它通常是通过对大量数据来进行搜集、整理、分析和计算而得到的一种综合性的指标，用于描述某个经济、社会或其他领域的量化指标或数据。

  在铁路行业，数果智能利用【统计指数】的特性，在数智云·智能指标管理平台中创建了诸如旅客发送量、客运收入、机车日产量等基础指标，搭建了运输生产指数的指标体系和分析模型，帮助客户更好的评估铁路运输的运营情况和发展的新趋势，定位和解决业务问题，实现高效管理和智慧决策！

  铁路运输属于资源运营型行业，其经营事物的规模广泛，涉及众多专业部门和关键的考核指标，然而这些考核指标之间缺乏关联性，难以全面评估铁路运输的经营状况。

  统计部门致力于寻求指标管理的解决方案，以实现对铁路集团经营状态的监控与分析，帮助管理层直观地了解铁路运输业务的真实波动情况。

  这些指标包括数量指标、质量指标和效率指标，它们的变动都会对整体经营情况产生一定的影响，准确评估每个指标的影响权重是一个困扰统计部门的问题。

  基于对铁路业务的深度学习和需求调研，来自数果智能的专家组采用了统计指数作为解决思路和方法。

  利用数智云·智能指标管理平台，我们将各专业的考核指标纳入统一管理，建立量化指标体系，客观准确地评估影响收入和成本的核心指标权重，综合分析各个指标对总体经营情况的影响程度，帮助铁路运输企业更好地了解自身的经营状况，为集团管理决策提供有力支持！

  以运输生产指数为例，包括了旅客运输指数、货物运输指数以及运输效率指数，下面还有各类具体指标共同构成。这些指标之间相互作用，并有必要进行多维度建模分析，以便更好地进行量化和关联分析。

  在指数模型建立之后，为了准确地分析每个指标在分析时所占的权重，铁路专家的经验变得尤为重要。

  因此，我们通过寻找铁路统计业务专家，并采用专家投票打分法，综合运用统计学的计算方式，成功确定了运输生产指数模型下每个指标的权重。这一过程能保证指数模型的分析结果和结论更加准确和可靠。

  为了更好地展现指数的趋势变化，我们决定综合采用环比法和定基法两种模式的优点，共同呈现指数的趋势。

  通过这种方法，我们大家可以更全面地了解指数的变动情况，为集团的运营决策提供更有力的参考。

  定基法：比较当前时期与基准时期的指数变动情况，可以反映指数的长期变化趋势。

  为了建立每个指标的基准值，我们应该先设定以2022年数据作为基数。在智能指标管理平台的多维分析工具中，我们将选择“旅客发送量”作为指数指标计算对象，并勾选其指标属性中的“基准值”。

  此时，通过编辑二次运算指标功能，对运输生产指数的计算公式进行修正，系统根据该公式计算本期指标值与基准值的比率，并考虑每个指标的权重，最终得出运输生产指数。

  通过绘制运输生产指数折线年的运输生产情况，反映出每个时期的生产情况和趋势，直观地展示指数的变化趋势和特征。

  环比法：比较当前时期与前一时期的指数变动情况，可以反映指数的短期变化趋势。

  同样进入智能指标管理平台的多维分析工具，我们将选择“旅客发送量”作为指数指标计算对象，改为勾选”基期“作为其指标属性。

  再次利用编辑二次运算指标功能，对运输生产指数的计算公式进行修正，系统将根据这个公式，计算每个指标本期数值除以指标基期数值的结果，并以每个指标的权重为依据，最终计算出运输生产指数。

  通过运输生产指数折线图，我们大家可以反映出当期生产与去年对比情况。当指数值大于100时，意味着当期生产相对去年有所提高，反之则表示当期生产相对去年有所下降。

  智能指标管理平台还支持富文本功能，我们大家可以采用更加丰富的样式去显著突出指数值，除了以折线图的形式呈现指数的趋势变化，我们还能够正常的使用表格的方式对指数指标进行明细说明，通过结合日常分析工具整合图表，我们大家可以更好地满足统计部门日常指数分析的业务场景！

  通过统计指数方案的应用，可以直观地反映出其经营波动情况，有助于企业及时作出调整经营策略。

  针对铁路运输企业资源运营型的行业特点，统计指数构建了完整的指标关联分析模型，能够在一定程度上帮助统计部门从整体角度解决业务复杂性带来的经营指标难以衡量问题。

  通过统计指数方法，可以建立量化指标体系，准确、全面评估铁路集团的经营状况。

  在统计指数模型中，我们大家可以客观准确地评估影响铁路运输企业收入和成本的指标权重，有助于帮企业进行合理的资源配置和决策制定。

  通过运用统计指数方法，可以缩短数据分析的时间，提升客户业务现状的分析效率。

  通过对铁路集团客户业务现状进行指数分析，为相关决策提供科学依据，帮企业做出合理的运营决策！

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