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信息分析：数据、方法与应用的视角
李莉主编 著
更新时间：2023-01-06 18:14:51
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【正版无广】参考文献
本书以信息搜集、信息整序、成果提供为基本程序，对于信息分析中涉及的预测和决策分析的主流方法进行详细的阐述，并且辅之以信息分析实践案例，注重基本理论与方法的说明，强调实际分析与运用能力的传授，注重定性方法与定量方法的有机结合，保持了信息分析与预判知识体系的完整性和系统性，反映了最近的信息分析与预测技术、方法及运用的情况。本书既适合信息管理和信息系统专业、情报学专业、电子商务专业、图书馆学专业、工商管理专业、市场营销专业和其他管理专业及经济类专业的本科生使用，也适合相关专业的研究生作为学习研究的参考资料使用，还适合从事信息分析与预测工作、研究与开发工作、统计工作、咨询工作的有关企事业人员作为业余学习资料使用。
- 【正版无广】参考文献 更新时间：2023-01-06 18:14:51
- ◎ 思考题
- 13.3 模糊综合评价法的应用实例
- 13.2.2 数学模型
- 13.2.1 模糊隶属度与隶属函数
- 13.2 基本原理与计算方法
- 13.1.2 模糊综合评价法的基本思想与基本概念
- 13.1.1 模糊综合评价法的产生
- 13.1 模糊综合评价法概述
- 第13章 模糊综合评价法
- ◎ 思考题
- 12.3 层次分析法的应用实例
- 12.2.5 层次总排序
- 12.2.4 一致性检验
- 12.2.3 单一准则下的排序
- 12.2.2 判断矩阵的建立
- 12.2.1 递阶层次结构
- 12.2 层次分析法的基本原理与计算方法
- 12.1.2 层次分析法的基本思想与基本概念
- 12.1.1 层次分析法的产生
- 12.1 层次分析法概述
- 第12章 层次分析法
- ◎ 思考题
- 11.2.2 AMOS软件操作流程
- 11.2.1 AMOS操作之前的准备
- 11.2 基于AMOS的建模实例分析
- 11.1.5 模型修正
- 11.1.4 模型评价
- 11.1.3 模型参数估计
- 11.1.2 模型识别
- 11.1.1 模型设定
- 11.1 结构方程模型的建模步骤
- 第11章 结构方程模型
- ◎ 思考题
- 10.4.5 神经网络的应用实例
- 10.4.4 常见的神经网络模型
- 10.4.3 神经元模型
- 10.4.2 神经网络的特点
- 10.4.1 神经网络简介
- 10.4 神经网络分析
- 10.3.4 应用案例
- 10.3.3 非线性数据
- 10.3.2 对偶问题
- 10.3.1 间隔与支持向量
- 10.3 支持向量机（SVM）
- 10.2.6 随机森林的应用实例
- 10.2.5 袋外错误率
- 10.2.4 随机森林的生成
- 10.2.3 随机森林相关基础知识
- 10.2.2 随机森林的特点
- 10.2.1 随机森林概述
- 10.2 随机森林
- 10.1.4 决策树的应用实例
- 10.1.3 划分选择
- 10.1.2 决策树的构建
- 10.1.1 决策树概述
- 10.1 决策树
- 第10章 分类分析法
- ◎ 思考题
- 9.3 案例
- 9.2.3 Fisher判别
- 9.2.2 Bayes判别
- 9.2.1 判别分析概述
- 9.2 判别分析法
- 9.1.5 二阶聚类法
- 9.1.4 非层次聚类法（K均值聚类）
- 9.1.3 层次聚类法
- 9.1.2 相似性计算
- 9.1.1 聚类分析概述
- 9.1 聚类分析法
- 第9章 聚类与判别分析法
- ◎ 思考题
- 8.6.4 基于SPSS的实例分析
- 8.6.3 Gompertz曲线
- 8.6.2 Logistic曲线
- 8.6.1 生长曲线模型概述
- 8.6 生长曲线法
- 8.5.4 基于SPSS的实例分析
- 8.5.3 修正指数曲线法
- 8.5.2 二次指数曲线法
- 8.5.1 一次指数曲线法
- 8.5 指数曲线法
- 8.4.4 基于SPSS的实例分析
- 8.4.3 三次曲线法及其特征
- 8.4.2 二次曲线法及其特征
- 8.4.1 一次曲线法及其特征
- 8.4 多项式曲线法
- 8.3.3 二次指数平滑法
- 8.3.2 一次指数平滑法
- 8.3.1 指数平滑法概述
- 8.3 指数平滑法
- 8.2.3 二次移动平均法
- 8.2.2 一次移动平均法
- 8.2.1 移动平均法概述
- 8.2 移动平均法
- 8.1.2 趋势分析与建模方法
- 8.1.1 时间序列概述
- 8.1 时间序列
- 第8章 时间序列分析
- ◎ 思考题
- 7.2.4 基于SPSS的实例研究
- 7.2.3 多元尺度法的分析步骤
- 7.2.2 多元尺度法的基本理论
- 7.2.1 多元尺度法的功能
- 7.2 多元尺度法
- 7.1.3 基于SPSS的实例分析
- 7.1.2 因子分析法的主要步骤
- 7.1.1 因子分析法的概念与数学模型
- 7.1 因子分析法
- 第7章 数据降维方法
- ◎ 思考题
- 6.4.4 其他回归模型
- 6.4.3 多重共线性问题及其解决
- 6.4.2 异方差问题及其解决
- 6.4.1 自相关问题及其解决
- 6.4 回归模型违反假设及其处理
- 6.3.4 SPSS的多元回归算例分析
- 6.3.3 多重共线性判断
- 6.3.2 多元线性回归的参数估计与检验
- 6.3.1 多元线性回归模型
- 6.3 多元线性回归分析法
- 6.2.5 基于SPSS的一元回归算例分析
- 6.2.4 方程预测与区间估计
- 6.2.3 参数估计与参数检验
- 6.2.2 变量与回归方程假设
- 6.2.1 回归分析法的概念与类型
- 6.2 一元线性回归分析法
- 6.1.5 基于SPSS的相关分析
- 6.1.4 偏相关与部分相关
- 6.1.3 相关系数的显著性检验
- 6.1.2 相关系数的意义与计算
- 6.1.1 相关系数的概念与种类
- 6.1 相关分析
- 第6章 相关与回归分析法
- ◎ 思考题
- 5.3.2 信息分析的典型定量模型建模实例
- 5.3.1 信息分析的典型定性模型建模实例：SWOT模型
- 5.3 信息分析建模过程中的实例分析
- 5.2.2 信息分析建模过程中应注意的主要问题
- 5.2.1 信息分析建模的主要步骤
- 5.2 信息分析建模的一般过程
- 5.1.2 模型的分类
- 5.1.1 模型与模型方法的概念
- 5.1 模型与模型方法
- 第5章 信息分析建模
- ◎ 思考题
- 4.4 案例
- 4.3.2 搜集文献的方法和途径
- 4.3.1 文献调查法的概念和特点
- 4.3 文献调查法
- 4.2.2 德尔菲法
- 4.2.1 头脑风暴法
- 4.2 专家调查法
- 4.1.5 抽样方法
- 4.1.4 抽样设计
- 4.1.3 调查指标设计与问卷设计
- 4.1.2 社会调查的一般程序
- 4.1.1 社会调查法的概念与类型
- 4.1 社会调查法
- 第4章 调查方法
- ◎ 思考题
- 3.4 案例
- 3.3.2 推理应遵循的原则
- 3.3.1 推理的概念与类型
- 3.3 推理
- 3.2.2 比较法应遵循的原则
- 3.2.1 比较法的概念
- 3.2 比较与推理
- 3.1.3 分析与综合的关系
- 3.1.2 综合
- 3.1.1 分析
- 3.1 分析与综合
- 第3章 常用逻辑思维方法
- ◎ 思考题
- 2.6.2 信息分析产品的传播与利用
- 2.6.1 信息分析产品的评价及方法
- 2.6 信息分析产品的评价与利用
- 2.5.3 信息分析报告撰写的基本程序
- 2.5.2 信息分析报告的基本结构
- 2.5.1 信息分析报告的类型
- 2.5 信息分析报告的撰写
- 2.4.6 形成最终结论
- 2.4.5 验证假设并形成推论
- 2.4.4 验证与确定前提
- 2.4.3 搜集、整理和评价信息
- 2.4.2 提出假设
- 2.4.1 浏览与分析初步整理的原始资料
- 2.4 信息分析的主要步骤
- 2.3.4 信息鉴别与评价
- 2.3.3 信息整理
- 2.3.2 信息搜集方法与类别
- 2.3.1 信息源及其分类
- 2.3 信息搜集、整理、鉴别与评价
- 2.2.2 计划的审核与确定
- 2.2.1 制订课题研究计划
- 2.2 课题研究计划确定
- 2.1.4 选题程序
- 2.1.3 课题类型
- 2.1.2 选题原则
- 2.1.1 课题来源
- 2.1 课题选择
- 第2章 信息分析工作的规范流程
- ◎ 思考题
- 1.4.3 信息分析方法的演进与发展趋势
- 1.4.2 国内情报学的发展历程
- 1.4.1 从文献学到情报学的发展历程
- 1.4 信息分析的产生及发展趋势
- 1.3.2 信息分析的作用
- 1.3.1 信息分析的功能
- 1.3 信息分析的功能和作用
- 1.2.3 按信息分析方法划分
- 1.2.2 按信息内容划分
- 1.2.1 按信息分析所属领域划分
- 1.2 信息分析的类型
- 1.1.2 信息分析的内涵
- 1.1.1 信息的内涵
- 1.1 信息与信息分析的内涵
- 第1章 信息与信息分析
- 前言
- 作者简介
- 版权页
- 封面
- 封面
- 版权页
- 作者简介
- 前言
- 第1章 信息与信息分析
- 1.1 信息与信息分析的内涵
- 1.1.1 信息的内涵
- 1.1.2 信息分析的内涵
- 1.2 信息分析的类型
- 1.2.1 按信息分析所属领域划分
- 1.2.2 按信息内容划分
- 1.2.3 按信息分析方法划分
- 1.3 信息分析的功能和作用
- 1.3.1 信息分析的功能
- 1.3.2 信息分析的作用
- 1.4 信息分析的产生及发展趋势
- 1.4.1 从文献学到情报学的发展历程
- 1.4.2 国内情报学的发展历程
- 1.4.3 信息分析方法的演进与发展趋势
- ◎ 思考题
- 第2章 信息分析工作的规范流程
- 2.1 课题选择
- 2.1.1 课题来源
- 2.1.2 选题原则
- 2.1.3 课题类型
- 2.1.4 选题程序
- 2.2 课题研究计划确定
- 2.2.1 制订课题研究计划
- 2.2.2 计划的审核与确定
- 2.3 信息搜集、整理、鉴别与评价
- 2.3.1 信息源及其分类
- 2.3.2 信息搜集方法与类别
- 2.3.3 信息整理
- 2.3.4 信息鉴别与评价
- 2.4 信息分析的主要步骤
- 2.4.1 浏览与分析初步整理的原始资料
- 2.4.2 提出假设
- 2.4.3 搜集、整理和评价信息
- 2.4.4 验证与确定前提
- 2.4.5 验证假设并形成推论
- 2.4.6 形成最终结论
- 2.5 信息分析报告的撰写
- 2.5.1 信息分析报告的类型
- 2.5.2 信息分析报告的基本结构
- 2.5.3 信息分析报告撰写的基本程序
- 2.6 信息分析产品的评价与利用
- 2.6.1 信息分析产品的评价及方法
- 2.6.2 信息分析产品的传播与利用
- ◎ 思考题
- 第3章 常用逻辑思维方法
- 3.1 分析与综合
- 3.1.1 分析
- 3.1.2 综合
- 3.1.3 分析与综合的关系
- 3.2 比较与推理
- 3.2.1 比较法的概念
- 3.2.2 比较法应遵循的原则
- 3.3 推理
- 3.3.1 推理的概念与类型
- 3.3.2 推理应遵循的原则
- 3.4 案例
- ◎ 思考题
- 第4章 调查方法
- 4.1 社会调查法
- 4.1.1 社会调查法的概念与类型
- 4.1.2 社会调查的一般程序
- 4.1.3 调查指标设计与问卷设计
- 4.1.4 抽样设计
- 4.1.5 抽样方法
- 4.2 专家调查法
- 4.2.1 头脑风暴法
- 4.2.2 德尔菲法
- 4.3 文献调查法
- 4.3.1 文献调查法的概念和特点
- 4.3.2 搜集文献的方法和途径
- 4.4 案例
- ◎ 思考题
- 第5章 信息分析建模
- 5.1 模型与模型方法
- 5.1.1 模型与模型方法的概念
- 5.1.2 模型的分类
- 5.2 信息分析建模的一般过程
- 5.2.1 信息分析建模的主要步骤
- 5.2.2 信息分析建模过程中应注意的主要问题
- 5.3 信息分析建模过程中的实例分析
- 5.3.1 信息分析的典型定性模型建模实例：SWOT模型
- 5.3.2 信息分析的典型定量模型建模实例
- ◎ 思考题
- 第6章 相关与回归分析法
- 6.1 相关分析
- 6.1.1 相关系数的概念与种类
- 6.1.2 相关系数的意义与计算
- 6.1.3 相关系数的显著性检验
- 6.1.4 偏相关与部分相关
- 6.1.5 基于SPSS的相关分析
- 6.2 一元线性回归分析法
- 6.2.1 回归分析法的概念与类型
- 6.2.2 变量与回归方程假设
- 6.2.3 参数估计与参数检验
- 6.2.4 方程预测与区间估计
- 6.2.5 基于SPSS的一元回归算例分析
- 6.3 多元线性回归分析法
- 6.3.1 多元线性回归模型
- 6.3.2 多元线性回归的参数估计与检验
- 6.3.3 多重共线性判断
- 6.3.4 SPSS的多元回归算例分析
- 6.4 回归模型违反假设及其处理
- 6.4.1 自相关问题及其解决
- 6.4.2 异方差问题及其解决
- 6.4.3 多重共线性问题及其解决
- 6.4.4 其他回归模型
- ◎ 思考题
- 第7章 数据降维方法
- 7.1 因子分析法
- 7.1.1 因子分析法的概念与数学模型
- 7.1.2 因子分析法的主要步骤
- 7.1.3 基于SPSS的实例分析
- 7.2 多元尺度法
- 7.2.1 多元尺度法的功能
- 7.2.2 多元尺度法的基本理论
- 7.2.3 多元尺度法的分析步骤
- 7.2.4 基于SPSS的实例研究
- ◎ 思考题
- 第8章 时间序列分析
- 8.1 时间序列
- 8.1.1 时间序列概述
- 8.1.2 趋势分析与建模方法
- 8.2 移动平均法
- 8.2.1 移动平均法概述
- 8.2.2 一次移动平均法
- 8.2.3 二次移动平均法
- 8.3 指数平滑法
- 8.3.1 指数平滑法概述
- 8.3.2 一次指数平滑法
- 8.3.3 二次指数平滑法
- 8.4 多项式曲线法
- 8.4.1 一次曲线法及其特征
- 8.4.2 二次曲线法及其特征
- 8.4.3 三次曲线法及其特征
- 8.4.4 基于SPSS的实例分析
- 8.5 指数曲线法
- 8.5.1 一次指数曲线法
- 8.5.2 二次指数曲线法
- 8.5.3 修正指数曲线法
- 8.5.4 基于SPSS的实例分析
- 8.6 生长曲线法
- 8.6.1 生长曲线模型概述
- 8.6.2 Logistic曲线
- 8.6.3 Gompertz曲线
- 8.6.4 基于SPSS的实例分析
- ◎ 思考题
- 第9章 聚类与判别分析法
- 9.1 聚类分析法
- 9.1.1 聚类分析概述
- 9.1.2 相似性计算
- 9.1.3 层次聚类法
- 9.1.4 非层次聚类法（K均值聚类）
- 9.1.5 二阶聚类法
- 9.2 判别分析法
- 9.2.1 判别分析概述
- 9.2.2 Bayes判别
- 9.2.3 Fisher判别
- 9.3 案例
- ◎ 思考题
- 第10章 分类分析法
- 10.1 决策树
- 10.1.1 决策树概述
- 10.1.2 决策树的构建
- 10.1.3 划分选择
- 10.1.4 决策树的应用实例
- 10.2 随机森林
- 10.2.1 随机森林概述
- 10.2.2 随机森林的特点
- 10.2.3 随机森林相关基础知识
- 10.2.4 随机森林的生成
- 10.2.5 袋外错误率
- 10.2.6 随机森林的应用实例
- 10.3 支持向量机（SVM）
- 10.3.1 间隔与支持向量
- 10.3.2 对偶问题
- 10.3.3 非线性数据
- 10.3.4 应用案例
- 10.4 神经网络分析
- 10.4.1 神经网络简介
- 10.4.2 神经网络的特点
- 10.4.3 神经元模型
- 10.4.4 常见的神经网络模型
- 10.4.5 神经网络的应用实例
- ◎ 思考题
- 第11章 结构方程模型
- 11.1 结构方程模型的建模步骤
- 11.1.1 模型设定
- 11.1.2 模型识别
- 11.1.3 模型参数估计
- 11.1.4 模型评价
- 11.1.5 模型修正
- 11.2 基于AMOS的建模实例分析
- 11.2.1 AMOS操作之前的准备
- 11.2.2 AMOS软件操作流程
- ◎ 思考题
- 第12章 层次分析法
- 12.1 层次分析法概述
- 12.1.1 层次分析法的产生
- 12.1.2 层次分析法的基本思想与基本概念
- 12.2 层次分析法的基本原理与计算方法
- 12.2.1 递阶层次结构
- 12.2.2 判断矩阵的建立
- 12.2.3 单一准则下的排序
- 12.2.4 一致性检验
- 12.2.5 层次总排序
- 12.3 层次分析法的应用实例
- ◎ 思考题
- 第13章 模糊综合评价法
- 13.1 模糊综合评价法概述
- 13.1.1 模糊综合评价法的产生
- 13.1.2 模糊综合评价法的基本思想与基本概念
- 13.2 基本原理与计算方法
- 13.2.1 模糊隶属度与隶属函数
- 13.2.2 数学模型
- 13.3 模糊综合评价法的应用实例
- ◎ 思考题
- 【正版无广】参考文献 更新时间：2023-01-06 18:14:51
