分析方法级别

A. 软件需求的分析方法

软件需求分析方法大体分为如下四类：结构化方法、面向对象方法、面向控制方法和面向数据方法。限于篇幅，将主要从结构化方法和面向对象方法以及RUP三个方面进行简要的探讨。 面向对象（Object Oriented, OO）的方法把分析建立在系统对象以及对象间交互的基础之上，使得我们能以3个最基本的方法框架——对象及其属性、分类结构和集合结构来定义和沟通需求。面向对象的问题分析模型从3个侧面进行描述，即对象模型(对象的静态结构)、动态模型(对象相互作用的顺序)和功能模型(数据变换及功能依存关系)。需求工程的抽象原则、层次原则和分割原则同样适用于面向对象方法，即对象抽象与功能抽象原则是一样的，也是从高级到低级、从逻辑到物理，逐级细分．每一级抽象都重复对象建模(对象识别)一动态建模(事件识别)一功能建模(操作识别)的过程，直到每一个对象实例在物理(程序编码)上全部实现为止。
面向对象需求分析(OORA)利用一些基本概念来建立相应模型，以表达目标系统的不同侧面。尽管不同的方法所采用的具体模型不尽相同，但都无外乎用如下五个基本模型来描述软件需求：
整体—部分模型：该模型描述对象(类)是如何由简单的对象（类）构成的。将一个复杂对象(类)描述成一个由交互作用的若干对象(类)构成的结构的能力是OO途径的突出优点。该模型亦称聚合模型。
分类模型：分类模型描述类之间的继承关系。与聚合关系不同，它说明的是一个类可以继承另一个或另一些类的成分，以实现类中成分的复用。
类—对象模型：分析过程必须描述属于每个类的对象所具有的行为，这种行为描述的详细程度可以根据具体情况而定。既可以只说明行为的输入、输出和功能，也可以采用比较形式的途径来精确地描述其输入、输出及其相应的类型甚至使用伪码或小说明的形式来详细刻画。
对象交互模型：一个面向对象的系统模型必须描述其中对象的交互方法。如前所述，对象交互是通过消息传递来实现的。事实人对象交互也可看作是对象行为之间的引用关系。因此，对象交互模型就要刻画对象之间的消息流。对应于不同的详细程度，有不同的消息流描述分析，分析人员应根据具体馆况而选择。一般地，一个详细的对象交互模型能够说明对象之间的消息及其流向，并且同时说明该消息将激活的对象及行为。一个不太详细的对象交互模型可以只说明对象之间有消息，并指明其流向即可。还有一种状况就是介于此两者之间。
状态模型：在状态模型中，把一个对象看作是一个有限状态机，由一个状态到另一状态的转变称作状态转换。状态模型将对象的行为描述成其不同状态之间的通路。它也可以刻画动态系统中对象的创建和废除，并称由对象的创建到对象的废除状态之间的退路为对象的生存期。
状态模型既可以用状态转换因的图形化手段，又可用决策表或称决策矩阵的形式来表。 RUP（Rational Unified Process）是Rational公司开发和维护的过程产品。RUP是工程化的软件开发过程，它提供了在开发机构中分派任务和责任的纪律化方法。RUP不仅仅是一个简单的过程，而是一个通用的过程框架，可用于各种不同类型的软件系统、各种不同的应用领域、各种不同类型的组织、各种不同的功能级别以及各种不同的项目规模。RUP的突出特点可以由以下三个关键词来体现——用例驱动、以构架为中心、迭代和增量的。这些是RUP所特有的，也是同等重要的。构架提供了一种结构来指导迭代过程中的工作，而用例则确定了目标井驱动每次迭代的工作。
进行需求分析的基础是要获得用户的需要，为了完成这一工作，必须建立业务模型，通过描述业务规则、业务逻辑，明确业务过程并对其进行规范、优化。对于一个系统，在建立业务模型时，应从3个方面来描述其特性：功能、行为、数据，对应于这些特性。 基于上述分析可知，结构化分析方法与面向对象分析方法的区别主要体现在两个方面：
* 将系统分解成于系统的方式不同。前者将系统描述成一组交互作用的处理，后者则描述成一组交互作用的对象。
* 子系统之间的交互关系的描述方式不一样。前者加工之间的交互是通过不太精确的数据流来表示的，而后者对象之间通过消息传递交互关系。
因此，面向对象软件需求分析的结果能更好地刻画现实世界，处理复杂问题，对象比过程更具有稳定性，便于维护与复用。

B. 三种企业内部分析方法

SWOT分析方法是一种企业内部分析方法，即根据企业自身的既定内在条件进行分析，找出企业的优势、劣势及核心竞争力之所在。其中，S代表 strength(优势)，W代表weakness(弱势)，O代表opportunity(机会)，T代表threat(威胁)，其中，S、W是内部因素，O、T是外部因素。按照企业竞争战略的完整概念，战略应是一个企业“能够做的”(即组织的强项和弱项)和“可能做的”(即环境的机会和威胁)之间的有机组合。

C. 别再用错卡方检验了，分析等级资料要用这些方法

在医学领域，卡方检验是最为常用的统计方法，可用于研究定类数据和定类数据的关系情况。比如研究吸烟与不吸烟的人患支气管炎的概率是否有差别？

但如果其中一个变量是等级数据时，很多人依然习惯性地使用卡方检验。比如研究两种药物对支气管炎的疗效对比。其中疗效分为四个水平（治愈、显效、有效、无效），用卡方检验只能反映变量之间是否有无差异，当出现差异性时，无法进一步比较各层次的水平情况。

这种情况下，可以选择方差非参数检验的 秩和检验 进行分析。或者在医学上，还有一种非参数检验方法叫做 Ridit分析 ，也可用于定类数据与定量（等级）数据之间的差异性。烂粗本文将重点介绍Ridit分析。

Ridit分析在医学研究中使用较为广泛。其功能与非参数检验类似，但原理上有着很大的区别，Ridit的原理在于将等级数据‘转化’成连续数据即得到Ridit值，然后对比Ridit值的差异性，‘转化’时涉及两种方式： 一种是将“求和”作为参照值，另外一种是将“最大值”作为参照值。 一般情况下，如果说某组数数据非常明显的多，则使用“最大值”方式，其它情况下建议使用“求和”方式。

1、背景

当前研究两种药物（分别是复方江剪刀草（1）与胆麻片（2））对于慢性气管炎疗效饥镇镇的差异性，其中疗效分为四个水平分别是无效（1）、数好转（2）、显着好转（3）、控制（4），共收集3424例数据。

上文中提到过，Ridit分析的第一步首先要选择一个参照组，得出更登记的Ridit值。从上图来看，收集到的样本中，使用第一种治疗方式治疗的人明显多于第二种。因此选择“最大值”参照组方式更适合。

2、操作步骤

放入对应的分析旅答项以及权重项，参照组选择'最大值'，点击‘开始Ridit分析’。

3、结果分析

首先分析是否呈现出显着性(P值小于0.05或0.01)，由上图可知，治疗方式对于疗效呈现出显着性(z=-4.097, p=0.000<0.05)，意味着不同治疗方式组别对于疗效呈现出差异性。

当分析呈现出显着性差异时，可通过平均Ridit值结合箱线图来对比具体的差异情况。

具体分析可知：使用胆麻片治疗的效果平均Ridit值(0.62)会明显高于的复方江剪刀草的平均Ridit值(0.497)。箱线图也可以清晰地看到第一组的Ridit值，明显低于组别2的平均Ridit值。

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D. 数据分析师的级别分为哪些

1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据

虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××早前系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。

2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力

这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可以通过监控系统或者原始的数据，处理得到这些数据。统计学的方法，这批人还是很精通的，统计学的工具，他们也是用起来得心应手，你让他陆仿清们做一下因子分析，聚类肯定是没问题，各类检验也是用的炉火纯青。

3、数据分析师：解读数据，定位问题提出答案

数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师，是能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一步的改进，找到机会点的人。

4、数据应用师：将数据还原到产品中，为产品所用

数据应用，这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多，分析了大量的数据，除了能找到问题以外，还有很多数据可以还原到产品中，为产品所用。典型的是在电子商务的网站中，用户的购买数据，查看数据和操作的记录，往往是为其推荐新商品的好起点，而数据应用师就是要通过自己的分析，给相应的产品人员一个应该推荐什么产品，购买的可能性会最大的一个结论。

5、数据规划师：走在产品前面，让数据有新的价值方向

数据规划师，不能说水平上比数据应用师高多少，而是另外一个让数据有价值的方向。往往在实际的应用中，数据都是有其生命周期的，用来分析、应用的数据也是，这点上，尤其是在互联网公司更加明显，一个版本的更新，可能导致之前的所有数据都一定程度的失效。

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E. 样品分析的方法分不同级别,其中GB代表____,NY代表____,HG代表化工部标

样品分析的方法罩顷分不同级别,其差拦中:
GB代表：_国标___,
NY代表：_农业部标__,
HG代表：化工部虚闷胡标。

F. 统计数据类型与对应的相关性分析方法

统计数据类型与对应的相关性分析方法
在统计学中，统计数据主要可分为四种类型，分别是定类数据，定序数据，定距数据，定比变量。
1.定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例如， ”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。定类变量之间的相关系数，只能以变量值的次数来计算，常用λ系数法；2.定序数据（Ordinal）:数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。定序变量的相关性测量常用Gamma系数法和Spearman系数法；3.定距数据（Interval）:具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。定距变量的相关性测量常用Pearson系数法；4.定比变量（Ratio）:数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。一般来说，数据的等级越高，应用范围越广泛，等级越低，应用范围越受限。不同测度级别的数据，应用范围不同。等级高的数据，可以兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据，不能兼有等级高的数据的功能。

G. 五级风险等级划分方法及例子分析风险等级划分实操指南

五级风险等级划分是指将风险分为五个等级，即低风险、轻度风险、中度风险、高度风险和极高风险。五级风险等级划分的目的是为了更好地识别和评估风险，以便采取有效的风险管理措施。

一般来说，五级风险等级划分的依据是风险的可棚汪能性和影响程度。低风险指的是风险可能性和影响程度都较低的风险；轻度风险指的是风险可能性较低，但影响程度较高的风尘源险；中度风险指的是风险可能性和影响程度都较高的风险；高度风险指的是风险可能性较高，但影响程度较低的风险；极高风险指的是风险可能性和影响程度都较高的风险。

例如，一家公司正在考虑投资一项新的项目，该项目的风险可能性较低，但影响程度较高，因此可以将其分为轻度风险。另一方面，如果一家公司正在考虑投资一项新的项目，该项目的风险可能性较高，但影响程度较低，因此可以将其分派和态为高度风险。

五级风险等级划分的实操指南主要包括以下几个步骤：

1、识别风险：首先，要识别可能存在的风险，并对其进行分类；

2、评估风险：其次，要对风险进行评估，评估风险的可能性和影响程度；

3、划分风险等级：根据风险的可能性和影响程度，将风险划分为五个等级；

4、制定风险管理措施：最后，根据风险等级，制定适当的风险管理措施，以最大限度地减少风险。

以上就是五级风险等级划分方法及例子分析的实操指南。五级风险等级划分是一种有效的风险管理方法，可以帮助企业更好地识别和评估风险，从而采取有效的风险管理措施，降低风险，保护企业的利益。

H. 你好~我想问问您预先危险性分析法四个等级的分数界限是多少这个分数该怎么算啊谢谢~希望您指导~

预先危险性分析法是一种初步危险分析方法，主要是大体识别与系统有关的主要危险；鉴别产生危险的原因；...。
“大体识别”，所以搜帆它的四个等级没有明确的分数界限。
要计算危险分值的话，用LEC法吧：
LEC法就是把评价危险程度大小的因素归纳为三个，即危险或事故发生可能性(用L表示)、暴露于这种危险环境的频率(用E表示)和一旦发生事故可能产生的后果(用C 表示)。前清运两个因素L、E均表示危险发生的可能性，第三个因素C表示危险的严重性，那么，系统或子系统的危答漏梁险性(用F表示)可用下式计算。
D＝L×E×C
LEC评价法http://ke..com/view/3465101.htm

I. 16种常用的数据分析方法-列联分析

列联分析通常用来分析两个分类变量之间或者一个分类变量与顺序变量之间是否存在关联，关联的紧密程度如何。

对关联性问题的处理称为独立性检验（Test of Independence），通过交叉列联表和 c2 检验进行列联分析。

交叉列联表分为二维表与三维表两种，二维表交叉表可进行卡方检验，三维交叉表，可作Mentel-Hanszel分层分析。

列联表结构

2*2 列联表

r *c 列联表

案例

公司在4个不同的地区设有分公司，公司准备进行工资级别调整。采用抽样调查方式，从4个分公司共抽取420个样本 (人)，了解职工对此调整的看法，交叉统计结果如下：

观察频数分布表&百分比分布表的分布

列联交叉表中的统计值有两种类型：频数与百分比，对于两种类型的分布表，观察其分布时，要注意：

一、频数分布表

  1、观察边缘分布

行边缘分布：行观察值的合计数的分布

列边缘分布：列观察值的合计数的分布

2、观察条件分布与条件频数

变量  X  条件下变量  Y 的分布，或在变量  Y 条件下变量  X 的分布

每个具体的观察值称为条件频数

二、百分比分布

为在相同的基数上进行比较，可以计算相应的百分比，称为 百分比分布

1、观察行百分比：行的每一个观察频数除以相应的行合计数( fij /  ri )

2、观察列百分比：列的每一个观察频数除以相应的列合计数(  fij /  cj  )

3、观察总百分比：每一个观察值除以观察值的总个数(  fij /  n  )

交叉列联表分析步骤

1.【分析】—【描述统计】—【交叉表】

【精确】

一般情况下，"精确检验"（Exact Tests）对话框的选项都默认为系统默认值，不作调整。

【统计量】

【单元格】

【格式】

2.结果分析：

卡方检验

a. 16 单元格(100.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 .56。

原假设：H0：职称、学历两者相互独立。

皮尔逊（Pearson）的Chi-Square 值为18.553，自由度为9，

p=.029<0.05，拒绝原假设，即在5%的显着性水平下不同文化程度对职称的影响存在着显着差异。

结论：文化程度越高，职称越高。

J. LL（1）分析法是什么

LL分析方法—自顶向下分析
LL(1)是LL(k)的特例,其中的k则表示向前看k个符号.
LL(1)方法和递归下降法属于同一级别的自顶向下分析法,但有一些区别.
递归下降法对每个非终极符产生子程序,而LL(1)方法则产生LL分析表；
递归下降法能判断每个产生式的结束,而LL(1)方法则不能；
递归下降法分析法不用符号栈,而LL(1)方法则用符号栈.