武夷学院实验报告
课程名称：多元统计分析项目名称：多维标度分析姓名：专业： 14信计班级：1班学号：同组成员：无
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线性拟合散点图，如下图。该图提供的是原始数据的不一致程度和用线性模型计算出来的欧式距离间的散点图。如果模型拟合程度好，则所有散点应当在一条直线上。从该图中可以发现，各点基本上呈线性趋势，不存在明显的离群点，因此采用欧几里得距离来拟合原始数据的距离阵是非常适合的。
实验报告成绩（百分制）__________ 实验指导教师签字：__________
竭诚为您提供优质文档/双击可除 工作饱和度评语 篇一：员工工作饱和度调查 员工工作饱和度调查 员工工作饱和度调查 为能清楚阐明论点。先举两个例子。大家一定都听说过“龟兔赛跑”的故事，故事里乌龟是正面人物，而兔子作为反面人物受人讥讽，其中的寓意教育人们做事要像乌龟一样有坚忍不拔的精神。如果换个角度分析这个故事。则会有不同的结论。兔子在整个赛跑过程中做了两件事，那就是赛跑和睡觉；乌龟则仅做了一件事，就是不停地赛跑。如果我们试把时间延长（即看看它们在赛后又做了什么），可以想象乌龟由于比赛的疲劳，而跑回家呼呼大睡了；兔子呢？由于比赛中同时也保养了精神，赛后可以做其它更多自己想做的事。由此，不难得出整个过程兔子的效率更高。另外，乌龟并不擅长跑步，却安排它去参加这场比赛，其效率必然极低，把这种现象映射到企业管理中去，也颇发人深思。试看一个说明工作效率与工作饱和相矛盾的例子：某工厂的一位计算
机技术人员，现场发生了微机故障，从他的办公室到达故障点的方式有两种选择，其一是步行，需要l0分钟；其二是骑自行车，只需2分钟。我们设步行到现场的为甲，骑车到现场的为乙，最后统计：两人去处理同样的一个工作，甲用了30分钟，而乙只用了l5分钟，（这里是假设两人故障的修复时间相同，但事实上甲这类人在故障修复中要花更多的时间）。乙在剩下的l5分钟又可以做其它更多的事情，单从这点出发，甲与乙在工作成效上就不仅是1：2的差距了，而是1：n（即甲做一件事的时间，乙做了n件事）的差距。但在现实中，甲往往成了“工作量饱满、劳动模范”的象征；而乙却常常恰好相反，这是管理人员认识上的一大误区，长此下去必然带来管理上的一系列问题。 工作效率由员工的自身因素决定，但。首先是工作分配的合理化，它直接影响工作的效率，让乌龟去赛跑，显然是不合理，所以对工作的合理分配是提高效率的首要条件，这与管理人员的工作密不可分，要求管理人员不仅清楚了解管辖范围内的工作内容，而且要对被管理人的基本情况有清楚的认识。 工作分配合理后，那如何主动去提高每个员工的工作效率呢？竞争是个好方法，奖惩也是个好方法，另一种就是让员工自身有好的素质，拥有正确的人生观及世界观，提高效率便成为很自然的事。前两种方法是被动的，也是目前企业
一、判断题 （ 对 ） 1 X ( X 1 , X 2 ,L , X p ) 的协差阵一定是对称的半正定阵 （ 对 （ ） 2 标准化随机向量的协差阵与原变量的相关系数阵相同。 对） 3 典型相关分析是识别并量化两组变量间的关系，将两组变量的相关关系 的研究转化为一组变量的线性组合与另一组变量的线性组合间的相关关系的研究。 （ 对 ）4 多维标度法是以空间分布的形式在低维空间中再现研究对象间关系的数据 分析方法。 （ 错）5 X (X 1 , X 2 , , X p ) ~ N p ( , ) ， X , S 分别是样本均值和样本离 差阵，则 X , S 分别是 , 的无偏估计。 n （ 对） 6 X ( X 1 , X 2 , , X p ) ~ N p ( , ) ， X 作为样本均值 的估计，是 无偏的、有效的、一致的。 （ 错） 7 因子载荷经正交旋转后，各变量的共性方差和各因子的贡献都发生了变化 （ 对） 8 因子载荷阵 A ( ij ) ij 表示第 i 个变量在第 j 个公因子上 a 中的 a 的相对重要性。 （ 对 ）9 判别分析中， 若两个总体的协差阵相等， 则 Fisher 判别与距离判别等价。 （对） 10 距离判别法要求两总体分布的协差阵相等， Fisher 判别法对总体的分布无特 定的要求。 二、填空题 1、多元统计中常用的统计量有：样本均值向量、样本协差阵、样本离差阵、 样本相关系数矩阵． 2、 设 是总体 的协方差阵， 的特征根 ( 1, , ) 与相应的单 X ( X 1,L , X m ) i i L m 位 正 交 化 特 征 向 量 i ( a i1, a i 2 ,L ,a im ) ， 则 第 一 主 成 分 的 表 达 式 是 y 1 a 11 X 1 a 12 X 2 L a 1m X m ，方差为 1 。 3 设 是总体 X ( X 1, X 2 , X 3, X 4 ) 的协方差阵， 的特征根和标准正交特征向量分别 为： 1 2.920 U 1' (0.1485, 0.5735, 0.5577, 0.5814) 2 1.024 U 2' (0.9544, 0.0984,0.2695,0.0824) 3 0.049 U 3' (0.2516,0.7733, 0.5589, 0.1624) 4 0.007 U 4' ( 0.0612,0.2519,0.5513, 0.7930) ，则其第二个主成分的表达式是
工作饱和度分析与流程与表单 工作饱和度分析与流程与表单 工作负荷分析的意义流程与表单 在人力资源管理中，几乎每一个方面都涉及到工作负荷分析所取得的成果。具体说来，工作负荷分析有如下几方面的作用： （1）选拔和任用合格的人员。通过工作负荷分析，可以建立明确而有效的标准，从而可以通过心理测评和工作考核，选拔和任用符合工作需要和职务要求的合格人员； （2）工作负荷分析的结果，可以为有效的人事预测和计划提供可靠的依据； （3）通过工作负荷分析，可以明确从事的工作所应具备的技能、知识和各种心理条件，从而设计积极的人员培训和开发方案； （4）可以为工作考核和升职提供标准和依据； （5）通过工作负荷分析可以使干部和职工更合理地运用技能，分配注意和记忆等心理资源，增强他们的工作满意度，从而提高工作效率； （6）为建立先进、合理的工作定额和报酬制度提供重要依据； （7）通过工作负荷分析，可以检查工作中不利于发挥人们积极性和能力的方面，也有利于改善工作设计和工作环境； （8）可以为职业咨询和职业指导提供可靠和有效的信息。 工作分析流程 实施背景：随着公司规模扩大，员工人数相应增加本应该是正常现象。但是由于目前各部门工作职责描述不是很清晰，岗位说明书与实际岗位有不匹配之处，各岗位说明书看似工作饱和，可实际并非如此。本应该一人可完成的工作，可能这期间设置2个岗位，无形中又让企业承担了本可节约的人力成本。 目的：1.重新修订各部门岗位的岗位说明书，使其与实际岗位相匹配。 2.工作流程能否再优化 3.确定各岗位工作量是否饱和，其人员编制调整是否合理 4.员工工作效率如何
实施过程 一、准备阶段 整理公司现存的各部门岗位说明书。目前岗位编制情况、目前工作流程及公司组织结构。 二、实施阶段 A、核查阶段 1. 确定各岗位职位说明书是否全面，规范 不规范----重新编订岗位说明书（参见附件，重新收集关键指标，整理岗位职责） 2. 各部门岗位编制是否合理 3. 设定部分关键岗位进行工作负荷调查（关注岗位工作日志，工作时间，工作效率、工作流程等,此内容一起带入工作分析调查问卷中分析） B、实施 1.设计工作分析调查问卷（附件一） 目的一：确定其工作重点、任职资格、与其他部门的联系------岗位职责 目的二：确定其实际工作时间。工作效率、工作流程关键点等-------工作负荷 2.工作现场的初步观察 目的一：分析工作现场的工作环境、条件。了解其工作使用的工具、设备等 目的二：记录工作内容，与其填写的工作日志相核实 3.深入访谈 目的一：对调查对象进一步详细了解 目的二：针对关键事件的了解 目的三：针对绩效考核对其工作的影响了解 4.工作现场深入观察 目的一：确认以上资料，进一步了解之前通过访谈和调查得出的信息是否准确 目的二：观察不应该仅仅停留在观察上，应多于工作人员交流，挖掘新需求 5.整理数据与资料
AHP 法是将各要素配对比较，根据要素的相对重要程度进行判断，然后通过计算判断矩阵的特征值获得权重向量。 对于各级指标P k k =1，2，…，m 将同级指标配对比较构成判断矩阵为： A = a 11 a 12a 21a 22…a 1n …a 2n ……a n1 a n2 ………a nn (1) 其中a ij i =1，2，…，n ；j =1，2，…，n 的标度方法[9]如下 表1 九级标度 标度 含义 1 表示两个因素相比，具有同样重要性 3 表示两个因素相比，一个因素比另外一个因素稍微重要 5 表示两个因素相比，一个因素比另外一个因素明显重要 7 表示两个因素相比，一个因素比另外一个因素强烈重要 9 表示两个因素相比，一个因素比另外一个因素极端重要 2，4，6，8 上述两相邻判断的中值 倒数 因素i 和就j 比较的判断a ij ，则因素j 和i 比较判断a ij = 1a ji 通过解矩阵A 的特征值，可求得相应的特征向量，经归一化后得到的权重向量为： w = w 1，w 2，w 3，…，w n T (2) 其中w i i =1，2，…，n 就是不同指标的相对权重。 为了度量判断的可靠程度，可以计算一致性指标[10]： max 1 n CI n λ-= - (3) ○ 1CI =0，有完全的一致性 ○ 2CI 接近于0，有满意的一致性 ○ 3CI 越大，不一致越严重 为了衡量CI 的大小，引入随机一致性指标RI ： 表2随机一致性指标 r 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 RI 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 得到一致性比率[11]：
多维数据库维度层次的理解 多维度数据库是按照多维数据模型的思想来建立的。而一个多维数据模型是由多个维度和实事组成。维度是多维数据模型中非常重要的概念，要进行多维分析、编写高效准确的MDX 查询，首先要对维及其维度的概念分层有比较深刻的理解。 维是描述事实的角度，也即观察数据的角度。一个多维数据模型通常都包含多个维度。比如：描述企业的销售信息这样一个事实，我们就可能要用到客户维度、时间维度、产品维度、仓库维度等。在多维数据库中，维度表的来源通常都是关系数据库中的基础数据表，如上面提到的客户维度就来自关系数据库中的客户表，产品维度就来自关系数据库中的产品表等等。而这些维度表除了与事实表相关联的键属性以外还有很多其它的数据表属性。在基于关系数据库的查询中，我们可能更多的关注表之间的关系。而在多维数据库中，应该把思维改进一下，应该理解和注意维度属性之间的关系，分析维度中每个属性之间的关系。而维度属性之间的关系就引出了本文的中心——维度层次。 还是上面那个企业销售的例子，对于客户维度，除了键属性外，可能还会有客户的名字属性，所在国家，所在城市以及省，性别，教育情况，职业等信息。通过分析这些属性的值，可以发现：城市是属于某个省的，而省又是属于某个国家的，所以在这些属性的值中就表现了一种层次关系。分析这个层次结构如下图： 图一：客户维度属性层次分析图 上图中左边是客户维度表中国家属性，城市属性和省属性所组成的层次表示，右边就是这几个属性的值之间的关系。在SSAS中，图中左边的部分表示一个层次，这个层次由四个级别组成，这四个级别分别是：国家，省，城市和客户。在这个层次中国家是粒度最大的级别，客户是粒度最小的级别。在进行多维数据分析的时候，我们就可能会在这个层次的不同级别上进行综合或分析，上卷或下钻。 维度中的层次关系有的时候是隐含的，由数据的意义表示。所以维度层次有的时候可以自动生成，但更多的时候是人为定义的。对维进行概念分层使得我们可以在任意的抽象级别分析数据。 在SSAS中有一些与层次相关的函数，要利用好这些函数，其前提就是要理解维度的层次结构。这些函数我将会在另一篇文章中介绍。
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2016—2017学年第二学期） 课程名称：数据仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼444 2017年5 月4 日 一、上机目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 4. 学会使用基本的MDX语句 二、上机内容 1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据集。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。 注意：可参照Analysis Services的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。 实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。
三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。 1.MOLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。使用多维数组存储数据。 特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。 2.ROLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。将多维数据库的多维结构划分为事实表,和维表。 特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。 这种方式查询效率最低，不推荐使用。 3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的结果是得到一个二维平面数 据。 4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块，切块的结果得到一个子立 方体。 5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻取。 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 1.多维数据集 （1）卡类型维度 （2）卡类别维度
游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币 运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率
2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率 2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量
主观评价印刷品质量的评价法 1.目视评价方法。 影响目视评价的主要因素有:一是评判者的心理状态，二是照明条件，三是观察条件，四是环境、背景色。 2.定性指标评价方法 3.多维标度法 多维标度是以数理统计学为基础的标度技术。在成对比较样本间的差异或决定对样本的满意程度时，可以利用多维标度方法对人们评定时使用的主要参数进行分析和鉴别。用这种方法评判印刷样本时，可以确定印刷质量主要参数的相对重要程度;评判得出的数值可以使主观评价与客观评价或与纸张性质之间产生内在的关联;还可以得到每张印刷品质量评价的可靠性、每个评价人员(如印刷厂、造纸专家、读者、广告人员等)与该评价小组评价的一致性等信息。 多维标度技术内容是:若两个元素间存在着感觉得出的差别，那么这个差量可以用一个几何距离表达。若把这个差量记在一直线标尺上，那么刻度尺上的刻度值就显示了这个距离，然后可用该距离建立多于一维的、反映样本间关系的几何模型。 多维标度技术的一个重要特点是可以为评判者的主观心理因素加权情况进行多维标度，每个参数在一个评价中的作用可以用一个期望向量表示。 4.成对比较法 深圳印刷包装公司对印刷品质量进行判断时具有主观的特点，不同的人会做出完全不相同的结论，这种客观存在的不一致性不能视为偏差或随机性而加以忽略。即使评价时存在可以用作比较基准的参照物，评价结果也会有不一致性，主观评价中存在的不一致性同样不可视为偏差和随机性而加以忽略。将被评判的样本按某种顺序进行排列;把一组被评判样本中的每一张样本跟其它被评判的样本逐一进行比较，在比较的基础上打分，根据积分进行评判，这就是成对比较法。
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、判断题 （对）1X （兀公2丄，X p）的协差阵一定是对称的半正定阵 （对）2标准化随机向量的协差阵与原变量的相关系数阵相同。 （对）3典型相关分析是识别并量化两组变量间的关系，将两组变量的相关关系的研究转化为一组变量的线性组合与另一组变量的线性组合间的相关关系的研究。 （对）4多维标度法是以空间分布的形式在低维空间中再现研究对象间关系的数据分析方法。（错）5X （X-X2，,X p） ~ N p（ , ），X,S分别是样本均值和样本离 S 差阵，则X,—分别是，的无偏估计。 n （对）6X （X「X2， ,X p） ~ N p（ , ），X作为样本均值的估计，是无偏的、有效的、一致的。 （错）7因子载荷经正交旋转后，各变量的共性方差和各因子的贡献都发生了变化 （对）8因子载荷阵A （a j）中的a ij表示第i个变量在第j个公因子上的相对重要性。 （对）9判别分析中，若两个总体的协差阵相等，则Fisher判别与距离判别等价。（对）10距离判别法要求两总体分布的协差阵相等，Fisher判别法对总体的分布无特 定的要求。 二、填空题 1、多元统计中常用的统计量有：样本均值向量、样本协差阵、样本离差阵、样本相关系数矩阵. 2、设是总体X （X」,X m）的协方差阵，的特征根i（i 1,L ,m）与相应的单 位正交化特征向量i （盼无丄,a m），则第一主成分的表达式是 y1 Q1X1 812X2 L QmX m 方差为1。 3设是总体X （X1,X2,X3, X4）的协方差阵，的特征根和标准正交特征向量分别为： 1 2.920 U；(0.1485, 0.5735, 0.5577, 0.5814) 2 1.024 U2(0.9544, 0.0984,0.2695,0.0824) 3 0.049 U3(0.2516,0.7733, 0.5589, 0.1624) 0.007U4 （ 0.0612,0.2519,0.5513, 0.7930），则其第二个主成分的表达式是 4
武夷学院实验报告 课程名称：多元统计分析项目名称：多维标度分析姓名：专业： 14信计班级：1班学号：同组成员：无
(一)操作步骤 (1)点击分析-度量--多维尺度 ,进入多维标度分析的主对话框，如下图。 (2变量为设定变量列表框，用于将要分析的表示距离的变量移入此处。本案例是将北京，合肥，长沙，杭州，南昌，南京，上海，武汉，广州，成都，福州，昆明放置于此框。 (3)单个矩阵表示如果数据文件中有多个受访者的距离阵时。就应当使用该选项选取代表不同受访者的变量。
(4)距离用于设置所使用距离的产生方式。 ①数据为距离数据表示如果所提供的数据为距离阵，可直接用于分析。单击"形状"有3个选项(图:正对称表示距离阵为完全对称形式，且行列表示相同的项目，要对角线上下三角中相应的数值对称相等，正对称表示距离阵为不完全对称结构且行列表示相同项目，上下三角中相应的数值不想等，矩形表示距离阵为距离完全不对称形式，并需要在行数框中输入行数，如下图。
②从数据中创建度量表示如果数据代表的不是距离，使用该选项可以根据数据生成距离阵。 单击"度量标准"打开数据测度方法对话框，如下图。其中，度量标准用于选择不相似性量度方法，转换值是选择进行标准化转化的方法，创建距离矩阵表示是根据变量还是根据样品创建距离阵(变量间计算成对变量之间的不相似性矩阵，个案间计算两两样品之间的不相似性距离矩阵)。 设置完成后，点击继续返回主对话框。 (5)在主对话框中点击模型，用于设置数据和模型的类型，如下图。
①度量水平用于指定测量尺度。其中，序数为有序数据，区间为定距数据，比率为比例数据，鉴于本例中的数据是距离，因此选择interval。 ②条件性用于进一步定义距离阵的情况。矩阵表示只有一个矩阵或者每个矩阵代表不同的个体时采用，它表示距离阵的数值意义相同，是可以相互比较的，行只在非对称或者距离阵时才使用。表示只对同一行间数据进行比较才有意义，无约束表示不受任何限制，资料中所有数值的比较都有意义。 ③维数用于指定多维尺度分析的维度。最小值输入最少维度，最大值输入最大维度，由于一般是计算二维解，均输入2。 ④度量模型用于选择距离测量模式。Euclidean 距离是欧几里得距离，个别差异Euclidean 距离加权欧几里距离。
工作饱和度分析 为能清楚阐明论点。先举两个例子。大家一定都听说过“龟兔赛跑”的故事，故事里乌龟是正面人物，而兔子作为反面人物受人讥讽，其中的寓意教育人们做事要像乌龟一样有坚忍不拔的精神。如果换个角度分析这个故事。则会有不同的结论。兔子在整个赛跑过程中做了两件事，那就是赛跑和睡觉；乌龟则仅做了一件事，就是不停地赛跑。如果我们试把时间延长（即看看它们在赛后又做了什么），可以想象乌龟由于比赛的疲劳，而跑回家呼呼大睡了；兔子呢？由于比赛中同时也保养了精神，赛后可以做其它更多自己想做的事。由此，不难得出整个过程兔子的效率更高。另外，乌龟并不擅长跑步，却安排它去参加这场比赛，其效率必然极低，把这种现象映射到企业管理中去，也颇发人深思。 试看一个说明工作效率与工作饱和相矛盾的例子：某工厂的一位计算机技术人员，现场发生了微机故障，从他的办公室到达故障点的方式有两种选择，其一是步行，需要l0分钟；其二是骑自行车，只需2分钟。我们设步行到现场的为甲，骑车到现场的为乙，最后统计：两人去处理同样的一个工作，甲用了30分钟，而乙只用了l5分钟，（这里是假设两人故障的修复时间相同，但事实上甲这类人在故障修复中要花更多的时间）。乙在剩下的l5分钟又可以做其它更多的事情，单从这点出发，甲与乙在工作成效上就不仅是1：2的差距了，而是1：N（即甲做一件事的时间，乙做了N件事）的差距。但在现实中，甲往往成了“工作量饱满、劳动模范”的象征；而乙却常常恰
好相反，这是管理人员认识上的一大误区，长此下去必然带来管理上的一系列问题。 工作效率由员工的自身因素决定，但如何激励员工提高工作效率，目前仍是管理上的问题。首先是工作分配的合理化，它直接影响工作的效率，让乌龟去赛跑，显然是不合理，所以对工作的合理分配是提高效率的首要条件，这与管理人员的工作密不可分，要求管理人员不仅清楚了解管辖范围内的工作内容，而且要对被管理人的基本情况有清楚的认识。 工作分配合理后，那如何主动去提高每个员工的工作效率呢？竞争是个好方法，奖惩也是个好方法，另一种就是让员工自身有好的素质，拥有正确的人生观及世界观，提高效率便成为很自然的事。前两种方法是被动的，也是目前企业管理中普遍采用的方法，而第三种方法突出了“人自身的因素，希望通过发挥主观能动性来提高工作效率。因为当一个人具有一定知识水平（包括综合知识和技能知识），拥有正确的人生观及世界观，那么我们说，从主观上他会自觉主动地提高效率，从效率中求饱和，再从饱和中追求效率。这样看来采用这种方法，不仅仅能提高效率，而且同时无形中也解决了效率与饱和间的矛盾。 由此可见，通过主观能动性来提高效率，关键就是如何提高员工的综合素质问题，这个素质并非仅仅指的员工的技术知识水平，更重要的还包含道德修养、情操和理想等一些深层次东西。目前企业对员工的素质教育，仅仅是偏重于技能知识的教育，认为员工只要有好的
员工工作饱和度调查 员工工作饱和度调查 为能清楚阐明论点。先举两个例子。大家一定都听说过“龟兔赛跑”的故事，故事里乌龟是正面人物，而兔子作为反面人物受人讥讽，其中的寓意教育人们做事要像乌龟一样有坚忍不拔的精神。如果换个角度分析这个故事。则会有不同的结论。兔子在整个赛跑过程中做了两件事，那就是赛跑和睡觉；乌龟则仅做了一件事，就是不停地赛跑。如果我们试把时间延长（即看看它们在赛后又做了什么），可以想象乌龟由于比赛的疲劳，而跑回家呼呼大睡了；兔子呢？由于比赛中同时也保养了精神，赛后可以做其它更多自己想做的事。由此，不难得出整个过程兔子的效率更高。另外，乌龟并不擅长跑步，却安排它去参加这场比赛，其效率必然极低，把这种现象映射到企业管理中去，也颇发人深思。试看一个说明工作效率与工作饱和相矛盾的例子：某工厂的一位计算机技术人员，现场发生了微机故障，从他的办公室到达故障点的方式有两种选择，其一是步行，需要l0分钟；其二是骑自行车，只需2分钟。我们设步行到现场的为甲，骑车到现场的为乙，最后统计：两人去处理同样的一个工作，甲用了30分钟，而乙只用了l5分钟，（这里是假设两人故障的修复时间相同，但事实上甲这类人在故障修复中要花更多的时间）。乙在剩下的l5分钟又可以做其它更多的事情，单从这点出发，甲与乙在工作成效上就不仅是1：2的差距了，而是1：N（即甲做一件事的时间，乙做了N件事）的差距。但在现实中，甲往往成了“工作量饱满、劳动模范”的象征；而乙却常常恰好相反，这是管理人员认识上的一大误区，长此下去必然带来管理上的一系列问题。 工作效率由员工的自身因素决定，但如何激励员工提高工作效率，目前仍是管理上的问题。首先是工作分配的合理化，它直接影响工作的效率，让乌龟去赛跑，显然是不合理，所以对工作的合理分配是提高效率的首要条件，这与管理人员的工作密不可分，要求管理人员不仅清楚了解管辖范围内的工作内容，而且要对被管理人的基本情况有清楚的认识。 工作分配合理后，那如何主动去提高每个员工的工作效率呢？竞争是个好方法，奖惩也是个好方法，另一种就是让员工自身有好的素质，拥有正确的人生观及世界观，提高效率便成为很自然的事。前两种方法是被动的，也是目前企业管理中普遍采用的方法，而第三种方法突出了“人自身的因素，希望通过发挥主观能动性来提高工作效率。因为当一个人具有一定知识水平（包括综合知识和技能知识），拥有正确的人生观及世界观，那么我们说，从主观上他会自觉主动地提高效率，从效率中求饱和，再从饱和中追求效率。这样看来采用这种方法，不仅仅能提高效率，而且同时无形中也解决了效率与饱和间的矛盾。 由此可见，通过主观能动性来提高效率，关键就是如何提高员工的综合素质问题，这个素质并非仅仅指的员工的技术知识水平，更重要的还包含道德修养、情操和理想等一些深层次东西。目前企业对员工的素质教育，仅仅是偏重于技能知识的教育，认为员工只要有好的技术和熟练的操作，便有了效率，这是远远不够的。因此，素质的提高在于两方面：①个人专业技能及社会知识要丰富，这是效率的基本前提；②同时应丰富其它的各类知识，如自然知识及人文知识等等。企业管理中在对提高员工素质方面应该投人更多，这样可以更快的从被动地提高工作效率转变为主动地提高工作效率。 以上谈了工作效率问题。现在再来看看工作量问题。评价一个人工作饱和度高不高（注意这里是针对同一个工作），答案就只有两种：低效率饱和度高；高效率饱和度低。可见效率与饱和度存在着矛 盾。而“工作饱和”的含义应该是指员工的有效工作时间与规定的劳动时间相等 或近似相等，这里的工作时问是指有效的工作时间，强调“有效”二字，“有效”就包含效率和成效的 意思。这又体现了效率与饱和度有统一的一面。而在现实的管理工作中，管理人员常常忽略“有效”的重要性，虽然这种“忽略”往往并不是有意的，自然也就无法正确评价如何才算是工作饱和，于是便出
一、实验内容和目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 内容： 1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。 2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等） 操作系统平台：Windows 7 数据库平台：SQL Server 2008 SP2 三、实验原理 在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。 OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更强。 建立OLAP的基础是多维数据模型，多维数据模型的存储可以有多种不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的两种主要形式，其中MOLAP（multi-dimension OLAP）是基
于多维数据库的OLAP，简称为多维OLAP；ROLAP（relation OLAP）是基于关系数据库的OLAP，简称关系OLAP。 OLAP的目的是为决策管理人员通过一种灵活的多维数据分析手段，提供辅助决策信息。基本的多维数据分析操作包括切片、切块、旋转、钻取等。随着OLAP的深入发展，OLAP也逐渐具有了计算和智能的能力，这些能力称为广义OLAP操作。 四、实验方法、步骤 要求：利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等) 本实验以实验一建立的数据仓库为基础，使用Microsoft的SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，建立OLAP相关模型，并实现OLAP的一些简单基本功能。 首先打开SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，新建一个Analysis Service项目，命名为：DW
多维尺度法 资料来源：MBA智库百科https://www.doczj.com/doc/3715945867.html,/ 一、什么是多维尺度法 消费者对品牌偏好的形成是一个十分复杂的心理过程，企业对此往往难以把握，多维尺度法就是用于分析消费者感觉和偏好的最有效的方法，它以直观图的方式提供一个简化的分析方法。 多维尺度法是一种将多维空间的研究对象（样本或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。其特点是将消费者对品牌的感觉偏好，以点的形式反映在多维空间上，而对不同品牌的感觉或偏好的差异程度，则是通过点与点间的距离体现的，我们称这种品牌或项目的空间定位点图为空间图。空间轴代表着消费者得以形成对品牌的感觉或偏好的各种因素或变量。 二、多维尺度法的应用范围 在市场营销调研中，多维尺度法的用途十分广泛。一般来说，它应用在如下几个方面： ①可以确定空间的维数（变量、指标），以反映消费者对不同品牌的认知，并且在由这些维构筑的空间中，标明某关注品牌和消费者心目中理想品牌的位置。 ②可以比较消费者和非消费者对企业形象的感觉。 ③在进行市场细分时，可以在同一空间对品牌和消费者定位，然后把具有相似感觉的消费者分组、归类。 ④在新产品开发方面，通过在空间图上寻找间隙，可以发现由这些间隙为企业带来的潜在契机。 ⑤在广告效果的评估方面，可以用空间图去判定一个广告是否成功地实现了期望的品牌定位。 ⑥在价格策略方面，通过比较加入与不加入价格轴的空间图，可以推断价格的影响强度。 ⑦在分销渠道策略方面，利用空间图可以判断品牌对不同零售渠道的适应性，从而为制定有效的分销渠道提供依据。 三、多维尺度法的实施步骤 同其它的多元统计分析方法一样，对所研究的问题做出准确的界定，仍然是
浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果首先要明确，为什么要做SEM数据分析？SEM数据分析的最大意义在于总结过去，预判未来，改善投放。通过一系列的改善，使账户的投放运作走上良性循环。或许很多人认为，一个好的数据分析能把一个巨亏的烂账户变为巨盈的好账户，但是营销达人弘鸽科技认为，这虽然存在理论可能，但操作性极低。 拿气象学的数据分析来举例，凭借丰富的经验和高科技的仪器，人类已经拥有了预测未来天气变化的能力。但是人类仅仅是分析预测，不能彻底改变未来的天气变化。因为该下雨时还是得下雨，该干旱的还是干旱。我们只是通过数据分析和预测，在下雨前准备好伞，在干旱前储存好足够的水罢了。 SEM的数据分析也是如此，我们只是通过数据分析在行业低谷到来前避免潜在的无效投放，在行业高峰来临之际，做好充足准备。如此进退有度，SEM效果自然也就提升了。 SEM数据分析的维度怎么理解呢？几乎所有SEM推广账户后台都能为用户提供数据统计和下载服务。面对琳琅满目的数据记录，不少SEMER看花了眼——我们该看哪些数据？之所以产生这方面的困扰，是因为一些SEMER缺乏对数据维度筛选的能力。我们需要根据自己投放SEM的目的来筛选需要的维度去看数据，这样不但不会让人头晕，更能提高我们数据分析的效率。 目前SEM的投放目的基本可分为效果投放和品牌宣传两类。其中，效果转化是指以咨询量、订单量等为目的的投放。从结果倒推回去看会发现——要有咨询和订单需要网民访问我们的网站，而让网民访问我们的网站则需要网站有展现，并且
有足够的出价确保其必要的排名，这样才能保证一定的点击量。所以，效果投放的账户往往需要关注点击量、展现量、点击率、消费、平均排名等相关维度的数据。另外，还要根据咨询收益、订单收益计算投入产出。更细化的数据，还可以关注到每一个页面的转化率等。 品牌宣传更注重网站品牌的曝光率。这就需要我们更关注网站的展现量，以及不同关键词和搜索词的具体展现和点击等。如果想进一步了解网民对品牌的认知度，还可以观察每个访客的访问深度，以及各个页面的停留时长等。 此外，要想真正做好SEM数据分析，SEMER还需要根据各自的情况，关注推广账户外的数据。通过其他终端各维度的数据反馈和整合，做好SEM的数据分析。 最后是SEM数据分析的结果。很显然，正如前文中所说，SEM数据分析要能改善投放效果。最终的结果其实可以包含更多。比如，SEM的数据分析可以为SEO 提供帮助。众所周知，SEO的操作是要通过较长的时间来体现效果的。因此，选词、站内布局都必须慎重。因为若一开始就错了，那么后面无论是终止，还是修改，都会造成时间、人力等成本的浪费。可谓“一步走错，全盘皆输”。而SEM的投放只要审核通过后便开始进入数据收集和反馈阶段。通过SEM投放，我们很快就能知道关键词的搜索量如何，转化如何，还有没有其他的相关关键词等。凭借SEM投放得到的数据，加以分析和筛选，再交由SEOER去操作，能更明确操作方向，更能节省不少摸索的时间。
工作饱和度 工作饱和的含义是指员工的有效工作时间与规定的劳动时间相等或近似相等，这里的工作时间是指有效的工作时间，强调“有效”二字，“有效”就包含效率和成效的意思。 一般来说，工作饱和度高，反映工作效率高。 一个人工作8小时，那工作饱和度肯定要达到7个以上，但是现在所有企业几乎都达不到这么高的工作效率。 工作饱和度分析的作用： （1）选拔和任用合格的人员。通过工作饱和度分析，可以建立明确而有效的标准，从而可以通过心理测评和工作考核，选拔和任用符合工作需要和职务要求的合格人员； （2）工作饱和度分析的结果，可以为有效的人事预测和计划提供可靠的依据； （3）通过工作饱和度分析，可以明确从事的工作所应具备的技能、知识和各种心理条件，从而设计积极的人员培训和开发方案； （4）可以为工作考核和升职提供标准和依据； （5）通过工作饱和度分析可以使干部和职工更合理地运用技能，分配注意和记忆等心理资源，增强他们的工作满意度，从而提高工作效率； （6）为建立先进、合理的工作定额和报酬制度提供重要依据； （7）通过工作饱和度分析，可以检查工作中不利于发挥人们积极性和能力的方面，也有利于改善工作设计和工作环境； （8）可以为职业咨询和职业指导提供可靠和有效的信息。 员工工作饱和度调查
为能清楚阐明论点。先举两个例子。大家一定都听说过“龟兔赛跑”的故事，故事里乌龟是正面人物，而兔子作为反面人物受人讥讽，其中的寓意教育人们做事要像乌龟一样有坚忍不拔的精神。如果换个角度分析这个故事。则会有不同的结论。兔子在整个赛跑过程中做了两件事，那就是赛跑和睡觉；乌龟则仅做了一件事，就是不停地赛跑。如果我们试把时间延长（即看看它们在赛后又做了什么），可以想象乌龟由于比赛的疲劳，而跑回家呼呼大睡了；兔子呢？由于比赛中同时也保养了精神，赛后可以做其它更多自己想做的事。由此，不难得出整个过程兔子的效率更高。另外，乌龟并不擅长跑步，却安排它去参加这场比赛，其效率必然极低，把这种现象映射到企业管理中去，也颇发人深思。试看一个说明工作效率与工作饱和相矛盾的例子：某工厂的一位计算机技术人员，现场发生了微机故障，从他的办公室到达故障点的方式有两种选择，其一是步行，需要l0分钟；其二是骑自行车，只需2分钟。我们设步行到现场的为甲，骑车到现场的为乙，最后统计：两人去处理同样的一个工作，甲用了30分钟，而乙只用了l5分钟，（这里是假设两人故障的修复时间相同，但事实上甲这类人在故障修复中要花更多的时间）。乙在剩下的l5分钟又可以做其它更多的事情，单从这点出发，甲与乙在工作成效上就不仅是1：2的差距了，而是1：N（即甲做一件事的时间，乙做了N件事）的差距。但在现实中，甲往往成了“工作量饱满、劳动模范”的象征；而乙却常常恰好相反，这是管理人员认识上的一大误区，长此下去必然带来管理上的一系列问题。 工作效率由员工的自身因素决定，但如何激励员工提高工作效率，目前仍是管理上的问题。首先是工作分配的合理化，它直接影响工作
多维数据组织与分析 Prepared on 22 November 2020
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第二学期） 一、上机目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 4. 学会使用基本的MDX语句 二、上机内容 1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据 集。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。 注意：可参照Analysis Services的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内
容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。 1.M OLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。使用多维数组存储数 据。 特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。 2.R OLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。将多维数据库的多维结构 划分为事实表,和维表。 特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。这种方式查询效率最低，不推荐使用。 3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的 结果是得到一个二维平面数据。 4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块， 切块的结果得到一个子立方体。 5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互 换）。 6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻 取。 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 1.多维数据集
Equation Chapter 1 Section 1 Array《多元统计分析》 Multivariate Statistical Analysis ? ? < 主讲：统计学院许启发（） 统计学院应用统计学教研室 School of Statistics 2004年9月
第一章绪论 【教学目的】 1．让学生了解什么是多元统计分析它的发展与现状； 2．让学生了解多元统计分析的主要范畴、功能； 3．回顾相关的矩阵理论和多元正态分布理论； 4．; 5．阐述多元数据的表示方法。 【教学重点】 1．从一元到多元的过度； 2．多元正态理论及其相关命题。 §1 引言 一、什么是多元统计分析 在实践中，常会碰到需要同时观测若干指标的问题。例如衡量一个地区的经济发展水平：总产值、利润、效益、劳动生产率等；在医学诊断中，有病还是无病，需做多项检测：血压、体温、心跳、白血球等①。 提出问题：如何同时对多个随机变量的观测数据进行有效的分析和处理有两种做法：分开研究；同时研究。但前者会损失一定的信息量。 ` 多元统计分析就是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律的一门学科，利用其中的不同方法可对研究对象进行分类和简化。 二、多元统计分析的产生和发展 1．1928年Wishert发表论文《多元正态总体样本协方差阵的精确分布》，是多元统计分析的开端； 2．20世纪30年代，Fisher, Hotelling, 许宝碌等奠定了多元统计分析的理论基础； 3．20世纪40年代，在心理学、教育学、生物学等方面有不少应用，但由于计算量大，发展受到限制； 4．20世纪50年代中期，随着计算机的出现和发展，使多元分析方法在地质、气象、医学和社会学方面得到广泛应用； 5．20世纪60年代，通过应用和实践又完善和发展了理论，使得它的应用范围更广； 6．20世纪70年代初期，才在我国受到各个领域的极大关注，近30多年在理论上和应用上都取得了若干新进展。 三、多元统计分析的主要范畴（研究内容） 在对社会、经济、技术系统的认识过程中，都需要收集和分析大量表现系统特征和运行状态的数据信息。这类原始数据集合往往由于样本点数量巨大，用于刻画系统特征的指标变量众多，并且带有动态特性，而形成规模宏大、复杂难辨的数据海洋。如何分析和认识高维复杂数据集合中的内在规律性，简明扼要地把握系统的本质特征；如何对高维数据集合进行最佳综合，迅速将隐藏在其中的重要信息集中提取出来；如何充分发掘数据中的丰富内涵，清晰地展示系统结构，准确地认识系统元素的内在联系，以及直观地描绘系统的运动历程。利用统计学和数学方法，对多维复杂数据集合进行科学分析的理论和方法，就是多元统计数据分析研究的基本内容。 ！ ①实际上，每项指标都是随机变量。