14147_商务分析方法与工具_自考教材书籍

前 言
第1章　信息与信息分析 1
1.1　信息与信息分析的内涵 2
1.1.1　信息的内涵 2
1.1.2　信息分析的内涵 3
1.2　信息分析的类型 5
1.2.1　按信息分析所属领域划分 5
1.2.2　按信息内容划分 7
1.2.3　按信息分析方法划分 8
1.3　信息分析的功能和作用 9
1.3.1　信息分析的功能 9
1.3.2　信息分析的作用 10
1.4　信息分析的产生及发展趋势 14
1.4.1　从文献学到情报学的发展历程 14
1.4.2　 情报学的发展历程 15
1.4.3　信息分析方法的演进与发展趋势 16
思考题 18
第2章　信息分析工作的规范流程 19
2.1　课题选择 19
2.1.1　课题来源 19
2.1.2　选题原则 20
2.1.3　课题类型 21
2.1.4　选题程序 23
2.2　课题研究计划确定 25
2.2.1　制订课题研究计划 25
2.2.2　计划的审核与确定 26
2.3　信息搜集、整理、鉴别与评价 27
2.3.1　信息源及其分类 27
2.3.2　信息搜集方法与类别 29
2.3.3　信息整理 30
2.3.4　信息鉴别与评价 30
2.4　信息分析的主要步骤 32
2.4.1　浏览与分析初步整理的原始资料 32
2.4.2　提出假设 33
2.4.3　搜集、整理和评价信息 33
2.4.4　验证与确定前提 34
2.4.5　验证假设并形成推论 34
2.4.6　形成 终结论 35
2.5　信息分析报告的撰写 35
2.5.1　信息分析报告的类型 35
2.5.2　信息分析报告的基本结构 37
2.5.3　信息分析报告撰写的基本程序 39
2.6　信息分析产品的评价与利用 40
2.6.1　信息分析产品的评价及方法 40
2.6.2　信息分析产品的传播与利用 41
思考题 42
第3章　常用逻辑思维方法 43
3.1　分析与综合 43
3.1.1　分析 43
3.1.2　综合 47
3.1.3　分析与综合的关系 48
3.2　比较与推理 49
3.2.1　比较法的概念 49
3.2.2　比较法应遵循的原则 51
3.3　推理 52
3.3.1　推理的概念与类型 52
3.3.2　推理应遵循的原则 60
3.4　案例 60
思考题 62
第4章　调查方法 63
4.1　社会调查法 63
4.1.1　社会调查法的概念与类型 63
4.1.2　社会调查的一般程序 68
4.1.3　调查指标设计与问卷设计 71
4.1.4　抽样设计 74
4.1.5　抽样方法 75
4.2　专家调查法 77
4.2.1　头脑风暴法 77
4.2.2　德尔菲法 80
4.3　文献调查法 83
4.3.1　文献调查法的概念和特点 83
4.3.2　搜集文献的方法和途径 85
4.4　案例 87
思考题 89
第5章　信息分析建模 90
5.1　模型与模型方法 90
5.1.1　模型与模型方法的概念 90
5.1.2　模型的分类 91
5.2　信息分析建模的一般过程 94
5.2.1　信息分析建模的主要步骤 94
5.2.2　信息分析建模过程中应注意的主要问题 96
5.3　信息分析建模过程中的实例分析 97
5.3.1　信息分析的典型定性模型建模实例：SWOT模型 97
5.3.2　信息分析的典型定量模型建模实例 99
思考题 102
第6章　相关与回归分析法 103
6.1　相关分析 103
6.1.1　相关系数的概念与种类 103
6.1.2　相关系数的意义与计算 105
6.1.3　相关系数的显著性检验 108
6.1.4　偏相关与部分相关 109
6.1.5　基于SPSS的相关分析 112
6.2　一元线性回归分析法 115
6.2.1　回归分析法的概念与类型 115
6.2.2　变量与回归方程假设 117
6.2.3　参数估计与参数检验 118
6.2.4　方程预测与区间估计 121
6.2.5　基于SPSS的一元回归算例分析 122
6.3　多元线性回归分析法 124
6.3.1　多元线性回归模型 124
6.3.2　多元线性回归的参数估计与检验 125
6.3.3　多重共线性判断 127
6.3.4　SPSS的多元回归算例分析 128
6.4　回归模型违反假设及其处理 131
6.4.1　自相关问题及其解决 132
6.4.2　异方差问题及其解决 134
6.4.3　多重共线性问题及其解决 137
6.4.4　其他回归模型 140
思考题 142
第7章　数据降维方法 144
7.1　因子分析法 144
7.1.1　因子分析法的概念与数学模型 146
7.1.2　因子分析法的主要步骤 147
7.1.3　基于SPSS的实例分析 150
7.2　多元尺度法 158
7.2.1　多元尺度法的功能 158
7.2.2　多元尺度法的基本理论 159
7.2.3　多元尺度法的分析步骤 162
7.2.4　基于SPSS的实例研究 164
思考题 170
第8章　时间序列分析 171
8.1　时间序列 171
8.1.1　时间序列概述 171
8.1.2　趋势分析与建模方法 172
8.2　移动平均法 173
8.2.1　移动平均法概述 173
8.2.2　一次移动平均法 173
8.2.3　二次移动平均法 174
8.3　指数平滑法 175
8.3.1　指数平滑法概述 175
8.3.2　一次指数平滑法 175
8.3.3　二次指数平滑法 176
8.4　多项式曲线法 177
8.4.1　一次曲线法及其特征 177
8.4.2　二次曲线法及其特征 179
8.4.3　三次曲线法及其特征 181
8.4.4　基于SPSS的实例分析 182
8.5　指数曲线法 188
8.5.1　一次指数曲线法 188
8.5.2　二次指数曲线法 189
8.5.3　修正指数曲线法 190
8.5.4　基于SPSS的实例分析 192
8.6　生长曲线法 195
8.6.1　生长曲线模型概述 195
8.6.2　Logistic曲线 195
8.6.3　Gompertz曲线 197
8.6.4　基于SPSS的实例分析 198
思考题 201
第9章　聚类与判别分析法 203
9.1　聚类分析法 203
9.1.1　聚类分析概述 203
9.1.2　相似性计算 204
9.1.3　层次聚类法 206
9.1.4　非层次聚类法（K均值聚类） 211
9.1.5　二阶聚类法 217
9.2　判别分析法 222
9.2.1　判别分析概述 222
9.2.2　Bayes判别 223
9.2.3　Fisher判别 225
9.3　案例 225
思考题 232
0章　分类分析法 234
10.1　决策树 234
10.1.1　决策树概述 234
10.1.2　决策树的构建 235
10.1.3　划分选择 235
10.1.4　决策树的应用实例 239
10.2　随机森林 241
10.2.1　随机森林概述 241
10.2.2　随机森林的特点 242
10.2.3　随机森林相关基础知识 242
10.2.4　随机森林的生成 243
10.2.5　袋外错误率 244
10.2.6　随机森林的应用实例 244
10.3　支持向量机（SVM） 246
10.3.1　间隔与支持向量 246
10.3.2　对偶问题 248
10.3.3　非线性数据 249
10.3.4　应用案例 251
10.4　神经网络分析 253
10.4.1　神经网络简介 253
10.4.2　神经网络的特点 254
10.4.3　神经元模型 255
10.4.4　常见的神经网络模型 256
10.4.5　神经网络的应用实例 259
思考题 263
1章　结构方程模型 264
11.1　结构方程模型的建模步骤 265
11.1.1　模型设定 265
11.1.2　模型识别 268
11.1.3　模型参数估计 269
11.1.4　模型评价 270
11.1.5　模型修正 271
11.2　基于AMOS的建模实例分析 271
11.2.1　AMOS操作之前的准备 272
11.2.2　AMOS软件操作流程 273
思考题 278
2章　层次分析法 279
12.1　层次分析法概述 279
12.1.1　层次分析法的产生 279
12.1.2　层次分析法的基本思想与基本概念 280
12.2　层次分析法的基本原理与计算方法 281
12.2.1　递阶层次结构 281
12.2.2　判断矩阵的建立 282
12.2.3　单一准则下的排序 283
12.2.4　一致性检验 285
12.2.5　层次总排序 286
12.3　层次分析法的应用实例 287
思考题 292
3章　模糊综合评价法 293
13.1　模糊综合评价法概述 293
13.1.1　模糊综合评价法的产生 293
13.1.2　模糊综合评价法的基本思想与基本概念 294
13.2　基本原理与计算方法 296
13.2.1　模糊隶属度与隶属函数 296
13.2.2　数学模型 302
13.3　模糊综合评价法的应用实例 303
思考题 305
参考文献 306

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