特徵分析的方法內容和標准

⑴ 系統分析方法有哪幾種

系統分析方法（System Analysis Method）

什麼是系統分析方法
系統分析方法是指把要解決的問題作為一個系統，對系統要素進行綜合分析，找出解決問題的可行方案的咨詢方法。蘭德公司認為，系統分析是一種研究方略，它能在不確定的情況下，確定問題的本質和起因，明確咨詢目標，找出各種可行方案，並通過一定標准對這些方案進行比較，幫助決策者在復雜的問題和環境中作出科學抉擇。

系統分析方法來源於系統科學。系統科學是20世紀40年代以後迅速發展起來的一個橫跨各個學科的新的科學部門，它從系統的著眼點或角度去考察和研究整個客觀世界，為人類認識和改造世界提供了科學的理論和方法。它的產生和發展標標志著人類的科學思維由主要以「實物為中心」逐漸過渡到以「系統為中心」，是科學思維的一個劃時代突破。

系統分析是咨詢研究的最基本的方法，我們可以把一個復雜的咨詢項目看成為系統工程，通過系統目標分析、系統要素分析、系統環境分析、系統資源分析和系統管理分析，可以准確地診斷問題，深刻地揭示問題起因，有效地提出解決方案和滿足客戶的需求。

咨詢工具
安索夫矩陣
案例面試分
析工具/框架
ADL矩陣
安迪·格魯夫的
六力分析模型
波士頓矩陣
標桿分析法
波特五力分析
模型
波特價值鏈
分析模型
波士頓經驗曲線
波特鑽石理論模型
貝恩利潤池
分析工具
波特競爭戰略
輪盤模型
波特行業競爭結構
分析模型
波特的行業組織
模型
變革五因素
BCG三四規則矩陣
產品/市場演變
矩陣
差距分析
策略資訊系統
策略方格模型
CSP模型
創新動力模型
定量戰略計劃矩陣
大戰略矩陣
多點競爭戰略
杜邦分析法
定向政策矩陣
德魯克七種
革新來源
二元核心模式
服務金三角
福克納和鮑曼的
顧客矩陣
福克納和鮑曼的
生產者矩陣
FRICT籌資分析法
GE矩陣
蓋洛普路徑
公司層戰略框架
高級SWOT分析法
股東價值分析
供應和需求模型
關鍵成功因素
分析法
崗位價值評估
規劃企業願景的
方法論框架
核心競爭力分析
模型
華信惠悅人力
資本指數
核心競爭力識別
工具
環境不確定性分析
行業內的戰略群體
分析矩陣
橫向價值鏈分析
行業內戰略集團
分析
IT附加價值矩陣
競爭態勢矩陣
基本競爭戰略
競爭戰略三角模型
競爭對手分析論綱
價值網模型
績效稜柱模型
價格敏感性測試法
競爭對手的成本分析
競爭優勢因果關系
模式
競爭對手分析工具
價值鏈分析方法
腳本法
競爭資源四層次模型
價值鏈信息化管理
KJ法
卡片式智力激勵法
KT決策法
擴張方法矩陣
利益相關者分析
雷達圖分析法
盧因的力場分析法
六頂思考帽
利潤庫分析法
流程分析模型
麥肯錫7S模型
麥肯錫七步分析法
麥肯錫三層面理論
麥肯錫邏輯樹分析法
麥肯錫七步成詩法
麥肯錫客戶盈利性
矩陣
麥肯錫5Cs模型
內部外部矩陣
內部因素評價矩陣
諾蘭的階段模型
牛皮紙法
內部價值鏈分析
NMN矩陣分析模型
PEST分析模型
PAEI管理角色模型
PIMS分析
佩羅的技術分類
PESTEL分析模型
企業素質與活力分析
QFD法
企業價值關聯分析
模型
企業競爭力九力分析
模型
企業戰略五要素分析法
人力資源成熟度模型
人力資源經濟分析
RATER指數
RFM模型
瑞定的學習模型
GREP模型
人才模型
ROS/RMS矩陣
3C戰略三角模型
SWOT分析模型
四鏈模型
SERVQUAL模型
SIPOC模型
SCOR模型
三維商業定義
虛擬價值鏈
SFO模型
SCP分析模型
湯姆森和斯特克蘭
方法
V矩陣
陀螺模型
外部因素評價矩陣
威脅分析矩陣
新7S原則
行為錨定等級評價法
新波士頓矩陣
系統分析方法
系統邏輯分析方法
實體價值鏈
信息價值鏈模型
戰略實施模型
戰略鍾模型
戰略地位與行動
評價矩陣
戰略地圖
組織成長階段模型
戰略選擇矩陣
專利分析法
管理要素分析模型
戰略群模型
綜合戰略理論
縱向價值鏈分析
重要性-迫切性模型
知識鏈模型
知識價值鏈模型
知識供應鏈模型
組織結構模型
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系統分析方法的分類
1）系統特徵分析方法；

2）系統邏輯分析方法；

3）系統工程技術。

系統分析方法的步驟
系統分析方法的具體步驟包括：限定問題、確定目標、調查研究收集數據、提出備選方案和評價標准、備選方案評估和提出最可行方案。

1、 限定問題

所謂問題，是現實情況與計劃目標或理想狀態之間的差距。系統分析的核心內容有兩個：其一是進行「診斷」，即找出問題是及其原因；其二是「開處方」，即提出解決問題的最可行方案。所謂限定問題，就是要明確問題的本質或特性、問題存在范圍和影響程度、問題產生的時間和環境、問題的症狀和原因等。限定問題是系統分析中關鍵的一步，因為如果「診斷」出錯，以後開的「處方」就不可能對症下葯。在限定問題時，要注意區別症狀和問題，探討問題原因不能先入為主，同時要判別哪些是局部問題，哪些是整體問題，問題的最後確定應該在調查研究之後。

2、確定目標

系統分析目標應該根據客戶的要求和對需要解決問題的理解加以確定，如有可能應盡量通過指標表示，以便進行定量分析。對不能定量描述的目標也應該盡量用文字說明清楚，以便進行定性分析和評價系統分析的成效。

3、調查研究，收集數據

調查研究和收集數據應該圍繞問題起因進行，一方面要驗證有限定問題階段形成的假設，另一方面要探討產生問題的根本原因，為下一步提出解決問題的備選方案做准備。

調查研究常用的有四種方式，即閱讀文件資料、訪談、觀察和調查。

收集的數據和信息包括事實（facts）、見解(opinions)和態度(attitudes)。要對數據和信息去偽存真，交叉核實，保證真實性和准確性。

4、提出備選方案和評價標准

通過深入調查研究，使真正有待解決的問題得以最終確定，使產生問題的主要原因得到明確，在此基礎上就可以有針對性地提出解決問題的備選方案。備選方案是解決問題和達到咨詢目標可供選擇的建議或設計，應提出兩種以上的備選方案，以便提供進一步評估和篩選。為了對備選方案進行評估，要根據問題的性質和客戶具備的條件。提出約束條件或評價標准，供下一步應用。

5、備選方案評估

根據上述約束條件或評價標准，對解決問題備選方案進行評估，評估應該是綜合性的，不僅要考慮技術因素，也要考慮社會經濟等因素，評估小組應該有一定代表性，除咨詢項目組成員外，也要吸收客戶組織的代表參加。根據評估結果確定最可行方案。

6、提交最可行方案

最可行方案並不一定是最佳方案，它是在約束條件之內，根據評價標准篩選出的最現實可行的方案。如果客戶滿意，則系統分析達到目標。如果客戶不滿意，則要與客戶協商調整約束條件或評價標准，甚至重新限定的問題，開始新一輪系統分析，直到客戶滿意為止。

系統分析方法的案例分析
案例一:某鍛造廠系統分析方法分析
某鍛造廠是以生產解放、東風140和東風130等汽車後半軸為主的小型企業，現在年生產能力為1.8萬根，年產值為130元。半軸生產工藝包括鍛造、熱處理、機加工、噴漆等23道工序，由於設備陳舊，前幾年對某些設備進行了更換和改造，但效果不明顯，生產能力仍然不能提高。廠領導急於要打開局面，便委託M咨詢公司進行咨詢。M咨詢公司採用系統分析進行診斷，把半軸生產過程作為一個系統進行解剖分析。通過限定問題，咨詢人員發現，在半軸生產23道工序中，生產能力嚴重失調，其中班產能力為120-190根的有9道工序，主要是機加工設備。班產能力為70-90根的有6道工序，主要是淬火和矯直設備。其餘工序班產能力在30-45根之內，都是鍛造設備。由於機加工和熱處理工序生產能力大大超過鍛造工序，造成前道工序成為「瓶頸」，嚴重限制後道工序的局面，使整體生產能力難於提高。所以，需要解決的真正問題是如何提高鍛造設備能力？

在限定問題的基礎上，咨詢人員與廠方一起確定出發展目標，即通過對鍛造設備的改造，使該廠汽車半軸生產能力和年產值都提高1倍。

圍繞如何改造鍛造設備這一問題，咨詢人員進行深入調查研究，初步提出了四個備選方案，即：新裝一台平鍛機；用軋同代替原有夾板錘；用軋制機和碾壓機代替原有夾板錘和空氣錘；增加一台空氣錘。

咨詢人員根據對廠家人力物力和資源情況的調查分析，提出對備選方案的評價標准或約束條件，即：投資不能超過20萬元；能與該廠技術水平相適應，便於維護；耗電量低；建設周期短，回收期快。咨詢小組吸收廠方代表參加，根據上述標准對各備選方案進行評估。第1個方案（新裝一台平鍛機），技術先進，但投資高，超過約束條件，應予以淘汰。對其餘三個方案，採取打分方式評比，結果第4方案（增加一台空氣錘）被確定為最可行方案，該方案具有成本低，投產周期短，耗電量低等優點，技術上雖然不夠先進，但符合小企業目前的要求，客戶對此滿意，系統分析進展順利，為該項咨詢提供了有力的工具。

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⑵ 在對學習者特徵進行分析的時候一般分析哪幾方面的特徵

（1）起點水平分析。了解學習者原有的知識基礎及其在進入新內容學習以前所掌握的和學習目標有關的技能。對於起點水平的分析，可以採用測驗的方式。
（2）認知結構分析。
（3）學習態度分析。了解學習者對於要學的內容所持它的某種態度以及對於提供教學的學校和教師的態度等。判斷學習者的態度時，經常用的方法是態度問卷量表。此外，觀察、訪談等方法也可用於學習態度分析。
（4）學習動機分析。學習者的動機水平是教學成功與否的重要因素。當學習者對要學的內容沒有興趣或缺乏動機時，學習幾乎是不可能的。在對學習動機進行分析時，教師和以參照凱勒開發的"ARCS模型"，從注意力、關聯性、自信心和滿足感等四個方面來分析學生學習的積極性。凱勒建議問學習者這樣的問題："教學目標與你有多大的相關性？""教學目標中最吸引你的是哪部分？""你有多大把握能成功地達到教學目標？"對這些問題的回答將有助於了解學習者的動機，有助於確定教學設計中的潛在問題。
（5）學習風格分析。教師在分析學生的學習風格時，可以依據卡里提出的"洋蔥模型"，從教學偏好、信息處理方式、認知個性風格、場依存／場獨立等方面進行分析。需要注意的是，在分析學習者特徵時，既需要考慮學習者之間穩定的、相似的特徵，又要分析學習者之間變化的、差異性的特徵。相似性特徵的研究和以為集體化教學提供理論指導；差異性研究能夠為個別化教學提供理論指導。

希望對你有所幫助，望採納

⑶ 內容分析法的特徵

是指分析必須基於明確制定的規則執行，以確保不同的人可以從相同的文獻中得出同樣的結果。這包括兩層含義：①研究者的個人性格和偏見不能影響結論。如果換一個研究者，得出的結論也應該是相同的。②對變數分類的操作性定義和規則應該十分明確而且全面，重復這個過程的研究者也能得出同樣的結論。這就需要建立一套明確的標准和程序，充分解釋抽樣和分類方法，否則，研究者就不能達到客觀的要求，結論也會令人置疑。
應該強調的是，在內容分析的前期階段，研究者選擇分析題目、制定評價標准、定義分析類別和單元等過程基本上仍是主觀的。內容分析法需要研究者首先將文字的（或圖畫的）非定量的內容轉化為定量的數據，這一轉化過程是根據理論引導觀點來進行的。但一旦評價標准、分析的類別和單位被確定，轉化過程完成，其後續的研究過程就被認為是客觀的了。這時，研究者的個人意志不再能左右分析的數量結果，他必須按照確定的評價標准、分析的類別和單位進行計量，計量出什麼結果，就只能表述什麼結果。任何研究者都應該得出同樣的結論。由此，內容分析法的客觀性被確立。 是指研究中運用統計學方法對類目和分析單元出現的頻數進行計量，用數字或圖表的方式表述內容分析的結果。首先，內容分析的目的是對信息實體作精確的量化描述。其次，統計數據能使研究者用最簡要扼要的方式描述研究結果。再次，統計數字有助於結論的解釋和分析。定量性是內容分析法最為顯著的特徵，是達到「精確」和「客觀」的一種必要手段。它通過頻數、百分比、卡方分析、相關分析以及T-TEST等統計技術揭示傳播內容的特徵。「定量」並不排斥解釋。當研究者得出一組說明傳播內容特徵的數據後，需要對這組數據進行解釋，即說明數據的意義。
系統性、客觀性和定量性相互關聯，共同構成了內容分析法的主要特徵。

⑷ 數據分析的分析方法有哪些

數據分析的分析方法有：

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。

圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數據分析法在工業設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。

(4)特徵分析的方法內容和標准擴展閱讀：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

⑸ 圖像的特徵提取都有哪些演算法

常用的圖像特徵有顏色特徵、紋理特徵、形狀特徵、空間關系特徵。

一 顏色特徵

（一）特點：顏色特徵是一種全局特徵,描述了圖像或圖像區域所對應的景物的表面性質。一般顏色特徵是基於像素點的特徵，此時所有屬於圖像或圖像區域的像素都有各自的貢獻。由於顏色對圖像或圖像區域的方向、大小等變化不敏感，所以顏色特徵不能很好地捕捉圖像中對象的局部特徵。另外，僅使用顏色特徵查詢時，如果資料庫很大，常會將許多不需要的圖像也檢索出來。顏色直方圖是最常用的表達顏色特徵的方法，其優點是不受圖像旋轉和平移變化的影響，進一步藉助歸一化還可不受圖像尺度變化的影響，基缺點是沒有表達出顏色空間分布的信息。

（二）常用的特徵提取與匹配方法

（1） 顏色直方圖

其優點在於：它能簡單描述一幅圖像中顏色的全局分布，即不同色彩在整幅圖像中所佔的比例，特別適用於描述那些難以自動分割的圖像和不需要考慮物體空間位置的圖像。其缺點在於：它無法描述圖像中顏色的局部分布及每種色彩所處的空間位置，即無法描述圖像中的某一具體的對象或物體。

最常用的顏色空間：RGB顏色空間、HSV顏色空間。

顏色直方圖特徵匹配方法：直方圖相交法、距離法、中心距法、參考顏色表法、累加顏色直方圖法。

（2） 顏色集

顏色直方圖法是一種全局顏色特徵提取與匹配方法，無法區分局部顏色信息。顏色集是對顏色直方圖的一種近似首先將圖像從 RGB顏色空間轉化成視覺均衡的顏色空間（如 HSV 空間），並將顏色空間量化成若干個柄。然後，用色彩自動分割技術將圖像分為若干區域，每個區域用量化顏色空間的某個顏色分量來索引，從而將圖像表達為一個二進制的顏色索引集。在圖像匹配中，比較不同圖像顏色集之間的距離和色彩區域的空間關系

（3） 顏色矩

這種方法的數學基礎在於：圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示。此外，由於顏色分布信息主要集中在低階矩中，因此，僅採用顏色的一階矩（mean）、二階矩（variance）和三階矩（skewness）就足以表達圖像的顏色分布。

（4） 顏色聚合向量

其核心思想是：將屬於直方圖每一個柄的像素分成兩部分，如果該柄內的某些像素所佔據的連續區域的面積大於給定的閾值，則該區域內的像素作為聚合像素，否則作為非聚合像素。

（5） 顏色相關圖

二 紋理特徵

（一）特點：紋理特徵也是一種全局特徵，它也描述了圖像或圖像區域所對應景物的表面性質。但由於紋理只是一種物體表面的特性，並不能完全反映出物體的本質屬性，所以僅僅利用紋理特徵是無法獲得高層次圖像內容的。與顏色特徵不同，紋理特徵不是基於像素點的特徵，它需要在包含多個像素點的區域中進行統計計算。在模式匹配中，這種區域性的特徵具有較大的優越性，不會由於局部的偏差而無法匹配成功。作為一種統計特徵，紋理特徵常具有旋轉不變性，並且對於雜訊有較強的抵抗能力。但是，紋理特徵也有其缺點，一個很明顯的缺點是當圖像的解析度變化的時候，所計算出來的紋理可能會有較大偏差。另外，由於有可能受到光照、反射情況的影響，從2-D圖像中反映出來的紋理不一定是3-D物體表面真實的紋理。

例如，水中的倒影，光滑的金屬面互相反射造成的影響等都會導致紋理的變化。由於這些不是物體本身的特性，因而將紋理信息應用於檢索時，有時這些虛假的紋理會對檢索造成「誤導」。

在檢索具有粗細、疏密等方面較大差別的紋理圖像時，利用紋理特徵是一種有效的方法。但當紋理之間的粗細、疏密等易於分辨的信息之間相差不大的時候，通常的紋理特徵很難准確地反映出人的視覺感覺不同的紋理之間的差別。

（二）常用的特徵提取與匹配方法

紋理特徵描述方法分類

（1）統計方法統計方法的典型代表是一種稱為灰度共生矩陣的紋理特徵分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩陣中各種統計特徵基礎上，通過實驗，得出灰度共生矩陣的四個關鍵特徵：能量、慣量、熵和相關性。統計方法中另一種典型方法，則是從圖像的自相關函數（即圖像的能量譜函數）提取紋理特徵，即通過對圖像的能量譜函數的計算，提取紋理的粗細度及方向性等特徵參數

（2）幾何法

所謂幾何法，是建立在紋理基元（基本的紋理元素）理論基礎上的一種紋理特徵分析方法。紋理基元理論認為，復雜的紋理可以由若干簡單的紋理基元以一定的有規律的形式重復排列構成。在幾何法中，比較有影響的演算法有兩種：Voronio 棋盤格特徵法和結構法。

（3）模型法

模型法以圖像的構造模型為基礎，採用模型的參數作為紋理特徵。典型的方法是隨機場模型法，如馬爾可夫（Markov）隨機場（MRF）模型法和 Gibbs 隨機場模型法

（4）信號處理法

紋理特徵的提取與匹配主要有：灰度共生矩陣、Tamura 紋理特徵、自回歸紋理模型、小波變換等。

灰度共生矩陣特徵提取與匹配主要依賴於能量、慣量、熵和相關性四個參數。Tamura 紋理特徵基於人類對紋理的視覺感知心理學研究，提出6種屬性，即：粗糙度、對比度、方向度、線像度、規整度和粗略度。自回歸紋理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是馬爾可夫隨機場（MRF）模型的一種應用實例。

三 形狀特徵

（一）特點：各種基於形狀特徵的檢索方法都可以比較有效地利用圖像中感興趣的目標來進行檢索，但它們也有一些共同的問題，包括：①目前基於形狀的檢索方法還缺乏比較完善的數學模型；②如果目標有變形時檢索結果往往不太可靠；③許多形狀特徵僅描述了目標局部的性質，要全面描述目標常對計算時間和存儲量有較高的要求；④許多形狀特徵所反映的目標形狀信息與人的直觀感覺不完全一致，或者說，特徵空間的相似性與人視覺系統感受到的相似性有差別。另外，從 2-D 圖像中表現的 3-D 物體實際上只是物體在空間某一平面的投影，從 2-D 圖像中反映出來的形狀常不是 3-D 物體真實的形狀，由於視點的變化，可能會產生各種失真。

（二）常用的特徵提取與匹配方法

Ⅰ幾種典型的形狀特徵描述方法

通常情況下，形狀特徵有兩類表示方法，一類是輪廓特徵，另一類是區域特徵。圖像的輪廓特徵主要針對物體的外邊界，而圖像的區域特徵則關繫到整個形狀區域。

幾種典型的形狀特徵描述方法：

（1）邊界特徵法該方法通過對邊界特徵的描述來獲取圖像的形狀參數。其中Hough 變換檢測平行直線方法和邊界方向直方圖方法是經典方法。Hough 變換是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來組成區域封閉邊界的一種方法，其基本思想是點—線的對偶性；邊界方向直方圖法首先微分圖像求得圖像邊緣，然後，做出關於邊緣大小和方向的直方圖，通常的方法是構造圖像灰度梯度方向矩陣。

（2）傅里葉形狀描述符法

傅里葉形狀描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物體邊界的傅里葉變換作為形狀描述，利用區域邊界的封閉性和周期性，將二維問題轉化為一維問題。

由邊界點導出三種形狀表達，分別是曲率函數、質心距離、復坐標函數。

（3）幾何參數法

形狀的表達和匹配採用更為簡單的區域特徵描述方法，例如採用有關形狀定量測度（如矩、面積、周長等）的形狀參數法（shape factor）。在 QBIC 系統中，便是利用圓度、偏心率、主軸方向和代數不變矩等幾何參數，進行基於形狀特徵的圖像檢索。

需要說明的是，形狀參數的提取，必須以圖像處理及圖像分割為前提，參數的准確性必然受到分割效果的影響，對分割效果很差的圖像，形狀參數甚至無法提取。

（4）形狀不變矩法

利用目標所佔區域的矩作為形狀描述參數。

（5）其它方法

近年來，在形狀的表示和匹配方面的工作還包括有限元法（Finite Element Method 或 FEM）、旋轉函數（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。

Ⅱ 基於小波和相對矩的形狀特徵提取與匹配

該方法先用小波變換模極大值得到多尺度邊緣圖像，然後計算每一尺度的 7個不變矩，再轉化為 10 個相對矩，將所有尺度上的相對矩作為圖像特徵向量，從而統一了區域和封閉、不封閉結構。

四 空間關系特徵

（一）特點：所謂空間關系，是指圖像中分割出來的多個目標之間的相互的空間位置或相對方向關系，這些關系也可分為連接/鄰接關系、交疊/重疊關系和包含/包容關系等。通常空間位置信息可以分為兩類：相對空間位置信息和絕對空間位置信息。前一種關系強調的是目標之間的相對情況，如上下左右關系等，後一種關系強調的是目標之間的距離大小以及方位。顯而易見，由絕對空間位置可推出相對空間位置，但表達相對空間位置信息常比較簡單。

空間關系特徵的使用可加強對圖像內容的描述區分能力，但空間關系特徵常對圖像或目標的旋轉、反轉、尺度變化等比較敏感。另外，實際應用中，僅僅利用空間信息往往是不夠的，不能有效准確地表達場景信息。為了檢索，除使用空間關系特徵外，還需要其它特徵來配合。

（二）常用的特徵提取與匹配方法
提取圖像空間關系特徵可以有兩種方法：一種方法是首先對圖像進行自動分割，劃分出圖像中所包含的對象或顏色區域，然後根據這些區域提取圖像特徵，並建立索引；另一種方法則簡單地將圖像均勻地劃分為若干規則子塊，然後對每個圖像子塊提取特徵，並建立索引。

⑹ 人力資源幾種常用工作分析方法及其特點

幾種常用的工作分析方法及其特點?

(1)工作實踐法，是指工作分析員去身體力行所研究的工作，從而獲取有關工作信息的第一手資料。這種方法的優點是能夠客觀、真實地進行工作分析。但此方法一般只適用於一些簡單且易於模仿的工作。

(2)觀察法，是指工作分析員直接到工作現場，對工作者的工作進行仔細觀察和詳細記錄，然後再作系統分析的方法。這種方法也比較客觀，且通過觀察可以獲得員工在非正式組織中的行為和觀念。但此方法不適用於工作循環周期長以及以腦力勞動為主的工作。

(3)訪談法，訪談法是指就工作者的目前工作，以個別談話或小組座談的方式收集信息資料的方法。這種方法相對比較簡單且快速，可以廣泛運用於以確定工作任務和責任為目的而進行的工作分析。其最大優點是通過訪談可以發現一些在其他情況下不可能了解到的工作活動和心理活動。

(4)工作日記法，工作日記法就是要求從事工作的員工按時間順序記錄工作過程，然後由工作分析員進行歸納提煉，以取得所需工作信息的方法。

(5)量化的工作分析法，西方國家最為常用的量化分析法有三種：職位分析問卷法、功能性工作分析法、美國勞工部工作分析法。

⑺ 數據分析方法有哪些

常用方法：

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

一、分類：

1.分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。

2.它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。

②回歸分析：

1.回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。

2.它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

③聚類：聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。

④關聯規則：

1.關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。

2.在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。

⑻ 教育學中歸納分析的主要方法有哪些

教育學中歸納分析的主要方法：
修辭法歸納分析
（一）教育研究資料的整理：
1、含義：資料整理是指運用科學的方法，將調查所得的原始資料按調查目的進行審核、匯總與初步加工，使之系統化和條理化，並以集中、簡明的方式反映調查對象總體情況的過程；
2、意義：是對調查資料的全面檢查；是進一步分析研究資料的基礎；是保存資料的客觀要求；
3、資料整理的步驟：
①審核，確保資料的質量，真實性,准確性和完整性；
②分類；是整理的核心工作；確定分組標志，進行整理和統計；
③匯總，把分散的資料集中起來；
（二）教育研究資料的定量分析
1、概念：主要採用數學方法（主要是數理統計分析），對獲得的資料和研究結果進行統計、分析和處理，以揭示所研究事物和現象的數量關系，掌握數量特徵和數量變化，進而確定事物和現象的本質及其發展規律；
2、定量分析的方法：
①數據描述。主要用於特徵分析，通過一些概括性量數來反映數據的全貌和特徵；分為集中量數（如平均數、中位數和眾數）、差異量數（平均差、方差和標准差）、地位量數（百分等級分數、標准分數、T分數）、相關系數；
②數據推斷。主要是用抽樣的方式對樣本進行研究，並從樣本統計量對事物的總體做出統計的推論和估計；分為參數估計（點估計和區間估計）和統計檢驗；
（三）教育研究資料的定性分析
1、概念：是對資料的質的規定性做整體分析，主要採用邏輯方法，同時還要求對分析結果的信度、效度和客觀度等可靠性指標進行檢驗和評價，以便對研究對象有整體性、發展性和綜合性的把握；
2、過程：
①按照研究課題的性質確定定性分析的目標及分析材料的范圍；
②對資料進行初步的檢驗分析；
③選擇適當的定性分析方法，確定分析的維度；
④對資料進行歸類分析；
⑤對定性分析結果進行信度、效度和客觀度的評價；
3、定性分析的主要方法：因果分析、歸納分析、比較分析、系統分析。

⑼ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。