怎麼用簡單的方法分析

㈠ 請問K線 最簡單的分析方法是怎麼看

炒股的時候大家常常都會看股票K線。利用K線找「規律」也是炒股常用的方法，畢竟股市變化多端，從而進行更好的投資，進而獲取收益。
下面跟大家來詳細說明一下什麼是K線，教朋友們自己怎麼去分析。
分享之前，先免費送給大家幾個炒股神器，能幫你收集分析數據、估值、了解最新資訊等等，都是我常用的實用工具，建議收藏：炒股的九大神器免費領取（附分享碼）
一、 股票K線是什麼意思？
K線圖有許多別的稱呼，像是蠟燭圖、日本線、陰陽線等，我們常叫K線，它最先用於分析米價的趨勢的，後來，股票、期貨、期權等證券市場也能用到它。
K線是一條柱狀的線條，由影線和實體組成。影線在實體上方的部分叫上影線,下方的部分叫下影線，實體分陽線和陰線。
Ps：影線代表的是當天交易的最高和最低價，實體表示的是當天的開盤價和收盤價。
其中紅色、白色柱體或者黑框空心都可用來表示陽線，而常見的陰線表示方法是用綠色、黑色或者藍色實體柱，

除了上面這些，大家目測到「十字線」的時候，就意味著是實體部分轉換成一條線
其實十字線的意思很簡單，它表示的是當天的的收盤價=開盤價。
領會到K線的精髓，我們可以更好地掌握買賣點（雖然股市根本是沒有辦法預測的，但是K線也會有一定的指導的價值的），對於新手來說，還是最容易操作的。
在這里有一方面大家值得注意，K線分析起來，沒有想像中那麼容易，對於炒股小白來說，建議用一些輔助工具來幫你判斷一隻股票是否值得買。
比如說下面的診股鏈接，輸入你中意的股票代碼，就能自動幫你估值、分析大盤形勢等等，我剛開始炒股的時候就用這種方法來過渡，非常方便：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
對於K線分析的小技巧，接下來我就去講講，一些簡單的內容幫助你盡快知道。
二、怎麼用股票K線進行技術分析？
1、實體線為陰線
股票成交量是怎樣的，這個時候是我們要重視的，出現那種成交量不大的情況，表明股價可能會短期下降；如果成交量很大，那就完了，估計股價要長期下跌了。
2、實體線為陽線
實體線為陽線就說明股價上漲動力更足，是否是長期上漲呢？這還要結合其他指標才能進行判斷的。
比如說大盤形式、行業前景、估值等等因素/指標，但是由於篇幅問題，不能展開細講，大家可以點擊下方鏈接了解：新手小白必備的股市基礎知識大全

應答時間：2021-09-07，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

㈡ 如何做數據分析具體方法有哪些用什麼軟體

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果，常以數量的形式給出。通過不斷的摸索與發展，現形成了一門獨立的學科——數據挖掘與客戶關系管理碩士。

具體方法
數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：
1、探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析軟體：
Excel是最簡單的，但是也就只能做很簡單的數據分析
Finereport 兼顧了基本的數據錄入與展現功能，一般的數據源都支持，學習成本比較低，比較適合企業級用戶使用

㈢ 怎麼去分析才是正確的方法

數據分析（Data Analysis）

數據分析概念
數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
數據也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果，常以數量的形式給出。
數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往傾向於關注較大型的數據集，較少側重於推理，且常常採用的是最初為另外一種不同目的而採集的數據。

數據分析的目的與意義
數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。
在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動規律。又如，一個企業的領導人要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。

數據分析的功能
數據分析主要包含下面幾個功能：
1. 簡單數學運算（Simple Math）
2. 統計（Statistics）
3. 快速傅里葉變換（FFT）
4. 平滑和濾波（Smoothing and Filtering）
5. 基線和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

數據分析的類型
在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。
探索性數據分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國著名統計學家約翰·圖基(John Tukey)命名。
定性數據分析：又稱為「定性資料分析」、「定性研究」或者「質性研究資料分析」，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。

數據分析步驟
數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：
1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析過程實施
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、評價並改進數據分析的有效性組成。

㈣ 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。

㈤ 如何有效地分析問題能舉個簡單的例子嗎

分析問題的方法有很多種，明叔在這里介紹幾種能最快學以致用的分析法： 第一種：電工法 復盤目標達成中的各個環節，將問題范圍逐漸縮小，從而確定問題發生的環節在哪裡。

昨天我在編輯上一篇文章時，我遇到了這樣的問題：我在微信編輯器中將文章編輯完成後點擊保存時，彈窗提醒我文章中存在敏感關鍵字，有可能造成審核無法通過，但是我通讀文章並修改幾個可能觸發敏感關鍵詞的語句後，仍然有這個提示。於是我採取這樣的方法：我將全文剪切了二分之一，只留下一半的上文，此時點保存發現可以正常保存，那麼知道觸發關鍵詞的語句是在文章的下半部分，然後我繼續用同樣的辦法，每次檢驗剩餘文章的二分之一，不斷的縮短關鍵詞的范圍，最終找到了問題關鍵詞的地方。在分析一般問題上，這個方法能夠方便又有效地幫助我們確定問題所在，與排除法有著異曲同工之妙，排除法在於將假命題進行排除，最後留下正確的答案，電工法與之相反，通過不斷的排除正確選項以接近問題點。第二種：類比法 類比法是將一類事物的某些相同方面進行比較，以另一事物的正確或錯誤證明這一事物的正確或錯誤，這是運用類比推理形式進行論證。簡單說就是用一個已知的相似案例，對照現存案例來獲得問題的解釋。這里舉個生活中常見的案例：通過遙控器控制家裡的空調時突然失靈了，而上次家裡遙控電視機失靈時，發現是因為遙控器沒有電了所以失靈，那麼這次空調失靈也可能是因為沒電而導致的。這樣的一個分析過程就是類比分析法。要提高類比結論的可靠程度，就要盡可能地確認對象間的相同點。相同點越多，結論的可靠性程度就越大，因為對象間的相同點越多，二者的關聯度就會越大，結論就可能越可靠。第三種：極端法 即將現有問題在想像中進行無限放大或縮小，看看在極端情況下會有什麼不同的看法。在劉潤的5分鍾商學院中，有一期談到了非常著名的「三門問題」（如果你已經了解這個問題，你可以跳過這段）假設你參加一個了能上台抽獎的機會，主持人告訴你這里有A、B、C三個門，而其中一個門後面有一輛豪車，只要猜對了豪車在哪一扇門後面，車就歸你了，這種情況下，選中豪車的概率是三分之一。如果你選了B後，主持人打開了另外兩扇門中的一扇空門A，主持人給你一個改變選擇的機會，你是堅持原來的選擇，還是選擇另一扇們呢？ 在第一直覺下，我們會認為所有選擇的概率都是三分之一，換與不換不存在區別，但是我們用極端法進行分析的話：如果不是三扇門，而是一共有一萬扇門時候，你是會選擇萬里挑一的那扇門，還是選擇被9998扇們過濾後剩下的那扇門呢？ 這一下我們就明白了，此時換一扇門的中獎概率，是高於不換的，而且實際上在只有三扇門的情況下，換門後的中獎概率會上升一倍。極端法算是一種另闢蹊徑的分析方法，在某些問題前，直覺往往會優先於思維對事物給出判斷，比如在三門問題中很多人會陷入怪圈，直覺下認為幾率是三分之一，而運用極端法就能將問題點極端凸顯，直到打破直覺怪圈。第四種：試錯法 這個應該很好理解，就是不斷地嘗試和驗證結果，直到找到正確的解法。可以說試錯法是最愚蠢，卻也是最簡單有效的分析法，而且試錯法有一個關鍵性的優點，擁有很少或是沒有信息的情況下進行，特別其他分析法都無法奏效情況下，唯有試錯法可以進行分析。這個分析法還有一個特別出名的代言人：李時珍，我們都知道李時珍嘗百草編《本草綱目》的故事，在當時缺乏對草葯屬性信息的情況下，李時珍就是用不斷的親身試葯，分析每一種草葯的葯性和毒性，為後人留下這本鴻篇巨制。當我們面對一個新問題的時候，通過不斷的試驗和消除誤差，最終接近所求的答案。第五點：思維導圖 思維導圖是一個非常實用的思考工具和助記工具。總得來說思維導圖就是幫助我們思考，記憶，並給每個信息點之間建立關聯。首先是記憶，在分析復雜問題過程中，如果僅靠大腦記憶，很難記住所有的問題點，會造成分析過程存在漏洞，影響分析結果。當我們藉助思維導圖進行分析時候，不僅是能對分析過程進行完整的梳理，也能記錄整個分析過程。其次是思考，當我們在閱讀一本書的時候，如果我們只是看書上的文字，做點簡單的標記，很多時候會進入一個只認字不思考的狀態。但是如果我們有個任務就是要不斷完善這個思維導圖，那麼這個過程其實就是強迫自己思考書中的內容，讓其在我們的圖中相互交織，並有自己的特色。思維導圖的特點就是信息的圖形化。將分析問題的過程由記憶和思考兩個行為，簡化為看圖思考，當看著一張邏輯清晰，信息明了的思維導圖時， 分析問題瞬間就變得簡單了許多。下次再遇到問題，學會運用系統而專業的上面這幾招進行分析，明叔保證你會發現，問題其實一點都不可怕，抽絲剝繭的分析過程甚至能體會到做偵探的快感。本文總結 1、所有的分析必須有嚴謹的分析邏輯。2、所有找出來的問題都應該有方法去實踐驗證。3、應該建立警報系統，當出現問題就知道哪裡有問題。4、分析是解決問題的基礎，要重視與堅持。還有一點非常重要，那就是不斷地擴大提高自己的知識領域和認知水平，而提高知識和認知水平最有效的方法，除了閱讀就是不斷地和各種知識領域的人進行語言交流思維碰撞。什麼是問題？什麼是分析？ 大家應該都讀過這樣一個故事：1923年，美國福特公司的一台大型電機出現故障，公司請德國機電專家施坦敏茨幫忙。只見他看看轉轉，寫寫算算，兩天以後，他在電機上部畫了一條線，讓修理工把畫線部位裡面的線圈減少16圈，故障很快就排除了。事後，施坦敏茨收取修理費10000美元。他在收款單上寫明：用粉筆一條線，1美元，知道在哪裡畫線，9999美元。我們這樣定義問題：阻礙目標達成的關鍵點，就是問題。例如在上面這個案例中，阻礙大型機電正常運作的故障就是問題。那麼，尋找問題的這個過程，我們就稱之為分析。

㈥ 如何分析旋律的調式調性有什麼簡單有效地方法

分析調性這件事並不簡單，是一門專門的學問，所以我下面所說的方法也只是對於常見情況而言，只是比較簡單、通俗易懂的方法而已。常見的分析調性的問題都是僅限於西洋大小調體系和中國民族調式體系的（中古調式也有，但是沒這兩種常見，最後會提到的）。

分析調性前要先看是不是中國民族調式。具體方法我覺得最常見的就是聽（聽不到就自己唱出來聽，或者通過內心聽覺），中國民族調式的音樂具有濃重的中國民族音樂的風味，那種特殊的感覺一聽就能聽出來，所以在某種程度上不需要再通過理論知識來判斷了。如果真要涉及理論，從本質上說西洋調式與中國民族調式的旋法是完全不同的，一般來說只需記住比較簡單的常識就行了，例如中國民族調式中導音不直接傾向於解決到主音，西洋大小調體系中屬和弦傾向於向上方四度跳進到主和弦，中國民族調式音階多為五聲音階，偏音一般不會在強拍的開始，而大小調式中每個音級都可以被同等程度地強調等等。

如果聽出待判斷調性的樂曲是中國民族調式，那麼要想判斷具體調性的話，分三步：
第一步：看調號，確定是什麼調。
第二步：看結束音，確定主音，從而確定是什麼調式。
第三步：看樂曲中的偏音情況，確定是五聲調式、六聲調式還是七聲調式，如果是六聲調式則應在分析結果中註明加的是什麼偏音，如果是七聲調式則應在判斷結果中說明是清樂、燕樂還是雅樂。
例如，有一首已確定為中國民族調式的樂曲，調號是四個降號，樂曲結尾的音是降B，樂曲中只有降A、降B、C、降D、降E、F這六個音。那麼分析方法如下：
第一步：調號是四個降號（降B、降E、降A、降D），所以是降A調。
第二步：樂曲結尾的音是降B，因此降B是主音。由於降A調的中國民族調式的宮音都是降A，所以降B是商音。因此，該樂曲是降B商調式。
第三步：由於樂曲中只有降A、降B、C、降D、降E、F這六個音，所以樂曲只有降D這一個偏音，這個偏音在降A同宮系統中是清角，所以該樂曲是加清角的降B商調式。

如果聽出待判斷調性的樂曲不是中國民族調式，則該樂曲所屬調式是西洋大小調體系中的調式（中古調式先刨除在外），那麼要想判斷具體調性的話，也是分三步：
第一步：看調號，確定是什麼調。
第二步：看結尾和弦的根音，確定主音，從而確定是什麼調式（樂曲結尾和弦的根音99%的情況下都是調式的主音）。
第三步：看Ⅵ、Ⅶ級音的升降情況，確定是自然調、和聲調還是旋律調。
例如，有一首已確定為非中國民族調式的樂曲，調號是五個升號，結尾的和弦是B-升D-升G，譜子中的F都是重升F。那麼分析方法如下：
第一步：調號是五個升號（升F、升C、升G、升D、升A），所以可以判斷是B調。
第二步：結尾和弦是B-升D-升G，是個六和弦，根音是升G，所以樂曲所屬的調性的主音是升G，所以該樂曲是升g小調。
第三步：由於升g自然小調的Ⅶ級音是升F，但譜子中的F都是重升的，所以該樂曲是升g自然小調的Ⅶ級音升半音得到的，因此該樂曲是升g和聲小調。

需要注意的是，一定要區分好「調」、「調式」、「調性」這三個概念。調只由調號決定，每一種調號對應一個調，例如一個升號的調統稱為G調。而每一個調都包含很多種調式——大調式、小調式、宮調式、商調式、角調式、徵調式、羽調式（其中前兩種是西洋大小調體系中的調式，後五種是中國民族調式），當然，還有中古調式——Ionian、Dorian、Phrigian、Lydian、Mixolydian、Aeolian、Locrian，還有一些其他種類的更少見的調式。調性是調與調式的結合，例如C調與大調式的結合是C大調，C大調就是調性。在不引起歧義和混亂的情況下，也可以把「調性」簡稱為「調」，像本文這種場合當然就不能這樣簡稱了，否則會引起混亂。有的書上說調性是調表現出的性質，例如大調性、小調性、五聲調性、中古調性、無調性等等，這種說法是不規范的，調性還是按本文的說法來理解不容易出問題！

至於中古調式，中古調式也都是有它們很強的教會色彩的，通過聽覺可以聽辨出來，與辨別中國民族調式類似，不需要太深入到理論的特徵，況且，一般情況下不會涉及Ionian調式與C自然大調式的辨析的，所以根本不用擔心，只要已經排除了中國民族調式的可能且旋律中的音級與某個自然大調音階中的音級相同但主音明顯不是該自然大調的主音時，便可認為是中古調式，然後根據每種中古調式的特點確定出是哪種就可以了，這是一種投機取巧的辦法，省去了聽覺那一步。要注意的是，如果用剛剛提到的那種投機取巧的方法判斷，則一定要先排除中國民族調式的可能以後，才能判斷是不是中古調式，因為在這種方法中任何同主音的清樂調式與中古調式都是互相干擾的。關於自然大調式、清樂宮調式、Ionian調式這三者的區分，其中清樂宮調式通過聽是可以一下辨別出來的（前面說過了），至於自然大調式與Ionian調式的區分，有興趣的話可以參考一些專業的調式分析的書籍，從理論上講客觀地區分還是很復雜的，還是旋法問題。

至於除了西洋大小調式、中國民族調式、中古調式以外的其他調式，由於在我們中國人的現代生活中有些少見，所以這里就不提及了，有興趣的話可以深入研究一下。

還有哪不明白可以再問我。：）

㈦ 數據分析方法

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

㈧ 教你一招:怎樣分析應用題

有的同學一看到應用題就害怕,不知從哪兒下手分析,下面談談分析應用題的一些基本方法.
首先要學好簡單應用題,這是解答應用題的基本功.因為復合應用題都是由幾個簡單應用題組成的. 怎樣分析復合應用題呢?由於思維過程不同,分為綜合法和分析法兩種.綜合法是從已知條件出發,逐步推出要解決的問題；分析法是從問題出發,逐步追溯到已知條件.例如：紅葉服裝廠計劃做66O套衣服,已經做了5天,平均每天做75套.剩下的要3天做完,平均每天做多少套? 用分析法分析：要求平均每天做多少套,就必須知道剩下多少套（未知）和剩下的要幾天做完（已知）；要求剩下多少套就必須知道計劃做多少套（已知）和已經做了多少套（未知）；要求已經做了多少套就必須知道平均每天做多少套（已知）和做了幾天（已知）.這樣一步一步找出新的問題中的數量關系,直到新的問題所要求的數量關系都成為已知條件為止. 用綜合法分析：題中告訴我們,已經做了5天,平均每天做75套,我們能求出5天做的套數；已知計劃做660套和5天做的套數,我們能求出剩下的套數；已知剩下的套數和剩下做的天數,我們能求出剩下平均每天做的套數.根據題中給的已知條件,一步步找到需要解答的問題. 分析應用題時兩種方法經常是互相配合,靈活運用.用綜合法分析要隨時照顧要求的問題,注意已知條件和問題的關系；用分析法分析要隨時照顧已知條件,注意問題和已知條件的關系.不論用什麼方法分析應用題,都要認真審題,理解題意,通過分析已知條件和問題間的數量關系,找出中間問題（也叫關鍵問題）,最後求得應用題的正確解答.

㈨ 做分析有哪些方法

方法/步驟

1／5
比較分析法

是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。

2/5

分組分析法

統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。

統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。

3/5

回歸分析法

回歸分析法是依據事物發展變化的因果關系來預測事物未來的發展走勢，它是研究變數間相互關系的一種定量預測方法，回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。



4/5

因素分析法

因素分析法的最大功用，就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，並保持其基本的信息量。



5/5

工具：

除了各種科學分析法，在過網路推廣時，我們還會用到各種工具：

一、 各種數據分析工具。其實大部分數據分析可以用EXCEL解決，再高階一點可以用SPSS、SAS等軟體。《誰說菜鳥不會數據分析》一書就詳細分析了各種工具和實用方法，公眾號<shop123電商>里有一些關於這本書的研究，有興趣可以關注下。

二、  關鍵詞提取。如何從一大推雜亂的信息中提取出關鍵信息？如何利用這些關鍵信息去推廣自己的產品/網站？光年有一款簡單好用的關鍵詞提取工具，可以通過分析文本內容提取出關鍵信息，從而應用到SEO做關鍵詞研究、優化文章標題或文案、PPC關鍵詞選擇等各種應用場景。