生产管理的数据分析方法范文（15篇）

生产是一种有限资源的配置，企业需要根据市场需求和资源条件进行合理的生产安排。下面是一些生产管理的最佳实践和方法，可以帮助企业提高生产效率。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇一

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

识别需求。

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

收集数据。

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇二

生产管理包括人员管理，设备管理，物流管理，工艺流程管理，环境管理，质量管理。

生产管理中要对生产的产品充分认识，熟悉必要的专业知识。特别重要的是通过对人机料法环的有效控制实现线体平衡。

在生产过程中注意对过程质量的'跟进，小时效率的测评。才能有效实现品质效率的提升。

1、周密计划、统筹兼顾。

2、明确目标、抓住关键。

3、妥善准备、周密部署。

4、严格执行、有效监管。

5、认真总结、持续改善。

生产管理（productionmanagement）是计划、组织、协调、控制生产活动的综合管理活动。内容包括生产计划、生产组织以及生产控制。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇三

对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行对比，分析他们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。

表达事物发展的变化以及研究其中的规律。

对比分析法的特点是：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距。

对比分析法可分为静态比较和动态比较两类横比。

动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵比。

与目标对比：即实际完成值与目标进行对比，属于横比。

与目标对比：即实际完成值与目标进行对比，属于横比。

目前实际完成的值与目标值进行对比。

不同时期对比：选择不同时期的指标数值作为对比标准，属于纵比。

统计部门、单位、地区对比：与同级部门、单位、地区进行对比，属于横比。

横比，条件相同(比如，时间)，结果不同。

纵比：结果相同，条件不同。

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以展现其内在的联系和规律。

分组分析法的关键在于对确定数组与组距。在数据分组中，各组之间的取值界限称为组限。上限值和下限值的平均数称为组中值。

结构分析法是指被分析研究总体内部各部分与总体之间进行对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。

同比和环比。

同比：去年的这个时间段和今年的这个时间段进行对比叫做同比。

环比：上一个月和这一个月进行对比。

结构相对指标(比例)的计算公式为：

结构相对指标=总体某部分的数值/总体总量*100%。

市场占有率=(某种商品销量/该种商品市场销售总量)*100%。

平均分析法就是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。

平均指标可用于同一现象在不同地区、不同部门或单位间的对比，还可用于同一现象在不同时间的对比。

比如分析不同行业、地区的平均从业人数、平均营业收入等。所有数量指标都可以依据不同的分组用单位数来平均，进行对比、分析。

交叉分析法。

交叉分析法通常用于分析两个变量之间的关系，即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中的变量之间的关系。

综合评价分析法。

综合评价分析法的基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价，比如不同地区的社会发展水平，企业经济效益评价等，都可以用这种方法。

综合评价分析法主要有三大特点：

评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成。

在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理。

评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是由最终的分值进行综合排序。

矩阵分析法是指将事物(如产品、服务)的两个重要属性作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇四

所谓作业标准化，就是对在作业系统调查分析的基础上，将现行作业方法的每一操作程序和每一动作进行分解，以科学技术、规章制度和实践经验为依据，以安全、质量效益为目标，对作业过程进行改善，从而形成一种优化作业程序，逐步达到安全、准确、高效、省力的作业效果。

(1)标准化作业把复杂的管理和程序化的作业有机地融合一体，使管理有章法，工作有程序，动作有标准。

(2)推广标准化作业，可优化现行作业方法，改变不良作业习惯，使每一工人都按照安全、省力、统一的作业方法工作。

(3)标准化作业能将安全规章制度具体化。

(4)标准化作业还有助于企业管理水平的提高，从而提高企业经济效益。

1)、目标指向：即遵循标准总是能保持生产出相同品质的产品。因此，与目标无关的词语、内容请勿出现。

2)、显示原因和结果：比如“焊接厚度应是3微米”这是一个结果，应该描述为：“焊接工用3.0a电流20分钟来获得3.0微米的'厚度”。

3)、准确：要避免抽象：“上紧螺丝时要小心”。什么是要小心?这样模糊的词语是不宜出现的。

4)、数量化-具体：每个读标准的人必须能以相同的方式解释标准。为了达到这一点，标准中应该多使用图和数字。

5)、现实：标准必须是现实的，即可操作的。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇五

生产管理一切活动围绕这五大要素进行，即人、机、物、法、环。作为生产管理者，必须要明白的这五大要素具体指什么内容。

人：就是指在现场的所有人员，包括主管、生产员工、搬运工等一切存在的人。人的性格特点不一样，那么生产速度，对待工作的态度，对产品的质量的理解就不一样。那么，作为领导就需要了解他的员工，不能用同样的方法领导所有人，在公平的前提下要区别对待，是他们人尽其才，发掘性格特点的优势，削弱性格特点的劣势，要善于用人。

机：就是指生产中所有的设备、工具等辅助生产用具。生产中，设备的运作是否正常，工具的好坏是影响生产进度，产品质量的又一因素。好的设备管理，能提高生产效率，提高生产质量。

物：就是指物料，半成品、配件、原料等产品用料。现在的工业产品生产，分工细化，一般都有几种几十种配件或是几个部门同时运作。不论你在哪个部门，工作的结果都会影响到其他部门的生产运作。所以在生产管理的工作里面，必须密切注意前工序送来的半成品，好的管理者是一个能纵观全局的`人。

法：就是法则。只生产过程中所需要遵循的生产规章制度。严格按照规章作业，是保证产品质量和生产进度的一个条件。

环：指环境。环境也会影响产品的质量。比如，食品行业。生产环境。生产管理一切活动围绕这五大要素进行，即人、机、物、法、环。作为生产管理者，必须要明白的这五大要素具体指什么内容。

生产管理一切活动的开展，都是围绕这五大要素进行。比如6s管理、精益生产、tpm全面设备管理，为达到这五大要素的最优化状态。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇六

3)场地规划，标注清析;。

4)工作流程，有条不紊;。

5)规章制度，落实严格;。

6)现场环境，卫生清洁;。

7)设备完好，运转正常;。

8)安全有序，物流顺畅;。

9)定量保质，调控均衡;。

10)登记统计，应记无漏。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇七

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇八

安全重在管理，管理重在现场，现场重在落实。生产活动是一个变化的动态的过程,作为生产活动主体的各类人员，由于受各类环境因素和自身条件的影响，在这个过程中，经常会有各类不安全行为的发生，这就要各级管理人员、尤其是生产现场的班组长、跟班队长，要多督促、多检查，发现隐患及时处理，认真落实好班组长安全生产责任制。各类检查人员要深入现场发现问题、解决问题，而不是在办公室听汇报。同时，加大对各级管理人员的考核力度，一级管一级，下级对上级负责，层层落实好岗位职责，使生产现场控制在有序、平稳的状态中。

一是发挥好理念先导作用。

心态安全是安全生产健康发展的基础和前提，最能体现安全意识。无论是管理者还是普通员工，只有心态安全才会行为安全，才能保证安全制度落到实处。以安全价值观为核心的安全理念是心态安全文化建设的灵魂。追求健康是人皆有之的基本需求，可是为什么在一些单位“三违”现象屡禁不止?最根本的问题就是观念问题，就是没有树立正确的安全理念。比如说，一些单位盲目追求效益，迫使或诱发本单位职工拼设备、拼体力，违章冒险蛮干;又比如，上级组织安全大检查是帮助下级查出隐患，预防事故，这本是好事，可下级往往百般应付，恐怕查出什么问题，查出问题便想方设法大事化小、小事化了;再比如，“我要安全”本来应是职工本能的内在需要，可现在却变成了管理者强迫被管理者必须完成的一项硬性指标。如果上述错误观念不破除，正确的安全理念不树立，那么，安全生产的建设就永远是一座空中楼阁。

二是发挥好宣传教育作用。

安全管理的落脚点在班组，防范事故工作的终端是每一位员工，目的就是要努力保证他们的人身安全。因此，如何认真地确立起每一位员工的安全意识，使之实现“要我安全”，到“我要安全”的根本性转变，是企业安全文化建设的中心任务。坚持以人为本的安全方针，营造“人人关注安全”良好氛围，必须拓宽宣传教育形式，建立起整体性的、全方位、全过程、全员的安全环境。通过电视、报刊、板报、标语、读本等媒体和安全知识竞赛、演讲比赛、歌咏文艺演出等形式多样的活动，加强安全生产宣传攻势，做到寓教于乐，使安全生产意识深入人心，安全知识广为传播，潜移默化地规范人的安全行为，培养人的安全心态。

三是发挥好亲情感染作用。

从理论上讲，促使全员树立正确的安全意识，最基本、最有效的手段就是宣传教育。安全生产的宣传教育适应了职工群众对安全生产的内在需求，从主观上讲职工是愿意接受的。要解决安全问题入心入脑的问题，还应注重情感投入，可采用亲情教育法，时时提醒职工牢记亲人的嘱托;如为职工过生日，送警句，兄弟交心等方法，不失时机、潜移默化地向职工宣传安全思想;再就是开展安全共保活动，基层单位定期向职工家属发出安全承诺书，号召家属发挥好安全第二道防线作用，真诚邀请家属参加到安全共保活动中来。

四是发挥好管理规范作用。

职工安全素质的.高低与安全管理者的方法是有直接联系的。过去，管理者抓“三违”更多依赖的是批评教育和经济处罚。不可否认，批评和罚款能使违章职工的思想受到触动，但仅仅通过经济手段控制“三违”现象是不现实的。尤其是个别管理人员在执行制度过程中方法简单粗暴，很容易使职工感情上受到伤害，进而对安全管理人员产生抵触情绪和逆反心理，使经济处罚的有效作用大打折扣。为了增强管理效果，管理者应该在严格执行刚性制度的同时，注重柔性管理方法的使用。如在基层单位会议室设置“不规范行为警示台”，让违章指挥和违章操作者站到台上，将违章经过及危害说清楚，促使其自我反思，自觉遵守规章制度。企业管理人员要发挥示范作用，当生产条件达不到安全、危害员工健康时，不得盲目指挥、违章指挥。尤其当威胁到员工生命安全时，要把保障员工的安全放在第一位。此外，要为员工创造优美、舒适的工作环境，确保员工心情舒畅、精力充沛地去工作。

五是落实制度“严”字当头。

人即是安全工作的受益者，又是出事故的受害者，搞好安全生产工作必须坚持“以人为本”。因为人的生命只有一次。从我们每个人成长的艰难性，可以看到父母之心难违;从失去亲人悲痛的难忍性，可以看到亲缘之情亦难违;从党对人民群众生命安全的高度负责性，我们深知党心民心更不可违。因此，抓好安全生产工作是每一个管理人员的基本要求，也是每一个企业搞好安全工作的出发点和落脚点。以人为本抓好安全生产工作必须从人的生命只有一次作为基本出发点，看待安全工作的重要性和紧迫性。

落实安全生产规章制度，规范人的行为对搞好安全生产工作极其重要。企业的各级管理人员要抓好制度的教育和落实，使广大员工懂得安全生产管理规章制度是用多少人的鲜血和生命及沉痛教训写成的，按规章制度和操作规程运作就是珍惜生命、珍惜父母的养育之恩，珍惜家人和儿女的情感。教育员工自觉用规章制度规范自己的行为，把自觉执行规章制度变成大家的自觉行为。落实安全生产规章制度，规范人的行为要狠抓一个“严”字，要“严”字当头，要严制度、严标准、严明劳动纪律。特别是对那些日常违章人员，在对其做到教育的基础上，利用暴光、经济重罚等措施，督促本人增强安全意识和抓好安全生产的自觉性。同时，还要坚持好各级管理人员现场值班制度，如不能做到，不论涉及到谁，都按规定进行考核及处罚，从而增强各级管理人员抓好安全生产的自觉性。

六是落实安全生产规章制度，还要着眼于一个“全”字。

综合治理，总体推进，要求各级领导都要从大局出发，牢固树立安全生产“一盘棋”的思想。值班、顶岗和一线指挥都要及时解决安全生产中的问题。

加强安全教育培训，是确保企业生产安全的重要举措，也是培育安全生产文化之路。安全事故的发生，除了员工安全意识淡薄是其根源外，还有一个重要的原因是员工的自觉安全行为规范缺失、自我防范能力不强。应加强安全教育培训，坚持重安全意识、重安全规程、重安全行为规范、重细节养成;应以安全意识教育为先，以提高安全技能为重，以养成安全生产行为规范为目的;培养员工的安全行为规范，全面提升安全防范技能，确保安全生产。

生产一线是企业安全工作的着力点和落脚点。

一是要源头参与，对于企业涉及到保障职工安全与健康内容的制度、规定，依法规范、强化责任，加大监督检查力度。

二是要立足班组，提高职工自保互控能力。班组是企业的“细胞”，是安全生产最直接的承担者和参与者。要夯实班组安全基础，一方面要加强职工的安全知识培训，提高职工应变能力和安全技能，以适应岗位工作要求。另一方面要建立班组自保互控体系，以自保为主，互控为辅，不断增强职工保安全、反违章的内在驱动力。

三是要突出重点，强化安全生产专项检查。围绕安全重点开展专项监督检查。采取职工代表定期检查、突击检查、巡回检查和跟踪追查等方法，增强监督检查的针对性和实效性。对重大危险源和重大事故隐患，及时下达红黄通知书，建立安全档案，追踪整改。严格按照“四不放过”的原则处理事故。加大对生产现场、生产设备、有毒有害作业岗点以及职工行为的监督检查和整改力度。

总之，安全工作只有起点，没有终点，只有真正做到领导重视，措施落实、考核到位，严格奖惩兑现，不断提高安全管理水平，才能确保安全生产。从而在全矿范围内形成安全工作上下齐抓共管的良好局面，促进矿区安全生产工作的稳步健康发展。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇九

“5s”是整理(seiri)、整顿(seiton)、清扫(seiso)、清洁(seikeetsu)和素养(shitsuke)这5个词的缩写“5s”，起源于日本。5s是创建和保持组织化，整洁和高效工作场地的过程和方法，可以教育、启发和养成良好“人性”习惯，目视管理可以在瞬间识别正常和异常状态，又能快速、正确的传递讯息。

准时生产方式是起源于日本丰田汽车公司，其基本思想是“只在需要的时候，按需要的量生产所需的产品”。这种生产方式的核心是追求一种无库存的生产系统，或使库存达到最小的生产系统。

kanban是个日语名词，表示一种挂在或贴在容器上或一批零件上的标签或卡片，或流水线上各种颜色的信号灯、电视图象等。看板是可以作为交流厂内生产管理信息的手段。看板卡片包含相当多的信息并且可以反复使用。常用的看板有两种：生产看板和运送看板。

工厂的库存管理是供应链的一环，也是最基本的一环。就制造业而言，加强库存管理，可缩短并逐步消除原材料、半成品、成品的滞留时间，减少无效作业和等待时间，防止缺货，提高客户对“质量、成本、交期”三大要素的满意度。

tpm起源于日本，是以全员参与的方式，创建设计优良的设备系统，提高现有设备的`利用率，实现安全性和高质量，防止故障发生，从而使企业达到降低成本和全面生产效率的提高。

生产过程中到处充斥着惊人的浪费现象，价值流图(valuestreammapping)是实施精益系统、消除过程浪费的基础与关键点。

由于流水线布局不合理导致生产工人无谓地移动，从而降低生产效率；由于动作安排不合理、工艺路线不合理，导致工人三番五次地拿起或放下工件。

所谓拉动生产是以看板管理为手段，采用“取料制”即后道工序根据“市场”需要进行生产，对本工序在制品短缺的量从前道工序取相同的在制品量，从而形成全过程的拉动控制系统，绝不多生产一件产品。jit需要以拉动生产为基础，而拉系统操作是精益生产的典型特征。精益追求的零库存，主要通过拉系统的作业方式实现的。

为了使停线等待浪费减为最少，缩短设置时间的过程就是逐步去除和减少所有的非增值作业，并将其转变为非停线时间完成的过程。精益生产是通过不断消除浪费、降低库存、减少不良、缩短制造周期时间等具体要求来实现的，降低设置时间是帮助我们达到这一目标的关键手法之一。

jit是精益生产的终极目标，它是通过不断消除浪费、降低库存、减少不良、缩短制造周期时间等具体要求来实现的。单件流是帮助我们达到这一目标的关键手法之一。

kaizen是个日语名词，相当于cip。当开始精确地确定价值，识别价值流，使为特定产品创造的价值的各个步骤连续流动起来，并让客户从企业拉动价值时，奇迹就开始出现了。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇十

数据分析是当今社会中不可或缺的重要工具之一。随着信息技术的迅猛发展，我们可以从各个领域收集到大量的数据，这些数据蕴含着巨大的潜力和价值。数据分析方法的应用可以帮助我们更好地理解、挖掘和利用这些数据。通过多年的实践，我发现了一些有效的数据分析方法，这些方法对于提高数据分析的准确性和效率具有重要意义。

首先，清晰的问题定义是进行数据分析的基础。在开始任何分析之前，我们必须明确分析的目的和问题。如果问题定义不明确，那么数据分析的结果很可能陷入无法解释和使用的境地。因此，我们应该在分析之前花费足够的时间和精力来了解和详细描述问题。这包括澄清分析的目标、确定关键指标以及收集相关的背景信息。只有在问题定义清晰的情况下，我们才能更好地运用数据分析方法来解决问题。

其次，合理选择和运用合适的数据分析方法是提高分析效果的关键。在数据分析的过程中，我们应该选择和运用适合问题的方法。不同的问题和数据需要不同的方法来进行分析。例如，如果我们想要了解和预测市场趋势，我们可以使用时间序列分析方法。而如果我们想要研究变量之间的关系，我们可以使用回归分析方法。此外，我们还可以结合多个方法，比如聚类分析和因子分析，来探索和发现数据中的隐藏模式和结构。因此，我们需要根据具体情况选择和运用合适的数据分析方法，以取得最佳的效果。

第三，数据质量的保证是数据分析的前提。数据分析的结果和结论依赖于数据的质量。如果数据存在错误、遗漏或不一致，那么结果很有可能是错误或不可靠的。因此，在进行数据分析之前，我们应该首先对数据进行清洗和预处理。这包括删除错误和重复的数据、填充缺失值以及处理异常值。此外，我们还应该对数据进行检查，确保数据的一致性和可靠性。只有在数据质量得到保证的情况下，我们才能对数据进行有效的分析和解释。

第四，数据可视化是提高数据分析效果的重要手段。数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来的过程。通过数据可视化，我们可以更直观地理解和解读数据，发现数据中的规律和趋势。同时，数据可视化还可以帮助我们将复杂的数据变得更加易于理解和沟通。在数据分析的过程中，我们可以使用各种可视化工具和技术，包括条形图、折线图、散点图等等。因此，数据可视化是提高数据分析效果的重要手段。

最后，数据分析是一个不断学习和改进的过程。数据分析领域变化迅速，新的方法和技术不断涌现。因此，我们应该保持学习和更新的态度，不断改进和提升自己的数据分析能力。这包括学习新的分析方法和工具，掌握新的技术和技巧，以及参与到实际的分析项目中。只有通过不断学习和改进，我们才能更好地应对数据分析的挑战和机遇。

综上所述，数据分析是一项重要且复杂的工作。通过清晰的问题定义、合理选择和运用合适的方法、保证数据质量、使用数据可视化手段以及持续学习和改进，我们可以提高数据分析的准确性和效率。只有通过科学严谨的数据分析，我们才能更好地理解和利用数据，为决策和创新提供有力的支持。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇十一

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。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇十二

在石油化工行业发展中，市场竞争变得愈加激烈，石油企业为了能够从激烈的竞争中脱颖而出，占据更大的市场份额，提升市场竞争优势，加强集输联合站安全生产管理十分重要。集输联合站的安全生产管理，应该结合实际情况，不断创新和完善管理方法，有针对性解决石油企业管理工作中存在的缺陷和不足，建立完善的安全管理体系，促使集输联合站的安全生产管理逐渐趋于规范化和标准化发展，及时有效的解决其中存在的问题，提升油田企业市场竞争优势，谋求长远生存和发展。由此看来，加强集输联合站安全生产管理研究十分有必要，创新管理方法，对于后续工作开展具有一定参考价值。

在当前石油产业迅猛发展下，油田企业之间的竞争愈加激烈，为了能够脱颖而出，加强集输联合站安全生产管理是必然选择。就集输联合站安全生产管理工作来看，主要是为了顺应市场经济发展需求，为了达成管理目标，有针对性的组织和控制集输联合站生产过程，降低资源浪费的同时，减少成本，创造更大的经济效益，对于提升石油企业安全管理水平具有十分重要的促进作用。与此同时，通过安全生产管理，有助于降低石油企业经营发展中的风险系数，提升市场竞争优势。当前我国大多数的石油企业已经了解到加强集输联合站安全生产管理的必要性，并针对这一问题，制定了相配套的管理体系。但是，由于缺乏具备充足专业经验和管理素养的人才，所以实际工作中还存在一系列安全隐患，很容易出现严重的安全事故，带来严重的经济损失和人员伤亡。可以说，工作人员自身的安全意识高低，直接影响到集输联合站生产安全，很多工作人员始终未能从根本上了解到安全生产的重要性，在事后出现严重安全事故后才会后悔。故此，通过选择合理有效的安全管理措施，建立完善的动态风险管理机制十分迫切，对于油田企业长远生存和发展具有十分重要的作用。

1.安全管理意识薄弱。在集输联合站安全生产管理工作中，由于安全管理体系不完善，缺乏配套的安全管理制度，所以安全管理工作开展中未能切实落实到实处，或是敷衍了事，过于依赖技术手段，对于原油输送中可能发生的问题认知和考虑不周全；加之工作人员工作态度不认真，难以积极投入到工作中，为原油输送埋下了一系列安全隐患，不仅影响到集输联合站的正常管理工作开展，还会产生严重的经济损失和人员伤亡，不利于石油企业的长远发展。2.安全管理体系不健全。石油企业在生产活动开展中，对于集输联合站安全生产管理工作重视程度不断提升，并给予了相配套的支持和帮扶，但是由于工作自身特性，在安全管理体系建立中受到资金、环境和人员等多方面的制约和阻碍，安全管理制度不够科学合理，难以为后续实际工作开展提供更为坚实的支持和保障。与此同时，石油企业缺乏有效的安全监督，安全监管部门机构设置不完善，未能将安全责任制度切实落实到实处，一旦出现安全问题，无法遵循合理有效的管理制度进行处理，更多的是凭借人员自身专业素质和工作经验进行处理，很融为后续企业发展埋下安全隐患。还有很多的石油企业，在内部各个部门工作交流过程中，忽视对集输联合站安全生产管理问题的研究和分析，致使安全生产管理各项工作迟迟未能提升日程，在一定程度上制约着石油企业的长远生存和发展。3.人员责任意识不高。在集输联合站安全生产管理中，部分石油企业制定了完善的安全生产管理制度和流程，但是部分集输联合站安全生产管理人员自身责任意识不高，缺乏有效的教育培训。这就导致在实际工作中，未能严格遵循安全生产管理制度和流程开展工作，工作不够规范，敷衍了事，缺乏工作积极性，这就为后续工作埋下了一系列安全隐患，一旦出现安全事故，带来十分严重的后果。

石油企业在经营生产中，原油输送安全直接影响到企业的经营效益和生产安全，由于工作自身特性，受到多种客观因素影响，很容易出现安全事故。故此，为了能够确保原油输送安全有序进行，针对其中存在的问题，有针对性的.予以解决和完善，提出以下几方面措施。1.加强人员教育培训，提升人员安全责任意识。工作人员自身的专业素质和责任安全意识高低，将直接影响到集输联合站生产安全，为了解决其中存在的问题，应该加强对人员的教育培训。首先，帮助工作人员提高对输油管道安全管理认知水平和重视程度，能够不断学习和掌握相关安全知识。其次，定期组织输油生产安全的相关宣传教育活动，企业内部全员参加，调动人员积极性，营造良好的企业安全氛围，促使企业工作人员可以了解到安全生产的重要性，做到有效方法，切实将各项责任落实到实处。最后，建立完善的安全制度，结合实际情况不断优化和创新管理方法，制定完善的集输联合站安全生产管理体系，促使各项工作能够有效落实到实处，逐渐规范化、标准化发展。最后，还要注重工作人员的专业素质和责任意识的提升，在岗位实践前，组织人员进行培训和考核工作，学习和掌握输油生产安全专业知识，定期组织安全演练，在提升工作人员专业素质的同时，具备更高水平的应急能力和责任意识，确保集输联合站安全生产管理工作可以有序进行。2.建立完善的风险管理评价机制，加强风险管控。石油企业在生产活动开展中，原油输送过程很容易受到客观因素影响，埋下安全隐患。基于此，需要进一步加强对原油输送全过程的风险控制，根据不同风险类型建立完善的风险评价机制，针对工作重点着重进行管理。同时，吸收和借鉴国外先进的管理技术和经验，结合我国自身国情，进一步创新管理方法，建立更具中国特色的集输联合站安全管理体系，为后续工作有序开展提供坚实的支持和保障。最后，还要定期对机械设备进行检修盒保养，及时有效的消除其中故障隐患，降低设备故障几率，保证输油设备安全有序进行，尽可能避免安全事故的出现。3.提升科技水平，运用现代化管理技术。在集输联合站安全管理工作中，运用现代化管理技术是十分必要的，充分发挥现代化信息技术优势，建立安全管理信息系统，提升管理科技水平，为集输联合站安全管理工作提供坚实的技术保障。但同时，需要建立完善的管理制度，确保各项工作有序落实到实处，提升管理成效。

四、结语。

综上所述，加强集输联合站的安全生产管理，应该不断创新和完善管理方法，建立完善的安全管理体系，促使集输联合站的安全生产管理逐渐趋于规范化和标准化发展，提升油田企业市场竞争优势，谋求长远生存和发展。

参考文献：

[2]庞诚.定边采油厂王圈集输联合站安全研究评价模式研究[d].西安石油大学,2012.

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇十三

近年来，随着科技的快速发展和市场竞争的日益加剧，企业生产管理的重要性不言而喻。作为一名从业多年的生产管理人员，我深切体会到了生产管理的复杂性和关键性。在实践中，我不断摸索总结，结合自身的实际经验，逐渐形成了一套适合我所在企业的生产管理考核方法。下面我将围绕这一主题，谈谈我的心得体会。

首先，一个科学有效的生产管理考核方法应该是基于数据的。在我所在的企业中，我们注重数据的采集和分析，通过数据的整合和分析，可以直观地了解生产过程中的情况，并对各个环节进行量化评估。因此，在考核过程中，我会要求每个岗位的员工及时准确地上报相关数据，并进行综合分析。这样一方面可以了解到生产过程中的问题和瓶颈，及时采取措施解决；另一方面也可以对员工的工作进行评估，发现问题并提出改进的建议。

其次，生产管理考核方法还应该注重实效性。在实践中，我发现一些传统的考核指标已经不能适应现代企业的需求，因此，我们需要对考核指标进行合理的调整和更新。在我负责的车间中，我引入了“效率指标”作为一个重要的考核指标。这个指标直接关系到生产效益，可以观察到员工在生产过程中是否及时准确地完成任务，从而提高车间整体的生产效率。通过这个指标的引入，我们发现员工对工作的积极性明显提高，车间的生产效率也得到了有效的提升。

第三，生产管理考核方法不仅要注重量化指标，还应该兼顾质量和安全。在我所在的企业中，安全生产一直被放在非常重要的位置上。因此，我们在考核指标中增加了“安全指标”，对员工的安全意识和安全工作进行了量化评估。同时，在质量方面，我们引入了“不合格品率”作为一个考核指标，以保证产品质量的稳定和持续改进。通过全方位的考核，我们发现员工对安全和质量的重视程度进一步提高，产品质量和员工安全得到了有效保障。

第四，生产管理考核方法需要注重公平性。这是我在实践中积累的一点经验。在考核过程中，我始终坚持公平、公正、公开的原则，确保每个员工都有公平竞争的机会。我们建立了明确的考核制度和程序，并将其公之于众。同时，我也注重与员工的沟通和交流，及时解答他们的疑问和解决他们的困难。通过这种方式，员工对考核制度有了更深入的了解，对制度的认可度大大提升。

最后，生产管理考核方法应该是动态调整的。在实践中，我发现随着生产管理的不断发展和变革，原有的考核方法已经不能适应新的需求。因此，我会根据实际情况及时对考核指标和方法进行调整和优化。同时，我也不断学习和借鉴其他企业的成功经验，不断完善我所在企业的考核方法。通过不断地调整和优化，我们能够更好地适应市场的需求和企业的发展。

综上所述，一个科学有效的生产管理考核方法应该是基于数据的、注重实效性和质量安全、注重公平性，并且需要动态调整。这样的方法可以帮助企业全面了解生产过程中的问题和瓶颈，并对员工的工作进行全面评估，从而提升生产效益和员工素质。在我所在的企业中，这样的方法得到了广泛的认可和应用。相信在不久的将来，这样的方法还会继续发展和完善，为企业的发展提供更好的支持。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇十四

现象学不仅是哲学而且是方法，现象学从一般意义来说有先验、解释、发生三种，这三种现象学所采用的研究方法一般有先验研究、解释学研究以及体验研究。在大数据背景下，使用者三种方法看待实验室研究，这三种方法能否成功运用，一要看先验研究以及解释学研究中确立的“意向性”，二是这种“意向性”能否成功运用到体验研究。

1大数据实验室的现象学先验研究。

实验室研究一般会被误认为就是实证研究，实验是使用理性的逻辑作用于具体的实物，研究者会受到具体经验以及假设观念理论的影响，并且强调将这些因素“不带偏见”的面对客观事实，在实验室研究中我们必须紧紧地围绕研究对象。在新时代背景下使用现象学先验视角审视大数据实验室研究。

何为先验，康德说:“先验包含了一切质的可能”也就是说，先验就是对具体经验的超越，它包含了具体经验的一切。那么在大数据背景下，实验室的研究是结合世界上所有的数据，包含进了一切的人类知识。大数据下的实验室研究不仅是少数人参与到实验室的研究，而是通过全球化的数据连接，将单个实验室的研究扩展到全球，使实验室研究社会化，它集中人类的知识、智力以及资源进行最优化研究，它囊括了一切人类知识的总量。

从另一个方面来说，现象学的先验研究注重主体性，研究对象要围绕研究人员转，研究人员用自己的视角假设去迫使研究对象显示真相。在大数据背景下，实验室研究人员首先要构建的自己假设前见，确立自己的研究视角，接着再从海量的信息中，抽取符合自己“意向性”的信息。就像胡塞尔所说的“向来人们都认为，我们的一切知识都必须依照对象;但是在这个假定下，想要通过概念先天地构成有关这些对象的东西以扩展我们的知识的一切尝试，都失败了。因此我们不妨试试，当我们假定对象必须依照我们的知识时，我们在形而上学的任务中是否会有更好的进展”。大数据时代背景下，实验室研究人员可以充分自由的构建自己先验世界，再根据自己的先验世界去提取相关的信息，用这些信息去达到对实验对象本质的暴露。传统实验室研究总习惯于根据实验对象来确立所使用的知识及方法，按照确定的步骤进行相关的操作，正因为此，传统实验室研究中总会受到诸多的限制，科研人员的思维以及思想难以有大的突破。现象学中的先验研究，首先在思维上要求研究人员充分的发挥思想的作用，实验室研究中所作的一切都要围绕这个思想服务，而不是让科研人员屈服于研究对象，这种新的研究思维及方式在一定程度会促进重大科学的发生及发现。就像牛顿研究宇宙，试图去理解上帝奥妙的时候，它也是充分的构建自己的先验世界，宇宙构造可能会有多种情况，其发现万有引律，就是一个典型的例了，使用新的路径出发时总会在意外之中有重大发现。

2大数据实验室现象学解释学研究。

解释学现象学重视实验室研究人员凭借研究自己的主见和前见与信息或文本开展对话，使研究刘象围绕研究人员转，但这并不意味着研究人员不顾事实或曲解及歪曲对象甚者编造数据。如果实验室研究人员在实验室研究中发现原有的假设不符合事实，那么实验室研究人员需要调整原来的假设使其符合事实。当然，当我们的假设与实验研究对象出现短时间的不符合时，实验室研究人员不可轻率的抛弃先前的假设和独特的视角，不可围绕着实验对象跑而缺乏主见。

解释学现象学中实验室研究人员的主见或前见在一定程度上有其适当之处。海德格尔指出，“任何解释工作之初都必然有这种先入之见，它作为随着解释就已经‘设定了的’东西是先行给定的，这就是说，是在先行具有、先行视见和先行掌握中先行给定的”，即实验室研究人员在进行相关的解释，是通过这种先行的要素起作用的，把实验室研究中的某一物解析为另一物时，起主要作用是具有以及掌握先行的视见而确定的。伽达默尔接着指出，“前见其实并不意味着一种错误的判断，它的概念包含它可以具有肯定的和否定的价值，他认为前见首先是判断的方式，它并不因为见解上的错误而受到排除，相反，前见是给定于最后考察一切事情中的决定性的要素之前，在胡塞尔和海德格尔那，前见都有其合理性。可以说，前见在大数据下实验室研究具有重大价值，实验室研究人员的确使广大的实验室研究人员与信息数据对话，具有高度的创造性，可以按照自己的前见进行相关的实验活动而不必摇摆不定。正是因为实验室研究人员有了自己的前见，才敢于冒险，不断的激发实验研究人员的创造性，在与数据信息的对话交流中，达到了视界的融合，使研究人员和数据信息两者都重新获得理解。

3大数据实验室的现象学参与式和体验式研究。

在大数据时代背景下，实验室研究人员可以充分地构建自己的先验世界，进行相对应的先验研究。但先验研究因为过于强调研究人员的主体性，在一定程度上会产生唯我中心论，那么此时参与式研究就成为了解决先验研究中不足的一种方法。大数据时代背景下的实验室研究，研究人员根据自己的需求挑选所需的数据信息，经过数据技术的分析，得到所需的结果。但这不意味着在大数据下，实验研究人员仅作为一个旁观者，或只是对象性研究。在面对海量信息得到实验结果后，更重要的是要参与到实验中，根据数据信息所给的步骤结果，真正的动手操作，与实验对象所接触，“知觉”实验刘象，与实验对象之间建立亲密的某种关系。与实验刘象融为一体，将实验对象的发生变化与特定的因素联系在一起，去认真思考，以便达到对大数据所给相关知识的理解。参与式的现象学研究实际上已由原来探求知识的认识论转化为以“知觉”或操作者使用为特点的存在论。

不过，现象学当纯真非主体的做法是体验研究。而实证研究则是多数以逻辑概念思辨或以量化的数据统计，是与体验研究对立的。参与式与体验式在现象学研究中的差别在于，从主体上说参与式研究是自己，是自己参与到实验对象中间;体验式研究则是实验的对象，相当于实验对象自己研究自己，研究者不直接参与到研究对象中去，不干涉研究对象，研究者退居幕后，让实验对象任其自由自在变化的发展。比如说，一个实验研究人员要研究某地人群疾病发生的致病因数，除了经数据信息分析以及在实验室检验和分析样本外，实验研究人员要置身于当地人的生活中去，并对当地人的生活不加以任何形式的干扰，详细记录当地人每天的日常饮居;跟当地人不断的交流情感，倾听当地人与邻居、家人以及亲人的交往故事;观察当地人的劳作，详细了解他们的饮食以及生活的自然环境，将这些因素的联系以及相关的数据数值进行详细的记录。体验式研究不单要求实验室研究人员倾听、了解以及记录实验对象的事，使实验对象的思考和言说显示为“非对象性的言与思”，而且要确使实验研究人员在记录和分析实验报告的'过程中尽可能的避免过度的归纳与概括，进而保持记录的“非对象性的言与思”。

4大数据实验室体验研究的路径。

现象学研究在人文社科类的研究倍受重视，现在我国每年召开一次现象学与科技哲学学术研讨有意将现象学的研究方法引用到科学技术因为传统的实证研究过于重视研究结果，对研会域的结果过于乐观，而对研究的过程相对比较轻视。实证研究者确信他们收集的相关事实经验能理解和说明自己的考察对象。而现象学方法在一定程度上则是对实证研究的不信任和怀疑。现象学对实证研究的质疑主要有:人不能保证自己所听或所看的信息数据就是对象的本质，研究人员所使用的实证研究得出的结论不一定与事实的本质相符，进一步说，我们怎么才能真正认识别者。比如说，实验研究人员可以通过测量一张桌了的重量、宽度、长度以及了解桌了的用途和木质以及颜色等，实验研究人员也可观察一个病人的气色，通过仪器了解病人内部发病的机理，但对桌了和病人自身的秘密实验研究人员却无法去认识。因为研究人员所认识的只不过是从外部特征对桌了或病人的主观解释，都源于研究人员的“主观”意见，对其内在的本质却无从得知。

那么要如何认识对象的本质呢?现象学的体验式研究思路是:。

第一，将自己置身于研究对象本身的特定环境和特定条件下，重视研究对象之间的环境体系及历史的联系和精神的交流。传统的实验室研究中充斥着实验现象、结果、数据以及结论等种种的分析等方面的知识考究，而对于研究对象精神联系，以及实验的情感态度，内心体验却少有考虑。与之相反现象学的体验式研究，更关注研究主体以及研究对象的内心体验或内在的精神联系。实验室研究人员在实验研究的过程中，内在的感情思想以及对问题的思考、实验过程的灵感以及顿悟，这些在现象学体验研究中将受到重视，而不是像实证研究中，为了达到确定的目的，而往往将实验科研人员的这些因素忽视掉。在现象学研究中，它关注实验研究者跟实验对象精神以及情感之间的联系。如果实验对象是人，那么我们将更加注重对象的内心体验，重视对象的内心承受力，对对方予以重视和尊重;如果实验的对象是物，那么我们在做研究的过程中应该将物与所处的环境体系以及相关的历史背景联系起来，以及实验对象对人的情感价值和精神的交融。

第二，对实验对象的体验描述要通过语言及“象”的艺术化来替代概念化而保持其完整性和真实性。在现象学中存在语言表述的困难，因为物即使存在而被认识，也很难言说，现象学所做的努力依然是使物能“言”，现象学的体验研究要依赖实验研究者个性化和艺术化的语言。现象学方法也可以说是带有“艺术性”的方法。从另一角度上来说，现象学这一词重要不在于“现”，而在于“象”。现象学来源于却不直面于现实世界，它是重在用类比中某物“象”某物的思维来阐述和理解现实。“象”虽然不是通过归纳和演绎方法得出，而是使用常规的科学方法去推理演绎得出，但类比的想象可以使人在人与自然对话中获得理解，在观察和实验的过程中可以获得灵感，在先验和经验世界搭建沟通桥梁，从而使实验室研究达到对经验的超越。

第三，实验研究人员与实验对象建立某种紧密的存在关系，放弃实验研究人员的研究态度。为什么要实验研究人员与实验对象建立紧密关系呢?一是因为实验对象无法言说。即使能言说，实验对象的体验也不是最初的真实体验。二是实验研究人员的复述也无法言说。实验研究人员难以复述实验对象的体验，或者说当实验研究人员再次复述实验对象描述的体验时就离实验对象最初的体验更加遥远。从另一个方面来说，即使研究人员用艺术化替代概念化的语言去阐述实验对象的体验，这种阐述不能保证实验对象体验的完整性和真实性。概念化的归纳以及艺术性的总结都不能对实验对象的体验进行描述，体验式的现象学研究的重点是体验而不是研究。当实验研究人员与实验对象在一起时，实验研究的过程就可以理解为要与实验对象建立某种紧密联系，实验研究人员的研究要由认识论中“要认识你”的态度转变为存在论中的“和你在一起”的态度。

5结束语。

对于现象学而言，大数据下的实验室研究在一定意义上说并不完全是实证研究，在一定程度上，实验研究人员应该是实验对象的倾听者、交流者以及陪伴者。那么此时现象学的意向性就体现为精神或情感的关系。从表面上，看精神与情感是来源于观察和了解经验事实的基础上，但真正的精神和情感是来自于人的先验意识。实验研究人员对实验研究的动物有感情与同情心，是因为动物是人类的朋友，而不是动物给他的研究带来多大好处;实验科研人员对某一方面的实验对象现象敏感察觉，是他先天所俱来的内心精神的本能，而不是他对这看了多少书、了解了多少事实的经验。

现象学的体验研究实验研究人员之所以能认识明自实验对象，以及能用语言阐述实验对象的体验，除了实验研究人员具有经验技巧外，还因为实验研究人员在事前就具备了超越事实经验的意向性，这种意向性是指先验的直觉、灵感、情感等。由此看来，现象学的体验研究的要义在于研究人员要具有先验的意向性，也可以说体验研究的前提是先验研究。体验研究者之所以能够在经验事实的混乱复杂中一以贯之的领会和构建内在的体验，在于研究者有强大而又发达的先验意向性。

生产管理的数据分析方法范文（15篇）篇十五

常规分析方法不对数据做抽象的处理，主要是直接呈现原始数据，多用于针对固定的指标、且周期性的分析主题。直接通过原始数据来呈现业务意义，主要是通过趋势分析和占比分析来呈现，其分析方法对应同环比及帕累托分析这两类。同环比分析，其核心目的在于呈现本期与往期之间的差异，如销售量增长趋势；而帕累托分析则是呈现单一维度中的各个要素占比的排名，比如各个地市中本期的销售量增长趋势的排名，以及前百分之八十的增长量都由哪几个地市贡献这样的结论。常规分析方法已经成为最为基础的分析方法，在此也不详细介绍了。

统计学分析方法能够基于以往数据的规律来推导未来的趋势，其中可以分为多种规律总结的方式。根据原理多分为以下几大类，包括有目标结论的有指导学习算法，和没有目标结论的无指导学习算法，以及回归分析。

其中有指导的学习算法简单说就是有历史数据里边已经给出一个目标结论，然后分析当各个变量达到什么情况时，就会产生目标结论。比如我们想判断各项指标需要达到什么水平时我们才认定这个人患有心脏病的话，就可以把大量的心脏病人的各项指标数据和没有心脏病的正常人的各项指标数据都输入到系统中，目标结论就是是否有心脏病，变量就是各项指标数据，系统根据这些数据算出一个函数，这个函数能够恰当的描述各个指标的数据与最终这个是否是心脏病人之间的关系，也就是当各个指标达到什么临界值时，这个人就有心脏病的判断，这样以后再来病人，我们就可以根据各项指标的临界值。这个案例中的函数就是算法本身了，这其中的算法逻辑有很多种，包括常见的`贝叶斯分类、决策树、随机森林树以及支持向量机等，有兴趣的朋友可以在网上看看各种算法的逻辑是怎么样的。

另外无指导的学习算法因为没有一个给定的目标结论，因此是将指标之中所有有类似属性的数据分别合并在一起，形成聚类的结果。比如最经典的啤酒与尿布分析，业务人员希望了解啤酒跟什么搭配在一起卖会更容易让大家接受，因此需要把所有的购买数据都放进来，然后计算后，得出其他各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近，也就是同时购买了啤酒的人群中，都有购买哪些其他的商品，然后会输出多种结果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，这每个商品都可以成为一个聚类结果，由于没有目标结论，因此这些聚类结果都可以参考，之后就是货品摆放人员尝试各种聚类结果来看效果提升程度。在这个案例中各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近就是算法本身了，这其中的逻辑也有很多中，包括apriori等关联规则、聚类算法等。

另外还有一大类是回归分析，简单说就是几个自变量加减乘除后就能得出因变量来，这样就可以推算未来因变量会是多少了。比如我们想知道活动覆盖率、产品价格、客户薪资水平、客户活跃度等指标与购买量是否有关系，以及如果有关系，那么能不能给出一个等式来，把这几个指标的数据输入进去后，就能够得到购买量，这个时候就需要回归分析了，通过把这些指标以及购买量输入系统，运算后即可分别得出，这些指标对购买量有没有作用，以及如果有作用，那么各个指标应该如何计算才能得出购买量来。回归分析包括线性及非线性回归分析等算法。

统计学分析方法还有很多，不过在今天多用上述几大类分析方法，另外在各个分析方法中，又有很多的不同算法，这部分也是需要分析人员去多多掌握的。

自建模型是在分析方法中最为高阶也是最具有挖掘价值的，在今天多用于金融领域，甚至业界专门为这个人群起了一个名字叫做宽客，这群人就是靠数学模型来分析金融市场。由于统计学分析方法所使用的算法也是具有局限性的，虽然统计学分析方法能够通用在各种场景中，但是它存在不精准的问题，在有指导和没有指导的学习算法中，得出的结论多为含有多体现在结论不精准上，而在金融这种锱铢必较的领域中，这种算法显然不能达到需求的精准度，因此数学家在这个领域中专门自建模型，来输入可以获得数据，得出投资建议来。在统计学分析方法中，回归分析最接近于数学模型的，但公式的复杂程度有限，而数学模型是完全自由的，能够将指标进行任意的组合，确保最终结论的有效性。