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                中國報告庫 > 研究方法

                 PEST分析模型
                    PEST 是一種企業所處@ 宏觀環境分析模型,所謂PEST即Political(政治),Economic(經濟),Social(社會)和Technological(科技)。這些是企業的外部環境,一般不受企業掌握,這些♀因素也被戲稱為“pest(有害物)”。

                 SWOT分析法
                    SWOT是一種戰略哪還有等人分析方法,通過哦對被分析對象的優勢、劣勢、機會和威脅的綜合評估與□分析得出結論,通︻過內部資源、外部環境有機結合來清晰地確定被分析對象的資源優勢和缺陷,了解所面臨的機會∮和挑戰,從而在戰略與戰術兩個層面加以調整方法、資源以保障被分你有把握度過嗎析對象的實行以達到所要實現的不由疑惑道目標。
                    SWOT分析法又№稱為態勢分析法,也稱波士頓●矩陣,它是由舊金山大學的管理學教授於20世紀80年代初提出來的↓,是一種能夠▲較客觀而準確地分析和研究一個單位現實情況的方法。
                    SWOT分別代表:strengths(優勢)、weaknesses(劣勢)、opportunities(機會)、threats(威脅)。

                 波特五力分析模型
                    五力分析模型是邁克』爾∞·波特(Michael Porter)於上世紀80年代初提出,對企業戰略制定產生全球性的深遠影響。用於競爭戰略的分析,可以有效的分析客戶的競爭環境。五力淡臺府分別是▓: 供應商的討價還價能力、購買者的討價還價能力、潛在競爭者進▽入的能力、替代品的替代能力、行業內競爭者的↘競爭能力。

                 時間序列分析法
                    時間序列法是一種定量預測方法,亦稱簡單外〓延方法。在統計學中作為一種常用的預測手段被廣霸王領域泛應用。時間序◥列通常有以下三種方法:
                    1、方法一:把一個時間序列的第一個只有三級仙帝數值變動,分解為幾個組成部分,通常分為:
                    (1)傾向變動,亦稱長期趨勢變動T;
                    (2)循環變動,亦稱古怪金屬和這所謂周期變動C;
                    (3)季節變動,即每年有規則地反復進行變↑動S;
                    (4)不規則∞變動,亦稱十大軍團隨機變動身上紅光閃爍I。
                    最後再把這四個組成部分綜∩合在一起,得出預測結♂果。
                    2、方法二:把預測對象、預測目標♀和對預測的影響因素都看成為具有☆時序的,為時間的函數,而時間序列法就是研究預測對象自身變化過程◆及發展趨勢。
                    3、方法三:根據預測對象與影響因素之間的因果關系及其影響↙程度來推算未來。與目標的相關因素很多,只能選擇那些因果關系較強的為預測影∑響的因素。

                 回歸分析法
                    所謂回歸分析法,是在掌握大量觀察數據的√基礎上,利用數理統計方法建立因變量與自變量㊣ 之間的回歸關系函數表達式(稱回歸方程笑意式)。
                    回ω 歸分析中,當研究隨後哈哈笑道的因果關系只涉及因變量和一個自變量時,叫做一元回歸分析;當研究的因果々關系涉及因變量和兩個或兩個以上自〓變量時,叫做多元回歸分析。此外,回歸分析中,又依據描述自變量與因變身上籠罩起了一陣陣黑色光芒量之間因果關系的函數☉表達式是線性的還是非線性的,分為根本就無法逃掉線性回歸分析和非線性回歸分析。通常線性回歸分神色析法是最基本的分析方法,遇到非線性回消息就真歸問題可以借助數學◥手段※化為線性回歸問題處理。回歸分析法預測是利用回歸分析方法,根據一個或一組自變量的變動情況預測與其有相關關系的某隨機變▓量的未來值。進行回歸分析需要建立描述變量間相卐關關系的回歸方程。根人數太多據自變量的個數,可以是一元》回歸,也可以是多元Ψ 回歸。根據所研究問題的性質,可以是█線性回歸,也可以是非線★性回歸。非線性回歸方程一般可以通過數學方法為線性回歸方程進行處理。

                 因子分醉無情看著臉色激動析法
                    因子分析的基本目的就是用少數幾個因子去描〖述許多指標或因素之間的聯系,即將相關比較密切的幾個變量←歸在同一類中,每一類變量就成為一個因子(之所以稱其為因ζ 子,是因為它是不◣可觀測的,即不是具體的變量),以較少的幾個因子反映原資料』的大部分信息。運用這種研︽究技術,我們可以方便地找出影響消費者○購買、消費以及╳滿意度的主要因素是哪些,以及它們的影響力(權重)運用這地步就可以看出他種研究技術,我們還可以為市場細我沒事分做前期分析。

                 相關分析
                    相關分析(correlation analysis),相關分析是研究現象之間是否存在某種依「存關系,並對具體有依存關系的現象◤探討其相關方向以及相關程度,是研究隨機變量之間的相關關系的一種統計方法。

                 聚類分析
                    聚類分▆析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組▽成的多個類一個小小的分析過程。它是一種重要的人類╲行為。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分禁制類。聚類源於很多領域,包括數學,計算機科學,統計學,生物學和經濟學。在不△同的應用領域,很多聚類技術卐都得到了發展,這些技術方法被用作描述數據,衡◎量不同數據源間的相似性,以及⊙把數據源分類到不同的簇中。
                    從統計學的觀點看,聚類分析是通¤過數據建模簡化數據的一種方法。傳統的統計聚類分析方法@包括系統聚類法、分解法、加入法、動態聚而是為了日後在仙界類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。采用k-均值、k-中心傷點等算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統計分析軟件包中,如SPSS、SAS等。
                    從機器學習的角度講,簇相當於隱藏好吧模式。聚類是搜索簇的無監督學習過程。與分類不⊙同,無監督學習不依賴預先定義的類或≡帶類標記的訓練實例,需要由聚類學習算法自動確定標記,而分類學習的實例或數據對象有類別標記。聚類是觀察式學習,而不是示例式的學習。
                    從實際應用的角度看,聚類分析是數據挖掘的而在土墻之上主要任務之一。而且聚類能夠作為一●個獨立的工具獲得是數據的分布狀況,觀察每一簇數據的特征,集中對特定的聚簇集合作進一步地↓分析。聚類分析還可以作為其他算法(如分類和定性歸納算法)的預處理步驟。