精神分析方法论基础

精神分析方法论基础

精神分析观点所依赖可靠的观察资料，是大多数实验心理学弃而不闻的临床治疗。治疗不仅是观察的过程，而且是解释病症的过程。弗洛伊德关心病人的动机，解释症候的意义，使用了释义学的方法。

从意义的解释出发，精神分析趋近于现象学。现象学重视人的意向和观察对象的意义，主张排除意识的偏见，诉诸于经验直观。但现象学本质上不同于精神分析。首先精神分析有一套分析动机、潜意识的技术，即治疗和解释的技术；现象学没有与之对应的东西,现象学对意识的审察是凭借直观进行的。其次,精神分析的意识和潜意识之间有一道动力障碍—压抑，意识，前意识和潜意识是一拓朴模式；现象学的无意识只相当于弗洛伊德的前意识，只具有描述的性质和认识功能。最后，现象学反对还原论，反对用不可直观的低级东西解释已知现象,所以,现象学没有经济的能量概念。

元心理学：弗洛伊德是通过两条释义学的途径走向心理学的，一为梦的解析，一为对神经病症状的解析。弗洛伊德的潜意识概念不是凭空产生的，就是在释梦和治疗神经病过程中发现的。潜意识到意义象征到释义最终为意识所了解，可见，释义是关键的环节。

在指出了症状的潜意识意义后，弗洛伊德从描述的潜意识转向动力学的潜意识，以论压抑为标志，经过对儿童性欲的推论，在心理能量的经济观念中达到释义的顶点，也即进入玄学心理学最思辨的阶段。在弗洛伊德看来，科学的最重要功能是用不能直接观察的现象后面的本质解释现象，为了自圆其说，可以假设和推测超验的心灵活动。

精神分析研究神经病患者的心理结构和潜意识的动力结构，这种深层心理结构相对于表层结构来说的确是一个以符号(症状、梦等)展示自己意义的过程，经验观察无能为力，必须运用解释的方法。这一解释方法为研究深层心理结构提供了一个新的尝试。弗洛伊德承认解释是一个分析者反映患者心理结构的过程。通过谈话、自由联想、释梦，患昔把心理生活披露给精神分析者，精神分析者尽力体验患者的心理状态。

释义学的三种模式：

1.保守派模式

保守派模式的代表人物是克莱因，在这个模式中，精神分析寻找意义，而不是原因，也就是说，它寻找意识的和潜意识的目的愿望和目标，而不是行为的神经生理学背景。关于精神分析的解释是否真实的问题，这个模式持有的是真相符合理论，即: 在真相的符合理论条件下，精神分析解释无疑是真实的。认为应该抛弃弗洛伊德的元心理学，但他们又都支持弗洛伊德的临床理论，因为它更接近人文学科而不是自然科学。克莱因指出，要表明行为具有某种意义，是要谈论意义得以表达的心理功能。而且，通过修正旧的和新的不充分的和被歪曲的意义与联系，以及丰富正确的意义与联系。

2.激进派模式

大部分精神分析学家都是这个学派。他们认为，精神分析所寻求的意义，不是保守派模式所关注的构成行为基础的实际的意识和潜意识的心理状态，而是人们行为的意义，而且这个意义是可以被赋予的。也就是说，解释所给予的不是行为的潜在原因，而是一个使行为变得可理解的故事或者隐喻。因而，这个模式中的精神分析解释并不意味着是真实的，精神分析师只是讲述那些赋予患者生活以意义的故事或隐喻，也就是说，在他们看来，真相并不重要，真相是建构的。

3.折中派模式

这一模式的代表人物主要是后期的谢弗和芬格莱特谢弗。这一模式的观点基本介于保守派与激进派之间，他们在行为的心理背景方面寻找意义，意义不仅仅是言语表达的结构，而且还构成体验，这些体验结合心理背景进行意义重组，通过连贯而有说服力的解释促进个人成长。在解释的真实问题上持有真相一致论，分析中所提供的对患者有关事件的新描述和新

意义与患者的过往一致起来，促成患者的理解。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

简单实用的电商数据分析方法论

简单实用的电商数据分析方法论 导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是： 对比 细分 转化 分类 只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。 一、对比思想 数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。 以店铺的成交额分析为例： 纵向对比 我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。 所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑： 最近10周的周六成交额趋势 如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限） 横向对比 例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？ 当然应该高兴，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。 也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。 再举一个更常见的例子： 假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？

中介效应和调节效应分析方法论文献解读

中介效应和调节效应分析方法论文献 1. 温忠麟，张雷，侯杰泰，刘红云.(2004.中介效应检验程序及其应用. 心理学报，36(5，614-620. 2. 温忠麟，侯杰泰，张雷.(2005.调节效应与中介效应的比较和应用. 心理学报，37(2，268-274. 3. 温忠麟，张雷，侯杰泰.(2006.有中介的调节变量和有调节的中介变量. 心理学报，38(3，448-452. 4. 卢谢峰，韩立敏.(2007.中介变量、调节变量与协变量——概念、统计检验及其比较. 心理科学，30(4，934-936. 5. 柳士顺，凌文辁.(2009.多重中介模型及其应用. 心理科学，32(2，433-435. 6. 方杰，张敏强，邱皓政.(2010.基于阶层线性理论的多层级中介效应. 心理科学进展，18(8，1329-1338. 7. 刘红云，张月，骆方，李美娟，李小山.(2011.多水平随机中介效应估计及其比较. 心理学报，43(6，696-709. 8. 方杰，张敏强，李晓鹏.(2011.中介效应的三类区间估计方法. 心理科学进展，19(5，765-774. 9. 方杰，张敏强.(2012.中介效应的点估计和区间估计：乘积分布法、非参数 B ootstrap 和MCMC 法. 心理学报，44(10，1408-1420. 10. 方杰，张敏强.(2013.参数和非参数Bootstrap 方法的简单中介效应分析比较. 心理科学，36(3，722-727. 11. 叶宝娟，温忠麟.(2013.有中介的调节模型检验方法：甄别和整合. 心理学报，45(9，1050-1060.

12. 刘红云，骆方，张玉，张丹慧.(2013.因变量为等级变量的中介效应分析. 心理学报，45(12，1431-1442. 13. 方杰，温忠麟，张敏强，任皓.(2014.基于结构方程模型的多层中介效应分析. 心理科学进展，22(3，530-539. 14. 方杰，温忠麟，张敏强，孙配贞.(2014.基本结构方程模型的多重中介效应分析. 心理科学，37(3，735-741.

数据挖掘方法论(SEMMA).

SAS数据挖掘方法论─ SEMMA (2009-07-20 21:15:48 Sample ─数据取样 Explore ─数据特征探索、分析和予处理 Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择 Model ─模型的研发、知识的发现 Assess ─模型和知识的综合解释和评价 Sample──数据取样 当进行数据挖掘时,首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集,而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,而且能通过数据的筛选,使你想要它反映的规律性更加凸现出来。 通过数据取样,要把好数据的质量关。在任何时候都不要忽视数据的质量,即使你是从一个数据仓库中进行数据取样,也不要忘记检查其质量如何。因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的,原始数据有误,还谈什么从中探索规律性。若你真的从中还探索出来了什么“规律性”,再依此去指导工作,则很可能是在进行误导。若你是从正在运行着的系统中进行数据取样,则更要注意数据的完整性和有效性。再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量,慎之又慎! 从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢?这要依你所要达到的目标来区分采用不同的办法:如果你是要进行过程的观察、控制,这时你可进行随机取样,然后根据样本数据对企业或其中某个过程的状况作出估计。SAS不仅支持这一取样过程,而且可对所取出的样本数据进行各种例行的检验。若你想通过数据挖掘得出企业或其某个过程的全面规律性时,必须获得在足够广泛范围变化的数据,以

使其有代表性。你还应当从实验设计的要求来考察所取样数据的代表性。唯此,才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。利用它支持你进行决策才是真正有效的,并能使企业进一步获得技术、经济效益。 Explore──数据特征探索、分析和予处理 前面所叙述的数据取样,多少是带着人们对如何达到数据挖掘目的的先验的认识进行操作的。当我们拿到了一个样本数据集后,它是否达到我们原来设想的要求;其中有没有什么明显的规律和趋势;有没有出现你所从未设想过的数据状态;因素之间有什么相关性;它们可区分成怎样一些类别……这都是要首先探索的内容。 进行数据特征的探索、分析,最好是能进行可视化的操作。SAS 有:SAS/INSIGHT和SAS/SPECTRA VIEW两个产品给你提供了可视化数据操作的最强有力的工具、方法和图形。它们不仅能做各种不同类型统计分析显示,而且可做多维、动态、甚至旋转的显示。 这里的数据探索,就是我们通常所进行的深入调查的过程。你最终要达到的目的可能是要搞清多因素相互影响的,十分复杂的关系。但是,这种复杂的关系不可能一下子建立起来。一开始,可以先观察众多因素之间的相关性;再按其相关的程度,以了解它们之间相互作用的情况。这些探索、分析,并没有一成不变操作规律性;相反,是要有耐心的反复的试探,仔细的观察。在此过程中,你原来的专业技术知识是非常有用的,它会帮助你进行有效的观察。但是,你也要注意,不要让你的专业知识束缚了你对数据特征观察的敏锐性。可能实际存在着你的先验知识认为不存在的关系。假如你的数据是真实可靠的话,那末你绝对不要轻易地否定数据呈现给你的新关系。很可能这里就是发现的新知识!有了它,也许会导引你在此后的分析中,得出比你原有的认识更加符合实际的规律性知识。假如在你的操作中出现了这种情况,应当说,你的数据挖掘已挖到了有效的矿脉。 在这里要提醒你的是要有耐心,做几种分析,就发现重大成果是不大可能的。所幸的是SAS 向你提供了强有力的工具,它可跟随你的思维,可视化、快速的作出反应。免除了数学的复杂运算过程和编制结果展现程序的烦恼和对你思维的干扰。这

-需求分析方法论

需求分析方法论 原则上，需求分析阶段IT中心应尊重需求方的项目管理和项目分析能力；在具体的任务开展上，以不干扰需求方的自主权为主，除非在项目过程中发现需求方的项目管理以及项目分析能力存在很大的差距和不足。 为了保证项目的成功，IT中心必须加强项目管理和项目分析工作，在具体的操作上可以坚持吸收、同化、贯彻的方法和手段。 其中，需求分析是一个项目的开端，也是项目建设的基石。在以往的信息化建设失败的案例中，80％是由于需求分析的不明确而造成的。因此一个项目成功的关键因素之一，就是对需求分析的把握程度。而项目的整体风险往往表现在需求分析不明确、业务流程不合理，用户不习惯或不愿意去用应用管理软件。作为IT中心，必须提醒需求方重视需求分析的重要性，采用必要的手段和方法来进行需求调研，同时IT 中心也应深入具体的需求调研中去。只有这样才能切切实实地把握用户的需求和方向，才能在将来的功能界定、实施上有发言权。 一、如何进行需求分析 需求分析不象侦探推理那样需从蛛丝马迹着手，而是应该先了解宏观的问题，再了解细节的问题。 一个应用软件系统（记为S）的涉及面可能很广，可以按不同的问题域（记为D）分类，每个问题域对应于一个软件子系统。 S={D1，D2，D3，…Dn} 问题域Di由若干个问题（记为P）组成，每个问题对应于子系统中的一个软构件。 Di={P1，P2，P3，…Pm} 问题Pj有若干个行为（或功能，记为F），每个行为对应于软构件中的实现接口。 Pj={F1，F2，F3，…Fk} 需求说明书应该对于那些只想了解宏观需求的领导，和需要了解细节的技术人员都合适。在写需求说明书时应该注意两个问题： 1、最好为每个需求注释“为什么”，这样可让双方（IT中心、需求方）了解需求的本质，以便选用最合适的技术来实现此需求。 2、需求说明不可有二义性，更不能前后相矛盾。如果有二义性或前后相矛盾，则要重新分析此需求。 二、重点监控需求分析 由于项目的特殊性和行业覆盖的广阔性，以及需求分析的高风险性，软件需求分析的重要性是不言而喻的，同时需求分析又的的确确难做。其原因基本是由于以下情况造成的。 1、用户说不清楚需求 有些用户对需求只有朦胧的感觉，当然说不清楚具体的需求。例如总部各部门及各地的很多店铺在进行应用系统以及网络建设时，需求方的办公人员大多缺乏IT系统建设方面的专家和知识。此时，用户就会要求IT中心系统分析人员替他们设想需求。项目的需求存在一定的主观性，为项目未来建设埋下了潜在的风险。 2、需求自身经常变动 根据以往的历史经验，随着用户对信息化建设的认识和自己业务水平的提高，他们会在不同的阶段和时期对项目的需求提出新的要求和需求变更。事实上，历史上没有一个软件的需求改动少于三次的！所以必须接受“需求会变动”这个事实，在进行需求分析时要懂得防患于未然，尽可能地分析清楚哪些是稳定的需求，哪些是易变的需求，以便在系统选型及实施时，将软件的核心建筑在稳定的需求上，同时留出变更空间。IT中心在需求分析的功能界定上担任一个中间、公平、公正的角色，所以也必须积极参与到需求分析的准备中来，以便协助需求方来界定“做什么”、“不做什么”的系统功能界限。 3、IT中心分析人员或用户理解有误 系统分析人员不可能都是全才，更不可能是行业方面的专家。用户表达的需求，不同的分析人员可能

数据运营的6个步骤,从方法论到案例带你入门

数据运营的6个步骤，从方法论到案例带你入门 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。一、数据运营 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。 分析问题包含哪些方面，在占比高并且自己可以发力的点上去优化。 二、数据分析流程

运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。 那么怎么拆分工作项呢？可以按照面对的用户群体分解，通常与用户分级联系在一起，将工作拆分成面向所有普通用户、面向活跃用户、面向付费用户等等。也可以按照项目将自己的工作进行拆分。还可以按照时间顺序确定不同阶段的目标，根据自己的目标来拆分工作项。

拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。 拆分的维度可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。 以用户运营为例，用户运营包含了用户的拉新、促活、留存、付费转化等方面。而就拉新来说，关键的指标有注册用户的规模、增长速度；渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何；注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计；注册用户行为追踪——完成注册后用户的行为统计。 细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。这一步是为接下来的数据提取处理分析奠基的。 举个简单的例子，假如现在做完一场活动，想知道下一次举办相同或相似活动时有哪些地方可以优化，需要关心的点除了最终参与效果还有：活动推广的渠道有哪些，每一个渠道的参与路径是怎样的，路径中的每一步参与人数有多少，转化率达到多少，等等。明确了分析目标后，就可以确定要提取的数据点有哪些。

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

大数据分析方法论介绍

大数据分析方法论介绍

一. WHY：为什么要做数据分析 在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。以终为始，才能保证不会跑偏。个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。 首先讲下量化。量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。同样是转化率优化，用A 方案和B 方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。 要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。

1.1 建立量化体系 建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。这种工作一般是由数据分析师或数据PM 来担任完成。通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。 1.1.1 指标设计方法 讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。 具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统 方案

目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

业务分析方法论整理

业务分析要点： 一、搜集资料 业务分析的突出特点就是用数据说话，摆情况要有数字根据，要用数据作定量分析，提建议措施最好要有数据佐证。有无丰富而准确的资料作基础，这是撰写业务分析的关键。 二、了解需求 要清楚材料报告的对象的需求和重点关注的内容，了解读者对信息的需求，充分领会领导所需要的信息是什么。记得有一次与业务部门领导沟通，他深有感触地谈到：你们给的业务分析，内容很多，应该说是花了不少心思的。遗憾的是不需要的信息太多，而想真正获得的信息却太少。每月辛辛苦苦做出来的业务分析原本是要为业务服务的，可事实上呢？问题出在哪？做好业务分析的前提是分析人员要尽可能地多与领导沟通，捕获他们“真正想要了解的信息”。 三、确立观点 对收集的大量资料，经过分析研究，再通过判断推理，提炼当期业务经营变化的特点，并对观点和材料进行反复的思考。 四、确定分析框架和思路 做业务分析之前一定要有一个清晰的分析框架和分析思路。业务分析的框架具体如下：报告目录—重要提示—报告摘要—具体分析—存在问题—工作建议。 “报告目录”告诉阅读者本报告所分析的内容及所在页码； “重要提示”主要是针对本期报告新增的内容或须加以重大关注的问题事先做出说明，旨在引起领导高度重视； “报告摘要”是对本期报告内容的高度浓缩，一定要言简意赅，点到为止。 无论是“重要提示”，还是“报告摘要”，都应在其后标明具体分析所在页码，以便领导及时查阅相应分析内容。以上三部分非常必要，其目的是，让领导们在最短的时间内获得对报告的整体性认识以及本期报告中将告知的重大事项。 “具体分析”部分，是报告分析的核心内容。“具体分析”部分的写作如何，关键性地决定了本报告的分析质量和档次。要想使这一部分写得很精彩，首要的是要有一个好的分析思路。例如：某集团公司下设四个二级公司，且都为制造公司。报告的分析思路是：总体指标分析—集团总部情况分析—各二级公司情况分析；在每一部分里，按本月分析—本年累计分析展开；再往下按盈利能力分析—销售情况分析—成本控制情况分析展开。如此层层分解，环环相扣，各部分间及每部分内部都存在着紧密的勾稽关系。 “存在问题“一方面是对上期报告中问题执行情况的跟踪汇报，同时对本期报告“具体分析”部分中揭示出的重点问题进行集中阐述，旨在将零散的分析集中化，再一次给领导留下深刻印象。 “工作建议”部分，是针对问题综述中反映的问题，提出应对办法和解决对策。

基于切克兰德方法论的高校图书馆占座问题研究

基于切克兰德方法论的高校图书馆占座问 题研究 孙志宇，张乐 （1.西安邮电大学经管院，陕西省西安市，710000；2. 西安邮电大学经管院，陕西省西安市，710000）摘要：如今的高校中，学生在教室、图书馆和自习室占座已经成为了一个普遍存在的现象。在这些场所往往会出现“一人多座”“人未在，书以到”的情况，让其他来上自习的人“望座兴叹”。占座问题虽小，但是对学生的学习生活影响很大，它背后也反映出了学校对教室安排和监管制度的不完善，更是当代大学生素质的一种体现。对于占座问题，每个人的态度也都不同，为此我们使用切克兰德方法论对这一普遍现象做调查，究其“占座”现象产生的原因，提出解决大学生占座问题的相关措施，希望可以尽量减少这种情况的发生。 关键词：切克兰德方法论；大学生；占座问题；管理制度 Cheklandmethod of students’occupation in the University Library reading decreased research question Applications SunZhiyuZhangLe (1.Xi`an University of Posts & Telecommunications,Shanxi,Xian,710000 2.Xi`an University of Posts & Telecommunications,Shanxi,Xian,710000) Abstract:Innowdayuniversitys,it’s become a general phenomenon that students’occupation in classroom、library and study hall.In these places,the situation of “one has more than one site”and“just the book on the desk without nobody”occurredfre quently,which affect others who want study.Although the occupation phenomenon sounds not be so graveness,it has seriously effect to the active of study,inflecting the problem of school’s classroom arrangement and regulator,furthermore,it represents student s’qualities.Everyone have different attitudes for this phenomenon,we investigate this common phenomenon by using The Chekland Method to explore itscausation,put forward some relevant steps to solve the problem,hoping to reduce it at utmost. Keyword:Chekland method、university student、occupation phenomenon、regulator 1.问题现状说明 大学生自学时间逐渐增多, 考研和对其他课程的研究导致大学生大多课余时间均以图书馆自习室学习为主。部分学生在自习室用书包、小垫占座, 便于自己学习, 有的一人拿几个垫, 为同学占座, 他们互相帮助, 结成同盟, 一人占座,以便后来的人也有座位。占座后因同学没来, 而使座位白白空着, 却不让别人坐。为此, 学生之间因占座时常发生口角和矛盾，甚至导致一些严重后果。一些没有座位的读者对管理人员抱怨, 认为图书馆工作人员管理不力。使图书馆的服务工作处于相当困难的境地。特别是学生占座问题尤为突出, 是困扰图书馆多年的老大难问题。

切克兰德方法论案例分析

切克兰德方法论案例分析 2. 1 案例情景 张工升任A 公司行政部门的一把手，这一部门是一个众所周知的老大难部门。张工事先也知道当该单位的领导不容易，但还是接受了挑战。上任一个月内，张工勤于调查，了解情况，几乎与所有的人员及有关上级做了交流，收集到了很多情况。通过对了解到的情况进行消化、分析，张工形成了自己的看法。张工的主要观点是“所属的几个处业务性强，而各处的配合又很重要”、“似乎是一帮专家之间的协调和交流的困难”。张工一度有一种强烈的感觉，这一切似乎是某一处长的责任。这个有靠山的处长在与人沟通方面的确有问题。本想第一把火烧在这一处长身上，后觉得应该通盘考虑以后再做决定。这样，张工着手思考改革这个部门的方案设计。 半个月后，张工拿出了改革方案，并把这一方案交给一个小组进行评价与讨论。讨论的内容有：①方案设计的科学性；②方案的可操作性。虽然一位长期在该部门的副主任对方案及整个设计的出发点表达了看法，但最终认为改革方案是可行的，并提出了几处小的修改建议。该方案在部门中推行，半年后几乎是毫无进展。当初对参加评价的同志觉得：“当时对实际困难考虑不够”，尽管原方案没能成功实施，张工却进一步认识到了当初考虑改革方案时的想法太天真了。 2 . 2 软系统方法分析 通过利用软系统方法对张工工作的全过程进行分析，总结出没有运用该方法时的初步的流程图如图2 。 2.3 具体分析要点 2.3.1 上任一个月内的工作是必要的，较全面地了解了各层次的情况，从了解到的情况看，他无疑是一个无结构问题。了解情况是切克兰德思想的第一步，现在看来这部分资料还是可以进一步加以利用的。 2.3.2 对了解到的情况进行分析消化。 当初形成的观点“所属的几个处业务性较强，而各处的相互配合又很重要”、“似乎是一帮专

切克兰德方法论

切克兰德方法论 20世纪40～60年代期间，系统工程主要用来寻求各种“战术”问题的最优策略，或用来组织管理大型工程建设项目，最适合应用霍尔方法论。 进入70年代以来，系统工程越来越多地用于研究社会经济发展战略和组织管理问题，涉及的人、信息和社会等因素相当复杂，使得系统工程的对象系统软化，并导致其中的许多因素又难以量化从70年代中期开始，许多学者在霍尔方法论基础上，进一步提出了各种软系统工程方法论。80年代中前期由（英）P·切克兰德(P.Checkland) 提出的方法比较系统且具有代表性。 P.切克兰德认为完全按照解决工程问题的思路来解决社会问题或“软科学”问题，会碰到许多困难，尤其在设计价值系统、模型化和最优化等步骤方面，有许多因素很难进行定量分析 P.切克兰德把霍尔方法论称为“硬科学”的方法论，他提出了自己的方法论，并把它称之为“软科学”方法论 P.切克兰德方法论的主要内容和工作过程： ①认识问题 收集与问题有关的信息，表达问题现状，寻找构成或影响因素及其关系，以便明确系统问题结构、现存过程及其相互之间的不适应之处，确定有关的行为主体和利益主体 ②根底定义 初步弄清、改善与现状有关的各种因素及其相互关系，根底定义的目的是弄清系统问题的关键要素以及关联因素，为系统的发展及其研究确立各种基本的看法，并尽可能选择出最合适的基本观点 ③建立概念模型 在不能建立精确数学模型的情况下，用结构模型或语言模型来描述系统的现状，概念模型来自于根底定义，是通过系统化语言对问题抽象描述的结果，其结构及要素必须符合根底定义的思想，并能实现其要求 ④比较及探寻 将现实问题和概念模型进行对比，找出符合决策者意图且可行的方案或途径。有时通过比较，需要对根底定义的结果进行适当修正 ⑤选择

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ――摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用： 理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系为后续数据分析的开展指引方向 确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 营销方面管理方面 4P PEST 用户使用行为5W2H STP理论时间管理 SWOT生命周期 逻辑树 金字塔 SMART原贝 U PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

?国衆出台那些相关政策？有何彩响?脚还是促谨? ?相关法律育哪些?有何影响? ?GDP及増悅壬迓出口总磁增氏聿谓劉介络拒题失业率、居民可支配收入 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买 行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）■ 经济 ?中国网民与中国公民在认可规愎性^比例、年龄结构、人口分布、生活方 式、购买习億教育伏况嫌扶宗教信仰状况等方面（网民与国民是否有区 别？ 锻术的发明、技术传抵更新、商品礎度、技术发离窗& ■国家重点支持顶目.国羸投入的研发费甩专利个数 5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 r How1nu已1 k何价 What How 如何做 F-* k 5W2H 分 1 i k J r厂 i JVh o 何 k Ik——-J Wheni 何时

(完整版)系统工程第二章课后习题

系统工程第二章作业 工业141班申彦学号20143068 2.霍尔三维结构与切克兰德方法论有何异同点？ 答：(1)霍尔方法论主要以工程系统为研究对象，而切克兰德方法更适合于对社会经济和经营管理等“软”系统问题的研究。 (2)前者的核心内容是优化分析，而后者的核心内容是比较学习。 （3）前者更多关注定量分析方法，而后者比较强调定性或定性与定量有机结合的基本方法。 4.系统分析的要素有哪些？并简述各自的含义。 答：（1）问题。在系统分析中，问题一方面代表研究的对象，或称对象系统，需要系统分析人员和决策者共同探讨与问题有关的要素及其关联状况，恰当的问题；另一方面，问题表示现实状况与希望状况的偏差，这为系统改进方案的探寻提供了线索。 (2)目的及目标。目的是系统的总要求，目标是系统目的的具体化。 （3）方案。方案即达到目的及其目标，分析和确定为达到系统目标所必须具备的系统功能和技术条件。 （4）模型。模型是由说明系统的主要因素及其相互关系构成的。 （5）评价。评价即评定不同方案对系统目的的达到程度。 （6）决策者。决策者作为系统问题中的利益主体和行为主体。 9.请通过一实例，说明应用系统分析的原理。 如果将图书馆作为一个完整系统，依据现代管理的系统理论，对其进行系统分析，主要包括以下方面： (1)系统要素方面：即构成图书馆的各个组成部分和相关条件； (2)系统结构方面：即图书馆各部分的组成方式及其相互关系； (3)系统功能方面：表现为图书馆系统整体和局部功能的总和； (4)系统集合方面：揭示维持、完善与发展图书馆系统的源泉与因素；

(5)系统联系方面：研究图书馆系统与其他系统间以及其内部子系统之间相互纵横的联系； (6)系统历史方面：展示整个图书馆系统的产生和发展的历史过程，揭示其一般的历史规律。 同样，图书馆系统也包括不同层级的子系统，各子系统都各司其职。高层级子系统的主要任务是根据系统的整体目标，向下一层级发出指令，最后考核该层级指令执行的结果，同时解决下一层次各子系统之间的不协调或矛盾；低层级的子系统要对上一层级子系统负责，协调相关层级子系统共同完成任务。从系统原理的观点出发，图书馆管理者必须重视各层级子系统之间的协调，制定适当的管理制度，从图书馆工作目标出发，合理分配各部门的职责，理顺不同部门之间的关系，防止各部门由于职责不清导致互相推控，影响整个图书馆系统的正常运作。

切克兰德方法论

简述切克兰德方法论的主要内容和工作过程 答：主要步骤： a)认识问题 b)根底定义 c)建立概念模型 d)比较及探究 e)选择 f)设计与实施 g)评估与反馈 软系统方法论使用四种智力活动：感知——判断——比较——决策，构成了各个阶段联系在一起的学习系统。 该模型包括两种类型的活动：阶段1、2、5、6、7是包括人在内的实际世界里的活动，它可以使用日常的语言来描述；阶段3、4(包括4a和4b)是系统思考的活动，它用系统的语言来描述。根定义是回答有关系统是什么的问题。 根定义的构成要素包括：C（Customer）：系统的受害者或受益者； A（Actors）：系统活动的执行者；T（Transformation process）：系统输入/输出的转换；W（World －view）：使根定义有意义的世界观；O（Owners）：该系统的废止者；E（Environmental constraints）：系统的环境约束。 本阶段要建立一个有关系统的概念模型，完成根定义中所定义的转换功能，它是一个人类活动系统的模型。建立概念系统的要求是：用尽可能少的动词覆盖有关系统根定义中所必须的活动，然后用逻辑关系组织它们，这里的动词必须是描述活动者的直接活动所使用的。按详尽程度的不同，概念模型可以有不同的层次。 建立概念模型的过程常常是一个提问过程，什么行动？什么次序？这些行动对变换是必须的吗？由上可知，概念模型回答有关系统“做什么”问题。 从系统论角度来看．电子政务规划的第一阶段就是做什么的问题，即电子政务规划的目标是什么。第二阶段是如何做的问题。即电子政务规划的具体内容与措施。 电子政务系统的受益者是政府，企业，公众，社会。各个主体都有不同的诉求。

敏捷数据分析方法论

敏捷数据分析方法论革命来袭 想必大家都听说过敏捷开发，敏捷开发是以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。随着敏捷概念的深入人心，数据分析方法论也发生了革新，敏捷数据分析逐渐进入主流视野。本文将简要介绍到底何为敏捷数据分析。 传统VS敏捷 我们先来看一下传统的数据分析流程： 解读业务战略目标–>确定目标分解的量化KPI–>确定KPI的计算公式和所需字段–>确定所需字段来自于哪些数据库的哪些表–>数据建模–>预先汇总成二次表和Cube–>结果展示。由于需要建模和打CUBE，这一流程通常需数月才能完成。 现在，取代传统数据分析流程的，是快速迭代式分析。敏捷数据分析不必在开始时花很长的时间构思大而全的分析指标体系，而是低成本快速迭代，几分钟就做好一个当前想要分析的结果，通过敏捷数据分析工具实现动态切换视角，灵活展示数据，日积月累，指标自然越来越丰富，计算公式也越来越符合业务逻辑，这时再体系化。下面的演示视频将帮助大家了解如何通过敏捷数据分析工具在几分钟时间内实现自己的分析需求。 为什么传统数据分析无法实现快速迭代分析的高效?因为在过去这么多年以来，我们对于大数据海量数据的计算能力达不到比较理想的要求，所以我们才需要IT人员用通过建模等方式提前把数据计算汇总好，随着现在大数据的技术相对来讲都日趋成熟和完善，分布式计算，内存计算、列存储等比较成熟的技术架构，采用这种新的办法去处理数据的性能，已经比以前提升了几十倍甚至更高。 符合迭代思维 快速迭代式的敏捷数据分析有什么好处?首先，这种分析方法十分符合互联网思维中的迭代思维。企业的分析指标不可能一开始想得非常全面，本身就是迭代逐步形成的。以电商行业为例，电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。 在最初期，电商行业最关注的是那些核心指标：UV、转化率、客单价、毛利率、推广ROI、

工业工程研究方法

工业工程的基本方法 导入：在各类工业工程的实践中，已形成了许多具有通用性、能较好的体现工业工程思想及工作过程的基本方法，如系统工程中的霍尔三维结构、切克兰德方法论和5W1H、列举法、头脑风暴、情景分析、肯定式探询等创造性方法，以及多年实践所积累下来的应用工业工程所应遵从的一些原则。这些方法、技术和原则在现代工业工程中具有重要的方法论意义，是各种工业工程专门技术的基础。下面我将具体介绍几种基本方法： 一、KJ法 概念：KJ法是将未知的问题、未曾接触过领域的问题的相关事实、意见或设想之类的语言文字资料收集起来，并利用 其内在的相互关系作成归类合并图，以便从复杂的现象 中整理出思路，抓住实质，找出解决问题的途径的一种 方法。 特点：在比较分类的基础上由综合求创新。在对卡片进行综合整理时，既可由个人进行，也可以集体讨论。 范围： 1.常用于以下生产管理活动中： ①迅速掌握未知领域的实际情况，找出解决问题的途径。 ②对于难以理出头绪的事情进行归纳整理，提出明确的方针和见 解。

③通过管理者和员工的一起讨论和研究，有效地贯彻和落实企 业的方针政策。 ④成员间互相启发，相互了解，促进了为共同的目的的有效合 作。 2.在全面质量管理活动中，KJ法是寻找质量问题的重 要工具： ①制订推行全面质量管理的方针和目标。 ②制订发展新产品的方针、目标和计划。 ③用于产品市场和用户的质量调查。 ④促进质量管理小组活动的开展。 ⑤协调各部门的意见，共同推进全面质量管理。 ⑥调查协作厂的质量保证活动状况。 步骤： 1.确定对象（或用途）。KJ法适用于解决那种非解决不可，且 又允许用一定时间去解决的问题。对于要求迅速解决、“急于求成”的问题，不宜用KJ法。 2.收集语言、文字资料。收集时，要尊重事实，找出原始思想（“活 思想”、“思想火花”）。 注解：收集这种资料的方法有三种： ①直接观察法，即到现场去看、听、摸，吸取感性认识，从中得 到某种启发，立即记下来。 ②面谈阅览法，即通过与有关人谈话、开会、访问，查阅文献、

数据分析方法与技术作业及答案

一、填写题（抄题，写答案） 1.数据分析“六步曲”按顺序依次是：明确分析目的和内容、数据收集、数据处理、 数据分析、数据展现、报告撰写。 2.定量数据一般可分为计量的、计数的、二种类型。定性数据一般可分为有序的、名义的、二 种类型。 3.数据收集方法总的可分为一手数据、二手数据、两大类。前一类方法常用的具体方法有调查法、 观察法、实验法；后一类方法常用的具体方法有机构查询、书刊查询、网络查询。 4.SPSS中有三种主要的工作窗口，它们是：数据编辑窗口、结果浏览窗口、程序编辑窗口； 在进行数据表编辑时，有二种主要视图，它们是：数据视图、变量视图。 5.SPSS中对变量属性进行定义时，对变量的命名在Name 栏中设置，定义变量值标签在Values 栏中 设置。 6.根据数据的计量性质，可以将数据分为定量的数据和定性的数据；根据数据获得的直接性，可以 将数据分为一手数据和二手数据。 7.统计检验的一种思路是：设定原假设H0，构造相应的统计判断量，当根据实验数据或样本数据计算出 的统计判断量落在拒绝区域，则拒绝原假设；反之，则落在接受区域，接受原假设。在SPSS软件的统计操作中，通过计算样本数据的实际显著性概率Sig.，并将其与给定的显著性概率水平α比较，当Sig. < α时（填“>” 或“<” ），则拒绝原假设。 8.方差分析主要用来判断样本数据之间的差异是由不可控的随机因素造成的还是由研究中施加的对 结果形成影响的可控因素造成的。 9.因子分析法是多元统计分析中处理降维的一种，其最主要的工作是降维，即将具有错综复杂关 系的变量或者样品综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系。 10.下图所示因子分析结果中，数值6.845的含义是第一主成分特征根，数值84.421的含义是前三个 主成分的累计贡献率；在Extraction Sums块中，有三行数据，其含义是根据提取因子条件----特征值大于1，共选出了三个公共因子。 11.下图所示椭圆圈中信息的含义11变量，200样例。