第一篇：談數據統計分析在煤炭銷售中的應用論文

0、前言

所謂的數據統計分析，是以現代信息化技術和互聯網技術為基礎，對相關的數據進行收集匯總，然后根據需求對這些數據進行不同方式、不同范圍、不同深度的統計和分析，以從中獲取到有價值的信息。當前，全球各行業領域都開始認識到了數據統計分析的重要性，并將其應用到了社會生產、建設當中。

1、數據統計分析在煤炭銷售中的重要性

煤炭銷售是煤炭企業實現價值、獲取利潤的一個主要途徑，同時涉及煤炭銷售的相關數據也非常之多，以往這些數據只是被簡單的用作反映煤炭銷售業績，為企業的核算等提供基礎信息等，對于未來的銷售工作沒有任何的參考、指導作用，之所以會出現這樣的情況，其一是受技術條件的限制，其二是受思想認識的限制。當前，在信息化技術和互聯網技術的支持下，可以對與煤炭銷售相關的數據進行大量的收集匯總，根據需求快速的對其進行統計分析，這不僅僅能夠簡單的反映出煤炭銷售業績、為核算提供基礎信息，更能以客觀數據為基礎，對銷售前景進行預測，發現銷售工作當中各環節可能存在的問題，為銷售工作提供決策參考，這就可以提高煤炭銷售工作的科學性、合理性，促進煤炭銷售業績的提升，增強煤炭企業的市場競爭力，為企業獲得更高的利潤，這對企業在現代市場當中的長遠、穩步發展來說具有非常重要的意義[1]。因此必須要樹立正確的思想認識，認清數據統計分析在煤炭銷售中的重要性，并加強研究、探討及應用。

2、數據統計分析在煤炭銷售中的應用

2.1擴大數據來源

數據統計分析在煤炭銷售中的應用首先需要有大量的數據作為基礎，所以煤炭企業必須得要擴大數據的來源。在這里企業應當認識到，煤炭銷售數據統計分析不只是需要與銷售直接有關的數據，其他的一些間接性數據也應當被納入到煤炭銷售數據統計分析中來。因為在實際的銷售工作當中，可能多個部門都會對銷售情況造成影響，這些部門看似獨立，但實際上都與銷售工作存在間接的聯系，為此企業在煤炭銷售數據統計分析的過程當中，應當將這些部門的相關數據納入進來，對數據來源進行擴大，形成“大數據”效應，使數據更加的完整，更加具有系統性，這樣通過對數據的統計、分析，企業才能從中獲取到更加全面、更加準確的信息，以更好的指導煤炭市場銷售工作開展。另一方面，為了掌握市場的整體情況，還應當將外部相關的數據納入進來，內外結合進行數據統計分析，以進一步適應市場現狀。

2.2完善煤炭銷售數據統計分析體系

煤炭銷售數據統計分析體系直接關系著統計分析的質量和有效性，為此煤炭企業必須要對煤炭銷售數據統計分析體系進行完善。該體系應和煤炭企業的員工考核密切相關，以約束以激勵的雙重效果的體現為目的。在煤炭銷售統計結算中，煤炭企業的整體銷售情況應該基于銷量、煤炭結算收入與運費、煤炭質量等指標進行全面了解。煤炭銷量統計和煤炭結算清單關系密切，必須要保管好原始數據，不斷核實統計情況。在煤炭質量方面，不但要對商品煤、原煤的質量情況進行計算，還需要質量臺賬，包括各類型的客戶、各批次的、不同類的煤種，然后對各自的價格、收入以匯總的方式進行分析。在煤炭結算收入中，核算各自既要包括合同價格，還需要和財務部的數據進行對接，管理好臺賬，保證企業經濟效益。在煤炭結算運費中，臺賬的詳細必須包括車輛的使用、路運、存場，甚至還要綜合對比分析煤炭產量、各品質的銷售以及盈虧情況等等，并將相關的結論反饋給相關管理者，為銷售工作的精細化打下基礎。但是，煤炭銷售統計體現還需涉及到統計的全面性，比如員工考核之類的和銷售指標相關的也應體現在體現中。當煤炭銷售數據統計分析體系完善了，煤炭企業的員工積極性才會更高[2]。

2.3實現按需統計分析

煤炭銷售數據統計分析工作不應當是一個程式化的過程，而應當要具有動態性、針對性，要能夠針對當前的市場發展情況、發展需求進行按需統計，這樣才能為煤炭銷售工作提供最有價值的參考、指導。這要求煤炭企業應當做到以下幾點：第一，要考慮到宏觀的煤炭市場現狀，如國內外的市場需求、供需關系以及競爭情況等，要能夠從整體上認清、把握煤炭市場的變化、發展動態。當然，要想分析得出這類型的信息，必須要有真正的大數據支持，從各種途徑獲取各類與煤炭市場相關的數據，如行業報告、國家統計等等，這樣才能夠盡可能真實的了解到市場現狀；第二，由于企業的市場戰略規劃、安排，所有煤炭銷售工作在不同的時間段可能有著不同的要求和關鍵點，針對這樣的情況，企業的統計分析工作必須要根據要求和關鍵點有序的展開，盡量高效獲取對當前銷售工作有利的信息；第三，重點分析獲取敏感信息，在煤炭銷售工作當中，有一些數據信息是非常敏感的，也非常受企業的管理層重視，因為這些數據信息往往對企業的整體發展戰略規劃都有著影響，如某時間段的銷售平均數、同比增長速度、市場銷售趨勢預測等等，這些數據往往是相當重要的，所以必須要做到準確和及時、動態的更新[3]。

3、結語

在當前的煤炭銷售工作當中，煤炭企業應當加強對數據統計分析的研究、探討及應用，從中獲取對煤炭銷售工作有價值的參考信息，指導煤炭銷售工作的開展，以提升煤炭銷售業績，保障企業的市場發展。

主要參考文獻

[1]米子川，姜天英.煤炭大數據指數編制及經驗模態分解模型研究[J].統計與信息論壇，2016（8）：71-77.[2]上官曉慧.大數據時代，統計分析成為煤炭企業的參謀[J].市場研究，2014（4）：6-7.[3]李紅梅.煤炭企業統計數據質量控制分析與探討[J].企業技術開發，2014（11）：40-42.

第二篇：數據挖掘在培訓管理中的應用論文

1、引言

對很多培養機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養機構發展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養機構也開始進行信息化建設，通過信息系統對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養機構的信息系統中，所實現的功能和模塊是進行簡單的查詢、統計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統中，學員通過系統對不同課程的教師進行打分，系統自對進行匯總、統計，得出教師評價。但這種匯總、統計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。

2、數據挖掘在培訓管理系統中的應用

大數據時代下，數據信息呈現出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數據時代中重要的問題。由此便利用到數據挖掘，顧名思義，數據挖掘就是從眾多數據信息中尋找到有用、有價值的信息。大數據時代下，教育行業中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數據挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統通過一段實際應用后，里面存儲了大量數據，相應的，學習管理系統也是如此，里面蘊含了大量數據信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數據資料。如圖1為數據挖掘在培訓管理中的流程圖。

2.1初步探索

培訓管理系統中一般具有數據統計功能，將相關事宜進行統計。如網絡課程開展過程中，數據挖掘在培訓管理系統中的應用文/張宏亮在大數據時代，如何使用現有的數據對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數據挖掘在培訓管理中的應用主要表現在初步探索、數據預處理以及數據挖掘過程。其中數據預處理和數據挖掘是培訓系統的核心功能。

2.2數據預期處理

數據預處理時，原始數據庫會發生轉變，以適應數據挖掘、數據挖掘算法等的要求。在處理結構化的數據時，數據預處理需要完成兩項任務，即消除數據缺陷現象的存在和為數據挖掘奠定良好基礎。數據處理是對現有的數據進行前期處理，方便后期數據挖掘。如圖2為培訓管理系統中數據預處理模塊。

2.3數據挖掘

WangJ開發了一個將數據挖掘技術與基于模擬的培訓相結合的混合框架，以提高培訓評估的有效性。以信仰為基礎的學習概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個維度來評估學員的學習成果。數據挖掘技術用于分析受訓人員的個人資料和基于模擬的培訓產生的數據，以評估學員的表現和學習行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓練的實例為例。結果表明，提出的方法可以準確地評估學員的表現和學習行為，并且可以發現潛在的知識來提高學員的學習成果。BodeaCN使用數據挖掘技術進行了培訓學習管理，用于分析參加在線兩年制碩士學位課程項目管理的學生的表現。系統數據來源是收集學生意見的調查數據，學生記錄的操作數據和電子學習的平臺記錄的學生活動數據。

3、總結

目前培訓機構在進行教學評估時，所選擇的指標都是參考其他機構的，并沒有真正從自身實際出發進行評估，因此教學評估時存在諸多問題。其中最明顯的兩個問題是：第一教學評估方式單一化嚴重，只以數字評估為主；第二評估時容易受各種主觀因素影響。

參考文獻

[1]菅志剛,金旭.數據挖掘中數據預處理的研究與實現[J].計算機應用研究,2004,21(07):117-118.[2]王全旺,趙兵川.數據挖掘技術在Moodle課程管理系統中的應用研究[J].電化教育研究,2011(11):69-73.[3]陳怡薇.數據挖掘技術:教育培訓管理新手段[J].石油化工管理干部學院學報,2014(04):49-52.[4]肖明,陳嘉勇,栗文超.數據挖掘在學習管理系統中應用的研究進展綜述[J].現代教育技術,2010,20(09):127-133.

第三篇：大數據在制造業中的應用

大數據在制造企業中的應用

近年來出現的人力短缺、工資上漲、產品交付期短和市場需求變動大等問題，使得制造業正面臨新一波轉型挑戰。如何在控制生產成本的同時，還能提高生產力與效率，則是轉型的主要目的。在這樣的背景下，德國、美國等制造業發達國家無不積極推動“工業4.0”。“工業4.0”本質上是通過信息物理系統實現工廠的設備傳感和控制層的數據與企業信息系統融合，使得生產大數據傳到云計算數據中心進行存儲、分析，形成決策并反過來指導生產[1]。大數據的作用不僅局限于此，它可以滲透到制造業的各個環節發揮作用，如產品設計、原料采購、產品制造、倉儲運輸、訂單處理、批發經營和終端零售。大數據使得訂單處理方式有了質的變化

大數據的核心作用在于預測。大數據可以快速精準地預測市場趨勢和客戶需求，并對客戶進行細分，為其提供量身定制的合適服務。企業通過大數據的預測結果，便可以得到潛在訂單的數量，然后直接進入產品的設計和制造以及后續環節[2]。即企業可以通過大數據技術，在客戶下單之前進行訂單處理。而傳統企業通過市場調研與分析，得到粗略的客戶需求量，然后開始生產加工產品，等到客戶下單后，才開始訂單處理。這大大延長了產品的生產周期。如海爾集團于2013年1月構建了SCRM（社交化客戶關系管理）會員大數據平臺。銷售人員可進行大數據分析，精準預測出個體消費者的需求，實現了在客戶下單之前進行訂單處理。大數據使得倉儲運輸和批發經營不復存在

由于大數據能夠精準預測出個體消費者的需求以及消費者對于產品價格的期望值，企業在產品設計制造之后，可直接派送到消費者手中。雖然此時消費者還沒有下單，但是消費者最終接受產品是一個大概率事件。這使得企業不存在庫存過剩的問題，也就沒有必要進行倉儲運輸和批發經營。大數據使原料采購更加科學

大數據技術可以從數據分析中獲得知識并推測趨勢，可以對企業的原料采購的供求信息進行更大范圍的歸并、匹配，效率更高。大數據通過高度整合的方式，將相對獨立的企業各部門信息匯集起來，打破了原有的信息壁壘，實現了集約化管理，可以根據輕重緩急，更加科學合理地安排企業的財政支出。其次，利用大數據的海量存儲與快速數據處理功能，可以對采購的原料的附帶屬性（節能、節水、環保等）進行更加精細化的描述與標準認證，通過分類標簽與關聯分析，可以更好地評估企業采購資金的支出效果。此外，大數據能預測原材料的價格以及原材料品質的好壞。這使制造業企業更加科學地采購原材料成為可能，企業可以采購到質優價低的原材料。大數據使得產品設計制造更加優化

借助大數據技術，人們可以對原物料的品質進行監控，發現潛在問題立即做出預警，以便能及早解決問題從而維持產品品質[3]。大數據技術還能監控并預測加工設備未來的故障幾率，以便讓工程師即時執行最適決策。大數據技術還能應用于精準預測零件的生命周期，在需要更換的最佳時機提出建議，幫助制造業者達到品質成本雙贏[3]。例如，日本汽車公司Honda將大數據分析技術應用于電動車電池上。由于電動車不像汽車或油電混合車一樣，可以使用汽油作為動力來源，其唯一的動力就是電池，所以Honda希望進一步了解電池在什么情況下，績效表現最好、使用壽命最長。Honda公司通過大數據技術，可以搜集并分析車輛在行駛中的一些資訊，如：道路狀況、車主的開車行為、開車時的環境狀態等，這些資訊一方面可以幫助汽車制造公司預測電池目前的壽命還剩下多長，以便即時提醒車主做更換，一方面也可以提供給研發部門，做為未來設計電池的參考。

再如BMW公司應用大數據分析，在短短的12周時間內降低80%的零件報廢率。一臺汽車需要的零件有很多種，其中一個是與引擎結合的引擎上蓋。以前，BMW要等到最終引擎組裝階段，將引擎上蓋組裝完成后才知道到這個零件能否使用，如果不能使用就只好將整個引擎報廢。而通過大數據技術，BMW公司在引擎生產線上可以做即時的檢測與分析，倘若品管沒有問題則直接進到最后的組裝程序，但若零件品質不好且無法修補則直接報廢，或者零件品質不好但能經過其他方式修補，則在修補后再度進行品管測試，借此提高生產效率并降低報廢率。大數據使得終端零售暢通無阻

通過大數據技術，企業可以了解整個供應鏈中需求和供應的變化，從而促進了產品的終端零售。如沃爾瑪的零售鏈平臺提供的大數據工具，將每家店的賣貨和庫存情況大數據成果向各公司相關部門和每個供應商定期分享。供應商可以實現提前自動補貨，這不僅減少門店斷貨的現象，而且大規模減少了沃爾瑪整體供應鏈的總庫存水平，提高了整個供應鏈條和零售生態系統的投入回報率，創造了非常好的商業價值。

當今，世界各國始終致力于以技術創新引領產業升級，而大數據的利用使得資源節約、環境友好、可持續發展，智能化、綠色化的發展趨勢得以實現[4]。因此，大數據背景下的制造業領域將具備廣闊的市場空間和前景，這是制造業企業的莫大機遇。

第四篇：統計分析方法在房產市場調研中的應用

統計分析方法在房產市場調研中的應用

現下的中國的市場調研當中統計方法應用的結果要求并不是很高的，因為在一個行業的起步階段我們并不會對市場分析要求很高的精度，而是要求有一個總體的了解即可。在市場調研的統計中，價格是一個十分重要的因素。相應的就有價格彈性分析方法。比如一個物業為每平方米8000元，消費者購買的可能性有多高？這是需要我們做市場調研的人員具體向有關的被選的潛在消費者進行訪問、調查的。但是在具體的調查過程中，將會有不同的價格來對應于不同的被訪者的心理價位。在得到所有的調查數據之后，我們把相應的數據來輸入計算機當中，來進行數據處理，從結果中我們可以看到在不同的價位上，消費者的敏感度。當開發商拿到這個數據后，會綜合自己的成本利潤要求來確定定價。

除了價格彈性分析方法之外，還有價格敏感性的分析方法。比如通過調查客戶最高可接納的、勉強接受的、無法接受的價格，其中也對應著開發商有較好的利潤、開發商得到一般的利潤、損害開發商的利潤。在這兩者之間有一個整合的過程，最好是能夠找到客戶樂意接受，而開發商有較好的利潤的價格定位。價格過高無法吸引顧客，而價格過低則會導致開發商的利益受到損害。通過數據分析我們可以得到一個最低的價位和最高的價格。開發商的價格定位就必須要位于這個最低價格和最高價格之間，否則我們價格定位的失誤將會使潛在的客戶流失。

SWOT分析方法，應用于房地產的研究時，例如對于寫字樓的評價，其中的項目包括了外觀、物業管理、人員態度、配套功能、車位、空調、周邊環境等，通過對使用者的滿意度和重要度的調查收集數據，然后以滿意度、重要度為軸做一個坐標平面來畫散點圖。其中在圖上的滿意度低，但是重要度很高的地方是你著重要改進的地方。聚類分析方法。比如依據人群的特征，可找到不同特征的人們在人口、社會、經濟特征等方面的差異；在購房、租房等行為、心理上的差異，為項目的推廣時與消費者的溝通提供參考，比如做廣告，可依據心理人群分類做不同心理細分市場的需求。具體地講，我們可以把人群按照心理特征分為時尚消費型、消費謹慎型、自我導向型、消費嘗新型、消費實惠型。當我們不斷地對其進行細化的時候，我們就可以得到更多詳細的市場分類，以便進行更加準確的市場定位。在現下的市場研究中充分地挖掘潛在客戶的心理特征和消費習慣，對于產品開發商的決策具有重大的參考和指導意義和價值。在具體地對人們的消費習慣和特點進行分析的時候，我們需要設計相應的問題來取得數據，再通過變量的多重的交叉來綜合地分析才可能得到一個全面的結果。聯合分析方法。在進行開發的時候，我們要考慮到各種因素，并且把這么多的不同因素綜合起來進行考慮，這就需要運用聯合分析的方法。比如開進行小區開發的規劃的時候，要綜合考慮到各種情況比如環境、面積、物業管理、價格。到底什么樣的產品屬性的組合才可以是最受消費者歡迎的，這也是產品開發商最關心的問題。聯合分析主要有兩種模式，分為常規型和傳統型。一般的聯合分析都是在SPSS統計軟件當中完成的，而在SPSS當中使用的是常規型的分析方法。通過應用聯合分析方法可以進行市場細分，同時估算出各個細分市場的市場占有率，這要求有比較豐富的材料和可靠的數據。

第五篇：談設疑法在課堂教學中的應用論文

俗話說，有疑則有思，無疑則無思，“疑”乃學問之始，創新之本，而疑就是問題。問題是人思維的產物，也是人思維的原動力。創設問題情境是激起學生質疑的有效且常用的方法，創設內容產生疑問，出現思維的不和諧狀態，喚起學生探究性學習的動機。在數學教學中，教師根據課堂情況、學生的心理狀態和教學內容的不同，適時地提出經過精心設計、目的明確的問題，這對啟發學生的積極思維和學好數學有很大的作用。

一、教學要從矛盾開始

教學從矛盾開始就是從問題開始。思維自疑問和驚奇開始，在教學中可設計一個學生不易回答的懸念或者一個有趣的故事，激發學生強烈的求知欲望，起到啟示誘導的作用。如在教授等差數列求和公式時，有位教師先講了一個數學小故事：德國的“數學王子”高斯，在小學讀書時，老師出了一道算術題：1＋2＋3＋……＋100=？，老師剛讀完題目，高斯就在他的小黑板上寫出了答案：5050，其他同學還在一個數一個數的挨個相加呢。那么，高斯是用什么方法做得這么快呢？這時學生出現驚疑，產生一種強烈的探究反響。這就是今天要講的等差數列的求和方法——倒序相加法……。

二、設疑于重點和難點

教材中有些內容是枯燥乏味，艱澀難懂的。如數列的極限概念及無窮等比數列各項和的概念比較抽象，是難點。如對于=1這一等式，有些同學學完了數列的極限這一節后仍表懷疑。為此，一位教師在教學中插入了一段“關于分牛傳說的析疑”的故事：傳說古代印度有一位老人，臨終前留下遺囑，要把19頭牛分給三個兒子。老大分總數的1/2，老二分總數的1/4，老三分總數的1/5。按印度的教規，牛被視為神靈，不能宰殺，只能整頭分，先人的遺囑更必須無條件遵從。老人死后，三兄弟為分牛一事而絞盡腦汁，卻計無所出，最后決定訴諸官府。官府一籌莫展，便以“清官難斷家務事”為由，一推了之。鄰村智叟知道了，說：“這好辦！我有一頭牛借給你們。這樣，總共就有20頭牛。老大分1/2可得10頭；老二分1/4可得5頭；老三分1/5可得4頭。你等三人共分去19頭牛，剩下的一頭牛再還我！”真是妙極了！不過，后來人們在欽佩之余總帶有一絲懷疑。老大似乎只該分9。5頭，最后他怎么竟得了10頭呢？學生很感興趣，……老師經過分析使問題轉化為學生所學的無窮等比數列各項和公式（|q|<1）的應用。寓解疑于趣味之中。

三、設疑于教材易出錯之處

英國心理學家貝恩布里奇說過：“差錯人皆有之，作為教師不利用是不能原諒的。”學生在學習數學的過程中最常見的錯誤是，不顧條件或研究范圍的變化，丟三掉四，或解完一道題后不檢查、不思考。故在學生易出錯之處，讓學生去嘗試，去“碰壁”和“跌跤”，讓學生充分“暴露問題”，然后順其錯誤認真剖析，不斷引導，使學生恍然大悟，留下深刻印象。如：若函數圖象都在X軸上方，求實數a的取值范圍。學生因思維定勢的影響，往往錯解為a>0且，得出0

四、設疑于結尾

一堂好課也應設“矛盾”而終，使其完而未完，意味無窮。課堂何嘗不是如此，一堂好課不是講完了就完了，而是詞已盡意無窮。

如在解不等式時，一位教師先利用學生已有的知識解決這個問題，即采用解兩個不等式組來解決，接著，又用如下的解法：

原不等式可化為：即，所以原不等式解集為：，學生會驚疑，唉！這是怎么解的，解法這么好！這位教師說道：“你想知道解法嗎？我們下節課再深入具體地探究”。這樣就激起了學生的求知欲望，為下節課的教學作好了充分的心理準備。

總之，設疑能促使學生主動參與到學習過程之中，啟發學生的積極思維，樹立學生學好數學的自信心，有利于學生良好心理品質的培養。在數學課中更多地運用設疑法，才能充分激發學生學習的興趣，達到最佳的教學效果。