信息是我們分析問題的方法

① 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）。

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 信息分析的本質是什麼

信息分析是對各種相關信息的深度加工，是一種深層次或高層次的信息服務，是一項具有研究性質的智能活動。
所謂信息分析(Information Analysis）亦稱情報分析、情報研究或情報調研，就是根據特定問題的需要，對大量相關信息進行深層次的思維加工和分析研究，形成有助於問題解決的新信息的信息勞動過程。

信息分析是在現代信息分析與咨詢活動飛速發展的背景下，於20世紀50年代由情報科學中派生出來的一門新興學科。近二三十年來，在信息的廣泛傳播過程中，信息分析得到了迅猛發展。

信息分析的理解
對這一概念的理解，可以從構成這一定義的幾個要素來進行：

① 從成因來看，信息分析的產生是由於存在社會需求。
② 從方法來看，信息分析廣泛採用情報學和軟科學研究方法。
③ 從過程來看，信息分析都需要經過一系列相對程序化的環節。
④ 從成果來看，信息分析是形成新的增值的信息產品。
⑤ 從目的來看，信息分析是為不同層次的科學決策服務的。

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。

④ 如何分析問題

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。

⑤ 問題分析與決策有哪些方法

問題分析與決策有哪些方法

問題分析與決策有哪些方法，有很多時候遇到麻煩我們很難解決甚至解決不了，這是因為沒有使用一些專業的系統的問題分析方法，下面大家就跟隨我一起來看看問題分析與決策有哪些方法的相關知識吧，希望對大家能有所幫助。

問題分析與決策有哪些方法1

問題分析與決策技巧都有哪些方法

決策分析常用方法

對於不同的情況有不同的決策方法。

①確定性情況：每一個方案引起一個、而且只有一個結局。當方案個數較少時可以用窮舉法，當方案個數較多時可以用一般最優化方法。

②隨機性情況：也稱風險性情況，即由一個方案可能引起幾個結局中的一個，但各種結局以一定的概叢虧歷率發生。通常在能用某種估算概率的方法時，就可使用隨機性決策，例如決策樹的方法。

③不確定性情況:一個方案可能引起幾個結局中的某一個結局,但各種結局的發生概率未知。這時可使用不確定型決策，例如拉普拉斯准則、樂觀准則、悲觀准則、遺憾准則等來取捨方案。

④多目標情況：由一個方案同時引起多個結局，它們空肢分別屬於不同屬性或所追求的不同目標。這時一般採用多目標決策方法。例如化多為少的方法、分層序列法、直接找所有非劣解的方法等。

⑤多人決策情況：在同一個方案內有多個決策者，他們的利益不同，對方案結局的評價也不同。這時採用對策論、沖突分析、群決策等方法。

除上述各種方法外，還有對結局評價等有模糊性時採用的模糊決策方法和決策分析階段序貫進行時所採用的序貫決策方法等。

不同決策分析的區別

風險型情況下的決策分析。這類決策問題與確定型決策只在第一點特徵上有所區別：

風險型情況下，未來可能狀態不只一種，究竟出現哪種狀態，不能事先肯定，只知道各種狀態出現的可能性大小(如概率、頻率、比例或權等)。常用的風險型決策分析技術有期望值法和決策樹法。

期望值法是根據各可行方案在各自然狀態下收益值的概率平均值的大小，決定各方案的取捨。

決策樹法有利於決策人員使決策問題形象比，可把各種可以更換的方案、可能出現的狀態、可能性大小及產生的後果等，簡單地繪制在一張圖上，以便計算、研究與分析，同時還可以隨時補充和不確定型情況下的決策分析。

如果不只有一個狀態，各狀態出現的可能性的大小又不確知，便稱為不確定型決策。常用的'決策分析方法滲搜有：

a．樂觀准則。比較樂觀的決策者願意爭取一切機會獲得最好結果。決策步驟是從每個方案中選一個最大收益值，再從這些最大收益值中選一個最大值，該最大值對應的方案便是入選方案。

b、悲觀准則。比較悲觀的決策者總是小心謹慎，從最壞結果著想。決策步驟是先從各方案中選一個最小收益值，再從這些最小收益值中選出一個最大收益值，其對應方案便是最優方案。這是在各種最不利的情況下又從中找出一個最有利的方案，

c、等可能性准則。決策者對於狀態信息毫無所知，所以對它們一視同仁，即認為它們出現的可能性大小相等。於是這樣就可按風險型情況下的方法進行決策。

問題分析與決策有哪些方法2

問題分析的方法

一、 層別法

層別法是生產管理中最基礎的知識，也是最基本的概念。層別法就是按照不同的需要把多種多樣的資料分成不同的類別加以統計，使之方便以後的分析。

某公司某個月員工請假率偏高，達到10%，應用層別法統計:這家公司的營業科50人，缺勤4人，缺勤率8%；財務科25人，缺勤2人，缺勤率8%；總務科25人，缺勤2人，缺勤率8%；技術科40人，缺勤5人，缺勤率12.5%；品管科50人，缺勤6人，缺勤率12%；生產科200人，缺勤20人，缺勤率10%。

每一個科室都有人缺勤：營業科缺勤4人，財務科缺勤2人，總務科2人，技術科5人，品管科6人，生產科20人，也就是說該月份整個公司有39人缺勤。公司的總人數是390人，所以總缺勤率是10%，這是由第一個層別法算出來的。在第二個層別上，營業科總人數50人，有4人缺勤，缺勤率8%，但在整個公司裡面占的比例是10%，財務科佔5%，總務科也佔5%，技術科13%，品管科16%，生產科51%，加起來就是100%。

由上可以得出

(1) 這家公司缺勤率為10%。

(2) 每個部門的缺勤率。

(3) 每個部門缺勤人數在整個公司里所佔的比例。

二、柏拉圖法

按照缺勤人數所佔的比例順位，生產科第一位，品管科第二位，技術科第三位，營業科第四，第五是財務科和總務科。用柏拉圖法可以計算出哪個部門出現的問題比例值最大。

三、5W2H法

分析問題不只讓你跳出日常管理的漩渦，還可以讓你的工作更具挑戰性，可以累積更多的經驗。5W2H法是一種通用的分析手法，它的具體內容是：

_WHY，為何。為何有必要？可以省嗎？為何如此做？可以簡化嗎？有其他的方法代替嗎？這些都是原因的問題。

_WHAT，何事。做些什麼？要准備什麼？什麼事會造成障礙？這些都是對象的問題。

_WHERE，何處。在何處進行最好？配合的工作在何處最好？這些都是地點的問題。

_WHEN，何時。何時開始？何時完成？這些都是時間的問題。

_WHO，何人。由誰去做，一個人做或是一個團體？由誰來配合？由誰來控制？這些都是人員的問題。

_HOW，如何。如何做，如何准備工作。這是方法的問題。

_HOW MUCH，多少成本。這是成本的問題。

四、魚骨圖法

魚骨圖，又稱為要因分析圖，就是將造成某項結果的眾多原因以系統的方式圖解，因其圖形像魚骨，所以稱為魚骨圖。首先提出這個概念的是日本著名的品管權威石川西博士，所以魚骨圖又稱為石川圖。魚骨圖可以用在管理及工程改善的各個階段，特別是在處理問題的初期，這種圖形在近代管理及工程上應用很廣，效果也很好，是一種既簡單又實用的管理工具。

編制魚骨圖有如下四個程序：

第一程序：確定要探討的特性

第二程序：找出大方向的原因

在下面的魚骨圖上可以看出，中軸線以上分出兩個叉，中軸線以下分出兩個叉，就好象魚骨頭。從這些分叉里可以找出大方向的原因，大方向的原因通常用四個M表示：

① 第一個原因叫做Material，材料。

② 第二個原因叫做Machine，機器。

③ 第三個原因叫做Man，人員。

④ 第四個原因叫做Method，方法。

第三程序：找出大原因形成的小原因

前面提到大原因有材料、機器、人、方法。如果是材料問題，那麼是主件的問題還是配件的問題？如果是機器問題，那麼是組裝機的問題還是分裝機的問題？是機器主件的問題還是機器零附件的問題？如果是人的問題，是因為人身體不好？還是因為他是新進員工？或是從別的部門剛剛調進來？最後就是方法的問題，如是新手可能就是因為方法不當，所以才會產生不良的結果。這些都是運用魚骨圖法來分析小原因。

第四程序：逐步過濾 圈出原因

魚骨圖集科學方法及專業經驗於一體，使用這種方法需要配合相關的專業人員，才能達到目的。如果是機械問題，就必須找專業的技術人員來解決，是人的問題就是主管的教導問題、培訓問題。用魚骨圖法進行分析，問題就可以迎刃而解。

作為現代的管理者，需要具備科學的改善技巧，才能夠成為一個愉快的生產管理者。當然，改善工作僅僅依靠經驗是無法跟上時代的，必須運用先進的改善方法。

上述的改善技法不僅僅用於生產業，很多先進國家的服務業、金融業也在用這些方法進行改善，均獲得了良好的效果。一個優秀的生產主管，首先要樹立改善的意識，現有的作業改善方法絕對不是最好的，也就是說每件工作均有它的改善空間。針對特定的項目進行專案改善，應該留存完整的記錄，製成作業改善報告書。