下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
咨询工程师开展咨询工作需要掌握丰富的信息与知识，工作过程就是选用适当的方法、手段与工具，对信息进行采集、分析、处理的过程。工程咨询信息主要有七类：法律、法规、规章； 各类规划与政策 ；标准与规范； 自然与资源资料 ； 行业统计信息 ；投资与项目信息； 区域社会与经济状况 。
咨询企业信息管理的任务是了解使用信息的具体需要，对信息进行 收集、筛选、分析、整理和存储 ，以便工程咨询和决策人员使用。
调查方法分为普查与抽样调查两大类，主要有四种： 文案调查、实地调查、问卷调查、实验调查等 方法。不同的调查方法有不同的特点和要求（表2-1），可根据收集信息的能力、调查研究的成本、时间要求、样本控制和人员效应的控制程度来选择适用的方法。
表2-1 信息调查方法对比
信息鉴别就是筛选甄别出真实、可靠、重要、完整且有用的信息。
常用方法有四种： 溯源法、比较法、佐证法、逻辑法 ，具体内容见表2-2。
表2-2 信息鉴别方法
数据分析是信息分析的一部分，是通过建立模型来揭示数据中隐含的规律、趋势等信息。分析的数据有两种，时间序列和截面数据，分析方法有统计分析、时间序列分析和空间数据分析。空间数据分析在第3章中有介绍。
统计分析是通过建立适当的模型，计算样本的数字特征，进而做出预测。主要工作步骤是：选择数字特征，收集并整理数据，计算数字特征，建立模型，检验模型误差，利用模型预测，评价统计与预测结果。
时间序列数据是同一现象中按日、月、季度、年等时序排列的一组观察值。它通常是四种周期成分叠加产生的变动，如趋势、季节变动、规则波动和不规则波动。时间序列分析就是通过识别数据变化的趋势与波动（可称为“模式”），用适当的曲线拟合。
时间序列分析也可称为建模过程，主要工作步骤是：取得时间序列样本；将样本点画成图，进行相关分析；模式识别与拟合；预测未来。常用模型有ARMA模型和回归模型。
数据挖掘就是从大数据中挖掘出可为人理解的关系、模式、趋势和其他有用信息，并建立模型，用于预测、判断或决策。
数据挖掘不同于数据分析，对比见表2-3。
表2-3 数据挖掘与数据分析对比
按挖掘对象，数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘和网络挖掘两种。
1）数据库与数据仓库挖掘有八个步骤：信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示。
其中数据规约、数据清理、数据变换合称为数据预处理，至少60%的费用花费在 信息收集阶段 ，而至少60%的时间和精力花在 数据预处理上 。
2）网络信息挖掘有四个步骤：确立目标样本、提取特征信息、网络信息获取、信息特征匹配。
咨询企业需要通过规划、实施和控制等一系列知识管理行为，加强对知识的获取、提炼、创造、共享和积累，由此提高咨询企业的竞争力。
构建知识管理体系应具备的特征是：以人为本；以无形资产为主要对象；不间断的“积累—创造—应用—再积累—再创造—再应用”的循环过程；以提炼隐性知识为主；以创新为目标；建立学习型组织。
一般包括认知、规划、试点、投入使用与建立新制度五个阶段。
1）认知：统一企业对知识管理的认识，评价企业知识管理现状，提出策略。
2）规划：在认知的基础上，制订详细的实施计划。
3）试点：选取适当部门和业务试行知识管理。
4）投入使用：知识管理计划试点并经完善之后，应全面推广。
5）建立新制度：建立适合于知识管理与企业发展的新制度，准确评估知识管理为企业带来的价值。