信息分析与决策Chapert5-2 分析与预测(1)
信息分析与预测信息分析与预测概论
1.1.3 信息分析与预测的必要性
? 信息社会急剧发展变化的特性迫使人们越 来越多地把注意力转向对未来的把握。
? 通过信息分析方法对未来进行预测，并做 出相应的应对性准备，是人们适应信息社 会的一个重要方面。
? 经过多年的探索、研究与实践，人们已经 发展出一套行之有效的信息分析与预测方 法体系。
第1章 信息分析与预测概论
第1节 信息分析与预测概述源自1.1.1信息分析与预测的理论基础
? 哲学理论基础 ? 信息科学基础 ? 经济学基础 ? 管理学基础 ? 数学与逻辑基础
1.1.2 信息分析与预测的类型
? 按分析与预测期的长短划分为： 短期、中期、长期分析与预测；
? 按研究对象的规模大小划分为： 宏观、微观分析与预测；
? 按课题内容性质不同划分为： 经济分析与预测、科技分析与预测、人
口分析与预测、环境分析与预测、军事 分析与预测、社会分析与预测等 ；
? ……
1.1.2 信息分析与预测的类型
? 分析与预测的结果是相对数值，绝对精 确不变的分析与预测是不可能实现的， 也不是科学预测追求的目标。
? 对事物未来的变化进行分析与预测，可 以是定性的，也可以是定量的，通常是 定性与定量相结合。
第2节 信息分析与预测的特点
? 智能性与创造性 ? 系统性和综合性 ? 针对性与灵活性 ? 科学性 ? 实用性 ? 连续性
第3节 信息分析与预测的作用
? 鉴别和筛选作用 ? 整序作用 ? 预警作用 ? 参谋和指导作用 ? 对社会运行和经济活动的引导作用
信息分析与决策Chapert3-2 数据的特征分析与描述(1)
3.8 探索性分析
对数据进行初步的考察 考察数据中是否有明显不合理的
数值，通常是过大或过小的极端值 Extreme values以及不符合现实的离 群点outliers.通过分析原因，决定是 否从数据文件中剔除或者进行相关 处理。
3.8 探索性分析
Ex：1代表男性，2代表女性，若性别栏 里出现了3，则是显然的不合理。原因可 能是误录。这种情况可以根据分析问题 的性质决定提出此个案或随机指定一个 值处理。
第3章 数据的特征与描述(2)
3.7交叉分组下的频数分析
通过基本的频数分析能够掌握单个 变量的数据分布情况。但在实际分析中， 不仅需要了解单变量的分布特征，常常 需要分析多个变量不同取值下的分布， 掌握多变量的联合分布特征，从而进一 探讨变量之间的互相影响和关系。
3.7 交叉分组下的频数分析
Ex：对居民储蓄问题的分析 Data: “居民储蓄调查数据.sav” 分析任务： 分析不同特征的储户群（如城镇储户
课后练习
数据文件： “居民储蓄调查数据.sav”
分析要求：采用多选项的分类法分析 “居民储蓄调查数据”实现以下两个分 析目标。
1) 分析储户的储蓄目的 2) 分析不同年龄段储户的的储蓄目的
提示：由于调查问卷中，储蓄目的是一 个多选项问题，设定选择最多三个目的。
•
茎叶图
实例分析
新型合金温度均匀分 布在1530-1543之间， 然后再更高的温度时 逐渐分散。
茎叶图
实例分析
标准合金的温度 变化分布在1510 左右，然后向两 边逐渐分散，呈 现出较明显的正 态性，进一步验 证了正态性检验 的结果。
实例分析
探索分析的箱图
箱图中可以看 出两种类型的 合金温度值的 分布：标准合 金的温度分布 上下较均匀。 而新型合金的 温度分布上下 存在不对称性。
信息分析与决策Chapert52分析与预测
指数平滑法的应用举例
展示原序列与预测序列的对比图
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该序列数据的后 半部分数据有明显的 上升趋势，因此用简 单的指数平滑模型进 行预测并不太合适。
信息分析与决策Chapert52分析与预 测
指数平滑法的应用举例
模型二 布朗二次平滑模型 考虑该模型的原因：从原序列图观
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
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2020/11/4
信息分析与决策Chapert52分析与预 测
一次指数平滑直接利用平滑值作为预测 值。二次指数平滑则是利用平滑值对时 间序列的线性趋势进行修正，进而建立 线性平滑模型进行预测。
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信息分析与决策Chapert52分析与预 测
5.2.4 数据分析与建模
•
一次指数 平滑值
二次指数 平滑值
t=1时，Ft-1(1)和Ft-1 (2)为平滑初始值，需事先设 定。布朗模型适用于有线性趋势的时间序列.
二只引入了线性的趋势，但没有考虑周期性的影响，对序列信息的 提取是不充分的。因此，可用季节指数平滑模型进一步改进模型。
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信息分析与决策Chapert52分析与预 测
指数平滑法的应用举例
模型三 温特线性和季节指数平滑模型
General， Trend,Seasona l中设置温特 模型中的普通 ，趋势，和 季节平滑常 数。
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信息分析与决策Chapert52分析与预 测
指数平滑法的应用举例
Report(model)：
引入线性趋势后，
最佳模型的平滑参数 分别为0.48和0.06.序 列的精度进一步提高， 误差平方和SSE为 2.88698 1012 (模型 一 3.24998 1012). 显 然引入趋势的模型更 为合适。
信息分析与预测基本知识点
信息分析与预测基本知识点信息分析与预测是一种通过收集、整理、分析和解释数据以获取有关未来可能事件的知识的过程。
它是决策过程中的关键步骤，可以帮助人们理解和适应复杂的环境，并做出更加准确和可靠的决策。
以下是信息分析与预测的基本知识点。
1.数据收集与整理：2.数据分析方法：信息分析与预测使用各种数据分析方法来揭示数据背后的信息和趋势。
常用的数据分析方法包括描述性统计、推断统计、回归分析、时间序列分析和机器学习等。
这些方法通过模式识别和数据关联来揭示数据之间的关系和规律。
3.数据可视化：数据可视化是信息分析与预测的重要工具，它通过图表、图形和地图等方式将数据表达出来，使人们更容易理解和解释数据。
数据可视化可以帮助人们识别趋势、关联和异常，并提供直观的视觉效果来支持决策过程。
4.预测模型：预测模型是信息分析与预测的核心工具，它是一个数学模型，通过对过去数据的分析来预测未来事件的可能性。
预测模型可以基于统计方法、时间序列分析、机器学习等不同的技术，根据不同的需求和情况选择合适的模型。
5.不确定性和风险：信息分析与预测要考虑到不确定性和风险因素。
不确定性是由于缺乏数据或模型的局限性而导致的预测的不确定性。
风险是指预测可能出现的不利结果或损失的可能性。
信息分析与预测需要在不确定性和风险中做决策，并采取相应的措施来降低风险。
6.监测和调整：综上所述，信息分析与预测是一个复杂的过程，涉及到数据收集、整理、分析和解释的多个步骤和方法。
它需要基础的数据分析技术、预测模型和风险管理能力，以及不断的监测和调整。
只有掌握了这些基本知识点，才能有效地进行信息分析与预测，并做出准确和可靠的决策。
信息分析与决策期末复习知识点整理
信息分析与决策第一章绪论1.信息分析的概念与特点：概念：信息分析是根据用户的现实或潜在需求，广泛系统地搜集与之相关的各种原生信息，进行定向的筛选和整序，通过逻辑思维过程对其内容进行去伪存真的鉴定、由表及里或由此及彼的推理，运用科学的理论和方法对原生信息进行分析处理和提炼，以得出有助于解决实际问题的情报，揭示研究对象的内在变化规律及其与周围环境的联系，满足用户的信息需求。
特点：信息分析属于软科学研究的范畴。
自身的一些的特色：（1）研究课题的针对性；（2）研究方法的科学性；（3）研究内容的系统性；（4）研究工作的近似性；（5）研究成果的局限性。
2.信息分析的产生阶段：（1）大众传播交流阶段：学术期刊的出版发行；（2）科技信息分析萌芽阶段：专职科技信息机构，从事科技文摘的编写和出版发行初级信息的浓缩加工和编写报道；（3）科技信息分析出现：深入分析、综合、评价和预测（4）信息服务多样化：突破了传统的科技领域的限制，向多样化方向发展。
3.信息分析国外概况：（1）美国的信息分析：有五种软科学研究机构：一是信息分析中心；二是思想库；三是咨询机构；四是联邦信息机构；五是企业信息机构；（2）日本的信息分析：日本的分析机构有以下几种类型：为决策服务的官方思想库、民间思想库以及进行技术、行业信息分析的情报调查机构和企业情报调查机构；（3）其他国家的信息分析：由于信息在经济建设和社会生活中有着不可取代的作用，世界各国的信息分析工作都开展得如火如荼，但又各有千秋。
4.信息分析面临的挑战：（1）陈旧的信息分析体制已不能满足知识经济时代的社会发展和用户需求；（2）面对社会信息量的激增，必须通过提高搜集、分析、处理、加工和存储信息的能力，增加信息“吞吐量”；（3）面对新旧信息更迭加快，必须提高信息分析工作的节奏，缩短从搜集信息到产生和发布信息分析产品的周期；（4）必须逐步提高定量分析的比重；（5）需要进一步改善信息分析队伍的知识结构。
信息科学中的分析与预测方法
信息科学中的分析与预测方法在信息时代的浪潮下，信息科学日益发展成为一个重要的学科领域。
在信息科学中，分析与预测方法扮演着至关重要的角色。
本文将探讨信息科学中的分析与预测方法，并分析其在现实生活中的应用。
一. 数据分析方法数据分析是信息科学中最基础的方法之一。
数据分析可以通过对原始数据的收集、评估和整理，提取出有用的信息和知识。
数据分析的方法有很多，如统计方法、机器学习方法等。
1. 统计方法统计方法是数据分析的常用方法之一。
通过统计学原理和模型，可以对数据进行描述、推断和预测。
例如，通过对销售数据进行统计分析，可以了解产品销售情况，并预测未来的销售趋势。
统计方法还可以通过假设检验等方法评估数据的可靠性。
2. 机器学习方法机器学习方法是一种通过计算机算法自动分析数据并从中学习模式的方法。
与传统的手工建模方法相比，机器学习方法具有更强的自适应性和泛化能力。
例如，通过机器学习方法可以对用户的购买历史进行分析，并预测其未来的购买意向。
二. 预测模型预测模型是信息科学中常用的分析方法之一。
预测模型通过对历史数据的分析和建模，预测未来事件的发展趋势。
预测模型可以分为线性模型、非线性模型等不同类型。
1. 线性模型线性模型是一种最简单但常用的预测模型。
线性模型基于线性关系假设，通过对相关变量进行线性组合，来描述和预测数据。
例如，通过对过去几年的经济数据进行线性回归分析，可以预测未来的经济增长率。
2. 非线性模型非线性模型是一种可以描述非线性关系的预测模型。
非线性模型通过对数据的高阶项或非线性函数进行建模，来更好地拟合和预测数据。
例如，在物理学中，通过对运动物体的位置-时间数据进行非线性拟合，可以预测物体的运动轨迹。
三. 模拟方法模拟方法是信息科学中常用的预测方法之一。
模拟方法通过对现实情况的建模和模拟，来预测未来事件的发展趋势。
模拟方法可以分为确定性模拟和随机模拟两种类型。
1. 确定性模拟确定性模拟是一种基于确定性原理和规律进行模拟的方法。
信息分析与预测第五讲2
洛特卡定律:洛特卡定律是由美国学者A.J. 洛特卡定律:洛特卡定律是由美国学者 洛特卡在上世纪20年代率先提出的描述科 洛特卡在上世纪 年代率先提出的描述科 学生产率的经验规律,又称" 学生产率的经验规律,又称"倒数平方定 律".它描述的是科学工作者人数与其所 著论文之间的关系: 著论文之间的关系:写两篇论文的作者数 量约为写一篇论文的作者数量的1/4;写3篇 量约为写一篇论文的作者数量的 写 篇 论文的作者数量约为写1篇论文作者数量的 论文的作者数量约为写 篇论文作者数量的 1/9;写n篇论文的作者数量约为写一篇论文 写 篇论文的作者数量约为写一篇论文 作者数量的1/ 作者数量的 n2……,而写一篇论文作者 , 的数量约占所有作者数量的60%. %.该定律 的数量约占所有作者数量的 %.该定律 被认为是第一次揭示了作者与数量之间的 关系. 关系.
与文献有关的指标
用于计量分析的有用信息, 用于计量分析的有用信息,如图书信息机 构及其在文献服务过程中产生的各种相关 信息(文献阅览数,借阅数, 信息(文献阅览数,借阅数,复制数以及 读者来源,人数,需求倾向,意见反馈) 读者来源,人数,需求倾向,意见反馈) 通过研究这些信息的数量特征,可以帮助图 通过研究这些信息的数量特征, 书信息机构进行科学的预测和决策, 书信息机构进行科学的预测和决策,解决 实际工作中出现的各种问题. 实际工作中出现的各种问题.
从1958年起,贝尔纳,伯顿和开普勒先后提出 年起, 年起 贝尔纳, 了文献的"半衰期"概念,并用定量化的半衰期 了文献的"半衰期"概念, 计算方法描述了文献的老化现象. 计算方法描述了文献的老化现象. 1961年,美国著名科学学家普赖斯提出了文献 年 量的指数增长规律. 量的指数增长规律. 60年代以来,随着电子计算机的普及,文献的计 年代以来, 年代以来 随着电子计算机的普及, 量研究进入新的高潮, 量研究进入新的高潮,理论与应用研究成果迭出 1969年文献学家 A.普里查德提出用文献计量学 年文献学家 普里查德提出用文献计量学 代替文献统计学, 代替文献统计学,他把文献统计学的研究对象由 期刊扩展到所有的书刊资料. 期刊扩展到所有的书刊资料.并认为文献计量学 是"将数学和统计学的方法运用于图书及其他交 流介质研究"的一门学科. 流介质研究"的一门学科.
信息分析与预测
信息分析与预测1、信息分析的含义：对已知信息的分析，即观察现象，并透过现象认识本质。
2、信息分析的目的：为不同层次、不同类别的社会团体或个人的科学决策、R&D和市场开拓活动服务。
3、信息分析与预测的主要环节：课题选择——信息搜集——信息整理、评价和分析——产品制作、评价和利用。
4、信息分析与预测在信息资源建设中的地位与作用：①信息分析与预测必须建立在用户及其特定的信息需求基础上。
②信息分析与预测必须以占有大量的已知信息为前提。
③信息分析与预测是一种信息加工活动，一般性的信息加工不能称作信息分析与预测。
④广泛采用现代化的信息技术手段和科学的信息分析与预测方法是成功地进行信息分析与预测的重要保证。
⑤完整的信息分析与预测是一个系列的活动过程，包括前后相随且密切相关的若干个环节。
5、信息分析与预测的功能：整理功能、评价功能、预测功能、反馈功能。
6、信息分析与预测的作用：为科学决策服务、为R&D服务、为市场开拓服务。
特点：针对性、系统性、科学性、近似性、局限性。
7、信息分析与预测的产生背景：信息分析与预测是信息工作的重要组成部分，它首先产生于科技信息分析与预测领域，是科技、经济和信息工作发展到一定阶段的产物。
8、国内信息分析与预测的发展概况：①1956~1966年的产生和初步发展时期②1966~1976年的停滞时期③1976~1992年的恢复和重新发展时期④1992年以后的发展新时期9、信息分析与预测的发展趋势：①信息分析与预测理论和方法体系日趋完善②信息分析与预测技术手段日益现代化③信息分析与预测产业化步伐不断加快④信息分析与预测工作的国际化趋势日益显著10、信息分析的任务就是要运用科学的理论，方法和手段，在对大量的信息进行搜集，加工整理与价值评价的基础上，透过各种关系交织自成的错综复杂的表面现象，把握其内容本质，从而获取对客观事物运动规律的认识。
第二章11选题是指信息分析与预测课题的选择，即明确信息分析与预测的对象，目标，和方向，课题是信息分析与预测工作的起点。