在進行資料法分析之前，一定要明確要對什麼進行資料分析，為什麼要資料分析，怎樣分析，這是一切分析工作的源頭。
可以使用的方法：邏輯樹
邏輯樹的主要思想：將問題分層羅列，對問題進行分層，逐步向下擴充套件。
邏輯樹的原則
例：問題：提公升利潤增速
可以拆解為三個方面的問題：收入、成本、**
收入可以拆解為：主營業務收入狀況、營業外收入狀況等
成本可以拆解為：產品材料成本、人工成本、廣告成本等
**可以拆解為：同行業其他企業的的**、本企業當前的**、這種產品的歷史**波動情況等
還可以繼續拆分，在這裡就不繼續拆分了，原理都是一樣的，就是根據每一層的問題進行細化思考，找到解決方案
需要了解經典的資料分析方法，如5w2h法
5w：why、what、who、when、where
2h：how、how much
例：收集使用者購買電腦產品的資料
why：為什麼購買電腦，為什麼選擇這個產品
what：這個產品有什麼特點，能給使用者提供什麼功能
who：購買此型別電腦的使用者是什麼人，這些使用者有什麼特點
when:使用者是什麼時候購買的，使用者的購買頻率是怎樣的
where：使用者在**購買的，這家店鋪有什麼特點
how；使用者是怎樣購買的，是怎樣支付的，使用者對此產品的體驗是怎樣的
how much：使用者是以多少錢購買的
可以將業務資訊劃分為三個層次
使用者的資料、對手的資料、產品的資料
特點：總體數量有限；
樣本必須在總體中逐個抽取；
總體中的單位被抽為樣本的概率相同
不足：事先要對樣本進行編號，需要耗費大量時間；
若總體分布不均，樣本也會分布不均；
樣本較少時，會影響結果的準確性；
當已知樣本的某些特徵會影響結果時，便不能再使用
類別：包括重複抽樣、非重複抽樣兩種
概念：可以在分為不同層級的樣本中，按一定比例從不同層級中隨機抽取一部分樣本
優點：通過劃分層級，增加了各單位之間的共同性；
容易得出更具有代表性的樣本，使結果誤差較小
步驟：1.根據樣本的特徵，對總體劃分層級，如性別、年齡段、教育水平等
2.確定各層級在總體中的比例，按比例確定抽取各層級中的樣本數量
3.按簡單隨機抽樣的方法抽取樣本
概念：將總體分為許多群，這些群按照一定規則由樣本單位結合而成，通過簡單隨機抽樣抽取其中的某個或某幾個群
步驟：1.確定分群標記
2.按標記分群
3. 確定抽取群數
4. 用簡單隨機抽樣抽取確定的群數
缺點：不同群的差異大，引起的誤差比分層抽樣大
概念：將總體所有單元按一定順序進行排列，再按簡單隨機抽樣抽取第乙個樣本單元，再抽取其餘樣本單元
型別1.隨機起點抽樣
將總體分為k段，k=總體數/樣本數
在每一段隨機位置抽取樣本
缺點：當隨機抽取的樣本位置位於該段首尾位置時，會導致後續單位發生偏離，產生誤差
2.半距起點系統隨機抽樣
與1相同，只不過在第一段以中間項為起點，每個k個單位抽取乙個樣本
3.隨機起點對稱系統抽樣
原理：第一段選f位置的單位，在段數為奇數的段選nk+f位置的單位，在段數為偶數的段選擇nk-f+1位置的單位
優點：保證樣本不偏向，以抵消抽樣誤差
4.迴圈系統抽樣
在k不是整數時，將所有樣本按一定次序排列成首尾相接的迴圈，從第一段抽乙個作為起點，每隔k個距離抽乙個
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windmeup2011年05月17日 10 36 感謝總版 setorigin 這個我之前也試過.但在createpartcontrol中setorigin 表現的不正常,我推測原因可能是因為此時editor的元件真正的布局還沒有完成.現在我改在乙個ipartlistener中監聽opened事件...