两阶段分析方法

⑴ 科研选题有哪些技巧 如何使课题具有新颖性及可行性如何避免课题重复性

科研选题要具有新颖性、可靠性，避免重复性可以采取原始创新、集成创新与消化吸收再创新（跟随创新）的方法。科研选题的技巧如下：
一、同步选题法
就是科研选题要顺应科学技术发展的趋势，要和科技发展的主流相同步。它是对选题的一种宏观控制，它主要是针对科研领导部门和管理人员所作的一种规范准则。几百年来，科学技术是按照一定的趋势向前发展的：即由宏观层次向微观层次。由低能量水平向高能量水平，由专一性向综合性发展。
每门科学都有自己不断变化着的前沿性课题。采用同步选题法，要注意层次性、相关性、当采性、前沿性、适应当时科学技术发展的主流。
二、阶段分析法
根据文献统计，确定某一学科所处的发展阶段，然后依据学科的成熟情况来选题。如果说同步选择法主要用来确定一个国家或研究部门的科研主攻方向。阶段分析法则更多地适用于选择具体的研究课题。
三、“边界”选择法
就是在不同学科交叉点的边缘地区选题。在各学科领域都向尖发展的时代、学科与学科之间的空隙当然就变得越来越明显了，恰恰在这种空隙之中堆积着重大课题。
四、机遇线索法
及时抓住实验中的偶然发现、奇异现象、思想上的火花。在探索纷繁复杂的未知世界时。许多科学发明、发现寓于意外现象的探索之中。科研者要不失时机地抓住这些意外现象，进行深入的研究。
五、兴趣选择法
选题时可以根据自己对所在学科中比较感兴趣的方向选择课题。我们经常说：兴趣是课题研究的动力，缺少动力的研究，要想成功是非常困难的。
六、选择自己擅长的选题
不管大家通过哪种方式确定课题选题，选题时最好不要脱离课题指南中给出的研究范围。这是因为另拟的课题研究前景无法预估，立率成功率会很低。
进行科研选题一定要慎重，可以咨询专业的机构平台，广东文华氏是专业的机构，主要提供医学科研服务，包括课题咨询、实验培训、科研写作咨询等，让广大科研工作者实现作者与刊物的平等对话合作，将自己的学术成果与世界共享。

⑵ 数据分析方法有哪些

常用方法：

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

一、分类：

1.分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

2.它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。

②回归分析：

1.回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

2.它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

③聚类：聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

④关联规则：

1.关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

2.在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。