基于层次分析法和因子分析的社区满意度评价体系

物业服务满意度调查报告

物业服务满意度调查报告 篇一：2015年物业满意度调查分析报告参考模板 2015年物业满意度调查分析报告参考模板 一、调查目的 为了进一步加强双方的紧密合作，加强与小区业主的沟通，了解2015年物业公司是否能满足各小业主的需要并对客户满意度信息调查回馈，以解决遇到的问题，努力满足业主的需求，并在此基础上持续改进，从而使物业服务工作更能够迎合实际需要，完善公司形象，特制编制了物业满意度调查分析报告。 二、调查方法和内容 1、调查方法： 此次物业满意度调查采用问卷法，通过对各各小业主发放问卷，各小业主填好后回传至项目管理处，最后由品质

部回收。 2、调查内容： 客户满意度调查，分别从公司项目管理处的综合评价、安全服务、清洁卫生、绿化、维修服务、客户服务及其建议期望等7个方面进行调查，来了解客户对项目工作的满意度及建议 三、调查问卷设计 此问卷的设计包括两个大方面的内容。 第一部分为个选择题，主要包括综合评价、安全服务、清洁卫生、环境绿化、维修服务、客户服务6个方面，每个题目都设置了五个基本选项，分别为非常满意、基本满意、一般、不满意、非常不满意，以此来调查客户主要对我们公司的哪些具体服务不满意。 第二部分是打分题和一个开放性问题，来弥补第一部分选择题所不能涉及到的内容，主要是让客户提一些具体意见与建议以此查漏补缺便于完善调查内容。

四、调查问卷分析 1、调查情况：此次客户满意度调查问卷，发放20份，回收17份，可用问卷17份； 2、评估方法：（1）非常满意、（2）比较满意、（3）一般、（4）不满意、（5）非常不满意； （一）、综合评价 （二）、安全服务 （三）、清洁卫生 （四）、环境绿化 维修服务 客服服务 对物业服务关注问题的重要程度评分 工作内容总分平均分工作内容总分平均分工作内容总分平均分 治安及消防管理534车辆及停车场管理544清洁卫生服务554 环境绿化管理594维修服务423客户服务554 社区文化建设534工作人员素质574工作人员礼仪礼貌523

顾客满意度指数理论及方法

顾客满意度指数（）理论与方法 顾客满意度指数（）理论与方法 顾客与顾客满意 顾客 通常，顾客有狭义和广义的概念。狭义的顾客是指产品和服务的最终使用者或接受者。广义的顾客，按照过程模型的观点，一个过程输出的接受者即为顾客。企业可以看作是由许多过程构成的过程网络，其中某个过程是它前面过程的顾客，又是它向后过程的供方。如果划定系统的边界，那么在企业内部存在着内部供方和内部顾客，在企业外部存在外部供方和外部顾客，广义的顾客概念模型见图因此企业作为一个系统而言，有内部顾客和外部顾客。戴明曾说过生产线上最重要的顾客是工人，这里的工人就是内部顾客。某企业汽车空调的接受者—主机厂和修配站以及零配件经销商就是该企业的外部顾客。我们常说下道工序是上道工序的顾客，指的是广义顾客的概念。不同情况下，企业的顾客可以是一个人、一个目标群体、一个组织。广义的顾客的概念已被广泛接受和运用。 图广义顾客概念模型

顾客满意 按照预期期望理论，所谓顾客满意是指顾客的感觉状况水平，这种水平是顾客对企业的产品和服务所预期的绩效和顾客的期望进行比较的结果。如果所预期的绩效不及期望，那么顾客就不满意；如果所预期的绩效与期望相称，那么顾客就满意；如果所预期的绩效超过期望，那么顾客就十分满意。摩托罗拉公司质量总裁戴尔从企业的角度指出“顾客满意是成功地理解某一顾客或某部分顾客的偏好，并着手为满足顾客需要作出相应努力的结果。” 模型 模型有助于人们理解顾客满意的概念，的顾客满意模型见图，把产品和服务的质量特性分为三类： 当然质量。是指产品和服务应当具备的质量，对这类质量特性，顾客通常不做表述，因为他们假定这是产品和服务所必须提供的。例如电视机图像清晰，汽车油箱不漏油，服务人员态度和蔼等。这类质量特性如果实现的程度很充分，也不会增加顾客的满意，相反，则会导致顾客的严重不满。 期望质量。是指顾客对产品和服务有具体要求的质量特性。例如：汽车耗油量、维修人员的快捷服务、医生诊断的准确性、低的费用、高的可靠性等。这类质量特性的实现程度与顾客的满意程度同步增加。产品和服务的这类质量特性容易度量，是竞争分析的基准。 迷人质量。产品和服务所具有的这类质量特性是顾客所没有想到的，超越了顾客的期望。这类质量特性能激起顾客的购买欲望，并

主成份分析因子分析毕业论文终稿

学科分类号110 黑龙江科技大学 本科学生毕业论文 题目主成分与因子分析对黑龙江 省城市经济发展水平的评价 The principal components and factor analysis of urban economic development level ? evaluation of heilongjiang province 姓名 学号 院（系）理学院 专业、年级数学与应用数学 指导教师 2014年6月12日

摘要 经济是指一个国家国民经济的总称。我们要提高某地方人民的生活水平，要更好更快地发展某个地区，就必须充分了解这个地区现有的经济发展状况。因此，现有的经济发展状况研究对将来的发展有着非常重要的指导意义。 主成分分析也称主分量分析，就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标。因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是将具有错综复杂关系的变量综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类。主成分分析与因子分析都是多元分析中处理降维的一种统计方法。本文通过学习与查阅相关资料找到黑龙江省12个地级市的10个具有代表性指标，运用spss统计分析软件对这些指标进行主成分分析和因子分析得到特征值、方差贡献率及公共因子等相关数据。并利用这些数据对12个市经济水平划分等级。 关键词主成分分析因子分析经济spss统计分析软件

Abstract Economy refers to the floorboard of the national economy of a country. We will improve the level of a local people's life, to somewhere better and faster development, we must fully understand the current situation of economic development. Therefore, the existing research on the development of future economic development has a very important guiding significance. Principal component analysis (also called principal component analysis, is to try the original index combined into a new set of several comprehensive index instead of the original index has nothing to do with each other, at the same time, according to the actual need to recommend a few less comprehensive response as much as possible the original information of indicators. Is a generalization of the principal component analysis and factor analysis, it is also will have the intricate relationship between variables comprehensive to a small number of several factors, and to recreate the relationship of the original variables and factor, at the same time according to different factors can also categorize variables,. Principal component analysis and factor analysis is a multivariate analysis of a statistical method of dealing with the dimension reduction. In this article, through learning and access to relevant data found nine representative indexes of 12 cities in heilongjiang province, using the SPSS statistical analysis software to the indicators of principal component analysis and factor analysis of the characteristic value, the variance contribution rate and public factor and related data. And using the data of 13 cities economic grade level. Key words Principal component analysis Factor analysis Economic SPSS statistical analysis softwar

客户满意度调查分析报告

2018年客户满意度调查分析报告 一、调查目的 1.确定影响满意度的关键因素，测定当前的顾客满意水平； 2.了解客户的想法，发掘客户的潜在需求； 3.测定企业的优势竞争力和劣势，发现提升服务质量的机会，并寻 找有效的改进方案，制定新的改进措施； 4.增加企业与客户的交流，减少抱怨和顾客流失，创造良好的口碑， 提升客户满意度和忠诚度。 二、测评流程 三、调查对象 按2014-2016年度业务量由高至低排序，将累计业务量达到总业务量80%以上的客户作为调查对象。 四、调查方式 以EMAIL或邮寄问卷调查为主，佐以电话催收问卷，回收方式为

传真、邮寄或EMAIL。 五、抽样方案 调查可以自行制定计划逐月灵活安排，但年底前必须覆盖业务量80%以上的客户。 六、调查内容 七、评价标准 标度方法（利克特量表- 5分制[表3]）

1.回收的调查表中评价遗漏一项的按“一般”记3分，遗漏2项以 上评分的调查表按无效卷不予统计； 2.本次评价参照经验对调查项按不同重要性权重加权计算以获得满 意度指数； 3.公司对满意客户的认定标准为“≥70”(满意度指数计算结果换算 为百分制 )。 八、结果分析 1.问卷有效性判定

2.满意度定性分析 按上表有效数据统计出总体的满意程比例，令客户感到满意的只有63%，还有较大改善空间。 各项调查的满意度比例

3.满意度分析 3.1整体满意度分析 此次调查的4份有效问卷中，4家客户满意度≥70分，为满意客

户，综合满意度为78.4分。 客户满意率为78.4%，未达到公司85%的目标。 3.2 满意度分类对比 12类调查项目间满意度差异比较大，与竞争对手的综合比较、产品价格的满意度均值最低； 从表中可以看出有的客户对公司的某些业务存在不满但对公司的总体评价较高及后续合作意愿较强，因此需重视这类客户的不满和建议，以免失去该部分客户。 3.3 与竞争对手的比较分析 从客户回馈的信息看，多数客户认为公司与竞争对手的差异较大，因此公司需要努力针对客户投诉内容进行改进，对满意度一般的领域进行优化，挖掘客户的其他需求，力求创新。 调查表中不能体现公司与竞争对手差异，除非存在其他信息收集渠道，否则应加入调查项，以便客户能提供更详细的改进意见。

多元数据处理——因子分析法

多元数据处理 ---因子分析方法 多元数据处理主要包括多元随机变量，协方差分析，趋势面分析，聚类分析，判别分析，主成分分析，因子分析，典型相关分析，回归分析以及各个分析方法的相互结合等等。本文主要针对其中的因子分析方法展开了论述，并举了一个因子分析法在我国房地产市场绩效评价中的应用实例。 第一章因子分析方法概述 1.1因子分析的涵义 为了更全面和准确的测量和评估对象的特征，在实际的应用中，我们往往尽可能多的选用特征指标进行系统评估，选取的指标越多，就越能全面、客观的反映评价对象的特征。选取众多指标的同时也带来了统计分析的困难：一、不同的指标，不同重要程度需要赋予不同的权重，而靠主观的评价避免不了一些失误与错误。二、收集到的指标之间可能存在较大的相关性，大量收集指标带来了人力、物力和财力的浪费。而因子分析方法则较好的解决了上述问题。 因子分析[1]是一种多元统计方法，该方法起源于20世纪初Karl Pearson 和Charles Spearman 等人关于心理测试的统计分析，它的核心是用最少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。[2]通过分析事物内部的因果关系来找出其主要矛盾，找出事物内在的基本规律。 因子分析的基本思想是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，但是，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，使不同组内的变量相关性较低[3]。对于所研究的问题就可试图用最少个数的所谓因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量[4]。因子变量的特点：第一，因子变量的数量远小于原指标的数量，对因子变量的分析能够减少分析的工作量；第二，因子变量不是原有变量的简单取舍，而是对原有变量的

论文_因子分析在市场研究中的应用

嘉应学院 本科毕业论文（设计） （2009届） 题目：因子分析在市场研究中的应用 姓名：吴启英 学号： 2050122135 系别：数学系 专业：信息与计算科学 指导老师：张乐 申请学位：学士学位 嘉应学院教务处制

摘要 本文对因子分析的基本理论做了详细的论述与探讨，并对因子分析与其他分析的概念的区别作了比较。文中描述了因子分析的数学模型与意义，并分析了因子分析应用的步骤。在实际市场研究中，运用因子分析法对中国14家上市银行2007年的盈利状况进行了分析。运用SPSS软件，得出了评价上市银行“盈利性综合实力”的三项因子，分别命名为：盈利性因子、投资回报因子和成长性因子。然后通过回归得到14家银行三项因子的得分系数并从银行规模和利润增长模式两个不同的角度进行分析，得到了各样本的综合得分和排名，并从各行具体经营状况的角度进行总评。 关键词：因子分析，因子载荷矩阵，因子旋转，因子得分，利润增长模型

Abstract This article has made the detailed elaboration and the discussion to factorial analysis's elementary theory, and has made the comparison to the factorial analysis with other analysis's concept's difference. In the article described the factorial analysis mathematical model and the significance, and has analyzed the factorial analysis application step. In the actual marketing research, the utilization factor analytic method 2007 profit condition has carried on the analysis to the Chinese 14 on city banks. Using the SPSS software, has obtained in the appraisal the city bank “the profit making synthesis strength” three factors, the distinction naming is: Profit making facto r, investment repayment factor and expanding factor. And then get 14 banks three terms factor score modulus by return and increase pattern different two angles go along analysis from bank scale and profit, have got every synthetical sample book score and row and have carried out an overall appraisal from every concrete business performance of bank angle. Keywords:factor analysis, the factor matrix, the factor rotates , factor score , profit increase model

顾客满意度分析报告

顾客满意度分析报告 编号：QR2104 根据ISO9000质量管理体系要求，综合几方面要素对公司客户进行满意度调查，共发放了15份调查表，回收15份，回收率为100%。 满意度调查表包含了十个项目： 1.企业信誉及形象 2.价格合理性 3.产品性能 4.产品质量 5.产品外观 6.服务是否及时 7.服务态度 8.按时交付能力 9.维修质量 10.紧急供货能力 每项有五级评价： 1很满意（10分） 2满意（8分） 3可以接收（6分） 4不满意（4分） 5很不满意（2分） 顾客对各项评价的满意情况平均打分为90%比去年有所增长，达到了

公司质量体系的目标，表面顾客很满意我公司的产品及服务等一系列硬件及软件，各顾客具体打分情况见下表： 顾客满意度调查表汇总

从上面表单中看出，十个调查项目中价格合理性、服务态度达到了满分100%，服务的及时性达95%，维修质量达93%，产品外观达93%和企业信誉及形象达91%，表面顾客对我公司的价格支持和技术、服务规范管理给以了肯定，但我们不能因为得了满分高分而松懈，需要再接再厉，进一步提高我们的服务态度及服务的及时性，维护提升企业信誉及形象。 产品质量、产品性能为85%，达到了根据质量目标分解顾客满意率指标。客户去年在质量问题上，主要反映了外表油漆喷涂不好、少喷漏喷的现象，局部有飞溅、飞漆等，今年通过我们生产制造部门以及质量品保部门严把关，把我们的产品质量尽量做好，也排除了上述问题达到了客户的要求。 按期交付能力及紧急供货能力，除了有待制造部门努力提高之外，针对现状采取的措施，加强与顾客沟通，让顾客了解我公司的快速发展、产能在逐步提高，得到客户的认可。 从上述各评价情况可以看出，我公司在各方面都取得了相当好的成绩。 总之，我们还是要加强企业内部的管理，不断的、持续的改进和提高产品质量和服务质量，降低产品成本，扩大国内外市场。

顾客满意度指数测评模型比较(1).doc

顾客满意度指数测评模型比较与借鉴 内容摘要：基于对SCSB模型、ACSI模型、ECSI模型的研究，分析了影响我国商业企业顾客满意的诸多因素，针对目前我国市场上存在的实际情况，提出了适合我国商业企业顾客满意度的指数测评模型，并对模型进行了描述。 关键词：商业企业顾客满意顾客满意度测评 中国加入WTO后零售市场进一步开放，随着许多国外大型零售企业，如沃尔玛、家乐福等的陆续进入，我国零售商业效益低下已是不争的事实。目前，越来越多的企业认识到市场竞争的核心是顾客满意，只有赢得顾客，才能赢得市场，获得利润。在2000版ISO9000族标准中，“以顾客为关注焦点”被列为质量管理八项原则之首，强调了对顾客满意度的测评与监控，并将其作为质量管理体系业绩的一项测量指标。可见，如何提高顾客满意度进而提高顾客的忠诚度，是我国各个商业企业应极其关注的问题。 在这种背景下，本文试图提出一个适合于我国商业企业顾客满意度评价的方法，为提升我国商业企业的核心竞争能力提供帮助。 顾客满意度指数测评模型的介绍 顾客满意度是一个经济心理学的概念，要衡量它就必须建立模型，将顾客满意度与一些相关变量（例如价值、质量、投诉行为、忠诚度等）联系起来。顾客满意度指数（Customer Satisfaction Index，CSI）是目前许多国家使用的一种新经济指标，主要用于对经济产出质量进行评价。它也是目前国内质量领域和经济领域一个非常热门而又非常前沿的课题。20世纪90年代以来，许多国家都开展了全国性的顾客满意度指数测评工作，以此来提高本国企业的竞争力。瑞典率先于1989年建立了全国性的顾客满意度指数，即瑞典顾客满意度晴雨表指数（SCSB），此后，美国和欧盟相继建立了各自的顾客满意度指数——美国顾客满意度指数（ACSI，1994）和欧洲顾客满意度指数（ECSI，1999）。另外，新西兰、加拿大等国家和台湾地区也在几个重要的行业建立了顾客满意度指数。 瑞典顾客满意度晴雨表指数（SCSB）模型 从世界范围来看，瑞典SCSB（Sweden Customer Satisfaction Barometer模型是最早建立的全国性顾客满意度指数模型（如图1）。该模型的前导变量有两个：顾客对产品/服务的期望；顾客对产品/服务的价值感知。满意度的结果变量是顾客抱怨和顾客忠诚度，忠诚度是模型中最终的因变量，因为它可以作为顾客保留和企业利润的指示器。

顾客满意度分析报告

根据ISO9000质量管理体系要求，综合几方面要素对公司客户进行满意度调查，共发放了15份调查表，回收15份，回收率为100%。满意度调查表包含了十个项目： 1. 企业信誉及形象 2. 价格合理性 3. 产品性能 4. 产品质量 5. 产品外观 6. 售后服务 7. 按期交货 8. 紧急供货 9. 维修质量 10.服务态度 每项有五级评价：1很满意（10分）2满意（8分）3可以接收（6分）4不满意（4分）5很不满意（2分） 顾客对各项评价的满意情况平均打分为90%比去年有所增长，达到了公司质量体系的目标，表面顾客很满意我公司的产品及服务等一系列硬件及软件，各顾客具体打分情况见下表：

从上面表单中看出，十个调查项目中价格合理性、服务态度达到了满分100%，服务的及时性达95%，维修质量达93%，产品外观达93%和企业信誉及形象达91%，表面顾客对我公司的价格支持和技术、服务规范管理给以了肯定，但我们不能因为得了满分高分而松懈，需要再接再厉，进一步提高我们的服务态度及服务的及时性，维护提升企业信誉及形象。 产品质量、产品性能为85%，达到了根据质量目标分解顾客满意率指标。客户去年在质量问题上，主要反映了外表漆喷涂不好、喷涂不均匀，局部有飞溅、飞漆等，今年通过我们生产制造部门以及质量品保部门严把关，把我们的产品质量尽量做好，也排除了上述问题达

到了客户的要求。 按期交付能力及紧急供货能力，除了有待制造部门努力提高之外，针对现状采取的措施，加强与顾客沟通，让顾客了解我公司的快速发展、产能在逐步提高，得到客户的认可。 从上述各评价情况可以看出，我公司在各方面都取得了相当好的成绩。 总之，我们还是要加强企业内部的管理，不断的、持续的改进和提高产品质量和服务质量，降低产品成本，扩大国内外市场。

(完整版)因子分析法基本原理

1.因子分析法基本原理 在对某一个问题进行论证分析时，采集大量多变量的数据能为我们的研究分析提供更为丰富的信息和增加分析的精确度。然而，这种方法不仅需要巨大的工作量，并且可能会因为变量之间存在相关性而增加了我们研究问题的复杂性。因子分析法就是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。这样我们就可以对原始的数据进行分类归并，将相关比较密切的变量分别归类，归出多个综合指标，这些综合指标互不相关，即它们所综合的信息互相不重叠。这些综合指标就称为因子或公共因子。 因子分析法的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。这样，就能相对容易地以较少的几个因子反映原资料的大部分信息，从而达到浓缩数据，以小见大，抓住问题本质和核心的目的。 因子分析法的核心是对若干综合指标进行因子分析并提取公共因子，再以每个因子的方差贡献率作为权数与该因子的得分乘数之和构造得分函数。因子分析法的数学表示为矩阵：B AF X +=，即: ????? ?? ??++++=++++=++++=++++=p k pk p p p p k k k k k k f f f f x f f f f x f f f f x f f f f x βααααβααααβααααβααααΛΛΛΛΛΛ332211333332321313223232221212113132121111 (k ≤p)………………(1式) 模型中，向量X ()p x x x x ,,,,321Λ是可观测随机向量，即原始观测变量。F ()k f f f f ,,,,321Λ是X ()p x x x x ,,,,321Λ的公共因子，即各个原观测变量的表达式中共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的具体含义必须结合实际研究问题来界定。A ()ij α是公共因子F ()k f f f f ,,,,321Λ的系数，称为因子载荷矩阵，ij α（i=1,2,.....,p;j=1,2,....,k)称为因子载荷，是第i 个原有变量在第j 个因子上的负荷，或可将ij α看作第i 个变量在第j 公共因子上的权重。ij α是x i 与f j

因子分析法在质谱成像数据分析中的应用(论文)

10.11895/j.issn.0253-3820.140062 因子分析法在质谱成像数据分析中的应用 陈一1 唐飞*1 李铁刚2 贺玖明2 再帕尔四阿不力孜2 刘力涛3 王晓浩1 1 (清华大学精密仪器系,北京100086) 2 (中国医学科学院药物研究所,北京100050)3(中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室,北京10094)摘 要 对因子分析法在质谱成像数据分析中的应用进行了研究三本方法分析的质谱成像数据来源于空气动力辅助离子源质谱成像技术,所用样品为含有3种不同颜料(红色二蓝色二黑色)的笔迹样品三对该样品的成像数据进行因子分析后,将成像数据分为了背景二黑色二蓝色和红色因子三分析结果显示,m /z 443.2,478.4,322.2(344.2)分别在红色二蓝色二黑色因子中的贡献值远大于其它质荷比,因此是3种颜料的特征质荷比三此结果与实际情况相符,证明使用因子分析方法对质谱成像数据进行分析和特征提取是可行的三对因 子分析与主成分分析的成像数据处理结果进行了比较,结果显示,因子分析可以更简单和定量地对特征质荷比进行取舍,在生物标志物提取二疾病诊断二药理分析等方面有较大的应用潜力三 关键词 因子分析;质谱成像;空气动力辅助离子源;多元统计 2014-01-21收稿;2014-04-21接受本文系国家重大科学仪器设备开发专项(Nos.2011YQ17006702,2011YQ14015010)二国家自然科学基金(No.81102413)二深圳市科技研发资金基础研究计划(No.JC201005280634A)项目资助*E-mail:tangf@https://www.sodocs.net/doc/4f10133098.html, 1 引 言 近年来,质谱成像技术(Imaging mass spectrometry,IMS)作为质谱研究中的热点领域迅速发展,在 了解组织病理特征二疾病诊断二药物疗效及发现生物标志物等临床应用中发挥越来越重要的作用[1~5]三随着质谱成像技术的不断发展[6~8],其质量分辨率和空间分辨率都不断提高,这导致原始成像的数据量变得非常庞大,通过人工筛选的方式对其进行处理已经越来越难三近年来,研究人员开始使用多元统计的方法[9~12],对质谱成像数据进行降维和特征提取三多元统计是一类数学方法的统称,如何从中找出一个适合质谱成像数据分析应用的具体模型,成为质谱成像领域的研究内容之一[13,14]三 目前,常用的应用于质谱成像数据处理的多元统计方法包括主成分分析(Principal component analy-sis,PCA)[15,16]二聚类分析(Hierarchical cluster analysis,HCA)[17],偏最小二乘判别分析(Partial least square discriminate analysis,PLS-DA)[18]等,这些方法成功地对大量质谱数据进行了降维和特征提取,推进了质谱成像技术在各领域的应用三但是作为统计学的方法,这些常用方法所得到的结果数学意义偏多,往往较难对其给出符合实际意义的解释三另外,相比使用其它技术确立的生物标志物,这些方法提取的标志物(质荷比)通常较少,有可能遗漏掉有重要意义的特殊质荷比三 本研究基于空气动力辅助离子源质谱成像技术(Air flow-assisted ionization imaging mass spectrome-try,AFAI-IMS)[19],对因子分析(Factor analysis,FA)在质谱成像数据分析中应用的方法进行了研究三选取一组混合笔迹样品进行了质谱成像分析,获得了原始质谱成像数据,使用因子分析法对该数据进行统计分析,将成像数据分为了背景二黑色二蓝色和红色因子三分析结果显示,m /z 443.2,478.4,322.2(344.2)分别在红色二蓝色二黑色因子中的贡献值远大于其它质荷比,因此是3种颜料的特征质荷比三 此结果与实际情况相符,证明使用因子分析方法对质谱成像数据进行分析和特征提取是可行的三本研究还对因子分析与主成分分析的成像数据处理结果进行了对比,结果表明,因子分析可以更简单和定量地对质荷比进行正确和全面的取舍,判断和提取出多个质荷比作为目标样品成分的综合标志物三相比目前常用的多元统计方法,因子分析法可以有效地对特殊因子进行提取和反应,在生物标志物第42卷 2014年8月 分析化学(FENXI HUAXUE) 研究报告Chinese Journal of Analytical Chemistry 第8期1099~1103

顾客满意度指数测评报告

公司顾客满意度报告 我们对本公司生产并销售的电子电压调节器、雨刮间歇继电器、熄火控制器、电子闪光器产品进行了顾客满意度指数测评。通过对2名用户的2份问卷调查，测评结果反映出顾客对系列产品的满意程度，以及该系列产品存在的急需解决的问题，我们对此提出了针对性的改进建议。 一、调查基本情况行业分类：电子 调查客户：抽样 调查方法：调查问卷 调查时间：2007年6月 样本数量：1 调查部门:业务部 报告撰写：郝立忠 二、调查背景 为了更深入、客观地了解顾客对公司主导产品电子电压调节器、雨刮间歇继电器、熄火控制器、电子闪光器的需求和使用感受，开展了顾客满意度指数的测评工作。 本次测评的目的是：确定影响座椅产品顾客满意度指数的主要因素；了解顾客对产品的满意度水平；分析本公司与竞争对手相比较存在哪些强项和薄弱环节。 三、样本及样本量 本次测评，共发放问卷 1 份，回收有效问卷 1 份。回收率为100%，回收率大于80%，因此此次调查是有效的。 四、被测评者基本情况 在回收的份有效问卷中，填表单位的基本情况如下：被调查的2家单位都是我公司的长年供货单位,供销关系和谐。 五、测量结果图表分析 满意 95分比较满意 80分一般60分不太满意 40分不满意 20分

六、调查分析图表 七、结果分析及改进建议 1、产品质量 产品质量方面的顾客比较满意，说明近几年本公司不断的技术创新和“质量第一顾客至上法经营持续改进”的经营理念得到了很好的回报。应该保持这一优势，让产品质量持续使顾客满意。 2、服务 服务有效性方面顾客满意度较高。继续加强相关部门的员工培训，使员工具备高度的市场意识和服务意识，永远把顾客放在第一位。 3、价格 顾客对价格的比较满意。说明在肯定产品质量的同时，顾客也要考虑价格。应继续采取有效措施降低成本，削弱与同类厂家的竞争优势。 4、交付 顾客在交付及时性和交付可靠性方面的比较满意，说明我公司的货物运输比较及时继续保持提高信誉度。 报告人：郝立忠 2007年7 月 30 日

(完整版)因子分析法基本原理.docx

1.因子分析法基本原理 在 某一个 行 分析 ， 采集大量多 量的数据能 我 的研究分析提供更 丰富的信息和增加分析的精确度。 然而， 种方法不 需要巨大的工 作量，并且可能会因 量之 存在相关性而增加了我 研究 的复 性。 因子分析法就是从研究 量内部相关的依 关系出 ， 把一些具有 复 关系的 量 少数几个 合因子的一种多 量 分析方法。 我 就可以 原始的数据 行分 并，将相关比 密切的 量分 ， 出多个 合指 ， 些 合指 互不相关， 即它 所 合的信息互相不重叠。 些 合指 就称 因子或公共因子。 因子分析法的基本思想是将 量 行分 ， 将相关性 高， 即 系比 密的分在同一 中， 而不同 量之 的相关性 低， 那么每一 量 上就代表了一个基本 构， 即公共因子。 于所研究的 就是 用最少个数的不可 的所 公共因子的 性函数与特殊因子之和来描述原来 的每一分 量。 ，就能相 容易地以 少的几个因子反映原 料的大部分信息， 从而达到 数据，以小 大，抓住 本 和核心的目的。 因子分析法的核心是 若干 合指 行因子分析并提取公共因子， 再以每个因子的方差 献率作 数与 因子的得分乘数之和构造得分函数。 因子分析法的数学表示 矩 ： X AF B ，即 : x 1 11 f 1 1 2 f 2 1 3 f 3 1k f k 1 x 2 21 f 1 22 f 2 23 f 3 2 k f k 2 x 3 31 f 1 32 f 2 33 f 3 3k f k 3 (k ≤p)?????? (1 式) x p p1 f 1 p 2 f 2 p 3 f 3 pk f k p 模型中，向量 X x 1, x 2 , x 3 , , x p 是可 随机向量，即原始 量。 F f 1 , f 2, f 3 , , f k 是X x 1, x 2 , x 3, , x p 的公共因子，即各个原 量的表达式中 共同出 的因子， 是相互独立的不可 的理 量。 公共因子的具体含 必 合 研究 来 界定。 A ij 是公共因子 F f 1, f 2 , f 3, , f k 的系数，称 因子 荷矩 ， ij （i=1,2,.....,p;j=1,2,....,k)称 因子 荷，是第 i 个原有 量在第 j 个 因子上的 荷，或可将 ij 看作第 i 个 量在第 j 公共因子上的 重。 ij 是 x i 与 f j

因子分析小论文1

案例六 因子分析在党风廉政建设民意测评中的应用 （王学民 编写） 一、 引言 对领导干部的廉洁自律及施政状况进行民意测评是搞好党风廉政建设工作的一个非常重要的环节。在实际工作中这样的民意测评还是比较多见的，这对促进党风好转和廉洁施政具有很好的积极意义。但许多组织民意测评的机构或部门对调查得到的数据结果往往只是进行简单的数据汇总和处理，并未采用更为科学的统计方法对这些资料作进一步加工和分析，这样就使得民意测评结果中所包含的许多有价值的信息未能得到很好、充分的提炼和显现，这是很可惜的。如何对这些调查结果进行有效的统计分析是一个值得研究和探讨的问题，具有理论和实践的意义。这类民意测评的结果具有这样一个共同的特点：许多调查指标之间的相关程度往往较高，即它们所含的信息大量地重复着，因此分析处理这类问题的一个非常值得考虑的方法是采用因子分析方法，将众多的调查指标归因于少数几个因子，从而较好地达到降维的目的。如果该方法成功，则可以对民意测评中反映出的问题得到比较清晰的认识，有利于对领导干部的廉政情况给出一个高度概括的、清楚的评价。 本文以上海财经大学纪委对各院系领导班子所作的民意测评为例，对其调查数据进行因子分析，并根据因子分析的结果对各院系的党风廉正建设状况给出一个有效、直观和清晰的比较分析。 二、数据的预处理 上海财经大学纪委每年都要对各院系的整个领导班子进行民意测评，学校共有七个学院和四个（校级）系。2003年度的民意测评汇总结果经整理后列于表1中，11个院系在表中分别用字母a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k 表示。所有11个测评指标有“好”与“不好”两方面的比例，为了有效地进行因子分析，我们让每个指标“好”的方面比例减去“不好”的方面比例，将其作为该指标的综合值，表明“好”的程度，并分别记为1121,,,x x x ，结果列于表2。

因子分析论文

关键词：因子提取正交旋转因子分析因子得分 1.问题提出 随着我国的经济的发展，人民的生活水平逐渐提高。从而家庭耐用品的拥有量也有所提高。但各省市的拥有量也存在差异。为了准确的把握各省市的情况及其差异。本文采用多变量统计因子分析的方法，对其进行定量分析。以期对各省市的耐用品拥有量的情况有个客观的把握，及反映各省市的经济发展情况。 2.耐用品拥有量指标的选择。 为了更好的反映各省市的耐用品拥有量的情况，且根据当今社会家庭拥有耐用品的档次的不同，可将其分为低，中，高档。从而本文使用2005年统计年鉴的数据。选取了具有代表的三类九个指标： （一）：低档消费耐用品：普通电话拥有量（部）； （二）：中档消费耐用品：电冰箱拥有量（台），彩电拥有量（台），电视机拥有量（台），空调拥有量（台），移动电话拥有量（部）； （三）：高档奢侈消费耐用品：家用电脑拥有量（台），家用汽车拥有量（辆），摄像机拥有量（台），照相机拥有量（台）； 3．各省市耐用品情况分析： 1．本文所采取的定量分析方法： 本文的研究主要采取因子分析方法。因子分析是近些年来颇为流行的多元变量统计方法。它是用较少个数的公共因子的线性函数和特定因子之和来表达原有观测的每个变量，从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂的变量归纳为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。当这几个公共因子的累计方差和达到85%以上时，就说明这几个公共因子反映了研究问题的大部分信息，而又不相关，信息不重叠。因子分析的数学模型用矩阵的形式表示为：X=AF+E 其中F为公共因子，E为特殊因子。 本文在对数据标准化以后，采取主成分法提取公共因子，并采用方差最大化正旋转。 2．考察原有变量是否适合进行因子分析。 表（一）是原有变量的相关系数距阵。可看到大部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系。且表（二）巴特利特球度检验和KMO检验可以看出，k值大于0.7且接近0.8是很适合进行因子分析的。所以原有变量适合进行因子分析。 原有变量的相关系数矩阵 Correlation Matrix 表（一）

因子分析法(自己整理)

因子分析法 1.因子分析法简介： 1）因子分析法的提出 “因子分析”的名称于1931年由Thurstone 首次提出，但它的概念起源于二十世纪初Karl Pearson 和Charles Spearmen 等人关于智力测验的统计分析。近年来，随着电子计算机的高速发展，人们将因子分析方法成功地应用于各个领域，使得因子分析的理论和方法更加丰富。 2）因子分析的定义 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。因子分析法(Factor Analysis)就是寻找这些公共因子的模型分析方法，它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子，以它们为框架分解原变量，以此考察原变量间的联系与区别。 运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。 3）与主成分分析的联系 主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data)，b，和cluster analysis一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。（reduce dimensionality）d，在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理共线性。 1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。 2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。 3、主成分分析中不需要有假设(assumptions)，因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specific factor）之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。 4、主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。 5、在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析），而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变

因子分析论文

各地区城市市政设施建设情况因子分析 计算B092 王静 【摘要】本文在搜集相关数据的基础上，采用因子分析法，对我国各地区城市市政设施建设情况进行综合评价。 【关键词】因子分析城市市政设施 一、因子分析基本原理 因子分析的形成和发展已经有相当长的历史了，最早用于研究解决心理学和教育学方面的问题，目前这一方法的应用范围已十分广泛，在经济学、社会学、考古学、生物学、医学、地质学，以及体育科学等各个领域都取得了显著的成绩。 因子分析是主成分分析的推广和发展。它的基本思想是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系。但在这里，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量相关性较低。因子分析有一个默认的前提条件就是各变量之间必须有相关性。具体在该条件的判断上, 除了根据专业知识来估计外, 还可以使用KMO统计量和Bartlett’s球型检验加以判定。本文的KMO值为, 各变量之间的相关程度无太大差异, 数据做因子分析效果不错; Bartlett’s球型检验也拒绝了0假设,因此各个变量指标间取值是有关系的。所以样本适合做因子分析。 二、实证分析 1.变量名称

2.数据收集及处理分析 从中国统计年鉴（2005）选取31个省的上述6项数据，应用软件SPSS 进行处理分析。 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建

江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 表1是6个分析变量的相关系数矩阵表，从表中可以看出这6个变量具有高相关性。