绍的主要方法有六种，分别为：1、对比分析法：将A公司和B公司进行对比、2、外部因素评价模型（EFE）分析、3、内部因素评价模型（IFE）分析、4、swot 分析方法、5、三种竞争力分析方法、6、五种力量模型分析。对比分析法是最常用，简单的方法，将一个管理混乱、运营机制有问题的公司和一个管理有序、运营良好的公司进行对比，观察他们在组织结构上、资源配臵上有什么不同，就可以看出明显的差别。在将这些差别和既定的管理理论相对照，便能发掘出这些差异背后所蕴含的管理学实质。企业管理中经常进行案例分析，将A和B公司进行对比，发现一些不同。各种现象的对比是千差万别的，最重要的是透过现象分析背后的管理学实质。所以说，只有表面现象的对比是远远不够的，更需要有理论分析。外部因素评价模型（EFE）和内部因素评价模型（IFE）分析来源于战略管理中的环境分析。因为任何事物的发展都要受到周边环境的影响，这里的环境是广义的环境，不仅指外部环境，还指企业内部的环境。通常我们将企业的内部环境称作企业的禀赋，可以看作是企业资源的初始值。公司战略管理的基本控制模式由两大因素决定：外部不可控因素和内部可控因素。其中公司的外部不可控因素主要包括：政府、合作伙伴（如银行、投资商、供应商）、顾客（客户）、公众压力集团（如新闻媒体、消费者协会、宗教团体）、竞争者，除此之外，社会文化、政治、法律、经济、技术和自然等因素都将制约着公司的生存和发展。由此分析，外部不可控因素对公司来说是机会与威胁并存。公司如何趋利避险，在外部因素中发现机会、把握机会、利用机会，洞悉威胁、规避风险，对于公司来说是生死攸关的大事。在瞬息万变的动态市场中，公司是否有快速反应（应变）的能力，是否有迅速适应市场变化的能力，是否有创新变革的能力，决定着公司是否有可持续发展的潜力。公司的内部可控因素主要包括：技术、资金、人力资源和拥有的信息，除此之外，公司文化和公司精神又是公司战略制定和战略发展中不可或缺的重要部分。一个公司制定公司战略必须与公司文化背景相联。内部
几种常用的质量分析方法 1、层别法 2、柏拉图法 3、特性要因图法 4、检查表 具体说明： 1、层别法 层别法是将所要进行的项目利用统计表进行区别，这是运用统计方法作为管理的最基础工具。一般的工厂所做的层别通常为： 操作者：不同班组别机器：不同机器别 原料、零件：不同供给厂家作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所……. 产品：不同产品别不同批别：不同时间生产的产品 员 一二三人 组组组 器 机 料 材 法 方
2、柏拉图法 柏拉图是美国品管大师朱兰博士（Joseph Juran）运用意大利经济学家柏拉图(Pareto)的统计图加以延伸所创造出来的。柏拉图分析步骤： （1）要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。 （2）纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示。 （3）决定搜集资料的时间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期间尽可能定期。 （4）各项目依照合计的大小顺序自左向右排列在横轴上。 （5）绘上柱状图 （6）连接累积曲线 示例： 某部门将上个月生产的产品作出统计，总不良数414个，其中不良项目依次为： 层别统计表
N=414 100 400 80 300 47.1％60 200 40 21.7％ 100 15.8％20 10.9％ 4.5％ 破损变形刮痕尺寸超差其他 不良项目 由上图可以看出，该部门上个月产品不良最大的来自破损，占了47.1％，前三项加起来超过80％以上，进行处理应以前三项为重点。
3、特性要因图 特性要因图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式加以图解，用图来表达结果（特性）与原因（要因）之间的关系，因其形状像鱼骨，又称鱼骨图。 特性要因图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的要因明朗化，从而设计步骤解决问题。
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、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、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。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 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股性假设（如总体分布的位罝是否相同，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。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 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。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度1． 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。
12种考核指标量化方法——助力考核扎实落地 1．统计结果量化方法 统计结果量化是指按照任务完成后的状况，直接给出数字化的任务结果，如产量、销售额、次数、频率、利润率等量化指标。 以会计核算工作考核量化指标——“会计核算出错次数”为例 考核事项考核指标评分标准考核频率 会计核算正确，为其他财会工作提供有效依据会计核算 出错次数 差错次数不超过×次，每超出×次，扣×分， 出现×次差错该项得分为0 月度 2．目标达成情况量化方法 目标达成情况量化是指将完成任务后的结果与事先期望目标进行比较，得出可衡量的目标与实际差异结果的方法，量化指标包括计划达成率、目标实现率、落实率等。 以生产计划完成率为例： 考核事项考核指标评分标准考核频率 生产目标产值实现情况生产计划完成率 ，完成率目标值为××%，每低出×个百分点减×分， 完成率低于××%时，该项得分为0 月度/ 季度/ 年度 3．频率量化方法 频率量化方法是指是根据完成任务的频次或行为表现的频次计算出结果的方法，其包括及时性、出错次数、完成次数、周转速度等量化指标。 以报告上交及时性为例： 考核事项考核指标评分标准考核频率 工作报告按时上交情况报告上交及时性 未及时上交次数不超过×次，每超出×次扣×分， 出现×次未及时上交，该项得分为0 季度/ 年度/ 项目 4．余额控制量化方法 余额控制量化是完成任务后余下的额度所代表的工作价值的一种计量方法，如预算余额控制率、应收账款余额控制率。 以预算余额控制率为例： 考核事项考核指标评分标准考核频率 预算执行情况，预算余额控制预算余额控制率 （A） 预算余额不为负数时，该项得分为满分，预算余额为 负数时， 季度/ 年度/ 项目 5．分段赋值量化方法 分段赋值量化是指将不同程度水平的任务达成或行为表现情况进行区间赋值，通过对应区间直接找出考核结果分值的一种计量方法。 以“生产计划完成率”为例： 考核事项考核指标评分标准考核频率 生产目标产值实现情况生产计划完成（1）A≥ %，本项得满分月度/
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类：数据分析评论（0） 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、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、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。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别； B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 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股性假设（如总体分布的位罝是否相同，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 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 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。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、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。 分类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
量化研究与质化研究 一、概念上的区别 1、量化研究：运用心理测量、心理实验、心理调查等方法获得数量化的研究资料，并运用数学、统计等方法对资料进行分析，以获得研究结论的方法。 2、质化研究：运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验等方法获得研究资料，并用非量化的方法，主要是个人的经验，对资料进行分析，以获得研究结论的方法。 二、研究目标：控制预测取向与意义理解取向 1、量化研究：着眼于代表一般性的群体，探求心理与行为的普遍模式和一般规律，从而对行为进行控制和预测。 2、质化研究：着眼于研究特殊的个体，旨在揭示个体独特心理和行为特征，从而描述和解释特定研究情境中人们的经验，理解社会以及人们日常生活的意义。 三、研究对象：客观实在取向和主观唯心取向 1、量化研究：（1）以实证主义作为其哲学基础，强调事物是客观存在于人类之外的、不依赖于人的主观意识而独立存在。（2）客观现象是可以被认识的，人们可以通过经验的方法感知客观世界，把握客观世界的规律。（3）因此，量化研究的对象是一些事实、变量和固定不变的客观事物，研究者通过经验的、数量化的方法发现研究对象运动变化的规律。研究者和研究对象是主体和客体的关系，彼此独立分离。 2、质化研究：以现象学、释义学、建构主义为哲学基础，认为社会科学不像自然科学那样客观化、理性化，社会学科的研究对象是人及人类的主观意识，带有主观性，事件伴随事件、地点而变化，因此，人们不能独立地认识现实，现实也不能被完全了解，都要受到社会、历史、经济、文化等因素的影响和制约。研究者和研究对象之间是主题与主题的关系，彼此影响，密切联系。 四：研究方法：经验证实取向与解释建构取向 1、量化研究：（1）量化研究预先假定一个独立的实在，再用实验、测量等方法进行验证，借助于可靠的数据，从外部观察者的立场来观察研究社会生活实践，是一个演绎推理的过程。（2）具体方法上，量化研究是按照统计学的原则随机取样，抽取出代表一般性的普通样本。在数据收集方面，一般用观察法、量表法、问卷法和实验法来搜集数据，这些方法在实施之前都已经设计好，不允许随意改动。实验过程中有严格的控制。数据分析通过专门的分析手段，如统计学方法、计算机软件等，研究者可以利用他们解释数据并预测因果或相关关系。 2、质化研究：（1）质化研究的前提是研究者根据自己已有的知识、兴趣、主观价值判断来选择研究问题，研究者进入被研究者的立场，描述、分析人类社会中的文化和行为，研究者认为自身就是研究内容的一部分，强调观察到的世界是由研究者构建出来的，承认自己在知识建构中的核心地位。（2）具体方法上，质化研究多采用目的性取样，抽取出典型的样本；数据搜集方面，质化研究者根据自身丰富的经验和直觉判断决定如何对被试样本进行访谈和调查，并借助于文献、实物寻找出所要研究问题的相关材料。在数据解释方面，质化研究者依赖研究者个人的主观认知建构，包括直觉和推理，用日常语言进行描述，不受任何外在标准的束缚。 五、关系 1、二者实际上是相辅相成，互相促进的。最终目标都是为了解释、预测和控制。 2、研究过程中，质化研究也会采用一些数量化的手段，借助数据来进行判断、推理，形成结论。量化研究的假设部分和研究结论部分一般也是质化性质的，离不开质化的研究思维和方法。
议论文中常用的分析方法 一、知识讲解 议论文是作者对某个问题或某件事进行分析、评论，表明自己立场、态度、看法和主张的文体，议论文讲求的是摆事实、讲道理的“证明过程”，作者的观点能否得到读者的信服,很大程度上取决于作者是否善于分析。下面,我们就给大家介绍议论文中常用的几种分析方法。 1.归纳分析 归纳分析，是指由个别到一般的分析。它通过分析个别的实例，从而归纳出它们所共有的特性，得出一般性的结论。有这么个传说：有位师傅，想考一下自己的两个徒弟。他给了两个徒弟每人一箩花生，让他们剥开花生，看看花生仁是不是都有粉衣包着。大徒弟不加思索，急忙走到箩筐前，抓起花生，一个一个地剥了起来。小徒弟则不然，他想了一会儿，找到了解决这个问题的一个好办法。他先挑选了几个饱满的和不饱满的花生，又挑选了几个单仁的、双仁的和仨仁的花生，再挑选几个大的和小的花生，合在一起也就是十几个花生。不一会儿，他就把这些花生剥完了。他发现这几种不同类型的花生都有粉衣包着，于是，他认为这一箩花生的仁都有粉衣包着。大徒弟忙了一天，才把一箩花生剥完，结果发现这一箩花生的仁都有粉衣包着。尽管徒弟二人都得出了相同的结论，可是，从两人解决问题的方法上，师傅不难看出到底哪一位徒弟更聪明。 在这个传说中，徒弟二人都用了一种叫做归纳的逻辑方法。大徒弟之
所以不如师弟解决问题快，只不过大徒弟采用的是完全归纳法，而小徒弟采用的是不完全归纳法。作文中使用归纳分析法，应采用不完全归纳，一般只需列举三四个实例。至于用来归纳的事实，叙述时可灵活掌握。既可先举事例，再归纳结论；也可先提出结论，再做举例分析。 2、演绎分析 演绎分析，是指由一般到个别的分析。它由一般性原理出发，作出个别性的论断。在分析中，普遍性原理是依据，而个别性论断是论点。演绎分析反映了论据与论点之间由一般到个别的逻辑关系。比如，我们可以根据“凡生命力顽强的事物，都可以在逆境中得到种群的进化”（优胜劣汰），得出“人类不能太追求安逸享受，而使人类素质降低”的观点，这里运用的就是演绎分析法。演绎分析用到作文中，往往能使论述的逻辑性大大增强。比如，在以书信体（比如写给同学），写作“诚信”话题作文时，就可以先提出自己的观点“健全的人格，离不开诚信”（亦可举出若干实例），继而做出“你应该勇于承认撒谎的过错，以使自己的人格不滑坡”的结论。此为演绎分析。 3、归谬分析 上面讲到的归纳分析和演绎分析多用于立论文章中。对于驳论文章，“归谬法”往往更容易出奇制胜。归谬分析，不是直接分析对方观点如何错误，而是顺水推舟，按照对方的逻辑和思路推导出一个明显荒谬的结论，使其论点不攻自破。在分析中巧妙地运用这一方法，不但能一矢中的，增强论辩的说服力，而且能形成强烈的讽刺，使话语风
二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。 （一）积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson）提 出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作r，其计算公式为 XY n ( x X i )( y Y i ) r XY n i ( 1 x i n 2 X ) ( y i Y 2 ) (2-20) i 1 i 1 式中x i 、y i 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记x x i X , y y i Y ，则（2-20）式成为 xy r (2-21) XY nS S X Y 式中 xy n 称为协方差， xy n 的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程 度。然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差xy 来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差n 除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。即： xy 1 x y r ( ) ( XY S nS S n S X Y X Y ) 1 n Z X Z (2-22) Y 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算
利用公式(2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再 1
风险量化分析方法研究 发表时间：2019-04-17T14:04:50.337Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第35期作者：张亚男刘思志汪捷 [导读] 随着建筑工程规模和数量的持续加大，加强项目风险管理已成为建筑工程项目管理不可缺少的重要组成部分。本文首先对工程项目风险管理的相关理论进行综述，然后分析目前工程项目过程风险量化分析常用的方法，并提出工程项目过程风险量化的建议。为国内工程项目过程风险量化管理提供方法借鉴。 张亚男刘思志汪捷 中国核电工程有限公司 摘要：随着建筑工程规模和数量的持续加大，加强项目风险管理已成为建筑工程项目管理不可缺少的重要组成部分。本文首先对工程项目风险管理的相关理论进行综述，然后分析目前工程项目过程风险量化分析常用的方法，并提出工程项目过程风险量化的建议。为国内工程项目过程风险量化管理提供方法借鉴。 1、引言 大型建筑工程项目都具有建造周期长、投资大、涉及参与方较多等特点，这就使得建造过程中不可预见因素多，存在较高的项目管理风险。 与西方发达国家相比，我们项目风险管理方面的研究起步较晚，理论研究与实践方面都有较大的差距。国外在风险管理方面起步较早，已在风险识别、风险分析、风险评价等方面取得了较为丰富的研究成果。上世纪60年代，工程项目风险管理理论研究持续深入，项目管理论坛、澳大利亚项目协会、PMI等协会都对项目风险管理进行了较为广泛的研究及探讨。近年来，基于计算机技术、信息通信技术、数据规模处理技术的发展和应用，工程项目风险管理的研究更加系统化，主要采用神经网络、专家系统等方法，成为国外风险管理研究的主流趋势。目前，国内有多部关于风险管理的专著，如《工程项目管理的风险分析与防范》、《建设项目风险研究综述》、《建设工程风险管理现状及防范措施》、《建筑工程中工程项目风险管理分析》等。但风险管理分析仅局限于局部领域，缺乏系统、统筹性的风险研究及应用。深化项目风险量化分析成为建造行业持续健康发展的迫切问题。 2、风险管理相关理论 2.1风险的定义 风险是由于从事某项特定活动过程中存在不确定性而产生的经济损失、自然破坏或损伤的可能性，指未来的不确定性对企业实现既定目标的影响。风险具有普遍性和不确定性两大核心特征，在任何管理过程中不可避免。 项目风险管理是指通过风险识别、风险分析和风险评价认识项目的风险，并以此为基础合理使用风险应对措施、管理方法、技术和手段，对风险进行有效的控制。 建设工程项目风险是指所有影响该项目目标实现的不确定性因素的总和，任何一项工程其项目立项及各种分析、研究、设计、计划都是基于对位置因素包括政治、经济、社会、自然等方面预测之上的基于正常的和立项的技术、管理、组织之上的。项目实施及运行过程中这些因素都有可能发生变化，这些变化可能会使原计划受到干扰，甚至不能按目标实现。对工程项目这些事先不能确定的内部和外部的干扰因素总和即为工程项目风险[1]。 2.2风险分析步骤 风险分析首先从认识风险特征入手去识别风险因素，然后选择适当的方法估计风险发生的可能性及其影响。然后评价风险程度，包括单个风险因素风险程度和对项目整体风险程度估计。最后，提出针对性的风险对策，归纳风险，提出风险分析结论。 1. 风险识别分析方法 风险识别分析方法主要包括专家调查法、故障树分析法等。 2. 风险预估分析方法 风险预估分析根据风险的确定性、不确定性、随机性，采取相应的分析法方。 3. 风险评价分析方法 风险评价分析方法主要包括定性风险评价方法和定量风险评价方法两类。定性评价分析法方包括主观评分法和层次分析法；定量风险评价法包括决策树法、解析法、外推法、蒙特卡罗模拟法等。 2.3定量风险评估法 定量风险评价法包括决策树法、解析法、外推法、蒙特卡罗模拟法等[2]。 决策树法：用树表示项目可以选择的行动方案、行动方案之间的关系、行动方案的后果及后果的数学期望，进而对风险进行评价，选择YES继续还是NO停止。决策树的树根表示项目的初步决策，成为决策点；从树根向右画出若干树枝，每条树枝代表一个行动方案，称为方案枝，方案枝右端叫状态结点。从每个状态结点向右又伸出两个或更多的小树枝，代表两种及以上后果，每条小枝上标明其出现的概率，称为概率枝。小树枝右端是树叶，树叶出注明该后果的大小，如果是正值，表示收益，若是负的，表示损失。 外推法包括前推和后推。前推是根据历史的经验和数据推断未来事件发生的概率及其后果。如果历史数据具有周期性，可直接对风险做出周期性的评估和分析；如历史记录中无明显的周期性，可用曲线或分布函数拟合这些数据，进行外推。后推是在没有历史数据可参考时采用的方法，后推是把未知的事件及后果与已知的时间和后果联系起来，把未知风险时间归结到数据可查的导致风险实践的初始事件上，进而对风险做出评估和分析。由于项目的一次性和不可重复性，实际项目风险评估时常采用后推法。 蒙特卡罗法：侧重通过对风险变量的统计试验、随机模拟各风险变量间的动态关系，来确定项目的不确定问题。蒙特卡罗法使用的主要步骤如下：确定输入变量及其概率分布（对于未来时间通常用主观概率估计）；通过模拟试验，独立地随机抽取各输入变量的值，并使所抽取的随机数值符合既定的概率分布；建立数学模型，编制程序计算各输出变量；确定模拟次数以满足预定的精度要求，以逐渐积累的样本模拟输出函数的概率分布。蒙特卡罗法通过人们对未来事件的主观概率估计及计算机模拟，解决用数学分析方法求解的动态
市场营销分析法-SWOT，PEST，Five Forces 介绍 市场营销环境 什么是市场营销环境 市场营销环境包围公司并影响公司。关于市场营销环境存在三个关键的观点：宏观环境（macro-environment）、微观环境（micro-environment）、内部环境（internal environment）。 微观环境 微观环境对公司产生直接影响。它包括产生直接或间接交易的供应商，消费者与顾客，以及其他少数股东。微观意为少数，但是少数并不表示不重要。本文中微观的意思是公司之间的关系以及控制这种关系的动力。这是一种局部关系，公司可以行使一定程度的影响力。 宏观环境 宏观环境指的是能够间接影响公司的所有因素。一般来说，一家公司并不能对法律产生任何影响（虽然通常意义上公司可以对立法机关进行游说，也可以成立相关的贸易组织）。市场在不断的变化，公司也需要随之而改变，同时也必须注意激烈的市场竞争。全球化意味着替代产品与新兴公司的不断涌现从而产生威胁。更广义的环境也在不停地发生变化，从事市场营销的人员必须适应文化、政治、经济与科技带来的各种变化。
内部环境 所有从内部影响公司的因素都称之为“内部环境”。内部环境可以归纳为“五个M”：员工、资金、设备、原料、市场。对于应对市场变化而言，内部环境和外部环境同样重要。作为市场营销人员，我们把应对市场变化的过程称为“内部市场营销”。 基本上我们通过使用市场营销的方法来促进沟通与改善管理。 外部环境通过是一能够其他方法来监测，例如SWOT Analysis, Michael Porter…s Five Forces Analysis或者PEST Analysis。 SWOT 分析法 优势（S trengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Qpportunities）、 威胁（Threats） SWOT分析法是一种用于检测公司运营与公司环境的工具。这是编制计划的首要步骤，它 能够帮助市场营销人员将精力集中在关键问题上。SWOT的每个字母分别表示优势、劣势、机会与威胁。优势和劣势是内在要素，机会与威胁则是外在要素。 在页面的底部你可以免费查看关于SWOT的案例。 在SWOT分析法中，优势和劣势指的是内部要素，具体如下： 优势： ?市场营销的资深阅历。 ?一种创新的产品或服务。 ?营业场所。 ?质量工序与品质程序。 ?其他能对产品与服务产生增值效应的方面。 劣势： ?缺乏市场营销经验。 ?产品或服务同质化。 ?营业场所。 ?劣质产品或服务。
工作分析與評價 現代人每天工作，但若問他們工作的項目、內容、頻率、時間、相 關表單或會議、上下過程關係，恐怕大多數人茫然不知所以，唯共 同心聲不外乎：「我恨忙，負荷都超過，常常須加班。」「每件工作都是必要的，不能輕易改動，照做就是了。」「算了吧！以前做 過多少次了，沒一次派上用場。」「我是來工作的，不是三天兩頭 寫報表的，那有閒功夫。」「反正我做什麼，做了多少，大家都看 得到，何必白費功夫陪你們這些『米蟲』玩遊戲?」.... .... 現代人每天工作，但若問他們工作的項目、內容、頻率、時間、相關表單或會議、上下過程關係，恐怕大多數人茫然不知所以，唯共同心聲不外乎： 「我恨忙，負荷都超過，常常須加班。」 「每件工作都是必要的，不能輕易改動，照做就是了。」 「算了吧！以前做過多少次了，沒一次派上用場。」 「我是來工作的，不是三天兩頭寫報表的，那有閒功夫。」 「反正我做什麼，做了多少，大家都看得到，何必白費功夫陪你們這些『米蟲』玩遊戲?」 不錯，國內不少大企業曾花數千萬，找了國外的顧問公司，大張旗鼓地做工作分析，明訂個人職務說明書(Job Description) ，結果多半束之高閣，使得許多人認為這種工作勞民傷財，不切實際。 工作分析明確職掌 其實，此乃東西方文化及價值觀差異造成的，只要用對方法，不必花大錢，也不增加負擔，一樣可達到工作改善與簡化及明確職掌的功效。 因此，我們設計了一份「工作分析表」，請生產線作業員以外的每個人填寫，其主要內容有： ?個人基本資料，可視企業性質、需求不同，設計適用的欄位。 ?例行工作項目，不論根據現行職掌，或記錄每天所為，再稍加歸納整理，當可明瞭自己所為何事。
环境监测常用分析方法简介
环境样品的测试方法是在现代分析化学各个领域的测试技术和手段的基础上发展起来的，用于研究环境污染物的性质、来源、含量、分布状态和环境背景值。随科学技术的不断发展，除经典的化学分析、各种仪器分析为环境分析监测服务外，一些新的测试手段和技术，如色谱-质谱联用、激光、中子活化法、遥感遥测技术也很快被广泛应用于环境污染的监测中，为了及时反映监测对象和取样时的真实情况，确切掌握环境污染连续变化的状况，许多小型现场监测仪器和大型自动监测系统也获得迅速的发展。 一、化学分析法 是以特定的化学反应为基础的分析方法，分重量分析法和容量分析法两类。 重量法操作麻烦，对于污染物浓度低的，会产生较大误差，它主要用于大气中总悬浮颗粒、降尘量、烟尘、生产性粉尘及废水中悬浮固体、残渣、油类、硫酸盐、二氧化硅等的测定。随着称量工具的改进，重量法得到进一步发展。例如，近几年用微量测重法测定大气飘尘和空气中的汞蒸汽等。 容量法具有操作方便、快速、准确度高、应用范围广、费用低的特点，在环境监测中得到较多应用，但灵敏度不够高，对于测定浓度太低的污染物，也不能得到满意的结果。它主要用于水中的酸碱度、NH3-N、COD、BOD、DO、Cr6+、硫离子、氰化物、氯化物、硬度、酚等的测定，及废气中铅的测定。 二、光学分析法
是以光的吸收、辐射、散射等性质为基础的分析方法，主要有以下几种： （一）分光光度法 是一种具有仪器简单、容易操作、灵敏度较高、测定成分广等特点的常用分析法。可用于测定金属、非金属、无机和有机化合物等。在国内外的环境监测分析法中占有很大的比重。 （二）原子吸收分光光度法 是在待测元素的特征波长下，通过测量样品中待测元素基态原子（蒸气）对特征谱线吸收的程度，以确定其含量的一种方法。此法操作简便、迅速、灵敏度高、选择性好、抗干扰能力强、测定元素范围广，是环境中痕量金属污染物测定的主要方法，可测定70多种元素，国内外都用作测定重金属的标准分析方法。（三）发射光谱分析法 是在高压火花或电弧激发下，使原子发射特征光谱，根据各元素特征性的光谱线可作定性分析，而谱线强度可用作定量测定。 本法样品用量少、选择性好、不需化学分离便可同时测定多种元素，可用于无机有害物质铬、铅、镉、硒、汞、砷等20多种元素的测定，但不宜分析个别试样，且设备复杂，定量条件要求高，故在环境监测的日常工作中，使用发射光谱分析法较少。但自电感耦合高频等离子体光源（简称ICP光源）研究成功以来，由于它具有灵敏度高、准确度和再现性好，基体效应和其他干扰较少和线性范围
企业分析常用的几个模型和方法 模型 PEST分析法是一个常用的分析工具，它通过四个方面的因素分析从总体上把握宏观环境，并评价这些因素对企业营销策略目标和策略制定的影响。 P即Politics，政治要素，是指对组织经营活动具有实际与潜在影响的政治力量和有关的法律、法规等因素。当政治制度与体制、政府对组织所经营业务的态度发生变化时，当政府发布了对企业经营具有约束力的法律、法规时，企业的营销策略必须随之做出调整。 E即Economic，经济要素，是指一个国家的经济制度、经济结构、产业布局、资源状况、经济发展水平以及未来的经济走势等。构成经济环境的关键要素包括GDP的变化发展趋势、利率水平、通货膨胀程度及趋势、失业率、居民可支配收入水平、汇率水平等等。 S即Society，社会要素，是指组织所在社会中成员的民族特征、文化传统、价值观念、宗教信仰、教育水平以及风俗习惯等因素。构成社会环境的要素包括人口规模、年龄结构、种族结构、收入分布、消费结构和水平、人口流动性等。其中人口规模直接影响着一个国家或地区市场的容量，年龄结构则决定消费品的种类及推广方式。 T即Technology，技术要素。技术要素不仅仅包括那些引起革命性变化的发明，还包括与企业生产有关的新技术、新工艺、新材料的出现和发展趋势以及应用前景。在过去的半个世纪里，最迅速的变化就发生在技术领域，像微软、惠普、通用电气等高技术公司的崛起改变着世界和人类的生活方式。同样，技术领先的医院、大学等非盈利性组织，也比没有采用先进技术的同类组织具有更强的竞争力。 2.波特五力模型 五力模型是由波特（Porter）提出的，它认为行业中存在着决定竞争规模和程度的五种力量，这五种力量综合起来影响着产业的吸引力。它是用来分析企业所在行业竞争特征的一种有效的工具。在该模型中涉及的五种力量包括：新的竞争对手入侵，替代品的威胁，买方议价能力，卖方议价能力以及现存竞争者之间的竞争。决定企业
常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/2813:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合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覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），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 analysis)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。
常见的9种大数据分析方法 数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式： 1. 分类 分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。 2. 回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。 3. 聚类 聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。 数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。 4. 相似匹配 相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会
用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。 5. 频繁项集 频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。 6. 统计描述 统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。 7. 链接预测 链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比，网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。 8. 数据压缩 数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据
【分析方法】数据分析的3个常用方法 一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。 数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本期主要讨论一些数据分析的三个常用方法： ?数据趋势分析 ?数据对比分析 ?数据细分分析 1数据趋势分析 趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。 趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。 环比是指本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。 为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。 定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。比如：2019年2月份某APP月活跃用户数2000万，相比同年1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。 2数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。 对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。 一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。 比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。 3数据细分分析 在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括： ?分时：不同时间短数据是否有变化。 ?分渠道：不同来源的流量或者产品是否有变化。 ?分用户：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。 ?分地区：不同地区的数据是否有变化。 ?组成拆分：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词；店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。 细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。 4小结 趋势，对比，细分，基本包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。
质性研究方法与量化研究方法之初步比较 马爱平 （汉语言文学院，2008级，学号2008110027，sh560915-1@https://www.doczj.com/doc/2d2582197.html,） 摘要：量化研究与质性研究是社会科学研究领域中的两大基本研究模式。长期以来,量化研究一直受到学者们的重视,应用也非常广泛,但是由于量化研究本身存在着不足并且在应用中存在许多问题,使得人们开始反思这一牢固的研究传统。20世纪50年代以来,质性研究开始崛起,并取得了一系列重大进展,其应用层面也日益广泛起来。我们应该全面认识到这两种研究方法的各自优缺点，以便在实践中更好的利用它。 关键词：质性研究量化研究特点后现代主义 自九月十八日教育科学研究方法（质的）开课以来，4个月的学习让我对质性研究有了初步的了解，这对于工科出身的我（本科学的是土木工程专业）来说有着非常重大的意义。刘老师讲课有些东西让自己内心某些模糊的想法变得清晰起来，有些给了我发人深思的启示，还有些知识远远超出我理解的范围但却能指引我树立目标并向着它前进。本文的出发点是顺着刘老师的讲课和沙龙所讲的内容结合自己的理解，并查阅一些期刊文章将自己一些及其浅薄的认识笼统地梳理一下，总结一下对本门课程内容的简单理解。 一、什么是质性研究 质性研究英文写法是qualitative research。在台湾、香港、新加坡等地，有人将其译为“质性研究”、“质化研究”、“定质研究”等。[1]对什么是质的研究方法，有学者作出以下的定义：“质的研究是以研究者本人作为研究工具，在自然情境下采用多种资料收集方法对社会现象进行整体性探究，使用归纳法分析资料和形成理论，通过与研究对象互动对其行为和意义建构获得解释性理解的一种活动”。[2] 质性研究不是一种研究方法，而是许多种不同研究方法的统称，他们都不同于量化研究，因而可以大致归为一类。在社会学和教育学领域中常常使用此种方法。