编辑的实用数据分析方法大全（22篇）

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编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇一

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

识别需求。

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

收集数据。

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇二

垂直分析，又称为纵向分析，实质上是结构分析。

第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。

第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。

第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。

经过垂直分析法处理后的会计报表通常称为同度量报表、总体结构报表、共同比报表。以利润表为例，巴菲特非常关注销售毛利率、销售费用率、销售税前利润率、销售净利率，这实质上就是对利润表进行垂直分析。

水平分析。

分析财务报表年度变化最大的重要项目。

水平分析法，又称横向比法，是将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。

水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。

这种本期与上期的对比分析，既要包括增减变动的绝对值，又要包括增减变动比率的相对值，才可以防止得出片面的结论。每年巴菲特致股东的信第一句就是说伯克希尔公司每股净资产比上一年度增长的百分比。

趋势分析。

趋势分析，是一种长期分析，计算一个或多个项目随后连续多个报告期数据与基期比较的定基指数，或者与上一期比较的环比指数，形成一个指数时间序列，以此分析这个报表项目历史长期变动趋势，并作为预测未来长期发展趋势的依据之一。

趋势分析法既可用于对会计报表的整体分析，即研究一定时期报表各项目的变动趋势，也可以只是对某些主要财务指标的发展趋势进行分析。

巴菲特是长期投资，他特别重视公司净资产、盈利、销售收入的长期趋势分析。

他每年致股东的信第一页就是一张表，列示从1965年以来伯克希尔公司每年每股净资产增长率、标准普尔500指标年增长率以及二者的差异。

比率分析。

比率分析，就是将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。比率分析是最基本最常用也是最重要的财务分析方法。

财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。

国务院国资委颁布的国有企业综合绩效评价指标体系也是把财务绩效定量评价指标分成这四类。

从巴菲特过去40多年致股东的信来看，巴菲特这四类比率中最关注的是：净资产收益率、总资产周转率、资产负债率、销售收入和利润增长率。

财务比率分析的最大作用是，使不同规模的企业财务数据所传递的财务信息可以按照统一的标准进行横向对照比较。

财务比率的常用标准有三种：历史标准、经验标准、行业标准。巴菲特经常会和历史水平进行比较。

因素分析。

分析最重要的驱动因素。

因素替代法又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。

比如，销售收入取决于销量和单价两个因素，企业提价，往往会导致销量下降，我们可以用因素分析来测算价格上升和销量下降对收入的影响程度。

巴菲特这样分析，1972年他收购喜诗糖果时，年销量为1600万磅。20增长到3200万磅，35年只增长了1倍。年增长率仅为2%。

但销售收入却从1972年的0.3亿增长到年的3.83亿美元，35年增长了13倍。销量增长1倍，收入增长13倍，最主要的驱动因素是持续涨价。

综合分析。

多项重要指标结合进行综合分析。

企业本身是一个综合性的整体，企业的各项财务活动、各张财务报表、各个财务项目、各个财务分析指标是相互联系的，只是单独分析一项或一类财务指标，就会像盲人摸象一样陷入片面理解的误区。

因此我们把相互依存、相互作用的多个重要财务指标结合在一起，从企业经营系统的整体角度来进行综合分析，对整个企业做出系统的全面的评价。

目前使用比较广泛的有杜邦财务分析体系、沃尔评分法、帕利普财务分析体系。

最重要最常用的是杜邦财务体系：净资产收益率=销售净利率×资产周转率×权益乘数，这三个比率分别代表公司的销售盈利能力、营运能力、偿债能力，还可以根据其驱动因素进一步细分。

对比分析。

和最主要的竞争对手进行对比分析。

和那些进行广泛分散投资的机构不同，巴菲特高度集中投资于少数超级明星公司，前10大重仓股占组合超过80%，这些超级明星公司各项重要财务指标都远远超过行业平均水平。

在长期稳定发展的行业中，那些伟大的超级明星企业也往往都有一个与其实力相比难分高下的对手。

比如软饮料行业中可口可乐与百事可乐，快餐行业中的麦当劳与肯德基，飞机制造行业中的波音与空客。两个超级明星企业旗鼓相当，几乎垄断了行业的大部分市场，这就形成了典型的双寡头垄断格局。

因此把超级明星公司与其竞争对手进行对比分析是最合适的方法。

前景分析。

预测未来长期业绩是财务分析最终目标。

巴菲特进行财务报表分析的目的不是分析所有公司，而是寻找极少数超级明星：

我们始终在寻找那些业务清晰易懂、业绩持续优异、由能力非凡并且为股东着想的管理层来经营的大公司。

这种目标公司并不能充分保证我们投资盈利：我们不仅要在合理的价格上买入，而且我们买入的公司的未来业绩还要与我们的预测相符。

但是这种投资方法――寻找超级明星――给我们提供了走向真正成功的唯一机会。

对企业未来发展前景进行财务预测是财务报表分析的最终目标。巴菲特说得非常明确：“我关注的是公司未来甚至30年的盈利能力。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇三

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇四

对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行对比，分析他们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。

表达事物发展的变化以及研究其中的规律。

对比分析法的特点是：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距。

对比分析法可分为静态比较和动态比较两类横比。

动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵比。

与目标对比：即实际完成值与目标进行对比，属于横比。

与目标对比：即实际完成值与目标进行对比，属于横比。

目前实际完成的值与目标值进行对比。

不同时期对比：选择不同时期的指标数值作为对比标准，属于纵比。

统计部门、单位、地区对比：与同级部门、单位、地区进行对比，属于横比。

横比，条件相同(比如，时间)，结果不同。

纵比：结果相同，条件不同。

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以展现其内在的联系和规律。

分组分析法的关键在于对确定数组与组距。在数据分组中，各组之间的取值界限称为组限。上限值和下限值的平均数称为组中值。

结构分析法是指被分析研究总体内部各部分与总体之间进行对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。

同比和环比。

同比：去年的这个时间段和今年的这个时间段进行对比叫做同比。

环比：上一个月和这一个月进行对比。

结构相对指标(比例)的计算公式为：

结构相对指标=总体某部分的数值/总体总量*100%。

市场占有率=(某种商品销量/该种商品市场销售总量)*100%。

平均分析法就是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。

平均指标可用于同一现象在不同地区、不同部门或单位间的对比，还可用于同一现象在不同时间的对比。

比如分析不同行业、地区的平均从业人数、平均营业收入等。所有数量指标都可以依据不同的分组用单位数来平均，进行对比、分析。

交叉分析法。

交叉分析法通常用于分析两个变量之间的关系，即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中的变量之间的关系。

综合评价分析法。

综合评价分析法的基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价，比如不同地区的社会发展水平，企业经济效益评价等，都可以用这种方法。

综合评价分析法主要有三大特点：

评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成。

在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理。

评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是由最终的分值进行综合排序。

矩阵分析法是指将事物(如产品、服务)的两个重要属性作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇五

市场调研(marketresearch)是一种把消费者及公共部门和市场联系起来的特定活动一一这些信息用以识别和界定市场营销机会和问题，产生、改进和评价营销活动，监控营销绩效，增进对营销过程的理解。下面是小编为大家收集的关于产品经理做市场调研和数据分析的方法。希望可以帮助大家。

我们在做市场调研前，必须有一个自己的调研思路：我们要调研的对象，需要收集的数据，需要达到的效果等。只有有了明确的目标，才能获得更加有效的数据。

1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订mrd;。

2、为领导在会议上pk提供论据;。

4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务;。

5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求;。

6、找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路;。

8、对于全新的产品，调研前pm必须先自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。

2、做人物角色分析：设置用户场景、用户角色进行模拟分析;。

3、情况推测分析;。

4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开(不同的产品从不同的层次来确定调研的维度)。

ps:对收集到的调研数据，我们需要整理出那些有效的数据，对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。

4、深度访谈的数据整理，我们以前会做头脑风暴，建立很多个用户模型，强行量化这些数据。这个方法比较有效，特别在做人群研究的时候。

对整理后的数据，我们最终需要形成书面的市场调研文档报告，以最直观的方式呈现给我们的boss，从而获得老板对产品的支持。

1、对市场调研的数据分析后进行的说明总结，用图表或图形的形式最直观呈现;。

2、分析用户当前现状，用户对产品的需求点;。

3、报告的组成有研究背景、研究目的、研究方法、研究结论等相关内容;。

1、数据分析需要掌握数据统计软件和数据分析工具(分析工具如spss等);。

对比分析法:将两个或两个以上的数据进行对比分析，分析其中的差异，从而揭示这些事物发展变化的规律和情况。对比分为横向对比和纵向对比。

结构分析法:被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比分析的方法，即总体内各部分所占的指标。

交叉分析法:同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉点，一般采用二维交叉表进行分析。

分组分析法:按照数据特征，将数据进行分组进行分析的方法。

其他还有比如漏斗图分析法、杜邦分析法、矩阵关联分析法等等。

(数据分析方法可以参考：《谁说菜鸟不会数据分析》一书)。

ps:数据分析的方法有很多种，在进行数据分析的时候，选择有效的数据分析方法，能达到事半功倍的效果。

1、根据调研结论确定产品核心功能。

2、把数据分析的结果加入到整个迭代设计的过程中加速产品的迭代更新。

4、通过数据进行分析，得出用户的行为规律，为产品提供支撑。

5、日常的运营分析，及时发现产品问题。

6、产品后期设定一系列的运营指标进行运营监控，然后反馈产品迭代(指标主要包括：1、用户的反馈、2、产品的bug、3、市场的反映、4、产品未来的发展方向、5、点击率、留存率等等)。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇六

常规分析方法不对数据做抽象的处理，主要是直接呈现原始数据，多用于针对固定的指标、且周期性的分析主题。直接通过原始数据来呈现业务意义，主要是通过趋势分析和占比分析来呈现，其分析方法对应同环比及帕累托分析这两类。同环比分析，其核心目的在于呈现本期与往期之间的差异，如销售量增长趋势；而帕累托分析则是呈现单一维度中的各个要素占比的排名，比如各个地市中本期的销售量增长趋势的排名，以及前百分之八十的增长量都由哪几个地市贡献这样的结论。常规分析方法已经成为最为基础的分析方法，在此也不详细介绍了。

统计学分析方法能够基于以往数据的规律来推导未来的趋势，其中可以分为多种规律总结的方式。根据原理多分为以下几大类，包括有目标结论的有指导学习算法，和没有目标结论的无指导学习算法，以及回归分析。

其中有指导的学习算法简单说就是有历史数据里边已经给出一个目标结论，然后分析当各个变量达到什么情况时，就会产生目标结论。比如我们想判断各项指标需要达到什么水平时我们才认定这个人患有心脏病的话，就可以把大量的心脏病人的各项指标数据和没有心脏病的正常人的各项指标数据都输入到系统中，目标结论就是是否有心脏病，变量就是各项指标数据，系统根据这些数据算出一个函数，这个函数能够恰当的描述各个指标的数据与最终这个是否是心脏病人之间的关系，也就是当各个指标达到什么临界值时，这个人就有心脏病的判断，这样以后再来病人，我们就可以根据各项指标的临界值。这个案例中的函数就是算法本身了，这其中的算法逻辑有很多种，包括常见的`贝叶斯分类、决策树、随机森林树以及支持向量机等，有兴趣的朋友可以在网上看看各种算法的逻辑是怎么样的。

另外无指导的学习算法因为没有一个给定的目标结论，因此是将指标之中所有有类似属性的数据分别合并在一起，形成聚类的结果。比如最经典的啤酒与尿布分析，业务人员希望了解啤酒跟什么搭配在一起卖会更容易让大家接受，因此需要把所有的购买数据都放进来，然后计算后，得出其他各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近，也就是同时购买了啤酒的人群中，都有购买哪些其他的商品，然后会输出多种结果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，这每个商品都可以成为一个聚类结果，由于没有目标结论，因此这些聚类结果都可以参考，之后就是货品摆放人员尝试各种聚类结果来看效果提升程度。在这个案例中各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近就是算法本身了，这其中的逻辑也有很多中，包括apriori等关联规则、聚类算法等。

另外还有一大类是回归分析，简单说就是几个自变量加减乘除后就能得出因变量来，这样就可以推算未来因变量会是多少了。比如我们想知道活动覆盖率、产品价格、客户薪资水平、客户活跃度等指标与购买量是否有关系，以及如果有关系，那么能不能给出一个等式来，把这几个指标的数据输入进去后，就能够得到购买量，这个时候就需要回归分析了，通过把这些指标以及购买量输入系统，运算后即可分别得出，这些指标对购买量有没有作用，以及如果有作用，那么各个指标应该如何计算才能得出购买量来。回归分析包括线性及非线性回归分析等算法。

统计学分析方法还有很多，不过在今天多用上述几大类分析方法，另外在各个分析方法中，又有很多的不同算法，这部分也是需要分析人员去多多掌握的。

自建模型是在分析方法中最为高阶也是最具有挖掘价值的，在今天多用于金融领域，甚至业界专门为这个人群起了一个名字叫做宽客，这群人就是靠数学模型来分析金融市场。由于统计学分析方法所使用的算法也是具有局限性的，虽然统计学分析方法能够通用在各种场景中，但是它存在不精准的问题，在有指导和没有指导的学习算法中，得出的结论多为含有多体现在结论不精准上，而在金融这种锱铢必较的领域中，这种算法显然不能达到需求的精准度，因此数学家在这个领域中专门自建模型，来输入可以获得数据，得出投资建议来。在统计学分析方法中，回归分析最接近于数学模型的，但公式的复杂程度有限，而数学模型是完全自由的，能够将指标进行任意的组合，确保最终结论的有效性。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇七

对于产品经理而言，看明白数据是一件很简单的事情，但是要想从数据中挖掘其背后更深层次的内涵，看懂数据背后的逻辑是一件非常不容易的事情。往往一个决策的成功或失败，总能归咎到对数据的理解上。

值得欣慰的是，随着接触到的用户越来越多，对于用户心理模型和业务逻辑的理解越发的透彻，产品经理对数据的理解能力也将越来越强。

1、不配看数据。

产品经理对待数据的态度不应该像市场分析者或财务人员一样。我们看数据，更多是需要了解数据背后用户的行为逻辑和期望需求。这就要求我们看到数据的时候，必须第一时间想象到用户是如何创造出这些数据的，为什么会创造出这样的数据。

作为一个产品设计者首先必须告诉自己：“i’mnotuser”，如此同时还要再把自己模拟成一个平凡的用户，不停的反复的去用自己的产品，和同类产品。我向来认为，一个做移动互联网的产品设计师，不有事没事换手机玩，不是好的产品设计师;一个电子商务的产品设计师，不每周在网上买一件东西，不是一个好的产品设计师。

要想有资格去看数据，通过数据给产品设计提供有效的依据。方法很简单，也很有效：把自己当作一个平凡的用户，不停的用自己的产品，和同类产品。有，且只有这么一个方法。

2、为了看数据而看数据。

和做可用性测试一样，测试之前不能说没有“关注点”，发现什么就是什么。那样什么也发现不了，即使发现了，价值也不大。数据拿到手里，没有目的的去看，不如不看。

在做产品设计的数据分析之前，首先应该搞清楚自己需要什么样的数据来说明什么问题。一个数据对于不同的产品、不同的环境、不同的用户类型，得到的结论应该是不一样的。传统的市场研究中，对于数据的分析往往是根据“硬属性”，比如他们对于用户的分析基本都是根据“人口属性”的数据，他们得到的结论也很少结合现实环境。这样的结论，对于(互联网的)产品设计基本上没有太大的参考价值，特别是如今个性化需求越来越强，用户行为越来越独特的时候，“人口属性”很不能代表用户背后的行为逻辑。

比如，想了解“有购物搜索需求的网民”具备的主要特征，这个时候“年龄、学历、性别、收入、婚姻状况、消费能力、信息获取方式、上网条件、..”可能都是对我有参考价值的数据，但那些才是最重要的呢?分析后很快就可以发现，比较而言“年龄、收入、上网时间、上网条件”都不是最重要的，“消费能力”、“信息获取方式”在这里才是最重要的特征。这些数据背后才更能代表用户的行为逻辑和需求。(如果不是很明白这个结论，稍后再《desingit.》第8篇左右会谈到)。

3、不筛选数据。

做一个优秀的设计者，首先必须善于“提问”。“提问”的水准和设计水平基本成正比。要什么样的数据，什么样的数据可以帮我解决这些问题和疑问？这个很简单，一罗列你可以想到很多很多。但，事实上数据类型到达一定数量后，类型越多，反倒越不利于对于结论的判断。因为，不同数据类型之间会产生相互的干扰，有些时候次要问题可能会战胜主要问题，影响最终的结论。

在实际项目中，解决了主要问题，次要问题可能就会很自然的被稀释了。获取数据也一样，必须搞清楚什么样的数据最能说明这个问题?确定这些会使分析过程的精力更加集中。把主要的几个问题想穿、打透，其他问题很快就会迎刃而解了。

很多时候不是解决不了问题，而是想解决的问题太多；很多时候不是数据不够，而且想要的数据太多。还比如，想要了解如何解决“购物搜索”的需求，其实只要关注好“信息获取方式”、“消费能力”、“决定购买的因素”基本就能解决很多问题，盯着“用户是男是女，8岁还是80岁”，只能是耗费精力。

不去筛选数据，还有一个很大的危害就是：“因为没有筛选，所以不能把关心的数据点看透彻”。

比如，很多人都在夸开心网的推荐做的好，很多用户在上面找到了自己的“同学”，于是定论为“算法的技术好”。其实如果专注关心“开心网为什么打通用户关系这么快”的人，经过详细分析后是不会得到“技术好”这个结论的。根据我的观察，我比较赞成麦田的结论：“开心网把校友录的数据库用进去推荐算法里面了”，我甚至认为开心网的推荐里面不只是用了“校友录”的数据库，还有更多其他数据库。(麦田对于数据的分析虽然是偏市场和运营性的，但其实对于产品设计的促进一样很大，而且他确实是一个观察数据很细，研究数据很深的人)。

4、不关注数据采集的方式和方法。

当我们为某个项目寻找方向或者确定某个决策，需要一些数据的支持，以便了解状况并确定思路。这个时候，不仅需要给出“需要什么样的数据”这个需求，同时还应该包括如何得到这些数据。

很多时候，我们只提出需要什么样的数据，并不去提出要求如何得到这些数据的方式、方法，完全依靠调研者的经验去获取数据，这是不可取的。因为这样来的数据对结果的帮助是不准确的，甚至往往会出现误导。因为调研过程中不同的方式方法，得到的结果会不一样。

不同的方式方法，渠道，得到的数据是不一样的。不同水平的人采集到的数据结果也是不一样的。

往往我很同情国内的同行，大家能找到靠谱的数据真的少的可怜。就拿行业数据来说，基本上国内没有一家第三方机构可以提供靠谱的数据。xx统计局就不说了，比如商业机构艾瑞，他的数据丝毫不具备可信度。最根本的，我们可以去看看尼尔森在欧美(不要看国内的尼尔森，那是同样的不靠谱。跟他们合作过一次，东西做的一塌糊涂)的一些问卷，从问卷设计的逻辑、采集方式、统计方法，甚至包括“埋地雷”的方法，都高出国内这些数据提供商一大截。(比如一个细节：去尼尔森在欧美的一些问卷试试，如果你是玩的心态，很快就会被说“谢谢你参与调查”。因为，他们很快就通过“地雷”判断出你并非真正的采集对象，很快就把你踢走了，而国内的你可以随便玩)。

有些时候，如果实在没有办法，去做小量的抽样数据，也比那这些不靠谱的数据去分析强。

5、只用定量数据，没有定性数据。

还说那个最老土的例子：

沃尔玛每天总重要的事是“想尽一切办法，把货架摆好，让顾客更快的找到，更快的走掉”。事实上，当他们的mba(商业数据分析)人员通过庞大的数据处理系统发现，啤酒和尿布的销售曲线惊人相似的时候，他们其实只能得到一个“结论”。但，这些知识定量的数据，并不能挖掘出本后的顾客行为，以及为什么会造成这个现象。这个时候，如果靠“分析”、“猜测”是不能得到正确结论的，方法只能是去结合“定量”的研究，通过具体观察和调研了走到用户身边，最终才能了解到“因为，在美国一般都是男人去买尿布的，而在沃尔玛就算买1美元的东西也要排队半个钟结帐，男人们这个时候就顺手拿了啤酒犒劳一下自己”。

海量的定性数据，只能告诉我们结论，不能告诉我们背后的原因。同样，如果只有定性的数据，往往看到的现象可能是片面的，结论可能是有偏差的。

有时候，定量更多的是为了定性。

（1）、只关心数据结果，不关心过程。

比如，就知道那个广告的流量大，没注意那个广告比别的大三倍。

（2）、只看大数据，不看小数据。

比如，只发现交易量疯狂增长了，没注意虚假交易疯狂上升了。

（3）、只看数据表象，不看发展过程。

比如，只知道现在的行业分布均衡，没发现曲线的前方已经出现裂痕。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇八

现象学不仅是哲学而且是方法，现象学从一般意义来说有先验、解释、发生三种，这三种现象学所采用的研究方法一般有先验研究、解释学研究以及体验研究。在大数据背景下，使用者三种方法看待实验室研究，这三种方法能否成功运用，一要看先验研究以及解释学研究中确立的“意向性”，二是这种“意向性”能否成功运用到体验研究。

1大数据实验室的现象学先验研究。

实验室研究一般会被误认为就是实证研究，实验是使用理性的逻辑作用于具体的实物，研究者会受到具体经验以及假设观念理论的影响，并且强调将这些因素“不带偏见”的面对客观事实，在实验室研究中我们必须紧紧地围绕研究对象。在新时代背景下使用现象学先验视角审视大数据实验室研究。

何为先验，康德说:“先验包含了一切质的可能”也就是说，先验就是对具体经验的超越，它包含了具体经验的一切。那么在大数据背景下，实验室的研究是结合世界上所有的数据，包含进了一切的人类知识。大数据下的实验室研究不仅是少数人参与到实验室的研究，而是通过全球化的数据连接，将单个实验室的研究扩展到全球，使实验室研究社会化，它集中人类的知识、智力以及资源进行最优化研究，它囊括了一切人类知识的总量。

从另一个方面来说，现象学的先验研究注重主体性，研究对象要围绕研究人员转，研究人员用自己的视角假设去迫使研究对象显示真相。在大数据背景下，实验室研究人员首先要构建的自己假设前见，确立自己的研究视角，接着再从海量的信息中，抽取符合自己“意向性”的信息。就像胡塞尔所说的“向来人们都认为，我们的一切知识都必须依照对象;但是在这个假定下，想要通过概念先天地构成有关这些对象的东西以扩展我们的知识的一切尝试，都失败了。因此我们不妨试试，当我们假定对象必须依照我们的知识时，我们在形而上学的任务中是否会有更好的进展”。大数据时代背景下，实验室研究人员可以充分自由的构建自己先验世界，再根据自己的先验世界去提取相关的信息，用这些信息去达到对实验对象本质的暴露。传统实验室研究总习惯于根据实验对象来确立所使用的知识及方法，按照确定的步骤进行相关的操作，正因为此，传统实验室研究中总会受到诸多的限制，科研人员的思维以及思想难以有大的突破。现象学中的先验研究，首先在思维上要求研究人员充分的发挥思想的作用，实验室研究中所作的一切都要围绕这个思想服务，而不是让科研人员屈服于研究对象，这种新的研究思维及方式在一定程度会促进重大科学的发生及发现。就像牛顿研究宇宙，试图去理解上帝奥妙的时候，它也是充分的构建自己的先验世界，宇宙构造可能会有多种情况，其发现万有引律，就是一个典型的例了，使用新的路径出发时总会在意外之中有重大发现。

2大数据实验室现象学解释学研究。

解释学现象学重视实验室研究人员凭借研究自己的主见和前见与信息或文本开展对话，使研究刘象围绕研究人员转，但这并不意味着研究人员不顾事实或曲解及歪曲对象甚者编造数据。如果实验室研究人员在实验室研究中发现原有的假设不符合事实，那么实验室研究人员需要调整原来的假设使其符合事实。当然，当我们的假设与实验研究对象出现短时间的不符合时，实验室研究人员不可轻率的抛弃先前的假设和独特的视角，不可围绕着实验对象跑而缺乏主见。

解释学现象学中实验室研究人员的主见或前见在一定程度上有其适当之处。海德格尔指出，“任何解释工作之初都必然有这种先入之见，它作为随着解释就已经‘设定了的’东西是先行给定的，这就是说，是在先行具有、先行视见和先行掌握中先行给定的”，即实验室研究人员在进行相关的解释，是通过这种先行的要素起作用的，把实验室研究中的某一物解析为另一物时，起主要作用是具有以及掌握先行的视见而确定的。伽达默尔接着指出，“前见其实并不意味着一种错误的判断，它的概念包含它可以具有肯定的和否定的价值，他认为前见首先是判断的方式，它并不因为见解上的错误而受到排除，相反，前见是给定于最后考察一切事情中的决定性的要素之前，在胡塞尔和海德格尔那，前见都有其合理性。可以说，前见在大数据下实验室研究具有重大价值，实验室研究人员的确使广大的实验室研究人员与信息数据对话，具有高度的创造性，可以按照自己的前见进行相关的实验活动而不必摇摆不定。正是因为实验室研究人员有了自己的前见，才敢于冒险，不断的激发实验研究人员的创造性，在与数据信息的对话交流中，达到了视界的融合，使研究人员和数据信息两者都重新获得理解。

3大数据实验室的现象学参与式和体验式研究。

在大数据时代背景下，实验室研究人员可以充分地构建自己的先验世界，进行相对应的先验研究。但先验研究因为过于强调研究人员的主体性，在一定程度上会产生唯我中心论，那么此时参与式研究就成为了解决先验研究中不足的一种方法。大数据时代背景下的实验室研究，研究人员根据自己的需求挑选所需的数据信息，经过数据技术的分析，得到所需的结果。但这不意味着在大数据下，实验研究人员仅作为一个旁观者，或只是对象性研究。在面对海量信息得到实验结果后，更重要的是要参与到实验中，根据数据信息所给的步骤结果，真正的动手操作，与实验对象所接触，“知觉”实验刘象，与实验对象之间建立亲密的某种关系。与实验刘象融为一体，将实验对象的发生变化与特定的因素联系在一起，去认真思考，以便达到对大数据所给相关知识的理解。参与式的现象学研究实际上已由原来探求知识的认识论转化为以“知觉”或操作者使用为特点的存在论。

不过，现象学当纯真非主体的做法是体验研究。而实证研究则是多数以逻辑概念思辨或以量化的数据统计，是与体验研究对立的。参与式与体验式在现象学研究中的差别在于，从主体上说参与式研究是自己，是自己参与到实验对象中间;体验式研究则是实验的对象，相当于实验对象自己研究自己，研究者不直接参与到研究对象中去，不干涉研究对象，研究者退居幕后，让实验对象任其自由自在变化的发展。比如说，一个实验研究人员要研究某地人群疾病发生的致病因数，除了经数据信息分析以及在实验室检验和分析样本外，实验研究人员要置身于当地人的生活中去，并对当地人的生活不加以任何形式的干扰，详细记录当地人每天的日常饮居;跟当地人不断的交流情感，倾听当地人与邻居、家人以及亲人的交往故事;观察当地人的劳作，详细了解他们的饮食以及生活的自然环境，将这些因素的联系以及相关的数据数值进行详细的记录。体验式研究不单要求实验室研究人员倾听、了解以及记录实验对象的事，使实验对象的思考和言说显示为“非对象性的言与思”，而且要确使实验研究人员在记录和分析实验报告的'过程中尽可能的避免过度的归纳与概括，进而保持记录的“非对象性的言与思”。

4大数据实验室体验研究的路径。

现象学研究在人文社科类的研究倍受重视，现在我国每年召开一次现象学与科技哲学学术研讨有意将现象学的研究方法引用到科学技术因为传统的实证研究过于重视研究结果，对研会域的结果过于乐观，而对研究的过程相对比较轻视。实证研究者确信他们收集的相关事实经验能理解和说明自己的考察对象。而现象学方法在一定程度上则是对实证研究的不信任和怀疑。现象学对实证研究的质疑主要有:人不能保证自己所听或所看的信息数据就是对象的本质，研究人员所使用的实证研究得出的结论不一定与事实的本质相符，进一步说，我们怎么才能真正认识别者。比如说，实验研究人员可以通过测量一张桌了的重量、宽度、长度以及了解桌了的用途和木质以及颜色等，实验研究人员也可观察一个病人的气色，通过仪器了解病人内部发病的机理，但对桌了和病人自身的秘密实验研究人员却无法去认识。因为研究人员所认识的只不过是从外部特征对桌了或病人的主观解释，都源于研究人员的“主观”意见，对其内在的本质却无从得知。

那么要如何认识对象的本质呢?现象学的体验式研究思路是:。

第一，将自己置身于研究对象本身的特定环境和特定条件下，重视研究对象之间的环境体系及历史的联系和精神的交流。传统的实验室研究中充斥着实验现象、结果、数据以及结论等种种的分析等方面的知识考究，而对于研究对象精神联系，以及实验的情感态度，内心体验却少有考虑。与之相反现象学的体验式研究，更关注研究主体以及研究对象的内心体验或内在的精神联系。实验室研究人员在实验研究的过程中，内在的感情思想以及对问题的思考、实验过程的灵感以及顿悟，这些在现象学体验研究中将受到重视，而不是像实证研究中，为了达到确定的目的，而往往将实验科研人员的这些因素忽视掉。在现象学研究中，它关注实验研究者跟实验对象精神以及情感之间的联系。如果实验对象是人，那么我们将更加注重对象的内心体验，重视对象的内心承受力，对对方予以重视和尊重;如果实验的对象是物，那么我们在做研究的过程中应该将物与所处的环境体系以及相关的历史背景联系起来，以及实验对象对人的情感价值和精神的交融。

第二，对实验对象的体验描述要通过语言及“象”的艺术化来替代概念化而保持其完整性和真实性。在现象学中存在语言表述的困难，因为物即使存在而被认识，也很难言说，现象学所做的努力依然是使物能“言”，现象学的体验研究要依赖实验研究者个性化和艺术化的语言。现象学方法也可以说是带有“艺术性”的方法。从另一角度上来说，现象学这一词重要不在于“现”，而在于“象”。现象学来源于却不直面于现实世界，它是重在用类比中某物“象”某物的思维来阐述和理解现实。“象”虽然不是通过归纳和演绎方法得出，而是使用常规的科学方法去推理演绎得出，但类比的想象可以使人在人与自然对话中获得理解，在观察和实验的过程中可以获得灵感，在先验和经验世界搭建沟通桥梁，从而使实验室研究达到对经验的超越。

第三，实验研究人员与实验对象建立某种紧密的存在关系，放弃实验研究人员的研究态度。为什么要实验研究人员与实验对象建立紧密关系呢?一是因为实验对象无法言说。即使能言说，实验对象的体验也不是最初的真实体验。二是实验研究人员的复述也无法言说。实验研究人员难以复述实验对象的体验，或者说当实验研究人员再次复述实验对象描述的体验时就离实验对象最初的体验更加遥远。从另一个方面来说，即使研究人员用艺术化替代概念化的语言去阐述实验对象的体验，这种阐述不能保证实验对象体验的完整性和真实性。概念化的归纳以及艺术性的总结都不能对实验对象的体验进行描述，体验式的现象学研究的重点是体验而不是研究。当实验研究人员与实验对象在一起时，实验研究的过程就可以理解为要与实验对象建立某种紧密联系，实验研究人员的研究要由认识论中“要认识你”的态度转变为存在论中的“和你在一起”的态度。

5结束语。

对于现象学而言，大数据下的实验室研究在一定意义上说并不完全是实证研究，在一定程度上，实验研究人员应该是实验对象的倾听者、交流者以及陪伴者。那么此时现象学的意向性就体现为精神或情感的关系。从表面上，看精神与情感是来源于观察和了解经验事实的基础上，但真正的精神和情感是来自于人的先验意识。实验研究人员对实验研究的动物有感情与同情心，是因为动物是人类的朋友，而不是动物给他的研究带来多大好处;实验科研人员对某一方面的实验对象现象敏感察觉，是他先天所俱来的内心精神的本能，而不是他对这看了多少书、了解了多少事实的经验。

现象学的体验研究实验研究人员之所以能认识明自实验对象，以及能用语言阐述实验对象的体验，除了实验研究人员具有经验技巧外，还因为实验研究人员在事前就具备了超越事实经验的意向性，这种意向性是指先验的直觉、灵感、情感等。由此看来，现象学的体验研究的要义在于研究人员要具有先验的意向性，也可以说体验研究的前提是先验研究。体验研究者之所以能够在经验事实的混乱复杂中一以贯之的领会和构建内在的体验，在于研究者有强大而又发达的先验意向性。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇九

通常情况下,社会调查数据特点如下。

(1)相关性。

对于一个样本个体而言，它具有本身的多个特征，这些特征之间就具有一定的相关性。对于多个样本而言，个体与个体的特征之间具有相关性。如果样本随时间而变化，那么该样本在不同时刻的特征之间又具有相关性。因此，由于上述多个原因使得社会调查数据具有了复杂的相关性，传统的统计学调查难以解决这样的问题。

(2)离散性。

因为社会调查数据是通过自填式问卷、网络调查数据库等方法得到，所以社会调查数据一般以离散变量为主，且这些数据之间只有标示作用，并没有严格的逻辑关系。

(3)模糊性。

社会调查数据当中不可避免的会接触到各种表达方式和概念，因此,它具有模糊性。因为由自填式问卷或结构式访问的方法得到的社会调查数据具有以上特点，所以在实际应用中基于统计学的处理方法只能笼统的显示数据的部分特性,如频数、离散程度等。对于数据之间的关系只能分析出维数极少的大致的关系。而且利用软件进行数据挖掘时，因为现有的软件中的数据挖掘算法对于数据类型和格式要求较高,所以能应用到的数据挖掘算法很少。就算是数据要求较低的关联分析,其结果也存在大量的冗余。因此,我们需要建立一个合适的社会调查数据的数学模型来完善原先的方法并使跟多的数据挖掘方法可以运用到其中，使得结果更准确。

二、社会调查数据的建模。

研究中我们发现,三维矩阵可适用于社会调查数据的建模。

1三维矩阵的定义。

三维矩阵的定义:由n个p×q阶的矩阵组成的n×p×q阶的矩阵a称为三维矩阵,又称立体阵。ak,i,j表示三维矩阵a的第k层,第i行,第j列上的元素。其中n,p,q分别表示三维矩阵的高度,厚度和宽度。

2三维矩阵模型的建立。

调查问卷的题目一般有三种类型:单选题、多选题和排序题。这三类题目都可以表示成向量的形式,其中每一道单选题、多选题可以表示成一个向量,排序题可以表示成多个向量组成的矩阵。对于单选题和多选题,可以按选项的顺序可以表示成一个向量,其中选中的用“1”表示,未选中的项用“0”表示。对于排序题，可以表示成一个n×n的方阵,,其中n表示该排序题的选项数,。这样，每一题就可以定义为空间中的一个维度,从而所有的题目就可以构成一个n维空间。每份调查问卷的信息用一个m×n矩阵表示(m为题目的最大选项数),其在每一维上的选择称之为一个元素,这样每份问卷的信息就包括了n个元素。以第1,2,3题数据为例,其中第1题为单选题选择“b”,用向量(0,1,0..0)t表示为一个元素,第2题为多选题选择“ace”,用向量(1,0,1,0,1,0..0)t表示为一个元素,第3题为排序题顺序为cbadefihg,用矩阵表示，每一个列向量是一个元素,如图1所示。

那么，假设有一问卷信息用一个大小为m×n的矩阵表示。k份的问卷信息就可以用k个大小为m×n的矩阵表示。将这k个矩阵叠加,形成一个三维矩阵。这个三维矩阵就是我们建立的三维矩阵数学模型,如图2所示。

在图2中我们看到,该三维矩阵数学模型有三个坐标轴，它们分别是题目、人数、选项。题目轴以每一道题为一个单位；人数轴以每一份问卷为一个单位；选项轴的刻度a,b,c,d,e,f等题目选项,其个数为该调查问卷中选项最多的题目的选项个数。在此基础之上,这样的三维矩阵具有以下性质。

(1)在题目轴中选取对应的题目，将三维矩阵面向竖切得到截面1，截面2表示每一道题所有人选择的信息。

(2)在人数轴中选取对应的人，将三维矩阵横切得到横截面1，横截面1表示对应的人选择所有题目的信息。

在得到三维矩阵后，可对它进行像素化处理，置1的元素用黑点代替,置0元素的则空白，在得到像素化三维矩阵后我们可以将三维矩阵沿着人数维度上向下投影，这样就可以得到一个具有浓黑不一的点的平面。通过这些点的浓度，可以知道每一选项选择的人数。接下来我们可用灰度级表示点的浓度,筛选出浓度大于一定程度的点，在此基础上进行后续算法处理。

上述三维矩阵数学模型具有数学三维矩阵的所有性质，可依据调查问卷的需求进行转置，加权、相乘、筛选等数学处理,另外在数学处理的基础上，采用超图理论可以大大丰富了调查问卷的处理方法。

三、基于超图算法的调查问卷分析技术。

超图是离散数学中重要的内容,是对图论的推广。超图是有限集合的子系统,它是一个由顶点的集合v和超边集合e组成的二元对，超图的一条边可以有多个顶点的特性，这与一般的图有很大不同。超图分为有向超图与无向超图两类,在无向超图的每条超边上添加方向后得到的有向二元对就是有向超图。

超图在许多领域有广泛的应用。大家可以利用无向超图表示每一道题的选择情况，先将这每一题的每一个选项设成一个节点,然后将三维矩阵从上向下投影，如果某一题的若干个选项同时被一个人选择，就用一条超边包围这些节点,那么选这些选项的人越多，投影得到的超边就越浓。这样就用超图表示了问卷中每道题的信息,可以进行聚类处理。

利用有向超图,可以将关联规则表示成有向超图的形式，在得到了关联规则后，设实际中得到的关联规则的形式为：前项和后项都是由多个项组成的集合。该文定义一条关联规则由一条有向超边表示，有向超边的头节点表示关联规则的前项,有向超边的尾节点表示关联规则的后项。每条有向超边的头节点和尾节点均可以为多个，如此便成功表示了复合规则，从而可以使用相关算法进行冗余规则检测。

通过基于有向超图的冗余规则检测就可以将关联规则之间存在着的大量冗余检测出，减少挖掘资源的浪费，从而增加了挖掘结果的有效性。

传统的聚类方法都对原始数据计算它们之间的距离来得到相似度，然后通过相似度进行聚类，这样的方法对于低维数据有良好的效果，但是对于高维数据却不能产生很好的聚类效果，因为高维数据的分布有其特殊性。通过超图模型的分割实现对高维数据的聚类却能产生较好的效果。它先将原始数据之间关系转化成超图，数据点表示成超图的节点，数据点间的关系用超边的权重来表示。然后对超图进行分割，除去相应的超边使得权重大的超边中的点聚于一个类中，同时使被除去的超边权重之和最小。这样就通过对超图的分割实现了对数据的聚类。具体的算法流程如下。

首先，将数据点之间的关系转化为超图，数据点表示为超图节点。如果某几个数据点的支持度大于一定阈值，则它们能构成一个频繁集，就将它们用一条超边连接，超边的权重就是这一频繁集的置信度，重复同样的方法就可以得超边和权重。

然后，在基础此上，通过超图分割实现数据的聚类。若设将数据分成k类，则就是对超图的k类分割，不断除去相应的超边，直到将数据分为k类，且每个分割中数据都密切相关为止，同时保持每次被除去的超边权重和最小，最终得到的分割就是聚类的结果。

首先，将数据点之间的关系转化为超图，数据点表示为超图节点。如果某几个数据点的支持度大于一定阈值，则它们能构成一个频繁集，就将它们用一条超边连接，超边的权重就是这一频繁集的置信度，重复同样的方法就可以得超边和权重。

然后，在基础此上，通过超图分割实现数据的聚类。若设将数据分成k类，则就是对超图的k类分割，不断除去相应的超边，直到将数据分为k类，且每个分割中数据都密切相关为止，同时保持每次被除去的超边权重和最小，最终得到的分割就是聚类的结果。

如图3所示是基于超图算法的选题型调查问卷的分析技术的流程图,主要包括4个主要部分,一是用向量表示调查问卷结果,二是将向量表示的调查问卷转化为三维矩阵数学模型表示调查问卷结果,三是使用超图算法进行优化,四是根据要求显示调查问卷结果。

四、结语。

利用三维矩阵的性质对其进行多种数学处理，如竖切、横切、像素化后投影等。在数学处理的基础上，该文又提出超图理论对数据进行聚类和检测冗余规则的分析。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇十

其实质是一个位数组和一系列hash函数。布隆过滤器的原理是利用位数组存储数据的hash值而不是数据本身，其本质是利用hash函数对数据进行有损压缩存储的位图索引。其优点是具有较高的空间效率和查询速率，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器适用于允许低误识别率的大数据场合。

其本质是将数据转化为长度更短的定长的数值或索引值的方法。这种方法的优点是具有快速的读写和查询速度，缺点是难以找到一个良好的hash函数。

无论是在管理结构化数据的传统关系数据库，还是管理半结构化和非结构化数据的技术中，索引都是一个减少磁盘读写开销、提高增删改查速率的有效方法。索引的`缺陷在于需要额外的开销存储索引文件，且需要根据数据的更新而动态维护。

又称为字典树，是hash树的变种形式，多被用于快速检索，和词频统计。trie树的思想是利用字符串的公共前缀，最大限度地减少字符串的比较，提高查询效率。

相对于传统的串行计算，并行计算是指同时使用多个计算资源完成运算。其基本思想是将问题进行分解，由若干个独立的处理器完成各自的任务，以达到协同处理的目的。

传统数据分析方法，大多数都是通过对原始数据集进行抽样或者过滤，然后对数据样本进行分析，寻找特征和规律，其最大的特点是通过复杂的算法从有限的样本空间中获取尽可能多的信息。随着计算能力和存储能力的提升，大数据分析方法与传统分析方法的最大区别在于分析的对象是全体数据，而不是数据样本，其最大的特点在于不追求算法的复杂性和精确性，而追求可以高效地对整个数据集的分析。总之，传统数据方法力求通过复杂算法从有限的数据集中获取信息，其更加追求准确性；大数据分析方法则是通过高效的算法、模式，对全体数据进行分析。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇十一

建材行业的数据分析我接触到的一些企业大多数处于较原始的数据分析状态，我曾经见一家企业给我上年销售数据是企业老板摸出一张纸条上面记着只有他自己能看明白的数字，很多建材企业处于避税和商业机密的的原因没有去进行数据的采样、分析，不乏即便是花百万级去做erp的企业也是只用到其中的部分功能，除上述两原因外其中市场变化剧烈性导致数据初始化不稳定、数据链操作人员的执行力下降，最后在工作效率上大打折扣。所以很多建材企业的生产销售数据信息只是集中在极少数高层管理的手中，甚至是脑袋中没有任何纸质或电子档的记录。所以看来在以往的决策过程中对问题的判断大多是采取定性的研究来决策，定量的分析是比较少。由此来进行决策其科学程度是可想而知，其决策的正确性也值得怀疑，但是在过去30年的过程中，由此来决策带来的风险被高速发展的市场环境而弥补消除了。从而数据分析其重要性也不被人重视。

在财务工作中有财务会计和管理会计之分，在财务会计的数据录入基于各种原因的考虑而偏离真实的情况下，也就没有办法在这个数据基础上进行采用管理会计的工具进行决策支持分析了，即使分析也是无效无意义的分析。所以今天我们很多的企业财务管理人员真正的作用是停留在财务会计的层面。那建材企业在面临今天市场竞争日趋规范和激烈的环境下如何去对待数据分析?陈问文认为需要从以下几点去思考和践行。

数据分析可能从前没有给你的企业带来直接的效益，但是今后将是数据的天下，以前没有重视数据分析对企业没有什么影响，但是今后将是得数据分析得天下的时代。从现在开始重视数据分析，从基础做起逐步研究深入。

2、重视数据模型。

数据模型的有很多的现成的工具，这些模型很多是建立在统计学的基础上，很多的专业化公司已经将繁琐的后台运算软件化，读取可视化，你可以输入数据便可得出结论，当然数据模型的最大难点在于输入的变量的准确性，如果变量是准确的，那结果必然可靠，就像我们中国易经八卦最大的难点是信息的准确输入，错误的信息就必然是错误的误导。

3、穷尽数据的准确。

数据的准确性这个也是一个难点，在数据录入如果没有软件化，那是一个重复和繁琐的过程，中间的差错率较高，所以我们在原始数据的准确性上需要下更多的功夫，尽最大可能保证数据录入的准确性，特别是能量化的数据无限接近真实。

大数据时代的来临，中国建材企业在这个时代背景下需要重视数据，研究分析数据，一是帮助你的企业正确决策，从以往的定性分析决策转向定量分析---定性分析决策信息支持这样的程序模式。二是可能在数据的分析中发现了市场新的蓝海。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇十二

我们在做市场调研前，必须有一个自己的调研思路：我们要调研的对象，需要收集的数据，需要达到的效果等。只有有了明确的目标，才能获得更加有效的数据。

1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订mrd;。

2、为领导在会议上pk提供论据;。

4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务;。

5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求;。

6、找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路;。

7、调研到最后，目标越明确，需求确明确，也就会觉得，产品越难做，难以打开市场等;。

8、对于全新的产品，调研前pm必须先自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。

二、市场调研的方式方法有哪些?怎样确定调研的维度?

2、做人物角色分析：设置用户场景、用户角色进行模拟分析;。

3、情况推测分析;。

4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开(不同的产品从不同的层次来确定调研的维度)。

ps:对收集到的调研数据，我们需要整理出那些有效的数据，对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。

4、深度访谈的数据整理，我们以前会做头脑风暴，建立很多个用户模型，强行量化这些数据。这个方法比较有效，特别在做人群研究的时候。

四、如何书写市场调研报告?

对整理后的数据，我们最终需要形成书面的市场调研文档报告，以最直观的方式呈现给我们的boss，从而获得老板对产品的支持。

1、对市场调研的数据分析后进行的说明总结，用图表或图形的形式最直观呈现;。

2、分析用户当前现状，用户对产品的需求点;。

3、报告的组成有研究背景、研究目的、研究方法、研究结论等相关内容;。

1、数据分析需要掌握数据统计软件和数据分析工具(分析工具如spss等);。

对比分析法:将两个或两个以上的数据进行对比分析，分析其中的差异，从而揭示这些事物发展变化的规律和情况。对比分为横向对比和纵向对比。

结构分析法:被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比分析的方法，即总体内各部分所占的指标。

交叉分析法:同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉点，一般采用二维交叉表进行分析。

分组分析法:按照数据特征，将数据进行分组进行分析的方法。

其他还有比如漏斗图分析法、杜邦分析法、矩阵关联分析法等等。

(数据分析方法可以参考：《谁说菜鸟不会数据分析》一书)。

ps:数据分析的方法有很多种，在进行数据分析的时候，选择有效的数据分析方法，能达到事半功倍的效果。

六、数据分析报告如何指导产品经理进行产品设计?

1、根据调研结论确定产品核心功能。

2、把数据分析的结果加入到整个迭代设计的过程中加速产品的迭代更新。

4、通过数据进行分析，得出用户的行为规律，为产品提供支撑。

5、日常的运营分析，及时发现产品问题。

6、产品后期设定一系列的运营指标进行运营监控，然后反馈产品迭代(指标主要包括：1、用户的反馈、2、产品的bug、3、市场的反映、4、产品未来的发展方向、5、点击率、留存率等等)。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇十三

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇十四

我是一个土生土长的**的女孩，从小的家庭教育和自身修养，形成了我的性格，细致，沉稳，坚定。安静与活泼并存，幽默与干练同在。

对于理想，我一直抱有同个态度，要做，就要做到最好。为了完成这个目标，便会尽最大的努力去做。

上课期间，我们主修了新闻概论，新闻采访，新闻写作，新闻摄影摄像等一系列相关课程。我也利用课余时间阅读了大量书籍，观赏了很多有价值的电视专题。这些为以后的工作学习打下了基础。

一直对文学有着特殊的感情，进入本专业也与之有一定关联。经过长时间的实践和积累，现在已经可以熟练地运用文字，形成了自己的写作风格。自小便有文章陆续发表。

创新精神时有体现。接受并融入新事物的能力较强。与人交流沟通以诚想待。

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编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇十五

尊敬的xx人事领导：

您好!打扰您了!

我是一名刚毕业的应届大学生，按理说我没有资格去投有社会经验人士区的招聘，但大四一年的外出实习经历，使我无论在新闻敏感性、新闻专业技能、人际交往能力方面都有一定的水平，我相信有能力胜任nba项目编辑一职，也相信腾讯的文化理念不至于看到这里就把我的简历扔到一边。

本人非常热爱nba，大学前三年nba所有比赛基本没有落下，也每周至少打三次球，对从比尔・拉塞尔以后nba的发展史及球星都比较了解，喜欢看杂志和报纸，喜欢评论甚于新闻。如果能有幸得到面试机会并通过，我会非常的兴奋，毕竟对于应届毕业生来说，刚开始就能在如此好的平台上把自己的工作和自己感兴趣的东西结合起来，将是多么值得庆幸和努力奋斗的事。

诚恳希望能得到您的答复，本人不胜感激!

此致

敬礼

应聘者：冯xx。

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编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇十六

将两个或两个以上的数据进行对比分析，分析其中的差异，从而揭示这些事物发展变化的规律和情况。对比分为横向对比和纵向对比。

被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比分析的方法，即总体内各部分所占的指标。

同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉点，一般采用二维交叉表进行分析。

按照数据特征，将数据进行分组进行分析的方法。

除了以上的`4点，其他还有比如漏斗图分析法、杜邦分析法、矩阵关联分析法等等。

数据分析的方法有很多种，在进行数据分析的时候，选择有效的数据分析方法，能达到事半功倍的效果。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇十七

编辑人员需要为电视台提供相关的节目信息，基于电视台的`实际节目时间要求、节目主题设计要求等，实现节目信息的再次加工与策划，制作成为电视节目进行播放[1]。新闻节目内容众多，其中包含党政新闻及各类民生新闻等。编辑作为电视台编辑节目信息的主要人员，编辑的个人新闻敏感度、专业能力及职业素养等，均会直接影响电视台的整体发展质量，关系到电视台各类新闻信息来源性的真实性，也会直接影响电视台的社会影响力。

在当前快速发展的时代背景下，电视台以其专业性、权威性的信息发布特点，仍然是人们获取各类信息的主要途径之一，电视台需要充分展现其价值，为其的全面发展奠定良好的基础[2]。编辑人员是把控电视台新闻质量的关键人物，其工作质量关系到电视节目的舆论导向、人们的价值观念等[3]。在实际的电视台发展过程中，编辑人员需要加强对节目质量的监督与管理，做好各项节目信息的审查与监督工作，充分展现编辑的个人文化素养与政治素养。

2编辑职业素养提升的对策。

编辑职业素养的提升，有助于电视台的全面发展。新时期背景下，可以通过明确学习价值，提升自身的文化素养；提升综合素质，制作更多的优秀节目以及注重与时俱进，满足时代的发展需求等方式，增强每一位编辑的综合职业素养。

2.1明确学习价值，提升自身的文化素养。

电视台编辑的素养需要从多个方面、多个角度全面展开，电视台编辑不但需要具备正确的政治思想、健康的人格，同时还需要通过自身的不断学习与完善，传播更多具有正能量的信息内容，使电视台能够更好地服务于群众。每一位电视台编辑均需要加强对各项知识、各项技能的学习。在实际的电视台编辑工作中，可能会遇到各类政治分析、民生问题等，电视台编辑需要对此有所了解，才能够使新闻编辑工作更加具有专业性特点，能够深入到新闻题材中进行报道。电视台新闻编辑可以基于自身的实际条件，制订规范的学习计划，通过不断的学习，提升自身的知识储备，拓展自身的视野，构建良好的知识结构体系，报道更多的节目题材，使电视台新闻节目能够更加丰富多样，受到观众的好评与喜爱。

2.2提升综合素质，制作更多的优秀节目。

电视台新闻编辑每日工作量相对较大，需要良好的身体素质来支撑。因此，每一位电视台新闻编辑人员均需要加强身体锻炼，积极参与各类社会活动，使其心理素质、身体素质均能够得到提升，在编辑工作中保持良好的精神状态，保证电视台新闻编辑的稳定性。同时，新闻编辑人员还需要具备敢于吃苦、勤劳认真的工作态度，积极参与各类新闻编辑工作，不怕苦、不喊累，为新闻事业的发展而付出自己的努力，真正展现新闻工作者心系民众、心系国家的精神内涵。

2.3注重与时俱进，满足时代的发展需求。

时代快速发展的背景下，每一位电视台编辑人员也需要基于时代的特点不断进行创新，注重与时俱进，报道更多贴近于人们生活、贴近于时代特点的电视台新闻内容。编辑人员需要实时关注微博、微信等人们热门讨论的话题内容，观察人们普遍的心理等，并将这些内容有选择性地引入到电视台新闻中，加强电视台与人们生活的紧密联系。

3结语。

编辑职业素养的提升关系到电视台的发展，因此，每一位编辑人员都需要认识到自身素养提升的重要性，通过各种方式提升职业素养，满足时代的发展需求等，促进电视台的全面发展。

参考文献：

[3]徐洪斌.新闻编辑面临的电视台经济效益与社会公共利益冲突困境分析[j].科技传播,2015(4):43.

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇十八

数据分析是当今社会中不可或缺的重要工具之一。随着信息技术的迅猛发展，我们可以从各个领域收集到大量的数据，这些数据蕴含着巨大的潜力和价值。数据分析方法的应用可以帮助我们更好地理解、挖掘和利用这些数据。通过多年的实践，我发现了一些有效的数据分析方法，这些方法对于提高数据分析的准确性和效率具有重要意义。

首先，清晰的问题定义是进行数据分析的基础。在开始任何分析之前，我们必须明确分析的目的和问题。如果问题定义不明确，那么数据分析的结果很可能陷入无法解释和使用的境地。因此，我们应该在分析之前花费足够的时间和精力来了解和详细描述问题。这包括澄清分析的目标、确定关键指标以及收集相关的背景信息。只有在问题定义清晰的情况下，我们才能更好地运用数据分析方法来解决问题。

其次，合理选择和运用合适的数据分析方法是提高分析效果的关键。在数据分析的过程中，我们应该选择和运用适合问题的方法。不同的问题和数据需要不同的方法来进行分析。例如，如果我们想要了解和预测市场趋势，我们可以使用时间序列分析方法。而如果我们想要研究变量之间的关系，我们可以使用回归分析方法。此外，我们还可以结合多个方法，比如聚类分析和因子分析，来探索和发现数据中的隐藏模式和结构。因此，我们需要根据具体情况选择和运用合适的数据分析方法，以取得最佳的效果。

第三，数据质量的保证是数据分析的前提。数据分析的结果和结论依赖于数据的质量。如果数据存在错误、遗漏或不一致，那么结果很有可能是错误或不可靠的。因此，在进行数据分析之前，我们应该首先对数据进行清洗和预处理。这包括删除错误和重复的数据、填充缺失值以及处理异常值。此外，我们还应该对数据进行检查，确保数据的一致性和可靠性。只有在数据质量得到保证的情况下，我们才能对数据进行有效的分析和解释。

第四，数据可视化是提高数据分析效果的重要手段。数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来的过程。通过数据可视化，我们可以更直观地理解和解读数据，发现数据中的规律和趋势。同时，数据可视化还可以帮助我们将复杂的数据变得更加易于理解和沟通。在数据分析的过程中，我们可以使用各种可视化工具和技术，包括条形图、折线图、散点图等等。因此，数据可视化是提高数据分析效果的重要手段。

最后，数据分析是一个不断学习和改进的过程。数据分析领域变化迅速，新的方法和技术不断涌现。因此，我们应该保持学习和更新的态度，不断改进和提升自己的数据分析能力。这包括学习新的分析方法和工具，掌握新的技术和技巧，以及参与到实际的分析项目中。只有通过不断学习和改进，我们才能更好地应对数据分析的挑战和机遇。

综上所述，数据分析是一项重要且复杂的工作。通过清晰的问题定义、合理选择和运用合适的方法、保证数据质量、使用数据可视化手段以及持续学习和改进，我们可以提高数据分析的准确性和效率。只有通过科学严谨的数据分析，我们才能更好地理解和利用数据，为决策和创新提供有力的支持。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇十九

随着现代教育事业的不断发展，适应素质教育的要求，开放性、交互式的多媒体视频教学逐步被应用到教学实践中。数字化校园电视台的建立可以促进学生自主探索、创新学习的能力，并且可以开阔学生的视野，在教师、学生之间建立起一个互动式的视像网络教学平台。另外校园电视台可以让学校创办出自己的特色，比如对学校重大事件进行记录宣传，观看德育法制报告会等。校园电视台的教育功能在学校得到了更加充分的开发，为了在学校充分发挥，使校园电视台在学校各项工作中的作用得到充分发挥，从而使学生综合素质的培养并得到加强。

一、面向学生、服务学生，充分发挥校电视台的功能。

我校于搬入新校区后，建设了完备的视频播放系统、闭路系统，同学们可以在教师通过电视收看到广播中心播放的视频节目。学校通过让同学们每天收看中央电视台晚7点的《新闻联播》栏目，让学生们了解国内外的大事。学校学生处还经常利用校园电视播放系统播放一些德育方面的教育资料。如在电影电视方面，在就播放了建党90周年史诗巨献《五星红旗》；在卫生方面播放了《预防艾滋病专题教育片》等；在体育方面，利用播放系统播放手语操教学视频，同学可以直接通过电视进行学习。校园电视台成为学校德育宣传的一个新阵地，培养学生的爱国热情和卫生行为习惯。

由于社会环境的影响，校内学生打架的事件时有发生，消防安全等问题也比较突出。有的同学对法认识不深，甚至于家长都不知法，这样最容易造成不良的后果。我校邀请了法制校长、区法制安全科长、消防队教官等为学生作法制、消防报告的同时，校园电视台也利用校园电视直播系统向全校进行直播，避免只有部分学生在报告厅听报告的情况，不仅如此，校园电视也加强对学生的法制宣传。(素质教育论文)在《校园新闻》播出后，播放一些校园微剧栏目，播放了《今日说法》里面有关校园的法制宣传片，增强学生的法制意识。

学校还通过电视台直播学校组织开展的主题班会活动，我校每学期都开展丰富多彩的主题班会活动，校园电视台通过闭路电视向全校学生直播活动全过程。每学期学校都要组织学生参加各级演讲比赛等活动，校园电视台积极参与视频的录制工作。校电视台在学校德育工作中的运用，为促进学生全面发展，形成良好校风、班风、学风提供了强有力的保证。

二、大胆鼓励学生参与，精心培养人才。

我们校园电视台在做好学生宣传和德育教育的同时，紧扣素质教育目标，为新课程改革铺路，大胆鼓励学生积极参与电视台的工作，培养胆量，锻炼并提高能力。让学生在老师的指导下，学会了采访调查和编辑新闻材料。学生记者们经常会在学习之余进行采访活动，编写新闻提纲和素材，制作校园新闻。节目主持人们凭借自己睿智的目光、机智的应答和丰富的表情，赢得了同学们阵阵热烈的掌声和欣羡的目光。

三、营造校园文化，搭建展示平台。

我校还重视充分利用校园电视台，多途径、多渠道为学生展示才华搭建平台。学校举办的艺术节都进行全程录像，演出节目精彩纷呈，相声、小品、歌舞各具特色，武术表演虎虎生风。20的校园艺术节，各路人马荟萃一堂。层次分明、色彩缤纷的美术作品；派别各异或遒劲苍老或俊美飘逸的书法作品；旋律悠扬、令人荡气回肠的器乐表演不一而足。所有这些，都极大鼓励了学生参与的积极性，给学生的学习产生了一定推动作用。特别是这些节目在校园电视台的，让参演、参赛学生在另一个领域发现了自身的价值，对培养学生的综合能力起了重要作用。

通过学生对栏目及栏目内容的交流，培养学生参与社会生活、学会与人共同生活和工作的能力。制作什么样的节目是参与校园电视台工作的学生工作人员最关心的'问题，在选题阶段，通过组织学生参与集体讨论的形式来确定制作节目的主题。当要制作的节目主题确定下来后，接下来由学生根据自己的兴趣、爱好与特长进行自由选择合理分工。根据不同的制作内容会有导演、制片、编剧、剧务、策划、记者、主持人、播音员、配乐等不同分工。在节目准备、素材采集阶段，节目策划组会开展问卷调查、走访等活动，在这里，无论参与的学生擅长什么，或是对什么感兴趣，都能找到自己的用武之地。一部成功的校园电视片需要经过许多工序，经由许多人共同协作才能完成。如在初期，大家合作收集电视素材，一起对资料进行推敲，确定节目的形式与风格；在拍摄现场，边拍摄边沟通；在后期，一起探讨片头、特技、配音、字幕等内容，协同工作。

总之，几江中学信息中心通过电视台应用的开展，已经呈现出一派生机勃勃的景象。虽然我们目前取得了一些成绩，但它只能属于过去，未来的工作还需要我们尽心尽力去完成。我们将在上级领导、专家的关怀与指导下，在学生的密切配合下，在自身的不懈奋斗下，克服困难，发扬敢为天下先的精神，让校园电视的应用走出更加宽广的天地，为新课改这朵奇葩增添浓墨重彩的一笔。“长风破浪终有时，直挂云帆济苍海”。我们坚信成功那一天的到来。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇二十

近年来高校扩招导致生源庞大、学生数量激增，而师资队伍建设却无法相应跟上。另外，就业压力的增大使相当部分学生将大多数时间花在就业上，他们不重视毕业设计(论文)工作，抄袭成风、敷衍以对。此外，由于缺乏有效的监督体制和考评机制，部分指导教师对毕业设计(论文)环节抱着走过场的心态，凡此种种，造成毕业设计(论文)质量下降的不良后果。具体如下：

1.1教学环节纷繁复杂，没有体现出教学的效果。

应该以培养优秀广播电视新闻专业的本科毕业生为标准和目标，根据本专业特点和实际的社会需要来设置毕业设计(论文)的教学环节。但从现实的情况来看，在整个教学环节的前期准备工作中，牵扯到一系列的例如开题报告的撰写、参考文献的搜索、外文文献的翻译等诸多环节对于学生来说过于复杂，很多的环节并没有起到预先设置时所期望的效果，实际上收效甚微，与学生投入的精力不成正比;此外，学生与指导老师需要花费很多的精力时间去填写大量表格、文档，经历层层评审，极大地分散了学生及导师对毕业设计(论文)本身的钻研。而同时，学生及导师对论文(设计)本身的探讨与交流过程反而被忽视，压缩了原本花在毕业设计(论文)上的时间精力，导致毕业设计(论文)这一成果的含金量下降，更没能到达应有的目的。

1.2选题把握不当，抄袭成风，论文缺乏理论价值和实际价值。

选题是学生进行毕业设计(论文)的第一项重要任务，选题的合适与否直接关系到论文的成败。学生极易在选题上陷入“大题小做”的误区。甚至很多选题远远超过他的研究水平和能力，在现有的研究条件和研究时间下无法进行，更谈不上完成。很多广播电视新闻专业的学生倾向于选择“高大上”的题目，这类题目的研究内容十分宽泛，涵盖的知识点和研究方向有许许多多。受限于本科学生的研究能力，往往导致毕业论文(设计)内容空虚以致选题脱离实际，理论性的研究占据其中相当的比重。由于大数据时代的到来，信息数量爆炸性增长，很多时候获取信息已经不再困难，加上理论性文章多属于定性分析，毕业论文(设计)中涉及到的相关的知识数据资料也极易获取，使得学生无需实际和实地调研，就能写出一篇很容易达到论文要求的字数的所谓的“论文”。同时如何评估一篇理论性文章的优劣也是个非常困难问题，无法具体使用量化的指标进行考核，所以对学生来说更容易滥竽充数，“混”个毕业。学生不愿意去自己实地调研、收集数据、深入研究，而是生搬硬套地将别人已发布的研究东拼西凑。往轻了说，研究的主题和目标与本科毕业生所学习和掌握的知识相距甚远，准毕业生无法通过毕业论文(设计)这一环节得到应有的锻炼和提高;往重了说，这样生搬硬套，复制粘贴的行为就是学术欺诈，是剽窃他人研究成果。

1.3实习实践经验欠缺。

各个院校都有对广电新闻专业的学生提出实习实践要求，也安排了这一环节，实习单位一般是在传统的媒体例如电视台、电台、报社或杂志社，或者是媒体相关的诸如广告公司或者站等等。但大多数学生在毕业实习前并不了解电视台、电台、广告公司等媒体机构的架构及工作规范和流程，而且通常实习时间十分短暂，一般不超过六个月。学生在撇除一开始的适应期后，实际的工作时间并不长，结果是学生才刚了解企业单位的架构，对负责的工作有所熟悉的时候实习期便已经满了。所以，这样安排学生的实践环节并不符合理论知识转化为实践能力所具有的渐进性、累积性和反复性规律。目前国内的高校除了对毕业实习有所要求外，一般不另设实践环节，这就要求学生主动寻找相关的实习单位，这就导致实习的单位与专业的吻合度以及实习的时间无法得到保证，最终不能很好的实现预期的效果。

1.4缺乏有效的监督体制和考评机制。

为了不耽误学生找工作，减轻学生就业压力，部分指导教师对毕业设计(论文)环节抱着走过场的心态。由于评审老师基本上都是教学经验丰富的老师，往往简单的查看本科生的毕业论文(设计)，就能看出论文是学生东拼西凑的还是认真撰写的。不少评审老师认为毕业论文(设计)只是学生对本科四年学习成果展现的一个形式，而因为毕业论文(设计)不合格会导致学生无法正常毕业，对毕业生的就业、升学有极大的负面影响，所以有意无意地降低评审论文的标准，尽可能地让学生顺利通过。因此，建立对毕业论文(设计)考核评估的监管体制对于提升广播电视新闻专业本科毕业论文(设计)质量是非常关键的。

2优化毕业论文教学效果的改革路径设计。

2.1建立学年论文制度。

学年论文制是指在教师指导下，学生灵活运用一门或多门课程的知识来解决一些不太复杂，但却是具有一定综合性的具有实际意义的问题。它要求学生能独立地运用理论知识和实际的研究条件来解决问题，对参考文献所提供的论点及自己收集的材料有一定得组织能力;能用通顺的文字和图表，系统地、完整地表述所研究的成果。

创新是核心和立论之本没有创新的论文它就没有存在的意义和价值。现有的毕业论文(设计)模式往往需要学生在几个月之内完成造成的结果是复制与粘贴他人的文章拼凑成了毕业论文(设计)这样的东西毫无意义。而学生在第五学期时即开展学年论文工作。三年级学生通过写学年论文可初步了解论文写作的步骤和过程既可以对所学理论知识进行系统梳理也可以在此基础上对之后的毕业论文(设计)进行延伸性探讨使其前后连贯而不致于忙乱失措。

2.2突出毕业论文(设计)的实践性质。

尝试改变毕业论文(设计)的单一形式。结合广播电视新闻专业的特点。要改变原先单一的论文形式要求，更多的用一些体现实际应用性的、实践性的成果。不一定非得要文献综述、外文翻译、科研论文等全套齐备才能答辩，对于有独特观点的、经过学生本人独立研究而撰写的文献综述，也可以算做毕业论文，毕竟较之单纯以抄袭为主的论文，此类文献综述更能反映作者自己个人的独立思考能力;加强实习基地建设。密切学院、系和实习单位的联系，本科第六学期暑假可有计划地派遣学生前往实习，而经实习所得而成的实习报告、调研报告、设计方案、案例研究报告等，经指导教师和系里的统一评定，也可作为毕业论文的形式。

2.3加强过程监管。

建立审题制度。组建毕业设计(论文)工作领导小组，由教师共同拟定论文候选题目作为题库;建立和健全本科毕业设计(论文)管理的规章制度和管理办法。例如，对毕业设计(论文)的组织领导、指导教师的职责、毕业设计(论文)选题、撰写要求及书面格式、毕业设计(论文)撰写过程的管理及指导教师给予的阶段性成绩评定、答辩初评及终审成绩等;编制《本科毕业设计(论文)手册》。在《手册》里明确指导教师的主要职责及对毕业论文的基本要求、主要任务、论文的进程计划、结构内容等。该《手册》的内容可以作为中期检查的依据。

2.4改革评定标准。

为了保证毕业论文(设计)最终成绩的公正性与客观性，建议将当前盛行的以答辩评定最终成绩的测评方法尝试转换为新的模式，即：指导教师30%+评阅教师30%+答辩40%=最终成绩。也就是说，毕业设计(论文)完成后，先由指导教师评定成绩，这部分成绩占最终成绩的30%;为避免指导教师评审标准的主观性，再由(设计)论文评阅教师评定成绩，这部分成绩占最终成绩的30%;最终，由答辩委员会给出答辩成绩，这部分成绩占最终成绩的40%，将上述三项得分相加，即为论文的最终成绩。

2.5开展多样化的毕业设计(论文)培训。

的要求：具有能够运用所学到的基础知识来分析和解决本学科内某一基本问题或具体问题的学术水平和能力的要求。

3总结。

广播电视新闻学专业旨在培养既具有新闻采编和报道能力，又具有广播电视和网络传播栏目策划、制作能力的复合型新闻传播专门人才。因此，具有广播电视新闻业务综合素质与实际操作能力的毕业生倍受用人单位青睐。作为学生从高校走向社会的桥梁，毕业设计(论文)环节中就要体现出对新闻类人才培养的这些要求。在毕业论文的选题确定、文献搜索、调查研究、数据分析等环节中，需要考核学生的专业知识基础、基本的科研素养和各项综合能力，同时也要引导学生理论联系实际，将一些新闻现实用理论专业解析，培养学生运用所学专业知识系统性分析问题和解决问题的能力，把素质教育落到实处。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇二十一

在美国由于艺术教育早已纳入正式教学计划半个世纪以上,美国高校尤其是著名院校这方面的教学设施非常齐备,图书资料异常丰富。以麻省理工的音乐教育为例:麻省理工学院共有6个音乐教室,全部配有钢琴及各种乐器,学生可以预定和租借使用。其中的音乐练习室,全天开放,供学生练习。韩国汉城大学也是如此,他们的音乐系每个拐角和教室都设有一个钢琴,学生可以随便打开来弹。在我国,北大的艺术教育在国内大学中算是做得比较好的。北大有一架100多万的钢琴,就当宝贝,有人管着,有个专门的屋子,不是轻易能用上的。从硬件上看,这与国外在艺术教育上的投入差距是相当大的。虽然艺术教育的投入是很大的,短期内不一定能看出来成效,但是它的利益却是长远的。目前我们在这方面的投入正在随着社会的重视而逐渐加大,但还远远不够,因此应加大在艺术教育硬件上的投资,使艺术遍布校园的每一个角落,让学生无时无刻不感觉到、接触到艺术,这样才能激发出学生对艺术了解和学习的兴趣。

二、鼓励师生参加及开展艺术活动,提高校园艺术氛围。

理工科学校可以组织学生参加各种艺术社团,也可以外请一些艺术团体来演出或请一些知名学者、艺术名人来开展讲座,等等。如哈佛大学举办的校园艺术节活动中有音乐会、戏剧演出等共46场,学生可免费参加任何一场。理工科大学也应每年举办艺术节活动,且艺术节活动种类一定要多样化,可以有音乐、电影、舞蹈、等节目的演出,也可以有绘画、雕塑作品和传统民族艺术作品的展览,还有艺术技能的展示和教学。艺术节展现的内容和形式应不受国界限制,可以展现我们国家的艺术特色,也可以展现其他国的异域风情。艺术节的一个特点是参加自由,参加表演的既可以是学校各个文艺社团,也可以是个人,也可以是临时组合的群体。这些角色表演虽然不是很专业,但却可以给每个人提供接触和学习艺术的机会,发掘出每个人身上的艺术天分,激发出学生对艺术的热情。除此之外,理工科大学每年应举办艺术节、颁发艺术奖章,这也是其促进艺术教育的重要手段之一。

三、增加艺术资源,供学生业余时间学习、交流。

编辑的实用数据分析方法大全（22篇）篇二十二

数据分析是一项复杂而精确的工作，需要科学的方法和有效的技巧。在数据分析的过程中，我对各种数据分析方法进行了学习和实践，积累了一些心得和体会。本文将围绕数据分析方法的应用、数据清洗与处理、模型构建、模型评估以及结果解释五个方面进行阐述，以展示我对数据分析方法的理解和体验。

首先，在数据分析的过程中，选择合适的分析方法是至关重要的。不同类型的数据需要不同的分析方法，而选择适合的方法则需要综合考虑数据特征、分析目的和问题背景等因素。例如，在处理时间序列数据时，可以使用ARIMA模型进行预测；在处理分类问题时，可以使用决策树或逻辑回归等方法。因此，熟悉各种数据分析方法，并能灵活应用，是提高数据分析质量的重要一步。

其次，在数据分析的过程中，数据清洗与处理是一个必不可少的环节。原始数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题，这些问题会对分析结果产生不良影响。因此，对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性，是有效数据分析的基础。常用的数据清洗方法包括删除重复值、填补缺失值和删除异常值等。通过合理运用这些方法，可以提高数据的质量，为后续分析打下坚实的基础。

第三，在数据分析的过程中，构建可靠的模型是关键。模型的选择和设计直接影响着数据分析的结果和效果。在模型构建之前，需要对数据进行探索性分析，了解数据的分布、特征和规律，以便选择合适的模型。在模型构建时，需要注意选择合适的算法以及调整模型的参数，以提高模型的拟合能力和预测准确性。此外，模型的可解释性也是一个重要的考量因素，合理解释模型的结果可以增加数据分析的可信度。

其次，模型的评估是数据分析的另一个关键环节。模型的好坏取决于其预测的准确性和稳定性，而模型评估可以对模型进行客观的量化评价。常用的模型评估方法包括均方误差、交叉验证和ROC曲线等。这些评估指标能够帮助我们了解和比较不同模型的性能，从而选择最佳的模型进行分析和预测。同时，在评估模型时，还需要考虑模型的复杂度和可解释性，以免过度拟合或过度简化。

最后，在数据分析的过程中，对结果进行解释和应用是至关重要的。数据分析的最终目的是为业务决策提供有效的依据，而解释和应用分析结果是将数据分析结果转化为实际行动的关键一步。在结果解释时，我们需要清晰地描述分析结果的内涵和意义，并且在解释结果时，要注意结果的可信度和有效性，以便为决策者提供科学的建议。同时，我们还需要将分析结果与实际场景结合，探讨如何应用结果来改善业务绩效或解决问题。

总之，数据分析方法的运用需要科学的方法和有效的技巧。在数据分析的过程中，我们应该选择合适的分析方法，进行数据清洗和处理，构建可靠的模型，进行模型评估，并合理解释和应用分析结果。通过不断的学习和实践，我们可以不断提高自己的数据分析能力，并更好地为业务决策提供科学支持。