注：文章内容主要参阅 《matlab数学建模算法实例与分析》，部分图片来源于WIKI 文章分为2部分： 1第一部分以通俗的方式简述一下层次分析法的基本步骤和思想 2第二部分介绍一下我们队伍数学建模过程中，对层次分析法的应用，中间有些地方做了不严谨的推理，例如关于一致性的检验，如有人发现不正确，希望可以指正 第一部分： 层次分析法（Analytic Hierarchy Process ，简称 AHP ）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家
前言：MATLAB是数学建模比赛中较受欢迎的一种编程语言，为了满足一些参加数学建模比赛小伙伴的需求，我们创建了这个专题，并会在接下来的一段时间里定期地为大家推送一些算法文章。
新型冠状病毒肺炎COVID-19 给中国乃至全世界都带来了深重的灾难，对世界经济也造成了不可逆的影响。该病毒传染性强、危害较大，需要我们高度警惕。国内目前疫情基本得到控制，但是为避免疫情反扑，我们有必要利用相关数学算法，结合大数据背景，开展相关分析，并提出有针对性地应对措施。
什么是网络分析法 网络分析法（ANP）是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty教授于1996年提出的一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法，它是在层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)的基础上发展而形成的一种新的实用决策方法。 AHP作为一种决策过程，它提供了一种表示决策因素测度的基本方法。这种方法采用相对标度的形式，并充分利用了人的经验和判断力。在递阶层次结构下，它根据所规定的相对标度—比例标度，依靠决策者的判断，对同一层次有关元素的相对重要性进行两两比较，并按层
写竞品分析文档是数据产品经理必备技能，知己知彼百战不殆，竞品分析文档对于产品新人来说，几乎是必备的，无论是竞品分析也好，还是产品体验报告，最终的目的，无非是指导我们产品前进的方向。今天就给大家分享16种常见的竞品分析方法，一起来学习进步！ 表格分析法 表格分析法主要是用表格来统计竞品功能元素的有无 适用条件： 当我们想较为全面的了解一个功能的概况，或较为宏观的把握竞品的现状，可使用表格分析法 当我们思考某个功能元素是否需要保留，可使用表格法分析竞品的做法 操作步骤： 第一步：画出一个 N 行 M
层次分析法是一种用于评价多指标权重的方法，可以解决多个层级或者多个指标的复杂问题。把定性和定量相结合进行决策分析，既有主观也有客观。AHP通过把定量分析和定性分析结合在一起，让决策在在权衡多个指标之间的重要度是可以更加科学合理的判断。
层次分析法（AHP）是美国运筹学家萨蒂于上世纪70年代初，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。 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数，利用权数求出各方案的优劣次序，比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。
层次分析法是一个听起来十分具有专业性的词语，出现在各大相关的学术文章之中。但是不乏没有专业知识的人群对这个词语充满疑惑。那么层次分析法是什么？这种分析方法有什么具体的作用？下面通过相关的资料来对这种分析方法进行了解。
层次分析法（analytic hierarchy process），简称AHP。是建模比赛中比较基础的模型之一，其主要解决评价类的问题。如选择哪种方案最好，哪位员工表现最好等。
山东 TRIZ培训 中讲到的问题分析工具有：功能分析、初始形势分析、因果分析，以及资源分析。本文将重点介绍因果分析。
标签分析法：通过打标签的方式，将很难用数据指标描述的问题具体化，之后基于标签进行分析，解答问题的方法。 有时候，我们想了解的事务不能用指标来表达时，可用标签分析法。 比如：下雨了，客人少，所以业绩不好。 这里，下雨，就是一个标签。
网站的质量和稳定性对于用户和公司来说至关重要，但是在网站的快速发展过程中，由于各种原因导致事故不可避免的发生，这些大大小小的事故对公司难免会造成一些负面的影响，为了避免同类事故的再次发生，美团的工程师们从事故中不断学习，对每次事故进行深入分析和总结，形成了一种 Case Study 文化，并结合一套科学的分析方法-5whys分析法，深入分析事故背后的根本原因和流程漏洞，使得事故发生的频率大大降低。
在产品的迭代和更新中，会遇到各种各样的问题或事故，为了避免同样的问题和事故再次发生，对相关的问题或事故进行及时复盘分析，总结经验，防止再次发生。
作为黑盒测试的一个重要阶段，功能测试毋庸置疑是不可缺失的。功能测试的相关话题很多，无论是测试的形式，例如手动测试和自动化测试，还是测试方法，例如数据驱动和关键字驱动，都有大量的研究文章。 我这篇文章里主要从国别不同的角度来讨论一下功能测试的差异，原创文章可能有一些谬误的地方，请读者指摘。 #No.1 日式循规蹈矩 日本人给世界其他民族的印象是做事认真严谨，对待问题一丝不苟，犯了错误按严重程度该下跪的下跪，该剖腹的剖腹。他们的这种一贯行事方式也带到了软件行业，而软件行业的摩尔定律，技术的日新月异，代码、框架
用户分析是企业经营中最受关注的领域之一，在日常生活中，大家或多或少都经历过如下场景:在街头被邀请参与某商品的问卷调查；在饭店被服务员询问对菜品的意见；在试驾后被邀请填写对车况、内饰的感受和评价。这些场景体现的就是各行各业的经营者惯用的用户分析手段。
作为黑盒测试的一个重要阶段，功能测试毋庸置疑是不可缺失的。功能测试的相关话题很多，无论是测试的形式，例如手动测试和自动化测试，还是测试方法，例如数据驱动和关键字驱动，都有大量的研究文章。
本人在大学时期 待了两年的数学建模社团，也参加过国赛，最近有些许感性，想以此纪念一下。
店内有很多产品，而且包含但不局限于以下指标：浏览量、访客数、平均停留时长、详情页跳出率、下单转化率、下单支付转化率、支付转化率、下单金额、下单商品件数、下单买家数、支付金额、支付商品件数、加购件数、访客平均价值、收藏人数、客单价、搜索支付转化率、搜索引导访客数、支付买家数，所以该怎么对自己的产品进行排名，得出一组TOP出来呢：
概述：比赛中用的比较少，要设计发放问卷，可能来不及，但实际上做研究用的比较多。 原理： 找多个人对同一个模糊概念进行描述，用隶属频率去定义隶属度 例子：
AHP (Analytic Hierarchy Process)层次分析法是美国运筹学家Saaty教授于二十世纪80年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。其主要特征是，它合理地将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。
信息分析主要以事物、现象、数据、信息的属性、特征、本质、规律、关联等为依据展开定性和定量分析，以期发现新知识。因此，信息分析以事物、现象、数据、信息之间存在的因果关系或相关关系为基础。关系是指事物之间因为时间、秩序、结构、运动等产生的联系，包括时间、空间、发生和发展逻辑（包括流程，如工业流程、业务流程等；规律，如生命体的生老病死循环、自然运动规律等）
模糊数学是以前较为有争议的一个领域，因为和数学的严谨性统计规律性相悖，但是由于现实中模糊现象较多，使得它在短暂的时间内就迅速发展起来了，现在在社会众多领域都有渗透，可以称为是一次变革。所谓模糊是指处于中间过渡状态的不分明性和辩证性，区别于随机，随机是指一个事件要么发生要么不发生(取决于发生的可能性)，比如硬币就只有正反两个可能，基本事件总数总是一定的，而模糊则不一样，比如形容一个人很高，那多高算高？如果他1.8我们就说他比较高，这里的比较高是一个模糊概念，很难用确定性的数学描述，类似的还有老年人与年轻人的划分、污染严重与不严重的界限等，这些都是模糊概念。
无危则安，无损则全。安全意识就在中国古代人文精神中得到了充分体现。在《申鉴》曾有记载：进忠有三术：一曰防，二曰救，三曰戒，先其未然谓之防，发而止之谓之救，行而则之谓之戒。防为上，救次之，戒为下。其认为谋事之道的最高境界是防患未然,在事情没有发生之前就预设警戒;其次是在祸患刚开始显露之际及时采取措施中止其发生,至于事后的惩处训诫是最末等措施。这应是现代安全风险管理预防为先的思想雏形。
导读：设计产品有两种常见方式：一种是坐在办公室里拍脑袋设计；一种是先深入一线进行用户调研，然后基于调研结果来设计。
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
注意:指标权重相加等于1，方案分数分配也为1(eg: 0.7+0.3=1）
与灰色预测模型一样，比赛不能优先使用，灰色关联往往可以与层次分析结合使用。层次分析用在确定权重上面。
业务流程重组（Business Process Reengineering BPR）是针对企业业务流程的基本问题进行反思，并对它进行彻底的重新设计，使业绩取得显著性提高。与目标管理、全面质量管理、战略管理等理论相比，BPR要求企业管理人员从根本上重新思考企业已形成的基本信念，即对长期以来企业在经营中所遵循的基本信念（例如：分工思想、登记制度、规模经营和标准化生产等体制性问题）进行重新思考。这就需要打破原有的思维定势，进行创造性思维。
业务流程测试用例编写原则以需求分析中的流程图做为编写测试用例的模型，坚持“测试驱动开发，用例指导结果，数据记录变化”的原则，灵活使用不同的方法制定测试用例。
数据挖掘技术虽是一项新兴的数据处理技术，但其发展速度十分迅猛，至今已经形成了决策树、神经网络、统计学习、聚类分析、关联规则等多项数据挖掘技术，极大的满足了用户的需求。
首先第一点项目背景与需求分歧。根据中航资产业务发展需求，为推动信息资源与市场资源的开放共享，破解军工资产存量盘活和资产流动的难题，航空工业集团提出，依托航空工业建立和完善军工央企资产调整机制和军工企业资产调整的平台。在十九届五中全会中，习近平总书记指出，立足新发展贯彻新发展理念，构建新发展格局，推动高质量发展。这“三新一高”的理念是当前和今后时期全党全国必须抓紧抓好的工作。我们对相关政策的解读是，“三新”是手段与过程，而企业的高质量发展则是结果与目的。企业的高质量发展同时来源于标准的高质量。因此，构建一个与时俱进的符合国家最新发展战略的评价指标以及科学的配置指标权重才能更全面、客观地评价企业的高质量发展，帮助央企了解自身现状，优势与不足。为制定有效的改进措施提供依据。
顾名思义，用单个数据指标进行数据分析 适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态 优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节
主成分分析法通过克服相关性、重叠性，用较少的变量来代替原来较多的变量，而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息，这实际上是一种“降维”的思想。 因子分析法用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。
作者：平章大人 全文共 2582 字 7 图，阅读需要 7 分钟 ———— / BEGIN / ———— 研究了这么久的营销和运营，我越发深刻地认可一句话：“上帝不掷骰子。”这是来自爱因斯坦的一句名言。 我是一个极度相信科学的人，我相信好的运营模型、指标、策略对于实践一定有重要作用，火爆的产品、活动背后绝不是随机地做做推广可以带来的。 海盗模型、漏斗分析法、马斯洛的需求层次理论……，我相信大多数运营人在日常工作中都或多或少运用过这些方法。 我平常总爱琢磨自己的工作，喜欢从中总结出一些道理理论，可能是因为
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基于场景的评估方法主要用于评估软件架构的质量属性，如性能、可维护性和安全性等。其中，软件架构分析法（SAAM）、架构权衡分析法（ATAM）、成本效益分析法（CBAM）是三种常用的方法。
（1）5W2H又称为七问分析法，是以五个开头的英文单词和两个H开头的英文单词进行提问，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much）
软件测试的核心是什么？毫无疑问是测试分析和用例设计。测试分析一般包括三种方法：1. 质量模型分析法 2.功能交互分析法 3. 用户场景分析法。其核心在于通过多层次分析测试点，即用户角度的业务场景+技术角度的系统实现逻辑。测试分析完成后，我们会根据测试点结合用例设计方法去“开发”测试用例，个人觉得测试用例就是测试分析的实现。作为测试文档，测分+测试用例需都要存档，思维导图其发散性思维、图形化思维，非常适合做测分工具；测试用例载体为Excel、MySQL。
数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。
等价类划分法是把程序的输入域划分成若干部分（子集），然后从每个部分中选取少数代表性数据作为测试用例。每一类的代表性数据在测试中的作用等价于这一类中的其他值。
哎，说归说，还是需要继续学习CALCULATE函数，也是蛮无奈的。最近白茶在研究帕累托分析法，本期分享一下帕累托ABC分析法的基础——累计求和。
11、windows系统当双击.jpg文件的时候，系统会通过建立的 文件关联 来决定使用什么程序来打开该图像文件。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 投稿作者 | 袁峻峰 编辑 | bian zheng 前序 本文是以郝伯特·西蒙的过程理性理论结合AlphaGo算法步骤探讨量化基本面分析法的分析方式，而不是讨论如何使用量化基本面分析法预测公司股价。 量化基本面分析法（Quantamental）将量化和基本面两种方法结合起来，是近几年随着市场电子化、大数据、自然语言处理技术快速发展产生的新的基本面分析法。现在已经是DT时代，发挥海量数据价值已成为可能。以下讨论都是假设已合法的收集相关数据包括交易、消费、关注度、GPS、
本文作者：youngyue，腾讯IEG高级产品运营 引言 最近工作的重心都在跟数据打交道，各种各样的数据呈现及内在挖掘都要定策略，加上之前在产品策略方面的经验，因此对常用的一些策略方法做一个总结梳理，算是抛砖引玉吧。 概述 结合实际的工作场景和经验，会从以下几个层面分别进行展开： 1、定量分析：如何将定性、不确定的场景/因素进行量化的数据表达； 2、迭代思想：数据持续变化，如何利用数据构建可靠的模型，进行深度挖掘？ 3、概统知识：基础的概率统计学知识在数据分析中那是必不可少的 4、关联分析：数
恭喜大家，总算到了整个 信管师 核心课程的最后一课了，开心不？激动不？能坚持到这里说明你已经突破了自己，少年，很看好你哟。好了，不瞎扯了，回归正题，流程管理主要管理的其实就是我们的活动。项目管理十大知识领域中的各项内容其实就是各种活动，一会我们在流程的定义特点中就能看出来。而量化项目管理则是以数据的手段来对项目进行管理。这两方面的内容还算是比较简单的，最后一课了，加油坚持哦！
对于设计师或者产品经理运营来说，熟练运用数据分析很重要，只有掌握了数据才能摸清用户需求，从而设计出用户满意的产品。 数据分析师的工作是什么样的？数据分析的流程有哪些？ 通常会有一个苦恼，不知道如何去衡量自己的方案是否有效。毕竟发声的客户都是对体验不满的用户，没有问题的用户都是沉默的。 针对这些问题，也是总结了两种方法
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