关于信息分析的方法的文章

❶ 简述信息分析的方法

信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法：
1逻辑学方法，提供正确的思维途径和基础
2系统分析方法：对整个信息分析过程起支配指导作用的方法，尤其分析复杂的对象或系统时，系统分析的方法的贡献更大。
3图书情报学方法：进行危险调研和文献分析时，图书情报学的方法是基本的和主要的，包括目录学方法、文献检索法文献剂量学方法、文献综合加工等多方面，在收集整理浓缩比较和分析中都少不了这些方法。
4社会学方法：在进行非文献调研和非文献分析，即实地调查分析时，社会学可以为信息分析提供收集实地信息的某些比较成熟的方法，为分析概念之间的关系和形成正确的概念框架、理论构架等贡献有效地方法。
5统计学方法：信息分析中进行多因素之间的关系的定量的研究，主要依赖统计学的方法。
6未来学（预测）方法：为管理和决策服务的反洗非常重视预测，预测分析在信息分析工作中已占有比较突出的地位，因此有未来学创造的和发展的许多专门用于预测的方法自然成为了信息分析方法的重要来源和必要的组成部分。
常见的信息分析方法：
一、定性分析法有：
1、归纳法：由若干已知事实作为前提，通过推理而获得的一般规律作为结论。
2、演绎法：是形式逻辑中最重要的方法，主要用于推理和论证过程。在直觉思维形成后后形成后期对形成的概念进行科学的严密的检验和论证时加以应用。
3、分析与综合法：是从客观事物中普遍存在的整体与部分的关系上把握事物本质的一般方法。 4、实证法：在理论尚不完善时，或者还没有成熟的理论模型可以利用时，用具体的实例和数字来论证所提出的意见观点和结论。
二、定量分析法：
1、统计分析法：对一定时期内的数据进行分析的方法，寻找数据发展的轨迹，获取不同变量之间的相关关系，或由数据随时间的变化来推测未来趋势。
2、预测分析法：以概率为其主要理论基础，对客观世界大量的随机事件进行探索的一种方法。根据事物过去和现在的发展规律，科学地估计未来的发展趋势。
3、系统分析法：从系统的观点出发，将研究的对象看做是一个与外部环境相联系的系统，为了更好的达到系统的目标，而对系统的要素组织结构信息流动和控制机制进行分析，并应用数学方法好计算机技术建立系统的模型，找出各要素内在的和定量的关系，再及逆行系统的优化，提出建议和方案。
三、定性定量结合法

❷ 互联网舆情分析要怎么做有什么分析方法

网络舆情分析方法

一、网络调查方法

网络调查方法是将传统社会研究中的问卷调查法移植到互联网上，即在互联网空间中进行问卷调查。

问卷调查法在整个社会研究中具有举足轻重的地位，英国社会学家莫泽(Moser)曾经提出“十项社会调查中就有九项是使用问卷调查进行的”，在西方国家，问卷调查被广泛地应用于民意测验和社会问题研究。互联网空间虽然与传统社会空间具有诸多不同，但是，问卷调查的方法同样有助于发现其中存在的各种问题以及其中内涵的关系模式。

二、基于统计规则的模式识别方法

在基于统计规则的模式识别方面，谢海光通过统计分析某段时间内用户所关注信息点的相关记录，构建了互联网内容与舆情的热点/热度、重点/重度、焦点/焦度、敏点/敏度、频点/频度、拐点/拐度、难点/难度、疑点/疑度、黏点/黏度、散点/散度等10个分析模式和判据。

高嘉鑫应用统计原理归纳出5个将热门讨论确定为异常事件的相关规则和阈值，并将规则应用到BBS进行验证，得出异常事件监测成功率为100%，准确率为77%，60%异常事件在12小时内即发出通报，最快通报时间为1小时内。

三、基于内容挖掘的网络舆情信息分析方法

在基于内容挖掘的网络舆情信息分析方面，涉及较多与自然语言处理相关的研究子领域，包括网络舆情信息提取、预处理、文本表示、主题发现、意见挖掘与观点分析、倾向性分析等方面。其分析流程主要有三步，即信息提取(包括信息采集、结构化数据存储)、信息预处理（包括信息过滤、词法分析、句法分析、概念分析）和舆情分析（包括文本标示、主题发现、意见挖掘、倾向分析)。

文章内容部分摘选自《弥漫与消弭：网络舆情的演化模式与应对策略》-张伟，侵删

以上内容由舆情监测服务商识达科技整理提供。

❸ 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

❹ 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。

❺ 网络舆情信息怎么分析

一、网络舆情信息分析的步骤
首先，做好网络舆情的一是收集和整理网上舆情信息。其次是舆情分析研判，如舆情的发展变化趋势，在哪些平台传播，造成了怎样的影响，网民的情感态度如何，相关媒体是怎么报道的，关注的焦点是什么等。最终，则是对各种类型的数据以及结果进行归纳和总结，并形成网络舆情分析报告，为舆情的解决提供决策参考依据。
二、网络舆情信息分析的工具
企业网络舆情分析平台：五节数据公司的五节舆情监控系统，可对舆情进行7*24小时地实时采集与推送，自动识别舆情，自动生成舆情分析图表和日报周报。
三、网络舆情信息分析的方法
1.多角度全方面分析：从舆情发生的时间、网民情感、网友讨论度、关联主题、影响力等几个方面入手进行分析。
2.媒介传播情况分析：从舆情的传播途径、扩散速度、传播效果、传播受众等几个方面入手进行分析。

❻ 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）。

❼ 网站常用的数据分析方法介绍

网站常用的数据分析方法介绍

本篇文章我们介绍4种网站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他们分别是细分分析，对比分析，对比分析，质与量分析。这些分析方法在实际工作中经常组合使用。我们先来看下细分分析。

单一的指标数据或大维度下的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度配合使用时才有意义。细分也叫下钻，是网站分析中最常用的一种方法。原理就是通过对汇总数据进行多个维度对指标进行分解。逐步找到有问题的部分。在整个的Google Analytics报告的中，随处都充满了细分方法。

汇总数据是一个极其笼统的大维度数据。而平均数数据则可能会掩盖很多问题。这里是一个平均数的计算方法：访问者A浏览了10个页面，访问者B浏览了2个页面。网站每次访问页面浏览量6个页面。看似表现不错的平均数据其实包含很很多问题。但我们仅从平均数中无法看到这些问题。细分的主要目的就是对汇总数据和平均值数据进行剖析，发现这些问题并加以改进。

我们如何使用Google Analytics来对指标进行细分？Google Analytics报告本身的结构就是一个支持细分的结构。不用我们进行特别的设置就可以对指标进行细分。下面我们来看下如何使用Google Analytics报告中的这些简单的默认细分功能和高级细分功能。

在Google Analytics的四类报告中，都提供了细分功能。展开每一类的报告，概述报告，而下面的各个子报告都是对概述报告的一个细分。

同时在子报告中，也提供了更进一步的细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度，并且点进去进一步查看。

除了Google Analytics的默认细分功能外，还有三种更灵活的自定义细分功能。他们分别是次级维度细分，高级细分和自定义细分。自定义细分与默认细分功能最大的差别在于，默认细分是在一个大的维度下逐级深入细分。例如，流量来源，搜索引擎，Google，自然搜索，关键词。而自定义细分则可以完整更复杂的跨越多个维度的细分。例如：流量来源，搜索引擎，地理位置。

次级维度

第一个自定义细分功能是次级维度，在大部分Google Analytics报告中，都可以实现次级维度的细分。以下是次级维度的截图。我们可以很容易的使用次级维度来查看同一个指标在两个不同维度中的表现如何。例如：北京地区的Google搜索引擎。

高级细分

第二个自定义细分是自定义报告，使用自定义报告进行细分要比次级维度灵活的多。细分的层级也要深入的多。自定义报告的的实质是对指标和维度的重组。

自定义报告

第三个自定义细分是高级细分，与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置了一个自定义细分的维度后，这个维度将应用于整个Google Analytics报告中。

除了使用细分以外，我们还可以使用对比分析来观察指标的变化趋势，例如，本月的访问量是300万，那么和上个月相比怎么样呢？和去年同一时期又如何呢？这就是我们介绍的第二个方法，对比分析。对比分析的设置很简单，在时间里设置好要对比的时间段，报告会自动给出指标的变化结果。这里有一个需要注意的问题是，当使用Google Analytics自带的与上一个时期进行对比时，时间段内周末的数量可能会不相同。而这也将直接影响指标的对比结果。

第三种分析方法是聚合分析，聚合分析常用于对网站内容的分析上。网站有大量的页面访问数据，而每一个页面又都拥有自己的指标数据。对于如此庞大和细碎内容数据，我们该如何下手呢？答案是使用聚合分析。

聚合分析通常用来对网站的分类和导航系统进行分析。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？他们如何在这两类信息间流动。使用列表筛选的功能是否中途也会使用站内搜索？这些在基于页面的数据中是很难发现的，因为数据的颗粒度太细小了。需要我们对网站中不同的内容进行聚合。

聚合内容的方法很简单，就是将内容相关，或者你关注的信息进行分类，我们称为内容组。而分类的粒度取决于你分析的最终粒度。

聚合内容的维度也有很多种，完全看我们的分析需求。最简单的方法，我们可以按网站的频道划分内容组，或者按网站的功能来划分。例如首页，站内搜索功能，列表筛选功能，产品展示功能，购物结算功能。注册登录功能。等等。

创建的内容组主要用于进行访问者路径分析。也就是Google Analytics的访问者流报告，和导航摘要报告中。通过访问者在各内容组间的路径来验证网站逻辑和不同产品间的设计是否合理。

最后介绍的质与量的分析方法。质与量与细分一样，也始终贯穿于Google Analytics的各个报告中。

在流量来源报告中，访问次数是一个量的标，跳出率是一个质的指标。通过这两个指标可以有效的衡量不同渠道流量与网站内容的匹配度。

在内容报告中，浏览量是一个量的指标，退出百分比是一个质的指标，通过这两个指标可以衡量页面的质量。

什么是网站的量？通常来说，量是一个绝对值，用来衡量事物的多少。例如，网站来了多少人，访问了多少次，看了多少个页面，产生了多少订单等等。这些绝对值数据都可以归为网站的量指标。但也并不绝对。

什么是网站的质？通常来说，质是一个比率。用来衡量效果。例如：跳出率，转化率，平均停留时间，每次访问浏览页面数，平均订单价值等等。这些比率都可以归为网站的质指标。

质与量在网站分析中的应用比较广泛，任何的流量，网站页面及访问者行为都可以通过质与量两个维度进行有效的分析。例如，进入次数与跳出率，页面浏览量与关键行为点击率，等等等等。

以上是小编为大家分享的关于网站常用的数据分析方法介绍的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

❽ 信息分析的内容涵义

信息分析是指以社会用户的特定需求为依托，以定性和定量研究方法为手段，通过对社会信息的收集、整理、鉴别、评价、分析、综合等系列化的加工过程，形成新的、增值的信息产品，最终为不同层次的科学决策服务的一项具有科研性质的智能活动。
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。
因此，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。