信息分析方法
信息系统分析与设计方法
信息系统分析与设计方法信息系统在现代社会中扮演着至关重要的角色。
通过信息系统，企业能够更加高效地管理和运营，从而提升竞争力并获得更大的商业利益。
然而，信息系统的设计与分析是一个复杂而关键的过程。
本文将介绍信息系统分析与设计的基本方法，以帮助读者更好地了解并应用这些方法。
一、需求分析在开始设计和构建信息系统之前，首先需要进行需求分析。
需求分析阶段主要包括对用户需求的调查和理解，以及明确系统功能和业务流程。
通过调查、观察和访谈等方法，分析师能够全面了解用户的需求，为后续的系统设计打下良好的基础。
二、数据流图数据流图是一种图形化的工具，用于描述信息系统中数据的流动和处理过程。
通过绘制数据流图，分析师可以清晰地了解各个功能模块之间的关系，并找出潜在的问题和改进点。
数据流图有助于协调开发人员、用户和管理层之间的沟通，为系统设计提供宝贵的参考。
三、结构化设计结构化设计是一种基于模块化思想的设计方法，将复杂的系统拆分为若干个相互独立且具有一定功能的模块。
每个模块实现特定的功能，通过消息传递和接口交互，实现信息的共享与交流。
结构化设计强调模块的高内聚性和低耦合性，使得系统更易维护和扩展。
四、原型开发原型开发是一种迭代式的开发方法，通过迅速构建和验证原型，从而快速地捕捉用户需求和反馈。
通过使用原型开发，可以提前发现和解决问题，减少开发成本和风险。
原型开发适用于需求较为复杂、易变或不确定的项目，能够加快系统开发的速度和质量。
五、系统测试系统测试是确保信息系统质量的重要环节。
系统测试包括功能测试、性能测试、安全测试等各个方面，旨在发现系统中存在的问题，并及时解决。
通过系统测试，可以验证系统是否满足用户需求，以及是否具备高可靠性、高性能和良好的用户体验。
六、实施与运维信息系统的实施与运维是系统生命周期中的最后一环。
在系统实施阶段，需要进行用户培训、数据迁移和系统上线等工作。
在系统运维阶段，需要进行系统监控、数据备份、故障排除等工作，以确保系统的稳定运行和持续发展。
客户信息分析
客户信息分析客户信息分析是企业在市场营销过程中的重要环节之一。
通过对客户信息的深入分析，企业可以更好地了解客户需求、行为和偏好，从而制定更有效的市场营销策略。
本文将从客户信息分析的定义、重要性、方法和案例四个方面进行探讨。
一、客户信息分析的定义客户信息分析是指企业通过收集、整理和分析客户相关数据，以揭示潜在的市场机会和客户需求的一种方法。
它可以通过收集客户的基本信息、购买记录、行为轨迹、社交媒体活动等多个维度的数据来进行分析，从而了解客户的特征、偏好和价值。
二、客户信息分析的重要性客户信息分析对企业的市场营销工作具有重要的指导意义。
首先，客户信息分析可以帮助企业了解客户的基本信息、购买需求和消费习惯，从而为企业提供有效的营销目标群体和推广渠道。
其次，客户信息分析可以揭示客户的行为轨迹和反馈，为企业提供改进产品和服务的方向。
再次，客户信息分析可以识别出高价值客户和潜在客户，制定个性化的营销策略，提高市场竞争力。
三、客户信息分析的方法客户信息分析主要包括定性分析和定量分析两种方法。
定性分析是通过对客户行为、口碑、评价等进行描述和解释，以获取客户需求和反馈信息。
定性分析的方法多样，包括深度访谈、焦点小组讨论、社交媒体分析等。
这些方法可以帮助企业从客户的角度出发，了解他们的真实需求，为产品和服务提供改进的方向。
定量分析则是通过大规模客户数据的统计和分析，以揭示客户的特征、行为轨迹和偏好。
定量分析常用的方法包括数据挖掘、统计分析、大数据分析等。
这些方法可以帮助企业从整体数据的角度出发，找出潜在规律，为市场营销决策提供科学依据。
四、客户信息分析的案例以电商行业为例，客户信息分析可以帮助企业更好地了解消费者需求和购买行为。
通过对客户基本信息和购买记录的分析，企业可以发现潜在的目标客户，制定个性化的推广活动。
同时，通过对客户行为轨迹和反馈的分析，企业可以及时了解产品的不足和改进方向，提高商品销售和客户满意度。
另外，客户信息分析也可以帮助企业发现高价值客户和潜在客户，制定相应的营销策略。
战略决策中的信息收集与分析方法
战略决策中的信息收集与分析方法在当今快速变化的时代，企业和组织面临着日益复杂的竞争环境。
为了在竞争中保持竞争优势，战略决策变得至关重要。
而信息收集与分析是战略决策过程中不可或缺的一部分。
本文将探讨战略决策中的信息收集与分析方法，以帮助企业和组织做出更明智的决策。
首先，信息收集是战略决策的基础。
企业和组织需要收集各种类型的信息，包括市场信息、竞争信息、技术信息等。
市场信息可以通过市场调研、消费者调查和竞争对手分析等方式获得。
竞争信息可以通过竞争对手的产品和服务、市场份额、定价策略等方面来收集。
技术信息可以通过专利数据库、科技论文和专业咨询等渠道获取。
通过广泛收集信息，企业和组织可以更好地了解市场趋势、竞争对手的优势和劣势以及技术创新的机会。
其次，信息分析是战略决策的关键。
收集到的大量信息需要经过分析才能转化为有价值的洞察力。
信息分析可以采用多种方法，包括SWOT分析、PESTEL分析和五力模型等。
SWOT分析可以帮助企业和组织评估自身的优势、劣势、机会和威胁。
PESTEL分析可以帮助企业和组织了解政治、经济、社会、技术、环境和法律等方面的外部环境因素。
五力模型可以帮助企业和组织评估竞争对手的威胁、替代品的威胁、供应商和买家的议价能力以及行业的进入障碍。
通过信息分析，企业和组织可以更好地理解市场环境，识别机会和挑战，并制定相应的战略。
此外，信息收集与分析还可以借助现代技术工具来提高效率和准确性。
互联网和社交媒体的普及使得获取信息变得更加便捷。
通过搜索引擎和社交媒体平台，企业和组织可以轻松地获取大量的市场和竞争信息。
同时，数据分析和人工智能技术的发展也为信息分析提供了更多的可能性。
通过数据挖掘和机器学习算法，企业和组织可以从海量数据中发现隐藏的模式和趋势，为决策提供更准确的依据。
然而，信息收集与分析也面临一些挑战。
首先，信息的质量和准确性是一个重要的问题。
在互联网时代，信息的真实性和可信度需要经过严格的筛选和验证。
做好信息收集与分析工作的方法
做好信息收集与分析工作的方法工作总结：做好信息收集与分析工作的方法一、引言在信息时代，信息收集与分析对于企业的决策和战略制定起着至关重要的作用。
作为信息工作者，我在过去的一段时间里，积极学习和实践，运用了一些方法来提高信息收集与分析的效果。
本文将总结这些方法，并分享一些经验和心得。
二、建立合理的信息收集来源1.技术平台选取选择合适的技术平台对于信息收集至关重要。
我在工作中使用了多种信息收集工具，如RSS订阅、搜索引擎、社交媒体监测工具等。
针对不同的信息需求，通过合理配置这些工具，可以提高信息收集的效率和广度。
2.建立行业网络关系与同行、专家及相关从业者建立良好的网络关系，能够更快速、准确地获取行业最新动态和信息。
通过参加行业会议、加入专业社区等方式，扩大自己的社交圈，提高信息收集能力。
三、提升信息筛选的能力1.明确信息需求在收集信息前，首先明确自己的信息需求。
明确需求可以帮助我们更有针对性地去收集和筛选信息，节约时间和精力。
2.筛选工具的应用针对信息的真实性和可靠性，我们应该结合专业背景和判断能力，采用合适的筛选工具。
例如，比较合适的论文数据库、知名媒体网站等可信度高的资源。
同时，要警惕低质量、虚假信息的存在，并学会辨别和过滤这些信息。
四、提高信息分析能力1.理论知识储备丰富的理论知识是信息分析的基础。
通过学习相关的理论知识，我们能够更全面地理解和分析收集到的信息。
2.数据分析工具的应用运用数据分析工具，如Excel、Python、R等软件，可以对收集到的大量信息进行整理和分析。
掌握这些工具的基本使用，能够更高效地发现信息中的规律和价值。
3.形成系统化的信息分析方法在信息分析过程中，形成一套系统化的分析方法尤为重要。
可以采用SWOT分析、五力模型等工具，对收集到的信息进行系统综合和评估，提炼出有价值的结论。
五、持续学习和更新知识信息行业发展迅速，知识更新速度也很快。
要保持敏锐的信息嗅觉，了解最新的信息收集与分析技术和方法，在不断学习中不断提高自己的专业水平。
商务部工作人员的信息收集和分析技巧
商务部工作人员的信息收集和分析技巧在当今竞争激烈的商业环境中，商务部工作人员扮演着至关重要的角色。
他们需要准确收集和分析各种信息，以便为企业的决策提供有效的支持。
本文将介绍商务部工作人员的信息收集和分析技巧，以帮助他们在这个充满挑战的领域中取得成功。
一、信息收集信息收集是商务部工作人员的首要任务。
只有掌握准确而全面的信息，他们才能为企业制定正确的策略和决策。
以下是一些信息收集的技巧和方法：1.1 多渠道信息收集：商务部工作人员应该灵活运用各种渠道来收集信息，例如互联网、市场调研、行业报告等。
不同渠道提供的信息角度和深度各异，通过多渠道的整合，可以得到更全面的信息。
1.2 定期更新数据：商务部工作人员应该时刻关注市场动态，定期更新数据。
这样可以及时了解行业的发展趋势，抓住机遇，避免风险。
1.3 网络资源利用：互联网是当今信息获取的重要途径之一。
商务部工作人员可以通过搜索引擎、专业网站、社交媒体等途径，获取最新的商业信息。
1.4 与同行交流：商务部工作人员可以通过参加行业展会、研讨会等活动，与同行进行交流。
这不仅可以获取行业内部的最新动态，还可以建立人脉关系，推动合作机会。
二、信息分析信息分析是商务部工作人员对收集到的信息进行理解和运用的过程。
以下是一些信息分析的技巧和方法：2.1 数据整合与清洗：商务部工作人员需要将收集到的大量数据进行整理和清洗。
只有得到准确、可靠、有用的数据，才能进行有效的分析。
2.2 SWOT分析：商务部工作人员可以运用SWOT分析方法，评估企业的优势、劣势、机会和威胁。
这有助于发现企业的核心竞争力，并为未来的战略规划提供依据。
2.3 市场趋势预测：通过对市场数据和趋势的分析，商务部工作人员可以预测市场的发展趋势，并为企业的产品开发、市场拓展等提供指导。
2.4 竞争对手分析：商务部工作人员需要对竞争对手进行深入分析，了解他们的产品、价格、市场份额等情况。
这有助于制定有针对性的竞争策略，保持企业的竞争优势。
商务信息的分析和利用方法有哪些？
商务信息的分析和利用方法有哪些？一、市场调研和竞争分析市场调研和竞争分析是商务信息分析的基础工作，有助于了解市场环境和竞争对手，为决策提供依据。
通过深入了解目标市场的市场规模、发展趋势、消费者需求等信息，企业可以合理制定市场营销策略和产品定位，从而提高市场竞争力。
此外，分析竞争对手的产品特点、市场份额、市场策略等信息，有助于企业发现机会和威胁，对决策制定具有重要意义。
二、数据挖掘和预测分析数据挖掘和预测分析是商务信息分析的重要手段，可以帮助企业快速发现隐藏在大量数据背后的规律和趋势，为企业决策提供支持。
通过运用统计学和数据分析方法，可以从市场数据、客户数据和竞争数据中发现有价值的信息，例如客户行为模式、市场需求趋势等，从而指导企业制定营销策略、供应链管理、产品研发等决策。
三、商业智能和大数据分析随着数字化和网络化的发展，大数据分析和商业智能在商务信息分析中扮演着越来越重要的角色。
商业智能可以帮助企业从海量的商务信息中提取有价值的知识和洞察力，帮助企业做出准确的决策。
通过利用大数据分析技术，企业可以获取消费者的购买偏好、行为习惯等信息，从而精准定位市场和客户，提高企业的市场竞争力。
四、信息安全和风险评估商务信息的分析和利用还需要考虑信息安全和风险评估。
随着信息技术的发展，商务信息的泄露和被利用的风险也在不断增加。
企业需要制定相应的信息安全措施，保护商务信息的机密性和完整性，减少信息泄露和滥用的风险。
此外，企业还需要评估商务信息分析的风险和不确定性，制定相应的风险管理策略，以降低对决策的影响。
五、创新和协同合作商务信息的分析和利用不仅仅是内部工作，也需要外部的创新和协同合作。
通过与企业内部和外部合作伙伴的共享商务信息和合作分析，可以获得更全面和准确的信息，提高决策的准确性和效果。
另外，创新也是商务信息分析的重要推动力量，通过不断挖掘商务信息中的创新思路和机会，可以为企业带来新的竞争优势。
总结起来，商务信息的分析和利用方法包括市场调研和竞争分析、数据挖掘和预测分析、商业智能和大数据分析、信息安全和风险评估，以及创新和协同合作。
信息系统的需求分析方法
信息系统的需求分析方法随着科技的迅速发展和信息化的深入推进，信息系统在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
对于一个成功的信息系统项目来说，需求分析是其中至关重要的一步。
本文将介绍一些常用的信息系统需求分析方法，帮助读者了解如何有效分析和确定信息系统的需求。
一、用户访谈法用户访谈法是一种常用的需求收集方法，它通过与用户进行面对面的交流，获取用户需求的详细信息。
在访谈过程中，需求分析师可以提出一系列问题，或者通过自由对话的方式，了解用户的具体需求和期望。
通过用户访谈法可以有效地获取用户的真实需求，并且能够及时进行沟通和反馈，减少信息传递的误差。
二、问卷调查法问卷调查法是一种批量收集用户需求的方法，通过设计合适的问卷，将问题发送给用户，收集用户的意见和建议。
相比于用户访谈法，问卷调查法可以快速获取大量的用户反馈，对于规模较大的项目非常有用。
但是需要注意的是，在设计问卷时要确保问题的准确性和清晰度，避免给用户带来困扰或造成理解误差。
三、原型法原型法是通过创建系统的原型，让用户直观地了解和体验系统的功能和界面，从而更好地确定需求。
通过原型法，用户可以提前感受到系统的使用效果，并提供宝贵的反馈意见。
原型法能够帮助需求分析师更好地理解用户的期望，并根据反馈意见及时修改系统设计。
四、场景模拟法场景模拟法是一种通过模拟真实工作场景来获取用户需求的方法。
需求分析师可以与用户一起参与到实际工作中，观察和记录他们的行为和操作，从而分析出系统需要满足的具体功能和需求。
场景模拟法能够帮助需求分析师更深入地了解用户的工作环境和需求背景，从而设计出更符合实际的信息系统。
五、需求文档法需求文档法是将用户需求以书面形式进行整理和总结的方法。
通过撰写详细的需求文档，需求分析师可以准确地记录下用户的需求，并确保开发人员正确理解和实现这些需求。
需求文档能够提供清晰的参考依据，避免疏漏和误解。
六、用户故事法用户故事法是一种将用户需求以故事的形式进行描述的方法。
生物信息学分析方法
生物信息学分析方法生物信息学是一门综合应用信息学、生物学和统计学等相关知识和技术的学科，旨在通过利用计算机和信息技术处理和分析生物学数据，揭示生物系统的结构和功能，并解决生物学研究中的问题。
生物信息学分析方法主要包括序列比对、基因预测、蛋白质结构与功能预测、基因表达谱分析、基因调控网络构建和演化分析等。
以下将对其中几种常见的生物信息学分析方法进行详细介绍。
1. 序列比对：序列比对是生物信息学中最基本、最常用的方法之一、通过将待比对的序列与已知数据库中的序列进行比对，可以判断序列的相似性和进化关系，从而推断序列的功能和结构。
序列比对方法主要包括全局比对、局部比对和多序列比对等。
常用的序列比对工具有BLAST、ClustalW等。
2.基因预测：基因预测是指通过对DNA序列进行分析和预测，确定其中的基因位置和结构。
基因预测方法主要包括基于序列、基于比对和基于表达等方法。
其中，基于序列的方法依据基因的核苷酸组成、序列保守性和启动子顺应性等特征进行预测；基于比对的方法通过将待预测序列与已知基因进行比对，从而确定基因位置和结构；基于表达的方法则通过分析基因的表达模式和转录组数据，推断基因的存在和功能。
3.蛋白质结构与功能预测：蛋白质结构与功能预测是指通过分析蛋白质序列和结构，预测其二级结构、三级结构和功能。
蛋白质结构预测方法主要包括同源建模、蛋白质折叠动力学和序列匹配等方法。
同源建模是最常用的蛋白质结构预测方法，其基本原理是通过将待预测蛋白质序列与已知结构的同源蛋白质进行比对，并从中找到最佳匹配。
蛋白质功能预测方法主要包括结构域分析、功能域预测和功能注释等方法。
4.基因表达谱分析：基因表达谱分析是通过对基因在不同组织或条件下的表达水平进行比较和分析，揭示基因在生物体内的功能和调控机制。
常见的基因表达谱分析方法有RT-PCR、微阵列和高通量测序等。
RT-PCR是一种常用的基因表达定量方法，可以通过测定特定基因在RNA水平的表达量推断基因的转录水平；微阵列技术则可以同时检测数千个基因的表达水平，从而了解基因在不同组织和条件下的表达情况；高通量测序技术可以对整个转录组进行测序，从而揭示基因的全局表达谱。
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天津市高等教育自学考试课程考试大纲 课程名称：信息分析方法 课程代码：0821
第 1 页 共 7 页 天津市高等教育自学考试课程考试大纲
课程名称：信息分析方法 课程代码：0821 第一部分 课程性质与目标 一、课程性质与特点 信息社会化与社会信息化已经成为社会发展的大趋势，信息分析与预测是人类生存发展的一种基本需要，信息分析的各种方法不断发展，已经渗透到人类活动的各个领域和各个层次，尽管不同领域的信息分析与预测各有特点，但在知识和方法上却有着本质的联系。从方法论的角度，将各类信息预测方法沟通起来，是本课程的特点之一。本课程旨在培养信息分析与预测的能力和方法，以方法为主体，突出方法的运用与实例的分析。 二、课程的目标与基本要求 信息分析方法是关于信息分析与预测的基本方法与基本技能为主要内容的课程。本课程的主要目标与任务是帮助学生从方法论的角度对不同领域的信息分析与预测进行沟通，培养学生的独立科研能力和自学能力，使学生掌握基本方法的应用，基本理论的素养，使学生具备未来科研人员的素质。 本课程的教学基本要求：掌握有关信息分析方法的基础知识、基本理论和基本方法，认识信息分析与预测对于科技信息人员的重要意义。了解情报检索系统的存贮与情报检索的规律，掌握手工检索与计算机检索的基本技能，掌握信息分析与预测的基本方法。教学过程中不仅有理论知识的讲授，更重要的是通过案例的分析与研究使学生牢固地掌握信息分析与预测的具体操作技能。 本课程对定性、定量和半定量方法同等对待，强调他们各自的功能与相互的结合，而不仅仅从单纯的方法角度去考虑问题。 三、与本专业其它课程的关系 作为预备知识，高等数学、线性代数、概率与统计是必须的，还要涉及哲学、语言学、逻辑学、控制论、系统工程及管理科学等，以本专业其它课程为基础，有一方面专业学科知识者，能更好地掌握各种方法之间的关联性及自身的独特性，是一门综合性的专业课。
第二部分 考核内容和考核目标 第一章 绪论 一、学习目的和要求 通过本章学习，掌握信息分析与预测的概念，了解其功能、作用与特点，并对信息分析和预测的产生与发展有一个初步的认识。 二、考核知识点与考核目标 （一）信息分析与预测的概念（重点） 识记：信息分析 信息预测 理解：信息分析与预测的关系 应用：信息分析和预测 （二）信息分析与预测的功能、作用、特点（次重点） 识记：信息分析与预测的功能 理解：信息分析与预测的作用 天津市高等教育自学考试课程考试大纲 课程名称：信息分析方法 课程代码：0821
第 2 页 共 7 页 应用：信息分析与预测的特点 （三）信息分析与预测的产生与发展（一般） 理解：信息分析与预测的背景、发展概况及趋势
第二章 课题的选择与课题计划 一、学习目的与要求 本章从明确信息分析与预测的对象、目标和方向出发，对课题的选择原则、课题的来源和选题程序入手，探讨课题计划的重要。要求学生理解信息分析与预测选题与计划的重要性。正确选题制定恰当的课题计划。 二、考核知识点与考核目标 （一）课题选择（重点） 理解：选题的原则 选题程序 （二）课题计划（次重点） 理解：课题计划的内容 应用：制定课题计划
第三章 信息收集 一、目的与要求 本章主要讨论信息源、信息收集的原则、文献调查及社会调查，作为信息收集的文献调查与社会调查是本章的重点，对信息源和信息收集的原则进行必要的复习。掌握信息收集的科学方法，为信息分析和预测方法的学习奠定良好的基础。 二、考核知识点与考核目标 （一）信息源（次重点） 识记：信息源 白色文献 灰色文献 黑色文献 理解：信息的类型及其特征 应用：非文献信息源的分类及特征 （二）信息收集的原则（一般） 理解：信息收集的原则 （三）文献调查与社会调查（重点） 识记：系统检索法 追溯检索法 浏览检索法 理解：为什么社会调查是非文献信息收集的主要途径 应用：社会调查的不同类型的运用及各自的优缺点
第四章 信息整理、评价和分析 一、学习目的与要求 经过收集获取的信息往往繁杂无序鱼龙混杂，在本章中对信息整理、评价和分析进行讨论。通过本章的学习，要求学生初步掌握信息整理评价与分析的方法，了解此三个过程中运用科学方法通过系统的整理、评价和分析使信息有序化可用，是应用分析方法的前提和保证。 二、考核知识点与考核目标 （一）信息整理（次重点） 识记：形式整理 内容整理 理解：内容整理过程的实质 （二）信息价值评价（重点） 识记：原始信息的可靠性 先进性 适用性 天津市高等教育自学考试课程考试大纲 课程名称：信息分析方法 课程代码：0821
第 3 页 共 7 页 理解：评价原始信息的重要意义 应用：对信息价值评价的全面运用 （三）信息分析预测（一般） 理解：信息分析预测为什么属于信息的高级组织阶段
第五章 信息分析与预测产品的制作、评价和利用 一、学习目的与要求 本章主要讨论信息分析预测产品的类型及制作、评价和利用。通过学习本章，要求学生深刻理解信息分析预测产品的类型及制作。懂得信息分析与预测产品评价的意义，了解信息分析与预测产品的特点，掌握信息分析与预测评价指标体系和方法。 二、考核知识点与考核目标 （一）信息分析与预测产品的类型（一般） 识记：消息类产品 数据类产品 研究报告类产品 （二）信息分析与预测产品的制作（次重点） 理解：信息分析与预测各类产品的制作过程及结构 （三）信息分析与预测产品的评价及指标体系（重点） 识记：信息分析与预测产品的客观性 综合性 隐蔽性 定性评价方法 定量评价方法 半定量评价方法 理解：信息分析与预测产品评价指标体系的原则 运用：即时评价与最终评价在信息分析与预测产品中的相互关系
第六章 常用逻辑方法 一、学习目的与要求 从本章开始讨论信息分析与预测的各种方法。通过学习本章，要求学生深刻理解常用逻辑方法，熟练掌握比较、分析与综合、推理方法的运用，为信息分析与预测打好方法论的基础。 二、考核知识点与考核目标 （一）比较（一般） 识记：比较 比较方法 理解：比较方法在信息分析与预测中的作用 应用：比较方法中要注意的内容 （二）分析与综合（次重点） 识记：分析 分析方法 综合 综合方法 相关分析 典型分析 理解：因果分析的主要形式 应用：怎样通过表象看本质 （三）推理（重点） 识记：推理 推理分析 常规推理 归纳推理 假言推理 理解：推理在信息分析与预测中的应用 应用：日常生活中怎样进行推理的
第七章 专家调查法 一、学习目的与要求 本章主要讨论专家调查法的基本理论与方法。通过本章的学习，要求学生理解专家调查法的最大优点及其实施方法，掌握专家调查法对未来或求知的状态作出有效的预测。 天津市高等教育自学考试课程考试大纲 课程名称：信息分析方法 课程代码：0821
第 4 页 共 7 页 二、考核知识点与考核目标 （一）德尔菲法（重点） 识记：德尔菲法 理解：德尔菲法用途 德尔菲法的特点 应用：预测结果的处理与表达 （二）头脑风暴法（次重点） 识记：头脑风暴法 理解：头脑风暴会议的组织原则 应用：头脑风暴法的优缺点 （三）交叉影响分析法（一般） 识记：交叉影响分析法 理解：交叉影响分析法解决问题的程序
第八章 文献计量学方法 一、学习目的与要求 文献计量学方法是具有情报学特色的定量化方法，掌握以文献为基础的定量分析研究方法是本专业学生应该具备的。通过本章的学习，了解文献计量学的发展、研究对象及内容，掌握其基本原理及应用。 二、考核知识点与考核目标 （一）文献计量学的产生与发展（一般） 识记：文献计量学 理解：文献计量学的发展动向 （二）文献计量学的研究对象和内容（次重点） 识记：文献计量学的研究对象 文献计量学研究的内容 理解：文献计量学的应用研究 （三）文献计量学方法的基本原理及应用（重点） 识记：布拉德福定律 洛特卡定律 齐夫定律 理解：三大定律在信息分析与预测中的作用 应用：引文分析进行信息分析与预测
第九章 层次分析法 一、 学习目的与要求 层次分析法是一种定量定性完美结合的一种半定量方法，通过本章的学习，要求掌握层次分析法的基本原理，学会构造评价矩阵，能进行计算。 二、考核知识点与考核目标 （一）层次分析法的基本原理（重点） 识记：层次分析法 判断矩阵的构成 一致性检验 理解：递阶层次结构 应用：构造一个评价矩阵 （二）层次分析法的计算（次重点） 理解：单层次计算方法 层次总排序 （三）层次分析法的计算实例（一般） 理解：层次分析法的计算方法 天津市高等教育自学考试课程考试大纲 课程名称：信息分析方法 课程代码：0821
第 5 页 共 7 页 第十章 回归分析法 一、学习目的与要求 通过本章的学习，掌握回归分析法的参数求解、效果检验以及与其相关的一些理论与概念。了解与时序分析法的差异，为今后选择正确的分析方法奠定基础。能够建立一元线性回归分析的模型进行分析预测，并能进行多种计算。 二、考核知识点与考核目标 （一）一元线性回归分析（重点） 识记：一元线性回归分析 显著性水平面 置信度 置信区间 理解：回归模型的建立、选择与应用，统计检验的步骤与方法 应用：回归分析方法对复杂问题进行初步分析与处理 （二）多元线性回归分析（次重点） 理解：多元线性回归分析方程参数与求解及效果检验
第十一章 时间序列分析法 一、学习目的与要求 时间序列分析法通过对历史数据变化的分析评价事物的现状与估计事物的未来变化。通过学习，要求学生理解由于对历史数据处理的不同，时间序列分析法的类型，能够运用所学的知识，做一些辅助性数据分析工作。 二、考核知识点与考核目标 （一）移动平均法和时间序列分解法（重点） 识记：一次移动平均的基本公式 递推公式 二次移动平均的基本公式及递推公式 理解：模型的建立与预测 应用：经济活动中移动平均法和时间序列分解法的运用 （二）指数平滑法（次重点） 识记：一次指数平滑基本公式 平滑常数 二次指数平滑基本公式 理解：指数平滑法的模型建立与计算 （三）生长曲线法（一般） 识记：逻辑曲线 龚珀兹曲线 理解：三段和值法
第三部分 有关说明与事实要求 一、考核目标的能力层次表述 本课程为理论性较强的课程，考核的层次为：识记、理解和应用三个层次（其中“应用”可分为简单应用与综合应用），其目的旨在通过这三部分的有机配合使学生全面系统地掌握本课程所要完成的提高基础理论素养和应用能力的目标。上述三部分在命题中的比例大体为：40%、40%、20%。
二、教材 指定教材：查先进著《信息分析与预测》，武汉大学出版社，2000年版
三、自学方法指导 1、在开始阅读指定教材某一章之前，先翻阅大纲中有关这一章的考核知识点及对知识点的能力层次要求和考核目标，以便在阅读教材时做到心中有数、有的放矢。