，对物流企业的顾客服务绩效评价指标的设计，权重的确定以及最终结果的分析方面进行了详细的探讨，为建立科学的物流企业顾客服务绩效评价体系提供了有益的探讨。 关键词：物流 指标体系 SWOT分析 标杆管理 物流是优化资源配置、提高经济运行质量、改善投资环境和提升企业核心竞争力的重要途径。顾客服务水平作为物流企业的直接产出，是衡量物流系统为顾客创造时间和空间效应能力的尺度。日益激烈的竞争使越来越多的物流企业意识到只有提供顾客满意的服务才能获得顾客忠诚，从而获得持续发展能力和竞争优势。 物流企业顾客服务的绩效评价指标设计 基本原则 进行顾客服务绩效评价指标的设计，必须首先明确设计的基本原则： 全面性。指标应能够全面、系统的评价物流企业顾客服务的质量，有效地监督、控制和掌握物流企业顾客服务的全过程。 代表性。影响顾客服务的因素有很多，代表性原则要求选择最关键性因素，在指标设计时要注意在这两个方面进行权衡。 经济性。在设计指标时，应充分考虑到成本效益因素，必须在指标数据的获取成本和带来的效益之间进行权衡。 可操作性。主要是指指标项目的易懂性和有关数据的可行性。这是设置评价指标体系必须考虑的一项重要因素。 相对稳定性原则。相对稳定性有利于指标体系的不断完善和发展。当然，相对稳定性并不排斥依据环境的变化而对指标体系具体内容进行的改进。 基本指标 关于物流企业顾客服务绩效的指标结构，国内外专家已做了大量的工作。通过将物流服务要素分为交易前要素、交易中要素和交易后要素，我们可以从以下三个方面对物流顾客服务的绩效水平进行全面的评价： 交易前要素评价指标： 库存可得率。指企业及时满足客户需求的能力，当需求超过这一指标时就会发生缺货。 目标交付时间。指企业计划和承诺的产品交付时间。 信息能力。指企业满足交易前客户咨询、运价谈判、培训等需求的能力。 交易中要素评价指标： 订单的方便性。指客户通过多种方式进行订货的可能性和每种方式的方便程度。 订单满足率。指一定时期内满足订单的数量与订单总数的比率。 订货周期的一致性。指订货周期的波动情况。 订货周期时间。指客户从下订单到接收货物、完成货款结算的实际时间。 订单处理正确率。指一段时期内无差错的订单处理总数与订单总数的比率。 订单跟踪。指对订单货物所处状态进行跟踪的能力。 灵活性。指满足客户加急发货或延迟发货的可能性以及企业应付突发时间的能力。 货损率。指在物流服务作业过程中发生损坏或灭失的货物金额总数与货物金额总数的比率。 交易后要素评价指标： 票据的及时性。指回单、发票等票据的正确性和及时性。 退货或调换率。指一定时期内退货或掉换的货物总量与发送货物总量的比率。 客户投诉率。指客户投诉的次数与总的服务次数的比率。 客户投诉处理时间。指企业对客户投诉进行调查、采取补救措施，达到客户要求的总时间。 指标权重的确定 虽然上述各指标都能从不同角度反映物流企业的顾客服务质量，但各指标对顾客的重要性是不同的，而且对物流企业顾客服务质量的贡献也是不同的。因此，需要为各项指标配以反映其重要性程度的比例系数，即权重。本文拟用判断矩阵法进行分析。判断矩阵法是利用专家或顾客进行重要性比较的办法判断，具体步骤如下： 选择有代表性的顾客组成一个样本，或者组织若干专家成立评价小组，要求样本或小组成员在互不交流的前提下，比较两个指标之间的重要性，判断矩阵的模型如表1： 在比较时，我们以横向的角度来看，即Amn表示指标Am比An要重要，若此结果为真，则Amn=1，否则Amn=0；纵向项目Am对应的横向数值之和加上1（避免得分为0的情况出现）就为其得分值。我们将所有数据统一在同一表中，如表2： Cmn表示第n个专家或顾客对第m项指标的打分。 权重的计算。计算公式如下： (1) 式中： ——第i项指标的权重； ——第j位专家对指标i的打分。 顾客服务绩效的分析 服务质量的确定 指标体系确立之后，对于容易量化的指标应尽量量化，定性的、不易量化的指标就通过调查问卷的形式来测定顾客的质量感知。我们可以利用级度划分的办法将定性指标与定量指标结合起来，具体操作如下： 在设计调查问卷时将顾客对质量的评价设置为五个级度：好、较好、中、较差、很差。 每个不同的级度分别赋予不同的分值，依次为：。 将定量指标的量化结果也与分值挂钩，转化为相应的分值。 为了下一步评价的需要，在设计定性指标的调查问卷时必须考虑竞争者或行业领先者的因素。 总的服务质量的计算，一般采用加权平均的方法，公式如下： (2) 式中： Y——顾客服务质量的总得分； Xi——第i个评价指标的得分值。 对于定性的指标来讲，Xi是一个得分的平均值，其值可由第i个指标的总得分除于问卷数得到。 服务绩效的评价与分析 服务绩效评价本身不是目的，通过了解服务现状，明确自身的优势和劣势，看清机会和威胁，指导进一步制定和完善顾客服务战略才是根本目的。我们把物流企业的顾客服务放在战略性的重要地位上来考虑，因此，在分析物流企业的顾客服务绩效时，引入了SWOT战略矩阵的分析方法，并将其与当代较为流行的标杆管理的思想结合起来，以期进一步加强分析的目的性和指导性。 将SWOT矩阵用于顾客服务绩效分析 SWOT分析方法，即优势、劣势、机会和威胁分析，它是企业外部环境分析和企业内部要素分析的组合分析。SWOT矩阵用于顾客服务绩效评价（重要性/绩效矩阵）如图1： 竖轴从高（顶部）到低（底部）代表重要性，横轴从低（左）到高（右）代表绩效。区域1具有高重要性、低绩效的特征，在该区域的特征最需要改进。区域2具有高重要性、高绩效的特征，在该区域的特征需要保持。区域3具有低重要性、低绩效的特征，在该区域的特征需要维持。区域4具有低重要性、高绩效的特征，对该区域的特征需要具体分析。 标杆管理的思想 标杆管理思想是以那些领先的企业作为基准，将本企业的产品、服务和管理措施等方面的实际状况与这些基准进行评价和比较，分析这些基准企业的绩效达到优秀水平的原因，在此基础上选取改进的最优策略。标杆管理的基本构成有两个因素，即最佳实践和衡量标准，所谓最佳实践，即指行业中的领先企业，他们在经营管理中所推行的最有效的措施和方法，这些企业应与本企业有着相似的特点，称为标杆企业。所谓衡量标准则是指能真实客观地反映经营管理绩效的一套评价指标体系以及与此相应的作为标杆的数据。 SWOT矩阵和标杆管理的综合运用 将标杆管理的思想融入重要性/绩效矩阵，其方法是在重要性/绩效矩阵中添加与本企业相对应的标杆企业的绩效指标，为了更为直观、清晰的体现本企业在顾客服务方面与先进企业之间的差距，采用了将差距量化的方法。具体做法是：以行业平均水平为基准单位，将已测算出来的本企业和标杆企业的有关绩效值与行业平均水平之差再比上行业平均水平，得到的数值代替以前的绩效值。在计算时要注意不同性质的指标计算方法的细微差别，例如票据的及时性是越快越好，而客户的投诉率是越低越好。运用这种方法，能够很容易的通过坐标轴的形式将与行业平均水平和标杆企业的差距明显的展现在管理者的面前。以交易后的四个指标为例： 结点从上到下依次表示客户投诉率、客户投诉处理时间、票据的及时性和退货或调换率，实线代表本企业的绩效，虚线代表标杆企业的绩效，中间实线代表行业平均水平。从这个矩阵图2中可以看出：在客户投诉率和票据的及时性方面，该企业超过了行业平均水平，但离标杆企业仍存在一定差距，需要继续努力；企业需要投入大量资源尽快改进的是客户投诉处理时间，不仅低于标杆企业的水平，而且低于行业平均水平，是企业的一个瓶颈所在，也从另一方面证明了企业的服务还有很大的改进余地；退货或调换率由于顾客的关注度较低，对服务质量的贡献较小，企业不必为此投入太多的资源，但仍需逐步改进。 参考文献： 1.李万秋.物流中心运作与管理.北京：清华大学出版社，2003 2.赵林度.供应链与物流管理.北京：机械工业出版社，2003 3.王方华.营销管理.北京：机械工业出版社，2002 4.苗敬毅.SWOT分析在顾客满意度研究中的运用，山西统计[J]，2003