这主要看你选择的分类了。
在管理学原理的基础上,可以具体讨论的问题有市场营销、人力资源管理、物流管理、工商管理等几大类。
每类的重点又都不一样。
因为管理是比较感性的东西,没有绝对的对错,不像数学问题那样有明确的答案,所以一般多采用几种方法,如果都能得出比较一致的分析结果,就说明这个观点是可取的,比较科学的。
战略分析工具有:波特的一般竞争战略、价值链分析、五力模型、SOWT分析等等。
每一种工具都有适用范围,有的适用于成熟行业,有的是潜在市场分析,可以具体查一下对应哪些。
具体的手段有以下几点:
1、一般我们提出一个构想之后,如果是理论上的,那么收集文献资料数据。
2、如果有实际意义,要进行市场调研,发放问卷,进行数据统计。
3、然后将数据进行分析,运用EXCEL、SPSS、EVIEWS等统计软件,绘出图表。
4、分析图表,观察是否符合一些既有的理论的组合,如长尾理论、规模曲线、生命周期曲线等等。
5、给出结论。
Ⅱ 生产管理系统中产品数据统计分析方法有哪些_生产数据统计和分析
很多企业在生产运营中,往往只重视经济效益的提升,改善经营方式,健全企业管理体制与运行机制,却忽视了统计工作的重要性。其实,若无科学的统计数据支撑,那么企业在制订相关方案与政策时就犹如闭门造车,毫无头绪,也难以取得实效。为了解决以上问题,ERP生产管理系统,在满足生产过程全生命周期管理的同时,还可以支持各数据按照柱陪李状图、折线图、饼图进行各维度的直观分析,为管理层决策提供数据支持。
一、产品数量统计
打开ERP系统-统计-销售栏目统计-产品统计分析-产品销售(数量)统计,选择需要统计选项芦悄迟,如按人员分布、区域分布、行业分布等,进入统计页面后自定义选择统计条件即可。
二、产品金额统计
打开ERP系统-统计-销售栏目统计-产品统计分析-产品销售(金额)统计,选择对应统计选项,人员分布、区域分布、行业分布等,进入统计页面后自定义选择统计条件即可。
三、运扮产品数据汇总分析
进入统计模块-销售栏目统计-产品统计分析-产品数据汇总,该选项下有很多精细及信息化一体的数据,下面列举三个:
1、产品利润汇总分析,用户可以查看产品明细表,了解利润情况。
2、畅销滞销产品汇总分析,支持统计分析畅销、滞销产品,方便领导层及时调整产品销售策略
3、产品库存汇总表,可实时掌握仓库动态。
除此之外,智邦国际ERP还可以实时查看产品数据的销售明细表、采购明细表、退货明细表、采购销售追踪表、利润明细表、库存变动表、产品出库业绩对比表等数据,它将企业产品数据完整整合,以先进的管理理念和前瞻性思想为企业管理方面提供战略性参考价值,帮助企业从根本上改变生产管理模式,提升效益。
Ⅲ 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。
Ⅳ 管理学中的几种分析方法
1、职能主义范式
注重研究客观事实和社会产物,将客观存在的社会现象作为研究起点,重视对社会规律进行科学概括,试图寻求社会现象间的相关关系或因果关系;以承认存在着一个拥有特定价值观、信仰、规范和角色的外部世界为前提,集中研究现实内容本身或实质
2、诠释型范式
运用直觉判断和个人洞察力获取知识,它着重个人的主观感受,认为社会现象实际上为个人主观经验。因此,以个人的感官和良知来研究事物,着重社会所创造出来的实体,探讨个人的主观经历、表现出来的意义和语言解释等。
3、人本主义范式
指承认人的价值和尊严,把人看作是衡量一切的尺度,或以人性、人的有限性和人的利益为主题的任何管理学范式。人本主义范式强调,人的潜能是管理所能开发的最重要的资源或资本。管理就等于人,人能够开发自身。
(4)管理研究涉及到哪些数据分析方法扩展阅读:
管理学的研究内容:
1、从生产力方面:研究如何合理配置组织中的人、财、物,使各要素充分发挥作用的问题;研究如何根据组织目标的要求和社会的需要,合理地使用各种资源,以求得最佳的经济效益和社会效益的问题。
2、从生产关系方面:研究如何正确处理组织中人与人之间的相互关系问题;研究如何建立和完善组织机构以及各种管理体制等问题;研究如何激励组织内成员,从而最大限度地调动各方面的积极性和创造性,为实现组织目标而服务。
3、从上层建筑方面:研究如何使组织内部环境与其外部环境相适应的问题;研究如何使组织的规章制度与社会的政治、经济、法律、道德等上层建筑保持一致的问题,从而维持正常的生产关系,促进生产力的发展。
参考资料来源:网络—管理学
管理学的研究方法有:
1、案例分析法。理论联系实际,通过解剖案例来发现规律。特点是简单易操作。
2、实地调查法、或田野调查法。到现场进行访谈、观察等。特点是容易发现新问题。
3、问卷调查与统计分析法。通过发放问卷,进行统计分析以发现规律。特点是可以弥补案例分析和实地调查的偏颇性,样本越大,普适意义越强。
4、数学建模法。如利用博弈论、结构方程模型、系统动力学等方法进行计算、推理、模拟等。特点是便于发现管理中的各种关系和机理。
Ⅵ 数据分析技术方法有哪些
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2.数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。
3.预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4.语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。
Ⅶ 数据统计分析方法有哪些
1、分解主题分析
所谓分解主题分析,是指对于不同分析要求,我们可以初步分为营销主题、财务主题、灵活主题等,然后将这些大的主题逐步拆解为不同小的方面来进行分析。
2、钻取分析
所谓钻取分析,是指改变维的层次,变换分析的粒度。按照方向方式分为:向上和向下钻取。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;是自动生成汇总行的分析方法。向下钻取是从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维的分析方法。
3、常规比较分析
所谓常规比较分析,是指一般比较常见的对比分析方法,例如有时间趋势分析、构成分析、同类比较分析、多指标分析、相关性分析、分组分析、象限分析等。
4、大型管理模型分析
所谓大型管理模型分析,是指依据各种成熟的、经过实践论证的大型管理模型对问题进行分析的方法。比较常见的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴经营、品类管理分析等。
5、财务和因子分析
所谓财务和因子分析,主要是指因子分析法在财务信息分析上的广泛应用。因子分析的概念起源于20世纪初的关于智力测试的统计分析,以最少的信息丢失为前提,将众多的原有变量综合成较少的几个综合指标,既能大大减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失,达到有效的降维。比较常用的财务和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、财务指标、财务比率、坪效公式、品类公式、流量公式等。
6、专题大数据分析
所谓专题大数据分析,是指对特定的一些规模巨大的数据进行分析。大数据常用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。常见特征是数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效低。比较常见的专题大数据分析有:市场购物篮分析、重力模型、推荐算法、价格敏感度分析、客户分组分析等分析方法。
Ⅷ 数据分析模型和方法有哪些
1、分类分析数据分析法
在数据分析中,如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类;或者将对一些数据进行分析,把这些数据归纳到接近这一程度的类别,并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。
2、对比分析数据分析方法
很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较,从中发现其他的差异,以及各种关系是否协调。
3、相关分析数据分析法
相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法,相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类:一类是明确自变量和因变量的关系;另一类是不区分因果关系,只研究变量之间是否相关,相关方向和密切程度的分析方法。
4、综合分析数据分析法
层次分析法,是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性,而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理,能源政策和分配,行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。
Ⅸ 公共管理学的主要研究方法有哪些
(一)理论分析方法
理论分析方法又称为规范分析方法,它是一种通过价值判断做出结论的分析方法。
(二)系统分析方法
系统分析方法是社会科学研究经常采用的方法。
(三)数量分析方法
公共管理学中的数量分析方法是指在广泛收集有关公共管理现象的大量数据的基础上,运用现代数学方法和定量分析技术的方法。