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第1章 信息分析方法论1

1.1 信息分析的定义与特点1

1.1.1 定义1

1.1.2 工作流程2

1.1.3 特点3

1.1.4 功能3

1.2 信息分析的方法4

1.2.1 信息分析方法的研究现状4

1.2.2 信息分析方法的框架8

1.3 信息分析的基本方法12

1.3.1 比较分析法12

1.3.2 分析与综合法13

1.3.3 推理法15

参考文献22

第2章 德尔菲法23

2.1 德尔菲法的历史与现状23

2.1.1 历史23

2.1.2 现状25

2.2 德尔菲法的特点与构成要素27

2.2.1 基本特点27

2.2.2 遵守原则29

2.2.3 德尔菲法研究结果的统计要素29

2.2.4 德尔菲法的优缺点33

2.2.5 德尔菲法的现实意义33

2.3 德尔菲法的实施步骤34

2.3.1 德尔菲法的流程34

2.3.2 专家知识表示方法35

2.3.3 专家知识集成方法37

2.4 德尔菲法案例分析40

2.4.1 新兴产品销售额40

2.4.2 国美公司部门人员需求42

2.4.3 手扶拖拉机市场需求变化趋势预测46

参考文献49

第3章 头脑风暴法50

3.1 头脑风暴法的历史与现状50

3.1.1 头脑风暴法的提出50

3.1.2 头脑风暴法的现有研究51

3.2 头脑风暴法的实施流程55

3.2.1 准备阶段55

3.2.2 进行阶段57

3.2.3 整理阶段60

3.3 头脑风暴法案例61

3.3.1 电线除雪方法61

3.3.2 新产品命名62

3.3.3 案例启示63

3.3.4 头脑风暴注意事项64

3.4 总结与展望66

参考文献66

第4章 层次分析法68

4.1 层次分析法概述68

4.1.1 定义68

4.1.2 应用层次分析法的主要步骤69

4.1.3 评价指标的选取71

4.1.4 层次分析法的优点72

4.1.5 层次分析法的缺点72

4.2 层次分析法实例与步骤73

4.2.1 市政工程项目建设决策73

4.2.2 社会稳定因素排序80

4.3 扩展与补充84

4.3.1 模糊层次分析法（FAHP）85

4.3.2 灰色层次分析法（GAHP）87

4.3.3 区间层次分析法（IAHP）91

4.3.4 模糊综合评价法（FCE）91

参考文献93

第5章 回归分析法94

5.1 回归分析法概述94

5.1.1 起源94

5.1.2 简介95

5.1.3 定义96

5.1.4 分类96

5.1.5 回归分析法与相关分析法的联系与区别96

5.1.6 回归模型97

5.2 一元线性回归分析98

5.2.1 数学模型的建立98

5.2.2 回归方程的显著性检验99

5.3 多元线性回归分析101

5.3.1 能够进行多元回归分析的条件102

5.3.2 使用多元回归分析的一般步骤102

5.3.3 多元线性回归方程的建立102

5.3.4 诊断模型104

5.3.5 假设检验及其评价104

5.3.6 自变量选择方法106

5.3.7 多元线性回归分析在现实生活中的应用107

5.4 非线性回归分析107

5.4.1 非线性回归模型的直接代换107

5.4.2 非线性模型的间接代换（对数变换法）108

5.4.3 不可转换成线性的趋势模型109

5.4.4 非线性回归应用的几个问题110

5.4.5 确定非线性模型形式的方法110

5.4.6 模型的比较110

5.4.7 实例分析111

5.5 回归分析法实例111

5.5.1 一元线性回归分析111

5.5.2 多元线性回归分析113

5.5.3 非线性回归分析113

参考文献120

第6章 因子分析法121

6.1 因子分析法概述121

6.1.1 因子分析法的提出121

6.1.2 因子分析法的作用121

6.1.3 因子分析法的目的123

6.1.4 因子分析法的特点124

6.1.5 因子发析法与主成分分析法的区别与联系124

6.2 因子分析法的原理和基本步骤129

6.2.1 因子分析法的原理129

6.2.2 因子分析法的基本步骤133

6.3 因子分析法实例139

参考文献141

第7章 时间序列分析法143

7.1 时间序列分析法概述143

7.2 移动平均法144

7.2.1 一次移动平均法144

7.2.2 二次移动平均法145

7.2.3 加权移动平均法145

7.2.4 移动平均法相关问题研究146

7.2.5 移动平均法总结149

7.2.6 移动平均法应用149

7.3 指数平滑法151

7.3.1 一次指数平滑法151

7.3.2 二次指数平滑法154

7.3.3 三次指数平滑法157

7.4 趋势外推法161

7.4.1 直线趋势延伸法161

7.4.2 曲线趋势法162

7.4.3 简单的函数模型162

7.4.4 趋势外推法的基本假设164

7.4.5 趋势外推法的主要目标165

7.4.6 趋势外推法的研究问题165

7.4.7 趋势外推法的案例分析165

7.5 时间序列分析法应用实例169

参考文献169

第8章 科学计量学171

8.1 科学计量学概述171

8.1.1 科学计量学的定义171

8.1.2 科学计量学的发展历程171

8.1.3 科学计量学、文献计量学与信息计量学173

8.2 科学计量学的三大定律174

8.3 引文分析法174

8.3.1 引文分析法的分类175

8.3.2 引文分析法的内容175

8.3.3 引文分析法的测度指标176

8.3.4 引文分析法的局限177

8.3.5 引文分析法的应用领域178

8.4 共现分析法179

8.4.1 共现分析法的理论基础179

8.4.2 共现类型180

8.4.3 论文共现180

8.4.4 共词分析法183

8.4.5 科技论文的主要共现类型183

8.5 科学计量学应用实例184

8.5.1 应用于科学知识管理中的科学计量学方法和工具184

8.5.2 利用科学计量学实现科学知识管理的途径：科学知识结构分析186

8.5.3 作者知识关联网络分析187

8.5.4 总结188

第9章 信息可视化方法190

9.1 信息可视化概述190

9.1.1 起源190

9.1.2 处理阶段及领域190

9.1.3 研究方向191

9.2 信息可视化的相关技术191

9.2.1 层次信息可视化192

9.2.2 文本信息可视化194

9.2.3 文本内容可视化194

9.2.4 文本关系可视化195

9.3 信息可视化工具196

9.3.1 CiteSpace196

9.3.2 UCINET199

9.3.3 VOSviewer203

9.3.4 Pajek206

9.4 信息可视化实例209

参考文献211

第10章 数据挖掘方法212

10.1 数据挖掘简介212

10.1.1 数据挖掘产生的背景212

10.1.2 数据挖掘的步骤212

10.1.3 数据挖掘的基本技术214

10.1.4 数据挖掘的算法215

10.1.5 数据挖掘的应用215

10.1.6 数据挖掘的发展趋势216

10.2 数据挖掘过程216

10.2.1 问题定义217

10.2.2 数据收集与预处理217

10.2.3 数据挖掘的实施217

10.2.4 结果解释与评估217

10.3 聚类分析218

10.3.1 什么是聚类分析218

10.3.2 聚类分析方法的特征218

10.3.3 聚类分析的发展历程219

10.3.4 系统聚类分析法219

10.3.5 聚类分析的3种方法220

10.3.6 系统聚类方法的步骤221

10.3.7 聚类分析的主要应用221

10.4 关联分析222

10.4.1 定义及概述222

10.4.2 相关算法的解析222

10.5 文本挖掘226

10.5.1 文本挖掘的定226

10.5.2 文本挖掘的研究现状226

10.5.3 文本挖掘的主要内容227

10.5.4 文本挖掘的技术228

10.5.5 文本挖掘的应用230

10.6 基于STCS的新型信息搜索引擎231

10.7 Web挖掘232

10.7.1 Web数据挖掘的定义232

10.7.2 Web数据挖掘的分类233

10.7.3 Web文本挖掘233

10.7.4 Web多媒体挖掘234

10.7.5 Web使用挖掘236

10.8 数据挖掘实例237

参考文献239

第11章 社会网络分析法240

11.1 社会网络分析概述240

11.1.1 社会网络分析的历史240

11.1.2 社会网络分析的现状243

11.1.3 对我国社会网络分析研究成果的评价和展望244

11.2 社会网络分析流程246

11.3 社会网络分析实例255

11.3.1 霍桑实验和“扬基城”研究255

11.3.2 小世界效应257

11.3.3 Krackhardt的高科技管理人员257

11.3.4 Freeman的电子信息交换系统网络258

11.3.5 国家贸易数据259

11.3.6 Galaskiewicz的CEO和俱乐部网络263

参考文献265

第12章 竞争情报分析方法266

12.1 竞争情报分析概述266

12.1.1 竞争情报266

12.1.2 竞争情报分析267

12.2 SWOT分析268

12.2.1 SWOT简介268

12.2.2 SWOT分析方法的特点269

12.2.3 SWOT分析方法的步骤269

12.2.4 SWOT分析模型270

12.2.5 分析举例271

12.3 定标比超272

12.3.1 定标比超简介272

12.3.2 定标比超的由来272

12.3.3 定标比超的类型273

12.3.4 定标比超的方法和步骤275

12.3.5 定标比超方法的评价278

12.4 价值链分析法280

12.4.1 价值链分析法的提出280

12.4.2 价值链分析的基本原理281

12.4.3 利用价值链分析法开展竞争情报研究的一般步骤282

12.5 波士顿矩阵285

12.5.1 波士顿矩阵简介285

12.5.2 波士顿矩阵的特点287

12.6 竞争情报分析实例288

12.6.1 京东商城简介288

12.6.2 京东商城竞争情报分析288

12.6.3 构建京东商城SWOT矩阵290

参考文献291

第13章 大数据分析法292

13.1 大数据技术简介292

13.1.1 大数据292

13.1.2 大数据技术293

13.1.3 大数据发展趋势296

13.2 大数据分析流程297

13.2.1 数据层298

13.2.2 分析层299

13.2.3 支撑层301

13.2.4 结果展示层301

13.3 自然语言处理302

13.3.1 定义302

13.3.2 发展历史303

13.3.3 研究中遇到的困难304

13.3.4 深度学习带来的新曙光305

13.4 大数据分析实例310

参考文献312