要素
局部 ---》整体
显性 ---》隐性
表面 ---》本质
割裂 ---》联系
特殊 ---》普遍
串行 ---》并发
纵向 ---》横向
单点 ---》分布
广义宽泛 ---》简明扼要
繁杂混乱 ---》分类排序
单一信源 ---》多源辨证
流程
- 背景（大环境的历史、规则、现状）
- ---》收集（合理适度）
- ---》预处理（过滤、分类、排序）
- ---》量化及定义（概念、数值、范围、条件、含义、程度等）
- ---》分析及总结（推导信息之间的逻辑性、关联性、统计性）
- ---》再验证（尝试推翻现有结论）
- ---》预测（发展方向及趋势）
背景
对背景信息有一个因果推导的过程，真实地了解大环境的历史、规则、现状。
信息分析不是割裂的节点。需要探寻信息的前因后果，不能只看主信息本身。
收集
信息不仅仅包含事件状态等显性信息，根据二八原则，大量的隐性信息有待去发掘。
信息无穷无尽，永远无法获取到所有的相关信息。因为收集信息的能力是有限的，也不可避免地存在着时间差。合理的成本内搜集到满足需求的相关信息即可。
预处理
去除信息噪声；区分类别（主信息、附属信息、事实信息、常识信息、背景信息等；重要性排序。
针对繁杂信息，采用符合需求的预处理策略和工具（过滤、分类、排序）
量化及定义
量化的目的是为后续的分析提供精准的材料和线索。
针对量化能力，需要长期的有意识的训练。
分析及总结
根据量化信息，推导构建信息链（探寻信息之间的逻辑性、关联性、统计性），也就是确认信息之间的影响关系、缘由、程度和可能性。
针对复杂的逻辑影响，借助工具直观展现，更容易梳理关系。同时注意，方法和工具都会存在一定的偏差。
再验证
信息材料不完备，知识结构有缺陷，主观臆断难避免等等，这些都是影响结论正确性的陷阱。
想要让结论更加接近事实，就要对分析过程反复进行推敲。
预测
信息分析的实质是面向未来应用，是以一种“管中窥豹，可见一斑”的方式，推测发展方向及趋势。
受综合因素限制，预测的精准性还有很大的提升空间，理性客观看待预测结果，就比如：天气预报。
素质
- 平静内心，客观判断，关注信息的准确性，精确定义。
- 自主思维，系统思考，探究内在逻辑性，考虑外在关联性。
- 讲方法，忌盲目，慎用“主观性质的技巧”，不受潜在假设误导。
- 借鉴已有案例，对比事物发展历史及趋势。
- 辩证的逻辑思维能力是核心，知识积累和信息搜集是基础。
- 信息类型的不同，适用的思维方式和分析方法不同，要求的基础背景也不同。
- 技术在演进，信息在增加，但人性不变，历史总是呈现规律性的轮回。
- 分析能力的提升需要长期的有意识的训练：归纳演绎，因果推导。
复杂问题
因为复杂，更需要采取合理的方式和端正心态，贴近真实的结论从不轻易显现。
简单问题深刻思考，复杂问题把握核心，回顾过程，反复推敲。
陌生问题
因为不了解，所以容易犯错，更不可能一蹴而就。
小步快跑，逐步完善，在过程中持续改进。