5种常用的分析方法 5种常用的分析方法及应用

常用安全管理分析方法有哪些？

我能通过处理这个原因来防止再发生吗？

目前系统安全分析法有20余种，其中常用的分析法是：

5种常用的分析方法 5种常用的分析方法及应用

5种常用的分析方法 5种常用的分析方法及应用

（5）树分析（FTA）

（2）初步危险分析（PHA）

（4）要分析（ETA）

分析常用的方法有哪些

实际发生了什么？

1.一般环境分析法。常用的是PEST，p指的是与法律环境，E经济环境，S与文化环境，T技术环境。四个方面来探查，影响组织发展的因素。

（1）安全检查表（safety check list）

3.内外环境综合分析法，具体常用的方法SWOT，组织在分析新外部环境同时，也分析其内部环境，常用的内外部环境综合分析法。

4.针对环境变化的分析法。常用的就是脚本法。情景分析法分为是定量脚本法与定性脚本法。

spss数据分析方法五种是什么？

spss数据分析的五种方法：

1、线性风险准备金制度是指期货交易所从自己收取的会员交易手续费中提取一定比例5，信息熵及互信息的资金，作为确保交易所担保履约的备付金的制度。模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。

2、图表分析。

3、回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。

4、直方图分析。

5、统计分析。

线性模型：点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定，在结果窗口中查看线性模型的具体构建情况。

图表分析：点击菜单栏图形打开旧对话框，选择一种图表类型，选择简单散点图，点击定义，设置XY轴的数据列，点击确定，在输出窗口中查看图表结果。

回归分析：点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定，在输出窗口中查看回归分析的结果。

直方图分析：点击图形，打开旧对话框，点击直方图，选择某一列变量，点击确定，在结果窗口中查看数据的分布趋势。

统计分析：点击分析，打开描述统计，进入描述，选择要分析的数据列，点击确定即可在输出窗口中查看数据的整体情况。

5个为什么分析法

（3）故障类型、影响及致命度分析（FMECA）

所谓5why分析法，又称“5问法”，也就是对一个问题点连续以5个“为什么”来自问，以追究其根本原因。虽为5个为什么，但使用时不限定只做“5次为什么的探讨”，主要是必须找到根本原因为止，有时可能只要3次，有时也许要10次，如古话所言：打破砂锅问到底。5why法的关键所在：鼓励解决问题的人要努力避开主观或自负的设和逻辑陷阱，从结果着手，沿着因果关系链条，顺藤摸瓜，直至找出原有问题的根本原因。

这种方法初是由丰田佐吉提出的；后来，丰田汽车公司在发展完善其制造方法学的过程之中也采用了这一方法。作为丰田生产系统（Toyota Production System）的入门课程的组成部分，这种方法成为其中问题求解培训的一项关键内容。丰田生产系统的设计师大野耐一曾经将五问法描述为“……丰田科学方法的基础……重复五次，问题的本质及其解决办法随即显而易见”。目前，该方法在丰田之外已经得到了广泛采用，并且现在持续改善法（Kaizen）, 精益生产法（lean manufacturing）以及六西格玛法之中也得到了采用。

2实施方法编辑

5WHY从三个层面来实施：

一、为什么会发生？从“制造”的角度。

三、为什么没有从系统上预防？从“体系”或“流程”的角度

每个层面连续5次或N次的询问，得出终结论。只有以上三个层面的问题都探寻出来，才能发现根本问题，并寻求解决。

3经典案例编辑

丰田汽车公司前副社长大野耐一曾举了一个例子来找出停机的真正原因

问题一:为什么机器停了？

一:因为机器超载，保险丝烧断了。

问题二:为什么机器会超载？

二:因为轴承的润滑不足。

问题三:为什么轴承会润滑不足？

三:因为润滑帮浦失灵了。

问题四:为什么润滑帮浦会失灵？

四:因为它的轮轴耗损了.

问题五:为什么润滑帮浦的轮轴会耗损？

五:因为杂质跑到里面去了。

经过连续五次不停地问“为什么”,才找到问题的真正原因和解决的方法，在润滑帮浦上加装滤网。

如果员工没有以这种追根究底的精神来发掘问题，他们很可能只是换根保险丝草草了事，真正的问题还是没有解决。

4基本步骤

部分：把握现状

步骤1: 识别问题

在方法的步中，你开始了解一个可能大、模糊或复杂的问题。你掌握一些信息，但一定没有掌握详细事实。

问：我知道什么?

步骤 2: 澄清问题

方法中接下来的步骤是澄清问题。为得到更清楚的理解，问：

应该发生什么？

步骤 3: 分解问题

在这一步，如果必要，需要向相关人员调查，将问题分解为小的、的元素。

关于这个问题我还知道什么？

还有其他子问题吗？

步骤 4: 查找原因要点 (PoC)

现在，焦点集中在查找问题原因的实际要点上。你需要追溯来了解手的原因要点。问：

我需要去哪里？

我需要看什么？

谁可能掌握有关问题的信息？

步骤 5: 把握问题的倾向

要把握问题的倾向，问：

哪个？

什么时间？

多大量？

在问为什么之前，问这些问题是很重要的。

第二部分谁？: 原因调查

步骤 6: 识别并确认异常现象的直接原因。

这个问题为什么发生？

我能看见问题的直接原因吗？

如果不能，我怀疑什么是潜在原因呢？

我怎么核实可能的潜在原因呢？

我怎么确认直接原因？

步骤 7: 使用“5个为什么”调查方法来建立一个通向根本原因的原因/效果关系链。

问：处理直接原因会防止再发生吗？

如果不能，我能发现下一级原因吗？

如果不能，我怀疑什么是下一级原因呢？

我怎么才能核实和确认下一级有原因呢？

处理这一级原因会防止再发生吗？

如果不能，继续问“为什么”直到找到根本原因。在必须处理以防止再发生的原因处停止，问：

我已经找到问题的根本原因了吗？

这个原因能通过以事实为依据的原因/效果关系链与问题联系起来吗？

如果我再问“为什么”会进入另一个问题吗？

确认你已经使用“5个为什么”调查方法来回答这些问题。

为什么我们有了这个问题？

为什么问题会到达顾客处？

为什么我们的系统允许问题发生？

步骤 8: 采取明确的措施来处理问题

使用临时措施来去处异常现象直到根本原因能够被处理掉。问：

临时措施会遏止问题直到解决措施能被实施吗？

实施纠正措施来处理根本原因以防止再发生。问：

纠正措施会防止问题发生吗？

解决方案有效吗？

我如何确认？

为什么一为什么分析法检查清单

为确认你已经按照问题解决模型作，当你完成问题解决过程时，使用这个检查清单。

目前有哪些较常用的系统安全分析方法

Sx样本标准计算公式：

目前系统安全分析法有20余种，其中常用的分析法是：

（2）初步危险分析（PHA）

（4）要分析（在期货交易中，任何交易者必须按照其所买卖期货合约价值的一定比例(通常为5-10%)缴纳资金，作为其履行期货合约的财力担保，然后才能参与期货合约的买卖，并视价格变动情况确定是否追加资金。ETA）

品检验时，有哪些常用分析方法？

2.成交数量、持仓数量与价格的关系

光谱分析法，紫外分光光度法，重量分析法，酸碱滴定法，沉淀滴定法，氧化还原滴定法，非水滴定法，物仪器分析2.具体环境分析法。迈克尔′波特提出了五种力量模型，即本行业中现有的其他企业，顾客，买卖方，供应方，其他行业潜在进入者，替代产品及其生产组织。法，质谱法，核磁共振波谱法，薄层色谱法，气相色谱法，高效液相色谱法，电泳法和PH值测定法，物理常数测定法

5种相关分析方法

多少频次？

相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。

相关分析的方法很多，初级的方法可以快速发现数据之间的关系，如正相关，负相关或不相关。中级的方法可以对数据间关系的强弱进行度量，如完全相关，不完全相关等。高级的方法可以将数据间的关系转化为模型，并通过模型对未来的业务发展进行预测。下面我们以一组广告的成本数据和曝光量数据对每一种相关分析方法进行介绍。

以下是每日广告曝光量和费用成本的数据，每一行代表一天中的花费和获得的广告曝光数量。凭经验判断，这两组数据间应该存在联系，但仅通过这两组数据我们无法证明这种关系真实存在，也无法对这种关系的强度进行度量。因此我们希望通过相关分析来找出这两组数据之间的关系，并对这种关系进度度量。

1，图表相关分析（折线图及散点图）

种相关分析方法是将数据进行可视化处理，简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系，而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。对于有明显时间维度的数据，我们选择使用折线图。

为了更清晰的对比这两组数据的变化和趋势，我们使用双坐标轴折线图，其中主坐标轴用来绘制广告曝光量数据，次坐标轴用来绘制费用成本的数据。通过折线图可以发现，费用成本和广告曝光量两组数据的变化和趋势大致相同，从整体的大趋势来看，费用成本和广告曝光量两组数据都呈现增长趋势。从规律性来看费用成本和广告曝光量数据每次的点都出现在同一天。从细节来看，两组数据的短期趋势的变化也基本一致。

比折线图更直观的是散点图。散点图去除了时间维度的影响，只关注广告曝光量和费用成本这里两组数据间的关系。在绘制散点图之前，我们将费用成本标识为X，也就是自变量，将广告曝光量标识为y，也就是因变量。下面是一张根据每一天中广告曝光量和费用成本数据绘制的散点图，X轴是自变量费用成本数据，Y轴是因变量广告曝光量数据。从数据点的分布情况可以发现，自变量x和因变量y有着相同的变化趋势，当费用成本的增加后，广告曝光量也随之增加。

2，协方及协方矩阵

第二种相关分析方法是计算协方。协方用来衡量两个变量的总体误，如果两个变量的变化趋势一致，协方就是正值，说明两个变量正相关。如果两个变量的变化趋势相反，协方就是负值，说明两个变量负相关。如果两个变量相互，那么协方就是0，说明两个变量不相关。以下是协方的计算公式：

下面是广告曝光量和费用成本间协方的计算过程和结果，经过计算，我们得到了一个很大的正值，因此可以说明两组数据间是正相关的。广告曝光量随着费用成本的增长而增长。在实际工作中不需要按下面的方法来计算，可以通过Excel中COVAR()函数直接获得两组数据的协方值。

协方只能对两组数据进行相关性分析，当有两组以上数据时就需要使用协方矩阵。下面是三组数据x，y，z，的协方矩阵计算公式。

协方通过数字衡量变量间的相关性，正值表示正相关，负值表示负相关。但无法对相关的密切程度进行度量。当我们面对多个变量时，无法通过协方来说明那两组数据的相关性。要衡量和对比相关性的密切程度，就需要使用下一个方法：相关系数。,

3，相关系数

第三个相关分析方法是相关系数。相关系数(Correlation coefficient)是反应变量之间关系密切程度的统计指标，相关系数的取值区间在1到-1之间。1表示两个变量完全线性相关，-1表示两个变量完全负相关，0表示两个变量不相关。数据越趋近于0表示相关关系越弱。以下是相关系数的计算公式。

其中rxy表示样本相关系数，Sxy表示样本协方，Sx表示X的样本标准，Sy表示y的样本标准。下面分别是Sxy协方和Sx和Sy标准的计算公式。由于是样本协方和样本标准，因此分母使用的是n-1。

Sxy样本协方计算公式：

Sy样本标准计算公式：

下面是计算相关系数的过程，在表中我们分别计算了x，y变量的协方以及各自的标准，并求得相关系数值为0.93。0.93大于0说明两个变量间正相关，同时0.93非常接近于1，说明两个变量间高度相关。

在实际工作中，不需要上面这么复杂的计算过程，在Excel的数据分析模块中选择相关系数功能，设置好x，y变量后可以自动求得相关系数的值。在下面的结果中可以看到，广告曝光量和费用成本的相关系数与我们手动求的结果一致。

相关系数的优点是可以通过数字对变量的关系进行度量，并且带有方向性，1表示正相关，-1表示负相关，可以对变量关系的强弱进行度量，越靠近0相关性越弱。缺点是无法利用这种关系对数据进行预测，简单的说就是没有对变量间的关系进行提炼和固化，形成模型。要利用变量间的关系进行预测，需要使用到下一种相关分析方法，回归分析。,

4，一元回归及多元回归

第四种相关分析方法是回归分析。回归分析（regression ysis)是确定两组或两组以上变量间关系的统计方法。回归分析按照变量的数量分为一元回归和多元回归。两个变量使用一元回归，两个以上变量使用多元回归。进行回归分析之前有两个准备工作，确定变量的数量。第二确定自变量和因变量。我们的数据中只包含广告曝光量和费用成本两个变量，因此使用一元回归。根据经验广告曝光量是随着费用成本的变化而改变的，因此将费用成本设置为自变量x，广告曝光量设置为因变量y。

以下是一元回归方程，其中y表示广告曝光量，x表示费用成本。b0为方程的截距，b1为斜率，同时也表示了两个变量间的关系。我们的目标就是b0和b1的值，知道了这两个值也就知道了变量间的关系。并且可以通过这个关系在已知成本费用的情况下预测广告曝光量。

这是b1的计算公式，我们通过已知的费用成本x和广告曝光量y来计算b1的值。

以下是通过小二乘法计算b1值的具体计算过程和结果，经计算，b1的值为5.84。同时我们也获得了自变量和因变量的均值。通过这三个值可以计算出b0的值。

以下是b0的计算公式，在已知b1和自变量与因变量均值的情况下，b0的值很容易计算。

将自变量和因变量的均值以及斜率b1代入到公式中，求出一元回归方程截距b0的值为374。这里b1我们保留两位小数，取值5.84。

在实际的工作中不需要进行如此繁琐的计算，Excel可以帮我们自动完成并给出结果。在Excel中使用数据分析中的回归功能，输入自变量和因变量的范围后可以自动获得b0（Intercept）的值362.15和b1的值5.84。这里的b0和之前手动计算获得的值有一些异，因为前面用于计算的b1值只保留了两位小数。

这里还要单独说明下R Square的值0.87。这个值叫做判定系数，用来度量回归方程的拟合优度。这个值越大，说明回归方程越有意义，自变量对因变量的解释度越高。

将截距b0和斜率b1代入到一元回归方程中就获得了自变量与因变量的关系。费用成本每增加1元，广告曝光量会增加379.84次。通过这个关系我们可以根据成本预测广告曝光量数据。也可以根据转化所需的广告曝光量来反推投入的费用成本。获得这个方程还有一个更简单的方法，就是在Excel中对自变量和因变量生成散点图，然后选择添加趋势线，在添加趋势线的菜单中选中显示公式和显示R平方值即可。

以上介绍的是两个变量的一元回归方法，如果有两个以上的变量使用如果原因是可见的，验证它。如果原因是不可见的，考虑潜在原因并核实可能的原因。依据事实确认直接原因。问：Excel中的回归分析，选中相应的自变量和因变量范围即可。下面是多元回归方程。

一种相关分析方法是信息熵与互信息。前面我们一直在围绕消费成本和广告曝光量两组数据展开分析。实际工作中影响终效果的因素可能有很多，并且不一定都是数值形式。比如我们站在更高的维度来看之前的数据。广告曝光量只是一个过程指标，终要分析和关注的是用户是否购买的状态。而影响这个结果的因素也不仅仅是消费成本或其他数值化指标。可能是一些特征值。例如用户所在的城市，用户的性别，年龄区间分布，以及是否次到访网站等等。这些都不能通过数字进行度量。

到此为止5种相关分析方法都已介绍完，每种方法各有特点。其中图表方法为直观，相关系数方法可以看到变量间两两的相关性，回归方程可以对相关关系进行提炼，并生成模型用于预测，互信息可以对文本类特征间的相关关系进行度量。

汽车数据流分析方法5种介绍

这个链通过了“因此”检验了吗？

不同形式的汽车数据流有不同的分析方法。常用的数据分析方法包括数值分析、时间分析、因果分析、相关分析和比较分析。●数值分析法：数值分析法是对采集的数据流进行数值变化规律和范围分析，将测量值与正常标准值进行比较，得出被测对象是否正常的数据流分析方法。在汽车电子控制系统工作时，电子(ECU)对传感器的输入信号进行分析处理，并向各执行器发出控制指令，使被控对象工作在设定的目标范围内。闭环控制还通过相关传感器将被控对象的工作状态信息反馈给ECU，ECU根据相应传感器的反馈信号对控制信号进行修正。在这些输入输出信号中，有些信号以数据大小反映了被控对象的工作状况和状态。因此，用诊断仪读取这些信号参数后，需要通过测量的数据流来分析被控对象的状态和系统的工作状况。下面举几个例子来说明数值分析方法。01利用系统的电压值分析故障。正常情况下，发动机未启动时，系统的电压为蓄电池电压。发动机启动后，应该度量这些文本特征值之间相关关系的方法就是互信息。通过这种方法我们可以发现哪一类特征与终的结果关系密切。下面是我们模拟的一些用户特征和数据。在这些数据中我们忽略之前的消费成本和广告曝光量数据，只关注特征与状态的关系。等于汽车充电系统的电压。如果系统电压测量值异常，则说明充电系统有故障。有些汽车的充电系统是由发动机ECU控制的。如果发动机启动后系统电压异常，也可能是发动机控制系统出现故障。02利用发动机转速信号的数值分析，故障起动机的转速正常，但发动机不能起动。通过读取发动机转速信号(正常转速数据为150~300转/分)，如果数据很小或接近于零，说明发动机因为转速信号微弱而无法启动。●时间分析法：时间分析法是通过分析采集的数据流值随时间的变化来得到被测对象是否正常的数据流分析方法。在分析数据流时，有些数据参数不仅要考虑其数值，还要看其工作时限是否超出正常范围。时限是指在一定单位时间内应该发生的次数，或者应该达到的状态。01冷却液温度传感器正常情况下，发动机启动后几分钟，冷却液温度即可达到正常工作温度。如果发动机启动10分钟后，发动机电子检测到的冷却液温度没有达到60℃，ECU将诊断冷却液温度传感器有故障，并存储故障代码。02发动机爆震传感器快速踩下油门踏板。当发动机转速在1500~4500转/分时，发动机的电子至少应接收到两次爆震传感器大于或等于3千赫的信号。如果ECU未能接收到预期信号，它将认为爆震传感器可能有故障，并存储故障代码。●因果分析：因果分析是对相互关联的(因果)数据之间的响应情况和响应速度的分析，从中可以得到被测对象的状态和故障信息。在汽车电子控制系统的控制过程中，许多参数具有因果关系。如果氧混合气过浓或过稀的信号输入到ECU，必然会改变ECU输出的喷油脉冲信号。根据对应于输出的输入，当控制过程异常时，ECU可以通过一起观察这些因果输入和输出参数来分析和判断控制系统的故障发生在哪里。01废气再循环(EGR)控制系统的原因分析对于减少氮氧化物(NOx)排放的废气再循环(EGR)控制系统

基本分析的主要分析方法有哪几种

分析法问题解决方法的基本步骤

成本分析的基本方法有 1.比较法 比较法，又称"指标对比分析法"。就是通过技术经济指标的对比，检查的完成情况，分二、为什么没有发现？从“检验”的角度。析产生异的原因，进而挖掘内部潜力的方法。这种方法，具有通俗易懂、简单易行、便于掌握的特点，因而得到了广泛的应用，但在应用时必须注意各技术经济指标的可比性。 2.因素分析法 因素分析法，又称连锁置换法或连环替代法。这种方法，可用来分析各种因素对成本形成的影响程度。在进行分析时，首先要定众多因素中的一个因素发生了变化，而其他因素则不变，然后逐个替换，并分别比较其计算结果，以确定各个因素的变化对成本的影响程度。 3.额计算法 额计算法是因素分析法的--种简化形式，它利用各个因素的与实际的额来计算其对成本的影响程度。 4.比率法比率法，是指用两个以上的指标的比例进行分析的方法。它的基本特点是：先把对比分析的数值变成相对数，再观察其相互之间的关系。