信息分析的本质是什么？信息分析的内容涵义

本文目录

• 信息分析的本质是什么
• 信息分析的内容涵义
• 分析信息的方法一般包括哪些内容
• 简述信息分析的特点
• 简述信息分析的方法
• 如何对客户信息进行收集分析及处理
• 信息分析的原则和方法有哪些
• 简述如何分析就业信息
• 分析信息的流程
• 信息分析的目的

信息分析的本质是什么

信息分析是对各种相关信息的深度加工，是一种深层次或高层次的信息服务，是一项具有研究性质的智能活动。所谓信息分析(Information Analysis）亦称情报分析、情报研究或情报调研，就是根据特定问题的需要，对大量相关信息进行深层次的思维加工和分析研究，形成有助于问题解决的新信息的信息劳动过程。　　信息分析是在现代信息分析与咨询活动飞速发展的背景下，于20世纪50年代由情报科学中派生出来的一门新兴学科。近二三十年来，在信息的广泛传播过程中，信息分析得到了迅猛发展。信息分析的理解　　对这一概念的理解，可以从构成这一定义的几个要素来进行：① 从成因来看，信息分析的产生是由于存在社会需求。② 从方法来看，信息分析广泛采用情报学和软科学研究方法。③ 从过程来看，信息分析都需要经过一系列相对程序化的环节。④ 从成果来看，信息分析是形成新的增值的信息产品。⑤ 从目的来看，信息分析是为不同层次的科学决策服务的。　　信息分析的类型也可以按照采用的方法来划分。一般可以分为定性分析方法和定量分析方法两种。定性分析方法一般不涉及到变量关系，主要依靠人类的逻辑思维功能来分析问题；而定量分析方法肯定要涉及到变量关系，主要是依据数学函数形式来进行计算求解。定性分析方法比如比较、推理、分析与综合等；定量分析方法比如回归分析法、时间序列法等。值得指出的是，由于信息分析问题的复杂性，很多问题的解决既涉及到定性分析，也涉及到定量分析，因此定性分析和定量分析方法相结合的运用越来越普遍。

信息分析的内容涵义

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，通过对社会信息的收集、整理、鉴别、评价、分析、综合等系列化的加工过程，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。对这一概念的理解，可以从构成这一定义的几个要素来进行：① 从成因来看，信息分析的产生是由于存在社会需求。② 从方法来看，信息分析广泛采用情报学和软科学研究方法。③ 从过程来看，信息分析都需要经过一系列相对程序化的环节。④ 从成果来看，信息分析是形成新的增值的信息产品。⑤ 从目的来看，信息分析是为不同层次的科学决策服务的。因此，信息分析是对各种相关信息的深度加工，是一种深层次或高层次的信息服务，是一项具有研究性质的智能活动。

分析信息的方法一般包括哪些内容

信息分析方法总共有四种,分别为:1.信息联想法;2.信息综合法;3.信息预测法;4.信息评估法。分析方法”主要探讨上市公司财务信息剖析过程所使用的分析手段：比较分析法、比率分析法、趋势分析法和因素分析法。“比较分析法”一节说明比较分析法的三种形式及应用中需要注意的问题。比较分析法是最基本的分析方法，其作用在于揭示财务活动中的数量关系和存在的差距，从中发现问题。“比率分析法”一节归纳叙述了财务信息分析中常见的三类比率关系，并提出使用比率指标分析财务信息时需要注意的三个问题。“趋势分析法”可以揭示上市公司财务状况和经营状况的变化，帮助我们分析引起变化的主要原因、变动的性质，认识公司的现状，并预测该公司未来的发展前景。“因素分析法”主要用来确定几个相互联系的因素对上市公司某个经济指标的影响程度，在分析财务指标异动原因时比较常用。常用的信息分析方法分为两大类：定性分析与定量分析。（一）定性分析定性分析即通过专家知识、经验，对事物现状的分析以及未来发展趋势的预测。常用的定性分析法有头脑风暴法、德尔菲调查法、主观概率法、相互影响矩阵分析等。定性分析法发展至今，经过不断完善，已广泛运用于各类信息分析之中。定性分析最大的优点是，能充分运用专家的知识、经验，从而对一些无法收集数据的分析预测活动进行评判。定性分析方法也是一种科学的方法。首先专家的知识、经验是一种隐性知识，是专家在长期大量的实践中形成的经验总结，是建立在客观科学基础之上的认识，如某行业领域资深专家对行业发展趋势的判断，这是他对行业发展全面客观的认识基础上作出的推断，这种推断具有一定的合理性。其次，某个专家的认识由于受到自身学术行业背景、主观判断等限制，其看法具有片面性，但综合该领域的专家认识，就能比较全面合理的作出定性的判断，从这个角度这种方法也是合理的。最后，定性分析由于受到主观因素影响，而且只能提供定性的结论，因此针对具体的微观的需要作出量化决策的问题，就需要通过定量分析。值得一提的是，定量分析由于客观具体，用数据和科学模型说话，在某些方面更具有说服力，但是由于应用时受到诸多条件限制，有时候得出的模型和结论未必合理，切不可盲目迷信复杂的模型。定性分析与定量分析需要相互结合使用，才能做出准确科学的结论。（二）定量分析定量分析基本上就是统计的内容了，相关分析、回归分析、主成分与因子分析、独立性检验（卡方检验）、分类与聚类等。数理统计最主要的几个分布函数：正态分布和t分布、F分布、卡方分布，因为回归分析里参数检验涉及到t检验和F检验问题，要知道它们到底用来做什么，有什么特性。这里简单介绍几个一直让我混淆的概念。（1）相关分析与回归分析两个事物之间可能存在一定的关联，如子女身高与父母身高，一般来说父母个子高子女身高也高，但两者没有必然的因果关系，那么这两者之间有关系，但不是因果关系，这就是相关分析，相关可以是线性相关也可以是非线性相关。而回归分析如，广告支出增加，销量增加，那么广告和销量之间是存在某种因果关系，可以分析广告支出对销量增加的影响，这就是回归分析。（2）回归分析与方差分析前面讲到回归分析，当自变量和因变量都是数值变量，即分析某个自变量的变化对因变量的影响程度就是回归分析。而方差分析也是分析自变量对因变量的影响程度，但自变量是定性变量，如分析农作物产量（因变量）与土壤种类、肥料种类、栽培方法之间是否有影响，这就是方差分析了。方差分析结论就是，这个定性变量对因变量到底有没有影响。（3）线性回归、logistic曲线与probit曲线线性回归就是构建一个模型方程，同回归分析，自变量和因变量都是定量变量，并且对其取值没有要求。logistic曲线与probit曲线自变量和因变量也都是定量变量，但是因变量的取值是0或1（这里讲的是二元定性选择回归）。

简述信息分析的特点

　　简述信息分析的特点有六个方面：　　1.课题：针对性、灵活性；2.内容：综合性、系统性特点；3.成果：智能性、创造性； 4.工作：预测性、近似性；5.方法：科学性、特殊性；6.过程：社会性

简述信息分析的方法

信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法：1逻辑学方法，提供正确的思维途径和基础2系统分析方法：对整个信息分析过程起支配指导作用的方法，尤其分析复杂的对象或系统时，系统分析的方法的贡献更大。3图书情报学方法：进行危险调研和文献分析时，图书情报学的方法是基本的和主要的，包括目录学方法、文献检索法文献剂量学方法、文献综合加工等多方面，在收集整理浓缩比较和分析中都少不了这些方法。4社会学方法：在进行非文献调研和非文献分析，即实地调查分析时，社会学可以为信息分析提供收集实地信息的某些比较成熟的方法，为分析概念之间的关系和形成正确的概念框架、理论构架等贡献有效地方法。5统计学方法：信息分析中进行多因素之间的关系的定量的研究，主要依赖统计学的方法。6未来学（预测）方法：为管理和决策服务的反洗非常重视预测，预测分析在信息分析工作中已占有比较突出的地位，因此有未来学创造的和发展的许多专门用于预测的方法自然成为了信息分析方法的重要来源和必要的组成部分。 常见的信息分析方法：一、定性分析法有： 1、归纳法：由若干已知事实作为前提，通过推理而获得的一般规律作为结论。 2、演绎法：是形式逻辑中最重要的方法，主要用于推理和论证过程。在直觉思维形成后后形成后期对形成的概念进行科学的严密的检验和论证时加以应用。 3、分析与综合法：是从客观事物中普遍存在的整体与部分的关系上把握事物本质的一般方法。 4、实证法：在理论尚不完善时，或者还没有成熟的理论模型可以利用时，用具体的实例和数字来论证所提出的意见观点和结论。二、定量分析法：1、统计分析法：对一定时期内的数据进行分析的方法，寻找数据发展的轨迹，获取不同变量之间的相关关系，或由数据随时间的变化来推测未来趋势。2、预测分析法：以概率为其主要理论基础，对客观世界大量的随机事件进行探索的一种方法。根据事物过去和现在的发展规律，科学地估计未来的发展趋势。 3、系统分析法：从系统的观点出发，将研究的对象看做是一个与外部环境相联系的系统，为了更好的达到系统的目标，而对系统的要素组织结构信息流动和控制机制进行分析，并应用数学方法好计算机技术建立系统的模型，找出各要素内在的和定量的关系，再及逆行系统的优化，提出建议和方案。三、定性定量结合法

如何对客户信息进行收集分析及处理

对客户信息进行收集、分析和处理是企业进行市场营销和客户管理的重要环节。以下是一般的步骤和方法：1. 收集客户信息：- 直接渠道：通过客户填写的表格、购买记录、在线注册等方式收集客户信息。- 间接渠道：利用市场调研、第三方数据分析等手段获取潜在客户的信息。- 数字渠道：通过网站、社交媒体、电子邮件等渠道收集客户的在线行为和偏好数据。2. 整理和存储客户信息：- 建立数据库或客户关系管理系统（CRM）来整理和存储客户信息，确保数据的安全性和隐私保护。- 对客户信息进行分类和标记，按照关键属性如年龄、性别、地理位置、购买行为等进行分类，以便后续的分析和个性化营销。3. 分析客户信息：- 数据清洗：对收集到的客户信息进行清洗和整理，去除错误、重复或不完整的数据。- 数据探索：利用统计分析工具和技术，探索客户信息中的模式、趋势和关联性，发现潜在的商机和市场需求。- 客户细分：通过聚类分析、偏好分析等方法将客户划分为不同的细分群体，以便进行针对性的营销策略。- 预测和挖掘：利用数据挖掘和机器学习技术，预测客户行为和需求，为企业决策提供参考。4. 制定营销策略：- 基于对客户信息的分析结果，制定个性化的营销策略和推广计划，以满足不同客户群体的需求和期望。- 提供定制化的产品、定价策略、促销活动等，以增加客户的忠诚度和购买意愿。5. 数据保护与合规：- 严格遵守相关的数据保护法规和隐私政策，确保客户信息的安全性和保密性。- 采用适当的技术和措施，保护客户数据免受未经授权的访问、泄露或滥用。在整个过程中，关键是确保收集的客户信息合法、合规，并遵循隐私保护原则。同时，应注重数据的质量和准确性，保证分析结果的可靠性和可用性。定期对客户信息进行更新和维护，以保持数据的时效性和有效性。最重要的是客户信息的使用应该始终以客户利益为中心，提供个性化的服务和体验，增强客户的满意度和忠诚度。

信息分析的原则和方法有哪些

信息分析的原则和方法如下：

1、分析的针对性原则。分析信息来源和信息本身具有目的性，即分析人员要确定信息分析目标。

2、分析的系统性原则。信息分析工作通过对信息要素的加工整理，可以使分散的、片面的、无序的、零星的知识系统、有序和完整。这种系统性是从纵、横两方面来实现的。

从纵的方面来看，要将有关信息的来龙去脉、发展经过、存在问题、未来趋势等，按时间顺序进行研究，以掌握事情发展的全貌。从横的方面来看，要用系统工程的观点对信息有关的各个方面的问题进行综合考虑。

3、分析的科学性原则。采用科学的分析方法。在具体分析工作中，使用包括数学方法、逻辑方法、情报学、管理学等多种定性、定量分析方法。信息分析是以大量资料为对象的，它们客观地记录了各种数据和事实。根据这些客观事实和数据，信息分析人员。

信息分析的方法：

1、信息联想法：联想本来是指由感知事物联想到另一事物的心理过程，这里是指在事物之间建立或发现相关关系的思维活动，其关键是准确把握事物之间的关系。

常见信息联想法有：比较分析、逻辑分析、头脑风暴、触发词、强制联想、特性列举、偶然联想链、因果关系、相关分析、关联树和关联表、聚类分析、判别分析、路径分析、因子分析、主成分分析、引文分析等。

2、信息综合法：综合是把研究对象的各部分、方面、因素有机联结和统一起来，从总体上进行考察和研究的一种思维方法。常见的信息综合法有归纳综合、图谱综合、兼容综合、扬弃综合、典型综合、背景分析、环境扫描、SWOT分析、系统识别、数据掘挖等。

3、信息预测法：预测是人们利用已掌握的知识和手段，预先推知和判断事物未来发展的活动。常见的信息预测法有：逻辑推理、趋势外推、回归分析、时间序列、马尔柯夫链、德尔菲法等。

信息统计与分析专业培养目标：

培养德、智、体全面发展，具有一定数学、经济学与金融学素养，掌握概率统计、保险与金融、精算科学的基本知识、基本理论和方法及计算机应用技术，能进行风险分析和风险管理，保险及社会保障，精算与数量分析工作，研究分析和应用能力强的实用型和通用型人。

简述如何分析就业信息

分析就业信息的方法有：看时间限制、专业对口、要立足、让单位接纳自己、搜集求职信息、分享信息。

1、就业信息一般都有时间限制。

在搜集就业信息时，应特别注意信息是否公布了招聘日期，如有则应该在规定的时间内应聘。一旦看准就要有所行动，该出手时就出手，以便把握良机，真正找到自己心仪的职业。

2、专业对口。

往往是用人单位与求职者尤其是应届毕业生双向选择中的共同标准，这可以使个人更容易发挥专业特长，避免所学专业资源的浪费。

但这并不是绝对的，有很多的成功人士都是半路出家从事某项职业的，专业与个人的职业潜质并不等价。因此，用人单位虽然对所需求的人员有一定的要求，但也并非是一成不变的。

3、要立足、让单位接纳自己。

作为一个刚毕业的大学生，首先这样才能找到一个表现的平台展示自己的实力。同时要学会客观地分析所搜集的就业信息，正确对待自己和工作，既要考虑今后自身的发展，也要从实际出发。适合自己的才是最好的。

4、搜集求职信息。

大学生还可以根据职业信息中对人才的要求来对照自己目前的学业水平及能力，从中发现不足并努力缩小差距完善自己，弥补自己在知识技能或综合素质方面的欠缺。

这样，既提高了自己的水平，也顺应了社会的要求，而且对自己今后所从事的工作也会有很大的帮助。

5、分享信息。

在自己获取的就业信息中，有的对自己并无直接用处，但可能对他人有用。遇到这种情况，大学生应主动将这些信息提供给他人，避免信息资源的浪费。

这样做可以帮助别人，而被帮助的人获取了对你有益的信息时，也可能会反馈回来。从这种角度来说，此举也等于帮助了自己。与人方便，与己方便。

分析信息的流程

1.收集信息 你永远无法获取到所有的相关信息。因此，只要在合理的时限内尽可能地搜集到足够多的相关信息就可以了。其余没有被收集到的关键信息，一般来说会在分析的过程中继续被发现。 2.筛选、量化信息 筛选出真正有用的信息。注意：有用或者没用，很有可能会随着分析的进行，被推翻掉。所以，在这个阶段中筛选掉的信息，应当根据其与主题的关联远近，进行“关联性”的标记。 3.在所有信息之间建立逻辑网络 目的：帮我们分析出尽可能多的结论。但我们只能分析出可能性最大的那个，而不能穷尽所有可能性。得出暂时结论后，还要寻找-联系其它信息，看有没有别的可能性。 4.将逻辑网络归纳及总结 5.尝试推翻自己的结论 对于一个复杂的问题来说，在得出结论以前的每一个步骤里，都会藏着大量的陷阱，影响我们结论的正确性。想要让自己的结论更加接近事实，就要对自己的分析过程反复进行推敲，进行修补和改动。不断地回头，不断地自我推翻，才能让你的结论经得起考验。

信息分析的目的

信息分析信息分析(Information Analysis）什么是信息分析　　所谓信息分析(Information Analysis）亦称情报分析、情报研究或情报调研，就是根据特定问题的需要，对大量相关信息进行深层次的思维加工和分析研究，形成有助于问题解决的新信息的信息劳动过程。　　信息分析是在现代信息分析与咨询活动飞速发展的背景下，于20世纪50年代由情报科学中派生出来的一门新兴学科。近二三十年来，在信息的广泛传播过程中，信息分析得到了迅猛发展。信息分析的理解　　对这一概念的理解，可以从构成这一定义的几个要素来进行：① 从成因来看，信息分析的产生是由于存在社会需求。② 从方法来看，信息分析广泛采用情报学和软科学研究方法。③ 从过程来看，信息分析都需要经过一系列相对程序化的环节。④ 从成果来看，信息分析是形成新的增值的信息产品。⑤ 从目的来看，信息分析是为不同层次的科学决策服务的。　　因此，信息分析是对各种相关信息的深度加工，是一种深层次或高层次的信息服务，是一项具有研究性质的智能活动。信息分析的类型　　由于信息分析涉及到社会的方方面面，采用各种各样的研究方法，所以根据不同的划分标准，可以将信息分析划分成各种不同的类型。　　1.按领域划分　　国际形势或国内形势总是根据各种因素发生变化的。一项信息分析任务，也总是根据各种相互联系的不同领域的信息构成的。这些领域大致可以分为以下几方面：政治（含外交）、经济（含产业）、社会、科学技术、交通通信、军事、人物。就某个具体领域而言，进行信息分析时要考虑的要素简述如下。政治信息分析要素经济信息分析要素社会信息分析要素科学技术信息分析要素交通通信信息分析要素人物信息分析要素军事信息分析要素　　2.按内容划分跟踪型信息分析跟踪型信息分析是基础性工作，无论哪种领域的信息分析研究，没有基础数据和资料都难以工作。它又可分为两种：技术跟踪型和政策跟踪型，常规的方法是信息收集和加工，建立文献型、事实型和数值型数据库作为常备工具，加上一定的定性分析。这种类型的信息分析可以掌握各个领域的发展趋势，及时了解新动向、新发展，从而做到发现问题、提出问题。比较型信息分析比较是确定事物间相同点和不同点的方法，在对各个事物的内部矛盾的各个方面进行比较后，就可以把握事物间的内在联系，认识事物的本质。比较型信息分析是决策研究中广泛采用的方法，只有通过比较，才能认识不同事物间的差异，从而提出问题、确定目标、拟定方案并作出选择。比较可以是定性的，也可以是定量的，或者是定性、定量相结合的，许多技术经济分析的定量方法常常被采用。预测型信息分析　　所谓预测，就是利用已经掌握的情况、知识和手段，预先推知和判断事物的未来或未知状况。预测的要素包括：①人——预测者；②情况和知识——预测依据；③手段——预测方法；④事物未来和未知状况——预测对象；⑤预先推知和判断——预测结果。　　根据不同的划分标准，预测可以分成许多不同的类型，如按预测对象和内容可以分为经济预测、社会预测、科学预测、技术预测、军事预测等。　　社会的现代化管理就是体现在以预测为基础的战略管理上，预测型信息分析涉及的范围非常广泛，大到为国家宏观战略决策进行长期预测，小到为企业经营活动提供咨询的短期市场预测。预测型信息分析工作的方法大致上可以分为定性预测和定量预测两大类。例如经济预测中不同产业部门的产值、利润、就业人数、出口贸易都可以用作定量分析的数据来源，采用回归分析、时间序列分析、投入产出分析等方法进行预测；而对于那些政策性强、时间跨度大、定量数据缺乏的预测问题，则更多地需要依靠专家的直觉和经验。评价型信息分析　　评价一般需要经过以下几个步骤：①前提条件的探讨；②评价对象的分析；③评价项目的选定；④评价函数的确定；⑤评价值的计算；⑥综合评价。　　评价的方法有多种多样，如层次分析法、模糊综合评价法等。进行评价时要注意选择合适的变量和评价指标，同时评价往往涉及对比，因此评价对象的可比性值得考虑。评价是决策的前提，决策是评价的继续。评价只有与决策联系起来才有意义，评价与决策之间没有绝对界限，是同义语。　　3.按方法划分　　信息分析的类型也可以按照采用的方法来划分。一般可以分为定性分析方法和定量分析方法两种。定性分析方法一般不涉及到变量关系，主要依靠人类的逻辑思维功能来分析问题；而定量分析方法肯定要涉及到变量关系，主要是依据数学函数形式来进行计算求解。定性分析方法比如比较、推理、分析与综合等；定量分析方法比如回归分析法、时间序列法等。值得指出的是，由于信息分析问题的复杂性，很多问题的解决既涉及到定性分析，也涉及到定量分析，因此定性分析和定量分析方法相结合的运用越来越普遍。信息分析的工作程序　　1．选题（1）课题来源选题就是选择信息课题，明确研究对象，研究目的和研究内容。课题来源有三种渠道：上级下达、用户委托、自选。第一、二类课题必须按要求完成，按时提交报告。第三类选题能否形成课题，需要评审。（2）自选课题获得成功的三个因素①针对性——课题有无实践上的应用价值，是否针对社会现实发展的迫切需要。对于信息分析这类应用性很强的项目来说，主题的针对性尤为重要。②新颖性或独创性——课题的创新之处和创新程度。③可行性——研究人员的专业特长、研究基础、研究能力和条件。2．研究框架设计课题一经确定，就要进行框架设计。首先是开题报告：阐明选题的意义、预期目标、研究内容、实施方案、进度计划、经费预算、人员组织及论证意见等。开题报告获准后，制订更详细的研究框架和工作计划。3．信息收集与整序4．信息分析与综合分析与综合的结果要与选题的针对性相呼应，应能回答该项研究所要解决的主要问题。5．编写研究报告:一般说，研究报告由题目、文摘、引言、正文、结论、参考文献或附注等几部分组成，并应包括以下主要内容：拟解决的问题和要达到的目标；背景描述和现状分析；分析研究方法；论证与结论。6．反馈:即提交研究报告信息分析方法　　1．信息联想法联想本来是指由感知事物联想到另一事物的心理过程，这里是指在事物之间建立或发现相关关系的思维活动，其关键是准确把握事物之间的关系。常见信息联想法有：比较分析、逻辑分析、头脑风暴、触发词、强制联想、特性列举、偶然联想链、因果关系、相关分析、关联树和关联表、聚类分析、判别分析、路径分析、因子分析、主成分分析、引文分析等。　　2．信息综合法　　综合是把研究对象的各部分、方面、因素有机联结和统一起来，从总体上进行考察和研究的一种思维方法。常见的信息综合法有归纳综合、图谱综合、兼容综合、扬弃综合、典型综合、背景分析、环境扫描、SWOT分析、系统识别、数据掘挖等。　　3．信息预测法　　预测是人们利用已掌握的知识和手段，预先推知和判断事物未来发展的活动。常见的信息预测法有：逻辑推理、趋势外推、回归分析、时间序列、马尔柯夫链、德尔菲法等。　　4．信息评估法　　信息评估是在对大量相关信息进行分析与综合的基础上，经过优化选择和比较评价，形成能满足决策需要的支持信息的过程。通常包括：综合评估、技术经济评价、实力水平比较、功能评价、成果评价、方案优选等形式。常见的的评估方法有：指标评分、层次分析、价值工程、成本-效益分析、可行性研究、投入产出分析、系统工程和运筹学方法等。本条目对我有帮助83分享到：本条目相关文档 信息障碍分析 6页 信息分析与预测 66页 成都信息分析 6页 专利信息分析 22页 环境信息分析 5页 信息分析与预测 61页 信息分析概述 52页 完全信息和不完全信息的Cournot模型分析 6页 媒介信息与用户信息需求的契合分析 5页 基于信息熵的降雨信息区域化分析 5页更多相关文档本条目由以下用户参与贡献Cabbage,Dan,Zfj3000,Yixi,Gaoshan2013,Lin.页面分类: 信息管理术语评论(共0条)提示:评论内容为网友针对条目"信息分析"展开的讨论，与本站观点立场无关。发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。