方法分析师的图表工具
股票分析中的技术分析方法
股票分析中的技术分析方法在股票市场中，技术分析是一种常用的股票分析方法。
技术分析是通过股票走势图来分析股票市场的趋势，并据此预测未来股票价格的走势。
技术分析方法包括大量的模型、指标和工具，以下将介绍几种常见的技术分析方法。
1. K线图K线图是一种显示股票价格波动的技术分析图表。
K线图显示了每日的开盘价、收盘价、最高价和最低价。
K线图的图形分为实体和阴影。
实体通常是红色或绿色的表示价格涨或跌。
实体的上下界分别是收盘价和开盘价。
阴影表示价格的波动范围，常用绿色表示下跌趋势。
K线图可以帮助股票分析师有效地识别市场趋势和价格走势。
股票价格在长期和短期内的波动可以通过K线图来展现。
一个主要的技术指标是平行线，即通过最高价和最低价来描绘价格的两条平行线。
2. 均线均线是通过均衡股票价格数据来提供价格趋势的技术指标。
均线可以是短期和长期的，它们的趋势贡献了整个均线的趋势。
均线指标有许多不同的形式，通常是通过对一定时间内的收盘价进行平均值来表示。
股票的长期趋势通常是由长期均线决定的。
短期均线可以提供短期价格走势的信息。
短期均线通常与长期均线进行比较，并用来识别短期和长期趋势的变化。
一个常用的短期均线指标是5天均线。
3. 动量动量指标是一个帮助分析股票价格动态变化的技术指标。
动量指标可以显示出价格变化的速度和幅度，比如放量或者缩量。
通常使用的动量指标包括相对强度指数（RSI）、威廉姆斯指标和随机指标（Stochastics）。
RSI指标是一个同时参考股票价格上涨和下跌的动量指标。
RSI 的范围是0-100。
一个高RSI值可能预示下跌市场，而一个低RSI 值可能预示上涨市场。
威廉姆斯指标在价格超过其最高价或低于最低价时会给出交易信号。
随机指标提供了一个0到100的指标，用于预测价格趋势和交易信号。
综上所述，技术分析是股票分析与预测的重要工具之一。
了解技术分析的方法和工具可以帮助股票分析师更好地预测市场趋势并做出更好的交易决策。
Excel在数据分析中的应用
Excel在数据分析中的应用Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析、统计和可视化方面。
它具有易用性、灵活性和强大的数据处理功能，使得它成为数据分析师、财务人员、市场营销人员和业务分析师等职业人士必备的工具之一。
在本文中，将探讨Excel在数据分析中的应用，并深入了解其功能和用法。
1. Excel的基本功能Excel的基本功能包括数据录入、计算、数据分析、可视化和报表生成等。
通过它，用户可以轻松地录入数据并进行基本的计算，比如求和、平均值、最大值和最小值等。
此外，Excel还提供了各种数据分析工具，比如排序、筛选、透视表、数据透视图和数据透视图报表等。
这些功能使得Excel成为了一款强大的数据分析工具。
2.数据分析中的常用功能在数据分析中，Excel的常用功能包括数据清洗、数据转换、数据透视表、图表生成和数据建模等。
这些功能可以帮助用户对数据进行深入分析，并从中发现规律和趋势。
数据清洗是数据分析中的重要一环，它包括去重复、筛选、替换和填充空值等操作。
Excel提供了多种数据清洗的工具，比如高级筛选、条件格式、文本函数和数据透视表等。
这些工具可以帮助用户轻松地清洗数据，提高数据的质量。
数据转换是将原始数据进行整理和重塑的过程，它包括数据拆分、合并和转置等操作。
Excel提供了多种数据转换的功能，比如文本到列、文本到行、文本函数和透视表等。
这些功能可以帮助用户将数据转换成适合分析的形式，提高数据的可用性。
数据透视表是Excel中一项非常强大的数据分析工具，它可以帮助用户快速地对大量数据进行汇总和分析。
通过数据透视表，用户可以以不同的维度对数据进行分组和汇总，并生成多种报表和图表。
这些功能使得数据透视表成为了数据分析中的重要工具。
图表生成是通过图表对数据进行可视化展示的过程，它包括柱状图、折线图、饼图、散点图和雷达图等。
Excel提供了丰富的图表类型和样式，用户只需要几个简单的步骤就可以生成多种图表。
金融分析常用工具
金融分析常用工具概述金融分析是对财务状况和运营绩效进行评估的关键过程。
在金融领域，存在着许多不同的工具和技术，用于帮助分析师理解和评估不同的金融数据。
本文将介绍一些常见的金融分析工具，它们在金融行业中被广泛使用。
1.财务比率分析财务比率分析是金融分析中的重要部分。
它通过计算和比较不同财务指标的值，帮助分析师评估公司的财务状况和绩效。
常见的财务比率包括：流动比率：用于评估公司的支付能力，计算公式为流动资产除以流动负债。
速动比率：用于评估公司的流动资产中的现金和其他现金等价物相对于流动负债的比例。
利润率：用于评估公司的盈利能力，计算公式为净利润除以销售收入。
资产回报率：用于评估公司对投资的回报，计算公式为净利润除以总资产。
2.趋势分析趋势分析是通过对历史数据进行比较，确定金融数据的发展趋势，从而帮助分析师预测未来的表现。
常见的趋势分析工具包括：时间序列图表：通过绘制数据随时间变化的图表，分析数据的趋势和周期性。
移动平均线：通过计算数据的移动平均值，平滑数据并显示长期趋势。
季节调整指数：通过去除季节性因素，分析数据的真实趋势。
3.资本预算分析资本预算分析用于评估投资项目的可行性，帮助投资者决定是否值得进行投资。
常见的资本预算分析工具包括：内部回报率（IRR）：用于衡量投资项目的回报率，与项目的成本和收益相关。
净现值（NPV）：用于评估投资项目的现金流量，并计算项目的净现值。
收益期限：用于计算项目的回收期，即项目投资的成本需要多长时间才能收回。
4.市场调研工具市场调研是金融分析的重要组成部分，通过分析市场数据和趋势，帮助分析师了解市场和行业的情况，以及预测未来的变化。
常见的市场调研工具包括：市场调查问卷：通过收集数据和意见，了解消费者喜好和需求。
SWOT分析：分析公司的优势、劣势、机会和威胁，评估公司的竞争力和潜在风险。
Porter五力模型：通过评估行业的竞争力和市场结构，帮助分析师理解行业的竞争环境。
数据分析师的职业技能
职业技能之数据分析 方法
掌方 法，如描述性统计、推断性统计等
数据分析方法：掌握数据分析基本 方法，如数据清洗、数据预处理、 数据可视化等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
机器学习：了解机器学习基本概念 和方法，如监督学习、无监督学习 等
数据分析工具：掌握数据分析常用 工具，如Excel、Python等
了解数据挖掘、数据清洗等数据处理技术
掌握数据清洗技术，能够处 理缺失值、异常值和重复数 据
熟悉各种数据处理工具和技 术，如SQL、Python等
掌握数据挖掘技术，能够从 大量数据中提取有价值的信 息
能够运用数据处理技术对数 据进行深入分析，为业务提
供有价值的洞察和指导
THANK YOU
汇报人：
熟 悉 数 据 可 视 化 工 具 如 Ta b l e a u 、 Po w e r B I 等
了解工具的功能 和特点
掌握工具的基本 操作和常用功能
能够使用工具进 行数据分析和可 视化呈现
了解工具的扩展 应用和与其他软 件的集成方式
熟练使用数据库和SQL语言进行数据查询
掌握数据库和SQL语言的基本概念和语法 能够高效地进行数据查询、筛选、统计和分析 了解数据库的架构和优化方法，能够优化查询性能 掌握数据库的安全管理技巧，保障数据安全
数据分析师的职业技能
汇报人：
目录
职业技能之数据分析工 具
职业技能之数据分析方 法
职业技能之数据分析 工具
掌握Excel、Python等数据分析工具
熟练使用Excel进行数据分析，包括数据清洗、图表制作等 掌握Python基础语法，能够使用pandas、numpy等库进行数据处理和建模 熟悉SQL语言，能够使用数据库进行数据查询和管理 了解R语言，能够使用相关包进行数据分析和可视化
数据分析流程图
数据分析流程图数据分析流程图是数据分析工作中的重要工具，可以帮助分析师有条不紊地完成数据分析的各个环节。
下面是一个简单的数据分析流程图。
1.明确需求：数据分析的第一步是明确需求。
分析师需要与相关团队进行沟通，了解他们的需求和目标，以便能够准确地提供相关数据分析结果。
2.收集数据：一旦需求明确，分析师需要收集相关的数据。
数据可以来自多个来源，如数据仓库、数据库、日志文件、API 等。
在收集数据之前，分析师需要明确所需数据的格式和内容，并制定相应的收集计划。
3.数据清洗：数据清洗是数据分析中的关键步骤。
在清洗数据时，分析师需要删除不完整、重复、无效或错误的数据。
数据清洗的目的是确保数据的准确性和一致性，以便后续的分析工作可以进行。
4.数据探索：数据探索是数据分析的核心部分。
在数据探索阶段，分析师需要运用统计学和可视化工具来分析数据，寻找数据中的模式、关联和趋势。
通过数据探索，分析师能够发现隐藏在数据背后的有价值的信息，从而为后续的决策提供支持。
5.数据建模：在数据探索阶段之后，分析师可以根据发现的模式和趋势建立相应的数据模型。
数据模型可以通过回归分析、聚类分析、时间序列分析等方法来构建。
数据模型可以帮助预测未来的情况，为决策提供参考。
6.数据报告：数据分析的最后一步是生成数据报告。
数据报告应该清晰、简洁地呈现数据分析的结果，并提供相应的解释和建议。
报告的格式可以是表格、图表、图形等，根据受众的不同选择合适的方式来展示数据。
7.结果验证：在生成数据报告之后，分析师需要与相关团队进行结果验证。
结果验证的目的是确保数据分析的结果是可靠和准确的，并为后续的决策提供支持。
在结果验证中，分析师可以与相关团队进行讨论，解释数据分析的方法和结果，以及验证结果是否符合实际情况。
8.持续迭代：数据分析是一个持续迭代的过程。
分析师需要不断地更新和改进数据分析的方法和模型，以应对不断变化的需求和环境。
同时，分析师还需要与相关团队保持良好的沟通和协作，以确保数据分析的成果得到有效的应用。
数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具
详细介绍
数说立方
数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。
最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式
分析”和“秒级响应”的两个核心功能。
同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。
优点：
即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好；
与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据；
功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台；
可视化视图展现、友好的客户感知页面；
支持SAAS，私有化部署，有权限管理；
缺点：
产品新上市，操作指导页不太完善；
体验过程中有一些小bug；
神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。
而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。
目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等
数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。
数据观数据来自云端，如：网盘、微盘、salesforce等。
数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。
另外产品的使用没有
个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧！
人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。
数据透析表中的数据透视表数据透视图显示
数据透析表中的数据透视表数据透视图显示数据透析表（PivotTable）是一种可视化数据分析工具，被广泛应用于各行各业，用于快速整理和分析大量数据。
数据透析表的主要功能是汇总和分析数据，并在一个表格中以各种方式展示数据。
其中，数据透视图（PivotChart）是数据透析表的一个重要组成部分，它可使用图表形式来展示数据。
数据透析表中的数据透视图是一种图表，用于直观地呈现数据的分布和趋势。
它可以将数据以柱形图、折线图、饼图等形式展示，通过数据图表来帮助用户更好地理解数据。
数据透视图可以根据需要调整图表的样式和布局，以满足用户的要求。
数据透视图可以从数据透析表中提取数据，并根据用户选择的字段进行分析和展示。
用户只需简单地拖动字段到透视图的不同区域，就可以生成符合需求的图表。
数据透视图还可以根据用户选择的维度和度量指标进行数据的聚合和计算，帮助用户更好地理解数据之间的关系和趋势。
数据透视图的一个重要特点是灵活性。
用户可以根据实际需求，随时更改透视图的设置和布局。
例如，用户可以通过添加、删除或更改字段来调整透视图的表现形式。
用户还可以更改图表的类型、颜色、字体等属性，以使透视图更加美观和易于理解。
数据透视图的另一个重要功能是数据的交互性。
用户可以通过单击图表中的数据点、标签或其他元素，进一步缩小数据范围或查看更多详细信息。
数据透视图还可以通过设置筛选条件、排序规则和数据分组来展示更具针对性和深入的数据分析结果。
数据透析表中的数据透视图不仅提供了直观的数据可视化工具，还为用户提供了高效的数据分析工具。
通过合理利用数据透视图，用户可以快速分析和理解数据，发现数据中的趋势和规律，从而做出更准确的决策。
在实际应用中，数据透视图广泛用于销售统计、市场分析、财务报表、项目管理等领域。
例如，在销售统计中，可以通过数据透视图来展示各个销售渠道、产品类别和地区的销售情况，从而快速找出销售瓶颈和改进的空间。
在市场分析中，可以利用数据透视图展示不同消费群体的购买习惯和偏好，从而制定更有针对性的营销策略。
macd红柱公式
macd红柱公式
MACD指标是一种常用的技术分析工具，用于衡量市场趋势的强度和方向，以及预测未来的价格变化。
其中，MACD红柱是MACD指标图表中的一个重要部分，能够帮助分析师快速判断市场的买入和卖出信号。
MACD红柱的计算方法如下：
1. 计算MACD指标的快线EMA12和慢线EMA26。
2. 计算MACD柱状图，即将快线EMA12减去慢线EMA26，得到的差值。
3. 计算MACD红柱，即将MACD柱状图中大于0的部分标记为红色，小于0的部分标记为绿色。
MACD红柱的形态可以帮助分析师快速判断市场的态势，通常情况下，红柱代表市场的上涨趋势，并表示买入信号；绿柱代表市场的下跌趋势，并表示卖出信号。
总之，MACD红柱是一种很有用的技术分析工具，能够帮助分析师快速准确地判断市场的买卖信号，增强投资决策的可靠性。
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财务分析师需要掌握的财务软件和工具有哪些
财务分析师需要掌握的财务软件和工具有哪些财务分析师需要掌握的财务软件和工具财务分析师是企业中至关重要的角色之一，他们负责对财务数据进行分析和解读，为企业的决策提供有力支持。
在这个数字化时代，财务分析师需要熟练掌握各种财务软件和工具，以提高工作效率和准确性。
以下是财务分析师需要掌握的几种重要的财务软件和工具。
1. 会计软件会计软件是财务分析师最基本的工具之一，它可以帮助财务分析师管理和记录企业的财务数据。
常见的会计软件包括SAP、Oracle Financials、QuickBooks等。
财务分析师需要了解这些软件的功能和操作方法，以便能够准确地提取和分析财务数据。
2. 电子表格软件电子表格软件如Excel是财务分析师必不可少的工具。
它可以用于数据的整理、计算和可视化。
财务分析师可以利用Excel的函数和公式进行财务数据的分析和建模，制作各种财务报表和图表。
此外，Excel还可以进行数据透视表和图表的制作，帮助财务分析师更好地理解和呈现数据。
3. 数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是财务分析师用于存储和管理大量财务数据的工具。
常见的DBMS包括Oracle、SQL Server和MySQL等。
财务分析师需要了解数据库的基本原理和操作方法，以便能够提取和处理财务数据。
此外，财务分析师还需要掌握SQL语言，以便能够编写查询语句和生成报表。
4. 数据可视化工具数据可视化工具可以将复杂的财务数据以图表或图形的形式呈现，帮助财务分析师更好地理解和传达数据。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI和QlikView等。
财务分析师可以利用这些工具创建交互式的报表和仪表盘，以便更直观地展示财务数据和趋势。
5. 统计软件统计软件可以帮助财务分析师进行更深入的数据分析和建模。
常见的统计软件包括R和Python等。
财务分析师需要掌握这些软件的基本语法和函数，以便能够进行统计分析、回归分析和预测模型等工作。
PERT图表教程
PERT图表教程(翻译⾃: )是（程序评估和审查技术）的⾸字母缩写。
PERT 图是⼀种项⽬管理⼯具，⽤于在项⽬中安排、组织和协调任务。
它基本上是⼀种分析完成给定项⽬所涉及的任务，特别是完成每项任务所需的时间，并确定完成整个项⽬所需的最短时间的⽅法。
什么是PERT图？PERT 的主要⽬标是促进决策制定并减少完成项⽬所需的时间和成本。
PERT 适⽤于具有⾼度任务间依赖性的⾮常⼤规模、⼀次性、⾮常规、复杂的项⽬，需要⼀系列活动的项⽬，其中⼀些必须按顺序执⾏，⽽另⼀些则可以执⾏与其他活动同时进⾏。
PERT 是⼀种分析完成给定项⽬所涉及的任务的⽅法，尤其是完成每项任务所需的时间，并确定完成整个项⽬所需的最短时间。
项⽬管理中的 PERT 已经存在了⼀段时间，但实际上它是在美国海军中开发的。
1957 年，其特别项⽬办公室创建了 PERT 图以协助其北极星核潜艇项⽬。
从那时起，它就在各⾏各业中找到了⽴⾜之地，甚⾄是 1968 年格勒诺布尔冬季奥运会。
PERT 图表符号任务在 Visual Paradigm 中，任务具有：1. 任务名称2. 任务编号3. 期间4. 开始⽇期和结束⽇期依赖链接将项⽬任务连接起来，表⽰它们之间的时间依赖关系，即前⾯的任务完成后，后⾯的任务才能开始。
增强的 PERT 图表功能Visual Paradigm 通过添加两个强⼤的项⽬管理功能增强了基本的 PERT 图表符号：1. 通道——⽤于根据类别划分任务，例如在 PERT 图中负责什么（任务）的⼀⽅。
2. ⾃动任务分配和管理——⽤于将 PERT 图表中的任务分配给 Visual Paradigm 的任务管理器——Tasifier。
车道车道允许您将 Pert 图表排列成由线条分隔的⽔平区域。
每个区域代表特定类、⼯⼈或它负责的任务组的任何概念的职责。
将 PERT 任务分配给 Tasifier除了普通 PERT 图表的功能外，增强型 PERT 图表⼯具还嵌⼊了四⼤功能，⽤于与任务管理⼯具 Tasifier 集成不同的流程：1. 负责⼈的选择（关联负责⼈的任务）2. 任务到任务管理器（Visual Paradigm Tasifier）何时绘制PERT图项⽬经理可以使⽤PERT图解决以下问题：1. 为项⽬完成计划⼀个现实的时间表。
必备的数据可视化工具和技术
必备的数据可视化工具和技术数据可视化是现代人类活动中不可或缺的技术。
尤其是随着互联网的普及和信息爆炸，我们需要处理和表示的数据量越来越庞大。
使用可视化工具和技术不仅可以使我们更方便地理解和发掘数据，也可以使我们更形象地表达数据结果。
在这篇文章中，我们将介绍一些必备的数据可视化工具和技术。
1. Excel和Tableau首先，Excel是数据可视化的重要工具，它为用户提供了多种多样的图表，如柱形图、散点图、折线图等。
在使用Excel进行可视化时，你可以通过选择数据、选择图表类型、选择样式等方式来设计一个美观而有效的图表。
Tableau是一款专业的商业智能和数据可视化平台。
它可以帮助你快速地连接、分析和分享数据，并提供了丰富的可视化效果。
使用Tableau，你可以创建漂亮的交互式图表、仪表板、故事等。
2. D3.js和R语言D3.js是一个JavaScript库，用于创建动态、交互式和可扩展的数据可视化。
它能帮助你使用HTML、CSS和SVG来操作数据，从而创建各种各样的数据可视化，包括但不限于图表、散点图、树图和热力图。
R语言是一种流行的数据分析工具，也可以用于数据可视化。
R语言提供了许多可视化包（如ggplot2），为用户提供了许多方便快捷的命令，用于创建各种各样的图表和图形。
3. Python和MatplotlibPython也是一种流行的数据分析工具，有许多用于数据可视化的库。
Matplotlib是其中最受欢迎的库之一，它可以创建各种图表和可视化效果。
你可以使用Python和Matplotlib来做数据分析、机器学习和大数据处理等任务。
4. FusionCharts和HighchartsFusionCharts和Highcharts是两个流行的商业级数据可视化工具。
它们提供了多种图表类型和可视化效果，可以帮助你快速创建漂亮的图表和仪表板。
这些工具通常需要购买，但提供了许多高级的功能和支持服务。
常用的数据分析工具和软件介绍
常用的数据分析工具和软件介绍数据分析作为一项重要的技术和工具在现代社会中扮演着重要的角色。
它帮助企业和个人深入了解数据、发现趋势、预测未来，从而做出更明智的决策。
在这篇文章中，我们将介绍一些常用的数据分析工具和软件，帮助读者更好地了解和选择适合自己的工具。
1. Microsoft Excel：Microsoft Excel是最为人熟知且广泛使用的数据分析工具之一。
它提供了强大的数据处理和分析功能，包括数据排序、筛选、透视表、图表制作等等。
Excel易于学习和使用，适用于快速的数据分析和基本的统计处理。
2. Python：Python是一种开源的编程语言，拥有丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
Python的可扩展性和灵活性使其成为数据科学家和分析师的首选。
通过编写Python脚本，用户能够进行数据清洗、处理、建模和可视化。
3. R：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它拥有庞大的开源社区和丰富的数据分析包，如ggplot2、dplyr等。
R具备强大的统计模型建立和分析能力，适用于复杂数据分析和统计方法的实施。
4. Tableau：Tableau是一种流行的商业智能和数据可视化工具。
它提供了直观的可视化界面，使用户能够通过简单的拖拽和选择创建交互式的图表和仪表板。
Tableau支持多种数据源，并可以与其他工具集成，是数据分析师、决策者和管理者常用的工具之一。
5. SPSS：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种专业的统计分析软件。
它具备完整的数据处理、建模和报告功能，适用于各种统计方法和数据分析需求。
SPSS界面友好，易于学习和使用，广泛应用于社会科学、市场研究等领域。
6. SAS：SAS（Statistical Analysis System）是一种完整的统计分析软件套件，包括数据处理、统计建模、数据挖掘等多个模块。
数据可视化工具的使用方法与案例分析
数据可视化工具的使用方法与案例分析数据可视化是将数据以图表、图像、地图等可视化形式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据的过程。
在当今大数据时代，数据可视化已经成为了数据分析和决策的重要工具。
数据可视化工具的出现极大地简化了数据可视化的过程，并提供了丰富的功能和选项。
本文将介绍几种常用的数据可视化工具的使用方法，并通过案例分析说明它们在实际应用中的价值。
一、Tableau作为业界领先的数据可视化工具之一，Tableau凭借其强大的功能和友好的界面广受欢迎。
其使用方法如下：1. 数据导入：打开Tableau后，选择“连接到数据”选项，可以导入Excel、CSV、数据库等多种数据源。
选择合适的数据源并进行连接。
2. 数据操作：Tableau提供了丰富的数据操作功能，如筛选、排序、合并等。
通过拖拽字段到维度和度量区域，可以对数据进行细致的操作。
3. 可视化设计：选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，将字段拖拽到相应的区域，即可生成相应的图表。
可以调整颜色、标签、坐标轴等属性，自定义图表的外观。
4. 交互控制：Tableau允许用户通过交互式操作来控制数据可视化。
比如，可以通过滑块控制时间序列数据的显示，通过筛选器控制数据的子集展示等。
这样，用户可以根据需要进行灵活的数据探索和展示。
Tableau的应用案例非常广泛，以下为一个案例分析：某公司想要了解销售表现情况，需要对销售业绩和区域进行可视化分析。
他们使用Tableau导入销售数据，选择合适的图表类型，如柱状图和地图，将销售额字段拖拽到度量区域，将区域字段拖拽到维度区域。
通过调整颜色和标签等属性，他们可以清晰地看到不同区域的销售额情况。
他们还使用交互式筛选器，通过选择不同的时间范围和产品类别，可以动态地分析销售表现。
二、Power BI作为微软推出的一套商业智能工具，Power BI功能强大且易于使用。
以下是Power BI的使用方法：1. 数据连接：打开Power BI，在“获取数据”选项中选择合适的数据源，如Excel、CSV、数据库等。
scottplot控件的用法
一、 scottplot控件概述1.1 scottplot控件是一个用于.NET评台的开源绘图控件，它可以在Windows Forms和WPF应用程序中创建高质量的图表和绘图。
scottplot基于.NET Standard，因此可以很容易地集成到现有的.NET 项目中。
1.2 scottplot控件提供了丰富的绘图功能，用户可以轻松地创建折线图、柱状图、散点图和波形图等。
它还支持自定义主题和颜色，使用户能够创建出个性化的图表。
1.3 另外，scottplot控件还提供了交互式功能，用户可以通过鼠标和键盘交互地探索图表数据，这使得数据分析更加直观和灵活。
二、 scottplot控件的基本用法2.1 安装scottplot控件要在.NET项目中使用scottplot控件，首先需要在项目中安装scottplot包。
可以通过NuGet包管理器或者手动从GitHub上下载源代码进行安装。
2.2 添加scottplot控件到Windows Forms应用程序在Windows Forms应用程序中添加scottplot控件非常简单，只需在工具箱中找到scottplot控件，并将它拖拽到窗体中即可。
2.3 添加scottplot控件到WPF应用程序在WPF应用程序中添加scottplot控件同样也很简单，只需在XAML 文件中引用scottplot命名空间，并在需要添加图表的地方插入控件即可。
2.4 设置数据和样式一旦添加了scottplot控件，接下来就可以设置图表的数据和样式了。
用户可以通过简单的API调用来传入数据并设置图表的样式，以达到自己想要的效果。
2.5 显示和交互将数据和样式设置完成后，调用控件的显示方法，即可在应用程序中看到生成的图表。
用户还可以通过鼠标和键盘进行交互，如缩放、移动和选择数据点，以获得更直观的数据分析体验。
三、 scottplot控件的高级功能3.1 自定义主题和样式scottplot控件允许用户完全自定义图表的主题和样式，包括背景色、坐标轴样式、标签样式等。
数据分析师职位要求
数据分析师职位要求一、职位概述数据分析师是负责收集、整理和分析数据，为企业决策提供支持的专业人员。
他们需要具备扎实的统计学和数学基础，熟练掌握数据分析工具和编程语言，能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业提供决策参考。
二、职位要求1. 学历要求数据分析师职位一般要求本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、经济学等相关专业背景优先。
2. 技术能力（1）熟练掌握数据分析工具：如Python、R、SQL等，能够使用这些工具进行数据的清洗、处理和分析。
（2）具备数据可视化能力：能够使用可视化工具如Tableau、Power BI等将分析结果以图表形式展示，使非技术人员也能理解。
（3）具备编程能力：熟悉至少一种编程语言，如Python、Java等，能够编写脚本进行数据处理和分析。
（4）了解机器学习和数据挖掘算法：能够应用机器学习和数据挖掘算法解决实际问题。
3. 统计学和数学基础（1）熟悉统计学基本理论和常用统计方法，能够进行统计推断和假设检验。
（2）具备数学建模能力，能够将问题抽象成数学模型，并进行求解。
4. 业务理解能力（1）对所在行业有一定的了解，能够理解业务需求，并将数据分析结果与业务决策相结合。
（2）具备良好的逻辑思维和问题解决能力，能够从大量的数据中找出规律和趋势，为业务决策提供有力支持。
5. 沟通能力（1）具备良好的沟通能力，能够与非技术人员有效沟通，将复杂的数据分析结果转化为简单易懂的语言。
（2）能够清晰表达自己的观点和建议，与团队成员合作，共同完成项目。
6. 快速学习能力数据分析领域技术更新迅速，数据分析师需要具备快速学习新技术的能力，保持对新知识的敏感性，并能够将其应用到实际工作中。
7. 综合素质（1）具备较强的数据敏感性和分析思维能力，能够从数据中发现问题和机会。
（2）具备较强的抗压能力和团队合作精神，能够在高强度的工作环境下完成任务。
（3）具备良好的自我管理能力和时间管理能力，能够合理安排工作和提高工作效率。
excel案例
excel案例在日常工作中，我们经常会用到excel来进行数据处理和分析。
下面我将通过一个实际的案例来展示如何使用excel进行数据分析和图表制作。
假设我们是一家电商公司的数据分析师，现在需要对上个季度的销售数据进行分析，以便制定下一个季度的销售策略。
首先，我们需要收集上个季度的销售数据，包括每个产品的销售额、销售量、利润等信息。
接下来，我们将这些数据导入excel，并进行数据清洗和整理。
我们可以使用excel的筛选功能，快速找出某个产品的销售额排名，或者找出销售量最高的产品。
同时，我们还可以使用excel的公式功能，计算出每个产品的利润率，以便进一步分析产品的盈利能力。
在数据分析的过程中，excel的图表功能也非常重要。
我们可以使用excel制作柱状图来展示每个产品的销售额，使用折线图来展示销售量的变化趋势，使用饼图来展示不同产品销售额的占比等。
这些图表可以直观地展示数据的特点，帮助我们更好地理解数据。
除了基本的数据分析和图表制作，excel还有很多高级功能可以帮助我们进行更深入的数据分析。
比如，我们可以使用excel的数据透视表功能，快速对数据进行汇总和分析。
我们还可以使用excel的条件格式功能，对数据进行可视化的标注，帮助我们发现数据中的规律和异常。
总的来说，excel是一款非常强大的数据分析工具，它不仅可以帮助我们进行基本的数据处理和分析，还可以帮助我们制作各种类型的图表，进行高级的数据分析。
通过本文案例的介绍，相信大家对excel的数据分析功能有了更深入的了解，希望能够在工作中更好地运用excel进行数据分析和图表制作。
excel岗位分工
excel岗位分工在Excel岗位中，通常存在不同的分工和职责。
以下是一些常见的Excel岗位分工：1. 数据分析师，数据分析师负责收集、整理和分析数据，使用Excel来进行数据清洗、筛选、排序和计算。
他们需要熟悉Excel 的各种函数和数据分析工具，能够生成报表、图表和数据可视化。
2. 金融分析师，金融分析师使用Excel来进行财务建模、预测和风险评估。
他们需要熟悉财务函数和公式，能够制作财务报表、现金流量表和利润表等。
3. 数据录入员，数据录入员负责将大量的数据输入到Excel表格中，确保数据的准确性和完整性。
他们需要熟悉Excel的数据输入和格式设置功能，能够高效地处理大量数据。
4. 项目管理员，项目管理员使用Excel来跟踪项目进展、制定计划和管理资源。
他们需要熟悉Excel的项目管理功能，能够制作甘特图、进度表和资源分配表等。
5. 销售报表分析员，销售报表分析员负责收集销售数据，并使用Excel来分析销售趋势、计算销售额和利润等。
他们需要熟悉Excel的数据透视表、条件格式和图表功能，能够制作销售报表和销售预测。
6. 数据可视化专家，数据可视化专家使用Excel来创建各种图表和可视化效果，以呈现数据的洞察和趋势。
他们需要熟悉Excel 的图表和图形设计功能，能够制作仪表盘、漏斗图和热力图等。
7. 培训师，培训师专注于教授Excel的使用技巧和功能。
他们需要熟悉Excel的各种功能和操作方法，能够编写培训材料和设计培训课程。
以上是Excel岗位中的一些常见分工，不同的公司和行业可能会有所不同。
这些分工旨在提高工作效率和数据处理能力，确保数据的准确性和可靠性。
统计技术常用的工具
统计技术常用的工具引言在统计学领域，为了处理数据和分析结果，科学家和数据分析师常常使用各种工具来提高工作效率和准确度。
本文将介绍一些统计技术中常用的工具，包括数据处理、数据可视化和建模分析等方面。
这些工具不仅能够帮助我们更好地理解数据，还可以为决策提供有力的支持。
数据处理工具1. RR 是一个开源的统计计算和图形化工具。
它提供了一系列丰富的函数和包，用于数据处理、统计分析和数据可视化。
R 的优势在于其强大的统计分析能力和广泛的应用领域，可以处理各种类型和规模的数据。
2. PythonPython 是一种通用的编程语言，也被广泛应用于统计分析。
Python 通过科学计算库 NumPy、数据分析库 Pandas 和可视化库 Matplotlib 等扩展包，提供了强大的数据处理和分析功能。
3. SASSAS 是一个功能强大的统计软件，主要应用于商业和研究机构。
SAS 提供了一系列丰富的统计分析过程和数据处理功能，具有良好的数据管理和数据探索能力。
数据可视化工具1. TableauTableau 是一款流行的商业智能工具，专注于数据可视化。
它提供了丰富的图表类型和交互性，可帮助用户更好地探索和传达数据中的信息。
Tableau 具有易用性和直观性的特点，适用于各种数据类型和业务需求。
2. ggplot2ggplot2 是一款基于 R 语言的数据可视化工具。
它采用了一种基于图层的绘图系统，能够轻松创建各种类型的统计图表。
ggplot2 提供了丰富的定制选项和主题，使用户能够创建美观而专业的数据可视化结果。
3. D3.jsD3.js 是一个基于 JavaScript 的数据可视化库。
它提供了强大的绘图功能和灵活的数据绑定机制，能够创建交互性和动态性的可视化效果。
D3.js 可以直接在网页中使用，适用于开发复杂和高度定制化的数据可视化应用。
建模分析工具1. SPSSSPSS 是一款流行的商业统计软件，广泛用于社会科学、市场调研、医学研究等领域。
echarts 指标卡片 -回复
echarts 指标卡片-回复“ECharts指标卡片”使用指南作为一种流行的数据可视化工具，ECharts（Enterprise Charts）为用户提供了丰富多样的图表类型和交互方式。
其中，指标卡片（Indicator）是ECharts中常用的一种图表类型，用于展示数据的关键指标。
本文章将逐步回答有关ECharts指标卡片的问题，帮助读者全面了解其使用方法和功能。
第一部分：指标卡片概述（300-400字）首先，我们来了解一下指标卡片的基本概念和用途。
指标卡片是一种简洁、直观的图表形式，用于在有限的空间内展示数据的关键指标和其变化趋势。
它通常由一个主要数值和相应的图表组成，可以快速地向用户传递数据信息，帮助他们迅速了解业务情况和决策需要。
指标卡片广泛应用于各个领域，例如金融、健康、销售等，以及在线仪表盘和数据报告中。
它可以帮助管理者和决策者监控业务运营情况、发现潜在问题、做出高效决策，并通过动态更新数据保持即时的业务洞察。
第二部分：ECharts指标卡片的特点和优势（400-500字）在了解了指标卡片的基本概念后，我们来看看ECharts指标卡片相比其他工具的特点和优势。
1. 多样化的图表类型：ECharts提供了丰富多样的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，使得用户可以根据实际需求选择最合适的图表形式来展示指标数据。
2. 可定制化的样式和主题：通过ECharts提供的样式和主题配置，用户可以自定义指标卡片的外观，包括颜色、字体、边框等，使其与整体页面风格一致，提升用户体验。
3. 交互式的数据探索：ECharts支持用户通过鼠标悬停、点击、拖拽等交互方式对数据进行探索和操作。
用户可以通过对指标卡片进行缩放、平移、筛选等操作来深入了解数据细节和进行更精确的分析。
4. 可嵌入性和可扩展性：ECharts可以轻松地与其他前端框架（如React、Vue）集成，并支持通过JavaScript代码进行动态更新和扩展。
plantuml 单词介绍 -回复
plantuml 单词介绍-回复PlantUML 是一个开源的绘图工具，旨在通过简洁的文本描述语言来生成各种类型的UML 图表。
该工具可用于绘制类图、时序图、用例图、活动图以及组件图等多种图表类型，使得软件开发人员和系统分析师更加便捷地进行可视化设计和沟通。
本文将一步一步回答关于PlantUML 的问题，包括其历史背景、特点和用途等。
1. PlantUML 的历史背景是什么？PlantUML 于2009 年由Arnaud Roques 创建，最初是作为一个用于维护C++ 代码的工具而开发。
随后，Roques 将其转变为一种可以通过文本描述语言生成UML 图表的工具，并在2012 年正式开源发布。
自此以后，PlantUML 获得了广泛的用户基础和积极的社区贡献，不断发展和改进，成为一款备受欢迎的UML 工具。
2. PlantUML 有哪些主要特点？PlantUML 具有以下几个主要特点：- 简洁易用：PlantUML 使用简洁的文本描述语言，使得绘制UML 图表变得非常容易。
用户只需编写文本文件，描述系统结构和关系，即可自动生成对应的图表，省去了繁琐的手动绘制。
- 多种图表类型：PlantUML 支持多种UML 图表类型，包括类图、时序图、用例图、活动图、组件图等，满足不同层面和需求的绘图需求。
- 跨平台支持：PlantUML 可以在多个平台上运行，包括Windows、Linux 和macOS，用户可以根据自己的需求选择合适的平台进行使用。
- 可扩展性：PlantUML 支持使用扩展语言编写自定义的图表模板和样式，用户可以根据需要自定义图表的外观和布局，满足个性化需求。
3. PlantUML 的使用场景有哪些？PlantUML 的使用场景广泛，适用于以下几个方面：- 软件开发：PlantUML 可以帮助开发人员进行系统设计和架构模型的绘制。
通过绘制类图、组件图等，开发人员可以更清晰地展现系统的结构和模块关系，方便团队合作和代码实现。
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方法分析师的图表工具不管方法研究的目的如何——设计一个新的工作方法或者对现有的进行改进——把与整个过程相关的实际信息用清楚、逻辑的形式记录下来，是很有帮助的。
方法研究的第一个步骤就是收集与该操作或工序有关的所有必要的信息。
有关的信息——如制造数量、搬运安排、操作次数、设备的加工能力、特殊物料、特殊工具等等——也许是解决问题的关键所在。
这一章将讨论能很好的纪录实际数据的技术。
每个操作人员都会利用工具使操作过程更加便利，就像机械工程师有千分尺和油标卡尺，雕塑家有凿子和刨子，方法分析师也可以利用工具使得在更短的时间里做出更好的工作。
方法分析师最重要的工具之一就是程序图。
程序图是指对某一制造或经营过程的一个图表描述，每一种都有其特定用途。
它们是：1．操作程序图；2．流程程序图；3．线图；4．人机作业图；5．联合程序图；6．操作人程序图；7．行程图；8．时刻评核术图。
操作程序图，流程程序图，时刻评核术图和线图主要用于表现问题。
通常来说，问题如果不被完全展现出来，是不能完全得到解决的。
因此，这次就讨论这些图表。
人机作业图、联合程序图、操作程序图和行程图在第五章讨论。
这些图表一般在操作分析时建立，第四章和第五章将会介绍操作分析。
操作程序图操作程序图表明制造和生产过程中所有的操作、检验、时间耽搁和所有物料的先后顺序——从原材料到成品包装。
它描述了所有元件的投入以及部装到总装。
如同图纸对配合、公差和技术要求这些设计问题能使设计人员一目了然一样，操作程序图能使人对整个制造过程一目了然。
在我们对一个设计进行改进前，我们必须拿到现有产品的设计图。
同样，在我们改进一个制造系统前，最好建立一个操作程序图，那样我们才能认识所有的问题并且知道哪些地方有可能改进。
操作程序图能有效地表达问题。
如果问题不能被表达出来，通常就不能解决。
操作程序图的建立在建立操作程序图时，会用到两个符号：小圆圈，直径一般为3/8英寸，表示一次操作；小正方块，边长一般为3/8英寸，表示一次检查。
当被研究的零件被有意的改变或者在对其进行生产性工作前的研究或规划，都视为操作。
一些分析员喜欢将手工操作与文书工作的手工操作分开。
手工操作一般与直接劳动有关，而图纸作业往往是间接或昂贵成本的一部分。
零件被测试是否符合标准，即为检验。
在操作程序图实际建立开始前，分析员应在纸的顶端写上标题：操作程序图，以识别它。
识别信息：零件号、图号、程序说明、现行或建议方法、日期、制作此图的人员姓名，通常都罗列于后。
附加信息有时也可以加上以完全识别绘制的主题。
包括条目：如图表号、装置、建筑和部门。
垂直线表示工作全部完成时的总流程，而导引入垂直流动线的水平线表示购买或自制的材料。
建立操作程序图时，垂直流动线和水平材料线通常不可交叉。
如果基于一些原因一定要把垂直线和水平线交叉，在水平线上画一半圆，不要出现节点。
（见图3-1）图3-1 当垂直流动线与水平材料线交叉时常规的操作不会出现节点垂直流动线水平材料线工作时间应分给每次操作和检查。
通常，这些时间并不是有效的（特别是检验中）。
因此分析员要对完成不同事件所需的时间进行估计。
这样，分析员必需到车间进行一些时间测量。
方法分析师比其他任何分析师都要更清楚的认识到：时间就是金钱。
因此，时间信息必需包括在操作程序图中。
图3-2列出了一个典型完整的操作程序图。
操作程序图的应用完成操作程序图后，分析员应该用从初级方法的角度到操作分析的角度，回顾每次操作和检查。
在研究一个操作程序图时，特别要应用以下的方法：1作业目的 6设备和工具2零件的设计 7工作条件3公差和技术要求 8物料搬运4材料 9装置布局5制造工艺 10动态经济原则分析员应对这十个准则的每一个都采用提问的态度，它们影响着研究的时间（成本）和产品产量。
在研究操作程序图上的事件时，分析员应该问的最重要的问题就是“为什么”有代表性的方法有：“这个操作为什么必要”“这个操作为什么用这种方法完成”“为什么用这组公差”“为什么指定用这种材料”“为什么这类操作人员分配做这种工作”分析员应该认识任何事物都不是理所当然的。
他们应该问这些和其他的与操作所有阶段相关的问题。
并接着收集回答这些问题的信息，这样才能找到作这项工作的更好的方法。
“为什么”这个问题会立即让人想到其他的问题，包括“什么”，“怎样”，“谁”“什么地方”和“什么时间”。
这样，分析可以问：1.“这个操作的目的是什么”2.“如何才能把这个操作完成得更好”3.“谁最适合完成这项工作”4.“这项操作在哪里可以降低成什么本”为什么怎样 5. “这项操作何时达到材料耗用谁的最低值”什么地方什么时间举例来说，在图3-2的操作程序中，分析员可以问到列于3-1表中的问题，决定指定方法的改进的实际性。
回答这些问题能帮助着手删除、合并、和简化操作。
通过问这些问题分析员就能知道可能导致改进的其他问题。
想法看起来只是大概的想法，但有经验的分析员总是能得到几个改进的可能性。
分析员必须保持开放的头脑，才不会因先前的烦恼而气馁，放弃新想法的实践。
已完成的操作程序图能帮助分析员设想目前的方法及其所有的细节，这样才能设计出更新更好的工艺。
它向分析员展现出对给出的操作进行的改变将会对前后操作带来什么样的影响。
仅仅对于机智的分析员操作程序图的建立必然得到改进的可能性。
把操作分析规则与操作程序图综合起来应用，操作时间实现30%的减少是很寻常的。
操作程序图指出所有元件投入到产品中的流程，并因为每一步都以它恰当的时间顺序表示出来，所以图本身就是一个理想的设置布局。
因此，方法分析师，设置布局工程师和相关领域的人员在设计新的布局和对现有的进行改进时，发现这个工具相当有用。
操作程序图在促进和解释一个建议的方法时很有帮助。
它清楚的给出了如此多的信息，所以，在两个竞争方案之间，它能提供一个理想的比较。
流程程序图通常，流程程序图比操作程序图包括更多的细节。
因此，它不适合于总体复杂的装配。
它每次基本上都只用一个装配或一个系统的一个部件，这个部件将影响制造中或应用于一个特殊部件。
一个特殊生产顺序的过程中节约的最大值。
流程程序图在纪录隐藏成本如移动距离，延迟或暂时性存储特别有用。
一旦这些不增值的过程被找到，分析员就能够采取改进的措施。
除了纪录操作和检查，流程程序图还能反应一个项目在某以设置上发生的所有移动和库存延迟。
流程程序图延用了操作程序图的操作和检验符号，以及其他一些符号。
一个小箭头标识一次运输，客观事物从一处移到另一处即位运输，不包括发生在一次加工或一次检查中的运动。
一个大写的字母D表示一次延迟。
当一个零件没有立即被下一个工作点加工，就出现了延迟。
一个倒立三角形表示一次存储，当一个零件被装入以免不被允许的移动即为存储。
当有必要展示一个合成的动作时，如一个操作人员在同一工作点完成操作与检查。
就用一个边长为3/8英寸的正方形内加一个直径为3/8英寸的小圆来识别。
通常用两种流程图：产品（见图3-4）和操作。
产品图提供产品或材料发生的事件的所有细节，操作流程图则描述人员完成操作的细节。
建立流程程序图向操作程序图一样，流程程序图也应在顶端加上标题：流程程序图，以识别。
识别信息通常包括零件号、图号、过程描述、现行或建议的方法，日期和制图人员的姓名。
有时，一些附加数据对于能完全识别的工作很有用。
这包括装置、建筑或部门；图表号；数量和成本信息。
因为流程图只代表一个项目，而不是一个装配，一副精致的流程图从纸的顶部中心位置开始建立。
首先，画一条水平材料线；然后写上零件号和描述，以及零件加工所需的材料。
再画一条短的垂直流程线（约3/4英寸）到第一个事件符号，也许是一个箭头表示从库房出来的运输。
在运输符号的右边几下描述这次移动的简述，像“由物料搬运员搬运废料”。
如果可以，再者下面立即列出所用设备的种类。
例如：“手动两轮推车”或“机动推车”能识别所用的设备。
在符号的左边记录完成此项事件所需的时间，并且在左边一英寸处用英尺或尺作单位，几下移动距离。
接着，即下零件工艺中所有操作、检查、移动、延迟、长期存储和短期存储。
为方便提交，所有事件依其类别按时间顺序标上数字。
运输符号表示流动的方向。
这样，当发生直线流动时，箭头指向纸的右边。
当工序有迂回倒流时，箭头指向左边。
如果工序是在多层建筑楼中进行，向上指的箭头就表示工序向上移动，向下指的箭头就表示工序向下移动。
移动的距离，没必要用卷尺或米尺精确测量。
通常，用物料移动的个数乘以一种了得跨距来得到比较准确的数据。
5英尺和5英尺以下的移动通常忽略不计；但是，如果分析员感到它们会直接影响到总成本，它们就要被记录。
图上必须包括所有延迟和存储的时间。
仅仅表明一次延迟或存储发生是不够的。
因为零件储存和延迟的时间越长，成本就越高。
所以，知道每次存储和延迟的时间有多长是很必要的。
确定存储和延迟的持续时间的最经济的方法，就是用粉笔在几个零件上作上标记，表明它们开始存储或延迟的确切时间。
接着按期检查这部分，开被标记的零件何时再投入生产。
得出发生的次数和总共发生的时间，求出平均值，分析员就得出了准确的有效时间。
流程程序图的应用流程程序图，像操作程序图一样，本身并不是一个结论,而是一个得到结论的方法。
分析员的这个工具删除部件的隐藏成本。
因为这个流程图能清楚的表示出所有的运输、延迟和储存。
所以它既能减少这些元素的数量，又能减少这些元素的持续时间。
一旦分析员建立了流程程序图，他们就能在操作分析师最基本的考虑分析上提问。
对流程程序图，特别要考虑：1．材料运输，2．设置布局，3．延迟时间，4．存储时间分析员已建立和分析的装配的操作程序图，其零件多半在流程图的研究中是一个部件。
流程图通常描述被认为含有隐藏成本的特殊配置部件。
如果部件的操作和检查已被研究，分析员就不会花大量时间再去研究它们。
他们将更关心研究零件从一个操作到另一个操作所必须移动的距离，材料运输及出现的延迟。
当然，如果分析员最初建立了流程程序图，在研究它上面的事件时，操作分析员所有的基本方法都应被利用。
为了减少或删除延迟和存储时间,以提前对顾客的交货期,并且减少成本,分析员在研究此项工作时,应考虑这些检查问题:1.全部材料递交于操作后多久会失败一次2.该如何处理材料,才能使它们产量更多3.什么是最佳批量或者份额,或者产量4.如何制定长期计划5.按订货单安排，操作类型、所需工作、颜色等等，怎样才是最佳顺序6.怎样安排成组相似操作，使它们能在相同时间完成7.通过改进制度，能节省多少时间8.紧急维修和高峰订单的原因是什么9.在某几天实现某几种生产，使制度更加规范，会节省多少延迟和存储时间10.怎样的交替制度能更有效的利用材料11.统计交易和装载有必要吗12.哪个部门最适合作这项工作，能够作同类工作但能减少移动次数，节省延迟或存储时间13.作这项工作可以节省多少时间，由另一台设置呢14.实现测量和实验，什么时间是最合适又最经济的时间15.工厂的合同制定缺少什么信息，即有可能引起一次延迟或存储16.在相关部门不同时间里，改变轮班会损失多少时间17.对于这项工作，什么是经常性的干扰，如何才能删除18.由于等待或接收指示、图纸和说明书的失败，雇员会损失多少时间19.由于通道的拥挤引起工作暂停的有多少20.怎样改进道路和通道的设置才能减少延迟分析员应该用明确的检查性问题缩短移动距离，减少物料的运输时间。