另类分析方法和技巧

❶ 工作分析的方法有哪些

工作分析又称职位分析、岗位分析或职务分析，工作分析是通过系统全面的情报收集手段，提供相关工作的全面信息，以便组织进行改善管理效率。那它分析的方法有哪些呢？

工作分析的方法主要有职务分析问卷（PAQ）、工作要素法（JEM）、管理人员职务描述问卷（MPDQ）、临界特质分析系统（TTAS）、职能工作分析法（FJA）、任务清单分析系统（TIA）和关键事件法（CIM）

1、 访谈法。访谈法又称为面谈法，是一种应用最为广泛的职务分析方法。是指工作分析人员就某一职务或者职位面对面地询问任职者、主管、专家等人对工作的意见和看法。在一般情况下，应用访谈法时可以以标准化访谈格式记录，目的是便于控制访谈内容及对同一职务不同任职者的回答相互比较。

优点：·一种被广泛采用、相对简单、便捷的搜集信息的方法，而且适用面较广，尤其是用来达到编制工作描述的目的；·经常被作为其他信息收集方法的辅助，如当问卷填写不清楚、观察员工工作时存在问题等；·通过访谈能探察到一些不为管理层知晓的内容，如工作态度、工作动机等较深层次的东西或一些管理问题；·方式亲切，能拉近访谈者与员工的关系；缺点：对访谈者技巧要求高，如运用不当可能影响信息收集的质量；不能作为工作分析的唯一方法·信息失真--害怕效率革命而带来薪酬变化;·打断被访问人员的正常工作，有可能造成生产的损失;·可能会因问题不够明确或不够准确而造成双方误解或信息失真。

2、 卷调查法。问卷调查法是工作分析中最常用的一种方法，具体来说，由有关人员事先设计出一套职务分析的问卷，再由随后工作的员工来填写问卷，也可由工作分析人员填写，最后再将问卷加以归纳分析，做好详细的记录，并据此写出工作职务描述。

优点：·能够从众多员工处迅速得到信息，节省时间和人力，费用低·员工填写工作信息的时间较为宽裕，不会影响工作时间·适用于在短时间内对大量人员进行调查的情形·结构化问卷所得到的结果可由计算机处理缺点：·问卷的设计需要花费时间、人力和物力，费用较高·单向沟通方式，所提问题可能部分地不为员工理解·可能造成，填写者不认真填写，影响调查的质量

3、 观察法。观察法是一种传统的职务分析方法，指的是工作分析人员直接到工作现场，针对特定对象（一个或多个任职者）的作业活动进行观察，收集、记录有关工作的内容、工作间的相互关系、人与工作的关系以及工作环境、条件等信息，并用文字或图标形式记录下来，然后进行分析与归纳总结的方法。

优点：·操作较灵活、简单易行；·直观、真实，能给岗位分析人员直接的感受，因而所获得的信息资料也较准确；·可以了解广泛的信息，如工作活动内容、工作中的正式行为和非正式行为，工作人员的士气等。缺点：适用范围较小。耗时长，容易对员工工作产生干扰。

4、 工作日志法。工作日志法又称工作写实法，指任职者按时间顺序详细记录自己的工作内容与工作过程，然后经过归纳、分析，达到工作分析的目的的一种方法。

5、 资料分析法。为降低工作分析的成本，应当尽量利用原有资料，例如责任制人本等人事文件，以对每个项工作的任务、责任、权利、工作负荷、任职资格等有一个大致的了解，为进一步调查、分析奠定基础。

6、 任务调查表法。任务调查表法是通过发放任务调查表获得的与工作相关的数据和信息进行分析的方法。任务调查表法是用来收集工作信息或职业信息的调查表，该调查表上列明了每一条检查项目或评定项目，形成了任务或工作活动一览表，其内容包括所要完成的任务、判断的难易程度、学习时间、与整体绩效的关系等。

7、 关键事件法。关键事件法要求分析人员、管理人员、本岗位员工，将工作过程中的“关键事件”详细地加以记录，可在大量收集信息后，对岗位的特征要求进行分析研究的方法（关键事件是使工作成功或失败的行为特征或事件，如成功与失败、盈利或与亏损、高效与低产等）。缺点收集、归纳事例并加以分类要耗费大量时间。另外，根据定义，事例描述的是特别有效或特别无效的行为，所以很难对平均的工作行为形成总的概念。这样可能会遗漏一些不显着的工作行为，难以非常完整的把握。

8、 工作实践法。工作实践法是分析人员亲自从事所要分析的工作，并根据其所掌握的第一手资料进行分析的方法。这种方法的优点是所获资料真实而有针对性，比较适用于短期内可以掌握的工作。优点：1）比面谈询问、书面调查等方法，能获得更真实可靠的数据资料；2）可以准确地了解工作的实际任务和体力、环境、社会方面的要求，适用于短期内可以掌握的工作工作实践法的缺点：1）由于工作分析人员本身知识与技能的局限，使工作实践法运用范围很窄；2）不适用于在现代化大生产条件下，对操作的技术难度，工作频率，质量要求高及有危险性的职务。

以上就是工作分析的方法有哪些的全部内容。

❷ 问题分析与决策有哪些方法

问题分析与决策有哪些方法

问题分析与决策有哪些方法，有很多时候遇到麻烦我们很难解决甚至解决不了，这是因为没有使用一些专业的系统的问题分析方法，下面大家就跟随我一起来看看问题分析与决策有哪些方法的相关知识吧，希望对大家能有所帮助。

问题分析与决策有哪些方法1

问题分析与决策技巧都有哪些方法

决策分析常用方法

对于不同的情况有不同的决策方法。

①确定性情况：每一个方案引起一个、而且只有一个结局。当方案个数较少时可以用穷举法，当方案个数较多时可以用一般最优化方法。

②随机性情况：也称风险性情况，即由一个方案可能引起几个结局中的一个，但各种结局以一定的概丛亏历率发生。通常在能用某种估算概率的方法时，就可使用随机性决策，例如决策树的方法。

③不确定性情况:一个方案可能引起几个结局中的某一个结局,但各种结局的发生概率未知。这时可使用不确定型决策，例如拉普拉斯准则、乐观准则、悲观准则、遗憾准则等来取舍方案。

④多目标情况：由一个方案同时引起多个结局，它们空肢分别属于不同属性或所追求的不同目标。这时一般采用多目标决策方法。例如化多为少的方法、分层序列法、直接找所有非劣解的方法等。

⑤多人决策情况：在同一个方案内有多个决策者，他们的利益不同，对方案结局的评价也不同。这时采用对策论、冲突分析、群决策等方法。

除上述各种方法外，还有对结局评价等有模糊性时采用的模糊决策方法和决策分析阶段序贯进行时所采用的序贯决策方法等。

不同决策分析的区别

风险型情况下的决策分析。这类决策问题与确定型决策只在第一点特征上有所区别：

风险型情况下，未来可能状态不只一种，究竟出现哪种状态，不能事先肯定，只知道各种状态出现的可能性大小(如概率、频率、比例或权等)。常用的风险型决策分析技术有期望值法和决策树法。

期望值法是根据各可行方案在各自然状态下收益值的概率平均值的大小，决定各方案的取舍。

决策树法有利于决策人员使决策问题形象比，可把各种可以更换的方案、可能出现的状态、可能性大小及产生的后果等，简单地绘制在一张图上，以便计算、研究与分析，同时还可以随时补充和不确定型情况下的决策分析。

如果不只有一个状态，各状态出现的可能性的大小又不确知，便称为不确定型决策。常用的'决策分析方法渗搜有：

a．乐观准则。比较乐观的决策者愿意争取一切机会获得最好结果。决策步骤是从每个方案中选一个最大收益值，再从这些最大收益值中选一个最大值，该最大值对应的方案便是入选方案。

b、悲观准则。比较悲观的决策者总是小心谨慎，从最坏结果着想。决策步骤是先从各方案中选一个最小收益值，再从这些最小收益值中选出一个最大收益值，其对应方案便是最优方案。这是在各种最不利的情况下又从中找出一个最有利的方案，

c、等可能性准则。决策者对于状态信息毫无所知，所以对它们一视同仁，即认为它们出现的可能性大小相等。于是这样就可按风险型情况下的方法进行决策。

问题分析与决策有哪些方法2

问题分析的方法

一、 层别法

层别法是生产管理中最基础的知识，也是最基本的概念。层别法就是按照不同的需要把多种多样的资料分成不同的类别加以统计，使之方便以后的分析。

某公司某个月员工请假率偏高，达到10%，应用层别法统计:这家公司的营业科50人，缺勤4人，缺勤率8%；财务科25人，缺勤2人，缺勤率8%；总务科25人，缺勤2人，缺勤率8%；技术科40人，缺勤5人，缺勤率12.5%；品管科50人，缺勤6人，缺勤率12%；生产科200人，缺勤20人，缺勤率10%。

每一个科室都有人缺勤：营业科缺勤4人，财务科缺勤2人，总务科2人，技术科5人，品管科6人，生产科20人，也就是说该月份整个公司有39人缺勤。公司的总人数是390人，所以总缺勤率是10%，这是由第一个层别法算出来的。在第二个层别上，营业科总人数50人，有4人缺勤，缺勤率8%，但在整个公司里面占的比例是10%，财务科占5%，总务科也占5%，技术科13%，品管科16%，生产科51%，加起来就是100%。

由上可以得出

(1) 这家公司缺勤率为10%。

(2) 每个部门的缺勤率。

(3) 每个部门缺勤人数在整个公司里所占的比例。

二、柏拉图法

按照缺勤人数所占的比例顺位，生产科第一位，品管科第二位，技术科第三位，营业科第四，第五是财务科和总务科。用柏拉图法可以计算出哪个部门出现的问题比例值最大。

三、5W2H法

分析问题不只让你跳出日常管理的漩涡，还可以让你的工作更具挑战性，可以累积更多的经验。5W2H法是一种通用的分析手法，它的具体内容是：

_WHY，为何。为何有必要？可以省吗？为何如此做？可以简化吗？有其他的方法代替吗？这些都是原因的问题。

_WHAT，何事。做些什么？要准备什么？什么事会造成障碍？这些都是对象的问题。

_WHERE，何处。在何处进行最好？配合的工作在何处最好？这些都是地点的问题。

_WHEN，何时。何时开始？何时完成？这些都是时间的问题。

_WHO，何人。由谁去做，一个人做或是一个团体？由谁来配合？由谁来控制？这些都是人员的问题。

_HOW，如何。如何做，如何准备工作。这是方法的问题。

_HOW MUCH，多少成本。这是成本的问题。

四、鱼骨图法

鱼骨图，又称为要因分析图，就是将造成某项结果的众多原因以系统的方式图解，因其图形像鱼骨，所以称为鱼骨图。首先提出这个概念的是日本着名的品管权威石川西博士，所以鱼骨图又称为石川图。鱼骨图可以用在管理及工程改善的各个阶段，特别是在处理问题的初期，这种图形在近代管理及工程上应用很广，效果也很好，是一种既简单又实用的管理工具。

编制鱼骨图有如下四个程序：

第一程序：确定要探讨的特性

第二程序：找出大方向的原因

在下面的鱼骨图上可以看出，中轴线以上分出两个叉，中轴线以下分出两个叉，就好象鱼骨头。从这些分叉里可以找出大方向的原因，大方向的原因通常用四个M表示：

① 第一个原因叫做Material，材料。

② 第二个原因叫做Machine，机器。

③ 第三个原因叫做Man，人员。

④ 第四个原因叫做Method，方法。

第三程序：找出大原因形成的小原因

前面提到大原因有材料、机器、人、方法。如果是材料问题，那么是主件的问题还是配件的问题？如果是机器问题，那么是组装机的问题还是分装机的问题？是机器主件的问题还是机器零附件的问题？如果是人的问题，是因为人身体不好？还是因为他是新进员工？或是从别的部门刚刚调进来？最后就是方法的问题，如是新手可能就是因为方法不当，所以才会产生不良的结果。这些都是运用鱼骨图法来分析小原因。

第四程序：逐步过滤 圈出原因

鱼骨图集科学方法及专业经验于一体，使用这种方法需要配合相关的专业人员，才能达到目的。如果是机械问题，就必须找专业的技术人员来解决，是人的问题就是主管的教导问题、培训问题。用鱼骨图法进行分析，问题就可以迎刃而解。

作为现代的管理者，需要具备科学的改善技巧，才能够成为一个愉快的生产管理者。当然，改善工作仅仅依靠经验是无法跟上时代的，必须运用先进的改善方法。

上述的改善技法不仅仅用于生产业，很多先进国家的服务业、金融业也在用这些方法进行改善，均获得了良好的效果。一个优秀的生产主管，首先要树立改善的意识，现有的作业改善方法绝对不是最好的，也就是说每件工作均有它的改善空间。针对特定的项目进行专案改善，应该留存完整的记录，制成作业改善报告书。

❸ 现在有什么比较好的资金分析思路和方法

觉得上面这位网友的回答挺详细的，我之前试用过IBM公司的I2与智器云公司的火眼金睛，觉得可视化效果都挺好，各有优势长处，但觉得还是火眼金睛使用的更顺手一些，因为有一次导入了200多万条的数据，在I2中卡的不行不行的，但是火眼金睛比较顺畅，后来分析着也比较顺手。
对于资金的分析思路，在这里想要表达一下我的拙见：
其实觉得对于不同的数据有不同的资金分析方法：
1、对于一般的资金流水数据，以前是直接导入到试用版的火眼中进行分析的，能够通过它里面的一个“列表分析”功能，查找到很多大额资金沉淀账户，觉得这个功能很好用，然后接着可以根据调的银行交易流水后面的备注，查看这些账号的性质，有的是投资人、借款人、公司员工的账号等等。
2、对于一些反洗钱数据，有的是可以找到涉案公司或涉案人员购买车产、房产、基金理财等信息的，主要是根据后面的交易备注查看。
3、对于三方数据，比方上海宝付、上海富友、广州银联、京东网银在线等，其实这里面很多都是涉及到平台的投资人、借款人的，具体是投资人还是借款人，就需要根据这些人与平台交易的时间和金额进行判断，另外也可能涉及到公司员工和其他人员等。
4、对于获取的公司的数据库数据，有时数据量较小，可以使用excel统计分析一些内容，但是如果数据量较大，用excel打不开，这时就推荐大家使用Navicat打开，Navicat还是蛮好用的，且处理数据的速度较快；另外对于一些数据库中表的列数较多的数据，有时使用Navicat导入可能会出现错误，这时就建议大家先把数据导入python，可以先删除一些无用的列，之后可以用Navicat处理也可以用python处理。

另外我说一下软件的情况，其实有时候调取了大量的资金流水，如果只是用excel分析、查看，是很费时费力的，但是如果有专门分析资金的软件那就比较容易分析了，我之前试用过智器云的火眼金睛(当时是在内网下载的)，觉得分析的效果不错，不管是从数据量上还是可视化效果展示上，觉得性能都还可以，所以觉得有这方面需求的推荐大家试用一下。以上就是我的拙见，欢迎探讨交流。

❹ 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.

❺ 分析问题的方法都有那些

SWOT分析法

它是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析，机会和威胁是对于外部环境的分析。这个模型可以用于多种方面，任何和商品，贸易，竞争有关系的都适用，而人也是一种商品。这个模型可以帮助你理清现状。

❻ 如何分析一篇meta分析的写作技巧

1.首先要明白什么是meta分析，以及自己写meta的目的是什么。
meta分析中文叫荟萃分析，是利用统计学方法对现有的研究资料进行分析的一种方法。举个简单的例子，如术前血糖控制与手术并发症的关系，假设现有RCT 12个，每篇文章的结果不尽相同，你通过量化分析等到的就是一个样本量更大、理论上更为可靠的结论。当然，这个分析绝对不是死板的，比如你分析的时候可以从手术种类、原先血糖范围、控制后血糖分为、并发症种类进一步分析，这样得到的结果是单篇研究所不具有的。
明白了什么是meta，于是大家都发现，这是一种不用“做实验”的写作方式，并且主题源源不断，于是有人把他当成了一种发文章的手段，据说上海某神人曾今一年发过100多分文章，其中不少都是meta。但是话说回来，无论你目的是什么，如果没有对自己的meta分析进行严格的质量控制，或是为了发文章而发文章，没有很好的想法，是很难写出一篇较好的meta分析的。所以，我更主张那些有想法（无论会不会写meta，哪怕是什么都不会写也没关系）去写有意义的meta分析，而不建议那些meta分析熟手、能手大量刷这类文章，这类文章，写一两篇便已足够。
2.idea永远都是meta分析的灵魂，选题是最重要的！
我想，所有准备写meta分析的同学有这样的困惑：为什么我想写的话题都有人发了，而自己找的一些都很难写，或者干脆文章不够？这其实是有多方面原因的，一是meta分析作为一种近几年稳步发展的分析方法，目前已经有很多人写了，所以重要的主题、又有很多RCT的基本都被写了，二是现在不少医学生文献检索能力还没有达到熟练的等级，一个同样的话题，一个人只能搜到三四篇，而有些人可能可以搜到十几篇。但是以上两个都还是次要的，主要的还是对自己学科和领域缺乏持续性的关注，想突击出一个好想法是很难的；而且对自己的领域学习不够深入，就算是有好想法，往往思考到一半就放弃了。
我的第一篇也是目前唯一发表的meta其实是自己事先略有关注的，并且发表的还是骨科的Top杂志，而其他一些突击寻找的主题，都被杂志拒稿了。10年开始，当时还在住紫金港，没事逛逛丁香园、JBJSA，了解一些学术动向，但是被两篇新英格兰的文章吸引，就是质疑椎体成形术（PVP）效果的两篇RCTs，后来在Lancet上找到一篇类似的RCT，搜了一下，大概总共有六七篇篇文献，这些文章的结论都是支持PVP的，直到后来11年6月份接触了meta分析，突然想到，以前这么好的话题怎么没有人写meta，我后来查了美国骨外科学会（AAOS）的Guideline，仔细对照了它的参考文献，觉得这是一个很好的争议话题，于是着手搜集资料、写作。因为担心别人抢先，真正的写作修改只花了我两个月时间，但前期搜集资料的时间其实是很长的。11月投稿，今年5月份接受，6月份电子版刊出，期间经历两次修改，peer reviewer的问题非常多，不过态度都还好。刊出以后，令人惊奇的是AAOS则在Research版块首页进行回应 （Headline News 7/27/12 )，坚持Guideline的正确性http://www.aaos.org/research/，虽然是作为反方，但竟然能上美国骨科学会reseach版块的版面还是让我觉得很有成就感。
其实回过头来看，我的第一篇meta能被接受的最主要原因不是写作这些次要的，而是选了一个很好的题，引起主编的兴趣，而选择好题目，对以后引用率的影响也是非常有意义的。
3.如何进行文献搜索？
上面提到了，有个好的想法很重要，那么接下去就是做了，第一步便是搜索。常用的数据库应该在4个以上，其中本人推荐一下四个：Pubmed， Web of science，Embase，Cochrane。其中浙大的同学可能发现Embase学校没买，所以要用别的方法，如淘宝上买或是别校同学代为搜索。合理运用搜索语言或是搜索方法，如布尔逻辑赋、Mesh、Limits等等，增加精度。搜到的文献，就要进行筛选，从标题到摘要到全文，一步步精简。具体搜索文献的方法就不赘述了，有问题的同学可自行翻看当年医学院胡晓君副教授的课件。这里推荐两个好网站
（1）读秀http://www.xiu.com/，IP识别，浙大的同学可直接登录，里面可以留下邮箱，就会有工作人员帮你搜索文献然后发到你邮箱
（2）康健世讯http://kjebm.com/，某附属医院购买的数据库，需要密码（需要可发短信问我哈），不过今年9月份好像会过期
搜索时及时保存搜索结果（如Pubmed可以注册一下，就能保存了）。搜索步骤就要在文章中体现成下表

4.文献质量评估及数据提取。这个部分其实没什么具体可以介绍的，也是最烦人的一点，仔细阅读文章，找到能用的所有数据。学会转化数据，如：直接从图中测量Mean和SD，将四分位数据转化为Mean+SD，只有Mean的时候如何估计SD等等。实在不行，可以联系原作者，有礼貌地索要数据。事先做好表格，数据往里填，一个格子只用一个数据，等到你把他往分析软件里面搬的时候，就发现有多方变了。文献的质量评价方面，阅读别人的文章，学习别人的评价方式对自己引入的研究进行质量评价，还有别忘了引入文献的基本信息也是要写进去的。文献的质量评价是很重要的，决定了meta的可可信程度，对于低质量的文献，甚至可以在分析中直接删除。

我采用的是腰背部手术文献的质量分析表，由十二项组成（具体的见图，不翻译了），每一项质量评价如果该研究有做到就打Y，得一分，累计下来，按从高到低划分质量档次。
5.数据分析
数据分析是meta分析的重点。目前常用的软件不多，推荐Stata和RevMan。RevMan比较好上手，图片比较好看，而且是Cochrane出品的，被各类杂志认可，缺点是缺少某些复杂的功能。下面以Revman为例：

数据栏采用“傻瓜式”输入法

上面是输出结果（已经被我PS成比较好看的了）。具体操作不想赘述，详见

但是有几点需要说明：
（1）异质性：可以用I2来评价，异质性的意思是不同研究间差异太大。如果异质性太大，分析结果就会不可信，解决方法有回归分析和亚组分析
（2）随机模型和固定模型：这个很难理解，简单记住：I2大于50%，用随机模型，否则反之。
（3）回归分析：Revman中无法直接实现回归分析，可以使用Stata。如果引入文章数量小于10篇，则不能（或无需）进行回归分析。
（4）亚组分析：根据不同因素分不同亚组，分开进行分析，如是否是随机性研究，从而可以：1.减少异质性；2.发现因素对结果的影响

6.各分析的质量评估
这个和前面的文献质量评估是不一样的，是对你的每一个分析的质量进行评估，常用的标准是GRADE（Google就能查到，还有软件，里面有说明，其实这个软件完全是多余的，不过有了确实方面点）

还有就是漏斗图，这个我想大家都知道，评价发表偏倚的，也是要的，Revman就可以实现，很好用

7.成文与投稿
于是，具备以上一些要素，然后你再写点引言、分析就行了，投稿方面与一般的文章无差别，但有以下几点需注意：
（1）投稿的杂志选择，是否都接受meta分析。投稿的杂志是不是符合你的心理预期，另外可以结合学校/医院特点，如学校订的Top期刊首先考虑。
（2）文章类型的选择。Meta分析在不同杂志被认为是不同类型的文章，一些是Review，也就是综述，而有些则是Article有些是Systemtic review但在ISI中查询可以发现是Article。Article的文章在毕业、晋升等方面与review有很大的不同，所以如果有这个需要的可以用ISI查一下用类型的文章在ISI中显示的类型，因为晋升的话，你就要拿着在学校图书馆开ISI检索证明，所以那个显示什么就是什么。
（3）最后一点，meta分析不像实验性研究，很可能被人抢先而你的努力白费了，所以一定要非常快！切记！