资产质量分析的基本方法
资产质量分析的基本方法
长期以来，中国国内许多上市公司屡屡出现一种不正常的现象，即在连续几年收入和利润持续稳定增长的情况下，却突然陷入严重
的财务危机。当然这一现象涉及到很多方面的原因，但是如果从财
务报表分析的角度来看，原因就在于企业在追求“良好”财务业绩
的同时，制造了大量的不良资产，致使企业的资产质量日趋恶化，
最终使其陷入财务困境而无法自拔。
因此，资产质量会计信息被其使用者用以评价上市公司的资产真实状况的一个首选要素。这是因为，上市公司的资产质量状况在一
定程度上反映了企业的经营状况，是投资者进行决策的重要参考依据，资产质量的优劣决定着上市公司的生存状态和获取利润的难易
程度，制约着公司的长期发展战略。
一、资产质量分析的涵义
资产质量：指资产的变现能力、能被企业在未来进一步利用或与其他资产组合增值的质量。
资产质量的好坏，主要表现为资产的账面价值量与其变现价值量或被进一步利用的潜在价值量(可以用资产的可变现净值或公允价值
来计量)之间的差异上。
高质量的资产，应当表现为按照高于或等于相应资产的账款价值变现或被企业进一步利用，或有较高的与其他资源组合增值的潜力。反之，低质量的资产，则表现为按照低于相应资产的账面价值变现
或被企业进一步利用，或难以与其他资源组合增值。
在传统的财务分析模式中，无论是定量分析，还是定性分析，都撇开了资产质量这个根本问题。资产质量分析是通过对资产负债表
的资产进行分析，了解企业资产质量状况，分析是否存在变现能力
受限，如呆滞资产、坏账、抵押、担保等情况，确定各项资产的实
际获利能力和变现能力。
企业对资产的安排和使用程度上的差异，即资产质量的好坏，将直接导致企业实现利润、创造价值水平方面的差异，因此不断优化
资产质量，促进资产的新陈代谢，保持资产的良性循环，是决定企
业是否能够长久的保持竞争优势的源泉。通过对企业资产质量的分析，能使各利益相关者对企业经营状况有一个全面、清晰的了解和
认识。
二、资产质量分析的内容
(一)资产按照其质量的分类。为了便于对企业的各项资产按质量进行分类，可以简单的以资产的账面价值与其变现价值或被进一步
利用的潜在价值(可以用资产的可变现净值或公允价值来计量)之间
的差异来对其进行较为准确的衡量。资产按照其质量可以分为以下
三类：
第一类：按照账款价值等金额实现的资产，主要包括企业的货币资金。
第二类：按照低于账面价值的金额贬值实现的资产，是指账面价值较高，以及其可变现价值或被进一步利用的潜在价值(可以用资产
的可变现净值或公允价值来计量)较低的资产。这些资产包括以下几
个方面：
1.短期债权，主要包括应收票据，应收账款和其他应收款。
2.部分交易性金融资产，是指能够随时变现并且持有时间不准备超过一年的企业短期投资。
3.部分存货，在企业的报表披露上，存货可以计提存货跌价准备，它可以反映企业对其自己的存货跌价(贬值)的认识。因此，可以说，存货跌价准备在质量方面的含义是反映了企业对其存货贬值程度的
认识水平和企业可接受的贬值水平。
4.部分长期投资，为了揭示导致长期投资贬值的因素，企业可以在其资产负债表中计提长期投资减值准备。
5.部分固定资产，它反映的是企业的设备和技术水平。一个企业固定资产的质量主要体现在其被进一步利用的质量上。
6.纯摊销性的“资产”，是指那些由于应计制的要求而暂作“资产”处理的有关项目，包括长期待摊费用等项目。
第三类：按照高于账面价值的金额增值实现的资产，是指那些账面价值较低，而其变现价值或被进一步利用的潜在价值(可用资产的
可变现净值或公允价值来计量)较高的资产，主要包括：
1.大部分存货，对于制造业企业和商品流通企业，其主要经营与销售的商品就是存货。因此，其大多数的存货应该是按照高于账面
价值的金额增值来实现。
2.一部分对外投资，从总体上来看，企业的对外投资应该是通过转让或者收回投资、持有并获得股利或者债权投资收益等方式来实
现增值。
3.部分固定资产和生产性生物资产，企业的大部分固定资产和生产性生物资产都应该而且必须通过经营运用的方式实现增值。
4.账面上未体现净值，但可以增值实现的“表外资产”，那些因会计处理的原因或计量手段的限制而未能在资产负债表中体现净值，但可以为企业在未来做出贡献的资产项目，主要包括：
1).已经提足折旧，但是企业仍然继续使用的固定资产。
2).企业正在使用的，但是已经作为低值易耗品一次摊销到费用
中去、资产负债表中没有体现价值的资产。
3).已经成功地研究和部分已经列入费用的开发项目的成果。
4).人力资源，它是企业最重要的一项无形资产。只是目前的财
务会计依然有困难将人力资源作为资产进入企业的资产负债表。因此，了解和分析企业人力资源的质量只能借助于非货币因素的分析。
(二)对资产质量进行分析的常用方法。
1、资产结构细化分析法。
资产可以分为流动资产、长期投资、固定资产、其他资产(含无
形资产、递延资产)等板块;这四大类资产又可以细化分成若干子资
产以及更细的资产。因此，分析这些块、子、细资产之间相互所占
的比重，能够比较直观地反映出资产结构是否合理、是否有效的内涵。
例如，分析总资产中流动资产同固定资产所占比重，如果固定资产比重偏高，则会削弱营运资金的作用;如果固定资产比重偏低，则
企业发展缺乏后劲。分析流动资产中结算资产和存货资产所占比重，如果结算资产的比重过高，则容易出现不良资产，其潜在的风险也
越大。分析存货时，库存商品(产成品)虽是保证商品经营的物质条件，但应进一步分析其中适销对路、冷背呆滞、残损变质等各占的
比例。
在采用比重法的同时还可采用比率法作补充。此方法包括如下指标：
1).资产增长率，计算企业本年总资产增长额与年初资产总额的
比率，来评价企业经营规模总量上扩张的程度。
2).固定资产成新率，计算当期平均固定资产净值与平均固定资
产原值的比率，来评价固定资产更新的快慢程度和持续发展的能力。
3).存货周转率，计算企业一定时期销售成本与平均存货的比率，来评价存货资产的流动性和存贷资金占用量的合理性。
4).应收账款周转率，计算企业一定时期内销售收入与平均应收
账款余额的比率，来评价应收账款的流动速度。
2、现金流量分析法。
货币资金是资产中最为活跃又时常变动的资产。现金流量信息能够反映企业经营情况是否良好，资金是否紧缺，资产质量优劣，企
业偿付能力大小等重要内容，从而为投资者、债权人、企业管理者
提供决策有用的信息。
如果把经营活动产生的现金净流量、投资活动产生的现金净流量和总的净流量分别与主营业务利润、投资收益和净利润进行比较分
析，就能判断分析企业财务成果和资产质量的状况。一般来说，一
个企业如果没有相应现金净流入的利润，就说明其质量不是可靠的。如果企业现金净流量长期低于净利润，将意味着与已经确认为相对
应的资产可能属于不能转化为现金流量的虚拟资产。如果企业的银
根长期很紧，现金流量经常是支大于收，则说明该企业的资产质量
处于恶化状态。
3、虚拟资产、不良资产剔除法。
此方法是把虚拟资产、不良资产从资产中剥离出来后进行分析的方法，实质上是对企业存在的实有损失和或有损失进行界定。首先
是进行排队分析，统计出虚拟资产和不良资产账面价值。然后进行
细致和科学的分析比较：
1).把虚拟资产加不良资产之和同年末总资产相比，来测试资产
中的损失程度。
2).将剔除虚拟资产、不良资产后的资产总额同负债相比，计算
资产负债率，以真实地反映企业负债偿还能力和经营风险程度。
3).将虚拟资产、不良资产之和同净资产比较，如果虚拟资产、
不良资产之和接近或超过净资产，说明企业持续经营能力可能有问题，但也不排除过去人为夸大利润而形成“资产泡沫”的可能。但
最终是要落实到加强对虚拟资产、不良资产的管理和处理，杜绝虚
拟资产的存在，压缩不良资产，尽量减少资产损失。
4、资产同相关会计要素综合分析法。
企业进行生产经营活动时，会计六大要素(资产、负债、所有者
权益、收入、支出、利润)都在发生变化。因此，分析资产质量，也
离不开其他会计要素。平时常用的方法和和衡量指标有：
1).方法一：总资产报酬率，(ReturnOnTotalAssets)简称ROA。
计算企业一定时期内获得报酬总额(利润总额加利息支出)与平均资产总额的比率，可用来来检测企业投入产出的效能。一般说，资
产质量越好，投入产出的效能也就越佳。
总资产报酬率ROA=(利润总额+利息支出)/平均资产总额X100%其中，
利润总额：企业实现的全部利润，包括企业当年营业利润、投资收益、补贴收入、营业外支出净额等项内容，如为亏损，则用“-”号表示。
利息支出：指企业在生产经营过程中实际支出的借款利息、债权利息等。
利润总额与利息支出之和为息税前利润：指企业当年实现的全部利润与利息支出的合计数。数据取自企业《利润及利润分配表》和《基本情况表》
平均资产总额：指企业资产总额年初数与年末数的平均值，数据取自企业《资产负债表》，其公式为，平均资产总额=(资产总额年初数+资产总额年末数)/2
2).方法二：总资产周转率，(TotalAssetsTurnover)简称TAT。
计算企业在一定时期内销售收入与平均资产总额的比值。一般情况下，周转速度越快，销售能力越强，资产利用效率越高。
总资产周转率(次)=营业收入净额/平均资产总额
总资产周转天数=360÷总资产周转率(次)其中，
营业收入净额：减去销售折扣及折让等后的净额。
平均资产总额：指企业资产总额年初数与年末数的平均值。数值取自《资产负债表》，其公式为，平均资产总额=(资产总额年初数+资产总额年末数)/2
3).方法三：流动比率，(currentratio，简称CR)。
指流动资产总额和流动负债总额之比。
流动比率=流动资产合计/流动负债合计*100%
还有一个与之相关的概念是速动比率(quickratio)，简称QR。
QR=速动资产/流动负债*100%
其中，速动资产：指流动资产中可以立即变现的那部分资产，如现金，有价证券，应收账款。
流动比率和速动比率：都是用来表示资金流动性的，即企业短期债务偿还能力的数值，前者的基准值是2，后者为1。
但应注意的是，流动比率高的企业并不一定偿还短期债务的能力就很强，因为流动资产之中虽然现金、有价证券、应收账款变现能力很强，但是存货、待摊费用等也属于流动资产的项目则变现时间较长，特别是存货很可能发生积压、滞销、残次、冷背等情况，流动性较差。
而速动比率则能避免这种情况的发生，因为速动资产就是指流动资产中容易变现的那部分资产。
计算流动资产同流动负债的比率，来反映企业短期债务的偿还能力，流动比率是测评企业营运资金的重要指标。目前不少国有企业的营运资金出现负值，即流动资产小于流动负债，从而也反映出资产结构的不合理性和流动负债即时偿还的风险性。
4).方法四：长期资产适合率。
计算企业所有者权益与长期负债之和同固定资产与长期投资之和的比率，来测评企业的偿债能力。也可分析资产结构的稳定程度和财务风险的大小。从理论上讲，该指标≥100%较好，即长期资本要大于长期资产。
长期资产适合率=(所有者权益总额+长期负债总额)/(固定资产总额+长期投资总额)×100%其中，
长期投资总额：指持有至到期投资、可供出售金融资产、长期股权投资等。
价值投资基本方法 从长期来看，一家上市公司的投资价值归根结底是由其基本面所决定的。影响投资价值的因素既包括公司净资产、盈利水平等内部因素，也包括宏观经济、行业发展、市场情况等各种外部因素。在分析一家上市公司的投资价值时，应该从宏观经济、行业状况和公司情况三个方面着手，才能对上市公司有一个全面的认识。 一、价值投资简介 从长期来看，真正让投资者分享股市上涨的仍将是大盘绩优蓝筹股，市场中蓝筹股和低价题材股的涨升其性质是有区别的，因而投资策略也是需要有所不同。它从行业的发展态势入手，立足于预测相关上市公司未来的业务收入和净利润水平，从而选择有潜力的股票进行投资，这种投资模式不管从程序上还是内容上都是科学的、理性的，这种理念就是价值投资。随着我国证券市场制度建设和监管的日益完善，价值投资理念正日益成为主流投资理念，所谓价值投资，是指对影响证券投资的经济因素、政治因素、行业发展前景、上市公司的经营业绩、财务状况等要素的分析为基础，以上市公司的成长性以及发展潜力为关注重点，从而判定股票的内在投资价值的投资策略。价值投资的真谛就在于通过对股票基本面的经济分析，去估计股票的内在价值，并通过对股价和内在价值的比较去发现并投资那些市场价值低于其内在价值的潜力个股，从而以期获得超过大盘指数增长率的超额收益。进行证券投资分析有利于提高投资决策的科学性，减少盲目性，采用基本分析和技术分析等专业分析方法和手段，指导投资决策，从而保证了在降低投资风险的同时获取较高的投资收益。一般来说，价值投资包括宏观经济分析、行业分析、公司分析。 １、宏观经济分析是价值投资的前提。通过宏观经济分析，可以把握证券市场的总体变动趋势，判断整个证券市场的影响力度与方向，宏观经济分析以国家整体经济走势和经济政策走向为研究基础，主要研究国内生产总值、就业状况、通货膨胀、国际收支等宏观经济指标对证券市场的影响，并结合对财政、货币政策的分析，来分析和预测宏观经济走势，以此来判断大盘的走势。证券市场对国家经济政策十分敏感，近年来,我国宏观经济形势一片大好,经济高速稳定增长,这加速了蓝筹股股票业绩的提升。因此，对国家预算、税收、投资政策、利率和汇率变动的分析是价值投资模式的基础。 ２、行业分析是价值投资的基础。从证券投资分析的角度看，宏观经济分析是为了掌握证券投资的宏观环境，把握证券市场的总体趋势，但宏观经济分析并不能提供具体的投资领域和投资对象的建议。行业分析主要是针对行业现状和前景的研究，来判断行业投资价值，揭示行业投资风险，从而为投资者提供投资依据。在进行行业分析时，比较研究法是一种较常用的分析方法。比较研究又分为横向比较和纵向比较，横向比较是取某一时点的状态或某一固定时段（如一年）的指标，在这个横截面上对研究对象及其比较对象进行比较分析；纵向比较是利用行业的历史数据，如：销售收入、利润、企业规模等，分析过去的增长情况，并据此预测行业的未来发展趋势。利用比较研究法可以直观和方便地观察行业的发展状态和比较优势。投资者通过宏观经济预测和行业经济分析，可以判断当前经济所处的阶段和未来几年内的发展趋势，这样可以进一步判断未来几年内可以有较大发展前景的行业。
分析问题的方法 人在思考问题的时候，是才思敏捷还是迟钝愚笨，其差别多半并不取决于大脑本身的素质，而取决于我们如何很好地使用大脑。 爱德华.德.波诺博士是美国哈佛大学的心理学家、教授。他在与人合著的〈学会思考教程〉一书中汇集了一套改善人们思维的简单技巧。德.波诺博士认为“聪明才智体现在如何解决日常生活中的问题上，而在这方面，我们每个人都有可能做得更好些” 下面是他提出的七条基本方法。 第一步全面考虑事物的优缺点及其重要性 改善思维的关键性的一步就是在我们观察事物时不要局限自己的眼光。让我们做这样一个试验:环顾屋子里的摆设，找出有多少件红色的物体。看完以后，闭上你的眼睛，说说屋里有多少绿色的东西。然后再睁眼看看。你觉得奇怪吗,这是因为你的注意力集中在红色的东西上，使得你对其他颜色的东西视而不见。 对于一个想法也是同样。我们多数人在头一次听到一种新的主意、一个解决问题的新方法时，就会本能地作出喜欢或不喜欢的反应，然后，就运用自己的智能为这种方法辩解，为了避免落入这一旧套，最简单的方法就是照第一步的要求去做。德.波诺通过下列例子解释这个方法:在一次有关公共汽车设计问题的讨论中，有人建议取消所有的座位。你对此有何反应,为什麽, 不管你怎麽说，现在让我们重新看待这个问题。这次遵照第一步的方法，花三分钟的时间写下你所能找到的、有关这一想法的每一件好处、每一件坏处，以及那些谈不上好坏，而仅仅涉及利害关系的问题。 大多数人十分惊奇地发现，他们竟然列出八条、甚至十条优点(包括某些并不那麽明显的优点，比如说“汽车将会更便宜和更容易维修”)，同样地列出了许多
缺点以及几条有关利害的问题(比如，“舒适在公共汽车上并不是那麽重要”)完成第一步的目的是开拓我们的思考范围，不致使自己成为固有偏见的恭顺的仆人，换句话说，第一步是为了扩展我们的注意力，防止我们只见红色，不见其余。 第二步考虑所有的因素 这个方法是让你通过有意识的努力，确保自己考虑过与某项决定有关的所有因素。假设你正在考虑买一所新房子，采取第二步可以保证你提出所有该问的问题。 虽然那些显而易见的条件，比如说大小、价格、层次等都会涌现在你的脑子中，但是如果不经过深思熟虑，列出每一条有关的因素的话，你就有可能忽略其他的问题， 例如:电视的接收情况好不好,有没有一条使你受到约束的地方法规,万一在天寒地动时停电，下水道是否能很快排空, 一对夫妇在夏天打算买一所房子，于是一位朋友问他:当树叶落光后那片地方会是什麽样,结果证明，如果没有那些树叶遮挡的话，他们看到的会是一堆报废的汽车。 第三步考虑后果及其连锁反应 第一步和第二步为我们展现出所有的可能性，第三步将帮助我们判断那种可能性最好的，人与动物的一条重要区别就在于有能力想象自己行为的后果。而学会系统地运用这一技能将会使你得到很大的提高。德.波诺博士的方法就是分四个阶段来设想一项决定可能带来的后果:1.立竿见影，2.短期的(1-5年)，3.中期的(5-25年)，4.长期的(25年以上)。 在课堂上，德.波诺博士提出这样的问题“如果世界上的石油都用完会怎 样”“如果一种新的电子机器人代替工厂的工人如何办,想象一下他们的后果》”学生惊异地看到，对于立即发生的和短期内将产生的影响和推测是如何引导他们预
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
第六节数据处理的基本方法 前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念，测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而，我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理，从中揭示出有关物理量的关系，或找出事物的内在规律性，或验证某种理论的正确性，或为以后的实验准备依据。因而，需要对所获得的数据进行正确的处理，数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有：列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等，下面分别予以简单讨论。 列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是，能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理，使之既有条不紊，又简明醒目；既有助于表现物理量之间的关系，又便于及时地检查和发现实验数据是否合理，减少或避免测量错误；同时，也为作图法等处理数据奠定了基础。 用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯，要设 计出一个栏目清楚、行列分明的表格，也需要在实验中不断训练，逐步掌握、熟练，并形成习惯。 一般来讲，在用列表法处理数据时，应遵从如下原则：
(1) 栏目条理清楚，简单明了，便于显示有关物理量的关系。 (2) 在栏目中，应给出有关物理量的符号，并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3) 填入表中的数字应是有效数字。 (4) 必要时需要加以注释说明。 例如，用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。 用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表 从表中，可计算出 D i D = n = 5.9967 ( mm)
财务分析方法有哪些 财务分析的方法有很多种，主要包括水平分析法、垂直分析法、趋势分析法、比率分析法、因素分析法。 (一) 水平分析法 水平分析法，指将反映企业报告期财务状况的信息(也就是会计报表信息资料)与反映企业前期或历史某一时期财务状况的信息进行对比，研究企业各项经营业绩或财务状况的发展变动情况的一种财务分析方法。 水平分析法的基本要点：将报表资源中不同时期的同项数据进行对比。 水平分析法的类型 水平分析法中具体有两种方法：比较分析法(Comparative Financial Statements)和指数趋势分析(Index-number Teries) 1、比较分析法 比较分析法是将上市公司两个年份的财务报表进行比较分析，旨在找出单个项目各年之间的不同，以便发现某种趋势。在进行比较分析时，除了可以针对单个项目研究其趋势，还可以针对特定项目之间的关系进行分析，以揭示出隐藏的问题。比如，如果发现销售增长10%时，销售成本增长了14%，也就是说成本比收入增加的更快，这与我们通常的假设是相悖的，我们通常假设，在产品和原材料价格不变时，销售收入和销售成本同比例增长。现在出现了这种差异，一般有三种可能：一是产品价格下降，二是原材料价格上升，三是生产效率降低。要确定具体的原因,，这就需要借助其他方法和资料作进一步的分析。 2、指数趋势分析 当需要比较三年以上的财务报表时，比较分析法就变得很麻烦，于是就产生了指数趋势分析法，指数趋势分析的具体方法是，在分析连续几年的财务报表时，以其中一年的数据为基期数据(通常是以最早的年份为基期)，将基期的数据值定为100，其他各年的数据转换为基期数据的百分数，然后比较分析相对数的大小，得出有关项目的趋势。 当使用指数时要注意的是由指数得到的百分比的变化趋势都是以基期为参考，是相对数的比较，好处就是可以观察多个期间数值的变化，得出一段时间内数值变化的趋势。如果将通货膨胀的因素考虑在内，将指数除以通货膨胀率，就得到去除通货膨胀因素后的金额的实际变化，更能说明问题。这个方法在用过去的趋势对将来的数值进行推测时是有用的，还可以观察数值变化的幅度，找出重要的变化，为下一步的分析指明方向。 (二) 垂直分析法 垂直分析法是一种分析方法,它可以用于财务资料的分析方面。在一张财务报表中,用表中各项目的数据与总体(或称报表合计数)相比较,以得出该项目在总体中的位置、重要性与变化情况。通过垂直分析可以了解企业的经营是否有发展进步及其发展进步的程度和速度。因此，必须把水平分析法与垂直分析法结合起来，才能充分发挥财务分析的积极作用。
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μ与已知的某一总体均数μ0 (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。
史上最全｜分析问题的7种思维方法（职场人必备）2018-07-25 21:00 不管是在职场中还是生活里，我们都会遇到很多问题，如果没有清 晰全面的思维方式，问题面前，势必难上加难。今天，给大家带来 一些经典好用的思维方式，其中如思维导图、金字塔原理等都是小 培个人力荐的哦～也希望朋友们学起来，用起来，遇到问题时候快 速分析，解决掉它们！ 以下信息均整合于网络各处，小培仅做汇编分享。来源：@培训人 社区转载请予以说明 6顶思考帽法 白色思考帽、绿色思考帽、黄色思考帽、黑色思考帽、红色思考帽、蓝色思考帽。英国学者爱德华·德·博诺（Edward de Bono）博士开发。 “6顶思考帽”提供了“平行思维”的工具，避免将时间浪费在互相争执上。强调的是“能够成为什么”，而非“本身是什么”，是寻求一条向前发展的路，而不是争论谁对谁错。 在工作中运用6顶思考帽，将会使混乱的思考变得更清晰，使团体中无意义的争论变成集思广益的创造，使每个人变得富有创造性。但人不能同时戴2顶帽子，所以采用这种方法可以让你好几种情绪中进行平行思考。
人的思维是通过提问来引导的，一个人是积极还是消极，取决于他给自己提的问题。同样的下雨天，消极的人在统计因为下雨，给自己带来的损失，积极的人在问自己下雨我可以做哪些有意义的事情。 SWOT分析法 四个英文单词的缩写，Strengths Weaknesses Opportunities Threats。 最早由美国旧金山大学管理学教授提出，由哈佛大学商学院的安德鲁斯教授1971年在《公司战略概念》中最终确立。
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。在工作中，这个模型同样可以帮助你理清现状，分析问题。 麦肯锡7步分析法 来源：麦肯锡公司 善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物，任何一个有才之士都能获得这种能力。有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力，反而会助长灵感及创造力的产生。咨询公司解决问题的方法，不仅对于解决企业问题非常有效，对于解决任何需要深入思考的复杂问题都值得借鉴。
第02讲 财务分析的基本方法 知识点：财务分析的基本方法 1.比较分析法 （1）含义：比较分析法是通过相关经济指标的对比分析确定指标间差异或趋势，研究公司各项 经营业绩或财务状况发展变动情况的一种财务分析方法。 （2）对比的方式 ①绝对数比较分析。 ②绝对数增减变动分析。 ③百分比增减变动分析。 （3）对比的标准 ①实际指标同预算指标比较。 ②本期指标与上期指标比较。 ③本企业指标同国内外先进企业指标比较。 2.比率分析法 （1）含义：比率分析法是将影响财务状况的两个相关因素联系起来，通过计算比率，反映它们之间的关系，借以揭示并评价企业的财务状况和经营成果。 （2）类型： 构成比率又称结构比率，反映某项经济指标的各个组成部分与总体之间关系，如流动资产与资产总额的比率、流动负债与负债总额的比率 效率比率反映某项经济活动投入与产出之间的关系，如资产报酬率、销售净利率等 相关比率反映经济活动中某两个或两个以上相关项目比值，如流动比率、速动比率等 比率分析法的优点： 计算简便，计算结果容易判断，而且可以使某些指标在不同规模的企业间进行比较。 3.因素分析法 （1）含义；因素分析法是依据分析指标与其影响因素间的关系，按照一定程序和方法，确定各因素对分析指标差异影响程度的一种技术方法。 （2）类型： ①连环替代法 含义： 连环替代法是根据因素之间的相互依存关系，顺次测定各因素变动对财务指标影响程度的一种分析方法。 【教材例2－1】某企业20XX年X月某种原材料费用的实际数是6720元，而其预算数是5400元。实际比计划增加1320元。由于原材料费用是由产品产量、单位产品材料消耗量和材料单价三个因素的乘积组成，因此就可以把材料费用这一总指标分解为三个因素，然后逐个来分析它们对材料费用总额的影响程度。现假设这三个指标的数值如下表所示。 影响材料费用三因素数值 项目单位预算数实际数 产品产量件120 140 单位产品材料消耗量千克/件9 8 材料单价元 5 6 材料费用总额元5400 6720 根据资料，材料费用总额实际数较预算数增加1320元。 要求：运用连环替代法，计算各因素变动对材料费用总额的影响。 『正确答案』 计划指标：120×9×5＝5400（元）① 第一次替代：140×9×5＝6300（元）② 第二次替代：140×8×5＝5600（元）③
实验数据处理的基本方法 数据处理是物理实验报告的重要组成部分，其包含的容十分丰富，例如数据的记录、函数图线的描绘，从实验数据中提取测量结果的不确定度信息，验证和寻找物理规律等。本节介绍物理实验中一些常用的数据处理方法。 １列表法 将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。 本课程中的许多实验已列出数据表格可供参考，有一些实验的数据表格需要自己设计，表１．７—１是一个数据表格的实例，供参考。 表１．７—１数据表格实例 氏模量实验增减砝码时，相应的镜尺读数
２作图法 作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到 ，若用半对数坐标纸，以lgＲ为纵轴，以１／Ｔ为横轴画图，则为一条直线。 要特别注意的是，实验作图不是示意图，而是用图来表达实验中得到的物理量间的关系，同 时还要反映出测量的准确程度，所以必须满足一定的作图要求。 １）作图要求 （１）作图必须用坐标纸。按需要可以选用毫米方格纸、半对数坐标纸、对数坐标纸或极坐标纸等。
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash 函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应 该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter 中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。 2.Hashing
财务分析方法最常用的基本方法 财务分析的方法有很多种，主要包括趋势分析法、比率分析法、因素分析法。 （一）趋势分析法 趋势分析法又称水平分析法，是将两期或连续数期财务报告中相同指标进行对比，确定其增减变动的方向、数额和幅度，以说明企业财务状况和经营成果的变动趋势的一种方法。 趋势分析法的具体运用主要有以下三种方式： 1、重要财务指标的比较 它是将不同时期财务报告中的相同指标或比率进行比较，直接观察其增减变动情况及变动幅度，考察其发展趋势，预测其发展前景。 对不同时期财务指标的比较，可以有两种方法： （1）定基动态比率。它是以某一时期的数额为固定的基期数额而计算出来的动态比率。其计算公式为： 定基动态比率＝分析期数额÷固定基期数额 （2）环比动态比率。它是以每一分析期的前期数额为基期数额而计算出来的动态比率。其计算公式为： 环比动态比率＝分析期数额÷前期数额 2、会计报表的比较 会计报表的比较是将连续数期的会计报表的金额并列起来，比较其相同指标的增减变动金额和幅度，据以判断企业财务状况和经营成果发展变化的一种方法。 3、会计报表项目构成的比较 这是在会计报表比较的基础上发展而来的。它是以会计报表中的某个总体指标作为100％，再计算出其各组成项目占该总体指标的百分比，从而来比较各个项目百分比的增减变动，以此来判断有关财务活动的变化趋势。 但在采用趋势分析法时，必须注意以下问题： （1）用于进行对比的各个时期的指标，在计算口径上必须一致； （2）剔除偶发性项目的影响，使作为分析的数据能反映正常的经营状况； （3）应用例外原则，应对某项有显著变动的指标作重点分析，研究其产生的原因，以便采取对策，趋利避害。 （二）比率分析法 比率分析法是指利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果的一种分析方法。根据分析的目的和要求的不同，比率分析主要有以下三种： 1、构成比率。构成比率又称结构比率，是某个经济指标的各个组成部分与总体的比率，反映部分与总体的关系。其计算公式为： 构成比率＝某个组成部分数额/总体数额 利用构成比率，可以考察总体中某个部分的形成和安排是否合理，以便协调各项财务活动。 2、效率比率。它是某项经济活动中所费与所得的比率，反映投入与产出的关系。利用效率比率指标，可以进行得失比较，考察经营成果，评价经济效益。
财务分析的方法有很多种，主要包括趋势分析法、比率分析法、因素分析法。 （一）趋势分析法 趋势分析法又称水平分析法，是将两期或连续数期财务报告中相同指标进行对比，确定其增减变动的方向、数额和幅度，以说明企业财务状况和经营成果的变动趋势的一种方法。 趋势分析法的具体运用主要有以下三种方式： 1、重要财务指标的比较 它是将不同时期财务报告中的相同指标或比率进行比较，直接观察其增减变动情况及变动幅度，考察其发展趋势，预测其发展前景。 对不同时期财务指标的比较，可以有两种方法： （1）定基动态比率。它是以某一时期的数额为固定的基期数额而计算出来的动态比率。其计算公式为： 定基动态比率＝分析期数额÷固定基期数额 （2）环比动态比率。它是以每一分析期的前期数额为基期数额而计算出来的动态比率。其计算公式为： 环比动态比率＝分析期数额÷前期数额 2、会计报表的比较 会计报表的比较是将连续数期的会计报表的金额并列起来，比较其相同指标的增减变动金额和幅度，据以判断企业财务状况和经营成果发展变化的一种方法。 3、会计报表项目构成的比较 这是在会计报表比较的基础上发展而来的。它是以会计报表中的某个总体指标作为100％，再计算出其各组成项目占该总体指标的百分比，从而来比较各个项目百分比的增减变动，以此来判断有关财务活动的变化趋势。 但在采用趋势分析法时，必须注意以下问题： （1）用于进行对比的各个时期的指标，在计算口径上必须一致； （2）剔除偶发性项目的影响，使作为分析的数据能反映正常的经营状况； （3）应用例外原则，应对某项有显著变动的指标作重点分析，研究其产生的原因，以便采取对策，趋利避害。 （二）比率分析法 比率分析法是指利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果的一种分析方法。根据分析的目的和要求的不同，比率分析主要有以下三种： 1、构成比率。构成比率又称结构比率，是某个经济指标的各个组成部分与总体的比率，反映部分与总体的关系。其计算公式为： 构成比率＝某个组成部分数额/总体数额 利用构成比率，可以考察总体中某个部分的形成和安排是否合理，以便协调各项财务活动。
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
西方经济学研究的三个基本问题 1.生产什么以及生产多少。生产电视还是生产电脑、生产大炮还是生产黄油（希特勒的选择是：宁要大炮不要黄油）；生产多少台电视机、多少台电脑，用多少资源生产大炮，用多少资源生产黄油。 2.怎样生产，用什么样的方法来生产这么多的产量与劳务，与生产方式，技术水平直接有关。 3.为谁生产。生产出来的产量和劳务用什么样方式分配到社会的各个成员中，即怎样分配。 西方经济学除了上述的三个基本问题外，还研究以下三方面的内容： 社会稀缺的资源是否得到充分使用。 社会资源总量的变动。 货币的稳定性。 经济学有一套以数量分析为特征的分析方法。主要有：实证分析法、边际分析法、均衡分析法、静态分析法、比较静态分析法、动态分析法、长期与短期分析法、个量与总量分析法等。 一、实证分析法： 经济学中的实证分析法来自于哲学上的实证主义方法。实证分析是一种根据事实加以验证的陈述，而这种实证性的陈述则可以简化为某种能根据经验数据加以证明的形式。在运用实证分析法来研究经济问题时，就是要提出用于解释事实的理论，并以此为根据作出预测。这也就是形成经济理论的过程。 二、边际分析法： 是利用边际概念对经济行为和经济变量进行数量分析的方法。所谓边际，就是额外或增加的意思，即所增加的下一个单位或最后一个单位。在经济学分析中，简单地说，边际是指对原有经济总量的每一次增加或减少。严格地说，边际是指自变量发生微小变动时，因变量的变动率。 三、均衡分析法： 均衡本来是物理学概念。引入经济学后均衡是指经济体系中各种相互对立或相互关联的力量在变动中处于相对平衡而不在变动的状态。对经济均衡的形成与变动条件的分析，叫做均衡分析法。分为局部均衡分析和一般均衡分析 局部均衡分析法，是在不考虑经济体系某一局部以外的因素的影响的条件下，分析这一局部本身所包含的各种因素相互作用中，均衡的形成与变动的方法。 一般均衡分析法，是相对与局部均衡分析法而言的。它是分析整个经济体系的各个市场、各种商品的供求同时达到均衡的条件与变化的方法。 四、静态分析法、比较静态分析法、动态分析法 是完全抽象掉时间因素和经济变动过程，在假定各种条件处于静止状态的情况下，分析经济现象的均衡状态的形成及其条件的方法。 比较静态分析法 是对个别经济现象的一次变动的前后，以及两个或两个以上的均衡位置进行比较而撇开转变期间和变动过程本身的分析方法。 动态分析法 是考虑到时间因素，把经济现象的变化当作一个连续过程，对从原有的均衡过度到新的均衡的实际变化过程进行分析的方法。
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
很多麻烦，问题我们一时解决不了，现在我觉得是因为自己没有使用一些专业的，系统性的思维方法，等你熟练使用这些方法解决自己常遇到的问题，那时候心情棒棒哒。下面是作者总结的几个我们常见的，能够很快上手的一些思维方法，至于具体怎么使用，可以百度参见一些案例，很快就会掌握，且受益终身的。希望能给你带去一些启发，也感谢您的阅读哈~ 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。 5w2h分析法
它广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。提出疑问于发现问题和解决问题是极其重要的。创造力高的人，都具有善于提问题的能力，众所周知。提出一个好的问题，就意味着问题解决了一半。提问题的技巧高，可以发挥人的想象力。连续以几个“为什么”来自问，以追求其根本原因。很多问题都是系统性的，是牵一发而动全身，真正影响大局的不是表面的问题，这种方式可以找到问题根源。选定的项目、工序或操作，都可以从这几个方面去思考。 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 它提供了“平行思维”的工具，避免将时间浪费在互相争执上。强调的是“能够成为什么”，而非“本身是什么”，是寻求一条向前发展的路，而不是争论谁对谁错。运用德博诺的六顶思考帽，将会使混乱的思考变得更清晰，使团体中无意义的争论变成集思广益的创造，使每个人变得富有创造性。但人不能同时戴2顶帽子，所以采用这种方法可以让你好几种情绪中进行平行思考。人的思维是通过提问来引导的，一个人是积极还是消极，取决于他给自己提的问题。同样的下雨天，消极的人在统计
实验数据处理基本方法 实验必须采集大量数据，数据处理是指从获得数据开始到得出最后结 论的整个加工过程，它包括数据记录、整理、计算与分析等，从而寻找出 测量对象的内在规律，正确地给出实验结果。因此，数据处理是实验工作 不可缺少的一部分。数据处理涉及的内容很多，这里只介绍常用的四种方 法。 1列表法 对一个物理量进行多次测量，或者测量几个量之间的函数关系，往往 借助于列表法把实验数据列成表格。其优点是，使大量数据表达清晰醒目， 条理化，易于检查数据和发现问题，避免差错，同时有助于反映出物理量 之间的对应关系。所以，设计一个简明醒目、合理美观的数据表格，是每 一个同学都要掌握的基本技能。 列表没有统一的格式，但所设计的表格要能充分反映上述优点，应注意以下几点：1．各栏目均应注明所记录的物理量的名称(符号 )和单位； 2．栏目的顺序应充分注意数据间的联系和计算顺序，力求简明、齐全、有条理； 3．表中的原始测量数据应正确反映有效数字，数据不应随便涂改，确实要修改数据时， 应将原来数据画条杠以备随时查验； 4．对于函数关系的数据表格，应按自变量由小到大或由大到小的顺序排列，以便于判 断和处理。 2图解法 图线能够明显地表示出实验数据间的关系，并且通过它可以找出两个 量之间的数学关系，因此图解法是实验数据处理的重要方法之一。图解法 处理数据，首先要画出合乎规范的图线，其要点如下： 1.选择图纸作图纸有直角坐标纸 ( 即毫米方格纸 ) 、对数坐标纸和 极坐标纸等，根据 作图需要选择。在物理实验中比较常用的是毫米方格纸，其规格多为17 25 cm 。 2.曲线改直由于直线最易描绘 , 且直线方程的两个参数 ( 斜率和截距 ) 也较易算得。所以对于两个变量之间的函数关系是非线性的情形，在用图解法时 应尽可能通过变量代换 将非线性的函数曲线转变为线性函数的直线。下面为几种常用的变换方法。 ( 1) xy c ( c 为常数 ) 。 令 z 1，则 y cz，即 y 与 z 为线性关系。 x ( 2) x c y ( c 为常x2，y 1 z ，即 y 与为线性关系。
层次分析法的基本步骤与要点 结合一个具体例子,说明层次分析法的基本步骤与要点。 【案例分析】市政工程项目建设决策:层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策,可选择的方案就是修建通往旅游区的高速路(简称建高速路)或修建城区地铁(简称建地铁)。除了考虑经济效益外,还要考虑社会效益、环境效益等因素,即就是多准则决策问题,考虑运用层次分析法解决。 1、建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题,首先明确要分析决策的问题,并把它条理化、层次化,理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成: ●目标层(最高层):指问题的预定目标; ●准则层(中间层):指影响目标实现的准则; ●措施层(最低层):指促使目标实现的措施; 通过对复杂问题的分析,首先明确决策的目标,将该目标作为目标层(最高层)的元素,这个目标要求就是唯一的,即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则,作为目标层下的准则层因素,在复杂问题中,影响目标实现的准则可能有很多,这时要详细分析各准则因素间的相互关系,即有些就是主要的准则,有些就是隶属于主要准则的次准则,然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次与组,不同层次元素间一般存在隶属关系,即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用,同一层元素形成若干组,同组元素性质相近,一般隶属于同一个上一层元素(受上一层元素支配),不同组元素性质不同,一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中,有时组的关系不明显,即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用,形成相互交叉的层次关系,但无论怎样,上下层的隶属关系应该就是明显的。 最后分析为了解决决策问题(实现决策目标)、在上述准则下,有哪些最终解决方案(措施),并将它们作为措施层因素,放在递阶层次结构的最下面(最低层)。 明确各个层次的因素及其位置,并将它们之间的关系用连线连接起来,就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策:建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中,市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目,使综合效益最高,即决策目标就是“合理建设市政工程,使综合效益最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即经济效益、社会效益与环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考,决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即建高速路或建地铁,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A、B、C、D。。。代表不同层次,同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。