分析方法和推荐的区别

A. 认识方法和分析方法的区别

他们是从不同的角度来形成的两个概念 。
面对复杂情况复杂问题需要分析以弄清，于是就有了分析方法。
面对内涵丰富形式多样的具体事物需要认识以把握，于是就有了认识方法。
他们的区别可以认为是认知前提的不同。认识方法的认知前提是很多很多的事务事情，分析方法的认知前提是复杂深奥的事物。
当然，我们平常聊天是可以把这个两个概念混为一谈的。

B. 分析基本面分析法和分析法各有什么优缺点

投资并且还想获得更高的胜率，当然不能不分析一下市场环境和买入标，只不过我察觉到，蛮多小伙伴都不明白基本面分析，感觉基本面分析学起来太麻烦没有学习的激情。其实每多大的困难，今天学姐就让大家对于如何进行基本面分析有个基本的了解，这样距离抓住牛股就更近了。开始之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！
一、 简单介绍
1、 基本面分析是研究影响股价因素的方法
根据教科书我们可以知道，在进行基本面分析的时候主导我们研究方向的是影响证券价格变动的敏感因素，证券市场的价格变动的一般规律需要谨慎的分析和研究才可得出，为投资者提供正确科学的分析方法。简单来说，有很多因素是能影响股票价格的，而基本面分析就是指针对这些影响因素的分析。
技术分析和基本面分析没有绝对的谁优谁劣，只有更适合的品种和行情区分。基本面分析侧重于对趋势驱动原因的分析，因此它可以比较准确的判断出未来一段时间内行情发展的趋势，方向判断的准确性比较高，这是基本面的优势，但是对交易位置的判断，相对于基本面分析来讲就是它的劣势。反之对于技术分析，技术分析擅长的是判断交易位置，但是在判断交易的方向上，因为它研究的是纯的技术图表，并没有找到趋势驱动的原因，因此方向判断的准确性上就是它的劣势。所以我们就可以说，无论是基本面还是技术分析，各自有各自的优势和劣势，应用在不同的交易环境下，需要我们区别对待，找到各自适应的范围和品种。
2、 基本面分析包括3个方面
那我们研究的因素到底有哪些呢？可以看这3个层面，即宏观经济分析、行业分析和公司分析。可多朋友看到这三个原因就百感交集，好像想要进行分析，必须要读完整套经济课程才行！别怕，不用着急，学姐教给大家一些从实战角度分析的方法。
二、 如何进行基本面分析
1、 宏观经济主要看政策和指标
我们都是清楚的，宏观经济是影响股市整体行情好坏的主要因素，像经济政策（货币政策、财政政策、税收政策、产业政策等等）和经济指标（国内生产总值、失业率、通胀率、利率、汇率等等）对股票市场的影响都是巨大的。但在现实情况下，一般都不去选择十全十美，否则容易因小失大，抓关键的核心变量才是主要的，例如注意一些反应市场流动性的宏观指标，例如货币政策和财政政策（是否降息、降准以维持宽松）、汇率（是否提高以吸引外资进场）。这是因为对于短期而言，价格有所波动，更多的都会是供求关系所来决定，因此当市场出现了更低的利率的情况，有了更为宽裕的货币政策时，市场流动性也会变得宽裕了，买方的力量更强势，这样一来也使得股价上行。可以看看美股，虽然2021年疫情肆虐但毫不影响美股不断上涨，就是因为美国一直将实行的宽松政策持续下去所致，

2、 公司分析主要看行业、财务和产品
再好的行情，也会有跌跌不休的公司，这可能是公司基本面存在问题的。看清所处行业是首先要做的，因为公司没有达到行业的水平，行业不好公司更加没什么前景，产业趋势向上的行业，其中的企业盈利空间当然就比较大。行业整体的发展规模限制在较小的区间内，连一家上市公司都不如，我们当然就直接跳过了；还可看行业所处的生命周期，有的行业已经到了生命周期中的成熟期或衰退期，典型的例子就是朝阳行业中的钢铁煤炭等；还有就是看行业是否有相关政策方面的支持，获得政策支持的行业，发展空间更大。今年各大券商对于各行业的研究报告已经出炉，感兴趣可以点击领取：最新行业研报免费分享
在行业选定了之后，随之就去筛选行业之中的公司，目前就以两个主要方向去进行分析：
财务报表：了解公司的财务状况、获利能力、偿债能力、资金来源和资金使用状况，主要跟踪的财务数据有营业收入、净利润、现金流、毛利率、资产负债率、应收款、预收款、净资产收益率等。
产品与市场：前者主要分析公司的品牌、产品质量、产品的销售量和生命周期；后者主要分析产品的市场覆盖率、市场占有率以及市场竞争能力。
三、基本面分析的优劣势
话已经讲到这，朋友们应该也能感受到基本面分析的优势，这是一套自上而下的系统分析方法，遵循的是宏观到中观到微观的顺序，可以帮助我们更清楚地把握当下市场的整体环境，并且可以让真正有价值的公司被我们挖掘。可其实任何一个分析方法，存在出色的地方，肯定也存在弱点。基本面分析的劣势也是一眼就能看出来的，虽然学姐已经尽力为大家详细的分析了，但是真正的入门，也必须具备一定的基础。另一方面就在短期价格的过渡波动的反应上，在基本层面上是没有办法分析出来的，因为从短期来看，价格可能还受投资者交易情绪等影响，根据基本面的分析，看不出来这些。可能对于小白来说，还是很难判断出股票的好坏，不过没关系，我特地给大家准备了诊股方法，哪怕你是投资小白，也能立刻知道一只股票的好与坏：【免费】测一测你的股票当前估值位置？

应答时间：2021-09-25，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

C. 简述数据挖掘和传统分析方法的区别

数据挖掘和传统分析方法最大的区别在于对计算机编程能力的要求。
作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。
而数据挖掘则需要有编程基础。一是目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；二是在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。在对行业的理解的能力数据分析师对于所从事的行业要有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。专业知识面的要求数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。

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D. 请问下四种应用统计学分析方法区别…

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticumcollegium(国会)以及意大利文statista(国民或政治家)。德文Statistik，最早是由GottfriedAchenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由JohnSinclair引进到英语世界。统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。统计学的发展过程的三个阶段第一阶段称之为“城邦政情”(Mattersofstate)阶段“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。第二阶段称之为“政治算数”(Politcalarthmetic)阶段与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。“政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。1690年英国威廉·配弟出版(政治算数)一书作为这个阶段的起始标志.威廉·配弟用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。因此，威廉？配弟的(政治算数)被后来的学者评价为近代统计学的来源，威廉？配弟本人也被评价为近代统计学之父。配弟在书中使用的数字有三类：第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字.因为受历史条件的限制，书中通过严格的统计调查得到的数据少，根据经验得出的数字多；第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。其推算方法可分为三种：“(1)以已知数或已知量为基础，循着某种具体关系进行推算的方法；(2)通过运用数字的理论性推理来进行推算的方法；(3)以平均数为基础进行推算的方法”；第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字.配弟把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。从配弟使用数据的方法看，“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点，统计实证方法和理论分析方法浑然一体，这种方法即使是现代统计学也依然继承。第三阶段称之为“统计分析科学”(Scienceofstatisticalanalysis)阶段在“政治算数”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。十九世纪末，欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失，代之而起的是“统计分析科学”课程.当时的“统计分析科学”课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。“统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端.1908年，“学生”氏(WilliamSleeyGosset的笔名Student)发表了关于t分布的论文，这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱(AdolpheQuelet)，他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域，因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法.现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题，大约开始于1477年。数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究，逐渐形成了概率论理论框架。在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观察误差理论，正态分布理论和最小平方法则。于是，现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。在科学技术飞速发展的今天，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了新的领域。今天的统计学已展现出强有力的生命力。在我国，社会主义市场经济体制的逐步建立，实践发展的需要对统计学提出了新的、更高的要求。随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善，统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘。第一，对系统性及系统复杂性的认识为统计学的未来发展增加了新的思路。由于社会实践广度和深度迅速发展，以及科学技术的高度发展，人们对客观世界的系统性及系统的复杂性认识也更加全面和深入。随着科学融合趋势的兴起，统计学的研究触角已经向新的领域延伸，新兴起了探索性数据的统计方法的研究。研究的领域向复杂客观现象扩展。21世纪统计学研究的重点将由确定性现象和随机现象转移到对复杂现象的研究。如模糊现象、突变现象及混沌现象等新的领域。可以这样说，复杂现象的研究给统计开辟了新的研究领域。第二，定性与定量相结合的综合集成法将为统计分析方法的发展提供新的思想。定性与定量相结合的综合集成方法是钱学森教授于1990年提出的。这一方法的实质就是将科学理论、经验知识和专家判断相结合，提出经验性的假设，再用经验数据和资料以及模型对它的确实性进行检测，经过定量计算及反复对比，最后形成结论。它是研究复杂系统的有效手段，而且在问题的研究过程中处处渗透着统计思想，为统计分析方法的发展提供了新的思维方式。第三，统计科学与其他科学渗透将为统计学的应用开辟新的领域。现代科学发展已经出现了整体化趋势，各门学科不断融合，已经形成一个相互联系的统一整体。由于事物之间具有的相互联系性，各学科之间研究方法的渗透和转移已成为现代科学发展的一大趋势。许多学科取得的新的进展为其他学科发展提供了全新的发展机遇。模糊论、突变论及其他新的边缘学科的出现为统计学的进一步发展提供了新的科学方法和思想。将一些尖端科学成果引入统计学，使统计学与其交互发展将成为未来统计学发展的趋势。统计学也将会有一个令人振奋的前景。今天已经有一些先驱者开始将控制论、信息论、系统论以及图论、混沌理论、模糊理论等方法和理论引入统计学，这些新的理论和方法的渗透必将会给统计学的发展产生深远的影响。统计学产生于应用，在应用过程中发展壮大。随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展，统计学的应用领域、统计理论与分析方法也将不断发展，在所有领域展现它的生命力和重要作用。

E. 说明与分析的区别

【说明】
(1) 解释清楚,讲明
说明书
说明理由
(2)说明的文字
附有机器使用说明。
(3)证明
他当时不在场,这足以说明事不是他干的。[
说明是用简明扼要的文字，把事物的形状、性质、特征、成因、关系、功用等解说清楚的表达方式。这种被解说的对象，有的是实体的事物，如山川、江河、花草、树木、建筑、器物等；有的是抽象的道理，如思想、意识、修养、观点、概念、原理、技术等。

【分析】将事物、现象、概念分门别类,离析出本质及其内在联系。
把一件事情、一种现象、一个概念分成较简单的组成部分，找出这些部分的本质属性和彼此之间的关系。

分析的意义在于细致的寻找能够解决问题的主线，并以此解决问题。分析方法作为一种科学方法由笛卡尔引入，源于希腊词“分散”。分析方法认为任何一个研究对象都是由不同的部份组成的，是一种机制。

F. 什么是数据挖掘数据挖掘与传统分析方法有什么区别

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
是一个用数据发现问题、解决问题的学科。
通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。
我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：
基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。
非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某着名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。
隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。
新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器

G. 色谱分析法区别与其他分析方法的主要特点是什么

色谱分析法的主要特点是能快速有效分离复杂有机混合物，可用于有机物定性和定量分析。定性方法是与其他样品或标样的谱图对比，或者用色谱-质谱连用仪确定化合物结构。

H. 数据分析方法论和数据分析法有什么区别

一、概念解析：
首先来谈一下数据分析方法论概念，
数据分析方法论是指导数据分析师进行一个完整的数据分析，
它
更多的是指
数据分析的思路，它也是数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展，而数
据分析法则是指具体的数
据分析方法，比如我们常见的对比分析，交叉分析，相关分析回归分析等。
当你给领导提交一个数据分析报告时，
领导会问你的数据分析方法论是什么？这一点很重要，
如果你
的方法论都
不正确或者不合理，那么你的数据分析报告将没有价值可言。数据分析方法论就像指南
针，南辕北辙很难达到目
的的，正所谓方向不对，努力白费。
数据分析方法论好比服装设计图，
他为我们的数据分析工作指引方向，
而具体的数据分析方法好比制
作服装的工
具和技术，它为数据分析提供技术保障和支持。
二、内容解析：
数据分析方法论中常见的有
PEST
方法论，
5W2H
、逻辑树、
4P
理论、用户使用行为分析
5
换个比较
经典实用的理论
。
PEST
理论是指
zheng.
治，经济，社会文化，技术环境，它一般是用于对宏观环境的分析，主要适用
于行业分析；
5W2H
是指以
5
个
W
开头的字母和
2
个以
H
开头英语单词进行提问，在提问中解决问题。
5W
代表
why
，
when
，
where,
what
，
who,2H
代表
how
，
how
much
，它的使用范围比较广泛，可用于用户行为
分析，也可用于业务问题的专业分
析等等。
逻辑树又称问题树、演绎树或者分解树，它是通过把一个已知的问题当成树干，然后考虑这个问题和
哪些问题有
关，找出问题所有的关联项目然后以解决，它主要适用于对业务问题的分析。
4P
理论有产品，价格，渠道，促销
4
个因素组成，它主要适用于对公司运营状况的分析。
用户行为理论是指用户为获取、使用物品或服务后所采取的各种行动，一般包括认知，熟悉，试用，
使用，忠诚
五个环节，主要适用于对用户行为的分析。
数据分析方法主要包括对比分析法，分组分析，交叉分析，平均分析法等，每种方法都有各自的特点
和适用范围
，在实际操作的过程中大家可以根据自己的需要来选择合适的方法。

I. 分析与推理的区别是什么

分析与推理的区别是：分析根据相关材料解决问题，过程是细致的，对逻辑性要求没有推理这么高。推理根据充分条件得出结论，过程是严密的，应用于逻辑过程。

推理是“使用理智从某些前提（Premises）产生结论”的行动。以下三种推理是属于哲学、逻辑、心理学和人工智能等学门所感兴趣的领域。

分析是在头脑中把事物或对象由整体分解成各个部分或属性。尽管“分析”作为一个正式的概念在近年来才逐步建立起来，这一技巧自亚里士多德（公元前384年至322年）就已经应用在了数学、逻辑学等多个领域。

推理方法

三段演绎法

由一个共同概念联系着的两个性质判断作前提，推出另一个性质判断作结论的推理方法。

联言分解法

由联言判断的真值，推出一个支判断真值的联言推理形式的一种思维推理方法。

连锁推导法

在一个证明过程中，或一个比较复杂的推理过程中，将前一个推理的结论作为后一个推理的前提，一步接一步地推导，直到把需要的结论推出来。

J. 模糊聚类分析法和聚类分析法有什么区别，还有一种动态模糊分析法，它比模糊分析法有什么样的改进。

模糊聚类分析是聚类分析的一种。聚类分析按照不同的分类标准可以进行不同的分类。就好像人按照性别可以分成男人和女人，按照年龄可以分为老中青一样。聚类分析如果按照隶属度的取值范围可以分为两类，一类叫硬聚类算法，另一类就是模糊聚类算法。隶属度的概念是从模糊集理论里引申出来的。传统硬聚类算法隶属度只有两个值 0 和 1。 也就是说一个样本只能完全属于某一个类或者完全不属于某一个类。举个例子，把温度分为两类，大于10度为热，小于或者等于10度为冷，这就是典型的“硬隶属度”概念。 那么不论是5度 还是负100度都属于冷这个类，而不属于热这个类的。而模糊集里的隶属度是一个取值在[0 1]区间内的数。一个样本同时属于所有的类，但是通过隶属度的大小来区分其差异。比如5度，可能属于冷这类的隶属度值为0.7,而属于热这个类的值为0.3。这样做就比较合理，硬聚类也可以看做模糊聚类的一个特例。你说的动态模糊分析法我在文献里很少见到好像并不主流，似乎没有专门的这样一种典型聚类算法，可能是个别人根据自己需要设计并命名的一种针对模糊聚类的改进方法，这个不好说了就。我见过有把每个不同样本加权的，权值自己确定，这样就冠以“动态"二字，这都是作者自己起的。也有别的也叫”动态“的，可能也不一样，似乎都是个别人自己提出的。至于文献，你可以到中国知网搜索博士或者硕士毕业论文，有关模糊聚类为题目的，在第一章引言里面必然会有详细的介绍，或者联系我，我就是做这方面的。希望能对你有所帮助，给点分吧，打的挺累的。