如何分析信息

❶ 如何提升自己对信息的分析能力

1.提取信息中的关键，忽略细节，将细节用Evernote、博客等记下即可，但自己必须牢牢记住一则信息的关键内容，在记录细节的Evernote或博客中把你提取的关键内容作为关键词存在。
2.得到新的信息时，回想关键内容的熟悉度，在什么信息中出现过，不要迟疑，立刻翻查Evernote或博客，通过关键词找到所有匹配的细节，快速阅读一遍。了解所有关键词在自己的信息库中的细节，那么，贯穿于关键词的就自然是分析（常常出现的词汇是“由于其之前...所以...”，“在...的背景下，显而易见的是...”）。
3.反复执行上述的2点，吸收若干月后，很多细节你就不必查找Evernote或博客了，那时就已经得到了关联性分析信息能力的提升。
简单有效，但贵在坚持，随便还能提升你的记忆力。

❷ 请简述你是如何进行信息需求分析并获取所需信息可以从哪些方面进行改进

摘要 信息需求分析

❸ 信息分析方法包括哪些

一 信息管理科学基础

要求学生掌握信息的概念、信息的类型及其特征，信息科学的基本内容、信息科学的核心方法、信息管理学的概念及其研究范围；熟悉信息的功能，信息与管理的关系；了解信息的度量，管理的基础理论，信息管理的发展，信息管理学的产生和进化。

1．信息简论；

2．信息管理的信息科学基础；

3．信息管理的管理科学基础；

4．走向信息管理科学。

二 信息管理的技术基础

要求学生掌握信息技术的概念、作用和发展规律；了解计算机的发展、计算机应用技术，有线通信，无线通信，电信网，计算机网，国际互联网。

1．信息技术概论；

2．信息处理技术；

3．通信技术。

三 信息行为理论

要求学生掌握信息需要的层次结构、内容结构；熟悉各类用户信息需要特点，信息动机的形成与转化，信息的选择行为和利用行为；了解信息需要的产生，信息查询行为。

1．信息需要与信息动机；

2．用户的信息行为。

四 信息交流论

要求学生掌握信息交流过程的基本要素，初始编码，申农—韦弗模式；熟悉信息符号的特征，拉斯韦尔模式、施拉姆模式、米哈依洛夫模式、兰开斯特模式、维克利模式，人际信息流、组织信息流；了解二次编码，大众信息流。

1．信息的表达—符号与编码；

2．信息交流模式；

3．社会信息流。

五 信息产品的开发

要求学生掌握信息采集的原则、途径、方法，信息整序的方法，内容分析法；熟悉信息源，信息分析的工作程序；了解信息整序的目的与要求，信息分析的方法。

1．信息采集；

2．信息整序；

3．信息分析。

六 信息产品的流通

要求学生掌握信息服务的原则，信息服务的主要类型，信息市场的结构与运行机制，信息市场的营销；了解信息市场的形成与发展。

1．信息服务；

2．信息市场。

七 信息系统管理

要求学生掌握系统的概念，信息系统的结构，CIO在组织中的地位和职能、素质要求；熟悉信息系统的运行管理制度，；了解系统工程的产生和发展、方法，信息系统的开发方法，信息系统的评价方法、安全管理，现代信息管理系统的发展。

1．信息系统工程；

2．信息系统资源管理

3．现代信息系统的发展。

八 信息产业管理

要求学生掌握信息产业的特征和作用，内部结构和外部关联，制定信息产业政策的原则，信息产业政策体系，信息化的内涵；了解信息产业理论，信息管理体制，国外信息产业政策，信息化水平测度，我国信息化的现状与挑战。

1．信息产业理论；

2．信息产业管理基础；
3．信息产业政策；
4．信息化。

❹ 如何提升自己对信息的分析能力

个人觉得，如果只是想初步的提升自己对信息的分析能力，有一些方法：
1、了解大环境；所谓大环境，就是你所获取的信息来源的背景，包括社会背景或人文背景（某些行业的规则）。
2、将信息归类；大多数人觉得涌现出来的信息很多，很杂，很乱，但实际上，任何信息都是可以按照不同的层次、属性、类别、标签等等细分。
3、提炼信息的前因后果；所谓有因必有果，任何事物的发展必然是有一个过程的体现，这个过程是承接因，衔接果的桥梁。按图索骥虽然会比较困难，但也不是说找不到，因为信息分析本身就是先在因与在果之间寻找到这座桥梁，将因果衔接起来，达成对某项事务的比较符合自身观点，切契合信息的判断与认识；
4、学会去猜测；根据掌握的信息，以及归档之后的信息，以及对前因的猜测，不妨大胆的对结果进行预估与猜想。并不是说每个人都是超人，猜测的就一定准确，但是毕竟是在现有的信息基础，汇总，编排，刷选，提炼之后的出来的推理结果，当你说出自己预估的“果”，即使与真正的“果”相差太远，但还是能增加你在话语上的说服力。

❺ 如何在海量数据中寻找和分析信息

如何在海量数据中寻找和分析信息
虽然大数据这个概念炒的非常火，但是大数据内部运作的逻辑，其实和我们传统行业是比较类似的。比如如果传统行业做实业的话，首先要有地基，你要有厂房，要有原材料，然后做加工，接下来设计成独立的产品，给客户带来独特的体验。我们刚才讲的开放云就是大数据的地基和厂房，原材料就是在线上和线下产生的海量数据。这个是我们现在网络目前每天数据规模，2013年是25PB，这个数字在快速的变化，我们现在处理的能力已经提高一倍，数据上目前是50PB，增长了一倍，这个就是我们目前大数据库要处理的数据的原材料。那么有了原材料接下来该怎么办？
数据存储
稍微看一下我们目前的大数据处理能力的三层架构。首先我们有海量的数据储存能力，然后在这个基础上，我们会做很多智能的分析，在这个基础上我们做很多大数据的产品，我们会逐步的开放这三个方面的能力。先说一下海量数据，做实业的各位领导和专家们，如果你有原材料，最关键的下一步要做两件事，一件事情是物流，第二件事情是原材料的标准化，要把原材料制成毛坯，在这个基础上才能实现你的产能。
在海量数据的处理上是这样的，网络三年前我们的架构是左边这样一个模式，在这个时候我们的数据传输，我们数据的储存都是每个产品线有自己的方式，我们大概用了两年的时间构建现在的数据储存方式，解决两个问题，一是数据的传输。现在网络很多产品线要实时产生大量海量的数据，这些数据都需要被实时的储存一个地方。
但是这些产品线的数据格式都是异构的。我们做了非常多的标准化的工作，在基础上形成了第一个海量数据储存的产品，叫通用的数据仓库。在使用这个通用的数据仓库，我们第一个构建了实时的海量数据的传输平台，那么任何一个产品线产生的数据都能够实时的传送到这个数据仓库里面。另外我们做了实时的数据标准化的工作，无论你的数据是什么样的格式，到我们数据仓库里面都以同样的格式来储存，有了这个物流，有了这个标准化，我们能够在这个基础上对数据进行更多的分析和加工。
那么从这开始，网络的数据就开始在大数据部门进行各种各样的处理过程。
数据分析
这个图有点复杂，这是数据在网络的一个生命周期，这边涉及到很多的技术细节，我会详细一一介绍。这里我想强调的是整个数据的流程是全自动化的，从数据的生成，数据的传输，数据的标准化，到最后数据的归类，数据的分析，都是全自动化的。这里面我是很高兴跟大家宣布，我们这套全自动化的流程，并形成了我们自己的产品。
这个产品我们现在有一个英文名字叫Query Engine，是一套标准的海量数据储存方案，首先无论你的数据是什么样的，经过我们的处理会把它做成数据标准化，当你的数据实时生成，我们有非常好的数据传输框架，保证你的数据上传到网络的开放云，在上面进行建模，进行各种各样可视化分析和决策的过程。我们已经成功了上传分析一家合作企业将近10T的关于新能源方面的一些数据。网络非常欢迎传统企业，如果你有海量的数据，你需要各种各样的分析和操作的话，来接洽我们，来使用我们这款产品。
当这个数据已经被结构化储存以后，我们希望在这个基础上能够进行各种各样的智能化分析。就像传统行业有自己的产品设计中心一样，会对产品进行各种各样的分析、排列组合，做各种各样的实验。在这个实验的基础上能够产生出比较好的产品，能够满足用户的需求。那么在大数据部门也有这样的需求，也需要有大数据产品的设计中心，在这个设计中心需要做很多实验，做出适用于网络，适用于客户的数据产品。所以这个产品经过四个月的努力，我们也已经对外开放。就是之前高级总监朱永忠介绍的，大家可以通过这个域名去访问。
在这上面，我们大数据新产品的设计中心，可以进行很多实时的智能分析，做很多的实验，对产品进行很多排列组合，看哪一种产品能够最适合行业，满足网络的需求。
大数据产品
那么有了这样的开放能力，下面给大家介绍在这个基础上大数据部研发出来的三个大数据产品，希望能够对在座的做实业的朋友有帮助。
第一个产品叫网络司南，专门针对于当企业发展到一定的阶段，有了一定的品牌影响力的企业，能够让企业对自身的品牌有更客观的了解，一共是三个方面。第一个是品牌分析，实际上你应该很想知道你的品牌在那个同行业里它的定位怎么样，周边的人是如何看待你这个品牌的，对你这个品牌的口碑怎么样。而且我们把它做到基本上是实时的，你可以此时此刻知道大家对你品牌的口碑到底怎么样。
另外一方面，关注你的品牌，应该一定有一批已经比较忠实的用户了，那么这些人除了关注你的品牌，像刚才陈总讲的一样，除了关注你的品牌，他还关心什么别的，他还对什么样的东西感兴趣。这些我们通过基于统计的用户画像也能够告诉你。
另外一个这些人是通过什么渠道来了解到你的品牌，他是通过IPAD，是通过手机，通过看电视，还是通过PC、还是移动互联网的浏览，这样以后做营销行为，就知道如何很快的影响到你的受众，什么样的渠道是最有效的。那么通过这几个方式，我们都能够告诉大家你的品牌到底处在什么样的状态。
给大家看两个司南在品牌上的应用。第一个叫代言人。很多品牌到了后期推广的时候，都有找代言人的需求。什么样的代言人在你最想影响的受众是最有号召力。之前是一些拍脑袋的决策，但是通过我们司南，通过海量的数据，通过海量的用户行为分析，可以帮助你做一个决策的科学。实际上我们已经通过大数据的分析，可以产生出超过一千家的企业，他们最合适的代言人到底是哪一位。如果哪位老总也想尝试自己品牌的话，可以和我们合作，我们可以告诉你，通过我们的数据，什么样的代言人，对于你的受众会产生最大的品牌号召力。
另外一个是舆情分析，实际是跟品牌的口碑最像。你的企业里有一系列的产品，每一个产品可能有轻微的差异化，就像我们的化妆品一样，每一款产品在用户中的口碑到底怎么样，用户喜欢这些产品什么样的功能，不喜欢这些产品什么样的功能。在之前，很多公司通过调研公司到各个城市，通过实时的访谈获得一些统计数据。整个过程要耗费一个月左右。通过我们的舆情分析，几乎可以实时告诉你这个答案，到底有多少用户是喜欢这个功能，有多少用户不喜欢这个功能。一个是通过一个月，一个是通过实时，这样的话就有时间差了。这个时间差就是网络大数据能给传统行业带来的竞争力。
这是我们第一款基于大数据的工具，叫网络司南。
另外就是我们的预测平台产品。预测这个产品说的已经比较多了，这次想跟大家说的是，当我们发布了预测产品，并且取得了比较好的效果，很多公司，或者是一些政府部门会跟我们接洽，能不能帮我们也分析一下数据。比如景点希望我们帮他预测下一步七天的人流到底多还是不多。有的企业希望让我们帮他预测下一步季度营业额是否能跟上一个季度匹配。
我们现在非常高兴的把我们的预测平台能力开放出来，你不需要再去接洽网络的产品经理做这样的事情，只要你使用我们的开放平台上传你的数据，我们后面就会基于一系列各种各样的数据分析，智能的算法和网络后台自己的数据帮你做一些决策和分析。希望能够帮助传统企业做决策分析的时候能够多一些科学的决策依据。
另外一个是我们的推荐。我们现在非常高兴把我们这个能力也开放出来，非常可惜我们目前只面对互联网的站长，站长可以定定制到底想用我们推荐的哪一方面的技术和性能、功能，非常灵活的为他的网站做推荐。但实际上我们最想做到的是把我们这套推荐引擎，和传统行业结合起来，和很多实时推荐结合起来，在这块也非常希望传统的行业能跟我们接洽，把我们这种非常先进的线上推荐的技术和线下的场景结合起来，在线下发挥更大的功能。
三个产品只是揭开了冰山一角，在大数据这个方面，产品设计的想象力其实是很多很多的，我们在这方面也非常兴奋，后面我们也会陆续推出一系列的大数据产品，请大家期待。网络愿意与更多的人一起合作，在大数据这个方向上给网络，给行业、给用户带来更多的价值。

❻ 如何对商务信息数据进行收集和分析

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网络商务信息是指存储于网络并在网络上传播的与商务活动有关的各种信息的集合，是各种网上 商务活动之间相互联系、相互作用的描述和反映，是对用户有用的网络信息，网络是其依附载体 。在商务活动中，信息通常指的是商业消息、情报、数据、密码、知识等。网络商务信 息限定了商务信息传递的媒体和途径。只有通过计算机网络传递的商务信息，包括文字、数据、表 格、图形、影像、声音以及内容能够被人或计算机察知的符号系统，才属于网络商务信息的范畴。 信息在网络空间的传递称为网络通信，在网络上停留时称为存储。

❼ 简述信息分析的方法

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逻辑学方法，提供正确的思维途径和基础
2系统分析方法：对整个信息分析过程起支配指导作用的方法，尤其分析复杂的对象或系统时，系统分析的方法的贡献更大。
3图书情报学方法：进行危险调研和文献分析时，图书情报学的方法是基本的和主要的，包括目录学方法、文献检索法文献剂量学方法、文献综合加工等多方面，在收集整理浓缩比较和分析中都少不了这些方法。
4社会学方法：在进行非文献调研和非文献分析，即实地调查分析时，社会学可以为信息分析提供收集实地信息的某些比较成熟的方法，为分析概念之间的关系和形成正确的概念框架、理论构架等贡献有效地方法。
5统计学方法：信息分析中进行多因素之间的关系的定量的研究，主要依赖统计学的方法。
6未来学（预测）方法：为管理和决策服务的反洗非常重视预测，预测分析在信息分析工作中已占有比较突出的地位，因此有未来学创造的和发展的许多专门用于预测的方法自然成为了信息分析方法的重要来源和必要的组成部分。
常见的信息分析方法：
一、定性分析法有：
1、归纳法：由若干已知事实作为前提，通过推理而获得的一般规律作为结论。
2、演绎法：是形式逻辑中最重要的方法，主要用于推理和论证过程。在直觉思维形成后后形成后期对形成的概念进行科学的严密的检验和论证时加以应用。
3、分析与综合法：是从客观事物中普遍存在的整体与部分的关系上把握事物本质的一般方法。 4、实证法：在理论尚不完善时，或者还没有成熟的理论模型可以利用时，用具体的实例和数字来论证所提出的意见观点和结论。
二、定量分析法：
1、统计分析法：对一定时期内的数据进行分析的方法，寻找数据发展的轨迹，获取不同变量之间的相关关系，或由数据随时间的变化来推测未来趋势。
2、预测分析法：以概率为其主要理论基础，对客观世界大量的随机事件进行探索的一种方法。根据事物过去和现在的发展规律，科学地估计未来的发展趋势。
3、系统分析法：从系统的观点出发，将研究的对象看做是一个与外部环境相联系的系统，为了更好的达到系统的目标，而对系统的要素组织结构信息流动和控制机制进行分析，并应用数学方法好计算机技术建立系统的模型，找出各要素内在的和定量的关系，再及逆行系统的优化，提出建议和方案。
三、定性定量结合法

❽ 如何分析市场信息

（1）分析市场需要量及质量要求

要对目标市场的需要量和质量要求进行分析。目标市场对某种商品需要的数量是多少？常年的销售量有多大变化？有什么质量要求？应该有一个清醒的认识，切忌从某一个或数个特例来指导对整个目标市场的分析，“一叶障目”。那样会对创业者进行误导，甚至使创业者的事业走向失败。

（2）分析商品供应量及质量情况

分析相应商品的供应数量及其质量情况，可以对其竞争对手有一个大致的了解，为自己的商品进入市场做一个铺垫，做到知己知彼。

（3）分析商品数量和质量变化对市场的影响

还应该分析创业者产品的数量和质量对市场的影响。在市场供求关系趋于平衡的状态下，如果创业者的产品注入市场，就会产生波动。在注入量并不是很大的情况下，这个波动不会有较大影响；如果数量达到一定规模，则会产生较大的波动，加上一些市场操盘者的运作，这种波动会放大，直至产生很大的影响。如果产品的耐储藏性越差，这种影响就越大。

其实，每一种新产品进入市场时，总会打破原有的供求平衡。作为一个创业者，要想在市场大潮中获得收益，应该了解这些变化，才能减少损失，增加胜算的把握。

（4）成本核算

此外，创业者还需要了解自己产品到达市场的综合成本，包括生产成本、运输成本、管理成本等，作为确定产品是否上市的依据。