调查报告是一个全面展示某一问题或现象的关键工具，通过收集和分析大量的信息，可以得出科学、准确的结论。如果你对调查报告的写作感到困惑，不妨看看下面的范文，或许能够给你一些启发。
调查报告数据分析范文
20__年____按照集团公司工作部署，以“巩固、完善、深化、提高”为指针，全面落实集团公司和龙宇能源企业文化建设主题活动方案，进一步创新企业文化建设的思路和方法，把企业文化建设与企业管理创新、制度创新结合起来，努力把管理上升到文化的层次。“以诚立业，以信铸魂”“用心做事，追求卓越”、“不做任期++，打造百年品牌”等思想观念，已经成为____改革发展实践的精神支柱、行动指针和力量源泉。
根据集团公司党委要求，____组织了企业文化调研活动，现就____企业文化建设中的做法和建议汇报如下：
一、____在推进企业文化建设上取得的成绩和经验。
1.以龙腾精神为核心，强化集团公司“诚信”根文化的培育，增强员工感恩意识，激发干事创业的激情。
____传承和发扬“宜综则综宜炮则炮的务实态度，标煤计量的创新精神，标杆队的拚搏劲头，共战困境的团队意识”。通过宣传、教育、引导，广大员工对集团公司核心理念的理解度和认知度得到了进一步提高，对集团公司的忠诚度和归属感进一步增强。员工文明行为得到很大提升，矿区发展和谐。开展了“我的职责是什么大讨论”和“干部作风大整顿”活动，提高员工的责任意识。制定了____员工行为规范，员工精神状态、文明行为及地面、井下面貌发生了根本的变化。全体员工诚信为企、用心做事、奉献++的激情空前高涨。树立正确的用人导向，大力提倡各个岗位、各个环节的干部一定要认真贱行++文化，用心做事，拼搏奉献。正确。
2、有安全就没有企业的经济效益，确立没有安全就没有矿井的稳定发展。
法律理念四个建立：建立依法履行安全职责的观念，建立依法进行生产活动的观念，建立依法进行安全管理的观念，建立依法进行安全培训的观念。
---矿和--矿都结合自己的生产特点，创建了以“从零开始，向零奋斗”为核心内容的安全管理文化，实现安全生产1000天，保持了安全生产的良好局面。
3.建立先进的市场化体系主导的经营管理文化。
经营理念是企业经营哲学的具体化。自合资公司成立以来，____积极吸收战略合作伙伴的先进经营理念，坚持实事求是，与时俱进，不断创新，提炼和培育了具有龙宇特色的经营战略、经营宗旨、经营理念，形成了“文化管理是企业第一管理”的管理理念、“创新是企业第一动力”的创新理念、“终身学习是企业第一需要”的学习理念、“在自己熟悉的领域做大作强，让同行信服”的发展理念、“质量是生命、质量是效益”的质量理念、“一切为了用户，用户是我们生存的唯一理由”的服务理念等等，丰富了企业文化的内涵，成为推动企业改革发展的思想先导和驱动力。以创新管理为基础，逐步实现企业管理升级，龙宇能源注重把企业文化建设与企业管理创新、制度创新相结合，制度刚性与管理人性化相结合，实现制度与文化理念的对接(传统制度强调的是如何对人的行为进行约束，文化管理强调的是如何激发人的潜能，释放生产力)，把企业精神、经营理念与核心价值观内化为广大员工的动力和自觉行动，渗透到管理过程的细节之中，逐步建立系统规范的管理体系，有效规范了管理行为，促进了企业管理升级。全面完善企业运行系统，高标准、严要求，提高管理要素效能，提高企业综合素质。以市场化建设为主线，推行全面预算管理、精细化管理、流程再造等，狠抓成本管理，提高工作效率。
4.全面推行精细化管理，不断推进管理文化发展。
按照集团公司“巩固、完善、深化、提高”的要求，在公司上下全面推行精细化管理,做到软指标硬化，硬指标量化。实现事事有标准、人人有标准、处处有标准、事事有人管、时时有监控。我们按照“精”、“细”、“严”、“实”、“高”五字目标，由点到面，逐步深入，步步提高，全面推行精细化管理。推行了管理理念精细化、规章制度精细化、目标标准精细化、流程设定精细化、考核控制精细化。其中，流程设定精细化是指各业务流程详细的精细化操作规范，要求在每一个环节上都要“周密设定，环环紧扣”，以避免工作上的失误，提升工作效率和工作质量。例如，在安全生产精细化控制流程中，先后健全完善规范了采掘标准作业流程，以及喷浆、下料、停送电、处理重车掉道等专项工作流程。把每一项工作流程又化分为若干道工序，对每一道工序的作业人员、施工地点、工作范围、上岗要求、操作步骤都做了明确规定。以生产矿井掘进放炮流程为例，就细分为定眼、打眼、炮眼检查、装药、设岗警戒、连线、起爆等15道关联工序，每道工序好比一个链条上的一环，环环紧扣，构成了闭合无缝的有机整体。开展以精细化管理为核心的流程管理活动，建立了完善的制度，形成管理流程和作业流程，专门编制了各类工作流程发，规范了领导的管理行为和员工的操作行为。以精细化管理为基础，深入开展“三化管理”，围绕安全、生产、经营、企业管理四大目标对文件进行整合，逐步形成科学化的管理体系，以争创一流的精神向国际化迈进。
5.以全员学习活动为载体，创建学习型企业，扎实推进企业文化建设。
一个企业要保持长盛不衰、不断发展壮大，不仅是量的积累，更是质的提高，是各项工作和职工整体素质的全面进步、协调发展。为此，我们抓住全员学习、创建学习型企业这个关键，在全公司迅速兴起学习的热潮。引导全体职工树立五种先进的理念：一是学习是发展的基础，即“学习为本”理念，只有不断学习，才能不断进步、发展;二是时时处处学习，终身接受教育，即“终身学习”理念;三是学习与工作一体化，使学习和工作相互交融、相互促进，即“工作学习化，学习工作化”理念;四是重视组织成员的合作学习和群体智力的开发，在相互学习交流中达到共同提高，即“团队学习”理念;五是学习贵在创新，改进思维方式和习惯行为，即“创造性学习”理念。
怎样选择数据分析方法
您是否看着数据感到迷茫，无所适从。认真读完这篇文章，或许你将有所收获。下面小编为大家介绍怎样选择数据分析方法，欢迎阅读。
从工业革命的传统过程考察，大量的统计方法和技术伴随机器工业和科学实验的进步发展起来。像美国贝尔实验室的工程师休哈特提出的统计质量控制方法、道奇和罗米格首创的计数标准型抽样检验方法、费歇尔的正交实验设计、皮尔逊的相关分析和费希尔的回归分析等，都是在工农业生产和科学实验的数据基础上发展起来的，也有一些方法来源于医学和生物统计学的研究和物理化学实验的数据分析活动中，比如卡方检验、蒙特卡洛随机模拟等。这些方法不是来自单纯的演绎逻辑意义上的推导过程，而是从工农业生产和科学实验的实践中发展起来的，虽然受制于获取数据和手工计算能力的约束，但方法论的创新还是极大地推动了质量统计技术的进步和实际应用的发展。
所谓数据导向，即“有什么数据，选择什么方法”，从质量过程生成的统计数据出发，选择和设计相应的统计方法，有时也根据这些数据设计一些qc课题或者其他质量改进项目。这种导向的特点是有什么数据，就做什么改进，而不是从质量现状或质量改进的关键技术、关键环节、成本、安全及交货期等出发。例如，国内某著名乳品企业采用先进的乳制品生产、消毒、存储和包装设备，每日自动产生大量的过程统计数据和质量检验数据，加上营销部门提供的销售数据和电子商务网站形成的客户订购、投诉和评价数据，构成了复杂的数据系统，实际上已经成为企业大数据系统的雏形。但是，该企业始终没有设计出适应企业自身需求的数据分析系统，也无法使这些数据在系统的质量改进和控制中起到积极的作用，浪费了大量的数据资源和改进管理的机会。
模型导向是指为实证某个新设计或新发现的统计模型而进行的质量改进过程，这些统计模型的成功应用有些可以获得良好的改进效果，有些则无法适应真正的改进目标。从改革开放30多年中质量管理技术的进步过程来看，我们一直在追赶发达国家的管理手段和技术方法，从20世纪80年代的全面质量管理、90年代的质量标准化管理到2000年代后的六西格玛管理和卓越绩效管理，似乎都体现了方法论上的盲目性，只顾追赶别人的脚步，不知道是否适合自身的发展。
从微观角度审视，一些企业的质量管理技术人员，在质量方法的选择上追求模型的“高大上”，简单参考和引进国外的先进数学模型，用眼花缭乱的数学公式代替了扎扎实实的现场调查和改进过程，把质量管理活动变成了新统计模型的实验室。
统计软件是质量统计的重要工具，从spc的应用过程可以看到，休哈特博士设计的均值极差控制图就是典型的工具导向的一个应用。由于当时的计算能力和工具不足，因此在作业现场计算方差比较困难，所以休哈特博士采用了计算更为简易的极差来替代方差，用以表征质量过程的波动性。
、minitab、matlab等。进入新世纪以来，大数据逐渐成为统计软件工具必须面对的重要对象，数据挖掘（data mining）和商业智能（business intelligence）等方法成为统计软件的主流方法，同时这些方法也被大量应用到质量管理活动中。于是，以统计软件工具为导向的一大批质量管理成果开始出现在各种场合，比如六西格玛黑带项目、可靠性项目、多变量统计过程控制（mspc）、实验设计（design of experiment）等。
与模型导向一样，工具导向的质量改进也是被动的，无法真正面向质量生产的过程，即便是成功的数据分析也只能是统计模型和软件的新例证，而不能成为质量改进的新成果。
案例导向的质量改进过程，来自商学院工商管理硕士（mba）案例教学实践中，来自企业、院校和研究所的mba似乎更喜欢来自成功案例方法的质量改进过程。但商业模式和管理经验并不总是可重复和可再现的，质量改进也是如此，商业案例只是对成功管理活动的总结和提炼，而不是输出管理规则和盈利模式。因此，基于成功的商学院案例或者六西格玛成功案例实施的质量改进方法进程中，有很大一部分是无法完成改进目标和任务的。
所谓的任务导向是目前很多企业采用的一种中规中矩的质量统计方法，就是根据企业生产计划和调度要求，提出某项生产或管理任务，从完成任务的目的考虑，采用常规的统计方法或者技术来完成任务，甘特图的使用就是任务导向的一个典型例子。
企业在进行绩效考核的时候，一般多采用多变量线性模型进行综合评价，用来合成多项指标的考核分值，这类统计方法已经成为主流的绩效评价方法，从卓越绩效模式的评价到中小企业的员工绩效考核，大多采用此法，这就是任务导向的方法选择。这些方法是无法进行真正的质量改进的，只是一种较优的质量统计方法选择。
质量统计方法的基本功能是描述、解释和探索，是基于过程或结果的统计数据而进行的有目的的.质量改进活动，用以解决企业经营管理过程中出现的各种问题。因此，问题导向的质量统计方法主要是指以质量管理活动中出现的问题为核心改进目标，从问题的现状调查、研判、因果关系判别以及对策、实验和检验等基本目标出发，量身定制或者重新创建新的数据管理或质量改进统计方法，做到因地制宜、对症下药，达到追本溯源、药到病除的效果，这才是真正的应用统计价值所在，也是质量统计方法追求的科学、合理和高效的真正动力。
现实中，一些qc项目和六西格玛项目，就是为了做项目而刻意寻找项目，而不是面向企业生产经营和管理实践活动本身，他们根据比较好的一些质量特性，逆向设计统计方法，模拟和推断出可能的数据改进方法和计算模型，从而达到项目要求或评奖要求，实际上放弃了统计方法对于质量改进的真正贡献，也放弃了科学改进的真正目的，违背了质量改进的最初目的和终极价值。
问题导向的质量改进过程中，要一切从问题的现状出发，拟定合理目标，设计跟进数据集，选择合适的统计方法，带着问题逐步深入才能得到满意的改进效果。
问题导向的质量改进一般应遵循三个基本原则，一是厘定问题，单一目标；二是自顶向下，逐步求精；三是优选方法，单入单出。在这个原则下，质量改进的过程可以分为以下步骤：
和一般的改进过程一样，面向问题的改进过程主要是对于质量问题的定义和选择，这些问题不是上级决定的，也不是财务目标中挑出来的，而应该来自质量经营和管理的实践中出现的质量问题和可能造成不良的机会。因此质量改进的动因本身就具有补偿性质量的能力，如果不出现问题，质量管理的重点则应放在质量保证能力建设和预防性质量的提升方面。
精确定义质量生产和使用过程中出现的问题，并力图把这个问题抽象成为统计模型。比如对于推土机首次故障时间的确认，就可以根据统计建模的经验和方法，考虑通过构建指数模型来计算一批推土机销售以后首次故障时间的期望均值，并以此通过假设检验来设定首次故障时间，并最终实现质量的全面提升。
统计模型方法依赖大量数据和检验，因此模型方法所需要的数据必须和问题产生的过程保持一致，也就是说，必须回到问题发生的现场去收集整理数据并获得数据口径、背景和计算方法的要求。这些数据可以客观地描述、解释和探索质量过程中的细节，可以由此回溯和推断问题出现的可能性、因果性以及相关性，真正地做到“让数据说话”、“让模型作证”和“让结果指向”。
根据得到的数据和所选的统计方法创建统计模型，对问题进行深入的分析和解剖，得到解决问题的基本方向和思路，并设计出解决问题的路径和方法，对这些方法进行实地实验和验证，力求得出解决问题的全局性对策。
有些问题的出现和解决，似乎有定数，比如因果图就经常被用来解决质量改进中的可能性关联问题。有些研究者更愿意采用复杂的数理统计模型来完成该改进任务，但我们的建议是选择最适合的方法，而不是最先进或者最豪华的方法。面向问题是质量改进的第一动力，因此统计方法的选择只有依照这个原则来进行，才有可能真正起到质量改进的作用，也从而实现质量提升的最终目标。
传统的企业统计数据来源于三个方面，即企业统计台账、生产记录和检验记录，这些数据是工业生产过程的人工记录，需要对质量生产过程进行人工干预才可以获得，有些数据因此产生了较大的误差和偏移，以至于很多统计方法无法接近真实过程。
目前，我国已进入工业化后期，国际先进的制造技术和设备被大量引进，其中包括具备强大数据生产能力的数控设备、网控设备和电子自动检测装置等，这些先进的电子设备可以大量测定、检验和记录数据，生成连续性、大规模和高精度的同步数据集，此即企业大数据的雏形。在一些先进的制造企业，技术人员已经可以直接从设备上导出大量的数据用以完成spc、msa、doe等经典统计模型的拟合和研判，可以实现真正的大数据同步质量分析、检验和预警目标。
因此，当前企业主要的数据来源有四个方面，一是企业管理数据，包括企业管理统计台账、绩效考据数据、经营管理数据、投资和财务数据、营销数据等；二是企业生产过程数据，包括来自电子设备和网络设备中自动记录和筛选的数据；三是质量检验和验收的数据；四是来自供应链和客户调查的数据。这些数据大部分是连续生产的，主要是定量数据，也包含一些定性数据，这些数据构成企业经营管理活动的新资源。
问题导向的统计方法选择一般以数据为基础，有的方法要求的数据量比较少，因而容易在实践中使用，比如spc、doe等，而有的统计方法则要求更多的数据量和数据质量，比如时间序列和可靠性统计分析方法等。因此，选择统计方法时，应考虑所需要的数据在多个方面的特征和要求。
一是数据的易得性，要能够很容易和低成本地采集数据，对于网控设备来说，还应考虑网络联通问题；二是数据的统计口径、测量设备和测定方法要保持一致，这样的数据才具备基本的分析基础和分析能力；三是大数据的连续性采集能力，一些现场数据的采集必须满足连续性的要求，才可以辅助实施和分析，采用管理学意义上的价值，比如统计过程控制和抽样检验的数据等；四是保持数据采集的可重复性、可复现性和可控制性，大量统计数据的误差只有通过较为严格的方差分析和参数检验、分布模拟可能付诸建模分析和质量改进，因此要保证数据的采集技术不会带来较大的误差影响。
市场调查数据分析方法
将两个或两个以上的数据进行对比分析，分析其中的差异，从而揭示这些事物发展变化的规律和情况。对比分为横向对比和纵向对比。
被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比分析的方法，即总体内各部分所占的指标。
同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉点，一般采用二维交叉表进行分析。
按照数据特征，将数据进行分组进行分析的方法。
除了以上的`4点，其他还有比如漏斗图分析法、杜邦分析法、矩阵关联分析法等等。
数据分析的方法有很多种，在进行数据分析的时候，选择有效的数据分析方法，能达到事半功倍的效果。
大数据分析方法
其实质是一个位数组和一系列hash函数。布隆过滤器的原理是利用位数组存储数据的hash值而不是数据本身，其本质是利用hash函数对数据进行有损压缩存储的位图索引。其优点是具有较高的空间效率和查询速率，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器适用于允许低误识别率的大数据场合。
其本质是将数据转化为长度更短的定长的数值或索引值的方法。这种方法的优点是具有快速的读写和查询速度，缺点是难以找到一个良好的hash函数。
无论是在管理结构化数据的传统关系数据库，还是管理半结构化和非结构化数据的技术中，索引都是一个减少磁盘读写开销、提高增删改查速率的有效方法。索引的`缺陷在于需要额外的开销存储索引文件，且需要根据数据的更新而动态维护。
又称为字典树，是hash树的变种形式，多被用于快速检索，和词频统计。trie树的思想是利用字符串的公共前缀，最大限度地减少字符串的比较，提高查询效率。
相对于传统的串行计算，并行计算是指同时使用多个计算资源完成运算。其基本思想是将问题进行分解，由若干个独立的处理器完成各自的任务，以达到协同处理的目的。
传统数据分析方法，大多数都是通过对原始数据集进行抽样或者过滤，然后对数据样本进行分析，寻找特征和规律，其最大的特点是通过复杂的算法从有限的样本空间中获取尽可能多的信息。随着计算能力和存储能力的提升，大数据分析方法与传统分析方法的最大区别在于分析的对象是全体数据，而不是数据样本，其最大的特点在于不追求算法的复杂性和精确性，而追求可以高效地对整个数据集的分析。总之，传统数据方法力求通过复杂算法从有限的数据集中获取信息，其更加追求准确性；大数据分析方法则是通过高效的算法、模式，对全体数据进行分析。
调查报告数据分析
基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握，通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析，达到对现有问题or主题的探索与剖析，最终实现业务问题的解决or优化。
2.数据分析需要的知识、技能及工具?
业务知识：最重要。
业务分析能力：业务问题的拆解、探索与定位，也包括一些思维导图工具的使用(visio,mind,mindmanager)。
数据分析能力：基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握spss,r,python等。
数据提取能力：在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预处理的能力(sql使用能力)。
数据处理及展现能力：主要指ecel及ppt的使用，也有信息图制作能力的要求。
3.长期只处理数据的诟病【for分析人员】?
对于分析人员来说，若无实际分析经验，但经常提取数据，作为一个数据库工程师的角色开展工作时，容易形成一种惯性思维：从数据角度出发去看问题。这是很危险的，因为一条连贯、清晰的业务逻辑中间会产生各种数据，同时由于业务人员操作的相对灵活以及数据录入和etl处理的问题会导致某一业务节点产生不同值的数据，若不清楚业务流程，业务知识，很难确认异常值的合理性及异常值产生的关键原因。长此以往，这种数据角度出发的惯性思维就很难改变了，进而任何分析，出发点都是错的，分析过程和结果可想而知。
4.对于“数据敏感”的理解?
5.如何体现一个数据分析人员的工作能力强弱?
相关学历背景及工作年限;。
对数据预处理的重视程度;。
对细小业务问题解决方案及流程的抽取固化能力;。
算法知识的应用能力;。
业务知识的深度和广度;。
任务的整体把控和分配能力;。
沟通及表述的逻辑清晰程度;。
6.数据分析人员、应用型数据挖掘人员、算法型数据挖掘人员的区别?
数据分析人员算法应用比较少;。
应用型数据挖掘人员在数据预处理及模型调参上下的功夫最多;。
算法型数据挖掘人员在数据预处理上下的功夫叫少，模型理解及实现能力较强，偏开发;。
7.数据分析人员的角色定位――企业贤内助。
文档为doc格式。
调查报告数据分析
各位兄弟们都等急了吧，不是我想拖延，是因为要筛选关键先生真是非常困难呢。候选人太多了亚，每一支球队都有关键先生，有的恐怕还不止一个哩，比如公牛辛里齐、戈登，马刺邓肯、曼努、老霍，活塞的康熙、面具、天尊等等，如果不小心遗漏一个，我到不怕有人拍砖，关键是自己心里不安哪；再就是数据太繁琐，最近一直狂搜数据酝酿这个帖子，但究竟那些数据能够反映关键表现捏，实在是不知道该如何取舍。
正为难的时候从网站找到了一个相关专题，叫做《nba最好的关键球员(thenbasbestclutchscorers)》，数据都取自04～05赛季，非常振奋打算直接翻译过来又省心又省力，但是接着发现该专题注明所有数据都截止到3月15日，心里马上就凉鸟，因为那时候常规赛虽然已经进行了大半但毕竟还没完，恐怕没有办法代表整个赛季。最后考虑半天决定引用该专题，同时加上自己整理的全赛季数据，这样子还可以比较一名球员在常规赛前期和冲刺阶段的表现。只是这样一来球员数据就有前期(本赛季05年3月15日前)和全季(全常规赛季)的分别，下面的数据如果不加以特别注明，都表示是前期数据，各位兄弟在浏览的时候请注意区分。
首先透个底，这个专题最终评选关键先生的前五名依次是曼努、小斯、纳什、伟德、诺司机，除了小斯和诺司机外嘿嘿其他的都在我意料之中，其实想想诺司机主要是毁在季后赛上，常规赛凭良心说还算不错地；小斯这个鸟人居然这么厉害我确实没有料到，我一直认为太阳关键时刻是依靠纳什地。不管怎么说，我由此决定首先选择这五个人作为关键先生的候选人，然后兼顾大家需要，选择科比、小麦、小艾、小詹、卡特、邓肯、狼王、奥胖这些人气超高的偶像球员，具体做比较的时候再穿插其他球员的数据，这样子应该万无一失了。我明白大家对戈登辛里齐等人不感兴趣，而且虽然我知道他们很强但料想也强不过前五名去，还不至于漏人。候选人这样来选择不知道大家是否满意，你要是品位特别想了解别的球员，可以再回帖的时候说出来，我要是有数据就说。
调查报告数据分析
数据分析带来的价值让产品了解产品运营情况，了解用户需求和行为习惯，了解产品功能使用情况等等，属于产品人员最技术的技能。
数据类型：
一般的用户数据获取方式可以从页面js和服务器日志上获取；
加上时间参数等就可以获得大量的趋势性分析。
另外还有一些数据可以通过后台的数据请求次数和用户提交数据，例如用户的搜索命中率，用户ugc提交信息量，用户流程损耗量(任务完成量和时间)。
以上为定量数据。
其他定性数据包括用户操作流程，用户使用过程，用户行为，用户评价和反馈等。
1、数据的趋势。
主要是居于时间变化呈现的数据量级的趋势统计。
用户量，访问量，(注册量，活跃量)。
用户提交信息量的变化趋势。
重复访问用户比例、数量和新增用户用户数量、比例。
2、数据的权重。
各个业务模块的访问权重占整个产品/频道的权重比例。
各个页面停留时间权重。
提交信息用户量和用户uv的比例关系。
3、数据呈现的用户行为。
比如：
用户访问热图。
用户直接访问、外站导入、搜索引擎的比例。
用户搜索常用关键词，常标中的关键词，未标中的关键词。
用户来源。
用户停留时间。
一跳率，二跳率等。
产品对数据的态度：
1、正确的态度。
虽然是有点废话，但是需要强调。产品必须有明确健康的运营态度和运营价值观。
比如不鼓励非正常的pv，前台产品引导用户更好的互动和转发，后台设计引导发布编辑提交更有效的信息和信息关联。
2、对数据敏感，发掘细节。
对定量的数据和定性的数据都保持敏感，特别在持续对产品改进上，需要大量的数据。
包括用户操作，用户访问最多的页面，用户页面跳转等。
调查报告数据分析
本次调查发放问卷的对象是七年级全体学生，发放问卷的79份，回收79份，有效数量为79份，回收比率100%。
五、数据汇总。
1、做有理数运算题喜欢75%不喜欢8%有一点17%。
2、做有理数运算题需要理解法则、概念需要92%不需要8%。
3、背乘法口诀能92%不能5%会一点3%。
4、你做有理数运算的速度非常快18%一般68%慢14%。
5、做有理数运算题，你经常出错经常10%偶尔85%不会错5%。
6、第六、七题都是运算顺序题会的89%不会11%。
六、结论。
1、部分学生做运算题的兴趣有待激发。
2、影响有理数运算速度有待提高。
3、学生做运算题的正确率有待改善。
4、学生的运算顺序的规范性有待强化。
5、以上调查分析反应，大多数学生的运算能力都存在着这样，那样的问题，运算能力的提高令人堪忧。
OD调查报告范文
作为投资决策的依据，法律尽职调查的目标是调查目标公司是否存在潜在债务以及其他潜在的风险。发现风险是尽职调查的基本目标。
尽职调查报告不是流水账，除了把调查结果描述外，更重要的是发现问题，分析问题，提出解决方案。同时要判断该问题对是否投资以及交易结构的影响。
在尽职调查之前，投融资双方一般会初步讨论交易结构。因尚未对目标公司进行法律、财务、业务等尽职调查，原定交易结构不一定合理。一般情况下，需要根据尽职调查结果调整交易结构。
尽职调查中发现的问题要通报给投资方和融资方，要求给出解释、采取补救措施或提出解决方案。可以以表格的形式将问题表示。如下：
1
目标公司实际经营地址与登记地点不一致。
被工商部门处罚（可列明处罚依据）。
目标公司向工商局备案。
2
目标公司为员工缴纳社保的工资基数与真实工资不一致。
可能会被社保局或员工要求补缴社保费。
属普遍现象无法解决。
3
项目未按照国有土地使用权出让合同约定的期限开工。
可能被征收土地闲置费，甚至被收回土地。
与当地国土局和园区管委会协调，取得谅解。
4
目标公司名下土地没有交完出让金，未办《国有土地使用权证》。
要缴纳滞纳金，甚至被取消出让。
融资方承诺尽快筹集资金缴纳，并与当时国土局协调，取得谅解。
1、根据投资方的意图确定调查重点。如果是看中了目标公司的土地，就要重点查土地使用权的取得是否合规；如果看中了目标公司的团队，就要重点调查目标公司管理团队和技术人员的素质、待遇、合同情况等。
2、根据目标公司的性质和所属行业，确定调查重点。
一般而言，制造业的出资和资产、债务、重大合同以及环保等是重点；商贸、服务业的品牌、团队、渠道等更为重要。
3、对于特点调查事项，要确定重点关注事项。如，对于目标公司对外签署的合同，除了关注合同条款的合法、合理性、违约责任等情况，应重点关注：
(1)关联交易，利益输送；
(2)过分依赖某一供应商或销售客户；
(3)与某些客户合作期限较长；
(4)借出款项的合同、原因、利率；
(5)借入款项的合同是否有账外利息支出等。
目标公司及股东陈述与保证实例：
创始股东与公司的陈述和保证。
自本协议签署日(包括本协议签署日)至交割日(包括交割日)，创始股东与公司共同并连带地向投资者做出如下陈述和保证，并确认投资者对本协议及其他交易文件的签署依赖于该等陈述与保证在所有方面的真实、准确和完整，如果违反了任何一项陈述与保证，公司和创始股东应对因此给投资者导致的任何直接或间接的损失承担连带赔偿责任)：
1、公司为根据中国法律合法设立的有限责任公司。
2、创始股东为中国公民。公司和创始股东根据中国法律具备民事权利能力和民事行为能力签署本协议以及其作为一方的其他交易文件和履行交易文件下的义务。
3、公司和创始股东已有效签署本协议以及其作为一方的其他交易文件。公司和创始股东已经就其签署、交付和履行上述文件及履行其项下的权利和义务取得所需的一切的授权、许可和批准(包括但不限于公司内部授权)。公司和创始股东能够合法订立本协议、其作为一方的其他交易文件及履行其在交易文件项下的义务。公司和创始股东在本协议及其他交易文件项下的义务及责任合法、有效且可被强制执行。
4、公司和创始股东签署、交付和履行本协议、其作为一方的其他交易文件及交易文件项下的权利义务，不会违反中国法律；不会违反公司的章程或其他组织文件；不会违反公司或创始股东有约束力或适用的法院判决、裁定、仲裁庭裁决、行政决定、命令；不会违反公司或创始股东为签约一方的任何文件、合同或协议，或对其或其资产具有约束力的任何文件、合同或协议；不会导致违反有关向公司颁发的任何批准的授予和/或继续有效的任何条件；不会导致向公司颁发的任何批准终止、被撤销或附加条件。
5、公司拥有从事主营业务所需要的全部政府部门和第三方批准。该等批准都具有完全的效力和约束力，合格通过了就该等批准所要求进行的年检等各种检验，不存在任何可能导致该等批准被撤销、被吊销、被限制、无法续期或失效的情形。公司一直遵守该等批准的规定，没有在任何方面存在违反该批准的事项，从未收到任何政府部门的书面或口头通知，告知其违反了任何该等批准项下的任何规定。公司从未从事任何无适当批准的经营活动。
6、公司的股权之上未设定任何抵押、质押或其他权利负担。创始股东合计持有公司100%的股权，并且分别对该等股权具有完全和排他的所有权和处分权。除本协议明确约定的投资者享有的权利以及股东协议规定的“未来员工期权股权”以外，在公司的任何注册资本上不存在任何优先认购权、可转换证券、或其他未行使的权利、增发股权承诺，从而使创始股东或公司承担或可能承担出售或增加公司的任何注册资本的义务。公司的股权不存在任何现有或潜在的法律纠纷或争议。创始股东之间或创始股东与第三方并无签订或达成任何关于公司股权或股东权利的法律文件。
7、公司的帐簿齐全、记录完备。创始股东和公司已经向投资者提供自公司成立以来截至20xx年3月31日(“资产负债表截至日”)的财务报表(“财务报表”)，财务报表采用中国会计准则来编制，包含公司所有相关和实质的财务信息。财务报表在其各自的日期所披露的公司的财务信息在各方面均是真实、准确和完整的，不存在任何虚假成分或误导性陈述，并且符合中国通用的会计准则。公司没有任何未记录在案的资金、资产或负债，不存在任何帐外费用或支出，并且所有法人资金的累积和/或使用都在该财务报表中得到了完全和适当的反映。财务报表中所包含的资产负债表(“负债表”)包括了对截至资产负债表截至日止的公司所有已经发生和合理预见将要发生的贷款、债务、负债、担保和其他或有债务的完整且准确的描述。除负债表中反映的债务之外，公司没有任何性质的任何债务存在，无论是否为已产生的、确切的、或有的，且不论是否已到期或将到期。公司不存在任何的或有负债，未担任创始股东或任何其他第三方的任何负债的担保人、赔偿人、保证人或其它义务人，并且没有为创始股东或任何其他第三方的债务或利益提供任何担保。从资产负债表截至日至交割日，公司未产生任何非正常营业过程中产生的贷款、债务、负债、担保或其他或有债务。
8、除本协议所规定的本次增资以外，公司自资产负债表截止日之后并无以下情况发生：
(2)任何会引起对公司重大不利影响的损害、损失，不论是否经过投保；
(3)公司对其有价值的权利或其重要债权的任何放弃或豁免；
(5)公司出售、交换或以其他方式处置其任何重大运营性资产；
(6)约束或针对公司或其资产的合同或协议的重大变更；
(7)任何有关管理团队、核心员工、董事或股东的薪酬安排或协议的重大变更；
(8)任何核心员工的辞职或终止与公司的劳动关系；
(9)公司对其任何重要财产、资产的抵押、质押、转让或担保、留置；
(12)任何根据合理预期将会引起重大不利影响的公司资产的出卖或转让；
(14)公司做出如本第4.1.9条所列事项的任何安排或承诺。
9、公司不拥有任何不动产。公司就所有使用的不动产均已经合法签订租赁合同，该等租赁合同是合法、有效、有约束力及可执行的，不存在违约情况。
10、公司合法拥有从事主营业务所必需的无形资产包括财务报表中反映的全部无形动产，并能够独立自主地经营其无形资产。公司对该等无形动产拥有所有权，该无形动产都不受任何权利负担的限制并且处于可有效使用的良好状态。不存在任何可能影响公司合法、完整地拥有或使用其有形动产的合同、协议、承诺、文件或法律法规、政府规章、政府要求、措施、诉讼或其他法律程序。公司使用或利用无形资产进行经营符合中国法律且不会侵犯任何第三方的权利和权益。
(1)创始股东或公司并未收到任何指称其侵犯，或基于其运营的业务将会侵犯任何其他方所有的知识产权或其他任何权利的书面通知。公司并无必要使用任何员工(或公司目前拟聘用的人员)在受雇于公司之前的任何发明。在交割日，每一位核心员工均已与公司签署将该员工在公司工作期间研发的任何知识产权转让给公司，并限制披露公司保密信息的相关协议。每一位核心员工不存在任何违背该等协议规定的行为。
(2)不存在公司主张任何第三方正在侵犯，或妨碍其知识产权的未决的法律程序或指控，公司没有计划提起该等法律程序或指控。也不存在任何第三方主张公司或创始股东正在侵犯，或妨碍其知识产权的未决的指控或法律程序，不存在针对公司、创始股东或其拥有的资产而提起的该等指控或法律程序。
(3))公司已采取在商业上足够谨慎的安全措施，以保护其知识产权的价值。公司对用户信息和数据的收集、使用和保管没有违反中国法律，公司对该等用户信息和数据有合法有效的权利、所有权和权益。
11、公司从事主营业务。除主营业务外，公司不从事任何其他业务或经营活动。创始股东及其关联方不持有或占有任何与主营业务相关的资产(包括不动产、有形动产、知识产权或者其他资产)、合同，也未聘用任何从事主营业务的人员。在本协议中，任何实体或自然人的“关联方”指，(1)直接或间接控制该实体/自然人、被该实体/自然人控制或与该实体/自然人同受其他实体/自然人控制的任何其他实体/自然人；(2)直接或间接拥有或持有该实体/自然人的百分之五(5%)以上股权的任何其他实体/自然人；(3)直接或间接拥有或持有该实体/自然人百分之五(5%)以上投票权或其他权益的任何其他实体/自然人。“控制”指直接或者间接拥有管理或影响管理该实体的管理层和政策的权利，无论是通过具有投票权的股权或通过合同等其他方式。任何自然人的“关联方”还包括该自然人的近亲属，包括配偶、父母、祖父母、外祖父母、兄弟姐妹及其配偶、子女及其配偶、孙子女及其配偶、外孙子女及其配偶。但为本协议之目的，投资者及其关联方均不应视为公司或任何创始股东的关联方。
12、公司均一直并完全遵守着适用于其业务行为或运营、其任何资产和财产的拥有、管理和使用的所有中国法律或者适用的其他司法领域的法律规定；未曾发生根据合理的预期可能将构成或直接/间接导致对前述任何法律规定违反的事件、情况或情形。
13、不存在任何针对或影响公司、公司财产、权利、许可权、经营或业务的任何尚未解决的或将要进行的，或者据创始股东或者公司所知，可能提出的诉讼、仲裁、行政调查、或其他法律或行政程序；没有发生可能直接或间接导致任何此类法律或行政程序开始，或为之提供基础的事件、情况或情形。不存在任何要求公司解散、破产、停业、清算或类似情形的书面命令、请求、申请、决定、裁定、决议、或其它行动，也不存在任何针对公司资产的抵押、判决执行或传唤。公司不存在资不抵债或无力偿还债务的任何情况。
14、公司遵守各项税收法规，已按中国国家和地方税务机关的规定正确、完整、及时地申报了所有应税收入，并相应缴足了其所有到期应缴的税费，和缴清了其所有到期应缴的税费，不存在任何需要加缴或补缴税费的情况，亦无任何因公司违反有关税务法律、法规及规定而被处罚的事件发生。公司已按中国会计准则在财务报表里计提了任何和税款缴纳相关的准备金；至资产负债表截至日，在负债表上所显示的针对税收而准备的款项已足额应对公司所有已产生及未付的税款。公司未收到任何来自于税务机关或任何其他有权部门发出的催缴或补缴文件或者要求检查或审计任何纳税申报表的通知，不存在尚未了结的审计、措施、程序、调查、争议或索赔，不存在税务机关或其他有权部门可能向公司主张索赔税款的情形。
15、劳动和社会保险。
(1)公司不存在任何欠付的工资、税款、罚金或其他违反劳动法而导致的任何索赔等。公司没有任何应付而未付的有关解除或终止劳动关系的经济补偿金、赔偿金或其他与雇用关系有关的类似补偿或赔偿费用的支付义务。
(2)任一核心员工未提出终止同公司的劳动关系，或存在其他不能继续作为公司员工的情况，公司目前也未有意图终止与任何核心员工的劳动关系。除中国法律要求外，在公司员工劳动关系终止后，不存在任何欠付的补偿金或其它款项。
(3)除中国法律所规定的社会保险和住房公积金之外，公司没有参与，也没有受限于任何其他的养老、退休、利润分享、递延补偿、奖金、奖励或其他职工福利计划、安排、协议或谅解，也不存在任何员工或已离职的前员工(或其受益人，如有)有权参与或享有的任何其他养老、退休、利润分享、递延补偿、奖金、奖励或其他职工福利计划、安排、协议或谅解。
(4)公司与其现有员工或者其以往聘用的员工(如有)之间不存在任何的劳动争议或纠纷，亦不存在任何潜在的劳动争议或者纠纷。
(5)公司员工不对其前任雇主或者任何其他主体承担任何不竞争义务。
(6)公司的员工不受除其与公司之间签署的合同之外的任何其他合同(包。
括许可、承诺或其它义务)或政府机关、法庭的法令、判决、命令的限制，而严重影响该员工为公司的利益而服务的能力，或将与公司的业务发生冲突。
(7)任何核心员工没有直接或间接地在任何其他实体持有任何比例或数量的股权或股份(但持有上市公司不超过1%的股权除外)，并没有在公司以外的任何实体担任任何职务。任一核心员工在过去的三(3)年内并未：(i)被裁定为有罪或正在审讯过程中(不包括交通违规);(ii)根据任何有司法管辖权的法院的任何命令、判决或政令(未撤销或暂缓)，被永久或暂时地禁止其担任任何其他公司的法定代表人、高级管理人员或董事；(iii)被有管辖权的法院或其他管理机构裁定违反任何证券法、贸易法、或不公平交易行为法律，该等判决或裁定还未被撤销或暂缓。
16、公司自成立以来与任何关联方(在本协议中包括但不限于创始股东及其关联方)、现任或前任员工、董事、顾问或上述任何人的关联方(合称“关联人”)所进行的任何交易(如有)均是公允的，不存在任何关联人利用其关联方地位而与公司所进行的任何非公允的或不合法的关联交易。截止交割日，除交易文件、劳动相关的合同披露的以外，公司与任何关联人没有任何尚在有效期内或者尚未履行完毕的合同、协议或其他交易，不存在任何未经投资者同意即将妥善处理的债权债务、负债及其他任何应付应收款项。
17、创始股东及其关联方没有直接或间接地经营、参与或拥有与主营业务相同、相类似或有任何其他竞争关系的业务；创始股东及其关联方没有直接或者间接持有公司经营主营业务所需要的任何有形或无形资产。
18、在过去的五年，创始股东并未：(i)被裁定为有罪或正在审讯过程中(不包括交通违规);(ii)根据任何有司法管辖权的法院的任何命令、判决或政令(未撤销或暂缓)，被永久或暂时地禁止其担任任何公司的法定代表人、高级职员或董事；(iii)被有管辖权的法院或其他管理机构裁定违反任何证券法、贸易法、或不公平交易行为法律，该等判决或裁定还未被撤销或暂缓。
19、创始股东、公司及其员工、董事、代表、代理人从未进行或参与任何与反贿赂、腐败、洗钱、诈骗以及其他相似活动、反恐、经济制裁和反联合抵制法有关的所有法领域之法律、法规、规则、规章以及其他有合法约束力的措施禁止的行为。
20、自本协议签署之日至交割日，不存在或没有发生对公司的资产、负债、盈利前景和正常经营已产生或经合理预见可能会产生重大不利影响的事件、事实、条件、变化或其它情况。
21、创始股东和公司已经向投资者如实、完全披露投资者要求的全部信息、文件和材料、与创始股东和公司履行本协议具有实质性关联的信息、文件和材料，以及对投资者签订本协议的意愿具有实质性影响的信息、文件和材料。创始股东和公司向投资者披露的信息、文件和材料真实、准确和完整，且不存在任何不实或误导性陈述。创始股东和公司在本协议签署后任何时候了解到任何将使其在本协议中作出的陈述、承诺或保证变得不真实、不正确或不完整的情况，已经通知投资者，并按投资者的合理要求，采取必要措施予以补救或予以公布。
调查报告填写方法
调查报告，是对社会上某一个问题或事件进行专门调查研究之后，将所得的材料和结论加以整理而写成的书面报告。
调查报告是行为主体对特定对象在认真深入了解考察的基础上，经过准确的归纳整理，科学的分析研究，进而揭示事物的本质，得出符合实际的结论，由此形成的汇报性事务文书。从运用情况看，在标题中，凡以“考察报告”、“调查”、“考察”、“调查记”、“调查汇报”为文体名称的，均属调查报告一类。
（一）特点。
1、内容真实，观点鲜明。
2、材料性强，夹叙夹议。
3、结构严谨，有条不紊。
4、语言简洁，笔调明快。
（二）分类。
按作用分情况性调查报告、经验性调查报告、判断性调查报告、科研型调查报告；
（三）作用。
调查报告是调查研究成果的运载传递工具，是其转化为社会效益，发挥社会作用的桥梁;为决策和贯彻调整决策提供依据.
（一）立场、观点要正确。
搞调查研究首先必须要有正确的立场、观点，才能实事求是地进行调查研究，认识事物的本来面貌，得出合乎客观实际的结论。（不是不正当行为）。
（二）调查态度要端正。
要想获得丰富的材料，就要有饱满的热情、艰苦深入的作风和实事求是的态度。
（三）调查目的要明确。
我们进行调查研究，从根本上来说，就是为了掌握实际情况，有助于制定和执行正确的方针政策，树立先进典型，批判错误的倾向，使我们各项工作沿着正确的方向前进。
为了获得丰富的材料，还要讲究调查的方法。按照工作的步骤来说，应注意下面几个问题：
1、调查前做好三方面的工作：
（1）思想武装。
（2）选定调查研究题目。
（3）拟定调查提纲。
2、调查时灵活运用有效的调查方法。
（1）开会调查。
（2）个别访问。
（3）现场观察。
（4）蹲点调查。
（5）阅读有关书面资料。
3、调查后还要做好两方面的工作：
一是对所得的材料进行整理、分类、核实，发现遗漏疑问的地主，再作调查补充。
二是分析、思考，提示材料的内部联系，发现事物的本质。
（一）精选材料，突出观点。
运用材料说明观点，常用的方法有如下几种：
1、用典型事例。
2、有对比方法。
3、用精确数字。
（二）从实际出发，安排好结构。
----标题-----。
调查报告的结构形式，一般根据本文内容和表达的需要来决定，除标题外，通常有开头、主体和结尾三个部分。
1、开头。
一般来说，调查报告常常在正文的前面，写一段不加任何小标题的文字作为开头，类似消息中的导语。
调查报告的开头起“提示”全文的作用，必须简明概括，以帮助读者正确、深刻地理解全文。
地点。
时间。
调查对象的选择(抽样方法),样本量的估计。
质量控制。
2、主体（正文）。
这一部分写的是调查研究所得的具体情况、做法和经验。为了眉目清楚，常常列出纲目，用小标题标明，常见的安排有如下几种：
（1）按事情产生、发展、变化的过程来写。
（2）用对照比较的方法来写。
（3）根据内容的特点，把问题的几个方面列举出来。
3、结尾。
这一部分是调查报告的结束语，即全文的结论。
数据分析方法的心得体会
数据分析是当今信息时代的一项重要技能，无论在商业、科研还是社会调查等领域，数据分析都扮演着至关重要的角色。在这一领域内，合理的数据分析方法是确保结果准确性和可靠性的关键。经过长期的学习和实践，我不仅掌握了一系列数据分析方法，也积累了一些宝贵的心得体会。本文将从如何选择合适的数据分析方法、数据清洗的重要性、统计方法的运用、可视化分析的优势以及数据分析的局限性等五个方面进行探讨。
首先，在数据分析的过程中，选择合适的数据分析方法至关重要。在实际应用中，根据问题的性质选择合适的数据分析方法是提高分析效果的关键。比如，在观察型数据分析中，可以使用描述性统计分析的方法，以获得数据的整体特征和分布情况；而在实证型数据分析中，可以采用回归、相关、因子分析等方法，以探究变量之间的关系和预测未来趋势。因此，熟练掌握不同的数据分析方法，并根据实际情况进行灵活运用，可以极大地提高分析的效果和准确性。
其次，数据清洗是数据分析过程中一个至关重要的环节。数据的质量决定了最终分析结果的可靠性，而数据清洗是确保数据质量的关键步骤。在进行数据清洗时，一方面要及时剔除异常值和缺失值，另一方面要对数据进行去重和统一化处理。只有经过一番完善的数据清洗，才能保证后续的数据分析结果的准确性和可靠性。因此，数据清洗是数据分析过程中不可忽视的一环，需要投入充分的时间和精力。
再次，统计方法在数据分析中起到了至关重要的作用。统计方法可以帮助分析者从数据中提取出有用的信息，并对其进行推断和判断。常见的统计方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。通过运用这些统计方法，我们可以在分析中得出有科学依据的结论，并为决策提供参考依据。但同时，我们也要注意统计方法的局限性，不能将统计结果作为唯一的依据，还需要结合背景知识和实际情况进行综合考量。
此外，可视化分析在数据分析中也具有无可替代的优势。通过数据可视化工具，我们可以将庞大的数据量转化为直观、易懂的图形，提高数据表达的效果和可解释性。比如，将数据绘制成散点图可以直观地表示变量之间的相关关系，绘制柱状图可以直观地展示不同类别的数据特征等。通过这种形式的数据呈现，我们可以更好地理解数据背后的规律和趋势，为分析提供更多的启示和帮助。
最后，数据分析方法也有一定的局限性。首先，在数据分析中，我们只能根据现有的数据进行分析和推断，而无法获取到未知的变量和数据；其次，数据分析只是一种辅助决策的手段，而并非万能的解决方案，决策者还需结合实际情况进行综合考量。因此，在数据分析中，我们既要充分利用数据分析方法的优势，又要注意其局限性，避免盲目依赖数据分析结果。
综上所述，选择合适的数据分析方法、进行数据清洗、运用统计方法、利用可视化分析以及注意数据分析方法的局限性，是保证数据分析效果的关键要素。在今后的学习和实践中，我将进一步深化对这些方面的理解和应用，不断提升自身在数据分析领域的能力和水平。
调查报告数据分析【】
多变量统计技术包括分析两个或两个以上变量间关系的各种技术，可归纳为两大类：一类是为综合评价服务的方法，即对某一事物分析其各种特性以及这些特性之间的相互关系，并将有关数据归纳为少数几个特征值的方法，包括因素分析、主要成分分析、聚类分析、多维尺度分析、潜伏结构分析等。另一类是为预测服务的方法，即把列举出的特性区分为说明变量和基础变量，根据从说明变量中得出的信息来预测基础变量的方法，包括多元回归分析、方差分析、协方差分析、虚变量多元回归分析、自动干扰探测分析、判别分析、虚变量判别分析、联合测定分析、规范关联分析、多元方差分析等。本节就多元回归分析、判别分析和因素分析作一简单介绍。
回归分析。任何一个市场营销问题都要涉及一组变量，而市场营销调研人员主要对其中的一个感兴趣，他要了解在不同的时间、地点该变量的变动情况。这个变量就叫做因变量。市场营销调研人员在确定了因变量之后，还要进一步考察其他变量在不同的时间、地点对因变量的变动有何影响。这类变量就叫自变量。所谓回归分析、是指一种表述自变量对因变量影响的公式技术。
如果在回归分析中，统计方程式中只涉及一个自变量，我们称该统计方程式为简单回归；如果涉及两个或两个以上自变量，我们称该统计方程式为多元回归。
统计调查报告数据分析范文
xx公司成立于20xx年8月18日，主要从事房地产开发与销售，当时作为新进京的地产开发企业，它以其独到的眼光，在一块并不被大多数人看好的地块上投资开发了第一个在京项目：xx，从而在业界一举成名，不但带动周边楼盘的开发与仿制，也最终使xx成为这一带的饮食与办公中心。然而，也正是这一成功案例，使其在后来历时8年的企业发展历程中，陷入停滞不前的怪圈儿。究其原因，除决策外，人事管理方面也成为一个不可忽视的因素。现将目前公司人员情况作如下统计：
截止到20xx年4月，公司共在员工41人，分12个部门。
*别结构：男职工21人，占职工总数的52%，女职工20人，占职工总数的48%。
离职招聘：20xx年4月至20xx年4月，员工共离职18人，其中主动离职10人，占离职员工总数的56%，被动离职8人，占离职员工总数的44%，招聘人员3人。20xx年4月至20xx年4月离职员工4人，全部为被动离职。
通过以上数据，我们不难看出：首先，从职工年龄结构看，公司有一只年富力强的职工队伍，百分之九十三以上是25至/文秘站－*最强免费！/40岁的员工，这样的一只队伍，经历丰富同时也精力充沛，但是，员工处于这个年龄，也同时是负担最重的时期，基本都是上有老下有小，精力难免会分散，事实也正是如此，上至领导，下至员工，难免为工作以外的事儿所羁绊，造成松散、懈怠的现象。针对这一状况，在实行人*化管理的同时，建立健全公司管理制度，从上而下全部纳入管理范围是必要的。如果不是这样，势必造成这样一种感觉：制度都是给员工定的。其次，从公司的组织图上看，是以总裁最高决策，以下是平行的十一个部门，是典型的职能形结构模式，对于这种模式，对不算很大的公司规模来说并无不妥，但是，通过职务结构来看，就存在着极大问题：将近百分之五十的员工都是领导！这有点象大家经常说的一句话：百万将*一个兵，虽然还没有达到这种程度，但是，对于百分之五十的领导存在的组织，的确在点儿头重脚轻。形成这种现象的最直接的原因是部门设置不科学，很多部门职能交叉，如：目前营销部完全可以和企划部、市场部合并，统一由一个总监负责，财务部与资金部整合，前期部与设计部整合，以目前的情况看，有的部门只有一个总监，总监的上级是常务总经理，而这个部门却没有一个普通员工，与此形成强烈对比的是财务部，通常50人左右的公司，在工作丰富化和工作满负荷的状态下，3个人就已经足够，可事实是：五个人的财务部整天忙得不可开交。这与职工的业务水平直接相关。形成这种局面还有另一个原因：那就是升职有很大的随意*，通常是那些讨领导喜欢的人会莫名其妙的得到升职。如果任这种善继续下去，势必使得公司发展的进程应得缓慢。而合理整合部门职能，科学管理员工升职是解决这一问题的根本所在。
第三，从连续工龄上看，公司有一只比较稳定的队伍，近一半的职工连续工龄超过五年，这与公司倡导的企业文化有关，在这方面，公司每年的旅游、各种文艺活动，无处不体现着人文的关怀，在薪酬比同行业低的情况下，20xx年以前，主动离职人员几乎不存在，这再一次显示出公司文化的魅力。从离职招聘的数据显示，随着公司的发展，职工主动离职明显增加，在20xx年一年中，离职18人，10人是主动离职，另谋高就，从表面上看，在其他企业能得到更高的薪水是主因，但是，我认为不是这个原因，最少是不光为了这个：而是更深层的，更应引起注意的原因是：员工对企业失去信心！
公司刚刚进入*，从第一个项目的成功开始，领导者已经习惯于成功的感觉，认为无论做什么，都有成功的把握，因为有第一个项目成功的经验。可是，市场是不断变幻的，政策是不断调整的，成功的经验只有在当时的条件下才会成功，如今时过境迁，应该有新的应对机制才有可能再次获得成功。可惜的是：理智被胜利的光环所笼罩，企业家由单纯的企业家而被神化，其最直接的结果是：好大喜功，不切实际的计划一个个被提出，一个个被盲目的执行……大事没做成，小的项目也没做，确切地说，20xx年开始，公司已经在走下坡路：招聘人数远小于离职人数，公司规模可想而知，当过多的人力和物力浪费在看不到希望的项目上时，公司无可避免的陷入困境！至此，对公司怀有深厚感情的员工，无时无刻不是期待着峰回路转，其他员工只作观望状，一旦有合适的机会出现，便毫不犹豫地选择离职。好在，这样的状况随着时间的推移，已经有所改变，新的决策机制开始运行，务实的思想已经占据主导，相信新的情况会出现，同时了给人事管理带来挑战：新项目一旦开启，必将对加大对人员的需求量，大量的招聘工作随即产生，由于多数职位处于空闲状态，招聘职位的多样*与紧迫*是造成招聘压力的主要原因，人力资源部应提前作好准备，建立关键岗位人才储备库，以适应公司未来对人才的需求。
第四，公司*别男女比例适中，专科以上职工占81%，职工文化素质较高，对于司机等职位没有学历要求。在今后的招聘工作中，仍然以适合为度，充分关注男女职工比例。
结论：综上后述，公司目前的状况，正是多数企业发展到一定程度所面临的问题，突破了这个瓶颈，公司就会有很大的飞跃，否则就不容乐观，长期的消耗，有出无进，留给企业的时间不会太多。求真务实，科学管理是企业走出困境的必然出路，这也是给人力资源管理提出新的课题。
如何选择数据分析方法
认识数据分析方法：对数据进行统计分析时，选择正确的分析方法是非常重要的。选择统计分析方法时，必须考虑许多因素，主要有：
（1）统计分析的目的，
（2）所用变量的特征，
（3）对变量所作的假定，
（4）数据的收集方法（即抽样过程）。
选择统计分析方法时一般考虑前两个因素就足够了。
小样本并且两个变量服从双正态分布，则用pearson相关系数做统计分析
大样本或两个变量不服从双正态分布，则用spearman相关系数进行统计分析
2、两个变量均为有序分类变量，可以用spearman相关系数进行统计分析