① 如何提高分析實驗結果的准確度方法
1 選擇合適的分析方法
(1) 根據試樣的中待測組分的含量選擇分析方法。高含量組分用滴定分析或重量分析法；低含量用儀器分析法。
(2) 充分考慮試樣共存組分對測定的干擾，採用適當的掩蔽或分離方法。
(3) 對於痕量組分，分析方法的靈敏度不能滿足分析的要求，可先定量富集後再進行測定 .
2 減小測量誤差
→稱量：分析天平的稱量誤差為±0.0002g，為了使測量時的相對誤差在0.1%以下，試樣質量必須在0.2 g以上。
→滴定管讀數常有±0.0l mL的誤差，在一次滴定中，讀數兩次，可能造成±0.02 mL的誤差。為使測量時的相對誤差小於0.1%，消耗滴定劑的體積必須在20 mL以上，最好使體積在25 mL左右，一般在20至30mL之間。
→微量組分的光度測定中，可將稱量的准確度提高約一個數量級 。
3 減小隨機誤差
在消除系統誤差的前提下，平行測定次數愈多，平均值愈接近真實值。因此，增加測定次數，可以提高平均值精密度。在化學分析中，對於同一試樣，通常要求平行測定（parallel determination）2-4次。
4 消除系統誤差
由於系統誤差是由某種固定的原因造成的，因而找出這一原因，就可以消除系統誤差的來源。有下列幾種方法。
(1)對照試驗 -contrast test
(2)空白試驗 - blank test
(3)校準儀器 -calibration instrument
(4)分析結果的校正 -correction result
5 整理系統誤差
(1)對照試驗
→與標准試樣的標准結果進行對照 ;
標准試樣、管理樣、合成樣、加入回收法。
→與其它成熟的分析方法進行對照 ;
國家標准分析方法或公認的經典分析方法。
→由不同分析人員，不同實驗室來進行對照試驗。
內檢、外檢。
(2) 空白試驗
空白實驗：在不加待測組分的情況下，按照試樣分析同樣的操作手續和條件進行實驗，所測定的結果為空白值，從試樣測定結果中扣除空白值，來校正分析結果。
消除由試劑、蒸餾水、實驗器皿和環境帶入的雜質引起的系統誤差，但空白值不可太大。
(3)校準儀器
儀器不準確引起的系統誤差，通過校準儀器來減小其影響。例如砝碼、移液管和滴定管等，在精確的分析中，必須進行校準，並在計算結果時採用校正值。
(4)分析結果的校正
校正分析過程的方法誤差，例用重量法測定試樣中高含量的 SiO 2 ，因硅酸鹽沉澱不完全而使測定結果偏低，可用光度法測定濾液中少量的硅，而後將分析結果相加。
② 大數據分析方法有哪些
1、因子分析方法
所謂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，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
2、回歸分析方法
回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析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。回歸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。
3、相關分析方法
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。
4、聚類分析方法
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。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要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。
5、方差分析方法
方差數據方法就是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。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。
6、對應分析方法
對應分析是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。
③ 數據分析最為基本的三種方法
數據分析最為基本的三種方法
數據分析重要的是模型，說白點就是知道要什麼數據，了解數據走勢，懂得如何分析。在數據分析呈現後，要根據分析得出結論，結論中需要用簡單明了的語言表明出現的問題，導致問題的原因，最後就是針對問題的解決方法。
數據分析體系可分為數據整理、數據分析、數據呈現。
數據整理包含對源數據的獲取、篩選、清洗、整理和統計，數據整理是對源數據的初加工，是數據分析工作的前置。數據預處理是最為重要的，保證數據的完整性和准確性，如果前期的數據加工過程中得到的數據是錯誤，後面再怎麼分析都是不對的。
數據分析是運用數據分析的工具，根據自己的目的，對數據進行深層次的挖掘和分析，找出內在的聯系和變化；在這個階段更重要的注重對於數據的解讀，數據反映出來的規則是怎麼樣的？目前業務碰到什麼樣的問題？希望通過數據解決什麼問題。
數據呈現是對分析的結果進行呈現，大部分是通過專業圖表來展示，是數據分析報告的重要組成部分，也即是數據分析的終極形式。對很多公司來說，數據整理不是難事，難就難在業務數據如何解讀？如何呈現才能說明問題？從中能發現什麼業務問題？有沒有改善的機會？
其實，以上的業務問題，可以轉換為從三個方面去分析。首先數據整理後，需要三看：看趨勢，看分布，看對比。
看趨勢即是看目標數據的時間走向趨勢，是波動大還是較平緩？哪個階段變化較大？異常點落在哪個時間段？看趨勢的目的是把握整體的走向。可選工具有：趨勢圖、多列堆積柱形圖。
看分布目標數據段整體分布是發散的還是集中的？集中在哪個頻率段？中位數集中在哪個區間段？佔80%的數據集中在什麼數據區間段？看分布的目的就是了解業務數據是否穩定，以及數據的集中度。可選工具有：直方圖、箱線圖、正態分布、點圖、柏拉圖。
看對比更多時候，環比和同比看不出什麼問題，更不能說明問題，尤其是環比和同比結果相差不大的時候。這時候，可以與上月對比看看，穩定性如何？集中度有變化嗎？變數之間有關系嗎？相關關系是多大？可選工具有：堆積柱形圖、方差分析、相關分析、回歸分析等。
看趨勢、看分布、看對比，就是數據分析的三看。需要注意的是，數據就是數據，問題還是要通過具體的業務措施去解決，數據分析只是告訴你，出問題的地方在哪裡，要從哪些方面去改善。因此，數據分析三板斧的解讀結果，只是提供解決問題的方向，並不能代替具體的業務解決方案。
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④ 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。
⑤ 分析問題時，有哪些高效的方法
分析問題的時候，可以先創造一個模板，然後在這些模板上把自己分析的問題全部寫上去，並且最好能夠分點分段，這樣才能夠更加的有效。
⑥ 分析常用的方法有哪些
工作分析的方法
（一）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。
（二）問卷調查法
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。
（三）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。
（四）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。
（五）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。
（六）能力要求法
指完成任何一項工作的技能都可由更基本的能力加以描述。
（七）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）。