特征分析的方法内容和标准

⑴ 系统分析方法有哪几种

系统分析方法（System Analysis Method）

什么是系统分析方法
系统分析方法是指把要解决的问题作为一个系统，对系统要素进行综合分析，找出解决问题的可行方案的咨询方法。兰德公司认为，系统分析是一种研究方略，它能在不确定的情况下，确定问题的本质和起因，明确咨询目标，找出各种可行方案，并通过一定标准对这些方案进行比较，帮助决策者在复杂的问题和环境中作出科学抉择。

系统分析方法来源于系统科学。系统科学是20世纪40年代以后迅速发展起来的一个横跨各个学科的新的科学部门，它从系统的着眼点或角度去考察和研究整个客观世界，为人类认识和改造世界提供了科学的理论和方法。它的产生和发展标标志着人类的科学思维由主要以“实物为中心”逐渐过渡到以“系统为中心”，是科学思维的一个划时代突破。

系统分析是咨询研究的最基本的方法，我们可以把一个复杂的咨询项目看成为系统工程，通过系统目标分析、系统要素分析、系统环境分析、系统资源分析和系统管理分析，可以准确地诊断问题，深刻地揭示问题起因，有效地提出解决方案和满足客户的需求。

咨询工具
安索夫矩阵
案例面试分
析工具/框架
ADL矩阵
安迪·格鲁夫的
六力分析模型
波士顿矩阵
标杆分析法
波特五力分析
模型
波特价值链
分析模型
波士顿经验曲线
波特钻石理论模型
贝恩利润池
分析工具
波特竞争战略
轮盘模型
波特行业竞争结构
分析模型
波特的行业组织
模型
变革五因素
BCG三四规则矩阵
产品/市场演变
矩阵
差距分析
策略资讯系统
策略方格模型
CSP模型
创新动力模型
定量战略计划矩阵
大战略矩阵
多点竞争战略
杜邦分析法
定向政策矩阵
德鲁克七种
革新来源
二元核心模式
服务金三角
福克纳和鲍曼的
顾客矩阵
福克纳和鲍曼的
生产者矩阵
FRICT筹资分析法
GE矩阵
盖洛普路径
公司层战略框架
高级SWOT分析法
股东价值分析
供应和需求模型
关键成功因素
分析法
岗位价值评估
规划企业愿景的
方法论框架
核心竞争力分析
模型
华信惠悦人力
资本指数
核心竞争力识别
工具
环境不确定性分析
行业内的战略群体
分析矩阵
横向价值链分析
行业内战略集团
分析
IT附加价值矩阵
竞争态势矩阵
基本竞争战略
竞争战略三角模型
竞争对手分析论纲
价值网模型
绩效棱柱模型
价格敏感性测试法
竞争对手的成本分析
竞争优势因果关系
模式
竞争对手分析工具
价值链分析方法
脚本法
竞争资源四层次模型
价值链信息化管理
KJ法
卡片式智力激励法
KT决策法
扩张方法矩阵
利益相关者分析
雷达图分析法
卢因的力场分析法
六顶思考帽
利润库分析法
流程分析模型
麦肯锡7S模型
麦肯锡七步分析法
麦肯锡三层面理论
麦肯锡逻辑树分析法
麦肯锡七步成诗法
麦肯锡客户盈利性
矩阵
麦肯锡5Cs模型
内部外部矩阵
内部因素评价矩阵
诺兰的阶段模型
牛皮纸法
内部价值链分析
NMN矩阵分析模型
PEST分析模型
PAEI管理角色模型
PIMS分析
佩罗的技术分类
PESTEL分析模型
企业素质与活力分析
QFD法
企业价值关联分析
模型
企业竞争力九力分析
模型
企业战略五要素分析法
人力资源成熟度模型
人力资源经济分析
RATER指数
RFM模型
瑞定的学习模型
GREP模型
人才模型
ROS/RMS矩阵
3C战略三角模型
SWOT分析模型
四链模型
SERVQUAL模型
SIPOC模型
SCOR模型
三维商业定义
虚拟价值链
SFO模型
SCP分析模型
汤姆森和斯特克兰
方法
V矩阵
陀螺模型
外部因素评价矩阵
威胁分析矩阵
新7S原则
行为锚定等级评价法
新波士顿矩阵
系统分析方法
系统逻辑分析方法
实体价值链
信息价值链模型
战略实施模型
战略钟模型
战略地位与行动
评价矩阵
战略地图
组织成长阶段模型
战略选择矩阵
专利分析法
管理要素分析模型
战略群模型
综合战略理论
纵向价值链分析
重要性-迫切性模型
知识链模型
知识价值链模型
知识供应链模型
组织结构模型
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系统分析方法的分类
1）系统特征分析方法；

2）系统逻辑分析方法；

3）系统工程技术。

系统分析方法的步骤
系统分析方法的具体步骤包括：限定问题、确定目标、调查研究收集数据、提出备选方案和评价标准、备选方案评估和提出最可行方案。

1、 限定问题

所谓问题，是现实情况与计划目标或理想状态之间的差距。系统分析的核心内容有两个：其一是进行“诊断”，即找出问题是及其原因；其二是“开处方”，即提出解决问题的最可行方案。所谓限定问题，就是要明确问题的本质或特性、问题存在范围和影响程度、问题产生的时间和环境、问题的症状和原因等。限定问题是系统分析中关键的一步，因为如果“诊断”出错，以后开的“处方”就不可能对症下药。在限定问题时，要注意区别症状和问题，探讨问题原因不能先入为主，同时要判别哪些是局部问题，哪些是整体问题，问题的最后确定应该在调查研究之后。

2、确定目标

系统分析目标应该根据客户的要求和对需要解决问题的理解加以确定，如有可能应尽量通过指标表示，以便进行定量分析。对不能定量描述的目标也应该尽量用文字说明清楚，以便进行定性分析和评价系统分析的成效。

3、调查研究，收集数据

调查研究和收集数据应该围绕问题起因进行，一方面要验证有限定问题阶段形成的假设，另一方面要探讨产生问题的根本原因，为下一步提出解决问题的备选方案做准备。

调查研究常用的有四种方式，即阅读文件资料、访谈、观察和调查。

收集的数据和信息包括事实（facts）、见解(opinions)和态度(attitudes)。要对数据和信息去伪存真，交叉核实，保证真实性和准确性。

4、提出备选方案和评价标准

通过深入调查研究，使真正有待解决的问题得以最终确定，使产生问题的主要原因得到明确，在此基础上就可以有针对性地提出解决问题的备选方案。备选方案是解决问题和达到咨询目标可供选择的建议或设计，应提出两种以上的备选方案，以便提供进一步评估和筛选。为了对备选方案进行评估，要根据问题的性质和客户具备的条件。提出约束条件或评价标准，供下一步应用。

5、备选方案评估

根据上述约束条件或评价标准，对解决问题备选方案进行评估，评估应该是综合性的，不仅要考虑技术因素，也要考虑社会经济等因素，评估小组应该有一定代表性，除咨询项目组成员外，也要吸收客户组织的代表参加。根据评估结果确定最可行方案。

6、提交最可行方案

最可行方案并不一定是最佳方案，它是在约束条件之内，根据评价标准筛选出的最现实可行的方案。如果客户满意，则系统分析达到目标。如果客户不满意，则要与客户协商调整约束条件或评价标准，甚至重新限定的问题，开始新一轮系统分析，直到客户满意为止。

系统分析方法的案例分析
案例一:某锻造厂系统分析方法分析
某锻造厂是以生产解放、东风140和东风130等汽车后半轴为主的小型企业，现在年生产能力为1.8万根，年产值为130元。半轴生产工艺包括锻造、热处理、机加工、喷漆等23道工序，由于设备陈旧，前几年对某些设备进行了更换和改造，但效果不明显，生产能力仍然不能提高。厂领导急于要打开局面，便委托M咨询公司进行咨询。M咨询公司采用系统分析进行诊断，把半轴生产过程作为一个系统进行解剖分析。通过限定问题，咨询人员发现，在半轴生产23道工序中，生产能力严重失调，其中班产能力为120-190根的有9道工序，主要是机加工设备。班产能力为70-90根的有6道工序，主要是淬火和矫直设备。其余工序班产能力在30-45根之内，都是锻造设备。由于机加工和热处理工序生产能力大大超过锻造工序，造成前道工序成为“瓶颈”，严重限制后道工序的局面，使整体生产能力难于提高。所以，需要解决的真正问题是如何提高锻造设备能力？

在限定问题的基础上，咨询人员与厂方一起确定出发展目标，即通过对锻造设备的改造，使该厂汽车半轴生产能力和年产值都提高1倍。

围绕如何改造锻造设备这一问题，咨询人员进行深入调查研究，初步提出了四个备选方案，即：新装一台平锻机；用轧同代替原有夹板锤；用轧制机和碾压机代替原有夹板锤和空气锤；增加一台空气锤。

咨询人员根据对厂家人力物力和资源情况的调查分析，提出对备选方案的评价标准或约束条件，即：投资不能超过20万元；能与该厂技术水平相适应，便于维护；耗电量低；建设周期短，回收期快。咨询小组吸收厂方代表参加，根据上述标准对各备选方案进行评估。第1个方案（新装一台平锻机），技术先进，但投资高，超过约束条件，应予以淘汰。对其余三个方案，采取打分方式评比，结果第4方案（增加一台空气锤）被确定为最可行方案，该方案具有成本低，投产周期短，耗电量低等优点，技术上虽然不够先进，但符合小企业目前的要求，客户对此满意，系统分析进展顺利，为该项咨询提供了有力的工具。

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⑵ 在对学习者特征进行分析的时候一般分析哪几方面的特征

（1）起点水平分析。了解学习者原有的知识基础及其在进入新内容学习以前所掌握的和学习目标有关的技能。对于起点水平的分析，可以采用测验的方式。
（2）认知结构分析。
（3）学习态度分析。了解学习者对于要学的内容所持它的某种态度以及对于提供教学的学校和教师的态度等。判断学习者的态度时，经常用的方法是态度问卷量表。此外，观察、访谈等方法也可用于学习态度分析。
（4）学习动机分析。学习者的动机水平是教学成功与否的重要因素。当学习者对要学的内容没有兴趣或缺乏动机时，学习几乎是不可能的。在对学习动机进行分析时，教师和以参照凯勒开发的"ARCS模型"，从注意力、关联性、自信心和满足感等四个方面来分析学生学习的积极性。凯勒建议问学习者这样的问题："教学目标与你有多大的相关性？""教学目标中最吸引你的是哪部分？""你有多大把握能成功地达到教学目标？"对这些问题的回答将有助于了解学习者的动机，有助于确定教学设计中的潜在问题。
（5）学习风格分析。教师在分析学生的学习风格时，可以依据卡里提出的"洋葱模型"，从教学偏好、信息处理方式、认知个性风格、场依存／场独立等方面进行分析。需要注意的是，在分析学习者特征时，既需要考虑学习者之间稳定的、相似的特征，又要分析学习者之间变化的、差异性的特征。相似性特征的研究和以为集体化教学提供理论指导；差异性研究能够为个别化教学提供理论指导。

希望对你有所帮助，望采纳

⑶ 内容分析法的特征

是指分析必须基于明确制定的规则执行，以确保不同的人可以从相同的文献中得出同样的结果。这包括两层含义：①研究者的个人性格和偏见不能影响结论。如果换一个研究者，得出的结论也应该是相同的。②对变量分类的操作性定义和规则应该十分明确而且全面，重复这个过程的研究者也能得出同样的结论。这就需要建立一套明确的标准和程序，充分解释抽样和分类方法，否则，研究者就不能达到客观的要求，结论也会令人置疑。
应该强调的是，在内容分析的前期阶段，研究者选择分析题目、制定评价标准、定义分析类别和单元等过程基本上仍是主观的。内容分析法需要研究者首先将文字的（或图画的）非定量的内容转化为定量的数据，这一转化过程是根据理论引导观点来进行的。但一旦评价标准、分析的类别和单位被确定，转化过程完成，其后续的研究过程就被认为是客观的了。这时，研究者的个人意志不再能左右分析的数量结果，他必须按照确定的评价标准、分析的类别和单位进行计量，计量出什么结果，就只能表述什么结果。任何研究者都应该得出同样的结论。由此，内容分析法的客观性被确立。 是指研究中运用统计学方法对类目和分析单元出现的频数进行计量，用数字或图表的方式表述内容分析的结果。首先，内容分析的目的是对信息实体作精确的量化描述。其次，统计数据能使研究者用最简要扼要的方式描述研究结果。再次，统计数字有助于结论的解释和分析。定量性是内容分析法最为显着的特征，是达到“精确”和“客观”的一种必要手段。它通过频数、百分比、卡方分析、相关分析以及T-TEST等统计技术揭示传播内容的特征。“定量”并不排斥解释。当研究者得出一组说明传播内容特征的数据后，需要对这组数据进行解释，即说明数据的意义。
系统性、客观性和定量性相互关联，共同构成了内容分析法的主要特征。

⑷ 数据分析的分析方法有哪些

数据分析的分析方法有：

1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。

图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。所以数据分析法在工业设计中运用非常广泛，而且是极为重要的。

(4)特征分析的方法内容和标准扩展阅读：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

⑸ 图像的特征提取都有哪些算法

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。

一 颜色特征

（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。

（二）常用的特征提取与匹配方法

（1） 颜色直方图

其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。

最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。

颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。

（2） 颜色集

颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从 RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如 HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系

（3） 颜色矩

这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。

（4） 颜色聚合向量

其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。

（5） 颜色相关图

二 纹理特征

（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理。

例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。

在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。

（二）常用的特征提取与匹配方法

纹理特征描述方法分类

（1）统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上，通过实验，得出灰度共生矩阵的四个关键特征：能量、惯量、熵和相关性。统计方法中另一种典型方法，则是从图像的自相关函数（即图像的能量谱函数）提取纹理特征，即通过对图像的能量谱函数的计算，提取纹理的粗细度及方向性等特征参数

（2）几何法

所谓几何法，是建立在纹理基元（基本的纹理元素）理论基础上的一种纹理特征分析方法。纹理基元理论认为，复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成。在几何法中，比较有影响的算法有两种：Voronio 棋盘格特征法和结构法。

（3）模型法

模型法以图像的构造模型为基础，采用模型的参数作为纹理特征。典型的方法是随机场模型法，如马尔可夫（Markov）随机场（MRF）模型法和 Gibbs 随机场模型法

（4）信号处理法

纹理特征的提取与匹配主要有：灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。

灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。Tamura 纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，提出6种属性，即：粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。自回归纹理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是马尔可夫随机场（MRF）模型的一种应用实例。

三 形状特征

（一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外，从 2-D 图像中表现的 3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从 2-D 图像中反映出来的形状常不是 3-D 物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。

（二）常用的特征提取与匹配方法

Ⅰ几种典型的形状特征描述方法

通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。

几种典型的形状特征描述方法：

（1）边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法，其基本思想是点—线的对偶性；边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘，然后，做出关于边缘大小和方向的直方图，通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。

（2）傅里叶形状描述符法

傅里叶形状描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述，利用区域边界的封闭性和周期性，将二维问题转化为一维问题。

由边界点导出三种形状表达，分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。

（3）几何参数法

形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法，例如采用有关形状定量测度（如矩、面积、周长等）的形状参数法（shape factor）。在 QBIC 系统中，便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数，进行基于形状特征的图像检索。

需要说明的是，形状参数的提取，必须以图像处理及图像分割为前提，参数的准确性必然受到分割效果的影响，对分割效果很差的图像，形状参数甚至无法提取。

（4）形状不变矩法

利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。

（5）其它方法

近年来，在形状的表示和匹配方面的工作还包括有限元法（Finite Element Method 或 FEM）、旋转函数（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。

Ⅱ 基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配

该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像，然后计算每一尺度的 7个不变矩，再转化为 10 个相对矩，将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量，从而统一了区域和封闭、不封闭结构。

四 空间关系特征

（一）特点：所谓空间关系，是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。通常空间位置信息可以分为两类：相对空间位置信息和绝对空间位置信息。前一种关系强调的是目标之间的相对情况，如上下左右关系等，后一种关系强调的是目标之间的距离大小以及方位。显而易见，由绝对空间位置可推出相对空间位置，但表达相对空间位置信息常比较简单。

空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力，但空间关系特征常对图像或目标的旋转、反转、尺度变化等比较敏感。另外，实际应用中，仅仅利用空间信息往往是不够的，不能有效准确地表达场景信息。为了检索，除使用空间关系特征外，还需要其它特征来配合。

（二）常用的特征提取与匹配方法
提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引；另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块，然后对每个图像子块提取特征，并建立索引。

⑹ 人力资源几种常用工作分析方法及其特点

几种常用的工作分析方法及其特点?

(1)工作实践法，是指工作分析员去身体力行所研究的工作，从而获取有关工作信息的第一手资料。这种方法的优点是能够客观、真实地进行工作分析。但此方法一般只适用于一些简单且易于模仿的工作。

(2)观察法，是指工作分析员直接到工作现场，对工作者的工作进行仔细观察和详细记录，然后再作系统分析的方法。这种方法也比较客观，且通过观察可以获得员工在非正式组织中的行为和观念。但此方法不适用于工作循环周期长以及以脑力劳动为主的工作。

(3)访谈法，访谈法是指就工作者的目前工作，以个别谈话或小组座谈的方式收集信息资料的方法。这种方法相对比较简单且快速，可以广泛运用于以确定工作任务和责任为目的而进行的工作分析。其最大优点是通过访谈可以发现一些在其他情况下不可能了解到的工作活动和心理活动。

(4)工作日记法，工作日记法就是要求从事工作的员工按时间顺序记录工作过程，然后由工作分析员进行归纳提炼，以取得所需工作信息的方法。

(5)量化的工作分析法，西方国家最为常用的量化分析法有三种：职位分析问卷法、功能性工作分析法、美国劳工部工作分析法。

⑺ 数据分析方法有哪些

常用方法：

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

一、分类：

1.分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

2.它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。

②回归分析：

1.回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

2.它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

③聚类：聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

④关联规则：

1.关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

2.在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

⑻ 教育学中归纳分析的主要方法有哪些

教育学中归纳分析的主要方法：
修辞法归纳分析
（一）教育研究资料的整理：
1、含义：资料整理是指运用科学的方法，将调查所得的原始资料按调查目的进行审核、汇总与初步加工，使之系统化和条理化，并以集中、简明的方式反映调查对象总体情况的过程；
2、意义：是对调查资料的全面检查；是进一步分析研究资料的基础；是保存资料的客观要求；
3、资料整理的步骤：
①审核，确保资料的质量，真实性,准确性和完整性；
②分类；是整理的核心工作；确定分组标志，进行整理和统计；
③汇总，把分散的资料集中起来；
（二）教育研究资料的定量分析
1、概念：主要采用数学方法（主要是数理统计分析），对获得的资料和研究结果进行统计、分析和处理，以揭示所研究事物和现象的数量关系，掌握数量特征和数量变化，进而确定事物和现象的本质及其发展规律；
2、定量分析的方法：
①数据描述。主要用于特征分析，通过一些概括性量数来反映数据的全貌和特征；分为集中量数（如平均数、中位数和众数）、差异量数（平均差、方差和标准差）、地位量数（百分等级分数、标准分数、T分数）、相关系数；
②数据推断。主要是用抽样的方式对样本进行研究，并从样本统计量对事物的总体做出统计的推论和估计；分为参数估计（点估计和区间估计）和统计检验；
（三）教育研究资料的定性分析
1、概念：是对资料的质的规定性做整体分析，主要采用逻辑方法，同时还要求对分析结果的信度、效度和客观度等可靠性指标进行检验和评价，以便对研究对象有整体性、发展性和综合性的把握；
2、过程：
①按照研究课题的性质确定定性分析的目标及分析材料的范围；
②对资料进行初步的检验分析；
③选择适当的定性分析方法，确定分析的维度；
④对资料进行归类分析；
⑤对定性分析结果进行信度、效度和客观度的评价；
3、定性分析的主要方法：因果分析、归纳分析、比较分析、系统分析。

⑼ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。