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论文常用数据分析方法有哪些优点与缺点

发布时间:2024-07-06 15:10:18

论文常用数据分析方法有哪些优点与缺点

可以用excel、ppt,当然还有数据可视化平台,目前新型高大上的方式,炫酷的图表让人眼前一亮。我一直用迪赛智慧数,也是用过很多品牌后筛选出来的,现在算得上是铁粉一枚。可视化组件多达130多个,满足不同数据需求,还有3D可视化,炫酷无限。

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。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。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。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。6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)又称“变异数分析”或“F检验”,是RAFisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。想了解更多关于数据分析的信息,推荐到CDA数据认证中心看看,CDA(Certified Data Analyst),即“CDA 数据分析师”,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的专业权威国际资格认证, 旨在提升全民数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。 “CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、 提供决策的新型数据分析人才。

论文常用数据分析方法 论文常用数据分析方法,对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开,如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解,应该看哪些书呢?下面我整理了论文常用数据分析方法,一起了解看看吧! 论文常用数据分析方法1 论文常用数据分析方法分类总结 1、 基本描述统计 频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。 描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。 分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的`数据进行汇总统计。 2、 信度分析 信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。 Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。 折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。 重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。 3、 效度分析 效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示: 论文常用数据分析方法2 4、 差异关系研究 T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。 当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。 如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。 如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。 5、 影响关系研究 相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。 回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。 回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。

论文常用数据分析方法有哪些优点和缺点

常用的一些数据分析方法主要是通过一些数据的排列以及排比总结平均等等,这些导致的

论文常用数据分析方法 论文常用数据分析方法,对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开,如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解,应该看哪些书呢?下面我整理了论文常用数据分析方法,一起了解看看吧! 论文常用数据分析方法1 论文常用数据分析方法分类总结 1、 基本描述统计 频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。 描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。 分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的`数据进行汇总统计。 2、 信度分析 信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。 Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。 折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。 重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。 3、 效度分析 效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示: 论文常用数据分析方法2 4、 差异关系研究 T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。 当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。 如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。 如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。 5、 影响关系研究 相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。 回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。 回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。

回答 第一,对比分析,简单来说就是通过不同数据的标准比对更直观反映数量的变化关系,它属于常见的一种方法,具体可分为横向和纵向两种,前者是固定时间对比数据,如在固定时间内比对不同等级用户的购买商品金额、不同商品的销售业绩、利润率高低等等。后者指的是就同一事物比对时间纬度上的变化,如环保、同比等等,不管是哪种分析方法根本目的就是利用分析得到可视化的、明了结论。第二,分组分析法,指的是根据数据做特征分析,将总的数据分成不同模块,就规模大小、速度、水平等做综合有效判断。举个例子,如人们无法利用后台注册用户的名字、性别、受教育程度做具体的分析,但是这些参数所对应的数据则有分析的基础和可能,分析完就能得到清晰的用户画像。第三,预测分析法,数据分析的本质目的就是结合过去、当下已有的数据做分析,以参数之间的关系更好预估未来的发展可能、可能遇到的麻烦和问题,提前做好预案准备、降低风险出现的概率和可能性。 希望我的回答可以帮到您[比心] 提问 区块链不能解决企业的问题包括以下哪些? 1治理难。2产品服务质量差3卖货难4融资难。 回答 可以滴 可以滴 提问 都可以吗 回答 对的哈 更多6条 

常见的预测方法有单点预测,即确定性预测;区间预测;和概率预测三种方法。单点预测,顾名思义,只能给出一个预测值,不能表达该预测值的可信度;区间预测在单点预测的基础上,给出某次预测值在某一区间上的可信度,即能够给出一个预测范围,以及以多大的可能性落在这个范围;概率预测是咋区间预测的基础上,给出一个概率分布,预测出所有可能出现的结果,以及对应的概率。这种方法比较全面,能够给出全局信息,适于风险相关的分析。目前在气象、地震、水文和农业相关方面用的比较多。

论文常用数据分析方法有哪些优点

除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件,你看看你们公司符合哪个SPSS(StatisticalProduct and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件,是数据定量分析的工具,适用于社会科学(如经济分析,市场调研分析)和自然科学等林林总总的统计分析,国内使用的最多,领域也多。SPSS就如一个傻瓜相机,界面友好,使用简单,但是功能强大,可以编程,能解决绝大部分统计学问题,适合初学者。它有一个可以点击的交互界面,能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言,但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。SPSS致力于简便易行(其口号是“真正统计,确实简单”),并且取得了成功。但是如果你是高级用户,随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手,由于缺少稳健和调查的方法,处理前沿的统计过程是其弱项。SAS是全球最大的软件公司之一,是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎,也正是基于此,它是最难掌握的软件之一,多用于企业工作之中。SAS就如一台单反相机,你需要编写SAS程序来处理数据,进行分析。如果在一个程序中出现一个错误,找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中,SAS有最强大的绘图工具,由SAS/Graph模块提供。然而,SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂,图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的,正所谓“五年入门,十年精通”,最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能,得到高级用户的青睐。R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境,属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具,多用于论文,科研领域。R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法,但是非常难自学,对英语的要求很高。R与SAS的区别在于,R是开放免费的,处理更灵活,同时对编程要求较高。

本科论文常用分析方法有:定量分析与定性分析,定性分析与定量分析是人们认识事物时用到的两种分析方式。1、定量分析法在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,用数学语言进行描述。它是依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型针对数量特征、数量关系与数量变化去分析的一种方法。2、定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。定性就是用文字语言进行相关描述。它是主要凭分析者的直觉、经验,运用主观上的判断来对分析对象的性质、特点、发展变化规律进行分析的一种方法。 扩展资料:定量分析法的具体方法:1、比率分析法。它是财务分析的基本方法,也是定量分析的主要方法。2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比,观察其成长性。通过趋势分析,分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析,考量各分项目在总体项目中的地位。4、数学模型法。在现代管理科学中,数学模型被广泛应用,特别是在经济预测和管理工作中,由于不能进行实验验证,通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。参考资料来源:百度百科-定量分析法

没有数据分析的论文有什么意义,这个没有洗过也不是特别了解要不你问一下写过的人或者晚上去了解一下吧。

缺失值的处理:缺失值是人群研究中不可避免的问题,其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚,因此,详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如,瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略,包括:将二分类结局中的缺失值视为未发生事件;将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补(multiple imputation);为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性,研究还比较了多重填补与完整数据(complete-case)分析的结果。2、数据的预处理:实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理,如:对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布,基于原始数据构建衍生变量,将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据,瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述:确定统计分析使用的变量,并针对每一个变量的分布特征进行描述,是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求,但作者往往套用常用方法,如:连续变量符合正态分布时,采用均数(标准差)描述,否则采用中位数(四分位间距)描述;分类变量采用频数(百分比)描述等。事实上,应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如,CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征,而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析(primary analysis):指针对研究结局的统计分析,是研究论文的核心证据。因此,医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中,应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

论文中的数据分析方法有哪些优点和缺点

没有数据分析的论文有什么意义,这个没有洗过也不是特别了解要不你问一下写过的人或者晚上去了解一下吧。

你好朋友要想评价一篇文章的优缺点,那必须对自己有这一方面的知识才能去评价,如果没有一定的欣赏能力是无法去评价

定性研究与定量研究区别:1、着眼点不同。定性研究着重事物质的方面;定量研究着重事物量的方面。2、在研究中所处的层次不同。定量研究是为了更准确地定性。3、依据不同。定量研究依据的主要是调查得到的现实资料数据,定性研究的依据则是大量历史事实和生活经验材料。4、手段不同。定量研究主要运用经验测量、统计分析和建立模型等方法;定性研究则主要运用逻辑推理、历史比较等方法。5、学科基础不同。定量研究是以概率论、社会统计学等为基础,而定性研究则以逻辑学、历史学为基础。6、结论表述形式不同。定量研究主要以数据、模式、图形等来表达;定性研究结论多以文字描述为主。定性研究是定量研究的基础,是它的指南,但只有同时运用定量研究,才能在精确定量的根据下准确定性。这是二者的辩证关系。定量分析:优点:最大的优势是提供了描述性数据,比如允许我们捕捉用户群体的快照,但这些数据我们很难解释。定量的数据可以帮助你对整体用户行为和使用趋势有所了解缺点:对于定量分析而言,所有搜集来的数据和信息都可以被数字所衡量。定量分析仅仅是告诉了你查询到的数字。数字蕴含背后的意义难以知晓。定性分析:优点:可以为你提供定量研究无法为你提供的人类行为、情感和个性的细节。定性数据包含用户行为、需求、欲望、日常生活及用户案例相关的数据以及其他设计真正适合用户生活的其他重要信息。缺点:不含有数字的分析,很难达到准确以及深度。扩展资料定性分析与定量分析的关系定性分析与定量分析应该是统一的,相互补充的;定性分析是定量分析的基本前提,没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量;定量分析使之定性更加科学、准确,它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。相比而言,前一种方法更加科学,但需要较高深的数学知识,而后一种方法虽然较为粗糙,但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用,更适合于一般的投资者与经济工作者。但是必须指出,两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低,但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上,现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算,而定量分析则必须建立在定性预测基础上,二者相辅相成,定性是定量的依据,定量是定性的具体化,二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。不同的分析方法各有其不同的特点与性能,但是都具有一个共同之处,即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等,才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。参考资料来源:百度百科-定性分析参考资料来源:百度百科-定量分析

区别:1、分析的内容不同定性分析主要采用的是文字语言的方式,对于产品的问题进行相关的描述,而定量分析主要采用的是数学语言,通过一系列的数据来对产品问题进行描述。2、采取的具体方法不同:定量研究一般采用演绎的方法来推理:假设是基于理论发展的,然后收集数据来检验假设。所以它从理论转向数据。定性研究通常采用一种归纳的方法来进行推理:观察(收集数据),它的方法通常是具体的:关注点是个性和独特性。联系:定性分析和定量分析两者既对立又统一,相互补充。任何一项定量分析,都必须以定性分析作为基础和前提,只有这样才能够明确分析的方向,不至于出现方向性的错误。没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量,定量分析使得定性分析更加科学、准确,它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。定性分析的优势:人类是真正的智慧,人类大脑拥有消化和合成多样化信息的能力(例如:投资者可以综合工业、经济、政治环境到公司产品、股份需求等的方方面面),这样的能力连最先进的计算机都难以匹敌。计算机依赖从外部输入指令,只是一个加法器。定量分析的优势:可以快速处理大量的数据;计算机没有情感。定性(基本面)分析、定量分析和技术面分析的关系:基本面分析提供了有关经济、行业和特定公司的发展趋势的重要假设,这些是良好的投资决策的基础。定量分析能够让投资者对各种基本面的趋势进行全面的分析,而其他方法则很难如此兼顾。技术分析提供了对各种投资品种的投资预期的汇总分析,并提供了关于投资时机的线索。定性分析与定量分析应该是统一的,相互补充的;定性分析是定量分析的基本前提,没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量;定量分析使定性分析更加科学、准确,它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。定量分析是依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。扩展资料:定性分析必须通过一系列的试验去完成,如果试验结果与预期相符,称为得到一个“正试验”,或称试验阳性,也就是说某组分在试样中是存在的;反之,得到一个“负试验”或试验阴性表示某组分不存在。组分存在与否的根据是:①物质的物理特性,如颜色、臭味、比重、硬度、焰色、熔点、沸点、溶解度、光谱、折射率、旋光性、磁性、导电性能、放射性、晶形等,有时可利用放大镜或显微镜获得物质组分的重要线索(见化学显微术);②物质在起化学反应时,特征颜色、荧光、磷光的出现或消失,沉淀的生成或溶解,特征气体和特征臭味的出现,光和热的产生等;③生物学现象,例如只要存在痕量的某些重金属元素,就能促进或抑止某些微生物的生长;也可以利用酶的特殊选择性去检出物质,如尿素酶能使尿素分解为二氧化碳和氨,但不与硫脲、胍、甲基脲作用。定量分析的理论基石是实证主义。从研究的逻辑过程看,定量分析比较接近于假说-演绎方法的研究,既保留重视观察实验、收集经验资料的特点,又保留重视逻辑思维演绎推理的特点,应用假说使得观察实验方法和数学演绎形式结合起来。正因为这样,定量分析往往比较强调实物的客观性及可观察性,强调现象之间与各变量之间的相互关系和因果联系,同时要求研究者在研究中努力做到客观性和伦理中立。参考资料:百度百科---定性分析参考资料:百度百科---定量分析

论文数据收集和分析方法有哪些优点和缺点

文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献,并通过对文献的研究,形成对事实科学认识的方法。内容分析法通过对文献的定量分析,统计描述来实现对事实的科学认识。这两种方法有共同的对象,都不与文献中记载的人与事直接接触,因此,又称为非接触性研究方法。二者的区别是在分析的重点与分析的手段上有不同。1.文献研究的优点(1)无反应性。文献研究不会打扰研究对象,也不会对这些研究对象发生影响。(2)费用低,省钱省时。尽管进行一项文献分析,的费用会依所分析的文献的类型、文献散布的广度、获取文献方式的难易程度等方面的差别而有所不同,但是,一般来说,它比进行一项大规模调查、一项严格的实验、或一项深入的实地研究所需要的费用要少得多。(3)可以研究那些无法接触的研究对象。(4)适于作纵贯分析。由于调查、实验、观察等方法所研究的都是现时的情景,因而往往难于用来进行纵贯研究或趋势研究。文献研究在这方面则有着它特别的优势。随着时间的流逝,各个不同历史时期的社会现象和社会生活,或多或少总会以各种不同的文献形式记录和描述下来。(5)保险系数相对比较大。在内容分析中,弥补过失比起其他研究来就容易得多。你只需要对你所用的资料重新进行编码或进行统计处理,而不用一切都从头开始。2.文献研究的缺点(1)许多文献的质量往往难以保证。无论是个人的日记、信件,还是报纸上的各种报道文章直至官方的统计资料,都常常隐含着由个人的偏见、作者的主观意图以及形成文献过程中的客观限制所形成的各种偏误,从而影响到文献资料的准确性、全面性和客观性,影响到文献资料的质量。(2)有的资料是不易获得的。由于许多文献都不是公开的和可以随意获得的,因此对于某些特定的社会研究来说,往往很难得到足够的文献资料。(3)许多文献资料由于缺乏标准化的形式,因而难于编码和分析。(4)效度和信度存在一定的问题。

收集数据的方式有很多,常见的如问卷调查、查阅资料、实地考查、试验.主要考查你对 全面调查和抽样调查 等考点的理解。

在进行工作分析时,收集工作分析信息的方法很多,每种方法都有自己的优缺点。任何一种方法都不能提供所需要的足够完整的信息,因此必须交错使用这些方法。1) 工作实践法是指工作人员亲自从事所需要研究的工作,由此掌握工作要求的第一手材料。优点:可以准确了解工作的实际任务和对体力、环境、社会方面的要求,适合那些短期内可以掌握的工作。缺点:不适用于需要进行大量训练和危险的工作。2) 观察法是指有关人员直接到现场,亲自对一个或多个工作人员的操作进行观察、收集,并一文字或图表记录有关工作的内容、任务,工作关系,人与工作的作用,工作环境、条件的信息。优点:对工作内容主要是由身体活动来完成的工作比较合适缺点:对以脑力劳动为主的工作和处理紧急情况的间歇性工作不太合适步骤:初步了解工作信息 进行面谈 合并工作信息 核实工作描述3) 访谈法通过个别谈话或小组访谈形式,获取工作信息。访谈法的典型问题举例:你做哪些工作?主要职责是什么?怎样完成?工作地点在哪里?工作所需的教育背景、经验、能力或职业资格是什么?绩效标准如何?工作环境和条件如何?优点:比较适合于工作复杂、无法直接观察和亲身实践的工作。能够直接迅速地收集大量工作分析资料。缺点:员工容易夸大承担的责任和工作难度,导致工作分析资料不能反映真实情况。4) 问卷调查法问卷调查法的效果取决于问卷的结构化程度。最好是既有结构化问题,也有开放式问题。优点:快速得到所需资料,节省时间和费用,抽样样本量可以比较大,资料可以数量化,通过计算机处理数据。缺点:设计调查表花费时间、人力和物力,成本高,被调查者可能不认真反映真实情况,影响资料的质量5) 关键事件技术是指在劳动过程中,对岗位工作造成较大影响(如任务完成与否、产量增加或减少等)的事件。通过对本岗位或与本岗位有关的员工的劳动过程中的各类行为充分记录,获取足够信息以后,归纳岗位的特征以及对员工的要求。内容:包括背景、原因;员工行为;后果;员工的控制能力优点:比较清楚地揭示工作的动态性质缺点:调查费时、过程长、只有关键事件达到一定数量才能满足需要。6) 工作日志法指由工作者在一段时间内连续地每天记下工作的细节,包括时间、方法、工作内容、工作程序等,以此了解工作的性质。此法与访谈法结合使用效果教好。优点:直接得到第一手资料。在进行工作分析时,收集工作分析信息的方法很多,每种方法都有自己的优缺点。任何一种方法都不能提供所需要的足够完整的信息,因此必须交错使用这些方法。 1) 工作实践法是指工作人员亲自从事所需要研究的工作,由此掌握工作要求的第一手材料。优点:可以准确了解工作的实际任务和对体力、环境、社会方面的要求,适合那些短期内可以掌握的工作。缺点:不适用于需要进行大量训练和危险的工作。 2) 观察法是指有关人员直接到现场,亲自对一个或多个工作人员的操作进行观察、收集,并一文字或图表记录有关工作的内容、任务,工作关系,人与工作的作用,工作环境、条件的信息。优点:对工作内容主要是由身体活动来完成的工作比较合适缺点:对以脑力劳动为主的工作和处理紧急情况的间歇性工作不太合适步骤:初步了解工作信息 进行面谈 合并工作信息 核实工作描述 3) 访谈法通过个别谈话或小组访谈形式,获取工作信息。访谈法的典型问题举例:你做哪些工作?主要职责是什么?怎样完成?工作地点在哪里?工作所需的教育背景、经验、能力或职业资格是什么?绩效标准如何?工作环境和条件如何?优点:比较适合于工作复杂、无法直接观察和亲身实践的工作。能够直接迅速地收集大量工作分析资料。缺点:员工容易夸大承担的责任和工作难度,导致工作分析资料不能反映真实情况。 4) 问卷调查法问卷调查法的效果取决于问卷的结构化程度。最好是既有结构化问题,也有开放式问题。优点:快速得到所需资料,节省时间和费用,抽样样本量可以比较大,资料可以数量化,通过计算机处理数据。缺点:设计调查表花费时间、人力和物力,成本高,被调查者可能不认真反映真实情况,影响资料的质量 5) 关键事件技术是指在劳动过程中,对岗位工作造成较大影响(如任务完成与否、产量增加或减少等)的事件。通过对本岗位或与本岗位有关的员工的劳动过程中的各类行为充分记录,获取足够信息以后,归纳岗位的特征以及对员工的要求。内容:包括背景、原因;员工行为;后果;员工的控制能力优点:比较清楚地揭示工作的动态性质缺点:调查费时、过程长、只有关键事件达到一定数量才能满足需要。 6) 工作日志法指由工作者在一段时间内连续地每天记下工作的细节,包括时间、方法、工作内容、工作程序等,以此了解工作的性质。此法与访谈法结合使用效果教好。优点:直接得到第一手资料。

可以用excel、ppt,当然还有数据可视化平台,目前新型高大上的方式,炫酷的图表让人眼前一亮。我一直用迪赛智慧数,也是用过很多品牌后筛选出来的,现在算得上是铁粉一枚。可视化组件多达130多个,满足不同数据需求,还有3D可视化,炫酷无限。

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