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 CiteSpace 196
9.3.2 UCINET 199
9.3.3 VOSviewer 203
9.3.4 Pajek 206
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