兩階段分析方法

⑴ 科研選題有哪些技巧 如何使課題具有新穎性及可行性如何避免課題重復性

科研選題要具有新穎性、可靠性，避免重復性可以採取原始創新、集成創新與消化吸收再創新（跟隨創新）的方法。科研選題的技巧如下：
一、同步選題法
就是科研選題要順應科學技術發展的趨勢，要和科技發展的主流相同步。它是對選題的一種宏觀控制，它主要是針對科研領導部門和管理人員所作的一種規范准則。幾百年來，科學技術是按照一定的趨勢向前發展的：即由宏觀層次向微觀層次。由低能量水平向高能量水平，由專一性向綜合性發展。
每門科學都有自己不斷變化著的前沿性課題。採用同步選題法，要注意層次性、相關性、當采性、前沿性、適應當時科學技術發展的主流。
二、階段分析法
根據文獻統計，確定某一學科所處的發展階段，然後依據學科的成熟情況來選題。如果說同步選擇法主要用來確定一個國家或研究部門的科研主攻方向。階段分析法則更多地適用於選擇具體的研究課題。
三、「邊界」選擇法
就是在不同學科交叉點的邊緣地區選題。在各學科領域都向尖發展的時代、學科與學科之間的空隙當然就變得越來越明顯了，恰恰在這種空隙之中堆積著重大課題。
四、機遇線索法
及時抓住實驗中的偶然發現、奇異現象、思想上的火花。在探索紛繁復雜的未知世界時。許多科學發明、發現寓於意外現象的探索之中。科研者要不失時機地抓住這些意外現象，進行深入的研究。
五、興趣選擇法
選題時可以根據自己對所在學科中比較感興趣的方向選擇課題。我們經常說：興趣是課題研究的動力，缺少動力的研究，要想成功是非常困難的。
六、選擇自己擅長的選題
不管大家通過哪種方式確定課題選題，選題時最好不要脫離課題指南中給出的研究范圍。這是因為另擬的課題研究前景無法預估，立率成功率會很低。
進行科研選題一定要慎重，可以咨詢專業的機構平台，廣東文華氏是專業的機構，主要提供醫學科研服務，包括課題咨詢、實驗培訓、科研寫作咨詢等，讓廣大科研工作者實現作者與刊物的平等對話合作，將自己的學術成果與世界共享。

⑵ 數據分析方法有哪些

常用方法：

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

一、分類：

1.分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。

2.它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。

②回歸分析：

1.回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。

2.它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

③聚類：聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。

④關聯規則：

1.關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。

2.在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。