分析方法級別

A. 軟體需求的分析方法

軟體需求分析方法大體分為如下四類：結構化方法、面向對象方法、面向控制方法和面向數據方法。限於篇幅，將主要從結構化方法和面向對象方法以及RUP三個方面進行簡要的探討。 面向對象（Object Oriented, OO）的方法把分析建立在系統對象以及對象間交互的基礎之上，使得我們能以3個最基本的方法框架——對象及其屬性、分類結構和集合結構來定義和溝通需求。面向對象的問題分析模型從3個側面進行描述，即對象模型(對象的靜態結構)、動態模型(對象相互作用的順序)和功能模型(數據變換及功能依存關系)。需求工程的抽象原則、層次原則和分割原則同樣適用於面向對象方法，即對象抽象與功能抽象原則是一樣的，也是從高級到低級、從邏輯到物理，逐級細分．每一級抽象都重復對象建模(對象識別)一動態建模(事件識別)一功能建模(操作識別)的過程，直到每一個對象實例在物理(程序編碼)上全部實現為止。
面向對象需求分析(OORA)利用一些基本概念來建立相應模型，以表達目標系統的不同側面。盡管不同的方法所採用的具體模型不盡相同，但都無外乎用如下五個基本模型來描述軟體需求：
整體—部分模型：該模型描述對象(類)是如何由簡單的對象（類）構成的。將一個復雜對象(類)描述成一個由交互作用的若干對象(類)構成的結構的能力是OO途徑的突出優點。該模型亦稱聚合模型。
分類模型：分類模型描述類之間的繼承關系。與聚合關系不同，它說明的是一個類可以繼承另一個或另一些類的成分，以實現類中成分的復用。
類—對象模型：分析過程必須描述屬於每個類的對象所具有的行為，這種行為描述的詳細程度可以根據具體情況而定。既可以只說明行為的輸入、輸出和功能，也可以採用比較形式的途徑來精確地描述其輸入、輸出及其相應的類型甚至使用偽碼或小說明的形式來詳細刻畫。
對象交互模型：一個面向對象的系統模型必須描述其中對象的交互方法。如前所述，對象交互是通過消息傳遞來實現的。事實人對象交互也可看作是對象行為之間的引用關系。因此，對象交互模型就要刻畫對象之間的消息流。對應於不同的詳細程度，有不同的消息流描述分析，分析人員應根據具體館況而選擇。一般地，一個詳細的對象交互模型能夠說明對象之間的消息及其流向，並且同時說明該消息將激活的對象及行為。一個不太詳細的對象交互模型可以只說明對象之間有消息，並指明其流向即可。還有一種狀況就是介於此兩者之間。
狀態模型：在狀態模型中，把一個對象看作是一個有限狀態機，由一個狀態到另一狀態的轉變稱作狀態轉換。狀態模型將對象的行為描述成其不同狀態之間的通路。它也可以刻畫動態系統中對象的創建和廢除，並稱由對象的創建到對象的廢除狀態之間的退路為對象的生存期。
狀態模型既可以用狀態轉換因的圖形化手段，又可用決策表或稱決策矩陣的形式來表。 RUP（Rational Unified Process）是Rational公司開發和維護的過程產品。RUP是工程化的軟體開發過程，它提供了在開發機構中分派任務和責任的紀律化方法。RUP不僅僅是一個簡單的過程，而是一個通用的過程框架，可用於各種不同類型的軟體系統、各種不同的應用領域、各種不同類型的組織、各種不同的功能級別以及各種不同的項目規模。RUP的突出特點可以由以下三個關鍵詞來體現——用例驅動、以構架為中心、迭代和增量的。這些是RUP所特有的，也是同等重要的。構架提供了一種結構來指導迭代過程中的工作，而用例則確定了目標井驅動每次迭代的工作。
進行需求分析的基礎是要獲得用戶的需要，為了完成這一工作，必須建立業務模型，通過描述業務規則、業務邏輯，明確業務過程並對其進行規范、優化。對於一個系統，在建立業務模型時，應從3個方面來描述其特性：功能、行為、數據，對應於這些特性。 基於上述分析可知，結構化分析方法與面向對象分析方法的區別主要體現在兩個方面：
* 將系統分解成於系統的方式不同。前者將系統描述成一組交互作用的處理，後者則描述成一組交互作用的對象。
* 子系統之間的交互關系的描述方式不一樣。前者加工之間的交互是通過不太精確的數據流來表示的，而後者對象之間通過消息傳遞交互關系。
因此，面向對象軟體需求分析的結果能更好地刻畫現實世界，處理復雜問題，對象比過程更具有穩定性，便於維護與復用。

B. 三種企業內部分析方法

SWOT分析方法是一種企業內部分析方法，即根據企業自身的既定內在條件進行分析，找出企業的優勢、劣勢及核心競爭力之所在。其中，S代表 strength(優勢)，W代表weakness(弱勢)，O代表opportunity(機會)，T代表threat(威脅)，其中，S、W是內部因素，O、T是外部因素。按照企業競爭戰略的完整概念，戰略應是一個企業「能夠做的」(即組織的強項和弱項)和「可能做的」(即環境的機會和威脅)之間的有機組合。

C. 別再用錯卡方檢驗了，分析等級資料要用這些方法

在醫學領域，卡方檢驗是最為常用的統計方法，可用於研究定類數據和定類數據的關系情況。比如研究吸煙與不吸煙的人患支氣管炎的概率是否有差別？

但如果其中一個變數是等級數據時，很多人依然習慣性地使用卡方檢驗。比如研究兩種葯物對支氣管炎的療效對比。其中療效分為四個水平（治癒、顯效、有效、無效），用卡方檢驗只能反映變數之間是否有無差異，當出現差異性時，無法進一步比較各層次的水平情況。

這種情況下，可以選擇方差非參數檢驗的 秩和檢驗 進行分析。或者在醫學上，還有一種非參數檢驗方法叫做 Ridit分析 ，也可用於定類數據與定量（等級）數據之間的差異性。爛粗本文將重點介紹Ridit分析。

Ridit分析在醫學研究中使用較為廣泛。其功能與非參數檢驗類似，但原理上有著很大的區別，Ridit的原理在於將等級數據『轉化』成連續數據即得到Ridit值，然後對比Ridit值的差異性，『轉化』時涉及兩種方式： 一種是將「求和」作為參照值，另外一種是將「最大值」作為參照值。 一般情況下，如果說某組數數據非常明顯的多，則使用「最大值」方式，其它情況下建議使用「求和」方式。

1、背景

當前研究兩種葯物（分別是復方江剪刀草（1）與膽麻片（2））對於慢性氣管炎療效飢鎮鎮的差異性，其中療效分為四個水平分別是無效（1）、數好轉（2）、顯著好轉（3）、控制（4），共收集3424例數據。

上文中提到過，Ridit分析的第一步首先要選擇一個參照組，得出更登記的Ridit值。從上圖來看，收集到的樣本中，使用第一種治療方式治療的人明顯多於第二種。因此選擇「最大值」參照組方式更適合。

2、操作步驟

放入對應的分析旅答項以及權重項，參照組選擇'最大值'，點擊『開始Ridit分析』。

3、結果分析

首先分析是否呈現出顯著性(P值小於0.05或0.01)，由上圖可知，治療方式對於療效呈現出顯著性(z=-4.097, p=0.000<0.05)，意味著不同治療方式組別對於療效呈現出差異性。

當分析呈現出顯著性差異時，可通過平均Ridit值結合箱線圖來對比具體的差異情況。

具體分析可知：使用膽麻片治療的效果平均Ridit值(0.62)會明顯高於的復方江剪刀草的平均Ridit值(0.497)。箱線圖也可以清晰地看到第一組的Ridit值，明顯低於組別2的平均Ridit值。

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D. 數據分析師的級別分為哪些

1、數據跟蹤員：機械拷貝看到的數據，很少處理數據

雖然這個工作的人還不能稱作數據分析師，但是往往作這樣工作的人還都自稱是數據分析師，這樣的人，只能通過×××早前系統看到有限的數據，並且很少去處理數據，甚至不理解數據的由來和含義，只是機械的把自己看到的數據拷貝出來，轉發給相應的人。

2、數據查詢員/處理員：數據處理沒問題，缺乏數據解讀能力

這些人可以稱為分析師了，他們已經對數據有一定的理解了，對於大部分數據，他們也知道數據的定義，並且可以通過監控系統或者原始的數據，處理得到這些數據。統計學的方法，這批人還是很精通的，統計學的工具，他們也是用起來得心應手，你讓他陸仿清們做一下因子分析，聚類肯定是沒問題，各類檢驗也是用的爐火純青。

3、數據分析師：解讀數據，定位問題提出答案

數據分析師這群人，對於數據的處理已經不是問題了，他們的重點已經轉化到怎麼樣去解讀數據了，同樣的數據，在不同人的眼中有不一致的內容。好的數據分析師，是能通過數據找到問題，准確的定位問題，准確的找到問題產生的原因，為下一步的改進，找到機會點的人。

4、數據應用師：將數據還原到產品中，為產品所用

數據應用，這個詞很少被提到。但是應用數據被提的很多，分析了大量的數據，除了能找到問題以外，還有很多數據可以還原到產品中，為產品所用。典型的是在電子商務的網站中，用戶的購買數據，查看數據和操作的記錄，往往是為其推薦新商品的好起點，而數據應用師就是要通過自己的分析，給相應的產品人員一個應該推薦什麼產品，購買的可能性會最大的一個結論。

5、數據規劃師：走在產品前面，讓數據有新的價值方向

數據規劃師，不能說水平上比數據應用師高多少，而是另外一個讓數據有價值的方向。往往在實際的應用中，數據都是有其生命周期的，用來分析、應用的數據也是，這點上，尤其是在互聯網公司更加明顯，一個版本的更新，可能導致之前的所有數據都一定程度的失效。

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E. 樣品分析的方法分不同級別,其中GB代表____,NY代表____,HG代表化工部標

樣品分析的方法罩頃分不同級別,其差攔中:
GB代表：_國標___,
NY代表：_農業部標__,
HG代表：化工部虛悶胡標。

F. 統計數據類型與對應的相關性分析方法

統計數據類型與對應的相關性分析方法
在統計學中，統計數據主要可分為四種類型，分別是定類數據，定序數據，定距數據，定比變數。
1.定類數據（Nominal）：名義級數據，數據的最低級，表示個體在屬性上的特徵或類別上的不同變數，僅僅是一種標志，沒有序次關系。例如， 」性別「，」男「編碼為1，」女「編碼為2。定類變數之間的相關系數，只能以變數值的次數來計算，常用λ系數法；2.定序數據（Ordinal）:數據的中間級，用數字表示個體在某個有序狀態中所處的位置，不能做四則運算。例如，「受教育程度」，文盲半文盲=1，小學=2，初中=3，高中=4，大學=5，碩士研究生=6，博士及其以上=7。定序變數的相關性測量常用Gamma系數法和Spearman系數法；3.定距數據（Interval）:具有間距特徵的變數，有單位，沒有絕對零點，可以做加減運算，不能做乘除運算。例如，溫度。定距變數的相關性測量常用Pearson系數法；4.定比變數（Ratio）:數據的最高級，既有測量單位，也有絕對零點，例如職工人數，身高。一般來說，數據的等級越高，應用范圍越廣泛，等級越低，應用范圍越受限。不同測度級別的數據，應用范圍不同。等級高的數據，可以兼有等級低的數據的功能，而等級低的數據，不能兼有等級高的數據的功能。

G. 五級風險等級劃分方法及例子分析風險等級劃分實操指南

五級風險等級劃分是指將風險分為五個等級，即低風險、輕度風險、中度風險、高度風險和極高風險。五級風險等級劃分的目的是為了更好地識別和評估風險，以便採取有效的風險管理措施。

一般來說，五級風險等級劃分的依據是風險的可棚汪能性和影響程度。低風險指的是風險可能性和影響程度都較低的風險；輕度風險指的是風險可能性較低，但影響程度較高的風塵源險；中度風險指的是風險可能性和影響程度都較高的風險；高度風險指的是風險可能性較高，但影響程度較低的風險；極高風險指的是風險可能性和影響程度都較高的風險。

例如，一家公司正在考慮投資一項新的項目，該項目的風險可能性較低，但影響程度較高，因此可以將其分為輕度風險。另一方面，如果一家公司正在考慮投資一項新的項目，該項目的風險可能性較高，但影響程度較低，因此可以將其分派和態為高度風險。

五級風險等級劃分的實操指南主要包括以下幾個步驟：

1、識別風險：首先，要識別可能存在的風險，並對其進行分類；

2、評估風險：其次，要對風險進行評估，評估風險的可能性和影響程度；

3、劃分風險等級：根據風險的可能性和影響程度，將風險劃分為五個等級；

4、制定風險管理措施：最後，根據風險等級，制定適當的風險管理措施，以最大限度地減少風險。

以上就是五級風險等級劃分方法及例子分析的實操指南。五級風險等級劃分是一種有效的風險管理方法，可以幫助企業更好地識別和評估風險，從而採取有效的風險管理措施，降低風險，保護企業的利益。

H. 你好~我想問問您預先危險性分析法四個等級的分數界限是多少這個分數該怎麼算啊謝謝~希望您指導~

預先危險性分析法是一種初步危險分析方法，主要是大體識別與系統有關的主要危險；鑒別產生危險的原因；...。
「大體識別」，所以搜帆它的四個等級沒有明確的分數界限。
要計算危險分值的話，用LEC法吧：
LEC法就是把評價危險程度大小的因素歸納為三個，即危險或事故發生可能性(用L表示)、暴露於這種危險環境的頻率(用E表示)和一旦發生事故可能產生的後果(用C 表示)。前清運兩個因素L、E均表示危險發生的可能性，第三個因素C表示危險的嚴重性，那麼，系統或子系統的危答漏梁險性(用F表示)可用下式計算。
D＝L×E×C
LEC評價法http://ke..com/view/3465101.htm

I. 16種常用的數據分析方法-列聯分析

列聯分析通常用來分析兩個分類變數之間或者一個分類變數與順序變數之間是否存在關聯，關聯的緊密程度如何。

對關聯性問題的處理稱為獨立性檢驗（Test of Independence），通過交叉列聯表和 c2 檢驗進行列聯分析。

交叉列聯表分為二維表與三維表兩種，二維表交叉表可進行卡方檢驗，三維交叉表，可作Mentel-Hanszel分層分析。

列聯表結構

2*2 列聯表

r *c 列聯表

案例

公司在4個不同的地區設有分公司，公司准備進行工資級別調整。採用抽樣調查方式，從4個分公司共抽取420個樣本 (人)，了解職工對此調整的看法，交叉統計結果如下：

觀察頻數分布表&百分比分布表的分布

列聯交叉表中的統計值有兩種類型：頻數與百分比，對於兩種類型的分布表，觀察其分布時，要注意：

一、頻數分布表

  1、觀察邊緣分布

行邊緣分布：行觀察值的合計數的分布

列邊緣分布：列觀察值的合計數的分布

2、觀察條件分布與條件頻數

變數  X  條件下變數  Y 的分布，或在變數  Y 條件下變數  X 的分布

每個具體的觀察值稱為條件頻數

二、百分比分布

為在相同的基數上進行比較，可以計算相應的百分比，稱為 百分比分布

1、觀察行百分比：行的每一個觀察頻數除以相應的行合計數( fij /  ri )

2、觀察列百分比：列的每一個觀察頻數除以相應的列合計數(  fij /  cj  )

3、觀察總百分比：每一個觀察值除以觀察值的總個數(  fij /  n  )

交叉列聯表分析步驟

1.【分析】—【描述統計】—【交叉表】

【精確】

一般情況下，"精確檢驗"（Exact Tests）對話框的選項都默認為系統默認值，不作調整。

【統計量】

【單元格】

【格式】

2.結果分析：

卡方檢驗

a. 16 單元格(100.0%) 的期望計數少於 5。最小期望計數為 .56。

原假設：H0：職稱、學歷兩者相互獨立。

皮爾遜（Pearson）的Chi-Square 值為18.553，自由度為9，

p=.029<0.05，拒絕原假設，即在5%的顯著性水平下不同文化程度對職稱的影響存在著顯著差異。

結論：文化程度越高，職稱越高。

J. LL（1）分析法是什麼

LL分析方法—自頂向下分析
LL(1)是LL(k)的特例,其中的k則表示向前看k個符號.
LL(1)方法和遞歸下降法屬於同一級別的自頂向下分析法,但有一些區別.
遞歸下降法對每個非終極符產生子程序,而LL(1)方法則產生LL分析表；
遞歸下降法能判斷每個產生式的結束,而LL(1)方法則不能；
遞歸下降法分析法不用符號棧,而LL(1)方法則用符號棧.