多種原因一起分析的方法

① 基本分析的主要分析方法有哪幾種

成本分析的基本方法有 1.比較法 比較法，又稱"指標對比分析法"。就是通過技術經濟指標的對比，檢查計劃的完成情況，分析產生差異的原因，進而挖掘內部潛力的方法。這種方法，具有通俗易懂、簡單易行、便於掌握的特點，因而得到了廣泛的應用，但在應用時必須注意各技術經濟指標的可比性。 2.因素分析法 因素分析法，又稱連鎖置換法或連環替代法。這種方法，可用來分析各種因素對成本形成的影響程度。在進行分析時，首先要假定眾多因素中的一個因素發生了變化，而其他因素則不變，然後逐個替換，並分別比較其計算結果，以確定各個因素的變化對成本的影響程度。 3.差額計演算法 差額計演算法是因素分析法的--種簡化形式，它利用各個因素的計劃與實際的差額來計算其對成本的影響程度。 4.比率法比率法，是指用兩個以上的指標的比例進行分析的方法。它的基本特點是：先把對比分析的數值變成相對數，再觀察其相互之間的關系。

② 分析問題的方法都有那些

SWOT分析法

它是用來確定企業自身的競爭優勢、競爭劣勢、機會和威脅，從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來的一種科學的分析方法。對於優勢和弱勢是內部環境的分析，機會和威脅是對於外部環境的分析。這個模型可以用於多種方面，任何和商品，貿易，競爭有關系的都適用，而人也是一種商品。這個模型可以幫助你理清現狀。

③ 原因分析的三種方法 原因分析常用的三種統計方法

1、原因分析常用的三種統計方法：相關分析、回歸分析和假設檢驗。

2、相關分析：相關分析顯示變數如何與另一個變數相關。例如，它顯示了計件工資是否會帶來更高的生產率。

3、回歸分析：回歸分析是對一個變數值與另一個變數值之間差異的定量預測。回歸模擬依賴變數和解釋變數之間的關系，這些變數通常繪制在散點圖上。您還可以使用回歸線來顯示這些關系是強還是弱。

4、假設檢驗：假設檢驗是基於某些假設並從樣本到人口的數理統計中的統計分析方法。主要是為了解決問題的需要，對整體研究提出一些假設。通常，比較兩個統計數據集，或者將通過采樣獲得的數據集與來自理想化模型的合成數據集進行比較。提出了兩個數據集之間統計關系的假設，並將其用作理想化零假設的替代方案。建議兩個數據集之間沒有關系。

④ 本科經濟學論文研究某問題產生的原因用什麼

用以下幾種方法：
1、歸納方法與演繹方法：
歸納就是從個別事實中概括出一般性的結論原理;演繹則是從一般性原理、概念引出個別結論。歸納是從個別到一般的方法;演繹是從一般到個別的方法。
歸納是從經驗事實中找出普遍特徵的認識方法，是各門學科在積累經驗材料的基礎上，總結出科學定理或原理的一種重要方法。歸納必須建立在大量的個別事實的基礎上，事實不可靠和不充分，都不可能通過歸納得出科學的結論與原理。歸納是從個別到一般的推理，因而它是一種擴大知識的方法，但它又總是不完全和不嚴密的。因為我們永遠只能觀察到部分事物，不可能窮盡個別。所以列寧說：「以最簡單的歸納方法所得到的是最簡單的真理，總是不完全的，因為經驗總是未完成的。」通過歸納人們只能知道「是什麼」，不能知道「為什麼」。
演繹的主要形式是三段式，就是以大前提和小前提推出結論來。推出的結論能否正確，取決於推理的前提是否正確，推理的形式是否合乎邏輯規則。因此，進行演繹推理的前提必須真實，演繹過程必須遵守嚴格的邏輯規則。
歸納與演繹是辯證統一的關系，是兩種相反相成的推理方法。它是科學研究工作都必須應用的邏輯方法。
2、分析方法與綜合方法：
分析就是把客觀對象的整體分為各個部分、方面、特徵和因素而加以認識。它是把整體分為部分，把復雜的事物分解為簡單的要素分別加以研究的一種思維方法。分析是達到對事物本質認識的一個必經步驟和必要手段。分析的任務不僅僅是把整體分解為它的組成部分，而且更重要的是透過現象，抓住本質，通過偶然性把握必然性。分析的過程是要著重弄清事物在運動變化中各方面各占何種地位，各起何種作用，又以何種方式與他方面發生制約和轉化。簡言之，分析的過程，就是揭露矛盾和認識矛盾的過程。因此，科學的分析必須從實際出發，對所分析的對象進行實事求是的系統周密的調查研究。分析方法最基本的職能就是深入事物內部了解它的細節，搞清它的內部結構、內部聯系，抓住事物基礎的東西。
要科學地、正確地分析事物，必須做到：
第一，對事物作全面的分析。要分析客觀事物矛盾的多方面：既要看到正面，又要看到反面;既要把握肯定方向，也要理解否定方向;既要分析主要方面，又不能忽視次要方面，否則就會出現片面性。
第二，對事物做歷史的分析。考察事物，應該分析它們的過去、現在和將來的狀態。從事物的發生、發展和滅亡的過程中，揭示事物的本質，預見未來的發展。
第三，對事物作具體分析。就是對不同的研究對象採取不同的分析方法，就是具體問題具體分析。
第四，堅持從實際出發的原則，進行調查研究，實驗，觀察。
任何科學研究都離不開分析方法。但是分析的方法有它的局限性，由於它著眼的是事物的局部，就可能出現以偏概全，只見樹木，不見森林。為了克服這些缺點，就必須用綜合的方法把分析與綜合結合起來。
綜合是同分析相反的一種思維方法。它是在分析的基礎上，把客觀對象的各個部分、方面、特性和因素的認識聯結起來，形成對客觀對象的統一認識，從而達到把握事物的有機聯系及其規律性。綜合不是把各個部分、各方面簡單的相加和隨便的湊合，也不是任意的、主觀的臆造，而是按照對象各部分間的內在的有機的聯系，從整體上把握事物的本質和整體的特徵。
總之，分析與綜合是辯證統一的關系，它們既相互對立，又相互統一。只有把兩者結合在一起，才能成為一個完整的、科學的邏輯方法。
3、因果分析法：
就是分析現象之間的因果關系，認識問題的產生原因和引起結果的辯證思維方法。使用這種方法一定要注意到真正的內因與結果，而不是似是而非的因果關系。要注意結果與原因的逆關系，一方麵包括「用原因來證明結果」，同時也包括「用結果來推論原因」。不同的事物，一般都一身二任，既是原因，又是結果，而且一個結果往往有不同層次的幾個原因。因此，在研究過程中，對所分析的問題必須尋根究底。
4、比較分析法：
比較分析法又稱類推或類比法。它是對事物或者問題進行區分，以認識其差別、特點和本質的一種辯證邏輯方法。在資料不多，還不足以進行歸納和演繹推理時，比較分析法更具有價值。康德說：「每當理智缺乏可靠論證的思路時，類比這個方法往往能指引我們前進。」
比較有多種形式，如縱向比較、橫向比較、經驗教訓比較、正反比較、各種異同的比較。採取哪種形式，可視需要而選擇。
5、定性分析法與定量分析法：
就是通過確定事物的質的關系和數量關系以認識問題和分析問題的辯證思維方法。任何事物或任何問題都是質和量的統一，事物的質量，既表現為一定的量，又表現為一定的質。因此，我們在研究中，只有弄清質的方面，又弄清量的方面，才能找出其中規律性的問題。在研究中，定性分析就是據事論理，劃清事物質的界限。定量分析就是對問題的規模、范圍、數目等數量關系的情況及變化，進行精確的統計，計算、分析、對比，就是弄清事物發展中量的變化關系。
定性分析與定量分析是對同一問題從不同方面進行研究，二者必須結合，才能得出比較科學、完整的結論。
論文，古典文學中意為交談辭章或交流思想，現多指進行各個學術領域的研究和描述學術研究成果的文章。論文一般由題名、作者、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻和附錄等部分組成。它既是探討問題進行學術研究的一種手段，又是描述學術研究成果進行學術交流的一種工具。

⑤ 職場分析問題的方法

SWOT分析法

SWTO應該是企業在市場競爭中最主流，最經典的一種方法論。SWTO名稱是由在使用該方法分析問題的四個維度：

Strengths（優勢）
Weaknesses（弱勢）
Opportunities（機會）
Threats（威脅）

該方法常用來確定企業自身的競爭優勢、競爭劣勢、機會和威脅，從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來的一種科學的分析方法。對於優勢和弱勢是內部環境的分析，機會和威脅是對於外部環境的分析。

這個模型可以用於多方面，對於做招聘的HR來說，該方法同樣適用於在做人力資源戰略分析、解決某個項目的招聘難題。
26頂思考帽法

6頂思考帽法是由英國學者愛德華·德·博諾（Edward de Bono）博士開發，分為：

白色中立客觀思考帽
綠色創新求異思考帽
黃色樂觀肯定思考帽
黑色批判否定思考帽
紅色直覺情緒思考帽
藍色規劃管理思考帽

該方法較多用於會議當中。在同一時間點，會議成員只能戴上一頂思考帽，在這一時間段為會議貢獻該思考帽應該遵守的原則觀點，從而避免將時間浪費在互相爭執上。該方法提供了「平行思維」的工具，強調的是「能夠成為什麼」，而非 「本身是什麼」，是尋求一條向前發展的路，而不是爭論誰對誰錯。運用波諾的六頂思考帽，將會使混亂的思考變得更清晰，使團體中無意義的爭論變成集思廣益的創造，使每個人變得富有創造性。
3思維導圖法

思維導圖，又稱心智圖，是由東尼·博贊（Tony Buzan）先生創立，它是一種將人類自然的放射性思考具體化的方法。思維導圖通過圖文並重的技巧，把各級主題的關系用相互隸屬與相關的層級圖表現出來，把主題關鍵詞與圖像、顏色等建立記憶鏈接，思維導圖充分運用左右腦的機能，利用記憶、閱讀、思維的規律，協助人們在科學與藝術、邏輯與想像之間平衡發展，從而幫助思考者進行多方位的發散性思維及總結。

思維導圖的軟體很多，最知名的非Mindmanager莫屬了，像Xmind、FreeMind（看名字就知道有網民最喜歡的特點），網路腦圖（雲端系統）也是常用的。
4麥肯錫7步分析法

七步分析法是麥肯錫公司根據他們做過的大量案例，總結出的一套對商業機遇的分析方法。它是一種在實際運用中，對新創公司及成熟公司都很重要的思維、工作方法。

善於解決問題的能力通常是縝密而系統化思維的產物，任何一個有才之士都能獲得這種能力。有序的思維工作方式並不會扼殺靈感及創造力，反而會助長靈感及創造力的產生。咨詢公司解決問題的方法，不僅對於解決企業問題非常有效，對於解決任何需要深入思考的復雜問題都值得借鑒。
像為什麼政府要遏制房價上漲？怎樣獲得升職？成立市場部應該如何規劃？這些問題，都可以通過麥肯錫七步成詩法進行分析，得出較科學的結論。

5魚骨圖分析法
魚骨圖分析法 （Fishbone analysis method），又叫因果分析法，是由日本管理大師石川馨先生所發展出來的，故又名石川圖。

魚骨圖分析法是一種發現問題「根本原因」的分析方法，通過頭腦風暴找出問題的特性受到影響的因素，並將它們與特性值一起，按相互關聯性整理而成的層次分明、條理清楚的圖形。

現代工商管理教育如MBA、EMBA等將其劃分為問題型、原因型及對策型魚骨分析等幾類先進技術分析。魚骨圖作為一種分析思考、理清思路、找出問題點的工具，是幫助全面系統了解問題、細化問題並找到解決方案的利器。

⑥ 如何分析質量的根本原因

如何分析質量的根本原因

:很多時候，我們只是把現象當做根本原因，這是質量人需要解決的問題。光靠我們質量人是遠遠不夠的，質量的推廣要讓全公司每一個角落都滲透質量的意識，這樣公司的質量才會有進步...

做了十幾年的質量，我最關注的是找出根本原因。無論是公司內部、員工、產品質量還是給客戶的改善，如果找不到根本原因，其他不良狀況就會連續發生，組織最後就要救火。很多時候，我們只是把現象當做根本原因，這是質量人需要解決的問題。光靠我們質量人是遠遠不夠的，質量的推廣要讓全公司每一個角落都滲透質量的意識，這樣公司的質量才會有進步。

在QC七大手法裡面，用到原因分析的是因果分析圖，也叫魚骨圖。需要提醒的是排列圖，也叫柏拉圖，我做到第八年時，才發現它是不可以做原因分析的。它是找問題的，是分析和尋找影響質量主原因素的。在新QC七大手法中，有兩個是可以用來做原因分析的：一個就是系統圖，還有一個是關聯圖。除了這三個方法，還有正交試驗、交叉實驗、假設實驗等等方法。

因果圖是用於單一問題的原因分析。魚骨圖，就一個魚頭下面就一根魚刺，千萬不要把兩個問題放在因果圖里一起分析。有些做得不到位的公司把兩個問題放在一起分析，比如把外觀不良和供應不良一起做原因分析，最後就錯了。因果圖一定是針對單一的問題來做。系統圖也是分析單一問題的，層層展開，然後告訴你原因之間的關系。關聯圖可以做兩個或者兩個以上的原因分析，而且它的很多原因之間是有關聯的。但是關聯圖很復雜，大家在對關聯圖掌握之前，建議多使用因果圖和系統圖。

還有一個方法就是5
Why分析。在系統裡面，其實也要求做預防性維護、預測性維護，但總是有人不按照游戲規則來做。有些公司就會對員工做懲罰，但是他們以後還是會這樣犯錯誤。我們要思考如何教會員工去做各方面的改進，例如要想想有沒有這方面的標准，為什麼沒有。有時80%的問題不是員工的問題，而是管理上的問題。

進行5
Why分析時，如果你問到最後一個答案無法控制的時候，請回答上一個答案。上面一個答案已經有可以採取的方法了，我覺得到那個地方可以截止了，那就是一個末端因素，我們所說的根本原因。可以直接採取對策的那部分因素，叫末端因素。

所有的問題其實是可以分解的，分解成銷售問題、設計問題、生產問題、運輸問題、安裝問題等等。我們不能把所有問題都放在質量的筐子裡面，說是質量問題。其實大家都存在問題，我們只是協助、教育、管理，幫助大家解決這些問題。我覺得質量這種思維，如果在公司生根開花，能夠給到每一個部門、員工甚至到高層，他就會慢慢理解地理解什麼是質量。

我們一定要去分解，具體到每一個問題，然後每一個問題都有相應的人員做分析、改進，公司才能夠理解什麼是質量。

如果站在一個更高的角度來看的話，其實質量是用很多方法的，並不是說我們抓著一個標准或者功能不放。作為公司的高層，作為總監或總經理的角色，他就會衡量質量跟公司的風險。作為高層就要考慮，不僅僅為了質量而做質量，很多時候你要能掌握風險。無論我們是做體系、做流程或者是做改進的，都是在降低風險。客戶也想降低風險。出現質量問題時，我們拿出依據來告訴客戶，當時我們產品出廠的狀態是合格的，這也叫可追溯性。如果沒有可追溯性，就要賠償客戶的損失。還有一些是客戶使用不當造成的問題。

原因分析有四個重要環節。第一個，是要對存在的問題、原因作分析。第二個是要展開問題的全貌。第三個，我認為最重要的，要分析到可直接採取對策那一層。第四個，要恰當地運用這些統計方法。原因一定是具體的，不是抽象性的。
例如供應不合理，然後又說員工的品質意識差，沒按照流程做，後來又說來料不合格，如果不找到根本原因是很難改的。還有一種是人為式的。很多公司都會遇到這樣的問題，例如設備原因，一分析是因為沒錢，沒錢是因為效益不好，然後是因為領導不得力，分析到這一層就沒法改了。我們一定要分析到可以採取措施的那一層，哪怕它是第一原因，如果它沒有對策方法，你不要把它作為根本原因。你可以做的是採取對策的那一部分。

我認為在分析根本原因時，QC方法寧可不用，也一定不能錯用。尤其是如果大家以後要參加全國的六西格瑪發布會或者是一些重要場合的話，用錯就不行。另外，還要學以致用，也就是要知行合一，運用之後才能有收獲，千萬不能紙上談兵。

一間公司如果想要把質量做強，僅靠我們這些質量人是遠遠不夠的，應該把全公司的人都帶動起來。要做好質量，縱橫要聯系，上下也要聯系，要四通八達。上要跟總經理溝通，下要跟主管溝通，橫向要跟生產、工程師、財務、人事等溝通。所以質量人要有很強的交際能力和溝通能力，要學會合縱連橫，把公司的所有資源都整合起來才能提高質量。

⑦ 如何有效地分析問題能舉個簡單的例子嗎

分析問題的方法有很多種，明叔在這里介紹幾種能最快學以致用的分析法： 第一種：電工法 復盤目標達成中的各個環節，將問題范圍逐漸縮小，從而確定問題發生的環節在哪裡。

昨天我在編輯上一篇文章時，我遇到了這樣的問題：我在微信編輯器中將文章編輯完成後點擊保存時，彈窗提醒我文章中存在敏感關鍵字，有可能造成審核無法通過，但是我通讀文章並修改幾個可能觸發敏感關鍵詞的語句後，仍然有這個提示。於是我採取這樣的方法：我將全文剪切了二分之一，只留下一半的上文，此時點保存發現可以正常保存，那麼知道觸發關鍵詞的語句是在文章的下半部分，然後我繼續用同樣的辦法，每次檢驗剩餘文章的二分之一，不斷的縮短關鍵詞的范圍，最終找到了問題關鍵詞的地方。在分析一般問題上，這個方法能夠方便又有效地幫助我們確定問題所在，與排除法有著異曲同工之妙，排除法在於將假命題進行排除，最後留下正確的答案，電工法與之相反，通過不斷的排除正確選項以接近問題點。第二種：類比法 類比法是將一類事物的某些相同方面進行比較，以另一事物的正確或錯誤證明這一事物的正確或錯誤，這是運用類比推理形式進行論證。簡單說就是用一個已知的相似案例，對照現存案例來獲得問題的解釋。這里舉個生活中常見的案例：通過遙控器控制家裡的空調時突然失靈了，而上次家裡遙控電視機失靈時，發現是因為遙控器沒有電了所以失靈，那麼這次空調失靈也可能是因為沒電而導致的。這樣的一個分析過程就是類比分析法。要提高類比結論的可靠程度，就要盡可能地確認對象間的相同點。相同點越多，結論的可靠性程度就越大，因為對象間的相同點越多，二者的關聯度就會越大，結論就可能越可靠。第三種：極端法 即將現有問題在想像中進行無限放大或縮小，看看在極端情況下會有什麼不同的看法。在劉潤的5分鍾商學院中，有一期談到了非常著名的「三門問題」（如果你已經了解這個問題，你可以跳過這段）假設你參加一個了能上台抽獎的機會，主持人告訴你這里有A、B、C三個門，而其中一個門後面有一輛豪車，只要猜對了豪車在哪一扇門後面，車就歸你了，這種情況下，選中豪車的概率是三分之一。如果你選了B後，主持人打開了另外兩扇門中的一扇空門A，主持人給你一個改變選擇的機會，你是堅持原來的選擇，還是選擇另一扇們呢？ 在第一直覺下，我們會認為所有選擇的概率都是三分之一，換與不換不存在區別，但是我們用極端法進行分析的話：如果不是三扇門，而是一共有一萬扇門時候，你是會選擇萬里挑一的那扇門，還是選擇被9998扇們過濾後剩下的那扇門呢？ 這一下我們就明白了，此時換一扇門的中獎概率，是高於不換的，而且實際上在只有三扇門的情況下，換門後的中獎概率會上升一倍。極端法算是一種另闢蹊徑的分析方法，在某些問題前，直覺往往會優先於思維對事物給出判斷，比如在三門問題中很多人會陷入怪圈，直覺下認為幾率是三分之一，而運用極端法就能將問題點極端凸顯，直到打破直覺怪圈。第四種：試錯法 這個應該很好理解，就是不斷地嘗試和驗證結果，直到找到正確的解法。可以說試錯法是最愚蠢，卻也是最簡單有效的分析法，而且試錯法有一個關鍵性的優點，擁有很少或是沒有信息的情況下進行，特別其他分析法都無法奏效情況下，唯有試錯法可以進行分析。這個分析法還有一個特別出名的代言人：李時珍，我們都知道李時珍嘗百草編《本草綱目》的故事，在當時缺乏對草葯屬性信息的情況下，李時珍就是用不斷的親身試葯，分析每一種草葯的葯性和毒性，為後人留下這本鴻篇巨制。當我們面對一個新問題的時候，通過不斷的試驗和消除誤差，最終接近所求的答案。第五點：思維導圖 思維導圖是一個非常實用的思考工具和助記工具。總得來說思維導圖就是幫助我們思考，記憶，並給每個信息點之間建立關聯。首先是記憶，在分析復雜問題過程中，如果僅靠大腦記憶，很難記住所有的問題點，會造成分析過程存在漏洞，影響分析結果。當我們藉助思維導圖進行分析時候，不僅是能對分析過程進行完整的梳理，也能記錄整個分析過程。其次是思考，當我們在閱讀一本書的時候，如果我們只是看書上的文字，做點簡單的標記，很多時候會進入一個只認字不思考的狀態。但是如果我們有個任務就是要不斷完善這個思維導圖，那麼這個過程其實就是強迫自己思考書中的內容，讓其在我們的圖中相互交織，並有自己的特色。思維導圖的特點就是信息的圖形化。將分析問題的過程由記憶和思考兩個行為，簡化為看圖思考，當看著一張邏輯清晰，信息明了的思維導圖時， 分析問題瞬間就變得簡單了許多。下次再遇到問題，學會運用系統而專業的上面這幾招進行分析，明叔保證你會發現，問題其實一點都不可怕，抽絲剝繭的分析過程甚至能體會到做偵探的快感。本文總結 1、所有的分析必須有嚴謹的分析邏輯。2、所有找出來的問題都應該有方法去實踐驗證。3、應該建立警報系統，當出現問題就知道哪裡有問題。4、分析是解決問題的基礎，要重視與堅持。還有一點非常重要，那就是不斷地擴大提高自己的知識領域和認知水平，而提高知識和認知水平最有效的方法，除了閱讀就是不斷地和各種知識領域的人進行語言交流思維碰撞。什麼是問題？什麼是分析？ 大家應該都讀過這樣一個故事：1923年，美國福特公司的一台大型電機出現故障，公司請德國機電專家施坦敏茨幫忙。只見他看看轉轉，寫寫算算，兩天以後，他在電機上部畫了一條線，讓修理工把畫線部位裡面的線圈減少16圈，故障很快就排除了。事後，施坦敏茨收取修理費10000美元。他在收款單上寫明：用粉筆一條線，1美元，知道在哪裡畫線，9999美元。我們這樣定義問題：阻礙目標達成的關鍵點，就是問題。例如在上面這個案例中，阻礙大型機電正常運作的故障就是問題。那麼，尋找問題的這個過程，我們就稱之為分析。

⑧ 分析問題原因關鍵項的方法有哪些

目前在實際工作中,通常採用的分析方法有五種：
1、對比分析法
也叫比較分析法，是通過實際數與基數的對比來提示實際數與基數之間的差異，藉以了解經濟活動的成績和問題的一種分析方法。在科學探究活動中，常常用到對比分析法，這種分析法與等效替代法相似。對比法， 戲劇常用的一種主要藝術手法。一般有三種對比:人物對比、場面對比、細節對比。
2、因素分析法
又稱經驗分析法，是一種定性分析方法。該方法主要指根據價值工程對象選擇應考慮的各種因素，憑借分析人員的知識和經驗集體研究確定選擇對象。該方法簡單易行，要求價值工程人員對產品熟悉，經驗豐富，在研究對象彼此相差較大或時間緊迫的情況下比較適用，缺點是無定量分析、主觀影響大。
因素分析法是利用統計指數體系分析現象總變動中各個因素影響程度的一種統計分析方法，包括連環替代法、差額分析法、指標分解法等。 因素分析法是現代統計學中一種重要而實用的方法，它是多元統計分析的一個分支。使用這種方法能夠使研究者把一組反映事物性質、狀態、特點等的變數簡化為少數幾個能夠反映出事物內在聯系的、固有的、決定事物本質特徵的因素。
因素分析法的最大功用，就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，並保持其基本的信息量。
3、相關分析法
揭示某一礦區鑽孔自然彎曲趨勢的另一方法是進行相關分析，又稱回歸分析，即利用數理統計原理,求出反映鑽孔自然彎曲趨勢的回歸方程。通常設孔深為自變數，頂角和方位角為因變數，建立相關關系式這兩個相關關系式就代表鑽孔頂角和鑽孔方位角隨孔深而變化的規律。
4、差額計演算法
確定引起某個經濟指標變動的各個因素的影響程度的一種計算方法。與"連續替代法"內容相同。在幾個相互聯系的因素共同影響著某一個經濟指標的情況下，可應用這一方法計算各個因素對該經濟指標發生變動的影響程度。在衡量某一因素對於一個經濟指標的影響時，假定只有這一因素變動，而其餘因素不變。確定各個因素替代順序，然後按照這一順序進行替代計算。這種方法是假定各個因素依照一定的順序發生變動而進行替代計算的， 因此分析出來的結果具有一定程度的假定性。
5、比例法
比例法亦稱「間接計演算法」。它是利用過去兩個相關經濟指標之間長期形成的穩定比率來推算確定計劃期有關指標的一種方法。

⑨ 常用的分析方法有哪些

問題一：常見的數據分析方法有哪些 1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的 *** 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，人們不必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。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
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，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關分析（Correlation Analysis）
相關分析（correlation *** ysis），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，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析(Correspondence *** ysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，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。
5、回歸分析
研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，…，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析（regression *** ysis)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。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。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，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。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。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。這個 還需要具體問題具體分析

問題二：在解決實際問題時常用的分析方法有哪些 在實際工作中,通常採用的技術分析方法有對比分析法,因素分析法和相關分析法等三種.
1、對比分析法
對比分析法是根據實際成本指標與不同時期的指標進行對比,來揭示差異,分析差異產生原因的一種方法.在對比分析中,可採取實際指標與計劃指標對比,本期實際與上期(或上年同期,歷史最好水平)實際指標對比,本期實際指標與國內外同類型企業的先進指標對比等形式.通過對比分析,可一般地了解企業成本的升降情況及其發展趨勢,查明原因,找出差距,提出進一步改進的措施.在採用對比分析時,應注意本期實際指標與對比指標的可比性,以使比較的結果更能說明問題,揭示的差異才能符合實際.若不可比,則可能使分析的結果不準確,甚至可能得出與實際情況完全不同的相反的結論.在採用對比分析法時,可採取絕對數對比,增減差額對比或相對數對比等多種形式.
比較分析法按比較內容（比什麼）分為：
（1）比較會計要素的總量
（2）比較結構百分比
（3）比較財務比率
2、因素分析法
因素分析法是將某一綜合性指標分解為各個相互關聯的因素,通過測定這些因素對綜合性指標差異額的影響程度的一種分析方法.在成本分析中採用因素分析法,就是將構成成本的各種因素進行分解,測定各個因素變動對成本計劃完成情況的影響程度,並據此對企業的成本計劃執行情況進行評價,並提出進一步的改進措施.
採用因素分析法的程序如下：
(1)將要分析的某項經濟指標分解為若干個因素的乘積.在分解時應注意經濟指標的組成因素應能夠反映形成該項指標差異的內在構成原因,否則,計算的結果就不準確.如材料費用指標可分解為產品產量,單位消耗量與單價的乘積.但它不能分解為生產該產品的天數,每天用料量與產品產量的乘積.因為這種構成方式不能全面反映產品材料費用的構成情況.
(2)計算經濟指標的實際數與基期數(如計劃數,上期數等),從而形成了兩個指標體系.這兩個指標的差額,即實際指標減基期指標的差額,就是所要分析的對象.各因素變動對所要分析的經濟指標完成情況影響合計數,應與該分析對象相等.
(3)確定各因素的替代順序.在確定經濟指標因素的組成時,其先後順序就是分析時的替代順序.在確定替代順序時,應從各個因素相互依存的關系出發,使分析的結果有助於分清經濟責任.替代的順序一般是先替代數量指標,後替代質量指標；先替代實物量指標,後替代貨幣量指標；先替代主要指標,後替代次要指標.
(4)計算替代指標.其方法是以基期數為基礎,用實際指標體系中的各個因素,逐步順序地替換.每次用實際數替換基數指標中的一個因素,就可以計算出一個指標.每次替換後,實際數保留下來,有幾個因素就替換幾次,就可以得出幾個指標.在替換時要注意替換順序,應採取連環的方式,不能間斷,否則,計算出來的各因素的影響程度之和,就不能與經濟指標實際數與基期數的差異額(即分析對象)相等.
(5)計算各因素變動對經濟指標的影響程度.其方法是將每次替代所得到的結果與這一因素替代前的結果進行比較,其差額就是這一因素變動對經濟指標的影響程度.
(6)將各因素變動對經濟指標影響程度的數額相加,應與該項經濟指標實際數與基期數的差額(即分析對象)相等.
上述因素分析法的計算過程可用以下公式表示：
設某項經濟指標N是由A,B,C三個因素組成的.在分析時,若是用實際指標與計劃指標進行對比,則計劃指標與實際指標的計算公式如下：
計劃指標N0=A0×B0×C0
實際指標N1=A1×B1×C1
分析對象為N1-N0的差額.
採用因素分析法測定各因素變動對指標N的影響程度時,......>>

問題三：常用的分析方法有哪些 目前系統安全分析法有20餘種，其中常用的分析法是：
（1）安全檢查表（safety check list）
（2）初步危險分析（PHA）
（3）故障類型、影響及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故樹分析（FTA）

問題四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不細說了，直接網路搜索此書――《贏取競爭的100+N工具箱(mba原版1862頁).pdf》 目錄太長，涉及版權也不能再上圖了
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問題五：常用的葯物分析方法有哪些 重量分析法
酸鹼滴定法
沉澱滴定法
氧化還原滴定法
非水滴定法
葯物儀器分析法
紫外分光光度法
質譜法
核磁共振波譜法
薄層色譜法
氣相色譜法
高效液相色譜法
電泳法和PH值測定法
物理常數測定法

問題六：數據分析方法有哪些 一、描述性統計
描述性統計是一類統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以在做數據分析之前需要進行正態性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基於觀測數據建立變數間適當的依賴關系，以分析數據內在規律。
1. 一元線性分析
只有一個自變數X與因變數Y有關，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變數X與因變數Y的關系，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變數是連續的正態分布變數，且自變數和因變數呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變數的分布沒有要求，一般用於因變數是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變數的關系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系
3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變數的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4. 協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的准確度。協方差分析主要是在排除了協變數的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位D是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；
2）總體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、K-量檢驗等。

問題七：常用的數據分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基礎、更新知識。
基本技術怎麼強調都不過分。這里的術更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
資料庫查詢―SQL
數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數據提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業的數據論壇，學習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與數據挖掘
你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網路等。但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對於最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？
行業知識
如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業知識、業務知識有深入的了解。例如：看到某個數據，你首先必須要知道，這個數據的統計口徑是什麼？是如何取出來的？這個數據在這個行業， 在相應的業務是在哪個環節是產生的？數值的代表業務發生了什麼（背景是什麼）？對於A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：
對於A部門，
1、新會員的統計口徑是什麼。第一次在使用A部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發展業務接觸的會員？
2、是如何統計出來的。A：時間；是通過創建時間，還是業務完成時間。B：業務場景。是只要與業務發接觸，例如下了單，還是要業務完成後，到成功支付。
3、這個數據是在哪個環節統計出來。在注冊環節，在下單環節，在成功支付環節。
4、這個數據代表著什麼。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業處理行業生命同期哪個階段？
在前面二點，更多要求你能按業務邏輯，來進行數據的提取（更多是寫SQL代碼從資料庫取出數據）。後面二點，更重要是對業務了解，更行業知識了解，你才能進行相應的數據解讀，才能讓數據產生真正的價值，不是嗎？
對於新進入數據行業或者剛進入數據行業的朋友來說：
行業知識都重要，也許你看到很多的數據行業的同仁，在微博或者寫文章說，數據分析思想、行業知識、業務知識很重要。我非常同意。因為作為數據分析師，在發表任何觀點的時候，都不要忘記你居於的背景是什麼？
但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。。你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉澱下來。
不要過於追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。
1、細心。
2、耐心。
3、靜心。
數據分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數據分析過程中，是一個不斷循環迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。
數據分析師一定要嚴謹。而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindman......>>

問題八：常用的多元分析方法？ 包括3類:①多元方差分析、多元回歸分析和協方差分析，稱為線性模型方法，用以研究確定的自變數與因變數之間的關系；②判別函數分析和聚類分析,用以研究對事物的分類；③主成分分析、典型相關和因素分析，研究如何用較少的綜合因素代替為數較多的原始變數。
多元方差分析
是把總變異按照其來源（或實驗設計）分為多個部分，從而檢驗各個因素對因變數的影響以及各因素間交互作用的統計方法。例如，在分析2×2析因設計資料時，總變異可分為分屬兩個因素的兩個組間變異、兩因素間的交互作用及誤差（即組內變異）等四部分,然後對組間變異和交互作用的顯著性進行F檢驗。
多元方差分析的優點
是可以在一次研究中同時檢驗具有多個水平的多個因素各自對因變數的影響以及各因素間的交互作用。其應用的限制條件是，各個因素每一水平的樣本必須是獨立的隨機樣本，其重復觀測的數據服從正態分布，且各總體方差相等。
多元回歸分析
用以評估和分析一個因變數與多個自變數之間線性函數關系的統計方法。一個因變數y與自變數x1、x2、…xm有線性回歸關系是指： 其中α、β1…βm是待估參數，ε是表示誤差的隨機變數。通過實驗可獲得x1、x2…xm的若干組數據以及對應的y值，利用這些數據和最小二乘法就能對方程中的參數作出估計，記為╋、琛常它們稱為偏回歸系數。
多元回歸分析的優點
是可以定量地描述某一現象和某些因素間的線性函數關系。將各變數的已知值代入回歸方程便可求得因變數的估計值（預測值），從而可以有效地預測某種現象的發生和發展。它既可以用於連續變數，也可用於二分變數（0，1回歸）。多元回歸的應用有嚴格的限制。首先要用方差分析法檢驗自變數y與m個自變數之間的線性回歸關系有無顯著性，其次，如果y與m個自變數總的來說有線性關系，也並不意味著所有自變數都與因變數有線性關系，還需對每個自變數的偏回歸系數進行t檢驗,以剔除在方程中不起作用的自變數。也可以用逐步回歸的方法建立回歸方程，逐步選取自變數，從而保證引入方程的自變數都是重要的。
協方差分析
把線性回歸與方差分析結合起來檢驗多個修正均數間有無差別的統計方法。例如，一個實驗包含兩個多元自變數，一個是離散變數(具有多個水平)，一個是連續變數，實驗目的是分析離散變數的各個水平的優劣，此變數是方差變數；而連續變數是由於無法加以控制而進入實驗的，稱為協變數。在運用協方差分析時，可先求出該連續變數與因變數的線性回歸函數，然後根據這個函數扣除該變數的影響，即求出該連續變數取等值情況時因變數的修正均數，最後用方差分析檢驗各修正均數間的差異顯著性，即檢驗離散變數對因變數的影響。
協方差分析兼具方差分析和回歸分析的優點
可以在考慮連續變數影響的條件下檢驗離散變數對因變數的影響，有助於排除非實驗因素的干擾作用。其限制條件是，理論上要求各組資料（樣本）都來自方差相同的正態總體,各組的總體直線回歸系數相等且都不為0。因此應用協方差分析前應先進行方差齊性檢驗和回歸系數的假設檢驗，若符合或經變換後符合上述條件，方可作協方差分析。
判別函數分析
判定個體所屬類別的統計方法。其基本原理是：根據兩個或多個已知類別的樣本觀測資料確定一個或幾個線性判別函數和判別指標，然後用該判別函數依據判別指標來判定另一個個體屬於哪一類。 判別分析不僅用於連續變數，而且藉助於數量化理論亦可用於定性資料。它有助於客觀地確定歸類標准。然而，判別分析僅可用於類別已確定的情況。當類別本身未定時，預用聚類分析先分出類別，然後再進行判別分析。
聚類分析
解決分類問題的一種統計方法。若給定n個觀測對象，每個觀......>>

問題九：常用的數學分析方法有哪些 你問的是什麼層次？
1、數學分析方法的基本內容是數學化、模型化和計算機化。從數學角度看，數學中發現了許多有實用價值的手段，如線性規劃、整數規劃、動態規劃、對策論、排隊論、存貨模型、調度模型、概率統計等等，對定量化的分析與決斷起到了重大的推動作用；從模型化角度看，每一種數學手段都包括了解決決策問題的具體數學模型，人們可以藉助於模型找出自己所需了解的問題的答案；從計算機化的角度看，人們可以借用電子計算機這個快速邏輯計算工具，縮短解決問題的時間，增強預測的精確性。這「三化」是互相聯系的，它們的結合使決策的技術和方法發生了重大變化。
2、另一個層次：待定系數法，換元法，數學歸納法。

問題十：常見的調查方法有哪些 （一）、按調查對象的范圍分,可分為全面調查和非全面調查.
（二）、按調查的連續性來分,可分為一次性調查和經常性調查.
（三）、按調查的組織方式不同,可分為統計報表和專門調查.
（四）、按調查的方法不同,可分為直接觀察法、報告法和詢問法.

⑩ 成本分析常用的方法有哪些用比較分析法時應注意什麼問題

在實際工作中，通常採用的技術分析方法有對比分析法，因素分析法和相關分析法等三種。
1、對比分析法
對比分析法是根據實際成本指標與不同時期的指標進行對比，來揭示差異，分析差異產生原因的一種方法。在對比分析中，可採取實際指標與計劃指標對比，本期實際與上期(或上年同期，歷史最好水平)實際指標對比，本期實際指標與國內外同類型企業的先進指標對比等形式。通過對比分析，可一般地了解企業成本的升降情況及其發展趨勢，查明原因，找出差距，提出進一步改進的措施。在採用對比分析時，應注意本期實際指標與對比指標的可比性，以使比較的結果更能說明問題，揭示的差異才能符合實際。若不可比，則可能使分析的結果不準確，甚至可能得出與實際情況完全不同的相反的結論。在採用對比分析法時，可採取絕對數對比，增減差額對比或相對數對比等多種形式。
比較分析法按比較內容（比什麼）分為：
（1）比較會計要素的總量
（2）比較結構百分比
（3）比較財務比率
2、因素分析法
因素分析法是將某一綜合性指標分解為各個相互關聯的因素，通過測定這些因素對綜合性指標差異額的影響程度的一種分析方法。在成本分析中採用因素分析法，就是將構成成本的各種因素進行分解，測定各個因素變動對成本計劃完成情況的影響程度，並據此對企業的成本計劃執行情況進行評價，並提出進一步的改進措施。
採用因素分析法的程序如下：
(1)將要分析的某項經濟指標分解為若干個因素的乘積。在分解時應注意經濟指標的組成因素應能夠反映形成該項指標差異的內在構成原因，否則，計算的結果就不準確。如材料費用指標可分解為產品產量，單位消耗量與單價的乘積。但它不能分解為生產該產品的天數，每天用料量與產品產量的乘積。因為這種構成方式不能全面反映產品材料費用的構成情況。
(2)計算經濟指標的實際數與基期數(如計劃數，上期數等)，從而形成了兩個指標體系。這兩個指標的差額，即實際指標減基期指標的差額，就是所要分析的對象。各因素變動對所要分析的經濟指標完成情況影響合計數，應與該分析對象相等。
(3)確定各因素的替代順序。在確定經濟指標因素的組成時，其先後順序就是分析時的替代順序。在確定替代順序時，應從各個因素相互依存的關系出發，使分析的結果有助於分清經濟責任。替代的順序一般是先替代數量指標，後替代質量指標；先替代實物量指標，後替代貨幣量指標；先替代主要指標，後替代次要指標。
(4)計算替代指標。其方法是以基期數為基礎，用實際指標體系中的各個因素，逐步順序地替換。每次用實際數替換基數指標中的一個因素，就可以計算出一個指標。每次替換後，實際數保留下來，有幾個因素就替換幾次，就可以得出幾個指標。在替換時要注意替換順序，應採取連環的方式，不能間斷，否則，計算出來的各因素的影響程度之和，就不能與經濟指標實際數與基期數的差異額(即分析對象)相等。
(5)計算各因素變動對經濟指標的影響程度。其方法是將每次替代所得到的結果與這一因素替代前的結果進行比較，其差額就是這一因素變動對經濟指標的影響程度。
(6)將各因素變動對經濟指標影響程度的數額相加，應與該項經濟指標實際數與基期數的差額(即分析對象)相等。
上述因素分析法的計算過程可用以下公式表示：
設某項經濟指標N是由A，B，C三個因素組成的。在分析時，若是用實際指標與計劃指標進行對比，則計劃指標與實際指標的計算公式如下：
計劃指標N0=A0×B0×C0
實際指標N1=A1×B1×C1
分析對象為N1-N0的差額。
採用因素分析法測定各因素變動對指標N的影響程度時，各項計劃指標，實際指標及替代指標的計算公式如下：
計劃指標 N0=A0×B0×C0-----------(1)
第一次替代N2=A1×B0×C0-----------(2)
第二次替代N3=A1×B1×C0-----------(3)
實際指標 N1=A1×B1×C1-----------(4)
各因素變動對指標N的影響數額按下式計算：
由於A因素變動的影響=(2)-(1)=N2-N0
由於B因素變動的影響=(3)-(2)=N3-N2
由於C因素變動的影響=(4)-(3)=N1-N3
將上述三個項目相加，即為各因素變動對指標N的影響程度，它與分析對象應相等。
根據因素分析法的替代原則，材料費用三個因素的替代順序為產量，單耗，單價。各因素變動對甲產品材料費用實際比計劃降低8 000的測定結果如下：
計劃材料費用=250×48×9=108 000(元)-----(1)
第一次替代=200×48×9=86 400(元)------(2)
第二次替代=200×50×9=90 000(元)------(3)
實際材料費用=200×50×10=100 000(元)------(4)
各因素變動對材料費用降低8 000元的影響程度如下：
由於產量變動對材料費用的影響=(2)-(1)=86400-108000=-21600(元)
由於材料單耗變動對材料費的影響=(3)-(2)=90000-86400=3600(元)
由於材料單價變動對材料費用的影響=(4)-(3)=100000-90000=10000(元)
三個因素變動對材料費用的影響程度=-21600+3600+10000=-8000(元)
上述分析計算時，還可以採用另外一種簡化的形式，即差額計演算法。差額計演算法是利用各個因素的實際數與基期數的差額，直接計算各個因素變動對經濟指標的影響程度。以上述經濟指標N為例，採用差額計演算法時的計算公式如下：
由於A因素變動對指標的影響=(A1-A0)×B0×C0
由於B因素變動對指標的影響=A1×(B1-B0)×C0
由於C因素變動對指標的影響=A1×B1×(C1-C0)
〖例3〗以例2材料費用的分析資料為基礎，採用差額計演算法的結果如下：
由於產量增加對材料費用的影響=(200-250)×48×9=-21600(元)
由於材料單耗變動對材料費用的影響=200×(50-48)×9=3600(元)
由於材料單價變動對材料費用的影響=200×50×(10-9)=10000(元)
各因素變動對材料費用的影響=-21600+3600+10000=-8000(元)
兩種方法的計算結果相同，但採用差額計演算法顯然要比第一種方法簡化多了。
3、相關分析法
相關分析法是指在分析某個指標時，將與該指標相關但又不同的指標加以對比，分析其相互關系的一種方法。企業的經濟指標之間存在著相互聯系的依存關系， 在這些指標體系中，一個指標發生了變化，受其影響的相關指標也會發生變化。如將利潤指標與產品銷售成本相比較，計算出成本利潤率指標，可以分析企業成本收益水平的高低。再如，產品產量的變化，會引起成本隨之發生相應的變化，利用相關分析法找出相關指標之間規律性的聯系，從而為企業成本管理服務。
4、差額計演算法
差額計演算法是因素分析法的一種簡化形式，它利用各個因素的目標值與實際值的差額來計算其對成本的影響程度。
5、比率法
比率法是指用兩個以上的指標的比例進行分析的方法。它的基本特點是：先把對比分析的數值變成相對數，再觀察其相互之間的關系。常用的比率法有以下幾種。
● 相關比率法 由於項目經濟活動的各個方面是相互聯系，相互依存，又相互影響的，因而可以將兩個性質不同而又相關的指標加以對比，求出比率，並以此來考察經營成果的好壞。例如：產值和工資是兩個不同的概念，但它們的關系又是投入與產出的關系。在一般情況下，都希望以最少的工資支出完成最大的產值。因此，用產值工資率指標來考核人工費的支出水平，就很能說明問題。
● 構成比率法 又稱比重分析法或結構對比分析法。通過構成比率，可以考察成本總量的構成情況及各成本項目占成本總量的比重，同時也可看出量、本、利的比例關系(即預算成本、實際成本和降低成本的比例關系)，從而為尋求降低成本的途徑指明方向。
● 動態比率法 動態比率法，就是將同類指標不同時期的數值進行對比，求出比率，以分析該項指標的發展方向和發展速度。動態比率的計算，通常採用基期指數和環比指數兩種方法。