需要強調分析方法

Ⅰ 如何全面的深入的分析一個行業存在的問題。希望能得到一個方法論，強調分析的方法，邏輯性。

理性的蘭德人是如何管理以及決策的!

主題：在組織內實施理性管理

"理性管理"的目標：在於充分利用組織內人員的思考能力，並以這種能力解決組織的問題。

達成這一目標的方法：給予成員執行工作所需的觀念性工具，以及一套他們可以共同使用的方法與技術，以便讓他們搜集與處理資料，來解決問題、做成選擇。預知未來有關事項並且將復雜的狀況分解為可以控制可以管理的部分。此外，必須為他們提供一個支援性的機構，以使團隊協調使用這些理念的方式，可以在此一組織內繁榮茁壯地成長。
在組織日常工作中，使用最廣泛的四種思考模式——找出原因，選出最佳的行動路線，預見未來的問題，以及使復雜的狀況變得能夠管理等——每個組織成員都可以透過"理性程序"的實施予以磨練，使其更具有生產力。如果能仔細這樣做的話，整個組織的生產便會提高。品質的責任從組織的中心開始，像漣漪一樣越來越向外擴大。

理性程序的實施，使組織更能達到高效率，而且充滿活力，這個目標就是每個管理者，都相信能夠達到，但卻很少能達到的。

（另：成功的七個基礎條件：

1、使用"理性程序"理念所欲獲得的成果以及想達成的目標，必須定義清楚，並能為最高管理層和所有參與者所了解和接受。所有的人員都必須支持這些理念在組織內的使用；包括在各階層以及各種管理狀況中。

2、"理性程序"理念推廣的方式要讓人覺得：

a.它們是實用的，而且對那些使用的人有好處；

b.它們與工作有關；

c.它們很容易在日常真實狀況中。

3、"理性程序"理念的應用，不是任其自然發展，而是透過某些技術來引導，這些技術能讓人們看到成功的曙光，從而確保其作為實用工具的可能進而成功。

4、組織內的系統和程序，經過修正及重新設計，以便配合"理性程序"理論，並做最大利用，從而使運用制度化，"理性程序"的四種思考模式，便成了作業的標准方式。

5、對於那些運用"理性程序"理念，處理組織有關事項及決策的人，以及那些督導及管理這些理念運用的人，要能給予獎勵及個人成就感。"理笥程序"先是大家所喜歡使用的方法，最後成為自動的思考與工作方式。

6、"組織"有持續的後續活動，以加強及磨練這些已經獲得的能力，並將其應用延伸到組織的新領域，藉以再度申明最高管理階層對於應用"理性程序"的決心。

7、對於"理性程序"的應用成果，持續的監測和評估，對於其進展情形能根據最初目標加以評鑒，並且將這些成果的回饋，提供給所有有關人士。）

第四號 蘭德決策元素

組織焦距法與個人焦距法

這是裝置"理性程序"兩種截然不同的方法。組織焦距法是最高管理當局為了某些特殊的事項而引進理性程序。而從焦距法則是組織先選一群相當數量的使用者，讓他們用"理性程序"來工作，並解決他們責任范圍內的有關事項。

第五號 蘭德決策元素

問題分析術

"問題分析"乃是一種有系統的解決問題的過程。它並不排斥經驗或技術知識的價值，相反它幫助我們這些經驗及技術做最佳的利用。

成千上萬的人都運用過這些技術來解決問題，他們原先認為問題無法解決，或者需要花上更多的時間及金錢才能解決。如果他們能夠持之以恆地使用這種方法，大部分的問題就可以解決。問題分析技術，使我們能將有關問題資料的搜集及評估工作做得很好。然而，這種方法亦有其限制，如果我們無法追蹤到解決問題所需的關鍵資料，這項問題便繼續向我們挑戰，沒有任何方法或途徑可以解決它，不管這些方法或途徑是多麼的有系統或完備。"問題分析術"只是一種方法，而非一種萬靈丹。

l 定義問題的標准

在每一個問題中，都未達到預期的績效水準，而造成此種績效難以令人接受的原因則不明。

l 問題分析的技術

——對於問題加以定義（偏離以前水準還是自始就未達到過）

——從四個層面對問題加以敘述：問題確認、發生地點、時間以及問題廣度等。

——在這四方面擷取關鍵資料，以便分析可能的原因。

——測驗各原因，以便指出最可靠的原因。

——證實真正的原因。

第六號 蘭德決策元素

常規問題分析的四個主題

1、管理階層的問題分析詢問技術。

2、方法步驟的濃縮使用。

3、解決"實際"表現績效從未達到"應當"績效的情況。

4、在團隊情況下運用這些技術。

第七號 蘭德決策元素

潛在問題分析

"潛在問題分析"主要的乃是一種導向，一種態度，它的基礎是一項信念，亦即人可以走進未來。看看它佔有什麼東西，然後回到現在，在效果最好的時候，立即採取行動，"潛在問題分析"是一種思考模式，使我們能改變和改善未來的事件。它是一種有系統的思考過程，使我們能發現和應付那些可能發生，和如果發生將造成傷害的潛在問題。

"潛在問題分析"提出兩個基本問題，"有什麼可能會出差錯？""我們現在能做什麼來對付它"？所要求的四種基本活動則提供了"潛在問題分析"的基本架構：

1、找出易出問題的地方：我們可能受到的最大傷害的地方在哪？什麼樣的改變對我們影響最大？

2、在最易出問題的地方，找出潛在的特定問題。這此進構成嚴重威脅，需要我們立刻採取行動的特別狀況。

3、找出能夠防止特定潛在問題的行動，這些行動乃是針對那些具威脅性的變化的可能原因。

4、對於那些無法完全預防的潛在問題，找出可以使其影響減至最低的應變行動。

"潛在問題分析"並不是一種找麻煩的否定行為，而是積極尋找方法，以避免或減輕未來可能出現的麻煩。因此，"潛在問題分析"乃是管理者或組織團隊所做的活動中，報償最大的一種。它為個人和組織提供了最佳的機會，使他們能依照自己的遠見和希望建立自己的未來。"潛～析"乃是我們今日可用的最為精緻的工具之一，它使我們能夠學到最後思考方式，用來管理關心，未來而且消息靈通的工作團隊。

l 四種基本的活動框架

"潛在問題分析"技術不多且容易了解，如下棋一樣，學會容易下好難，這四種活動是：

1、找出一項計劃、作業、方案等的弱點。

2、從這些弱點中，找出可能對我們的作業產生相當大的不利影響，而值得我們現在就採取行動應付的"特定潛在問題"。

3、找出這些潛在問題的可能原因和能夠防止它們發生的行動。

4、如果預防行動失敗或任何預防行動都無效時，如何緊急應變。

你所採取的行動、規模大小或復雜簡單，各有不同，決定採取哪一種行動——預防性的或緊急應變式的——要視"潛在問題分析"的對象、經濟觀戰、實施可行性以及常識而定。每一項都要成本，因為它需要我們分配資源，來預防可能發生的問題的未來，最劃算的方法當然是以最小的成本獲得高度的回收。一項很簡單的預防行動，如果能顯著減少我們未來面臨某一嚴重問題的可能性，那便是很劃算的投資，而一項復雜而昂貴的方案，如果只不過是為了防止一個不太可能發生的小角，那它就是不劃算的投資。

l 一種不一樣的決策過程

"問題分析"和"決策分析"：一步接一步，以有秩序且完整的方式，產生一個合科邏輯的結論。

"潛在問題分析"與它們不一樣：它包括四個邏輯上連續的步驟，然而我們可能會找到無法預防的潛在問題和可能原因，如果碰到這種情形，我們必須跳過預防這一步，直接去設計應變行動，使潛在問題的影響減至最低。

l 何時使用"潛在問題分析"：只有經驗和靈感告訴你。

"潛在問題分析"乃是一種技術，使管理者能夠充分運用其過去的

第八號 蘭德決策元素

"選擇"的思考模式

決策分析乃是一種有系統的程序，它的基礎便是我們在做選擇時所使用的思考模式，而決策分析技術則是此種思考模式的補充和升華。

1、我們了解必須做某種選擇這一事實。

2、我們考慮哪些是選擇成功的特定要領。

3、我們決定哪一點的行動最能滿足這些要項。

4、我們考慮我們最後所選擇的行動，會有什麼可能危及其成功和安全的風險。

l 良好決策的要素

人們能否作出良好的決策，要視以下之要素而定：

1、對於必須予以滿足的特殊要項所做的"定義"；

2、對於所有的選擇方案所做的"評估"；

3、對於這些選擇方案所可能產生後果的"了解"。

良好的決策，必須充分考慮"所需完成事項"，任何選擇方案如果無法完成所需的工作，可說一無是處。

決策分析的目的，便是要找出需完成的事項，導出完成這些事項所必須具備的特定標准，評估與這些標准有關的可行方案，並且確定各方案的風險。

下面解釋決策分析過程中的要素及運用過程：

一、決策分析構面1：決策聲明

"問題分析"中以一項"偏離情況敘述"開始，包括"為什麼"、"決策分析"中以"決策聲明"開始，包括"什麼目的"、"哪一個"以及"如何"。

決策聲明為我們提供以後要做的一切事物焦點，並為我們的選擇訂出范圍。我們要訂的標准也將源於決策聲明，從而詳細描述此一決策所需的條件，我們對於可選擇方案的判斷將根據這些方案是否符合這些條件而定。

決策聲明要能指出某種行動，以及所需要的結果：挑選一位經理或設計一套制度它也要指出決策做成的"層次"。

二、決策分析構面 2：決策的目標

"目標"是決策的標准要件，也就是決策所欲完成事項的明確細節。

決策分析不是要找出一條行動路線，然後建立一套理論來支持這一路線。相反，乃是從所需完成事項這一點出發，然後朝最能完成此一事項的選擇方案前進。

"目標"乃是以達成目的為衡量標准，因此只有清楚的衡量標准，我們才能做出合理的決策。

三、決策分析構面3：必要與需要

"必要"的目標是保障成功決策所必須要有的東西。

"需要"首先是"必要"，然後再選其中之最優的。

如"在本行業中具有兩年經驗"（必要）

"在本行業中最有經驗的"（需要）

關系：

"必要"的目標決定誰上場玩球。

"需要"的目標則決定誰該贏球。

四、決策分析構面4：選擇方案

決策時要嘗試做"平衡"的選擇，一項方案就算最能完成目標。如果具有嚴重的風險，也不算得是最好的選擇。

如果我們必須而且只能選擇一個方案的話，這項方案是否值得接受。

五、決策分析構面5：選擇的後果

本步驟是找尋所有可行選擇方案可能會產生的不利後果。決策分析探討的很少是已經確定的事，一項擬議的行動愈是深入未來，確定性愈低。而正是由於這種不確定性，決策分析才需要我們的判斷、評估、經驗以及本能的直覺。決策分析雖然是一種講究方法的有系統的過程，但它亦可以成為一種具有創意和創新性的過程。

第九號 蘭德決策元素

五大類決策分析

決策情況可以分成五大類：

1、需要探討大量資料，並牽涉到許多人的復雜情況；

2、只牽涉兩種選擇"是與否"的決策，這種決策乃是要決定究竟應採取或排斥某一行動路線，或以另一種方式來做某件事情，還是要繼續使用以前的方法。

3、決定某一單獨的擬議行動路線，是否健全而值得付諸實施的決策。

4、決策者或決策團隊，必須從一項原始選擇方案做決定。

5、例行的決策：僱傭、購買設備或服務、發展人事政策及其它的每日決策。

A、復雜的決策

若是決策相當困難和復雜，那麼一次只宜採取一項步驟，對決策做成過程的三項要素：目標、選擇方案和潛在風險，則更需要集中注意力。資料越是無形和無法量化，越是需要在做成決策的過程中考慮個別的輸入，也更需要一個有系統的方法來處理資料和不同的判斷，以便產生一個成功的結論。

"決策分析"應具有彈性，可供個人使用，也可由臨時團隊使用；可讓全部或局部使用，並能修改及調整，以適應各個情況的獨特需要，同時也可以被用來做某些決策的標准作業程序。

對於組織的最大好處，在於它能提供一套共同語言和方法，使大家做成相同決策。

B1：是或否？我們是否應接受或排斥某一行動路線？

2、是或否？我們是應當換個方法，還是因襲從前？

對於兩頭的熟悉是"否"這一選擇的強有力的優點。

3、是否最佳決策

有時由於志向太小，以至於所創造出來的典型比不上日常的做法，此所謂"層面"不夠。

C. 發展選擇方案

沒有現成可用的選擇方案，此項工作便是要"找出一個方法"來做某事。

"找出一個方法"這指令，常常為管理者所誤解。他們的反應乃是開個會議，將所有構想攤開放在桌上。他們在尚未清楚以前，便提出一系列選擇方案，結果是，這些方案會滿足會議中的一般目標，但是並不能做為一套成功解決方案的邏輯步驟。

比較起來，一群具有整套清楚規范目標的人，他們便能有一個立即的架構，能夠讓他們用來比較及評估構想。在這樣的背景之下，構想本身便具有較高的品質。在這套"標准格式"之內，"不要對構想先下斷語，否則你會窒息創造力"，這句警語乃是千真萬確的。

D. 把"決策分析"作為標准程序

蘭德的客戶中，有許多都要求把"決策分析"技術，當作組織內部做選擇時的標准作業程序，組織所做的事情便是要最高層制定首例與規則。舉例來說，有些公司風在要求所有員工的僱傭、調職、升遷等，都要按"決策分析"的標准格式來做。同樣的標准、所有人事決策的目標，都是清楚而有記錄的。

E. 不利後果：決策失誤

如果我們尋找決策過程中的定時炸彈，那麼對於某項選擇不利後果的缺乏注意，僅次於未能作耿健全決策聲明。

在決策過程中，我們從一項簡明扼要的聲明，導出施工標准，以便完全定義該項目的成就，這些要求標准使我們能夠就特別的議題，判斷我們的選擇方案，然後，再透過歸納以一種有系統的評估和注釋方法，來將這些判斷的范圍縮小，從而達到最後的結論。

不過任何人都不能保證作出完美的決策，但決策分析由於能提供一套有系統的架構，以便讓評估選擇方案，從而達到降低發生錯誤。

第十號 蘭德決策元素

狀況評4步驟

1、如何認識需要我們採取行動的狀況；

2、如何將重疊和令人困惑的問題分開；

3、如何設定優先次序；

4、如何有效率的管理許多同時進行的活動。

第十一號 蘭德決策元素

特爾斐法

特爾斐法是蘭德公司的一個傑作，作為全球120多種預測法中使用比例最高的一種。其過程是："利用一系列簡明扼要的征循表和對征服意見的有控制的反饋，從而取得一組專家的最可結的統一意見"。

第十二號 蘭德決策元素

偵測環境

預測不是和來觀賞的，而是用來讓機構成長，擴張或是獲利的，更多的是用來競爭的。美國當代最著名的策略管理大師波的成名作就以《競爭策略》為題。因此，策略的制定必須考慮機構所處的環境，讓規劃出來的策略引導機構在大環境中求生存、發展或是擊敗對手。

所謂環境，即報章雜志評論文字經常提到的經濟環境、社會環境、文化環境、科技環境、法律環境等這些都是機構所面臨的外在環境，它們以不同的重點或層次呈現。

對決策規劃而言，這些大的外在環境的確需要有人去偵測、了解並收集其情報，但這些"大"環境的資料並不是決策規劃所需情報的全部。

第十三號 蘭德決策元素

頭腦風暴法

頭腦風暴法專家不但應由下列人員組成

方法論學者——預測學領域的專家

設想產生者——專業領域的專家

分析者——專業領域的高級專家

演繹者——具有較高邏輯思維能力的專家

頭腦風暴法所有產生者，都應該具有較高的聯想思維能力，在進行"頭腦風暴"（即思維共振）時，應盡可能提供一個有助於把注意力高度集中所討論問題的環境。有時某個人所提出的設想，可能正是其他准備發言的人已經思維過的設想。其中一些最有價值的設想（可能正是其他准備發言的人已經思維過的設想）。往往是前一個提出設想的基礎之上，經過"思維共振"的頭腦風暴，迅速發展起來的，以及對兩個或多個設想的綜合。因此，頭腦風暴法產生的結果，應當認為是專家組集體創造的成果，是專家組這個宏觀智能結構的總體效應。

Ⅱ 需求分析方法有哪些

問題一：需求分析有哪些方法 三種需求分析的方法：結構化分析方法、面向對象的分析方法、面向問題域的分析方法。
結構化的分析方法是傳統的分析法，它的好處是在需求階段可以不需要精確地定義系統，只需要根據業務框架確定系統的功能范圍，以及每個功能的處理邏輯和業務規則，功能需求規格書等。因為不需要精確描述，因此描述系統的方式比較靈活多樣，可以採用圖表、示例圖、文字等等方式來描述系統。在系統開發以前，一般還可以採用更為直觀的原型系統方式和最終用戶進行交流和確認，因此對業務需求的要求會低一些，業或沖務需求階段的周期相對容易控制；通過業務全景圖，最終用戶也能了解系統的功能；通過功能活動圖和業務規則的描述，也可以相對精確地描述業務系統；因為沒有嚴格的標記語言，可以採用適當的篇幅描述適當的系統。當然，這種方法的缺點也是明顯的，分析人員和業務人員之間可能缺乏共同語言，機器不能識別業務需求書，在設計階段還需要繼續和用戶確認一部分功能。
面向對象的分析方法陪團如的最大好處是在需求階段，就能夠非常精確地描述一個系統，採用程序語言的方式和最終用戶交流（最終用戶必須要熟悉這種語言），能夠在項目一開始就發現很多問題，避免在開發的過程中出現需求的反復，而且在系統設計和開發階段不需要最終用戶參與。在實施上，一般可以採用場景、業務功能等方式來描述，比較適合於業務流程環節多的系統，或者軟體產品的開發。但是，我們也要看到，在現實中，絕大多數的應用系統都很難在需求階段就可以被精確地抽象化定義，所以這種方法的缺蘆啟點和困難也是顯而易見的：首先，用戶要非常清楚地知道最終的業務系統應該是什麼樣，或者採用一種抽象的方式能夠確定最終的應用系統；其次，因為最終用戶不需要參與設計和開發階段的工作，所以雙方確定業務需求的過程也會比較長；同時，因為是精確描述，因此描述系統的語言是非常邏輯化的，一般通過某種方式可以使機器識別業務需求，採用這種方式寫的業務需求是非常格式化的，一方面描述一個系統需要的信息非常多，可能使需求說明的篇幅非常長，不便於理解和閱讀；另外由於通過抽象的方式來推演最終系統的運行方式，對業務人骸的要求非常高。

問題二：項目需求分析的分析方法 需求分析的方法有很多.這里只強調原型化方法,其它的方法如:結構化方法,動態分析法等(個人認為,對初學者不必深究這些方法,實際上我也從來沒用過這些方法)在此不討論.原型化方法是十分重要的(是軟考等常考的知識點).原型就是軟體的一個早期可運行的版本,它實現了目標系統的某些或全部功能.原型化方法就是盡可能快地建造一個粗糙的系統,這系統實現了目標系統的某些或全部功能,但是這個系統可能在可靠性,界面的友好性或其他方面上存在缺陷.建造這樣一個系統的目的是為了考察某一方面的可行性,如演算法的可行性,技術的可行性,或考察是否滿足用戶的需求等.如,為了考察是否滿足用戶的要求,可以用某些軟體工具快速的建造一個原型系統,這個系統只是一個界面,然後聽取用戶的意見,改進這個原型.以後的目標系統就在原型系統的基礎上開發.原型主要有三種類型(軟考考過):探索型,實驗型,進化型.探索型:目的是要弄清楚對目標系統的要求,確定所希望的特性,並探討多種方案的可行性.實驗型:用於大規模開發和實現前,考核方案是否合適,規格說明是否可靠.進化型:目的不在於改進規格說明,而是將系統建造得易於變化,在改進原型的過程中,逐步將原型進化成最終系統。在使用原型化方法是有兩種不同的策略:廢棄策略,追加策略.廢棄策略:先建造一個功能簡單而且質量要求不高的模型系統，針對這個系統反復進行修改,形成比較好的思想,據此設計出較完整,准確,一致,可靠的最終系統.系統構造完成後,原來的模型系統就被廢棄不用.探索型和實驗型屬於這種策略。追加策略:先構造一個功能簡單而且質量要求不高的模型系統，作為最終系統的核心,然後通過不斷地擴充修改,逐步追加新要求，發展成為最終系統。進化型屬於這種策略.

問題三：如何做好需求分析，需求調研 轉載以下資料供參考
從廣義上理解：需求分析包括需求的獲取、分析、規格說明、變更、驗證、管理的一系列需求工程。
狹義上理解需求分析指需求的分析、定義過程。
原因
需求分析就是分析軟體用戶的需求是什麼。如果投入大量的人力，物力、財力、時間，開發出的軟體卻沒人要，那所有的投入都是徒勞。如果費了很大的精力，開發一個軟體，最後卻不滿足用戶的要求，從而要重新開發過，這種返工是讓人痛心疾首的(相信大家都有體會)。比如：用戶需要一個for linux的軟體，而你在軟體開發前期忽略了軟體的運行環境，忘了向用戶詢問這個問題，而想當然的認為是開發for windows的軟體。當你千辛萬苦地開發完成向用戶提交時才發現出了問題，那時候你是欲哭無淚了，恨不得找塊豆腐一頭撞死。
需求分析之所以重要，就因為他具有決策性、方向性、策略性的作用，他在軟體開發的過程中具有舉足輕重的地位，大家一定要對需求分析具有足夠的重視。在一個大型軟體系統的開發中，他的作用要遠遠大於程序設計。
任務
簡言之，需求分析的任務就是解決「做什麼的問題，就是要全面地理解用戶的各項要求，並准確地表達所接受的用戶需求。
過程
需求分析階段的工作,可以分為四個方面：問題識別、分析與綜合、制訂規格說明、評審。
問題識別：就是從系統角度來理解軟體，確定對所開發系統的綜合要求，並提出這些需求的實現條件，以及需求應該達到的標准。這些需求包括：功能需求(做什麼)、性能需求(要達到什麼指標)、環境需求(如機型、操作系統等)、可靠性需求(不發生故障的概率）、安全保密需求、用戶界面需求、資源使用需求(軟體運行是所需的內存、CPU等)、軟體成本消耗與開發進度需求、預先估計以後系統可能達到的目標。
分析與綜合： 逐步細化所有的軟體功能，找出系統各元素間的聯系，介面特性和設計上的限制，分析他們是否滿足需求，剔除不合理部分，增加需要部分。最後綜合成系統的解決方案，給出要開發的系統的詳細邏輯模型(做什麼的模型)。
制訂規格說明書： 即編制文檔，描述需求的文檔稱為軟體需求規格說明書。請注意，需求分析階段的成果是需求規格說明書，向下一階段提交。
評審： 對功能的正確性，完整性和清晰性，以及其它需求給予評價。評審通過才可進行下一階段的工作,否則重新進行需求分析。
方法
需求分析的方法有很多，這里只強調原型化方法，其它的方法如：結構化方法、動態分析法等，從來沒用過這些方法在此不討論。
原型化方法是十分重要的，原型就是軟體的一個早期可運行的版本，它實現了目標系統的某些或全部功能。
原型化方法就是盡可能快地建造一個粗糙的系統，這系統實現了目標系統的某些或全部功能。但是這個系統可能在可靠性、界面的友好性或其他方面上存在缺陷。建造這樣一個系統的目的是為了考察某一方面的可行性，如演算法的可行性、技術的可行性或考察是否滿足用戶的需求等。如：為了考察是否滿足用戶的要求，可以用某些軟體工具快速的建造一個原型系統，這個系統只是一個界面，然後聽取用戶的意見，改進這個原型。以後的目標系統就在原型系統的基礎上開發。
原型主要有三種類型：探索型、實驗型、進化型。
探索型：目的是要弄清楚對目標系統的要求，確定所希望的特性，並探討多種方案的可行性。
實驗型：用於大規模開發和實現前，考核方案是否合適，規格說明是否可靠。
進化型：目的不在於改進規格說明，而是將系統建造得易於變化，在改進原型的過程中，逐步將原型進化成最終系統。
在使用原型化方法時有兩種不同的策略：廢棄策略、追加策略。
廢棄策略：先建造一個功能簡單而且質量要求不高的模型系統，針對這個系統反復進行修改,形成......>>

問題四：請問常用的需求分析方法有哪些？ 結構分析方法和面向對象分析法

問題五：培訓需求分析的方法有哪幾種 組織資源分析
如果沒有確定可被利用的人力、物力和財力資源，就難以確立培訓目標。組織資源分析包括對組織的金錢、時間、人力等資源的描述。一般情況下，通過對下面問題的分析，就可了解一個組織資源的大致情況。
組織特質與環境分析
組織特質與環境對培訓的成功與否也起重要的影響作用。因為，當培訓規劃和組織的價值不一致時，培訓的效果則很難保證。組織特質與環境分析主要是對組織的系統結構、文化、資訊傳播情況的了解。主要包括如下內容：
系統特質指組織的輸入、運作、輸出、次級系統互動以及與外界環境間的交流特質，使管理者能夠系統地面對組織，避免組織分析中以偏概全的缺失。
文化特質。指組織的軟硬體設施、規章、制度、組織經營運作的方式、組織成員待人處事的特殊風格，使管理者能夠深入了解組織，而非僅僅停留在表面。
資訊傳播特質。指組織部門和成員收集、分析和傳遞信息的分工與運作，促使管理者了解組織信息傳遞和溝通的特性。

問題六：在需求分析階段常用的圖形工具有哪三種 1. 需求分析是准確的理解用的需求將其轉換成需求定義，然後由需求定義轉換成形式化的功能規約。需求分析的困難表現在問題的復雜性、交流的障礙、不完備和不一致性、需求易變性。 2. 結構化分析方法是採用自頂向下逐層分解的分析策略把一個復雜的系統分解成若干小問題然後分別解決 3. 數據流即數據通過一個系統時的變化方式。輸入數據首先轉換成中間數據，然後轉換成輸出結果數據。在此期間可以從已有的數據存儲（如磁碟文件或內存緩沖區）中引入附加數據。對數據進行轉換是程序中應有的功能或子功能。兩個轉換功能之間的數據傳遞就確定了功能間的介面。 4. 把一個功能分解成幾個子功能，並確定這些子功能與父功能的介面，就屬於橫向分解。 5. 把一個功能分解成幾個子功能，並確定這些子功能與父功能的介面，就屬於橫向分解。但如果繼續分解，把某些子功能又分解為小的子功能，某個小的子功能又分解為更小的子功能，這就屬於縱向分解了。 6. 數據流圖是用來表示系統的功能的工具它表示系統的邏輯模型描述了數據流在系統中流動的情況它是一種功能模型。

問題七：如何做需求分析 隨著技術的不斷發展和用戶對網站功能性的需求不斷提高，如今網站項目的設計已經不能再僅僅簡單地利用靜態Html文件來實現，與前幾年網站設計由一兩名網頁設計師自由的創作相比，網站項目的設計和開發越來越像一個軟體工程，也越來越復雜，網站項目的設計和開發進入了需要強調流程和分工的時代，建立規范的、有效的、健壯的開發機制，才能適應用戶不斷變化的需要，達到預期的計劃目標。
網站項目管理（WPM）的含義為Web-based Project Management，即以Web 應用程序為主要表現方式的架構來進行的項目設計及管理，這樣的架構中包含了瀏覽器、網路和Web
伺服器等關鍵主體，主要體現在網站設計、以瀏覽器為客戶端的Web應用程序開發（例如信息類網站、網上商店、虛擬郵局、客戶關系管理。）等項目管理中。
按照筆者的經驗，網站項目管理可以分為以下l六個階段進行控制：
1. 需求分析及變更管理
2. 項目模型及業務流程分析
3. 系統分析及軟體建模
4. 界面設計、交互設計及程序開發
5. 系統測試和文檔編寫
6. 客戶培訓、技術支持和售後服務
需要說明的是，這些階段雖然具有一定的延續性，但是並非完全隔斷的，例如需求變更管理和測試工作、文檔編寫都是貫穿整個項目過程的，許多工作時交叉進行或同時進行的。
（一）如何做好需求分析及變更管理？
業務員與客戶進行的溝通，撰寫需求分析報告是項目展開的基礎。項目是以客戶的需求為中心，而不是為技術而遷就需求。
一：讓客戶暢所欲言，羅列出所有的需求
讓用戶將所有的想法盡可能的闡述清楚，並把所有的要求羅列出來，不要遺漏。這時候不應該害怕「勾引」起客戶的潛在需求而增加設計開發的工作量，從而被今後客戶無止境的變更拖入泥潭，直接明白地跟客戶把問題和要求一條條地列出來，把條理、歸納、分析先都扔到一邊去，將用戶最原始、最完整的要求准確地記錄下來就完成了第一步的工作。
很明顯，假如客戶的需求做的都不完整，隨時可能會產生意想之外的變更，甚至這個變更會破壞已經做的模型及結構，那麼這個項目從開始就註定了會失敗；比如站點所有的功能都實現了，本地測試起來也沒有什麼問題了，但是你卻不知道客戶的系統是要承受每天100萬獨立IP的訪問，而你原來想當然的以為了不起就是1萬獨立IP訪問的訪問流量，稍微有經驗的開發人員都會明白這樣的設計是個災難，無論是應用伺服器、資料庫還是程序全部要重新開發！
二：透過現象分析潛在的需求
很多情況下客戶並非專業人士，在他們滔滔不絕的描述中不能指望他們幫助我們整理出重點和技術難關，這需要我們去為客戶進行分析、歸納和整理，尤其是客戶談的不多卻又是技術上實現難度和強度很高的地方特別值得注意。
客戶往往對需求的概念是非常模糊的，大多時候給出的需求都是籠統而且尺度難以控制的，這就要求業務人員在傾聽了客戶的詳細說明以後，幫助客戶進行整理和分析，同時預測客戶在開發過程中變更及今後應用中可能進行修改升級的潛在需求。
比如在為客戶設計辦公自動化系統的時候，也許就要為客戶預留將來與他們的業務單位進行交互的通道；在設計郵件系統的時候要考慮可能會需要廣告管理伺服器；設計網路電子商店時今後增加庫存產品進銷存統計分析等等；限於時間財力的考慮，客戶通常能夠接受分階段實施的開發過程，在需求分析時，提早為客戶設想到今後的需求變更除了使項目開發更加順利以外，也為今後業務的進一步深入打下......>>

問題八：軟體需求分析的方法和工具有哪些內容 1. 問卷調查法， 開發方就用戶需求中的一些個性化的、需要進一步明確的需求，通過採用向用戶發問卷調查表的方式，達到徹底弄清項目需求的一種需求獲取方法。這種方法適合於開發方和用戶方都清楚項目需求的情況。因為開發方和建設方都清楚項目的需求，則需要雙方進一步溝通的需求就比較少，通過採用這種簡單的問卷調查方法就能使問題得到較好的解決
2. 會議討論法 ，開發方和用戶方召開若干次需求討論會議，達到徹底弄清項目需求的一種需求獲取方法，這種方法適合於開發方不清楚項目需求（一般開發方是剛開始做這種業務類型的工程項目）但用戶方清楚項目需求的情況。因為用戶清楚項目的需求，則用戶能准確地表達出他們的需求，而開發方有專業的軟體開發經驗，對用戶提供的需求一般都能准確地描述和把握
3. 界面原型法 ，開發方根據自己所了解的用戶需求，描畫出應用系統的功能界面後與用戶進行交流和溝通，通過「界面原型」這一載體，達到雙方逐步明確項目需求的一種需求獲取的方法。這種方法比較適合於開發方和用戶方都不清楚項目需求的情況。因為開發方和用戶方都不清楚項目需求，因此此時就更需要藉助於一定的「載體」來加快對需求的挖掘和雙方對需求理解。這種情況下，採用「可視化」的界面原型法比較可取

Ⅲ 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
下載不到的評論留下郵箱

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.

Ⅳ 管理學中的幾種分析方法

1、職能主義範式

注重研究客觀事實和社會產物，將客觀存在的社會現象作為研究起點，重視對社會規律進行科學概括，試圖尋求社會現象間的相關關系或因果關系；以承認存在著一個擁有特定價值觀、信仰、規范和角色的外部世界為前提，集中研究現實內容本身或實質

2、詮釋型範式

運用直覺判斷和個人洞察力獲取知識，它著重個人的主觀感受，認為社會現象實際上為個人主觀經驗。因此，以個人的感官和良知來研究事物，著重社會所創造出來的實體，探討個人的主觀經歷、表現出來的意義和語言解釋等。

3、人本主義範式

指承認人的價值和尊嚴，把人看作是衡量一切的尺度，或以人性、人的有限性和人的利益為主題的任何管理學範式。人本主義範式強調，人的潛能是管理所能開發的最重要的資源或資本。管理就等於人，人能夠開發自身。

(4)需要強調分析方法擴展閱讀：

管理學的研究內容：

1、從生產力方面：研究如何合理配置組織中的人、財、物，使各要素充分發揮作用的問題；研究如何根據組織目標的要求和社會的需要，合理地使用各種資源，以求得最佳的經濟效益和社會效益的問題。

2、從生產關系方面：研究如何正確處理組織中人與人之間的相互關系問題；研究如何建立和完善組織機構以及各種管理體制等問題；研究如何激勵組織內成員，從而最大限度地調動各方面的積極性和創造性，為實現組織目標而服務。

3、從上層建築方面：研究如何使組織內部環境與其外部環境相適應的問題；研究如何使組織的規章制度與社會的政治、經濟、法律、道德等上層建築保持一致的問題，從而維持正常的生產關系，促進生產力的發展。

參考資料來源：網路—管理學