分析方法圖表法

㈠ 論文研究方法有圖表分析法嗎

論文研究方法有圖標分析法。
圖表分析法是利用統計圖表形式顯示社會現象的情況，並從各方面比較、分析和研究社會經濟現象的量的變化及其規律性的一種分析方法。
1、這種方法可以將錯綜復雜的社會經濟現象的清晰扼要的形式顯示出來，可以使統計分析工作通俗化。
2、通常使用的有，比較圖，表，經濟指標動態曲線圖，計劃完成進度指示圖，經濟指標的函數關系圖(相關圖)等。

㈡ 圖表分析法的介紹

是根據記錄的歷史上的外匯走勢圖形，分析和預測未來走勢的基本技術分析方法。

㈢ 論文研究方法有圖表分析法嗎

有。根據查詢論文研究方法表明，圖標分析法是論文研究方法最常用的方法之一，可以更加直觀的進行數據分析，解釋說明。

㈣ 如何用圖表進行數據分析

1、柱狀圖

柱狀圖是一種以長方形的長度為變數的表達圖形的統計圖表，用縱向條紋表示數據分布的情況，用來比較兩個或以上的價值(不同時間或者不同條件)，只有一個變數，通常利用於較小的數據集分析。對於比較兩種或更多同性質數據的具體變化和發展趨勢有著比較好的效果。

2、折線圖

折線圖可以顯示隨著時間變化而變化的數據，因此折線圖適用於分析時間間隔大小相同情況下數據的變化情況。一般情況下，折線圖中的類別數據是沿水平軸均勻分布的，所有信息的具體數據值沿垂直軸均勻分布。通常折線圖和柱形圖一起使用分析數據數據效果更佳，既有具體值的對比，又有整體發展趨勢的比較，瑣碎處和大局都兼顧到了。

3、條形圖

條形圖可以理解為橫過來的柱狀圖，是主要用來分析對比各個項目之間的比較情況。當需要用圖表分析的數據橫向項目比較少，縱向值跨度又比較大的時候，就需要用條狀圖了。

4、餅圖

餅圖，顧名思義，就是用來比較所分“大餅”的分量，一般用來顯示每一數值與總量的佔比。分析市場佔比份額之類的數據，用餅圖是最適合不過了。FineReport有三維餅圖、復合餅圖、牽引線等餅圖類型，可看到更詳細的分餅效果。

5、地圖

地圖主要用來展示地理背景的業務數據，你需要分析的數據隨著地圖展現出來。基本上宏觀分析展現各省市業務數據的時候，數據地圖就用上場了。

㈤ 如何巧借圖表分析解決小學數學應用題

小學數學中把含有數量關系的實際問題用語言或文字敘述出來，這樣所形成的題目叫做應用題。任何一道應用題都由兩部分構成。第一部分是已知條件，第二部分是所求問題。應用題的條件和問題，組成了應用題的結構。解答應用題的關鍵在於理解數量關系，數量關系可以用圖表來表達，通過讓學生畫圖表，再加以分析數量間的關系，使問題迎刃而解。
一、對圖表分析法重要性的認識是前提
數學應用題對於正處於由形象思維向抽象思維過渡的小學生來說，由於文字敘述比較抽象，數量關系比較復雜，因此理解起來困難較大。如果不掌握一種直觀而又科學的分析方法，不斷開拓解題的思路和提高解題的能力，長此以往將極大地挫傷學生學習的積極性。為此，圖表法作為一種切實可行的數學思維方法，可以幫助學生輕松、愉快的學會解決復雜關系的應用題，不但可以培養學生的理解能力，提高思維能力，還可調動學生解答應用題的積極性和主動性。
（一）藉助於圖表法解題，可以化抽象為具體
小學生年齡小，認知能力、知識構架和理解能力的局限性，一定程度上影響學生對題目已知條件和未知問題的理解。教師引導學生用圖表的形式表示題目中的數量關系，更符合小學生的認知規律，使深奧的數學問題變得直觀、形象、具體。
（二）藉助於圖表法解題，可以化繁為簡
行程問題、工程問題涉及數量多、數量關系比較復雜，往往讓學生難以理清彼此間的關系，藉助圖表中的線段表示法可以准確地找出數量間的一一對應關系，從而理清頭緒，比較容易地解出要求的問題。
（三）藉助於圖表法解題，可以化知識為能力
運用圖表法解應用題的前提是學會閱讀題目，通過閱讀弄清已知條件和未知條件之間的關系，久而久之可以培養學生的理解能力和邏輯思維能力。同時在畫圖過程中還可以激發學生的靈感，變抽象為具體，提高學生的聯想能力。
二、對數學中數量關系的准確分析是關鍵
數量關系是指應用題中已知數量和未知數量之間的關系，只有搞清數量關系，才能根據四則運算的意義恰當的選擇演算法，把數學問題轉化為數學式子，通過計算進行解答。數量關系分析法分為三步：第一步是尋找題中的數量；第二步是明確各數量間的關系；第三步是解決各個產生的問題。下面以一道例題的教學從以下幾方面來談數量關系分析法的運用。
如：「學校舉行書法大賽，三年級有35人參加比賽，四年級參加的人數是三年級3倍，五年級參加的人數比三、四年級參加的總人數多12人。五年級參加比賽的有多少人？」師：題中有幾個數量呢？生：三個。師：哪兩個數量之間有直接關系呢？生：三年級有35人參加比賽，四年級參加的人數是三年級3倍。師：這兩個數量間的關系讓我們頭腦中產生一個什麼問題呢？生：四年級有多少人參加比賽？師：怎樣列式解答這個問題呢？生：用乘法35 ×3=105（人）。師：現在又多了一個數量：四年級有105人參加比賽，那麼哪兩個數量間又存在關系呢？根據他們的關系可以產生一個怎樣的問題？生：三年級有35人參加比賽，四年級有105人參加比賽。問題是：三四年級參加比賽一共有多少人？師：所以第二步算式怎樣列呢？生：105+35=140（人）。師：根據現在已經產生的數量，又有哪兩個數量間的關系存在呢？生：三、四年級參加比賽一共有多140人，五年級參加的人數比三、四年級參加的總人數多12人。師：這兩個數量間的關系能幫助我們解決什麼問題呢？生：五年級參加比賽的有多少人？師：那麼解決最後問題的算式怎樣列出呢？生：140+12=152（人）
三、培養學生具有熟練的圖表能力是基礎
圖表法因其直觀性與實用性，在解決數學應用題方面具有很大的優勢，但對於小學生，尤其是低年級學生而言，如何將抽象的語言文字轉換成具體直觀的畫面，完成從文字到圖表的抽象過程將是一件很困難的事，這就需要教師從學生接觸應用題開始，就進行相關方面的訓練，循序漸進地提高審題的能力和畫圖的水平。一般來講，可通過 個方面的科學訓練，以達到准確熟練地實現從文本文字轉換成圖畫符合。
（一）教師要躬親示範做好榜樣
要求教師在解題中形成運用圖表法的習慣，從最基本的「1」開始，比如1個蘋果可以用圓圈來表示，一個人可以用一豎橫來表示，一段路程可以一橫來表示，手把手來教會學生葫蘆畫瓢，仿照一步一步來畫， 找准數量關系，切不可急於求成。
（二）教師要因材施教做好指導
隨著學生對「1」這個概念的理解，學生可以由此推及到大的數量，比如20米長如果真用20米畫那困難大了，教師可指導學生用1厘米或者是3厘米、4厘米來表示長度，其中的1份代表多少厘米，幾分之幾是多少的問題通過畫圖可以清晰地表示出來。在具體過程中要將讀題、口述、畫圖有機結合起來，實現數量關系與圖畫的有機統一。
（三）教師要適時放手做好點撥
待學生掌握了一定的技能後， 教師可以放手讓學生自己去畫， 可以按照教師平時說的去表示，也可創造性地根據自己的理解、喜好去畫，只要科學、合理、直觀地反映數量關系即可，而且要遵循簡潔明了的原則，教師可給以適時的點撥，不斷培養學生的使用圖表解決問題的主動性、自覺性，同時也可讓學生分組合作交流，評選出最優方案，不斷提高學生的圖表解析問題的能力。
實踐證明， 圖表法具有直觀性、形象性、實用性的優點，完全符合小學中低段學生以具體形象思維為主的年齡特點。如果學生從小掌握了藉助圖表輔助解題的方法， 分析問題和解決問題的能力將會有大大的提高， 對今後的學習生活將有很大的幫助。

㈥ 圖表分析法顯示哪些內容

圖表分析法是利用統計圖表形式顯示社會現象的情況，並從各方面比較、分析和研究社會經濟現象的量的變化及其規律性的一種分析方法。這種方法可以將錯綜復雜的社會經濟現象的清晰扼要的形式顯示出來，可以使統計分析工作通俗化。

通過統計圖表顯示的內容很多，主要有如下幾方面：對比統計指標在不同地區、時間條件下的數量表現。分析總體的內部結構。反映現象的發展趨勢。揭示現象間的依存關系。 顯示總體單位的分配狀況。檢查計劃的執行情況。顯示現象在地區上的分布狀況。通常使用的有：比較圖、表，經濟指標動態曲線圖，計劃完成進度指示圖，經濟指標的函數關系圖 (相關圖) 等。

㈦ 什麼是圖表分析法

圖表分析法是根據記錄的歷史上的外匯走勢圖形，分析和預測未來走勢的基本技術分析方法。

圖表分析作為投資分析的一種方式，它的依據是基於三個假設，即:
⒈價格反映市場一切;
⒉價位循一定方向推進;
⒊歷史是回重演的。
根據第一個假設，技術分析時並不需要關注價位為何變動，只關心價位怎樣變動。
第二個假設是借用牛頓力學第一定律"在沒有任何外力影響下，物體會遵循一定方向恆速前進"，價位就有如有形物體一樣，也是會沿著一定方向前進，直到受到外來因素的影響。歷史會重演則反映了市場參與者的心理反應。
基本原理
⒈價格是由供求關系決定的;
⒉商品的供求關系又是由各種合理與非合理的因素決定的;
⒊忽略價格微小波動，則價格的變化就會在一段時間內顯示出一定的變化趨勢;
⒋價格的變化趨勢會隨市場供求關系的變化而變化。技術分析的基本方法就是以過去投資行為的軌跡為依據，考察未來或潛在的投資機會。
在外匯市場中，圖表分析常用的圖表有K線圖、趨勢線、移動平均線、圖形分析法

㈧ 案例分析的四個步驟

案例分析的四個步驟：

案例背景描述、案例的描述、案例分析、結論與建議。這4個步驟中案例描述和案例分析是最重要的部分，也是考察我們案例分析水平的重要依據。

案例背景主要是對案例進行一個導入，如果我們在進行案例分析時，直接上來就去描述一個案例，往往會非常突兀，所以我們最好對其案例的背景進行說明，可以通過文獻綜述的方式進行闡述，也可以通過實時新聞的方式進行導入。

案例分析注意

案例描述則要求我們對整個案例發生的原因、過程、結果進行詳細的說明和闡述，將案例的過程展現給大家。案例描述也是進行案例分析的基礎，一般我們在選擇案例時，要選擇一個比較典型的過程，比較完整的案例進行描述，這樣才能夠體現案例分析的價值。

案例分析是最能體現我們整個案例價值的部分，也是證明你的案例是否具有閃光點的部分。在案例分析的過程中，我們可以使用圖表法、數據法、對比法等多種分析方法來進行探究。

㈨ 圖表分析法的簡介

在當今外匯投資領域中，分析價格的方法主要分為基本因素分析法和技術圖表分析法兩大流派，兩者之間相互獨立。基本因素分析法較注重中長線分析，較適合於消息靈通對外匯市場有充分認識投資者使用；而技術圖表分析法是以價格的動態和規律性為主要對象，結合對價、時間之間的關系的分析，以幫助投資者判斷行情並選擇投資機會,對於中長線、短線分析尤其是掌握入市時機更為有效，對於小投資者更為適合。不過兩種分析方法可以相互借鑒，關鍵是投資者選擇合適自己特點的方法．

㈩ 5種相關分析方法

相關分析（Analysis of Correlation）是網站分析中經常使用的分析方法之一。通過對不同特徵或數據間的關系進行分析，發現業務運營中的關鍵影響及驅動因素。並對業務的發展進行預測。本篇文章將介紹5種常用的分析方法。在開始介紹相關分析之前，需要特別說明的是相關關系不等於因果關系。

相關分析的方法很多，初級的方法可以快速發現數據之間的關系，如正相關，負相關或不相關。中級的方法可以對數據間關系的強弱進行度量，如完全相關，不完全相關等。高級的方法可以將數據間的關系轉化為模型，並通過模型對未來的業務發展進行預測。下面我們以一組廣告的成本數據和曝光量數據對每一種相關分析方法進行介紹。

以下是每日廣告曝光量和費用成本的數據，每一行代表一天中的花費和獲得的廣告曝光數量。憑經驗判斷，這兩組數據間應該存在聯系，但僅通過這兩組數據我們無法證明這種關系真實存在，也無法對這種關系的強度進行度量。因此我們希望通過相關分析來找出這兩組數據之間的關系，並對這種關系進度度量。

1，圖表相關分析（折線圖及散點圖）

第一種相關分析方法是將數據進行可視化處理，簡單的說就是繪制圖表。單純從數據的角度很難發現其中的趨勢和聯系，而將數據點繪製成圖表後趨勢和聯系就會變的清晰起來。對於有明顯時間維度的數據，我們選擇使用折線圖。

為了更清晰的對比這兩組數據的變化和趨勢，我們使用雙坐標軸折線圖，其中主坐標軸用來繪制廣告曝光量數據，次坐標軸用來繪制費用成本的數據。通過折線圖可以發現，費用成本和廣告曝光量兩組數據的變化和趨勢大致相同，從整體的大趨勢來看，費用成本和廣告曝光量兩組數據都呈現增長趨勢。從規律性來看費用成本和廣告曝光量數據每次的最低點都出現在同一天。從細節來看，兩組數據的短期趨勢的變化也基本一致。

經過以上這些對比，我們可以說廣告曝光量和費用成本之間有一些相關關系，但這種方法在整個分析過程和解釋上過於復雜，如果換成復雜一點的數據或者相關度較低的數據就會出現很多問題。

比折線圖更直觀的是散點圖。散點圖去除了時間維度的影響，只關注廣告曝光量和費用成本這里兩組數據間的關系。在繪制散點圖之前，我們將費用成本標識為X，也就是自變數，將廣告曝光量標識為y，也就是因變數。下面是一張根據每一天中廣告曝光量和費用成本數據繪制的散點圖，X軸是自變數費用成本數據，Y軸是因變數廣告曝光量數據。從數據點的分布情況可以發現，自變數x和因變數y有著相同的變化趨勢，當費用成本的增加後，廣告曝光量也隨之增加。

折線圖和散點圖都清晰的表示了廣告曝光量和費用成本兩組數據間的相關關系，優點是對相關關系的展現清晰，缺點是無法對相關關系進行准確的度量，缺乏說服力。並且當數據超過兩組時也無法完成各組數據間的相關分析。若要通過具體數字來度量兩組或兩組以上數據間的相關關系，需要使用第二種方法：協方差。

2，協方差及協方差矩陣

第二種相關分析方法是計算協方差。協方差用來衡量兩個變數的總體誤差，如果兩個變數的變化趨勢一致，協方差就是正值，說明兩個變數正相關。如果兩個變數的變化趨勢相反，協方差就是負值，說明兩個變數負相關。如果兩個變數相互獨立，那麼協方差就是0，說明兩個變數不相關。以下是協方差的計算公式：

下面是廣告曝光量和費用成本間協方差的計算過程和結果，經過計算，我們得到了一個很大的正值，因此可以說明兩組數據間是正相關的。廣告曝光量隨著費用成本的增長而增長。在實際工作中不需要按下面的方法來計算，可以通過Excel中COVAR()函數直接獲得兩組數據的協方差值。

協方差只能對兩組數據進行相關性分析，當有兩組以上數據時就需要使用協方差矩陣。下面是三組數據x，y，z，的協方差矩陣計算公式。

協方差通過數字衡量變數間的相關性，正值表示正相關，負值表示負相關。但無法對相關的密切程度進行度量。當我們面對多個變數時，無法通過協方差來說明那兩組數據的相關性最高。要衡量和對比相關性的密切程度，就需要使用下一個方法：相關系數。,

3，相關系數

第三個相關分析方法是相關系數。相關系數(Correlation coefficient)是反應變數之間關系密切程度的統計指標，相關系數的取值區間在1到-1之間。1表示兩個變數完全線性相關，-1表示兩個變數完全負相關，0表示兩個變數不相關。數據越趨近於0表示相關關系越弱。以下是相關系數的計算公式。

其中rxy表示樣本相關系數，Sxy表示樣本協方差，Sx表示X的樣本標准差，Sy表示y的樣本標准差。下面分別是Sxy協方差和Sx和Sy標准差的計算公式。由於是樣本協方差和樣本標准差，因此分母使用的是n-1。

Sxy樣本協方差計算公式：

Sx樣本標准差計算公式：

Sy樣本標准差計算公式：

下面是計算相關系數的過程，在表中我們分別計算了x，y變數的協方差以及各自的標准差，並求得相關系數值為0.93。0.93大於0說明兩個變數間正相關，同時0.93非常接近於1，說明兩個變數間高度相關。

在實際工作中，不需要上面這么復雜的計算過程，在Excel的數據分析模塊中選擇相關系數功能，設置好x，y變數後可以自動求得相關系數的值。在下面的結果中可以看到，廣告曝光量和費用成本的相關系數與我們手動求的結果一致。

相關系數的優點是可以通過數字對變數的關系進行度量，並且帶有方向性，1表示正相關，-1表示負相關，可以對變數關系的強弱進行度量，越靠近0相關性越弱。缺點是無法利用這種關系對數據進行預測，簡單的說就是沒有對變數間的關系進行提煉和固化，形成模型。要利用變數間的關系進行預測，需要使用到下一種相關分析方法，回歸分析。,

4，一元回歸及多元回歸

第四種相關分析方法是回歸分析。回歸分析（regression analysis)是確定兩組或兩組以上變數間關系的統計方法。回歸分析按照變數的數量分為一元回歸和多元回歸。兩個變數使用一元回歸，兩個以上變數使用多元回歸。進行回歸分析之前有兩個准備工作，第一確定變數的數量。第二確定自變數和因變數。我們的數據中只包含廣告曝光量和費用成本兩個變數，因此使用一元回歸。根據經驗廣告曝光量是隨著費用成本的變化而改變的，因此將費用成本設置為自變數x，廣告曝光量設置為因變數y。

以下是一元回歸方程，其中y表示廣告曝光量，x表示費用成本。b0為方程的截距，b1為斜率，同時也表示了兩個變數間的關系。我們的目標就是b0和b1的值，知道了這兩個值也就知道了變數間的關系。並且可以通過這個關系在已知成本費用的情況下預測廣告曝光量。

這是b1的計算公式，我們通過已知的費用成本x和廣告曝光量y來計算b1的值。

以下是通過最小二乘法計算b1值的具體計算過程和結果，經計算，b1的值為5.84。同時我們也獲得了自變數和因變數的均值。通過這三個值可以計算出b0的值。

以下是b0的計算公式，在已知b1和自變數與因變數均值的情況下，b0的值很容易計算。

將自變數和因變數的均值以及斜率b1代入到公式中，求出一元回歸方程截距b0的值為374。這里b1我們保留兩位小數，取值5.84。

在實際的工作中不需要進行如此繁瑣的計算，Excel可以幫我們自動完成並給出結果。在Excel中使用數據分析中的回歸功能，輸入自變數和因變數的范圍後可以自動獲得b0（Intercept）的值362.15和b1的值5.84。這里的b0和之前手動計算獲得的值有一些差異，因為前面用於計算的b1值只保留了兩位小數。

這里還要單獨說明下R Square的值0.87。這個值叫做判定系數，用來度量回歸方程的擬合優度。這個值越大，說明回歸方程越有意義，自變數對因變數的解釋度越高。

將截距b0和斜率b1代入到一元回歸方程中就獲得了自變數與因變數的關系。費用成本每增加1元，廣告曝光量會增加379.84次。通過這個關系我們可以根據成本預測廣告曝光量數據。也可以根據轉化所需的廣告曝光量來反推投入的費用成本。獲得這個方程還有一個更簡單的方法，就是在Excel中對自變數和因變數生成散點圖，然後選擇添加趨勢線，在添加趨勢線的菜單中選中顯示公式和顯示R平方值即可。

以上介紹的是兩個變數的一元回歸方法，如果有兩個以上的變數使用Excel中的回歸分析，選中相應的自變數和因變數范圍即可。下面是多元回歸方程。

5，信息熵及互信息

最後一種相關分析方法是信息熵與互信息。前面我們一直在圍繞消費成本和廣告曝光量兩組數據展開分析。實際工作中影響最終效果的因素可能有很多，並且不一定都是數值形式。比如我們站在更高的維度來看之前的數據。廣告曝光量只是一個過程指標，最終要分析和關注的是用戶是否購買的狀態。而影響這個結果的因素也不僅僅是消費成本或其他數值化指標。可能是一些特徵值。例如用戶所在的城市，用戶的性別，年齡區間分布，以及是否第一次到訪網站等等。這些都不能通過數字進行度量。

度量這些文本特徵值之間相關關系的方法就是互信息。通過這種方法我們可以發現哪一類特徵與最終的結果關系密切。下面是我們模擬的一些用戶特徵和數據。在這些數據中我們忽略之前的消費成本和廣告曝光量數據，只關注特徵與狀態的關系。

對於信息熵和互信息具體的計算過程請參考我前面的文章《 決策樹分類和預測演算法的原理及實現 》，這里直接給出每個特徵的互信息值以及排名結果。經過計算城市與購買狀態的相關性最高，所在城市為北京的用戶購買率較高。

到此為止5種相關分析方法都已介紹完，每種方法各有特點。其中圖表方法最為直觀，相關系數方法可以看到變數間兩兩的相關性，回歸方程可以對相關關系進行提煉，並生成模型用於預測，互信息可以對文本類特徵間的相關關系進行度量。