第1章 现代信息分析与预测概述 1
1．1 现代信息分析与预测的内涵、特点和作用 1
1．1．1 内涵 1
1．1．2 特点 2
1．1．3 作用 2
1．2 信息分析的基本流程 3
1．2．1 信息分析的含义 3
1．2．2 信息分析的流程 3
1．3 信息预测的基本流程 4
1．3．1 信息预测的含义 4
1．3．2 定性预测与定量预测 5
1．3．3 信息预测的流程 6
1．4 信息分析与信息预测的关系及发展 7
1．5 现代信息分析与预测案例教学的基本步骤和方法 8
第2章 信息搜集的途径 10
2．1 课题的选定与计划 10
2．1．1 课题选择的原则 10
2．1．2 课题的计划 10
2．2 信息搜集的原则 11
2．3 信息搜集的途径 12
2．3．1 文献搜集 12
2．3．2 社会调查 14
2．3．3 媒体搜集 17
2．3．4 信息采集平台 25
第3章 常用逻辑方法 27
3．1 比较 27
3．2 分析与综合 31
3．2．1 分析 31
3．2．2 综合 32
3．3 推理 33
3．3．1 推理的概念 33
3．3．2 推理的几种具体方法及分类 34
3．4 情景分析法 35
3．4．1 情景分析法的基本概念 35
3．4．2 执行步骤 36
3．4．3 应用情况 36
3．4．4 扩展分析 36
第4章 专家评估法 39
4．1 德尔菲法 39
4．1．1 德尔菲法概述 39
4．1．2 德尔菲法预测的具体步骤 40
4．1．3 德尔菲法的优势与不足 42
4．2 头脑风暴法 44
4．2．1 头脑风暴法概述 44
4．2．2 头脑风暴法的激发机理 45
4．2．3 头脑风暴法的流程 45
4．3 交叉影响分析法 49
4．3．1 交叉影响分析法概述 49
4．3．2 交叉影响分析法的具体步骤 50
第5章 层次分析法 55
5．1 层次分析法的定义 55
5．2 层次分析法的基本步骤 55
第6章 回归分析法的计算 61
6．1 回归分析法概述 61
6．1．1 回归分析与相关分析 62
6．1．2 回归分析的基本步骤 62
6．1．3 回归分析中的几个常用概念 63
6．2 一元线性回归分析法 63
6．2．1 一元线性回归模型 63
6．2．2 最小二乘估计 64
6．2．3 最小二乘估计的性质 65
6．2．4 回归方程的显著性检验 65
6．2．5 预测问题 66
6．3 多元线性回归分析法 67
6．3．1 多元线性回归模型 67
6．3．2 最小二乘估计 68
第7章 时间序列分析法 72
7．1 移动平均法 72
7．1．1 一次移动平均 72
7．1．2 二次移动平均 73
7．1．3 建立移动平均模型 73
7．2 指数平滑法 74
7．2．1 一次指数平滑法 75
7．2．2 二次指数平滑法 75
7．3 生长曲线预测法 77
7．3．1 皮尔生长曲线模型 78
7．3．2 龚珀兹（B.Gompartz）曲线模型 78
第8章 信息计量学方法 82
8．1 概述 83
8．1．1 信息计量学的产生背景 83
8．1．2 广义信息计量学与狭义信息计量学 84
8．1．3 信息计量学的发展路向和趋势 84
8．2 信息计量学方法的基本原理 85
8．2．1 文献信息增长规律与应用 85
8．2．2 文献信息老化规律与应用 89
8．2．3 文献信息离散分布规律——布拉德福定律 91
8．2．4 文献信息词频分布规律——齐普夫定律 92
8．2．5 文献信息作者分布规律——洛特卡定律 95
8．2．6 文献信息分布的集中与离散规律——布-齐-洛分布系及理论 97
8．2．7 文献信息统计分析方法及应用 98
8．2．8 文献信息引证规律和引文分析法 100
第9章 计算机辅助分析方法 107
9．1 计算机辅助文献信息计量分析方法与工具 107
9．1．1 系统设计和实现途径 108
9．1．2 步骤和工具 109
9．2 计算机辅助的定性分析 109
9．2．1 计算机辅助的定性分析的优势 110
9．2．2 计算机辅助的定性分析的弱势 111
9．3 计算机辅助分析方法在市场量化分析中的应用 112
9．3．1 时间数列分析预测中的计算机应用 112
9．3．2 运用计算机进行市场占有率的马尔科夫预测 113
9．3．3 设想和建议 114
第10章 数据挖掘技术在现代信息分析与预测中的应用 118
10．1 数据挖掘的定义、任务、对象、流程和方法 118
10．1．1 数据挖掘的定义 118
10．1．2 数据挖掘的任务 120
10．1．3 数据挖掘的对象 121
10．1．4 数据挖掘的流程 121
10．1．5 数据挖掘的方法 122
10．2 数据挖掘中的常见问题 123
10．3 数据挖掘的发展前景 129
10．4 数据挖掘对情报学发展的影响 129
10．4．1 情报获取智能化 129
10．4．2 知识发现日趋重要 129
10．4．3 情报学走向技术驱动型 130
第11章 专利技术信息的分析与预测 135
11．1 概述 135
11．1．1 专利信息的内涵 135
11．1．2 专利信息分析的思路 136
11．1．3 专利信息分析的步骤和方法 136
11．2 专利技术信息分析与预测的内容 141
11．2．1 专利文献的主要形式 141
11．2．2 专利信息分析的主要内容 141
11．3 其他专利技术信息的分析与利用 143
第12章 经济信息分析与预测 147
12．1 市场预测概述 148
12．1．1 市场预测的概念、作用及原理 148
12．1．2 市场预测的程序 150
12．2 顾客满意度调查与预测 155
12．2．1 顾客满意度调查与预测的程序 155
12．2．2 顾客满意度调查与预测的基本方法 156
12．3 证券市场信息分析与预测 157
12．3．1 证券市场的特征 157
12．3．2 证券市场与一般商品市场的区别 158
12．3．3 证券市场的功能 158
12．3．4 证券投资方法比较分析 160
第13章 竞争情报分析与预测 163
13．1 信息源及竞争对手情报的获取方法 163
13．1．1 关于公开资料 163
13．1．2 数字化产品中的竞争情报 165
13．1．3 企业内部的竞争情报源 165
13．1．4 人际关系网（第三方）信息源 167
13．1．5 会议信息的搜集 168
13．2 竞争情报分析与预测的程序和内容 168
13．2．1 SWOT分析 168
13．2．2 定标比超 170
13．2．3 专利分析 172
13．2．4 财务报表分析 172
13．2．5 PEST分析 173
13．2．6 核心竞争力分析 173
13．2．7 竞争对手跟踪 173
第14章 信息的组织、评价与信息产品的制作 178
14．1 信息组织 178
14．1．1 信息组织的内容 178
14．1．2 信息组织的原则 178
14．1．3 信息组织的要求 179
14．1．4 信息组织的基本方法 179
14．2 信息的价值评价 181
14．2．1 信息价值评价指标体系的建立 182
14．2．2 对不同类型信息资源的评估 183
14．3 信息产品的制作 187
14．3．1 信息产品的类型 188
14．3．2 信息产品的研究过程 190
14．3．3 市场信息预测报告的撰写 191
参考文献 199