信息分析
信息分析的定义：信息分析是指以社会用户的特定需求为依托，以定性和定量研究方法为手段，通过对社会信息的收集、整理、鉴别、评价、分析、综合等系列化加工过程，形成新的、增值的信息产品，最终为不同层次的科学决策服务的一项具有科研性质的智能活动。
信息分析的概念（美国）：美国科学技术信息委员会（Committee on Scientific and Technical Information，COSATI）给Information Analysis Center下的定义：信息分析中心旨在以最可靠、及时、有效的方式为同行和管理人员编撰、归纳、整理、重组、显示适合的信息或数据， 是为了某个明确指定的专门领域，或者为了与特定任务相适应的大量信息的收集、选择、存储、检索、评价、分析、综合而特别建立的正式组织机构。
信息分析的概念（日本）
与日语“情報”一词相对应的英语是Information，汉语解释有两个词——“信息”和“情报”。从语义上说两词在多数场合可以作为同义词互换；从语用上说就不是那么简单了，有时可以理解为“信息”，有时可以理解为“情报”。为了保持原意，此处的“情报分析”实际上是日语“情報分析”的直接。日本信息科学技术协会（Information Science and Technology Association,INFOSTA）
信息分析按内容划分：跟踪型信息分析  比较型信息分析  预测型信息分析 评价型信息分析
信息分析按方法划分：信息分析的类型也可以按照采用的方法来划分。一般可以分为定性分析方法、定量分析方法和定性与定量相结合的方法三种。定性分析方法一般不涉及到变量关系，主要依靠人类的逻辑思维功能来分析问题；而定量分析方法肯定要涉及到变量关系，主要是依据数学函数形式来进行计算求解。定性分析方法比如比较、推理、分析与综合等；定量分析方法比如回归分析法、时间序列法等。而定性与定量相结合的方法的产生则是由于信息分析问题的复杂性，很多问题的解决既涉及到定性分析，也涉及到定量分析，因此定性分析和定量分析方法相结合的运用越来越普遍。
信息分析的特点：研究课题的针对性与灵活性 研究内容的综合性与系统性研究成果的智能性与创造性  研究工作的预测性与近似性  研究方法的科学性与特殊性  研究过程的社会性
信息分析的功能：从信息分析的整个工作流程来看，信息分析具有整理、评价、预测和反馈四项基本功能。具体来说，整理功能体现在对信息进行收集、组织，使之由无序变为有序；评价功能体现在对信息价值进行评定，以达去粗（取精）、去伪（存真）、辨新、权重、评价、荐优之目的；预测功能体现在通过对已知信息内容的分析获取未知或未来信息；反馈功
能体现在根据实际效果对评价和预测结论进行审议、修改和补充。信息分析的基本功能决定了其在国民经济和社会发展中将发挥重要作用。
信息分析的作用：在科学管理中发挥参谋和智囊作用在研究开发中担负助手作用在市场开拓中起保障和导向作用在动态跟踪与监视中起耳目和预警作用
信息分析的发展：内容领域的综合化 服务方式的社会化  收集数据的方法技术手段的现代化 业务经营的产业化  交流合作的国际化
信息分析的流程：一、课题选择1. 课题来源2. 选题原则3. 课题类型4. 选题程序  二、制订课题研究计划  三、信息收集1. 文献信息收集方法——文献调查2. 非文献信息收集方法——实际调查  四、信息整理、鉴别与分析1. 信息整理2. 信息鉴别3. 信息分析 五、 报告编写1. 研究报告的结构2. 研究报告的撰写程序3. 研究报告的类型
数据来源：从使用者的角度看，数据主要来源于两种渠道：一是来源于直接的调查和科学实验，这是数据的直接来源，我们称之为第一手数据或直接数据；二是来源于别人调查或实验的数据，这是数据的间接来源，我们称之为第二手数据或间接数据。
调查方式：抽样调查 普查 统计报表
收集方法：
叙述表示：叙述表示是数据表示的最基本方式，良好的叙述是用最简洁的词汇和数据构成叙述语句来表达某种观点或者陈述某种事实
表格表示：
图形表示： 圈图/饼图 条形图与柱形图 曲线图 散点图
Spps基本过程：（1）数据的录入　将数据以电子表格的方式输入到SPSS中，也可以从其它可转换的数据文件中读出数据。数据录入的工作分两个步骤，一是定义变量，二是录入变量值。（2）数据的预分析  在原始数据录入完成后，要对数据进行必要的预分析，如数据分组、排序、分布图、平均数、标准差的描述等，以掌握数据的基本特点和基本情况，保证后续工作的有效性，也为确定应采用的统计检验方法提供依据。（3）统计分析 按研究的要求和数据的情况确定统计分析方法，然后对数据进行统计分析。（4）统计结果可视化 在统计过程进行完后，SPSS会自动生成一系列数据表，其中包含了统计处理产生的整套数据。为了能更形象地呈现数据，需要利用SPSS提供的图形生成工具将所得数据可视化。如前所述，SPSS提供了许多图形来进行数据的可视化处理，使用时可根据数据的特点和研究的需求来进行选择。（5）保存和导出分析结果 数据结果生成完之后，则可将它以SPSS自带的数据格式进行存贮，同时也可利用SPSS的输出功能以常见的数据格式进行输出，以供其它系统使用。
信息分析方法的分类：定性研究方法、定量研究方法以及定性和定量相结合的研究方法
信息分析方法的体系结构：1）因果关系类是根据原因与结果之间的关系给出精确的数学公
式，由数学式加以运算，从而得出数据结论。此种方法的出发点在于各种因素的相互作用机理，是科学研究普遍采用的较为理想的方法。常用的方法如计量经济学模型方法、投入产出法、线性规划、系统分析法等。2）趋势外推类是与因果关系类相反的一种定量分析方法，它是基于对历史数据的观察，认为未来是历史的延伸，可以出一条误差尽可能小的函数曲线来描绘历史数据，根据此函数曲线预测未来的发展。具体方法如回归分析法、时间序列分析法、灰系统等。3）变量变换类是将原始数据作变换处理，并加以科学的组合和取舍，从而形成一套新的能反映问题的更本质意义的变量。如主成分分析法、因子分析法、典型相关分析法等。4）定性—定量转化类是将定性问题作定量化研究，目的是提高研究精度或为了增强研究过程的可操作性。常用的方法有特尔菲法、层次分析法、交叉影响法等。5）定量—定性转化类是将连续分布的定量数据结论映射成半定量的多极结论或定性的两极结论，属这类方法的有聚类分析、判别分析等。
比较法的概念：比较（comparison）也称对比，就是对照各个研究对象，以确定其间差异点和共同点的一种逻辑思维方法。通过比较揭示对象之间的异同是人类认识客观事物最原始、最基本的方法，有比较，才能有鉴别，有鉴别才能有选择和发展。
比较法时的注意点： ① 要注意可比性。事物间的差异性和同一性是进行比较的客观基础。完全相同或完全不同的事物均无法进行比较。因此比较的基本原则是可比性原则。研究对象的可比性通常包括时间的可比性、空间的可比性和内容的可比性。时间上的可比性是指所比较的对象必须是同期的；空间上的可比性是指在比较时要注意国家、地区、行业、部门等的差异；内容上的可比性是指在比较时要注意所比较的对象内容范畴的一致性。 ② 要注意比较方式的选择。不同的比较方式会产生不同的结果，并可用于不同的目的。例如时间上的比较可反映某一事物的动态变化趋势，可用于预测未来；空间上的比较可到不同比较对象之间的水平和差距，可帮助人们在科学决策、R&D、市场开拓时注意扬长避短、学习借鉴。③ 要注意比较内容的深度。在比较时，应注意不要被所比较的对象的表面现象所迷惑，而应该深入到其内在的本质深处。深入的程度越深，比较的结果就越精确、越有价值。 ④ 要注意数据和图表的运用。数据与图表结合能起到形象直观、一目了然的作用。因此比较时一定要有基本的数据分析，要准确地应用数据语言，尽可能让数据和图表说话。
比较法的应用: （1）揭示事物的水平和差距（2）认识事物发展的过程和规律（3）评价事物的优劣和真伪
分析概念：分析（analysis）就是把客观事物整体分解为部分或要素，并根据事物之间或事物内部各要素之间的特定关系，通过推理、判断，达到认识事物目的的一种逻辑思维方法。
步骤：① 明确分析的目的；② 将事物整体分解为若干个相对独立的要素；③ 分别考察和研究各个事物以及构成事物整体的各个要素的特点；④ 探明各个事物以及构成事物整体的各个要素之间的相互关系，并进而研究这些关系的性质、表现形式、在事物发展变化中的地位和作用等。
类型：(1) 因果分析（2）表象和本质分析（3）相关分析
综合概念; 综合（synthesis）是同分析相对立的一种方法。它是指人们在思维过程中将与研究对象有关的片面、分散、众多的各个要素(情况、数据、素材等)进行归纳，从错综复杂的现象中探索它们之间的相互关系，从整体的角度把握事物的本质和规律，通观事物发展的全貌和全过程，获得新的知识、新的结论的一种逻辑思维方法。
步骤：① 明确综合的目的；② 把握被分析出来的研究对象的各个要素； ③ 确定各个要素的有机联系形式； ④ 从事物整体的角度把握事物的本质和规律，从而获得新的知识的结论。
类型：①简单综合。 ②分析综合。③系统综合。
分析与综合的关系 ：分析与综合是对立统一的辩证关系，它们既相互矛盾又相互联系，并在一定条件下相互转化。
推理概念：客观世界的某个对象有某种性质，或者几个对象之间有某种联系，我们就需要对这个或者这些对象下一个判断，这些判断怎样联系起来才有意义，不是主观任意的，而是由思维的形式和规律决定的,判断和判断之间的联系就叫做推理（inference）。因此推理是从一个或几个已知的判断得出一个新判断的思维过程。具体来说，就是在掌握一定的已知事实、数据或因素相关性的基础上，通过因果关系或其他相关关系顺次、逐步地推论，最终得出新结论的一种逻辑思维方法。
推理种类：正确的推理形式，种类很多。根据推理的前提和结论之间联系的性质，一切推理可以分为演绎（deduction）推理、归纳（induction）推理两大类。凡前提和结论之间的联系是必然的，则属于演绎推理；凡前提和结论之间的联系不是必然的，则属于归纳推理。按照推理的前提是简单判断还是复合判断，演绎推理又分为：简单判断的推理——三段论等；复合判断的推理——假言推理、选言推理和二难推理等。归纳推理的类型按照其发展的不同阶
段又可以分为古典和现代两种，其中古典类型主要包括枚举归纳推理、消去归纳推理，同时也包括提出和检验假说的方法。

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