qc七大手法：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、 *** 图法内容什么？
QC7大手法的内容是什么？
新QC七大手法
1. 关联图法--TQM推行, 方针管理, 品质管制改善, 生产方式,
生产管理改善
2.KJ法--开发, TQM推行, QCC推行, 品质改善
3. 系统图法--开发, 品质保证, 品质改善
4.矩阵图法--开发, 品质改善, 品质保证
5.矩阵开数据解析法--企划, 开发, 工程解析
6. PDPC法--企划, 品质保证, 安全管理, 试作评价, 生产量管理
改善, 设备管理改善
7. 箭法图解法--品质设计, 开发, 品质改善
新旧QC七大手法
一、QC七大手法分为：
1、简易七大手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图
2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图
3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法
计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。（数一数）
计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。（量一量）
4、QC七大手法由五图，一表一法组成：
五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）
一表：查检表（甘特图）
一法：层别法
二、介绍简易七大手法：
1、甘特图：
用途
1、工作进度安排
2、查核工作进度
3、掌握现况
4、日常计划管理用
是一种最容易、最有效的一种进度自我管理。
2、统计图（条形图）：
用途
1、异常数据一目了然。
2、容易对照比较。
3、易看出结论。
应用最普通报章、杂志均可看到的图表。
应用到层别法。
3、推移图（趋势图）：
用途
1、数据对时间变化管理使用。
2、可以把握现状、掌握问题点。
3、效果、差异比较。
了解数据差异最简单的 *** ，应用很广。
次品率、推移图。
4、流程图：
用途
1、工作内容之表示。
2、容易掌握工作站。
3、教育、说明用。
工作说明、内容之简易表示 *** 。
5、圆图：
用途
1、用以比较各部分构成比例。
2、以时钟旋转方向由大到小排列，将圆分成若干个扇形。
3、直截了当的描绘各项所占比例。
用到层别法。
三、介绍旧七大手法：
1、查检表（CHECK LIST）
用途
1、日常管理用
2、收集数据用
3、改善管理用
帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集
2、层别法：
用途
1、应用层别法、找出数据差异因素而对症下药。
2、以4M，每1M层别之。
1、 借用其他图形，本身无图形。
2、 由大到小排列。
3、柏拉图（计数值统计）：
借用层别图。
由生产现场所收集到后数据，必须有效的加以分析、运用，才能成为人价值的数据。而将此数据加以分类、整理，并作成图表，充分的掌握问题点及重要原因，是时下不可缺的管理工具。而最为现场人员所使用于数据管理的图为柏拉图。
定义：1）根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生后位置等不同区分标准而加以整理、分类，借以寻求占更大比率的原因状况或位置，按其大小顺序后排列，再加上累积值的图形。
2）从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之所在，并针对问题点采取改善措施，故又称ABC图，（分析前面2-3项重要项目之控制。）
3）又因图后排列是依大小顺序，故又可称为排列图。
4）柏拉图 *** 说明：
A 决定数据的分类项目
分类的方式有：
a 结果的分类包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。
b原因的分类包括材料别（厂商、成份等）。方式别（作业条件、程序、 *** 、环境等）、人（年龄、熟练度、经验等）、设备别（机械、工具等）。
分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题之所在，然后再进行原因分析，分析出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制柏拉图。
B 决定收集数据的期间，并按分类项目，在期间内收集数据。
考虑发生问题的状况，从中选择恰当的期限（如一天、一周、一月、一季或一年为期间）来收集数据。
C 依分类项目别，做数据整理，并作成统计表。
a 各项目按出现数据大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求其累积数。（其他项不可大于前三项，若大于时应再细分）。
b求各项目数据所占比率累计数之影响度。
c其他项排在最后，若太大时，须检讨是否其他重要要因需提出。
不良率（%）=各项不良数÷总检查数*100
影响度（%）=各项不良数÷总不良数×100
D 记入图表纸并依数据大小排列画出柱状图。
a 于图表用纸记入纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率，或损失金额，纵轴右侧刻度表示累计影响度（比率）；在最上方刻100%，左方则依收集数据大小做适当刻度。横轴填分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其他项则记在最右边。
b 横轴与纵轴应做适度比例，横轴不宜长于纵轴。
E 绘累计曲线：
a点上累计不良数（或累计不良率）。
b 用折线连结。
F 绘累计比率：
a 纵轴右边绘折线终点为100%。
b 将0~100%间分成10等分，把%的分度记上（即累计影响度）。
c 标出前三项（或四项）之累计影响度是否80%或接近80%。
J 记入必要的事项：
a 标题（目的）。
b 数据收集期间。
c 数据合计（总检查、不良数、不良率…等）。
d 工程别。
e 作成者（包括记录者，绘图者…）。
绘图注意事项：1）柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列，[其他]项排在最后一位。
2）柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2。
3）纵轴更高点为总不良数，且所表示之间距离一致。
4）次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成[其他]项；其他项不应大于前几项，若大于时应再分析。有时，改变层别或分类的 *** ，亦可使分类的项目减少。通常，项目别包括其他项在内，以不要超过4~6项为原则。
5）改善前后之比较时：
a 改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。
b 前后比较基准须一致，且刻度应相同，则更易于比较。
4、管制图：
（1） 何为管制图：
为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业，一般均以侦测产品之
品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化； 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常？故设定一合理之高低界限，作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图之基本根源。
管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明。而主要主义即是【一种以实
际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界 限比较，而以时间顺序
用图形表示者】。
（2） 基本特性：
一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。
在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（Center Line，CL），一般以蓝色之实线绘制。左上方的一条称为管制上限（Upper Control Limit，UCL），在下方的称为管制下限（Lower Control Limit，LCL），对上、下管制界限之绘制，则一般均用红色之虚线表现之，以表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之。
（3） 管制图原理：
1）品质变异之形成原因
一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备，环境，其品质特性一定都会有变动，绝无法做完全一样的制品；而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然（机遇）原因，一种为异常（非机遇）原因。
2）管制图界限之构成：
管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均数加减三个标准差（±3σ）之值，以判断制程中是否有问题发生，此即修哈特博士所创之法。
（4） 管制图种类：
1）依数据性质分类：
A 计量值管制图：所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有：
a 平均数与全距管制图（X(—)-R Chart）
b 平均数与标准差管制图（X(—)-σChart）
c 中位数与全距管制图（X(~)-R Chart）
d 个别值与移动全距管制图（X-Rm Chart）
e 更大值与最小值管制图（L-S Chart）
B 计数值管制图：所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有：
a 不良率管制图（P Chart）
b 不良数管制图（Pn chart ，又称np chart或d chart）
c 缺点数管制图（C chart）
d 单位缺点数管制图（U chart）
2）计数值与计量值管制图之应用比较
计量值
计数值
优点
1、甚灵敏，容易调查真因。
2、可及时反应不良，使品质稳定。
1、所须数据可用简单 *** 获得。
2、对整体品质状况之了解较方便。
缺点
1、抽样频度较高、费时麻烦。
2、数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任。
1、无法寻得不良之真因。
2、及时性不足，易延误时机。
（5） 管制图之绘制：
介绍：计量值管制图（X-R）常用
1）先行收集100个以上数据，依测定之先后顺序排列之。
2）以2~5个数据为一组（一般采4~5个），分成约20-25组。
3）将各组数据记入数据表栏位内。
4）计算各组之平均值X。（取至测定值最小单位下一位数）
5）计算各组之全距R。（更大值-最小值=R）
6）计算总平均X。
X=（X1+X2+X3+…+Xk）/k=ξXi/k（k为组数）
7）计算全距之平均R：
R=（R1+R2+R3+…+Rk）/k=ξRi/k
8）计算管制界限
X管制图：中心线（CL）=X
管制上限（UCL）=X+A2R
管制下限（LCL）=X-A2R
R管制图：中心线（CL）=R
管制上限（UCL）=D4R
管制下限（LCL）=D3R
A2，D3，D4之值，随每组之样本数不同而有差异，但仍遵循三个标准差之原理，计算而得，今已被整理成常用系数表。
9）绘制中心线及管制界限，并将各点点入图中。
10）将各数据履历及特殊原因记入，以备查考、分析、判断。
（6） 管制点之点绘制要领：
1）各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作（测定）者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入，以便资料之分析整理。
2）计量值变更管制图（X-R，X-R…等）其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法，一般原则以组之样本数（n）为参考，X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。
（纵轴管制界限宽度约20-30m/m；横轴各组间隔约2-5mm）
3）中心线（CL）以实线记入，管制界限则记入虚线；各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号。
4）CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可。
（各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数）
5）点之绘制有[•]、[○]、[△]、[×]…等，更好由厂内统一规定。
6）变管制图，二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上，可行的话更好距30mm左右。
（7） 管制图之判读：
1）管制状态之判断（制程于稳定状态）
A 多数点子集中在中心线附近。
B 少数点子落在管制界限附近。
C 点子之分布与跳动呈随机状态，无规则可循。
D 无点子超出管制界限以外。
2）可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准：
A 连续25点以上出现在管制界限线内时（机率为93.46%）。
B 连续35点中，出现在管制界限外点子不超出1点时。
C 连续100点中，出现在管制界限外点子不超出2点时。
制程在满足上述条件时，虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限，但并非点子超出管制界限外亦可接受；这此超限之点子必有异常原因，故应追究调查原因并予以消除之。
3）检定判读原则：
A 应视每一个点子为一个分配，非单纯之点。
B 点子之动向代表制程之变化；虽无异常之原因，各点子在界限内仍会有差异存在。
C 异常之一般检定原则：（如图所示）
（8） 管制图使用之注意事项：
1）管制图使用前，现场作业应予标准化作业完成。
2）管制图使用前，应先决定管制项目，包括品质特性之选择与取样数量之决定。
3）管制界限千万不可用规格值代替。
4）管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之。
5）抽样 *** 以能取得合理样组为原则。
6）点子超出界限或有不正常之状态，必须利用各种措施研究改善或配合统计 *** ，把异常原因找出，同时加以消除。
7）X-R管制图里组的大小（n），一般采n=4-5最适合。
8）R管制图没下限，系因R值是由同组数据之更大值减最小值而得，因之LCL取负值没有意义。
9）制程管制做得不好，管制图形同虚设，要使管制图发挥效用，应使产品制程能力中之Cp值（制程精密度）大于1以上
矩阵数据分析法的如何使用
下面通过例子来介绍如何进行矩阵数据分析法。
1、确定需要分析的各个方面。我们通过亲和图得到以下几个方面，需要确定它们相对的重要程度：易于控制、易于使用、 *** 性能、和其他软件可以兼容、便于维护。
2、组成数据矩阵。用Excel或者手工做。把这些因素分别输入表格的行和列，如表所示。
3、确定对比分数。自己和自己对比的地方都打0分。以 “行”为基础，逐个和“列”对比，确定分数。“行”比“列”重要，给正分。分数范围从9到1分。打1分表示两个重要性相当。譬如，第2行“易于控制”分别和C列“易于使用”比较，重要一些，打4分。和D列“ *** 性能”比较，相当，打1分。…………如果“行”没有“列””重要，给反过来重要分数的倒数。譬如，第3行的“易于使用”和B列的“易于控制”前面已经对比过了。前面是4分，现在取倒数，1/4=0.25。有D列“ *** 性能”比，没有“ *** 性能”重要，反过来，“ *** 性能”比“易于使用”重要，打5分。现在取倒数，就是0.20。实际上，做的时候可以围绕以0组成的对角线对称填写对比的结果就可以了。
基于随机博弈与改进WolF-PHC的 *** 防御决策 ***
基于随机博弈与改进WolF-PHC的 *** 防御决策 *** 杨俊楠
问题：实际 *** 攻防中很难达到完全理性的要求，使得现有 *** 的准确性和指导价值有所降低。状态爆炸。
思路：从 *** 攻防对抗实际出发，分析有限理性对攻防随机博弈的影响，在有限理性约束下构建攻防随机博弈模型。针对 *** 状态爆炸的问题，提出一种基于攻防图的 *** 状态与攻防动作提取 *** ，有效压缩了博弈状态空间。在此基础上引入了强化学习中的WoLF-PHC算法进行分析，并设计了具有在线学习能力的防御决策算法，通过引入资格迹改进WoLF-PHC算法，进一步提高了防御者的学习速度。
所得策略在有限理性下优于现有攻防随机博弈模型的纳什均衡策略。
本文贡献：
（1）提出一种以主机为中心的攻防图模型并设计了攻防图生成算法，有效压缩了博弈状态空间。
（2）本文将强化学习引入到随机博弈中，使随机博弈由完全理性拓展到有限理性领域。现有有限博弈大多采用生物进化机制进行学习，以群体为研究对象，与其相比，本文所提 *** 降低了博弈参与人之间的信息交换，更适用于指导个体防御决策。
（3）基于资格迹对WoLF-PHC算法进行了改进，加快了防御者的学习速度，减少了算法对数据的依赖并通过实验证明了 *** 的有效性。
强化学习：一种经典的在线学习 *** ，其参与人通过环境的反馈进行独立学习，相比生物进化 *** ，强化学习更适于指导个体的决策。
基于随机博弈的攻防对抗建模
问题描述与分析
有限理性下的攻防随机博弈学习机制需满足2点需求：
1）学习算法的收敛性。
2）学习过程不需要过多攻击者信息。
WoLF-PHC算法是一种典型的策略梯度强化学习 *** ，使防御者通过 *** 反馈进行学习，不需要与攻击者之间过多的信息交换。
WoLF机制的引入保证了WoLF-PHC算法的收敛性：在攻击者通过学习采用纳什均衡策略后，WoLF机制使得防御者能够收敛到对应的纳什均衡策略；在攻击者尚未学习到纳什均衡策略时，WoLF机制使得防御者能够收敛到对应的更优防御策略。
攻防随机博弈模型
对每个状态下博弈所需的“信息”和“行动顺序”2个关键要素进行假定。
（1）“信息”。受有限理性的约束，将攻击者历史动作和攻击者的收益函数设定为攻击者的私有信息。 *** 状态为双方的共同知识。
（2）“行动顺序”。由于攻防双方的非合作行，双方只能通过检测 *** 来观察对方的行动，这会比动作的执行时间至少延迟一个时间片，所以在每个时间片攻防双方是同时行动的，这里的“同时”是一个信息概念而非时间概念，即尽管从时间概念上攻防双方的选择可能不在同一时刻，但由于攻防双方在选择行动时不知道对方的选择则认为是同时行动。
为了增强模型的通用性将转移概率设定为攻防双方的未知信息。
定义1.攻防随机博弈模型（attack defense stochastic game model,AD-SGM）是一个六元组AD-SGM=（N,S,DR,Q, ）,其中：
①N=（attacker,defender）为参与博弈的2个剧中人，分别代表 *** 攻击者和防御者；
②S=（ , ,···, ）为随机博弈状态 *** ，由 *** 状态组成；
③D=（ , ,···, ）为防御者动作 *** ，其中 ={ , ,···， }为防御者在博弈状态 的动作 *** ；
④ ( ,d, )为防御者状态转移后的立即回报
⑤ ( ,d)为防御者的状态-动作收益函数，指期望收益
⑥ 为防御者在状态 的防御策略
基于攻防图的 *** 状态与攻防动作提取 ***
随即博弈模型重要组成部分—— *** 状态与攻防动作
关键点是对两者的提取
每个 *** 状态包含当前 *** 所有节点的安全要素， *** 状态的数量是安全要素的幂集，会产生“状态爆炸”。为此提出了以主机为中心的攻防图模型，每个状态节点仅描述主机状态，可以有效压缩状态节点规模。利用此攻防图提取的 *** 状态及攻防动作更有利于进行 *** 攻防对抗分析。
定义2.攻防图是一个二元组G=（S,E）。其中S={ , ,····, }是节点安全状态 *** , =host,privilege,其中host是节点的唯一标识，privilege={none,user,root}分别标识不具有任何权限、具有普通用户权限、具有管理员权限。E=（ , ）为有向边，标识攻击动作或防御动作的发生引起节点状态的转移， =( ,v/d, ),k=a,d,其中 为源结点， 为目标结点。
攻防随机博弈模型的状态 *** 由攻防图节点提取，防御动作 *** 由攻防图的边提取。
1） *** 安全要素
*** 安全要素NSE由 *** 连接关系矩阵C 、 节点脆弱性信息V 、 节点服务信息F 、 节点访问权限P 组成。其中C=host host port描述节点之间的连接关系，矩阵的行表示源节点shost，矩阵的列表示dhost，矩阵元素表示shost到dhost的端口port访问关系，当port= 时表示shost与dhost之间不存在连接关系；V=host,service,cveid表示节点host上的服务service存在脆弱性cveid，包括系统软件、应用软件存在的安全漏洞和配置不当或配置错误引起的安全漏洞；F=host,service表示节点host上开启服务service；P=host,privilege表示攻击者在节点host上拥有privilege访问权限。
2）攻击模板
攻击模板AM时对脆弱性利用的描述：AM=tid,prec,postc。其中tid是攻击模式标识；prec=P,V,C,F描述攻击者利用一个脆弱性所需具备的前提条件 *** ，包括攻击者在源节点shost上具有的初始访问权限privilege、目标节点的脆弱性信息cveid、 *** 节点关系C、节点运行服务F，只有满足该条件 *** ，攻击者才能成功利用该脆弱性；postc=P，C，sd描述攻击者成功利用一个脆弱性而产生的后果，包括攻击者在目标节点上获得权限的提升、 *** 连接关系的变化以及服务破坏等。
3）防御模块
防御模板DM是防御者在预测或者识别攻击后采取的相应措施：DM=tid,dset，tid是攻击标识，dset={ ,post , ,post ,····， ,post }是应对特定攻击的防御策略集。其中， 是防御策略标识；post =F,V,P,C描述防御策略对 *** 安全要素的影响，包括对节点服务信息、节点漏洞信息、攻击者权限信息、节点连接关系等的影响。
攻防图生成算法
基于WoLF-PHC的博弈分析与策略选取
将强化学习机制引入到有限理性随机博弈中，采用WoLF-PHC算法在AD-SGM基础上进行防御策略选取。
WoLF-PHC算法原理
Q-learning算法
Q-learining是WoLF-PHC算法的基础，是一种典型的免模型强化学习算法，
Q-learning中Agent通过与环境的交互获得回报和环境状态转移的只是，知识用收益 来表示，通过更新 来进行学习。其收益函数 为
Q-learning的策略为
PHC算法
爬山策略算法是一种适用于混合策略的简单实用的梯度下降学习算法，是对Q-learning的改进。PHC的状态-动作收益函数 与Q-learning相同，但不再沿用Q-learning的策略更新方式，而是通过执行爬山算法对混合策略 进行更新， 为策略学习率。
WoLF-PHC算法
狼爬山策略算法是对PHC算法的改进。通过引入WoLF机制，使防御者具有2种不同的策略学习率，当获胜时采用低策略学习率 ,当失败时采用高策略学习率 .
2个学习率使得防御者在比与其表现差时能快速适应攻击者的策略，比预期表现差时能快速适应攻击者的策略，比与其表现好时能谨慎学习。最重要的时WoLF机制的引入，保证了算法的收敛性。WoLF-PHC算法采用平均策略作为胜利和失败的判断标准
基于资格迹的改进WoLF-PHC及防御策略算法
为提高WoLF-PHC算法的学习速度，减少算法对数据量的依赖程度，引入资格迹对WoLF-PHC进行改进。资格迹能跟踪最近访问的特定状态-动作轨迹，然后将当前回报分配给最近访问的状态-动作。
对WoLF-PHC进行改进。定义，每个状态-动作的资格迹为e(s,a)设定当前 *** 状态为 ，资格迹更新：
算法2 防御决策算法
实验分析
利用工具对实验 *** 进行扫描
构建实验场景的AD-SGM
①N=（attacker,defender）为参与博弈的局中人，分别代表 *** 攻击者和防御者。
②随机博弈状态 *** S=（s0,s1,s2,s3,s4,s5,s6），随机博弈状态由 *** 状态组成，从攻击图与防御图种的节点提取。
测试与分析
实验的目的：1）测试不同参数设置对算法的影响，从而找出适用于本场景的实验参数
2）将本文的 *** 与现有典型 *** 进行比较，验证本文 *** 的先进性；
3）测试基于资格迹对WoLF-PHC算法改进的有效性。
1）
2）
之一组实验：
[12]随即博弈 [16]演化博弈
[12]防御策略为 =0.7, =0.3
[16]演化稳定均衡的防御策略为 =0.8, =0.2
第二组实验：
可知，当面对学习能力较弱的攻击者时，本文 *** 由于文献[12]和文献[16]的 *** 。当面对学习能力较强的攻击者时，如果攻击者尚未通过学习得到纳什均衡，此时本文的 *** 仍然优秀；如果攻击者通过学习得到了纳什均衡策略，取得与文献[12]相同的效果，并优于文献[16]。
有无资格迹的对比测试
每1000次的平均收益变化对比
统计有、无资格迹下前3000次防御收益的平均值，各统计10次。
*** 攻防到底要学啥
*** 攻防学习的内容：
1.首先学习windows基础,比如电脑系统安装,故障排除等等。然后多看《计算机 *** 五版》《黑客就这么几招》。
2.进入深度学习，选择语言学习，比如Python，java，c，c++等高级语言，但是英语不好的，像我先学会儿易语言，了解编程，编程思维。然后学习英语，至少单词会了。然后学习其他语言。
3.学习数据库结构,数据库配置,服务器相关配置,以及 *** 配置,为了更好了解目标,也为了防御。
4.可以开始学习渗透了,服务器渗透等。5.学习社会工程学。危则变，变则通，通则久。 *** 攻防是一场此消彼长的动态平衡较量，当前国际 *** 安全局势日趋复杂与严峻，合规驱动的正向 *** 安全防护思维已经不足以满足各行各业的新生安全需求，逆向思维的“攻防实战演习”便成为企业精准评估自身潜在脆弱性、验证安全防护是否健全的方案。
*** 舆情信息怎么分析?
单从事件的角度来看，分析 *** 舆情可以从事件的来源、发酵时间、传播路径、关注媒体、热点地域、传播情感、演变发展趋势等多方面进行分析。
而站在技术层面来看，分析 *** 舆情还可以从以下几个方面进行分析：
1.周期性分析法
所谓“周期性分析法”，操作上非常简单，就是把一个指标的观察时间拉长，看它是否有周期变化规律。
通常舆情事件的发展周期：酝酿发展期——高涨期——衰退期——回落期，此外如果舆情在回落后出现回升便增加：反弹期——沉淀（回落期）
根据舆情走势可判断舆情事件所处阶段，从而为决策提供有力依据。
2.结构分析法
通过分析和确立事物(或系统)内部各组成要素之间的关系及联系方式进而认识事物(或系统)整体特性的一种科学分析 *** 。
可通过询问某一要素（舆情数据异常高或低）与其他要素产生不同的原因可通过“为什么”询问法，来找出各要素之间的联系。
3.分层分析法
将收集来的数据按来源、性质等加以分类，将性质相同、在同条件下的数据归在一起，从而将总体分为若干层次，分别加以研究。
我们将分层分析应用为数据搜集与存储、数据分析和决策（舆情预警）支持三个模块。
而该数据分析法运用到舆情分析上来，主要可通过对传播话题的数量依次分布，分析出 *** 上对某一舆情事件的重点关注以及需要重点处理应对的舆论。
4.矩阵分析法
我们常见的态势分析法（SWOT分析法）就是典型的矩阵分析法。
以SWOT分析法为例：
1.优势分析：舆情事件种对自身有利的积极正面的 *** 情感偏向苗头存在；舆情事件高发地与自身资源优势形成的有礼应对环境；技术及政策支持等。
2.劣势分析：互联网冗杂的信息使得不能对舆情产生的原因和首发进行有效分析和辨识，从而导致未能对舆情进行有效疏导。
3.机会分析：国民素质和知识水平的逐步提升；国家的强化引导；通过对 *** 舆情的发展和传播进行分类分析和归纳总结，即可得出有效的处理 *** ，用以指导具体的舆情应对，并提供决策依据。
4.威胁分析：随着5G技术的快速发展，视频和音频平台已经成为越来越重要的互动和社交渠道，视频和音频平台发酵的舆论事件越来越多。音视频发展迅速，信息载体多样化，增加监控难度。
5.标签分析法
在这一应用上，较直接地展示后台设置，针对文章类型对信息进行文章标签化从而分出不同的舆情类型。
标签分析法在舆情分析上也是对敏感舆情类型的区分，从而有助于抓住重点问题，及时应对处理，也可根据主要问题的数据分布情况，预测舆情发展趋势。
以上内容由舆情监测公司识微科技整理提供。
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