混合研究方法的前景

㈠ 大數據分析方法 定性研究還是定量研究

大數據分析方法：定性研究還是定量研究
大數據研究就是純學術方面的東西，對嗎？錯了！事實上，如果您企業僱用的大數據科學專家所持有的大數據項目理念與您打算在企業業務方面採用的戰略哲學不協調的話，您會讓自己陷入真正的麻煩。這可能聽起來多少有些誇張，然而，僅僅只有很少的企業的高管們在關注數據科學家們未來的研究方向，因為他們不認為在這方面還有什麼要考慮的。

相反，當您的企業在選擇數據科學專家來負責您企業的相關大數據創新戰略時，您必須確保您自己先要了解這些數據科學專家們是如何看待大數據項目的研究的。
最為經典的大數據研究方法被稱為定量研究。那些持定量研究理念的數據科學專家們被稱為管理科學界的實證主義者，他們堅持用統計數據來講述一個問題。他們往往從一個假設的命題開始，並逐步通過演繹推理來證明自己的假設。
換句話說，他們會從提出一個理念開始，然後逐步用數值分析的方法來驗證這一理念。例如，您可能有一種強烈的預感，您企業的產品將在愛好帆船運動項目的年輕男子市場有很好的市場前景。如果您將您的這一預感告訴一個實證主義者，他們會很樂意的採納這一假說，並試圖通過數據分析的方法來證明您的預測。
當您有一個明確的問題需要解決，並針對可能發生的狀況有足夠的理論支撐時，定量研究的確是一套很有效的方法。一旦定義了問題，需要針對問題的假設進行探索，數據科學專家將遵循這一眾所周知的定量研究的科學方法，用一系列的數據來支撐您的想法。
如果一切順利，您的預感將變成不只是一種預感，因為您有很好的統計數據作為支撐，以保證您的想法成為現實。這能夠幫助您建立良好的信心，不會選擇錯誤的戰略路徑。
另一方面是定性研究，有時將其稱為解釋學。持有這一研究理念的研究人員在開始研究問題時沒有預制的假設，而是使用歸納推理的方法，從部分到整體的進行觀察描述。而不象那些定量研究人員那樣通過控制實驗進行分析，而是通過問題存在的環境觀察和解釋現象。
您會在很多生物的研究看到這種定性研究的廣泛應用，研究人員通過營造接近物種棲息地的環境，試圖提取更深的見解，並力圖不打擾現有點生態系統。
當您對於您企業收集的相關數據信息所能夠揭示出什麼有價值的東西沒有任何想法時，定性數據科學專家就能派上用場了。例如，您可能已經收集了企業業務部門在過去五年的事務日誌，但您不知道這些信息裡面能否提煉出任何有價值的東西，進而轉換成信息產品。如果您將您的這一問題告訴一個解釋學主義者，他們會試圖探討您的數據，這樣您就可以更好地理解這些數據了。
他們不是要在您的數據信息中尋找什麼特別的東西，也肯定不是想證明什麼。他們只是想辦法幫助您更好地了解您的數據是什麼。
我認為對於定性分析必須採取非常謹慎的態度，因為其經常在企業戰略制定時被濫用。毋庸置疑，在您企業制定大數據發展策略時，定性分析有可能是非常重要的，您只需要了解如何正確使用它，而不至於白白投資了大量資金。
現在，有一種混合型的分析方案，將定性和定量研究方法結合起來。這有可能在您制定的大數據戰略時非常有幫助的。但是，也有人認為這並不是靈丹妙葯，大多數企業第一次嘗試這一方案是也發現其不是萬能的。
混合研究方法是新興的、同時也是復雜的，您不會希望因為採用了混合研究方法而讓您企業的大數據發展策略充斥著風險吧。此外，這種研究方法還沒有形成自己的研究體系，其只是兩種研究類型方式的結合。例如，針對一個問題，您可以從定性研究開始然後又轉向定量研究。
或者，你可以從定量研究的問題開始，並利用定性研究詳細說明結果。另外，你可以通過在橫向和縱向分別同時運用兩個方法。當然這種組合是相當復雜，耗費腦力的事情。
企業高管們所面臨的最大挑戰是企業的發展問題。當在研究企業發展戰略時遭遇到定性和定量研究之間的哲學差異，不管他們是否意識到這些差異，兩個陣營之間的文化差異是根深蒂固的。
實證主義者認為，數據具有客觀意義上的因果關系，將普遍適用於一個影響領域的應用。而解釋學主義者則認為數據有主觀意義，不適用。他們會向您進行描述解釋，但他們在發現的大多數的創新有關的應用程序方法存在問題。
把這兩個陣營混合在一起就像把健怡可樂和曼妥思薄荷糖混合一樣，如果您不能很好的控制企業內部的動態，激烈的辯論會使您的企業浪費大量的時間和精力。
結論
三種類型的研究方法，兩種類型的數據科學專家，以及一種制定您企業大數據的發展戰略。當您有一種強烈的預感，並有相關的數據線索支撐您的預感時，定量研究人員使您最佳的選擇；而但您沒有線索時，定性研究者則是比較好的選擇。而將這兩種研究人員結合在一起則會帶來無休止的爭論。混合研究方法似乎是一個合乎邏輯的妥協，但它實際上對於您想要解決研究的問題來說，是弊大於利的。
這就是為什麼我建議您在選擇讓相關的數據科學專家和花哨的軟體介入到您企業的大數據戰略之前務必要三思，並充分把控您企業的業務戰略的原因了。今天就花一些時間來重新考慮您企業的大數據戰略資源計劃吧。當壞的方案一旦上馬，想要臨時撤銷可不是件容易事兒。

㈡ 什麼是產品組合分析產品組合分析的方法有哪些

產品組合分析是企業為面向市場，對所生產經營的多種產品進行最佳組合的分析。

1、產品線擴散策略：包括向下策略、向上策略、雙向策略和產品線填充策略；

2、產品線縮減策略；

3、產品線現代化戰略：在日新月異的高科技時代，產品現代化必不可少。

4、雖然不盈利，但發展前景良好，有望成為未來主要產品的新產品。

5、主要產品實現了高利潤率、高增長率、高入住率。

6、雖仍有較高利潤率而銷售成長率已趨降低的維持性產品；以及決定逐步淘汰並逐步縮減投資以減少業務損失的衰退產品。

(2)混合研究方法的前景擴展閱讀：

產品組合分析的要素和目的：

1、四個要素和促進銷售、增加利潤都有密切的關系。總的來說，拓寬和增加產品線有利於開發企業的潛力和新市場；拓寬或深化產品線可以滿足更多的特殊需要；加強產品線的一致性可以提高企業的市場地位，發展和提高企業的專業能力。

2、產品組合分析的目的是優化產品組合的廣度、深度和相關性，以提高企業的競爭力，實現最佳的經濟效益。

㈢ 現代綜合評價方法有哪些，各個方法有啥優點

1、專家打分評判法

專家評分法是出現較早且應用較廣的一種評價方法。它是在定量和定性分析的基礎上，以打分等方式做出定量評價，其結果具有數理統計特性。

主要步驟是：

首先根據評價對象的具體情況選定評價指標，對每個指標均定出評價等級，每個等級的標准用分值表示；然後以此為基準，由專家對評價對象進行分析和評價，確定各個指標的分值；最後採用加法評分法、加權評分法、連乘評分法或加乘評分法求出各評價對象的總分值，從而得到評價結果。

專家評分法的最大優點是，在缺乏足夠統計數據和原始資料的情況下，可以做出定量估價，專家評價法具有使用簡單、直觀性強的特點。

驗以及知識的廣度和深度，主觀性極強，並且其理論性與系統性不強，一般情況下難以保證評價結果的客觀性和准確性。

2 、層次分析法（AHP） 層次分析法（AHP）是1973年美國學者T.L.Saaty最早提出的，經過多年的發展現已成為一種較為成熟的，一種定性與定量分析相結合的多准則決策方法。

AHP的優點：

首先既有效地吸收了定性分析的結果，又發揮了定量分析的優勢；既包含了主觀的邏輯判斷和分析，又依靠客觀的精確計算和推演，從而使決策過程具有很強的條理性和科學性。其次，AHP把問題看成一個系統，整個過程體現出分解、判斷、綜合的系統思維方式，也充分體現了辯證的系統思維原則。

AHP的不足：

（1）在應用中仍擺脫不了評價過程中的隨機性和評價專家主觀上的不確定性及認識上的模糊性。

（2）並且判斷矩陣易出現嚴重的不一致。

（3）AHP方法得出的結果是粗略的方案排序。