提高数据分析思维能力的三大方法

数据分析基于统计分析原理，可以帮助企业做出正确的判断，制定合理营销方案。采取数据

分析过程包括识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析。数据分析师是数

学与计算机科学相结合的产物，这就要求在整个数据分析过程中，需要数据分析师有一个十

分缜密的思维。那么如何提高数据分析思维能力呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。

提高数据分析思维能力方法之研究数据

一些企业的数据分析师经常遇到的问题是跨学科。要想成为一名优秀的数据分析师，无论是

公司业务、还是财务状况、运营活动都要十分熟悉。如果你想提高自身的数据分析能力，其

中一个有效的方法是多多研究数据。只有大量研究现有数据，才可以做到举一反三，最终提

高我们的数据思维能力。另外，还要注意的是在研究数据时，要注意学习总结别人分析数据

的方式有哪些，与自己的分析方式存在哪种不同。总之，只有不断地研究、不断地总结，才

能够提高数据分析能力。

提高数据分析思维能力方法之多读书

多读书是提高数据思维能力的另一个秘籍。当然，这里指的读书，可不是泛读，什么书都可

以的。我们要有针对性、目的性的去读书，比如你可以选择多读一些逻辑推理的文章。此外，想训练逻辑思维，也可以系统多看一些案例。无论是看书还是看案例，都要思考一个问题，

那就是别人是怎么思考的，从中找出自己的不足点，借鉴别人的思维方式，从而提高自己的

数据分析思维。

提高数据分析思维能力方法之多观察趋势

最后要为大家介绍的提高数据分析思维能力方法是观察趋势。数据分析师是在某一行业内，

对数据进行搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估的专业人员。他们虽不是运

营或决策者，但数据分析师所做的工作往往会成为公司运营、决策的指南针。因此，数据分

析师要有一根敏感的思维神经，需要时常关注经济、社会新闻动向，这就是古诗说的世间处

处皆学问，人情练达即文章。

上文中为大家介绍了3种提高数据分析思维能力的方法，具体包括研究数据、多读书并总结、多观察趋势。数据分析思维虽不是一天就能够培养成的，它需要结合自己的工作经验，通过

不断的遇到问题、解决问题、得出经验结论的一个长期过程，但是我们依旧可以通过一些方

法来辅助提高自己的数据分析能力。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏分享做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃大数据分析应用案例 5W2H分析法何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为：逻辑树：可用于业务问题专题分析

锻炼逻辑思维的方法有哪些

锻炼逻辑思维的方法有哪些一、简单有效的逻辑思维提升的方法 01 分层思维：像收纳房间一样整理信息很早以前，我在《纯干货：解构法帮你提高事物的逻辑分析能力》这篇文章中介绍过通过拆解事物的基本组成元素，来逐步分析的方法。掌握了这个技巧，我们在面对复杂问题时就能够迅速理清思路，找到突破口。然而拆解只是一项技能而已，它并未成为植根于我们大脑中的思维习惯。这次 Boy 从日常生活的角度出发，分享一下如何通过长期、不断的思维训练，来培养我们的这项思维技巧，也就是今天我要介绍的第一项：分层思维。所谓分层思维，就是将事物的基本组成元素进行拆解和归类，并且分类后“层”与“层”之间没有重叠和干扰。这是非常基础却重要的思维分析方法。我曾经在圈外的一次线下分享课上举过一个例子，当时我拿起一桶薯片问在座的各位同学： “这个薯片的外包装由哪几个视觉部分组成?” 这实际上就是一个日常生活中的分层思维训练。如果仔细看，我们不难发现，这桶蓝色薯片的包装设计，基本包括：品牌Logo, 主视觉图案，标题文字和底色背景这4层组成元素。在生活中凡是看到这样的图像，我在脑海中都会不自觉地将它们进行拆解和分层。再比如这次我在日本旅行的时候，在地铁上看到一个广告牌：第一眼看到，我就对这张图进行分层： 1. 标题宣传文字(黄色和黑色的大字); 2. 说明文字(褐色背景中的小字); 3. 辅助文字(底下白色长条纹中的文字) 4. 主视觉背景(奔跑的猪和跑道); 4. 产品图形(银行卡); 会用Photoshop 的同学，应该更熟悉这里的分层概念，其实就是Photoshop 里的图层。而如果再深究下去，每一个大层下面还能分出众多的小层(比如说明文字那一块就可以分成使用说明，优惠说明等)。这种分层的底层逻辑，是事物的属性(文字和图形)。

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

关于逻辑思维及方法

关于逻辑思维及方法一、逻辑思维的特征与作用 (一)什么是逻辑思维逻辑思维，就是人在感性认识的基础上，以概念为操作的基本单元，以判断、推理为操作的基本形式，以辨证方法为指导，间接地、概括地反映客观事物规律的理性思维过程。逻辑思维又称抽象思惟，是思维的一种高级形式。抽象思维既不同于以动作为支柱的动作思维，也不同于以表象为凭借的形象思维，它已摆脱了对感性材料的依赖.是以理论为依据，运用科学的概念、原理、定律、公式等进行判断和推理。 (二)逻辑思维的特征普遍性、严密性、稳定性、层次性 (三)逻辑思维的作用 1. 逻辑思维对创新目标 2. 的实现有引导和调控作用 3. 创新结果的正确与否需要通过逻辑推理检验 4. 逻辑思维可以直接产生创新结果 5. 逻辑思维可以准确表达创新成果进入科学体系 6. 创新成果推广应用需要逻辑思维西方科学的发展是以两个伟大的成就为基础，那就是：希腊哲学家发明的形式逻辑体系，以及通过系统的实验判断出因果关系爱因斯坦

理论物理学的完整体系是由概念、被认为对这些概念是有效的基本定律，以及用逻辑推理得到的结论这三者所构成的。这些结论必须同我们的各个单独的经验相符合;在任何理论着作中，导出这些结论的逻辑演绎几乎占据了全部篇幅爱因斯坦各门独立科学的系统体系都是由逻辑概念、逻辑判断、逻辑推理、逻辑证明建立起来的。在学术交流、教学实践、认知原理中、在科学家的思考过程中、在阐述各个学科的系统理论中，不难看出逻辑思维在学习、工作中的重要性和核心地位。 (四)逻辑思维的形式形式逻辑、数理逻辑、辨证逻辑 1.形式逻辑抛开具体的思维内容，仅从形式结构上研究概念、判断、推理及其联系的逻辑体系，就是形式逻辑(又叫普通逻辑，我们平常说的逻辑，一般也指的是形式逻辑) 2.形式逻辑的基本规律形式逻辑以保持思维的确定性为核心，帮助人们正确地思考问题和表达思想;思维要保持确定性，就要符合形式逻辑的一般规律即：同一律、矛盾律、排中律、充足理由律。 3.数理逻辑(定量的数理分析) 数理逻辑是在普通逻辑(形式逻辑)基础上发展起来的新的逻辑分支学科。数理逻辑是在深度和广度上推进了传统逻辑，使它更加精确和严密。由于数理逻辑使用了数学的语言和符号，揭示

怎样提高逻辑思维能力

怎样提高逻辑思维能力？-连载1（摘自《柔性头脑修炼》）在思考问题时有一个概念常常被人们提及，它就是——逻辑。那么，什么是逻辑呢？ “逻辑”，或称为“理则”。源自古典希腊语λ?γο? (logos)，最初的意思有词语、思想、概念、论点、推理之意。1902年严复译《穆勒名学》，将其意译为“名学”，音译为“逻辑”；日语则译为“论理学”。在现代汉语词典里，逻辑的涵义是思维的规律或客观的规律性，逻辑学被定义为研究思维形式和规律的科学。从本质来看，逻辑更像是由“道理”构成的系统结构。所谓合乎逻辑就是指没有破坏“道理”的系统结构，不合乎逻辑就是破坏了“道理”的系统结构。为了更全面准确的把握“逻辑”的本质，下面我们来探讨几个重要的概念。客观逻辑与主观逻辑如果我们把逻辑视为“道理”的系统结构，那么它就可以衍生出两大逻辑领域：一是客观自然所遵循的“道理”（客观逻辑）；二是主观思维所遵循的“道理”（主观逻辑）。由于主观思维是建立在人的大脑物质基础之上的，而人既是自然环境中的一员，同时又是自然的进化产物，所以客观逻辑和主观逻辑是相交的两个圆，它们的“道理”有重叠部分，也有各自不同之处。假如婴儿诞生后有两个脑袋，在我们看来是不合逻辑的事情，因为按照正常的基因信息系统“制造”的人只有一个大脑，婴儿有两个大脑是不正常的，这破坏了造物主对人体系统结构的“道理”界定。

假如思维活动中有人告诉你“白马非马”，你会感觉这是不合逻辑的结论，因为按照正常的主观感知白马也是马的一种，说白马非马破坏了人们主观思维中对概念系统结构的“道理”界定。通过上述两个假设我们可以看出，逻辑实质上就是一种“道理”法则的体现，人们认为有理或合理的事情、行为、过程、结论等就视为是逻辑的，否则就视为是非逻辑的。那么，“道理”法则又是由谁来规定的呢？过去人们把神、造物主、天之道来作为“道理”法则的制定者，现代的人们则不认为宇宙中存在着一个“道理”法则的制定者，而将“道理”法则视为自然规律、客观存在的体现。今天，人们习惯于将客观世界中所体现出来的规律性视为客观逻辑法则，将主观思维中所体现出来的规律性视为主观逻辑法则。从这个角度来看，人类对“道理”法则的认识是一个渐进发展过程，即随着科学研究的发展或人类思维层次的提升将有更高级的客观逻辑或主观逻辑被发现或被创造出来。比如，当科学基因技术制造出狮身人面、人头马身的怪物时，人类就需要创造更高级的逻辑法则去证明它存在的合理性，因为按照旧的客观逻辑规则来讲，在自然进化的道路上这些是不可能出现的物种，是不合逻辑的生命。在人类的初级阶段，主观逻辑需要遵循客观逻辑，而当人类成为可以“随心所欲”的造物主，像传说中的神一样为万物制定“道理”法则时，主观逻辑就开始有能力为大自然“制订”新的客观逻辑法则。

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术（一）大数据处理及分析建设的过程随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。（二）大数据处理分析的基本理论对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

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 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

(完整版)逻辑思维方法训练及技法训练大全,推荐文档

怎样提高逻辑思维能力一、逻辑思维的概念 “逻辑”，或称为“理则”。源自古典希腊语λ?γο?(logos)，最初的意思有词语、思想、概念、论点、推理之意。1902年严复译《穆勒名学》，将其意译为“名学”，音译为“逻辑”；日语则译为“论理学”。在现代汉语词典里，逻辑的涵义是思维的规律或客观的规律性，逻辑学被定义为研究思维形式和规律的科学。逻辑思维（Logical thinking），人们在认识过程中借助于概念、判断、推理等思维形式能动地反映客观现实的理性认识过程，又称理论思维。它是作为对认识着的思维及其结构以及起作用的规律的分析而产生和发展起来的。只有经过逻辑思维，人们才能达到对具体对象本质规定的把握，进而认识客观世界。它是人的认识的高级阶段，即理性认识阶段。二、逻辑思维的方法分类（一）、系统思维法： 1.系统结构：系统的上下级是归属关系，同级之间是并列关系。例如：某所高中系统，分为高一、高二、高三这三个子系统，其中高一这个子系统又分为一班、二班。可见，系统的上下级之间（年级和班级）是归属关系，同级之间（年级之间或班级之间）是并列关系。例如：人体由八大系统组成，既运动系统、神经系统、内分泌系统、循环系统、呼吸系统、消化系统、泌尿系统、生殖系统。其中的消化系统又由消化管和消化腺这两个子系统组成。其中的消化管又由口腔、咽、食管、胃、小肠、大肠这些更小的系统组成。其中的小肠又由十二指肠、空肠、回肠这些更更小的系统组成。 2.系统中，同级的事物之间的关系：系统中同级的事物之间，如果存在相互的关系，通常按组织结构分为合作和对立两种，按变化过程，分为因果和阶段两种。（1）合作关系。例如：餐馆是一个系统，里面的厨师、服务员、老板他们相互合作。例如：消化系统中的胃和小肠是合作关系，都是在消化食物。（2）对立关系。例如：全国足球联赛是一个系统，里面两只比赛的足球队是对立关系。例如：激素系统中的胰岛素和胰高血糖素是对立关系，胰岛素降低血糖，胰高血糖素升高血糖。合作关系与对立关系的事例：在一个群落系统中，羚羊之间是合作关系，一批羚羊休息时，另一批羚羊要放哨，而羚羊和狮子是对立关系。（3）因果关系。我去人也就有人！为UR扼腕入站内信不存在向你偶同意调剖沙

常用的数理统计及数据处理方法

常用的数理统计及数据处理方法水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析，就无法形成明确的质量概念。因此，必须通过对大量数据的整理和分析，才能发现事物的规律性和生产中存在的问题，进而作出正确的判断并提出解决的方法。第一节数理统计的有关概念一、个体、母体与子样在统计分析中，构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体，它可以无限大，也可以是有限的，如一道工序或一批产品、半成品、成品，可根据需要加以选择。进行统计分析，通常是从母体中随机地选择一部分样品，称为子样（又称样本）。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析，取得数据后加以整理，得出结论。取样只要是随机和足够的数量，则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样；依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况，就是所谓的统计推断，也叫判断。例如，我们可将一个编号水泥看成是母体，每一包水泥看成是个体，通过随机取样（连续取样或从20个以上不同部位取样），所取出的12kg检验样品可称为子样，通过检验分析，即可判断该编号水泥（母体）的质量状况。二、数据、计量值与计数值 1，数据通过测试或调查母体所得的数字或符号记录，称为数据。在水泥生产中，无任对原材料、半成品、成品的检验，还是水泥的出厂销售，都要遇到很多报表和数据，特别是评定水泥质量好坏时，更要拿出检验数据来说明，所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同，质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2，计量值凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等，多属于计量值数据。计量值也可以是整数，也可以是小数，具有连续性。

21种提高思维能力的方法_如何提高思维能力

21种提高思维能力的方法_如何提高思维能力思维能力不是先天就有的,也不是读几本书就能得到的。从总体上说,需要在思维科学理论的指导下,经过长期的思维的实践活动,才能逐步锻炼培养。提高思维能力的方法有哪些呢?下面是的21种提高思维能力的方法资料，欢迎阅读。 21种提高思维能力的方法大脑就是一台三磅重的超级计算机。它是身体运行的命令和控制中心。它几乎涉及你所做的每一件事。你的大脑决定你如何思考，如何感觉，如何行动，以及如何与他人相处。你的大脑甚至决定你是哪一类的人。它决定了你有多善解人意;你有多友善或是有多粗鲁。它决定了你思维有多敏捷，这还涉及到你工作完成的如何以及你的家庭。你的大脑还影响你的情感活动，以及你如何对待异性。大脑比我们可以想象到的任何计算机都要复杂。你的大脑里一千亿个神经细胞，每一个细胞都与其他许多细胞有联系，你知道吗?事实上，大脑内部的联系比宇宙中的星星还要多!无论是在工作，休息还是恋爱中，要做到最好的自己的本质上就是要优化你的大脑。显然，你做的所有事，你所有的感觉和思想，你与人相处的每一处细微差别，其中心就是你的大脑。它既是一个带动你复杂生命的超级计算机，也是一个为你的灵魂提供住所的温柔器官。而当你跑步、举重或者做瑜伽以保持良好身体状态时，你忽略了你的大脑以及相信它给它做它的工作的机会。无论你的什么年纪，精神锻炼都带给大脑普遍积极的影响。所以，这儿有21条方法提升你的脑力。 1.驱动你的大脑细胞研究表明得到足够运动的人，其大脑也更好。加州拉由拉市的萨克生物研究学院的科学家发现，与整天坐那儿在网络聊天室里讨论指环王的老鼠相比，只要觉得想要跑步就在转轮上跑动的成年老鼠的海马得到的新细胞是他们的两倍，海马是大脑控制学习和记忆的部分。研究者们也不能确定为什么更活跃的啮齿动物的大脑会有这种反应，但可以知道的是这种自愿的运动可以减压，因此而更有益。这意味着找到了享受运动，而不是强迫自己去运动的方法，会让你更聪明，也更有幸福感。所以，做点运动，选择一个训练项目比如马拉松，三项全能或者“趣味赛跑”，或者找个伴儿一起让运动变得有趣。

锻炼逻辑思维的方法.doc

锻炼逻辑思维的方法锻炼逻辑思维的方法以多元思考法提高思考能力所谓多元思考法，就是每件事情不要期待只有一种答案，而应多方面思考，创造复数的解决可能性。习惯多元思考法的人，不论面对任何问题都能从不同角度与观点分析，则即使再大的难题，也能找出解决办法。那么，该如何培养多元思考能力?以下是三个不错的办法。 ●提醒自己不可变成被煮熟的青蛙有个童话故事，主角是一只青蛙。这只青蛙不小心掉进火炉上的锅子中，因为水温20度，青蛙觉得很舒服。但慢慢的水温提高，30度、40度渐渐升上去。然而，因为水温变化缓慢，虽然觉得愈来愈热，已经习惯了的青蛙却懒得跳出来。结果，这只青蛙最后被煮熟了。我们的工作与生活，其实也有类似状况。一旦适应了，即使环境恶化，也会认为只要忍一忍就好。久而久之感觉麻痹，等到问题严重到不可收拾的程度，就已回天乏术。所以，工作出现警讯时，你必须严格提醒自己，绝对不可变成被煮熟的青蛙。 ●从不同立场进行思考一般人其实都有相当固定的思考模式。但事情一固定，就会顾此失彼，失去多元创意的弹性。想要锻炼多元思考能力的，抛弃过去习惯、换个角度重新思考，是最根本步骤。 ●养成边写边思考的习惯

有好想法、好点子时随时记录下来，也是培养多元思考能力的有效方法。只在脑袋中想像，思考容易偏差、窄化。写下来则可让自己更容易掌握整体图象，发现缺点与不足之处。 2.提高逻辑思考能力所谓思考论理能力，简单讲就是面对问题时不可一相情愿地埋头苦干。至于具体的论理思考训练法，则有三种由宏观到微观、MECE 、逻辑树状图。 ●由宏观到微观思考法所谓瞎子摸象，指没办法整体掌握事情轮廓，只好以偏盖全地错误想像。 ●MECE思考法养成由宏观到微观的思考习惯之后，不妨进一步学习MECE 思考模式。简单讲，所谓MECE 就是，处理事情能够毫无遗漏、毫无重复。有遗漏就会错失机会; 重复则白白浪费力气。 ●使用逻辑树状图逻辑树状图可说是逻辑思考方法的集大成。其特点主要是能有效处理事情的大小关系、因果关系与阶层关系。 3.提高创造思考能力点子不多、思考能力不强的人在企业界很容易被淘汰。如何提升自己的创造与思考能力呢?以下是三种不错的做法。 ●经常脑力激荡一般人之所以点子不够多，主要是受常识与成见不当

16种常用的数据分析方法汇总

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。

五个训练法提高你的思维能力

五个训练法提高你的思维能力 1）推陈出新训练法当看到、听到或者接触到一件事情、一种事物时，应当尽可能赋予它们的新的本质，摆脱旧有方法束缚，运用新观点、新方法、新结论，反映出独创性，按照这个思路对学生进行思维方法训练，往往能收到推陈出新的结果。（2）聚合抽象训练法把所有感知到的对象依据一定的标准聚合起来，显示出它们的共性和本质，这能增强学生的创造性思维活动。这个训练方法首先要对感知材料形成总体轮廓认识，从感觉上发现十分突出的特点；其次要从感觉到共同问题中肢解分析，形成若干分析群，进而抽象出本质特征；再次，要对抽象出来的事物本质进行概括性描述，最后形成具有指导意义的理性成果。（3）循序渐进训练法这个训练法对学生的思维很有裨益，能增强领导者的分析思维能力和预见能力，能够保证领导者事先对某个设想进行严密的思考，在思维上借助于逻辑推理的形式，把结果推导出来。（4）生疑提问训练法此训练法是对事物或过去一直被人认为是正确的东西或某种固定的思考模式敢于并且善于或提出新观点和新建议，并能运用各种证据，证明新结论的正确性。这也标志着一个学生创新能力的高低。训练方法是：首先，每当观察到一件事物或现象时，无论是初次还是多次接触，都要问为什么，并且养成习惯；其次，每当遇到工作中的问题时，尽可能地寻求自身运动的规律，或从不同角度、不同方向变换观察同一问题，以免被知觉假象所迷惑。（5）集思广益训练法此训练法是一个组织起来的团体中，借助思维大家彼此交流，集中众多人的集体智慧，广泛吸收有益意见，从而达到思维能力的提高。此法有利于研究成果的形成，还具有潜在的培养学生的研究能力的作用。因为，当一些富个的学生聚集在一起，由于各人的起点、观察问题角度不同，研究方式、分析问题的水平的不同，产生种种不同观点和解决问题的办法。通过比较、对照、切磋，这之间就会有意无意地学习到对方思考问题的方法，从而使自己的思维能力得到潜移默化的改进。 [五个训练法提高你的思维能力]文章均来自网络，

大数据分析的方法

对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据分析方法 1.预测趋势分析数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的反防范于未然。 2.相互对比分析数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一定的预判。 3.不同象限分析不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分，得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供不同的趋势走向。 4.多向交叉分析对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出的数据分析结果更加的全面。商业智能数据分析平台数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功能其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。

怎样锻炼数学的逻辑思维

怎样锻炼数学的逻辑思维培养学生的数学思维逻辑思维能力讲清概念，建立学生思维的整体性抽象逻辑思维是指掌握概念并运用概念组成判断，进行合乎逻辑推理的思维活动。语言是思维的外壳。爱因斯坦曾说过：“一个人智力的发展和形成概念的方法，在很大程度上取决于语言。”由于小学生语言区域狭窄，更缺乏数学语言，而他们的思维活动对语言具有较强的依赖性。因此，在教学中要重视概念教学，讲清每个概念，每个算理。如何训练数学思维逻辑思维能力加强训练，培养学生思维的灵活性为了发展学生准确迅速灵活的解题能力，在应用题教学中，应该重视自编题及一题多解的训练。自编应用题不仅要考虑结构的合理性，以及数量关系的逻辑性和严密性，还要考虑到思维的灵活性，编题的过程实际上是培养学生初步逻辑思维的过程，一题多解的练习，既培养学生思维的灵活性与创造性，又激发学生学习的主动性和积极性。教会方法，发展学生思维的逻辑性发展学生初步的逻辑思维能力，保证思维具有确定性，无矛盾性。必须严格遵守逻辑的基本规律，教学中要根据教材本身的逻辑性，对不同的内容选择不同的教法，使学生不仅知其然，而且知其所以然。教会学生有条不紊、有根有据地说出思考的过程，解题的步骤，帮助学生掌握思维的方法，提高思维能力 2 学生逻辑思维能力的训练 1.培养思维能力虽说是小学阶段的重要任务，但是每个年级都有各自不同的任务，不同年龄的学生对知识的接受程度及理解程度都是不同的，由此我们需要划分好每个年级的任务，让任务区别得更加明晰，以此对学生的要求也是逐层递增的。 2.思维能力体现在很多方面，教师对于学生这一能力的培养需要全程贯彻在教学的每一个层面、每一个阶段，适时地组织学生进行知识回顾和联系，新旧知相结合，对具体问题进行探索和学习。如何训练数学思维逻辑思维能力比如有一定教学资历的老师在对二十以内进位加减法进行复习探究的时候就会着力于引导学生自主复习。因为学生已经对这个知识点有了初步掌握，所以对知识的把握要达到一个新的高度，要让学生能够说出解决问题的方法，在错误的题目在能够找到正解的同时知道解题弱点。一道题目可以引导学生找到多个突破口，学会类推和比较，这样有利于培养学生思维的活跃性和灵敏度。

关于思维能力的培养办法

关于思维能力的培养办法如何才能提高逻辑思维能力呢，相信很多的朋友们对此都很感兴趣，这次WTT为大家带来了思维能力的培养办法,下面是本站WTT为你们整理的内容，希望你们喜欢。关于思维能力的培养办法 1.驱动你的大脑细胞研究表明得到足够运动的人，其大脑也更好。加州拉由拉市的萨克生物研究学院的科学家发现，与整天坐那儿在网络聊天室里讨论指环王的老鼠相比，只要觉得想要跑步就在转轮上跑动的成老鼠的海马得到的新细胞是他们的两倍，海马是大脑控制学习和记忆的部分。研究者们也不能确定为什么更活跃的啮齿动物的大脑会有这种反应，但可以知道的是这种自愿的运动可以减压，因此而更有益。这意味着找到了享受运动，而不是强迫自己去运动的方法，会让你更聪明，也更有幸福感。所以，做点运动，选择一个训练项目比如马拉松，三项全能或者“趣味赛跑”，或者找个伴儿一起让运动变得有趣。 2.锻炼你的思维让你的大脑细胞活跃起来并不只是物理运动。就像那些出租车司机和玩儿钢琴的人，你可以通过使用大脑里各种各样的区域来建立它们。杜克大学神经生物学教授罗伦斯·C·凯兹，也是《让你大脑New一下》(Keep Your Brain Alive)的合著者，找到

使用大脑退化部分的简单途径不仅有助于维护神经细胞，也有助于细胞上的树突和轴突接收传递信息。凯兹说就像一次新的举重练习帮助建立未充分使用的肌肉，用新奇的方式思考和观察世界有助于改善大脑不活跃部分的功能。体验新的味觉和嗅觉;用你平时不用的那只手做事;找些新的路开车上班;到新的地方去旅行;进行艺术创作;读读陀思妥耶夫斯基的小说;为泰德·肯尼迪和拉什·林宝写一篇兄弟喜剧基本上，做一切可以让你的大脑跳出常轨的事。 3.多问为什么我们的大脑与好奇心联系在一起。随着我们长大变“成熟”，许多人开始抑制或否认自己天生的好奇心。让你充满好奇心吧!问问自己为什么会发生这些事情。问问知道的人们。锻炼好奇心最好的方式就是问“为什么?”让一天至少问十个“为什么”成为你的习惯吧。你的大脑会变的愉快，你也会惊讶地发现你的生活工作中有那么多的机遇和解决方案。 4.笑科学家告诉我们笑有益健康;它可以促进体内释放内啡肽及其它有积极力量的化学物质。事实上我并不需要科学家来告诉我们笑会带来良好感觉。笑可以帮助我们减压，还可以打破旧有模式。因此笑可以看做是对大脑的快速充电。多多大笑吧! 5.当一个鱼头

怎样提高逻辑思维能力

怎样提高逻辑思维能力-连载1（摘自《柔性头脑修炼》）在思考问题时有一个概念常常被人们提及，它就是——逻辑。那么，什么是逻辑呢 “逻辑”，或称为“理则”。源自古典希腊语λ?γο? (logos)，最初的意思有词语、思想、概念、论点、推理之意。1902年严复译《穆勒名学》，将其意译为“名学”，音译为“逻辑”；日语则译为“论理学”。在现代汉语词典里，逻辑的涵义是思维的规律或客观的规律性，逻辑学被定义为研究思维形式和规律的科学。从本质来看，逻辑更像是由“道理”构成的系统结构。所谓合乎逻辑就是指没有破坏“道理”的系统结构，不合乎逻辑就是破坏了“道理”的系统结构。为了更全面准确的把握“逻辑”的本质，下面我们来探讨几个重要的概念。客观逻辑与主观逻辑如果我们把逻辑视为“道理”的系统结构，那么它就可以衍生出两大逻辑领域：一是客观自然所遵循的“道理”（客观逻辑）；二是主观思维所遵循的“道理”（主观逻辑）。由于主观思维是建立在人的大脑物质基础之上的，而人既是自然环境中的一员，同时又是自然的进化产物，所以客观逻辑和主观逻辑是相交的两个圆，它们的“道理”有重叠部分，也有各自不同之处。假如婴儿诞生后有两个脑袋，在我们看来是不合逻辑的事情，因为按照正常的基因信息系统“制造”的人只有一个大脑，婴儿有两个大脑是不正常的，这破坏了造物主对人体系统结构的“道理”界定。

假如思维活动中有人告诉你“白马非马”，你会感觉这是不合逻辑的结论，因为按照正常的主观感知白马也是马的一种，说白马非马破坏了人们主观思维中对概念系统结构的“道理”界定。通过上述两个假设我们可以看出，逻辑实质上就是一种“道理”法则的体现，人们认为有理或合理的事情、行为、过程、结论等就视为是逻辑的，否则就视为是非逻辑的。那么，“道理”法则又是由谁来规定的呢过去人们把神、造物主、天之道来作为“道理”法则的制定者，现代的人们则不认为宇宙中存在着一个“道理”法则的制定者，而将“道理”法则视为自然规律、客观存在的体现。今天，人们习惯于将客观世界中所体现出来的规律性视为客观逻辑法则，将主观思维中所体现出来的规律性视为主观逻辑法则。从这个角度来看，人类对“道理”法则的认识是一个渐进发展过程，即随着科学研究的发展或人类思维层次的提升将有更高级的客观逻辑或主观逻辑被发现或被创造出来。比如，当科学基因技术制造出狮身人面、人头马身的怪物时，人类就需要创造更高级的逻辑法则去证明它存在的合理性，因为按照旧的客观逻辑规则来讲，在自然进化的道路上这些是不可能出现的物种，是不合逻辑的生命。在人类的初级阶段，主观逻辑需要遵循客观逻辑，而当人类成为可以“随心所欲”的造物主，像传说中的神一样为万物制定“道理”法则时，主观逻辑就开始有能力为大自然“制订”新的客观逻辑法则。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标 *指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类 ——大类、中类、小类、单品图例 2框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。如果达到10/90，也是品类出了问题。如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比表格例 3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。图例 5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法