任务7.ppt
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任务7分析市场调查资料,目标能力1、识记定性分析的操作要领2、对数据进行简单描述分析3、对数据进行简单解析分析核心能力1、定性分析2、平均数分析3、离散程度分析,任务解析,市场调查与分析任务7:
分析市场调查资料,分项任务7.1定性分析,分项任务7.2定量描述分析,分项任务7.3定量解析分析,任务导入,重要知识7-1,调查资料分析的意义分析是把事物、现象、概念分成较为简单的组成部分,找出这些部分的本质属性和彼此之间的联系。
分析市场调查资料就是以某种有意义的形式或次序把收集到的资料重新展现出来分析。
分析调查资料的方法1、定性分析(定性表示“性质”)2、定量分析(定量表示“程度”,用数据表示),如,在市场调查中发现,A产品市场占有率为5%,B产品市场占有率为10%,这就是定量。
说B产品比A产品更受欢迎,这就是定性。
7.1定性分析,任务先行,我们把调查数据资料图表化之后,仅仅是对其作了简单处理,还需要进行具体、深入的分析,才能使这些资料说明一定问题,具有实际意义,最终应用于市场调查活动实际。
我们可以采用定量分析方法分析调查资料,得到对调查对象的本质、趋势及规律的性质方面的认识。
其方法依据是科学的逻辑判断即推理。
请进入任务环节。
7.1.1定性分析的操作,1、审读资料数据2、知识准备3、制定分析方案指整体性考虑分析什么材料,用什么理论,从什么角度对调查资料数据进行解释。
4、分析资料,7.1.2选择定性分析方法,1、对比分析将被比较的事物和现象进行对比,找出其异同点,从而分清事物和现象的特征及其相互联系。
例7-1在调查洗衣机销售情况时,通过对普通洗衣机的销售分析,得出结论,来推断全自动洗衣机的销售变化规律及特点。
(普通洗衣机与全自动洗衣机对比),2、推理分析由一般性的前提推导出个别性的结论。
例7-2早在20世纪60年代,日本汽车丰田公司就对世界上主要汽车生产国生产的汽车型号、能源消耗的情况进行过市场调查。
结果,调查结果发现各国生产的汽车油耗普遍较高,而石油资源是不可再生资源。
于是意识到:
一旦发生能源危机,小排量、低油耗汽车一定畅销。
很快在调查的基础上做出决策,进行低油耗车型的生产项目。
结果1973年石油危机爆发,丰田公司生产的低油耗车型大举进入美国市场,占据了很大市场份额。
前提:
各国生产的汽车油耗普遍较高,而石油资源不可再生;结论:
一旦发生能源危机,小排量、低油耗汽车一定畅销。
3、归纳分析由具体、个别或特殊的事例推导出一般性规律及特征。
完全归纳根据调查问题中的每个对象的某种特征属性,概括出该类问题的全部对象整体所拥有的本质属性。
如,太平洋已经被污染;大西洋已经被污染;印度洋已经被污染;北冰洋已经被污染;(太平洋、大西洋、印度洋、北冰洋是世界上全部的大洋)所以地球上的所有大洋已经被污染。
又如,张一不是有出息的;张二不是有出息的;张三不是有出息的;(张一、张二、张三是老张汉仅有的三个孩子)所以,老张汉的孩子都不是有出息的。
完全归纳的前提:
无一遗漏的考察了一类事物的全部对象,断定了该类中每一对象都具有(或不具有)某种属性,结论断定的是整个这类事物具有(或不具有)该属性。
完全归纳的作用:
如:
“某班的五名班委都考上了大学”、“这批彩电全部合格”、“某校的语文教师全部获得了高校教师任职资格”等结论,都是通过完全归纳获得的,简单枚举根据目前调查所掌握的某类问题一些对象所具有的特征,而且没有反例的情况下,来归纳出该类问题整体所具有的该种特征。
简单枚举的前提:
考察的只是一类事物的部分对象,断定的是该类中的部分对象具有(或不具有)某种属性,结论断定的是整个该类事物具有(或不具有)该种属性。
简单枚举的作用:
如“谦虚使人进步,骄傲使人落后”、“蚂蚁搬家、大雨哗哗”、“早霞不出门,晚霞行千里”、“种瓜得瓜,种豆得豆”等格言谚语就是用它概括出来的。
科学归纳根据某类问题中的部分对象与某种特征之间的必然联系,归纳出该类问题所有对象都拥有的某种特质。
如:
直角三角形内角和是180度;锐角三角形内角和是180度;钝角三角形内角和是180度;直角三角形,锐角三角形和钝角三角形是全部的三角形;所以,一切三角形内角和都是180度。
7.2定量描述分析,任务提示,本分项任务将引领你按成数据资料的描述性统计分析工作!
任务先行,可以通过对调查数据的统计和计算分析,得到一定的结果,这个结果就可以用来描述和评价调查现象的数量特征和规模。
如2007年9月,中国进出口总额达2010.49亿美元,同比增长19.8%。
这就是通过统计分析,得出的一个外贸增长规模。
重要知识7-2,什么是描述性统计分析?
描述性统计分析属于定量分析,是指对调查数据作相应的整理、加工和概括、用来描述总体特征的一种统计分析方法。
描述性统计分析是一种非常有效的概括大规模数据特征的方法。
7.2.1分析数据的集中趋势,数据的集中趋势分析在于揭示被调查者回答的集中程度,数据的集中趋势是指大部分变量值趋向某一点,将这一点作为数据分布的中心。
表7-1大学生月均生活费支出数据,以上资料显示,大学生月均生活费开支额在300350元附近的消费人数较多,这里就是数据分布的中心区域,实际意义就是:
被调查的大学生月均生活支出大部分集中在300350元这个范围之内。
集中趋向数据反映了社会经济状况的特性,即总体的社会经济数量特征存在着差异,但客观上还存在着一个具有实际经济意义的、能反映总体中各单位数量一般水平的数值。
用来表述数据集中趋势的计量:
1、算数平均数2、中位数3、众数,1、平均数平均数是数列中全部数据的一般水平,是数据数量规律性的一个基本特征值,反映了一些数据必然性的特点。
平均数包括算数平均数、调和平均数和几何平均数,这里只说明最简单的算术平均数。
简单的算术平均数公式为:
代表算术平均数;x代表各单位标志值;是总和符号;n代表总体单位数。
利用平均数,可以反映现象一般水平的变化趋势或规律,分析现象间的相互关系等等。
例7-3某公司2006年每月销售记录,如表7-2所示。
表7-2某公司2006年每月销售记录,该公司2006年月平均销售额为多少?
则该公司2006年每月平均销售额为30.25万元。
30.25万元充分说明了2006全年的平均销售水平,同时也可与上一年数据进行比较分析,也能为下一年度的经营活动或销售计划制定等工作提供数据准备。
2、众数众数是数据中出现次数最多的变量值。
我们可以利用众数来说明社会经济现象的一般水平。
例如,为了掌握集市上某种商品的价格水平,不必全面登记该商品的成交量和成交额,只采用该商品在市场上最普遍的成交价即可。
在商业上,如服装、皮具销售量多的型号,就是该商品销售的众数,可作为这些商品的加工订货或进货的依据。
例7-3甲组数据:
2、2、3、3、4的众数是多少?
乙组数据:
1、2、3、4的众数是多少?
注:
对于一组数据,可能会出现两个或两个以上的众数,也可能没有众数。
(2、3),(没有),例7-4某厂商各号羊毛衫的销售情况如图所示,该厂商羊毛衫销量的众数为多少?
是哪一型号的羊毛衫?
最大次数48所对应的标志值是100,则100cm这一型号为销售众数。
表7-3某厂商各号羊毛衫的销售情况,3、中位数是将数据按某一顺序(从大到小,或相反)排列后,出在最中间的位置的数值。
例7-5
(1)某企业委托市场调查公司对顾客在某一时间段内购买其生产的日用品次数进行调查,对15个顾客的调查结果按次数排列是:
0、0、0、0、1、1、1、1、1、2、2、2、3、7、9则他们的中位数是1。
例7-5
(2)某企业委托市场调查公司对顾客在某一时间段内购买其生产的日用品次数进行调查,对16个顾客的调查结果按次数排列是:
0、0、0、0、1、1、1、1、1、2、2、2、2、3、7、9则他们的中位数是(1+1)/2=1。
对于N个数据,若N为奇数,则排序之后的第(N+1)/2位置的数据就是中位数;若N为偶数,则排序后的第N/2位置的数据与N/2+1位置的数据的平均值就是中位数。
4、平均数、中位数及众数的异同点相同点:
都是用来描述数据集中趋势的统计量不同点:
定义不同求法不同个数不同(平均数和中位数都具有唯一性,但众数有时不具有唯一性。
)代表不同平均数:
反映了一组数据的平均大小,常用来代表数据的“平均水平”。
中位数:
像一条分界线,将数据分成前半部分和后半部分,因此用来代表一组数据的“中等水平”。
众数:
反映了出现次数最多的数据,用来代表一组数据的“最多水平”。
作用不同平均数:
是统计中最常用的数据代表值,比较可靠和稳定,因为它与每一个数据都有关,反映出来的数据最充分。
平均数既可以描述一组数据本身的整体平均情况,也可以用来作为不同组数据比较的一个标准。
因此,它在生活中应用最广泛,比如我们经常所说的平均成绩、平均身高、平均体重。
中位数:
作为一组数据的代表,可靠性比较差,因为它只利用了部分数据。
但当一组数据的个别数据偏大或偏小时,用中位数来描述该组数据的集中趋势就比较合适。
众数:
作为一组数据的代表,可靠性也比较差,因为它也只利用了部分数据。
在一组数据中,如果个别数据有很大的变动,且某个数据出现的次数最多,此时用该数据(即众数)表示这组数据的集中趋势就比较合适。
7.2.2分析数据的离散程度,仅有集中趋势的统计还不能完全准确地描述各个变量,这是因为它没有考虑到变量的离散趋势。
所谓离散趋势,是指一组数据之间的离散程度。
反映各数据远离其中心的程度,称为离散程度。
例7-6对2010级的3个班各抽5名同学进行外语测验,他们的成绩分别如下:
甲班:
68、69、70、71、72=70乙班:
45、62、70、78、95=70丙班:
15、60、80、95、100=70,如果仅以平均数作为衡量标准看,三个班的外语水平没有什么差别,但从实际数来看,甲班学生的水平整齐一致,乙班学生的水平参差不齐,丙班学生的水平相差悬殊,1、全距含义:
全距是所有数据中最大数值和最小数值之差,也就是全距=最大值-最小值。
例7-7某生产班组11个工人日产零件数为15,17,19,20,22,22,23,23,25,26,30件,其中最高日产零件数为30件,而最低日产零件数为15件,全距用R表示,即:
R=30-15=15(件),例7-7:
有两个学习小组的统计学成绩分别为:
第一组:
60,70,80,90,100第二组:
78,79,80,81,82很明显,两个小组的考试成绩平均分都是80分,但是哪一组的分数比较集中呢?
如果用全距指标来衡量,则有:
1006040(分)82784(分)这说明第一组资料的标志变动度远大于第二组资料的标志变动度。
根据以上的分析,可以得出结论,全距越长说明数据越离散;反之,全距越短说明数据越集中。
作用:
实际工作中,全距可以用来检查产品质量的稳定性和进行质量控制。
在正常生产的条件下,产品质量比较稳定,全距在一定范围内波动。
若全距超过给定的范围,就说明有不正常情况产生。
所以,全距有助于及时发现问题,以便采取措施,保证产品质量。
缺陷:
全距是测定标志变动程度的一种粗略方法。
它计算简便,易于理解。
但它只受极端值的影响,不受中间标志值的影响,测定的结果往往不能反映数据的实际离散程度。
练习自动化生产线上,两台数控机床同时生产直径为40.00毫米的零件,为了检验产品的质量,从产品中各抽出10件进行测量,结果如下(单位:
毫米)。
(1)机床甲的平均数是40毫米机床乙的平均数是40毫米
(2)就生产的10个零件的直径变化范围,你认为哪个机床生产的质量好?
答:
因为甲的全距为0.12,乙的全距为0.22,所以甲机床生产的质量较好。
2、平均差总体所有单位的平均值与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。
离差:
是单项数值与平均值之间的差。
平均差可以反映平均数代表性的大小,由于平均差的计算涉及了总体中所有的数据,因而能够更加综合地反映总体数据的离散程度。
其计算公式为:
式中()代表离差,n为离差的项数。
问:
为什么是离差的绝对值?
因为各个数值对算术平均数的离差有正有负,其和为0,因此必须采用离差的绝对值来计算平均数。
例7-7某企业部门一和企业部门二各有10明员工,日销售量如表7-4所示,分别计算平均差。
表7-4平均差计算表,由此可见,第一部门平均差比第二部门小,所以第一部门平均数的代表性比第二部门大。
一般,平均差的数值越大,则其平均数的代表性越小,说明该组变量值分布越分散;反之,平均差的数值越小,则其平均数的代表性越大,说明该组变量值分布越集中。
3、方差和标准差,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量,是测量数据离散程度最主要的方法。
一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
方差是标准差的平方。
方差计算公式为:
计算方差时用到了所有的数据。
方差越小,数据的离散程度越小。
样本的标准差是方差的平方根,公式为:
例7-8甲乙两个企业某年各月总销售额资料如表7-5所示。
分别计算他们全年平均月销售额及月销售额分布的标准差。
表7-5两企业各月销售额资料对比分析计算表,根据上述资料计算得到:
虽然甲乙两个企业年销售额均为1200万元,月平均销售额也均为100万元,但乙企业的标准差高达29.149万元,远大于甲企业的标准差3.606万元,说明乙企业的月平均销售额100万元的代表性较差,各月销售额分布非常不均衡。
计算结果表明,方差越大,标志变动程度越大;方差越小,标志变动程度越小。
7.2.3综合指标分析,指标指标是说明总体数量特征的概念。
例如,在工业普查中,所有工业企业构成总体,工业企业总数、工业职工总数、工资总额、平均工资、固定资产总值、利润总额等就是指标,它们都从不同的方面反映总体的数量特征。
综合指标分析将运营能力、偿债能力、获利能力和发展能力指标等诸方面纳入一个有机的整体之中,全面地对企业经营状况、财务状况进行解剖与分析。
包括总量指标、平均指标、相对指标、强度指标等。
1、总量指标含义反映的是观察对象在具体时间和空间内的总体规模的水平。
总量指标的种类按其所反映的内容不同a、总体标志总量(标志:
表明总体单位属性或数量的名称)总体中各单位标志值总和。
b、总体单位总量总体内所有单位的总数。
二者区别:
总体单位总量只能有一个,总体标志总量可以有多个;总体标志总量只能是数量标志。
例7-9考察某地区工业企业生产经营情况时,全部工业企业构成一个总体,其中每一个企业为一个单位,全部企业则构成了总体单位总量指标,用以反映总体规模的大小,而其他如人数、总产量、实现利润、年末固定资产总值等,则构成标志总量指标,用以全面分析该地区工业企业的状况。
注意:
总体单位总量和总体标志总量并不是固定不变的,二者随着研究目的的不同而变化。
例7-10当研究企业平均规模时,以企业为总体单位,企业总数为单位总量,各企业工人总数、总产量、总利润等位标志总量;当研究企业整个工人状况时,总体为全体工人,则各企业工人总数为单位总量,这时,企业的总产量、工人的劳动强度、劳动报酬等成为标志总量。
按其所反映的时间状况不同a、时期指标概念:
反映某种社会经济现象在一段时间发展变化结果的总量指标。
例如,某种产品的产量、商品销售额、工资总额、国民生产总值等都是时期指标。
特点:
时期指标是通过连续不断登记汇总而取得的,在时期数列中各个指标可以相加,指标数值的大小与所属时期的长短直接相关。
一般来讲,时期越长,指标数值就越大。
比如说,1月份的产量与2月份、3月份的产量相加就是一季度的总产量。
b、时点指标概念:
反映社会经济现象在某一时间(瞬间)状况上的总量指标。
例如,某一时刻的人口数,某一天的企业数,某一个月末的流动资金余额等。
特点:
时点指标是通过一次性登记取得的,不同时点上的两个时点指标数值相加不具有实际意义。
数值大小与登记时间的间隔长短无关。
时点指标仅仅反映社会经济现象在一瞬间上的数量,每隔多长时间登记一次对它没有影响。
比如,某家企业2006年末货币资金余额为55万元,它只能说明该企业在2006年12月31号这一天结账时,账面上的银行存款余额与现金余额的合计数为55万元,它不能由2006年各个月月末货币资金余额数相加而求得。
所以,两个时点指标的大小与时间间隔的长短没有直接关系。
二者区别:
1、时期指标的指标值具有连续性,而时点指标的指标值不具有连续性。
2、时期指标的指标值可以累计相加,而时点指标的指标值不能累计相加。
3、时期指标指标值的大小与所包含的时期长短有直接关系,而时点指标指标值的大小与时间间隔长短无直接关系。
时期指标一般用“某年”、“某季“、”某月“或”某段时期“等方式,时点指标一般是用”期初“、”期末“、”某月底“、”某一天“等方式,例如,2005年产值为50万元,指的是从2005年1月1日起至2005年12月31日止这段时间内实现的总产值,是每一天的产值之和。
2月初工人数为680人,指的是2月1日这一天在岗的工人数,它是通过当天统计登记而得的。
按其所采用计量单位的不同a、实物指标以实物单位计量的统计指标。
第一,自然单位,如人口以“人”为单位,汽车以“辆”为单位,牲畜以“头”为单位等。
第二,度量衡单位,如煤炭以“吨”为单位,棉布以“尺”或“米”为单位,运输里程以“千米”为单位。
第三,双重单位,如发电机按台/千瓦计算,重型设备按吨/台计算。
b、价值指标以货币单位计量的统计指标。
如国内生产总值、商品销售额、财政收入、工资总额等。
c、劳动量指标以劳动单位即工日、工时等劳动时间计量的统计指标。
2、平均指标含义反映现象总体各单位某一数量标志在一定时间、地点、条件下所达到的一般水平,是统计中最常见、最常用的指标之一。
如2005年全国城镇单位在岗职工年平均工资为18405元,日平均工资为73.3元。
作用a、将不同总体的某一变量值进行比较。
如要比较甲、乙两个城市的住房条件的差别情况,就不能用这两个城市的部分或住宅的总面积来进行比较,只有用人均居住面积这个平均标准,才能进行有针对性的比较。
b、可以研究总体某一标志值的一般水平在时间上的变动,从而说明现象发展的规律性。
例7-112000年以来某市居民人均住宅面积情况,如表7-6所示。
表7-62000年以来某市居民人均住宅面积统计情况,通过资料可以看出居民的居住水平在不断的提高。
种类a、算术平均数简单算术平均数对每一个标志值一一加总得到的标志总量除以单位总量求出的平均指标。
计算公式如下:
式中:
代表算术平均数;x代表各单位标志值;是综合符号;n代表总体单位数。
例7-12某工厂某生产班组有11个工人,各人日产量为15,17,19,20,22,22,23,23,25,26,30件,则平均每工人日产量件数为:
调和平均数先将各数据取倒数平均,然后再取倒数,故又称倒数平均数。
计算公式为:
例7-13水果甲级每元1公斤,乙级每元1.5公斤,丙级每元2公斤。
问:
(1)若各买1公斤,平均每元可买多少公斤?
(2)各买6.5公斤,平均每元可买多少公斤?
式中:
代表调和平均数;x代表各单位标志值;是总和符号;n代表总体单位数,
(1),
(2),3、相对指标含义两个有联系的指标的数值之间对比的比值,是统计分析的重要方法。
类型结构相对指标总体中各个构成部分与总体数值对比所得到的比率。
其计算公式如下:
如,2004年年末我国总人口为129988万人,其中:
014岁27947万人,比重为21.5%;1564岁92184万人,比重为70.9%;65岁及以上9857万人,比重7.6%。
这些百分数反映了我国人口在年龄上的结构情况。
比较相对指标不同总体同类现象指标数值的比率。
其公式为:
如,2000年北京市生产总值为2460.5亿元,上海市生产总值为4551.2亿元,天津市生产总值为1639.4亿元,则上海市生产总值为北京市生产总值的1.85倍,而北京市生产总值又为天津市生产总值的1.5倍。
比例相对指标总体中不同部分数量对比的相对指标,用于分析总体范围内各个局部、各个分组之间的比例关系和协调平衡状况。
其公式为:
比例相对指标=总体中某一部分数值/总体中另一部分数值如,某大学2005年招收男生1273人,女生627人,则新生的性别比例指标为203.03%(以女生为100),或男生数与女生数之比为2.03:
1。
强度相对指标两个性质不同但有一定联系的总量指标之间的对比。
其公式为:
强度相对指标=某种现象重量指标/另一个有联系而性质不同的现象总量指标如,2005年我国国内生产总值为182321亿元,全国人口130756万人,则平均每人的国内生产总值为13943.6元人口密度=人口总量指标/面积总量指标,例7-14某企业1997年某种产品单位成本为800元,1998年计划规定比1997年下降8%,实际下降6%。
企业1998年产品销售量计划为上年的108%,19971998年动态相对指标为114%,试确定:
该种产品1998年单位成本计划与实际的数值。
1998年单位产品成本实际比计划多或少降低的百分点。
解:
1998年计划单位产品成本800x(100%-8%)=736(元)实际单位产品成本800X(100%-6%)=752(元)单位产品成本计划完成程度相对数=1998年实际比计划少降低6%-8%=2%即2个百分点。
怎样运用平均数分析数据的集中趋势?
完成本分项任务后,请进行自我测试:
你是否能够初步运用一些简单方法对市场调查资料进行集中趋势分析?
每日一练,分项任务小结,7.3定量解析分析,7.3.1数据的相关分析,1、相关分析的适用相关分析主要用来分析那些具有密切关联又不能用函数关系精确表达的变量之间的关系。
比如,购买者的消费额和自身的收入密切相关,但是购买者的收入并不能完全确定他们的消费额,影响消费的因素还有很多,包括消费观念、生活习惯、季节气候等等。
对于这种不能用线性关系或其他函数关系式来精确描述的变量间的关系就可以用相关分析等方法来解决它。
2、相关分析的意义相关分析是研究变量之间关系的紧密程度,并用相关系数来表示。
其目的是揭示现象之间是否存在相关关系,确定相关关系的表现形式以及确定现象变量间相关关系的密切程度和方向。
2、相关系数说明两个现象之间相关关系密切程度的指标。
3、相关的种类相关系数用字母R表示,R的范围在-1到+1之间。
R0时为正相关(自变量增长,因变量也跟着增长)R0时为负相关(因变量值随着自变量值的增大(或减小)而减小(或增大)的现象)R的绝对值越接近1,相关越密切;越接近于0,相关越不密切。
7.3.2数据的回归分析,1、含义回归分析是对自变量和因变量的调查数据进行分析、计算并归纳出一个反应因变量与自变量之间统计数据关系的经验公式,y=a+bx.2、回归分析的适用在市场调查数据分析中,回归分析能够解决诸如汽车销售量受那些因素的影响、降价能否增加销量、降价能在多大程度上增加销量等,这些在数据上可归纳为若干变量之间是否存在相互依存或相互依存程度有多大的问题。
3、相关分析与回归分析的区别相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度,一般不区别自变量或因变量。
回归分析则要分析现象之间相关的具体形式,确定其因果关系,并用数学模型来表现其具体关系。
比如说,从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关,但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响,影响程度如何,则需要通过回归分析方法来确定。
根据市场调查与预测业务活动顺序,本任务是分析市场调查资料。
调查资料分析是一项复杂的工作,主要包括定性分析方法和定量分析方法。
要明确定性分析方法中对比法、演绎法和归纳法的特点和应用范围。
要重点掌握定量分析方法,学会应用定量分析方法对一些简单的调查资料进行分析研究。
定性分析和定量分析相互补充并同等重要,在市场调查中应根据事物的性质及调查目的分别选用,或混合使用,不用主观偏向以防。
核心技能:
定性分析定量描述分析定量解析分析课堂讨论:
1、资料分析的意义有哪些?
2、定性分析在资料数据分析中有什么意义?
3、为什么要进行描述性统计分析?
4、为什么要进行解析性统计分析?
任务7小结,实训操作,
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