分析方法图表法

㈠ 论文研究方法有图表分析法吗

论文研究方法有图标分析法。
图表分析法是利用统计图表形式显示社会现象的情况，并从各方面比较、分析和研究社会经济现象的量的变化及其规律性的一种分析方法。
1、这种方法可以将错综复杂的社会经济现象的清晰扼要的形式显示出来，可以使统计分析工作通俗化。
2、通常使用的有，比较图，表，经济指标动态曲线图，计划完成进度指示图，经济指标的函数关系图(相关图)等。

㈡ 图表分析法的介绍

是根据记录的历史上的外汇走势图形，分析和预测未来走势的基本技术分析方法。

㈢ 论文研究方法有图表分析法吗

有。根据查询论文研究方法表明，图标分析法是论文研究方法最常用的方法之一，可以更加直观的进行数据分析，解释说明。

㈣ 如何用图表进行数据分析

1、柱状图

柱状图是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计图表，用纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件)，只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。对于比较两种或更多同性质数据的具体变化和发展趋势有着比较好的效果。

2、折线图

折线图可以显示随着时间变化而变化的数据，因此折线图适用于分析时间间隔大小相同情况下数据的变化情况。一般情况下，折线图中的类别数据是沿水平轴均匀分布的，所有信息的具体数据值沿垂直轴均匀分布。通常折线图和柱形图一起使用分析数据数据效果更佳，既有具体值的对比，又有整体发展趋势的比较，琐碎处和大局都兼顾到了。

3、条形图

条形图可以理解为横过来的柱状图，是主要用来分析对比各个项目之间的比较情况。当需要用图表分析的数据横向项目比较少，纵向值跨度又比较大的时候，就需要用条状图了。

4、饼图

饼图，顾名思义，就是用来比较所分“大饼”的分量，一般用来显示每一数值与总量的占比。分析市场占比份额之类的数据，用饼图是最适合不过了。FineReport有三维饼图、复合饼图、牵引线等饼图类型，可看到更详细的分饼效果。

5、地图

地图主要用来展示地理背景的业务数据，你需要分析的数据随着地图展现出来。基本上宏观分析展现各省市业务数据的时候，数据地图就用上场了。

㈤ 如何巧借图表分析解决小学数学应用题

小学数学中把含有数量关系的实际问题用语言或文字叙述出来，这样所形成的题目叫做应用题。任何一道应用题都由两部分构成。第一部分是已知条件，第二部分是所求问题。应用题的条件和问题，组成了应用题的结构。解答应用题的关键在于理解数量关系，数量关系可以用图表来表达，通过让学生画图表，再加以分析数量间的关系，使问题迎刃而解。
一、对图表分析法重要性的认识是前提
数学应用题对于正处于由形象思维向抽象思维过渡的小学生来说，由于文字叙述比较抽象，数量关系比较复杂，因此理解起来困难较大。如果不掌握一种直观而又科学的分析方法，不断开拓解题的思路和提高解题的能力，长此以往将极大地挫伤学生学习的积极性。为此，图表法作为一种切实可行的数学思维方法，可以帮助学生轻松、愉快的学会解决复杂关系的应用题，不但可以培养学生的理解能力，提高思维能力，还可调动学生解答应用题的积极性和主动性。
（一）借助于图表法解题，可以化抽象为具体
小学生年龄小，认知能力、知识构架和理解能力的局限性，一定程度上影响学生对题目已知条件和未知问题的理解。教师引导学生用图表的形式表示题目中的数量关系，更符合小学生的认知规律，使深奥的数学问题变得直观、形象、具体。
（二）借助于图表法解题，可以化繁为简
行程问题、工程问题涉及数量多、数量关系比较复杂，往往让学生难以理清彼此间的关系，借助图表中的线段表示法可以准确地找出数量间的一一对应关系，从而理清头绪，比较容易地解出要求的问题。
（三）借助于图表法解题，可以化知识为能力
运用图表法解应用题的前提是学会阅读题目，通过阅读弄清已知条件和未知条件之间的关系，久而久之可以培养学生的理解能力和逻辑思维能力。同时在画图过程中还可以激发学生的灵感，变抽象为具体，提高学生的联想能力。
二、对数学中数量关系的准确分析是关键
数量关系是指应用题中已知数量和未知数量之间的关系，只有搞清数量关系，才能根据四则运算的意义恰当的选择算法，把数学问题转化为数学式子，通过计算进行解答。数量关系分析法分为三步：第一步是寻找题中的数量；第二步是明确各数量间的关系；第三步是解决各个产生的问题。下面以一道例题的教学从以下几方面来谈数量关系分析法的运用。
如：“学校举行书法大赛，三年级有35人参加比赛，四年级参加的人数是三年级3倍，五年级参加的人数比三、四年级参加的总人数多12人。五年级参加比赛的有多少人？”师：题中有几个数量呢？生：三个。师：哪两个数量之间有直接关系呢？生：三年级有35人参加比赛，四年级参加的人数是三年级3倍。师：这两个数量间的关系让我们头脑中产生一个什么问题呢？生：四年级有多少人参加比赛？师：怎样列式解答这个问题呢？生：用乘法35 ×3=105（人）。师：现在又多了一个数量：四年级有105人参加比赛，那么哪两个数量间又存在关系呢？根据他们的关系可以产生一个怎样的问题？生：三年级有35人参加比赛，四年级有105人参加比赛。问题是：三四年级参加比赛一共有多少人？师：所以第二步算式怎样列呢？生：105+35=140（人）。师：根据现在已经产生的数量，又有哪两个数量间的关系存在呢？生：三、四年级参加比赛一共有多140人，五年级参加的人数比三、四年级参加的总人数多12人。师：这两个数量间的关系能帮助我们解决什么问题呢？生：五年级参加比赛的有多少人？师：那么解决最后问题的算式怎样列出呢？生：140+12=152（人）
三、培养学生具有熟练的图表能力是基础
图表法因其直观性与实用性，在解决数学应用题方面具有很大的优势，但对于小学生，尤其是低年级学生而言，如何将抽象的语言文字转换成具体直观的画面，完成从文字到图表的抽象过程将是一件很困难的事，这就需要教师从学生接触应用题开始，就进行相关方面的训练，循序渐进地提高审题的能力和画图的水平。一般来讲，可通过 个方面的科学训练，以达到准确熟练地实现从文本文字转换成图画符合。
（一）教师要躬亲示范做好榜样
要求教师在解题中形成运用图表法的习惯，从最基本的“1”开始，比如1个苹果可以用圆圈来表示，一个人可以用一竖横来表示，一段路程可以一横来表示，手把手来教会学生葫芦画瓢，仿照一步一步来画， 找准数量关系，切不可急于求成。
（二）教师要因材施教做好指导
随着学生对“1”这个概念的理解，学生可以由此推及到大的数量，比如20米长如果真用20米画那困难大了，教师可指导学生用1厘米或者是3厘米、4厘米来表示长度，其中的1份代表多少厘米，几分之几是多少的问题通过画图可以清晰地表示出来。在具体过程中要将读题、口述、画图有机结合起来，实现数量关系与图画的有机统一。
（三）教师要适时放手做好点拨
待学生掌握了一定的技能后， 教师可以放手让学生自己去画， 可以按照教师平时说的去表示，也可创造性地根据自己的理解、喜好去画，只要科学、合理、直观地反映数量关系即可，而且要遵循简洁明了的原则，教师可给以适时的点拨，不断培养学生的使用图表解决问题的主动性、自觉性，同时也可让学生分组合作交流，评选出最优方案，不断提高学生的图表解析问题的能力。
实践证明， 图表法具有直观性、形象性、实用性的优点，完全符合小学中低段学生以具体形象思维为主的年龄特点。如果学生从小掌握了借助图表辅助解题的方法， 分析问题和解决问题的能力将会有大大的提高， 对今后的学习生活将有很大的帮助。

㈥ 图表分析法显示哪些内容

图表分析法是利用统计图表形式显示社会现象的情况，并从各方面比较、分析和研究社会经济现象的量的变化及其规律性的一种分析方法。这种方法可以将错综复杂的社会经济现象的清晰扼要的形式显示出来，可以使统计分析工作通俗化。

通过统计图表显示的内容很多，主要有如下几方面：对比统计指标在不同地区、时间条件下的数量表现。分析总体的内部结构。反映现象的发展趋势。揭示现象间的依存关系。 显示总体单位的分配状况。检查计划的执行情况。显示现象在地区上的分布状况。通常使用的有：比较图、表，经济指标动态曲线图，计划完成进度指示图，经济指标的函数关系图 (相关图) 等。

㈦ 什么是图表分析法

图表分析法是根据记录的历史上的外汇走势图形，分析和预测未来走势的基本技术分析方法。

图表分析作为投资分析的一种方式，它的依据是基于三个假设，即:
⒈价格反映市场一切;
⒉价位循一定方向推进;
⒊历史是回重演的。
根据第一个假设，技术分析时并不需要关注价位为何变动，只关心价位怎样变动。
第二个假设是借用牛顿力学第一定律"在没有任何外力影响下，物体会遵循一定方向恒速前进"，价位就有如有形物体一样，也是会沿着一定方向前进，直到受到外来因素的影响。历史会重演则反映了市场参与者的心理反应。
基本原理
⒈价格是由供求关系决定的;
⒉商品的供求关系又是由各种合理与非合理的因素决定的;
⒊忽略价格微小波动，则价格的变化就会在一段时间内显示出一定的变化趋势;
⒋价格的变化趋势会随市场供求关系的变化而变化。技术分析的基本方法就是以过去投资行为的轨迹为依据，考察未来或潜在的投资机会。
在外汇市场中，图表分析常用的图表有K线图、趋势线、移动平均线、图形分析法

㈧ 案例分析的四个步骤

案例分析的四个步骤：

案例背景描述、案例的描述、案例分析、结论与建议。这4个步骤中案例描述和案例分析是最重要的部分，也是考察我们案例分析水平的重要依据。

案例背景主要是对案例进行一个导入，如果我们在进行案例分析时，直接上来就去描述一个案例，往往会非常突兀，所以我们最好对其案例的背景进行说明，可以通过文献综述的方式进行阐述，也可以通过实时新闻的方式进行导入。

案例分析注意

案例描述则要求我们对整个案例发生的原因、过程、结果进行详细的说明和阐述，将案例的过程展现给大家。案例描述也是进行案例分析的基础，一般我们在选择案例时，要选择一个比较典型的过程，比较完整的案例进行描述，这样才能够体现案例分析的价值。

案例分析是最能体现我们整个案例价值的部分，也是证明你的案例是否具有闪光点的部分。在案例分析的过程中，我们可以使用图表法、数据法、对比法等多种分析方法来进行探究。

㈨ 图表分析法的简介

在当今外汇投资领域中，分析价格的方法主要分为基本因素分析法和技术图表分析法两大流派，两者之间相互独立。基本因素分析法较注重中长线分析，较适合于消息灵通对外汇市场有充分认识投资者使用；而技术图表分析法是以价格的动态和规律性为主要对象，结合对价、时间之间的关系的分析，以帮助投资者判断行情并选择投资机会,对于中长线、短线分析尤其是掌握入市时机更为有效，对于小投资者更为适合。不过两种分析方法可以相互借鉴，关键是投资者选择合适自己特点的方法．

㈩ 5种相关分析方法

相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。

相关分析的方法很多，初级的方法可以快速发现数据之间的关系，如正相关，负相关或不相关。中级的方法可以对数据间关系的强弱进行度量，如完全相关，不完全相关等。高级的方法可以将数据间的关系转化为模型，并通过模型对未来的业务发展进行预测。下面我们以一组广告的成本数据和曝光量数据对每一种相关分析方法进行介绍。

以下是每日广告曝光量和费用成本的数据，每一行代表一天中的花费和获得的广告曝光数量。凭经验判断，这两组数据间应该存在联系，但仅通过这两组数据我们无法证明这种关系真实存在，也无法对这种关系的强度进行度量。因此我们希望通过相关分析来找出这两组数据之间的关系，并对这种关系进度度量。

1，图表相关分析（折线图及散点图）

第一种相关分析方法是将数据进行可视化处理，简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系，而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。对于有明显时间维度的数据，我们选择使用折线图。

为了更清晰的对比这两组数据的变化和趋势，我们使用双坐标轴折线图，其中主坐标轴用来绘制广告曝光量数据，次坐标轴用来绘制费用成本的数据。通过折线图可以发现，费用成本和广告曝光量两组数据的变化和趋势大致相同，从整体的大趋势来看，费用成本和广告曝光量两组数据都呈现增长趋势。从规律性来看费用成本和广告曝光量数据每次的最低点都出现在同一天。从细节来看，两组数据的短期趋势的变化也基本一致。

经过以上这些对比，我们可以说广告曝光量和费用成本之间有一些相关关系，但这种方法在整个分析过程和解释上过于复杂，如果换成复杂一点的数据或者相关度较低的数据就会出现很多问题。

比折线图更直观的是散点图。散点图去除了时间维度的影响，只关注广告曝光量和费用成本这里两组数据间的关系。在绘制散点图之前，我们将费用成本标识为X，也就是自变量，将广告曝光量标识为y，也就是因变量。下面是一张根据每一天中广告曝光量和费用成本数据绘制的散点图，X轴是自变量费用成本数据，Y轴是因变量广告曝光量数据。从数据点的分布情况可以发现，自变量x和因变量y有着相同的变化趋势，当费用成本的增加后，广告曝光量也随之增加。

折线图和散点图都清晰的表示了广告曝光量和费用成本两组数据间的相关关系，优点是对相关关系的展现清晰，缺点是无法对相关关系进行准确的度量，缺乏说服力。并且当数据超过两组时也无法完成各组数据间的相关分析。若要通过具体数字来度量两组或两组以上数据间的相关关系，需要使用第二种方法：协方差。

2，协方差及协方差矩阵

第二种相关分析方法是计算协方差。协方差用来衡量两个变量的总体误差，如果两个变量的变化趋势一致，协方差就是正值，说明两个变量正相关。如果两个变量的变化趋势相反，协方差就是负值，说明两个变量负相关。如果两个变量相互独立，那么协方差就是0，说明两个变量不相关。以下是协方差的计算公式：

下面是广告曝光量和费用成本间协方差的计算过程和结果，经过计算，我们得到了一个很大的正值，因此可以说明两组数据间是正相关的。广告曝光量随着费用成本的增长而增长。在实际工作中不需要按下面的方法来计算，可以通过Excel中COVAR()函数直接获得两组数据的协方差值。

协方差只能对两组数据进行相关性分析，当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。下面是三组数据x，y，z，的协方差矩阵计算公式。

协方差通过数字衡量变量间的相关性，正值表示正相关，负值表示负相关。但无法对相关的密切程度进行度量。当我们面对多个变量时，无法通过协方差来说明那两组数据的相关性最高。要衡量和对比相关性的密切程度，就需要使用下一个方法：相关系数。,

3，相关系数

第三个相关分析方法是相关系数。相关系数(Correlation coefficient)是反应变量之间关系密切程度的统计指标，相关系数的取值区间在1到-1之间。1表示两个变量完全线性相关，-1表示两个变量完全负相关，0表示两个变量不相关。数据越趋近于0表示相关关系越弱。以下是相关系数的计算公式。

其中rxy表示样本相关系数，Sxy表示样本协方差，Sx表示X的样本标准差，Sy表示y的样本标准差。下面分别是Sxy协方差和Sx和Sy标准差的计算公式。由于是样本协方差和样本标准差，因此分母使用的是n-1。

Sxy样本协方差计算公式：

Sx样本标准差计算公式：

Sy样本标准差计算公式：

下面是计算相关系数的过程，在表中我们分别计算了x，y变量的协方差以及各自的标准差，并求得相关系数值为0.93。0.93大于0说明两个变量间正相关，同时0.93非常接近于1，说明两个变量间高度相关。

在实际工作中，不需要上面这么复杂的计算过程，在Excel的数据分析模块中选择相关系数功能，设置好x，y变量后可以自动求得相关系数的值。在下面的结果中可以看到，广告曝光量和费用成本的相关系数与我们手动求的结果一致。

相关系数的优点是可以通过数字对变量的关系进行度量，并且带有方向性，1表示正相关，-1表示负相关，可以对变量关系的强弱进行度量，越靠近0相关性越弱。缺点是无法利用这种关系对数据进行预测，简单的说就是没有对变量间的关系进行提炼和固化，形成模型。要利用变量间的关系进行预测，需要使用到下一种相关分析方法，回归分析。,

4，一元回归及多元回归

第四种相关分析方法是回归分析。回归分析（regression analysis)是确定两组或两组以上变量间关系的统计方法。回归分析按照变量的数量分为一元回归和多元回归。两个变量使用一元回归，两个以上变量使用多元回归。进行回归分析之前有两个准备工作，第一确定变量的数量。第二确定自变量和因变量。我们的数据中只包含广告曝光量和费用成本两个变量，因此使用一元回归。根据经验广告曝光量是随着费用成本的变化而改变的，因此将费用成本设置为自变量x，广告曝光量设置为因变量y。

以下是一元回归方程，其中y表示广告曝光量，x表示费用成本。b0为方程的截距，b1为斜率，同时也表示了两个变量间的关系。我们的目标就是b0和b1的值，知道了这两个值也就知道了变量间的关系。并且可以通过这个关系在已知成本费用的情况下预测广告曝光量。

这是b1的计算公式，我们通过已知的费用成本x和广告曝光量y来计算b1的值。

以下是通过最小二乘法计算b1值的具体计算过程和结果，经计算，b1的值为5.84。同时我们也获得了自变量和因变量的均值。通过这三个值可以计算出b0的值。

以下是b0的计算公式，在已知b1和自变量与因变量均值的情况下，b0的值很容易计算。

将自变量和因变量的均值以及斜率b1代入到公式中，求出一元回归方程截距b0的值为374。这里b1我们保留两位小数，取值5.84。

在实际的工作中不需要进行如此繁琐的计算，Excel可以帮我们自动完成并给出结果。在Excel中使用数据分析中的回归功能，输入自变量和因变量的范围后可以自动获得b0（Intercept）的值362.15和b1的值5.84。这里的b0和之前手动计算获得的值有一些差异，因为前面用于计算的b1值只保留了两位小数。

这里还要单独说明下R Square的值0.87。这个值叫做判定系数，用来度量回归方程的拟合优度。这个值越大，说明回归方程越有意义，自变量对因变量的解释度越高。

将截距b0和斜率b1代入到一元回归方程中就获得了自变量与因变量的关系。费用成本每增加1元，广告曝光量会增加379.84次。通过这个关系我们可以根据成本预测广告曝光量数据。也可以根据转化所需的广告曝光量来反推投入的费用成本。获得这个方程还有一个更简单的方法，就是在Excel中对自变量和因变量生成散点图，然后选择添加趋势线，在添加趋势线的菜单中选中显示公式和显示R平方值即可。

以上介绍的是两个变量的一元回归方法，如果有两个以上的变量使用Excel中的回归分析，选中相应的自变量和因变量范围即可。下面是多元回归方程。

5，信息熵及互信息

最后一种相关分析方法是信息熵与互信息。前面我们一直在围绕消费成本和广告曝光量两组数据展开分析。实际工作中影响最终效果的因素可能有很多，并且不一定都是数值形式。比如我们站在更高的维度来看之前的数据。广告曝光量只是一个过程指标，最终要分析和关注的是用户是否购买的状态。而影响这个结果的因素也不仅仅是消费成本或其他数值化指标。可能是一些特征值。例如用户所在的城市，用户的性别，年龄区间分布，以及是否第一次到访网站等等。这些都不能通过数字进行度量。

度量这些文本特征值之间相关关系的方法就是互信息。通过这种方法我们可以发现哪一类特征与最终的结果关系密切。下面是我们模拟的一些用户特征和数据。在这些数据中我们忽略之前的消费成本和广告曝光量数据，只关注特征与状态的关系。

对于信息熵和互信息具体的计算过程请参考我前面的文章《 决策树分类和预测算法的原理及实现 》，这里直接给出每个特征的互信息值以及排名结果。经过计算城市与购买状态的相关性最高，所在城市为北京的用户购买率较高。

到此为止5种相关分析方法都已介绍完，每种方法各有特点。其中图表方法最为直观，相关系数方法可以看到变量间两两的相关性，回归方程可以对相关关系进行提炼，并生成模型用于预测，互信息可以对文本类特征间的相关关系进行度量。