㈠ 定性分析法優點有哪些
定性分析法優點：用時短、耗費小，比較實用。
定性主觀，定量客觀，
定性分析是指研究者運用歷史回顧、文獻分析、訪問、觀察、參與經驗等方法獲得教育研究的資料，並用非量化的手段對其進行分析、獲得研究結論的方法。分析者與分析對象密切接觸、互相影響，分析者通過與分析對象的交往互動，通過移情作用來獲取資料信息。
定量分析的結果通常是由大量的數據來表示的，研究設計是為了是使研究者通過對這些數據的比較和分析作出有效的解釋。定量分析中分析者與分析對象相互獨立，彼此分離。
㈡ 定性分析法和定量分析法的研究思路解讀
Dissertation創作全過程中，敘述研究思路(Methodology)是關鍵的一個一部分。在其中，最常見的種類能夠分成二種，Qualitative Research(定性分析法)和Quantitative Research(定量分析法)。
為了更好地協助大夥兒理清，下邊我就來細心說說這二種研究思路。全部要寫proposal和論文的同學們可要留意認真聽講啦!
界定及差別
最先，定性分析法和定量分析法各自是啥?
Qualitative Research(定性分析法)
定性分析法致力於敘述物件的特性，涉及到能夠觀查到但沒法精確測量的狀況，它是一種工作經驗科學研究，在其中的數據信息一般是是非非數據方式的，但是也是有方法轉換為數據方式。
此外定性分析法一般是在觀查和表述的基本上深入了解人們的個人行為、工作經驗、心態、用意和主觀因素，以找到大家的思維模式和體會。這類方式學者更為高度重視參加者的見解，案例研究、人種志、歷史時間和現象學都歸屬於定性分析法的種類。
Quantitative Research(定量分析法)
定量分析法就是指根據數學課的方式(尤其是統計分析方法)來搜集數據信息，並根據對數據信息開展剖析來表述狀況。在 定量分析法 中，造成的數據信息自始至終為標值，並必須應用數學課和統計分析方法開展剖析。要是沒有數據，那毫無疑問並不是定量分析法。
綜上所述，我們可以得到二種研究思路的一些差別：
定性分析法是主觀性的，定量分析法是客觀性的;
定性分析法的數據信息一般是文字數據信息，定量分析法的數據信息則為數值數據。
具體做法
講完了界定和區別，大家再討論一下這二種科學研究各自有什麼實際的方式。
Qualitative Research(定性分析法)
No.1 indivial interviews(本人采訪)
本人采訪一般有二種方式：零距離和電話方式。零距離的優點取決於采訪全過程中，大家能充足的觀查被訪者，進而獲得更精確的數據信息，例如小表情和身體語言。缺陷取決於無法融洽時間，必須一定的錢財成本費。
電話方式的采訪充足方便快捷，也沒那麼宣布，更非常容易構建舒服的氣氛，缺陷是非常容易在出現意外狀況下撤消，也沒法觀查被訪者。
No.2 Focus Groups(分組討論)
分組討論的科學研究方式始於「社會心理學鼻祖」約翰遜·默頓專家教授，全過程中參加者會在工作組中共享她們對特殊主題風格(一般由學者明確提出)的觀點，科學研究工作人員則會紀錄全部探討全過程，從會話中獲取最突顯的信息內容，最終將這種信息內容開展歸納。
留意，分組討論並不是對每一個人的獨立訪談，它的關鍵是探討。那樣做的目地是造就一個自然環境，使每一個人都能隨意地表述自身的見解。此外這類方式也不允許實施者的存有，他會危害參加者觀點的更改。
No.3 behavioral observations(個人行為觀查)
針對個人行為觀查而言，它沒什麼顯著的被訪者，科學研究工作人員是在特殊的自然環境下觀查某一目標的個人行為或是是挑選，一般必須很多的時間。例如初入職場中的人際交往、小動物在不一樣狀況下的挑選這些。
個人行為觀查有一個很顯著的缺陷，當研究對象為人們時，她們的個人行為非常容易遭受觀察的危害，從行為心理學上講，這也是有效的。長期的觀查也許會使大家更為當然，可是還是有一定危害。
Quantitative Research(定量分析法)
No.1 Questionnaires(調查問卷)
調查問卷的方式有很多種多樣，電話、電子郵件或者別的的線上方式，但是他們的實質都一樣，取決於以同樣方法向很多工作人員明確提出一樣的難題，而且一般會出示固定不動的回答供參加者挑選，有時候也會出現敞開式的難題。
對比別的的方式，調查問卷的方式優勢取決於用時少、簡易通用性，可以迅速的從很多樣版中得到數據信息。缺陷是固定不動選擇項的狀況下不可以包含所找答案;較長的問卷調查會使被訪者喪失興趣愛好;被訪者很有可能會對一些難題了解誤差，促使結果喪失參考價值。
留意，調查問卷中最重要便是問卷調查的設計方案，難題描述一定要簡易清楚，防止導向性的難題，另外保證每一個難題只有一個疑惑。
舉個錯誤的事例：
Do you agree that food prices are increasing to the point of
unaffordability?(您是不是願意食品價格會增漲到沒法承擔的程度?)
這個問題事實上就包括了2個疑惑：
Do you agree that food prices are increasing?(您是不是願意食品價格會增漲?)
Do you agree that they will soon be unaffordable?(您是不是願意大家將沒法壓力起增漲的價錢?)
難題描述好幾個疑惑的狀況下，回答當然也不是精確的，你永遠不知道被訪者願意哪一部分，因此每一個難題一定要想好是不是僅代表一個疑惑。
No.2 indivial interviews(本人采訪)
針對定性分析，大家還可以應用本人采訪的方式，一樣有電話和零距離二種方式，但是這兒的本人采訪大家一般已不應用會話方式，只是話題討論，科學研究工作人員必須提早設定好難題及其他們的次序，難題的設計原理與調查問卷同樣。
本人采訪的優勢取決於難題的回答可以靈便隨機應變，信息內容也更精確;缺陷是錢財和經濟成本，有一些回答無法量化分析。
No.3 behavioral observations(個人行為觀查)
盡管個人行為觀查的方式多用以定性分析法，但有時候還可以用以定量分析法，例如一段時間內根據某一街口的轎車總數、職工晚到的時間點遍布，這種標值式的結果大家都能夠仔細觀察的方式得到。
個人行為觀查的優勢取決於科學研究工作人員能夠隨時隨地停止或逐漸觀查，數據信息靈便，缺陷一樣是觀查自然環境會對結果造成一定的危害。
No.4 Secondary data(輔助數據信息)
有時我們可以依靠一定的輔助數據信息，例如在我們必須某一大城市的人口流動狀況或是是一些企業的年薪和開支，這種都早已擁有現有的數據信息，我們可以立即使用。
使用輔助數據信息的優勢取決於迅速可以獲得數據信息，可是很有可能有一些數據信息不足詳細或是不精確，例如一些企業的財務報告很有可能會出現一定的水份。
之上便是有關Qualitative Research和Quantitative Research的差別和具體做法，學生們在挑選的情況下先要想一想自身的畢業論文可用定性分析法還是定量分析法，隨後聯系實際狀況再去挑選具體做法，例如很多樣版的狀況下顯而易見不宜應用本人采訪的方式。
如何選擇研究思路?
假如你科學研究的難題與大家的主觀性感受及其她們對日常日常生活的了解有關，倘若你需要寫一篇主題風格為發達國家教育體制的畢業論文，便是典型性的敘述狀況的畢業論文，大家會應用定性分析法。難題也是沒有正確答案的：
發達國家的教育體制現階段有什麼難題?
發達國家教育體制的難題是什麼時候逐漸的?
發達國家教育體制的這種難題是不是有解決方案?
這種全是很主觀性的難題，參加者的回答也各有不同。同樣，下列這種相近的題型也應當用定性分析法：
為何網上購物愈來愈時興?
男士和女士的消費核心理念
不一樣年齡層針對發達國家腐敗問題的觀點
倘若你科學研究的難題牽涉到不一樣自變數中間的關聯，例如你要了解某類葯品對心率的危害，就必須用定量分析法，紀錄吃葯前和吃葯後心率的數據信息，隨後開展較為得到結果，這兒的結果是一定的，也是可營銷推廣的，同樣下列這種題型也應當用定量分析法：
中東地區男士和女士的薪酬差別
家居市場的知名品牌遍布
城鎮人口的收益遍布狀況
有時候大家也會碰到既與大家的主觀性感受相關，又牽涉到不一樣自變數中間的關聯，這時候大家必須將定性研究與定量分析法融合應用。例如在我們想要知道某一大城市車子市場銷售狀況及其緣故，只是用定性分析大家只有得到銷售數據，沒法獲知緣故。因而大家也要用定性分析法的方式去問大家為什麼挑選某一知名品牌，在其中的緣故也是各有不同的，同樣下列這種題型也必須融合二種方式應用：
某一我國的GDP轉變及緣故
社會老齡化的情況及緣故
大城市外來人口轉變及緣故
最終，假如你確實不清楚用哪一個方式，能夠參照同行業中主題風格參考文獻的方式，還可以與自身的老師開展探討，這也是更為立即精確的方式。
㈢ 大數據分析方法解讀以及相關工具介紹
大數據分析方法解讀以及相關工具介紹
要知道，大數據已不再是數據大，最重要的現實就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。
越來越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於此，大數據分析方法理論有哪些呢？
大數據分析的五個基本方面
（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
AnalyticVisualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
SemanticEngines（語義引擎）
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
大數據處理
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
大數據分析工具詳解 IBM惠普微軟工具在列
去年，IBM宣布以17億美元收購數據分析公司Netezza；EMC繼收購數據倉庫軟體廠商Greenplum後再次收購集群NAS廠商Isilon；Teradata收購了Aster Data 公司；隨後，惠普收購實時分析平台Vertica等，這些收購事件指向的是同一個目標市場——大數據。是的，大數據時代已經來臨，大家都在摩拳擦掌，搶占市場先機。
而在這裡面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數據處理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對於大數據來說，最重要的還是對於數據的分析，從裡面尋找有價值的數據幫助企業作出更好的商業決策。下面，我們就來看以下八大關於大數據分析的工具。
EMC Greenplum統一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收購了其EMC Greenplum統一分析平台（UAP）是一款單一軟體平台，數據團隊和分析團隊可以在該平台上無縫地共享信息、協作分析，沒必要在不同的孤島上工作，或者在不同的孤島之間轉移數據。正因為如此，UAP包括ECM Greenplum關系資料庫、EMC Greenplum HD Hadoop發行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC為大數據開發的硬體是模塊化的EMC數據計算設備（DCA），它能夠在一個設備裡面運行並擴展Greenplum關系資料庫和Greenplum HD節點。DCA提供了一個共享的指揮中心（Command Center）界面，讓管理員可以監控、管理和配置Greenplum資料庫和Hadoop系統性能及容量。隨著Hadoop平台日趨成熟，預計分析功能會急劇增加。
IBM打組合拳提供BigInsights和BigCloud
幾年前，IBM開始在其實驗室嘗試使用Hadoop，但是它在去年將相關產品和服務納入到商業版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI雲版本的 InfoSphere BigInsights使組織內的任何用戶都可以做大數據分析。雲上的BigInsights軟體可以分析資料庫里的結構化數據和非結構化數據，使決策者能夠迅速將洞察轉化為行動。
IBM隨後又在10月通過其智慧雲企業（SmartCloud Enterprise）基礎架構，將BigInsights和BigSheets作為一項服務來提供。這項服務分基礎版和企業版；一大賣點就是客戶不必購買支持性硬體，也不需要IT專門知識，就可以學習和試用大數據處理和分析功能。據IBM聲稱，客戶用不了30分鍾就能搭建起Hadoop集群，並將數據轉移到集群裡面，數據處理費用是每個集群每小時60美分起價。
Informatica 9.1：將大數據的挑戰轉化為大機遇
Informatica公司在去年10月則更深入一步，當時它推出了HParser，這是一種針對Hadoop而優化的數據轉換環境。據Informatica聲稱，軟體支持靈活高效地處理Hadoop裡面的任何文件格式，為Hadoop開發人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復雜而多樣的數據源，包括日誌、文檔、二進制數據或層次式數據，以及眾多行業標准格式（如銀行業的NACHA、支付業的SWIFT、金融數據業的FIX和保險業的ACORD）。正如資料庫內處理技術加快了各種分析方法，Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop裡面，以便充分利用所有這些處理功能，不久會添加其他的數據處理代碼。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族產品及Informatica平台的最新補充，旨在滿足從海量無結構數據中提取商業價值的日益增長的需求。去年， Informatica成功地推出了創新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一個專門為大數據而構建的統一數據集成平台。
甲骨文大數據機——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系統包括Cloudera的Hadoop系統管理軟體和支持服務Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的「建造系統」。Oracle大數據機(Oracle Big Data Appliance)，是一個軟、硬體集成系統，在系統中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一個開源R。該大數據機採用Oracle Linux操作系統，並配備Oracle NoSQL資料庫社區版本和Oracle HotSpot Java虛擬機。Big Data Appliance為全架構產品，每個架構864GB存儲，216個CPU內核，648TBRAW存儲，每秒40GB的InifiniBand連接。Big Data Appliance售價45萬美元，每年硬軟體支持費用為12%。
甲骨文Big Data Appliance與EMC Data Computing Appliance匹敵，IBM也曾推出數據分析軟體平台InfoSphere BigInsights，微軟也宣布在2012年發布Hadoop架構的SQL Server 2012大型數據處理平台。
統計分析方法以及統計軟體詳細介紹
統計分析方法有哪幾種？下面我們將詳細闡述，並介紹一些常用的統計分析軟體。
一、指標對比分析法指標對比分析法
統計分析的八種方法一、指標對比分析法指標對比分析法，又稱比較分析法，是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。單獨看一些指標，只能說明總體的某些數量特徵，得不出什麼結論性的認識；一經過比較，如與國外、外單位比，與歷史數據比，與計劃相比，就可以對規模大小、水平高低、速度快慢作出判斷和評價。
指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標或相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。比較的結果可用相對數，如百分數、倍數、系數等，也可用相差的絕對數和相關的百分點（每1％為一個百分點）來表示，即將對比的指標相減。
二、分組分析法指標對比分析法
分組分析法指標對比分析法對比，但組成統計總體的各單位具有多種特徵，這就使得在同一總體范圍內的各單位之間產生了許多差別，統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。
統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。
三、時間數列及動態分析法
時間數列。是將同一指標在時間上變化和發展的一系列數值，按時間先後順序排列，就形成時間數列，又稱動態數列。它能反映社會經濟現象的發展變動情況，通過時間數列的編制和分析，可以找出動態變化規律，為預測未來的發展趨勢提供依據。時間數列可分為絕對數時間數列、相對數時間數列、平均數時間數列。
時間數列速度指標。根據絕對數時間數列可以計算的速度指標：有發展速度、增長速度、平均發展速度、平均增長速度。
動態分析法。在統計分析中，如果只有孤立的一個時期指標值，是很難作出判斷的。如果編制了時間數列，就可以進行動態分析，反映其發展水平和速度的變化規律。
進行動態分析，要注意數列中各個指標具有的可比性。總體范圍、指標計算方法、計算價格和計量單位，都應該前後一致。時間間隔一般也要一致，但也可以根據研究目的，採取不同的間隔期，如按歷史時期分。為了消除時間間隔期不同而產生的指標數值不可比，可採用年平均數和年平均發展速度來編制動態數列。此外在統計上，許多綜合指標是採用價值形態來反映實物總量，如國內生產總值、工業總產值、社會商品零售總額等計算不同年份的發展速度時，必須消除價格變動因素的影響，才能正確的反映實物量的變化。也就是說必須用可比價格（如用不變價或用價格指數調整）計算不同年份相同產品的價值，然後才能進行對比。
為了觀察我國經濟發展的波動軌跡，可將各年國內生產總值的發展速度編制時間數列，並據以繪製成曲線圖，令人得到直觀認識。
四、指數分析法
指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數。有廣義和狹義之分。根據指數所研究的范圍不同可以有個體指數、類指數與總指數之分。
指數的作用：一是可以綜合反映復雜的社會經濟現象的總體數量變動的方向和程度；二是可以分析某種社會經濟現象的總變動受各因素變動影響的程度，這是一種因素分析法。操作方法是：通過指數體系中的數量關系，假定其他因素不變，來觀察某一因素的變動對總變動的影響。
用指數進行因素分析。因素分析就是將研究對象分解為各個因素，把研究對象的總體看成是各因素變動共同的結果，通過對各個因素的分析，對研究對象總變動中各項因素的影響程度進行測定。因素分析按其所研究的對象的統計指標不同可分為對總量指標的變動的因素分析，對平均指標變動的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關系的一種方法。它把對立統一的雙方按其構成要素一一排列起來，給人以整體的概念，以便於全局來觀察它們之間的平衡關系。平衡關系廣泛存在於經濟生活中，大至全國宏觀經濟運行，小至個人經濟收支。平衡種類繁多，如財政平衡表、勞動力平衡表、能源平衡表、國際收支平衡表、投入產出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是從數量對等關繫上反映社會經濟現象的平衡狀況，分析各種比例關系相適應狀況；二是揭示不平衡的因素和發展潛力；三是利用平衡關系可以從各項已知指標中推算未知的個別指標。
六、綜合評價分析
社會經濟分析現象往往是錯綜復雜的，社會經濟運行狀況是多種因素綜合作用的結果，而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。如對宏觀經濟運行的評價，涉及生活、分配、流通、消費各個方面；對企業經濟效益的評價，涉及人、財、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標，就難以作出恰當的評價。
進行綜合評價包括四個步驟：
1.確定評價指標體系，這是綜合評價的基礎和依據。要注意指標體系的全面性和系統性。
2.搜集數據，並對不同計量單位的指標數值進行同度量處理。可採用相對化處理、函數化處理、標准化處理等方法。
3.確定各指標的權數，以保證評價的科學性。根據各個指標所處的地位和對總體影響程度不同，需要對不同指標賦予不同的權數。
4.對指標進行匯總，計算綜合分值，並據此作出綜合評價。
七、景氣分析
經濟波動是客觀存在的，是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經濟波動，保持經濟的穩定發展，一直是各國政府和經濟之專家在宏觀調控和決策中面臨的重要課題，景氣分析正是適應這一要求而產生和發展的。景氣分析是一種綜合評價分析，可分為宏觀經濟景氣分析和企業景氣調查分析。
宏觀經濟景氣分析。是國家統計局20世紀80年代後期開始著手建立監測指標體系和評價方法，經過十多年時間和不斷完善，已形成制度，定期提供景氣分析報告，對宏觀經濟運行狀態起到晴雨表和報警器的作用，便於國務院和有關部門及時採取宏觀調控措施。以經常性的小調整，防止經濟的大起大落。
企業景氣調查分析。是全國的大中型各類企業中，採取抽樣調查的方法，通過問卷的形式，讓企業負責人回答有關情況判斷和預期。內容分為兩類：一是對宏觀經濟總體的判斷和預期；一是對企業經營狀況的判斷和預期，如產品訂單、原材料購進、價格、存貨、就業、市場需求、固定資產投資等。
八、預測分析
宏觀經濟決策和微觀經濟決策，不僅需要了解經濟運行中已經發生了的實際情況，而且更需要預見未來將發生的情況。根據已知的過去和現在推測未來，就是預測分析。
統計預測屬於定量預測，是以數據分析為主，在預測中結合定性分析。統計預測的方法大致可分為兩類：一類是主要根據指標時間數列自身變化與時間的依存關系進行預測，屬於時間數列分析；另一類是根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，屬於回歸分析。
預測分析的方法有回歸分析法、滑動平均法、指數平滑法、周期（季節）變化分析和隨機變化分析等。比較復雜的預測分析需要建立計量經濟模型，求解模型中的參數又有許多方法。
㈣ 定量分析與定性分析有何關系，為什麼要進行定性分析
定性分析與定量分析應該是統一的，相互補充的；定性分析是定量分析的基本前提，沒有定性的定量是一種盲目的、毫無價值的定量；定量分析使定性分析更加科學、准確，它可以促使定性分析得出廣泛而深入的結論。
定量分析是依據統計數據，建立數學模型，並用數學模型計算出分析對象的各項指標及其數值的一種方法。
定性分析則是主要憑分析者的直覺、經驗，憑分析對象過去和現在的延續狀況及最新的信息資料，對分析對象的性質、特點、發展變化規律作出判斷的一種方法。相比而言，前一種方法更加科學，但需要較高深的數學知識，而後一種方法雖然較為粗糙，但在數據資料不夠充分或分析者數學基礎較為薄弱時比較適用，更適合於一般的投資者與經濟工作者。但是必須指出，兩種分析方法對數學知識的要求雖然有高有低，但並不能就此把定性分析與定量分析截然劃分開來。事實上，現代定性分析方法同樣要採用數學工具進行計算，而定量分析則必須建立在定性預測基礎上，二者相輔相成，定性是定量的依據，定量是定性的具體化，二者結合起來靈活運用才能取得最佳效果。
不同的分析方法各有其不同的特點與性能，但是都具有一個共同之處，即它們一般都是通過比較對照來分析問題和說明問題的。正是通過對各種指標的比較或不同時期同一指標的對照才反映出數量的多少、質量的優劣、效率的高低、消耗的大小、發展速度的快慢等等，才能作為鑒別、下判斷提供確鑿有據的信息。
㈤ 大數據分析方法 定性研究還是定量研究
大數據分析方法：定性研究還是定量研究
大數據研究就是純學術方面的東西，對嗎？錯了！事實上，如果您企業僱用的大數據科學專家所持有的大數據項目理念與您打算在企業業務方面採用的戰略哲學不協調的話，您會讓自己陷入真正的麻煩。這可能聽起來多少有些誇張，然而，僅僅只有很少的企業的高管們在關注數據科學家們未來的研究方向，因為他們不認為在這方面還有什麼要考慮的。
相反，當您的企業在選擇數據科學專家來負責您企業的相關大數據創新戰略時，您必須確保您自己先要了解這些數據科學專家們是如何看待大數據項目的研究的。
最為經典的大數據研究方法被稱為定量研究。那些持定量研究理念的數據科學專家們被稱為管理科學界的實證主義者，他們堅持用統計數據來講述一個問題。他們往往從一個假設的命題開始，並逐步通過演繹推理來證明自己的假設。
換句話說，他們會從提出一個理念開始，然後逐步用數值分析的方法來驗證這一理念。例如，您可能有一種強烈的預感，您企業的產品將在愛好帆船運動項目的年輕男子市場有很好的市場前景。如果您將您的這一預感告訴一個實證主義者，他們會很樂意的採納這一假說，並試圖通過數據分析的方法來證明您的預測。
當您有一個明確的問題需要解決，並針對可能發生的狀況有足夠的理論支撐時，定量研究的確是一套很有效的方法。一旦定義了問題，需要針對問題的假設進行探索，數據科學專家將遵循這一眾所周知的定量研究的科學方法，用一系列的數據來支撐您的想法。
如果一切順利，您的預感將變成不只是一種預感，因為您有很好的統計數據作為支撐，以保證您的想法成為現實。這能夠幫助您建立良好的信心，不會選擇錯誤的戰略路徑。
另一方面是定性研究，有時將其稱為解釋學。持有這一研究理念的研究人員在開始研究問題時沒有預制的假設，而是使用歸納推理的方法，從部分到整體的進行觀察描述。而不象那些定量研究人員那樣通過控制實驗進行分析，而是通過問題存在的環境觀察和解釋現象。
您會在很多生物的研究看到這種定性研究的廣泛應用，研究人員通過營造接近物種棲息地的環境，試圖提取更深的見解，並力圖不打擾現有點生態系統。
當您對於您企業收集的相關數據信息所能夠揭示出什麼有價值的東西沒有任何想法時，定性數據科學專家就能派上用場了。例如，您可能已經收集了企業業務部門在過去五年的事務日誌，但您不知道這些信息裡面能否提煉出任何有價值的東西，進而轉換成信息產品。如果您將您的這一問題告訴一個解釋學主義者，他們會試圖探討您的數據，這樣您就可以更好地理解這些數據了。
他們不是要在您的數據信息中尋找什麼特別的東西，也肯定不是想證明什麼。他們只是想辦法幫助您更好地了解您的數據是什麼。
我認為對於定性分析必須採取非常謹慎的態度，因為其經常在企業戰略制定時被濫用。毋庸置疑，在您企業制定大數據發展策略時，定性分析有可能是非常重要的，您只需要了解如何正確使用它，而不至於白白投資了大量資金。
現在，有一種混合型的分析方案，將定性和定量研究方法結合起來。這有可能在您制定的大數據戰略時非常有幫助的。但是，也有人認為這並不是靈丹妙葯，大多數企業第一次嘗試這一方案是也發現其不是萬能的。
混合研究方法是新興的、同時也是復雜的，您不會希望因為採用了混合研究方法而讓您企業的大數據發展策略充斥著風險吧。此外，這種研究方法還沒有形成自己的研究體系，其只是兩種研究類型方式的結合。例如，針對一個問題，您可以從定性研究開始然後又轉向定量研究。
或者，你可以從定量研究的問題開始，並利用定性研究詳細說明結果。另外，你可以通過在橫向和縱向分別同時運用兩個方法。當然這種組合是相當復雜，耗費腦力的事情。
企業高管們所面臨的最大挑戰是企業的發展問題。當在研究企業發展戰略時遭遇到定性和定量研究之間的哲學差異，不管他們是否意識到這些差異，兩個陣營之間的文化差異是根深蒂固的。
實證主義者認為，數據具有客觀意義上的因果關系，將普遍適用於一個影響領域的應用。而解釋學主義者則認為數據有主觀意義，不適用。他們會向您進行描述解釋，但他們在發現的大多數的創新有關的應用程序方法存在問題。
把這兩個陣營混合在一起就像把健怡可樂和曼妥思薄荷糖混合一樣，如果您不能很好的控制企業內部的動態，激烈的辯論會使您的企業浪費大量的時間和精力。
結論
三種類型的研究方法，兩種類型的數據科學專家，以及一種制定您企業大數據的發展戰略。當您有一種強烈的預感，並有相關的數據線索支撐您的預感時，定量研究人員使您最佳的選擇；而但您沒有線索時，定性研究者則是比較好的選擇。而將這兩種研究人員結合在一起則會帶來無休止的爭論。混合研究方法似乎是一個合乎邏輯的妥協，但它實際上對於您想要解決研究的問題來說，是弊大於利的。
這就是為什麼我建議您在選擇讓相關的數據科學專家和花哨的軟體介入到您企業的大數據戰略之前務必要三思，並充分把控您企業的業務戰略的原因了。今天就花一些時間來重新考慮您企業的大數據戰略資源計劃吧。當壞的方案一旦上馬，想要臨時撤銷可不是件容易事兒。
㈥ 大數據分析方法有哪些
1、因子分析方法
所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
2、回歸分析方法
回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
3、相關分析方法
相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。
4、聚類分析方法
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
5、方差分析方法
方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
6、對應分析方法
對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。