2023年浙江农林大学MLIS加试科目考试大纲(一)

提前了解一些考研考试内容可以缓解考生面对考试时的一些紧张和慌张。希赛网整理了2023年浙江农林大学图书情报硕士（MLIS）加试科目《信息分析技术》考研大纲，希望能给考生复试备考带来帮助。

浙江农林大学硕士研究生入学考试加试

《信息分析技术》考试大纲

一、 考 试 性 质

浙江农林大学硕士研究生入学《信息分析技术》考试是为招收图书情报专业的硕士研究生而设置的具有选拔功能的水平考试。它的主要目的是测试考生关于信息收集、信息整序、成果提供的基本程序，以及运用相关知识分析和解决实际问题的能力。

二、 考试的基本要求

要求考生全面系统地掌握信息分析理论基础，熟悉信息分析工作的主要流程、方法和模型，掌握信息分析建模能力，包括相关与回归分析法、多元分析法和时间序列分析法，运用计算机软件进行信息分析并向决策者提供增值信息的能力。

三、 考试内容和考试要求

(一) 信息与信息分析

考试内容

1. 信息与信息分析的概念。

2. 信息分析的类型。

3. 信息分析的功能和作用。

考试要求

1. 理解信息与信息分析的定义。

2. 理解信息分析的作用，并能够举例说明。

3. 了解信息分析的趋势以及今后的研究方向。

(二) 信息分析的工作的规范流程

考试内容

1.课题选择。

2.信息搜集、整理、鉴别与评价。

3.信息分析报告的撰写。

考试要求

1. 了解课题选择的原则。

2. 理解信息源的类型、信息搜集方法以及对信息的鉴别与评价。

3. 了解信息分析报告的类型、信息分析产品评价指标。

(三) 常用逻辑思维方法

考试内容

1.分析与综合。

2.比较与推理。

考试要求

1. 理解分析与综合在信息分析中的应用，并能够举例说明。

2. 了解比较法的类型。

3. 了解推理法应遵循的原则。

4. 理解推理法在信息分析中的应用，并能够举例说明。

(四) 调查方法

考试内容

1.社会调查法。

2.专家调查法。

3.文献调查法。

考试要求

1.了解社会调查的类型。

2.理解常用的随机抽样方法，并能够举例说明。

3.会对德尔菲法的预测结果进行处理及表达。

(五) 信息分析建模

考试内容

1.模型与模型方法。

2.信息分析建模的一般过程。

3.信息分析建模过程中的实例分析。

考试要求

1.理解模型与模型方法的概念。

2.了解信息分析建模的主要步骤。

3.了解信息分析建模的较常用的定性、定量研究方法。

(六) 相关与回归分析

考试内容

1.相关分析。

2.一元回归分析。

3.多元线性回归分析法。

4.回归模型违法假设及其处理

考试要求

1.理解相关系数的概念以及显著性检验。

2.掌握回归模型的建立、参数估计的方法、回归模型的检验、回归系数的显著性检验，并会对由计算机软件输出的结果进行合理的信息分析。

3.了解回归模型的经典假设以及对回归模型违反假设的常用处理方法。

(七) 数据降维方法

考试内容

1. 因子分析法。

2. 多元尺度法。

考试要求

1. 了解因子分析方法的应用场景。

2. 理解因子分析方法的原理、主要步骤以及对由计算机软件输出的结果进行合理的信息分析。

3. 了解多元尺度法的作用及一般步骤。

(八) 时间序列分析

考试内容

1. 时间序列。

2. 移动平均法。

3. 指数平滑法。

4. 指数曲线法。

5. 生长曲线法。

考试要求

1. 了解生活中常见的时间序列。

2. 理解移动平均法和指数平滑法的原理以及主要应用场景。

3. 理解指数曲线法的不同分类、参数估计方法以及应用场景。

4. 理解生长曲线的不同分类、参数估计方法以及应用场景。

(九)分类分析法

1. 决策树。

2. 随机森林。

考试要求

1. 了解决策树构建的一般步骤。

2. 理解信息增益、信息增益率以及基尼指数的概念。

3. 理解随机森林的原理。

4. 理解决策树与随机森林的应用场景。

四、 主要参考书目

1. 信息分析数据方法与应用的视角,李莉, 朱鹏,机械工业出版社，2022。

资料来源：2023考试大纲-数学与计算机科学学院