A. 如何鍛煉出強悍的分析能力
如何鍛煉出強悍的分析能力
這個問題問的是如何鍛煉出強悍的分析能力——那我確實蠻適合回答的。先放結論：培養強悍的分析能力這個事兒，我的建議是： 1.學一門學科：信息分析； 2.入門幾個關鍵學科，多了解幾種分析範式； 3.掌握信息分析的基本工具與方法； 1.學一門學科：信息分析 有很多人談到的提高分析能力的方法，大都玄乎其玄，說的跟成功學一樣——為什麼不好好坐下來，專門學一門講求分析的非常正規的學科呢？ 是的，這門正規的、專講分析的學科就叫做：信息分析。（李彥宏學的「信息管理」這個專業，其核心課程，也就是信息分析） 這門學科主要講什麼？ 如其名，主要講的就是對信息進行分析，當然，你也可能在別的地方聽過它的其它的高大上的名字，包括：經濟分析、經濟預測、市場分析；情報分析、情報調研、情報研究；社會調查、輿情分析、未來研究等。支撐這門學科的思想，也橫貫了邏輯、統計、博弈論、心理學、經濟學、管理學、控制論等重要學科。這門學科當然也不是講玄乎的理論的，而是非常注重方法、術、手段、推理的。
為什麼必須要學這門學科？ 因為： （1）.所有的分析過程，總的來說，都是對信息的處理、分析，而這門學科，便是主講信息分析的； （2）.正規、學術化，有著頂尖專家的研究，集結了前人的智慧，不會像一些成功學一樣吹牛逼；（3）.講求方法、術，穩准狠，但是又注重體系化，學了不會走火入魔，而是了解到人的局限、世界的復雜，不會跟個中二青年一樣，天天覺得自己掌握了趨勢。 學了之後還可以分析能力還可以進階嗎？ 當然可以，進階有兩個兩個方面：一個是結合別的學科，比如經濟學、管理學，國際政治學等，提高自己在特定領域的分析能力；一個是培養自己對純信息分析的分析能力，比如數據挖掘與分析的能力。 2.入門幾個關鍵學科，多了解幾種分析範式 一方面：每一門學科都有著自己的研究經驗、研究範式，仔細學習，能收獲好多關於如何分析的思想和方法；另一方面，每一門學科內有自己的定義架構，了解這個定義架構，有助於理解定義架構下的世界，從而提高自己的分析能力。 （1）.「定義架構」 定義架構指的是，每一門學科裡面，都有一些既成的組織化的定義，確定了什麼現象是什麼，區分了事物的邊界和聯系，好比是一副有色眼鏡，戴上它，世界會清晰好多。比如你要去做經濟分析，你肯定要了解經濟學，不要重復去造輪子，自己再去定義什麼現象叫什麼，這樣得不償失，而且，往往還會導致：你以為你發現了真理，其實你只是換了個說法說明了一些早已被證明是錯誤的東西罷了。（如果用編程的說法來說的話，這些定義架構就好比是前人已經寫好的庫和模塊，已經很好用了，就不要重復去造輪子。（當然，你也可以重造，但是，你認為你是想成為開天闢地的大師還是一個分析者？）） （2）.要入門哪些學科？ 要入門學科包括：心理學（大多數分析，其核心都是在分析人）；經濟學（描述了這個世界的運行）；社會學（有一套自有的話語範式與研究成果）。
具體更完整的我推薦看一下我的答案：對於世界的抽象認識與復雜性研究，你有哪些心得和書籍推薦？ 3.掌握信息分析的基本工具與方法 基礎打牢了，方法學會了，只會出去跟計程車司機吹會兒牛逼能行嗎？我們要做出成果，並且在做出成果的過程中，磨練自己的思想、體會分析的方法，乃至作出創新。 （1）.初階版：腦圖工具+文本工具 這些腦圖、結構圖的工具，各個平台上都有很多，我一般喜歡在ipad與PC平台上面使用： ipad：Mindly，Mindo，iThoughts； PC：Edraw Max，MindManager； 這些腦圖、流程圖的工具很多，你可以自己選擇自己喜歡的。 文本工具就是說，要培養自己的寫寫畫畫的能力，讓自己具有結構分析的思維和能力。
在這里推薦一本《金字塔原理》 （2）.進階版：Office 進階版就是excel+ppt+word這些東西，因為一個人的分析，不僅僅是在腦子裡面分析了就完了，還要呈現出來，得到反饋。 （3）.高階版：python+各種模塊+數據分析與挖掘軟體 學會python，結合它的強悍的數據分析能力與各種模塊、庫、工具（比如ipython，scipy，numpy模塊，PyGt等），然後最好系統地學一下統計學，以及SPSS軟體，Orange Canvas等，把自己從一個信息分析的票友變成專業的分析人員吧！ 其中，關於python的一個答案：大學里 C++ 課程聽不懂，但是想當程序員，還有希望么？ 寫完了，
總結與延伸一下： （1）.如果說只是培養較好的分析能力，那麼你看幾本信息分析方面的書就好了，（比如：信息分析 (豆瓣)，信息分析與預測 (豆瓣)，信息分析與決策 (豆瓣)，建議到圖書館裡面去找，專業的信息分析書籍有很多）這裡面講了很多直接可以用但又發人深省的方法，好好學習一下，分析能力肯定是可以提升的； （2）.如果說是要培養強悍的分析能力，那麼請入專業分析的大坑。 （3）.較好的分析能力與強悍的分析能力的差別：較好的分析就是在腦子裡面分析有限的事實與數據，對於大量的數據、超出人類直覺的東西，往往束手無策（這世界上大部分事件，都是超出人腦的處理能力的）；強悍的分析能力則更要求專業化，藉助更多專業工具，更講求穩准狠。 目前，我也走在成為分析高手的路上，與諸位共勉！
B. 網路輿情信息怎麼分析
一、網路輿情信息分析的步驟
首先，做好網路輿情的一是收集和整理網上輿情信息。其次是輿情分析研判，如輿情的發展變化趨勢，在哪些平台傳播，造成了怎樣的影響，網民的情感態度如何，相關媒體是怎麼報道的，關注的焦點是什麼等。最終，則是對各種類型的數據以及結果進行歸納和總結，並形成網路輿情分析報告，為輿情的解決提供決策參考依據。
二、網路輿情信息分析的工具
企業網路輿情分析平台：五節數據公司的五節輿情監控系統，可對輿情進行7*24小時地實時採集與推送，自動識別輿情，自動生成輿情分析圖表和日報周報。
三、網路輿情信息分析的方法
1.多角度全方面分析：從輿情發生的時間、網民情感、網友討論度、關聯主題、影響力等幾個方面入手進行分析。
2.媒介傳播情況分析：從輿情的傳播途徑、擴散速度、傳播效果、傳播受眾等幾個方面入手進行分析。
C. 信息技術教學中常用的教學方法有哪些
教學方法
教學方法論由教學方法指導思想、基本方法、具體方法、教學方式四個層面組成。教學方法包括教師教的方法（教授法）和學生學的方法（學習方法）兩大方面，是教授方法與學習方法的統一。教授法必須依據學習法，否則便會因缺乏針對性和可行性而不能有效地達到預期的目的。但由於教師在教學過程中處於主導地位，所以在教法與學法中，教法處於主導地位。
信息技術教學方法有哪些
（一）常規性教學方法1. 講授法講授法是各學科教學史上最古老的和教學實踐中最基本的教學方法。在信息技術教學中，講授法也是信息技術教師向學生系統地傳授信息技術知識的基本方法。講授法在信息技術教學中主要有講述、講解兩種形式。前者指教師用口頭語言向學生生動地描繪信息的產生、存儲、傳輸等過程及實驗方法與操作步驟；後者指教師向學生較嚴密地解釋、論證概念、原理、聯系等。講授法成功的基本要求是：（1）講授的內容要具有科學性和思想性；（2）內容安排要合乎信息技術知識內在邏輯與學生認識發展的順序；（3）語言要准確精練，生動形象，避免照本宣科。2. 交流式教學法交流式教學法採取案例研究、角色扮演、問題解決、分析調查、實驗操作、設計討論等多種方式教授新知識，讓學生參與課堂教學，以達到使學生掌握知識，提高學習興趣，培養探究思維和合作態度，關心應用並參與問題解決的過程。交流式教學法的教學過程包括以下幾個基本步驟：（1）提出問題，激發學生學習要求；（2）閱讀、查找資料或通過實驗操作，自學新知識；（3）開展交流活動，促進能力培養；（4）解決問題，得出結論或掌握技能。3. 復習教學法及時進行一次復習鞏固，遺忘的數量就會明顯減少。在實際教學中，復習鞏固都是多次進行的。但復習的方法更為重要。在信息技術教學中，對記憶行之有效的條件是，幫助學生樹立正確的學習目的，引起強烈的學習動機，強調理解的記憶，即信息的加工，要多途徑地輸入信息，強調思考。常規的復習方法主要有新課前的引入復習、邊講課邊練習、課後復習、小結性復習、應用理解性復習等。（二）基於信息技術學科特徵的教學方法1. 媒體演示講解法運用媒體演示講解法的基本要求：（1）要使全班學生都能看清楚或聽清楚演示的對象，在學生頭腦中形成比較鮮明的表象；（2）在演示講解過程中，要培養學生善於觀察演示的對象與操作過程，注意它們相互之間的關系，抓住本質與內在聯系；（3）演示要盡可能讓學生用多種感官感知事物與過程，增強演示講解的效果；（4）通過演示與講解的有機配合，不使學生停留在事物與過程的表面，而是盡快使學生的認識上升到理性階段，形成概念，理解操作原理；（5）媒體的演示要適時、適當，媒體的選擇應該圍繞著教學知識進行。2. 實踐仿效教學法建立關鍵詞表達式，如何縮小查詢范圍等，教師在實踐中，已經為學生提供了解決問題的方法與技能。實踐仿效教學法具有內在的教育價值，在一定條件下，它具有其他教學方法、教學手段所不可替代的教育功能。3. 發現（探究）教學法發現（探究）教學法在信息技術教學中的應用越來越普遍。實際上它是一種學習的方法，它鼓勵學生用自己的頭腦親自去獲得知識，重視學生的學習主動性，不把學生當做被動的接受者，而是讓學生參與到知識的獲取過程中。其基本過程是：4. 需求驅動教學法需求驅動教學法要求教師根據教學目標，分析學生的實際需求，找出這些需求與目標的關系，設計從需求出發以至到達教學目標的各項任務，使學生由外部刺激的被動接受者和知識的灌輸對象轉變為信息加工的主體、知識的主動建構者，要求教師由知識的傳授者、灌輸者轉變為學生主動建構學習的幫助者、促進者。充分發揮學生學習的主動性、創造性，讓學生有多種機會在不同的情境下去應用他們所學的知識，形成解決實際問題的方案。以「學以致用」為原則，根據不同層次信息處理的要求，以需求案例串接基本理論與基本技能，調整、充實、優化教學內容和結構，盡可能多地提供各種信息資源以支持需求驅動的學習與協作式探索。讓學生在應用學習中不僅知道「是什麼」，而且知道「為什麼」，拓寬繼續學習的知識面。
D. 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。
E. 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。
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）。