​​风险分析的三种核心方法是定性分析、定量分析和半定量分析，分别通过经验判断、数据建模和综合评分来评估风险优先级与影响程度。​​

1. ​​定性分析​​：依赖专家经验和历史数据，对风险进行描述性分类（如高/中/低）。常用工具包括风险矩阵、专家评估法和故障树分析，适合数据不足或快速决策场景，但主观性较强。

2. ​​定量分析​​：通过数学模型（如蒙特卡洛模拟、敏感性分析）量化风险概率和损失，输出具体数值（如预期成本、概率分布）。适用于数据完备的复杂项目，但计算成本高且依赖精确输入。

3. ​​半定量分析​​：结合前两者优势，将定性描述转化为数值评分（如$R=P×S×E$，风险值=可能性×严重性×暴露率）。风险矩阵和LEC法是典型应用，平衡效率与客观性，但需谨慎设计评分标准以避免偏差。

​​提示​​：选择方法时需权衡数据质量、资源投入和决策需求，多数场景推荐半定量分析作为实用折中方案。​​定期更新评估​​并交叉验证结果可提升可靠性。