分析流程及方法

Ⅰ 数据分析有哪些流程

1.分析设计

首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。当分析目的明确后，我们需要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析?需要从哪几个角度进行分析?采用哪些分析指标?采用哪些逻辑思维?运用哪些理论依据?

2.数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据，如公司内部的数据库、市场调查取得的数据等;二手数据主要指经过加工整理后得到的数据，如统计局在互联网上发布的数据、公开出版物中的数据等。

3.数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。

4.数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。

5.数据展现

通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然。一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。

6. 报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

Ⅱ 精益生产现场管理流程的分析方法是什么

精益生产现场管理流程的分析方法是：
1、展开预备调查
当问题明确，调查对象已经决定时，要先展开预备调查，必须得知以下项目。
·制品的生产量。
·制品的内容，品质的标准。
·检查的标准 （中间检查、出货检查的做法）。
·设备的配置 （摆设）。
·工程的流动 （分歧、合流的状况）。
·原料 （原料类型）。
2、制作“流动工程图”
随着制品的流动，员工在制作精益生产“流动工程图”时，必须考虑作业的目的，将制品分为加工、搬运、检查及停滞类型。若为停滞类型，则要考虑其是计划性事件还是偶发事件；之后，再将其区分为储藏及滞留。检查也可分为数量检查和品质检查。
3、测定必须项目
流动工程图制成后，将测定的各工程的必要项目计入。项目测定工作需直接到现场进行，如此，测得的数据才更具准确性。
4、整理分析的结果
将计入工程图的各种测定结果整理成一张表。表中可以明确体现加工给制品增加的所有价值，以及各种问题。
5、制定改善方案
改善人员可依据制品工程分析表中的调查项目、平面流向图及整理表找出问题点，再由此引出新的改善构想，进而完善改善方案。
6、实施与评价改善方案
改善方案确定后，就应试着实施。但在实施时，考虑到新的作业方法可能会让员工不适应，因此，精益生产现场管理者必须施以员工充分的训练，让他们熟悉作业后，再开始测定及评价。改善方案在实施过程中，现场管理者必须积极地予以修正，直到作业畅通无阻为止。
7、使改善方案标准化
改善方案达到预期目的后，应将其予以标准化，以防现场活动再恢复到以前的状况。

Ⅲ 财务分析的基本程序和步骤有哪些

财务分析的基本程序和步骤有：
第一，确立分析目标，明确分析内容；
第二，收集分析资料；
第三，确定分析基准；
第四，选择分析方法；
第五，做出分析结论，提出相关建议。

Ⅳ 数据分析的过程包括哪些步骤

大数据的好处大家都知道，说白了就是大数据可以为公司的未来提供发展方向。利用大数据就离不开数据分析。而数据分析一般都要用一定的步骤，数据分析步骤主要包括4个既相对独立又互有联系的过程，分别是：设计数据分析方案、数据收集、数据处理及展现、数据分析4个步骤。

设计数据分析方案
我们都知道，做任何事情都要有目的，数据分析也不例外，设计数据分析方案就是要明确分析的目的和内容。开展数据分析之前，只有明确数据分析的目的，才不会走错方向，否则得到的数据没有指导意义，甚至可能将决策者带进弯路，不但浪费时间，严重时容易使公司决策失误。
当分析的数据目的明确后，就需要把他分解成若干个不同的分析要点，只有明确分析的目的，分析内容才能确定下来。明确数据分析目的的内容也是确保数据分析过程有效进行的先决条件，数据分析方案可以为数据收集、处理以及分析提供清晰地指引方向。根据数据分析的目的和内容涉及数据分析进行实施计划，这样就能确定分析对象、分析方法、分析周期及预算，保证数据分析的结果符合此次分析目的。这样才能够设计出合适的分析方案。

数据收集
数据收集是按照确定的数据分析内容，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。数据收集主要收集的是两种数据，一种指的是可直接获取的数据，另一种就是经过加工整理后得到的数据。做好数据收集工作就是对于数据分析提供一个坚实的基础。

数据处理
数据处理就是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合的数据分析的样式和数据分析的图表，数据处理是数据分析必不可少的阶段，数据处理的基本目的是从大量的数据和没有规律的数据中提取出对解决问题有价值、有意义的数据。同时还需要处理好肮脏数据，从而净化数据环境。这样为数据分析做好铺垫。

数据分析
数据分析主要是指运用多种数据分析的方法与模型对处理的数据进行和研究，通过数据分析从中发现数据的内部关系和规律，掌握好这些关系和规律就能够更好的进行数据分析工作。
数据分析的步骤其实还是比较简单的，不过大家在进行数据分析的时候一定宁要注意上面提到的内容，按照上面的内容分步骤做，这样才能够在做数据分析的时候有一个清晰的大脑思路，同时还需要极强的耐心，最后还需要持之以恒。

Ⅳ 数据分析的基本流程是什么

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

Ⅵ 试述分析化学中 样品分析的一般步骤有哪些

样品分析一般步骤：
1.首先检测样品的理化指标(pH,粘度，酸值等);
2.对样品进行分离提纯，得到各性状下的单一成分;
3.SEM+EDS，可以通过扫描电镜和能谱，获知形貌、粒径分布、元素半定量等，为后续分析做个参考。
4.FITR，红外光谱分析。通过红外，可以或者很多官能团结构或者直接获得样品成分;
5.进行顶空GC-MS。如果样品是无机和有机混合物，可以获得样品有机物成分;
6.高分辨ICP-MS。可以获知样品全元素分布;
7.核磁;
成分分析需要注意什么问题?
1.有效成分含量太低，在分离过程中获取不到或者被分离手段污染得不到相应成分。
2.样品杂质含量太多，在检测过程中，杂质会对结果造成误判。
3.样品中有同分异构体，这样的成分在检测手段上很难区分。
4.样品中有螯合物或者聚合物，这样分析的结果很难得到原料是什么。
5.样品分离后的产物，在现有数据库中无法匹配到数据。

Ⅶ 操作流程分析如何做方法是什么

操作流程分析是将生产线操作流程进行拆分，然后逐一分析，找到不规范的步骤和对应的时间，进行操作流程分析可以用vioovi的ECRS工时分析软件⌄这个软件做操作流程分析很简单，而且分析的结果也没什么误差，能给操作分析工作带来很多方便。

Ⅷ 数据分析常见流程有哪些

首先，你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如，什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。

2、分析目标是谁?

要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把金额当产品算，把产品当金额算，算出的结果是差别非常大的。

3、想达到什么效果?

通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。例如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经非常必要了。

4、需要哪些数据?

采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据?采购总额?零部件行业竞争度?货款周期?采购频次?库存备货数?客户地域因子?客户规模?等等列一个表。避免不断增加新的因子。

5、如何采集?

数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。

6、如何整理?

整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。

7、如何分析?

整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。

8、如何展现和输出?

数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表：

1)折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。

2)柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

3)堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。

4)线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。

5)条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。

6)饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

7)复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。

8)母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重

图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。

有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。

在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。

Ⅸ 财务分析的内容、方法、流程是什么

一、公司财务分析的主要内容
进行公司财务分析时应主要针对以下内容进行：
(1)公司的获利能力分析。主要分析公司的主营业务利润是否持续增长。利润是公司生产经营的目标和出发点。
(2)对于公司持续经营条件的分析。分析企业能否持续经营，企业的持续经营能力关系到企业的发展方向。对于企业持续经营能力分析主要分析企业的战略目标、企业研究开发费用所占具的比例和企业主要营业的业务情况、资产负债情况。
(3)公司管理人的管理能力分析。主要对利润表中的费用进行研究，看是否存在管理费用过高的情况。
(4)公司成长性分析。主要分析公司的潜在利润、产品的成长性、投入和产出是否是一致的。
二、公司财务分析的基本方法以及程序
公司财务分析基本方法有以下几种：
(1)趋势分析法。通过将同一系列指标放到一起去分析，可以揭示公司存在的问题和预测公司的发展变化。
(2)比率分析法。运用财务指标、比率分析评价公司的财务状况。
(3)比较分析法。通过对公司的财务状况前后比较，以及与同行业的公司横向比较，可以分析出企业存在的问题。
公司财务分析的一般程序如下：
(1)确定财务分析的重点目标。
(2)广泛搜集财务信息。通过搜集上市公司的证券发行公告、定期公布的财务报告数据、临时公布的报告，或由会计师事务所发布的审计报告，为进一步进行财务分析提供数据和依据。
(3)对搜集到的财务信息进行审查、整理、分析。