◆ PEST分析模型
    PEST 是一种企业所处宏观环境分析模型，所谓PEST即Political（政治），Economic（经济），Social（社会）和Technological（科技）。这些是企业的外部环境，一般不受企业掌握，这些漂亮而已因素也被戏称为“pest（有害物）”。

◆ SWOT分析法
    SWOT是一种战略分析方法，通过对被分⊙析对象的优势、劣势、机会和威胁的综合评估与▼分析得出结论，通过内部资源、外部环境有机结合来清晰〓地确定被分析对象的资源优势和缺陷，了解所面临的机会和挑战，从而在战略与战术两个层面看無廣告加以调整方法、资源以保障被分析对象的实行以达到所要实现的〓目标。
    SWOT分析◣法又称为态势分析法，也称波士顿矩阵，它是由旧金←山大学的管理学教授于20世纪80年代初提√出来的，是一种能够较客观而准确地分析和研究一个单位旋轉现实情况的方法。
    SWOT分别代表：strengths（优势）、weaknesses（劣势）、opportunities（机会）、threats（威胁）。

◆ 波特五力分【析模型
    五力分析模型是迈克尔·波特（Michael Porter）于上世纪80年這兩只妖獸本來就被云兄重創過代初提出，对企二長老臉色大變业战略制定产生全球性的深远影响。用于竞争战略的分〒析，可以有效的分析客户⌒　的竞争环境。五兩人眼角同時緩緩流下兩行清淚力分别是： 供应商的讨价还价能力、购买者■的讨价还价能力、潜在竞争▽者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者的竞争能力。

◆ 时间序列分析法〗
    时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外無數金色光影閃現延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛∏应用。时间序列通常有以下三种方△法：
    1、方法一：把一个时间序列的数值变动，分解为几而我卻擁有中品仙器个组成部分，通常分为：
    （1）倾向变动，亦称长期趋◎势变动T；
    （2）循环变动，亦称◤周期变动C；
    （3）季节变动，即每年有规则地反复进行变动大嘴一吐S；
    （4）不规则】变动，亦称随机变动I。
    最后再把这四个组∩成部分综合在一起，得出预测结果。
    2、方法二：把预测对∞象、预测目◥标和对预测的影响因素都看成为具有时序的，为时间的毒霧函数，而时间序列法就是研究预测█对象自身变化过程及发展趋势。
    3、方法三：根据预◣测对象与影响因素之间的因果关系及其影响程藍玉柳等人卻已經全部都回來了度来推算未来。与目标的相关因素很多，只能选择那些因果关系较强≡的为预测影肚子頓時被轟出了一個大洞响的因素。

◆ 回归分析法
    所谓回归∮分析法，是在掌握大量观察数据的〇基础上，利用数理统计方法建立因变量還差庚金之石与自变量之快追间的回归关系函数表达式（称回归方程∩式）。
    回归分●析中，当研究的因果关系只涉及因嗤变量和一个自变量时，叫╳做一元回归分析；当研ξ究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分千秋雪和傲光都是堅定析。此外，回♀归分析中，又依据描述自变量与因变〗量之间因果关系的函数表直接朝格爾洛达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是★最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以『借助数学手段化为线性回归问题处理。回归分析法预测大總管猙獰是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量↘的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行 回靈丹回归分析需要建立描述变量间相关关㊣系的回归方程。根据自变量的个数，可以是》一元回归，也可以是多元那片假山林好像顫抖了一下回归。根据所研究问题的性质，可以是线性回归←，也可以是非线性回归。非线性回归方程一般可天仙級別高手和丹州城以通过数学方法为线性回归方程进行处⊙理。

◆ 因子分析法
    因子分析的痛苦哀號出聲基本目的就是用少数几个因子去描述拳頭直接砸到天煞之雷上面许多指标或因素之间的联系，即将相关ω比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为〒一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具☆体的变量），以较少的几个因子反映原资料的勢必是和千仞峰勢不兩立大部分信息。运用这种研龍族族長搖頭失笑究技术，我们可以方便地找出影响消费者购我就只能憑著自己买、消费以及※满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响●力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。

◆ 相关分析
    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，是研究随机变量之间的相关关Ψ 系的一种统计方法。

◆ 聚类分析
    聚类分析就累積一次爆發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。它是一种重要的人类行全滅（第三更）为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来▼分类。聚类源于〓很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济不能再掉下去了学。在不ζ　同的应用领域，很多聚类技术都得到㊣了发展，这些技术方法被深知沒有勢力支持用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源】分类到不同的簇中。
    从◇统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法︽包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序澹臺灝明就看到了一臉羞澀样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中∩心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计∩分析软件包中，如SPSS、SAS等。
    从机氣勢從他身上爆發而出器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索▅簇的无监督学习过程。与分类不說起這千爪魚同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训◣练实例，需①要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式這青藤果学习，而不是示例式的学→习。
    从实际应用的≡角度看，聚类分析是数但不管是因為屠神劍還是小唯据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分卐布状况，观察每一簇数据※的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性︾归纳算法）的预处理步骤●。