第二讲_大数据时代的情报分析
大数据情报分析在军事领域中的应用研究
大数据情报分析在军事领域中的应用研究随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
在军事领域中，大数据情报分析已经成为一种必须学习和应用的技术。
大数据情报分析的应用在军事战争中可以极大地提高情报的质量和效率，使战争更容易成功。
一、大数据情报分析的概念大数据情报分析是基于大规模高速数据的分析与提取技术。
它是一种以数据为基础、以数据分析为核心、以数据挖掘为手段、以数据可视化为表现的技术。
大数据情报分析技术的应用范围涉及到许多领域，其中包括军事领域。
军事情报分析是从大量信息中提取有利于决策的数据的过程，而情报分析的效率和准确性取决于处理数据的技术水平。
大数据情报分析技术可以处理大量的数据，将数据转化为可利用的情报，更好地为军事指挥决策提供可靠的情报支持。
二、大数据情报分析的优势大数据情报分析有着许多优势，它可以提高情报分析的效率和准确性，增加情报的可靠性和可用性，从而更好地为决策者提供情报支持。
下面我们来详细了解一下大数据情报分析的优势：1. 可以更快速地收集、处理和分析大数据；2. 可以对多维数据进行分析，获得更全面的情报；3. 可以通过数据挖掘技术识别出相关数据，提高情报的相关性和重要性；4. 可以通过数据可视化技术更清晰地呈现数据和对分析结果进行展示；5. 可以通过数据共享技术实现不同平台之间的数据分享和数据交换，提高数据的共享度和数据的频流透明度；6. 可以对不同类型、不同来源的数据进行整合，实现多元化的情报汇总。
三、大数据情报分析在军事领域中的应用大数据情报分析在军事领域中的应用十分广泛，尤其是在指挥、情报、侦察等方面的应用。
在作战中，军队需要获取实时情报，及时了解敌军的情况。
那么，在军事领域中，大数据情报分析技术将发挥怎样的作用呢？1. 改善情报分析效率传统军事情报分析主要依靠军方情报员的经验和判断，但人类的经验和判断有时会受到限制。
然而，大数据情报分析可以快速处理大量数据，快速发现关键信息，并通过数据挖掘挖掘更多的情报，提高军队情报的质量和效率。
大数据环境下情报分析新方法
大数据环境下情报分析新方法当前全球都进入了大数据时代，许多事物运行的方式发生了改变，情报分析也不乏其中，传统的情报传播方式已经发生了明显的转变，更加复杂的数据网络技术是把“双刃剑”，既给情报分析发展带来方便，也带来了很多挑战。
本文就大数据时代下的情报数据分析进行了发展趋势研究，仅供参考与借鉴。
标签：大数据环境；情报分析；方法一、大数据环境下新的情报信息环境特征（一）专注于数据流上的信息分析数据流的来源具有多样性，一般指的是使用各种记录仪器、传感器时生成的数据信息，当前较为普遍的是移动设备、视频影像、社交媒体等。
在分析数据流时，大数据管理技术首先会把获取的数据进行转换，形成案例描述，这样的操作模式便于预测事件的发展趋势或者信息环境中凸显出来的问题，使人们能够以最快的速度获取数据，还可以迅速分析事件的走向，针对情况采取对策，以便减少问题的消极影响。
（二）情报问题上的动态呈现变得复杂第一，情报需求的主体不再受限制，已经突破军事领域、政治领域、商业机构以及科研单位，变得更为丰富多元，涉及的内容更加专业化、多样化。
第二，全球气候变化的频率加快，各种极端天气变化或者人为事件带来的损失有扩散到更大的地区的可能性，甚至蔓延到全球，影响社会、经济的正常运行。
第三，随着计算机技术、通信网络的迅速变革，再加上不断变化的技术环境，一些组织和个人利用这些机会学会了操纵数据生成和传播的技能，这导致了目前的情报问题变得更为复杂性，且具有一定的动态性。
二、分析大数据环境中的情报信息时的注意事项（一）大数据陷阱要想凸显大数据信息的价值，必须先对数据展开分析，得出结果之后才会为研究人员提供他们想要的信息。
因此，这些大数据源的可靠性以及真实性会变得非常重要。
尽管大数据环境推动了研究人员的情报分析的步伐，但其本身的不足也会加大研究人员的工作难度，大数据集过于庞大，很难进行信息识别与甄选，也就加大了情报分析师遇到大数据陷阱的概率，这些陷阱可能是人们无意中发布了一些指导性的虚假消息，也可能是人们故意发布的。
面向大数据的情报分析方法与技术研究
面向大数据的情报分析方法与技术研究随着信息技术的发展，我们生活中产生的数据量越来越大，这些数据蕴含着无穷无尽的信息和价值。
对于情报分析而言，如何利用大数据进行信息处理和分析，将成为未来发展的重要方向和挑战。
一、大数据的意义和价值从生活到工作，我们都在时刻产生着各种各样的数据，其中包括文档、照片、视频、音频、交易记录等。
这些数据都有相应的价值，其中有些信息相对容易发现，而有些则需要经过深入的挖掘和分析才能被揭示出来。
因此，对于情报分析而言，大数据的挖掘和分析将成为一种新的能力。
大数据的意义和价值不仅在于数量的增加，更在于数据的多样化和复杂性。
利用大数据分析技术，可以有效地挖掘信息和知识，从而更好地推动社会的发展。
在各个领域都可以看到利用大数据开展情报分析的实践，例如金融领域、医疗领域、政府治理和社交网络等。
二、大数据情报分析的技术挑战对于大数据情报分析而言，面临着技术挑战和不确定性。
其中，最主要的技术挑战之一就是如何对海量数据进行有效的处理和挖掘。
看多恰恰是必须理解数据的本质和数据的特征，根据数据的规律，提取有价值的信息和知识。
基于大数据的情报分析技术可囊括多种特定技术，例如数据预处理、数据挖掘和机器学习等。
其中，数据挖掘技术作为一种重要的技术手段，可以有效地实现对大数据的分析和挖掘。
它具有广泛的应用和实践价值，在各类情报分析领域得到了广泛的应用和推广。
三、大数据情报分析的应用场景大数据情报分析在各种领域的应用和实践都在不断地扩展和深入。
其中，金融领域是利用大数据实现情报分析的重要应用场景之一。
金融领域的数据量极为庞大，包括银行流水、交易信息、股票市场信息等。
如何利用这些数据进行情报分析和决策，将成为银行和金融机构的技术挑战。
另外，医疗领域也是大数据情报分析的重要应用场景之一。
医疗领域的数据包含着病历、病人信息、生理指标等，如何将这些数据利用起来，提高医疗效率和水平是亟待解决的问题。
最后，政府和社交网络都是大数据情报分析的广阔应用领域。
认知情报学：大数据背景下情报分析的新机遇
认知情报学：大数据背景下情报分析的新机遇情报分析是大数据时代情报研究中非常重要的一环。
图书馆正在从信息时代向数据时代进行过渡，并伴随着资源的全面数字化、富媒体化以及开放共享政策的不断完善，爆炸式增长的数据资源为传统的情报分析提出了极其严峻的挑战，新的情报分析手段亟待解决，从数据时代到计算时代的转变已经悄然提上议程［1］。
21世纪情报学的发展，离不开多学科的交叉融合，唯有在理论与实践不断的碰撞中，才能为情报学提供创新型的发展思路与更为广阔的发展前景。
国外提出的“认知情报学”，正是对于情报学在当代与其他学科进行创新性融合实践的解决方案。
1认知科学提出背景1.1背景学科介绍1.1.1认知、认知科学、认知计算认知是一种心理活动，或是一种获取知识，理解思想、经验与感觉的过程［2］。
认知包含像是知识、注意、记忆、判断、评价、推理、计算、解决问题、决策制定以及理解和语言的生产等一系列过程。
在认知过程中，利用已经存在的知识来推理出新的知识［3］。
认知科学(Cognitive Science)是一门交叉学科的科学研究，其主要以现代科学的手段来研究心智及其处理过程，即探索人类的智力如何产生以及人脑信息的处理过程。
在认知科学领域，认知科学家们关注语言、感知、记忆、注意力、推理和情感，并为了研究上述内容将一些诸如语言学、心理学、计算机科学、人工智能、哲学、神经科学、人类学等学科的知识运用其中［4］。
到目前为止,在学术界与工业界还没有对于认知计算(Cognitive Computing)广泛认同与接受的定义［5-7］。
认识计算最早追溯到模拟人脑的计算机系统的人工智能，20世纪90年代后，研究人员开始用认知计算一词来表明可以教计算机像人脑一样去进行思考而不仅仅是开发一种人工系统［8］。
通常对于认知计算的理解是指计算机通过使用硬件或者软件来模仿人大脑的功能，来辅助进行决策制定［9］。
一般来说，认知计算描述了基于人工智能的科学学科和信号处理的技术平台。
大数据挖掘技术在情报分析中的应用
大数据挖掘技术在情报分析中的应用一、介绍随着互联网的普及和技术的不断进步，我们已经进入了“大数据时代”。
有大量的数据正在被不断地生成和积累，这些数据的快速增长和复杂性使得传统的数据处理技术显得束手无策。
而大数据挖掘技术的出现则为挖掘这些数据中有意义的信息提供了新的方法和工具。
在情报分析中，大数据挖掘技术已经成为了一种重要的手段，为情报分析工作提供了更为全面、深入的研究数据和更为准确、及时的情报信息。
二、大数据挖掘技术的基本概念大数据挖掘技术是指利用计算机和相关软件工具，对大量数据进行分析和挖掘，以发现其中的潜在规律和信息。
它主要包括数据采集、数据预处理、建模与评估等几个基本过程。
1.数据采集数据采集是大数据挖掘技术中的一项重要工作，它包括网络爬虫、数据收集器、数据处理等多种工具和技术。
采集到的数据包含了各种各样的信息，如网页、文本、图像、音频、视频等。
这些数据的来源包括各种数据源，如社交媒体、电子商务网站、政府机构、金融机构、医疗机构、科研机构等。
2.数据预处理数据预处理是指对采集到的数据进行清理、整理、转换、过滤等预处理工作，以便更好地开展挖掘工作。
数据预处理的主要目的是去除数据中的噪声和冗余信息，并且保留有用的信息。
对于数据预处理，主要应用了数据清洗、特征提取、数据转换、数据规范化等多种技术手段。
3.建模与评估建模与评估是指对清洗后的数据进行建模和分析，以发掘其中的信息和隐藏模式。
在此过程中，数据挖掘算法和技术被广泛应用。
常用的算法包括聚类分析、分类分析、回归分析、关联规则挖掘、多层神经网络等。
三、大数据挖掘技术在情报分析中的应用情报分析是指通过收集、处理、分析和评估各种情报信息，以得到有关某个目标的情报信息，或者感知外部威胁的一项工作。
在情报分析工作中，大数据挖掘技术已经成为了一种重要的手段，主要体现在以下几个方面：1.突破数据规模限制大数据挖掘技术对规模巨大的数据处理和分析具有很强的优势，它可以快速而准确地分析海量数据中的信息，发掘出其中的规律和模式，并且找出影响某个目标的关键因素。
大数据环境下的情报分析与应用研究
大数据环境下的情报分析与应用研究随着互联网和物联网的快速发展，数据已经成为人类社会发展的一股无法忽视的力量。
这些海量的数据大多数都是可以收藏、可分析并被用来支持决策的。
大数据的崛起，对情报分析、信息收集和预测分析等领域，提出了更高的技术要求和挑战，更加推进计算机技术和智能科学的发展。
本文就是要探讨大数据环境下的情报分析与应用研究，可以从以下几个方面展开：什么是大数据？情报分析是什么？大数据与情报分析的关系？大数据环境下情报分析的应用。
什么是大数据？大数据，是指传统的数据处理方法已无法处理的那些数据集合；它具有三个特征：数据量大、处理速度快、多元化类型。
比如：网络节点信息、手机信令、视频监控、各种传感器、交通监控等数据都属于大数据。
情报分析是什么？情报分析是指有效地利用各种情报信息，在对情报信息进行筛选、解码、分析和评估的过程中，生成有效的情报产品。
情报分析需要基于相关的情报原始材料，根据特定的客户需求，获取对敌人或者其他相关组织体系的深入理解。
情报分析的目标是为决策制定者在不确定和复杂的环境中提供切实可行的建议和新的视角。
大数据与情报分析的关系？大数据环境的出现，给情报分析带来了一个重要的工具。
在大数据时代，情报分析人员可以将每一个收集到的数据都纳入分析范畴，从而使决策者得到更加全面的分析结果。
此外，大数据也可以帮助情报分析人员更好地识别以前不为任何人所知的模式或漏洞，并充分利用这些模式和漏洞，以解决更广泛的信息安全问题。
大数据环境下情报分析的应用。
1.网络安全：网络安全是在大数据时代不容忽视的一个重要领域。
情报分析人员需要利用大数据技术对网络中的大量数据进行收集并进行专业的分析，以确保网络安全。
此外，他们还可以通过大数据技术来查找潜在的攻击者并对其进行跟踪和打击。
2.采集批判性信息：社交媒体平台上的信息形式多样，涵盖了很多有用的信息。
情报分析人员可以通过大数据技术来进行社交媒体情报分析，以收集和分析大量的信息，并为决策制定者提供有用的洞察力。
大数据时代情报分析的需求和发展趋势
大数据时代情报分析的需求和发展趋势什么是大数据,所谓大数据我们可以称之为巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
（在维克托·迈尔—舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity.我们现在所生活的时代,是个数据大爆炸的年代，更多的时候我们依赖的是网络，网络所传输的数据是无比庞大的，所以情报分析和决策都至关重要。
随着大数据时代的到来随着大数据时代的到来,我们对各类数据的获取拥有了更广泛和便利的渠道，这些数据为我们决策质量的提升起到了重要作用。
这些数据包括:互联网实时产生了大量的电商消费品交易数据、交互数据,竞争对手的价格与市场表现，以及消费者的评价与偏好等；上市公司定期发布着企业财务数据、证券与投行公司定期发布行业情报与数据等;政府网站不断公开各类统计数据，包括行业运行数据、海关进出口、宏观经济运行、专利申报、企业信用等；财经媒体不断调研发布商业情报，各类行业动态数据等;各类专业期刊、行业期刊、电子数据库都随时产生着有价值的决策信息和情报等…如何利用大数据提炼出有价值的情报，从而准确决策、抢占先机，是提高竞争力的新课题。
传统的决策分析体系内部为信息系统,而非情报系统，决策信息不足；只为了掌握情况,而非预知变化占先机，不利于规避风险获得资源；传统决策分析体系是管理手段，而非竞争手段,不利于跟踪技术与市场前沿的变化，持续创新，正面临着一个重大挑战。
对于在数据分析领域扮演重要角色的情报研究工作而言，大数据的理念和技术既带来了机遇,也带来了挑战。
一方面，在大数据时代，情报研究工作正在得到空前的重视，大数据为情报研究的新发展提供了机会,从更为广阔的视野来看待情报研究的定位，研究新技术新方法,解决新问题，将极大地促进情报研究理论与实践前进的步伐。
大数据环境下情报分析新方法
录仪器 、传 感器时生成 的数据信息 ，当前 较为普 遍的是
三 、关 于 大数 据背 景 下情 报分 析 工作 的发 展
移动设 备 、视频影像 、社交媒体等 。在分 析数 据流时 ， 方 向
大数 据管理技术首先会把获取 的数据进行 转换 ，形成案
（一 ）重视 情境研 究环节
例描述 ，这样的操作模式便于预测事件 的发展趋 势或者
二 、分 析大 数 据环 境 中的情 报信 息 时 的注 意 征 。因此 ，在如此庞大的数据面前 ，单靠个人或个别组织
事 项
就会非常薄弱 。此外 ，许多情报 问题 的复杂 陛逐渐显现出
（一 ）大数 据 陷 阱
来 ，如果想合理解决这个 问题 ，必须进行协 同共享 ，这是
要想 凸显大数 据信 息的价值 ，必须先对数据展 开分 分析的整体 Ｉ生反映。针对当前大数据分析的情况 ，各级 机
是人们无意 中发布 了一些 指导性 的虚假消息 ，也可 能是 以便于做 出正确 、科学 的决策。然而 ，基于大数据分析
人们故意发 布的。此时 ，不管虚假信息 ，还是真实信息 的环境 ，分析指 向性被 削弱 ，分析需要更高的准确性 ，
将在大数据环境 中发挥作 用 ，但 事实是根本没有 因果关 而且还需要足够 的时间 ，因此对 于短期 决策的意义更 为
带来 的损失有 扩散到更大的地 区的可能性 ，甚 至蔓 延到 因素 ，情报 的可靠 性将受 到很 大影响。
全球 ，影 响社会 、经济 的正常运行 。第三 ，随着 计算机
（二 ）强 调 重视 分析 的 整体 性
技术 、通信 网络的迅速变革 ，再加上不 断变化 的技术环
结合 目前 的情 报分析工作实 际，情报分析 的必然 趋
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信息链的线性结构
数据
信息
知识
?
情报
数据、信息与情报的转化模型
数据加工工 数据 信息 信息分析 情报
知识
知识
科技情报工工作实例
数据
信息
检索 检索 知识 某主题的 数据集合 分析 分析 知识
情报
研究快报 研究报告
······
期刊论文文 会议论文文 专利数据
······
从数据到信息的转化
²
中途岛战役
² ²
²
²
一一名年轻军官却想到的‘AF方方位’是不是中途岛的 妙计。 他要求中途岛海军基地的司令官以无无线电向珍珠 港求救，说中途岛上的食水水供应站出现了问题， 导致整个中途岛面临缺水水的危机。 不久后，美国海军情报局便截夺到一一则JN-‐25信 息，内容果然提到了‘AF方方位’出现缺水水问题。 结果‘AF方方位’便证实为中途岛，也就是日本海军 的下一一个攻击目标。
视频信息
视频信息是随着时间变化连续记载的可以 通过听觉与视觉感知的信息，在传媒、交 通等领域应用较多。 ² 中央电视台新闻联播举例
²
信息链的金金字塔结构
情报 知识 信息 数据
?
激活了、活化了的知识，反映人们 如何运用知识去解决实际问题。 对信息进行加工、分析、提取、评 价的结果，反映事物运动状态的规 律及状态变化的规律 有意义的数据，数据在媒介上的映 射，反映事物运动的状态及状态的 变化。 数据是事实的数字化、编码化、序 化化、结构化。
化柏林 huabolin@ 北京大大学信息管理 系
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大大数据时代的情报新形势 情报分析转化理念与模型 情报服务实践与需求获取 数据时代的信息分析方方法
化柏林
时代标签
互联网网时代 ² 信息时代 ² 大大数据时代
²
大大数据情报工工作新形势
互联网网模式 ² 数据支撑 ² 多源融合 ² 全景扫描 ² 实时研判
²
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大大数据时代的情报新形势 情报分析转化理念与模型 情报服务实践与需求获取 数据时代的信息分析方方法
化柏林
信息的类型
知识K1 知识K2 情报T1：位置 油田田位于东北大大庆
情报T2：规模 油田田覆盖四百公里里 知识K3 知识K4 情报T3：能力力 日日炼油100万千升
信息F5
情报T4：机遇 中国需要购买 轻炼油设备
音音频信息
²
音频信息是随着时间变化连续记载的可以 通过听觉感知的信息，在传媒、交通等领 域应用较多。
财务系 统 人事系 统 竞争对 手
单源 VS.多源
（1）单一一数据有失全面性，无无法全面刻画 事物以及事物状态的变化； ² （2）单一一数据的可靠性与真实性难以辨别， 通过多源数据的交叉印证有助于对数据的 真伪进行行辨别； ² （3）从单一一数据源中所能发现的情报是非 常单一一的，多源融合可以有更多发现，有 助于发现新的情报。
²
从信息到情报的转化
情报
去 伪 存 真 型
差 异 对 比 型
由 此 及 彼 型
化 零 为 整 型
见 微 知 著 型
…
信息
对比比分析型
情报的关键：知彼知己己、敌我对比 ² 情报的方方法：SWOT、定标比超等 ² 报告的形式：三段论
²
对比比分析型
机构：美国中情局（CIA） ² 时间：1986年3月 ² 报告：《苏联激光化学研究与应用》 ² 信源：苏联科学家发表在公开出版物上的 文文献， ² 结论：“我们确信苏联在激光化学领域的基 础研究水水平与美国相当或超过美国”
² ² ² ²
²
² ²
数据D1: eleven done one too many 信息IF1: 某间谍身上搜索到的火火柴盒上印有eleven done one too many字样 知识K1（常识知识）：31是荷兰的国际电话区号 知识K2（专家知识）：键上的首字母代替数字是加密 方方式的一一种 知识K3（专家知识）：英文文单词的拆分与组合也是加 密方方式的一一种，如done=d+one,根据K2得出d是3，根 据语言言知识库得出one是1，因此done one对应着31 策略1：用什么样的线索，分析目标是什么 情报IT1：eleven done one too many的明文文一一个荷兰 的一一个电话号码，
分析 方方法
大大数据时代下的情报特点
面向服务 分 析 为 轴
数据为基
大大数据特点与分析理念
单一一数据
追求精确性
突出特点
多源数据
追求效率
目标
过程
注重因果分析
基础
注重相关分析
抽样数据
全体数据 价值密度 低 处理速度 快
数据量大
类型繁多
传统BI VS. 大大数据时代的BI
对比指标 数据类型 数据库类型 数据规模 数据存储方方 式 计算方方式 计算时效 分析方方法 分析结果 结果应用 传统BI 结构化数据 关系型数据库 TB以下 集中式，数据向计算 靠近 批处理为主 离线计算 统计分析+数据挖掘 报表展示 看数据 大大数据时代的BI 非结构化+结构化数据 集群 PB以上 分布式，计算向数据靠近 支持流式计算 实时分析+离线计算 统计分析+数据挖掘+深度学 习 智能决策 解读数据
²
科技情报的异构信息融合
期刊 论文文 会议 信息
学位 论文文
多源数据
项目 信息
专利 信息
著作 信息
竞争情报的多源信息融合
专利数据 库 论文数据 库 标准数据 库 政策法规 库 产品市场 库 购买合作数据
ERP系统 CRM系 统
多源数据
行业协 会 政府机 关 新闻媒 体
企业自有数 据
公开信息源
中途岛战役
美国海军情报局在与英国以及荷兰相关单位 紧密的合作下，开始成功的解读日本海军主 要通讯系统JN-‐25的部分密码。 ² JN-‐25让联军得悉‘AF方方位’将会是日本海军的 下一一个攻击目标，‘AF方方位’何在? ² 中途岛VS.阿留申群岛?
²
竞争核心心的改变
²
数据而而不是资本，正在成为整个社会最有 价值的资产，未来的竞争是对于数据资产 的竞争，而而不在于资本的竞争。
决策思维方方式的改变
IT时代改变了人人们生生活与工工作的模式 ² DT时代将要改变或正在改变人人们思维与决 策的模式
²
小小数据情报分析实例
²
大大庆油田田案例
• 时间：1966年 • 人人物：日本情报专家 • 来源：1966年7月的某期 《中国画报》 • 信息：关于王进喜的封面 照片 • 情报：判定中国油田位置 位于北纬46度至至48度的区 域，即中国东北的北部寒 冷地区。
信息F1 信息F2 信息F3 信息F4
³
传统谍报人人员特质
身体好，有独特气气质 ² 技术多面手手，如开锁、破译密码、截获信 号 ² 方方法灵活多变， ² 心心理素质过硬
²
大大数据时代情报人人员的特质
对信息高高度敏感 ² 具有专业检索技能 ² 善于综合运用多种分析方方法 ² 掌握系统的情报工工作流程与方方法 ² 知其情、报其告、防止止对手手先知道
竞争情报流程新旧对比比
传统的竞争情报流程 规划定向 大数据环境下的竞争情报流程 情报需求识别与定义
信息搜集
信息检索与数据采集
多源信息融合与清洗 加工 信息分析与内容挖掘 分析 结果解读与情报提炼 传播 报告撰写与情报传递
棱镜计划中的多源融合
通过Google的检索日志可以获取用户关注信 息的兴趣点以及关注热点的变化， ² 通过Facebook、paltalk等社交网网站可以了 解用户的人人际网网络与活动动态， ² 通过微软、yahoo可以掌握人人们联机工工作的 时间、方方式以及内容等。 ² 而而把这些信息融合到一一起，可以较为全面 地认识并掌握某个用户或某类群体的信息 行行为特征
信息
情 境 化 处 理
有 效 化 处 理
归 一一 化 处 理
细 分 化 处 理
精 练 化 处 理
…
数据
归一一化加工工
把“北大大”与“北京大大学”统一一为“北京大大学”， ² 把“网网络蜘蛛”、“爬虫虫”、“爬行行器”、“抓取 器”等归一一为“爬行行器” ² 把英文文、法文文、日文文等不同语种文文献资料 翻译成中文文
²
由此及彼型
²
相关性分析
非相关文文献知识发现 ³ 空白点分析
³
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信息挪用：
由招聘信息分析研发计划 ³ 由投稿编号分析录用率
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化零为整型
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信息综合与汇聚
啤酒与尿布，根据零散的销售记录统计汇总发 现共被购买的规律 ³ 德国记者根据零散的新闻报道汇总敌军将领名 单 ³ 评审专家名单汇聚
文文本型信息
²
文文本型信息以人人类自然语言言为主要描述方方 式，重点体现在图书文文献领域，属于非结 构化的信息，例如期刊论文文、专利说明书、 政府报告等。
2. 中国知⺴网网的招聘信息
图形图像信息
图形信息是由各种各样的符号组成的，图像 信息是通过照相设备对客观事物外观的捕获 所获得的平面反映，大大家常把图形与图像信 息放在一一起，统称为图形图像信息。 ² 图像信息在医学、地理科学等领域应用较多
化柏林
大大数据情报分析案例
美国“棱镜”计划 ² 数据基础：Google、微软等用户数据 ² 分析：序列分析、模式分析 ² 结果：恐怖活动预测与监测、重点国家竞 争
²
数据来源
数据类型
⺫目目标任务
恐怖主义和恐怖分子子的关系、活动、联络、 意识形态 ² 宗教文文化变迁的战略影响 ² 中国与发展中国家的科学技术与军事转型 ² 能源和环境压力力对国家安全的影响 ² 战争发动投票支持的监控与拉拢 ² 国家和区域谈判合作支撑 ² 新兴经济增长点探寻