常用的分析方法

A. 常用的分析方法及模型有哪些

質量及生產管理工具

1.TPM：生產改善過程中的重要工具之一

2.TQM：一項持續變革的有效管理體系

3.定置管理：強化現場管理和謀求系統改善的科學管理方法

4.5S現場管理法：現場科學管理的基礎工具

5.六西格瑪：世界最先進的質量管理法

6.JIT生產方式：使生產有效進行的新型生產方式

7.QFD法：一種顧客驅動的先進質量管理應用技術

8.田口方法：質量管理利器、企業技術創新不可或缺的工具

9.甘特圖：最常用的項目控制管理的有效工具

10.OPT：改善生產管理技術的新方式

11.PDCA：循環有效控制管理過程和工作質量的工具

12.AUDIT法：保證產品質量的先進質量管理控制方法

13.大規模定製：21世紀最重要的、最具競爭優勢的生產模式

B. 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K_α1、K_α2、K_β1、K_β2、K_β3，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K_α、K_β，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(K_α)，則Cu(K_β)的強度應是K_α的1/5，當Cu(K_β)的強度很弱，不符合上述關系時，可能有其他譜線重疊在Cu(K_α)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。

C. 最常用的四種大數據分析方法有哪些

1.描述型分析：發生了什麼?

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2.診斷型分析：為什麼會發生?

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3.預測型分析：可能發生什麼?

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。

在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4.指令型分析：需要做什麼?

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。

D. 常用統計分析方法有哪些

1、對比分析法

對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。

根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡。

最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、眾數、中位數等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容，通過相關指標和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。

E. 數據分析常用的4大分析方法

1. 描述型分析：發生了什麼?

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什麼會發生?

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析：可能發生什麼?

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什麼?

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

關於數據分析常用的4大分析方法的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，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數據分析師、大數據工程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。

F. 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。

G. 常用的葯物分析方法有哪些

1、重量分析法

重量分析法是葯物分析檢測中化學分析的基礎方法，指的是稱取一定重量的試樣，用適當的方法將被測組分與試樣中其他組分分離後，轉化成一定的稱量形式，稱重，從而求得該組分含量的方法。根據分離方法的不同，重量分析法通常分為沉澱重量法、揮發重量法、提取重量法和電解重量法，其優點是直接採用分析天平稱量的數據來獲得分析結果，在分析過程中不需要標准溶液和基準物質，也就不需要容量器皿引入數據，這樣引入的誤差較小，因此分析結果准確度較高。
2、酸鹼滴定法
酸鹼滴定法在葯品分析檢測中的應用十分廣泛，是將一種已知其准確濃度的試劑溶液滴加到被測物質的溶液中，直到化學反應完全時為止，然後根據所用試劑溶液的濃度和體積可以求得被測組分的含量。作為一種化學分析方法，酸鹼滴定法在生產實際中應用非常廣泛。許多工業品如燒鹼、純鹼、硫酸銨和碳酸氫銨等，一般都採用酸鹼滴定法測定其主要成分的含量。食品工業中的原料、中間產品和成品的分析等也常用到酸鹼滴定法。