前 言 \n
第1章 信息与信息分析 / 1 \n
1.1 信息与信息分析的内涵 / 2 \n
1.1.1 信息的内涵 / 2 \n
1.1.2 信息分析的内涵 / 3 \n
1.2 信息分析的类型 / 5 \n
1.2.1 按信息分析所属领域划分 / 5 \n
1.2.2 按信息内容划分 / 7 \n
1.2.3 按信息分析方法划分 / 8 \n
1.3 信息分析的功能和作用 / 9 \n
1.3.1 信息分析的功能 / 9 \n
1.3.2 信息分析的作用 / 10 \n
1.4 信息分析的产生及发展趋势 / 14 \n
1.4.1 从文献学到情报学的发展历程 / 14 \n
1.4.2 国内情报学的发展历程 / 15 \n
1.4.3 信息分析方法的演进与发展趋势 / 16 \n
思考题 / 18 \n
第2章 信息分析工作的规范流程 / 19 \n
2.1 课题选择 / 19 \n
2.1.1 课题来源 / 19 \n
2.1.2 选题原则 / 20 \n
2.1.3 课题类型 / 21 \n
2.1.4 选题程序 / 23 \n
2.2 课题研究计划确定 / 25 \n
2.2.1 制订课题研究计划 / 25 \n
2.2.2 计划的审核与确定 / 26 \n
2.3 信息搜集、整理、鉴别与评价 / 27 \n
2.3.1 信息源及其分类 / 27 \n
2.3.2 信息搜集方法与类别 / 29 \n
2.3.3 信息整理 / 30 \n
2.3.4 信息鉴别与评价 / 30 \n
2.4 信息分析的主要步骤 / 32 \n
2.4.1 浏览与分析初步整理的原始资料 / 32 \n
2.4.2 提出假设 / 33 \n
2.4.3 搜集、整理和评价信息 / 33 \n
2.4.4 验证与确定前提 / 34 \n
2.4.5 验证假设并形成推论 / 34 \n
2.4.6 形成最终结论 / 35 \n
2.5 信息分析报告的撰写 / 35 \n
2.5.1 信息分析报告的类型 / 35 \n
2.5.2 信息分析报告的基本结构 / 37 \n
2.5.3 信息分析报告撰写的基本程序 / 39 \n
2.6 信息分析产品的评价与利用 / 40 \n
2.6.1 信息分析产品的评价及方法 / 40 \n
2.6.2 信息分析产品的传播与利用 / 41 \n
思考题 / 42 \n
第3章 常用逻辑思维方法 / 43 \n
3.1 分析与综合 / 43 \n
3.1.1 分析 / 43 \n
3.1.2 综合 / 47 \n
3.1.3 分析与综合的关系 / 48 \n
3.2 比较与推理 / 49 \n
3.2.1 比较法的概念 / 49 \n
3.2.2 比较法应遵循的原则 / 51 \n
3.3 推理 / 52 \n
3.3.1 推理的概念与类型 / 52 \n
3.3.2 推理应遵循的原则 / 60 \n
3.4 案例 / 60 \n
思考题 / 62 \n
第4章 调查方法 / 63 \n
4.1 社会调查法 / 63 \n
4.1.1 社会调查法的概念与类型 / 63 \n
4.1.2 社会调查的一般程序 / 68 \n
4.1.3 调查指标设计与问卷设计 / 71 \n
4.1.4 抽样设计 / 74 \n
4.1.5 抽样方法 / 75 \n
4.2 专家调查法 / 77 \n
4.2.1 头脑风暴法 / 77 \n
4.2.2 德尔菲法 / 80 \n
4.3 文献调查法 / 83 \n
4.3.1 文献调查法的概念和特点 / 83 \n
4.3.2 搜集文献的方法和途径 / 85 \n
4.4 案例 / 87 \n
思考题 / 89 \n
第5章 信息分析建模 / 90 \n
5.1 模型与模型方法 / 90 \n
5.1.1 模型与模型方法的概念 / 90 \n
5.1.2 模型的分类 / 91 \n
5.2 信息分析建模的一般过程 / 94 \n
5.2.1 信息分析建模的主要步骤 / 94 \n
5.2.2 信息分析建模过程中应注意的主要问题 / 96 \n
5.3 信息分析建模过程中的实例分析 / 97 \n
5.3.1 信息分析的典型定性模型建模实例：SWOT模型 / 97 \n
5.3.2 信息分析的典型定量模型建模实例 / 99 \n
思考题 / 102 \n
第6章 相关与回归分析法 / 103 \n
6.1 相关分析 / 103 \n
6.1.1 相关系数的概念与种类 / 103 \n
6.1.2 相关系数的意义与计算 / 105 \n
6.1.3 相关系数的显著性检验 / 108 \n
6.1.4 偏相关与部分相关 / 109 \n
6.1.5 基于SPSS的相关分析 / 112 \n
6.2 一元线性回归分析法 / 115 \n
6.2.1 回归分析法的概念与类型 / 115 \n
6.2.2 变量与回归方程假设 / 117 \n
6.2.3 参数估计与参数检验 / 118 \n
6.2.4 方程预测与区间估计 / 121 \n
6.2.5 基于SPSS的一元回归算例分析 / 122 \n
6.3 多元线性回归分析法 / 124 \n
6.3.1 多元线性回归模型 / 124 \n
6.3.2 多元线性回归的参数估计与检验 / 125 \n
6.3.3 多重共线性判断 / 127 \n
6.3.4 SPSS的多元回归算例分析 / 128 \n
6.4 回归模型违反假设及其处理 / 131 \n
6.4.1 自相关问题及其解决 / 132 \n
6.4.2 异方差问题及其解决 / 134 \n
6.4.3 多重共线性问题及其解决 / 137 \n
6.4.4 其他回归模型 / 140 \n
思考题 / 142 \n
第7章 数据降维方法 / 144 \n
7.1 因子分析法 / 144 \n
7.1.1 因子分析法的概念与数学模型 / 146 \n
7.1.2 因子分析法的主要步骤 / 147 \n
7.1.3 基于SPSS的实例分析 / 150 \n
7.2 多元尺度法 / 158 \n
7.2.1 多元尺度法的功能 / 158 \n
7.2.2 多元尺度法的基本理论 / 159 \n
7.2.3 多元尺度法的分析步骤 / 162 \n
7.2.4 基于SPSS的实例研究 / 164 \n
思考题 / 170 \n
第8章 时间序列分析 / 171 \n
8.1 时间序列 / 171 \n
8.1.1 时间序列概述 / 171 \n
8.1.2 趋势