測評數據綜合有哪些方法

1. 常用的綜合評價方法

TOPSIS法（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS），即逼近理想解排序法，意思是與理想方案相近似的順序選優技術，是系統工程中有限方案多目標決策分析的一種常見方法。
TOPSIS法可用於工作效益或質量的分析比較評價，如評價工作質量，餐廳環境等。

優點：
方法簡單，結構合理，排序明確，應用靈活。
充分利用原始數據信息，排序結果能定量反映不同評價對象的優劣程度，直觀可靠。
對數據沒有嚴格要求，可直接用原始數據計算。
能消除不同量綱帶來的影響
 
層次分析法（analytic hierarchy process，AHP），把復雜問題分解成多個組成要素，將這些要素按支配關系組成遞階層次結構，通過兩兩比較確定各因素的相對重要性，然後排序。改法多用於衛生事業管理。

步驟：
確定層次結構
構造判斷矩陣
求權重系數
一致性檢驗
計算各個評價指標的組合權重系數
求出綜合評分指數及排序

特點：
原理簡單，層次分明，因素具體，結果可靠，實用性強。
充分考慮主條件因素，等級劃分細，充分顯示權重作用。
原始數據直接使用，結果切實合理。
能客觀檢驗其判斷思維全過程的一致性
能對定性和定量綜合進行分析，得出明確的定量化結論
 
秩和比法（rank sum ratio，RSR），用秩和比進行統計分析的方法，適用於衛生資料的再分析。

特點：
計算簡單，對資料無要求
參與計算的是秩次，可解決0值問題
RSR值無量綱，綜合能力強
該法集參數統計與非參統計於一身，便於與其他方法嫁接移植
 
綜合指數法，是指用統一指標來概括許多統計指標的綜合水平。具體方法有加權線性和法，乘法合成法，混合法等

優點：
原理簡單，易於計算
數據分布無嚴格要求
對原始數據進行相對化處理，可用於不同類型數據的比較
 
信息熵理論評價，這個較復雜，不太用。能夠對醫學過去認為凌亂龐雜難以概括的數據做出綜合性判斷，此法有可能對生命體系研究形成一門定量的理論學科。優點是排除人為因素干擾，評價結果客觀。
 
功效系數法，用於綜合評價和多目標決策，常用於衛生經濟領域。
密切值法，是多目標決策的一種優選方法，應用於食品衛生，公共場所衛生等監督檢測的科學評價。

2. 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。

3. 測試方法有哪些

1、白盒測試：又稱為結構測試或邏輯驅動測試，是一種按照程序內部邏輯結構和編碼結構，設計測試數據並完成測試的一種測試方法。

2、黑盒測試：又稱為數據驅動測試，把測試對象當做看不見的黑盒，在完全不考慮程序內部結構和處理過程的情況下，測試者僅依據程序功能的需求規范考慮，確定測試用例和推斷測試結果的正確性，它是站在使用軟體或程序的角度，從輸入數據與輸出數據的對應關系出發進行的測試。

3、灰盒測試：是一種綜合測試法，它將「黑盒」測試與「白盒」測試結合在一起，是基於程序運行時的外部表現又結合內部邏輯結構來設計用例，執行程序並採集路徑執行信息和外部用戶介面結果的測試技術。

4、靜態測試：指不運行被測程序本身，僅通過分析或檢查源程序的語法、結構、過程、介面等來檢查程序的正確性。

5、動態測試：是指通過運行被測程序，檢查運行結果與預期結果的差異，並分析運行效率、正確性和健壯性等性能指標。

4. 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。

5. 現代綜合評價方法有哪些，各個方法有啥優點

1、專家打分評判法

專家評分法是出現較早且應用較廣的一種評價方法。它是在定量和定性分析的基礎上，以打分等方式做出定量評價，其結果具有數理統計特性。

主要步驟是：

首先根據評價對象的具體情況選定評價指標，對每個指標均定出評價等級，每個等級的標准用分值表示；然後以此為基準，由專家對評價對象進行分析和評價，確定各個指標的分值；最後採用加法評分法、加權評分法、連乘評分法或加乘評分法求出各評價對象的總分值，從而得到評價結果。

專家評分法的最大優點是，在缺乏足夠統計數據和原始資料的情況下，可以做出定量估價，專家評價法具有使用簡單、直觀性強的特點。

驗以及知識的廣度和深度，主觀性極強，並且其理論性與系統性不強，一般情況下難以保證評價結果的客觀性和准確性。

2 、層次分析法（AHP） 層次分析法（AHP）是1973年美國學者T.L.Saaty最早提出的，經過多年的發展現已成為一種較為成熟的，一種定性與定量分析相結合的多准則決策方法。

AHP的優點：

首先既有效地吸收了定性分析的結果，又發揮了定量分析的優勢；既包含了主觀的邏輯判斷和分析，又依靠客觀的精確計算和推演，從而使決策過程具有很強的條理性和科學性。其次，AHP把問題看成一個系統，整個過程體現出分解、判斷、綜合的系統思維方式，也充分體現了辯證的系統思維原則。

AHP的不足：

（1）在應用中仍擺脫不了評價過程中的隨機性和評價專家主觀上的不確定性及認識上的模糊性。

（2）並且判斷矩陣易出現嚴重的不一致。

（3）AHP方法得出的結果是粗略的方案排序。

6. 常用的素質能力測評方法有哪些

常用的素質能力測評的方法有，素質圖示法、問卷調查法、個導研究法、面談法、經驗總結法、多元分析法。

其中在實施人才資源能力素質測評時，要根據人才選拔的目標和功能，選擇相應測評類型。按照測評目標、工具及結果是否經過標准化處理來劃分類型，就有標准化測評與非標准化測評。

按具體標准和反映分數的方法，又可將標准化測評分為常模參照性測評與目標參照性測評。人員選拔錄用多屬常模參照性測評，日常考核則屬目標參照性測評。按測評用途劃分有選拔型測評、配置型測評和診斷型測評等。

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素質能力測評的作用：

隨著我國社會競爭的日益激烈和就業形勢的越來越嚴峻，社會和用人單位對人才標准重新高標準定位，對大學生綜合素質提出了更高的要求。

大學生綜合素質測評作為高校對大學生的客觀評價的重要方式，有利於促進高校的素質教育發展，有利於提高大學生綜合素質，有利於改進和加強大學生思想政治工作，但是關鍵在於建立一套科學合理的測評體系。

7. 數據分析的方法有哪些

數據分析的方法有：對比分析法，分組分析法，預測分析法，漏斗分析法，AB測試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設性分析法。

1.對比分析法：對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

數據分析方法是‬數據統計學‬當中‬應用‬非常‬廣泛‬的方法‬，具體‬方法‬有很多種‬，具體採用的時候因人而異。

8. 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

9. 常用的數據分析方法有哪些

通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

②分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算;而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

③預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額;另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

④漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

⑤AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

10. 全國文明城市測評數據採取什麼方式

全國文明城市測評方法主要有實地考察、入戶問卷調查和材料審核三種方式。
公共文明指數，是描述市民文明素質發展狀況、評價市民文明素質發展水平和群眾性精神文明創建工作成效的重要工具。根據中央文明委的部署安排，從2009年起，中央文明辦委託國家統計局，每年都將對全國文明城市和先進城市進行公共文明指數測評並進行排名公布。
全國文明城市測評方法主要有實地考察、入戶問卷調查和材料審核三種方式，其中實地考察全部採取暗訪形式，重點對廣場、主要商業大街、主幹道、主要交通路口、公交線路、文化場所、火車站、汽車站等處的市民文明行為進行實地調查。