一、環境監測常用的儀器有哪些？

1）大氣監測可分，PM2.5、PM10、TSP、

根據結構可分車載式揚塵噪聲監測，根據原理可分，β射線法、90度散射式

2)基本儀器包括普通溫度計、高溫溫度計、微量天平、精密天平、分光光度計、氣相色譜儀、熒光分光光度計和數字式離子計等；

(3)煙氣監測儀器包括煙氣測定儀、飄塵采樣器、氣象觀測儀、粉塵采樣器、斜管微壓計、補償微壓計、皮托管、熱球(熱線)風速儀和有害氣體采樣器等；

(4)水質監測儀器包括自動水樣采樣器、油分分析儀、水質監測儀和酸度計等；

(5)測噪聲儀器包括簡易聲級計、高檔錄音機、精密聲級計和倍頻程濾波器等；

(6)有關玻璃儀器、電冰箱、馬福爐、烘箱、微型電子計算機等。如有需要和可能，應配備環境監測車。

二、常用自動生化儀器分析系統有哪些？

生化分析儀已經成為醫院檢驗科必備的檢測設備，按照生化分析儀的結構原理，生化分析儀可以分為管道連續流動式、分立式、離心式和干片式等幾種，目前臨床最常用的是分立式生化分析儀，其常用檢測方法包括終點法、固定時間法和連續監測法。

1、終點法

2、固定時間法

3、連續監測法

通常情況下，全自動的生化分析儀是幾種檢測方法并存，如康宇醫療全自動生化分析儀檢測方法就包括終點法、動力學法、免疫比濁發、固定時間發、雙試劑法等，儀器檢測范圍寬泛，是基層醫院首選的醫療設備。

三、分析實驗室的常用儀器有哪些？

化學分析實驗室：

1.氣相色譜儀or氣相色譜/質譜聯用儀

2.液相色譜儀or液相色譜/質譜聯用儀

3.紫外分光光度計

4.紅外分光光度計

5.原子吸收分光光度計

6.原子熒光光度計

7.等離子發射光譜

8.核磁共振儀

9.分析天平

10.熔點儀

11.超聲波清洗機

12.純水機、超純水機

四、【信息分析方法】常用的信息分析的方法有哪些？

　　專利的分析方法有三種:專利圖、定性分析和定量分析。 　　專利圖是將專利信息加以整理、加工、分類、分析,然后形成一目了然的圖形、表格、曲線。可根據不同的需要制成不同類型的專利圖,通過不斷的更新數據能及時觀察其變化與發展趨勢。 　　專利的定性分析主要指通過對專利信息的內容進行歸納、分析了解某一技術的當前狀況以及未來前景的方法。由于專利信息在時間和空間上的高度分散,這就需要根據專利信息提供的各種著錄數據,如國家、專利申請人、申請時間、授權時間等來圍繞特定的研究主題進行專利信息的收集。 　　 　　具體來說,定量分析方法主要有:??時間序列法。即以時間為軸,將人、技術作為變量考察其隨時間變化的規律。如將不同企業的專利件數與時序直線或曲線化,則可 　　以比較不同企業的技術開發能力。??技術系數法。即通過測定特定技術領域的技術的量與質,調查該技術領域的技術開發動向。

五、儀器分析常用簡寫符號？

紫外UV 紅外FTIR 高效液相HPLC 超高效液相UPLC 氣相GC 液質聯用LC-MS 氣質聯用GC-MS 質譜MS 等離子體質譜ICP-MS等等啦。

六、常用的數據分析方法有哪些？

　　您是否想更好地了解傳統數據與大數據之間的區別，在哪里可以找到數據以及可以使用哪些技術來處理數據?

　　這些是處理數據時必須采取的第一步，因此這是一個不錯的起點，特別是如果您正在考慮從事數據科學職業!

　　“數據”是一個廣義術語，可以指“原始事實”，“處理后的數據”或“信息”。為了確保我們在同一頁面上，讓我們在進入細節之前將它們分開。

　　我們收集原始數據，然后進行處理以獲得有意義的信息。

　　好吧，將它們分開很容易!

　　現在，讓我們進入細節!

　　原始數據(也稱為“ 原始 事實”或“ 原始 數據”)是您已累積并存儲在服務器上但未被觸及的數據。這意味著您無法立即對其進行分析。我們將原始數據的收集稱為“數據收集”，這是我們要做的第一件事。

　　什么是原始數據?

　　我們可以將數據視為傳統數據或大數據。如果您不熟悉此想法，則可以想象包含分類和數字數據的表格形式的傳統數據。該數據被結構化并存儲在可以從一臺計算機進行管理的數據庫中。收集傳統數據的一種方法是對人進行調查。要求他們以1到10的等級來評估他們對產品或體驗的滿意程度。

　　傳統數據是大多數人習慣的數據。例如，“訂單管理”可幫助您跟蹤銷售，購買，電子商務和工作訂單。

　　但是，大數據則是另外一回事了。

　　顧名思義，“大數據”是為超大數據保留的術語。

　　您還會經常看到它以字母“ V”為特征。如“大數據的3V ”中所述。有時我們可以擁有5、7甚至11個“ V”的大數據。它們可能包括– 您對大數據的愿景，大數據的價值，您使用的可視化工具或大數據一致性中的可變性。等等…

　　但是，以下是您必須記住的最重要的標準：

　　體積

　　大數據需要大量的存儲空間，通常在許多計算機之間分布。其大小以TB，PB甚至EB為單位

　　品種

　　在這里，我們不僅在談論數字和文字。大數據通常意味著處理圖像，音頻文件，移動數據等。

　　速度

　　在處理大數據時，目標是盡可能快地從中提取模式。我們在哪里遇到大數據?

　　答案是：在越來越多的行業和公司中。這是一些著名的例子。

　　作為最大的在線社區之一，“ Facebook”會跟蹤其用戶的姓名，個人數據，照片，視頻，錄制的消息等。這意味著他們的數據種類繁多。全世界有20億用戶，其服務器上存儲的數據量巨大。

　　讓我們以“金融交易數據”為例。

　　當我們每5秒記錄一次股價時會發生什么?還是每一秒鐘?我們得到了一個龐大的數據集，需要大量內存，磁盤空間和各種技術來從中提取有意義的信息。

　　傳統數據和大數據都將為您提高客戶滿意度奠定堅實的基礎。但是這些數據會有問題，因此在進行其他任何操作之前，您都必須對其進行處理。

　　如何處理原始數據?

　　讓我們將原始數據變成美麗的東西!

　　在收集到足夠的原始 數據之后，要做的第一件事就是我們所謂的“數據預處理 ”。這是一組操作，會將原始數據轉換為更易理解且對進一步處理有用的格式。

　　我想這一步會擠在原始 數據和處理之間!也許我們應該在這里添加一個部分...

　　數據預處理

　　那么，“數據預處理”的目的是什么?

　　它試圖解決數據收集中可能出現的問題。

　　例如，在您收集的某些客戶數據中，您可能有一個注冊年齡為932歲或“英國”為名字的人。在進行任何分析之前，您需要將此數據標記為無效或更正。這就是數據預處理的全部內容!

　　讓我們研究一下在預處理傳統和大原始數據時應用的技術嗎?

　　類標簽

　　這涉及將數據點標記為正確的數據類型，換句話說，按類別排列數據。

　　我們將傳統數據分為兩類：

　　一類是“數字” –如果您要存儲每天售出的商品數量，那么您就在跟蹤數值。這些是您可以操縱的數字。例如，您可以計算出每天或每月銷售的平均商品數量。

　　另一個標簽是“分類的” –在這里您正在處理數學無法處理的信息。例如，一個人的職業。請記住，數據點仍然可以是數字，而不是數字。他們的出生日期是一個數字，您不能直接操縱它來給您更多的信息。

　　考慮基本的客戶數據。*(使用的數據集來自我們的 SQL課程)

　　我們將使用包含有關客戶的文本信息的此表來給出數字變量和分類變量之間差異的清晰示例。

　　注意第一列，它顯示了分配給不同客戶的ID。您無法操縱這些數字。“平均” ID不會給您任何有用的信息。這意味著，即使它們是數字，它們也沒有數值，并且是分類數據。

　　現在，專注于最后一列。這顯示了客戶提出投訴的次數。您可以操縱這些數字。將它們加在一起以給出總數的投訴是有用的信息，因此，它們是數字數據。

　　我們可以查看的另一個示例是每日歷史股價數據。

　　*這是我們在課程Python課程中使用的內容。

　　您在此處看到的數據集中，有一列包含觀察日期，被視為分類數據。還有一列包含股票價格的數字數據。

　　當您使用大數據時，事情會變得更加復雜。除了“數字”和“分類”數據之外，您還有更多的選擇，例如：

　　文字數據

　　數字圖像數據

　　數字視頻數據

　　和數字音頻數據

　　數據清理

　　也稱為“ 數據清理” 或“ 數據清理”。

　　數據清理的目的是處理不一致的數據。這可以有多種形式。假設您收集了包含美國各州的數據集，并且四分之一的名稱拼寫錯誤。在這種情況下，您必須執行某些技術來糾正這些錯誤。您必須清除數據;線索就是名字!

　　大數據具有更多數據類型，并且它們具有更廣泛的數據清理方法。有一些技術可以驗證數字圖像是否已準備好進行處理。并且存在一些特定方法來確保文件的音頻 質量足以繼續進行。

　　缺失值

　　“ 缺失的 價值觀”是您必須處理的其他事情。并非每個客戶都會為您提供所需的所有數據。經常會發生的是，客戶會給您他的名字和職業，而不是他的年齡。在這種情況下您能做什么?

　　您是否應該忽略客戶的整個記錄?還是您可以輸入其余客戶的平均年齡?

　　無論哪種最佳解決方案，都必須先清理數據并處理缺失值，然后才能進一步處理數據。

　　處理傳統數據的技術

　　讓我們進入處理傳統數據的兩種常用技術。

　　平衡

　　想象一下，您已經編制了一份調查表，以收集有關男女購物習慣的數據。假設您想確定誰在周末花了更多錢。但是，當您完成數據收集后，您會發現80%的受訪者是女性，而只有20%是男性。

　　在這種情況下，您發現的趨勢將更趨向于女性。解決此問題的最佳方法是應用平衡技術。例如，從每個組中抽取相等數量的受訪者，則該比率為50/50。

　　數據改組

　　從數據集中對觀察結果進行混洗就像對一副紙牌進行混洗一樣。這將確保您的數據集不會出現由于有問題的數據收集而導致的有害模式。數據改組是一種改善預測性能并有助于避免產生誤導性結果的技術。

　　但是如何避免產生錯覺呢?

　　好吧，這是一個詳細的過程，但概括地說，混洗是一種使數據隨機化的方法。如果我從數據集中獲取前100個觀察值，則不是隨機樣本。最高的觀察值將首先被提取。如果我對數據進行混洗，那么可以肯定的是，當我連續輸入100個條目時，它們將是隨機的(并且很可能具有代表性)。

　　處理大數據的技術

　　讓我們看一下處理大數據的一些特定于案例的技術。

　　文本數據挖掘

　　想想以數字格式存儲的大量文本。嗯，正在進行許多旨在從數字資源中提取特定文本信息的科學項目。例如，您可能有一個數據庫，該數據庫存儲了來自學術論文的有關“營銷支出”(您的研究主要主題)的信息。大數據分析技術有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的數量和數據庫中存儲的文本量足夠少，則可以輕松找到所需的信息。通常，盡管數據巨大。它可能包含來自學術論文，博客文章，在線平臺，私有excel文件等的信息。

　　這意味著您將需要從許多來源中提取“營銷支出”信息。換句話說，就是“大數據”。

　　這不是一件容易的事，這導致學者和從業人員開發出執行“文本數據挖掘”的方法。

　　數據屏蔽

　　如果您想維持可靠的業務或政府活動，則必須保留機密信息。在線共享個人詳細信息時，您必須對信息應用一些“數據屏蔽”技術，以便您可以在不損害參與者隱私的情況下進行分析。

　　像數據改組一樣，“數據屏蔽”可能很復雜。它用隨機和假數據隱藏原始數據，并允許您進行分析并將所有機密信息保存在安全的地方。將數據屏蔽應用于大數據的一個示例是通過“機密性保留數據挖掘”技術。

　　完成數據處理后，您將獲得所需的寶貴和有意義的信息。我希望我們對傳統數據與大數據之間的差異以及我們如何處理它們有所了解。

https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/

七、常用的概率分析決策方法有哪些？

概率分析決策方法有

決策收益分析法和趨勢分析法；

決策樹法和趨勢分析法；

決策收益表法和決策樹法；

最小二乘法和內插法。

八、成本分析常用的方法有哪些？

成本分析概述 　　利用成本核算及其他有關資料，分析成本水平與構成的變動情況，研究影響成本升降的各種因素及其變動原因，尋找降低成本的途徑。成本分析是成本管理的重要組成部分，其作用是正確評價企業成本計劃的執行結果，揭示成本升降變動的原因，為編制成本計劃和制定經營決策提供重要依據。 　　[編輯本段]成本分析的主要內容 　　包括：成本計劃完成情況的分析、技術經濟指標變動對成本影響的分析、主要產品單位成本分析等。方法主要有：對比分析法、比率分析法、趨勢分析法、因素分析法等。 　　[編輯本段]成本分析的方法 　　在進行成本分析中可供選擇的技術方法(也稱數量分析方法)很多，企業應根據分析的目的，分析對象的特點，掌握的資料等情況確定應采用那種方法進行成本分析。在實際工作中，通常采用的技術分析方法有對比分析法，因素分析法和相關分析法等三種。 　　1、對比分析法 　　對比分析法是根據實際成本指標與不同時期的指標進行對比，來揭示差異，分析差異產生原因的一種方法。在對比分析中，可采取實際指標與計劃指標對比，本期實際與上期(或上年同期，歷史最好水平)實際指標對比，本期實際指標與國內外同類型企業的先進指標對比等形式。通過對比分析，可一般地了解企業成本的升降情況及其發展趨勢，查明原因，找出差距，提出進一步改進的措施。在采用對比分析時，應注意本期實際指標與對比指標的可比性，以使比較的結果更能說明問題，揭示的差異才能符合實際。若不可比，則可能使分析的結果不準確，甚至可能得出與實際情況完全不同的相反的結論。在采用對比分析法時，可采取絕對數對比，增減差額對比或相對數對比等多種形式。 　　比較分析法按比較內容（比什么）分為： 　　（1）比較會計要素的總量 　　（2）比較結構百分比 　　（3）比較財務比率 　　2、因素分析法 　　因素分析法是將某一綜合性指標分解為各個相互關聯的因素，通過測定這些因素對綜合性指標差異額的影響程度的一種分析方法。在成本分析中采用因素分析法，就是將構成成本的各種因素進行分解，測定各個因素變動對成本計劃完成情況的影響程度，并據此對企業的成本計劃執行情況進行評價，并提出進一步的改進措施。 　　采用因素分析法的程序如下： 　　(1)將要分析的某項經濟指標分解為若干個因素的乘積。在分解時應注意經濟指標的組成因素應能夠反映形成該項指標差異的內在構成原因，否則，計算的結果就不準確。如材料費用指標可分解為產品產量，單位消耗量與單價的乘積。但它不能分解為生產該產品的天數，每天用料量與產品產量的乘積。因為這種構成方式不能全面反映產品材料費用的構成情況。 　　(2)計算經濟指標的實際數與基期數(如計劃數，上期數等)，從而形成了兩個指標體系。這兩個指標的差額，即實際指標減基期指標的差額，就是所要分析的對象。各因素變動對所要分析的經濟指標完成情況影響合計數，應與該分析對象相等。 　　(3)確定各因素的替代順序。在確定經濟指標因素的組成時，其先后順序就是分析時的替代順序。在確定替代順序時，應從各個因素相互依存的關系出發，使分析的結果有助于分清經濟責任。替代的順序一般是先替代數量指標，后替代質量指標；先替代實物量指標，后替代貨幣量指標；先替代主要指標，后替代次要指標。 　　(4)計算替代指標。其方法是以基期數為基礎，用實際指標體系中的各個因素，逐步順序地替換。每次用實際數替換基數指標中的一個因素，就可以計算出一個指標。每次替換后，實際數保留下來，有幾個因素就替換幾次，就可以得出幾個指標。在替換時要注意替換順序，應采取連環的方式，不能間斷，否則，計算出來的各因素的影響程度之和，就不能與經濟指標實際數與基期數的差異額(即分析對象)相等。 　　(5)計算各因素變動對經濟指標的影響程度。其方法是將每次替代所得到的結果與這一因素替代前的結果進行比較，其差額就是這一因素變動對經濟指標的影響程度。 　　(6)將各因素變動對經濟指標影響程度的數額相加，應與該項經濟指標實際數與基期數的差額(即分析對象)相等。 　　上述因素分析法的計算過程可用以下公式表示： 　　設某項經濟指標N是由A，B，C三個因素組成的。在分析時，若是用實際指標與計劃指標進行對比，則計劃指標與實際指標的計算公式如下： 　　計劃指標N0=A0×B0×C0 　　實際指標N1=A1×B1×C1 　　分析對象為N1-N0的差額。 　　采用因素分析法測定各因素變動對指標N的影響程度時，各項計劃指標，實際指標及替代指標的計算公式如下： 　　計劃指標N0=A0×B0×C0-----------(1) 　　第一次替代N2=A1×B0×C0-----------(2) 　　第二次替代N3=A1×B1×C0-----------(3) 　　實際指標N1=A1×B1×C1-----------(4) 　　各因素變動對指標N的影響數額按下式計算： 　　由于A因素變動的影響=(2)-(1)=N2-N0 　　由于B因素變動的影響=(3)-(2)=N3-N2 　　由于C因素變動的影響=(4)-(3)=N1-N3 　　將上述三個項目相加，即為各因素變動對指標N的影響程度，它與分析對象應相等。 　　根據因素分析法的替代原則，材料費用三個因素的替代順序為產量，單耗，單價。各因素變動對甲產品材料費用實際比計劃降低8000的測定結果如下： 　　計劃材料費用=250×48×9=108000(元)-----(1) 　　第一次替代=200×48×9=86400(元)------(2) 　　第二次替代=200×50×9=90000(元)------(3) 　　實際材料費用=200×50×10=100000(元)------(4) 　　各因素變動對材料費用降低8000元的影響程度如下： 　　由于產量變動對材料費用的影響=(2)-(1)=86400-108000=-21600(元) 　　由于材料單耗變動對材料費的影響=(3)-(2)=90000-86400=3600(元) 　　由于材料單價變動對材料費用的影響=(4)-(3)=100000-90000=10000(元) 　　三個因素變動對材料費用的影響程度=-21600+3600+10000=-8000(元) 　　上述分析計算時，還可以采用另外一種簡化的形式，即差額計算法。差額計算法是利用各個因素的實際數與基期數的差額，直接計算各個因素變動對經濟指標的影響程度。以上述經濟指標N為例，采用差額計算法時的計算公式如下： 　　由于A因素變動對指標的影響=(A1-A0)×B0×C0 　　由于B因素變動對指標的影響=A1×(B1-B0)×C0 　　由于C因素變動對指標的影響=A1×B1×(C1-C0) 　　〖例3〗以例2材料費用的分析資料為基礎，采用差額計算法的結果如下： 　　由于產量增加對材料費用的影響=(200-250)×48×9=-21600(元) 　　由于材料單耗變動對材料費用的影響=200×(50-48)×9=3600(元) 　　由于材料單價變動對材料費用的影響=200×50×(10-9)=10000(元) 　　各因素變動對材料費用的影響=-21600+3600+10000=-8000(元) 　　兩種方法的計算結果相同，但采用差額計算法顯然要比第一種方法簡化多了。 　　3、相關分析法 　　相關分析法是指在分析某個指標時，將與該指標相關但又不同的指標加以對比，分析其相互關系的一種方法。企業的經濟指標之間存在著相互聯系的依存關系，在這些指標體系中，一個指標發生了變化，受其影響的相關指標也會發生變化。如將利潤指標與產品銷售成本相比較，計算出成本利潤率指標，可以分析企業成本收益水平的高低。再如，產品產量的變化，會引起成本隨之發生相應的變化，利用相關分析法找出相關指標之間規律性的聯系，從而為企業成本管理服務。 　　4、差額計算法 　　差額計算法是因素分析法的一種簡化形式，它利用各個因素的目標值與實際值的差額來計算其對成本的影響程度。 　　5、比率法 　　比率法是指用兩個以上的指標的比例進行分析的方法。它的基本特點是：先把對比分析的數值變成相對數，再觀察其相互之間的關系。常用的比率法有以下幾種。 　　●相關比率法由于項目經濟活動的各個方面是相互聯系，相互依存，又相互影響的，因而可以將兩個性質不同而又相關的指標加以對比，求出比率，并以此來考察經營成果的好壞。例如：產值和工資是兩個不同的概念，但它們的關系又是投入與產出的關系。在一般情況下，都希望以最少的工資支出完成最大的產值。因此，用產值工資率指標來考核人工費的支出水平，就很能說明問題。 　　●構成比率法又稱比重分析法或結構對比分析法。通過構成比率，可以考察成本總量的構成情況及各成本項目占成本總量的比重，同時也可看出量、本、利的比例關系(即預算成本、實際成本和降低成本的比例關系)，從而為尋求降低成本的途徑指明方向。 　　●動態比率法動態比率法，就是將同類指標不同時期的數值進行對比，求出比率，以分析該項指標的發展方向和發展速度。動態比率的計算，通常采用基期指數和環比指數兩種方法。

九、常用的元素檢測分析方法有哪些？

化學方法，儀器方法。

儀器方法中包括：元素分析儀測定法、質譜法、分光光度法等，金屬元素的話還可以用原子吸收法，原子熒光法等。

十、常用安全管理分析方法有哪些？

目前系統安全分析法有20余種，其中常用的分析法是：

（1）安全檢查表（safety check list）。

（2）初步危險分析（PHA）。

（3）故障類型、影響及致命度分析（FMECA）。

（4）事件要分析（ETA）。

（5）事故樹分析（FTA）。

安全管理（Safety Management）是管理科學的一個重要分支，它是為實現安全目標而進行的有關決策、計劃、組織和控制等方面的活動；主要運用現代安全管理原理、方法和手段，分析和研究各種不安全因素，從技術上、組織上和管理上采取有力的措施，解決和消除各種不安全因素，防止事故的發生。