事件分析法和(事件分析法和事實分析)

事件分析法和案例分析法，并結合實際工作經驗，總結歸納出一套行之有效的方法，幫助大家快速提升自己的專業能力。本書適合作為高職高專院校電子子類專業教材，也可作為廣大計算機愛好者的參考用書。同時，本書還可作為各類培訓班的教材，以及從事相關工作的人員的參考用書。另外，本本書還可作為大中專院校計算機基礎課程的教材，也可作為計算機應用技術人員的自學用書。

1、事件分析法的事件分析法的步驟？

用事件分析法來研究某事件的發生對組織價值的影響以及影響程度，通常需計算超常收益，因此其基礎性步驟是設計和選擇計算正常收益的模型。一個完整的事件分析法包括以下七個步驟： (

1) 事件定義( Event Definition) 。包括定義所關注的事件及事件窗口的長度，這也是事件分析法最為核心和關鍵的步驟。一個完整的事件窗口包括估計窗口、事件窗口和事后窗口。與以往的相關分析不同，事件分析法考慮到可能存在事件提前泄露的情形，因此選擇事件窗口時通常也包括事件發生前的一段時間，這個窗口稱為估計窗口。同理，考慮到事件發生后帶來的滯后效應，我們也在事件發生之后一段時間內構建事后窗口。需要注意的是，為了剔除正常收益模型的參數估計值受相關事件的影響，需保證估計窗口、事件窗口和事后窗口不重疊。 (

2) 選樣標準( Selecting Criteria) 。在定義事件之后，必須決定樣本選取標準。具體而言，就是選取與該事件有關的一個樣本，用于分析該事件對所要研究問題的影響。 ( 3 ) 計算正常收益與超常收益( Calculating Normal and Abnormal Returns) 。為了評價某事件的發生對公司價值的影響，需要計算正常收益和超常收益。事件分析法一般通過考察某事件公告前后這段時期( 即“事件窗口”) 內股東的超常收益率來衡量事件的發生對公司價值的影響。正常收益是指如果事件不發生的話預計可以得到的收益，超常收益是事件窗口時期的正常收益與非正常收益之差。正常收益的測量模型可分為統計學方法和經濟學方法，這兩種方法的區別在于: 統計學方法( 包括常數均值收益模型、市場模型等) 采用的是對資產收益的統計假設，其不依賴于任何經濟學原理; 而經濟學方法則完全依賴于對投資者行為的假設，而不是統計假設。然而經濟學模型的潛在優勢并非其缺少統計假設，而是它可能使我們利用經濟學常識，更為精確地測量正常收益。 ( 4 ) 參數估計( Estimation Procedure ) 。即使用“估計窗口”的數據來估計正常收益模型的參數值。其通常做法是通過事件窗口的前一期( 估計窗口) 的樣本數據來進行估計。通常來說，事件窗口本身并不包括在估計窗口之中，以避免事件本身對正常收益參數估計值的影響。 ( 5) 檢驗程序( Testing Procedure) 。設計和選擇用于檢驗超常收益的程序，即設計原假設及備用假設，并根據樣本量大小及總體標準差是否已知等選擇合適的檢驗統計量。 ( 6 ) 實證結果的輸出( EmpiricalResults) 。由檢驗程序得出實證結果并提供相關結論。 ( 7 ) 解釋與結論( Interpretation andConclusions) 。對實證結果進行合理的解釋。如果實證結果與預期相符，則該實證結果能為事件的影響機理與作用機制等提供實證方面的支持; 如果檢驗結果與預期相悖，則需要對模型和數據中的不足部分進行分析及說明，根據需要甚至可提出新的理論解釋。

2、事件過程分析法？

事件分析法是一種實證研究方法，最早運用于金融領域，借助金融市場數據分析某一特定事件對該公司價值的影響。

多利( Dolley) 于1933 發表的《普通股分拆的特征與程序》一文拉開了事件分析法的研究序幕。事件分析法是一種實證研究方法，最早運用于金融領域，借助金融市場數據分析某一特定事件對該公司價值的影響。由于事件分析法具有研究理論嚴謹、邏輯清晰、計算過程簡單等優點，已被學者運用到越來越多的領域來研究特定事件對組織行為的影響。

3、事件分析法例子？

事件分析法的應用領域非常廣泛，不同學者從本領域視角對其進行了闡述。事件研究是根據某一事件發生前后的資料統計，采用特定技術測量該事件影響性的一種定量分析方法。

運營當中的事件分析，是追蹤或記錄的用戶行為或業務過程的。舉個栗子，一個電商產品可能包含如下事件：用戶注冊、瀏覽商品、添加購物車、支付訂單等。

4、事故樹分析和事件樹分析有哪些共同點和不同點?可否結合應用？

事故樹也稱故障樹，是一種描述事故因果關系的有方向的“樹”，它能對各種系統的危險性進行識別評價，既適用于定性分析，又能進行定量分析，簡稱FTA(Fault Tree Analysis),是安全分析評價和事故預測的一種先進的科學方法。非常適合于高度重復性的系統。但是FTA步驟較多，計算也比較復雜，在國內數據較少，進行定量分析還需要做大量工作。

事件樹簡稱ETA(Event Tree Analysis),它與FTA正好相反，是一種從原因到結果的自下而上的分析方法。從一個初因事件開始，交替考慮成功與失敗的兩種可能性，然后再伊這兩種可能性為新的初因事件，如此繼續分析下去，直至找到最后的結果為止，它是一種歸納邏輯樹圖，能夠看到事故發生的動態發展過程，可看做FTA的補充，可以將嚴重事故的動態發展過程全部揭示出來，可以用來分析系統故障、設備失效、工藝異常、人的失誤等，應用比較廣泛

5、事故分析法是什么？

意思就是說對某次事故的分析法則

6、經營數據模型的主要內容？

常見數據分析模型有哪些？

1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行后續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。

5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。

6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。

7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，并進行后續分析。

8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。

模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標

經營數據模型主要由一組相關因素組成的函數公式。主要包括：銷售量，銷售價格，變動系數，等等。