中分析方法

1. 化學中幾種常見的分析方法

分化學分析中儀器分析

2. R中基本統計分析方法整理

R中基本統計分析方法整理
面對一大堆的數據，往往會讓人眼花繚亂。但是只要使用一些簡單圖形和運算，就可以了解數據更多的特徵。R提供了很多關於數據描述的函數，通過這些函數可以對數據進行一個簡單地初步分析。
獲取描述性統計量的R函數
（1）常用統計函數(參數x為向量)
mean（x）：平均值
median（x）：中位數
sd（x）：標准差
var（x）：方差
sum（x）：求和
min（x）：最小值
max（x）：最大值
range（x）:值域
......等等
（2）summary（）函數；提供最小值、下四分位數、中位數、平均值、上四分位數、最大值。
（2）apply（）或sapply函數：計算參數指定的任意描述性統計量。
其中sapply（）用法：sapply(x，FUNC，options) ，x是待處理的數據框，FUNC是用戶指定的函數，如sum()、max()、mean()等等，指定了的options會傳遞給FUNC。
（3） Hmisc包中的describe（）函數：返回變數和觀測值的數目、缺失值和唯一值的數目、平均值、分位數、五個最大的值和五個最小的值。
（4）pastecs包中的stat.desc（）函數，可以計算種類繁多的描述性統計量
（5）psych包也提供了一個describe（）函數，它可以計算非缺失值的數量、平均數、標准差、中位數、截尾均值、絕對中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度等。

3. 六壬中的分析方法

1、直接用天干分析，不用轉化為地支。如甲木長生在亥為長生。
2、用先鋒門占來意，其中《一字訣玉連環》以正時配合其所乘月將占來意。但只看先鋒門准確率遠不如以發用或幹上占來意准確率高。

4. 統計學中常用的數據分析方法有哪些

1、描述統計

描述統計是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三大部分。

2、假設檢驗

參數檢驗：參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一般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。

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股性假設(如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態)進行檢驗。

3、信服分析

介紹：信度(Reliability)即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。

信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數(跨時間的一致性)，等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種：重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。

5. 財務分析中有哪些分析方法

財務分析的方法有很多種，主要包括趨勢分析法、比率分析法、因素分析法。

6. 數據分析方法有哪些

常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析(Cluster Analysis)

聚類分析指將物理或抽象對象的集合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。

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。

3、相關分析(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis)，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。

4、對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)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 analysis)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。

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。

想了解更多關於數據分析的信息，推薦到CDA數據認證中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」，是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證， 旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。 「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。

7. 數據挖掘中實用分析方法有哪些

基於歷史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)來預測未來案例的一些屬性(attribute)，通常找尋最相似的案例來做比較。

MBR中有兩個主要的要素，分別為距離函數(distance function)與結合函數(combination function)。距離函數的用意在找出最相似的案例;結合函數則將相似案例的屬性結合起來，以供預測之用。

MBR的優點是它容許各種型態的數據，這些數據不需服從某些假設。另一個優點是其具備學習能力，它能藉由舊案例的學習來獲取關於新案例的知識。較令人詬病的是它需要大量的歷史數據，有足夠的歷史數據方能做良好的預測。此外記憶基礎推理法在處理上亦較為費時，不易發現最佳的距離函數與結合函數。其可應用的范圍包括欺騙行為的偵測、客戶反應預測、醫學診療、反應的歸類等方面。

2.購物籃分析

購物籃分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品， 找出相關的聯想(association)規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。

購物籃分析基本運作過程包含下列三點：

選擇正確的品項：這里所指的正確乃是針對企業體而言，必須要在數以百計、千計品項中選擇出真正有用的品項出來。

經由對共同發生矩陣(co-occurrence matrix)的探討挖掘出聯想規則。

克服實際上的限制：所選擇的品項愈多，計算所耗費的資源與時間愈久(呈現指數遞增)，此時必須運用一些技術以降低資源與時間的損耗。

購物籃分析技術可以應用在下列問題上：針對信用卡購物，能夠預測未來顧客可能購買什麼。對於電信與金融服務業而言，經由購物籃分析能夠設計不同的服務組合以擴大利潤。保險業能藉由購物籃分析偵測出可能不尋常的投保組合並作預防。對病人而言，在療程的組合上，購物籃分析能作為是否這些療程組合會導致並發症的判斷依據。

3.決策樹

決策樹(Decision Trees)在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態。

4.遺傳演算法

遺傳演算法(Genetic Algorithm)學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數(fitness function)決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 (cluster)問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。

5.聚類分析

聚類分析(Cluster Detection)這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。

8. 管理學中的幾種分析方法

其目的無非就是為了使論證更加嚴密，分析更加科學理性，結論和建議更加有指導意義。本文介紹的主要研究方法有六種，分別為：1、對比分析法：將A公司和B公司進行對比、2、外部因素評價模型（EFE）分析、3、內部因素評價模型（IFE）分析、4、swot分析方法、5、三種競爭力分析方法、6、五種力量模型分析。 具體說來，對比分析法是最常用，簡單的方法，將一個管理混亂、運營機制有問題的公司和一個管理有序、運營良好的公司進行對比，觀察他們在組織結構上、資源配置上有什麼不同，就可以看出明顯的差別。在將這些差別和既定的管理理論相對照，便能發掘出這些差異背後所蘊含的管理學實質。企業管理中經常進行案例分析，將A和B公司進行對比，發現一些不同。各種現象的對比是千差萬別的，最重要的是透過現象分析背後的管理學實質。所以說，只有表面現象的對比是遠遠不夠的，更需要有理論分析。 外部因素評價模型（EFE）和內部因素評價模型（IFE）分析來源於戰略管理中的環境分析。因為任何事物的發展都要受到周邊環境的影響，這里的環境是廣義的環境，不僅指外部環境，還指企業內部的環境。通常我們將企業的內部環境稱作企業的稟賦，可以看作是企業資源的初始值。公司戰略管理的基本控制模式由兩大因素決定：外部不可控因素和內部可控因素。其中公司的外部不可控因素主要包括：政府、合作夥伴（如銀行、投資商、供應商）、顧客（客戶）、公眾壓力集團（如新聞媒體、消費者協會、宗教團體）、競爭者，除此之外，社會文化、政治、法律、經濟、技術和自然等因素都將制約著公司的生存和發展。 由此分析，外部不可控因素對公司來說是機會與威脅並存。公司如何趨利避險，在外部因素中發現機會、把握機會、利用機會，洞悉威脅、規避風險，對於公司來說是生死攸關的大事。在瞬息萬變的動態市場中，公司是否有快速反應（應變）的能力，是否有迅速適應市場變化的能力，是否有創新變革的能力，決定著公司是否有可持續發展的潛力。公司的內部可控因素主要包括：技術、資金、人力資源和擁有的信息，除此之外，公司文化和公司精神又是公司戰略制定和戰略發展中不可或缺的重要部分。 一個公司制定公司戰略必須與公司文化背景相聯。內部可控因素可以充分彰顯出公司的優勢與劣勢或弱點。從而知己知彼，揚長避短，發揮自身的競爭優勢，確定公司的戰略發展方向和目標，使目標、資源和戰略三者達到最佳匹配。公司通過對外部機會、風險以及內部優勢、劣勢的綜合加權分析（藉助外部因素評價矩陣[EFE]以及內部因素評價矩陣[IFE]），確立公司長期戰略發展目標，制定公司發展戰略。再將公司目標、資源與所制定的戰略相比較，找出並建立外部與內部重要因素相匹配的有效的備選戰略（藉助SWOT矩陣、SPACE矩陣、BCG矩陣、IE矩陣及大戰略矩陣），通過定量戰略計劃矩陣（QSPM）對若干備選戰略的吸引力總分數的比較，確定公司最有效、最可能成功的戰略。然後制定公司可量化的、具體的年度目標，圍繞著已確立的目標，合理的進行各項資源的配置（如人、財、物方面的配置和調度），並有效地實施戰略，最後是對已實施的戰略進行控制、反饋與評價。這是最後一項工作，也是極重要的工作。往往一些戰略的挫敗很大部分是在實施戰略的過程中，缺乏嚴格的控制機制和績效考核標准所導致的。充分與及時的反饋是有效戰略評價的基石，在快速而劇烈變化的環境中，公司的戰略經受著巨大的挑戰。通過戰略評價決策矩陣，可以清晰地了解公司現行戰略與實際的目標實現進程，公司現行戰略在變化的環境中的適應性，以及是否需要修正原有的戰略策略等問題。 所謂的三種競爭力分析指的是公司採取的競爭策略：差別化戰略、集中性策略、低成本策略。 差別化戰略是提供與眾不同的產品和服務，滿足顧客特殊的需求，形成競爭優勢的戰略。公司形成這種戰略主要是依靠產品和服務的特色，而不是產品和服務的成本。但是應該注意，差別化戰略不是講公司可以忽略成本，只是強調這時的戰略目標不是成本問題。公司採用這種戰略，可以很好的防禦行業中的五種競爭力量（後文有介紹），獲得超過行業平均水平的利潤。 如果公司所在的市場上購買這對價格很敏感，那麼奮力成為行業中總成本最低的供應上就是一個很有力的競爭途徑。其目的在於：業務的經營運作方式具有高度的成本有效性，獲取相對競爭對手的持久的成本優勢。低成本供應商戰略的戰略目標是獲取比競爭對手持久的成本優勢。低成本供應商戰略的戰略目標是獲取比競爭對手相對低的成本，而不是獲取絕對可能低的成本。在尋求低成本的領導地位時，公司的管理者必須認真的考慮哪些購買者認為是至關重要的特色和服務--一種產品如果過於簡便，沒有一點附加的特色，實際上就會削弱而不是加強產品的競爭力。而且，競爭對手能否復制或匹配公司獲得成本優勢的方式也有著重要的意義。成本優勢的價值取決於這種優勢的持久性。如果競爭對手發現模仿領導者的低成本方法相對來說並不難或者並不需要付出太大的代價，那麼，低成本的領導者的成本優勢就不會維持很長的時間，就不能產生有價值的優勢。 集中型戰略是指把經營戰略的重點放在一個特定的目標市場上，為特定的地區或特定的購買者集團提供特殊的產品或服務。集中型戰略與其他兩個基本的競爭戰略不同。成本領先戰略與差別化戰略面向全行業，在整個行業的范圍內進行活動。而集中型戰略則是圍繞一個特定的目標進行密集型的生產經營活動，要求能夠比競爭對手提供更為有效的服務。公司一旦選擇了目標市場，便可以通過產品差別化或成本領先的方法，形成集中型戰略。就是說，採用重點集中型的戰略的公司，基本上就是特殊的差別化或特殊的成本領先公司。由於這類公司的規模較小，採用集中型戰略的公司往往不能同時進行差別化和成本領先的方法。如果採用集中型戰略的公司要想實現成本領先，則可以在專用品或復雜產品上建立自己的成本優勢，這類產品難以進行標准化生產，也就不容易形成生產上的規模經濟效益，因此也難以具有經驗曲線的優勢。如果採用集中型戰略的公司要實現差別化，則可以運用所有差別化的方法去達到預期的目的，與差別化戰略不同的是，採用集中型戰略的公司是在特定的目標市場中與實行差別化戰略的公司進行競爭，而不在其他細分市場上與其競爭對手競爭。在這方面，重點集中的公司由於其市場面狹小，可以更好的了解市場和顧客，提供更好的產品與服務。 SWOT分析方法從某種意義上來說隸屬於企業內部分析方法，即根據企業自身的既定內在條件進行分析。SWOT分析有其形成的基礎。按照企業競爭戰略的完整概念，戰略應是一個企業「能夠做的」（即組織的強項和弱項）和「可能做的」（即環境的機會和威脅）之間的有機組合。著名的競爭戰略專家邁克爾.波特提出的競爭理論從產業結構入手對一個企業「可能做的」方面進行了透徹的分析和說明，而能力學派管理學家則運用價值鏈解構企業的價值創造過程，注重對公司的資源和能力的分析。SWOT分析，就是在綜合了前面兩者的基礎上，以資源學派學者為代表，將公司的內部分析（即20世紀80年代中期管理學界權威們所關注的 研究取向，以能力學派為代表）與產業競爭環境的外部分析（即更早期戰略研究所關注的中心主題，以安德魯斯與邁克爾.波特為代表）結合起來，形成了自己結構化的平衡系統分析體系。 與其他的分析方法相比較，SWOT分析從一開始就具有顯著的結構化和系統性的特徵。就結構化而言，首先在形式上，SWOT分析法表現為構造SWOT結構矩陣，並對矩陣的不同區域賦予了不同分析意義；其次內容上，SWOT分析法的主要理論基礎也強調從結構分析入手對企業的外部環境和內部資源進行分析。另外，早在SWOT誕生之前的20世紀60年代，就已經有人提出過SWOT分析中涉及到的內部優勢、弱點，外部機會、威脅這些變化因素，但只是孤立地對它們加以分析。SWOT方法的重要貢獻就在於用系統的思想將這些似乎獨立的因素相互匹配起來進行綜合分析，使得企業戰略計劃的制定更加科學全面。 SWOT方法自形成以來，廣泛應用於戰略研究與競爭分析，成為戰略管理和競爭情報的重要分析工具。分析直觀、使用簡單是它的重要優點。即使沒有精確的數據支持和更專業化的分析工具，也可以得出有說服力的結論。但是，正是這種直觀和簡單，使得SWOT不可避免地帶有精度不夠的缺陷。例如SWOT分析採用定性方法，通過羅列S、W、O、T的各種表現，形成一種模糊的企業競爭地位描述。以此為依據作出的判斷，不免帶有一定程度的主觀臆斷。所以，在使用SWOT方法時要注意方法的局限性，在羅列作為判斷依據的事實時，要盡量真實、客觀、精確，並提供一定的定量數據彌補SWOT定性分析的不足，構造高層定性分析的基礎。 五種力量模型分析方法從一定意義上來說隸屬於外部環境分析方法中的微觀分析。該模型由麥克爾�6�1波特(Michael Porter)於80年代初提出，對公司戰略制定產生全球性的深遠影響。用於競爭戰略的分析，可以有效的分析客戶的競爭環境。波特的"五力"分析法是對一個產業盈利能力和吸引力的晶態斷面掃描，說明的是該產業中的企業平均具有的盈利空間，所以這是一個產業形勢的衡量指標，而非企業能力的衡量指標。通常，這種分析法也可用於創業能力分析，以揭示本企業在本產業或行業中具有何種盈利空間。邁克爾·波特對於管理理論的主要貢獻，是在產業經濟學與管理學之間架起了一座橋梁。在其經典著作《競爭戰略》中，他提出了行業結構分析模型，即所謂的五力模型認為：行業現有的競爭狀況、供應商的議價能力、客戶的議價能力、替代產品或服務的威脅、新進入者的威脅這五大競爭驅動力，決定了企業的盈利能力，並指出公司戰略的核心，應在於選擇正確的行業，以及行業中最具有吸引力的競爭位置。 在對企業進行案例分析時以上分析方法經常用到，合理恰當的使用它們，能夠使我們通過一些表面現象看到企業問題的本質，但這些方法本身只是一些工具，怎樣合理利用它們才是最關鍵的。

9. 經濟學中的分析方法的介紹

本書是為經濟學家、經濟學研究生和高年級的本科生而寫的，他們需要通過具體的經濟應用了解經濟學分析的基礎知識。

10. 基本分析的主要分析方法有哪幾種

基本分析法主要包括宏觀經濟分析。主要探討宏觀經濟運行狀況和宏觀經濟政策對股票活動和股票市場的影響。宏觀經濟運行狀況主要通過一系列經濟指標來反映。 中觀經濟分析。主要探討業和區域經濟對股票價格的影響。
拓展資料：
基本分析(Fundamental Analysis )是以企業內在價值作為主要研究對象，通過對決定企業價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業發展前景、企業經營狀況等進行詳盡分析(一般經濟學範式)，以大概測算上市公司的長期投資價值和安全邊際，並與當前的股票價格進行比較，形成相應的投資建議。基本分析認為股價波動軌跡不可能被准確預測，而只能在有足夠安全邊際的情況下"買入並長期持有"，在安全邊際消失後賣出。
其中宏觀經濟分析主要探討各經濟指標和經濟政策對證券價格的影響。
經濟指標又分為三類:先行性指標，這些指標的變化將先於證券價格的變化;同步性指標(如個人收入、企業工資支出、CDP、社會商品銷售 售額等)，這些指標的變化與證券價格的變化基本趨於同步，滯後性指標(如失業率、庫存量、單位產出工資水平、服務行業的消費價格、銀行未收回貸款規模、優惠利率水平、分期付款占個人收入的比重等)，這些指標的變化一般滯後於證券價格的變化。
除了經濟指標之外，主要的經濟政策有:貨幣政策、財政政策、信貸政策、債務政策、稅收政策、利率 與匯率政策、產業政策、收入分配政策等等。
行業分析和區域分析是介於宏觀經分析與公司分析之間的中觀層次的分析，行業分析主要分析產業所屬的不同市場類 型、所處的不同生命周期以及產業的業績對於證券價格的影響;區域分析主要分析區域經濟因素對證券價格的影響。公司分析是基本分析的重點，
公司分析主要包括以下三個方面的內容:
(1)公司財務報表分析。財務報表分析是根據一定的原則和方法，通過對公司財務報表數據進行進一步的分析、比較、組合、分解，求出新的數據，用這些新的 數據來說明企業的財務狀況是否健全、企業的經營管理是否妥善、企業的業務前景是否光明。財務報表分析的主要目標有公司的獲利能力、公司的財務狀況、公司的 償債能力、公司的資金來源狀況和公司的資金使用狀況。財務報表分析的主要方法有趨勢分析法、比率分析法和垂直分析法。
(2)公司產品與市場分析。包括產品分析和市場分析兩個方面。前著主要是分析公司的產品品種、品牌、知名度、產品質量、產品的銷售量、產品的生命周期;後者主要分析產品的市場覆蓋率、市場佔有率以及市場競爭能力。
(3)公司資產重組與關聯交易等重大事項分析。