...wd......wd......wd...SPSS數據分析的主要步驟利用SPSS進展數據分析的關鍵在于遵循數據分析的一般步驟，但涉及的方面會相對較少。主要集中在以下幾個階段。1．SPSS數據的準備階段在該階段應按照SPSS的要求，利用SPSS提供的功能準備SPSS數據文件。其中包括在數據編輯窗口中定義SPSS數據的構造、錄入和修改SPSS數據等。2．SPSS數據的加工整理階段該階段主要對數據編輯窗口中的數據進展必要的預處理。3．SPSS數據的分析階段選擇正確的統計分析方法對數據編輯窗口中的數據進展分析建模是該階段的核心任務。由于SPSS能夠自動完成建模過程中的數學計算并能自動給出計算結果，因而有效屏蔽了許多對一般應用者來說非常晦澀的數學公式，分析人員無需記憶數學公式，這無疑給統計分析方法和SPSS的廣泛應用鋪平了道路。4．SPSS分析結果的閱讀和解釋該階段的主要任務是讀懂SPSS輸出編輯窗口中的分析結果，明確其統計含義，并結合應用背景知識做出切合實際的合理解釋。數據分析必須掌握的分析術語1、增長：增長就是指連續發生的經濟事實的變動，其意義就是考察對象數量的增多或減少。2、百分點：百分點是指不同時期以百分數的形式表示的相對指標的變動幅度。3、倍數與番數：倍數：兩個數字做商，得到兩個數間的倍數。番數：翻幾番，就是變成2的幾次方倍。4、指數：指數是指將被比擬數視為100，比擬數相當于被比擬數的多少得到的數。5、比重：比重是指總體中某局部占總體的百分比6、拉動。。。增長。。。：即總體中某局部的增加值造成的總體增長的百分比。例子：某業務增量除以上年度的整體基數=某業務增量奉獻度乘以整體業務的增長率。例如：去年收入為23〔其中增值業務3〕，今年收入為34〔其中增值業務5〕，則增值業務拉動收入增長計算公式就為：〔5-2〕/23=〔5-2〕/〔34-23〕×〔34-23〕/23，解釋3/〔34-23〕為數據業務增量的奉獻，后面的〔34-23〕/23為增長率。7、年均增長率：即某變量平均每年的增長幅度。8、平均數：平均數是指在一組數據中所有數據之和再除以數據的個數。它是反映數據集中趨勢的一項指標。公式為：總數量和÷總份數=平均數。9、同比與環比同比：同比開展速度主要是為了消除季節變動的影響，用以說明本期開展水平與去年同期開展水平比照而到達的相對開展速度。如，本期2月比去年2月，本期6月比去年6月等。

環比：環比開展速度是報告期水平與前一時期水平之比，說明現象逐期的開展速度。如計算一年內各月與前一個月比照，即2月比1月，3月比2月，4月比3月……12月比11月，說明逐月的開展程度。10、復合增長率復合增長率是指一項投資在特定時期內的年度增長率，計算方法為總增長率百分比的n方根，n相等于有關時期內的年數。公式為：(現有價值/根基價值)^(1/年數)-1如何用EXCEL進展數據分組什么是穿插表“穿插表〞對象是一個網格，用來根據指定的條件返回值。數據顯示在壓縮行和列中。這種格式易于比擬數據并區分其趨勢。它由三個元素組成：行列摘要字段“穿插表〞中的行沿水平方向延伸〔從一側到另一側〕。在上面的例如中，“手套〞(Gloves)是一行。“穿插表〞中的列沿垂直方向延伸〔上下〕。在上面的例如中，“美國〞(USA)是一列。匯總字段位于行和列的穿插處。每個穿插處的值代表對既滿足行條件又滿足列條件的記錄的匯總〔求和、計數等〕。在上面的例如中，“手套〞和“美國〞穿插處的值是四，這是在美國銷售的手套的數量。“穿插表〞還可以包括假設干總計：每行的結尾是該行的總計。在上面的例子中，該總計代表一個產品在所有國家/地區的銷售量。“手套〞行結尾處的值是8，這就是手套在所有國家/地區銷售的總數。注意：總計列可以出現在每一行的開頭。每列的底部是該列的總計。在上面的例子中，該總計代表所有產品在一個國家/地區的銷售量。“美國〞一列底部的值是四，這是所有產品〔手套、腰帶和鞋子〕在美國銷售的總數。注意：總計列可以出現在每一行的頂部。“總計〞(Total)列〔產品總計〕和“總計〞(Total)行〔國家/地區總計〕的穿插處是總計。在上面的例子中，“總計〞列和“總計〞行穿插處的值是12，這是所有產品在所有國家/地區銷售的總數。EXCEL培訓－－數據透視表用Excel做數據分析——描述統計某班級期中考試進展后，需要統計成績的平均值、區間，以及給出班級內部學生成績差異的量化標準，借此來作為解決班與班之間學生成績的參差不齊的依據。要求得到標準差等統計數值。樣本數據分布區間、標準差等都是描述樣本數據范圍及波動大小的統計量，統計標準差需要得到樣本均值，計算較為繁瑣。這些都是描述樣本數據的常用變量，使用Excel數據分析中的“描述統計〞即可一次完成。注：本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數據分析，請依次選擇“工具〞-“加載宏〞，在安裝光盤中加載“分析數據庫〞。加載成功后，可以在“工具〞下拉菜單中看到“數據分析〞選項。操作步驟1.翻開原始數據表格，制作本實例的原始數據無特殊要求，只要滿足行或列中為同一屬性數值即可。2.選擇“工具〞-“數據分析〞-“描述統計〞后，出現屬性設置框，依次選擇：輸入區域：原始數據區域，可以選中多個行或列，注意選擇相應的分組方式；如果數據有標志，注意勾選“標志位于第一行〞；如果輸入區域沒有標志項，該復選框將被去除，Excel將在輸出表中生成適宜的數據標志；輸出區域可以選擇本表、新工作表或是新工作簿；匯總統計：包括有平均值、標準誤差(相對于平均值)、中值、眾數、標準偏差、方差、峰值、偏斜度、極差、最小值、最大值、總和、總個數、最大值、最小值和置信度等相關工程。其中：中值：排序后位于中間的數據的值；眾數：出現次數最多的值；峰值：衡量數據分布起伏變化的指標，以正態分布為基準，比其平緩時值為正，反之則為負；偏斜度：衡量數據峰值偏移的指數，根據峰值在均值左側或者右側分別為正值或負值；極差：最大值與最小值的差。第K大(小)值：輸出表的某一行中包含每個數據區域中的第k個最大(小)值。平均數置信度：數值95%可用來計算在顯著性水平為5%時的平均值置信度。結果例如如下(本實例演示了雙列數據的描述統計結果)：成績學習時間平均78.64285714平均62.91428571標準誤差2.408241878標準誤差1.926593502中位數85中位數68眾數98眾數78.4標準差18.02163202標準差14.41730562方差324.7792208方差207.8587013峰度1.464424408峰度1.464424408偏度-1.130551511偏度-1.13055151區域85區域68最小值15最小值12最大值100最大值80求和4404求和3523.2觀測數56觀測數56最大(1)100最大(1)80最小(1)15最小(1)12置信度(95.0%)4.826224539置信度(95.0%)3.860979631某班級期中考試進展后，需要統計成績的平均值、區間，以及給出班級內部學生成績差異的量化標準，借此來作為解決班與班之間學生成績的參差不齊的依據。要求得到標準差等統計數值。樣本數據分布區間、標準差等都是描述樣本數據范圍及波動大小的統計量，統計標準差需要得到樣本均值，計算較為繁瑣。這些都是描述樣本數據的常用變量，使用Excel數據分析中的“描述統計〞即可一次完成。注：本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數據分析，請依次選擇“工具〞-“加載宏〞，在安裝光盤中加載“分析數據庫〞。加載成功后，可以在“工具〞下拉菜單中看到“數據分析〞選項。操作步驟1.翻開原始數據表格，制作本實例的原始數據無特殊要求，只要滿足行或列中為同一屬性數值即可。2.選擇“工具〞-“數據分析〞-“描述統計〞后，出現屬性設置框，依次選擇：輸入區域：原始數據區域，可以選中多個行或列，注意選擇相應的分組方式；如果數據有標志，注意勾選“標志位于第一行〞；如果輸入區域沒有標志項，該復選框將被去除，Excel將在輸出表中生成適宜的數據標志；輸出區域可以選擇本表、新工作表或是新工作簿；匯總統計：包括有平均值、標準誤差(相對于平均值)、中值、眾數、標準偏差、方差、峰值、偏斜度、極差、最小值、最大值、總和、總個數、最大值、最小值和置信度等相關工程。其中：中值：排序后位于中間的數據的值；眾數：出現次數最多的值；峰值：衡量數據分布起伏變化的指標，以正態分布為基準，比其平緩時值為正，反之則為負；偏斜度：衡量數據峰值偏移的指數，根據峰值在均值左側或者右側分別為正值或負值；極差：最大值與最小值的差。第K大(小)值：輸出表的某一行中包含每個數據區域中的第k個最大(小)值。平均數置信度：數值95%可用來計算在顯著性水平為5%時的平均值置信度。結果例如如下(本實例演示了雙列數據的描述統計結果)：成績學習時間平均78.64285714平均62.91428571標準誤差2.408241878標準誤差1.926593502中位數85中位數68眾數98眾數78.4標準差18.02163202標準差14.41730562方差324.7792208方差207.8587013峰度1.464424408峰度1.464424408偏度-1.130551511偏度-1.13055151區域85區域68最小值15最小值12最大值100最大值80求和4404求和3523.2觀測數56觀測數56最大(1)100最大(1)80最小(1)15最小(1)12置信度(95.0%)4.826224539置信度(95.0%)3.860979631用Excel做數據分析——相關系數與協方差〔Z〕化學合成實驗中經常需要考察壓力隨溫度的變化情況。某次實驗在兩個不同的反響器中進展同一條件下實驗得到兩組溫度與壓力相關數據，試分析它們與溫度的關聯關系，并對在不同反響器內進展同一條件下反響的可靠性給出依據。相關系數是描述兩個測量值變量之間的離散程度的指標。用于判斷兩個測量值變量的變化是否相關，即，一個變量的較大值是否與另一個變量的較大值相關聯(正相關)；或者一個變量的較小值是否與另一個變量的較大值相關聯(負相關)；還是兩個變量中的值互不關聯(相關系數近似于零)。設(X,Y)為二元隨機變量，那么:為隨機變量X與Y的相關系數。p是度量隨機變量X與Y之間線性相關密切程度的數字特征。注:本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數據分析，請依次選擇“工具〞-“加載宏〞，在安裝光盤中加載“分析數據庫〞。加載成功后，可以在“工具〞下拉菜單中看到“數據分析〞選項。操作步驟1.翻開原始數據表格，制作本實例的原始數據需要滿足兩組或兩組以上的數據，結果將給出其中任意兩項的相關系數。2.選擇“工具〞-“數據分析〞-“描述統計〞后，出現屬性設置框，依次選擇:輸入區域:選擇數據區域，注意需要滿足至少兩組數據。如果有數據標志，注意同時勾選下方“標志位于第一行〞；分組方式:指示輸入區域中的數據是按行還是按列考慮，請根據原數據格式選擇；輸出區域可以選擇本表、新工作表組或是新工作簿；3.點擊“確定〞即可看到生成的報表。可以看到，在相應區域生成了一個3×3的矩陣，數據工程的穿插處就是其相關系數。顯然，數據與本身是完全相關的，相關系數在對角線上顯示為1；兩組數據間在矩陣上有兩個位置，它們是一樣的，故右上側重復局部不顯示數據。左下側相應位置分別是溫度與壓力A、B和兩組壓力數據間的相關系數。從數據統計結論可以看出，溫度與壓力A、B的相關性分別到達了0.95和0.94，這說明它們呈現良好的正相關性，而兩組壓力數據間的相關性到達了0.998，這說明在不同反響器內的一樣條件下反響一致性很好，可以忽略因為更換反響器造成的系統誤差。協方差的統計與相關系數的活的方法相似，統計結果同樣返回一個輸出表和一個矩陣，分別表示每對測量值變量之間的相關系數和協方差。不同之處在于相關系數的取值在-1和+1之間，而協方差沒有限定的取值范圍。相關系數和協方差都是描述兩個變量離散程度的指標。用Excel做數據分析——回歸分析在數據分析中，對于成對成組數據的擬合是經常遇到的，涉及到的任務有線性描述，趨勢預測和殘差分析等等。很多專業讀者遇見此類問題時往往尋求專業軟件，比方在化工中經常用到的Origin和數學中常見的MATLAB等等。它們雖很專業，但其實使用Excel就完全夠用了。我們已經知道在Excel自帶的數據庫中已有線性擬合工具，但是它還稍顯薄弱，今天我們來嘗試使用較為專業的擬合工具來對此類數據進展處理。注：本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數據分析，請依次選擇“工具〞-“加載宏〞，在安裝光盤支持下加載“分析數據庫〞。加載成功后，可以在“工具〞下拉菜單中看到“數據分析〞選項實例某溶液濃度正比對應于色譜儀器中的峰面積，現欲建設不同濃度下對應峰面積的標準曲線以供測試未知樣品的實際濃度。8組對應數據，建設標準曲線，并且對此曲線進展評價，給出殘差等分析數據。這是一個很典型的線性擬合問題，手工計算就是采用最小二乘法求出擬合直線的待定參數，同時可以得出R的值，也就是相關系數的大小。在Excel中，可以采用先繪圖再添加趨勢線的方法完成前兩步的要求。選擇成對的數據列，將它們使用“X、Y散點圖〞制成散點圖。在數據點上單擊右鍵，選擇“添加趨勢線〞-“線性〞，并在選項標簽中要求給出公式和相關系數等，可以得到擬合的直線。由圖中可知，擬合的直線是y=15620x+6606.1，R2的值為0.9994。因為R2>0.99，所以這是一個線性特征非常明顯的實驗模型，即說明擬合直線能夠以大于99.99%地解釋、涵蓋了實測數據，具有很好的一般性，可以作為標準工作曲線用于其他未知濃度溶液的測量。為了進一步使用更多的指標來描述這一個模型，我們使用數據分析中的“回歸〞工具來詳細分析這組數據。在選項卡中顯然詳細多了，注意選擇X、Y對應的數據列。“常數為零〞就是指明該模型是嚴格的正比例模型，本例確實是這樣，因為在濃度為零時相應峰面積肯定為零。先前得出的回歸方程雖然擬合程度相當高，但是在x=0時，仍然有對應的數值，這顯然是一個可笑的結論。所以我們選擇“常數為零〞。“回歸〞工具為我們提供了三張圖，分別是殘差圖、線性擬合圖和正態概率圖。重點來看殘差圖和線性擬合圖。在線性擬合圖中可以看到，不但有根據要求生成的數據點，而且還有經過擬和處理的預測數據點，擬合直線的參數會在數據表格中詳細顯示。本實例旨在提供更多信息以起到拋磚引玉的作用，由于涉及到過多的專業術語，請各位讀者根據實際，在具體使用中另行參考各項參數，此不再對更多細節作進一步解釋。殘差圖是有關于世紀之與預測值之間差距的圖表，如果殘差圖中的散點在中州上下兩側零亂分布，那么擬合直線就是合理的，否則就需要重新處理。更多的信息在生成的表格中，詳細的參數工程完全可以滿足回歸分析的各項要求。以下列圖提供的是擬合直線的得回歸分析中方差、標準差等各項信息。用Excel做數據分析——移動平均某化工反響過程，每隔2分鐘對系統測取一次壓力數據。由于反響的特殊性，需要考察每8分鐘的壓力平均值，如果該壓力平均值高于15MPa，則認為自屬于該平均值計算范圍內的第一個壓力數據出現時進入反響階段，請使用Excel給出反響階段時間的區間。移動平均就是對一系列變化的數據按照指定的數據數量依次求取平均，并以此作為數據變化的趨勢供分析人員參考。移動平均在生活中也不乏見，氣象意義上的四季界定就是移動平均最好的應用。注:本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數據分析，請依次選擇“工具〞-“加載宏〞，在安裝光盤支持下加載“分析數據庫〞。加載成功后，可以在“工具〞下拉菜單中看到“數據分析〞選項。操作步驟1.翻開原始數據表格，制作本實例的原始數據要求單列，請確認數據的類型。本實例為壓力隨時間變化成對數據，在數據分析時僅采用壓力數據列。需要注意的是，因為平均值的求取需要一定的數據量，那么就要求原始數據量不少于求取平均值的個數，在Excel中規定數據量不少于4。2.選擇“工具〞-“數據分析〞-“直方圖〞后，出現屬性設置框，依次選擇:輸入區域:原始數據區域;如果有數據標簽可以選擇“標志位于第一行〞;輸出區域:移動平均數值顯示區域;間隔:指定使用幾組數據來得出平均值;圖表輸出;原始數據和移動平均數值會以圖表的形式來顯示，以供比擬;標準誤差:實際數據與預測數據(移動平均數據)的標準差，用以顯示預測與實際值的差距。數字越小則說明預測情況越好。3.輸入完畢后，則可立即生成相應的數據和圖表。從生成的圖表上可以看出很多信息。根據要求，生成的移動平均數值在9:02時已經到達了15.55MPa，也就是說，包含本次數據在內的四個數據前就已經到達了15MPa，那么說明在8分鐘前，也就是8:56時，系統進入反響階段;采用同樣的分析方法可以知道，反映階段完畢于9:10，反響階段時間區間為8:56-9:10，共持續14分鐘。單擊其中一個單元格“D6〞，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而單元格“E11〞則是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)〞，它的意思是B6-B9，D6-D9對應數據的差的平方的平均值再取平方根，也就是數組的標準差。用Excel做數據分析——直方圖使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟件才有的數據統計、分析，這其中包括：直方圖、相關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、時間序列等內容。下面將對以上功能逐一作使用介紹，方便各位普通讀者和相關專業人員參考使用。注：本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數據分析，請依次選擇“工具〞-“加載宏〞，在安裝光盤中加載“分析數據庫〞。加載成功后，可以在“工具〞下拉菜單中看到“數據分析〞選項。實例1某班級期中考試進展后，需要統計各分數段人數，并給出頻數分布和累計頻數表的直方圖以供分析。以往手工分析的步驟是先將各分數段的人數分別統計出來制成一張新的表格，再以此表格為根基建設數據統計直方圖。使用Excel中的“數據分析〞功能可以直接完成此任務。操作步驟1.翻開原始數據表格，制作本實例的原始數據要求單列，確認數據的范圍。本實例為化學成績，故數據范圍確定為0-100。2.在右側輸入數據承受序列。所謂“數據承受序列〞，就是分段統計的數據間隔，該區域包含一組可選的用來定義接收區域的邊界值。這些值應當按升序排列。在本實例中，就是以多少分數段作為統計的單元。可采用拖動的方法生成，也可以按照需要自行設置。本實例采用10分一個分數統計單元。3.選擇“工具〞-“數據分析〞-“直方圖〞后，出現屬性設置框，依次選擇：輸入區域：原始數據區域;承受區域：數據承受序列;如果選擇“輸出區域〞，則新對象直接插入當前表格中;選中“柏拉圖〞，此復選框可在輸出表中按降序來顯示數據;假設選擇“累計百分率〞，則會在直方圖上疊加累計頻率曲線;4.輸入完畢后，則可立即生成相應的直方圖，這張圖還需要比擬大的調整。主要是：橫縱坐標的標題、柱型圖的間隔以及各種數據的字體、字號等等。為了到達柱型圖之間無縫的嚴密排列，需要將“數據系列格式〞中的“選項〞中“分類間距〞調整為“0〞。其余細節，請雙擊要調整的對象按照常規方法進展調整，這里不再贅述。調整后的直方圖參考如下網站轉化率分析工具--漏斗圖數據分析根本原理--比照分析如何有效改良企業短板、提升企業價值一、問題的提出

隨著電信業重組、3G牌照發放、全業務運營等一系列變革，以及全球經濟危機和信息化浪潮的沖擊下，電信市場競爭的日趨劇烈，各電信企業越來越認識到爭取市場、蠃取并長期留住顧客的重要性。顧客是企業的生命所在，為顧客提供優質服務的直接目的是吸引新用戶，產生業務收入，而更深層次的目的則是留住老顧客并提高他們的忠誠度。據一項數據顯示：“老顧客的流失率如果降低5%，企業的利潤即可提升25%到85%。〞由此，企業得以實現企業價值最大化。

要提高顧客忠誠度，需要先了解顧客對企業現有服務的滿意程度，從中找出與顧客期望的差距，從而進一步有效地提高顧客滿意度水平。在以往的滿意度研究中，進展企業短板分析時主要采用的是傳統的資源配置矩陣進展分析。傳統的資源配置矩陣也稱優先改良矩陣，它的根本架構包括四個方面：高度關注區域、維持優勢區域、優先改良區域、無關緊要區域〔見圖1〕。

圖1資源配置矩陣

雖然利用傳統的資源配置矩陣可以把企業自身存在的短板尋找出來，但目前各個企業都在“增收〞、“節支〞，而當企業存在著三個以上的短板的時候，企業由于受自身所擁有的資源〔如人力、物力等〕所限，只有先集中有限資源對某個短板進展改良。如果僅從傳統的資源配置矩陣中，企業是無法確定需要優先改良哪個短板，可見傳統的資源配置矩陣只能找出企業存在的幾個短板，但不能給出優先改良短板的建議。如何使得企業集中有限的資源有次序地進展逐一改良自身存在的短板那么終究是按怎樣的次序進展改良短板呢如何對傳統的資源配置矩陣進展改良優化通過對以上問題的思考，“改良難易程度〞一詞浮現筆者的腦海中，即企業可以集中有限的資源與精力先改良對企業來說相對重要又比擬容易改良的短板，如有足夠的資源，再改良相對較難改良的短板，對短板進展逐一擊破，從而有效地進展短板的改良。二、改良矩陣優化方法介紹

改良難易程度這個指標數據并不能直接從消費者那里獲取，因為消費者并不了解該指標的改良難易程度，而只能反映消費者自己對該指標的滿意程度。對于數據的獲取可以采用專家訪談法獲取多位業內專家對各個指標的改良難易程度評價，最后綜合各專家的評價以確定最終指標的改良難易程度。傳統的資源配置矩陣僅僅考慮了兩個維度變量，對于新增加的變量〔改良難易程度〕，則相應變為三個維度，按常規需要繪制成三維圖，但三維圖表示的結果看起來并不直觀。筆者通過反復嘗試研究，終于尋找到一個能反映三維指標的圖形：氣泡圖。

氣泡圖是一種特殊類型的散點圖，它是XY散點圖的擴展。它相當于在XY散點圖的根基上增加了第三個變量，即氣泡的面積大小，其變量相應的數值越大，則氣泡越大；相反數值越小，則氣泡越小，所以氣泡圖可以應用于分析更加復雜的數據關系。除了描述兩個變量之間的關系之外，還可以描述數據本身的另一個變量關系。對三個變量賦予不同的意義，分析數據點在圖中的位置得出相對應的結論。在本文中這三個變量依次為“重要性〞、“滿意度〞與“改良難易程度〞，由它們構成一個氣泡圖，在此筆者把它稱為改良難易矩陣，如果采用的是其他指標則此矩陣的名稱就另當別論。

改良難易矩陣的優勢就是它在傳統的資源配置矩陣原有的根基上由原來的點替換為氣泡，而氣泡面積的大小代表著改良難易程度，氣泡越大，代表著改良程度相對越難；相反，氣泡越小，代表著改良程度相對越容易。故而可以在一個改良難易矩陣中即可快速準確地確定改良的先后次序，為企業進展短板改良提供有效決策依據。下面我們就通過一個例如進展說明改良難易矩陣具體成效。三、改良矩陣優化方法實證分析本文采用某省某運營商滿意度測評數據進展研究分析，數據如下：

指標維度廣告宣傳優惠措施信譽業務辦理產品質量資費標準及結算費用查詢及清單繳費安裝維修故障處理業務人員表現重要性0.220.280.280.290.240.300.270.280.180.150.17滿意度3.523.313.823.743.333.303.473.693.923.563.85改良難易程度1.801.002.000.601.401.600.600.400.201.200.80表1某省滿意度測評數據

根據表1中的數據以重要性為橫軸，滿意度為縱軸，改良難易程度為氣泡大小度量值采用Excel軟件繪制氣泡圖，并以重要性與滿意度的各自均值為分界限分別添加到氣泡圖中，形成改良難易矩陣，見圖2。圖2改良難易矩陣

通過改良難易矩陣我們能夠非常直觀地看出企業服務質量競爭的優勢和劣勢分別是什么，從而我們可以針對性地確定企業服務質量管理工作的重點。從圖2改良難易矩陣可以得知：費用查詢及清單、優惠措施、資費標準及結算處于優先改良區，屬于該運營商的短板。根據這三個短板的改良難易程度的大小得知，該運營商可以選擇較容易改良的短板方面下手，即首先集中企業現有的資源及精力改良費用查詢及清單方面，其次再進展改良優惠措施方面的短板，最后改良資費標準及結算方面的短板。

綜上所述，改良難易矩陣在傳統資源配置矩陣進展優化后，可以方便直觀地為企業指明存在的短板，并明確指出企業改良這些短板的先后次序，防止企業盲目進展改良短板而造成的資源浪費，為企業改良短板提供有效的指導依據，以進一步提升企業價值。網站分析名詞解釋大全1.瀏覽量：監測頁面被瀏覽的次數。

廣告活動中總瀏覽量是指：廣告為mini-site帶來的總PV數。2.二跳、二跳量：用戶在被