正确分析信息方法

1. 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）。

2. 有什么好的舆情信息数据提炼分析的方法

关于大数据时代网络舆情引导与分析方法如下：
一、通过相关样本库，把需要监测的网页进行模板匹配，并设定为监测数据源；
二、应用 爬虫程序抓取数据，存储到本地，再进行数据的净化和简略的分析；
三、利用简单的图表模板和文字描述，呈现监测和分析的结果。早期的网络舆情引导监测方式有一些原生的问题，譬如：一、由于处理能力有限，只能抽取部分样本进行监测，无法避免偶然误差；二、文本分析算法的准确度、 监测对象和系统模板匹配的程度、对数据的净化，以及分析的算法等因素对于最后监测结果的准确度都有决定性的影响，无法避免系统误差；
四、舆情引导与分析主体应学会充分利用大数据挖掘系统，蚁坊软件方面的大数据舆情监测管理系统，实现了从网络舆情信息的采集与提取，到话题的发现与追踪、态度倾向性分析，再到多文档自动摘要的生成，为网络舆情的安全评估提供了有效的舆情信息获取和分析方法。不过，由于“舆情”本身具有“社会”特性，数字和代码等信息背后的实体是生存在现实社会中的芸芸众生。除了纯技术角度对舆情进行量化考察，传统的社会民意调查方式对实现全面、立体、动态透析社会综合舆情亦有一定帮助。
数据分析—数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析，分析是大数据实践研究的最关键环节，尤其对于传统难以应对的非结构化数据。运营商利用自身在运营网络平台的优势，发展大数据在网络优化中的应用，可提高运营商在企业和个人用户中的影响力

3. 信息分析如何形成有效决策

决策信息分析的方法有：（1）定性分析方法：比较分析法、因果分析法、归纳分析法、演绎分析法；（2）定量分析方法：平均数法、相对数法、动态数列法、数学模型法。
信息分析的基本方法有比较法、分析综合方法、推理法等。

4. 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。

5. 如何提升自己对信息的分析能力

个人觉得，如果只是想初步的提升自己对信息的分析能力，有一些方法：
1、了解大环境；所谓大环境，就是你所获取的信息来源的背景，包括社会背景或人文背景（某些行业的规则）。
2、将信息归类；大多数人觉得涌现出来的信息很多，很杂，很乱，但实际上，任何信息都是可以按照不同的层次、属性、类别、标签等等细分。
3、提炼信息的前因后果；所谓有因必有果，任何事物的发展必然是有一个过程的体现，这个过程是承接因，衔接果的桥梁。按图索骥虽然会比较困难，但也不是说找不到，因为信息分析本身就是先在因与在果之间寻找到这座桥梁，将因果衔接起来，达成对某项事务的比较符合自身观点，切契合信息的判断与认识；
4、学会去猜测；根据掌握的信息，以及归档之后的信息，以及对前因的猜测，不妨大胆的对结果进行预估与猜想。并不是说每个人都是超人，猜测的就一定准确，但是毕竟是在现有的信息基础，汇总，编排，刷选，提炼之后的出来的推理结果，当你说出自己预估的“果”，即使与真正的“果”相差太远，但还是能增加你在话语上的说服力。

6. 企业组织信息的分析

企业组织信息处理是指对调查研究所获得的资料进行去粗取精，去伪存真的筛选，并对资料进行科学统计和综合分析的过程，包括企业组织信息的分析、调研报告的撰写、企业组织信息的应用。

一、企业组织信息

1、可靠性分析

评估信息源可靠性的标准有:过去提供信息的质量、提供信息的动因、是否拥有所提供信息的所有权，以及信息源的可信度。在信息准确度方面，可以通过其他信息源来证实，单一信息源不是可靠的信息源。一般将从单独信息源获得的信息作为第一手资料来对来自第二个信息源的信息加以证实。

2、数据统计分析

信息的数理统计分析是指应用经济数学和统计学的工具和方法，根据具体管理任务的要求，对组织机构信息进行分类、排序、计算、比较和选择。使其成为符合一定管理决策要求所必需的信息的过程。

3、综合比较分析

对企业组织信息进行综合比较分析，最常用的方法是SWOT分析法。其中，S即strength，表示组织的优势;W即weakness，表示组织的劣势; O即opportunity，表示组织面临的机会;T即threats，表示组织面临的威胁。

运用SWOT分析法从各个角度对组织现状进行分析，有利于明确组织面临的机会是什么，主要的威胁又是什么，组织自身拥有哪些优势和劣势。通过对组织信息多维度的比较分析，从而为企业做出正确的决策提供重要的依据。

综合比较分析法，不仅适用于组织信息综合比较，在各大项目中均适用。

7. 信息分析方法包括哪些

一 信息管理科学基础

要求学生掌握信息的概念、信息的类型及其特征，信息科学的基本内容、信息科学的核心方法、信息管理学的概念及其研究范围；熟悉信息的功能，信息与管理的关系；了解信息的度量，管理的基础理论，信息管理的发展，信息管理学的产生和进化。

1．信息简论；

2．信息管理的信息科学基础；

3．信息管理的管理科学基础；

4．走向信息管理科学。

二 信息管理的技术基础

要求学生掌握信息技术的概念、作用和发展规律；了解计算机的发展、计算机应用技术，有线通信，无线通信，电信网，计算机网，国际互联网。

1．信息技术概论；

2．信息处理技术；

3．通信技术。

三 信息行为理论

要求学生掌握信息需要的层次结构、内容结构；熟悉各类用户信息需要特点，信息动机的形成与转化，信息的选择行为和利用行为；了解信息需要的产生，信息查询行为。

1．信息需要与信息动机；

2．用户的信息行为。

四 信息交流论

要求学生掌握信息交流过程的基本要素，初始编码，申农—韦弗模式；熟悉信息符号的特征，拉斯韦尔模式、施拉姆模式、米哈依洛夫模式、兰开斯特模式、维克利模式，人际信息流、组织信息流；了解二次编码，大众信息流。

1．信息的表达—符号与编码；

2．信息交流模式；

3．社会信息流。

五 信息产品的开发

要求学生掌握信息采集的原则、途径、方法，信息整序的方法，内容分析法；熟悉信息源，信息分析的工作程序；了解信息整序的目的与要求，信息分析的方法。

1．信息采集；

2．信息整序；

3．信息分析。

六 信息产品的流通

要求学生掌握信息服务的原则，信息服务的主要类型，信息市场的结构与运行机制，信息市场的营销；了解信息市场的形成与发展。

1．信息服务；

2．信息市场。

七 信息系统管理

要求学生掌握系统的概念，信息系统的结构，CIO在组织中的地位和职能、素质要求；熟悉信息系统的运行管理制度，；了解系统工程的产生和发展、方法，信息系统的开发方法，信息系统的评价方法、安全管理，现代信息管理系统的发展。

1．信息系统工程；

2．信息系统资源管理

3．现代信息系统的发展。

八 信息产业管理

要求学生掌握信息产业的特征和作用，内部结构和外部关联，制定信息产业政策的原则，信息产业政策体系，信息化的内涵；了解信息产业理论，信息管理体制，国外信息产业政策，信息化水平测度，我国信息化的现状与挑战。

1．信息产业理论；

2．信息产业管理基础；
3．信息产业政策；
4．信息化。

8. 如何判断信息价值 怎样鉴别与评价信息

信息的鉴别与评价

一、教学对象分析：
在信息获取的过程中始终伴随着如何鉴别与评价信息的问题，而纷繁复杂信息世界里也很容易扰乱人们的注意力。因而，学会准确地鉴别和评价信息，对青少年来说尤为重要。
二、教学目标：
1、能鉴别和评价信息，并掌握信息价值判断的基本方法。
2、能对信息形成敏锐的洞察力，能对信息的真伪有较强的辨别能力，能识别并抵制不良信息。
三、教学重点：
掌握信息价值判断的基本方法。
四、教学难点：
能对信息形成敏锐的洞察力，对信息的真伪有较强的辨别能力。
五、教学方法：
讲解，探究，任务驱动和自主学习相结合。
六、教学过程：
在信息时代，信息给给人带来了巨大的物质和精神财富，但是各类信息纷繁杂乱，鱼龙混杂，真伪难辨，因此，有效地鉴别与评价所获得的信息，是利用信息的前提。
那么如何对获得的信息的价值进行鉴别和评价呢？在这节课中我们将对这个问题进行讨论。

一）、从信息的来源鉴别信息的方法：
案例分析：
案例一：李明在网上登记了自己的基本个人资料后，收到一封来自国外的航空信件，说他中了23万元现金大奖，只要他立即电汇150元的手续费，两天内就可以将现金送到他手上。
探究分析：
（1）李明从那里获得“中奖”信息?信息的来源是否可靠？为什么？
（2）该中奖信息本身有没有可疑之处？
（3）李明问银行，银行提供的信息是否可靠？
（4）除了公安机关跟踪调查，还有什么可以辨别该中奖信息的真伪吗？
（5）评价李明在网上留下自己的真实姓名，地址等资料的行为，你会这样做吗？为什么？

案例二：
每年的六、七月份是大学生求职的高峰期，面对铺天盖地的招聘信息，如何快速准确地鉴别真假信息防备上当受骗。
（1）关注招聘部门所发布的信息要素是否全面
如没有刊登企业名称的单位很可能是没有经过合法登记的公司。
（2）长期刊登的招聘信息
例如有些信息几乎常年累月都刊登在报纸上或晚报上，而且待遇优厚。这种招聘信息的真实性大家可想而知。
（3）要留心招聘单位是否只留下EMAIL或者邮政信箱
个别非法中介打着招聘的晃子，来获得大量求职者的个人信息并通过出卖求职者得个人信息来从中获利。
（4）要留心招聘单位招聘量是否过大，招聘人数过多。
归纳总结:
1、查看信息的来源，判断信息的要素是否齐全。
2、逻辑推理、查阅、调查的方法进行考证和进行深入的调查。
3、信息的来源是否来自权威部门。
4、判断信息中涉及的事物是否客观存在、构成信息的各种要素是否真实，与同类信息进行比较。
5、研究此信息是否具有代表性、普遍性。
6、实地考查。
7、要学会分析和鉴别，去其糟粕，取其精华。要善于学习，善于动脑。谨防上当受骗。

二）、从信息的价值取向进行判断
一个人不可能接受所有的信息，他只关心与自己相关的信息，因为这些信息对于他来说是有价值的。
信息对于每个人的价值是各不相同的。在日常生活中所获取的信息对于我们来说，有的有用，用的无用，有的真实，有的虚假，因而，因社会角色的不同，知识背景不同，生活经历不同也就决定了信息的价值取向的多样性。
案例分析：
例一：关于世界饥荒问题，不同的人有不同的看法。
（1）新闻记者：及时报道食物缺乏所带来的直接后果，其中包括人员伤亡、国家和地区目前的救济活动和食品援助运输工作以及进行中的救援行动计划。
（2）历史学家：研究该国或该地区的历史、地理和人口状况，确定造成目前这种饥饿状况的各种因素。调查每个国家的面貌，除了确定上面这些因素，还要了解每个国家的出生率和死亡率、男性和女性的生活期望值、儿童的道德水准以及其它相关的重要统计资料。
（3）政治学家：调查造成该国饥饿问题的政治、法律和经济因素，明确该国的管理模式和影响以上方面的各种因素和人。

例二：当前物价上涨，各种生活必需品上涨幅度大大超过人们的心里承受能力。关于物价上涨信息对于不同的人有不同的反映。如政府官员，经济学家，家庭主妇，学生等。

三）、从信息的时效性进行判断
在信息来源都可靠的前提下，还要判断信息的实效性，判断的方法是：
1、对突发性或跃进性的事实，在第一时间里做的报道，具有很强的实效性。
2、渐进性的事实，应在事实变动中找到一个最新、最近的时间点来判断实效性。
3、过去发生的事实，新近才发现或披露出来的，可以通过说明自己得到信息的最新时间和来寻根探源的方法加以弥补。
例如：每年都有西方军事报道中国在建造“航空母舰”的新闻。如下面的信息
（1） 中国在上海江南造船厂建航母。
（2） 中国在修复“瓦良格”号航母。
（3） 在中国北部港口大连亲眼目睹“瓦良格”号航母已经完工。
（4） 卫星图片显示中国在西北某地建起了滑跃起飞跑道的训练设施，这里多风，与航母真实环境相似。
（5） 中国有两艘新的国产5万吨级航母也正在上海建造之中，其中一艘将于2014年下水，另一艘则将于2020年下水。

七、教学总结：
本节通过一些具体案例分析得出，可以从信息的来源、信息的价值取向以及信息的时效性对信息价值进行判断。通过学习，让学生们能了解如何对信息进行鉴别和评价，使得信息能够为我们带来巨大的物资和精神财富。同时信息的鉴别与评价过程还应参照如下几个方面来进行：
（1）信息是否真实可靠。
（2）信息来源是否具有权威性。
（3）信息是否可用。
（4）信息是否具有时效性。
（5）信息包含哪种情感成分。
（6）信息是否具有实用性。

9. 　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。

10. 怎么去分析才是正确的方法

数据分析（Data Analysis）

数据分析概念
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。
数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。

数据分析的目的与意义
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

数据分析的功能
数据分析主要包含下面几个功能：
1. 简单数学运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅里叶变换（FFT）
4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）
5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

数据分析的类型
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

数据分析步骤
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

数据分析过程实施
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。