课程介绍关苏哲：开好决策会议提升企业效率文件目录01.先导篇：数倍提升企业决策会议效率.m402.1.1低效会议表现和原因.m403.1.2开启一场高效的团队决策会议.m404.2.1高效会议准备的5P方法.m405.2.2全球高效会议的11条规则(上).m406.2.2全球高效会议的11条规则(下).m407.2.3务必有一个出色的引导教练.m408.2.4最佳实践：明确会议现场角色和责任.m409.2.5上级领导在会上该如何表现.m410.2.6重大会议结束前及时评估.m411.2.7从说服到提问（上）.m412.2.7从说服到提问（下）.m413.3.1常见的决策会议.m414.3.2止陷入群体思维陷进.m415.3.3遇到分歧努力建立共识.m416.3.4决策会议需要重塑团队心智.m417.3.5团队高效沟通的8项基本规则（上）.m418.3.5团队高效沟通的8项基本规则（下）.m419.3.6会议冲突诊断和干预（上）.m420.3.6会议冲突诊断和干预（下）.m421.3.7给予和接受反馈.m422.4.1坚持决策程序全局观决策6步法.m423.4.2问题界定没有什么比正确回答错误问题更危险.m424.4.3六顶思考帽：提升数倍会议效率.m425.4.4反向头脑风暴法反面思考更实用.m426.4.5立场分析法该赞成还是反对.m427.4.6四个提问，面对不确定因素.m428.4.7亚马逊6页纸会议法.m4...

2024-03-18 高效会议的四个步骤 高效会议的5个标准

图书名称：《城市防灾技术：ADINA-M建模与IDRISI防灾决策》【作者】朱庆杰，苏幼坡，陈艳华著【页数】232【出版社】北京：中国科学技术出版社,2007.07【ISBN号】978-7-5046-4761-0【价格】40.00【分类】城市-防灾-地理信息系统【参考文献】朱庆杰，苏幼坡，陈艳华著.城市防灾技术：ADINA-M建模与IDRISI防灾决策.北京：中国科学技术出版社,2007.07.《城市防灾技术：ADINA-M建模与IDRISI防灾决策》内容提要：本书介绍了场地-断层-管道三维整体有限元几何建模过程、管土相互作用的实现过程、流固耦合计算、管道破坏的人工神经网络预测方法、多准则评价技术应用等内容。...

2023-12-28

图书名称：《三结合决策优化K、θ、M理论》【作者】鲍吉人著【页数】148【出版社】上海：上海人民出版社,1994.10【ISBN号】7-208-01825-1【价格】7.20【分类】决策模型【参考文献】鲍吉人著.三结合决策优化K、θ、M理论.上海：上海人民出版社,1994.10.《三结合决策优化K、θ、M理论》内容提要：...

2023-12-28

图书名称：《决策力心法道说管理哲学》【作者】成蔚帆编著【页数】180【出版社】北京：中国时代经济出版社,2006.01【ISBN号】7-80169-837-1【分类】道家-哲学思想-应用-企业管理-经营决策【参考文献】成蔚帆编著.决策力心法道说管理哲学.北京：中国时代经济出版社,2006.01.《决策力心法道说管理哲学》内容提要：本书介绍了老子的以道为核心的哲学体系及其“无为”的核心思想对现代企业管理的启示。...

2023-12-24

数学公式处理人工智能中复杂的道德决策人工智能（AI）的快速发展给人类社会带来了许多好处，但也带来了许多挑战，其中之一就是如何处理人工智能中复杂的道德决策。为了帮助解决这个问题，研究人员正在探索使用数学公式来处理人工智能中的道德决策。使用数学公式处理人工智能中的道德决策的优势数学公式可以帮助人类更好地理解和分析道德决策背后复杂的逻辑关系。通过使用数学公式，我们可以将道德决策分解成更小的、更容易理解的部分，这样我们就可以更好地理解每个部分是如何影响最终决策的。此外，数学公式还可以帮助我们比较不同道德决策的相对优劣，从而帮助我们做出更好的决策。使用数学公式处理人工智能中的道德决策的挑战尽管数学公式可以帮助我们更好地理解和分析道德决策，但使用数学公式处理人工智能中的道德决策也存在许多挑战。首先，道德决策往往是高度复杂的，很难用数学公式来准确地描述和表示这些决策。其次，道德决策往往涉及到许多不同的因素，这些因素可能相互冲突，这使得很难用一个单一的数学公式来解决所有道德决策。最后，道德决策往往会受到人类的主观偏见和价值判断的影响，而这些因素很难用数学公式来量化和表示。使用数学公式处理人工智能中的道德决策的未来展望尽管存在许多挑战，但使用数学公式来处理人工智能中的道德决策仍然是一个很有前途的研究方向。随着人工智能的不断发展，我们对道德决策的理解也会不断加深，这将有助于我们开发出更加有效的数学公式来处理这些决策。此外，随着计算机技术的发展，我们也将能够使用更强大的计算机来处理更加复杂的数学公式，这将进一步提高我们处理人工智能中道德决策的能力。结论总之，使用数学公式来处理人工智能中的道德决策是一个很有前途的研究方向，但还有许多挑战需要克服。随着人工智能的不断发展和计算机技术的进步，我们相信终有一天我们会开发出更加有效的数学公式来处理这些决策，从而帮助人工智能做出更加道德的决策。...

2023-12-21 数学公式 人工智能是什么 数学公式 人工智能学什么

课程介绍课程来自于关苏哲《如何快速做决策之技能提升六步法》抖音399专业背景:CEO和高管教练、教练式领导力、问题界定、决策思维、团队心智模式、高效团队打造、高效提问、产业互联网/平台战略、消费升级/新零售、企业差异化竞争策略、企业数字化转型战略、新媒体口碑营销、创始人精神等，总结企业健康成长过程中的核心成败要素规律。实战经验:7年部队和1年政府部门历练多年传统企业管理经验多年互联网实战经历5年传统标杆企业互联网转型培训和咨询经验授课特点:1.和很多行业专家不同，他利用自己的全局观，引导客户找到业务症结的源头因素，获得良好口碑。5年来，为数千企业提供过传统企业转型培训服务，为近百家企业提供教练问诊服务。2.他整合了行业一流专家和资源（供应链、投资、仓储物流、IT研发、商学院教授、组织变革等），为高潜力企业提供加速成长机会擅长领域:CEO和高管教练、教练式领导力、问题界定、决策思维、团队心智模式、高效团队打造、高效提问、产业互联网/平台战略、消费升级/新零售、企业差异化竞争策略、企业数字化转型战略、新媒体口碑营销、创始人精神等，总结企业健康成长过程中的核心成败要素规律。文件目录00先导篇为什么决策是管理的基础？_ev.m401概念思维：高管必备的技能_ev.m402IOGSMT：决策工具缩短战略和执行的距离_ev.m403提问能力：决策低效80%的原因是你无法发现问题_ev.m404问题界定：关注问题本身而不仅是解决问题的工具_ev.m405事实澄清：将演绎的描述转化为事实的描述？_ev.m406证明需求：划分A类B类判定问题重要程度_ev.m407目标状态：连问5个为什么技巧找到理想结果_ev.m408问题深挖：复杂问题简单化逻辑分解法11_ev.m409RCA根因分析法：多维度审视问题_ev.m4105Y追问法：区分表面症状与本质原因_ev.m411实践复盘：未来有效行动的重要标准准_ev.m412约束条件：影响组织系统能力的关键限制因素_1-副本_ev.m4...

2023-05-20 创始人精神 差异化竞争分析 创始人精神的主要精华

资源简介：课程来自清华教授肖星《财务分析与决策》（高清视频+全套辅导资料），资源大小：11.8GB讲师介绍：肖星，清华大学经济管理学院会计系主任副教授，她主要讲授财务分析与决策、会计理论、中国资本市场上的会计与财务问题等课程，同时为EMBA和高层管理培训项目讲授会计学、财务管理等课程。肖星教授兼任中国会计学会财务成本分会理事、清华大学公司治理研究中心高级研究员、《中国会计评论》杂志编辑。她是2010-2011年度富布莱特学者，并曾赴麻省理工学院斯隆管理学院、威斯康星大学威斯康星商学院做访问学者。这门课程用财务语言解构企业的价值创造过程，从而帮助学习者理解影响价值创造的各种因素，建立财务思维，并具备将其应用于商业决策的能力。借助财务信息，企业的管理者可以进行有效的战略定位、监控和管理企业的经营业绩、制定更有助于与外部投资者沟通的财务政策，以及对并购目标做出评价；政府管理者可以预测未来产业的兴衰变化；投资人可以判断谁将在未来复杂多变的市场中生存下来并发展壮大；证券分析师和投资银行可以评价公司的价值；商业银行可以评估偿债风险并做出贷款决策；咨询公司可以为客户进行竞争分析。这虽然是一门研究生课程，但是学习者不需要具备会计基础。我们将从认识财务报表开始，逐步了解财务信息的架构体系，讨论财务数据与行业、战略定位与战略执行的关系，剖析企业的价值创造过程，在此基础上，讨论如何运用财务数据进行商业决策。文件目录肖星：财务分析与决策（全部视频+学习资料）├──财务分析与决策-肖星|├──01.资金的运用-认识资产||├──1.1绪论.m484.53M||├──1.2认识资产负债表.m452.01M||├──1.3资产的概念.m4113.08M||├──1.4资产的结构.m467.43M||└──1.5资产的价值.m4111.63M|├──02.资金的来源与利润的产生||├──2.1认识负债.m456.64M||├──2.2股东的权益.m465.27M||├──2.3资产负债表总结.m485.39M||├──2.4认识利润表.m4154.54M||└──2.5利润表总结.m462.61M|├──03.财务报表是如何产生的||├──3.1企业设立、筹建中的经济活动与财务报表.m464.10M||├──3.2采购生产环节的经济活动与财务报表.m473.63M||├──3.3产量、销量与毛利润.m4105.15M||├──3.4销售环节的经济活动与财务报表.m455.67M||├──3.5费用支付、研发活动与财务报表.m4106.88M||└──3.6所得税、利润、利润分配与财务报表.m486.96M|├──04.财务报表的逻辑结构||├──4.1资产负债表和利润表的关系.m424.91M||├──4.2认识现金流量表.m486.15M||├──4.3现金流量表的作用.m456.35M||├──4.4现金流量表是如何产生的.m494.01M||├──4.5三张报表的逻辑关系.m465.02M||└──4.6三张报表的角色分别是什么.m495.92M|├──05.财务分析的基本方法||├──5.1同型分析.m469.13M||├──5.2盈利能力分析.m480.51M||├──5.3营运能力分析.m487.62M||├──5.4短期偿债能力分析.m493.15M||└──5.5长期偿债能力分析.m488.92M|├──06.业务、战略与财务数据||├──6.1影响财务数据的因素.m495.89M||├──6.2造纸行业与家电行业简介.m473.43M||├──6.3财务数据与行业特征-造纸行业与家电行业的对比.m483.15M||├──6.4财务数据与行业特征-造纸行业的纵向分析.m484.67M||├──6.5财务数据与行业特征-家电行业的纵向分析.m494.35M||└──6.6财务数据与竞争战略.m493.69M|├──07.财务分析的目标-好企业是什么样的||├──7.1好企业是什么样的.m484.95M||├──7.2经济利润.m430.27M||├──7.3加权平均资本成本.m495.70M||├──7.4什么是“赚钱”？.m448.90M||└──7.5如何“赚钱”-财务分析的基本框架.m469.71M|├──08.某造纸企业案例分析||├──8.1公司基本情况汇总.m465.32M||├──8.2成本分析.m482.42M||├──8.3费用分析.m474.68M||├──8.4周转率分析.m443.13M||├──8.5当前状况总结.m484.38M||└──8.6对未来的展望.m442.90M|├──09.现金流分析||├──9.1现金流的来龙去脉说明什么？（1）.m4117.56M||├──9.2现金流的来龙去脉说明什么？（2）.m4138.91M||├──9.3利润和现金流产生差异的原因.m481.72M||├──9.4利润和现金流相对重要性的会计分析.m482.16M||├──9.5案例分析.m4117.89M||└──9.6对案例的总结和反思.m442.52M|├──10.财务分析与决策的实际应用||├──10.1哪些人使用财务数据进行决策？.m445.89M||├──10.2财务分析与战略定位和投资决策.m4103.16M||├──10.3实际决策中还有哪些财务分析问题？.m421.67M||├──10.4IBM大中华区市场营销总监孙丽军谈财务分析与企业决策.m4102.41M||├──10.5中国建设银行市场风险部总经理杨军谈财务分析与商业银行决策.m459.71M||└──10.6中国国际金融有限公司研究部副总经理朱亚锋谈财务分析与证券投资决策.m494.62M|└──怎样阅读会计报表.df4.69M└──财务分析与决策讲义+学习笔记|├──[笔记]+清华财务分析笔记||├──财务分析与决策课堂笔记.docx361.48k||├──财务分析与决策课堂笔记.df2.01M||├──附录：利润表.docx13.09k||├──附录：利润表.df201.85k||├──附录：现金流量表.docx15.44k||├──附录：现金流量表.df176.89k||├──附录：资产负债表.docx14.52k||└──附录：资产负债表.df219.75k|├──财务分析与决策---课件-1.doc54.20k|├──财务分析与决策---课件-2.doc58.12k|├──财务分析与决策---课件-3.doc61.63k|├──财务分析与决策---课件-4.doc59.86k|├──财务分析与决策---课件-5.doc59.54k|├──财务分析与决策---课件-6.doc52.03k|├──财务分析与决策---课件-7.doc62.48k|├──财务分析与决策---课件-8.doc65.43k|├──财务分析与决策---课件-9.doc58.03k|└──肖星老师《财务分析与决策》学习笔记.docx肖星...

2023-03-25 肖星财务分析与决策 肖星财务分析与决策视频

课程介绍课程来自于【三节课】用ldquo决策rdquo思维做产品工作作为产品经理的你，几乎每时每刻都需要做出大大小小的决策。产品决策也毫无疑问地在产品经理的工作中占有重要地位，市场营销的基本目标就是以企业的产品去满足消费者的需求，所有的决策都是以产品决策为龙头展开的，产品决策在极大程度上决定着企业经营的成败，市场竞争集中体现在产品上，企业的产品能否满足消费者的需求，消费者通过消费/使用产品能否从产品上能否对企业满意、能否感受到企业的风格与实力，追根溯源都基于产品决策。作为产品经理的你，几乎每时每刻都需要做出大大小小的决策。为助你提升决策水平、培养决策力，三节课邀请到拥有7年+一线产品策划与设计经验的赵世哲老师，与你分享他的决策思维你将收获了解如何将ldquo决策rdquo思维引入产品经理的日常工作中笃定清晰的判断日常需求，精准有效的做出功能决策面对意料之外的产品ug时不再慌乱脱离ldquo结构化rdquo的数据，依然能思路清晰地做决策适合人群期望高效处理日常工作的产品新人期望更新工作思路的1-3岁产品经理期望提升决策能力的产品负责人百度网盘截图文件目录/k41.et共享/用ldquo决策rdquo思维做产品工作（完结）|├──第三章产品决策3个领域||├──1.需求决策.m4100.0MB||├──2.产品功能决策1.m492.0MB||├──2.产品功能决策2.m491.0MB||├──3.问题ug决策.m491.0MB|├──第二章产品决策6个步骤.m4115.0MB|├──第四章产品决策4个原则.m499.0MB|├──第五章建议和总结.m444.0MB|├──第一章产品决策其实很难.m466.0MB...

2023-02-09

课程介绍8月19日开课《知识就在得到-庞隽·用五感影响消费者决策研修班》]赏金猎人会员专属高佣，私聊萌萌加入赏金猎人会员开启快速合买任何课程，所有加密课都可以筹如何确认自己佣金比例？专属佣金以后台实际显示为准，默认佣金可在右上角查看...

2023-02-07 赏金猎人? 赏金猎人的小说

20220926复盘哥交易决策室.m4持续接受社会爱心人士捐赠，并给予爱心补助，作为传递爱心的礼物。可在汪星球搜“{{JRDM0007-复盘哥交易决策室（复盘哥2023年7月）}}”自行捐赠学习【...

2023-01-29 2023年7月份结婚黄道吉日 2023年7月出生的宝宝是什么命

这套君临的重磅新品《基金经理投资内参·年费私享版》，让毫无学习研报、财务调研能力的你也可以轻松读懂投资的机会和风险，在重要机会面前决策永远快人一步...

2023-01-29

背景近年来流量成本的不断提高，使得市场精细化运营变得越来越重要。在闲置二手市场，个人卖家孤品特性，使得商品品类优化成为精细化运营的核心内容。通过分析市场供需现状，挖掘机会市场，调整品类结构，从而提高商品效率，实现业务增长。供需挖掘的前提是商品理解。闲置二手市场货品的孤品特性，导致无法基于过往行为进行相关推荐，个人卖家在发布自用闲置用品时，也无法像B类商家一样上传详细的商品结构化信息，多数个人卖家发布图片单一、描述简短且非结构化。这种非结构化的发布方式强烈依赖推荐。因此，找出闲置二手市场的关键属性并对其进行结构化是商品理解的核心内容，也是品类结构优化的基石。商品理解品类决策树品类决策树是用户购买该类目的决策因子，我们从搜索、互动、成交的用户主动决策路径中挖掘用户诉求，通过将用户搜索词、互动意图词以及成交属性词和二手商品属性进行匹配，分别将其挂载到商品属性，利用搜索词的搜索热度、互动词的频繁度及成交属性词的覆盖度，并结合闲置二手特有属性（如：鞋服品类的新旧程度、3C数目的成色、个护美妆的余量等），对商品属性重要性进行加权排序，权重为用户来访路径转化率归一值，从而得出各类目的关键属性，即闲置二手品类决策树。关键属性结构化相比于新品市场，二手市场商品关键属性缺失情况较为严重，多数个人卖家发布图片单一、描述简短且非结构化。如下图案例，不仅发布信息非结构化，且标题描述中甚至没有出现任何品类描述信息。因此，在得到品类决策树后，需进一步对各类目关键属性进行结构化。产品侧从发布、售卖任务等入口引导用户完善结构化信息，并通过与ALINLP、图像、同款等算法团队的合作，利用自然语言处理、图像识别和同款识别技术对类目及关键属性进行补全，技术团队搭建了完整的工程体系，对各渠道产出的类目属性进行整合。在此过程中，数据侧通过搭建自动化数据监测体系，使得从不同渠道整合进来的类目及关键属性覆盖率得以及时监测预警，并在数据层面打通阿里集团内部人工精度评测平台，使得数据质量得以保障。供需挖掘及机会市场识别利用品类决策树及商品结构化信息，对当前闲置二手存量市场进行供需现状分析，建立商品供需指数，找出机会市场，进而优化品类结构。供需指数模型由4个子模型组成，分别是供需价格模型、商品存量模型、搜索热点模型及供需动销模型，通过4个子模型综合评判品类供需情况。供需价格模型利用价格模型辅助建立商品供需指数，供需关系影响价格，价格变化反映供需关系变化。例如：受季节性影响，皮草在夏季处于供过于求的状态，均价处于全年较低水平，随着天气变冷，出现供不应求的现象，价格随之提升，而T恤的价格趋势正好与之相反，因此可通过价格辅助判断供需现状，商品存量模型通过参考期货市场模型，利用细分市场与大盘流量效率及商品效率的对比，来评判细分市场的供需现状。这里大盘为一级类目，设一级类目成交单量=C,流量iv=P，商品数为N，那么大盘的商品效率=C/N，流量效率=C/P；同样，某一细分市场成交单量=Ck,流量iv=Pk，商品数为Nk，那么大盘的商品效率=Ck/Nk，流量效率=Ck/Pk。细分市场的商品效率am流量效率与大盘的比较有三种结果：a.好：高于大盘平均水平；.中：与大盘持平；c.差：低于大盘平均水平。根据这3种情况，商品效率、流量效率会有好中差的状态，然后交叉为9种市场状态，形成市场九宫格：不同状态分别反应了市场的供需情况。1类市场为商品效率、流量效率均高于大盘的情况，是核心增长市场，需要拓展款式与子品牌；4类市场商品效率、流量效率与大盘持平，属于饱和市场，运营方向是做性价比；2类是需要拓展款式，增加市场供给的机会市场；5类商品效率高，但流量效率低，说明有潜在需求未被满足，搜索多，匹配到需求的部分品效高，但还有很多差异化的需求未匹配到商品；9类市场两个效率都很低，属于衰退市场。对每个市场做九宫格结构诊断，就可以定位重点运营的市场，调整市场供给。以女装类目为例：通过计算女装各叶子类目商品效率和流量效率，与女装一级类目的商品效率和流量效率进行对比，发现学生校服的流量效率是女装一级类目的3倍，但商品效率低于女装大盘平均水平；皮草的流量效率低于女装大盘平均水平，但其商品效率是女装一级类目的2.5倍；雪纺、T恤、牛仔裤等流量效率及商品效率均低于女装大盘……通过以上对比可知各叶子类目相对于女装大盘流量效率及商品效率的好中差，建立闲置二手女装市场九宫格，初步识别出二手女装的细分机会市场及二手女装衰退市场。搜索热点模型除供需九宫格外，我们结合搜索热点挖掘，通过分析用户搜索行为，找到搜索人气高，但在线商品数量少的供需机会点。以搜索面膜为例，在相同搜索uv的情况下，“可复美”面膜的商品召回量及商品点击量远远低于其他品牌面膜，说明该品牌面膜存在一定程度的供不应求现象。供需动销模型结合动销情况，根据发布到成交的时间长短，挖掘出紧俏供给。通过以上4个模型，建立商品供需指数，通过发布侧调整品类结构并将供需指数应用在不同导购场景，合理优化品类供需。供需应用供需指数为二手市场的品类结构调整指明了方向。对于供不应求的稀缺品类机会市场，通过促发布的方式提升供给；对供过于求的衰退市场，通过搜索关键属性导航，价格引导等供需导购方式进行提效，实现业务增长。后续目前闲鱼商品理解及供需指数应用仍在持续优化中，在工程、算法、业务场景应用中有了一定沉淀，在后续闲鱼技术文章中将不断为大家呈现，敬请期待！...

2023-01-28 怎么查看闲鱼大盘数据 闲鱼出盘是什么意思

决策方法论+会议实战案例...

2023-01-18 决策方法论是什么 决策方法论文

图书名称：《科技决策智能情报》【作者】刘如，张惠娜，周京艳【页数】364【出版社】北京：科学技术文献出版社,2021.05【ISBN号】978-7-5189-7451-1【价格】98.00【参考文献】刘如，张惠娜，周京艳.科技决策智能情报.北京：科学技术文献出版社,2021.05.图书封面：图书目录：《科技决策智能情报》内容提要：本书站在我国情报工作变革的时代潮头，以大数据环境为背景，以“转型”和“融合”两大核心问题为主线，对我国情报工作变革发展的新形势、面临的现实困境进行了系统剖析，对新形势下我国情报工作的角色定位、使命担当与重点任务、情报机构智库化发展、国家情报工作体制构建、情报工作能力支撑体系建设等进行了深入研究，并在情报智能技术和新方法理论层面，提出了新的见解。《科技决策智能情报》内容试读第一篇概念嬗变与机遇挑战不同历史时期的情报工作者们对“情报”概念有着不同的理解和认知，这些认知上的差异与特定的社会语境、认知水平、科技水平及社会需求等社会历史发展阶段相适应，更与特定历史背景下的科技情报工作实践密切相关。本篇对我国情报概念进行了追本溯源的梳理与重新界定，提出了情报工作的本质属性与不同时代情报工作的重点，并对情报3.0时代情报工作的机遇与挑战进行了分析。大数据的快速发展推动着科技情报工作由以文献服务、知识信息服务为标志的1.0和2.0时代，进入了以智能服务为标志的情报3.0时代。数据的全息化、方法的集成化、技术的智能化及服务的全纳化全方位地影响着情报服务思维方式，从根本上改变着现有情报服务模式，给情报服务的理念、模式、方法和技术带来了崭新的机遇和挑战。在数据驱动型社会背景下，情报工作逐步由事实型情报收集、综述型情报分析向计算型情报研究乃至智能型情报发展。情报3.0时代，无论是“情”还是“报”，都充分体现出现代智能情报工具对现代情报工作的技术支撑。在这种背景下，很多情报工作者用作为情报手段的技术方法工具代替了情报本身的研究，致使情报界出现了鸠占鹊巢的现象。究其根源，则在于对情报定义的理解模糊与认知偏差，这些理解模糊与认知偏差已经严重妨碍了我国情报工作的开展一部分情报人员对情报学与其他学科的界限不甚明确，以至于很多情报工作者“耕了别人的地，荒了自家的田”。科技情报工作者应追本溯源，厘清情报概念，并据此划清情报与知识、信息的属性特征及界限，紧密围绕判读这一情报核心业务，重塑大情报观，不断优化科技情报工作流程，拓展科技情报服务范畴，大力推进技术的应用以提高科技情报的生产效率与精准程度，提高情报人员的情报判读能力和科技情报服务水平，促使科技情报工作向智能化、大众化、去领域化方向发展，实现科技情报从支撑科学研究向支持国家创新驱动发展战略这一更高的层面转变。随着我国科技发展从跟跑到并跑、领跑的进步，情报工作也应实现从“跟踪型”情报工作向“引领型”情报工作转型。在“互联网+”情报的大数据时代，决策者对情报机构的要求已远远不满足于信息分析与知识服务。唯有提供更加智能化的决策方案，准确地引领和指导决策者“怎么办”，方能发挥情报服务应有的效能。第一篇概念嬗变与机遇挑战款老出健隆生必限的恋表幽货风第一章情报概念嬗变追本溯源：情报3.0时代对情报定义的思考①“情报”是情报学的核心概念。作为情报学研究的起点，情报定义是划分情报边界的基础。随着互联网技术的发展与大数据科学的兴起，情报工作已由以人为信息主要载体的情报1.0时代和以文献为信息主要载体的情报2.0时代，进入了以网络信息为主要载体的情报3.0时代②。北京市科学技术情报研究所正在打造情报生产线，以应对情报3.0时代下情报工作的挑战。本章围绕情报生产线建设中遇到的困难，对情报定义进行了重新思考，并依据定义，厘清情报学研究的边界和情报工作的重点。1舍本逐末、鸠占鹊巢：问题的缘起近年来，情报界对情报界的发展现状进行了反思。针对情报工作者大量从事“打杂”工作、T在情报界鸠占鹊巢等现象，部分学者认为，情报学强调信息，疏忽情报，丢掉了情报本身的价值，丢失了学科的内涵与本身的特色。笔者认为，造成这一现象的原因有两个：一是原有的情报定义难以明确情报①【原文出处】吴晨生，张惠娜，刘如，等.追本溯源：情报3.0时代对情报定义的思考).情报学报，2017,36(1)：1-4.②吴晨生，李辉，付宏，等.情报服务迈向3.0时代).情报理论与实践，2015,38(9):1-7.3科技决策智能情报的边界。二是在以互联网为主要情报载体的情报3.0时代，情报界技术方法工具建设蓬勃发展，交叉领域的声音喧宾夺主。显然，技术方法工具是情报的手段，不能代替情报研究，并非主要因素。一方面，当前情报界对情报定义的认识存在着诸多分歧，造成部分情报人员对情报学与其他学科的学科界限不甚明确，将情报工作与非情报工作混为一谈，不清楚情报“应做什么”与“不应做什么”的界限，以致情报学界“以信息取代情报的现象十分普遍”①。对此，情报界前辈包昌火早在20年前就提出，情报学研究面临着“巨大的冲击和困境”，其中重要的问题就是“没有把itelligece作为构成情报学大厦的重要基石·（情报学）自觉不自觉地囿于科技系统、囿于文献信息，（情报学）研究高度和视野受到很大限制。”②另一方面，随着信息技术与网络技术的飞速发展，情报载体不断发生变化，情报学学科的技术依赖性越来越强，情报界技术方法工具蓬勃发展，使情报学和其他学科的交叉领域格外受情报界瞩目，有相当一部分学者在没弄清“什么是情报”的背景下，匆忙开展学科交叉点等新兴领域（如信息技术)的工作，并用新兴领域研究代替情报学研究，过多新兴领域的声音充斥着情报专业领域，导致这些交叉领域喧宾夺主，情报学学科也丢失了自身的研究阵地③。这一点正如纪伯伦所言，我们已经走得太远，以致忘了为什么而出发。针对情报学研究领域这种舍本逐末的现象，苏新宁指出，当前很多情报工作者是“耕了别人的地，荒了自家的田”。在笔者看来，情报学界出现的这种舍本逐末现象的原因，主要是情报学对情报工作自身定位认识不足，将作为情报手段的技术方法工具研究代替了情报本身的研究，致使情报界出现了鹊巢鸠占的现象，其根源在于对情报定义认识的模糊。可以说，正是对情报定义的理解模糊，混淆了情报与其他领域的研究界限，才导致情报界逐步忽视了本应进行的核心业务，主动或被动地失去了研究的主阵地。因此，情报界应正本清源，正视情报3.0时代情报工作面临的困境与现实威胁，从当前情报工作实践出发，再次提出情报定义，厘清情报工作的根本和核心，探讨新时期情报工作的历史使命和情报机构的①高金虎.论情报的定义.情报杂志，2014(3)：1-5②包昌火.Itelligece和我国的情报学研究.情报理论与实践，1996(6)：6.③刘念，赵岩，幸娅.中国情报理论30年回顾.情报资料工作，2009(5)：9-13.4第一篇概念嬗变与机遇挑战战略定位，以更好地指导情报实践工作。华2情报是人脑做出的有价值的判断笔者认为，如同物理、化学、数学等定义一样，情报的定义应是稳定的、成熟的，其研究对象也应是明确的、特有的，不应该随着时间、研究对象领域的变化而变化。只有从稳定的、成熟的情报定义出发，才能判断出哪些是情报的核心工作，哪些是情报领域与其他领域的交叉工作，哪些不是情报界应做的工作。这样的定义方才能发挥对情报、情报学科、情报工作的指导作用。鉴于此，基于情报生产线建设这一情报工作实践中的问题，笔者对情报定义进行了重新思考，在学界首次提出如下的情报定义：情报是人脑做出的有价值的判断。信息与情报的区别：情报界经常将情报与信息混为一谈，以信息工作取代情报工作。而基于“情报是人做出的有价值的判断”这一定义，可以很清楚地将“信息”与“情报”区分开一情报是人脑做出的有价值的判断，信息还没有经过人脑加工，所以不是情报。也就是说，只有经过人脑加工的信息，且明确了对谁有价值后，才是情报一情报是人脑思考和判读（而非条件反射)的结果。情报的核心是产生判断的判读过程。其中，“判”是采集和筛选判读的对象及范围，即明确哪些信息或现象该“读”，哪些信息或现象可以忽略；“读”则是解读和洞察出隐藏在这些信息或现象背后的更深层更本质的规律、变化及影响，从而形成判断。即判读是对信息进行研判，找出其中有价值的信息，并读出其背后的规律、变化及影响。判读是情报生产的核心过程。而情报判读的结果是知识，也就是说，经过情报判读生产出来的产品是知识，而且是有价值的知识。因此，也可以说，情报是将信息转换为知识的过程，是学习、研究和发明创造的另一个维度的表达。情报具有价值性、目标性、相对性、个体性、知识性、传递性、实践性、时效性、预测性和保密性等属性。其中，情报的价值性具有相对性特征。相同的知识或信息，对有些人具有价值，对另一些人则没有价值。同样，同一个判断，对有些人有价值，对另外的人则没有价值。也就是说，一个判断，对某些人是情报，对其他一些人则不是。情报的价值在于判断的价值可以产生溢出效应—改变决策乃至行动。但是，即使没有实现情报溢出价值的判断，仍然是情报，即判断有价值即可，不一定苛求实现价值。5科技决策智能情报3从情报定义看情报学边界与情报工作重点笔者认为，从“情报是人脑做出的有价值的判断”这一定义出发，一方面可以明确情报学的研究对象及情报学与其他学科的研究边界；另一方面，从这一定义出发，还可以阐明情报工作的核心和工作重点，区分情报核心工作与情报非核心工作的区别，阐明情报生产线中各环节的重要程度。(1)从情报定义到情报学众所周知，物理学是研究物质运动最一般规律和物质基本结构的学科：数学是研究数量、结构、变化、空间及信息的学科；心理学是研究人类心理现象、精神功能和行为的学科，他们都有明确的研究对象。那么，什么是情报学？情报学的研究对象是什么？笔者依据“情报是人脑做出的有价值的判读”这一情报定义认为：情报学是研究人脑如何做出有价值的判读的科学。情报学的研究对象是人脑做出的有价值的判断，而这个研究对象是情报学与其他学科不同的地方。情报学只承认经过人脑判断的结果为情报，不包含神经反射的结果。情报学的特殊性就是以判读为中心最终得到有价值的判断。而围绕“做出有价值的判断”这一情报工作核心建立起来的情报流程是相对固定的。舍弃“判读”这一关键环节单独谈情报流程的任意环节，都可以是借用其他学科、领域的理论方法，不一定有学科特殊性。实际情况是：情报工作已经日益广泛表现在其他工作中了，并用其他工作语言进行了表述。例如，习近平主席认为，调查研究是谋事之基、成事之道。没有调查，就没有发言权，更没有决策权。从情报学角度看，调查是信息采集，研究是分析也就是判读过程，即得出判断的过程，而调查研究的结果就是判断产生的知识。各门科学的发展都是对各自研究对象做出判断，并且这些判断要是正确的才可能是有意义的（即有价值的）。这些有意义的判断就以定理定律等形式成为各学科的知识。而从情报角度看这些判断也同时是情报意义上的判断，这些定理、定律从情报的角度看就是情报产品一知识。因此，情报学是从另一个维度描述各门科学创新发展过程的科学。我们进而可以认为：情报学是从另一个维度描述人类知识增长过程的科学。(2)从情报定义出发明确情报的边界从“情报是人做出的有价值的判断”这一定义出发，可以按照逻辑推理推导出情报要完成的各类任务。一般而言：可以从情报定义直接推导出来的6···试读结束···...

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