自述信息分析的方法

A. 　信息方法的基本步驟與特點

前已指出，資訊理論具有一般方法論的意義，故在本節中扼要地敘述信息方法的基本步驟與特點。

信息方法運用系統論及信息的觀點，把客觀事物視為一個系統，並將客觀事物的運動認為一個系統的過程，然後將這個過程抽象為信息傳遞和信息轉換的過程，通過對信息流程的分析和處理達到對復雜的系統運動過程的規律性的認識。因此，信息方法是一種直接從整體出發，用聯系的、轉化的觀點綜合系統過程的研究方法。

運用信息方法的第一步是根據研究對象與由它發的信息之間某種確定的對應關系，撇開研究對象的物質和能量的具體形態，把研究對象抽象為信息及其變換過程。

運用信息方法的第二步是對抽象出來的信息過程中的信息作出定性和定量的研究，從質和量的兩方面對信息進行分析，達到對研究對象的客觀認識。

運用信息方法的第三步是在上一步分析過程所取得的第一手材料的基礎上，綜合整理這些材料，建立各種模型，對信息及（或）信源進行模擬。這是信息方法的關鍵一步，也是最難的一步。

運用信息方法的第四步是根據對模型的研究，來評判被模擬的信息過程的功能，闡明其機理，作出預測，並根據新獲得的信息，改善模型，使臻於完善。

信息方法這些步驟，在地質找礦中有廣泛的應用。事實上，在實際找礦過程中，人們已自覺或不自覺地運用了信息方法。有關這方面的詳細敘述，請看第三章。

B. 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

C. 闡述信息系統分析與設計有哪些常用方法

闡述信息系統分析與設計有哪些常用方法：《信息系統分析與設計》課程向那些有志於從事管理信息系統的同學系統講述設計與開發信息系統的全過程，通過學習本課程，不僅可以完整的學習信息系統設計的主要理論。

在對系統進行詳細調查的基礎上，運用各種系統開發的理論、方法和技術，確定並表述出系統應具有的邏輯功能，形成系統邏輯方案咆括系統的結構、問題處理過程和分析計算模型)。

新系統的邏輯方案在邏輯上描述新系統的目標和具有的功能、性能，它以系統分析報告的形式表達出來，作為下一階段系統設計的依據。

闡述信息系統分析主要內容：

系統規模越大，系統分析復雜性也越高。通常系統分析工作包括以下兩方面的內容。

通過詳細了解企業的組織結構、組織目標、組織的業務流程及數據流程，分析和理解用戶與管理業務對系統開發的實際需求，包括對系統功能、性能等方面的需求，對開發周期、開發方式及軟硬體配置等方面的意向及打算。

通常情況下，先由用戶提出初步的要求，然後經由系統分析人員對系統進行詳細調查，進一步完善用戶對系統的要求，最終以系統需求說明書的形式將系統需求定義下來。

D. 信息分析的劃分方式

由於信息分析涉及到社會的方方面面，採用各種各樣的研究方法，所以根據不同的劃分標准，可以將信息分析劃分成各種不同的類型。 國際形勢或國內形勢總是根據各種因素發生變化的。一項信息分析任務，也總是根據各種相互聯系的不同領域的信息構成的。這些領域大致可以分為以下幾方面：政治（含外交）、經濟（含產業）、社會、科學技術、交通通信、軍事、人物。就某個具體領域而言，進行信息分析時要考慮的要素簡述如下。
☆政治信息分析要素
☆經濟信息分析要素
☆社會信息分析要素
☆科學技術信息分析要素
☆交通通信信息分析要素
☆人物信息分析要素
☆軍事信息分析要素 ☆跟蹤型信息分析
跟蹤型信息分析是基礎性工作，無論哪種領域的信息分析研究，沒有基礎數據和資料都難以工作。它又可分為兩種：技術跟蹤型和政策跟蹤型，常規的方法是信息收集和加工，建立文獻型、事實型和數值型資料庫作為常備工具，加上一定的定性分析。這種類型的信息分析可以掌握各個領域的發展趨勢，及時了解新動向、新發展，從而做到發現問題、提出問題。
☆比較型信息分析
比較是確定事物間相同點和不同點的方法，在對各個事物的內部矛盾的各個方面進行比較後，就可以把握事物間的內在聯系，認識事物的本質。比較型信息分析是決策研究中廣泛採用的方法，只有通過比較，才能認識不同事物間的差異，從而提出問題、確定目標、擬定方案並作出選擇。比較可以是定性的，也可以是定量的，或者是定性、定量相結合的，許多技術經濟分析的定量方法常常被採用。
☆預測型信息分析
所謂預測，就是利用已經掌握的情況、知識和手段，預先推知和判斷事物的未來或未知狀況。預測的要素包括：①人——預測者；②情況和知識——預測依據；③手段——預測方法； ④ 事物未來和未知狀況——預測對象； ⑤ 預先推知和判斷——預測結果。根據不同的劃分標准，預測可以分成許多不同的類型，如按預測對象和內容可以分為經濟預測、社會預測、科學預測、技術預測、軍事預測等。
社會的現代化管理就是體現在以預測為基礎的戰略管理上，預測型信息分析涉及的范圍非常廣泛，大到為國家宏觀戰略決策進行長期預測，小到為企業經營活動提供咨詢的短期市場預測。預測型信息分析工作的方法大致上可以分為定性預測和定量預測兩大類。例如經濟預測中不同產業部門的產值、利潤、就業人數、出口貿易都可以用作定量分析的數據來源，採用回歸分析、時間序列分析、投入產出分析等方法進行預測；而對於那些政策性強、時間跨度大、定量數據缺乏的預測問題，則更多地需要依靠專家的直覺和經驗。
☆評價型信息分析
評價一般需要經過以下幾個步驟：①前提條件的探討；②評價對象的分析；③評價項目的選定； ④ 評價函數的確定； ⑤ 評價值的計算； ⑥ 綜合評價。評價的方法有多種多樣，如層次分析法、模糊綜合評價法等。進行評價時要注意選擇合適的變數和評價指標，同時評價往往涉及對比，因此評價對象的可比性值得考慮。評價是決策的前提，決策是評價的繼續。評價只有與決策聯系起來才有意義，評價與決策之間沒有絕對界限，是同義語。 信息分析的類型也可以按照採用的方法來劃分。一般可以分為定性分析方法和定量分析方法兩種。定性分析方法一般不涉及到變數關系，主要依靠人類的邏輯思維功能來分析問題；而定量分析方法肯定要涉及到變數關系，主要是依據數學函數形式來進行計算求解。定性分析方法比如比較、推理、分析與綜合等；定量分析方法比如回歸分析法、時間序列法等。值得指出的是，由於信息分析問題的復雜性，很多問題的解決既涉及到定性分析，也涉及到定量分析，因此定性分析和定量分析方法相結合的運用越來越普遍。

E. 信息分析的本質是什麼

信息分析是對各種相關信息的深度加工，是一種深層次或高層次的信息服務，是一項具有研究性質的智能活動。
所謂信息分析(Information Analysis）亦稱情報分析、情報研究或情報調研，就是根據特定問題的需要，對大量相關信息進行深層次的思維加工和分析研究，形成有助於問題解決的新信息的信息勞動過程。

信息分析是在現代信息分析與咨詢活動飛速發展的背景下，於20世紀50年代由情報科學中派生出來的一門新興學科。近二三十年來，在信息的廣泛傳播過程中，信息分析得到了迅猛發展。

信息分析的理解
對這一概念的理解，可以從構成這一定義的幾個要素來進行：

① 從成因來看，信息分析的產生是由於存在社會需求。
② 從方法來看，信息分析廣泛採用情報學和軟科學研究方法。
③ 從過程來看，信息分析都需要經過一系列相對程序化的環節。
④ 從成果來看，信息分析是形成新的增值的信息產品。
⑤ 從目的來看，信息分析是為不同層次的科學決策服務的。

信息分析的類型也可以按照採用的方法來劃分。一般可以分為定性分析方法和定量分析方法兩種。定性分析方法一般不涉及到變數關系，主要依靠人類的邏輯思維功能來分析問題；而定量分析方法肯定要涉及到變數關系，主要是依據數學函數形式來進行計算求解。定性分析方法比如比較、推理、分析與綜合等；定量分析方法比如回歸分析法、時間序列法等。值得指出的是，由於信息分析問題的復雜性，很多問題的解決既涉及到定性分析，也涉及到定量分析，因此定性分析和定量分析方法相結合的運用越來越普遍。

F. 分析信息的方法一般包括哪些內容

信息分析方法總共有四種,分別為:
1.信息聯想法;
2.信息綜合法;
3.信息預測法;
4.信息評估法。分析方法」主要探討上市公司財務信息剖析過程所使用的分析手段：比較分析法、比率分析法、趨勢分析法和因素分析法。「比較分析法」一節說明比較分析法的三種形式及應用中需要注意的問題。比較分析法是最基本的分析方法，其作用在於揭示財務活動中的數量關系和存在的差距，從中發現問題。「比率分析法」一節歸納敘述了財務信息分析中常見的三類比率關系，並提出使用比率指標分析財務信息時需要注意的三個問題。「趨勢分析法」可以揭示上市公司財務狀況和經營狀況的變化，幫助我們分析引起變化的主要原因、變動的性質，認識公司的現狀，並預測該公司未來的發展前景。「因素分析法」主要用來確定幾個相互聯系的因素對上市公司某個經濟指標的影響程度，在分析財務指標異動原因時比較常用。常用的信息分析方法分為兩大類：定性分析與定量分析。

（一）定性分析

定性分析即通過專家知識、經驗，對事物現狀的分析以及未來發展趨勢的預測。常用的定性分析法有頭腦風暴法、德爾菲調查法、主觀概率法、相互影響矩陣分析等。定性分析法發展至今，經過不斷完善，已廣泛運用於各類信息分析之中。定性分析最大的優點是，能充分運用專家的知識、經驗，從而對一些無法收集數據的分析預測活動進行評判。定性分析方法也是一種科學的方法。首先專家的知識、經驗是一種隱性知識，是專家在長期大量的實踐中形成的經驗總結，是建立在客觀科學基礎之上的認識，如某行業領域資深專家對行業發展趨勢的判斷，這是他對行業發展全面客觀的認識基礎上作出的推斷，這種推斷具有一定的合理性。其次，某個專家的認識由於受到自身學術行業背景、主觀判斷等限制，其看法具有片面性，但綜合該領域的專家認識，就能比較全面合理的作出定性的判斷，從這個角度這種方法也是合理的。最後，定性分析由於受到主觀因素影響，而且只能提供定性的結論，因此針對具體的微觀的需要作出量化決策的問題，就需要通過定量分析。值得一提的是，定量分析由於客觀具體，用數據和科學模型說話，在某些方面更具有說服力，但是由於應用時受到諸多條件限制，有時候得出的模型和結論未必合理，切不可盲目迷信復雜的模型。定性分析與定量分析需要相互結合使用，才能做出准確科學的結論。

（二）定量分析

定量分析基本上就是統計的內容了，相關分析、回歸分析、主成分與因子分析、獨立性檢驗（卡方檢驗）、分類與聚類等。

數理統計最主要的幾個分布函數：正態分布和t分布、F分布、卡方分布，因為回歸分析里參數檢驗涉及到t檢驗和F檢驗問題，要知道它們到底用來做什麼，有什麼特性。這里簡單介紹幾個一直讓我混淆的概念。

（1）相關分析與回歸分析

兩個事物之間可能存在一定的關聯，如子女身高與父母身高，一般來說父母個子高子女身高也高，但兩者沒有必然的因果關系，那麼這兩者之間有關系，但不是因果關系，這就是相關分析，相關可以是線性相關也可以是非線性相關。而回歸分析如，廣告支出增加，銷量增加，那麼廣告和銷量之間是存在某種因果關系，可以分析廣告支出對銷量增加的影響，這就是回歸分析。

（2）回歸分析與方差分析

前面講到回歸分析，當自變數和因變數都是數值變數，即分析某個自變數的變化對因變數的影響程度就是回歸分析。而方差分析也是分析自變數對因變數的影響程度，但自變數是定性變數，如分析農作物產量（因變數）與土壤種類、肥料種類、栽培方法之間是否有影響，這就是方差分析了。方差分析結論就是，這個定性變數對因變數到底有沒有影響。

（3）線性回歸、logistic曲線與probit曲線

線性回歸就是構建一個模型方程，同回歸分析，自變數和因變數都是定量變數，並且對其取值沒有要求。logistic曲線與probit曲線自變數和因變數也都是定量變數，但是因變數的取值是0或1（這里講的是二元定性選擇回歸）。