信息管理教研室编
2011年8月20日
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适用专业 |
层次 |
理论课
学时 |
实践课学时 |
总学时 |
学分 |
课 程 性 质 |
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信息管理专业 |
本科 |
32 |
16 |
48 |
3.5 |
专业选修课 |
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先修课程 |
管理经济学 |
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一、课程的目的和任务
1、目的和任务
本课程是管理系信息管理本科专业的专业选修课程。
课程的目的和任务是让学生了解信息分析与预测的基本理论、主要技术和主要方法，了解最新的信息分析与预测技术、方法及运用情况、为学生今后在工作岗位中应用信息分析与预测的技术和方法，解决工作中所遇到的问题打下坚实的基础。
2 、完成培养方案中哪项基本素质要求和业务培养要求
信息分析与预测是信息管理与信息系统专业重要的专业选修课程。本课程对于学生全面掌握信息分析与预测的基本理论、主要技术和主要方法，具有重要的意义，为学生今后在工作岗位中参与信息的分析与处理打下坚实的基础。
二、课程学时分配表
总体安排：理论教学32学时，实验教学16学时。
课程主要教学内容及学时分配分别见下表：
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序号 |
内 容 |
理论教学学时（32） |
上机实习学时（16） |
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1 |
一、 概论 第2章 信息分析与预测的准备工作和基本步骤 |
2 |
0 |
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2 |
第3章 常用逻辑方法 |
2 |
0 |
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3 |
第4章 专家调查法 |
2 |
0 |
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4 |
第5章 时间序列分析法 |
4 |
4 |
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5 |
第6章 回归分析预测法 |
6 |
4 |
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6 |
第7章 平衡结构分析法 |
2 |
0 |
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7 |
第8章 计算机辅助分析方法 |
2 |
2 |
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8 |
第10章 常用经济信息分析 |
6 |
4 |
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9 |
第11章 信息分析与预测报告 |
2 |
2 |
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10 |
第12章 信息分析与预测专题研究 |
2 |
0 |
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11 |
复习 |
2 |
0 |
三、课程教学内容和教学基本要求
第一章 概论
本章理论教学1学时，实习教学0学时，共1学时。
重点和难点：信息分析与预测的理论基础、方法类型、特点与作用。
主要教学内容及要求：
1、了解信息分析与预测的理论基础、方法类型、必要性；
2、了解信息分析与预测的特点；
3、信息分析与预测的作用。
本章讲述时应注意引发学生学习信息分析与预测的兴趣。
第二章 信息分析与预测的准备工作和基本步骤
本章理论教学1学时，实习教学0学时，共1学时。
重点和难点：信息分析与预测的课题选定、信息收集与整理、人员组织、基本步骤。
主要教学内容及要求：
1、初步掌握信息分析与预测的课题选定、信息收集与整理、人员组织；
2、初步掌握信息分析与预测的基本步骤；
本章讲述时应联系实际，举例说明进行对比说明。
第三章 常用逻辑方法
本章理论教学2学时，实习教学0学时，共2学时。
重点和难点：常用逻辑方法中的对比法、类比法、分析法、综合法、推理法。
主要教学内容及要求：：
1、初步掌握对比法；
2、初步掌握类比法；
3、初步掌握分析法；
4、初步掌握综合法；
5、初步掌握推理法；
本章讲述时应联系实际，举例说明进行对比说明。
第四章 专家调查法
本章理论教学2学时，实习教学0学时，共2学时。
重点和难点：头脑风暴法，德尔菲法，交叉影响分析法。
主要教学内容及要求：
1、初步掌握头脑风暴法；
2、初步掌握德尔菲法；
3、初步掌握交叉影响分析法；
本章讲述时应联系实际，举例说明进行对比说明。
第五章 时间序列分析法
本章理论教学4学时，实习教学6学时，共10学时。
重点和难点：移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、时间序列分解法等。
主要教学内容及要求：
1、初步掌握时间序列分析法的类别与特性；
2、初步掌握移动平均法，包括一次移动平均法、二次移动平均法；
3、初步掌握指数平滑法，包括一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法；
4、初步掌握趋势外推法，包括线性趋势外推法、二次曲线法、指数曲线法、生长曲线法；
5、初步掌握时间序列分解法，包括时间序列分解法模型法，以及常用时间序列分解法；
本章讲述时应注意结合实例来介绍异常处理代码块try catch等。
第六章 回归分析预测法
本章理论教学6学时，实习教学6学时，共12学时。
重点和难点：相关分析与回归分析的基本概念、回归分析的类型,回归模型及回归分析的基本步骤、一元线性回归分析数学模型、一元线性回归模型假设与检验、回归分析法预测及置信区间。
本章主要内容和基本要求：
1、初步掌握相关分析与回归分析的基本概念；
2、初步了解回归分析的类型,以及一般回归模型和回归分析的基本步骤；
3、初步掌握一元线性回归分析数学模型、一元线性回归模型假设与检验、回归分析法预测及置信区间；
4、初步了解多元线性回归分析模型、多元线性回归分析假设及检验、多元线性回归预测；
5、初步了解非线性回归分析与预测
本章实习教学2学时，内容包括类的定义（成员字段、方法、构造函数）、静态与非静态成员、const与readonly成员、静态类、分布类。
第七章 平衡结构分析法
本章理论教学2学时，实习教学0学时，共2学时。
重点和难点：平衡与平衡结构分析，平衡与预测、决策树法的基本概念与基本结构、单级决策、多级决策、平衡表分析法的基本概念和常用平衡表、投入产出法的基本概念、模型与基本系数、及预测方法。
本章主要内容和基本要求：
1、初步了解平衡与平衡结构分析，以及平衡与预测；
2、初步掌握决策树法的基本概念与基本结构、单级决策、多级决策；
3、初步掌握平衡表分析法的基本概念和常用平衡表；
4、初步掌握投入产出法的基本概念、模型与基本系数、及预测方法；
本章实习教学2学时，内容包括派生类的定义、派生类调用基类的构造函数、派生类用override重写基类virtual成员、用protected声明被派生类继承的受保护成员。
第八章 计算机辅助分析方法
本章理论教学2时，实习教学2学时，共4时。
重点和难点：计算机辅助信息分析技术的发展背景及发展进程、计算机辅助信息分析工作框架及主要技术、SPSS软件、SAS软件。
本章主要内容和基本要求：
1、初步掌握计算机辅助信息分析技术的发展背景及发展进程；
2、初步掌握计算机辅助信息分析工作框架及主要技术；
3、初步掌握SPSS软件、SAS软件；
第九章 常用经济信息分析
本章理论教学6学时，实习教学2学时，共8学时。
重点和难点：市场预测的概念与类别、方法、内容与步骤、证券与证券市场、基本分析、技术分析、财务分析的基本概念、财务分析的主要依据、财务分析——比率分析法、财务信息分析的注意事项。
本章主要内容和基本要求：
1、初步掌握市场预测的概念与类别、方法、内容与步骤；
2、初步掌握证券与证券市场、基本分析、技术分析；
3、初步掌握财务分析的基本概念、财务分析的主要依据、财务分析——比率分析法、财务信息分析的注意事项；
第十章 信息分析与预测报告
本章理论教学2学时，实习教学0学时，共2学时。
重点和难点：信息分析与预测结果的一般形式、信息分析与预测结果的整理过程，包括：信息报道类成果的编写及研究报告的编写、信息分析与预测报告的传递与使用、信息分析与预测报告的价值表现形式、信息分析与预测成果传递和利用的基本途径。
本章主要内容和基本要求：
1、初步了解信息分析与预测结果的一般形式；
2、初步掌握信息分析与预测结果的整理过程，包括：信息报道类成果的编写及研究报告的编写；
3、初步了解信息分析与预测报告的传递与使用、信息分析与预测报告的价值表现形式、信息分析与预测成果传递和利用的基本途径。
第十二章 信息分析与预测专题研究
本章理论教学1学时，实习教学0学时，共1学时。
重点和难点：竞争情报信息分析与预测，及案例分析；技术信息与技术经济信息、非文献信息分析与预测。
本章主要内容和基本要求：
1、初步掌握竞争情报信息分析与预测，及案例分析；
2、初步掌握技术信息与技术经济信息、非文献信息分析与预测；
实践教学安排
实践内容及学时分配见下表
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序号 |
理论章节 |
主要实验内容 |
学时 |
|
实验1 |
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用 Excel 搜集与整理数据 |
2 |
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实验2 |
|
用EXCEL计算描述统计量 |
2 |
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实验3 |
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用EXCEL进行时间序列分析 |
2 |
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实验4 |
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用EXCEL进行指数分析 |
2 |
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实验5 |
|
用EXCEL进行相关与回归分析 |
4 |
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实验6 |
|
用统计软件进行预测 |
2 |
|
实验7 |
|
用EXCEL进行参数估计和假设检验 |
2 |
四、课程考核办法
本课程的总成绩由期末综合报告和平时成绩两部分组成，其中平时成绩包含实习成绩。
期末综合报告成绩占： 60% 平时成绩占： 40%。
五、教材及主要参考书
教材：
江三宝、毛振鹏，《信息分析与预测》，清华大学出版社，2010.7
主要参考书：
陈菊春，《信息分析》，兰州大学出版社，2006