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HAZOP分析方法解读

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HAZOP分析方法解读

HAZOP分析是一种用引导词来激发人的思维从而辨识设计缺陷、工艺过程危害及操作性问题的结构化分析方法,通过对工艺流程与工艺操作规程分析,确立引偏离(导词和参数)(如:压力高、液位低),再对工艺流程划分节点,针对已定的引导词+参数对已划的节点进行系统的分析(前因←引导词+参数→后果);

HAZOP分析过程主要分为四个阶段:

1、对工艺过程的危害识别;即所要进行的活动过程当中存在着哪些可能的危险、危害因素;可简称为工艺过程中产生的偏离(偏离即是引导词+参数)

2、对工艺过程的危害进行分析评价;即分析各种可能的危险、危害因素产生的原因有哪些,能造成多大的伤害,这种因素将造成多大损失;

3、查找现有的安全措施及风险接受程度,即对现有工艺设计,针对偏离(引导词+参数)的前因后果以及偏离本身有哪些保护措施;这些措施是否能将风险降至可接受范围;

4、提出建议措施,即针对不能接受的风险提出建议措施,直至风险降至可接受范围,采取安全预防措施,以保持良好的安全状态。

名词解释:

节点:工艺单元,指具有确定边界的设备单元,对单元内共有参数的偏差进行分析;

引导词:用于定性或定量涉及工艺指标的简单术语,引导识别工艺过

程的危险;

参数:与过程有关的物理和化学特性,包括概念性的项目,如反应、混合、浓度、PH值等,及具体的如温度、压力、流量等;

偏离:分析小组使用引导词系统的对节点工艺参数进行分析发现的系列偏离工艺指标的情况;偏离=引导词+工艺参数;

原因:发生偏离的原因,这些原因可能是设备故障、人为失误、不可预料的工艺状态、外界干扰等;

后果:偏差所造成的结果,后果分析时假定发生偏差时已有的安全保护系统全部失效;

安全措施:指设计的工程系统或调节控制系统,用以避免或减轻偏差发生时所造成的后果(如:报警、连锁、操作规程、在线监测仪表等);建议措施:修改设计、操作规程,或者进一步进行分析研究(如增加压力报警、改变操作步骤的顺序等)的建议。

例如:在吃饭的过程当中(相当于工艺过程),我要实现一个目标,“将一块鱼肉吃进肚子里”(工艺过程中的节点)。首先,我将一块鱼肉夹进自己的碗里,检查鱼肉里有没有刺(危害识别即工艺过程中可能产生的偏离;有刺/无刺),发现刺后判断这根刺的大小、软硬(风险评价),剔除这根刺(采取安全措施),将这块鱼肉吃到肚子里(最终实现活动目标)。

在这个案例中有两个可能发生的偏离:1、鱼肉中有刺2、鱼肉中无刺,可以用下图简单表示:

类似于我们日常工作中的受限空间和非常规作业等,我们可以根据这种发散型激发思维来做我们的HAZOP分析,在作业前对作业的步骤理清,分析讨论每一步骤中可能出现的危害,这些危害是在什么情况下才会发生,发生这样的危害会造成哪些后果,这些可能发生的危害我们可以用哪些措施来控制(我们可以从产生危害的原因或者后果或危害本身来做控制措施),从而保证我们作业过程的安全性得以提高;再以一个简单的储存输送案例利用报表形式来做分析:

如下图简单分析:

图中所示:要将碱性废水由外界送入到碱性废水罐V001中缓存,输送;此为工艺流程

在此流程中可以将进出料管线,以及回流管线和V001罐划为一个节点;

在此节点中找出可能出现的偏离(引导词+参数);如:

针对偏离(液位无/过多)分析产生该偏离的原因和该偏离可能导致的后果

查找原工艺中的安全措施:

假设后果不能接受,对前因后果以及偏离可以提出建议措施:

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t 检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t 检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10 以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表,可进行卡 方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比,目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法:月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法:时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称: 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类: 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后,如出现50/50、40/60等情况,就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况,这个时候就要对品类设置进行增加或删减,因为你的门店缺少 重点,缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90,也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80,则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析(PSI值的概念) 销售额权重(0.4)×单品销售额占类别比+销售数量权重(0.3) × 单品销售数量占类别比+毛利额权重(0.3)单品毛利额占类别比 *类别占比分析(大类、中类、小类) 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序,然后 *指标类型:单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率,每个坐标又分为高、低两段,这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上,就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程,不可能要求所有的商品同时达到最好的状态,即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括:目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品,以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

材料分析方法说明

红外汲取光谱 1 波长(λ)相邻两个波峰或波谷之间的直线距离,单位为米(m)、厘米(cm)、微米(μm)、纳米(nm)。这些单位之间的换算关系为1m=102cm=106μm=109nm。 2频率(v)单位时刻内通过传播方向某一点的波峰或波谷的数目,即单位时刻内电磁场振动的次数称为频率,单位为赫兹(Hz,即s-1),频率和波长的关系为 3 波数(σ)每厘米长度内所含的波长的数目,它是波长的倒数,即σ=1 / λ ,波数单位常用cm-1来表示。 4传播速度:辐射传播速度υ等于频率v乘以波长λ,即υ=v λ。在真空中辐射传播速度与频率无关,并达到最大数值,用c 表示,c值准确测定为2.99792×1010cm/s 5周期T:相邻两个波峰或波谷通过空间某固定点所需要的时刻间隔,单位为秒(s)。 红外光谱法的特点: (1)特征性高。就像人的指纹一样,每一种化合物都有自己的特征红外光谱,因此把红外光谱分析形象的称为物质分子的“指纹”分析。(2)应用范围广。从气体、液体到固体,从无机化合物到有机化合物,从高分子到低分子都可用红外光谱法进行分析。(3)用样量少,分析速度快,不破坏样品。

简正振动的数目称为振动自由度,每个振动自由度相应于红外光谱图上一个基频汲取峰。每个原子在空间都有三个自由度,假如分子由n个原子组成,其运动自由度就有3n 个,这3n个运动自由度中,包括3个分子整体平动自由度,3个分子整体转动自由度,剩下的是分子的振动自由度。关于非线性分子振动自由度为3n-6,但关于线性分子,其振动自由度是3n-5。例如水分子是非线性分子,其振动自由度=3×3-6=3. 红外汲取光谱(Infrared absorption spectroscopy, IR)又称为分子振动—转动光谱。当样品受到频率连续变化的红外光照耀时,分子汲取了某些频率的辐射,并由其振动或转动运动引起偶极矩的净变化,产生分子振动和转动能级从基态到激发态的跃迁,使相应于这些汲取区域的透射光强度减弱。记录红外光的百分透射比与波数或波长关系的曲线,就得到红外光谱。 红外光谱在化学领域中的应用大体上可分为两个方面:一是用于分子结构的基础研究,应用红外光谱能够测定分子的键长、键角,以此推断出分子的立体构型;依照所得的力常数能够明白化学键的强弱;由简正频率来计算热力学函数。二是用于化学组成的分析,红外光谱最广泛的应用在于对物质的化学组成进行分析,用红外光谱法能够依照光谱中汲取峰的位置和形状来推断未知物

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析,它更多的是指数据分析思路,比如主要从哪几方面开展数据分析?各方面包含什么内容和指标? 数据分析方法论主要有以下几个作用: ●理顺分析思路,确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分,并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力,并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析,还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标:

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛,可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析:(这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示,要做到具体问题具体分析)

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 (缺点:逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。)

案例研究分析方法介绍

案例研究分析方法介绍 1.案例研究的起源 案例研究最早于1870年由美国哈佛大学法学院提出,其目的是为了在法律文献急剧增长的情况下使学生更有效的学习法律的原理原则。此后,案例研究作为一种教学方式被普遍应用于法律、商业、医学及公共政策等领域中。案例研究的另一个来源是是医学、社会工作和心理学工作者的个人描述,通常被称作“个案记录”或者“个案历史”。作为研究方法的案例研究不同于作为教学方法的案例研究,作为教学性案例研究的材料是经过精心处理的,以便更有效的突出其有用之处,而在研究型案例研究中这种行为是绝不允许的;此外,教学性案例研究不须考虑研究过程的严谨性,也不考虑忠实的呈现实证数据,而研究性案例研究则有及其严格的要求。 2.案例研究的核心内涵 案例研究作为社会科学领域的主要研究方法之一,与调查法和实验法并列成为实证研究的重要方法。案例研究与其他类型的研究方法通常会结合使用,发展至今,已经形成了一套完整的研究体系。对于案例研究方法的定义,各学者都提出了自己的见解。Jennifer Platt对案例研究的定义为“一整套设计研究方案必须遵循的逻辑,是只有当所要研究的问题与其环境相适应时才会适用的方法,而不是什么环境下都要生搬硬套的教条。”Robert Yin则认为案例研究是一种经验主义的探究,它研究现实生活背景中的暂时现象;在这样一种研究情境中,现象本身与其背景之间的界限不明显,(研究者只能)大量运用事

例证据来展开研究。Robert Yin的定义得到了广大的学者的认同。虽然目前对于案例研究尚没有完全严格的定义,但总体来说,作为一 种研究思路的案例研究包含了各种方法,涵盖了设计逻辑、资料收集技术,以及具体的资料分析手段。就这一意义来说,案例研究既不是资料收集技术,又不仅限于设计研究方案本身,而是一种全面的、综合性的研究思路。 根据Robert Yin等学者的观点,案例研究方法适用于解决“怎么样”和“为什么”的问题。具体来说,案例研究具有以下几种用途:其最重要的用途是解释现实生活中的各种因素之间假定存在的联系,这与案例研究的前提密切相关,即案例的现象与背景存在着密切的联系,而这种联系的复杂程度又是实验或调查都无法解释的。用评估学的术语来说,就是解释某一方案的实施过程与方案实施效果之间的联系。第二个用途是描述某一刺激及其所处的现实生活场景。第三个用途是以描述的形式,列示某一评估活动中的一些主题。第四个用途是探索那些因果关系不够明显、因果联系复杂多变的现象。第五个用途是进行元评估,即对某一评估活动本身进行再评估。 3.案例研究的分类体系 案例研究作为一种研究方法,其过程中会涉及到多种研究维度,因此一个清晰的分类体系可以帮助研究者选择合适的研究方法。按研究目的分类探索性案例研究、描述性案例研究、解释性的案例研究。按分析单位分类整体性案例研究和嵌入性案例研究案例研究可以选择单案例研究,也可以选择多案例研究。两者都属于案例研究的变式,

16种常用数据分析方法

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

主要经济分析方法介绍

第五讲 主要经济分析方法介绍 赵德友 微观经济学研究如何使企业的利润最大化。宏观经济学主要研究如何实现四大调控目标即促进经济增长、增加就业、稳定物价、保持国际收支平衡。 一、经济总量、速度、结构分析 1.经济发展速度 (1)生产总值名义发展速度 %100?= 上年当年价生产总值 当年价生产总值 名义发展速度 名义发展速度不反映生产规模的物量发展,因此计算发展速度一律使用可比价格或不变价格。 (2)生产总值实际发展速度 生产总值平减指数 名义发展速度生产总值平减指数 上年现价生产总值现价生产总值 上年不变价生产总值不变价生产总值= ??=?% 100%100 %100?= 实际发展速度 名义发展速度 生产总值平减指数 生产总值平减指数又叫通货膨胀指数。 (3)各产业增加值的发展速度(略) (4)环比发展速度 设第t 年的生产总值为y t 设第t-1年的生产总值为Y t-1,则第t 年的环

比发展速度R t 为: %1001 ?=-y y R t t t (5)定基发展速度 设第k 年的生产总值为y k ,第k+t 年的生产总值为y k+t ,则第k+t 年对第k 年的定基发展速度S k+t ,k 为: %100,?= ++y y S k t k k t k 定基发展速度与环比发展速度的关系为: R R R S t k k k k t k ++++???=......21, 2.经济增长速度 增长速度等于增长量与基期水平之比。环比增长速度r t 为: %1001 1 ?-= --y y y r t t t t 第k+t 年对第k 年的定基增长速度s k+t ,k 为: %100,?- = ++y y y s k k t k k t k 环比经济增长速度r t =环比发展速度R t -100% 定基增长速度s k+t ,k =定基发展速度S k+t ,k -100% 3.平均发展速度和平均增长速度 第k+t 年对第k 年的平均发展速度g k+t ,k 为: t k t k t t k y y g ++=, 第k+t 年对第k 年的平均增长速度h k+t ,k 为:

大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种?下面天互数据将详细阐述,并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法,又称比较分析法,是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较;动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比,但组成统计总体的各单位具有多种特征,这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别,统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求,把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分,加以整理,进行观察、分析,以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值,按时间先后顺序排列,就形成时间数列,又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况,通过时间数列的编制和分析,可以找出动态变化规律,为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标:有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。在统计分析中,如果只有孤立的一个时期指标值,是很难作出判断的。如果编制了时间数列,就可以进行动态分析,反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用:一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度;二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度,这是一种因素分析法。操作方法是:通过指数体系中的数量关系,假定其他因素不变,来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素,把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果,通过对各个因素的分析,对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析,对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来,给人以整体的概念,以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中,大至全国宏观经济运行,小至个人经济收支。平衡分析的作用:一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况,分析各种比例关系相适应状况;二是揭示不平衡的因素和发展潜力;三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的,社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果,而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价,涉及生活、分配、流通、消费各个方面;对企业经济效益的评价,涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标,就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤:

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标:包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节,如网站流量指标对应的是网站运营环节,销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标,将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量:即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额:销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价:即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利:销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除没有计入成本的期间费用(管理费用、财务费用、营业费用)。

毛利率:衡量电商企业盈利能力的指标,是销售毛利与销售收入的比值。 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数(UV):指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站,统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户,这样每当被标记cookie的用户访问网站时,统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术,对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV):即页面浏览量,用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次,用户对同一页面的多次访问,访问量累计。 人均页面访问数:即页面访问数(PV)/独立访客数(UV),该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本:该指标指在流量推广中,广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率(Bounce Rate):为浏览单页即退出的次数/该页访问次数,跳出率只能衡量该页做为着陆页面(LandingPage)的访问。如果花钱做推广,着落页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长:页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商网站,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量:人均页面浏览量是指在统计周期内,平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

分析方法转移内容介绍_许明哲

* 通信作者Tel :(010)67095921;E -mail :wangyc@nifdc.org.cn 第一作者 Tel :(010)67095918;E -mail :xumzhe@nifdc.org.cn 分析方法转移内容介绍 许明哲,黄宝斌,杨青云,田学波,白东亭,王佑春 * (中国食品药品检定研究院,北京100050) 摘要:有关药品分析方法转移的相关指导原则和技术文件目前国内尚属鲜见,很多药品监管机构、实验室质量控制人员,甚至药品检验人员对方法转移的概念理解不清,方法转移的具体内容和适用范围不明,给分析检测及管理工作带来不便。本文在系统调研国际上有关分析方法转移标准规范内容的基础上,结合中国药品检验工作的实际情况需要,梳理药品检验相关方法转移的概念,介绍日常药品检验工作中的方法转移内容和步骤,为相关工作提供参考。关键词:分析方法转移;方法建立实验室;方法接收实验室;结果比对;指导原则中图分类号:R917 文献标识码:A 文章编号:0254-1793(2015)01-0176-07 Introduction to the concept and content of analytical method transfer XU Ming -zhe ,HUANG Bao -bin ,YANG Qing -yun ,TIAN Xue -bo ,BAI Dong -ting ,WANG You -chun * (National Institutes for Food and Drug Control ,Beijing 100050,China ) Abstract :Currently there are few official documents available in China that can be used as a guide for analytical method transfer.A lot of confusion and misunderstanding of analytical method transfer exists among China regulatory authorities ,laboratory quality management staff and scientists ,consequently ,lots of problems occur in the daily work of drug quality control and management.This paper surveys the international guidelines of analytical method transfer and clarifies the concept of method transfer and then illustrates the procedure of analytical method transfer with the aim to provide guidance for related work. Keywords :analytical method transfer ;method transferring laboratory ;method receiving laboratory ;comparative test ;guideline 分析方法转移的目的是证明一个实验室在采用另一实验室建立并经过验证的分析方法检测样品时, 该实验室有能力成功地操作该方法,其检验结果与方法建立实验室检验结果一致。分析方法转移是保证检验结果质量,保证不同实验室之间得到一致、 可靠和准确检验结果的一个重要环节,同时也是对实验室检验能力的一个重要评估。 本文对国内外有关分析方法转移的技术文件和指导原则进行了研究,在此基础上,结合我国药品检验所的实际工作内容,对方法转移概念进行了解析,从药品检验的角度提出了药品分析方法转移的步骤,以期为药品检验机构的工作者和企事业单位的质量控制人员提供一个指导性强、可具体操作的技术性参考。 1药品分析方法转移相关的指导原则和法规要求分析方法转移最早是由药品生产行业提出的。 企业进行药品研发时,随着一个品种研发过程的不 断深入, 其质量控制方法也在不断地优化和调整,到最后产品研发成功,形成了一个经过充分验证、能够保证产品质量可控的检验方法。当产品由研发部门转到生产部门进行大规模生产时,质量控制部门需要按照研发部门建立的检验方法对产品进行出厂前的放行检验,这就牵涉到分析方法由研发实验室向生产部门检验实验室的转移问题。检验实验室要有能力操作研发实验室建立的方法,同一批样品的检 验结果要和研发实验室的检验结果一致。随着全球化的进展,许多国际大型制药企业在很多国家和地区都建立了工厂,这也涉及到药品分析方法在不同

常用数据分析方法介绍

常用数据分析方法介绍 一、数据分析三个层次 数据分析由浅到深,一般有三个层次:描述性统计分析、探索性数据分析、数据挖掘模型;三个层次的分析复杂程度依次增大,当然分析结果数据决策支持价越高。 二、数据分析方法介绍 1、描述性统计分析:重点描述数据的现状特征,观察数据,找出问题 ◆分析方法:均值分析、百分比分析、频数分析、众数、中位数、交叉分 析、同比分析、环比分析… ◆应用举例: 1)了解产品在不同渠道、不同地市用户发展情况(同时使用交叉分析、均值); 2)了解产品运营最近几个月发展波动情况(同比); 2、探索性数据分析:重于探索变量间或用户间的关系,在数据之中发现新的特 征。 ◆分析方法:相关分析、显著性差异检验分析(包括T检验、卡方检验、 方差检验)、因子分析、对应分析… ◆应用举例: 1)验证分析应用市场渠道、官方合作渠道、线下推广渠道三类渠道

的推广能力是否有差异(显著性差异检验分析); 2)了解用户数、启动次数、活跃率、区域、渠道等因子之间的关系(相关分析); 3)探索影响应用留存的潜在因子(因子分析); 3、数据挖掘模型:从海量的数据中探索数据背后的规律,发现有价值的规则; 三、数据分析常用工具介绍 1、描述性统计分析、探索性数据分析常用工具 Excel、SPSS(可视化操作、简单易用)、SAS(重点在于编程)、R语言(需要编程、由于是免费开源,很多公司首选)、MATLAB(重点在于编程) 2、数据挖掘建模常用工具 Clementine(可视化操作、简单易用)、SAS(重点在于编程)、R语言(需要编程、由于是免费开源,很多公司首选)、MATLAB(重点在于编程)、MAPLE(需要编程)

常用数据分析方法

常用数据分析方法 常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析;问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X 与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差

职能工作分析方法

第一节职能工作分析方法介绍 职能工作分析方法(Functional Job Analysis,简称FJA),其主要分析方向集中于工作本身,是一种以工作为导向的工作分析方法。FJA最早起源于于美国培训与职业服务中心的职业分类系统。职能工作分析方法以工作者应发挥的职能为核心,对工作的每项任务要求进行详细分析,对工作内容的描述非常全面具体,一般能覆盖全部工作内容的95%以上。 我们知道,任何工作都是以某种标准去完成某件事情,而工作者要完成任务必须具备通用技能和特定技能,必须能适应其工作环境以满足工作中的需求。三种技能——通用技能、特定工作技能、适应环境能力必须达到某种程度的统一,工作者才能以满意的标准完成工作任务。职能工作分析方法主要分析完整意义上的工作者:不仅是达到特定要求的职能手段,而且是同工作环境密切相关的适应性系统。职能工作分析方法目的旨在获取同这三种技能相关的信息。 为了能够有效获取这些信息,工作分析者有必要掌握职能工作分析方法的一些要点: 1、工作描述语言的控制:工作者要完成什么与工作者做什么来完成 2、工作者职能等级的划分依据:事情、信息、人;职能的定义 3、通用的、特定工作和适应性技能;完整意义的工作者 4、工作系统:工作者、工作组织和工作 5、任务作为工作的子系统和基本的描述单元 6、SME作为基本信息来源的重要性:信度和效度 一、任务和任务陈述 首先,我们需要强调的是,在职能工作分析中,最基本的分析单元是任务,而不是工作本身。因为虽然工作的名称经常改变,包含的任务也不固定,但是相同的任务却在多种工作中反复出现,所以说任务是我们进行工作分析最

基本的分析单元,也是培训和绩效评估等人力资源管理活动关注的重点之一。 运用职能工作分析的目标是填写如图8-1所示格式的任务陈述图,工作分析者的职责就是获取足够的信息来完成这张表,从而有可能得到:绩效标准和培训时间信息;任职资格有关的知识、技能和能力。 图8-1 FJA任务陈述图(例:打印任务) 行为(动作) 工具设备 工作帮助 指导 结果

介绍几种常用的企业案例分析方法

介绍几种常用的企业案例分析方法 介绍的主要方法有六种,分别为:1、对比分析法:将A公司和B公司进行对比、2、外部因素评价模型(EFE)分析、3、内部因素评价模型(IFE)分析、4、swot分析方法、5、三种竞争力分析方法、6、五种力量模型分析。 对比分析法是最常用,简单的方法,将一个管理混乱、运营机制有问题的公司和一个管理有序、运营良好的公司进行对比,观察他们在组织结构上、资源配置上有什么不同,就可以看出明显的差别。在将这些差别和既定的管理理论相对照,便能发掘出这些差异背后所蕴含的管理学实质。企业管理中经常进行案例分析,将A和B公司进行对比,发现一些不同。各种现象的对比是千差万别的,最重要的是透过现象分析背后的管理学实质。所以说,只有表面现象的对比是远远不够的,更需要有理论分析。 外部因素评价模型(EFE)和内部因素评价模型(IFE)分析来源于战略管理中的环境分析。因为任何事物的发展都要受到周边环境的影响,这里的环境是广义的环境,不仅指外部环境,还指企业内部的环境。通常我们将企业的内部环境称作企业的禀赋,可以看作是企业资源的初始值。公司战略管理的基本控制模式由两大因素决定:外部不可控因素和内部可控因素。其中公司的外部不可控因素主要包括:政府、合作伙伴(如银行、投资商、供应商)、顾客(客户)、公众压力集团(如新闻媒体、消费者协会、宗教团体)、竞争者,除此之外,社会文化、政治、法律、经济、技术和自然等因素都将制约着公司的生存和发展。 由此分析,外部不可控因素对公司来说是机会与威胁并存。公司如何趋利避险,在外部因素中发现机会、把握机会、利用机会,洞悉威胁、规避风险,对于公司来说是生死攸关的大事。在瞬息万变的动态市场中,公司是否有快速反应(应变)的能力,是否有迅速适应市场变化的能力,是否有创新变革的能力,决定着公司是否有可持续发展的潜力。公司的内部可控因素主要包括:技术、资金、人力资源和拥有的信息,除此之外,公司文化和公司精神又是公司战略制定和战略发展中不可或缺的重要部分。 一个公司制定公司战略必须与公司文化背景相联。内部可控因素可以充分彰显出公司的优势与劣势或弱点。从而知己知彼,扬长避短,发挥自身的竞争优势,确定公司的战略发展方向和目标,使目标、资源和战略三者达到最佳匹配。公司通过对外部机会、风险以及内部优势、劣势的综合加权分析(借助外部因素评价矩阵[EFE]以及内部因素评价矩阵[IFE]),确立公司长期战略发展目标,制定公司发展战略。再将公司目标、资源与所制定的战略相比较,找出并建立外部与内部重要因素相匹配的有效的备选战略(借助SWOT矩阵、SPACE 矩阵、BCG矩阵、IE矩阵及大战略矩阵),通过定量战略计划矩阵(QSPM)对若干备选战略的吸引力总分数的比较,确定公司最有效、最可能成功的战略。然后制定公司可量化的、具体的年度目标,围绕着已确立的目标,合理的进行各项资源的配置(如人、财、物方面的配置和调度),并有效地实施战略,最后是对已实施的战略进行控制、反馈与评价。这是最后一项工作,也是极重要的工作。往往一些战略的挫败很大部分是在实施战略的过程中,缺乏严格的控制机制和绩效考核标准所导致的。充分与及时的反馈是有效战略评价的基石,在快速而剧烈变化的环境中,公司的战略经受着巨大的挑战。通过战略评价决策矩阵,可以清晰地了解公司现行战略与实际的目标实现进程,公司现行战略在变化的环境中的适应性,以及是否需要修正原有的战略策略等问题。

几种常见的分析方法之比较

其目的无非就是为了使论证更加严密,分析更加科学理性,结论和建议更加有指导意义。本文介绍的主要研究方法有六种,分别为:1、对比分析法:将A公司和B公司进行对比、2、外部因素评价模型(EFE)分析、3、内部因素评价模型(IFE)分析、4、swot分析方法、5、三种竞争力分析方法、6、五种力量模型分析。 企业管理中经常进行案例分析,将A和B公司进行对比,发现一些不同。各种现象的对比是千差万别的,最重要的是透过现象分析背后的管理学实质。所以说,只有表面现象的对比是远远不够的,更需要有理论分析。 外部因素评价模型(EFE)和内部因素评价模型(IFE)分析来源于战略管理中的环境分析。因为任何事物的发展都要受到周边环境的影响,这里的环境是广义的环境,不仅指外部环境,还指企业内部的环境。通常我们将企业的内部环境称作企业的禀赋,可以看作是企业资源的初始值。公司战略管理的基本控制模式由两大因素决定:外部不可控因素和内部可控因素。其中公司的外部不可控因素主要包括:政府、合作伙伴(如银行、投资商、供应商)、顾客(客户)、公众压力集团(如新闻媒体、消费者协会、宗教团体)、竞争者,除此之外,社会文化、政治、法律、经济、技术和自然等因素都将制约着公司的生存和发展。 由此分析,外部不可控因素对公司来说是机会与威胁并存。公司如何趋利避险,在外部因素中发现机会、把握机会、利用机会,洞悉威胁、规避风险,对于公司来说是生死攸关的大事。在瞬息万变的动态市场

中,公司是否有快速反应(应变)的能力,是否有迅速适应市场变化的能力,是否有创新变革的能力,决定着公司是否有可持续发展的潜力。公司的内部可控因素主要包括:技术、资金、人力资源和拥有的信息,除此之外,公司文化和公司精神又是公司战略制定和战略发展中不可或缺的重要部分。 一个公司制定公司战略必须与公司文化背景相联。内部可控因素可以充分彰显出公司的优势与劣势或弱点。从而知己知彼,扬长避短,发挥自身的竞争优势,确定公司的战略发展方向和目标,使目标、资源和战略三者达到最佳匹配。公司通过对外部机会、风险以及内部优势、劣势的综合加权分析(借助外部因素评价矩阵 [EFE]以及内部因素评价矩阵[IFE]),确立公司长期战略发展目标,制定公司发展战略。再将公司目标、资源与所制定的战略相比较,找出并建立外部与内部重要因素相匹配的有效的备选战略(借助SWOT矩阵、SPACE矩阵、BCG矩阵、IE矩阵及大战略矩阵),通过定量战略计划矩阵(QSPM)对若干备选战略的吸引力总分数的比较,确定公司最有效、最可能成功的战略。然后制定公司可量化的、具体的年度目标,围绕着已确立的目标,合理的进行各项资源的配置(如人、财、物方面的配置和调度),并有效地实施战略,最后是对已实施的战略进行控制、反馈与评价。这是最后一项工作,也是极重要的工作。往往一些战略的挫败很大部分是在实施战略的过程中,缺乏严格的控制机制和绩效考核标准所导致的。充分与及时的反馈是有效战略评价的基石,在快速而剧烈变化的环境中,公司的战略经受着巨大的挑战。

常用数据分析方法详解

. 常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比,目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法:月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法:时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称: 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效*指标分类: 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后,如出现50/50、40/60等情况,就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况,这个时候就要对品类设置进行增加或删减,因为你的门店缺少 重点,缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90,也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80,则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析(PSI值的概念) 销售额权重(0.4)×单品销售额占类别比+销售数量权重(0.3) ×单品销售数量占类别比+毛利额权重(0.3)单品毛利额占类别比

*类别占比分析(大类、中类、小类) 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、 . . 类别来客数占比、类别货架陈列占比 表格范例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序,然后 *指标类型:单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率,每个坐标又分为高、低两段,这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上,就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程,不可能要求所有的商品同时达到最好的状态,即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括:目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品,以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。 不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法 . .

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