因果矩阵法选专业

1、六西格玛绿带和黑带是什么意思?有什么作用

1、六西格玛绿带是六西格玛中一个角色，在公司中仍在自己的岗位工作，其个人或在一个更大团队中接受过实施六西格玛改进项目所需的工具、方法和技能的培训。

六西格玛黑带是企业中全面推行六西格玛的中坚力量，负责具体执行和推广六西格玛，同时肩负培训绿带的任务，一般情况一个黑带一年需培训100位绿带。该职位为全职六西格玛人员。

2、六西格玛绿带的作用是：在六西格玛里有很多简单的工具，可以由绿带等完成；在黑带的直接领导下工作，参与项目运作的所有阶段。绿带一般擅长于统计技术和其他解决问题的技术。

六西格玛黑带的作用是：消灭顽固品质问题，尽管"6Sigma" 技术上意味着3.4PPM的不良，但在实践中此术语表示的意义远不止简单的数字。黑带为改善公司的品质提供一个具有战略、统计及工具的整体品质文化，他们是使用此工具并被认证的品质专家。

严格的教育和实践经验给六西格玛 黑带提供了解决顽固品质问题的工具,黑带精通于数据分析及先进的问题解决技术，在其他人员被品质缠住进退两难的时候，黑带可以找出问题解决的方法。他们善于进行课题管理和调动小组的能动性，他们的课题可以帮助公司每年节省大量金钱。

(1)因果矩阵法选专业扩展资料：

黑带的工作流程：

以通用电气为例：其六Sigma黑带的工作流程可描述为DMAIC：界定（define）、测量（measure）、分析（analysis）、改进（improve）和控制（control）。

界定（define）：确定顾客对于质量认知的首要因素，及自身所包括的核心商业过程。确认谁是顾客？顾客对产品的要求是什么？顾客的期望是什么？界定项目范围，起始和终点。定义使用绘制地图和流程图来改进流程。

度量（measure）：测量自身所含核心业务流程运作的有效性。开发流程数据收集计划。通过大量资源数据的收集确定缺陷和度量的类型。比较顾客调查结果发现不足。

分析（analysis）：为改进分析收集数据和流程图，决定造成缺陷的根本原因。确认运作水准与目标水平的差距。改进机会优先原则。确认资源的变化。

改进（improve）：通过设计处理和预防问题的创新解决方案改进过程。使用技术和培训创新改革方案。开发和展开执行计划。

控制（control）：控制改进，保持新的水准。预防重走“老路”。监视计划的开发、执行和文件化。通过系统和组织的修正（参谋、培训、激励）使改进制度化。

通过六Sigma黑带的工作可以降低成本，提高生产率、市场占有率和顾客的忠诚度，使运作周期减少，降低废品率，改变企业文化，促进产品和服务的拓展等。

2、为什么那么多人参加6sigma绿带培训？对职业生涯有帮助吗？

一、许多企业都要求在品质、生产以及技术人员具备一定的6sigma绿带/6sigma黑带的能力。
需要具备以下能力：
1、熟悉质量对于企业的含意
2、熟悉六西格玛方法论的发展背景及其能够为企业带来什么
3、熟悉六西格玛项目改善课题的甄选流程与标准，熟悉项目课题的描述方法
4、理解六西格玛方法论之DMAIC改进路径及各阶段核心输出
5、理解统计方法在DMAIC改进流程中的应用，包括：SPC、MSA、DOE、ANOVA、假设检定、相关与回归等
6、能够独立带领团队实施项目改善
六西格玛绿带经过培训对六西格玛质量管理的知识有了较深的理解，并能运用一些简单的工具到实际的工作中去，因此，参加六西格玛绿带培训达到了绿带资质，是有助于实际工作和求职的。

六西格玛绿带培训是最基础的，张驰六西格玛绿带培训有两种课程（10天和5天）；时间不同，学习深度不同，费用同时也是不一样的。

张驰六西格玛黑带有两种课程：六西格玛绿带升黑带（10天）、六西格玛黑带（20天）

绿升黑与完整黑带课程的区别，一个有六西格玛的思维，想做更大的六西格玛项目，另一人有一定的工作经验，可以直接学习完整版的黑带。

《张驰六西格玛绿带|黑带公开课每月固定开课。》

二、张驰六西格玛绿带培训内容：

【课程对象】
企业中高层管理及技术人员（生产、品质、工程部工程师，主管，经理及技术人员）
【培训收益】
1、系统全面的了解六西格玛DMAIC方法论
2、理解并能灵活运用相关流程分析工具：DOE、SPC、MSA、FMEA、QFD、MINITAB
3、能在六西格玛改进项目中识别及应用正确的工具完成改善项目
4、熟悉六西格玛项目各阶段所用工用在MINITAB中的灵活运用
【课程内容】　

第一天：Define--六西格玛定义阶段：发现、确认问题
第一讲：6sigma管理综述（原理、模型、组织、资源与活动）
1、什么是六西格玛？ ---六西格玛的系统概念！
2、为何需要六西格玛？---企业推行六西格玛的必要性分析
3、如何应用六西格玛？---企业推行六西格玛可行性分析
4、六西格玛的组织模型---企业推行六西格玛的组织架构分析
第二讲：如何启动和界定一个6 SIGMA项目
1、项目小组---如何组建项目团队？
2、项目来源---什么是项目，项目从哪里来？
3、项目选择标准---如何评选合适的六西格玛项目？
4、制作项目计划
5、实例1：某企业推行六西格玛项目案例分享
第三讲：劣质成本分析（企业成本的种类与构成）
1、质量损失函数、品质成本与利润的关系
2、预防成本、鉴定成本、缺陷成本
3、能力值与品质成本的对应关系
4、统计学的基本原理与专业术语介绍
第四讲：C&E Matrix 因果矩阵分析法
1、因果图、因果矩阵的概念、用途及、制作步骤
2、因果矩阵与其它工具的联系
3、实例2：因果矩阵案例讲解与练习
第二天：Measure--六西格玛测量阶段：现状测量
第五讲：潜在失效模式及效果分析（FMEA）
1、FMEA的定义、用途、背景与类型
2、FMEA制作的八个步骤
3、实例3：FMEA案例制作练习及讲解
第六讲：六西格玛专用软件MINITAB基础介绍
1、MINITAB的作用、视窗、基本操作
2、MINITAB统计分析工具介绍
3、实例4：MINITAB实际操作演练
第七讲：MSA测量系统分析：确保所收集数据的真实性
1、测量误差的组成
2、测量系统分析的目的与步骤
3、连续数据测量系统分析、离散数据测量系统分析、破坏性试验数据测量系统分析
4、实例5：测量系统分析案例讲解与练习
第八讲：CP K过程能力分析
1、过程变异与过程能力
2、过程能力指数（短期能力、长期能力、非正态分布数据的过程能力）
3、实例6：过程能力分析案例讲解与练习
第三天：Analyze--六西格玛分析阶段：查找关键原因
第九讲：多变量分析技术
1、变异类别与来源
2、多变量图（过程能力分析、量具重复性和再现性研究、方差分析）
3、实例7：多变量分析案例讲解与练习
第十讲：置信区间与假设检验
1、何谓假设检验？
2、假设检验的步骤、种类（客户风险与供应商风险）
3、连续数据假设检验、离散数据的假设检验
4、实例8：案例分析与练习
第四天：Improve--六西格玛改善阶段：改善关健原因，优化相关参数
第十一讲：实验设计介绍
1、试验设计概念、试验因素及水平
2、试验类别及选择与试验结果分析
3、试验设计案例分析
4、实例9：试验设计现场练习及结果分析
第十二讲：全因子及分部因子实验设计
1、全因子/分布因子设计概述
2、主要影响图、交互作用图、方差分析、优化设计
3、实例10：全因子试验设计案例分析及练习
第五天：Control--六西格玛控制阶段：改善成果控制与横向扩展
第十三讲：SPC统计过程控制理论
1、控制介绍
2、统计思想及控制图
3、控制图种类及选用
4、使用控制图前的准备
第十四讲：计量型数据SPC
1、计量值数据控制图的种类及用途
2、计量值数据控制图的制作与应用
3、计量值数据控制图的过程能力分析
4、四类计量值数据控制图
5、实例11：计数型控制图制作练习与讲解
第十五讲：计数型数据SPC
1、计数值数据控制图的种类及用途
2、计数值数据控制图的制作与应用
3、计数值数据控制图的过程能力分析
4、四类计数值数据控制图
5、实例12：计数型控制图制作练习与讲解
第十六讲：六西格玛成功案例分享
1、某企业六西格玛降低不良率案例介绍
2、某企业整体推行六西格玛项目策划案例介绍

3、因果矩阵可以方便地确定关键影响因素吗

因果矩阵，
是当预期解决的问题比较复杂
有多种缺陷形式
且它们的影响互相关联
无法将它版们分开来考察权和解决时
可以帮助管理团队选择重点关注的过程输入或影响因素
以便于有针对性地收集数据进行分析的一种有效地分析工具。

4、学习计量经济学有什么用，具体的实际的应用领域，我的专业是电子金融

作为一名数量经济学专业的博一研究生，我就自己的经历来谈谈如何学好计量经济学。我不知道你学习计量经济学的主要目的是什么，但是要像你说的“稳扎稳打、效率较高地掌握计量知识”，我觉你可以这么做：由于计量经济学涉及到概率论和数理统计方面的知识（比如统计量的构造、P值，t检验和F检验等等），我觉得掌握这方面的知识是很有必要的。

推荐教材的话，首推茆诗松版本的《概率论与数理统计》（个人觉得这应该是目前国内这方面教材最好的一个版本）。有了概率论和数理统计方面的知识后，你可以着手学习计量经济学了。

入门教材有很多。国内的话，首推庞皓的《计量经济学》，理论知识和实际应用之间的权衡把握的不错，其次就是李子奈的《计量经济学》，可能这本书稍微会难一点。

国外的话，优秀的教材就很多了，比如伍德里奇的《计量经济学导论》、古扎拉蒂的《计量经济学基础》等等。以上书籍学完以后你差不多计量经济学基础就算不错了，但是要注意，计量经济学作为一门工具学科，总要到解决实际的经济学问题中才能发挥的作用，所以我建议你如果是非数量经济学专业的话，掌握基础的计量经济学用好就够了，如果遇到什么计量经济方面的问题的话，再来学习这方面的知识也不迟。而且在学习过程中要边看书学习边操作，这样学习效率会比较高。

至于要使用哪种软件的话，入门的话可以用用Eviews和Stata。

如果你学有余力或者致力于读数量经济学专业的研究生的话，你可以这么做：中级和高级的计量经济学中会常常涉及到用矩阵的描述问题或模型，你可以补充一下这放那个面的知识，比如《线性代数》和《矩阵分析》这样的教材。
如果还想进一步提高的话，可以看看濮晓龙版本的《高等数理统计》或者陈希孺版本的《高等数理统计》。接着就可以看看格林版本的《计量经济分析》这本书，它几乎包括了计量经济学的方方面面。国内的话，李雪松的《高级经济计量学》也不错有了以上两方面的基础以后，再学习计量经济学就需要按照你的兴趣来专研了。计量经济学大致可以分为以下几类：时间序列计量经济学、面板数据计量经济学和微观计量经济学。时间序列方面，首推汉密尔顿的《时间序列分析》和蔡瑞胸的《金融时间序列分析》这两本书。面板数据方面，至今还没发现比较好的教材。微观计量经济学方面，首推卡梅隆《微观计量经济学：方法与应用》。以上仅是个人观点，如有不对请亲拍！

【王也】:
Bruce Hansen的讲义，入门不二之选；后面看走哪条路吧，搞搞基本因果推断念念基本无害，翻翻Imbens和Wooldridge2007年的NBER讲义怎么也够了
【周彬】:
不建议从李子奈的那本书开始学，虽然很多国内高校的计量经济学是从那本书起步的。学习计量经济学，建议从矩阵运算开始学，也就是线性代数。掌握最基本的矩阵变换法则，然后从矩阵起步，循序渐进学习OLS, MLE，再逐步进阶。事实上，各种estimation是需要不断推导的，假设前提以及达成最优化的条件要加以系统性总结，这样才能看懂模型，进而运用模型。同时为了避免出现spurious model, 建议不要放松对理论的学习，理解变量之间的相互关系。从软件上看，国内通常是从Eviews起步，北美是Minitab; 前后者对入门学者来说差距不大。在往后，针对非计量经济学专业的经济系同学，建议Stata, SAS, R等等都用用，用熟一个，其他也都会一些；计量专业的同学，建议学通Matlab, 这是立身之本。

【王帅】:
如果有统计基础的话，可以看Introctory Econometrics: A Modern Approach

【lukelly】:
国内的话。李子奈的《计量经济学》做基础开始，里面理论知识很多。他的《高级应用计量经济学》也可以读读。微观应用的初级模型logit、tobit、probit打好基础，宏观就是时间序列相关的内容为主。软件应用有eviews，stata，一些东西也会应用到Matlab。

5、为什么那么多人参加六西格玛6sigma绿带的培训？对职业生涯有帮助吗？

一、许多企业都要求在品质、生产以及技术人员具备一定的6sigma绿带/6sigma黑带的能力。
需要具备以下能力：
1、熟悉质量对于企业的含意
2、熟悉六西格玛方法论的发展背景及其能够为企业带来什么
3、熟悉六西格玛项目改善课题的甄选流程与标准，熟悉项目课题的描述方法
4、理解六西格玛方法论之DMAIC改进路径及各阶段核心输出
5、理解统计方法在DMAIC改进流程中的应用，包括：SPC、MSA、DOE、ANOVA、假设检定、相关与回归等
6、能够独立带领团队实施项目改善
六西格玛绿带经过培训对六西格玛质量管理的知识有了较深的理解，并能运用一些简单的工具到实际的工作中去，因此，参加六西格玛绿带培训达到了绿带资质，是有助于实际工作和求职的。

六西格玛绿带培训是最基础的，张驰六西格玛绿带培训有两种课程（10天和5天）；时间不同，学习深度不同，费用同时也是不一样的。

张驰六西格玛黑带有两种课程：六西格玛绿带升黑带（10天）、六西格玛黑带（20天）

绿升黑与完整黑带课程的区别，一个有六西格玛的思维，想做更大的六西格玛项目，另一人有一定的工作经验，可以直接学习完整版的黑带。

《张驰六西格玛绿带|黑带公开课每月固定开课。》

二、张驰六西格玛绿带培训内容：

【课程对象】
企业中高层管理及技术人员（生产、品质、工程部工程师，主管，经理及技术人员）
【培训收益】
1、系统全面的了解六西格玛DMAIC方法论
2、理解并能灵活运用相关流程分析工具：DOE、SPC、MSA、FMEA、QFD、MINITAB
3、能在六西格玛改进项目中识别及应用正确的工具完成改善项目
4、熟悉六西格玛项目各阶段所用工用在MINITAB中的灵活运用
【课程内容】　

第一天：Define--六西格玛定义阶段：发现、确认问题
第一讲：6sigma管理综述（原理、模型、组织、资源与活动）
1、什么是六西格玛？ ---六西格玛的系统概念！
2、为何需要六西格玛？---企业推行六西格玛的必要性分析
3、如何应用六西格玛？---企业推行六西格玛可行性分析
4、六西格玛的组织模型---企业推行六西格玛的组织架构分析
第二讲：如何启动和界定一个6 SIGMA项目
1、项目小组---如何组建项目团队？
2、项目来源---什么是项目，项目从哪里来？
3、项目选择标准---如何评选合适的六西格玛项目？
4、制作项目计划
5、实例1：某企业推行六西格玛项目案例分享
第三讲：劣质成本分析（企业成本的种类与构成）
1、质量损失函数、品质成本与利润的关系
2、预防成本、鉴定成本、缺陷成本
3、能力值与品质成本的对应关系
4、统计学的基本原理与专业术语介绍
第四讲：C&E Matrix 因果矩阵分析法
1、因果图、因果矩阵的概念、用途及、制作步骤
2、因果矩阵与其它工具的联系
3、实例2：因果矩阵案例讲解与练习
第二天：Measure--六西格玛测量阶段：现状测量
第五讲：潜在失效模式及效果分析（FMEA）
1、FMEA的定义、用途、背景与类型
2、FMEA制作的八个步骤
3、实例3：FMEA案例制作练习及讲解
第六讲：六西格玛专用软件MINITAB基础介绍
1、MINITAB的作用、视窗、基本操作
2、MINITAB统计分析工具介绍
3、实例4：MINITAB实际操作演练
第七讲：MSA测量系统分析：确保所收集数据的真实性
1、测量误差的组成
2、测量系统分析的目的与步骤
3、连续数据测量系统分析、离散数据测量系统分析、破坏性试验数据测量系统分析
4、实例5：测量系统分析案例讲解与练习
第八讲：CP K过程能力分析
1、过程变异与过程能力
2、过程能力指数（短期能力、长期能力、非正态分布数据的过程能力）
3、实例6：过程能力分析案例讲解与练习
第三天：Analyze--六西格玛分析阶段：查找关键原因
第九讲：多变量分析技术
1、变异类别与来源
2、多变量图（过程能力分析、量具重复性和再现性研究、方差分析）
3、实例7：多变量分析案例讲解与练习
第十讲：置信区间与假设检验
1、何谓假设检验？
2、假设检验的步骤、种类（客户风险与供应商风险）
3、连续数据假设检验、离散数据的假设检验
4、实例8：案例分析与练习
第四天：Improve--六西格玛改善阶段：改善关健原因，优化相关参数
第十一讲：实验设计介绍
1、试验设计概念、试验因素及水平
2、试验类别及选择与试验结果分析
3、试验设计案例分析
4、实例9：试验设计现场练习及结果分析
第十二讲：全因子及分部因子实验设计
1、全因子/分布因子设计概述
2、主要影响图、交互作用图、方差分析、优化设计
3、实例10：全因子试验设计案例分析及练习
第五天：Control--六西格玛控制阶段：改善成果控制与横向扩展
第十三讲：SPC统计过程控制理论
1、控制介绍
2、统计思想及控制图
3、控制图种类及选用
4、使用控制图前的准备
第十四讲：计量型数据SPC
1、计量值数据控制图的种类及用途
2、计量值数据控制图的制作与应用
3、计量值数据控制图的过程能力分析
4、四类计量值数据控制图
5、实例11：计数型控制图制作练习与讲解
第十五讲：计数型数据SPC
1、计数值数据控制图的种类及用途
2、计数值数据控制图的制作与应用
3、计数值数据控制图的过程能力分析
4、四类计数值数据控制图
5、实例12：计数型控制图制作练习与讲解
第十六讲：六西格玛成功案例分享
1、某企业六西格玛降低不良率案例介绍
2、某企业整体推行六西格玛项目策划案例介绍

6、六西格玛企业管理中因果矩阵是如何分析的？

六西格玛管理因果矩阵
因果矩阵是任何六西格玛项目都常用到的专一种基本工具，除属了分析阶段外，我们还可以在其他任何阶段运用它，它是量化目前流程中每个步骤对消费者要求的影响的系统方式，是排定基本问题次序并识别问题原因的一种有效方式 。
我们想要改进的流程涉及三种类型的分析：
A.流程分析，识别导致缺陷输出的流程失败；
B.根本原因分析，推测缺陷原因和验证一个合理子集；
C.数据分析，将输出 量的变异和一些输入联系起来。进行这些分析，六西格玛团队可以使用不同的工具。
流程分析的工具
有许多流程分析的工具，这比六西格玛其他方面的工具都多，因为业务流程是许多组织的核心部分而且识别和分析这些流程在历史上要早于六西格玛的实施。如前所述，我们应当运用任何适宜的方法。然而，与六西格玛密切相关的两咱工具是因果矩阵和失效模式及后果分析，另一种重要的工具是源自精益化制造的价值流分析。

7、QC七大法是什么，各自的优缺点是什么

外贸验货员，一定要会抽样计划，品质标准，常规的量测器具，会做报表，七大手法中一般了解查检表(检验报表也是)、柏拉图便可以，不过你得讲会七大手法，这个是品管手法中的基础。七大手法要精通还是有些难度的。很多人搞了一辈子品管，不会散布图、层别法、控制图、直方图的。
QC七大手法
QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
1. 查检表(Check List)
以简单的数据或容易了解的方式，作成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用，其目的在於『现状调查』。
2. 柏拉图(Pareto Diagram)
根据所搜集之数据，以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。用以判断问题症结之所。
3. 特性要因图(Characteristic Diagram)
一个问题的特性(结果)受一些要因(原因)的影响时，将这些要因加以整理，而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。其主要目的在阐明因果关系，亦称『因果图』，因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。
4.散布图(Scatter Diagram)
把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因，然后用点表示分布形态，根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。
5. 管制图(Control Chart)
一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度;横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否安定的一种图形。
6. 直方图(Histogram)
将搜集的数据特性值或结果值，在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。因此也叫柱形图。
7. 层别法(Stractification)
针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据，按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法
QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。
从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，一定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的一个重要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。
相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。日本著名的质量管理专家石川馨曾说：企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用QC七大手法而得到解决。全面质量管理的推行，离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用.
测库是国内首家专业的“互联网+检测”第三方质量服务平台，提供第三方验货、验厂、清关等服务。测库验货性价比高，排单快速，当天出报告。并拥有LBS实时定位系统，实现服务精确匹配；一键在线视频功能，查看验货现场。

8、因果预测法？

因果预测复法 即 动态模型制法

通过系统分析寻找出事物发展的因果关系与相互作用的关系。在明确因果关系的基础上建立数学模型，然后通过计算机模拟预测系统的各种行为。

常见方法：

（1）一元回归分析法
根据以往一段时间的统计资料，分析出统计数据是有规律的呈线性分布，预测者就可以建立起线性方程，通过解线性方程来预测未来的事件变化。

（2）多元回归分析法
一元回归分析仅适用于影响只有一个的条件，但在许多情况下影响事物变化的不限于一个，这时就必须进行多因素的回归分析。多元回归分析的原理与一元回归基本相同，只是运算的复杂程度更大，一般要借助于计算机解决。

（3）矩阵法
通过矩阵形式对技术经济的未来发展趋势进行回归分析。

9、六西格玛企业管理中ce矩阵使用及方法？

有几种工具有助于项目的排序和选择。这些工具的基本前提是在团队之间建立共识并且确保高级管理层的认可和支持。在项目选择中运用的工具都是六西格玛项目中的典型工具：因果矩阵、连续滤波器以及利益相关者分析，这些工具都知道，这里我们将在选择项目的背景下再次提到这些工具。
C&E矩阵是所有六西格玛各个阶段都 可以使用的一种工具。尽管在选择项目时我们并没有真正的原因和结果，但我们还是可以运用这一矩阵，根据不同的标准或者重要程度 、不同的关键业务、目标，为每个项目打分。然后我们根据总分为最后入选的项目排序。使用这种工具的好处是它有助于建立共识而不是得到正确的分数 。实际上，尘埃落定之后，你会发现，根据共识选择出来的项目可能与个人打分得到的项目有所不同。
运用连续滤波器是一种更简单的方法，这种方法是指，当存在许多想到竞争的想法时，依次运用标准或者滤波器迭代地列出候选项目。这么做的好处是作为焦点小组，所有的人一次只能关注一个标准。然而， 用这种方法无法权衡取舍。此外， 列出的候选项目可能取决于适用的滤波器的序列，这使得序列有了赌博的倾向。
利益相关分析法是一种简单的工具，它从两个层面展示利益相关者的信息：
A.支持一个项目的力量或主动性
B.支持项目的兴趣或主动性。
这种分析可根据两种维度对项目进行排序：对于主要的利益相关者而言，在两个维度上得分都比较高的项目，应当比得分比较低的项目排的位置靠前，至少从可行性的角度而言是如此。
领导支持
领导支持的项目，特别是像定价这样易发生争辩的领域，实施的概率比较高，因此成功的概率也比较高。哪个项目被选定可能有些运气的成分，理想的状况是不同职能部门的高级管理人员参与项目的制定，公开讨论项目实施的可行性。人们总是有选择雄心勃勃的项目的诱惑，这样的项目可以带来巨大的好处，但是往往不大可能实施。