如何分析信息

❶ 如何提升自己對信息的分析能力

1.提取信息中的關鍵，忽略細節，將細節用Evernote、博客等記下即可，但自己必須牢牢記住一則信息的關鍵內容，在記錄細節的Evernote或博客中把你提取的關鍵內容作為關鍵詞存在。
2.得到新的信息時，回想關鍵內容的熟悉度，在什麼信息中出現過，不要遲疑，立刻翻查Evernote或博客，通過關鍵詞找到所有匹配的細節，快速閱讀一遍。了解所有關鍵詞在自己的信息庫中的細節，那麼，貫穿於關鍵詞的就自然是分析（常常出現的詞彙是「由於其之前...所以...」，「在...的背景下，顯而易見的是...」）。
3.反復執行上述的2點，吸收若干月後，很多細節你就不必查找Evernote或博客了，那時就已經得到了關聯性分析信息能力的提升。
簡單有效，但貴在堅持，隨便還能提升你的記憶力。

❷ 請簡述你是如何進行信息需求分析並獲取所需信息可以從哪些方面進行改進

摘要 信息需求分析

❸ 信息分析方法包括哪些

一 信息管理科學基礎

要求學生掌握信息的概念、信息的類型及其特徵，信息科學的基本內容、信息科學的核心方法、信息管理學的概念及其研究范圍；熟悉信息的功能，信息與管理的關系；了解信息的度量，管理的基礎理論，信息管理的發展，信息管理學的產生和進化。

1．信息簡論；

2．信息管理的信息科學基礎；

3．信息管理的管理科學基礎；

4．走向信息管理科學。

二 信息管理的技術基礎

要求學生掌握信息技術的概念、作用和發展規律；了解計算機的發展、計算機應用技術，有線通信，無線通信，電信網，計算機網，國際互聯網。

1．信息技術概論；

2．信息處理技術；

3．通信技術。

三 信息行為理論

要求學生掌握信息需要的層次結構、內容結構；熟悉各類用戶信息需要特點，信息動機的形成與轉化，信息的選擇行為和利用行為；了解信息需要的產生，信息查詢行為。

1．信息需要與信息動機；

2．用戶的信息行為。

四 信息交流論

要求學生掌握信息交流過程的基本要素，初始編碼，申農—韋弗模式；熟悉信息符號的特徵，拉斯韋爾模式、施拉姆模式、米哈依洛夫模式、蘭開斯特模式、維克利模式，人際信息流、組織信息流；了解二次編碼，大眾信息流。

1．信息的表達—符號與編碼；

2．信息交流模式；

3．社會信息流。

五 信息產品的開發

要求學生掌握信息採集的原則、途徑、方法，信息整序的方法，內容分析法；熟悉信息源，信息分析的工作程序；了解信息整序的目的與要求，信息分析的方法。

1．信息採集；

2．信息整序；

3．信息分析。

六 信息產品的流通

要求學生掌握信息服務的原則，信息服務的主要類型，信息市場的結構與運行機制，信息市場的營銷；了解信息市場的形成與發展。

1．信息服務；

2．信息市場。

七 信息系統管理

要求學生掌握系統的概念，信息系統的結構，CIO在組織中的地位和職能、素質要求；熟悉信息系統的運行管理制度，；了解系統工程的產生和發展、方法，信息系統的開發方法，信息系統的評價方法、安全管理，現代信息管理系統的發展。

1．信息系統工程；

2．信息系統資源管理

3．現代信息系統的發展。

八 信息產業管理

要求學生掌握信息產業的特徵和作用，內部結構和外部關聯，制定信息產業政策的原則，信息產業政策體系，信息化的內涵；了解信息產業理論，信息管理體制，國外信息產業政策，信息化水平測度，我國信息化的現狀與挑戰。

1．信息產業理論；

2．信息產業管理基礎；
3．信息產業政策；
4．信息化。

❹ 如何提升自己對信息的分析能力

個人覺得，如果只是想初步的提升自己對信息的分析能力，有一些方法：
1、了解大環境；所謂大環境，就是你所獲取的信息來源的背景，包括社會背景或人文背景（某些行業的規則）。
2、將信息歸類；大多數人覺得涌現出來的信息很多，很雜，很亂，但實際上，任何信息都是可以按照不同的層次、屬性、類別、標簽等等細分。
3、提煉信息的前因後果；所謂有因必有果，任何事物的發展必然是有一個過程的體現，這個過程是承接因，銜接果的橋梁。按圖索驥雖然會比較困難，但也不是說找不到，因為信息分析本身就是先在因與在果之間尋找到這座橋梁，將因果銜接起來，達成對某項事務的比較符合自身觀點，切契合信息的判斷與認識；
4、學會去猜測；根據掌握的信息，以及歸檔之後的信息，以及對前因的猜測，不妨大膽的對結果進行預估與猜想。並不是說每個人都是超人，猜測的就一定準確，但是畢竟是在現有的信息基礎，匯總，編排，刷選，提煉之後的出來的推理結果，當你說出自己預估的「果」，即使與真正的「果」相差太遠，但還是能增加你在話語上的說服力。

❺ 如何在海量數據中尋找和分析信息

如何在海量數據中尋找和分析信息
雖然大數據這個概念炒的非常火，但是大數據內部運作的邏輯，其實和我們傳統行業是比較類似的。比如如果傳統行業做實業的話，首先要有地基，你要有廠房，要有原材料，然後做加工，接下來設計成獨立的產品，給客戶帶來獨特的體驗。我們剛才講的開放雲就是大數據的地基和廠房，原材料就是在線上和線下產生的海量數據。這個是我們現在網路目前每天數據規模，2013年是25PB，這個數字在快速的變化，我們現在處理的能力已經提高一倍，數據上目前是50PB，增長了一倍，這個就是我們目前大資料庫要處理的數據的原材料。那麼有了原材料接下來該怎麼辦？
數據存儲
稍微看一下我們目前的大數據處理能力的三層架構。首先我們有海量的數據儲存能力，然後在這個基礎上，我們會做很多智能的分析，在這個基礎上我們做很多大數據的產品，我們會逐步的開放這三個方面的能力。先說一下海量數據，做實業的各位領導和專家們，如果你有原材料，最關鍵的下一步要做兩件事，一件事情是物流，第二件事情是原材料的標准化，要把原材料製成毛坯，在這個基礎上才能實現你的產能。
在海量數據的處理上是這樣的，網路三年前我們的架構是左邊這樣一個模式，在這個時候我們的數據傳輸，我們數據的儲存都是每個產品線有自己的方式，我們大概用了兩年的時間構建現在的數據儲存方式，解決兩個問題，一是數據的傳輸。現在網路很多產品線要實時產生大量海量的數據，這些數據都需要被實時的儲存一個地方。
但是這些產品線的數據格式都是異構的。我們做了非常多的標准化的工作，在基礎上形成了第一個海量數據儲存的產品，叫通用的數據倉庫。在使用這個通用的數據倉庫，我們第一個構建了實時的海量數據的傳輸平台，那麼任何一個產品線產生的數據都能夠實時的傳送到這個數據倉庫裡面。另外我們做了實時的數據標准化的工作，無論你的數據是什麼樣的格式，到我們數據倉庫裡面都以同樣的格式來儲存，有了這個物流，有了這個標准化，我們能夠在這個基礎上對數據進行更多的分析和加工。
那麼從這開始，網路的數據就開始在大數據部門進行各種各樣的處理過程。
數據分析
這個圖有點復雜，這是數據在網路的一個生命周期，這邊涉及到很多的技術細節，我會詳細一一介紹。這里我想強調的是整個數據的流程是全自動化的，從數據的生成，數據的傳輸，數據的標准化，到最後數據的歸類，數據的分析，都是全自動化的。這裡面我是很高興跟大家宣布，我們這套全自動化的流程，並形成了我們自己的產品。
這個產品我們現在有一個英文名字叫Query Engine，是一套標準的海量數據儲存方案，首先無論你的數據是什麼樣的，經過我們的處理會把它做成數據標准化，當你的數據實時生成，我們有非常好的數據傳輸框架，保證你的數據上傳到網路的開放雲，在上面進行建模，進行各種各樣可視化分析和決策的過程。我們已經成功了上傳分析一家合作企業將近10T的關於新能源方面的一些數據。網路非常歡迎傳統企業，如果你有海量的數據，你需要各種各樣的分析和操作的話，來接洽我們，來使用我們這款產品。
當這個數據已經被結構化儲存以後，我們希望在這個基礎上能夠進行各種各樣的智能化分析。就像傳統行業有自己的產品設計中心一樣，會對產品進行各種各樣的分析、排列組合，做各種各樣的實驗。在這個實驗的基礎上能夠產生出比較好的產品，能夠滿足用戶的需求。那麼在大數據部門也有這樣的需求，也需要有大數據產品的設計中心，在這個設計中心需要做很多實驗，做出適用於網路，適用於客戶的數據產品。所以這個產品經過四個月的努力，我們也已經對外開放。就是之前高級總監朱永忠介紹的，大家可以通過這個域名去訪問。
在這上面，我們大數據新產品的設計中心，可以進行很多實時的智能分析，做很多的實驗，對產品進行很多排列組合，看哪一種產品能夠最適合行業，滿足網路的需求。
大數據產品
那麼有了這樣的開放能力，下面給大家介紹在這個基礎上大數據部研發出來的三個大數據產品，希望能夠對在座的做實業的朋友有幫助。
第一個產品叫網路司南，專門針對於當企業發展到一定的階段，有了一定的品牌影響力的企業，能夠讓企業對自身的品牌有更客觀的了解，一共是三個方面。第一個是品牌分析，實際上你應該很想知道你的品牌在那個同行業里它的定位怎麼樣，周邊的人是如何看待你這個品牌的，對你這個品牌的口碑怎麼樣。而且我們把它做到基本上是實時的，你可以此時此刻知道大家對你品牌的口碑到底怎麼樣。
另外一方面，關注你的品牌，應該一定有一批已經比較忠實的用戶了，那麼這些人除了關注你的品牌，像剛才陳總講的一樣，除了關注你的品牌，他還關心什麼別的，他還對什麼樣的東西感興趣。這些我們通過基於統計的用戶畫像也能夠告訴你。
另外一個這些人是通過什麼渠道來了解到你的品牌，他是通過IPAD，是通過手機，通過看電視，還是通過PC、還是移動互聯網的瀏覽，這樣以後做營銷行為，就知道如何很快的影響到你的受眾，什麼樣的渠道是最有效的。那麼通過這幾個方式，我們都能夠告訴大家你的品牌到底處在什麼樣的狀態。
給大家看兩個司南在品牌上的應用。第一個叫代言人。很多品牌到了後期推廣的時候，都有找代言人的需求。什麼樣的代言人在你最想影響的受眾是最有號召力。之前是一些拍腦袋的決策，但是通過我們司南，通過海量的數據，通過海量的用戶行為分析，可以幫助你做一個決策的科學。實際上我們已經通過大數據的分析，可以產生出超過一千家的企業，他們最合適的代言人到底是哪一位。如果哪位老總也想嘗試自己品牌的話，可以和我們合作，我們可以告訴你，通過我們的數據，什麼樣的代言人，對於你的受眾會產生最大的品牌號召力。
另外一個是輿情分析，實際是跟品牌的口碑最像。你的企業里有一系列的產品，每一個產品可能有輕微的差異化，就像我們的化妝品一樣，每一款產品在用戶中的口碑到底怎麼樣，用戶喜歡這些產品什麼樣的功能，不喜歡這些產品什麼樣的功能。在之前，很多公司通過調研公司到各個城市，通過實時的訪談獲得一些統計數據。整個過程要耗費一個月左右。通過我們的輿情分析，幾乎可以實時告訴你這個答案，到底有多少用戶是喜歡這個功能，有多少用戶不喜歡這個功能。一個是通過一個月，一個是通過實時，這樣的話就有時間差了。這個時間差就是網路大數據能給傳統行業帶來的競爭力。
這是我們第一款基於大數據的工具，叫網路司南。
另外就是我們的預測平台產品。預測這個產品說的已經比較多了，這次想跟大家說的是，當我們發布了預測產品，並且取得了比較好的效果，很多公司，或者是一些政府部門會跟我們接洽，能不能幫我們也分析一下數據。比如景點希望我們幫他預測下一步七天的人流到底多還是不多。有的企業希望讓我們幫他預測下一步季度營業額是否能跟上一個季度匹配。
我們現在非常高興的把我們的預測平台能力開放出來，你不需要再去接洽網路的產品經理做這樣的事情，只要你使用我們的開放平台上傳你的數據，我們後面就會基於一系列各種各樣的數據分析，智能的演算法和網路後台自己的數據幫你做一些決策和分析。希望能夠幫助傳統企業做決策分析的時候能夠多一些科學的決策依據。
另外一個是我們的推薦。我們現在非常高興把我們這個能力也開放出來，非常可惜我們目前只面對互聯網的站長，站長可以定定製到底想用我們推薦的哪一方面的技術和性能、功能，非常靈活的為他的網站做推薦。但實際上我們最想做到的是把我們這套推薦引擎，和傳統行業結合起來，和很多實時推薦結合起來，在這塊也非常希望傳統的行業能跟我們接洽，把我們這種非常先進的線上推薦的技術和線下的場景結合起來，在線下發揮更大的功能。
三個產品只是揭開了冰山一角，在大數據這個方面，產品設計的想像力其實是很多很多的，我們在這方面也非常興奮，後面我們也會陸續推出一系列的大數據產品，請大家期待。網路願意與更多的人一起合作，在大數據這個方向上給網路，給行業、給用戶帶來更多的價值。

❻ 如何對商務信息數據進行收集和分析

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網路商務信息是指存儲於網路並在網路上傳播的與商務活動有關的各種信息的集合，是各種網上 商務活動之間相互聯系、相互作用的描述和反映，是對用戶有用的網路信息，網路是其依附載體 。在商務活動中，信息通常指的是商業消息、情報、數據、密碼、知識等。網路商務信 息限定了商務信息傳遞的媒體和途徑。只有通過計算機網路傳遞的商務信息，包括文字、數據、表 格、圖形、影像、聲音以及內容能夠被人或計算機察知的符號系統，才屬於網路商務信息的范疇。 信息在網路空間的傳遞稱為網路通信，在網路上停留時稱為存儲。

❼ 簡述信息分析的方法

信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法：
1邏輯學方法，提供正確的思維途徑和基礎
2系統分析方法：對整個信息分析過程起支配指導作用的方法，尤其分析復雜的對象或系統時，系統分析的方法的貢獻更大。
3圖書情報學方法：進行危險調研和文獻分析時，圖書情報學的方法是基本的和主要的，包括目錄學方法、文獻檢索法文獻劑量學方法、文獻綜合加工等多方面，在收集整理濃縮比較和分析中都少不了這些方法。
4社會學方法：在進行非文獻調研和非文獻分析，即實地調查分析時，社會學可以為信息分析提供收集實地信息的某些比較成熟的方法，為分析概念之間的關系和形成正確的概念框架、理論構架等貢獻有效地方法。
5統計學方法：信息分析中進行多因素之間的關系的定量的研究，主要依賴統計學的方法。
6未來學（預測）方法：為管理和決策服務的反洗非常重視預測，預測分析在信息分析工作中已佔有比較突出的地位，因此有未來學創造的和發展的許多專門用於預測的方法自然成為了信息分析方法的重要來源和必要的組成部分。
常見的信息分析方法：
一、定性分析法有：
1、歸納法：由若干已知事實作為前提，通過推理而獲得的一般規律作為結論。
2、演繹法：是形式邏輯中最重要的方法，主要用於推理和論證過程。在直覺思維形成後後形成後期對形成的概念進行科學的嚴密的檢驗和論證時加以應用。
3、分析與綜合法：是從客觀事物中普遍存在的整體與部分的關繫上把握事物本質的一般方法。 4、實證法：在理論尚不完善時，或者還沒有成熟的理論模型可以利用時，用具體的實例和數字來論證所提出的意見觀點和結論。
二、定量分析法：
1、統計分析法：對一定時期內的數據進行分析的方法，尋找數據發展的軌跡，獲取不同變數之間的相關關系，或由數據隨時間的變化來推測未來趨勢。
2、預測分析法：以概率為其主要理論基礎，對客觀世界大量的隨機事件進行探索的一種方法。根據事物過去和現在的發展規律，科學地估計未來的發展趨勢。
3、系統分析法：從系統的觀點出發，將研究的對象看做是一個與外部環境相聯系的系統，為了更好的達到系統的目標，而對系統的要素組織結構信息流動和控制機制進行分析，並應用數學方法好計算機技術建立系統的模型，找出各要素內在的和定量的關系，再及逆行系統的優化，提出建議和方案。
三、定性定量結合法

❽ 如何分析市場信息

（1）分析市場需要量及質量要求

要對目標市場的需要量和質量要求進行分析。目標市場對某種商品需要的數量是多少？常年的銷售量有多大變化？有什麼質量要求？應該有一個清醒的認識，切忌從某一個或數個特例來指導對整個目標市場的分析，「一葉障目」。那樣會對創業者進行誤導，甚至使創業者的事業走向失敗。

（2）分析商品供應量及質量情況

分析相應商品的供應數量及其質量情況，可以對其競爭對手有一個大致的了解，為自己的商品進入市場做一個鋪墊，做到知己知彼。

（3）分析商品數量和質量變化對市場的影響

還應該分析創業者產品的數量和質量對市場的影響。在市場供求關系趨於平衡的狀態下，如果創業者的產品注入市場，就會產生波動。在注入量並不是很大的情況下，這個波動不會有較大影響；如果數量達到一定規模，則會產生較大的波動，加上一些市場操盤者的運作，這種波動會放大，直至產生很大的影響。如果產品的耐儲藏性越差，這種影響就越大。

其實，每一種新產品進入市場時，總會打破原有的供求平衡。作為一個創業者，要想在市場大潮中獲得收益，應該了解這些變化，才能減少損失，增加勝算的把握。

（4）成本核算

此外，創業者還需要了解自己產品到達市場的綜合成本，包括生產成本、運輸成本、管理成本等，作為確定產品是否上市的依據。