深入分析的方法

㈠ 深入分析一下舆情的处理方法都有什么

深入分析舆情的处理方法：

1.做好基础工作，全面搜集舆情信息

所谓“兵马未动、粮草先行”，要想深度分析舆情，就需要搜集足够的舆情信息和舆情材料作为网络舆情分析工作的基础，这也是其中的重要环节。只有拥有全面的舆情材料，才能对舆情有一个全面了解，也才能够进行深入细致的分析。

通过识微科技可免费试用的舆情监测系统，可支持关键词、定向监测两种方式，对全网进行覆盖采集，获取最全面、多样的舆情信息。对于互联网当中大量歪曲事实、不合实际的信息可自动识别、智能剔除，以保证后续舆情分析研判的正确合理。

2.重视舆情信息的时效性和系统性

网络舆论环境纷繁复杂，处在动态变化中，舆情的滋生与传播速度快到令人咋舌，而相关舆信息分布于事件产生发展的各个阶段，为此也就需要实时且持续关注事件相关信息，将有助于提升舆情分析研判的质量。

通过舆情监测系统，可支持全网舆情实时监测，7*24小时监测机制，在发现舆情的同时自动分析舆情，包括舆情的来源、传播路径、传播媒体、影响地域、舆论聚焦、舆情情感倾向等等，以及从点到面、从表层到内涵、从问题到建议的纵深分析，揭示舆情事件的内在本质和规律，为解决问题、引导网络舆情提供决策参考。

3.注重趋势预测

舆情深度分析除了给人呈现当下的舆情状态之外，一个更重要的目的是要能够对舆情事件的发展进行科学推测，从而提出相关意见建议。通过掌握舆情事件的“昨天”与“今天”，发现舆情事件的发展变化，从而合理推断舆情事件的“明天”。

通过识微科技可免费试用的舆情监测系统，可实时追踪舆情事件的发展变化趋势，分析舆情事件生命周期阶段以及各阶段的热点话题，自动生成舆情分析统计图表、简报，帮助用户掌握舆情事件的内容本质，揭示舆情事件的变化趋势，预测网民关注趋势，预测事件发展走向。

㈡ 企业如何进行全面深入的分析

任何企业的经营活动，都是在市场中进行的，而市场又受国家的政治、经济、技术、社会文化的限定与影响。所以，企业从事生产经营活动，必须从环境的研究与分析开始。
企业环境是指与企业生产经营有关的所有因素的总和。可以分为外部环境和内部环境两大类。企业外部环境是影响企业生存和发展各种外部因素的总和；企业内部环境又称企业内部条件，是企业内部物质和文化因素的总和。
企业与环境之间存在着密切的联系。一方面，环境是企业赖以生存的基础。企业经营的一切要素都要从外部环境中获取，如人力、材料、能源、资金、技术、信息等，没有这些要素，企业就无法进行生产经营活动。同时，企业的产品也必须通过外部市场进行营销，没有市场，企业的产品就无法得到社会承认，企业也就无法生存和发展。同时，环境能给企业带来机遇，也会造成威胁。问题在于企业如何去认识环境、把握机遇、避开威胁。另一方面，企业是一种具有活力的社会组织，它并不是只能被动地为环境所支配，而是在适应环境的同时也对环境产生影响，推动社会进步和经济繁荣。企业与环境之间的基本关系，是在局部与整体的基本架构之下的相互依存和互动的动态平衡关系。因此，企业必须研究环境，主动适应环境，在环境中求得生存和发展。
企业外部环境又分为宏观环境和微观环境两个层次。宏观环境因素包括：政治环境、经济环境、技术环境、社会文化环境。这些因素对企业及其微观环境的影响力较大，一般都是通过微观环境对企业间接产生影响的。微观环境因素，包括市场需求、竞争环境、资源环境等，涉及行业性质、竞争者状况、消费者、供应商、中间商及其它社会利益集团等多种因素，这些因素会直接影响企业的生产经营活动。
供参考。

㈢ 数据分析常用的4大分析方法

1. 描述型分析：发生了什么?

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析：为什么会发生?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析：可能发生什么?

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

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㈣ 分析问题的方法都有那些

SWOT分析法

它是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析，机会和威胁是对于外部环境的分析。这个模型可以用于多种方面，任何和商品，贸易，竞争有关系的都适用，而人也是一种商品。这个模型可以帮助你理清现状。

㈤ 如何对数学概念的深入分析

（1）直观化
数学概念的掌握要经过一个由生动的直观到抽象的思维、再从抽象的思维到实际的应用的过程，甚至要有几个反复才能实现．借助概念的直观背景，对抽象概念进行直观化表征，可提高概念教学的有效性．数学中的直观是相对的，实物、教具模型、图形或多媒体呈现的图片等属于具体而生动的直观；已经熟知的概念、原理及其例等属于抽象而相对的直观．
（2）通过正例和反例深化概念理解 概念的例可加深概念理解，通过“样例”深化概念认识是必须而有效的教学手段．
其实，数学思维中，概念和样例常常是相伴相随的．提起某一概念，头脑中的第一反应往往是它的一个“样例”，这表明例在概念学习和保持中的重要性．如提起“函数”，我们头脑中可能立即浮现一次函数、二次函数、指数函数、对数函数等的具体解析式及其图像．概念的反例提供了最有利于辨别的信息，对概念认识的深化具有非常重要的作用．反例的运用不但可使学生的概念理解更精确、准确，而且可以排除无关特征的干扰．要注意的是，反例应在学生对概念有一定理解后才使用，否则，如果在学生刚接触概念时用反例，将有可能使错误概念先入为主，干扰概念的理解．在揭示概念定义后，为进一步突出概念的本质特征，防止概念误解，可利用概念的正例或反例．如“异面直线”概念，要通过概念的正例和反例让学生认识到：异面直线是怎么也找不到一个平面将它们纳入其中的两条直线，而不是“在两个不同平面上的直线”．
（3）利用对比明晰概念 有比较才有鉴别．
对同类概念进行对比，可概括共同属性．对具有种属关系的概念作类比，可突出被定义概念的特有属性；对容易混淆的概念作对比，可澄清模糊认识，减少直观理解错误．如“排列”和“组合”，通过对比可以避免混淆；“最值”和“极值”，通过对比可认识它们的差异，即前者有整体性而后者仅有局部性，“最值”一定能取到，“极值”未必能取到；等．
（4）运用变式完善概念认识 通过变式，从不同角度研究概念并给出例，可以全面认识概念．
变式是变更对象的非本质属性特征的表现形式，变更观察事物的角度或方法，以突出对象的本质特征，突出那些隐蔽的本质要素。简言之，变式是指事物的肯定例证在无关特征方面的变化．通过变式，可使学生更好地掌握概念的本质和规律。由于学生习惯形象思维与记忆，对较抽象的数学概念要尽量引导学生从形的角度进行再认识，以获得概念的直观、形象支撑，如“极值”和“最值”．值得指出，概念变式的运用应服务于概念理解，并要掌握好时机，只有在概念理解的深化阶段运用才能收到理想效果．否则，学生不仅不能理解变式的目的，变式的复杂性反而会干扰学生的概念理解，甚至产生混乱．
（5）对概念精致 一定意义上，概念的精致可理解为概念浓缩，即抓住概念的精要所在！
概念的精练表达和“组块”占居记忆空间少且易于提取．对关键词的表征就是概念本质属性的表征，这正是概念精致所要达到的高度．这也表明，在学生的认知结构中，“概念定义”是惰性的，甚至会被遗忘，起作用的是精致后的概念精要．因此，概念教学必须经历概念精致过程，以使学生提炼出代表性特征．
（6）注意概念的多元表征
数学概念往往有多种表征方式，如利用现实情境中的实物、模型、图像或图画进行的形象表征，利用口语和书写符号进行的符号表征等．不同的表征将导致不同的思维方式，概念多元表征可以促进学生的多角度理解；在不同的表征系统中建立概念的不同表征形式，并在不同表征系统之间进行转换训练，可以强化学生对概念联系性的认识；建立概念不同表征间的广泛联系，并学会选择、使用与转化各种数学表征，是有效使用概念解决复杂、综合问题的前提。因此，使学生掌握概念的多元表征，并能在各种表征间灵活转化，是数学概念教学的基本策略．
（7）将概念算法化
学习概念的目的是应用；反之，应用能促进概念的深刻理解．概念的应用可分为两类，一是用概念作判断，二是把概念当性质用。为了更好地运用概念，需要将概念算法化，即要将陈述性的概念定义转化为程序性的算法化知识．没有实现陈述性概念定义的算法化是学生不能应用概念的主要原因之一．

㈥ 最常用的四种大数据分析方法有哪些

1.描述型分析：发生了什么?

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2.诊断型分析：为什么会发生?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3.预测型分析：可能发生什么?

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4.指令型分析：需要做什么?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

㈦ 除了杜邦分析法还有什么分析方法

摘要 ①三因素模型

㈧ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

㈨ 数据分析常用的分析方法有哪些

1. 描述型分析

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。