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정보 분석의 목적

정보분석

정보 분석 (정보 분석)

정보 분석이란 무엇입니까?

정보분석, 정보분석, 정보연구, 정보조사라고도 하는 정보분석은 특정 문제의 필요에 따라 대량의 관련 정보를 심도 있게 처리하고 분석하여 문제 해결에 도움이 되는 새로운 정보를 형성하는 정보노동과정이다.

현대 정보 분석과 상담 활동이 급속히 발전한 배경에서 정보 분석은 1950 년대 정보학에서 파생된 새로운 학과이다. 최근 20 ~ 30 년 동안 정보 분석은 정보가 광범위하게 전파되는 과정에서 급속히 발전했다.

정보 분석에 대한 이해

이 개념에 대한 이해는 이 정의를 구성하는 몇 가지 요소에서 할 수 있다.

① 원인으로 볼 때, 정보 분석의 출현은 사회적 수요의 존재 때문이다.

② 방법상 정보분석은 정보학과 연과학의 연구방법을 광범위하게 채택하고 있다.

③ 절차적으로 보면 정보 분석은 일련의 비교적 절차적인 고리를 거쳐야 한다.

④ 결과를 보면 정보 분석은 새로운 부가가치 정보 제품이다.

⑤ 목적상 정보 분석은 다양한 수준의 과학적 의사결정을 위한 것이다.

따라서 정보 분석은 다양한 관련 정보의 심도 있는 처리이며, 심층적이거나 높은 수준의 정보 서비스이며, 연구의 성격을 지닌 지능형 활동입니다.

정보 분석 유형

정보 분석은 사회의 모든 측면을 포괄하고 채택된 연구 방법도 다양하기 때문에 분류 기준에 따라 정보 분석을 다른 유형으로 나눌 수 있다.

1. 필드별

국제 정세나 국내 정세는 항상 각종 요인에 따라 변한다. 정보 분석 작업은 항상 서로 다른 영역에서 서로 관련된 다양한 정보를 기반으로 합니다. 이러한 분야는 크게 정치 (외교 포함), 경제 (산업 포함), 사회, 기술, 교통통신, 군사, 인민으로 나눌 수 있다. 특정 분야와 관련하여 정보 분석에서 고려해야 할 요소는 다음과 같습니다.

정치 정보 분석의 요소

경제 정보 분석 요소

사회 정보 분석의 요소

과학 기술 정보 분석 요소

교통 통신 정보 분석 요소

문자 정보 분석의 요소

군사 정보 분석 요소

2. 내용별로 나누다

추적 정보 분석

추적 정보 분석은 기본 작업입니다. 어떤 종류의 정보 분석 및 연구, 기본적인 데이터 및 정보 없이는 작업을 수행하기가 어렵습니다. 기술 추적형과 정책 추적형으로 나뉜다. 전통적인 방법은 정보 수집 및 처리, 문헌, 사실 및 디지털 데이터베이스 구축, 상비 도구, 그리고 일정한 질적 분석이다. 이러한 유형의 정보 분석은 각 분야의 발전 동태를 파악하고, 새로운 추세와 발전을 제때에 이해하여 문제를 발견하고 문제를 제기할 수 있다.

비교 정보 분석

비교는 사물의 유사점과 차이점을 결정하는 방법입니다. 사물의 내부 모순의 각 측면을 비교한 후에야 사물 사이의 내적 연계를 파악하고 사물의 본질을 이해할 수 있다. 비교 정보 분석은 의사 결정 연구에서 널리 사용되는 방법입니다. 비교를 통해서만 서로 다른 사물 간의 차이를 이해하고, 문제를 제기하고, 목표를 결정하고, 계획을 세우고, 선택을 할 수 있다. 비교는 질적, 양적, 질적, 양적 조합이 될 수 있으며, 기술경제분석에서는 많은 양적 방법을 자주 사용한다.

예측 정보 분석

예측이란 이미 파악한 상황, 지식, 수단을 이용하여 사물의 미래나 미지의 상태를 미리 추론하고 판단하는 것이다. 예측의 요소는 다음과 같습니다.

(1) 사람-예측자

(2) 상황 및 지식 예측의 기초;

③ 평균 예측 방법;

(4) 사물의 미래와 미지의 상태-예측의 대상;

⑤ 추측과 판단-예측 결과.

분류 기준에 따라 예측은 경제 예측, 사회 예측, 과학 예측, 기술 예측, 군사 예측 등 여러 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

현대 사회 관리는 예측에 기반한 전략적 관리에 반영됩니다. 예측적 정보 분석은 국가 거시전략 결정의 장기 예측에서 컨설팅 업무 활동의 단기 시장 예측에 이르기까지 광범위합니다. 정보 분석을 예측하는 방법은 대체로 질적 예측과 정량 예측으로 나눌 수 있다. 경제 예측에서 각기 다른 산업 부문의 생산액, 이익, 취업, 수출무역 등을 정량 분석의 데이터 소스로 사용하여 회귀 분석, 시계열 분석, 입출력 분석 등의 방법을 사용하여 예측할 수 있습니다. 정책성이 강하고, 기간이 길고, 양적 데이터가 부족한 예측 문제에 대해서는 전문가의 직관과 경험에 더 의존해야 한다.

평가 정보 분석

평가에는 일반적으로 다음 단계가 필요합니다.

① 전제 조건에 대한 논의;

② 평가 대상 분석;

③ 프로젝트 선택을 평가한다.

④ 평가 기능 결정;

⑤ 평가 값 계산;

⑥ 종합 평가.

평가 방법은 계층 분석법, 모호한 종합평가법 등 다양하다. 평가를 할 때는 적절한 변수와 평가 지표를 선택하는 데 주의해야 하며, 평가에는 종종 비교가 포함되기 때문에 평가 대상의 비교 가능성을 고려할 가치가 있다. 평가는 의사 결정의 전제이며, 의사 결정은 평가의 연속입니다. 의사 결정과 연계되어야 평가가 의미가 있다. 평가와 의사 결정에는 절대적인 경계가 없으며 동의어입니다.

3. 나누기 방법

정보 분석의 유형도 채택된 방법에 따라 나눌 수 있다. 일반적으로 정성 분석과 정량 분석법으로 나눌 수 있다. 정성 분석 방법은 일반적으로 변수 간의 관계를 포함하지 않으며 주로 사람의 논리적 사고 기능에 의존하여 문제를 분석합니다. 정량 분석 방법은 변수 간의 관계를 포함해야 하며, 주로 수학 함수의 형식에 따라 계산 및 해결되어야 합니다. 비교, 추론, 분석, 종합 및 기타 정성 분석 방법; 회귀 분석, 시계열 방법 등과 같은 정량 분석 방법. 정보 분석 문제의 복잡성으로 인해 많은 문제 해결에는 정성 분석과 정량 분석이 모두 포함되기 때문에 정성 분석과 정량 분석 방법의 결합이 점점 더 보편화되고 있다는 점은 주목할 만하다.

정보 분석 작업 절차

1 .. 주제 선택

(1) 테마 소스

주제는 하나의 정보 주제를 선택하여 연구 대상, 연구 목적 및 연구 내용을 명확히 하는 것이다. 주체에는 상위, 사용자 및 선택의 세 가지 출처가 있습니다. 첫 번째 및 두 번째 유형의 항목은 필요에 따라 완료되어야 하며 제때에 보고서를 제출해야 합니다. 세 번째 유형의 주제가 주제를 형성 할 수 있는지 여부는 검토가 필요합니다.

(2) 선정 제목 성공의 세 가지 요소.

(1) 목표-과제가 실제 응용가치를 가지고 있는지, 사회 현실 발전의 절실한 수요를 겨냥하고 있는지 여부. 정보 분석 등 응용성이 강한 프로젝트에서는 주제의 타깃이 특히 중요하다.

(2) 참신함 또는 독창성-주체의 혁신과 정도.

(3) 타당성-연구원의 전문 특기, 연구 기초, 연구 능력 및 조건.

연구 프레임 워크 설계

일단 과제가 확정되면 틀을 설계해야 한다. 첫 번째는 주제의 의미, 예상 목표, 연구 내용, 실시 방안, 진도계획, 예산, 인원 조직, 논증 의견을 명확히 하는 것이다. 개제 보고가 통과된 후 더욱 상세한 연구 프레임워크와 작업 계획을 세울 것이다.

3. 정보 수집 및 주문

4. 정보 분석 및 합성

분석과 종합 결과는 선정된 주제의 목적에 맞게 호응해야 하며 본 연구에서 해결해야 할 주요 질문에 대답할 수 있어야 한다.

5. 연구 보고서 작성: 일반적으로 연구 보고서는 제목, 요약, 서론, 본문, 결론, 참고 문헌 또는 주석 등 여러 부분으로 구성되며 다음과 같은 주요 내용을 포함해야 합니다.

해결해야 할 문제와 달성해야 할 목표

배경 설명 및 상태 분석;

분석 연구 방법

논점과 결론.

피드백: 연구 보고서를 제출하는 것입니다.

정보 분석 방법

1. 정보 연결 방법

Lenovo 는 처음에 인식된 것을 다른 것과 연관시키는 심리적 과정을 가리킨다. 이것은 사물 사이의 관련 관계를 확립하거나 발견하는 사고 활동을 가리킨다. 관건은 사물 사이의 관계를 정확하게 파악하는 것이다. 일반적인 정보 Lenovo 방법은 비교 분석, 논리 분석, 브레인스토밍, 트리거 어휘, 강제 Lenovo 방법, 피쳐 열거법, 우발적 Lenovo 체인 방법, 인과 관계 방법, 관련 분석 방법, 연관 트리 및 연관 테이블 방법, 클러스터 분석, 판별 분석, 경로 분석, 계수 분석, 주성분 분석 방법

2. 정보 합성 방법

종합은 연구 대상의 각 부분, 각 방면, 각 요소를 유기적으로 연계하고 통일하여 전반적인 고찰과 연구를 수행하는 사고 방식이다. 일반적인 정보 종합 방법에는 요약 종합, 지도 종합, 호환 종합, 포기 종합, 전형적인 종합, 배경 분석, 환경 스캔, SWOT 분석, 시스템 인식, 데이터 마이닝 등이 있습니다.

3. 정보 예측 방법

예측은 사람들이 습득한 지식과 수단을 이용하여 사물의 미래 발전에 대해 미리 추론하고 판단하는 활동이다. 일반적인 정보 예측 방법에는 논리적 추리, 추세 외삽, 회귀 분석, 시계열, 마르코프 체인, 델피법 등이 있습니다.

4. 정보 평가 방법

정보 평가는 대량의 관련 정보를 분석하고 종합하여 선호 및 비교 평가를 통해 의사 결정 요구를 충족하는 지원 정보를 형성하는 프로세스입니다. 일반적으로 종합평가, 기술경제평가, 실력수준 비교, 기능평가, 성과평가, 방안최적화 등 다양한 형태를 포함한다. 일반적인 평가 방법에는 지표 채점법, 계층 분석법, 가치공학법, 원가효과분석법, 실현가능성연구법, 입출력분석법, 시스템공학법, 운영학법 등이 있습니다.

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공유 대상:

이 프로젝트와 관련된 문서입니다

정보 장애 분석 6 페이지 정보 분석 및 예측 66 페이지 청두 정보 분석 6 페이지 특허 정보 분석 22 페이지 환경 정보 분석 5 페이지 정보 분석 및 예측 6 1 페이지 정보 분석 개요 52 페이지 전체 정보 및 불완전 정보 고노 모델 분석 6 페이지 미디어 정보 및 사용자 정보 요구 사항 대응 분석 5 페이지 정보 엔트로피를 기반으로 한 강우 정보 부문 분석 5 페이지.

추가 관련 문서

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케일, 단, Zfj3000, 고산 20 13, 숲.

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