正確分析信息方法

1. 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）。

2. 有什麼好的輿情信息數據提煉分析的方法

關於大數據時代網路輿情引導與分析方法如下：
一、通過相關樣本庫，把需要監測的網頁進行模板匹配，並設定為監測數據源；
二、應用 爬蟲程序抓取數據，存儲到本地，再進行數據的凈化和簡略的分析；
三、利用簡單的圖表模板和文字描述，呈現監測和分析的結果。早期的網路輿情引導監測方式有一些原生的問題，譬如：一、由於處理能力有限，只能抽取部分樣本進行監測，無法避免偶然誤差；二、文本分析演算法的准確度、 監測對象和系統模板匹配的程度、對數據的凈化，以及分析的演算法等因素對於最後監測結果的准確度都有決定性的影響，無法避免系統誤差；
四、輿情引導與分析主體應學會充分利用大數據挖掘系統，蟻坊軟體方面的大數據輿情監測管理系統，實現了從網路輿情信息的採集與提取，到話題的發現與追蹤、態度傾向性分析，再到多文檔自動摘要的生成，為網路輿情的安全評估提供了有效的輿情信息獲取和分析方法。不過，由於「輿情」本身具有「社會」特性，數字和代碼等信息背後的實體是生存在現實社會中的芸芸眾生。除了純技術角度對輿情進行量化考察，傳統的社會民意調查方式對實現全面、立體、動態透析社會綜合輿情亦有一定幫助。
數據分析—數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析，分析是大數據實踐研究的最關鍵環節，尤其對於傳統難以應對的非結構化數據。運營商利用自身在運營網路平台的優勢，發展大數據在網路優化中的應用，可提高運營商在企業和個人用戶中的影響力

3. 信息分析如何形成有效決策

決策信息分析的方法有：（1）定性分析方法：比較分析法、因果分析法、歸納分析法、演繹分析法；（2）定量分析方法：平均數法、相對數法、動態數列法、數學模型法。
信息分析的基本方法有比較法、分析綜合方法、推理法等。

4. 分析信息的流程

1.收集信息
你永遠無法獲取到所有的相關信息。因此，只要在合理的時限內盡可能地搜集到足夠多的相關信息就可以了。其餘沒有被收集到的關鍵信息，一般來說會在分析的過程中繼續被發現。

2.篩選、量化信息
篩選出真正有用的信息。注意：有用或者沒用，很有可能會隨著分析的進行，被推翻掉。所以，在這個階段中篩選掉的信息，應當根據其與主題的關聯遠近，進行「關聯性」的標記。

3.在所有信息之間建立邏輯網路
目的：幫我們分析出盡可能多的結論。但我們只能分析出可能性最大的那個，而不能窮盡所有可能性。得出暫時結論後，還要尋找-聯系其它信息，看有沒有別的可能性。

4.將邏輯網路歸納及總結

5.嘗試推翻自己的結論
對於一個復雜的問題來說，在得出結論以前的每一個步驟里，都會藏著大量的陷阱，影響我們結論的正確性。想要讓自己的結論更加接近事實，就要對自己的分析過程反復進行推敲，進行修補和改動。不斷地回頭，不斷地自我推翻，才能讓你的結論經得起考驗。

5. 如何提升自己對信息的分析能力

個人覺得，如果只是想初步的提升自己對信息的分析能力，有一些方法：
1、了解大環境；所謂大環境，就是你所獲取的信息來源的背景，包括社會背景或人文背景（某些行業的規則）。
2、將信息歸類；大多數人覺得涌現出來的信息很多，很雜，很亂，但實際上，任何信息都是可以按照不同的層次、屬性、類別、標簽等等細分。
3、提煉信息的前因後果；所謂有因必有果，任何事物的發展必然是有一個過程的體現，這個過程是承接因，銜接果的橋梁。按圖索驥雖然會比較困難，但也不是說找不到，因為信息分析本身就是先在因與在果之間尋找到這座橋梁，將因果銜接起來，達成對某項事務的比較符合自身觀點，切契合信息的判斷與認識；
4、學會去猜測；根據掌握的信息，以及歸檔之後的信息，以及對前因的猜測，不妨大膽的對結果進行預估與猜想。並不是說每個人都是超人，猜測的就一定準確，但是畢竟是在現有的信息基礎，匯總，編排，刷選，提煉之後的出來的推理結果，當你說出自己預估的「果」，即使與真正的「果」相差太遠，但還是能增加你在話語上的說服力。

6. 企業組織信息的分析

企業組織信息處理是指對調查研究所獲得的資料進行去粗取精，去偽存真的篩選，並對資料進行科學統計和綜合分析的過程，包括企業組織信息的分析、調研報告的撰寫、企業組織信息的應用。

一、企業組織信息

1、可靠性分析

評估信息源可靠性的標准有:過去提供信息的質量、提供信息的動因、是否擁有所提供信息的所有權，以及信息源的可信度。在信息准確度方面，可以通過其他信息源來證實，單一信息源不是可靠的信息源。一般將從單獨信息源獲得的信息作為第一手資料來對來自第二個信息源的信息加以證實。

2、數據統計分析

信息的數理統計分析是指應用經濟數學和統計學的工具和方法，根據具體管理任務的要求，對組織機構信息進行分類、排序、計算、比較和選擇。使其成為符合一定管理決策要求所必需的信息的過程。

3、綜合比較分析

對企業組織信息進行綜合比較分析，最常用的方法是SWOT分析法。其中，S即strength，表示組織的優勢;W即weakness，表示組織的劣勢; O即opportunity，表示組織面臨的機會;T即threats，表示組織面臨的威脅。

運用SWOT分析法從各個角度對組織現狀進行分析，有利於明確組織面臨的機會是什麼，主要的威脅又是什麼，組織自身擁有哪些優勢和劣勢。通過對組織信息多維度的比較分析，從而為企業做出正確的決策提供重要的依據。

綜合比較分析法，不僅適用於組織信息綜合比較，在各大項目中均適用。

7. 信息分析方法包括哪些

一 信息管理科學基礎

要求學生掌握信息的概念、信息的類型及其特徵，信息科學的基本內容、信息科學的核心方法、信息管理學的概念及其研究范圍；熟悉信息的功能，信息與管理的關系；了解信息的度量，管理的基礎理論，信息管理的發展，信息管理學的產生和進化。

1．信息簡論；

2．信息管理的信息科學基礎；

3．信息管理的管理科學基礎；

4．走向信息管理科學。

二 信息管理的技術基礎

要求學生掌握信息技術的概念、作用和發展規律；了解計算機的發展、計算機應用技術，有線通信，無線通信，電信網，計算機網，國際互聯網。

1．信息技術概論；

2．信息處理技術；

3．通信技術。

三 信息行為理論

要求學生掌握信息需要的層次結構、內容結構；熟悉各類用戶信息需要特點，信息動機的形成與轉化，信息的選擇行為和利用行為；了解信息需要的產生，信息查詢行為。

1．信息需要與信息動機；

2．用戶的信息行為。

四 信息交流論

要求學生掌握信息交流過程的基本要素，初始編碼，申農—韋弗模式；熟悉信息符號的特徵，拉斯韋爾模式、施拉姆模式、米哈依洛夫模式、蘭開斯特模式、維克利模式，人際信息流、組織信息流；了解二次編碼，大眾信息流。

1．信息的表達—符號與編碼；

2．信息交流模式；

3．社會信息流。

五 信息產品的開發

要求學生掌握信息採集的原則、途徑、方法，信息整序的方法，內容分析法；熟悉信息源，信息分析的工作程序；了解信息整序的目的與要求，信息分析的方法。

1．信息採集；

2．信息整序；

3．信息分析。

六 信息產品的流通

要求學生掌握信息服務的原則，信息服務的主要類型，信息市場的結構與運行機制，信息市場的營銷；了解信息市場的形成與發展。

1．信息服務；

2．信息市場。

七 信息系統管理

要求學生掌握系統的概念，信息系統的結構，CIO在組織中的地位和職能、素質要求；熟悉信息系統的運行管理制度，；了解系統工程的產生和發展、方法，信息系統的開發方法，信息系統的評價方法、安全管理，現代信息管理系統的發展。

1．信息系統工程；

2．信息系統資源管理

3．現代信息系統的發展。

八 信息產業管理

要求學生掌握信息產業的特徵和作用，內部結構和外部關聯，制定信息產業政策的原則，信息產業政策體系，信息化的內涵；了解信息產業理論，信息管理體制，國外信息產業政策，信息化水平測度，我國信息化的現狀與挑戰。

1．信息產業理論；

2．信息產業管理基礎；
3．信息產業政策；
4．信息化。

8. 如何判斷信息價值 怎樣鑒別與評價信息

信息的鑒別與評價

一、教學對象分析：
在信息獲取的過程中始終伴隨著如何鑒別與評價信息的問題，而紛繁復雜信息世界裡也很容易擾亂人們的注意力。因而，學會准確地鑒別和評價信息，對青少年來說尤為重要。
二、教學目標：
1、能鑒別和評價信息，並掌握信息價值判斷的基本方法。
2、能對信息形成敏銳的洞察力，能對信息的真偽有較強的辨別能力，能識別並抵制不良信息。
三、教學重點：
掌握信息價值判斷的基本方法。
四、教學難點：
能對信息形成敏銳的洞察力，對信息的真偽有較強的辨別能力。
五、教學方法：
講解，探究，任務驅動和自主學習相結合。
六、教學過程：
在信息時代，信息給給人帶來了巨大的物質和精神財富，但是各類信息紛繁雜亂，魚龍混雜，真偽難辨，因此，有效地鑒別與評價所獲得的信息，是利用信息的前提。
那麼如何對獲得的信息的價值進行鑒別和評價呢？在這節課中我們將對這個問題進行討論。

一）、從信息的來源鑒別信息的方法：
案例分析：
案例一：李明在網上登記了自己的基本個人資料後，收到一封來自國外的航空信件，說他中了23萬元現金大獎，只要他立即電匯150元的手續費，兩天內就可以將現金送到他手上。
探究分析：
（1）李明從那裡獲得「中獎」信息?信息的來源是否可靠？為什麼？
（2）該中獎信息本身有沒有可疑之處？
（3）李明問銀行，銀行提供的信息是否可靠？
（4）除了公安機關跟蹤調查，還有什麼可以辨別該中獎信息的真偽嗎？
（5）評價李明在網上留下自己的真實姓名，地址等資料的行為，你會這樣做嗎？為什麼？

案例二：
每年的六、七月份是大學生求職的高峰期，面對鋪天蓋地的招聘信息，如何快速准確地鑒別真假信息防備上當受騙。
（1）關注招聘部門所發布的信息要素是否全面
如沒有刊登企業名稱的單位很可能是沒有經過合法登記的公司。
（2）長期刊登的招聘信息
例如有些信息幾乎常年累月都刊登在報紙上或晚報上，而且待遇優厚。這種招聘信息的真實性大家可想而知。
（3）要留心招聘單位是否只留下EMAIL或者郵政信箱
個別非法中介打著招聘的晃子，來獲得大量求職者的個人信息並通過出賣求職者得個人信息來從中獲利。
（4）要留心招聘單位招聘量是否過大，招聘人數過多。
歸納總結:
1、查看信息的來源，判斷信息的要素是否齊全。
2、邏輯推理、查閱、調查的方法進行考證和進行深入的調查。
3、信息的來源是否來自權威部門。
4、判斷信息中涉及的事物是否客觀存在、構成信息的各種要素是否真實，與同類信息進行比較。
5、研究此信息是否具有代表性、普遍性。
6、實地考查。
7、要學會分析和鑒別，去其糟粕，取其精華。要善於學習，善於動腦。謹防上當受騙。

二）、從信息的價值取向進行判斷
一個人不可能接受所有的信息，他只關心與自己相關的信息，因為這些信息對於他來說是有價值的。
信息對於每個人的價值是各不相同的。在日常生活中所獲取的信息對於我們來說，有的有用，用的無用，有的真實，有的虛假，因而，因社會角色的不同，知識背景不同，生活經歷不同也就決定了信息的價值取向的多樣性。
案例分析：
例一：關於世界飢荒問題，不同的人有不同的看法。
（1）新聞記者：及時報道食物缺乏所帶來的直接後果，其中包括人員傷亡、國家和地區目前的救濟活動和食品援助運輸工作以及進行中的救援行動計劃。
（2）歷史學家：研究該國或該地區的歷史、地理和人口狀況，確定造成目前這種飢餓狀況的各種因素。調查每個國家的面貌，除了確定上面這些因素，還要了解每個國家的出生率和死亡率、男性和女性的生活期望值、兒童的道德水準以及其它相關的重要統計資料。
（3）政治學家：調查造成該國飢餓問題的政治、法律和經濟因素，明確該國的管理模式和影響以上方面的各種因素和人。

例二：當前物價上漲，各種生活必需品上漲幅度大大超過人們的心裡承受能力。關於物價上漲信息對於不同的人有不同的反映。如政府官員，經濟學家，家庭主婦，學生等。

三）、從信息的時效性進行判斷
在信息來源都可靠的前提下，還要判斷信息的實效性，判斷的方法是：
1、對突發性或躍進性的事實，在第一時間里做的報道，具有很強的實效性。
2、漸進性的事實，應在事實變動中找到一個最新、最近的時間點來判斷實效性。
3、過去發生的事實，新近才發現或披露出來的，可以通過說明自己得到信息的最新時間和來尋根探源的方法加以彌補。
例如：每年都有西方軍事報道中國在建造「航空母艦」的新聞。如下面的信息
（1） 中國在上海江南造船廠建航母。
（2） 中國在修復「瓦良格」號航母。
（3） 在中國北部港口大連親眼目睹「瓦良格」號航母已經完工。
（4） 衛星圖片顯示中國在西北某地建起了滑躍起飛跑道的訓練設施，這里多風，與航母真實環境相似。
（5） 中國有兩艘新的國產5萬噸級航母也正在上海建造之中，其中一艘將於2014年下水，另一艘則將於2020年下水。

七、教學總結：
本節通過一些具體案例分析得出，可以從信息的來源、信息的價值取向以及信息的時效性對信息價值進行判斷。通過學習，讓學生們能了解如何對信息進行鑒別和評價，使得信息能夠為我們帶來巨大的物資和精神財富。同時信息的鑒別與評價過程還應參照如下幾個方面來進行：
（1）信息是否真實可靠。
（2）信息來源是否具有權威性。
（3）信息是否可用。
（4）信息是否具有時效性。
（5）信息包含哪種情感成分。
（6）信息是否具有實用性。

9. 　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。

10. 怎麼去分析才是正確的方法

數據分析（Data Analysis）

數據分析概念
數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
數據也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果，常以數量的形式給出。
數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往傾向於關注較大型的數據集，較少側重於推理，且常常採用的是最初為另外一種不同目的而採集的數據。

數據分析的目的與意義
數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。
在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動規律。又如，一個企業的領導人要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。

數據分析的功能
數據分析主要包含下面幾個功能：
1. 簡單數學運算（Simple Math）
2. 統計（Statistics）
3. 快速傅里葉變換（FFT）
4. 平滑和濾波（Smoothing and Filtering）
5. 基線和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

數據分析的類型
在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。
探索性數據分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國著名統計學家約翰·圖基(John Tukey)命名。
定性數據分析：又稱為「定性資料分析」、「定性研究」或者「質性研究資料分析」，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。

數據分析步驟
數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：
1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析過程實施
數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。