各種分析方法

Ⅰ 請問SPSS各種分析方法的具體操作步驟是什麼

你這個問題太寬泛了。這里沒有人能給你回答的很清楚。建議找一本spss方面的書邊看邊練，很快就可以掌握了。

Ⅱ 管理學中的幾種分析方法

其目的無非就是為了使論證更加嚴密，分析更加科學理性，結論和建議更加有指導意義。本文介紹的主要研究方法有六種，分別為：1、對比分析法：將A公司和B公司進行對比、2、外部因素評價模型（EFE）分析、3、內部因素評價模型（IFE）分析、4、swot分析方法、5、三種競爭力分析方法、6、五種力量模型分析。 具體說來，對比分析法是最常用，簡單的方法，將一個管理混亂、運營機制有問題的公司和一個管理有序、運營良好的公司進行對比，觀察他們在組織結構上、資源配置上有什麼不同，就可以看出明顯的差別。在將這些差別和既定的管理理論相對照，便能發掘出這些差異背後所蘊含的管理學實質。企業管理中經常進行案例分析，將A和B公司進行對比，發現一些不同。各種現象的對比是千差萬別的，最重要的是透過現象分析背後的管理學實質。所以說，只有表面現象的對比是遠遠不夠的，更需要有理論分析。 外部因素評價模型（EFE）和內部因素評價模型（IFE）分析來源於戰略管理中的環境分析。因為任何事物的發展都要受到周邊環境的影響，這里的環境是廣義的環境，不僅指外部環境，還指企業內部的環境。通常我們將企業的內部環境稱作企業的稟賦，可以看作是企業資源的初始值。公司戰略管理的基本控制模式由兩大因素決定：外部不可控因素和內部可控因素。其中公司的外部不可控因素主要包括：政府、合作夥伴（如銀行、投資商、供應商）、顧客（客戶）、公眾壓力集團（如新聞媒體、消費者協會、宗教團體）、競爭者，除此之外，社會文化、政治、法律、經濟、技術和自然等因素都將制約著公司的生存和發展。 由此分析，外部不可控因素對公司來說是機會與威脅並存。公司如何趨利避險，在外部因素中發現機會、把握機會、利用機會，洞悉威脅、規避風險，對於公司來說是生死攸關的大事。在瞬息萬變的動態市場中，公司是否有快速反應（應變）的能力，是否有迅速適應市場變化的能力，是否有創新變革的能力，決定著公司是否有可持續發展的潛力。公司的內部可控因素主要包括：技術、資金、人力資源和擁有的信息，除此之外，公司文化和公司精神又是公司戰略制定和戰略發展中不可或缺的重要部分。 一個公司制定公司戰略必須與公司文化背景相聯。內部可控因素可以充分彰顯出公司的優勢與劣勢或弱點。從而知己知彼，揚長避短，發揮自身的競爭優勢，確定公司的戰略發展方向和目標，使目標、資源和戰略三者達到最佳匹配。公司通過對外部機會、風險以及內部優勢、劣勢的綜合加權分析（藉助外部因素評價矩陣[EFE]以及內部因素評價矩陣[IFE]），確立公司長期戰略發展目標，制定公司發展戰略。再將公司目標、資源與所制定的戰略相比較，找出並建立外部與內部重要因素相匹配的有效的備選戰略（藉助SWOT矩陣、SPACE矩陣、BCG矩陣、IE矩陣及大戰略矩陣），通過定量戰略計劃矩陣（QSPM）對若干備選戰略的吸引力總分數的比較，確定公司最有效、最可能成功的戰略。然後制定公司可量化的、具體的年度目標，圍繞著已確立的目標，合理的進行各項資源的配置（如人、財、物方面的配置和調度），並有效地實施戰略，最後是對已實施的戰略進行控制、反饋與評價。這是最後一項工作，也是極重要的工作。往往一些戰略的挫敗很大部分是在實施戰略的過程中，缺乏嚴格的控制機制和績效考核標准所導致的。充分與及時的反饋是有效戰略評價的基石，在快速而劇烈變化的環境中，公司的戰略經受著巨大的挑戰。通過戰略評價決策矩陣，可以清晰地了解公司現行戰略與實際的目標實現進程，公司現行戰略在變化的環境中的適應性，以及是否需要修正原有的戰略策略等問題。 所謂的三種競爭力分析指的是公司採取的競爭策略：差別化戰略、集中性策略、低成本策略。 差別化戰略是提供與眾不同的產品和服務，滿足顧客特殊的需求，形成競爭優勢的戰略。公司形成這種戰略主要是依靠產品和服務的特色，而不是產品和服務的成本。但是應該注意，差別化戰略不是講公司可以忽略成本，只是強調這時的戰略目標不是成本問題。公司採用這種戰略，可以很好的防禦行業中的五種競爭力量（後文有介紹），獲得超過行業平均水平的利潤。 如果公司所在的市場上購買這對價格很敏感，那麼奮力成為行業中總成本最低的供應上就是一個很有力的競爭途徑。其目的在於：業務的經營運作方式具有高度的成本有效性，獲取相對競爭對手的持久的成本優勢。低成本供應商戰略的戰略目標是獲取比競爭對手持久的成本優勢。低成本供應商戰略的戰略目標是獲取比競爭對手相對低的成本，而不是獲取絕對可能低的成本。在尋求低成本的領導地位時，公司的管理者必須認真的考慮哪些購買者認為是至關重要的特色和服務--一種產品如果過於簡便，沒有一點附加的特色，實際上就會削弱而不是加強產品的競爭力。而且，競爭對手能否復制或匹配公司獲得成本優勢的方式也有著重要的意義。成本優勢的價值取決於這種優勢的持久性。如果競爭對手發現模仿領導者的低成本方法相對來說並不難或者並不需要付出太大的代價，那麼，低成本的領導者的成本優勢就不會維持很長的時間，就不能產生有價值的優勢。 集中型戰略是指把經營戰略的重點放在一個特定的目標市場上，為特定的地區或特定的購買者集團提供特殊的產品或服務。集中型戰略與其他兩個基本的競爭戰略不同。成本領先戰略與差別化戰略面向全行業，在整個行業的范圍內進行活動。而集中型戰略則是圍繞一個特定的目標進行密集型的生產經營活動，要求能夠比競爭對手提供更為有效的服務。公司一旦選擇了目標市場，便可以通過產品差別化或成本領先的方法，形成集中型戰略。就是說，採用重點集中型的戰略的公司，基本上就是特殊的差別化或特殊的成本領先公司。由於這類公司的規模較小，採用集中型戰略的公司往往不能同時進行差別化和成本領先的方法。如果採用集中型戰略的公司要想實現成本領先，則可以在專用品或復雜產品上建立自己的成本優勢，這類產品難以進行標准化生產，也就不容易形成生產上的規模經濟效益，因此也難以具有經驗曲線的優勢。如果採用集中型戰略的公司要實現差別化，則可以運用所有差別化的方法去達到預期的目的，與差別化戰略不同的是，採用集中型戰略的公司是在特定的目標市場中與實行差別化戰略的公司進行競爭，而不在其他細分市場上與其競爭對手競爭。在這方面，重點集中的公司由於其市場面狹小，可以更好的了解市場和顧客，提供更好的產品與服務。 SWOT分析方法從某種意義上來說隸屬於企業內部分析方法，即根據企業自身的既定內在條件進行分析。SWOT分析有其形成的基礎。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。著名的競爭戰略專家邁克爾.波特提出的競爭理論從產業結構入手對一個企業「可能做的」方面進行了透徹的分析和說明，而能力學派管理學家則運用價值鏈解構企業的價值創造過程，注重對公司的資源和能力的分析。SWOT分析，就是在綜合了前面兩者的基礎上，以資源學派學者為代表，將公司的內部分析（即20世紀80年代中期管理學界權威們所關注的 研究取向，以能力學派為代表）與產業競爭環境的外部分析（即更早期戰略研究所關注的中心主題，以安德魯斯與邁克爾.波特為代表）結合起來，形成了自己結構化的平衡系統分析體系。 與其他的分析方法相比較，SWOT分析從一開始就具有顯著的結構化和系統性的特徵。就結構化而言，首先在形式上，SWOT分析法表現為構造SWOT結構矩陣，並對矩陣的不同區域賦予了不同分析意義；其次內容上，SWOT分析法的主要理論基礎也強調從結構分析入手對企業的外部環境和內部資源進行分析。另外，早在SWOT誕生之前的20世紀60年代，就已經有人提出過SWOT分析中涉及到的內部優勢、弱點，外部機會、威脅這些變化因素，但只是孤立地對它們加以分析。SWOT方法的重要貢獻就在於用系統的思想將這些似乎獨立的因素相互匹配起來進行綜合分析，使得企業戰略計劃的制定更加科學全面。 SWOT方法自形成以來，廣泛應用於戰略研究與競爭分析，成為戰略管理和競爭情報的重要分析工具。分析直觀、使用簡單是它的重要優點。即使沒有精確的數據支持和更專業化的分析工具，也可以得出有說服力的結論。但是，正是這種直觀和簡單，使得SWOT不可避免地帶有精度不夠的缺陷。例如SWOT分析採用定性方法，通過羅列S、W、O、T的各種表現，形成一種模糊的企業競爭地位描述。以此為依據作出的判斷，不免帶有一定程度的主觀臆斷。所以，在使用SWOT方法時要注意方法的局限性，在羅列作為判斷依據的事實時，要盡量真實、客觀、精確，並提供一定的定量數據彌補SWOT定性分析的不足，構造高層定性分析的基礎。 五種力量模型分析方法從一定意義上來說隸屬於外部環境分析方法中的微觀分析。該模型由麥克爾�6�1波特(Michael Porter)於80年代初提出，對公司戰略制定產生全球性的深遠影響。用於競爭戰略的分析，可以有效的分析客戶的競爭環境。波特的"五力"分析法是對一個產業盈利能力和吸引力的晶態斷面掃描，說明的是該產業中的企業平均具有的盈利空間，所以這是一個產業形勢的衡量指標，而非企業能力的衡量指標。通常，這種分析法也可用於創業能力分析，以揭示本企業在本產業或行業中具有何種盈利空間。邁克爾·波特對於管理理論的主要貢獻，是在產業經濟學與管理學之間架起了一座橋梁。在其經典著作《競爭戰略》中，他提出了行業結構分析模型，即所謂的五力模型認為：行業現有的競爭狀況、供應商的議價能力、客戶的議價能力、替代產品或服務的威脅、新進入者的威脅這五大競爭驅動力，決定了企業的盈利能力，並指出公司戰略的核心，應在於選擇正確的行業，以及行業中最具有吸引力的競爭位置。 在對企業進行案例分析時以上分析方法經常用到，合理恰當的使用它們，能夠使我們通過一些表面現象看到企業問題的本質，但這些方法本身只是一些工具，怎樣合理利用它們才是最關鍵的。

Ⅲ 簡述spss相關分析的三大類方法及其邏輯關系,進一步詳述各類分析方法包括的內容,特點及適用范圍

Pearson針對連續性變數，Spearman和肯德爾相關分析屬於等級相關。只要有一個變數是等級變數，就不能用Pearson相關分析方法，肯德爾往往用在多個評價者數據一致性的分析。（南心網SPSS與結構方程模型統計分析）

Ⅳ 做分析有哪些方法

方法/步驟

1／5
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。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。

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分組分析法

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。

3/5

回歸分析法

回歸分析法是依據事物發展變化的因果關系來預測事物未來的發展走勢，它是研究變數間相互關系的一種定量預測方法，回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。



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因素分析法

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。



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工具：

除了各種科學分析法，在過網路推廣時，我們還會用到各種工具：

一、 各種數據分析工具。其實大部分數據分析可以用EXCEL解決，再高階一點可以用SPSS、SAS等軟體。《誰說菜鳥不會數據分析》一書就詳細分析了各種工具和實用方法，公眾號<shop123電商>里有一些關於這本書的研究，有興趣可以關注下。

二、  關鍵詞提取。如何從一大推雜亂的信息中提取出關鍵信息？如何利用這些關鍵信息去推廣自己的產品/網站？光年有一款簡單好用的關鍵詞提取工具，可以通過分析文本內容提取出關鍵信息，從而應用到SEO做關鍵詞研究、優化文章標題或文案、PPC關鍵詞選擇等各種應用場景。

Ⅳ 基本分析的主要分析方法有哪幾種

基本分析法主要包括宏觀經濟分析。主要探討宏觀經濟運行狀況和宏觀經濟政策對股票活動和股票市場的影響。宏觀經濟運行狀況主要通過一系列經濟指標來反映。 中觀經濟分析。主要探討業和區域經濟對股票價格的影響。
拓展資料：
基本分析(Fundamental Analysis )是以企業內在價值作為主要研究對象，通過對決定企業價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業發展前景、企業經營狀況等進行詳盡分析(一般經濟學範式)，以大概測算上市公司的長期投資價值和安全邊際，並與當前的股票價格進行比較，形成相應的投資建議。基本分析認為股價波動軌跡不可能被准確預測，而只能在有足夠安全邊際的情況下"買入並長期持有"，在安全邊際消失後賣出。
其中宏觀經濟分析主要探討各經濟指標和經濟政策對證券價格的影響。
經濟指標又分為三類:先行性指標，這些指標的變化將先於證券價格的變化;同步性指標(如個人收入、企業工資支出、CDP、社會商品銷售 售額等)，這些指標的變化與證券價格的變化基本趨於同步，滯後性指標(如失業率、庫存量、單位產出工資水平、服務行業的消費價格、銀行未收回貸款規模、優惠利率水平、分期付款占個人收入的比重等)，這些指標的變化一般滯後於證券價格的變化。
除了經濟指標之外，主要的經濟政策有:貨幣政策、財政政策、信貸政策、債務政策、稅收政策、利率 與匯率政策、產業政策、收入分配政策等等。
行業分析和區域分析是介於宏觀經分析與公司分析之間的中觀層次的分析，行業分析主要分析產業所屬的不同市場類 型、所處的不同生命周期以及產業的業績對於證券價格的影響;區域分析主要分析區域經濟因素對證券價格的影響。公司分析是基本分析的重點，
公司分析主要包括以下三個方面的內容:
(1)公司財務報表分析。財務報表分析是根據一定的原則和方法，通過對公司財務報表數據進行進一步的分析、比較、組合、分解，求出新的數據，用這些新的 數據來說明企業的財務狀況是否健全、企業的經營管理是否妥善、企業的業務前景是否光明。財務報表分析的主要目標有公司的獲利能力、公司的財務狀況、公司的 償債能力、公司的資金來源狀況和公司的資金使用狀況。財務報表分析的主要方法有趨勢分析法、比率分析法和垂直分析法。
(2)公司產品與市場分析。包括產品分析和市場分析兩個方面。前著主要是分析公司的產品品種、品牌、知名度、產品質量、產品的銷售量、產品的生命周期;後者主要分析產品的市場覆蓋率、市場佔有率以及市場競爭能力。
(3)公司資產重組與關聯交易等重大事項分析。

Ⅵ 常用的多元分析方法

多元分析方法包括3類:

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；判別函數分析和聚類分析,用以研究對事物的分類；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。

多元方差是把總變異按照其來源分為多個部分，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。

判別函數是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。

(6)各種分析方法擴展閱讀

多元分析方法的歷史：

首先涉足多元分析方法是F.高爾頓，他於1889年把雙變數的正態分布方法運用於傳統的統計學，創立了相關系數和線性回歸。

其後的幾十年中，斯皮爾曼提出因素分析法，費希爾提出方差分析和判別分析，威爾克斯發展了多元方差分析，霍特林確定了主成分分析和典型相關。到20世紀前半葉，多元分析理論大多已經確立。

60年代以後，隨著計算機科學的發展，多元分析方法在心理學以及其他許多學科的研究中得到了越來越廣泛的應用。

Ⅶ 數據分析方法有哪些

常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析(Cluster Analysis)

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。

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。

3、相關分析(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis)，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。

4、對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)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 analysis)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。

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。

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Ⅷ 數據分析常用的4大分析方法

1. 描述型分析：發生了什麼?

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什麼會發生?

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析：可能發生什麼?

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什麼?

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

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Ⅸ 常用的數據分析方法是什麼

1. 描述型分析

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。