信息分析

第四节 特尔菲法的发展 ◦ 知识点： ◦ 1．保持特尔菲法基本特点的派生特尔菲法 ◦ 2、部分地改变经典特尔菲法基本特点的派生特尔菲法
第四章 特尔菲法
考试要求： ◦ 掌握特尔菲法的概念、特点及用途 ◦ 理解特尔菲法的实施步骤 ◦ 熟练掌握特尔菲法结果的数据处理和表达方法 ◦ 了解派生特尔菲法的常见类型
第七节 回归分析预测法与平滑分析预测法的比较 ◦ 知识点： ◦ 1、回归分析预测法与平滑分析预测法的比较
第六章 时间序列分析法
考试要求： ◦ 掌握时间序列数据的概念、类型（为观察自然领域和社会经济活动 中的这些现象的动态变化，需要每隔一段时间，把它们变化的具体 数值记录下来，那么按时间顺序排列的各期观察数据的统计序列， 就叫时间序列。一般分为倾向变动/趋势变动、周期变动、季节变动 和不规则变动/随机变动四种类型） ◦ 理解倾向变动分析预测的方法体系 ◦ 熟练掌握以多项式曲线法、指数曲线法、生长曲线法（Logistic和 Gompertz曲线）为代表的倾向线拟合的时间序列分析方法 ◦ 熟练掌握以移动平均法和指数平滑法为代表的倾向线逐步修正的时 间序列分析方法
第六章 时间序列分析法
移动平均法：合理地选择分段时期个数n是用好移动平均法的关键。 在n取较大值时，移动平均值对于随机影响的敏感性弱些，平滑作 用强，但适应数据新水平的时间要长些，容易落后于可能的发展趋 势。而当n取较小值时，移动平均值对于随机影响的敏感性强，平 滑作用差，适应数据新水平的时间短，因而容易对随机干扰反映过 度灵敏而造成错觉。 二次移动平均法：一次平均只适用于平滑时间序数据，不适用于有 线性变动趋势的时间序列数据预测，因为有滞后偏差。二次移动平 均在一次移动平均的基础上进行的。移动平均法正是利用这种滞后 偏差的演变规律来求出平滑系数，建立时间关系的数学模型进行预 测。
第四章 特尔菲法
第一节 概述 ◦ 知识点： ◦ 1．特尔菲法的特点 ◦ 2、特尔菲法的用途 第二节 特尔菲法的实施 ◦ 知识点： ◦ 1．特尔菲法的工作程序 ◦ 2、专家的选择 ◦ 3、调查表的设计
第四章 特尔菲法
第三节 结果的数据处理和表达 ◦ 知识点： ◦ 1．对相对重要性指标的数据处理和表达 ◦ 2、对事件实现时间预测结果的数据处理与表达 ◦ 3、对某方案在总体方案中所占最佳比重预测结果的数据处理和 表达 ◦ 4、从若干方案中选择最佳方案评价结果的数据处理和表达
第二章 信息分析方法
考试要求： ◦ 熟练掌握数据调查的常用方法 ◦ 掌握数据的表示方法 ◦ 掌握Excel和SPSS软件的基本操作 ◦ 理解信息分析方法的体系结构
第三章 逻辑思维方法
第一节 比较法 ◦ 知识点： ◦ 1．比较法的概念 ◦ 2、运用比较时的注意点 ◦ 3、比较法的应用领域
第二节 分析与综合 ◦ 知识点： ◦ 1．分析的概念、步骤、类型 ◦ 2、综合的概念、步骤、类型 ◦ 3、分析与综合的关系
考试说明
基本要求
信息分析课程是一门方法类课程，本课程正是以信息 分析方法为主线，着重阐述这些方法的基本原理及其 应用。因此在学习基础部分（课件第1、2章）时，应 该注重理解相关概念、掌握基础知识。而在学习方法 部分（课件第3-8章）时，应该了解各种定性和定量 方法的基本内涵、掌握其应用条件、具体的应用过程。 由于某些定量方法需要使用统计软件才能完成，而在 考试时无法提供上机条件，因此对需要运用到统计软 件的较为复杂的计算要求学生在平时练习时就应该掌 握，考试时只是要求掌握一些较为简单的、不太需要 复杂公式的计算。
信息分析考前辅导
朱庆华 2018-11-
主要内容
课程总结 考试说明 各章节知识点及考试要求 思考习题 疑问解答
课程总结
本课程主要由两大部分组成： ◦ 一是基础部分——课件的第一章和第二章 ◦ 二是方法部分——课件的第三章至第八章 方法部分又分为三大块： ◦ 定性分析方法（第三章和第四章） ◦ 定量分析方法（第五章和第六章） ◦ 定性定量相结合的分析方法（第七章和第八 章）
第三章 逻辑思维方法
第三节 推理 ◦ 知识点： ◦ 1．推理的概念及种类 ◦ 2、信息分析中几种常用的推理方法
第三章 逻辑思维方法
考试要求： ◦ 了解逻辑方法的概念及特点 ◦ 掌握比较法的应用领域及注意点（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， 通常分为时间上的比较和空间上的比较两种类型。注意点：1注 意可比性：时间、空间、内容 2比较方式的选择 3比较内容的 深度。4注意数据和图表的运用） ◦ 掌握加权评分对比法的具体应用 ◦ 理解分析和综合的概念、类型，以及综合与分析的关系 ◦ 掌握常用的几种推理方法（归纳和演绎）
第七章 模糊综合评价法
第一节 模糊综合评价法的数学模型 ◦ 知识点： ◦ 1．评价对象因素论域和评价等级论域 ◦ 2. 隶属度及模糊评判矩阵 第二节 应用举例 ◦ 知识点： ◦ 1．模糊综合评价法的运算
第七章 模糊综合评价法
考试要求： ◦ 理解模糊综合评价法的运用场合（对多个因素进行综合评价） ◦ 熟练掌握模糊综合评价法的步骤（确定评价对象因素论域U； 确定评价等级论域V，建立从U到V的单因素模糊关系矩阵R， 确立各因素ui的权重，利用模糊矩阵的合成运算进行综合评价， 评价结果的综合判定和解析） ◦ 了解模糊综合评价法的局限性
考试说明
具体要求
◦ 每一章课件中的“课后练习”部分希望 大家要做 ◦ 课件中的两套“模拟试卷”部分希望大 家一定要做
考试说明
“熟练掌握”要求能准确地记忆 “掌握”要求能大致说出要点 “理解”要求能融合独立思考 “了解”要求大体上知晓内容
各章节知识点及考试要求
第一章 信息分析概论
第一节 信息分析的含义 ◦ 知识点： ◦ 1．信息分析的定义 ◦ 2．相关概念的辨析 ◦ 3．相关领域的辨析
第六章 时间序列分析法
第三节 指数曲线法 ◦ 知识点： ◦ 1．一次指数曲线法 ◦ 2. 二次指数曲线法 ◦ 3. 修正指数曲线法
第四节 生长曲线法 ◦ 知识点： ◦ 1．Logistic曲线 ◦ 2. Gompertz曲线
第六章 时间序列分析法
第五节 移动平均法 ◦ 知识点： ◦ 1．一次移动平均 ◦ 2. 二次移动平均 第六节 指数平滑法 ◦ 知识点： ◦ 1．一次指数平滑 ◦ 2. 二次指数平滑 ◦ 3. 三次指数平滑
熟练掌握一元线性回归分析法进行预测（最小二乘法确定系数、相 关性检验r、显著水平和置信区间）
学会利用统计软件进行多元线性回归分析 了解常见的可转为线性关系的回归曲线模型（双曲线、指数、幂函 数、对数）
第五章 回归分析法
一个例子
第六章 时间序列分析法
第一节 概述 ◦ 知识点： ◦ 1．时间序列数据的概念 ◦ 2. 倾向变动分析预测方法的体系 第二节 多项式曲线法 ◦ 知识点： ◦ 1．一次曲线（直线）模型 ◦ 2. 二次曲线模型
信息的收集：文献信息、实物信息和口头信息。信息收集的方法大致分为文献调查 （手工检索和计算机检索）和实际调查（口头：专业研讨会、技术鉴定会、信息发布 会、展览会；现场调查、访问调查、样品调查和问卷调查）。
信息整理、鉴别与分析：将收集的信息进行整理和组织，并对信息的质量进行鉴别， 将质量低劣、内容不可靠的、偏离主题或重复的资料剔除，同时也是区分重要信息和 次要信息的过程，以便在使用时心中有数。分析是对整理、鉴别之后的信息进行系统 分析，通过定性或定量的方法，提出观点、得出结论，形成新的增值的信息产品。 报告的编写：报告的一般结构由题目、绪言、主体（正文）、结论、附录、参考文献 这几部分组成。
信息分析的流程
课题的选择：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：上级 主管部门下达的课题、信息用户委托的课题、信息人员自己提出的课题。选题原则： 政策性原则、必要性原则、可行性原则和效益性原则。课题提出后，要对课题进行分 析与论证，选定课题后撰写开题报告。
课题研究计划的制定：内容主要包括：课题目的、调查大纲（调查方式、范围、步骤、 官渡和深度）、研究方法、预计成果形式、人员分工、完成时间与实施步骤、课题计 划表
（2）填空题：（共10小题，每题1分，小计10分）主要考核基本概 念，每个空格填入最合适的答案。 （3）简答题：（共5小题，每题6分，小计30分） 主要考核知识点，要求简要列出知识要点，不需展开论述。 （4）论述题：（共2小题，每题10分，小计20分） 主要考核多个知识点的融会贯通和综合运用的能力，要求不仅列出 知识要点，而且需要展开论述。 （5）计算题：（共2小题，每题10分，小计20分） 主要考核定量信息分析方法中不需要运用统计软件就能够解决的较 为简单的计算问题。考试中可以使用计算器。
第二节 信息分析的类型 ◦ 知识点： ◦ 1．按内容划分的四种类型 ◦ 2．按方法划分的三种类型 第三节 信息分析的特点与作用 ◦ 知识点： ◦ 1．信息分析的特点 ◦ 2．信息分析的功能 ◦ 3．信息分析的作用
第一章 信息分析概论
第四节 信息分析的产生与发展 ◦ 知识点： ◦ 1．信息分析未来的发展方向 第五节 信息分析的流程 ◦ 知识点： ◦ 1．课题的选择 ◦ 2．课题研究计划的制订 ◦ 3．信息的收集 ◦ 4．信息整理与鉴别 ◦ 5．报告的编写
第八章 层次分析法
第一节 概述 ◦ 知识点： ◦ 1．层次分析法产生的背景 ◦ 2、层次分析法的基本思路 ◦ 3、层次分析法的基本步骤 第二节 基本原理与计算方法 ◦ 知识点： ◦ 1．递阶层次结构模型及特征 ◦ 2、比例标度及其含义 ◦ 3、判断矩阵的构建 ◦ 4、特征根和特征向量的计算 ◦ 5、一致性检验 ◦ 6、层次总排序
第五章 回归分析法
第一节 概述 ◦ 知识点： ◦ 1．回归分析法概念 ◦ 2. 回归分析法类型 ◦ 3. 回归分析法步骤
第二节 一元线性回归分析法 ◦ 知识点： ◦ 1．回归系数的确定 ◦ 2、相关性检验 ◦ 3、预测及其置信区间的计算
第五章 回归分析法
第三节 多元线性回归分析法 ◦ 知识点： ◦ 1．多元线性回归方程的基本形式 ◦ 2、运用统计软件进行多元线性回归分析
考试说明
题型说明
本课程考试命题的主要题型包括选择题、填空题、简答题、论述题和计 算题，每种题型分数分别为20、10、30、20、20分，共100分。 具体内容如下：
考试说明
（1）选择题：（共20小题，每题1分，小计20分） 主要考核基本概念，每个选择题有四个备选答案，且其中只能有一 个正确答案。
第一章 信息分析概论Fra Baidu bibliotek
考试要求： ◦ 熟练掌握信息分析的概念(信息分析是指以社会用户的特定需求 为依托，以定性和定量研究方法为手段，通过对文献信息和实 际调查信息的收集、整理、鉴别、评价、分析、综合等系列化 加工过程，形成新的、增值的信息产品，最终为不同层次的科 学决策服务的一项具有科研性质的智能活动) ◦ 理解信息分析相关概念、相关领域 ◦ 掌握信息分析的类型(按内容、方法划分) ◦ 理解信息分析的特点和作用 ◦ 了解信息分析的产生和发展 ◦ 熟练掌握信息分析的流程
第四节 非线性回归分析法 ◦ 知识点： ◦ 1．常见的可转为线性关系的曲线模型
第五章 回归分析法
考试要求： 掌握回归分析法的工作步骤（①根据自变量与因变量的现有数据以 及关系，初步设定回归方程；②求出合理的回归系数，并确定回归 方程；③进行相关性检验，确定相关系数；④在符合相关性要求后， 即可根据已得的回归方程与具体条件相结合，来确定事物的未来状 况；并计算预测值的置信区间。）
第二章 信息分析方法
第一节 数据调查方法 ◦ 知识点： ◦ 1．数据来源的两种渠道 ◦ 2、数据调查的三种方式 ◦ 3、数据收集的具体方法 第二节 数据表示方法 ◦ 知识点： ◦ 1．数据的叙述表示 ◦ 2、数据的表格表示 ◦ 3、数据的图形表示
第二章 信息分析方法
第三节 数据分析软件 ◦ 知识点： ◦ 1．Excel的基本操作 ◦ 2、SPSS的基本操作 第四节 信息分析方法体系 ◦ 知识点： ◦ 1．信息分析方法的分类 ◦ 2、信息分析方法的体系结构