深入分析的方法

㈠ 深入分析一下輿情的處理方法都有什麼

深入分析輿情的處理方法：

1.做好基礎工作，全面搜集輿情信息

所謂「兵馬未動、糧草先行」，要想深度分析輿情，就需要搜集足夠的輿情信息和輿情材料作為網路輿情分析工作的基礎，這也是其中的重要環節。只有擁有全面的輿情材料，才能對輿情有一個全面了解，也才能夠進行深入細致的分析。

通過識微科技可免費試用的輿情監測系統，可支持關鍵詞、定向監測兩種方式，對全網進行覆蓋採集，獲取最全面、多樣的輿情信息。對於互聯網當中大量歪曲事實、不合實際的信息可自動識別、智能剔除，以保證後續輿情分析研判的正確合理。

2.重視輿情信息的時效性和系統性

網路輿論環境紛繁復雜，處在動態變化中，輿情的滋生與傳播速度快到令人咋舌，而相關輿信息分布於事件產生發展的各個階段，為此也就需要實時且持續關注事件相關信息，將有助於提升輿情分析研判的質量。

通過輿情監測系統，可支持全網輿情實時監測，7*24小時監測機制，在發現輿情的同時自動分析輿情，包括輿情的來源、傳播路徑、傳播媒體、影響地域、輿論聚焦、輿情情感傾向等等，以及從點到面、從表層到內涵、從問題到建議的縱深分析，揭示輿情事件的內在本質和規律，為解決問題、引導網路輿情提供決策參考。

3.注重趨勢預測

輿情深度分析除了給人呈現當下的輿情狀態之外，一個更重要的目的是要能夠對輿情事件的發展進行科學推測，從而提出相關意見建議。通過掌握輿情事件的「昨天」與「今天」，發現輿情事件的發展變化，從而合理推斷輿情事件的「明天」。

通過識微科技可免費試用的輿情監測系統，可實時追蹤輿情事件的發展變化趨勢，分析輿情事件生命周期階段以及各階段的熱點話題，自動生成輿情分析統計圖表、簡報，幫助用戶掌握輿情事件的內容本質，揭示輿情事件的變化趨勢，預測網民關注趨勢，預測事件發展走向。

㈡ 企業如何進行全面深入的分析

任何企業的經營活動，都是在市場中進行的，而市場又受國家的政治、經濟、技術、社會文化的限定與影響。所以，企業從事生產經營活動，必須從環境的研究與分析開始。
企業環境是指與企業生產經營有關的所有因素的總和。可以分為外部環境和內部環境兩大類。企業外部環境是影響企業生存和發展各種外部因素的總和；企業內部環境又稱企業內部條件，是企業內部物質和文化因素的總和。
企業與環境之間存在著密切的聯系。一方面，環境是企業賴以生存的基礎。企業經營的一切要素都要從外部環境中獲取，如人力、材料、能源、資金、技術、信息等，沒有這些要素，企業就無法進行生產經營活動。同時，企業的產品也必須通過外部市場進行營銷，沒有市場，企業的產品就無法得到社會承認，企業也就無法生存和發展。同時，環境能給企業帶來機遇，也會造成威脅。問題在於企業如何去認識環境、把握機遇、避開威脅。另一方面，企業是一種具有活力的社會組織，它並不是只能被動地為環境所支配，而是在適應環境的同時也對環境產生影響，推動社會進步和經濟繁榮。企業與環境之間的基本關系，是在局部與整體的基本架構之下的相互依存和互動的動態平衡關系。因此，企業必須研究環境，主動適應環境，在環境中求得生存和發展。
企業外部環境又分為宏觀環境和微觀環境兩個層次。宏觀環境因素包括：政治環境、經濟環境、技術環境、社會文化環境。這些因素對企業及其微觀環境的影響力較大，一般都是通過微觀環境對企業間接產生影響的。微觀環境因素，包括市場需求、競爭環境、資源環境等，涉及行業性質、競爭者狀況、消費者、供應商、中間商及其它社會利益集團等多種因素，這些因素會直接影響企業的生產經營活動。
供參考。

㈢ 數據分析常用的4大分析方法

1. 描述型分析：發生了什麼?

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什麼會發生?

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析：可能發生什麼?

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什麼?

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

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㈣ 分析問題的方法都有那些

SWOT分析法

它是用來確定企業自身的競爭優勢、競爭劣勢、機會和威脅，從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來的一種科學的分析方法。對於優勢和弱勢是內部環境的分析，機會和威脅是對於外部環境的分析。這個模型可以用於多種方面，任何和商品，貿易，競爭有關系的都適用，而人也是一種商品。這個模型可以幫助你理清現狀。

㈤ 如何對數學概念的深入分析

（1）直觀化
數學概念的掌握要經過一個由生動的直觀到抽象的思維、再從抽象的思維到實際的應用的過程，甚至要有幾個反復才能實現．藉助概念的直觀背景，對抽象概念進行直觀化表徵，可提高概念教學的有效性．數學中的直觀是相對的，實物、教具模型、圖形或多媒體呈現的圖片等屬於具體而生動的直觀；已經熟知的概念、原理及其例等屬於抽象而相對的直觀．
（2）通過正例和反例深化概念理解 概念的例可加深概念理解，通過「樣例」深化概念認識是必須而有效的教學手段．
其實，數學思維中，概念和樣例常常是相伴相隨的．提起某一概念，頭腦中的第一反應往往是它的一個「樣例」，這表明例在概念學習和保持中的重要性．如提起「函數」，我們頭腦中可能立即浮現一次函數、二次函數、指數函數、對數函數等的具體解析式及其圖像．概念的反例提供了最有利於辨別的信息，對概念認識的深化具有非常重要的作用．反例的運用不但可使學生的概念理解更精確、准確，而且可以排除無關特徵的干擾．要注意的是，反例應在學生對概念有一定理解後才使用，否則，如果在學生剛接觸概念時用反例，將有可能使錯誤概念先入為主，干擾概念的理解．在揭示概念定義後，為進一步突出概念的本質特徵，防止概念誤解，可利用概念的正例或反例．如「異面直線」概念，要通過概念的正例和反例讓學生認識到：異面直線是怎麼也找不到一個平面將它們納入其中的兩條直線，而不是「在兩個不同平面上的直線」．
（3）利用對比明晰概念 有比較才有鑒別．
對同類概念進行對比，可概括共同屬性．對具有種屬關系的概念作類比，可突出被定義概念的特有屬性；對容易混淆的概念作對比，可澄清模糊認識，減少直觀理解錯誤．如「排列」和「組合」，通過對比可以避免混淆；「最值」和「極值」，通過對比可認識它們的差異，即前者有整體性而後者僅有局部性，「最值」一定能取到，「極值」未必能取到；等．
（4）運用變式完善概念認識 通過變式，從不同角度研究概念並給出例，可以全面認識概念．
變式是變更對象的非本質屬性特徵的表現形式，變更觀察事物的角度或方法，以突出對象的本質特徵，突出那些隱蔽的本質要素。簡言之，變式是指事物的肯定例證在無關特徵方面的變化．通過變式，可使學生更好地掌握概念的本質和規律。由於學生習慣形象思維與記憶，對較抽象的數學概念要盡量引導學生從形的角度進行再認識，以獲得概念的直觀、形象支撐，如「極值」和「最值」．值得指出，概念變式的運用應服務於概念理解，並要掌握好時機，只有在概念理解的深化階段運用才能收到理想效果．否則，學生不僅不能理解變式的目的，變式的復雜性反而會干擾學生的概念理解，甚至產生混亂．
（5）對概念精緻 一定意義上，概念的精緻可理解為概念濃縮，即抓住概念的精要所在！
概念的精練表達和「組塊」占居記憶空間少且易於提取．對關鍵詞的表徵就是概念本質屬性的表徵，這正是概念精緻所要達到的高度．這也表明，在學生的認知結構中，「概念定義」是惰性的，甚至會被遺忘，起作用的是精緻後的概念精要．因此，概念教學必須經歷概念精緻過程，以使學生提煉出代表性特徵．
（6）注意概念的多元表徵
數學概念往往有多種表徵方式，如利用現實情境中的實物、模型、圖像或圖畫進行的形象表徵，利用口語和書寫符號進行的符號表徵等．不同的表徵將導致不同的思維方式，概念多元表徵可以促進學生的多角度理解；在不同的表徵系統中建立概念的不同表徵形式，並在不同表徵系統之間進行轉換訓練，可以強化學生對概念聯系性的認識；建立概念不同表徵間的廣泛聯系，並學會選擇、使用與轉化各種數學表徵，是有效使用概念解決復雜、綜合問題的前提。因此，使學生掌握概念的多元表徵，並能在各種表徵間靈活轉化，是數學概念教學的基本策略．
（7）將概念演算法化
學習概念的目的是應用；反之，應用能促進概念的深刻理解．概念的應用可分為兩類，一是用概念作判斷，二是把概念當性質用。為了更好地運用概念，需要將概念演算法化，即要將陳述性的概念定義轉化為程序性的演算法化知識．沒有實現陳述性概念定義的演算法化是學生不能應用概念的主要原因之一．

㈥ 最常用的四種大數據分析方法有哪些

1.描述型分析：發生了什麼?

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2.診斷型分析：為什麼會發生?

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3.預測型分析：可能發生什麼?

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。

在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4.指令型分析：需要做什麼?

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。

㈦ 除了杜邦分析法還有什麼分析方法

摘要 ①三因素模型

㈧ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

㈨ 數據分析常用的分析方法有哪些

1. 描述型分析

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。