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本文导读目录：
1、分析法有哪几种
7、分析法和综合法
8、分析法汇总
分析法是科研工程中广泛使用的一种方法，主要借助于对一定数据或事物的评估，来进行推理和总结。它通常被用于社会科学、医学、经济学等领域。但是，分析法到底有哪些种类呢？本文将从多个角度对这一问题进行分析。 分析法有哪几种 角度一：基于分析对象的分类 从分析对象的不同来看，分析法主要可以分为两类：定量分析和定性分析。 定量分析，是指以数字分析为工具，用统计方法或量化分析方式，对研究对象进行评价和推理。其主要目的是揭示人类行为背后的规律和模式。例如，对于市场营销行业而言，定量分析主要包括消费者行为调查、市场容量预测、销售分析、价格敏感度等。 定性分析，是指通过对事件、事物、环境等的深入理解与分析来推测和判断，属于一种未经过量化分析的推理方式。例如，在社会学领域，研究者通常会通过社会案例分析、问卷调查等手段，从人类行为、文化以及价值观的深层次理解中，揭示其背后的重要事实。 角度二：基于分析工具的分类 另一方面，我们也可以从分析工具的不同分类，来看分析法的种类。从这个视角来看，我们可以将分析法分为五类：统计分析、专家分析、决策树分析、模型分析以及财务分析。 统计分析是通过搜集并分析数据来进行模式识别的过程。网站流量统计、销售数据分析等都属于常见的统计分析。 专家分析是指企业或机构请来专家咨询，来获取决策建议的过程。在这个过程中，专家利用自己所学的知识和经验来作出判断。 决策树分析是一种数据挖掘技术，通过构建一棵决策树，来预测事件的可能结果。 模型分析是用数学模型来预测和分析未来数据的一种方式。这种分析方法广泛应用于金融领域，来预测未来市场的变化。 财务分析是对企业财务数据进行分析，以便识别财务风险和机会。在企业里，财务分析通常包括收益率分析、市场风险管理、信用评估等。 角度三：基于应用场景的分类 此外，从应用场景的不同也可以将分析法分为几类： 竞争情报分析：主要是基于数据分析、统计分析、模型建立等方法，从当前市场竞争环境，发掘竞争优势和风险； 市场研究分析：主要是基于对各种市场数据的分析，比如市场容量、市场预测等，来为市场而提供相应的决策依据； 商业模式分析：主要是通过市场研究的过程，分析各个竞争对手的商业模式，并寻找自身的优势； 战略规划分析：主要是基于市场分析和财务分析的结果，在考虑关键风险的前提下，制定相应的战略规划； 不懂自己或他人的心？想要进一步探索自我，建立更加成熟的关系，不妨做下文末的心理测试。平台现有近400个心理测试，定期上新，等你来测。如果内心苦闷，想要找人倾诉，可以选择平台的【心事倾诉】产品，通过写信自由表达心中的情绪，会有专业心理咨询师给予你支持和陪伴。 你可能会发现，面对一个问题，有些人比你思考的更加有思路，有方法，那是因为他们掌握了一些思维模型和分析方法。 今天我们看看常见的分析方法有哪些？再以其中一个分析方法举例去展开说明，如何快速掌握它们。 关于如何快速掌握，你深入观察一个事情或者一个模型，去拆解一下。个人理解往往只需要了解几个点，就能大致掌握这件事情的关键以及知识点。哪几个点呢？定义：定义是什么。要素：围绕定义，这个模型或者方法的要素有哪些。场景：它应用在什么样的场景中，也就是用来干啥。注意事项：使用这个方法有什么需要注意的。 回过头来，我们来看看常见的分析方法有哪些？ 我们挨个来简单说明 5W是指对于所有的现象都追问5个问题：what（是什么）when（何时）where（何地）why（为什么）who（是谁） 2H是指再追问2个问题：how（怎么做）how much（多少钱） 当遇到要解决的问题，可以从5W、2H这7个问题出发来解决。如何设计一款产品? 这个产品是什么？什么时间上线？哪里发布这个产品？为什么用户要用这个产品？给谁设计的？产品要怎么做？产品需要付费吗，价格多少？如何设计一个调查问卷？如何设计一场活动等 把复杂的问题提拆解成若干个简单的子问题，像树枝一样展开分析。 比如年度计划怎么做？你可以拆解成 工作，健康，家庭，读书，履行，技能提升。举例： 逻辑树分析法通常不是单一应用，会结合其他分析方法一起，比如多维度拆解分析法等。上图就是拆分成多个维度。 将一个事情/对象，拆解成多个维度去分析。这里引出一个概念，叫辛普森悖论：考察数据的整体，和考察数据的部分会得出相反的结论。 也就是你看整体数据是一个结论，拆解细分数据进行分析后会得出来相反的结论。 到底是哪些维度呢？一定是比较关键重要的维度，而在工作中一般从指标构成和业务流程中去拆解。 指标构成：比如某互联网公司业绩=产品A业绩+产品B业绩+产品C业绩，又如线下连锁店的业绩=门店A业绩+门店B业绩+门店C业绩。 业务流程：进入你店铺人数——浏览过某种商品人数——购买过该种商品人数。 同样，这种分析方法也一样经常和其他方法混合使用，不用纠结。多维度分析方法可以避免辛普森悖论，误导我们决策。 对一个业务发展或者公司发展宏观环境的分析，经常用在行业分析里面。 P（Policy)政策、E（Economy)经济、S（Society)社会、T（Technology)技术 经常用在公司战略规划、市场规划、产品经营发展、研究报告撰写中。 通过比较去进行分析的方法。 2个点很关键，和谁比，怎么比。 这个月比上个月，今年比去年数据变化等。 对比的规模要一致。比如门店A的业绩，和门店B的业绩，谁多？如果门店A有100种商品，门店B只有100中的5种商品，那当然A可能业绩更高，所以这种情况下这个对比意义不大，要去看同个城市下，某种商品A,B门店的数据情况。 通过假设情况，然后一步步核实去检验假设是否成立。步骤：（1）提出假设（2）收集数据（3）得出结论 这里的要素其实更多的情况是假设1，假设2，假设3，尽可能覆盖到关键的信息去假设，比如按照关键指标去假设。 常常用在分析为什么。举例：有一个产品，在百度，360，搜狗进行了广告投放，这周通过这3个渠道来的线索（客户资源）相比上周下降了30%，具体是什么原因？ 角度比较多，比如是不是这周我们没活动了，是不是竞品这周搞动作了，我们这里就先只从渠道的角度，简单画一个分析思维的图来对这个数据进行原因分析： 可以从3个方向去客观提出假设，同时防止假设遗漏。（1）假设可以从用户、产品、竞品3个维度提出假设；（2）从4P营销理论提出假设；（3）从业务流程提出假设。 不断重复验证，多问几个为什么，可能原因是什么，如上述案例，如果是活动结束了，线索下降很多也有可能。所以需要更全面的提出假设，再一一验证。 通过研究两种或者两种以上的数据之间有什么关系，用到相关分析法。 数据，以及相关分析的表格绘制，相关系数r。相关系数r=1，说明两个数据完全相关，也就是我们以前数学中学到的线性相关。r=-1,代表2个数据完全负相关。比如，a越大，b就越小。r=0,非线性相关，可能是其他相关，比如曲线。 一般将数据的相关系数分为3部分。 通过excel表格中—数据—数据分析—相关系数，进行求取。比如我抽取了某个表格里一组数据，相关矩阵矩阵如下： 比如，从表中看出，列1和列2高度相关，列4和列6也高度相关，是相关性系数第1和第2高。列2和列3负相关，但相关性低。 比如，一群学生的数学成绩和物理成绩是否具有相关性？挺多的场景可以用，只要你想去了解，提出问题，然后搜集尽量完善和具有权威意义的数据，去做分析。 要注意，相关关系不等于因果关系。如何判断2个数据是不是因果关系呢？用单变量控制法去测试判断。改变1个因素，看看这个因素对实验结果的影响。 比如天气变凉了，衣服穿得多，是相关关系。衣服穿得多并不是一定因为天气变凉了，也可能是有人在玩儿游戏，惩罚是热天穿衣服，错一次多穿一件衣服等。 （未完待续） 1、定义 也称比较分析，是基于相同数据标准下，把两个及以上指标数据进行比较的数据分析方法。 2、对比内容 绝对值和相对值 3、对比标准空间标准 定义：选择同一指标在不同空间的数据表现进行比较。 示例：”去年，XX品牌手机销售量高于所有品牌手机的平均销量时间标准 定义：选择同一指标在不同时间的数据表现进行比较。 示例：企业常用”同比“、”环比“来比较业绩水平” 本店电脑今年第1季度的销量较上一年同期增长10%经验/理论标准 定义：与对大量历史资料的归纳总结而得到的标准进行比较 示例：恩格尔系数、标准BMI、消费者物价指数计划标准 定义：与提前计划/规划好的目标数据进行 比较示例：“年初的个人成长计划中要赚100万，如今才完成一半，要抓紧时间了” 1、定义 也称因果分析，是通过某些方法，寻找事物的产生原因的数据分析方法。 2、常见归因模型首次归因 定义：将贡献/功劳归功于第一次触达用户的互动环节上，忽略之后的活动。 适用场景：强流量依赖的业务场景，拉新是最重要的。如：一个活动不同渠道入口带来的用户数;用户办理信用卡的途径。末次归因 定义：将贡献/功劳归功于最后一次触达用户的互动环节上，忽略之前的活动。 适用场景：转化路径短，且最后一次活动与结果关联性强的业务。如：用户常用的产品登录方式；用户喜欢的笔记类型。递减归因 定义：将贡献/功劳归功于每一次触达用户的互动环节上，但认为越接近结果，影响力就越大。 适用场景：转化周期较长但每个环节都有存在价值的场景。如：大型B端/G端产品的销售转化网路。线性归因 定义：将贡献/功劳归功于每一次触达用户的互动环节上，认为所有环节同等重要 适用场景：转化周期适中，且所有环节同等重要的场景如：产品从成长期到成熟期的过渡阶段，拉新、激活、留存、变现、推荐同样重要 3、应用场景 找出事件发生的主要原因，对业务中明确的目标归因。如： 业绩爆发或骤降：分析达成当前指标的主要因素掌握得提升业务指标或阻止其骤降的方法 部门绩效分配：将目标拆解为各个模块，分配给各小组的工作人员，以统计各模块的贡献 1、定义 将用户行为中的各个环节作为节点衡量转化效果，以便分析优化的数据分析。 方法常见的漏斗分析模型：AARRR海盗模型， 2、应用场景 一切有明确流程/用户行为流转的业务场景。 3、注意事项 1）时间窗口根据业务实际情况，选择对应的时间窗口(业务转化周期，即完成一次漏斗所需要的时间)。按天、按周、按月甚至按年计算的业务转化周期都有如:社交平台的拉新活动一半会在几天内完成，而企业SaaS的拉新可能需要几周/几月。如果漏斗没有时间窗口，在分析时，可能需要把很长时间段内的用户行为数据都包含进来。如：用户可能去年注册了账号、今年激活使用、明年才完成购买。除了整体的时间窗口，漏斗中每个节点的时间也应当关注。如：某节点消耗时间突然异常，则可能有问题产生 2）节点选择 每个漏斗分析事件的节点都有固定的顺序组合。不可以随意新增或删除节点，也不可以修改节点顺序。若有增删改，则应当将改动后的漏斗事件当作新的来分析，不可与原漏斗事件混淆。 3）计算结果 节点转化率=上个节点的流量/当前节点的流量*100%节点的流量计数可能基于用户数、也可能基于事件数。如：注册登录转化率一般基于用户数=登录用户数/注册用户数*100% 结算结果不符合预期怎么办? 1）检查漏斗时间窗口和节点选择是否正确 2）根据数据业务分析排查系统产品问题 1、定义 也称细分分析，是一种把指标/业务目标放到二维以上的空间坐标中进行分析的数据分析方法。 2、应用场景 1）拆解单一指标。如: GMV可按品类、季度、门店等划分 2）还原行为场景。如:游戏充值场景可按支付方式、网络环境、产品类型等维度划分 3）拆解业务流程。如: 活动转化可按渠道、地区、类型划分 3、案例 线上店铺做了推广，推广效果如何？指标构成拆解：将新增用户数拆解为从城市、性别和渠道进行分析，得到：一线城市占比较高、男性人数高于女性人数和渠道 A 新增用户数最多。接着对不同渠道新增用户按照业务流程进行分析，用户从看到广告、进入店铺、选择商品到购买，发现虽然渠道 A 获得新增用户最多，但是购买转化的渠道 B 效果最好。 1、定义 同期群分析：将对象群体进行同期群划分后，分析各个同期群组的相同指标随时间变化情况的数据分析方法。 同期群：将对象群体按共同行为特征划分为不同群组，得到的每个群叫一个同期群。 共同行为特征：意味着指在某个时间段内有相似行为。 2、应用分类 1）用户同期群 产品发生变化对不同同期群中的用户，产生的影响是不同的，分群分析才更能客观评估产品变化的效果。 如：产品为了提高注册转化率，对注册页面进行了调整。将改版前2周新注册的用户和改版后2周新注册的用户划分为4个同期群，比较4群的注册转化率，以衡量改版效果。 2）商品同期群 也被称为商品 LTV 模型。方法如下：设定商品等级（ A 、 B 、 C 级）从商品上市时，开始观察观察商品上市后销量／利润走势，对比每个等级商品是否达成该商品平均水平。如表现优于平均，则重点关注缺货问题，保障供给。如表现劣于平均，则重点关注积压问题，减少库存。 3）渠道同期群 评估产品投放渠道的质量，方法如下：按渠道和投放广告时间进行用户分群，关注同期群用户后续 x 天的转化率或付费率，计算用户产生的消费，对比渠道投放成本。针对转化好的渠道，考虑追加投放。针对转化差的渠道，消减预算和整改投放措施。 1、定义 是通过分析留下来继续使用产品的用户，了解自身的留存能力，指导产品的迭代优化的数据分析方法。 2、展现形式 留存分析的结果一般用表格方式呈现，称之为用户留存表。（留存表里的每一行其实就是一个同期群） 3、指标计算初始行为用户数：某一天／周／月发生初始行为（完成指初始定事件）的用户的去重设备／登录用户数留存用户数： N 天／周／月后发生了回访行为（完成指定回访事件）的用户的去重设备／登录用户数留存率：留存用户数／初始行为用户数＊100%精准留存率：根据需要将用户分群后，再计算留存率注意：在实际使用留存分析时，请精准表达留存率指定的时间间隔。 如：计算7日留存率，是第7日还是7日后那日的留存？ 1.第7日日留存：第7天／第1天＊100%。只关心到特定日的留存情况，避免了其他日数据的干扰 2.7日后留存：第7天／第0天＊100%。新增当天为第0日，下一日为第1日，可以消除星期几带来的数据波动 4、应用场景 1）局部健康程度监测：如：观察某个渠道的质量，观察新功能点上线的影响。一般采用日留存／周留存。（指定日／周回访活跃用户数）/（第1日／周初始活跃用户数）*100% 2）产品整体健康情况监测：观察产品对用户的粘性随时间变化的情况。一般采用周留存／月留存。（指定日／周回访活跃用户数）/（第1日／周初始活跃用户数）*100% 1、定义 通过对用户的各类特征进行标识，给用户贴上各类标签，将用户区分为不同的群体，以便分别进行产品运营动作的数据分析方法。 2、用户画像 VS 同期群分析、多维度分析 3、适用场景 用户画像多被用于个性化运营、市场营销和产品优化中。数据分析处理后得到一张张用户画像（用户群体的抽象代表），各部门人员都有针对性地为不同用户群体设计产品运营、市场营销方案。 1、定义 通过分析用户在使用产品时的路径分布情况，，来了解用户偏好，及产品优化／营销推广效果的数据分析方法。 2、展现形式 用户行为路径通常采用"桑基图"来表现： 3、应用分类 1）路径挖掘适用场景：观测在产品使用过程中，整体用户在一些场景里的行动轨迹。如：观察用户到达某个指定场景之后发生了什么，再或者观察用户是如何到达这个指定场景。背景：有些产品用户行为非常随机，没有明确的步骤流转（无法用漏斗分析等方法，有时候关键漏斗其实就是从行为路径分析中发现的），这时需要将所有事件都放到流里统计分析方法：逐级展开某一事件的前一级或者后一级事件，观察其流向。 2）行为序列适用场景：观测在产品使用过程中，某个用户所有的行动轨迹。如： B 端／ G 端产品，常用此法来评估单个试用用户对产品的兴趣和依赖程度，以此来决定下一步是否跟进销售背景：路径挖掘只能看到产品中各事件流的整体局势，但无法知道具体单个用户的情况方法：将指定的单一用户，在指定时间窗口内的所有行为，以时间线的形式进行排列 个人学习笔记，不足之处敬请批评指正，笔记上传过程中可能存在格式丢失，需要电子版请点击文末链接下载（Markdown格式可以使用typora打开） 经管窝窝出品，近500人的金融财会交流社群，各大高校学生的交流聚集地，欢迎私戳交流 比较分析法，也称水平分析法，指将反映企业报告期财务状况、经营成果和现金流量信息的某一方面具体数据与反映企业历史某一时期或同行业的相同方面数据进行对比分析，从而了解企业财务状况、经营成果和现金流量某一方面变动情况的一种分析方法。 比较标准选择不同，比较分析法的作用也有所区别： （1）与本企业的历史数据相比较： 可以把握企业前后不同历史时期有关方面的变动情况，了解企业财务活动的发展趋势与管理水平的提高情况； （2）与本企业的预测目标比较： 主要揭示某一方面实际数与计划数或预算数之间的差异，以掌握企业是否完成了该方面的计划目标或预算目标； （3）与同行业数据相比较： 有利于明确本企业在同行业中所处的位置，有利于发现本企业与标杆企业或同行业竞争对手之间的差距。 原理：比较分析法的本质概言之就是对比分析，发现差异。对比的方式主要有绝对数和相对数两种，即分别计算变动额和变动率。 其中：基期指企业所选择的比较标准，依分析目的而确定。 分析：两种形式的对比应同时进行，相互结合，仅以某种形式可能得出片面甚至错误的结论。比较变动额和变动率都需要确定一个比较标准，变动额度多少为异常应视企业资产基础或收入基础而定，变动幅度超过10%一般视为异常。 比较分析法的主要作用：揭示客观存在的差距以及形成差距的原因，帮助经营管理者发现问题、挖掘潜力、改进工作。 运用比较分析法时应注意相关指标的可比性： （1）指标的计算口径、方法和经济内容的可比性； （2）会计处理方法、会计政策的选用以及会计计量标准的可比性； （3）时间单位长度具有可比性； （4）企业间具有可比性； （5）各项具体分析所说明的问题应具有逻辑上的一致性 结构分析法，也称垂直分析法，指以财务报表中某一关键项目的数额作为基数或整体 （即100%），并将构成这一关键项目的各部分数额分别换算成对该整体的百分比即结构比，以了解整体与部分、部分与部分之间关系及其变动的一种分析方法。某一部分占关键项目的比重越大，说明其对该整体的重要程度越高。结构分析法可分别应用于资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表。 结构分析的作用主要体现在： （1）反映了各组成项目的分布情况和相对重要性； （2）对同一行业不同企业之间的比较尤为重要，因为在不同规模的企业之间使用绝对数直接进行财务报表的比较分析时，会因规模差异而产生误导。 原理：结构分析法的本质概言之就是二八分析，确定重点。结构分析法的一般步骤为： （1）计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。 （2）通过考察各项目的比重，分析各项目在企业经营中的重要性。项目比重越大，其在整体中越重要。 （3）将分析期各项目的比重与所选择比较标准的同项目比重进行对比分析，以了解各项目的比重变动情况。也可将本企业报告期某项目比重与同行业企业的可比项目比重进行对比，从而确定差异。 运用结构分析法需要注意以下几个方面： （1）总体基础的唯一性； （2）分析角度的多维性； （3）项目数据的可比性。 趋势分析法，也叫动态分析法，是根据企业连续若干会计期间 （至少三期）的分析资料，运用指数或动态比率的计算，比较和研究不同会计期间相关项目的变动情况和发展趋势的一种财务分析方法，既可用于对财务报表的整体分析，也可对某些主要指标的发展趋势进行重点分析。 趋势分析法存在的意义在于：不可以单凭一期的数字或仅做两期的比较就评价企业财务状况、经营成果和现金流量，应该将分析的窗口期延长至三期及三期以上。 原理：趋势分析法的本质或者作用概言之就是总结规律、预测未来。运用步骤为： （1）计算趋势比率或指数，通常有两种方法：一是定基指数；二是环比指数。定基指数就是各个时期的指数都以某一固定时期为基期来计算，环比指数则是各个时期的指数以前一期为基期来计算。趋势分析法通常采用定基指数。 （2）根据指数计算结果，评价与判断企业该指标的变动趋势及其合理性。 （3）预测未来的发展趋势。 采用趋势分析法时必须注意以下几个方面的问题： （1）比较的形式，除了计算定基指数或环比指数以外，还可以直接采用趋势分析图； （2）比较的基础，当某项目基期为零或负数时就不能计算趋势指数，可以采用趋势分析图； （3）对于计算趋势指数的财务报表数据，注意比较前后期的会计政策、会计估计的一致性。 （4）对于分析结果，需要注意排除偶然性或意外因素的影响； （5）分析某一项目时注意将关联项目的变化趋势结合起来考虑。 比率分析法，指利用两个或若干个与财务报表相关的项目之间的某种关联关系，运用相对数来考察、计量和分析，借以评价企业财务状况、经营业绩和现金流量的一种方法。比率分析法有简单、明晰、可比性强等优点。比率的具体表现形式包括百分率、比、分数。 财务比率按照反映的内容一般可以分为：盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率。 实践中还存在 “五性”比率分类方式，即将经营比率 （不限于财务比率，还包括非财务比率）分成收益性比率、流动性比率、安全性比率、成长性比率、生产性比率五种类型，其中前四种比率分别对应于上述盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率。 在计算出财务比率之后，还需要选择恰当的分析标准，常用的分析标准包括四种类型。 （1）经验标准：形成依据是大量的实践经验； （2）历史标准：以企业过去某一会计期间的实际业绩为标准； （3）预测标准：企业根据自身经营条件或经营状况所制定的目标标准； （4）行业标准：行业制定的能反映行业财务状况、经营业绩和现金流量的基本水平。 行业标准是财务分析中广泛采用的标准，是最重要的。运用行业标准，可说明企业在行业中所处的地位与水平。 获取行业标准的两条途径： ·自行计算：算术平均法、综合报表法、中位数法 ·外部获取：财政部、国资委每年重新修订并公开出版的企业综合绩效评价标准值手册；上市公司公开披露的数据；行业协会的统计数据；官方统计数据。 因素分析法，指依据财务指标与其影响因素之间的关系，按照一定的程序方法分析各因素对财务指标差异影响程度的一种技术方法，主要用来确定财务指标前后期发生变动或产生差异的主要原因，适用于由多种因素构成的综合性指标的分析。 因素分析法按分析特点可以分为连环替代法和差额计算法。 （1）分析指标体系，确定分析对象。根据影响某项经济指标完成情况的因素，按其依存关系将经济指标的基数和实际数分解为两个指标体系，并将该指标的实际数与基数进行比较，求出实际脱离基数的差异，即为分析对象。 （2）按顺序替代，计算替代结果。以基数指标体系为计算基础，用实际指标体系中每项因素的实际值顺序地替代其基数值；每次替代后，实际值就被保留下来，有几个因素就替代几次；每次替代后计算出由于该因素变动所得的结果。 （3）比较替代结果，确定影响程度。将每次替代所计算的结果与这一因素被替代前的结果进行比较，两者的差额就是这一因素变化对综合经济指标差异的影响程度。 （4）加总影响数值，验算分析结果。将各个因素的影响数值相加，其代数和应同经济指标的实际数与基数的总差异相符，据此检验分析结果是否正确。 （1）根据综合指标的性质，将指标分解为各组成因素，并按一定顺序写成数学表达式； （2）确定各因素的实际数与基数的差额； （3）以各因素的差额乘以计算公式中列在该因素前面的各因素的实际数，以及列在该因素后面的其余因素的基数，就可求得各因素的影响值； （4）将各个因素的影响值相加，其代数和应同该项经济指标的实际数与基数之差相符。 （1）因果关系 （2）“变”与 “不变” （3）先后有序 （4）环环相扣 并非所有连环替代法都可按差额计算法的方式进行简化。在因素关系式存在加或减的情况下，注意先将关系式拆分成独立项，然后再分析。 在实践中，因素分析法通常是和综合分析法结合在一起使用的。此外，因素分析法还有一些拓展应用： 敏感性分析根据每次变动的因素个数的不同分为单因素敏感性分析和多因素敏感性分析。其中，单因素敏感性分析，设定每次只一个因素变化，其他因素保持不变，可以分析出这个因素的变化对指标的影响的大小。如果一个因素在很大的范围内变化，引起指标的变化幅度并不大，就称为非敏感性因素；如果某因素在很小范围内变化，就引起指标很大的变化，则称为敏感性因素。 敏感性分析步骤 （1）选取不确定因素：只对影响较大、重要的不确定因素进行敏感性分析； （2）确定不确定因素的变化程度：习惯上常选取±10%； （3）选取分析指标：必选的分析指标是项目投资内部收益率； （4）计算敏感性系数：敏感性系数是效益指标变化的百分率与不确定因素变化的百分率之比； （5）敏感性分析结果表述：可以通过编制敏感性分析表，也可以绘制敏感性分析图，横轴可以表示不确定因素变化率，纵轴表示项目效益指标； （6）对敏感性分析结果进行分析：将敏感度系数计算结果进行排序，找出较为敏感的不确定因素；归纳敏感性分析的结论，指出一个或几个最为敏感的关键因素，粗略预测项目可能的风险。 其中：ΔA为效益指标变化的百分率；ΔF为不确定因素变化的百分率。 阶梯分析方法在实践中的引入有助于我们透过迷雾看清现象的本质。 综合分析法，指将反映企业各方面的指标纳入一个有机的整体之中，以全面系统地对企业经济活动进行分析与评价的一种方法，其实质或作用在于总体掌握，联动分析。 沃尔评分法又叫综合评分法，它通过对各项选定的财务比率进行评分，然后计算综合得分，据此评价企业整体情况。 （1）综合得分接近100分 ——企业的综合业绩接近于行业的平均水平 （2）综合得分明显超过100分 ——企业的综合业绩优于行业的平均水平 （3）综合得分大大低于100分 ——企业的综合业绩较差 杜邦分析法是利用相关财务比率之间的内在联系构建一个综合的指标体系，来考察企业整体财务状况和经营成果的一种分析方法。 杜邦财务分析体系主要反映了： （1）净资产收益率与总资产净利率及权益乘数之间的关系： （2）总资产净利率与销售净利率及资产周转率的关系： 可持续增长率是指在不增发新股，不改变经营效率 （不改变销售净利率和总资产周转率）和财务政策 （不改变资本结构和股利支付率）的条件下，公司销售所能达到的最大增长率，体现的是可持续的平衡发展的理念。 可持续增长率计算公式如下： 在采用沃尔评分法进行财务状况综合分析和评价时，应注意： （1）合理选择财务比率； （2）合理分配比率权重； （3）合理确定同行业标准值； （4）设定评分值的上下限。 企业借助杜邦分析法，一方面可从销售规模、成本费用、资产营运、资本结构方面分析企业生产运营、投资、筹资等各方面经济活动的效率，进而反映净资产收益率的变动情况并揭示其变动原因，评价股东投入资本的获利能力；另一方面可协调企业经营政策和财务政策之间的关系，促使净资产收益率达到最大化，实现股东价值最大化目标。、 杜邦分析法为进行企业的整体经营分析提供了极具价值的财务信息。 （1）净资产收益率是综合性最强的财务指标，是企业综合财务分析的核心； （2）总资产周转率是反映企业营运能力最重要的指标，是企业资产经营的结果，是实现净资产收益率最大化的基础； （3）销售净利率是反映企业商品经营盈利能力最重要的指标，是企业商品经营的结果，是实现净资产收益率最大化的保证。 （4）权益乘数既是反映企业资本结构的指标，也是反映企业偿债能力的指标，是企业资本经营即筹资活动的结果，它对提高净资产收益率起到杠杆作用。 可持续增长率的大小受销售净利率、总资产周转率、权益乘数以及股利支付率四个财务比率的影响。 这四个比率实际上分别反映的是企业的利润管理、资产管理、筹资活动、股利政策；前两者体现的是企业的经营战略，后两者体现的是企业的财务战略。 在经营分析中，可以运用可持续增长率分析体系结合因素分析法分析企业实际销售增长率发生增减变动的原因。 图解分析法，亦称图解法，并不是一种独立的分析方法，而是上述分析方法的直观表达形式。图解分析法能够形象、直观地将复杂的经济活动及其结果以通俗易懂的形式表现出来。 指用图形的形式，将某一指标的报告数值与基准数值进行对比，以揭示报告数值与基准数值之间的差异，常见的对比分析图是柱状的。 结构分析图解法，实际上是垂直分析法的图解形式，它以划分图形的方式表示在总体中各部分所占的比重，较常见的形式是饼图。 指用坐标图反映一个或几个指标在一个较长时期内的变动趋势。坐标图的横轴表示时期，纵轴表示指标数值，将不同时期的指标数值用线连接起来，就形成了反映指标变动趋势的曲线，或称折线图。 指运用因素分解图来反映某项经济指标的影响因素及影响程度的一种图解分析法。 雷达图也称判断企业财务状况图，是一种以雷达图形的方式表达企业各方面的主要分析指标，借以综合分析企业总体经营状况，探测企业经营症状，并指导企业改善经营管理的方法。通常将各项财务比率指标与行业平均水平或自身希望达到的水平或历史最高水平相比较，从而进一步反映企业财务状况的优劣，找出原因，并有针对性地提出改进措施。 雷达图的优点： （1）全面综合； （2）可以实现不同时期的纵向比较； （3）可以实现与行业标准的横向比较； （4）直观形象。 雷达图的应用步骤： （1）选择财务比率。 （2）画出三个半径不同的同心圆。最大的圆表示经营指标的理想值，中间的圆表示经营指标的平均值，最小的圆表示经营指标的最不理想值。 （3）从圆心出发，按照经营五性要求，将圆面划分为收益性、安全性、流动性、成长性和生产性五个区域，或者按照传统的四种能力，将圆面划分为盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力。 （4）从圆心向外划分出不理想值、平均值与理想值。从圆心向外按五性区域画出多条射线，每条射线分别代表各项经营指标，各射线与最大圆的交点为理想值，与中间圆的交点为平均值，与最小圆的交点为不理想值。 （5）画出经营雷达图形。 雷达图的分析规则： 当图形大且稳定时，表明企业各项财务指标均高，即企业的经营状况较好； 当图形小且为圆形时，表明企业各项财务指标均低，即企业的经营状况很差； 当图形呈现出难看的、不规则的偏圆形时，则可以判断在其凹陷的方面企业的经营出现了问题。 注意：雷达图仅表示企业在某一时点上的经营状况。 链接：https://pan.baidu.com/s/1PrBRgPZmIeOBXEcdV06JPw?pwd=1102 提取码：1102 --来自百度网盘超级会员V7的分享 以下是常用的数据分析方法，不同的分析方法适用于不同的场景。需要注意的是，数据分析方法不仅只用于数据分析工作，在生活中也很有用。换个角度思考问题，或许能发现一个新世界。逻辑树分析法 如果你分析的目的是为了简化复杂的事情，你可以使用逻辑树分析法。著名的费米问题就是使用逻辑树分析法。 在求职面试中，经常会问到这类问题：国内有多少产品经理？深圳地铁高峰时段的客流量是多少？公司楼下摆摊的月收入是多少？ 这些估算类的问题可以分解成逻辑树，把一个复杂的问题细分为可以具体量化的问题。 2、多维拆解分析法：例如，评估一家公司需要多个维度。 其实我觉得这个思路和逻辑树差不多。将一个模糊的问题分解为多个子问题。 3.PEST分析方法 严格来说，这有点假大空，只能说和数据分析有关，但是如果你是做行业分析的，可以用PEST分析，一般在市场研究中使用。 Political Factors：政治环境 Economic Factors：经济环境 Social and cultural Factors：社会环境 Technological Factors：技术环境 详情请参考人人都是产品经理对少儿编程行业的PEST分析：\nhttps://www.sohu.com/a/382315498_114819 4、对比分析法： 如果要比较好坏，可以使用比较分析法。例如，女朋友问：我白吗？就是在做比较。 不知道在哪一门课之前听过这句话：好的数据指标一定是比例，好的数据分析一定要有对比。的确，现在的数据分析工作根本就离不开对比。 5、假设检验分析方法： 如果要查找问题的原因，可以使用假设检验分析方法。比如侦探片就经常使用这种方法，先假设再论证。 类比数据分析就是先假设某种原因导致了不好的结果，然后用数据来证明。假设论证法是工作中常用的方法，可以快速提高你的业务思考能力。 6、相关分析法： 如果想知道A和B之间的关系，就需要使用相关分析法。例如，云量与降雨事件的概率之间存在很强的正相关关系。同样的，就有负相关、不相关、非线性相关。在实际工作中，我们会做一个散点图来分析两个不同事物之间的相关性： 比如抖音、B站推荐我喜欢的视频。豆瓣推荐喜欢的电影使用相关分析。 但相关分析的使用必须与实际业务相结合。 比如：我家门前的树每年都在增长，这个国家的GPD也每年都在上升。尽管它看起来是正相关，但实际上与它无关。 7、群组分析法： 如果要分析用户留存和流失，则需要使用群组分析法。产品发布版本的更新是否会导致用户增长或流失。可以根据用户使用产品的时间特征进行数据分组，例如可以将用户分成使用产品x天的用户组。 下面的RFM分类也是一种很好的分类方法。 8.RFM分类 如果要按价值对用户进行分类，则需要使用RFM分析方法来实现精细化运营。其实和矩阵法类似，只不过是将二维矩阵转化为三维。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有 3 个神奇的元素。这 3 个要素构成了数据分析的最佳指标： 最近一次消费 (Recency) 消费频率 (Frequency) 消费金额 (Monetary) 9.最终路径法 也可以称为漏斗法，AARRR也是漏斗法的一种。如果要分析用户行为或产品运营，则需要使用最终路径法。通过管理起始和目标之间的步骤以及数据反馈来精细化运营。 比如网上商城从点击到支付的用户行为分析，在线教育点击到付费转化等。常用的数据分析方法就介绍到这里，但说到底还是要结合实际的业务场景，否则一切都是空谈。最后，以上内容属于比较基础的数据分析方法，实际工作中还有深层次的问题有待解决。如果你想系统高效地学习数据分析，可以报名参加CPDA数据分析师培训，来体验数据分析如何真正解决业务问题。 在我们生活的大数据时代里，数据对于各行各业都无比重要。例如在电商行业，更是如此，尤其是每年的双12、双11后都会产生了大量的数据。 如此庞大的数据，如何进行分析呢？在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。就好比中学里你要解一元二次方程，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。 数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。接下来阿达来分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法、二八法、漏斗法，常常多种结合一起使用。 公式法 所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。 举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解 某产品销售额=销售量 X 产品单价 销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量 + … 渠道销售量=点击用户数 X 下单率 点击用户数=曝光量 X 点击率 第一层：找到产品销售额的影响因素。某产品销售额=销售量 X 产品单价。是销量过低还是价格设置不合理？ 第二层：找到销售量的影响因素。分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。 第三层：分析影响渠道销售量的因素。渠道销售量=点击用户数X 下单率。是点击用户数低了，还是下单量过低。如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。 第四层：分析影响点击的因素。点击用户数=曝光量X点击率。是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。 通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥析。 对比法 对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。 孤立的数据没有意义，有对比才有差异。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。 比如用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。 象限法 通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。 象限法是一种策略驱动的思维，常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。 比如，上图是一个广告点击的四象限分布，高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。 二八法 二八法也可以叫帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。 而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。 二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。 漏斗法 漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。 整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。 整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。 以上就是数据分析运用在实际生活中的一些简单模型，是不是非常具有实操性？当然，更深层次的数据科学知识，还有待大家继续开掘。 在心理学中,分析与综合是逻辑思维的基本方法与过程,也是逻辑思维其他方法、过程,如比较和分类、抽象和概括的基础。 所谓“分析”是指将事物的整体分解成几个部分、方面或因素,分别加以考察、研究,从而认识事物本质的方法与过程。 所谓“综合”是指将事物的各个部分方面或因素结合起来,搞清它们之间的联系,从整体上认识事物本质、规律的方法与过程。 通常,分析是综合的基础,综合是分析的整合。 例如,认识梯形,首先分析,它是一个四边形,有两组对边,其中一组对边平行另一组对边不平行。然后综合,得出“只有一组对边平行的四边形叫做梯形”的结论。 在数学中,所谓的“分析法与“综合法”只有特定的含义。 从问题或结论入手，思考解决这个问题或得出这个结论需要哪些条件，一步一步地追溯到所有条件都是已知的为止。这种“执果索因”,由“未知”想”需知”,逐步接近“已知”的方法或者说思路叫分析法。 从已知条件入手,思考经过怎样的运算或推理,可以一步一步得到问题的答案或结论。这种“由因导果”,由“已知”想“可知”,逐步导向“未知”的方法或者说思路叫做综合法。 春生万物生 又因为数学的条件与问题(结论)总是相互联系、相互依存的,所以分析法与综合法常常相互渗透,结合起来运用。 分析与综合的两种含义,可以简单图示如下。 在小学,这两种基本的解题思路、思考方法可以通俗地用“看问题,想条件”与看条件,想问题“来描述。 分析法与综合法的实践。 实践表明,分析法与综合法的渗透蕴伏,可以从一年级开始到学习解决两步计算的实际问题时再明确导出,是一个比较适宜的选择。 例1:二年级有30名同学参加美术兴趣小组，其中有12名女生。二年级参加美术兴趣小组的男生比女生多几人? 从问题出发想:要求男生比女生多几人,需要知道男女生各有多少人,已知女生有12名,所以需要先求出男生人数。 从条件出发想:已知30名同学参加美术兴趣小组,其中12名是女生,通过这两个条件可以先求出男生人数。 由此,可以水到渠成地概括出“看问题,想条件”与“看条件,想问题”两种不同思路,至于“分析法”、“综合法”的名词,不出为宜。 一般来说,综合法的思路可以结合读题,边读边想,比较自然,分析法的思路有时需要教师予以点拨。 分析法与综合法的感悟 后继教学,可以通过实例,让学生感悟有些问题比较适合从问题入手思考,有些问题则相反。为此,出示例题时,不妨先将条件遮住,使学生只看到问题。 例2:-批零件,原来每天加工25个，6天完成一半,以后提高了工效,每天多加工5个。把剩下的零件加工完,还要几天？ 看问题想条件:要求加工完剩下的零件还要几天,需要知道还剩下多少个零件,每天能加工多少个零件,有了这两个条件,可以通过除法算出天数。 剩下的零件个数÷每天加工个数=还要天数 这个想法是否可行呢?还必须考虑条件 揭示条件:一批零件,原米每天加工 25个,6天完成一半,以后提高了工效,每天多加工5个。 继续思考:剩下的零件个数就是6天已经加工的零件个数，每天加工个数可以通过“原来每天加工25个”与“提高了工效，每天多加工5个，这两个条件求出。 继续思考:剩下的零件个数就是6天通过“原来每天加工25个”与“提高了千 学加工的零件个数,每天加工个数可以收每天多加上5个”这两个条件求出。 这里采用的分析图示,它的功能主要帮助学生理清解题思路。它是教学的有效手段,不是学生必须掌握的技能,因此不宜要求学生去画。 这两种方法必须在解题过程中充分交错,灵活运用。一般来讲,我们需先采用分析法,理清解决问题的思路,再用综合法进行归纳,给出问题一个清晰的解答过程。只有这样,才能有效地避免在解答问题过程中盲人骑瞎马、左冲右突、解题杂乱无章的现象。分析应用题时两种方法经常是互相配合,灵活运用。在教学过程中我们也常需要将分析法和综合法有机结合起来。 一、SWOT分析法 所谓SWOT分析，即基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析，就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析，从中得出一系列相应的结论，而结论通常带有一定的决策性。运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。S （strengths）是优势、W （weaknesses）是劣势，O （opportunities）是机会、T （threats）是威胁。按照企业竞争战略的完整概念，战略应是一个企业“能够做的”（即组织的强项和弱项）和“可能做的”（即环境的机会和威胁）之间的有机组合。 二、5why分析法 所谓5why分析法，又称“5问法”，也就是对一个问题点连续以5个“为什么”来自问，以追究其根本原因。虽为5个为什么，但使用时不限定只做“5次为什么的探讨”，主要是必须找到根本原因为止，有时可能只要3次，有时也许要10次，如古话所言：打破砂锅问到底。5why法的关键所在：鼓励解决问题的人要努力避开主观或自负的假设和逻辑陷阱，从结果着手，沿着因果关系链条，顺藤摸瓜，直至找出原有问题的根本原因。 三、PDCA分析法 PDCA循环是美国质量管理专家休哈特博士首先提出的，由戴明采纳、宣传，获得普及，所以又称戴明环。全面质量管理的思想基础和方法依据就是PDCA循环。PDCA循环的含义是将质量管理分为四个阶段，即Plan(计划)、Do(执行)、Check(检查) 和 Action(处理)。在质量管理活动中，要求把各项工作按照作出计划、计划实施、检查实施效果，然后将成功的纳入标准，不成功的留待下一循环去解决。这一工作方法是质量管理的基本方法，也是企业管理各项工作的一般规律。 四、六顶帽子分析法 【直播预告】护士科研困惑及如何聚焦临床进行科研选题（主讲人：陈玲 西安国际医学中心医院总护士长 ）,点击下方直接预约↓↓↓ 导语有时候我们会遇到很多困难和问题，这些问题我们无法立即解决。我认为这可能是因为我们缺乏使用专业和系统性思维方法的经验。一旦我们熟练掌握了这些方法，我们就能够更快地解决我们经常遇到的问题，并且会感觉心情非常愉悦。下面是一些常见的思维方法，它们很容易上手，具体使用方法可以在百度上搜索相关案例进行学习。一旦我们掌握了这些方法，将受益终身。我希望这些方法能够给您带来一些启发。SWOT分析法该模型是一种科学的分析方法，用于确定企业的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，并将公司的战略与内部资源和外部环境相结合。优势和劣势分析属于内部环境分析，而机会和威胁则属于外部环境分析。此模型可用于各种领域，涉及商品、贸易、竞争等，甚至包括人作为商品的情况。通过应用该模型，可以帮助企业理清现状，找到优势和机会，并应对劣势和威胁。5w2h分析法5W2H分析法是广泛应用于企业管理和技术活动的一种方法。它对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，能够帮助我们弥补考虑问题时的疏漏。在发现和解决问题时，提出疑问是非常重要的。创造力高的人往往具有善于提问的能力。提出一个好的问题，就相当于问题解决了一半。高超的提问技巧可以激发人的想象力，通过连续几个“为什么”来自问，我们可以追求问题的根本原因。因为很多问题都是系统性的，是牵一发而动全身的，真正影响大局的不是表面问题。而这种方式可以帮助我们找到问题的根源。在考虑选定的项目、工序或操作时，都可以从5W2H的几个方面进行思考。鱼骨图分析法又名因果分析法，是一种发现问题“根本原因”的分析方法，现代工商管理教育如MBA、EMBA等将其划分为问题型、原因型及对策型鱼骨分析等几类先进技术分析。问题的特性总是受到一些因素的影响，通过头脑风暴找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，因其形状如鱼骨，所以叫鱼骨图。鱼骨图原本用于质量管理。6顶思考帽法六顶思考帽法是一种“平行思维”的工具，它可以避免时间浪费在争吵上，强调“能够成为什么”而不是“本身是什么”，并寻求向前发展的道路而非争论对错。通过应用德博诺的六顶思考帽，我们可以使混乱的思考变得更加清晰，使无意义的团体争论变为有益的创造性集思广益，并提高每个人的创造力。但是，一个人同时只能戴一顶帽子，因此采用这种方法可以让你在几种情绪之间进行平行思考。一个人的思维是通过问题引导的，积极或消极的取决于他给自己的问题。例如，在下雨天，消极的人会计算下雨给他带来的损失，而积极的人则会思考下雨天可以做哪些有意义的事情。金字塔原理 金字塔原理是一种表达思路和规范动作的方法，以清晰的逻辑和主次分明的表达方式为特点。金字塔结构基于以下要素：中心思想明确、结论优先、全局分层、归类分组、逻辑递进。此外，金字塔原则强调先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。金字塔表达者的训练需要关注和挖掘受众的需求、利益点、关注点、兴趣点和兴奋点。为达到沟通目的，必须掌握表达的标准结构和规范动作。金字塔的优势在于能够使思路清晰，主次分明，使受众有兴趣、理解、接受和记忆。 麦肯锡7步分析法善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物，不仅是某些有才之士的专属能力。有序的思维方式并不会扼杀创造力和灵感，反而会助长其产生。咨询公司通常采用的解决问题的方法不仅对于企业问题非常有效，而且可以应用于解决任何需要深入思考的复杂问题。例如，政府为什么要遏制房价上涨？如何实现升职？如何规划市场部的成立？这些问题可以通过麦肯锡七步成诗法进行分析，从而得出科学的结论。 来源：ICU护理之家 版权归原作者所有，如有侵权，请联系我们修改或删除，联系电话：0731-85054048 推荐阅读 加群：各种专科护理微信群，赶紧加入 投稿：欢迎护士相关的原创稿件投稿 视频号：护理干货和大咖直播 关注：按护士科室分类的微信公众号 买书：护理书籍，点击下面“阅读原文”购买常见的分析方法有哪些？的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于常见的分析方法有哪些？、常见的分析方法有哪些？的信息别忘了在本站进行查找喔。
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