环境监测常用的仪器分析方法有哪些种类(环境监测常用的仪器分析方法有哪些种类和特点)

一、环境监测常用的仪器有哪些？

1）大气监测可分，PM2.5、PM10、TSP、

根据结构可分车载式扬尘噪声监测，根据原理可分，β射线法、90度散射式

2)基本仪器包括普通温度计、高温温度计、微量天平、精密天平、分光光度计、气相色谱仪、荧光分光光度计和数字式离子计等；

(3)烟气监测仪器包括烟气测定仪、飘尘采样器、气象观测仪、粉尘采样器、斜管微压计、补偿微压计、皮托管、热球(热线)风速仪和有害气体采样器等；

(4)水质监测仪器包括自动水样采样器、油分分析仪、水质监测仪和酸度计等；

(5)测噪声仪器包括简易声级计、高档录音机、精密声级计和倍频程滤波器等；

(6)有关玻璃仪器、电冰箱、马福炉、烘箱、微型电子计算机等。如有需要和可能，应配备环境监测车。

二、常用自动生化仪器分析系统有哪些？

生化分析仪已经成为医院检验科必备的检测设备，按照生化分析仪的结构原理，生化分析仪可以分为管道连续流动式、分立式、离心式和干片式等几种，目前临床最常用的是分立式生化分析仪，其常用检测方法包括终点法、固定时间法和连续监测法。

1、终点法

2、固定时间法

3、连续监测法

通常情况下，全自动的生化分析仪是几种检测方法并存，如康宇医疗全自动生化分析仪检测方法就包括终点法、动力学法、免疫比浊发、固定时间发、双试剂法等，仪器检测范围宽泛，是基层医院首选的医疗设备。

三、分析实验室的常用仪器有哪些？

化学分析实验室：

1.气相色谱仪or气相色谱/质谱联用仪

2.液相色谱仪or液相色谱/质谱联用仪

3.紫外分光光度计

4.红外分光光度计

5.原子吸收分光光度计

6.原子荧光光度计

7.等离子发射光谱

8.核磁共振仪

9.分析天平

10.熔点仪

11.超声波清洗机

12.纯水机、超纯水机

四、【信息分析方法】常用的信息分析的方法有哪些？

　　专利的分析方法有三种:专利图、定性分析和定量分析。 　　专利图是将专利信息加以整理、加工、分类、分析,然后形成一目了然的图形、表格、曲线。可根据不同的需要制成不同类型的专利图,通过不断的更新数据能及时观察其变化与发展趋势。 　　专利的定性分析主要指通过对专利信息的内容进行归纳、分析了解某一技术的当前状况以及未来前景的方法。由于专利信息在时间和空间上的高度分散,这就需要根据专利信息提供的各种著录数据,如国家、专利申请人、申请时间、授权时间等来围绕特定的研究主题进行专利信息的收集。 　　 　　具体来说,定量分析方法主要有:󰀁时间序列法。即以时间为轴,将人、技术作为变量考察其随时间变化的规律。如将不同企业的专利件数与时序直线或曲线化,则可 　　以比较不同企业的技术开发能力。󰀁技术系数法。即通过测定特定技术领域的技术的量与质,调查该技术领域的技术开发动向。

五、药物分析常用的生物样品的种类有哪些？

常用的生物样品有血浆、血清、尿液，其他的就还有胆汁、组织、唾液等。

六、仪器分析常用简写符号？

紫外UV 红外FTIR 高效液相HPLC 超高效液相UPLC 气相GC 液质联用LC-MS 气质联用GC-MS 质谱MS 等离子体质谱ICP-MS等等啦。

七、常用的数据分析方法有哪些？

　　您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?

　　这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!

　　“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。

　　我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。

　　好吧，将它们分开很容易!

　　现在，让我们进入细节!

　　原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。

　　什么是原始数据?

　　我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。

　　传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。

　　但是，大数据则是另外一回事了。

　　顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。

　　您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…

　　但是，以下是您必须记住的最重要的标准：

　　体积

　　大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位

　　品种

　　在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。

　　速度

　　在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?

　　答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。

　　作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。

　　让我们以“金融交易数据”为例。

　　当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。

　　传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。

　　如何处理原始数据?

　　让我们将原始数据变成美丽的东西!

　　在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。

　　我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...

　　数据预处理

　　那么，“数据预处理”的目的是什么?

　　它试图解决数据收集中可能出现的问题。

　　例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!

　　让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?

　　类标签

　　这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。

　　我们将传统数据分为两类：

　　一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。

　　另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。

　　考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)

　　我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。

　　注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。

　　现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。

　　我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。

　　*这是我们在课程Python课程中使用的内容。

　　您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。

　　当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：

　　文字数据

　　数字图像数据

　　数字视频数据

　　和数字音频数据

　　数据清理

　　也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。

　　数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!

　　大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。

　　缺失值

　　“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?

　　您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?

　　无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。

　　处理传统数据的技术

　　让我们进入处理传统数据的两种常用技术。

　　平衡

　　想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。

　　在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。

　　数据改组

　　从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。

　　但是如何避免产生错觉呢?

　　好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。

　　处理大数据的技术

　　让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。

　　文本数据挖掘

　　想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。

　　这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。

　　这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。

　　数据屏蔽

　　如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。

　　像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。

　　完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。

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八、常用的概率分析决策方法有哪些？

概率分析决策方法有

决策收益分析法和趋势分析法；

决策树法和趋势分析法；

决策收益表法和决策树法；

最小二乘法和内插法。

九、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关资料，分析成本水平与构成的变动情况，研究影响成本升降的各种因素及其变动原因，寻找降低成本的途径。成本分析是成本管理的重要组成部分，其作用是正确评价企业成本计划的执行结果，揭示成本升降变动的原因，为编制成本计划和制定经营决策提供重要依据。 　　[编辑本段]成本分析的主要内容 　　包括：成本计划完成情况的分析、技术经济指标变动对成本影响的分析、主要产品单位成本分析等。方法主要有：对比分析法、比率分析法、趋势分析法、因素分析法等。 　　[编辑本段]成本分析的方法 　　在进行成本分析中可供选择的技术方法(也称数量分析方法)很多，企业应根据分析的目的，分析对象的特点，掌握的资料等情况确定应采用那种方法进行成本分析。在实际工作中，通常采用的技术分析方法有对比分析法，因素分析法和相关分析法等三种。 　　1、对比分析法 　　对比分析法是根据实际成本指标与不同时期的指标进行对比，来揭示差异，分析差异产生原因的一种方法。在对比分析中，可采取实际指标与计划指标对比，本期实际与上期(或上年同期，历史最好水平)实际指标对比，本期实际指标与国内外同类型企业的先进指标对比等形式。通过对比分析，可一般地了解企业成本的升降情况及其发展趋势，查明原因，找出差距，提出进一步改进的措施。在采用对比分析时，应注意本期实际指标与对比指标的可比性，以使比较的结果更能说明问题，揭示的差异才能符合实际。若不可比，则可能使分析的结果不准确，甚至可能得出与实际情况完全不同的相反的结论。在采用对比分析法时，可采取绝对数对比，增减差额对比或相对数对比等多种形式。 　　比较分析法按比较内容（比什么）分为： 　　（1）比较会计要素的总量 　　（2）比较结构百分比 　　（3）比较财务比率 　　2、因素分析法 　　因素分析法是将某一综合性指标分解为各个相互关联的因素，通过测定这些因素对综合性指标差异额的影响程度的一种分析方法。在成本分析中采用因素分析法，就是将构成成本的各种因素进行分解，测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度，并据此对企业的成本计划执行情况进行评价，并提出进一步的改进措施。 　　采用因素分析法的程序如下： 　　(1)将要分析的某项经济指标分解为若干个因素的乘积。在分解时应注意经济指标的组成因素应能够反映形成该项指标差异的内在构成原因，否则，计算的结果就不准确。如材料费用指标可分解为产品产量，单位消耗量与单价的乘积。但它不能分解为生产该产品的天数，每天用料量与产品产量的乘积。因为这种构成方式不能全面反映产品材料费用的构成情况。 　　(2)计算经济指标的实际数与基期数(如计划数，上期数等)，从而形成了两个指标体系。这两个指标的差额，即实际指标减基期指标的差额，就是所要分析的对象。各因素变动对所要分析的经济指标完成情况影响合计数，应与该分析对象相等。 　　(3)确定各因素的替代顺序。在确定经济指标因素的组成时，其先后顺序就是分析时的替代顺序。在确定替代顺序时，应从各个因素相互依存的关系出发，使分析的结果有助于分清经济责任。替代的顺序一般是先替代数量指标，后替代质量指标；先替代实物量指标，后替代货币量指标；先替代主要指标，后替代次要指标。 　　(4)计算替代指标。其方法是以基期数为基础，用实际指标体系中的各个因素，逐步顺序地替换。每次用实际数替换基数指标中的一个因素，就可以计算出一个指标。每次替换后，实际数保留下来，有几个因素就替换几次，就可以得出几个指标。在替换时要注意替换顺序，应采取连环的方式，不能间断，否则，计算出来的各因素的影响程度之和，就不能与经济指标实际数与基期数的差异额(即分析对象)相等。 　　(5)计算各因素变动对经济指标的影响程度。其方法是将每次替代所得到的结果与这一因素替代前的结果进行比较，其差额就是这一因素变动对经济指标的影响程度。 　　(6)将各因素变动对经济指标影响程度的数额相加，应与该项经济指标实际数与基期数的差额(即分析对象)相等。 　　上述因素分析法的计算过程可用以下公式表示： 　　设某项经济指标N是由A，B，C三个因素组成的。在分析时，若是用实际指标与计划指标进行对比，则计划指标与实际指标的计算公式如下： 　　计划指标N0=A0×B0×C0 　　实际指标N1=A1×B1×C1 　　分析对象为N1-N0的差额。 　　采用因素分析法测定各因素变动对指标N的影响程度时，各项计划指标，实际指标及替代指标的计算公式如下： 　　计划指标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) 　　实际指标N1=A1×B1×C1-----------(4) 　　各因素变动对指标N的影响数额按下式计算： 　　由于A因素变动的影响=(2)-(1)=N2-N0 　　由于B因素变动的影响=(3)-(2)=N3-N2 　　由于C因素变动的影响=(4)-(3)=N1-N3 　　将上述三个项目相加，即为各因素变动对指标N的影响程度，它与分析对象应相等。 　　根据因素分析法的替代原则，材料费用三个因素的替代顺序为产量，单耗，单价。各因素变动对甲产品材料费用实际比计划降低8000的测定结果如下： 　　计划材料费用=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) 　　实际材料费用=200×50×10=100000(元)------(4) 　　各因素变动对材料费用降低8000元的影响程度如下： 　　由于产量变动对材料费用的影响=(2)-(1)=86400-108000=-21600(元) 　　由于材料单耗变动对材料费的影响=(3)-(2)=90000-86400=3600(元) 　　由于材料单价变动对材料费用的影响=(4)-(3)=100000-90000=10000(元) 　　三个因素变动对材料费用的影响程度=-21600+3600+10000=-8000(元) 　　上述分析计算时，还可以采用另外一种简化的形式，即差额计算法。差额计算法是利用各个因素的实际数与基期数的差额，直接计算各个因素变动对经济指标的影响程度。以上述经济指标N为例，采用差额计算法时的计算公式如下： 　　由于A因素变动对指标的影响=(A1-A0)×B0×C0 　　由于B因素变动对指标的影响=A1×(B1-B0)×C0 　　由于C因素变动对指标的影响=A1×B1×(C1-C0) 　　〖例3〗以例2材料费用的分析资料为基础，采用差额计算法的结果如下： 　　由于产量增加对材料费用的影响=(200-250)×48×9=-21600(元) 　　由于材料单耗变动对材料费用的影响=200×(50-48)×9=3600(元) 　　由于材料单价变动对材料费用的影响=200×50×(10-9)=10000(元) 　　各因素变动对材料费用的影响=-21600+3600+10000=-8000(元) 　　两种方法的计算结果相同，但采用差额计算法显然要比第一种方法简化多了。 　　3、相关分析法 　　相关分析法是指在分析某个指标时，将与该指标相关但又不同的指标加以对比，分析其相互关系的一种方法。企业的经济指标之间存在着相互联系的依存关系，在这些指标体系中，一个指标发生了变化，受其影响的相关指标也会发生变化。如将利润指标与产品销售成本相比较，计算出成本利润率指标，可以分析企业成本收益水平的高低。再如，产品产量的变化，会引起成本随之发生相应的变化，利用相关分析法找出相关指标之间规律性的联系，从而为企业成本管理服务。 　　4、差额计算法 　　差额计算法是因素分析法的一种简化形式，它利用各个因素的目标值与实际值的差额来计算其对成本的影响程度。 　　5、比率法 　　比率法是指用两个以上的指标的比例进行分析的方法。它的基本特点是：先把对比分析的数值变成相对数，再观察其相互之间的关系。常用的比率法有以下几种。 　　●相关比率法由于项目经济活动的各个方面是相互联系，相互依存，又相互影响的，因而可以将两个性质不同而又相关的指标加以对比，求出比率，并以此来考察经营成果的好坏。例如：产值和工资是两个不同的概念，但它们的关系又是投入与产出的关系。在一般情况下，都希望以最少的工资支出完成最大的产值。因此，用产值工资率指标来考核人工费的支出水平，就很能说明问题。 　　●构成比率法又称比重分析法或结构对比分析法。通过构成比率，可以考察成本总量的构成情况及各成本项目占成本总量的比重，同时也可看出量、本、利的比例关系(即预算成本、实际成本和降低成本的比例关系)，从而为寻求降低成本的途径指明方向。 　　●动态比率法动态比率法，就是将同类指标不同时期的数值进行对比，求出比率，以分析该项指标的发展方向和发展速度。动态比率的计算，通常采用基期指数和环比指数两种方法。

十、常用的元素检测分析方法有哪些？

化学方法，仪器方法。

仪器方法中包括：元素分析仪测定法、质谱法、分光光度法等，金属元素的话还可以用原子吸收法，原子荧光法等。