四川省决策咨询研究中分析技术使用现状研究

本文运用结构化标识和多特征组合的分析方法对四川省决策咨询研究中数据分析技术应用现状进行研究。首先,通过文献采样设计和分析主题维度设计原理,选取了近5年来共计3880篇不同刊物类型的研究文献进行了结构化标识;对"定量分析方法"和"数据展示技术应用"两个维度设计的多特征组合问题采用聚类分析方法进行了降维处理,并使用交叉表方法对降维后的特征组合类别进行了解读,在此基础上,对4个维度分别进行统计分析。结果表明:四川省决策咨询领域的报告或文章在定量分析方法使用方面,相对较多地使用因果分析型方法,具有自己的特色;但在定量分析比例、决策和建议部分使用数据支持的比例和数据展示技术等方面尚低于平均水平。     

身份及其相关研究进展

身份是由一系列的自我观点组成,这些自我观点是在特定的群体或角色中,通过自我归类或认同活动基础上形成的.身份具有社会性、独特性、稳定性和建构性.身份激活依赖于身份突出性,而认同身份过程主要依赖身份确认.当前身份研究的焦点主要集中在多重身份和身份确认失败上.未来的研究需要解决的主要是认同身份理论与社会身份理论的融合问题,以及身份确认与心理健康的关系问题.     

分类数据主成分分析法在多选题分析中的应用

目前在调查分析领域,多选问题的分析主要针对各选项的分析和推断,而忽略了它们之间的关联信息。基于此提出了基于多选问题数据规约的特征集分析方法。首先,将多选问题的各选项组合分别看作一个特征组合,而所有的特征组合（即特征集）代表其对应的多选问题的全部信息,并对特征集进行数值编码;其次,为了解决特征集组合的“维度爆炸”问题,提出了累计比和聚类两种数据规约方法,不但保留了数据的主要信息,而且对规约后的维度给出很好的解释;最后,实际调查分析案例分析表明了该方法的合理性和有效性。该研究对于各领域关于多选问题的深度分析提供了技术支持。