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| 內容簡介： |
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信息分析是一种较高层次的信息服务工作，是以信息收集、信息整序、成果提供为基本程序，以智能研究向决策者提供增值信息成果为特征的一项活动。“信息分析方法”课程是信息管理与信息系统专业的主干课程之一，对于培养具有良好思维习惯、科研素质及各类定性定量方法技能的信息分析人才具有重要的作用。本教材为适应大数据环境下信息分析学科的调整与变革，增加适用于大数据分析的信息分析理论、方法与技术，体现情境教学以及线下线上相融合的先进教学理念，结合MOOC课程建设新要求，突出数据分析过程和结果的可视化。
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| 目錄：
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前 言第1章 信息与信息分析 / 11.1 信息与信息分析的内涵 / 21.1.1 信息的内涵 / 21.1.2 信息分析的内涵 / 31.2 信息分析的类型 / 51.2.1 按信息分析所属领域划分 / 51.2.2 按信息内容划分 / 71.2.3 按信息分析方法划分 / 81.3 信息分析的功能和作用 / 91.3.1 信息分析的功能 / 91.3.2 信息分析的作用 / 101.4 信息分析的产生及发展趋势 / 141.4.1 从文献学到情报学的发展历程 / 141.4.2 国内情报学的发展历程 / 151.4.3 信息分析方法的演进与发展趋势 / 16思考题 / 18第2章 信息分析工作的规范流程 / 192.1 课题选择 / 192.1.1 课题来源 / 192.1.2 选题原则 / 202.1.3 课题类型 / 212.1.4 选题程序 / 232.2 课题研究计划确定 / 252.2.1 制订课题研究计划 / 252.2.2 计划的审核与确定 / 262.3 信息搜集、整理、鉴别与评价 / 272.3.1 信息源及其分类 / 272.3.2 信息搜集方法与类别 / 292.3.3 信息整理 / 302.3.4 信息鉴别与评价 / 302.4 信息分析的主要步骤 / 322.4.1 浏览与分析初步整理的原始资料 / 322.4.2 提出假设 / 332.4.3 搜集、整理和评价信息 / 332.4.4 验证与确定前提 / 342.4.5 验证假设并形成推论 / 342.4.6 形成最终结论 / 352.5 信息分析报告的撰写 / 352.5.1 信息分析报告的类型 / 352.5.2 信息分析报告的基本结构 / 372.5.3 信息分析报告撰写的基本程序 / 392.6 信息分析产品的评价与利用 / 402.6.1 信息分析产品的评价及方法 / 402.6.2 信息分析产品的传播与利用 / 41思考题 / 42第3章 常用逻辑思维方法 / 433.1 分析与综合 / 433.1.1 分析 / 433.1.2 综合 / 473.1.3 分析与综合的关系 / 483.2 比较与推理 / 493.2.1 比较法的概念 / 493.2.2 比较法应遵循的原则 / 513.3 推理 / 523.3.1 推理的概念与类型 / 523.3.2 推理应遵循的原则 / 603.4 案例 / 60思考题 / 62第4章 调查方法 / 634.1 社会调查法 / 634.1.1 社会调查法的概念与类型 / 634.1.2 社会调查的一般程序 / 684.1.3 调查指标设计与问卷设计 / 714.1.4 抽样设计 / 744.1.5 抽样方法 / 754.2 专家调查法 / 774.2.1 头脑风暴法 / 774.2.2 德尔菲法 / 804.3 文献调查法 / 834.3.1 文献调查法的概念和特点 / 834.3.2 搜集文献的方法和途径 / 854.4 案例 / 87思考题 / 89第5章 信息分析建模 / 905.1 模型与模型方法 / 905.1.1 模型与模型方法的概念 / 905.1.2 模型的分类 / 915.2 信息分析建模的一般过程 / 945.2.1 信息分析建模的主要步骤 / 945.2.2 信息分析建模过程中应注意的主要问题 / 965.3 信息分析建模过程中的实例分析 / 975.3.1 信息分析的典型定性模型建模实例：SWOT模型 / 975.3.2 信息分析的典型定量模型建模实例 / 99思考题 / 102第6章 相关与回归分析法 / 1036.1 相关分析 / 1036.1.1 相关系数的概念与种类 / 1036.1.2 相关系数的意义与计算 / 1056.1.3 相关系数的显著性检验 / 1086.1.4 偏相关与部分相关 / 1096.1.5 基于SPSS的相关分析 / 1126.2 一元线性回归分析法 / 1156.2.1 回归分析法的概念与类型 / 1156.2.2 变量与回归方程假设 / 1176.2.3 参数估计与参数检验 / 1186.2.4 方程预测与区间估计 / 1216.2.5 基于SPSS的一元回归算例分析 / 1226.3 多元线性回归分析法 / 1246.3.1 多元线性回归模型 / 1246.3.2 多元线性回归的参数估计与检验 / 1256.3.3 多重共线性判断 / 1276.3.4 SPSS的多元回归算例分析 / 1286.4 回归模型违反假设及其处理 / 1316.4.1 自相关问题及其解决 / 1326.4.2 异方差问题及其解决 / 1346.4.3 多重共线性问题及其解决 / 1376.4.4 其他回归模型 / 140思考题 / 142第7章 数据降维方法 / 1447.1 因子分析法 / 1447.1.1 因子分析法的概念与数学模型 / 1467.1.2 因子分析法的主要步骤 / 1477.1.3 基于SPSS的实例分析 / 1507.2 多元尺度法 / 1587.2.1 多元尺度法的功能 / 1587.2.2 多元尺度法的基本理论 / 1597.2.3 多元尺度法的分析步骤 / 1627.2.4 基于SPSS的实例研究 / 164思考题 / 170第8章 时间序列分析 / 1718.1 时间序列 / 1718.1.1 时间序列概述 / 1718.1.2 趋势
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| 內容試閱：
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随着互联网、云计算、物联网、移动商务和社交网络等新技术和新应用的不断涌现，全球的数据呈现出指数级巨量增长的态势，大数据（big data）正在成为工业经济向知识经济转变的重要特征。因此，数据和信息已成为人类经济活动、社会活动中最为关键的生产要素与产品形态，从海量数据中提取有价值的信息正在推动和牵引着信息分析工作进入知识分析与知识发现服务的新时代。这对于传统的信息分析工作而言，既具有重大的意义，也面临着巨大的挑战。为适应“大数据时代”数据体量大、类型多、速度快和价值密度低的特点，信息分析只有在原有方法体系的基础上，更多地拓展和融合计算科学、数学、统计学等多个学科领域的方法，才能够实现数据密集状态下的社会信息搜集、整理、鉴别、评价、分析、综合等系列化的加工过程，使信息产品服务于各种决策过程。信息分析是较高层次的信息服务工作，是以信息搜集、信息整序、成果提供为基本程序，以智能研究向决策者提供增值信息成果为特征的活动。“信息分析方法”课程是信息管理与信息系统专业的主干课程之一，对于培养具有良好思维习惯、科研素质及各类定性定量方法技能的信息分析人才具有重要的作用。由于承载着大量数据处理方法和模型的信息分析课程学习环境往往是抽象的、封闭的，因此，本书作者探索了多种情境教学理论在课程教学中的应用，编写了信息分析所涉及的主要流程、方法和模型以及大量包含实践情境的案例。本书既注重基本理论与基本方法的说明，也强调实际分析与运用能力的传授；既保持了信息分析与预测知识体系的完整性和系统性，也反映了最近的信息分析与预测技术、方法及运用的情况；既对各种定性和定量分析预测方法进行了详细介绍，也注重定性方法与定量方法的有机结合。在实际使用中，本书既可以作为教材，也可以满足自学的需要。本书除了介绍基本的信息分析与预测知识和方法之外，还专门结合案例增加了计算机信息分析系统软件的介绍，以适应当前信息分析工作中计算机统计软件和计算机系统普遍得到应用的实际。本书每章章末都附有思考题，以满足读者深入学习的需要。本书在作者多年研究和教学实践的基础上编写而成，2017年曾在科学出版社出版，并于2020年获得江苏省教育厅江苏省重点教材项目资助。本书在2017年版本的基础上，一方面修改了原书中存在的讹误，另一方面也顺应大数据时代的需求，增加了决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等分类分析方法，并调整了部分章节。在本书修订的过程中，南京理工大学的陈颖、曹秉坤、卞迎香、李昊、李顺、张华、陈白雪和周威同学在资料搜集、整理、编写与书稿校对方面做了大量的工作。此外，机械工业出版社华章分社的编辑给出了很多中肯的建议，在此一并表示感谢。在本书编写的过程中，我们参考了不少国内外文献资料，引用了一些案例，在此对文献作者表示深深的谢意。由于作者水平有限，书中难免存在缺点和错误，敬请各位专家和读者批评指正。李 莉 2022年3月于南京
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