几种客户开发的方法及分析!

做外贸，最基本的就是客户资源，没有客户资源就什么都是空谈，所以我们极尽所能的去开发客户，或者是去开发获取客户资源的渠道，在我们广泛铺开的各种渠道里，我们可以将他们进行一个简单的分类：

1、B2B、B2C平台

对于很多的小贸易公司或者新手业务员来说，B2B、B2C平台是其最大的一个客户资源开发渠道，尤其是一些大型的有知名度的平台，国外的采购商也比较认可的，能从中得到不少的客户信息，偶尔也能接到客户的主动询盘，如果能够顺应平台的规则，将排名提高，流量和询盘还不会太少，只要抓单能力足够，业绩能够提升不少。

不过对于这类平台来说，订单一般都不会太大，大的订单都不会找到这种平台上来，他们都有自己的固定采购渠道，我们想要接大的订单也不是从这种平台上找的，而是我们不断服务于客户获得客户认可以后加大合作而来的。

2、官网+Google

一般的贸易公司应该都有一个自己的独立网站，因为很多的国外客户是想要看你的官网的，就算你不主动提，他也会提出要看你的Website，官网是一个公司的门面，也是客户了解我们的第一窗口，官网做得好不好多少能够体现一下公司的实力规模以及人员的工作状态，如果你的官网处于一个长久不更新的状态，客户就会觉得你这个公司连个运营官网门面的人都没有，肯定产品也做的不好。

不过对于官网来说，自然吸引到的流量毕竟是有限的，我们得花钱去做SEO推广，才能够获取足够大的流量和询盘，如果不做推广，那它就真的只是一个门面的作用了。做Google 的推广要选好精准的关键词，将它们推到首页，才能获得准确的流量和客户询盘。

3、社交媒体

社交媒体最大的特点就在于互动，目前影响最强效果最好的社交平台是Facebook，这是无可争议的，因为他的规模大，带给企业的效果也最强，另外还有一些也很不过的平台，如Twitter、LinkedIn、Pinterest、YouTube等等，这些平台的效果也是很好的，在这上面经营的效率和成果是邮件远远比不了的，因为在这些平台上面，互动性较强，所以成单的成功率也会高很多。

4、展会

如果说官网是一个企业在线上的门面的话，展会就是一个公司在线下的门面，有些人会选择放弃这个门面，因为它的花费太高，客户数量却有限得很，很多公司会觉得不太值得。

但是小编要告诉你的是，相对于线上的营销，这种展会的成功率要更高，对于客户来说，这种看得见摸得着的形式更容易获得信任，在展会上的成单率是很高的，成单效率也很快，而且偶尔还能碰到大客户，而且在展会上能够接触最新最潮流的新品、热品，这是线上无法做到的，所以说这个门面也不能随意丢弃，还是要有计划的参与一下。

5、海关数据

因为是真实的成交记录、成交数据，海关数据一直受到贸易从业者的追捧，有些重要的数据甚至能够卖到高价，但是随着做贩卖这类数据业务的人员越来越多，市场越来越烂，也就渐渐冷却了下来，事实上这类的方法也并不是太有效，因为海关统计的数据大多重心放在贸易的数量上，反而在联系方式上没那么高的要求，导致很多的联系方式不准确或者过时了，对于我们获取数据的人来说，还得做二次开发，有点得不偿失的感觉。

而且别人在成交的基础上，证明了对方是有稳定的供应商的，想要让对方换供应商，花费的功夫就更多了，这样做的效率不太高，当然也不排除有人做成功，并且开发到很好的客户。

客户需求分析

客户需求分析客户需求分析($APPEALS)概述 $APPEALS是一种了解客户需求的、确定产品市场定位的工具。一般是使用在市场规划和产品规划的细分市场中，因为可以从多个维度，不同的权重来分析需求，所有$APPEALS一定会联系到细分市场，联系到竞争对手，涉及到差异化分析和蓝海的价值创新(减少，增加，剔除，创新)。差异化可以说是理解市场和分析市场中的一个重要内容，只有清楚了差异化才能够树立自己产品的核心竞争力。客户需求分析 ($APPEALS)的内容： $APPEALS方法是IBM在IPD总结和分析出来的客户需求分析的一种方法。它从8个方面对产品进行客户需求定义和产品定位。具体如下：$-产品价格（Price）；A-可获得性（Availability）；P-包装（Packaging）；P-性能（Performance）；E-易用性（Easy to use）；A-保证程度（Assurances）；L-生命周期成本（Life cycle of cost）；S-社会接受程度（Social acceptance）。客户需求分析($APPEALS)内容框架的目的使用客户$APPEALS框架来确定客户的欲望与需要，建立针对每一个细分市场的产品包对应图。客户$APPEALS框架的目的主要包括以下方面的内容: 处理目标细分市场的全部客户欲望与需要建立客户驱动的需求集，作为投资的重点确定要想在所选细分市场获得成功必须达到的主要分界标准确定促使客户选择公司产品的主要差异客户需求分析($APPEALS)的内容详解 $价格这个要素反映了客户为一个满意的产品/交付希望支付的价格。用这个标准来要求供应商时，要从实际和感觉这两方面来考虑客户能接受的购买价格。将包括以下的数据评估：技术、低成本制造、物料、人力成本、制造费用、经验、自动化程度、简易性、可生产性等。 A保证

工作分析方法及案例

1工作分析方法介绍观察法是工作人员在不影响被观察人员正常工作的条件下，通过观察将有关的工作内容、方法、程序、设备、工作环境等信息记录下来，最后将取得的信息归纳整理为适合使用的结果的过程。采用观察法进行岗位分析时，应力求结构化，根据岗位分析的目的和组织现有的条件，事先确定观察内容、观察时间、观察位置、观察所需的记录单，做到省时高效。观察法的优点是：取得的信息比较客观和正确。但它要求观察者有足够的实际操作经验；主要用于标准化的、周期短的以体力活动为主的工作，不适用于工作循环周期长的、以智力活动为主的工作；不能得到有关任职者资格要求的信息。观察法常与访谈法同时使用。访谈法是访谈人员就某一岗位与访谈对象，按事先拟定好的访谈提纲进行交流和讨论。访谈对象包括：该职位的任职者、对工作较为熟悉的直接主管人员、与该职位工作联系比较密切的工作人员、任职者的下属。为了保证访谈效果，一般要事先设计访谈提纲，事先交给访谈者准备。访谈法通常用于工作分析人员不能实际参与观察的工作，其优点是既可以得到标准化工作信息，又可以获得非标准化工作的信息；既可以获得体力工作的信息，又可以获得脑力工作的信息；同时可以获取其他方法无法获取的信息，比如工作经验、任职资格等，尤其适合对文字理解有困难的人。其不足之处是被访谈者对访谈的动机往往持怀疑态度，回答问题是有所保留，信息有可能会被扭曲。因此，访谈法一般不能单独用于信息收集，需要与其他方法结合使用。问卷调查是根据工作分析的目的、内容等事先设计一套调查问卷，由被调查者填写，再将问卷加以汇总，从中找出有代表性的回答，形成对工作分析的描述信息。问卷调查法是工作分析中最常用的一种方法。问卷调查法的关键是问卷设计，主要有开放式和封闭式两种形式。开放式调查表由被调查人自由回答问卷所提问题；封闭式调查表则是调查人事先设计好答案，由被调查人选择确定。 1.提问要准确 2.问卷表格设计要精练 3.语言通俗易懂，问题不能模凌两可 4.问卷表前面要有导语 5.问题排列应有逻辑，能够引起被调查人兴趣的问题放在前面

客户分析报告-模板

客户分析报告模板客户分析的目的： - 与客户产生共鸣，让我们从他们的视角看问题，也就是说，当我们更充分地理解他们的需求并知道如何帮助他们时，我们就可以更好地为他们服务 - 判断该客户对我们的有多大的吸引力，也就是说，我们是否值得花费更多的时间和资金赢得和推动与该客户的业务发展呢 - 判断我们有多大的可能性赢得和推动与他们的业务发展，也就是说，我们的资源和能力是否充分；我们自身的成长情况，是否足以持续地向提供客户需要的产品、服务和满足其他方面的要求。 - 使我们掌握了解和分析客户情况的方法,获得查询信息的广泛渠道。客户基本信息： - 公司名称： - 国家： - 业务类型： - 员工数 - 营业额： - 增长率：（过去5年的每年度营业额） - 经营场地和资产情况： - 股本结构和主要股东及其背景资料： - 客户的企业组织结构： - 与我司联系人：（姓名、年龄、性别、个性、爱好等） - 采购决策流程及相关人员： - 分支机构： - 其他方面：客户关系： - 与我司联络起始时间： - 与我司首份合约起始时间： - 历年来按月的出货统计： - 上年度和本年度客户来访中国的人员和时间： - 历年来客户重大投诉和索赔情况： - 其他方面：业务信息： - 产品线及产品组合情况： - 向我司采购产品情况： - 对产品的特殊要求、设计和品质标准等： - 交货时间： - 支付条件： - 定价情况：

- 物流情况： - 历年来每年的平均每个订单的金额: - 客户对其供应商的要求： - 竞争对手情况及其在客户方的地位： - 其他方面：促销和采购节奏：我方满足客户需求的能力： - 数量： - 交货时间： - 定价： - 质量： - 设计/特殊要求： - 符合其它要求： - 有助于客户的业务发展： - 相对与客户的要求，我方供应厂商所必须具备的能力： - 与竞争对手相比的优势和不足： - 其他方面：深入剖析： - 客户的客户（如零售商-细分市场及其定位）： - 客户的价值主张： - 客户的主要竞争对手： - 客户目前的业绩： - 客户的市场地位和份额：（包括其整体产品和服务的情况，我司相关产品的情况）- 客户的关键成功因素： - 客户对供应商要求和期望： - 近期财务年报： - 近期媒体报道： - 其他方面：客户评估： - 对我们公司的吸引力： - 如何巩固和增进客户关系： - 赢利成长性： - 保持长期业务来往的可能性： - 我方资源和能力的适应性、改进和提高要求： - 其他方面：本分析报告的修订计划： -

五种简要分析数据的方法(原创+整理版)

五种简要分析数据的方法无论是负责管理的同事还是销售一线的小伙伴，都会发现数据分析的重要性，但是在工作中，我发现很多小伙伴们都不太会处理数据，更不会明白数据取经团小伙伴们做的大量“数据清洗”工作，当然中间可能涉及到编程，数据取经团小伙伴们的能力可是杠杠的，我作为外行，是不敢班门弄斧的，如下从管理和销售方面简要讲讲我的数据分析方法。（感谢统计学老师）首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面一一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思) 一、【对照】【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。图a毫无感觉

图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选产品丶监控增量等，这些过程就是在做【对照】，决策BOSS们拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。呜呜，虽然法律增量少，好歹还是在涨啊二、【拆分】分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析拆分不等于分析，呃，分析包含拆分，拆分能帮助我们找出原因（这简直是终极意义啊）。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。很多小伙伴都会用这样的口吻：经过数据拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的？

多元统计分析期末复习

第一章：多元统计分析研究的内容（5点） 1、简化数据结构（主成分分析） 2、分类与判别（聚类分析、判别分析） 3、变量间的相互关系（典型相关分析、多元回归分析） 4、多维数据的统计推断 5、多元统计分析的理论基础第二三章：二、多维随机变量的数字特征 1、随机向量的数字特征随机向量X 均值向量：随机向量X 与Y 的协方差矩阵：当X=Y 时Cov （X ，Y ）=D （X ）；当Cov （X ，Y ）=0 ，称X ，Y 不相关。随机向量X 与Y 的相关系数矩阵： )',...,,(),,,(2121P p EX EX EX EX μμμ='=Λ)')((),cov(EY Y EX X E Y X --=q p ij r Y X ?=)(),(ρ

2、均值向量协方差矩阵的性质 (1).设X ，Y 为随机向量，A ，B 为常数矩阵 E （AX ）=AE （X ）； E （AXB ）=AE （X ）B; D(AX)=AD(X)A ’; Cov(AX,BY)=ACov(X,Y)B ’; (2).若X ，Y 独立，则Cov(X,Y)＝０，反之不成立． (3).X 的协方差阵D(X)是对称非负定矩阵。例2.见黑板三、多元正态分布的参数估计 2、多元正态分布的性质 (1).若 ,则E(X)= ,D(X)= . 特别地，当为对角阵时，相互独立。 (2).若，Ａ为sxp 阶常数矩阵，d 为s 阶向量，ＡＸ＋d ～ . 即正态分布的线性函数仍是正态分布． (3).多元正态分布的边缘分布是正态分布，反之不成立． (4).多元正态分布的不相关与独立等价．例３．见黑板．三、多元正态分布的参数估计 (1)“ 为来自p 元总体X 的（简单）样本”的理解---独立同截面． (2)多元分布样本的数字特征---常见多元统计量样本均值向量＝样本离差阵Ｓ＝样本协方差阵Ｖ＝ S ;样本相关阵Ｒ (3) ,Ｖ分别是和的最大似然估计； (4)估计的性质是的无偏估计； ,Ｖ分别是和的有效和一致估计；；Ｓ～，与Ｓ相互独立；第五章聚类分析：一、什么是聚类分析：聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。用于对事物类别不清楚，甚至事物总共可能有几类都不能确定的情况下进行事物分类的场合。聚类方法：系统聚类法（直观易懂）、动态聚类法（快）、有序聚类法（保序）...... Q-型聚类分析（样品）R-型聚类分析（变量）变量按照测量它们的尺度不同，可以分为三类：间隔尺度、有序尺度、名义尺度。二、常用数据的变换方法:中心化变换、标准化变换、极差正规化变换、对数变换（优缺点） 1、中心化变换（平移变换）：中心化变换是一种坐标轴平移处理方法，它是先求出每个变量的样本平均值，再从原始数据中减去该变量的均值，就得到中心化变换后的数据。不改变样本间的相互位置，也不改变变量间的相关性。 2、标准化变换：首先对每个变量进行中心化变换，然后用该变量的标准差进行标准化。经过标准化变换处理后，每个变量即数据矩阵中每列数据的平均值为0，方差为1，且也不再具有量纲，同样也便于不同变量之间的比较。 3、极差正规化变换（规格化变换）：规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值，这两者之差称为极差，然后从每个变量的每个原始数据中减去该变量中的最小值，再除以极差。经过规格化变换后，数据矩阵中每列即每个变量的最大数值为1，最小数值为0，其余数据取值均在0－1之间；且变换后的数据都不再具有量纲，便于不同的变),(~∑μP N X μ∑μ p X X X ,,,21Λ),(~∑μP N X ) ,('A A d A N s ∑+μ)()1(,, n X X ΛX )',,,(21p X X X Λ)')(()()(1X X X X i i n i --∑=n 1 X μ∑μX )1,(~∑n N X P μ),1(∑-n W p X X

企业工作分析中的常见问题及解决方法

企业工作分析中的常见问题及解决方法一、员工恐惧员工恐惧，是指由于员工害怕工作分析会对其已熟悉的工作环境带来变化或者会引起自身利益的损失，而对工作分析小组成员及其工作采取不合作甚至敌视的态度。一般而言，如果在工作分析过程中，工作分析小组遇到以下一些现象，我们就认为存在员工恐惧：访谈过程中，员工对工作分析小组的工作有抵触情绪，不支持其访谈或调查工作；员工提供有关工作的虚假情况，故意夸大其所在岗位的实际工作责任、工作内容，而对其他岗位的工作予以贬低。造成这些现象的原因，我们认为主要有以下几个方面：首先，员工通常认为工作分析会对他们目前的工作、薪酬水平造成威胁。因为在过去，工作分析一直是企业在减员降薪时经常使用的一种手段。在过去，企业如果无缘无故地辞退员工，无疑会引起被辞退者的控告、在职者的不满和恐惧；如果无缘无故地降低员工工资，同样会引起员工的愤慨，从而影响员工的工作绩效。但如果企业的这些决定是在工作分析基础上做出的，它就有了一个所谓的科学的理由。因此员工就对工作分析存在着一种天生的恐惧之情；其次，为提高员工生产效率，企业也经常使用工作分析。在霍桑实验中，实验者发现员工在工作中一般不会用最高的效率从事工作，而只是追从团队中的中等效率。这是因为员工不仅仅有经济方面的需求，更有团队归属需求。而且，员工认为，如果自己的工作效率太高，上级会再增加自己的工作强度。因此，员工对工作分析的恐惧也有其现实意义。企业或者工作分析专家想要更为成功地实施工作分析，就必须首先克服员工对工作分析的恐惧，从而使其提供真实的信息。一个较为有效的解决方法就是尽可能将员工及其代表纳人到工作分析过程之中。首先，在工作分析开始之前，应该向员工解释清楚以下几方面的内容：实施工作分析的原因；工作分析小组成员组成；工作分析都会对员工产生何种影响；为什么员工提供的信息资料对工作分析是十分重要的。因为只有当员工了解了工作分析的实际情况，并且参与到整个工作分析过程中之后，才会忠于工作分析，也才会提供真实可靠的信息；最后，但也是最重要的，工作分析小组也许应该做出书面的承诺，企业绝对不会因工作分析的结果而解雇任何员工，决不会降低员工的工资水平，也决不会减少整个企业工作的总数。其次，在工作分析实施过程中和工作分析完结之后，也应及时向员工反馈工作分析的阶段性成果和最终结果。以上这些措施也许会让工作分析专家可以从员工那里获得更为可靠、全面的信息资料。二、动态环境动态环境指的是由于经济和社会等的变化发展，引起企业内外部环境的变化，从而引发的企业组织结构、工作构成、人员结构等不断的变动。外部环境的变化。当今的社会是高速发展的社会，有人曾这样描述过：“当今社会，惟一不变的就是变化。”企业作为社会的基本构成单元，也是处于高速变化当中的。当我们为了更好地管理企业而进行工作分析时，却往往会因组织的变革所引发的工作变革导致这些工作分析的成果不能适应于企业现在的实际状况，而只能被束之高阁；企业生命周期的变化。企业处于不同的企业生命周期，其战略目标也相应地会有所不同。在处于幼稚期时，企业追求的可能仅仅是生存，与此相应的，企业重视的是那些研发人员，公司中大量存在的岗位就是研发岗位，研发人员的主要职责就是研究出新颖的产品；而当企业在市场中站稳脚跟进入发展期后，其目标就会相应改变。追求的可能是企业的市场占有率，市场营销也就逐渐提高到管理日程上来，营销策划人员也会相应增加，其主

什么是方案需求分析

什么是项目需求分析？需求分析是指理解用户需求，就功能与客户达成一致，估计和评估项目代价，最终形成开发计划的一个复杂过程。（这个和我在微软体验到的又不太一样，微软的需求分析大多是市场人员和用户协助小组的人去评估用户的接受程度，这一点也可以理解，因为公司的性质有根本差别）在这个过程中，用户的确是处在主导地位，需求分析工程师和要负责整理用户需求，为之后的设计打下基础。需求分析阶段结束后，要求得到：1.SRS文档(System Requirement Specification); 2.DRM 文档；3.Acceptance Plan. 从广义上理解：需求分析包括需求的获取、分析、规格说明、变更、验证、管理的一系列需求工程。狭义上理解：需求分析指需求的分析、定义过程。一、为什么要需求分析需求分析就是分析用户的需求是什么.如果投入大量的人力，物力,财力,时间,开发出的却没人要,那所有的投入都是徒劳.如果费了很大的精力,开发一个,最后却不满足用户的要求,从而要重新开发过,这种返工是让人痛心疾首的.(相信大家都有体会)比如,用户需要一个for linux的,而你在开发前期

忽略了的运行环境,忘了向用户询问这个问题,而想当然的认为是开发for windows的,当你千辛万苦地开发完成向用户提交时才发现出了问题,那时候你是欲哭无泪了,痕不得找块豆腐一头撞死. 需求分析之所以重要,就因为他具有决策性,方向性,策略性的作用,他在开发的过程中具有举足轻重的地位.大家一定要对需求分析具有足够的重视.在一个大型系统的开发中,他的作用要远远大于程序设计. 二、需求分析的任务简言之,需求分析的任务就是解决"做什么"的问题,就是要全面地理解用户的各项要求,并准确地表达所接受的用户需求. 三、需求分析的过程需求分析阶段的工作,可以分为四个方面:问题识别,分析与综合,制订规格说明,评审. 问题识别：就是从系统角度来理解,确定对所开发系统的综合要求,并提出这些需求的实现条件,以及需求应该达到的标准.这些需求包括：功能需求(做什么),性能需求(要达到什么指标),环境需求(如机型,操作系统等),可靠性需求(不发生故障的概率）,安全保密需求,用户界面需求,资源使用需求(运行是所需的内存,CPU等),消耗与开发进度需求,预先估计以后系统可能达到的目标. 分析与综合：逐步细化所有的功能,找出系统各元素间的联系,接口特性和设计上的限制,分析他们是否满足需求,剔除不合理部分,增加需要部分.最后,综合成系统的解决方案,给出要开发的系统的详细逻辑模型(做什么的模型).

实验数据处理的几种方法

实验数据处理的几种方法物理实验中测量得到的许多数据需要处理后才能表示测量的最终结果。对实验数据进行记录、整理、计算、分析、拟合等，从中获得实验结果和寻找物理量变化规律或经验公式的过程就是数据处理。它是实验方法的一个重要组成部分，是实验课的基本训练内容。本章主要介绍列表法、作图法、图解法、逐差法和最小二乘法。 1.4.1 列表法列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到：（1）表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。（2）表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。（3）表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。（4）表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。 1.4.2 作图法作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：（1）根据函数关系选择适当的坐标纸（如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等）和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。（2）坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。（3）描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记如“+”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线（含直线），并使数据点均匀分布在曲线（直线）的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。（4）标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”

多元统计分析模拟试题教学提纲

多元统计分析模拟试题

多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各二十道） A卷 1)判别分析常用的判别方法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐步判别法。 2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。 3)主成分分析中可以利用协方差矩阵和相关矩阵求解主成分。 4)因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是主成分法、主轴因子法、极大似然法 5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析 6)分组数据的Logistic回归存在异方差性，需要采用加权最小二乘估计 7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为 = 8)最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于椭圆形的类。 9)主成分分析是利用降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。 10)在进行主成分分析时，我们认为所取的m（m

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W险验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数口与已知的某一总体均数口0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

实验一多元分析报告方法

班级：信息000 学号：200612030000姓名：实验组别：实验日期：2015.6 报告日期：2015.7.14 成绩：报告内容：（目的和要求、原理、步骤、数据、计算、小结等）实验名称：多元统计分析方法一、实验目的统计分布是用来刻画随机变量特征及规律的重要手段，是进行统计分布的基础和提高。多元统计分析方法则是建立在多元统计分布基础上的一类处理多元统计数据方法的总称，是统计学中的具有丰富理论成果和众多应用方法的重要分支。在本文中，我们将对多元统计分析方法做一个大体的描述，并通过一部分实例来进一步了解多元统计分析方法的具体实现过程。二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容（一）多元统计分析方法的研究对象由于大量实际问题都涉及到多个变量，这些变量又是随机变量，所以要讨论多个随机变量的统计规律性。多元统计分析就是讨论多个随机变量理论和统计方法的总称。其内容包括一元统计学中某些方法的直接推广，也包括多个随即便量特有的一些问题，多元统计分析是一类范围很广的理论和方法。（二）多元统计分析方法的主要内容从形式上，常用多元统计分析方法可划分为两类：一类属于单变量常用的统计方法在多元随机变量情况下的推广和应用，如多元回归分析，典型相关分析等；另一类是对多元变量本身进行研究所形成的一些特殊方法。如主成分分析，因子分析，聚类分析，判别分析，对应分析等。三、各种多元统计分析方法具体来说，常用的多元统计分析方法主要包括：多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等。下面我们对各种多元统计分析方法就行分别描述，（一）回归分析回归分析是最灵活最常用的统计分析方法之一，它用于分析一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。特别是用于：(1)定量的描述和解释相互关系；(2)估测或预测因变量的值。多元回归分析是研究因变量Y与m个自变量 12··· m x x ，，，x的相关关系，而

多元回归分析中常用的矩阵算法

毕业设计(论文)任务书课题名称多元回归分析中常用的矩阵算法学院专业班级姓名学号毕业设计(论文)的主要内容及要求：（1）首先要了解多元回归分析中的矩阵算法的研究背景。（2）查阅相关文献（至少4-5篇），并查阅1-2篇外文文献。（3）熟悉相关矩阵算法；掌握多元回归分析的基本理论知识；（4）完成各种矩阵算法的程序编写，并将其运用于多元回归分析。（5）通过实例验证算法的准确性，然后进行修改优化。（6）整理相关资料，完成毕业论文的写作。（7）对论文进行全面修改、完善，准备论文答辩。指导教师签字：

摘要在多元回归分析的计算中，观测数据一般用矩阵表示，对数据的分析转化为对数据矩阵的分析计算问题.如线性方程组的求解，矩阵的分解，矩阵的变换，特征值和特征向量的计算等.这些常见的矩阵计算问题也是多元回归分析中经常遇到的问题. 本文主要介绍了多元回归分析中常用的矩阵分解及其算法，其中包括三角分解，正交三角-分解，正交分解. 然后针对每一种分解我们讨论了它们的一些常用算法，并在计算机上通过Matlab软件编程实现这些算法，最后再介绍了这些矩阵算法在多元回归分析中的应用. 本文给出的算法是多元回归分析计算的基础，对应用多元回归分析解决实际问题具有很重要的意义. 关键词：矩阵分解；矩阵变换；算法；回归分析

Abstract In the calculation of multiple regression analysis, the observed data generally represented by matrix, the analysis of datas often transform into the analysis of the matrix. Such as the solution of linear equations, matrix decomposition, matrix transform, the computation of eigenvalues and eigenvectors. These common matrix computation problems are often encountered in the multivariate regression analysis of the problem. This paper mainly introduces the commonly used matrix decomposition and its algorithm in the multiple regression analysis,including triangular decomposition, QR decomposition, orthogonal decomposition. Then for each decomposition, we discuss some algorithms and realize the algorithm by Matlab software programming in the computer, and introduce the application of the algorithm of matrix in the multivariate regression analysis. The presented algorithm in this paper is the base of the analysis of multiple regression on the calculation, it has the very vital significance for using multiple regression analysis to solve practical problems. Keywords: Matrix decomposition; Matrix transformation; The algorithm; Regression analysis

工作岗位分析-七大方法

职位分析的内容包括： 1.设立岗位的目的这个岗位为什么存在，如果不设立这个岗位会有什么后果。 2.工作职责和内容这是最重要的部分。我们可以按照职责的轻重程度列出这个职位的主要职责，每项职责的衡量标准是什么；列出工作的具体活动，发生的频率，以及它所占总工作量的比重。在收集与分析信息的时候，可以询问现在的任职者，他从事了哪些和本职无关的工作，或者他认为他从事的这些工作应该由哪个部门去做，就可以区分出他的、别人的和他还没有做的工作。 3.职位的组织结构图组织结构图包括：职位的上级主管是谁，职位名称是什么，跟他平行的是谁，他的下属是哪些职位以及有多少人，以他为中心，把各相关职位画出来。 4.职位的权力与责任（1）财务权：资金审批额度和范围。（2）计划权：做哪些计划及做计划的周期。（3）决策权：任职者独立做出决策的权利有哪些。（4）建议权：是对公司政策的建议权，还是对某项战略以及流程计划的建议权。（5）管理权：要管理多少人，管理什么样的下属，下属中有没有管理者，有没有技术人员，这些管理者是中级管理者，还是高级管理者。（6）自我管理权：工作安排是以自我为主，还是以别人为主。（7）经济责任：要承担哪些经济责任，包括直接责任和间接责任等。 5.职位的任职资格（1）从业者的学历和专业要求。（2）工作经验。（4）专业知识和技能要求。（5）职位所需要的能力：沟通能力、领导能力、决策能力、写作能力、外语水平、计算机水平、空间想象能力、创意能力等等。 6.劳动强度和工作饱满的程度 7.工作特点一是工作的独立性程度。有的工作独立性很强，需要自己做决策，不需要参考上一级的指示或意见。而有的工作需要遵从上级的指示，不能擅自做主。二是复杂性。要分析问题、提出解决办法，还是只需要找出办法。需要创造性还是不能有创造性。 8.职业发展的道路这个职位可以晋升到哪些职位，可以转换到哪些职位，以及哪些职位可以转换到这个职位，这些有助于未来做职业发展规划时使用 9.对该职位考核方式是什么？怎么考核？

多元统计分析题

多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各二十道） A卷 1)判别分析常用的判别方法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐步判别法。 2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。 3)主成分分析中可以利用协方差矩阵和相关矩阵求解主成分。 4)因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是主成分法、主轴因子法、极大似然法 5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析 6)分组数据的Logistic回归存在异方差性，需要采用加权最小二乘估计 7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为 P e=√1?R2 8)最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于椭圆形的类。 9)主成分分析是利用降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。 10)在进行主成分分析时，我们认为所取的m（m

(岗位分析)常用岗位分析方法分析

（岗位分析）常用岗位分析方法分析

常用岗位分析方法分析当目标计划等等规划方面的东西确定下来以后，实施就成为重中之重，而实施过程中采用的方法又是实施成败的关键。同样的于岗位分析过程中，根据目标、岗位特点、实际条件等选择采取合适的分析方法也就成为了关键。目前岗位分析的方法有很多种，这里只讨论几种比较常用的方法。 1、访谈法访谈是访谈人员就某壹岗位和访谈对象，按事先拟订好的访谈提纲进行交流和讨论。访谈对象包括：该职位的任职者；对工作较为熟悉的直接主管人员；和该职位工作联系比较密切的工作人员；任职者的下属。为了保证访谈效果，壹般要事先设计访谈提纲，事先交给访谈者准备。访谈法分为个体访谈：结构化、半结构化、无结构；壹般访谈、深度访谈；群体访谈：壹般座谈、团体焦点访谈。进行访谈时要坚持的原则有： 1）明确面谈的意义 2）建立融洽的气氛 3）准备完整的问题表格 4）要求按工作重要性程度排列 5）面谈结果让任职者及其上司审阅修订。麦考米克于1979年提出了面谈法的壹些标准，它们是： 1）所提问题要和职位分析的目的有关； 2）职位分析人员语言表达要清楚、含义准确； 3）所提问题必须清晰、明确，不能太含蓄； 4）所提问题和谈话内容不能超出被谈话人的知识和信息范围； 5）所提问题和谈话内容不能引起被谈话人的不满，或涉及被谈话人的隐私。

其优点是能够得到标准和非标准的、体力、脑力工作以及其他不易观察到的多方面信息。其不足之处是被访谈者对访谈的动机往往持怀疑态度，回答问题时有所保留，且面谈者易从自身利益考虑而导致信息失真。因此，访谈法壹般不能单独使用，最好和其他方法配合使用。此外，分析者的观点影响工作信息正确的判断；职务分析者问些含糊不清的问题，影响信息收集。该方法适合于不可能实际去做某项工作，或不可能去现场观察以及难以观察到某种工作时。及适用于短时间的生理特征的分析，也适用于长时间的心理特征的分析。适用于对文字理解有困难的人。访谈法也适合于脑力职位者，如开发人员、设计人员、高层管理人员等。2、问卷调查法问卷调查法就是根据岗位分析的目的、内容等，事先设计壹套岗位问卷，由被调查者填写，再将问卷加以汇总，从中找出有代表性的回答，形成对岗位分析的描述信息。问卷调查的关键是问卷设计。问卷设计形式分为开放型和封闭型俩种。开放型：由被调查人根据问题自由回答。封闭型：调查人事先设计好答案，由被调查人选择确定。设计问卷时要做到：①提问要准确；②问卷表格要精炼；③语言通俗易懂，问题不可模棱俩可；④问卷表前面要有指导语；⑤引进被调查人兴趣的问题放于前面，问题排列要有逻辑。问卷调查法的具体实施有，职位分析人员首先要拟订壹套切实可行、内容丰富的问卷，然后由员工进行填写。正式进行工作分析前，考量各部门之工作内容及可行时间，先行拟定了进行时间表，若不可行，则可弹性调整。 (1)问卷发放进行各部门之工作分析问卷发放时，先集合各部门之各级主管进行半小时之说明，说明内容有工作分析目的、工作分析问卷填答、及问题解答，且清楚告知此次活动之进行不会影响到员工现有权益，确定各主管皆明了如何进行后，由主管辅导下属进行工作分析问卷之填答。

16种统计分析方法-统计分析方法有多少种

16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类：数据分析评论（0）经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别； B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。

适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。六、方差分析使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。分类1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时, 只分析一个因素与响应变量的关系2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响

多元分析

多元分析研究多个自变量与因变量相互关系的一组统计理论和方法。又称多变量分析。多元分析是单变量统计方法的发展和推广。人的心理和行为具有复杂的内在结构,受到多种因素的制约。仅采用单变量分析难以揭示其内在结构以及各种影响因素的主次作用和交互影响。首先涉足多元分析方法是F.高尔顿，他于1889年把双变量的正态分布方法运用于传统的统计学，创立了相关系数和线性回归。其后的几十年中，C.E.斯皮尔曼提出因素分析法（见因素分析），R.A.费希尔提出方差分析和判别分析，S.S.威尔克斯发展了多元方差分析，H.霍特林确定了主成分分析和典型相关。到20世纪前半叶，多元分析理论大多已经确立。60年代以后，随着计算机科学的发展，多元分析方法在心理学以及其他许多学科的研究中得到了越来越广泛的应用。常用的多元分析方法包括3类:①多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；②判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；③主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。多元方差分析是把总变异按照其来源（或实验设计）分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。例如，在分析2×2析因设计资料时，总变异可分为分属两个因素的两个组间变异、两因素间的交互作用及误差（即组内变异）等四部分,然后对组间变异和交互作用的显著性进行F检验。多元方差分析的优点是可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响以及各因素间的交互作用。其应用的限制条件是，各个因素每一水平的样本必须是独立的随机样本，其重复观测的数据服从正态分布，且各总体方差相等。多元回归分析用以评估和分析一个因变量与多个自变量之间线性函数关系的统计方法。一个因变量y与自变量x1、x2、…xm有线性回归关系是指：其中α、β1…βm是待估参数，ε是表示误差的随机变量。通过实验可获得x1、x 2…xm的若干组数据以及对应的y值，利用这些数据和最小二乘法就能对方程中的参数作出估计，记为╋、勮…叧，它们称为偏回归系数。多元回归分析的优点是可以定量地描述某一现象和某些因素间的线性函数关系。将各变量的已知值代入回归方程便可求得因变量的估计值（预测值），从而可以有效地预测某种现象的发生和发展。它既可以用于连续变量，也可用于二分变量（0，1回归）。多元回归的应用有严格的限制。首先要用方差分析法检验自变量y与m个自变量之间的线性回归关系有无显著性，其次，如果y与m个自变量总的来说有线性关系，也并不意味着所有自变量都与因变量有线性关系，还需对每个自变量的偏回归系数进行t检验,以剔除在方程中不起作用的自变量。也可以用逐步回归的方法建立回归方程，逐步选取自变量，从而保证引入方程的自变量都是重要的。协方差分析把线性回归与方差分析结合起来检验多个修正均数间有无差别的统计方法。例如，一个实验包含两个多元自变量，一个是离散变量(具有多个水平)，一