生產是一種有限資源的配置，企業需要根據市場需求和資源條件進行合理的生產安排。下面是一些生產管理的最佳實踐和方法，可以幫助企業提高生產效率。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇一

數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價并改進數據分析的有效性組成。

識別需求。

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

收集數據。

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇二

生產管理包括人員管理，設備管理，物流管理，工藝流程管理，環境管理，質量管理。

生產管理中要對生產的產品充分認識，熟悉必要的專業知識。特別重要的是通過對人機料法環的有效控制實現線體平衡。

在生產過程中注意對過程質量的'跟進，小時效率的測評。才能有效實現品質效率的提升。

1、周密計劃、統籌兼顧。

2、明確目標、抓住關鍵。

3、妥善準備、周密部署。

4、嚴格執行、有效監管。

5、認真總結、持續改善。

生產管理（productionmanagement）是計劃、組織、協調、控制生產活動的綜合管理活動。內容包括生產計劃、生產組織以及生產控制。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇三

對比分析法是指將兩個或兩個以上的數據進行對比，分析他們的差異，從而揭示這些數據所代表的事物發展變化情況和規律性。

表達事物發展的變化以及研究其中的規律。

對比分析法的特點是：可以非常直觀地看出事物某方面的變化或差距，并且可以準確、量化地表示出這種變化或差距。

對比分析法可分為靜態比較和動態比較兩類橫比。

動態比較是在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較，也叫縱比。

與目標對比：即實際完成值與目標進行對比，屬于橫比。

與目標對比：即實際完成值與目標進行對比，屬于橫比。

目前實際完成的值與目標值進行對比。

不同時期對比：選擇不同時期的指標數值作為對比標準，屬于縱比。

統計部門、單位、地區對比：與同級部門、單位、地區進行對比，屬于橫比。

橫比，條件相同(比如，時間)，結果不同。

縱比：結果相同，條件不同。

分組分析法是根據數據分析對象的特征，按照一定的標志，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以展現其內在的聯系和規律。

分組分析法的關鍵在于對確定數組與組距。在數據分組中，各組之間的取值界限稱為組限。上限值和下限值的平均數稱為組中值。

結構分析法是指被分析研究總體內部各部分與總體之間進行對比的分析方法，即總體內各部分占總體的比例，屬于相對指標。

同比和環比。

同比：去年的這個時間段和今年的這個時間段進行對比叫做同比。

環比：上一個月和這一個月進行對比。

結構相對指標(比例)的計算公式為：

結構相對指標=總體某部分的數值/總體總量*100%。

市場占有率=(某種商品銷量/該種商品市場銷售總量)*100%。

平均分析法就是運用計算平均數的方法來反映總體在一定時間、地點條件下某一數量特征的一般水平。

平均指標可用于同一現象在不同地區、不同部門或單位間的對比，還可用于同一現象在不同時間的對比。

比如分析不同行業、地區的平均從業人數、平均營業收入等。所有數量指標都可以依據不同的分組用單位數來平均，進行對比、分析。

交叉分析法。

交叉分析法通常用于分析兩個變量之間的關系，即同時將兩個有一定聯系的變量及其值交叉排列在一張表格內，使各變量值成為不同變量的交叉結點，形成交叉表，從而分析交叉表中的變量之間的關系。

綜合評價分析法。

綜合評價分析法的基本思想是將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行分析評價，比如不同地區的社會發展水平，企業經濟效益評價等，都可以用這種方法。

綜合評價分析法主要有三大特點：

評價過程不是逐個指標順次完成的，而是通過一些特殊方法將多個指標的評價同時完成。

在綜合評價過程中，一般要根據指標的重要性進行加權處理。

評價結果不再是具有具體含義的統計指標，而是由最終的分值進行綜合排序。

矩陣分析法是指將事物(如產品、服務)的兩個重要屬性作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇四

所謂作業標準化，就是對在作業系統調查分析的基礎上，將現行作業方法的每一操作程序和每一動作進行分解，以科學技術、規章制度和實踐經驗為依據，以安全、質量效益為目標，對作業過程進行改善，從而形成一種優化作業程序，逐步達到安全、準確、高效、省力的作業效果。

(1)標準化作業把復雜的管理和程序化的作業有機地融合一體，使管理有章法，工作有程序，動作有標準。

(2)推廣標準化作業，可優化現行作業方法，改變不良作業習慣，使每一工人都按照安全、省力、統一的作業方法工作。

(3)標準化作業能將安全規章制度具體化。

(4)標準化作業還有助于企業管理水平的提高，從而提高企業經濟效益。

1)、目標指向：即遵循標準總是能保持生產出相同品質的產品。因此，與目標無關的詞語、內容請勿出現。

2)、顯示原因和結果：比如“焊接厚度應是3微米”這是一個結果，應該描述為：“焊接工用3.0a電流20分鐘來獲得3.0微米的'厚度”。

3)、準確：要避免抽象：“上緊螺絲時要小心”。什么是要小心?這樣模糊的詞語是不宜出現的。

4)、數量化-具體：每個讀標準的人必須能以相同的方式解釋標準。為了達到這一點，標準中應該多使用圖和數字。

5)、現實：標準必須是現實的，即可操作的。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇五

生產管理一切活動圍繞這五大要素進行，即人、機、物、法、環。作為生產管理者，必須要明白的這五大要素具體指什么內容。

人：就是指在現場的所有人員，包括主管、生產員工、搬運工等一切存在的人。人的性格特點不一樣，那么生產速度，對待工作的態度，對產品的質量的理解就不一樣。那么，作為領導就需要了解他的員工，不能用同樣的方法領導所有人，在公平的前提下要區別對待，是他們人盡其才，發掘性格特點的優勢，削弱性格特點的劣勢，要善于用人。

機：就是指生產中所有的設備、工具等輔助生產用具。生產中，設備的運作是否正常，工具的好壞是影響生產進度，產品質量的又一因素。好的設備管理，能提高生產效率，提高生產質量。

物：就是指物料，半成品、配件、原料等產品用料。現在的工業產品生產，分工細化，一般都有幾種幾十種配件或是幾個部門同時運作。不論你在哪個部門，工作的結果都會影響到其他部門的生產運作。所以在生產管理的工作里面，必須密切注意前工序送來的半成品，好的管理者是一個能縱觀全局的`人。

法：就是法則。只生產過程中所需要遵循的生產規章制度。嚴格按照規章作業，是保證產品質量和生產進度的一個條件。

環：指環境。環境也會影響產品的質量。比如，食品行業。生產環境。生產管理一切活動圍繞這五大要素進行，即人、機、物、法、環。作為生產管理者，必須要明白的這五大要素具體指什么內容。

生產管理一切活動的開展，都是圍繞這五大要素進行。比如6s管理、精益生產、tpm全面設備管理，為達到這五大要素的最優化狀態。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇六

3)場地規劃，標注清析;。

4)工作流程，有條不紊;。

5)規章制度，落實嚴格;。

6)現場環境，衛生清潔;。

7)設備完好，運轉正常;。

8)安全有序，物流順暢;。

9)定量保質，調控均衡;。

10)登記統計，應記無漏。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇七

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇八

安全重在管理，管理重在現場，現場重在落實。生產活動是一個變化的動態的過程,作為生產活動主體的各類人員，由于受各類環境因素和自身條件的影響，在這個過程中，經常會有各類不安全行為的發生，這就要各級管理人員、尤其是生產現場的班組長、跟班隊長，要多督促、多檢查，發現隱患及時處理，認真落實好班組長安全生產責任制。各類檢查人員要深入現場發現問題、解決問題，而不是在辦公室聽匯報。同時，加大對各級管理人員的考核力度，一級管一級，下級對上級負責，層層落實好崗位職責，使生產現場控制在有序、平穩的狀態中。

一是發揮好理念先導作用。

心態安全是安全生產健康發展的基礎和前提，最能體現安全意識。無論是管理者還是普通員工，只有心態安全才會行為安全，才能保證安全制度落到實處。以安全價值觀為核心的安全理念是心態安全文化建設的靈魂。追求健康是人皆有之的基本需求，可是為什么在一些單位“三違”現象屢禁不止?最根本的問題就是觀念問題，就是沒有樹立正確的安全理念。比如說，一些單位盲目追求效益，迫使或誘發本單位職工拼設備、拼體力，違章冒險蠻干;又比如，上級組織安全大檢查是幫助下級查出隱患，預防事故，這本是好事，可下級往往百般應付，恐怕查出什么問題，查出問題便想方設法大事化小、小事化了;再比如，“我要安全”本來應是職工本能的內在需要，可現在卻變成了管理者強迫被管理者必須完成的一項硬性指標。如果上述錯誤觀念不破除，正確的安全理念不樹立，那么，安全生產的建設就永遠是一座空中樓閣。

二是發揮好宣傳教育作用。

安全管理的落腳點在班組，防范事故工作的終端是每一位員工，目的就是要努力保證他們的人身安全。因此，如何認真地確立起每一位員工的安全意識，使之實現“要我安全”，到“我要安全”的根本性轉變，是企業安全文化建設的中心任務。堅持以人為本的安全方針，營造“人人關注安全”良好氛圍，必須拓寬宣傳教育形式，建立起整體性的、全方位、全過程、全員的安全環境。通過電視、報刊、板報、標語、讀本等媒體和安全知識競賽、演講比賽、歌詠文藝演出等形式多樣的活動，加強安全生產宣傳攻勢，做到寓教于樂，使安全生產意識深入人心，安全知識廣為傳播，潛移默化地規范人的安全行為，培養人的安全心態。

三是發揮好親情感染作用。

從理論上講，促使全員樹立正確的安全意識，最基本、最有效的手段就是宣傳教育。安全生產的宣傳教育適應了職工群眾對安全生產的內在需求，從主觀上講職工是愿意接受的。要解決安全問題入心入腦的問題，還應注重情感投入，可采用親情教育法，時時提醒職工牢記親人的囑托;如為職工過生日，送警句，兄弟交心等方法，不失時機、潛移默化地向職工宣傳安全思想;再就是開展安全共保活動，基層單位定期向職工家屬發出安全承諾書，號召家屬發揮好安全第二道防線作用，真誠邀請家屬參加到安全共保活動中來。

四是發揮好管理規范作用。

職工安全素質的.高低與安全管理者的方法是有直接聯系的。過去，管理者抓“三違”更多依賴的是批評教育和經濟處罰。不可否認，批評和罰款能使違章職工的思想受到觸動，但僅僅通過經濟手段控制“三違”現象是不現實的。尤其是個別管理人員在執行制度過程中方法簡單粗暴，很容易使職工感情上受到傷害，進而對安全管理人員產生抵觸情緒和逆反心理，使經濟處罰的有效作用大打折扣。為了增強管理效果，管理者應該在嚴格執行剛性制度的同時，注重柔性管理方法的使用。如在基層單位會議室設置“不規范行為警示臺”，讓違章指揮和違章操作者站到臺上，將違章經過及危害說清楚，促使其自我反思，自覺遵守規章制度。企業管理人員要發揮示范作用，當生產條件達不到安全、危害員工健康時，不得盲目指揮、違章指揮。尤其當威脅到員工生命安全時，要把保障員工的安全放在第一位。此外，要為員工創造優美、舒適的工作環境，確保員工心情舒暢、精力充沛地去工作。

五是落實制度“嚴”字當頭。

人即是安全工作的受益者，又是出事故的受害者，搞好安全生產工作必須堅持“以人為本”。因為人的生命只有一次。從我們每個人成長的艱難性，可以看到父母之心難違;從失去親人悲痛的難忍性，可以看到親緣之情亦難違;從黨對人民群眾生命安全的高度負責性，我們深知黨心民心更不可違。因此，抓好安全生產工作是每一個管理人員的基本要求，也是每一個企業搞好安全工作的出發點和落腳點。以人為本抓好安全生產工作必須從人的生命只有一次作為基本出發點，看待安全工作的重要性和緊迫性。

落實安全生產規章制度，規范人的行為對搞好安全生產工作極其重要。企業的各級管理人員要抓好制度的教育和落實，使廣大員工懂得安全生產管理規章制度是用多少人的鮮血和生命及沉痛教訓寫成的，按規章制度和操作規程運作就是珍惜生命、珍惜父母的養育之恩，珍惜家人和兒女的情感。教育員工自覺用規章制度規范自己的行為，把自覺執行規章制度變成大家的自覺行為。落實安全生產規章制度，規范人的行為要狠抓一個“嚴”字，要“嚴”字當頭，要嚴制度、嚴標準、嚴明勞動紀律。特別是對那些日常違章人員，在對其做到教育的基礎上，利用暴光、經濟重罰等措施，督促本人增強安全意識和抓好安全生產的自覺性。同時，還要堅持好各級管理人員現場值班制度，如不能做到，不論涉及到誰，都按規定進行考核及處罰，從而增強各級管理人員抓好安全生產的自覺性。

六是落實安全生產規章制度，還要著眼于一個“全”字。

綜合治理，總體推進，要求各級領導都要從大局出發，牢固樹立安全生產“一盤棋”的思想。值班、頂崗和一線指揮都要及時解決安全生產中的問題。

加強安全教育培訓，是確保企業生產安全的重要舉措，也是培育安全生產文化之路。安全事故的發生，除了員工安全意識淡薄是其根源外，還有一個重要的原因是員工的自覺安全行為規范缺失、自我防范能力不強。應加強安全教育培訓，堅持重安全意識、重安全規程、重安全行為規范、重細節養成;應以安全意識教育為先，以提高安全技能為重，以養成安全生產行為規范為目的;培養員工的安全行為規范，全面提升安全防范技能，確保安全生產。

生產一線是企業安全工作的著力點和落腳點。

一是要源頭參與，對于企業涉及到保障職工安全與健康內容的制度、規定，依法規范、強化責任，加大監督檢查力度。

二是要立足班組，提高職工自保互控能力。班組是企業的“細胞”，是安全生產最直接的承擔者和參與者。要夯實班組安全基礎，一方面要加強職工的安全知識培訓，提高職工應變能力和安全技能，以適應崗位工作要求。另一方面要建立班組自保互控體系，以自保為主，互控為輔，不斷增強職工保安全、反違章的內在驅動力。

三是要突出重點，強化安全生產專項檢查。圍繞安全重點開展專項監督檢查。采取職工代表定期檢查、突擊檢查、巡回檢查和跟蹤追查等方法，增強監督檢查的針對性和實效性。對重大危險源和重大事故隱患，及時下達紅黃通知書，建立安全檔案，追蹤整改。嚴格按照“四不放過”的原則處理事故。加大對生產現場、生產設備、有毒有害作業崗點以及職工行為的監督檢查和整改力度。

總之，安全工作只有起點，沒有終點，只有真正做到領導重視，措施落實、考核到位，嚴格獎懲兌現，不斷提高安全管理水平，才能確保安全生產。從而在全礦范圍內形成安全工作上下齊抓共管的良好局面，促進礦區安全生產工作的穩步健康發展。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇九

“5s”是整理(seiri)、整頓(seiton)、清掃(seiso)、清潔(seikeetsu)和素養(shitsuke)這5個詞的縮寫“5s”，起源于日本。5s是創建和保持組織化，整潔和高效工作場地的過程和方法，可以教育、啟發和養成良好“人性”習慣，目視管理可以在瞬間識別正常和異常狀態，又能快速、正確的傳遞訊息。

準時生產方式是起源于日本豐田汽車公司，其基本思想是“只在需要的時候，按需要的量生產所需的產品”。這種生產方式的核心是追求一種無庫存的生產系統，或使庫存達到最小的生產系統。

kanban是個日語名詞，表示一種掛在或貼在容器上或一批零件上的標簽或卡片，或流水線上各種顏色的信號燈、電視圖象等。看板是可以作為交流廠內生產管理信息的手段。看板卡片包含相當多的信息并且可以反復使用。常用的看板有兩種：生產看板和運送看板。

工廠的庫存管理是供應鏈的一環，也是最基本的一環。就制造業而言，加強庫存管理，可縮短并逐步消除原材料、半成品、成品的滯留時間，減少無效作業和等待時間，防止缺貨，提高客戶對“質量、成本、交期”三大要素的滿意度。

tpm起源于日本，是以全員參與的方式，創建設計優良的設備系統，提高現有設備的`利用率，實現安全性和高質量，防止故障發生，從而使企業達到降低成本和全面生產效率的提高。

生產過程中到處充斥著驚人的浪費現象，價值流圖(valuestreammapping)是實施精益系統、消除過程浪費的基礎與關鍵點。

由于流水線布局不合理導致生產工人無謂地移動，從而降低生產效率；由于動作安排不合理、工藝路線不合理，導致工人三番五次地拿起或放下工件。

所謂拉動生產是以看板管理為手段，采用“取料制”即后道工序根據“市場”需要進行生產，對本工序在制品短缺的量從前道工序取相同的在制品量，從而形成全過程的拉動控制系統，絕不多生產一件產品。jit需要以拉動生產為基礎，而拉系統操作是精益生產的典型特征。精益追求的零庫存，主要通過拉系統的作業方式實現的。

為了使停線等待浪費減為最少，縮短設置時間的過程就是逐步去除和減少所有的非增值作業，并將其轉變為非停線時間完成的過程。精益生產是通過不斷消除浪費、降低庫存、減少不良、縮短制造周期時間等具體要求來實現的，降低設置時間是幫助我們達到這一目標的關鍵手法之一。

jit是精益生產的終極目標，它是通過不斷消除浪費、降低庫存、減少不良、縮短制造周期時間等具體要求來實現的。單件流是幫助我們達到這一目標的關鍵手法之一。

kaizen是個日語名詞，相當于cip。當開始精確地確定價值，識別價值流，使為特定產品創造的價值的各個步驟連續流動起來，并讓客戶從企業拉動價值時，奇跡就開始出現了。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇十

數據分析是當今社會中不可或缺的重要工具之一。隨著信息技術的迅猛發展，我們可以從各個領域收集到大量的數據，這些數據蘊含著巨大的潛力和價值。數據分析方法的應用可以幫助我們更好地理解、挖掘和利用這些數據。通過多年的實踐，我發現了一些有效的數據分析方法，這些方法對于提高數據分析的準確性和效率具有重要意義。

首先，清晰的問題定義是進行數據分析的基礎。在開始任何分析之前，我們必須明確分析的目的和問題。如果問題定義不明確，那么數據分析的結果很可能陷入無法解釋和使用的境地。因此，我們應該在分析之前花費足夠的時間和精力來了解和詳細描述問題。這包括澄清分析的目標、確定關鍵指標以及收集相關的背景信息。只有在問題定義清晰的情況下，我們才能更好地運用數據分析方法來解決問題。

其次，合理選擇和運用合適的數據分析方法是提高分析效果的關鍵。在數據分析的過程中，我們應該選擇和運用適合問題的方法。不同的問題和數據需要不同的方法來進行分析。例如，如果我們想要了解和預測市場趨勢，我們可以使用時間序列分析方法。而如果我們想要研究變量之間的關系，我們可以使用回歸分析方法。此外，我們還可以結合多個方法，比如聚類分析和因子分析，來探索和發現數據中的隱藏模式和結構。因此，我們需要根據具體情況選擇和運用合適的數據分析方法，以取得最佳的效果。

第三，數據質量的保證是數據分析的前提。數據分析的結果和結論依賴于數據的質量。如果數據存在錯誤、遺漏或不一致，那么結果很有可能是錯誤或不可靠的。因此，在進行數據分析之前，我們應該首先對數據進行清洗和預處理。這包括刪除錯誤和重復的數據、填充缺失值以及處理異常值。此外，我們還應該對數據進行檢查，確保數據的一致性和可靠性。只有在數據質量得到保證的情況下，我們才能對數據進行有效的分析和解釋。

第四，數據可視化是提高數據分析效果的重要手段。數據可視化是將數據以圖表、圖形等形式展示出來的過程。通過數據可視化，我們可以更直觀地理解和解讀數據，發現數據中的規律和趨勢。同時，數據可視化還可以幫助我們將復雜的數據變得更加易于理解和溝通。在數據分析的過程中，我們可以使用各種可視化工具和技術，包括條形圖、折線圖、散點圖等等。因此，數據可視化是提高數據分析效果的重要手段。

最后，數據分析是一個不斷學習和改進的過程。數據分析領域變化迅速，新的方法和技術不斷涌現。因此，我們應該保持學習和更新的態度，不斷改進和提升自己的數據分析能力。這包括學習新的分析方法和工具，掌握新的技術和技巧，以及參與到實際的分析項目中。只有通過不斷學習和改進，我們才能更好地應對數據分析的挑戰和機遇。

綜上所述，數據分析是一項重要且復雜的工作。通過清晰的問題定義、合理選擇和運用合適的方法、保證數據質量、使用數據可視化手段以及持續學習和改進，我們可以提高數據分析的準確性和效率。只有通過科學嚴謹的數據分析，我們才能更好地理解和利用數據，為決策和創新提供有力的支持。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇十一

數據分析是當今信息時代的一項重要技能，無論在商業、科研還是社會調查等領域，數據分析都扮演著至關重要的角色。在這一領域內，合理的數據分析方法是確保結果準確性和可靠性的關鍵。經過長期的學習和實踐，我不僅掌握了一系列數據分析方法，也積累了一些寶貴的心得體會。本文將從如何選擇合適的數據分析方法、數據清洗的重要性、統計方法的運用、可視化分析的優勢以及數據分析的局限性等五個方面進行探討。

首先，在數據分析的過程中，選擇合適的數據分析方法至關重要。在實際應用中，根據問題的性質選擇合適的數據分析方法是提高分析效果的關鍵。比如，在觀察型數據分析中，可以使用描述性統計分析的方法，以獲得數據的整體特征和分布情況；而在實證型數據分析中，可以采用回歸、相關、因子分析等方法，以探究變量之間的關系和預測未來趨勢。因此，熟練掌握不同的數據分析方法，并根據實際情況進行靈活運用，可以極大地提高分析的效果和準確性。

其次，數據清洗是數據分析過程中一個至關重要的環節。數據的質量決定了最終分析結果的可靠性，而數據清洗是確保數據質量的關鍵步驟。在進行數據清洗時，一方面要及時剔除異常值和缺失值，另一方面要對數據進行去重和統一化處理。只有經過一番完善的數據清洗，才能保證后續的數據分析結果的準確性和可靠性。因此，數據清洗是數據分析過程中不可忽視的一環，需要投入充分的時間和精力。

再次，統計方法在數據分析中起到了至關重要的作用。統計方法可以幫助分析者從數據中提取出有用的信息，并對其進行推斷和判斷。常見的統計方法包括假設檢驗、方差分析、回歸分析等。通過運用這些統計方法，我們可以在分析中得出有科學依據的結論，并為決策提供參考依據。但同時，我們也要注意統計方法的局限性，不能將統計結果作為唯一的依據，還需要結合背景知識和實際情況進行綜合考量。

此外，可視化分析在數據分析中也具有無可替代的優勢。通過數據可視化工具，我們可以將龐大的數據量轉化為直觀、易懂的圖形，提高數據表達的效果和可解釋性。比如，將數據繪制成散點圖可以直觀地表示變量之間的相關關系，繪制柱狀圖可以直觀地展示不同類別的數據特征等。通過這種形式的數據呈現，我們可以更好地理解數據背后的規律和趨勢，為分析提供更多的啟示和幫助。

最后，數據分析方法也有一定的局限性。首先，在數據分析中，我們只能根據現有的數據進行分析和推斷，而無法獲取到未知的變量和數據；其次，數據分析只是一種輔助決策的手段，而并非萬能的解決方案，決策者還需結合實際情況進行綜合考量。因此，在數據分析中，我們既要充分利用數據分析方法的優勢，又要注意其局限性，避免盲目依賴數據分析結果。

綜上所述，選擇合適的數據分析方法、進行數據清洗、運用統計方法、利用可視化分析以及注意數據分析方法的局限性，是保證數據分析效果的關鍵要素。在今后的學習和實踐中，我將進一步深化對這些方面的理解和應用，不斷提升自身在數據分析領域的能力和水平。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇十二

在石油化工行業發展中，市場競爭變得愈加激烈，石油企業為了能夠從激烈的競爭中脫穎而出，占據更大的市場份額，提升市場競爭優勢，加強集輸聯合站安全生產管理十分重要。集輸聯合站的安全生產管理，應該結合實際情況，不斷創新和完善管理方法，有針對性解決石油企業管理工作中存在的缺陷和不足，建立完善的安全管理體系，促使集輸聯合站的安全生產管理逐漸趨于規范化和標準化發展，及時有效的解決其中存在的問題，提升油田企業市場競爭優勢，謀求長遠生存和發展。由此看來，加強集輸聯合站安全生產管理研究十分有必要，創新管理方法，對于后續工作開展具有一定參考價值。

在當前石油產業迅猛發展下，油田企業之間的競爭愈加激烈，為了能夠脫穎而出，加強集輸聯合站安全生產管理是必然選擇。就集輸聯合站安全生產管理工作來看，主要是為了順應市場經濟發展需求，為了達成管理目標，有針對性的組織和控制集輸聯合站生產過程，降低資源浪費的同時，減少成本，創造更大的經濟效益，對于提升石油企業安全管理水平具有十分重要的促進作用。與此同時，通過安全生產管理，有助于降低石油企業經營發展中的風險系數，提升市場競爭優勢。當前我國大多數的石油企業已經了解到加強集輸聯合站安全生產管理的必要性，并針對這一問題，制定了相配套的管理體系。但是，由于缺乏具備充足專業經驗和管理素養的人才，所以實際工作中還存在一系列安全隱患，很容易出現嚴重的安全事故，帶來嚴重的經濟損失和人員傷亡。可以說，工作人員自身的安全意識高低，直接影響到集輸聯合站生產安全，很多工作人員始終未能從根本上了解到安全生產的重要性，在事后出現嚴重安全事故后才會后悔。故此，通過選擇合理有效的安全管理措施，建立完善的動態風險管理機制十分迫切，對于油田企業長遠生存和發展具有十分重要的作用。

1.安全管理意識薄弱。在集輸聯合站安全生產管理工作中，由于安全管理體系不完善，缺乏配套的安全管理制度，所以安全管理工作開展中未能切實落實到實處，或是敷衍了事，過于依賴技術手段，對于原油輸送中可能發生的問題認知和考慮不周全；加之工作人員工作態度不認真，難以積極投入到工作中，為原油輸送埋下了一系列安全隱患，不僅影響到集輸聯合站的正常管理工作開展，還會產生嚴重的經濟損失和人員傷亡，不利于石油企業的長遠發展。2.安全管理體系不健全。石油企業在生產活動開展中，對于集輸聯合站安全生產管理工作重視程度不斷提升，并給予了相配套的支持和幫扶，但是由于工作自身特性，在安全管理體系建立中受到資金、環境和人員等多方面的制約和阻礙，安全管理制度不夠科學合理，難以為后續實際工作開展提供更為堅實的支持和保障。與此同時，石油企業缺乏有效的安全監督，安全監管部門機構設置不完善，未能將安全責任制度切實落實到實處，一旦出現安全問題，無法遵循合理有效的管理制度進行處理，更多的是憑借人員自身專業素質和工作經驗進行處理，很融為后續企業發展埋下安全隱患。還有很多的石油企業，在內部各個部門工作交流過程中，忽視對集輸聯合站安全生產管理問題的研究和分析，致使安全生產管理各項工作遲遲未能提升日程，在一定程度上制約著石油企業的長遠生存和發展。3.人員責任意識不高。在集輸聯合站安全生產管理中，部分石油企業制定了完善的安全生產管理制度和流程，但是部分集輸聯合站安全生產管理人員自身責任意識不高，缺乏有效的教育培訓。這就導致在實際工作中，未能嚴格遵循安全生產管理制度和流程開展工作，工作不夠規范，敷衍了事，缺乏工作積極性，這就為后續工作埋下了一系列安全隱患，一旦出現安全事故，帶來十分嚴重的后果。

石油企業在經營生產中，原油輸送安全直接影響到企業的經營效益和生產安全，由于工作自身特性，受到多種客觀因素影響，很容易出現安全事故。故此，為了能夠確保原油輸送安全有序進行，針對其中存在的問題，有針對性的.予以解決和完善，提出以下幾方面措施。1.加強人員教育培訓，提升人員安全責任意識。工作人員自身的專業素質和責任安全意識高低，將直接影響到集輸聯合站生產安全，為了解決其中存在的問題，應該加強對人員的教育培訓。首先，幫助工作人員提高對輸油管道安全管理認知水平和重視程度，能夠不斷學習和掌握相關安全知識。其次，定期組織輸油生產安全的相關宣傳教育活動，企業內部全員參加，調動人員積極性，營造良好的企業安全氛圍，促使企業工作人員可以了解到安全生產的重要性，做到有效方法，切實將各項責任落實到實處。最后，建立完善的安全制度，結合實際情況不斷優化和創新管理方法，制定完善的集輸聯合站安全生產管理體系，促使各項工作能夠有效落實到實處，逐漸規范化、標準化發展。最后，還要注重工作人員的專業素質和責任意識的提升，在崗位實踐前，組織人員進行培訓和考核工作，學習和掌握輸油生產安全專業知識，定期組織安全演練，在提升工作人員專業素質的同時，具備更高水平的應急能力和責任意識，確保集輸聯合站安全生產管理工作可以有序進行。2.建立完善的風險管理評價機制，加強風險管控。石油企業在生產活動開展中，原油輸送過程很容易受到客觀因素影響，埋下安全隱患。基于此，需要進一步加強對原油輸送全過程的風險控制，根據不同風險類型建立完善的風險評價機制，針對工作重點著重進行管理。同時，吸收和借鑒國外先進的管理技術和經驗，結合我國自身國情，進一步創新管理方法，建立更具中國特色的集輸聯合站安全管理體系，為后續工作有序開展提供堅實的支持和保障。最后，還要定期對機械設備進行檢修盒保養，及時有效的消除其中故障隱患，降低設備故障幾率，保證輸油設備安全有序進行，盡可能避免安全事故的出現。3.提升科技水平，運用現代化管理技術。在集輸聯合站安全管理工作中，運用現代化管理技術是十分必要的，充分發揮現代化信息技術優勢，建立安全管理信息系統，提升管理科技水平，為集輸聯合站安全管理工作提供堅實的技術保障。但同時，需要建立完善的管理制度，確保各項工作有序落實到實處，提升管理成效。

四、結語。

綜上所述，加強集輸聯合站的安全生產管理，應該不斷創新和完善管理方法，建立完善的安全管理體系，促使集輸聯合站的安全生產管理逐漸趨于規范化和標準化發展，提升油田企業市場競爭優勢，謀求長遠生存和發展。

參考文獻：

[2]龐誠.定邊采油廠王圈集輸聯合站安全研究評價模式研究[d].西安石油大學,2012.

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇十三

近年來，隨著科技的快速發展和市場競爭的日益加劇，企業生產管理的重要性不言而喻。作為一名從業多年的生產管理人員，我深切體會到了生產管理的復雜性和關鍵性。在實踐中，我不斷摸索總結，結合自身的實際經驗，逐漸形成了一套適合我所在企業的生產管理考核方法。下面我將圍繞這一主題，談談我的心得體會。

首先，一個科學有效的生產管理考核方法應該是基于數據的。在我所在的企業中，我們注重數據的采集和分析，通過數據的整合和分析，可以直觀地了解生產過程中的情況，并對各個環節進行量化評估。因此，在考核過程中，我會要求每個崗位的員工及時準確地上報相關數據，并進行綜合分析。這樣一方面可以了解到生產過程中的問題和瓶頸，及時采取措施解決；另一方面也可以對員工的工作進行評估，發現問題并提出改進的建議。

其次，生產管理考核方法還應該注重實效性。在實踐中，我發現一些傳統的考核指標已經不能適應現代企業的需求，因此，我們需要對考核指標進行合理的調整和更新。在我負責的車間中，我引入了“效率指標”作為一個重要的考核指標。這個指標直接關系到生產效益，可以觀察到員工在生產過程中是否及時準確地完成任務，從而提高車間整體的生產效率。通過這個指標的引入，我們發現員工對工作的積極性明顯提高，車間的生產效率也得到了有效的提升。

第三，生產管理考核方法不僅要注重量化指標，還應該兼顧質量和安全。在我所在的企業中，安全生產一直被放在非常重要的位置上。因此，我們在考核指標中增加了“安全指標”，對員工的安全意識和安全工作進行了量化評估。同時，在質量方面，我們引入了“不合格品率”作為一個考核指標，以保證產品質量的穩定和持續改進。通過全方位的考核，我們發現員工對安全和質量的重視程度進一步提高，產品質量和員工安全得到了有效保障。

第四，生產管理考核方法需要注重公平性。這是我在實踐中積累的一點經驗。在考核過程中，我始終堅持公平、公正、公開的原則，確保每個員工都有公平競爭的機會。我們建立了明確的考核制度和程序，并將其公之于眾。同時，我也注重與員工的溝通和交流，及時解答他們的疑問和解決他們的困難。通過這種方式，員工對考核制度有了更深入的了解，對制度的認可度大大提升。

最后，生產管理考核方法應該是動態調整的。在實踐中，我發現隨著生產管理的不斷發展和變革，原有的考核方法已經不能適應新的需求。因此，我會根據實際情況及時對考核指標和方法進行調整和優化。同時，我也不斷學習和借鑒其他企業的成功經驗，不斷完善我所在企業的考核方法。通過不斷地調整和優化，我們能夠更好地適應市場的需求和企業的發展。

綜上所述，一個科學有效的生產管理考核方法應該是基于數據的、注重實效性和質量安全、注重公平性，并且需要動態調整。這樣的方法可以幫助企業全面了解生產過程中的問題和瓶頸，并對員工的工作進行全面評估，從而提升生產效益和員工素質。在我所在的企業中，這樣的方法得到了廣泛的認可和應用。相信在不久的將來，這樣的方法還會繼續發展和完善，為企業的發展提供更好的支持。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇十四

現象學不僅是哲學而且是方法，現象學從一般意義來說有先驗、解釋、發生三種，這三種現象學所采用的研究方法一般有先驗研究、解釋學研究以及體驗研究。在大數據背景下，使用者三種方法看待實驗室研究，這三種方法能否成功運用，一要看先驗研究以及解釋學研究中確立的“意向性”，二是這種“意向性”能否成功運用到體驗研究。

1大數據實驗室的現象學先驗研究。

實驗室研究一般會被誤認為就是實證研究，實驗是使用理性的邏輯作用于具體的實物，研究者會受到具體經驗以及假設觀念理論的影響，并且強調將這些因素“不帶偏見”的面對客觀事實，在實驗室研究中我們必須緊緊地圍繞研究對象。在新時代背景下使用現象學先驗視角審視大數據實驗室研究。

何為先驗，康德說:“先驗包含了一切質的可能”也就是說，先驗就是對具體經驗的超越，它包含了具體經驗的一切。那么在大數據背景下，實驗室的研究是結合世界上所有的數據，包含進了一切的人類知識。大數據下的實驗室研究不僅是少數人參與到實驗室的研究，而是通過全球化的數據連接，將單個實驗室的研究擴展到全球，使實驗室研究社會化，它集中人類的知識、智力以及資源進行最優化研究，它囊括了一切人類知識的總量。

從另一個方面來說，現象學的先驗研究注重主體性，研究對象要圍繞研究人員轉，研究人員用自己的視角假設去迫使研究對象顯示真相。在大數據背景下，實驗室研究人員首先要構建的自己假設前見，確立自己的研究視角，接著再從海量的信息中，抽取符合自己“意向性”的信息。就像胡塞爾所說的“向來人們都認為，我們的一切知識都必須依照對象;但是在這個假定下，想要通過概念先天地構成有關這些對象的東西以擴展我們的知識的一切嘗試，都失敗了。因此我們不妨試試，當我們假定對象必須依照我們的知識時，我們在形而上學的任務中是否會有更好的進展”。大數據時代背景下，實驗室研究人員可以充分自由的構建自己先驗世界，再根據自己的先驗世界去提取相關的信息，用這些信息去達到對實驗對象本質的暴露。傳統實驗室研究總習慣于根據實驗對象來確立所使用的知識及方法，按照確定的步驟進行相關的操作，正因為此，傳統實驗室研究中總會受到諸多的限制，科研人員的思維以及思想難以有大的突破。現象學中的先驗研究，首先在思維上要求研究人員充分的發揮思想的作用，實驗室研究中所作的一切都要圍繞這個思想服務，而不是讓科研人員屈服于研究對象，這種新的研究思維及方式在一定程度會促進重大科學的發生及發現。就像牛頓研究宇宙，試圖去理解上帝奧妙的時候，它也是充分的構建自己的先驗世界，宇宙構造可能會有多種情況，其發現萬有引律，就是一個典型的例了，使用新的路徑出發時總會在意外之中有重大發現。

2大數據實驗室現象學解釋學研究。

解釋學現象學重視實驗室研究人員憑借研究自己的主見和前見與信息或文本開展對話，使研究劉象圍繞研究人員轉，但這并不意味著研究人員不顧事實或曲解及歪曲對象甚者編造數據。如果實驗室研究人員在實驗室研究中發現原有的假設不符合事實，那么實驗室研究人員需要調整原來的假設使其符合事實。當然，當我們的假設與實驗研究對象出現短時間的不符合時，實驗室研究人員不可輕率的拋棄先前的假設和獨特的視角，不可圍繞著實驗對象跑而缺乏主見。

解釋學現象學中實驗室研究人員的主見或前見在一定程度上有其適當之處。海德格爾指出，“任何解釋工作之初都必然有這種先入之見，它作為隨著解釋就已經‘設定了的’東西是先行給定的，這就是說，是在先行具有、先行視見和先行掌握中先行給定的”，即實驗室研究人員在進行相關的解釋，是通過這種先行的要素起作用的，把實驗室研究中的某一物解析為另一物時，起主要作用是具有以及掌握先行的視見而確定的。伽達默爾接著指出，“前見其實并不意味著一種錯誤的判斷，它的概念包含它可以具有肯定的和否定的價值，他認為前見首先是判斷的方式，它并不因為見解上的錯誤而受到排除，相反，前見是給定于最后考察一切事情中的決定性的要素之前，在胡塞爾和海德格爾那，前見都有其合理性。可以說，前見在大數據下實驗室研究具有重大價值，實驗室研究人員的確使廣大的實驗室研究人員與信息數據對話，具有高度的創造性，可以按照自己的前見進行相關的實驗活動而不必搖擺不定。正是因為實驗室研究人員有了自己的前見，才敢于冒險，不斷的激發實驗研究人員的創造性，在與數據信息的對話交流中，達到了視界的融合，使研究人員和數據信息兩者都重新獲得理解。

3大數據實驗室的現象學參與式和體驗式研究。

在大數據時代背景下，實驗室研究人員可以充分地構建自己的先驗世界，進行相對應的先驗研究。但先驗研究因為過于強調研究人員的主體性，在一定程度上會產生唯我中心論，那么此時參與式研究就成為了解決先驗研究中不足的一種方法。大數據時代背景下的實驗室研究，研究人員根據自己的需求挑選所需的數據信息，經過數據技術的分析，得到所需的結果。但這不意味著在大數據下，實驗研究人員僅作為一個旁觀者，或只是對象性研究。在面對海量信息得到實驗結果后，更重要的是要參與到實驗中，根據數據信息所給的步驟結果，真正的動手操作，與實驗對象所接觸，“知覺”實驗劉象，與實驗對象之間建立親密的某種關系。與實驗劉象融為一體，將實驗對象的發生變化與特定的因素聯系在一起，去認真思考，以便達到對大數據所給相關知識的理解。參與式的現象學研究實際上已由原來探求知識的認識論轉化為以“知覺”或操作者使用為特點的存在論。

不過，現象學當純真非主體的做法是體驗研究。而實證研究則是多數以邏輯概念思辨或以量化的數據統計，是與體驗研究對立的。參與式與體驗式在現象學研究中的差別在于，從主體上說參與式研究是自己，是自己參與到實驗對象中間;體驗式研究則是實驗的對象，相當于實驗對象自己研究自己，研究者不直接參與到研究對象中去，不干涉研究對象，研究者退居幕后，讓實驗對象任其自由自在變化的發展。比如說，一個實驗研究人員要研究某地人群疾病發生的致病因數，除了經數據信息分析以及在實驗室檢驗和分析樣本外，實驗研究人員要置身于當地人的生活中去，并對當地人的生活不加以任何形式的干擾，詳細記錄當地人每天的日常飲居;跟當地人不斷的交流情感，傾聽當地人與鄰居、家人以及親人的交往故事;觀察當地人的勞作，詳細了解他們的飲食以及生活的自然環境，將這些因素的聯系以及相關的數據數值進行詳細的記錄。體驗式研究不單要求實驗室研究人員傾聽、了解以及記錄實驗對象的事，使實驗對象的思考和言說顯示為“非對象性的言與思”，而且要確使實驗研究人員在記錄和分析實驗報告的'過程中盡可能的避免過度的歸納與概括，進而保持記錄的“非對象性的言與思”。

4大數據實驗室體驗研究的路徑。

現象學研究在人文社科類的研究倍受重視，現在我國每年召開一次現象學與科技哲學學術研討有意將現象學的研究方法引用到科學技術因為傳統的實證研究過于重視研究結果，對研會域的結果過于樂觀，而對研究的過程相對比較輕視。實證研究者確信他們收集的相關事實經驗能理解和說明自己的考察對象。而現象學方法在一定程度上則是對實證研究的不信任和懷疑。現象學對實證研究的質疑主要有:人不能保證自己所聽或所看的信息數據就是對象的本質，研究人員所使用的實證研究得出的結論不一定與事實的本質相符，進一步說，我們怎么才能真正認識別者。比如說，實驗研究人員可以通過測量一張桌了的重量、寬度、長度以及了解桌了的用途和木質以及顏色等，實驗研究人員也可觀察一個病人的氣色，通過儀器了解病人內部發病的機理，但對桌了和病人自身的秘密實驗研究人員卻無法去認識。因為研究人員所認識的只不過是從外部特征對桌了或病人的主觀解釋，都源于研究人員的“主觀”意見，對其內在的本質卻無從得知。

那么要如何認識對象的本質呢?現象學的體驗式研究思路是:。

第一，將自己置身于研究對象本身的特定環境和特定條件下，重視研究對象之間的環境體系及歷史的聯系和精神的交流。傳統的實驗室研究中充斥著實驗現象、結果、數據以及結論等種種的分析等方面的知識考究，而對于研究對象精神聯系，以及實驗的情感態度，內心體驗卻少有考慮。與之相反現象學的體驗式研究，更關注研究主體以及研究對象的內心體驗或內在的精神聯系。實驗室研究人員在實驗研究的過程中，內在的感情思想以及對問題的思考、實驗過程的靈感以及頓悟，這些在現象學體驗研究中將受到重視，而不是像實證研究中，為了達到確定的目的，而往往將實驗科研人員的這些因素忽視掉。在現象學研究中，它關注實驗研究者跟實驗對象精神以及情感之間的聯系。如果實驗對象是人，那么我們將更加注重對象的內心體驗，重視對象的內心承受力，對對方予以重視和尊重;如果實驗的對象是物，那么我們在做研究的過程中應該將物與所處的環境體系以及相關的歷史背景聯系起來，以及實驗對象對人的情感價值和精神的交融。

第二，對實驗對象的體驗描述要通過語言及“象”的藝術化來替代概念化而保持其完整性和真實性。在現象學中存在語言表述的困難，因為物即使存在而被認識，也很難言說，現象學所做的努力依然是使物能“言”，現象學的體驗研究要依賴實驗研究者個性化和藝術化的語言。現象學方法也可以說是帶有“藝術性”的方法。從另一角度上來說，現象學這一詞重要不在于“現”，而在于“象”。現象學來源于卻不直面于現實世界，它是重在用類比中某物“象”某物的思維來闡述和理解現實。“象”雖然不是通過歸納和演繹方法得出，而是使用常規的科學方法去推理演繹得出，但類比的想象可以使人在人與自然對話中獲得理解，在觀察和實驗的過程中可以獲得靈感，在先驗和經驗世界搭建溝通橋梁，從而使實驗室研究達到對經驗的超越。

第三，實驗研究人員與實驗對象建立某種緊密的存在關系，放棄實驗研究人員的研究態度。為什么要實驗研究人員與實驗對象建立緊密關系呢?一是因為實驗對象無法言說。即使能言說，實驗對象的體驗也不是最初的真實體驗。二是實驗研究人員的復述也無法言說。實驗研究人員難以復述實驗對象的體驗，或者說當實驗研究人員再次復述實驗對象描述的體驗時就離實驗對象最初的體驗更加遙遠。從另一個方面來說，即使研究人員用藝術化替代概念化的語言去闡述實驗對象的體驗，這種闡述不能保證實驗對象體驗的完整性和真實性。概念化的歸納以及藝術性的總結都不能對實驗對象的體驗進行描述，體驗式的現象學研究的重點是體驗而不是研究。當實驗研究人員與實驗對象在一起時，實驗研究的過程就可以理解為要與實驗對象建立某種緊密聯系，實驗研究人員的研究要由認識論中“要認識你”的態度轉變為存在論中的“和你在一起”的態度。

5結束語。

對于現象學而言，大數據下的實驗室研究在一定意義上說并不完全是實證研究，在一定程度上，實驗研究人員應該是實驗對象的傾聽者、交流者以及陪伴者。那么此時現象學的意向性就體現為精神或情感的關系。從表面上，看精神與情感是來源于觀察和了解經驗事實的基礎上，但真正的精神和情感是來自于人的先驗意識。實驗研究人員對實驗研究的動物有感情與同情心，是因為動物是人類的朋友，而不是動物給他的研究帶來多大好處;實驗科研人員對某一方面的實驗對象現象敏感察覺，是他先天所俱來的內心精神的本能，而不是他對這看了多少書、了解了多少事實的經驗。

現象學的體驗研究實驗研究人員之所以能認識明自實驗對象，以及能用語言闡述實驗對象的體驗，除了實驗研究人員具有經驗技巧外，還因為實驗研究人員在事前就具備了超越事實經驗的意向性，這種意向性是指先驗的直覺、靈感、情感等。由此看來，現象學的體驗研究的要義在于研究人員要具有先驗的意向性，也可以說體驗研究的前提是先驗研究。體驗研究者之所以能夠在經驗事實的混亂復雜中一以貫之的領會和構建內在的體驗，在于研究者有強大而又發達的先驗意向性。

生產管理的數據分析方法范文（15篇）篇十五

常規分析方法不對數據做抽象的處理，主要是直接呈現原始數據，多用于針對固定的指標、且周期性的分析主題。直接通過原始數據來呈現業務意義，主要是通過趨勢分析和占比分析來呈現，其分析方法對應同環比及帕累托分析這兩類。同環比分析，其核心目的在于呈現本期與往期之間的差異，如銷售量增長趨勢；而帕累托分析則是呈現單一維度中的各個要素占比的排名，比如各個地市中本期的銷售量增長趨勢的排名，以及前百分之八十的增長量都由哪幾個地市貢獻這樣的結論。常規分析方法已經成為最為基礎的分析方法，在此也不詳細介紹了。

統計學分析方法能夠基于以往數據的規律來推導未來的趨勢，其中可以分為多種規律總結的方式。根據原理多分為以下幾大類，包括有目標結論的有指導學習算法，和沒有目標結論的無指導學習算法，以及回歸分析。

其中有指導的學習算法簡單說就是有歷史數據里邊已經給出一個目標結論，然后分析當各個變量達到什么情況時，就會產生目標結論。比如我們想判斷各項指標需要達到什么水平時我們才認定這個人患有心臟病的話，就可以把大量的心臟病人的各項指標數據和沒有心臟病的正常人的各項指標數據都輸入到系統中，目標結論就是是否有心臟病，變量就是各項指標數據，系統根據這些數據算出一個函數，這個函數能夠恰當的描述各個指標的數據與最終這個是否是心臟病人之間的關系，也就是當各個指標達到什么臨界值時，這個人就有心臟病的判斷，這樣以后再來病人，我們就可以根據各項指標的臨界值。這個案例中的函數就是算法本身了，這其中的算法邏輯有很多種，包括常見的`貝葉斯分類、決策樹、隨機森林樹以及支持向量機等，有興趣的朋友可以在網上看看各種算法的邏輯是怎么樣的。

另外無指導的學習算法因為沒有一個給定的目標結論，因此是將指標之中所有有類似屬性的數據分別合并在一起，形成聚類的結果。比如最經典的啤酒與尿布分析，業務人員希望了解啤酒跟什么搭配在一起賣會更容易讓大家接受，因此需要把所有的購買數據都放進來，然后計算后，得出其他各個商品與啤酒的關聯程度或者是距離遠近，也就是同時購買了啤酒的人群中，都有購買哪些其他的商品，然后會輸出多種結果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，這每個商品都可以成為一個聚類結果，由于沒有目標結論，因此這些聚類結果都可以參考，之后就是貨品擺放人員嘗試各種聚類結果來看效果提升程度。在這個案例中各個商品與啤酒的關聯程度或者是距離遠近就是算法本身了，這其中的邏輯也有很多中，包括apriori等關聯規則、聚類算法等。

另外還有一大類是回歸分析，簡單說就是幾個自變量加減乘除后就能得出因變量來，這樣就可以推算未來因變量會是多少了。比如我們想知道活動覆蓋率、產品價格、客戶薪資水平、客戶活躍度等指標與購買量是否有關系，以及如果有關系，那么能不能給出一個等式來，把這幾個指標的數據輸入進去后，就能夠得到購買量，這個時候就需要回歸分析了，通過把這些指標以及購買量輸入系統，運算后即可分別得出，這些指標對購買量有沒有作用，以及如果有作用，那么各個指標應該如何計算才能得出購買量來。回歸分析包括線性及非線性回歸分析等算法。

統計學分析方法還有很多，不過在今天多用上述幾大類分析方法，另外在各個分析方法中，又有很多的不同算法，這部分也是需要分析人員去多多掌握的。

自建模型是在分析方法中最為高階也是最具有挖掘價值的，在今天多用于金融領域，甚至業界專門為這個人群起了一個名字叫做寬客，這群人就是靠數學模型來分析金融市場。由于統計學分析方法所使用的算法也是具有局限性的，雖然統計學分析方法能夠通用在各種場景中，但是它存在不精準的問題，在有指導和沒有指導的學習算法中，得出的結論多為含有多體現在結論不精準上，而在金融這種錙銖必較的領域中，這種算法顯然不能達到需求的精準度，因此數學家在這個領域中專門自建模型，來輸入可以獲得數據，得出投資建議來。在統計學分析方法中，回歸分析最接近于數學模型的，但公式的復雜程度有限，而數學模型是完全自由的，能夠將指標進行任意的組合，確保最終結論的有效性。