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客户评价
  • 委托文华轩公司博士老师设计一款matlab程序代码,经过博士老师的努力,调试结果表明非常吻合需求。对文华轩博士老师高水准的程序设计能力表示感谢。
    张博士
    来自: 中科院福建物构所
  • 和文华轩公司博士老师合作1年多了,无数的稿件经过博士老师的翻译,实践证明,文华轩博士老师学术论文翻译能力非常强,让人高兴。以后还选择文华轩公司学术论文翻译服务。
    梅子
    来自: 林肯大学
  • 论文问题让我困恼不已,在百度网上看到文华轩公司提供论文修改服务,实践证明,修改结果非常理想,让我非常满意。以后还选择文华轩公司论文修改服务。不想统计公司论文修改水准这么高。
    梁小姐
    来自: 华南理工大学
  • 碰到数据的处理难点。在文华轩博士老师的努力下,顺利解决问题。感谢博士高水准的服务。以后还选择文华轩数据处理服务。
    阔小姐
    来自: 新北
  • 碰到论文问卷统计分析难点,束手无策;在雅虎看到文华轩公司博士老师协助跑统计分析,在老师的努力下,终于解决了问题,了却我的心头之愿,真是感谢。
    史小姐
    来自: 高雄
  • 一组医学数据需要跑统计分析,选择文华轩统计公司的博士老师,在老师的辅导和帮助下,顺利跑出结果,对文华轩博士老师的优质统计分析服务表示感谢。
    林小姐
    来自: 台北
  • 委托文华轩公司协助完成论文apa格式修改,在博士老师的努力下,格式修改得到规范处理,让我学习到不少东西,感谢。
    张小姐
    来自: 高雄
  • 委托博士老师设计OFDM系统,然后以BPSK/QPSK 调变 来跑出BER IFFT的SIZE是256bits,CP是32bits。实践证明,用matlab模拟的波形吻合要求。在此表示感谢。
    张先生
    来自: 新北
  • 委托文华轩公司博士老师协助设计vensim模型的设计,结果比较满意。
    林先生
    来自: 台北
  • 委托文华轩博士老师设计德尔菲问卷和问卷数据分析,结果比较满意,非常感谢。
    杜小姐
    来自: 新北
  • 委托文华轩统计公司完成大陆的问卷调查和问卷数据分析服务,结果比较满意。文华轩公司优质的问卷调查水准让人满意,以后还推荐文华轩公司。
    杨小姐
    来自: 雄狮旅游集团
  • 委托文华轩博士老师协助完成数据的处理和数据的分析。在老师的协助下,顺利完成,结果比较满意。
    林先生
    来自: 新北
  • 碰到论文摘要翻译,一点点小问题难倒我,在文华轩博士老师的协助下,把摘要顺利翻译完成,感谢老师的协助。
    陈老师
    来自: 吉林师范大学
  • 委托文华轩博士老师完成问卷数据的统计分析;在老师的协助下,完成了分析结果;比较满意;以后还推荐文华轩统计公司的问卷数据分析服务。
    陈博士
    来自: 台北护理健康大学
  • 碰到fuzzy delphi问卷数据分析,难倒我了,束手无策;在雅虎上看到文华轩公司提供论文数据分析协助服务,把数据发给老师,在老师的辅导和帮助下,顺利完成数据分析,对文华轩博士老师高水准的服务表示赞赏。
    沈博士
    来自: 新北
  • 有一组实验数据,需要跑数据分析和数据处理。委托文华轩公司博士老师协助完成,在博士老师的努力下,顺利完成,感谢文华轩博士老师高水准的数据分析能力。
    李小姐
    来自: 郑州烟草研究院
  • 设计一个贸易模型,需要协助完成matlab程序设计和仿真,在老师的努力下,得到顺利解决;对文华轩博士老师高水准的matlab程序设计能力表示赞赏。
    罗老师
    来自: 台湾大学
  • 碰到一组犯罪数据的处理,在文华轩博士老师的努力下,顺利完成,对文华轩博士老师高水准的数据处理能力表示赞赏!
    庄老师
    来自: 中国人民公安大学
  • 委托文华轩博士老师完成数据处理,结果比较吻合实际情况,感谢有这么好的老师辅导数据处理。对结果很满意。
    李小姐
    来自: 三军总医院
  • 委托文华轩公司博士老师完成学术论文翻译,在博士老师的努力下,顺利完成,价格不贵。感谢文华轩博士老师的协助。
    李博士
    来自: 中科院
  • 碰到论文的统计分析难点,自己解决不了;在百度上看到文华轩统计公司提供论文数据的统计分析协助,把数据发给博士,在博士老师的辅导和帮助下,顺利跑出结果,感谢文华轩公司博士老师的辅导和协助。
    陆小姐
    来自: 中国人民大学
  • 委托文华轩博士老师协助翻译一篇硕士论文,翻译的结果让人满意,感谢文华轩博士老师的协助。以后还推荐文华轩学术论文翻译服务。
    李小姐
    来自: 广州
  • 碰到专业的论文问卷数据统计分析,素手无策;在网上看到文华轩公司博士老师提供论文问卷数据统计分析协助,把原始数据和问卷表发给博士老师,在老师的努力和辅导下,顺利通过答辩。感谢文华轩博士老师论文问卷数据分析协助服务。
    卢小姐
    来自: 中国人民大学
2018-04-15 11:38:09 | 数据处理方法和数据处理服务

 数据处理方法和数据处理服务
在数据处理上,采用国际通行做法,即单个指数采用扩散指数方法,综合指数采用加权综合指数方法。
1、单个指数的计算
单个指数的计算涉及生产量、产品订货、出口订货、现有订货、产成品库存、采购量、进口、购进价格、主要原材料库存、生产经营人员、供应商配送时间等11个问题,而原材料订货提前天数单独处理,开放性问题不参加计算。
(1)汇总方法:分为加权和不加权两种方法。
①采用加权计算百分比:以国家统计局《企业基本情况调查表》(N131表)的上年营业收入作为权重,计算“增加”、“基本持平”、“减少”选项所占百分比。
②采用不加权计算百分比:直接通过企业个数计数,计算“增加”、“基本持平”、“减少”选项所占百分比。
计算各选项(“增加”、“基本持平”、“减少” )百分比时,要剔除无关项(如“不好估计”、“没有出口”、“没有进口”等),即“增加”、“基本持平”、“减少”三项的百分比之和为100%。
(2)指数计算:采用扩散指数法,即正向回答的百分数加上回答不变的百分数的一半。计算公式如下:
DI=“增加”选项的百分比×1+“持平”选项的百分比×0.5
其中:供应商配送时间是逆指标。
扩散指数具有先行指数的特性,可以很方便地显示变化的趋势及变化范围。
(3)对于“原材料订货提前天数”,先分别按照加权方法和不加权方法计算选择“随用随买”、“30天”、“60天”、“90天”、“6个月”、“1年”企业所占的百分比,最后计算提前采购天数。提前采购天数的计算公式为:
提前采购天数=5ד随用随买”选项百分比+30ד30天”选项百分比+60ד60天”选项百分比+90ד90天”选项百分比+180ד6个月”选项百分比+360ד1年”选项百分比
2、综合指数(PMI)的计算
PMI是一个综合指数,由5个扩散指数加权而成,即产品订货(简称订单)、生产量(简称生产)、生产经营人员(简称雇员)、供应商配送时间(简称配送)、主要原材料库存(简称存货)。这5个指数是依据其对经济的先行影响程度而定,各指数的权重分别是:订单30%,生产25%,雇员20%,配送15%,存货10%。计算公式如下:
PMI=订单×30%+生产×25%+雇员×20%+配送×15%+存货×10%
如此计算的PMI指数,如果在50%以上,反映制造业扩张;反之,如果低于50%,通常反映其在衰退。美国ISM实证结果表明,采购经理指数在一段时间内超过42.8%,反映了整个国民经济或者说国内生产总值在扩张;如果相反,则说明经济在衰退。与50%或42.8%之间的差距表示扩张或衰退的程度。
 

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