信息对比分析方法

❶ 简述信息分析的方法

信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法：
1逻辑学方法，提供正确的思维途径和基础
2系统分析方法：对整个信息分析过程起支配指导作用的方法，尤其分析复杂的对象或系统时，系统分析的方法的贡献更大。
3图书情报学方法：进行危险调研和文献分析时，图书情报学的方法是基本的和主要的，包括目录学方法、文献检索法文献剂量学方法、文献综合加工等多方面，在收集整理浓缩比较和分析中都少不了这些方法。
4社会学方法：在进行非文献调研和非文献分析，即实地调查分析时，社会学可以为信息分析提供收集实地信息的某些比较成熟的方法，为分析概念之间的关系和形成正确的概念框架、理论构架等贡献有效地方法。
5统计学方法：信息分析中进行多因素之间的关系的定量的研究，主要依赖统计学的方法。
6未来学（预测）方法：为管理和决策服务的反洗非常重视预测，预测分析在信息分析工作中已占有比较突出的地位，因此有未来学创造的和发展的许多专门用于预测的方法自然成为了信息分析方法的重要来源和必要的组成部分。
常见的信息分析方法：
一、定性分析法有：
1、归纳法：由若干已知事实作为前提，通过推理而获得的一般规律作为结论。
2、演绎法：是形式逻辑中最重要的方法，主要用于推理和论证过程。在直觉思维形成后后形成后期对形成的概念进行科学的严密的检验和论证时加以应用。
3、分析与综合法：是从客观事物中普遍存在的整体与部分的关系上把握事物本质的一般方法。 4、实证法：在理论尚不完善时，或者还没有成熟的理论模型可以利用时，用具体的实例和数字来论证所提出的意见观点和结论。
二、定量分析法：
1、统计分析法：对一定时期内的数据进行分析的方法，寻找数据发展的轨迹，获取不同变量之间的相关关系，或由数据随时间的变化来推测未来趋势。
2、预测分析法：以概率为其主要理论基础，对客观世界大量的随机事件进行探索的一种方法。根据事物过去和现在的发展规律，科学地估计未来的发展趋势。
3、系统分析法：从系统的观点出发，将研究的对象看做是一个与外部环境相联系的系统，为了更好的达到系统的目标，而对系统的要素组织结构信息流动和控制机制进行分析，并应用数学方法好计算机技术建立系统的模型，找出各要素内在的和定量的关系，再及逆行系统的优化，提出建议和方案。
三、定性定量结合法

❷ 分析信息的方法一般包括哪些内容

信息分析方法总共有四种,分别为:
1.信息联想法;
2.信息综合法;
3.信息预测法;
4.信息评估法。分析方法”主要探讨上市公司财务信息剖析过程所使用的分析手段：比较分析法、比率分析法、趋势分析法和因素分析法。“比较分析法”一节说明比较分析法的三种形式及应用中需要注意的问题。比较分析法是最基本的分析方法，其作用在于揭示财务活动中的数量关系和存在的差距，从中发现问题。“比率分析法”一节归纳叙述了财务信息分析中常见的三类比率关系，并提出使用比率指标分析财务信息时需要注意的三个问题。“趋势分析法”可以揭示上市公司财务状况和经营状况的变化，帮助我们分析引起变化的主要原因、变动的性质，认识公司的现状，并预测该公司未来的发展前景。“因素分析法”主要用来确定几个相互联系的因素对上市公司某个经济指标的影响程度，在分析财务指标异动原因时比较常用。常用的信息分析方法分为两大类：定性分析与定量分析。

（一）定性分析

定性分析即通过专家知识、经验，对事物现状的分析以及未来发展趋势的预测。常用的定性分析法有头脑风暴法、德尔菲调查法、主观概率法、相互影响矩阵分析等。定性分析法发展至今，经过不断完善，已广泛运用于各类信息分析之中。定性分析最大的优点是，能充分运用专家的知识、经验，从而对一些无法收集数据的分析预测活动进行评判。定性分析方法也是一种科学的方法。首先专家的知识、经验是一种隐性知识，是专家在长期大量的实践中形成的经验总结，是建立在客观科学基础之上的认识，如某行业领域资深专家对行业发展趋势的判断，这是他对行业发展全面客观的认识基础上作出的推断，这种推断具有一定的合理性。其次，某个专家的认识由于受到自身学术行业背景、主观判断等限制，其看法具有片面性，但综合该领域的专家认识，就能比较全面合理的作出定性的判断，从这个角度这种方法也是合理的。最后，定性分析由于受到主观因素影响，而且只能提供定性的结论，因此针对具体的微观的需要作出量化决策的问题，就需要通过定量分析。值得一提的是，定量分析由于客观具体，用数据和科学模型说话，在某些方面更具有说服力，但是由于应用时受到诸多条件限制，有时候得出的模型和结论未必合理，切不可盲目迷信复杂的模型。定性分析与定量分析需要相互结合使用，才能做出准确科学的结论。

（二）定量分析

定量分析基本上就是统计的内容了，相关分析、回归分析、主成分与因子分析、独立性检验（卡方检验）、分类与聚类等。

数理统计最主要的几个分布函数：正态分布和t分布、F分布、卡方分布，因为回归分析里参数检验涉及到t检验和F检验问题，要知道它们到底用来做什么，有什么特性。这里简单介绍几个一直让我混淆的概念。

（1）相关分析与回归分析

两个事物之间可能存在一定的关联，如子女身高与父母身高，一般来说父母个子高子女身高也高，但两者没有必然的因果关系，那么这两者之间有关系，但不是因果关系，这就是相关分析，相关可以是线性相关也可以是非线性相关。而回归分析如，广告支出增加，销量增加，那么广告和销量之间是存在某种因果关系，可以分析广告支出对销量增加的影响，这就是回归分析。

（2）回归分析与方差分析

前面讲到回归分析，当自变量和因变量都是数值变量，即分析某个自变量的变化对因变量的影响程度就是回归分析。而方差分析也是分析自变量对因变量的影响程度，但自变量是定性变量，如分析农作物产量（因变量）与土壤种类、肥料种类、栽培方法之间是否有影响，这就是方差分析了。方差分析结论就是，这个定性变量对因变量到底有没有影响。

（3）线性回归、logistic曲线与probit曲线

线性回归就是构建一个模型方程，同回归分析，自变量和因变量都是定量变量，并且对其取值没有要求。logistic曲线与probit曲线自变量和因变量也都是定量变量，但是因变量的取值是0或1（这里讲的是二元定性选择回归）。

❸ 对比分析法的主要形式有哪些

1、绝对数比较

它是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。

2、相对数比较

它是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。由于研究目的和对比基础不同，相对数可以分为以下几种：

1)结构相对数：将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。如,居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。

2)比例相对数：将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。

3)比较相对数：将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。如,不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。

4)强度相对数：将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均国内生产总值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分数或千分数表示的，如人口出生率用‰表示。

5)计划完成程度相对数：是某一时期实际完成数与计划数对比，用以说明计划完成程度。

6)动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值对比，用以说明发展方向和变化的速度。如,发展速度、增长速度等。

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❹ 比较分析法是将企业实际与上年的情况或会计信息进行对比对吗

不是
比较分析法是财务报表中最常用以及最基本的方法之一，是通过某项财务指标与性质相同的指标评价标准进行对比，揭示企业财务状况、经营情况和现金流量情况的一种分析方法。
比较分析法是财务报表分析的基本方法之一，是通过某项财务指标与性质相同的指标评价标准进行对比，揭示企业财务状况、经营情况和现金流量情况的一种分析方法。比较分析法是最基本的分析方法，在财务报表分析中应用很广。
按比较对象
按比较对象的不同分为三种形式:
1、绝对数比较分析。通过编制比较财务报表，将比较各期的报表项目的数额予以并列，直接观察每一项目的增减变化情况。
2、绝对数增减变动分析。在比较财务报表绝对数的基础上增加绝对数"增减金额"一栏，计算比较对象各项目之间的增减变动差额。
3、百分比增减变动分析。在计算增减变动额的同时计算变动百分比，并列示于比较财务报表中，以消除项目绝对规模因素的影响，使报表使用者一目了然。
按比较标准
按比较标准不同分为三种形式:
1、实际指标同计划指标。可以解释计划与实际之间的差异，了解该项指标的计划或定额的完成情况。
2、本期指标与上期指标比较。可以确定前后不同时期有关指标的变动情况，了解企业的生产经营活动的发展趋势和管理工作的改进情况。
3、本企业指标同国内外先进企业指标比较。可以找出与先进企业之间的差距，推动本企业改善经营管理。
应用比较分析法对同一性质指标进行数量比较时，要注意所用指标的可比性，必须在指标内容、期间、计算口径、计价基础等方面一致。

❺ 把具有可比性的数字放在一起对比差价变化的方法叫什么

把具有可比性的数字放在一起对比差价变化的方法叫对比分析法。根据查询相关信息资料：对比分析法也称为比较分析法，是将客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律，并做出正确的评价的分析方法。对比分析法通常将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。

❻ 分析的比较分析法

(1)应选择真实可靠的比较性资料。现在，不同的信息传播渠道、不同的传播源为我们获得资料带来了极大的便利，但是也可能带来“信息污染”。我们在获取资料时，要尽可能取得第一手的资料，对于间接得到的信息要进行识别。大量的数据和相关材料是进行比较的基础，只有真实可靠的材料才可能保证最终结果的正确。
(2)应选择具有可比性的比较资料。对象的可比性通常包括时间可比性、空间可比性和范畴可比性。时间可比性是指所比较的数据、事实和情况应当是同时或同期的；空间可比性是指要注意到国家、地区、单位上的差别；范畴可比性是指比较事物的属性、层次和范围是相同的。如一个人与一头牛、一所重点大学与一般的中等职业学校、一个国家和一个地区等，都不具备可比性。中国西部与美国西部在地理位置、地形、地貌、自然资源和人文情况等方面有许多共同之处，因此两者有很好的可比性。
(3)应确定统一的比较标准。不管是同类还是异类对象的对比都是有条件的，即要用同一种单位或标准去衡量。没有统一的标准，就无法比较，或者是无法确认比较的结果。如把自然界的各种事物从无机物、有机物、动物、植物、微生物的角度来比较就不能得出正确的结论。《信息检索导论》[3]在研究DC与USMARC时，从着录格式、着录对象、着录主体、显示方式、产生途径等几个方面进行了比较分析，从中找出了两者的不同之处。
(4)应进行事物现象的比较，更要进行内容的比较。科学研究中的比较，关键是如何从表面上差异极大的事物之间，找出其本质上的相同之处；在表面极为相似的事物之间找到其在本质上的不同，即异中求同，同中求异。黑格尔曾指出：假如一个能见出当下显而易见之异，譬如，能区别一枝笔和一只骆驼，则我们不会说这个人有什么了不起的聪明。同样，一个人能比较两个近似的东西，如橡树与槐树，或寺院与教堂，而知其相似，我们也不能说他有很高的比较能力。我们要求的，是能看出异中之同或同中之异。
(5)应力求全面地进行比较。事物的存在和发展是由多种因素决定的。要全面认识事物间的异同，需要通过多项指标的对比。如现在的一些科研部门或高校，只是通过发表文章的数量来评价科研人员的研究成果，而不是考虑发文的质量和科研人员所在的科研领域的特点等其他因素。这样的结果操作性很强，但其最终约结论很难令人信服。
[1]
[2]叶继元．南京大学在西方图书馆学中国本土化过程中的贡献，中国图书馆学报,2002(5)：17-20
[3]叶继元．信息检索导论．北京：电子工业出版社，2003．59-61

❼ 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。

❽ 信息分析的划分方式

由于信息分析涉及到社会的方方面面，采用各种各样的研究方法，所以根据不同的划分标准，可以将信息分析划分成各种不同的类型。 国际形势或国内形势总是根据各种因素发生变化的。一项信息分析任务，也总是根据各种相互联系的不同领域的信息构成的。这些领域大致可以分为以下几方面：政治（含外交）、经济（含产业）、社会、科学技术、交通通信、军事、人物。就某个具体领域而言，进行信息分析时要考虑的要素简述如下。
☆政治信息分析要素
☆经济信息分析要素
☆社会信息分析要素
☆科学技术信息分析要素
☆交通通信信息分析要素
☆人物信息分析要素
☆军事信息分析要素 ☆跟踪型信息分析
跟踪型信息分析是基础性工作，无论哪种领域的信息分析研究，没有基础数据和资料都难以工作。它又可分为两种：技术跟踪型和政策跟踪型，常规的方法是信息收集和加工，建立文献型、事实型和数值型数据库作为常备工具，加上一定的定性分析。这种类型的信息分析可以掌握各个领域的发展趋势，及时了解新动向、新发展，从而做到发现问题、提出问题。
☆比较型信息分析
比较是确定事物间相同点和不同点的方法，在对各个事物的内部矛盾的各个方面进行比较后，就可以把握事物间的内在联系，认识事物的本质。比较型信息分析是决策研究中广泛采用的方法，只有通过比较，才能认识不同事物间的差异，从而提出问题、确定目标、拟定方案并作出选择。比较可以是定性的，也可以是定量的，或者是定性、定量相结合的，许多技术经济分析的定量方法常常被采用。
☆预测型信息分析
所谓预测，就是利用已经掌握的情况、知识和手段，预先推知和判断事物的未来或未知状况。预测的要素包括：①人——预测者；②情况和知识——预测依据；③手段——预测方法； ④ 事物未来和未知状况——预测对象； ⑤ 预先推知和判断——预测结果。根据不同的划分标准，预测可以分成许多不同的类型，如按预测对象和内容可以分为经济预测、社会预测、科学预测、技术预测、军事预测等。
社会的现代化管理就是体现在以预测为基础的战略管理上，预测型信息分析涉及的范围非常广泛，大到为国家宏观战略决策进行长期预测，小到为企业经营活动提供咨询的短期市场预测。预测型信息分析工作的方法大致上可以分为定性预测和定量预测两大类。例如经济预测中不同产业部门的产值、利润、就业人数、出口贸易都可以用作定量分析的数据来源，采用回归分析、时间序列分析、投入产出分析等方法进行预测；而对于那些政策性强、时间跨度大、定量数据缺乏的预测问题，则更多地需要依靠专家的直觉和经验。
☆评价型信息分析
评价一般需要经过以下几个步骤：①前提条件的探讨；②评价对象的分析；③评价项目的选定； ④ 评价函数的确定； ⑤ 评价值的计算； ⑥ 综合评价。评价的方法有多种多样，如层次分析法、模糊综合评价法等。进行评价时要注意选择合适的变量和评价指标，同时评价往往涉及对比，因此评价对象的可比性值得考虑。评价是决策的前提，决策是评价的继续。评价只有与决策联系起来才有意义，评价与决策之间没有绝对界限，是同义语。 信息分析的类型也可以按照采用的方法来划分。一般可以分为定性分析方法和定量分析方法两种。定性分析方法一般不涉及到变量关系，主要依靠人类的逻辑思维功能来分析问题；而定量分析方法肯定要涉及到变量关系，主要是依据数学函数形式来进行计算求解。定性分析方法比如比较、推理、分析与综合等；定量分析方法比如回归分析法、时间序列法等。值得指出的是，由于信息分析问题的复杂性，很多问题的解决既涉及到定性分析，也涉及到定量分析，因此定性分析和定量分析方法相结合的运用越来越普遍。

❾ 数据分析思维之对比分析法(一)

数据分析中有很多数据分析的方法，通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息，从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中，对比分析法是一个十分常用的方法，在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。

对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。特点是简单、直观、量化。

既然要使用对比法，我们一定要明白使用对比分析方法的原则.

对象相似,比如说北京的GDP和美国的GDP相比较就是不符合的

两个对象做对比的时候,一定要满足指标逻辑一致,比如说男性的身高和女性的年龄来当作对比,这样反而没有意义的.

对比分析法在生活和工作的各种场景中广泛应用，如个人发展的进步与否，业务能力是否提高，企业的销售目标能否完成，企业与主要竞争对手的差距等等，具体的分析标准有以下三个维度。

即选择不同时间的指标作为对比标准。与上一年的同期进行对比称为同比，主要考虑季节周期和淡旺季的影响。与前一时期的对比称为环比。了解相邻时间周期是进步了或是退步了，以便及时分析原因。

即在同一个时间周期内选择不同空间指标数据进行比较。
a.与相似空间比较 ，如与同级单位、部门、地区对比，找出自身与同级别部门的差距或优势，分析自身的发展方向。
b与优势空间比较 ，如与优秀企业、标杆部门、行业领袖进行对比，了解自身的发展在行业内所处的位置，有哪些不足，确立发展目标。

通过上面不同地区的对比,很明显的看出2018年双11销售额主要分布广东、江苏、浙江三个省份;2018年中旬快递业务量也是主要分布在广东、江苏、浙江三个省份.

与计划标准对比即与计划数、定额数、目标数对比。如与全年计划目标、活动计划目标对比,通过对比了解自身的发展进度和完成率，分析目标完成的预期和策略是否需要调整。

我们拿"我国历年城乡恩格尔系数"图来举例,能够直观的看到两条线,一个是59%的绝对贫困线,一个是39%的富裕线;通过城乡恩格尔系数和上面两条线对比,很清楚的能够反应出2013年以后,城乡综合已经进入富裕标准中.

通过对分析指标的量化比较，清晰直观地反映事物发展的变化和差距，认识自身所处的水平，为进一步决策提供依据，

参考资料

如何做对比分析（比较分析）？

❿ 数据分析方法

常见的分析方法有：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。