傳統分析方法

㈠ 傳統財務分析方法是啥

從基本方法看,傳統財務報告分析典型的基本方法是以下三類方法:結構分析、趨勢分析和比率分析。其中,比率分析最為常用,是指採用財務比率指標對企業的經營管理各個方面進行評價。傳統分析中也注意結合各種基本分析方法,以獲取更具動態和預測價值的分析結果,如結合結構分析與趨勢分析,或者結合趨勢分析與比率分析。隨著會計環境的變化,傳統分析方法與環境的沖突也在加劇,這便促使分析方法不斷改進,主要體現在對原有分析方法分析內容的擴充、方法的改進和新分析方法的運用上。傳統分析方法的分析內容是傳統的財務報告披露,後者范圍的擴展自然而然要拓展前者的空間,現金流量分析的引進和研究便是這一拓展過程的典型產物。另外,傳統分析方法所運用的比率指標在被廣泛接受的同時,也引起了理論界和實際運用者的研究興趣,通過改進指標得到更合理有用的分析結果也是對傳統分析的促進;此外,除了上述分析方法,專業人士也通過運用高等數學創新的分析方法。

㈡ 什麼是數據挖掘數據挖掘與傳統分析方法有什麼區別

數據挖掘又譯為資料探勘、數據采礦。是一種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法。它是資料庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。主要有數據准備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
是一個用數據發現問題、解決問題的學科。
通常通過對數據的探索、處理、分析或建模實現。
我們可以看到數據挖掘具有以下幾個特點：
基於大量數據：並非說小數據量上就不可以進行挖掘，實際上大多數數據挖掘的演算法都可以在小數據量上運行並得到結果。但是，一方面過小的數據量完全可以通過人工分析來總結規律，另一方面來說，小數據量常常無法反映出真實世界中的普遍特性。
非平凡性：所謂非平凡，指的是挖掘出來的知識應該是不簡單的，絕不能是類似某著名體育評論員所說的「經過我的計算，我發現了一個有趣的現象，到本場比賽結束 為止，這屆世界盃的進球數和失球數是一樣的。非常的巧合！」那種知識。這點看起來勿庸贅言，但是很多不懂業務知識的數據挖掘新手卻常常犯這種錯誤。
隱含性：數據挖掘是要發現深藏在數據內部的知識，而不是那些直接浮現在數據表面的信息。常用的BI工具，例如報表和OLAP，完全可以讓用戶找出這些信息。
新奇性：挖掘出來的知識應該是以前未知的，否則只不過是驗證了業務專家的經驗而已。只有全新的知識，才可以幫助企業獲得進一步的洞察力。
價值性：挖掘的結果必須能給企業帶來直接的或間接的效益。有人說數據挖掘只是「屠龍之技」，看起來神乎其神，卻什麼用處也沒有。這只是一種誤解，不可否認的 是在一些數據挖掘項目中，或者因為缺乏明確的業務目標，或者因為數據質量的不足，或者因為人們對改變業務流程的抵制，或者因為挖掘人員的經驗不足，都會導 致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明，數據挖掘的確可以變成提升效益的利器

㈢ 儀器分析和傳統分析方法相比有哪些優缺點

【】儀器分析的優點的是用量少、分析速度快，可以做微量分析。
【】儀器分析的缺點的是儀器價格昂貴，不易推廣，常量分析准確度低。

㈣ 傳統的財務報表分析方法

「傳統財務報表分析方法是比較分析法和因素分析法。比較分析法是通過比較不同的數據，發現規律性的東西並找出預備比較對象差別的一種分析法。因素分析法是依據分析指標與其影響因素的關系，從數量上確定各因素對分析指標影響方向和影響程度的一種分析方法。」

㈤ 簡述數據挖掘和傳統分析方法的區別

數據挖掘和傳統分析方法最大的區別在於對計算機編程能力的要求。
作為數據分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一個完全不懂編程，不會敲代碼的人完全可以是一名能好的數據分析師，因為一般情況下OFFICE包含的幾個工具已經可以滿足大多數數據分析的要求了。
而數據挖掘則需要有編程基礎。一是目前的數據挖掘方面及相關的研究生方面絕大多數是隸屬於計算機系；二是在招聘崗位上，國內比較大的公司掛的崗位名稱大多數為「數據挖掘工程師」。在對行業的理解的能力數據分析師對於所從事的行業要有比較深的了解和理解，並且能夠將數據與自身的業務緊密結合起來。簡單舉個例子來說，給你一份業務經營報表，你就能在腦海中勾畫出目前經營狀況圖，能夠看出哪裡出現了問題。但是，從事數據挖掘不一定要求對行業有這么高的要求。專業知識面的要求數據分析師更關注於業務層面，數據挖掘工程師更關注於技術層面。

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㈥ 傳統研究方法的不完善之處

已經有許多研究者認識到研究高氟地下水的形成機理要從水文地球化學的角度出發，而且已經做了相當的工作，形成了一些研究方法，並取得了一些成果，最為常見的研究手段有三種。

1.土柱淋濾實驗

曾濺輝、楊軍耀等人將研究區非飽和帶土體剖面按一定比例縮小成一定直徑的土柱，然後分層裝入有機玻璃圓柱體內並壓實，最下部為含水細砂。一般採用與大氣降水化學成分相似、pH值相近的蒸餾水代替大氣降水作為滲濾液。最後對得到的淋濾液進行K⁺、Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、Cl^-、

、

、F^-和pH等測試，然後對其進行分析。通過實驗，曾濺輝認為大氣降水滲入的主要過程表現為氟和化學組分從非飽和帶土體向水中轉移的過程。非飽和帶土體是淺層地下水重要的供氟源，對淺層地下水的遷移富集具有重要影響。楊軍耀認為非飽和帶氟的遷移是以水-土間的相間遷移為主，由水動力作用引起的垂向位移相對較弱。

2.地下水樣的化學分析

在研究氟的過程中，研究者無一例外都對地下水樣品的化學指標進行了測定，測出了樣品中所含的一些主要離子以及礦化度、pH等。然後通常的做法是，分析F^-與各種離子之間或者與某些離子的比值的相關關系，得出它們之間的相關系數、回歸方程以及相關關系圖。比較具代表性的結論有：金瓊等對甘肅河西走廊地區氟的環境特徵研究表明，氟的富集與貧化與水化學特徵關系密切，一般低

的貧鈣鹼性水環境有利於氟的溶解與富集；劉瑞平等對關中大荔地區水氟的地球化學規律進行了研究，水化學組分中的Na⁺、Cl^-、

、pH與氟呈正相關，而Ca²⁺則抑制水中氟的增加；曾濺輝等人對河北邢台平原研究認為氟的保存條件取決於淺層地下水的化學成分特徵，其中高氟地下水多形成於有利於氟富集和遷移的Na⁺、Ca²⁺、

、

為主的水化學類型中，氟與Ca²⁺的毫克當量百分數相關系數為-0.458～-0.749，（Na⁺+Mg²⁺）/Ca²⁺與氟呈正相關；丁丹等以淮北平原淺層水中的氟離子為研究對象，運用統計分析的方法研究氟離子的賦存化學環境，結果表明氟離子濃度隨地下水中pH增大而增大，但是與K⁺+Na⁺濃度、Ca²⁺濃度、Mg²⁺濃度之間並無明顯的相關性；郭天輝對寧夏靈武面子山山前地下水中氟的水文地球化學特徵進行研究，認為地下水中的氟含量與水化學類型關系不明顯，與pH及鈉鈣比呈正相關；王根緒等對西北乾旱區氟的環境特徵進行了研究，結果表明氟離子在鹼性環境中容易聚集，且與礦化度呈近似正相關關系，但不反映確定的正比關系，同時認為氟離子的賦存環境與硬度、Ca²⁺、Na⁺等也有關。

3.地下水化學模擬

以化學平衡為理論基礎進行地下水的地球化學模擬，通常利用質量守恆方程，依據熱力學模型和水化學分析資料，確定地下水中各組分存在形式的濃度以及水相環境匯總礦物的溶解或沉澱趨勢。更深一步的有利用質量平衡反應模型解釋地下水水質變化規律，研究地下水的混合問題及預測水化學的演變。

這些研究方法對我們研究高氟地下水的形成機理有一定參考意義，但是這些方法在理論上還有一定的不足。

第一，它基於的是化學平衡，是一種平衡態。平衡態是指在沒有外界影響的條件下，系統的諸性質不隨時間改變的狀態。因此，化學平衡是孤立系統的結論。它的規律都是用化學反應方程式來表徵其形成過程，用化學分子式來表述形成的產物，而這些產物本身是化學平衡的結果，就是終態。這種平衡態確實反映了某一個點可能的趨勢，但不是它的本質。然而，對於地下水系統這一開放系統，面對的各個地方都不是最終態，都不是靜止不變的平衡態的產物。在地下水的運動過程中，它不斷接受補給以及向外界排泄，另外各個地方的pH值、溫度以及所處含水層開放條件在不同深淺及不同的部位都不一樣，任何一點參加的反應物有上下游之間的關系，即這個開放系統既有輸入也有輸出。它是一直趨向於這種終態但永遠達不到的動態過程，它表示當地自然條件多年形成的穩定動態變化過程，但它不是平衡態。在什麼位置形成什麼物質，它取決於各種組分、各種物理化學條件，也就是說有多種要素隨機變化共同作用的結果。

第二，在各種實驗過程中，反應物的濃度、數量、反應時的溫度以及反應生成物都已知，而且實驗中的化學反應體系一般物理相態比較單一，反應元素種類較少。但是化學反應體系作為一個開放系統，在化學上屬於多元多相體系。我們還沒有辦法區分哪些是物理過程還是化學過程。於是我們對於地下水本身的各種組分的分析，它們的數量，形成的組合狀態，氟呈簡單離子還是配合物形式存在都還沒辦法識別。

第三，地下水中各相之間存在物質交換，並且在其運移過程中有物質的輸入或輸出，因此水樣中的組分含量並不能代表高維的多元多相化學體系的全部生成物，因而難以提供完整的反應信息，從而導致了研究結果的不確定性和主觀臆斷性。

㈦ 傳統工作分析方法

我幫你問問吧，我弟弟是學這個的
我會留言給你的，放心~

㈧ 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）。

㈨ 傳統的財務報告分析方法是什麼

杜邦分析法是傳統的財務報告分析方法。

杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要的財務比率之間的關系來綜合地分析企業的財務狀況。具體來說，它是一種用來評價公司贏利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效的一種經典方法。其基本思想是將企業凈資產收益率逐級分解為多項財務比率乘積，這樣有助於深入分析比較企業經營業績。由於這種分析方法最早由美國杜邦公司使用，故名杜邦分析法。
杜邦分析法中的幾種主要的財務指標關系為：
凈資產收益率=資產凈利率(凈利潤/總資產)×權益乘數 (總資產/總權益資本)
而：資產凈利率(凈利潤/總資產)=銷售凈利率(凈利潤/總收入)×資產周轉率（總收入/總資產)
即：凈資產收益率=銷售凈利率(NPM)×資產周轉率(AU,資產利用率)×權益乘數(EM)
在杜邦體系中，包括以下幾種主要的指標關系：
（1）凈資產收益率是整個分析系統的起點和核心。該指標的高低反映了投資者的凈資產獲利能力的大小。凈資產收益率是由銷售報酬率，總資產周轉率和權益乘數決定的。
（2）權益系數表明了企業的負債程度。該指標越大，企業的負債程度越高，它是資產權益率的倒數。
（3）總資產收益率是銷售利潤率和總資產周轉率的乘積，是企業銷售成果和資產運營的綜合反映，要提高總資產收益率，必須增加銷售收入，降低資金佔用額。
（4）總資產周轉率反映企業資產實現銷售收入的綜合能力。分析時，必須綜合銷售收入分析企業資產結構是否合理，即流動資產和長期資產的結構比率關系。同時還要分析流動資產周轉率、存貨周轉率、應收賬款周轉率等有關資產使用效率指標，找出總資產周轉率高低變化的確切原因。

㈩ 傳統需求分析方法包括哪些主要特點是什麼

傳統需求分析方法：結構化分析方法。

主要特點：結構化的分析方法是傳統的分析法，它的好處是在需求階段可以不需要精確地定義系統，只需要根據業務框架確定系統的功能范圍，以及每個功能的處理邏輯和業務規則，功能需求規格書等。

因為不需要精確描述，因此描述系統的方式比較靈活多樣，可以採用圖表、示例圖、文字等等方式來描述系統。在系統開發以前，一般還可以採用更為直觀的原型系統方式和最終用戶進行交流和確認，因此對業務需求的要求會低一些，業務需求階段的周期相對容易控制。

通過業務全景圖，最終用戶也能了解系統的功能；通過功能活動圖和業務規則的描述，也可以相對精確地描述業務系統；因為沒有嚴格的標記語言，可以採用適當的篇幅描述適當的系統。

當然，這種方法的缺點也是明顯的，分析人員和業務人員之間可能缺乏共同語言，機器不能識別業務需求書，在設計階段還需要繼續和用戶確認一部分功能。

需求分析原則

為了促進軟體研發工作的規范化、科學化，軟體領域提出了許多軟體開發與說明的方法，如結構化方法、原型化法、面向對象方法等。這些方法有的很相似。在實際需求分析工作中．每一種需求分析方法都有獨特的思路和表示法，基本都適用下面的需求分析的基本原則。

1、側重表達理解問題的數據域和功能域。對新系統程序處理的數據，其數據域包括數據流、數據內容和數據結構。而功能域則反映它們關系的控制處理信息。

2、需求問題應分解細化，建立問題層次結構。可將復雜問題按具體功能、性能等分解並逐層細化、逐一分析。

3、建立分析模型。模型包括各種圖表，是對研究對象特徵的一種重要表達形式。通過邏輯視圖可給出目標功能和信息處理間關系，而非實現細節。由系統運行及處理環境確定物理視圖，通過它確定處理功能和數據結構的實際表現形式。