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第1章 绪论 1

1.1 信息与信息分析的内涵 1

1.1.1 信息的内涵 1

1.1.2 信息分析的内涵 3

1.2 信息分析的类型 4

1.2.1 按信息分析所属领域划分 5

1.2.2 按信息内容划分 6

1.2.3 按信息分析方法划分 7

1.3 信息分析的功能和作用 7

1.3.1 信息分析的功能 8

1.3.2 信息分析的作用 9

1.4 信息分析产生及发展趋势 12

1.4.1 从文献学到情报学的发展历程 13

1.4.2 国内情报学的发展历程 13

1.4.3 信息分析方法的演进与发展趋势 14

思考题 16

第2章 信息分析工作的规范流程 17

2.1 课题选择 17

2.1.1 课题来源 17

2.1.2 选题原则 17

2.1.3 课题类型 19

2.1.4 选题程序 20

2.2 课题研究计划的确定 22

2.2.1 制订课题研究计划 22

2.2.2 计划的审核与确定 23

2.3 信息收集、整理、鉴别与评价 24

2.3.1 信息源及其分类 24

2.3.2 信息收集方法与类别 25

2.3.3 信息整理 27

2.3.4 信息鉴别与评价 27

2.4 信息分析的主要步骤 29

2.4.1 浏览与分析初步整理的原始资料 29

2.4.2 提出假设 29

2.4.3 搜集、整理和评价信息 30

2.4.4 验证与确定前提 30

2.4.5 验证假设形成推论 30

2.4.6 形成最终结论 31

2.5 信息分析报告撰写 31

2.5.1 信息分析报告的类型 31

2.5.2 信息分析报告的基本结构 33

2.5.3 信息分析报告撰写的基本程序 35

2.6 信息分析产品的评价与利用 36

2.6.1 信息分析产品的评价及方法 36

2.6.2 信息分析产品的传播与利用 37

思考题 38

第3章 常用逻辑思维方法 39

3.1 分析与综合 39

3.1.1 分析 39

3.1.2 综合 43

3.1.3 分析与综合的关系 44

3.2 比较与判断 45

3.2.1 概念 45

3.2.2 比较应遵循的原则 47

3.3 推理与演绎 48

3.3.1 概念与类型 48

3.3.2 应遵循的原则 55

思考题 55

第4章 调查方法 56

4.1 社会调查法 56

4.1.1 社会调查法的概念与类型 56

4.1.2 社会调查的一般程序 60

4.1.3 调查指标设计与问卷设计 62

4.1.4 抽样设计 66

4.1.5 抽样方法 67

4.2 专家调查法 68

4.2.1 头脑风暴法 68

4.2.2 德尔菲法 71

4.3 文献调查法 74

4.3.1 文献调查法的概念和特点 74

4.3.2 搜集文献的方法和途径 75

思考题 77

第5章 信息分析建模 78

5.1 模型与模型方法 78

5.1.1 模型与模型方法的概念 78

5.1.2 模型的分类 79

5.2 信息分析模型建立的一般过程 81

5.2.1 信息分析建模的主要步骤 81

5.2.2 信息分析建模过程应注意的主要问题 83

5.3 信息分析建模过程中的实例分析 84

5.3.1 信息分析的典型定性模型建模实例——SWOT模型 84

5.3.2 信息分析的典型定量模型建模的实例 86

思考题 94

第6章 相关与回归分析法 96

6.1 相关分析 96

6.1.1 相关系数的概念与种类 96

6.1.2 相关系数的意义与计算 97

6.1.3 相关系数的显著性检验 100

6.1.4 偏相关以及部分相关 101

6.1.5 基于SPSS的相关关系算例分析 103

6.2 一元线性回归分析法 107

6.2.1 概念与类型 107

6.2.2 变量与回归方程假设 108

6.2.3 参数估计与参数检验 109

6.2.4 方程预测与区间估计 112

6.2.5 基于SPSS的一元回归算例分析 113

6.3 多元线性回归分析法 114

6.3.1 多元线性回归模型 114

6.3.2 多元线性回归的参数估计与检验 115

6.3.3 多重共线性判断 118

6.3.4 SPSS的多元回归算例分析 118

6.4 回归模型违反假设及其处理 122

6.4.1 自相关问题及其解决 122

6.4.2 异方差问题及其解决 124

6.4.3 多重共线性问题及其解决 127

6.4.4 其他回归模型 130

思考题 132

第7章 多元分析法 134

7.1 因子分析法 134

7.1.1 因子分析的概念与数学模型 136

7.1.2 因子分析法的主要步骤 137

7.1.3 基于SPSS的实例分析 140

7.2 聚类分析 149

7.2.1 聚类分析的概述 149

7.2.2 相似性计算 150

7.2.3 层次聚类方法 151

7.2.4 K-means聚类 158

7.3 多元尺度法 165

7.3.1 多元尺度法的功能 165

7.3.2 多元尺度法的基本理论 166

7.3.3 多元尺度法的分析步骤 168

7.3.4 基于SPSS的实例研究 170

7.4 结构方程建模 174

7.4.1 结构方程模型概述 174

7.4.2 结构方程模型的建模步骤 174

7.4.3 基于AMOS的建模实例分析 181

思考题 188

第8章 时间序列分析 190

8.1 概述 190

8.1.1 时间序列的概念 190

8.1.2 趋势分析与建模方法 190

8.2 移动平均法 191

8.2.1 移动平均概述 191

8.2.2 一次移动平均 191

8.2.3 二次移动平均 192

8.3 指数平滑法 193

8.3.1 指数平滑概述 193

8.3.2 一次指数平滑 193

8.3.3 二次指数平滑 194

8.4 多项式曲线法 195

8.4.1 一次曲线及其特征 195

8.4.2 二次曲线及其特征 197

8.4.3 三次曲线及其特征 199

8.4.4 基于SPSS的实例分析 200

8.5 指数曲线法 203

8.5.1 一次指数曲线法 203

8.5.2 二次指数曲线法 204

8.5.3 修正指数曲线法 205

8.5.4 基于SPSS的实例分析 207

8.6 生长曲线法 208

8.6.1 生长曲线概述 208

8.6.2 Logistic曲线 209

8.6.3 Gompertz曲线 210

8.6.4 基于SPSS的实例分析 212

思考题 213

第9章 决策分析方法 215

9.1 概述 215

9.1.1 决策的概念 215

9.1.2 决策问题的基本特点与要素 215

9.1.3 决策问题的类型 216

9.1.4 决策人与决策分析人 217

9.2 决策分析的方法与步骤 218

9.2.1 决策树的基本结构 218

9.2.2 决策分析的基本结构 219

9.2.3 单目标决策分析 220

9.3 线性规划 221

9.3.1 线性规划问题的数学模型 221

9.3.2 线性规划问题的求解 224

9.3.3 应用实例 226

9.4 动态规划 229

9.4.1 多阶段决策问题 229

9.4.2 动态规划的基本思想及其基本概念 229

9.4.3 动态规划问题的数学模型 230

9.4.4 动态规划问题的求解 231

9.4.5 应用实例 232

思考题 233

第10章 层次分析法 234

10.1 概述 234

10.1.1 层次分析法的产生 234

10.1.2 层次分析法的基本思想与基本概念 234

10.2 基本原理与计算方法 235

10.2.1 递阶层次结构 235

10.2.2 判断矩阵的建立 236

10.2.3 单一准则下的排序 237

10.2.4 一致性检验 239

10.2.5 层次总排序 240

10.3 层次分析法的应用实例 241

思考题 247

第11章 模糊综合评价法 249

11.1 概述 249

11.1.1 模糊综合评价法的产生 249

11.1.2 模糊综合评价法的基本思想与基本概念 249

11.2 基本原理与计算方法 251

11.2.1 模糊隶属度（隶属函数） 251

11.2.2 数学模型 257

11.3 模糊综合评价法的应用实例 258

思考题 260

参考文献 261