传统分析方法

㈠ 传统财务分析方法是啥

从基本方法看,传统财务报告分析典型的基本方法是以下三类方法:结构分析、趋势分析和比率分析。其中,比率分析最为常用,是指采用财务比率指标对企业的经营管理各个方面进行评价。传统分析中也注意结合各种基本分析方法,以获取更具动态和预测价值的分析结果,如结合结构分析与趋势分析,或者结合趋势分析与比率分析。随着会计环境的变化,传统分析方法与环境的冲突也在加剧,这便促使分析方法不断改进,主要体现在对原有分析方法分析内容的扩充、方法的改进和新分析方法的运用上。传统分析方法的分析内容是传统的财务报告披露,后者范围的扩展自然而然要拓展前者的空间,现金流量分析的引进和研究便是这一拓展过程的典型产物。另外,传统分析方法所运用的比率指标在被广泛接受的同时,也引起了理论界和实际运用者的研究兴趣,通过改进指标得到更合理有用的分析结果也是对传统分析的促进;此外,除了上述分析方法,专业人士也通过运用高等数学创新的分析方法。

㈡ 什么是数据挖掘数据挖掘与传统分析方法有什么区别

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
是一个用数据发现问题、解决问题的学科。
通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。
我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：
基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。
非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某着名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。
隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。
新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器

㈢ 仪器分析和传统分析方法相比有哪些优缺点

【】仪器分析的优点的是用量少、分析速度快，可以做微量分析。
【】仪器分析的缺点的是仪器价格昂贵，不易推广，常量分析准确度低。

㈣ 传统的财务报表分析方法

“传统财务报表分析方法是比较分析法和因素分析法。比较分析法是通过比较不同的数据，发现规律性的东西并找出预备比较对象差别的一种分析法。因素分析法是依据分析指标与其影响因素的关系，从数量上确定各因素对分析指标影响方向和影响程度的一种分析方法。”

㈤ 简述数据挖掘和传统分析方法的区别

数据挖掘和传统分析方法最大的区别在于对计算机编程能力的要求。
作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。
而数据挖掘则需要有编程基础。一是目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；二是在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。在对行业的理解的能力数据分析师对于所从事的行业要有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。专业知识面的要求数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。

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㈥ 传统研究方法的不完善之处

已经有许多研究者认识到研究高氟地下水的形成机理要从水文地球化学的角度出发，而且已经做了相当的工作，形成了一些研究方法，并取得了一些成果，最为常见的研究手段有三种。

1.土柱淋滤实验

曾溅辉、杨军耀等人将研究区非饱和带土体剖面按一定比例缩小成一定直径的土柱，然后分层装入有机玻璃圆柱体内并压实，最下部为含水细砂。一般采用与大气降水化学成分相似、pH值相近的蒸馏水代替大气降水作为渗滤液。最后对得到的淋滤液进行K⁺、Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、Cl^-、

、

、F^-和pH等测试，然后对其进行分析。通过实验，曾溅辉认为大气降水渗入的主要过程表现为氟和化学组分从非饱和带土体向水中转移的过程。非饱和带土体是浅层地下水重要的供氟源，对浅层地下水的迁移富集具有重要影响。杨军耀认为非饱和带氟的迁移是以水-土间的相间迁移为主，由水动力作用引起的垂向位移相对较弱。

2.地下水样的化学分析

在研究氟的过程中，研究者无一例外都对地下水样品的化学指标进行了测定，测出了样品中所含的一些主要离子以及矿化度、pH等。然后通常的做法是，分析F^-与各种离子之间或者与某些离子的比值的相关关系，得出它们之间的相关系数、回归方程以及相关关系图。比较具代表性的结论有：金琼等对甘肃河西走廊地区氟的环境特征研究表明，氟的富集与贫化与水化学特征关系密切，一般低

的贫钙碱性水环境有利于氟的溶解与富集；刘瑞平等对关中大荔地区水氟的地球化学规律进行了研究，水化学组分中的Na⁺、Cl^-、

、pH与氟呈正相关，而Ca²⁺则抑制水中氟的增加；曾溅辉等人对河北邢台平原研究认为氟的保存条件取决于浅层地下水的化学成分特征，其中高氟地下水多形成于有利于氟富集和迁移的Na⁺、Ca²⁺、

、

为主的水化学类型中，氟与Ca²⁺的毫克当量百分数相关系数为-0.458～-0.749，（Na⁺+Mg²⁺）/Ca²⁺与氟呈正相关；丁丹等以淮北平原浅层水中的氟离子为研究对象，运用统计分析的方法研究氟离子的赋存化学环境，结果表明氟离子浓度随地下水中pH增大而增大，但是与K⁺+Na⁺浓度、Ca²⁺浓度、Mg²⁺浓度之间并无明显的相关性；郭天辉对宁夏灵武面子山山前地下水中氟的水文地球化学特征进行研究，认为地下水中的氟含量与水化学类型关系不明显，与pH及钠钙比呈正相关；王根绪等对西北干旱区氟的环境特征进行了研究，结果表明氟离子在碱性环境中容易聚集，且与矿化度呈近似正相关关系，但不反映确定的正比关系，同时认为氟离子的赋存环境与硬度、Ca²⁺、Na⁺等也有关。

3.地下水化学模拟

以化学平衡为理论基础进行地下水的地球化学模拟，通常利用质量守恒方程，依据热力学模型和水化学分析资料，确定地下水中各组分存在形式的浓度以及水相环境汇总矿物的溶解或沉淀趋势。更深一步的有利用质量平衡反应模型解释地下水水质变化规律，研究地下水的混合问题及预测水化学的演变。

这些研究方法对我们研究高氟地下水的形成机理有一定参考意义，但是这些方法在理论上还有一定的不足。

第一，它基于的是化学平衡，是一种平衡态。平衡态是指在没有外界影响的条件下，系统的诸性质不随时间改变的状态。因此，化学平衡是孤立系统的结论。它的规律都是用化学反应方程式来表征其形成过程，用化学分子式来表述形成的产物，而这些产物本身是化学平衡的结果，就是终态。这种平衡态确实反映了某一个点可能的趋势，但不是它的本质。然而，对于地下水系统这一开放系统，面对的各个地方都不是最终态，都不是静止不变的平衡态的产物。在地下水的运动过程中，它不断接受补给以及向外界排泄，另外各个地方的pH值、温度以及所处含水层开放条件在不同深浅及不同的部位都不一样，任何一点参加的反应物有上下游之间的关系，即这个开放系统既有输入也有输出。它是一直趋向于这种终态但永远达不到的动态过程，它表示当地自然条件多年形成的稳定动态变化过程，但它不是平衡态。在什么位置形成什么物质，它取决于各种组分、各种物理化学条件，也就是说有多种要素随机变化共同作用的结果。

第二，在各种实验过程中，反应物的浓度、数量、反应时的温度以及反应生成物都已知，而且实验中的化学反应体系一般物理相态比较单一，反应元素种类较少。但是化学反应体系作为一个开放系统，在化学上属于多元多相体系。我们还没有办法区分哪些是物理过程还是化学过程。于是我们对于地下水本身的各种组分的分析，它们的数量，形成的组合状态，氟呈简单离子还是配合物形式存在都还没办法识别。

第三，地下水中各相之间存在物质交换，并且在其运移过程中有物质的输入或输出，因此水样中的组分含量并不能代表高维的多元多相化学体系的全部生成物，因而难以提供完整的反应信息，从而导致了研究结果的不确定性和主观臆断性。

㈦ 传统工作分析方法

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㈧ 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）。

㈨ 传统的财务报告分析方法是什么

杜邦分析法是传统的财务报告分析方法。

杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司赢利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。由于这种分析方法最早由美国杜邦公司使用，故名杜邦分析法。
杜邦分析法中的几种主要的财务指标关系为：
净资产收益率=资产净利率(净利润/总资产)×权益乘数 (总资产/总权益资本)
而：资产净利率(净利润/总资产)=销售净利率(净利润/总收入)×资产周转率（总收入/总资产)
即：净资产收益率=销售净利率(NPM)×资产周转率(AU,资产利用率)×权益乘数(EM)
在杜邦体系中，包括以下几种主要的指标关系：
（1）净资产收益率是整个分析系统的起点和核心。该指标的高低反映了投资者的净资产获利能力的大小。净资产收益率是由销售报酬率，总资产周转率和权益乘数决定的。
（2）权益系数表明了企业的负债程度。该指标越大，企业的负债程度越高，它是资产权益率的倒数。
（3）总资产收益率是销售利润率和总资产周转率的乘积，是企业销售成果和资产运营的综合反映，要提高总资产收益率，必须增加销售收入，降低资金占用额。
（4）总资产周转率反映企业资产实现销售收入的综合能力。分析时，必须综合销售收入分析企业资产结构是否合理，即流动资产和长期资产的结构比率关系。同时还要分析流动资产周转率、存货周转率、应收账款周转率等有关资产使用效率指标，找出总资产周转率高低变化的确切原因。

㈩ 传统需求分析方法包括哪些主要特点是什么

传统需求分析方法：结构化分析方法。

主要特点：结构化的分析方法是传统的分析法，它的好处是在需求阶段可以不需要精确地定义系统，只需要根据业务框架确定系统的功能范围，以及每个功能的处理逻辑和业务规则，功能需求规格书等。

因为不需要精确描述，因此描述系统的方式比较灵活多样，可以采用图表、示例图、文字等等方式来描述系统。在系统开发以前，一般还可以采用更为直观的原型系统方式和最终用户进行交流和确认，因此对业务需求的要求会低一些，业务需求阶段的周期相对容易控制。

通过业务全景图，最终用户也能了解系统的功能；通过功能活动图和业务规则的描述，也可以相对精确地描述业务系统；因为没有严格的标记语言，可以采用适当的篇幅描述适当的系统。

当然，这种方法的缺点也是明显的，分析人员和业务人员之间可能缺乏共同语言，机器不能识别业务需求书，在设计阶段还需要继续和用户确认一部分功能。

需求分析原则

为了促进软件研发工作的规范化、科学化，软件领域提出了许多软件开发与说明的方法，如结构化方法、原型化法、面向对象方法等。这些方法有的很相似。在实际需求分析工作中．每一种需求分析方法都有独特的思路和表示法，基本都适用下面的需求分析的基本原则。

1、侧重表达理解问题的数据域和功能域。对新系统程序处理的数据，其数据域包括数据流、数据内容和数据结构。而功能域则反映它们关系的控制处理信息。

2、需求问题应分解细化，建立问题层次结构。可将复杂问题按具体功能、性能等分解并逐层细化、逐一分析。

3、建立分析模型。模型包括各种图表，是对研究对象特征的一种重要表达形式。通过逻辑视图可给出目标功能和信息处理间关系，而非实现细节。由系统运行及处理环境确定物理视图，通过它确定处理功能和数据结构的实际表现形式。