信息分析建模
信息系统的数据流程建模与业务分析
信息系统的数据流程建模与业务分析信息系统的数据流程建模是指通过对信息系统中数据的流动进行建模和分析，以便更好地理解和优化系统的运作。
同时，业务分析是通过对系统中的业务流程和需求进行分析，以便满足用户的需求和提升系统的性能。
本文将对信息系统的数据流程建模与业务分析进行详细介绍。
在信息系统中，数据流程建模是非常重要的一环。
它可以帮助我们清晰地了解数据在系统中的流动路径，从而更好地设计和优化系统的架构。
数据流程建模通常采用数据流图来表示系统中的数据流动过程。
数据流图由一系列的过程、数据流、数据存储和外部实体构成。
通过对数据流图的绘制，我们可以清晰地看到数据是如何在系统中流动的，从而更好地理解和分析系统的运作机制。
为了进行数据流程建模，首先需要进行数据流的识别和分类。
一般来说，数据流可以分为输入、输出和存储三类。
输入数据流代表进入系统的数据，输出数据流代表从系统中输出的数据，而存储数据流代表在系统中存储的数据。
通过对数据流的分类和分析，我们可以更好地了解系统对数据的处理方式，从而为系统的设计和优化提供指导。
在数据流程建模的过程中，还需要对数据流进行跟踪和分析。
通过跟踪数据流的路径，我们可以了解数据是如何在系统中流动的，从而找出可能存在的问题，并提出改进的策略。
同时，对数据流进行分析可以帮助我们发现数据流中的冗余和重复，从而提升系统的效率和性能。
除了数据流程建模，业务分析也是信息系统中的重要环节。
业务分析通过对系统的业务流程进行分析和优化，以满足用户的需求和提升系统的性能。
业务分析一般包括以下几个步骤：需求收集、流程分析、问题识别和解决方案的提出。
在需求收集阶段，需要与用户充分沟通，了解用户的需求和期望。
通过需求收集，我们可以了解用户的真实需求，为系统的设计和优化提供依据。
在流程分析阶段，需要对系统中的业务流程进行详细分析，找出可能存在的问题和瓶颈。
通过流程分析，我们可以提出相应的改进策略，优化系统的运作。
高等教育信息分析建模及若干常用模型
8 公众的观点分析
分析内容后总结得出
理解公众的途径 7
CDI/BDI矩阵
请问您曾经购买过以下哪种 类型的纸巾呢？（复选）
卷筒纸
1
手帕纸
2
盒装面纸
3
抽取式卫生纸
4
140%
120% 品 牌 发 100% 展 指 数 80%
60%
40% 80%
请问您购买过以下哪些品牌 的卷筒纸呢？（复选）
品牌A
1
品牌B
尽管研究对象层次复杂，不可能完全用模 型取代，但由于模型在某种意义上对其特征和 变化规律进行了科学抽象，因此模型能在研究 主题范围内更集中、更深刻地反映研究对象的 本质。
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3.1 模型的概念及相关问题
3.1.1 模型的概念
“模型”一词，意为尺度、样本、标准。 模型是对现实世界中的某些事物现实原型的 一种抽象或模拟。 建立模型核心思想就是要抓住主要矛盾， 突出所研究对象的主要特点，而把次要特点忽 略，认识客观事物的本质规律，解决实际问题。
分析框架(以彩电行业为例)
内容
与彩电行业的相关因素 具体的变化与趋势
人口 经济
人口数量 家庭户数 人口年龄结构
GDP WTO加入 地区经济发展
政法策律/法规
高科技术产业的投资政策 行业法规
文化
具体消费心态变化 年轻人购买独立性倾向
生态 环保政策
技术
本产业技术变化 竞争产业技术变化 向产业技术变化
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真实世界是复杂的和动态的。 研究客观世界的方法是：针对人与外部世 界的相互作用，在科学的基础上建立问题空间 的“形式”模型，用这一模型来反映和描述所 要 解决的真实问题。 通过建立模型和分析模型，然后根据分析 的结论去指导人类的行动。
金融财务信息的预测建模与分析
金融财务信息的预测建模与分析一、前言金融财务信息的预测建模与分析是金融领域研究的重要方向。
对于金融机构和投资者而言，及时准确的预测金融走势和趋势非常重要，可以帮助投资者把握市场机会，减少投资风险，从而创造更大的收益。
二、金融财务信息的预测建模金融财务信息可以分为宏观经济信息和公司财务信息两类。
1. 宏观经济信息的预测建模宏观经济信息包括国家经济各项指标，如GDP、CPI、PPI、失业率、人口等。
宏观经济信息的预测建模可以分为时间序列模型和结构性模型。
时间序列模型是通过分析历史数据的变化来预测未来的经济走势。
常见的时间序列模型有ARIMA模型和VAR模型。
结构性模型是通过对经济体系的结构进行建模，来预测未来的经济走势。
常见的结构性模型有DSGE模型和VAR模型。
2. 公司财务信息的预测建模公司财务信息包括财务报表、财务比率、财务指标等。
公司财务信息的预测建模可以分为基于财务比率的模型和基于时间序列的模型。
基于财务比率的模型是通过分析公司财务比率的变化来预测公司未来的财务状况。
常见的财务比率有资产负债率、营业利润率、净利润率等。
基于时间序列的模型是通过分析公司财务指标的时间序列变化来预测公司未来的财务状况。
常见的时间序列模型有ARIMA模型和VAR模型。
三、金融财务信息的分析金融财务信息的分析可以分为宏观经济信息分析和公司财务信息分析两类。
1. 宏观经济信息分析宏观经济信息分析可以从多个角度进行，如市场行情、政策环境、国际形势等方面。
分析宏观经济信息可以帮助投资者更好地把握市场机会，降低投资风险。
2. 公司财务信息分析公司财务信息分析是评价公司财务状况的重要手段。
通过对公司财务报表的分析，可以了解公司的经营状况、赢利情况、财务结构等，从而进行投资决策。
常见的公司财务信息分析方法有财务比率分析、财务指标分析、财务报表分析等。
其中，财务比率分析是评价公司财务状况时最为常用的方法，其可以通过计算公司的各项财务比率来评估公司经营状况和财务状况。
信息系统开发中的需求分析与建模
信息系统开发中的需求分析与建模需求分析是信息系统开发过程中的重要一环，它负责确定用户需求和系统功能的对应关系，为系统的设计与建模提供依据。
本文将探讨信息系统开发中的需求分析与建模的关键步骤和方法。
一、需求分析的定义和重要性需求分析是在信息系统开发的初期阶段，通过与用户的交流和沟通，明确用户的需求，并将这些需求转化为对应的系统功能和特性。
需求分析的目标是确保开发团队和用户对系统的期望达成一致，并为后续的设计和实施提供基础。
需求分析的重要性体现在以下几个方面：1. 利益相关者满意度：准确理解用户需求，可以提供满足用户期望的系统，提高用户满意度；2. 成本控制：需求分析可以避免后期需求变更带来的开发成本和时间的增加；3. 项目规模管控：通过需求分析，可以明确项目的边界和目标，有效控制项目规模；4. 风险控制：需求分析可以发现并规避项目中的潜在风险。
二、需求分析的关键步骤1. 沟通与交流：开展需求分析的首要任务是与用户进行深入的沟通与交流，了解用户的需求和期望。
可以通过面谈、问卷调查、焦点小组等方法获取用户需求信息。
2. 需求收集与整理：收集并整理用户需求，将其转化为可理解和可操作的形式，以便后续的分析与设计。
3. 需求分析与验证：对收集到的需求进行分析和验证，确保其具备可行性和合理性。
需要明确需求的优先级和重要性。
4. 需求规格说明：将分析和验证后的需求进行规范化和详细说明，以便于后续的设计与建模。
5. 需求确认与确认：与用户再次确认需求，确保双方对需求的理解一致，避免后期的纠纷和修正。
三、需求建模方法需求建模是将需求规格化和可视化的过程，通过建立不同层次和抽象级别的模型，明确描述系统的功能和特性。
以下是常用的需求建模方法：1. 数据流图（DFD）：DFD图是一种描述系统功能和数据流动的图形工具，通过表示系统中的数据流、数据处理和数据存储，清晰地展示了系统的输入、处理和输出过程。
2. 用例图（Use Case Diagram）：用例图是描述系统与外部实体之间交互的图形模型，通过定义参与者和系统之间的交互关系，具体描述了系统功能和特点。
3.3.1波士顿矩阵模型(BCG)
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同时，得到模型各评价指数和修正指数： 建议增加从网站内容到连接速度和从网站性能到访问用户数的两条路径，并设置页面
浏览数和连接速度之间的方差相关。修正后，模型拟合优度提高。
2018/10/7
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模型的解释与应用
模型参数说明，网站综合排名RANK在很大程度上取决于网站整体运营水平Total，运 营水平越高，排名越靠前 网站链接速度SPEED取决于网站性能Quality和网站内容Content，网站性能越好，用
用这一模型反映和描述所要解决的真实问题。通过对这个模型进行计算，求解验证，或 者是定性的分析，获得对客观事物的认识 - 从模型中得出的结论外推到原型上，研究才有意义 - 模型与原型不同，从模型中得出的结论是否适用于原型，需要进行必要的检验
经济学的市场模型
2018/10/7
民事法律关系模型
亚里士多德的民主模型
站页面浏览数越多
2018/10/7
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潜在因变量网站整体运营水平Total受到三个潜在自变量网站性能Quality、网站声誉
Reputation和网站内容Content的影响。由于Total是以RANK为外在衡量标准的，表 现越好的网站排名越靠前、数值越小，所以和Quality、Reputation、Content呈反方 向变化 性能越好的网站整体运营水平越好，声誉越好的网站整体运营水平越好，内容越好的 网站整体运营水平越好 就三个潜在自变量的影响程度来说，网站性能对整体运营水平的影响程度最大，网站 内容其次，网站声誉对网站整体运营水平的影响程度最小 该模型可以用于对实际的电子商务网站进行测评，对具体电子商务网站，利用Alexa等 收集相关信息，代入模型方程当中进行运算
Chapter 3 信息分析建模
如何使用Excel进行数据建模和数据分析
如何使用Excel进行数据建模和数据分析数据建模和数据分析是现代信息技术领域中的重要技能。
在大数据时代，数据建模和数据分析能够帮助人们更好地理解和利用数据，从而做出更为准确的决策。
Excel作为一种常用的办公软件，在数据建模和数据分析中起着重要的作用。
本文将介绍如何使用Excel进行数据建模和数据分析。
第一章 Excel基础知识在使用Excel进行数据建模和数据分析之前，我们需要了解一些基础知识。
首先，我们需要熟悉Excel的基本操作，包括创建、打开和保存Excel文件，以及插入和删除单元格、行和列等操作。
此外，我们还需要了解Excel的常用函数和公式，如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，这些函数和公式能够帮助我们进行数据计算和统计。
第二章数据建模数据建模是将现实世界中的对象和关系转化为可计算的模型的过程。
在Excel中，我们可以使用表格、图表等形式对数据进行建模。
首先，我们可以使用Excel的链接功能将不同的数据表格进行关联，从而建立起数据之间的联系。
其次，在数据表格中，我们可以使用Excel的排序和筛选功能对数据进行有序和有条件的排列和筛选，以便更好地进行数据分析。
第三章数据清洗在进行数据建模和数据分析之前，我们需要对数据进行清洗。
数据清洗是指通过删除、修改或补充数据，使数据更加准确和完整的过程。
在Excel中，我们可以使用筛选功能对数据进行筛选和过滤，以去除不符合要求的数据。
同时，我们还可以使用Excel的查找和替换功能对数据进行查找和替换操作，从而进一步清洗数据。
第四章数据分析数据分析是指通过对数据进行加工、整理和分析，从中获取有用的信息和知识的过程。
在Excel中，我们可以使用各种函数和工具进行数据分析。
首先，我们可以使用Excel的图表功能对数据进行可视化展示，帮助我们更直观地理解数据。
其次，我们可以使用Excel的数据透视表功能对大量数据进行汇总和分析，从而发现数据中的规律和趋势。
如何通过Excel进行数据分析和建模
如何通过Excel进行数据分析和建模在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和个人决策的重要依据。
而 Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅具备强大的数据处理功能，还能够进行数据分析和建模，帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，做出更明智的决策。
接下来，我将为您详细介绍如何通过 Excel 进行数据分析和建模。
一、数据准备在进行数据分析和建模之前，首先需要确保数据的准确性和完整性。
这包括检查数据中是否存在缺失值、错误值或重复值，并进行相应的处理。
例如，可以使用 Excel 的筛选功能来查找和删除重复值，使用函数（如 IF 函数、COUNTIF 函数等）来检测和处理错误值。
另外，还需要对数据进行整理和格式化，使其更易于分析。
例如，将数据按照特定的列进行排序，将文本数据转换为数值数据，统一数据的单位和精度等。
二、数据分析1、数据透视表数据透视表是 Excel 中进行数据分析的强大工具。
它可以快速汇总和分析大量的数据，帮助我们了解数据的总体情况和趋势。
首先，选择要分析的数据范围，然后点击“插入”选项卡中的“数据透视表”。
在弹出的对话框中，可以选择将数据透视表放置在新的工作表还是现有工作表中。
接下来，将需要分析的字段拖放到“行”“列”“值”等区域。
例如，如果要分析不同产品的销售额，可以将“产品”字段拖到“行”区域，将“销售额”字段拖到“值”区域。
通过这样的操作，数据透视表会自动计算每个产品的销售额总和、平均值、计数等统计信息。
2、函数和公式Excel 提供了丰富的函数和公式，可以用于进行各种数据分析计算。
例如，SUM 函数用于求和，AVERAGE 函数用于求平均值，VLOOKUP 函数用于查找和引用数据等。
通过合理使用这些函数和公式，可以对数据进行深入的分析和计算。
例如，可以使用条件函数（如 IF 函数）来根据特定的条件对数据进行分类和统计，使用统计函数（如 COUNT 函数、MAX 函数、MIN 函数等）来获取数据的统计特征。
如何进行地理信息系统数据分析与建模
如何进行地理信息系统数据分析与建模地理信息系统（Geographic Information System, GIS）是一种用于收集、存储、处理、分析和展示地理数据的技术。
它将地理空间信息与属性数据相结合，帮助我们更好地理解空间现象和现象之间的关系。
在当今信息时代，GIS在各行各业都扮演着重要的角色，对于地理信息系统数据的分析与建模具有重要意义。
一、数据收集与处理地理信息系统的数据分析与建模过程的首要步骤是数据收集与处理。
数据的质量和准确性直接影响到建模结果的可靠性。
首先，我们需要收集地理数据，包括地图、卫星图像、气象数据等。
其次，对这些数据进行处理，比如清洗、转换、整合等。
这些步骤需要运用数据清洗、数据整合和数据转换等技术，确保数据的一致性和完整性。
二、地理数据分析方法地理数据分析是GIS数据分析与建模的重要环节。
它利用地理位置和属性数据之间的关系，揭示地理空间现象的规律和规律性。
常用的地理数据分析方法包括地理统计分析、时空分析和网络分析等。
地理统计分析方法用于描述和分析地理空间现象的属性特征和空间结构。
以某地区人口密度为例，我们可以用点密度图和热度图来展示和分析人口在空间分布上的差异。
此外，聚类分析和空间自相关分析可以帮助我们发现地理数据中的集聚现象和空间依赖性。
时空分析方法用于研究地理空间现象的时序变化和空间演化。
这种分析方法考虑了时间因素对地理现象的影响，如研究城市扩张的空间演化过程，以及了解地震和洪水等自然灾害的发展趋势和影响范围。
网络分析方法用于分析地理空间中的连接性和可达性，包括道路、管网等网络系统。
它可以帮助我们找到最佳路径、最短路径和网络拓扑结构等信息，以指导交通规划和应急救援等工作。
三、地理信息系统数据建模地理信息系统数据建模是在地理数据分析的基础上进行的。
它通过建立适当的数学模型，模拟和预测地理空间现象的发展趋势和可能影响。
常见的地理信息系统数据建模方法有空间插值、回归分析和神经网络等。
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模型参数的计算、检验和修正
从Alexa网站搜集所选取样本的相关数据，代入网站整体运营状况模型，利用 LISREL8.5软件进行参数估计，得到路径图
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同时，得到模型各评价指数和修正指数：
建议增加从网站内容到连接速度和从网站性能到访问用户数的两条路径，并设置页面 浏览数和连接速度之间的方差相关。修正后，模型拟合优度提高。
2019/6/10
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3.2 信息分析模型建立的一般过程
3.2.1 信息分析建模应考虑的主要问题 对实际问题的分析与理解 定量与定性的选择 3.2.2 信息分析建模的步骤
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3.2.3 信息分析建模过程示例：电子商务网站整体运营测评模型 变量的假设与概念模型的构建
2019/6/10
• 模型的横坐标是相对市场占有率，但领先的市场占有率并不一定代表好的利润
• 波士顿矩阵将所有业务分为4类，相对简单、笼统，往往无法做出更细致的比较
2019/6/10
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针对波士顿矩阵存在的主要问题，美国通用电气公司于20世纪70年代开发了新的投资 组合分析方法——GE矩阵
− 在GE矩阵中，纵坐标为市场吸引力（Market Attractiveness）， 横坐标为竞争实 力（Competitive Position）
− 其次，进行评估打分。根据行业分析结果，对各战略业务单位的市场吸引力和竞争 力进行评估并加权求和，得到每一项业务单元的市场吸引力和竞争力最终得分
− 将每个战略单位标在GE矩阵的相应位置上。其中，圆圈的大小表示战略业务单位的 市场总量规模，也可以用扇形反映企业的市场占有率
− 最后，根据每个战略业务单位在GE矩阵上的位置，对各个战略业务单位的发展战略 指导思想进行系统说明和阐述
按对实际问题的了解程度
白箱模型 灰箱模型 黑箱模型
按建模目的 描述模型 预报模型 优化模型 决策模型 控制模型
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按建立模型的数学方法
按模型的应用领域
几何模型、微分方程模型
经济学模型
图论模型、规划论模型
社会学模型
回归模型、结构方程模型
人口学模型
潜在类别模型、多层次模型等
交通模型等
相关链接3-1：三个理想模型
2019/6/10
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BCG模型的分析步骤
评价各 业务的 前景
评价各 业务竞 争地位
标明各 业务在 矩阵上 的位置
确定市 场增长 率的标 准线
确定相 对市场 份额标 准线
2019/6/10
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BCG模型的局限性分析与改进
评价外部市场时只考量了市场销量增长率，而忽略了其他相关因素，例如市场容量、 利润、竞争激烈程度、风险、进入壁垒等。很容易造成数Leabharlann 业务被划分在同一类，而 无法进行区分
2019/6/10
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模型的解释与应用
模型参数说明，网站综合排名RANK在很大程度上取决于网站整体运营水平Total，运 营水平越高，排名越靠前
网站链接速度SPEED取决于网站性能Quality和网站内容Content，网站性能越好，用 户连接到该网站的平均时间就越短；内容越吸引人，连接到该网站的平均时间就越长
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潜在因变量网站整体运营水平Total受到三个潜在自变量网站性能Quality、网站声誉 Reputation和网站内容Content的影响。由于Total是以RANK为外在衡量标准的，表 现越好的网站排名越靠前、数值越小，所以和Quality、Reputation、Content呈反方 向变化
网站历史HISTORY同网站性能Quality和网站声誉Reputation同方向变化
访问用户数REACH受到网站性能Quality和网站声誉Reputation的影响
页面浏览数PAGE和语言LANGUAGE仅仅取决于网站内容Content，内容越吸引人的网 站页面浏览数越多
2019/6/10
性能越好的网站整体运营水平越好，声誉越好的网站整体运营水平越好，内容越好的 网站整体运营水平越好
就三个潜在自变量的影响程度来说，网站性能对整体运营水平的影响程度最大，网站 内容其次，网站声誉对网站整体运营水平的影响程度最小
该模型可以用于对实际的电子商务网站进行测评，对具体电子商务网站，利用Alexa等 收集相关信息，代入模型方程当中进行运算
- 模型与原型不同，从模型中得出的结论是否适用于原型，需要进行必要的检验
经济学的市场模型
民事法律关系模型
亚里士多德的民主模型
2019/6/10
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3.1.2 模型的分类
按替代原形的方式
物质模型（形象模型） ---直观模型 ---物理模型
2019/6/10
理想模型（抽象模型） ---思维模型 ---符号模型 ---数学模型 ---历史模型
Chapter 3 信息分析建模
LOGO
3.1 模型与模型方法
3.1.1 模型与模型方法的概念 钱学森的定义
通过对问题现象的分解，利用我们考察得来的原理，吸收一切主要因素，略去一切不主 要的因素所创造出来的一幅图画
利用模型方法进行研究
依据对客观事物本质特征的理解进行抽象，在科学的基础上建立问题空间的形式模型， 用这一模型反映和描述所要解决的真实问题。通过对这个模型进行计算，求解验证，或 者是定性的分析，获得对客观事物的认识 - 从模型中得出的结论外推到原型上，研究才有意义
− 采用了数量更多的因素来确定各项业务的得分。同时增加了维度的分级，每个维度 可以取三个等级，共形成九个格以表示两个维度上不同级别的组合
2019/6/10
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− 需要选择待分析的战略业务单位，并确定企业竞争实力和市场吸引力的主要评价指 标，及每一个指标所占的权重。市场吸引力和企业竞争力的评价指标没有通用标准 ，需要根据企业所处的行业特点和发展阶段、行业竞争状况等进行确定
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3.2 信息分析典型模型解析
3.3.1 波士顿矩阵模型（BCG）的修正与应用 BCG模型的基本原理
问题型业务（Question Marks，高增长、低市场份额） 明星型业务（Stars，高增长、高市场份额） 现金牛业务（Cash cows，低增长、高市场份额） 瘦狗型业务（Dogs，低增长、低市场份额）