逻辑树分析法，运用麦肯锡逻辑树法分析校园裸贷问题

本文目录一览

1，运用麦肯锡逻辑树法分析校园裸贷问题
2，如何使用逻辑树分析法
3，什么是FTA故障树分析方法
4，鱼骨图和逻辑树的区别
5，怎样查找电气故障
6，大数据分析普遍存在的方法及理论有哪些

1，运用麦肯锡逻辑树法分析校园裸贷问题

校园裸贷，会留有隐患，生出祸患

运用麦肯锡逻辑树法分析校园裸贷问题

2，如何使用逻辑树分析法

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，这四大类影响的主要外部环境因素进行分析。2.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。

如何使用逻辑树分析法

3，什么是FTA故障树分析方法

FTA，就是指从结果到原因找出与灾害有关的各种因素之间的因果关系和逻辑关系的分析方法。

故障树分析(fta)技术是美国贝尔电报公司的电话实验室于1962年开发的，它采用逻辑的方法，形象地进行危险的分析工作，特点是直观、明了，思路清晰，逻辑性强，可以做定性分析，也可以做定量分析。体现了以系统工程方法研究安全问题的系统性、准确性和预测性，它是安全系统工程的主要分析方法之一。一般来讲，安全系统工程的发展也是以故障树分析为主要标志的。

Fault Tree Analysis。具体的内容你可以到reliasoft的网站上看一下，具体来讲。就是将结果向原因层层展开。形成一个树状结构。

什么是FTA故障树分析方法

4，鱼骨图和逻辑树的区别

因果关系图又称动因分析图，它是一种用来将大概念分解成若干具有动因关系小概念的工具。因为在分解过程中人们喜欢用层层分解，最终形成类似鱼骨头的图形，所以因果关系图又称为鱼骨图。可应用于公司战略目标分解。逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是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或者子任务有关。每想到一点，就给这个问题（也就是树干）加一个“树枝”，并标明这个“树枝”代表什么问题。一个大的“树枝”上还可以有小的“树枝”，如此类推，找出问题的所有相关联项目。逻辑树主要是帮助你理清自己的思路，不进行重复和无关的思考。可应用于工作中问题分析与解决。思维导图是东尼?博赞首创，可以在网上搜索《思维导图》这本书参考相关介绍。总之他是一种发方法，需要通过一定时间的学习来掌握，可以提升人的记忆、开发思维的一种方法。

5，怎样查找电气故障

怎样快捷、准确地查找电气故障，是许多电气工作者普遍关心的问题。本书介绍了电气故障的种类、特点和一般规律，分析了电气故障发生的根源和条件，详细叙述了电源故障、电路故障、设备和元件故障的查找方法，结合大量实例阐述了状态分析法、单元分割法、回路分割法、逻辑推理法、电位分析法、阻抗分析法、类比法、图形分析法、简化法、直接感知法、仪表检测法、故障树法、计算机辅助分析法等在查找故障中的应用。本书可供电气设备制造、安装、运行、使用、维修的技术人员和工人阅读，也可供各类电气专业师生参考。

《》讲述了高压电气设备、低压电气设备、变配电系统、自动化设备、常用电气辅助设备等查找和处理电气故障的相关知识及内容。主要内容包括各种电气设备常见故障现象、原因及处理方法。《》的编写人员都是生产一线的工程技术人员，具有丰富查找和处理电气故障的经验。本着精练、实用的原则，全书内容编排紧密联系实际，旨在提高检修人员对电气故障的应变处理能力。《》适合电气检修人员自学，也可作为职业院校相关专业的辅导教材。

6，大数据分析普遍存在的方法及理论有哪些

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。2.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。

大数据挖掘分析最重要的能力是什么，同学们给出了五花八门的答案。针对《浅析大数据分析技术》、《大数据分析流程是什么》、《大数据分析十八般工具》、《大数据分析12大就业方向》的分析同学们很感兴趣，但是对大数据分析的方法不甚了解，今天小编重点分析大数据分析方法。在大数据挖掘分析领域中，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。一、描述型分析：发生了什么?这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向大数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。二、诊断型分析：为什么会发生?描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。三、预测型分析：可能发生什么?预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。四、指令型分析：需要做什么?数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。相关推荐：《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析要学什么》、《大数据分析方法》

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