信息對比分析方法

❶ 簡述信息分析的方法

信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法：
1邏輯學方法，提供正確的思維途徑和基礎
2系統分析方法：對整個信息分析過程起支配指導作用的方法，尤其分析復雜的對象或系統時，系統分析的方法的貢獻更大。
3圖書情報學方法：進行危險調研和文獻分析時，圖書情報學的方法是基本的和主要的，包括目錄學方法、文獻檢索法文獻劑量學方法、文獻綜合加工等多方面，在收集整理濃縮比較和分析中都少不了這些方法。
4社會學方法：在進行非文獻調研和非文獻分析，即實地調查分析時，社會學可以為信息分析提供收集實地信息的某些比較成熟的方法，為分析概念之間的關系和形成正確的概念框架、理論構架等貢獻有效地方法。
5統計學方法：信息分析中進行多因素之間的關系的定量的研究，主要依賴統計學的方法。
6未來學（預測）方法：為管理和決策服務的反洗非常重視預測，預測分析在信息分析工作中已佔有比較突出的地位，因此有未來學創造的和發展的許多專門用於預測的方法自然成為了信息分析方法的重要來源和必要的組成部分。
常見的信息分析方法：
一、定性分析法有：
1、歸納法：由若干已知事實作為前提，通過推理而獲得的一般規律作為結論。
2、演繹法：是形式邏輯中最重要的方法，主要用於推理和論證過程。在直覺思維形成後後形成後期對形成的概念進行科學的嚴密的檢驗和論證時加以應用。
3、分析與綜合法：是從客觀事物中普遍存在的整體與部分的關繫上把握事物本質的一般方法。 4、實證法：在理論尚不完善時，或者還沒有成熟的理論模型可以利用時，用具體的實例和數字來論證所提出的意見觀點和結論。
二、定量分析法：
1、統計分析法：對一定時期內的數據進行分析的方法，尋找數據發展的軌跡，獲取不同變數之間的相關關系，或由數據隨時間的變化來推測未來趨勢。
2、預測分析法：以概率為其主要理論基礎，對客觀世界大量的隨機事件進行探索的一種方法。根據事物過去和現在的發展規律，科學地估計未來的發展趨勢。
3、系統分析法：從系統的觀點出發，將研究的對象看做是一個與外部環境相聯系的系統，為了更好的達到系統的目標，而對系統的要素組織結構信息流動和控制機制進行分析，並應用數學方法好計算機技術建立系統的模型，找出各要素內在的和定量的關系，再及逆行系統的優化，提出建議和方案。
三、定性定量結合法

❷ 分析信息的方法一般包括哪些內容

信息分析方法總共有四種,分別為:
1.信息聯想法;
2.信息綜合法;
3.信息預測法;
4.信息評估法。分析方法」主要探討上市公司財務信息剖析過程所使用的分析手段：比較分析法、比率分析法、趨勢分析法和因素分析法。「比較分析法」一節說明比較分析法的三種形式及應用中需要注意的問題。比較分析法是最基本的分析方法，其作用在於揭示財務活動中的數量關系和存在的差距，從中發現問題。「比率分析法」一節歸納敘述了財務信息分析中常見的三類比率關系，並提出使用比率指標分析財務信息時需要注意的三個問題。「趨勢分析法」可以揭示上市公司財務狀況和經營狀況的變化，幫助我們分析引起變化的主要原因、變動的性質，認識公司的現狀，並預測該公司未來的發展前景。「因素分析法」主要用來確定幾個相互聯系的因素對上市公司某個經濟指標的影響程度，在分析財務指標異動原因時比較常用。常用的信息分析方法分為兩大類：定性分析與定量分析。

（一）定性分析

定性分析即通過專家知識、經驗，對事物現狀的分析以及未來發展趨勢的預測。常用的定性分析法有頭腦風暴法、德爾菲調查法、主觀概率法、相互影響矩陣分析等。定性分析法發展至今，經過不斷完善，已廣泛運用於各類信息分析之中。定性分析最大的優點是，能充分運用專家的知識、經驗，從而對一些無法收集數據的分析預測活動進行評判。定性分析方法也是一種科學的方法。首先專家的知識、經驗是一種隱性知識，是專家在長期大量的實踐中形成的經驗總結，是建立在客觀科學基礎之上的認識，如某行業領域資深專家對行業發展趨勢的判斷，這是他對行業發展全面客觀的認識基礎上作出的推斷，這種推斷具有一定的合理性。其次，某個專家的認識由於受到自身學術行業背景、主觀判斷等限制，其看法具有片面性，但綜合該領域的專家認識，就能比較全面合理的作出定性的判斷，從這個角度這種方法也是合理的。最後，定性分析由於受到主觀因素影響，而且只能提供定性的結論，因此針對具體的微觀的需要作出量化決策的問題，就需要通過定量分析。值得一提的是，定量分析由於客觀具體，用數據和科學模型說話，在某些方面更具有說服力，但是由於應用時受到諸多條件限制，有時候得出的模型和結論未必合理，切不可盲目迷信復雜的模型。定性分析與定量分析需要相互結合使用，才能做出准確科學的結論。

（二）定量分析

定量分析基本上就是統計的內容了，相關分析、回歸分析、主成分與因子分析、獨立性檢驗（卡方檢驗）、分類與聚類等。

數理統計最主要的幾個分布函數：正態分布和t分布、F分布、卡方分布，因為回歸分析里參數檢驗涉及到t檢驗和F檢驗問題，要知道它們到底用來做什麼，有什麼特性。這里簡單介紹幾個一直讓我混淆的概念。

（1）相關分析與回歸分析

兩個事物之間可能存在一定的關聯，如子女身高與父母身高，一般來說父母個子高子女身高也高，但兩者沒有必然的因果關系，那麼這兩者之間有關系，但不是因果關系，這就是相關分析，相關可以是線性相關也可以是非線性相關。而回歸分析如，廣告支出增加，銷量增加，那麼廣告和銷量之間是存在某種因果關系，可以分析廣告支出對銷量增加的影響，這就是回歸分析。

（2）回歸分析與方差分析

前面講到回歸分析，當自變數和因變數都是數值變數，即分析某個自變數的變化對因變數的影響程度就是回歸分析。而方差分析也是分析自變數對因變數的影響程度，但自變數是定性變數，如分析農作物產量（因變數）與土壤種類、肥料種類、栽培方法之間是否有影響，這就是方差分析了。方差分析結論就是，這個定性變數對因變數到底有沒有影響。

（3）線性回歸、logistic曲線與probit曲線

線性回歸就是構建一個模型方程，同回歸分析，自變數和因變數都是定量變數，並且對其取值沒有要求。logistic曲線與probit曲線自變數和因變數也都是定量變數，但是因變數的取值是0或1（這里講的是二元定性選擇回歸）。

❸ 對比分析法的主要形式有哪些

1、絕對數比較

它是利用絕對數進行對比，從而尋找差異的一種方法。

2、相對數比較

它是由兩個有聯系的指標對比計算的，用以反映客觀現象之間數量聯系程度的綜合指標，其數值表現為相對數。由於研究目的和對比基礎不同，相對數可以分為以下幾種：

1)結構相對數：將同一總體內的部分數值與全部數值對比求得比重，用以說明事物的性質、結構或質量。如,居民食品支出額占消費支出總額比重、產品合格率等。

2)比例相對數：將同一總體內不同部分的數值對比，表明總體內各部分的比例關系，如,人口性別比例、投資與消費比例等。

3)比較相對數：將同一時期兩個性質相同的指標數值對比，說明同類現象在不同空間條件下的數量對比關系。如,不同地區商品價格對比，不同行業、不同企業間某項指標對比等。

4)強度相對數：將兩個性質不同但有一定聯系的總量指標對比，用以說明現象的強度、密度和普遍程度。如,人均國內生產總值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分數或千分數表示的，如人口出生率用‰表示。

5)計劃完成程度相對數：是某一時期實際完成數與計劃數對比，用以說明計劃完成程度。

6)動態相對數：將同一現象在不同時期的指標數值對比，用以說明發展方向和變化的速度。如,發展速度、增長速度等。

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❹ 比較分析法是將企業實際與上年的情況或會計信息進行對比對嗎

不是
比較分析法是財務報表中最常用以及最基本的方法之一，是通過某項財務指標與性質相同的指標評價標准進行對比，揭示企業財務狀況、經營情況和現金流量情況的一種分析方法。
比較分析法是財務報表分析的基本方法之一，是通過某項財務指標與性質相同的指標評價標准進行對比，揭示企業財務狀況、經營情況和現金流量情況的一種分析方法。比較分析法是最基本的分析方法，在財務報表分析中應用很廣。
按比較對象
按比較對象的不同分為三種形式:
1、絕對數比較分析。通過編制比較財務報表，將比較各期的報表項目的數額予以並列，直接觀察每一項目的增減變化情況。
2、絕對數增減變動分析。在比較財務報表絕對數的基礎上增加絕對數"增減金額"一欄，計算比較對象各項目之間的增減變動差額。
3、百分比增減變動分析。在計算增減變動額的同時計算變動百分比，並列示於比較財務報表中，以消除項目絕對規模因素的影響，使報表使用者一目瞭然。
按比較標准
按比較標准不同分為三種形式:
1、實際指標同計劃指標。可以解釋計劃與實際之間的差異，了解該項指標的計劃或定額的完成情況。
2、本期指標與上期指標比較。可以確定前後不同時期有關指標的變動情況，了解企業的生產經營活動的發展趨勢和管理工作的改進情況。
3、本企業指標同國內外先進企業指標比較。可以找出與先進企業之間的差距，推動本企業改善經營管理。
應用比較分析法對同一性質指標進行數量比較時，要注意所用指標的可比性，必須在指標內容、期間、計算口徑、計價基礎等方面一致。

❺ 把具有可比性的數字放在一起對比差價變化的方法叫什麼

把具有可比性的數字放在一起對比差價變化的方法叫對比分析法。根據查詢相關信息資料：對比分析法也稱為比較分析法，是將客觀事物加以比較，以達到認識事物的本質和規律，並做出正確的評價的分析方法。對比分析法通常將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象規模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各種關系是否協調。

❻ 分析的比較分析法

(1)應選擇真實可靠的比較性資料。現在，不同的信息傳播渠道、不同的傳播源為我們獲得資料帶來了極大的便利，但是也可能帶來「信息污染」。我們在獲取資料時，要盡可能取得第一手的資料，對於間接得到的信息要進行識別。大量的數據和相關材料是進行比較的基礎，只有真實可靠的材料才可能保證最終結果的正確。
(2)應選擇具有可比性的比較資料。對象的可比性通常包括時間可比性、空間可比性和范疇可比性。時間可比性是指所比較的數據、事實和情況應當是同時或同期的；空間可比性是指要注意到國家、地區、單位上的差別；范疇可比性是指比較事物的屬性、層次和范圍是相同的。如一個人與一頭牛、一所重點大學與一般的中等職業學校、一個國家和一個地區等，都不具備可比性。中國西部與美國西部在地理位置、地形、地貌、自然資源和人文情況等方面有許多共同之處，因此兩者有很好的可比性。
(3)應確定統一的比較標准。不管是同類還是異類對象的對比都是有條件的，即要用同一種單位或標准去衡量。沒有統一的標准，就無法比較，或者是無法確認比較的結果。如把自然界的各種事物從無機物、有機物、動物、植物、微生物的角度來比較就不能得出正確的結論。《信息檢索導論》[3]在研究DC與USMARC時，從著錄格式、著錄對象、著錄主體、顯示方式、產生途徑等幾個方面進行了比較分析，從中找出了兩者的不同之處。
(4)應進行事物現象的比較，更要進行內容的比較。科學研究中的比較，關鍵是如何從表面上差異極大的事物之間，找出其本質上的相同之處；在表面極為相似的事物之間找到其在本質上的不同，即異中求同，同中求異。黑格爾曾指出：假如一個能見出當下顯而易見之異，譬如，能區別一枝筆和一隻駱駝，則我們不會說這個人有什麼了不起的聰明。同樣，一個人能比較兩個近似的東西，如橡樹與槐樹，或寺院與教堂，而知其相似，我們也不能說他有很高的比較能力。我們要求的，是能看出異中之同或同中之異。
(5)應力求全面地進行比較。事物的存在和發展是由多種因素決定的。要全面認識事物間的異同，需要通過多項指標的對比。如現在的一些科研部門或高校，只是通過發表文章的數量來評價科研人員的研究成果，而不是考慮發文的質量和科研人員所在的科研領域的特點等其他因素。這樣的結果操作性很強，但其最終約結論很難令人信服。
[1]
[2]葉繼元．南京大學在西方圖書館學中國本土化過程中的貢獻，中國圖書館學報,2002(5)：17-20
[3]葉繼元．信息檢索導論．北京：電子工業出版社，2003．59-61

❼ 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。

❽ 信息分析的劃分方式

由於信息分析涉及到社會的方方面面，採用各種各樣的研究方法，所以根據不同的劃分標准，可以將信息分析劃分成各種不同的類型。 國際形勢或國內形勢總是根據各種因素發生變化的。一項信息分析任務，也總是根據各種相互聯系的不同領域的信息構成的。這些領域大致可以分為以下幾方面：政治（含外交）、經濟（含產業）、社會、科學技術、交通通信、軍事、人物。就某個具體領域而言，進行信息分析時要考慮的要素簡述如下。
☆政治信息分析要素
☆經濟信息分析要素
☆社會信息分析要素
☆科學技術信息分析要素
☆交通通信信息分析要素
☆人物信息分析要素
☆軍事信息分析要素 ☆跟蹤型信息分析
跟蹤型信息分析是基礎性工作，無論哪種領域的信息分析研究，沒有基礎數據和資料都難以工作。它又可分為兩種：技術跟蹤型和政策跟蹤型，常規的方法是信息收集和加工，建立文獻型、事實型和數值型資料庫作為常備工具，加上一定的定性分析。這種類型的信息分析可以掌握各個領域的發展趨勢，及時了解新動向、新發展，從而做到發現問題、提出問題。
☆比較型信息分析
比較是確定事物間相同點和不同點的方法，在對各個事物的內部矛盾的各個方面進行比較後，就可以把握事物間的內在聯系，認識事物的本質。比較型信息分析是決策研究中廣泛採用的方法，只有通過比較，才能認識不同事物間的差異，從而提出問題、確定目標、擬定方案並作出選擇。比較可以是定性的，也可以是定量的，或者是定性、定量相結合的，許多技術經濟分析的定量方法常常被採用。
☆預測型信息分析
所謂預測，就是利用已經掌握的情況、知識和手段，預先推知和判斷事物的未來或未知狀況。預測的要素包括：①人——預測者；②情況和知識——預測依據；③手段——預測方法； ④ 事物未來和未知狀況——預測對象； ⑤ 預先推知和判斷——預測結果。根據不同的劃分標准，預測可以分成許多不同的類型，如按預測對象和內容可以分為經濟預測、社會預測、科學預測、技術預測、軍事預測等。
社會的現代化管理就是體現在以預測為基礎的戰略管理上，預測型信息分析涉及的范圍非常廣泛，大到為國家宏觀戰略決策進行長期預測，小到為企業經營活動提供咨詢的短期市場預測。預測型信息分析工作的方法大致上可以分為定性預測和定量預測兩大類。例如經濟預測中不同產業部門的產值、利潤、就業人數、出口貿易都可以用作定量分析的數據來源，採用回歸分析、時間序列分析、投入產出分析等方法進行預測；而對於那些政策性強、時間跨度大、定量數據缺乏的預測問題，則更多地需要依靠專家的直覺和經驗。
☆評價型信息分析
評價一般需要經過以下幾個步驟：①前提條件的探討；②評價對象的分析；③評價項目的選定； ④ 評價函數的確定； ⑤ 評價值的計算； ⑥ 綜合評價。評價的方法有多種多樣，如層次分析法、模糊綜合評價法等。進行評價時要注意選擇合適的變數和評價指標，同時評價往往涉及對比，因此評價對象的可比性值得考慮。評價是決策的前提，決策是評價的繼續。評價只有與決策聯系起來才有意義，評價與決策之間沒有絕對界限，是同義語。 信息分析的類型也可以按照採用的方法來劃分。一般可以分為定性分析方法和定量分析方法兩種。定性分析方法一般不涉及到變數關系，主要依靠人類的邏輯思維功能來分析問題；而定量分析方法肯定要涉及到變數關系，主要是依據數學函數形式來進行計算求解。定性分析方法比如比較、推理、分析與綜合等；定量分析方法比如回歸分析法、時間序列法等。值得指出的是，由於信息分析問題的復雜性，很多問題的解決既涉及到定性分析，也涉及到定量分析，因此定性分析和定量分析方法相結合的運用越來越普遍。

❾ 數據分析思維之對比分析法(一)

數據分析中有很多數據分析的方法，通過這些方法我們能夠直接分析出數據中隱藏的有價值的信息，從而得到一個准確的結果。而數據分析方法中，對比分析法是一個十分常用的方法，在這篇文章中我們就詳細的為大家介紹一下對比分析法的相關知識。

對比分析法是指將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數據所代表的事物發展變化情況和規律性。特點是簡單、直觀、量化。

既然要使用對比法，我們一定要明白使用對比分析方法的原則.

對象相似,比如說北京的GDP和美國的GDP相比較就是不符合的

兩個對象做對比的時候,一定要滿足指標邏輯一致,比如說男性的身高和女性的年齡來當作對比,這樣反而沒有意義的.

對比分析法在生活和工作的各種場景中廣泛應用，如個人發展的進步與否，業務能力是否提高，企業的銷售目標能否完成，企業與主要競爭對手的差距等等，具體的分析標准有以下三個維度。

即選擇不同時間的指標作為對比標准。與上一年的同期進行對比稱為同比，主要考慮季節周期和淡旺季的影響。與前一時期的對比稱為環比。了解相鄰時間周期是進步了或是退步了，以便及時分析原因。

即在同一個時間周期內選擇不同空間指標數據進行比較。
a.與相似空間比較 ，如與同級單位、部門、地區對比，找出自身與同級別部門的差距或優勢，分析自身的發展方向。
b與優勢空間比較 ，如與優秀企業、標桿部門、行業領袖進行對比，了解自身的發展在行業內所處的位置，有哪些不足，確立發展目標。

通過上面不同地區的對比,很明顯的看出2018年雙11銷售額主要分布廣東、江蘇、浙江三個省份;2018年中旬快遞業務量也是主要分布在廣東、江蘇、浙江三個省份.

與計劃標准對比即與計劃數、定額數、目標數對比。如與全年計劃目標、活動計劃目標對比,通過對比了解自身的發展進度和完成率，分析目標完成的預期和策略是否需要調整。

我們拿"我國歷年城鄉恩格爾系數"圖來舉例,能夠直觀的看到兩條線,一個是59%的絕對貧困線,一個是39%的富裕線;通過城鄉恩格爾系數和上面兩條線對比,很清楚的能夠反應出2013年以後,城鄉綜合已經進入富裕標准中.

通過對分析指標的量化比較，清晰直觀地反映事物發展的變化和差距，認識自身所處的水平，為進一步決策提供依據，

參考資料

如何做對比分析（比較分析）？

❿ 數據分析方法

常見的分析方法有：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。