《信息分析（第2版）》各章練習題參考答案信息分析基礎一、名詞解釋：1.信息：20世紀40年代，信息論的奠基人香農（C.E.Shannon）給出了信息的明確\t"C:\\Users\\DELL\\Desktop\\_blank"定義，此后許多研究者從各自的研究\t"C:\\Users\\DELL\\Desktop\\_blank"領域出發，給出了不同的定義。具有代表性的定義有：信息論奠基人香農（Shannon）認為，“信息是用來\t"C:\\Users\\DELL\\Desktop\\_blank"消除隨機\t"C:\\Users\\DELL\\Desktop\\_blank"不確定性的東西”；控制論創始人\t"C:\\Users\\DELL\\Desktop\\_blank"維納（NorbertWiener）認為，“信息是人們在適應外部世界，并使這種適應反作用于外部世界的過程中，同外部世界進行互相交換的內容和名稱”；\t"C:\\Users\\DELL\\Desktop\\_blank"經濟管理學家認為，“信息是提供決策的有效\t"C:\\Users\\DELL\\Desktop\\_blank"數據”；哲學家認為，“從本體論角度來看，信息是事物的運動狀態和變化方式；從認識論角度來看，信息是事物的運動狀態和變化方式在人頭腦中的反映。”2.信息分析：信息分析是分析人員根據用戶的特定信息需求，利用各種分析方法和工具，對搜集到的零散的原始數據和信息進行識別、鑒定、篩選、濃縮等加工整理及系統深入的分析和研究，挖掘出隱藏于信息、數據中的規律、情報和知識，并且通過系統地分析研究得到針對性、預測性、科學性、綜合性及可用性的結論，以供用戶決策使用。簡而言之，就是通過針對性的信息搜集，經過深入的分析研究，挖掘隱藏于信息中的情報，從而為決策服務。信息分析一般可以從廣義和狹義兩層面來理解：廣義的信息分析是指在搜集和占有信息、數據的基礎上進行整理、排序、篩選、組織、存儲、加工、分析和研究，發現新知識和情報的過程。狹義的信息分析是指信息分析的各個環節，包括信息整理、排序、篩選、組織、存儲、加工、分析和研究等。3.信息鏈：信息鏈（informationchain）是理解信息和信息分析的基礎。信息分析中的信息鏈包括兩個方面：一是事實→符號→數據→信息→知識→情報（智慧或智能）的狀態轉化關系。是從信息的形態出發構建的，它們之間是遞進轉化和遞進層次關系。它們是信息分析的對象和信息分析產品的存在形態。二是信息源→信息收集→信息整理→信息分析→信息產品→信息利用的流程關系。是從信息工作的過程和流程出發構建的，它們之間是過程轉化關系。4.科技信息：科技信息就是在科學技術活動中所產生、存儲、加工、轉換、傳播和利用的各種信息，它們構成了科技信息分析的工作對象。5.經濟信息：經濟信息可分為廣義的經濟信息和狹義的經濟信息。廣義的經濟信息是指那些與整個經濟運動有關的各種信息，它們從不同角度、不同側面來反映經濟運動的變化及其特征。狹義的經濟信息是指經濟運動過程中直接反映出來的各種信息。6.社會信息：社會信息也稱為人類信息，是指對人類社會運動變化狀態和運動變化方式的客觀描述，是與自然信息、生物信息、機器信息相對應的廣義概念。社會信息包括社會現象描述信息和社會知識記錄信息。前者是指反映社會歷史發展過程中的具體事件、事實或數據等信息，也泛指人與人之間交流的具有廣義文化價值的社會動態信息，這種信息直接來源于社會實踐，是對社會現象直接而客觀的描述，屬于感性認識的范疇。它一般不經過理論思維和科學抽象，通常不能夠深入揭示社會發展的本質和規律。后者是指由人類創造的具有特定科學價值的社會科學信息，它一般是在社會實踐中獲得的感性材料的基礎上，經過邏輯推理和實踐檢驗而形成的概念化理論系統知識，這能夠反映社會發展變化的本質和規律，是社會信息集合的核心部分，而文獻又是社會信息的主要載體。二、簡答題：1、信息分析的原理和依據是什么?答案要點：（1）信息分析的原理：信息分析主要以事物、現象、數據、信息的屬性、特征、本質、規律、關聯等為依據展開定性和定量分析，以期發現新知識。因此，信息分析以事物、現象、數據、信息之間存在的因果關系或相關關系為基礎。關系是指事物之間因為時間、秩序、結構、運動等產生的聯系，包括時間、空間、發生和發展邏輯（包括流程，如工業流程、業務流程等；規律，如生命體的生老病死循環、自然運動規律等）。（2）信息分析的依據：定性信息分析以思維邏輯（因果關系）為依據，定量信息分析以數理邏輯（因果關系）為依據。信息分析的常用方法有哪些?答案要點：信息分析方法的一個顯著特征就是綜合性，主要來源于邏輯思維方法、系統分析方法、圖書情報學方法、社會學方法、數學方法、未來學方法等。（1）從方法論角度可以將信息分析方法分為哲學方法、一般方法和具體方法三個層次，哲學方法是最高層次、最具概括性和普適性的方法，對自然科學、社會科學和思維科學等具有最根本的指導意義。一般方法即科學整體層次的方法，在整個科學活動中具有普遍的適用意義，一般方法對不同的學科門類、不同的科學領域都起作用。一般方法可分為定性方法、定量方法和定性與定量相結合的三類方法，每一類方法下又都包含一系列具體的、專門的方法，即學科層次和問題層次的方法。（2）根據信息分析方法的性質、功能及其適用范圍劃分，可以將信息分析方法分為定性、定量和半定量方法。定性分析方法有邏輯思維、社會調查、因素分析、歷史比較方法等，定量分析方法有相關分析、回歸分析、時間序列分析、聚類分析、信息計量分析方法等，半定量分析方法有層次分析法、德爾菲法、內容分析法、關聯分析法等。信息分析人員有哪些素質要求?答案要點：信息分析人員的素質要求包括：（1）強烈的信息意識。（2）博專的知識基礎。（3）信息采集技能。（4）信息組織技能。（5）信息分析技能。（6）信息表達技能。（7）溝通協調能力。（8）創造性思維。信息分析的相關職業有哪些?答案要點：信息分析的相關職業有：（1）國家信息分析師（CIA）；（2）職業信息分析師；（3）競爭情報分析員；（4）專利情報分析員；（5）專利代理人。三、論述題：1、如何理解信息分析?答案要點：國內外學術界和行業領域對信息分析的理解存在差異，對信息分析的理解可以從三個方面來看：（1）從構成要素來理解信息分析。信息分析由一系列要素構成，是理解信息分析的基礎，包括成因、方法、過程、成果和目的。（2）從演變過程來理解信息分析。信息分析是從科技情報演變而來的，這一進化過程主要表現為三個方面：一是信息分析的內容從最初的科技信息擴展到包括政治、科技信息、經濟信息、軍事信息、文化信息和社會信息等在內的全面信息分析。二是信息分析的對象從最初的文獻信息擴展到包括文獻信息和非文獻信息在內的各類信息，并且社會調查、數據挖掘、隱性知識等的開發得到加強。三是信息分析的范圍和應用領域已經大大超出了情報學的范疇，廣泛進入了經濟、管理、計算機、軍事、公共政策等領域，擴展至國民經濟和社會各行各業，成為信息咨詢和信息服務業的重要組成部分。（3）從本質來理解信息分析。信息分析的本質是將信息轉化為情報的智力活動。信息是情報的素材、原料和載體，情報是信息的激活、升華和產品，情報是對信息的解讀、判斷和分析。信息分析是對各種相關信息的深度加工，是一種深層次或高層次的信息服務，是一項具有研究性質的智能活動。2、為什么要進行信息分析?答案要點：我們之所以要進行信息分析，即信息分析的意義，可以從三個方面來看：（1）在知識經濟和數字信息時代，科學技術知識、先進管理經驗、各種調查結果與統計數據、金融財經信息、市場供求信息等正在被大量生產并得到廣泛利用，數據、信息、知識正日益替代物質、能源和資本，成為社會經濟發展的最重要的資源，大大提高了社會的生產力。（2）信息分析具有整理、評價、預測和反饋四項基本功能。整理功能體現在對信息進行收集、組織，使之由無序變為有序（即信息的序化功能）；評價功能體現在對信息價值進行評定，以達去粗（取精）、去偽（存真）、辨新、權重、評價、薦優之目的（即信息的鑒別功能）；預測功能體現在通過對已知信息內容的分析獲取未知或未來信息；反饋功能體現在根據實際效果對評價和預測結論進行審議、修改和補充。（3）信息分析在國民經濟和社會發展中發揮著十分重要的作用。實踐證明，信息分析在科學決策、研究開發、市場開拓等活動中發揮著十分巨大的作用。信息分析的作用主要體現在：為決策提供依據、論證和備選方案；對決策實施過程進行評價、反饋。數據分析一、名詞解釋：1.數據：狹義的數據是指數字。廣義的數據泛指所有定性或定量的描述，數據可以理解為是收集到的任何信息，可以對其使用、處理和分析以獲得見解。2.數據分析：數據分析就是用特定的統計技術、方法和手段，將隱藏在大量雜亂無章的數據背后的有效信息集中和提煉出來，使之盡可能接近真相的過程。（3）數據分析師：數據分析師是數據分析中的一種崗位，主要負責收集、處理和執行統計數據分析，為組織得出有意義的結論。將大型數據集轉化并處理成可用的形式，如報告或演示。還通過研究重要的模式來幫助決策過程，并從數據中收集洞察力，然后有效地傳達給組織領導，以幫助商業決策。（4）數據工程師：數據工程師是數據分析中的一種崗位，負責準備、處理和管理收集和存儲的數據，用于分析或操作用途。像傳統的工程師一樣，數據工程師建立和維護數據“管道”，將數據從一個系統連接到另一個系統，使數據科學家能夠獲得信息。（5）數據科學家：數據科學家是數據分析專家，主要從事數據分析與研究，需要能夠應用數學、\o"有關統計學的文章"統計學和科學方法，使用多種工具和技術來清理和準備數據，進行預測分析和人工智能，并解釋如何利用這些結果來為商業問題提供數據驅動的解決方案。二、簡答題：1、數據分析有哪些類型?答案要點：在統計學領域，通常將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析三大類。其中，描述性數據分析屬于初級數據分析，一般使用的分析方法包括對比分析法、平均分析法和交叉分析法。探索性數據分析和驗證性數據分析屬于高級數據分析，只是前者側重于在數據之中發現新的特征，而后者則側重于已有假設的證實或證偽。探索性數據分析和驗證性數據分析一般使用的方法包括相關分析法、因子分析法和回歸分析法。2、數據分析有何作用?答案要點：數據分析是一個完整的過程，在實際的數據處理過程中數據分析具有收集數據、統計分析、歸納總結、預測分析和創造價值等功能。數據分析的主要作用體現在現狀分析、原因分析和預測分析三個方面。3、數據分析有哪些方法?答案要點：數據分析方法分為兩大類：一是基于數據分析對象的分析方法，包括面向產品、品牌、價格、市場細分、滿意度、用戶和預測決策的分析方法；二是基于數據分析作用的分析方法，包括面向現狀、原因和預測的分析方法。4、數據分析的工具有哪些？答案要點：數據分析工具可以分為通用數據分析工具和專用數據分析工具，前者有Excel、SAS、SPSS、R、Python等軟件，后者有Citespace、Ucinet、Pajek、Bibexcel、VOSviewer、Geph、Sati等科學數據和網絡數據處理軟件5、數據分析的相關職業有哪些?答案要點：在大數據時代，與數據分析相關職業越來越多，其中最受歡迎的崗位有：（1）\o"有關數據分析的文章"數據分析師；（2）數據工程師；（3）數據科學家；（4）數據架構師；（5）商業智能(BI)開發人員；（6）數據統計員；（7）機器學習工程師。三、論述題：1、如何理解數據分析?答案要點：關于數據分析的理解多種多樣：（1）數據分析是指運用統計分析方法將收集來的數據進行分析，以求最大化開發數據功能，發揮數據作用的過程。（2）數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。（3）數據分析是指用適當的\t"C:\\Users\\DELL\\Desktop\\_blank"統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。（4）數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。（5）數據分析就是用特定的統計技術、方法和手段，將隱藏在大量雜亂無章的數據背后的有效信息集中和提煉出來，使之盡可能接近真相的過程。可見數據分析與信息分析具有明顯的共性，但也有一定的差異，因為數據與信息處于不同的層次和存在狀態。2、數據分析與數據挖掘的差異有哪些?答案要點：從本質上來說，數據分析和數據挖掘都是為了從收集來的數據中提取有用信息，發現知識，而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。在不少場景中，數據分析和數據挖掘這兩個概念是可以互換的。數據分析和數據挖掘之間最大的區別在于數據本身的不同，這主要表現在兩個方面：（1）數據量的不同。數據分析通常是存儲在數據庫或者文件中，應用數據數量級在MB或是GB，而數據挖掘的應用數據動則TB，甚至PB。（2）②數據類型的不同。一般來說，數據分析主要用于數值數據處理，通常無法對諸如詞語、照片、觀察結果、音頻、視頻之類的非數值型數據進行分析。而數據挖掘的對象不僅僅是數值和文本，還有音頻、視頻和圖片數據等。不僅是規范化、結構化數據，還有半規范化、半結構化和不規范、非結構化數據。大數據分析一、名詞解釋：1.大數據：大數據（BigData）是指大小超出了傳統數據庫軟件工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群或數據集。2.大數據分析：大數據分析（BigDataAnalytics，BDA）是指對海量、類型多樣、增長快速、價值密度低且內容真實的數據（即大數據）進行分析，從中找出可以幫助決策的隱藏模式、未知的相關關系以及其他有用信息的過程。3.數據挖掘：數據挖掘（DataMining，DM）又稱數據庫中的知識發現（KnowledgeDiscoverinDatabase，KDD），是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。二、簡答題：1、大數據有哪些特征和類型?答案要點：（1）大數據具有5V特征，即Volume（規模性）、Velocity（高速性）、Variety（多樣性）、Value（價值性）、Veracity（真實性）。（2）大數據的類型多種多樣，可以從不同的維度理解。從數據存在形態來看，大數據分為結構化、半結構和非結構化數據。從數據產生領域來看，大數據可分為行政記錄數據、商業記錄數據、互聯網記錄數據三大類。從數據產生來源來看，大數據產生于各類通信終端設備。2、大數據分析的思維模式是什么?答案要點：全樣本或總體樣本分析。大數據分析以各類大數據整體為分析對象，是指特定范圍內的全樣本或總體樣本。相對信息分析和數據分析而言，全樣本或總體樣本完整的保留了樣本間的真實關聯，而抽樣則割裂了樣本間的聯系。（2）數據挖掘或知識發現。大數據分析以數據倉庫、數據挖掘、知識發現、機器學習算法等為主要工具，以云計算、大數據、人工智能等技術為主要手段，是基于算法和技術的數據處理過程，而不是基于邏輯關系和數學模型的推理過程。（3）相關分析與關聯發現。大數據分析主要是基于關聯規則、相關關系發現數據整體中隱含的規律和聯系，解決是什么的問題。而不是基于樣本因果關系進行邏輯推理，解決為什么的問題。3、大數據分析的三大理念是什么?答案要點：大數據分析遵循三大理念：（1）要全體不要抽樣。抽樣割裂了樣本數據之間的聯系，全樣本或總體樣本則保留了數據單元間的真實關聯，這些隱含的、潛在的、深入的關聯才是大數據中真正有價值的信息。（2）要效率不要精確。在海量數據時代，時間和成本比精確結果更有意義。大數據分析需要快速找出和發現大數據中存在的關聯和價值，而不需要精確的結果，因為追求精確的結果付出的時間和成本代價是非常高昂的。（3）要相關不要因果。大數據分析是基于相關關系和關聯規則的數據挖掘和知識發現。4、大數據分析技術包括哪些?答案要點：大數據分析技術是一個技術集合，涉及大數據分析處理系統基礎架構和數據倉庫，以及在此基礎上完成的大數據采集、存在、計算與呈現等任務相關技術。涉及的關鍵核心技術有：（1）基礎架構。（2）數據采集技術。（3）數據存取技術：包括關系數據庫、NOSQL、SQL等。（4）數據處理技術。（5）統計分析技術。（6）數據挖掘技術。（7）模型預測技術：包括預測模型、機器學習、建模仿真等。（8）結果呈現技術。5、大數據分析流程由哪些步驟和環節構成？答案要點：大數據分析根據大數據處理流程分為五個基本步驟和環節：（1）大數據采集。（2）大數據導入/預處理。（3）大數據統計/分析。（4）大數據挖掘。（5）結果呈現。6、大數據分析與數據分析、信息分析有何差異？答案要點：大數據分析的典型任務是通過相關性實現模式挖掘與預測分析。大數據分析強調發現事先不知道的新模式和未知的相關關系。信息分析和數據分析的目的和任務明確，要回答具體的問題，通過廣泛搜集各類相關信息，運用多種工具與方法進行內容分析，監測其中的新現象、新情況、新異常，并根據蛛絲馬跡發現其中的規律、本質、戰略意圖等。7、大數據分析面臨哪些問題和挑戰？答案要點：大數據分析面臨大量的問題和挑戰主要包括大數據種類及架構問題、大數據處理速度問題、大數據體量及靈活性問題、大數據分析成本問題、大數據挖掘及價值發現問題、大數據存儲及安全問題等。8、大數據分析的發展方向主要有哪些？答案要點：大數據分析發展方向重點體現在預測性分析、可視化分析、大數據挖掘分析、語義引擎分析、數據質量和數據管理分析5個方面。三、論述題：1、如何理解大數據?答案要點：全面系統地認知大數據，可以從三個層面來理解：一是理論層面。包括大數據的概念、定義、特征、屬性、價值等，是理解大數據不可或缺的知識基礎。二是技術層面。大數據是一種綜合性數據處理技術集合，涉及互聯網、云計算、分布式計算與存儲、物聯網、感知技術、虛擬現實技術、人工智能等，是大數據應用和價值實現的技術基礎。三是實踐層面。實踐和應用是大數據價值實現的最終體現。大數據已經在個人、企業、政府、組織機構、互聯網等主體層面以及各行業領域展現出美好的應用場景和勃勃生機，并具有令人向往的前景和藍圖。如何理解大數據分析?答案要點：大數據分析的核心是關聯發現和趨勢預測，為決策提供支持。大數據分析不僅需要數據保障，還需要技術支撐。數據和技術是大數據分析的兩大支柱性基礎。其中數據保障主要是數據質量與管理，使采集和預處理數據滿足大數據分析的要求。技術支撐主要包括基礎架構、數據存儲、數據計算、數據挖掘算法和可視化展示等相關工具。

第4章信息分析流程一、名詞解釋：1.信息收集：信息收集是根據特定目的和要求將分散在不同時空的相關信息采掘和積聚起來的過程。信息收集是充分開發和有效利用信息資源的基礎，也是信息分析活動的起點。2.信息整理：信息整理的過程就是信息序化過程，目的是減少信息混亂程度，使之從無序變為有序，形成條理化、層次化、有序化的高級信息產品，以便于信息分析人員有效利用。3.消息類產品：消息類產品是最簡單的一種信息分析產品，主要任務是負責跟蹤監視和及時報道特定領域的國內外發展的最新水平、動向和趨勢，具有明顯的推薦性質。4.數據類產品：數據類產品一般是信息分析人員以有關課題的各種資料或數據為主要對象，在日常積累和全面調查的基礎上完成的，對這些數據進行加工整理和分析研究所形成的一種信息分析產品。5.研究報告類產品：研究報告類產品以數據統計、分析說明、歸納提煉、論證推測為宗旨，具有結構嚴謹、分析深刻、結論明確等特點。二、簡答題：1、信息分析的課題來源有哪些？答案要點：信息分析的課題主要來源于兩個方面，即信息分析人員自己選定的課題和從外部獲得的課題。信息分析人員自己確定的課題主要源于兩個方面：即從現實生活中選題和從理論研究中選題。信息分析人員從外部獲得的課題，主要有上級主管部門下達的“自上而下”式的選題和信息用戶委托的“自下而上”式的選題兩類。信息分析人員在進行選題時，往往兩種方式互相結合、相互補充。2、課題選擇原則與步驟各有哪些？答案要點：信息分析人員在進行選題時考慮以下原則：（1）必要性；（2）可行性；（3）創新性；（4）科學性；（5）價值性。信息分析選題是一項決策過程，需要遵循科學的程序。一般來說，信息分析選題的完成需要經過課題提出、課題分析、初步調查、課題論證、課題篩選、開題報告六個步驟。3、課題規劃一般要考慮哪些問題？答案要點：信息分析課題規劃需要考慮的問題有：（1）課題研究目的，即課題要解決的主要問題。（2）課題研究基礎，包括兩個方面：一方面要分析自身的研究基礎和研究能力；另一方面要了解和分析國內外相關課題研究的趨勢與動態。（3）課題研究內容；（4）課題研究方法與技術路線；（5）課題預計成果形式；（6）課題組織分工；（7）完成時間與實施步驟；（8）其他方面：人員、經費、技術、設備等條件。4、信息源有哪些主要類型？有哪些主要收集方法？答案要點：（1）信息源的類型多種多樣，按照不同標準的劃分可以分成不同的類型。一般按信息源的載體，并結合信息的生產和傳播特征將信息源分為文獻型信息源和非文獻型信息源。其中，文獻型信息源是指有正式記錄的信息源，是最主要的信息源；非文獻型信息源是指沒有正式記錄的信息源，是難以保存的信息源。（2）信息收集方法因信息源類型的不同而所有不同，針對不同的信息源應采用適應的收集方法。文獻信息源的收集方法有借閱、購買、交換、征集、復制、檢索等。非文獻信息源收集的方法有問卷調查、訪談、觀察、實驗、專家評估等。網絡信息源收集的方法主要有網頁訪問或網站瀏覽、網絡數據庫和搜索引擎等。三、論述題1、你認為應如何有效地鑒別信息的價值？答案要點：信息價值評價主要是鑒別信息的可靠性、新穎性（或先進性）和適用性等。可靠性一般可從信息源和信息內容兩方面進行鑒別。新穎性是指該信息所反映的內容是否在某一領域原有的基礎上提出了新的理論、新的觀點、新的假說、新的發現，或者對原有的理論、原理、方法或技術加以創造性地開發和利用。一般來說，反映人們各項社會實踐的新進展、新突破的信息，都可以認為具有新穎性。適用性是指信息對于信息接收者而言可資利用的程度。一般來說，信息的適用性取決于特定研究課題和信息用戶兩大因素2、你認為應如何科學地評價信息分析產品？答案要點：信息分析產品評價是對信息分析產品價值和使用價值的衡量和判定。信息分析產品的評價標準有：（1）針對性。（2）準確性。（3）創造性。（4）新穎性。（5）加工程度。（6）制作水平。（7）效益性。（8）其他指標。如產品利用頻度、用戶評價情況、課題意義、時間性等指標。信息分析產品評價方法有：（1）定性經驗法，是指通過問卷調查、訪談、座談及專家打分的方式來評價信息分析產品的方法，其特點是基于評價主體主觀印象對信息分析產品做出評價。主要有專家直接觀測法和用戶評議法兩種方法。（2）定量分析法，是依據一些易于識別且可計量的指標對信息分析產品進行量化評價，是建立在數學、統計學、運籌學、計量學、計算機等學科的基礎之上，通過數學模型和圖表等方式，從不同角度對信息分析產品進行量化評價。（3）綜合評價方法，即定量與定性相結合的評價方法，以定量分析為主，力求突破單純依靠主觀定性評價方法的瓶頸，以構建全面的定性加定量的評價指標體系來進行綜合評價。第5章信息分析定性方法一、名稱解釋題：1.定性分析方法：定性分析方法亦稱“非數量分析法”，主要依靠信息分析人員的實踐經驗以及主觀判斷和\t"C:\\Users\\DELL\\Desktop\\_blank"分析能力，推斷出事物的性質和發展趨勢的分析方法，是對事物的“質”進行分析的方法。這類方法主要適用于一些沒有或不具備完整歷史資料和數據的研究對象。2.邏輯思維：邏輯思維方法是建立在邏輯推理和辯證分析的基礎之上，根據已知信息運用比較與分類、分析與綜合、演繹與歸納、類比與想象等一系列邏輯思維方法來揭示研究對象的本質、發展規律和因果關系。3.分類：分類（Classification）是指按屬性的異同將事物區別為不同種類的邏輯思維方法。類是具有共同屬性或特征的事物集合。分類是以比較為基礎的，人們通過比較，揭示事物間的共同點和差異點，然后根據共同點將事物并為較大的類，再根據差異點將較大的類劃分為較小的類。4.比較：比較（Comparison）也稱對比，就是對照各個研究對象，以便提示其差異點和共同點的一種邏輯思維方法。通過比較揭示對象之間的異同是人類認識客觀事物最原始、最基本的方法，有比較，才能有鑒別，有鑒別才能有選擇和發展。5.分析：分析（Analysis）是把整體分解成部分、把復雜事物分解為要素分別進行研究和認識的思維方法。分析總是從分解整體和復雜事物開始的，分解是簡化或抽象化事物的手段，目的是透過現象把握事物的本質，分析的過程實質上是一個從現象逐層向本質深入的過程。6.綜合：綜合（Synthesis）是與分析相對應的方法，是一種把事物的各個部分、要素聯結和統一起來進行考察的邏輯思維方法。它是指人們在思維過程中將與事物有關的片面、分散、眾多的各個要素（情況、數據、素材等）進行歸納，從錯綜復雜的現象中探索它們之間的相互關系，從整體的角度把握事物的本質和規律，通觀事物發展的全貌和全過程，獲得新的知識、新的結論的一種邏輯思維方法。7.歸納：歸納（Induction）是從個別中發現一般的思維方式和推理形式，即從個別事實中概括出一般原理。歸納法也稱為歸納推理或歸納邏輯。8.演繹：演繹（Deduction）或稱演繹推理（DeductiveReasoning）是在一般中發現個別的思維方法和推理形式，是由一般到個別的認識方法。即從已知推測未知，用已知的一般原理考察某一特殊對象，從而推演出有關這個對象的結論。9.類比：類比（Analogy）也叫比較類推法，是根據兩個（類）事物之間在部分屬性上的相似而推出它們在其他屬性上也可能相似的一種邏輯思維方法和推理形式，借以獲得對新事物的理解和認識。10.想象：想象（Imagination）也稱為想象力，是在大腦意識控制下，對感官感知并貯存于大腦中的信息進行分解與重組的思維運動。想象屬于第二信號系統，是用形象進行思考。11.專家調查法：專家調查法或稱專家評估法，是以專家為索取信息的對象，依靠專家的知識和經驗，由專家通過調查研究對問題做出分析、判斷和預測的一種方法。專家調查法是建立在專家主觀判斷的基礎上，適用于客觀材料和數據缺少的情況。12.頭腦風暴法：頭腦風暴法（BrainStorming，BS）又稱智力激勵法、或自由思考法（暢談法、暢談會、集思法），簡單地說，就是激發創造性思維。頭腦風暴源于醫學，原指精神病患者頭腦中出現的短時間思維紊亂現象，稱為“腦猝變”。病人發生腦猝變時，會產生大量各種各樣的胡思亂想。創造學中借用這個術語，比喻在特定條件下使正常人思維高度活躍、打破常規思維方式而產生大量創造性設想的狀況。13.哥頓法：哥頓法又稱教學式頭腦風暴法或隱含法，由美國麻省理工大學教授威廉·哥頓于1964年首創。哥頓法是由頭腦風暴法演變而來，是一種適用于自由聯想的方法，是一種由會議領導（或主持人）指導并進行集體會議的技術創新方法。會議領導人或主持人對提出的設想加以分析研究，一步步地將與會者引導到主題或問題本身上來。14.缺點列舉法：缺點列舉法在日本又稱為“二次會議法”，是一種先將研究對象的缺點一一列出，再針對缺點提出改善方案的專家會議法。缺點列舉法通過專家會議的形式收集新觀點﹑新方案﹑新成果，其基本特點是從列舉事物的缺點入手，找出現有事物的缺點和不足，然后再探討解決問題的方法和措施。15.希望列舉法：希望列舉法與缺點列舉法類似，也是通過兩次會議進行，又稱為“夢的追求”，是指通過專家會議列舉希望新的事物具有的屬性以尋找新的發明目標的一種創造性思維方法。由Nebrasa大學的克勞福特（RobertCrawford）發明。這是一種不斷的提出希望、怎么樣才會更好等理想和愿望，進而探求解決問題和改善對策的方法。16.現場調查法：現場調查也稱實地調查法，是指在真實、自然的社會生活環境中，綜合運用觀察、訪談和實驗等方法收集數據，以探討客觀、接近自然和真實的心理活動規律的方法。17.問卷調查法：問卷調查法，也稱為問卷法，是以書面提出問題的方式搜集資料的一種方法。研究者將所要研究的問題編制成問題表格，以郵寄方式、當面作答或者追蹤訪問方式填答，從而了解被調查對象對某一現象或問題的看法和意見，因此又稱問題表格法。18抽樣調查法：抽樣調查法是按照一定方式，從調查總體中抽取部分樣本進行調查，用所得的結果說明總體情況的調查方法。19.文獻調查法：文獻調查法也稱信息檢索法、歷史文獻法、文案調查法，就是搜集各種文獻資料，獲取所需有用信息的一種調查方法。20.網絡調查法：網絡調查又稱網上調查、在線調查或聯機調查，是指通過互聯網、計算機通信和數字交互式媒體等進行有系統、有計劃、有組織地收集、記錄、整理、分析有關信息的調查方法。二、簡答題：1、信息定性分析方法主要有哪些？答案要點：信息分析定性方法很多，信息分析中常用的有邏輯思維方法、專家調查法和社會調查法三類定性分析方法。邏輯思維方法中分類與比較、分析與綜合、歸納與演繹、類比與想象各有何作用？答案要點：（1）分類是信息整序的重要手段、是認識事物的基本依據、是邏輯分析的重要基礎。（2）比較的根本作用是區分異同（反映差距、評價優劣、發現問題、揭示規律）。（3）分析和綜合是信息加工的基本方法、揭示事物本質和規律的基本手段、形成觀點和模型的主要工具，也是構成各種邏輯方法的重要基礎。（4）歸納法是概括事物的手段、是探求因果的邏輯、是論述問題的方法。（5）演繹法是邏輯證明的重要工具、是科學預見的基本手段、是探求因果的科學依據。（6）類比在信息分析中的作用主要體現在啟發作用、模擬作用、仿造作用、假說作用、移植作用。（7）想象在信息分析中的作用主要表現在情況猜測、模型構建、未來構想、框架設計、方案論證等方面。3、歸納與演繹分別有哪些類型？答案要點：歸納法可以分為完全歸納法和不完全歸納法兩種。完全歸納法是從一類事物中每個事物都具有某種屬性，推出該類事物全都具有該屬性的歸納推理方法。不完全歸納法是根據某類事物的部分對象具有某種屬性，從而做出該類事物都具有某種屬性的一般性結論的歸納推理方法。不完全歸納法有簡單枚舉法和科學歸納法。專家調查法的共同特征是什么？答案要點：以專家為索取信息的對象，依靠專家的知識和經驗，由專家通過調查研究對問題做出分析、判斷和預測的一種方法。專家調查法是建立在專家主觀判斷的基礎上，適用于客觀材料和數據缺少的情況。社會調查法有哪些，各有何優缺點？答案要點：常用的社會調查法有現場調查法、問卷調查法、抽樣調查法、文獻調查法和網絡調查法等。每類社會調查方法都有其優缺點，主要體現在調查對象、調查方法、調查成本和調查結果等方面。三、操作應用題（略）第6章信息分析半定量方法一、名詞解釋：1.半定量分析方法：半定量分析方法是一種定量分析與定性分析相結合的分析方法，其準確性不及定量分析方法，但是可在樣本量較小的情況下，快速分析，做出決策。其主要做法是在定性分析方法中引入數學手段，將定性問題按人為標準打分并做出定量化處理，具有數理統計的特征。2.層次分析法：層次分析法(AnalyticHierarchyProcess，AHP)是指將一個復雜的多目標決策問題作為一個系統，將目標分解為多個目標或準則，進而分解為多指標（或準則、約束）的若干層次，通過定性指標模糊量化方法算出層次單排序（權數）和總排序，以作為目標（多指標）、多方案優化決策依據的系統方法。3.特征向量：矩陣的特征值與特征向量原理是矩陣理論中的基本概念之一。它描述了某個矩陣在變換作用下不改變方向的特殊向量和對應的標量。特征向量對應的標量就是特征值。4.內容分析法：內容分析法是指對明顯的傳播內容做客觀而有系統的量化分析，并對量化結果加以描述的一種研究方法。內容分析法的目的是為了弄清或測度樣本中本質性的事實或趨勢。內容分析法的實質是對傳播內容所含信息量及其變化的分析，即由表征有意義的詞句推斷出準確意義的過程。5.德爾菲法：德爾菲法（DelphiMethod）又稱專家調查法、專家意見法或專家函詢調查法，是一種采用通訊方式（函件）分別將所需解決的問題單獨發送到各個專家手中，征詢意見，然后回收匯總全部專家的意見，并整理出綜合意見。隨后將該綜合意見和預測問題再分別反饋給專家，再次征詢意見，各專家依據綜合意見修改自己原有的意見，然后再匯總。這樣多次反復，逐步取得比較一致的預測結果的決策方法。二、簡答題：1、信息分析半定量方法常見的方法有哪些？答案要點：信息分析中常見的半定量方法有層次分析法、德爾菲法、因素分析法、關聯分析法和內容分析法等。2、層次分析法的實施流程和步驟是什么？答案要點：層次分析法實施流程：（1）層次分析法把問題條理化、層次化，建立遞階層次結構模型；（2）根據遞階層次結構模型對同一層次各元素相對于上一層次中某一準則的重要性進行兩兩比較，建立判斷矩陣；（3）由判斷矩陣計算單一準則下同層次相對重要性排序并進行單層次一致性檢驗，若無法通過檢驗，則要考慮可能是兩兩比較的權值有誤，需要重新建造判斷矩陣。（4）單層次每個判斷矩陣都通過一致性檢驗后，就可以計算最后的層次總排序。從最高層開始，由高向低逐層計算，推算出所有層次對最高層次的總排序值。同樣，層次總排序也需要進行一致性檢驗，若無法通過，則需要對層次結構模型和判斷矩陣做必要的調整，然后重復這一流程。層次分析法一般采用五步法來實施：（1）建立遞階層次結構模型；（2）構造判斷矩陣；（3）判斷矩陣的一致性檢驗；（4）層次單排序及一致性檢驗；（5）層次總排序及一致性檢驗。3、層次分析法的基本原理是什么？答案要點：層次分析法的基本思想是：將定性分析與定量分析有機結合；在定性分析部分，即分解目標，構建遞階層次結構時，主要是遵從人們對事物內在邏輯關系的認知規律；在定量分析部分，即構建判斷矩陣，求解判斷矩陣的最大特征根及對應特征向量，進行一致性檢驗，確定最優權重，則是依據線性代數中矩陣的特征向量原理；將參與決策的專家經驗判斷定量化。層次分析法利用特征向量原理推導結果。4、內容分析法有哪些特點和類型？答案要點：內容分析法的特點體現在三個方面：（1）研究對象。是“具有明確特性的傳播內容”。（2）分析方法。是“客觀(objective)”、“系統(systematic)”和“定量(quantitative)”的。（3）結果表述。是“描述性的(Descriptive)”。內容分析法主要有三種類型：（1）解讀式內容分析法(HermeneuticContentAnalysis)；（2）實驗式內容分析法(EmpiricalContentAnalysis)；（3）計算機輔助內容分析法(Computer-aidedContentAnalysis)。5、內容分析法的分析模式有哪些？答案要點：內容分析法常用的分析模式有四種，都是基于比較、綜合、歸納和推理進行的：（1）A-X-T分析模式，即發展分析，是通過對某一對象，在同一類問題上，在不同時期內所顯示的資料進行內容分析，把這些不同樣本的量化結果加以比較，找出其中發生變化的因素，從而可以判斷這一對象在某一類問題上的發展傾向。A代表同一資源來源，X代表同一分析單元或同一內容變量，T代表從不同時期中抽取樣本。即在同一總體（A）中，以時間（T）為取樣標準，定量分析單元（X）在不同時期內的狀態。（2）A-X-S模式，即意見分析，A代表同一資源來源，X代表同一分析單元，S代表對象在不同情景時所顯示的資料內容。這種模式適用于意向分析，即在不同情境（S）系，對同一信息來源（A）進行取樣。（3）A-X-Y模式，即特征分析，是通過對某一對象，在不同問題上，或在不同場合上所顯示出來的內容資料進行內容分析，把這些不同樣本的量化結果加以比較，找出其中穩定的、突出的因素，從而可以判定這一對象的特征。A代表同一資料來源，X、Y代表不同的內容變量或分析單元。（4）A-B-X模式，即比較分析，通過對同一中心問題但對象或來源不同的樣本量化結果的對比，從而對不同地區、學校、團體、個人的教育思想、教學效果、工作方式進行比較。A、B分別代表兩種不同的資料來源，X代表同一個分析單元或內容變量。6、德爾菲法有哪些特點和類型？答案要點：德爾菲法具有匿名性、反饋性和統計性三個基本特點。德爾菲法有以下幾種形式：（1）設定咨詢或預測主題，直接給定咨詢內容或預測事件。（2）減少咨詢調查的輪次。（3）部分取消匿名性。（4）對專家的咨詢和評價意見進行選擇性反饋。7、德爾菲法實施的關鍵問題有哪些？答案要點：德爾菲法實施的關鍵問題有：（1）選擇參與的專家；（2）設計合適的調查表；（3）處理與表達調查數據；（4）控制調查時間和費用成本。8、德爾菲法中預測結果的數據處理與分析有哪些？答案要點：德爾菲法在每輪調查之后對眾多的專家意見量化后進行分析，常見的數據處理與表達方式有：（1）對方案實現時間預測結果的數據處理與表達，包括中位數、上下四分位數、圖形數據處理與表達；（2）對方案相對重要性預測結果的數據處理與表達，包括專家意見集中度、專家意見協調度、專家積極性程度。三、操作應用題（略）一、名詞解釋1.回歸分析：回歸分析（RegressionAnalysis）是研究一個隨機變量與另一個變量或一組變量間的數量依存關系的統計分析方法，主要是根據統計數據建立回歸模型，也稱回歸函數、回歸方程，以探索變量間的統計規律，并在此基礎上進行估計和預測。2.一元線性回歸：一元線性回歸分析是回歸分析中最基本、最簡單的一種方法，又稱簡單直線回歸或簡單回歸，主要是分析兩個變量間的線性關系。一般來說，把變量y稱為因變量（DependentVariable），受其他變量x的影響，變量x稱為自變量(IndependentVariable)。3.多元線性回歸：多元線性回歸是分析因變量與多個自變量間的線性關系，或以多個自變量估計因變量的統計分析方法。4.聚類分析：聚類分析（ClusterAnalysis）本質上是一種分類技術，是應用多元統計分析原理研究分類問題的一種統計方法，即將具有相似性質的資料集在一起。聚類分析是借助數理統計的方法依據靠數據特征找出研究對象的適當歸類方法，并聚成相應的類，所以也稱為沒有老師的學習，或者叫無監督的學習。5.系統聚類：系統聚類（HierarchicalClusterAnalysis）是將相似的樣品或變量進行歸類的最常用方法。6.時間序列：時間序列（TimeSeries）是指按照時間順序把隨機事件變化發展的過程記錄下來就構成了一個時間序列，具體來說，是指按時間的先后順序，將反映現象發展水平的某一變量或指標的相關數據或一組觀察數據排列起來的一個數值序列，由現象所屬的時間和反映現象發展水平的指標數值兩個要素構成，又稱動態數列，常以yt代表。6.時間序列分析：時間序列分析就是對時間序列進行觀察、研究，計算水平指標和速度指標，以探索社會經濟現象發展變化的規律，并以此對未來進行預測的方法。7.移動平均法：移動平均法（Moving-AverageMethod）又稱趨勢線擬合法、滑動平均法，其基本思想是消除時間序列中不規則變動和其他變動，揭示出時間序列的長期趨勢。具體來說，就是對時間數列的各項數值，按照一定的時間間隔進行逐期移動，計算出一系列序時平均數，形成一個新的時間數列，以削弱不規則變動的影響，顯示出原數列的長期趨勢。8.指數平滑法：指數平滑法是對原始數據進行加權平均取得平滑值，并在平滑值的基礎上構建預測模型的一種方法。該方法是對移動平滑法的改進，也是一種特殊的加權方法。9.信息計量學：信息計量學是采用數學、統計學等各種定量方法，對社會化的信息交流過程中的信息的組織、存儲、分布、傳遞、相互引證和開發利用等進行定量描述和統計，以便揭示社會信息交流過程數量特征和內在規律的新興學科。10.布拉德福定律：布拉德福定律也稱文獻集中與分散分布定律，簡稱布氏定律，是由英國文獻學家布拉德福(S．C．Bradford)于1934年在對“潤滑學”和“地球物理‘兩個學科的文獻進行定量分析的基礎上首先提出。布拉德福在研究中發現：如果將科學期刊按其刊載某個學科領域的論文數量以遞減順序排列起來，就可以在所有這些期刊中區分出載文量最多的“核心區”和包含著與核心區同等數量論文的隨后幾個區，這時核心區和后繼各區中所含的期刊數成1：n：n2…的關系(n>1)。其基本思想是按照一定的原則進行區域劃分，所以也被稱為區域劃分法XE"區域劃分法"\y"qūyùhuàfēnfǎ"。11.洛特卡定律：洛特卡定律由美國的統計學家、情報學家洛特卡(A.J.Lotka)于1926提出。他認為，在科研活動中，每個人會呈現出不同的科研能力和科學生產率水平，其成果著述數量也不同。所謂科學生產率XE"科學生產率"\y"kēxuéshēngchǎnlǜ"主要是指科學家或科研人員在科學上所表現出的能力和工作效率，通常用其在單位時間內生產的科學文獻數量予以衡量。洛特卡在其論文“科學生產率的頻率分布”一文中，統計分析了化學和物理學兩大學科中一段時間內科學家們的著述情況，提出了定量描述科學生產率的平方反比分布規律，又稱為“倒數平方定律”。其數學表達式為：fx=c/x2其中，fx為作者頻率，即撰寫X篇論文的作者人數占總作者人數的比例，x為論文數，C為常數，約等于0.6079。12.普賴斯定律：13.齊普夫定律：齊普夫定律是由美國語言學家齊普夫（G.K.Zipf）于1935年提出，也稱為文獻詞頻分布規律。齊普夫在研究中發現：一個單詞的長度與其使用的頻次有密切關系，單詞的長度越短，使用的頻次越高，另外，在一篇給定的文章中，每個詞使用的頻次分布也是有規律可循的。齊普夫定律可表述為：如果將一篇達到一定長度的文章（5000字以上）中的詞按其出現頻率遞減排序，根據頻率高低編上相應的等級序號，最高的為r1級，其次為r2級……這樣一直到若干級rd，如果用f表示詞在文章中出現的頻率，用r表示詞的等級序號，則有：f·r=c。其中，f為詞頻，r為等級序號，C為隨文集不同而不同的參數。因為式中只有一個參數，因此該式也稱單參數詞頻分布規律XE"單參數詞頻分布規律"\y"dāncānshùcípínfēnbùguīlǜ"。14.普賴斯指數：普賴斯指數XE"普賴斯指數"\y"pǔlàisīzhǐshù"是指某一學科領域發表年齡不超過5年的文獻引用次數與總引用次數之比。15.半衰期：半衰期XE"文獻半衰期"\y"wénxiànbànshuāiqī"是指某學科領域現時尚在利用的全部文獻中的一半是在多長一段時間內發表的。16.引文分析：引文分析又稱引文分析法，是指利用各種數學及統計學方法，結合比較、歸納、抽象、概括等邏輯方法，對科學期刊、論文、著者等各種分析對象的引證與被引證現象進行分析，以揭示其數量特征和內在規律的一種信息計量分析方法。17.鏈接分析：鏈接分析是運用網絡數據庫、數學分析軟件等工具，利用數學和信息科學方法，對網絡鏈接自身屬性、鏈接對象、鏈接網絡等各種對象進行分析，以便揭示其數量特征和內在規律，并用以解決各方面問題的一種研究方法。18.影響因子：期刊在規定時間（t）內論文被引量與可引論文總數之比。其計算公式為：19.數據挖掘法：數據挖掘方法主要是從數據集合中自動抽取隱藏的有用信息，如規則、概念、規律及模式等，進而預測未來可能發生的行為的過程，也叫知識發現（KDD），是一門涉及面很廣的交叉性新興學科，涉及到數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等領域。20.數學模型法：數學模型法是針對所考察的問題構造出相應的數學模型，通過對數學模型的研究，使問題得以解決的一種數學方法。從廣義上來講，一切數學概念、數學理論、數學公式、方程式、函數關系以及由公式系列構成的算法系統等都可以叫做數學模型。從狹義上來說，只有那些反映特定問題或特定事物系統的數學關系，才叫做數學模型。二、簡答題1、回歸分析的主要步驟有哪些？答案要點：回歸分析法進行信息分析時包括以下幾個步驟：（1）依據專業知識和個人經驗初步判斷變量間是否存在相關關系。（2）判斷相關關系的類型，以幫助選擇不同的回歸模型。（3）繪制散點圖，進一步判斷采用何種回歸模型。（4）進行回歸分析并擬合回歸模型。（5）對回歸模型進行統計檢驗。（6）運用回歸模型進行趨勢預測。2、聚類分析有哪幾種類型？答案要點：根據分析對象的不同，聚類分析可以分為R型聚類和Q型聚類。R型聚類是指將n個觀察對象的p個指標進行聚類，又稱指標聚類或變量聚類。Q型聚類是指將n個體進行聚類，又稱樣本聚類或樣品聚類。3、系統聚類如何實現？答案要點：系統聚類由以下幾個步驟實現：（1)開始時，每個樣本或變量被視為一類，即每類只有一個樣本或變量。（2）定義個體間或類與類間距離。（3）將距離最小的兩個類合并為一個新的類。（4）重新計算類與類間距離，將距離最小的兩個類合并為一個新的類。（5）重復（4）直到最后合并成一個類為止。（6）畫一幅樹形圖(TreeGraph)，在聚類時，距離定義不同，會形成不同的樹。（7）重復（4）直到最后合并成一個類為止。4、聚類分析中常用的相似系數有哪些？答案要點：聚類分析中常用的相似系數有：（1）R型聚類的相似系數，通常采用兩個變量間的簡單相關系數的絕對值來定義變量間的相似系數。（2）Q型聚類相似系數，Q型聚類將n例樣本看成是p維空間的n個點，用兩點間的距離定義相似系數，距離越小表明兩樣品間相似程度越高。常用歐氏距離、絕對距離、明氏距離、馬氏距離來計算相似系數。（3）系統聚類相似系數，即類間相似系數，常用最大相似系數法或最短距離法、最小相似系數法或最遠距離法、重心法、類平均法、離差平方和法來計算。5、時間序列分析的方法主要有哪些？答案要點：時間序列分析方法多種多樣，且各具特點及其應用條件，大體可分為兩大類：一類是逐步修勻法，即用一定的方法對不規則的波動予以修勻，使其體現一定的規律，如移動平均法、指數平滑法。一類是曲線擬合法，即使用通用的隨機模型擬合時間序列的觀測數據，如線性曲線擬合、指數曲線擬合、生長曲線擬合、多項式曲線擬合等。6、信息計量工具和方法主要有哪些？答案要點：（1）信息計量的常用方法有數理統計法、數學模型法、數據挖掘法、可視化方法等。（2）常用工具有數據采集工具，如CNKI、WoS、CSSCI、德溫特、ESI、JCR等，通用數據處理工具，如Excel、SPSS、SAS、Ucinet、Pajek等，專用數據處理工具，如SATI、Bibexcel、Citespace、VOSviewer、Dephi等。7、引文分析的主要步驟是什么？答案要點：引文分析一般包括以下幾個步驟：（1）明確研究目的。（2）選取統計對象。（3）確定時間范圍。（4）統計引文數據。（5）利用引文分析指標進行引文分析。（6）生成引文分析報告。8、引文分析法有哪些應用？答案要點：引文分析方法的應用主要有以下幾個方面：（1）測定學科的影響和重要性；（2）研究學科結構；（3）研究學科信息源分布；（4）確定核心期刊；（5）研究文獻老化規律；（6）研究信息用戶的需求特點；（7）評價人才。9、信息計量學方法在信息分析中有哪些應用？答案要點：信息計量學方法在信息分析中的主要應用有：（1）確定核心信息源；（2）研究科學結構、科學交流和信息傳遞規律；（3）研究信息增長和老化規律；（4）開展用戶及其需求研究；（5）科學水平和人才評價。三、操作應用題（略）第8章信息分析應用一、名詞解釋：1.競爭情報：競爭情報的內涵主要表現在兩個方面：第一，競爭情報是一種系統的合法的研究過程，即它是采用符合法律和道德的方法收集、存儲、選擇、組織、分析信息的活動；第二，競爭情報是一種產品或服務，是關于競爭對手、競爭環境、競爭策略的高度專門化和及時的具有戰略意義的經過分析加工過的信息，能直接為企業的競爭戰略管理服務。2.定標比超：定標比超（Benchmarking）?是一種通過對照分析行業內外最佳實踐，識別改進機會并提升競爭力的系統性方法。3.SWOT分析：SWOT分析，即基于內外部競爭環境和競爭條件下的態勢分析，就是將與研究對象密切相關的各種主要內部優勢、劣勢和外部機會、威脅，通過調查列舉出來，并依照矩陣形式排列，然后用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析，從中得出一系列相應的結論，而結論通常帶有一定的決策性。4.價值鏈分析：價值鏈分析法最早是由美國哈佛大學商學院的邁克爾·波特教授提出來的，是一種尋求確定企業競爭優勢的工具，即運用系統性方法來考察企業各項活動和相互關系（價值鏈），從而尋找具有競爭優勢的資源的方法。5.競爭情報系統：競爭情報系統（CompetitiveIntelligenceSystem，CIS）是一個持續演化中的正規和非正規化操作流程相結合的企業管理子系統，它的主要功能是為組織成員評估行業關鍵發展趨勢、跟蹤正在出現的非連續性變化、把握行業結構的演化以及分析現有和潛在競爭對手的能力和動向，從而協助企業保持和發展可持續性的競爭優勢。6.專利：專利（Patent）是受專利法保護的發明，是在法律保護下，單位或者個人為其發明創造提交的申請文件通過專利局的審查和批準，承認其技術發明的發明權和所有權的發明和創造。專利通常有三層含義：一是指專利權（Patentrights），是指國家授予發明創造申請人在一定時間內對發明創造擁有的專有權利；二是指受到專利法保護的發明創造（Innovations），是指符合專利法的規定，經法定程序確認、受專利法保護的發明創造；三是指專利文獻（PatentDocuments）。7.專利文獻：專利文獻從狹義上講是指與專利有關的專利文件，包括專利申請說明書、專利說明書、專利證明書以及申請、批準專利的其他文件等。從廣義上講還包括專利局和有關機構出版的各種專利文獻檢索工具，如專利公報、專利索引、專利分類表等，專利文獻的核心是專利說明書。8.專利信息：廣義上的專利信息是對專利權發生、發展過程中產生的信息的抽象規定，泛指人類從事一切專利活動所產生的相關信息的總和。狹義上的專利信息是指所有可以從專利局所出版的文件中獲得的技術信息、經濟信息、法律信息、戰略信息及其他有關權利人的任何信息。通常包括專利權的范圍、專利的申請日期、專利權歸屬、專利的技術內容、專利的狀態和專利的法律狀況等信息，大都包含在專利文獻中。9.專利信息分析：專利信息分析（Patentinformationanalysis）是指利用多種定性和定量方法，對大量專利信息進行整合分析，研究專利信息之間的相互關聯性，挖掘隱藏在專利信息中的已經和即將發生的客觀事實，從而對特定技術或技術領域及行業做出趨勢預測與分析，產生出支持宏觀或微觀決策的重要情報過程。10.市場信息分析：市場信息分析是指運用科學的方法和合適的手段，有目的、有計劃地收集、整理、分析和報告營銷信息，以幫助企業、政府和其他機構及時、準確地了解市場機遇，發現存在的問題，正確地制定、實施和評估市場營銷策略和計劃的活動。11.PEST分析：PEST分析是指\o"宏觀環境"宏觀環境分析，宏觀環境又稱一般環境，是指影響一切行業和企業的各種宏觀力量。行業和企業的宏觀環境主要包括政治（Political）、經濟（Economic