分析各環節原因叫什麼方法

❶ 根本原因分析法步驟

根本原因分析 (RCA) 指為了確定適合的解決方案而探查問題根本原因的過程。RCA 認為，與解決臨時問題和被動應對相比，以系統化方式防範和解決基礎問題可以讓效果得到顯著改善。

根本原因分析可以綜合運用一系列原理、技巧和方法來找出某個事件或趨勢的根本原因。RCA 可以透過表層的因果關系，顯示流程或系統最初在哪個環節出現故障或造成問題。

目標和優勢
根本原因分析的第一個目標是發現問題或事件的根本原因。

第二個目標是全面了解如何修復、彌補根本原因內的深層問題，以及如何吸取教訓。

第三個目標是將從分析中獲得的見解應用到實踐中，從而以系統化方式預防各種問題，或者再次運用成功的做法。

分析的價值只能通過應用來體現，因此 RCA 的第三個目標十分重要。我們還可以通過 RCA 來修改核心流程或解決系統問題，從而避免將來可能出現的事故。舉例來說，在橄欖球運動員出現腦震盪時，我們不僅僅要治療症狀，還可以通過根本原因分析來建議運動員佩戴頭盔，減少再次出現腦震盪的風險。

對症治療看起來非常有效。解決大量的問題會讓人獲得成就感。但如果不切實診斷出問題的根本原因，我們就可能一而再，再而三地遇到相同的問題。新聞編輯不僅僅要將每一個缺失的逗號補上，還需要對新聞作者進行培訓，讓他們知道如何在日後的新聞稿件中正確使用逗號，從而防止類似的問題。

核心原則
要有效進行根本原因分析，我們必須遵循幾條核心原則，其中的一些原則是顯而易見的。這些原則不僅有助於確保分析質量，還可以幫助分析師獲得利益相關者、客戶或患者的信任和支持。

您的重點應該是針對根本原因進行糾正和彌補，而不是僅僅消除症狀。
但對症治療可以在短期內緩解症狀，您不應該忽視其重要性。
您需要認識到，問題可能有多個根本原因，這種情況經常出現。
專注於事情如何發生以及為何發生，而不是應該歸咎於誰。
應該講究策略，找出實實在在的因果證據來支持自己的根本原因結論。
提供充足的信息作為更正措施的依據。
考慮如何在日後防範（或復制）根本原因

❷ 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。

❸ 工廠分析問題的真因/要因/原因有哪些分析方法；除了使用魚骨圖分析外的方法或工具

柏拉圖、PDCA、5Y分析、4M1E（魚骨圖中包含這些）、8D REPORT、散點圖、雷達圖、矩狀圖等 你可以用軟體進行分析，很方便。

❹ 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。

❺ 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.

❻ 質量管理裡面，進行問題原因分析的方法有哪些

共七種統計分析方法,另一種是綜合運用

在統計過程式控制制中可以應用各種統計方法，保證並改進質量。其中最常用的統計方法有控制圖、排列圖、因果圖、散布圖、直方圖、檢查表、分居法，統稱為常用的七種工具。本文結合一些實例把部分統計工具在印製板、SMT質量控制中的應用情況作一些介紹。
一、引言
20世紀二、三十年代，美國人休哈特博士首先提出過程式控制制的概念與實施過程監控的方法，經過幾十年的發展，現己形成統計過程式控制制理論，即SPC(Statistical Process Control)。它是應用統計方法對過程中的各個階段進行監控，從而達到保證與改進質量的目的。SPC強調全過程的預防為主。SPC的精髓是全系統的，要求全員參加，人人有責，強調用科學方法來保證達到目的。質量控制中的統計工具是SPC在現場應用過程中所採用的重要的統計方法。
二、SPC的理論要點
在SPC中最常用、最重要的是控制圖理論。控制圖可用來直接監控過程，是七種工具的核心。SPC理論要點主要包括以下內容。
1．產品質量的統計觀點
產品質量的統計觀點是現代質量管理的基本觀點。它包括兩部分內容：(1)產品質量是具有變異性的。(2)產品質量的變異具有統計規律性。認識了統計規律的特點和性質，我們就可以用來保證與改進產品質量。控制圖就是在這種思想指導下提出來的。
2． 抓住異常因素就是抓住主要矛盾
將質量因素分為偶然因素和異常因素。偶然因素對產品質量影響微小，隨生產過程始終存在。難以去除。反之，異常因素對產品質量影響很大，在生產過程中有時存在，又不難去除。因此，在生產過程中，要時刻關注異常因素，一旦發生，要盡快把它找出來，並採取措施消除，這就是住主要矛盾。控制圖是發現異常因素的主要工具。
3．穩定狀態是生產過程追求的目標
在生產過程中，只存在偶然因素而沒有異常因素的狀態稱為穩定狀態，簡稱為穩態，也叫作統計控制狀態。在穩態下生產，我們對產品的質量有完全的把握，同時，生產過程也是最經濟的，所生產的不合格品最少，因此，穩定狀態是生產過程追求的目標，一道工序穩定稱為穩定工序，道道工序穩定的生產線稱為全穩生產線。建立全穩生產線是建立產品質量保證體系的基礎。
4．預防為主是質量管理的重要原則
SPC中的控制圖和其他經常採用的統計方法，在實際應用中都遵循預防為主這一質量管理的重要原則。
在SPC的進行過程中有一個關鍵的步驟，即確定關鍵變數，(關鍵質量因素)，要完成這一工作，要對生產過程中每道工序進行分析，此時我們常用的是因果圖。當要找出對最終產品影響最大的關鍵變數時，我們常採用排列圖。下面對排列圖和因果圖的使用進行舉例說明。
三、排列圖
現場質量管理往往有各種各樣的問題，我們應從何入手?怎樣抓住關鍵?一般說來，任何事物都遵循「少數關鍵，多數次要」的客觀規律。例如，大多數廢品由少數人員造成，大部分設備停頓時間由少數故障引起。排列圖即是一種能夠反映出這種規律的圖。此圖是將各種問題按原因或狀況分類，把數據從大到小排列後所作出的累計柱形圖。
例一：某廠為降低多層印製板的翹曲度，對98年6月至99年5月期間印製板產生翹曲超標的原因進行統計，列出統計表，做出排列圖。
表1翹曲度超標因素統計表
序號 1 2 3 4 5
項目 層壓產生翹曲 熱風整平產生翹曲 布線不勻產生翹曲 其他 合計
頻數 82 11 6 3 102
累計頻數 82 93 99 102
累計百分比 80.4% 91.2% 97.1% 100%
排列圖的作法如下：
步驟1：針對所存在的問題收集一定期間的數據，此時間不可過長，以免統計對象有變動；也不可過短，以免只反映一時情況而不全面。然後將數據按原因、工序、人員、部位或內容等進行分類，並統計各
項目的頻數。參見表1。
步驟2：將工序按頻數從大到小排列，並計算各自的累計百分比，計算結果見表1所示。
步驟3：以左側縱坐標為頻數，橫坐標按頻數從大到小依次列出各工序，將頻數用直方表示，成為挪若干個直方相連由左至右逐個下降的圖形，即排列圖。見圖1所示。
步驟4：以右側縱坐標為比率，依次將各工序的累計比率用折線表示，參見圖1。注意，累計比率100％刻度應對應於不合格品頻數102的高度。
排列圖是一種頻數分布圖，用於找出少數關鍵，分清主次，抓住主要矛盾。因次，對於排列圖應注意觀察以下幾點：(1)哪一項是最主要的?前多少項是包含60％以上內容，?(2)哪些項目採取措施後，可使存在的問題減少百分之幾?(3)對照採取措施前後的排列圖，研究各個組成項目的變化。本例由圖1可以看出，出現翹曲超標的主要原因是由層壓工序引起的，占總數的80．4％。換句話說，只要解決了這道工序的問題，由翹曲超標產生的不合格率就可以降低80．4％。因果圖是日本質量管理專家首先提出的。在發生質量問題後，為了找出其原因，分析與研究諸原因之間的因果關系而採用的一種樹狀圖，或魚刺圖，就是因果圖。它把影響產品質量的諸因素之間的因果關系清楚地表現出來，使人們一目瞭然，便於採取措施解決，因此，因果圖廣泛應用於製造業和服務業中。下面結合實例介紹因果圖。例二：在上一例里已經提到應用排列圖分析多層板翹曲的原因，並己知層壓是多層板產生翹曲的主要質量因素。那麼，現在希望通過因果圖找出層壓過程中使多層板產生翹曲的主要原因。以便採取有針對性的措施來解決問題。
因果圖的作法如下：
步驟1：將層壓為何產生翹曲作為該問題的特性，在它左側畫一個從左到右的粗箭頭，
步驟2：將造成板翹曲的原因分為人、設備、工藝、材料四大類，用長箭頭表示，見圖2。
步驟3：分別對人、設備、工藝、材料進行分析，找出導致它們不好的原因，逐類細分，直到能具體採取措施為止。具體參見圖2。例三：某研究所為解決SMT表面貼裝質量不好的問題，對影響表面貼裝質量的諸因素進行分析，並希望通過因果圖找出表面貼裝質量不好的主要原因，以便採取有針對性的措施來解決問題。

❼ 課題研究中，要分析原因一般用什麼研究方法謝謝

不同專業、課題有不同的研究方法。比如涉及農業行業的綜述類論文，以農業生產現狀及對策研究，採用的研究方法為參與式農村評估法，調查法採用調查、文獻調查、個案實證分析法。可以從行業、專業、課題的命題在中國知網查找與下載相關優秀碩、博士論文後，照貓畫虎，一般八九不離十；再就是攻讀碩、博士學位者可詢問導師，從事學術研究的可以向相關的對口單位資深人員請教！

❽ 分析問題的方法是什麼

1、頂思考帽法

白色思考帽、綠色思考帽、黃色思考帽、黑色思考帽、紅色思考帽、藍色思考帽，英國學者愛德華·德·博諾（Edward de Bono）博士開發

「6頂思考帽」提供了「平行思維」的工具，避免將時間浪費在互相爭執上。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。

在工作中運用6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。但人不能同時戴2頂帽子，所以採用這種方法可以讓你好幾種情緒中進行平行思考。

2、SWOT分析法

四個英文單詞的縮寫，Strengths Weaknesses Opportunities Threats，最早由美國舊金山大學管理學教授提出，由哈佛大學商學院的安德魯斯教授1971年在《公司戰略概念》中最終確立。

3、三麥肯錫7步分析法

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。

4、四思維導圖

放射性思考是人類大腦的自然思考方式，每一種進入大腦的資料，不論是感覺、記憶或是想法——包括文字、數字、符碼、香氣、食物、線條、顏色、意象、節奏、音符等。

都可以成為一個思考中心，並由此中心向外發散出成千上萬的關節點，每一個關節點代表與中心主題的一個聯結，而每一個聯結又可以成為另一個中心主題，再向外發散出成千上萬的關節點。

5、五金字塔原理

源於巴巴拉·明托著的《金字塔原理》一書，為麥肯錫經典教材。培養職場人思考、表達和解決問題的邏輯，非常非常好用！金字塔原理是一種重點突出、邏輯清晰、主次分明的邏輯思路、表達方式和規范動作。

金字塔的基本結構是：中心思想明確，結論先行，以上統下，歸類分組，邏輯遞進。先重要後次要，先全局後細節，先結論後原因，先結果後過程。

6、5w2h分析法

5W：WHAT+WHY+WHEN+WHERE+WHO

2H：HOW+HOW MUCH

提出者：美國陸軍兵器修理部

它廣泛用於企業管理和技術活動，對於決策和執行性的活動措施也非常有幫助，也有助於彌補考慮問題的疏漏。提出疑問於發現問題和解決問題是極其重要的。

創造力高的人，都具有善於提問題的能力，眾所周知。提出一個好的問題，就意味著問題解決了一半。提問題的技巧高，可以發揮人的想像力。連續以幾個「為什麼」來自問，以追求其根本原因。

7、魚骨圖分析法

Fishbone analysis method，由日本管理大師石川馨先生所發展出來的，故又名石川圖。

又名因果分析法，是一種發現問題「根本原因」的分析方法，現代工商管理教育如MBA、EMBA等將其劃分為問題性、原因型及對策型魚骨分析等幾類先進技術分析。