大数据背景下的信息分析
大数据时代下的信息质量分析研究
大数据时代下的信息质量分析研究
一、大数据时代下的信息质量分析研究简介
近年来，随着信息技术的发展，大数据技术的应用已经成为不可动摇的热点，大数据技术的应用可以快速收集、存储、分析和获取分析结果，使企业能够在更短的时间内获得准确有效的数据。
然而，随着企业对于大数据的使用，如何保证信息质量已成为企业面临的一个重大问题，如何从信息质量的角度来探索大数据的应用，已经成为学术界非常重要的研究课题。
二、信息质量分析的原理
信息质量分析是从客观的角度出发，对信息准确性、可靠性、完整性以及时效性等进行检查，以确定信息质量的把握程度。
信息质量分析应当从以下几个层面来看待：
1.精确性：指数据是否准确完整，是否符合参考标准；
2.可靠性：指数据历史可靠性，能否保持比较稳定的可靠性；
3.完整性：指数据完整性，是否缺失；
4.时效性：指数据到达的时间，是否及时。
三、信息质量分析的途径
1.构建信息质量管理体系：要建立完善的信息质量管理体系，确保信息质量持续提高，明确质量目标，完善控制机制。
2.建立质量检测机制：对采集到的信息进行质量检测。
大数据背景下会计信息处理智能化分析
大数据背景下会计信息处理智能化分析随着大数据技术的不断发展和普及，大数据已经深刻地改变了各行各业，而会计行业也不例外。
大数据的出现为会计信息处理提供了全新的解决方案，使得会计信息处理变得更加智能化和高效化。
本文将从大数据在会计信息处理中的应用现状、优势和挑战等方面进行深入分析。
一、大数据在会计信息处理中的应用现状1. 数据收集与存储在传统的会计信息处理中，数据的收集和存储主要依赖于手工录入和传统的数据库管理系统。
而在大数据背景下，会计数据的收集和存储变得更加便捷和高效。
大数据技术可以帮助会计部门自动收集各种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据，同时大数据技术可以将这些数据进行有效的存储和管理，从而为后续的智能化分析提供基础。
2. 数据处理与分析传统的会计信息处理主要依赖于手工的表格处理和统计分析，而在大数据背景下，会计部门可以利用大数据技术进行数据处理和分析，从而实现智能化的会计信息处理。
大数据技术可以帮助会计部门快速处理海量的数据，并通过数据挖掘和机器学习等技术进行数据分析，从而使得会计信息处理更加科学和智能化。
3. 风险识别与预测大数据技术在会计信息处理中的另一个重要应用就是风险识别与预测。
通过大数据技术，会计部门可以更加快速地发现和识别各种潜在的风险和漏洞，并基于数据分析进行风险预测，从而帮助企业更好地规避各种潜在的风险和危机。
1. 提高工作效率大数据技术可以帮助会计部门提高工作效率。
传统的会计信息处理需要大量的人力和时间，而大数据技术可以帮助会计部门实现自动化和智能化处理，极大地节约了人力资源和时间成本，从而提高了工作效率。
2. 提升数据分析精度传统的会计信息处理主要依赖于人工统计和分析，容易受制于主观因素和误差，而大数据技术可以实现数据的自动化处理和智能化分析，有效提升了数据分析的精度和准确性。
3. 发现隐藏价值大数据技术可以帮助会计部门更加快速地发现数据中蕴藏的潜在价值，提供更加精准的数据分析和预测，为企业未来发展提供科学依据。
分析大数据时代下的信息安全问题
分析大数据时代下的信息安全问题近年来，随着互联网技术的不断发展，大数据时代已经到来。
大数据指的是海量、高速、多样的数据集合，这些数据的处理、分析和利用可以为人类带来极大的价值。
然而，随着大数据应用的不断扩大，人们也越来越关注信息安全问题。
本文将从几个方面分析大数据时代下的信息安全问题。
一、数据泄露在大数据时代下，各种类型的数据被不断地收集和存储。
这些数据包括我们的个人信息、商业机密、金融数据等等。
然而，由于各种原因，这些敏感数据也可能被泄露。
比如，最近几年常见的大规模数据泄露事件，如Equifax泄露事件、Yahoo泄露事件等。
为了减少数据泄露的风险，企业和组织需要采取一些措施。
首先，建立完善的安全措施和升级系统，包括网络环境和设备设施等。
其次，强制执行安全策略和保护隐私协议，对数据安全威胁进行评估和安全审核。
此外，还需要加强人员管理和技能培训等工作，提高员工安全防范和操作能力。
二、数据伪造数据伪造也是一个大数据时代下的信息安全问题。
在大数据时代，数据都是以电子形式存储和传输的，所以数据伪造对于人们来说是非常容易的。
比如，一些黑客通过篡改数据库，进行虚假操作来获取利益的案例时有所见。
那么，如何保护数据不被伪造呢？除了上述的安全措施，人们也需要注意数据的真实性和可靠性，对数据进行验证和监管。
同时，一些技术手段也可以用于数据安全，比如，数字证书、数据加密和数据签名等。
三、数据隐私数据隐私是大数据时代下的另一大问题。
智能手机、个人电脑和智能家居等设备都可以产生大量的个人信息，这些信息如果被非法使用或者滥用，将会给人们的生活带来极大的困扰。
为了保护数据隐私，人们需要采取以下几点措施。
首先，给数据加密，保护数据的机密性。
其次，利用过滤等技术手段过滤掉无效数据，减少对个人隐私的侵害。
最后，建立相应的政策和法律规定来保护个人隐私，规范数据的收集和使用。
四、网络攻击和安全漏洞随着互联网的不断发展，网络攻击和安全漏洞也在不断增加。
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析随着信息化时代的发展，大数据技术的应用越来越广泛，但同时也带来了计算机网络信息安全问题。
大数据时代的背景下，计算机网络信息安全问题的应对不断变化和升级，以下将从大数据时代的背景、计算机网络信息安全的概念、信息安全的风险、信息安全保障技术以及信息安全保障的重要性等进行分析。
一、大数据时代的背景大数据时代是指在信息技术的基础上，以数据为核心、以技术创新为动力、以智能应用为主要特征的一种新型信息技术时代。
大数据的产生、收集、处理和分析需要通过计算机网络进行，这样就会带来信息泄露、网络攻击、黑客入侵等信息安全问题。
二、计算机网络信息安全的概念计算机网络信息安全是指保护计算机网络不受非法入侵、数据不被窃取、篡改或破坏，并确保计算机网络资源的正常运行。
网络信息安全问题主要涉及软件、硬件、设备管理、技术和人员素质等多方面的问题。
三、信息安全的风险在大数据时代，信息安全的风险主要表现在以下几个方面：1. 数据泄露：随着大数据的存储量不断增加，数据泄露的风险也随之增加。
黑客可能通过攻击计算机网络，窃取大量敏感数据，并且这些数据一旦泄露，将对企业和个人造成严重影响。
2. 网络攻击：网络攻击主要包括网络攻击和物理攻击。
通过网络攻击，黑客可能在计算机网络中安装恶意软件，窃取敏感数据。
物理攻击包括破坏硬件设备偷盗系统硬件等活动。
3. 病毒攻击：病毒是一种可以通过网络进行传播的恶意软件。
病毒能够感染电脑系统，导致计算机系统无法正常运行，甚至将个人或公司的隐私信息泄露出去。
四、信息安全保障技术为了保证计算机网络信息安全，可以采取以下技术手段：1. 防火墙：防火墙是一种网络安全设备，可以监控网络流量，并且根据不同的安全策略来控制网络访问。
2. 数据加密：数据加密是一种将数据转化为不可读格式的技术，可以保护敏感数据。
3. 身份验证：身份验证是一种验证用户身份的技术，可以防止未经授权的人员访问系统。
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，计算机网络已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
计算机网络的发展给我们的生活带来了极大的方便，但同时也带来了一系列新的安全问题。
在大数据背景下，计算机网络信息安全问题变得尤为突出，对于网络安全的保障成为了当务之急。
本文将从大数据背景下的计算机网络信息安全问题进行分析，探讨其存在的问题和可能的解决方案。
1. 数据泄露风险增加在大数据时代，个人和企业的数据量都呈现爆炸式增长，数据泄露的风险也随之增加。
在计算机网络中，由于数据传输的不安全性以及数据存储的脆弱性，数据泄露的风险变得尤为突出。
一旦个人的隐私信息或企业的重要数据泄露，将给个人和企业带来极大的损失。
2. 网络攻击成本下降随着技术的发展，网络攻击的成本逐渐降低，攻击手段也越来越多样化。
黑客可以通过各种手段对计算机网络进行攻击，如DDoS攻击、木马病毒、网络钓鱼等，给网络安全带来了巨大的挑战。
在大数据背景下，网络攻击成本的下降使得网络安全面临更大的压力。
3. 隐私保护困难在大数据时代，个人的隐私保护变得尤为困难。
由于个人信息在网络中的传播和存储，很容易被不法分子获取和利用。
而且，大数据技术的应用也给个人隐私带来了新的威胁，如通过用户行为数据的分析挖掘出个人隐私信息。
隐私保护成为了互联网信息安全的一个重要问题。
1. 数据加密技术在大数据背景下，数据加密技术是保障信息安全的基本手段。
通过对数据进行加密，可以有效地防止数据泄露和非法获取，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
数据加密技术也可以保护个人隐私信息，有效地解决隐私泄露的问题。
2. 网络安全监测与预警系统为了应对网络攻击，建立网络安全监测与预警系统至关重要。
通过实时监测网络流量和网络异常行为，及时发现针对计算机网络的攻击行为，并采取相应的防御措施。
预警系统可以帮助网络管理员及时发现网络威胁，提前做好应对措施，保障网络的安全运行。
大数据时代下的信息管理与分析
大数据时代下的信息管理与分析随着互联网的不断发展和普及，人们所拥有的数据量也在不断增长，这些数据的种类与数量繁多，且随着时间的推移会变得越来越庞大。
这就是大数据时代的到来。
在大数据时代下，如何高效地管理和分析这些海量数据，成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍大数据时代下的信息管理与分析。
一、信息管理随着信息技术的发展，数据的获取难度在不断降低，而信息管理的重点在于如何对这些数据进行分类、整合和处理，从而拥有更高质量的信息。
信息管理在将数据转化为有价值的信息的过程中，起到了至关重要的作用。
在大数据时代下，信息管理可以分为以下几个方面：1.数据采集：数据采集是数据处理的第一步，其重要性不言而喻。
数据采集包括数据的获取、处理、存储和传输等过程。
要想有效地采集数据，必须考虑到数据来源、数据精度、数据处理速度等因素。
2.数据整合：数据整合是指将不同来源的数据进行整合，以达到更准确的分析结果。
在大数据时代下，各种类型的数据来源繁多，如果不将这些数据进行整合，很难达到精确的分析结果。
3.数据清洗：数据清洗是指去除无用和错误数据的过程。
在大数据时代，海量的数据难免存在着错误和无用的数据，因此数据清洗显得非常重要。
数据清洗可以提高分析的准确性，减少误差的产生。
4.数据存储：数据存储是一个长久的过程，在大数据时代下更为复杂。
数据存储更多地关注数据的长期管理和保障数据的安全。
随着数据量的增加，对数据的存储成本也在变得越来越高，因此如何选择合适的存储方式也是一个重要的问题。
二、信息分析信息分析是将处理好的信息转化为实际价值的过程。
在大数据时代下，信息分析涉及到数据挖掘、机器学习、模型预测等多个领域，这些技术在现实生活中已经得到了广泛应用。
信息分析可以分为以下几个方面：1.数据分析：数据分析主要关注信息的统计和分析。
数据分析主要通过建立数据模型、分析数据特征、探究数据关系等为企业提供更加准确的决策支持。
2.数据挖掘：数据挖掘主要着眼于从大量的数据中发现规律和模式，并进行分析和归纳。
大数据时代的信息管理与分析
大数据时代的信息管理与分析随着科技的不断发展，以及各种智能设备的普及，我们的生活数据化程度越来越高。
我们的每一个行为、每一个消费记录、每一篇社交媒体的点赞评论都记录在这个庞大的数据网络中。
这个网络就是人们所说的大数据。
如何有效地管理和分析这些数据，成为了当前信息时代的重要问题。
一、大数据的特点大数据的特点主要表现在以下几个方面：1.数据量大。
大数据数量极其庞大，单个用户的数据就可以轻松超过数百兆。
2.数据种类多。
除了文字、图片、视频等形式的数据，还有许多非结构化数据，如社交网络的关系网络、音频、曲谱等。
3.数据流传速度快。
数据流量剧增，数据流传速度之快可谓是惊人。
4.数据价值高。
大数据中蕴含着大量的信息价值，这些信息价值的挖掘和分析可以对企业、政府甚至是整个社会带来重大的收益。
二、大数据管理如何有效管理这些海量的数据？数据管理的主要任务是数据的收集、存储、处理和安全保护。
1.数据收集数据收集是整个数据管理的重要步骤。
数据收集可以通过现有的数据库、文件或Web管理系统等途径来获得，也可以自行设计和开发一些信源数据的系统来积累数据。
2.数据存储数据存储是指将收集好的数据存放于某个特定的存储系统中。
大数据中数据种类繁多，且量大，因此一般使用分布式存储系统来实现数据存储。
如Hadoop等。
3.数据处理数据分析是大数据管理中最关键的一环。
数据处理就是将分布于各个地方的数据汇总整合起来进行分析处理。
数据处理包括数据清洗、数据挖掘、数据分析等内容。
4.数据安全随着互联网的普及，数据泄露的风险也越来越高。
因此，数据安全是大数据管理中不可忽视的一环。
数据安全处理包括数据备份、数据加密和网络安全等措施。
三、大数据分析大数据管理的最终目的是为了数据分析，为决策提供支持。
大数据分析可以分为探索式和验证性两种：1.探索式分析探索式分析是指在数据中探索隐藏的价值，并为进一步的研究提供初步数据支持。
探索式分析通常是没有明确的问题的，目的是为了对数据进行探索，并研究数据中的趋势和关联，以获得新的见解。
大数据发展背景与研究现状分析研究论文
大数据发展背景与研究现状分析研究论文随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术逐渐成为信息产业的新宠。
大数据发展背景与研究现状的分析，是人们对大数据技术的深入了解和探讨，也是大数据应用领域不断拓展的重要指引。
一、大数据发展背景在信息爆炸的时代，海量的数据如同潮水般涌现，传统的数据库技术逐渐无法满足大规模数据处理的需求。
大数据技术因此应运而生。
首先，在互联网的快速发展下，用户产生的数据呈指数级增长。
用户在社交网络、在线购物、搜索引擎等平台的行为数据，给数据库管理带来了极大挑战。
传统数据库技术对于处理如此庞大的数据量显然力不从心。
其次，移动互联网的普及让数据的来源更加多元化。
手机、平板等移动设备的普及和大数据的设备互联，进一步加速了数据的增长速度。
手机APP、传感器等设备产生的数据，也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间。
再次，人工智能技术的飞速发展催生了对于大数据高效处理和分析的需求。
人们希望通过大数据的深度挖掘，实现智能化的应用场景。
这也促进了大数据技术的快速发展。
以上种种因素共同推动了大数据技术的发展，大数据在各行各业中得以广泛应用，为信息社会的进步做出了贡献。
二、大数据研究现状分析1. 数据处理技术大数据技术主要包括数据的采集、存储、处理和分析等环节。
在数据处理技术方面，分布式存储、分布式计算和数据挖掘等技术被广泛应用。
Hadoop、Spark等开源软件成为了大数据处理的主要工具，可以高效处理海量数据。
2. 数据分析方法数据分析是大数据技术的核心之一。
在数据分析方法方面，统计学、机器学习、深度学习等方法被广泛应用。
通过对数据的挖掘和分析，可以为企业的决策提供科学依据，实现精准营销、个性化推荐等应用场景。
3. 数据安全与隐私保护随着数据泄露事件的频发，数据安全与隐私保护成为大数据领域的重要议题。
加密技术、数据脱敏技术等手段被用于保护用户数据的安全和隐私。
数据伦理、法律法规等问题也备受关注。
4. 学术研究与应用案例国内外各大高校和研究机构也积极开展大数据技术的研究工作，推动了学术界对于大数据技术的理论研究和实践探索。
大数据环境下的管理信息系统发展分析
大数据环境下的管理信息系统发展分析摘要：近年来，我国企业的管理模式在发生变化，这主要是由于信息技术的推动作用，企业的信息来源逐渐变得丰富起来，内容开始朝着多元化、系统化转变，这种变化的出现在很大程度上促进了信息处理技术的发展和完善。
因此在计算机网络技术的基础上，企业需要通过完善信息管理制度提升竞争力。
可见研究大数据环境下的管理信息系统发展情况具有非常重要的现实意义。
关键词：大数据环境；管理；信息系统1 信息管理系统和大数据概述1.1 大数据概述在不同的组织结构中，大数据的定义也存在一定的差异。
在信息管理技术中，大数据主要指的是当前数据库管理工具或者传统数据处理应用形成的数据集。
在公司企业中，大数据通常指的是海量和多样的数据，也就是大数据集合了大量的数据，需要将其视为思维创新、分析应用、数据对象的合成体。
研究大数据主要是通过对某一类数据进行分析整合，寻求数据之间的规律，从而发现数据的价值。
1.2 大数据环境下管理信息系统特征概述由于新理论的影响以及技术的推动，我国的行业管理系统在悄然发生变化。
服务架构、地理信息系统以及射频识别技术的发展，云计算以及物联网技术的应用，在很大程度上推动了信息系统的发展。
在大数据环境下，信息管理系统的特征主要体现在以下几个方面：第一，信息管理系统就是社会技术管理系统，主要是为管理人员进行信息管理提供一定的便利条件。
在这一过程中管理人员不仅仅精通计算机技术，同时还需要具备一定的应用水平。
第二，信息管理系统的开放程度较高。
由于科技的发展，管理信息系统的需求量也在不断上升，这种情况在空间范围和时间范围上并无明显的界限。
信息管理系统的逻辑结构也会具备一定的稳定性，但这种市场的多样化需求相对复杂。
因此管理系统本身并不会受到时间和空间因素的约束，因此在网络技术的影响下，这种系统的开放程度较高，影响范围较大。
2 大数据环境下的管理信息系统的具体发展2.1 数据采集在大数据的作用下，传统的信息采集方式发生了重大改变，在新技术和设备的影响下，信息的采集范围不断变大。
大数据背景下的网络信息安全控制机制与评价体系分析
大数据背景下的网络信息安全控制机制与评价体系分析网络信息安全是在大数据背景下一个极其重要的问题。
随着互联网的普及和发展，大数据应用越来越广泛，网络信息安全面临着新的挑战和威胁。
为了保护网络中的隐私和数据安全，控制机制和评价体系变得尤为关键。
本文将着重分析大数据背景下的网络信息安全控制机制与评价体系。
一、背景介绍随着互联网的快速发展，人们对信息的获取和交流越发依赖于网络。
大数据作为互联网的核心之一，既带来了巨大的机遇，也暴露出一系列安全问题。
大数据背景下，网络信息的安全性和隐私保护成为一个突出的问题。
传统的网络安全控制机制和评价体系已经无法完全满足这个新的环境，因此需要有针对性地进行改进和完善。
二、网络信息安全控制机制分析1. 访问控制访问控制是网络信息安全控制的基础。
它通过权限设置和身份认证等方式，限制对网络资源的访问。
在大数据环境下，网络信息的访问控制需要更加灵活和精细化。
例如，可以引入基于身份的访问控制（RBAC）模型，根据用户的角色和权限设置不同的访问策略。
2. 数据加密数据加密是保护网络信息安全的重要手段。
通过对数据进行加密，可以防止数据被未经授权的人员访问和窃取。
在大数据背景下，数据加密需要考虑到海量数据的处理效率和安全性。
因此，可以采用分布式加密算法和云计算等技术，提高数据加密的效果和处理速度。
3. 威胁检测与防御大数据背景下的网络信息安全受到各种威胁和攻击，如病毒、恶意软件、黑客等。
因此，建立强大的威胁检测与防御机制至关重要。
这包括实时监测网络流量、异常行为检测、入侵检测和入侵防御等技术手段。
同时，可以结合机器学习和人工智能等技术，提高威胁检测的准确性和效率。
三、网络信息安全评价体系分析1. 安全性评估网络信息安全评估是对网络系统安全性的度量和评估。
它可以通过安全性测试、漏洞扫描等手段，评估网络信息系统的安全风险和漏洞。
在大数据背景下，可以引入网络安全评估指标体系，综合考虑网络系统的可用性、机密性和完整性等因素，为网络信息安全提供科学的评价依据。
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信息分析与竞争情报
竞争情报是信息分析中面向企业的信息研究，范围较信息分析狭窄 竞争情报以市场竞争为内容，以竞争对手分析为核心，具有强烈的对抗性和针对性
2019/12/29
4
1.1.3 信息分析的抽象工作目标
从混沌的信息中萃取出有用的信息 从表层信息中发现相关的隐蔽信息 从过去和现在的信息中推演出未来的信息 从部分信息中推知总体的信息 运用相关信息对事物的状态、性能和效果进行评价
2
1.1.2 信息分析与相关研究的关系
信息分析与科学研究
研究对象：社会信息/自然现象和社会现象
研究目的：提供人们决策和行动的情报和智慧（工具主义）/认识、揭示自然界、社会 和人类思维的规律（本质主义）
研究功用：信息分析直接为科学研究服务
研究性质：商业性、经营性/公有性、无私利性
信息分析与软科学研究
都涉及信息的分析和加工，都为决策和行动提供依据和参考
信息分析的研究范围更加广泛，而软科学则侧重对策研究
软科学研究以信息分析为基础，而信息分析借鉴软科学的对策研究方法是一种趋势
2019/12/29
3
信息分析与咨询服务
基础活动都是信息的采集、加工、传递和反馈，为客户决策和行动提供智力支持服务 咨询服务更强调专业性（professional），更注重依赖咨询人员的专业经验和具体研究
- 从科技信息扩展到包括科技信息、经济信息、社会信息、文化信息、政治信息、军 事信息等众多内容
- 对象从文献信息扩展到包括文献信息和非文献信息的各类信息，社会调查、数据挖 掘、隐性知识（tacit knowledge）的开发得到强调
- 范围和应用领域已超出了情报界，成为信息咨询与服务业的重要组成部分
科技竞争力评价：科技竞争力评价方法、国家和科研机构竞争力评价、科技成果评价等
课题或项目的背景调研和相关文献分析
学科、专业、课题的专用数据库建设等
2019/12/29
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经济信息分析
经济活动中的动态分析：宏观经济监视和经济景气，市场变化动向，经济指标、指数动态分析
经济预测和预警分析：月度、季度、年度和中、长期经济预测，经济运行中可能出现问 题的预警分析
2019/12/29
1
相关的其他概念
信息处理（information process）、数据分析（data analysis）、数据处理（data process）、政治军事情报（military or political intelligence）、工商情报（ business intelligence）、技术跟踪（technology tracking）、技术预见（ technological foresight）
2019/12/29
5
1.1.4 信息分析的产生与发展
信息分析的产生背景
提高科技劳动效率的需要 科学技术管理科学化的需要
− 大科学时代科学研究规模的大型化、跨学科、分散化的特征，对科学技术的协调管 理提出了迫切需要，而有效的管理必须以信息的搜集和研究为基础
随着科技、经济、社会之间关系的日益密切，以及支持个人、组织、国家竞争的信息 需求之日益迫切，信息分析突破了科技信息分析的范围，形成了众多分支领域，成为 现代信息咨询业的重要组成部分；
20世纪80年代以来，突破传统的科技领域，向更广泛的社会领域渗透发展
− 1983年，情报研究专业委员会成立（后改为信息研究与咨询专业委员会、信息咨询 专业委员会
− 1995年，中国科学技术情报学会竞争情报分会成立，即：中国竞争情报研究会
− 各类信息中心、咨询公司、信息服务公司、网络信息服务商、电子商务公司和政府 中的经济、政策研究机构纷纷成立，并不同程度地加入到信息分析行列
随着大数据、云计算等技术的发展，科学研究进入数据密集型计算的第四范式，信息 分析在大数据背景下，以数据为中心、以数据为驱动的特征越来越突出。
2 1956年中国科学院科学情报研究所成立，1958年，中国科学院科学情报研究所更名为 中国科学技术情报研究所，部委级和省市级的情报研究机构纷纷建立，形成了条块结 合、纵横交错，为科技发展和领导决策服务的专职情报研究体系
− 国外著名的市场调查研究机构、管理咨询公司、数据库服务商等纷纷登陆中国
2019/12/29
7
信息分析在中国形成了由不同性质机构（官方、半官方、私营）组成的、涉及不同领 域和层次的比较完整的体系，形成了一个规模庞大、增长迅速的产业。
在数字化、全球化背景下，为各种层次的竞争、决策和行动提供情报智力支持的信息 分析，从发展趋势上来看，整体上呈现出服务的市场化、内容的专深化、手段的智能 化和管理组织的规范化等趋势。
“大数据分析”（Big Data Analysis）、“数据分析”（Data Analytics）、“海 量数据分析”（Massive Data analysis）、“商务智能”（Business Intelligence ）、“社会计算”（Social Computing）
2019/12/29
1.1 信息分析的内涵
1.1.1 信息分析的概念
信息链（Information Chain）角度的观察
事实→符号→数据→信息→知识→情报（智慧）
信息源→信息收集→信息整理→信息分析→信息产品→信息利用
概念角度的说明
信息分析作为一种职业（profession），在中国语境下的进化：
企业竞争分析，包括竞争环境、竞争对手、竞争策略的分析等
为制定经济规划和经济政策而展开的经济模型分析、经济对策分析
相关链接1-1： 美国40多所高校设立数据分析相关专业硕士项目
2019/12/29
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1.2 信息分析的领域
科技信息分析
科技发展战略信息分析：科技发展内外环境状况分析、科技发展预测、发展战略和策略分析
科学前沿和发展态势分析：科学前沿领域识别、学科间关系网络分析、学科的认识地图
技术预见与热点分析：技术预见方法、关键技术选择、热点技术识别、高新技术进展与 趋势分析