论信息分析的质量控制方法
有效利用数据分析提升质量控制能力
有效利用数据分析提升质量控制能力数据分析在当今社会中扮演着日益重要的角色，不论是在商业、科研还是其他领域，都发挥着举足轻重的作用。
在质量管理领域，数据分析同样扮演着至关重要的角色，它可以帮助企业更好地了解产品流程、发现问题、预测趋势，最终提升产品质量和降低成本。
下面将从不同角度来探讨如何有效利用数据分析来提升质量控制能力。
首先，数据的收集和整理至关重要。
只有拥有高质量的数据，才能进行准确的分析。
因此，在进行数据分析前，企业需要建立完善的数据收集机制，确保数据的准确性和完整性。
同时，还需要对数据进行清洗和整理，去除异常值和重复数据，保证数据的质量可靠。
其次，在选择数据分析工具时，企业需要根据自身需求和实际情况来选择合适的工具。
目前市面上有各种数据分析软件，如Excel、SPSS、Python等，每种工具都有其适用的领域和特点。
企业可以根据数据量大小、分析要求、人员技能等因素来选择最适合的工具，以提高工作效率和结果准确性。
然后，在进行数据分析时，需要根据具体问题来选择合适的分析方法。
常见的数据分析方法包括描述性统计、回归分析、聚类分析等。
企业应根据需求来选择最合适的方法，以达到最好的分析效果。
此外，还需要注意数据的可视化呈现，通过图表、统计图等形式来呈现数据分析结果，更直观地展现问题和解决方案。
接着，企业需要不断改进和优化数据分析流程，以提高工作效率和分析准确性。
可以建立数据分析标准流程，规范数据分析的步骤和方法，确保每一次分析都是有条不紊的。
同时，也可以借助先进的技术手段，如人工智能、机器学习等，来提升分析效率和精度，让数据分析工作更加智能化和高效化。
此外，企业还可以通过与外部专家和机构合作，共同进行数据分析工作。
外部专家可能有更丰富的经验和知识，能够为企业提供更全面的数据分析服务和解决方案。
通过与外部专家的合作，企业可以不断学习和提高自身的数据分析水平，进而提升产品质量和市场竞争力。
最后，企业在进行数据分析时，应注重结果的实施和检验。
论文中的数据质量控制与分析方法
论文中的数据质量控制与分析方法数据质量在科研和学术领域中至关重要。
为确保研究的可靠性和准确性，研究人员需要对数据进行严格的质量控制和分析。
本文将介绍论文中常用的数据质量控制与分析方法，以帮助研究人员在写作过程中有效处理数据。
1. 数据质量控制方法一项有效的数据质量控制方法可确保数据的准确、完整和一致性。
以下是一些常用的数据质量控制方法：1.1 数据清洗数据清洗是指对数据进行检查和清理，以排除错误、缺失和重复数据。
在论文中，研究人员可以使用不同的工具和技术来清洗数据，例如使用数据清洗软件、编写脚本或使用数据清洗算法。
通过数据清洗，研究人员可以确保数据的质量和准确性。
1.2 数据验证数据验证是指对数据进行验证和验证确保其准确性。
在论文中，研究人员可以使用不同的方法来验证数据，例如交叉验证、逻辑验证和外部验证。
通过数据验证，研究人员可以在报告结果时保持数据的一致性和正确性。
1.3 数据整合数据整合是指将来自不同来源的数据合并成一个完整的数据集。
在论文中，研究人员可以使用不同的方法来整合数据，例如使用数据库管理系统或编写数据整合脚本。
通过数据整合，研究人员可以将来自不同来源的数据集合并到一个统一的数据集中，以便进行分析和研究。
2. 数据质量分析方法数据质量分析是指对数据进行分析和评估，以确定数据的质量和可靠性。
以下是一些常用的数据质量分析方法：2.1 缺失值分析缺失值是指在数据集中缺少某些观测值或属性。
在论文中，研究人员可以使用不同的方法来分析和处理缺失值，例如删除缺失值、填补缺失值或使用缺失值处理算法。
通过缺失值分析，研究人员可以更好地理解数据中缺失值的原因，并确定适当的处理方法。
2.2 异常值分析异常值是指在数据集中与其他观测值明显不同的异常观测值。
在论文中，研究人员可以使用不同的统计方法和技术来识别和处理异常值，例如箱线图、散点图和异常值检测算法。
通过异常值分析，研究人员可以排除异常值对数据分析的影响，以获得更准确的结果。
质量控制中的数据分析方法
质量控制中的数据分析方法在质量控制中，数据分析方法起着至关重要的作用。
通过对数据的收集、整理和分析，企业可以评估产品或服务的质量水平，并采取相应的措施来改进和优化。
一、数据收集在质量控制过程中，首先需要收集与质量相关的数据。
数据可以通过多种方式获得，例如通过实际检测、观察、问卷调查、消费者反馈等方式收集到的数据。
数据的收集需要考虑数据的准确性和代表性，对于不同的产品或服务，可能需要采用不同的数据收集方法。
二、数据整理收集到的数据可能会比较杂乱，需要进行整理和清洗，以便后续的分析。
数据整理包括数据的录入、标注、去重、筛选等步骤，确保数据的准确性和完整性。
同时，还需要对数据进行统一的格式转换，以便进行后续的分析。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体、概括性的分析。
常用的描述性统计指标包括平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。
通过对这些指标的计算和分析，可以了解到数据的总体分布情况和集中趋势，为后续的分析提供基础。
2. 简单统计方法简单统计方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
这些方法可以帮助我们比较两组或多组数据之间的差异是否显著，从而判断产品或服务的质量是否达到要求。
通过对统计方法的应用，可以得出结论，并采取相应的措施进行改进。
3. 其他高级统计方法除了简单统计方法，还存在一些更为复杂的高级统计方法，例如回归分析、因子分析、聚类分析等。
这些方法能够从更深层次的角度对数据进行挖掘和分析，识别出影响产品或服务质量的关键因素，为质量改进提供科学依据。
四、应用案例分析为了更好地说明数据分析方法在质量控制中的应用，以下以某汽车制造企业为例进行案例分析。
该企业通过收集车辆质量数据，并运用描述性统计分析方法，统计出不同车型的平均质量得分、不良件比例等指标。
然后，通过简单统计方法比较不同车型之间的差异是否显著，发现在某一型号的某个零部件上存在质量问题。
接下来，企业运用回归分析方法，探究该零部件质量与其他因素之间的关系，并发现制造工艺的改变可能是导致质量问题的主要原因。
信息技术质量监督及质量控制措施
信息技术质量监督及质量控制措施---1. 引言信息技术的快速发展使得其在各个行业中的应用广泛普及，但同时也带来了一系列质量问题。
为了保证信息技术系统及服务的质量，有效的质量监督和质量控制措施是必不可少的。
本文将介绍信息技术质量监督的重要性，并提出一些常用的质量控制措施。
2. 信息技术质量监督的重要性信息技术质量监督是在产品研发过程中全面监督、检查及纠错的过程。
它的重要性在于以下几个方面：2.1 提高用户满意度质量问题会直接影响用户对产品及服务的满意度。
通过有效的质量监督，我们可以预防和发现质量问题，并在问题出现前解决它们，从而提供更好的用户体验。
2.2 保护企业声誉信息技术质量问题可能对企业的声誉造成负面影响。
通过建立完善的质量监督机制，我们可以及时发现和解决质量问题，以确保产品和服务的稳定性和可靠性，进而保护企业的声誉。
2.3 提高效率和降低成本有效的质量监督措施可以帮助我们及时发现和解决问题，减少系统故障的频率和持续时间，提高系统的可靠性和稳定性。
这不仅可以提高工作效率，还可以减少维护和修复的成本。
3. 常用的质量控制措施为了确保信息技术的质量，我们可以采取以下常用的质量控制措施：3.1 测试和验证在开发过程中，需要进行严格的测试和验证来确保产品的功能完整和正确性。
包括单元测试、集成测试、系统测试等，以检验产品是否满足需求规格和设计要求。
3.2 配置管理通过进行配置管理，可以确保产品及其相关文档的版本控制和变更管理。
这有助于避免因为误操作或者版本混乱导致的质量问题。
3.3 客户反馈建立一个有效的客户反馈机制，可以及时获取用户对产品的反馈和需求，从而及时改进产品。
客户反馈的收集和分析是质量控制的重要手段之一。
3.4 监控和评估通过监控和评估，可以及时发现系统运行中的问题，并及时采取相应的措施进行修复和改进。
监控和评估包括性能监控、安全监控等。
4. 结论信息技术质量的监督和控制对于确保产品及服务的质量、提高用户满意度、保护企业声誉以及提高效率和降低成本至关重要。
如何在质量控制中有效运用信息技术
如何在质量控制中有效运用信息技术在当今竞争激烈的商业环境中，产品和服务的质量成为企业生存和发展的关键。
为了确保高质量的产出，企业纷纷寻求各种方法和手段，其中信息技术的有效运用正逐渐成为质量控制的重要利器。
信息技术在质量控制中的应用范围广泛。
首先，数据采集与分析是关键的一环。
通过传感器、扫描仪等设备，可以实时收集生产过程中的各类数据，如温度、压力、速度等。
这些数据经过分析处理，能够帮助企业发现潜在的质量问题。
例如，在制造业中，对生产线上零部件的尺寸、重量等数据进行采集和分析，能够及时发现不合格产品，从而调整生产流程，减少次品的产生。
质量管理软件也是信息技术在质量控制中的重要应用。
这类软件可以实现质量计划的制定、质量检验的安排、不合格品的处理等功能。
它将质量控制的各个环节进行系统化管理，提高了工作效率和准确性。
比如，企业可以利用质量管理软件制定详细的质量检验标准和流程，检验人员在工作时只需按照软件的提示进行操作，大大降低了人为失误的可能性。
自动化检测技术在质量控制中发挥着重要作用。
相比传统的人工检测，自动化检测能够更快速、更准确地发现产品的缺陷。
以电子行业为例，通过自动光学检测设备，可以迅速检测出电路板上的焊点缺陷、元件缺失等问题，不仅提高了检测效率，还保证了检测结果的一致性和可靠性。
信息技术还为质量追溯提供了有力支持。
通过给产品赋予唯一的标识，如条形码、二维码或射频识别标签（RFID），企业可以在整个供应链中追踪产品的流向和质量信息。
一旦出现质量问题，能够迅速定位问题的源头，采取有效的召回和改进措施。
这在食品、药品等行业尤为重要，能够保障消费者的安全和权益。
然而，要在质量控制中有效运用信息技术，并非一蹴而就，需要克服一些挑战。
首先是技术整合的问题。
企业往往会使用多种信息技术工具和系统，但这些系统之间可能存在兼容性和数据格式不一致的情况。
因此，需要进行有效的整合，确保数据能够在不同系统之间顺畅流通和共享。
质量控制的数据分析方法
质量控制的数据分析方法数据分析在质量控制中扮演着重要角色。
通过对生产数据和质量指标的分析，企业能够及时发现问题，进行改进，并确保产品质量的稳定性和可靠性。
本文将介绍一些常用的质量控制数据分析方法，并说明其在实际应用中的重要性。
一、控制图控制图是一种用于监控过程性能的图表工具。
它通过统计样本数据的变动情况来判断过程是否处于可控状态。
常见的控制图包括X-图、S-图、C-图等。
其中，X-图用于监控过程均值，S-图用于监控过程标准差，C-图用于监控过程不合格品数量。
控制图的绘制需要收集一系列的样本数据，并计算出各个样本的统计指标。
通过控制限的设定，可以判断样本数据是否在可接受的范围内，以及过程是否存在特殊因素。
控制图的使用可以帮助企业追踪过程性能，及时发现异常情况，并及时采取相应的措施进行调整，以提高产品质量。
二、假设检验假设检验是一种常用的统计方法，用于验证某个假设是否成立。
在质量控制中，假设检验可以用来判断样本数据是否符合某种分布规律或是否满足某种质量要求。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
这些方法可以根据样本数据和假设的设定，计算出一个统计量，再与临界值进行比较，从而判断样本数据的真实情况。
假设检验的结果可以提供数据支持，帮助企业判断质量控制过程中是否存在问题。
通过对样本数据进行合理的假设检验，可以提高对质量问题的敏感性，减少因统计误差而导致的错误决策。
三、回归分析回归分析是一种用于探究变量之间关系的方法。
在质量控制中，回归分析可以用来建立质量指标与生产参数之间的数学模型，从而预测和控制产品质量。
回归分析可以通过收集大量的样本数据，确定质量指标与生产参数之间的相关性。
通过建立回归模型，企业可以利用生产参数的设定值来预测产品质量，并进行相应的调整，以使产品质量得到控制和改进。
回归分析在质量控制中的应用广泛，可以用于探究各种影响因素对产品质量的影响程度。
通过回归分析，企业可以找到最佳生产参数组合，提高产品的一致性和稳定性。
信息系统质量控制方案
信息系统质量控制方案在当今科技高速发展的时代，信息系统已经成为组织运营和管理的重要工具。
然而，信息系统的质量问题经常会给企业和组织带来困扰，因此需要制定一个有效的质量控制方案来确保信息系统的质量。
一、引言信息系统质量控制方案是指针对信息系统全生命周期过程中的质量问题，制定一系列管理和控制措施的方案。
该方案旨在确保信息系统的可靠性、安全性、可用性和性能等关键质量指标达到预期标准。
二、质量目标1. 可靠性：保证信息系统能够稳定运行，防止系统故障和数据丢失。
2. 安全性：确保信息系统的数据和资源受到保护，防止未经授权的访问和数据泄露。
3. 可用性：保证信息系统在需要时能够正常使用，减少停机时间和维护成本。
4. 性能：提高信息系统的响应速度和处理能力，满足用户的需求和期望。
5. 易用性：优化用户界面，提供易于操作和理解的系统功能。
三、质量控制策略1. 需求控制- 制定明确的系统需求规范，确保需求准确传达给开发人员。
- 进行需求验证，与用户进行沟通，确保需求的完整性和一致性。
- 采用合适的需求管理工具，跟踪和控制需求的变更和演进。
2. 设计控制- 采用合适的设计方法和设计评估工具，确保系统的可靠性和安全性。
- 进行设计复审，确保设计满足功能需求和性能要求。
- 引入代码审查和安全审计，发现和修复潜在的错误和漏洞。
3. 开发控制- 采用合适的开发方法和规范，确保代码的质量和可维护性。
- 引入自动化测试工具，进行单元测试和集成测试，检测代码错误和逻辑问题。
- 进行系统集成测试，验证系统的可靠性和性能。
4. 部署控制- 制定完整的部署计划和测试方案，确保系统能够顺利上线并正常运行。
- 进行用户培训，提供系统的使用说明和操作指南。
- 监控系统运行情况，及时处理和修复系统故障。
5. 运维控制- 建立完善的变更管理流程，确保系统的稳定性和连续性。
- 进行定期的性能评估，提出改进措施，优化系统的性能和响应速度。
- 做好风险评估和灾备预案制定，以应对系统故障和灾难事件。
信息化条件下的质量控制管理方法
信息化条件下的质量控制管理方法在当今信息化飞速发展的时代，企业为了在激烈的市场竞争中立于不败之地，必须注重质量控制管理。
信息化条件下的质量控制管理方法至关重要，可以帮助企业提高产品质量、提高生产效率、降低成本，从而实现可持续发展。
接下来将从不同角度分析信息化条件下的质量控制管理方法。
一、了解客观情况在进行质量控制管理之前，首先需要了解客观情况。
企业需要对自身的产品、生产过程、市场需求等方面做全面的分析，了解自身的优势和劣势，找准问题所在。
只有真正了解了客观情况，企业才能有针对性地制定质量控制管理方法。
二、建立信息化系统建立信息化系统是信息化条件下质量控制管理的基础。
企业可以利用信息化技术收集、存储、处理和传输大量数据，及时掌握产品生产情况、市场反馈等信息。
通过信息化系统，企业可以实现对质量控制管理的全面监控和管理。
三、采用先进技术在信息化条件下，企业可以借助先进的技术手段来提高质量控制管理的效率和效果。
例如，引入人工智能、大数据分析、云计算等技术，可以帮助企业快速发现问题，及时采取措施，有效提升产品质量。
四、加强内部培训在信息化条件下的质量控制管理中，人才是最重要的资产。
因此，企业需要加强内部培训，提升员工的专业技能和质量意识。
只有员工具备了良好的技能和态度，才能保证产品的质量。
五、建立全面监测制度通过信息化技术，企业可以建立全面的监测制度，实现对生产过程的实时监控。
通过不断收集、分析监测数据，企业可以及时发现问题，及时调整生产方案，确保产品质量稳定。
六、制定标准化流程标准化流程是质量控制管理的基础。
企业可以利用信息化技术制定标准化的生产流程，明确每个环节的责任和要求，确保每个环节都按照标准执行，避免出现质量问题。
七、加强供应链管理信息化条件下的质量控制管理不仅仅局限于企业内部，还需要加强与供应商的合作。
企业可以借助信息化技术实现对供应链的全面监控，确保原材料的质量符合标准，从根本上提高产品质量。
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ITA
! 理论与探索 #
企业内部由于未受质疑而被决策者坚守着 。 公司神话 (Corporate M yth) : 对企业竞争能力的错误
假设 。通常单纯考虑内部因素 , 而不考虑与外部环境因素 的联系就会做出这类假设 。
公司禁忌 (Corporate Taboo) : 在企业文化中被奉为神 明 、不可触及的假设 。它通常根植于企业高级管理层所持 有的某些强烈信念 。
5) 过分自信 (Overconfidence) 。研究人员有时对自己 在分析过程中的知识和技能过分自信 , 过分自信意味着研 究者没有意识到自己尚有还不知道的东西 , 而这些未知因 素可能对分析决策非常重要 。对未知的意识被拉索和舒梅 克 ( Schoemaker) 称为 “元知识 ” (M etaknow ledge) 。元 知识欠缺 , 也就是不能意识到自己在某些方面的无知 , 会 导致低估风险的分析盲点 。
Keywords: intelligence studies; information analysis; quality control
1 信息分析质量缺陷的源头
111 思维习惯的限制 由思维习惯所造成的认识误区往往表现为过分自信 。
自信是人们面对具有复杂性和不确定性问题时所做出的基 本心理反应 。出于自信 , 人们可以通过简化认识来应对复 杂性和不确定性 。在情报研究中 , 人们可能下意识地认为 自己对事实的表述是准确的 , 由此 , 就可能陷入影响信息 分析的过分自信的误区之中 。虽然世界处在变化之中 , 人 们的某些思维习惯也应做出调整 , 但现实中的情况却是 , 人们若不遇到重大事件或强烈刺激往往很难改变自己的思 维习惯 。拉索 (Russo) 等人总结了导致过分自信的几个 原因 , 包括思维定式 (Anchoring) 、或然限制 (Availabili2 ty) 、取 证 偏 倚 ( Confirmation B ias) 、后 见 之 明 ( H ind2 sight) 、控制错觉 ( Illusion of Control) 和信量崇拜 ( Infor2 mation Volume) 等 [1 ] 。
3) 取证偏倚 。取证偏倚指对待例证的态度有失公允 。 那些支持信息分析人员直觉或观点的例证 , 往往得到重 视 。这样做 , 会使一些错误的直觉或观点很容易被 “论 证 ”通过 。
4) 后见之明 。后见之明原本是指对某一已经发生的 事件所能列出的事件起因会比未知事件能否发生时所能列 出的事件起因多 。同理 , 某一事件当你假设它早已发生过 时 , 你可能会找出比未做假设而分析出的更多的事件发生 原因 。此处则是指那些在过去的成功决策中所做的预测内 容能够对当下的决策分析造成暗示和误导 。
1) 思 维 定 式 。思 维 定 式 源 于 “估 计 ” ( Guessti2 mates) 。估计是一俗称 , 指初始的 、通常也是非正式的臆 测 。分析人员在无意中将自己的臆测带入正式分析过程 中 , 决策结果就会受到先入为主的影响 。
2) 或然限制 。或然限制是指人们为了减少潜在决策 的数量 , 而限制各种可能性和选项范围的倾向 。人们经常 只考虑那些被认为是可能的概率事件 , 这种过分自信在那 些原先被认为不可能的事件或选项发生时 , 会导致盲点的 产生 。
3) 放大责任 ( Escalating Comm itment) 。通常企业投 资项目效果不佳的原因一般是初始分析有误 ; 外部环境有 变 ; 内部能力退化 。相应的管理举措则是撤资 、调整 、追 加投资 。企业管理者在遇到投资项目效果不理想的情况 时 , 如果不加分析 , 一味追加投资 , 往往会给企业带来更 大损失 , 这种做法被称作放大责任 。放大责任也是引发分 析盲点的一个重要原因 。
! 理论与探索 #
ITA
●王延飞 (北京大学 信息管理系 , Fra bibliotek京 100871)
论信息分析的质量控制方法
摘 要 : 信息分析的质量取决于研究方法 , 盲点分析是信息分析人员用于完善研究的常用手段 。矛盾 假设分析则为有关人员在情报研究中完善信息分析提供了又一个系统规范的工具 。
关键词 : 情报研究 ; 信息分析 ; 质量控制
7) 信息过滤 ( Information Filtering) 。在企业组织结构 中 , 高层决策所需的信息来自企业下级部门 , 因而信息的 过滤也将会是企业决策分析的致盲因素之一 。
113 分析技术的局限 信息分析技术各有优劣 , 常用技术的局限性可以通过
表 1反映出来 [4 ] 。 表 1 分析技术比较
5) 控制错觉 。控制错觉是指管理者过于相信自己的 管理控制能力 , 这与取证偏倚又有直接关系 。
6) 信量崇拜 。信量崇拜是指人们误以为信息数量对 于决策质量是多多益善 , 而实际上信息数量并不是保证分 析质量的充分条件 。 112 认知盲点的存在
认知盲点源于认识上的误差 , 而认识上的误差是人们 针对复杂分析对象进行逻辑思维时经常发生的事情 。
4) 受限视角 ( Constrained Perspective) /有限参考框 架 (L im ited Frame of Reference) 。根 据 心 理 学 期 望 理 论 ( Prospect Theory) 研究发现 , 人们通常更厌恶由于损失所 造成的风险 , 而甘冒风险去争取收益 。因而 , 对于同一个 对象问题 , 由于解题思考的视角或思路不同 , 研究者会有 不同的分析结果 。例如 , 对于前期效果不理想的项目是否 需要追加投资的问题 , 既可以将拟追加的款项看作可能赚 取收益抵补亏空的新投资 , 也可以看作是具有风险的累计 投资的一部分 。如果没有意识到这一点 , 就意味着又多了 一个分析盲点 。
分析技术 用例
主要优点
主要不足
线性分 与时间有关 快捷 、易行 、 未来 趋势不 变的假
析技术 的分析
经济
设未必可信
经济 预测技术
计量模型
量化 、精确
常常 忽略竞 争反应 成分和对未来可能事 件的估计
快捷 、易行 、
头脑风暴 务虚小组
只是定性和判断
有创造性
未来情 景描述
情景分析
难以 估量分 析者主 有创造性 、
逆向分析就是从单位决策盲点的表现入手 , 去分析和 发现有关盲点的具体内容 。单位决策中的盲点有 3种表现 形式 : 一是单位没有意识到某些重要的战略发展事件 ; 二
·情报理论与实践 ·
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观倾向的影响作用和 前瞻 、可量化
动态竞争结果
信息分析人员在了解认识误区产生的原因后 , 应该在 研究过程中加以注意和克服 。针对分析的局限 , 要考虑采 取适当的方法来弥补不足 。最基本的完善方法便是盲点分
析法和矛盾假设分析法 。
2 保证分析观点正确性的盲点分析
盲点分析 (B lindspot Analysis) 是在认知心理学和组 织行为理论结合基础上发展起来的一种信息分析方法 。情 报研究人员利用盲点分析审视决策过程中可能产生错误的 原因 , 来完善和提高信息分析的质量水平 。由于盲点的产 生与人的认知心理有密切关系 , 因而盲点分析更像是一种 认识论 , 这种认识论由一些盲点发现 、盲点排除和盲点预 防的办法组成 , 与其他的管理分析工具交织在一起 , 用来 保证分析观点的正确性 , 进而保证信息分析的质量 。 211 盲点发现办法
Abstract: The quality of information analysis depends on the methodology of research1 B lind spot analysis is a useful tool for information analysts to imp rove their studies1 Analysis of competing hypotheses p rovides another stand2 ard tool for peop le concerned to perfect information analysis in intelligence studies1
! 理论与探索 #
ITA
是单位未能准确理解某些重要的战略发展事件的意义 ; 三 是单位虽能正确认识某些重要的战略发展事件的意义 , 但 是反应行动过于迟缓 。根据盲点的表现形式 , 可以追根溯 源 , 逆向反推出导致盲点产生的原因 。 212 盲点排除办法
排除盲点的基本办法是设计和建立一个完整有效的决 策支持情报系统 , 通过有针对性地提供充足的情报 , 来达 到消除决策盲点的目的 。而这一切都首先取决于能否准确 地确定盲点的位置 。盲点位置的确定可以通过以下途径 : ①通过对单位内外专业人士的调查 , 确定某类或某项决策 的情报需求 。 ②发现和确定相应决策的关键人物 , 包括主 要决策者和主要执行者 。 ③请关键人物根据重要程度和情 报获取难易程度对与决策相关的要素进行评分排序 , 找出 那些重要性强而获取不易的情报项目 , 发现情报项目在决 策意义和获取满足程度之间的反差分布情况 , 凡是出现较 大反差的地方 , 就是决策盲点可能的容身之地 。通过采取 针对性措施来提高单位内部重要信息的共享水平 , 消除决 策分析中的盲点 。 213 盲点预防办法
要在单位内部找到盲点的可能来源 , 可以采用正向调 查的方法 , 也可以采用逆向分析的方法 。
正向调查就是利用情报研究通用的方法如德尔菲法和 头脑风暴法开展调查研究 , 去发现单位决策分析中的盲 点 。进行正向调查时 , 从收集的调查数据中可以观察到被 调查者对某些事情不一致的看法 , 由于被调查者在单位中 的地位不同 , 因而其观点对单位决策的影响力也不同 。根 据调查统计结果 , 可以判断出单位决策的支撑性观点 , 进 而发现决策盲点的分布情况 。