最新数据异常原因分析模板范文通用(优秀12篇)

生命不息，总结不止。总结是我们对生活中所经历的事情进行回顾和总结的重要方式。按照逻辑顺序展开，确保篇章连贯和条理清晰。在这里，为大家分享一些关于这个主题的范文，希望能够激发大家的灵感和创意。

数据异常原因分析模板范文通用篇一

20**年的暑假如期而至，说社会实践的时候，我还在学校上暑期c语言培训班。当时觉得能进来跟师哥师姐一起搞社会实践是一种荣幸。当真正参与进来的时候，我感到的是一种责任。

我们团队一行七人，按照预先联系的接应人员和车辆，我们很快解决了在寿光的吃饭住宿问题。并且，宾馆老板廖叔叔在生活各个方面照顾我们，让我们深切感受到了寿光人纯朴好客的美俗。在接下来的几天时间中，我们两次奔赴寿光蔬菜温室大棚的起源地三元朱村进行实地考察、调研。我们在三元朱大棚技术员马叔叔的带领下，亲身走进大棚，感受第五代温室大棚的高新技术。通过与当地农户及技术员的沟通交流，我们深切感受到了寿光新农村建设的成果以及温室大棚和绿色农业建设的广阔市场前景。随后，我们参观了寿光国际蔬菜科技博览园、寿光蔬菜物流园等，从相关负责人的口中，我们了解到，在市场管理部门及市政部门的宏观调控下，寿光蔬菜产业在迅猛发展的同时，也带动了物流业、蔬菜精细加工包装业等相关产业的发展，从而使寿光成为买全国，卖全国的蔬菜集散中心、信息交流中心和价格形成中心。使蔬菜成为寿光的品牌。寿光人民通过二十几年的努力及积极推进当地农产品产业链的转型过程，探索出了一条崭新的城镇化建设道路。

通过五天的实地调研，我们取得了预期的丰硕成果，圆满的完成了我们的实践任务。另外，在这几天的实践过程中，我对自身及社会都有很深的感悟。

在展开调研活动的几天中，寿光正值雨天，我们的户外调研都必须要在雨中进行，虽然气候条件恶劣，但是，在我看来，我们的队员都是非常优秀的。无论多苦、多累，她们没有任何怨言。我们用欢声笑语冲刷掉一切困难。在调研过程中，我们也遇到不少困难，比如路线不熟，遇到村民非常少，某些保守村民拒绝接受调查等，我们都集中集体的力量成功解决了这些问题。当然啦，在许多地方，当地居民对我们的工作还是给予了极大的帮助。我时常想：社会实践活动，这并不是辛不辛苦的问题，而是你是否尊重自己的选择。既然自己选择去做了，就要全身心的融入到团队中，与队员一起齐心协力，共同把工作做到最好。毕竟一次社会实践活动，给我们带来更多的社会经验和丰富的社会履历，这也在无形中，使我们对自己有一个正确定位，使我们提早的走进社会，认识社会，适应社会。

总之，经过这次调查实践活动，使我学会从交流中体味成熟，从实践中赢得价值，从兴趣中获得快乐，从追求中获得力量。我希望在这次社会实践活动中，我们的每一个队员都有所收获，让暑期社会实践活动真正成为我们当代大学生接触社会的跳水板。

数据异常原因分析模板范文通用篇二

近年来，随着大数据时代的到来，数据的收集和分析已经成为人们工作和生活中不可或缺的一部分。然而，在数据分析的过程中，我们常常会遇到异常数据，这些异常数据不仅会对我们的分析造成误导，还可能导致错误的决策和判断。通过与异常数据的长期斗争和摸索，我有了一些对于异常数据处理的心得体会。

首先，我们要及时发现异常数据，并进行适当处理。对于异常数据，我们应该保持警惕，时刻关注数据分析的结果，及时发现异常值的出现。通过设置警报和监测机制，我们可以在异常数据发生时及时进行处理，确保数据分析的准确性和有效性。同时，对于那些无法解释的异常数据，我们应该进行详细的调查和研究，找出异常数据产生的原因，并进行相应的调整和修正。

其次，我们要善于利用异常数据。虽然异常数据可能破坏了我们的数据分析结果，但在适当的情况下，我们也可以从异常数据中寻找到有价值的信息。异常数据往往代表了某种特殊情况或者变化，通过对异常数据的研究，我们可以发现潜在的问题或者机会。因此，在处理异常数据时，我们不仅要关注数据的正常范围，还要注意异常值背后的含义和影响。通过挖掘异常数据，我们可以深入了解数据背后的规律和趋势，为我们的决策提供更加全面和准确的依据。

第三，我们要善于使用合适的统计方法和工具。在处理异常数据时，我们不能仅凭主观判断和经验，而是要依靠科学的统计方法和工具。通过应用统计学中的离群值检测方法，我们可以较为准确地识别出异常数据，并对其进行合理的处理。同时，利用数据分析软件和工具，我们可以更加有效地进行异常数据的筛选和处理，提高数据分析的效率和准确性。

第四，我们要注意异常数据的传播和影响。异常数据虽然在某种程度上可能是无意识产生的，但一旦它出现在我们的数据分析中，它的影响往往是不可忽视的。异常数据很容易误导他人，导致错误的决策和判断。因此，我们在分析和展示数据时，需要对异常数据进行相应的标注和说明，避免将其误认为正常数据，并及时纠正和修正错误。同时，对于异常数据的影响，我们也要积极主动地解释和沟通，确保数据的真实性和可信度。

最后，我们要建立健全的数据质量管理体系。异常数据的产生往往与数据质量的问题相关。为了避免异常数据的出现，我们应该建立健全的数据质量管理体系，对数据进行有效的质量控制和监管。这包括数据的采集、清洗、整合和存储等环节，要确保数据的准确性、完整性和一致性。只有在数据质量可靠的基础上，我们才能更好地处理和利用数据，提高数据分析的效果和价值。

总之，异常数据是数据分析过程中不可避免的问题，而对于异常数据的处理和利用则需要我们不断探索和实践。通过及时发现异常数据、善于利用异常数据、使用合适的统计方法和工具、注意异常数据的传播和影响，以及建立健全的数据质量管理体系，我们可以更好地应对异常数据，提高数据分析的准确性和有效性，为我们的决策和判断提供更加可靠的依据。

数据异常原因分析模板范文通用篇三

异常余额指的是在库存报表里物料代码出现没有库存数量，但仍然显示金额的异常行为，物资管理中心仓储部为确保成本真实有效，本着对工作认真负责的精神。下面是小编为大家带来的金蝶k3/cloud产生异常余额的原因分析及解决办法，欢迎阅读。

负库存发生之后，在出库成本核算中，将不能正常核算出库成本，因此导致异常余额的产生。

产生负库存的主要原因是因为入库日期(系统生成单号)晚于出库日期(系统生成单号)，因为系统是审核后才更新库存，所以在日常单据生成过程中一定要注意单据生成顺序，先做入库再做出库。

解决方法：反审核单据，将入库日期修改为出库单据日期之前(或修改出库单据日期为入库单据日期之后)重新审核，核算，负库存提示将通过，异常余额消失。

每次系统核算完成之后，检查异常余额汇总表时，会出现由于单价保留四位小数，金额保留两位小数造成几分钱的异常余额情况。

以联轴器9126461009为例：系统库存有两件，在两张不同的单据中分别做出库，两件系统单价为939.135元，总金额为：1878.27元，系统加权平均分别出到两张单据上时，每件实际库存单价也应为939.135元，但系统金额只保留两位小数，在四舍五入之后，两件出库金额分别为939.14元，合计为：1878.28，从而造成多出库一分钱，而产生异常余额，如下截图：

成本核算单据查询单价为三位数，金额为两位数：

在勾稽发票过程中，因发票总金额与实际系统入库总金额会四舍五入等原因产生差异，若按照发票下推，在核算之后会出现异常余额。

解决方法：若是增值税专用发票允许1元以内差异，需财务人员做相应的入库成本调整单据消除;若是普通发票金额不对或者增值税专用发票相差1元以上，库房需在源单下推做采购退料，再重新做正确的采购入库;如果物料有已经出库的，需要依次做以下四步：先做出库退料，下推采购退料、正确的采购入库、最后重新做出库，再将正确的入库单勾稽发票即可。

注意：做出库退料和采购退料时，如果供应商名称没有错误，物料明细只有一项或几项错误，不需要整张单据全部冲掉，只需要修改错误的明细即可。

合法性检查报告-出库序列单价小于等于0

异常余额汇总表显示单价、金额为空

解决方法：1、手工维护成本;

2、在做反方向单据时，不要自己新增单据，直接从原单据下推反方向单据，系统会自动带单价。

通过核算单据查询，以熄火电磁阀备件号1181665-1为例：实际库存有7件，总成本：9414.86元，分别出库至四张单据中，通过加权平均之后，实际每件出库成本应为：1344.9786元，若在后期成本维护中其中一张单据(2件)人为指定出库单价改为了1300元，总成本：2600元，实际7件出库总成本变为了：9324.9元，便产生89.96元的异常结存。

核算单据查询，单价非加权平均价：

出现异常余额：

这种情况只针对当月库存出尽，且已全部核算成本后，再人为修改的情况，若当月库存还有，异常余额在下月会结转到有库存的物料里平摊金额。

解决方法：如果其中一张单据需要指定单价1300元不动，需将结存金额89.96元加到另外5件出库成本中。

采购退料单如果人为在退料时输入单价，系统会自动核算变更价格，需要到成本维护里去手工维护成本;也可以从需要退料的原采购入库单下推采购退料单，系统核算不需要进行成本维护，但需要注意的是，系统采用的是加权平均法，如果采购退料数量=库存数量，那么会出现退料单价和库存结余单价不一致，产生异常余额。

解决方法：先做生产领料退料，将结余金额改为需要做采购退料的金额，再办理采购退料单下推业务。

数据异常原因分析模板范文通用篇四

市区蔬菜市场调查报告蔬菜市场是“菜篮子”工程的重要组成部分，与居民生活息息相关。市区现有蔬菜市场大都建于上世纪八九十年代，在促进经济繁荣、方便人民生活等方面发挥了不可替代的作用。但由于各种原因，蔬菜市场在发展过程中出现了一些问题亟须加以解决。为全面、准确地掌握市区蔬菜市场的基本情况，以及存在的主要问题，以便针对性地提出解决措施，前段时间我们商务部门对市区蔬菜零售市场进行了专题调研，现将有关情况报告如下：

市区蔬菜市场现状。

蔬菜市场是指主要用于销售蔬菜同时兼营蛋品、家禽、熟肉制品、小水产、豆制品、调味品等多种农副产品的经营场所。目前我市蔬菜市场的经营形式主要有蔬菜批发市场、农贸市场、蔬菜超市、社区小型菜市场（店）、蔬菜早市以及市区周围种菜农民自产自销等。

蔬菜批发市场。目前，市区蔬菜批发市场名义上有3个，即绿盛蔬菜批发市场、北环路蔬菜批发市场、绿欣蔬菜批发市场。年蔬菜交易量2008年已达到13万吨以上，入场经营户达70多家，年交易额2亿元以上。辐射范围包括市区以及泽州、高平、阳城、陵川、沁水等。

农贸市场。农贸市场市区最高峰时即2004调查统计时曾达到21家，目前，由于蔬菜市场属于薄利行业等原因，已经缩减到11家。比较大的三家为金囤市场、旧体育场蔬菜市场和望川楼市场。

蔬菜早市。目前市区规模最大的蔬菜早市是新体育场蔬菜早市，经营户达200多家，几乎辐射了凤翔小区、凤鸣小区、凤台小区、望川楼小区等。近来又自发地形成了人民广场蔬菜早市、七岔口蔬菜早市等。

蔬菜超市。是指在超市中销售蔬菜。目前，我市几个规模较大的超市如金辇、凤展、红满堂、福旺多、万德福等都经营蔬菜。

社区小型菜市场或小菜店。这部分菜市场几乎58个社区至少都有一个，尽管设施简单，但其以就近方便、营业时间长、经营成本低等发挥了重要的补充作用。

蔬菜的经营状况。

我市是典型的蔬菜销售市场，80%以上鲜菜主要是从外埠调入，因此蔬菜经营具有明显的销地市场的特色。

蔬菜调入的品种及调入的渠道情况。我市销售的蔬菜大部分品种，包括土豆都要靠外地调入，像青椒、豆角、茄子、黄瓜、蒜薹、北瓜等，除夏季有本地蔬菜作很小补充外，全年几乎都是靠外地调入。渠道主要来源于山东、河南、甘肃、海南、河北、长治、运城、侯马等地。近的在百公里，远的如海南、甘肃甚至达到了上千公里。

蔬菜的销售价格情况。由于销地市场、进货渠道多，长途运输，因此影响我市蔬菜的价格的因素也多，总体来看价格高、起伏大。

蔬菜批发环节的经营形式。据我们了解，绿盛蔬菜批发市场中所有的经营户清一色的是外地人，他们从产地收货、运输、批发形成了一条龙式的经营形式，十分有利于他们掌握产销两地的消息，有利于很好地解决各个环节的矛盾，有利于形成利益共同体，利益分享，风险共担。

元旦春节两节市场蔬菜供应情况。从1997年起，每年的元旦春节期间，市政府都要动用三金一储，对蔬菜实施限价优惠供应，优惠供应的数量节日期间就达到了470万斤，对保证两节期间的市场供应，稳定蔬菜价格发挥了很重要的作用。

数据异常原因分析模板范文通用篇五

随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而，在海量的数据中，异常数据是我们不得不面对的一个问题。我曾经在工作中遇到过很多异常数据，这些经历让我对异常数据有了一些体会和认识。以下是我对异常数据的个人心得与体会。

首先，在面对异常数据时，我们不能急于做出结论，而应学会用一种开放和包容的心态去面对它。异常数据，正如其名，是与大部分数据不同的。它可能是由于各种原因产生的，比如错误的输入、系统故障、数据损坏等。因此，我们不能急于对异常数据做出评价，而应保持冷静，从各个方面去分析和解释它，找出合理的解释和原因。只有这样，我们才能更好地理解和利用异常数据。

其次，异常数据可以给我们带来新的发现和启示。在处理异常数据时，我们应该学会从中寻找有价值的信息和特点。异常数据往往包含着一些隐藏的规律和特征，只需要我们仔细观察和分析，就能找到其中的玄机。比如，在一次产品质量分析中，我们发现了一些异常数据，而经过深入研究后发现，这些异常数据都与同一批次的原材料有关。于是我们及时调整了原材料的供应链，并且发现这是导致产品异常的关键所在。因此，异常数据不仅可以帮助我们发现问题，还能给我们带来业务和技术的突破。

有时，异常数据也可能是一种偶然的事件，与我们的分析结果无关。这就需要我们谨慎对待异常数据，并进行进一步的验证和排除。在处理异常数据时，我们应尽可能地排除一切可能导致异常的因素，如数据收集、传输或分析过程中的错误。只有在我们充分排除了这些干扰因素后，才能有理由相信异常数据与我们的分析结果相关。因此，在处理异常数据时，我们不能因一时的冲动而草率下结论，应多方考虑，全面分析。

此外，异常数据的存在也是数据质量管理的一个方面。在大数据时代，数据质量的重要性不言而喻。而异常数据往往是数据质量问题的一种表现。因此，作为数据从业者，我们要时刻关注和提高数据质量，并积极采取各种措施来减少或排除异常数据的影响。比如，我们可以优化数据收集和传输过程，加强数据清洗和校验的工作，提高数据分析的准确性和可靠性。只有在数据质量得到保证的前提下，我们才能更好地进行决策和判断，为企业的发展提供支持。

综上所述，异常数据虽然有时让人困扰，但它也是不可避免的。面对异常数据，我们不能急于下结论或者忽略它的存在，而应保持开放和包容的心态，学会从中寻找有价值的信息和特点，并及时进行验证和排除。同时，异常数据也是数据质量管理的一个方面，我们应时刻关注和提高数据质量，以保证数据的准确性和可靠性。只有这样，我们才能更好地利用数据，为企业和社会带来新的突破和发展。

数据异常原因分析模板范文通用篇六

每个visio2007示例图表都是为专门的用途而设计的，如项目时间线或销售信息，并且每个示例都在excel2007工作簿中有其自己的示例数据。您可以打开和编辑每个示例图表以了解其功能的工作原理，还可以保存编辑过的图表。如果您还希望编辑示例数据，只需保存数据的一个副本并在所复制的数据与示例绘图之间重新建立链接。

本主题介绍如何打开示例图表并保存其示例数据。有关如何使用某些示例图表中介绍的高级功能的详细信息，请参阅下列主题：

创建数据透视关系图介绍数据透视关系图的用途，以及如何创建和如何编辑数据透视关系图。

从excel、sqlserver、sharepoint和其他外部源导入数据介绍数据链接功能，使用这些功能可以将绘图中的形状连接到工作表或数据库表中的行。

使用数据图形增强数据包含了多种可视化增强功能，使用这些功能可以清晰地显示数据，如条件格式、标志、数据栏和文本域。

第1步：打开一个示例图表。

在“帮助”菜单上，单击“示例图表”。

在“示例”窗口中，单击要打开的示例图表。

单击窗口右侧的“打开图表”。

第2步：保存示例数据的一个副本。

在“帮助”菜单上，单击“示例图表”。

在“示例”窗口中，单击具有您所需的数据的示例图表。

单击窗口右侧的“打开示例数据”。

excel打开，示例数据显示在工作簿中，

从“文件”菜单中单击“另存为”。

为文件选择一个位置，如“桌面”。

现在您可以打开示例数据的副本并进行编辑。

第3步：将复制的数据链接到示例图表。

注释用于将复制的数据链接到示例数据透视关系图的步骤将在下一节中介绍。

打开要将复制的数据链接到的示例图表。

在“数据”菜单上，单击“刷新数据”。

在“刷新数据”对话框中，单击“配置”。

在“配置刷新”对话框中，单击“更改数据源”。

按照向导的指示，使用您的数据副本作为数据源。

向导完成后，单击“配置刷新”对话框中的“确定”，然后单击“刷新数据”对话框中的“刷新”。

提示对大多数向导页提供了具体的帮助。若要访问“帮助”，请在页面打开时按f1或单击“帮助”按钮。

将复制的数据链接到示例数据透视关系图。

如何确定示例是否为数据透视关系图？

在visio2007“帮助”菜单上，单击“示例图表”，并在“示例”窗口中单击该示例。示例的描述将显示在窗口右侧其图片的下方。

打开带有要将复制的数据链接到的数据透视关系图的绘图。

注释如果绘图中有多个数据透视关系图，则需对要将复制的数据链接到的每个数据透视关系图重复执行此步骤。

在绘图中选择数据透视关系图形状。

在“数据透视关系图”菜单上，单击“选项”。

在“数据透视关系图选项”对话框的“数据选项”下，单击“更改数据源”。

按照向导的指示，使用您的数据副本作为数据源。

提示对大多数向导页提供了具体的帮助。若要访问“帮助”，请在页面打开时按f1或单击“帮助”按钮。

数据异常原因分析模板范文通用篇七

春节来临，蔬菜价格对人民群众生活影响很大，所以我做了一次调查，结果如下:。

西红柿价格为每千克5元，较上月上涨元，涨幅不大；豇豆每千克12元，上涨元，基本稳定；姜每千克10元，上涨2元，涨幅较大；胡萝卜每千克4元，上涨1元，涨幅较大；白豆腐每千克6元，没有变化；油菜每千克８元，上涨２元，涨幅较大；芹菜每千克４元，没有变化；蘑菇每千克６元，没有变化；葱每千克10元，上涨4元，上涨幅度较大。

今年春节除少数蔬菜价格有较大波动外，基本稳定。究其原因，是因为党和政府重视人民的“菜篮子”，加强宏观调控，保证了蔬菜价格的稳定；而且市场大部分蔬菜供应充足，可以满足市场需求，所以蔬菜价格上涨幅度较小。葱价上涨是因为今年菜农对种葱兴趣不高，造成市场供应不足从而使葱价上涨；还有一部分商贩囤积居奇，造成市场供应不足，导致葱价上涨。

针对这种情况，政府应该加强宏观调控，运用政治、经济、法律手段规范市场秩序，打击不法商贩，创造一个良好的市场环境；商家也应该树立正确的价值观，遵纪守法，做一个有道德公民。

数据异常原因分析模板范文通用篇八

2016年*市批发市场蔬菜上市量万吨，日均上市量万吨，同比减幅；平均价格为每公斤元，同比升幅。四季度蔬菜上市量万吨，同比增幅，平均价格每公斤元，同比升幅。

从主要品类来看，2016年叶菜平均价格每公斤元，同比升幅，上市量同比增幅。茄果类蔬菜平均价格每公斤元，同比降幅，上市量同比增幅。耐储类蔬菜平均价格每公斤元，同比升幅，上市量同比减幅。

红*为2016年价格、蓝*为2015年、绿*为3年平均价格。

2、主要品种价格变化。

根据监测数据，在统计的54个蔬菜品种中，2016年平均价格同比上涨的有34种，占比63%，以耐储的大蒜、葱、南北瓜、葱头、土豆等品种价格升幅较大；价格同比下降的有20种，其中姜、山*、茼蒿等品种价格降幅较大。*市消费量最大的10种蔬菜（大白菜、圆白菜、土豆、黄瓜、番茄、茄子、芹菜、云架豆、菜花、白萝卜）价格同比升幅6%。

3、主供地分布。

市场走势分析。

1、蔬菜价格走势规律*变化显著。

从2002年以来，蔬菜市场价格走势形成了三个非常明显的阶段：

三是2011-2016年蔬菜价格波动上行阶段，反映了蔬菜市场整体供应充足、局部或结构*失衡的态势，蔬菜年度价格有每公斤元升到元，累计涨幅，平均涨幅6%，且年度价格走势呈现一年降、两年升的规律*特征。

2、蔬菜市场价格波动幅度明显加大。

一是年度平均价格最高。从历史监测数据来看，今年蔬菜价格是自有历史数据监测以来最高的一年，平均价格达到每公斤元，年度平均价格首次突破每公斤3元水平。

二是价格震荡幅度最大。2016年3月价格最高为每公斤元，6月价格最低为每公斤元，价格差达到，最高价格是最低价格的倍。从蔬菜价格离散程度分析，此前5年蔬菜月度价格平均标准差为，2016年蔬菜月度价格标准差达到，此前最高的是2012年的，定量说明了今年蔬菜价格的大幅波动。

3、天气成影响菜价波动的最主要因素。

从2011年蔬菜供应宽松以来，蔬菜价格的大幅上升往往伴随着异常天气的变化，天气因素对蔬菜行情的影响主要体现在生产供应和运输两个环节，已经成为分析蔬菜市场变化的先导*因素。例如今年年初的高价格与去年年底以来的低温、雾霾天气直接相关，以及2012年、2013年部分月份。

4、蔬价走势呈明显的三阶段特征。

春高：1-4月，蔬菜平均价格每公斤元，同比升幅。去年（2015年）年底以来的雾霾、降雨、低温等极端天气对全国蔬菜生产均造成一定程度的影响，导致蔬菜整体供应趋紧，影响了春季蔬菜市场供应，根据河北省不完全统计，雾霾、低温天气导致部分蔬菜品种减产接近50%，根据我中心（*市农业局信息中心）对批发市场监测，2月6日*主要批发市场蔬菜上市量较1月1日减少，这是导致今年春季蔬菜价格偏高的主要原因。此外，耐储类蔬菜价格补涨拉动蔬菜价格上涨到最高水平，补涨幅度达到，拉动蔬菜价格上行个百分点，贡献率达552%。

夏低：6-8月，蔬菜平均价格每公斤元，同比跌幅20%。受前期蔬菜价格居高以及农业结构调整的影响，今年夏季蔬菜种植面积增加，且主产区天气情况有利于蔬菜生产，例如张家口蔬菜产量同比增加，叶类和茄果类蔬菜大量上市供应市场，引起短期市场供应过程，价格偏低。

秋冬稳：9-12月，蔬菜平均价格每公斤元，同比升幅7%。今年秋冬蔬菜行情与近几年走势较为一致，未出现较为明显的波动，尤其是10月份蔬菜价格平稳过渡，未出现价格偏低的情况，而且今年冬储大白菜上市期间行情趋好，对稳定蔬菜价格起到了重要作用。今年冬季北方设施蔬菜生产情况良好，保障了蔬菜市场供应。

5、蔬菜市场供应结构*特征显著。

从目前蔬菜市场分类来看，耐储类、茄果类和叶类蔬菜是蔬菜市场的重要组成部分，合计占到蔬菜总上市量的63%（分别占比37%、15%和11%）。这几类蔬菜在种植时期、区域、上市销售等方面的趋同*形成一股市场力量，参与市场博弈。在蔬菜价格波动较大的时期，这些品类的价格变化呈现不同的特征，例如耐储类蔬菜直接推动今年3月份蔬菜价格至高位，叶类和茄果类则是引致今年夏季蔬菜价格偏低的主要原因。从产地分布情况，可分为北方设施蔬菜和南方露地蔬菜，今年入冬以来北方设施蔬菜供应较为充足，保障了叶类、部分果类蔬菜的供应，南方蔬菜受到天气影响，下半年以来供应出现一定的短板，例如椒类、菜花类价格居高。

6、蔬菜价格交替升降现象显著。

同一种或同类蔬菜在相邻年度或茬口之间存在较为明显的价格升降交替现象，这在每季度的市场分析中都有重点提到，这是蔬菜生产者依据市场信息安排蔬菜生产的重要参考信息，可以在一定程度上规避市场风险。表1所示的是部分蔬菜品种近3年的价格变化情况，可以依据价格同比的变化对2017年的行情有一个整体的把握，进而增减种植面积。

后期走势研判。

中短期来看，今年冬季北方蔬菜生产面积较为稳定，在不出现异常天气的情况下，主要蔬菜品种市场供应有保障，2017年一季度蔬菜价格同比低于2016年水平。长期来看，自2016年下半年以来蔬菜价格走势较为平稳，没有出现幅度过大的上升或下降，这对稳定明年的蔬菜生产种植和市场供应很重要，预计2017年蔬菜价格同比低于2016年水平，蔬菜市场价格的波动幅度小于2016年。

重点关注储存类蔬菜在明年3月份的市场情况，今年大白菜、土豆、胡萝卜等品种储存量较大，有可能存在新、旧茬口同时供应引致价格下跌的情况；叶类蔬菜在明年夏季的市场供应情况，以及明年夏淡季冷凉地区蔬菜种植情况。提醒蔬菜生产者以规避市场风险为主，适当控制今年价格水平较高品种的种植面积。关注天气变化对茄果和叶类蔬菜生产的影响。

数据异常原因分析模板范文通用篇九

针对领导关于抗洪期间蔬菜价格过高问题的批示，中兴路市场管理办公室对市场蔬菜价格情况进行全面调查，现将情况报告如下：

从8月15以后，中兴路大市场蔬菜价格开始持续走高。本次报告主要监测品种蔬菜类为：土豆、茄子、白菜、黄瓜、油豆角、尖椒、柿子、豆芽，干豆付、大豆付等10个品种；蛋肉类为猪肉、牛肉、鸡肉、鸡蛋等4个品种。从这14个监测品种看，蔬菜肉类平均价格由8月15日的元/斤上升到8月27日元/斤，平均涨幅为%。

本周，蔬菜批发均价元/斤，下跌。监测的10个品种7跌3涨，其中黄瓜、辣椒、土豆、空心菜、油麦、豆角、茄子分别比上月下跌、60%、、、、、;丝瓜、苦瓜、花菜分别上涨、、。预测蔬菜价格近期将持续保持高价位。

经调查分析，导致菜价上涨的原因主要有：

由元/斤涨到元/斤、柿子批发价由元/斤涨到元/斤。

加强市场建设管理。加强蔬菜批发市场、农贸市场和社区菜店等的建设、服务与管理，在特定时段为流动菜摊开辟专门销售区域。

数据异常原因分析模板范文通用篇十

1.营养物质摄入量不足。母猪繁殖所需的营养物质摄入不足，导致发情排卵规律出现紊乱，影响配种和受孕，出现死胎和弱胎现象。

2.维生素缺乏或不足。脂溶性维生素a、e是维持母猪正常繁殖活动最基本、最有效的维生素。高温高湿使饲料中维生素的稳定性遭到破坏，从而易导致饲料中维生素的缺乏或不足，导致母猪的受胎率下降，并致胚胎的发育异常。

3.营养片面。青饲料缺乏或供给不足，极易影响种猪的正常繁殖活动。 环境温度因素

目前一些养猪场对种猪使用定位栏，运动量会显得不足。

公猪的使用因素

有的养殖场在高温天气下白天使用公猪采精和配种，而且不注重对公猪的合理使用，久而久之，会对公猪的损伤较大，引起公猪的性机能下降，精-液品质稀薄、量少，精子活力下降，死精、弱精增多，从而严重影响母猪的受胎率。

病原性因素

1.细小病毒病。该病影响母猪的繁殖生产性能，主要取决于母猪在哪个阶段感染该病毒，一般会致母猪不发情、不孕、流产、产死胎、弱胎以及导致母猪产仔数量减少等。

天感染，会增加死胎数量；妊娠中后期感染，会致死胎、弱胎，胎儿产后生长发育不良；母猪产前一周左右感染，虽不影响仔猪的存活，但会影响仔猪的生长发育。

3.猪伪狂犬病。一般哺乳仔猪感染后呈脑脊髓炎和败血症死亡；成年猪呈隐性感染，无明显症状；妊娠母猪发生流产、死胎和弱仔猪，并在出生后几天内死亡。

4.蓝耳病。该病以妊娠母猪和1月龄内的仔猪易感染，母猪表现消瘦，厌食，腹部、乳-房发蓝，流产，早产，产死胎和弱胎。

综合防控措施

营养性因素引起的综合防控措施营养性因素引起的母猪繁殖功能异常，可用北京海正兴潮生物技术有限公司生产的专利产品“益母王”来综合提高母猪的繁殖性能。

“猛王”通过给公猪补给非常规营养和内分泌调节剂，固本培元，强化营养，提高性欲，增强精子活力，提高精子数量，提高运动耐力，保持健硕体型，充分发掘公猪的遗传生殖潜能，达到全面提高公猪繁殖潜能的目的。

饲料中添加“猛王”，可激发精原细胞增生复制，增加精子数量、活力、受精率和合子着床能力，降低精子畸形率；改善精-液品质，增加射-精量，强化种公猪的繁育性能；增强免疫力，保肝护肾，强化肝脏解毒功效及应激期蛋白合成；缓解各类应激，防止应激造成的精-液质量下降。

其他方面的防控措施

加强饲养管理；降低环境温度，种公猪在夏季避开高温等时段的使用，减少热应激对精子和精-液质量的影响；加强种公猪的运动等。

数据异常原因分析模板范文通用篇十一

随着信息技术的发展，数据已经成为生活中不可或缺的一部分。然而，在海量的数据中，往往会出现异常数据，给数据分析带来困扰。在过去的几年中，我在工作中积累了一些关于异常数据处理的心得体会，结合实际案例，我在以下几个方面进行了总结和思考。

首先，识别异常数据是解决问题的第一步。在大数据时代，数据量庞大，各种数据源同时录入，异常数据时有发生。但是，我们必须清楚，异常数据会在后续分析和预测中产生严重的影响，因此识别异常数据尤为重要。我在处理异常数据时，首先会对数据进行初步的筛选和清洗，将明显不符合逻辑或者超过合理范围的数据剔除。然后，我会利用统计学方法进行数据分析，比如查找离群点、计算平均值和方差等。通过这些步骤，我可以精确地识别出哪些数据是异常的。

其次，异常数据的原因多种多样，我们需要通过分析找出根本原因。异常数据并不是简单的错误录入造成，它可能是由于系统错误、传感器故障、恶意攻击等原因引起。处理异常数据并不仅仅是删除或调整数值，我们还需要通过深入分析找出根本原因，这样才能避免类似的异常再次发生。我在工作中遇到过一次异常数据的案例，某公司客户的电表读数在一个月内出现了严重的不连续性。我通过与客户沟通了解到，他们在那个月进行了设备维修，但维修人员在数据采集时出现了错误。经过分析，我发现异常数据仅出现在某一个时间段，根据这一线索，我找到了异常数据的来源，并相应调整了数据。通过这次案例，我意识到通过深入分析异常数据的根本原因，可以更好地改进数据处理的精度与质量。

此外，异常数据也可能是真实的，但却是极端情况下的数据。这种异常数据通常被称为极值，它们与其他数据相比较起来确实是异常的，但是又不可忽视。在处理这种异常数据时，我们需要根据具体情况进行分析和判断。我在过去的一个项目中遇到过这样一个情况，我们对某个地区的温度进行数据采集和分析。在冬季时，该地区出现了一次极端的低温，导致数据极度偏离正常范围。我们经过讨论和衡量，决定保留这个异常数据。因为这次低温是真实发生的，尽管是极端情况，但仍然对气候研究有很大的价值。

最后，处理异常数据需要结合领域知识和专业工具。在现实生活中，每一个领域都有自己特定的数据模式和规律，所以在处理异常数据时，我们需要结合领域知识进行判断和分析。同时，也要利用专业工具来帮助我们更好地处理异常数据。在我的工作中，我经常使用数据挖掘和机器学习的方法，结合统计学工具和编程语言，来处理异常数据和进行相关分析。这些工具和方法的使用，大大提高了我们处理异常数据的准确性和效率。

总之，异常数据是数据分析中难以避免的问题，但我们可以通过一系列的方法来处理。识别异常数据、找出根本原因、充分分析、结合领域知识和专业工具，这些步骤都是处理异常数据的关键。通过不断积累实践经验和学习，我们可以更加熟练地处理异常数据，有效地将数据分析应用于实际工作中。

数据异常原因分析模板范文通用篇十二

通过异常数据的分析可以将入侵者的攻击流程直观的展示给人们。异常数据分析技术主要包括场景重构和报警融合。场景重构解决了传统入侵检测中存在着较高误报率和漏报率的问题，报警融合将大量的低级报警进行融合，确保攻击场景的完整性。han等设计了基于关联规则的入侵检测算法，通过对频繁子集的挖掘，成功检测出了已知攻击的变种。赵宁等人提出了基于流程化攻击场景重构技术，采用不同的关联模型对来源不同的报警进行关联，重构入侵者的入侵场景。daisuke提出了一种基于日志分析方法，通过对计算机网络日志进行分析，构建攻击者的攻击场景。把计算机网络安全的一些技术应用到入侵检测，得出攻击者的网络攻击流程。

本文提出的基于场景重构和报警融合的异常数据分析方法，其主要思路是：首先去除攻击失败的报警；然后反向关联，减少场景重构中一些不必要的`数据；最后对一些孤立报警进行必要的补充，来保证场景图的完整性。对报警进行精简与合并，此项工作主要由以下两个步骤完成：对具有重复关系的报警进行合并；删除攻击失败的报警。通过寻找各个攻击步骤之间存在的因果关系，将那些大量的、离散的报警合并成同一攻击的不同攻击阶段。本文所使用的算法是在文章的基础上添加了时间约束条件，即两条报警能进行关联的前提是这两条报警的时间差在一定范围之内。对于某一个入侵场景，首先找到该场景中报警类型级别比较高且时间靠后的五条报警，就从这些报警开始向前补充，将这些报警补充完后，判断此场景是否完整，若该场景图还存在遗漏，需要再进行一次遗漏报警的补充，直至场景图相对最完整。

3实验结果及分析。

上一节介绍了基于场景重构和报警融合的异常数据分析方法的具体流程，在本小节中，主要是将此方法得到的实验结果进行分析，验证本文所提出方法的必要性与可行性。1）报警融合步骤的必要性报警融合的主要目的是去除原始报警中冗余的报警，通过多次的实验，结果表明了在对报警信息进行关联分析时，必须要采取报警融合技术。2）基于异常数据进行入侵检测的可行性通过上面的实验，可以看出，通过报警融合确实减少了报警数量，但去掉的这些报警是否会影响场景图的完整性，下面对其进行分析。通过上图可以很清晰的看出攻击者的主要攻击步骤，即首先通过主机进行端口扫描，然后通过asp注入，添加超级用户，然后通过该用户对该网站进行操作管理，最后入侵网站成功。实际检测出的攻击场景图由图中虚线表示，即成功关联出了具有关联关系的报警信息，进行mssql注入时，会通过pangolin在主机增加一个用户，然后将此用户加入到管理员分组，提升此用户的权限，通过本文设计的系统进行关联时，将此步骤关联出来了。由此可以看出，本文的方法很大程度上避免了漏报，证明了该方法在可行性方面是没问题的。

4结论。

在攻击场景重构中，报警融合能有效的抽象出不同主机的行为，场景重构对每台主机可以实现攻击场景的重现。本文把这两者结合起来，提出了基于场景重构和报警融合的异常数据分析技术，先进行场景重构再进行报警融合，既保证了攻击场景图的全面性又保证了准确性，有利于从宏观上了解攻击者的攻击动机和过程。在下一步工作中，将对提出的算法进行进一步的优化，并对入侵知识库进行完善。