信息分析方法应用与精解.ppt

1、2010年4月22日,1,信息分析方法应用与精解,李 艳,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,2,培训教师简介,北京大学管理学博士、北京城市学院竞争情报研究所所长，副教授 中国科技情报学会竞争情报分会理事，合作交流部副主任 参编著作： 竞争对手分析 竞争情报导论 信息分析方法与技能,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,3,目 录,信息分析概述 信息分析流程 信息分析方法体系 信息分析方法的前沿介绍 数据处理基础 信息分析方法的遴选与匹配,市场信息分析的实战应用 竞争情报分析的实战应用 专利信息分析的实战应用 定性分析方法前沿

2、技术 定量分析方法前沿技术 案例讲解,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,4,信息分析概述,信息的定义 分析的定义 信息分析的定义,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,5,信息的定义,信息是事物的运动状态以及状态的改变方式（本体论）。 信息是主体所感受和表述出来的事物的运动状态以及状态的改变方式（认识论）。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,6,分析的定义,分析是一种多层面的科学与非科学过程的综合。通过这些过程，人们可以对数据或信息进行解释，从而提供更有意义的远见卓识。人们利用分析来推断彼此之间的相互关系，评估发展趋势和方式，

3、并在此基础上确认和评估有利于组织的机会。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,7,分析的定义,分析用来回答收集到数据之后的“那又如何”的疑问，并且形成有洞察力的见解，以直接满足决策者的需要。 有效的分析需要经验、良好的数据输入、直觉和模型，甚至需要运气。 有效的分析是科学和艺术、常识和高深的模型、直觉和学习的组合。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,8,信息分析的定义,信息分析是一类基于信息的知识生产和智能活动，广泛存在于人类活动的各个领域和各种层面。（包昌火） 信息分析是形成和利用社会资源形成信息资源的研究过程。（陈功） 信息作为一种资源，其形成

4、过程是一个动态的认识过程，一个循环往复不断提高层次的认识过程； 面向具有资源性的信息，信息分析所要实现的是“利用”，并赋予其应有的价值； 信息分析就是把握信息关系，这是信息分析结果准确与否的关键。一个对信息关系毫无认识的人，不能成为一个分析师。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,9,数据、信息、知识、情报辨析,决策者,分析者,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,10,CIA官员对情报分析的描述,前CIA局长杜勒斯曾这样描述情报分析工作： 分析有时被描绘为掌握了49个文件，要编制第50个文件的工作。编制第50个文件的方法不是把其他49个文件综合、压缩

5、或总结，而是通过比较它们的相同之处，矛盾之处，找出哪些可能是真实和重要的，哪些是真实但是是不重要的，哪些真实性是值得怀疑的。从某种意义上说，编制分析报告的工作是从手头大量未经分析的信息开始的，之后我们需要判断哪些信息有足够的事实证实其真实性，哪些信息我们还不知道。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,11,分析箴言,仔细地阅读收集来的信息 去掉那些无用和不可靠的数据，只把精力集中于那些有用的、可靠的数据。 读出隐含的意思，特别关注那些数据中没有包括的和隐含的信息。 寻找信息中的模式和变量。 根据识别出的模式或变量来组织信息。 开发出一定数量的可能情景 为每个可能情景开发出

6、长期和短期的反应。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,12,分析的前提,搜集数据的真实性与充分性是信息分析的前提和基础 对特需信息作广泛搜集； 对信息源公信度进行经常性评估； 对信息作多渠道印证。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,13,分析的思维,逻辑思维 模式思维 系统思维 创造性思维,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,14,分析方法的作用,分析的辅助工具，在思路正确时有助于提高效率，但无法代替人的思维 分析是科学，也是艺术，有好的分析方法并不能保证有好的分析结论 实际分析中要综合使用多种分析方法,2010年4月22日

7、,国家信息分析师（CIA）认证培训班,15,广义信息分析流程,课题选择 制定课题研究计划 信息收集 信息整理、鉴别与分析 报告编写,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,16,信息分析流程,扩散,加工处理,搜集,分析,规划和定向,Herring 模型,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,17,规划和定向,分析竞争情报活动的目的和内容，确定情报需要 制定一个搜集分析计划 让用户了解工作进展,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,18,搜集,判断信息的来源、渠道 选择信息搜集的范围、方法 确认本机构可获得的信息 评估本机构信息搜集能力,

8、2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,19,加工处理,信息筛选 信息分类 信息质量评价 信息源的可靠性评价 信息内容的准确性评价 信息整序 信息存储 人工档案 数据库,信息评级,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,20,分析,选择分析方法 信息分析与综合 构造决策方案 撰写分析报告,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,21,扩散,包装竞争情报产品 以一定形式传递该产品 协助使用，监督反馈结果,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,22,信息分析报告的结构,题目 绪言 正文 结论 附录 参考文献,2010年4月2

9、2日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,23,信息分析报告的撰写程序,确定主题 选择材料 设计结构 拟订提纲 撰写初稿 修改报告,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,24,信息分析报告的写作,金字塔原理 每个情报报告表现为一个大的金字塔，而其内部又包括若干个小的金字塔； 主金字塔的顶部的思想必须是对下面的思想的综合概括； 每个子金字塔的顶部的思想也必须是对相应的下面的思想的综合概括； 每个子金字塔必须包含相似的信息类型，而且它们要按照逻辑顺序进行写作。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,25,金字塔原理,培训演示教材,2010年4月22日,国家信

10、息分析师（CIA）认证培训班,26,狭义信息分析流程,搜集阶段,数据或事件组织,数据关系建构,数据关系分析验证,综合评价和预测,结果输出或作为竞争分析过程的输入,信 息 分 析 流 程,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,27, 数据或事件组织 搜集到的数据或事件往往是孤立的、片断的，需要对其进行有序化处理，使之呈现一定的模式，如按时间、主题、名称等顺序排列，或者标注在一张图表里，这样相关的内容就组织到一起，以便于下一步寻找数据和事件之间的联系。 数据关系建构 寻找数据之间的关系，刻化趋势，确定因果和决定因素关系。 数据关系分析验证 证实所发现的趋势和因果关系，找出存在的

11、不确定性。 信息综合和预测 将以上三个环节分析出的结果综合起来，得出具有概括性的结论，并在此基础上做出预测。在对过去和现在的数据进行分析的基础上，得出有预见性的未来判断才是信息分析的最终目标，因此，信息综合和预测环节是整个信息分析流程中实现信息增值最重要的环节。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,28,信息分析方法体系,基于数据的分析方法 回归分析法、聚类映像法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、趋势外推法、时间序列法、模拟模型法等 基于文献的分析方法 文献计量学方法、引文分析法、内容分析法等 基于知识的分析方法 空白点分析法、知识基因法、非相关文献知识发现法等 基

12、于人的分析方法 德尔菲法、交叉影响分析法、头脑风暴法、个别访谈法等,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,29,信息分析方法体系,基于组织的分析方法 宏观环境PEST分析法、技术经济分析法、产品生命周期分析法、核心竞争力分析法、顾客满意度分析法、企业战略组群分析法、决策分析工具、排队工具、帕累多工具、产品定位工具、财务分析方法、定标比超法、反求工程、SWOT分析法等 基于认知的分析方法 哲学方法、理性思维方法、形象思维方法、灵感思维方法、创造性思维方法、信息方法、系统方法、控制论方法、比较方法、历史方法、案例分析法等,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班

13、,30,基于数据的分析方法,数据分析方法的选择主要取决于研究题目与数据的性质，但也常受研究人员的专业背景、时间、计算条件与手段的限制。 例： 市场预测回归分析、时间序列分析 购买者特征描述性统计、因子分析、判别分析 市场细分因子分析、聚类分析 品牌形象、市场定位多维标度分析,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,31,信息分析方法的前沿介绍,网络挖掘 社会网络分析 思维导图,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,32,数据处理基础,基于EXCEL和SPSS软件的数据分析 统计描述 回归分析 时间序列分析 聚类分析 因子分析,2010年4月22日,国家信息

14、分析师（CIA）认证培训班,33,统计描述,均值（Mean）和均值标准误差（S.E.mean） 中位数（Median） 众数（Mode） 全距（Range） 方差（Variance）和标准差（Standard Deviation） 四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles） 频数（Frequency）,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,34,回归分析,一种建立统计观测值之间的数学关系的方法 通过自变量的变化来解释因变量的变化，从而由自变量的取值预测因变量的可能值,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班

15、,35,回归分析,自变量与因变量的相关关系,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,36,回归分析,一元线性回归的拟合线方程,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,37,回归模型的检验,判定系数 R2 用来判断回归方程的拟合优度。 通常可以认为当R2大于0.9时，所得到的回归直线拟合得较好，而当R2小于0.5时，所得到的回归直线很难说明变量之间的依赖关系。 t 统计量 如果对于某个自变量，其t统计量的P值小于显著水平（或称置信度、置信水平），则可认为该自变量与因变量是相关的。 F 统计量 如果F统计量的P值小于显著水平（或称置信度、置信水平），则可认为方程

16、的回归效果显著。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,38,回归预测的步骤,第一步，获取自变量和因变量的观测值； 第二步，绘制XY散点图； 第三步，写出带未知参数的回归方程； 第四步，确定回归方程中参数值； 第五步，判断回归方程的拟合优度； 第六步，进行预测。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,39,回归分析实例,例1：一元线性回归分析 例2：多元线性回归分析 例3：非线性回归分析,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,40,时间序列分析,时间序列概念 时间序列就是一个变量在一定时间段内不同时间点上观测值的集合 。 这些观测值是

17、按时间顺序排列的，时间点之间的间隔是相等的。可以是年、季度、月、周、日或其它时间段。常见的时间序列有：按年、季度、月、周、日统计的商品销量、销售额或库存量，按年统计的一个省市或国家的国民生产总值、人口出生率等。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,41,时间序列分析,时间序列的获取 通过对企业数据库中的日常经营数据进行分类汇总分析而获得。 时间序列分析方法 定性分析方法 定量分析方法 外推法：找出时间序列观测值中的变化规律与趋势，然后通过对这些规律或趋势的外推来确定未来的预测值 。包括： 移动平均和指数平滑法 趋势预测法 季节指数法 因果法：寻找时间序列因变量观测值与自变

18、量观测值之间的函数依赖关系，然后利用这种函数关系和自变量的预计值来确定因变量的预测值。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,42,趋势成分：显示一个时间序列在较长时期的变化趋势 季节成分：反映时间序列在一年中有规律的变化 循环成分：反映时间序列在超过一年的时间内有规律的变化 不规则成分：不能归因于上述三种成分的时间序列的变化,时间序列的成分,无趋势,线性趋势,非线性趋势,季节成分,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,43,时间序列的预测步骤,第一步，确定时间序列的类型 即分析时间序列的组成成分。 第二步，选择合适的方法建立预测模型 如果时间序列没有趋

19、势和季节成分，可选择移动平均或指数平滑法 如果时间序列含有趋势成分，可选择趋势预测法 如果时间序列含有季节成分可选择季节指数法 第三步，评价模型准确性，确定最优模型参数 第四步，按要求进行预测,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,44,移动平均和指数平滑预测,适用于围绕一个稳定水平上下波动的时间序列 移动平均预测 利用平均使各个时间点上的观测值中的随即因素互相抵消掉，以获得关于稳定水平的预测 将包括当前时刻在内的N个时间点上的观测值的平均值作为对于下一时刻的预测值（N应选择得使MSE极小化）,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,45,移动平均模型,2

20、010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,46,移动平均法,一次移动平均 2. 二次移动平均,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,47,指数平滑预测,改进移动平均预测模型，将计算平均值时对于不同时期观测值的权数设置得不同：近期的权数较大，远期的权数较小,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,48,指数平滑模型,指数平滑的叠代算法,Ft-2,Yt-1,Yt-2,Yt,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,49,指数平滑模型,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,50,指数平滑法,一次指数平滑 二次指数

21、平滑 3. 三次指数平滑,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,51,趋势预测,对于含有线性趋势成分的时间序列，可以将预测变量在每一个时期的值和其对应时期之间的线性依赖关系表示为： 利用使均方误差MSE极小的原则确定系数a与b，就可得到直线趋势方程。以此求得每一个Xi所对应的预测值:,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,52,趋势预测模型,求解a和b的三种方法： 利用Excel内建函数INTERCEPT()和SLOPE() 利用数组函数LINEST() 利用规划求解工具 求解预测值的四种方法： 利用线性趋势方程 直接计算 利用Excel内建函数TREN

22、D() 利用Excel内建函数FORECAST() 用特殊方法拖动观测值所在范围,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,53,聚类分析,聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,54,聚类分析的步骤,拟定研究问题,选择距离指标,选择聚类方法,确定群组数目,解释与描述群组,评估聚类的效度,2010年4月22日,国家信息分析师

23、（CIA）认证培训班,55,定义问题与选择分类变量,定义聚类分析问题的关键是聚类变量的选择。 所选择的变量应当： 与研究目的密切相关 能够反映分类对象的特征 在不同对象之间有足够的差异性 变量之间不应高度相关,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,56,定义距离与选择聚类方法,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,57,选择聚类方法,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,58,图4. 聚类的距离法,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,59,图5. 其它聚类方法,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培

24、训班,60,信息分析方法的遴选与匹配,去粗取精 信息抽取 去伪存真 假设检验 评价 由此及彼 相关分析 链接分析 预测 由表及里 数据挖据 文本挖据,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,61,结果的描述、解释与审核,群组数的决定通常根据： 理论的或实际的考虑 各群间的距离(分层聚类) 组内方差与组间方差之比（非分层聚类） 各组的相对大小应当合理,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,62,因子分析,因子分析(factor analysis)是一组主要用于数据提炼与概括的分析方法的统称。它是一种互相依性方法（interdependent techniqu

25、e)。营销研究可能涉及大量的变量，其中大部分变量是相关的，因此需要将变量的数目缩减到合适的水平，以便进一步分析。大量相互关联的变量之间的关系可以用几个潜在的因子表示。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,63,实例: 因子分析使银行获利,消费者如何对银行进行评价？一项调查让调查对象用5分制，按相对重要性给银行的15项指标打分，然后对评分结果进行了主成分分析。 结果获得了4个因子，分别标为: 传统服务因子，包括贷款利率，社区声望，低支票服务费，友好和个人化的服务，易读的每月帐单和获得贷款的容易程度； 便捷因子，包括便捷的营业网点分布，便捷的自动柜员机分布，服务速度和方便的营

26、业时间； 可见因子，包括亲朋好友的推荐，建筑与外观的吸引力，社区参与和获得贷款的容易程度； 业务水平因子，包括员工的业务水平和辅助服务种类,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,64,因子分析的用途,因子分析常用于下列情况： 考察数据的基本结构 CE: confidence, integrity, pride and passion 数据简化 用一组数目较少的、相互独立的因子，来替代原始变量用于进一步的多元分析 测量效度评估,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,65,模型的表述,因子分析模型将各变量之间的协方差用几个公因子加一个独特因子来表示。 对于标

27、准化的变量，因子分析模型可用下式表示： Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + . + AimFm + ViUi Fj, j = 1, 2, . m, 为公因子 Ui, i = 1, 2, . k, 为特殊因子 Aij 为因子负载,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,66,公因子,公因子是各个观测变量所共有的因子，用来解释变量之间的相关关系，可用观察变量的线性组合来表示： Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + . + WikXk 公因子的个数一般小于变量数。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,67,有关统计量,Bartletts test o

28、f sphericity（0，1）用于检验各变量是否相关的统计量 相关矩阵简单相关系数构成的矩阵 公因子方差（communality)观察变量方差中公因子所能解释的比例 特征值(eigenvalue)每个因子解释的总方差比例 因子负荷(factor loading)变量与各因子的简单相关系数 因子矩阵(factor matrix)由因子负载所组成的矩阵 KMO值(0, 1)用于检验因子分析是否合适的指标（0.5）表示合适。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,68,因子分析的基本步骤,解释因子,计算因子分,判断模型的拟合情况,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）

29、认证培训班,69,1. 定义问题,明确因子分析的目的，然后根据以往的研究、相关理论和研究人员的判断定义问题和选择变量。 变量应当是适当的定距或定比变量，通常样本应至少是变量数的4-5倍。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,70,例：牙膏消费者追求的主要利益研究,V1预防蛀牙 V2牙齿亮泽V3保护牙龈V4口气清新V5预防坏牙V6富有魅力有没有漏掉什么？,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,71,牙膏属性评分,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,72,2. 构造相关矩阵,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,7

30、3,3. 确定因子分析方法,因子分析的最基本的方法包括： 主成分分析将全部方差引入因子矩阵 用最少的变量解释尽快能多的方差 公因子分析只考虑公因子部分 主要用于识别公因子的主要维度,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,74,4. 确定初始因子的数目,主要因子的数目可用以下方法确定： 事先确定 根据特征值（1） 根据Scree图 根据解释方差的比例 根据显著检验,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,75,表3. 主成分分析的结果,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,76,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,7

31、7,碎石图,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,78,5. 因子旋转与解读,正交旋转(orthogonal rotation)：旋转时每个轴保持相互垂直。最常用的是变值尽简法(varimax procedure), 即使某一因子所含高负载的变量数最小，便于理解因子意义的正交旋转。 斜交旋转(oblique rotation)：当旋转时每个轴不保持相互垂直，这时因子之间是相关的。当总体的因子之间可能高度相关时，应当采用斜交旋转。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,79,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,80,因子负载图,201

32、0年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,81,6. 评估模型的拟合优度,The lower left triangle contains the reproduced correlation matrix; the diagonal, the communities; the upper right triangle, the residuals between the observed correlations and the reproduced correlations.,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,82,表4. 公因子分析的结果,2010年4月

33、22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,83,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,84,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,85,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,86,信息分析方法的遴选与匹配,数据或事件组织方法 确定和建构一般数据关系方法 确定和建构复杂的数据集方法 证实和限定数据和结果方法 获得专家或小组的判断方法 信息综合和预测方法,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,87,数据或事件组织,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,88,确定和建构一般数据关系,2010年4月2

34、2日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,89,确定和建构复杂的数据集,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,90,证实和限定数据和结果,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,91,获得专家或小组的判断,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,92,信息综合和预测,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,93,市场信息分析的实战应用,例1：根据某公司月销售额时间序列预测该公司未来数月的销售额。 例2：通过回归分析预测销售额。 例3：通过聚类分析进行市场细分 例4：通过因子分析进行消费者研究,2010年4月22日,国家信

35、息分析师（CIA）认证培训班,94,专利信息分析的实战应用,由富士和柯尼卡公司来华申请专利的动态分析其发展战略 由专利信息分析电动汽车技术的发展与动态,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,95,专利分析软件恒库,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,96,定性分析方法前沿技术,假设分析,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,97,假设分析的步骤,识别对手的现行战略 识别现行战略背后的假设 与公司自身的假设相比较 利用竞争对手的假设,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,98,识别对手的现行战略,案例：一个小工业品

36、生产厂发现它长久以来的主要竞争对手，在战略上发生了明显的变化。对手好像正在改变它的生产线，极力推销自己的产品，变得更加技术导向，在市场上也更具有进攻性。 为了易于识别出对手的假设，管理层将对手的假设分为两个部分：对手的市场战略和对手的职能战略它的财务、采购、制造、营销和人力资源战略。 关于竞争对手的市场战略，需要回答这样三个问题：竞争对手现处于什么产品市场细分中？在这些产品市场细分中对手是如何进行竞争的？对手在追求什么目标？ 对于每个职能领域，需要了解公司确定的关键项目、政策和行动。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,99,识别现行战略背后的假设 （1）,列出假设 将原

37、始假设分组 识别每个领域的基本假设 质疑每个基本假设 区分假设的优先次序,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,100,识别现行战略背后的假设 （2）列出假设,列出假设的目的只是建立一个对手行为背后明显的或原始的假设列表。 需要回答这样两个问题：现行战略背后的假设是什么？为了使战略有意义，对手需要做出什么假设？这两个问题是针对竞争对手现行战略的两个组成部分市场战略和职能战略提出的。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,101,识别现行战略背后的假设 （3）列出假设,竞争对手的一些原始假设,原始假设 客户寻求更加丰富的产品种类 客户对服务的关注程度胜于对

38、价格的敏 感程度 客户将会转向购买采用新技术的新产品 关键产品的销售在可见的未来不可能 遭遇速度放缓 一些对手将会退出市场,支持数据 产品销售 产品开发项目 营销人员的报表 促销和销售资料中 更加强调服务 高级管理人员的声明 将资源分配给新技术 一些关键客户很快接受了产品的革新 采用额外的市场能力 雇用额外的销售人员 CEO的讲话 与关键客户的营销交流,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,102,识别现行战略背后的假设 （4）将原始假设分组,根据所属的领域将原始假设分组。 原始假设经过筛选后，将其划分到对手、客户、一般行业趋势、技术、经济和竞争者本身等领域。,2010年4

39、月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,103,识别现行战略背后的假设 （5）识别每个领域的基本假设,因为原始假设有重叠，又因为需要区分出驱动对手行为的关键假设，所以首先将原始假设缩减为几个（最好不超过2或3个）基本假设。 本案例中，有关客户的假设被缩减为一个基本假设，即存在与众不同的客户。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,104,识别现行战略背后的假设 （6）质疑每个基本假设,质疑包括这样两个问题：什么数据支持这个假设？什么数据反对这个假设？ 本案例中，大多数假设的数据都是偏向一边的，因此大多数基本假设都得到了支持。 对于那些有支持证据，也有反对证据的假设，需

40、要通过改变假设来协调证据上的争议，以确保证据具有决定性，而不是在证据上迟迟不决而使这项工作陷于困境。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,105,识别现行战略背后的假设 （7） 区分假设的优先次序,依据不同的假设，在分析对手现行或潜在的行为时会得出不同的见解。能够得出一些真知灼见的假设要比另一些假设重要。区分假设的优先次序就是要确定出那些非常重要的假设。 确定某个假设是否重要的一个办法就是提出如下问题： 假如假设是正确或错误的，将给对手的现行战略带来什么不同？ 假如带来很少的不同，那么就不是重要的假设。 按其重要程度，假设被分为两组：基本假设和次要假设。,2010年4月2

41、2日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,106,与公司自身的假设相比较 （1）,采用与识别对手假设相同的分析过程，识别公司自身的假设。 开始比较两个假设集合。比较的原则是：两个假设是关于同样的事情吗？它们之间有什么区别？ 比较的结果是，这两个假设集合有显著的差异。许多基本假设甚至是完全对立的。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,107,与公司自身的假设相比较 （2）,本公司 客户因为同样的原因而买产品 一个营销战略能够满足所有的客户细分 该行业中技术并不重要 许多产品市场细分都高度成熟,竞争对手 存在与众不同的市场细分 需要差别化的营销 技术开发是成功的关键 许多关键

42、产品市场细分处于早期发展阶段,基本假设： 一些对立点,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,108,与公司自身的假设相比较 （3）,假设证据矩阵,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,109,证据1：萨达姆公开声明不会进行报复 证据2：1991年的海湾战争中未发生恐怖袭击事件 证据3：假定伊拉克不想惹美国对其再次实施打击 证据4：监控中的伊情报机构无线电通信频繁、时间长 证据5：伊拉克使馆接到加强安全防范的指示 证据6：假定报复失败，则萨达姆的面子无法挽回,假设1：伊拉克不会报复 假设2：伊拉克将为一次小型恐怖活动提供赞助 假设3：伊拉克正在策划一起或多

43、起针对CIA设施的大规模恐怖袭击活动,假设证据矩阵案例,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,110,与公司自身的假设相比较 （4）,该矩阵既能够评价某个假设的有效性，又能够评价某个证据的诊断价值。 需要绘制多个这样的矩阵，因为假设需要不断修改，有些证据需要排除掉或重新评价，同时还可能需要添加新的假设，或者改变已有假设的措辞，或者将一些假设组合在一起。同时还需要不断重新考虑证据。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,111,与公司自身的假设相比较 （5）,是否存在一些没有考虑到的、对结论的得出会产生影响的因素。如果有，则添加之。同时要删除一些无关紧要的

44、证据，把它们保存在分开的另一张表里，这样在整个过程中所考虑的信息就都记录下来了。 分析一些优先的假设依赖于哪些关键证据。假如证据错误或误导或有不同的解释，分析结果会受到什么影响。这个步骤能够帮助分析师识别出关键的假设，假如这些假设一旦错误，结论就是无效的。 所有这些分析都进行完之后，发现证据更加支持对手的假设。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,112,利用竞争对手的假设 （1）,开发新的假设基础 开发新战略 将自身战略和对手的潜在战略相比较,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,113,利用竞争对手的假设 （2）开发新的假设基础,面对分析结果，小工

45、业品生产厂只能抛弃过去驱动自身战略的假设集合。但困难的是对新假设的选择，特别是管理团队认识到这些假设将对公司的战略选择产生重大影响以后。 管理团队要回答这样两个问题：我们应该接受对手的假设吗？假如不接受，我们想为这些假设做些什么更改？,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,114,利用竞争对手的假设 （3）开发新的假设基础,管理团队的意见很快集中于一点：尽管现实情况支持了对手的假设，但这并不意味着应该接受这些假设作为自身假设的基础。为此，管理团队决定给对手的每个假设进行细化或精炼。精炼的结果是，管理团队认识到，以对手的假设来指导自身的战略制定，从深度和广度上来说都是不够的。

46、因为它们没有包括他们自身公司的假设，也没有包括公司的主要客户、供应商或其他对手的假设。管理团队因此要确定需要做出什么关键假设或者必须对自身的公司、客户、供应商和竞争对手做出什么假设。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,115,利用竞争对手的假设 （4）开发新战略,当管理团队确定了关键假设之后，就可以使用这些数据作为战略开发过程的输入。 关于新确定的假设在战略开发过程中的角色，有两点需要说明： 首先，此时的假设是清楚明白的。这样，任何一个管理成员都能够评价战略选择是否与假设一致。 其次，认识到假设所扮演的角色及其重要性之后，将会极大地帮助组织产生更加深刻的战略思维。,20

47、10年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,116,利用竞争对手的假设 （5）将自身战略和对手的潜在战略相比较,假如自身的战略只是想打败对手的现行战略，而不是未来战略，这个战略就是致命的错误。 管理团队围绕着竞争对手可能追求的未来战略方向开发了如下情景： 继续现行战略； 广泛的新产品开发； 为了更快地获得市场份额，公司在竞争方式上将出现重大变化。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,117,假设分析总结,步骤1：识别对手的现行战略 对手在哪个产品市场细分进行竞争？ 在这些产品市场细分中对手是如何进行竞争的？ 对手在追求什么目标？ 步骤2： 识别现行战略背后的假设

48、 现行战略背后的假设是什么？ 为了使对手的战略有意义，对手必须做出什么假设？ 步骤3： 与公司自身的假设相比较 对手的假设与公司自身的假设不同吗？ 假如二者不同，对公司的自身战略意味着什么？ 步骤4： 利用对竞争对手假设 我们应该接受对手的假设吗？ 假如不接受，我们需要对这些假设做哪些改变？,竞争对手假设分析的关键步骤和基本问题,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,118,ACH法要点,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,119,假设分析软件PARC ACH,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,120,定量分析方法前沿技术,层次

49、分析 马尔柯夫分析,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,121,层次分析概述,20世纪70年代初美国运筹学家、匹兹堡大学教授萨蒂（T.L.Saaty）提出了层次分析法（Analytic Hierarchy ProcessAHP） 解决多目标决策问题,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,122,AHP的基本步骤,将问题概念化，找出研究对象所涉及的主要因素； 分析各因素的关联、隶属关系，构造系统的递阶层次结构； 对同一层次的各因素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造判断矩阵； 由判断矩阵计算被比较因素对上一层次该准则的相对权重，并进行一致性检验； 计算各层次因素相对于最高层次，即系统目标的合成权重，进行层次总排序，并进行一致性检验。,2010年4月22日,国家信息分析师（CIA）认证培训班,123,例题,某机构欲购置一台满意的电脑，有三种型号可供选择，假设要求电脑首先是功能要强，其次才是维修容易，最后才是价格低。甲型号的电脑性能较好，价格一般，维护需要一般技术水平；乙型号电脑性能最好，价格较贵，维护需要一般技术水平；丙型号电脑性能较差，但价格便宜，容易维护。问该如何