摘要：近年來，隨著信息技術(shù)和通信技術(shù)的不斷發(fā)展，使得大數(shù)據(jù)分析得到了廣泛的關(guān)注，大數(shù)據(jù)的分析與情報分析的話題已經(jīng)成為了較熱門的話題。在大數(shù)據(jù)分析和情報分析中寄存在著共性，也存在著差異。二者的關(guān)系較為密切，本文通過討論二者的共性及差異性，討論大數(shù)據(jù)分析及情報分析二者的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；情報分析

引言：大數(shù)據(jù)分析是指分析較大數(shù)量的的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括增長較為快速且真實(shí)的數(shù)據(jù)，并且從這些數(shù)據(jù)中尋找出決策的隱藏的數(shù)據(jù)和位置的信息等。這種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在情報界得到了廣泛的關(guān)注。大數(shù)據(jù)分析與情報分析具有著密不可分的關(guān)系。

1.大數(shù)據(jù)分析與情報分析的共性

1，1定量分析

大數(shù)據(jù)的分析最主要的基礎(chǔ)是挖掘有作用的數(shù)據(jù)。但由于現(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型較多，但部分?jǐn)?shù)據(jù)的價值是不高的，如何利用大數(shù)據(jù)的分析方式進(jìn)行數(shù)據(jù)整合、和數(shù)據(jù)處理成為了重要的問題環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)分析的重要任務(wù)是從大量數(shù)據(jù)中找出有重要性的信息及數(shù)據(jù)。而情報分析的主要基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)。而定量分析包括了時間序列分析及聚類分析等[1]。在早期的情報分析上，分析人員依據(jù)對數(shù)據(jù)分析是憑借著經(jīng)驗(yàn)來分析數(shù)據(jù)。而隨著大數(shù)據(jù)分析的不斷發(fā)展，情報分析具有更為綜合性、更具體等特點(diǎn)。而對于這些特點(diǎn)的情報分析，更多的是依賴使用定量分析下利用計算機(jī)等信息手段，借助信息技術(shù)實(shí)施數(shù)據(jù)的挖掘，通過大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行的分析。

1.2數(shù)據(jù)融合

關(guān)注不同數(shù)據(jù)的融合，是指將不同形式、不同類型的獲取數(shù)據(jù)的方式，經(jīng)過相同的形式，將在不同場合下的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。而對于這種數(shù)據(jù)的融合應(yīng)主要解決的問題是將不同區(qū)域、不同形式得來的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，達(dá)到某種統(tǒng)一的目標(biāo)或者是達(dá)到某種相同的認(rèn)識。首先，不同網(wǎng)站或不同的渠道的情報數(shù)據(jù)往往描述的是相同的內(nèi)容。其次，情報數(shù)據(jù)往往具有過不同的呈現(xiàn)形態(tài)。大多數(shù)的情報數(shù)據(jù)最大的特點(diǎn)就是數(shù)據(jù)類型較多，且結(jié)構(gòu)各不相同。而將這些情報數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)分析的方式，將數(shù)據(jù)匯集到一起，并對其進(jìn)行分析、匯總等，使數(shù)據(jù)更具體、呈現(xiàn)方式更單一化，并且可以將得到的情報數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并能夠分析出各情報間的關(guān)系?，F(xiàn)如今，情報工作應(yīng)用于各行各業(yè)中，情報工作的重要性得到了重要的凸顯地位。能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)與情報數(shù)據(jù)進(jìn)行融合可以更好地得出情報信息，分析其結(jié)論。

1.3相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是指將兩個或兩個以上的變量間的相關(guān)關(guān)系。在大數(shù)據(jù)不斷發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)應(yīng)選取整體數(shù)據(jù)，且對于分析數(shù)據(jù)要有效率，而且還應(yīng)該分析各數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性[2]。通過這種方式的分析，其數(shù)據(jù)分析才會更加有說服力。而對于情報分析，往往需要進(jìn)行情報間是否有關(guān)聯(lián)的分析，這和數(shù)據(jù)的相關(guān)文獻(xiàn)不謀而合，將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于情報分析，利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析可使得情報信息更好地進(jìn)行是否相關(guān)的對比，為情報分析提供了更好的分析方式，也可以增快情報信息的分析工作。

2.大數(shù)據(jù)分析與情報分析的差異性

2.1對象的區(qū)別

情報分析主要都是對于文本的分析，其主要的分析對象是文本文獻(xiàn)。這些文本包括領(lǐng)導(dǎo)講話、技術(shù)報告、專利等內(nèi)容。而情報分析最主要的目的就是對這些文本進(jìn)行分析，找出其關(guān)聯(lián)度[3]。而大數(shù)據(jù)分析的分析對象是對數(shù)值數(shù)據(jù)、或?qū)ξ谋緮?shù)據(jù)為對象進(jìn)行的分析，其中可包括用戶數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等。

2.2數(shù)據(jù)模型的區(qū)別

大數(shù)據(jù)分析的對象是數(shù)據(jù)，其分析主要是分析全部數(shù)據(jù)。例如，百度百科需要將大量的、來源不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，分析與整合，將其進(jìn)行更為復(fù)雜的分析后得出分析結(jié)果。但情報分析并不需要整體的數(shù)據(jù)，是只需要分析有用的部分?jǐn)?shù)據(jù)。一方面，情報分析不可能得到全部的數(shù)據(jù)分析，例如，某些國家機(jī)密等消息是不能夠得到全部的數(shù)據(jù)的。另一方面，情報分析并沒有必要對無關(guān)緊要的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只需要分析較為重要的、關(guān)鍵的信息數(shù)據(jù)。這既可以減少分析的工作量，也可以更為準(zhǔn)確的對情報進(jìn)行分析。所以，根據(jù)分析內(nèi)容的不同，大數(shù)據(jù)分析和情報分析的分析數(shù)據(jù)模型也不相同。

2.3分析時機(jī)的區(qū)別

分析的時機(jī)可以包括實(shí)時分析和歷史分析兩種。而實(shí)時分析可分為動態(tài)分析和時間窗口分析等，歷史分析也可又可分為交互式和批處理式分析等分析方式。大數(shù)據(jù)分析主要是滿足了數(shù)據(jù)類型較多、數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn)下的數(shù)據(jù)分析，例如對于互聯(lián)網(wǎng)中的熱門信息等數(shù)據(jù)的分析。一般的大數(shù)據(jù)分析是實(shí)時的進(jìn)行分析，但在有時，也會對大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)其歷史分析。而對于情報分析，雖然是動態(tài)追蹤新的信息，但需要對其規(guī)律及相關(guān)性等進(jìn)行分析，所以情報分析一般具有滯后性的特點(diǎn)，所以一般的情報分析時機(jī)為歷史分析，這與大數(shù)據(jù)的實(shí)時分析時機(jī)不盡相同。

2.4分析任務(wù)的區(qū)別

大數(shù)據(jù)分析的認(rèn)識是通過對不同數(shù)據(jù)的相關(guān)性等的分析挖掘數(shù)據(jù)及對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的分析方式。一般情況下，大數(shù)據(jù)分析對于挖掘數(shù)據(jù)方面，強(qiáng)調(diào)的是對未知的數(shù)據(jù)或模式進(jìn)行挖掘。而對于情報分析，則是對已知的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。而且，對于預(yù)測分析，大數(shù)據(jù)分析包括趨勢預(yù)測和對缺失信息的預(yù)測，主要是通過已知的一些數(shù)據(jù)屬性或趨勢進(jìn)行的對數(shù)據(jù)的預(yù)測，而這種預(yù)測是對是對事態(tài)趨勢的發(fā)展。而情報份一般不會出現(xiàn)預(yù)測類分析，其重要是對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析。

結(jié)束語：通過對大數(shù)據(jù)分析和情報分析的共同點(diǎn)和差異性的分析比較，發(fā)現(xiàn)二者既具有共同點(diǎn)也有各自的特點(diǎn)。對于大數(shù)據(jù)分析這一新興的分析方式，若將其應(yīng)用于情報分析中，可將情報分析更快速、更便捷的進(jìn)行分析。但是，如何更好地將二者相結(jié)合，還應(yīng)繼續(xù)進(jìn)行進(jìn)一步的探討。

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作者簡介：徐濤，浙江越秀外國語學(xué)院，教授，1970.12.12，山東省萊西市人。endprint