Quantitative Analysis Methods定量分析方法课程指导

　　相信Quantitative Analysis Methods定量分析方法课程是很多同学都不愿意面对的一个地方了，毕竟定量分析是一个复杂的话题，充满了令人生畏的术语，如中位数，模式，相关性和回归。在学习的难度上还是有一些的，不过同学们也不必焦虑，在定量分析方法课程指导上，考而思的老师还是颇为了解的，可以为同学们提供到一些相关的课程指导哦。

　　什么是定量分析(QA)?

　　定量分析是收集和评估可衡量和可验证的数据(如收入，市场份额和工资)的过程，以了解企业的行为和绩效。过去，企业主和公司董事在做决定时严重依赖他们的经验和本能。然而，有了数据技术，定量分析现在被认为是做出明智决策的更好方法。

　　Quantitative Analysis Methods定量分析方法要点：

　　定量分析(QA)是一种使用数学和统计建模，测量和研究来理解行为的技术。

　　定量以数值表示现实。

　　定量分析用于评估金融工具并预测现实世界的事件，例如GDP的变化。

　　了解定量分析(QA)：

　　定量分析为分析师提供了检查和分析过去、当前和预期未来事件的工具。任何涉及数字的主题都可以量化;因此，QA用于许多领域，包括分析化学，金融分析，社会科学和有组织的体育运动。

　　主要课程包括：

　　1. 回归分析

　　回归分析是一种常见的技术，不仅被企业主使用，而且被统计学家和经济学家使用。它涉及使用统计方程来预测或估计一个变量对另一个变量的影响。例如，回归分析可以确定利率如何影响消费者的资产投资行为。

　　在业务部门中，所有者可以使用回归分析来确定广告费用对业务利润的影响。使用此方法，企业所有者可以在两个变量之间建立正相关或负相关。

　　2. 线性规划

　　大多数公司偶尔会遇到设施空间，生产机械和劳动力等资源短缺的问题。在这种情况下，公司经理必须找到有效分配资源的方法。线性规划是一种定量方法，它决定了如何实现这样的最优解。它还用于确定公司如何获得最佳利润并降低其运营成本，但要受到一组给定的约束，例如劳动力。

　　3. 数据挖掘

　　数据挖掘是计算机编程技能和统计方法的结合。随着可用数据集的数量和大小的增加，数据挖掘的普及也在继续增长。数据挖掘技术用于评估非常大的数据集，以查找隐藏在其中的模式或相关性。

　　针对Quantitative Analysis Methods定量分析方法课程，考而思的老师可以根据同学的实际课程进度与具体的问题来给出定制化的辅导课程，若是同学们有所需求的话，不妨通过我们右侧的微信来与专业老师取得联系哦。