1.3.1　信息分析的功能

现代信息分析活动种类繁多，构成一个庞杂的方法体系，服务于各类决策需求和研发工作。总的来说，信息分析的基本功能如下。

（1）数据鉴别、整序和筛选处理功能，指对社会、经济、科技等多种数据进行搜集，经过初步鉴别，去除无用信息，将原始信息进行数据鉴别、整序和筛选处理，或进行量化处理，使之由无序变为有序，可以直接使用，或进一步应用于更多的数据分析建模方法。大数据环境下，一个企业往往能够掌握全部的用户购买和访问的数据，但这些数据常常是庞杂的、稀疏的、充满噪声的，要应用这些数据首先需要对原生数据进行有效的清洗、整序和降维，需要涉及大量的数据库和数据挖掘方法的技术。目前学术界和业界在这一领域都已有大量的研究。

（2）信息浓缩功能，指的是对文献、微博等各类信息进行摘要提取、关键词提取和标签抽取等方面的工作，目的是为文献使用者提供有效的检索、分类依据，为学术研究和决策提供领域动态，有助于快速、全面地了解发展状况、抓住热点问题。目前，在海量信息的情况下，完全由人工完成的信息浓缩工作一般局限于较为有限的领域，在较大的领域中，这一工作通常都由计算机辅助完成，例如摘要自动抽取、标签自动抽取等。

（3）评估功能，体现为对信息价值进行评定，以达到去粗取精、去伪存真、辨新、评价和荐优的目的。科学的评估不仅需要大量可靠的信息，而且需要恰当的评估方法，如层次分析法、比较打分法、加权评分法等。

（4）预测功能，体现为通过对已知信息内容的推断性分析，来对未知信息或未来状况进行预测。对企业而言，信息分析的预测功能有助于发现市场上的机会和威胁，提醒企业经营者提前采取必要措施，预防和制止不利变化的发生或有效减少损失，利用即将发生的有利变化推动事物向积极的方向发展。

（5）反馈功能，体现为根据实际效果对评价和预测结论进行审议、修改和补充。

这五项基本功能是密切相关的，数据鉴别、整序和筛选处理功能，信息浓缩功能和评估功能是信息分析的基础性功能，而预测功能和反馈功能是信息分析的特征性功能。数据鉴别、整序和筛选处理功能，信息浓缩功能和评估功能是预测功能和反馈功能的基础与前提，而预测功能和反馈功能是数据鉴别、整序和筛选处理功能，信息浓缩功能和评估功能的拓展和延伸。作为特征性功能，预测和反馈的共同作用点在决策上，对于一个决策过程而言，预测用于初始决策，反馈用于跟踪实施决策或方案修正决策。