层次分析法数据特征？

一、层次分析法数据特征？

层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。

层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。

层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。

层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。

二、数据分析法定义？

数据分析法是数据是指实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。

定性数据中表现为类别，但不区分顺序的，是定类数据，如性别、品牌等；定性数据中表现为类别，但区分顺序的，是定序数据，如学历、商品的质量等级等。

三、案例分析法与比较分析法？

1.比较分析法，通过指标的对比来反映事物数量上的差异和变化，属于统计分析中最常用的方法。

在实际应用中，读者可能听过纵向对比和横向对比的说法，纵向对比指的是同一事物在时间维度上的对比，这种对比方法主要包含环比（如日活用户数DAU在本月与上月之间的对比）、同比（如销售额在本年度3月份与上一年3月份之间的对比）和定基比（如2～6月份的点击量均与1月份的点击量做对比）。

而横向对比则是不同事物在固定时间上的对比（如不同用户等级在客单价之间的差异；不同品类之间的利润率高低；新用户在不同渠道的支付转化率）。

应用对比分析法，得到的结果可以是相对值（如百分数、倍数、系数等），也可以是相差的绝对数和相关的百分点（一个百分点即指1%），即把对比的指标做减法运算。

所以，通过对比分析法就可以对规模大小、水平高低、速度快慢等做出判断和评价。

2.案例分析法（Case Analysis Method），又称个案研究法，是由哈佛大学于1880年开发完成，后被哈佛商学院用于培养高级经理和管理精英的教育实践，开始时只是作为一种教育技法用于高级经理人及商业政策的相关教育实践中，后来被许多公司借鉴过来成为用于培养公司企业得力员工的一种重要方法。，能明显地增加员工对公司各项业务的了解，培养员工间良好的人际关系，提高员工解决问题的能力，增加公司的凝聚力。

四、物流大数据聚类分析法

物流大数据聚类分析法在供应链管理中的应用

随着互联网技术和信息化水平的不断提升，**物流**行业逐渐迎来了大数据时代。大数据不仅为物流企业提供了更加精准、高效的管理手段，也为物流行业的发展注入了新的活力。其中，**物流大数据**聚类分析法作为一种重要的数据处理技术，在供应链管理中扮演着至关重要的角色。

**物流大数据聚类分析法**是指将海量物流数据按照一定的特征进行分类、分组，以发掘其中的潜在规律和价值。通过聚类分析，可以将具有相似特征的数据聚合在一起，帮助企业快速识别出异常情况、优化物流路径、提升物流效率等。在供应链管理中，物流大数据聚类分析法的应用有着诸多优势和实际意义。

优势一：优化物流网络布局

通过对物流大数据的聚类分析，企业可以清晰地了解到不同地区、不同供应商或不同客户的特点和需求，进而优化物流网络的布局。比如，根据不同地区的货物流动情况和订单量，合理调整仓储点和配送中心的位置，实现货物快速运达，降低物流成本，提升客户满意度。

优势二：精准预测需求

利用物流大数据聚类分析法，企业可以对客户需求进行精准预测。通过对历史订单数据的分析，发现不同类别客户的特征和购买习惯，进而为不同客户提供个性化的物流服务。这有助于企业合理调配资源，提前满足客户需求，提升供应链的灵活性和反应速度。

优势三：降低物流风险

物流行业充满着各种风险，如天气变化、交通拥堵、货物丢失等。通过物流大数据聚类分析法，企业可以对各种风险因素进行分类和分析，制定相应的风险防范策略。在面对突发事件时，能够迅速做出应对，减少损失，保障物流运作的稳定性和安全性。

优势四：提升物流效率

物流效率是衡量物流企业综合实力的重要指标之一。利用物流大数据聚类分析法，企业可以对物流流程进行细致分析，找出存在的瓶颈和问题所在，进而采取相应措施提升物流效率。比如优化货物装载方案、优化配送路线、提升服务质量等，都可以通过数据分析得出科学合理的结论。

结语

物流大数据聚类分析法在供应链管理中的应用，为物流企业带来了诸多优势和机遇。通过对物流大数据进行深入挖掘和分析，企业可以更好地把握市场动态，提升服务水平，提高竞争力。随着技术的不断创新和进步，相信物流大数据聚类分析法将在未来的物流行业中发挥越来越重要的作用。

五、数据分析法怎么用？

以下是数据分析法使用的一般步骤：

1. 收集数据：首先需要确定需要收集哪些数据，并制定合适的收集方法，例如问卷调查、实验、观察等。

2. 整理数据：将收集到的数据进行整理和清洗，去除无用数据和异常值，确保数据的准确性和可靠性。

3. 分析数据：根据研究目的和研究问题，选择合适的分析方法，例如描述性统计、推论统计、因子分析等，对数据进行分析。

4. 解释数据：根据分析结果，对数据进行解释和说明，找出其中的规律和趋势，为后续的决策提供依据。

5. 提出建议：根据解释结果，提出相应的建议和措施，帮助相关人员做出更好的决策。

数据分析法可以应用于多个领域，例如市场调研、企业管理、社会科学研究等，具有广泛的应用价值。

六、数据分析法是什么？

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物

七、swot分析法数据挖掘思路？

先确定变量是什么，有几个，数据参数要多

八、个案分析法与案例分析法区别？

个案分析法又称案例分析法，两者是同一概念，

是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。

案例分析法由哈佛大学于1880年开发完成，后被哈佛商学院用于培养高级经理和管理精英的教育实践，逐渐发展今天的“案例分析法”。

通过使用这种方法对员工进行培训，能明显地增加员工对公司各项业务的了解，培养员工间良好的人际关系，提高员工解决问题的能力，增加公司的凝聚力。是指结合文献资料对单一对象进行分析，得出事物一般性、普遍性的规律的方法。

九、会计分析法与财务分析法？

会计分析法与财务分析法都是企业经济活动分析方法，但又有细微的区别。

第一，会计分析法主要以账簿数据为依据，对会计要素进行分析；

第二，财务分析主要以财务报表数据为依据，对经济活动的全过程、全领域进行分析；

第三，两种分析法都采用标准的方法。比如：因素分析法、对比分析法、综合分析法等。

十、比较分析法与比率分析法的异同？

财务分析中的比较分析法：

(1)横向比较是根据一个公司连续数期的财务报表就其中的同一项目或同 一比率进行数值比较，以判断公司未来经营状况的发展和变化趋 势。这种比较既可以是同一项目绝对数值的比较也可以是增长率 的比较。

(2)纵向比较是指将财务表中各个具体项目数据与一个基本项目数据进行 比较算出百分比并就不同时期或时点的数值进行对比，以判断某 一具体项目与基本项目的关系及某一具体项目在表中的地位以及 这种地位增强或减弱的趋势，这种分析也称共同比较分析。

(3)标准比较是将公司各个会计项目数据与一个设定的标准数据进行比 较，以考察上市公司各项指标是否达到或超过社会平均经营水平 标准。比较的关键是确定反映社会平均经营水平的标准数据，这 一般可通过大量有关的数据统计而得到，其中有些是国际或国内 公认的既定标准。

比率分析法是通过计算各种比率指标来确定财务活动变动程度的方法。具体运用：构成比率：构成比率=某个组成部分数值/总体数值×100%效率比率：效率比率=所得/所费×100%相关比率：相关比率=某一指标/另一相关指标×100%应注意的问题：对比项目的相关性；对比口径的一致性；衡量标准的科学性。企业经营决策者必须对企业经营理财的各个方面，包括运营能力、偿债能力、获利能力及发展能力的全部信息予以详尽地了解和掌握，主要进行各方面综合分析，并关注企业财务风险和经营风险