Ⅰ 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。
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Ⅲ 數據分析師常用的數據分析思路
01 細分分析
細分分析是數據分析的基礎，單一維度下的指標數據信息價值很低。
細分分析法可以大致分為兩類，一類是逐步分析，如：來北京市的訪客可分為朝陽和海淀等區;另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。
02 對比分析
對比分析主要是把兩個有關聯的數據指標進行相互比較，從數量上說明和展現研究對象的規模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相對值，然後通過在一樣的維度下的指標數據對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。
03 漏斗分析
轉化漏斗分析是數據分析師進行業務分析的基本模型，我們最經常見的就是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用app的時間超過10分鍾。
04 同期群分析
同期群(cohort)分析在數據分析運營領域相當重要，尤其是互聯網運營，特別需要仔細觀察留存的情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響用戶的留存。
05 聚類分析
聚類分析具有簡單，直觀的特徵，網站分析中的聚類主要分為：用戶，頁面或內容，來源。
用戶聚類主要體現為用戶分群，用戶標簽法;頁面聚類則主要是相似，相關頁面分組法;來源聚類主要包括渠道，關鍵詞等。
06 AB測試
增長黑客的一個主要思想之一，是千萬不要做一個大又全的東西，相反是需要不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西。快速驗證，那如何驗證呢?主要方法就是AB測試。
07 埋點分析
只有採集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。
通過分析用戶行為，並細分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對於瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數據簡單，採用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高數據分析的實效性，需要的數據可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要採集更豐富信息的行為。
08 來源分析
流量紅利消失，我們對獲客來源的重視度極高，如何有效的標注用戶來源，至關重要。
傳統分析工具，渠道分析僅有單一維度，要深入分析不同渠道不同階段效果，SEM付費搜索等來源渠道和用戶所在地區進行交叉分析，得出不同區域的獲客詳細信息，維度越細，分析結果也越有價值。
09 用戶分析
眾所周知，用戶分析是互聯網運營的核心環節，通常用到的分析方法有：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。可將用戶活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標。
10 表單分析
表單分析中的填寫表單，這個環節是每個平台與用戶交互的必有環節，一份完美的表單設計，對客戶轉化率的提升有至關重要的作用。
用戶進入表單頁面，這時候就已經產生了微漏斗，從進入的總共的人數到最後完成，並且成功提交表單人數，這個過程之中，有多少人開始填寫表單，填寫表單時，遇到了什麼困難導致無法完成表單，都影響最終的轉化效果。
有關數據分析師常用的數據分析思路的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對互聯網大數據有著濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於大數據、數據分析師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅳ 常用數據分析處理方法有哪些
1、漏斗分析法
漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。
2、留存分析法
留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。
3、分組分析法
分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志(指標)，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。
4、矩陣分析法
矩陣分析法是指根據事物(如產品、服務等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。
Ⅳ 常用的數據分析方法有哪些
常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。
Ⅵ 常用分析方法
10.3.1.1 定性分析
在X射線熒光光譜定性分析中，利用分光晶體對樣品發出X射線熒光進行分光，根據布拉格方程，波長為λ的X射線熒光入射到晶面間距為d的晶體上，只有入射角θ滿足方程式的情況下，才能引起干涉。也就是說，測量角度θ，就可得知λ，由莫斯萊公式即可確定被測元素。
X射線光譜定性分析包括試樣的X射線光譜的記錄和峰的識別。把試樣放入X射線光譜儀的樣品室，受初級X射線照射，發出次級X射線，其中含有試樣各組成元素的特徵線。次級線束經準直後，進行掃描，最後記錄的是強度隨θ角的變化曲線，實際上就是X射線光譜。再解析譜圖中的譜線以獲知樣品中含有的元素。目前絕大部分元素的特徵X射線均已准確測出，新型X射線熒光光譜儀已將所有譜線輸入電腦儲存，掃描後的譜圖可通過應用軟體直接匹配譜線。
X射線熒光的光譜單純，但也有一些干擾現象，因此在分析譜圖過程中應遵守以下的X射線特點:
1)每種元素的一系列波長確定的譜線，其強度比是確定的，如Mo的K系特徵譜線Kα1、Kα2、Kβ1、Kβ2、Kβ3，它們的強度比是100∶50∶14∶5∶7。
2)不同元素的同名譜線，其波長隨原子序數的增大而減小，這是由於電子與原子核之間的距離縮短，電子結合得更牢固所致。
3)判斷一個未知元素的存在最好用幾條譜線，如Kα、Kβ，以肯定元素的存在。
4)應從峰的相對強度來判斷譜線的干擾情況。若某一強峰是Cu(Kα)，則Cu(Kβ)的強度應是Kα的1/5，當Cu(Kβ)的強度很弱，不符合上述關系時，可能有其他譜線重疊在Cu(Kα)上。
10.3.1.2 半定量分析
隨著科學技術的不斷發展，層出不窮的新材料亦需要進行成分分析，傳統的濕化學方法既費時又費力，而且有關工業廢棄物中有害元素的立法，增加了對快速半定量分析的方法需求。有些情況下，需要對樣品進行非破壞分析的要求，當沒有合適的標准樣品可用時，半定量分析結果又可以滿足要求時，則無需再做進一步的精密定量分析。所以，X射線熒光的半定量分析方法逐漸發展起來。
定性分析和半定量分析不需要標准樣品，可以進行非破壞分析。半定量分析的准確度與樣品本身有關，如樣品的均勻性、塊狀樣品表面是否光滑平整、粉末樣品的顆粒度等，不同元素半定量分析的准確度可能不同。同一元素在不同樣品中，半定量分析的准確度也可能不同。
大部分主量元素的半定量分析結果相對不確定度可以達到10%(95%置信水平)以下，某些情況下甚至接近定量分析的准確度，完全可以滿足精度要求不高的測試任務。
半定量分析適用於以下幾種情況：對准確度要求不是很高；要求分析速度特別快(30min以內可以出結果)；缺少合適的標准樣品；非破壞性分析等。
10.3.1.3 定量分析
X射線熒光光譜定量分析是一種相對分析技術，要有一套已知含量的標准試料系列(經化學分析過的或人工合成的)，通過測量標准試料系列和未知試料的X射線強度並加以比較進行定量分析，主要有以下幾種方法。
(1)標准曲線法
測量一套(一般不少於5個)與分析試料相類似的標准試料，將標准試料中分析元素的含量與X射線強度的關系繪制校準曲線，用以求得未知試料中分析元素的含量。應用本法時要注意共存元素的影響，必要時選用適當數學模型求得影響系數並加以校正。
(2)內標法
對於添加某一成分後易於混合均勻的樣品，如溶液，可採用內標法，即把一定量的內標元素加入到分析元素含量已知的試料中作為標准試料，測量標准試料中分析元素與內標元素的X射線強度比，用該強度比相對分析元素含量繪制校準曲線。分析試料中也加入同一種內標物質和同樣的量，按同樣方法求得X射線強度比，從校準曲線求得含量。內標法適合含量高於10%的元素的測定，應注意不要因加入內標元素而對分析線產生選擇吸收、選擇激發或重疊干擾。適當的基體元素譜線和散射線也可作為內標線。
(3)標准加入法
標准加入法也稱增量法，即在試料中加入一定量的分析元素，根據X射線強度的變化而求得試料中分析元素的含量。使用這種方法要求分析元素含量與相應的X射線強度呈線性關系，且增量值不應少於兩個，該法適用於含量小於10%的元素的測定。
為了獲得准確的定量分析結果，應注意以下幾點：使用含量數據可靠或經過驗證的標准試料；標准試料與分析試料的組成盡可能一致，制樣方法也應完全相同；為了消除共存元素的影響，要選擇正確的校正方法；分析元素含量不要超出標准試料所限定的范圍；儀器的漂移會導致校準曲線的位移，應在日常分析開始前先用標准化試料對儀器進行校正。