市场营销常用的分析方法包括(市场营销常用的分析方法包括哪些)

MBA论文常用的分析方法？

MBA论文属于务实、实证或案例研究类型的论文。

MBA学位论文强调实用性和整合性，一方面，所有MBA论文应具有企业或行业的应用背景，论文选题要结合学员所在单位或行业的实际，研究内容应为学员所熟悉的领域; 另一方面，在研究和撰写MBA论文过程中应阅读相当数量的文献资料，按论文具体类型选用相关实证研究方法，并提出新的观点或新的分析结果(或结论)。

根据MBA教育的培养目的和效果，MBA学位论文研究方法一般有七种方法：案例研究法、诊断研究法、调查研究法、专题研究法、可行性研究法、实验研究法以及质性研究法。

会计案例分析常用的方法？

一)比较分析法

比较分析法，是通过对比两期或连续数期财务报告中的相同指标，确定其增减变动的方向、数额和幅度，来说明企业财务状况或经营成果变动趋势的一种方法。

比较分析法的具体运用主要有重要财务指标的比较、会计报表的比较和会计报表项目构成的比较三种方式。

【信息分析方法】常用的信息分析的方法有哪些？

　　专利的分析方法有三种:专利图、定性分析和定量分析。 　　专利图是将专利信息加以整理、加工、分类、分析,然后形成一目了然的图形、表格、曲线。可根据不同的需要制成不同类型的专利图,通过不断的更新数据能及时观察其变化与发展趋势。 　　专利的定性分析主要指通过对专利信息的内容进行归纳、分析了解某一技术的当前状况以及未来前景的方法。由于专利信息在时间和空间上的高度分散,这就需要根据专利信息提供的各种著录数据,如国家、专利申请人、申请时间、授权时间等来围绕特定的研究主题进行专利信息的收集。 　　 　　具体来说,定量分析方法主要有:󰀁时间序列法。即以时间为轴,将人、技术作为变量考察其随时间变化的规律。如将不同企业的专利件数与时序直线或曲线化,则可 　　以比较不同企业的技术开发能力。󰀁技术系数法。即通过测定特定技术领域的技术的量与质,调查该技术领域的技术开发动向。

市场营销分析方法有哪些？

市场营销分析方法，一般包括四个人方面:1，企业经营情况分析，2，产品分析，3，市场分析，4，消费者研究。撰写策划书吋应根据产品分析结果，说明产品自身所具备的特点和优点。

再根据市场分析的情况，把产品与市场中各种同类商品进行比较，并指出消费者的爱好私偏向。也可以提出对产品的改进或开发建议。对产品，消费者和竞争者进行评估。

市场营销环境分析方法？

市场环境分析方法按系统论和生态学的观点，企业与外部环境共同形成一个大系统。企业内部与外部环境是这一大系统中的两个系统，两者必须相互配合，才能产生系统效应。

但从企业角度来看，外部环境这一子系统是企业不能控制的客观条件，时刻处于变动之中。

因此，企业必须经常对自身系统进行调整，才能适应外部环境的变化，这正像生态学中生物体与外界环境关系一样，也遵循“适者生存，优胜劣汰”的原则。

常用的统计分析方法？

分析数据有两种，

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。

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（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（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。

这个要看你分析什么数据。

分析大数据，R语言和Linux系统比较有帮助，运用到的方法原理可以翻翻大学的统计学，不需要完全理解，重在应用。

分析简单数据，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很强，容易上手。我没有见过有人说自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函数可以帮助你处理大部分数据。

一、掌握基础、更新知识。

基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。

数据库查询—sql

数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会sql，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些sql技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。

统计知识与数据挖掘

你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？

行业知识

如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。

一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业，在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于a部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：

对于a部门，

1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用a部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？

2、是如何统计出来的。a：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。b：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。

3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。

4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？

在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写sql代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？

对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：

行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？

但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写sql，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。

不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。

二、要有三心。

1、细心。

2、耐心。

3、静心。

数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。

三、形成自己结构化的思维。

数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。

四、业务、行业、商业知识。

当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。

这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。

如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：

1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。

2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。

3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。

4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。

标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

检测阴离子的常用分析方法？

分析离子时，分离柱填充低容量阴离子交换树脂，抑制柱填充强酸性阳离子交换树脂，洗涤液用NaOH稀溶液或Na2CO3-NaHCO3溶液，当将水样注入洗涤液并流经分离柱时，基于不同阴离子对低容量阳离子交换树脂的亲和力不同而彼此分开，在不同时间随洗涤液进入抑制柱，转换成高电导型酸，而洗涤液被中和转为低电导的水或碳酸，使水样中的阴离子得以依次进入电导测量装置测定。

pfmea分析失效原因的常用方法？

FMEA是在产品设计阶段和过程设计阶段，对构成产品的子系统、零件，对构成过程的各个工序逐一进行分析，找出所有潜在的失效模式，并分析其可能的后果，从而预先采取必要的措施，以提高产品的质量和可靠性的一种系统化的活动。

潜在的失效模式及后果分析(Failure Mode and Effects Analysis,简记为FMEA),是“事前的预防措施”，并“由下至上。关键词：潜在的 — 失效还没有发生，它可能会发生，但不一定会发生。 “核心”集中于：预防 — 处理预计的失效，其原因及后果/影响。

扩展资料：

FMEA 开始于产品设计和制造过程开发活动之前，并指导贯穿实施于整个产品周期，进行分析系统中每一产品所有可能产生的故障模式及其对系统造成的所有可能影响，并按每一个故障模式的严重程度，检测难易程度以及发生频度予以分类的一种归纳分析方法。

失效：在规定条件下（环境、操作、时间），不能完成既定功能或产品参数值和不能维持在规定的上下限之间，以及在工作范围内导致零组件的破裂卡死等损坏现象。

严重度（S）：指一给定失效模式最严重的影响后果的级别，是单一的FMEA范围内的相对定级结果。严重度数值的降低只有通过设计更改或重新设计才能够实现。

大数据分析的常用方法？

总的分两种：

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。

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（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（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。

传统的元素分析方法包括？

1.X射线荧光光谱仪(XRF)

原理：用一束X射线或低能光线照射样品材料，致使样品发射二次特征X射线，也叫X射线荧光。这些X射线荧光的能量或波长是特征的，样品中元素的浓度直接决定射线的强度。从而根据特征能量线鉴别元素的种类，根据谱线强度来进行定量分析。XRF有波长散射型(WDXRF)和能量散射型(EDXRF)两种，前者测量精密度好，稳定性高，但结构复杂，价格昂贵，应用较受限，后者结构简单，价格低，但干扰元素多，且准确性低，目前还处在继续完善阶段。

分析元素范围：4号铍(Be)-92号铀(U)

分析特点：分析速度快，操作简单，适合大块样品的测试；可进行元素定性分析，确定元素的类型；可实现全元素扫描；可对元素进行半定量分析，某些元素有标准物质时也可进行定量分析，检出限较高。

2.电镜能谱分析(EDS)

原理：高能电子束照射样品产生X射线，不同元素发出的特征X射线具有不同频率，即具有不同能量，通过检测不同光子的能量来对元素进行定性分析，另元素的含量与X射线的强度有关系，通过此关系可以对元素进行定量分析。

分析特点：一般与电镜组合用于微区及表面分析；主要用于元素的定性及半定量分析，可实现全元素扫描，检出限较高；可进行元素的面、线、点分布分析。

3.等离子体发射光谱(ICP-OES)

原理：样品由载气（氩）带入雾化系统进行雾化，以气溶胶形式进入等离子体的轴向通道，在高温和惰性气氛中被充分蒸发、原子化、电离和激发，发射出所含元素的特征谱线。根据特征谱线的存在与否，鉴别样品中是否含有某种元素（定性分析），根据特征谱线强度确定样品中相应元素的含量（定量分析）。

元素分析范围3号锂(Li)-92号铀(U)

分析特点：主要用于金属元素的微量/痕量分析，不太适合卤素及碳氢氧氮等元素的测试；精确度高，检出限可达ppm甚至ppb级别；除少量的水样液体可以直接进样外，其他样品一般都要进行前处理，即将样品溶解成无机稀酸溶液；可进行多元素同时测定。

4.电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)

原理：ICP-MS是一个以质谱仪作为检测器的等离子体，它的进样部分及等离子体与ICP-OES的是及其相似的。ICP-OES测量的是光学光谱，ICP-MS测量的是离子质谱，ICP-MS除了元素含量测定外，还可测量同位素。

元素分析范围：3号锂(Li)-92号铀(U)

分析特点：可以分析绝大多数金属元素和部分非金属元素；精确度高，检出限可达ppb甚至ppt级别；每一种元素均有一种同位素的谱线，不受其他元素的谱线干扰，多元素测试时干扰少；可以进行多元素同时测定；洁净程度要求高，易被污染。

5.有机元素分析(EA)

有机元素分析仪是在纯氧环境下相应的试剂中燃烧或在惰性气体中高温裂解，以测定有机物中的碳氢氧氮硫的含量。测试时一般有CHN模式、CHNS模式及氧模式。

分析元素：碳(C)、氢(H)、氧(O)、氮(N)、硫(S)

分析特点：测试速度快，准确性高；可以测试固体及液体样品，主要适合有机化合物的测试。

除以上方法外，X射线光电子能谱仪(XPS)和俄歇电子能谱仪(AES)也是元素分析方法，具体可以阅读《常见异物分析技术介绍及案例分享》。另外原子吸收光谱(AAS)也可以进行元素分析，其测试准确性与ICP-OES相当，但是此方法一般是已知单元素的测试，随着ICP-OES的发展，AAS应用越来越受限。