三种热分析方法综合介绍
热分析是在程序控制温度的条件下，测量物质的物理性质随温度变化关系的一类技术。该技术包括三个方面的内容：其一，物质要承受程序控温的作用，通常指以一定的速率升（降）温。其二，要选定用来测定的一种物理量，它可以是热学的、力学的、声学的、光学的以及电学的和磁学的等。其三，测量物理量随温度的变化关系。
物质在受热过程中要发生各种物理、化学变化，可用各种热分析方法跟踪这种变化。表1中列出根据所测物理性质对热分析方法的分类。其中以差热分析（DTA）和热重分析（TG）的历史最长，使用也最广泛；微分热重分析（DTG）和差示扫描置热法（DSC）近年来也得到较迅速地发展。下面简单介绍DTA、TG和DSC的基本原理和技术。
表1热分析方法的分类
（一）差热分析（DTA）
差热分析是在程序控制温度下，测量物质与参比物之间的温度差与温度关系的一种技术。差热分析曲线是描述样品与参比物之间的温差（ΔT）随温度或时间的变化关系。在DAT试验中，样品温度的变化是由于相变或反应的吸热或放热效应引起的。一般说来，相变、脱氢还原和一些分解反应产生吸热效应；而结晶、氧化和一些分解反应产生放热效应。
图1为差热分析装置示意图，典型的DTA装置由温度程序控制单元、差热放大单元和记录单元组成。将试样S和参比物R一同放在加热电炉中进行程序升温，试样在受热过程中所发生的物理化学变化往往会伴随着焓的改变，从而使它与热惰性的参比物之间形成一定的温度差。差热分析中温差信号很小，一般只有几微伏到几十微伏，因此差热信号经差热放大后在记录单元绘出差热分析曲线。从曲线的位置、形状、大小可得到有关热力学和热动力学方面的信息。
在理想条件下，差热分析曲线如图图2所示。图中的纵坐标表示试样和参
比物之间的温度差；横坐标表示温度T、或升温过程的时间t。如果参比物的热容和被测试样的热容大致相同，而试样又无热效应时，两者的温度差非常微小，此时得到的是一条平滑的基线AB。随者温度的上升，试样发生了变化，产生了热效应，在差热分析曲线上就出现一个峰如图2中的BCD和EFG。热效应越大，峰的面积也就越大。在差热分析中通常规定, 峰顶向上的峰为放热峰，它表示试样的温度高于参比物的温度。相反峰顶向下的峰为吸热峰则表示试样的温度低于参比物的温度。
图1差热分析装置示意图图2 理想的差热分析
曲线
差热分析的实验条件、操作因素对实验结果有很大的影响。为便于比较，在谱图上都要标明实验操作条件。实验条件的确定通常可从以下几方面加以考虑：
（1）升温速率。升温速率对实验结果的影响比较明显。一般控制在2～20℃·min-1，常用5℃·min-1。升温过快，基线漂移明显，峰的分辨率较差，同时峰顶温度会向高温方向偏移。
（2）参比物。要得到平稳的基线应尽可能选择与试样的热容、导热系数、粒
度等性质比较相近的热惰性物质作为参比物。常用的参比物有、煅烧过的MgO和SiO2等。
（3）气氛和压力某些样品或其热分解产物可能与周围的气体进行反应，因此应根据需要选择适当的气氛。另一方面,对于释放或吸收气体的反应、出峰的温度和形状还会受到气体压力的影响。
（4）样品的预处理及用量一般非金屑固体样品均应经过研磨。试样和参比物的装填情况应基本一致。样品用量不宜过多, 这样可以得到较尖锐的峰同时将提高其分辨率。
由于各种条件的影响，实际得到的差热分析曲线比理想曲线要复杂些。图3是一个典型的差热分析曲线。图中T ini为基线开始偏离基线的温度，也就是仪器检测到反应开始进行的温度，它与仪器灵敏度密切相关。仪器的灵敏度高，测得的就低些。许多物质的差热曲线开始偏离基线的速度是很慢的，因而要精确确定T ini有着一定困难。T p称峰顶温度，它表示试样和参比物之间的温差最大，但这并不意味着反应的终结。T p受实验条件的影响较大，因此不能作为鉴定物质的特征温度。国际热分析会议决定，用外延起始温度T e作为反应的起始温度，并可用以表征某一特定物质。这是因为T e受实验条件的影响较小，同时它与其他方法求得的反应起始温度也较一致。
图3 实际测得的差热分析曲线
（二）热重分析法（TG）
综合热分析仪能够同时进行热重分析、差热分析、微分热重分析并测定温度和时间的关系。
热重分析是研究试样在恒温或等速升温时其质量随时间或温度变化的关系。专门用于热重分析测定的仪器叫热天平，它包括天平、炉子、程序控温系统、记录系统等几个部分。而具有多种功能联用型的热分析仪，则便于从不同角度对试样进行综合分析。
许多物质在加热过程中常发生质量的变化，如含水化合物的脱水、化合物的分解、固体的升华、液体的蒸发等均会引起试样失重；另一方面，待测试样与周围气氛的化合又将导致质量的增加。热重分析就是以试样的质量对温度T或时间t作图得到的热分析结果；而测试质量变化速度dW/dt对温度T的曲线则称为微分热重曲线。
理想热重见曲线图4（a），表示热重过程是在某一特定温度下发生并完成的。曲线上每一个阶梯都与一个热重变化机理相对应。每一条水平线意味着某一稳定化合物的存在；而垂直线的长短则与试样变化对质量的改变值成正比。
然而由实际热重曲线图4（b）可见，热重过程实际上是一个温度区间内完成的，曲线上往往并没有明晰的平台。两个相继发生的变化有时不易划分，因此，也就难以分别计算出质量的变化值。微分热重曲线图4（c）已将热重曲线对时间微分，结果提高了热重分析曲线的分辨力，可以较准确地判断各个热重过程的发生和变化情况。
图4热重分析和微分热重分析曲线示意图
图5所示的热失重曲线，试样质量的W0在初始阶段有一定的质量损失(W0－W1)，这往往是吸附在试样中的物质受热解吸所致：水是最常见的吸附质。
一个热重过程的温度由曲线的直线部分外延相交加以确定。图中的T1为一种稳定相的分解温度。在T2至T3温度区间内，存在着另一种稳定相，两者的质量差为(W1-W2)，其质量因子关系当然也可由此进行计算。
测定过程中升温速度过快，会使温度测得值偏高。所以要有合适的操作条件才能得到再现性良好的可靠结果。通常，升温速率可控制在5～10℃/min范围。试样的颗粒如果太小，测得温度会偏低；太大则影响热量的传递。试样还宜铺成薄层，以免逸出的气体将试样粉末带走。
图5热失重曲线
（三）差示扫描量热法
差示扫描量热法（DSC）是在程序控制温度下，测量输给物质和参比物的功率差与温度关系的一种技术。DSC和DTA仪器装置相似，把固体试样S与热惰性的参比物R置于同一加热炉中，所不同的两个坩埚下面还各自安装着一套加热器和测温元件。测定过程中，加热电炉按照一定的速率升温或降温，当试样有热放应发生时，欲维持S与R之间的温度差为零，则要用电功予以补偿。所以，将两个加热器的补偿功率之差随温度变化的关系记录下来，就可以测量试样受热变化过程中焓变的大小。还有一种热流式的差示扫描量热仪，这里不作介绍。
图6为差示扫描量热仪工作原理示意图。记录仪图纸的横坐标为温度或时间，
纵坐标则以焓对时间的微分（dH/dt）来表示。峰面积与受热过程的焓变值成
正比。为了准确求得，需要选用已知的纯物质作为基准进行标定。根据待测物温度变化范围，本实验以熔点为156.5℃的纯铟作为基准物，其熔化热为28.4 J·g-1。因此，用差示扫描量热法可以直接测量热量，这是与差热分析的一个重要区别。此外，DSC与DTA相比，另一个突出的优点是后者在试样发生热效应时，试样的实际温度已不是程序升温时所控制的温度（如在升温时试样由于放热而一度加速升温）。而前者由于试样的热量变化随时可得到补偿，试样与参比物的温度始终相等，避免了参比物与试样之间的热传递，故仪器的反应灵敏，分辨率高，重现性好。尽管差示扫描量热分析可以较准确地进行定量计算，但由于仪器制造技术方面的原因，目前最高只能测定到750℃左右，高于此温度就只能采用差热分析方法了。
图6功率补偿式差示扫描量热仪工作原理示意图
1．温差热电偶；2．补偿电热丝；3．坩埚；4．电炉；5．控温热电偶
层次分析法整个计算过程包括以下五个部分。 (1)建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题,首先明确目标;接下来分析影响目标决策的各个因素,并将它们之间的关系条理化、层次化;最后,用线将各个层次、各个因素间的关系连接起来就构成了递阶层次结构。[25] 通常,递阶层次结构包括以下三个基本层次: 1.目标层:通过分析,明确目标就是什么,将其作为最高层的元素,必须就是唯一的, 如:选择最合适的供应商 2.准则层:即中间层,元素包含所有可能影响目标实现的准则,且会随着问题的复杂 程度增多。这时,需要详细分析各准则元素间的相互关系(就是同级关系还就是隶属关系)。如果就是隶属关系,则需要构建子准则层甚至更下一层准则。 3.措施层:即方案层。分析解决问题的方案有哪些,并将其作为最底层因素。 (2)构造判断矩阵并赋值 1.构造判断矩阵:将每一个具有向下隶属关系的元素作为判断矩阵的第一个元素(位 于左上角),隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行与第一列。 2.填写判断矩阵:最常用的方法就是咨询专家,将两个元素两两比较,按照重要性程 度表赋值(见下表)。 表3 重要性标度含义表 设填写后的判断矩阵为A=(a ij)n×n,判断矩阵具有如下三个性质: 1.a ii=1 2.a ji=1/a ij 3.a ij>0 (3)层次单排序与检验 1.层次单排序 利用数学方法将专家填写后的判断矩阵进行层次排序。层次单排序就是将每一个因素对于其准则的重要性进行排序,实际就就是计算权向量。计算权向量有特征根法、与法等,以下详细介绍特征根法的计算方法。 A.计算判断矩阵每一行元素的乘积
∏==n j ij i a M 1 (3、2) 式中: M i 第i 行各元素的乘积 a ij 第i 个元素与第j 个元素的关系比值
行业分析报告
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行业大厂商盈利模式、竞争优势分析（实例）11行业小厂商盈利模式、竞争优势分析（实例）11行业中的外国企业竞争模式分析11行业需求、替代产品12对行业产品的需求规模、增长率及原因分析12行业替代品的种类、规模、可替代性分析12对产品需求的变化周期及特点12需求细分市场分析12产业链、相关行业分析（S）13上游企业分析13供应商行业的名称（及行业编号），简介13供应商行业的讨价能力分析13下游行业分析14顾客行业的名称（及行业编号），简介14顾客行业的讨价能力分析14相关行业分析15相关行业的类别（替代性、补充性、服务性）、名称（及行业编号），简介15行业关系分析15行业厂商行为分析（C）15营销行为15
层次分析法的基本步骤和要点 结合一个具体例子，说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例分析】市政工程项目建设决策：层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策，可选择的方案是修建通往旅游区的高速路（简称建高速路）或修建城区地铁（简称建地铁）。除了考虑经济效益外，还要考虑 社会效益、环境效益等因素，即是多准则决策问题，考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题，首先明确要分析决策的问题，并把它条理化、层次化，理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成： 目标层（最高层）：指问题的预定目标；准则层（中间层）：指影响目标实现的准则；措施层（最低 层）：指促使目标实现的措施； 通过对复杂问题的分析，首先明确决策的目标，将该目标作为目标层（最高层）的元素, 这个目标要求是唯一的，即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则，作为目标层下的准则层因素，在复杂问题中，影响目标 实现的准则可能有很多，这时要详细分析各准则因素间的相互关系，即有些是主要的准则，有些是隶属于主要准则的次准则，然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次和组，不同层次元素间一般存在隶属关系，即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用，同一层元素形成若干组，同组元素性质相近，一般隶属于同一个上一层元素（受上一层元素支配）不同组元素性质不同，一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中，有时组的关系不明显，即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用，形成相互交叉的层次关系，但无论怎样，上下层的隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题（实现决策目标）、在上述准则下，有哪些最终解决方案（措 施），并将它们作为措施层因素，放在递阶层次结构的最下面（最低层）。 明确各个层次的因素及其位置，并将它们之间的关系用连线连接起来，就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策：建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中，市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目，使综合 效益最高，即决策目标是“合理建设市政工程，使综合效益最高”。 为了实现这一目标，需要考虑的主要_______________________________________________________________ 但问题绝不这么简单。通过深入思考，决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、 方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素（准则），从相互关系上分析，这些因素隶属于主要准则，因此放在下一层次考虑，并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则，接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有 哪些方案。根据题中所述，本问题有两个解决方案，即建高速路或建地铁，这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显，这两个方案于所有准则都相关。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、
类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法
层次分析法步骤介绍 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
层次分析法整个计算过程包括以下五个部分。 (1)建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题，首先明确目标；接下来分析影响目标决策的各个因素，并将它们之间的关系条理化、层次化；最后，用线将各个层次、各个因素间的关系连接起来就构成了递阶层次结构。[25] 通常，递阶层次结构包括以下三个基本层次： 1.目标层：通过分析，明确目标是什么，将其作为最高层的元素，必须是唯一的， 如：选择最合适的供应商 2.准则层：即中间层，元素包含所有可能影响目标实现的准则，且会随着问题的复杂 程度增多。这时，需要详细分析各准则元素间的相互关系（是同级关系还是隶属关系）。如果是隶属关系，则需要构建子准则层甚至更下一层准则。 3.措施层：即方案层。分析解决问题的方案有哪些，并将其作为最底层因素。 (2)构造判断矩阵并赋值 1.构造判断矩阵：将每一个具有向下隶属关系的元素作为判断矩阵的第一个元素（位 于左上角），隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行和第一列。 2.填写判断矩阵：最常用的方法是咨询专家，将两个元素两两比较，按照重要性程度 表赋值（见下表）。 表3 重要性标度含义表
设填写后的判断矩阵为A=(a ij )n×n ，判断矩阵具有如下三个性质： 1. a ii =1 2. a ji =1/a ij 3. a ij >0 (3) 层次单排序与检验 1. 层次单排序 利用数学方法将专家填写后的判断矩阵进行层次排序。层次单排序是将每一个因素对于其准则的重要性进行排序，实际就是计算权向量。计算权向量有特征根法、和法等，以下详细介绍特征根法的计算方法。 A. 计算判断矩阵每一行元素的乘积 ∏==n j ij i a M 1 式中： M i 第i 行各元素的乘积 a ij 第i 个元素与第j 个元素的关系比值
层次分析法实例与步骤 结合一个具体例子，说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例分析】市政工程项目建设决策：层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策，可选择的方案是修建通往旅游区的高速路（简称建高速路）或修建城区地铁（简称建地铁）。除了考虑经济效益外，还要考虑社会效益、环境效益等因素，即是多准则决策问题，考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题，首先明确要分析决策的问题，并把它条理化、层次化，理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成： ●目标层（最高层）：指问题的预定目标； ●准则层（中间层）：指影响目标实现的准则； ●措施层（最低层）：指促使目标实现的措施； 通过对复杂问题的分析，首先明确决策的目标，将该目标作为目标层（最高层）的元素，这个目标要求是唯一的，即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则，作为目标层下的准则层因素，在复杂问题中，影响目标实现的准则可能有很多，这时要详细分析各准则因素间的相互关系，即有些是主要的准则，有些是隶属于主要准则的次准则，然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次和组，不同层次元素间一般存在隶属关系，即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用，同一层元素形成若干组，同组元素性质相近，一般隶属于同一个上一层元素（受上一层元素支配），不同组元素性质不同，一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中，有时组的关系不明显，即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用，形成相互交叉的层次关系，但无论怎样，上下层的隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题（实现决策目标）、在上述准则下，有哪些最终解决方案（措施），并将它们作为措施层因素，放在递阶层次结构的最下面（最低层）。 明确各个层次的因素及其位置，并将它们之间的关系用连线连接起来，就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策：建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中，市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目，使综合效益最高，即决策目标是“合理建设市政工程，使综合效益最高”。 为了实现这一目标，需要考虑的主要准则有三个，即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考，决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素（准则），从相互关系上分析，这些因素隶属于主要准则，因此放在下一层次考虑，并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则，接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述，本问题有两个解决方案，即建高速路或建地铁，这两个因素作为措
行业分析方法 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998
[讨论] 行业研究如何提高基本功全套研究方法与案例 [推广有奖] 人大经济论坛经管爱问微信好号“jgasker”好文共享与推荐，实时答疑服务，欢迎关注！ 一、行业研究认识 1、行业研究引题 本人自从事工作来，基本都于研究打交道，尤其是行业研究，在此，把这几年如何做行业研究的一些体会和经验与大家分享，希望对初入行业研究的初学者能提供一些浅显提示，避免少走弯路，同时也想通过本研究与行业研究的志同伙伴(有经验者)做一个沟通交流，起到“抛砖引玉”之效。本行业研究的分享主要有三个方面的内容，一是行业研究的基本概述，包括行业研究的认识、目的、原则和方法等;二是行业研究流程与内容，包括行业研究的基本流程，行业研究内容及研究报告框架等;三是行业研究的案例，以电视剧行业为实证来完整介绍一个行业研究的全过程。行业研究经验分享目的及主要内容图 2、行业研究定义 行业研究的定义：参考相关文献，行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。行业研究是重点研究行业过去发展历程、行业现在发展现状和行业未来发展趋势，发现与挖掘行业发展阶段、主要影
响因素及行业内的行业关键成功因素等，为企业发展方向提供指导及为投资者决策提供依据。行业研究定义的包含要素示意图 3、行业研究认识 (1)行业研究是规律可循的，专业并非是绝对壁垒行业研究是揭示行业发展重要工具，研究不同行业虽然有不同内容与因素，但是从研究方法与规律来看有共同点，也就是说行业研究是相通的。很多人研究员把其专业背景作为行业研究的壁垒来看，其实不然，虽具有某行业专业背景能够很快了解其行业，但不是构成该行业绝对壁垒。目前认为壁垒相对较高的行业如医药、TMT等，需要一定的专业知识背景，但也可以通过后续的学习弥补相关技术等知识欠缺，因此只要我们掌握了行业研究的基本规律与方法，任何行业都是可以通过时间和努力去研究与掌握的。(2)行业研究需要从微观中来，也需要到宏观中去(大处着眼、小处着手)何为行业研究，简单来讲就是对某一个特定行业及行业内聚合的企业进行深入了解与研究，包括行业发展历史、现状、规模结构、竞争格局、未来趋势及综合信息等因素，为企业自身或行业投资者提供重要的参考依据。从行业研究的所属层次来看，行业研究是介于宏观经济研究与公司微观经济研究之间，在经济学上可以称为中观层次研究。正是因为行业研究是介于宏观经济研究与公司微观经济研究之间，行业研究在行业本身之发展之外，需要关注本行业与宏观经济
红外汲取光谱 1 波长（λ）相邻两个波峰或波谷之间的直线距离，单位为米（m）、厘米（cm）、微米（μm）、纳米（nm）。这些单位之间的换算关系为1m＝102cm＝106μm＝109nm。 2频率（v）单位时刻内通过传播方向某一点的波峰或波谷的数目，即单位时刻内电磁场振动的次数称为频率，单位为赫兹（Hz，即s-1），频率和波长的关系为 3 波数（σ）每厘米长度内所含的波长的数目，它是波长的倒数，即σ＝1 / λ ,波数单位常用cm-1来表示。 4传播速度:辐射传播速度υ等于频率v乘以波长λ，即υ＝v λ。在真空中辐射传播速度与频率无关，并达到最大数值，用c 表示，c值准确测定为2.99792×1010cm/s 5周期T:相邻两个波峰或波谷通过空间某固定点所需要的时刻间隔，单位为秒（s）。 红外光谱法的特点: （1）特征性高。就像人的指纹一样，每一种化合物都有自己的特征红外光谱，因此把红外光谱分析形象的称为物质分子的“指纹”分析。（2）应用范围广。从气体、液体到固体，从无机化合物到有机化合物，从高分子到低分子都可用红外光谱法进行分析。（3）用样量少，分析速度快，不破坏样品。
简正振动的数目称为振动自由度，每个振动自由度相应于红外光谱图上一个基频汲取峰。每个原子在空间都有三个自由度，假如分子由n个原子组成，其运动自由度就有3n 个，这3n个运动自由度中，包括3个分子整体平动自由度，3个分子整体转动自由度，剩下的是分子的振动自由度。关于非线性分子振动自由度为3n－6，但关于线性分子，其振动自由度是3n－5。例如水分子是非线性分子，其振动自由度=3×3－6=3. 红外汲取光谱（Infrared absorption spectroscopy, IR）又称为分子振动—转动光谱。当样品受到频率连续变化的红外光照耀时，分子汲取了某些频率的辐射，并由其振动或转动运动引起偶极矩的净变化，产生分子振动和转动能级从基态到激发态的跃迁，使相应于这些汲取区域的透射光强度减弱。记录红外光的百分透射比与波数或波长关系的曲线，就得到红外光谱。 红外光谱在化学领域中的应用大体上可分为两个方面：一是用于分子结构的基础研究，应用红外光谱能够测定分子的键长、键角，以此推断出分子的立体构型；依照所得的力常数能够明白化学键的强弱；由简正频率来计算热力学函数。二是用于化学组成的分析，红外光谱最广泛的应用在于对物质的化学组成进行分析，用红外光谱法能够依照光谱中汲取峰的位置和形状来推断未知物
如何快速了解一个行业 “了解一个行业”这件事本身不太可能快速完成。不过，如果我们只是想摸清楚最基本的情况，我们可以通过问对几个关键问题着手。这些关键问题围绕着一个根本问题：这个行业的链条是如何运转起来的？ 1 这个行业的存在是因为它提供了什么价值？ 2 这个行业从源头到终点都有哪些环节？ 3 这个行业的终端产品售价都由谁分享？ 4 每个环节凭借什么关键因素，创造了什么价值获得他所应得的利益？ 5 谁掌握产业链的定价权？ 6 这个行业的市场集中度如何？ 而信息获取的渠道，则包括： 1 金融投资机构的行业报告； 2 咨询公司的分析报告； 3 行业交流网站或论坛的热门帖子； 4 业内企业的培训课件； 5 参加行业展会或者论坛； 6 从业者的私下交流。 隔行如隔山，要想成功创业，或在某一行有所建树，就得先“入行”，先了解了该行业才行。要了解一个行业，首先得了解该行业的产业政策、行业前景、市场饱和度、商业运作模式、利润水平、风险状况、准入门槛等，至于专业知识、行情信息及发展趋势等则应时刻关注、不断更新。 一般而言，要快速了解一个行业，可以采取以下一些途径： 1、从龙头企业入手，关注其网站、了解其动态、运作模式等； 2、从行业协会之类的组织入手，关注其网站及出版物； 3、参加行业展览会； 4、关注行业资讯类网站； 5、网络交易平台，如阿里巴巴、慧聪网这样的B2B网站的行业论坛 6、通过网络搜索引擎直接搜索想了解的信息； 7、看行业内的专业人士写的东西； 8、通过各种关系向熟悉该行业的人请教，或在一些职业交流的聊天室或QQ群里向人请教； 9、到书店翻阅该行业相关的专业书籍或行业分析报告； 10、最务实的做法是到处于该行业的企业去上班，带着学习的目的进行工作，虚心向周围的同事请教，自己则不断查阅资料、不断思考、不断总结。 我再总结下：要了解一个行业，就是要多听多问。最好的办法就是去这样的公司去上班。呵呵。首先你要具备这个行业的专业知识，要先熟悉这个行业是做什么，怎么做？你必须先成为这个行业的内行人！这样，你才可以以内行的身份与这个行业的人交流沟通，才可以了解和知道这个行业的发展状况和发展前景。否则你无法与内行人沟通，就算内行人告诉你，你也听不懂！
层次分析法建模 层次分析法（AHP－Analytic Hierachy process）---- 多目标决策方法 70 年代由美国运筹学家T·L·Satty提出的，是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法论。吸收利用行为科学的特点，是将决策者的经验判断给予量化，对目标（因素）结构复杂而且缺乏必要的数据情况下，採用此方法较为实用，是一种系统科学中，常用的一种系统分析方法，因而成为系统分析的数学工具之一。 传统的常用的研究自然科学和社会科学的方法有： 机理分析方法：利用经典的数学工具分析观察的因果关系； 统计分析方法：利用大量观测数据寻求统计规律，用随机数学方法描述（自然现象、 社会现象）现象的规律。 基本内容：（1）多目标决策问题举例AHP建模方法 （2）AHP建模方法基本步骤 （3）AHP建模方法基本算法 （3）AHP建模方法理论算法应用的若干问题。 参考书：1、姜启源，数学模型（第二版，第9章；第三版，第8章），高等教育出版社 2、程理民等，运筹学模型与方法教程，（第10章），清华大学出版社 3、《运筹学》编写组，运筹学（修订版），第11章，第7节，清华大学出版社 一、问题举例： A．大学毕业生就业选择问题 获得大学毕业学位的毕业生，“双向选择”时，用人单位与毕业生都有各自的选择标准和要求。就毕业生来说选择单位的标准和要求是多方面的，例如： ①能发挥自己的才干为国家作出较好贡献（即工作岗位适合发挥专长）； ②工作收入较好（待遇好）； ③生活环境好（大城市、气候等工作条件等）； ④单位名声好（声誉-Reputation）； ⑤工作环境好（人际关系和谐等） ⑥发展晋升（promote, promotion）机会多（如新单位或单位发展有后劲）等。 问题：现在有多个用人单位可供他选择，因此，他面临多种选择和决策，问题是他将如何作出决策和选择？——或者说他将用什么方法将可供选择的工作单位排序？
常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：
5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）
逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）
案例研究分析方法介绍 1.案例研究的起源 案例研究最早于1870年由美国哈佛大学法学院提出,其目的是为了在法律文献急剧增长的情况下使学生更有效的学习法律的原理原则。此后,案例研究作为一种教学方式被普遍应用于法律、商业、医学及公共政策等领域中。案例研究的另一个来源是是医学、社会工作和心理学工作者的个人描述,通常被称作“个案记录”或者“个案历史”。作为研究方法的案例研究不同于作为教学方法的案例研究,作为教学性案例研究的材料是经过精心处理的,以便更有效的突出其有用之处,而在研究型案例研究中这种行为是绝不允许的;此外,教学性案例研究不须考虑研究过程的严谨性,也不考虑忠实的呈现实证数据,而研究性案例研究则有及其严格的要求。 2.案例研究的核心内涵 案例研究作为社会科学领域的主要研究方法之一,与调查法和实验法并列成为实证研究的重要方法。案例研究与其他类型的研究方法通常会结合使用,发展至今,已经形成了一套完整的研究体系。对于案例研究方法的定义,各学者都提出了自己的见解。Jennifer Platt对案例研究的定义为“一整套设计研究方案必须遵循的逻辑,是只有当所要研究的问题与其环境相适应时才会适用的方法,而不是什么环境下都要生搬硬套的教条。”Robert Yin则认为案例研究是一种经验主义的探究,它研究现实生活背景中的暂时现象;在这样一种研究情境中,现象本身与其背景之间的界限不明显,(研究者只能)大量运用事
例证据来展开研究。Robert Yin的定义得到了广大的学者的认同。虽然目前对于案例研究尚没有完全严格的定义,但总体来说,作为一 种研究思路的案例研究包含了各种方法,涵盖了设计逻辑、资料收集技术,以及具体的资料分析手段。就这一意义来说,案例研究既不是资料收集技术,又不仅限于设计研究方案本身,而是一种全面的、综合性的研究思路。 根据Robert Yin等学者的观点,案例研究方法适用于解决“怎么样”和“为什么”的问题。具体来说,案例研究具有以下几种用途:其最重要的用途是解释现实生活中的各种因素之间假定存在的联系,这与案例研究的前提密切相关,即案例的现象与背景存在着密切的联系,而这种联系的复杂程度又是实验或调查都无法解释的。用评估学的术语来说,就是解释某一方案的实施过程与方案实施效果之间的联系。第二个用途是描述某一刺激及其所处的现实生活场景。第三个用途是以描述的形式,列示某一评估活动中的一些主题。第四个用途是探索那些因果关系不够明显、因果联系复杂多变的现象。第五个用途是进行元评估,即对某一评估活动本身进行再评估。 3.案例研究的分类体系 案例研究作为一种研究方法,其过程中会涉及到多种研究维度,因此一个清晰的分类体系可以帮助研究者选择合适的研究方法。按研究目的分类探索性案例研究、描述性案例研究、解释性的案例研究。按分析单位分类整体性案例研究和嵌入性案例研究案例研究可以选择单案例研究,也可以选择多案例研究。两者都属于案例研究的变式,
层次分析法(AHP) AHP(Analytic Hierarchy Process)方法，是由20世纪70年代由美国著名运筹学学家T.L.Satty提出的。它是指将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。这一方法的特点，是在对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析之后，构建一个层次结构模型，然后利用较少的定量信息，把决策的思维过程数学化，从而为求解多准则或无结构特性的复杂决策问题提供了一种简便的决策方法。 AHP十分适用于具有定性的，或定性定量兼有的决策分析。这是一种十分有效的系统分析和科学决策方法，现在已广泛地应用在企业信用评级、经济管理规划、能源开发利用与资源分析、城市产业规划、企业管理、人才预测、科研管理、交通运输、水资源分析利用等方面。 一、递阶层次结构的建立 一般来说，可以将层次分为三种类型： （1）最高层：只包含一个元素，表示决策分析的总目标，因此也称为总目标层。 （2）中间层：包含若干层元素，表示实现总目标所涉及的各子目标，包含各种准则、约束、策略等，因此也称为目标层。 （3）最低层：表示实现各决策目标的可行方案、措施等，也称为方案层。 典型的递阶层次结构如下： 一个好的递阶层次结构对解决问题极为重要，因此在建立递阶层次结构时，应注意到： （1）从上到下顺序地存在支配关系，用直线段（作用线）表示上一层次因素与下一层次因素之间的关系，同一层次及不相邻元素之间不存在支配关系。 （2）整个结构不受层次限制。 （3）最高层只有一个因素，每个因素所支配元素一般不超过9个，元素过多可进一步分层。 （4）对某些具有子层次结构可引入虚元素，使之成为典型递阶层次结构。 二、构造比较判断矩阵 设有m个目标（方案或元素），根据某一准则，将这m个目标两两进行比较，把第i个目标（i=1,2,…,m）对第j个目标的相对重要性记为a ij，(j=1,2,…,m)，这样构造的m阶矩阵用于求解各个目标关于某准则的优先权重，成为权重解析判断矩阵，
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。
第五讲 主要经济分析方法介绍 赵德友 微观经济学研究如何使企业的利润最大化。宏观经济学主要研究如何实现四大调控目标即促进经济增长、增加就业、稳定物价、保持国际收支平衡。 一、经济总量、速度、结构分析 1．经济发展速度 （1）生产总值名义发展速度 %100?= 上年当年价生产总值 当年价生产总值 名义发展速度 名义发展速度不反映生产规模的物量发展，因此计算发展速度一律使用可比价格或不变价格。 （2）生产总值实际发展速度 生产总值平减指数 名义发展速度生产总值平减指数 上年现价生产总值现价生产总值 上年不变价生产总值不变价生产总值= ??=?% 100%100 %100?= 实际发展速度 名义发展速度 生产总值平减指数 生产总值平减指数又叫通货膨胀指数。 （3）各产业增加值的发展速度（略） （4）环比发展速度 设第t 年的生产总值为y t 设第t-1年的生产总值为Y t-1，则第t 年的环
比发展速度R t 为： %1001 ?=-y y R t t t （5）定基发展速度 设第k 年的生产总值为y k ,第k+t 年的生产总值为y k+t ，则第k+t 年对第k 年的定基发展速度S k+t ，k 为： %100,?= ++y y S k t k k t k 定基发展速度与环比发展速度的关系为： R R R S t k k k k t k ++++???=......21, 2．经济增长速度 增长速度等于增长量与基期水平之比。环比增长速度r t 为： %1001 1 ?-= --y y y r t t t t 第k+t 年对第k 年的定基增长速度s k+t ，k 为： %100,?- = ++y y y s k k t k k t k 环比经济增长速度r t =环比发展速度R t -100% 定基增长速度s k+t ，k =定基发展速度S k+t ，k -100% 3．平均发展速度和平均增长速度 第k+t 年对第k 年的平均发展速度g k+t ，k 为： t k t k t t k y y g ++=, 第k+t 年对第k 年的平均增长速度h k+t ，k 为：
热分析法在高分子材料中的应用 一、前言 热分析法是指在程序控制温度的条件下, 测量物质的性质与温度关系的一种技术[1]。在加热或冷却的过程中, 随着物质的结构、相态、化学性质的变化，质量、温度、热熔变化、尺寸及声光电磁及机械特征性都会随之相应改变。因此，热分析法在定性、定量表征材料的热性能、物理性能、机械性能以及稳定性等方面有着广泛地应用。 随着高分子工业的迅速发展，为了研制新型的高分子材料，控制高分子材料的质量和性能，测定高分子材料的熔融温度、玻璃化转变温度、混合物的组成、热稳定性等是必不可少的。在这些参数的测定中，热分析是主要的分析工具。 热分析技术主要包括：热重分析法（TG）、差热分析法（DTA）、差示扫描量热法（DSC）、热机械分析法（TMA）、动态热机械分析法（DMA）等。本文简要介绍了这些热分析技术的原理、仪器及其在高分子材料研究领域的应用。 二、热重分析法（TG）及其在高分子材料方面的应用 热重法是在程序控温下，测量物质的质量与温度的关系。通常热重法分为非等温热重法和等温热重法。它具有操作简便、准确度高、灵敏快速以及试样微量化等优点。 热重分析主要研究在惰性气体中、空气中、氧气中材料的热的稳定性、热分解作用和氧化降解等化学变化；还广泛用于研究涉及质量变化的所有物理过程，如测定水分、挥发物和残渣，吸附、吸收和解吸，气化速度和气化热，升华速度和升华热；有填料的聚合物或共混物的组成等[2]。 用来进行热重分析的仪器一般称为热天平。它的测量原理是，在给被测物加温过程中，由于物质的物理或化学特性改变，引起质量的变化，通过记录质量变化时程序所走出的曲线，分析引起物质特性改变的温度点，以及被测物在物理特性改变过程中吸收或者放出的能量，从而来研究物质的热特性。
热分析方法的多种联用 热分析是表征材料的基本方法之一，多年以来一直广泛应用于科研和工业中。近年来在各个领域，都有了长足发展。根据DIN EN ISO 9000 标准，热分析仪器已经成为QA/QC、工业实验室和研究开发中不可缺少的设备。 热分析是测量物质的物理或化学参数对温度的依赖关系的一种分析方法。热分析可应用于成分分析（如无机物、有机物、药物和高聚物的鉴别和分析以及它们的相图研究），稳定性测定（如物质的热稳定性、抗氧化性能的测定等），化学反应的研究（如固-气反应研究、催化性能测定、反应动力学研究、反应热测定、相变和结晶过程研究），材料质量测定（如纯度测定、物质的玻璃化转变和居里点、材料的使用寿命测定）以及环境监测（研究蒸汽压、沸点、易燃性等）。热分析方法的种类是多种多样的，根据国际热分析协会(ICTA)的归纳和分类，目前的热分析方法共分为九类十七种，在这些热分析技术中，热重法、差热分析、差示扫描量热法和热机械分析应用得最为广泛。差热分析、热重分析、差示扫描量热分析、热机械分析可用于研究物质的晶型转变、融化、升华、吸附等物理现象以及脱水、分解、氧化、还原等化学现象。快速提供被研究物质的热稳定性、热分解产物、热变化过程的焓变、各种类型的相变点、玻璃化温度、软化点、比热、纯度、爆破温度和高聚物的表征及结构性能等。 目前，热分析仪器发展的一个趋势是将不同仪器的特长和功能相结合，实现联用分析，扩大分析范围。一般来说，每种热分析技术只能了解物质性质及其变化的某些方面，而一种热分析手段与别的热分析段或其它分析手段联合使用，都会收到互相补充，互相验证的效果，从而获得更全面更可靠的信息。如DTA-TG、DSC-TG、DSC-TG-DTG、DTA-TMA、DTA-TG-TMA等的综合以及TG与气相色谱（GC）、质谱（MS）、红外光谱（IR）等仪器的联用分析，热分析联用种类有很多，下面举几例加以简单说明。 热重分析法(Thermogravimetric Analysis.简称TG)是在程序控制温度下，测量物质质量与温度关系的一种技术。许多物质在加热过程中常伴随质量的变化，这种变化过程有助于研究晶体性质的变化，如熔化、蒸发、升华和吸附等物质的物理现象；也有助于研究物质的脱水、解离、氧化、还原等物质的化学现象。热重分析法通常可分为两大类：静态法和动态法。静态法是等压质量变化的测定，是指一物质的挥发性产物在恒定分压下，物质平衡与温度T的函数关系。以失重为纵坐标，温度T为横坐标作等压质量变化曲线图。等温质量变化的测定是指一物质在恒温下，物质质量变化与时间t的依赖关系，以质量变化为纵坐标，以时间为横坐标，获得等温质量变化曲线图。动态法是在程序升温的情况下，测量物质质量的变化对时间的函数关系。热重法实验得到的曲线称为热重曲线(TG曲线) 如图1曲线a所示。TG曲线以质量作纵坐标，从上向下表示质量减少；以温度(或时间)作横坐标，自左至右表示温度(或时间)增加。
行业研究的基本逻辑和方法 企业在进行决策时，对行业与市场的充分了解能够为管理决策提供更为准确的依据，减少不必要的决策失误，那么如何展开行业研究呢？ 行业研究的基本逻辑 在日常生活大小事情的选择中，我们都会根据所搜集和掌握的信息做决定，我们对于事情判断的正确性很大程度上依赖于掌握信息的多少。这个道理对于企业决策来说同样有效，对行业与市场更为深入的情报研究能够为公司管理层在决策中提供更为全面和准确的依据。因此，进行充分且深入的行业研究十分重要。 在进行行业研究前，我们首先要明确进行行业研究的目的：是单纯地了解行业现状？还是挖掘商业模式？还是归纳龙头公司产品线布局？明确目的再进行研究能够使我们切入要点，切实地为公司/业务提供价值。 行业研究的基本流程 我们将行业研究分为四个流程阶段： 行业研究的基本流程是：资料搜集→结构化分析→内容呈现→盘点。 首先，为了确保行业研究的深入，第一环节的资料搜集和分析对于整体行业研究的深度至关重要。如果在第一环节搜集到的资料过少，后面结构化分析环节就会无从下手，进而导致整个行业研究流产。为此，我们会通过多维度进行资料的搜集，其中包括：一手信息/数据搜集，采用数据爬虫对前端网页中结构化数据的抓取、编写定量问卷对用户进行调研分析、组织对行业专家的访谈等； 二手信息/数据搜集，整理和分析第三方机构披露的数据，对所在行业/市场进行分析。由于二手信息/数据渠道过多，我们会在后面的章节详细陈述这些查找互联网行业信息的渠道。 其次，在有了基本的材料后，我们会对这些材料进行结构化分析。所谓结构化分析，指的是通过系统化和标准化的框架/模型，或采用结构化的逻辑思维对我们前面搜集到的信息进行分析，通过结构化分析最终能够帮助我们全面深刻地理解所研究的行业。