信息分析与决策Chapert分析与预测
管理学 第六章 预测与决策
管理学第六章预测与决策在管理学中，预测与决策是至关重要的环节，它们直接影响着组织的发展方向和运营成效。
预测，简单来说，就是对未来可能发生的情况进行估计和推测。
它就像是为组织前行点亮的一盏明灯，帮助管理者提前洞察未来的趋势和变化。
预测并非凭空想象，而是基于大量的数据收集和分析。
这些数据可能来自组织内部，如销售记录、生产报表等；也可能来自外部，如市场调研、行业报告、经济形势等。
通过对这些数据的整理和研究，运用合适的方法和模型，管理者能够对未来的市场需求、竞争态势、技术发展等方面做出相对准确的判断。
例如，如果一家企业想要推出一款新产品，就需要预测市场对该产品的接受程度、潜在的销售量以及可能的竞争对手反应。
这不仅有助于企业合理安排生产、制定营销策略，还能提前做好应对风险的准备。
然而，预测并非绝对准确，它受到多种因素的影响。
市场的不确定性、突发的社会事件、技术的快速变革等都可能使预测结果出现偏差。
所以，管理者在依靠预测的同时，也要保持一定的灵活性和应变能力。
决策，则是在预测的基础上，从多个备选方案中选择一个最优的行动方案。
决策的质量直接决定了组织的命运。
一个好的决策需要综合考虑多方面的因素。
首先是目标的明确。
管理者要清楚地知道组织想要达到什么样的结果，这是决策的出发点。
然后是对各种方案的详细评估。
每个方案的优缺点、可能带来的收益和风险都需要进行深入分析。
在决策过程中，信息的充分性至关重要。
如果缺乏关键信息，就可能导致决策失误。
同时，时间也是一个重要的考量因素。
有些决策需要迅速做出，以抓住转瞬即逝的机会；而有些决策则可以经过充分的讨论和研究，权衡利弊后再做决定。
决策还受到决策者个人的价值观、经验、风险偏好等因素的影响。
不同的管理者在面对相同的情况时，可能会做出不同的决策。
这就要求管理者在决策时要尽量客观、理性，避免个人偏见和情感因素的干扰。
比如，在面对一个投资项目时，有的管理者可能更看重短期的高回报，愿意承担较大的风险；而有的管理者可能更注重长期的稳定收益，选择相对保守的方案。
信息分析与预测 第2章 信息分析与预测的准备工作和基本步骤
信息积累的形式与方法
从完成时间上看，可以分为日常积累 〔摘录、剪贴、追记、复印〕与突击积 累；
从保管形式上看，可以分为个人积累与 公共积累；
从手段上可以分为手工积累和借助于计 算机技术的积累等。
信息的鉴别 可靠性判断 先进性判断 适用性判断 信息的挑选、分类和整理
选题的程序
– 邀请专家、用户等一起协商讨论，必要时 还要反复分析论证
– 撰写开题报告 – 签订书面合同
选题中应注意的问题
– 针对性与预见性相结合； – 必要性与可能性相结合； – 还要对委托用户的资质及信誉、拟选课题的
经济社会价值和影响、课题研究目标实现的 可能性等加以综合权衡。
第2节 信息收集与整理
筛选：将质量低劣、内容不可靠、不需要 或者重复的资料剔除 ；
整理：外部形式整理与内容整理 〔分类整 理、数据整理、观点整理、情况整理〕；
第3节 人员组织
信息分析与预测人员的素质要求
– 首先，要求信息分析人员志趣广泛、博学 多才。既要有较高的专业水平，又要有广 博的科学知识；
– 其次，信息分析人员必须有强烈的信息意 识；
信息收集
– 文献信息搜集渠道：计算机检索；
方法：常规法、顺/倒查法、追溯法、纵横法
– 口头信息搜集渠道：国内外各种专业会议、 座谈会、展览会、交易会、技术鉴定会、 产品订货会、产品展销会、信息发布会以 及现场调查、个人专访和人际间交谈等；
– 实物信息搜集渠道： 产品Байду номын сангаас明书、小型样 品等；
信息收集 实际调查 ： 直接征求决策者对选题的意见与要求 基层进行参观、学习或座谈 参加各种专业与行业的会议 参加各种外事活动 其他信息获取手段与途径 ： 专家访谈或函询、发放并回收调查表、
信息分析和预测
1.6信息分析与预测的产生与发展趋势
第二次世界大战之后，现代科学技术进入 飞速发展时期，即所谓“大”科学时代。 独立的科技信息工作机构开始登场。科技 信息工作机构的一个重要任务就是将众多 的各种文种、各种载体、分散重复的文献 整理加工，并且对其内容进行深入分析、 综合、评价和预测，这一工作的出现具有 划时代的意义，表明了科技信息工作进入 了一个新的阶段。
1.6.1国外信息分析与预测概况
• 著名的德尔菲（Delphi)法首创于该公司。 1964年，该公司赫尔默（Helmer)和戈登 （Gordan）发表了《长远预测研究报告》， 首次将德尔菲法应用于技术预测。德尔斐 法是一种直观的定性预测法，目前全球多 种预测方法中使用比例最高的一种。
1.6.1国外信息分析与预测概况
1.6.1国外信息分析与预测概况
美国
美国开展信息分析与预测活动比较早。 1940年战略情报局（今美国中央情报局的 CIA前身）成立，1946年斯坦福国际咨询研 究所,1948年兰德公司相继成立。从机构性 质来看，大多数颇有名气的机构为软科学 机构,有时也称为思想库（Think Tanks）。
1.6.1国外信息分析与预测概况
1.1 信息的定义
• 目前大家普遍接受的定义是：“信 息是客观存在的一切事物通过物质 载体所发出的消息、情报、指令、 数据和信号中所包含的一切可传递 和交换的内容。”
1.2信息分析与预测的定义
信息分析和信息预测的定义 信息分析与信息预测的关系 信息分析与预测定义的深层次理解
1.2.2信息分析和信息预测的定义
1.6.1国外信息分析与预测概况
国外还存在着与“信息分析与预测”相关的其他概念：
“信息浓缩（Information Consolidation）”是联合国向发展 中国家推广的一种信息加工活动，以便他们更好地利用世界各 国的文献。这类活动的基本特点是对相关文献进行评价和压缩， 以便向用户提供实用、可靠和简洁的信息。
信息分析与预测重点 查先进版(免费分享)
信息分析与预测重点1.信息分析与预测的概念、功能、目的、关系、特点？……………………………………信息分析：旨在通过已知信息揭示客观事物的运动规律。
信息预测：①对已发生或存在的事物的未知状态进行估计和推断。
②以事物的过去一直信息的分析结果为依据，参照当前已经出现或正在出现的各种新情况，运用现代管理的、数学的和统计的方法以及现在信息技术，对事物的未来状态进行科学的预计和推测。
信息分析与预测的目的：是揭示规律，根本目的是为了更好地利用规律。
信息分析与预测关系：一方面，信息分析是信息预测的基础，没有信息分析，信息预测只能建立在零散无序甚至参杂有主管成分在内的无直接使用价值的信息的接触，这是无法科学地进行信息预测的；另一方面，信息预测是信息分析的拓展和延伸。
没有信息预测，信息分析只能停留在揭示事物运动规律这一粗浅层次上，而不能达到利用规律的目的。
信息分析与预测特点：（1）针对性：针对性是信息分析与预测的重要特点，是其能否发挥作用是否具有生命力的体现。
（2）系统性：除表现出信息大量相关信息的系统性外，还表现出如方法手段的系统性、所应用可学科知识的系统、所需要研究因素的系统性等等。
（3）科学性：信息分析与预测的过程中通常会自觉地以辩证唯物注意认识论为知道，并在大量搜集原始信息的基础上，以实事求是的科学态度和严谨慎密的科学方法进行。
（4）近似性：预测结果会与实际结果有一定的偏差，所以预测只是实际情况的近似值。
（5）局限性：信息分析与预测会受到各个方面的限制，有时并不深刻，全面，其结果往往具有一定的局限性。
信息分析的四项基本功能：整理功能——对信息进行收集组织使之由无序变为有序评价功能——对信息价值进行评定，以达去粗（取精）、去伪（存真）、辨新、权重、评价、荐优的目的预测功能——通过对已知信息内容的分析获取未知或未来信息反馈功能——根据实际效果对评价和预测结论进行审议、修改和补充2.什么是选题？……………………………………………………………………………………..选题定义：指信息分析与预测课题的选择，即明确信息分析与预测的对象、目标和方向。
《决策分析》课件
目录
• 决策分析概述 • 决策分析方法 • 决策树分析 • 风险评估与决策 • 案例分析
01
决策分析概述
决策分析的定义
决策分析
指在不确定条件下，通过数学方法和计算机技术，对多个行动方案进行评估和选择的过程。
定义解释
决策分析是一种工具，帮助决策者评估不同行动方案的风险和收益，从而做出最优选择。它涉 及到概率论、统计学、计算机科学等多个学科领域。
决策分析的重要性
01 提高决策质量
通过科学的方法对方案进行评估，降低决策失误 的风险。
02 优化资源配置
根据数据分析结果，合理分配资源，实现效益最 大化。
03 增强竞争力
有效的决策分析有助于企业在激烈的市场竞争中 脱颖而出。
决策分析的基本步骤
问题定义
明确决策问题，确定决策 目标和约束条件。
方案设计
动态规划法
将一个复杂的问题分解为若干个相互 联系的子问题，通过求解子问题的最 优解，得到原问题的最优解。这种方 法主要用于多阶段决策问题。
风险型决策分析方法
概率树分析法
通过建立概率树模型，对每个可能发生的情况进行概率估计，并计算期望值和方差等指标，以评估不 同方案的优劣。
贝叶斯定理
在已知先验概率和新的证据下，重新评估各个事件发生的概率，并根据这些概率来制定相应的决策方 案。
降低风险发生的概率和影响程度，如制定 应急预案、储备资源等。
风险接受
承认风险的客观存在，并采取适当的措施 来应对和缓解风险。
05
案例分析
案例一：投资决策分析
总结词
投资决策分析是一个复杂的过程，需要考虑多种因素，如 风险、回报、市场走势等。
常用信息分析方法
常用信息分析方法信息分析是指通过对已有信息进行搜集、整理和分析，从中提取有益的信息，为决策提供理论支持和参考依据。
在信息爆炸的时代，掌握常用的信息分析方法对于加强个人能力、提高工作效率至关重要。
本文将介绍几种常用的信息分析方法。
1. SWOT分析法SWOT分析法是一种常用的战略分析方法，全称为Strengths（优势）、Weaknesses（劣势）、Opportunities（机会）和Threats（威胁）分析。
通过对组织内外部环境的评估，找出组织的优势、劣势、机会和威胁，以制定合适的战略方向。
这种分析方法能够帮助组织识别自身的优势和劣势，抓住机会，应对威胁，提高竞争力。
2. PESTEL分析法PESTEL分析法是一种常用的环境分析方法，全称为Political（政治）、Economic（经济）、Social（社会）、Technological（技术）、Environmental（环境）和Legal（法律）分析。
通过对宏观环境的分析，揭示对组织和市场发展产生影响的因素，提供决策依据。
这种分析方法能够帮助组织了解外部环境的变化和趋势，为未来发展做好准备。
3. 六西格玛分析法六西格玛分析法是一种常用的质量管理方法，旨在通过减少缺陷和变异性，提高产品和服务的质量水平。
它使用统计方法来测量和控制过程的性能，以识别和消除导致缺陷的根本原因。
这种分析方法可以提高组织的生产效率和产品质量，降低成本，提高利润。
4. 数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的方法。
通过分析和挖掘数据中的模式、关联和趋势，发现隐藏在数据背后的知识和价值。
数据挖掘可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗等，帮助组织更好地了解顾客需求、预测市场变化等。
5. 强弱项分析强弱项分析是一种常用的个人能力分析方法。
通过评估个人在不同方面的优势和劣势，找出自己的核心竞争力和改进的空间。
这种分析方法可以帮助个人发现自己擅长的领域，并针对弱势进行改进和提升，提高自身竞争力。
经济学专业中的数据分析与决策
经济学专业中的数据分析与决策在经济学专业中，数据分析和决策是不可或缺的重要环节。
数据分析是指通过采集、整理和分析数据，揭示经济现象和规律，为决策提供科学依据。
决策是指在面对各种选择时，根据数据分析的结果做出最优的决策。
1. 数据分析的重要性数据分析在经济学中的重要性不可忽视。
通过数据分析，我们可以识别出经济现象中的规律性，预测未来的发展趋势，并为政策制定和商业决策提供科学依据。
数据分析还可以帮助我们识别经济风险，降低不确定性，并为决策者提供更明智的选择。
2. 数据分析的方法和技巧在经济学专业中，有许多常用的数据分析方法和技巧。
例如，统计学方法可以帮助我们从大量数据中提炼出核心信息，如平均值、标准差和相关性等指标。
经济学模型的构建可以帮助我们理解经济关系，并通过模型的运行和分析来做出决策。
计量经济学方法可以帮助我们研究经济现象的因果关系，并进行政策评估。
另外，数据可视化和数据挖掘技术也在数据分析中发挥了重要作用，可以帮助我们更好地理解和传达数据。
3. 决策的过程和方法在经济学专业中，决策过程需要结合数据分析和经济理论，以最大化效益或达到特定目标。
决策的方法可以根据具体问题而定，但一般包括以下几个步骤：3.1. 问题定义：明确决策问题的目标和约束条件，明确需要解决的核心问题。
3.2. 数据分析：收集相关数据并进行分析，识别关键的变量和因素，并根据经济理论进行解释。
3.3. 模型建立：基于数据分析的结果和经济学理论，构建适当的模型来描述问题。
3.4. 备选方案筛选：提出并评估多种备选方案，根据经济学原理和数据分析的结果对方案进行筛选。
3.5. 决策制定：根据筛选出的备选方案和决策目标，做出最终的决策。
3.6. 决策评估和调整：对决策的结果进行评估，根据实际效果进行调整和改进。
4. 实际案例分析举一个实际案例来说明数据分析在经济学专业中的重要性和应用。
假设我们想要研究某城市的房地产市场，并为政府制定房地产政策提供建议。
信息分析与预测第一章绪言报告
3.信息分析是常说的情报研究 （情报分析）吗？
• 回答是肯定的。在中国三者是同义语。 • 是由于历史原因造 • 可追溯：由情报向信息的演变历史。
4.信息分析是情报学研究吗？
• 当然不同。 • 谍报分析是是一种特殊的信息分析，属军事信 息分析。更侧重于非公开信息尤其是秘密信息 的搜集、整理、加工，采用窃听和侦察等特殊 手段。 • 科技信息分析、竞争情报活动等在分析过程中 也需要了解对手的非公开机密信息，但多不使 用谍报获取的非常规手段，而是通过大量可以 合法获得的信息，寻求蛛丝马迹，由表及里的 探求信息的原貌，接近对手的核心信息。
三、信息的深度加工
• • • • • 信息加工的必要性 信息加工的重要性 信息加工的内涵 信息加工的发展 信息分析与其他信息加工的异同
信息加工的必要性
• 一方面信息量呈指数增长规律；另一方 面信息的分散和集中趋势越来越明显。 • 一个农学家所希望得到的信息往往有 60%的来自于非农专业的文献中。这就 需要扩大信息检索范围。这就需要信息 工作者对大量信息进行加工、整序，以 便为广大用户提供实用的信息产品。
信息分析与预测
2008年2月
自我介绍：张国飞
办公室地址：图书馆125
3862224
Email: info1979@
本课程有疑问，欢迎邮件中讨论，也可到办 公室咨询。
课程名称说明： 情报研究（武大，北大） 信息研究 息分析与研究（南大）
课程安排：
讲课为主，讨论，习题为辅
信
考试方式：点名，小作业，提问,或试卷等
5.信息分析是情报学研究吗？
• 不是一回事。 • 情报学是一门学科，它研究情报的构成和 特征，研究科学交流的全过程的规律。 • 信息分析（情报研究）是信息加工过程的 重要环节。 • 情报学研究是情报工作（信息分析工作） 的理论基础，两者有内在的有机联系。
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5.2.4 数据分析与建模
一次指数 平滑值
二次指数 平滑值
t=1时，Ft-1(1)和Ft-1 (2)为平滑初始值，需事先设 定。布朗模型适用于有线性趋势的时间序列.
5.2.4 数据分析与建模
5.2.4 数据分析与建模
三次指数平滑法 三次指数平滑也不直接将平滑
值作为预测值，而是服务于模型建 立。主要包括：布朗三次指数平滑， 温特Winter线性和季节性指数平滑。
5.2.4 数据分析与建模
5.2.4 数据分析与建模
5.2.4 数据分析与建模
平稳性 趋势性 季节性
5.2.4 数据分析与建模
平稳性 趋势性 季节性 该模型适用于同时具有趋势性和季节性的 时间序列，且只适用于短期预测。
5.2.4 数据分析与建模
总之，不同模型有不同使用 场合。应根据序列数据表现出的 趋势性，季节性等特点进行模型 选择。
5.2.4 数据分析与建模
简单指数平滑法适用于比较平 稳的序列。当序列中存在上升趋势 时，预测值往往会偏低，存在下降 趋势时，则会偏高。预测往往落后 于事物发展的实际趋势。
5.2.4 数据分析与建模
二次指数平滑法(线性指数平滑法) Double exponential smoothing
是对一次指数平滑再进行一次平滑。 一次指数平滑直接利用平滑值作为预测 值。二次指数平滑则是利用平滑值对时 间序列的线性趋势进行修正，进而建立 线性平滑模型进行预测。
General， Trend,Seasona l中设置温特 模型中的普通 ，趋势，和 季节平滑常 数。
指数平滑法的应用举例
引入季节因素后，模型精度又有了提高。 最佳模型的SSE为2.34422 1012. 明显小 于模型一和模型二。
指数平滑法的应用举例
另外残差序列的相关图显示，序列 的季节因素已经基本消除，模型三比模 型二充分提取了序列当中的信息。
指数平滑法的应用举例
Ex: 数据“时间序列分析（彩电出 口）”
任务：利用1992-2002年底11年彩电 出口量建立指数平滑模型，对彩电 出口量的变化趋势进行分析和预测。
指数平滑法的应用举例
Step-1: 绘制和观察彩电出口量的序列图 Gaphs Sequence
指数平滑法的应用举例
1999年以前各年出口量基本在同一水平上下波动，1999年以后有了较 强的上升趋势，越往后趋势越明显。
指数平滑法的应用举例
在时间点位12和24时，自相关系数显著不为0。时点在12时，偏 自相关系数显著不为0.这意味着序列中存在着显著地季节性。模型 二只引入了线性的趋势，但没有考虑周期性的影响，对序列信息的 提取是不充分的。因此，可用季节指数平滑模型进一步改进模型。
指数平滑法的应用举例
模型三 温特线性和季节指数平滑模型
指数平滑法的应用举例
三个模型的序列图与原始序列的比对
不同模型有各自 的适用性及优缺点。 简单指数平滑模型
比较适合没有趋势 性以及没有大的波 动性的序列。 二次指数模型适合 有线性趋势的模型。
指数平滑法的应用举例
三个模型的序列图与原始序列的比对
不同模型有各自 的适用性及优缺点。 三次指数模型适合
于非线性趋势的序 列。 温特模型是针对线 性趋势和季节性序 列的平滑方法。
展示原序列与预测序列的对比图
简单指数模型基本 能够把握序列的变化规 律。预测序列在各个点 处的值均比原值有所滞 后，上升区间预测值小 于实际值，下降区间的 预测值又大于实际值， 这正是简单指数模型的 特点。
指数平滑法的应用举例
展示原序列与预测序列的对比图
该序列数据的后 半部分数据有明显的 上升趋势，因此用简 单的指数平滑模型进 行预测并不太合适。
各年的波动有一定的相似性，在1999年以前的数据中体现的尤为明显， 应当注意是否有一定周期性因素
指数平滑法的应用举例
Step-2：模型的选择 模型一：简单指数平滑模型 Analyze Time Series Exponential Smoothing
指数平滑法的应用举例
模型参数的设置
General(Alpha)中设置 简单指数平滑模型的平 滑常数。直接输入或 者设定初始和终止以及 步长，SPSS通过格点法 对多个值逐个建模，得 到最优模型。
数据量较大时，可令系统自动设定Automatic初始 值。数据量较小时，可根据实际情况手动设定.
指数平滑法的应用举例
Report-1
模型给定的序列初始值， 趋势没有初始值。 初始值的作用在拟合作用 的前期体现，对较大数据 量的序列，对后期序列的 拟合几乎没有影响。
指数平滑法的应用举例
Report-2
SSE为误差平方和， 该表显示了前10 个SSE最小型对 应的平滑常数。 可以看出最佳平 滑常数为=0.6.
指数平滑法的应用举例
预测2003年1月份彩电的销售总额 Analyze Time Series Exponential Smoothing
指数平滑法的应用举例
在数据窗口可查验
指数平滑法的应用举例
指数平滑法的应用举例
模型二 布朗二次平滑模型 考虑该模型的原因：从原序列图观
察到序列在后期有明显的上升趋势。这 种情况下建立一个能够反映趋势性的二 次指数平滑模型应该更好。
指数平滑法的应用举例
模型二 布朗二次平滑模型 参数选择
General 和Trend 中设置Holt双参 数模型中的参数 和。采用格点 法选择参数，步 长为0.01
指数平滑法的应用举例
Report(model)：
引入线性趋势后，
最佳模型的平滑参数 分别为0.48和0.06.序 列的精度进一步提高， 误差平方和SSE为 2.88698 1012 (模型 一 3.24998 1012). 显 然引入趋势的模型更 为合适。
指数平滑法的应用举例
序列图中显 示出序列中可能 存在某种周期性， 我们可通过查验 模型二的残差序 列相关图印证。
5.2.4 数据分析与建模
指数平滑法 指数平滑法被广泛应用于预测研究
中。指数平滑法基于事物发展的连续性， 事物过去的表现与现在的状态有关，现 在的状态又与将来的可能表现有一定的 联系。指数平滑法即利用现有数据，通 过构造某种计算方法实现对未来的预测。
5.2.4 数据分析与建模
5.2.4 数据分析与建模