信息分析与预测课程设计
信息分析与预测
一单选项目1.信息分析与预测的四项基本功能：整理功能，评价功能，预测功能，反馈功能。
2.信息分析与预测选题原则：政策性，必要性，可能性，效益性。
3.信息分析与预测选题的程序：课题提出，课题分析与论证，课题选定。
4.课题选择的原则：政策性，效益型，必要性，可能性。
5．定性分析方法：常用逻辑方法。
6．定量分析方法：文献计量学方法，回归分析法，时间序列分析方法。
7.半定量（定性与定量结合）分析方法：专家调查法，层次分析法.8.研究报告类产品：综述性、述评性、预测性、评估性、背景性（研究报告）。
9.产品的评价指标体系设计原则：符合国家方针政策；指标内涵一致性；系统性；科学性；可操作性；可比性；导向性。
10. 产品的评价指标体系通用指标：针对性；准确性；新颖性；创造性；时间性；加工度；效益性。
11.信息传递六要素：信源；信宿；信道；信息内容；信息符号；信息保障条件。
12.社会调查：现场调查，访问调查，样品调查，问卷调查。
13.信息整理：形式整理，内容整理。
14.研究报告类产品类型：综述性，述评性，预测性，评估性，背景性（研究报告）。
15.信息分析与预测产品的特点：客观性，综合性，隐蔽性。
16.竞争情报的功能：市场预警；对手分析；信息安全；策略制定；技术跟踪；环境监视。
二重要名词：1假言推理：从一个假言判断的结论出发，顺次推出其后件或逆向推出其前件，进而通过肯定它的后件或前件，来论证，检验原先假言判断结论的正确性的一种推理方法。
2头脑风暴法：借助于专家的创造性思维来索取未知或未来信息的一种直观预测方法。
3交叉影响分析法：根据若干个事件之间的相互影响关系，分析当某一事件发生时，其他事件因受到影响而发生的何种形式变化的一种方法。
4即时评价：指产品交付用户使用或以某种方式面世后，随即或稍后进行的一种评价。
5最终评价：对产品消费后产生的最终效果进行的一种长远评价。
6白色文献：通过正式渠道出版发行的文献，具备内容的公开性，发行范围的广泛性。
信息分析与预测 第2章 信息分析与预测的准备工作和基本步骤
信息积累的形式与方法
从完成时间上看，可以分为日常积累 〔摘录、剪贴、追记、复印〕与突击积 累；
从保管形式上看，可以分为个人积累与 公共积累；
从手段上可以分为手工积累和借助于计 算机技术的积累等。
信息的鉴别 可靠性判断 先进性判断 适用性判断 信息的挑选、分类和整理
选题的程序
– 邀请专家、用户等一起协商讨论，必要时 还要反复分析论证
– 撰写开题报告 – 签订书面合同
选题中应注意的问题
– 针对性与预见性相结合； – 必要性与可能性相结合； – 还要对委托用户的资质及信誉、拟选课题的
经济社会价值和影响、课题研究目标实现的 可能性等加以综合权衡。
第2节 信息收集与整理
筛选：将质量低劣、内容不可靠、不需要 或者重复的资料剔除 ；
整理：外部形式整理与内容整理 〔分类整 理、数据整理、观点整理、情况整理〕；
第3节 人员组织
信息分析与预测人员的素质要求
– 首先，要求信息分析人员志趣广泛、博学 多才。既要有较高的专业水平，又要有广 博的科学知识；
– 其次，信息分析人员必须有强烈的信息意 识；
信息收集
– 文献信息搜集渠道：计算机检索；
方法：常规法、顺/倒查法、追溯法、纵横法
– 口头信息搜集渠道：国内外各种专业会议、 座谈会、展览会、交易会、技术鉴定会、 产品订货会、产品展销会、信息发布会以 及现场调查、个人专访和人际间交谈等；
– 实物信息搜集渠道： 产品Байду номын сангаас明书、小型样 品等；
信息收集 实际调查 ： 直接征求决策者对选题的意见与要求 基层进行参观、学习或座谈 参加各种专业与行业的会议 参加各种外事活动 其他信息获取手段与途径 ： 专家访谈或函询、发放并回收调查表、
信息分析与预测
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理
口头信息收集渠道：国内外各种专业会议、座谈会、 展览会、交易会、技术鉴定会、产品订货会、 产品展销会、信息发布会、现场调查、个人专 访、人际间交谈。 实物信息收集渠道：产品订货会、产品交易会、产 品展销会等，参观考察，实际调查。
其他信息获取手段和途径： 根据研究情况和课题需要，采用专家访谈或函询， 发放并回收调查表，电话访谈，典型案例分析， 网络调查等不同方。
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理
以上几种信息收集方法往往结合课题的性质有选择 地采用，以达到信息收集的准确和系统，满足 实际研究工作的需要。
理论性课题的研究多采用文献信息与口头信息收集 渠道；技术、经济与市场信息分析则侧重于实 地考察；对于大型而重要的课题，应将各种渠 道与方法综合运用。
信息分析人员志趣广博、博学多才； 信息分析人员必须有强烈的信息意识； 信息分析人员要有一定的思维组织能力； 信息分析人员要掌握一定的分析研究方法； 信息分析人员要有较强的语言文字表达能力和较好 的沟通能力。
国家建立了信息分析师制度，大力培养信息 人才。
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.3 人员组织 ②信息分析工作的团队组建和管理
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.1 课题选定 ③选题的程序
有时，经过分析论证可以选择的课题不止一个，这 就需要对选题进行筛选和确定。为慎重起见， 一般要邀请专家、用户等一起协商讨论，必要 时还要反复分析论证。课题初步选定以后，对 于那些耗子多、费时常、工作量大大重大课题， 还要写出开题报告。开题报告要论证一项研究 课题的现实意义活长远意义，以及开展研究的 条件和可行性。
日本报道失真的“一步炼钢法”
信息分析与预测(第一章)
美国另一家著名的信息预测机构是斯坦福国际咨 询研究所，成立于1946年。该所原隶属于斯坦福 大学，专门从事包括科技预测在内的多学科综合 分析研究。目前该所拥有研究人员3000人左右， 设有战略研究中心、商业情报中心、科学中心、 国际管理中心和经济政策中心等。该所创立了一 个方法系统，即从大量的出版物中进行“扫描”， 由“扫描者”摘要提供给分析委员会，分析委员 会总结后提交给指导委员会，指导委员会在分析 研究后向有关方面提供信息产品。 • 其它信息咨询公司
信息分析与预测
本课程的目的
通过对信息分析与预测这门课程的基 本概念、基本流程以及信息分析与预测的 各种方法的学习，让学生可以了解信息分 析与预测的作用，掌握信息分析与预测的 方法,培养学生对信息资源收集、分析和预 测的能力，为今后实际的科学研究和决策 工作打下一定基础。
本课程的基本内容
绪论 课题选择 信息搜集 信息分析与预测产品 信息分析与预测的方法 专利信息分析方法 竞争情报信息分析方法
1.6信息分析与预测的产生与发展趋势
为了满足社会各阶层多样化的信息需求，除科技 信息外，技术经济信息、市场信息、社会信息、 政治军事信息等都开始成为信息分析的对象。在 这些全方位的信息分析领域，研究者不断形成和 完善各种新的分析方法，深化信息分析内涵，增 加分析结果的准确性，使得信息分析成果的质量 得到极大的提高。这样一来，作为信息服务业的 一个重要分支，信息分析与预测才真正诞生了。
1.6.1国外信息分析与预测概况
• 信息分析与预测活动在国外比较普遍，从事这一 活动的多为一些专业化的机构和团体，包括政府 机构、工商部门、信息服务单位、科学研究机构、 行业协会和社会团体，其中尤以专业化的信息预 测机构居多，如美国的兰德（Rand）公司和斯坦 福国际咨询研究所、日本的野村综合研究所、英 国的伦敦国际战略研究所等。
《信息分析与预测》课外实践计划
《信息分析与预测》课外实践计划课外实践学时：12学时课外实践时间安排：本课程实践要求学生完成一个完整的信息分析与预测课题报告，因此实践内容随着课堂理论的讲授同步进行，涉及的调查活动内容丰富、阶段性明显、时间较长，因此实践教学穿插在正常教学内容之间，即讲解到合适的课程内容之后安排学生进行相应的实践活动。
大致时间安排如下：前5周：选定课外实践题目，学生以小组为单位进行课外实践，6-8个学生一组；6-15周：根据课堂内容展开阶段性实践活动。
第16周：小组演示与交流，老师点评。
第17周：上交课外实践作业，老师对每个小组进行考核与评分。
课外实践地点安排：课外调查活动学生根据活动需要自行安排，其它环节在计算机学院机房进行。
课外实践目的1、通过实践教学，加深学生对信息分析与预测基本理论与知识的理解，使学生更牢固地掌握本课程的基本概念与理论；2、通过实践教学，使学生熟练掌握信息分析与预测的基本流程与方法；3、通过实践教学，培养学生严谨的工作作风、善于协作的团队意识，训练学生客观观察、分析事物的能力，提高学生解决实际问题的能力，为其成为真正的复合型、应用型人才打下坚实的基础。
课外实践要求（一）实践题目：选择身边感兴趣的课题进行调查，通过调查对课题进行深入的分析和研究，得到相应的预测结果或建议。
以下课题供学生参考：1、师院学生食堂服务水平的调查2、大学生逃课现象之深度调查3、师院图书馆利用状况的调查4、大学生手机使用情况调查5、大学生周末兼职行为调查6、当代大学生创业行为调查7、大学生考证热现状的调查8、计算机专业学生考研现状调查调查报告以小组形式提交，一组一份报告，报告包括：PPT演示文稿和Word电子文档，报告参考附件1中的格式进行撰写，可自行扩展。
（二）实践内容1、课题计划实践课题计划是整个行动的指南和纲领，是课题任务全面而系统的筹划和安排，涉及整个调查工作过程的方方面面。
课题计划方案是否科学可行，是信息分析与预测工作后续是否成功的关键。
信息系统分析与设计课程设计方法和案例(案例)
信息系统分析与设计课程设计方法和案例一、信息系统分析与设计的具体步骤与方法（一）初步调查1．调查方法：询问、发调查表、开会、实习、查资料等。
2．调查内容：①．企业总貌：组织概况、企业目标、现行系统情况、简单历史、企业产品、产值、利税、体制及改革情况、人员基本情况、面临的问题、中长期计划及主要困难等。
②．企业信息需求情况：了解各职能机构所要处理的数据，估计各机构发生的数据及频度，调查内、外部环境的信息及信息源。
（二）可行性分析根据初步调查的情况，从技术上、经济上、管理上进行开发的可能性和必要性分析并写出分析报告。
（三）详细调查详细了解以下情况并绘制组织结构图和业务流程图：1．现行系统的组织机构及管理职能和人员分工。
2．各项管理业务的主要处理过程、模型和算法。
3．各项管理信息的分类、分层和定义。
4．管理信息的收集、输入、传递、存储以及输出的形式。
5．管理信息处理的速度、频度、准确性、安全性及共享性情况。
6．管理信息处理的方式与方法。
7．现行代码体系状况。
8．现已开发的计算机应用项目的主要功能、应用范围、结构及有待改进的地方。
9．各部门管理人员对信息系统分析与设计的要求。
（四）系统的逻辑设计根据详细调查情况绘制业务流程图，并进行功能数据分析，绘制新系统的数据流程图、编制数据字典和复杂的处理逻辑说明。
（五）系统的物理设计1．划分子系统，绘制功能结构图。
2．进行代码设计。
3．进行输入、输出设计。
4．进行文件及数据库设计。
5．编写程序设计说明书。
（六）系统实施1．组建局域网，设置数据服务器和应用服务器网络操作系统可选用Windows NT或Windows 2000 Server。
2．安装DBMS ，并建立数据库可用SQL Server 作为数据库管理系统。
如果没有条件，也可用Access 替代。
3．编写程序先设计程序流程图再用Visual Foxpro 或DELPHI 、pb 等开发应用程序，并上机调试，最后制作成发布文件。
信息分析与预测哈尔滨工程大学(精)
②专题信息研究 对于和某项技术、工艺、产品、科研课题、建设工程等有 关的情报进行的研究。 ③技术经济信息研究 根据有关情报对某一技术课题（例如，采用某项新技术、 新工艺、新材料，或建设某项工程等）进行技术经济 评价，讨论其技术上的先进性、经济上的合理性和社 会上的可容性。
1.2 信息分析与预测概述 1.2.1 信息分析与预测的类型
按载体形式分：
印刷型、缩微型、声像型和电子型信息资源。
按出版形式分：
按信息资源加工程度分：
一次信息： 以作者本人的生产和科研工作为依据而创作的原始信息。 如专著、教材、学术论文等。 二次信息： 将分散的无序的一次信息进行加工整理后，使之成为系 统有序的信息。 如书目、引文索引、搜索引擎的搜索 结果等。
信息资源结构体系
口语信息资源 实物信息资源 个 广 人 会 电 播 交 议 话 电 流 视 文献信息资源 科 产 图 技 品 书 资 期 报 料 刊 告 会 标 档 议 准 案 文 文 文 献 献 献 专 学 政 府 利 位 出 文 论 版 献 文 物 数字信息资源
高技术实物
数 据 库
实物样品
网 络 信 息 资 源
1.4 世界著名信息分析与预测机构 1.5 信息分析与预测成功案例
1.1 信息概述
当今世界：信息爆炸、信息革命、信息时代
TB时代的到来！！！
1.1 信息概述
信息无处不在，无时不有。(坎贝尔的生活瞬间)
1.1 信息概述
举烽火为号，火作为信号传递信息。(烽火戏诸侯）
结绳记事，结绳是存在存储信息和传递信息的方式。
三次信息： 根据二次信息提供的线索，利用一次信息，经过调研、 分析、综合而形成的。如百科全书、综述、述评、字词 典等。
考纲(信息分析与预测)教学总结
南京理工大学编（高纲号0584 ）I、课程性质与设置目的要求《信息分析方法》课程是江苏省高等教育自学考试信息管理与信息系统专业（独立本科段）的必修课，是为培养和检验应考者信息管理与信息系统基本知识和基本技能而设置的一门基础性课程。
《信息分析方法》是一门新兴的实用性很强的科学学科，是信息管理与信息系统专业课程。
信息分析是信息管理的重要环节和基本工作，是信息资源开发利用的主要手段。
通过住处分析可以达到甄别信息、精化信息和利用信息的作用。
信息分析是信息活动的必然要求，是建立信息系统的重要条件，是信息检索与咨询的基础，是开展用户服务的有力保证。
信息资源建设的基本内容与环节包括信息的采集、组织、开发、分析和利用。
信息分析在其中属于关键因素，处于关节点的地位。
它既是一个相对独立的环节，又广泛渗透到其他环节，即信息采集中有信息的优选，信息的开发与利用中有对信息分析、比较、信息重组，等等。
现代社会信息的基本特征是庞杂分散性，人们信息需求的特点是专业的高度选择性、内容的精良性、时间的紧迫性。
两者之间的联系及其矛盾的调解就靠信息分析。
信息分析是一个信息增值过程。
在这个过程中，杂乱无章的原始信息变成一个有序精良的信息系统。
一个相对“粗放”型的信息贫集转化为一个“集约”型的信息富集，并为信息的进一步增值（如信息的利用）打下基础。
信息像其他产品一样，也有自己的生命周期。
信息分析是信息生命周期管理思想的最积极、最活跃的因素。
做好信息分析工作，会促进信息流通，发挥信息效用，使信息流形成良性循环，使信息在时间上更快速地传播。
在空间上更广泛地传播，满足人们尽快、尽早地获得“地球村”各处的信息。
信息分析是信息检索利用的基础。
没有它，就不会有信息检索系统，也不会有检索，从而也就谈不上信息的有效利用。
在国民经济和社会发展中，不论是宏观、微观决策活动，还是研究与开发、市场开拓活动，都离不开信息分析。
信息分析为人们获取信息提供了方法和工具，是增增强企业市场竞争力和国家竞争力的重要手段。
信息系统分析与设计课程设计
信息系统分析与设计课程设计一、课程背景信息系统分析与设计是计算机科学与技术专业的一门重要课程，其主要目的是培养学生对信息系统开发过程中的分析与设计能力，在实践中了解和运用系统分析与设计方法，掌握信息系统开发的一般方法与过程、系统分析与设计的基本原理与方法、面向对象的程序设计方法等。
二、课程设计目标本课程的设计旨在帮助学生掌握系统分析与设计的方法和技能，提高其信息系统分析和设计能力。
具体目标如下：1.掌握信息系统开发的一般方法与过程、系统分析与设计的基本原理与方法、面向对象的程序设计方法等。
2.能够进行系统开发需求分析，制定系统规划，设计系统架构，完成系统模型建立。
3.能够利用软件工程的思想与方法开展软件系统开发，懂得团队协作开发的重要性，培养良好的软件开发习惯与沟通合作能力。
三、课程教学方法本课程采用理论教学与实践相结合的教学方法，以课堂讲授为主，辅以案例分析、项目实践、报告演示等交互式教学。
1.理论教学：教师根据课程大纲结合具体案例进行系统分析与设计方法讲解。
2.实践教学：为了能帮助学生在实践中更好地了解信息系统分析与设计方法，本课程设置实践环节。
学生需要结合案例进行实践演练，以实现知与行的结合。
3.项目实践：根据课程学习的内容，组成小组进行项目开发实践。
通过团队协作、任务分配、开发过程管理等方式体现软件开发过程管理的重要性。
4.报告演示：要求学生根据所选项目进行总结性报告，包括项目概述、需求分析、系统设计、实现以及项目管理等内容，此举旨在强化学生对所学方法的理解与应用，并且有助于提升学生的表达能力。
四、课程内容前置知识•数据结构与算法•面向对象程序设计•数据库原理主要教学内容1.信息系统分析的基本概念2.系统建模的方法及技巧3.需求分析的过程与方法4.系统设计的方法与原则5.系统开发的过程与方法6.项目管理的方法与工具五、课程评估与考核1.考勤：本课程要求学生实验课和上课出席率达到80％以上。
数据分析与预测课程设计
数据分析与预测课程设计一、课程目标知识与技能目标：1. 学生能理解数据分析的基本概念，掌握数据收集、整理、描述和表示的方法。
2. 学生能够运用统计学原理，对数据进行分析，并绘制相应的统计图表。
3. 学生能够运用所学知识，对实际问题进行预测，并评估预测结果的准确性。
过程与方法目标：1. 学生通过小组合作，培养团队协作能力和沟通能力，提高问题解决效率。
2. 学生通过实际案例的分析，培养观察、思考、分析问题的能力，提高逻辑思维水平。
3. 学生掌握运用计算工具进行数据处理和预测的基本方法，提高计算思维能力。
情感态度价值观目标：1. 学生对数据分析产生兴趣，形成主动学习的态度，培养良好的学习习惯。
2. 学生认识到数据分析在生活中的重要作用，增强学以致用的意识，提高社会责任感。
3. 学生在数据分析与预测的过程中，学会尊重事实，遵循客观规律，培养求真务实的科学态度。
本课程旨在帮助学生掌握数据分析的基本方法，培养其运用所学知识解决实际问题的能力。
结合学生的年龄特点和认知水平，课程注重培养学生的团队协作能力、逻辑思维能力和计算思维能力。
同时，通过实际案例的分析，引导学生认识到数据分析在生活中的价值，提高其学以致用的意识。
在教学过程中，注重激发学生的学习兴趣，培养其主动学习的态度和求真务实的科学精神。
二、教学内容本章节教学内容主要包括以下三个方面：1. 数据收集与整理- 教材章节：第二章 数据的收集与整理- 内容：讲解数据收集的方法、数据整理的原则，以及如何使用表格、图表等形式表示数据。
2. 数据分析与统计学方法- 教材章节：第三章 数据分析与统计学方法- 内容：介绍平均数、中位数、众数、方差等统计学指标，以及如何运用这些指标进行数据分析。
- 教学安排：通过实际案例，让学生掌握统计学方法在数据分析中的应用。
3. 数据预测与评估- 教材章节：第四章 数据预测与评估- 内容：讲解线性回归、时间序列分析等预测方法，以及如何评估预测结果的准确性。
分析与预测课程设计
分析与预测课程设计一、课程目标知识与理解：1. 学生能理解并掌握分析预测的基本概念、原则和方法。
2. 学生能够描述并解释现实生活中的现象，运用所学知识对其趋势进行合理预测。
技能目标：1. 学生能够运用数据分析方法，对给定的数据集进行有效处理和分析。
2. 学生能够设计简单的预测模型，对实际问题进行预测并评估预测结果的准确性。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数据分析的兴趣，认识到数据在解决实际问题中的价值。
2. 学生在小组合作中培养团队协作精神，尊重他人意见，善于倾听和表达。
3. 学生能够关注社会发展，运用所学知识对社会现象进行理性分析和判断，增强社会责任感。
课程性质：本课程为学科拓展课程，以培养学生数据分析能力和实际应用能力为核心。
学生特点：考虑到学生所在年级，已具备一定的数学基础和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心。
教学要求：结合课本内容，注重实践操作，鼓励学生主动探索，充分调动学生的主观能动性。
在教学过程中，将课程目标分解为具体可衡量的学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容本课程依据课程目标，选取以下教学内容：1. 数据分析基本概念：数据类型、数据来源、数据预处理。
- 教材章节：第二章 数据与数据分析2. 数据分析方法：描述性统计分析、概率分布、相关分析。
- 教材章节：第三章 数据分析方法3. 预测模型：线性回归、时间序列分析、决策树。
- 教材章节：第四章 预测模型与方法4. 实际案例分析与预测：结合社会热点问题，进行案例分析和预测实践。
- 教材章节：第五章 实际案例分析5. 预测结果评估与优化：评估预测模型的准确性，探讨优化策略。
- 教材章节：第六章 预测结果评估与优化教学进度安排如下：1. 第1-2课时：数据分析基本概念及数据预处理方法。
2. 第3-4课时：数据分析方法的学习与实践。
3. 第5-6课时：预测模型的理论学习与操作演示。
4. 第7-8课时：实际案例分析与预测实践。
5. 第9课时：预测结果评估与优化策略探讨。
信息分析与预测课程论文
通过图7-3回归系数表的输出结果可以看出，回归系数都通过检验，模型中自变量与因变量的偏相关系数只有模型一的为0.568，其它的对因变量的影响均不显著。由最后两列的容忍度Tolerance和方差膨胀因子VIF的值来看，自变量之间不存在强烈的共线性。
5.1效度分析：
如果“Alpha if Item Deleted”值越大，其相对应的题目越应是首先考虑调整的题目。利用图5-1各条目的敏感性分析结果得出，从本次问卷结果敏感性分析可以看出，量表的各个题目的“Alpha if Item Deleted”值均在0.96左右变化，且变化的幅度很小。所以，就“Alpha if Item Deleted”值这项指标看量表各题目均可以保留，无需调整。
I3
当我学习MOOC课程时很难集中注意力于虚拟社区的讨论
I5
我觉得MOOC网站不能实时解决对我的问题，影响我的学习效果
H1
我发现学习MOOC如何使用需要时间
G5
我觉得MOOC等网络教学网站容易出现技术故障
H3
我在学习（或授课）过程中不太喜欢使用信息技术
因子Y3
MOOC网站提供的资源来自具有影响力的大学
5.2信度分析：
在图5-5中，分析效果如图所示，分析中我们发现效度系数KMO=0.833，说明该问卷很适合做因子分析（其中其值在0.9以上，表示非常适合做因子分析；在0.8-0.9之间，很适合；在0.7-0.8之间，适合；在0.6-0.7之间，尚可；在0.5-0.6之间，表示很差；在0.5以下应该放弃）
在这整个10周的学习过程中，能真正让我收获的并自己掌握技巧的是在自己小组进行回归分析的这一章，因为为了能够给大家一个演讲，肯定首先得自己掌握并了解其中的各个步骤，明白其中的实验分析方法以及数据的处理结果的分析，因而花费的精力自然也就最大。而同时这也从中暴露出了问题，怎样才能让整个小组的人员都参与进去有比较大的难度。对于最后的课程论文，我觉得能够起到一个很好的巩固的作用，或者说，它能够训练一种自我主动分析的能力：自己去研究，自己去分析，自己去得出想要的数据处理结果后的答案。
信息分析与预测(教案)
《信息分析与预测》教学大纲一、课程基本信息课程名称：信息分析与预测(Information Analysis and Forecast)课程号：40136230课程类别：专业课学时：72二、教学目的及要求信息分析与预测是以对已知信息的内容进行整序和科学抽象为主要特征的一项信息深加工活动，目的是为了取得增值了的、具有决策支持作用的信息分析与预测产品。
通过讲授信息分析与预测的基本知识、程序和方法，通过对信息分析与预测专题进行分析研究，要求学生掌握信息分析与预测的基本知识，能用正确的程序和方法进行信息分析与预测。
三、教学内容第1章绪论（1.5课时）1.1分析与预测的概念及关系1、概念（定义）：P1第一段及P4第一段，可参见几点说明做扩充；2、关系：P3，注意有3点；3、分别掌握分析与预测的概念，P2-3和P3，在回答关系时先以此作说明。
1.2分析与预测的功能、作用、特点1、功能：总分总式回答，总：P7第一段，分：4点功能分述，总：P7最后一段，强调四点之间相互联系，构成有机系统；2、作用：3点，见P8-10，注意引用案例，否则枯燥缺乏说服力；3、特点：5点，见P10-11，注意分析。
1.3分析与预测的产生和发展1、产生：一是作为行为方式，诞生于人类产生；二是作为经验或理论，以及从信息社会角度看，诞生于封建社会向资本主义社会过渡。
注意：首先产生于科技信息分析与预测，P12；2、发展：国内：4个阶段，注意一个机构—中国科学技术情报研究所，一个文件—《国家科学技术情报发展政策》，四个变化—服务目的、内容、方式、研究，见P14-16；国外：简要了解美国及日本的特点，见P18-20。
1.4分析与预测的发展趋势1、趋势：4点：体系化、现代化、产业化、国际化，见21-25。
第一部分信息分析与预测程序（又称为过程论，以步骤作为视角看待分析与预测活动）第2章课题选择与课题计划（2课时）2.1课题选择：选题概念P292.1.1选题的原则：4点，见P30-32；2.1.2课题的来源：3点，见P32-36；2.1.3选题的程序：3点，见P36-39，建议以图作为思路。
信息分析课程设计
信息分析课程设计一、课程设计背景随着信息化时代的到来，人们面对的信息呈现爆炸式增长，尤其是在互联网时代，信息量呈指数级增长。
然而，如何快速、准确、有效地分析这些信息，挖掘其中有价值的信息，成为当前信息技术人员迫切需要掌握的技能。
二、课程设计简介本课程设计旨在通过理论学习和实践操作相结合的方式，使学生了解和掌握信息分析的步骤、方法和工具，培养信息分析的思维方式和分析能力，为信息化时代的信息管理和决策提供支持。
三、课程设计目标通过本课程设计的学习，学生应该达到以下能力和技能：1.了解信息分析的基本知识和概念；2.理解信息分析的方法和步骤，并能灵活应用；3.熟练掌握信息分析工具和技术；4.具备信息分析的思维方式和分析能力；5.能够独立分析和解决实际问题。
四、课程设计内容1. 基础知识部分1.1 信息分析的概念和意义本部分主要介绍信息分析的基本概念和实际意义。
学生需要理解信息分析的定义、目的和适用范围。
1.2 信息分析的步骤和方法本部分主要介绍信息分析的步骤和方法。
学生需要理解信息分析的一般步骤，包括收集、清洗、整理、分析、展示和应用等。
同时还需要了解不同类型信息的分析方法和技巧。
2. 实践部分2.1 数据采集和清洗本部分学生需要学习如何采集和清洗数据。
学生需要了解数据采集的渠道和方法，并能够应用相应的工具进行数据清洗。
2.2 数据整理和分析本部分学生需要学习如何整理和分析数据。
学生需要了解数据整理和分析的基本方法，并能够应用相应的工具进行数据整理和分析。
2.3 数据可视化和呈现本部分学生需要学习如何将分析结果呈现。
学生需要了解数据可视化的方法和工具，并能够应用相应的工具进行数据呈现。
2.4 实际案例分析本部分学生需要进行实际案例分析。
学生需要选择一个实际案例进行数据采集、清洗、整理、分析和呈现，并能够进行综合分析和总结。
五、课程设计要求与评分本课程设计分为基础知识部分和实践部分，学生需要完成课堂笔记和实践报告，并参加实践操作。
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信息分析与预测课程设计
课程概述
本课程旨在帮助学生掌握信息分析和预测的基本概念、工具和技术，为未来的职业和研究做好准备。
在本课程中，我们将涵盖以下主题：
•数据收集和准备
•数据探索和可视化
•统计分析和建模
•预测和决策
•机器学习和人工智能
学生将学会使用Python编程语言和常用的数据科学工具和库，如Pandas、Numpy、Matplotlib、Scikit-Learn等进行数据分析和预测。
同时，学生将完成一些实际项目，包括数据挖掘、预测分析和决策支
持系统的开发。
课程目标
通过本课程的学习和实践，学生将能够：
•理解信息分析和预测的基本概念和原则。
•掌握Python编程语言和数据科学工具和库的使用方法。
•了解统计学、机器学习和人工智能等领域的相关技术和理论。
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