定性数据的方法(定量分析与定性分析方法)
1.定量分析与定性分析方法有哪些
常用的定量分析方法，包括回归分析、时间序列分析、决策分析、优化分析、投入产出分析等方法。
常用的定性分析方法，包括归纳分析法、演绎分析法、比较分析法、结构分析法 等分析方法。
德尔菲法，是采用背对背的通信方式征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发挥在那趋势的预测结论。德尔菲法又名专家意见法，是依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即团队成员之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，以反覆的填写问卷，以集结问卷填写人的共识及搜集各方意见，可用来构造团队沟通流程，应对复杂任务难题的管理技术。
德尔菲法的具体实施步骤如下：
(1)组德尔菲法 成专家小组。按照课题所需要的知识范围，确定专家。专家人数的多少，可根据预测课题的大小和涉及面的宽窄而定，一般不超过20人。
(2)向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关这个问题的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。然后，由专家做书面答复。
(3)各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见，并说明自己是怎样利用这些材料并提出预测值的。
(4)将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表，进行对比，再分发给各位专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断。也可以把各位专家的意见加以整理，或请身份更高的其他专家加以评论，然后把这些意见再分送给各位专家，以便他们参考后修改自己的意见。
2.定性分析包括哪些方法
定性分析法主要根据除企业财务报表以外有关企业所处环境、企业自身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握。
亦称“非数量分析法”。主要依靠预测人员的丰富实践经验以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。
这类方法主要适用于一些没有或不具备完整的历史资料和数据的事项。在管理会计中，采用这类方法首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见，然后再通过召开座谈会或发出征求意见函等多种形式，对上述预测的初步意见进行修正、补充，并作为预测分析的最终数据。
由于这类方法所运用的资料往往不是完整的历史统计数据，而是难以定量表示的资料，一般要依靠预测者的主观判断来获取预测的结果，因而亦称“判断分析法”或“集合意见法”。 常用的定性分析方法 管理人员的判断 建立在最高管理层提出的意见和建议基础上，这种方法依赖于这支队伍的经验、才能和直觉。
如果管理当局正确决策的业绩记录保持良好，这种方法是很有价值的。但有时它也反映出了一种“象牙塔”里的观点，这些人将他们自己隔离起来，根本不知道在广大的员工和顾客中间，到底发生了什么。
一般来说，管理人员在经理办公室里呆的时间越少，与员工和顾客保持越密切的联系和交往，这种方法所造成的危险就越小。 专家的意见 这种方法建立在企业外部顾问的专业知识基础上，能为管理当局带来高度专业化和有价值的帮助。
对于那些已经采取的、有可能出现问题的行动，管理当局可以聘请这样的顾问在公司里进行日常业务的咨询。 销售人员的估计 这种信息来源能够带来很大的价值，因为销售人员一般说来是最接近顾客的。
这种方法对于那些产品生命周期短、技术更新快的行业尤为重要，这种方法的主要缺点是潜在的们见，因为他们总认为，自己的估计将被领导用作提高销售定额的依据（例如，如果销售人员对某产品未来3个月年的销路看好，认为有希望每月多销售20%，但他可能仅对管理人员说有10%的增长希望，以免上级为他制定20%的增长定额。针对这种情况，管理者可将销售人员的保守估计略微上提，既留有余地，又起到促进作用——译者注）。
顾客调查和市场测试 顾客调查涉及到利用市场调查技术，直接从顾客那里收集信息。此时进入我脑海中的例子是百事可乐所做的“味道测试”，他们请消费者品尝百事可乐与可口可乐，然后说出他们的偏好。
但是，如果抽样不具有代表性或者问卷设计有漏洞，所得到的结果就可能极不准确（见本书第6章中有关统计学的部分）。按照推测，10年前可口可乐公司之所以停止销售其“老式可乐”部分原因是由于一个调查问卷的措词不当造成的。
这个问卷没有明确地询问消费者，如果老式可乐从市场中被取消，他们会有什么感觉。市场测试是指在一个小范围内，展示和促销一个品牌。
一般说来，新品牌总是在具有“领头羊”地位的市场上进行测试（即一般是指某些可代表广大消费者的主要城市或城镇）。显然，如果该品牌在这些市场中销路很好，它们就可以在全国范围内投放市场或公开亮相。
但是，如果产品的缺陷很快被现，该品牌就需要加以改进，甚至有时也许不得不放弃。存在于市场测试本身的风险是：新产品可能被竞争者跟踪窃取信息。
记住，这些公司“间谍”可能从你的努力中获取宝贵的信息。 小组讨论 这是由委员会或小组做出决定。
小组的所有成员，都必须就单一的决定达成共识（即提出一个人人都可接纳的方案）。当这种方法发挥作用时，它常常显示出团队的内聚力。
但是，要防止一个“恃强凌弱的霸道之人”，可能对小组的其他成员施加过分的影响，强迫人们同意他的意见。电影《十二个生气的人》中，十分形象地描绘了这一点。
这是一个关于陪审团就一个被指控犯有杀人罪的年轻人，判断其有罪还是无罪的故事。起初，一个陪审团成员，成功他说服除了一位以外其他所有的陪审团成员，让他们都同意他认为有罪的表决。
而唯一的那位“坚持己见”的陪审员站出来，面对那个“霸道之人”，据理力争，最后，整个陪审团表决元罪释放了被告。 集合意见法 将每个人的估计值相加，然后得出一个平均值。
这种方法的关键是：每个人的估计值都有相同的权重。因此，这种方法被看作是“民主”的方法（如果每个人的意见按其重要性给予不同的权重，就可能得到更准确的估计值，这也是集合意见法的一种——译者注）。
德尔菲法 这是集合意见法的一种变异形式。每个参与者递交他们的个人估计值，然后审查其他参与者的估计值。
这样，他们就会熙顾到不同意见而重新考虑和修改他们的原始数值。（参加者应该背对背，不能相互碰面。
一般的，他们把预测值邮寄或送到组织者手中，由组织者汇总各人的看法后再返还给他们。他们可以在不受别人干涉的情况下，客观地分析手中的数据。
这样反复几次，答案就会趋于一致——译者注），从这种意义上来讲，它可以被看作是小组讨论和集合意见法的混合体，综合了上面两种方法的长处。 质—量分析法 正如你所看到的，许多的决策问题是。
3.定性研究方法有哪些
定性研究是一个在许多不同的学科，在传统上，雇用社会科学探究的方法，但也是在市场研究和进一步的背景下。定性研究人员的目的是收集在深入理解人类行为和支配的原因这样的行为。调查为什么和如何决策，而不仅仅是什么，在哪里，当定性方法 。因此，规模较小，但重点的样本较多，常需要较大量的样品。
在传统观点，定性的方法产生的信息，只有在研究的特殊情况下，和任何更一般的结论是唯一的命题（通知断言）。定量方法可以用来寻求这种研究假说的实证支持。这种观点特Flyvbjerg，他认为，定性方法和案例研究的研究由牛津大学教授一直有争议的，可以用来为假设测试和研究的特殊情况下超越概括。
定性研究人员可以使用不同的方法收集数据，如扎根理论的实践中，叙事，讲故事，古典民族志， 或阴影 。定性的方法也松散，在其他的方法手段，如，目前行动研究或行动者网络理论。所收集的数据的形式可以包括面试和小组讨论，观察和反思田野笔记，各种文本，图片，和其他材料。
定性研究通常归类为组织和报告结果的主要依据数据分成模式。 [ 需要的引证 ]定性研究人员通常依靠下列方法收集信息：参与观察，非参与观察，田野笔记，自反期刊，结构化面试， 半结构化面试，非结构化面试，和分析的文件和材料。
参与和观察的方式可以有很大的不同设置来设置。参与观察是一个战略的自反性的学习，而不是一个单一的方法观察。在参与观察研究人员通常会成为一种文化，组，或设置成员，并采取角色，以符合该设置。在这样做，目的是为研究者争取到文化的做法，动机和情感的洞察力。有人认为，研究人员的能力，理解不同文化的的经验，可能受到抑制，如果他们没有参与观察[需要的引证]。
一些鲜明的定性方法的使用重点群体和关键知情人访谈 。焦点小组技术涉及促进个人选定一个特定的主题之间的一个小组讨论的主持人。这是一个特别流行的方法市场调研和测试用户/工人的新举措 。
一个传统的和专门的定性研究的形式被称为认知测试或试验测试，这是定量调查项目的发展。调查项目试点研究的参与者，测试项目的可靠性和有效性。
在学术的社会科学，最常用的定性研究方法包括以下内容：
人种学的研究，调查文化的收集和描述数据，是为了帮助在一个理论的发展。这种方法也被称为“ethnomethodology”或“的人的方法”。应用人种学研究的一个例子，是一种特定文化的研究和了解某种疾病在他们的文化框架中的作用。
关键的社会研究，研究员，了解人们如何沟通和发展的象征意义。
伦理研究的伦理问题的智力分析。它包括道德义务，权利，责任，正确与错误，选择等相关的研究
基础性研究，探讨了科学的基础，分析的信念，和发展的方式来指定知识基础如何在新的信息，应该改变。
历史研究，允许讨论在目前情况的背景下，过去和现在的事件，并允许一个反映到当前的问题和困难提供可能的答案。历史的研究有助于我们在回答这样的问题：我们来自哪里，谁是我们现在到哪儿去？
扎根理论，是感应式的研究，基于或“接地”的意见，或从它被开发的数据，它采用了多种数据源，包括量化数据，记录的审查，访谈，观察和调查。
现象，说明事件的“主观现实”，研究人口认为，它是一种现象的研究。
领域的专家进行哲学研究，是在一个特定领域的研究或专业的界限内，任何研究领域最优秀的合格的个人使用知识产权的分析，以澄清定义，确定道德，或作出的价值判断在其研究领域的一个问题。
4.定量研究和定性研究的方法是什么
定量研究——是指，主要搜集用数量表示的资料或信息，并对数据进行量化处理、检验和分析，从而获得有意义的结论的研究过程。定量的意思就是说以数字化符号为基础去测量。
确定事物某方面量的规定性的科学研究，科学研究的重要步骤和方法之一。它通过对研究对象的特征按某种标准作量的比较来测定对象特征数值，或求出某些因素间的量的变化规律。由于其目的是对事物及其运动的量的属性作出回答，故称定量研究。
定量研究的四种测定尺度及特征
名义尺度所使用的数值，用于表现它是否属于同一个人或物。
顺序尺度所使用的数值的大小，是与研究对象的特定顺序相对应的。例如，给社会阶层中的上上层、中上层、中层、中下层、下下层等分别标为“5、4、3、2、1”或者“3、2.5、2、1.5、1”就属于这一类。只是其中表示上上层的5与表示中上层的4的差距，和表示中上层的4与表示中层的3的差距， 并不一定是相等的。5、4、3 等是任意加上去的符号，如果记为 100、50、10 也无妨。
间距尺度所使用的数值，不仅表示测定对象所具有的量的多少，还表示它们大小的程度即间隔的大小。不过，这种尺度中的原点可以是任意设定的，但并不意味着该事物的量为“无”。例如，O°C 为绝对温度 273°K，华氏32°F。
名义尺度和顺序尺度的数值不能进行加减乘除，但间距尺度的数值是可以进行加减运算的。然而，由于原点是任意设定的，所以不能进行乘除运算。例如，5℃和 10℃之间的差，可以说与15℃和20℃之间的差是相同的， 都是5°C。但不能说 20℃就是比5℃高4倍的温度。
比例尺度的意义是绝对的，即它有着含义为“无”量的原点0。长度、重量、时间等都是比例尺度测定的范围。比例尺度测定值的差和比都是可以比较的。例如：5分钟与10 分钟之间的差和10分钟与15分钟之间的差都是5 分钟，10 分钟是2分钟的5倍。比例尺度可以进行加减乘除运算。
定性研究方法是根据社会现象或事物所具有的属性和在运动中的矛盾变化，从事物的内在规定性来研究事物的一种方法或角度。它以普遍承认的公理、一套演绎逻辑和大量的历史事实为分析基础，从事物的矛盾性出发，描述、阐释所研究的事物。进行定性研究，要依据一定的理论与经验，直接抓住事物特征的主要方面，将同质性在数量上的差异暂时略去。
定性研究有两个不同的层次，一是没有或缺乏数量分析的纯定性研究，结论往往具有概括性和较浓的思辨色彩；二是建立在定量分析的基础上的、更高层次的定性研究。在实际研究中，定性研究与定量研究常配合使用。在进行定量研究之前，研究者须借助定性研究确定所要研究的现象的性质；在进行定量研究过程中，研究者又须借助定性研究确定现象发生质变的数量界限和引起质变的原因。定性研究与定量研究有下列一些不同点：
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。
定性分析
目的：对潜在的理由和动机求得一个定性的理解
样本：由无代表性的个案组成的小样本
数据收集：无结构的
数据分析：非统计的方法
结果：获取一个初步的理解
定量分析
目的：将数据定量表示，并将结果从样本推广到所研究的总体
样本：由有代表性的个案组成的大样本
数据收集：有结构的
数据分析：统计的方法
结果：建议最后的行动路线
5.定量分析方法有哪些
有五种，分别是：
1、比率分析法。根据不同数据做对比，得出比率。
2、趋势分析法。根据一阶段某一指标的变动绘制趋势分析图。
3、结构分析法。根据某一指标占总体的百分比来观察。
4、相互对比法。选取某两个指标作为一组进行对比。
5、数学模型法。建造适合某一指标的数学模型来观察指标的变化。
以上五种定量分析方法，比率分析法是基础，趋势分析、结构分析和对比分析等方法是延伸，数学模型法代表了定量分析的发展方向。
拓展资料：
定量分析法（quantitative analysis method）是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。
百度百科-定量分析
6.数据分析的方法有哪些
总的分两种：
1 列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2 作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。
7.常用的数据分析方法有哪些
一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—SQL 数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘 你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。
但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？行业知识 如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：对于A部门，1、新会员的统计口径是什么。
第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。
B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。
后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。
因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。
你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。
新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。1、细心。
2、耐心。3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。数据分析师一定要严谨。
而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。
当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。
而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。
很简单，我总结了几点：1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。3、每天有空去浏。
