另類分析方法和技巧

❶ 工作分析的方法有哪些

工作分析又稱職位分析、崗位分析或職務分析，工作分析是通過系統全面的情報收集手段，提供相關工作的全面信息，以便組織進行改善管理效率。那它分析的方法有哪些呢？

工作分析的方法主要有職務分析問卷（PAQ）、工作要素法（JEM）、管理人員職務描述問卷（MPDQ）、臨界特質分析系統（TTAS）、職能工作分析法（FJA）、任務清單分析系統（TIA）和關鍵事件法（CIM）

1、 訪談法。訪談法又稱為面談法，是一種應用最為廣泛的職務分析方法。是指工作分析人員就某一職務或者職位面對面地詢問任職者、主管、專家等人對工作的意見和看法。在一般情況下，應用訪談法時可以以標准化訪談格式記錄，目的是便於控制訪談內容及對同一職務不同任職者的回答相互比較。

優點：·一種被廣泛採用、相對簡單、便捷的搜集信息的方法，而且適用面較廣，尤其是用來達到編制工作描述的目的；·經常被作為其他信息收集方法的輔助，如當問卷填寫不清楚、觀察員工工作時存在問題等；·通過訪談能探察到一些不為管理層知曉的內容，如工作態度、工作動機等較深層次的東西或一些管理問題；·方式親切，能拉近訪談者與員工的關系；缺點：對訪談者技巧要求高，如運用不當可能影響信息收集的質量；不能作為工作分析的唯一方法·信息失真--害怕效率革命而帶來薪酬變化;·打斷被訪問人員的正常工作，有可能造成生產的損失;·可能會因問題不夠明確或不夠准確而造成雙方誤解或信息失真。

2、 卷調查法。問卷調查法是工作分析中最常用的一種方法，具體來說，由有關人員事先設計出一套職務分析的問卷，再由隨後工作的員工來填寫問卷，也可由工作分析人員填寫，最後再將問卷加以歸納分析，做好詳細的記錄，並據此寫出工作職務描述。

優點：·能夠從眾多員工處迅速得到信息，節省時間和人力，費用低·員工填寫工作信息的時間較為寬裕，不會影響工作時間·適用於在短時間內對大量人員進行調查的情形·結構化問卷所得到的結果可由計算機處理缺點：·問卷的設計需要花費時間、人力和物力，費用較高·單向溝通方式，所提問題可能部分地不為員工理解·可能造成，填寫者不認真填寫，影響調查的質量

3、 觀察法。觀察法是一種傳統的職務分析方法，指的是工作分析人員直接到工作現場，針對特定對象（一個或多個任職者）的作業活動進行觀察，收集、記錄有關工作的內容、工作間的相互關系、人與工作的關系以及工作環境、條件等信息，並用文字或圖標形式記錄下來，然後進行分析與歸納總結的方法。

優點：·操作較靈活、簡單易行；·直觀、真實，能給崗位分析人員直接的感受，因而所獲得的信息資料也較准確；·可以了解廣泛的信息，如工作活動內容、工作中的正式行為和非正式行為，工作人員的士氣等。缺點：適用范圍較小。耗時長，容易對員工工作產生干擾。

4、 工作日誌法。工作日誌法又稱工作寫實法，指任職者按時間順序詳細記錄自己的工作內容與工作過程，然後經過歸納、分析，達到工作分析的目的的一種方法。

5、 資料分析法。為降低工作分析的成本，應當盡量利用原有資料，例如責任制人本等人事文件，以對每個項工作的任務、責任、權利、工作負荷、任職資格等有一個大致的了解，為進一步調查、分析奠定基礎。

6、 任務調查表法。任務調查表法是通過發放任務調查表獲得的與工作相關的數據和信息進行分析的方法。任務調查表法是用來收集工作信息或職業信息的調查表，該調查表上列明了每一條檢查項目或評定項目，形成了任務或工作活動一覽表，其內容包括所要完成的任務、判斷的難易程度、學習時間、與整體績效的關系等。

7、 關鍵事件法。關鍵事件法要求分析人員、管理人員、本崗位員工，將工作過程中的「關鍵事件」詳細地加以記錄，可在大量收集信息後，對崗位的特徵要求進行分析研究的方法（關鍵事件是使工作成功或失敗的行為特徵或事件，如成功與失敗、盈利或與虧損、高效與低產等）。缺點收集、歸納事例並加以分類要耗費大量時間。另外，根據定義，事例描述的是特別有效或特別無效的行為，所以很難對平均的工作行為形成總的概念。這樣可能會遺漏一些不顯著的工作行為，難以非常完整的把握。

8、 工作實踐法。工作實踐法是分析人員親自從事所要分析的工作，並根據其所掌握的第一手資料進行分析的方法。這種方法的優點是所獲資料真實而有針對性，比較適用於短期內可以掌握的工作。優點：1）比面談詢問、書面調查等方法，能獲得更真實可靠的數據資料；2）可以准確地了解工作的實際任務和體力、環境、社會方面的要求，適用於短期內可以掌握的工作工作實踐法的缺點：1）由於工作分析人員本身知識與技能的局限，使工作實踐法運用范圍很窄；2）不適用於在現代化大生產條件下，對操作的技術難度，工作頻率，質量要求高及有危險性的職務。

以上就是工作分析的方法有哪些的全部內容。

❷ 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。

❸ 現在有什麼比較好的資金分析思路和方法

覺得上面這位網友的回答挺詳細的，我之前試用過IBM公司的I2與智器雲公司的火眼金睛，覺得可視化效果都挺好，各有優勢長處，但覺得還是火眼金睛使用的更順手一些，因為有一次導入了200多萬條的數據，在I2中卡的不行不行的，但是火眼金睛比較順暢，後來分析著也比較順手。
對於資金的分析思路，在這里想要表達一下我的拙見：
其實覺得對於不同的數據有不同的資金分析方法：
1、對於一般的資金流水數據，以前是直接導入到試用版的火眼中進行分析的，能夠通過它裡面的一個「列表分析」功能，查找到很多大額資金沉澱賬戶，覺得這個功能很好用，然後接著可以根據調的銀行交易流水後面的備注，查看這些賬號的性質，有的是投資人、借款人、公司員工的賬號等等。
2、對於一些反洗錢數據，有的是可以找到涉案公司或涉案人員購買車產、房產、基金理財等信息的，主要是根據後面的交易備注查看。
3、對於三方數據，比方上海寶付、上海富友、廣州銀聯、京東網銀在線等，其實這裡面很多都是涉及到平台的投資人、借款人的，具體是投資人還是借款人，就需要根據這些人與平台交易的時間和金額進行判斷，另外也可能涉及到公司員工和其他人員等。
4、對於獲取的公司的資料庫數據，有時數據量較小，可以使用excel統計分析一些內容，但是如果數據量較大，用excel打不開，這時就推薦大家使用Navicat打開，Navicat還是蠻好用的，且處理數據的速度較快；另外對於一些資料庫中表的列數較多的數據，有時使用Navicat導入可能會出現錯誤，這時就建議大家先把數據導入python，可以先刪除一些無用的列，之後可以用Navicat處理也可以用python處理。

另外我說一下軟體的情況，其實有時候調取了大量的資金流水，如果只是用excel分析、查看，是很費時費力的，但是如果有專門分析資金的軟體那就比較容易分析了，我之前試用過智器雲的火眼金睛(當時是在內網下載的)，覺得分析的效果不錯，不管是從數據量上還是可視化效果展示上，覺得性能都還可以，所以覺得有這方面需求的推薦大家試用一下。以上就是我的拙見，歡迎探討交流。

❹ 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.

❺ 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。

❻ 如何分析一篇meta分析的寫作技巧

1.首先要明白什麼是meta分析，以及自己寫meta的目的是什麼。
meta分析中文叫薈萃分析，是利用統計學方法對現有的研究資料進行分析的一種方法。舉個簡單的例子，如術前血糖控制與手術並發症的關系，假設現有RCT 12個，每篇文章的結果不盡相同，你通過量化分析等到的就是一個樣本量更大、理論上更為可靠的結論。當然，這個分析絕對不是死板的，比如你分析的時候可以從手術種類、原先血糖范圍、控制後血糖分為、並發症種類進一步分析，這樣得到的結果是單篇研究所不具有的。
明白了什麼是meta，於是大家都發現，這是一種不用「做實驗」的寫作方式，並且主題源源不斷，於是有人把他當成了一種發文章的手段，據說上海某神人曾今一年發過100多分文章，其中不少都是meta。但是話說回來，無論你目的是什麼，如果沒有對自己的meta分析進行嚴格的質量控制，或是為了發文章而發文章，沒有很好的想法，是很難寫出一篇較好的meta分析的。所以，我更主張那些有想法（無論會不會寫meta，哪怕是什麼都不會寫也沒關系）去寫有意義的meta分析，而不建議那些meta分析熟手、能手大量刷這類文章，這類文章，寫一兩篇便已足夠。
2.idea永遠都是meta分析的靈魂，選題是最重要的！
我想，所有準備寫meta分析的同學有這樣的困惑：為什麼我想寫的話題都有人發了，而自己找的一些都很難寫，或者乾脆文章不夠？這其實是有多方面原因的，一是meta分析作為一種近幾年穩步發展的分析方法，目前已經有很多人寫了，所以重要的主題、又有很多RCT的基本都被寫了，二是現在不少醫學生文獻檢索能力還沒有達到熟練的等級，一個同樣的話題，一個人只能搜到三四篇，而有些人可能可以搜到十幾篇。但是以上兩個都還是次要的，主要的還是對自己學科和領域缺乏持續性的關注，想突擊出一個好想法是很難的；而且對自己的領域學習不夠深入，就算是有好想法，往往思考到一半就放棄了。
我的第一篇也是目前唯一發表的meta其實是自己事先略有關注的，並且發表的還是骨科的Top雜志，而其他一些突擊尋找的主題，都被雜志拒稿了。10年開始，當時還在住紫金港，沒事逛逛丁香園、JBJSA，了解一些學術動向，但是被兩篇新英格蘭的文章吸引，就是質疑椎體成形術（PVP）效果的兩篇RCTs，後來在Lancet上找到一篇類似的RCT，搜了一下，大概總共有六七篇篇文獻，這些文章的結論都是支持PVP的，直到後來11年6月份接觸了meta分析，突然想到，以前這么好的話題怎麼沒有人寫meta，我後來查了美國骨外科學會（AAOS）的Guideline，仔細對照了它的參考文獻，覺得這是一個很好的爭議話題，於是著手搜集資料、寫作。因為擔心別人搶先，真正的寫作修改只花了我兩個月時間，但前期搜集資料的時間其實是很長的。11月投稿，今年5月份接受，6月份電子版刊出，期間經歷兩次修改，peer reviewer的問題非常多，不過態度都還好。刊出以後，令人驚奇的是AAOS則在Research版塊首頁進行回應 （Headline News 7/27/12 )，堅持Guideline的正確性http://www.aaos.org/research/，雖然是作為反方，但竟然能上美國骨科學會reseach版塊的版面還是讓我覺得很有成就感。
其實回過頭來看，我的第一篇meta能被接受的最主要原因不是寫作這些次要的，而是選了一個很好的題，引起主編的興趣，而選擇好題目，對以後引用率的影響也是非常有意義的。
3.如何進行文獻搜索？
上面提到了，有個好的想法很重要，那麼接下去就是做了，第一步便是搜索。常用的資料庫應該在4個以上，其中本人推薦一下四個：Pubmed， Web of science，Embase，Cochrane。其中浙大的同學可能發現Embase學校沒買，所以要用別的方法，如淘寶上買或是別校同學代為搜索。合理運用搜索語言或是搜索方法，如布爾邏輯賦、Mesh、Limits等等，增加精度。搜到的文獻，就要進行篩選，從標題到摘要到全文，一步步精簡。具體搜索文獻的方法就不贅述了，有問題的同學可自行翻看當年醫學院胡曉君副教授的課件。這里推薦兩個好網站
（1）讀秀http://www.xiu.com/，IP識別，浙大的同學可直接登錄，裡面可以留下郵箱，就會有工作人員幫你搜索文獻然後發到你郵箱
（2）康健世訊http://kjebm.com/，某附屬醫院購買的資料庫，需要密碼（需要可發簡訊問我哈），不過今年9月份好像會過期
搜索時及時保存搜索結果（如Pubmed可以注冊一下，就能保存了）。搜索步驟就要在文章中體現成下表

4.文獻質量評估及數據提取。這個部分其實沒什麼具體可以介紹的，也是最煩人的一點，仔細閱讀文章，找到能用的所有數據。學會轉化數據，如：直接從圖中測量Mean和SD，將四分位數據轉化為Mean+SD，只有Mean的時候如何估計SD等等。實在不行，可以聯系原作者，有禮貌地索要數據。事先做好表格，數據往裡填，一個格子只用一個數據，等到你把他往分析軟體裡面搬的時候，就發現有多方變了。文獻的質量評價方面，閱讀別人的文章，學習別人的評價方式對自己引入的研究進行質量評價，還有別忘了引入文獻的基本信息也是要寫進去的。文獻的質量評價是很重要的，決定了meta的可可信程度，對於低質量的文獻，甚至可以在分析中直接刪除。

我採用的是腰背部手術文獻的質量分析表，由十二項組成（具體的見圖，不翻譯了），每一項質量評價如果該研究有做到就打Y，得一分，累計下來，按從高到低劃分質量檔次。
5.數據分析
數據分析是meta分析的重點。目前常用的軟體不多，推薦Stata和RevMan。RevMan比較好上手，圖片比較好看，而且是Cochrane出品的，被各類雜志認可，缺點是缺少某些復雜的功能。下面以Revman為例：

數據欄採用「傻瓜式」輸入法

上面是輸出結果（已經被我PS成比較好看的了）。具體操作不想贅述，詳見

但是有幾點需要說明：
（1）異質性：可以用I2來評價，異質性的意思是不同研究間差異太大。如果異質性太大，分析結果就會不可信，解決方法有回歸分析和亞組分析
（2）隨機模型和固定模型：這個很難理解，簡單記住：I2大於50%，用隨機模型，否則反之。
（3）回歸分析：Revman中無法直接實現回歸分析，可以使用Stata。如果引入文章數量小於10篇，則不能（或無需）進行回歸分析。
（4）亞組分析：根據不同因素分不同亞組，分開進行分析，如是否是隨機性研究，從而可以：1.減少異質性；2.發現因素對結果的影響

6.各分析的質量評估
這個和前面的文獻質量評估是不一樣的，是對你的每一個分析的質量進行評估，常用的標準是GRADE（Google就能查到，還有軟體，裡面有說明，其實這個軟體完全是多餘的，不過有了確實方面點）

還有就是漏斗圖，這個我想大家都知道，評價發表偏倚的，也是要的，Revman就可以實現，很好用

7.成文與投稿
於是，具備以上一些要素，然後你再寫點引言、分析就行了，投稿方面與一般的文章無差別，但有以下幾點需注意：
（1）投稿的雜志選擇，是否都接受meta分析。投稿的雜志是不是符合你的心理預期，另外可以結合學校/醫院特點，如學校訂的Top期刊首先考慮。
（2）文章類型的選擇。Meta分析在不同雜志被認為是不同類型的文章，一些是Review，也就是綜述，而有些則是Article有些是Systemtic review但在ISI中查詢可以發現是Article。Article的文章在畢業、晉升等方面與review有很大的不同，所以如果有這個需要的可以用ISI查一下用類型的文章在ISI中顯示的類型，因為晉升的話，你就要拿著在學校圖書館開ISI檢索證明，所以那個顯示什麼就是什麼。
（3）最後一點，meta分析不像實驗性研究，很可能被人搶先而你的努力白費了，所以一定要非常快！切記！