用某分析方法

A. 如何判断哪种仪器分析方法可用于解决某个分析问题

紫外可见分光光度法：1用于定性分析，根据吸收光谱的形状，吸收峰的数目以及最大吸收波长的位置；
2结构分析，推测有机化合物的官能团、同分异构体
红外吸收光谱：1判断异构体
如有不懂，可以追问

B. 分析常用的方法有哪些

工作分析的方法
（一）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。
（二）问卷调查法
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。
（三）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。
（四）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。
（五）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。
（六）能力要求法
指完成任何一项工作的技能都可由更基本的能力加以描述。
（七）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）。

C. 用定量分析方法分析某企业某方面的信息化程度的论文5000字 在线等。谢谢 各位了。 具体

定量分析的，一般人写不了，哈哈

D. 运用公共政策分析方法,对某个实际案例进行较为详细的分析.提交内容字数在1000字

运用公共政策分析案例：加州杏仁营销与农业合作社案例

美国的大杏仁全部产自加州，加州大杏仁占全球大杏仁产量的80％以上，远远超过第二大生产国西班牙和第三大生产国澳大利亚。2008／2009生产年度，美国加州中部谷地总共出产73．26万吨大杏仁，实际种植面积达68万英亩。加州有大约6000个种植大杏仁的家庭农场和100家大杏仁处理商，这100家处理商当年总共销售了63万吨大杏仁，平均价格1．40美元／磅，平均每家大杏仁农场年收入接近32万美元。

在2008年美国前10大特种作物（非粮食作物）出口额榜单上，加州大杏仁以18．97亿美元高举榜首，比第二位葡萄酒（9．63亿美元）和第三位苹果（7．37亿美元）出口额总和还要高出12％。加州大杏仁在中国也是家喻户晓，2008／2009年度，中国进口了4．54万吨加州大杏仁，已经成为列西班牙和德国之后的加州大杏仁全球第三大市场。

在美国国内加州大杏仁在大杏仁消费市场的占有率达到100％。在美国国内的坚果类消费细分市场上，主要有大杏仁、核桃、榛子、胡桃、开心果和其他坚果（主要包括巴西栗、澳洲坚果、松籽、板栗、腰果等），加州大杏仁以58．5％的市场占有率（2008／2009年度）傲视同侪。

美国是农业生产效率非常高的现代化农业国家，以220万农场主，养活了3亿多人口，并且成为世界上最大的农产品出口国。美国也是一个农业高补贴的国家，每年的农业补贴高达190亿美元（正好低于WTO规定的美国农业允许补贴上限），但美国的农业补贴90％大都给了20种农作物中的5大主要作物：小麦、大豆、玉米、大麦、棉花。

对属于特种作物（非粮食作物）的加州杏仁，美国政府并没有给予直接补贴。而且加州大杏仁属于劳动密集型作物，按照传统的农业比较优势理论，这应该是发展中国家（如巴西、中国、印度等）拥有优势的产品（因为土地和劳动力价格低很多），似乎美国不应该在大杏仁这种产品上也有如此超强的全球市场领导地位。

要解释加州大杏仁的成功，就必须要回顾加州杏仁商会（Almond Board of California，ABC）和蓝钻种植者合作社的成长历史。加州杏仁商会是一个非常成功的美国农业合作社联社，也是一大批类似的美国农业合作社联社，新奇士橙合作社、优鲜沛蔓越莓合作社等，中的杰出代表。解剖加州杏仁商会的案例，对发展中国自己的农业合作社联社有着重大的借鉴意义。

加州杏仁商会的管理和运营：

商会的经费来自于各成员处理商按每年杏仁销售额比例缴纳的会费，会费征收比例为处理商年销售额的2％（其中0．8％为商会运营费用和研究费用，1．2％为市场营销费用和消费者教育费用）。

2009／2010年度加州杏仁商会征收的会费加上美国农业部海外市场推进计划（MAP）配套款，合计为36．69百万美元。商会章程中明确规定了成员处理商必须如期按销售额缴纳会费，如果不交或延期缴纳，就会面临罚款。

会费缴纳和征收体制非常关键，这是保障商会正常运转和持续不断地开展市场营销、稳定和扩大加州杏仁在北美和全球市场的消费和市场占有率的最关键之处。随着加州杏仁市场的不断扩大，每年的会费也在不断增加，有了稳定的经费征收机制和经费来源，商会就可以制定长期的市场营销和产业发展战略，分步骤地有序推进。

为此2009年商会专门开设了一年制的“杏仁产业领导力培训”课程，由商会董事长、董事、CEO、市场营销总监、美国农业部官员、各专门委员会的委员和专家亲自授课或担当导师，学员毕业后会加入商会的各个专门委员会或参加董事会。经过严格选拔，目前有14名青年才俊正在接受培训。

在加州杏仁商会2009年度报告中赫然写着：“我们产品的核心是特色，我们通过创新来驱动价值提升”。主要体现在三个方面：创新型研究、创新型产品应用、创新型消费者教育。

确实如此，作为坚果大家族成百上千个成员之一，加州大杏仁能够脱颖而出，主要是依靠堪称完美的产品定位和“三个创新”。其实加州种植的大杏仁树品种也多达30多种，每种美国大杏仁的核壳硬度、核仁形状，色泽与表面特征都各不相同，在味道和口感上也存在微妙差异。

加州杏仁一般分为四大类：极品（Nonpareil）、卡米尔（Carmel）、米逊类（Mission Type）以及加利福尼亚类（California Type）。其中种植面积最大的是极品，产量是第二位卡米尔的3倍，占据绝对主导地位。但这么多种大杏仁，如果各自为战，每个杏仁种植区域、每个合作社、甚至每家农场都宣传自己的“特色产品”，仿效日本搞“一村一品”模式，那将是多么混乱的局面。

E. 采用职能工作分析方法对某项工作进行分析的主要步骤包括哪些

工作分析主要包括两方面的内容：一、工作描述 工作描述就是确定工作的具体特征。它包括以下几个方面的内容： 1、工作名称。2、工作活动和程序。3、工作条件和物理环境。4、社会环境。5、职业条件。二、工作要求 工作要求说明了从事某项工作的人

F. 运用公共政策分析方法，对某个实际案例进行较为详细分析

城市化过程中失地农民的权益损失及其保障。失地农民的产生和现状：城市化必定向农民征地，因而导致失地农民产生。随着我国经济市场化改革的深入，工业化、城市化进程加快，大批农民的田地被征占。

据国土资源部统计，1987～2000年，全国非农建设占用耕地226.44万公顷（3395万亩），其中通过行政手段征地160万公顷（2400万亩）。

这些仅是依法审批的征用数，尚没有把那些违法侵占、突破指标和一些乡村私下卖地包括在内。据统计，违法占地占合法征地的比例一般为20～30％，有的地方甚至高达80％。

这意味着1987～2000年实际征占耕地数为4000万亩以上，按人均占有耕地0.8亩计算，那么建设占用耕地导致失地农民有5000万之多。

(6)用某分析方法扩展阅读

公共政策的特征：

1、价值相关性。与政策的价值相联系的是其利益相关性，多数公共政策都涉及到对以利益为核心的社会价值的分配。

2、合法性。政策的合法性应该通过法定程序获得，这种法定程序可以通过立法机关通过，或者经过得到立法机关明确授权的有关部门的认容可。

3、权威性。公共政策的权威性与其合法性紧密相关，而权威性又与强制力相联系。

G. 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。

H. 分析方法有哪些

1、系统分析法：市场是一个多要素、多层次组合的系统，既有营销要素的结合，又有营销过程的联系，还有营销环境的影响。运用系统分析的方法进行市场分析，可以使研究者从企业整体上考虑营业经营发展战略，用联系的、全面的和发展的观点来研究市场的各种现象，既看到供的方面，又看到求的方面，并预见到他们的发展趋势，从而做出正确的营销决策。

2、比较分析法：比较分析法是把两个或两类事物的市场资料相比较，从而确定它们之间相同点和不同点的逻辑方法。对一个事物是不能孤立地去认识的，只有把它与其他事物联系起来加以考察，通过比较分析，才能在众多的属性中找出本质的属性。

3、结构分析法：在市场分析中，通过市场调查资料，分析某现象的结构及其各组成部分的功能，进而认识这一现象本质的方法，称为结构分析法。市场分析的方法是这样子的，可以供你参考。

I. 常用统计分析方法有哪些

1、对比分析法

对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。

根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。

最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。