例句
1.他脑筋清楚，逻辑观念又强，分析问题时往往能一针见血。
2.对于小道消息，我们要动脑筋分析，不要以讹传讹。
1. 分开；区分。
引
1. 世所传《百两篇》者，出东莱张霸，分析合二十九篇以为数十，又采《左氏传》、《书叙》为作首尾，凡百二篇。
《汉书·儒林传·孔安国》
2. 臣闻《诗》、《书》、《礼》、《乐》，定自孔子；发明章句，始于子夏。其后诸家分析，各有异说。
《后汉书·徐防传》
3. 又有古文出于孔壁，别有《闺门》一章，自余分析十八章，总为二十二章。
清
《对策》卷二
陈鳣
2. 离别；分离。
引
1. 天下之宝，当与天下共之。但分析之日，不能不怅恨耳。
晋
《答卢谌诗并书》
刘琨
2. 于时内慢神器，外侮戎狄。君子横流，庶萌分析。
《宋书·谢灵运传》
3. 自玄篡逆，于今历载，弥年亢旱，人不聊生，士庶疲于转输，文武困于板筑，室家分析，父子乖离。
《南史·宋纪上·武帝》
3. 分解辨析。今指把一件事物、一种现象、一个概念分成各个部分，找出这些部分的本质属性和彼此之间的关系。跟“综合”相对。
引
1. 又于帝前聚米为山谷，指画形艺，开示众军所从道径往来，分析曲折，昭然可晓。
《后汉书·马援传》
2. 平叔所上变法条件，臣终始详度，恐不可施行。各随本条分析利害如后。
唐
《论变盐法事宜状》
韩愈
3. 《灭亡》出版以后，我读到了读者们的各种不同的意见。我也常常在分析自己的作品。
《谈〈灭亡〉》
巴金
4. 申辩；辩白。
引
1. 御史司宪崔沂劾奏：“彦卿杀人阙下，请论如法。”帝命彦卿分析。
《资治通鉴·后梁太祖开平四年》
2. 张千、李万被这妇人一哭一诉，就要分析几句，没处插嘴。
《古今小说·沈小霞相会出师表》
5. 分家。
引
1. 大业末，天下饥馑，君良妻劝其分析，乃窃取庭树上鸟雏，交置诸巢中，令群鸟斗竞，举家怪之，其妻曰：“方今天下大乱，争斗之秋，禽鸟尚不能相容，况于人乎！”君良从之。
《旧唐书·刘君良传》
2. 上农可使三役，中农二役，下农一役。其尝有万顷者，则使其子孙分析之时，必以三农之数为限。
《续资治通鉴·宋孝宗乾道八年》
3. 依我说不如早早分析，将财产三分拨开，各人自去营运。
《醒世恒言·三孝廉让产立高名》
4. 闹了好多年辰要分爨的家终竟分析了，但又并不是彻底的分析，我们有三四百石租的田地没有分。
《我的童年》第一篇三
郭沫若
6. 分割；离析。
引
1. 今天下分析，寇贼万重，四方音信，莫不断绝，俄顷之间，变在不意。
《魏书·源子雍传》
2. 于是诸侯王之子弟，各有分土，而势强地大者，卒以分析弱小。
宋
《上仁宗皇帝言事书》
王安石
3. 汉患诸侯强，主父偃谋，令诸侯以私恩自裂地分其子弟，而汉为定其封号，汉有厚恩，而诸侯渐自分析弱小云。
明
《智囊补·上智·主父偃》
冯梦龙
4. 凡行政之区，有上达下达之异，皆视其国土之大小以为分析之广狭。
《大同书》辛部第三章
康有为
“分析”是指将复杂的事物、现象或概念分解成更小的部分，以更好地理解其本质、特征及其相互关系的过程。这一过程通常包括对事物的各个组成部分进行细致的考察，并研究它们之间的联系和功能。分析的本质在于通过分解和归类，揭示事物的内在结构和逻辑关系，从而帮助我们更深地理解整体。
分析可以应用于多个领域，如数学、化学、语言学、心理学、经济学等。例如，在数学中，分析涉及使用代数和微积分来研究问题；在化学中，分析则是将物质分解以确定其成分；在语言学中，分析可能涉及语法结构的分解。
分析的过程通常包括以下几个步骤：首先，将整体分解为部分；其次，分别研究每个部分的征和功能；最后，综合这些部分的关系，形成对整体的理解。分析的结果可以用于解决问题、制定决策或进行科学研究。
分析是一种重要的思维方式，它帮助我们在面对复杂问题时，能够系统地拆解问题，找到关键因素，并最终得出结论或解决方案。
分析在不同学科中的应用和方法多种多样，涵盖了从定性到定量的多种技术。以下是一些主要的应用和方法：
自然科学分析：用于解构复杂现象的因果关系，如化学分析、物理分析等。
社会科学：
定性分析：在文化研究、社会学等领域使用，通过内容分析或主题编码等技术来理解人类体验的主观方面。
工程与技术：
动态热分析：用于研究材料的热性能，如微型加热器的动态热分析。
医学与生物科学：
临床数据分析：如子宫角部妊娠的回顾性分析。
数据分析与机器学习：
机学习：通过训练模型学习现有数据模式，预测结果或分类新实例。
跨学科研究：
综合分析：结合多种分析方法，提供更全面的见解和对底层现象的更层次理解。
教育与决策：
决策中的分析：在商业、政策制定等领域应用，帮助准确地探索和解释信息。
其他应用：
要有效地进行数据分析以提高决策质量，可以遵循以下步骤和方法：
明确业务目标和问题： 在开始数据分析之前，首先需要明确业务目标和需要解决的问题。这有助于确定分析的方向和重点，确保数据分析工作与业务目标紧密对齐。
数据收集整合： 企业需从多渠道收集数据，包括市场、客户行为和销售数据等，确保数据的完整性和一致性。数据来源可以分为内部据和外部数据，内部数据包括企业内部的财务报表、销售数据、客户反馈等；外部数据包括市场调研报告、行业数据、竞争对手信息等。
数据清洗与预处理： 处理缺失值、重复项和异常值，确保分析的准确性。数据清洗包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
数据分析方法选择： 根据业务问题选择描述性、诊断性、预测性和规范性分析方法。这些方法可以帮助揭示数据中的模式、趋势和关联性，从而提供有价值的见解。
数据可视化： 通过图表、地理可视化和互动式可视化工具，简化复杂数据，直观展示趋势和模式。数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，从而提高决策质量。
解读数据并制定略： 从分析结果中提取关键洞察，理解数据背后的故事，并基于数据洞察制定或调整业务策略。
实施与监控： 将数据分析结果转化为具体行动，并跟踪决策实施后的业务表现，确保目标达成。
持续优化： 收集反馈信息，评估决策效果，并根据反馈调整分析模型和决策策略。通过定期评分析结果，调整分析模型，确保决策过程的科学性和准确性。
建立数据驱动文化： 层支持、跨部门协作和持续培训，使数据分析成为决策核心。通过建立数据驱动文化，企业可以确保其决策过程更加科学、高效和精准。
应用高级分析技术：利用大数据分析、人工智能与机器学习、高级分析技术等工具和技术，提供层次洞察，如客户行为预测、供应链优化和个性化营销。
决策支持系统：整合多维数据，引入智能分析工具，提供用户友好界面，将数据分析转化为具体行动建议。
分析思维在解决复杂问题中扮演着至关重要的角色。以下是分析思维在解决复杂问题中的作用：
问题识别与分解： 分析思维首先要求识别问题的存在，并将其分解为更小、更易管理的部分。这种分解有助于理解问题的各个组成部分及其相互关系，从而为后续的解决方案开发奠定基础。
信息收集与评估： 分析思维强调通过系统化和逻辑的方式收集和评估信息。这包括识别所需的信息，评估信息来源的可靠性和有效性，以及识别偏和假设。这些步骤确保了所收集的信息是准确和全面的，从而为解决问题提供坚实的基础。
逻辑推理与因果关系理解： 分析思维依赖于逻辑推理和因果关系的理解。通过分析问题的各个部分及其相关系，分析思维者可以识别根本原因，并理解这些原因如何影响整体问题。这种理解有助于开发针对性的解决方案。
创新解决方案的生成： 分析思维不仅限于传统的解决方案，还鼓励创新思维。通过结合分析和创造性思维，分析思维者可以跳出常规思维，产生新颖的想法和解决方案。这种创新思维有助于应对那些没有明显解决方案的复杂问题。
系统思考与跨学科合作： 在解决复杂问题时，分析思维强调系统思考和跨学科合作。通过从不同角度和领域获取信息，分析思维者可以综合多种视角，开发出更加全面和有效的解决方案。
持续改进与代： 分析思维还强调持续改进和迭代。通过不断测试和优化解决方案，分析思维者可以确保所选方案的有效性，并根据实际情况行调整。这种迭代方法有助于在复杂问题解决过程中不断优化结果。
决策制定与行动方案： 分析思维最终导向明智的决策和具体的行动计划。通过综合分析信息、评估利弊、权衡风险和机遇，分析思维者可以制定出最佳行动方案，并采取最合适的行动。
总之，分析思维在解决复杂问题中起到了关键作用。它通过系统化和逻辑的方式，帮助人们识别问题、收集和评估信息、理解因果关系、生成创新解决方案、进行系统思考、持续改进，并最终做出明智的决策。
在分析过程中，常见的挑战和解决方案可以从多个角度进行探讨。以下是一些主要的挑战及其相应的解决方案：
挑战：1. 数据不完整性：数据可能缺失或不完整，影响分析结果的准确性。2. 数据不一致性：不同来源的数据格式和标准不一致导致分析困难。3. 数据重复：数据中存在重复记录，影响分析结果的可靠性。4. 劣质数据：手动输入错误或数据不对称，影响分析准确性。
解决方案：1. 加强数据清洗：在数据分析前进行数据清洗，去除重复数据，填补缺失值，并确保数据格式一致。2. 使用标准化数据来源：尽可能使用标准化的数据来源，减少数据不一致的问题。3. 集中式系统：采用集中式数据管理系统，自动输入数据并确保信息同步。
挑战：1. 目标不明确：业务目标定义不清晰，导致分析方向模糊，难以得出有意义的结论。
解决方案：1. 与利益相关者沟通：反复与利益相关者沟通，确保理解目标的真实意图。2. 明确分析目标：在分析前明确分析目标，确保分析方向清晰。
挑战：1. 数据量收集：随着数据驱动组织的兴起，分析师需处理大量数据，自动收集和组织信息的数据系统变得关重要。2. 实时数据收集：过多数据难以精确分析，手动筛选可能导致决策滞后。
解决方案：1. 自动收集和组织数据：使用自动化的数据收集和组织系统，减少手动工作量。2. 实报告和警报系统：采用实时报告和警报系统，确保数据的及时性和准确性。
挑战：1. 多源数据分析：跨系统分析数据耗时且不准确，集中式系统可确保数据完整性和一致性。
解决方案：1. 集中式系统：采用集中式系统进行多源数据分析，确保数据的完整性和一致性。
挑战：1. 数据可视化：图形和图表有助于理解数据，但手动构建耗时，强大的数据系统可快速生成报告。
解决方案：1. 使用强大的数据系统：采用能够快速生成报告的强大据系统，提高数据可视化的效率。
挑战：1. 技能短缺：缺乏数据人才，影响数据分析的质量和效率。
解决方案：1. 招聘具有分析能力的职员：招聘具备数据分析能力的职员，或通过培训提升现有员工的技能。2. 简化数据分析过程：简化数据分过程，使其更容易上手。
挑战：1. 需要专技能：预测分析需要专业的技能和知识。2. 采用困难：最终用户可能对预测分析的采用感到困难。3. 项目要求繁重：预测分析项目的实施要求繁重。
解决方案：1. 现代解决方案：采用现代的预测分析解决方案，简化流程并最大化预测分析的价值。2. 培训和支持：提供培训和支持，帮助最终用户更好地理解和采用预测分析。
挑战：1. 需求不明确：利益相关者可能无法清晰地表达他们的需求。2. 需求变更频繁：在项目实施过程中，需求变更是常见的现象。
解决方案：1. 引导式访谈和头脑风暴：使用引导式访谈和头脑风暴等方法，帮助利益相关者更好地梳理思路，明确需求。2. 需求变更管理：建立需求变更管理机制，确保需求变更得到及时处理和记录。
根据提供的信息，无法回答关于“分析的历史发展和未来趋势是什么”的问题。