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開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇統計分析法，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
abstract： equipment fault rate puts influence on equipment. applying statistics analysis methods， the paper tries to find affecting unfavorabale factor of epuipment operation， regularity and trendency of equipment accident， and control unfavorabale factor， for improving equipment operation rate.
關鍵詞： 統計分析；設備事故趨勢；降低故障
key words： statistics analysis；trendency of equipment accident；reduce equipment fault rate
中圖分類號：tu713 文獻標識碼：a 文章編號：1006-4311（2013）20-0063-02
0 引言
鞍鋼集團礦業公司下屬的一家企業。運用事故統計分析方法，針對2010年所發生的事故，從事故發生的類型、事故類別、時間等方面進行研究，基本發現了該廠的設備事故發生的規律及趨勢。2011年根據該研究成果，提出改進技術措施及設備管理辦法，減少了事故的發生。
1 統計分析方法在設備管理中的應用
1.1 設備事故統計分析定義 所謂的設備事故統計分析是運用統計學研究設備事故發生規律的方法。它通過對大量的設備事故統計資料、數據進行加工、整理和綜合分析，揭示設備事故發生的規律及分布特征。科學準確的統計分析結果能夠為觀察事故發生趨勢、探查事故發生原因、制定事故預防措施、預測未來事故等提供依據。
1.2 設備事故統計分析的基本方法 事故統計分析方法包括：綜合分析法、統計分析和統計圖表等三種。
2 2010年設備事故發生趨勢分析
表1是2010年設備事故統計表，從中可以看出，2010年共發生設備事故177次，平均每月發生15次；造成主體作業區設備停機845.3小時，影響鐵精礦產量8萬噸，燒結礦產量10萬噸，造成經濟損失5400萬元。
2.1 事故類型分析 從圖1可以看出，在177次設備事故中：設備故障132次，一般事故27次，較大事故8次，重大事故10次。其中設備故障發生頻率較高，占到了設備事故的74.57%。主要原因是：（1）由于設備老化。（2）設備維護不到位。
2.2 事故專業類別分析 從圖2可以看出，機械事故93次，電氣事故77次，生產事故7次，其中：機械和電氣設備事故發生較高，分別占52.54%和43.5%。
2.3 設備事故季節性分析 從圖3可以看出，5、6、7月份事故率較高。主要是因為：這個季節溫度較高，同時也是生產的黃金季節，生產量排產較高，為了保證生產任務的完成，需要設備長時間運轉，這樣就加大了設備隱患，使設備事故頻繁發生。
3 設備事故管理改進措施
針對2010年設備事故發生頻繁，故障率較高，在2011年提出改進技術措施及設備管理辦法，從設備前期預防管理、設備點檢定修管理入手，建立動態設備宏觀管理體系，保證設備正常運轉及提高設備作業率。①建立健全設備事故管理制度；②建立事故預案對策；③建立設備事故上報及分析制度；④設備事故預報、預警與精密點檢相結合。
4 結束語
從表3中可以看出，由于設備管理的加強，使設備技術狀況全面得到升級，2011年設備事故發生次數明顯減少，僅有43次；設備故障停機時間由845.3小時減少到359小時，經濟損失由2010年的5400萬元降低至600萬元。
4.1 設備事故統計表
4.2 事故類型與事故類別對比分析
從圖4中可以看出，2011年設備事故共發生43起，比2010年177起減少了134起，事故次數減少了75.7%。其中：設備故障減少116起，故障次數減少了87.88%，一般事故減少12起，一般事故次數減少了44.44%，較大事故減少2起，較大事故次數減少了25%，重大事故減少4起，重大事故次數減少了40%。
從圖5中看出，2011年比2010年減少的134次事故中，機械原因減少了61次，電氣原因減少了70次，生產原因減少了5次，其中機械原因和電氣原因減少幅度比較大。在機械方面主要是加強崗位、專業點檢，加強設備維護，對于老化設備定期進行更換。在電氣方面主要是完善電機燒損原因分析制度和制定電機修理費考核制度。
4.3 事故按時間對比分析
結論： 從表4和圖6中看出，故障率呈下降趨勢，2011年故障率比
2010年下降了58.38%，由1.93%下降至0.82%。
參考文獻：
[1]黃良文.統計學原理[m].中國統計出版社，2007，7.
關鍵詞：譜估計；周期圖估計；多窗譜分析
文獻標識碼:A中圖分類號：TN911.7
1.引言
隨著現代工業的發展，尤其是國防工業，對設備的可靠性要求越來越高，如由機的顛簸、爬升、俯沖等會對機載設備造成強烈的振動、沖擊，嚴重地考驗著這些設備的可靠性。振動試驗的目的在于確定所設計的設備在運輸、工作過程中能承受外來或者自身產生的振動而不被破壞。在可靠性振動試驗中，隨機振動是通過譜均衡控制的方法來達到的，即通過譜均衡控制使測試件承受的振動功率譜與設定的參考功率譜一致[1,2]。在隨機振動中，由于不同試件的特性參數存在很大差異，且系統參數不穩定的影響導致整個系統的動態特性發生改變，因而對譜估計算法提出很高的要求，同時譜估計在電力、化工、 冶金、 礦山、 船運等行業應用廣泛[3]。目前振動信號頻譜分析最常用的方法是基于FFT 的周期圖法, 這種方法的分辨力性能雖然較好,但方差性能很差,不滿足一致性估計條件。為改進周期圖法的這一問題, 提出了很多改進算法，如Welch 功率譜估計算法。Welch 算法可有效降低功率譜估計的方差,但分辨力性能同時也降低。為了提高Welch算法的性能，提出了增加分段數的方法使估計方差減小，但分數段增加時，段長減小帶來分辨力下降，因此，Welch 算法的估計方差與分辨力是一對不可調和的矛盾。從眾多文獻的研究[4,5,6]知周期圖法及其各種改進算法存在分辨力性能和方差性能之間的固有矛盾。本文針對隨機振動譜估計分析采用多窗口譜分析法（Multitaper Spectrum Analysis,MTSA），并對MTSA譜估計器和傳統算法進行對比分析，在此基礎上對其統計特性進行分析以確立其噪聲模型，為振動譜均衡控制提供良好的估計算法基礎。
2. MTSA譜估計器的統計分析及其噪聲模型的建立
由于 MTSA譜估計器相當于K個直接譜估計器的平均，因此它的統計特性與直接譜估計器的特性有很大的關聯。以下通過白噪聲序列的周期圖估計算法的特性分析，建立MTSA譜估計器的噪聲模型，并對其統計特性進行分析。
2.1白噪聲序列功率譜周期圖估計算法分析
對于零均值的平穩高斯過程 ，加w(t)窗的Fourier變換為：
(1)
直接譜估計器可表示為：
(2)
因此，直接譜估計器的協方差為：
（3）
其中，相關序列 。由此可以得到直接譜估計器在不同頻率上的相關系數為：
（4）
當窗函數為矩形窗，即 ，直接譜估計器演變為周期圖譜估計器，它在Fourier頻率點處不相關。對于白噪聲序列式（3）變為：
（5）
令 得：
（6）
根據式（4）計算周期圖估計器針對白噪聲序列的功率譜相關系數。取N=16時，圖1為計算得到的結果。由圖中可以看出，周期圖估計器的不相關頻率間隔與Fourier頻率是一致的。從上面的分析可知直接譜估計器 進行離散頻率取樣時,它的不相關離散頻率不再是Fourier頻率，下面針對白噪聲序列來分析直接譜估計器系數不相關時的離散取樣點。取DPSS窗與MS窗， ， ，計算結果如圖2和圖3。從圖中可以看出，使用零階窗函數時，在譜窗帶寬外直接譜估計的結果不相關；隨著譜窗階數的增加，相關的頻率點擴展到譜窗帶寬之外；然而由圖2(c,d,e,f)、圖3(c,d,e,f)可以看到在譜窗帶寬之內，某些頻率點仍然不相關；通過比較0頻率點、0.25頻率點與f的相關系數，表明相關系數的分布與頻率的測量點無關。
3.2直接譜估計信息損失分析及MTSA譜估計器噪聲模型
由于MTSA譜估計器相當于K個直接譜估計器的平均，因此它的統計特性與直接譜估計器的特性有很大的關聯。設零均值的白噪聲過程 ，其方差為 ，因此其功率譜密度為 ，方差的估計值為 ，并可求得 的方差為
（7）
從理論上來說，一個最好的譜估計器得到的功率譜密度為 。對于白噪聲過程，周期圖譜估計器 是 的無偏估計，因此對 進行平滑可得到：
（8）
對于使用歸一化窗函數w(t)的直接譜估計器 ，對它進行頻域平滑：
（9）
并有方差為:
（10）
由cauchy不等式可以得到 ，且只有當w(t)為矩形窗時等號成立，因此對于任何非矩形窗，周期圖估計器與直接譜估計器關系如下：
（11）
從式（11）可以看出雖然直接譜估計器使估計的結果得到平滑，但使用窗函數對信號序列進行加權，導致信息量的減小，從而使估計的方差增大。下面分析MTSA譜估計器對這種損失的補償作用。設 是一組標準正交的多窗口序列，則MTSA譜估計器可表示為：
（12）
將 用矩陣形式表示為：
（13）
由 的標準正交性可知： 且 ，所以 ，因此可以得到：
（14）
對于式（12）當K=2N時，即多窗口數與信號序列的點數相同，由式（14）可得：
（15）
比較式（8）、（11）、（15）可以看出，對于白噪聲序列，MTSA估計器只有當窗口數與信號序列的點數相同時，才挽回了直接譜估計器因加窗而造成信息量的損失。
3.3MTSA譜估計器統計特性分析
下面具體分析MTSA估計器的方差及MTSA特征譜的相關特性。由式（1）、（2）、（3）可以得到特征譜 、 的協方差為：
（16）
及
（17）
若信號序列 是零均值的高斯白噪聲，方差為 ，則式（16）可寫為：
（18）
當取f＝0.25、N=32、W=0.0625時， 與K的關系如圖4中的曲線A； 曲線B是取 時的方差曲線；虛線標明了Shannon數為8。可以看出，當 時曲線A、B基本是重合的，因此可以近似認為當K小于等于Shannon數時各特征譜是不相關的。
雖然以上結果是由高斯白噪聲推導出的，對于高斯隨機過程，其特性如果在頻率區間 上變化不是非常劇烈，其譜估計的統計特性可由高斯白噪聲很好地近似。因此由以上分析及式（12）可以得到MTSA估計器的統計分布為：
（19）
并得到：
（20）
對于非高斯的平穩隨機過程，根據中心極限定理，MTSA估計器的統計特性也可以由以上兩式很好地表述。
3. 結論
分析了周期圖估計器對噪聲系列的功率譜相關系數及加窗造成的信息損失，在此基礎上分析了由直接譜估計算法構建的多窗口譜分析法，建立了其噪聲模型，分析得出當參與運算的窗口數增多時，由于各特征譜彼此不相關，得到平均后的估計方差可以減少到傳統周期圖法的窗口數分之一。并且針對白噪聲序列，得到MTSA估計器只有當窗口數與信號序列的點數相同時，才挽回了直接譜估計器因加窗而造成信息量的損失，最后推出了MTSA估計器的統計特征。
參考文獻：
【1】 劉小勇，施仁。一種新型電動機機械振動測控系統【J】。小型計算機系統。2004.12，36（6）：123-128
【2】 Page M. Signal processing for vibration control[A],The proceeding of UKACC International Conference on Control’96[C],1996.8,(2):740-745
【3】 羅中良，周友平，劉小勇。新的礦山機械故障診斷方法研究【J】。煤礦機械。2010.4，31(4)：240-243
【4】 余訓鋒， 馬大瑋， 魏琳。改進周期圖法功率譜估計中的窗函數仿真分析【J】。計算機仿真，2008.3,25(3)：111-114
【5】 吳紅衛，吳鎮揚，趙鶴鳴等。多正弦窗譜估計的性能分析【J】。信號處理，2007.12，23（6）：932-936
1.統計分析在財務管理中的運用
在事業單位的財務管理工作中，需要定期向事業單位的管理者、投資者等利益相關人報送事業單位的財務報表，從而讓他們掌握事業單位的財務狀況和經營成果，進而不斷了解事業單位的盈利能力和償債能力等。所以，這些數據分析過程需要通過比率分析、比較分析、因素分析等統計分析方法來完成。(1)比率分析法比率分析法是通過計算而得出的經濟指標的財務比率，在這個過程中需要考慮事業單位財務狀況的多方面因素，以此來揭示事業單位經濟指標之間的相互關系并確定經濟活動之間的相互聯系。通常情況下，常見的比率包括相關比率、構成比率、效率比率等。首先，相關比率是對在經濟活動中具有相互依存關系的兩個或兩個以上的相關數據進行對比而得出的財務比率，如資產負債率等，通過分析可以得出事業單位的經濟業務是否安排合理以及事業單位的生產經營狀況是否良好。構成比率，是指由于事業單位的一項經濟指標發生變化，這時指標的構成部分與總體之間的比重，比如說應收賬款周轉率等，它反映了在一個周期內，財務報表中的相關項目的重要性。效率比率是財務報表中的費用與所得數據之間的比率，反映出了投入與產出之間的關系，可以用來衡量事業單位的利益得失。綜上，比率分析法的計算簡單并且直觀，但除此之外，還具有一些缺點，主要是不能夠為人們提供財務報表之間關系，這樣就很難反映比率與報表之間的聯系。(2)比較分析法一般我們也將比較分析法稱之為對比分析法，主要是將兩個或多個數具有相同性質的數據指標進行對比分析，然后通過分析來判斷事業單位之間的差距，這樣能夠為事業單位的財務管理做好準備。從橫向的角度來說，將同一時期的事業單位相關數據與其他事業單位的數據進行比較，這樣就能夠得出事業單位與同行之間的差距；而從縱向的角度來說，將事業單位歷年來的數據進行分析，這樣就可以將事業單位不同時間段的增減情況表現出來，從而信息的需求者能夠按照這些數據的分析結果做出正確的決策。(3)因素分析法因素分析法是應用一定的方法，對共同影響某一指標的幾個關鍵因素進行測定，用以反應不同因素對經濟指標各自的影響程度。通常來說，因素分析法包括連環替代法、差額分析法、指標分解法、定基替代法四種方法，這種方法主要優點在于能夠比較客觀的找出影響事業單位的財務指標的關鍵因素，但是其缺點就是其計算結果只是在某種假定前提下的結果，為此，財務分析人員在具體運用此方法時，應注意力求使這種假定是合乎邏輯的假定，是具有實際經濟意義的假定，這樣，計算結果的假定性，就不會妨礙分析的有效性。
2.統計分析在財務管理中的重要作用
(1)統計分析能夠加強事業單位的經營管理統計分析工作不只是在財務管理中簡單的處理一些財務信息，還應該作為財務分析工作的工具，通過歸納分析數據，運用一定的方法來發現事業單位財務管理工作中存在的問題。與此同時，通過定量的數據分析法得出事業單位的資金流量和風險大小，以此來為投資者提供一些數據支持，也方便事業單位管理者規劃事業單位的發展方向。因此，面對日益激烈的競爭市場，統計分析能夠及時分析事業單位的經營情況，為財務管理部門提供科學的統計方法和統計技術。(2)統計分析為事業單位提供了財務預測和決策事業單位的財務預測是事業單位的一種規劃手段，其結果是財務決策，能夠提高事業單位的經營主動性。因此，為了達到事業單位財務管理的目標，在財務管理過程中需要充分發揮統計分析的作用，靈活運用相關的統計方法，利用預測、決策分析等軟件，做好基本的財務預測和分析工作，保證統計分析結果的有效性和及時性。除此之外，事業單位還應建立信息質量監督部門，配備專業的人員，監督數據的真實性，提高統計分析的數據質量。
二、在事業單位財務管理中提高統計分析的建議
1.加強統計分析和財務管理的一體化
統計分析和財務管理都是經濟管理的重要工具，但是通常來說，進行統計分析的主要任務是計算和分析統計指標，而財務管理的主要任務是分析財務信息，其中包括分析會計核算信息和財務報表信息兩個部分。所以，統計分析和財務管理分析通常是平行進行的，二者在各自的工作崗位單獨進行，沒有互相交叉的部分，所以對于兩者交叉的部分通常會出現結果不同的情況，這樣就不利于提高事業單位的財務管理工作的效率。因此在財務管理的整個過程中直接應用統計分析的方法，共同開發統計軟件和財務管理軟件，充分發揮計算機的作用，對財務活動中所產生的相關數據進行計算和分析，由此將統計分析系統運用于財務分析中，能夠大大提高財務管理的效率，從而為事業單位提供決策依據，使事業單位實現社會效益最大化的同時，更好的發揮經濟效益。
2.加強會計人員和統計人員的分工配合
當前，事業單位當中的統計工作常常受到統計人員和會計人員的雙重限制，由此沒有辦法準確和全面的開展統計工作。由此，這就需要充分協調統計人員和會計人員之間的關系，不斷加強二者之間的交流和配合，這樣優勢互補才能夠促進財務管理工作順利進行。總體來說，在財務管理部門需要培養復合型的人才，從而使工作人員不僅熟悉統計工作的財務知識，還熟練掌握統計工作，在職能上使會計人員和統計人員的工作相互滲透，從而不斷改進和提高會計工作的質量。
三、結束語
【關鍵詞】數學建模;統計分析;層次分析
1 Excel統計分析功能
在眾多的電子表格應用軟件中，微軟公司的Excel以直觀的界面、強大的功能、良好的可操作性，得到了眾多使用者的認可。微軟公司對Excel的每一次升級都使得其功能更完善，用戶使用更方便簡單。
Excel是一個綜合快速制表、數據圖表化以及數據統計和管理的工具軟件包。Excel可以處理龐大、復雜的的數據清單，并對數據進行統計分析處理，最后以圖表或者統計圖形的方式給出直觀的顯示。Excel 2003中的統計分析模塊，基本已經涵蓋了目前常見的統計分析問題。
1.1 分析工具的統計分析功能:Excel 軟件中提供了15個數據分析工具，稱為“分析工具庫”。在進行分析時只需提供必需的數據和參數，利用分析工具就能得到相應的數據表格或者數據圖表。
統計分析工具的功能主要包 括:①統計繪圖、制表;②描述統計量計算;③參數估計;④假設檢驗;⑤方差分析;⑥相關、回歸分析;⑦時間序列分析;⑧抽樣;⑨數據變換[1]。
1.2 統計函數的統計分析功能:Excel中提供了78個統計函數用于統計分析。這些統計函數的統計分析功能主要包括:①頻數分布處理;②描述統計量計算;③概率計算;④參數估計;⑤假設檢驗;⑥卡方檢驗;⑦相關、回歸分析[1]。
2 層次分析法建模問題
圖1 層次結構圖
2.1 層次分析法問題分析:假設某單位擬從三名干部中提拔一人擔任領導工作，干部的優劣(由上級人事部門提出)，用六個屬性來衡量:健康狀況、業務知識、寫作水平、口才、政策水平、工作作風，分別用p1、 p2、 p3、 p4、 p5、 p6 來表示。
為了解決上述的決策問題，我們首先畫出其層次結構圖，此結構圖分三個層次:目標層、標準層、和決策方案層[2]，如圖1所示。
2.2 用Excel求解層次分析法問題:將健康狀況、業務知識、寫作水平、口才、政策水平、工作作風，分別用p1、 p2、 p3、 p4、 p5、 p6 來表示，可得到如表1的判斷矩陣[2]。
表1 判斷矩陣
將表1中各元素/所在列之和計算得到表2的矩陣。
表2 列規范化后的矩陣
再由表2可計算得到表3的規范列平均后的Wi矩陣。
表3 Wi矩陣
其中第一個元素0.158963由表2第一行之和/6計算得到，其它類似
然后利用sumproduct函數計算得到表4中的最大特征值:
表4 最大特征值
表5 一致性指標
其中左邊第一個元素1.021479由表1第一行與表三的wi對應相乘得到。
由表4可計算表5的一致性指標:其中CI=(最大特征值-6)/5，CR=CI/1.24
對方案層進行類似的計算可以得到表6中的標準層對決策層的規范列平均。
表6 標準層對決策層的規范列平均
2.3 最優決策方案:我們可以利用這些權數來計算出每個方案總的得分(權數)。故干部A在總目標中的得分為:
0.16*0.14+0.18*0.10+0.20*0.14+0.05*0.28+0.16*0.47+0.25*0.80=0.3576
同樣可得到干部B、C在總目標中的總得分為:干部B方案得分:
0.16*0.62+0.18*0.32+0.20*0.62+0.05*0.65+0.16*0.47+0.25*0.15=0.4372
干部C方案得分:
0.16*0.24+0.18*0.58+0.20*0.24+0.05*0.07+0.16*0.07+0.25*0.05=0.2182
通過比較可知干部B的得分(權重)最高，干部A的得分次之，而干部C的得分最少，故應該提拔干部B，通過權衡知道這是最優方案。
3 結論
利用Excel軟件求解層次分析法問題是一種高效、可程序化的方法。合理利用該軟件中的統計分析和管理功能，可以在很大程度上提高數學模型求解的效率。目前很多學習高等數學、數學建模的學生尤其是文科生沒有程序設計和算法分析的基礎，還不具備獨立編寫程序求解層次分析法問題的能力，因此本論文的研究結果提供了一種較好的求解此類模型的方法。
參考文獻
宏觀經濟統計分析是建立在經濟學、統計學基礎上，伴隨中國社會主義市場經濟發展而逐步完善起來的。近年來，隨著市場化進程的加快，特別是在信息技術的推動下，大數據時代的到來，對于宏觀經濟統計分析提出了更多挑戰。面對新的情況，如何從統計學知識體系來滲透經濟分析方法，并從宏觀經濟統計分析中的問題來探討其發展趨向，對于提升我國宏觀經濟統計分析的科學水平具有重要的現實意義。
關鍵詞：
宏觀經濟統計分析；統計方法；關鍵問題
從概念上來看，宏觀經濟統計分析是建立在經濟學、統計學知識體系基礎上，以統計知識為核心，圍繞經濟學知識進行研究和分析。在我國社會主義市場經濟體制下，宏觀經濟統計分析的內容也經歷了幾個不同發展階段。在以計劃經濟為主時期，宏觀經濟統計分析主要運用計量經濟學知識，利用數理統計和模型分析，來完成對國民經濟運行系統的優化和平衡。同時，借助于政府統計系統，從國民經濟運行相關數據分析中，對計劃執行情況進行研究，改進下一階段計劃經濟重大問題。這一時期的計劃經濟為宏觀經濟統計分析提供了基礎數據，但是，對于統籌兼顧、優化管理為主體的計劃經濟管理思想是一以貫之的。從我國統計學發展歷程來看，對于宏觀經濟統計分析的內容，概況的講，主要是圍繞國民經濟主要經濟指標來展開，如利用國民經濟賬戶、投入產出、資金流量表、國際收支平衡表等，從各個核心部門、核心指標、核心統計體系中來分析國家、產業的發展狀況，減少經濟危機的發生。改革開放以后，我國宏觀經濟統計分析，借鑒了馬克思社會再生產、計劃經濟管理理論，同時借鑒了國民經濟核算體系理論思想，完善了我國國民經濟綜合平衡統計方法，逐步實現了財政、信貸、外匯、物資的四大平衡。在以信息社會、大數據時代為特征的第三階段，宏觀經濟統計分析將實際問題作為研究重點，特別是經濟學與現實問題的關聯，大數據環境下數據的可比性，統計分析方法的科學性和實效性等。
一、宏觀經濟統計與宏觀經濟統計分析概念研究
我國國民經濟統計主要依托國民經濟核算體系，包括經濟循環理論下的宏觀經濟統計指標體系，以及各類標準、統計分類等內容。宏觀經濟統計，從概念上理解為從宏觀上來探討經濟運行過程及結果的統計測度理論和方法。從統計范圍來看，主要從經濟活動中來獲取統計數據，包括各類經濟活動的信息整理、也包括各類統計部門設計的用于統計實際數量的調查資料。統計學是依據統計學理論，運用統計學方法來對各類經濟信息進行統計分析，如利用抽樣調查來進行統計分析，以實現對樣本總量的推斷；在獲取相關統計數據內容時，常用的統計方法有分類法、關聯統計法、變化率統計法、總量統計法、結構統計法等。信息化社會的發展，特別是基于網絡技術的電子商務平臺的建設，使宏觀經濟統計分析的獨立性和地位更趨重要。概括來講，經濟統計分析從統計方式、統計數據上來全面認識經濟獲得，并從有效分析中提升經濟發展水平.宏觀統計數據的測度方式及搜集方法，與傳統的調查方法，如普查、抽樣調查、統計報表相類似，在現代經濟統計中，增加了軟統計內容，如抽樣問卷、心理量表等。宏觀經濟統計分析是建立在宏觀經濟統計基礎上，利用統計學理論和方法，以實證經濟分析來處理統計結果。從概念上來看，廣義的宏觀經濟統計分析包括的經濟活動較多，不僅有重要的宏觀經濟指標內容，還有其他與國民經濟管理相關的統計分析。微觀來講，宏觀經濟統計分析主要從經濟問題的統計分析研究中，來構建統計分析模型，并從統計分析變量或指標中探析統計數據所反映的結果。
二、宏觀經濟統計分析體系研究
1.宏觀經濟統計分析內容
宏觀經濟統計分析體系包括宏觀經濟學目標、宏觀經濟管理目標和宏觀經濟統計目標三項內容，對于宏觀經濟學目標，主要從宏觀經濟統計分析對象，如社會總供給、總需求等建立均衡統計分析，從國民收入分配統計分析中來構建各項統計指標，如產業結構統計分析、經濟周期統計分析、知識經濟發展與創新統計分析、消費-投資需求分析、通貨膨脹統計分析等等。宏觀經濟管理目標主要從宏觀經濟運行體制及組織結構上，圍繞國家經濟社會重大戰略開展統計分析。如創新型國家經濟戰略、科教興國戰略、財政政策、貨幣政策、城鎮化區域發展戰略、可持續發展戰略等等。宏觀經濟統計目標主要從國家統計、部門統計、行業統計、區域統計等層次化統計數據基礎上來開發，圍繞社會創新、政府管理、科學研究等內容展開統計方法創新。
2.宏觀經濟統計分析問題
宏觀經濟統計分析是政府統計工作的重要內容，一方面歸結為制度化的統計分析工作，另一方面表現為專題型或問題型統計分析工作。在制度化統計分析工作中，圍繞政府統計調查指標體系，從宏觀經濟運行過程及結果中來搜集數量特征、數量關系，并從宏觀經濟運行情況綜合表現上來剖析主要問題和成功之處；對于各項宏觀經濟政策措施的執行情況進行跟蹤，對執行效果進行對照分析，并從存在問題中來提出應對建議。如國家統計局和各下屬統計單位，每年要對上一年度的統計工作進行匯報，以經濟分析白皮書形式進行綜合。制度化宏觀經濟分析工作，能夠從社會生產、市場供需、收入分配、金融市場化、國際收支等多方面進行呈現，既有動態指標，也有近期、中長期發展趨向分析。宏觀經濟專題統計分析具有靈活性和變化性，主要是圍繞不同時期的經濟工作，從經濟問題中來展開針對性調查統計分析。其特點表現在：一是對所研究的問題或專題具有較深的研究；二是多采用多重調查方法來實現對專題問題的全面分析，如抽樣調查、軟實力調查、問卷調查等的綜合使用；三是運用現代信息技術來提升統計分析能力，特別是用網絡化平臺技術來彌補傳統調查方法的不足，改善數據質量等。
三、宏觀經濟統計分析方法研究
宏觀經濟統計分析方法具有多樣性，針對不同問題，有搜集數據、整理數據方法，也有針對經濟問題的分析方法，還有基于統計描述和探索性數據分析方法。總的來看，對于宏觀經濟統計分析工作，多種方法的綜合運用有助于提升宏觀經濟統計分析的科學性和有效性。對于宏觀經濟統計分析，不同領域所涉及的統計方法具有交叉性。但對于宏觀經濟分析中動態經濟分析、靜態經濟分析、比較動態經濟分析、比較靜態經濟分析方法所反映的經濟學問題，能夠從全面質量管理方法中體現目標、過程、方法、績效、因素等統計描述信息，改善統計分析的應用實效性。主要常用的方法有因素分析法、指數分析法、彈性分析法、時間序列分析法、應用回歸分析法和多元統計分析法等。對于不同經濟變量體系的描述，根據經濟運行過程及數量特征，從所選定的指標變量上來進行估計，包括推算、核算和估算等方法。描述性統計分析方法是基于統計分析應用，從構建基本邏輯架構中來分析客觀存在的相關變量之間的關系；由于經濟活動中各經濟關系之間存在動態性，需要從經濟分析的聚類、因子分析等方法中，運用分層回歸、分位回歸以及協整分析方法來轉換，以促進對各項分析指標體系進行綜合評價和反映。同樣道理，在宏觀經濟統計分析方法研究中，面對大量微觀性數據，如何發揮統計變量測度及過程變量特征分析優勢？實踐中常用統計系統描述方法，將系統分類及歸納至分位、分層、立體、動態的復雜系統中，從探索各關系變量及因素之間關系上來進行描述性分析。如在人口普查以及經濟普查中，對于各類模擬系統方法的運用，主要從各因素的順序識別和組內方差縮小、組間方差擴大上來實現動態過程的科學推斷，提升核心主體的統計分析精度。
四、宏觀經濟統計分析的趨向研究
從宏觀經濟統計分析的應用來看，當前社會環境下面對更多挑戰，其主要研究方向有以下幾點：一是做好對國家經濟社會發展管理的重要決策導向研究，特別是在信息技術快速發展背景下，從海量數據分析中來挖掘科學的信息資源，來優化和輔助市場化競爭、產業競爭及區域、國際間的競爭需要。哈佛大學加里·金（GaryKing）提出“信息革命背景下，對于海量數據資源的統計分析，將席卷商業界、學術界和政界”。建立在大數據基礎上的精細化測量行為研究，從經濟領域、商業領域來拓寬延伸，以促進社會發展；二是順應大數據時代的發展機遇，在中國特色社會主義市場經濟轉型關鍵期，從協同政府、行業、經濟、社會發展關系的角度，以政府公共數據共享平臺建設來完善社會發展科學管理水平，從中長期發展政策分析中來進行科學謀劃和實施。對于統計信息平臺中的活動、業務、行政記錄、財務信息等資料，要按照統計數據的統一化要求進行科學轉換，增強宏觀經濟統計分析的決策科學化能力；三是強化創新型國家建設統計分析工作，圍繞國家創新能力、國家創新體系建設發展要求，從國家科技政策制訂，到各項經濟統計工作的實施，都應扎實推進宏觀經濟統計分析在經濟建設中的核心和驅動地位；四是構建高端化的產業結構統計分析模型，圍繞我國全面轉型過渡期的產業結構現狀資料，從構建“三高一低”產業結構高端化統計目標入手，加大對信息化金融產業的創新，延長產業價值鏈，增強產業輻射及帶動作用，優化產業結構向高端化進程轉移；五是注重金融統計分析，完善我國金融管理體系，提升金融管理效率。在建設金融服務業與其他產業的協同發展上，發揮統計手段來全面跟蹤和優化我國貨幣政策服務環境，挖掘金融數據，加大金融風險監測和防范；六是注重宏觀經濟空間統計分析，依托大數據時代數據集中化平臺，為宏觀經濟統計分析創造有利環境，實現大數據的共享、合作和協同發展，真正實現大數據的整體效益。
參考文獻：
[1]趙彥云,周芳.試論大數據時代中國政府統計改革發展新模式[J].教學與研究，2014(01).
[2]侯福忠.宏觀經濟統計分析在國民經濟核算體系中的作用[J].現代商業，2013(15).
關鍵詞：統計分析；民政事業單位；財務分析
中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）01-0-01
隨著我國在事業單位行政改革的逐步深入，民政事業單位在財務管理工作上同樣有著許多新的變化。其中加強財務分析在財務管理中的重要性顯得尤為突出。這就需要進一步挖掘會計報表的用途，對會計報表數據進行深度統計分析，結合其他相關報表信息，這對檢查民政事業單位的財務預算、財務執行現狀、計劃完成情況各個財務環節都大有裨益。對改進民政事業單位的財務分析工作方式與工作水平、及時發現財務問題、提高財務預算水平等都有著較大的積極意義。
一、民政事業單位財務分析概述
民政事業單位是我國實行公眾服務的重要職能部門，是民政部門直接面向群眾的、直接服務于人民窗口單位。隨著我國社會主義市場經濟體系的不斷變革，企業及農村經濟形態的發展，民政部門職能也在不斷的夯實與變更，單位財務工作的組織結構也急需優化。利用統計分析方法優化財務分析工作正是在此背景下展開。
二、民政事業單位的財務主要分析內容
一是對單位的預算及其執行進行分析。一方面，對單位所制定的預算計劃進行審核，從國家法律法規、會計行業執行準則、單位整體的規劃、單位行政原則等多角度進行考慮與分析，多角度、廣覆蓋求證預算的可行性與正確性；另一方面，對預算的執行情況進行深入分析，通過報表分析執行情況與預算情況的差別，找出形成差別的原因。橫向同其他事業單位進行比對，縱向與不同年度同一時期的財務狀況進行對比，對不利因素進行重點分析。
二是對單位的資產以及負債情況進行分析。民政事業單位的資產以及負債情況都可以從一段時間的財務報表中分析得到。一方面分析單位現有的資產水平，同期比較資產變動的走向，對于流動資產的周轉與使用情況同樣可以分析得到單位的整體的資產狀況。另一方面，負債額度與負債變動走向對于分析負債水平至關重要，負債水平是否在規定之內，負債長短期結構是否合理，其用途和額度是否均按計劃執行，均在財務分析的工作重點。
三是分析單位收支詳細條目。新的統一的財務原則采取收、支的統一報表。其中包含每一項收支的詳細記錄。這就有利于財務工作對收支情況中的構成、比例、額度進行精確的分析。對單位每一筆資金的流動都能夠詳盡掌握。對于收入與支出的合理性與調整的方向也能夠分析得出清晰的結論。同時，對于收支兩頭的綜合分析，對單位收支結構的合理性、預算的執行情況、執行進度、執行額度都要進行分析。
三、統計分析方法在民政事業單位的財務的應用
統計學中涉及的統計方法有很多種，適用于民政事業單位應用在財務分析中的方法種類同樣很多。具體的應用要針對單位的實際情況，對單位的財務規模與財務細則有整體的把握，對單位業務情況實際有著詳細的了解，針對性的應用可行的統計分析方法。一般而言，對于民政事業單位，典型的統計分析方法有以下幾種：
1.比較分析指標法。相對指標是綜合指標中的一種，其數據直觀，所反映的內容細致，說服力較強。包括完成情況、動態、比較、比例四種主要的相對指標。計劃完成程度相對指標，即在某一段所關注的時間內，用實際完成的進行比計劃進度，所得的結果就是計劃完成程度相對指標，其公式如下：計劃完成相對指標=實際完成數/計劃完成數×100%。
該指標主要用于分析實際完成進度，評價預算計劃完成情況。對于深入分析預算與實際執行的差距，及其具體的形成原因。通過分析信息的反饋，一方面可以加強實際執行情況，另一方面可以及時審視預算方案的合理性與可行性。
相對而言，動態相對指標旨在環比不同時期相同指標，可以突出該時期的財務情況。這對于分析單位財務的動態情況、把握財務變化速度有著重要作用。對于積累財務工作經驗、更好的制定與執行財務管理預案、提高工作效率都有著積極的意義。同樣，對比相對指標應用在與同一時期不同單位、不同部門的橫向比較上，分析出本單位實際的執行情況與執行差距。有利于提升本單位的工作方法與工作水平。比例相對指標利用不同指標的比值，表征不同指標之間的數據關系，能夠直觀的反映一些問題。如負債總額與資產總額的比例。
2.因素分析法。對于財務數據分析中出現的差距與影響因素，就要用到因素分析法中的指數體系來分析影響因素以及影響程度。包括差額分析法與連環替代法。前者直接以實際數額與計劃數額之間差額來直接表征因素影響的影響程度。而后者采用將分析所得的因素按照實施環節，一環一環按照順序鏈接起來，隨后以實際數據代替預算數據，其中產生的差額以及差額幅度用以分析影響極其影響程度。在以上的兩中方法中，實際與計劃數據應該嚴格對應，因素排列順序應該有邏輯關系，連環替代時，后一環的影響應該建立在前一環的數據之上。這樣得出的數據在財務分析中的影響因素與影響程度可以較為直觀的表征。
3.比率分析法。在財務分析中，比率分析法應用同樣廣泛，在基本數據的比較上更為深入的反映事物的內在因素構成，接近財務動態的本質，更為科學合理。包括效率比率、構成比率、相關比率等分析法，能夠歸一化的反映單位財務活動情況，使得不同部門、不同企業甚至不同行業的財務狀況比較都成為可能。
總之，在轉變民政事業單位職能的同時，強調單位財務工作效率也是必需的。統計與財務雖屬不同學術領域，但是統計分析方法在財務分析中的合理應用，能夠大大提高財務工作的質量與效率，對于優化財務預案制定，提升執行效果都有著十分積極的意義。統計分析方法有待于在民政事業單位財務分析中進一步深入研究與拓展應用。
參考文獻：
[1]劉自國.淺析財務分析對于事業單位的必要性[J].經營管理者，2011（08）.
關鍵詞：統計學；社會保險；應用
中圖分類號：F222 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）02-0-02
近年來隨著社會保險制度改革的不斷深化及社會保障體系的逐步完善，社會保障體系各項指標已成為衡量社會發展進步的一項重要依據。而社會保障體系各項指標的采集離不開強有力的社會保險統計的支撐與支持，因而加強社會保險統計工作，充分利用統計信息資源，也顯得格外突出和重要。
一、統計分析在社會保險管理工作中的意義
（1）通過收集、整理、分析和匯總各類社會保險對象的基礎信息數據，依據基礎信息數據統計所提供的資料，為今后社會保險制度的改革與完善提供了科學依據。（2）對社會保險事業進行統計調查、統計分析，提供統計資料，實行統計監督，及時提供大量準確、科學的數據，全方位、多層次地反映社會保障工作的運行態勢，并對統計數據中反映出的問題提出合理化分析、建議，為社會保險系統的正常運行提供支持和保障。（3）通過統計分析能夠透過現象表面的數量特征認識其內在的數量規律性，揭示其本質特征。建立起預測、預警工作機制，因此，統計分析是社會保險事業深化認識、研究規律的有力武器。
二、統計分析在社會保險管理工作中的幾個應用方面
例1：在養老保險工作中，通過收集2003年各地區參保人數、實際繳費人數及繳費人數所占參保人數的比例數據來和2004年上半年完成情況進行對比分析，測出2004全年各地區參保人員、實際繳費人員及繳費人數占參保人數的比例，來分析解釋2003年與2004年的人數增減情況。
2004年上半年各市養老保險體管理工作主要指標情況統計表
上表采用統計學平均數、構成比及對比分析法判斷和預測社會保險工作2004年全年完成情況，從統計表中直觀得出所需的數據，一目了然。由于充分利用了統計信息資源，為領導層戰略決策、制定政策措施提供了依據。
社會保險中養老金的發放是實現社會保障體系“老有所養”重要指標，是推動養老保險制度建設取得新進展，更好地保障和改善民生重要的目標。由于每個職工個人情況不同，養老金的計算方式又各不相同，那么采用何種計算方式才能最大限度地保護職工的應享受最大權益，是廣大職工群眾尤為關切的問題。
例2：改革后基本養老金計發辦法的計算公式。
職工參加工作繳費年限（含視同繳費年限累計滿15年的），退休后的基本養老金由基礎養老金和個人賬戶養老金組成。
基礎養老金=（參保人員退休時全省上年度在崗職工月平均工資+本人指數化月平均繳費工資）÷2х本人累計繳費年限（含視同繳費年限）х1%（繳費年限滿一年的，計算到月）
計算公式：S基=
式中：S基為計算基礎養老金時的本人指數化月平均繳費工資；
X0、X1、X2……Xn-1：為職工退休當年，前一年，前二年……前n-1年的本人繳費工資；C1 、C2 、C3……Cn：為職工退休前一年，前二年，前三年……前n年當年全省在崗職工平均工資；∑：為參保人員視同繳費年限繳費指數之和，視同繳費年限的繳費指數每年均按1.0確定；Z：為參保人員累計繳納基本養老保險費的年限（含視同繳費年限）。
個人賬戶養老金=個人賬戶累計儲存額÷本人退休年齡相對應的計發月數（計發月數按國家統一規定執行）。
以上數據計算方式中包括應用了統計學中計算平均數，還有指數數列運算等方式來計算出職工個人賬戶養老金額。計算式中綜合參照考慮了每個職工繳費年限、參工年限、退休年限及全省職工年平均工資等大量的統計信息資源，做到了公正、公平最大限度地保護了職工的合法權益，維護了社會穩定，體現了社會保險“減震穩壓”的作用，可見統計學在社會保險工作中的應用非常重要。
例3：在醫療保險工作中應用。
工作中我們經常要用大量文字表達所需要的數據，效果往往比較抽象難以理解。如果我們用統計圖來表達我們所需要的數據是不是更好呢？如想知道近幾年來醫療保險個人賬戶使用情況以及統籌基金支付情況，可以用統計表中的柱狀圖形來直觀顯示：
上例通過統計柱狀圖列出了近五年醫療保險個人賬戶及統籌基金支付情況。從圖中可以直觀地看出每年的數據變化情況，比起用文字來表述數據更加簡略、直觀、一目了然。如果我們在日常工作中嘗試改變舊有的工作方式，就能起到事半功倍的效果。
例4：統計學在工傷保險工作中的應用。
由于我省屬煤炭能源基地，矽肺患者在工傷保險中占了很大的比例。為了了解工傷矽肺患者的肺功能狀況及其對生存質量的影響，為調整社會保險政策及改善工傷矽肺患者傷殘待遇提供依據，隨機抽取160名矽肺患者，采用肺功能測量分析儀和生存質量量表，對矽肺患者進行肺功能測定生存質量調查，數據用SPSS統計軟件進行分析。
用統計學中的構成比方式顯示160名矽肺患者肺功能在正常、輕度、中度、重度損傷中所占的比例，矽肺患者肺功能損傷主要以中度損傷為主，應采取有效措施，改善矽肺患者肺功能，減少合并其他疾病，促進生存質量的提高。
不同肺功能分級矽肺患者的生存質量評分
在不同肺功能矽肺患者的生存質量評分表中，根據矽肺患者肺功能的不同分級，通過采用統計指標中的雙側界值測算做為醫學參考值范圍的估計，總分越高，傷殘程度越嚴重。圖表數據對今后社會保險工傷傷殘待遇的適當調整提供了科學的依據。
三、結語
社會保險是社會經濟生活中非常重要的一個方面，社會保險統計指標與社會經濟指標之間存在著非常緊密的聯系，社會保險統計指標之間也存在一定的相互關聯性。我們要根據社會保險業務特點，建立起社會保險統計分析指標體系，運用科學的統計分析方法，充分利用統計信息資源，以最快的速度、全新內容和權威的數字，預測新趨勢、提出新建議，提高對社會保險事業準確的判斷和預測能力，促進社會保險事業的蓬勃發展。
[關鍵詞]：系統工程；房地產項目；多元分析統計方法
1.系統工程
系統工程是一門工程技術，但是，系統工程又是一類包括了許多類工程技術的一大工程技術門類，涉及范圍很廣。它是組織管理的技術。把極其復雜的研制對象稱為系統，即由相互作用和相互依賴的若干組成部分結合成具有特定功能的有機整體，而且這個系統本身又是它所從屬的一個更大系統的組成部分[1]。系統工程則是組織管理這種系統的規劃、研究、設計、制造、試驗和使用的科學方法，是一種對所有系統都具有普遍意義的科學方法。系統工程的目的是解決總體優化問題，從復雜問題的總體入手，認為總體大于各部分之和，各部分雖較劣但總體可以優化[2]。
2.系統工程的評價方法
2.1 單項評價法
單項評價方法主要指利用經濟理論和技術水平對系統的某個方面作出定量評價的方法。經濟評價方法主要有價值分析法、成本效益法、利潤評價法等。技術評價方法主要有可行性分析、可靠性評價等。在這里只介紹成本效益法和可行性分析法。
2.2層次分析法（The Analytical Hierarchy Process，AHP）
AHP是處理系統工程中一些難于用其他定量方法進行分析的復雜問題的有效方法，也是一種整理和綜合人們的主觀判斷的客觀方法。
用層次分析法作系統分析，首先要把問題層次化。根據問題的性質和要達到的總目標，將問題分解為不同的組成因素，并按照因素間的相互關聯影響以及隸屬關系將因素按不同層次聚集組合，形成一個多層次的分析結構模型。
最高層：表示解決問題的目的，即層次分析要達到的總目標；
中間層：包括準則層和指標層，表示采取某一方案來實現預定總目標所涉及的中間環節；
最底層：表示要選用的解決問題的各種措施、策略、方案等。
房地產工程項目開發方案評價、采礦方法可行性方案綜合評價等可采用此方法。
3.多元統計分析方法及理論
采用多元統計分析方法，即先做主成分分析，再取若干主成分對樣品進行聚類分析，結合第一主成分和綜合得分排序對樣品進行分類排名，由此得到一種新的綜合評價方法。主成分分析(PCA)，也稱為主分量分析，是把多個變量(指標)化為少數幾個綜合變量(綜合指標)的一種統計方法。主成分分析采取一種降維的方法,找出幾個綜合因子來代表原來眾多的變量，使這些綜合因子盡可能地反映原來變量的信息量,而且彼此之間互不相關,從而達到簡化的目的。聚類分析是研究“物以類聚”的多指標統計分析方法，主要用于對事物類別的面貌尚不清楚,甚至連總共幾類都不能確定的情形下分類問題的研究[3]。系統聚類法在聚類分析中應用最為廣泛，凡是具有數值特征的變量和樣品都可以通過選擇不同的距離和系統聚類方法而獲得滿意的數值分類效果。它是把個體逐個地合并成一些子集，直至整個總體都在一個集合之內為止。多元統計分析方法的具體步驟:
(1)根據累計方差貢獻率大于85%的原則,提取前個主成分因子,并計算各主成分得分:
(2)根據樣品各主成分、綜合因子的得分，確定樣品的排序，得到綜合評價結果。其中，綜合因子得分以所選用主成分的方差貢獻率為權數進行線性加權求和得到，即
(3)對所選定的新數據陣(F1,F2,…,Fr)進行聚類分析。
關鍵詞：財務報表分析方法；局限性
一、財務報表分析的常用方法
（1）比較分析法：比較分析法是比較經濟指標在數量上的差異，我們可能比較的是該企業本期與上期的差異數，也可能比較的是同行業其他企業之間的差異。比較分析法是企業財務報表分析過程中最為常用的分析方法，這種方法便于我們發現數據間的關系和差異，揭示企業經營活動中的優缺點，方便我們對企業的財務狀況進行推斷和決策。（2）比率分析法：①償債能力比率： 償債能力的大小在很大程度上反映了企業經營的風險程度。②營運能力比率：是指企業的運營行為能力，是衡量企業資產管理效率的財務比率。③獲利能力比率：它是衡量企業盈利能力的一些利潤指標，而且也是衡量資本和投資利用效率的和。（3）因素分析法：因素分析法是利用統計指數體系分析現象總變動中各個因素影響程度的一種統計分析方法。 因素分析法是現代統計學中一種較為重要而且實用的分析方法，它是多元統計分析的一個分支。
二、財務報表的綜合分析方法
（1）沃爾比重評分法。沃爾比重評分法是指我們選定一系列的財務比率指標，將這些財務比率指標用線性關系表達出來，并分別給定各自的分數比重，然后將其與標準比率進行比較，確定各項指標的得分及總體指標的累計分數，從而對企業的信用水平作出評價的一種方法。（2）杜邦分析法。杜邦分析法主要是利用幾種財務比率間的內外關系來綜合分析企業的財務狀況和經營成果，特別是從財務的角度理解企業績效的一種較為經典的方法。他的基本思路就是將企業的凈資產收益率層層劃分，分為多項財務比率的乘積，這樣對深入分析企業的經營業績有一定的幫助。
杜邦分析系統幾種主要的財務比率關系如下：（1） 凈資產收益率=總資產凈利率*權益乘數；（2） 總資產凈利率=銷售凈利率*總資產周轉率；（3） 銷售凈利率=凈利潤/銷售收入；（4） 總資產周轉率=銷售收入/資產平均總數；（5） 凈資產收益率=銷售凈利潤*總資產周轉率*權益乘數
三、財務報表分析的局限性
（1）財務報表本身的局限性。①盡管要求企業管理者嚴格按照會計準則編制財務報表，但是企業可能出于自身利益的考量粉飾財務報表，隱瞞一些有必要披露的事項，這就導致財務報表并沒有披露全部的財務信息。②財務報表分析是在已經編制好的財務報表下進行的，在時間上反映的是過去時，我們要根據過去的財務信息分析出未來的戰略決策，這種時間上的差異可能對決策的可靠性和準確性產生懷疑。（2）財務報表分析方法的局限性。①比率分析法，主要針對財務數據之間的比率關系進行分析，分析較為片面，而且使用的都是過去的財務數據，對于未來發展的預測有一定的缺陷。②比較分析法，比較對象之間是否具有可比性是值得我們考量的問題。③因素分析法，企業分析評價的基準不同，我們做出的財務報表分析結果也會不同。分析結果是在事先假定前提下得出的，我們必須保證這種假定是合乎邏輯的，如果前提假設不合邏輯，將會妨礙分析結果的有效性。（3）財務報表分析的其他局限性。①如果財務報表分析人員專業能力不足，那么對財務報表的財務狀況、經營成果和現金流量就不能做出高質量的評價和分析。②財務報表反映的是財務信息即貨幣性的信息，內容是比較單一的。影響企業未來戰略決策的因素還有企業的內部控制、產品的核心競爭力、企業的創新力度等。③財務報表通過一系列方法的分析得出結論，受主觀性的限制。個人判斷有其差異性，企業在會計核算過程中，有些結果并不是十分精準的，是通過合理的估計、折舊和攤銷等會計處理得來的。
總結：財務報表分析方法較多，有利有弊，揚長補短對企業未來決策還是有一定幫助的。
首先，設計一套先進而實用的輔助決策軟件，最大限度的利用電力行業數據資源實現數據粒度的細化，建立數據模型主題管理，提高統計分析工作的效率，建立數據立方體，實現靈活多樣的查詢功能、數據的多維分析應用。選取合適的工具，進行多種圖表展現方式，使公司統計分析、展現跨上一個新臺階。
1.1 建設目標
1.1.1 實現電力行業各大業務的數據匯集
輔助決策需要匯集來自電力行業內部的各個系統數據和模塊的信息，數據之間做相互補充和相互映證。
1.1.2 提供分析決策支持手段
輔助決策把各類信息通過數據中心平臺進行整合，運用數據倉庫技術和商業智能工具可以提供形式多樣的數據分析和挖掘手段，并以豐富的表現形式進行展現。
1.1.3 可靠的安全策略
輔助決策的信息安全涉及人員、技術和管理三個相互作用的環節，防護目標為：網絡和系統實體的安全性、抗攻擊性；信息的安全性、保密性和可靠性；整體系統運行狀態的可控性；安全系統的可管理性。
1.1.4 持續的技術支持與維護保障
輔助決策的建設需要循序漸進的過程，只有隨著業務應用的深入和數據的累積才能使分析和輔助決策發揮更大的作用，因此持續的技術支持和維護保障是輔助決策成功的關鍵。
1.2 分析方法
1.2.1 圖表分析法
圖表分析法是把有關的數字指標，用各種統計圖表的形式表現處理，然后據以進行分析的一種分析方法。畫統計圖是用點、線、面積或體積等幾何圖形來表示統計資料的特點，使人民對其內容、意義和特點極易產生深刻印象。
1.2.2 比率分析法
比率分析法也稱數字聯系分析法。是把兩個不同性質但又有聯系的經濟指標進行強度對比，求出兩者的強度相對數，產生一個新概念的分析方法。比率分析法常用于分析反映效益方面的指標，如人均售電量，它是指某一時期單位的總售電量與單位員工人數的比率，反映評估期內單位全員售電能力；如單位峰谷電量增收，是指某一時期單位的峰谷電價盈虧額與執行峰谷電價的售電量的比較，反映峰谷電價執行對供電售電均價的影響速度。
1.2.3 結構分析法
結構分析法也稱比重分析法。這種方法就是計算某項經濟指標各項組成部分占總體的比重，分析其內容構成的變化，區分主要矛盾和次要矛盾，并從中掌握事物的特點和變化趨勢，從而認識事物的本質和客觀未規律性。其計算公式為：
1.2.4 統計分組分析法
統計分組是根據研究的目的，按照一定的標志，將統計總體區分為若干個組成部分的一種統計方法，是統計研究的基本方法。分組標志分品質標志和數量標志兩種。在按數量標志分組時，要注意數量界限必須能夠反映各組現象的質量差別。統計分組可以按一個標志進行簡單分組，也可以把兩個以上標志結合起來進行復合分組。復合分組可以說明更多問題，但分組的組數會成倍增加，容易使統計資料過分繁雜。在一般情況下，不宜采用過多標志來編制分組資料
1.2.5 比計劃分析法
比計劃是以實際指標與計劃指標相比較，借以考核計劃完成程度，找出差異，以便進一步研究措施，保證計劃的實現。實現完成指標與計劃指標比較的計算公式如下：
絕對數比較：計劃完成比=實際指標值-計劃指標值
相對數比較：計劃完成率=實際指標值÷計劃指標值×100%
1.2.6 比前期分析法
是以本期實際指標與上年同期或上期以及歷史上某年同期、歷史先進水平期得實際數比較，借以觀察考核有關指標在不同時期的增減升降，這種比較，主要是分析其變動趨勢或發展速度，以逐漸探索其發展的規律性。常用公式有以下幾個：
（1）絕對數比較：增長量=本期指標-基期指標
（2）相對數比較：增長率=（本期指標-基期指標）÷基期指標×100%
在實際工作中常用的，是以本期同上年同期、本期歷史最好水平的比較。
1.3 輔助決策管理目標
1.3.1 提高經營能力
包括內、外部兩個方面：對內要挖掘潛力，在全面了解行業業務及指標完成信息的基礎上，通過分析挖掘找出差距和不足加以改進提高；對外要把握市場需求，通過對客戶、市場、國民經濟等的綜合分析改進市場策略、調整經營目標。
1.3.2 改善服務品質
其內涵主要通過考核和監督提高服務效率、提升社會滿意度。具體到營銷分析模塊就是要通過對服務過程的質量監督和量化考核，促進服務過程缺陷的改善和服務意識的提高，最終使得客戶滿意、社會滿意。
1.3.3 提升管理水平
通過輔助決策充分了解公司、客戶、銷售、服務、市場等基本信息的基礎上，協助行業管理人員發現管理上的漏洞或不足，不斷地加以改進完善，并可及時監控執行效果。
1.4 數據的呈現
數據呈現是指除去系統的能直接從原始數據獲得的并通過一定算法使用圖表的方式直接呈現給使用人的，還有一部分應該由數據分析專家及電力行業專家研究后，通過數據的交叉比對綜合分析，提出的企業發展預測及路線規劃的建議和數據。將信息提交給行業的決策人。只有這樣才是一個完整輔助決策體系。
2 結語
輔助決策軟件平臺的建立，為電力行業中諸多決策任務提供更為科學準確的理論依據，通過建立和完善通用模型，不僅可以規范輔助決策系統建設，而且可以推進電力行業各個業務數據間的共享。目前輔助決策 技術已經逐漸應用各行各業，但在應用模型的通用性、結果表達等方面還不夠成熟和完善. 隨著建模技術、人工智能、決策支持技術等相關技術的不斷發展，電力行業輔助決策軟件將更好的為電力行業提供支持。
參考文獻
[1]梅長林，范金城.數據分析方法[M].北京：高等教育出版社，2006.
[2]H.L.奧特/ M..朗格內克.統計學方法與數據分析引論[M].北京：科學出版社，2003.
關鍵詞:績效評價;因子分析
中圖分類號:DF412.2 文獻標識碼:A
績效,performance,即成績、效益和效率。從管理學的角度看,績效是組織期望的結果,使組織為實現其目標而展現在不同層面上的有效輸出,它包括個人績效和組織績效兩方面績效。[1]
我國財政部統計司于1999年對績效評價的定義是指運用一定的評價方法、量化指標及評價標準,對中央部門為實現其職能所確定的績效目標的實現程度,及為實現這一目標所安排預算的執行結果所進行的綜合性評價。
本文認為企業績效評價是通過對企業生產盈利過程中具體指標的評價,判斷企業經營效益和經營成果的過程,進而為相關經營活動提供所需要的信息。
一、績效評價相關理論研究
19世紀初,亞歷山大•沃爾在其經典文獻《信用晴雨表研究》中提出:在評價企業信用能力指數時要綜合評價企業的財務效益狀況。
1919年,美國杜邦公司發明了杜邦財務分析體系,用于對權益凈利率的分析。杜邦分析的實質,是總評價的分解,即將權益凈利率分解為銷售凈利率、資產周轉率、權益乘數的積,主要考察權益凈利率受那些因素的影響。[2]
1992年羅伯特•卡普蘭和大衛•諾頓發明的平衡計分卡測評方法。平衡計分卡強調企業必須從財務、顧客、企業內部運營和學習與增長等四個方面入手,根據生命周期不同階段的實際情況和采取的戰略,為每一方面設計適當的評價指標,賦予不同的權重、形成一套完整的業績評價指標。[3]
針對傳統指標存在的缺陷,學術界和實業界從20世紀80年代起逐步開發了一批以股東價值為中心的績效衡量指標,而由Stem Stewart管理咨詢公司推出經濟增加值指標則是其中影響最大、應用最廣的一項。從算術角度講,EVA等于公司稅后凈營業利潤減去債務和股權成本,是所有成本被扣除后的剩余收入。EVA實質上是一種“經濟利潤”,它是對真正“經濟”利潤的評價。
二、績效評價方法研究
層次分析法是美國運籌學家T.L.Saaty教授于70年代初期提出的,它的特點是把復雜問題中的各種因素通過劃分為相互聯系的有序層次,使之條理化,根據對一定客觀現實的主觀判斷結構,把專家意見和分析者的客觀判斷結果直接而有效地結合起來,將一層次元素兩兩比較的重要性進行定量描述。
而后,利用數學方法計算反映每一層次元素的相對重要性次序的權值,通過所有層次之間的總排序計算所有元素的相對權重并進行排序。這種將思維過程數學化的方法,不僅簡化了系統分析和計算,還有助于決策者保持其思維過程的一致性。但是,層次分析法要求分析者自行設計專家咨詢表,并需挑選專家學者填寫判斷矩陣,實際操作起來工作量大、周期長,并且問卷的設計水平、專家的素質和水平都對最終結果產生很大的影響。
主成分分析是利用降維的思想,把許多指標轉化為少數幾個綜合指標的多元統計分析方法。在經濟實證問題研究中,為了全面、系統地分析問題,我們必須考慮眾多對某經濟過程有影響的因素。在用統計方法研究多變量問題時,變量太多會增大計算量和增加分析問題的復雜性。主成分分析是解決這一問題的理想工具。因為經濟問題涉及的眾多變量之間既然有一定的相關性,就必然存在著起支配作用的共同因素,根據這一點,通過對原始變量相關矩陣內部結構關系的研究,找出影響某一經濟過程的幾個綜合指標,使綜合指標為原來變量的線性組合。綜合指標不僅保留了原始變量的主要信息,彼此之間又不相關,又比原始變量具有某些更優越的性質,使得我們在研究復雜的經濟問題時抓住了主要矛盾。但是這種分析方法最后因子得分的權重是人為賦予的,這就在評價的過程中缺乏客觀性和真實性,最終的評價結果不易校正,所以不符合分析的要求。
模糊評價法的主要功能是對定性指標進行定量化。其思想是:首先為每個指標設定為非常好、好、一般、較差、非常差幾個等級的標度,然后通過專家評分的方法對每個指標處在哪個等級進行打分,然后匯總專家的打分情況,得出一個判斷矩陣,通過計算矩陣的特征值和特征向量來判斷指標的隸屬度,一般認為最大隸屬度就是指標所處的等級。[4]模糊評價法在客觀性和操作性方面存在一定的缺陷。從評價集的定義、特別是隸屬度函數的構建、合成算子的選取直到權重的選取、輸出評價結果全過程均包含主觀判斷的因素,隨意性較大,其評價結果很大程度上取決于參與評價的專家的素質。
因子分析是主成分分析的推廣,它也是從研究相關矩陣內部的依賴關系出發,把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子的一種多變量統計分析方法。其基本思想是根據相關性大小把變量分組,使得同組內的變量之間相關性較高,但不同組的變量相關性較低。在經濟統計中,描述一種經濟現象的指標很多,從一些有錯綜復雜關系的經濟現象中找出少數幾個主要因子,每一個主要因子就代表反映經濟變量間互相依賴的一種經濟作用,抓住這些主要因子就可以幫助我們對復雜的經濟問題進行分析和解釋。因子分析相對于主成分分析法來說其優越性主要表現在因子分析可以應用于多層次的評價指標體系之中,并且它可以對分析結果中每一個因子的含義進行解釋。
結論:本文認為因子分析法最適合于上市公司績效評價指標體系。因子分析方法依據上市公司各項財務指標數據的內在關系確定各項指標在總評價體系中的權重,即由財務數據本身確定因子權重,因此它能較好地體現經營業績評價的客觀性和公允性,克服了主成份分析法、模糊分析法、層次分析法等方法主觀賦予權重的缺陷。因此運用這種評價方法進行汽車行業上市公司經營績效評價無論作為單獨的評價方法還是作為其他評價方法的參考和補充,都有著廣泛的應用前景。
參考文獻:
[1]朱開悉.企業財務核心能力及其報告.會計研究,2002,02
[2]李學平.層次分析法求指標權重的標度方法的探討.北京郵電大學學報.2001:13(1):P25-271
訪問量的多少是衡量網站是否成功的重要標準，但對于圖書館網站是遠遠不夠的，圖書館需要獲取完整的讀者訪問流量統計數據，來對圖書館信息資源的使用情況進行分析，網絡信息計量學方法是目前網絡界普遍采用的網站績效評估計量法，被認為是可以用科學的方法檢驗網站訪問數據的一種工具。它的目的包括了解網絡讀者的行為、確定網站是否吸引適當的讀者來訪、評定網站建設策略是否得當。其實施步驟可分為三個階段：
(1)記錄網站的訪問數據；
(2)分析記錄數據；
(3)為網站建設策略的改進提供依據。
1.1系統原理
由于網絡站點和數據庫本身具備了訪問計量功能，各自的信息資源收藏狀況便于人們掌握，并且能自動記錄讀者訪問的登錄情況，如登錄名、登錄時間、瀏覽文件、讀者的來源地址等，這些數據資料能夠準確反映讀者訪問信息和來源分布等情況，所以依據圖書館網絡讀者訪問統計的工作內容，制定相應的分析指標，并收集網絡讀者訪問圖書館信息資源站點形成的日志文件，然后利用日志統計工作軟件定時對日志文件進行處理，得到統計數據，并動態生成各種表達形式的能滿足圖書館各項統計分析工作的報表。最后把生成的分析報表導入到數據庫中出去。
圖書館各個網絡資源站點建設人員可通過瀏覽網絡讀者訪問流量統計分析報告，分析和了解讀者的訪問需求，從而做好網絡信息資源的建設工作。
讀者行為分析研究則可通過對分析報告進行質化研究，并結合一般調查法、咨詢研究法對讀者的信息尋求行為進行研究。
本系統還可利用統計分析的結果來對系統自身工作進行評估和調整。
1.2分析指標
傳統圖書館的分析指標和計量方法，雖然和數字化圖書館有很多不同，但使用的目的及計量的準則并沒有太大實質性差異[4]。
參考傳統圖書館的分析指標以及國內外類似的研究結果選定了下列10個分析指標：
(1)讀者到訪人數和潛在讀者人數的百分比；
(2)到訪讀者表現了閱讀的興趣的百分比（采取明顯的閱讀行動）；
(3)可能的讀者轉為經常的讀者的百分比（經常閱讀、下載資料）；
(4)讀者的持續度（重復到訪讀者）；
(5)讀者的忠誠度（網頁瀏覽次數、再度到訪的次數及時間長度）；
(6)讀者停止閱讀行為的百分比（閱讀行為半途中止）；
(7)讀者耗損率（現有讀者中停止閱讀行為者的百分比）；
(8)讀者動搖率（耗損的讀者／到訪讀者的總數）；
(9)讀者最近到訪時間（據上次到訪的間隔時間）；
(10)讀者到訪頻率（多久到訪一次）。
就此參數，我們可以從一個客觀的角度來觀察和評估圖書館網絡讀者訪問情況。
1.3系統框圖
網絡讀者流量統計分析系統功能框圖
1.4工作方法
本系統工作方法主要是采集網絡讀者訪問過程日志進行量化分析法，它的優缺點見表1。
讀者訪問過程日志分析法優缺點
量化分析法重視量的分析，本系統通過對訪問過程日志以量的方法加以統計分析，首先根據為了研究讀者需求分布和需求增長情況這一目的將研究內容歸類成若干分析單元，接著將分析單元以數量的方式加以表達，進而以此為解釋讀者信息尋求行為的依據。
1.5技術實現
(1)系統結構
本系統是以瀏覽器／服務器／數據庫體系結構作為基本架構，通過ASP方式實現交互式、動態的讀者訪問日志統計分析系統。系統結構框架如圖2所示：
讀者訪問日志統計分析系統結構框圖
(2)系統組成模塊
本系統有六個模塊組成：訪問日志入庫、訪問流量分析、被訪頁面分析、來訪讀者分析和統計分析圖表。
(3)系統運行環境與開發平臺
本系統運行環境和開發平臺如表2。
讀者訪問日志統計分析系統模塊
表2系統運行環境及開發平臺一覽表
軟件類別軟件名稱
數據庫SQLServer2000+FastTrendsDatabase
操作系統Windows2000SP4Server+Aix4.3.3
Web服務器軟件IIS5.0+Apache3.0
瀏覽器軟件IE5.5
網頁制作Frontpage2000+javascript
ASP工具EditplusTextEditor
編程語言VisualBasic6.0
圖表軟件Excel2000
(4)程序流程與代碼實現
該系統由main.asp（主界面程序）、flux.asp（小時、日、星期流量分析）、target.asp（被訪頁面分析）、visitor.asp（來訪讀者分析）、chart.asp（統計分析圖表）五個組成。
我們以“被訪頁面分析”模塊的程序流程和代碼說明系統組成模塊的實現過程，該模塊程序流程圖如圖4。
“被訪頁面分析”程序流程圖
相應代碼：
＜table
＜tdclass＝定義的表格形式及表頭＞
Setconn=server.creatobjectl("adodb.connection")
conn.open"dsn=dsn_dbs;uid=xxx;pwd=xxx"
Setre=server.creatobject("adodb.recorderset")
re.activeconnection=conn
dbname=Application("logtime")——數據表名稱
re.open“QL語句”
dowhilenotre.eof
執行Recordset操作，服務器進行統計計算
response.write——寫入統計表
re.movenext
loop
re.close
程序中一些代碼說明：
①Recordset的Open方法：允許用戶向數據庫發出請求，通常是運行sql命令。如：Sqlquery="selectlogtimefromintemetlogwhereday(logtime)=day(getdate())andmonth(logtime)=month(getdate())andyear(logtime)=year(getdate())"Dbrs.opensqlquery,dbconnection,3,3
②Recordset的RecordCount屬性：可以取得當前在Recordset對象中的記錄條數。如：setdbrs=server.createobject("ADODB.recordset")amount=dbrs.recordcount
③Recordset的MoveNext方法：移動指針到Recordset對象的下一條數據。如：Dbrs.movenext
④Response的Write方法：負責將字符串信息輸出的用戶端。如：Response.write“頁面總訪問量：“&amount&”＜br＞
⑤Recordset的Close方法：可以用來關閉指定的Recordset對象。如：Dbrs.close
1.6系統運行過程
下面以西安交通大學圖書館網站為統計分析對象說明該系統運行過程。
首先我們用FTP工具抓取網址為的服務器，時間段為2003/01/01到2003/12/31的訪問日志導入到數據庫中，該服務器完成圖書館網站的部分功能：門戶信息、OPAC、館際互借、電子期刊、網絡數據庫、網絡資源、參考服務等。
對日志分析系統進行運行參數設置：讀者訪問時間間隔設為20分鐘；從最新QQ顯IP版軟件中導出讀者IP地址分配資料，轉換格式后導入到日志分析系統的地址表中，以便對讀者分群；設置過濾規格文件濾掉一些無用的訪問信息，如背景圖片、圖書館Logo，頁面美化圖片和服務器漏洞掃描日志等日志信息，然后對服務器訪問日志進行初步統計分析，保存統計分析結果準備進行進一步統計分析。
最后利用精致多樣的統計分析方法對初步統計結果進行統計分析，統計分析出的數據有：一年內資源點擊與訪問計數；一年內網站中最常使用的資源與服務；一年內點擊次數最多的讀者；一年內務分群讀者的點擊次數比例；一年內點擊次數與閱讀次數的變化；一年內上網的讀者與累積成長趨勢；一周各天的平均點擊次數；一天內各時段的平均點擊次數；校內各區讀者點擊次數比例；各項相關資源被使用的情形等等。這些數據可用Eexel軟件生成直觀的統計分析圖表，部分圖表詳見實際應用一節中。本系統的研究主要采用訪問過程日志分析法，以內容分析法、問卷調查法輔助研究。主要考慮：一是這種方法在電子商務和其它網絡應用的量化分析，已經有許多研究成果，可使我們的研究更為便利；二是可以經濟的，較具體客觀的分析到網絡讀者信息需求特性；三是通過定量的計算，定質的分析，形成一種綜合分析的方式，以求分析結果更為客觀和科學。
2系統的實現
訪問量的多少是衡量網站是否成功的重要標準，但對于圖書館網站是遠遠不夠的，圖書館需要獲取完整的讀者訪問流量統計數據，來對圖書館信息資源的使用情況進行分析，網絡信息計量學方法是目前網絡界普遍采用的網站績效評估計量法，被認為是可以用科學的方法檢驗網站訪問數據的一種工具。它的目的包括了解網絡讀者的行為、確定網站是否吸引適當的讀者來訪、評定網站建設策略是否得當。其實施步驟可分為三個階段：
(1)記錄網站的訪問數據；
(2)分析記錄數據；
(3)為網站建設策略的改進提供依據。
2.1系統原理
由于網絡站點和數據庫本身具備了訪問計量功能，各自的信息資源收藏狀況便于人們掌握，并且能自動記錄讀者訪問的登錄情況，如登錄名、登錄時間、瀏覽文件、讀者的來源地址等，這些數據資料能夠準確反映讀者訪問信息和來源分布等情況，所以依據圖書館網絡讀者訪問統計的工作內容，制定相應的分析指標，并收集網絡讀者訪問圖書館信息資源站點形成的日志文件，然后利用日志統計工作軟件定時對日志文件進行處理，得到統計數據，并動態生成各種表達形式的能滿足圖書館各項統計分析工作的報表。最后把生成的分析報表導入到數據庫中出去。
圖書館各個網絡資源站點建設人員可通過瀏覽網絡讀者訪問流量統計分析報告，分析和了解讀者的訪問需求，從而做好網絡信息資源的建設工作。
讀者行為分析研究則可通過對分析報告進行質化研究，并結合一般調查法、咨詢研究法對讀者的信息尋求行為進行研究。
本系統還可利用統計分析的結果來對系統自身工作進行評估和調整。
2.2分析指標
傳統圖書館的分析指標和計量方法，雖然和數字化圖書館有很多不同，但使用的目的及計量的準則并沒有太大實質性差異[4]。
參考傳統圖書館的分析指標以及國內外類似的研究結果選定了下列10個分析指標：
(1)讀者到訪人數和潛在讀者人數的百分比；
(2)到訪讀者表現了閱讀的興趣的百分比（采取明顯的閱讀行動）；
(3)可能的讀者轉為經常的讀者的百分比（經常閱讀、下載資料）；
(4)讀者的持續度（重復到訪讀者）；
(5)讀者的忠誠度（網頁瀏覽次數、再度到訪的次數及時間長度）；
(6)讀者停止閱讀行為的百分比（閱讀行為半途中止）；
(7)讀者耗損率（現有讀者中停止閱讀行為者的百分比）；
(8)讀者動搖率（耗損的讀者／到訪讀者的總數）；
(9)讀者最近到訪時間（據上次到訪的間隔時間）；
(10)讀者到訪頻率（多久到訪一次）。
就此參數，我們可以從一個客觀的角度來觀察和評估圖書館網絡讀者訪問情況。
2.3系統框圖
網絡讀者流量統計分析系統功能框圖
2.4工作方法
本系統工作方法主要是采集網絡讀者訪問過程日志進行量化分析法，它的優缺點見表1。
讀者訪問過程日志分析法優缺點
量化分析法重視量的分析，本系統通過對訪問過程日志以量的方法加以統計分析，首先根據為了研究讀者需求分布和需求增長情況這一目的將研究內容歸類成若干分析單元，接著將分析單元以數量的方式加以表達，進而以此為解釋讀者信息尋求行為的依據。
2.5技術實現
(1)系統結構
本系統是以瀏覽器／服務器／數據庫體系結構作為基本架構，通過ASP方式實現交互式、動態的讀者訪問日志統計分析系統。系統結構框架如圖2所示：
讀者訪問日志統計分析系統結構框圖
(2)系統組成模塊
本系統有六個模塊組成：訪問日志入庫、訪問流量分析、被訪頁面分析、來訪讀者分析和統計分析圖表。
(3)系統運行環境與開發平臺
本系統運行環境和開發平臺如表2。
讀者訪問日志統計分析系統模塊
(4)程序流程與代碼實現
該系統由main.asp（主界面程序）、flux.asp（小時、日、星期流量分析）、target.asp（被訪頁面分析）、visitor.asp（來訪讀者分析）、chart.asp（統計分析圖表）五個組成。
我們以“被訪頁面分析”模塊的程序流程和代碼說明系統組成模塊的實現過程，該模塊程序流程圖如圖4。
“被訪頁面分析”程序流程圖
相應代碼：
＜table
＜tdclass＝定義的表格形式及表頭＞
Setconn=server.creatobjectl("adodb.connection")
conn.open"dsn=dsn_dbs;uid=xxx;pwd=xxx"
Setre=server.creatobject("adodb.recorderset")
re.activeconnection=conn
dbname=Application("logtime")——數據表名稱
re.open“QL語句”
dowhilenotre.eof
執行Recordset操作，服務器進行統計計算
response.write——寫入統計表
re.movenext
loop
re.close
程序中一些代碼說明：
①Recordset的Open方法：允許用戶向數據庫發出請求，通常是運行sql命令。如：Sqlquery="selectlogtimefromintemetlogwhereday(logtime)=day(getdate())andmonth(logtime)=month(getdate())andyear(logtime)=year(getdate())"Dbrs.opensqlquery,dbconnection,3,3
②Recordset的RecordCount屬性：可以取得當前在Recordset對象中的記錄條數。如：setdbrs=server.createobject("ADODB.recordset")amount=dbrs.recordcount
③Recordset的MoveNext方法：移動指針到Recordset對象的下一條數據。如：Dbrs.movenext
④Response的Write方法：負責將字符串信息輸出的用戶端。如：Response.write“頁面總訪問量：“&amount&”＜br＞
⑤Recordset的Close方法：可以用來關閉指定的Recordset對象。如：Dbrs.close
2.6系統運行過程
下面以西安交通大學圖書館網站為統計分析對象說明該系統運行過程。
首先我們用FTP工具抓取網址為的服務器，時間段為2003/01/01到2003/12/31的訪問日志導入到數據庫中，該服務器完成圖書館網站的部分功能：門戶信息、OPAC、館際互借、電子期刊、網絡數據庫、網絡資源、參考服務等。
對日志分析系統進行運行參數設置：讀者訪問時間間隔設為20分鐘；從最新QQ顯IP版軟件中導出讀者IP地址分配資料，轉換格式后導入到日志分析系統的地址表中，以便對讀者分群；設置過濾規格文件濾掉一些無用的訪問信息，如背景圖片、圖書館Logo，頁面美化圖片和服務器漏洞掃描日志等日志信息，然后對服務器訪問日志進行初步統計分析，保存統計分析結果準備進行進一步統計分析。
最后利用精致多樣的統計分析方法對初步統計結果進行統計分析，統計分析出的數據有：一年內資源點擊與訪問計數；一年內網站中最常使用的資源與服務；一年內點擊次數最多的讀者；一年內務分群讀者的點擊次數比例；一年內點擊次數與閱讀次數的變化；一年內上網的讀者與累積成長趨勢；一周各天的平均點擊次數；一天內各時段的平均點擊次數；校內各區讀者點擊次數比例；各項相關資源被使用的情形等等。這些數據可用Eexel軟件生成直觀的統計分析圖表，部分圖表詳見實際應用一節中。本系統的研究主要采用訪問過程日志分析法，以內容分析法、問卷調查法輔助研究。主要考慮：一是這種方法在電子商務和其它網絡應用的量化分析，已經有許多研究成果，可使我們的研究更為便利；二是可以經濟的，較具體客觀的分析到網絡讀者信息需求特性；三是通過定量的計算，定質的分析，形成一種綜合分析的方式，以求分析結果更為客觀和科學。
3實際應用
從2002年開始，我們從圖書館門戶網站讀者訪問計數開始了網絡讀者訪問統計工作，從最初的圖書館首頁訪問計數到現在應用網絡讀者訪問流量統計分析系統到以信息資源站點、數據庫為單元的訪問利用上，取得了不少研究成果，下面我們介紹以2003年西安交通大學圖書館網站讀者訪問日志為統計對象，獲得的一些統計分析結果。
表3是2003年圖書館網站的資源瀏覽次數，訪問次數與訪問讀者數的統計表，我們看到一年內資源的瀏覽次數是10,222,296，訪問次數是1,617,166，訪問讀者是310,628，對照2003年西安交大統計公報教職工5341人，在校學生32766人的數據表明圖書館網站有很高的訪問量。另外網絡訪問讀者310,628遠遠大于學生和教職工的總和，表明有相當多的讀者使用本館的資源，這說明本館的信息資源豐富，吸引了很多讀者。網站不足之處是自建的外文資源很少。從表3看，來自國內訪問占6.43%，來自國外訪問占0.01%。綜合以上資料，西安交大圖書館網站為校內外讀者提供了方便、豐富的資源服務，吸引了大量的讀者，但在國外的知名度很低，現有資源不能吸引國外讀者，對此圖書館采取一些措施，來解決這個問題。
接著我們看一年間網絡讀者常使用的網站資源與服務，圖5顯示的是讀者最常使用的前十項網站資源與服務以及它們占全部瀏覽次數的百分比。從圖中我們觀察到前十項占了訪問量的43%，第一項是圖書館首頁，然后依次是網絡數據庫、聯機公共目錄查詢、中國期刊網……，這說明圖書館網站的資源內容設計與規劃合理，讀者訪問資源方便，相關信息更新及時，受到了讀者的歡迎。另外，網絡數據庫和聯機公共目錄訪問比例接近說明讀者并重利用印刷型資源和數宇化資源，數字化資源對科研和教學的作用日益明顯。從圖5中我們還觀察到所有的電子數據庫訪問所占比例值呈現出指數下降的趨勢，這說明較少數數據庫的訪問量較大，而較多數數據庫訪問量較少，根據這個特點，圖書館在采購數據庫時可采取不同的采購策略，對于使用量大的數據庫保證數據的更新量和連續性，則可滿足約80%的讀者信息需求，對于較多的使用量少的數據庫可采用合伙采購共同使用的辦法，來滿足約20%的讀者信息需求。
圖書館網站前十名資源與服務以及它們占全部訪問次數的比例(01/01/2003-12/31/2003)
接下來我們來分析常訪問的讀者及其來源，首先，圖6中表示網絡讀者訪問次數的分布，從圖6中可以看出75.15%的讀者只訪問過一次，9.86%的讀者訪問過兩次，6.49%的讀者則經常訪問圖書館網站，這說明作為一個為大學教育和科研服務的信息中心，圖書館的網絡資源已經有了固定的讀者，但還有大量讀者的信息需求不能滿足，為此圖書館通過參加一些文獻信息資源建設項目和組織，如中國高等教育文獻保障體系(CALIS)，陜西省科技情報協作網等，以便獲取更多優質的文獻信息資源，增強圖書館文獻信息資源的保障能力。另外，圖書館信息資源大多數有訪問權的限制，校外的讀者無法接觸到，為此圖書館采取了一些辦法，如建立電子數據庫導航庫，電子期刊導航庫，提供文獻傳遞等服務來滿足校外讀者的信息需求。表4是常來圖書館網站的讀者統計數據，可以觀察到前二十名讀者絕大部分是西安交大校園網的讀者占全部來訪數的4.61%。如果以其上網所屬機構來劃分來訪的網絡讀者，圖7是前十名各類機構網絡讀者的訪問。從圖7中，我們可以清楚的看到本校的用戶占73%，其中來自科學館的訪問占3.23%，圖書館的讀者占3.18%，西一樓的2.34%，可見西安交大的校園網比較普及，讀者能夠很方便的進入圖書館資源網站，這也表示圖書館提供給讀者閱讀電子資源的電子閱覽室滿足了讀者需要。在圖7中數據顯示，外校的讀者也經常訪問圖書館網站，如西安理工大學的讀者占0.33%，長安大學的占0.31%，北京大學的占0.05%，西北工業大學的占0.17%，上海交大占0.08%等等，這些讀者主要使用聯機公共目錄查詢和使用自建數據庫，這說明高校間的信息共享正在發展，圖書館應該加強自建特色數據庫的建設，增強文獻傳遞和館際互借服務，滿足這些讀者的信息需求。
接下來我們來觀察各類讀者在每個月訪問網絡資源的比例變化圖，見圖8是各類網絡讀者訪問前十名網絡資源的變化圖，總體訪問變化的趨勢和學校的校歷安排有明顯的關系，每個數據庫的訪問量變化則和各類讀者的信息需求不同有關系。這反映了讀者的結構影響著網站的使用情形。
網絡讀者訪問圖書館網站次數分布(01/01/2003-12/31/2003)
前十名各類主機訪問圖書館網站的訪問次數(01/01/2003-12/31/2003)
各類網絡讀者對前十名網絡資源訪問變化圖(01/01/2003-12/31/2003)
由于篇幅有限，我們簡單介紹了本系統對圖書館網站網絡讀者訪問流量的統計分析結果，在以上的討論中，可以觀察到讀者利用網絡信息資源是聯機公共目錄檢索和信息檢索并重，且大部分讀者是本校的。
通過上述討論，我們知道本系統還有許多值得進一步研究之處，下一步的研究方向是收集更完整的讀者訪問日志，包括更長期的和所有與圖書館資源訪問相關的。并且嘗試利用精致的統計方法來分析，以達到對網絡讀者行為更精確的解讀。
4結語
經實際應用證明，該系統對我館信息資源建設起到了重要的促進作用。首先，在控制我館信息資源存放空間問題上，雖然目前看來效果不明顯，但如果越來越多的信息資源雜亂無章地占據信息空間，將會大大降低信息檢索的效率，干擾核心信息源的利用。本系統可以提供調整信息存放的定量依據，在探明各類型信息資料數量特征的基礎上，分析其增長和老化規律，判斷信息的價值和時效性，使有價值的信息充分地發揮作用，使信息空間得到有效的利用。
其次，在“以人為本”的理念指導下，圖書館走出了單純提供館藏信息資源為中心的定位，著眼于滿足讀者廣泛的信息需求。在本系統的指導下能實現這個目標：一是根據信息資源規律反映出的學術動態和信息利用規律反映出的需求動態，指導圖書館的館藏資源建設。二是通過對信息資源利用規律的研究，使計算機信息檢索系統走向科學化、規范化，從而方便用戶查詢。
在整個研究過程中，取得了一些研究成果，也發現有不少問題等待我們進一步的研究，首先是無法取得確實充分的數據，主要問題是圖書館提供的網絡數據庫是聯接到廠商的數據庫中去檢索的。如果圖書館自己沒有服務主機，那么就要請廠商提供訪問數據，雖然廠商都會提供月報表，但是能夠判讀的資料不多，或是他提供的數據不標準，或是他提供資料不是圖書館想要的。其次不易解釋數據，有了訪問過程記錄數據，可是怎么去解釋它？讀者從哪里來，做什么，這個比較容易解釋，可是要知道讀者做某件事的動機，就沒有辦法從數據中去解釋了。
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