信息分析与预测
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。
信息分析技术
第一章1.信息分析---信息分析要运用科学的理论、方法和手段，在对大量的（通常是零散、杂乱无章的）信息进行加工整理与价值评价的基础上，透过由各种关系交织而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。
2.信息预测----信息预测就是“鉴往知来”，即以事物过去已知信息的分析结果为依据，参照当前已经出现或正在出现的各种情况，运用情报学的、现代管理的、数学的和统计的方法以及现代信息技术，对事物的未知和未来状态进行科学的预计和推测。
3.信息分析与信息预测的关系：1.信息分析是信息预测的基础2.信息预测是信息分析的拓展和延伸3.信息分析和预测是交叉往复的过程4.信息分析与预测概念的理解：1.从成因看，信息分析与预测产生是由于存在社会需求。
2.从来源看，信息分析与预测以占有大量已知信息为基础。
3.从性质看，信息分析与预测是一种信息加深的活动。
4.从方法看，信息分析与预测广泛采用现代化的信息技术手段和多领域的科学方法。
5.从过程看，信息分析与预测是一个系列化的活动过程。
5. 信息分析与预测的功能：1.整理功能2.评价功能3.预测功能4.反馈功能6. 信息分析与预测的作用： 1.为科学决策服务2.为R&D服务3.为市场开拓服务7. 信息分析与预测的特点： 1.研究课题的针对性2.研究方法的科学性3. 研究领域的广泛性4.研究工作的近似性5. 研究内容的系统性6. 研究成果的智能性第二章：1.课题的来源： 1.上级主管部门下达的课题2.信息用户委托的课题3.信息人员自己提出的课题2.选题的原则： 1.政策性原则2.必要性原则3.可能性原则4.效益性原则3.选题程序： 1.课题提出2.课题分析与论证3.课题选定并写出开题报告第三章：1.信息搜集的原则： 1.全面性2.系统性3.针对性4.新颖性5.可靠性6.科学性7.计划性2.文献信息源分为： 1.印刷型 2.缩微型3.机读型4.声像型3.社会调查的方法： 1.现场调查 2.访问调查 3.样品调查4.问卷调查第四章：1.信息整理的两个层次： 1.形式整理2.内容整理2.信息价值评价（信息鉴别）： 1.可靠性 2.先进性3.适用性第五章：1.信息分析与预测产品的类型： 1.消息类产品2.数据类产品3.研究报告类产品2.研究报告的结构：1.题目 2.序言3.主体（正文）4.结论5.附录6.参考文献3.研究报告的制作程序： 1.确定主题 2.选择材料 3.确定结构4.拟定提纲5.撰写初稿6.修改和定稿4.信息分析与预测产品的特点： 1.客观性 2.综合性 3.隐蔽性第六章：1.使用比较法应注意事项： 1.不同的比较对象之间要有可比性2.根据比较目的的合理设计和选择比较指标3.多适用数据和图表2.比较的作用： 1.揭示事物的水平和差距2.认识事物发展的过程和规律3.评价事物的优劣和真伪3.分析的步骤： 1.明确分析的目的2. 将事物整体分解为若干个相对独立的要素3.分别考察分析对象以及各个要素的特点4.探明各个事物以及构成事物整体的各个要素之间的相互关系，并进而研究这些关系的性质、表现形式、在事物发展变化中的地位和作用4.分析的类型： 1.因果分析2.表象和本质分析3.相关分析5.推理的要素： 1.前提2.结论3.推理过程第七章：1.德尔菲法的特点： 1.匿名性2.反馈性3.统计性2.德尔菲法的实施过程： 1.明确预测目标，制定实施计划2.选择参加预测的专家3.编制调查表4.反馈调查以及专家意见的统计分析与预测3.德尔菲法对结果的数据处理与表达：对方案相对重要性预测结果的数据处理与表达： 1.专家意见的集中程度2.专家意见的协调程度3.专家积极性系数4.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观测方法。
信息分析与预测-案例分析
《信息分析与预测》—期末案例分析姓名：陈茂华学号：20072637班级：信管0702班案例详情：1、摩托罗拉公司创建于1928年。
2、1965年进入彩色手机市场，并于1967年开发推出美国第一台全晶体管彩色手机，很快成为美国著名的手机制造商。
3、20世纪70年代该企业忽视市场竞争环境的变化和新的竞争对手已迅速崛起，摩托罗拉公司于1974年退出手机市场，被迫将国内手机业务卖给了日本的Matsushita公司。
4、20世纪80年代后摩托罗拉公司开始认识到信息分析与预测研究与系统建设在企业经营发展中的重要作用。
加强了以竞争情报为核心的信息管理，重新审视自己产品的质量和生产程序。
通过20多年的不懈努力，从而确定了摩托罗拉公司作为世界顶级移动通讯产品生产商的地位。
5、1987年进入中国，首先在北京设立办事处，后于1992年在天津注册成立摩托罗拉(中国)电子有限公司，目前摩托罗拉公司是中国电子领域最大的外商投资企业和美国在华最大的投资商之一。
摩托罗拉（中国）电子有限公司在中国企业联合会、中国企业家协会联合发布的2006年度中国企业500强排名中名列第三十七，2007年度中国企业500强排名中名列第四十三。
6、2010年4月29日—摩托罗拉公司（纽约证券交易所代码：MOT）宣布，2010年第一季度销售额为50亿美元。
根据GAAP会计准则，2010年第一季度运营收益为6900万美元，或每股收益0.03美元。
课题选择的动因：通过对《信息分析与预测》课程的学习，深刻的理解到对信息的分析与预测它不仅存在于科技和经济领域，而且还遍及社会领域，并对社会的发展和变革产生，及其重要。
正是由于摩托罗拉公司依靠信息情报，快速地进行信息分析与预测，从而保障了公司能够及时准确地了解到全球竞争环境的变化和竞争对手的实力，赢得世界顶级移动通讯产品生产商的地位，且立于不败之地！具体论述：1、摩托罗拉在我国的产品销售战略的信息分析摩托罗拉公司制定了四大发展战略：第一，投资和技术转让；第二，人才本土化；第三，配套产品国产化；第四，以独资为基础，发展合资合作。
信息分析与预测整理
34.形式整理的三种角度分析：
1.按承载信息的载体分类整理
2.按使用方向分类整理
3.按内容线索或部分要点分类整理
35.内容整理通常包括信息内容的理解、提示和内容细分归类三个阶段。
36.信息价值评价的标准：1.可靠性；2.先进性；3.适用性。
41.消息类产品主要任务是跟踪监视和及时报道特定领域的国内外发展的最新水平、动向和趋势，具有明显的推荐性质，颇受各级领导部门的欢迎。特点是：内容简洁、新颖、报道迅速及时。
42.数据类产品是以有关课题的各种系统的资料或数据为主要对象。类型有“手册”、“汇编”、“指南”、“要览”、“年鉴”、“数据库”
交叉影响分析法的应用：
1. 对历史事件进行验证
2. 对未来事件进行预测
3. 方案评价
交叉影响分析法的过程：
1. 确定影响关系
2. 评定影响的程度
3. 影响程度的汇总
4. 分析并得出预测结果
57.文献计量研究是以文献为基础的定量分析研究
文献计量学的研究内容大致包括基本理论、方法和应用三个部分
22.非文献信息源是指信息以非记录形式存在的信息源，主要提供口头信息、实物信息等，具有直接、简便、迅速、新颖和生动形象的特点，是信息分析与预测人员普遍感兴趣的活的信息源。
23.信息搜集一般包括文献调查和社会调查两种途径。
24.信息搜集的原则：1.全面性；2系统性；3.针对性；4.新颖性；5.可靠性；6.科学性；7.计划性
根据推理的思维方向分有演绎推理、归纳推理、和类比推理。
经常使用的推理形式：常规推理（直言推理）、归纳推理、假言推理
52.专家调查法，就是根据经过调查得到的情况，凭借专家的知识和经验，直接或经过简单的推算，对研究对象进行综合分析研究寻求其特性和发展规律，并进行预测的一种方法。
信息分析与预测
一、信息分析与预测1、概念：信息分析与预测是以信息分析和信息预测为关键环节的一系列活动的统称。
具体的说就是针对用户特定的信息需求，制定研究课题；然后通过文献调查和社会调查，广泛系统的收集与该课题有关的已知信息，经过加工整理、价值评价和分析研究，使已知信息的内容得以系统化、有序化，以揭示客观事物的运动规律，并在此基础上运用科学的理论、方法和技术，对客观事物的未知或未来信息作出合理的预测；最后以某种信息产品的形式将预测的成果通过适当的渠传递给用户，满足用户的需要.是一项内容广泛的信息深加工活动，其活动的侧重点主要体现在两个方面：一是对已知信息内容的深入分析，二是建立在这种分析基础上的对未知或者未来信息的科学预测。
3、作用：1）发现规律性东西，为科学决策服务。
2）寻找和把握科技发展机会，为R&D服务。
3）为市场开拓服务。
如帮助企业获得竞争优势，以及有利的市场地位。
（企业/供应链）4、特点：针对性、系统性、科学性、近似性、局限性。
发展趋势：（1）信息分析与预测理论和方法体系日益完善（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信息价值从三个角度评价：一.可靠性,一般包括以下四个方面的含义：（1）真实性（2）完整性3科学性 4.典型性二先进性包括文献信息、实物信息、口头信息先进性评价三适用性看信息发生源和信息吸收者吸收条件的相似性看实践效果看战略需要三．信息分析与预测产品的类型：数据类、研究报告类、消息类。
研究报告类主要有以下几类：综述性、研究性、预测性、评估性、背景性。
产品评价方法：即时评价和最终评价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。
最终评价是对产品消费后产生的最终效果进行的一种长远评价。
二、课题选择与课题计划课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。
课题计划是行动的指南和纲领，是课题任务全面系统的筹划和安排。
信息分析与预测
信息分析与预测什么是信息分析与预测信息分析与预测是指通过对数据和信息的分析，利用统计学和机器学习等方法，来预测未来的趋势和结果。
它是一种利用大数据挖掘和分析技术来发现数据中隐藏的规律和趋势，并基于这些规律和趋势来做出相应的决策和预测的方法。
信息分析与预测在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、天气预报等。
它可以帮助企业和组织更好地了解市场需求、优化资源配置、提高工作效率，从而取得更好的业绩和效果。
信息分析与预测的步骤信息分析与预测的过程通常包括以下几个步骤：1.数据收集与清洗：首先需要收集相关的数据，并对数据进行清洗，去除噪声和异常值，保证数据的质量和可靠性。
2.数据探索与可视化：接下来需要对数据进行探索和可视化，通过统计分析、绘制图表等方式，了解数据的分布、相关性和趋势。
3.特征工程：在进行预测之前，还需要对数据进行特征提取和工程，选择合适的特征并对其进行转换和处理，以便于模型的建立和训练。
4.模型训练与评估：选择适当的模型，并通过使用训练集对模型进行训练，然后使用测试集对模型进行评估，评估模型的预测准确度和性能。
5.模型预测与应用：最后，利用训练好的模型来进行预测和应用，根据预测结果来制定相应的决策和策略。
信息分析与预测的工具和技术信息分析与预测涉及到多种工具和技术，下面介绍其中几种常用的工具和技术：1.统计分析工具：如R和Python中的NumPy和Pandas库，可以进行数据的统计描述、探索和可视化，进行假设检验和方差分析等。
2.机器学习算法：如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等算法，可以用来构建预测模型，并根据历史数据进行模型的训练和预测。
3.数据挖掘工具：如WEKA、RapidMiner等，可以通过数据挖掘的方式发现数据中的规律和趋势，帮助进行预测和决策。
4.大数据技术：如Hadoop和Spark等，可以处理大规模数据，进行分布式计算和分析，提高数据分析和预测的效率和速度。
信息分析与预测第二次作业
1.数据库有5个事物，设min_sup=60%, min_conf=80%
使用apriori找出所有频繁项集和规则。
2.令c1, c2, c3分别是规则{p}→{q}，{p}→{q, r}和{p, r}→{q}的
置信度，如果假定c1,c2和c3有不同的值，那么c1，c2和c3之间可能存在什么关系？哪个规则的置信度最低？
3.如图所示数据，假定我们对提取如下形式的关联规则感兴趣：
{a1<=年龄<=a2, 弹钢琴=是}→{喜欢古典音乐=是}
支持度阈值是10%，置信度阈值是70%。
假定我们将年龄离散化成3个等频区间，找出满足最小支持度阈值的a1和a2。
4.给定序列数据库，找出支持度大于等于50%的所有频繁子序列。
5.考虑下面各频繁3-序列
列出所有候选4-序列。
信息分析预测考点
信息预测：信息预测就是“鉴往知来”，即以事物过去已知信息的分析结果为依据，参照当前已经出现或正在出现的各种情况，运用情报学的、现代管理的、数学的和统计的方法以及现代信息技术，对事物的未知和未来状态进行科学的预计和推测。
选题：指信息分析与预测的课题的选择，就是要明确信息分析与预测的对象，目标和方向。
选题的原则：1、政策性原则；2、必要性原则；3、可能性原则4、效益性原则课题来源；从课题提出者的角度来划分，信息分析课题一般来源于三个方面1、上级主管部门下达的课题；2、信息用户委托的课题；3、信息人员自己提出的课题；4、上级主管部门下达的课题非文献信息源是指信息以肥记录形式存在的信息源，主要提供口头信息、失误信息等，具有直接、简便、迅速、新颖和生动形象的特点。
1、口头信息源，实际上是一种零次信息，它源自各种讨论会、观摩会、展销会、座谈会、参观访问乃至个人之间的接触或电话交流。
口头信息源优点：1、内容新颖、传递迅速；2、含有文献信息源所没有的信息口头信息源缺点：1、信息容易失真；2、信息传播范围小2、实物信息源，指以实物为载体的信息，它既承载信息又可以直接用于消费，如值得开发或仿制的机器、仪表、零部件、元器件、标本、种子、苗木、试剂等。
优点：1、信息成熟、可靠；2、内容丰富缺点：1、信息挖掘困难；2、容易引起知识产权纠纷信息搜集，原则——7大原则：全面性、系统性、针对性、新颖性、可靠性、科学性、计划性。
信息搜集一般包括文献调查和社会调查两种途经。
文献调查主要用于文献信息的搜集。
信息整理1、形式整理；2、内容整理形式整理（三种角度）：（1）按载体分（2）使用方向分（3）按内容线索或要点分内容整理（三阶段）：1、信息内容的理解；2、信息内容的揭示；3、按内容归类信息内容的揭示：比较也称对比就是对照各个研究对象，以确定其间差异点和共同点的一种逻辑思维方法。
比较法在信息分析与预测中的作用：1、揭示事物的水平和差距；2、认识事物发展的过程和规律；3、评价事物的优劣和真伪推理：是从一个或几个已知的判断得出一个新判断的思维过程，就是在掌握一定的已知事实、数据或因素相关性的基础上，通过因果关系或其他相关关系顺次、逐步地推论，最终得出新结论的一种逻辑思维方法。
会计信息分析与预测方法
会计信息分析与预测方法一、引言会计信息是企业管理和决策的重要依据，而会计信息分析与预测方法的运用则能够帮助企业更好地理解和利用这些信息。
本文将介绍几种常用的会计信息分析与预测方法，希望能够对读者有所启发。
二、比率分析比率分析是会计信息分析中最常用的方法之一。
通过计算企业财务报表中的各种比率，可以揭示企业的经营状况和财务状况。
常见的比率包括流动比率、速动比率、资产负债率等。
比率分析可以帮助企业了解自己的偿债能力、盈利能力和运营能力，从而做出相应的决策。
三、趋势分析趋势分析是通过对企业财务数据的历史变化进行分析，揭示企业的发展趋势和变化规律。
通过观察财务数据的增长或下降趋势，可以判断企业的盈利能力、成长潜力和风险状况。
趋势分析可以帮助企业预测未来的发展方向，为决策提供依据。
四、财务比较分析财务比较分析是将企业与同行业或竞争对手进行比较，从而评估企业的经营状况和竞争优势。
通过比较企业的财务数据，可以了解企业在同行业中的地位和竞争力。
财务比较分析可以帮助企业发现自身的优势和劣势，为制定竞争策略提供参考。
五、现金流量分析现金流量分析是对企业现金流量状况进行分析和预测的方法。
通过分析企业的现金流入和流出情况，可以判断企业的现金流量是否充裕，以及企业的偿债能力和经营能力。
现金流量分析可以帮助企业预测未来的现金流量状况，为资金的安排和运用提供依据。
六、灰色关联度分析灰色关联度分析是一种将灰色系统理论与关联度分析相结合的方法。
通过对企业财务数据的灰色关联度进行计算，可以揭示各个因素对企业经营状况的影响程度。
灰色关联度分析可以帮助企业找出对经营状况影响最大的因素，并采取相应的措施进行调整。
七、结论会计信息分析与预测方法是企业管理和决策的重要工具。
通过比率分析、趋势分析、财务比较分析、现金流量分析和灰色关联度分析等方法，可以帮助企业更好地了解自身的经营状况和财务状况，预测未来的发展趋势，为决策提供依据。
在实际应用中，需要根据企业的具体情况选择适合的方法，并结合其他信息进行综合分析。
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。
信息分析与预测第二部分重点
第二部分信息分析与预测方法常用的逻辑方法1．比较法就是对照各个事物，以确定其间差异和共同点的逻辑方法。
在进行比较时应注意几点：要注意可比性、要确立一个比较的标准、要注意比较方式的选择、要注意比较内容的深度。
比较在信息分析与预测中的作用主要体现在：①揭示事物的水平和差距；②认识事物发展的过程和规律；③判定事物的优劣、真伪。
2. 分析与综合⑴分析：把客观事物整体分解为部分或要素，并根据事物之间或事物内部各要素之间的特定关系，通过推理、判断，达到认识事物目的的一种逻辑思维方法。
分析方法类型：因果分析、表象和本质分析（求同法、求异法、共变法、剩余法）、相关分析。
⑵综合：人们在思维过程中将与研究对象有关的片面、分散、众多的各个要素（情况、数据、素材等）进行归纳，从错综复杂的现象中探索它们之间的相互关系，从整体的角度把握事物的本质和规律，通观事物发展的全貌和全过程，获得新的知识、新的结论的一种逻辑思维方法。
综合方法类型：简单综合、系统综合、分析综合。
⑶分析与综合的关系：①分析与综合是辨证统一的关系；②两者既相矛盾又相互联系；③两者在一定条件下可以相互转化。
3. 推理推理是由一个或几个已知的判断推出一个新判断的思维形式。
具体来说，就是在掌握一定的已知事实、数据或因素相关性的基础上，通过因果关系或其它相关关系顺次、逐步地推论，最终得出新结论的一种逻辑方法。
推理三要素：一是前提，即推理所依据的那一个或几个判断；二是结论，即由已知判断推出的那个新判断；三是推理过程，即由前提到结论的逻辑关系形式。
经常使用的推理有以下几种形式:常规推理、归纳推理、假言推理。
常规推理：又称直言推理，是借助一个共同的概念把两个直言判断联系起来，从而推出一个新结论的演绎过程。
归纳推理：是由个别到一般的推理，即关于特殊对象的知识得出一般性知识。
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。
大型高校毕业生就业信息分析与预测
大型高校毕业生就业信息分析与预测随着中国高等教育的普及化，大型高校毕业生的就业问题引起了广泛关注。
对于高校毕业生而言，就业是他们进入社会的第一步，也是他们实现个人价值的重要途径。
为了更好地了解大型高校毕业生的就业情况，本文将进行详细的信息分析与预测。
首先，我们将对大型高校毕业生的就业情况进行描述性分析。
根据调查数据显示，大多数大型高校毕业生在毕业后能够找到与专业相关的工作。
然而，就业率和就业质量仍然存在一定的差异。
据统计，一些热门专业的就业率较高，例如计算机科学、工商管理等专业，而其他一些专业的就业率相对较低，例如艺术设计、哲学等专业。
此外，大型高校毕业生中的优秀学生更容易获得较高的就业机会，而一些学习成绩一般的毕业生则需付出更多努力才能找到理想工作。
其次，我们将对大型高校毕业生的就业趋势进行预测。
随着经济的发展和产业的变化，大型高校毕业生的就业市场也在发生变化。
未来几年，IT、人工智能、金融等行业将持续对大型高校毕业生提供更多的就业机会。
此外，随着经济结构的转型升级，服务业也将成为就业的重要领域，对于从事服务行业的大型高校毕业生来说，将带来更多的就业机会。
但是，需要注意的是，一些传统行业的就业机会可能会受到一定的冲击，因此，大型高校毕业生需要灵活适应就业市场的变化，提高自身的综合素质和适应能力。
进一步分析大型高校毕业生的就业去向，我们发现大多数毕业生进入了私营企业和国有企事业单位。
私营企业提供了更多的就业机会，因为在市场经济的背景下，私营企业的数量不断增加并且对人才需求量较大。
此外，私营企业对于创新能力和实践经验的要求相对较低，因此对于大型高校毕业生而言，私营企业往往是他们的就业首选。
另一方面，国有企事业单位提供了更稳定的工作环境和相对较高的收入，因此吸引了许多有稳定就业需求的大型高校毕业生。
在就业过程中，大型高校毕业生所面临的挑战也不容忽视。
首先，就业竞争激烈，优秀的职位供不应求，毕业生需要通过不断提高自己的专业技能、拓宽自己的人脉关系以及增加实习和实践经验来增强就业竞争力。
信息分析与预测
信息分析与预测简介在当今信息爆炸的时代，我们面临着大量的数据和信息。
然而，如何从庞杂的数据中提取有用的信息，并加以分析和预测，成为了一项关键的技能。
信息分析与预测旨在通过运用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，从海量数据中发现模式和趋势，为决策提供有力支持。
信息分析的方法和工具信息分析的方法和工具多种多样，下面介绍几种常用的方法和工具：1.数据收集和清洗：首先需要收集相关的数据，并进行数据清洗，排除无效数据和噪音。
常用的数据收集工具包括Web爬虫和API接口，并且将数据存储在数据库中，如MySQL或MongoDB。
2.描述性统计：通过统计学方法对数据进行描述性分析，了解数据的分布、关系和趋势。
描述性统计可以使用R、Python和Excel等工具实现。
3.数据可视化：数据可视化是将数据转化为图表或图形的过程，以便更好地理解数据和传达信息。
常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI和D3.js。
4.机器学习：机器学习是一种基于数据的自动学习算法，通过建立数学模型来识别数据中的模式和关系。
常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
机器学习可以使用Python中的Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库实现。
5.时间序列分析：时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的一种方法。
时间序列分析可以使用R中的TSA（时间序列分析）包和Python中的Statsmodels库实现。
6.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式和关联规则的过程。
常用的数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘和分类分析等。
数据挖掘可以使用Python中的Scikit-learn、Orange和Weka等工具实现。
信息预测的方法和应用信息预测是在信息分析的基础上，利用统计学和机器学习等方法对未来趋势进行预测。
以下是一些常见的信息预测方法和应用：1.时间序列预测：时间序列预测是对时间序列数据进行建模和预测的一种方法。
信息分析与预测—简答
1.简要说明信息分析与科学研究、软科学研究、咨询服务、竞争情报和战略研究的关系（一）科学研究信息分析以科学、技术和社会等领域存在的问题为研究对象，依靠各种有关信息，经过加工分析后得出有科学依据和逻辑合理的判断和结论，从而为科学决策服务。
因而信息分析可以说是一种实用性很强的科学研究，是科学研究的一个重要组成部分，也是科学研究的前提。
两者的区别主要表现在以下几个方面：1）研究对象的不同。
自然科学和社会科学的研究对象分别是自然现象和社会现象，而信息分析的研究对象则是社会信息，包括人类对自然现象的认识（即自然科学知识）以及工程技术、管理科学和社会科学知识。
2）研究目的的不同。
科学研究的目的是认识、揭示自然界、社会和人类思维的规律，而信息分析是对已有的各种信息进行综合、分析和评价，发现问题并提出解决问题的方案，供决策者参考。
3）研究手段的不同。
科学研究一般需要一定的仪器设备及其他物质手段，而信息分析则是以文献调查和实地调查及其所得的文献和素材为研究手段。
4）研究方法的不同。
科学研究方法强调观察、实验、计算和分析，而信息分析则以查阅文献、实地考察、建模计算等定性或定量方法为主。
5）社会作用的不同。
科学研究除纯理论研究之外，其成果可以直接转化为生产力，其对社会的作用是直接的；而信息分析的成果需要经过用户使用之后才对科学技术和社会经济发展起到推动作用，对社会的作用是间接和潜在的。
（二）软科学研究信息分析与软科学研究既有联系又有区别，两者是一种交叉的关系：从两者的联系看，信息分析和软科学研究都涉及信息的分析和加工，都为决策和行动提供依据和参考，信息分析是软科学研究的基础，信息分析借鉴软科学研究方法，促使了定性与定量的结合。
从两者的区别看，我国的信息分析侧重于情况研究，而软科学研究更侧重于对策研究。
从发展上看，我们可以认为信息分析是软科学研究的重要方面军，但又从事诸如跟踪研究、动态分析、学科评述、技术攻关、课题查新等一般不属于软科学研究范围之列的工作，因而信息分析又是有别于软科学研究的一类研究活动。
1.2 信息分析与预测的功能 作用 特点
1.信息分析与预测的功能
①整理功能
对信息进行收集、组织，使之由无序变为有序。
②评价功能
对信息价值进行评定，以达到去粗（取精）、去伪（存真）、辨新、权重、评价、荐优之目的。
③预测功能
通过对已知信息内容的分析获取未知或未来信息。
④反馈功能
根据实际效果对评价和预测结论进行审议、修改和补充。
2.信息分析与预测的作用
信息分析与预测的基本功能决定了其在国民经济和社会发展中将发挥重要作用。
在科学决策中发挥参谋和智囊的作用；在R&D中担负助手的作用；在市场开拓中起到保障和导向的作用。
3.信息分析与预测的特点
①研究课题的针对性
研究课题来源和研究本身具有目的性，即研究人员要根据社会需要和特定的委托，确定研究课题和研究目标；信息产品对用户的适用性，例如，在信息产品的内容、格式和传递渠道上需适合用户的特定需要。
②研究过程的系统性
信息资源的有序性，信息分析方法和手段的多样性，所涉及学科知识的全面性，影响因素的复杂性。
③研究方法的科学性
信息分析与预测通过科学的研究方法和手段，揭示研究对象的特性和规律性变化。
④研究工作的近似性
信息分析与预测只是对事件未来状态的预计和推测，或者是对已发生事件的未知状态的估计和推断。
⑤研究成果的局限性
信息分析与预测人员对研究对象的认识，往往受其学识、经验、观察分析能力、原始信息的质和量、信息处理方式等的限制，因此，信息分析与预测有时并不够深刻、全面，其结果往往具有一定的局限性。
第一章(补充)-信息分析与与预测的产生与发展趋势
Hale Waihona Puke 1.1国外信息分析与预测概况
• 美国兰德公司是以研究空中力量和国家 安全问题起家的，成立于１９４８年，半 个多世纪以来，它已成为当今世界最负盛 名的信息分析与决策咨询机构。目前研究 领域扩展到内外政策方面，逐渐发展成为 一个研究政治、军事、经济、科技和社会 等各方面的综合性思想库，被誉为现代智 囊的“大脑集中营”、“超级军事学院”， 以及世界智囊团的开创者和代言人。
1.1国外信息分析与预测概况
• ５０多年来，兰德公司的研究人员从３０ ０多人发展到目前的１０００多人，其中 约５００名是各方面的专家，其中专门研 究战略问题的就有２００余人。此外，兰 德公司还在各大学、研究机构中聘请了７ ００名专家，作为高级顾问。如美国尼克 松政府时期的国务卿基辛格，从１９６０ 年到１９６８年一直是兰德公司的顾问。
信息分析与预测的产生与发展趋势
信息分析与预测的产生与发展趋势
信息分析与预测首先产生于科技领域，是科技、 经济和信息工作发展到一定阶段的产物 • 从15世纪资本主义萌芽到19世纪，常被称为近代 科学技术时期。哥伦布、麦哲伦的地理大发现以 及文艺复兴运动，对欧洲科学技术的发展起了极 大的促进作用，但这一时期的科学研究以分散的 个体自由研究为主要特征，虽然各个研究者自发 形成了一些学术团体，创办了一些学术期刊，但 是总体上科学信息的传播交流基本上都是自发进 行的，科学信息工作还只是科学研究工作的微不 足道的组成部分。
信息分析与预测(竞争情报)
竞争情报 （Competitive Intelligence,简称CI）
竞争环境 竞争对手
竞争信息
竞争策略
竞争谋略
竞争环境日益复杂，竞争趋势难于把握，竞争对手不断涌现
企业竞争情报
一个企业为了取得市场竞争优势，对竞争环境、竞争 对手进行合法的情报研究，结合本地区或企业进行量化分 析对比，由此得出提高竞争力的策略和方法。
电子窃听竞争对手（1）
在竞争公司的内部安插人员（1） 使用讹诈或逼迫的方法获取信息（0）
道德风险 甚至违法
相关的BBS和博客 企业重要人物在公开场合发表的观点和看法 企业内部会议的时间、地点和海报 加入行业或企业的QQ、MSN群 伪装生意谈判套取相关信息 持续关注行业性网站的分类新闻 将企业黄页和地图组合进行分析 通过电子邮箱地址、QQ以及MSN号码进行跟踪监测 对企业网站上的资料进行认真分析 对企业的公关宣传稿进行反向投射
8. 竞争情报理论体系研究； 9. 大数据环境下的情报处理技术； 10. 反竞争情报与商业秘密保护； 11.专利情报挖掘、舆情监测分析方法、工具 开发及其应用； 12.企业竞争情报实践与案例分析； 13.情报服务与智库建设； 14.中小企业竞争情报实践与服务； 15. 情报咨询协同服务体系建设问题探讨。
比例（%）
5
95
正当、合法
合法 其它
竞争情报与商业秘密
商业秘密：不为公众所知悉、能为权利人带来经济利 益、具有实用性并经权利人采取保密措施的技术信息 和经营信息
法律三要素：新颖性、价值性、保密性 反不正当竞争法
竞争情报范畴
商业 秘密 保护
环境 监测
市场 预警
策略 制定
对手 分析
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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”
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理 ③信息的鉴别--先进性判断
在时间上，信息内容的新颖性；在空间上， 按地域范围分为多个级别，如世界水平， 国家水平，地区水平，行业水平等。
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理 ③信息的鉴别--先进性判断
2.2 信息分析与预测的基本步骤 ⑥做出预测和评估
同样的原因，各种信息分析与预测的结果不可避免 地会与现实情况存在一些偏差。所以，要对预 测结果进行分析和评价。一般可以先根据经验、 常识来判断预测结果的合理性，然后采用数理 统计检验方法计算模型的估计偏差，检验偏差 是否在可接受的范围之内。如果偏差超出可接 受范围，则要通过增加样本容量、增加变量个 数、改变预测模型与方法等进行修正。在条件 允许的情况下，最好采用多种方法进行预测， 对不同预测结果的可信度进行比较分析，综合 各个结果以得出最终结论。
团队人员的知识、智力、能力与年龄结构做到科学 化和合理化： 科学知识相互补充，达到系统化要求；
智力结构要多样化；（领导者，活动家，笔杆子） 年龄结构要梯队化；（识途老马，中流砥柱，初生 牛犊）
2.2 信息分析与预测的基本步骤 ① 选定课题 ② 制定研究计划 ③ 组建研究团队 ④ 收集和整理信息资料 ⑤ 深入分析判断，建立预测模型 ⑥ 做出预测和评估 ⑦ 编写研究报告 ⑧ 协助实施、跟踪和反馈
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.1 课题选定
开题报告通常包括以下几项内容： 研究意义,即为什么要进行这个课题的研究，这个 课题是为什么人，为什么事服务的； 预期目标，即该课题研究所要达到的目的； 研究内容，是研究目标的具体化和细化； 拟解决的关键问题，即该课题所要解决的最主要的 问题； 技术路线，即为了达到研究目标、完成研究内容， 研究者所采用的研究方法、研究工具、研究步骤；
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理 ②信息积累的形式与方法
信息积累与信息收集同步进行，做好信息的积累工 作，才能谈到信息的条理化和系统化。
从完成时间上：日常积累和突击积累
从手段上：手工积累和借助于计算机技术的积累等。 日常积累适用于长期性课题的分析研究，限时完成 的课题则需要突击积累的方式。
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理
① ② ③ ④
信息收集 信息积累的形式与方法 信息的鉴别 信息的挑选、分类和整理
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理 ① 信息收集 在信息分析预测中，需要收集的信息主 要有文献信息、口头信息、实物信息、 文字信息、声像信息、多媒体信息等 不同类型。 要根据实际情况和课题需要确定信息收 集的类型、途径、手段等。
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信息分析与预测
孙 玉 sunyuyu@ Tel:82518160
第二讲
信息分析与预测的准备工作和基本步骤
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.1 课题选定 2.1.2 信息收集与整理
2.1.3 人员组织
2.2 信息分析与预测的基本步骤
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理
文献信息收集渠道：计算机检索、手工检索 文献检索方法：常规法、顺查法、倒查法、追溯法、 纵横法。
检索工具与文献之间存在时差，对于要求提供最新 进展的信息分析研究课题，只能通过经常阅读 有关的期刊、快报、公告及网络媒体来随时获 取最新的文献信息，已掌握国内外有关政治、 经济 、科技、文化的动态。
将信息的发生源与信息使用方在各方加以对 比，进行综合权衡，从不同方面加以判断。
通常需要结合解决的问题的情况和信息需求 者的状况，考虑信息的适用性。
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.3 人员组织
① 信息分析与预测人员的素质要求 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 2.1.3 人员组织 ① 信息分析与预测人员的素质要求
Thanks! See you！
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理 ②信息积累的形式与方法
日常积累信息的方法：摘录、剪贴、追记、复印。
计算机对各种信息进行收集和积累更加快捷、清晰， 而且更加方便进一步的检索和利用，还可以将 各种网络检索到的信息加以融通，建立小型数 据库。
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理 ③信息的鉴别
2.2 信息分析与预测的基本步骤 ⑧协助实施、跟踪和反馈 协助用户选择、优化行动方案，帮助客 户实施决策，这也是信息分析预测工 作的新的发展趋势。 协助实施包括客户培训，决策方案的推 敲、完善与选定，行动计划的修订等 多方面的支持。
Questions
请与我保持联络！
sunyuyu@
通常从发表的时间、内容、经济社会效果和 信源等几个方面来判断信息的先进性：
就内容而言，在某一方面是新的，有所改进提高。
就发表时间而言，新近发表的往往代表先进的水平。 就经济效果而言，与采用该信息前的情况对比，有 所改进提高。
就信息的来源而言，来源于某一 2.1.2 信息收集与整理 ③信息的鉴别--适用性判断
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.1 课题选定
开题报告通常包括以下几项内容： 国内外研究现状，即国内外其他人对这一课题所作 的研究工作的积累，以及研究对象目前的大体现 状； 研究基础，可能吸收的课题组成员以往在该课题及 其相关领域所做的研究工作，课题研究机构能够 为课题提供的资料、仪器、设备等资源条件，以 及其他可能的支持；
2.2 信息分析与预测的基本步骤 ⑥做出预测和评估
信息分析预测的最后一步就是利用预测模型和有关 的数据计算出预测目标的预测值。一般来说， 预测的结果包括点预测值和区间预测值，而不 是一个单一的预测点。由于自然与社会普遍存 在的复杂性、多变性、联系性，以及所获得信 息资料的可能限制，或者预测人员的主观原因， 以及研究手段，分析预测的指导理论等的不足， 试图追求一个简单的预测结果是不现实的，也 是不可能实现的，只有充分考虑了各种不可控 因素的预测区间结论，才是科学的研究结果。
信息资料的质量通常从新度、深度、可靠性 （信度）、信息量、准确性、针对性等 几方面加以鉴定。 （1）可靠性判断 （2）先进性判断 （3）适用性判断
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.2 信息收集与整理 ③信息的鉴别————可靠性判断
客观真实反映研究对象的实际存在与运动状况。 从以下几个方面鉴定信息的可靠性，如文献作者、 文献出版单位、文献类型、文献内容等。 以对信息内容的判断尤为重要。
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.1 课题选定
① ② ③ ④
课题的来源 课题的类型 选题的程序 选题中应注意的问题
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.1 课题选定 选题是信息分析预测工作的关键一步， 直接关系到分析预测结果的准确度。 ① 课题的来源 一是用户委托，包括政府部门下达和其 他用户委托，即被动选题；二是信息 分析与预测人员自选，即主动选题。
2.2 信息分析与预测的基本步骤 ②制定研究计划 课题目的 调查大纲 研究方法 预计成果形式 人员分工 完成时间与步骤 研究计划表
2.2 信息分析与预测的基本步骤 ④收集和整理信息资料
在实际信息收集工作中，要根据研究课题的内容、性质、 研究工作条件等，在合理的范围、针对恰当的对象、 以优选的方式与手段，对有关信息进行准确和尽可能 全面的收集。 收集完毕后，进行整理，包括有效性检查、分类和筛选等， 以去粗取精，是信息资料系统化，便于分析和利用。 在深入复分析和模型检验、方案评估阶段，还要根据需要 进行补充性的信息调查和收集工作。
2.1 信息分析与预测的准备工作 2.1.1 课题选定
信息分析预测的领域十分广泛，大到宏观政策与 规划等的制定，小到一种新产品的开发以至生活 中的某些具体问题，都可以构成信息分析预测的 课题。
②课题的类型
为制定宏观政策而进行的信息分析预测课题 配合科研项目的课题 配合大型工程建设项目的课题 配合技术与设备引进的课题 配合产品开发的课题 配合管理活动的课题