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如何利用统计学分析企业经营数据在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想做出明智的决策、优化运营流程、提高效率和竞争力，对经营数据的深入分析至关重要。
统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，为企业提供了强大的工具和方法，帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息。
接下来，让我们一起探讨如何利用统计学来分析企业经营数据。
首先，明确分析的目标是关键的第一步。
企业可能希望了解销售趋势、客户满意度、成本结构、生产效率等方面的情况。
不同的目标需要关注不同的数据指标和分析方法。
例如，如果目标是提高销售业绩，可能会重点关注销售额、销售量、市场份额等指标；而如果是要降低成本，就需要关注原材料成本、人工成本、运营费用等。
数据收集是分析的基础。
企业需要确保收集的数据准确、完整和具有代表性。
这可能包括内部数据，如财务报表、销售记录、库存数据、员工绩效数据等，也可能包括外部数据，如市场调研、行业报告、竞争对手数据等。
同时，要注意数据的质量，避免错误或缺失值对分析结果的影响。
在收集到数据后，需要对数据进行整理和预处理。
这包括数据清洗，如去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据；数据转换，如将数据标准化或归一化，以便进行比较和分析；数据分组和分类，根据不同的标准将数据划分为不同的类别，以便进行分类分析。
接下来就是选择合适的统计分析方法。
常见的方法包括描述性统计分析、推断性统计分析和相关性分析等。
描述性统计分析用于对数据的基本特征进行概括和描述。
例如，计算平均值、中位数、众数来反映数据的集中趋势；计算方差、标准差来反映数据的离散程度；制作频率分布表和直方图来展示数据的分布情况。
通过这些描述性统计量，可以快速了解数据的大致情况。
推断性统计分析则用于根据样本数据对总体特征进行推断和估计。
例如，通过假设检验来判断两个或多个组之间是否存在显著差异，如比较不同销售渠道的销售额是否有显著不同；通过置信区间估计来估计总体参数的范围，如估计产品平均使用寿命的区间。
统计分析法统计分析法是把企业最近一段时间内生产该产品所耗工时的原始记录，通过一定的统计分析整理，计算出先进的消耗水平，以此为依据制订劳动定额。
统计分析法（statistical analysis method）什么是统计分析法统计分析法指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
世间任何事物都有质和量两个方面，认识事物的本质时必须掌握事物的量的规律。
目前，数学已渗透到一切科技领域，使科技日趋量化，电子计算的推广和应用，量度设计和计算技术的改进和发展，已形成数量研究法，这已成为自然科学和社会科学研究中不可缺少的研究法。
统计分析法就是运用数学方式，建立数学模型，对通过调查获取的有关领导者的各种数据及资料进行数理统计和分析，形成定量的结论。
统计分析方法是目前广泛使用的现代科学方法，是一种比较科学、精确和客观的测评方法。
其具体应用方法很多，在实践中使用较多的是指标评分法和图表测评法。
统计分析法是根据企业的历史数据资料以及同类企业的水平，运用统计学方法来确定企业经营各方面工作的标准。
用统计计算法制定的标准，便称为统计标准。
统计分析法的优点和局限性统计分析法的优点:方法简单，工作量小。
统计分析法的缺点：定额的准确性差，可靠性差。
一是对历史统计数据的完整性和准确性要求高，否则制定的标准没有任何意义；二是统计数据分析方法选择不当会严重影响标准的科学性；三是统计资料只反映历史的情况而不反映现实条件的变化对标准的影响；四是利用本企业的历史性统计资料为某项工作确定标准，可能低于同行业的先进水平，甚至是平均水平。
根据过去生产的同类型产品（零件、工序）的实际工时消耗和完成定额的统计资料，并分析当前生产条件的变化，通过计算确定定额。
此法有较多的统计资料为依据，比经验估工法更能反映实际情况。
但也存在一定缺点。
由于它依据的是过去的统计资料，其中可能有某些不合理的因素，如在实际消耗的工时中包括了一部分浪费工时、加班加点时间等，又如原始记录不准等，必然要影响到制定定额的准确性，使定额水平不够先进合理。
企业数据分析的方法与工具介绍随着泛数字化时代的到来，数据变得愈发庞大且重要。
企业数据分析成为了管理决策、业务运营和市场营销等领域中不可或缺的一环。
通过对企业数据的深入分析，企业能够获取有价值的洞察，并利用这些洞察来提高运营效率、创造增长和优化决策。
而为了实现有效的数据分析，企业需要采用合适的方法与工具。
本文将介绍企业数据分析的常用方法和工具，助您更好地理解和应用数据分析。
一、数据清洗与整理在开始数据分析之前，数据清洗与整理是至关重要的步骤。
它包括数据收集、清洗、去重、填充空缺值以及格式转换等操作。
数据清洗与整理能够帮助企业消除数据噪声、确保数据的准确性和一致性，为后续的数据分析提供健康的基础。
在数据清洗与整理的过程中，企业可以使用一些工具来帮助自动化处理。
例如，Python编程语言中的Pandas库提供了丰富的函数和方法，可以方便地对数据进行处理。
此外，Excel也是一个广泛使用的工具，拥有多种数据清洗和整理的功能。
二、数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形等形式呈现出来的过程，它能够帮助企业直观地理解和传达数据。
通过数据可视化，企业可以更容易地发现规律、趋势和关联性，从而做出更精确的决策。
在进行数据可视化时，企业可以使用一些工具来创建各种类型的图表和图形。
例如，Tableau是一款流行的数据可视化工具，它提供了丰富的可视化选项和定制功能，用户可以轻松创建交互式的仪表板。
此外，Python中的Matplotlib和Seaborn库也是常用的数据可视化工具，它们提供了各种绘图函数和样式选项，用户可以根据需要创建专业水平的图表。
三、统计分析统计分析是通过数理统计方法对数据进行推断和预测的过程。
它能够帮助企业从数据中找到关联性、规律性和偏差，并根据这些洞察来制定决策和策略。
在进行统计分析时，企业可以使用一些工具来进行数据建模和分析。
例如，R语言是一款专门用于统计分析和数据建模的开源工具，它拥有丰富的统计函数和包，可以满足各种统计分析的需求。
常用的定量分析方法常用的定量分析方法如下：1. 统计分析：统计分析是通过对数据进行整理、分类、计数和求和等处理，来对大量数据进行归纳和总结的方法。
常见的统计分析方法包括描述性统计、推断统计等。
在描述性统计中，可以通过计算均值、中位数、众数、标准差等指标来描述数据的集中趋势和分散程度；在推断统计中，可以通过假设检验、方差分析、相关分析等方法，对数据进行推断和比较。
2. 回归分析：回归分析是通过建立变量之间的数学关系模型，来研究因变量与自变量之间的关系的方法。
回归分析常用于预测和解释因变量的变化。
在回归分析中，可以使用简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等方法，根据自变量的影响程度和显著性，对因变量进行预测或解释。
3. 财务分析：财务分析是通过对企业的财务数据进行分析，来评估企业的财务状况和经营绩效的方法。
常用的财务分析方法包括比率分析、财务杠杆分析、现金流量分析等。
比率分析可以通过计算财务比率如流动比率、偿债能力比率、盈利能力比率等，从不同方面综合评估企业的财务状况；财务杠杆分析可以探讨企业的债务水平和财务风险；现金流量分析可以评估企业的现金收入和支出情况。
4. 假设检验：假设检验是通过收集样本数据，利用概率统计理论，对样本结果进行推断和判断的方法。
常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、方差分析等。
通过对样本数据进行统计推断，可以对总体参数的假设进行检验，判断两个样本是否有显著差异，或者判断样本结果是否符合某种假设。
5. 时间序列分析：时间序列分析是通过对时间序列数据的观察和分析，来揭示其内在规律和趋势的方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，常见的有季节性变动、趋势变动和周期性变动等。
时间序列分析方法包括平滑法、移动平均法、指数平滑法、趋势分析等。
通过对时间序列数据进行分析，可以对未来的趋势做出预测，并为决策提供参考。
6. 实证研究方法：实证研究方法是通过获取实证数据，进行实证分析和实证模型的构建，从而进行科学研究的方法。
常见的9种大数据分析方法在当今数据驱动的时代，大数据分析已经成为企业和组织决策的重要组成部分。
通过对大量数据的处理和分析，企业可以获得有价值的见解，以便更好地了解市场趋势、客户需求和业务运营等方面。
本文将介绍九种常见的大数据分析方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是最基本、最常见的数据分析方法之一。
它通过整理和描述数据的特征和概括，揭示数据的总体情况。
通过描述性统计分析，我们可以了解数据的集中趋势（例如平均值、中位数）和离散程度（例如标准差、方差），对数据的基本特征有一个全面的认识。
2. 相关性分析相关性分析用于确定两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数），我们可以了解变量之间的线性相关性强弱。
相关性分析可以帮助我们确定哪些变量之间存在密切的关联，从而指导决策。
3. 群组分析群组分析是一种将数据分为不同群组或类别的方法，以便发现数据内在的结构和相似性。
通过群组分析，我们可以发现潜在的市场细分、客户群体或产品类别，以便为定制化营销和个性化服务做准备。
4. 预测分析预测分析是通过利用过去的数据和模式来预测未来趋势和结果的方法。
它使用统计和机器学习算法来构建预测模型，以便对未来事件进行预测。
预测分析可以帮助企业准确地预测销售量、客户需求和库存需求等，为未来的决策提供指导。
5. 时间序列分析时间序列分析是研究时间相关数据的一种方法。
它通过分析时间序列的趋势、周期性和季节性等特征，揭示数据随时间的变化规律。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的时间趋势、了解季节性销售波动和制定基于时间的策略。
6. 文本挖掘文本挖掘是从大量的文本数据中挖掘和提取有用信息的过程。
通过文本挖掘，我们可以自动分析和理解大量的文本数据，发现其中隐藏的模式和关系。
用于情感分析、舆情监测和内容推荐等方面。
7. 决策树分析决策树分析是一种用于分类和预测的机器学习方法。
它通过构建一棵树型结构，根据不同的特征属性对数据进行划分，最终得出决策结果。
分析方法有哪些分析方法是指为了解决问题或研究课题而采取的方法和过程。
在各个领域中，都存在不同的分析方法。
下面将介绍一些常见的分析方法。
一、统计分析方法统计分析方法是通过对数据进行收集、整理和描述，从中发掘数据的规律和趋势。
统计分析方法包括描述统计分析和推断统计分析。
描述统计分析通过对数据的整理和描述来了解数据的分布、集中趋势和离散程度。
推断统计分析则是通过对样本数据进行推断，从而对总体进行估计和判断。
二、因果分析方法因果分析方法是通过观察和实验来确定影响某个事件或现象发生的原因和结果之间的关系。
因果分析方法包括回归分析、实验设计和因果图等。
回归分析通过建立数学模型来探究自变量和因变量之间的关系。
实验设计是通过对不同处理组的比较，来确定处理对结果的影响。
因果图则是通过绘制事件和结果之间的关系图来分析因果关系。
三、质量管理方法质量管理方法是用来改进产品和服务质量的方法。
质量管理方法包括质量控制、质量改进和质量保证等。
质量控制是通过控制过程中的变异，并对不合格品进行筛选和修正来保证产品和服务的质量。
质量改进是通过持续的改进来提高产品和服务的质量。
质量保证则是通过建立质量管理体系，保证产品和服务符合质量标准。
四、决策分析方法决策分析方法是用来帮助决策者做出决策的方法。
决策分析方法包括决策树、决策矩阵和层次分析法等。
决策树是通过绘制和分析决策树来找出最优的决策方案。
决策矩阵是通过将决策问题转化为矩阵形式，并对各方案进行评分来进行决策。
层次分析法则是通过将决策问题层次化，并采用数学模型来确定各层次的权重，从而进行决策。
五、 SWOT分析方法SWOT分析方法是用来评估企业或组织的优势、劣势、机会和威胁的方法。
SWOT分析方法包括对内因素和外部环境的分析。
对内因素的分析包括评估企业的资源、能力和竞争优势等。
对外部环境的分析包括评估市场、竞争和宏观经济等因素对企业的影响。
六、文本分析方法文本分析方法是用来对大量文本进行分析和提取有用信息的方法。
浅谈统计分析在企业中的运用为大家整理的统计分析在企业中的运用，供大家参考。
一、统计分析的概述及其特点1.统计分析的概述统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。
它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。
它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。
系统、完善的资料是统计分析的必要条件。
2.统计分析的特点运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特点。
随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以进行统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。
只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。
提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。
从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。
(1)运用统计方法:统计方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称，从运用的角度可分为经验方法和数学方法。
经验方法是指人们长期的统计实践经验相关的方法。
在统计分析中常用的数量比较法、分组分析法、指数及因素分析法等就属于这一类。
对于这一类方法如能正确运用，可以提高统计分析的科学性。
(2) 定量与定性的结合：统计分析面对的不是抽象的数字，而是在定性分析的`前提下。
通过其数量表现对研究对象进行认识。
因此，熟悉和掌握与研究对象有关的知识是十分必要的。
二、统计分析在企业中的运用统计分析在一个企业的运转中发挥着举足轻重的作用。
从统计认识的全过程来看，通过统计设计、调查和初步整理所取得的统计资料，可以对客观现象总体的数量特点取得一定的认识。
但是这些认识却只是初步的、表面的，只有对这些资料进行由表及里的分析和研究，才能把握事物的本质特点、内在联系和发展变化规律，使统计认识得到进一步的深化。
SPC-统计方法分析引言SPC（Statistical Process Control）是一种通过使用统计方法来监控和控制过程稳定性的质量管理技术。
它可以帮助企业分析和改进生产过程，降低不合格品率，提高生产效率和质量水平。
本文将介绍SPC的基本概念、统计方法分析的步骤和应用案例。
SPC的概念SPC是一种基于统计的质量控制方法，通过统计数据的收集、处理和分析，来评估生产过程的变异性，从而实现过程的稳定性和可控性。
它主要包括以下几个要素：1.过程监控：SPC通过采集实时数据进行监控，及时发现过程中的异常变化，以便及时采取控制措施。
2.统计分析：SPC使用统计方法对数据进行分析，以了解过程的性能和变异情况，从而判断过程是否稳定。
3.控制图：控制图是SPC的核心工具，通过绘制过程数据和控制限线，可以直观地观察过程的稳定性，并判断过程是否受到特殊因素的影响。
统计方法分析步骤统计方法分析是SPC中的核心环节，它包括以下几个基本步骤：1.数据收集：首先需要收集与待分析过程相关的数据，可以是产品质量数据、生产参数数据等。
数据可以通过手工记录或自动化采集系统获取。
2.数据整理：对收集到的数据进行整理和清洗，去除异常值和重复数据，并进行数据格式转换，以便后续的统计分析。
3.描述性统计分析：通过计算数据的基本统计量，如均值、标准差、中位数等，来描述数据的集中趋势和分散程度。
4.绘制控制图：根据数据的特点选择适用的控制图类型，并根据统计分析结果绘制控制图。
常用的控制图类型包括X-bar图、R图、p图、np图等。
5.控制图分析：根据控制图的规则和判断标准，分析控制图中的数据点是否落在控制限内，判断过程是否稳定。
特殊因素的存在可能导致控制图出现异常情况，需要进行进一步的原因分析和改进措施的制定。
6.过程改进：根据统计分析和控制图的结果，对过程进行改进，找出并消除导致异常情况的根本原因。
应用案例以下是一个使用SPC进行统计方法分析的应用案例：某工厂生产的产品在尺寸方面存在一定的偏差，为了提高产品的质量稳定性，工厂决定使用SPC进行分析和改进。
在制定2024年计划生产达成率统计分析方法时，我们需要考虑到数据的收集、处理、分析和解释等多个环节。
以下是一个详细的统计分析方法，旨在帮助企业评估其生产计划的执行情况。
数据收集1.明确统计指标确定关键绩效指标（KPI），如计划产量、实际产量、达成率等。
2.确定数据来源收集生产数据，包括但不限于生产日报、周报、月报等。
3.建立数据管理系统采用信息化手段，如ERP、MES等系统，确保数据的准确性、完整性和及时性。
数据处理1.数据清洗去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据。
2.数据标准化统一数据格式，确保不同来源的数据可以相互比较。
3.数据存储建立数据库或数据仓库，用于长期存储和后续分析。
数据分析1.达成率计算计算实际产量与计划产量的比值，得出达成率。
2.趋势分析通过时间序列分析，观察达成率随时间的变化趋势。
3.比较分析将实际达成率与历史数据、行业平均水平或竞争对手数据进行比较。
4.影响因素分析分析影响达成率的因素，如设备状况、人员效率、原材料供应等。
数据解释与应用1.报告生成定期生成统计报告，提供直观的数据展示和分析结果。
2.决策支持根据分析结果，为管理层提供改善生产效率和提升达成率的建议。
3.预警系统建立预警机制，当达成率低于预期时，及时发出警报。
4.持续改进根据分析结果，持续优化生产流程，提高计划达成率。
注意事项1.数据质量确保数据的准确性是分析的基础。
2.分析深度根据企业需求，灵活调整分析的深度和广度。
3.信息安全保护数据隐私和信息安全，防止数据泄露。
4.定期复核定期复核分析方法和流程，确保其适用性和有效性。
通过上述步骤，企业可以建立一套完整的计划生产达成率统计分析方法，从而为企业的生产管理提供科学依据，促进企业持续发展和竞争力提升。
数据分析的六种基本分析方法数据分析是当前热门的技能之一，许多企业和组织都在数据分析师的帮助下利用数据来做出决策。
然而，数据分析的过程并不简单，它涉及到多种方法和技巧。
本文将介绍数据分析中的六种基本分析方法，帮助读者了解和应用这些方法。
一、描述性统计分析法描述性统计分析是数据分析的基础，它主要通过计算一系列统计指标，如平均值、中位数、标准差等来描述和总结数据的特征。
通过描述性统计分析，我们可以了解到数据的分布情况、中心趋势和离散程度，从而对数据有一个整体的了解。
二、相关性分析法相关性分析是用来研究变量之间关系的一种方法。
通过计算相关系数，可以衡量两个变量之间的相关程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
通过相关性分析，我们可以判断两个变量之间的相关性强弱，进而分析它们之间的因果关系或者预测未来的走向。
三、回归分析法回归分析是一种用来研究因变量和自变量之间关系的方法。
它通过建立数学模型，利用已知的自变量和因变量的观察值来估计未知的自变量和因变量之间的关系。
回归分析可以用来预测未来的趋势和结果，也可以用来验证假设和推断变量之间的因果关系。
四、聚类分析法聚类分析是一种无监督学习方法，它的目标是将相似的样本归为一类，不相似的样本划分到不同的类别。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，从而对数据进行分类和归类。
常用的聚类算法包括K均值聚类和层次聚类。
五、时间序列分析法时间序列分析是一种用来研究时间变化规律的方法，它通过对时间序列数据的观察和建模，预测未来的趋势和变化。
时间序列分析可以用来对季节性变化进行预测，也可以用来分析趋势和周期性的变化。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法和指数平滑法。
六、假设检验法假设检验是一种用来验证统计假设的方法。
它通过对样本数据进行统计分析，判断样本数据是否支持或拒绝特定的假设。
假设检验可以用来验证实验结果的显著性，也可以用来进行参数估计和区间估计。
企业统计分析方法概述统计分析方法包括定性分析方法和定量分析方法两类。
定性分析方法是指在辨证唯物论指导下，运用各种适合的经济理论，通过调查、分析并结合经验、逻辑判断等对社会经济现象的性质、影响因素和变动趋势进行分析的方法。
定量分析方法是指运用数学的方法、统计的方法对社会经济现象的数量表现，包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系等进行分析的方法。
主要包括以下十种方法：对比分析法统计分组和结构分析法平均和变异分析法平衡分析法动态分析法因素分析法相关分析法量、本、利分析法综合评价分析法科技进步测定法第一章对比分析法对比分析法：就是将企业的实际数据与有关的指标数据进行对比，以分析企业实际数据与有关数据之间的对比关系，对企业实际状况做出全面评价和判断的过程。
此法是企业统计分析最常用最基本的方法。
一、对比分析法的种类和内容（1）按对比的时间状况不同，分静态（同一时间）对比和动态（不同时间）对比。
静态对比：实际数与计划数；本企业实际数与另一个企业实际数；本企业实际数与同时期本行业先进水平、国内先进水平、国际先进水平；本企业实际数据与同期经验数据、理论数据。
动态对比：主要内容有企业实际数与企业前期数据、历史最好时期数据、企业发生重大变化时期的数据的对比。
（2）按对比说明的对象不同，分为单指标对比和多指标对比二、对比分析法原则（可比性）（1）指标的内涵和外延可比；（2）指标时间范围可比；（3）指标的计算方法和计量单位可比；（4）总体性质可比。
第二章统计分组和结构分析法统计分组和结构分析法：在统计分组的基础上，计算各组所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。
统计分组和结构分析法的主要运用的方面：（1）企业或调查咨询公司在进行市场调查时，大量运用分组法设计调查问卷，并用结构相对数反映调查结果。
（2）运用结构相对数分析企业总体的质量或工作质量。
（3）根据总体的内部结构认识总体的特征，分析现象的性质和所属的类型。
（4）将不同时间的同一总体的内部结构进行对比，分析现象总体结构变化的过程，揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。
（5）将同一总体相互联系的两种结构放在一起观察，分析研究现象之间的平衡关系。
（6）将分组资料与其他指标联系起来，观察和分析不同社会经济现象之间数量上的依存关系。
（7）在统计分组的基础上，比较各组结构相对数的大小，寻找影响事物现状的主要因素，提出解决问题的办法和措施。
（8）在统计分组的基础上，进行结构性比例分析（此法一般不单独使用,可以与对比分析法等一起使用）。
第三章平均和变异分析法平均和变异分析法：是利用平均指标（反映集中趋势）和变异指标（反映离中趋势）分析社会经济现象的一般水平及差异的方法。
分析时的注意点：（1）根据经济现象本身的特点，依据管理工作所掌握的基础资料，正确计算平均指标，以说明企业生产经营水平的高低，并用以不同总体之间的对比。
（2）平均指标与变异指标结合起来分析，全面认识和评价总体。
（3）将总平均数与组平均数结合分析，正确认识和评价总体结构对平均水平的影响。
（4）将平均数与具体情况结合起来分析，更深入认识总体内部的具体情况和典型事例。
第四章平衡分析法（比较少用）平衡分析法：就是把影响现象平衡的各因素列举出来,并用适当的方法表示它们的关系,从企业实际资料中寻找企业生产经营中的不平衡因素,以便及时采取措施,调整企业行为,保证企业生产经营健康发展。
企业平衡分析的主要方法：㈠编制平衡表1、收付式平衡表2、并列式平衡表3、棋盘式平衡表㈡建立平衡关系式，进行分析和推算1、实物平衡式2、价值平衡式第五章动态分析法动态分析法：是通过对企业生产经营等方面的发展过程和变动程度进行分析，从而揭示企业生产经营发展变化的特征、速度、趋势和规律性的分析方法。
动态分析法主要包括两个方面：第一，编制时间数列观察企业经济现象发展变化的过程、趋势及其规律，计算相应的动态分析指标，用以描述现象发展变化的特征；第二，编制较长时期的时间数列，测定长期趋势、季节变动的规律，并进行统计预测，为经营决策提供依据。
具体操作和分析方法：一、编制时间数列：将企业经济现象某一指标在不同时间上的数值，按时间先后排列形成数列。
它由指标所属的时间和指标数值两个要素构成。
二、计算动态分析指标，描述现象变化的特征1．动态比较指标：增减量、发展速度、增减速度2．动态平均指标：平均发展水平、平均发展速度、平均增长速度三、测定时间数列的变动规律，并据以进行预测和决策1．长期趋势分析和预测2．季节变动分析与预测第六章因素分析法因素分析法：是用来测定受多种因素影响的某种经济现象总变动中，各个因素的影响方向和影响程度的一种统计分析法。
一、因素分析法主要通过编制指标体系来进行㈠指数。
㈡综合指数。
二、指数体系及其因素分析㈠对总量指标变动进行二因素分析的综合指数体系。
㈡对总量指标变动进行多因素分析的指数体系及连锁替代法。
㈢平均指标指数体系（分析平均工资的变化）三、因素分析法的扩展运用第七章相关分析法相关分析法：是测定经济现象之间相关关系的规律性，并据以进行预测和控制的分析方法。
一、相关关系及其类型相关关系：有关系但并不是确定关系。
类型：正相关、负相关；线性相关、曲线相关；单相关、复相关。
二、相关分析的内容1、确定现象之间有无相关关系以及相关关系的类型2、判定现象之间相关关系的密切程度3、拟合回归方程4、判定回归分析的可靠性5、根据回归方程进行内插、外推预测和控制三、直线相关㈠相关系数：说明两个变量之间直线相关关系密切程度的指标，用r表示。
r的绝对值在0.3以下，表明两变量不相关；r的绝对值在0.3～0.5之间，表明两变量低度相关；r的绝对值在0.5～0.8之间，表明两变量显著相关；r的绝对值在0.8以上，表明两变量高度相关；㈡回归分析：直线回归分析基本形式y=a+bx（求解a、b）第八章量、本、利分析法量、本、利分析法是依据业务量、成本、利润三者间的相互关系，测定某项业务盈亏点，对企业利润做出预测和决策的方法。
一、量、本、利分析法的有关概念1、产品成本：企业的产品制造成本和期间费用相加之和。
包括固定成本和变动成本。
2、变动成本：随产品产量变动、为生产产品而支出的各项直接费用,包括原材料、燃料、动力费用和计件工资等。
3、固定成本：不随产品产量变动的、为生产产品而支出的直接费用，包括固定资产折旧、管理费用等。
4、产品制造成本：是指企业为生产产品或提供劳务所直接支付的直接材料费用、直接工资费用、其他直接支出费用和制造费用。
5、期间费用：是指企业为组织和管理生产经营活动而发生的管理费用和财务费用，以及为销售和提供劳务而发生的销售费用。
6、单位产品成本：是指在批量生产和销售情况下每一单位产品生产或销售平均耗用的成本，它等于总成本除以产品产量或销售量。
7、盈亏平衡点：是指产品销售收入与产品销售成本相等，既无利润又不亏损的状况，也称保本点。
增加产量或销售量，超过平衡点，企业就能获得利润；减少销售量，达不到盈亏平衡点，企业就要发生亏损。
二、量、本、利分析法的基本原理总成本是由变动成本和固定成本构成。
在一定限度内，产量或销售量增加，固定成本并不增加，则单位产品固定成本下降；产量或销售量增加，变动成本增加，而单位产品变动成本随企业生产技术和管理水平的高低会有不同幅度的变化。
运用量、本、利分析法即可找到销售收入等于销售成本的产量或销售量，即盈亏平衡点。
三、量、本、利分析法的应用内容1、测算盈亏平衡点在盈亏平衡点:产品销售收入=产品销售成本产品销售成本=固定成本总额+(单位产品变动成本×销售量)∴盈亏平衡点的销售量=固定成本总额/(单位产品销售价格-单位产品变动成本)据此可计算出盈亏平衡点的销售量和销售收入.例:某企业计划生产的甲产品每台价格100元,每台产品的变动成本80元,固定成本60000元,则甲产品盈亏平衡点的销售量=60000/(100-80)=3000台,销售收入=100×3000=300000元2、测算企业在一定利润目标下的销售量一定利润额的销售量=(固定成本总额+销售利润额)/(单位产品销售价格-单位产品变动成本)例：上述企业在计划期间希望获得1万元的利润，在其他条件不变的情况下，则甲产品的销售量=（60000+10000）/（100-80）=3500台。
3、预测企业达到一定销售量时，在其他条件不变的情况下，所能获得的销售利润。
销售利润额=销售量×(单位产品销售价格-单位产品变动成本)-固定成本总额例：上述企业在未来期，计划将甲产品的销售量提高到4000台，则企业可获得利润=4000×（100-80）-60000=20000元。
第九章综合评价分析法一、综合评价分析法：是用于多个指标、多个单位同时进行评价和比较的方法，又称多变量综合评价分析法。
二、综合评价分析法的步骤1、根据评价分析的目的，选择若干个指标，建立综合评价分析的指标体系；2、收集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理；3、确定指标体系中各指标的权数，以保证评价分析的科学性；4、对指标进行汇总，计算综合评价分析值，进行排序，并得出结论。
第九章综合评价分析法一、综合评价分析法：是用于多个指标、多个单位同时进行评价和比较的方法，又称多变量综合评价分析法。
二、综合评价分析法的步骤1、根据评价分析的目的，选择若干个指标，建立综合评价分析的指标体系；2、收集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理；3、确定指标体系中各指标的权数，以保证评价分析的科学性；4、对指标进行汇总，计算综合评价分析值，进行排序，并得出结论。
五、确定综合评价分析指标的权数主要方法：1、经验判断法。
2、专家咨询法。
六、综合评价分析指标值的计算方法1、打分综合法。
2、打分排队法。
3、综合指数法。
例：国家统计局的工业企业经济效益评价指数体系2396.40——104.16——100——%综合经济效益指数12.879512.87951396%工业产品销售率101650010.30170001016500元/人全员劳动生产率13.203.515.094143.71%成本费用利润率14.311.4514.811.5151.52次/年流动资金周转率126012.00551260%资产负债率15.3311516.6712516120%资产保值增值率18.691022.42122010.7%总资产贡献率⑦= ⑥/ ①* ②⑥④= ③/ ①* ②③②①加权分值%实际加权分值%实际B 企业A 企业统一权数%全国标准值计算单位指标名称24注意:资产负债率的计算方法,指标值小于等于60%时,即可的12分;当指标值大于60%小于1时,其得分=(指标值-不允许值1) ÷(0.6-不允许值1);当指标值大于或等于1(即资不抵债),即得分为0。
