分析流程及方法

Ⅰ 數據分析有哪些流程

1.分析設計

首先是明確數據分析目的，只有明確目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，亦即目的引導。當分析目的明確後，我們需要對思路進行梳理分析，並搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干個不同的分析要點，也就是說要達到這個目的該如何具體開展數據分析?需要從哪幾個角度進行分析?採用哪些分析指標?採用哪些邏輯思維?運用哪些理論依據?

2.數據收集

數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里的數據包括一手數據與二手數據，一手數據主要指可直接獲取的數據，如公司內部的資料庫、市場調查取得的數據等;二手數據主要指經過加工整理後得到的數據，如統計局在互聯網上發布的數據、公開出版物中的數據等。

3.數據處理

數據處理是指對採集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。如果數據本身存在錯誤，那麼即使採用最先進的數據分析方法，得到的結果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。

4.數據分析

數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。在確定數據分析思路階段，數據分析師就應當為需要分析的內容確定適合的數據分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭數據，從容地進行分析和研究了。

5.數據展現

通過數據分析，隱藏在數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那麼通過什麼方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目瞭然。一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，即用圖表說話。

6. 報告撰寫

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。

Ⅱ 精益生產現場管理流程的分析方法是什麼

精益生產現場管理流程的分析方法是：
1、展開預備調查
當問題明確，調查對象已經決定時，要先展開預備調查，必須得知以下項目。
·製品的生產量。
·製品的內容，品質的標准。
·檢查的標准 （中間檢查、出貨檢查的做法）。
·設備的配置 （擺設）。
·工程的流動 （分歧、合流的狀況）。
·原料 （原料類型）。
2、製作「流動工程圖」
隨著製品的流動，員工在製作精益生產「流動工程圖」時，必須考慮作業的目的，將製品分為加工、搬運、檢查及停滯類型。若為停滯類型，則要考慮其是計劃性事件還是偶發事件；之後，再將其區分為儲藏及滯留。檢查也可分為數量檢查和品質檢查。
3、測定必須項目
流動工程圖製成後，將測定的各工程的必要項目計入。項目測定工作需直接到現場進行，如此，測得的數據才更具准確性。
4、整理分析的結果
將計入工程圖的各種測定結果整理成一張表。表中可以明確體現加工給製品增加的所有價值，以及各種問題。
5、制定改善方案
改善人員可依據製品工程分析表中的調查項目、平面流向圖及整理表找出問題點，再由此引出新的改善構想，進而完善改善方案。
6、實施與評價改善方案
改善方案確定後，就應試著實施。但在實施時，考慮到新的作業方法可能會讓員工不適應，因此，精益生產現場管理者必須施以員工充分的訓練，讓他們熟悉作業後，再開始測定及評價。改善方案在實施過程中，現場管理者必須積極地予以修正，直到作業暢通無阻為止。
7、使改善方案標准化
改善方案達到預期目的後，應將其予以標准化，以防現場活動再恢復到以前的狀況。

Ⅲ 財務分析的基本程序和步驟有哪些

財務分析的基本程序和步驟有：
第一，確立分析目標，明確分析內容；
第二，收集分析資料；
第三，確定分析基準；
第四，選擇分析方法；
第五，做出分析結論，提出相關建議。

Ⅳ 數據分析的過程包括哪些步驟

大數據的好處大家都知道，說白了就是大數據可以為公司的未來提供發展方向。利用大數據就離不開數據分析。而數據分析一般都要用一定的步驟，數據分析步驟主要包括4個既相對獨立又互有聯系的過程，分別是：設計數據分析方案、數據收集、數據處理及展現、數據分析4個步驟。

設計數據分析方案
我們都知道，做任何事情都要有目的，數據分析也不例外，設計數據分析方案就是要明確分析的目的和內容。開展數據分析之前，只有明確數據分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的數據沒有指導意義，甚至可能將決策者帶進彎路，不但浪費時間，嚴重時容易使公司決策失誤。
當分析的數據目的明確後，就需要把他分解成若干個不同的分析要點，只有明確分析的目的，分析內容才能確定下來。明確數據分析目的的內容也是確保數據分析過程有效進行的先決條件，數據分析方案可以為數據收集、處理以及分析提供清晰地指引方向。根據數據分析的目的和內容涉及數據分析進行實施計劃，這樣就能確定分析對象、分析方法、分析周期及預算，保證數據分析的結果符合此次分析目的。這樣才能夠設計出合適的分析方案。

數據收集
數據收集是按照確定的數據分析內容，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。數據收集主要收集的是兩種數據，一種指的是可直接獲取的數據，另一種就是經過加工整理後得到的數據。做好數據收集工作就是對於數據分析提供一個堅實的基礎。

數據處理
數據處理就是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合的數據分析的樣式和數據分析的圖表，數據處理是數據分析必不可少的階段，數據處理的基本目的是從大量的數據和沒有規律的數據中提取出對解決問題有價值、有意義的數據。同時還需要處理好骯臟數據，從而凈化數據環境。這樣為數據分析做好鋪墊。

數據分析
數據分析主要是指運用多種數據分析的方法與模型對處理的數據進行和研究，通過數據分析從中發現數據的內部關系和規律，掌握好這些關系和規律就能夠更好的進行數據分析工作。
數據分析的步驟其實還是比較簡單的，不過大家在進行數據分析的時候一定寧要注意上面提到的內容，按照上面的內容分步驟做，這樣才能夠在做數據分析的時候有一個清晰的大腦思路，同時還需要極強的耐心，最後還需要持之以恆。

Ⅳ 數據分析的基本流程是什麼

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

Ⅵ 試述分析化學中 樣品分析的一般步驟有哪些

樣品分析一般步驟：
1.首先檢測樣品的理化指標(pH,粘度，酸值等);
2.對樣品進行分離提純，得到各性狀下的單一成分;
3.SEM+EDS，可以通過掃描電鏡和能譜，獲知形貌、粒徑分布、元素半定量等，為後續分析做個參考。
4.FITR，紅外光譜分析。通過紅外，可以或者很多官能團結構或者直接獲得樣品成分;
5.進行頂空GC-MS。如果樣品是無機和有機混合物，可以獲得樣品有機物成分;
6.高分辨ICP-MS。可以獲知樣品全元素分布;
7.核磁;
成分分析需要注意什麼問題?
1.有效成分含量太低，在分離過程中獲取不到或者被分離手段污染得不到相應成分。
2.樣品雜質含量太多，在檢測過程中，雜質會對結果造成誤判。
3.樣品中有同分異構體，這樣的成分在檢測手段上很難區分。
4.樣品中有螯合物或者聚合物，這樣分析的結果很難得到原料是什麼。
5.樣品分離後的產物，在現有資料庫中無法匹配到數據。

Ⅶ 操作流程分析如何做方法是什麼

操作流程分析是將生產線操作流程進行拆分，然後逐一分析，找到不規范的步驟和對應的時間，進行操作流程分析可以用vioovi的ECRS工時分析軟體⌄這個軟體做操作流程分析很簡單，而且分析的結果也沒什麼誤差，能給操作分析工作帶來很多方便。

Ⅷ 數據分析常見流程有哪些

首先，你得知道為什麼分析?弄清楚此次數據分析的目的。比如，什麼類型的客戶交貨期總是拖延。你所有的分析都的圍繞這個為什麼來回答。避免不符合目標反復返工，這個過程會很痛苦。

2、分析目標是誰?

要牢記清楚的分析因子，統計維度是金額，還是產品，還是供應商行業競爭趨勢，還是供應商規模等等。避免把金額當產品算，把產品當金額算，算出的結果是差別非常大的。

3、想達到什麼效果?

通過分析各個維度產品類型，公司采購周期，采購條款，找到真正的問題。例如這次分析的薄弱環節供應商，全部集中采購，和保持現狀，都不符合利益最大化原則。通過分析，找到真正的問題根源，發現精細化采購管理已經非常必要了。

4、需要哪些數據?

采購過程涉及的數據，很多，需要哪些源數據?采購總額?零部件行業競爭度?貨款周期?采購頻次?庫存備貨數?客戶地域因子?客戶規模?等等列一個表。避免不斷增加新的因子。

5、如何採集?

資料庫中供應商信息採集,平時供應商各種信息錄入,產品特性錄入等,做數據分析一定要有原料,否則巧婦難為無米之炊。

6、如何整理?

整理數據是門技術活。不得不承認EXCEL是個強大工具，數據透視表的熟練使用和技巧，作為支付數據分析必不可少，各種函數和公式也需要略懂一二，避免低效率的數據整理。Spss也是一個非常優秀的數據處理工具，特別在數據量比較大，而且當欄位由特殊字元的時候，比較好用。

7、如何分析?

整理完畢，如何對數據進行綜合分析，相關分析?這個是很考驗邏輯思維和推理能力的。同時分析推理過程中，需要對產品了如指掌，對供應商很了解，對采購流程很熟悉。看似一個簡單的數據分析，其實是各方面能力的體現。首先是技術層面，對數據來源的抽取-轉換-載入原理的理解和認識;其實是全局觀，對季節性、公司等層面的業務有清晰的了解;最後是專業度，對業務的流程、設計等了如指掌。練就數據分析的洪荒之力並非一朝一夕之功，而是在實踐中不斷成長和升華。一個好的數據分析應該以價值為導向，放眼全局、立足業務，用數據來驅動增長。

8、如何展現和輸出?

數據可視化也是一個學問。如何用合適的圖表表現?每一種圖表的寓意是什麼?下面列舉下常用的8個圖表：

1)折線圖：合適用於隨時間而變化的連續數據，例如隨時間收入變化，及增長率變化。

2)柱型圖：主要用來表示各組數據之間的差別。主要有二維柱形圖、三維柱形圖、圓柱圖、圓錐圖和棱錐圖。

3)堆積柱形圖：堆積柱形圖不僅可以顯示同類別中每種數據的大小，還可以顯示總量的大小。

4)線-柱圖：這種類型的圖不僅可以顯示出同類別的比較，還可以顯示出趨勢情況。

5)條形圖：類似於橫向的柱狀圖，和柱狀圖的展示效果相同，主要用於各項類的比較。

6)餅圖：主要顯示各項佔比情況。餅圖一般慎用，除非佔比區別非常明顯。因為肉眼對對餅圖的佔比比例分辨並不直觀。而且餅圖的項，一般不要超過6項。6項後建議用柱形圖更為直觀。

7)復合餅圖：一般是對某項比例的下一步分析。

8)母子餅圖：可直觀地分析項目的組成結構與比重

圖表不必太花哨，一個表說一個問題就好。用友好的可視化圖表，節省閱讀者的時間，也是對閱讀者的尊重。

有一些數據，辛辛苦苦做了整理和分析，最後發現對結論輸出是沒有關系的，雖然做了很多工作，但不能為了體現工作量而堆砌數據。

在展現的過程中，請註明數據的來源，時間，指標的說明，公式的演算法，不僅體現數據分析的專業度，更是對報告閱讀者的尊重。

Ⅸ 財務分析的內容、方法、流程是什麼

一、公司財務分析的主要內容
進行公司財務分析時應主要針對以下內容進行：
(1)公司的獲利能力分析。主要分析公司的主營業務利潤是否持續增長。利潤是公司生產經營的目標和出發點。
(2)對於公司持續經營條件的分析。分析企業能否持續經營，企業的持續經營能力關繫到企業的發展方向。對於企業持續經營能力分析主要分析企業的戰略目標、企業研究開發費用所佔具的比例和企業主要營業的業務情況、資產負債情況。
(3)公司管理人的管理能力分析。主要對利潤表中的費用進行研究，看是否存在管理費用過高的情況。
(4)公司成長性分析。主要分析公司的潛在利潤、產品的成長性、投入和產出是否是一致的。
二、公司財務分析的基本方法以及程序
公司財務分析基本方法有以下幾種：
(1)趨勢分析法。通過將同一系列指標放到一起去分析，可以揭示公司存在的問題和預測公司的發展變化。
(2)比率分析法。運用財務指標、比率分析評價公司的財務狀況。
(3)比較分析法。通過對公司的財務狀況前後比較，以及與同行業的公司橫向比較，可以分析出企業存在的問題。
公司財務分析的一般程序如下：
(1)確定財務分析的重點目標。
(2)廣泛搜集財務信息。通過搜集上市公司的證券發行公告、定期公布的財務報告數據、臨時公布的報告，或由會計師事務所發布的審計報告，為進一步進行財務分析提供數據和依據。
(3)對搜集到的財務信息進行審查、整理、分析。