各章节知识点及考试要求
第一节 信息分析的含义
1、信息分析的定义 信息分析的概念：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，通过对文献信息和实际调查信息的收集、整理、鉴别、评价、分析、综合等系列化加工过程，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 2、相关概念的辨析
3、相关领域的辨析
第二节 信息分析的类型
1、按内容划分的四种类型
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。） 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。）
2、按方法划分的三种类型
定性分析方法，定量分析方法及定性和定量相结合的方法。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。
第三节 信息分析的特点与作用
1、信息分析的特点：①研究性课题的针对性与灵活性；②研究内容的综合性与系统性；③研究成果的智能性与创造性；④研究工作的预测性与近似性；⑤研究方法的科学性与特殊性；⑥研究过程的社会性
2、信息分析的功能：整理、评价、预测和反馈。
3、信息分析的作用：①在科学管理中发挥参谋和智囊的作用；②在研究开发中担负助手的作用；③在市场开拓中起保障和导向作用；④在动态跟踪与监视中期耳目和预警作用
第四节 信息分析的产生与发展
1、信息分析未来的发展方向：①内容领域的综合化，②服务方式的社会化，③技术手段的现代化，④业务经营的产业化，⑤交流合作的国际化
第五节 信息分析的流程
课题的选择：从课题提出者的角度来划分，信息分析课题一般来源于三个方面：上级主管部门下达的课题、信息用户委托的课题、信息人员自己提出的课题。选题原则：政策性原
则、必要性原则、可行性原则和效益性原则。课题提出后，要对课题进行分析与论证，选定课题后撰写开题报告。
课题研究计划的制定：内容主要包括：课题目的、调查大纲（调查方式、范围、步骤、官渡和深度）、研究方法、预计成果形式、人员分工、完成时间与实施步骤、课题计划表
信息的收集：文献信息、实物信息和口头信息。信息收集的方法大致分为文献调查（手工检索和计算机检索）和实际调查（口头：专业研讨会、技术鉴定会、信息发布会、展览会；现场调查、访问调查、样品调查和问卷调查）。
信息整理、鉴别与分析：将收集的信息进行整理和组织，并对信息的质量进行鉴别，将质量低劣、内容不可靠的、偏离主题或重复的资料剔除，同时也是区分重要信息和次要信息的过程，以便在使用时心中有数。分析是对整理、鉴别之后的信息进行系统分析，通过定性或定量的方法，提出观点、得出结论，形成新的增值的信息产品。
报告的编写：报告的一般结构由题目、绪言、主体（正文）、结论、附录、参考文献这几部分组成。
第二章 信息分析方法
第一节 数据调查方法
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1、数据来源的两种渠道
2、数据调查的三种方式
3、数据收集的具体方法
第二节 数据表示方法
1、数据的叙述表示
2、数据的表格表示
3、数据的图形表示
第三节 数据分析软件
1、Excel的基本操作
2、SPSS的基本操作
第四节 信息分析方法体系
1、信息分析方法的分类 定性分析方法，定量分析方法及定性和定量相结合的方法。
2、信息分析方法的体系结构
第三章 逻辑思维方法
第一节 比较法
1偏振模散、比较法的概念：比较也称对比，就是对照各个研究对象，以确定其间差异点和共同点的一种逻辑思维方法，通常分为时间上的比较和空间上的比较两种类型。
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2、运用比较时的注意点：1注意可比性：时间、空间、内容 2比较方式的选择 3比较内容的深度。4注意数据和图表的运用
3、比较法的应用领域：
第二节 分析与综合
1、分析的概念、步骤、类型
概念：把客观事物整体分解为部分或要素，并根据事物之间或事物内部各要素之间的特定关系，通过推理、判断，达到认识事物目的的一种逻辑思维方法。
2、综合的概念、步骤、类型
概念：指人们在思维过程中将与研究对象有关的片面、分散、众多的各个要素进行归纳，从错综复杂的现象中探索他们之间的相互关系，从整体的角度把握事物的本质和规律，通过事物发展的全貌和全过程，获得新的知识、新的结论的一种思维方法。
3、分析与综合的关系
第三节 推理
1、推理的概念及种类 推理的概念：从一个或几个已知的判断得出一个新判断的思维过程。
2、信息分析中几种常用的推理方法：归纳和演绎
第四章 特尔菲法
第一节 概述
知识点：特尔菲法的概念：是在专家个人判断法和专家会议调查法的基础上发展起来的一种直观判断和预测方法
1、特尔菲法的特点
2、特尔菲法的用途：应用领域：预测和评价
第二节 特尔菲法的实施
1、特尔菲法的工作程序
2、专家的选择
3、调查表的设计
第三节 结果的数据处理和表达
1、对相对重要性指标的数据处理和表达
2、对事件实现时间预测结果的数据处理与表达
3、对某方案在总体方案中所占最佳比重预测结果的数据处理和表达
4、从若干方案中选择最佳方案评价结果的数据处理和表达
第四节 特尔菲法的发展
1、保持特尔菲法基本特点的派生特尔菲法
2、部分地改变经典特尔菲法基本特点的派生特尔菲法
考试要求：
掌握特尔菲法的概念、特点及用途
理解特尔菲法的实施步骤
熟练掌握特尔菲法结果的数据处理和表达方法
了解派生特尔菲法的常见类型
第五章 回归分析法
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第一节 概述
1、回归分析法概念：通过研究两个或两个以上变量之间的相关关系对未来进行预测的一种数学方法
2、回归分析法类型
3、回归分析法步骤：①根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程；②求出合理的回归系数，并确定回归方程；③进行相关性检验，确定相关系数；④在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合，来确定事物的未来状况；并计算预测值的置信区间。
第二节 一元线性回归分析法
1、回归系数的确定
2、相关性检验
3、预测及其置信区间的计算
第三节哈勃太空望远镜 多元线性回归分析法
1、多元线性回归方程的基本形式
2、运用统计软件进行多元线性回归分析
第四节 非线性回归分析法
1．常见的可转为线性关系的曲线模型：双曲线、指数函数、幂函数、对数函数
一个例子
考试要求：
熟练掌握一元线性回归分析法进行预测（最小二乘法确定系数、相关性检验r、显著水平和置信区间）
学会利用统计软件进行多元线性回归分析
第六章 时间序列分析法
第一节 概述
醋酸甲脂1、时间序列数据的概念：将研究事物的特征值统计数据按其时间发生时间的先后顺序排列起来形成的数列
一般分为倾向变动、趋势变动、周期变动、季节变动和不规则变动、随机变动四种类型。
2、倾向变动分析预测方法的体系
第二节 多项式曲线法
1、一次曲线（直线）模型
2、二次曲线模型
第三节 指数曲线法
1、一次指数曲线法
2、二次指数曲线法
3、修正指数曲线法
第四节 生长曲线法 （Logistic和Gompertz曲线）
1、Logistic曲线
2、Gompertz曲线
第五节 移动平均法
1、一次移动平均
2、二次移动平均
熟练掌握以移动平均法和指数平滑法为代表的倾向线逐步修正的时间序列分析方法
移动平均法：合理地选择分段时期个数n是用好移动平均法的关键。在n取较大值时，移动平均值对于随机影响的敏感性弱些，平滑作用强，但适应数据新水平的时间要长些，容易落后于可能的发展趋势。而当n取较小值时，移动平均值对于随机影响的敏感性强，平滑作用差，适应数据新水平的时间短，因而容易对随机干扰反映过度灵敏而造成错觉。
二次移动平均法：一次平均只适用于平滑时间序数据，不适用于有线性变动趋势的时间序列数据预测，因为有滞后偏差。二次移动平均在一次移动平均的基础上进行的。移动平均法正是利用这种滞后偏差的演变规律来求出平滑系数，建立时间关系的数学模型进行预测。
第六节 指数平滑法
1、一次指数平滑
2、二次指数平滑
3、三次指数平滑
第七节 回归分析预测法与平滑分析预测法的比较
1、回归分析预测法与平滑分析预测法的比较
第七章 模糊综合评价法
第一节 模糊综合评价法的数学模型
1、评价对象因素论域和评价等级论域
2、隶属度及模糊评判矩阵
第二节 应用举例
1、模糊综合评价法的运算
模糊综合评价法的步骤（确定评价对象因素论域U；确定评价等级论域V，建立从U到V的单因素模糊关系矩阵R，确立各因素ui的权重，利用模糊矩阵的合成运算进行综合评价，评价结果的综合判定和解析）
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