Ⅰ 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。
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Ⅲ 数据分析师常用的数据分析思路
01 细分分析
细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。
细分分析法可以大致分为两类，一类是逐步分析，如：来北京市的访客可分为朝阳和海淀等区;另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
02 对比分析
对比分析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
03 漏斗分析
转化漏斗分析是数据分析师进行业务分析的基本模型，我们最经常见的就是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
04 同期群分析
同期群(cohort)分析在数据分析运营领域相当重要，尤其是互联网运营，特别需要仔细观察留存的情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
05 聚类分析
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法;页面聚类则主要是相似，相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道，关键词等。
06 AB测试
增长黑客的一个主要思想之一，是千万不要做一个大又全的东西，相反是需要不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢?主要方法就是AB测试。
07 埋点分析
只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。
通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。
08 来源分析
流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。
传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。
09 用户分析
众所周知，用户分析是互联网运营的核心环节，通常用到的分析方法有：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标。
10 表单分析
表单分析中的填写表单，这个环节是每个平台与用户交互的必有环节，一份完美的表单设计，对客户转化率的提升有至关重要的作用。
用户进入表单页面，这时候就已经产生了微漏斗，从进入的总共的人数到最后完成，并且成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。
有关数据分析师常用的数据分析思路的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对互联网大数据有着浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于大数据、数据分析师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
Ⅳ 常用数据分析处理方法有哪些
1、漏斗分析法
漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。
2、留存分析法
留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。
3、分组分析法
分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志(指标)，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
4、矩阵分析法
矩阵分析法是指根据事物(如产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。
Ⅳ 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。
Ⅵ 常用分析方法
10.3.1.1 定性分析
在X射线荧光光谱定性分析中，利用分光晶体对样品发出X射线荧光进行分光，根据布拉格方程，波长为λ的X射线荧光入射到晶面间距为d的晶体上，只有入射角θ满足方程式的情况下，才能引起干涉。也就是说，测量角度θ，就可得知λ，由莫斯莱公式即可确定被测元素。
X射线光谱定性分析包括试样的X射线光谱的记录和峰的识别。把试样放入X射线光谱仪的样品室，受初级X射线照射，发出次级X射线，其中含有试样各组成元素的特征线。次级线束经准直后，进行扫描，最后记录的是强度随θ角的变化曲线，实际上就是X射线光谱。再解析谱图中的谱线以获知样品中含有的元素。目前绝大部分元素的特征X射线均已准确测出，新型X射线荧光光谱仪已将所有谱线输入电脑储存，扫描后的谱图可通过应用软件直接匹配谱线。
X射线荧光的光谱单纯，但也有一些干扰现象，因此在分析谱图过程中应遵守以下的X射线特点:
1)每种元素的一系列波长确定的谱线，其强度比是确定的，如Mo的K系特征谱线Kα1、Kα2、Kβ1、Kβ2、Kβ3，它们的强度比是100∶50∶14∶5∶7。
2)不同元素的同名谱线，其波长随原子序数的增大而减小，这是由于电子与原子核之间的距离缩短，电子结合得更牢固所致。
3)判断一个未知元素的存在最好用几条谱线，如Kα、Kβ，以肯定元素的存在。
4)应从峰的相对强度来判断谱线的干扰情况。若某一强峰是Cu(Kα)，则Cu(Kβ)的强度应是Kα的1/5，当Cu(Kβ)的强度很弱，不符合上述关系时，可能有其他谱线重叠在Cu(Kα)上。
10.3.1.2 半定量分析
随着科学技术的不断发展，层出不穷的新材料亦需要进行成分分析，传统的湿化学方法既费时又费力，而且有关工业废弃物中有害元素的立法，增加了对快速半定量分析的方法需求。有些情况下，需要对样品进行非破坏分析的要求，当没有合适的标准样品可用时，半定量分析结果又可以满足要求时，则无需再做进一步的精密定量分析。所以，X射线荧光的半定量分析方法逐渐发展起来。
定性分析和半定量分析不需要标准样品，可以进行非破坏分析。半定量分析的准确度与样品本身有关，如样品的均匀性、块状样品表面是否光滑平整、粉末样品的颗粒度等，不同元素半定量分析的准确度可能不同。同一元素在不同样品中，半定量分析的准确度也可能不同。
大部分主量元素的半定量分析结果相对不确定度可以达到10%(95%置信水平)以下，某些情况下甚至接近定量分析的准确度，完全可以满足精度要求不高的测试任务。
半定量分析适用于以下几种情况：对准确度要求不是很高；要求分析速度特别快(30min以内可以出结果)；缺少合适的标准样品；非破坏性分析等。
10.3.1.3 定量分析
X射线荧光光谱定量分析是一种相对分析技术，要有一套已知含量的标准试料系列(经化学分析过的或人工合成的)，通过测量标准试料系列和未知试料的X射线强度并加以比较进行定量分析，主要有以下几种方法。
(1)标准曲线法
测量一套(一般不少于5个)与分析试料相类似的标准试料，将标准试料中分析元素的含量与X射线强度的关系绘制校准曲线，用以求得未知试料中分析元素的含量。应用本法时要注意共存元素的影响，必要时选用适当数学模型求得影响系数并加以校正。
(2)内标法
对于添加某一成分后易于混合均匀的样品，如溶液，可采用内标法，即把一定量的内标元素加入到分析元素含量已知的试料中作为标准试料，测量标准试料中分析元素与内标元素的X射线强度比，用该强度比相对分析元素含量绘制校准曲线。分析试料中也加入同一种内标物质和同样的量，按同样方法求得X射线强度比，从校准曲线求得含量。内标法适合含量高于10%的元素的测定，应注意不要因加入内标元素而对分析线产生选择吸收、选择激发或重叠干扰。适当的基体元素谱线和散射线也可作为内标线。
(3)标准加入法
标准加入法也称增量法，即在试料中加入一定量的分析元素，根据X射线强度的变化而求得试料中分析元素的含量。使用这种方法要求分析元素含量与相应的X射线强度呈线性关系，且增量值不应少于两个，该法适用于含量小于10%的元素的测定。
为了获得准确的定量分析结果，应注意以下几点：使用含量数据可靠或经过验证的标准试料；标准试料与分析试料的组成尽可能一致，制样方法也应完全相同；为了消除共存元素的影响，要选择正确的校正方法；分析元素含量不要超出标准试料所限定的范围；仪器的漂移会导致校准曲线的位移，应在日常分析开始前先用标准化试料对仪器进行校正。