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【摘要】如今在各个领域都离不开计算机的辅助，无论是教学活动还是医疗技术或建筑设计等，人类生活的方方面面都与计算机辅助技术有着密切的联系，为了能够指导计算机辅助信息分析更好的开展工作，构建其技术框架，以对顶层架构进行设计的视角对其分析，通过不同的技术领域构建其技术框架模型，通过模型对大数据、社会网络、数据知识、在线联机这四个方面进行详细分析，并对其所面临的挑战和发展趋势分析与展望，重点研究大数据对计算机辅助的推动。
【关键词】计算机辅助 信息分析 技术框架
引言：计算机的出现使人类可以用其弥补自身逻辑与推理上的缺陷，使得计算机辅助信息分析日益壮大。人类可以与计算机分工合作，在各自擅长领域对任务分析处理，人类可以充分发挥其主观能动性对计算机进行控制，让海量程序化、结构化或不断重复的问题可以通过计算机处理得到解决，同时计算机的技术正在以迅猛的发展脚步引领着时代不断进步，人工智能技术的逐步成熟使计算机对复杂且非结构化的信息能够准确分析与处理，同时社会网络迫使人类对海量数据要加快分析与处理，为了使人和计算机能够实现优势互补与人机联手，完成复杂任务，是目前的技术亟待解决的重要课题。
一、计算机技术在现代信息分析的重要性
首先，计算机技术可以对分析能力与效率进行扩展与提高，具体应用是体现在商业银行的审计工作，扩大了审计经营作业范围，缩短审计时间，为审计工作提供高效的工作状态。其次，计算机技术还可以对分析过程实现可视化并且对分析过程进行有效控制，搜索引擎在人立方关系中的应用就是一个很好地例子。还有百度指数平台可以通过关键词与搜索创建相应关系，计算机技术可以对决策活动予以支持，并实现真正的商务智能。同时，计算机技术还可以预测未来，对未来进行模拟，例如谷歌公司通过分析网民的搜索信息预测了具有及时性与准确性的流感趋势[1]。
二、计算机辅助信息分析的研究现状
在技术上，计算机的发展为其辅助信息提供了支持，国内在上世纪80年代对决策分析系统，并建立了结构框架，之后又相继研究了计算机协同分析工作建立了协同竞争分析系统，现在已经成为主流方法，之后再分析领域加入了软件化，之后人们又开发了本体架构，使其对非结构化内容向资源描述转换，这些研究为计算机辅助信息分析提供了关键内容，计算机辅助信息分析需要通过计算机平台和工具对各个领域进行加工处理信息，对商务系统融入竞争情报是对计算机辅助的研究，在医药中，对复杂药物进行计算，提升了药物开发的工作效率，对于专利信息的分析，计算机辅助可以挖掘出有效情报通过关联规则，对于药物发现、专利分析、商务智能领域现代计算机辅助技术提供了分析工具，使人类得出分析成果。在大数据时代中，人类十分重视对计算机辅助信息分析，但是对于其专门的架构体系还需规划与搭建，更好的引导技术的发展。
三、计算机辅助信息分析的技术框架
计算机在分析数据时要用到数据库，数据库的结构对联机交易中的直接业务数据进行处理，叫做联机事务处理，并对数据分类汇总，形成指标仪表盘，建立决策，数据仓库主要是分析关联数据源，对数据源转换、汇聚、清洗和抽取，形成主题图形和报表，叫做联机分析处理。对主题分析结论，进行智能分析，通过收集整理并分析数据，将数据转为主题信息，对于仓库概念与数据挖掘技术及联机分析实现三大领域的跨越。
（一）联机在线分析
联机事务处理英文简称OLTP，它在1993年由E.F.Codd关系型数据库之父提出，可以满足快速响应复杂查询，数据界面直观，在后台有综合引擎，是关键技术对于决策系统，它是对验证性领略分析信息，有3种技术，分别为ROLAP技术、MOLAP技术和HOLAP技术。在大数据环境下，联机在线分析能够结合其他分析技术，为大数据分析提供优质服务。
（二）数据挖掘
数据挖掘（DM），数据是被挖掘者，挖掘目的是将数据中的信息、模式、知识与规律进行提炼，挖掘定义很多，但是内涵相同，从海量数据中找出规律与模式，来源于知识发现，从大量基础数据中总结并提炼知识精华，在人工智能、統计学、可视化技术、系统论、模式识别及数据库技术领域有广泛的应用，同时也是对综合性要求较强的新兴学科[2]。
（三）社会网络分析
社会网络是种关系集合，分为个体网、整体网和部分网。社会网络拥有规范的方法对社会属性与社会关系进行分析，在分析社会与行为、经济与营销以及市场与通讯领域的数据上发挥着重要的作用，发现目标数据的特征，分析数据角色与数据位置以及数据变量，对它们的内在联系进行分析。
（四）大数据分析
大数据的特征是高速性、多样性、规模性与价值性，分析技术需要创新与优化，对于文本形态数据，如微博、网页、论坛等，机器要学习算法并训练数据，从数据中找出未知信息，如市场分析和字符识别等。
四、计算机辅助信息分析面临的挑战与发展趋势
（一）主要挑战
首先是大量的数据为计算机辅助带来了挑战，尚未应用于海量数据分析，其次是关系数据中的数据多样性，对于灵活性相对缺乏，分析不确定数据时仍存在挑战。数据仓库存储时要按照主题进行，但是建立仓库是初步性的，对价值的探索是计算机辅助的另一个挑战。对于数据的处理速度要与分析同步，所以数据处理的加速是新的挑战。
（二）发展趋势
在社会学方面可以深入研究社会网络、计算社会学与社会科学，另外技术方面对社交应用生产与娱乐要引入更多的信息，促进移动计算与信息分析、社会计算的融合。
结束语：各个行业的发展都需要计算机辅助信息分析的支持，信息分析与科技的融合为人类的世界开创了新纪元。
【参考文献】
[1]熊志正，官思发，朝乐门. 计算机辅助信息分析的技术框架及其发展趋势[J]. 图书情报工作，2015，03：19-25.
[2]沙勇忠，肖仙桃，赵波. 计算机辅助信息分析论略[J]. 情报杂志，2015，07：74-77.
【关键词】计算机辅助 信息分析 技术框架
引言：计算机的出现使人类可以用其弥补自身逻辑与推理上的缺陷，使得计算机辅助信息分析日益壮大。人类可以与计算机分工合作，在各自擅长领域对任务分析处理，人类可以充分发挥其主观能动性对计算机进行控制，让海量程序化、结构化或不断重复的问题可以通过计算机处理得到解决，同时计算机的技术正在以迅猛的发展脚步引领着时代不断进步，人工智能技术的逐步成熟使计算机对复杂且非结构化的信息能够准确分析与处理，同时社会网络迫使人类对海量数据要加快分析与处理，为了使人和计算机能够实现优势互补与人机联手，完成复杂任务，是目前的技术亟待解决的重要课题。
一、计算机技术在现代信息分析的重要性
首先，计算机技术可以对分析能力与效率进行扩展与提高，具体应用是体现在商业银行的审计工作，扩大了审计经营作业范围，缩短审计时间，为审计工作提供高效的工作状态。其次，计算机技术还可以对分析过程实现可视化并且对分析过程进行有效控制，搜索引擎在人立方关系中的应用就是一个很好地例子。还有百度指数平台可以通过关键词与搜索创建相应关系，计算机技术可以对决策活动予以支持，并实现真正的商务智能。同时，计算机技术还可以预测未来，对未来进行模拟，例如谷歌公司通过分析网民的搜索信息预测了具有及时性与准确性的流感趋势[1]。
二、计算机辅助信息分析的研究现状
在技术上，计算机的发展为其辅助信息提供了支持，国内在上世纪80年代对决策分析系统，并建立了结构框架，之后又相继研究了计算机协同分析工作建立了协同竞争分析系统，现在已经成为主流方法，之后再分析领域加入了软件化，之后人们又开发了本体架构，使其对非结构化内容向资源描述转换，这些研究为计算机辅助信息分析提供了关键内容，计算机辅助信息分析需要通过计算机平台和工具对各个领域进行加工处理信息，对商务系统融入竞争情报是对计算机辅助的研究，在医药中，对复杂药物进行计算，提升了药物开发的工作效率，对于专利信息的分析，计算机辅助可以挖掘出有效情报通过关联规则，对于药物发现、专利分析、商务智能领域现代计算机辅助技术提供了分析工具，使人类得出分析成果。在大数据时代中，人类十分重视对计算机辅助信息分析，但是对于其专门的架构体系还需规划与搭建，更好的引导技术的发展。
三、计算机辅助信息分析的技术框架
计算机在分析数据时要用到数据库，数据库的结构对联机交易中的直接业务数据进行处理，叫做联机事务处理，并对数据分类汇总，形成指标仪表盘，建立决策，数据仓库主要是分析关联数据源，对数据源转换、汇聚、清洗和抽取，形成主题图形和报表，叫做联机分析处理。对主题分析结论，进行智能分析，通过收集整理并分析数据，将数据转为主题信息，对于仓库概念与数据挖掘技术及联机分析实现三大领域的跨越。
（一）联机在线分析
联机事务处理英文简称OLTP，它在1993年由E.F.Codd关系型数据库之父提出，可以满足快速响应复杂查询，数据界面直观，在后台有综合引擎，是关键技术对于决策系统，它是对验证性领略分析信息，有3种技术，分别为ROLAP技术、MOLAP技术和HOLAP技术。在大数据环境下，联机在线分析能够结合其他分析技术，为大数据分析提供优质服务。
（二）数据挖掘
数据挖掘（DM），数据是被挖掘者，挖掘目的是将数据中的信息、模式、知识与规律进行提炼，挖掘定义很多，但是内涵相同，从海量数据中找出规律与模式，来源于知识发现，从大量基础数据中总结并提炼知识精华，在人工智能、統计学、可视化技术、系统论、模式识别及数据库技术领域有广泛的应用，同时也是对综合性要求较强的新兴学科[2]。
（三）社会网络分析
社会网络是种关系集合，分为个体网、整体网和部分网。社会网络拥有规范的方法对社会属性与社会关系进行分析，在分析社会与行为、经济与营销以及市场与通讯领域的数据上发挥着重要的作用，发现目标数据的特征，分析数据角色与数据位置以及数据变量，对它们的内在联系进行分析。
（四）大数据分析
大数据的特征是高速性、多样性、规模性与价值性，分析技术需要创新与优化，对于文本形态数据，如微博、网页、论坛等，机器要学习算法并训练数据，从数据中找出未知信息，如市场分析和字符识别等。
四、计算机辅助信息分析面临的挑战与发展趋势
（一）主要挑战
首先是大量的数据为计算机辅助带来了挑战，尚未应用于海量数据分析，其次是关系数据中的数据多样性，对于灵活性相对缺乏，分析不确定数据时仍存在挑战。数据仓库存储时要按照主题进行，但是建立仓库是初步性的，对价值的探索是计算机辅助的另一个挑战。对于数据的处理速度要与分析同步，所以数据处理的加速是新的挑战。
（二）发展趋势
在社会学方面可以深入研究社会网络、计算社会学与社会科学，另外技术方面对社交应用生产与娱乐要引入更多的信息，促进移动计算与信息分析、社会计算的融合。
结束语：各个行业的发展都需要计算机辅助信息分析的支持，信息分析与科技的融合为人类的世界开创了新纪元。
【参考文献】
[1]熊志正，官思发，朝乐门. 计算机辅助信息分析的技术框架及其发展趋势[J]. 图书情报工作，2015，03：19-25.
[2]沙勇忠，肖仙桃，赵波. 计算机辅助信息分析论略[J]. 情报杂志，2015，07：74-77.