列表分析方法有哪些实际运用价值

❶ 在解决实际问题时常用的分析方法有哪些

目前在实际工作中,通常采用的分析方法有五种：

1、对比分析法

也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。对比法，戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比:人物对比、场面对比、细节对比。

2、因素分析法

又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。

因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。

因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。

3、相关分析法

揭示某一矿区钻孔自然弯曲趋势的另一方法是进行相关分析，又称回归分析，即利用数理统计原理,求出反映钻孔自然弯曲趋势的回归方程。通常设孔深为自变量，顶角和方位角为因变量，建立相关关系式这两个相关关系式就代表钻孔顶角和钻孔方位角随孔深而变化的规律。

4、差额计算法

确定引起某个经济指标变动的各个因素的影响程度的一种计算方法。与"连续替代法"内容相同。在几个相互联系的因素共同影响着某一个经济指标的情况下，可应用这一方法计算各个因素对该经济指标发生变动的影响程度。在衡量某一因素对于一个经济指标的影响时，假定只有这一因素变动，而其余因素不变。确定各个因素替代顺序，然后按照这一顺序进行替代计算。这种方法是假定各个因素依照一定的顺序发生变动而进行替代计算的，因此分析出来的结果具有一定程度的假定性。

5、比例法

比例法亦称“间接计算法”。它是利用过去两个相关经济指标之间长期形成的稳定比率来推算确定计划期有关指标的一种方法。

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分析法是“综合法”的对称。把复杂的经济现象分解成许多简单组成部分，分别进行研究的方法。其实质是：通过调查研究，找出事物的内在矛盾，并对矛盾的各个方面进行深入研究。剔除那些偶然的、非本质的东西，抽象出必然的、本质的因素，并由此得出一些反映本质的简单规定，以把握矛盾的各个方面的特殊性。

分析法所提供的只是对于经济现象的片面理解，它还不能从总体上、从各个部分之间的相互联系上来把握经济现象。因此，在分析的基础上，还必须运用综合的方法，使分析得到的各个方面的本质规定，按照经济现象内在的逻辑联系，形成有机的体系，这样才能全面、深刻地认识经济现象，提出解决问题的有效办法。

适用范围：不易直接证明结论；从结论很显然能推出明显正确的条件。

❷ 什么是列表法

运用列出表格来分析思考、寻找思路、求解问题的方法叫做列表法。在小学数学学科中，学生解决实际问题时，时常运用列表法，例如如果还原问题（逆推法）和逻辑问题时，可以使用的就是列表法。对于一些计算比较简单，而且多次重复计算的问题，使用列表法，表达简洁，不易出错，还有些问题，无法列式计算，只能采用列表推演，总之，使用列表法可以解决许多复杂而有趣的问题。运用列出表格来分析思考、寻找思路、求解问题的方法叫做列表法。

❸ 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。

❹ 频率中列表法和树状图法的用法

九上第六章 频率与概率
一、教学目标
1、经历试验、统计等活动过程，在活动中进一步发展学生合作交流粗团的意识和能力。
2、通过试验等活动，理解事件发生的频率与概率之间的关系，加深学生对概率的理解，进一步体会概率是描述随机现象的数学模型。
3、能运用树状图和列表法计算简单事件发生的概率，能用试验或模拟试验的方法估计一些复杂的随机事件发生的概率。
4、结合具体情境，初步感受统计推断的合理性，进一步体会概率与统计之间的关系。
二、设计思路
在自然界和人类社会中，严格确定的现象十分有限，不确定现象（又称随机现象，即在相同的条件下重复同样的试验，其试验结果却不确定，以至于在试验之前无法预料哪一个结果会出现）却是大量存在的，而概率正是对随机现象的一种数学的描述，它能够帮助我们更好地认识随机现象，并对生活中的一些不确定情况作出决策。
学生在七年级已经认识了许多随机事件，研究了一些简单的随机事件发生的可能性（概率）， 并对一些现象作出了合理的解释，对一些游戏活动的公平性作出了自己的评判。但学生对随机事件及其发生的概率的认识是一个较长的认知过程，学生对概率的理解也有必要随着其数学活动经验的不断加深而逐步得到发展。比如说，经过以前的学习，学生切实感受到了概率的作用，但也可能根据以往的学习经验误认为可以理论地计算任何随机事件发生的概率，并据此对一些现象作出解释和评判。实际上，并非任何随机事件发生的概率都能理雹余论地计算。我们知道，概率计算有理论计算和试验估算两种方式，根据获得概率的方式，义务教育阶段学生可以掌握的有关概率模型大致分为三类：第一类问题没有理论概率，只能借助试验模拟获得其估计值，一般而言，它是一个纯粹的现实问题；第二类问题虽然存在理论概率，但其理论计算已经超出了义务教育阶段学生的认知水平，学生只能借助试验模拟获得其估计值；第三类问题则是简单的古典概型，理论上容易求出其概率。
对于第三类问题，其繁简程度又有所不同，如①随意掷一枚均匀的骰子，朝上点数为6的概率；②掷一枚均匀的骰子，点数为奇数的概率；③连续掷两次均匀的骰子，两次骰子的点数和为6的概率，等等。通过以前的学习，学生已经掌握了类似于①②的问题的解决方法；而对于问题③，学生尚未接触，本章将介绍计算其概率的两种方法——树状图和列表法。本章同时还将研究上述第一、二两类问题，用试验的方法估计随机事件发生的概率。为此，教科书首先以涉及两步试验的事件发生的概率问题为切入点，一方面加强前后知识的联系，另一方面通过试验活动探索试验结果与理论概率之间的辩证关系，进一步加深学生对概率的理解，并借此引导学生用试验的方法估计一些复杂的随机事件发生的概率。
具体来说，第1节通过一个课堂试验活动，让学生逐步计算一个随机事件发生的试验频率，观察其中的规律性，并利用类比的方法归纳出试验频率趋近于理论概率这一规律性，然后介绍两种计算理论概率的方法——树状图和列表法；在此基础上，第2，3节利用试验频率来估计一些复杂事件发生的概率；最后，第4节利用试验频率与理论概率之间关系的分析，揭示统计推断的一些理论依据，力图加强概率与统计的联系。
在概率模型的选择上，教科书注意了模型的递进性、现实性和趣味性，以激发学生的学习兴趣。例如，对于试验估算概率的有关问题，力图联系学生的生活实际，同源凳滚时又注意了问题的趣味性和可操作性，为此选择了一个历史上着名的投针试验和一个密切联系学生生活的生日问题。
三、课时安排建议
1、频率与概率 3课时
2、投针试验 1课时
3、生日相同的概率 2课时
4、池塘里有多少条鱼 1课时
回顾与思考 1课时
四、教学建议
1、注重学生的合作和交流活动，在活动中促进知识的学习，并进一步发展学生合作交流的意识和能力。
随着现代社会的迅猛发展，单个个体在社会中的作用已经显得越发渺小，更多的事务要求人们的合作与交流。因此培养学生合作交流的意识和能力已经成为现代教学活动的重要目标之一。本部分内容的学习为此提供了一个较好的机会。本章中，试验频率稳定于理论概率，必须借助于大量重复试验。而课堂教学时间是有限的，在有限的时间内，一个学生完成的试验次数自然不会很多，而且易于理解为静态的，难以得出试验频率稳定于理论概率这一结论，所以必须综合多个学生甚至全班学生的试验数据。在用试验估计随机事件发生的概率时，也是这样。因此在教学过程中，务必注重学生的合作和交流活动，通过学生的合作和交流活动，促进知识的学习，并进一步发展学生合作交流的意识和能力。
2、注重引导学生积极参与试验活动，在试验中体会频率的稳定性，形成对概率的全面理解，发展学生初步的辩证思维能力。
试验频率稳定于理论概率应该是本章的教学重点，它是用试验的方法估计随机事件发生的概率的基础。但对于义务教育阶段的学生而言，又难以给其一个理论的解释，因而只能借助于大量重复试验去进行感悟。为此，在教学过程中务必引导学生积极参与试验。学生通过大量试验还会发现，试验频率并不一定等于理论概率。虽然多次试验的频率逐渐稳定于其理论概率，但也可能无论做多少次试验，试验频率仍然是理论概率的一个近似值，而不能等同于理论概率，两者存在着一定的偏差。应该说，偏差的存在是正常的、经常的。例如，在理论上，“随意抛掷一枚硬币，落地后国徽朝上”发生的概率为 ，但试验100次，并不能保证恰好50次国徽朝上、50次国徽朝下。只要学生真正动手做试验，必能体会到这一点。事实上，做100次掷币试验恰好50次国徽朝上、50次国徽朝下的可能性仅为8%左右。因此学生对概率的理解应是多方面的，概率的试验估算、理论计算以及频率与概率的偏差等应是理解概率的一个不可割裂的整体。教学中，应尽量让学生通过具体试验领会这一点，从而形成对某一事件发生的概率的较为全面的理解，初步形成随机观念，发展学生初步的辩证思维能力。
此外，本章用试验的方法估算一些事件发生的概率时，应主要关注学生的试验过程，而不必对问题结论的精确度提出要求。事实上，要达到一定的精确度，需要较多的试验次数，有时课堂上难以完成。
3、注意揭示概率与统计之间的内在联系。
从数学的角度来说，统计与概率这两个学科互为基础，它们是一个密不可分的整体。概率这一概念就是建立在频率这一统计量稳定性的基础之上的，而统计又离不开概率的理论支撑，统计推断、估计、假设检验等统计方法的合理性和科学性都有赖于概率理论的严密性。具体来说，本章中试验频率稳定于理论频率、用试验的方法估计随机事件发生的概率等活动本身就是一个统计活动，而“池塘里有多少条鱼”的估计方法的理论依据则是概率问题。为此，在教学中要注意揭示这两者之间的联系。
4、鼓励学生使用计算器等现代信息技术手段进行概率学习活动。
在理解试验频率的稳定性和应用试验的方法估计概率的过程中，应该首先让学生通过具体的试验操作获得一定的活动经验，促进知识的建构；同时，在具体试验操作基础上，也可鼓励学生利用现代信息技术手段（计算器、计算机或其他媒体）进行模拟试验，通过更为大量的模拟试验进一步加深知识的意义理解或者获得更为准确的试验结果。例如，对于第1节的各个试验，可以先让学生进行具体的试验操作，并汇总结果获得规律，有条件的学校在学生猜想出规律性以后，还可以借助计算机进行模拟试验；当学生学习了利用计算器出现的随机数模拟试验后，又可要求学生利用计算器模拟第1节的有关问题。
5、注重教学素材的真实性、科学性，以及来源渠道的多样性。
教科书已经注意了概率模型的递进性、现实性和趣味性，以激发学生的学习兴趣。但由于各地各校学生存在极大的差异性，因而在具体教学时，应充分挖掘与学生生活实际密切联系而又生动有趣的教学素材，在学生熟悉的问题情境中积极高效地进行知识的学习，同时使学生体会数学与现实的联系。
五、评价建议
1、注重对学生活动的评价，主要评价学生的参与程度、活动过程中的思维方式、与同学合作交流的情况。
本章知识的学习多是在具体活动中展开的，因而对学生活动的考查应成为教学评价的主要方面。这方面的评价主要以学生在从事活动时的表现为对象，对它们的评价可以从两个方面进行：一是学生在活动中的投入程度能否积极、主动地从事各项活动，向同伴解释自己的想法，听取别人的建议和意见；二是学生在活动中表现出来的思维水平、表述水平等。例如，在对频率稳定性的讨论活动中，教师应关注学生是否积极参与讨论，是否有自己的观点，能否将自己的观点清晰而有条理地表述出来等；在对调查试验数据的统计汇总过程中，教师应关注学生是否具有良好的合作意识和能力。
2、鼓励学生思维的多样性，避免评价的单一性。
对试验数据的评判，既与试验数据本身有关，也与评判主体（作出评判的人）有关。对于同一组数据，不同的人从不同的角度可以得到不同的评判结果，这就是所谓的“公说公有理，婆说婆有理”。因此，教学中应鼓励学生思维的多样性，只要学生的回答有一定道理，就应给予肯定和鼓励，避免评价的单一性。例如，在第4节中，学生分析小明、小亮两人的做法时，可能会出现多种说法，只要他们的回答有一定道理，就应给予肯定和鼓励。
3、关注学生对知识技能的理解与应用。
本部分内容中，对知识技能的评价包括：能否用试验的方法估计一些较复杂的随机事件发生的概率，能否借助列表或树状图计算简单事件发生的概率，能否运用计算器等模拟有关概率试验等。
对这些知识技能的评价，应当更多地关注其在实际问题情境中的意义理解。如对于求随机事件发生的概率的几种方法，关键是体会它们在不同情境中的应用，只要学生能在具体情境中应用它们解决问题即可，而不必过于关注其运用的熟练程度。
4、关注学生对概率的全面理解以及应用概率解决问题的能力。
学生对概率的认识应是动态的、发展的，要注意评价学生对概率的理解水平。比如，如何理解“试验频率稳定于理论概率而又不等于理论概率”？对于这些问题的评价应主要关注学生对它的意义理解，可要求学生通过举例说明自己对问题的理解。对于概率计算的各种方法的比较与选择，也应通过具体问题情境让学生自我选择而不必进行记忆性考查。同时，要关注学生应用概率解决问题的能力水平，如是否参与某个概率的实践应用活动，能否对试验结果作出自己的评价等。
5、注意评价方式的多样化。
只有实现评价方式的多样化，才能形成对学生个体较为全面的评价。本章内容的学习过程中贯穿着统计、试验、研讨等活动，这为评价方式的多样化提供了极好的机会。例如，可以要求学生撰写试验报告或小论文反映其对概率的理解等。
第一节 频率与概率（第一课时）
一、教学目标
1、在具体的问题情境中，经历实验，感受频率与概率的关系。
2、能熟练运用频率估计事件发生的概率。
3、进一步发展统计和处理数据的意识。
二、教学重点：理解频率与概率的关系。
三、教学难点：如何让学生在问题情境中能较直观的理解频率与概率的关系。
四、教学建议
1、本节首先通过一个学生活动，让学生再次经历收集数据、处理数据，在收集数据的过程中，要注意数据收集的科学性、合理性，客观性。在处理数据的过程中，让学生感受到频数与频率的关系，并初步了解到频率与概率的关系。由此可以看出，这个活动在本节课的位置十分重要，上课时不能省掉，也不要以演示代活动，最好让学生亲自动手，亲身感受，得出结论。
2、频率与概率的关系，比较抽象，也许教师应该采取边解释边活动的方法学生更能理解，让学生理解当实验次数越大，频率越接近概率。可以尝试多举几个例子，并概括的简单算法。
第一节 频率与概率（第二课时）
一、教学目标
1、让学生在活动情境中，理解运用树状图进行分析。
2、学会树状图分析法，并进行初步的概率计算。
二、教学难点：树状图分析法计算概率。
三、教学难点：树状图的分类方法。
四、教学建议。
1、本节课开始的分析，最好是建立在上节课的活动基础之上，让学生在活动中感受并讨论、归纳、概括，从而形成初步的分析方法：树状图分析法。
2、“树状图法”的形成应该要经历一个从感性到理性的过程，教师在讲解时不要急于求成，一定要给学生充分的体会时间，“树状图法”最好由学生自己得出，这样印象更深、理解更透。
3、在运用“树状图法”的分析过程中，注意不要漏不要重复，要遵循一定的规律进行分析。
第一节 频率与概率（第三课时）
一、教学目标
1、学会用“树状图”分析实际问题。
2、学会在“树状图”分析问题的基础上，采用列表法进行分析。
二、教学重点：树状图分析问题的方法。
三、教学难点：树状图分析问题的过程中，注意机会的均等问题。
四、教学建议
1、本节开始，“想一想”以及例题均设计了活动，有条件的学校这些活动尽可能都要开展起来，从而使数学课生动活泼，也使学生能更加直观的感受、理解，特别是“想一想”中小颖和小明的两种设计，唯有通过活动才能说明，否则学生难以理解。
2、利用列表代替树状图来分析，解决了树状图分析法许多情况下的不便，列表法并能直观、具体的展现各种情况，此种方法要求学生掌握。
第二节 投针试验
一、教学目标
通过投针试验的学习，使学生能自行设计一些实验并计算它的概率。
二、教学重点：实验的设计与概率的计算。
三、教学难点：投针试验较难操作，难以通过实验找到它与 的关系。
四、教学建议
1、本节课的课题是“投针试验”，可是在实际操作中开展此实验不太方便，教师可以根据实际设计类似易操作的实验进行操作，但应注意，一定要开展实验，否则记住公式无任何价值，学生也难以理解。
2、“投针实验”给我们揭示了在实际问题中，如何设计方案，开展实验，搜集数据，处理数据，从而计算概率，他对实验者提出了较高的要求，所以这节课的内容虽少，但要求较高，难度较大。
第三节 生日相同的概率（第一课时）
一、教学目标
1、通过讨论、分析让学生理解2人生日相同的概率。
2、通过生日相同概率问题的讨论，使学生能理解其它类似问题概率的讨论。
二、教学重点：相同概率问题的讨论。
三、教学难点：在多少数量范围内2件事物相同的概率的讨论。
四、教学建议
1、本节一开始可以调查一组2人生日相同的概率，然后2组…全班呢？100人呢？200人呢？300人呢？400人呢？这样的顺序让学生反复亲自体会2人生日相同的概率以及人数范围，从而通俗易懂的揭示了解决此问题的规律。
2、通过2人生日相同问题的讨论，拓展到其它事件2个人或2件事物出现机会相同的概率，从而达到掌握以特殊例子解决普遍问题的数学思想方法，这样才能算完成了本课的教学任务。
第三节 生日相同的概率（第二课时）
一、教学目标
1、经历实验使学生了解在12个号码中，抽6个号码其中2个号码相同的概率。
2、使学生了解在某一数值范围内抽一定的数值，其中有2个数值相同的概率。
二、教学重点：在某一数值范围内抽一不定的数值，其中2个数值相同的概率。
三、教学难点：从12个数值范围内，推广到任意数值范围内。
四、教学建议
1、本节课的开始学生难以理解，所以应让学生四人一组开展活动，并把全班的数据汇总后进行处理，把全班的结论和每个小组的结论进行对照，不难发现问题的结论，所以还是要强调学生的感受，结论应该是学生由感而发。
2、由12个数值推广到任意数据，这里要求学生对前面的活动结论要理解并进行应用。
3、在学习和生活中会碰到许多需要解决的问题，不可能一一都加以实验，很多
都必须把它数学化，并计算出来。
第四节 池塘里有多少条鱼
一、教学目标
1、经历活动情境，使学生能理解用概率来估计的方法。
2、通过学习，使学生能理解用样本来估计总体的合理性。
二、教学重点：学会用样本来估计总体的方法。
三、教学难点：用样本来估计总体合理性的理解。
四、教学建议
1、本节开始的创设问题情境很重要。建议创设几个问题情境，激发学生的求知欲望。
2、第一个摸球游戏要耐心的组织好，使学生通过活动能理解这样估计的合理性。对于小亮的设计和小明的设计让学生讨论比较，孰优孰劣，合理即可。
3、“做一做”事实上是一个巩固提高、拓展的过程，通过此类问题的解决，可以拓展到生活中许多例子都可以采用类似的方法加以解决，此时，让学生充分讨论，交流生活中还有哪些例子，发表自己的见解，这个过程事实上是一个举一反三，触类旁通的过程，非常有必要。

❺ 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。

❻ 常用的数据分析方法有哪些

总的分两种：
1 列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。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物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名橘伏称、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。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。

2 作图法
作图猛旅法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1／T为横轴画图，则为枝伍凳一条直线。

❼ 列表法，图像法和解析法分别有什么优点和缺点

解析法 优点：变量间关系简捷明了,便于分析计算。缺点：需要通过计算,才能得到所需结果。
列表法 优点：能直接得到某些具体的对应值。缺点：不能反映函数整体的变化情况。
图象法 优点：直观表示了变量间变化过程和变化趋势。缺点：函数值只能是近似值。
三者之间的关系：表达式是基础,是重点,表格是画图象的关键,图象是在表达式和表格的基础上对函数的总体概括和形象化的表达。

❽ 数据分析的方法有哪些

数据分析是指通过统计分析方法对收集到的数据进行分析，将数据加以汇总、理解并消化，通过数据分析可以帮助人们作出判断，根据分析结果采取恰当的对策，常用的数据分析方法如下：

将收集到的数据通过加工、整理和分析的过程，使其转化为信息，通常来说，数据分析常用的方法有列表法和作图法，所谓列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法；

表格设计应清楚表明对应关系，简洁明了，有利于发现要相关量之间的关系，并且在标题栏中还要注明各个量的名称、符号、数量级和单位等；

而作图法则能够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，一些复杂的函数关系也可以通过一定的变化用图形来表现。

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❾ 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。

(9)列表分析方法有哪些实际运用价值扩展阅读：

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。

❿ 常用的分析方法有哪些

问题一：常见的数据分析方法有哪些 1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation *** ysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence *** ysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression *** ysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

问题二：在解决实际问题时常用的分析方法有哪些 在实际工作中,通常采用的技术分析方法有对比分析法,因素分析法和相关分析法等三种.
1、对比分析法
对比分析法是根据实际成本指标与不同时期的指标进行对比,来揭示差异,分析差异产生原因的一种方法.在对比分析中,可采取实际指标与计划指标对比,本期实际与上期(或上年同期,历史最好水平)实际指标对比,本期实际指标与国内外同类型企业的先进指标对比等形式.通过对比分析,可一般地了解企业成本的升降情况及其发展趋势,查明原因,找出差距,提出进一步改进的措施.在采用对比分析时,应注意本期实际指标与对比指标的可比性,以使比较的结果更能说明问题,揭示的差异才能符合实际.若不可比,则可能使分析的结果不准确,甚至可能得出与实际情况完全不同的相反的结论.在采用对比分析法时,可采取绝对数对比,增减差额对比或相对数对比等多种形式.
比较分析法按比较内容（比什么）分为：
（1）比较会计要素的总量
（2）比较结构百分比
（3）比较财务比率
2、因素分析法
因素分析法是将某一综合性指标分解为各个相互关联的因素,通过测定这些因素对综合性指标差异额的影响程度的一种分析方法.在成本分析中采用因素分析法,就是将构成成本的各种因素进行分解,测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度,并据此对企业的成本计划执行情况进行评价,并提出进一步的改进措施.
采用因素分析法的程序如下：
(1)将要分析的某项经济指标分解为若干个因素的乘积.在分解时应注意经济指标的组成因素应能够反映形成该项指标差异的内在构成原因,否则,计算的结果就不准确.如材料费用指标可分解为产品产量,单位消耗量与单价的乘积.但它不能分解为生产该产品的天数,每天用料量与产品产量的乘积.因为这种构成方式不能全面反映产品材料费用的构成情况.
(2)计算经济指标的实际数与基期数(如计划数,上期数等),从而形成了两个指标体系.这两个指标的差额,即实际指标减基期指标的差额,就是所要分析的对象.各因素变动对所要分析的经济指标完成情况影响合计数,应与该分析对象相等.
(3)确定各因素的替代顺序.在确定经济指标因素的组成时,其先后顺序就是分析时的替代顺序.在确定替代顺序时,应从各个因素相互依存的关系出发,使分析的结果有助于分清经济责任.替代的顺序一般是先替代数量指标,后替代质量指标；先替代实物量指标,后替代货币量指标；先替代主要指标,后替代次要指标.
(4)计算替代指标.其方法是以基期数为基础,用实际指标体系中的各个因素,逐步顺序地替换.每次用实际数替换基数指标中的一个因素,就可以计算出一个指标.每次替换后,实际数保留下来,有几个因素就替换几次,就可以得出几个指标.在替换时要注意替换顺序,应采取连环的方式,不能间断,否则,计算出来的各因素的影响程度之和,就不能与经济指标实际数与基期数的差异额(即分析对象)相等.
(5)计算各因素变动对经济指标的影响程度.其方法是将每次替代所得到的结果与这一因素替代前的结果进行比较,其差额就是这一因素变动对经济指标的影响程度.
(6)将各因素变动对经济指标影响程度的数额相加,应与该项经济指标实际数与基期数的差额(即分析对象)相等.
上述因素分析法的计算过程可用以下公式表示：
设某项经济指标N是由A,B,C三个因素组成的.在分析时,若是用实际指标与计划指标进行对比,则计划指标与实际指标的计算公式如下：
计划指标N0=A0×B0×C0
实际指标N1=A1×B1×C1
分析对象为N1-N0的差额.
采用因素分析法测定各因素变动对指标N的影响程度时,......>>

问题三：常用的分析方法有哪些 目前系统安全分析法有20余种，其中常用的分析法是：
（1）安全检查表（safety check list）
（2）初步危险分析（PHA）
（3）故障类型、影响及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故树分析（FTA）

问题四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不细说了，直接网络搜索此书――《赢取竞争的100+N工具箱(mba原版1862页).pdf》 目录太长，涉及版权也不能再上图了
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问题五：常用的药物分析方法有哪些 重量分析法
酸碱滴定法
沉淀滴定法
氧化还原滴定法
非水滴定法
药物仪器分析法
紫外分光光度法
质谱法
核磁共振波谱法
薄层色谱法
气相色谱法
高效液相色谱法
电泳法和PH值测定法
物理常数测定法

问题六：数据分析方法有哪些 一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、假设检验
1. 参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。
2. 非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位D是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

问题七：常用的数据分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询―SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindman......>>

问题八：常用的多元分析方法？ 包括3类:①多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；②判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；③主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。
多元方差分析
是把总变异按照其来源（或实验设计）分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。例如，在分析2×2析因设计资料时，总变异可分为分属两个因素的两个组间变异、两因素间的交互作用及误差（即组内变异）等四部分,然后对组间变异和交互作用的显着性进行F检验。
多元方差分析的优点
是可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响以及各因素间的交互作用。其应用的限制条件是，各个因素每一水平的样本必须是独立的随机样本，其重复观测的数据服从正态分布，且各总体方差相等。
多元回归分析
用以评估和分析一个因变量与多个自变量之间线性函数关系的统计方法。一个因变量y与自变量x1、x2、…xm有线性回归关系是指： 其中α、β1…βm是待估参数，ε是表示误差的随机变量。通过实验可获得x1、x2…xm的若干组数据以及对应的y值，利用这些数据和最小二乘法就能对方程中的参数作出估计，记为╋、琛常它们称为偏回归系数。
多元回归分析的优点
是可以定量地描述某一现象和某些因素间的线性函数关系。将各变量的已知值代入回归方程便可求得因变量的估计值（预测值），从而可以有效地预测某种现象的发生和发展。它既可以用于连续变量，也可用于二分变量（0，1回归）。多元回归的应用有严格的限制。首先要用方差分析法检验自变量y与m个自变量之间的线性回归关系有无显着性，其次，如果y与m个自变量总的来说有线性关系，也并不意味着所有自变量都与因变量有线性关系，还需对每个自变量的偏回归系数进行t检验,以剔除在方程中不起作用的自变量。也可以用逐步回归的方法建立回归方程，逐步选取自变量，从而保证引入方程的自变量都是重要的。
协方差分析
把线性回归与方差分析结合起来检验多个修正均数间有无差别的统计方法。例如，一个实验包含两个多元自变量，一个是离散变量(具有多个水平)，一个是连续变量，实验目的是分析离散变量的各个水平的优劣，此变量是方差变量；而连续变量是由于无法加以控制而进入实验的，称为协变量。在运用协方差分析时，可先求出该连续变量与因变量的线性回归函数，然后根据这个函数扣除该变量的影响，即求出该连续变量取等值情况时因变量的修正均数，最后用方差分析检验各修正均数间的差异显着性，即检验离散变量对因变量的影响。
协方差分析兼具方差分析和回归分析的优点
可以在考虑连续变量影响的条件下检验离散变量对因变量的影响，有助于排除非实验因素的干扰作用。其限制条件是，理论上要求各组资料（样本）都来自方差相同的正态总体,各组的总体直线回归系数相等且都不为0。因此应用协方差分析前应先进行方差齐性检验和回归系数的假设检验，若符合或经变换后符合上述条件，方可作协方差分析。
判别函数分析
判定个体所属类别的统计方法。其基本原理是：根据两个或多个已知类别的样本观测资料确定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用该判别函数依据判别指标来判定另一个个体属于哪一类。 判别分析不仅用于连续变量，而且借助于数量化理论亦可用于定性资料。它有助于客观地确定归类标准。然而，判别分析仅可用于类别已确定的情况。当类别本身未定时，预用聚类分析先分出类别，然后再进行判别分析。
聚类分析
解决分类问题的一种统计方法。若给定n个观测对象，每个观......>>

问题九：常用的数学分析方法有哪些 你问的是什么层次？
1、数学分析方法的基本内容是数学化、模型化和计算机化。从数学角度看，数学中发现了许多有实用价值的手段，如线性规划、整数规划、动态规划、对策论、排队论、存货模型、调度模型、概率统计等等，对定量化的分析与决断起到了重大的推动作用；从模型化角度看，每一种数学手段都包括了解决决策问题的具体数学模型，人们可以借助于模型找出自己所需了解的问题的答案；从计算机化的角度看，人们可以借用电子计算机这个快速逻辑计算工具，缩短解决问题的时间，增强预测的精确性。这“三化”是互相联系的，它们的结合使决策的技术和方法发生了重大变化。
2、另一个层次：待定系数法，换元法，数学归纳法。

问题十：常见的调查方法有哪些 （一）、按调查对象的范围分,可分为全面调查和非全面调查.
（二）、按调查的连续性来分,可分为一次性调查和经常性调查.
（三）、按调查的组织方式不同,可分为统计报表和专门调查.
（四）、按调查的方法不同,可分为直接观察法、报告法和询问法.