前言

KJ分析法被廣泛的應用在企業的各項業務活動中，以下分享兩個具體的咨詢實例：

是廣義線性模型(英文generalized linear model的縮寫）。

實例一：輔導浙江某企業設計目標樹

組織企業的中高層管理人員，采用KJ分析法，請每位中高層管理人員，一般線性模型結果分析，結合企業規劃的中長期的目標，將思考后助力企業達成目標的戰略內容寫在N字貼上面，每張N字貼寫1項內容；接下來組織進行歸納總結，提煉拔高，逐漸形成第二層和第一層的高度精煉的方向，然后根據確定的戰略任務，再繼續采用KJ分析法，進行舉措、項目等內容的提煉，最后形成企業的目標樹。

實例二：輔導北京某企業設計面向新能源汽車方向的舉措

組織企業的中高層管理人員及骨干團隊，采用KJ分析法，收集企業當下面臨的各方面的問題，通過歸納總結，提煉排序選出核心的問題，并轉化為需求，作為企業今后重點改進的方向和項目。

廣義線性模型（Generalized Linear Models，GLM） 由Nelder和Wedderburn于 1972年提出和發表 ，旨在解決普通線性回歸模型無法處理因變量離散，并發展能夠解決非正態因變量的回歸建模任務的建模方法。在廣義線性模型的框架下，因變量。

什么是KJ分析法？

KJ分析法（又稱“親和圖”），是一種語言類信息的分析和整理方法。

KJ分析法（親和圖）的適用場景如下：

收集的信息通常為語言或圖像

收集的信息量龐大而復雜

Analyze--GLM--Univariate 這個GLM是一般線性模型的縮寫，根據你的版本是在一般線性模型的方差分析

收集的信息類別是混雜在一起的

廣義線性模型（GLM）。這種模型是把自變量的線性預測函數當作因變量的估計值。在機器學習中，有很多模型都是基于廣義線性模型的，比如傳統的線性回歸模型，最大熵 模型，Logistic回歸，softmax回歸。廣義線性模型GLM很簡單，舉個。

要解決的課題是需要團隊成員達成一致共識的

KJ分析法（親和圖）的應用邏輯為：

示例圖如下：

KJ法操作步驟

KJ分析法（親和圖）的操作步驟(簡化版)為：

KJ分析法（親和圖）的實例如下：

總結

在企業中，用到KJ分析法的環境比比皆是，如：

1、提煉安全口號

企業要求確定公司的一條安全口號：企業的安全部門發動全員采用頭腦風暴的方法，推薦多條安全口號，然后采用KJ分析法，逐步篩選、匯總、投票確定公司級的安全口號；

? 一般線性模型 （GLM， general linear model）：只有固定效應，沒有隨機效應。 ? 混合線性模型 （MLM， mixed linear model） ? 在一般線性模型的基礎上增加了隨機效應； ? emma。

2、編制檢查表模板

3、精煉顧客意見

企業在進行顧客滿意度調查后，收集了上百條的顧客意見或建議，可以應用KJ分析法，得出關鍵核心的顧客意見并采取行動，將企業資源應用在“刀刃”上，更高效有效的提高顧客滿意度。

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