Page 172 - 统计创新与高质量发展

Statistical Innovation and High Quality Development
统计创新与高质量发展

2. 数据分类与标准化
（1）数据分类维度
按时间维度，将合同执行数据分为短期（如月度、季度）、中期（年度）和

长期（数年）数据。短期数据能反映合同执行的即时情况，如月度的生产进度、
成本支出等；中期数据可用于分析合同执行的阶段性成果和趋势，如年度的销售
额、利润等；长期数据有助于评估合同对企业战略目标的影响。按合同条款维度，
将数据分为交付相关数据（交付时间、交付数量、交付质量等）、付款相关数据

（付款时间、付款金额、付款方式等）、违约责任相关数据（违约次数、违约损
失等）。在建筑工程合同中，交付相关数据包括基础工程、主体结构、装修工程
等各阶段的实际交付时间和质量验收结果；付款相关数据涵盖预付款、进度款、
尾款的支付时间和金额；违约责任相关数据记录因工期延误、质量不达标等原因

产生的违约赔偿金额和次数。
（2）标准化方法
对于不同单位的数据，要进行单位统一。将不同供应商的交货时间数据统一
换算成以天为单位，若有的供应商交货时间以周为单位，需乘以 7 换算成天。对

于不同量级的数据，采用归一化方法，将数据映射到 [0, 1] 区间。在评估不同合
同的风险程度时，涉及合同金额、违约概率、损失金额等不同量级的数据，通过
归一化处理，使这些数据具有可比性。对于定性数据，如客户满意度分为非常满
意、满意、一般、不满意、非常不满意五个等级，可将其量化为 5、4、3、2、1，

便于统计分析。
（二）概率分布模型的应用
1. 常见分布模型的适配
（1）正态分布

在合同交付时间的不确定性分析中，若存在多个相互独立且影响程度相近的
因素，正态分布较为适用。在服装加工合同中，面料采购、裁剪、缝制、印染等
多个环节都会影响交付时间，且每个环节的时间波动相对稳定，假设面料采购时
间服从均值为 10 天、标准差为 2 天的正态分布，裁剪时间服从均值为 5 天、标

准差为 1 天的正态分布，缝制时间服从均值为 15 天、标准差为 3 天的正态分布，
印染时间服从均值为 7 天、标准差为 1.5 天的正态分布，根据正态分布的可加性，
总交付时间也近似服从正态分布，通过计算可得到总交付时间的均值和标准差，

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