前言

随着互联网、云计算、物联网、移动商务和社交网络等新技术和新应用的不断涌现，全球的数据呈现出指数级巨量增长的态势，大数据（big data）正在成为工业经济向知识经济转变的重要特征。因此，数据和信息已成为人类经济活动、社会活动中最为关键的生产要素与产品形态，从海量数据中提取有价值的信息正在推动和牵引着信息分析工作进入知识分析与知识发现服务的新时代。这对于传统的信息分析工作而言，既具有重大的意义，也面临着巨大的挑战。为适应“大数据时代”数据体量大、类型多、速度快和价值密度低的特点，信息分析只有在原有方法体系的基础上，更多地拓展和融合计算科学、数学、统计学等多个学科领域的方法，才能够实现数据密集状态下的社会信息搜集、整理、鉴别、评价、分析、综合等系列化的加工过程，使信息产品服务于各种决策过程。

信息分析是较高层次的信息服务工作，是以信息搜集、信息整序、成果提供为基本程序，以智能研究向决策者提供增值信息成果为特征的活动。“信息分析方法”课程是信息管理与信息系统专业的主干课程之一，对于培养具有良好思维习惯、科研素质及各类定性定量方法技能的信息分析人才具有重要的作用。

由于承载着大量数据处理方法和模型的信息分析课程学习环境往往是抽象的、封闭的，因此，本书作者探索了多种情境教学理论在课程教学中的应用，编写了信息分析所涉及的主要流程、方法和模型以及大量包含实践情境的案例。本书既注重基本理论与基本方法的说明，也强调实际分析与运用能力的传授；既保持了信息分析与预测知识体系的完整性和系统性，也反映了最近的信息分析与预测技术、方法及运用的情况；既对各种定性和定量分析预测方法进行了详细介绍，也注重定性方法与定量方法的有机结合。在实际使用中，本书既可以作为教材，也可以满足自学的需要。本书除了介绍基本的信息分析与预测知识和方法之外，还专门结合案例增加了计算机信息分析系统软件的介绍，以适应当前信息分析工作中计算机统计软件和计算机系统普遍得到应用的实际。本书每章章末都附有思考题，以满足读者深入学习的需要。

本书在作者多年研究和教学实践的基础上编写而成，2017年曾在科学出版社出版，并于2020年获得江苏省教育厅江苏省重点教材项目资助。本书在2017年版本的基础上，一方面修改了原书中存在的讹误，另一方面也顺应大数据时代的需求，增加了决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等分类分析方法，并调整了部分章节。在本书修订的过程中，南京理工大学的陈颖、曹秉坤、卞迎香、李昊、李顺、张华、陈白雪和周威同学在资料搜集、整理、编写与书稿校对方面做了大量的工作。此外，机械工业出版社华章分社的编辑给出了很多中肯的建议，在此一并表示感谢。

在本书编写的过程中，我们参考了不少国内外文献资料，引用了一些案例，在此对文献作者表示深深的谢意。

由于作者水平有限，书中难免存在缺点和错误，敬请各位专家和读者批评指正。

李莉 2022年3月于南京