信息系统和管理ppt课件

信息管理的内容,本章要点:信息管理内容的概念与界定信息采集的概念、来源、范围和途径，信息收集的方法（重点文献检索方法、网络方法）。信息存储的体系结构（概念模型、逻辑模型、物理模型）。信息加工的概念、层次、原则、基本过程及基本方法；信息分析的流程、定性分析方法、定量分析方法及信息分析工具。,3.4信息的加工和分析（P157）,1、信息的加工,概念：对原始信息进行判别、筛选、分类、排序、著录、标引、编目和组织、计算和研究，使之成为二次信息的活动。,层次：,加工过程：信息的筛选和判别信息的分类和排序信息的著录和标引信息的编目和组织信息的计算和研究,信息的筛选和判别,考试考查成绩报告单-学年第学期专业：班号：课程：学时：学分：,任课教师：教研室主任：考核日期：附注：考完后三天内将此表送交教务科和学生所在系各一份。,分类对于揭示信息的规律有一定的好处如学校在考虑知识分类时采用按工作性质与工作流程分为学校通知、公告、教案、习题、试卷、课件、论文等。,没有分类的信息常常是一盘散沙，谈不上运用，分类不合理，标准不统一，常会限制信息的流通。,信息的分类和排序,光盘出版物的商品种类,1.LD激光视盘2.CD-DA激光唱盘3.CD-ROM只读光盘:CD-I交互式光盘CD-V视频激光唱盘V-CD视频光盘MP3音乐盘Photo-CD照片光盘MP4CD-G图文光盘,信息的分类和排序,例：汉语字典,分类,#代码设计,代码功能代码：代表客观实体的名称、属性、状态等的符号，一般用数字、字母或它们的组合来表示。代码的作用：便于数据的存储、检索，可以提高处理的效率和精度、提高数据的共享性。,代码的设计原则,信息的分类和排序,代码种类,自检码,系列顺序码,缩写码,助忆码,尾数码,信息的分类和排序,特征码（多面码）：在编码设计时，代表客观实体的各属性及状态等，符号相互之间没有关联，这样的编码称为特征码（多面码）。,编码M010403表示尺码为170的米色男式西服,信息的分类和排序,层次码：在码的结构中，为数据项的各个属性各规定一个位置（一位或几位），并使其排列符合一定层次关系。例如，关于某公司的组织机构的代码含义如表,信息的分类和排序,信息的分类和排序,信息的分类和排序,信息的分类和排序,条形码:条形码（barcode）是利用光电扫描阅读设备识读并实现数据输入计算机的一种特殊代码，它是由一组粗细不同、黑白或彩色相间的条、空及其相应的字符、数字、字母组成的标记，用以表示一定的信息。（火车票、条形码转换号）,信息的分类和排序,信息的分类和排序,信息的分类和排序,信息的分类和排序,助忆码将编码对象的名称，规格等作为代码的一部分，例如：TV-B-1212寸黑白电视机TV-C-2020寸彩色电视机缩略码是助忆码的特例，从编码对象名称中撮几个关键字母作为代码，例如：Amt总额（amount）Cont合同（contract）Inv.No发票号（invoicenumber）,信息的分类和排序,校验方法,校验码的生成过程：,代码本体,几何级数,质数,信息的分类和排序,算术级数法原编码1234各乘以权5432乘积之和5+8+9+830以11为模去除乘积之和，把得出的余数作为校验码：301128因此编码为12348。几何级数法原编码1234各乘以权16842乘积之和16+16+12+852以11为模去除乘积之和，把得出的余数作为校验码：521148因此编码为12348。,信息的分类和排序,信息的著录和标引-文献加工,对分散的无组织的原始文献进行加工，使之浓缩化、有序化工作的总称，是情报部门的基础工作之一，是建立文献数据库的必不可少的文献前处理工作。它包括：著录,标引,编目以及题录、简介、文摘的编制。著录：对文献的各种外部特征进行分析、选择和记录的过程。文献著录必须遵循一定的规则。在国际上，著录规则有国际标准书目著录(ISBD)等。中国的著录规则有文献著录总则(GB3792.1-83)和检索期刊条目著录规则(GB3793-83)等。著录项目一般包括题名与责任者项、版本项、文献特殊细节项、出版发行项、载体形态项、丛编项、附注项、文献标准编号及有关记载项、提要项。著录的载体形式有卡片、书本和磁带等。卡片式与书本式是传统手工方式著录。电子计算机应用后，著录项目可填在工作单上，通过键盘直接输入计算机,并利用计算机一次输入、多次使用的功能,制成检索磁带,同时打印编排卡片式、书本式检索工具。,信息的著录和标引-文献加工,参考文献著录格式1.专著：序号作者.书名M.版本(第1版不著录).出版地:出版者,出版年.起止页码.2.期刊:序号作者.题名J.刊名,年,卷(期):起止页码.3.会议论文集（或汇编）:序号作者.题名A.编者.论文集名C.出版地:出版者,出版年.起止页码.4.学位论文:序号作者.题名D.学位授予地址：学位授予单位，年份.5.专利:序号专利申请者.专利题名P.专利国别（或地区）:专利号,出版日期.6.科技报告:序号著者.报告题名R.编号，出版地：出版者，出版年.起止页码.7.标准:序号标准编号，标准名称S.颁布日期.8.报纸文章:序号作者.题名N.报纸名，年-月-日（版次）.9.电子文献:序号主要责任者.电子文献题名电子文献及载体类型标识.电子文献的出处或可获得地址，发表或更新日期/引用日期(任选).10.各种未定义类型的文献:序号主要责任者.文献题名Z.出版地：出版者，出版年.例:WORD文档,信息的著录和标引-文献加工,标引：对文献的内容特征进行分析，并以标识符号(作为检索标识)，揭示该文献的工作。,工作程序:对文献论述的内容进行主题分析,通过分析提炼主题概念。依据事先选定的分类法与主题词表，从中选择和组配恰当的标识符号。分类法用的是分类号码(由数字或字母加数字组成)；主题法用的是经过规范化处理的词语。按一定顺序将有关文献的题名或代号(例如文摘号)列在该标识符号后面。,标引,分类标引：按文献学科知识内容，依据一定的分类法，选标分类号码,借以组织分类目录和索引的,称为分类标引。,主题标引按文献所论述的主题内容，依据一定的主题词表,选标主题词，借以组织主题目录和索引的,称为主题标引。,信息的著录和标引-文献加工,说明：中国分类主题词表最重要的价值在于它构建了一个完整的知识地图,既描述了知识的等级体系(图左半部),又描述了主题概念的语义关联(图右半部）,词表分为三个层次。第一层是对主题词区域的分类，如“综合经济“、“财政、金融“类等。第二层是类别词，即对主题词的具体分类，如“工业、交通、能源、邮电等。第三层是类属词，如“体制“、“职能“、“编制“等。第二层和第三层统称为主题词，用于文件的标引。类别词，类属词、参照词,网页自动标引是指计算机自动从网页中提取出具有检索价值的信息。网页自动标引借鉴了文献标引过程中的这样一种观点：即文献的主要内容可以用一些关键句的集合来表达（如摘要）；关键句包含了最能反映文献主题的重要词汇；而词汇在文献中使用的次数，即词频则反映了词汇的重要程度。例如，选择在网页、标题标签（H1,H2,H3）、链点标签(LINK)、黑体(B)或斜体(U)表示、或网页中开始几段文字中的词作为标引词。,信息的著录和标引-文献加工,管理界面,编目：是将著录和标引后，形成的一系列描述和揭示文献外表特征和内容特征的条目有序排列成文献目录的一类检索工具的过程。目录的种类很多，各种目录的功能和排序方法也不同。供用户随时查用的称读者目录；供情报部门内部使用的称公务目录;按不同文献类型组成的目录有图书目录、期刊目录、科技报告目录、会议文献目录、学位论文目录、专利文献目录、技术标准目录、声像资料目录等；按目录反映的文献收藏范围分，有馆藏目录、联合目录等；按目录反映的文献内容分，有综合目录、专科目录、专题目录等；按文献的不同文种排序的目录有中文、英文、日文、俄文等文献目录；按目录的不同编排方法分，有分类目录、主题目录、作者目录、书名目录等；按目录的载体形式分，有卡片式、书本式及磁带式目录等。,信息的编目和组织,传统的卡片目录,3.4信息的加工和分析（P157）,1、信息的加工,概念：对原始信息进行判别、筛选、分类、排序、著录、标引、编目和组织、计算和研究，使之成为二次信息的活动。,层次：,加工过程：信息的筛选和判别信息的分类和排序信息的著录和标引信息的编目和组织信息的计算和研究,管理的目标：决策,针对不同的问题，选择不同的手段、方法,统计学的分科1、描述统计学(DescriptiveStatistics)和推断统计学(InferentialStatistics)描述统计学：是研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示，进而概括并分析得出反映客观事物的规律性数量特征。推断统计学：是研究如何根据样本(Sample)数据去推断总体(Population)数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。2、理论统计学(TheoreticalStatistics)和应用统计学（AppliedStatistics）理论统计学：是指研究统计学的一般理论和统计方法的数学原理的学科，它的立足点是统计方法的研究。理论统计学是统计方法的理论基础。应用统计学：是指研究如何应用统计方法去解决实际问题的科学。,3.4信息的加工和分析（P157）,2、信息的分析_统计分析,3.4信息的加工和分析（P157）,2、信息的分析_预测方法,（1）一般预测（2）市场调研（3）小组共识法（4）历史类比（5）德尔菲法,（1）简单移动平均（2）加权移动平均法（3）指数平滑法（4）线性回归分析（5）因果回归模型,（1）简单移动平均,当产品需求既不快增长也不快下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效消除预测中的随机波动。选择移动平均的最佳区间很重要。其主要缺点是在于若区间周期太长，则太复杂。,简单移动平均的计算公式为：,对下一期的预测值；,移动平均的时期个数；,前期、前两期、前三期直至前n期的实际值,简单移动平均算例,周次需求3周9周,123456789101112131415,80014001000150015001300180017001300170017001500230023002000,106713001333143315331600160015671567163318332033,136714671500155616441733,分析预测我国平板玻璃月产量。,例题分析,下表是我国1980-1981年平板玻璃月产量，试选用N=3和N=5用一次移动平均法进行预测。计算结果列入表中。,简单移动平均的各元素权重都相等，而加权移动平均的权重值可以不同。当然，其权重之和必须等于1。权重的选择：经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而其权重应大些。但是，其数据是季节性的，故权重也应是季节性的，一般对季节性产品季节权重系数要大。由于加权移动平均能区别对待历史数据，因而在这方面要优于简单移动平均。,（2）加权移动平均法,加权移动平均法公式及算例,计算公式,第t-1,t-2,t-3期实际销售额的权重,计算实例,一家百货店发现在某4个月的期间内，其最佳预测结果由当月实际销售额的40%，倒数第2个月销售额的30%，倒数第3个月的20%和倒数第4个月的10%，其四个月的销售额分别为100,90,105,95。第五个月的预测值为,（3）指数平滑法,前两种预测方法（简单移动平均和加权移动平均）中，一个主要的问题是必须有大量连续的历史数据。随着模型中新数据的增添及过期数据的剔除，新的预测结果就可以预测出来。有的情况下，最近期的情况远比较早期的更能预测未来。假设越远当期其重要性就越低，如果这一前提正确，则指数平滑法就是逻辑性最强且最为简单的方法。,第t期和第t-1期的指数平滑预测值；,第t-1期的实际需求；,平滑常数。,单一指数平滑的公式为：,算例：,假设所研究的产品的长期需求相对稳定，平滑常数=0.05也较合适，并假设上个月的预测值（）为1050个单位，如果实际需求为1000而不是1050，那么本月的预测值为：,由于平滑自相关很小，所以新预测值对误差为50单位的响应仅使得下月的预测值减少了2.5个单位。,（3）指数平滑法,2、信息的分析_运筹学方法,LinearProgramming,例1.某工厂在计划期内要安排、两种产品的生产，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗、资源的限制，如下表：问题：工厂应分别生产多少单位、产品才能使工厂获利最多？,1.问题的提出,线性规划模型：目标函数：Maxz=50 x1+100 x2约束条件：s.t.x1+x23002x1+x2400 x2250 x1,x20,Winqsb操作,模型名称,变量个数,约束条件的个数,目标函数类型,数据输入格式,变量类型,确定具体数据,结果分析，如：最优解，灵