自述信息分析的方法

A. 　信息方法的基本步骤与特点

前已指出，信息论具有一般方法论的意义，故在本节中扼要地叙述信息方法的基本步骤与特点。

信息方法运用系统论及信息的观点，把客观事物视为一个系统，并将客观事物的运动认为一个系统的过程，然后将这个过程抽象为信息传递和信息转换的过程，通过对信息流程的分析和处理达到对复杂的系统运动过程的规律性的认识。因此，信息方法是一种直接从整体出发，用联系的、转化的观点综合系统过程的研究方法。

运用信息方法的第一步是根据研究对象与由它发的信息之间某种确定的对应关系，撇开研究对象的物质和能量的具体形态，把研究对象抽象为信息及其变换过程。

运用信息方法的第二步是对抽象出来的信息过程中的信息作出定性和定量的研究，从质和量的两方面对信息进行分析，达到对研究对象的客观认识。

运用信息方法的第三步是在上一步分析过程所取得的第一手材料的基础上，综合整理这些材料，建立各种模型，对信息及（或）信源进行模拟。这是信息方法的关键一步，也是最难的一步。

运用信息方法的第四步是根据对模型的研究，来评判被模拟的信息过程的功能，阐明其机理，作出预测，并根据新获得的信息，改善模型，使臻于完善。

信息方法这些步骤，在地质找矿中有广泛的应用。事实上，在实际找矿过程中，人们已自觉或不自觉地运用了信息方法。有关这方面的详细叙述，请看第三章。

B. 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

C. 阐述信息系统分析与设计有哪些常用方法

阐述信息系统分析与设计有哪些常用方法：《信息系统分析与设计》课程向那些有志于从事管理信息系统的同学系统讲述设计与开发信息系统的全过程，通过学习本课程，不仅可以完整的学习信息系统设计的主要理论。

在对系统进行详细调查的基础上，运用各种系统开发的理论、方法和技术，确定并表述出系统应具有的逻辑功能，形成系统逻辑方案咆括系统的结构、问题处理过程和分析计算模型)。

新系统的逻辑方案在逻辑上描述新系统的目标和具有的功能、性能，它以系统分析报告的形式表达出来，作为下一阶段系统设计的依据。

阐述信息系统分析主要内容：

系统规模越大，系统分析复杂性也越高。通常系统分析工作包括以下两方面的内容。

通过详细了解企业的组织结构、组织目标、组织的业务流程及数据流程，分析和理解用户与管理业务对系统开发的实际需求，包括对系统功能、性能等方面的需求，对开发周期、开发方式及软硬件配置等方面的意向及打算。

通常情况下，先由用户提出初步的要求，然后经由系统分析人员对系统进行详细调查，进一步完善用户对系统的要求，最终以系统需求说明书的形式将系统需求定义下来。

D. 信息分析的划分方式

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。 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 ☆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。 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。

E. 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。

F. 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）。