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編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇一
數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價并改進數據分析的有效性組成。
識別需求。
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。
收集數據。
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇二
垂直分析，又稱為縱向分析，實質上是結構分析。
第一步，首先計算確定財務報表中各項目占總額的比重或百分比。
第二步，通過各項目的占比，分析其在企業經營中的重要性。一般項目占比越大，其重要程度越高，對公司總體的影響程度越大。
第三步，將分析期各項目的比重與前期同項目比重對比，研究各項目的比重變動情況，對變動較大的重要項目進一步分析。
經過垂直分析法處理后的會計報表通常稱為同度量報表、總體結構報表、共同比報表。以利潤表為例，巴菲特非常關注銷售毛利率、銷售費用率、銷售稅前利潤率、銷售凈利率，這實質上就是對利潤表進行垂直分析。
水平分析。
分析財務報表年度變化最大的重要項目。
水平分析法，又稱橫向比法，是將財務報表各項目報告期的數據與上一期的數據進行對比，分析企業財務數據變動情況。
水平分析進行的對比，一般不是只對比一兩個項目，而是把財務報表報告期的所有項目與上一期進行全面的綜合的對比分析，揭示各方面存在的問題，為進一步全面深入分析企業財務狀況打下了基礎，所以水平分析法是會計分析的基本方法。
這種本期與上期的對比分析，既要包括增減變動的絕對值，又要包括增減變動比率的相對值，才可以防止得出片面的結論。每年巴菲特致股東的信第一句就是說伯克希爾公司每股凈資產比上一年度增長的百分比。
趨勢分析。
趨勢分析，是一種長期分析，計算一個或多個項目隨后連續多個報告期數據與基期比較的定基指數，或者與上一期比較的環比指數，形成一個指數時間序列，以此分析這個報表項目歷史長期變動趨勢，并作為預測未來長期發展趨勢的依據之一。
趨勢分析法既可用于對會計報表的整體分析，即研究一定時期報表各項目的變動趨勢，也可以只是對某些主要財務指標的發展趨勢進行分析。
巴菲特是長期投資，他特別重視公司凈資產、盈利、銷售收入的長期趨勢分析。
他每年致股東的信第一頁就是一張表，列示從1965年以來伯克希爾公司每年每股凈資產增長率、標準普爾500指標年增長率以及二者的差異。
比率分析。
比率分析，就是將兩個財務報表數據相除得出的相對比率，分析兩個項目之間的關聯關系。比率分析是最基本最常用也是最重要的財務分析方法。
財務比率一般分為四類：盈利能力比率，營運能力比率，償債能力比率，增長能力比率。
國務院國資委頒布的國有企業綜合績效評價指標體系也是把財務績效定量評價指標分成這四類。
從巴菲特過去40多年致股東的信來看，巴菲特這四類比率中最關注的是：凈資產收益率、總資產周轉率、資產負債率、銷售收入和利潤增長率。
財務比率分析的最大作用是，使不同規模的企業財務數據所傳遞的財務信息可以按照統一的標準進行橫向對照比較。
財務比率的常用標準有三種：歷史標準、經驗標準、行業標準。巴菲特經常會和歷史水平進行比較。
因素分析。
分析最重要的驅動因素。
因素替代法又稱連環替代法，用來計算幾個相互聯系的驅動因素對綜合財務指標的影響程度的大小。
比如，銷售收入取決于銷量和單價兩個因素，企業提價，往往會導致銷量下降，我們可以用因素分析來測算價格上升和銷量下降對收入的影響程度。
巴菲特這樣分析，1972年他收購喜詩糖果時，年銷量為1600萬磅。20增長到3200萬磅，35年只增長了1倍。年增長率僅為2%。
但銷售收入卻從1972年的0.3億增長到年的3.83億美元，35年增長了13倍。銷量增長1倍，收入增長13倍，最主要的驅動因素是持續漲價。
綜合分析。
多項重要指標結合進行綜合分析。
企業本身是一個綜合性的整體，企業的各項財務活動、各張財務報表、各個財務項目、各個財務分析指標是相互聯系的，只是單獨分析一項或一類財務指標，就會像盲人摸象一樣陷入片面理解的誤區。
因此我們把相互依存、相互作用的多個重要財務指標結合在一起，從企業經營系統的整體角度來進行綜合分析，對整個企業做出系統的全面的評價。
目前使用比較廣泛的有杜邦財務分析體系、沃爾評分法、帕利普財務分析體系。
最重要最常用的是杜邦財務體系：凈資產收益率=銷售凈利率×資產周轉率×權益乘數，這三個比率分別代表公司的銷售盈利能力、營運能力、償債能力，還可以根據其驅動因素進一步細分。
對比分析。
和最主要的競爭對手進行對比分析。
和那些進行廣泛分散投資的機構不同，巴菲特高度集中投資于少數超級明星公司，前10大重倉股占組合超過80%，這些超級明星公司各項重要財務指標都遠遠超過行業平均水平。
在長期穩定發展的行業中，那些偉大的超級明星企業也往往都有一個與其實力相比難分高下的對手。
比如軟飲料行業中可口可樂與百事可樂，快餐行業中的麥當勞與肯德基，飛機制造行業中的波音與空客。兩個超級明星企業旗鼓相當，幾乎壟斷了行業的大部分市場，這就形成了典型的雙寡頭壟斷格局。
因此把超級明星公司與其競爭對手進行對比分析是最合適的方法。
前景分析。
預測未來長期業績是財務分析最終目標。
巴菲特進行財務報表分析的目的不是分析所有公司，而是尋找極少數超級明星：
我們始終在尋找那些業務清晰易懂、業績持續優異、由能力非凡并且為股東著想的管理層來經營的大公司。
這種目標公司并不能充分保證我們投資盈利：我們不僅要在合理的價格上買入，而且我們買入的公司的未來業績還要與我們的預測相符。
但是這種投資方法――尋找超級明星――給我們提供了走向真正成功的唯一機會。
對企業未來發展前景進行財務預測是財務報表分析的最終目標。巴菲特說得非常明確：“我關注的是公司未來甚至30年的盈利能力。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇三
制作一段視頻，加些字幕是很常見的，字幕的效果又能直接影響到視頻。
1、預覽區右側區域最靠上的部分，在“標題”字樣下會有各種各樣的字幕效果在自動跳轉，這個部分的效果是屬于字幕模板的素材。
2、將標題模板直接拖拽到標題軌中，然后雙擊預覽區拖拽過去的'字幕模板，將模板上的字樣刪掉，替換成自己需要的文字，該文字就和模板上的字幕顯現效果完全一樣了。
1、雙擊標題軌后，在視頻預覽區雙擊，輸入想要插入的文字，在預覽區右側。
2、點擊“屬性”，然后選中“動畫”，在“應用”前打鉤，就會出現很多字幕效果，直接單擊某一效果，然后再用鼠標點擊標題軌，效果就設置成功了。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇四
對比分析法是指將兩個或兩個以上的數據進行對比，分析他們的差異，從而揭示這些數據所代表的事物發展變化情況和規律性。
表達事物發展的變化以及研究其中的規律。
對比分析法的特點是：可以非常直觀地看出事物某方面的變化或差距，并且可以準確、量化地表示出這種變化或差距。
對比分析法可分為靜態比較和動態比較兩類橫比。
動態比較是在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較，也叫縱比。
與目標對比：即實際完成值與目標進行對比，屬于橫比。
與目標對比：即實際完成值與目標進行對比，屬于橫比。
目前實際完成的值與目標值進行對比。
不同時期對比：選擇不同時期的指標數值作為對比標準，屬于縱比。
統計部門、單位、地區對比：與同級部門、單位、地區進行對比，屬于橫比。
橫比，條件相同(比如，時間)，結果不同。
縱比：結果相同，條件不同。
分組分析法是根據數據分析對象的特征，按照一定的標志，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以展現其內在的聯系和規律。
分組分析法的關鍵在于對確定數組與組距。在數據分組中，各組之間的取值界限稱為組限。上限值和下限值的平均數稱為組中值。
結構分析法是指被分析研究總體內部各部分與總體之間進行對比的分析方法，即總體內各部分占總體的比例，屬于相對指標。
同比和環比。
同比：去年的這個時間段和今年的這個時間段進行對比叫做同比。
環比：上一個月和這一個月進行對比。
結構相對指標(比例)的計算公式為：
結構相對指標=總體某部分的數值/總體總量*100%。
市場占有率=(某種商品銷量/該種商品市場銷售總量)*100%。
平均分析法就是運用計算平均數的方法來反映總體在一定時間、地點條件下某一數量特征的一般水平。
平均指標可用于同一現象在不同地區、不同部門或單位間的對比，還可用于同一現象在不同時間的對比。
比如分析不同行業、地區的平均從業人數、平均營業收入等。所有數量指標都可以依據不同的分組用單位數來平均，進行對比、分析。
交叉分析法。
交叉分析法通常用于分析兩個變量之間的關系，即同時將兩個有一定聯系的變量及其值交叉排列在一張表格內，使各變量值成為不同變量的交叉結點，形成交叉表，從而分析交叉表中的變量之間的關系。
綜合評價分析法。
綜合評價分析法的基本思想是將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行分析評價，比如不同地區的社會發展水平，企業經濟效益評價等，都可以用這種方法。
綜合評價分析法主要有三大特點：
評價過程不是逐個指標順次完成的，而是通過一些特殊方法將多個指標的評價同時完成。
在綜合評價過程中，一般要根據指標的重要性進行加權處理。
評價結果不再是具有具體含義的統計指標，而是由最終的分值進行綜合排序。
矩陣分析法是指將事物(如產品、服務)的兩個重要屬性作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇五
市場調研(marketresearch)是一種把消費者及公共部門和市場聯系起來的特定活動一一這些信息用以識別和界定市場營銷機會和問題，產生、改進和評價營銷活動，監控營銷績效，增進對營銷過程的理解。下面是小編為大家收集的關于產品經理做市場調研和數據分析的方法。希望可以幫助大家。
我們在做市場調研前，必須有一個自己的調研思路：我們要調研的對象，需要收集的數據，需要達到的效果等。只有有了明確的目標，才能獲得更加有效的數據。
1、通過調研了解市場需求、確定目標用戶、確定產品核心，為了更好的制訂mrd;。
2、為領導在會議上pk提供論據;。
4、驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的，目標用戶想要什么樣的產品或服務;。
5、了解我們能不能滿足目標用戶的需求并且樂于滿足目標用戶的需求;。
6、找準產品機會缺口，然后衡量各種因素，制定產品戰略線路;。
8、對于全新的產品，調研前pm必須先自己有一個思路，然后通過調研去驗證自己的想法的可行性。
2、做人物角色分析：設置用戶場景、用戶角色進行模擬分析;。
3、情況推測分析;。
4、調研的維度主要從戰略層、范圍層、結構層、框架層、視覺層來展開(不同的產品從不同的層次來確定調研的維度)。
ps:對收集到的調研數據，我們需要整理出那些有效的數據，對于無效數據果斷丟棄。對有效數據進行細致的處理、分析。
4、深度訪談的數據整理，我們以前會做頭腦風暴，建立很多個用戶模型，強行量化這些數據。這個方法比較有效，特別在做人群研究的時候。
對整理后的數據，我們最終需要形成書面的市場調研文檔報告，以最直觀的方式呈現給我們的boss，從而獲得老板對產品的支持。
1、對市場調研的數據分析后進行的說明總結，用圖表或圖形的形式最直觀呈現;。
2、分析用戶當前現狀，用戶對產品的需求點;。
3、報告的組成有研究背景、研究目的、研究方法、研究結論等相關內容;。
1、數據分析需要掌握數據統計軟件和數據分析工具(分析工具如spss等);。
對比分析法:將兩個或兩個以上的數據進行對比分析，分析其中的差異，從而揭示這些事物發展變化的規律和情況。對比分為橫向對比和縱向對比。
結構分析法:被分析研究總體內各部分與總體之間進行對比分析的方法，即總體內各部分所占的指標。
交叉分析法:同時將兩個有一定聯系的變量及其值交叉排列在一張表內，使各變量值成為不同變量的交叉點，一般采用二維交叉表進行分析。
分組分析法:按照數據特征，將數據進行分組進行分析的方法。
其他還有比如漏斗圖分析法、杜邦分析法、矩陣關聯分析法等等。
(數據分析方法可以參考：《誰說菜鳥不會數據分析》一書)。
ps:數據分析的方法有很多種，在進行數據分析的時候，選擇有效的數據分析方法，能達到事半功倍的效果。
1、根據調研結論確定產品核心功能。
2、把數據分析的結果加入到整個迭代設計的過程中加速產品的迭代更新。
4、通過數據進行分析，得出用戶的行為規律，為產品提供支撐。
5、日常的運營分析，及時發現產品問題。
6、產品后期設定一系列的運營指標進行運營監控，然后反饋產品迭代(指標主要包括：1、用戶的反饋、2、產品的bug、3、市場的反映、4、產品未來的發展方向、5、點擊率、留存率等等)。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇六
常規分析方法不對數據做抽象的處理，主要是直接呈現原始數據，多用于針對固定的指標、且周期性的分析主題。直接通過原始數據來呈現業務意義，主要是通過趨勢分析和占比分析來呈現，其分析方法對應同環比及帕累托分析這兩類。同環比分析，其核心目的在于呈現本期與往期之間的差異，如銷售量增長趨勢；而帕累托分析則是呈現單一維度中的各個要素占比的排名，比如各個地市中本期的銷售量增長趨勢的排名，以及前百分之八十的增長量都由哪幾個地市貢獻這樣的結論。常規分析方法已經成為最為基礎的分析方法，在此也不詳細介紹了。
統計學分析方法能夠基于以往數據的規律來推導未來的趨勢，其中可以分為多種規律總結的方式。根據原理多分為以下幾大類，包括有目標結論的有指導學習算法，和沒有目標結論的無指導學習算法，以及回歸分析。
其中有指導的學習算法簡單說就是有歷史數據里邊已經給出一個目標結論，然后分析當各個變量達到什么情況時，就會產生目標結論。比如我們想判斷各項指標需要達到什么水平時我們才認定這個人患有心臟病的話，就可以把大量的心臟病人的各項指標數據和沒有心臟病的正常人的各項指標數據都輸入到系統中，目標結論就是是否有心臟病，變量就是各項指標數據，系統根據這些數據算出一個函數，這個函數能夠恰當的描述各個指標的數據與最終這個是否是心臟病人之間的關系，也就是當各個指標達到什么臨界值時，這個人就有心臟病的判斷，這樣以后再來病人，我們就可以根據各項指標的臨界值。這個案例中的函數就是算法本身了，這其中的算法邏輯有很多種，包括常見的`貝葉斯分類、決策樹、隨機森林樹以及支持向量機等，有興趣的朋友可以在網上看看各種算法的邏輯是怎么樣的。
另外無指導的學習算法因為沒有一個給定的目標結論，因此是將指標之中所有有類似屬性的數據分別合并在一起，形成聚類的結果。比如最經典的啤酒與尿布分析，業務人員希望了解啤酒跟什么搭配在一起賣會更容易讓大家接受，因此需要把所有的購買數據都放進來，然后計算后，得出其他各個商品與啤酒的關聯程度或者是距離遠近，也就是同時購買了啤酒的人群中，都有購買哪些其他的商品，然后會輸出多種結果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，這每個商品都可以成為一個聚類結果，由于沒有目標結論，因此這些聚類結果都可以參考，之后就是貨品擺放人員嘗試各種聚類結果來看效果提升程度。在這個案例中各個商品與啤酒的關聯程度或者是距離遠近就是算法本身了，這其中的邏輯也有很多中，包括apriori等關聯規則、聚類算法等。
另外還有一大類是回歸分析，簡單說就是幾個自變量加減乘除后就能得出因變量來，這樣就可以推算未來因變量會是多少了。比如我們想知道活動覆蓋率、產品價格、客戶薪資水平、客戶活躍度等指標與購買量是否有關系，以及如果有關系，那么能不能給出一個等式來，把這幾個指標的數據輸入進去后，就能夠得到購買量，這個時候就需要回歸分析了，通過把這些指標以及購買量輸入系統，運算后即可分別得出，這些指標對購買量有沒有作用，以及如果有作用，那么各個指標應該如何計算才能得出購買量來?；貧w分析包括線性及非線性回歸分析等算法。
統計學分析方法還有很多，不過在今天多用上述幾大類分析方法，另外在各個分析方法中，又有很多的不同算法，這部分也是需要分析人員去多多掌握的。
自建模型是在分析方法中最為高階也是最具有挖掘價值的，在今天多用于金融領域，甚至業界專門為這個人群起了一個名字叫做寬客，這群人就是靠數學模型來分析金融市場。由于統計學分析方法所使用的算法也是具有局限性的，雖然統計學分析方法能夠通用在各種場景中，但是它存在不精準的問題，在有指導和沒有指導的學習算法中，得出的結論多為含有多體現在結論不精準上，而在金融這種錙銖必較的領域中，這種算法顯然不能達到需求的精準度，因此數學家在這個領域中專門自建模型，來輸入可以獲得數據，得出投資建議來。在統計學分析方法中，回歸分析最接近于數學模型的，但公式的復雜程度有限，而數學模型是完全自由的，能夠將指標進行任意的組合，確保最終結論的有效性。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇七
對于產品經理而言，看明白數據是一件很簡單的事情，但是要想從數據中挖掘其背后更深層次的內涵，看懂數據背后的邏輯是一件非常不容易的事情。往往一個決策的成功或失敗，總能歸咎到對數據的理解上。
值得欣慰的是，隨著接觸到的用戶越來越多，對于用戶心理模型和業務邏輯的理解越發的透徹，產品經理對數據的理解能力也將越來越強。
1、不配看數據。
產品經理對待數據的態度不應該像市場分析者或財務人員一樣。我們看數據，更多是需要了解數據背后用戶的行為邏輯和期望需求。這就要求我們看到數據的時候，必須第一時間想象到用戶是如何創造出這些數據的，為什么會創造出這樣的數據。
作為一個產品設計者首先必須告訴自己：“i’mnotuser”，如此同時還要再把自己模擬成一個平凡的用戶，不停的反復的去用自己的產品，和同類產品。我向來認為，一個做移動互聯網的產品設計師，不有事沒事換手機玩，不是好的產品設計師;一個電子商務的產品設計師，不每周在網上買一件東西，不是一個好的產品設計師。
要想有資格去看數據，通過數據給產品設計提供有效的依據。方法很簡單，也很有效：把自己當作一個平凡的用戶，不停的用自己的產品，和同類產品。有，且只有這么一個方法。
2、為了看數據而看數據。
和做可用性測試一樣，測試之前不能說沒有“關注點”，發現什么就是什么。那樣什么也發現不了，即使發現了，價值也不大。數據拿到手里，沒有目的的去看，不如不看。
在做產品設計的數據分析之前，首先應該搞清楚自己需要什么樣的數據來說明什么問題。一個數據對于不同的產品、不同的環境、不同的用戶類型，得到的結論應該是不一樣的。傳統的市場研究中，對于數據的分析往往是根據“硬屬性”，比如他們對于用戶的分析基本都是根據“人口屬性”的數據，他們得到的結論也很少結合現實環境。這樣的結論，對于(互聯網的)產品設計基本上沒有太大的參考價值，特別是如今個性化需求越來越強，用戶行為越來越獨特的時候，“人口屬性”很不能代表用戶背后的行為邏輯。
比如，想了解“有購物搜索需求的網民”具備的主要特征，這個時候“年齡、學歷、性別、收入、婚姻狀況、消費能力、信息獲取方式、上網條件、..”可能都是對我有參考價值的數據，但那些才是最重要的呢?分析后很快就可以發現，比較而言“年齡、收入、上網時間、上網條件”都不是最重要的，“消費能力”、“信息獲取方式”在這里才是最重要的特征。這些數據背后才更能代表用戶的行為邏輯和需求。(如果不是很明白這個結論，稍后再《desingit.》第8篇左右會談到)。
3、不篩選數據。
做一個優秀的設計者，首先必須善于“提問”。“提問”的水準和設計水平基本成正比。要什么樣的數據，什么樣的數據可以幫我解決這些問題和疑問？這個很簡單，一羅列你可以想到很多很多。但，事實上數據類型到達一定數量后，類型越多，反倒越不利于對于結論的判斷。因為，不同數據類型之間會產生相互的干擾，有些時候次要問題可能會戰勝主要問題，影響最終的結論。
在實際項目中，解決了主要問題，次要問題可能就會很自然的被稀釋了。獲取數據也一樣，必須搞清楚什么樣的數據最能說明這個問題?確定這些會使分析過程的精力更加集中。把主要的幾個問題想穿、打透，其他問題很快就會迎刃而解了。
很多時候不是解決不了問題，而是想解決的問題太多；很多時候不是數據不夠，而且想要的數據太多。還比如，想要了解如何解決“購物搜索”的需求，其實只要關注好“信息獲取方式”、“消費能力”、“決定購買的因素”基本就能解決很多問題，盯著“用戶是男是女，8歲還是80歲”，只能是耗費精力。
不去篩選數據，還有一個很大的危害就是：“因為沒有篩選，所以不能把關心的數據點看透徹”。
比如，很多人都在夸開心網的推薦做的好，很多用戶在上面找到了自己的“同學”，于是定論為“算法的技術好”。其實如果專注關心“開心網為什么打通用戶關系這么快”的人，經過詳細分析后是不會得到“技術好”這個結論的。根據我的觀察，我比較贊成麥田的結論：“開心網把校友錄的數據庫用進去推薦算法里面了”，我甚至認為開心網的推薦里面不只是用了“校友錄”的數據庫，還有更多其他數據庫。(麥田對于數據的分析雖然是偏市場和運營性的，但其實對于產品設計的促進一樣很大，而且他確實是一個觀察數據很細，研究數據很深的人)。
4、不關注數據采集的方式和方法。
當我們為某個項目尋找方向或者確定某個決策，需要一些數據的支持，以便了解狀況并確定思路。這個時候，不僅需要給出“需要什么樣的數據”這個需求，同時還應該包括如何得到這些數據。
很多時候，我們只提出需要什么樣的數據，并不去提出要求如何得到這些數據的方式、方法，完全依靠調研者的經驗去獲取數據，這是不可取的。因為這樣來的數據對結果的幫助是不準確的，甚至往往會出現誤導。因為調研過程中不同的方式方法，得到的結果會不一樣。
不同的方式方法，渠道，得到的數據是不一樣的。不同水平的人采集到的數據結果也是不一樣的。
往往我很同情國內的同行，大家能找到靠譜的數據真的少的可憐。就拿行業數據來說，基本上國內沒有一家第三方機構可以提供靠譜的數據。xx統計局就不說了，比如商業機構艾瑞，他的數據絲毫不具備可信度。最根本的，我們可以去看看尼爾森在歐美(不要看國內的尼爾森，那是同樣的不靠譜。跟他們合作過一次，東西做的一塌糊涂)的一些問卷，從問卷設計的邏輯、采集方式、統計方法，甚至包括“埋地雷”的方法，都高出國內這些數據提供商一大截。(比如一個細節：去尼爾森在歐美的一些問卷試試，如果你是玩的心態，很快就會被說“謝謝你參與調查”。因為，他們很快就通過“地雷”判斷出你并非真正的采集對象，很快就把你踢走了，而國內的你可以隨便玩)。
有些時候，如果實在沒有辦法，去做小量的抽樣數據，也比那這些不靠譜的數據去分析強。
5、只用定量數據，沒有定性數據。
還說那個最老土的例子：
沃爾瑪每天總重要的事是“想盡一切辦法，把貨架擺好，讓顧客更快的找到，更快的走掉”。事實上，當他們的mba(商業數據分析)人員通過龐大的數據處理系統發現，啤酒和尿布的銷售曲線驚人相似的時候，他們其實只能得到一個“結論”。但，這些知識定量的數據，并不能挖掘出本后的顧客行為，以及為什么會造成這個現象。這個時候，如果靠“分析”、“猜測”是不能得到正確結論的，方法只能是去結合“定量”的研究，通過具體觀察和調研了走到用戶身邊，最終才能了解到“因為，在美國一般都是男人去買尿布的，而在沃爾瑪就算買1美元的東西也要排隊半個鐘結帳，男人們這個時候就順手拿了啤酒犒勞一下自己”。
海量的定性數據，只能告訴我們結論，不能告訴我們背后的原因。同樣，如果只有定性的數據，往往看到的現象可能是片面的，結論可能是有偏差的。
有時候，定量更多的是為了定性。
（1）、只關心數據結果，不關心過程。
比如，就知道那個廣告的流量大，沒注意那個廣告比別的大三倍。
（2）、只看大數據，不看小數據。
比如，只發現交易量瘋狂增長了，沒注意虛假交易瘋狂上升了。
（3）、只看數據表象，不看發展過程。
比如，只知道現在的行業分布均衡，沒發現曲線的前方已經出現裂痕。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇八
現象學不僅是哲學而且是方法，現象學從一般意義來說有先驗、解釋、發生三種，這三種現象學所采用的研究方法一般有先驗研究、解釋學研究以及體驗研究。在大數據背景下，使用者三種方法看待實驗室研究，這三種方法能否成功運用，一要看先驗研究以及解釋學研究中確立的“意向性”，二是這種“意向性”能否成功運用到體驗研究。
1大數據實驗室的現象學先驗研究。
實驗室研究一般會被誤認為就是實證研究，實驗是使用理性的邏輯作用于具體的實物，研究者會受到具體經驗以及假設觀念理論的影響，并且強調將這些因素“不帶偏見”的面對客觀事實，在實驗室研究中我們必須緊緊地圍繞研究對象。在新時代背景下使用現象學先驗視角審視大數據實驗室研究。
何為先驗，康德說:“先驗包含了一切質的可能”也就是說，先驗就是對具體經驗的超越，它包含了具體經驗的一切。那么在大數據背景下，實驗室的研究是結合世界上所有的數據，包含進了一切的人類知識。大數據下的實驗室研究不僅是少數人參與到實驗室的研究，而是通過全球化的數據連接，將單個實驗室的研究擴展到全球，使實驗室研究社會化，它集中人類的知識、智力以及資源進行最優化研究，它囊括了一切人類知識的總量。
從另一個方面來說，現象學的先驗研究注重主體性，研究對象要圍繞研究人員轉，研究人員用自己的視角假設去迫使研究對象顯示真相。在大數據背景下，實驗室研究人員首先要構建的自己假設前見，確立自己的研究視角，接著再從海量的信息中，抽取符合自己“意向性”的信息。就像胡塞爾所說的“向來人們都認為，我們的一切知識都必須依照對象;但是在這個假定下，想要通過概念先天地構成有關這些對象的東西以擴展我們的知識的一切嘗試，都失敗了。因此我們不妨試試，當我們假定對象必須依照我們的知識時，我們在形而上學的任務中是否會有更好的進展”。大數據時代背景下，實驗室研究人員可以充分自由的構建自己先驗世界，再根據自己的先驗世界去提取相關的信息，用這些信息去達到對實驗對象本質的暴露。傳統實驗室研究總習慣于根據實驗對象來確立所使用的知識及方法，按照確定的步驟進行相關的操作，正因為此，傳統實驗室研究中總會受到諸多的限制，科研人員的思維以及思想難以有大的突破。現象學中的先驗研究，首先在思維上要求研究人員充分的發揮思想的作用，實驗室研究中所作的一切都要圍繞這個思想服務，而不是讓科研人員屈服于研究對象，這種新的研究思維及方式在一定程度會促進重大科學的發生及發現。就像牛頓研究宇宙，試圖去理解上帝奧妙的時候，它也是充分的構建自己的先驗世界，宇宙構造可能會有多種情況，其發現萬有引律，就是一個典型的例了，使用新的路徑出發時總會在意外之中有重大發現。
2大數據實驗室現象學解釋學研究。
解釋學現象學重視實驗室研究人員憑借研究自己的主見和前見與信息或文本開展對話，使研究劉象圍繞研究人員轉，但這并不意味著研究人員不顧事實或曲解及歪曲對象甚者編造數據。如果實驗室研究人員在實驗室研究中發現原有的假設不符合事實，那么實驗室研究人員需要調整原來的假設使其符合事實。當然，當我們的假設與實驗研究對象出現短時間的不符合時，實驗室研究人員不可輕率的拋棄先前的假設和獨特的視角，不可圍繞著實驗對象跑而缺乏主見。
解釋學現象學中實驗室研究人員的主見或前見在一定程度上有其適當之處。海德格爾指出，“任何解釋工作之初都必然有這種先入之見，它作為隨著解釋就已經‘設定了的’東西是先行給定的，這就是說，是在先行具有、先行視見和先行掌握中先行給定的”，即實驗室研究人員在進行相關的解釋，是通過這種先行的要素起作用的，把實驗室研究中的某一物解析為另一物時，起主要作用是具有以及掌握先行的視見而確定的。伽達默爾接著指出，“前見其實并不意味著一種錯誤的判斷，它的概念包含它可以具有肯定的和否定的價值，他認為前見首先是判斷的方式，它并不因為見解上的錯誤而受到排除，相反，前見是給定于最后考察一切事情中的決定性的要素之前，在胡塞爾和海德格爾那，前見都有其合理性。可以說，前見在大數據下實驗室研究具有重大價值，實驗室研究人員的確使廣大的實驗室研究人員與信息數據對話，具有高度的創造性，可以按照自己的前見進行相關的實驗活動而不必搖擺不定。正是因為實驗室研究人員有了自己的前見，才敢于冒險，不斷的激發實驗研究人員的創造性，在與數據信息的對話交流中，達到了視界的融合，使研究人員和數據信息兩者都重新獲得理解。
3大數據實驗室的現象學參與式和體驗式研究。
在大數據時代背景下，實驗室研究人員可以充分地構建自己的先驗世界，進行相對應的先驗研究。但先驗研究因為過于強調研究人員的主體性，在一定程度上會產生唯我中心論，那么此時參與式研究就成為了解決先驗研究中不足的一種方法。大數據時代背景下的實驗室研究，研究人員根據自己的需求挑選所需的數據信息，經過數據技術的分析，得到所需的結果。但這不意味著在大數據下，實驗研究人員僅作為一個旁觀者，或只是對象性研究。在面對海量信息得到實驗結果后，更重要的是要參與到實驗中，根據數據信息所給的步驟結果，真正的動手操作，與實驗對象所接觸，“知覺”實驗劉象，與實驗對象之間建立親密的某種關系。與實驗劉象融為一體，將實驗對象的發生變化與特定的因素聯系在一起，去認真思考，以便達到對大數據所給相關知識的理解。參與式的現象學研究實際上已由原來探求知識的認識論轉化為以“知覺”或操作者使用為特點的存在論。
不過，現象學當純真非主體的做法是體驗研究。而實證研究則是多數以邏輯概念思辨或以量化的數據統計，是與體驗研究對立的。參與式與體驗式在現象學研究中的差別在于，從主體上說參與式研究是自己，是自己參與到實驗對象中間;體驗式研究則是實驗的對象，相當于實驗對象自己研究自己，研究者不直接參與到研究對象中去，不干涉研究對象，研究者退居幕后，讓實驗對象任其自由自在變化的發展。比如說，一個實驗研究人員要研究某地人群疾病發生的致病因數，除了經數據信息分析以及在實驗室檢驗和分析樣本外，實驗研究人員要置身于當地人的生活中去，并對當地人的生活不加以任何形式的干擾，詳細記錄當地人每天的日常飲居;跟當地人不斷的交流情感，傾聽當地人與鄰居、家人以及親人的交往故事;觀察當地人的勞作，詳細了解他們的飲食以及生活的自然環境，將這些因素的聯系以及相關的數據數值進行詳細的記錄。體驗式研究不單要求實驗室研究人員傾聽、了解以及記錄實驗對象的事，使實驗對象的思考和言說顯示為“非對象性的言與思”，而且要確使實驗研究人員在記錄和分析實驗報告的'過程中盡可能的避免過度的歸納與概括，進而保持記錄的“非對象性的言與思”。
4大數據實驗室體驗研究的路徑。
現象學研究在人文社科類的研究倍受重視，現在我國每年召開一次現象學與科技哲學學術研討有意將現象學的研究方法引用到科學技術因為傳統的實證研究過于重視研究結果，對研會域的結果過于樂觀，而對研究的過程相對比較輕視。實證研究者確信他們收集的相關事實經驗能理解和說明自己的考察對象。而現象學方法在一定程度上則是對實證研究的不信任和懷疑?，F象學對實證研究的質疑主要有:人不能保證自己所聽或所看的信息數據就是對象的本質，研究人員所使用的實證研究得出的結論不一定與事實的本質相符，進一步說，我們怎么才能真正認識別者。比如說，實驗研究人員可以通過測量一張桌了的重量、寬度、長度以及了解桌了的用途和木質以及顏色等，實驗研究人員也可觀察一個病人的氣色，通過儀器了解病人內部發病的機理，但對桌了和病人自身的秘密實驗研究人員卻無法去認識。因為研究人員所認識的只不過是從外部特征對桌了或病人的主觀解釋，都源于研究人員的“主觀”意見，對其內在的本質卻無從得知。
那么要如何認識對象的本質呢?現象學的體驗式研究思路是:。
第一，將自己置身于研究對象本身的特定環境和特定條件下，重視研究對象之間的環境體系及歷史的聯系和精神的交流。傳統的實驗室研究中充斥著實驗現象、結果、數據以及結論等種種的分析等方面的知識考究，而對于研究對象精神聯系，以及實驗的情感態度，內心體驗卻少有考慮。與之相反現象學的體驗式研究，更關注研究主體以及研究對象的內心體驗或內在的精神聯系。實驗室研究人員在實驗研究的過程中，內在的感情思想以及對問題的思考、實驗過程的靈感以及頓悟，這些在現象學體驗研究中將受到重視，而不是像實證研究中，為了達到確定的目的，而往往將實驗科研人員的這些因素忽視掉。在現象學研究中，它關注實驗研究者跟實驗對象精神以及情感之間的聯系。如果實驗對象是人，那么我們將更加注重對象的內心體驗，重視對象的內心承受力，對對方予以重視和尊重;如果實驗的對象是物，那么我們在做研究的過程中應該將物與所處的環境體系以及相關的歷史背景聯系起來，以及實驗對象對人的情感價值和精神的交融。
第二，對實驗對象的體驗描述要通過語言及“象”的藝術化來替代概念化而保持其完整性和真實性。在現象學中存在語言表述的困難，因為物即使存在而被認識，也很難言說，現象學所做的努力依然是使物能“言”，現象學的體驗研究要依賴實驗研究者個性化和藝術化的語言。現象學方法也可以說是帶有“藝術性”的方法。從另一角度上來說，現象學這一詞重要不在于“現”，而在于“象”?，F象學來源于卻不直面于現實世界，它是重在用類比中某物“象”某物的思維來闡述和理解現實。“象”雖然不是通過歸納和演繹方法得出，而是使用常規的科學方法去推理演繹得出，但類比的想象可以使人在人與自然對話中獲得理解，在觀察和實驗的過程中可以獲得靈感，在先驗和經驗世界搭建溝通橋梁，從而使實驗室研究達到對經驗的超越。
第三，實驗研究人員與實驗對象建立某種緊密的存在關系，放棄實驗研究人員的研究態度。為什么要實驗研究人員與實驗對象建立緊密關系呢?一是因為實驗對象無法言說。即使能言說，實驗對象的體驗也不是最初的真實體驗。二是實驗研究人員的復述也無法言說。實驗研究人員難以復述實驗對象的體驗，或者說當實驗研究人員再次復述實驗對象描述的體驗時就離實驗對象最初的體驗更加遙遠。從另一個方面來說，即使研究人員用藝術化替代概念化的語言去闡述實驗對象的體驗，這種闡述不能保證實驗對象體驗的完整性和真實性。概念化的歸納以及藝術性的總結都不能對實驗對象的體驗進行描述，體驗式的現象學研究的重點是體驗而不是研究。當實驗研究人員與實驗對象在一起時，實驗研究的過程就可以理解為要與實驗對象建立某種緊密聯系，實驗研究人員的研究要由認識論中“要認識你”的態度轉變為存在論中的“和你在一起”的態度。
5結束語。
對于現象學而言，大數據下的實驗室研究在一定意義上說并不完全是實證研究，在一定程度上，實驗研究人員應該是實驗對象的傾聽者、交流者以及陪伴者。那么此時現象學的意向性就體現為精神或情感的關系。從表面上，看精神與情感是來源于觀察和了解經驗事實的基礎上，但真正的精神和情感是來自于人的先驗意識。實驗研究人員對實驗研究的動物有感情與同情心，是因為動物是人類的朋友，而不是動物給他的研究帶來多大好處;實驗科研人員對某一方面的實驗對象現象敏感察覺，是他先天所俱來的內心精神的本能，而不是他對這看了多少書、了解了多少事實的經驗。
現象學的體驗研究實驗研究人員之所以能認識明自實驗對象，以及能用語言闡述實驗對象的體驗，除了實驗研究人員具有經驗技巧外，還因為實驗研究人員在事前就具備了超越事實經驗的意向性，這種意向性是指先驗的直覺、靈感、情感等。由此看來，現象學的體驗研究的要義在于研究人員要具有先驗的意向性，也可以說體驗研究的前提是先驗研究。體驗研究者之所以能夠在經驗事實的混亂復雜中一以貫之的領會和構建內在的體驗，在于研究者有強大而又發達的先驗意向性。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇九
通常情況下,社會調查數據特點如下。
(1)相關性。
對于一個樣本個體而言，它具有本身的多個特征，這些特征之間就具有一定的相關性。對于多個樣本而言，個體與個體的特征之間具有相關性。如果樣本隨時間而變化，那么該樣本在不同時刻的特征之間又具有相關性。因此，由于上述多個原因使得社會調查數據具有了復雜的相關性，傳統的統計學調查難以解決這樣的問題。
(2)離散性。
因為社會調查數據是通過自填式問卷、網絡調查數據庫等方法得到，所以社會調查數據一般以離散變量為主，且這些數據之間只有標示作用，并沒有嚴格的邏輯關系。
(3)模糊性。
社會調查數據當中不可避免的會接觸到各種表達方式和概念，因此,它具有模糊性。因為由自填式問卷或結構式訪問的方法得到的社會調查數據具有以上特點，所以在實際應用中基于統計學的處理方法只能籠統的顯示數據的部分特性,如頻數、離散程度等。對于數據之間的關系只能分析出維數極少的大致的關系。而且利用軟件進行數據挖掘時，因為現有的軟件中的數據挖掘算法對于數據類型和格式要求較高,所以能應用到的數據挖掘算法很少。就算是數據要求較低的關聯分析,其結果也存在大量的冗余。因此,我們需要建立一個合適的社會調查數據的數學模型來完善原先的方法并使跟多的數據挖掘方法可以運用到其中，使得結果更準確。
二、社會調查數據的建模。
研究中我們發現,三維矩陣可適用于社會調查數據的建模。
1三維矩陣的定義。
三維矩陣的定義:由n個p×q階的矩陣組成的n×p×q階的矩陣a稱為三維矩陣,又稱立體陣。ak,i,j表示三維矩陣a的第k層,第i行,第j列上的元素。其中n,p,q分別表示三維矩陣的高度,厚度和寬度。
2三維矩陣模型的建立。
調查問卷的題目一般有三種類型:單選題、多選題和排序題。這三類題目都可以表示成向量的形式,其中每一道單選題、多選題可以表示成一個向量,排序題可以表示成多個向量組成的矩陣。對于單選題和多選題,可以按選項的順序可以表示成一個向量,其中選中的用“1”表示,未選中的項用“0”表示。對于排序題，可以表示成一個n×n的方陣,,其中n表示該排序題的選項數,。這樣，每一題就可以定義為空間中的一個維度,從而所有的題目就可以構成一個n維空間。每份調查問卷的信息用一個m×n矩陣表示(m為題目的最大選項數),其在每一維上的選擇稱之為一個元素,這樣每份問卷的信息就包括了n個元素。以第1,2,3題數據為例,其中第1題為單選題選擇“b”,用向量(0,1,0..0)t表示為一個元素,第2題為多選題選擇“ace”,用向量(1,0,1,0,1,0..0)t表示為一個元素,第3題為排序題順序為cbadefihg,用矩陣表示，每一個列向量是一個元素,如圖1所示。
那么，假設有一問卷信息用一個大小為m×n的矩陣表示。k份的問卷信息就可以用k個大小為m×n的矩陣表示。將這k個矩陣疊加,形成一個三維矩陣。這個三維矩陣就是我們建立的三維矩陣數學模型,如圖2所示。
在圖2中我們看到,該三維矩陣數學模型有三個坐標軸，它們分別是題目、人數、選項。題目軸以每一道題為一個單位；人數軸以每一份問卷為一個單位；選項軸的刻度a,b,c,d,e,f等題目選項,其個數為該調查問卷中選項最多的題目的選項個數。在此基礎之上,這樣的三維矩陣具有以下性質。
(1)在題目軸中選取對應的題目，將三維矩陣面向豎切得到截面1，截面2表示每一道題所有人選擇的信息。
(2)在人數軸中選取對應的人，將三維矩陣橫切得到橫截面1，橫截面1表示對應的人選擇所有題目的信息。
在得到三維矩陣后，可對它進行像素化處理，置1的元素用黑點代替,置0元素的則空白，在得到像素化三維矩陣后我們可以將三維矩陣沿著人數維度上向下投影，這樣就可以得到一個具有濃黑不一的點的平面。通過這些點的濃度，可以知道每一選項選擇的人數。接下來我們可用灰度級表示點的濃度,篩選出濃度大于一定程度的點，在此基礎上進行后續算法處理。
上述三維矩陣數學模型具有數學三維矩陣的所有性質，可依據調查問卷的需求進行轉置，加權、相乘、篩選等數學處理,另外在數學處理的基礎上，采用超圖理論可以大大豐富了調查問卷的處理方法。
三、基于超圖算法的調查問卷分析技術。
超圖是離散數學中重要的內容,是對圖論的推廣。超圖是有限集合的子系統,它是一個由頂點的集合v和超邊集合e組成的二元對，超圖的一條邊可以有多個頂點的特性，這與一般的圖有很大不同。超圖分為有向超圖與無向超圖兩類,在無向超圖的每條超邊上添加方向后得到的有向二元對就是有向超圖。
超圖在許多領域有廣泛的應用。大家可以利用無向超圖表示每一道題的選擇情況，先將這每一題的每一個選項設成一個節點,然后將三維矩陣從上向下投影，如果某一題的若干個選項同時被一個人選擇，就用一條超邊包圍這些節點,那么選這些選項的人越多，投影得到的超邊就越濃。這樣就用超圖表示了問卷中每道題的信息,可以進行聚類處理。
利用有向超圖,可以將關聯規則表示成有向超圖的形式，在得到了關聯規則后，設實際中得到的關聯規則的形式為：前項和后項都是由多個項組成的集合。該文定義一條關聯規則由一條有向超邊表示，有向超邊的頭節點表示關聯規則的前項,有向超邊的尾節點表示關聯規則的后項。每條有向超邊的頭節點和尾節點均可以為多個，如此便成功表示了復合規則，從而可以使用相關算法進行冗余規則檢測。
通過基于有向超圖的冗余規則檢測就可以將關聯規則之間存在著的大量冗余檢測出，減少挖掘資源的浪費，從而增加了挖掘結果的有效性。
傳統的聚類方法都對原始數據計算它們之間的距離來得到相似度，然后通過相似度進行聚類，這樣的方法對于低維數據有良好的效果，但是對于高維數據卻不能產生很好的聚類效果，因為高維數據的分布有其特殊性。通過超圖模型的分割實現對高維數據的聚類卻能產生較好的效果。它先將原始數據之間關系轉化成超圖，數據點表示成超圖的節點，數據點間的關系用超邊的權重來表示。然后對超圖進行分割，除去相應的超邊使得權重大的超邊中的點聚于一個類中，同時使被除去的超邊權重之和最小。這樣就通過對超圖的分割實現了對數據的聚類。具體的算法流程如下。
首先，將數據點之間的關系轉化為超圖，數據點表示為超圖節點。如果某幾個數據點的支持度大于一定閾值，則它們能構成一個頻繁集，就將它們用一條超邊連接，超邊的權重就是這一頻繁集的置信度，重復同樣的方法就可以得超邊和權重。
然后，在基礎此上，通過超圖分割實現數據的聚類。若設將數據分成k類，則就是對超圖的k類分割，不斷除去相應的超邊，直到將數據分為k類，且每個分割中數據都密切相關為止，同時保持每次被除去的超邊權重和最小，最終得到的分割就是聚類的結果。
首先，將數據點之間的關系轉化為超圖，數據點表示為超圖節點。如果某幾個數據點的支持度大于一定閾值，則它們能構成一個頻繁集，就將它們用一條超邊連接，超邊的權重就是這一頻繁集的置信度，重復同樣的方法就可以得超邊和權重。
然后，在基礎此上，通過超圖分割實現數據的聚類。若設將數據分成k類，則就是對超圖的k類分割，不斷除去相應的超邊，直到將數據分為k類，且每個分割中數據都密切相關為止，同時保持每次被除去的超邊權重和最小，最終得到的分割就是聚類的結果。
如圖3所示是基于超圖算法的選題型調查問卷的分析技術的流程圖,主要包括4個主要部分,一是用向量表示調查問卷結果,二是將向量表示的調查問卷轉化為三維矩陣數學模型表示調查問卷結果,三是使用超圖算法進行優化,四是根據要求顯示調查問卷結果。
四、結語。
利用三維矩陣的性質對其進行多種數學處理，如豎切、橫切、像素化后投影等。在數學處理的基礎上，該文又提出超圖理論對數據進行聚類和檢測冗余規則的分析。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇十
其實質是一個位數組和一系列hash函數。布隆過濾器的原理是利用位數組存儲數據的hash值而不是數據本身，其本質是利用hash函數對數據進行有損壓縮存儲的位圖索引。其優點是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識別率的大數據場合。
其本質是將數據轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優點是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點是難以找到一個良好的hash函數。
無論是在管理結構化數據的傳統關系數據庫，還是管理半結構化和非結構化數據的技術中，索引都是一個減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的`缺陷在于需要額外的開銷存儲索引文件，且需要根據數據的更新而動態維護。
又稱為字典樹，是hash樹的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統計。trie樹的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。
相對于傳統的串行計算，并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解，由若干個獨立的處理器完成各自的任務，以達到協同處理的目的。
傳統數據分析方法，大多數都是通過對原始數據集進行抽樣或者過濾，然后對數據樣本進行分析，尋找特征和規律，其最大的特點是通過復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升，大數據分析方法與傳統分析方法的最大區別在于分析的對象是全體數據，而不是數據樣本，其最大的特點在于不追求算法的復雜性和精確性，而追求可以高效地對整個數據集的分析?？傊瑐鹘y數據方法力求通過復雜算法從有限的數據集中獲取信息，其更加追求準確性；大數據分析方法則是通過高效的算法、模式，對全體數據進行分析。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇十一
建材行業的數據分析我接觸到的一些企業大多數處于較原始的數據分析狀態，我曾經見一家企業給我上年銷售數據是企業老板摸出一張紙條上面記著只有他自己能看明白的數字，很多建材企業處于避稅和商業機密的的原因沒有去進行數據的采樣、分析，不乏即便是花百萬級去做erp的企業也是只用到其中的部分功能，除上述兩原因外其中市場變化劇烈性導致數據初始化不穩定、數據鏈操作人員的執行力下降，最后在工作效率上大打折扣。所以很多建材企業的生產銷售數據信息只是集中在極少數高層管理的手中，甚至是腦袋中沒有任何紙質或電子檔的記錄。所以看來在以往的決策過程中對問題的判斷大多是采取定性的研究來決策，定量的分析是比較少。由此來進行決策其科學程度是可想而知，其決策的正確性也值得懷疑，但是在過去30年的過程中，由此來決策帶來的風險被高速發展的市場環境而彌補消除了。從而數據分析其重要性也不被人重視。
在財務工作中有財務會計和管理會計之分，在財務會計的數據錄入基于各種原因的考慮而偏離真實的情況下，也就沒有辦法在這個數據基礎上進行采用管理會計的工具進行決策支持分析了，即使分析也是無效無意義的分析。所以今天我們很多的企業財務管理人員真正的作用是停留在財務會計的層面。那建材企業在面臨今天市場競爭日趨規范和激烈的環境下如何去對待數據分析?陳問文認為需要從以下幾點去思考和踐行。
數據分析可能從前沒有給你的企業帶來直接的效益，但是今后將是數據的天下，以前沒有重視數據分析對企業沒有什么影響，但是今后將是得數據分析得天下的時代。從現在開始重視數據分析，從基礎做起逐步研究深入。
2、重視數據模型。
數據模型的有很多的現成的工具，這些模型很多是建立在統計學的基礎上，很多的專業化公司已經將繁瑣的后臺運算軟件化，讀取可視化，你可以輸入數據便可得出結論，當然數據模型的最大難點在于輸入的變量的準確性，如果變量是準確的，那結果必然可靠，就像我們中國易經八卦最大的難點是信息的準確輸入，錯誤的信息就必然是錯誤的誤導。
3、窮盡數據的準確。
數據的準確性這個也是一個難點，在數據錄入如果沒有軟件化，那是一個重復和繁瑣的過程，中間的差錯率較高，所以我們在原始數據的準確性上需要下更多的功夫，盡最大可能保證數據錄入的準確性，特別是能量化的數據無限接近真實。
大數據時代的來臨，中國建材企業在這個時代背景下需要重視數據，研究分析數據，一是幫助你的企業正確決策，從以往的定性分析決策轉向定量分析---定性分析決策信息支持這樣的程序模式。二是可能在數據的分析中發現了市場新的藍海。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇十二
我們在做市場調研前，必須有一個自己的調研思路：我們要調研的對象，需要收集的數據，需要達到的效果等。只有有了明確的目標，才能獲得更加有效的數據。
1、通過調研了解市場需求、確定目標用戶、確定產品核心，為了更好的制訂mrd;。
2、為領導在會議上pk提供論據;。
4、驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的，目標用戶想要什么樣的產品或服務;。
5、了解我們能不能滿足目標用戶的需求并且樂于滿足目標用戶的需求;。
6、找準產品機會缺口，然后衡量各種因素，制定產品戰略線路;。
7、調研到最后，目標越明確，需求確明確，也就會覺得，產品越難做，難以打開市場等;。
8、對于全新的產品，調研前pm必須先自己有一個思路，然后通過調研去驗證自己的想法的可行性。
二、市場調研的方式方法有哪些?怎樣確定調研的維度?
2、做人物角色分析：設置用戶場景、用戶角色進行模擬分析;。
3、情況推測分析;。
4、調研的維度主要從戰略層、范圍層、結構層、框架層、視覺層來展開(不同的產品從不同的層次來確定調研的維度)。
ps:對收集到的調研數據，我們需要整理出那些有效的數據，對于無效數據果斷丟棄。對有效數據進行細致的處理、分析。
4、深度訪談的數據整理，我們以前會做頭腦風暴，建立很多個用戶模型，強行量化這些數據。這個方法比較有效，特別在做人群研究的時候。
四、如何書寫市場調研報告?
對整理后的數據，我們最終需要形成書面的市場調研文檔報告，以最直觀的方式呈現給我們的boss，從而獲得老板對產品的支持。
1、對市場調研的數據分析后進行的說明總結，用圖表或圖形的形式最直觀呈現;。
2、分析用戶當前現狀，用戶對產品的需求點;。
3、報告的組成有研究背景、研究目的、研究方法、研究結論等相關內容;。
1、數據分析需要掌握數據統計軟件和數據分析工具(分析工具如spss等);。
對比分析法:將兩個或兩個以上的數據進行對比分析，分析其中的差異，從而揭示這些事物發展變化的規律和情況。對比分為橫向對比和縱向對比。
結構分析法:被分析研究總體內各部分與總體之間進行對比分析的方法，即總體內各部分所占的指標。
交叉分析法:同時將兩個有一定聯系的變量及其值交叉排列在一張表內，使各變量值成為不同變量的交叉點，一般采用二維交叉表進行分析。
分組分析法:按照數據特征，將數據進行分組進行分析的方法。
其他還有比如漏斗圖分析法、杜邦分析法、矩陣關聯分析法等等。
(數據分析方法可以參考：《誰說菜鳥不會數據分析》一書)。
ps:數據分析的方法有很多種，在進行數據分析的時候，選擇有效的數據分析方法，能達到事半功倍的效果。
六、數據分析報告如何指導產品經理進行產品設計?
1、根據調研結論確定產品核心功能。
2、把數據分析的結果加入到整個迭代設計的過程中加速產品的迭代更新。
4、通過數據進行分析，得出用戶的行為規律，為產品提供支撐。
5、日常的運營分析，及時發現產品問題。
6、產品后期設定一系列的運營指標進行運營監控，然后反饋產品迭代(指標主要包括：1、用戶的反饋、2、產品的bug、3、市場的反映、4、產品未來的發展方向、5、點擊率、留存率等等)。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇十三
認識數據分析方法：對數據進行統計分析時，選擇正確的分析方法是非常重要的。選擇統計分析方法時，必須考慮許多因素，主要有：
（1）統計分析的目的，
（2）所用變量的特征，
（3）對變量所作的假定，
（4）數據的收集方法（即抽樣過程）。
選擇統計分析方法時一般考慮前兩個因素就足夠了。
小樣本并且兩個變量服從雙正態分布，則用pearson相關系數做統計分析
大樣本或兩個變量不服從雙正態分布，則用spearman相關系數進行統計分析
2、兩個變量均為有序分類變量，可以用spearman相關系數進行統計分析
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇十四
我是一個土生土長的**的女孩，從小的家庭教育和自身修養，形成了我的性格，細致，沉穩，堅定。安靜與活潑并存，幽默與干練同在。
對于理想，我一直抱有同個態度，要做，就要做到最好。為了完成這個目標，便會盡最大的努力去做。
上課期間，我們主修了新聞概論，新聞采訪，新聞寫作，新聞攝影攝像等一系列相關課程。我也利用課余時間閱讀了大量書籍，觀賞了很多有價值的電視專題。這些為以后的工作學習打下了基礎。
一直對文學有著特殊的感情，進入本專業也與之有一定關聯。經過長時間的實踐和積累，現在已經可以熟練地運用文字，形成了自己的寫作風格。自小便有文章陸續發表。
創新精神時有體現。接受并融入新事物的能力較強。與人交流溝通以誠想待。
看了新聞編輯自我介紹的還看了：
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇十五
尊敬的xx人事領導：
您好!打擾您了!
我是一名剛畢業的應屆大學生，按理說我沒有資格去投有社會經驗人士區的招聘，但大四一年的外出實習經歷，使我無論在新聞敏感性、新聞專業技能、人際交往能力方面都有一定的水平，我相信有能力勝任nba項目編輯一職，也相信騰訊的文化理念不至于看到這里就把我的簡歷扔到一邊。
本人非常熱愛nba，大學前三年nba所有比賽基本沒有落下，也每周至少打三次球，對從比爾?拉塞爾以后nba的發展史及球星都比較了解，喜歡看雜志和報紙，喜歡評論甚于新聞。如果能有幸得到面試機會并通過，我會非常的興奮，畢竟對于應屆畢業生來說，剛開始就能在如此好的平臺上把自己的工作和自己感興趣的東西結合起來，將是多么值得慶幸和努力奮斗的事。
誠懇希望能得到您的答復，本人不勝感激!
此致
敬禮
應聘者：馮xx。
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編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇十六
將兩個或兩個以上的數據進行對比分析，分析其中的差異，從而揭示這些事物發展變化的規律和情況。對比分為橫向對比和縱向對比。
被分析研究總體內各部分與總體之間進行對比分析的方法，即總體內各部分所占的指標。
同時將兩個有一定聯系的變量及其值交叉排列在一張表內，使各變量值成為不同變量的交叉點，一般采用二維交叉表進行分析。
按照數據特征，將數據進行分組進行分析的方法。
除了以上的`4點，其他還有比如漏斗圖分析法、杜邦分析法、矩陣關聯分析法等等。
數據分析的方法有很多種，在進行數據分析的時候，選擇有效的數據分析方法，能達到事半功倍的效果。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇十七
編輯人員需要為電視臺提供相關的節目信息，基于電視臺的`實際節目時間要求、節目主題設計要求等，實現節目信息的再次加工與策劃，制作成為電視節目進行播放[1]。新聞節目內容眾多，其中包含黨政新聞及各類民生新聞等。編輯作為電視臺編輯節目信息的主要人員，編輯的個人新聞敏感度、專業能力及職業素養等，均會直接影響電視臺的整體發展質量，關系到電視臺各類新聞信息來源性的真實性，也會直接影響電視臺的社會影響力。
在當前快速發展的時代背景下，電視臺以其專業性、權威性的信息發布特點，仍然是人們獲取各類信息的主要途徑之一，電視臺需要充分展現其價值，為其的全面發展奠定良好的基礎[2]。編輯人員是把控電視臺新聞質量的關鍵人物，其工作質量關系到電視節目的輿論導向、人們的價值觀念等[3]。在實際的電視臺發展過程中，編輯人員需要加強對節目質量的監督與管理，做好各項節目信息的審查與監督工作，充分展現編輯的個人文化素養與政治素養。
2編輯職業素養提升的對策。
編輯職業素養的提升，有助于電視臺的全面發展。新時期背景下，可以通過明確學習價值，提升自身的文化素養；提升綜合素質，制作更多的優秀節目以及注重與時俱進，滿足時代的發展需求等方式，增強每一位編輯的綜合職業素養。
2.1明確學習價值，提升自身的文化素養。
電視臺編輯的素養需要從多個方面、多個角度全面展開，電視臺編輯不但需要具備正確的政治思想、健康的人格，同時還需要通過自身的不斷學習與完善，傳播更多具有正能量的信息內容，使電視臺能夠更好地服務于群眾。每一位電視臺編輯均需要加強對各項知識、各項技能的學習。在實際的電視臺編輯工作中，可能會遇到各類政治分析、民生問題等，電視臺編輯需要對此有所了解，才能夠使新聞編輯工作更加具有專業性特點，能夠深入到新聞題材中進行報道。電視臺新聞編輯可以基于自身的實際條件，制訂規范的學習計劃，通過不斷的學習，提升自身的知識儲備，拓展自身的視野，構建良好的知識結構體系，報道更多的節目題材，使電視臺新聞節目能夠更加豐富多樣，受到觀眾的好評與喜愛。
2.2提升綜合素質，制作更多的優秀節目。
電視臺新聞編輯每日工作量相對較大，需要良好的身體素質來支撐。因此，每一位電視臺新聞編輯人員均需要加強身體鍛煉，積極參與各類社會活動，使其心理素質、身體素質均能夠得到提升，在編輯工作中保持良好的精神狀態，保證電視臺新聞編輯的穩定性。同時，新聞編輯人員還需要具備敢于吃苦、勤勞認真的工作態度，積極參與各類新聞編輯工作，不怕苦、不喊累，為新聞事業的發展而付出自己的努力，真正展現新聞工作者心系民眾、心系國家的精神內涵。
2.3注重與時俱進，滿足時代的發展需求。
時代快速發展的背景下，每一位電視臺編輯人員也需要基于時代的特點不斷進行創新，注重與時俱進，報道更多貼近于人們生活、貼近于時代特點的電視臺新聞內容。編輯人員需要實時關注微博、微信等人們熱門討論的話題內容，觀察人們普遍的心理等，并將這些內容有選擇性地引入到電視臺新聞中，加強電視臺與人們生活的緊密聯系。
3結語。
編輯職業素養的提升關系到電視臺的發展，因此，每一位編輯人員都需要認識到自身素養提升的重要性，通過各種方式提升職業素養，滿足時代的發展需求等，促進電視臺的全面發展。
參考文獻：
[3]徐洪斌.新聞編輯面臨的電視臺經濟效益與社會公共利益沖突困境分析[j].科技傳播,2015(4):43.
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇十八
數據分析是當今社會中不可或缺的重要工具之一。隨著信息技術的迅猛發展，我們可以從各個領域收集到大量的數據，這些數據蘊含著巨大的潛力和價值。數據分析方法的應用可以幫助我們更好地理解、挖掘和利用這些數據。通過多年的實踐，我發現了一些有效的數據分析方法，這些方法對于提高數據分析的準確性和效率具有重要意義。
首先，清晰的問題定義是進行數據分析的基礎。在開始任何分析之前，我們必須明確分析的目的和問題。如果問題定義不明確，那么數據分析的結果很可能陷入無法解釋和使用的境地。因此，我們應該在分析之前花費足夠的時間和精力來了解和詳細描述問題。這包括澄清分析的目標、確定關鍵指標以及收集相關的背景信息。只有在問題定義清晰的情況下，我們才能更好地運用數據分析方法來解決問題。
其次，合理選擇和運用合適的數據分析方法是提高分析效果的關鍵。在數據分析的過程中，我們應該選擇和運用適合問題的方法。不同的問題和數據需要不同的方法來進行分析。例如，如果我們想要了解和預測市場趨勢，我們可以使用時間序列分析方法。而如果我們想要研究變量之間的關系，我們可以使用回歸分析方法。此外，我們還可以結合多個方法，比如聚類分析和因子分析，來探索和發現數據中的隱藏模式和結構。因此，我們需要根據具體情況選擇和運用合適的數據分析方法，以取得最佳的效果。
第三，數據質量的保證是數據分析的前提。數據分析的結果和結論依賴于數據的質量。如果數據存在錯誤、遺漏或不一致，那么結果很有可能是錯誤或不可靠的。因此，在進行數據分析之前，我們應該首先對數據進行清洗和預處理。這包括刪除錯誤和重復的數據、填充缺失值以及處理異常值。此外，我們還應該對數據進行檢查，確保數據的一致性和可靠性。只有在數據質量得到保證的情況下，我們才能對數據進行有效的分析和解釋。
第四，數據可視化是提高數據分析效果的重要手段。數據可視化是將數據以圖表、圖形等形式展示出來的過程。通過數據可視化，我們可以更直觀地理解和解讀數據，發現數據中的規律和趨勢。同時，數據可視化還可以幫助我們將復雜的數據變得更加易于理解和溝通。在數據分析的過程中，我們可以使用各種可視化工具和技術，包括條形圖、折線圖、散點圖等等。因此，數據可視化是提高數據分析效果的重要手段。
最后，數據分析是一個不斷學習和改進的過程。數據分析領域變化迅速，新的方法和技術不斷涌現。因此，我們應該保持學習和更新的態度，不斷改進和提升自己的數據分析能力。這包括學習新的分析方法和工具，掌握新的技術和技巧，以及參與到實際的分析項目中。只有通過不斷學習和改進，我們才能更好地應對數據分析的挑戰和機遇。
綜上所述，數據分析是一項重要且復雜的工作。通過清晰的問題定義、合理選擇和運用合適的方法、保證數據質量、使用數據可視化手段以及持續學習和改進，我們可以提高數據分析的準確性和效率。只有通過科學嚴謹的數據分析，我們才能更好地理解和利用數據，為決策和創新提供有力的支持。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇十九
隨著現代教育事業的不斷發展，適應素質教育的要求，開放性、交互式的多媒體視頻教學逐步被應用到教學實踐中。數字化校園電視臺的建立可以促進學生自主探索、創新學習的能力，并且可以開闊學生的視野，在教師、學生之間建立起一個互動式的視像網絡教學平臺。另外校園電視臺可以讓學校創辦出自己的特色，比如對學校重大事件進行記錄宣傳，觀看德育法制報告會等。校園電視臺的教育功能在學校得到了更加充分的開發，為了在學校充分發揮，使校園電視臺在學校各項工作中的作用得到充分發揮，從而使學生綜合素質的培養并得到加強。
一、面向學生、服務學生，充分發揮校電視臺的功能。
我校于搬入新校區后，建設了完備的視頻播放系統、閉路系統，同學們可以在教師通過電視收看到廣播中心播放的視頻節目。學校通過讓同學們每天收看中央電視臺晚7點的《新聞聯播》欄目，讓學生們了解國內外的大事。學校學生處還經常利用校園電視播放系統播放一些德育方面的教育資料。如在電影電視方面，在就播放了建黨90周年史詩巨獻《五星紅旗》；在衛生方面播放了《預防艾滋病專題教育片》等；在體育方面，利用播放系統播放手語操教學視頻，同學可以直接通過電視進行學習。校園電視臺成為學校德育宣傳的一個新陣地，培養學生的愛國熱情和衛生行為習慣。
由于社會環境的影響，校內學生打架的事件時有發生，消防安全等問題也比較突出。有的同學對法認識不深，甚至于家長都不知法，這樣最容易造成不良的后果。我校邀請了法制校長、區法制安全科長、消防隊教官等為學生作法制、消防報告的同時，校園電視臺也利用校園電視直播系統向全校進行直播，避免只有部分學生在報告廳聽報告的情況，不僅如此，校園電視也加強對學生的法制宣傳。(素質教育論文)在《校園新聞》播出后，播放一些校園微劇欄目，播放了《今日說法》里面有關校園的法制宣傳片，增強學生的法制意識。
學校還通過電視臺直播學校組織開展的主題班會活動，我校每學期都開展豐富多彩的主題班會活動，校園電視臺通過閉路電視向全校學生直播活動全過程。每學期學校都要組織學生參加各級演講比賽等活動，校園電視臺積極參與視頻的錄制工作。校電視臺在學校德育工作中的運用，為促進學生全面發展，形成良好校風、班風、學風提供了強有力的保證。
二、大膽鼓勵學生參與，精心培養人才。
我們校園電視臺在做好學生宣傳和德育教育的同時，緊扣素質教育目標，為新課程改革鋪路，大膽鼓勵學生積極參與電視臺的工作，培養膽量，鍛煉并提高能力。讓學生在老師的指導下，學會了采訪調查和編輯新聞材料。學生記者們經常會在學習之余進行采訪活動，編寫新聞提綱和素材，制作校園新聞。節目主持人們憑借自己睿智的目光、機智的應答和豐富的表情，贏得了同學們陣陣熱烈的掌聲和欣羨的目光。
三、營造校園文化，搭建展示平臺。
我校還重視充分利用校園電視臺，多途徑、多渠道為學生展示才華搭建平臺。學校舉辦的藝術節都進行全程錄像，演出節目精彩紛呈，相聲、小品、歌舞各具特色，武術表演虎虎生風。20的校園藝術節，各路人馬薈萃一堂。層次分明、色彩繽紛的美術作品；派別各異或遒勁蒼老或俊美飄逸的書法作品；旋律悠揚、令人蕩氣回腸的器樂表演不一而足。所有這些，都極大鼓勵了學生參與的積極性，給學生的學習產生了一定推動作用。特別是這些節目在校園電視臺的，讓參演、參賽學生在另一個領域發現了自身的價值，對培養學生的綜合能力起了重要作用。
通過學生對欄目及欄目內容的交流，培養學生參與社會生活、學會與人共同生活和工作的能力。制作什么樣的節目是參與校園電視臺工作的學生工作人員最關心的'問題，在選題階段，通過組織學生參與集體討論的形式來確定制作節目的主題。當要制作的節目主題確定下來后，接下來由學生根據自己的興趣、愛好與特長進行自由選擇合理分工。根據不同的制作內容會有導演、制片、編劇、劇務、策劃、記者、主持人、播音員、配樂等不同分工。在節目準備、素材采集階段，節目策劃組會開展問卷調查、走訪等活動，在這里，無論參與的學生擅長什么，或是對什么感興趣，都能找到自己的用武之地。一部成功的校園電視片需要經過許多工序，經由許多人共同協作才能完成。如在初期，大家合作收集電視素材，一起對資料進行推敲，確定節目的形式與風格；在拍攝現場，邊拍攝邊溝通；在后期，一起探討片頭、特技、配音、字幕等內容，協同工作。
總之，幾江中學信息中心通過電視臺應用的開展，已經呈現出一派生機勃勃的景象。雖然我們目前取得了一些成績，但它只能屬于過去，未來的工作還需要我們盡心盡力去完成。我們將在上級領導、專家的關懷與指導下，在學生的密切配合下，在自身的不懈奮斗下，克服困難，發揚敢為天下先的精神，讓校園電視的應用走出更加寬廣的天地，為新課改這朵奇葩增添濃墨重彩的一筆?！伴L風破浪終有時，直掛云帆濟蒼海”。我們堅信成功那一天的到來。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇二十
近年來高校擴招導致生源龐大、學生數量激增，而師資隊伍建設卻無法相應跟上。另外，就業壓力的增大使相當部分學生將大多數時間花在就業上，他們不重視畢業設計(論文)工作，抄襲成風、敷衍以對。此外，由于缺乏有效的監督體制和考評機制，部分指導教師對畢業設計(論文)環節抱著走過場的心態，凡此種種，造成畢業設計(論文)質量下降的不良后果。具體如下：
1.1教學環節紛繁復雜，沒有體現出教學的效果。
應該以培養優秀廣播電視新聞專業的本科畢業生為標準和目標，根據本專業特點和實際的社會需要來設置畢業設計(論文)的教學環節。但從現實的情況來看，在整個教學環節的前期準備工作中，牽扯到一系列的例如開題報告的撰寫、參考文獻的搜索、外文文獻的翻譯等諸多環節對于學生來說過于復雜，很多的環節并沒有起到預先設置時所期望的效果，實際上收效甚微，與學生投入的精力不成正比;此外，學生與指導老師需要花費很多的精力時間去填寫大量表格、文檔，經歷層層評審，極大地分散了學生及導師對畢業設計(論文)本身的鉆研。而同時，學生及導師對論文(設計)本身的探討與交流過程反而被忽視，壓縮了原本花在畢業設計(論文)上的時間精力，導致畢業設計(論文)這一成果的含金量下降，更沒能到達應有的目的。
1.2選題把握不當，抄襲成風，論文缺乏理論價值和實際價值。
選題是學生進行畢業設計(論文)的第一項重要任務，選題的合適與否直接關系到論文的成敗。學生極易在選題上陷入“大題小做”的誤區。甚至很多選題遠遠超過他的研究水平和能力，在現有的研究條件和研究時間下無法進行，更談不上完成。很多廣播電視新聞專業的學生傾向于選擇“高大上”的題目，這類題目的研究內容十分寬泛，涵蓋的知識點和研究方向有許許多多。受限于本科學生的研究能力，往往導致畢業論文(設計)內容空虛以致選題脫離實際，理論性的研究占據其中相當的比重。由于大數據時代的到來，信息數量爆炸性增長，很多時候獲取信息已經不再困難，加上理論性文章多屬于定性分析，畢業論文(設計)中涉及到的相關的知識數據資料也極易獲取，使得學生無需實際和實地調研，就能寫出一篇很容易達到論文要求的字數的所謂的“論文”。同時如何評估一篇理論性文章的優劣也是個非常困難問題，無法具體使用量化的指標進行考核，所以對學生來說更容易濫竽充數，“混”個畢業。學生不愿意去自己實地調研、收集數據、深入研究，而是生搬硬套地將別人已發布的研究東拼西湊。往輕了說，研究的主題和目標與本科畢業生所學習和掌握的知識相距甚遠，準畢業生無法通過畢業論文(設計)這一環節得到應有的鍛煉和提高;往重了說，這樣生搬硬套，復制粘貼的行為就是學術欺詐，是剽竊他人研究成果。
1.3實習實踐經驗欠缺。
各個院校都有對廣電新聞專業的學生提出實習實踐要求，也安排了這一環節，實習單位一般是在傳統的媒體例如電視臺、電臺、報社或雜志社，或者是媒體相關的諸如廣告公司或者站等等。但大多數學生在畢業實習前并不了解電視臺、電臺、廣告公司等媒體機構的架構及工作規范和流程，而且通常實習時間十分短暫，一般不超過六個月。學生在撇除一開始的適應期后，實際的工作時間并不長，結果是學生才剛了解企業單位的架構，對負責的工作有所熟悉的時候實習期便已經滿了。所以，這樣安排學生的實踐環節并不符合理論知識轉化為實踐能力所具有的漸進性、累積性和反復性規律。目前國內的高校除了對畢業實習有所要求外，一般不另設實踐環節，這就要求學生主動尋找相關的實習單位，這就導致實習的單位與專業的吻合度以及實習的時間無法得到保證，最終不能很好的實現預期的效果。
1.4缺乏有效的監督體制和考評機制。
為了不耽誤學生找工作，減輕學生就業壓力，部分指導教師對畢業設計(論文)環節抱著走過場的心態。由于評審老師基本上都是教學經驗豐富的老師，往往簡單的查看本科生的畢業論文(設計)，就能看出論文是學生東拼西湊的還是認真撰寫的。不少評審老師認為畢業論文(設計)只是學生對本科四年學習成果展現的一個形式，而因為畢業論文(設計)不合格會導致學生無法正常畢業，對畢業生的就業、升學有極大的負面影響，所以有意無意地降低評審論文的標準，盡可能地讓學生順利通過。因此，建立對畢業論文(設計)考核評估的監管體制對于提升廣播電視新聞專業本科畢業論文(設計)質量是非常關鍵的。
2優化畢業論文教學效果的改革路徑設計。
2.1建立學年論文制度。
學年論文制是指在教師指導下，學生靈活運用一門或多門課程的知識來解決一些不太復雜，但卻是具有一定綜合性的具有實際意義的問題。它要求學生能獨立地運用理論知識和實際的研究條件來解決問題，對參考文獻所提供的論點及自己收集的材料有一定得組織能力;能用通順的文字和圖表，系統地、完整地表述所研究的成果。
創新是核心和立論之本沒有創新的論文它就沒有存在的意義和價值。現有的畢業論文(設計)模式往往需要學生在幾個月之內完成造成的結果是復制與粘貼他人的文章拼湊成了畢業論文(設計)這樣的東西毫無意義。而學生在第五學期時即開展學年論文工作。三年級學生通過寫學年論文可初步了解論文寫作的步驟和過程既可以對所學理論知識進行系統梳理也可以在此基礎上對之后的畢業論文(設計)進行延伸性探討使其前后連貫而不致于忙亂失措。
2.2突出畢業論文(設計)的實踐性質。
嘗試改變畢業論文(設計)的單一形式。結合廣播電視新聞專業的特點。要改變原先單一的論文形式要求，更多的用一些體現實際應用性的、實踐性的成果。不一定非得要文獻綜述、外文翻譯、科研論文等全套齊備才能答辯，對于有獨特觀點的、經過學生本人獨立研究而撰寫的文獻綜述，也可以算做畢業論文，畢竟較之單純以抄襲為主的論文，此類文獻綜述更能反映作者自己個人的獨立思考能力;加強實習基地建設。密切學院、系和實習單位的聯系，本科第六學期暑假可有計劃地派遣學生前往實習，而經實習所得而成的實習報告、調研報告、設計方案、案例研究報告等，經指導教師和系里的統一評定，也可作為畢業論文的形式。
2.3加強過程監管。
建立審題制度。組建畢業設計(論文)工作領導小組，由教師共同擬定論文候選題目作為題庫;建立和健全本科畢業設計(論文)管理的規章制度和管理辦法。例如，對畢業設計(論文)的組織領導、指導教師的職責、畢業設計(論文)選題、撰寫要求及書面格式、畢業設計(論文)撰寫過程的管理及指導教師給予的階段性成績評定、答辯初評及終審成績等;編制《本科畢業設計(論文)手冊》。在《手冊》里明確指導教師的主要職責及對畢業論文的基本要求、主要任務、論文的進程計劃、結構內容等。該《手冊》的內容可以作為中期檢查的依據。
2.4改革評定標準。
為了保證畢業論文(設計)最終成績的公正性與客觀性，建議將當前盛行的以答辯評定最終成績的測評方法嘗試轉換為新的模式，即：指導教師30%+評閱教師30%+答辯40%=最終成績。也就是說，畢業設計(論文)完成后，先由指導教師評定成績，這部分成績占最終成績的30%;為避免指導教師評審標準的主觀性，再由(設計)論文評閱教師評定成績，這部分成績占最終成績的30%;最終，由答辯委員會給出答辯成績，這部分成績占最終成績的40%，將上述三項得分相加，即為論文的最終成績。
2.5開展多樣化的畢業設計(論文)培訓。
的要求：具有能夠運用所學到的基礎知識來分析和解決本學科內某一基本問題或具體問題的學術水平和能力的要求。
3總結。
廣播電視新聞學專業旨在培養既具有新聞采編和報道能力，又具有廣播電視和網絡傳播欄目策劃、制作能力的復合型新聞傳播專門人才。因此，具有廣播電視新聞業務綜合素質與實際操作能力的畢業生倍受用人單位青睞。作為學生從高校走向社會的橋梁，畢業設計(論文)環節中就要體現出對新聞類人才培養的這些要求。在畢業論文的選題確定、文獻搜索、調查研究、數據分析等環節中，需要考核學生的專業知識基礎、基本的科研素養和各項綜合能力，同時也要引導學生理論聯系實際，將一些新聞現實用理論專業解析，培養學生運用所學專業知識系統性分析問題和解決問題的能力，把素質教育落到實處。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇二十一
在美國由于藝術教育早已納入正式教學計劃半個世紀以上,美國高校尤其是著名院校這方面的教學設施非常齊備,圖書資料異常豐富。以麻省理工的音樂教育為例:麻省理工學院共有6個音樂教室,全部配有鋼琴及各種樂器,學生可以預定和租借使用。其中的音樂練習室,全天開放,供學生練習。韓國漢城大學也是如此,他們的音樂系每個拐角和教室都設有一個鋼琴,學生可以隨便打開來彈。在我國,北大的藝術教育在國內大學中算是做得比較好的。北大有一架100多萬的鋼琴,就當寶貝,有人管著,有個專門的屋子,不是輕易能用上的。從硬件上看,這與國外在藝術教育上的投入差距是相當大的。雖然藝術教育的投入是很大的,短期內不一定能看出來成效,但是它的利益卻是長遠的。目前我們在這方面的投入正在隨著社會的重視而逐漸加大,但還遠遠不夠,因此應加大在藝術教育硬件上的投資,使藝術遍布校園的每一個角落,讓學生無時無刻不感覺到、接觸到藝術,這樣才能激發出學生對藝術了解和學習的興趣。
二、鼓勵師生參加及開展藝術活動,提高校園藝術氛圍。
理工科學?？梢越M織學生參加各種藝術社團,也可以外請一些藝術團體來演出或請一些知名學者、藝術名人來開展講座,等等。如哈佛大學舉辦的校園藝術節活動中有音樂會、戲劇演出等共46場,學生可免費參加任何一場。理工科大學也應每年舉辦藝術節活動,且藝術節活動種類一定要多樣化,可以有音樂、電影、舞蹈、等節目的演出,也可以有繪畫、雕塑作品和傳統民族藝術作品的展覽,還有藝術技能的展示和教學。藝術節展現的內容和形式應不受國界限制,可以展現我們國家的藝術特色,也可以展現其他國的異域風情。藝術節的一個特點是參加自由,參加表演的既可以是學校各個文藝社團,也可以是個人,也可以是臨時組合的群體。這些角色表演雖然不是很專業,但卻可以給每個人提供接觸和學習藝術的機會,發掘出每個人身上的藝術天分,激發出學生對藝術的熱情。除此之外,理工科大學每年應舉辦藝術節、頒發藝術獎章,這也是其促進藝術教育的重要手段之一。
三、增加藝術資源,供學生業余時間學習、交流。
編輯的實用數據分析方法大全（22篇）篇二十二
數據分析是一項復雜而精確的工作，需要科學的方法和有效的技巧。在數據分析的過程中，我對各種數據分析方法進行了學習和實踐，積累了一些心得和體會。本文將圍繞數據分析方法的應用、數據清洗與處理、模型構建、模型評估以及結果解釋五個方面進行闡述，以展示我對數據分析方法的理解和體驗。
首先，在數據分析的過程中，選擇合適的分析方法是至關重要的。不同類型的數據需要不同的分析方法，而選擇適合的方法則需要綜合考慮數據特征、分析目的和問題背景等因素。例如，在處理時間序列數據時，可以使用ARIMA模型進行預測；在處理分類問題時，可以使用決策樹或邏輯回歸等方法。因此，熟悉各種數據分析方法，并能靈活應用，是提高數據分析質量的重要一步。
其次，在數據分析的過程中，數據清洗與處理是一個必不可少的環節。原始數據往往存在噪聲、缺失值和異常值等問題，這些問題會對分析結果產生不良影響。因此，對數據進行清洗和處理，以確保數據的準確性和完整性，是有效數據分析的基礎。常用的數據清洗方法包括刪除重復值、填補缺失值和刪除異常值等。通過合理運用這些方法，可以提高數據的質量，為后續分析打下堅實的基礎。
第三，在數據分析的過程中，構建可靠的模型是關鍵。模型的選擇和設計直接影響著數據分析的結果和效果。在模型構建之前，需要對數據進行探索性分析，了解數據的分布、特征和規律，以便選擇合適的模型。在模型構建時，需要注意選擇合適的算法以及調整模型的參數，以提高模型的擬合能力和預測準確性。此外，模型的可解釋性也是一個重要的考量因素，合理解釋模型的結果可以增加數據分析的可信度。
其次，模型的評估是數據分析的另一個關鍵環節。模型的好壞取決于其預測的準確性和穩定性，而模型評估可以對模型進行客觀的量化評價。常用的模型評估方法包括均方誤差、交叉驗證和ROC曲線等。這些評估指標能夠幫助我們了解和比較不同模型的性能，從而選擇最佳的模型進行分析和預測。同時，在評估模型時，還需要考慮模型的復雜度和可解釋性，以免過度擬合或過度簡化。
最后，在數據分析的過程中，對結果進行解釋和應用是至關重要的。數據分析的最終目的是為業務決策提供有效的依據，而解釋和應用分析結果是將數據分析結果轉化為實際行動的關鍵一步。在結果解釋時，我們需要清晰地描述分析結果的內涵和意義，并且在解釋結果時，要注意結果的可信度和有效性，以便為決策者提供科學的建議。同時，我們還需要將分析結果與實際場景結合，探討如何應用結果來改善業務績效或解決問題。
總之，數據分析方法的運用需要科學的方法和有效的技巧。在數據分析的過程中，我們應該選擇合適的分析方法，進行數據清洗和處理，構建可靠的模型，進行模型評估，并合理解釋和應用分析結果。通過不斷的學習和實踐，我們可以不斷提高自己的數據分析能力，并更好地為業務決策提供科學支持。