目錄
前言
第一篇 基礎篇
第1章 信息分析概論 3
1.1 信息分析的產(chǎn)生與發(fā)展 3
1.1.1 美國信息分析的產(chǎn)生與智庫發(fā)展 3
1.1.2 日本信息分析的產(chǎn)生與智庫發(fā)展 5
1.1.3 中國信息分析的產(chǎn)生與智庫發(fā)展 7
1.2 信息分析的含義 9
1.2.1 數(shù)據(jù)、信息、知識和智慧 9
1.2.2 信息分析與相關概念辨析 11
1.2.3 信息分析的定義 12
1.3 信息分析的應用領域 13
1.4 信息分析職業(yè)人員的素質(zhì)結(jié)構(gòu) 15
1.4.1 大數(shù)據(jù)時代背景下信息分析人員的市場需求 15
1.4.2 大數(shù)據(jù)環(huán)境信息分析人員的能力要求 16
1.4.3 大數(shù)據(jù)環(huán)境信息分析人員的素質(zhì)結(jié)構(gòu) 17
本章復習題 18
第2章 信息分析框架 19
2.1 信息分析課題來源與類型 19
2.1.1 信息分析課題來源 19
2.1.2 信息分析課題類型 20
2.2 信息收集方法 21
2.2.1 國內(nèi)信息的收集方法 21
2.2.2 國外信息的收集方法 22
2.2.3 行業(yè)報告的信息收集方法 23
2.2.4 國際會議的信息收集方法 25
2.3 信息分析的步驟 26
2.3.1 咨詢公司信息分析步驟 26
2.3.2 學術研究信息分析步驟 31
2.3.3 調(diào)查報告信息分析步驟 42
2.4 信息分析的工具 46
2.4.1 EndNote 46
2.4.2 NoteExpress 46
本章綜合案例 46
本章復習題 48
第二篇 方法篇
第3章 邏輯思維方法 51
3.1 比較法 51
3.1.1 概念 51
3.1.2 比較法的注意事項 52
3.1.3 比較法在信息分析中的作用 53
3.2 分析與綜合 54
3.2.1 分析 54
3.2.2 綜合 55
3.2.3 分析與綜合的關系 57
3.3 推理 58
3.3.1 概念 58
3.3.2 推理的分類 58
3.3.3 推理在信息分析中的應用 58
3.3.4 演繹與歸納的關系 60
本章綜合案例 61
本章復習題 63
第4章 德爾菲法 64
4.1 德爾菲法概述 64
4.1.1 德爾菲法的概念及特點 64
4.1.2 德爾菲法的一般過程 65
4.1.3 德爾菲法的優(yōu)缺點 65
4.2 德爾菲法的實施 66
4.2.1 實施階段 66
4.2.2 注意事項 67
4.2.3 調(diào)查表的編制及類型 68
4.3 德爾菲法的結(jié)果數(shù)據(jù)處理 69
4.3.1 方案相對重要性預測結(jié)果 69
4.3.2 事件實現(xiàn)時間預測結(jié)果 71
本章綜合案例 71
本章復習題 73
第5章 回歸分析法 74
5.1 回歸分析概述 74
5.1.1 回歸分析的研究對象及起源 74
5.1.2 回歸分析的定義 75
5.1.3 回歸分析建模步驟 76
5.2 一元線性回歸 78
5.2.1 一元線性回歸模型 78
5.2.2 確定回歸系數(shù) 78
5.2.3 顯著性檢驗 79
5.2.4 殘差分析 82
5.3 多元線性回歸 84
5.3.1 多元線性回歸模型 84
5.3.2 顯著性檢驗 84
5.4 自變量選擇 85
5.4.1 自變量選擇對估計和預測的影響 85
5.4.2 所有子集回歸 86
5.4.3 逐步回歸 87
5.5 含定性變量的回歸模型 88
5.5.1 自變量含有定性變量的回歸模型 88
5.5.2 因變量含有定性變量的回歸模型 90
5.5.3 Logistic回歸模型的參數(shù)估計及其算法 91
本章綜合案例 95
本章復習題 96
第6章 聚類分析 97
6.1 聚類分析概述 97
6.1.1 聚類分析的概念 97
6.1.2 聚類與分類的區(qū)別 98
6.1.3 聚類分析的流程 100
6.1.4 聚類分析的應用領域 102
6.2 聚類分析的基本方法 103
6.2.1 傳統(tǒng)聚類方法 103
6.2.2 智能聚類方法 106
6.2.3 大數(shù)據(jù)聚類方法 108
6.3 聚類分析經(jīng)典算法 109
6.3.1 k-均值聚類算法 109
6.3.2 凝聚層次聚類算法 116
6.3.3 DBSCAN聚類算法 121
本章綜合案例 126
本章復習題 129
第三篇 應用篇
第7章 競爭情報分析 133
7.1 競爭情報分析概述 133
7.1.1 競爭情報概念 133
7.1.2 競爭情報的獲取 136
7.2 SWOT分析 140
7.2.1 SWOT分析模型簡介 141
7.2.2 SWOT分析步驟 143
7.3 競爭對手分析 144
7.3.1 競爭對手分析方法 144
7.3.2 競爭對手分析的流程 152
7.3.3 競爭對手分析的智能化 154
7.3.4 企業(yè)競爭對手分析 157
7.4 定標比超方法 159
7.4.1 定標比超方法簡介 159
7.4.2 定標比超的發(fā)展 159
7.4.3 定標比超的類型 161
7.4.4 定標比超的方法 163
7.4.5 定標比超的一般步驟 166
本章復習題 171
第8章 社會調(diào)查法 172
8.1 社會調(diào)查法的基本框架 172
8.1.1 社會調(diào)查法的概念及要素 172
8.1.2 社會調(diào)查法的內(nèi)容及作用 172
8.1.3 社會調(diào)查法的框架 173
8.2 社會調(diào)查法的特點及應用 174
8.2.1 社會調(diào)查法的特點 174
8.2.2 社會調(diào)查法的基本方法 174
8.2.3 社會調(diào)查法的應用 175
8.3 田野調(diào)查法 177
8.3.1 田野調(diào)查法概述 177
8.3.2 田野調(diào)查前期準備 179
8.3.3 田野調(diào)查的數(shù)據(jù)處理 180
本章綜合案例 180
本章復習題 181
第9章 市場信息分析與預測 182
9.1 市場信息分析與市場細分 182
9.1.1 市場信息分析的概念與意義 182
9.1.2 市場細分與市場定位 183
9.2 市場分析的目的與方式 185
9.2.1 市場分析的目的與內(nèi)容 185
9.2.2 市場分析的基本方式 186
9.3 問卷調(diào)查法 187
9.3.1 調(diào)查問卷的結(jié)構(gòu) 187
9.3.2 問卷設計的原則及阻礙問卷調(diào)查的要素 188
9.3.3 問卷設計的步驟 189
9.4 市場預測 193
9.4.1 市場預測的內(nèi)容 193
9.4.2 市場預測的基本要素及原則 194
9.4.3 市場預測的程序 195
9.4.4 市場預測的類型 196
9.4.5 市場預測的基本方法 197
本章綜合案例 199
本章復習題 201
第10章 文獻計量法 202
10.1 文獻計量法的原理 202
10.1.1 文獻計量基礎概述 202
10.1.2 科學文獻增長定律 203
10.1.3 科學文獻老化規(guī)律 204
10.1.4 其他文獻計量規(guī)律 205
10.2 文獻計量法的應用過程 206
10.2.1 文獻計量研究基礎 206
10.2.2 文獻計量分析方法 210
10.2.3 文獻計量常用平臺及工具 212
10.3 文獻計量法的應用 217
10.3.1 用于科學研究 217
10.3.2 用于科技評價 217
10.3.3 用于科技預測 219
本章綜合案例 220
本章復習題 222
第11章 專利信息分析 223
11.1 專利文獻概述 223
11.1.1 專利制度的起源及發(fā)展 223
11.1.2 專利的含義及種類 223
11.1.3 專利文獻的起源及內(nèi)涵 225
11.2 專利信息分析 226
11.2.1 專利信息分析內(nèi)涵 226
11.2.2 專利信息檢索 228
11.2.3 專利信息分析的程序 231
11.3 專利信息分析方法 233
11.3.1 專利信息定性分析方法 233
11.3.2 專利信息定量分析方法 234
11.4 專利信息分析的應用 237
11.4.1 對技術態(tài)勢的分析 237
11.4.2 對技術競爭的分析 238
11.4.3 專利預警及應對分析 238
本章復習題 239
第四篇 前沿篇
第12章 大數(shù)據(jù) 243
12.1 大數(shù)據(jù)定義及特征 243
12.1.1 大數(shù)據(jù)的定義 243
12.1.2 大數(shù)據(jù)的特征 243
12.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的定義及特征 244
12.2.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)的定義 244
12.2.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征 245
本章復習題 246
第13章 人工智能 247
13.1 人工智能的概念及發(fā)展 247
13.1.1 人工智能的概念 247
13.1.2 人工智能的發(fā)展 248
13.1.3 人工智能的應用 250
13.2 機器學習的概念及流程 254
13.2.1 機器學習的概念 254
13.2.2 機器學習的流程 255
13.2.3 機器學習的代表算法 258
13.3 知識工程 261
13.3.1 知識工程的概念 261
13.3.2 知識工程的發(fā)展 262
13.3.3 知識工程的進展 264
13.4 知識圖譜 265
13.4.1 知識圖譜的概念 265
13.4.2 知識圖譜的發(fā)展歷程 265
13.4.3 知識圖譜的構(gòu)建流程 266
13.4.4 知識圖譜的應用 268
13.5 人機交互 270
13.5.1 人機交互的概念 270
13.5.2 人機交互的發(fā)展 270
13.5.3 人機交互的具體應用 272
本章綜合案例 273
本章復習題 274
第14章 虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實 275
14.1 虛擬現(xiàn)實的概念及發(fā)展過程 275
14.1.1 虛擬現(xiàn)實的概念 275
14.1.2 虛擬現(xiàn)實的特征 276
14.1.3 虛擬現(xiàn)實的發(fā)展過程 277
14.2 虛擬現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)手套 279
14.2.1 數(shù)據(jù)手套的概念 279
14.2.2 數(shù)據(jù)手套的分類 279
14.2.3 數(shù)據(jù)手套的應用場景 281
14.3 虛擬現(xiàn)實技術的應用場景 282
14.4 增強現(xiàn)實 284
14.4.1 增強現(xiàn)實的概念 284
14.4.2 增強現(xiàn)實的特征 284
14.4.3 增強現(xiàn)實與虛擬現(xiàn)實的聯(lián)系與區(qū)別 285
14.4.4 增強現(xiàn)實的應用領域 286
本章綜合案例 287
本章復習題 288
第15章 區(qū)塊鏈技術 289
15.1 區(qū)塊鏈的概念及特點 289
15.1.1 區(qū)塊鏈技術的概念 289
15.1.2 區(qū)塊鏈技術的特點 290
15.2 區(qū)塊鏈的原理 290
15.2.1 區(qū)塊鏈的基礎架構(gòu) 290
15.2.2 區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 291
15.2.3 區(qū)塊鏈的工作流程 292
本章綜合案例 295
本章復習題 296
附錄A EndNote工具參考文獻相關功能應用 297
附錄B SPSS工具進行回歸分析和曲線分析 304
附錄C 運用問卷星進行問卷設計 311
主要參考文獻 313