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(1)
信息分析与预测黑色为识记（背诵）部分，红色为领会（计算）部分。
第一章绪论一、信息分析与预测概念信息分析的含义：是对已知信息的分析，即观察现象，并透过现象认识本质，目的是揭示规律。
信息分析的目的：通过已知信息揭示客观事物的运动规律。
信息分析的任务：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）信息进行搜集、加工整理与评价的基础上，通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。
信息预测的狭义和广义理解：狭义——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新情况，运用现代管理的、数学的和统计的方法以及现代信息技术，对事物的未来状态进行科学的预计和推测。
广义——不仅包括鉴往知来，而且还包括对已发生或存在的事物的未知状态进行估计和推断。
书本指广义。
信息分析与预测在信息资源建设中的地位与作用：信息资源建设的基本内容包括信息的采集、组织、开发、分析和利用，信息分析与预测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。
信息分析与预测主要环节：信息分析和信息预测二、信息分析与预测的功能、作用和特点功能：整理（对信息进行搜集、组织，使之由无序变成有序），评价（对信息价值进行评价，以去粗取精、去伪存真、辨新、权重、评价、荐优）预测（通过对已知信息内容的分析获取未知或未来信息）、反馈（根据用户的实际消费效果对预测结论进行审议、评价、修改和补充）。
作用：为科学决策服务、为R&D（科技研究和开发）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。
三、信息分析与预测的产生和发展产生背景：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。
而科技信息分析与预测的产生经历了从自发到自觉的过程。
17世纪是自发阶段，19世纪已经萌芽，真正产生于第二次世界大战之后。
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。
信息分析与预测课程改革
学问题的基础上， 探讨了 教 学内容与教 学方法的改革 问题 。
关键 词： 信息管理 信息分析与预测 课 程改革 中图分类号： Ｇ ６ ４ ２ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ４ — ０ ９ ８ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ （ ｃ ） 一 ０ ２ ２ ７ — ０ １
教 材 的 共 同缺 点 就 是 严重 缺 乏 案 例 、 缺 乏 息 分 析 案 例 ， 通 过 多 样化 的、 丰 富 的 案 例 分 习题 。这使 得 学 生 只是 背 诵 一 些 概念 ， 背 诵 析 ， 引导 学 生 掌 握 理 论 知 识 和 实 际 工作 方 些理论 ， 到 底 怎 样 进行 信 息 分 析 ， 怎 么完 法 。同时 ， 要 配 套 针对 性 的 专 业 练 习 ， 通 过 成 调 研 预 测 的 任务 ， 完全 没有 经 过 对 口的 专 习题 训 练 ， 让 学 生 主 动 学 习， 形 成 完 成 任 务 业训 练 ， 当然 就 无 法 形 成专 业 核 心技 能 ， 也 的 工作 能 力 ， 而 不 是被 动 的死 记 硬 背书 本 知 就 很 难 满 足企 事 业单 位的 用人 需 求 。 所 以， 识。 重新 编 写 新 教 材 ， 融 入 大 量 实际 案 例 ， 配 套 ３ ． ２ 强 化 实践 训练 大量 针 对 性习题 ， 通 过项 目或 者 任务 学 习的 在 课 程 内 容安 排 上 ， 除 了 理 论 讲 授 之 形式， 让 学 生 接 受 系 统化 的 、 完 整 的信 息 分 外 ， 还 有 配 套 实验 训 练 。 要 编 写 实验 大 纲 、
３ 信息 分 析与预 测 课程 的 教 学改 革
针 对 前 文 提 到 的 信 息分 析与 预 测 课 程 教 学 之中存 在 的关 键 问题 ， 必须 大 刀阔 斧 的 进行 教学改革。 改 革 的 指 导 方 针 是 提 高 学 生 的 实际 能 力， 这 需要 在 课 程 的教 材 建 设 、 程 之一 ， 加 强信 息分 析与 预 测 课程 的教 学 管 信 息分 析 与预 测 的 专业 教 材 比 较 少， 使 教 学 内容 、 教学手段、 教学 方 法 、 实践 训 练 理， 提 高 教学 质 量 显 得 非 常 重要 。 信息 管 理 用的 最 多 的 就 是 武 汉 大 学 查 先 进 编 写 的 信 等 方 面进 行全 面 而深 入 的 改革 。 其 内 容 多 年 没 有修 订 ， 新 技 ３ 与信息 系统 专业 要 想形 成 自身 的专 业特 色 ， 息 分 析 与预 测 ， ． １ 完 善 教 材与 配套 练 习 再加 上 缺 乏教 学 案 就 一定 要 狠 抓 核心 专业 课 程 的 建 设 ， 下大 力 术 新 工具 的 介 绍 非 常少， 在现 有教材基础 上， 在 现 有 教 学 大 纲 气 提 高 专业 课程 的教 学 质量 。 信 息分 析 与预 例 ， 缺 乏配 套 习 题 ， 使 得 学 生得 不 到 全 面 和 的 框 架 下 ， 必 须 引入 大 量 实 际 案 例 ， 这是 现 测 课 程 就 是培 养 学 生 的 信 息 采 集 、 信 息 整 深 入 的 信 息 管 理 能 力训 练 。 尽 管 近 几 年 出 在 流 行 的 案 例 教 学 法 的应 用 基 础 。 案 例 应 理、 信息分析、 信息 预 测 等 方面 一 系 列 的 信 版 了一 些 新 的教 材 ， 但 是有 的 内 容太 深 奥 ， 该 包 括 信 息 分 析 工 作 流 程 的案 例 、 定 性 分 息管 理 核 心能 力的 一 门专 业 课程 ， 所 以 改 革 讲 解 不 透 彻 ， 有 的 又太 浅 显 ， 对 新 方 法 新 技 析 方 法 的案 例 、 定量 分 析 方 法 的案 例 、 科 技 信 息分 析与 预测 课 程 的 教 学 ， 提高 教 学 质量 术讲 解 太 少。 并且 目前所 有 信 息分 析与 预测 信 息 分析 案例 、 经济 信 息 分 析 案 例 、 社会 信 就 非 常 重要 。 下 面本 文 进 行相 关讨 论 。
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。
信息分析与预测第3章常用逻辑方法
3.3.2信息分析法的基本类型
层次分析 因果分析 相关分析
3.3.3信息分析法的基本步骤
明确分析的目的 将对象整体分解为若干个相对独立的要素 分别考察和研究各个事物以及构成事物整体的各个要
素的特点 探明各个事物以及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 的地位和作用等
可用导线传导 可用导线传导
风筝实验
3.2.3类比法的类型
简单共存类比 因果类比 对称类比 协变类比 综合类比
3.2.4类比法注意的问题
积累有关对象的共同属性是运用类比分 析法的必要条件。
要抓住事物的本质联系对称类比
第3节：分析法
3.3.1信息分析法的概念
分析的过程，是思维运动从整体到部分、 从复杂到简单的过程。
分析与综合方法是对立统一的
第5节：推理法
3.5.1推理法的概念
推理的概念 推理的三要素 如何获得正确结论
3.5.2推理类型的划分
根据推理过程分：直接推理和间接推理 根据推理的思维方向分：常规推理、归纳推
理和类比推理 根据组成推理的判断的类别：直言推理、假
言推理、选言推理、联言推理、关系判断推 理和模态判断推理
注意对象的可比性 注意抓住主要矛盾，确立对比的标准 注意避免局限性 要注意对比方式的选择 注意避免表面化
3.1.4对比法应用举例
A市某公司通过A市不同时期经济发展 状况的对比，确定了进军超市业。
第2节：类比法
3.2.1类比法概念
所谓类比法，就是要根据两类对象或两 个对象在一些属性上的相同，并且已经 知道一个对象具有某种属性，推出另一 对象也具有某种属性。
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。
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。
信息分析与预测(增加内容版)
信息分析与预测（增加内容）1.SCI的解释：SCI（science citationindex，即科学引文索引），是引文分析的主要工具之一，它揭示了作者之间、文献之间引用与被引用的相互关系。
（书本P154）2.信息分析的概念：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。
3.信息预测的概念：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。
4.市场信息分析预测的概念：市场预测，就是在市场调研的基础上，利用一定的信息分析预测方法、技术，测算一定时期内市场供求关系变动趋势和影响市场营销因素的变化，从而为企业的营销决策和其它市场策略的制定提供科学依据与支持。
5.信息源：文献信息源又称为记录信息源，其特点是，信息内容以某种物质载体记录下来，并借助于对物质载体的保管、拷贝、传播和开发利用而达到对所荷载的信息内容的保管、拷贝、传播和开发利用的目的。
口头信息源口头信息源：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。
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。
6.案例研究方法的含义：内容导向、理论构建、遵循科学研究的一般范式、严格的研究设计、追求研究结论的实证性、精确性、简洁性和可检验性。
7.信息分析与预测的方法：逻辑分析法：对比法、类比法、分析法、综合法、推理法。
分析法的类型：1.因果分析（求同法、求异法、共变法）2.表象和本质分析综合法的类型：1.简单综合2.系统综合类比法和对比法的区别，应用：比较法在信息分析与预测中的应用：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8.信息分析报告的内容：标题、绪言、正文、结论或建议、附录、参考文献9.信息分析与信息预测的基本步骤：选定课题、制定研究计划、组建研究团队、收集和整理信息资料、深入分析判断和建立预测模型、做出预测和评估、编写研究报告、协助实施和跟踪反馈。
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。
信息分析与预测A卷
《信息分析与预测》期末试卷（A）卷一、单选题（每题2分，共26分）1．信息分析的最终目的是：a.为科学决策提供服务b.为R&D提供服务c.为市场开拓提供服务d.通过已知信息揭示客观事物运动的规律2. 我国的信息分析与预测工作在服务方式上的改变是：a.全盘无偿服务转向有偿服务b.有偿服务转向全盘无偿服务c.从无偿服务转向以无偿服务为基础，有偿服务为主流的服务方式d.从传统服务转向全盘无偿服务3. “年度总结”属于以下哪种类型的报告：a.述评性的研究报告b.综述性的研究报告c.预测性的研究报告d.评估性的研究报告4. 军事情报属于：a.白色文献b.黑色文献c.灰色文献d.蓝色文献5. 德尔菲法合适的专家人数一般为：a.10到15人b.15到25人c.15到50人d.至少50人以上6. 当企业内部弱点较多，外部威胁较大时我们应该考虑：a.SO战略b. ST战略c. WO战略d. WT战略7. 信息收集制定一个比较详细和周密的计划，一般要考虑：a.3W2Hb. 5W1Hc. 3W3Hd.4W1H8. 信息收集制定一个比较详细和周密的计划，一般要考虑：a.3W2Hb. 5W1Hc. 3W3Hd.4W1H9. 消息类产品中必须存在的是：a.导语b.结尾c.主体d.背景材料10. 收集非文献信息的主要途径是：a.追溯检索法b.社会调查法c.系统检索法d.浏览检索法11.表现客观事物各种现象之间的一种普遍联系形式的是：a.因果分析b.表象和本质分析c.典型分析d.相关分析12.追溯检索法检索的难点是：a.专家的选择b.引文的选择c.参考文献的选择d.初始文献的选择13.问卷调查的质量取决于：a.提问的内容b.调查表的设计质量及效果c.提问的方式d.调查表的难易程度二、名词解释（每题4分，共12分）1．头脑风暴法2. 必要条件假言推理及其规则3．加机德尔菲法三、简答题（每题5分，共20分）1．简述信息分析的特点？2．简述德尔菲法的特点？3．简述产品差异化战略的特点？4．简述SWOT战略中SO战略及ST战略的特点？四、计算题（第1题10分，第2题20分，共30分）1．某车间200名工人日产量资料如下表：请据以计算平均日产量（列出计算公式）2．某厂资料如下表：请据以计算第四季度人均增加值（列出计算公式）五、综合分析题（12分）1．假设以家庭为单位某种商品的年需求量D与该商品价格P之间的一组调查数据如下表所示：请用相关经济理论及回归思想分析该表，并解出相应的回归方程。
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
山东财经大学燕山学院信息分析与预测实验题目：信管2班成绩数据分析学院燕山学院专业信息管理与信息系统班级1502班学号201590130096姓名叶茂山东财经大学燕山学院制二〇一八年六月描述性描述性統計資料N 範圍平均數標準偏差變異數获得学分35 12.50 21.8286 2.74918 7.558 计算机网络35 27 67.17 6.275 39.382 金融学35 19.70 76.8229 5.01674 25.168 企业信息系统应用实践35 18 94.09 4.355 18.963 Web信息系统开发技术35 32 66.29 7.164 51.328 企业信息系统及应用35 19 81.83 5.909 34.911 数据库原理及应用35 43 79.03 10.484 109.911 操作系统35 57 74.17 11.858 140.617 统计学35 48 72.11 11.827 139.869 管理运筹学35 94 68.91 20.878 435.904 有效的 N (listwise) 35频率直方图統計資料获得学分计算机网络Web信息系统开发技术操作系统企业信息系统及应用统计学管理运筹学数据库原理及应用金融学企业信息系统应用实践学习平均成绩思想行为基本分思想行为加减分思想行为测评成绩综合测评成绩N 有效35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35遺漏1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1平均數21.828667.1766.2974.1781.8372.1168.9179.0376.822994.0976.04585317460360.0-1.245714358.754370.8584中位數22.3043a66.43a64.50a75.25a83.29a72.00a72.67a78.67a76.8500a94.91a75.450000000000a.a-1.5000000a58.5000a70.4644a眾數22.560c60 85 84c60c56c70c73.70c9564.3277777778c60-3.00000c57.00c62.01c偏斜度-1.0121.1221.627-1.189-.602-.490-2.025-.100-.141-1.931-.248 1.3531.353-.30偏斜度標準誤.398.398.398.398.398.398.398.398.398.398.398.398.398 .398 .398峰度1.5961.6573.4542.182-.767.1195.420-.582-.673.570-.844 2.5592.559-.825峰度標準誤.778.778.778.778.778.778.778.778.778.778.778.778.778 .778 .778總和764.002351232259628642524241227662688.8032932661.60486111112100-43.600002056.402480.04百分位數117.0000b60.13b.b,d61.00b72.00b55.50b53.00b66.00b71.4000b86.00b67.844444444444b.b-2.9571429b57.0429b64.8611b 220.500061.0060.3167.0075.0062.0059.0070.8372.275093.0071.080555555556.-2.650000057.350067.1544 2521.163061.8860.5870.1778.3365.5062.5071.5072.825093.3272.368055555556.-2.425000057.575068.1001 321.391363.0060.8571.2080.2568.2565.0072.2073.583393.6472.850000000000.-2.160000057.840068.1356 421.847865.0063.0072.6082.0070.3369.2073.6075.100094.2774.414583333333.-1.780000058.220069.7902 522.304366.4364.5075.2583.2972.0072.6778.6776.850094.9175.450000000000.-1.500000058.500070.4644 622.673967.7566.0078.0084.3375.0074.5082.2578.666795.7279.813888888889.-1.150000058.850073.1947 722.978369.2568.2581.0085.5079.6778.0086.6780.083396.5680.611111111111.-.500000059.500074.3850 7523.130470.1769.3382.7586.0880.8381.1387.8380.491796.9881.213888888889.-.360000059.640074.4897 823.282671.5072.0084.2086.6782.0084.0089.5081.600097.4081.586111111111.-.260000059.740074.9744 924.500075.4076.2587.0089.0087.0090.6792.0083.0833.83.466666666667..700000060.700076.3728a. 從分組資料計算。
b. 從分組資料計算百分位數。
c. 存在多種模式。
顯示最小的值d. 第一個間隔的下限或最後一個間隔的上限未知。
未定義部分百分位數。
获得学分次數百分比有效的百分比累積百分比有效14.00 1 2.8 2.9 2.916.00 1 2.8 2.9 5.716.50 1 2.8 2.9 8.617.00 1 2.8 2.9 11.419.00 3 8.3 8.6 20.022.50 22 61.1 62.9 85.723.50 1 2.8 2.9 88.624.50 1 2.8 2.9 91.426.50 3 8.3 8.6 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0计算机网络次數百分比有效的百分比累積百分比有效60 6 16.7 17.1 17.161 2 5.6 5.7 22.962 2 5.6 5.7 28.663 1 2.8 2.9 31.464 2 5.6 5.7 37.166 6 16.7 17.1 54.367 1 2.8 2.9 57.168 3 8.3 8.6 65.769 2 5.6 5.7 71.470 2 5.6 5.7 77.171 1 2.8 2.9 80.073 3 8.3 8.6 88.676 2 5.6 5.7 94.380 1 2.8 2.9 97.187 1 2.8 2.9 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0Web信息系统开发技术次數百分比有效的百分比累積百分比有效60 10 27.8 28.6 28.661 3 8.3 8.6 37.163 2 5.6 5.7 42.964 3 8.3 8.6 51.465 1 2.8 2.9 54.366 4 11.1 11.4 65.769 2 5.6 5.7 77.171 1 2.8 2.9 80.073 1 2.8 2.9 82.974 1 2.8 2.9 85.776 2 5.6 5.7 91.477 2 5.6 5.7 97.192 1 2.8 2.9 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0操作系统次數百分比有效的百分比累積百分比有效36 1 2.8 2.9 2.951 2 5.6 5.7 8.661 1 2.8 2.9 11.463 1 2.8 2.9 14.365 1 2.8 2.9 17.166 1 2.8 2.9 20.068 1 2.8 2.9 22.970 1 2.8 2.9 25.771 2 5.6 5.7 31.472 3 8.3 8.6 40.073 2 5.6 5.7 45.775 2 5.6 5.7 51.476 2 5.6 5.7 57.178 2 5.6 5.7 62.980 3 8.3 8.6 71.482 1 2.8 2.9 74.383 1 2.8 2.9 77.185 4 11.1 11.4 88.687 1 2.8 2.9 91.488 1 2.8 2.9 94.390 1 2.8 2.9 97.193 1 2.8 2.9 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0企业信息系统及应用次數百分比有效的百分比累積百分比有效71 2 5.6 5.7 5.772 3 8.3 8.6 14.374 3 8.3 8.6 22.978 1 2.8 2.9 25.780 2 5.6 5.7 31.481 2 5.6 5.7 37.182 2 5.6 5.7 42.983 3 8.3 8.6 51.484 4 11.1 11.4 62.985 2 5.6 5.7 68.686 4 11.1 11.4 80.087 2 5.6 5.7 85.788 1 2.8 2.9 88.689 1 2.8 2.9 91.490 3 8.3 8.6 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0统计学次數百分比有效的百分比累積百分比有效44 1 2.8 2.9 2.946 1 2.8 2.9 5.751 1 2.8 2.9 8.660 3 8.3 8.6 17.161 1 2.8 2.9 20.063 1 2.8 2.9 22.965 1 2.8 2.9 25.768 2 5.6 5.7 31.469 2 5.6 5.7 37.170 1 2.8 2.9 40.071 2 5.6 5.7 45.772 3 8.3 8.6 54.373 1 2.8 2.9 57.175 2 5.6 5.7 62.976 1 2.8 2.9 65.779 1 2.8 2.9 68.680 2 5.6 5.7 74.381 1 2.8 2.9 77.182 2 5.6 5.7 82.984 1 2.8 2.9 85.785 1 2.8 2.9 88.687 1 2.8 2.9 91.490 1 2.8 2.9 94.391 1 2.8 2.9 97.192 1 2.8 2.9 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0管理运筹学次數百分比有效的百分比累積百分比有效0 2 5.6 5.7 5.751 1 2.8 2.9 8.653 1 2.8 2.9 11.456 3 8.3 8.6 20.060 1 2.8 2.9 22.962 1 2.8 2.9 25.764 1 2.8 2.9 28.665 1 2.8 2.9 31.466 2 5.6 5.7 37.170 3 8.3 8.6 45.772 1 2.8 2.9 48.673 2 5.6 5.7 54.374 2 5.6 5.7 60.075 2 5.6 5.7 65.776 1 2.8 2.9 68.680 3 8.3 8.6 77.183 1 2.8 2.9 80.085 1 2.8 2.9 82.987 1 2.8 2.9 85.788 1 2.8 2.9 88.692 2 5.6 5.7 94.394 2 5.6 5.7 100.0数据库原理及应用次數百分比有效的百分比累積百分比有效56 1 2.8 2.9 2.960 1 2.8 2.9 5.762 1 2.8 2.9 8.670 3 8.3 8.6 17.171 3 8.3 8.6 25.772 2 5.6 5.7 31.473 3 8.3 8.6 40.074 2 5.6 5.7 45.778 2 5.6 5.7 51.480 1 2.8 2.9 54.382 3 8.3 8.6 62.983 1 2.8 2.9 65.786 1 2.8 2.9 68.687 2 5.6 5.7 74.388 1 2.8 2.9 77.189 1 2.8 2.9 80.090 1 2.8 2.9 82.991 2 5.6 5.7 88.692 1 2.8 2.9 91.493 1 2.8 2.9 94.396 1 2.8 2.9 97.199 1 2.8 2.9 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0金融学次數百分比有效的百分比累積百分比有效65.95 1 2.8 2.9 2.968.05 1 2.8 2.9 5.768.95 1 2.8 2.9 8.671.40 1 2.8 2.9 11.471.60 1 2.8 2.9 14.371.95 1 2.8 2.9 17.172.10 1 2.8 2.9 20.072.45 1 2.8 2.9 22.972.65 1 2.8 2.9 25.773.35 1 2.8 2.9 28.673.70 2 5.6 5.7 34.374.05 2 5.6 5.7 40.076.15 2 5.6 5.7 45.776.50 1 2.8 2.9 48.676.85 1 2.8 2.9 51.477.55 1 2.8 2.9 54.377.90 1 2.8 2.9 57.178.25 1 2.8 2.9 60.079.50 2 5.6 5.7 65.779.85 1 2.8 2.9 68.680.20 2 5.6 5.7 74.380.55 1 2.8 2.9 77.181.60 2 5.6 5.7 82.981.95 1 2.8 2.9 85.782.50 2 5.6 5.7 91.484.25 1 2.8 2.9 94.385.65 2 5.6 5.7 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0企业信息系统应用实践次數百分比有效的百分比累積百分比有效80 1 2.8 2.9 2.983 1 2.8 2.9 5.785 2 5.6 5.7 11.493 6 16.7 17.1 28.695 16 44.4 45.7 74.398 9 25.0 25.7 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0思想行为加减分次數百分比有效的百分比累積百分比有效-3.40000 1 2.8 2.9 2.9 -3.00000 4 11.1 11.4 14.3-2.70000 3 8.3 8.6 22.9-2.50000 1 2.8 2.9 25.7-2.20000 1 2.8 2.9 28.6-2.10000 4 11.1 11.4 40.0-1.70000 1 2.8 2.9 42.9-1.60000 1 2.8 2.9 45.7-1.50000 3 8.3 8.6 54.3-1.20000 3 8.3 8.6 62.9-1.00000 1 2.8 2.9 65.7-.90000 1 2.8 2.9 68.6-.50000 1 2.8 2.9 71.4-.30000 4 11.1 11.4 82.9-.20000 1 2.8 2.9 85.7.00000 1 2.8 2.9 88.6.70000 1 2.8 2.9 91.41.00000 12.8 2.9 94.32.50000 1 2.8 2.9 97.14.00000 1 2.8 2.9 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0思想行为测评成绩次數百分比有效的百分比累積百分比有效56.60 1 2.8 2.9 2.957.00 4 11.1 11.4 14.357.30 3 8.3 8.6 22.957.50 1 2.8 2.9 25.757.80 1 2.8 2.9 28.657.90 4 11.1 11.4 40.058.30 1 2.8 2.9 42.958.40 1 2.8 2.9 45.758.50 3 8.3 8.6 54.358.80 3 8.3 8.6 62.959.00 1 2.8 2.9 65.759.10 1 2.8 2.9 68.659.50 1 2.8 2.9 71.459.70 4 11.1 11.4 82.959.80 1 2.8 2.9 85.760.00 1 2.8 2.9 88.660.70 1 2.8 2.9 91.461.00 1 2.8 2.9 94.362.50 1 2.8 2.9 97.164.00 1 2.8 2.9 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0综合测评成绩次數百分比有效的百分比累積百分比有效62.01 1 2.8 2.9 2.962.66 1 2.8 2.9 5.762.93 1 2.8 2.9 8.664.86 1 2.8 2.9 11.465.37 1 2.8 2.9 14.365.57 1 2.8 2.9 17.166.50 1 2.8 2.9 20.067.81 1 2.8 2.9 22.968.09 1 2.8 2.9 25.768.12 1 2.8 2.9 28.668.14 1 2.8 2.9 31.468.96 1 2.8 2.9 34.369.08 1 2.8 2.9 37.169.57 1 2.8 2.9 40.070.01 1 2.8 2.9 42.970.38 1 2.8 2.9 45.770.40 1 2.8 2.9 48.670.46 1 2.8 2.9 51.470.73 1 2.8 2.9 54.371.06 1 2.8 2.9 57.172.82 1 2.8 2.9 60.073.57 1 2.8 2.9 62.973.68 1 2.8 2.9 65.773.85 1 2.8 2.9 68.674.39 1 2.8 2.9 71.474.44 1 2.8 2.9 74.374.51 1 2.8 2.9 77.174.77 1 2.8 2.9 80.075.18 1 2.8 2.9 82.975.92 1 2.8 2.9 85.776.18 1 2.8 2.9 88.676.37 1 2.8 2.9 91.476.64 1 2.8 2.9 94.376.64 1 2.8 2.9 97.178.38 1 2.8 2.9 100.0總計35 97.2 100.0遺漏系統 1 2.8總計36 100.0分析名次成對樣本統計資料平均數N 標準偏差標準錯誤平均值對組 1 名次18.00 35 10.247 1.732 上学期综测名次17.94 35 10.301 1.741 對組 2 名次18.00 35 10.247 1.732 一学年综测名次17.77 35 10.381 1.755 對組 3 上学期综测名次17.94 35 10.301 1.741 一学年综测名次17.77 35 10.381 1.755 對組 4 上学期学习名次17.80 35 10.174 1.720 一学年学习名次10.26 35 7.935 1.341成對樣本相關性N 相關顯著性對組 1 名次&上学期综测名次35 .750 .000對組 2 名次&一学年综测名次35 .933 .000對組 3 上学期综测名次&一学年综测35 .931 .000名次對組 4 上学期学习名次&一学年学习35 .688 .000名次。