信息的收集分析与处理 石 靖 雷.

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1 信息的收集分析与处理 石 靖 雷

2 信 息 概 述 信 息 的 分 类 按来源分类 按收集分类

3 按信息的来源分类： 一级信息与二级信息 一级信息：是从信息源来的未经处理的事实。
信息源可能是能得到第一手信息的人或直观的了解。来自这些信息源的信息是没有经过变动、调整或根据有关人员的观点选择处理过的。 除非信息源故意说谎，一级信息源应被视为绝对准确的。但调查人员还是得随时提防信口开河或数据弄错了等诸如此类的问题。尽管这些问题并不经常发生，但不是没有。 自己观察到的资料也是一级信息。如果为了弄清某公司上班人数的多少，数了进出公司大门观察到的资料也是的上下班人员的数量；在商品展销会上听到的东西；在产品文献上读到的信息都是一级信息。照片，未加剪辑的录像带也是一级信息。政府资料也可被视为一级信息。政府信息搜集人员通常从产业部门获取信息，常用的方法是统计调查和问卷调查。这些信息大多数是可靠的。政府各机构的档案、法庭的文件、记录也是极好的来自基本来源的信息。一级信息源是原始信息的最重要源泉，获得第一手资料应是最终目标。

4 按信息的来源分类： 一级信息与二级信息 二级信息：是变动过的信息。
二级信息提供的是变动过的信息。二级信息比一级信息更容易找到，有时它可能是唯一能得到的信息。二级信息包括网络、杂志等提供的信息。在商业名录或行业协会出版物中描写公司的信息也是二级信息。有关公司的学术论文、分析员的报告等也是二级信息。 二级信息与一级信息不同在于，一级信息是原始的，未有变动的，并且通常是完整的，而二级信息是从更大的信息源中有选择地剪裁过的如电视讲话的剪辑，或按一定思想倾向改动过的如分析员的报告。但这并不意味着二级信息不如一级信息重要或不如一级信息准确。区分它们的差别只不过是为了在搜集信息时要根据其来源和其经过的渠道，给予它们不同的权重。 二级信息有时比一级信息更好，因为经过一定的加工，也许可以使重点突出，或更容易理解。比如来自分析员或专家的信息常因分析员或记者的观点而使人受到启发。这些人常能看到整个产业，能提供所看不到的一些方面，他们能看到他人没注意到的趋势，常能得到产业的一些保密信息。

5 二级信息举例 比如，一个公司的总裁可能发表讲话，预期他的公司业绩在下一个财政年度增长15％，但专家在评论这些讲话时可能指出15％的数据太过乐观，这意味着什么?我们可以从中了解到几种东西：首先，了解到总经理的想法相外界的看法——两种信息都有用。如果只看专家的评论，可能不知道总经理提出的公司增长15％的理由，如果你只看总经理的讲话，可能不知道外界的评论。使用二级信息的一个重要原则是可以将它同一级信息对照，反过来一样。对有关的一级信息，尽可能了解有关的评论。 当搜集二级信息时，会对信息源的差异增加了解。一些信息更准确，一些更完整，一些过于简单，一些带有偏见等。逐渐地会学会根据信息发表的地方以及发表信息的人而给予不同的二级信息不同的权重。

6 按信息的收集分类： 基本信息与创造性信息 基本信息：基本信息是搜集时可以比较直接地得到的信息。基本信息包括来自一级信息源的信息，比如一家公司的年度报告，和来自二级信息源的信息，如杂志上的文章。 创造性信息：创造性信息是要通过一些间接的方法或非常规的方法才能得到的信息，比如通过逆向工程分解对方的产品获取的信息。如果要发现有关公司的资料，可能需要考察所有可能的信息来源，包括基本的信息来源和创造性信息源，有时需要两者的结合。比如查找某公司的信息时，先在图书馆目录里查找相关的文章，然后通过文章发现某些知情人员的线索。

7 同时，创造性信息和基本信息有互补性，很难说谁比谁好，这是由调查工作不同的难易程度决定的。在一些情况下，调查工作非常简单，只需为该问题找到答案就行。这时翻翻报纸，查阅一些文献便能完成任务。
比如，想了解竞争对手下一年的增长计划。只需翻阅一下该公司的年度报告就可能发现：噢，那家公司的董事长提出了增长10％的目标。但在另外的情况下，需要提供的信息不是这么容易得到，可能是因为时效性，需要信息的时间非常紧迫；也可能是因为针对性，调查的问题非常具体，涉及到某一部分工作的十分详细的答案。这时要满足要求，必须要有很大的创造性。常常需要利用掌握的有关品种、产地、市场的广泛信息以及具体产业部门的专门知识去发现非常规的信息源。不可能从网络上获取所需要的信息，因为网络的信息有一定时间差。此外，比如官方数据档案至少比它们编制的日期迟半年至一年才可能出版，信息的实效性已过去半年。在这种情况下不得不考虑利用创造性信息源作为补充。

8 信息传播的特点——不规则传递 主要体现在两点： 1.传播途径的不规则 2.传播结果的不规则

9 信息的集中与组合 调查工作——有些像印象派画家的画，贴得很近看，只看到不同色彩的斑点，没有规则，没有整体感；但如果站远一点看，会看到整个图画、形状、阴影、和光线。调查工作也与此类似，在搜集零星的资料时，常不知道它们如何组成一个整体，只有看到了所有的零星资料有机地排在一起的时候，才会看到整个形象。 换言之，信息调查是通过大量零散信息的集中和组合产生。美国最近几年一种叫做“顾客信息集合商”的公司的迅速发展，就是利用其信息集中和组合技术的结果。这些公司广泛搜集企业信用、采购、市场动态、地区人口统计等不同来源的信息，通过组合加工作出预测模型。它们对现有的市场机会的发现，未来机会的预测是一般企业没法与之相比的。

10 信息的收集 准确性 时效性 产 地 信 息：信息专员驻产地所统计到的信息 互联网信息：通过浏览大量的相关记录及文献所得出的信息
从准确度由高到低来区分 产 地 信 息：信息专员驻产地所统计到的信息 互联网信息：通过浏览大量的相关记录及文献所得出的信息 书 面 信 息：由官方发布的统计报告 准确性 时效性

11 信息的分析 ——数据是信息最重要的组成部分 大数据概念
何谓大数据：BigData，或者说巨量数据。指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在样本较多的情况下，以前通常采用抽样调查来处理样本。 而维克托尔·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据处理方法不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理（云计算）。 信息处理结果的准确度，取决于正确样本数，及样本分析数两个要素。

12 大数据实例： ——淘宝的大数据时代 现代商业社会，信息产生价值。
2014年11月28日阿里巴巴集团董事局主席马云表示，阿里巴巴公司本质上是一家数据公司，做淘宝的目的不是为了卖货，而是获得所有零售的数据和制造业的数据；做物流不是为了送包裹，而是这些数据合在一起。阿里巴巴对一个人的了解程度远远超过你自己，电脑会比你更了解你。 阿里巴巴有多种方法可以凭借现有资料赚取利润。一种方法是利用用户数据来判断趋势，并帮助企业预测用户需求。由于目前国内零售业缺乏精确的数据，因此这项业务将很有价值。 或者基于大数据统计结果对某增长产业进行投资或者对某缩水产业进行风险预估。

13 基于大数据运用的商业实例： 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
　　2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。 　　3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 　　4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

14 基于大数据运用的商业实例： 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。 　　6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

15 基于大数据运用的商业实例： 7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。 　　8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

16 准确度 连贯度 数据量 时间 大数据产业的目的： 如图，随着所监控数据量的增大，信息的实时准确度及信息连贯度不断增加，当数据量满足愈来愈大时，走向将在一定程度上可预测，基于此基础上建立的数学模型，则为大数据的最终目的，而后为商业目的所运用。

17 关于我们： 信息收集的重要性，每多收集一份可靠的信息，我们对市场的把握就更准确一分。在商业社会中，信息就是价值，只不过它不是持续地体现，而是不间断地累积，然后到某一程度时一次性爆发。所有的结果都不是单纯的偶然，而是由连续的点来最终一起决定的。

18 行业协会的成立及其意义 行业协会：行业协会是很好的有关特定行业部门的调查信息源，行业协会提供的有些信息有助于了解该行业的一般情况，尤其是该行业面临的问题，有助于帮助了解某品种的具体情况。如果该行业协会是由几家大公司所主宰，那么，任何有关产业的信息都会主要反映这几家大公司的情况。 例如：某行业协会说其成员占整个市场的70％，两家公司为主要成员，且在行业协会占有相等的支配地位，那么，几乎可以准确地估计一家公司在整个市场中所占份额。70％的一半，即整个市场的35％。行业协会还能够提供其会员名单，从而获得新的信息源提供线索。 意义：成熟的行业协会在保障成员利益的前提下可以相当程度上规避风险。当这时，信息就不仅仅只是工具，还是自卫的盾和进攻的矛。

19 了解产地/市场 信息的渠道： 1.实地调研（一级） 2.其它多渠道收集（二级）

20 信息的收集分析处理案例一： 1989年，美国的库尔斯公司(Coors)的经理们听说安霍伊泽一布施公司准备将其百威和BudLight啤酒大量投放洛杉矶的市场，感到十分担心。安霍伊泽一布施公司在美国东海岸和西海岸大做广告和促销活动，并挤占了库尔斯公司部分市场份额，库尔斯公司是美国三大啤酒公司中最强的，其次是米勒公司。洛杉矶一直是库尔斯公司的大本营，在其大本营丧失市场份额不但代价高昂，而且十分丢脸。   问题是安霍伊泽一布施公司在其丹佛地区的分工厂是否有足够的酿造能力来满足其广告轰炸和促销活动之后所增加的需要，一家竞争情报咨询公司利用公共数据回答了这一问题。该咨询公司查询了环境保护署有关安霍伊泽一布施公司废水排放的档案，根据安霍伊泽一布施公司废水排放量而推算出其最大生产能力，结果发现安霍伊泽一布施公司并有没 有足够的酿造能力来成功入侵洛杉矶地区。库尔斯公司原先本计划花数百万美元来反击安霍伊泽一布施公司的促销和广告运动，现在决定不必支出这笔费用，而把资源用到了更需要的地方。   在美国，所有啤酒酿造公司都必须向环保署申报废水排放量，问题是那家咨询公司怎么知道这一点的呢?这是知识比较全面的经营人员所具备的常识性知识，以下是信息处理分析加运用的流程： ·信息：排放的废水量。 ·分析：根据排放量推算出工厂的生产能力。 ·利用信息：库尔斯公司决定推迟计划中的反击运动。

21 信息的收集分析处理案例二： 一家日本公司打算在美国佐治亚州建一座造纸厂，因此需要了解当地的一家造纸厂的生产能力和实际产量。如果该工厂开工不足，再建一座造纸厂便无意义，如果该工厂开工充分，那么在该地再建一座造纸厂将有利可图，因为当地有许多林场。 日本公司聘请了一个调查公司来了解当地造纸厂的情况。该公司首先记录了从工厂开出的火车车皮数量，然后为了解车皮是否都满载，该公司又请来了一个既是化学又是金属方面的专家。他们通过每趟火车开过之后钢轨上的锈的变化情况确定钢轨承受的重量，从该重量中减去火车的重量，而确定了火车的载重，从火车的载重推算出了工厂生产的纸的数量。但知道了产量还不够，还需要知道工厂设备的开工情况。于是该公司又通过询问一些工人了解工厂有多少机器，什么样的机器，又从机器制造商那儿了解了这些机器的生产能力。结果发现，工厂机器的开工率大部分时间达90％。 于是日本公司决定建造一座新工厂。这一故事再一次说明了具有创造性的调查人员是如何针付具体问题找出答案的。 ·信息：火车车皮的数量和重量以及每天的次数，造纸机的十产能力。 ·分析：根据这些数据，分析、估计工厂的开工率。 ·使用信息：在该地建立另一座造纸厂。

22 谢 谢 ！