今天鞋百科给各位分享参数分析有哪些方法和步骤的知识,其中也会对何为挣值分析法?挣值分析法中3个参数,4个指标的中文名称及英文缩写是什么进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在我们开始吧!

何为挣值分析法?挣值分析法中3个参数,4个指标的中文名称及英文缩写是什么

项目挣值的三个关键变量:
1、项目计划价值 (BCWS);
2、项目的挣值(BCWP);
3、项目实际成本(ACWP)。

四个评价指标:
1、费用偏差(Cost Variance-CV):CV是指检查期间BCWP与ACWP之间的差异,计算公式为CV=BCWP-ACWP。当CV为负值时表示执行效果不佳,即实际消费费用超过预算值即超支。反之当CV为正值时表示实际消耗费用低于预算值,表示有节余或效率高,若CV=0,表示项目按计划执行;
2、进度偏差(Schedule Variance-SV):SV是指检查日期BCWP与BCWS之间的差异。其计算公式为SV=BCWP-BCWS。当SV为正值时表示进度提前,SV为负值表示进度延误。若SV=0,表明进度按计划执行;
3、用执行指标(Cost Performed Index-CPI):CPI是指挣得值与实际费用值之比。CPI=BCWP/ACWP,当 CPI>1表示低于预算,CPI<1表示超出预算,CPI=1表示实际费用与预算费用吻合。若CPI=1,表明项目费用按计划进行;
4、进度执行指标(Schedule Performed Index-SPI):SPI是指项目挣得值与计划值之比,即SPI=BCWP/BCWS,当 SPI>1表示进度提前,SPI<1表示进度延误,SPI=1表示实际进度等于计划进度。

温馨提示:以上解释仅供参考,不作任何建议。
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常用数据分析方法有那些

常用的数据分析方法有哪些?

何为挣值分析法?挣值分析法中3个参数,4个指标的中文名称及英文缩写是什么

①对**析法通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。利用对**析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。常见的对比有横向对比和纵向对比。

②分组分析法

分组分析法是指根据数据的性质、特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律。根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等,如姓名、性别、文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对**析法结合使用。

③预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品。

④漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍。比如,对于***申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写***资料、提交申请、银行审核与批卡,最后用户激活并使用***,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标。

⑤AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对**析法,但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异。例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品。

数据分析的基本步骤有哪些?

1.分析设计

首先是明确数据分析目的,只有明确目的,数据分析才不会偏离方向,否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义,亦即目的引导。

2.数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据,一手数据主要指可直接获取的数据。

3.数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。

4.数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具,对收集来的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段,数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段,就能够驾驭数据,从容地进行分析和研究了。

5.数据展现

通过数据分析,隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来,那么通过什么方式展现出这些关系和规律,才能让别人一目了然呢?一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的,即用图表说话。

6. 报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来,以供决策者参考。

评价参数的优选

由于影响储层渗流能力的因素很多,如有效厚度、有效厚度 (或砂岩) 钻遇率、渗透率、有效孔隙度、油砂体面积或延伸长度、孔隙结构参数、层内渗透率非均质程度等参数。一项参数只从一个方面表征储层的特征。全面评价一个储层,必须采用多项参数,从多个方面进行综合评价。在这方面,首先应根据不同勘探开发阶段,选取参与评价的参数。

1. 油藏评价阶段储层评价参数

油藏评价阶段储层评价的目的是确定主力区块、主力开发层系、主力油层组,为布置基础井网提供依据,因此在搞清各区块、各油层组的基本岩性、物性特征、沉积亚相、孔隙结构、成岩作用等各方面的特征后,要从各类参数中抽取最主要的参数进行综合评价。由于各油气田的具体情况不同,如评价井的密度不同,岩性、沉积与成岩作用不同,所选参与评价的参数也各有差异。但一般情况下应选取以下参数:

(1) 有效厚度、有效厚度钻遇率、有效孔隙度。这些参数是决定储量大小的主要参数。为了使基础井网有尽可能准确地控制储量,必须采用以上3个参数进行评价。

(2) 渗透率。渗透率与产量、采收率直接相关,是评价储层质量好坏的最重要的参数之一。

(3) 泥质含量、碳酸盐含量。在储层中泥质、碳酸盐以不同方式填塞孔喉。其含量不同,敏感性不同,对储层渗流能力的影响也不同。此两项参数还直接关系到下步开发方案制定中注入水水质、油气层改造等。

2. 开发设计阶段和方案实施阶段储层评价参数

在开发方案设计、实施阶段,为合理划分开发层系,确定注采关系,以避免开发过程中的平面、层间、层内非均质引起的矛盾,要进行以小层为单元的综合分类评价。除前述所选的参数外,应增加以下参数:

(1) 对储层渗流能力起主要作用的孔隙结构参数,如孔喉半径均值、主要流动喉道半径、最大连通喉道半径等。

(2) 表征渗透率非均质性的定量参数——渗透率变异系数、渗透率突进系数、渗透率级差等。

3. 管理调整阶段储层评价参数

在开发调整及完善阶段,与开发方案实施阶段比较,应增加压力、产量、采油指数等参数。

PID各参数的一般原则、调整方法和步骤是什么?

PID参数整定方法就是确定调节器的比例带PB、积分时间Ti和和微分时间Td。一般可以通过理论计算来确定,但误差太大。目前,应用最多的还是工程整定法:如经验法、衰减曲线法、临界比例带法和反应曲线法。各种方法的大体过程如下:

(1)经验法又叫现场凑试法,即先确定一个调节器的参数值PB和Ti,通过改变给定值对控制系统施加一个扰动,现场观察判断控制曲线形状。若曲线不够理想,可改变PB或Ti,再画控制过程曲线,经反复凑试直到控制系统符合动态过程品质要求为止,这时的PB和Ti就是最佳值。如果调节器是PID三作用式,那么要在整定好的PB和Ti的基础上加进微分作用。由于微分作用有**偏差变化的能力,所以确定一个Td值后,可把整定好的PB和Ti值减小一点再进行现场凑试,直到PB、Ti和Td取得最佳值为止。显然用经验法整定的参数是准确的。但花时间较多。为缩短整定时间,应注意以下几点:①根据控制对象特性确定好初始的参数值PB、Ti和Td。可参照在实际运行中的同类控制系统的参数值,或参照表3-4-1所给的参数值,使确定的初始参数尽量接近整定的理想值。这样可大大减少现场凑试的次数。②在凑试过程中,若发现被控量变化缓慢,不能尽快达到稳定值,这是由于PB过大或Ti过长引起的,但两者是有区别的:PB过大,曲线漂浮较大,变化不规则,Ti过长,曲线带有振荡分量,接近给定值很缓慢。这样可根据曲线形状来改变PB或Ti。③PB过小,Ti过短,Td太长都会导致振荡衰减得慢,甚至不衰减,其区别是PB过小,振荡周期较短;Ti过短,振荡周期较长;Td太长,振荡周期最短。④如果在整定过程中出现等幅振荡,并且通过改变调节器参数而不能消除这一现象时,可能是阀门***调校不准,调节阀传动部分有间隙(或调节阀尺寸过大)或控制对象受到等幅波动的干扰等,都会使被控量出现等幅振荡。这时就不能只注意调节器参数的整定,而是要检查与调校其它仪表和环节。

(2)衰减曲线法是以4:1衰减作为整定要求的,先切除调节器的积分和微分作用 ,用凑试法整定纯比例控制作用的比例带PB(比同时凑试二个或三个参数要简单得多),使之符合4:1衰减比例的要求,记下此时的比例带PBs和振荡周期Ts。如果加进积分和微分作用,可按表3-4-2给出经验公式进行计算。若按这种方式整定的参数作适当的调整。对有些控制对象,控制过程进行较快,难以从记录曲线上找出衰减比。这时,只要被控量波动2次就能达到稳定状态,可近似认为是4:1的衰减过程,其波动一次时间为Ts。

(3)临界比例带法,用临界比例带法整定调节器参数时,先要切除积分和微分作用,让控制系统以较大的比例带,在纯比例控制作用下运行,然后逐渐减小PB,每减小一次都要认真观察过程曲线,直到达到等幅振荡时,记下此时的比例带PBk(称为临界比例带)和波动周期Tk,然后按表3-4-3给出的经验公式求出调节器的参数值。按该表算出参数值后,要把比例带放在比计算值稍大一点的值上,把Ti和Td放在计算值上,进行现场观察,如果比例带可以减小,再将PB放在计算值上。这种方法简单,应用比较广泛。但对PBk很小的控制系统不适用。

数据分析常用的分析方法有哪些?

1. 描述型分析

这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

3. 预测型分析

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。