第一篇：基礎數據總結

基礎數據

1、混凝土重量2500KG/m3

2、鋼筋每延米重量0.00617*d*d

3、干砂子重量1500KG/m3，濕砂重量1700KG/m34、石子重量2200KG/m3

5、一立方米紅磚525塊左右（分墻厚）

6、一立方米空心磚175塊左右

7、篩一方干凈砂需1.3方普通砂

一點不同觀點：

1、一般多層砌體住宅： 鋼筋25-30KG/m2，其中經濟適用房為16--18KG/m2.2、一般多層砌體住宅，室外抹灰面積占建筑面積0.5--0.7。

3、一般多層砌體住宅，模版面積占建筑面積1.3--2.2，根據現澆板多少、柱密度變化很大。

4、一個磚工一天砌240磚墻1000—1800塊，370或500墻2000--3000塊。

5、鋼筋混凝土重量2200KG/m3，素混凝土重量2100KG/m3。

6、工程石子重量1800KG/m3。

0.617是圓10鋼筋每米重量。鋼筋重量與直徑（半徑）的平方成正比。

G=0.617*D*D/100 每米的重量(Kg)＝鋼筋的直徑(mm)×鋼筋的直徑(mm)×0.00617 其實記住建設工程常用的鋼筋重量也很簡單φ6＝0.222 Kg φ6.5＝0.26kg φ8＝0.395kg φ10＝0.617kg φ12＝0.888kg Φ14＝1.21kg Φ16＝1.58kg Φ18＝2.0kg Φ24＝2.47kgΦ22＝2.98kgΦ25＝3.85kgΦ28＝4.837kg............Φ12(含12)以下和Φ28(含28)的鋼筋一般小數點后取三位數，Φ14至Φ25鋼筋一般小數點后取二位數 Φ6=0.222Kg Φ8=0.395Kg Φ10=0.617Kg Φ12=0.888Kg Φ14=1.21Kg Φ16=1.58Kg Φ18=2Kg Φ20=2.47Kg Φ22=3Kg Φ25=3.86Kg

鋼材理論重量計算簡式

材料名稱 理論重量W（kg/m）

扁鋼、鋼板、鋼帶 W＝0.00785×寬×厚

方鋼 W＝0.00785×邊長2 圓鋼、線材、鋼絲 W＝0.00617×直徑2 鋼管 W＝0.02466×壁厚（外徑--壁厚）

等邊角鋼 W＝0.00785×邊厚（2邊寬--邊厚）

不等邊角鋼 W＝0.00785×邊厚(長邊寬+短邊寬--邊厚)工字鋼 W＝0.00785×腰厚[高+f（腿寬-腰厚）] 槽鋼 W＝0.00785×腰厚[高+e（腿寬-腰厚）] 備注：

1、角鋼、工字鋼和槽鋼的準確計算公式很繁，表列簡式用于計算近似值。

2、f值：一般型號及帶a的為3.34，帶b的為2.65，帶c的為2.26。

3、e值：一般型號及帶a的為3.26，帶b的為2.44，帶c的為2.24。

4、各長度單位均為毫米

一、普通住宅建筑混凝土用量和用鋼量：

1、多層砌體住宅：

鋼筋30KG/m2

砼0.3—0.33m3/m2

2、多層框架

鋼筋38—42KG/m2

砼0.33—0.35m3/m2

3、小高層11—12層

鋼筋50—52KG/m2

砼0.35m3/m2

4、高層17—18層

鋼筋54—60KG/m2

砼0.36m3/m2

5、高層30層H=94米

鋼筋65—75KG/m2

砼0.42—0.47m3/m2

6、高層酒店式公寓28層H=90米

鋼筋65—70KG/m2

砼0.38—0.42m3/m2

7、別墅混凝土用量和用鋼量介于多層砌體住宅和高層11—12層之間

以上數據按抗震7度區規則結構設計

二、普通多層住宅樓施工預算經濟指標

1、室外門窗（不包括單元門、防盜門）面積占建筑面積0.20—0.24

2、模版面積占建筑面積2.2左右

3、室外抹灰面積占建筑面積0.4左右

4、室內抹灰面積占建筑面積3.8

三、施工功效

1、一個抹灰工一天抹灰在35平米

2、一個磚工一天砌紅磚1000—1800塊

3、一個磚工一天砌空心磚800—1000塊

4、瓷磚15平米

5、刮大白第一遍300平米/天，第二遍180平米/天，第三遍壓光90平米/天

四、基礎數據

1、混凝土重量2500KG/m3

2、鋼筋每延米重量0.00617*d*d

3、干砂子重量1500KG/m3，濕砂重量1700KG/m3

4、石子重量2200KG/m3

5、一立方米紅磚525塊左右（分墻厚）

6、一立方米空心磚175塊左右

7、篩一方干凈砂需1.3方普通砂

第二篇：統計基礎數據總結

觀音鎮統計基礎工作檢查總結

縣統計局：

根據你局《關于開展農村統計調查基礎工作檢查的通知》精神，結合我鎮統計工作實際，對統計基礎工作和數據質量進行了全面檢查，現將情況總結如下：

一、統計基礎工作及制度建設

1.統計人員堅持認真學習《統計法》及工作中的有關規定，按時按規定參加統計工作會議，2.對統計工作有安排、有落實，每年召開統計工作會議，對統計信息員進行培訓；規章制度上墻并嚴格執行在統計工作中。

3.堅持實事求是，嚴格統計執法。認真做好統計調查、評估，按時按規定上報各種報表和表冊，不閉門造車，對統計數據的來源做到平時抓和專門抓相結合，保證數據的真實性、可靠性。

4.認真搞好檔案管理。將三年來的統計資料裝訂成冊，整理歸，檔，建有統計臺帳。

二、存在主要問題

1.統計臺帳欠規范，報表數據存在筆誤、漏項、合計錯誤和報表不整潔、檔案不規范現象。

2.統計工作壓力大，任務較多，各項普查、調查任務不斷加重，統計人員力不從心。

三、下一步工作打算：

嚴格執行統計法，對檢查出存在的問題于2011年9月底前全面完善；對今年各項指標任務的完成情況進行質量核實，保證任務完成，質量達到標準；按時、按質、按量完成統計業務工作。

四、幾點建議

1.建立健全統計逐級培訓制度。

2.加強農村統計工作制度的完善，充分考慮到基層實際情況，簡化統計指標設置，避免指標重復。

二0一一年九月二十五日

第三篇：留學人員創業基礎數據

我們對來我區創業的785名海外留學人才做過一個統計，主要來自發達國家和地區，來自美國的占53.7％；日本占14.6％；歐洲占11.7％；加拿大占7.2％；澳大利亞占5.6％；其他地區占

7.2％。從回國后所從事的領域看，我們對區內435家留學人員創業企業作了統計，主要分布在電子信息、生物醫藥、新材料、新能源等高新技術產業領域，其中電子信息類專業占62%，生物醫藥占14%，文化創意占11%，能源環保占10%，其他占3%。從其在海外的工作經歷分析,有48.4%的人在海外大企業工作過,有17.5%的人在海外大學任教或科研機構從事科研工作，都有著極其豐富的海外工作和學習經歷，通曉國際市場和國際慣例，海歸群體在我區開展創新創業活動極大地提升了我區的創新能力和國際化水平。

第四篇：數據分析基礎方法

數據分析基礎方法—分拆

對于很多沒有數學基礎和數據敏感度的人而言，面對龐雜的數據常常感到頭痛。為了得到更深入的信息，我們需要用到很多的分析工具，比如googleanalytics、百度統計、站長工具以及自己網站分析系統，在收集客觀的數據后，我們需要對數據進行分析，這里我們介紹最常用和基礎的分析方法：拆分。（以下內容摘自艾瑞學院《蛻變——傳統企業如何向電子商務轉型》）

一、看數據分布

最簡單的拆分方法就是不看平均值，看數據分布。因為凡是“總和”或者“平均”類的統計數據都會丟失掉很多重要的信息。例如李嘉誠來我們公司參觀，這一時間我們公司辦公室里的“平均資產”就會因為李嘉誠一個人被抬高到人均幾億身家。如果有人根據這個“平均資產”數據來判定說我們辦公室的人都是豪華游艇的潛在顧客，這自然是荒謬的。

可實際上，我們每天都在做著類似的判斷，比如當我們聽到說顧客“平均在線時間”是3分34秒，就可能根據這個時間來進行業務決策，例如設置“停留時間超過3分34秒為高價值流量”，或者設置系統，在用戶停留了3分34秒還沒有下單的話就彈出在線客服服務窗口。我們設置這些時間點的根據是“平均停留時間”，在我們的想象里，我們的每個顧客都有著“平均的”表現，停留時間大致都是3分34秒，可實際上真正的顧客訪問時間有長有短，差別巨大：

從上圖我們可以看到絕大部分訪問時間非常短暫，而少數人訪問了大量時間，綜合起來平均停留時間3分多，用

3分34秒來做為一個關鍵判定點是不合適的。

再舉一個例子，比如我們看到上個月平均訂單金額500元/單，這個月也是500元/單，可能會覺得數字沒有變化。可是實際上有可能上個月5萬單都是400～600元，而這個月5萬單則是2萬單300元，2萬單400元，5千單500元，5000單超過2500元——客戶購買習慣已經發生了巨大變化，一方面可能是客戶訂單在變小（可能是因為產品單價下降，采購數量減少，或者客戶選擇了比較便宜的替代品），另一方面出現了一些相對較大的訂單（可能是中小企業采購，或者是網站擴充產品線見效了）。——看數據分布可以讓我們更容易發現這些潛在的變化，及時的做出應對。

二、拆因子

很多時候我們很難直接從數據變化中分析出具體的原因，這時可以考慮拆分因子，將問題一步步細化找尋原因。

例如網站轉化率下降，我們要找原因。因為“轉化率”=“訂單”/“流量”，所以“轉化率”下降的原因很可能是“訂單量下降”，“流量上升”，或者兩者皆是。按照這個思路我們可能發現主要的原因是“流量上升”和“訂單量升幅不明顯”，那么下面我們就可以來拆解“流量”的構成，例如拆成“直接訪問流量”、“廣告訪問流量”和“搜索引擎訪問流量”再看具體是哪部分的流量發生了變化，接下來再找原因。

這時我們可能看到說是搜索引擎訪問流量上升，那就可以再進一步分析是付費關鍵詞部分上升，還是自然搜索流量上升，如果是自然流量，是品牌（或者網站名相關）關鍵詞流量上升，還是其他詞帶來的流量上升——假如最后發現是非品牌類關鍵詞帶來的流量上升，那么繼續尋找原因——市場變化（淡季旺季之類），競爭對手行動，還是自身改變。假如剛好在最近把產品頁面改版過，就可以查一下是不是因為改版讓搜索引擎收錄變多，權重變高。接下來再分析自己到底哪里做對了幫助網站SEO了（比如把頁面導航欄從圖片換成了文字），把經驗記下來為以后改版提供參考；另一方面還要分析哪里沒做好（因為新增流量但是并沒有相應增加太多銷售），研究怎樣讓“產品頁面”更具吸引力——因為對很多搜索引擎流量來說，他們對網站的第一印象是產品頁面，而不是首頁。

三、拆步驟

還有些時候，我們通過拆分步驟來獲取更多信息。

舉兩個例子：第一個例子：兩個營銷活動，帶來一樣多的流量，一樣多的銷售，是不是說明兩個營銷活動效率差不多？

如果我們把每個營銷活動的流量拆細去看每一步，就會發現不一樣的地方。營銷活動B雖然和營銷活動A帶來了等量的流量，可是這部分流量對產品更感興趣，看完著陸頁之后更多的人去看了產品頁面。可惜的是雖然看產品的人很多，最后轉化率不高，訂單數和營銷活動A一樣。

這里面還可以再深入分析（結合之前提到的分析方法，和下一章要說的細分方法），但是光憑直覺，也可以簡單的得出一些猜測來，例如兩個營銷活動的顧客習慣不太一樣，營銷活動B的著陸頁設計更好，營銷活動B的顧客更符合我們的目標客戶描述、更懂產品——但是我們的價格沒有優勢等等這些猜想是我們深入進行分析，得出行動方案的起點。至少，它可以幫助我們

更快的累計經驗，下次設計營銷活動的時候會更有的放矢，而不是僅僅寫一個簡單report說這兩個營銷活動效果一樣就結案了。（注：這是個簡化的例子，實際上還可以分更多層）

第二個例子可能更常見一些，比如網站轉化率下降，我們可以拆成這樣的漏斗：

這樣拆好之后，更能清楚地看到到底是哪一步的轉化率發生了變化。有可能是訪客質量下降，都在著陸頁流失了，也可能是“購物車–>登錄”流失了（如果你把運費放到購物車中計算，很可能就看到這一步流失率飆升），這樣拆細之后更方便我們分析。

曾經有一個例子就是轉化率下降，市場部查流量質量發現沒問題，產品經理查價格競爭力也沒問題——最后發現是技術部為了防止惡意注冊，在登錄頁面加了驗證碼（而且那個驗證碼極度復雜），降低了“登錄頁面–>填寫訂單信息“這一步的轉化率。

四、細分用戶族群

很多時候，我們需要把用戶行為數據拆分開，看不同族群的人有什么不同的表現，通過比較異同來獲取更多的洞察。從實踐出發，客戶族群細分的方法主要有三種：

按照客戶屬性細分：根據客戶“是誰”來劃分族群，例如把客戶分成“新客戶”和“老客戶”。按照客戶行為來細分：根據客戶上網行為來細分，例如把客戶分成“瀏覽服裝專區的客戶”和“瀏覽數碼專區的客戶”。很多時候“根據客戶行為”和“根據客戶屬性”這兩者會混在一起，比如一個客戶的行為是“每個月都來買一次東西而且只買最貴的”，可能我們就會在數據庫里給他標記上“有錢人”，之后“有錢人”就成了這個客戶的屬性之一。

按照最終結果來細分：其實是“按照客戶行為來細分”的一種，但是它適用性非常廣，而且用起來非常方便，所以單獨拿出來講一下。對于這個細分方法，本質上就是根據結果把流量分成“好人”和“壞人”，然后一路比較“好人”和“壞人”從接觸到最后轉化或離開這整個過程中所經歷過的事情有沒有什么顯著的不同，如果有，則進一步深入考慮這些不同點是否就是造成他們一些是“好人”一些是”壞人“的原因，再想辦法優化這些經歷，盡可能增加”好人“這個族群。

第五篇：五羊本田基礎數據操作體會

五羊本田基礎數據部分操作體會

說實話，一開始，我并不能理解我們上這種課有什么意義，就是簡單的復制-粘貼的循環。就這樣百無聊賴地上完了幾節課??

然而，也就是在這機械般的動作中，我也在尋找著未被發現的樂趣。在復制-粘貼的過程中，我們也會注意這些數據，這些資料是干嘛用的，然后跟五羊 –本田這一典型的加工裝配型企業的運作流程相聯系。于是，我對這個企業也多少有點了解了。比如說，企業的宗旨是“服務至上，追求卓越”，假設市場需求都有保障條件下，企業采用直線職能制組織結構，強調決策的重要性，管理的核心是有效的協調，以充分發揮管理資源的作用，逐步追求采用精良管理，虛擬公司等計算機管理方式方法，運用權變理論，不斷完善企業管理，最終以實現企業價值最大化為奮斗目標。

通過幾節課的模擬實習，我了解了五羊-本田這個企業的基本數據了，以及各職能部門和他們之間相互協作、運轉。這位我們以后參加工作提供了一定的準備，盡管說我們現在覺得好像沒什么關系。比如說，我們在參與營銷、技術、采購、設備、生產、品質、倉庫、財務、人事等各個環節的實際操作過程中，我們對各職能部門是怎么運作的，部門間的關系是怎樣協調的就不會感到陌生了。此外，我還了解到：如果把企業作為整體系統適應外部環境變化的條件，應該如何有效地進行現代企業管理的運作。

事實上，我們在模擬實習的過程中發現，這些基礎數據都分的很細，分成一個個功能模塊，有基礎數據模塊、營銷管理模塊、技術管理模塊、采購管理模塊、設備管理模塊、生產管理模塊、品質管理模塊、倉庫管理模塊、財務管理模塊、人力資源模塊等，而這每一塊功能模塊也有很明細的數據資料。因此，對每一個功能模塊操作，我們也得細心謹慎。同樣，在對每一模塊的操作過程中，我們也對這些個模塊的了解也是不言而喻的。每一模塊在企業中都有其應有的作用，而且是獨一無

二、不可替代的。例如，基礎數據在企業管理中發揮著重大作用；掌握銷售合同的簽訂，按客戶訂單組織生產的一般流程，了解售后服務的主要業務，明確營銷管理在企業管理中的重要地位同樣是不可或缺的；提高對人本管理重要意義的認識，掌握員工招聘、錄用、使用和業績評價的一般流程，并能整合所學的管理理論知識，掌握現代企業管理的實用工具與方法，成為企業所需要的實用管理人才也是很重要的。

通過幾個星期的操作，雖然有種反復單調的感覺，但是還是能苦中作樂，手中重復著同樣的動作，但大腦卻在思考著，在過濾著各種信息，隨時掌握著新知識，似有一種溫故而知新的感覺。盡管由于系統的故障，我們上一星期錄入的數據下一星期就不見了，導致最后我們沒能繼續做下去，但是我們從中學到了，辛苦的操作至少還能留點回憶。