在我国科学技术迅猛发展的大环境下,大数据时代已悄然来临。这新兴技术对于很多行业产生了巨大的冲击,作为现代企业经营基础的财务管理也必然要做出有效地调整。在大数据时展背景下,在企业发展过程中,财务管理也需不断地进行深化改革及转型升级,以促使其更好也适应现代企业发展的基本需要。 一、大数据的概念 大数据是随着科学技术发展而衍生的新技术,它目前没有一个明确的解释。根据现阶段的发展,我们可以定义大数据为人与计算机网络之间的互动,是通过人操作计算机网络产生大量混乱无序的数据信息,而这种数据处理方式必须通过云计算进行,运用一定相关的数据分析方法得出有价值的信息加以利用。大数据的出现和互联网络密切相关,在互联网络飞速发展的情况下各种信息层出不穷,大数据逐渐演变成为了从海量数据库中筛选提取有价值的信息分析并利用的技术。 二、大数据时代背景下创新现代企业财务管理的意义 (一)实现了在线处理与远程处理的紧密融合 随着互联网技术的快速发展与普遍应用,打破了空间局限性,将财务管理活动延伸至世界各个节点,从而实现远程处理的效果。这不但强化了企业财务管理水平,同时在远程处理背景下,使得企业财务资源得到了有效利用,切实保证了企业整体竞争实力。 (二)保障了财务结算效率 与最早的纸质订单签字流程相比,推行互联网+财务管理模式后,可直接在网络平台上完成各种关联订单,减少了财务管理流程,从而保障了企业财务结算效率。 (三)有效节约资源 当前,已经有众多的企业开始推行互联网+财务管理模式,尤其是大规模企业均采用了互联网技术,通过多元发展战略来促进企业财务管理与业务活动同步运转,加快财务管理信息化建设进程,对内部各项资源进行合理分配,从而实现了资源有效节约。 三、大数据时代对现代企业财务管理工作的影响分析 (一)为企业财务管理提供了更多的信息资源 由于企业传统财务管理的信息传递渠道及方式单一,因此企业以内部财务管理数据信息和相同行业财务管理数据信息为主,通过纸质报告及相互之间沟通交流来取得。而在大数据时展背景下,为企业获取多元信息资源提供了技术上的支持,不再受时间和地域等因素影响,实现了更为系统完善的财务管理信息资源,使得企业管理层在决策过程中获得了精准可靠的信息依据。 (二)促进了财务部门与业务部门的紧密联系 以往中,企业财务部门与业务部门独立存在,在某一部门整体工作落实后,另一部门才逐步开展本部门工作,这样部门作业时间就会不断延长。而随着互联网技术在企业中全面普及,有效促进了财务、业务两部门的密切结合,利用网络可高效快速将业务部门的数据信息传递到财务部门中,为两部门创造了良好的沟通交流空间。 (三)推进企业财务管理国际化 随着全球经济一体化,企业可在互联网平台上实时了解国内与国外所有行业的当期信息情况,从国际会计准则角度出发构建适应多个国家语言与币种的通用财务管理系统,同时和国外相关厂商保持密切合作。 四、大数据时代背景下现代企业财务管理工作存在的问题分析 (一)企业管理者对财务信息化建设的认识严重不足 目前,对于大多数企业而言,管理者对财务信息化建设的意识淡薄,根本未认识到财务信息化建设对企业长期发展的重要意义,也不能看到财务信息化建设对企业带来的经济收益。对此,很多企业管理者均完全忽略了财务信息化建设工作,从面导致企业财务信息化建设工作在实际过程中缺乏必要的经济政策支持,无法促使企业在财务信息化建设进程中获得收益。例如:很多企业领导层由于缺乏对财务信息化建设的重视,从而使得企业在资金投入时,往往会将这项投入比例缩小。 (二)数据安全问题显著 随着财务信息化建设力度的不断加大,如何提高财务信息数据与计算机网络安全已经成为了当前的重点内容。由于财务信息化建设在我国企业中的实行时间不长,有关机构并未得到全面设置,系统维护技术人员匮乏,对网络数据安全隐患的防控力度不够,只要财务信息化管理系统受到了网络病毒感染,那么计算机网络系统就会处于瘫痪状态,账务数据被不法分子盗用,给单位发展带来了严重的风险隐患。所以企业在财务信息化建设过程中,必须高度重视财务信息化系统的运转、维护和数据的安全完整。 (三)企业财务管理水平低且共享性不高 由于企业的财务管理意识迟迟不更新,现代化财务信息管理平台建设和财务管理水平都得不到有效的发展和提高,导致企业内部的各方面信息呈现不对称和不共享的问题和现状。集中表现在三个方面:(1)企业内部的市场、运营等数据相互联通不畅,同步共享不及时,导致财务管理人员在对财务及其相关数据不能及时有效地分析和处理,大大降低了财务管理效率,同时也影响了财务分析结果对于公司运营策略制定的积极参考作用的发挥。(2)企业的财务部门与所有其他部门之间的沟通渠道受阻,在财务信息的获取和处理上不能做到及时有效,再加上有可能存在的部门竞争也加重了这一现状,出现了问题也不能及时地采取行之有效的应对之策。(3)企业内部的信息采集和处理标准与企业外部的不一致,导致在整合分析内外数据的时候出现数据差别过大的问题,影响决策层的企业战略和对策制定。 (四)企业财务管理缺乏高素质的复合型人才 财务管理的现代化信息化转型必定需要配套的拥有现代化财务管理知识和信息化财务处理技能的复合型人才来支撑,而目前的现状是大部分企业的财务管理人员都拥有多年的财务管理实践经验,但是管理理念不够与时俱进,信息化处理手段也比较匮乏。因此制约了信息化技术在企业中的有效发展,单位财务信息化建设步伐缓慢。 五、大数据时展背景下现代企业财务管理创新的对策 (一)转变财务管理理念 大数据背景下,海量数据给企业带来各种机遇。只有及时分析和提取这些日渐庞大的信息,才能从中提取出有价值的东西,才可以为企业以后的发展做出有效的指导。而企业财务作为企业的重要职能部门之一,需要具有独立性,及时应用大数据技术对企业财务管理过程中的数据集中和处理,推动企业财务管理信息化发展,为企业做出正确的决策建议。 (二)创新财务管理模式 大数据不只是带来了机遇,也带来了挑战。对于企业财务管理来说,需要不断地调整管理机构,创新管理模式,做到企业财务管理能够适应大数据这个信息化、高速化、多元化的时代。企业需要做到:首先建立新型财务管理模式,抛弃传统工作效率低下的财务管理工作方式,做到财务信息化、高效化、及时优化公司资源配置,精确成本管控,提高财务管理效率。其次,重视财务管理职能,及时处理数据,做到数据分析提取的高效性,强化人才队伍的建设,全面提升人才素质,做到企业财务管理的高水平、信息化和专业化。最后,强化公司财务风险把控,利用大数据技术进行风险预判和分析,同时做到预算的信息化管理,避免资源的无端损耗。 (三)加强大数据在财务信息化建设中的广泛使用 大数据作为当前的一个热点技术手段,已被广泛地用于各个行业,然而并非所有的信息数据均可称为“大数据”,但同时也并非很多数据信息的简单堆积就是“大数据”,而应该同时具备“大量”、“高速”、“多元”、“价值”以及“真实”等方面的特点,只要依赖于新的处理模式,才可以使得大数据具有更强的决策力以及高增长率等方面功能。面对企业财务数据的处理,大数据的上述五个方面的特点完全同企业财务管理的根本需求相符。企业完全可以通过大数据的处理能力方面的建设,最大程度地发挥数据资源的有效性,重拾传统企业财务管理中一些容易被忽略的数据,并对其中存在的潜在的价值加以挖掘。 (四)创新管理模式,优化管理流程 大数据时代,数据的采集和共享是关键。在传统财务管理工作中,主要利用固有的静态数据和个人实践经验来分析数据,这主要是因为数据获取的不便捷和不及时造成的,但是大数据背景下的财务管理应该从三方面出发:(1)以企业内财务部门为核心建立内外联通共享的财务大数据平台,同步数据信息,统一数据标准。(2)对于企业外部的数据采取评级筛选机制,对于重要的一级数据能及时获取,对于次要的二级数据能有效把握,而那些不那么重要的三级数据则可以酌情参考。(3)削减财务数据共享层级限制,做到大部分数据可以完全地及时地共享到每位数据使用者,有保密性质的数据则设置安全防护机制。 (五)提高财务人员的专业素养,引进高素质的复合型人才 在大数据时代,技术和知识更新的速度非常之快,企业在适应信息技术不断发展的同时,更要高度重视综合性人才的培养、引进,不仅要具备财务数据分析、管理能力,同时要具备信息化处理的思维。具体可从三方面出发:(1)要培养财务管理工作人员拥有完备的财务专业知识、财务法律知识、信息化数据处理知识,定期培训和提高相关知识层次是必要的,而且要培养出现代化财务管理的复合型、精英型人才作为企业财务管理工作的保障。(2)适当引进复合型人才来提高企业财务管理工作水平,既能处理亟待解决的问题,又能为企业储备优秀人才。(3)建立合理的奖惩机制,综合评定职工的工作表现,留下高质量人才,形成优胜劣汰机制。
变革其实都是为了更好地为企业展服务,更好地帮助企业获取市场份额,提升市场竞争力。本文主要分析大数据时代人力资源管理的变革探究,多角度、全方位促进企业长远发展。新信息时代,标志着数据技术信息的普及,企业想从激烈的市场竞争中脱颖而出,就必须遵循事物发展的客观规律,基于大数据时代趋势探讨企业变革势在必行。时代的发展进程,赋予企业人力资源管理主体的重任,变革显得尤为重要。 一、大数据时代人力资源管理变革的意义 1.核心竞争力 在信息化时代,大数据前提下,一个企业只有运用好数据信息,才能立于不败之地。要发挥“人”这一主观因素,探索市场发展规律,提升主观能力素质,提升观看和获取信息的能力,从复杂的市场环境中,提取有用的信息资料,实现资源整合,在行业的竞争中良性发展。 2.探索市场发展规律 大数据时代,图片、视频、文字等形式复杂多样,企业人力资源变革,实现企业符合市场发展规律,就要不断健全体制,从宏观的角度研究些事物的发展,如何从海量的含量中挖取“黄金”,这对现实都提出了更高的要求,我们必须在探索市场发展规律的同时,合理运用人才,引进人才,实现用人促发展的模式。 3.管理手段必须富有时代气息 大数据时代,没有创新等于踏步不前。要利用大数据时代的优势和功能,构建系统化的人才管理模式,完善企业人才管理制度,制定出符合企业发展的目标和方向,对企业人力资源分配高效快捷。 二、当前人力资源管理存在的弊端 当前,面对国家快速发展进程,企业人力资源管理跟不上时展的需求,主要体现在以下几个方面。 1.对于大数据概念模糊 人的思维能力没有跟上时展,仍然存在一些老的管理理念,没有针对管理进行适时的创新,导致人才流失,企业发展停滞不前,没有对企业发展起到推动作用,与大数据时代脱轨。 2.奖惩制度不健全 人力资源部门对全员没有进行有效地了解,对企业发展理念,人员信息等资料不掌握,工作缺乏积极性和主动性,没有结合自身实际进行合理的调整改革,没有在人员工作效率,企业全面发展中进行必要的投资,没有建立奖惩制度,导致人力、物力、财力跟不上要求,造成极大浪费。 3.缺乏必要支撑 大数据时代,对于企业来讲,又是机遇,也是挑战。当前,部分企业对人力资源管理人力和财力等多方面投入精力不够,使得企业管理和人才培养上无法与新信息时代有机融合,革新难度倍增。 三、基于大数据时代下人力资源管理变革策略 企业的发展离不开“人”这一主体因素,人是企业发展的内动力支撑力。因此,大数据时代人员管理变革至关重要。 1.更新企业人员思维,提升管理理念 现代企业的发展,归根到底就是人才的较量,企业想在芸芸众生中存活,从激烈的市场中立于不败之地,就必须关注人力资源管理的重要性,及时跟进时展的步伐,更新理念思维,紧紧围绕大数据时代的发展思维,更新观念理念,运用先进的技术手段,加强企业管理,提升员工的工作效率。在运用大数据时代的大数据思维,结合大数据时代的“新元素”“新内容”对员工进行科学培训,提升决策者、实施者的正确性和实效性。 2.改进人力资源管理模式,健全企业管理体系 对员工的个人目标融入企业发展的大目标,为员式提供科学的工作环境,营造良好的工作氛围,建立企业发展奖惩制度。同时还要优化人才管理模式,督促企业加强内部管理,强化人力资源地位,管理力度等多种方式,实现企业稳步发展的战略要求。通过安装摄影摄像设备等,利用大数据时代的产物,对人员进行全方 的监控、了解和掌握,对员工的工作状态进行科学评估,从而提升其价值,工作能力及彩票网观测力素质,从而提升企业的管理质量。 3.开发信息化人力资源管理技术 企业通过对人员进行集中或间接培训,成立人力资源管理平台,把老理念融入新观点,人力资源管理与信息系统管理等的有机融合,为企业发展提供可行性指导意见,通过优化信息技术,定期招聘优质化人才,建立企业门户网站,号召员工等积极为企业的发展出谋划策,同时,充分利用网络传播速度快的功能,为员工提供合理化的服务,优化人才配置,吸引人才为企业的全面发展出工出力。 4.提升企业的凝聚力、向心力 大数据时代在对企业和人力资源改革的同时,提升人员的凝聚力和向心力,员工之间的工作关系在信息化数据的分析下,会更加亲密,氛围会更加深厚,消除了人为的一些因素,人与人之间的交往就得更加纯粹,通过大数据的分析,进一步加强了员工的管理,使得管理更加合理,氛围更加浓厚,向心力更强,企业发展才会更加平稳。 四、结束语 大数据时代呼唤信息化人才,在大数据时展的背景下,企业进行有效变革符合时展的要求,也是必然趋势所在,更关系到企业的可持续发展、生存现状等,是时展与经济体制改革下的必然要求。树立大数据思维,不是一个人的事,也不是一个企业的事,更是社会发展使然,健全企业发展制度,健全人员管理体系,才能够更加集中地强化自身人才资源管理的实效性,社会可持续发展,大数据时代下的人力资源管理,仍然任重道远。 参考文献: [1]陈玉芳.大数据时代企业人力资源管理变革的思考[J].劳动保障世界,2019(06):2. [2]王宇.大数据时代背景下企业人力资源管理变革的思考[J].企业科技与发展,2018(06):197-198. [3]思琦.大数据时代企业人力资源管理变革策略分析[J].知识经济,2018(12):102+104. 作者:王一蒙 单位:哈尔滨市安康社会福利院
进入大数据时代的我们,仿佛一切问题都可以通过互联网解决,通过网络我们可以交水电费、手机费,可以购物、点外卖,还能学习知识,网络数据信息不断完善和充实,给我们的生活带来极大的便利,但是随着大数据的发展,还存在这一些不法分子,借网络漏洞,窃取数据,扰乱社会治安,阻碍社会发展。在网络环境参差不齐、鱼龙混杂的情况下,我们需要加强计算机网络安全防线,抓出本质问题,消除威胁所在。 1大数据时代 大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的提出,不在于掌握庞大的数据信息,而是在于在庞大数据中对有意义的数据进行专业化处理。大数据有利于对大量消费者提供产品或服务的企业进行精准营销,有利于小微企业的转型。马云曾说未来的时代不是IT时代,而是DT时代,DT就是数据科技,就是大数据时代。大数据在云计算为代表的技术创新的衬托下,使得数据收集、使用更加便利,有云计算与大数据相辅相成,改变了人们对资源的获取方法,也影响了整个社会的知识获取途径,加快了社会总体知识水平的提升。 2大数据时代下计算机网络存在的安全问题 大数据网络信息环境较为复杂,由于涉及内容较广,信息资源可利用度较大,客户端、服务端等系统多元化,导致网络在给公众提供便利的同时,也带来了一系列的网络安全问题。 2.1信息内容安全存在隐患 大数据本身包含着各种各样的信息,其中有一些保密程度较高的数据,一旦出现安全风险,将导致机密信息泄露,对个人、企业会造成严重的损失,所以当前网络信息安全是计算机网络安全系统所需解决的主要问题。信息内容的安全性保证也会影响到计算机网络的发展,提高安全性,能让用户在使用网络时更加安心。 2.2网络安全意识差 当前的轻松便利的网络环境让我们对网络安全放松警惕,自认为计算机系统是安全的,许多人使用网络缺乏安全意识,例如随意告诉别人安全密钥,设置密码过于简单等,使得在网络安全监控下依旧出现漏洞,被黑客或者不法分子盗取机密信息,对个人或企业造成损失。 2.3黑客攻击、网络病毒造成安全隐患 信息技术的发展使得网络黑客也顺势而生,黑客指通过互联网非法入侵他人的计算机系统,查看、更改、盗取他人数据的人。黑客原是电脑技术的专家,正常计算机在工作中无法识别黑客攻击,特别是高技术黑客,计算机系统一旦被攻击,计算机就只能任人鱼肉了,有的黑客只是想盗取计算机里的数据,有的黑客直接把数据毁了,所以黑客是计算机网络安全问题的一大隐患。与黑客异曲同工的就是网络病毒,随着各种杀毒软件的更新,新式病毒也在不断更新,计算机感染了病毒,那么很容易通过内部程序进行传递,直接影响到计算机的使用,甚至造成数据损失,更严重的还会导致系统瘫痪。 2.4网络监管不到位 除了社会各方面加强对网络安全的重视外,网络监管部门也需要有所行动。网络监管就像是网络安全的最后一道门,监管一旦放松,就会产生巨大影响。 3大数据时代下计算机网络安全应对策 3.1重视信息管理安全体系的建立 建立信息管理安全体系首先要对用户的账户信息安全进行管理,大数据下各个平台内都存有用户的个人信息,在账户的登陆,信息传输、储存及使用过程中做好安全检测工作,降低用户账户安全风险。对实名制的平台,要做好信息保密工作,其网络信息最好与当地网络安全管理部门衔接,提高安全防范。 3.2提高防火墙技术应用 当前用来抵挡计算机网络威胁的主要是防火墙,过去防火墙技术较为落后,只能被动防护,无法主动保护,随着技术的发展,现在已经有了智能防火墙,使用智能防火墙能够主动分析和主动拦截,大大提高了网络安全风险。智能防火墙除了对外部攻击能够抵挡外,还能对内部管理系统进行检测,发现病毒就会主动清除。 3.3提高网络用户的安全意识 在提高网络安全技术的同时,还应该加大对用户安全意识的宣传,提醒每个用户养成良好的上网习惯,禁止点击不安全的网站,规范上网行为,特别是对一些高技术用户来说,严格遵守法律法规,不做违法犯罪的事情。 3.4加强网络监管力度 网络安全的基础就是网络监管,严格监管能够确保信息的安全,监管部门需要定期开展安全审查、安全检测与风险评估,加强系统的修复工作,对网络上一些不安全不规范的网站进行关闭、取缔、整改、优化。 4结语 大数据时代计算机网络安全将面临着严峻的挑战,网络带来的巨大利益还是会使一些不法分子踏入法律的红线,我们只有树立强烈的网络安全意识,形成良好的上网习惯,加大网络安全的宣传,从个人角度出发维护网络安全;监管部门加大对不安全网站的监督,对病毒入侵做好防范工作,强化网络安全技术手段,保证用户信息的安全稳定,只有做好网络安全工作,网络发展才能更加长久。
论文结合高校体育资源信息大数据库建设的必要性,指出了当前建设中存在着各种问题,如高校体育资源开发力度不足、高校体育资源信息库建设不完善、高校体育资源信息网络交流平台不畅通以及高校体育资源信息硬件终端应用单一等。最后,高校体育资源信息大数据库的建设应做好高校体育资源信息库建设和信息的有效整合、在高校体育资源信息平台建立资源共享机制、在移动网络终端实现信息的实时交流。 引言 如今,大数据时代下信息化建设已成为社会关注的焦点,为人们带来便利的同时,也满足了社会发展的各方面需求。就拿高校体育资源来说,在大数据时代下对体育资源进行信息整合,在大数据库建设中必然有助于师生更好地投入到体育活动中,也进一步推动了高校体育教育事业的发展。为此,高校体育资源信息大大数据库的建设,必然要打破高校体育传统管理方式,突出高校体育信息化发展的特点,在学校平台促进高校体育资源信息的共享。高校体育资源信息大数据库的建设至今依然是高校关注的一个重要话题,因此论文对高校体育资源信息大数据库建设进行研究有很大的现实意义。 1.高校体育资源信息大数据库建设的必要性 现阶段,我国高校已逐步实现了校园的信息化建设,且也在全面铺开数字化建设。尤其是高校图书馆的数字化建设,显然已经是高校学术资源建设的主流,在高校数字化建设中占有一席之地。当然,高校越来越感受到资源信息数字化建设的重要性,便在高校各项管理中逐步开展数字化建设工作。以高校体育资源信息大数据建设为例,在对体育资源信息进行整合过程中要实现信息资源的共享和共建,才能确保高校体育资源大数据库建设可以充分发挥作用,并带来更大的经济效益和社会效益(苏欣.大学园区开展体育资源公共服务平台建设的研究:运动,2013,14(22):81-82)。我国高校教育发展事业非常迅速,体育教育也备受关注,这有助于培养高校学生的终身运动意识,并以良好的运动习惯开启在社会上的生活。高校体育资源信息大数据库建设是高校体育教育发展的必然方向,在这条道路上,高校体育事业将会日益发展壮大,高校教育事业也定会成为社会发展的最大保障者。当然,高校体育资源信息大数据库建设,也是满足了高校体育教师和高校学生关于体育的多种需求,帮助高校体育教师和学生在体育发展道路上越走越远。 2.高校体育资源信息大数据库建设中的主要问题 2.1高校体育资源开发力度不足 互联网最常见的形式载体是万维网,为人们提供需求的信息。这种资源共享的平台是人么最理想状态下的检索工具,也在高校体育资源开发中发挥着极其重要的作用。然而,万维网的信息量比较多,信息范围也是相对较广泛的,缺乏一定的针对性。万维网一旦在高校体育资源信息大数据库建设中应用,必然会面临着各种问题。当然,高校体育师生在查询体育资源信息时,由于自身缺乏对先进技术的掌握情况,以至于很难充分利用到体育资源信息(王丽平,余群,辛海锋.数字化环境下屯堡体育信息数据库建设研究:电脑迷,2017,08(27):208-209)。尤其是体育资源开发人员,一旦无法全面掌握网络相关知识,就很难做大高校体育资源信息的最大程度普及。这就说明,高校体育资源开发力度不足是高校体育资源信息大数据建设中存在的主要问题之一。 2.2高校体育资源信息库建设不完善 高校体育资源信息大数据库建设中,应有灵活多样的数据库形式,要求这些数据库有数字型、文字型、多媒体数据以及图像型的数据库。但在实际建设中,由于高校体育科研资料非常多,在实际的信息整合中就很难充分开发出这些体育信息资源,最终导致高校体育资源信息库的建设不完善。当然,部分高校的设备老化以及资金投入不足也都导致体育资源信息大数据库的建设力度不足,体育资源信息整合过程中就会变得杂乱,体育资源信息开发利用效率极低。 2.3高校体育资源信息网络交流平台不畅通 一般来说,网络交流平台主要包括了文件传递、电子软件及聊天软件等,在和交流机制联合作用下才能充分发挥出网络的价值。高校体育资源信息整合中,其网络交流平台的构建流于形式,在网络状态下很难在网络交流平台上传相关的资源信息,也很难做到信息资源的共享和保存(张斌,訾向,朱晓鸣,等.基于智慧校园的高校体育信息平台的构建研究:浙江工商职业技术学院学报,2017,16(2):84-88)。正因为高校体育资源信息网络交流平台的不畅通,高校体育资源信息大数据库建设现状不容乐观。 2.4高校体育资源信息硬件终端应用单一 资源信息的硬件终端在大数据库建设各个环节中的应用,可以确保资源信息的有效整合。不可否认的是,资源信息硬件终端以体育资源的形式融入体育活动的各个环节,也能看作是信息收集的终端,或者是信息传播的终端。当然,高校体育实际教学科研中,往往忽略了资源信息的硬件设备,硬件不能及时更新的情况下,就对体育资源信息的传播带来了不利影响。 3.高校体育资源信息大数据库建设的策略 3.1做好高校体育资源信息数据库建设和信息的有效整合 高校体育资源大数据库的建设质量取决着高校体育教学的质量,也影响着高校教育的发展方向。尽管,我国高校体育资源大数据库建设中,已经有着相对完善的《中国体育报刊数据库》,但高校应结合自身的体育资源,做好信息的有效整合。高校在建设自己的大数据库时,就要用科学规范的方式把体育资源信息以图片、文字以及影像光盘等形式做好各学科的交互。对于已经收集到的体育资源,可结合软件进行加工处理,构建和体育教学科研有关的信息大数据库。当然,高校体育资源信息大数据库的建设中,也要及时更新已有的数据库,确保体育资源信息大数据库是更加全面和丰富的(王双明.体育资源信息大数据库建设探析:电子世界,2017,17(18):65-66)。也分析体育教师、体育管理人员以及体育指导人员的活动信息,对其进行分析并建立具有开发性能的数据库。数据库建立后要不断完善,实现体育资源信息数据库和信息的有效整合。 3.2在高校体育资源信息平台建立资源共享机制 在高校体育资源信息平台建立资源共享机制,有助于增强高校体育资源信息大数据库的作用。资源共享机制的建立中,应构建一个通畅的交流平台,在各个机构间建立完整的传动协作机制,在网络中投放已经整理好的体育资源信息,结合互联网优势在大的平台上汇聚各个分散小平台的体育资源信息,这就形成了一种多级平台结构。当然,数据库要及时更新体育资源信息,在平台上实现人机的及时交互,以确保体育资源信息的共享。当然,也可以在网络平台上以远程教育方式开设体育课程,结合高校体育课程,向师生传达体育课堂的教学资源,结合观看情况分析师生的兴趣点,以便于日后的数据库建设中可以随时调整和完善。 3.3在移动网络终端实现信息的实时交流 信息资源终端可以是体育资源,也可以是体育信息交流终端。体育资源信息的实时传播也可依附于信息资源终端实现,在移动终端上实现体育资源信息大数据库的建设工作。比如说在高校体育资源信息大数据库平台上就能利用手机这个终端设备获得体育信息,也可以利用除了手机以外的其他终端设备也能实现对体育信息的获取。当然,高校体育资源信息大数据建设过程中,就要运用多种科学技术为用户提供全面的体育信息,在体育资源整合中做好大数据库建设,方便用户对感兴趣的体育信息自由下载查看。当然,移动网络终端的信息实时交流,要有一个顺畅的网络环境和流畅完整的体育资源整合的信息平台,才能充分发挥出体育资源信息整合的最大价值,大数据库平台的作用也会日益凸显,并促进高校体育教育事业的积极发展。 4.结语 高校体育资源信息大数据库建设工作刻不容缓,这也是高校体育教育蓬勃发展的必由之路。在高校体育资源信息大数据库建设中,要充分认识高校体育资源整合的优势和大数据库建设的原则,始终以规范性和科学性的原则做好体育资源整合的每一个环节,加大体育资源的开发力度,积极运用科学技术实现体育信息大数据库的共享和实时交流。当然,在高校体育资源信息大数据库建设中,要与时俱进并联系高校体育发展方向,才能在实际建设中朝向更好的未来前进。 作者:张舵 单位:南阳医学高等专科学校
大数据是近年来新出现的“名词”,但关于大数据的研究却热度不减,其根源在于大数据时代的到来极大地推动了社会的发展和进步。大数据是智慧城市建设的理论基础,同时也有助于提高我国城乡规划的水平和质量,近年来大数据发展带来的改变已深刻影响了人们的生活方式,不仅使城市管理与生活更加智慧,同时也缓解了城乡用地紧张的局面,因此加大大数据与城乡规划和智慧城市的研究具有十分深远的社会意义。 1大数据时代概念 所谓大数据,从字面可以理解为所有数据信息的集合,是提高事物决策力、洞察力的海量信息资产,需要以全新视角和处理方式才能对其充分利用与发开。大数据是信息技术发展的直接产物,由于现代社会正处于一个高速运转和信息爆炸的年代,依托大数据作为数据基础,有助于各项工作的全面性和准确性。与此同时,大数据信息是一种开放的、真实的信息资源,全民均参与其中,因此一些涉及公共利益的社会决策依托大数据在一定程度上也体现了“以人为本”的发展理念,不仅确保了社会资源的合理分配,同时也使相关决策更加科学与合理。 2我国城乡规划的弊端与不足 2.1以地生财发展理念 众所周知,我国城镇化进程起步较晚,主要在改革开放后取得快速发展。受经济发展要务影响,我国大多数城镇的相关规划都在以经济增长点为第一要求,特别是住房市场化改革完成后,土地成为催动经济发展的主要支撑力量。一直以来,这种“以地生财”的城乡规划理念,盲目遵循了资本市场的引导,在近30年的发展过程中累积了严重的城乡规划问题。近年来,我国城市用地进一步缩减,加之人口急剧膨胀带来的土地压力,使得前期城乡规划工作不到位带来的影响愈加凸显。例如城市机动车道很宽但却欠缺人行道,特别是“共享单车”等新事物的出现引发了严重的社会问题。 2.2自下而上与自上而下的发展冲突 城乡规划是政府部门的重要职能之一,其目的在于通过自上而下的控制和引导促进城市的和谐稳定发展,主要体现在城市空间结构及发展方向的规划工作。与此同时,城市作为市场经济活动的产物,是一种自下而上的社会经济发展过程,特别是代表不同阶层的社会精英,其城乡规划理念也代表了不同的经济利益和价值判断,由此可见,城乡规划工作包含了多种不同利益及诉求的内在矛盾。过往城乡规划工作并不关注下层阶级的诉求,其规划方案也欠缺科学性与全面性,从长远角度来讲城乡规划质量并不理想。 3智慧城市的基本特征 3.1大数据基础设施 大数据基础设施是智慧城市的基础和保障,大数据基础设施本质上讲就是互联网及以互联网为基础的相关数据信息平台,通过大力发展与完善大数据基础设施确保智慧城市的数据全覆盖,由此奠定数据传输的良好基础设施条件。目前,我国许多大中型城市都在积极推广和普及城市无线网络全覆盖,并投入大量资金研发城市服务数据平台,这些都是智慧城市发展的必要基础条件。 3.2智慧管理 智慧管理是智慧城市的重要体现之一,一座城市无时无刻不在产生大量数据信息,智慧管理的作用在于对于海量信息进行科学分析与处理,进而高效反应出城市的运行状况,这也是智慧城市的最终发展目标。智慧管理所涉及的内容是全方位的,既包含了城市摄像头及传感设备所获取的信息,同时也涵盖了普通大众所发生的各类信息,如手机软件获取的信息内容,生活消费产生的数据信息等。智慧管理的发展能够使城市面对突发事件采取更加高效的措施,推动城市的繁荣稳定发展。 3.3智慧生活 智慧生活是通过大数据为城市居民提供更加舒适便利的生活环境,这也是智慧城市的重要发展趋势。在大数据背景下,智慧城市能够通过各种信息的分析与处理,为城市居民提供更加高效的生活服务,例如在居民吃穿住行方面,智慧城市能够为居民出行结合道路通行信息选取最佳便捷的交通路线,同时甄别各地不同美食美景方便居民餐饮出游。 4大数据对城乡规划及智慧城市建设的作用 4.1推动城乡规划的健康全面发展 随着社会的不断进步,城乡规划从出发点发生了本质转变,由经济发展向绿色可持续发展过渡,这就要求了城乡规划工作不能再以过往的思考方式开展工作。在新时代背景下,城乡规划要更加注重城市居民的需求,需要在服务水平和生活质量的做到有效提升。而基于大数据的发展,为政府城乡规划与居民直接“对话”敞开了方便之门,使广大城乡居民的诉求得以体现和表达,这也是政府调研工作更加全面与准确,从而促进城乡规划的水平和质量。 4.2提高智慧城市数据整合处理的质量和效率 智慧城市的实现,依托于海量数据信息的整合与处理,而大数据时代的来临为智慧城市的发展与实现奠定了技术基础。过往城市建设由于缺少信息技术的支持,信息传输速度十分缓慢,加之信息处理技术传统落后,无法实现城市的智慧化发展与管理。由于大数据完整性与共享性的特征,许多城市功能因此得以完善的优化。与此同时,基于大数据的信息数据整合与处理速度更快、效率更高,这也为智慧城市建设迎来全新契机,极大地推动了我国智慧城市的快速构建与发展。 5结论 综上所述,大数据是信息时展的重要产物,在信息爆炸式发展的今天有助于各项决策的全面性和准确性。在我国城乡规划与智慧城市建设过程中,由于大数据的发展和应用,促进了城乡规划水平的提升和智慧城市的快速发展。基于此,相关学者要进一步加深大数据的探讨和研究,以高瞻远瞩的眼光促进大数据与城乡规划和智慧城市之间的联系,推动我国经济社会的繁荣稳定发展。
1引言 现阶段,大数据时代科技进步迅速,信息规模逐渐扩大,种类日益增多,各企业可以通过使用先进信息技术从广泛的数据中挖掘出对本企业有利的信息从而为企业决策和未来发展提供有利条件。事业单位作为国家的社会服务组织,其财务管理必须适应当前社会发展步伐,不断优化财务管理是事业单位的必然选择。本文就大数据时代事业单位财务管理优化对策进行分析,以提供参考。 2大数据时代事业单位财务管理的现状 部分事业单位的预算管理缺乏科学管理,忽视绩效管理的作用,没有意识到预算管理的重要性,制度建设十分落后,并且已有的数据共享平台缺乏有效性,没有建立数据之间的动态联系,不能为预算编制提供准确的数据,预算管理的效果不佳。此外,事业单位所采用的财务管理技术手段缺乏先进性,不符合大数据时代对单位或企业提出的更高的要求,技术是企业或事业单位的重要竞争力。当前部分事业单位依然使用传统人工财务信息收集的方式,财务信息利用率不高,工作效率低,难以发挥财务管理对于事业单位的重要作用。同时事业单位的内部信息时缺乏时效性,没有实现各部门之间的合作与沟通,不利于财务信息的准确性和完整性。 3大数据时代优化事业单位财务管理的对策 3.1改进财务管理技术方法 在大数据时代,事业单位要借助网络广阔的平台和丰富的功能发挥财务管理职能,应用先进的网络技术解决财务管理中的问题,突破地域限制传输财务数据和会计报表等信息,实现网络财务管理的创新。网络财务管理必须依赖于网络财务软件来实现,事业单位要利用先进技术通过动态核算和在线资源管理实现远程财务管理和控制。同时,要引入财务虚拟管理技术突破有形的界限,运用电子商务技术提升事业单位财务管理水平。但是这样的技术革新对事业单位极具挑战性,事业单位要将核心的功能连接起来,建立虚拟的财务管理中心,实现财务信息智能化协调,在网络技术方面实现全面优化,提升财务资源利用效率。此外,事业单位不仅仅要满足传统的财务功能,还要能实现数据传递、财务监控等功能同时运行。利用大数据来建立各个不合机构之间的联系与合作,实现行业资源的优化配置。管理者可以通过网络平台掌握财务情况,实现移动办公,提升财务管理水平。 3.2基于大数据管理加强财务信息化建设 首先,要完善建立健全的财务信息化管理制度,基于相关法律法规和财务核算的基本准则,设置详细全面的会计科目,使财务信息的收集和统计方式更加科学。其次要针对事业单位的实际情况开发通用财务软件,实现财务资源的有效整合,完善数据管理系统,逐渐提升数据收集和数据处理等方面的能力,为数据查找或检索提供便利,提升财务管理的效率。最后,事业单位要提升数据的广度和深度,从广泛的数据中提取对本单位有价值的信息并加以分析,为实现财务信息化提供动力。 3.3利用数据信息优化财务预算管理 随着大数据和云计算在事业单位应用越来越广泛,在很大程度上提升了财务预算管理水平。预算管理对于事业单位具有关键的作用,通过现代化的先进技术建立预算管理信息中心,对历史数据和内外部数据进行多维分析,将单位数据与未开发展目标进行有效整合,利用信息化管理方式提升单位各部门的资金利用效率,将财务预算编制明确划分至月、季、年,并且将其统一整合到信息平台中,实现单位内部财务信息共享,加强财务信息公开。并且事业单位要促进财务数据走向资源化,会计信息更加规范化,为财务人员的预算管理决策提供可靠的数据支持。随着现代财政制度的逐步建立,对事业单位的预算管理水平有了更高的要求,预算编制不仅要法制化、规范化和科学化,而且要对预算进行绩效管理,使预算绩效管理覆盖到预算编制、执行、监督的全过程。事业单位要充分利用大数据促进预算绩效管理水平,提高财政资金的使用效益。一方面,事业单位要收集整理与预算绩效管理相关的业务数据,包括预决算、财务核算、资产管理、人员信息等数据,另一方面要充分利用大数据的多样性、关联性等特点,设定以大数据为支撑的绩效目标和绩效指标体系,使绩效管理可量化,可操作,切实发挥绩效管理实效。 3.4利用大数据加强财务监管建设 在大数据背景下事业单位应该建立完善的信息沟通机制,改善信息阻塞现状,保障财务信息及时传达、执行和反馈。事业单位可以利用电子化信息管理网络,优化内部信息流通,同时加强内部审计的监督职能,提升审计部门的独立性。对单位信息系统和财务活动进行不定期、定期的审计,确保财务书面资料与电子资料的一致性,避免财务数据出现错漏。此外事业单位要重点做好防范财务风险的措施,加强内部数据的安全管理,用制度严格约束员工行为,注重信息权限和保密工作,保障财务信息的安全性,尽可能避免财务风险的发生。如此才能为单位的财务控制提供基本条件,实现财务监管的优化。 3.5强化财务管理队伍建设 事业单位要转变对人才的管理理念,大数据时代对人才具有不同的要求,因此要加强管理人员的信息化管理水平。加大资金投入,引进先进的管理系统和设备,为财务信息化管理提供良好的硬件条件。事业单位要对各个部门的资源进行合理配置,强化各部门工作之间的联系,促进资源共享,提升财务管理效率。同时事业单位要引进高水平高素质的综合型人才,提升人才队伍的力量,定期组织员工进行新知识和新技术的培训,以满足大数据时代对人才的要求。 4结语 在大数据环境中,事业单位必须利用新型技术提升财务管理水平,才能更好地为社会提供服务。面对当前存在的问题,事业单位要改进财务管理技术方法,基于大数据管理加强财务信息化建设,利用数据信息优化财务预算管理,利用大数据加强财务监管,强化财务管理队伍建设,实现财务管理的优化,促进事业单位为社会持续做出贡献。
通过对大数据背景下对计算机网络安全的分析,介绍了新技术下的网络安全问题,提出了相关的网络安全防范措施,在大数据背景下,高校网络安全管理必须采用多种方法和手段,同时探索将大数据技术应用于高校网络信息安全管理中,构建符合时代需求的高校网络安全防范体系。 1大数据背景下的安全分析 大数据系统结构涉及有大数据采集、存储、传输、挖掘、应用等多个环节,因此其相关的基础设施、存储技术、网络传输、信息保密等均都面临一定程度的安全威胁。 1.1数据库安全 大数据存储不能再用传统的关系型数据库,现基本采用非关系型数据库NoSQL(NotonlySQL)技术,但NoSQL也具有访问控制、隐私管理等安全威胁问题。其客户端缺少足够的安全机制、容易产生代码漏洞,使分布式数据定位及保护均较困难等。 1.2信息数据安全 大数据基础设施具有分布式和虚拟化的特点,信息数据的安全主要存在信息泄露和信息破坏两大安全隐患。包括诸如非法入侵、假冒身份、非授权访问、窃密篡改、拒绝服务以及病毒感染等多种形式的安全威胁。 1.3大数据网络安全 由于大数据分布式网络一般规模较大、攻击手段繁多且隐蔽化,安全事件出现后很难发现和定位。因此,如何及时感知网络事件并及时从大量的网络日志中溯本追源,从而对症下药,保障大数据网络的安全问题尤其重要,为大数据安全的重点防护内容。另外,网络协议是信息传播的载体,一些存在安全漏洞的协议被不法分子利用,也会导致用户数据丢失或者遭到破坏。 1.4管理安全 管理是网络安全的重中之重。如果网络安全方面的管理制度不健全就会给网络管理安全带来严重的安全隐患。比如弱口令密码、内部人员的违规操作等。以及当安全事故发生以后,无法提供有效的破案线索。这些管理漏洞都增加了数据安全隐患。 2大数据网络安全防护措施 大数据背景下,网络存在的诸多隐患,直接导致了网络系统安全性能比较脆弱。因此要全面的对整个网络中存在的安全漏洞、安全隐患进行分析研究,在网络系统的各个层面都要做好安全问题的技术防范工作。 2.1常用的防范技术手段 (1)访问控制技术。访问控制是维护网络安全的最常用也是最普遍的网络安全技术,其作用是指定用户访问网络资源的权限,保证信息数据不会被非法用户窃取。比如:指定IP访问,关闭非业务端口,进行身份信息认证,对用户访问的文件设置权限等。(2)数据信息加密技术。数据加密是为提高信息系统和数据的安全性和保密性,防止秘密数据被外部截取破译而采用的主要技术手段之一,数据加密技术可分为数据传输加密技术、数据存储加密技术、数据完整性的鉴别技术和密钥管理技术。(3)网络隔离技术。网络隔离技术通常都是以设置硬件防火墙来实现。防火墙是在内网与外网之间、专用网和公共网之间的界面上构造的保护屏障,是一种获取安全性方法的形象说法,它决定了外部网络的哪些人允许访问内部网络,可以访问内部网络的哪些内容,以及内部人员可以访问外部网络的哪些内容,通过对所有流入流出的网络通信和数据包实施有效的监控,从而防止了来自外部的非法入侵。(4)入侵检测技术。是指对网络系统中的重要信息进行实时监控和分析,并智能分辨出哪些属于非法入侵行为,哪些是合法使用网络资源的行为,并作出相应的示警及应对措施,多由专属设备或软件来实现。(5)查杀病毒修补系统漏洞。现今的病毒多数具有通过系统漏洞传播的能力,例如有名的勒索病毒。所以对电脑病毒最好的查杀方法就是预防。首先要防止病毒入侵,采取的有效措施如安装专业的杀毒软件,病毒库及时更新,不轻易打开来源不明的邮件和应用安装程序,用专业软件定时更新系统漏洞,定时查杀病毒。 2.2加强安全防范意识 堵住所有安全漏洞的网络是不可能存在的,因此想要确保网络安全,关键在于加强安全防范意识。对个体用户来说自觉安装杀毒软件,修补系统漏洞,设置网络防火墙等;对于网络管理者来说要建立一套行之有效的安全防护管理制度,定时巡查,降低发生网络安全事故的风险。大数据背景下,高校网络信息安全方面都存在着诸多问题,传统的信息安全技术已很难有效地发挥其安全保障作用。海量数据的出现及其分布式处理的特点,再加上别有用心之人的窥觊,令大数据安全防范的要求更高,如何有效保护高校大数据网络信息安全,不仅关系到高校和师生们的自身的利益,也关系到国家的信息安全。所以要加强宣传让所有师生在思想上认识到网络安全的重要性,管理者也要建立行之有效的安全管理办法,利用有效的技术手段保护好网络安全。 参考文献: [1]刘永华.计算机网络信息安全[M].北京:清华大学出版社,2014(7). [2]王倩,朱宏峰,刘天华.大数据安全的现状与发展[J].计算机与网络,2013(16):6669. [3]郭三强.大数据环境下的数据安全研究[J].科技广场,2014,04(08):09-11. 作者:卓家 单位:吉林工商学院
1引言 现阶段,我国的诸多企业在大数据时代的实际发展过程中均积极地针对财务管理问题进行创新和发展,希望可以将财务管理系统的工作进一步科学化、专业化和完善化。然而,由于我国很多企业内部的财务管理工作在具体落实的过程中依然缺乏创新和活力,较少地使用先进的管理方式和工作方法,进而在一定程度上产生了落后的状态。因此,相关企业及其负责人们开始纷纷认识到这一问题的严重性,由此推动了大数据背景下的企业财务管理工作更加注重创新发展,更加关注企业的整体运营。由此可见,笔者通过本文积极地分析并阐述这一问题,极具现实性意义。 2大数据时代下财务管理创新的不足之处分析 2.1财务管理创新意识薄弱 在大数据时代背景下,我国的诸多企业在进行财务管理工作的过程中,财务管理创新意识普遍比较薄弱,而且主动性不强、参与度不高,从而使得我国很多企业的财务管理工作在新的发展机遇面前未能充分把握机会,进而产生了落后的状态。并且,在当前的企业财务管理体系当中,部分企业及其相关的负责人们尽管开始产生了一定的创新意识和创新想法,然而,其本身却存在行动力较差的情况,未能够将财务管理的创新想法落实到具体的行动当中,进而影响财务管理系统的整体创新情况。 2.2缺乏有效的财务管理创新方法 现阶段,我国的企业财务管理体系当中存在一个极为严重的问题,则是缺乏有效的财务管理创新方法,从而影响着财务管理创新活动的开展。与此同时,由于科学的、专业的、可行性较强的财务管理创新方法与财务管理最终的实际效果之间具有十分明显的关系,因而在选定方法的过程中十分重要,必须充分结合多重要素进行综合的分析与思考,从而选择一种最为有效且成本最低的财务管理创新方法,由此来带动企业的财务管理工作实现新的突破和新的创新。 2.3财务管理人员能力有限 一个企业在实际的发展过程中是否具有优秀的、专业素养较高的人才,在现阶段已经成为企业稳定发展的重要推进力量,对于企业而言十分关键,财务管理工作也是如此。当前,在选定了科学的、专业的财务管理创新方法,制定好了创新性的活动之后,能否取得实质性的效果,依然需要考虑是否具有专业的财务管理人员来实行。但是,我国目前的很多企业在开展财务管理创新工作的具体过程中,由于财务管理人员的能力有限,在很多具体的工作上均不敢创新,同时,将工作实施的也不够到位,因而滞缓了财务管理工作的创新发展。 3大数据时代下对财务管理进行创新的方法研究 3.1提高对财务管理创新的意识 由于每一个企业的财务管理工作对于整个企业的正常运营来说十分关键,既是主体,又是核心,因而必须针对企业的财务管理工作予以高度的重视,从而使其内部焕发充分的活力和创造力,不断改变现阶段的财务管理工作创新能力不够强的滞后局面,由此来促进创新意识的激发和创新能力的实现。由此可见,提高对财务管理工作的创新意识是推动企业财务管理工作顺利进行的前提条件。 3.2在财务管理中融入信息技术 现阶段是大数据时展的关键时期,这一时期各个行业的发展均体现在信息技术的不断更新与创新的具体过程当中,因而必须在企业的财务管理工作当中融入信息技术这一形式,从而推动企业实现更加稳定和长远的发展趋势。在财务管理创新的过程中,首先需要确定采取何种方式,要衡量采用这种方式的最终效果是什么,进而充分利用大数据时代的优势特征,将信息技术进行合理地运用,从而为我国大数据时代背景下的企业财务管理工作的科学发展提供更多的准备和发展的优势。 3.3提高财务管理人员的综合素质 企业需要积极地选拔并招聘企业外部的优秀财务管理人才,要考虑到人才的专业性和综合素养,从而为企业的财务管理工作注入更多新鲜的力量,由此来进一步激发企业的创新活力。同时,也要加强对于企业内部人才的培训与考核,从而内部和外部两个方面来促进企业财务管理人员的综合素质不断提升,能够更好地适应大数据时代的发展背景,为企业的长足发展迎来更多的优势和机会。 4结语 综上所述,笔者在本文中着重围绕我国大数据时代背景下的企业财务管理的创新问题进行了详细的分析和合理的思考,并进一步展现了大数据时展的诸多优势条件,比如:容量大、多元化发展、速度较快等等,这些优势条件在促进企业不断具有创新意识,不断关注创新发展的前提下,为企业发展带来了诸多的机会。同时,企业也要有忧患意识,制定科学的风险应对方案,在面临挑战的时候可以更加从容,从而推动我国企业财务管理工作在新的时代前提下,向着更加稳定、安全的方向不断发展。
大数据技术建立在数据的搜集、存储和分析能力有了跨越式发展的基础之上,被学术界公认为渗透到各个领域的重要生产因素。随着移动网络带宽的快速提升、云计算和物联网应用的普及,更多传感设备和移动终端接入互联网,设备之间实现了前所未有的互联互通,由此产生的数据不可估量。在高等教育领域,教与学的过程也产生海量的数据,如何有效挖掘数据背后的隐藏价值,分析并利用这些数据来促进教学效果的提高,是当今教育界研究的热点问题。 1教育大数据及其特征和来源 大数据时代的一个显著特征是从数据中寻找答案、用数据说话[1-2],它的战略意义不在于掌握庞大数据的显性信息,而在于对海量数据背后隐藏信息进行有效的分析。教育领域中,大数据的特性可以用4V来概括:Volume(数据规模大)、Variety(数据形态多样)、Velocity(数据处理快和结果报告快)、Value(数据价值潜力大)。实际上,处理教育数据的难点主要在于后3个“V”。具体地说,数据形态多样化要求一个程序既要能处理传统的结构化数据,还要能处理文本图片、视频音频等非结构化数据,这让现有的数据库难以应付;处理速度决定结果报告的生成速度,快速响应就是要让用户的时间成本最小化;数据的价值潜力大意味着数据本身的价值密度低,隐藏信息需要挖掘。此外,大规模数据的有效性、真伪性难以辨别也是技术应用中要克服的问题。统观整个高等教育过程,产生海量数据的来源主要有:1)传统的非电子形式的文档;2)来自学校各种信息系统的数据;3)大学在线课程平台上的数据;4)社会开放学习平台上及公开网页上的数据;5)教育行政管理部门统计的数据。从微观的个体看,当前获取教育大数据的主要途径是在线教育平台,研究人员利用这些平台可以较容易地获取关于学习者的兴趣或学习活动的数据,从而帮助授课教师发现具有显著效果的教学方法。研究者最终希望,通过平台上的大数据,“精准”地“测量”学生在所有课程的任何阶段的学习进度和效果。而从宏观的教学管理看,教学管理部门需要监控教学质量,及时得到教学过程数据的反馈,评估教学,及时对教学运行进行必要的调整。 2教育大数据分析与处理过程 教育大数据分析技术源于大数据在商业领域的应用,如某宝电商平台根据用户的浏览痕迹推测用户对产品的偏好。目前,教育领域常见的大数据应用是以学生群体为主,借助于网络在线平台或移动终端,跟踪、挖掘和分析学生学习的整个过程。视频教学和师生间的网络互动交流将成为未来教育的重要形式,记录学生学习过程的数据,将对学生的教育规划进行有依据、智能化的指导,以提高学生学习的质量和效率。从经验上看,这些数据中,结构化的数据约为15%,非结构化数据(用户评论、交互过程记录、位置、图片、音乐、视频等)约为85%。数据挖掘和深度学习等技术是教育大数据分析的基础,可视化是数据分析结果呈现的关键。教育大数据处理框通常可以用图1来表示。算法的最开始是获取数据,判断数据类型,并根据是否是结构化分别处理,统一存储在关系数据库中;然后创建数据仓库(datawarehouse),进行联机分析处理(OLAP);最后根据不同的应用目的生成报告,目的是帮助学习者或教育管理部门对学习或教育的过程进行改进。 3教育大数据应用系统的架构 传统的计算机系统处理大数据不仅复杂、耗时,且成本较高(尤其是时间成本),所以研究人员必须使用基于并行计算技术的系统架构,如图2所示。这是将大的问题分割成多个小问题,并行解决后再汇总的思路。目前大数据处理的主流软件平台有以下三种: 3.1MapReduce Google公司研发的MapReduce可以处理带有大量计算机节点一起工作所产生的大型数据集,且集群系统拥有良好的可伸缩性。MapReduce虽然不开源,但它易于使用,可以处理磁盘文件、关系数据库等组成的原始数据,解决海量数据的计算问题。其形式可以是结构化或非结构化的形式,一般用户只需实现map()与reduce()两个函数。 3.2Hadoop Hadoop是个基于Java编写的开源软件,支持分布式并行处理计算机集群上的大数据集,并且具有非常高的容错能力。Hadoop分布式文件系统是分布式文件管理系统中的一种,能运行在廉价硬件集群之上,并且以流式数据模式来存储超大文件。其优点是高扩展性、高容错性、低成本。 3.3NoSQL 该数据库系统能满足数据存储方面的水平扩展性,不需要高度的数据一致性,比传统SQL关系数据库在数据存储和检索机制方面有更少的约束。 4教育大数据应用实例 以高校计算机课程教学为例,在大数据时代,高校可建立基于数据驱动的教学模式,代替传统教学模式。目前,大数据平台主要解决是数据分析与课堂教学优化同步的问题。线上的数据可以同步驱动线下教学,即线上线下课程同时进行,通过对线上教学数据进行实时采集分析,同步驱动线下课堂教学即时优化和动态调整。目前,国内高校的线上教学,已经拥有大量优质的在线MOOC课程,很多高校还在此基础上推广翻转课堂、模型分析、工具挖掘等混合教学模式[3]。学生课前通过线上学习,完成在线练习。大数据后台则对此进行数据分析,即统计学生学习过程中的点击次数、提问和参与讨论的数量,然后建立模型来预测学生行为,最后教师可以根据大数据分析的结果,进行线下教学优化调整。在这种大数据混合教学模式下,通过数据积累,学习评估体系发生一系列的改革,传统模式下单一的以考试成绩为主的评价体系,变更为过程性和考试成绩相结合的评价体系。学生在大数据课程背景下的学习成果,不再是获得一张只有分数和排名的成绩单,而是一份详细的“学习评估分析报告”。根据各专业群体平时数据反馈的共性问题得出评估分析报告,进而得到整体学习的情况结果,并能够对单个学生进行差异分析,完善学生自身知识架构[45]。相比于传统的数据收集方式,教育大数据拥有实时性、综合性、连续性和自然性的特点,因此,教育大数据在教学质量评价、教育理论及实践创新和高校德育评价体系等方面都有广泛应用。针对传统教学评价存在的问题,甘肃某高校利用大数据在教学评价中的优势,将大数据技术和数据挖掘技术应用于高校教学质量评价中。该系统主要运用数据的采集转换和挖掘分析技术,最终将结果反馈回教学课堂的实际应用中,为高校教学管理决策提供有力依据。颠覆传统评价模式,基于大数据的评价使教育评价更加客观,更具有针对性和预测性。东北某高校通过教育大数据,建立合理的大学生评价体系,运用层析分析法、综合模糊评价法进行实证分析,构建适合的评价指标,实现对大学生的个性化评价。利用大数据技术可以对海量数据进行提取和分析,将这个技术应用在教学领域中,可以协助管理部门做好科学的教学决策,湖北某高校将大数据技术应用于教育研究,对海量数据实时挖掘,做出更为科学、合理的教育决策。 5教育大数据应用带来的教学变革影响 5.1传统教学评价到大数据评价 培养综合性人才是各大高校的重要任务,而高校教师的教学质量特别能体现一个高校的综合实力,因此对教师进行多维度的教学评价显得尤为重要。教学评价主要分为诊断性评价、形成性评价和总结性评价三种类型。多年来,我国高校教育倾向于总结性评价,大数据的出现使形成性评价成为可能。传统的教学评价存在的问题包括以下四个方面:评价主体单一、数据采集不完整、数据分析能力弱以及结果反馈不及时[6]。传统的教学评价一般采用以学生为主体的方式进行,但学生更加侧重课堂氛围而教师则更加注重于课堂内容的知识体系,导致传统的评价体系很难对教师进行全面的评价,且评价存在“感情因素”。学生喜欢一个教师就会给出较高的评价,这种评价方式是不客观的,无法真实衡量一个教师的教学水平。由此可见,传统的教学评价方式存在一定的局限性与片面性。大数据教学评价是指依据教学目标,对收集到的数据进行科学的深层次挖掘,筛选出相关性数据,并对教学过程和结果进行判断。大数据时代,各种新技术把对数据的及时采集变成现实,有效地保证了教育评估的时效性。结合传统评价优点的大数据评价能对教师形成相对完整的过程性评价,及时帮助教师发现自己的教学问题。 5.2促进教师教学创新 学校教育是由学生学和教师教两部分构成。学生需要教师的引导与培训才能学会理论知识和技能技巧,教师也需要学生的配合才能顺利地开展教学工作。高校是连接学校和社会之间的桥梁,教师的教学质量将会直接影响到社会人才的质量。因此,大数据评价是具有价值的科学性预测,能够推动教师自身的学术发展和教学模式的创新,从而为社会提供新型人才。在新模式教学过程中教师将不再扮演刻板的讲师角色,而是转变为为学生咨询,与学生交流、探讨问题的对象。大数据式的教学评价所采集的数据以及数据分析的结果不仅能够为教师的教学目标、教学过程、教学形式等提供前期基础,还能够让教师积累教学经验,对日后的教学起到引导作用。 5.3促进学生学习能力的提升 学生作为学习的主体,养成自主学习的习惯非常重要。根据教学评教的分析结果能够使教师更为及时地了解到学生的真实需求,在学生提出自己的要求后,教师据此对自己的教学任务做出及时的调整,以满足学生的主观需求,激发他们的学习兴趣,主动去接受和探索新的知识,提高学生的学习效率以及自主学习的能力。 5.4提高高校育人管理水平 高校利用大数据技术使得教学形式更加灵活化和个性化,同时也有助于教师跟踪学生的学习过程,深入了解学生的学习状态,以学生为中心,有针对性地提出问题,精准反馈教学效果,挖掘学生的潜力,引导和培养学生的学习兴趣。 6结语 当代社会科学技术更新迅速,传统的教育及评价方式已经无法满足时代的需求,因此顺应时展的大数据评价模式便具有了很大的优越性。它不仅能够促进教师教学创新,提升学生的学习能力,还能提高我国的国民素质,为学生的前途发展、社会的发展、国家的繁荣昌盛打下坚实的基础。 参考文献: [1]王平.大数据时代教师适应技术变革的策略研究[J].知识经济,2017(20):171172 [2]杨现民,唐斯斯,李冀红.发展教育大数据:内涵、价值和挑战[J].现代远程教育研究,2016(1):5061 [3]程学旗,靳小龙,王元卓,等.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报,2014,25(9):18891908 [4]仇德成,仇思宇,赵国营.大数据分析在教学质量评价中的应用[J].计算机时代,2019(2):2629 [5]赵曼.大数据时代的教育应用研究[J].信息记录材料,2019,20(2):181182 [6]韩成勇.大数据背景下的高校教学评价[J].电脑知识与技术,2017,13(17):159161 作者:周近 王玉玺 周颖 单位:江苏第二师范学院数学与信息技术学院
在企业管理活动中,财务管理位于核心和基础环节。传统的企业管理中管理会计仍然局限于财务核算层面,对已经产生的基础数据进行分析。然而,随着科技手段的不断创新,在大数据环境下,管理会计的手段及涉及范围在不断扩展。 1现代企业财务管理工作特点 1.1传统企业财务管理工作 财务是一个企业的刚需部门,是反映公司实际经营状态的价值部门。传统财务管理主要侧重于对外的信息提供,反映的是过去的财务信息,管理的对象一般以公司或部门为单位。管理手段主要是利用信息化对财务数据进行收集和整理。 1.2现代企业财务管理工作 当前新的经济主体和模式不断发展,在交通革命和通讯革命的影响下,世界正变得越来越小,信息和资源的流通正变得越来越快。而计算机和互联网的超级革命,让世界越来越扁平,信息的传递越来越快,信息量越来越大。新技术、新材料、新信息、新工艺、新设备的发展速度和更新速度越来越快,接收到的各类新事物中夹杂着各类冗余信息,对企业的财务管理工作带来极大的挑战。 1.3现代企业财务管理工作的拓展 随着科技手段的不断更新,特别是大数据的广泛应用,企业管理的理念正在经历翻天覆地的变化。财务管理工作涉及的数据范围在逐渐积累中得以实现不断拓展,受各种内外部因素的影响,管理工作发生了质的突变飞跃,能够将财务管理要素和经营管理、科技、生产等条件进行新的组织、分析,庞大的信息涌入对传统的财务管理工作造成很大冲击。管理会计面对的不再是单纯的财务数据信息,更有多样化的业务数据信息,面对的管理范围也由单纯的财务指标数据预测、分析,扩展到业务发展趋势、资源配置方向的分析管理上,管理的范围更加多面化,面临的局势也更加复杂。 2管理会计的职责 2.1管理会计特点 管理会计最大的特点是深入到管理决策层面,参与企业制定战略方向,拟定经营计划,通过提供财务报告与风险管控方面专业知识,以实现公司绩效管理的职业化。 2.2管理会计的主要职责 2.2.1事后分析。管理会计运用专业知识对公司已经发生的业务所反映的财务信息进行分析,通过事后分析,为当前的形势控制和以后的业务筹划提供决策参考。2.2.2事中控制。管理会计在业务发生途中通过一系列的指标体系,及时发现并修正执行过程中可能出现的偏差,以尽量使企业的经济活动按照决策预定的轨道有条不紊地高效进行。2.2.3事后预测。事后预测是通过对前期大量数据的收集、整理、分析从而使各管理部门以及企业决策层在客观真实地了解企业实际情况后,作出科学性有效并具备可行性的预测和管理决策。 3大数据时代下的管理会计 3.1大数据的特点 大数据是继互联网、云平台、云计算之后又一新的信息革命时代。何谓大数据,姜巍、马建光等在2013年提出大数据的大不仅体现在数据的数量,其核心的价值应该是其特殊性。而实现大数据背景下的管理会计,则需要以更强的决策力、洞察力以及发现力等来适应新的管理模式,从而进一步适应更多样化的信息资产。就大数据的特点而言,IBM总结出了大量、高速、多样、低价值密度、真实性五大特点,即5V理论。大数据的实际意义在于专业化分析大量数据,并对这些数据进行加工使其增值,从而进一步促进企业间的信息分享,对一个公司而言,即内部企业部门间的信息分享。对于大集团公司而言,传统管理工作中,与其分子公司之间的会计信息交流效率低下且易产生传递错误,但是通过大数据的融合,会计信息得以迅速传递,提高效率增加会计信息准确度,进而加强专业化信息分析的准确性、合理性、及时性。 3.2大数据时代下管理会计工作重点的变化 大数据环境下,数据被分成结构化和非结构化两种。在当前背景下,由于计算机技术的日渐成熟,企业收集和处理会计信息仍以传统的结构化数据为主,但是结合大数据时代背景,结构化数据的局限性越来越明显,非结构化数据应运而生,其优势体现在能够迅速了解企业现状,并从显示的趋势变化识别并解决新的问题。在大数据环境下,非结构化数据会逐渐取代传统的数据化结构模式,并能够发挥更大的作用。但是,随之而来面临的问题是非数据结构模式的数据相较于数据化模式更庞大也更复杂,与此同时,会计具备的管理能力也更全面。就管理会计来说,从传统的结构性数据适应新时代的非结构性数据,在一定程度上不仅影响了会计的信息来源,并且会计的分析能力也相应作出了更高的要求。首先,传统结构化数据的数据之间的因果关系转变为非结构化数据的数据之间的相关关系,即因果关系强调的是为什么会发生,相关关系强调的是发生的联系。大数据因为有了大量的基础数据信息,能够通过相关关系来指出数据之间的关系。其次,会计分析的不同,传统数据化会计分析强调的是精准,而大数据下强调的是运用数据的效果。最后,大数据时代的最大特征是通过日益发展的技术实现非结构性数据和结构性数据的共同存在的状态,并加以分析,发现数据与数据之间的相关关系,从而对企业的经营发展进行反映、分析和评判。 3.3大数据时代下管理会计工作的主要问题 一是大数据时代管理会计的管理职能发生了转变。传统的管理会计,其职能仅仅是通过有限的数据量,重点分析数据之间的因果关系,而当海量数据出现,其数据的繁多与冗长的特点,使得对数据分析能力要求不断提高,要求管理会计越来越多的转向价值的资源配置中去。不仅是财务单据中的信息,更多的是海量的业务信息,如何收集信息、分析信息,并将有用的信息放置在合理的资源中,通过高效的财务管理流程,实现有价值的财务数据,将资源配置在增长的领域中,是财务人员转变职能的体现之一。二是大数据时代下对管理会计的专业能力提出新的要求。传统会计环境下,会计的职能集中于简单的核算和报表分析,为管理者、经营者和决策者提供数据依据。而随着大数据时代的到来和市场经济的不断发展,简单的数据分析已不能满足会计信息使用者的需求,会计人员需要运用数据库对企业的财务数据和其他部门的数据进行综合分析,从不同角度和深度挖掘可用信息,通过这些数据的隐藏信息了解企业的现状,及时对企业的经营成果进行客观属实的评价,以利于管理层进行及时专业化的决策。大数据时代下,管理会计不再是简单的数据指标分析人员,更要求能够熟练运用各种数据模型并拥有一定的数据敏感度,具备整合运用一切资源的专业能力。三是提高会计信息化的安全性,防止他人恶性非法访问与窃取数据是目前急需注意的问题之一。企业需要建立安全的信息网络,对各类电子化数据实时监控,加强内部监督,树立保密意识,定期实施岗位轮换,系统建设企业内控。而在硬件方面应谨慎选择服务商,订购安全性和稳定性高的专业设备,并且确保该服务商具备风险应对方案。同时,最基础的重点事项是,增加对云计算平台的投资经费,集团性企业必须拥有自己的服务器,连接各分子公司以及上下游的相关企业,组成自己的信息网络。因为当今已是大数据时代,最大的资源即为数据信息,一旦被黑客入侵或病毒感染,机密的商业信息将极有可能泄露,将会给企业带来不可挽回的损失。 3.4大数据时代下管理会计的对策 一是针对数据泄露问题,做好随时应对危机的措施方案,加强防火墙建设,抵御病毒侵害,保证信息的安全性,同时提高网络安全意识,重视网络犯罪信息的保存、收集,合法维护自身权益。二是企业要想扩大数据容量并迅速分析海量数据,提升企业对数据的处理能力,必须广泛应用云计算、云储备。云计算、云储备是以互联网为基础进行计算,提供动态的、扩展且虚拟的资源。目前,云计算、云储备已经渗透到大数据的方方面面,分布式处理、分布式数据库、虚拟化数据成为大数据的依托,最大限度地保存了数据,使管理会计突破时间和空间的限制,大大提高了存储空间和分析效率,使数据价值充分体现。三是建立大数据资产的概念。积极响应海量数据需求,充分体现会计信息质量,认识到数据即为资产,数据自有价值,由此拓展财务报表表外事项以及财务报告罗列项目,提升财务分析价值的深度,加强管理会计在数据分析深度方面深挖能力,在企业管理、决策的各方面广泛应用大数据信息成果。 参考文献 [1]许金叶,许琳.构建会计大数据分析性企业[J].会计之友,2013(24). [2]温航,沈英.大数据时代对企业会计信息质量的影响[J].科技展望,2015(22). 作者:王雪瑶 单位:国电广东电力有限公司
1引言 以物理电网为基础,基于传感测量技术等一系列新型技术的推动作用,从而得到了智能电网这一新型的现代化技术[1-4]。智能电网所覆盖的方面较多,诸如发电、电力调度以及配电等,它需要协调好各服务对象的用电需求,为电网系统创设稳定的运行环境,并进一步降低运营所需成本。关于大数据技术的发展,它最初被应用于金融领域中,此后逐步向交通以及能源等领域以延展,当前也成为智能电网的基本技术支持。 2特点分析 大数据已经被广泛应用智能电网中,采取了大规模部署智能电表的方式,引入了更为先进的传感与检测技术,以便为智能电网的运行提供数据指导。数据收集是其中极为重要的工作,其具有如下几大特点:(1)规模大。基于智能电网的大数据技术,其涉及的数据规模较大,伴随着电网的持续发展,负荷节点与电机节点正在持续增多,同时电网与负荷间也表现出明显的相互影响关系,这意味着电网数据体量明显增加,而对数据进行处理与存储时工作量也更大。(2)速度快。伴随着电网的持续运行,负荷波动普遍存在,且表现出很明显的随机性,在展开电网随机检测工作时,自然也会表现出随机性。如果电网的运行发生异常,则会进一步加快事故的演变,甚至会带来严重的损失,而基于大数据的快速性特点,则可以有效规避这一问题。(3)多样性。主要体现在三方面:①数据来源具有多样性,除了最为基本的电网内数据外,还涉及电网外的数据。②存储类型多样性,此处对结构化数据展开分析,它涉及用电信息采集系统、输电线路等各环节所具备的信息,除此之外还会收集到大量的非结构化数据,诸如高压线巡视的图像数据等。③采集周期多样性,伴随着数据类型的改变,其对应的采取周期也会随之发生变化。 3智能电网领域中大数据技术的应用 3.1预测负荷波动和新能源出力 在整个电网电量管理系统中,负荷所占据的比重极大,它对于整体运行安全性会带来直接影响。当前,电网数据采集范围正在持续扩大,它也充分涉及有关于气象信息、用户信息等多方面内容,基于大数据技术能够实现对抽象指标的量化操作,并明确其与负荷间所具备的关系,这样的方式可以更好地预测到负荷变化趋势,从而提升了预测精度。受分布式发电接入方式的影响,新能源也逐步被应用起来,对于传统的电网运行管理模式而言则面临着适应性问题,虽然可以享受到电能所创造的便捷条件,但也需要充分考虑到负荷侧波动所带来的影响。就大型常规电源而言,它要想达到最佳工作状态并非易事,因此会对发电效率带来影响,进一步引发了能源浪费现象。基于大数据技术,则可以显著提升对于新能源出力预测的精度。丹麦一家风力发电公司则引入了基于BIM的大数据技术,从而展开对风电出力的预测工作,加之结构化数据的支持(最为典型的有地理方位以及气象报告等),所带来的风力涡轮机布局将会变得更加合理,与风力发电有关的预测精度也随之提升。 3.2源网荷协同调度 将大数据引入到智能电网行业中,对于降低预测误差发挥出极为重要的作用,这也是当前备受行业人员青睐的特性。基于新能源出力的方式,其存在较为明显的波动性,对于传统电力调度方式而言,只能采取旋转备用电源的方式进行处理。而伴随着电力市场的持续发展,则可以达到跨越常规电源出力调节的效果,以用户需求为指导而展开针对性管理,确保系统处于平衡状态基于市场调节手段,能够自发性的改变部分负荷,最终实现发电侧出力平衡。要想达到源、网、荷协调调度的效果,则需要建立在大量辅助信息的基础支行你,诸如新能源出力波动幅度或者是电网输送能力等,但受碍于技术水平有限,上述因素在电力交易过程中将会变得尤为复杂,此时则需要得到大数据技术的支持,理清各数据间所存在的关联,以此为指导展开协调调度工作。相比于传统的电网而言,新型的智能电网可以加大源网荷信息双向流动的效果,在特定的框架之中,各类源网信息则可以达到顺畅交互,从而保障了电网运行的经济可靠性。 3.3网架发展规划 在电网的多年发展下,传统的电网形式已经发生改变,逐步演变为智能电网,它也成为能源互联网体系中的核心内容,能够显著增强电网与能源网的联系程度。相较于新能源电网而言,传统电网的局限性较强,它对数据来源渠道的规划以及处理等方面都极为有限。在新技术的支持下,加之对能源结构的调整,使得新型智能电网的优越性更充分的彰显出来。但与此同时也存在着新能源接入的问题,此时工程人员提出了电转气的方法,基于特定的手段可以将电能转化为天然气,以便更好地进行存储,但它的转化效率低,因此依然停留在理论阶段。基于冷热气三联结束,它所带来的处理效果更为良好,且满足环保发展的要求,因此也能够提升对能源的阶梯利用水平。当前,各类新兴技术正逐步发展起来,能源结构的变革成为重要的发展趋势,它会再次加大电网规划与实际需求的差异程度。为了进一步推动网架发展规划工作,有必要引入大数据技术,在此基础上加之分布式能源等方式,以便为电力用户提供良好的用电服务。大数据所涉及的数据类型极为丰富,因此能够消除电网规划中的不确定因素,提升电网规划的科学性。 3.4大数据电网存储技术 智能电网的数据主要涉及三个层面,即存储介质、映射地址、物理空间,采用虚拟化技术在智能电网中的硬件平台中,构建针对配用电数据的Master/Slave逻辑结构,对多有的多源异构数据进行自动筛选。以负载均衡的方式,对用电数据相关的存储资源进行动态分配,优化智能电网内部资源结构。在高峰时期对资源进行调度,优化系统配置,提升存储资源的运行效率。在这一过程中,预处理数据时,要先对数据进行筛选,以区分结构化数据与非结构化数据,对不同的数据类型进行转换,形成标准化元数据,并以XML格式将转换后的元数据存储至Master节点中。采用数据中间件技术,将各类元数据进行了整合、连接,并对XML数据资源库重新进行了配置,设置了检查、关联、删除等多个子模块,加强了管理效果,更有利于系统运行效率的提升。智能电网运行中数据具有高纬度、多源异构类特征,因此,在智能电网中可使用NoSQL技术进行分布式存储,从而解决海量数据的存储问题。 4结语 智能电网已经成为当前的主要发展方向,它充分融入了现代信息技术、计算机技术等。另外,传感测量技术的支持,打造出了高集成化的新型电网。它具有大数据的基本特性,最为典型的有规模化、快速性以及多样化。除此之外,在大数据技术的支持下能够推动电网基建事业的开展,提升智能电网的控制效率,为智能电网的稳定发展创设良好的条件。 参考文献 [1]张根周.大数据在智能电网领域的应用[J].电网与清洁能源,2016,32(06):114-117. [2]陈敬德,盛戈皞,吴继健,徐友刚,王福菊.大数据技术在智能电网中的应用现状及展望[J].高压电器,2018,54(01):35-43. [3]王晨阳.浅谈智能电网大数据技术的应用与发展[J].智能城市,2016,2(07):315. [4]施康,朱超平.基于大数据技术下智能电网配用电数据存储技术研究[J].自动化与仪器仪表,2018(02):65-67. 作者:白云飞 单位:新疆库尔勒中泰石化有限责任公司
1大数据时代信息处理 观念的变革在大数据时展背景下,相较于传统的数据处理体系,计算机软件技术能有效提升数据分析和管控的效率,并且能从源头提升数据信息管控水平,实现数据管理工作的全面发展,为企业管理体系和战略结构的进步创设良好的平台。大数据时代背景下,因为数据较多就会导致数据信息资料数量也呈现出爆发的状态,借助计算机软件技术能对处理方式进行有效变革。对于企业管理工作以及政府公共管理项目而言,有效的计算机软件技术就能减少数据杂乱造成的影响,为数据变革以及信息处理中的安全监管问题创设良好的体系,在满足信息数据关联性要求的同时,实现数据安全信息管理项目可持续发展。正是基于信息处理观念的变革,要有效建立完整的数据管控模式才能实现数据监管工作的协同进步。 2大数据时代背景下计算机软件技术的类型 在大数据时代背景下,计算机软件技术呈现出多样化发展的趋势,不同的计算机软件技术类型能发挥其实际优势,从而维护大数据发展管理框架,建立更加完整的技术监督管理体系。 2.1虚拟化技术 目前,虚拟化技术较为常见,能有效实现对资源信息和数据的灵活化管理,尤其是对管理过程中数据的收集和汇总过程,能建立虚拟信息监管模式,并且对部分资源予以优化处理,为信息处理工作效率的提高奠定基础,为客户提供了较大的便利,也能维护企业技术管理的基本水平,实现虚拟技术和计算技术的全方位融合。较为常见的虚拟化技术应用方式中,完全虚拟化和半虚拟化的应用较为常见。(1)主要是建立Linux内核架构,能在完成硬盘和网卡支持半虚拟化的基础上,实现性能的优化,并且,在实际应用过程中,需要建立I/O协议栈,并且KVM能有效对其进行整体重用,相应的用户在实际操作过程中利用驱动协议就能完成改进工作。(2)CitritXenServe呈现的就是半虚拟化,属于裸金属架构,在Xen选择可维护协议栈后就能完成对应操作,并且在Xen维护的过程中无需进行I/O重写,就能完成domainO的切换,确保数据处理工序更加便利。基于此,借助虚拟技术和计算机技术融合机制能建立更加完整的数据处理和控制模型,一定程度上提升工作过程的基本效率,建构更加科学权威的数据汇总模式。 2.2云存储技术 在对大数据背景下计算机软件技术进行研究的过程中,云存储技术也非常关键,构建云存储系统时则要将不同的存储系统进行联合管理,并且保证存储相关性都能得到关注,从而建立相互配合和相互合作的运维监督机制。比如,在存储管理体系中,为了提升管理工作的智能化水平和自动化水平,就要对数据资源进行分类整理和监督管控,确保能发挥大数据技术的应用优势,在提升工作效率的基础上,实现成本投入项目的全面进步,维护工作效率体系的基础上避免成本浪费问题。云存储体系中,分布式存储模式、数据存储模式、数据保护模式是关键要素,其中,分布式存储过程中能对分布式文件系统以及IPSAN数据同步逻辑,而在数据存储体系内,要尽量减少冗余数据对数据分析过程造成的影响,并且完成数据压缩和数据编码,提升数据保护体系内CDP和备份容灾等问题的处理能力。值得一提的是,在云存储体系内主要分为基础层、应用接口层、访问层以及云存储服务项目等,不同层级发挥不同的应用价值。(1)基础层,能对数据技能型能够集权,并且能有效对分布式文件的协同处理工作予以协商。并且,在CDN系统和数据加密技术协同作用下,也能维护云存储的实际效率。(2)应用接口层,对于存储结构最关键的就是建立云存储项目,并且能对远程数据备份进行应用管理。综上所述,在云存储项目中,技术体系能够在提升信息处理效率的基础上合理性减少成本投入,并且也为资源体系的全面发展奠定基础。最关键的是,在云存储技术的指导下,能为信息共享和信息监管存储创设更加广阔的平台。 2.3信息安全技术 在大数据时代背景下有效整合数据关联度非常关键,只有建立完整的数据分析和框架解读系统,才能提升数据管理流程的综合价值,基于此,建立科学化信息安全技术运行框架有非常重要的意义,是能维护数据系统管理和科学监督的关键,也是增加数据运行流动效率的重点。另外,在大数据平台中,网络体系开放性较为突出,为人们带来了便利却也对网络运行安全提出了更高的挑战,如何有效维护信息安全传递过程十分关键,需要引起技术监管部门和信息统筹控制人员的关注。值得一提的是,网络中的病毒、木马等都会影响数据的存储和数据分享安全性,这就需要建立完整的计算机软件应用技术模型夯实技术管理效率,维护存储工作和分析安全性。 3大数据时代背景下计算机软件技术的应用 在对大数据背景下计算机软件类型进行分析的基础上,就要对其应用路径和应用要点予以判定,才能真正发挥技术的优势,选取适宜类型的计算机软件技术实现工作效率的全面提升,夯实企业数据管理基础,为企业数据化监管工作的全面进步。 3.1应用在数据通信管理体系内 计算机软件技术能提升常规化工作效率,并且也能在行业数据通信管理项目中得到应用,尤其是预测分析过程。应用计算机软件技术融合大数据分析机制就能对客户行为予以分析,以此作为预测基础数据,建立完整的客户行为监管机制,从而减少客户流量的减少,为企业数据通信管理项目的全面进步创设良好的平台。另外,正是借助数据通信项目,能有效对客户行为和需求进行汇总管理,保证相应经济运营行为更加具有针对性,夯实客户管理工作的基础。例如,我国通信市场中的三大通信行业就是借助计算机软件技术对客户的信息进行分析,从而对消费行为、消费需求以及消费数据等进行集中分析和判定,并且依据分析结果就能制定更加人性化的数据通信管控模式,为企业获取更大的经济效益奠定坚实基础。 3.2应用在内部数据开发项目中 在利用计算机软件技术的过程中,不仅能有效实现市场的拓宽和管理,也能发挥数据的应用价值对企业进行日常经营管理工作的指导,将资料作为基础数据分析对象,并且全面分析企业人员流动和经营风险因素等,这种情况下就能完善内部数据开发流程,保证数据监督管理结构的综合效率。3.2.1落实抽样数据管理环节。主要是指在企业经营管理体系内,要将一些具有代表性研究意义的信息和数据作为基础样本,建立完整的分析体系,维护管理模式的综合价值。最关键的是,能搜集一些突出的信息数据,并且完成对应的信息分析工作。3.2.2实现数据开发。主要是借助计算机软件技术能对企业内部数据信息予以系统化研究管理,一定程度上提高客户对企业信息的了解程度,最大化满足数据信息合并以及数据信息综合选择的需求。3.2.3要建立数据通信和数据评定工作。之所以要在数据开发中应用计算机软件技术,就是为了借助创建的数据框架结构满足数据交换以及数据信息共享,确保能真正意义是实现企业经济效益和经营发展的协同进步。除此之外,借助计算机软件技术也能有效对数据进行评估和分析,最关键的就是要建立对比分析机制,从而深度了解信息发展机制。 4结束语 总而言之,在对大数据背景下计算机软件技术进行研究的过程中,要充分发挥技术的优势,建立完整的数据管控模式,发挥其在不同项目中的应用优势,整合商业运营管理和个性化服务模式,确保能从根本上维护各个行业的资产优势,真正实现管理工作和管控模型的协同发展。
21世纪之后,科学信息技术持续发展,开始迎来了大数据时代,在这个时代背景中,企业需要充分使用财务共享管理形式,如此可以使得企业获得更加显著的发展。本文分析了大数据时代背景中企业财务的共享现状,研究了所存在的问题,提出了相应的解决方法,如此可以显著提升企业的运行效率。 一、财务共享概述 (一)财务共享的含义 财务共享的含义就是借助数据信息技术,建立新型的管理措施,完成对于不同企业或者是相同企业中不同会计单元和不同地点的财务业务开展数据式的共享,之后将这些业务进行集中处理,确保企业所存在的各种财务信息能够充分地进行使用,这样企业财务流程以及管理工作能够更加标准。 (二)大数据时代中企业财务共享的重要性 现阶段社会以及科学技术持续进步,大数据得到了高度的重视,企业开始使用所存在的各种数据,进行详细的分析,找出数据所存在的价值,这样可以给企业的发展提供一定的保障。大数据背景中,要想使得财务共享服务模式能够更好地进行运转,就需要充分整理那些碎纸片化的财务数据,提升企业的工作效率。在这个时期,借助财务共享服务管理平台,各个部门以及企业在交流信息的时候能够更加顺利,而且财务核算也可以更好地掌握,企业的财务管理也能够更加标准,所以需要充分显示出财务数据的价值,帮助企业做出更加准确的决策。 二、财务共享中心模式的使用优势 (一)降低成本 使用财务共享中心服务模式,可以借助平台把企业资源和信息集中到共享服务平台中,这样单人就能够完成相同业务工作的处理,通过减少财务人员和管理人员,人工成本能够显著降低,业务量也会持续增加,企业能够获得更多的效益。 (二)提升服务质量和服务效率 财务共享服务中心模式可以集中管理集团子公司所存在的各种业务,借助计算机可以使得流程变得更加简单,不仅可以整合财务数据,而且可以使得管理更加平衡。 (三)增加企业规模,提升竞争力 集团企业在设置子公司的时候,能够把总公司或者是其他的子公司数据及时地传输给新公司,新公司能够及时地参与到生产经营中,管理人员可以把精力放入到中心业务里面,减少在非核心工作中的精力。财务共享服务中心模式可以给公司提供更多的财务服务,这属于企业的主要经济收入来源。不仅如此,财务共享服务中心可以使得企业及时地设置新业务,不需要在设置财务管理部门,这样企业规模也会持续增加。借助财务共享服务形式,总公司可以充分明确公司的财务情况,公司在设置战略目标的时候,可以提供更加可靠的保障,最后就是规范统一的计算机软件系统可以显著提升软件的运行速度,如此可以显著降低经济支出。 三、大数据时代背景中企业财务共享存在的不足之处 (一)企业财务系统存在一定的风险 企业在设置共享服务中心的时候需要一定的投资成本,之后就会产生一定的财务风险。通过研究能够看出,前期工作消耗的人力资源以及物理资源,或者是后期信息系统的维护以及费用的更新都会消耗较多的资金。接着就是企业在落实财务共享管理工作的时候,财务工作人员需要把业务前端转换成业务后端,在这个时期会产生业务停滞的情况,进而影响到财务管理工作的实施。最后就是,企业在使用共享服务中心的时候,财务信息处理集中化水平会显著提升,不过责任追究难度也会增加,要是出现了问题,企业需要消耗较多的时间才可以明确责任人,所以财务管理工作的效率也会显著降低。 (二)企业工作人员所存在的财务风险 由于企业财务共享中心开始使用财务集中化管理形式,所以财务工作人员会离开前端工作,这样和其他部门的联系也会减少,很难充分掌握实际的工作情况,所以仅仅是研究所存在的各种数据,前端工作人员的业务水平也会降低。接着就是财务共享管理工作选择的就是标准化形式,由于流程是比较枯燥的,工作人员需要面对各种数据以及报表,所以工作热情会降低。最后就是财务共享中心的工作人员的流动性比较强,所以一些工作人员会选择其他的出路,这样财务管理工作的稳定性也会受到影响。 (三)企业所存在的法律风险 企业在增加规模的时候,所设置的分公司会分布全国各地,各个城市的财务政策和国家方针政策是相同的,不过在进行落实的时候,还是会遇到一定的问题。企业财务共享中心的工作人员由于不够熟悉其他地区的政策和法规,因此财务管理工作难度较大。不仅如此,企业财务工作人员因为长时间处在财务共享中心位置,所以不具备足够的业务经验,这样在处理财务工作的时候,就会产生一定的问题,进而出现法律法规风险。 (四)企业存在数据信息安全问题 在大数据时代背景中,企业数据信息较多,所以信息处理工作难度较大。并且企业设置的财务共享中心会集中处理各种财务工作,这样企业信息的数量会持续增多,比较容易产生由于信息量较大进而产生信息拥挤的情况。不仅如此,信息时代中,信息比较开放,而且不够稳定,所以比较容易产生数据信息外泄的情况,所以财务信息安全管理也会受到影响,进而影响到企业的经营和发展,企业的发展也会受到一定的影响。 (五)财务共享中心的核心业务范围较小 现阶段我们国家企业财务共享中心的核心业务主要集中在财务业务方面,大多数的企业财务共享服务中心仅仅可以给企业集团内部提供财务核算业务,例如对于账款的收取,费用的报销和资金管理等部分,能够看出业务范围比较小,仅仅可以给企业一些分支机构来提供财务支持,很难满足企业财务服务目标的需求,所以规模较大的企业需要设置多个财务共享中心,实现财务共享的目的。 四、大数据条件中对于企业财务共享中心的建设 (一)预先评估时期 企业出现设置财务共享中心意愿之后,就需要把传统的财务管理形式转换成全新的一种形式,转换工作是比较复杂的,会包括较多的内容。比如企业上下级的分工,各部门之间工作的调整,有关的业务流程,财务管理的组织框架和财务制度等内容,工作量比较大,并且难度比较高。由于存在比较多的影响因素,要想保障财务共享中心建设的可靠性,就需要正确地进行评估。企业需要设置一个项目小组,这个小组的主要人员包括高层决策人员、有关的财务人员和专业化人员等。最开始需要按照项目来设置评估计划,之后充分收集所存在的各种数据,进行整理和归纳,做出项目评估报告,这样可以更好地定位企业财务共享工作。 (二)规划设计时期 企业在完成分析评估工作之后,需要找出合理的企业财务共享中心建设路线,接着就是需要联系评估报告和实际情况来开展规划设计工作。在规划设计过程中,需要充分考察财务共享中心所存在的各种条件,其中涉及到了财务共享中心的地点、标准化以及组织技术等内容。最开始在选择地区的时候需要掌握企业的规模和发展战略,而且需要掌握各种地方性政策和实际的成本,仔细地考察所选择的地点,确保满足企业的业务需求和管理需求。接着就是需要改进财务共享中心标准化建设,所谓的标准化包括流程标准化、制度标准化以及数据标准化。至于业务流程和制度等内容,需要充分掌握各个岗位的职责,并且需要统一业务服务的标准和规范制度的标准,使得上传到企业财务共享平台中心的信息是一致的,而且在收集以及整理数据的时候能够更加方便,之后将收集到的各种数据进行标准化处理,这样可以更加方便地采集和研究财务信息。第三点就是企业在使用财务共享服务这种新型财务管理形式的时候,能够看出之前的组织结构很难满足实际的需求。要想使得企业的业务和财务流程能够在这种形式中保持良好的运行状态,就需要联系企业的业务情况来调整组织结构。最后就是财务共享服务形式要想顺利地实施就需要充分使用信息技术,企业需要充分掌握怎样使用信息技术,确保财务管控平台能够统一进行搭建和整合,进而设置出一套合适的财务管理系统。 (三)实施运行时期 企业在经过预先评估以及规划设计时期之后,需要准备好场地、有关人员、工作流程和各个系统,这样财务共享中心可以正式进行运行。大数据时代背景中,财务共享中心包括客户端和云端这两个部分。企业财务共享服务形式在运行的时候,用户对于新系统的适应需要经过一个过渡期,在这个时候企业需要增强和用户的沟通和联系,增强对于有关的人员的培训,改善工作流程,增强服务体系建设,确保财务共享形式能够顺利进行。由于企业的持续运行,企业需要做好跟踪工作,联系企业内部外部环境的变化情况和影响因素,来改善系统,如此不仅可以提升企业工作效率,而且可以带来更多的经济效益。 五、大数据时代中企业共享服务应对方法 (一)设置风险评估因素 要想降低和避免财务共享系统风险,就需要设置完善的风险评估制度,这样可以更好地使用服务中心平台中的数据信息,而且可以充分研究企业可能产生的风险,使得企业做出合理的应对,防止有关风险给企业造成一定的损失。企业共享服务中心在建设完毕之后,要想评估企业的投资效益,就需要进行绩效评价工作,提升企业的经营效率。在使用系统的时候,企业高层管理人员需要设置合理的财务共享中心管理制度,说明系统的业务处理流程,协调好工作人员的关系,减少系统的使用风险。 (二)增强财务人员管理 企业在扩张的时候,企业财务工作人员需要紧跟企业脚步,持续进行学习,提升自己的知识水平。其中需要重视对于财务共享中心有关知识的学习,而且需要掌握财务共享中心业务顺利进行的其他知识。例如需要充分明确各个子公司所处地区的财务政策,时刻明确所发生的变化,及时地做出反应,使得财务共享中心工作能够顺利地开展。共享财务工作人员需要增强和有关税务部门的交流和联系,使得企业税务处理问题能够更加科学,防止有关的法律风险给企业造成一定的损失。财务共享服务形式中,财务人员会脱离公司的业务前端,企业需要按时对于财务进行培训,不仅需要持续规范业务处理操作,而且需要充分掌握财务人员的前端业务。企业需要促进文化建设,积极组织企业文化教育获得,提升工作人员的责任感和使命感,确保能够充分融入到企业里面。企业也需要设置完善的奖惩制度,按照财务人员的工作情况来进行奖惩,提升财务人员工作的积极性,提升工作效率,使得企业获得更加显著的发展。 (三)提升信息处理能力 大数据时代背景中,要想使得财务共享服务系统能够更加稳定,系统的信息处理能够更强,就需要增加服务中心建设力度和投入力度,做好对于系统的实时跟踪监测工作,持续进行改善和创新,设置一个完善的数据系统,这样可以给企业的财务共享服务工作提供一定的保障。现阶段,科学技术持续进步,开始除了比较多的先进技术,企业需要积极进入新技术,而且需要进行创新,持续提升智能化程度,设置企业智能化财务共享服务中心。要想避免企业信息被泄漏,企业需要设置风险防范系统,借助现代化技术来设置网络防御屏障,在这个时期需要增强对于企业数据信息的管理,而且需要进行备份,正确控制财务风险,把信息风险降到最低。 六、结语 总的来说,企业集团财务共享服务的创建属于大数据时代背景中的主要发展趋势,企业集团要想适应现代化市场发展,就需要充分使用财务共享服务中心系统,如此可以有效地节省人力资源和物力资源,确保运营资金能够顺利地周转,给企业集团提供一个可靠的发展空间,这样企业集团竞争能力能够显著提升。 参考文献: [1]曾立军.大数据时代企业集团财务共享服务的创建[J].财会学习,2018(13). [2]赵进.大数据时代企业集团财务共享服务的创建[J].现代商业,2018(12). [3]周楠.大数据时代企业集团财务共享服务的创建[J].中外企业家,2018(12). [4]朱孔东.大数据时代企业集团财务共享问题探究[J].中国管理信息化,2018(07). [5]王文东.大数据时代企业集团财务共享服务的创建[J].时代金融,2018(02). [6]张卫莉.大数据时代企业集团财务共享问题探究[J].现代经济信息,2018(01). [7]赵青春.大数据时代企业集团财务共享问题探究[J].经贸实践,2017(10). [8]陈潇怡,李颖.大数据时代企业集团财务共享服务的创建[J].财会月刊,2017(04). 作者:来宾 单位:杭州惠借科技有限公司
农业大数据下农业经济管理篇1 农业发展关系到中国人民的生活情况,是中国目前最重要的产业之一。中国现代农业经济正处于起步阶段,大部分地区没有接受现代农业经济管理模式,依旧使用传统模式经营管理。导致中国农业经济水平低下,生产效率不高,现代化农业通过运用农业大数据实施新型农业经济管理模式,可以高度掌控农作物情况,不断提高农业经济的生产效益。如何从传统农业向现代农业过渡,是中国当前提升农业经济的重要问题。 1农业大数据面临的挑战和机遇 1.1农业大数据在发展的时候面临的机遇 随着信息化与农业现代化的不断融合,农业大数据结合农业产业进行融合发展,逐渐成为智慧农业的核心部分。国家对农业大数据的应用给予了高度期待。目前,正处于传统农业向现代农业的转变期,面临许多棘手的问题,需要通过大数据改革促进农业经济管理的变化。农业大数据的发展已经基本成型,互联网的农业信息技术中心及农业相关平台等应用已经开始逐渐完善,可以通过大数据实时获取信息。经过多方准备和积累,中国已经储备了很多数据信息,为农业现代化的未来发展做好铺垫。在许多科学人员的研究下,中国大数据技术获取数据的能力不断提升。目前,农业大数据在获取农业气候和生产环境方面已经取得了较大的进展,同时在检测市场需求及经济效率等方面作用也十分明显。农村互联网信息化的基础设施建设,使得互联网技术可以得到广泛的应用,尤其是目前的云计算、农业大数据等技术使得中国农业经济管理得到巨大提升,这些互联网信息化技术为农业大数据的发展和应用提供了前进方向。 1.2农业大数据在发展时面临的挑战 目前农业大数据的数据采集设施不够完善,网络设施是目前实现农业大数据发展的强制条件,只有畅通快速的网络环境才能实现实时数据的筛选和获取。但是中国农村地区的经济和信息化发展没有达到所需的网络条件。因为中国农村地形相对复杂偏僻,人口分布也不密集,能够大规模经营农业的农村种植户不多。设置农村信息化技术设备的成本较高,假如没有相关部门进行资金扶持,让农业种植户自己出资建设大数据采集系统是根本不能实现的。目前中国仍有成千上万个村落没有进行互联网覆盖,不仅因为地处偏僻,还因为没有足够的资金,这成为推广农业大数据的一个重要问题。如果不能处理将会阻碍农业大数据在农业经济管理中的推广应用。目前,中国熟悉农业大数据的人才不多,想要发展农业大数据离不开相关技术人员。但技术人员不仅要熟练掌握对农业数据网络和信息管理的操作方法,还要了解如何获取与筛选有用的数据信息。但由于大多数农村经济状况较差,生活条件相对不稳定。进行农业信息数据的采集,又必须长期以农村作为基点进行工作,导致大多数技术人员不愿意留在农村从事农业大数据的工作。农村内部的青壮年劳动力全部进入城市打工,而城市的技术人才也不愿意进入农村工作。即使国家引进培养了许多的专业人员,也会因为各种原因导致技术人员不再继续任职,造成农业大数据专业人员短缺的现象。 1.3农业大数据发展时候的一些建议 目前,农业大数据发展是中国当前时代的需求,现代农业产业化发展的目标,是国家发展经济强国重大战略的实施基础,是目前现代化农业和大数据结合的首要措施。为了满足农业大数据发展的需要,中国相关政府部门和一些互联网信息化技术企业不断努力研发,已经构建出一个基础的农业大数据发展框架。但目前仍存在许多发展性问题,导致农业大数据存在信息采集困难,需要的运行成本较高,缺乏相应的技术人员等问题,不能将农业大数据的应用功效发挥到最强。对此,中国相关政府部门要加强大数据的基础设施建设,推动农村互联网信息化覆盖面积不断提高,并且对现有的数据和信息进行全面开发。通过较好的培养方案和福利政策,积极引进相关技术人才,为中国农业大数据的建设事业添砖添瓦。 2大数据在农业经济管理中的应用 2.1依靠农产品的优势建立大数据平台 依靠农产品的优势建立大数据平台,是中国目前农业大数据的应用方法之一。通过对农产品的全部信息建设数据库,帮助国家与地区完成对农产品的监控和检测,并利用遥感器将统计的农产品数据上报,通过各个渠道的数据共享,扩大中国当前的农业产业数据库,实现真正的农业资源共建、共享。这种方法不仅可以推进农业大数据的发展,还能加快农产品数据的资源整合。利用数据库达到资源开放共享,并全面服务于整个农业产业体系,还可以提升当前生产经营体系和售后服务体系的辅助作用。在此基础上,可以通过对农业数据的整理和分析预测,提升数据处理的有效性和及时性。还可以运用现代媒体技术,及时对农业市场的运行进行监控。发现网络上出现虚假信息时及时预警,提高农业种植户对信息的辨别能力,避免农业市场盲目跟风、过度炒作的现象发生。 2.2打造现代化农业生态体系建立大数据的挖掘和分析 中国以农业大数据为发展基础,结合互联网、信息化技术,打造出以互联网为平台的新型农业生产经营模式。可以对产业链大数据资源进行统筹兼顾、实时掌握。例如,中国智慧城市通过应用神州信息,实现在农业,金融业,制造业等多个行业的大数据布局。当前,农业大数据基于精准农业和智慧园区建设为基准的现代化农业园区示范工程,正在全国各地进行试点。这一方法推动了互联网和移动终端等智能设备在农业生产中的应用,也推动农业互联网平台新模式的建设。农产品的质量关乎到国家人民的生命安全及未来发展。食品安全是中国目前最重视的一项问题,在互联网的背景下,国家通过大数据分析和移动终端快速获取等新一代信息化技术应用,可以快速采集农产品信息并进行信息管理及数据上传。确保农产品质量的安全工作,得到实时的监管和控制。并对现代化农业与互联网平台结合的新模式起到了创新和变革作用,人民可以通过大数据和移动终端,获取各类农产品在生产及加工过程中的各个环节信息。这样不仅对食品安全的问题起到监督检查作用,还可以在达成中国食品绿色健康的目标的同时,提升中国农产品的品牌与质量。 3结语 农业大数据是中国传统农业向现代化农业转变的必经之路,对农业经济管理也起到了重要的作用。传统农业的转变依赖于农业大数据和互联网信息化技术建立的新型农业模式,通过农业大数据获取农产品从种植到收获的各个环节信息,使得农产品的经济价值得到不断提高,创建了农业经济一体化新模式。推动传统农业和现代互联网技术融合发展,促进中国农业经济快速提高。 作者:刘佳 宫田田 单位:阳信县翟王镇人民政府惠民县农业农村局 农业大数据下农业经济管理篇2 0引言 农业经济在我国经济发展中占据重要支撑地位。在现代信息时代的环境下,在我国一些经济发达地区的农业已经实现现代化生产,但是一些落后地区仍然坚持传统经营方式。农业大数据作为新技术、新方法,将其应用到农业经济管理中,可降低农业生产、销售、材料、人力成本,并且大数据平台还能为实际种植更新模式,如远程监控、智能灌溉等,进一步减少农业经济管理支出,为农业可持续发展奠定良好基础。 1农业大数据概述 农业大数据针对对象主要是农业,该技术支持主要是现代计算机技术与信息技术,其运营机制主要是通过特殊的数据处理技术与手段,充分、高效获取数据信息,对当前农业经济发展现状进行客观、准确、科学地反映,为政府部门、农业企业等制定和推行农业相关决策提供依据。国家农业部门,在建立标准、规范统筹、效果评价等指标上制定且实施了一系列重大方针政策,为高质量、高效率推动农业大数据技术深入结合农业经济管理提供了保障,使该技术在该领域中获取了令人瞩目的成绩,并且累积了高质量的成果,这为新时期农业科技的进步提供了强劲的动力与活力[1]。另外,农业技术部门也在应用农业大数据进行探究,让农业经济管理效率大大提升,工作成本大大减少。但是在实际应用中,受到主客观等因素的影响,农业经济工作机制不完善,职能与人员不匹配,人员水平与能力较差,对农业大数据创新、应用造成限制,抑制农业经济管理进步,因此需要思考解决。 2农业大数据作用 2.1优化方式 农业经济与每个人都有关联,农业大数据推动农业进步。进入到现代社会,传统的农业生产经验与模式显然落后于时代,并难以满足现代农业生产的需求。现代农业生产十分需要更加可靠、更具科技性的生产方式与手段。在农业经济管理中应用与推广农业大数据,能够帮助农业生产者科学合理设计高产绿色的作物种植管理方法和灌溉施肥等方法,同时还能为农业企业增加综合分析与预测市场信息等功能,利于农业企业的经营管理模式创新,有利于政府部门加强对农业生产的指导,这对于利用农业大数据,促进农业经济发展是十分有利的[2]。在农业生产过程中,受到气象、土地等一些自然环境的影响,并且在生产、加工农产品的过程中,还会受到农业市场、政府政策等因素的影响。对此,首先需要增强农业大数据在农业经济管理的应用深度,以提高农业生产质量。其次在农业经济管理中扩大农业大数据的应用范围,能够获取到影响农业生产的外界因素,并对此进行深度分析,对于农业生产外部环境有及时、准确的认识与判断,以此来调整自身生产过程中的技术等条件,以满足外部的需求,提高农业生产的质量与水平。在以往经营农业生产时,其检查多数应用随机抽样方法,以了解农业经营的现状与数据,即便能够通过抽查了解到农业生产的一些困境,但是并不能对农业整体生产经营情况进行综合分析,不能获取准确的数据,难以发现数据结果中潜在的风险。伴随着科技水平的持续提升,更好地在农业经济管理中应用农业大数据,可以对农业在生产经营中产生的数据予以具体研究,发现其中潜在的风险,并及时进行调整,以此预防错误信息、虚假信息,帮助农业经营使用正确数据来设计农业经济发展趋势。 2.2推动转型 伴随着经济的发展以及科学技术的进步,我国逐步从传统农业转变为现代化农业。为适应社会发展趋势,需要加强农业大数据的应用,让大数据技术替代经验传授等传统农业生产方式,成为新的指导农业经营方式的手段,从而保证乃至提升农民的农业生产经营成果,维护农民基本利益。在农业生产经营中,准确、有效利用农业大数据,可以及时了解和具体研究当地的气象变化、降水预测、病虫害防控等数据,从而保证农作物正常生长,高效预防与控制病虫害,最大程度保障和稳步提升农业生产经营成果。 2.3发展企业 农业企业的类型与功能主要包含:一是为农作物的生产提供生产资料,如种子、肥料、农药等;二是对农作物进行加工,如淀粉厂、糖厂、饲料厂等;三是为农产品提供交易渠道,如经营收购农产品的企业等。我国农业企业数量与类型不断增加,这对于农业生产经营是有利的,可以为农业发展提供帮助,在农业企业增加、扩张时,可以提供更多的就业岗位,也可以为农产品销售提供更多的途径,让农民获得更多的利益。但农业企业在发展过程中,会受到市场、政策等因素的影响,其弊端也逐渐显现,例如,一些农业企业对于市场的变化缺乏敏感性和预测性,在采集市场数据方面存在一定局限性,因此就会造成农业企业在市场中逐渐降低自身的竞争力[3]。针对这种情况,需要农业企业积极应用农业大数据,准确捕获与分析市场数据,以便于转变自身农业经营方式。另外,增加农业大数据的应用,帮助企业对气象等变化情况进行获取和预测,使其可以及时对农产品实施贮藏、转移等处理。 2.4合理决策 农业生产经营水平的高低,会受到政府农业政策的影响,因此加强对农业大数据的应用,一方面,对于政府获取与研究农业生产、经营、管理等方面具有积极作用,也方便政府制定出更加合理的惠农助农政策,让农业经营人员能够在政策的扶持下更加顺利地开展生产经营活动,从而获取到更多收益。另一方面,政府应用农业大数据,及时了解农业生产情况,及时调整对农业生产经营的指导方针,让当地的农业企业更加适配本地资源与市场需求,持续保证和提升农民的收入。最后,政府应用农业大数据,可以根据当地实际生产经营情况以及农业企业发展状况,制定科学合理的扶持政策,以确保农业企业稳定可持续发展。 3农业大数据应用 3.1拓宽范围 应用电商平台,拓展农业经营管理区间。在日常生活中,人们网上购物已经成为不可缺少的组成部分。利用互联网技术,要立足于本地的农业种植实际情况,按照消费者需要,构建“互联网+农业经济”平台,让消费群体能够方便、快捷购买到货真价实、物美价廉的农产品。如山东地区建成的40个农业大数据应用示范县,建立种子、化肥、农药等农业投入品,使农业大数据拓展到农机、植保、市场、卫生等社会化服务领域,“三品一标”优质农产品,覆盖粮食、蔬菜、林果、畜牧等农业主流产业[4]。 3.2规范管理 利用大数据处理技术,将农村集体经济进行规范化、标准化管理。在实际农业经济管理工作中,可以将庞大的数据输入到大数据脚本中,能够对资金的变动情况制作成规范的台账,可有效预防因人操作而导致农业经济管理的违规现象。利用大数据技术,能够加强农村资金、资产、资源规范化管理力度[5],做好财务活动的审查登记并将其向公众开放,不断提高农村财务管理工作的透明度。 3.3农经统计 应用农业大数据技术,可高效完成农业经济统计工作[6]。例如,农业经济中的各种统计报表编写工作具有十分重要的作用,对此,利用农业大数据技术,可使农业部门按期完成农村经济管理的统计报表、半年报告、年度报告等工作。 4结语 农业大数据是大数据技术在农业生产管理行业的跨学科、跨领域应用,将推动我国传统农业向现代化农业发展,借助农业科学、农业企业、政府政策等措施的支持与帮助,将大大加快当地农业经济的发展。在农业经济管理中,应用农业大数据时同样存在一些阻碍,不能高效辅助农业经济增长,因此还需持续调整与优化,以推动农业经济的发展,提高农民收入。 作者:亓颖 单位:蒙阴县联城镇便民服务中心 农业大数据下农业经济管理篇3 农业是中国发展的重要产业,中国作为一个传统的农业大国,农业经济系统为中国经济发展做出了极大的贡献。然而就目前的情况来看,中国农业生产以及营销等工作还处于早期的发展阶段,尽管中国信息技术发展速度较快,但是在农业产业中的应用还不足。而农业大数据的应用彻底改变了以上形势,使得中国农业产业实现了现代化发展,改良了产业管理方式,有效地促进了中国农业经济的发展。 1大数据的概念与应用特点 当前时代的特点就在于数据信息的广泛化与大量化,人们唐庆超(山东省平邑县农业农村局,山东平邑273300)的生活被数据信息所包围,数据信息具有丰富的种类与体量特征。对于数据体量来说,由于社会活动的不断变化,终端设备数量不断增加,对人们数据信息的采集方式越来越多,导致大数据的体量变得非常庞大,同时还在以极快的速度增大。而对于数据的种类来说,数据具有不同的来源、内容以及关系等,导致数据出现了丰富的种类,能够体现出不同方面的信息特征。而正是由于大数据的以上特点,人们已经无法按照传统的人力信息数据分析方法处理现代信息,必须使用现代化的信息数据处理技术进行数据的收集与处理,才能够进一步得到有效的数据信息。大数据技术在农业中的应用能够为农业生产以及销售活动提供大量的数据支撑,进而提高农业选地播种、田间管理、存储运输以及加工销售等个环节决策的科学性。除此之外,农业产业在发展的过程中还会与其他产业产生联系,受到其他行业发展的影响,此时通过大数据技术可以全面收集与分析其他行业的数据信息,进而提取有效的数据信息灵活调整农业生产与发展的模式,促进当地农业产业的发展。最后,农业生产区别于其他产业的一大特征就在于其受到气候、环境等自然因素的约束,这也就导致农业产业中会出现更多的影响数据信息,只有大数据技术能够提高对大量环境数据信息的分析准确性,帮助农业生产提高效率。 2农业大数据在农业经济管理中的具体应用 2.1促进农业科学发展 中国农业产业经历了多个发展时期,而传统的农业发展过程中,大多数的农民都无法对宏观的市场环境进行详细的了解,这就会导致其对农产品的市场信息了解出现滞后性,进而在生产种植活动中做出不够科学的决策,最终导致其农产品销售量降低,导致自身的经济损失。再加上传统农业生产中很少使用自动化机械,缺乏先进的种植管理技术,导致很多地方的农业生产种植效率降低,难以实现农业经济的增长。中国作为一个传统的农业大国,农业本就是基础性的产业,因此,农业产业的技术优化与改革对于人民生活水平的提升具有重要的意义。农业生产行为本身就极易受到自然因素的影响,依靠人为分析是很难得出有效的自然因素影响数据分析结果的,而大数据技术的应用能够提高数据分析的准确性,同时还能够对农业生产技术以及市场变化情况进行有效的分析,农业生产人员能够根据以上数据的分析结果制定出科学化的经营管理方式,进一步提升农户的市场竞争力,同时促进当地农业的技术化生产。 2.2完善政府运作模式 信息技术不仅改变了人们生活学习的方式,同时也促进了不同行业的升级与转型,再加上云计算以及物联网等相关技术的发展,政府在进行农业发展决策的时候也能够得到更加精准的数据信息支撑,进而对当地的农业市场做出科学的分析,帮助政府做出有效的决策,进一步完善政府的管理模式。大数据分析结果的有效性能够促进政府做出有效的农业发展决策,进而不断提升当地农业生产的经济效益,提高了政府决策在农业经济管理中的重要性[1]。 2.3突破传统营销理念 受到传统农业产业发展的影响,很多农户在农产品销售的过程中都面临困境,很多农户并不重视市场的变化情况,在辛勤的耕作之后却出现了农产品供需不对等的问题,导致其种植的农产品得不到市场的青睐,进而影响自己的经济收益。而农业大数据就能够有效解决以上问题,帮助农户突破传统的农产品营销理念,为其做出准确的市场信息分析,进而改善农产品种植与销售之间的关系,提升农民的收入水平,推动农业产业的现代化发展。 2.4实现客户精准定位 在农业市场中,大数据技术能够实现对目标客户的精准定位,获取更多的客户信息,同时还能够挖掘更多的潜在客户,起到了市场开拓的作用,有效促进农业产业的发展。在农产品销售的过程中运用大数据技术能够降低营销成本,提高客户的转化率,同时还能够精确定位目标客户,减少企业在广告宣发方面的成本,从而增加整体的收入。大数据能够收集分析用户企业的农产品购入习惯与需求,这样就能够增加销售企业与购入企业之间的粘合度,建立稳定的合作关系。经过大数据的分析能够及时挖掘客户的潜在需求以及大量的潜在客户,进而起到拓展市场的作用,促进当地农业经济的发展[2]。 3农业大数据在农业经济管理中应用的要点 3.1加强信息基础建设 随着信息技术的不断发展,大数据技术以及信息技术已经逐渐在农业产业中推广使用,而相关部门在农业经济管理的过程中更加应该加强信息基础建设,使得更多的地区能够实现农业大数据的互通与共享,扩大农业数据的影响范围,有效提高整体的生产效率,促进农业技术的推广和普及。该行动需要政府发挥自身的宏观调控职能,实现资源的合理配置,对于经济条件不足的地区实施政策以及资金的支持,帮助其构建农业信息网络[3]。 3.2培养信息专业人才 在农业大数据技术发展的过程中,产业对于复合型人才的需求量也逐渐增加,为了推动当地农业产业的不断发展,企业与政府都应该加强对信息专业人才的培养与引进。除此之外,还可以通过高校合作的方式引进高校优秀人才,之后再对其开展针对性的农业大数据技术培训。在具体的培训过程中,可以通过对农业经济发展典型事件信息的收集与分析,讲解大数据技术的应用方法,分析事件的具体发生原因,最终制定出完善的解决策略,不断优化工作流程,提高技术人员的专业水平。 3.3改善传统农业活动 农业生产中应该充分利用大数据技术,及时转变传统农业生产活动方式,实现农业的现代化发展。人们应该积极引进新型科技,带给农民不同的种植体验,提升其科学种植水平。比如,种植人员可以将其种植的地理位置、土壤情况、土地面积以及劳动力数量等相关数据传输到农业大数据分析平台中去,由专门的服务分析企业为其制定针对性的种植方案。并在种植方案中为农民介绍播种的品种、时间以及管理行为,这样不仅能够提高种植活动的科学性,同时还能够提高土地资源的利用率。除此之外,通过农业大数据平台,农民还可以进行农业融资贷款服务,解决农民的融资问题。最后,农业电商销售的时候也应该借助大数据技术升级其服务器,对用户信息进行收集与分析,之后根据用户的需求投放不同的广告,提高客户的精准度,同时减少营销的成本。 4结语 综上所述,信息技术的发展改变了许多行业的发展轨迹,而农业大数据的充分开发与分析能够为农业生产经营提供更加科学的信息支撑,提高农业决策的科学性,改进农业生产方式,提高农业营销的准确度,有效促进中国农业产业的持续发展。 参考文献: [1]周艾保.农业大数据在农业经济管理中的应用分析[J].科技经济导刊,2020,28(25):209+208. [2]许君.农业大数据在农业经济管理中的应用分析[J].农业开发与装备,2020,218(02):53-53. [3]许敏.农业大数据在农业经济管理中的应用分析[J].数码设计(下),2020,009(002):258. 作者:唐庆超 单位:山东省平邑县农业农村局
随着时代不断发展,计算机技逐渐普及,为当前的互联网技术的创新应用奠定良好的基础,以满足当前时展的需求,为人们提供便捷的服务,提升工作效率与生活质量。但在技术发展应用过程中,计算机网络安全问题随之而来,严重干扰互联网技术的发展,并造成数据安全隐患。 1大数据时代背景下计算机网络 存在的安全隐患 1.1用户整体网络安全意识较低 在时代的发展过程中,我国计算机用户的群体逐渐增大,未成年人与老年人比例提升,受该部分用户自身年龄因素影响,自身的网络安全意识较低,在日常使用计算机应用过程中,未能重视网络安全的重要性,也未能对计算机进行合理的安全管理,尤其是在浏览应用中,由于当前信息存在较强的开放性,增加了数据自身的风险性,如果此时用户的安全意识不高,如密码设置简单甚至无密码,增大了发生信息的泄露的几率,为用户带来严重的影响,甚至造成经济损失。 1.2计算机木马病毒较多 在当前大数据背景下,计算机木马病毒是较为常见的计算机网络问题,直接对计算机安全性能产生影响。木马病毒通过信息、邮件或其他方式感染计算机,通过计算机自身存在的漏洞进行入侵,导致计算机内部受到病毒感染,如果被不法分子利用不仅会造成数据毁坏,还可能导致机密的信息遭到泄露,影响用户的信息安全。同时,随着病毒技术的不断更新,计算机病毒种类越来越复杂,各类病毒层出不穷,严重威胁计算机的安全,甚至造成系统的瘫痪,影响用户使用。 1.3网络安全监管重视力度不足 现阶段我国对于网络安全监管不够重视,难以保证计算机网络安全,甚至现有的安全监管模式存在一定的漏洞,为不法分子、黑客留下了可趁之机,影响大数据时代计算机网络的整体安全性能。与此同时,我国关于计算机安全的相关法律法规不够完善,直接导致监督力度不足网络监督工作未能发挥出自身的作用,留下安全隐患,影响管理效果。 2大数据时代背景下计算机 网络安全防范措施的创新 2.1提升用户自身的安全防护意识 以当前的大数据时代要求为基础,注重用户自身安全防护意识的提升,合理进行优化创新,尤其是针对现阶段逐渐增大的中老年与青少年人群,由于其思想意识的限制,该类人群自身的防范意识较弱,甚至连最基本的防护意识都不具备,直接增大了当前的计算机风险。因此,应积极提升用户自身的计算机安全使用意识,结合实际情况进行合理的思想优化,积极进行宣传,从整体上提升用户的安全防范水平,满足大数据时展的需求。例如,优化老年用户的密码意识,在密码设置过程中,避免出现“123”、“000”、“111”等简单易猜的密码,保证其设置的密码具有较强的组合性与复杂性,提升密码破解难度。同时,积极培养先进的网络人才,充分发挥出人才的优势,加强网络安全建设,为用户营造健康、安全的网络环境,并充分利用人才技术优势,为和谐的网络发展奠定技术基础,优化整体网络安全水平,从根源上降低计算机安全事故的发生几率。 2.2积极进行木马病毒检测有效进行防御 相对来说,计算机网络安全问题产生的最根本原因是技术水平问题,由于技术存在漏洞,被木马病毒所利用,最终形成安全隐患,影响整体的安全性能。因此,在当前的在大数据背景下,应积极进行合理的创新优化,合理应用先进的技术与软件进行系统监测,建立完善的监测程序,对木马病毒进行防御,避免计算机受到病毒威胁,降低黑客的入侵几率。例如,灵活利用当前的安全软件,如360、毒霸、安全卫士等,可以有效的对病毒进行检测,提升计算机自身的安全防范能力,合理进行控制,营造良好的网络环境,为用户提供优质的网络服务。与此同时,还应积极进行技术创新,如防火墙技术、加密技术、秘钥技术等,结合实际的需求,对重要的信息进行加密处理,在不断的发展过程中,整体上降低安全问题发生几率。例如,在大数据环境中,用户可以对较为重要的信息进行秘钥处理,即使信息遭到泄露,没有正确的秘钥也不会对用户产生影响,在一定程度上提升信息的安全性。防火墙是当前最基本的安全防护技术,灵活利用该技术可以有效的促使当前的计算机网络安全性能得到提升,优化整体防护效果,通过在计算机的内部网络与外部网络之间形成防护墙,设置合理的防线,对计算机中出现的恶意攻击或者可疑数据等进行有效的控制,提升安全技术水平。 2.3加强网络安全监管力度完善制度法规 在发展过程中,大数据技术与互联网已经逐渐渗透到人们生活中的各个方面,尤其是在当前的大数据时代背景下,人们随时随地被处于网络环境中,因此,我国应加强对网络安全进行监管,合理进行制度完善,不断优化创新,构建安全的网络环境,清除计算机网络存在的安全隐患,促使“大数据”系统下实现计算机网络的有法可依,营造健康的网络环境。想要建立稳定的大数据系统,必须以当前的法律法规为基础,积极进行安全控制,严格对当前的网络安全事件进行控制,加强惩罚措施,严厉打击网络犯罪事件,从根本上减少当前的违法行为发生几率。建立完善的网络安全机制,及时更新网络安全措施,构建网络安全平台,从整体上提升网络环境的安全性。 3结论 综上所述,大数据时代的到来促使当前人们改变了传统的生活工作方式,提高了数据信息的利用效率,为人们提供便捷优质的服务。但同时也带来了负面的计算机信息安全隐患,因此应加强对计算机网络安全问题的重视力度,积极进行技术创新,合理进行优化,从整体上提升监督管理水平,以满足当前的需求。
0引言 由于我国信息技术革命与创新的周期越来越短,传统的一些企业运行的发展方式不能满足企业互相竞争的要求和企业自身服务发展的水平,在这样的大背景下,大数据成为电力营销信息建设的重要方法和发展的主要方法之一。 1电力营销信息化建设的现状 1.1不够深入,与数据联系不密切 电力营销信息化建设就是通过计算机技术来对客户的需求进行了解,从而能够更加细致全面的满足客户的需求,实现电力营销的利益最大化。但现在的电力营销信息化建设存在的最大问题便是对数据信息的应用不够深入,从而导致信息化建设只是泛泛而谈,不能真正的发挥其作用,大大降低了电力营销信息化建设过程中的使用效率,从而不利于整个电力营销信息化建设的发展与进步,对整个电力需求以及国家电力方面的发展进步极其不利。 1.2地域化偏差大 由于电力营销信息化建设的整个过程没有进行数据化的录入以及信息库的联网导致其产生了较为明显的地域化差异,有些地区的客户的电力营销信息不够完善,而有些地区客户的电力营销信息化则较为清晰;有些地区的客户的电力营销化需求较为急切且需求较多,而有些地区对电力营销信息化的需求不高,便很难进行区域之间的相互交流与相互促进,在区域之间相互竞争与合作的电力营销信息化,在一定程度上阻碍了区域之间的相互促进与交流,也很难进行经验的借鉴和教训的吸取,从而很难进行整个电力营销信息领域的统一进步和发展。 1.3描述性不强 我国大部分地区的电力营销信息化建设与数据背景的联系不够密切,导致许多对客户需求的电力营销信息采集不够完善,描述不够准确结构较为单一,使这个过程变得十分艰难不能够有效地针对客户的主要需求与愿景对客户的电力营销及时地总结与解决。且没有通过大数据背景下的数据化联系使得客户的历史电力营销需求和其他客户的电力营销需求不够详尽,没有进行数据联网下的信息交流与联系,一定程度上阻碍了整个电力营销信息技术的创新从而影响到整个行业的进步发展。 2大数据环境下的电力营销信息化建设的重要意义 2.1有利于信息的深入获取 大数据便是通过高科技信息采集,从而对客户的历史信息进行储存,对不同客户的不同需求进行及时的分类,以较高的服务理念和服务水平实现以客户为中心的目标,从而更有利于整个电力营销信息化建设,实现电力营销与客户需求一对一的服务,在这个深入获取信息的过程中,使整个数据网的构成更加完善,从而有利于客户需求之间的互相促进、融汇贯通、触类旁通,使整个技术的体系与框架更加完善,从而使电力营销信息化建设更加创新化发展,与时俱进,能够在时代的进步潮流中不被淘汰。同时,在电力营销信息化建设过程中,还需要注重大数据的互通,根据实际情况构建一套互联互通的电力营销信息化平台,这样不仅可以推动电力营销信息化建设的发展,而且还可以更好地提高数据信息的系统性、全面性和有效性,推动我国电力营销信息化水平的提高。 2.2对电力营销进行合理的预测电力营销 通过分析客户的需求,从而对客户用电量以及用电需求进行一对一的编制,让客户能够享受到更加优质的服务,使电力营销信息化的建设更加成熟,更加满足客户的需求,从而提高电力营销的服务和管理水平。通过数据化的信息背景,使其建立了完整的信息化背景与数据流程,通过对电力营销信息化建设客户的历史用电负荷,来预测这个客户将来或者现在的用电需求,从而为客户提供更加优质与合理的服务,让客户对自己的用电也有一定的预算,同时系统也能够推出一对一的服务让客户可以不用计算与思考便成为最有效益的电力营销的受益者,让客户对电力营销与数据化结合更加满意,让整个数据化的电力营销更加普及,发展阶段不停创新。借助大数据技术来对电力营销情况进行有效预测,并根据预测结果来制定科学、合理的错峰用电方案,这样不仅可以达到资源配置优化的目的,而且还可以有效提高电网的经济性与安全性。 2.3提高电力营销信息化建设的服务能力和管理水平 在数据化的大背景下,电力营销信息化通过发展迅速的科技来实现信息的获取、储存、分析与分类,从而为电力营销信息化建设提高效益,通过信息与数据的处理,能够更加精准地实现科学合理配置,从而实现我国资源利用的最大化,有利于资源的节约和可持续发展。同时,在不断优化信息储存与配置的过程中,让整个服务流程更加成熟与完善,让整个电力营销的过程更加系统化与合理化,从而不断提高整个电力营销信息化建设的服务能力和管理水平。 3大数据环境下的电力营销信息化建设的重要方法 3.1完善电力营销信息化建设的体系和框架 一方面,通过大数据的应用,让电力营销公司更加准确地掌握客户的信息,让信息的采集、储存、分类、应用与配置的效率提高,更加准确地了解客户的需求,能够让电力营销信息化建设的体系更加完善,框架更加合理,同时还需要注重大数据互通平台的建设,以更好地提高数据信息的使用效率,为电力营销信息化建设工作的开展奠定良好的基础;另一方面,通过提高企业员工的素质,通过培训、游戏竞争等形式,增加员工对大数据的了解与掌握,增加员工的能力素养和工作效率。为整个电力营销信息化建设提供技术支持和人力保障。 3.2增加技术的创新性 由于科学技术发展迅猛,呈现出日新月异的特点,因此,以信息为依托的一些企业发展方式也需要与时俱进,使电力营销信息化建设不与时代脱轨,不断发展壮大,甚至实现产业的拓展与延伸,扩大产业链,实现产业的增值服务,实现电力营销信息化建设效益的最大化,如可以进行相关app的创造与应用,通过后台的运行,根据客户的需求和历史应用痕迹提供较为合理的应用方法,有时可以进行线上缴费等方法,满足人们的需求,更加高效的完成整个电力营销信息化建设的流程,实现技术应用的创新性,同时还可以借助大数据技术手段,推动电力营销数据信息的自动化录入,以更好地提高信息的全面性、准确性和系统性,并构建多平台信息查询与业务办理功能,从而有效提高数据信息的利用效率。 3.3及时进行预测、评估与反馈 整个电力营销信息化建设是一个完整的过程,数据化的广泛利用,使数据的录入更加有效和准确,通过对客户以前的用电负荷、用电习惯等的记录,为客户提供更为合理与科学的电力营销信息建设系统,让客户更加放心的应用。同时,在大数据的背景下,能够根据客户以前的经验和历史方法,对客户的需要进行一定的预测,通过联网的大背景,使地域之间也能有所交流,有所合作,有所竞争。 4结语 我国电力营销信息化建设现状存在着与数据联系不够密切、地域化偏差大、描述性不强等问题,而数据化背景下的电力营销信息建设能够对电力营销进行合理的预测,提高了电力营销信息建设的服务水平和管理能力。可以通过完善电力营销信息化建设的框架结构、增加技术的创新性、及时进行预测和评价与反馈来加强电力营销信息化建设,为我国电力营销信息化建设提供典范和经验。
本文从研究我国企业人力资源绩效管理中存在的问题入手,提出了在大数据时代下企业人力资源绩效管理创新的对策。当前,我们已经进入到了大数据的时代,大数据的应用也越来越广泛地存在于我们的生活和工作中。在这样的背景下,企业想要更好地发展,其人力资源绩效管理就更应该利用和使用好大数据,同时,运用大数据相关的信息技术去完善绩效考核制度,从而保证了企业在人力资源绩效管理方面的效果。 一、我国企业人力资源绩效管理中存在的问题 1.绩效考核的客观性不足 绩效管理是指各个部门的领导对其员工进行有关考核和评价。当前,我国企业各部门的绩效考核主要依靠人力资源管理系统对管理部门的数据导入与导出,并运用数据库等办公软件进行处理,从而得出最后的绩效考核结果。可见,这种绩效评估方法在很大一定程度上会受到上级个人想法的制约,从而导致绩效考核结果的可观性不强,带有很大的主观性和片面性。这是因为,一些管理部门的领导在进行绩效评估时很容易受到员工在近期工作表现的影响。而大数据的最大一个特点就是其蕴含着丰富的信息和数据,这些数据为企业各部门领导的绩效评估提供了真实可靠的评估依据,这大大增加了绩效评估的科学性和真实性。 2.智能化水平低 在企业的传统信息处理中往往会出现某一职位的单向操作,且企业的员工的晋升会受到机制或相关管理的束缚,这大大的制约了人才的引进,导致企业缺乏数据复合型人才。另外,大多数企业的绩效考核都集中在月末或年末,这就使得有关部门领导对员工的考核和评价只能依据于近期的一些表现情况。在这样的传统考核制度下,企业极其容易出现忽视员工对工作的态度而看重员工的工作业绩的问题。而在大数据的时代背景下,企业的绩效考核会避免这一问题的出现,大数据所提供的数据使得员工的考核变得更加公平,对企业的发展也更加有益。 二、大数据时代企业人力资源绩效管理创新的必要性 1.极大程度地确保企业人力资源绩效管理的公平和有效 可以说一个企业的人力资源绩效管理的公平与否不仅紧密联系着员工的切身利益与发展,同时还关乎着企业的生存与发展。通过大数据的应用,不仅实现了各种数据信息的整理,同时还有效地避免了绩效考核中的不科学性、主观性,从而确保了企业人力资源绩效管理的公平,为员工的发展提供了一个良好的竞争环境,为企业提供了良性的发展环境。 2.提高员工工作效率,挖掘自身潜能 在一个企业的发展中,其员工工作效率的高低与其潜能的开发的程度都起着至关重要的作用。大数据时代下,其提供的丰富的数据对人力资源提高员工的工作效率与挖掘员工潜能具有重要的价值,同时也为企业奠定了坚实的发展基础。这是因为在大数据的背景下,人力资源部门可以通过大数据所提供的信息对员工有了更加充分的了解,同时进一步明确员工有什么样的潜能以及如何激发员工的潜能,在制定科学的绩效管理中提高员工的工作效率,进而创造更大的价值,促进企业的发展。 3.构建良好的企业文化 随着大数据时代的到来,人们对于网络信息技术的使用也越来越趋于成熟,这种网络信息技术的应用,使得企业构建良好的企业文化成为可能。这主要是人力资源管理在企业的发展中所发挥的独特作用的结果,一个企业的人力资源管理部门在企业的发展中具有至关重要的地位和作用,需要不断地与其他部门之间进行联系和沟通,而大数据的网络技术加快了人力资源与各个企业之间的沟通和交流,使人力资源管理部门能够及时地发现企业发展中存在的问题,促进企业文化的构建。 三、大数据时代下企业人力资源绩效管理创新的对策 1.进一步丰富数据库信息 在大数据的时代背景下,企业的人力资源管理工作想要实现对数据最大程度的利用,除了要在具体的管理手段和管理方法上进行创新和完善以外,还要注重对具体数据信息的探索,不断丰富数据信息,以扩大数据信息的范围和内容。企业人力资源管理可以从以下方面来丰富数据库的信息。首先,对于企业的运转过程中所涉及的一般的情况有全面细致的了解,并做好记录,以便以后使用。其次,对于人力资源中所涉及的一些变动的情况,如人力资源的招聘与流失,要给予更多的了解与掌握。最后,在丰富数据时,还应该关注企业在发展中,人力资源对企业的贡献,如忠诚度。 2.制定合理的绩效管理考核制度 在大数据的时代背景下,要求企业能够制定出科学合理的绩效管理考核制度,综合的运用好定量和定性相结合的方法。如对于销售人员的考核,我们在做好员工在销售量和客户满意程度等定量方面的评估时,还要对员工的团结协作性和团队精神等方面的定性评估。只有将定量和定性相结合,才能够制定出科学、合理的绩效管理考核制度,对员工进行更好的绩效管理考核。 3.采取多样的绩效管理考核方法 人力资源部门在进行绩效管理时要避免采用单一的考核方法,而是要采用综合性的、较为全面的绩效考核方法。这是因为不同的考核方法具有不同的特点,这就要求企业能够根据不同的实际情况选择合理的绩效评估方法。
1引言 信息技术在互联网的支持下经历了前两次的革新发展后迎来了大数据时代,在信息化、大数据时代背景下,计算机网络技术也得到了快速发展,互联网已经深入到人们日常生产、生活与学习中,为人们的生活提供了极大的便利,累积了大量的信息资源。通过利用大数据处理技术,能够在纷繁复杂的数据中挖掘出有价值的信息。随着大数据技术广泛应用,网络安全问题日益受到人们关注。针对大数据以及网络信息的特点,分析研究大数据时代计算机网络信息安全隐患与防护措施,完善计算机网络信息安全管理方案,提升计算机网络安全,为大数据时代保驾护航,是计算机信息技术持续、健康发展的根本保障。 2大数据时代的特点 在大数据时代,任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据的特点首先就体现为“大”,随着时间推移,存储单位从过去MB到GB到TB,乃至现在的PB、EB级别,无不体现出在信息量快速递增的进程中,人们对存储空间提出的更高要求。随着信息技术的高速发展,数据呈现出爆发式增长。网络交互信息成为数据主要来源,如淘宝网近4亿会员每天产生的商品交易数据约20TB。此外,广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。数据类型涵盖日志、图片、音视频。大数据的产生非常迅速,主要通过互联网传输。现代生活中几乎每个人都离不开互联网,也就是说每个人每天都在向大数据提供大量的资料。相比传统的“小”数据,大数据最大的价值在于通过从大量无关的各种类型的数据中,挖掘出对未来预测分析有价值的数据,通过人工智能方法深度分析,发现新规律和新知识,并运用于农业、金融、医疗等各个领域,从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。 3大数据背景下的计算机网络安全风险分析 3.1计算机系统自身漏洞 目前各种主流的计算机操作系统和智能手机操作系统都存在各自一些漏洞。而且在计算机软、硬件实际安装使用过程中,也会产生不同程度的漏洞。可以说,计算机网络系统漏洞是不可避免的,随着操作系统不断升级改进,旧的漏洞修复好后,又会不断产生新的漏洞。同时在用户浏览、下载互联网资源过程中,也会存在较大网络安全隐患,可能会被不法分子利用系统漏洞,窃取用户隐私,破坏软硬件设备资源。 3.2网络用户隐私防范意识不足 互联网平台的隐私权始终是公众最敏感的问题。此前,关于Facebook超过5000万用户个人信息被泄露一事,引起了全球的关注。用户使用计算机时,由于安全意识薄弱,对各类网站、软件中的用户名、密码及安全口令设置较为简单,以及网络下载资源的随意性和网络共享资源的频繁性,都会产生隐私泄露问题。大数据、云计算技术的出现,削弱了用户信息的可控性,比如网上留下的评论、发的微博微信、走路时的被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图都是大数据的组成部分之一。这些重要生活信息的泄露,不仅对人们个人利益和互联网行业的健康发展带来了挑战,对整个社会经济和国家安全都构成了威胁。 3.3相关政策制度不够完善 从国家层面来看,相关法律法规不健全,也是导致信息安全的一个重要因素。随着国家各项建设的高速发展,对信息技术互联网技术的发展也出台了一些政策上的鼓励和资金上的支持。有调查数据显示,美国、日本等国家在信息安全方面的投资远高于我国,这也就表明我国对大数据时代信息安全的重要程度没有充分的认知。同时,相对于我国信息技术的快速发展,大数据、云计算技术时代的全面到来,相关法律法规的滞后,导致了诸多法律“盲区”的出现,让不法分子有机可乘。因此,我国信息安全相关政策法规跟进速度亟待提升。从企业层面来看,健全的管理机制是计算机网络安全运行的重要保障,部分用户,特别是企业用户在使用计算机网络的过程中,未能建立完善的网络安全防控体系,使计算机网络信息安全隐患不断增加。从行业特点来看,部分计算机网络信息安全监管制度与用户行业实际情况并不相符。从管理团队来看,团队中缺乏专业的网络管理人才,专业化水平的不足,导致监管制度并不能真正发挥其有效性,造成许多安全隐患未及时发现,网络安全系数不断降低。 3.4黑客入侵 黑客入侵属于恶意攻击网络系统的一种行为,就是网络黑客通过发现他人计算机系统和网络中的缺陷和漏洞,并针对这些缺陷所实施攻击的过程。这里说的缺陷,包括软件缺陷、硬件缺陷、网络协议缺陷、管理缺陷和人为的失误。大数据的发展,形成了庞大的数据信息,一定程度上造成了计算机总体安全性能的降低,为网络黑客的入侵提供了更加便利的条件,网络黑客对计算机的攻击方式变的更加多样化和更具隐蔽性,增加了计算机网络安全识别的难度,计算网络信息被黑客非法利用后,会对计算机网络安全造成不可估量的伤害。另外,黑客的入侵范围极其广泛,政府的计算机系统、企业的计算机系统等都可能会遭受恶意入侵。因此,黑客入侵同样也是大数据时代下计算机网络信息安全问题之一。 3.5网络病毒传播 所谓的计算机病毒都是人为编制的,通过互联网、移动存储设备等作为主要的传播通道,隐藏在他人计算机中,当达到某种条件时即被激活,从而感染其他程序,对计算机资源进行破坏,计算机感染病毒之后会迅速蔓延,在破坏计算机应用程序的同时也会对其信息的安全性造成破坏。通过网络的快速传播对计算机网络安全的危害性较大,严重时可能造成计算机系统的瘫痪。 4大数据背景下的计算机网络安全体系构建 4.1增强用户安全意识 在计算机网络技术应用过程中,用户主观意识对网络的安全性有较大影响,强化计算机网络操作人员的安全防范意识,使其熟练掌握操作步骤的标准化和流程化,做好计算机病毒、木马等的防范工作,养成良好的计算机操作习惯,从而进一步减少人为操作带来的风险。如:(1)计算机操作系统,最好用正规渠道的光盘安装,并及时更新系统补丁。(2)及时安装杀毒软件,定期更新病毒库。(3)不随意访问陌生网站,不在不明网站下载资源。(4)不轻易点开来历不明的邮件、链接。(5)定期做好重要文件备份等等。 4.2完善网络管理制度 大数据时代背景下健全网络管理制度是确保网络环境健康、稳定、持续发展的前提条件。从国家层面,建立健全信息安全的相关法律法规,加强政府对计算机网络管理的监管力度,发动群众监管,对恶意破坏、盗取他人计算机网络数据信息的行为依法依规进行处理,维护用户计算机网络权益,从而有效的威慑各种针对计算机网络数据信息的违法犯罪行为。同时,针对网络监管,不断扩大对网络信息的认证范围,加大安全管理的宣传力度,提高安全防范能力。另外,还需要积极建立长效的网络信息预警管理机制,杜绝病毒危害的出现。从企业层面,制度建设需要针对自身行业特点制定,制定的制度务必专业、可行、严谨和详细,具体可以从以下几个方面着手:(1)要及时、积极、完整的贯彻、落实国家、地方政府相关信息安全管理政策,并以此为企业网络管理制度的指导思想,构建企业全面的信息安全管控模式,提高企业信息化建设质量,保护计算机网络安全。(2)要把网络安全管理制度纳入到企业安全管理制度的总体规划,以保证网络安全管理的完整性和系统性。网络安全管理制度体系需要涵盖以下几部分:(1)明确网络管理人员的岗位职责;(2)明确网络信息监控、保存、清除和备份工作的操作流程;(3)制定网络违法案件报告和协助公安机关查处制度;(4)制定信息、审核、登记制度;(5)制定病毒检测和网络安全漏洞检测制度;(6)制定帐号使用登记和操作权限管理制度。同时,还要包括网络管理人员的安全教育培训制度,强化网络安全意识,提高网络安全管理水平。 4.3应用防火墙、防病毒技术 防火墙技术,是针对Internet网络不安全因素所采取的一种保护措施。它是一种计算机软、硬件的结合,目的就是防止外部网络用户未经授权的访问,从而保护内部网免受非法用户的侵入。防火墙技术的发展为计算机网络安全提供了可靠的保证,将防火墙技术应用在计算机网络系统中,可以有效防范网络外部黑客非法入侵。网络管理人员对防火墙进行操作,及时记录防火墙相关信息,在日志文件中发现计算机网络存在的安全漏洞,可以及时对安全漏洞进行修补。近年来随着智能防火墙技术的快速发展,其自带的数据库也日趋庞大,网络管理人员加强对智能防火墙技术的科学应用,可以提升计算机网络系统的安全性、稳定性和可靠性。防病毒技术,是通过一定的技术手段防止计算机病毒对系统的传染和破坏。实际上这是一种动态判定技术,即一种行为规则判定技术。具体来说,计算机病毒预防是通过阻止病毒进入系统内存或阻止计算机病毒对磁盘的操作,尤其是写操作。防病毒软件当中,包含病毒预防、病毒检测和病毒清除(隔离)技术。除了通过防火墙技术阻挡一些恶意攻击的同时,使用相应防病毒软件检测系统中存在的安全隐患,及时修复计算机网络中的漏洞,降低病毒感染、黑客入侵的几率。目前常用的计算机防病毒软件有腾讯管家、360杀毒软件以及金山毒霸等,这些防病毒的软件都有着比较好的应用效果。安装防病毒软件时,要特别注意一个计算机网络当中只能安装一种防病毒软件,可以避免出现防病毒软件之间的“不兼容”现象,还要定期更新病毒库版本,提升计算机网络的安全等级。 4.4应用网络监控技术 网络监控技术,是完成对网络中存在的数据包进行监听和控制。不管是病毒入侵或黑客攻击方式,都有着不可预测的特点,所以加强网络监控就有其充分的必要性。采用入侵检测技术加强网络的安全监控,可以有效控制数据被破坏和窃取。依据签名标记法与统计研究法,及时检测出计算机网络系统当中存在的信息风险因素。注重以上网络监控技术的科学应用,是提高计算机网络安全性能的重要举措。 4.5加强身份认证与加密 在计算机网络安全防范中,身份认证和加密是常见的手段,身份认证技术就是通过确认计算机网络中操作者身份过程而产生的一种有效解决方法。加密技术是常用的一种安全保密手段,就是利用技术手段把重要数据加密后再进行传送,到达目标地址后再用相同或不同的技术手段进行解密操作。以此保障数据在网络传输过程中的安全性,即便数据被中途截获,如果不清楚该数据的加、解密技术,也无法获知数据的具体内容信息。在大数据时代背景下,数字、字母以及特殊字符组合应用的加密手段,已经渐渐取代了传统单一的数字加密技术。与此同时,指纹识别、人脸识别、虹膜识别、视网膜识别等诸多先进身份识别技术的发展,为计算机身份认证与加密提供了更加安全和多样化的技术手段,这些先进技术的科学应用,可以有效加强计算机网络系统的安全性能。 5结束语 综上所述,在大数据时代,开展计算机网络信息安全防护工作具有十分重要的现实意义,人们要充分认识到计算机网络安全的重要性并做好相应的防范措施,根据实际情况制定具有针对性的解决方案,为计算机网络安全提供全面的保障,从而打造大数据时代背景下的安全的网络环境。 参考文献: [1]周小健,鲁梁梁.大数据时代背景下计算机网络安全防范应用与运行[J].网络安全技术与应用,2017(05):24. [2]张勇.新时期下计算机网络信息安全问题及防范对策[J].电子技术与软件工程,2017(19):213. [3]张骆伟.浅析大数据背景下如何做好网络安全防范工作[J].法制博览,2019(02):155. [4]杨继武.简析大数据时代的计算机网络安全防范[J].科技传播,2019(02):108-109. [5]金如佳.大数据技术在网络空间安全分析中的应用探究[J].信息与电脑,2019(03):181. [6]龙振华.大数据时代计算机网络信息安全及防护策略[J].中国管理信息化,2019(03):161-162. 作者:赵云鹏 单位:云南工程职业学院
随着马拉松赛事在我国的迅速发展,越来越多的人参与到长跑这一运动中来。然而,由于报名马拉松赛事受到时间、场地、参赛资格等多方面限制,线上马拉松应运而生。线上马拉松,即通过互联网参加马拉松,参赛者在赛事举办当天,按照活动要求,在任何地点,完成相应距离跑步,即可获得官方授权的完赛纪念奖牌或赛事奖品或电子完赛证书。我国的线上马拉松由“悦跑圈”这一手机应用软件发起,随后“咕咚”也开展了相应的活动,截止2017年,线上马拉松的场平均参赛人数超过20万人。线上马拉松赛事在我国发展迅速,本研究首先针对线上马拉松现有开展模式所具备的优势进行分析,其次通过线上平台问卷并对问卷进行整理、研究,最终达到现状探究和前景展望的目的。 1.线上马拉松的优势 1.1低成本 虽然目前在中国田径协会注册的马拉松赛事已经覆盖我国大陆地区除西藏以外的30个省、市、自治区[1],但马拉松赛事的参与有严格的时间、地点限制,对于大部分跑步爱好者而言,参与马拉松仍然存在时间成本以及包括交通、食宿在内的经济成本。线上马拉松对以上问题进行了解决。在地点方面,线上马拉松对跑步路线没有任何要求,达到里程即可获得成绩证书,参赛者可以选择自己熟悉的路线完成赛事;时间方面,线上马拉松通常完成时间为24小时,给了参赛者充分的准备时间,无关门时间的限制也使得大部分报名者能够完成赛事。除了时间和跑步路线更加灵活以外,通常参加马拉松赛事需要支付报名费,而线上马拉松则完全免去了报名费。于是,在不具备实地参与马拉松赛事的情况下,很多跑步爱好者选择参与线上马拉松。 1.2没有报名限制 为了保证赛事可以顺利进行,同时避免报名人数过多的情况出现,大部分的马拉松赛事制定了报名门槛。通常情况下,报名者需要提供一年内马拉松完赛证明以及符合要求的体检报告。线上马拉松的报名与参与没有设置门槛,任何人可以直接通过手机应用软件报名参赛。这样一来,没有参加经历的新人则同样可以通过线上马拉松参与到赛事中去。考虑到安保成本,马拉松赛事在参赛人数上会有严格要求,因此,“抽签”成了大部分报名者必须经历的过程。2017年,兰州马拉松全程及半程项目累计预报名人数73118人,参与全程马拉松抽签的选手共计26780人,参与半程马拉抽签的选手共计42939人,中签率分别为25.29%及13.57%。[2]也就是说,即使不存在时间与费用压力,同时具备参赛资格,也不能保证能最终报名成功。线上马拉松在参赛人数上并未设置上限,因此,在无法到达现场的情况下,线上马拉松成为了一些跑步爱好者的首选。 2.线上马拉松开展现状 为了对线上马拉松的开展情况进行调查,本研究通过网上问卷平台问卷,就跑步爱好者对线上马拉松的参与情况进行数据收集。问卷共发出351份,其中,336份问卷通过手机填写,15份问卷通过网页链接填写。地域分布方面,大陆地区共有23个省、直辖市、自治区作为数据来源,同时,台湾地区、香港地区与海外地区均有数据得到收集。在所有填写问卷的用户中,123人为男性,占比35.04%;228人为女性,占比64.96%。对于调查对象从事工作类型,本研究设置了6个选项,分别为国家公务人员(含国企、事业单位)、私人企业工作人员、自由职业者、个体户、学生以及其他。在所有调查对象中,从事体制内工作的人员较多,占比48.72%,其次为学生,达到20.51%。由于本研究主要针对长跑爱好者展开,可以理解为国家公务人员和学生较多的接触跑步运动。造成这一现象的原因主要有以下两点:(1)该两类人具有较规律的作息习惯,有利于运动习惯的养成;(2)该两类人具有较高的文化水平,有利于终身体育意识的形成。由于该研究的研究对象局限于长跑爱好者,因此,不具备长期跑不习惯的填表人将不作为研究对象。在所有填表人中,36人没有养成跑步习惯,315人具有长期跑步习惯。对所有具有长期跑步习惯的调查对象的跑步频率进行调查,其中,63.81%的调查对象跑步频率为每周2-5次,具体人数为201。其次为每周跑步超过5次的人群,占比21.9%。只有不足3.81%的调查对象每周跑步次数1次以下,具体人数为12。另外,男性跑者跑步频率明显高于女性。在年龄分布上,18-24岁的调查对象中仅15人有过线上马拉松参赛经历,而40岁以上的调查对象中仅12人未参加过线上马拉松。在关于是否有参加线上马拉松经历的调查中,156人选择“是”,159人表示没有线上马拉松经历。其中,男性跑者有过线上马拉松参赛经历的比例明显高于女性跑者。针对没有线上马拉松参赛经历的调查对象,就未参加原因进行研究,分别设置了4个选项:距离过长无法完成;不感兴趣;没有时间;其他。选择“其他”则需要额外补充原因。其中,54人选择“不感兴趣”,占比33.96%。“距离过长,无法完成”与“没有时间”分别为48人(30.19%)和39人(24.53%)。在对选择“其他”的调查对象的补充说明进行整理,3人表示对线上马拉松没有了解,9人表示已经准备参加,3人表示曾经报名但因天气原因没有完成,3人表示因为身体原因无法参赛。在对这一部分的调查结果进行整理,可以看出,选择“距离过长,无法完成”以及“其他”中正在准备、曾有报名经历的人群均为线上马拉松潜在用户,共60人,占比37.74%。在选择“距离过长,无法完成”的调查对象中,45人为女性。有过线上马拉松参赛经历的156人为本研究主要研究对象。对所有有过线上马拉松参赛经历的研究对象的参赛组别进行调查,超过一半的调查者通常选择参加半程马拉松的组别,具体人数为99人。在选择“其他”的用户中,补充内容全部为“10km”,具体人数45人。只有3人选择通过线上马拉松进行全程马拉松,9人参赛组别为5km。在对调查对象的参赛频率进行研究时,设置4个组别,分别为6次及以上/月、3-6次/月、1-2次/月以及1次以下/月。其中,月参赛次数2次或以下人群共有96人,超过60%。仅有18人参赛频率达到6次及以上/月,即超过每周1次。对于线上马拉松的选择标准,99人表示“只要时间、距离合适就可以”,占比63.46%。选择“有意义的赛事”与“奖牌好看”的各有8人,分别占比15.38%。另外9人选择“其他”。对于有过线上马拉松参赛经历的调查对象进行关于线下马拉松参赛经历的调查,可以看出,144人有过线下马拉松的参赛经历,共占比92.31%,仅12人未参加过线下马拉松赛事。其中,24人每年参加线下马拉松的场次达到6次及以上,120人每年参加线下马拉松赛事1到5次。其中,男性跑者对线下马拉松的参赛热情明显高于女性,仅3名男性跑者没有参加过线下马拉松赛事。对于没有线下马拉松参赛经历的调查对象进行原因调查,共设置4个选项,但没有人选择“没有同伴”及“花费过高”。9人认为,“时间不允许”是参加线下马拉松目前面临的最大困境。3人不具备线下马拉松参赛资格。最后一个问题为多选题,由调查对象表示希望线上马拉松所增加的内容。“与线下马拉松的合作,如赛事直通”及“相关文化产品的加入,如更具特色的奖牌及纪念品”均有超过半数的调查对象选择,具体人数分别为112人与90人。同时,66人表示认为线上马拉松应该“时间更加充裕,适当延长赛事进行时间”,占比42.31%。在年龄分布上,18-24岁人群与40岁以上人群最希望“相关文化产品的加入,如更具特色的奖牌及纪念品”,而24-40岁人群最希望“与线下马拉松的合作,如赛事直通”。通过对所有问题进行整理、分析,可以得出以下结论。 2.1学生群体为线上马拉松的主要目标客户 通过研究得出,在“学生”这一选项下,没有线上马拉松参赛经历的调查对象达到57人,占比79.17%。其中,仅15人选择原因为“不感兴趣”。因此,对于其他42人而言,在克服了体力、时间等阻力因素后,将会成为线上马拉松的主要目标客户。 2.2年龄因素并不会影响手机客户端的使用 在本研究所提交的全部351份问卷共中,336份问卷通过手机填写,占比95.73%。其中,90份问卷的填写者年龄层为40岁以上,达到25.64%。同时,在所有参加过线上马拉松的研究对象中,40岁以上年龄层有66人,达到该年龄层所有研究对象的73.33%,为所有年龄层中占比最高。因此,年龄并不会成为使用智能手机客户端参与线上马拉松的主要障碍。 2.3赛事的开展时间是决定报名人数的主要因素 对所有有过线上马拉松参与经历的调查对象进行原因调查,99人表示“时间、距离合适就可以”,占比63.46%;在没有参加过线上马拉松的长跑爱好者中,39人因为“没有时间”,占比24.53%;在对线上马拉松提出的改进建议中,66人认为线上马拉松应适当延长赛事进行时间,占比42.31%。通过对以上数据进行分析,可以得出,相较于线下马拉松时间上的局限性,线上马拉松时间的相对自由化是一个巨大的优势,因此,适当对该优势进行扩大,将会吸引更多的跑步爱好者参与到线上马拉松活动中来。 2.4相关文化产品的优化有利于吸引更多用户参与赛事 线上马拉松的奖牌设计同样成为线上马拉松的吸引力所在,在所有有过线上马拉松参赛经历的调查对象中,24人表示“奖牌好看”是他们选择赛事的首要标准;在对线上马拉松提出的改进建议中,90人提出“相关文化产品的加入,如更具特色的奖牌及纪念品”是线上马拉松未来发展中应该考虑的问题,占比57.69%。因此,将奖牌设计得更具赛事特色,以及其他相关文化产品的加入,将成为线上马拉松赛事吸引力的重要构成要素。 2.5加强与线下赛事的合作是线上马拉松未来发展的必然路径 有65.38%的调查对象认为,“与线下马拉松的合作,如赛事直通”是最希望线上马拉松今后增加的内容。目前,我国大量马拉松赛事存在直通名额,比如,2016年上海马拉松报名须知中表明,“2015上海国际马拉松赛成绩达到以下要求者:男子全程为3小时25分以内、女子全程为3小时45分以内、男子半程为1小时40分以内、女子半程为1小时55分以内的参赛者。”可以免去抽签环节,直接获得参赛名额。2017年厦门马拉松报名须知中明确规定,“中国马拉松信息平台(www.runchina.org.cn)2015年1月-2016年8月期间公布的,厦门国际马拉松赛官方网站2014年1月-2016年8月期间公布的,马拉松比赛男子净成绩在4小时(不含)至6小时(含)、女子净成绩在4小时30分(不含)至6小时(含)之间完赛的报名者”可以直接获得参赛名额。对于目前我国平均中签率不足50%的线下马拉松参赛名额而言,对于高水平跑者提供直通名额将吸引大量跑步爱好者参与到线上马拉松这动中去。 3.存在的问题及对策 3.1成绩作弊普遍 相较于执裁严格的线下马拉松,线上马拉松成绩的有效性长期以来被业界诟病。北京马拉松报名须知中直接指出,线上马拉松成绩不得作为资格证明。目前,线上马拉松的作弊方式主要为以下几种:(1)用其他交通工具替代跑步。由于缺乏有效的监管措施,部分参赛者采取自行车、电动车等交通方式参与长跑赛事,这样一来,成绩的真实性无法得到保证。(2)跑步中多次暂停。由于没有严格的关门时间,因此参赛者在赛事进行中,可以多次选择暂停,在休整后继续跑程,休息时间并不算入总耗时,因此成绩并不真实。(3)账号不具备独立性。由于并没有对账号的登录设备进行限制,因此,线上马拉松成绩的来源并不具有可靠性。调查显示,65.38%的线上马拉松参赛者希望“与线下马拉松的合作,如赛事直通”,而线上马拉松防作弊系统的不完善成为了发展中的重要障碍。因此,软件开发方是否能够继续优化线上马拉松的防作弊系统,成为提高线上马拉松成绩可信度的关键。 3.2缺少文化特色 57.69%的调查对象认为,“相关文化产品的加入,如更具特色的奖牌及纪念品”能够提高线上马拉松的吸引力。目前,线上马拉松的相关产品为自主购买,除了奖牌以外,其他产品并不具有任何赛事特色,主要为网站官方纪念T恤、水壶、跑鞋等。而最具吸引力的奖牌,也存在设计感不足的问题。不同于线下马拉松依靠实地风光、特色补给等传递赛事文化,奖牌成为了线上马拉松与赛事联系的唯一纽带。15.38%的调查对象表示,“奖牌好看”是他/她们选择赛事的首要标准。因此,提高奖牌的设计水平,同时对其他赛事相关文化产品进行丰富,是线上马拉松未来发展的必要路径。 3.3赛事灵活性不足 线上马拉松参赛时间和地点的相对灵活性是其与线下马拉松相比的主要优势。然而,调查显示,24.53%的调查对象不参加线上马拉松的原因为“没有时间”,42.31%的调查对象希望线上马拉松“时间更加充裕,适当延长赛事进行时间”,63.46%的调查对象选择赛事的首要标准是“只要时间、距离合适就可以”。可以看出,对于部分长跑爱好者而言,线上马拉松时间的灵活性仍有不足。 目前,大部分的线上马拉松赛事依托线下马拉松开展,举行时间为线下马拉松举办当天的00:00—23:59。由于马拉松赛事通常在周末举行,因此,对于非双休的跑步爱好者而言,线上马拉松的参赛时间具有一定的局限性。因此,除了周末的常规赛事,在工作日开展特别主题的线上马拉松赛事,有助于使更多的长跑爱好者参与到线上马拉松这一活动中来。通过调查问卷的发放以及对问卷结果的统计研究,可以看出,线上马拉松这一特殊的赛事形式在目前我国的跑步市场已经具有一定的知名度和占有率,在生活节奏不断加快的当代社会,如何利用线上马拉松固有的优势稳定住使用人群,并持续进行改进吸引更大的参与人群,是线上马拉松未来发展的主要课题。 参考文献: [1]岳川.咕咚CEO申波:马拉松还不够火,带跑友跑遍全世界[EB/OL].2016-1-21. [2]线上马拉松为何到了行业转折点[EB/OL].http://mt.sohu.com/20160816/n464436171.shtml. [3]张登峰.马拉松赛事对城市发展的影响[J].体育文化导刊,2011,(11):12-20. 作者:石珂 单位:贵州师范大学
统计学数据论文:大数据背景下管理统计学课堂教学模式探究 摘 要:围绕大数据时代的到来对管理统计学教学带来的机遇和挑战,分析现有的管理统计学课堂教学模式特点,总结其存在的不足,并探讨大数据背景下的新型管理统计学课堂教学模式,优化课程教学实施手段,不仅能积极应对大数据对管理统计学带来的挑战,给管理统计学带来新的发展机遇,也能增强大数据背景下学生的数据驱动的管理决策意识,培养适应大数据时代要求的高素质人才。 关键词:管理统计学;教学模式;大数据;案例教学 1 引言 管理统计学是一门应用统计学方法和理论研究经济管理问题的应用性学科,它通过收集、分析、表述、解释数据来探索经济管理问题的规律,并辅助企业进行管理决策和提高管理效率。传统的统计学关注小规模数据下的数据描述、推断和科学分析用。与之相应,管理统计学的课堂教学主要关注统计学原理的讲述、小数据的推断分析和经济管理问题的简单应用。 然而,自2008年Nature杂志发表“Big data:science in the peta byte era”以恚大数据的发展方兴未艾,备受学术界,企业界等关注。大数据的理念和技术不仅在互联网、金融、机器人、人工智能等领域取得突破性进展,也将对企业的生产、经营和决策等活动带来深刻的影响,通过对企业大数据的深度挖掘,有助于实现企业的商业价值,规避企业的决策风险,提高企业的竞争力。 大数据时代的到来,对管理统计学来说既是机遇又是挑战,机遇在于:大数据的分析主要建立在统计学的基础上对数据进行处理、分析,从而使得大数据可视化;而挑战在于:当下管理统计学的教学方法和教学手段难以匹配大数据时代对数据分析从业者的要求,这就要求对管理统计学的课堂教学模式进行进一步的发展与创新,以期适应大数据背景下的新要求。 如何结合大数据时代的新要求设计合适的课堂教学模式,如何结合丰富的大数据应用案例开展课堂教学活动,如何增强大数据背景下学生的数据驱动的管理决策意识,培养适应大数据时代要求的高素质人才,这些都是大数据背景下传统的管理统计学课堂教学模式所面临的问题和挑战,这也促使管理统计学教学工作者不得不去探究、优化甚至改革现有的管理统计学课堂教育模式。 2 传统管理统计学教学模式的概述 笔者所在的教学团队来自于武汉科技大学管理学院,承担全院《管理统计学》课程教学任务,在教学方法、实践教学等有较为丰富的教学经验。然而,在多年的教学过程实践和与学生的教学互动当中发现:现有的管理统计学教学模式尽管相对较为成熟,在培养学生的数据分析意识方面起到的重要作用,但是仍存在以下不足,而这些不足恰恰难以适应大数据背景下对管理统计学教学带来的挑战。 2.1 注重理论讲授,忽视应用教学 受技术发展和数据规模等因素的制约,传统的管理统计学教学大都采用理论驱动的教学模式,教师依托教材,注重统计学基本原理和方法的传授,学生掌握基本原理,对统计学的实际应用等关注较少。 尽管管理统计学课堂教学会涉及到一定的应用案例,但是这些案例大都简单,陈旧,数据来源单一,难以接触实际原始数据,统计建模思路也相对固定,这些教学案例既不能反映管理统计学的最新发展和应用思想,也无法将其带入企业经营的情景,对企业决策过程缺乏了解,这些因素都使得学生对该课程的学习兴趣不高,不利于培养学生应用统计学解决实际问题的能力,进而影响课堂教学效果。 2.2 注重数学推导,忽视工具应用 管理统计学要求学生掌握一定的数学基础,教材也都有较多的数学公式和理论推导,忽视了培养学生应用SPSSvSASvR等统计软件工具解决统计问题的操作能力。 根据经管类专业的培养定位,对于经管类专业的学生而言,相比于统计的数学公式,真正实用的如何借用SPSSvSASvR等统计软件工具来解决企业经营决策面临的实际问题,尤其是在大数据背景下,需要处理海量、复杂、多源、异质的高维数据。这些是单凭数学推导和简单的手动计算无法完成的。 近年来,大数据、互联网等技术的快速发展催生了一类新型且前景广阔的职业方向-数据分析师。综合数据分析师的职业要求,可以发现,这些职位大都要求从业者了解基本的统计学原理和方法,熟练掌握SPSSvSASvR等统计软件工具,并应用这些工具解决企业经营管理面临的实际问题。 2.3 注重知识考核,忽视项目训练 受限于教学管理制度和考核手段等因素,目前管理统计学课堂教学考核方式大都以闭卷为主,主要考察学生对统计学基本知识点的掌握情况,以及学生应用统计学知识解决简单案例的综合能力。 然而,在大数据时代背景下,除了要求掌握统计学基本原理,更应培养学生应用统计学知识解决实际问题的综合能力,而这种综合能力往往涉及数据获取、数据预处理、数据探索、统计建模、模型检验、模型评价、模型解释、模型部署和模型修正等数据分析的全过程,这种综合能力的掌握是无法通过现有的知识考核来达到的,这些必然要求学生通过参与实际项目或模拟情景来实现。 3 大数据背景下管理统计学教学模式探讨 如何结合大数据时代的新要求设计合适的课堂教学模式,如何结合丰富的大数据应用案例开展课堂教学活动,如何增强大数据背景下学生的数据驱动的管理决策意识,培养适应大数据时代要求的高素质人才,这些都是大数据背景下传统的管理统计学课堂教学模式所面临的问题和挑战。而现有的管理统计学课堂教学模式难以匹配大数据时代对其提出的要求,这就要求对管理统计学的课堂教学模式进行进一步的发展与创新,以期适应大数据背景下的新要求。 3.1 构建案例引导的教学模式 现有的管理统计学课堂教学以讲授基本的统计学原理为主,少量简单的统计工具应用。大数据时代下企业的数据有了更高的商业价值,这对从业者带来了更大的挑战。因而管理统计学教学模式应主动应对这种挑战,调整教学模式,引入实际案例,综合训练学生的基本原理、数据整理、分析和操作能力。 统计学数据论文:统计学与大数据 【摘要】首先,本文给出了笔者认为的统计学研究的典型问题究竟是什么;然后,阐述了什么是大数据;最后,就笔者的理解浅谈了大数据时代统计学究竟还有没有用武之地. 【关键词】统计学;大数据;统计分析 一、统计学研究的典型问题 众所周知,统计学是处理数据的一门科学.人们给统计学下的定义很多,比如,《不列颠百科全书》中“统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学”;《韦伯斯特国际词典(第3版)》中“统计是一门收集、分析、解释和提供数据的科学”;Mario F.Triola的《初级统计学》中“统计指的是一组方法,用来设计实验、获得数据,然后在这些数据的基础上组织、概括、演示、分析、解释和得出结论”.笔者认为,统计学研究的典型问题是“运用已知数据获得所研究的客观事物的数量特征和发展规律,利用规律对所研究的客观事物的行为进行预测”. 首先,统计学研究的典型问题的关键之一就是必须有所研究问题的数据,这是研究的前提.那么如何获得已知数据呢?我们说可以通过调查,也可以通过实验.先来说通过调查获得已知数据,情况有两种,一种是抽样调查,另一种是普查.给大家举一个例子,比如,某研究部门想知道其所在城市所有职工家庭的年平均收入.那么,“该城市所有职工家庭的年平均收入”就构成了所研究问题的总体.“该城市中的每一个职工家庭的年平均收入”就是总体中的个体.如果要通过抽样调查来获得数据,也就是抽取部分个体组成样本,比如,该部门抽取了2 000个职工家庭的年平均收入作为样本,那么就获得了2 000个样本数据(某年的年收入数据),这就是通过抽样调查获得的已知数据.再用这同一个例子来说一说普查.比如,2016年,该研究机构对其所在城市中的每一个职工家庭都进行了调查,获得了每个个体(职工家庭)的2015年的年收入数据,这就是通过普查获得的已知数据. 当然也可以通过实验来获得已知数据,做实验的过程就复杂了.要想通过实验获得靠谱的数据,首先,得满足样本量足够大,然后,就是要做到随机.现实中这两点也不是很容易做到的.例如,假设我们现在想研发一种做运动鞋的新材料,看看是不是比旧的材料更耐磨.又假设我们现在的研发成本非常高,只能提供4双样品鞋.于是,我们找来了8个孩子来试穿,4双新材料4双旧材料.看到这儿,第一反应是样本量小了,但是没有办法啊,实际情况只允许我们做到这种程度.那么在样本量无法扩大的前提下,怎么做才能使实验靠谱呢?我们给每一个孩子随机选一只脚穿新材料,另一只脚穿旧材料.这样,每一组新旧材料的对比都是基于同一个孩子的,这就不存在比如,孩子是否喜欢运动等的混淆因素了. 统计学研究的典型问题的第二个关键点就是需要有合理的统计分析.针对已经获得的已知数据也就是样本数据,我们采用合理的统计分析,定会对所研究的客观事物的数量特征和规律进行准确的描述、分析和判断. 统计学研究的典型问题的第三个关键点就是对未来的预测具有不确定性.分两个方面来给大家阐述.首先,未来必须是未知的,如果所研究的某事物的未来行为或特征是已经知道的,那这就不属于统计学要研究的问题.其次,预测必须是不确定的.如果预测的结果只有一种,也就是预测的结果是确定的,那这也不属于统计学要研究的问题.比如,我们想知道人体的骨骼有多少块骨头?于是,抽选部分人作为样本,通过对样本研究获得已知数据,进而来预测其余未被抽中的人,这种预测具有确定性,人体骨骼是由206块骨头组成.这就不属于统计学要研究的问题.再比如,一种新药出厂后用于临床试验获得已知数据,然后对更广泛的同类型病人的疗效做预测性推断,具有不确定性. 二、什么是大数据 当今,“大数据”如日中天,似乎已经成为人们的流行语,那什么是大数据呢?麦肯锡对大数据的定义是从数据集的“大体量”入手的:大数据是指那些规模大到传统的数据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析的数据集.维基百科采纳了麦肯锡的定义,认为大数据是一组庞大而复杂的数据集的集合,大且复杂到难以用现有的数据库管理工具或传统的数据处理应用来处理,大数据就是一切可记录信号的集合.狭义地讲,大数据是一个大样本和高维变量的数据集合.广义地讲,大数据涵盖多学科领域、多源、混合的数据,自然科学、人文社会、经济学、通讯、网络、商业和娱乐等各种领域的数据集相互重叠连成了一片数据的海洋.大数据涉及各种数据类型,包括文本与语言、录像与图像、时空、网络与图形.我认为,当今流行的“大数据”是通过互联网获得的足够大量的、包含一切数据类型的数据的集合. 三、大数据时代,统计学是不可或缺的 我们姑且先不去谈大数据和统计学中的数据谁更全面,谁更方便获得,谁更相对有代表性;不去谈什么样本和总体,我们就只是来说一说,大数据时代,只是有全部的数据就足够了吗?笔者认为当然不是.无论是大数据还是统计学中的样本数据最初都是杂乱的、无序的,所以说,大数据时代,数据的处理、理论分析等的问题就显得尤为重要了.这些重要问题的解决都离不开统计学,它需要统计理论和统计分析方法. 就是舍恩伯格和库克耶也不同意安德森的极端观点.他们指出“大数据绝不会叫嚣‘理论已死’”,因为“大数据是在理论的基础上形成的”,无论是如何搜集数据、分析数据、还是解读研究结果,都得依赖理论.“大数据时代绝对不是一个理论消亡的时代,相反地,理论贯穿于大数据分析的方方面面.” 统计学数据论文:中国大数据与统计学发展的需求预测模型 摘要:大数据是21世纪的热点话题之一,统计学是传统的数据分析学科。利用百度指数提供的“用户关注度”功能,本文选取2012年-2016年5年260周的百度周平均搜索指数为研究对象,以百度搜索指数来反映社会关注热度,研究大数据与统计学关注热度之间有无相关性,以及大数据搜索指数发展的趋势变化。根据图形分析与相关系数的计算,可知大数据与统计学搜索热度呈现正相关关系,该关系线性程度不大,多为非线性关系。根据大数据的季平均搜索指数、每四周平均搜索指数的变化趋势研究表明,大数据搜索指数不存在明显季节性,存在明显的正趋势性;其搜索岫茸2012年初至2015年2季度以来呈明显上升趋势,其后增长速率放缓,呈现更为显著的波动性,由此可知2015年2季度为其明显的一个转折点,符合其发展趋势的模型有修正指数模型,以及龚珀兹曲线模型和皮尔曲线模型这两个生长曲线模型,结果显示三个模型的拟合度均较理想,其中龚珀兹曲线的拟合度最高。根据拟合结果,从大数据搜索指数反映的社会关注热度来看,大数据搜索指数的发展已趋于饱和趋势,其饱和值为4300左右。 关键词:大数据;统计学;百度指数;趋势外推 引言 现代社会,数据量呈爆炸式增长趋势,数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2012年以来,大数据一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。而统计学作为传统的数据分析方法,在拥有海量数据的现代社会既有着巨大的机遇,但由于大数据突破了传统统计学关于样本和总体界定等等限制,也对传统统计学的分析方法提出了前所未有的冲击和挑战。在现实生活中,并没有一门基于大数据的专业产生,各大企业往往通过招收统计学、计算机、数学等相关专业的人才来满足其大数据分析工作的要求,尽管如此,关于大数据的热门是否捧热了统计学之类的相关学科的说法一直众说纷纭;此外经过了几年的对大数据关注的大热,市场逐渐对其回归理性,甚至出现了“大数据泡沫”这样的质疑声音。本文借助百度搜索指数,对2012年-2015年每一周大数据、统计学两词条的反映其关注热度的搜索指数进行定性、定量分析,实现以下目的: 观察从百度搜索指数中反映出的人们对于大数据、统计学度的变化趋势,了解在人们关注度方面二者有无相关性、有怎样的相关性,即大数据的大热有没有带来统计学关注度的变化。 通过建立统计模型,观察大数据关注热度5年来的变化,了解现实中其在关注度发展过程中所处的阶段,即现实中对大数据的关注依然处于上升阶段还是已经趋于饱和。采用定量、定性结合的分析方法,将统计学和大数据的搜索指数时间序列作线图,并计算线性相关系数,观察两者的变化规律,并计算两者有无线性相关关系。为满足消除随机性波动和保留足够数据量的需要,分别计算大数据搜索指数的每四周、每季度加权平均值。观察图形有无季节性、周期性波动;观察图形是否存在转折点,以此为基础选择统计模型。根据图形识别的结果,建立可能的统计模型,并通过比较R方值的方法来选择适当的模型。 一、中国统计学发展与大数据发展的相关性分析 用横坐标表示周次,纵坐标表示搜索指数,将大数据和统计学的搜索指数时间序列在一个图中分别做折线图,从图像中可以看出,57周以前,统计学的搜索热度大于大数据的搜索热度,57周以后,大数据搜索热度逐渐超过统计学搜索热度。90周之后,大数据和统计学的变动趋势呈现一定的相似性,例如都在214周时达到谷值,而后回升。在178周大数据搜索达到峰值,182周统计学搜索量达到峰值,在此期间统计学的增长略落后于大数据的增长,但是分布的形状大体一致。 2.季平均值线性相关系数=0.292112357 结果分析:两组数据的线性相关程度都不高,其中季平均线性相关系数略高于周平均线性相关系数。说明大数据与统计学的搜索指数之间并不存在明显的线性相关关系,但是从图中看出二者变化趋势具有相似性,因此猜测二者可能具有某种非线性相关关系。 因为相关关系并不等于因果关系,因此对于如上结果我们做出两种假设: 在90周以后,统计学的分布类似并且略落后于大数据的增长,这可能是由于人们对于大数据的关注,引发了人们对于统计学这个相关学科的关注。 两者类似的分布形态,可能是由于全国所有用户搜索频次的周期性、随机性变动所引致的,大数据、统计学搜索指数变动之间并没有直接的因果关系。 二、中国大数据需求量预测模型 由于原始数据有260周,波动性过大,为了得到更为准确的结论,我们仅对其按每季度、每四周两种方式计算加权平均值得到的时间序列作讨论,其目的是(1)平滑随机波动;(2)判定按每季度和每四周平均哪个有季节性;(3)每季度平均更能反映长期趋势,但数据较少,只能以季为单位预测未来值;每四周平均的数据较多,且可以进行更短期的预测。 1.季节性、趋势性的判定 (a)图形判别法 建立按季平均和按每四周平均的横坐标为季度或周次,纵坐标为搜索指数的折线图,按季节平均、按每四周平均,大数据搜索指数都不存在明显的季节性;另外由于后一年的值往往大于前一年的值,因此可以判定其存在趋势性。 (b)建立一元线性回归方程并检验显著性 季平均值:; 每四周平均值:; 由于两个时间序列一元线性回归的R2均显著,所以大数据搜索指数显然存在线性趋势。 结论:上述过程从图形和计算两个角度得出了以下结论:大数据搜索指数并不存在明显的季节性,不适合使用时间序列分解法;大数据搜索指数存在明显的趋势,一元回归有较好的拟合优度,但是一元回归使用的前提是时间序列不存在明显的转折点,为了进一步确定更好的拟合模型,我们继续如下讨论。 统计学数据论文:大数据时代下统计学面临的挑战 摘 要:传统的统计学是因数据而生的,也是以研究数据为根本目的,传统统计学有其独特的数据收集、整理与分析的方法体系,也确实为我们研究数据带来了便利,但是不得不思考的是在数据爆炸的信息时代,尤其是“大数据”概念产生以后,传统的统计学如果不改变,又将如何应对大数据分析带来的挑战,该文将从零售行业的角度分析大数据为传统统计学带来的诸多挑战。 关键词:总体数据 相关性 个性化营销 定制服务 随着科技的发展,大数据已经成为信息时代的一场技术革命。大数据是指传统数据库管理工具难以处理的大量的、多样化的数据。当前普遍认为大数据有3个特点:第一,数据量非常大;第二,数据增长速度非常快;第三,数据类型越来越多样化[1]。零售业作为传统的线下实体经营行业,积累了大量的消费者以及管理层的数据,如果依靠传统的统计学模型对这些数据进行分析,很难得出可以用于企业经营管理的有效信息,加上年轻一代消费者越来越追求个性化,所以传统统计学所采用的根据部分样本推断总体的分析方法已经无法满足市场的个性化需求,因此,传统统计学要想跟上时展的步伐,就必须做出与之相适应的改变。 1 零售行业里大数据与传统统计学的区别 维克多・迈克尔在《大数据时代》一书中提出了大数据思维的3个最显著的变化:一是样本等于总体。这与过去基于样本进行统计分析的思维截然不同;二是不再追求精确性。在大数据中往往存在“噪音”和罕见事件,这样的数据影响了结果的精确性;三是相关分析比因果分析更重要,在大数据时代我们将注意力更多地放在“是什么”而不是“为什么”[2]。大数据的以上特性在零售行业同样适用,零售行业的大数据与传统统计学的区别有以下3点。 第一,大数据收集总体数据,而传统统计学多采用抽样的方式收集部分数据。传统统计学在做统计分析时首先针对某一个问题提出假设,然后确定需要调查对象的总体,由于数据采集存在一定的难度,所以统计分析采取从总体中随机抽样选取一部分数据作为分析的对象,如此的话对随机抽样的方法与数据采集的准确性要求是非常高的。而大数据收集的是数据“总体”,在进行分析的时候不会人为进行假设,排除了人的干扰因素,仅仅从数据本身出发进行数据分析。在零售行业如果能运用大数据思维分析数据,从产生数据的顾客行为本身出发,针对不同顾客做出个性化营销,而不是人为假设的话,管理层就可以根据数据进行预测,避免了主观的经验与直觉的判断。沃尔玛作为零售行业的巨头,运用大数据分析得出的著名的啤酒与尿布理论可以证明这一点。 第二,大数据注重个体行为的研究,统计学用样本数据推断总体行为。传统的统计学采用抽样调查的方式对样本数据进行分析,用样本推断总体,那些在图表上反映出来的异常数据被排除在外。大数据包容一切数据,其中包括各种结构化、半结构化、非结构化甚至是异构数据。对于零售行业而言,顾客的总体行为表现是没有意义的,因为每个顾客的需求不同,在不同的时间和地点需要的商品都不同,只有根据每位顾客的不同行为进行个性化服务才能让线下的零售行业有优势可言。美国高档连锁百货Nordstorm最近开始采用线下实体店客流分析服务供应商Euclid Analytics公司的客流监测解决方案Euclid Zero,基于用户连接Wifi行为来获取店内顾客手机的Mac物理地址并进行线下追踪,由此可以通过单个顾客在百货店里的行动路线和滞留时间,从而用于改善商品罗列与室内动线以及顾客个性化偏好与推荐服务[3]。 第三,大数据注重数据之间的相关性,而传统统计学更加关注数据分析的结果。从社会发展的角度来看,大数据对数据的关联性分析更有助于零售行业管理层做出决策。对于传统零售行业而言,线下的用户体验是非常重要的,如果能根据用户行为数据分析出哪些商品放在一起能促进购买力,那么零售行业将会有更大的利润空间,相比之下,统计学进行的结果分析显得没有那么重要。 2 大数据在零售行业的优势 迈克尔・舍恩伯格说:大数据发展的核心动力就是人类测量、记录和分析数据的渴望。 第一,大数据收集的数据是多样化的、非标准化的,而统计学收集的数据都是标准化、结构化的,统计学无法对非结构化的数据进行分析与测量。但是在零售行业仅仅对标准化的数据进行分析做出的判断已无法满足行业的需求,通过对用户在商品前滞留的时间以及与货架上商品的互动行为产生的数据进行分析,从而调整货架的位置才是主流。 第二,大数据可以实时、快速监测与收集数据,而统计学收集数据时间长、难度高。大数据收集与处理数据的能力对于零售行业的供应链管理十分有效。零售市场可以利用大数据对库存和员工行为进行监测,从而为管理层做决策提供依据。沃尔玛为了提高大数据成果在不同部门之间的高效利用,并增加存货管理和供应链管理的投入回报率,其开发了Retial Link工具。供应商使用该工具可以预先知道不同店铺商品销售和库存情况,从而能够在沃尔玛发出指令前自行补货,极大地减少商品断货,提高供应链的库存水平[4]。 3 传统统计学面对大数据挑战要做出改变 大数据的出现给我们的生活带来了巨大的改变,甚至不同国家的政府都将大数据作为国家的战略资源。相比之下,传统统计学面临着大数据的巨大挑战,如果能根据自身优势做出改变,传统统计学仍然具有存在的价值。 第一,改变数据的收集方式。统计学收集数据时前期要做大量的准备工作,需要耗费大量的人力物力成本,所以想要更加高效收集数据,就必须做出改变。由于大数据是基于互联网收集数据的,所以对于不使用互联网的地区和群体来说,大数据就显得很无力,而传统统计学可以在此基础上发挥自身势,在以往的数据收集方式上进行创新。 第二,传统统计学在数据的分析思维上也要进行改变。传统统计学不光要打破只能分析标准化数据的魔咒,更要着重分析问题的本质,而不是一味注重结果分析,虽然“是什么”很重要,但是一直以来探寻事物内在本质才是不断推动人类社会进步的动力所在,所以统计学也要学会知道“为什么”。 4 结语 信息技术的发展是无法想象的,我们无法通过今天来预测未来10年信息行业的发展。只有追上时代的脚步,做出顺应时代潮流的改变,才能免遭淘汰,对于传统统计学也是一样,停留在原地不动是不明智的,改变才是世界的本质。而所有技术的变革都将反馈给人类的生活,让人们和社会从中受益。 统计学数据论文:对医学信息大数据趋势下医学统计学教学的几点思考 摘 要:随着医学健康档案“电子化、信息化、数字化、智能化”的管理和医学研究资料的不断积累,医学信息大数据时代悄然开启。如何有效地利用这些海量信息为健康管理和健康决策提供支持,本文分析了大数据对统计学原理和方法提出的挑战,列出了在医学统计学课程教学中应该思考的一些问题。 关键词:大数据;医学统计学;教学 所谓大数据(Big Data),是指具有4V特征且用目前的管理、处理技术手段难以进行有效管理和分析的数据。4V的含义是数据量大(Volume Big),数据量级扩大至PB以及ZB级别;数据产生、输入和处理快速化(Velocity Fast);数据结构和类型多样化(Variable Type)及数据价值密度低(Value LowDensity)。大数据的目的是将数据转化为知识,探索数据的产生机制和过程,进行预测和政策制定。随着医学健康档案“电子化、信息化、数字化、智能化”的管理,随着物联网在医学健康领域的应用,医疗、护理、康复、保健工作流程中产生的数据存储量呈指数增长。如何有效地利用这些海量信息为健康管理、临床治疗、医院决策及卫生政策制定提供支持,是大数据时代医学信息化带来的挑战。美国国家卫生研究院(NIH)为此特设立生物医学大数据研究中心及专项基金。在我国,科技部、国家自然科学基金委、国家社会科学基金委陆续酝酿和启动了“大数据的处理与应用”系列重大研究项目。 统计是一门数据科学,医学统计学是关于医学健康数据的收集、整理、分析和解释的方法论学科。“大数据”处理对统计学的发展提出了新的命题,如何将“医学信息大数据”处理技术融入相关统计学课程教学以促进现代医学信息分析技术的发展?本文做了相关的分析,并提出应该思考的一些问题。 一、大数据对统计学原理和方法提出的挑战 1.统计数据产生由“问题导向”到“数据驱动” 目前,统计数据的产生主要是基于所要研究的问题而主动进行的“数据收集”,落脚点在于如何获取数据。在大数据时代,海量数据随处可得,由数据驱动而进行问题研究将非常普遍。那么,获得数据的关键点不在于如何获得,而在于如何识别与选择。由“问题导向”产生的结构数据是经过严格抽样设计获取的,具有系统误差小、总体代表性好的优势,但是信息量有限,且数据获取周期长。大数据流环境下,海量数据中有价值的数据可能并不多,即数据的价值密度低,且难以避免和判断数据获取的误差和偏倚。在很多情况下,统计数据不需进行抽取,而是“数据样本即总体”;同时,也要研究如何从源源不断的数据中抽取足以满足统计目的和精度的样本,这需要研究新的序贯性和动态性的抽样方法。 2.数据格式和结构复杂多样化 目前统计数据都是结构化数据,如疾病空间分布和时间序列数据等,可使用二维表格表示,可以方便地被常规统计软件读取和进行分析。在大数据背景下,除少量数据具有结构化特征外,更多的是半结构和非结构化数据,如各种格式的文档、图片、网页、图像、音频和视频等。目前,这些半结构和非结构化的大数据仅能做到初步的实时业务应用。如在研究气候变化与人类健康相关的命题时,需要处理庞大的气象数据,而80%以上的气象数据均为非结构化的大数据,如何将这些非结构化的大数据做到降维、分解和长时间序列储存无疑是统计学面临的新命题。 3.大数据的整合及跨库分析方法亟待建立 传统上,数据集的合并和拆分都是利用关系数据库技术,如共同的编码或关键字进行操作。在大数据环境,很多数据集不再有标识个体的关键字,关系数据库链接方法不再适用,需要探讨利用数据库之间的重叠项目来结合不用的数据库。此外,还可以改变分析思路,如直接利用局部数据进行推断,然后整合这些数据集的统计结论。 4.大数据对于统计学核心理论的冲击 一个新生事物的出现将必定导致传统理论和技术的变革。大数据对传统统计学原理和方法的冲击是划时代的。传统的统计学方法和理论立足于应用抽样技术在总体中抽取小样本进行分析,通过样本统计量推断总体的参数和性质。在大数据背景下,我们更关心的不是数据量的大小,而是数据所蕴含的信息量及信息的识别和选择。因此,大数据的预处理如数据清洗、纠偏完全跳出了传统小样本研究的范畴。同时,大数据充满了各种随机的、非随机的误差和偏倚,很难满足小样本数据精度和分布的要求。在大数据时代,需要进一步拓展统计思维,丰富现有统计学的理论和方法,赋予统计学新的生命力。 二、在大数据时代对统计学教学的几点思考 《“十二五”时期统计发展和改革规划纲要》中明确提出,“建立现代统计体系就是建立以现代信息技术为支撑的统计系统”。根据这个纲要,计算机技术、互联网系统、多媒体等现代信息技术在统计技术中将发挥更重要的作用。在医学信息大数据时代背景下,医学统计学教育是否能够与时俱进,迎接大数据带来的机遇与挑战?为此,笔者谈几点思考: 1.补充和加强数学基础和计算机应用课程 在大数据背景的冲击下,统计学教育首先要面临两大冲击。一是大数据背景下的统计模型将会跳出原有的传统统计模型框架,需要更广泛的学习一些数学概念,如拓扑、几何和随机场,这些数学知识将会在庞大数据分析的背景下扮演重要的角色。二是算法和计算机上的实现是传统教育面对的更大挑战,大数据环境下的数据是海量的,同时又是结构化、半结构化、非结构化的混合数据,处理这些技术需要先进的计算机技术平台。在大数据和信息化的时代背景下,在目前医学生的通识教育中,是否应该加强数学基础及计算机应用等相关课程的教育?值得思考。 2.渗透大数据基本知识和统计思维 统计思维的培养,是提高学生处理数据和运用数据分析实际问题能力的重要一环。在大数据时代,并非所有的医学健康问题都通过大数据方式去处理,基于小样本的分析仍然是最基本和最有效的实现方式。因此,传统统计学基础和原理仍然为医学统计学教育的核心和重点。与此同时,结合大数据技术的特点,对统计学的基本知识进行拓展教育,有计划地将大数据的统计分析思维渗透在教学工作中。将大数据的基础知识,如数据来源、数据结构和格式、收集和筛选,在教学中进行适当补充。引导学生将已有的统计学基本原理和方法运用到大数据处理中。 3.扩充实验教学内容,夯实基本软件操作 统计学是一门处理数据的方法学科,重在应用。因此,在系统统计原理教学的基础上,更加侧重实践性和应用性的训练。在目前的统计学教学中,学生普遍比较缺乏的不能将医学实际问题正确的转化为统计学问题,不能根据资料根据资料的设计类型、性质和分析目的灵活选用合适的统计分析方法。通过综合性的实际案例,将医学科研中的实际问题纳入教学,使学生虚拟的置身于科研一线,去感受和完成科学研究中的统计学应用。大数据时代,数据、资料的产生方式发生了很大变化,因此,需要增加部分大数据方面的数据、资料收集和整理方法的训练内容。大数据背景下,数据中除了一些结构性数据外,更多的是半结构和非结构化数据,很难用传统的二维数据表显示方式予以直观化。因此,除了目前常用的统计图、统计表外,还应该逐步补充一些比较复杂的数据透视化技术方面的教学,如探索性可视化描述工具、Tableau、TIBCO和QlinkView以及叙事可视化工具等。 在大数据时代,在统计学的教与学中,不应要求死记有关概念、定理和计算公式,而应加强统计学基础性原理与知识的教学,凸出统计学理论与方法的应用性,建立起大数据统计思维。学习统计学是为了应用和解决实际问题。对教师来说,教好医学统计学的标志是教会学生运用统计思维思考问题和选择合适的统计方法解决实际健康决策及健康管理问题。对学生来说,学好统计学的标志是建立统计思维,能够以问题为导向,在统计思想的引导下,选择合适或最优的统计方法,或者通过创新统计方法,有效地解决实际问题。 统计学数据论文:浅析大数据时代统计学的发展 大数据已经成为助力互联网+发展的重要手段,成为创客实现梦想的必经途径,其已经成为我们生活中不可缺少的一部分,大数据正在以一种前所未有的态势推动着各行各业的发展,其蓬勃发展的态势也标志着大数据时代的来临。 统计学时展 一、引言 大数据时代以迅雷不及掩耳之势席卷世界,在全球范围内掀起了前所未有的数据革命浪潮。相对于政府单位的统计数据来说,大数据主要利用的是多层次、多样化的数据采集方式,整合了多种数据的开发优势,并且利用现代科学技术手段和高速处理以及信息架构数据等资源,兼具极高的使用价值和判断决策能力。一方面,统计调查数据的多样化发展趋势和电子商务产业的不断发展,为统计数据的使用方式和生产方式制造了不小的麻烦,不断地挑战者政府部门数据管理系统和统计数据的概念。另一方面,信息技术、网络发展以及空间信息技术的不断进步,为统计生产力的升级发展提供了广阔的视角和空间。数据量急剧增长的电子化、信息化和产业化数据,都成为了统计数据发展的重要来源。种类不断增多的“大数据”资源,正在成为政府统计部门利用研究的重要领域。 二、大数据与统计学的区别 统计知识在大数据的利用研究中有多样化的应用形式,主要是对“大数据”进行肢解,对爆炸增长的数据信息进行搜索、分类以及整合主要依赖于统计学。因此,大数据的相关研究在一定程度上运用了统计学的知识。但是,大数据的使用尚未被统计学这门学科充分利用,这主要是因为大数据的运用方式,使用模式和统计学之间存在着重要差异。统计学主要利用的是样本统计资源,样本主要在根据既定的概率标准从总体中抽样调查,但是随机抽样调查是带有成本属性的,例如消耗时间、资本投入的成本等。在样本数量逐渐增加的情况下,样本估计的误差范围是伴随着总体样本数量的增大而逐渐增加的,这是样本统计学不能忽视的缺点。大数据时代最具代表性的就是海量的信息数据化以及即时电子商务信息,大数据在整体上呈现出“总体样本数据化”的趋势,这样的特征恰好可以补充样本统计的弊端。大数据环境下的整体样本统计即使可以囊括全部的样本容量,但是因为很多情况下数据具有非结构性和半数据化的特征,而且大量的数据资源呈现的是重视尾部分布的状态,方差、标准差等标准化的方法变得毫无意义,整体依靠性和不稳定性经常会超越经典时间内的时间序列的整体假设性,所以概率论的应用范围呈现狭窄化的发展趋势。因此,统计学在利用大数据进行样本统计的过程中,可以对整体上的数据资源进行融合和选择,这和样本统计中的数据化处理技术存在异曲同工之妙。 三、大数据时代统计学教育的发展 1.全面培养人才素质 统计学专业的学生需要具备良好与人交往能力。统计学的学生很多都是理科出身的学生,不善于交际。但是在日常的工作中,有数据经验的科学家应该经常和每个部门的工作人员交流,协同工作。怎么样才能让颇具专业性的数据分析结果让普通的老百姓也可以读懂,让每个部门的工作人员都能无障碍地理解,这是不容易做到的。要训练自己的交往能力和沟通技能,主动地参加演讲活动是不错的渠道,演讲活动锻炼了演讲者的自信,在整个演讲的过程中,能否清晰地表达自己的思想以及给人以信服力是至关重要的。需要培养数据常识,广其见闻。数据科学家经常面对各种各样的海量数据,并需要从这些数据中挖掘出有价值的信息,这就需要数据科学家具有强烈的数据敏感性。对数据的敏感程度的训练不是一蹴而就的,要经过长时间的积累和数据分析工作的磨练,同时也可以根据阅读数据分析材料积累阅历,提升对数据资源的敏感程度。 2.培养应用型人才 大数据时代培养的数据科学家需要两方面的基本素质,第一是概念性,也就前面所说的数据科学家需要掌握的基本素养和专业知识;第二是实践性,也就是本文中我们提及的应用型人才,也就是实际操作中处理数据的能力。在高校开展大数据分析研究生学科,最大的问题是没有可用的数据,这就需要高效与大数据企业合作,进行研究生的联合培养,注重学生的实际操作能力,这里面涉及到我们的应用统计学专业硕士的双导师培养制度,一名校内导师一名校外导师,校内导师注重学生的概念性,校外导师注重学生的实践性,学生通过在校外导师单位的实习,从而熟悉并且掌握实际工作中所需要的技能。 3.促进统计与数学、计算机学科合作 “大数据”时代需要的海量数据分析资源仅仅凭借统计学科单一学科的发展是不能满足发展需求的,大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架,而且数据分析需要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析,这也是进行数据分析工作的拦路虎。所以,数据科学家的成长仅仅依靠单一的统计学科知识的学习是远远不够的,其需要的是数学、计算机和统计学三门学科融合发展,紧密结合。三门学科之间交叉发展,融会贯通,这样既可以发挥学科的优势资源,同时也能弥补其他学科的弊端。 四、结语 数据信息的爆炸式增长使我们在使用统计数据处理信息时需要更多的数据资源,更有甚者,在很多情况下可以利用全面化的数据,数据资源不再是制约统计分析的唯一因素,大数据前提下的统计学效用和粘合度预测的准确程度不断提升,而且可以发现诸多在样本统计基础上未能显现的细节。统计学关键优势就是“见微知著”,也是统计学在数据环境下的约束性妥协。在海量数据汹涌袭来的年代,充分发挥统计学的优势,和大数据资源整合发展,实现“以小见大”和“由繁入简”的有效结合。 统计学数据论文:大数据时代统计学教育的改革 摘要:我们已经进入大数据时代,统计学作为处理和分析数据的科学,必然受到大数据的影响。目前我国统计学专业课程设置和教学内容改革还处于探索阶段,统计学教育现状存在亟待解决的问题,统计学教育的改革势在必行。本文在分析大数据时代特征的前提下,分析了我国统计学教育的现状与挑战性问题,讨论了统计学教育改革的内容、方法、借鉴和适应时代要求的变革问题。 关键词:统计学;教育改革;大数据 一、引言 最早提出大数据时代到来的机构是全球知名的麦肯锡咨询公司,该公司在一份研究报告中指出:“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。 大数据是随着互联网技术的广泛应用带来的数据量和数据类型激增而衍生出来的一种现象,但大数据一词不仅指规模大、种类多的数据集,还包括对这种数据集进行采集、处理与分析以提取有价值信息和直接创造价值的技术构架和技术过程。大数据的第一个特征是数据量巨大。截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。第二个特征是数据类型繁多、异构性突出,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。第三个特征是数据价值密度较低,数据中存在大量重复性和无价值性信息或噪声。如何通过强大的计算技术和统计分析等方法迅速完成数据的价值提纯,是大数据时代亟待解决的难题。第四个特征是处理速度快、时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。 目前,不同的学科领域对大数据概念有着不尽相同的解释,但各种解释中大致可以从两个方面去理解。首先,大数据概念体现在数据量的巨大、种类的众多及产生速度的飞快,同时产生的数据集极有可能包含着各种半结构化和非结构化数据;其次,大数据概念还体现在对数据进行处理的手段和流程方面,由于数据量的庞大和类型复杂,利用常规的统计软件已经无法对当今的数据进行及时有效的存储、分析及处理。因此,所谓的大数据并不是单纯指数据流量的巨大,还指其结构的复杂和种类的多样,在数据处理和分析上需要采用高端计算平台或高级统计软件,以及海量数据中存在着可挖掘的潜在的大量价值信息与知识。 近年来,随着高速计算机的应用、信息技术的快速发展,特别是云计算技术的发展,使大数据的存储和分析技术得到迅速发展,目前的核心技术有MapReduce、GFS、BigTable、Hadoop,以及数据可视化等。在数据搜集上,可方便地通过在线互联网数据库获取二手数据或一手实时数据。在数据分析上,传统统计学方法采取的是基于统计模型的样本数据分析,而大数据分析技术则是通过高端计算平台,对大数据中的信息进行挖掘。 统计学作为对数据进行处理和分析的科学,必然受到大数据的影响。在大数据时代,统计学教育必须与时俱进,跟上时展步伐。近年来,有不少文献讨论了大数据环境下我国统计学教育的改革问题(例如[1]-[5]),本文在分析大数据时代特征的前提下,进一步讨论我国统计学教育的现状与挑战、统计学教育改革的内容、方法、借鉴和适应时代要求的变革问题。 二、统计学教育的现状与挑战 2013年,教育部对我国统计学专业设置进行一次新的调整,将原来的既可授予理学学位,也可授予经济学学位的统计学专业划分为统计学、应用统计学和经济统计学三个本科专业[6]。根据教育部高等学校统计类专业教学指导委员会2013年11月公布的数据,当时全国有194所高校开设了统计学专业,156所高校开设了应用统计学专业,164所高校开设了经济统计学专业[6]。目前,全国开设这三个统计学专业的高校个数和在校学生人数与2013年相比都有不少的增加。 面对大数据时代,我们目前的统计学教育无论在培养目标和教学内容上,还是在教育方式和人才培养模式上,都存在着亟待解决的挑战性问题。例如,在专业培养目标和人才培养过程中,我们比较重视课程层面上的评价,比较轻视专业层面上的整体评价,缺乏对学生综合能力的反馈机制。 关于教学内容,目前三个统计学专业在统计理论和应用统计两个方面有不同的侧重。统计理论主要包括:抽样理论、实验设计、估汁理论、假设险验、决策理论、贝叶斯统计、半参数和非参数统计、序贯分析、多元统计分析、时间序列分析、小样本理论和大样本理论等。在数据分析中,现今的统计方法基本以结构化数据为主要处理对象,而对非结构化和半结构化数据的分析和工具涉及较少。因此,现今统计学课程及内容已不能满足从事非结构型和半结构型的大数据研究和商业应用对人才培养的需要,必须进行必要的改革。 对于教育方式,鉴于大数据时代要求,统计分析人员需要具备较高的数学和现代统计学基础,具有较高的软件操作能力,掌握一定的大数据收集、整理、分析、处理和挖掘数据的技能。日本学者城田真琴认为:“数据科学家要有计算机科学专业背景,数学、统计方面的素养和使用数据挖掘软件的技能,善于利用数据可视化的手法展现晦涩难懂的信息,而且具备相应的专业知识、眼界和视野,具有适应社会发展和创造价值的能力”。现今的统计学教育方式还不能很好适应大数据时代数据科学人才培养需要,必须进行必要及时的调整和变革。 对人才培养模式,大数据时代不仅要求培养具有数据处理和分析所需的基本素质与技能,更重视培养从海量数据中发现和挖掘价值信息、把握市场机遇、创造利润的潜在能力。面对大数据时代的诸多挑战,现代统计技术、数据挖掘方法、计算机信息技术、软件工具和理念的日新月异,培养统计人才的教育模式也需要相应变化,统计学教育只有与时俱进,主动做出全面的调整和变革才能适应新时代知识进步和激烈人才市场竞争的需要,积极迎接大数据时代的挑战。 大数据时代对统计学教师有更高的要求,统计学教师需要与时俱进,跟上时代步伐。随着互联网、物联网、云计算等信息技术的发展,对数据的分析和处理的技术也随之要求更高,统计学教师固有的知识体系已不能满足培养现代统计人才的需要,必须进一步深化和更新原有的统计学理论知识,而且还需要学习掌握计算机技术、互联网、数据库和信息科学等有关知识和技术,同时还要熟悉处理非结构型和半结构型数据的知识和技能,以适应现代统计学教育对教师的知识结构和基本素质的要求。 大数据时代对统计专业的学生也提出了更高的要求,他们不仅需要掌握现代统计理论、统计方法和专业统计软件,还要学会如何分析、处理来自互联网或各种实际问题中的海量数据,如何利用统计软件和互联网技术进行数据操作,如何借助软件技术和统计准则判断数据质量,如何进行模型选择和评价模型方法的有效性,如何准确清晰地呈现统计分析结果和结论,等等。 2014年11月,美国统计学会了统计学本科专业指导性教学纲要 [7],该教学纲要对统计学专业提出四个方面的要求:(1)具有扎实的数学和统计学基础、强大的统计计算和编程能力,熟练使用统计软件和数据库;(2)分析来自现实问题的真实数据,真实数据是统计专业教育的重要组成部分;(3)掌握多样化的统计模型方法;(4)具有通过语言、图表和动画等方式解释数据分析结果的能力。美国是统计学教育和人才培养最先进的国家之一,该指导性教学纲要代表着美国统计学专业培养人才的基本要求和发展方向,对我国统计教育的改革具有重要的参考价值。以该指导性教学纲要为参考依据,对照我国目前的统计学本科专业教育,无论是在培养目标和课程设置方面,还是在教学内容和教学方法方面,都存在着亟待解决的挑战性问题。 三、统计学教育的改革 大数据时代的统计学教育不仅是各种统计方法、数据挖掘方法和信息技术手段的延续或发展,更主要的是这些方法的集成应用和在实际数据分析中的真实体验。过去,企业数据库价格昂贵,在统计学教育的教学案例或实验课教学中,很少采用真实和海量的数据库资源,基本都是采用过时或虚拟的数据。今天,像百度大数据引擎这样的数据库的逐步对外开放,将有助于开展“线上大数据统计实验”教学。为了适应大数据时代要求,有必要利用网络资源以及各种数据处理软件,搭建线上大数据分析实验教学平台,全面开展大数据统计实验教学的改革。实际上,借助大数据分析平台,本科阶段的统计学教育就可以融人联机分析和数据的可视化教学。其次,要时刻关注大数据分析理论的进展,及时将新理论新方法融入课堂教学内容。 需要指出的是,在大数据时代,经典统计理论和方法并没有过时,但需要进行改进和进一步发展。这是因为,网上采集的巨型数据集往往存在大量的重复性和无价值数据信息,使得大数据价值密度降低。在对这些数据进行分析处理之前往往需要通过去噪、分层、截断、聚类等方法的预处理,将其变成便于进行分析处理的小数据,继而借助于经典统计方法进行分析和处理。因而在大数据时代仍然需要采用传统统计学的小样本理论和方法。所以,即便是在大数据时代,经典统计方法仍然是进行统计分析的基石,其核心地位不可动摇。所以,在大数据时代仍然要强化统计学的基本理论和方法,尤其是在长期发展和实践应用中经过验证的、成熟有效的经典和现代统计方法,在大数据时代仍然没有过时,但需要结合大数据分析的需要对经典统计方法进行必要的发展和改进。 大数据科学需要统计学与数学、计算机等学科的结合。亚马逊大数据科学家John Rauser 认为:“数据科学家是统计学家和计算机工程师的结合体”。为了满足大数据时代的要求,统计学专业的课程设置需要进行必要的调整。应根据新时代人才培养的要求,增设与大数据前沿领域发展相关的课程,如计算机网络和大数据相关的软件应用,同时要加大实验课和社会实践课的比重,引导学生理解和掌握大数据概念、理论、技术和方法,培养其运用大数据的相关分析工具解决实际问题的能力。对于理论课程,除基本统计理论外,还应开设一些较为现代和深入的课程,如现代贝叶斯方法、神经网络、数据挖掘、应用随机过程论等。另外,还应开设与大数据分析相关的关联规则、决策树、机器学习、支持向量机等课程。 为了培养与时代适应的统计学人才,统计学专业教师应不断更新自身的知识结构和价值观念,改变认识数据、收集数据和分析数据的思维,主动学习和补充互联网、现代数据分析技术、数据库和数据挖掘技术,使自己的知识体系不断更新和提升,跟上时展的步伐。 在大数据时代,要注意培养学生适应社会的能力。统计专业人才培养模式应以提高本专业学生数据分析方面的能力,开阔他们的视野,培养其适应社会的能力。应积极引导学生进入实训场所动手操作和锻炼,尝试以企事业单位的财政、金融、保险、统计、咨询和信息公司等部门为主构建专业性教育实践基地。鼓励学生到大数据相关的机构部门、产业园区和企业中去调查研究和实践。此外,统计专业应积极同其他专业进行合作,联合培养适应新时代要求的数据分析人才。鉴于大数据对数据分析人员在计算机技术、行业认知、业务知识、数据分析工具和方法的要求提高,统计学科应主动与计算机、经济学、管理学等相关学科合作,培养学生的计算机能力、专业素质和业务修养。 “它山之石可以攻玉”,关于统计学专业的课程设置,可以参考和借鉴美国统计学会公布的统计学本科专业指导性教学纲要。根据该教学纲要,统计专业的课程设置应该涵盖五个模块[7]:(1)统计方法与统计理论。建立统计模型并对模型的输出结果进行评价,熟悉统计推断,能够从数据分析中得出恰当的结论。(2)数据操作和统计计算。熟练使用一款专业统计软件进行探索性数据分析,发现和清洗数据中的错误记录,具有编程能力和算法思维,可以进行各种数据操作,还应掌握统计计算技术,能够进行模拟研究。(3)数学基础。熟练掌握微积分、线性代数、矩阵论、概率论和数理统计的基础知识。(4)实践训练和表达能力。具有良好的表达和交流能力,善于通过图示和动画等听众易于理解的方式展示分析结论,并且具有团队合作精神和项目领导能力。(5)特定领域的知识。掌握特定应用领域的知识,并用统计学特有的思维方法来分析和解决特定领域的实际问题。 大数据时代是以数据为中心的时代,统计学专业的教育改革必须适应这个时代的要求。统计数据分析中软件应用能力至关重要。在众多统计软件中推荐使用R和SAS软件,因为R是免费开源软件,其统计建模、统计计算和可视化功能强大,更新迅速,是最新统计方法的主要平台,非常有利于培养学生的编程能力和知识更新能力,而SAS软件被很多公司用于数据管理和数据分析,在实际应用领域具有长期而深远的影响,是数据分析不可或缺的专业统计软件。当然,教学中也可以尝试使用其他专业统计软件,例如经济统计专业学生也可使用SPSS软件,但最好会使用SAS或R软件。在加强软件使用和编程能力的基础上,应加强学生统计计算和统计模拟能力的培养。在大数据时代,强调统计计算的重要性是大势所趋。统计模拟技术是伴随着高速计算机和信息技术的快速发展而广泛应用的现代技术,可用来解决传统学科领域中无法解决的问题。例如,在计算技术飞速发展的今天,贝叶斯统计方法过去曾经面临的计算瓶颈正在逐渐消失,基于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)技术的统计模拟方法在数据分析中的强大威力正在日益显现[8]。 统计学数据论文:大数据时代对统计学的挑战 摘要:移动互联网技术与信息技术的飞速发展加快了大数据时代的来临,而大数据时代的来临在给统计学带来更多发展机遇的同时,也给统计学带来了更多严峻的挑战。为帮助统计学有效应对这些挑战,本文对大数据时代给统计学带来了的挑战及大数据时代背景下统计学应采取的有效改革策略进行了详细的探究。 关键词:统计学;大数据时代;挑战;改革 前言 在这个信息爆炸的二十一世纪,大数据几乎无处不在,交通行业、图书馆、高校学生档案管理、企业财务数据、地方文献等等都是拥有庞大信息量的场所。大数据的产生与发展使得统计学挑战与机遇并存,传统统计学方法已不适用于大数据处理,难以满足大数据处理需求,而大数据处理分析需要以统计学为基础。所以对大数据时代下统计学所面临的挑战进行研究具有重要意义。 一、大数据时代给统计学带来的挑战 大数据时代给统计学所带来的挑战是多方面的,但集中表现在数据的生产、处理与应用方式上以及统计学教育方法、内容和人才培养上。在统计学中,数据的生产主要是通过相关统计部门,如社会保障机构等开展相应的统计工作来获得统计数据,对于数据的预处理方式主要是数据清洗、数据矫正、数据填补等[1]。而在大数据时代中,对于数据的获取则是借助先进仪器设备如传感器、测量仪等来实现的,数据处理是通过各种软件,编写数据库实现的。 二、基于大数据时代背景下统计学的改革策略 1.提高统计人员综合素质 大数据时代背景下,统计学工作的开展与进行对统计人员素质提出了更高的要求,只有统计人员具备较高的道德素质、职业素质才能帮助统计学较好的应对大数据时代给统计学所带来的各种挑战[2]。从企事业单位和高职高校教育机构两方面入手:企事业单位应定期开展岗位培训工作与思想道德教育活动,增强统计人员专业技能,提高统计人员思想认识,鼓励统计人员不断学习新的统计知识理论,掌握新的统计方法,熟练新型统计工具的操作流程,在企业内部为统计人员工作营造良好统计氛围,促进全体统计人员素质全面提升。对于高校等教育机构,应重视起对统计学专业学生素质的培养与提升,从学生入学开始,从大一开始,在统计学专业课教学过程中,为学生营造良好的课堂氛围,加强教师对学生的引导与教育,通过对统计学专业课程的不断学习与统计学专业理论知识的不断掌握,加深学生对统计学的认识与理解,帮助学生充分意识到统计学是一门需要细心、耐心与专心,需要迎合时展,依据社会实际需求来进行学习的一门专业,从而让学生形成自主意识,以主动方式来不断提升自身素质[3]。 2.加强统计人员对新技术的掌握 大数据时代之下,新的数据处理技术、分析工具、处理设备不断出现,这些新的数据处理技术与工具,对于统计学来说既是一种挑战也是一种机遇,挑战是因为统计人员对这些新的技术与工具还不够了解,还没有掌握这些新技术,机遇表现在这些新技术可以成为推动统计学适应大数据时展的有利支撑[4]。但前提是统计学人员对这些新技术有足够的了解与掌握。所以,基于大数据时代背景下,统计学的改革还需要重视起对统计人员新技术的培训工作,加强统计人员对新技术的学习与掌握。企业应积极引进新型数据处理技术与设备,并以专题讲座、培训、实训等方式为统计人员提供学习的机会与平台,通过他们对新数据处理技术的学习使统计学更好的服务于大数据时代。 3.加快统计学课程教学改革 高职高校等教育机构应与时俱进,跟随大数据时展脚步加快统计学课程教学改革,摒弃传统落后的教学理念、方式方法,完善统计学教学设备设施,改善统计学教学环境与教学条件,引进先进统计学教学方法,并在实际改革过程中将统计学教学内容和教学方法与大数据充分融合,使统计学教学内容与教学方法与大数据处理分析相协调、相适应[5]。统计学课程教学改革,包括课程改革与教学改革两部分,只有从课程和教学两方面来对统计学进行改革,才能真正提高统计学对大数据时代的适应性,才能使统计学更好的应对大数据时代带来的各种挑战,更好的把握大数据时代带来的发展机遇。 对于统计学课程改革需要按照新课程标准要求,对课程教学模式、课程目标、课程结构安排,课程内容规划等进行有效整改,进一步提高课程结构安排的合理性,课程目标的科学性与课程内容规划的完整性,保证统计学课程重点突出。对于统计学教学改革,需要教师提高自身教学水平,转变教学理念,采用新的教学方法,构建科学的教学模式,重视实践实训教学,提高学生实践操作能力。 三、总结 综上所述,大数据时代的来临是时展的必然趋势,统计学应客观看待大数据时代给其所带来的各种挑战,并从统计学教育、企业统计人员等各方面来提高统计学对大数据时代的适应性,促进大数据与统计学相互协调发展,充分把握与利用大数据时代给统计学带来的机遇,让统计学成为推动大数据处理与分析的有力工具,大数据时代成为加快统计学教育改革的高效平台。 统计学数据论文:浅谈统计学在大数据时代面临的机遇、挑战及其发展趋势 [摘 要]由于科技进步,大型网络电商不断兴起,博客、微博、微信等社交平台逐渐建立,庞大的数据量随之出现,大数据时代到来的信号已经发出。随着大数据时代的来临,统计学受到了重大的冲击。因为传统的统计学教育主要应用抽样技术,即在总体中随机抽取部分数据样本进行处理、分析。然而,随着大数据的兴起,数据量不断增多,数据的总体性不断强化,对统计学人才的要求也越来越高。所以,在大数据时代下,统计学的发展受到了制约。但另一方面,大数据也给统计学的发展提供了一些机遇,促进统计学的改革创新。为了促进统计学的发展,培养出更多适应大数据时代的新型统计人才,本文对统计学在大数据时代面临的机遇、挑战和发展趋势进行了系统的研究。 [关键词]统计学;大数据;机遇;挑战;发展趋势 统计学是指通过应用数学以及其他学科的专业知识,来搜索、整理、分析、评估数据,从而达到推断、预测所研究对象的未来发展情况的一门综合性学科。随着大数据时代的来临,全球的数据量急速增长,这使在短期内完成收集、整理、分析数据的任务,变得十分困难,同时也影响到了统计学的正常教学。但是,大数据时代也为统计学提供了众多的数据研究对象,为统计学的发展提供了一个良好的平台。在这个平台上,统计学遇到了许多机遇,比如:统计学科体系得到延伸。在大数据时代下,只要相关人员把握住这些机遇,顺应大数据的脉络走向,那么统计学的发展趋势必将趋于良好。 1 统计学在大数据时代面临的机遇 1.1 统计学应用范围的增大 以往传统的统计是根据所要研究的问题而去收集相关数据,再进行整理、分析、最后得出结论。这种统计,一方面,无法保证收集到的数据即是所需要的数据,也就是说数据的时效性得不到保证;另一方面,在大数据时代下,数据量巨大,欲收集到某一方面的代表性数据或者全部数据是十分困难的一件事,这就导致相关人员的工作量巨增,工作压力增大。然而,在大数据时代下,统计学不仅仅根据问题研究数据,还根据数据挖掘其背后的信息。这一研究方向的转变意味着大数据带给统计学新的机遇。随着社会的发展,许多新型产业应运而生,但是多数人不了解这些产业的运营情况以及促进这些产业发展的奥秘。在大数据背景下,通过分析、研究新型数据往往可以解开一个产业的“秘密”,或者是将数据涉及的信息全面地展现出来,从而促进相关产业的发展。因此,统计学应用范围的增大对产业的发展具有重大意义。 1.2 统计效率的提高 传统的统计在收集数据方面,常常会出现数据滞后、失效等情况,而在大数据时代下,数据量大,数据的更新速度快,因此,收集到的数据的质量得到了大幅度提升。不仅如此,在大数据时代下,数据及时性的特点,给数据收集提供了极大的便利,比如:相关人员可以定期进行数据收集,这样不仅能减少工作量,还能确保数据的时效性和准确性。另外,在统计的过程中,数据多样性的特点,给数据分析提供了极大的便利,比如:大数据可以被反复应用在不同方面的研究中。因为,数据的多样性就决定了数据应用范围的广泛性,特别是在数据的统计方面。因此,统计数据时就不该将数据局限于一种用途,而应该深度挖掘数据的应用价值,将数据应用于各类相关的研究方面,从而达到降低相关人士的工作量、控制统计成本、提高统计效率的目的。 1.3 统计学科体系的延伸 在统计学中引入大数据,虽然会给统计学带来一些挑战,但是同时也会给统计学带来机遇。现今,大数据逐渐进入统计学科,数据的庞大性使样本统计中的样本选取和标准确定受到了极大的影响。再加上,在大数据时代下,数据具备总体的特征,简单的抽样调查无法满足新时代对统计的要求。因此,传统统计中的样本统计会朝着总体统计的方向发展,统计学科体系将会成为样本统计与总体统计齐发展的体系,以此掩盖样本统计中的不足,保证统计的有效性。 2 统计学在大数据时代面临的挑战 2.1 样本选取及其标准确定的难度增大 样本统计是现今统计学中最重要的统计方法,统计学正是通过运用该方法对客观事物的数据展开数量特点及数量间关系的研究。样本的选取和其标准的确定,是考察样本统计是否具备价值的重要依据。随着大数据时代的来临,样本选取和其标准的确定,变得越来越困难。一方面,大数据意味着数据量不仅十分巨大,甚至大到超乎想象,而且数据还有分散性和多样性的特点。这使在选取样本的过程时,收集数据的难度系数将变高,标准将很难界定,工作量将加大;另一方面,在大数据背景下,人们面对海量数据,不会只想知道出现这些数据的原因,还会想了解这些数据代表的涵义。这不仅改变了传统统计对数据的诉求,还迫使统计学进行改革、创新。另外,随着众多电商和社交网络的兴起,互联网上的数据量不断增多,其研究价值也越来越高。但是,网络数据大都属于非结构化数据,而统计学研究的是结构化数据。因此,在运用样本选取方法的过程中,难免会错失很多有价值的数据,使样本选取不够全面。总之,大数据时代给统计学带来了挑战。具体的挑战体现在:能否将非结构化数据转化为结构化数据和是否能找到准确分析非结构化数据的方法。 2.2 统计软件及统计方法欠缺 统计软件是基于计算机运算环境下,信息计算机技术迅速发展而研制出来的。它主要用于提升统计学的数据分析和处理的效率,提高一般性的统计实践操作质量,并通过设置统计模型来简化统计的复杂操作。在大数据时代,常见的统计软件有Eviews、SPSS、SAS、Stata等,但是这些软件要运用于大数据,在存储、传输方面还有欠缺,它们还需要得到进一步的完善和升级。可是,完成升级、完善统计软件的任务相对困难,并且无法与互联网、电子商务等公司相提并论。另外,在大数据背景下,数据不仅具备海量化,多样化的特点,而且其获取途径众多,因此,分析、研究数据变得困难,再加上,我国的统计方法相对欠缺,所以,统计学在大数据时代下面临着挑战。 3 统计学在大数据时代下的发展趋势 3.1 加大应用型统计教学力度 统计学和其他理论型学科不同,它是一门实用性极强的学科,无论是非统计学人士,还是统计人员,或多或少的都需要掌握统计学的应用方法和技巧。在大数据时代,数据具有多样性、总体性、分散性及海量性等特点,因此,欲从数据背后得到精确结论,必须对所研究数据进行全面且精准的统计分析。另外,根据大数据的这些特点,不难看出,新时代对统计人才的要求越来越严,对统计学教育也更加重视,因此,在统计学教学过程中,加大应用型统计的教学力度必不可少。应用型统计是指轻理论、重实践的统计教学。这种教学类型,在提高学生的实践操作能力,帮助积累实践经验,掌握统计技巧方面,具有重大意义。教师加大应用型统计学的教学力度,主要从三方面入手。第一,加大数据收集的教学力度。收集数据是统计的基础步骤,也是初步判断统计结论是否有效的参考因素。就某种意义而言,只有加强对数据收集的教学力度,才能保证学生在大数据时代下,能收集到保质保量的数据。第二,加强数据整理的教学力度。由于,在大数据背景下,收集到的数据具有多样化、海量化的特点,所以如何高效地整理这些数据成为一大难题。正因为如此,才在高校中呼吁教师加大对数据整理的教学力度。第三,加大数据透视的教学力度。数据的透视是指通过数据透视化技术,来使非结构化数据直观化的一项教学内容。因为在大数据时代下,会出现许多非结构化数据,而传统的统计方法只能统计结构化数据,所以,加强数据透视的教学力度,有助于提高统计的高效性,帮助培养统计人才。 3.2 提高大数据统计思维 无论是在传统的统计学教育中,还是在大数据时代下,统计思维一直都是教师着重培养的一方面。良好的统计思维,不仅能提高学生收集、整理数据的能力,还是将理论有效地付诸实践的重要保证。从另一角度看,如果统计人员不具备统计思维,那么在海量的大数据下,就无法准确分辨出所需的数据,也就无法高效地完成工作。传统的统计思维包括平均思维、变异思维、普遍联系思维、动态思维等,面对大数据时代下,数据的混杂性和总体性,提高统计思维还需注重培养学生的大数据统计思维。大数据思维不仅具备容错性和复杂性,其还强调数据之间联系和注重相关数据间的分析。 3.3 加强基础性统计知识教学力度 现今,统计学教学现状不容乐观,学生在学习统计学时,普遍会出现基础知识薄弱,畏难情绪较严重的现象。为了改善统计学教学现状,缓解大数据时代下统计学的危机,教师应加大基础性统计知识的教学力度,确保每位学生都能掌握良好的统计学知识,从而促进统计学的发展。由于统计学中的概念、公式较多,而且较抽象,学生不易理解,所以,教师要尽量做到深入浅出,保证学生准确掌握相关知识。但是,不是所有教学内容都可以做到深入浅出,所以,教师应重视基础知识的教学。只有在学生对统计学的基础概念、公式、原理等都充分了解的情况下,才能为后续的学习打下坚实的基础,才能提高后续教学的效率。大数据时代的到来,促使统计学进行改革。在改革后,统计学的教学要求更严,教学内容更深,所以,不具备良好的统计学基础是无法完成学业的,更无法促进统计学的发展,培养出新型统计学人才。 3.4 重视复合型人才培养 统计学不仅能为数学、物理等学科提供数据分析方法,还在生活、经济等领域具备重大意义。以前,数据简单化,来源较单一,所以对统计人才的要求并不高。然而,随着大数据时代的来临,统计人才不再是单纯具备良好统计知识的人,而是复合型人才。在大数据时代下,许多数据比较混乱、庞杂,只有具备良好的编程技能、统计能力的人,才能将其收集、整理为有价值的数据。在大数据时代下,行业间竞争十分激烈,数据的统计工作也变得十分艰辛,只有具备大数据专业知识,超强的数据分析、处理能力的人,才能在这个时代具备强大的竞争力。在大数据时代,统计不是单纯的加减运算,只有具备统计思维、数据甄别能力、计算机专业技术的复合人才,才能高效地进行统计工作。因此,在大数据背景下,培养复合型人才十分必要。 4 结 语 统计学作为教育阶段最重要的学科之一,不仅能促进物理、数学等学科的发展,在推动政府的情报决策、工商业的发展方面也具有重大意义。地方政府在进行市场经济的宏观调控、指导、规划等方面离不开统计,也只有对数据开展精细的分析、统计工作,才能得到更具说服力、更具价值的结论,实践于生活中才更有利。而且,在人口普查、环境评估等方面也会经常运用到统计学。由此可见,统计学十分重要。虽然,我国的统计学教学现状不容乐观,在大数据背景下,统计学还面临众多挑战,但是,相关人员更应看见其中的机遇,把握好时机,共同努力,携手推进统计学的发展。 统计学数据论文:大数据时代的统计学应用 【摘要】随着信息技术的不断发展,大数据的时代已然来临,大数据对人们的生活生产都产生了巨大的影响。大数据给统计学的发展也带来了许多挑战与机遇,基于大数据背景下的统计学在当前不断地发展。本文对大数据和统计学的概念进行了分析,对大数据时代下的统计学进行了详细的介绍,并提出了一些大数据时代下的统计学的未来的展望。 【关键词】大数据统计学应用 大数据,主要是指庞大的数据资讯,由于其数据之庞大,人们不能利用当下主流的软件在一定时间内对其进行提取、分析从而帮助决策者决策的资讯;统计学,主要是对数据进行分析、整理,再以较为直观的方式呈现出数据的特征,以供人们、参考、决策。随着信息技术的不断发展,当今时代已是大数据的时代,大数据在全世界范围内都得到了不同程度的发展,传统统计学由于自身具有的单调性,被人们将其与大数据紧密结合,并且在各个领域中加以利用。大数据时代下的统计学应用已经成为了一种发展的潮流。社会在不断发展着,信息也在不断地进步,许多人都开始注意到数据的重要性。就目前的情况而言,实用的数据很多,我们可以对其进行利用,从而提高生产力的发展水平,并且解决一些民生方面的问题。因此大数据时代的统计学应用十分重要。 1统计学与大数据的简单概述 1.1统计学概述及其性质 统计学是一门主要对数据进行收集并通过直观的方式将其表现出来的一门科学。在传统的统计学中有两种主要的统计方法,即推断统计和描述统计法。在推断统计中,主要是通过对已知样本进行推断,推断出总体参数,将推断出的数据用概率的方式表示出来。描述统计则是对所收集的数据进行处理,将其结果用统计图等图表形式直观地表现出来。 统计学有包含如下几个基本性质: 统计学的主要目的是对数据进行研究。统计学所研究的数据并不是抽象的,而是客观真实存在的数据。这些数据有大有小,可以是微观的粒子,也可是广阔无垠的宇宙;甚至可以追溯至远古时期的人类发展以及未来的发展。 统计学的主要研究方法是归纳与推断。统计学主要通过对样本数据进行延伸,将其上升至整体,从而得出一般结论。也就是我们所说的通过现象对其本质进行研究。这个方法主要是有小到大,由个体到整体。 统计学的研究结论往往是不确定的。在统计学中对数据的提取主要是通过抽样进行的,抽样数据并不是整体数据,它只能代表整体数据的一部分。因此,不可避免的,统计学研究结论会带有不确定性,这也是传统统计学中不可避免的缺点。 统计学最重要的特点是其联系范围的广阔性。在大部分学科中,以及人们的生产生活中,脱离不了数据,而数据必须要通过统计才能发挥其作用,因此,统计学与各个学科联系紧密,也与人们生产生活息息相关。 1.2大数据的产生与发展 当今时代是互联网高速发展的时代,也属于信息发展的时代。由于信息量的庞大,不可避免地会出现各种各样的数据。大数据就是信息高速发展的产物,它包括了各种各样数据的交汇,它不是传统意义上单一的数据。我们可以将大数据看成是各种数据的集合,通过对各类数据进行整合、交叉运用,在云计算基础上对数据进行处理和运用,并且形成一种可供我们利用的智力资源和强大的知识服务能力。 大数据虽然数据量大,但是价值密度低,数据类型多且复杂,但是处理的速度快,这也是大数据的四大特点。从中我们不难看出大数据十分注重对海量数据的处理,在预测方面具有十分的优势。与目前拥有的其他技术相比,大数据所具有的“速度”“廉价”“优化”这三个方面所综合起来的成本是最低的。在我们的生产生活中,大数据给我们提供的可量化维度是以前所不具有的,它对我们的生活生产带来了许多方便,在新发明和新服务方面起到了不可替代的作用。 大数据不仅给我们带来了机遇也带来了挑战。大数据的数据量之庞大,有更多的数据需要我们分析,传统的抽样方法已不再适用。在大数据面前,对数据精度的要求有所减少,进而更加注重对整体信息的获取;我们也由之前注重事务之间的因果关系转而注重事务之间的相互联系,从中获取对我们更具价值的信息。 目前,在我国许多企业中对大数据利用的能力还不足,产生了效率低、成本高、耗能高等问题。如何对大数据进行利用并推动企业发展是我们当下所面临的问题,在大数据背景下,对海量数据进行高效合理的利用对未来大数据的发展十分重要。 1.3大数据的研究动向与信息问题 1.3.1大数据的研究动向 当前,国外一些机构对大数据环境下的发展提出了一些极具挑战性的问题。比如如何对高度分布的数据资源进行处理,对数据来源的追踪,对样本的核实等等。他们在大数据的处理方法上进行了改进,开发了一系列的算法。在我国,也十分重视对大数据的研究。对大数据的研究还专门召开了会议进行讨论,国家设立了专项的研究计划,设立了专项的研究基金。而大数据最终的服务对象是广大的企业,因此,在企业方面也开展了合作计划。大数据的研究并不能只依靠单一的统计学,其他学科也应该重视大数据对自身学科发展的影响。在计算机领域,相关的计算机人才除了掌握扎实计算机技能,也应该对大数据有所掌握。计算机与统计学关系紧密,因此,计算机领域在大数据与统计学中也扮演了重要的角色。 1.3.2大数据的信息问题 当今时代是数据信息的时代,大数据所包含的数据量十分庞大,人们需要对这些数据研究就必须将这些数据相互融合起来。将数据融合就需要清楚数据的来源以及如何对这些数据进行获取的。在获取数据的过程中,数据的来源复杂并且数量庞大,不可避免地就会出现一些问题。比如原始数据遭到破坏,因为大数据主要注重对数据整体的获取,因此,在某些数据上出现问题在所难免,甚至所取得的数据不是原始数据,而是经过分析推断后的预测数据。因此,我们要引起足够的重视,重视数据的获取,避免取得一些遭到破坏的数据。 另一方面,在大数据的获取过程中也很容易造成数据的缺失。而数据缺失的最直接的结果就是影响数据的分析。有些不同领域的研究却需要相同的数据,这就造成了数据的重叠,比如经济和保险,两者分属于不同的领域,但是在具体的研究过程中某些数据的利用是相同的。在我们对数据进行分析时,要特别注意两个方面的数据。一方面是观察得到的数据,另一方面是实验得到的数据。这两个数据所包含的具体信息是不同的,但是却仍然会使得一些人对数据产生错误的认知。这是因为数据本身是具有特定的范围的,我们对数据进行收集的同时,实际上也就确定了这一属性,所以当我们需要一些超出这个范围的含义就需要我们对这些数据进行推断。 2大数据时代的统计学的具体应用 2.1大数据时代的统计学在企业中的应用 在企业的生产、经济活动中,统计学都占据着十分重要的地位。企业通过对统计方法的利用,建立了风险监测体系。但是单纯运用传统的统计方法是远远不够的,企业往往会将大数据与统计学相互结合,从而对公司进行实时的监管。在企业的生产活动中,涉及了许多方面的数据,包括各个月份、各个季度的总体收入,各个具体项的收入情况,整体支出情况、具体项的支出情况等等,这就包含了十分庞大的数据量。因此,在企业中往往利用大数据对整体的数据进行把握,在根据统计方法进行分析、总结,以此对企业进行实时的监管,并建立了相对完整的风险监测体系。 2.2大数据时代的统计学在农业中的应用 农业的生产与我们息息相关,我们可以以水稻为例,对其进行具体的分析。影响水稻产量的原因有许多,气候、土壤、环境、营养等都是影响水稻产量的重要因素。但是由于技术的发展,水稻在全国范围内十分广阔地种植,利用传统的统计学方法势必不能对影响水稻产量的因素进行很好的分析。但是将统计学与大数据相结合,却能够对影响其产量的原因进行很好的把握。当前,由于科学技术的发展,我们可以对水稻的种植环境进行各个方面的监测,比如土壤、水分、养料等,从而得到一系列的数据,这些数据数量庞大并且数据种类繁多,传统的抽样方法不能够对其进行整体的把握,只有对整体数据进行分析,将其原因进行统计才能真正得出影响水稻产量的因素。这是大数据时代的统计学在农业方面的典型应用,通过对整体数据的把握,并对其进行统计分析,从而得出我们想要的结果。 2.3大数据时代的统计学在其他学科方面的应用 大数据给人们的生产生活都带来了影响,各行各业的劳动者也纷纷通过对数据的利用来带动行业的发展,通过对数据的利用达到解决问题的目的。随着科技的发展,我们在出行之前会习惯性地对交通、天气等状况进行查询。事实上,我们所利用的这些软件都与大数据和统计学息息相关。交通状况主要是对该路况进行实时的监测,比如人流量、车流量等,通过对这些数据的实时监测,再将其进行统计分析,得到具体的交通状况,并且以直观的图表方式呈现给我们。还有我们都十分熟悉的翻译软件,我们日常的学习中,会使用到一些翻译软件,实际上这些翻译软件也和大数据、统计学息息相关。在这些软件当中,储存了十分庞大的词汇量,当我们使用翻译功能是,会统计出最常用的句子,并且按检索次数呈现出来。这些都是大数据下背景下的统计学的应用,这些应用都给我们的生活带来了便利。 3统计学在大数据时代下的机遇与挑战 3.1统计学与大数据的联系十分紧密 统计学主要是对数据进行研究,通过对数据的研究分析进而得出结论。在统计学中,研究的数据范畴十分广,包括定量数据、定性数据、截面数据、实验数据等等,都是统计学所要研究的数据对象。而大数据就是各种数据的集合,它包含了各式各样的数据类型,简单的、复杂的。统计学与大数据都主要是围绕数据进行展开的,这是统计学与大数据之间的一种内在联系。因此,我们可以将统计学与大数据相结合,改变传统统计学中对数据抽样研究的方法,转变成对整体的数据进行研究,从而得出更能为我们所利用的研究结果。 3.2大数据使传统统计学得到改进和补充 传统的统计学中,在对数据量大的数据处理中存在着明显的不足,其数据处理过程中,往往存在滞后性和低频性等问题。我们以经济学里的消费物价指数,也就是CPI为例。我们所得到的CPI报表中,往往在时间上存在着一定的滞后性,本月的CPI数据只能在下个月才能得到相关的数据报表。由于时间上存在着滞后性,许多政策的制定都会受到影响,不能根据情况及时的做出调整。而大数据就随时提供当前阶段的“价格指数”,对市场进行实时的监测,它的时间频率甚至甚至可以小到以天为单位,提供每天的价格指数。借助大数据,可以对市场价格进行实时的监测,我们可以对市场价格作出合理的调节,从而减少出现通货膨胀和通货紧缩的情况发生。我们可以利用大数据对信息全面掌控和对总体覆盖的优势,对数据进行全面地分析,从而补充传统统计学中的不足。 3.3统计学思想在大数据时代中的转变 在当前的统计学中,由于整体数据量庞大,我们往往会通过样本对整体进行分析。在这一过程中,往往十分重视样本数据的精确程度,传统统计学重视样本的数据的精确程度。而大数据往往相反,大数据呈现的是一个整体,由于整体数据十分庞大,对于其数据的精确程度势必不能很好的把握,因此,大数据重视整体数据的情况,对于其样本精确程度并没有做很高的要求。在大数据中,我们的立足点是整体数据而不拘泥于某个样本,看中的也是整体数据所呈现出来的价值,大数据中“样本即是整体”的概念与传统统计学重视样本的概念不同,大数据的这一整体概念对统计学的思想有着十分重要的影响。 3.4统计学与大数据互相促进,共同发展 当前所处的时代是大数据发展的时代,大数据的发展十分迅猛,这给统计学的发展带来重大的影响,使统计学的发展具有划时代的意义。传统的统计学通过样本对整体进行把握,大数据对其进行突破,通过对整体数据的把握,得出一系列更具效益的结论。而在统计学中,其对数据的细致分析,准确推断,对统计理论的应用和掌握也十分值得借鉴。只有将二者进行结合,才能发挥更大的作用。我们应该充分利用大数据所带来的巨大信息量,运用统计的方法对其进行整体感知,在大数据时代的发展中,迎接它所带来的机遇和挑战。只有将大数据和统计学进行有效的结合,才能给我们的生活生产的发展做出贡献。 4结语 一个新事物的到来,必然会对传统的事物产生影响。大数据时代的到来也对统计学产生了深刻的影响,大数据给统计学带来了新的生命力。目前很多学科的发展都融入了大数据的潮流之中,作为与大数据联系紧密的统计学如果不进行改革创新,那么终将会被边缘化,阻碍自身的发展。大数据给统计学带来了挑战,但是不可否认的是大数据也给统计学的发展带来了机遇,我们在抓住机遇的同时还应该意识到传统的统计学中,一些方法已经不能满足当今数据的分析。基于这一现状,统计学家不能盲目将传统的数据环境当成研究的目的,而是应该积极融入到新事物当中,迎接挑战,使大数据时代下的统计学能够得到更好的应用和发展。 统计学数据论文:大数据背景下应用统计学专业改革探讨 摘要:大数据给应用统计学专业带来机遇与挑战。本文针对应用统计学专业的自身特点和大数据下的新特点,剖析了现有教学体系中存在的问题,探讨和改革了应用统计学专业人才培养目标定位、课程调整与设置、教学内容、教学手段等。 关键词:大数据;应用统计学;教学改革 一、研究背景 自2002年桂林理工大学在广西开办了第一个统计学本科专业以来,针对当时理学学位的统计学专业培养的学生虽然数理基础相对扎实,但普遍统计思想不够,实际应用能力较弱的现状和特点,对统计学专业进行了全方位的改革研究,确立了"数学与统计学相融,从培养学生扎实的数理基础和极强的统计分析应用能力有机相结合的理念出发,构建了新的课程体系和教学内容,取得了系列研究成果。2009年研究成果开创“应用性、实验性、案例性”一体化的统计学专业课程体系和教学模式,获得广西高等教育自治区级教学成果二等奖[1],并在其后分别把统计学学科建成广西重点学科和广西高等学校优势特色专业,以及把应用统计实验室建成广西高等学校重点实验室。 虽然我校统计学专业的教学改革和建设取得了许多成果,但近几年,我们也逐渐感觉到在大数据新形势下,我校应用统计学专业的教学体系还有一些不适应的地方,且某些问题还有日益凸显的趋势,我们原来的某些研究成果已不再适应新时代的要求,这就迫使我们继续进行改革研究,探讨在大数据背景的新形势下,如何培养统计学专业复合型和应用型人才,如何准确把握统计学的发展方向与发展形势,如何调整人才培养模式,如何调整相关课程和课程内容,以培养适应大数据背景下社会经济发展需要的统计学专业人才。 许多国家越来越重视数据在大数据时代重要作用,我国也不例外,2012年9月,国家统计局第7次局务会提出,尽快开展在政府统计中应用大数据的研究。2013年可以看作是我国政府统计之大数据元年。2015年9月《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号)[2]颁布,标志着我国正逐步进入大数据建设的新时代,为此,国家统计局积极推动大数据在各方面的应用与实践。而大数据的核心是数据,应用统计学学科是与数据分析处理联系最为紧密的应用性学科,因此,应用统计学专业的教学体系应顺应大数据发展的趋势。在大数据背景下,应用统计学专业在继承传统数据分析技术的基础上,对所需的数据处理技能提出的需求更高了。这就是说,大数据对应用统计学的培养目标,以及教学内容等的冲击无疑是最大且不可避免的,这给应用统计学专业带来了巨大的挑战,同时也为应用统计学学科的发展带来了前所未有的机遇。 大数据逼迫人们改变分析、处理数据的手段、思维和理念,这就逼迫应用统计学专业改革必须引入新手段、新思维和新理念。培养应用统计学人才必须与时俱进,才能不断适应大数据新时代的要求,这关系到应用统计学专业培养的人才能否适应和满足社会的需求,因此,这一研究是十分必要、十分迫切且有着重要的理论和实际应用意义。 二、大数据背景下应用统计学专业的改革探讨 1.培养目标的转变。大数据时代给应用统计学带来机遇与挑战,同时引发了对应用统计学培养目标的新思考。目前应用统计学专业教学体系的培养目标是,培养学生收集、整理和分析数据的能力的“应用型”专业人才。然而,在大数据背景下,除了要求学生具备数据收集、处理和分析的能力外,还要对其应用领域的背景知识有所了解,这就要求应用统计学培养“复合型”专业人才。因此,如何从培养“应用型”向“复合型”人才进行转变,是在大数据背景下应用统计学专业培养目标必须解决的首要问题。在定位应用统计学专业的人才培养目标是培养“复合型”专业人才后,就得重新探索教学体系的调整和设计。传统的应用统计学专业教学体系专业的主干课程有数理统计、抽样技术与方法、回归分析、计量经济学、多元统计分析、统计软件等。而在大数据下,强调对全数据开展分析,不需进行随机抽样,即不是在给定的精确下,利用样本推断和分析总体;同时,大数据注重数据之间的相关关系,而不是像传统统计那样强调数据之间的因果关系。现有的教学体系没有涉及这些内容,与大数据时代的要求有些不相适应。因此,我们必须创新传统的应用统计学专业教学体系,重视大数据的不同的分析方法、分析技术,在课程设置、教学内容等都要围绕着数据的分析方法和技术展开。 2.教学内容改革探讨。虽然在大数据时代下,必然要对数据收集、分析方法等进行改革和创新,但与此同时我们也清楚地意识到,对大数据的搜集、分类、分析等都仍需要依赖传统的统计学方法,因此,大数据分析离不开传统统计学,大数据分析是对传统统计学的补充而不是替代,建立在样本统计和预测分析之上的传统统计学仍发挥着主导作用。所以,在应用统计学专业的改革中,我们强调深化基础,培养拥有厚基础、宽口径的学生。加深应用统计学基础理论知识学习,夯实数学基础知识,让学生学好数学分析、高等代数、概率论、数理统计等基础课程,打好理论基础,通过这些课程的学习不但打好学生的数理基础知识,培养他们的抽象思维能力和逻辑推理能力,因为只有理论基础打牢了,才有后劲,才能更好地学习新知识,适应新形势下的要求。同时,在大数据背景下,应用统计学专业课程教学要培养宽口径的统计学复合型人才,由于一些大数据充满了各种随机的、非随机的误差和偏倚,不满足传统的统计方法和理论对数据的苛刻要求,不能用传统的统计方法进行分析。因此,必须对现有的应用统计学专业的课程体系、教学内容等作出相应的调整和改革。这就需要对应用统计学专业课程内容进行协调和整合,在精选知识、内容衔接与交叉融合上狠下工夫。探索在一些课程中,增加介绍一些大数据方面的概念和应用,例如在时间序列分析、多元统计分析、统计预测与决策分析等课程内容中引入大数据分析的理论和实践案例。大数据对统计学专业人才提出了更高的要求,除了应具备数据收集、处理和分析的能力以外,还应具备很强的自我学习、自我提高的能力,以适应大数据时代数据量大、总类繁多、时效性高等发展特点。这就要求学生自主学习、阅读大数据等相关资料,掌握国内外最新动态和进展,这可通过布置课外作业、课外读书报告和课外论文检查学生自主阅读学习的效果。同时,特别要注重课程的开放性教学和研究,以适应大数据时代的要求。(1)样本概念的深化。全样本(总体)研究是大数据方法的重要特点。过去,由于缺少收集和分析数据的各种工具,数据收集、处理能力受到限制,因此,产生了随机抽样的理论方法,从而达到用较少的样本推断、预测总体的目的。然而,大数据时代数据收集、处理的方式和技术都发生了翻天覆地的改变,现在我们可以通过数据库、互联网、各种通讯工具等获得各种各样的海量数据。这时,随机抽样在某些情况下就失去了它原有的意义、地位和作用。方便、廉价的数据收集,数据处理、存储能力的提高,使得全数据分析模式成为可能。因此,大数据背景下不需随机抽取,可用总体进行分析,也可用与分析目的相关的数据进行分析。所以,在大数据时代,传统应用统计学面临着新的任务和挑战,首先要改变对样本、对不确定性等的重新认识,转变抽样调查的功能和地位,建立新的收集、梳理、分类数据的方法。大数据的分析和处理与传统样本数据的分析和处理的方法有许多不同,传统的统计学的理论和方法是以随机样本来推断总体,即它的理论和方法几乎都是建立在样本的基础上的,是建立在随机抽样基础之上的统计推断,其理论基于"样本数据-分布理论-概率保证-总体推断",这种用样本推断总体的理论和方法,不可避免的会出现误差。而大数据时代的特点是信息处理迅速、获得途径广泛、价值密度低,这样在处理数据时就不需要进行随机抽样,可以全体数据作为样本,而即大数据关注的不是随机样本,而是总体,这不同于传统的统计推断分析,大数据时代可以收集全数据进行分析,这一特点刚好能弥补样本统计必然会带来误差的劣势。因此,应用统计学应该补充、适应大数据时代的全数据分析模式,将大数据总体统计的思想、思维和方法纳入到教学体系和教学内容,从传统的样本统计转向样本统计和总体统计相结合,这是应用统计学发展的必然趋势。探讨在什么课程、如何引入全样本统计尤其重要。我们研究实践了在抽样技术与应用等课程教学中,新增大数据背景下的全样本理念,阐明样本统计和总体统计的差别、如何搜集大数据,以及大数据样本常存在缺乏代表性、信息冗余、存在噪声、呈现重尾分布、长相依和不平稳性时如何选用合适的统计分析方法,以尽量避免分析结果的系统偏差等。(2)相关分析与因果分析并重。在传统统计分析中,因果关系占据重要的地位。我们可以根据概率P值进行因果关系检验,从而确定两个变量之间是否存在着显著的因果关系。即传统统计分析是建立在假设的基础上揭示数据相互之间是否存在因果关系,因此,传统统计分析比较注重因果分析。但大数据时代由于数据海量、结构复杂、要求数据处理速度快等特点,造成因果分析往往不可行。而相关关系分析不需要建立在假设的基础之上往往可行,且相关关系分析不易受偏见的影响而发生错误。因此,大数据改变了传统统计注重因果关系检验的思维,注重相关关系分析,而不是因果关系分析,大数据时代的重要特点是注重相关分析,以及建立在相关分析基础上的预测分析。侧重相关性研究的思想是大数据方法的重要特点,大数据时代相关分析方法的重要性日益凸显。大数据时代,相关分析的运用范围之广、重要性之大引起了我们的重视和研究,我们在教学中从传统的注重因果分析向相关分析与因果分析并重转变。传统的相关分析基本上是线性相关分析,大数据研究的相关分析不仅是线性相关,更多的是非线性相关关系。传统的统计研究方法,如建立各种回归方程、估计模型参数、假设检验等因为大数据的特点而无法实施。针对大数据的相关关系分析不同于传统的相关关系的分析,我们在教学中重点不是做传统的逻辑推演,而是重点阐明如何搜索、分类、归纳、分析大数据,以及如何找出数据之间的相关性并据此进行预测。阐明大数据时代相关分析思维的重要性,以及相关分析在特征选择、变量依赖关系识别中的实用性。 统计学数据论文:大数据时代下统计学的挑战与发展 摘 要:随着科学技术的迅速发展,大数据时代来临,从科学角度看,大数据通过对信息的整合分析处理,形成快捷全新的数据分析方法,这为大数据与统计学架起互通的桥梁。大数据时代的变革为统计学发展起到了重要的推动作用,未来挑战与机遇同在。文章首先对大数据时代下的统计学做出概述,接着陈述统计学在大数据时代影响下的变革,再次分析大数据时代下统计学面临的挑战,最后解读大数据时代下统计学的发展与机遇,以期为相关领域的研究提供有价值的参考。 关键词:大数据时代;统计学;发展 一、大数据时代下统计学概念概述 教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析随机性数据,对考察问题给出推断与预测,最终为行动提供数据支持”,这就是统计学。从根本上看,统计学是一门与数据有关的学科。众所周知,美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连任的机会,阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。随着我们走进大数据时代,网络科技给搜集数据带来方便,传统的设备已经无法容纳大量的数据,我们对其进行更新,通过对大数据的分析,我们为社会传递出有效的、有价值的信息,这一切为社会的发展起到了不可替代的推动作用。 统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素,在商品交换过程中,统计有先导作用,市场经济信息也需要统计学的帮助,大数据时代,我们的统计数据不再局限于随机抽样调查,电话调查等高成本的搜集方式,通过互联网及移动终端,我们可以获得更多数据样本,可以说我们的社会进入高速发展的时期,大数据时代下的统计学也进入全新的发展阶段。 二、统计学在大数据时代影响下的变革 1.从样本的角度看,样本概念得到深化 我们知道统计学离不开样本,有效的样本能够正确反映情况,大数据时代样本概念与传统不再相同,通常我们得到诸多网络数据,一种为静态,即直接在客户端创建的数据,无需提取即可使用,成本低,另一种为动态数据,即数据随着时间的推移而变化,最终表现为所有数据的总和,可见此时的样本不局限于随机抽样,直接可以做选定分析。 2.从类型方面看,呈扩大之势 在过去数据通常指结构化数据,有固定的标准,大数据时代数据不仅局限于固定的结构,还有异构数据,再有存储方式也发生了改变,大数据可以直接将探测的信号容纳进去,由网络系统作为工具,可以识别各类结构或非结构的数据并进行快速存储。 3.收集概念得到扩展 传统的统计过程中,我们有目的的进行数据收集,效率低,成本高,随着大数据时代来临,我们将收集步骤化,第一预先处理好数据的识别与处理,第二做好分析,提炼出所需要的信息,最后做好存储,就这么简单。面对大量的数据,我们的分析、识别等都需要注意,大数据不代表万能,我们还是要注意数据的安全性,尽量控制收集成本。 4.数据来源较传统不同 曾经我们根据研究目的去做统计收集数据,这些数据源都是已知的,在核对方面相对容易。大数据时代,我们得到数据变得容易,但通过互联网收集数据后,目的性变弱,大多数记录没有源头,很难识别记录身份,可见,大数据时代做好数据来源登记开始变得重要。 5.量化方式也发生变化 对于传统的结构化数据,量化方式是成熟的,可以将收集到数据直接分析得出结果,大数据时代,很多异化结构数据几乎无法做直接分析取得结论,当下,很多结算及专家在研究处理非机构化数据,力争将大数据时代统计推向新的高端。 6.分析思维发生改变 从分析过程看,传统分析需要进行三步走,即定性、定量,最终定性。大数据时代,统计分析过程仅需要两步即定量、定性;从证实分析方面看,传统思路为假设、验证,事实证明传统证实分析有很大误差,而大数据时代,我们的思维为发现,总结,这是整合,发现最终定论的过程,在此过程中会有很多发现。 7.统计软件变得越来越多 传统统计学中,我们比较熟悉的软件有SPSS、SAS、STATA等,大数据时代,我们分析技术为非关系型,主要以数据中心为基础,将软件与大数据结合,分析过程得到很大简化。综上,大数据时代给了我们更多的主动权,这些更促使我们推动大数据时代统计的发展进步。 三、大数据时代下统计学面临的挑战 大数据时代给我们带来了更多的好处,统计学的大数据化是大势所趋,但传统与更新的交错间还有一些不相容的方面,对于革新我们还是要从各个方面做谨慎考虑与慎重调整。 首先从样本标准的角度看,大数据时代我们可以轻松得到很多样本,此量大到可以视为总体,随着互联网科技的不断发展,大样本标准也应随着发展,传统统计学将界限定在30,大于30为大样本,小于30为小样本,大数据时代这个界限略显低,没办法清除干净干扰信息,这会影响分析结果,因此,加强数据来源的同时还要更新大样本标准,将更大规模的样本数量代替旧有的数量,以适应大数据时代的要求。 其次从样本选取与形式的角度看,传统统计学固定结构化数据内藏着一定的统计规律,尽管我们能够发现研究对象的数量关系,但并不是所有的事物都有量化指标,一些被量化的指标也不一定能够清楚的解读研究对象,目前大数据采集数据超过80%为有结构数据,传统的统计数据库没有办法对这些数据做很好的处理,而大数据通过建立非结构数据库,对数据做有效转化,发挥多元化分析作用,无形中降低了样本的选取标准,将统计范围扩大化。 最后统计软件的开发是一项挑战。我们常用的统计软件主要以构建模型之间的变量与数量关系的方式分析研究对象,如我们熟悉的SPSS等。大数据时代,我们很多以数据为基础做非关系分析技术,谷歌利用MAPREDUCE实现了月处理400PB数据的工作量,雅虎也利用云计算平台实现了100PB的存储工作,未来大量的数据处理需要更快捷更科学的软件,对于软件的研发与升级将是一种挑战。 四、大数据时代下统计学的发展与机遇 1.大数据时代下统计质量更高 从国际数据标准SDDS中得到的统计质量标准可以看到,适用、准确、时效、平衡是统计质量的内涵。其中适用是指统计信息符合要求,统计信息最大化的满足客户的用途,大数据的覆盖很大程度上促进适用功能的提升;传统角度我们说时效性主要指统计的时间更短,让客户及时了解统计信息,大数据时代网络化完全满足时效性各类要求;准确是指估值与真值之间的差别,数据中存在误差在一定范围内属于正常,大数据时代我们的全面性最大程度包容了误差,也缩小的了误差,统计更加真实可信;平衡性也被称之为协调性,大数据时代,数据结果的核对与检验都经得起客户的不断核查,可以使数据的平衡性得到很大提升。 2.大数据时代统计成本降低 首先,从数据收集角度看,大数据时代可以不再依靠人力做电话调查或问卷调查,甚至有些普查动用全国力量,耗费大量人力财力,通过互联网、移动通信等,我们大大降低人力成本,数据收集快,成本低,准确性也高;其次从数据利用角度看,传统统计过程中,一旦资料过期就需要再起启动抽样分析过程,对外公布手段也有局限性,大数据时代,我们收集数据更轻松,且数据可多次被利用,综合比算,数据的成本大大降低。 3.大数据时代统计学作用范围扩大 传统统计学有各种局限性,比如受成本、观念等影响,统计学主要用于行业与部分统计,随着大数据时代的来临,统计学被应用到各行各业,比如、金融、医学、计算机行业等,从这个角度看,社会的新计划让信息传递发生质变,统计学作用价值得到认可并服务扩大,这样推动自身发展的同时更服务社会服务人民,为整个国家发展进步起到不可估量的作用。 统计学数据论文:基于大数据时代下浅析统计学教育的发展 摘 要:随着社会经济的迅速发展,科技信息技术的进步,大数据走入了我们的日常生活,大数据的统计与分析影响着各行各业的发展。因此,对大数据的统计显得格外重要,在大数据时代研究统计学的发展也显得尤为重要。 关键词:大数据;统计学;发展 由于科学技术的不断发展,大数据席卷了全球,各行各业在经营管理中都离不开大数据的统计与分析,对于政府单位来说,大数据更如经常便饭,大数据主要利用多样式和多层次的采集方式进行数据采集,在分析数据时利用现代科学技术手段和高速处理数据的信息系统,分析的数据结果为公司或者政府单位的决策做参照。大数据的发展给统计学不仅带来了机遇,更重要的还有挑战。一方面信息技术和网络科技的发展为数据收集和整理带来了便利,另一方面由于近几年电子商务的迅速崛起,数据量更加的繁杂,所以又给数据统计时带来了麻烦,种类不断增多的大数据资源,正在成为政府统计部门分析研究的重要领域。 一、大数据与统计学的区别 我们就大数据自身而言,要想在信息化迅猛发展、数字爆炸式增长的现代信息平台中寻找到自己想要的有效数据,就必须依靠数据统计来完成。这就充分证明了关于大数据的相关研究是要和统计学紧密的联系在一起的。但是其与统计学也存在巨大的差别,它的使用模式和运用方式是不一样的。统计学需要依靠样本抽样的方法来进行数据整体和提炼的,这就意味着会有人力、物力以及财力的投入,其成本相对于大数据来说是比较高的而且过程是相对比较繁琐的。而大数据主要依靠网络信息平台,在海量的电子数据信息中查找自己所需要的数据,具有来源广、数据量大、整体性的特点,其是以整体的数据作为一个大样本进行工作的,数据相对于统计学来说更加的精确化及标准化。因此,统计学和大数据的结合过程中,要充分发挥大数据全面性和统计学高效性的特点,在利用统计学进行大数据样本的统计过程中要对整体的数据资源进行选择和筛选,这样能避免样本统计的弊端,还可以把样本统计的优势发挥到极致。 二、大数据时代下统计学教育的发展 (一)培养全方面素质人才 统计学专业的学生与文管专业的还不一样,文学专业的以及管理专业的学生都比较善于交际,善于沟通,而统计学是理科专业,很多学生只善于埋头做题计算,这样的话在以后的工作岗位就会感觉吃力,因为做数据统计,必须要与其他部门学会沟通,协同工作这样才能把数据统计和分析的准确。要锻炼自己的交际能力和沟通能力,针对不同数据信息做出不同的沟通与交流,从数据中挖出有价值的信息,需要本身具有数据敏感性,但是对数据的敏感程度也不是先天所带来的,更不是一朝一夕就能锻炼出来的,而是要经过时间的积累和数据分析工作的磨练,同时也可以根据案例型的数据分析材料,积累阅历,提升对数据资源的敏感程度。 (二)培养统计学专业的应用型人才 大数据时代下培养的统计学应用型人才应该具有两方面的基本素质,第一是概念性的,也就是说统计学的相关人才应该掌握统计学基本理论知识和基本素养,这是基本要求,也是培养统计学人才的前提。第二就是实践性,也就是本文中我们提及的统计学专业的应用型人才,就是在实际操作中处理数据分析数据的能力,应用型人才需要利用理论知识解决实际问题,也需要有较多的经验与阅历,不能只会纸上谈兵。在高校开展大数据分析学科中,最大的问题就是没有真是可用的案例和数据,这就需要学校与公司企业走合作道路,这样一来不仅可以得到真实有效的数据,还能将学生送到企业去实习,进行校企联合,注重学生的实际操作能力,这是培养统计学专业应用型人才的关键点,也是统计学专业人才培养模式中的重点。 (三)促进统计学与信息计算科学的融合 在大数据的分析与研究时,仅仅凭借统计学科的支撑是不够的,大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架,而且数据分析需要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析,这也是进行数据分析的问题所在,因此要想做好数据统计和数据分析工作,只单单依靠单一的统计学科知识的人学习是远远不够的,其需要的是数学,信息技术,统计学三门学科的融合发展,紧密结合三门学科之间的交叉发展,融会贯通,利用各科优势资源相互弥补不足,这样才能为大数据的收集,统计,分析做出科学准确的结果。 三、结语 学习统计学的优势在于:我们可以利用统计学进行大数据的有效整合和利用,使得我们在使用数据时可以更加的便利和高效。随着信息科学技术的进一步发展,来自各方面的数据出现井喷的状态,这就增添了我们在数据统计和信息处理时的困难。在现在这个信息化数据爆炸式增长的形势下,我们要充分全面的利用各方面的数据资源才能充分发挥统计学的优势,做好预测和分析,同时充分将统计学的优点与完备的大数据资源实现有效的整合,让统计变得通俗易懂。 统计学数据论文:大数据时代中西部二三本高校统计学专业教育教学的思考 摘要:随着大数据时代的到来,统计学专业教育教学将面临大数据的信息与识别、大数据的数据产生方式与抽样方法、大数据的统计整理与统计分析等方面的挑战。中西部地区二三本高校统计学专业教育教学,在院校构成与专业方向、学历教育层次、学生培养规模、学科建设、师资力量、课程设置与教育教学手段等方面具有自身的特征和不足,与大数据时代的发展方向和需要存在较大差距。为此,应注意从以下五个方面进行改进和完善:普及大数据知识,积极引导学生认识和熟悉大数据;认清教育教学与大数据之间的关系,正确定位专业发展目标和方向;改革和创新现有课程设置,丰富和完善计算机与统计软件类课程;提升统计学专业授课教师的职称与学历,革新知识容量和结构;加强统计专业教育教学的组织支持和制度保障。 关键词:大数据;中西部二三本高校;统计学专业;教育教学 一、前言 随着大数据时代的到来,大数据已成为变革组织、变革经济和变革价值的力量。鉴于大数据发展对经济社会和生产生活的影响愈加深入,我国高等教育领域和统计学专业领域的相关专家学者进行大量的思考,并形成一些思想和成果。但是,有关大数据时代背景下统计学专业教育教学的研究成果相对较少。从研究主题和关注领域来看,不同学者的研究成果差异较为明显,但大致可以分为以下几类:一是大数据时代统计学面临的机遇与挑战;二是大数据时代背景下统计学教育教学应该如何改革和创新;三是高职院校统计学教育教学领域中某一问题;四是其他一些具体或个别问题。从研究结论来看,大数据时代的来临,统计学研究方法、统计学专业教育教学方式与内容、教师知识结构、人才培养模式与方案等,均面临诸多挑战,同时也会带来变革与创新的机遇。 与多数著名财经类高校和一本高校相比,我国中西部地区不少二三本高校在师资力量、专业建设、学科建设、人才培养方面,还存在不少缺陷和不足。所以,作为与大数据研究技术和方法紧密的统计学专业,二三本高校更应该对其进行认真思考和科学定位与设计,从而避免在未来更加落后和遭到淘汰。本文基于上述背景和现实需要,对中西部地区二三本高校统计学专业教育教学进行认真思考和更进一步的探讨。 二、中西部地区二三本高校统计学专业教育教学的现状 (一)院校构成与专业方向 目前,开设统计学专业教育教学的中西部二本高校主要以地方财经类院校、师范院校和部分理工类院校为主。从专业方向来看,地方财经类院校主要以社会经济统计、金融统计、风险管理与精算学为统计学专业的方向;师范类院校则主要依托数学系,一般是从概率论、数理统计、多元统计等相关课程的教学中衍生而来,通常以数理统计为专业方向;而理工类院校则以数理统计或者应用统计为主要研究方向,同时兼顾本院校的专业构成和传统研究领域,如生物卫生统计等。多数三本院校没有开设统计学专业,考虑到招生的便利性和就业前景,开设统计学专业的三本院校通常以社会经济统计、金融统计为专业方向。 (二)学历教育层次 从学历教育层次来看,多数地方财经类院校统计学专业以本科和硕士研究生层次为主,个别传统悠久、实力较为雄厚的财经类院校上升到博士研究生的层次;师范类院校和部分理工类院校则以本专科层次为主,少部分院校则开展了硕士研究生层次的教育,或者与拥有硕士学位授予权的院校开展硕士研究生的联合培养。开设统计学专业的三本院校一般会开展本科学历层次的教育,毕业后通常授予经济学学位。除了上述几类开展统计学专业教育教学的二三本高校外,还有个别省市的统计学院(学校)。但是该类院校一般隶属于省统计局,通常以国民经济统计和核算为专业方向,在较长的历史时期开展中专层次的教育,近十年来多数学校则实现专科层次学历教育的转变,只有少部分学校上升至本科层次的学历教育。 (三)学生培养规模 从学生培养规模来看,就本科学历层次而言,地方财经类高校统计学专业每年招生规模一般为100人左右,师范类院校一般为150人左右,部分理工类院校招生规模和三本院校一般为50人左右,与一本高校相比,招生规模偏小。统计学专业研究生教育,包括应用统计硕士(专业学位)和学术型研究生两大类,多数地方财经类院校开展统计学专业普通研究生的教育。目前,全国共计80余所高校开展应用统计硕士教育,中西部地区高校有31所,其中二本高校12所(包括8所财经类院校、4所师范大学),近年来应用统计硕士招生规模和学术型研究生基本持平。8所财经类院校中,西安财经大学招生规模最大,应用统计硕士招生规模和学术型研究生分别达到25人和30人,山西财经大学、安徽财经大学、江西财经大学三所院校两类研究生招生人数为20人左右,而兰州商学院、贵州财经学院、新疆财经学院招生人数为10人左右,河南财经政法大学招生人数则不足5人。4所师范类院校中,河南师范大学两类研究生招生人数为10人左右,安徽师范大学、湖南师范大学招生人数为5人,广西师范大学应用硕士招生则高于学术型研究生,两者之和为20人左右。其余的财经类院校和师范类院校研究生招生规模存在与上述学校类似的特点。 (四)学科建设 统计学专业学科建设的效果,可以通过教育部学位中心公布的学科排名和近年来中国大学统计学专业排名进行评判。2012年教育部开展第四轮学科评估,教育部学位中心公布一级学科最终排名结果。在该次统计学科评估中,全国具有“博士一级”授权的56所高校中有46所参评,还有部分具有“博士二级”授权和硕士授权的高校参加评估,参评高校共计87所。所以,最终的统计学学科排名结果显示,中西部地区有12所一本高校、23所二本高校参加该次评估,学科整体水平得分在74分以下,排在第22名之后。其中,西南大学得分为72分,居于中西部二本高校之首,山西财经大学、西安财经学院得分为70分,其余二本高校得分为69分、68分、66分、65分和64分的分别有4、4、3、9、1所高校。三本高校因为不具备统计学学科硕士授予权,所以没有参加该次学科评估排名。 此外,在2014年5月,中国校友会网公布2014中国大学统计学专业排名。该专业排名将学科专业分为4个星级(最高为6星级,最低为3星级),学科专业层次分为顶尖学科专业、一流学科专业、高水平学科专业、知名学科专业四类,办学类型分为研究型、行业特色研究型、区域研究型、区域特色研究型、专业型和应用型六类。在该统计学专业排名中,参评高校有87所。其中,中西部地区有17家二本高校参评,学科专业星级均为3星级,学科专业层次为中国知名学科专业;办学类型方面,只有太原理工大学为区域研究型,其余16家院校均为专业型;办学层次方面,太原理工大学、西北师范大学、武汉科技大学和长沙理工大学被评为中国知名大学,其余13家院校没有相应归属。除了上述排名外,中国金苹果科教评教网,也公布2012-2013中国大学本科教育统计学类专业排行榜,有94所高校参评。但是,只能查询到该排行榜前20名的高校,所以本文没有采用该结果对中西部地区开设统计学专业的二三本高校学科建设情况进行评判。 (五)师资力量 从师资力量来看,中西部地区二三本高校统计学专业仍然相对薄弱,特别是三本高校师资力量配置尤为薄弱。就中西部地方财经类院校、师范院校和部分理工类院校而言,与同领域一本高校相比,其师资力量配置比较完备,院系设置和师资规模、结构类似,差异主要体现在教师的职称结构、学历结构和科研实力方面。其中,这些差异一方面在于国家人事制度和管理体制,另一方面在于学校所能提供的薪酬待遇和教学科研平台相对有限,不能吸引更多的高层次人才。而三本高校则与同领域二本高校相比,其师资力量配置不健全,师资规模、结构仍有较为明显的缺陷与不足,与同领域一本高校相比差距很大。造成这种差异的原因除了上述两个方面外,还与三本高校对教育教学的短视和其天生的缺陷有很大关系。 目前,每个省都制定了本省《事业单位专业技术岗位结构比例控制标准》,将“教育事业单位”中的“高等院校”分为“211工程”重点建设院校、与教育部共建院校、设有博士点和其他省部共建院校、设有硕士点院校、其他本科院校、省管高等专科学校、高职高专院校、成人专科学校和技师学院等若干类。对高级职称人员所占最高比例要求依次逐步降低,“211工程”重点建设院校正高级、副高级职称所占比例为15%和30%左右,分别高于高职高专院校、成人专科学校和技师学院10~15个百分点;对中级职称人员所占最高比例依次逐渐上升但差异较小,“211工程”重点建设院校为45%左右,低于高职高专院校、成人专科学校和技师学院5个百分点左右;对初级职称人员所占最高比例则依次逐步提高,“211工程”重点建设院校一般不超过10%,低于高职高专院校、成人专科学校和技师学院仅20个百分点。国家人事制度和管理政策中关于不同院校职称结构的要求,在一定程度上对二三本高校广大教师尤其是中青年教师的晋升成为一种障碍,限制他们的职业生涯发展和提升。 中西部地区二三本高校院校所提供的教学科研平台受到局限,一方面与学校当前自身实力有关,另一方面也与教育行业所存在的歧视和潜规则有关。广大一本高校由于自身具备较强的实力,在学术、纵向科研项目申报、横向课题申请、对外学术交流方面具有先天的优势。在职称、学历和相应材料质量接近或相同的情况,相应的杂志社优先发表著名高校和一本高校教师的学术论文,尤其是一些排名榜首的期刊几乎不发表第一作者单位为二三本高校的教师的学术论文,行政主管部门和企业也优先审批这些高校的项目,从而形成明显的虹吸效应和马太效应,对广大二三本高校造成严重的歧视和不公。不少青年教师在二三本高校工作若干年之后,如果职称和学历得到足够提升之后,比如获取博士学位、博士后顺利出站和评完高级职称后,多数选择一本高校或本领域内著名高校作为新的就业岗位,从而规避和去除教学科研平台带来的限制。 高校院校所提供的薪酬待遇,一方面与学校自身所获取的教育经费、学校所处的阶段及其发展目标和方向有关,另一方面与学校所拥有的产业和创收项目有很大关系。中西部地区广大二本高校所获取的教育经费主要以学生缴纳的学费、所在省市行政主管部门划拨的财政事业经费为主,两者占教育经费总额的80%左右,甚至更高。中西部地区多数省市经济社会水平在全国处于中下游水平,财政收入规模相对较小并且增速相对缓慢,而教育经费支出占财政支出的比重比较稳定,所以中西部地区广大二本高校所能获得财政拨款增长较为缓慢,从而影响到学校发展目标的实现速度和进度。而广大三本高校的教育经费几乎全部来源于学生缴纳的学费,当前公立高校每个学生财政型教育经费提高到12000元左右,三本高校生均教育经费投入水平与公立高校相比处于劣势。随着近年来物价水平的持续上涨和人力资源成本的逐渐提高,三本高校出于生存的需要,近年来对招聘教师的职称、学历和薪酬待遇没有进行明显提升。因此,毕业于全国“985”高校、成绩相对优异的统计学专业研究生,尤其是博士研究生,综合考虑薪酬待遇和职业生涯规划的需要,就业时首选一本高校,其次是二本高校,不愿意或者不乐意到三本高校来就业,从而造成三本高校统计学专业师资规模、职称与学历结构很难得到提升与改善。 (六)课程设置与教育教学手段 从课程设置与教育教学手段来看,与广大一本高校和著名财经类高校相比,中西部地区二三本高校统计学专业基本类似和比较接近,但是三本高校的差距依然较大。就中西部地区二三本高校而言,由于师资力量和学生基础、接受能力的差异,在统计学专业不少课程尤其是专业核心课程的教学过程中,教师对课程知识、原理、方法的理解与讲解方面,与广大一本高校和著名财经类高校仍然有明显差距,从而对学生的启发与引导仍显得较为薄弱。就中西部地区三本高校而言,除存在上述类似问题之外,还存在因人设课、因事设课、变相压缩学时等现象,统计软件类课程的种类和学时量与一二本高校相比差距明显,课程设置仍然需要健全和完善。比如,本科生通常课程教学每个学时为50分钟,每学期正常上课教学时间为18周,加上两周的考试时间,一般每学期教育教学期限为20周。但是有不少三本高校在统计学专业教学过程中将每学时减少为45分钟,每学期正常上课教学时间和考试时间合计仅为18周。此外,对于一些统计学专业的专业基础课和专业核心课,不少一本高校与二本高校通常进行每周4学时的授课,选修课程的设置也突出统计学专业的特色和需要。但是,有不少三本高校则进行每周3学时的授课,因人设课现象较为严重,要么短期聘用校外兼职教师进行授课,而选修课程的设置也脱离统计学专业学生学习和未来发展的需要,不能激发学生的兴趣和求知欲,教学效果较差。 三、中西部地区二三本高校统计学专业教育教学的定位和出路 (一)普及大数据知识,积极引导学生认识和熟悉大数据 大数据是一个新生事物,全球80%左右的大数据产生于近四年。大数据正在处于推广和发展阶段,其未来的影响也会更加深远和广泛。大数据在给统计学带来机遇的同时,也带来不少挑战。统计学家、统计学专业的授课教师,必须在传统统计数据环境的基础上,积极学数据这个新生事物,学会适应新的大数据环境,从而拓展统计学的新应用领域,创造和发现适应大数据的新统计方法。就目前中西部地区二三本高校统计学专业教育教学的实际来看,不少教师听说过大数据的提法,但对大数据的概念、特征、意义、分析方法,以及如何处理大数据和大数据的未来发展方向,认识不是很清晰和深刻。所以,对中西部地区二三本高校统计学专业的广大教师而言,不但要积极学习和熟悉大数据,更重要的是利用课堂和课余时间,有计划、有步骤地向统计学专业的学生积极宣传和介绍大数据的有关概念、知识和方法,使学生对大数据有一个清晰、客观、正确的认识和观念,早日将其引导到大数据的发展之路上来。 (二)认清教育教学与大数据之间的关系,正确定位专业发展目标和方向 由上述分析可知,中西部地区二三本高校统计学专业教育主要以本科层次为主,一些实力较强的二本高校开展了硕士研究生层次的教育,个别高校开展博士研究生层次的教育。本科教育是通才教育,强调扎实地学好基础课程,为以后工作或者研究打好基础,而研究生教育则强调提高独立研究、独立创新的能力。从知识结构和层次来看,统计学专业本科生所学知识和课程的涉及范围较宽,但深度不够,而研究生层次的教育与大数据的距离更为接近,更能满足大数据分析对于统计方法和技术的要求。 统计学专业的培养目标是培养应用型统计专业人才,即培养具有良好的数学或数学与经济学素养,掌握统计学的基本理论和方法,能熟练地运用计算机分析数据,能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作,或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。而对大数据进行分析,需要将统计学、计算机、数学和社会科学等多学科进行融合。因此,大数据时代,统计学专业的培养目标要转向培养复合型专业人才。这使得传统的统计学专业培养目标面临两个方面的转变,一是注重统计学与其他专业之间的融合,二是如何实现由应用型人才向复合型人才的转变。 中西部地区二三本高校由于师资力量、课程体系设置、教育投入规模等方面的不足与局限,在较短的一段时期内实现上述两个方面的转变有较大困难。根据不同学历层次教育与大数据之间的联系和自身高校的实际,当前中西部地区二三本高校统计学专业教育教学应以原先的培养目标为主,在现有课程设置和师资力量方面率先进行改革和创新,在不断夯实和提升自身实力的基础实现这两个转变。 (三)改革和创新现有课程设置,丰富和完善计算机与统计软件类课程 在大数据背景下,统计学专业课程设置应进行改革和创新,根据大数据的发展方向和要求,提升现有课程或开设新的课程。根据中西部地区二三本高校统计学专业教育教学的实际,改革和创新现有课程设置,主要从以下三个方面做起。 一是加强对数据收集部分内容的讲解与训练。就统计数据的收集而言,一般在统计学课程中的“统计调查”与“抽样与抽样分别”部分进行讲解和说明,为此,不少学校开设市场调查分析与预测或者抽样技术的课程。大数据时代,大数据的产生方式更加丰富和多样化,数据的抽样方法也发生很大变化。在当前大数据抽样技术不甚明朗的情况下,应继续加强对传统抽样方法与技术的讲解深度和训练力度,同时注重补充有关GDP核算、普查和CPI、PMI等重要指标数据抽样技术的有关知识和实践操作规程。 二是有针对性地增加计算机类相关课程。目前,中西部地区二三本高校统计学专业开设的计算机类课程主要以计算机基础课程、计算机高级语言和计算机网络课程为主,远不能适应和满足大数据对统计学专业的要求。为此,需要在课程设置中增加Office办公软件、专业数据语言等课程,使统计学专业学生具备大数据分析对计算机操作的基础技能。 三是健全和完善统计软件类课程。目前,中西部地区二三本高校统计学专业开设的计算机类课程主要为R语言、SPSS或者SAS、E-views,一般来讲,以其中两个软件的教学为主。但其存在的最大问题是软件课程授课教师相对较少,学生对软件的学习和操作训练不够系统和完备,不少学校统计软件课程只是针对基础统计学、计算经济学基础、多元统计的部分内容来进行。所以,健全和完善统计软件类课程首先体现在加强对现有统计软件所学内容的广度和深度以及训练方面,其次应增设3门以上的软件课程供学生选择和学习,加强实践操作技能的培养和提升。 (四)提升统计学专业授课教师的职称与学历,革新知识容量和结构 无论是形成大数据的思维模式和普及大数据知识,还是改革和创新现有的课程设置,最终主要靠统计学专业授课教师来开展和执行。所以,提升统计学专业授课教师的素质是关键。职称反映着高校教师在学科建设和教学科研领域的积累与付出,学历则代表着教师在专业领域和科研能力方面的突破与提升。所以,应对大数据时代统计学专业教育教学面临的挑战,实现上述途径的方式,一方面,中西部二三本高校需要提升现有统计学专业授课教师的职称与学历,改造和提升现有教师的规模及其专业结构、学历结构和职称结构,扩大计算机和数据库类课程教师、统计软件类课程教师的力量。另一方面,现有的教师尤其是专业基础课和专业核心课程的教师,要积极学数据的有关知识和方法,不断提升自身处理和解决大数据有关问题的能力。 (五)加强统计专业教育教学的组织支持和制度保障 改革和创新现有的课程设置,丰富和完善计算机与统计软件类课程,需要增加这些课程的内容和学时,并且聘用更多资历更高的教师。所有这一切,都需要在统计学专业教育教学的软硬件建设方面投入更多的资金、人力与物力,而这与学校对统计学专业学科建设与教学建设的重视和大力支持是密不可分的。为此,中西部地区二三本高校统计学专业的教育教学,在未来仍然需要继续加大投入,同时辅之以积极和良好的人事政策支持与后勤保障。所以,大数据时代中西部地区二三本高校统计学专业教育教学的革新和突破,离不开所在院校的组织支持和制度保障。 统计学数据论文:大数据时代经管类专业统计学课程体系构建 摘要:统计学是培养经管类专业学生定量分析能力的重要课程,大数据时代的到来对统计学提出了新的要求。本文围绕大数据时代对经管类专业数据分析人才的需求,以专业特色为导向,运用“知识+能力+应用”模式进行统计学模块化、层次化课程体系构建。 关键词:大数据;经管类专业;课程体系 大数据时代给社会经济发展带来了机遇和挑战,社会各行各业对数据分析需求大幅上升,需要借助数据分析实现数据的增值,挖掘数据背后的潜在价值,为其经营管理决策、投资决策提供智力支持。随着社会经济发展对具有数据管理和数据分析能力的应用创新型经济管理人才的需求逐渐攀升,也引发了对高校经管类专业学生能力的更高要求。面对纷繁复杂的社会经济环境,经管类专业学生必须能够广泛应用定量分析技术,能够从海量数据中获取有效数据,运用科学的方法从这些数据中提取出有用信息,建立相应的模型,作出最优决策。 统计学是培养经管类专业学生定量分析能力的一门重要课程,是众多高等院校经管类专业的专业基础必修课,是以后深入学习相关定量方法类课程(诸如计量经济学、管理运筹学、市场调查与预测等)的基础。因此,统计学课程体系设置是否合理,将直接影响到学生获取有效数据和分析数据应用能力的培养,进而影响学生定量分析能力的培养。 一、经管类专业统计学课程体系存在的问题 1.课程教学定位模糊。我国高等院校经管类专业统计学教学中的最大弊端在于一直按照前苏联划分方式将其归类为一门偏重于简单数据整理课程,而将相应的统计分析所采用方法和理论归为数理统计,因此在教学中不重视对后者的学习。然而,西方发达国家的统计学课程是同时包括这两个部分内容的,尤其是后一个部分内容是定量分析的重要基础。因此,在传统统计学教学定位下,学生只认识了基本理论与概念,却掌握不了处理和分析数据的能力,这与经管类专业应用型人才培养目标相背离,难以适应大数据时代社会各领域对经济管理人才素质的新需求。 2.课程体系有待完善,与经管类专业融合不够。目前,大多数高等院校经管类专业统计学课程设置只涉及理论统计学这一领域,未将统计分析方法与相关经管类专业知识有机结合。在这样的课程体系安排下,学生虽然掌握了统计基本理论和方法,但难以体会到统计在本专业学习中的应用价值,当面临现实的经济、管理问题却无能为力,不会运用所学统计方法,结合专业知识对实际问题进行定量分析。这种状况与经管类人才定量分析能力培养目的相违背,难以实现具有创新能力的经管类人才的培养目标。 因此,如能结合经管类专业特点,对统计学的课程体系进行优化建设,势必能够培养出具有定量分析技能,满足社会需求和企业需求,符合大数据时代人才素质要求的经济管理人才。 二、大数据时代经管类专业统计学课程体系构建 1.明确课程教学定位。目前,统计学教学中偏重于统计学基本概念、基本模型和基本方法的理论知识学习,系统性较强,有利于学生全面了解统计学的知识体系,但是对统计思维能力的培养和统计方法的应用重视不够,这不仅会让学生望而生畏,从而失去学习的主动性与积极性,更为重要的是学生不能够学以致用,在自己本专业深入学习过程中不会运用统计学知识来解决实际的经济管理问题,而在教与学中出现的这些问题源头在于教学定位不够准确。因此,本文提出新的课程教学定位:以应用创新型人才培养为导向,提高经管类专业学生定量分析能力为目标,结合经济学科和管理学科的特点,通过统计学的理论教学、案例分析、课程设计、实验(践)等教学环节,培养学生统计思维能力和统计应用能力,具备运用统计学理论与方法,研究社会经济管理领域有关数据收集、整理、分析等解决实际问题的综合能力,以适应大数据时代对经济管理人才的新需求。 2.课程体系优化建设。根据新的教学定位,统计学课程体系优化建设的基本思路:一是课程体系设置要强调基础知识、注重灵活应用、突出定量分析的教学理念和教学目标;二是课程结构上,突出专业针对性,强调统计学科和经济学科、管理学科的有机结合,使课程特色化;三是建立实践教学体系,加强学生实践能力的锻炼,为学生提供综合素质和能力提高的实训平台;四是将统计分析软件的运用融入到课程体系之中,加强统计分析软件的技能培养。 因此,本文将运用模块化系统集成思想,根据经济与管理类各专业的要求,提出按专业分模块,按模块分层次,按层次定内容的改革方案,构建“课程体系课程子系统课程模块具体内容”的递阶控制结构模型,具体如图1所示。 在统计学课程体系优化建设中,我们运用系统科学的方法构建出模块化、层次化集成的课程体系在整体功能上达到了最佳状态。 课程基础子系统是统计学理论基础和统计思维培养阶段,由统计学基本原理和基本理论构成,体现了“厚基础”的功能。课程应用子系统和课程案例子系统是统计分析能力训练阶段,首先结合认知性案例模块系统介绍统计分析方法,让经管类专业学生了解统计分析方法的基本原理,其次进一步结合专业特色案例模块和统计分析软件模块,通过分专业教学方式,使不同专业学生能够体会到统计学在本专业中的应用,增强学生的学习兴趣,体现了“强能力”的功能。课程实践子系统是统计应用能力实践阶段,是培养大数据时代应用型经管人才的重要环节。课程实践主要包括课堂实践和实验室模拟,课外实践主要包括社会实践活动、实训实习和相关竞赛,通过课程实践和课外实践两大平台训练学生运用所学统计调查、统计整理和统计分析等知识解决实际问题的综合能力。课程选修子系统是统计应用能力扩展阶段,该阶段在学生掌握统计学相关知识的基础上,通过选修统计预测与统计决策两大模块,进一步培养学生的定量分析能力。 三、结束语 大数据时代经管类专业统计学课程体系构建,应注重强化基础理论,突出知识的实用性和创新性,做到统计知识与实例分析相结合,与软件应用相结合,理论教学与实践教学相结合,与实际应用相结合。根据经管类各专业特色,以“知识+能力+应用”模式进行模块化、层次化课程体系设置,从本质上提升学生的数据素养和信息素养,提高解决实际问题的定量分析能力,以适应大数据时代对人才素质的新需求,使具有数据管理和数据分析能力的经济管理人才在就业市场上更具有竞争力。
统计学数据分析论文:探究大数据时代对统计学发展的新认识 摘 要:随着信息化时代的发展,数据的形式多样化,数据结构具有复杂性特征。这标志着大数据时代的到来,这一时代的数据具有处理速度快、数据量大、样本复杂但价值密度低的特点。大数据时代的到来,高校应对其产生新的认识,并根据实际状况及时调整统计学专业的建设策略,使统计人才的培养能够适应时代的需求。 关键词:大数据时代;统计学;影响 随着大数据时代的到来,各企业采用了新的策略,获得了更多的利润。对于统计专业来说,改变发展策略,使培养出来的专业人才能够适应大数据背景的需求是其主要任务。目前,高校统计学专业逐渐认识到大数据时代综合性人才培养的重要性,并对专业建设进行了相关改革。 一、大数据时代对统计学的影响 大数据时代的到来对现代统计专业的发展造成了新的冲击,要确保培养出来的人才能够起到应有的作用,首先要了解大数据时代对统计专业所造成的影响。 (一)大数据时代使数据结构和数据性质发生变化 网络技术以及基于网络技术的电子商务等新的数据记录模式标志着大数据时代的到来。大数据时代,不再依赖于抽样调查的记录模式,网站浏览、视频监控都将形成大量数据。传统的数据结构甚至是数据性质发生了变化。大量的数据信息对于需求者来说,如何甄别其可用价值成为关键。传统的数据可以二维表格显示和整理。但大数据时代所产生的数据具有多样化和复杂化特征,往往包含了大量的音频、视频、HTML等。这要求大数据的收集具有较强的目的性,才能实现其价值。 (二)大数据时代要求统计分析方法和统计思维更新 大数据时代的主要特征为数据多且复杂,数据分析要求分析者对总体进行分析。在这一背景下,参数统计不再具有意义,假设检验法也随着总体分析而失去价值。数据的复杂化对传统大数据统计思维造成了巨大的冲击,要求统计者具有活跃的思维。只有对传统数据的改变进行分析,并且树立新的统计方法。 二、大数据时代下的统计学发展新策略 为适应大数据时代的需求,统计学专业的发展势必要对传统模式进行改革。目前,多数高校统计学专业已经认识到大数据对于其发展带来的冲击。为此,本文提出了以下策略,以及能够帮助统计学取得更好发展。 (一)加强统计应用性教学 根据大数据时代数据的总体分析特征,数据分析人员应掌握全面的分析方法。在人才培养过程中,应致力于培养实践分析能力,提高数据和资料收集能力,并且培养其强烈的数据价值观,使其能够从众多数据中找到所需的。另外,对传统模式进行改革,增加大数据统计内容,以适应时代的需求。基于大数据的结构特点,实施资料透视化教学,提高分析者对复杂数据的分析能力。 (二)培养大数据统计思维 在人才培养过程中,新的统计思维的培养具有重要意义,即强调数据分析实践能力的提高。统计思维的培养有助于数据分析者对复杂的数据进行区分,从而整理有效信息。在大数据时代,不仅要以传统的平均思维、动态思维和变异思维为基础,还要注重基于整体分析的大数据思维。另外,还要培养数据分者的复杂性思维,以应对复杂的数据库。总之,大数据时代需要数据分析者具有全面的、创新性的思维。 (三)强化基础性统计知识 统计学自身具有复杂性,其改变多且抽象。基础的统计知识是进一步掌握大数据分析思维的基础,可见学习基础性统计知识的重要性是不言而喻的。为此,应该采取深入浅出的方法,利用多媒体等方式使复杂的数据统计清晰化、简单化。结合具体的案例使数据分析者正确认识统计概念、掌握统计原理和方法。此外大数据分析不再是一种专业,而是更倾向于一种技术,这要求我们将大数据分析与统计学以外的相关知识相互联系。注重真实相关与伪相关的讲解,强调商务智能的开发和分析。只有具有坚实的基础,才能确保数据分析者大数据分析思维的养成,适应现代社会的需求。 (四)加强复合型人才培养 为适应大数据时代的需求,复合型人才的培养是关键。所谓复合型人才,是指其不但要具有专业的数据分析能力,还要相应的具备管理以及其从事专业的技术。大数据时代,高校应建立全面的人才培养模式,注重培养人才的数据分析能力、编程能力等,使其真正了解大数据,懂得如何利用大数据对其所处的行业起到积极作用才是关键。总之,大数据时代对综合性人才具有更高的需求,大数据时代不仅培养的是一种能力,而且是一种思维,是对全新模式下的数据的分析和利用。高校作为人才培养的重要基地,其教学模式的改革、对大数据时代所需教学模式的认识是高校的主要任务。 三、总结 统计学是经济学的基础课程,传统的统计人才培养具有定向性。而随着大数据时代的到来,数据产生的形式多样,且具有复杂性。大数据分析不仅是作为一种专业存在,而是应以一项必备的技术而存在。大数据时代,传统的统计思维和统计方法发生了改变,统计人才培养方式的改革也就势在必行。(作者单位:海南师范大学) 统计学数据分析论文:大数据时代统计学面临的机遇与挑战 【摘要】大数据给统计学带来了机遇、挑战和紧迫感。本文描述大数据的环境,利用大数据的目的和大数据带来的变革;介绍国内外有关大数据的研究动向;探讨大数据包含的信息,大数据的预处理、抽样和分析方法。 【关键词】大数据 抽样 数据分析方法论 当今时代,一方面人们在主动地获取数据。各个科学领域都在大量地获取数据,自然科学领域收集着从宏观的天文数据到微观的基因数据,经济、金融和人文社会科学收集着大量的观察和调查数据。另一方面人们在被动地囤积数据。随着计算机互联网、搜索引擎、电子商务、多种传感器和多媒体技术的发展和广泛使用,各种形式的数据如江河流水般地涌来。当今数据的获取和规模发生了根本的变化,统计学面临着新的机遇和挑战,需要在方法论上有所突破。 一、大数据及其目的 狭义地讲,大数据是一个大样本和高维变量的数据集合。针对样本大的问题,统计学可以采用抽样减少样本量,达到需要的精度。目前大数据的环境包括了:数据流环境:数据快速不断涌来,现有存储设备和计算能力难以应付这种洪水般的数据流;磁盘存储环境:数据已不能完全存储在内存中,需要硬盘存储;分布存储环境:数据分布存储在多个计算机中;多线条环境:数据存储在一个计算机中,多个处理器共享内存。 大数据的目的是将数据转化为知识,探索数据的产生机制,进行预测和制定政策。把信息转变为有用的知识还需漫长的时间。“预测”不同于“制定政策”。一个儿童的鞋子越大,可以预测他掌握的词汇量越多;但是,制定政策强制他穿大鞋子并不能提高他的词汇量。 二、大数据带来的变革 大数据给我们的时代带来了变革。目前,人们习惯于根据“研究问题”来驱动“收集数据”。今后,大数据到处可得,人们将会用“数据”驱动“研究问题”。就像我们出远门前常常查询目的地的天气、交通和宾馆那样,未来人们在研究和决策前将会通过查询数据做决定。目前已经有科学家开始使用软件搜索和汇总已中的成果。大数据中包含有各种不同目的的数据集,综合利用它们可以做出原来目的之外的意外成果。例如,将医院病历数据与信用卡消费数据结合,我们能发现食品与健康的相关关系,指导人们进行健康饮食。假若再加上手机和GPS等数据,还能随时对人们进行体检,指导健身,减少猝死,帮助医生诊断疾病等,应用大数据可以设想的用途不计其数。 三、大数据的处理、抽样与分析 (一)数据的预处理 大数据的预处理包括数据清洗、不完全数据填补、数据纠偏与矫正。利用随机抽样数据矫正杂乱的、非标准的数据源。统计机构的数据是经过严格抽样设计获取的,具有总体的代表性和系统误差小的优势,但是数据获取和更新的周期长,尽管调查项目有代表性,但难以无所不包。而互联网数据的获取速度快、量大、项目繁细,但是难以避免数据获取的偏倚性。将统计机构的数据作为金标准和框架对互联网数据进行矫正,将互联网数据作为补充资源对统计机构的数据进行实时更新,也许是解决问题的一个思路。 (二)大数据环境的抽样 大数据的抽样方法有待研究。“样本”不必使用所有“数据”,不管锅有多大,只要充分搅匀,品尝一小勺就知道其滋味。针对大数据流环境,需要探索从源源不断的数据流中抽取足以满足统计目的和精度的样本。需要研究新的适应性、序贯性和动态的抽样方法。根据已获得的样本逐步调整感兴趣的调查项目和抽样对象,使得最近频繁出现的热门数据,也是感兴趣的数据进入样本。建立数据流的缓冲区,记录新发生数据的频数,动态调整不在样本中的数据进入样本的概率。 (三)大数据的分析与整合 针对大数据的高维问题,需要研究降维和分解的方法。探讨压缩大数据的方法,直接对压缩的数据核进行传输、运算和操作。除了常规的统计分析方法,包括高维矩阵、降维方法、变量选择之外,需要研究大数据的实时分析、数据流算法。不用保存数据,仅扫描一遍数据的数据流算法,考虑计算机内存和外存的数据传送问题、分布数据和并行计算的方法。如何无信息损失或无统计信息损失地分解大数据集,独立并行地在分布计算机环境进行推断,各个计算机的中间计算结果能相互联系沟通,构造全局统计结果。研究多个数据资源的融合算法。研究利用数据流寻找模型变化时间点的动态变化模型。 在大数据环境,很多数据集不再有标识个体的关键字,传统的关系数据库连接方法不再适用,需要探讨利用数据库之间的重叠项目来结合不同的数据库,利用变量间的条件独立性整合多个不同变量集的数据为一个完整变量集的大数据库的方法。探索不必经过整合多数据库,直接利用局部数据进行推断和各推断结果传播的方法。另一方面,利用统计性质无信息损失地分解和压缩大数据。 四、结束语 一个新生事物的出现将必定导致传统观念和技术的革命。数码照相机的出现导致传统相片胶卷和影像业的已近消亡。如果大数据包含了所有父亲和儿子的身高数据,只要计算给定的父亲身高下所有儿子的平均身高就可以预测其儿子身高了。模型不再重要,当年统计学最得意的回归预测方法将被淘汰。大数据的到来将对传统的统计方法进行考验。统计学会不会象科学哲学那样,只佩戴着历史的光环,而不再主导和引领人们分析和利用大数据资源。现在其他学科和行业涌入大数据的热潮,如果统计学不抓紧参与的话,将面临着被边缘化的危险。现今统计学的目标是通过获取数据和分析数据发现真理(总体的参数和性质),统计方法和理论对数据有过高的要求。而大数据充满了各种随机的、非随机的误差和偏倚,不能满足这些苛刻的要求。按照波普的科学划界准则,只要我们能从大数据中提炼出具有可证伪的结论,那么这个结论还是科学的,可以用于知识积累。这些可证伪的大数据结论可作为进一步科学研究的假说,以数据驱动研究。我们在看到大数据给统计学带来了机遇的同时,也应该看到现在的统计方法普遍只适用于全部数据放在单个计算机内存的环境,分布式大数据和数据流的环境给统计学带来了挑战。统计学家不应该固守传统数据的环境,必须积极学习新生事物,适应新的大数据环境,扩展统计学的应用领域,创造出迎合大数据的新统计方法,“机遇”与“挑战”并存。 统计学数据分析论文:统计学在股票价格统计数据中的应用 [摘 要]以股票当中基本的股票价格计算数据着手,重点研究统计学在股票价格计算数据整理运算进程中有关的运用。全面地说明了如何计算股票价格的三种平均数和计算的公式;股票价格统计数据整理运算进程当中的取样研究以及股票价格统计数据的四个计算方法;依次列出在各个国家之间具有比较高影响力的几个股票价格统计数据在运算进程中统计学的有关运用。 [关键词]统计学;股票的价格;股票的价格统计数据 随着社会进步,股票已深入人们的生活当中,只有正确地对待股票与统计学之间的联系,这样能更全面利用统计学知识掌握股票交易市场的变动规律,从而促进个人与团体的利益一致性。 在平时常见的文章中我们能经常碰到的是统计学的取样数据分析、回归分析、标准差等在股票技术分析、投资收益、风险预测中的常见实际运用,在其实际运用中股票价格统计数据也是统计学里的一个,统计学在实际运用中有着广泛的作用,本篇文章是从股票中最基本的股票价格统计数据开始,侧重以统计学在股票价格统计数据整理运算过程中的实际运用进行分析、谈论。 1 统计学在股票中的定义 统计学通过收集相关的资料,剖析资料和数据得到的结果的一组概论,准则与办法。统计分析数据有描写和推测统计两种方法。 (1)看大盘:汇集股票的相关材料,即调查统计。从头到尾,即全方位的去调查;有重点的看,即重点的调查;随机的查看,即采样调查;查找各种各样的有象征性的个人股票,也是典型的调查。 (2)股票板块:以某一标志将股票进行分类,也就是分组统计。例如钢铁板块等。 (3)阴阳烛:交易成功量与交易成功价格的高低决定其趋势,即是频数分布。 (4)牛市:股价呈飙升趋势,即是正J型分布。 (5)熊市:股票呈下跌趋势,即反J型分布。 (6)摸高,回落:股票飙升,至某一点时受到阻力后呈下跌趋势,即是偏态分布。 (7)探底,反弹:股票价格下跌,到某一地方撑持后上升,也就U型的分布。 (8)股票指数:加权平均数的运算,是质量指标指数。股票的价格是质量指标,成交的数量或发行量是数量指标。 (9)黑股:存在感过低,易失诸交臂。 (10)均线:股价算术的平均数。一般为加权平均。 (11)震荡空间:股票价格的波动曲线的均值偏差,也就是标准偏差。 2 股票的价格统计数据 2.1 股票的价格均值 股票价格的均数是反馈不同股票价格上下浮动的基准。股票价格均数是由证券交易场所、金融类服务公司、银行或新闻媒体整理而成的。为了能时刻了解各种股票而联合形成的行情市场整体的价格水平和完整市场总和的变化方向。 2.2 简易的算术股票价钱均值 1981年6月,查尔斯・亨利・道在《客户午后通讯》首次了一组之后被称作“道・琼斯工业股的股票价格平均数值”,也是全球上最早股票价格平均数值。 2.3 加权指数 加权指数是依据各种样本股票的销售数量或者是交易成交的数量依照权术来进行加权指数运算的股票交易价格的均值。因此销售的数量是权数的加权均值的股票交易价格,即是抽样股票的市场价值总和除以抽样股票的销售数量;以成交数量作为权数的加权均值股票价格,就相当于是抽样股票的全部金额除以抽样股票的成交数量。 2.4 修正股票交易价格的均值 修正股票交易价格均值是通过简便的数字运算的基本上,如果有分割股票、增加投资、发行新股的时候,经过改动除数,让股票的交易价格的均值没有任何影响。做法是以新的股票交易价格的全部金额除以旧的股票交易价格的平均数值,因此得出新的除数,然后再以运算期的股票交易价格总金额去除以新的除数,就可以得出修正的股票交易价格的平均数值。 2.5 股票价格的波动情形 股票的价格指标是本期股票的交易价格和某个前期之间相对比的相对数变化,是因为证券交易的场所或者是金融中介机构经过对股票交易场所里有一些具有象征性的企业所发出的股票交易价格,进行平均运算和发展变化情况相比后整理出一个可以提供了解股票出价、发价或者是价格的指示数字。整理过程包括五个方面:①挑选一些具有象征性的股票,当作整理过程中指示数字的样品股票。②按照规定的时间去股票交易场所上去收集样品股票的交易价格,俗称采样。③选择一个基础期,基础期的股价交易价格水准是100或者是1000。④要运用科学的方法以及高科技的手段运算出股票的指数数值。⑤要对外公布。 3 股票交易价格的运算 3.1 算术平均数 简易的算术平均数是在运算出抽样股票单个价格指数的基本上,加上总和算出平均值的一种运算方式。现在运用这个方法计算的有算术平均股价指数、英国的《金融时报》精算股价指数等。 3.2 综合平均法 综合平均法是各自把前期和本期的股票交易价格实行求和,之后把本期的股票交易价格和前期的股票交易价格的总金额相对比,从而得出股票交易价格指标的一个运算方式。现在运用这个办法的有美国的纽约证券所整理的股票交易价格指标,等等。 3.3 几何平均法 几何平均法是各自把本期和前期的股票交易价格互相乘后开方,之后再用本期和前期的相比较从而得出指标的一个运算方法。 4 综合加权法 (1)以样品股票前期的成交量或者是销售量为权数。现在应用这个方法运算有上海综合股票交易价格指数等。 (2)以样品股票本期的成交量为权数。现在应用这个方法运算的有我国沪深300指数等。 (3)以样品本期销售量为权数。现在应用这个方法运算的有标准普尔股票交易价格指数、深圳综合指数等。 (4)加权几何平均法。在股票交易价格指标的运算当中,大家为了能够知道交易在本期与前期中区别,提议出了加权几何平均法。现在使用这个方法运算的仅有英国伦敦《金融日报》工业普通的股票指数和美国价值线工业指数。 5 结 论 成功创立一种模型可以取得金融领域的顶尖荣誉,表现出了金融与数学的统计是有着不可分割联系。统计学和其他有关的学术在证券交易场所起着非常重要的作用,人们在以前运用简易的计算和算术方式已然无法去满足逐渐困难的金融领域的进展。近这几年,许多学院也都创立了金融系和管理系;北方工业学院的统计学学科创立了许多证券期货的模拟工作间;设立有关学科的就特别多了。 统计学数据分析论文:大数据背景下统计学专业教学改革初探 摘要:大数据时代的到来,给与之密切相关的统计学专业带来了前所未有的机遇与挑战。本文针对统计学专业的自身特点,分析了专业中存在的问题,并从人才培养目标的定位,课程的调整与设置,教学手段创新和完善教学评估体系等几个方面提出了一些合理化的建议。 关键词:大数据;统计学;教学改革 一、引言 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。大数据具有以下的鲜明特点:第一个特征是数据量大。第二个特征是数据类型繁多,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第三个特征是数据价值密度相对较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。第四个特征是处理速度快,时效性要求高,这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。 统计学专业是与数据分析处理联系最为紧密的学科之一。大数据时代的到来不仅为统计学专业的发展带来的前所未有的机遇,同时也带来了巨大挑战。传统的统计学专业已不再适应大数据时代的信息爆发式增长的要求,这就要求我们应该对统计学专业进行重新定位,并在此基础上调整相关课程,改革传统的教学手段以及完善教学评价体系,以适应大数据时代的到来。 二、统计学专业改革的建议 (一)人才培养目标的重新定位 如果说以往的统计学专业是以培养简单的“应用型”人才为目标,那么随着大数据时代的到来,社会不仅仅需要会应用基础统计知识处理相关领域的问题的单一的应用型人才,而是对人才提出了更高的要求:大数据时代下的统计学专业的人才除了应该具备基础的数据收集,处理和分析的能力之外,还应该了解相关应用领域的背景知识,而且应具备很强的自我学习能力,以适应大数据时代数据量大,总类繁多,时效性高等发展特点。因此,统计学人才培养目标应该重新作出调整,应该以培养全新的“复合型”统计人才为新的目标。 (二)课程设置的调整 随着人才培养目标的重新定位,随之而来的就是应该对不再适应时展要求的课程进行必要的调整。 首先,大数据的分析和处理与以往的经典分析方法有很大不同,以往的统计分析方法主要是建立在抽样基础之上,而大数据时代信息处理迅速,信息获得途径广泛,而且信息价值密度低,这就要求数据处理时,可以以全体作为样本,而不是进行抽样;分析时必须考虑所有数据而不是剔除所谓的异常数据。因此,以往的经典统计分析方法已不再适应大数据的处理和分析,必须适当的调整经典分析方法的课程设置,增加新的适用于大数据分析的课程。 其次,随着数据量的爆发式增长,所有的统计工作对计算机的依赖程度越来越高,这就要求统计学专业的学生不仅掌握统计学专业的基础知识,同时应该熟练掌握计算机专业知识相关知识,因此,在课程安排时,应注意计算机相关课程的适当增加。 基于上述原因,可以考虑增加如下课程:机器学习,模拟算法,数据挖掘,R语言软件分析等课程,同时适当降低传统分析方法课程的学时比重。此外,为了使学生能够对相关应用领域的背景知识有所了解,可适当增设与应用领域相关的通识课程。 (三)教学模式与手段的创新 以往的教学模式,通常是以课堂教学,掌握书本经典理论为主。虽然,传统教学手段有着学生理论基础扎实等诸多优点,但是同时也存才学生过于偏重理论知识的掌握,动手能力不足,理论与实践脱节等缺点。随着社会的发展,尤其统计学专业自身具有鲜明的应用专业特点。只采用传统的教学模式和手段显然不再适合大数据时代的需要;同时,随着大数据时代的到来,多媒体手段日益丰富多彩,为传统教学的创新提供了必要的支持。因此,为了适应大数据时代人才的要求,必须改革传统的教学手段和模式,在传统教学基础上,加大实验教学的比重,在传统教学外,增加社会实践环节,引入微课慕课,翻转课堂等全新教学模式,以提高学生的学习兴趣,锻炼学生理论应用于实践的能力,从而为以后使用大数据时代的工作打下坚实的基础。 (四)教学评价体系的完善 传统的教学评价体系,通常是采用书面考核的方式对学生的学习进行评价,随着时代的发着,单纯的笔试评价不足以衡量学生的全面能力,最后导致出现高分低能的情况的出现。 为了适应大数据时代对人才多方面能力的需求,必须对传统的考核评价体系做出适当的调整,以评价学生的多方面能力,尤其是动手能力,学习能力和应用相关理论处理实际问题的能力。具体可以采用多种考核方法相结合的方式。如:增加平时的考核力度,增加实践项目的考核,通过布置适当的项目论文,采用答辩的形式,以锻炼学生适应以后工作,独立分析解决问题的能力。 此外,传统教学评价体系通常是单方面的,只有对学生成绩的评价,为了适应大数据时代的到来,全面提高教学质量,可采取双向教学评价体系,如:增加学生对教学环节的评价体系。以及教师间同行间的评价体系等。 三、启示 通过以上分析表明,为适应大数据时代数据分析处理的要求,对统计学专业必然要进行必要的全面的改革,如:需要重新对专业惊醒合理的定位,重新制定人才培养目标,调整专业课程设置,改革传统的教学模式和手段等等。但是,统计学专业改革是循序渐进的过程,不可能一蹴而就,不是一朝一夕就能实现的,因此,必须制定长期改革方案,以及有效的检验机制,避免在改革项目太多而适得其反。可以采用先试点,再推广的方式,或者先局部进行改革试验,再进行多方面的改革。例如可以先重新制定合理的人才培养方案,只进行适当的课程调整。稳定后,在进行考核方式,评价体系等其他方面的改革。 统计学数据分析论文:大数据时代统计学专业教学体系的改革 摘要:大数据时代的到来对统计学提出了新的要求。本文从统计学专业发展的新特点出发,剖析了现有教学体系中存在的问题,提出了明确专业培养目标,重新设计主干课程内容;转变固有思维方式,推进统计学教学改革;创新实践教学模式,加强实践教学开展等统计学专业教学体系改革的发展方向。 关键词:大数据;统计学;教学体系改革 一、大数据时代统计学专业发展的新特点 (一)数据化的信息收集 传统的统计研究主要是对已收集的数据进行各种技术分析,包括描述性分析、推断性分析、截面分析、时间序列分析等,侧重点在于技术分析手段的使用上。然而大数据时代,关注的是信息本身。现代信息系统的使用使大数据成为可能,文字、地理方位、沟通等,任何事物都可以量化,一切现象都可以用数据或表格来诠释。因此,大数据背景下世界是由各种信息和数据所构成的。 (二)全数据模式的研究对象 在信息处理能力受限制的过去,人们缺少用来分析所收集数据的工具,因此产生了随机抽样。随机抽样法的目的是用最少的数据获得最多的关于总体的信息,从而使用样本对总体进行推断。然而,在大数据时代,数据处理的方式和技术发生了巨大的改变,人们可以通过互联网、数据库以及各种通讯工具获得海量数据,这时随机抽样就失去了它原来的意义。简单廉价的数据收集方法,足够的数据处理和存储能力,使得全数据模式成为可能。因此,大数据背景下样本即为总体。放弃随机抽样分析的捷径,采用所有数据的方法,可以发现一些隐藏在海量数据下的细节。 (三)混杂性的数据处理思维 传统的统计学处理数据的步骤是首先对数据进行整理和清洗,剔除不完整的或者异常值,然后再利用样本信息,在允许的误差范围内对总体进行推断和分析,即通过调整精确度的大小来对总体进行研究和分析。然而,在大数据背景下,来自各个时间和空间的数据来源纷杂,格式广泛,在萃取或处理数据的时候,很难做到把所有的数据都进行仔细地清洗。这种情况下,必须接受数据的混乱和不确定性,因为数据多比少好,因此更多的数据信息比更加智能、更加精确的算法系统还重要。当拥有大量数据的时候,可以忽略一部分精确性,但并不是说不需要精确性,而是数据规模不断扩大时,确切的数量已经不再那么重要了,可以通过大规模的数据来发现事物背后的规律。 (四)相关关系的基础分析方法 传统的统计中,大部分相关关系分析仅限于寻求线性关系,或是在建立假设的基础上揭示数据相互之间的因果关系,例如Granger检验就是依据时间序列数据对变量之间的因果关系进行的判断,但往往会产生一些虚假的因果关系。这是因为统计关系并没有蕴含多少真实的因果关系。在大数据背景下,数据点以数量级方式增长,用数据驱动的相关关系分析不再需要建立在假设的基础上,所以相关关系分析不容易受偏见的影响而发生错误。大数据时代相关关系通过回答“是什么”的问题,为人们认识世界提供了一种新的视角。因此,相关关系统计分析是大数据预测的基础。 二、统计学专业教学体系中存在的问题 大数据背景下传统的统计学专业教学体系存在的问题凸显,具体体现在以下几个方面。 (一)培养目标无法适应大数据时代的社会需求 传统的统计学专业教学体系的培养目标是通过统计专业核心课程内容的介绍,锻炼学生收集、整理和分析数据的能力,培养“应用型”统计专业人才。然而,大数据的出现,使得通过数据分析获得知识、商机和社会服务的能力,从以往局限于少数的学术精英圈子扩大到了普通的社会机构、企业和政府部门,各行各业对统计数据、统计分析的需要使得统计学专业受到了前所未有的关注。大数据背景下,要求统计学作为一种分析工具,能够与其他专业相互衔接,相互服务,培养“复合型”专业人才。因此,传统的统计学专业教学体系培养目标存在两个方面的挑战:第一,如何协调统计与其他专业之间的关系;第二,如何从“应用型”向“复合型”人才进行转变。 (二)忽视数据的收集和创新 传统的统计学专业教学体系重视数据的分析技术,更多的课程设置是围绕着数据分析方法和技术展开的,例如多元统计分析、时间序列分析、统计预测与决策分析等。基础的数据收集部分只在统计学原理中有一章的内容介绍,而且是作为非重点一带而过的。大数据以海量的数据为分析研究的对象,将一切社会经济现象进行量化,重视的是信息的收集和数据的创新,包括数据的再利用,数据的重组,数据的扩展,数据的折旧以及数据的开放等各个方面。这些内容在原有的教学体系中是没有体现的。 (三)与大数据时代脱节的教学内容 传统的统计学专业教学体系仍然固守着原有的教学内容,在近二十年内变化不大。专业的主干课程有统计学原理、国民经济核算、计量经济学、抽样技术与方法等。而在大数据背景下,教学内容以全数据模式为研究对象,强调对所有的数据进行分析,而不是开展随机抽样;允许不精确的存在,而不是在给定的精确程度下对总体进行推断和分析;关注海量数据之间的相关关系,而不是强调数据之间的因果联系。这些内容都无法在现有的教学体系中体现,因此,传统的专业教学体系与大数据时代是脱节的。 (四)实践教学环节薄弱 随着“应用型”统计专业人才培养目标的提出,学校对实践教学的重视增强,与过去相比,现有的专业教学体系中已经增加了实践教学环节。但是,在大数据背景下,实践教学仍然是统计学专业教学体系中的薄弱环节。主要表现在两个方面:(1)以模型驱动为主的实践教学模式已不适应大数据时代的要求。现有的实践教学内容并不是从数据出发,而是通过寻求一些适合模型的数据来“证明”这个模型的确有意义。这种思维方式与大数据时代的要求是不适应的,因为创造模型的目的是适应现实数据,而不是由模型驱动。(2)以SPSS、Eviews为主的软件教学已无法处理大数据。现有的实践教学中,主要讲授的是传统的统计分析软件SPSS和Eviews,因为这两种软件发展成熟,操作简单,可以处理一般的计量模型和时间序列。但是,大数据时代数据是海量的、复杂的,用简单的软件已无法处理和实施。 三、统计学专业教学体系改革的方向 根据以上分析,时代的发展对统计学专业提出了更高的要求,现有的教学体系中存在的各种问题即为统计学专业教学体系改革的方向。 (一)准确定位统计学专业的人才培养目标,重新设计主干课程的教学内容 大数据时代要求培养“复合型”统计专业人才,因此教学体系的培养目标要从简单的“应用型”向“复合型”转变。“复合型”统计专业人才要求学生除了具备数据收集、处理和分析的能力外,还要对统计学应用领域的背景知识有一定的了解。因此,按这个培养目标,需要对现有教学体系中的主干课程重新进行调整和设计。专业主干课程分为方法和应用两个方面。方法类的课程除了原有的计量经济学、时间序列分析、多元统计分析等外,又增加了机器学习、模拟算法、数据挖掘、R软件分析(或SAS软件分析)等处理复杂大数据的方法的课程。应用类课程在保留原有的国民经济核算,金融统计,证券投资,会计学基础外,增加一些统计学应用领域的基础知识课程,例如商业统计、生物统计、保险与精算统计等。此外,适当调整各专业主干课程的课时,一些课程可以增加课时,如软件分析、数据挖掘等,一些课程可以缩减课时,仅作一些简单的介绍,如抽样技术等。 (二)转变固有的思维方式,在大数据背景下积极推进教学改革 大数据时代,数据更多、更杂,传统统计学思维方式受到了极大的挑战。因此,以大数据为背景,转变固有的思维方式,从以统计技术方法为中心转换到以信息数据为中心,推进统计学专业教学改革十分重要。具体来说,可以弱化传统的推理论证的教学模式,强化数据收集、数据处理和数据分析的能力培养;强调数据本身的价值,让数据说话,用简单的方法了解数据背后所隐藏的信息和规律;使用项目式训练,让学生从项目中真正体验数据化处理的整个过程,达到理论和方法的结合;加强课堂教学与实验教学的统一和贯通,如在传统的教学过程中,将统计学原理、多元统计分析结合SPSS软件介绍,而时间序列分析又采用Eviews进行介绍,造成学生疲于学习各种软件,实际上SAS、R等统计软件可以实现所有的功能,用一种软件与课堂教学融合贯通能帮助学生更好更深地掌握软件的使用。 (三)创新实践教学模式,加强实践教学的开展 从以模型驱动的实践教学模式转变为以数据驱动的教学模式,构造课堂案例教学、实验教学、课后项目式训练、校外实习基地锻炼四位一体的创新型实践教学模式。计算机快速发展的今天使得大数据成为现实,在处理数据的时候,根据数据的特征创造出新的计算方法来满足实际需要,这就是数据驱动模式。在实践教学的过程中,要强调统计数据、计算机编程以及统计分析软件的结合。目前,R软件和SAS软件显示出了强大的数据处理和数据分析功能,实践教学环节中可以把这两种中的一种融入到专业课程中去,将计算机软件与课堂教学结合起来。此外,课后的项目式训练和校外实习可以带动学生了解和掌握整个数据分析实践的流程,激发学生学习的兴趣,在实践教学的过程中要多鼓励、多开展。 统计学数据分析论文:大数据时代对统计学的挑战 摘 要:大数据对于统计学的影响日趋加深,促使负担着培育数据采集的统计学教育也面临着严峻的挑战,为了和新的外部趋势相适应,统计教育应该主动进行改革。然而,对于大数据会给统计学带来什么挑战,统计学在新形势下怎样变革,却很少有人给予关注,文章从大数据和统计学的联系和差异、大数据对统计学的挑战和新形势下统计学的改革三个方面来讨论这一问题。 关键词:大数据;统计学;新形势 大数据是互联网时代的新型产物,这一理念是在一九八零年由美国的未来学家埃尔夫托夫勒提出的。到了二十一世纪,随着互联网技术的普及和运用,全世界的数据量大概每2年翻一倍,这说明人类在最近两年产生的数据量等同于以往产生数据量的总和。大数据虽然在我国发展较晚,但是从起步之后就一直蓬勃发展,尤其是最近几年,新的大数据采集、发掘、储存、探析类企业和组织逐渐建成,大数据在我国各行各业的使用日趋广泛,遍及信息、金融、商品销售等行业。 一、大数据和统计学之间的联系和差异 统计教育是以统计学理论和统计学在相应领域的使用为主的教育内容,所以想要分析大数据时代统计学教育所面对的挑战和改革,首先应该搞清大数据和统计学二者的概念,明白两者之间的联系和差异。 大数据和统计学之间是有密切联系的。首先,大数据虽然是通过巨型数据采集构成,构成主要涵盖非结构化数据和半结构化数据,和通常结构化数据不一样,但是它的根本依然没有离开数据的属性,统计学依然可以把大数据看做探究的主要方面。第二,大数据对于数据的通常处理过程是:搜集―统计解析―发掘―找到需要的信息,而统计活动的主要顺序则是:统计设计―数据采集―数据整理―数据解析―发现数量联系和规律,二者对于数据的处理方式在某些方面虽然有部分差异,但是基本过程也有很多相似的地方。第三,一方面统计学为大数据的研究提供基本方式,比如大量的观察、数据分组、相关解析等也是分析大数据的主要方式,另一方面因为在大数据探究和处理过程中应该借助新的信息技术,所以大数据的发展在很大范围里提升了统计学探究设施和方式,使现代信息设备和互联网技术在统计学的使用更加广泛。 大数据和统计学的主要差别体现在探究目标、数据处理对象和解析技艺上。大数据通过发现数据机遇和数据价值,寻求数据回报为最终目标,数据所触及的范围比较宽泛,运用遍布互联网、经济分析、财产管理、商业投资和医疗器械等方面,处理的数据主要是海量、全面性的非架构化数据和半结构化数据。然而统计学以发现数据后映射物体的自身关联和规律为目的,处理的数据主要为数量不大的结构化数据,使用概率论、非全面调查、抽样推断和相应回归解析等数理统计理论为探究方式。所以,相对于统计学,大数据不但在技术和工具的运用里更为全面和智能,和互联网技术的联结的也变的十分紧密,而且在所处理的数据种类和探究目标上都和统计学有所区别。 二、大数据时代给统计学带来的挑战 大数据和统计学虽然密切相关,但是两者在探究目标、数据处理和解析设备方面却有着很大的不同,人类步入信息时代之后,随着非结构化、半结构化的大数据的比例急速上涨,互联网技术在数据采集和处理中的运用日渐宽泛,大家对数据价值和数据回报的追求更加猛烈。怎样汲取大数据探究里的价值理论,使受教育者把握良好、先进、适用的数据搜集、解析和处理的技术。在大数据时代统计教育将会面对的挑战主要表现为以下几点。 (一)对教育内容的挑战 当下统计学专业教育内容主要是概率论和数理统计、抽样抽查、统计形式和有关的统计运用学科,基本以结构化数据为主要的处理对象,而对非结构化和半结构化数据的解析和设备的运用则触及很少。然而,依据大数据时代对数据处理高端人士素养和技术的需求,目前统计学的内容已经不可以满足非结构和半结构的海量数据探究和商业运用对人才培育的需求。所以,统计学的教育应该看清形势,以对统计专业人士的现实需要为核心,不停地提升原来的科目内容,开设新的课程,才可以确保教育内容跟上大数据时代前行的步伐。 (二)对教育方法的挑战 目前统计学教育模式以课堂教育为中心,主要以老师讲解为主,注重理论,忽略应用,注重方式讲解,忽略技能培育,并且教育方式单调,教育方法陈旧,教育组织的合作观念较弱。所以现在的统计学教育方法已经不适合大数据时代对全面性数据处理和分析人才的素养需求,应该在教学方法上展开调适和改革。 (三)对人才培育方式的挑战 目前统计学教育方式以给予学生知识,培育政府、企业、事业单位需求的统计任务人才和学校、科研组织需求的统计教育和研究人员为主要内容和目的,另外大多高校老师综合素养不够,本专业之外的知之甚少,实验室的建成和设施的更新速度落后,形成培育出的学生偏重于公式推导、运算和数学模型解析,知识构架以数理认知为主,在经济学、管理学、计算机学等领域的认知较少,知识探究和观察的目光短浅,解决现实困难的能力不足。大数据时代虽然需要统计人才拥有数据处理和解析所需求的基础素养和技术,但是更加侧重它从海量的数据里掌控市场机遇,发现和发掘商业价值,为所处行业制造利益的内在潜力、奋发精神和探究欲望。 三、新形势下统计学的改革 信息时代对于统计人员的素质提出了更高的需求,统计学的教育方式也需要进行部分改革。 首先,统计人员应该提升对于新技术的敏感性。因为信息技术的不断发展、不断更新,这就需要统计人员具备职业敏感性,及时学习和理解新技能,能在大数据的环境下熟练运用专业技能。其次,统计人员应该提升团队合作意识。作为统计人员不仅要做好本职工作,还要及时了解团队内部各成员的工作进展状况,相互学习、互相共享信息资源。最后,统计人员应该具备自主创新能力。信息化社会的知识更新十分迅速,统计人员唯有不断学习、不断革新,才能够适应大数据时代的需求。 结语 大数据和统计学两者在本质、探究目标、数据处理对象和技能工具等部分,有联系也有差异。大数据时代的到来不但对统计学的固定探究方式和价值观念带来一定的冲击,并且致使统计学教育面对在教师知识结构、教育内容、教育方式和人才培育方式等方面的众多挑战。所以,为了适应大数据时代的发展潮流和培育更加有效、素养更高、适应能力更强的统计专业人才,统计学教师和统计教育都需要跟上时代,积极做出对应的调整和改革。(作者单位:太原市统计局调查监测中心) 统计学数据分析论文:统计学方法在数据挖掘中的应用探究 摘 要:随着我国经济发展水平的不断提高,各行各业得到了显著发展,数据统计学方法也变得日趋多样,数据挖掘是建立在数据库与人工智能基础上发展起来的一种高新技术,其功能是从众多的数据当中挖掘到最有价值的信息,进而实现对数据资源的高效利用。聚类分析能够被当成一种数据分析工具,能真实反映出数据分布情况,本文主要对统计学在数据挖掘中的应用进行了探讨,从而表现统计学在数据挖掘应用中的重要性。 关键词:统计学方法;数据挖掘;应用分析 数据挖掘就是指从众多实际应用数据中获取批量大、有噪声、且随机性强的数据,将潜在的信息与数据提取出来,就是从数据中挖掘有价值的知识,而大多数原始数据具有一定的结构化特征,比如,关系数据库中的数据;也可以通过文本、图形、图像等半结构化发掘有用知识,这些知识可以是数学的也可以是非数学形式的;数据挖掘能以归纳形式存在,能够被广泛应用到信息查询、信息管理、信息决策控制中,方便数据的维护与管理。由此可见,数据挖掘是一门交叉性强的学科,加强对其的研究非常有意义,下面将对统计方法在数据挖掘中的具体应用进行分析。 一、数据挖掘与统计学的关系 (一)数据挖掘的内涵 通常来说,数据挖掘的定义较为模糊,没有明确界定,大部分对其的定义只是停留在其背景与观点的内容上。通过对不同观点的统一整理,人们最终将其描述为:从大量多样化的信息中发现隐晦性、规律性等潜在信息,并对这些信息进行创造、加工的过程。数据挖掘作为一门重要的交叉学科,能够将数据库、人工智能、机器学习、统计学等众多的科学融入到一起,从而实现技术与理论的创新与发展[1]。其中,数据库、人工智能与统计学是数据挖掘当中的三大支柱理论。数据挖掘的目的是从数据库当中发掘各种隐含的知识与信息,此过程的方法非常多,有统计学知识、遗传算法、粗集方法、决策法、模糊逻辑法等,还可以应用向邻近的可视技术、模式识别技术等,在以上所有技术的支持上能够使数据挖掘更为科学、有序。 (二)数据挖掘与统计学间的关系 通常来说,统计学的主要功能是对统计原理与统计方法进行研究的科学。具体来说就是指对数字资料进行的收集、整理、排序、分析、利用的过程,数字资料是各种信息的归纳与总结,可以将其作为特性原理的认知、推理方法[2]。而统计学则表示的是使用专业的统计学、概率理论原理等对各种属性关系的统计与分析过程,通过分析成功找到属性间的关联与发展的规律。在此过程中,统计分析方法是数据挖掘最为重要的手段之一。 在数据挖掘这一课题被提出来之前,统计分析技术对于人们来说更熟悉,也是人们日常开展工作、寻找数据间规律最常使用的方法。但是不能简单的将数据挖掘作为统计学的延伸与替代工具,而是要将两者的区别认识到位,再结合两者间的不同特点分析其应用特点[3]。大部分的统计学分析技术都是建立在数学理论与技巧上的,预测通常较为准确,效果能够让大部分人满意。数据挖掘能够充分借鉴并吸收统计学技术,在融入到自身特点以后成为一种数据挖掘技术。 统计学与数据挖掘存在的目标都是一致的,就是不断对数据结构进行发掘。鉴于统计学与数据挖掘在目标上的一致性,致使很多研究学者与专家将数据挖掘作为了统计学的一个分支机构[4]。但是这种认知非常不正确,因为数据挖掘不仅体现在与统计学的关系上还体现在思想、工具与方法上,尤其是在计算机科学领域对数据挖掘起到的作用非常大。比如,通过借助数据库技术与人工智能的学习,能够关注到更多统计学与数据挖掘上的共通点,但是两者存在的差异依然非常大。数据挖掘就是指对大量的数据信息不断挖掘的过程,DM能够对数据模式内的数据关系进行充分挖掘,并对观测到的数据库处理有着极高的关注度。 二、数据挖掘的主要过程 从数据本身出发探讨数据挖掘过程,数据挖掘的过程分为信息的收集、数据集成、数据处理、数据变换、数据挖掘实施等过程。 首先,要将业务对象确定下来,明确不同业务定义,并认清数据挖掘的目的,这是做好数据挖掘最关键的一步,也是最重要的一步,虽然挖掘的结果不能被准确预测到,但却需要对问题的可预见性进行探索[5]。其次,还要做好数据准备工作,包含数据清理、数据变换等工作,数据清理的实际意义是将噪声与空缺值补全,针对这一问题,可以使用平滑技术,而空缺值的处理则是属性中最常见的,可以将统计中最可能出现的值作为一个空缺值[6]。 信息收集指的是按照特定的数据分析对象,可以将分析中需要的特征信息抽象出来,并在此基础上选择出较为科学、适合的信息收集方法,将全部的信息全部录入到特定的数据库中。如果数据量较大,则可以选择一个专门的管理数据的仓库,实现对信息的有效保护与管理;数据集成就是指将来源不同、格式不同、性质不同、特点不同的数据集成到一起,进而为企业提供更为全面、系统的数据共享平台;数据变换就是通过聚集、概化、规范化等方式对数据进行挖掘,对于一些实用数据,则可以通过分层与分离方式实现对数据的转换;数据挖掘就是结合数据仓库中的数据信息点,并选择正确的分析方法实现对有价值数据的挖掘,事例推理、规则推理、遗传算法等都是应用较多的方法[7]。 三、统计学方法中的聚类分析 在统计学聚类方法基础上能够构建出潜在的概率分布假设,可以使用试图优化的方法构建数据与统计模型的拟合效果。基于统计学聚类方法当中,Cobweb方法是在1987年由Fisher提出的,能够以分类树作为层次聚类创建的方法,在分类树上,每一个节点都能代表着一个概念,该方法就是对节点概率描述的过程。Cobweb方法还使用了启发式估算方式,使用分类效用对分类树的构建进行指导,从而实现对最高分类的划分目的,能够将不同分类对象全部归类到一个类别中,并依据这些内容创建出一个新的类别。但是这种方法也存在一定局限性,局限性在于假设的属性概率分布都是独立的,并不能始终处于成立状态中。 只有在掌握了Cobweb算法以后才能对概念聚类算法的特点进行探究。Cobweb算法能够以分类树方式创建层次聚类,可以将概率表现为p(Ai=Vii/Ck)条件概率,其中,Ai=Vij是一个类别下的,同属于一个值对,Ck是概念类中的一种。在给出一个特定的对象以后,Cobweb能够将全部对象整合到一个节点上,从而计算出分类效应,分数最高的效用就是对象所在的节点位置[8]。如果对象构建失去节点,则Cobweb能够给出一个新的节点,并对其进行分类使用,这种节点计算方法起步较晚,能够对现有的节点与计算相互对比,从而划分出最高的分类指标,将全部对象统一到已有的分类中,从而构建出一个新的类别。 Classitci是Cobw eb方法的一种延伸与发展,能够使用其完成聚类数据的处理,在该方法下,节点中的每一个存储属性都是处于连续分布状态中,能够将其作为分类效果修正的方法,并以度量的形式表现出来,这种度量基础上能够实现连续性的积分,从而降低分散发生率,该方法是积分过程而不是对属性的求和过程。 Auto Class方法也是一种应用较为普遍的聚类方法,该方法主要采用统计分析对结果类的数目进行估算,还可以通过模型搜索方式分析空间中各种分类的可能性,还能够自动对模型数量与模型形态进行描述。在一定类别空间中,不同的类别内属性存在关联性,不同的类别间具有相互继承性,在层次结构当中,共享模型参数是非常重要的。 还有一种使用较为普遍的模型是混合模型,混合模型在统计学聚类方法上使用也非常普遍。该方法最为基本的思想就是概率分布决定着每一种聚类状态,并且模型中的每一个数据都是由多个概率在分布状态下产生的。混合模型还能够作为一种半参数密度评估方法,其能够将参数估计与非参数估计的优点全部集中到一起,并将参数估计法与非参数估价法的诸多优点融合到一起,因为模型具有一定复杂性,为此,不能将其限制在概率密度函数表达形式上,这种复杂性决定了模型与求解存在关联,与样本集合的联系非常少。通过以上的研究可以了解到,数据发掘中应用聚类方法非常有效,并且较为常见。比如,构建出Cobweb模型与混合模型,采用Clara与Clarans方法中的抽样技术,将Denclue方法用在概率密度函数中。 结束语 统计学方法自产生开始已经有非常久远的历史,将严谨的数学逻辑作为基础,将分类算法假定作为独立条件,属性值之前能够相互保持独立,对假定进行计算,当假定成立时,可以再与其他分类算法进行对比,这种分类算法准确性非常高。为此,其不仅能够对连续值进行预测,还可以通过线性回归方程对系数进行比较,从而归纳出结果。 统计学数据分析论文:浅析大数据时代统计学的发展 摘 要:大数据已经承成为助力互联网+发展的重要手段,成为创客实现梦想星天地的必要途径,其已经成为我们生活中不可缺少的一部分,大数据正在以一种前所未有的态势推动着各行各业的发展,其蓬勃发展态势也标志大数据时代的袭来。 关键词:大数据;统计学 大数据时代以迅雷不及掩耳之势席卷世界,在全球范围内掀起了前所未有的数据革命浪潮。相对于政府单位的统计数据来说,大数据主要利用的是多层次、多样化的数据采集方式,整合了多种数据的开发优势,并且利用现代科学技术手段和高速处理以及信息架构数据等资源,兼具极高的使用价值和判断决策能力。一方面,统计调查数据的多样化发展趋势和电子商务产业的不断发展,为统计数据的使用方式和生产方式制造了不小的麻烦,不断地挑战者政府部门数据管理系统和统计数据的概念。另一方面,信息技术、网络发展以及空间信息技术的不断进步,为统计生产力的升级发展提供了广阔的视角和空间。数据量急剧增长的电子化、信息化和产业化数据,都成为了统计数据发展的重要来源。种类不断增多的“大数据”资源,正在成为政府统计部门利用研究的重要领域。 一、大数据与统计学的区别 统计知识在大数据的利用研究中有多样化的应用形式,主要是对“大数据”进行肢解,对爆炸增长的数据信息进行搜索、分类以及整合主要依赖于统计学。因此,大数据的相关研究在一定程度上运用了统计学的知识。但是,大数据的使用尚未被统计学这门学科充分利用,这主要是因为大数据的运用方式,使用模式和统计学之间存在着重要差异。统计学主要利用的是样本统计资源,样本主要在根据既定的概率标准从总体中抽样调查,但是随机抽样调查是带有成本属性的,例如消耗时间、资本投入的成本等。在样本数量逐渐增加的情况下,样本估计的误差范围是伴随着总体样本数量的增大而逐渐增加的,这是样本统计学不能忽视的缺点。大数据时代最具代表性的就是海量的信息数据化以及即时电子商务信息,大数据在整体上呈现出“总体样本数据化”的趋势,这样的特征恰好可以补充样本统计的弊端。大数据环境下的整体样本统计即使可以囊括全部的样本容量,但是因为很多情况下数据具有非结构性和半数据化的特征,而且大量的数据资源呈现的是重视尾部分布的状态,方差、标准差等标准化的方法变得毫无意义,整体依靠性和不稳定性经常会超越经典时间内的时间序列的整体假设性,所以概率论的应用范围呈现狭窄化的发展趋势。因此,统计学在利用大数据进行样本统计的过程中,可以对整体上的数据资源进行融合和选择,这和样本统计中的数据化处理技术存在异曲同工之妙。 二、大数据时代统计学教育的发展 1.全面培养人才素质 统计学专业的学生需要具备良好与人交往能力。统计学的学生很多都是理科出身的学生,不善于交际。但是在日常的工作中,有数据经验的科学家应该经常和每个部门的工作人员交流,协同工作。怎么样才能让颇具专业性的数据分析结果让普通的老百姓也可以读懂,让每个部门的工作人员都能无障碍地理解,这是不容易做到的。要训练自己的交往能力和沟通技能,主动地参加演讲活动是不错的渠道,演讲活动锻炼了演讲者的自信,在整个演讲的过程中,能否清晰地表达自己的思想以及给人以信服力是至关重要的。需要培养数据常识,广其见闻。数据科学家经常面对各种各样的海量数据,并需要从这些数据中挖掘出有价值的信息,这就需要数据科学家具有强烈的数据敏感性。对数据的敏感程度的训练不是一蹴而就的,要经过长时间的积累和数据分析工作的磨练,同时也可以根据阅读数据分析材料积累阅历,提升对数据资源的敏感程度。 2.培养应用型人才 大数据时代培养的数据科学家需要两方面的基本素质,第一是概念性,也就前面所说的数据科学家需要掌握的基本素养和专业知识;第二是实践性,也就是本文中我们提及的应用型人才,也就是实际操作中处理数据的能力。在高校开展大数据分析研究生学科,最大的问题是没有可用的数据,这就需要高效与大数据企业合作,进行研究生的联合培养,注重学生的实际操作能力,这里面涉及到我们的应用统计学专业硕士的双导师培养制度,一名校内导师一名校外导师,校内导师注重学生的概念性,校外导师注重学生的实践性,学生通过在校外导师单位的实习,从而熟悉并且掌握实际工作中所需要的技能。 3.促进统计与数学、计算机学科合作 “大数据”时代需要的海量数据分析资源仅仅凭借统计学科单一学科的发展是不能满足发展需求的,大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架,而且数据分析需要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析,这也是进行数据分析工作的拦路虎。所以,数据科学家的成长仅仅依靠单一的统计学科知识的学习是远远不够的,其需要的是数学、计算机和统计学三门学科融合发展,紧密结合。三门学科之间交叉发展,融会贯通,这样既可以发挥学科的优势资源,同时也能弥补其他学科的弊端。 三、结语 数据信息的爆炸式增长使我们在使用统计数据处理信息时需要更多的数据资源,更有甚者,在很多情况下可以利用全面化的数据,数据资源不再是制约统计分析的唯一因素,大数据前提下的统计学效用和粘合度预测的准确程度不断提升,而且可以发现诸多在样本统计基础上未能显现的细节。统计学关键优势就是“见微知著”,也是统计学在数据环境下的约束性妥协。在海量数据汹涌袭来的年代,充分发挥统计学的优势,和大数据资源整合发展,实现“以小见大”和“由繁入简”的有效结合。 统计学数据分析论文:浅谈大数据对统计学的挑战和机遇 摘 要:文章通过阐述大数据及其目的,分析大数据与统计学的对比,对大数据对统计学的挑战与机遇展开探讨研究,旨在为相关人员基于大数据及其目的、大数据与统计学的对比的大数据对统计学的挑战和机遇研究适用提供一些思路。 关键词:大数据;统计学;挑战;机遇;营销 引言 国际数据公司的相关研究指出,2011年全球数据生产量达1.8ZB,且全球信息总量每隔两年增长一倍[1]。在大数据时代下,对于统计学发展而言,挑战与机遇并存,挑战指的是现阶段传统统计学相关方法难以适用大数据,机遇指的是基于统计学,大数据展开数据处理、分析,促使大数据具备可视化特性。由此可见,研究大数据对统计学的挑战和机遇有着十分重要的现实意义。 1.大数据及其目的 现阶段,关于大数据仍旧没有一个十分明确的界定,大数据起初是源自于技术领域。在信息量不断扩大的情况下,使得常规电脑原有存储空间已不能对新处理数据进行承载,新兴数据处理技术得以产生,好比雅虎的Hadoop平台、谷歌的MapReduce等。此类技术能够对僵化层次结构、一致性予以消除,促进数据无需通过常规数据库表格进行排列,极大程度地提升了人们可处理的数据量[1]。 2.大数据与统计学的对比 2.1样本统计与全样本统计的区别 样本统计属于统计学不可或缺的依赖,样本指的是结合相应的概率自总体中随机筛选并视作总体代表的集合内容,值得一提的是随机抽样是需要成本的,包括社会关系、资金成本或者时间成本等。基于样本数量提升有限前提下,样本估计误差会随着总体数量增多而增大,这亦是样本统计无法避免的不足。大数据时代下,庞大的数据信息应运而生,数据信息发展表现出总体即是样本的态势,该属性很好的消除了样本统计这一不足。大数据时代下的全样本统计,通常情况下可对完全总体进行覆盖,然而受大部分数据属于半结构、半结构数据影响,使得概率论应用遭受一定的制约[2]。鉴于此,将全样本统计应用到统计学中,应当就总体数据展开相应的归纳、筛选,即好比在样本统计中展开数据预处理。 2.2预测分析与非预测分析的区别 统计学的创立,是为了对变量相互相关关系展开分析,因此获取数据是发生于变量确定之后的,数据分析价值是能够被预测的。相较于统计学的预测分析,庞大数据将互联网、传感器作为载体,存在于分析需求之前,因此构建于大数据上的分析多为非预测性分析。在统计学中,出现大数据无法有效应用局面,这是由于不具备非预测分析所需的庞大数据,庞大数据产生与数据中心、存储系统存在紧密的联系,并非短期产生。也就是说,统计学中大数据的应用发展,说明了非预测分析正逐步取代传统统计学预测分析,数据多次利用正逐步取代传统数据一次性利用的。 3.大数据对统计学的挑战与机遇 3.1数据生产、处理与应用的转变 相关统计部门经开展严格的统计设计工作,获得相关的统计数据,数据的预处理分别有数据清洗、非全面数据填补以及数据矫正等。大数据时代下的统计手段尚不十分明确,自大数据流环境而言,要不断探索新型抽样方法,并确保抽样方法的实时、连贯及可行性。除去传统的统计分析方法,还应当开发大数据动态分析、数据流算法等[3]。 3.2大数据时代对市场营销的机遇 3.2.1大数据营销的特点与价值 大数据营销的特点:I.数据采集多平台化特点,即大数据时代下,大数据的数据大多来源于不同的领域、不同的渠道。II.时效性特点,随着信息技术的急速发展,互联网用户消费、购物行为方式往往会瞬间出现转变。国际先进大数据营销企业AdTime基于此大数据营销特点,采取了时间营销措施,即采取相应的技术方式全面获悉用户所需,于第一时间对用户当下的需求进行回应,以使用户在下决心购买的最佳时间及时看到对应的产品广告。III.个性化特点,在大数据时代下,广告商传统媒体导向的营销理念逐步由受众导向取代,现如今,广告商可应用大数据了解用户的地理方位,需求内容等信息,达到对用户个性化营销的目的。 大数据营销的价值:I.升级营销与用户的匹配度,大数据营销不仅可提供给企业了解用户有效的途径,还能够于网络环境下,选取相关技术方法达到对用户精确定位的目的,从而开展好营销工作,升级营销与用户的匹配度。II.改善用户体验,大数据营销促使企业真正意义上认识到用户及其所使用企业产品情况,以给予用户最人性化的提醒。 3.2.2大数据营销的应用 (1)与消费者建立紧密关系 现如今,我国一些企业营销行为仍旧处于个性化定位信息、创意设计阶段,而无法对不同消费者展开个性化的营销活动。大数据时代下,经采用相关数据分析技术方法,基于对消费群体喜好、传媒接触习惯等展开有效的分析,达到特定营销活动明确开展的目的,实现企业精心开展的营销活动精准的辐射至目标消费群体处,与消费者建立紧密关系,极大的改善营销效率、质量[4]。 (2)掌握竞争对手数据 企业通过对竞争对手数据的有效掌握,获悉竞争对手发展状况,基于此帮助企业制定科学合理的产品价格,提升企业产品市场竞争优势。与此同时,企业务必要全面实施以事实为前提的决策手段,广泛地应用数据分析方式对企业每一个发展运营步骤进行优化,经对企业一系列数据的充分优化、对接,促使业务环节中潜在的价值得以被有效挖掘,降低生产成本,知己知彼,促使企业在日趋白热化的市场竞争中占据有利位置。 (3)挖掘企业内部数据 “市场未动,数据先行”俨然转变为国际上企业有效运营发展的一致认识,为了提升企业管理效率,要求企业要充分挖掘企业内部数据,并展开有效的整合、分析,以为企业相关人员做决策提供有利的参考依据,提升决策准确性,促进企业可持续发展。 3.2.4 企业的应用案例――以亚马逊为例 在应用大数据开展市场营销方面,美国亚马逊公司一直处于领先地位。亚马逊研发出“用户未下单,先发货”功能,即结合用户的购物需求数据信息,分析用户想要购买的产品,达到用户未下单,提前发货的目的。此外,亚马逊通过对用户检索信息的分析,评估流感的传播,但这仅仅为海量检索数据中的一项用途,相同的数据能够应用于预测大选结果、预测某类产品市场行情等等,极大地降低了统计成本[5]。 3.3大数据时代对市场营销的挑战 3.3.1信息收集 大数据并非就是对数据信息展开盲目的收集,即便收集了再多的数据,倘若这些数据并非是市场营销所需要的,如此便会导致前期收集来的数据信息,变成一堆“数据垃圾”。鉴于此,为了避免这一情况发生,务必要充分分析业务需求,再对自身存在价值的数据展开收集、归纳,如此方可实现大数据的有效收集应用。 3.3.2经验与数据 数据采集完毕后,面对参差不齐的数据,还应当做好数据评估工作,评估对何种目标受众开展市场营销工作。鉴于此,要求采取科学合理的手段,将这些参差不齐的数据整合成可被市场营销实践应用的,经结合过去的经验,与采集数据进行有机融合,实现对目标受众的有效分析确定。 3.3.3分析与优化 数据分析,一方面是实现数据优化,一方面是进行决策层面上的调整、转变。此环节对于专业人才的需求提出了严苛的挑战。数据分析、数据优化对于专业人才的知识框架要求大不相同,这要求相关企业不仅要培养专业的数据分析人才,还要打造数据优化人才队伍。 3.4大数据营销的未来发展趋势 信息技术不断发展,单一媒体导向的“消费者碎片化”俨然无法达到企业对于数据多样性的需求。大数据时代下,媒体的跨界融合实现对“碎片化”受众的充分聚合。在科学技术技术不断进步的背景下,跨媒介、跨平台、跨终端的多途径将不断被开拓,将使庞大的数据信息获取多维度的整合,并且在多样化网络环境下,消费者主观信息与客观数据有机融合,构筑全面用户数据库环节,将成为未来大数据营销发展的必然趋势[6]。 4.结束语 总而言之,大数据为传统统计学带来了严峻的考验,也为传统统计学有效发展创造了良好的契机。在大数据时展潮流中,我们应当充分的认识到大数据对于传统统计学而言,是补充而不是更替,构建于样本统计、预测分析内容上的传统统计学,仍旧于社会统计、经济分析中占据着主导位置。大数据时代下,为了实现企业市场营销的有效开展,相关人员务必要不断专研研究、总结经验,全面分析大数据与统计学的对比,充分认识大数据对统计学的挑战和机遇,“与消费者建立紧密关系”、“掌握竞争对手数据”、“挖掘企业内部数据”等,积极促进企业市场营销的科学合理化。 统计学数据分析论文:大数据与统计学分析方法比较 摘要: 基于理念分析和比较研究方法,对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析,从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 关键词: 大数据;统计学;研究方法 随着信息技术的日益发展与普及,信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今,“大数据”时代已经来临,于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面,《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流,这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息,并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而,传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下,却呈现出了诸多缺陷,例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集,传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据,等等。于是,在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前,需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别,然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定 根据一位美国学者的研究,大数据可以被定义为:it means data that’s too big, too fast, or too hard for existing tools to process。也就是说,该学者认为:在关于大数据的所有定义中,他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”,或现存工具“太难”处理的数据。一般而言,大数据的特征可以概括为四个V:一是量大(Volume);二是流动性大(Velocity),典型的如微博;三是种类多(Variety),多样性,有结构化数据,也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value),这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代――生活、工作与思维的大变革》中指出,大数据时代,思维方式要发生3个变革:第一,要分析与事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量数据样本;要总体,不要样本。第二,要乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性。第三,不再探求难以捉摸的因果关系,应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此,下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。 2大数据与统计学分析方法的联系 从18世纪中叶至今,统计学已经经历了两百多年的发展历程,不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维,也将会对人类的价值体系、知识体系和生活方式产生重要影响,甚至引发重大改变。作为两种认知世界和事物规律的基本方法,它们在以下两个方面存在紧密关联。 (1)挖掘事物规律的基本思想一致。统计学(statistics)探索事物规律的基本方法是:通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化分析和总结,做出推断和预测,为相关决策提供依据和参考。对于大数据,维克托指出,大数据思维的来临使人类第一次有机会和条件,在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据,深入探索现实世界的规律,获取过去不可能获取的知识。通过这两个定义可以看出,不论是传统的统计学方法还是新兴的大数据分析方法,都是以数据为基础来揭示事物特征以及发展趋势的。 (2)均采用量化分析方式。大数据分析的基础是数据化,也就是一种把各种各样现象转变为可制表分析的量化形式的过程。不论是传统统计学中所应用的数据(定性和定量数据),还是大数据时代即将被转化和采用其他形式数据(如文字、图像等),最终都是通过量化分析方法来揭示数据中所蕴含的事物特征与发展趋势。 3大数据与统计学分析方法的区别 (1)基础数据不同。在大数据时代,我们可以获得和分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机抽样。这意味着,与传统统计学数据相比,大数据不仅规模大,变化速度快,而且数据来源、类型、收集方法都有根本性变化。 ①在数据来源方面,在大数据背景下,我们需要的纷繁多样的数据可以分布于全球多个服务器上,因此我们可以获得体量巨大的数据,甚至是关于总体的所有数据。而统计学中的数据多是经由抽样调查而获得的局部数据,因此我们能够掌握的事“小数据量”。这种情况下,因为需要分析的数据很少,所以必须尽可能精确的量化我们的数据。综上,大数据情况下,分析人员可以拥有大量数据,因而不需要对一个现象刨根问底,只需要掌握事物大体的发展方向即可;然而传统的小数据情况下则需要十分注意所获得数据的精确度。 ②在数据类型与收集方面,在既往模式下,数据的收集是耗时且耗力的,大数据时代所提出的“数据化”方式,将使得对所需数据的收集变得更加容易和高效。除了传统的数字化数据,就连图像、方位、文本的字、词、句、段落等等,世间万物都可以成为大数据范畴下的数据。届时,一切自然或者社会现象的事件都可以被转化为数据,我们会意识到本质上整个世界都是由信息构成的。 (2)分析范式不同。在小数据时代,我们往往是假想世界是如何运行的,然后通过收集和分析数据来验证这种假想。也就是说,传统统计实证分析的基本范式为:(基于文献)提出理论假设-收集相关数据并进行统计分析-验证理论假设的真伪。然而,在不久的将来,我们将会在大数据背景下探索世界,不再受限制于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见,我们对事物的研究始于数据,并可以发现以前不曾发现的联系。换言之,大数据背景下,探索事物规律的范式可以概括为:数据观察与收集――数据分析――描述事物特征/关系。 (3)数据分析方法不同。传统统计学主要是基于样本的“推断分析”,而大数据情境下则是基于总体数据的“实际分析”,即直接得出总体特征,并可以分析出这些特征出现的概率。 (4)分析视角不同。传统的实证统计意在弄清事物之间的内在联系和作用机制,但大数据思维模式认为因果关系是没有办法验证的,因此需要关注的是事物之间的相关关系。大数据并没有改变因果关系,但使因果关系变得意义不大,因而大数据的思维是告诉我们“是什么”而不是“为什么”。换言之,大数据思维认为相关关系尽管不能准确地告知我们某事件为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生,因此相关关系的发现就可以产生经济和社会价值了。 4结语 综上,相对于传统而言,大数据思维主要包括三个重大转变。首先,要分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析捎来能够的数据样本;其次,研究人员应乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性;最后,认知世界的思想发生了转变,不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。以上三个转变构成了大数据思维的核心。在统计学的进一步应用和发展完善过程中,需要结合以上转变所产生的挑战,思考有效的统计学发展对策。 统计学数据分析论文:统计学与大数据 摘 要:21世纪,随着互联网和信息技术的飞快发展,数据正在成为巨大的经济资产,成为新世纪的矿产和资源,为企业带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。21世纪的学科不是经济学,也不是医学,是统计学在大数据时代的崛起。 关键词:统计学;大数据;利用;发展 统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识,它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。随着统计学发展的同时,一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启:大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,绝大部分的数据都隐藏在表面下等着人类去探索。 1 利用所有的数据 在传统的统计学中,由于记录,存储,分析数据的工具不够好,所以总是倾向于从总体中抽取样本来分析,因为统计学的一个目的就是用尽可能少的数据来证实可能重大的发现。统计学家证明:采样分析的准确性随着采样随机性的增大而大幅度提高,但是与样本数量的增大关系不大。当样本数量达到了某个值的时候,从新个体身上得到的信息会越来越少,就同经济学中的边际递减效应一样。 在大数据时代,不使用随机分析的方法,而是采用所有的数据。即“样本=总体”。统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的。慢慢的,就会抛弃样本分析。 2 接受不精确 对小数据而已,统计学已经可以把数据处理的很好了,但是在大数据时代,太多的数据使原始统计方法捉襟见肘,因为数据量的大增会使得结果不太精确。执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物,只有接受不精确性才能进入我们从未涉足的邻域。接受不精确是从“小数据”到“大数据”的重要转变之一。因为拥有更大的数据量所带来的利益远远超过增加一点精确性,所以也就能够接受不精确的存在了。要想得到大规模数据带来的好处,混乱应该是一种标准途径,而不应该是尽量避免。 3 追求相关关系而不是确定因果 在小数据时代,相关关系也是有的。统计分析的目的在于如何根据统计数据确定变量之间的关系形态及其关联的程度,并探索其内在的数量规律。人们在实践中发现,变量之间的关系分为两种:函数关系和相关关系。相关与回归是处理变量之间的一种统计方法。变量之间存在的不确定的数量关系,称为相关关系。一般来说,可以用散点图和相关系数来描述和测度相关关系。 相关关系的核心是量化两个数据之间的数理关系,它没有绝对,只有可能性。大数据的相关分析法更准确,更快,而且不易受偏见的影响。知道是什么就够了,没必要知道是什么。通过探求“是什么”而不是“为什么”,相关关系帮我们更好的了解这个世界。如果凡事皆有因果的话,那么我们就没有决定任何事的自由了。 4 数据的来源并非那么简单 在一般看来,要想得到一些你所需要的数据是需要通过各种不同方法测量或是记录才能得到,而有时候,数据会从你意想不到的地方得到。也许你精心地设计了你的实验或是探究,但是到了真正操作才会发现事情并不像你想象的那么简单。 首先,由于在大数据时代,数据不是那么的有规律,所以才要考虑数据的一系列问题。这些数据或是资料是不是一定要自己去得到,或是可以参考别人已经有过的结果,这样可以节省精力和时间。如果是参考别人的数据要考虑时效性和使用范围。也许不是专门为你的设想而准备的数据。大的数据库有着小数据库所没有的价值,大数据的核心就是挖掘出大的数据库所拥有的独特的价值。 5 数据的利用方式 在统计学中,对数据的利用不仅包括对数据求平均值,方差,分位点,可以的话还要得到数据中的某种关系或是联系,如父母的身高会不会对下一代产生影响,不仅要分析父母的身高,还要分析孩子的身高,从中发现有没有相关关系,得出自己的结论。 在大数据时代,数据没这么简单的让你下手,所以对数据的利用方法也随着情况的不同而不同。数据的用途已经从基本的用途移动到了二级用途,使得数据随着时间的推移而变得更有价值。明白了隐藏在冰山下面的绝大部分数据的价值后,创新型企业就能够提取其潜在价值并获得潜在的巨大收益。尽管如此,数据再利用的重要性还没有被充分认识到。要解锁这些数据,就必须通过新一代统计人员的不懈努力并借助新一代的方法和工具。 随着大数据的出现,数据的总和比部分更有价值。将数据的总体组合在一起,重组组合本身的价值也比单个更大。如果决定使用有生产价值的数据,就需要不断的更新数据库并淘汰无用的信息。即使数据基于基本用途的价值会减少,但潜在价值却仍然强大。潜在的数据价值需要通过创新的分析来释放。不出意外,给数据的潜在价值贴上价格标签会带来无限商机。 6 小结 个人认为统计学和数据挖掘一起可以更好的利用数据。一个可以对数据进行有效合理的分析,一个可以用多种多样的算法来更好地处理数据。在大数据时代,重要的是数据自身和大数据的思维观念。如果能做到数据,技能和思维三者具备,就能更好地服务于大数据时代,就能在大数据时代有非常大的竞争优势。 统计学数据分析论文:大数据背景下高职院校统计学运用SPSS软件研究 摘 要:广泛使用电算化处理统计数据的今天,学习统计学而不会使用统计学软件,在实际工作应用中寸步难行,本文从教材的选用;强化理论基础,重视实践技能;培养学生职业能力,激发学生学习兴趣等方面对大数据背景下高职院校统计学运用SPSS软件研究进行了探讨。 关键词:大数据;高职院校;统计学;spss软件 在2014年11月下《科技风》杂志上发表了“大数据背景下高职院校统计学的学习现状研究”, 对大数据背景下统计学在我国高职院校开设的现状及存在的问题进行了剖析,通过调查研究发现,目前在大数据背景下,高职院校开设的统计学课程运用SPSS软件的应用已成为必然。 1 教材的选用 总所周知,《统计学》课程是高职院校财经类专业的学生中开设的一门公共专业基础课程,也是学生工作后实际应用比较广泛的一门学科,小到自己的日常生活,大到工作都离不开统计数字,靠传统的手工计算办法早就行不通了,特别是互联网的应用,大数据背景下,如何在众多的信息中筛选出有用的信息,在学生学习的过程中教材和软件是必不可少的。 目前,统计学――基于SPSS系列教材,高等教育出版社、中国人银民大学出版社等都出版过本科、研究生使用的教材,专门为高职院校财经类的学生使用而出版的统计学教材很少,目前,通过多方面调查,笔者认为比较适合高职院校选用的是人民邮电出版社的《SPSS统计分析实用教程》,由谢蕾蕾、宋志刚、何旭洪主编,2013年出版。这本教材以SPSS16.0为基础,详细介绍了多种常用统计分析方法的原理和实践技能。全书分为十一章,主要内容包括SPSS简介;变量、数据文件、系统参数;统计描述;统计图制作;均值比较和T检验;方差分析;相关分析;回归分析;聚类分析和判别分析;因子分析和非参数检验等,结合实际问题详细介绍使用SPSS解决这些问题的步骤和结果。 这本教材克服了在选用传统统计学教材时,只注重理论知识讲授,死记硬背公式。学生们对统计计算不在望而生畏,对复杂的统计公式及数字计算,由于软件的使用变得简单了。因此,现在高职院校的学生必须要学习使用spss软件,教材是学生学习过程中不可缺少的,选好教材尤为重要。 2 强化理论基础,重视实践技能 2.1 转变教学观念,理论引导下,重点强调应用 统计学是一门实践性较强的学科,学生既要掌握扎实的基础理论知识,也要熟练运用各种计算工具,才能具备高超的解决实际工作中问题的能力。这样,必须对传统的高职统计学课程进行改革。我们学校在讲授这门课时,介绍统计的基本理论、基本概念、基本方法的同时,侧重对统计软件使用的讲解,很好的将二者有机结合起来,做到学以至用。 2.2 以企业为依托,实现校企共育 全面建立和完善“校企共育”的人才培养模式,主动顺应黄河三角洲高效生态经济区和山东半岛蓝色经济区发展带来的产业结构优化升级和企业岗位需求变化,推行“基于工作岗位”系统化课程改革,突出学生职业岗位能力的培养,增强社会服务能力,为企、事业单位提供高素质技能型人才。 按照“知能兼备,德业为本”的财经人才培养要求,以统计职业岗位要求为目标,以就业为导向,打破传统学科体系,建立以知识、能力、素质并重的课程体系及工学结合的校内外实践教学机制,构建符合统计职业培养要求的人才培养模式;采取专职教师“顶岗实践”和兼职教师“项目指导”相结合的方式,建设一支具有优秀专业带头人、品质优良、专兼结合的“双师”素质教师比例达到95%以上的教学团队;确立与职业要求相适应的教学标准,通过课堂教学与岗位实践一体化,着力培养学生的实践能力、创造能力,为spss软件的应用提供了有利条件。 3 培养学生职业能力,激发学生学习兴趣 3.1 深入企业工作岗位,由让他学变成我要学 山东铝业职业学院依托山东铝业公司办学,山东铝业公司隶属于中国铝业公司,是全国成立的首家职业教育集团,我院的学生,具有其他院校学生无可比拟的学习优势,我们学院在学生学习的过程中,为调动学生学习的积极性,将学生带到企业有关岗位,如到销售处,现场看我们的销售人员如果对收集来的数据进行处理、加工、整理到提取出有用的信息,将spss软件的应用过程让学生亲身体会,企业导师认真讲解、操作示范,激发了学生的学习兴趣。特别是老师们以通俗易懂的语言对统计方法的核心思想进行系统讲解,辅助以“操作示意图”的方式对SPSS软件的操作进行了详细介绍,带领学生以看图做题的方式非常简单方便地学会用SPSS软件完成各种统计方法的计算工作,面对众多数据,同学们个个都想试试,看看杂乱无章的初始数据,在spss软件的操作下,很快得出自己想要的数据,真的由让他学变成我要学。 3.2 改革考核办法,注重职业能力 随着统计学教学的改革,我们改革了考核办法,引导教师采用过程考核的方式促进学生有效学习。建立了《山东铝业职业学院考试管理规定》和考试模式改革相关通知和制度,使课程考核方式真实反映学生完成实际工作任务能力的最佳方式进行考试。课程考核采用过程考核与结果考核相结合、理论考核与实践考核相结合的模式,每门课程都进行了考核评价方案设计。目前我院财经专业以培养职业能力为核心的教学方法,得到社会承认,培养的学生已获得企业认可。 综上所述,在大数据时代,高职财经学生spss软件的应用学习很好地解决了传统统计学理论与实际相脱节的问题,激发学生的学习兴趣,培养学生解决实际问题的职业能力,有利于推动学生就业。 统计学数据分析论文:浅析大数据环境下的统计学课程教学 【摘要】大数据对统计学的发展带来了巨大的机遇与挑战。文章分析了大数据与统计学之间的基本关系,并针对大数据环境下的统计学课程教学提出了对策与建议。 【关键词】大数据 统计学 挑战 机遇 教学 1.引言 “大数据”时代的来临和“大数据”处理技术的发展深深的影响着统计学的发展。能否利用传统的统计理论和统计方法对海量的数据做出快速、准确的处理并获取相关信息?如何对传统的统计理论与方法进行改进或探索新的统计理论和方法来对大数据进行挖掘与处理以获取信息?如何在“大数据”时代背景下培养符合市场需求的统计分析师或数据分析师?如何将“大数据”处理技术融入相关统计学课程教学以促进数据处理与分析技术的发展?这些都是我们在统计学相关课程教学过程中必须思考的一个问题。 2.大数据与统计学 “大数据”随着社交网络、物联网、云计算等的兴起而产生。一般认为大数据具有规模性、多样性、实时性及价值性四个基本特征,包含分析、带宽和内容三个要素。“大数据”在数据来源、数据结构和处理方法方面对传统的统计分析方法产生了冲击。第一,在大数据背景下,数据来源不再是原来的简单抽样,而是“样本即总体”,直接将总体作为研究对象。第二,在大数据时代,研究对象也不是原来单一的结构化数据,由于数据的多样化与规模化,我们更多的是研究非结构数据,采用人工智能来进行数据挖掘和信息获取。第三,数据处理方法也不是简单的采用传统的假设检验方法进行研究,特别是对于统计学中的异常点,不再采取以往的丢弃或者平滑处理方式。 “大数据”处理技术对统计学的发展提出了巨大挑战,但我们必须认识到学科之间的发展是相互交融的,“大数据处理技术”其本质上是数据处理与分析技术,其发展对统计学学科的发展也有积极的一面,同时统计学作为一门独立的学科,有其自身独特的学科优势。首先,海量的数据有利于提高各类统计分析的精度,如减小抽样误差等。其次,较之于传统的统计学方法,现有的“大数据”分析方法难度较大、成本较高、耗时较长。而在实际的应用中,我们关心的不是数据量的多少,而是数据量所蕴含的信息。传统的统计学分析方法是以较少的数据进行精确度相对较高的统计分析,这是“大数据”分析所无法替代的。另一方面,统计学在数据收集方法、模型选择、模型假设以及模型诊断方面有很大优势。而且并不是所有的问题都具有海量的数据,并不是每一个“大数据”问题都适合用现有的“大数据处理技术”来处理。 3.对策与建议 3.1 夯实基础教学 针对以上的分析我们可以看出,大数据对统计学的发展既是机遇,又是挑战。因此我们在教学过程中要夯实统计学基础知识的教学,讲清楚统计学的基本原理与基本方法,特别是数据分析与数据处理的基本原理与方法。对于许多传统领域,如生物、医药以及质量与可靠性工程等,我们面对的多是“小数据”而不是大数据,因此基于样本的统计分析方法仍然是进行此类问题研究的最有效的科学手段。 另一方面,我们要结合大数据技术的特点,对统计学的基本知识进行拓展教育,引导学生思考怎样将已有的统计学基本原理与方法运用到大数据处理的技术研究中。如在大数据环境下怎样进行数据的收集、筛选与甄别、存储与分析等,如何分析并厘清可能的数据来源与范围,如何建立相关指标体系并对数据进行分类,如何制定或调整相应的统计参考标准,以及如何对依靠非传统数据源加工生产的统计数据进行规范的统计推断等。 随着大数据时代的来临,各行各业对具有统计背景知识人才的需求必定越来越多。因此,在统计学教学过程中,一定要结合各专业的特点,特别是“大数据”的特点,切实加强统计学的基础知识教学与拓展教学。 3.2 加强统计学专业软件教学 “大数据”环境下,对统计人才需求也发生了变化。面对海量的数据与多样化的数据,一名合格的统计人才或数据分析人才不单需要良好的统计素养与扎实的统计基础知识,更需要具有数据的存储与整理能力、计算能力以及数据分析与处理能力等。这就要求在教学过程中,加强统计软件或数学软件的教学。 针对传统的“数学证明+手工计算”或“重理论轻专业统计软件”的统计学课程教学模式,可将统计软件或数学软件融入课堂教学并安排一定的课时上机学习统计软件,以此提高学生数据处理能力,加深对统计学基本原理的理解与掌握。 在加强统计软件或数学软件,如SPSS、R、SAS以及Matlab的教学过程中,要摈弃“会软件的操作即会统计技术”的思维,要让学生真正掌握相关操作与相关算法,深入思考算法的实现与相关理论的应用。同时引导学生思考对“大数据处理”的技术要求,包括数据搜集、发掘、存储以及计算分析过程中的算法与设备要求等,引导学生针对大数据进行软件升级与开发。 3.3 突出案例教学与实践教学 大数据的产生和发展源于规模经济问题或超规模经济问题的研究。每一个大数据问题的研究都是与实际经济或社会问题紧密相联的,因此,在实际教学过程中,要突出案例教学与实践教学,由易到难,通过案例教学逐步引入大数据的概念以及大数据处理的基本技术,提高学生的分析全局观以及进行实际数据分析与处理的能力。 教学改革的目的是培养在“大数据”时代背景下,符合市场需求的专业统计人才,而合格的专业统计人才必须具备良好的统计实践能力。案例教学与统计实践活动是培养学生统计实践能力的有效途径。因此,在教学过程中,一方面,教师可融合各种与实际问题相关的案例进行分析和讲解,加深学生对相关统计理论知识的理解,激发学生的学习兴趣,培养学生解决实际问题的能力。另一方面,教师可以组织多种形式的课堂或课堂外的统计实践活动以培养学生统计实践。如,指导学生针对他们感兴趣的与经济、社会发展相关的统计实际问题展开统计研究,设计调查问卷,收集数据、整理和分析数据,撰写研究报告,实现对实际问题的分析和解决等。 4.结束语 总之,在“大数据”环境下我们既要积极面对挑战,又要紧紧抓住机遇,切实结合“大数据”的特点和“大数据处理技术”发展的需求,既加强对传统的统计学方法、统计理论的教学,又积极开展 “大数据“环境下的拓展教学,推动统计学的发展,在数据收集、数据分析以及统计制度等方面进行改革和创新。 统计学数据分析论文:统计学如何揭露数据造假 阿根廷一直被怀疑有低估其通货膨胀数据的嫌疑,以避免为那些与通货膨胀指数挂钩的政府债券支付高利率。希腊和意大利也被指称在加入欧元区前对预算赤字数据进行过粉饰,这种做法使希腊政府从投资者处获得了较低的借款利率。其他一些国家也常被怀疑对增长数据进行润色。这个名单还可以继续盘点下去,世界各地许多国家都有因战略原因而篡改经济数据的嫌疑,意在吸引投资者或获取较低成本的债务融资。 笔者搜集了100多个国家近20年的国际收支平衡数据,运用统计学对这些数据进行检验。从理论上来说,这些数据的首位数字不应呈均匀分布,而应出现本福特定律所揭示的特殊分布规律。根据本福特统计定律,较小的数值(比如1、2和3)在首位数字中出现的频率应当比较高数值的数字出现的频率高。 由于任何数据只要数量足够大即应符合本福特定律,因此该定律可用于检验自1990年代以来,各国的审计和财务数据是否出现过篡改。我们利用这一方法来检验国际收支平衡标准化数据,发现一系列的国家都谎报了宏观经济数据。尽管这种方法无法使他们查证某一政府具体在哪一时点了虚假信息,但仍可通过某些特征,例如汇率类型或海外资产头寸,来对国家进行分类,从中总结出一定的规律。 谁是做假账的家伙? 第一类不符合本福特定律的国家是采用了“固定汇率”机制的国家,在这类国家中,还有一个子类,即允许资本自由流动的那些国家,其公布的经济数据的统计分布偏离了本福特定律,与标准的分布差距的幅度尤其大。这些国家都有强大的篡改不良数据的诱因,因为其货币一旦受到攻击,就会面临爆发经济危机的高风险。国际收支平衡对于这些国家来说格外重要,因为投资者可以从国际收支平衡推断出该国经济的对外失衡程度――例如国家整体借贷需求以及融资构成、是否出现热钱等。这些问题都会影响该国中央银行在危机状态下保卫其货币的能力。相反,使用浮动汇率制度的国家,其数据分布与本福特定律的吻合程度较高。 另一类首位数字分布异常的国家是那些有“经常账户赤字”的国家,这类国家同样有着对经济数据进行篡改的强大诱因,使其需要对外伪装出稳健的形象。当你向世界其他地区借款时,你不希望自己看起来很惨。类似地,那些在净海外资产项目上负债最多的国家,也有着可疑的数据,可以从中发现同样的问题。从地域上来看,一些非洲国家和中东地区国家的经济数据的首位数字分布也比较引人怀疑,有的拉美国家也是如此。但数据篡改实际上是经济诱因问题,而非文化问题。的确,在经济困难时期,国家经济数据更易遭到篡改。在2008年的最后一个季度,乌克兰和斯洛伐克等国家甚至拒绝公开数据,预防爆发货币危机,避免使已发生的货币危机进一步恶化。 最后,如果数据造假是个普遍现象,那么数字是否还有意义?在任何情况下,投资者对经济数据都会留有戒心,持保留态度。即使是在环境比较透明的西方国家,甚至是经济强健的德国,也会对失业率的定义进行调整,使政府能够好看一点的经济数据。 (作者为巴黎HEC商学院经济学教授) 统计学数据分析论文:论文中对数据进行统计学处理时需要注意的问题 1 对基线资料进行统计学分析 搜集资料应严密遵守随机抽样设计,保证样本从同质的总体中随机抽取,除了对比因素外,其他可能影响结果的因素应尽可能齐同或基本接近,以保证组间的齐同可比性。因此,应对样本的基线资料进行统计学分析,以证明组间的齐同可比性。 2 选择正确的统计检验方法 研究目的不同、设计方法不同、资料类型不同,选用的统计检验方法则不同。例如:2组计量资料的比较应采用t检验;而多组(≥3组)计量资料的比较应采用方差分析(即F检验),如果组间差异有统计学意义,想了解差异存在于哪两组之间,再进一步做q检验或LSD-t检验。许多作者对多组计量资料进行比较时采用两两组间t检验的方法是错误的。又如:等级资料的比较应采用Ridit分析或秩和检验或行平均得分差检验。许多作者对等级资料进行比较时采用检验的方法是错误的。 3 假设检验的推断结论不能绝对化 假设检验的结论是一种概率性的推断,无论是拒绝H0还是不拒绝H0,都有可能发生错误(Ⅰ型错误和Ⅱ型错误)。因此,假设检验的推断结论不能绝对化。 4 P值的大小并不表示实际差别的大小 研究结论包括统计结论和专业结论两部分。统计结论只说明有无统计学意义,而不能说明专业上的差异大小。P值的大小不能说明实际效果的“显著”或“不显著”。统计结果的解释和表达,应说对比组之间的差异有(或无)统计学意义,而不能说对比组之间有(或无)显著的差异。P≤0.01比P≤0.05更有理由拒绝H0,并不表示P≤0.01时比P≤0.05时实际差异更大。只有将统计结论和专业知识有机地结合起来,才能得出恰如其分的研究结论。若统计结论与专业结论一致,则最终结论也一致;若统计结论与专业结论不一致,则最终结论需根据专业知识而定。判断被试因素的有效性时,要求在统计学上和专业上都有意义。 5 假设检验结果表达 P值传统采用0.05和0.01这2个界值,现在提倡给出P的具体数值和检验统计量的具体数值(小数点后保留3位有效数字),主要理由是:①以前未推广统计软件之前,需要通过查表估计P值,现在使用统计软件会自动给出具体的P值和检验统计量的具体值(t值、F值、χ2值等)。②方便根据具体情况判断问题。例如P = 0.051与P = 0.049都是小概率,不能简单地断定P = 0.051无统计学意义而P = 0.049有统计学意义。③便于对同类研究结果进行综合分析。 6 统计学符号的使用 统计学符号的使用应按照GB3358-82《统计名词及符号》的规定,具体可参阅本刊稿约中的有关要求。
大数据的出现在一定程度上改变了人们的生活模式,同时也给医院档案管理工作带来了新的挑战。传统的医院档案管理工作模式已经落后,无法满足医院管理工作的发展需求,因此我们需要借助大数据的自身力量不断革新医院档案管理工作模式,充分发挥信息技术的作用,提升医院档案管理工作质量。 一、大数据模式下医院档案管理工作现状 (一)医院档案管理的安全性有待提升。大数据模式下,信息技术水平有了很大提升,这就给黑客的出现创造了条件,网络数据的安全性有待提升,否则一些黑客能够进入医院的防火墙内部进行医疗数据的窃取。窃取数据后,从事非法产品的生产或者是不法生意,严重危害了人们的身体健康。这种安全隐患存在的原因:一是信息化的进步,黑客的技术也在不断进步。二是管理人员的安全意识较低,没有对数据进行有效的防护,使得数据很容易被窃取。 (二)医院信息较多,无法及时查询所需信息。大数据模式下,我国医院的信息量越来越多,医院档案管理工作人员面临着较大的挑战。由于医院的信息数据管理系统相对比较简陋,因此,从海量的数据中挑选其中的有用数据就像大海捞针一样,很困难。造成这种现象的原因主要是由于医院的信息管理系统相对比较落后,不能满足大数据时代数据处理的要求。这就要求医院要加大对硬件设施的投入,提高医院档案管理的信息化水平。 (三)无法科学管理有用的信息和资料。大数据模式下,数据的作用不仅仅是简单的记录信息,还能够激发人们发现数据的潜在含义。但是,数据背后的内容不是肉眼能够观察出来的,需要人们进行挖掘,发现背后蕴藏的内容。大数据时代,数据的数量迅速膨胀,所以在海量的数据中对有用的数据进行深一步的挖掘,就具有很大的难度。 (四)数据量较大影响医院档案的二次开发。大数据模式下,数据管理工作的主要任务是提升数据的使用价值,所以我们应该认真落实医院档案的管理工作。数据资源的二次开放就是利用数据挖掘技术和数据分析技术等对数据进行深层次的开发,使得数据能够产生更大的作用。数据的二次开发中,工作人员要能够发现数据之间的联系,继而使得数据能够产生记录、存储以外的作用,但是大数据背景下,数据的量太大,很难一一分析数据之间的联系,工作人员的工作量也会加大。因此,大数据时代如何减轻工作人员的工作量是大数据时代研究的重点。 二、大数据模式下医院档案管理的革新对策 (一)不断提升档案管理人员的安全意识。医院档案中包含不少个人隐私信息,还有一些较为重要的医学研究信息,这些数据的安全性不容忽视,如果发生数据丢失就会对人民的生命和财产产生很大的危害,医学档案中医学数据蕴藏着中国人的基因情况等,如果被恐怖分子等得知,可能就会危及社会的发展。大数据的发展应该是能够符合个人利益要求的,因此医院档案管理人员要增强责任意识,在开放数据库时,要设置强度较高的安全防护设施,保持数据的安全。数据的安全同样需要高素质的信息化人才,能够及时发现医院防火墙中存在的漏洞并进行弥补,提高个人的利益和国家社会安全化。 (二)不断完善大数据的分析机制。最近几年,我国的信息技术水平越来越高,医疗系统网络交流平台也在逐渐完善,医疗数据库越来越稳定。我国医疗事业其实对信息化数据管理的依赖还比较低,大多数是传统的纸质档案,因此在大数据背景下,对海量数据的管理缺少一定的经验,缺乏一定的数据分析机制。管理人员要认识到数据分析机制对医院发展的重要性,通过数据分析能够发现疾病之间的联系以及药物之间的相互关系,促进医院的发展。医院档案管理人员也要不断提高数据分析的能力,充分挖掘数据的潜在价值。 (三)进一步深入挖掘医疗数据。传统意义上的医院档案管理工作主要是对医院档案进行分类保存,大数据模式下的档案管理流程有了较大的变化。简单的档案保管已经不能适应大数据发展的要求,数据挖掘技术能够对数据进行深层次的分析,发现数据深层次的含义,进而提高数据的利用率。医院档案管理人员要能够熟练应用数据挖掘技术,对医疗数据进行挖掘,可以将这些数据应用到研发中。 三、结语 大数据模式下,人们的生活方式有了很大改变,医院档案的管理工作直接关系到医院的未来发展。医院档案管理人员要在充分认识大数据时代特点的基础上,不断创新档案信息化管理模式,提高管理效率,并能够借助信息技术、多媒体技术以及通信技术等对数据进行深层次的挖掘,对档案信息进行更好的挖掘,促进医院的进步和社会的发展。
大数据技术是当前最为热门的信息技术之一。随着人工智能时代的到来,以大数据为基础的信息技术成为承载海量数据处理的新型技术,其主要用于海量信息的综合处理中,而需要进行海量数据处理的领域图书馆,就切实需要相应的技术支持。尤其是高效图书馆,由于其涉及到数万大学师生的图书借阅,对于传统的图书馆管理方式来说越来越无法满足当前海量数据的来袭,因此将大数据技术引入到图书馆管理中,从而提升图书馆的管理效率,进而为广大师生提供优质服务。基于这个背景,本文详细探讨了大数据在高校图书馆管理中作用,为相关人员提供管理思路。 一、大数据的基本特点分析 大数据是信息时代的产物,其作为人工智能,万物互联的技术基础,成为研究的热门技术。当前,由于人工智能技术的进一步发展,以人工智能为基础的各种应用需要采用数据处理的方式来整合当前信息来进一步模拟人的过程,这个过程由于大批量数据乣处理,而采用传统的技术是无法满足实时性要求,因而大数据处理技术成为当前信息处理的新技术。对于大数据来说,其相比传统的数据有很大不同,首先其数据涉及广泛。对于当前数据采集的情况,其设计的数据形式有视频,音频以及字符等形式,而其来源的范围也极为广泛,比如来源于网络,邮件,微博,多媒体等各种需要数据传输和处理的环节,由此可以得知大数据涉及的范围较为广阔;第二大数据具有变化大的特点。对于图书馆的数据管理来说,其主要涉及档案内容的分类和管理,因此数据形式单一,并且具有稳定性,而基于大数据的图书馆管理,以多媒体管理技术替代了人工,而数据形式则变成了任意定义形式的电子数据,因而导致了数据的多样性,由此可见大数据的变化较大;除此之外还有一个不可忽视的特点就是具有大移动性。对于当前的社会来说,随着智能携带电子设备的大量普及,具有高移动性的数据交换过程就变得多了起来,如采用智能手机来获取网上图书馆相关数书目信息等,实现了便携式阅览,由此大数据需要具有实时性,由此可见大数据具有一定的移动程度,进而为订阅者提供更加具有时效性的信息,为订阅者提供更加便捷的服务。 二、大数据在高校图书馆管理中的体现 (一)大数据在图书馆资源整合中的体现 信息时代的到来,带来了海量数据的传输和处理理念,由此诞生了以大数据处理为基础的信息化技术,成为改善当前越来越大的数据交换和处理的技术基础。低于图书馆的管理来说,其在对海量图书的管理过程中,早已经具有大数据的特征,这些数据涉及到每种图书的相关信息,以及借阅信息,图书馆在进行图书信息的管理过程中,需要对信息资源进行整合,而在巨量信息的整合中,就体现了大数据的基本特征。由此图书相关管理人员需要根据当前的数据整合的情况,适当采用大数据技术来处理当前巨量的整合数据,从而提升图书馆自身管理水平,为读者提供优质服务。通过对资源的整合,能够为图书馆构建科学完善的知识库体系,让读者能够看到更加清晰的信息内容,从而实现图书馆资源的网络共享。 (二)大数据在图书馆知识的挖掘中的体现 图书馆管理工作中一项非常重要的内容就是对图书馆知识进行挖掘。对于图书馆说,其作为图书集中储藏的地方用来为阅读者提供更加便捷的阅读方式,从而满足读者的需求。而随着信息时代的到来,各种新型的信息挖掘技术为图书馆知识挖掘提供了便利条件。当前,图书馆知识挖掘的主要形式为通过过滤算法来挖掘需求信息资源,为读者提供更加便捷的书籍知识的查找,这个过程中只有能处理海量数据的技术才能为相应的读者提供高效的搜索过程,为实现精准定位读者需求提供技术可能。在图书馆的管理中运用大数据的主要特点,对文献资料和信息内容进行有效地分析和整理,便利了读者的搜索形式,这个过程非常明显的体现了大数据的价值。 (三)大数据在图书馆进行实用信息的分析中的体现 图书馆进行使用信息处理是图书馆管理巩固中一项非常重要的环节。尤其是高校图书馆,在对当前已经产生的图书数据信息进行归纳整理的工作后,还需要对这个过程产生的数据内容上和形式上的精确判定和定位,从而形成具有价值的信息呈现给读者,如分析各个人群需要阅读的书籍等来进行规整,从而使读者能够理解其中蕴含的逻辑信息和科学规律,为读者对图书的需求能够精确的引导,从而为读者提供精准的推荐。通过采用大数据处理技术手段,对产生的相关数据信息内容进行科学分析和利用,并运用信息可视化的方法来进行相关信息的处理过程,从而实现信息的可视化,为读者提供更加便利的获取阅读信息方式和方法,从而不仅提高了图书馆的服务质量,同时便利了读者的学习生活。 三、结语 大数据是信息时代的最为重要的产物之一,其影响着未来智慧城市的构建。尤其是大数据的出现,海量信息的处理成为这个时代的信息处理的重要特征。由于是对于具有海量信息的特征的高校图书馆来说,进行大数据的处理和利用就显得极为必要。本文基于大数据和图书馆管理的背景,紧紧围绕大数据在高校图书馆管理中的体现这一话题,探讨了大数据处理对于高校图书馆管理的作用。首先分析了大数据的基本特征,然后从大数据在图书馆资源整合中的体现、大数据在图书馆知识的挖掘中的体现以及大数据在图书馆进行实用信息的分析中的体现三个方面探讨了大数据在高校图书馆管理中的体现。
大数据分析论文:基于Hadoop大数据分析在电力信息系统的应用 【摘要】随着电力信息化的不断发展以及信息化可靠性要求的不断提升,系统运行维护压力越来越大,加之信息化数据分析对电力系统发展的指导意义越发重要,对信息数据的分析亟待提高。针对电力SG-186系统运维现状,提出一套基于Hadoop架构的大数据分析解决方案,旨在实现对系统运行日志进行多元化分析,一方面发现后台潜在系统运行风险,一方面给企业提供各类实时可视的数据,给企业发展提供强有力的数据支撑。 【关键词】SG-186;Hadoop;大数据分析 引言 在电网智能化、信息化飞速发展的今天,以SG-186为核心的数百个各类系统已经渗入电力生产、经营、管理等各个角落。系统运行的可靠性直接影响电力可靠性及公司的社会形象,系统的各类数据也都直接反映了公司经营业绩及发展现状。信息系统后台日志数据规模急速增大,传统的单机式数据库模式在各类系统复杂的数据分析诊断中已经越显乏力,本文运用Hadoop平台及相关技术,提供了一款基于Hadoop的大数据分析解决方案。通过在服务器上的运作,可以对大规模日志进行分析,并自动生成图表进行展示,从而可以非常直观的观察各项用户数据。 1.技术背景 Hadoop是一个高效的、非常可靠的并且可扩展性很强的的分布式软件开发框架,它的优势在于能在相对较短的时间内接受并且完成大量的数据处理任务。运用Hadoop框架进行开发,开发者可以通过自己开发编写的Map/Reduce来进行大数据分析处理。通过更改相应的配置文件,数个甚至更多的副本数据可以通过Hadoop保存下来,这样的设计可以使得Hadoop更加的可靠。因为即使某一个集群中的Hadoop节点出错,其也可以通过HDFS,即数据块副本来完成数据处理任务。因为Hadoop框架可以在非常宽泛的范围内进行扩展,所以其可以处理海量的数据,其数据规模普遍可以达到TB的数量级,在某些情况下还可以突破PB的数量级。Hadoop进行数据处理的时候,其运行速度是非常迅速的,并且在处理过程中,开发者可以不用了解或研究其系统底层的实现过程就可以完成发任务。 Hadoop的相关系统:Hadoop分布式系统(HDFS)包含了许多元素,文件系统存储在群集节点上的文件。HDFS上层的Map/Reduce程序框架引擎,包含了工作跟踪和任务的跟踪。 2.大数据分析解决方案 2.1 系统日志数据预处理 确定了系统对数据的需求之后,就可以对日志进行预处理了。通过对用户日志的UID访问,获取每个日志的基本数据。然后逐个读取各项数据,分别确认是否属于系统所需的日志数据类型。如果是,则保留在系统平台内;如果不是,则删除其数据。为了获取用户的各种信息,我们需要对用户访问系统所遗留下来的日志进行严格的分析。其中,非常关键的问题在于,在运用本文所设计的基于Hadoop的海量数据分析系统对日志进行分析之前,尽可能的对日志进行简化,即去除一些无关紧要的数据部分,是对整个系统的运行效率有着重大提升的意义的。 因此,在将日志导入系统进行分析之前,我们需要对日志进行预处理。预处理有两个目的:一是去掉日志中部分系统不关心的数据;二是统一日志格式,在用户访问的过程中,其生成的格式有可能会因为其来源渠道等因素的不同导致日志整体架构不一致,如果不统一日志的格式,直接导入系统进行处理,那么将会有大量的系统资源被浪费在无用的处理过程中。 2.2 生成最小粒度数据的实现 根据从日志的预处理之后得到的新日志文件数据,系统将对海量的数据进行逐个肢解的过程,并将其按维度划分最细分粒度及流转最细粒度,生成最细分粒度数据。此步骤的难度在于,日志数据极为庞大,单个日志要划分成十数个乃至数十个的小数据,其数量就更为庞大。如何存储这些最细分粒度数据,以便系统后用成了最重要也是最难的问题。 在这个步骤中,系统将用Hadoop平台的Apache Pig来实现这一过程。Apache Pig是一个用于分析大型数据集的平台,包括一个高层次的语言表达数据分析程序来评估这些方案以及基础数据处理。Pig的突出特性是它们的结构是适合进行大量的并行轮流处理,使他们能够处理非常大的数据集。目前,Pig的基础设施层由编译器产生的Map-Reduce计划,大规模并行实现已经存在于序列中。 首先,将后台用户日志导入系统。系统将对海量数据进行逐个肢解的过程,并将其按维度划分最细分粒度及流转最细粒度,形成最细分粒度数据,然后存放在Hive中。 在这个过程中,难点在于日志的数量大,通常是数百GB。因此,在此部分,系统将运用Apache Pig来实现对系统原始日志及特征表的肢解,使其生成最细分粒度数据,并将其导入Hive中存放。 首先系统将注册各种UDF,以便 展整个系统流程。然后导入系统后台所存储的用户访问电商网站服务器所留下来的日志数据,主要是访问日志,其次是访问特征码,特征码对于页面流转的统计分析是非常重要的。 然后系统将要逐个地清理原始日志,主要是排除垃圾信息和不完整信息,因为在曰志存储的过程中,不可避免的会收到一些或有意或无意的垃圾信息的攻击,这一部分需要提前剔除,以免工作量太大。 2.3 数据分析及报表的实现 在得到各个数据类型的Hive表之后,系统需要通过Apache Hive来汇总所需细分粒度数据。汇总的方式可以由用户自行设定,可以将任意两种乃至数种上文中所提到的Hive表进行组合汇总,形成新的Hive表。在此步骤中,被划分成最细分粒度的数据己经存放于Hive中。所以,系统将运用Apache Hive来将所有最细分粒度数据汇总,使其成为各个项目单独的汇总表文件。从最细粒度的数据统计,现在就有了两个乃至多个Hive表均包含其数据内容。当系统收到上一个步骤所分析统计得出的Hive表时,其将通过调用Apache Hive的各个接口,使其接收到Hive表中的内容,并且通过用户事先设定好的数据类型汇总方式,将各个Hive表中的数据先逐个读取,再将其输入存放到新的Hive表中。 系统在此部分将通过Hadoop平台所提供的接口建立到数据库的链接,然后在对上一节中所生成的各项Hive表实施遍历,逐行逐词的读出数据表中的每一项数据,将其存入Mysql中,然后提供一个前端可用的接口,以方便各种前端客户连接至Mysql,将数据资料读出并做成可直观阅读和分析的系统报表。 在数据存入Mysql之后,系统可以根据衔接的前端程序的不同,生成各类不同样式的图表,可以包括系统到目前为止,储存在数据库中的全部或者部分数据,供网站分析人员观察与分析。 3.结论 目前电力行业信息发展所面临的问题是本论文的重点。首先介绍了选题的背景和意义,然后逐步引入Hadoop技术,特别是在HDFS文件系统方面的,Map/Reduce框架,Hive数据仓库框架介绍的原理和使用,以及作为如何使用Hadoop数据处理,来解决这个问题的。然后,本文介绍了如何充分利用Hadoop的配置设备,以及内置的数据仓库框架,以实现统计的需求,并生成直观的图表显示。 因为Hadoop运作过程并非自动化的工作形式,可以研究关于这个项目的代码固化下来的可能性,以达到完成自动化功能的目的,仅需要用户简单地输入特定需求的参数,后台任务运行这些数据使用Hadoop来进行数据处理,所以面对数据的处理需求,并不需要手动启动脚本来运行任务。 大数据分析论文:试论工业制造中的大数据分析 (长城汽车股份有限公司天津哈弗分公司 300462) 摘 要:工业制造的大数据分析对企业的生产具有十分重要的作用, 通过大数据分析,企业能够准确的发现企业生产中存在的问题, 结合工业制造企业中大数据面临的挑战与应用技术, 并对工业制造企业生产中大数据的来源途径进行分析, 探究了工业制造大数据的应用价值。 关键词:工业制造; 大数据; 应用价值 工业大数据在工业生产中具有十分重要的作用, 它是以工业制造过程和工业产品的数据为主体,通过对这些数据的分析, 获取工业生产中的具体数据,进而能够有效的对工业制造工程进行分析与控制。 工业大数据的来源主要是产品生产周期过程中的各个环节, 例如产品的设计、生产制造、销售、售后服务、回收利用等环节的数据。同样, 工业大数据的获得, 还可以从企业的外部销售与生产市场、企业之间的“跨界”供应链中获取。 一、工业制造大数据面临的挑战与技术 工业大数据在企业生产中具有十分广泛的用途, 但是由于企业缺乏必要的数据分析工具,还不能够从大数据中获取十分有益的信息, 造成大数据在企业生产中还没有得到充分的应用, 没有将大数据中潜藏的信息运用到企业的生产决策中。 1、多源异构工业数据集成与数据融合技术 由于工业大数据搜集是需要多源异构数据集成, 在数据分析时需要解决以下的问题:首先,要能够准确的对数据进行收集, 保证数据集成的质量,为企业的决策提供准确的数据支持服务。 数据质量在数据集中过程中出现失误的原因是多样的,可能是手工操作失误造成的, 也可能是数据集成过程中采用算法模式失误而造成的, 还有可能是在数据采集的过程中, 出现网络不稳定或者任务中断而导致数据质量不高。 其次,就是要及时对产品生产的各个环节产生的数据进行集成。 在生产的过程中, 不能及时对生产的可用实时数据与当前生产资源资料的数据进行分析, 就不能有效的对下一个生产过程提供有效的材料、原料的支持。 但是,由于现有的数据技术不多,数据的来源不统一,在工业大数据的企业中, 不能兼顾不同类型的海量数据,不能满足实时性要求, 对工业大数据的应用带来了很大的挑战。 2、支持实时建模的大容量数据处理技术 (1)在以往的数据处理中一般采用MapReduce技术对大数据进行批量处理, 这样处理的数据实时性不强,不能有效的运用于工业制造决策中, 不能满足大数据分析的实时建模需求。 (2)现有的大数据分析框架主要是基于简单的数据查询, 对大数据的分析能力与深度不够, 既不能满足工业多层面不规则的大数据采样与分析, 也不能实现多时空时间序列数据复杂建模的需求。 由于工业制造的决策分析的影响数据比较多, 现有的数据分析技术不能将市场数据、服务数据、 质量控制数据、营销数据结合在一起进行分析, 即使能够分析,相应的难度也比较大。 3、大数据给工业制造信息安全带来新挑战 (1)大稻菁哟笠私泄露风险的挑战 大量工业制造的数据集中存储往往会给企业的安全信息增加泄露的风险, 而且在企业生产的过程中,往往还会有一些敏感数据的所有权和使用权难以给予明确的界定。 (2)对现有存储和安防措施提出挑战 大量的工业数据存储在一起,这样就会存在多种格式不同、类型不同的数据共存的情况, 就会造成企业的数据存储不符合安全管理的需求, 造成企业的数据管理存在安全的漏洞。 (3)大数据技术被误用带来的挑战 大数据的应用为黑客提供了更多的数据分析机会,使得黑客的攻击更加精确,为企业的工业生产带来了更大的潜在危险。 二、工业大数据的分析途径 1、利用开放技术与平台,实现数据的任意移动 在工业制造中,系统的管理平台是一个系统化的工作, 而不仅仅是一套操作软件与管理系统,更多的是项目执行和服务的平台。在实际工作中,能够体现企业生产的过程与挖掘企业生产过程中的数据, 保证数据能够在不同的服务器与管理软件上移动。 因此,在企业的系统应用平台中,要详细的对系统架构进行设计, 将系统的数据集成能力、实施能力、数据挖掘能力等融合在一起, 并能够与物联网结合在一起,实现“软件+云服务”的工业大数据应用管理平台。 在工作制造的大数据分析过程中,需要将物联网与“互联网+”的应用结合在一起, 通过物联网的及时响应, 能够将客户、企业中工作的软硬件定期巡检、易耗品、设备的功能等数据进行分析, 进而能够有效的确定工业生产过程中的供应链上各个企业的合作关系,为客户提供持续性的有价值的数据服务。 2、完善工业企业管理系统的功能,强化处理结构性和非结构性数据的数据模型 完善工业制造企业的系统管理平台,将数据处理的功能集成在一起, 实现制造管理系统的MOM与ERP、EAM 等有机的聚合,实现数据的集成,能够将企业的信息推送、系统工作流的集成、应用数据的控制与管理有机的集成在一起, 完善数据处理的模型,实现对工业制造企业的结构性数据与非结构性数据的处理。 由于工业制造企业各个管理系统之间的主数据不统一,不同系统之间的数据交换就需要依赖各系统间的总线进行数据交互, 就需要整合各个系统之间的数据业务流程、工作流、服务流程等, 才能有效的实现工业大数据的集成,对工业制造企业的管理者来说,通过一键登录之后,通过系统的个性化定制页面,就能够了解与查看经过大数据集成后的数据。 3、利用智能工具对工业大数据进行分析 在工业制造企业可以采用时间序列、图像、视频、机器学习等智能分析工具, 来建立工业生产的数据模型,模拟与控制工业生产的过程, 进而与工业大数据平台结合在一起, 这样就能够有效的对工业企业生产中的情况进行分析, 并可与物联网、感应器、互联网等连接在一起, 然后与企业的管理应用软件结合在一起,对企业生产的大数据进行分析。 三、工业大数据的应用价值 随着“互联网+”的思维与工业制造业的融合,创新了工业生产中的数据分析, 同时也能够将企业生产中的所有数据聚合在一起, 这为工业大数据的集成提供了便利, 同时也使得工业大数据的集成成为企业数据应用的核心。 以工业数据的采集与解析、分析和可视化以及数据的安全管理成为未来企业数据的关键技术, 随着信息在企业生产中的应用不断加深, 企业生产的数据不再以企业的内部数据为主,同时还要将外部的市场数据融合在一起,随着智能制造的应用越来越广, 企业需要重新审视工业大数据在生产中的作用,同时企业也会重视大数据的价值, 对企业的制造产品进行创新,并能够对企业的生产进行监视与预警管理,同时还能实时的对生产设备故障进行诊断与维护,优化企业生产的供应链管理, 提升工业企业的生产效率。 在企业生产过程中利用大数据分析, 可以有效的对企业生产的仓储、产品的配送、销售等进行优化管理, 降低企业的成本,并能够提高企业的销售效率。 四、结束语 工业大数据在企业生产中具有十分重要的作用, 它的价值产生方式主要是通过集成企业在生产过程中产生的数据, 并对企业生产的供应链、销售的整个数据进行收集与集成,在通过数据分析之后, 能够为企业的生产提供决策支持,进而能够有效的提高企业的生产效率与产品质量等,满足用户的需求,扩大企业的影响力。 大数据分析论文:基于大数据分析的数码产品价格预测网站设计 摘要:在当前大数据火热的背景下,研究者都在思考如何应用大数据解决实际问题。文章在理解大数据思维下,设计了以数码产品价格预测、产品基本搜索功能和产品详情模块为主要功能的数码产品价格预测网站,其中重点介绍了如何实现数码产品价格预测功能。该功能的实现主要是利用分布式网络爬虫技术获取各大知名网站的数码产品价格,并利用模型对数码产品的价格走势进行预测。 关键词:价格预测;分布式网络爬虫;数码产品网站;大数据;数学建模 1概述 据《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2016年6月,我国网络购物用户规模达到4.48亿,可见通过网上获取信息的人很多。在互联网+和大数据时代下,IT行业逐步成为人们热议的焦点,其发展也得到愈来愈多的人关注。而目前国内的IT类资讯网站大多没有预测产品价格这个功能,本文将着重研究价格预测的实现功能的实现。 2网站设计与开发的可行性与适应性分析 2.1从技术角度看 开发一个基于大数据的分析的数码产品价格预测网站需要大量的数据做支撑,这些数据可以通过各大电商平台进行获取。各大电商平台往往会将这些数据按照一定的格式展现在网站上,我们可以通过分布式数据爬虫技术将这些数据实时采集。数据爬虫是一种非常流行的数据采集程序,目前互联网上拥有大量的爬虫框架供我们使用,我们只需编写简单的代码便可以开始获取数据。当拥有海量数据后我们可以对各个商品进行建模,基于hadoop框架进行分布式运算,设计相关预测算法对数码产品价格进行分析并预测出价格的未来走势。 2.2从资源角度看 对于数码产品,互联网可以提供各种各样的信息,比如各大手机生产企业会在他们的网站上数码产品的配置信息、评测信息等。在网站建立的初期我们可以从这些网站获取大量的数据来填充我们的数据库。对于部分具有版权的数据,我们将采用外链的方式将原网站提供给用户浏览,这样可以节约开发资源,并让网站专注于价格预测的实现。 2.3从商业价值角度看 一个可以有效预测价格变化的网站是比较有市场前景的,目前互联网上充斥着各种各样的历史价格查看网站,但是大多没有可以对价格进行预测的网站。如果我们可以成功的预测价格走势,我们就可以引导消费,帮助消费者省钱,这也便是网站最大的商业价值。 3网站概述 网站以用户需求为出发点,利用网络爬虫、PHP、HTML5、JAVASCRIPT、MYSQL等技术设计开发。在网站里可以查询到参数、评测、价格和图片等关于数码产品的详细信息。网站的功能包括数码产品价格预测(预测到某款数码产品在未来一段时间内的价格)、信息查询(含有数码产品名称、各项参数、各角度拍摄图片等信息)、价格对比(及参数对比、图片对比和综合对比)等,目的是为人们提供一个简单易操作、具有现实意义的数码产品信息查询平台。网站技术框架如下图所示: 4网站设计 4.1网站主要功能设计 4.1.1产品价格预测模块设计 产品降价预测模块是网站的重点功能。用户可以通过网站查询某个产品的基本信息,并且能够得知该产品的历史价格走势和该产品在未来一段时间的价格走势,这对于比较注重价格的用户来说,便可以综合各类信息和自身需求,更加理性和有计划地选择性价比较高的产品。 网站利用分布式爬虫采集互联网各大平台的IT产品价格数据,形成一个较全面的价格走势图,再通过对产品价格进行建模,从建模结果中得到IT产品在未来一段时间的价格走势。需要说明的是,因为价格容易受到社会、经济条件以及国际等多种因素的影响,所以预测的价格走势会有一定的波动。另外,对于不同时期的价格预测也不同,短期内影响因素主要是数码产品的市场供应,一般采用指数平滑法。这种方法预测主要是靠历史价格数据逐步往后推导预测价格。对于较长时间,则采用二次指数平滑法较好,因为对于一些时间序列变化可能存在线性的趋势,这种方法的好处在于能减少预测值的滞后性。如果数据的变化受季节影响,预测方法应当采用温特线性季节性指数平滑较好,因为这个预测方法是根据季节的变化来进行价格预测,这样预测的价格更为准确。 4.1.2产品基本搜索功能设计 产品的搜索功能也是网站的基本功能之一。产品的搜索功能不仅仅只是简单的产品搜索,它是一个包括商品搜索、查看热门产品、查看最新产品、今日推荐等多模块组合成的一个大模块。用户通过这些搜索信息并结合自己需求,可以理性谨慎地对产品进行对比选购。换言之,产品搜索模块将完成对商品的导购功能。 4.1.3产品详情模块设计 产品详情页面包括很多内容,其子页面也非常多。其中包括:概览页面、具体参数页面、报价页面、点评页面、图片页面以及竞品对比页面等等,每一个页面的功能都不同,设计时将合理安排功能的布局,以方便用户获取自己所需要的资料。 4.2价格的采集与预测 4.2.1分布式网络爬虫 实现价格预测的前提是有大量的历史价格数据,所以W站利用分布式网络爬虫技术从各大网站采集数据,爬虫主要由两个模块组成: 爬虫引擎:分布式运行且完成下载网站页面内容,并将数据存入数据库的工作。 数据清洗:将下载下来的价格信息进行清洗处理,剔除无效信息和冗余信息。 分布式爬虫技术实现需要对于特定的网页编写用于分析其网站源码和获取信息的脚本代码,数据或许后再通过数据清洗去除掉不必要的数据信息,最后把需要的数据存放到数据库中保存。 4.2.2预测价格 在比较多种预测方法后,我们发现时间序列法较适合预测数码产品的价格。时间序列即是某些序列按照时间的先后顺序排列而成的一种特殊序列。若利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,以解决实际问题,则称为时间序列分析法。时间序列分析是以时间序列为研究对象,分析序列的本质波动,探究其真实规律的一种定量分析法。在实际中,通常被用于预测未来现象或指标的波动情况。由于数据量庞大、涉及的商品较多,为了提高计算速度,预测模型需要构架在Hadoop等分布式平台之上。 5网站的开发 5.1数据爬虫程序 开发一个数据爬虫,需要用到scrapy框架,该框架是基于python语言编写的,用python语言开发程序最大的特点那就是简单易读。Scrapy框架非常的简单易用只需编写爬虫规则就可以开始高效获取数据,并且该框架是可分布式运行,速度可控,支持JavaScript,非常适合用来采集各大网站的数码产品数据,最重要的是该框架是免费而且开源的,故运用scrapy框架进行开发满足网站需要的爬虫系统。 5.2价格数据分析系统 对于海量的数据传统程序没办法很好的处理,传统的win-dows系统也很难有效的承载。故我们选用hadoop生态体系进行数据分析,该程序可以高可靠的运行在多台电脑上。为了程序可以长期稳定地运行,我们选择在linux上进行数据分析,这样的好处是系统稳定性强,硬件资源可以高效利用。 5.3网站搭建 和大多数网站一样,本网站采用BS(Browser/Server)架构,该架构具备以下几个特点:客户端电脑负荷大大简化、系统维护和升级成本低、同时也降低了用户的总体成本。 我们运用HTML、CSS、JavaScript开发网站前台页面,用PHP开发网站后台,MySQL作为后台数据库。网站运行在Linux系统下的Apache软件下,网站的所有软件均为免费软件,实现成本较低,也符合当下流行趋势。 6结束语 本网站是在大数据背景下建立的数码产品价格预测网站,着重在实现产品价格预测功能、提供报价资讯等内容。网站依托互联网数据建立,以满足消费者对价格预测和导购需求,未来还将继续完善研究工作,通过大数据分析提供个性化产品推荐、提供对数码生产企业的大数据服务、提供对消费者的购买预测功能。 大数据分析论文:大数据分析方法及应用初探 摘 要:大数据在很多的行业和企业得到了应用,对大数据的研究和分析也受到了很多的学者的青睐。大量非结构化流式数据已成为大数据时代的主要数据形态,这给传统的数据处理系统架构带来非常大的挑战,必将使大数据处理系统渐渐由流程设计转变为数据设计。为此,该文主要从大数据分析的方法理论入手,对现今各行各业即将运用的大数据处理方法进行研究,总结出一种较适用的大数据分析方法及其应用,以供行业和企业在未来的业务活动中作参考。 关键词:预测分析 大数据处理 大数据应用 数据挖掘 随着云计算、大数据、物联网和移动互联网等新一代信息技术的发展,传统企业级IT架构正在朝基于互联网的分布式新架构转型。大数据作为新一代信息技术的核心,正在使各个领域变得越来越可感知,并走向智能化。大数据将会发挥自身独特的优势,带给我们更多的方便和便捷。大数据分析的方法理论有哪些、在行业、企业的活动中有哪些应用。 1 大数据分析的五个基本要素 1.1 大数据预测性分析 大数据技术的主要应用是预测性分析,如在线教学资源网站通过数据分析用户会对推荐的教学模是否感兴趣,保险公司通过数据预测被保险人是否会违规,地震监测部门通过对大数据的分析,预测某地点发生地震的大致时间,气象部门利用数据预测天气变化等。预测是人类本能的一部分,通过大数据预测人类才可以获得有意义的、智能的信息。许许多多的行业应用都会涉及到大数据,大数据的丰富特征表述了快速增长的存储数据的复杂性。大数据预测分析打破了数据预测一直是象牙塔里数据科学家和统计学家的工作,伴随着大数据的出现,并融合到现有的MIS、MRPII、DSS 、CIMS和其他核心业务系统,大数据预测分析将起到越来越重要的作用。 1.2 数据管理和数据质量 大数据分析跟数据质量和数据管理紧密相关,而质量高的数据和有效的数据管理可以使分析结果有价值、真实并得到有力的保证。 1.3 可视化分析 普通用户和大数据分析专家是大数据分析的直接使用者,因此他们对大数据分析的基本要求就是要可视化,因为他们想通过可视化分析获得可观的大数据特征,让用户直观看到结果。 提高解释信息的能力可以通过数据的可视化展示来实现,而可视化展示主要由图形和图表来呈现。要从大量的数据和信息中找寻相关性非常的不容易,而图形或图表能够在短时间内展示数据之间的相关信息,并为用户提供所需的信息。 1.4 语义引擎 语义引擎是把现有的数据标注语义,其实可以把它理解为结构化或者非结构化的数据集上的一个语义叠迭层。它是数据分析及语义技术最直接的应用,好的语义引擎能够使大数据分析用户快而准地获得比较全面的数据。 数据分析的新挑战及困难主要表现在非结构化数据与异构数据等的多样性,必须配合大量的工具去分析、解析、提取数据。语义引擎的设计可以达到能够从文档中自动提取有用信息,使语义引擎能挖掘出大数据的特征,在此基础上科学建模和输入新的数据,来预测未来的可用数据。 1.5 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘。各种数据的算法基于不同的数据类型和格式,能更加科学地呈现出数据本身的特点,能更快速地处理大数据。如果采用一个算法需要花好几年才能得出结论,那大数据价值也就无从f起了。可视化是给人看的,数据挖掘是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法可以使我们深入挖掘数据内部的价值,并且这些算法能够处理大数据的数据量,也可以满足处理大数据的效率要求。 2 大数据处理方法 大数据处理技术在社会的发展中占有重要的地位,现在有很多的研究者对大数据处理技术进行研究,将大数据处理技术与交互设计结合,让交叉科学得到发展,计算机技术的进步,让交叉技术被广泛应用,并引起了很多人的重视,例如:计算机技术可以在艺术中被应用,进行色彩搭配,还可以将计算机技术应用到垃圾分类里,这些都是研究人员对计算机和交叉设计的结合。这种结合让设计学与计算机技术紧急的结合在一起,将传统的调研方式和测试方式应用到交叉科学领域,这种方法的研究可以为用户调研和测试方法提供依据,能够减少人工的成本。大数据处理方法其实有很多,笔者根据长时间的实践,总结了几种基本的大数据处理方法,如非结构数据处理法、自然语言处理法等,该文主要介绍非结构数据处理流程涉及到的主要方法和技术。非结构化数据处理流程主要以网页处理为例来阐述,包括3个阶段,分别是信息采集、网页预处理和网页分类。 2.1 信息采集 信息采集主要是根据相关主题由固定的专业人士来完成,其采集的数据只能用于所针对的主题和相关的模块,出于对效率和成本的考虑完全不必对整个互联网进行遍历,因此,模块信息采集时往往需要研究以哪种方式预测链接指向的页面与主题的关联性,并测算其是否值得访问;然后研究以哪种相关策略访问Web,以在采集到主题相关页面的同时,尽可能地减少采集到主题无关的页面。 预先设定好种子链接是信息采集的基本方法,充分使用HTTP协议下载被访问的页面,运用分析算法对页面与主题的相关性进行分析,然后确定待访问的相关链接,预测可能指向主题相关页面的链接,最后循环迭代地运用不同的相关策略访问网页。 2.2 网页预处理 网页预处理最主要涉及到网页去重处理,网页去重可以归为两类:一类是基于URL的对比去重,它适用哈希算法;另一类是基于内容的对比去重,它适用基于信息指纹的文本相似度算法。 网页去重是先抽取文档对象的特征,再对文档内容进行分解,将文档的特征集合表示出来,然后有目的针对特征集合的压缩编码,通过将哈希编码等文本转为数字串映射方式,为后续的特征存储以及特征比较提供方便,这样可以起到减少存储空间,提高比较速度的作用,最后就是计算文档的相似度,此步需要根据文档特征重复比例来确定文档内容是否重复。一般是提取网页的某一个信息特征,通常是一组关键词,或者是关键词加权重的组合,调用相应的算法,转换为一组关键代码,也被称为指纹,若两个页面有大数量的相似指纹,那么可以预测这两个页面内容具有很高的重复性。 2.3 网页分类 网络时代,人类所面临的一个非常重要且具有普遍意义的问题就是网页分类。将网络信息正确分类,方便人们更好地使用网络资源,使杂乱无章的网络环境变得有条理。而网页分类一般是先对网页中的文本素材进行分类,通常采用文本分类来完成。文本分类主要应用于电子邮件分类、信息过滤、文献翻译、数据检索等任务,文本分类的一个关键问题是特征词的选择问题及其权重分配。 在搜索引擎中,文本分类主要有以下用途:相关性排序会根据不同的网页类型做相应的排序规则;根据网页是索引页面还是信息页面,下载调度时会做不同的调度策略;在做页面信息抽取的时候,会根据页面分类的结果做不同的抽取策略;在做检索意图识别的时候,会根据用户所点击的URL所属的类别来推断检索串的类别等。 网页分类方法有SVM分方法和朴素贝叶斯方法,其中比较推荐的是支持向量机分类方法(SVM),该算法主要基于统计学理论及线性分类器准则之上,从线性可分入手,再扩展到线性不可分的情况。甚至有时会扩展到使用非线性函数中去,这种分类器统称为支持向量机。近年来,支持向量机分类方法越来越多的受到网页分类技术人员的青睐。 3 大数据分析在行业活动中的应用 非结构数据处理和数据挖掘的应用范围较广,它可能应用于运营商、银行、传统企业和电商,挑选几个具有代表性的案例与大家分享。 3.1 电信行业 某城市电信运营商的上网日志分析系统,该系统通过收集用户上网日志历史记录数据,分析出每个用户的偏好。首先该系统通过并行统计出每个人有效历史上网日志URL;然后从日志URL中抓取网页内容,提取正文,并通过文本分类算法计算分类;最后通过统计出每个用户上网关注类别总数,分析出每个用户的偏好。 3.2 地产行业 某房地产企业的社会化品牌实时营销系统,该系统通过社交媒体数据,进行网络口碑监测,负面情绪被及时地发现并制止;通过与客户进行互动,争取客户忠诚度;通过监控同行及竞争对手的各方面资讯,量化评估竞争态势;快速提升品牌知晓度和美誉度,将媒体影响力转换为客户量,缩短人气聚集周期。 3.3 证券行业 某证券商战略信息监测通过历史回顾与信息摘要,提供题目、摘要、原文URL,今日舆情焦点,今日舆论,展示抓取的所有期货产品相关信息的缩略,并提供全文链接。通过热点事件列表可以看到历史相似事件对趋势的影响,通过天气指数与趋势对应曲线可以看到历史相似天气与历史趋势的对照。 3.4 金融行业 某大型股份制商业银行供应商风险评估系统,该系统通过抓取供应商内部数据,如企业年报、公司变动、领导情况、财务状况等数据,分析公司运营指数;通过计算各供应商社交数据,对其社会影响力做评估;通过同行之间的数据分析对比,对供应商进行实力评估,这些数据指数可以有效协助商业银行进行供应商风险评估。 4 结语 大数据处理数据的基本理念是用全体代替抽样,用效率代替绝对精确,用相关代替因果。证券、微商、地产等行业每天都会产生巨大的数据量,大数据分析与处理已成为大数据技术的最重要的应用,通过大数据技术从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的信息,找出产品或服务未来发展趋势,为决策者提供有力依据,有益于推动企业内部的科学化、信息化管理。 大数据分析论文:大数据分析在移动通信网络优化中的应用 摘 要随着网络信息化的快速发展,我国手机移动用户的数量呈直线上升趋势,用户的增加对移动通信网络的建设起到了推进作用,传统的网络优化方式已不适应新时展的需要,因此大数据分析技术的发展满足了现代移动通信网络优化的要求,充分提高了工作效率,本文针对目前移动通信网络优化的现状进行研究与分析,将大数据分析技术合理的运用到移动通信移动网络优化中去,促进移动通信企业的发展。 【关键词】大数据分析 移动通信 网络优化 应用研究 为了使移动通信技术满足时展的需要,4G通信技术的发展,给人们带来了更好了通信体验,同时也对移动通信网络优化服务提出了更大的挑战,数字化和网络的快速发展,促进了大数据分析能力的提升,但如何发挥发数据分析技术在移动网络化中的作用是目前最需要解决的问题。 1 移动通信网络优化现状 现阶段,我国移动通信技术取得了一定的成就,但在移动通信网络优化方面还存在很多问题,目前,提高移动通信网络优化的方法有两种,一种是人工优化,即提高网络技术人员的技术水平,另一种是对通信软件进行优化升级,主要的软件工具是设备厂商OMC系统工具、第三方工具和软件、频率优化软件等。第一种是通过收集数据信息,来分析通信网络信号和命令的分析软件,第二种是移动供应商的系统软件,使通信网络的稳定性和性能得到保证,第三种是调整无线网络的频率、参数、邻区等,因为第三方软件和OMC软件存在不兼容的情况,给移动通信网络的优化工作带来了很大的麻烦。 2 大数据分析技术对移动通信网络优化的影响 大数据分析技术移动通信网络优化的影响是有利有弊的,一方面大数据分析技术可以有效解决数据量的问题,对数据进行很好的归类和分析,而另一方面,加大了故障分析的难度。移动通信网络优化就是对用户通话状态的收集和分析,达到排除故障、提升用户使用感知的目的。 大数据时代的到来,使人们可以更加自由的使用网络,这对移动通信网络的技术、承载力有着更高的要求,移动通信技术经历了从2G到4G的发展历程,目前正在进行5G通信技术的研究,移动用户在使用通信业务时,天气、地区等因素都会对通信质量造成影响,因此,在通信的稳定性和抗干扰能力上需要技术的革新,合理使用大数据分析技术,可以有效发挥对移动通信网络的优化作用。 3 大数据分析在移动通信网络优化中的应用 3.1 移动通信用户管理优化 移动通信用户的数量在不断变化,对用户的数据也要不断的更新,在处理与保存方面都存在很大的困难,大数据分析技术的应用可以根据各个移动用户的传输状态实时记录,方便了对移动通信用户的管理,以及对通信网络稳定性的调查和分析。 3.2 移动通信用户计费管理优化 随着移动通信用户使用量的增加,出现了消费套餐类型以及消费信息等巨量数据,传统通信网络优化手段不能及时的进行分类处理,工作效率比较低,而大数据技术的应用,可以快速的对数据进行分析、归类,使移动通信管理人员可以很好的掌握通信用户的使用规律,从而对数据信息进行归纳、分析,发掘信息的潜在价值,发现潜在商机,更好的开拓通信市场。 3.3 移动通信用户行为管理优化 用户对网络的使用具有很强的不确定性,包括对应用软件的使用频率,业务使用类型以及上网喜好等很难把握,这会使移动通信商在对软件设计时的定位方向出现偏差,花费巨资开发的软件没有人使用,这种结果会使移动通信商受到严重的经济损失,但如果通过对用户的上网流量信令、数据等进行挖掘和整合分析,可以发现其中共性和特点,方便以后软件的开发和业务的开展。 3.4 自动网络参数调整 当移动通信网络数据优化系统有了辅助决策功能后,这样的分析结果是很准确的,也经过了多次实验的考验,在这种条件下还可以对优化工具做进一步改善,我们将可进一步优化的软件作用于OMC系统上,通过OMC可以直接调整网络系统参数,方便了用户的同时也为用户提供了稳定的通信质量。 3.5 网络问题智能分析 通过采集关键节点信令并核查MR报告、告警日志、参数配置文件等数据,对异常Cause进行统计分析查找问题原因。针对不同原因制定具体的自优化方案。从故障告警、参数设置、用户终端、核心网等多个维度输出优化方案。 4 大数据分析在移动通信网络优化中的问题及对策 4.1 数据爆炸 随着大数据时代的到来,移动通信数据也将面临着数据爆炸这个问题,移动通信用户在增加、通信业务在增加以及数据量都在快速增加,在数据处理方面存在很大的问题。 对此,需要移动供应商有良好的技术人员管理体制,对数据及时进行归纳、分析,同时要引进先进的技术和理念,完成数据分析工作。 4.2 资金短缺 随着数据量的不断增加,对移动通信网络的质量存在很大的挑战,对此,移动供应商需要不断建设基站、更新设备等,建设周期长、资金量需求大等问题使供应商投入的资金不满足发展的需要。 对此,需要移动运营商基于大数据分析,对网络结构、各个节点业务瓶颈等进行分析,并实施优化调整,保证投资的效益最大化。 4.3 安全问题 数据量的不断提高,使数据的存储成了问题,一旦系统出现漏洞,对数据的安全性造成了严重的威胁,导致很多工作无法正常运行,加大了移动通信公司的损失程度。 要求维修技术人员定期对数据系统进行维护处理,保证系统的安全性和数据分析技术的正常运作。 5 结束语 目前,大数据分析技术已广泛应用在移动通信的各个工作当中,移动通信网络也依赖于大数据技术的发展,为移动通信公司提供了专业的数据分析技术,同时也保证了通信质量的提高。 大数据分析论文:音乐院校图书馆数字资源大数据分析初探 【摘要】大数据背景下,音乐院校图书馆运用网络媒体信息及购买或自建各种类型数字资源,将纸质资源与网络技术有机结合,进一步挖掘自身资源,提升读者服务。笔者通过大数据原理对几大音乐学院图书馆网站3年来网页信息及数字资源的运行进行分析,并将分析结果归纳、去繁就简,充分利用大数据这种新兴方式为其数字资源的利用提供可行性建议。 【关键词】大数据;音乐院校;数字资源 高校图书馆是教学、科研的信息中心,进入信息化时代后,由传统的手工服务步入了通过计算机网络的自动化服务阶段,网络信息系统及数字资源也日趋成熟稳定。如今普通院校图书馆网络已经由VPN技术服务上升到“云舟服务”,而音乐院校图书馆也积极发展网络信息及电子数据资源。在信息“大数据”的背景下,如果只关注信息的及单一的信息输出,不进行数据分析,就会导致网络平台及数字资源的运行和跟进服务欠缺,出现优越性不能持久、缺陷无限延伸的情况,如此就会削弱本身的“教学辅助功能”。 一、大数据调查列表 大数据,或称巨量资料,具有Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)4大特点。笔者于2016年4月通过登录官方网站的方式对全国九大音乐院校图书馆2013―2015年间网络服务系统进行了全面的数据采集,由于有的院校未设定“访问量”单元数据对本文无意义,所以只能放弃。现仅以西安音乐学院图书馆为主,其它音乐学院图书馆为辅,对三年来网络系统的运行情况进行大数据方式的统计、分析,剖析、提出问题,探究造成问题的原因、对策以及建议等。 (一)西安音乐学院网络服务系统调查。从对各音乐院校图书馆的调查中看出,2013―2015年排前三的为:《英语听说学习多媒体资源库》试用通知、“数据库试用通知”“全国音乐学院图书馆文化建设论坛在武汉音乐学院举行”;2014年排前三的为:“新东方多媒体学习库校外访问通知”“西安音乐学院第四届世界读书日活动圆满落幕”“书香西安音乐学院―中文在线电子图书试用通知”;2015年排前三的为 “2015陕西高校图书馆新人入职培训”“2015年高校数字资源建设与共享学术交流大会”“图书馆参加全国艺术院校图书馆学术研讨会”。 (二)西安音乐学院图书馆2014年―2015年BBS(新书通告)访问调查(其余音乐学院图书馆因篇幅原因略)。调查出处于首位的是“2014年最新书目”,其次为“2013年最新音像目录”,再次为“2014年最新音像目录”。 (三)西安音乐学院图书馆2014年―2015年BBS(资源动态)访问调查(其余音乐学院图书馆因篇幅原因略)。从调查可看出处于首位的是“知网・库客数据库用户名、密码”;其次是“维普资讯试用通知”;排在第三位的是“新东方数据库试用通知”。 (四)西安音乐学院图书馆2014年―2015年BBS(试用数据库)访问调查(其余音乐学院图书馆因篇幅原因略)。从调查可看出排在首位的是“新东方媒体学习库”,第二位的是“空中英语教室学习音像数据库”,排在第三位的是“银符考试题库”。 (五)西安音乐学院图书馆2014年―2015年BBS(外文数据库)访问调查(其余音乐学院图书馆因篇幅原因略)。从调查可看出排在首位的是“美国科研出版社(Scientific ResearchPubling)期刊”,第二位是“ASP世界音乐在线”,排在第三位的是“ASP表演艺术、戏剧与电影视频库”。 二、 原因分析 (一)非实用性公告影响。公告是网络信息系统中包罗内容最多也是搜集网络学术情报的“引擎”,而访问量排在前三位的都是非实用公告。 (二)读者的从众心理。网络时代造就了一大批“皇上”读者,对任何服务都“吹毛求疵”。 (三)单边效应。在网络系统服务方式中,图书馆的任务角色往往只是承担开通责任,在利用过程中存在的问题无法及时得到图书馆专业人员帮助解决。 三、对策 (一) 提高馆藏质量。当今任何一个图书馆也没有能力将所有书刊资料尽数收藏,只能根据本馆的任务对象,对所需资料进行有选择、有重点地收藏。 (二)定期开展各类实体或虚拟的文献服务讲座。结合各系工作重点进行跟踪服务。 (三)开办馆办刊物。这是一个很好揭示馆藏资源的方式。 (四)注重学生需求。学生这个群体是除了专业图书的需求外,同时也需要与个人爱好、兴趣等相关的提高综合素质的图书,这些都不是教书和采访人员完全能把握的,因此,非常有必要把他们的代表纳入选书队伍。 (五)读者推广。图书馆通过举办读者活动如“世界读书日活动”、读书沙龙等活动,对馆藏文献有了进一步的了解。 (六)数据推送服务。数据推送服务是指图书馆根据读者的需要,主动将读者所需的信息内容推送到读者端,大数据环境下对于读者的各类行为。 四、 结语 大数据分析方法旨在从众多纷繁复杂的数据中找出能为读者提供高效、及时、全面的服务为本,同时依据此数据还可以为图书馆馆藏结构的改善提供本基础,通过对某些访问量较少或无访问的数据库的实际操作找出了问题的症结所在,找出原因给出建议。 大数据分析论文:基于大数据分析的目标房产分类及房源匹配 [提要] 当前,我国房地产处在结构调整期。从市场需求方面,由以前的卖方主导市场需求慢慢转变成为买方主导市场需求;从企业竞争来看,由于材料、人工成本不断增加,导致企业利润下降,竞争压力加大;与此同时,政府部门对房地产业的调控力度也逐渐加大。然而,在一些三四线城市,仍然存在一些房产滞销、房产市场消费购买情况不太乐观的情形。本文通过数据分析,对不同消费人群的消费特征进行房源的匹配,以达到精准营销,为房地产市场营销制定相应的营销策略。 关键词:房产需求;目标房产;精准营销;相应分析 一、调查背景 党的十八大以来,积极践行“供给侧结构性改革”,同时针对三四线城市房产积压、房产滞销的情况,基于房地产企业发展背景,运用相应方法,分析北京市八达岭2015年1月~2016年2月所有楼盘消费者到访和成交数据,发现和提取其中的有效信息和新知识,根据不同消费者的消费特征以匹配不同的房源,提高成交率,达到“去库存”的目的。 二、调查数据介绍 本次调查数据基于零点有限公司提供的北京市八达岭楼盘18万余消费者购买房产的一系列相关信息为分析的对象,结合统计学原理,市场营销学等学科内容,对数据采用相应的分析方法,对数据进行科学分析和处理。 三、数据结果分析 (一)从事第三产业的消费者倾向于购买高档住房。将消费者所从事的行业按照第一、第二、第三进行划分,发现从事第三产业的人们更加倾向于购买高档和普通住房,进一步分析也许与从事第三产业人们的收入水平有着密切联系。同时,他们可能对于生活的品质要求更高,在他们看来,住房不仅仅意味着简单的居住场所,更多的是他们享受生活,培养情操的最佳场所。反观从事第一产业的人们,可以发现收入水平不高,对于生活品质的要求也会降低。在他们看来,只要有一处休息之处便是极好,所以可能会倾向于购买如地下室这样的住所。从事第二产业的人们基本稳定,大多会选择购买普通住房。(图1) (二)处在单身期、成长期和形成期的家庭倾向于购买普通住房。不同的家庭结构拟购买或实际购买的住房类型呈现明显的差异:处在单身期、成长期和形成期的家庭倾向于购买普通住房,单身期生活压力相对较低,主要来自就业。(图2)因此,可以将自己的可支配收入积攒下来购买价格相对较低的普通住房;成长期和成熟期的家庭逐渐增加了来自家庭、孩子的压力,但由于这个阶段,事业也处于增长期,所以工资相对单身期会有较大幅度的增加,购买普通住房便是首选。对于成熟期的家庭,住房需求、生活压力大大降低,就会考虑用家庭剩余资金进行储蓄或投资,房地产投资在当前市场环境而言是首选;或者是当剩余资金积攒到一定额度,他们便会考虑将现有住房更新换代,购买高档住房。 (三)家庭收入较高的消费者更倾向于购买高档住房。不同家庭收入的住户拟购买或实际购买的住房类型呈现出明显的差异:北京年收入最贵学区房高达10万元/平方米,收入在10万元以下的家庭会选择购买地下室,这个收入段的人群大多数集中在外来打工人员,背井离乡的他们将大部分钱寄回老家用于支付子女的教育费和老人的赡养费,因此剩余给自己的少之又少,衣食住行方方面面都需要节俭,地下室便是无奈之举。对于在中低收入段10~30万元的家庭,购买普通住房是首选,少数也有购买车位和商业用房的,这和当前房价的热涨行情有很大的联系。收入在30万元以上的家庭会考虑购买高档住房,其中收入在80万元以上的家庭表现的尤为显著,经济学中“恩格尔定律”表明,收入越高恩格尔系数越小,用于文教娱乐和高档物品的消费显著增加,高档住房便是之一。(图3) (四)目前居住户型较高档的消费者倾向于购买奢华住房。通过对消费者目前居住户型和产品类型进行相应分析得到图4。从第一维度来看,产品类型分布较为分散,消费者目前居住户型分布相对集中;在第二维度上,产品类型分布和消费者目前居住户型分布都相对集中。从图中可以分析出,目前居住户型为租住、一居、两居和三居的消费者在购买住房时选择普通住房的可能性较大,其次可能选择地下室;目前居住户型为4居或者别墅的消费者在购买住房时选择高档住房的可能性较大。目前住房为四居或者别墅的消费者经济状况相对较好,因此对住房的要求较高,所以选择高档住房;目前住房为四居以下(不包含四居)或者是租房的消费者经济状况相对较差,因此购房时选择普通住房或者地下室也符合实际。因此,销售人员在向消费者推介住房时应该先了解消费者目前居住户型,并根据消费者目前居住的户型进行相应的有关连的推介。(图4) (五)消费者置业目的的差异导致购买住房的差异。通过对消费者本次置业目的和产品类型进行相应分析得到对应分析图。如图5所示,消费者本次置业目的和产品类型在第一维度和第二维度上分布都较为集中。从图中可以看出,本次置业目的为第一居所自住或者是用于投资的消费者,一般会更加倾向于选择普通住房,本次置业目的为第二居所或者是第一居所他人居住的消费者,如果购房是用于居住则可能更加倾向于购买高档住房或者带有车位的住房,如果购买住房是用于存放物品或者其他用途则可能更加倾向于购买地下室。因此,销售人员在进行销售时要在参考该对应分析图的基础上也要根据实际情况判断消费者适合的住房类型,为不同需求的消费者进行准确的房屋推荐。(图5) 四、小结 通过对消费者自身的消费特征进行分析,房地产销售商应该在营销过程中着重关注消费者的典型的消费特征,在准确进行本企业产品市场定位的基础上,以满足客户差异化需求,激发客户潜在需求为切入点,找准营销人群、配准营销策略、匹配营销渠道、投准营销资源,针对客户不同的购房需求,为客户提供满足个体要求的个性化产品;与此同时,“唤醒”大量的、差异化的需求。同时,选择不同的传播方式和渠道分别推送产品信息,如微信、传单、网站等形式,并实时更新数据。通^售后客户关怀等手段建立起增值服务体系,做好精准营销的实际效果评估。将最终的评估效果反馈到房源与客户的精准匹配过程,调节客户的需求类型;同时,良好的售后增值服务可以留住老客户,营造良好的企业口碑,以此发掘和带动新客户,真正达到“去库存”的目的,促进房地产市场的发展。 大数据分析论文:大数据分析与高速数据更新 摘 要 随着经济的发展和社会的进步,计算机技术逐渐丰富人们的生活,大数据分析技术作为近啄晷似鸬囊幌罡呖萍迹能够智能存储丰富的数据资源,数据的产生以及更新的速度逐渐加快,数据的种类也相对繁多。通过对大数据进行分析,能够发掘其中存在的政治、经济以及文化资源和社会价值,对于企业来说,能够存储于客户之间的大量的信息,从而提升经济价值,加速社会生活的运转,从而促进时代的进步。本文主要研究大数据系统中的主要分支,并分析其具体的应用。 【关键词】大数据分析 系统 高速 数据更新 大数据概念的逐渐兴起,带动了各大行业的发展和更新,那么大数据的具体概念究竟是什么,书中的解释是一般的软件难以概括和捕捉和分析的较大容量的数据,更大的意义是在于能够通过交换、整合海量的数据,发掘新的知识,从而创造更大的价值。大数据系统中包含仓储数据系统、图形处理系统、日志数据处理系统以及MapReduce数据系统等等。本文通过分析其中主要的几个数据处理系统中的差异和共性,分析大数据分析中的主要应用。 1 大数据分析系统中的Velocity 1.1 事物的处理系统 事物处理系统是传统的商业数据库中主要的应用软件之一,必须要支持大量的并存用户,由于每一位用户操作时所读取的数据只占其中的一小部分,并且会随机的分布在每一个数据系统中。例如在银行的存款中,每天都有成千上万的客户利用自动取款机或是人工服务进行交易,每一位客户对自己的银行账号进行操作,对于银行的整个数据系统中是极为微小的一部分,,是随机分布在各个银行的数据之内的。因此在大数据的时代,随着科学技术的不断普及,事物处理的规模和程度也就不断地加大。 在事物处理的系统当中,velocity是数据系统设计中的主要核心,引导每一位客户对其自身的业务进行准确的操作,同时需要尽可能的支持更多的并发业务,在实际的系统中,TPC-C与TPC-E是测试事物处理效率的主要依据。许多数据分析企业简化了数据分析的步骤,这样虽然能够从一定程度上减少分析的成本,提升的分析的性能,但是为了能够实现更多的分析应用,促进大数据系统的高效运行,需要程序员逐一解决实际的分析问题,将研究的重点放到ACID上。 1.2 数据流的系统 向较与事物处理系统,数据流系统的主要任务是分析流过系统中的主要数据,在每一条流过的数据中,计算出事先定义好的查询运算,例如差异监测、统计运算、复杂事件处理等等,系统中的运算需要连续不断的进行,由于不需要对数据进行大面积的存储,因此流过的数据也就是无限量的。我国数据流系统最早出现于20世纪末,最开始被应用于电信流量监控以及交通情况分析等等。同时与实务处理系统相似的是,数据流系统的核心任务也是velocity,其更加注重的是对于数据系统的吞吐量控制,单位时间内流过的数据量能够方便系统的储存,另一方面能够实现更多的恶吞吐率。 1.3 大数据分析系统 大数据的分析是确保数据价值的主要途径,通过对海量的数据进行分析,能够基本的总结出数据中蕴藏的规律,从而能够更好地理解现实,对未来的事件进行预测。大数据系分析系统与事件处理系统与数据流系统存在一定的差异,与事件处理系统相比,大数据分析系统只为极少数的客户进行服务,例如公司的数据分析师、决策人员以及对数据进行分析的管理人员,并发的用户量小于数据的处理系统,但是对于系统进行的数据处理工作并不少于事件处理系统;向较于数据流系统大数据分析系统能够处理系统中所存储的数据,而不是处理流动中的数据,虽然数据不一定 能够全部放入内存,但是大部分系统需要利用外部处理器进行处理。 在大数据的时代之下,velocity的作用越来越突出,数据通过不断产生、流通并加载到数据系统中,从静态的角度分析和优化数据分析系统存在一定的问题,首先是无法反应并及时更新数据,难以适应众多的在线应用需求;其次,静止的状态可能会受到数据更新的干扰,数据分析的性能无法得到最大程度的发挥。因此程序员在设计大数据分析系统的过程中,不仅要注重数据操作的本身,还应该理清整个数据分析的生命周期,从而使其设计理念充分发挥在系统应用中。 2 在数据系统仓储中高速数据的更新 2.1 传统的数据更新对数据分析操作的影响 分析数据系统中的查询工作,在硬盘上进行数据的顺序阅读,一般情况下,常规的数据顺序读性可能会达到100MBps,相对于传统的数据更新对数据页面进行数据的录入和插入以及修改等操作,数据的访问也比较符合前段系统的数据特征,基本上也是随机进行的。同时由于技术水平的限制,大多数硬盘只能支持每秒一百次的随机访问,系统运行的效率大打折扣。再加上随机访问可能会干扰良好的数据信号,在操作的过程中,需要不断更换硬盘的磁头才能进行后续的工作,因此也在一定程度上降低了数据分析的可能性。 2.2 在线高速数据更新的设计目标 在进行设计的过程中,需要准备固态硬盘、硬盘以及内存三种设备,主要的数据内容依然存放于硬盘中,并在系统中增加少许的固态硬盘,用来暂时存储临时更新的数据,利用这样的形式,能够有效的降低系统更新对数据查询的影响,由于固态硬盘的容量也比较小,因此其成本也相对较低。系统中的每一条数据都需要包含其主键、操作流程以及更新后的数值。因此需要在内存缓冲之前及时进行更新数据,当缓冲完成之后,将数据的更新记录录入在固态的硬盘中,在读入的数据系统中记录插入和修改的操作,从而产生最新的数据信息。 为了完成上述的操作,需要保证几个设计的前提: (1)对查询的结果影响小,这是主要的设计目标,在具体的算法设计中,利用固态硬盘的特征,减少线上更新对数据查询操作的影响; (2)内存的占用较少,内存的大小可能会影响运算的性能,首先内存能够用于数据的缓存,减少不必要的操作,其次,以排序作为基础的算法,对于内存的大小不同,算法的性能可能会出现很大的变化,因此当数据能够完整的纳入内存之中时,利用计算方法只需要读取以此数据,就能够计算出具体的内存容量,从而减少对于内存的占用,提升数据内存的可靠性能; (3)高效的迁移和操作,从时间方面来看,以前e累的大量数据记录,每一页的主数据中可能会存在一些新的更新记录,而不是随机的抽取,在空间的数据方面,数据的迁移能够随时空间的转移进行更新,因此只需要使用少量的硬盘空间,就能存储大量的更新数据。 2.3 MaSM算法 在数据更新系统和固态硬盘中加入两层数据结构,归纳并操作时,需要将数据更新的记录按照主键的顺序进行排列组合,并简化外部内存的排列程序,当缓冲完成之后,算法对缓冲区域中的数据更新记录进行修改,从而将排序之后的数据更新记录记载在固态的硬盘中,编写一个新的文件,之后便不再系修改。对于主键范围之内的数据查询工作,需要创建一个table range scan造作的运算部件,将数据更新记录的数值范围精确到固定的区域之内,使程序员能够及时并便捷的找到数据更新的差异和规律,从而对整个大数据分析提供有一个准确的把握。 3 高性能日志处理系统:LogKV 3.1 LogKV系统结构分析 键值系统能够灵敏地表现多种类型日记的信息和记录,并能够提供可靠的数据存储资源,系统由一个调节的管理支点和多个工作的节点通过数据中心的网络系统连接在一起,每一个工作的系统都由两个子系统构成,IngestKV是键值存储的子系统,使日志能够顺利的缓冲和收集,并实现系统的设计理念和设计目标。 3.2 从日志的数据源到系统的映射 需要管理员尽可能的平衡各个节点之间的日志数据流量,优化获取日志的方法,首先,日志的数据源能够运行LogKV的程序,进行直接收集日志资源,由网络信号进行数据的发送和传播;其次,日志的数据源能够通过配置远程的端口和服务器,将日志的数据直接发送到实际的运行系统中,从而促进整个系统的高效运行;最后,日志的数据源能够将数据写入到本地的文件中,并通过文件传输的协议,产品能够数据源中获取到数据文件。 4 总结 综上所述可知,随着经济的发展和社会的进步,科学技术水平也得到大幅的提升,为了能够跟进时代的步伐,体验科技的成果,采用大数据分析以及高速更新数据更新的技术,不仅能够提升人们的生活质量,加快社会进步的脚步,同时也能够促进我国的科技软实力,从而在激烈的国际竞争中找到一席之地。因此程序员在进行数据分析的过程中,需要充分了解设计的内涵,确立在线高速数据更新的设计目标,从而方便大数据的存储和运行。 大数据分析论文:大数据分析技术在生活中的广泛应用 摘 要 文章介绍了大数据技术的即时性、准确性和预测性,并将大数据技术与公共交通、医药领域、移动通信网络优化相结合,从而方便了人们的生活,提高了人们的生活质量。 【关键词】大数据分析 公共交通 医药 移动通信 所谓大数据,一方面是指在一定时间内无法被常规信息技术和传统数据库管理软硬件工具感知、获取和处理的巨量数据集合;另一方面,是指形成、管理、挖掘大数据, 快速搜集、处理、分析大数据的技术和能力。 大数据的主要特点是海量、非结构化和半结构化、实时处理。大数据技术,或大数据分析技术,就是对这些数量巨大的海量数据进行搜索、整理、分析、加工,以便获得有价值的产品和服务,以及提炼出具有深刻见解和潜在价值信息的技术和手段。 1 大数据分析在公共交通中的应用 交通拥堵日益严重,交通事故频繁发生,这些都是各大城市亟待解决的问题,科学分析交通管理体系成为改善城市交通的关键所在。因此,高效、准确地获取交通数据是构建合理城市交通管理体系的前提,而这一难题可以通过大数据管理得到解决。 大数据分析技术改变了传统公共交通的路径:大数据可以跨越行政区域的限制;大数据可以高效地整合交通信息;大数据可以较好地配置公共交通资源;大数据可以促进公共交通均衡性发展。在大数据中,随着数据库摄入更多数据,所消耗的计算工作量反而递减,配置成本也随之减小,但所做的计算则更加精准。大数据在公共交通中的应用表现在:一旦某个路段发生问题,能立刻从大数据中调出有用信息,确保交通的连贯性和持续性;另一方面,大数据具有较高预测能力,可降低误报和漏报的概率, 可随时针对公共交通的动态性给予实时监控。因此,在驾驶者无法预知交通拥堵的可能性时,大数据可帮助用户预先了解。 2 大数据分析在医药领域中的应用 在医学领域,我们正处在一医学信息爆炸的时代。基因序列、各种医学图像、电子病历记录和多中心临床药物试验等,使生物医学领域跨入网络化的大数据时代。如何从医疗大数据中提取出有用的信息是目前亟待解决的问题,构建医疗大数据系统需要将各家医院通过互联网连接,实现各家医院之间的数据共享。将医疗数据存于专门的数据库中,在信息协作平台上将各种医疗信息分类整合,建立成一个相互共享的网络,从而实现医疗数据信息的共享。 大数据技术的核心就是预测,使用大数据分析技术可以提高诊断疾病的准确率,对有效地治疗疾病具有重要价值。其中最好地体现在传染病预测上,因为传染病的发生、发展、分布与地理地貌、生态景观、人文环境有密切关系,特别在全球气候变化和经济全球化背景下,自然环境及人类社会活动对传染病的影响越来越重要。因此,时间和空间信息对传染病的预测、预警具有重要意义。利用大数据可对传染病疫情的时间、空间信息进行多维搜索,检索、处理和分析这些疫情信息可实现对传染病的流行趋势及影响范围进行预测、预警,对提高传染病防控的针对性、预见性和主动性,抑制流行病的蔓延,以及制定卫生决策都具有十分重要的意义。 3 大数据分析在移动通信网络优化中的应用 当前的大数据技术面临着数据过大和安全隐患越多这两个问题。在移动通信网络发展的过程中,网上用户在不断增加,通信网络的范围在不断扩大, 而移动通信网络所产生的数据量也在不断上升。大数据技术和移动通信网络的安全问题密切相关,一旦技术出现漏洞,移动通信网络的数据就会出现安全隐患。大数据技术中存储功能的是云储存技术,它将大量的网络数据放在统一的平台之上,加大了数据丢失的风险,影响移动通信网络的安全。 优化移动通信网络,需要运用大数据技术的储存功能。移动通信网络的用户在不断变化,每天都要更新大量的数据,而且这些数据都需要进行妥善管理和保存。在这一过程中,可以应用大数据技术的存储功能, 将存储虚拟化作为解决存储问题的有效策略。 优化移动通信网络,需要获取相关的数据信息。移动通信网络的用户非常多,而且其所跨越的时间、空间维度都很大,这些用户在移动通信网络留下的海量的数据信息,使数据获取工作难以继续。在进行数据的获取和收集工作时,移动通信网络可以应用大数据技术,减少人力和物力的投入,同时增加数据的准确度。 4 结语 本文是大数据技术在实际生活领域的应用,分别阐述了大数据分析技术在公共交通、医药领域、移动通信网络优化中的具体运用。借助大数据技术的即时性、准确性和预测性,将其应用到人们的日常生活领域,提高了人们的生活质量。 大数据分析论文:可视化大数据分析模型在个性化英语教学中的应用探索研究 【摘要】本文主要从基础水平、目标要求、薄弱点、性格等四个方面进行数据建模,结合学生学习过程中的数据分析模型,对学生学习群体进行立体的分析和分类,将学习群体细化地分成多类,因材施教;横向针对个人,从听、说、读、写、译五个方面及多个细分点进行数据建模和分析,明确给出学生英语学习的切面水平图,对学生的英语学习进行有针对性的可视化分析;纵向以学生个体在学习过程中积累的变动数据为根据,横向细分考察点为依托,绘制学生个体在学习过程中的数据变化模型,对整个学习过程进行可视化研究。 【关键词】英语教学 可视化分析 学习成效 我国英语教学在网络课程、移动学习、智能测评等方面近年来发展迅猛。结合我国实际的教学环境以及新近发展起来的大数据可视化分析模型,探索更有针对性更加有效的英语教学模式,以更大限度的提高学生学习热情,改善学习成绩,培养全面发展的英语人才。 一、中国英语教育的规模与社会需求 全球化进程和频繁的国际交流推动着我国的英语教育发展,同时也导致外语类教学消费的泡沫现象。针对高校英语专业和英语增长和英语类考试泛滥的现状,导致了学生数量与教学质量之间的矛盾。我国高校英语教育规模和社会需求的快速发展,但也随之带来了师资不足、教材陈旧、教学手段落后、理论和实际脱离等一系列问题。在飞速发展的大数据时代,如何在保障英语教育规模的同时,建设英语专业教材、深化英语专业教学改革、确保英语专业教学质量已经成为当前迫切需要解决的问题。 二、大数据分析模型在学生英语学习过程中的应用 大数据概念在教育领域的发展体现在:开创教育理念的新思维新视角的同时,也给教育实践探索带来了新技术、新方法。通过数据记录学生学习的能力、效果、时间、水平、成绩、思维流程等,能够直接、具象的掌握学生的学习进度。通过大数据系统,对这些信息和数据进行记录、整理、统计、分析,使得教师能更科学全面地掌握学生的学习动向,也使得学生和家长能及时客观地了解个体发展情况。 通过大数据分析模型着重阐述了如何对学生英语水平进行切面横向的评价,同时进行分析研究,查缺补漏,制定个性化学习方案,教师实行定制化的施教方案,有针对性地对学生的英语学习进行指导和教授知识点,有效提高学生英语水平。 从纵向的时间维度来讲,以学生个体在学习过程中积累的变动数据为根据,横向细分考察点(听说读写译的子考察点)为依托,这样可以绘制出学生个体在学习过程中的数据变化模型,制作出来评分图,对比以前的评分图,可以实现对该学生整个学习过程进行可视化研究,并随时调整学习方法和施教方案,有针对性地加强薄弱点的学习,掌控学生的学习效果。 同前面所述一样可以绘制出学生的学习水平评价表,可以清晰地记录学生的学习轨迹,如果条件允许还可以制定学习记录档案,这不仅能成为学生学习成长的指引工具,也有助于锻炼学生的分析解决问题能力和逻辑思维。 三、大数据分析法在英语教学当中的应用 1.大数据分析模型在学习群体中的分类应用。对一个学习群体来讲,主要从以下四个方面进行分类研究,考查点分别是基础综合水平、学生学习目标要求、英语学习薄弱点和学生的性格特点等。该四个考查点每个以满分100分计,基础综合水平时根据学生目前的学习状况做个全面客观的测试,可以从听说读写译等五个基础点进行测试,为考虑英语教学是为学生英语学习的全面发展,故每个基础点满分为20分,进行考察统计;学生学习目标要求是指根据学生当前状况,同时结合学生家长、学生本人以及学校的期望和要求,制定合理的学习目标;英语学习薄弱点主要通过综合水平的考查就可得出学生学习的评估结论;性格特点是指在英语学习过程当中该学生适合的一种学习方法,以上四个方面具体参考下面表格进行分类: 通过基础综合水平(从听说读写译等五个方面进行考核)、学习薄弱点、性格特点、学习目标要求(学生自己的学习水平,学生家长、学生本人以及学校的期望和要求)这四个方面,将学生群体分成几类,清楚了解他们在英语学习过程中存在的问题,可针对性地进行施教,同时对学习过程进行图表追踪,可以直观反映学生在学习过程中的进步情况。传统的教育教学评价模式和大数据的评价模式有较大的差别,大数据时代的教育,更加注重ρ生多方面的考核,对学生的了解更具有针对性,施教方法和教材的选用都能体现个性化,会更客观和全面地对学生进行考核、评价、分析和研究。 通过对学生群体从以上四个大方向的了解分析,进行有针对性的施教,前三个方面是从学生当前自身的了解,后一项是对其学习目标的确认,首先,在了解以上各方面的状态下,结合学生的基础综合水平高低将其目标分段实现,同时,结合其学习薄弱点,进行重点练习和学习,巩固以前基础,提升重点知识水平,针对不同性格的学生,采用不同的学习和练习方法,比如性格开朗具有语言天赋的学生更能在听说应用中提高知识水平,性格内向的学生在读写和记忆知识方面更能发挥他们的优势。 2.大数据分析模型在学生个性化英语学习中应用。 (1)英语教学评价指标体系介绍。以单个学生为例,由评价老师组成评价小组,取平均值对学生进行横向切面的英语水平数据分析,评价表设计为:听(词0.2、句0.2、文0.2、逻辑关系0.3、习语0.1)说(发音0.5、断句0.3、语气语调0.2)、读(词汇0.3、句型0.3、语法0.4)写(词汇0.5、格式行文0.2、组织结构0.3)译(口译0.4、笔译0.4、速记0.2)。 通过以上表格对学生的英语水平进行全方位的数据分析,需要说明的是评分等级可以是上面模糊指标,也可以是精确的得分,通过建立科学准确的数学模型,可以轻而易举的展现出某一学生的优势和不足,同时上表还可以结合学生的目标要求拆开来用,针对某一或几个大类进行评价分析,最终可视化地得出学生英语水平表,之后针对学生的不足制定出个性化的学习和施教方案。按照英语水平数据分析评价模型表,就某一学生实际英语水平考查得分用柱状图进行可视化分析。 从图1可以看出该学生的能力水平中等偏上,但是翻译水平很差,读写水平良好,听说能力一般,总体水平都有待提高,特别是翻译水平需要特别注意。经过分析,针对该学生教师首先着重从锻炼其翻译能力为重,制定专门能够提高翻译水平的施教方案和策略,同时注意对听说读写等方面能力的学习和提高。 下面再听力水平为例进行分析,研究哪些细分方面能力水低而导致该生的听力水平一般。以听力水平考查得分为例, 由上图可以轻松看出来该生的英语听力水平一般,具体原因除在词汇方面表现良好以外,其他细分能力点的水平都很普通,在全文听力理解表现较差,对语句理解一般,全文逻辑关系掌握较差,英语习语的了解水平低,说明该生需要着重训练语句及全文的听力理解逻辑关系和英语习语的学习,结合英语听力能力的不足点,制定个性化学习和施教方案,有针对性地弥补不足;同时从时间维度来看,可以隔一段时间对该学生的水平进行评价,做出评分图,对比以前的评分图可以看出该学生的提升幅度和当前的能力水平,适时调整学习方法和侧重点,优化调整施教方案。 四、结束语 “数据驱动社会,分析变革教育”的大数据时代已经到来,改变和优化传统的教育教学方法是时代所趋,更是学生学习的内在所需。教育数据资源共享,利用大数据分析模型开展教育和教学工作,提高学生英语学习水平,降低学习成本,实现大数据分析方法的最大的价值。 大数据分析论文:基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统 【摘要】 互联网医疗助力于分级诊疗,即是要做好“小病到社区,大病到医院”。文章拟选用基于大数据分析技术设计出一种更智能、更快捷的社区老人智能医疗服务系统。该系统采用互联网技术和大数据分析技术,将手机APP与信息协作平台相结合,在社区内建立一个较为完善的医疗服务系统。 【关键词】 “互联网+” 大数据 “三角服务”模型 智能医疗服务系统 在人口快速老龄化、家庭规模日益小型化和机构养老发展不足等多重因素的影响下,发展社区养老逐渐成为一种必然选择。建立起基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统,在市区大医院、社区医疗站以及社区老年人三者之间建立起信息网络,使社区老年人的健康问题得到更好的保障。 一、系统概述 现如今,大型医院普遍存在床位紧张、人员调配效果不佳、管理体系不健全等问题。建立社区老人智能医疗服务系统是完善现有医疗体系急需解决的主要问题,同时,随着物联网技术的不断发展,将互联网与大数据分析技术用于社区医疗服务系统,已成为该方面的一项新技术。 二、技术分析 根据上述分析,需要开发一套基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统,此系统可以最优化利用资源,帮助老人方便、快捷的解决突发状况。为满足需求,该方案需要具备以下技术:1)概率统计。收集社区老人的体温、心率等生命体征数据。以河师大社区为例,运用概率统计技术采集社区老人的生命体征数据。2)大数据分析。分析老人生命体征数据。在信息协作平台上,利用大数据分析、数据挖掘和人工智能中不确定性推理技术,对采集到的老年人信息进行分析及推断。3)互联网技术。构建“三角服务”模型。运用互联网技术,构建一个以老人为中心,社区家庭、社区医疗站、市区医院三大子系统相互连接的“三角服务”模型,实现智能管理。 三、设计方案 1、总体流程。整个医疗服务系统可分为线上和线下两种服务方式。线上:系统按照固定方案进行老人身体数据采集;线下:社区医疗站会定期派专业人士到老人家里对其进行全方位检查以及相关医疗知识的普及。 2、数据采集与处理。首先利用智能手环采集社区部分老年人的身体数据,通过社区中建立的互联网网络把数据传输到手机APP以及信息协作平台上。分析老人生命体征数据。在信息协作平台上,利用大数据分析和不确定性推理技术,对采集到的老年人信息进行分析及推断。 3、“三角服务”模型。“互联网+”社区养老中最为核心的就是系统模型的构建,运用互联网技术,构建一个以老人为中心,社区家庭、社区医疗站、市区医院三大系统相互连接的“三角服务”模型(如图1所示)。 若采集到的老人的身体数据发生了变化,则会通过报警系统反馈到社区医疗站,社区医疗站则做出最快的反应,一方面,会到老人家中对老人进行急救,另一方面,会及时将老人的存档发送给医院,并联系医院进行一系列的急救措施,从而节约了救援时间。 4、构建智能医疗服务系统。开发社区老人智能医疗服务系统。即开发一个集智能医疗设备、智能医护终端设备和带有功能模块的智能医护平台为一体的服务系统。将采集到的老人身体数据存于专门的数据库中,在信息协作平台上将社区老人、社区医疗站和市区大医院三者建立成一个相互共享的网络,实现数据信息的共享。手机APP与信息协作平台相联系,能够通过移动设备查看网络平台的信息,市区大医院的医疗系统与社区医疗站的数据库相连接,从而便于实现信息的共享。 结语:本系统是基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统,是物联网在医疗领域的应用,目的是为社区老人提供更便捷的医疗服务。将大数据分析技术与智能医疗服务系统相结合,在概率统计的基础上,将手机APP与信息协作平台相联系,通过移动设备查看网络平台的信息,便于实现信息的共享与交流,医疗服务更趋于智能化。 大数据分析论文:试论大数据分析在移动通信网络优化过程中的运用 【摘要】 随着我国移动通信网络用户的增加,优化通信网络成为一种必然。大稻菔贝为移动通信网络优化提供了新技术,掌握大数据时代特征,充分利用大数据技术,完成移动通信网络的优化过程,是当下移动运营商发展的主要任务之一。 【关键词】 大数据分析 移动通信网络优化 运用 移动通信网络运行故障具有较多的原因,大数据时代,通信运营商应根据大数据的特征,采取大数据技术对其进行分析和优化。 一、目前网络优化中的困难 移动通信网络优化是利用数据采集等手段分析网络运行慢的原因,并予以解决。这一问题看似简单,但实际上存在很多困难。包括技术上的、资金上的。比如通信网络资源庞杂,2G、3G、4G网同时运行。基站建设需求不断增加,网络产生的数据不断的增多,对庞杂网络运行状态的分析需要掌握云计算等大数据分析技术。再比如,优化网络需求大量的资金,新建基站和网络维护同时运行,给移动通信运营商带来困难。部分通信网络建成后无法及时投入使用,造成大量的资源浪费,对网络运行高峰期,运行差异很难把握,基站的建设存在些许不合理。另外,同一小区的用户类型具有多样化特征,用户的使用需求也有所不同。对于通信运营商而言,要致力于满足所有用户需求,这就对基站和天线的性能具有较高的要求,优化通信频谱率成为主要问题。但是优化网络频谱率并不容易,目前依然受到技术和资金上的限制。对同一时间段,不同业务模型的整理也需要采取大数据分析技术,采用传统的技术无法解决。 二、大数据分析在移动网络优化中的运用 2.1网络性能大数据存储 数据采集是网络优化的首要任务,主要包括对通信网性能的采集、话务量的采集和信号测试三部分。通信网性能主要是指通信网络的接入效果、经纬度以及入载波频点等基本参数,用来判断网络的运行速度和是否存在运行故障。话务量的采集主要包括移动信道的可利用率,接话率和掉话率等,采集话务量有助于运营商正确建立基站和设置天线的频谱参数,使网络输出更加合理。信号测试数据主要是现场测试,是对正在运行的移动通信网络信号状况进行测试。包括DT数据和CQT数据测试。移动通信网络的需求增多,使用人数增多,每天都会产生大量的数据,这些数据包括种不同类型。因此,对于传统的数据分析方式明显不能满足数据分析的需求,无法了解网络运行的基本状态。而要完成对数据的分析,首先系统要具有大数据存储功能,虚拟化技术是目前用于移动大数据存储的主要方式,该方式能够提供高容量,能够对数据进行完整的存储,并且关注存储细节处理和可扩展储存。使用虚拟化存储,能够将内部数据、外部数据和多厂商的全部数据进行统一存储于一个平台之上。并在对数据中心改变其动态容量,大大降低了存储资源的空间,降低成本,满足大数据时代的通信要求。目前,通信公司已经开始着手研发虚拟化技术,来应对大数据处理。 2.2大数据在网络优化中的具体运用 网络优化的关键是正确进行网络定位和网络分析,解决网络运行中的掉话和干扰问题。随着基站建设的增多,建设不合理导致的信号覆盖不全问题大量存在,天线角度设置问题也时有发生。而对于移动通信运行而言,技术的更新始终是最困难的。上文我们分析,网络优化的主要问题就是数据的采集,实际上这一过程包括优化准备、问题查找与分析,优化调整实施和提取印证几部分。其中数据采集、问题分析、优化调整是网络优化的核心,并且需要重复进行,在移动通信网络运行过程中经常发生。按照上文我们分析的移动通信网络优化阶段,并结合大数据的特征,首先将优化目标定位为网络基站的检查,随后进行数据的测试和网络运行的测试。检查基站是否存在露覆盖和重复覆盖现象,通过大数据分析手段获得基站的覆盖信息,并对其进行适当的调整,满足覆盖需求并降低干扰。准备好测试工具,对数据进行相关测试并存储于云盘空间,利用虚拟化技术对网络平台数据进行提取,从而正确分析移动通信网络运行问题所在,重点解决网络信号不足、无主小区和频繁切换问题。将整个优化阶段分为两部分,即天线射频优化调整和后台参数优化。天线射频优化就是对基站天线的调整,基站天线的覆盖角度是影响信号输出的重要原因,将天线调整于合理的范围内,可以保证通信运行合理。后台参数调整则包括邻区、基站扇区功率调整,并且还包括设置信道、切换参数、接入参数的调整。根据调整计划调整后台参数,从才能保证移动通信网络的分布,为移动通信网络优化打下基础。对于网络优化而言,还需要技术人员根据需求不断的调整,逐渐促进移动通信网络优化的合理性,保证参数的合理范围,最终确保通信网的快速运行。 总结:大数据时代已经到来,对于移动通信而言,用户增多,需求增多,每天产生的数据只能用海量来形容。应对大数据时代的特征,移动网络的优化也应充分采用云计算等技术。分析网络运行中存在的问题,对通信网信道衰落,信号影响因素进行处理,促进我国移动通信网络的发展,满足客户需求。 大数据分析论文:大数据分析在通信网络监控系统中的应用 【摘要】 通信网络监控系统在我国有着重要的意义,企业和个人越来越注重隐私。适应这一需求需要企业基于大数据的特征,分析客户需求,满足客户需求,帮助客户建立专业的、优质的通信网络监控体系。 【关键词】 大数据 通信网络监控系统 应用 通信网络监控系统存在的意义是发现通信问题并解决通信问题。移动通信系统快速发展的同时,还应注重用户体验,致力于建立人性化服务体系。通信网络监控包括多种不同模式,其中最常见的是以告警为出发点的设备和以客户感知为出发点的设备。前者主要是关注设备的被破坏程度,但无法反应网络的优良程度,主要用于故障解决。但是要将客户放在第一位,笔者认为,还需要采取更先进的通信网络监控模式,建立从客户体验出发的监控体系,严把质量关。文章将这两种模式进行了对比分析,肯定了大数据时代应该以满足客户为目标的企业发展战略,致力于促进该时期通信网络监控行业的发展。 一、以告警为出发点的网络监控体系 以告警为出发点的网络监控体系目前依然是监控市场的主流,这一监控体系主要用于对网络故障进行及时的处理。移动通信业在发展过程中,监控部门应把握问题的轻重缓急,合理利用时间,提供优质服务以满足客户服务。其主要原理就是在设备出现问题时及时发出警报,这样就可避免一些损失。在故障的处理中,依然要坚持这一原则,从而快速消除故障,确保通信稳定。大数据时代,物联网、云计算等新兴模式的出现使以告警为出发点的网络监控体系稍显落后。这一时期的数据多且复杂,能够促发报警的数据多,一旦出现报警又不能及时出台解决策略,将影响网络用户体验,因此告警系统的功能应进一步拓宽。以告警为出发点的网络监控体系存在一定的问题,比如对报警系统过于依赖,接口不稳定等原因都会导致目标脱离监控。 同时,这一时期的客户感知度无法真实的从客户那里得到,还必须通过破坏程度来判断,但是这中间存在一定的偏差。发出警报要么影响网络安全,要么影响业务输出,因此很难最终确定原因。 当然,以告警为出发点的监控体系能够大量应用,其一是他具有大量的市场需求,其二是技术设计容易实现,第三是一定程度上可以保证用网安全。未来,针对这一网络通信模式,还应致力于提高网络服务质量。并且要做好一定的预防工作,不能总是等到故障出现采取处理。 二、以客户感知为出发点的网络监控系统 以客户感知为出发点的网络监控系统是近年来提出的一种新的监控模式,与大数据时代的要求保持一致,且在大数据背景下很容易实现。其实现的主要流程是通过大数据采集海量客户感知信息,并将其进行整理后形成客户的习惯和兴趣点,从而分析和对比用户需求。结合已有的信息进行告警设备的重新设置或者调整,可以第一时间保证用户的用网安全。建立不同区域的服务质量等级,根据服务数据特征分析原因,提出意见,并且形成客户感知度报告,以此来进行网络的优化,最大化的发挥了监控系统的作用,对其过程进行如下分析。 2.1客户感知信息数据的采集 信息的采集是实现通信网络监控的前提。信息的采集可以是多渠道的,可以动用户终端设备,也可以是宽带客户。可以在终端设备上安装软件,记录用户的位置,并以区域和时间为轴线分析用户移动通信网络的信号强度、掉话次数,下载速度等数据,根据需求对通信网络进行适当的参数调整,可以提高客户的用网体验。宽带用户的收集是将信息收集软件安装于计算机端,记录客户的位置、下载速率等基本信息,并将数据上传至感知信息接收平台。最后在感知终端这一模拟客户终端的收集下获得用户数据,感知终端是一种特殊的终端,他集无线网、宽带网和窄带与一体,是靠模拟的方式完成收集相关参数。可以将其安装于通信网络中的某个节点上,并利用PING测试本节点和下游设备的参数,并且可以收集线下的服务参数。以收集大客网络的情况信息。该系统的安装位置随意,具有特殊性,应用较为广泛,能够正确的反应客户的信息,对通信监控系统的优化具有积极作用。 2.2客户感知信息的处理 在感知信息系统中,对通信网络监控系统的信息进行收集后,还需要采取一定的办法对其进行处理。处理信息是大数据时代,移动通信网络监控的主要目的,处理数据才能解决问题。当然这一过程是复杂的,需要通过数据库、资源库和设备预警等多项技术相结合,并且要不断的更新技术,形成区域网络服务质量图,并且要始终坚持以人文本的原则。Y合已有的网络结构库、资源库、设备告警库等进行分析处理,形成区域网络服务质量视图。 三、总结 网络监控体系在社会发展中发挥着重要作用,促进行业的发展具有必要性。大数据一定程度上改变企业的商业模式和营销模式。因此了解大数据时代的特征,并且基于大数据进行通信网络监控系统的分析,能够促进其发展。文章分析了基于大数据的移动通信网络监控系统的应用。 大数据分析论文:油田生产中大数据分析技术的研究及应用 摘 要:自始以来,由于地理位置的影响我国的石油资源处于紧缺的状态,传统的人工技术已不能满足我国石油需求的问题,那么将大数据技术应用于油田的建设中是一项急不可待的工程。文章以新疆油田公司为例,利用数据挖掘技术发掘油田隐藏的数据价值,提高数据的使用效率,利用数据找到合适油田,指导生产工作,更好地节约成本,提高综合效益。 关键词:油田生产;大数据;数据挖掘 前言 新疆油田重油开发公司是以稠油开采为主的采油厂。有着将近10年的数字油田建设历史。而且中心数据库已经做得很成熟,主要包括五大业务板块数据。即勘探业务板块、开发业务板块、生产业务板块、经营业务板块的数据库。数据库包括的内容主要有单井、区块的日月报数据、试井与生产测井数据、分析化验数据、井下作业和地理信息数据等。数据库的数据资源种类齐全,质量高。2010年新疆油田重油开发公司正式开始进行智能化油田建设工作,利用物联网诊断单井问题,使用大数据技术对油田进行全面感知、分析预测、优化决策找到油水井的生产规律,从而有助于油田生产工作进行。 1 油田大数据的概念及处理流程 大数据有四个特点即量大(Volume)、快速生产(Velocity)、类型丰富(Variety)、真实性(Veracity),被称为4V[1]。由于数据的数量非常大,就将数据组成数据集,进行管理、处理实现数据的价值。大数据对数据库的整理流程是将数据转化为信息,将信息转化为知识,再将知识转化为智慧。这个过程应用于油田可以理解为是对油田的生产和管理工作。大数据的七个处理步骤包括:对数据的提取和收集、清洗数据、分析数据找到潜在的内在价值规律、建立预测模型、对结果进行可视化的估计、验证结果、评估模型。 2 大数据分析平台及体系架构研究 新疆油田为了满足生产应用,构建了一个有效的大数据分析平台及体系架构。此平台主要包括四个基础架构:数据抽取平台、进行分布式的存储平台、大数据的分析与展示平台。最底层是数据抽取平台主要是实现数据的整合,将数据转化成适合进行数据挖掘或者建模的形式,构建可靠的样本数据集。存储平台主要是对数据进行汇总、建模、分析,最后将处理好的数据进行储存。其功能与数据仓库相似。大数据分析层,是在大数据建模的工具和算法基础上,挖掘隐藏的数据模式和关系,利用数据软件进行分类、建模,生成预测的结果,结合专家经验利用测试的样本选定评价方案不断提高模型的精度,更好的用于油田的决策。数据应用层主要是把建立的模型设计为运行软件,运用建模方法实现数据的可视化界面设计,更好的实现人机交互。 3 大数据分析技术研究 进行大数据分析时我们经常采用两大技术即大数据预处理和抽取技术,大数据分析技术。 3.1 大数据抽取及预处理技术 大数据预处理和抽取技术的原理是指将不同名称,不同时间,不同地点的多种不同结构和类别的数据抽取处理成一种所表达的算法和内涵一致便于处理类型的数据结构[2]。在检查数据缺失、数据异常时可以使用数据清洗方法确定有用的数据,一般采用剔除法或估计值法、填补平均值替换错误的数据。为了满足建模所需的大量数据,创建新的字段时需要进行数据库的构建。将原始数据用一定的方法如归一法转换为可用于数据挖掘的数据,这个过程为数据转换。 3.2 大数据分析技术 应用于油田的大数据分析技术为:因子分析技术、聚类分析技术、回归分析技术和数据挖掘技术。其中的因子分析技术是指,利用少数的因子对多个指标和因素间的相关性进行描述,一般将密切相关的多个变量归纳为一类,这一类数据就属于一个影响因子,用较少的因子反应大量数据的信息。聚类分析技术是指把具有某种共同特性的事物或者物体归属于一个类型,并按照这些特性划分为几个类别,同种类型的事物相似性较高。这样更利于辨别预先未知的事物特征。回归分析是指在一组数据的基础之上,研究一个变量和其他变量间隐藏的关系。利用回归方程,进行回归分析,从而有规律地把变量之间的不规则,不确定的复杂关系简单得表示出来。 在使用大数据进行分析时,数据挖掘技术是最关键的一门技术。该技术将大量复杂的、随机性的、模糊的、不完整的数据进行分析,挖掘出对人类未来有用的数据,即提前获得未知信息的过程[3]。数据挖掘功能分为预测功能和描述功能。数据预测是指对数据进行处理推算,完成预测的目的。数据描述是展现集体数据的特性。数据挖掘功能是与数据的目标类型有关,有的功能适用于不同类型的数据,有的功能则只适用于特定功能的数据。数据挖掘的作用就是让人们能够提前得到未知的消息,提升数据的有效性,使其可以应用于不同的领域。 4 大数据分析在油田生产中的应用研究 4.1 异常井自动识别 油田生产过程中影响最大的一个因素是异常井的出现,因此生产管理人员加大了对异常井的重视。最初,异常井的识别主要是依靠生产部门的生产人员,必须经过人工查阅许多关于油田生产的资料才能确定异常井,这种人工检阅的方法存在很多缺陷。比如说大量的检索工作、耗费时间长等,对异常井的诊断和措施制定造成很大的困难。异常井是指油井当天的产油量和上个月相比波动很大,并大于正常的波动范围。目前广泛采用数据挖掘技术和聚类分析技术对异常井进行识别,提高效率。为了实现算法编译使用技术,系统架构B/S模式进行,能够及时发现异常井的存在。 4.2 异常井智能诊断 异常井诊断是油田每天进行生产必须要完成的工序。而大部分油田采用人工方法对其进行异常诊断,工作量极大,影响因素较多,诊断结果的可靠性较低,对后期进行计划实施造成很大的影响。这时可以采用智能诊断方法,利用灰度图像处理技术和人脸识别算法建立抽油井的特征功图库,对比油井当前的功图和所建立的特征功图,实现异常井的诊断。若是相似则不属于异常井,反之,则为异常井。但是有时一种工况可能会有许多中表现方式,致使功图解释存在很多种状况,可以采取因子分析法,分析每个工况下关联的因子间是如何变化,然后建立参数诊断数据库,对比相关因子的指标项,找到异常的原因,采取适合的方案进行修改,从而提高单井的生产效率。 4.3 间抽井开关井计划制订 当油田开发进入后期阶段就会出现很多问题,过度开发使得地层的能量越来越少,致使更多供液不足的井开发出来。将这类井称之为间歇出油井。新疆油田一般会使用人工方法制订间歇出油井的开关时间计划,但是对于计划的合理性没有进行检验。若是能够控制好间歇出油井的开关时间,对油田实现节能减排是至关重要的。这时可以采用因子分析方法和回归分析法进行研究,利用数据挖掘技术找出影响间歇出油井的开关时间的因素,建立合适的分析模型,对模型进行线性回归,进行归一化处理。从而为业务人员提供制订间歇出油井开关时间的合理方案,达到节能减排的效果。 4.4 油井清防蜡预测 目前油田上对于油井清蜡采取平均每口井一个月清洗一次蜡的措施,按照人工计划进行,出现了许多问题。比如,一些井还没有结蜡就已被清洗,有些井已经结蜡,却没有得到及时清洗。这样既浪费大量的人力物力,而且还对油田的生产效率产生不利影响。若是利用因子分析法,将收集的关于结蜡周期、清蜡方式、清蜡用量、油井状况等数据进行分析,建立油井Y蜡模型,再利用回归分析法对建立的模型建立曲线方程,进行预测,找到结蜡时间,推断出结蜡周期,更好的指导油田清蜡工序的进行,提高油田的精细化管理。 5 结束语 总之,对比以前利用人工进行油田生产可以发现大数据对于油田生产是非常必要的,可以更快的挖掘油田的生产作业规律,解决油田生产的困难。而且,可以利用油田数据进行可视化分析,关注问题的主要影响因素找到管理中存在的不足,预防未来问题的出现。大数据的核心价值就是通过以往大量数据进行分析,预测出未来,从而更好地指导油田的生产工作。 大数据分析论文:大数据分析在企业管理中的应用 自改革以来,我国社会经济取得了巨大的发展,同时也带动了各行各业的迅猛崛起和发展,市场竞争日益激烈。而随着大数据时代的到来,大数据分析逐渐成为当今社会各界的谈论热点,各大企业也想通过大数据分析来使自身的竞争力得到有效提升。但是每个企业对大数据分析的理解和应用等方面均存在部分差异,我们该如何使大数据分析充分发挥它应用的作用,进而有效提升企业的管理水平,这点成为企业需要解决的首要任务之一。本文将大数据分析在企业管理中的应用作为论述的重点,希望能为广大的管理人员提供帮助,进而有效促进我国企业管理水平的提升。 由于大数据时代的到来,大数据分析渐渐成为社会各界关注的重点之一,各个行业都或多或少地涉及以及正在应用大数据分析。有人曾说:在二十一世纪中,如果不紧跟大数据时代的发展步伐,就很可能与时代脱轨,在市场竞争中毫无优势可言。但现代很多企业对大数据的相关含义以及作用等的理解不够科学和全面,在这一前提下,要想使大数据分析真正发挥应有的效用是很难的。基于此,本文不但对大数据的含义做了简要介绍,还从企业管理方面出发,说明了大数据分析应用时需要注意的相关事项,旨在提高国内企业的管理水平。 大数据分析简述 近些年来,信息技术得到了惊人的发展和成熟,同时它也真正走入了人们的生产、生活中,各行业的日常运作和发展也离不开现代信息系统的支持。特别是上世纪90年代数据仓库技术产生后,给各行业的发展带来了翻天覆地的变化,同时信息、数据规模开始呈PB级增长的趋势。从前的企业仅仅将信息系统视为企业运行程序的一类辅佐系统,对其中庞大信息、数据并没有足够的重视,所以数据的作用并未得到真正的发挥。但通过长期的观察和研究,企业发现利用数据分析不但能减少工作人员的任务量,还能够对客户的多样化需求进行全面、准确地分析,进而有利于企业效益的增长,因此,“大数据分析”的概念就产生了。大数据分析的根本是在庞大的数据中寻找并发现价值,利用大数据分析充分挖掘潜藏的商业机遇与价值。但如果企业对大数据分析的理解仅仅停留在分析数据与数据分析的话,就会掉进技术的陷阱中,进而严重影响企业的经济效益。大数据分析中的“大”是由企业数据分析的原点和数据处理的方法共同决定的,因此大数据中的重点不该单单放在“大”上。大数据拥有“4V”的特性,也就是Variety多样、Vohame大量、Value价值、Velocity高速。 大数据分析的中心理念是脱离以往数据分析的方式,并在庞大的数据里深入寻找和挖掘企业的潜在价值和机遇,进而提升企业的经济效益。当使用者脱离了信息系统的传统视角。所关心的重点从系统自身成功转移到信息筛选的数据上时,就可以在庞大的数据中充分发现潜在的企业价值和商机。 为了更加清晰全面的了解大数据分析在企业管理中的作用,下面将以CapitalOne公司为例进行说明。长时间以来,Capital One都是通过对客户行为数据的分析来针对客户具体情况制定产品以及相应服务方案的,大数据分析系统会对客户的人口统计特征及消费模式等进行分析,从而为用户指定针对性的服务方案。大数据分析技术在Capital One公司的应用不仅提升了Capital One的利润提升空间,同时对提升其在同类企业中的综合竞争实力也具有积极的意义。大数据分析技术应用之前,Capital One公司制定客户服务项目过程中存在着一定的盲目性,针对性不高,经常出现客户与产品不对应的情况,不仅公司利润增加不明显。同时部分客户也会对产品或者是服务产生一定的反感,对企业长远发展是十分不利的。如表1所示为Capital One公司大数据分析前后数据对比。 企业管理中大数据分析的作用 提高企业内部数据统计的真实性。通常来说,企业内部需要收集的信息、数据是和企业管理或者运营有关的,以利于企业活动的正常开展。在以前,企业收集的数据均采用传统的人工统计,并使用报表方式,这样大大降低了数据统计的工作效率,也存在许多人为失误,导致数据统计的真实性始终得不到提高。数据统计结果的目的是为了帮助企业管理层做出正确、科学、合理的有关决策,但由于数据统计的可信度不高,所以很可能造成管理层的决策失误,进而影响企业的运营效益。但自从大数据分析出现后,操作人员能够对数据统计结果的真实性开展再次检验,并从多方位出l针对数据统计的结果开展深层次的解析,以有效保障统计数据的可靠性和真实性。 从前企业中各个部门为了增加自身的效益和绩效难免会擅自改动上报数据,由于采用的是单口径方式,所以最终将出现多种数据统计结果的现象,存在很大的干扰性。但如果利用了大数据分析,就可以从多方位对数据进行分析,不同部门的上报数据将彼此牵制和影响,从而有效保障了数据的真实性。需要注意的是,要想充分达到数据彼此牵制的目的,就必须利用数据结果的最终效益进行调节。 例如,当生产车间定时上报自身的产量数据时,应当完成当天的产量兑现率、当周兑现率以及当月兑现率,而要想达到上报数据产量,就一定要按时达到产量。然后当月的上报总产量就将自动求和每天的产量,一旦中间过程产生冲突就说明车间上报数据存有问题,最后将准确地反映在企业的财务成本口径中,进而有效提高企业内部数据统计的真实性。 给企业管理提供情报支持。通常来说,大中型的企业均将设立情报部门,它们的工作核心是深入、准确地探究企业产业的前沿情况、市场竞争情况等方面。从前企业的情报分析工作一般仅依靠情报员的相关经验与专业知识技能,由情报员自身的观察力与直觉进行情报收集和判断,进而得出情报探究的最终结果。尽管传统的人工情报分析可以获得一定成果结论,但其中的不确定性和风险性较大,因为情报员的主观洞察力和判断力的准确性是个未知数,不能有效保障结论的可靠性。然而由于近代科学信息技术的飞速发展和成熟,人的主观能动性所具有的局限性愈加突出,企业对情报员的相关标准和要求也在逐渐提升。 这时大数据分析的产生给现代企业的情报分析工作提供了无限可能,在一定程度上促进了企业管理水平的提高。大数据所具有的“4V”特征和现代企业情报分析的高标准、高要求等完全符合。具体来说就是高速化特征符合现代企业情报分析的时间性要求,数据分析注重数据的时效性;大规模特征符合现代企业情报分析的广泛性,数据分析注重数据的数量;多样化特征符合现代企业情报分析的来源广泛性。数据分析注重收集的多渠道化;价值特征符合现代企业情报分析的终极目标,也是大数据分析的本质,从数据中充分挖掘数据的价值。
大数据云计算网络技术篇1 0引言 大数据分析技术对于数据运算工作有着重要的意义,能够通过对于数据的可视化分析等实现更加高效的数据处理,而云计算则通过虚拟化技术、分布式计算等方式实现全新的数据处理形式。 1大数据与云计算技术 大数据与云计算技术的定义。大数据技术是实现针对巨量数据处理任务的一种技术。大数据技术的应用过程首先是针对数据信息的收集。(1)通过各类应用以及服务等形式对于需求信息进行收集,保证数据分析能够在庞大数据基础上进行,提升处理结果的准确性以及普适性。(2)通过多种方式进行的数据分析整理,通过对于关键信息的整理分析,从中提取有效信息。(3)将处理结果应用于不同的场景中,辅助工作的完成。云计算是对于互联网技术的深层次应用推进。通过云端服务器与本地计算机的连接,将本地服务器无法完成的任务交由云端的服务器完成。首先本地服务器将任务传输至云端的计算资源中,然后云端服务器会进行任务数据的存储,然后开展相应的计算活动。计算任务完成以后,本地计算机可以通过获取相应的计算成果。如图1所示。发展大数据与云计算技术的意义。大数据与云计算技术的发展主要原因是传统的数据处理方式已经无法适应现阶段计算需求的发展。面对移动互联网以及物联网等互联技术在生活中的广泛应用,其在应用过程中会产生海量的使用信息等各类数据,针对此类使用数据的收集分析,能够促进企业发展。因此,针对数据的全流程处理成为了现代社会计算机技术发展的重要研究方向。传统的数据处理技术在当前的社会发展阶段中存在一些不足,制约了数据信息在社会发展中的作用。(1)传统的数据处理技术无法承载巨量的数据信息。物联网和移动互联网的发展使不同的应用以及服务覆盖了人们生活场景的各个方面。不同的应用场景都会产生大量的数据。从这些数据中针对性的提取有效信息。(2)覆盖全场景的应用数据处理等对于个人和企业的信息安全有着重要的影响,如果数据处理的过程中安全性不足,导致出现大量数据的泄露,严重影响个人以及公司的数据安全。(3)传统数据处理技术主要的处理方向是针对结构数据的处理,而现阶段的数据分析工作中包含了大量的非结构数据,传统的数据处理技术无法实现对于这部分非结构数据的处理,导致数据的结果无法有效的反映实际,结果不全面会导致相关部门无法进行科学性决策,也就无法为决策管理提供有益参考[1,2]。 2大数据与云计算技术的应用 大数据技术应用。大数据的应用场景十分多样,但是使用大数据技术的核心诉求都是为了通过对于大量数据信息按照重要性等不同指标进行针对性的分析处理,从中获取有效的数据信息,为后续的发展提供重要的指导。通过大数据技术的应用,(1)可以实现针对数据的可视化应用。通过明确的规则将此类别下的数据信息从海量的数据中进行提取,(2)将其以多种形式呈现出来。借助于计算机为载体的大数据的可视化应用,能够帮助用户更加清晰的了解数据特征以及结构[3,4]。(3)大数据技术在社会发展的各个层面都有着广泛的应用。企业针对用户大数据的分析能够为自身的发展起到良好的指导作用。例如针对用户使用较多的服务数据进行收集,保证企业的优势能够不断扩大。针对用户使用频次较少的服务进行不断改进,提升自己的短板。除此以外还可以将大数据技术应用于企业市场应用的环节。针对市场波动性信息的收集处理,能够通过大量数据反馈出的信息研判市场的未来趋势,使企业发展能够符合市场现状,扩大企业的整体市场竞争力。当前阶段大数据应用场景如图2所示。云计算技术应用。云计算的应用场景广泛。与人们日常生活最贴近的是自己使用的各类软件。数据是信息时代的石油。因此规模较大的企业都将自己的用户数据看作为重要资源。当前阶段我国的大企业都将自己的云服务作为企业发展建设的重点。同时还将自身建设的云服务作为一项产品,通过为一些规模较小,但是有云服务需求的企业提供云计算的产品来获得一定的利润。大企业进行云服务建设是十分必要的。(1)由企业的用户规模决定。大量的用户规模产生的数据处理需求十分庞大,因此要求企业必须建立更加强大的数据处理方式满足用户需求。云服务可以很好地满足这一要求。通过网络技术将用户与云端的服务器相连,用户产生的数据集中到云端服务器进行数据计算。(2)通过网络将数据处理结果反馈到用户设备中。不管能够提升企业的服务水平,还可以实现用户多场景的数据处理需求。 3SDN的云计算数据中心网络技术 软件定义网络(SoftDefinedNetworking,SDN)是近年来互联网技术飞速发展衍生出来的一种新型技术。(1)数据层:其定义为基础设施层,主要由多个网络单元组成。包括多个物理设备,如交换机、路由器等。严格来说,它是逻辑维度上托管资源的抽象集合。主要功能是收集网络状态信息,并以此为基础转发数据包。数据层一般使用南向接口接收控制层的命令,然后执行相应的动作。在负载均衡策略的具体实施过程中,数据层设备会直接接收数据流并上报给控制器,然后根据控制层的决策选择相应的路径,从而实现负载均衡。的目标。(2)控制层:其定义为SDN控制器所在的平面。而SDN控制器将直接连接基础设备和上层业务应用。它的主要功能是管理用户请求流量和网络设备端口,更新和维护网络拓扑,然后在此基础上进行构建。在编排管理之上。在控制层中,可以包括一个或多个SDN控制器。对于每个控制器,它包括一个南向接口驱动程序、控制逻辑和一个北向接口代理。严格来说,控制层是负载均衡策略在实施过程中的重点。科学处理数据层上报请求,并使用流表下达决策。一般根据负载均衡策略来达到数据转发的效果。(3)应用层:又称服务层,主要由多个SDN应用组成,一般为用户提供拥塞控制、防火墙控制等多样化服务。对于用户来说,可以通过北向接口与控制器进行交互,然后在此基础上进行模块开发工作,进而在此基础上满足用户的多样化需求。 4结语 信息时代的发展对数据的处理等提出了更高的要求。大数据和云计算技术作为新兴的计算机技术,能够为社会发展起到积极的推动作用。通过大数据技术和云计算技术在计算机领域的运用,能够有效提升对于数据的处理能力,进而使得社会能够在明确的数据信息支撑的基础上获得更大发展。深入推进大数据技术与云计算技术在计算机领域中的具体应用,对于社会发展有着积极的意义。 作者:国龙浩 单位:中原工学院 大数据云计算网络技术篇2 现阶段,计算机技术不断推广,渗透到各行各业中,而随着网络时代数据的爆炸式增长,也要求由数据运算和处理的有效手段。大数据分析技术在运算方面具有明显的优势,满足可视化要求,具备一定的预测性。而云计算技术自身的虚拟化以及多租户特点,也让这一技术的应用越来越广泛。大数据和云计算技术能够满足数据分析的时效性,自身具备较强的运算能力,而对相关大数据进行数据分析,研究云计算网络技术,具有一定的现实性意义。当前,大数据和云计算技术得到的社会认同度较高,但是在大数据理解上还存在分歧,大数据实际具有一定抽象性,对数据进行大量排除,需要满足更多特点,这些都需要做好大数据和云计算技术的区分。 1大数据和云计算概述 1.1大数据 大数据即海量数据,需要通过多种方式和途径应用,对数据组进行采集和整合,确保相关数据真实可靠,保证时效性。在企业营销中,相关数据更多的来源于社交网站品套、电子商务平台、消费信息平台等,相关数据也不是企业客户关系管理数据库中的常态数据组。基于技术层面,大数据和云计算之间关系密切,互为表里。大数据无法通过单台计算机来确保数据应用,而是借助分布式计算框架,其特征在于可以对海量数据开展挖掘,而这一过程中,还需要借助云计算技术来对海量数据进行分布式处理,构建分布式数据库等。就大数据的特征来看,主要包含兼容性、高速性、多样性以及价值密度低等。 1.2云计算 云计算包含了目前主流的商业计算模型,云计算对于相关计算任务进行分配,结合相关应用系统的实用性功能应用,实现自身的计算能力以及保存能力,为相应领域提供真实可靠的信息服务。简单来说,云计算技术以网络平台为基础,以自身情况为条件,为相关企业和个人提供动态和可伸缩的计算服务。云计算技术的特点包含规模化、虚拟化以及通信性。而按照服务类型区分:(1)在以基础设施为服务主体的情况下,硬件设备等基础资源位于服务指挥,能够将其提供给相应用户。(2)以平台为服务主体的情况下,需要对于抽象资源进行具体化处理,为用户应用流程提供运行条件。目前,很多西方发达国家对于云计算技术比较重视,应用也比较突出,例如,谷歌、亚马逊等,对于云计算技术应用比较广泛。现阶段,我国对于云计算技术应用较多的主要有阿里巴巴和天翼云。如图1所示为云计算概念图。 2大数据即云计算技术的特征分析 2.1大数据特征 2.1.1容量大目前,工厂生产中,相应印刷材料数量已经在200PB以上了。而在大数据时代,互联网应用普及率不断提升,大数据时代各类应用和交往过程中都会产生数据信息,这些数据信息呈现爆炸式增长,所以,需要有更高级别和层次的数据容量系统来承载,确保海量数据的有效存储和应用。 2.1.2多样性 传统数据应用中,应用效率最高的是结构性数据,这类数据以文本为主体,保存比较方便。而在互联网环境下,非结构性数据量不愿提升,图片、视频、录音等等,数据类型多种多样,这些都要求在数据处理中要按照严格的标准来进行,确保规范性和可靠性。 2.1.3价值密度低 大数据虽然采集的是海量数据,但是其中真正有用的数据信息还是比较有限的,在海量数据中,往往隐藏着潜在价值信息,而这种价值信息的密度比较低,在价值获取中,多通过数据探究来挖掘。 2.1.4速度快 针对大数据的处理效率一般都设有严格标准,相对于传统的数据挖掘效率,大数据的数据信息处理效率更高,对于数据信息挖掘具有重要意义。 2.2云计算技术特征 2.2.1规模大 很多大型企业自身在云方面有很多服务器,所以他们的计算功能更强,自身技术的规模性也比较大。 2.2.2虚拟化 云计算技术能够满足用户在相应位置和重点下获取信息服务的需要,云可以满足用户提出的数据需要,且不是一平稳的有形物质呈现。 2.2.3高可靠性 相对于本地计算机系统,云计算自身对于数据副本容量要求比较严格,相应计算节点能够让数据出错率不断降低,这对于提升云计算稳定性具有重要作用。 2.2.4通用性 云计算技术满足同时多个系统运行的需要,系统通用性比较强。2.2.5拓展性强云计算还有动态扩张性,可以将技术扩充到对应的范围中加以应用。 2.2.6低成本性 云计算技术应用以自动化集中管理为主,能够降低过程中的技术成本投入,还可以在确保工作效能的情况下提升效率,这样可以提供用户满意度和体验度。 2.2.7风险性 云计算作为新时期的一项新技术,其技术发展和应用中依然存在一些不足和问题,云计算以计算机技术为基础和载体,所以其安全风险是必然存在的。使用云计算机技术,信息风险泄露的几率也会更大。 3大数据和云计算技术的应用 3.1在交通领域的应用 目前,我国的整体消费水平不断提升,人们对生活品质有更高要求,私家车的普及率不断增长。而这种情况一方面刺激了经济发展,带动了消费,一方面,城市有限的空间和路面上,车辆急剧膨胀,城市交通拥堵问题出现。这种情况在一些发达的城市地区更为显著,上下班高峰期车辆拥堵成为常态。而借助大数据和云计算技术,已经发展出了智慧交通,通过在相应部位设置交通传感器,能够实现对于相应交通章台的实施监督,为信息采集提供支持,通过监理相应交通信息的传递和共享渠道,促进交通形态检测和管理,促进交通智能化发展,为缓解城市交通拥堵问题提供助力。以往人们选择出行路线,不知道交通情况,可能走到拥堵路段,导致拥堵长度增加,拥堵时间延长,而在大数据和云计算技术支持下,司机在出行前,可以通过专门的APP进行查阅,了解到目的地的路程远近,查看不同路段的拥堵情况,可以帮助他们选择距离最近或者是通行时间最短的路线,提升出行效率,避开拥堵路段。 3.2在营销领域的应用 大数据和云计算技术在营销领域的应用已经有一套比较成熟的运行体系了,且大数据和云计算为营销带来的成效也是显而易见的。大数据和云计算推动了精准营销和个性化营销的发展,也为客户关系管理提供了充足依据。例如,在电商平台中,为了掌握消费者的消费意向,平台保留客户的浏览足迹,对于客户的浏览时间最长、观看页面最多的网页信息进行记录,在客户一段时间的网页信息浏览后,留下很多的重要数据信息,这些数据信息被终端平台采集后,成为客户消费意向预测的基本依据,系统通过对于消费者相应消费意向的预测,为客户推送他们感兴趣的产品,吸引客户关注,刺激他们消费,实现精准营销。目前,在不同电商平台中,客户的部分信息时共享的,所以用户能够明显察觉到,自己在另一个购物APP上搜索过某类产品,在另一个购物APP中也会推送相应产品。此外,系统平台对于各类客户的消费意向和消费数据等进行统计,建立消费者数据库,再通过云计算技术应用,对于海量的消费者信息进行处理和挖掘,从中挖掘出一些有价值的信息,作为商家营销的重要依据。 3.3在医疗领域的应用 随着全球市场的互联网化,大数据和云计算技术在此背景之中应运而生,十三五我国已经明确大力发展“互联网+”产业,如此背景下,我国大数据和云计算的发展非常迅猛快速。大数据和云计算在我国已具备了从概念到应用落地的成熟条件,迎来了飞速发展的黄金机遇期。大数据、云计算将在打造社会治理新模式、经济运行新机制、民生服务新体系、创新驱动新格局、产业发展新生态等方面发挥重要作用,同时大数据和云计算也开始在我国各大行业之中开始大规模应用,与其他行业的深入结合已经成为“互联网+”以下的必然趋势。除了较早前就开始利用大数据和云计算的互联网公司,医疗行业可能是让大数据、云计算分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗服务业5大领域将是未来医疗大数据和云静思园的主要发展方向(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康),这些场景下,大数据的云计算的分析和应用都将发挥巨大的作用,提高医疗效率和医疗效果。基于大数据和云计算技术应用,可以促进病患就诊效率和质量提升。在就医过程中,构建患者的基本信息资源库,相应医疗人员为他们提供专项的治疗方案,这对于提升医疗服务质量具有重要意义。在这一过程中,大数据云计算技术应用能够精准采集患者信息,为医疗服务提供依据。此外,目前大数据和云计算技术在医疗的基因工程研发中也有广泛的应用空间。 4总结 就大数据和云计算计算来看,这是新时期的新技术,其应用的重要性巨大。而就目前大数据和云计算技术应用的实际情况来看,其中还是有一定不足和问题的,尤其是安全风险问题,必须要加速解决。大数据云计算信息安全风险的解决,最关键的还是需要有可靠的安全防护和处理技术应用,通过技术手段可以降低大数据信息安全风险,做好有效的防护措施。这里,最关键的是要发展好安全防护技术和安全检测技术,这些技术对于大数据信息安全是重要保障。大数据、云计算目前还属于新兴领域,相关的检测技术还不完善,相对于一些发达国家来说,我国的相关技术水平比较落后。所以,需要强化大数据云计算安全风险处理技术研究,明确大数据云计算是推动社会各项工作创新发展的大引擎,全国各地要切实提高站位,大力实施大数据云计算战略,从发展的维度,解决好思路和路径问题,加强专业队伍培养,形成一批大数据智能化建设应用专家和业务能手,着力打造数据队伍,在社会生产和治理现代化进程中积极发挥“智治”支撑作用,促进大数据云计算技术的价值更大化的实现。 作者:王玲玲 单位:德州职业技术学院 大数据云计算网络技术篇3 人工智能、大数据、云计算是近年来信息背景下研究的热点问题,这些技术的研发也改变了人们的工作和生活方式。当前越来越多的科研项目和商业活动开始应用云计算技术,这也在一定程度上促进了技术的发展。人类活动形成的数据信息通过云计算和大数据能够对数据的价值进行进一步挖掘。因此研究云计算技术和人工智能的融合具有非常重要的现实意义。本文重点阐述云计算技术中人工智能的应用。在人工智能时代,云计算面临一定的机遇,因为这种技术是人工智能得以发展、功能得以拓展的重要基础。当前,受云计算和大数据技术的影响,海量数据可以在短时间内被处理,大大提升了数据价值的挖掘效率。 1云计算网络及大数据分析 1.1云计算网络 云计算网络是互联网信息技术发展的重要产物,主要是利用现代计算机系统,以互联网为媒介对数据进行收集、整合和分析,从而为用户提供更具针对性的服务。由于网络媒介的存在,人们获取信息的渠道加宽,并且可以在更短的时间内获取所需的信息资源。云计算网络的另一个特点还体现在交互方面,用户可以充分利用网络的便利性实现资源的共享和交换,从而提升数据获取的效果。可以通过云计算建立虚拟空间,进一步提升数据存储量,从而对海量数据进行存储,再利用大数据技术对数据进行分析处理,对信息资源的价值展开进一步挖掘。 1.2大数据分析 第一,当前数据大爆炸,数据信息量庞大,因此数据处理的需求量也在不断上升,大数据处理技术需要在短时间内对数据进行甄别、处理,并根据数据分析的结果为企业的决策者提供必要的建议,但这庞大的工作量也为大数据的开展带来一定的困难。第二,大数据背景下,数据安全问题也逐渐受到人们的重视,数据信息安全,需要在互联网数据交流的环节中采取相应的措施,如此方可保全。而互联网由于自身的开放性等原因的影响,本身也存在一定的不安全因素,这也导致大数据技术存在一定的不稳定性。第三,当前由于信息时代的影响,信息在经济和政治方面的竞争越来越激烈,计算机虚拟数据库的存在,尽管为人们带来一定的便利,但与此同时产生的安全问题也不容忽视,因此在人工智能发展中,应用大数据技术时需要提升对其安全性引起重视。 1.3云计算的优势 第一,广泛在的网络接入。在任何时间、任何地点只要有网络的地方,不需要复杂的软硬件设施而是用任何简单的可接入网络的设备如手机、显示器等就可接入进到云,使用已有资源或者购买所需的新服务等;第二,资源的共享。计算和存储资源集中汇聚在云端,再对用户进行分配。通过多租户模式服务多个消费者。在物理上,资源以分布式的共享方式存在,但最终在逻辑上以单一整体的形式呈现给用户,最终实现在云上资源分享和可重复使用,形成资源池;第三,弹性。用户可以根据自己的需求,增减相应的IT资源(包括CPU储、带宽和软件应用等),使得IT资源的规模可以动态伸缩,满足IT资源使用规模交化的需要。 2云计算网络中人工智能应用分析 2.1机器人研发方面的应用 将云计算技术与人工智能技术进行结合,在机器人研发方面可以发挥一定的作用。由于机器人通过云计算技术保证用户的可操作性,通过云端连入,可以形成服务云。对于机器人的研究,芯片是核心,云计算技术的应用,可以通过建立云计算平台,从而让机器人更好地识别用户端发出的指令,比如维修指令和清洁指令等,而且芯片的质量以及程序的设计在一定程度上决定了机器人的功能。 2.2在数据挖掘和分析方面的应用 云计算与人工智能的有机结合,推动了数据挖掘与分析的发展。通过云平台的搭建,人工智能基础服务得以建设,为数据采集工作提供了更多的便利。云计算技术在人工智能中的应用,可以进一步提升数据的挖掘效率,并充分借助计算机技术的优势,快速对获取的数据进行分析,为客户提供更加精准的服务。数据的挖掘和分析,也是信息时代的重要标志,云计算与人工智能的同步协作,可以充分解放传统的人力劳动,对人力资源进行优化配置,从而解放生产力,提升生产效率。 2.3信息储存方面的应用 人工智能在云计算技术中的应用可以构建云平台和云空间,快速完成对海量数据的存储,在保证数据私密性的同时,也可以根据用户的设备情况对接相应的终端,这对于信息存储而言,是一种巨大的进步。传统的存储通常会采用纸质的和人工的方式,不仅存储的效率低,同时在存储量以及保存方面都存在一定的不足之处。而新兴的云存储方式可以为用户提供大量的虚拟空间,充分摆脱地域和时间的限制,从而随时随地完成信息的存储工作,并且在保存过程中不容易损坏和遗失。就当前而言,云空间的使用已经变得相对普遍,在人工智能的辅助下,用户可进行远程协作,如此不仅强调了存储的时效性和可操作性,加大了存储的安全可靠性,这种新的存储方式的出现还改变了人们的工作方式,相关行业的发展也产生了重要的影响。 3计算机大数据分析与云计算网络技术 3.1大数据技术的应用 (1)关键字检索当前人们习惯将相关的数据都存储在硬盘或者多个手机中,因此要找到具有指定价值的数据难度较高。而互联网技术中的关键词检索技术可以在很大程度上提升关键数据收集的效率,在应用的过程中,可以根据种类,对所需信息进行针对性分析,并利用特定的关键词语,更加精准的获取信息。 (2)情报分析对于情报分析工作而言,需要根据情报平台的基本情况,将结果导入后进行处理,从而更好地挖掘数据内容,更加准确地掌握数据内容。因此网络安全分析的过程中,情报分析工作也是非常重要的一环,通过这种方式可以快速对信息的价值进行分析。 (3)信息系统分析对于企业信息系统而言,内容较多,具体包括综合信息查询系统等基本内容。通过对企业内部系统以及外部信息系统进行分析对比,可以根据分析的结果,使用不同方式对所需要的内容进行查找,从而为网络安全工作提供强有力的数据和线索。(4)网络拓展分析当前,在网络中包含扩展分析多元的数据信息,包括视频、音频、图片文字等方面,并且网络为方便人们的使用,还设置了强大的搜索引擎功能,常见的百度搜索、360搜索在人们的工作和生活中发挥了一定的作用。结合数据分析结果,对互联网的内容进行针对性搜索,可以对数据信息进行及时有效的研究分析,并在此基础上不断完善,这种数据来源的分析可以更好地获取与网络安全有关的物品以及相关的信息。 3.2云计算网络安全防护工作 (1)合理应用防火墙,选择合适杀毒软件计算机网络安全防护技术中最常见的就是防火墙装置,可以防范非法人员窃取计算机信息,保证计算机使用安全。计算机软件系统开发时主要选择分布式系统,科学设定网络协议,提高计算机信息系统开发的安全性。同时,进行针对性应用,发挥防火墙技术的价值,为计算机信息系统的开发创造一定的有力条件。计算机用户根据自身需求合理应用防火墙装置,选择合适的杀毒软件,养成定期清理计算机的习惯,让计算机病毒无处藏身,提高计算机使用的安全性。 (2)利用大数据优势,强化网络安全管理智能化的移动终端使用有利于提升企业的工作效率,为企业的发展提供助力,实现节约成本,扩大经济效益的目的。在实践过程中需要提升对计算机信息安全的管理力度,充分了解计算机网络安全管理的因素,从而增强自身的安全防护措施。企业需要结合实际情况,重视对制度的完善,只有通过对相关流程的完善和管理,才能保证数据的有效性。另一方面,企业在运营管理的过程中,还需要重视对云端第三方信息的使用,及时将有关的协议落实到实处,全面考察数据使用过程中的安全问题,保证信息运用过程的安全性。企业管理需要以大数据管理为基础,通过组织相关的结构内容积极进行系统化建设,从而充分利用计算机信息系统,提升信息交流的安全性和速度。 (3)创新计算机技术,引入入侵检测技术检测技术的发展和应用为计算机安全信息维护工作提供了重要动力,合理利用网络通信技术、规则方法及统计等技术,合理利用检测技术判断计算机是否受到非法入侵,依据检测结果制定针对性的防护措施。因此在计算机的网络信息管理工作中,合理使用检测技术可以提升系统的安全系数。在使用检测技术的过程中,首先需要对系统的风险因素进行全面分析,常见分析方式有两种:签名法与统计法,签名法能够及时检测计算机系统内部是否存在薄弱环境,从而在网络环境的防护工作中充分利用干扰特性,实现系统的融合,及时发现运行中的问题和风险,并给出相应的预警信息。对于统计分析方法而言,需要重视对系统运行状况的甄别,从而及时对系统运行的偏差情况进行报告,避免问题的严重化,进而实现提升计算机网络信息安全管理的目的。 结语 综上所述,在信息技术快速发展的过程中,数据信息价值的挖掘成为企业的重点工作之一,借助云计算和人工智能可以快速实现数据的收集、分析和处理,从而为企业的发展提供助力。另一方面人工智能中云计算技术的应用,可以在功能拓展方面发挥相应作用,从而为人们提供更多的新思维、新功能,进而促进整个科技领域的发展。 作者:吕晓艳 单位:甘肃能源化工职业学院
计算机软件工程篇1 0引言 大数据时代是一个数据分析非常集中化、智能化和全面化的时代,而针对数据的有效处理过程肯定需要相关的数据处理技术才能够完成,随着数据量变得越来越庞大,数据处理的过程就需要更加精确和智能的技术才能够完成,这个过程靠一些普通的数据处理软件来进行数据处理是肯定达不到最好的效果,大数据的发展同时也推动着计算机软件技术的不断更新和优化,而计算机软件技术的更新更是对大数据巨大优势的不断呈现,各行各业都需要结合这种发展的趋势才能够得到巨大的发展机会[1]。 1大数据时代背景下计算机软件技术的应用需求 1.1对于能够保障信息安全的技术需求 大数据的发展当然产生了一个时代的红利,各行各业都在大数据的推动下得到了客观的发展机会,但是随着大量数据云端化以及信息数据的可视化,就很容易产生信息泄露、隐私泄密的问题,这是大数据时代下数据处理带来的一种不利影响,这种影响小则会泄露个人的隐私数据,大则有可能泄露企业信息甚至是国家机密,这个时候带来的损失也是不可估量的,所以,在大数据时代背景下,计算机软件技术的信息保密需求就越来越高了,结合互联网的开放环境,应用互联网信息保护技术就显得非常有必要,计算机软件技术也应当注重对网络信息安全的保护,不能仅仅把技术的发展放在数据处理的方面,而要关注对数据的保护过程。不断提升数据处理过后相关数据的安全等级是数据处理软件技术开发人员应当要重点关注的一个方面,这不仅有利于让数据处理能够被有效得到正确的运用,还有利于对互联网环境中大量隐私数据的有效保护[2]。 1.2对于云储存技术的需求 随着互联网的信息数据越来越庞大,传统的存储技术已经不能满足如此大的数据存储需求了,在这样的背景下,云储存的概念和存储方式得到发展,作为计算机软件技术中不可或缺的一部分,云储存的发展顺应了大数据时代发展的趋势,为便利化、智能化存储信息和数据提供了很重要的技术支撑,而云存储技术更是能够摆脱传统存储技术对存储时间和存储空间的限制,让存储的信息直接和大数据平台接轨,在互联网系统中得到永久性的保存。只要互联网存在,储存的数据和信息就不可能消失。计算机软件技术与云储存技术结合,各个存储单元在云储存系统中有序排列成为一个整体系统,在这个系统中各数据和信息都能够有序地储存。而现阶段,云储存技术的发展已经和区块链技术、人工智能紧密结合在了一起,信息和处理的过程更加便利和智能化,这能够给用户带来良好的体验感,可以更加方便地使用存储的信息,这也有助于提升数据处理分析的效率。大数据的合理化、系统化规整过程也能够得到有效保障。在大数据时代背景下,云存储技术也是计算机软件技术应当要研究的一个技术方向[3]。 1.3对于虚拟化技术的具体需求 虚拟化技术是将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机,每个逻辑计算机可运行不同的操作系统,并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响,从而显著提高计算机的工作效率。在大数据时代背景下,计算机软件技术的虚拟化技术需求是未来技术发展的一个重点方向。一方面,虚拟化技术能够提升对数据整理和处理的效率,使得服务器的速度能够不被传统的硬件条件限制,比如说云服务器就是结合了虚拟化技术才能够得以实现的,这让云处理、云计算这些大数据处理分析技术能够被充分发挥出来,数据的整理和分析也变得更加系统化;另一方面,虚拟化技术还能够有效提升大数据系统的可用性,使得大数据成本得以降低,从某个角度还能够有效降低能耗。综合来看,对于庞大信息和数据处理的过程需要得到虚拟化技术的支撑才能够高效率完成。在大数据时代中,各行各业在应用计算机软件技术时,更是应当要注重对虚拟化技术的有效利用。 1.4对于人工智能技术的需求 一直以来,对于数据处理的智能化都是大数据处理技术非常注重的一个方面,不依靠人工和复杂的计算机来处理数据是大数据技术发展的一个重要特征,在这样的需求下,将人工智能技术结合在大数据处理当中显得非常有必要。在大数据时代背景下,结合人工智能技术是计算机软件技术应当要注重的一个发展方向。人工智能发展到现在,已经能够实现以下几个方面的功能。首先是智能识别技术,也就是感知智能技术,在数据处理中,结合人工智能将一些外部的数据进行智能识别录入大数据系统可以让数据的录入变得非常方便;其次是数据挖掘工功能,也就是计算智能,这项技术能够从以往已有的数据集合中智能化建立一个数据模型,后期的数据处理分析就可以依靠这个数据模型来实现;再者就是深度学习功能,也就是认知智能,这项技术能够实现人工智能对于数据处理分析的学习,在人工智能的有效配合当中,数据处理的过程越来越科学化,也就是在以往大量的数据被集合在大数据系统当中以后,数据的智能化分析能够变得越来越合理,数据分析的结果也变得更加科学。 2大数据时代背景下计算机软件技术的具体应用方向 2.1产业发展 在国内,有关于大数据的研究可以说是目前互联网科技行业的重点讨论话题,国家相关部门同样耗费了巨资投入大数据技术的研究。2012年批复的“十二五国家政务信息化建设工程规划”相关文件显示,对于大数据的投资总额就达到了几百亿人民币,其目的就是要利用大数据构建一个人口、法人、空间、宏观经济和文化这五大建设工程的信息数据资源库,这也标志着我国开放、智能、共享的大数据时代已经到来。就目前的情况来看,关于大数据平台的构建和对于大数据中关键技术的研究突破,以及实现大数据开放海量信息的共享方面,上海市率先走在了发展的最前沿。在2014年,上海推动各级政府部门将相关数据库进行对外开放,同时也鼓励社会对这些数据进行加工和运用,以实现社会各方面的高效发展,在《上海市政府数据资源向社会开放工作计划》里面,就已经确定了190项数据内容将成为重点开放领域,其中就涉及公共安全、社会服务、教育科技、文化娱乐等各项领域大数据库的开放,这也使得互联网文化达到尤为繁荣的阶段。在海量的数据、过硬的技术支持下,大数据技术开始服务于社会发展的各个领域[4]。 2.2信息化、智能化教学 在大数据技术的服务下,教育科技领域迈向了一个新的发展里程碑,通过大数据技术实现对于教育教学资源的收集整理的高效化、利用大数据技术实现教育的智能化以及运用大数据构建一个高效化的教学模式,成了大数据服务在教育生态环境中的重点建设项目。首先,教育的信息全面化表现在教育大数据,从多样化的海量教育信息数据库当中,能够依据这些教育信息的发展态势判断出教育的发展规律。其次,大数据有着体量巨大、格式多样、生产高效的技术特点,这恰好与学科教学资源丰富多样的特征相互匹配,能够适应学科教育对于教学资源多样化和丰富性的要求。再者大数据技术能够让信息处理变得更加高效,使得学科教育中的各种教学模式框架能够被有效整合利用,完善了学科教育生态环境。计算机软件技术应用在教育领域应当要注重结合大数据技术对教育生态环境加以构建。 2.3商业应用 在网络时代,基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。通过大数据挖掘和处理,可以改善用户体验,及时准确地进行业务推荐和客户关怀;优化网络质量,调整资源配置;助力市场决策,快速准确确定公司管理和市场竞争策略。例如,对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群,对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群,对购买环节如CRM的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群,这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准地向平时出行范围较大的人士进行投放。以商业投资为例,大数据分析技术把投资环境进行综合性的处理分析,这不仅有利于企业更好地从外部进行融资,更能够让投资环境变得更加透明,投资的数据能够被有效掌握,有助于加强投资监督,通过大数据创建投资信用体系,保障投资者的权益。为投资者增加更大的效益,这是大数据背景下计算机软件技术应用在商业领域的一个巨大优势。 3结语 大数据时代对于数据的整理和利用效率是前所未有的,计算机软件技术的发展应当把控这种趋势,这是对于软件技术的优化,更是让其更好地服务于大数据发展,特别是服务于对于数据的分析,而在未来,计算机软件技术将会在技术服务上为各行各业增优创效,促进各个领域的高质量发展。 作者:郭帆 单位:洛阳科技职业学院 计算机软件工程篇2 0引言 为了适应大数据发展背景之下计算机软件技术的科学运用,需要不断从大数据这一发展背景出发,有目的地开展计算机软件技术的科学运用,进一步完善和优化计算机软件技术,借助于大数据,来提升相关管理人员的决策能力以及洞察能力,为我国计算机软件技术的进一步推广打下坚实的理论基础和实践经验。 1大数据背景下的计算机软件工程 在计算软件当中,主要可以划分为四种不同的类型,其分别为:数据化处理、人工智能化、科学计算以及过程控制。为了能够促使整个计算机软件技术能够更有效地为公众服务,人们则会通过各不相同的一些工作的类型构建形成不同的有针对性的软件模型,并且针对其编写出良好的应用程序,并且针对响应的计算机软件处理获取最佳的计算结果。在这过程当中,还有一部分的计算机软件在现实的运用当中更加注重对程序以及相关数据的探索,并且通过运用各不相同的一些程序来进行表达,研究有关计算机的其他一些技术内容[1]。在大数据这一发展背景之下,计算机软件技术整体水平也得到了有效的提升,这对我国社会的发展到来了非常深远的影响[2]。任务以及管理的相关的资料和数据,进一步分析不同的数据信息,使之变得更加的便捷、简单,并且运用更为丰富的数据信息来进一步提升整体工作的效率以及企业的运行管理机制,为有效地促进企业的发展,带来丰富的经济效益打下坚实的理论基础与实践经验[3]。 2基于大数据的计算机软件技术 信息安全技术。目前大数据的快速发展背景之下,成为今后各行各业对丰富数据信息相互整合、关联起到了非常重要的作用,也只有构建相对完整的一些数据分析或者是针对其所表现出来的框架予以系统的解读,才能够不断提升计算机数据管理的综合性的价值内容[4]。基于这一点,构建极具科学化的一种信息安全技术运行的特殊框架则在此时变得更加的有意义,同时也是进一步维护我国的计算机数据系统管理以及对其进行科学化监督的核心所在,而且也是进一步优化计算机数据运行流动效率的主要内容。网络体系所表现出来的开放性的特点也更加的突出,这也为现当代人们的发展带来了前所未有的便利,而且也针对网络化运行的安全提出了越来越高的新挑战,此时,如何才能够更有效地维护我国信息安全的有效传递,成为非常关键的内容,需要进一步引发人们在技术监督上的重视以及信息统筹控制方面的关注。值得一提的是,网络中的病毒、木马等都会影响数据的存储和数据分享安全性,这就需要建立完整的计算机软件应用技术模型夯实技术管理效率,维护存储工作和分析安全性。云存储技术。随着我国数据存储工作的进一步落实与创新发展,存储的相关数据信息也随之不断提升,这也就导致相关数据的容量需要进一步扩大才能够容纳更多的信息,而由此所产生出来的费用成本支出也就不断增加。与传统的数据信息存储方式相比,云存储这一技术不管是整体的存储容量还是针对所搜集的数据信息处理与分析都会有着很大的提升,使用者也只需要通过运用网络或者是服务器相关设备就可以针对许多数据信息予以查阅和存储,并且在后期的数据传输过程中,通过运用互联网加密这一手段,有效的提升其数据信息运用的安全性,防止一些不法分子运用其中的漏洞做出一些不好的事情,给企业与单位带来不同程度的损失。现如今,云存储技术和大数据技术相辅相成,已经成为大数据时代背景之下用户进行数据信息处理分析工作的主要方法之一[5]。虚拟化技术。这一技术表现主要是计算机技术当中独有的资源管理类型,其工作的原理就是为了能够针对响应的数据库当中所表现出来的一些内部的数据与资源予以处理,并且不断优化整个网络中的资源配置内容[6]。针对虚拟化技术的有效运用,不仅仅能够有效提升使用者对计算机系统操作的一种适应性和便捷性的特点,而且还能够促使相关的计算机数据在后期的分析和处理效率之上变得更加的优越。 3大数据与计算机软件技术的应用 计算机软件技术在通信工程中的应用。为了能够进一步提升消费者的关注度,减少在后期的运行过程当中客户的流逝,则需要更加深入地了解不同客户的需求,进而判断出其有可能存在的一种潜在的行为,制定出科学的应对措施,满足不同客户的不同需求[7],提升使用者的黏度。就目前来看,IBMSPSS预测分析软件可以说是人类生活过程中非常普遍的一种运用内容,这一软件在后期的运行过程当中能够更加科学而且合理的去判断客户所表现出来的不同的行为,而且还能够通过针对企业的分析之后,发现其在运营以及管理过程当中将要出现的一些风险以及相关的问题,制定出相关联的一些防范措施以及应对措施。就通信行业来看,在大数据发展背景之下,企业可以借助于不同的计算机软件对客户的相关信息进行更加准确的分析,进而对客户所表现出来的一些行为进行更加科学、有效的分析,为使用者提供更为良好的服务,促使用户能够更加新来这一产品,提升企业后期的运营效益。借助大数据还可以对客户进行有效监控,掌握客户的相关信息,使服务更加周到,实现个性化服务。计算机软件技术在企业的信息化管理中的应用。如今,在我国的企业发展过程当中,随着信息化技术的运用,企业管理所使用的软件也随着社会的发展而不断转变,这不仅仅能够进一步提升我国管理的整体效率,而且还具有非常良好的预期效率。在企业的发展过程当中,需要依据企业所表现出来的不同特点,有针对性的设定相关的管理软件,并且重点进行突破,而如果想要做到这点,就必须要针对以下两个方面进行运用:(1)在数据的抽样过程当中,所抽取的数据样本要具备一定的代表性。而在此时,相关的企业人员在针对所抽取的一些样本当中进行统计、分析与测量,进而更科学的制定出相应的推广方案以及产品的开发方案,进而不断提升企业的生产效率以及销售效率。在整个数据的抽样过程当中,更加灵活、多变的运用计算机软件技术,将其所采集的样本依据极具代表性的要求进行配备,提升整体工作效率[8]。(2)开发探索工作。数据信息的开发探索工作是指工作人员通过对采集数据的分析异常数据、数据之间的关联指数等方式,以此提高企业以及使用用户对于数据的直观感受和认知程度。在此工作环节实际过程中,有效地运用计算机软件技术,极大地提高数据信息开发探索工作的工作效率和工作质量。 4结语 在大数据的发展背景之下,计算机软件技术也随之有了更加全新的发展,迎来了新的发展给予以及新的发展契机。再这样一种时代的发展背景之下,如何能够更加有效的通过运用计算机软件来提升大数据的发展,促使各行各业能够得到全面的发展,这也是目前众多研究者不断探索的重要话题。由此,在本文当中针对计算机软件进行了更加全面的分析,并且依据其在通信行业、企业管理行业当中的运用,从而表明其具有的重要价值以及发展意义,也为其后期的进一步发展打下了坚实的理论基础和实践经验。 作者:李晓 单位:山东信息职业技术学院 计算机软件工程篇3 0引言 计算机软件技术在各行业应用中,大幅度提升了工作效率,改善了生活质量,而面对快速发展的社会环境,其仍需要不断完善和创新,以便于更好的服务社会发展。计算机软件工程要把握大数据技术的优势,令决策人员通过大量数据的整合、分析做出最合理的判断,从而制定明确的发展方向。同时,记录与存储计算机软件工程数据,形成系统的数据网络,为今后的创新研发提供数据支持,实现相关技术的循序渐进,创造信息科技强国。 1研究背景 计算机软件工程在大数据时代发展状况。为了满足社会群体日常工作和生活需求,要求计算机软件实现多元化发展,在已有的软件模型上编写出丰富多样的应用程序,而从计算机软件的根本来讲,大量的计算机软件可以分为数据化处理类型、人工智能化类型以及科学计算类型、过程控制类型。这几大类型的软件分别负责不同的工作要求,因而构建的软件模型也各不相同,后续的各类软件也是在此基础上进行的完善。对于软件开发而言,程序是表达的根本,数据是开发的依据,所以大多数的计算机软件运用都需要多元化、丰富化的程序和数据支持,这也是开发计算机功能的前提条件。因此,大数据技术的诞生对其带来了积极意义,提升了数据的整合和利用,为计算机软件技术研发奠定了坚实基础,因而在此背景下优化计算机软件技术具有显著成效。在企业信息化管理中,大数据技术提供了大量的信息数据,巩固了信息化管理机制的优势,而且任务以及管理系统在数据分析下,应用效率更加明显。 2基于大数据技术的计算机软件工程 信息安全技术。现代化社会正处于信息爆炸时期,海量的信息数据包围了各行业发展,而随着大数据技术的研发,促进了信息数据的整合,为企业发展决策提供了重要依据。但对庞大数据的整合形成的框架必然需要进行分析解读,以此挖掘数据价值,体现计算机数据管理功能。同时,海量数据信息带来的病毒、木马也成了信息安全的重要考验。因此,在这一背景下建立信息安全技术框架,开发信息安全技术功能就显得尤为重要了,这也符合强化数据管理质量的理念,并且在对数据管理进行监督的过程中势必要具备与之相关的信息安全技术,只有这样才能确保信息数据流动的安全性、便捷性。随着计算机网络技术的不断成熟,其开放性特点愈发明显,但这也为安全问题的滋生提供了便利,因而数据流动的安全性迎来了新高度。技术人员十分有必要加强数据信息监督,杜绝病毒入侵,保证数据存储安全可靠。同时,也要从全局分析控制信息,由此可见,计算机信息安全技术框架的构建有必要进行完善,以确保数据管理的高质高效。云存储技术。在企业信息化管理中每天都会产生大量的数据信息,而且在现阶段数据信息的产生只会迅猛增加,导致一些传统的数据存储方式已经不能满足存储需求。所以为了确保对大量数据的妥善存储,企业往往需要投入高昂的资金,用于扩大信息容量,这对企业的经济效益而言,有着不小的影响。为此,云存储技术得到了迅速普及,其不仅具有庞大的信息容量,还具有突破性的数据处理能力,同时,在数据查询、传输时也更加便利,通过服务器登录即可进行相关操作,对用户的服务性能显著提升。其次,互联网加密手段的更新也为云存储技术提供了一大保障,避免了不法分子恶意入侵造成的数据信息丢失、泄露,从而引发信息危机。总之,在新时期网络环境日益复杂的背景下,大数据技术与云存储技术的结合势在必行,而且企业、用户在数据处理中要想提升效率,就必须采用两者相结合的管理模式[1]。虚拟化技术。针对计算机数据资源的有效管理,需要专门的资源管理技术,而虚拟化技术正是专属于这一类型的现代化技术。通常在计算机数据库响应过程中会滋生出一些数据资源,对这些内部数据资源的分析处理就是虚拟化技术的应用原理。同时,网络运行中,各类资源层出不穷,如何合理配置值得技术人员深思,因而该技术在网络资源配置中可以不断进行优化调整,以维护网络环境。其次,通过该技术的实际应用,一方面用户能够快速掌握计算机系统使用方法,操作起来更加简单,另一方面可以为计算机数据处理能力提供更有力的辅助作用[2]。 3计算机软件技术与大数据技术的融合应用 应用到通信行业发展中。客户是通信行业发展的原动力,只有积累了大量忠实客户,才能不断维持行业发展,所以加强客户与企业的联系,获得客户认同极为重要。而要想获得客户认同,就要在产品研发中始终结合客户需求,这样客户才不会在发展过程中逐步流失,因而在分析客户数据的过程中要发现细节变化,了解客户潜意识的行为,从而以此制定发展规划。现阶段使用最广泛的IBMSPSS预测分析软件就可以对客户的行为进行全面分析,从而掌握不同个体在不同情况下表现的多元化行为,这在当下是非常有用的数据分析软件。同时,还能够对企业运营产生的数据进行综合分析,从而得出运营中存在的风险隐患,进而制定可行的风险防控策略,防患于未然。这一软件就是基于大数据技术研发的,其体现了大数据技术的数据收集优势、分析优势。而在具体的通信行业发展中,需要不断投入大量的资金成本,这些资金就要通过研发产品,客户消费获得,所以企业要做的就是让客户始终信任自家产品,需要自家产品,因而要利用大数据技术支持的计算机软件对客户的数据进行收集以及分析,从而在客户的不同行为中判断每一位客户的喜好,研发个性化的产品,从而满足不同客户的个性化需求。应用到企业信息化管理中。社会信息化建设推动了企业信息化管理,市场竞争越来越激烈,也要求企业开展高效率的内部管理,所以企业管理要应用多样的计算机软件,落实信息化管理理念。不过需要注意的是,计算机软件研发速度较快,各种类型的管理软件投入使用,会给企业管理人员带来一定的误区,可能导致应用的管理软件并不适合企业发展,这样不仅不会提升企业管理效率,反而会起到阻碍作用。因而在软件应用和研发中要结合企业自身特点,选择最合理的管理软件,并对其进行不断优化和创新,最大程度发挥管理软件的优势,带动企业管理效率飞速提升。同时,还要对管理软件的准重点进行分析,设定符合企业要求的管理内容。具体而言,企业要通过计算机软件技术抽取具有代表性的数据样本,并对这些数据样本进行分析、测量,整理出数据样本中有用的信息,将其作为产品开发和推广的主要依据,由此制定系统的开发计划,确保产品生产和销售达到预期效果。其次,计算机软件技术还要应用到数据开发中,针对异常数据与数据的关联指数进行系统分析,确保企业管理人员可以明确数据的潜在意义,形成正确认知,这有助于不断探索全新的数据信息,从中提取对于企业管理有利的数据。 4结语 自计算机信息技术诞生以来,我国各行业发展中对效率和质量的要求更高,人们的日常生活和工作也提出了更高的服务要求,因而我国行业发展进入了计算机软件的开发应用阶段。但在以往的开发应用中能够提供的优势有限,直到大数据技术出现之后,计算机软件技术打破了原有的瓶颈,迎来了全新的开发环境,实现了大数据与软件技术结合的新应用方式。在该方式的应用下,行业企业对数据的处理能力明显提高,数据信息的价值也得以充分挖掘。因此,有关技术人员就要主动探讨大数据背景下,计算机软件的开发应用,以此全面促进计算机软件技术的发展。 参考文献 [1]沙之洲.大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电子元器件与信息技术,2022,6(01):87-88. [2]吴佳豪,张娴静.大数据时代下计算机网络技术中人工智能分析[J].九江学院学报(自然科学版),2020,35(03):77-80. [3]李晓.大数据在计算机软件工程中的应用[J].集成电路应用,2022,39(05):106-107. [4]吴慧林.大数据时代下软件工程方法在计算机软件开发中的实践[J].普洱学院学报,2021,37(03):16-18. 作者:刘金良 单位:晋中信息学院
农业经济管理篇1 农业大数据简单来说就是运用大数据理论、技术以及方法等在农业生产管理领域当中或者是涉农领域当中的实践与应用。随着我国计算机科学技术的发展,大数据技术逐渐受到各行各业的关注,对推动行业发展有着重要的作用。目前,我国的农业大数据技术应用正处于探索阶段,大数据对农业经济管理的促进作用有着非常大的上升空间,未来也必将成为领跑农业发展的战略性资源和关键性技术,大数据技术同农业的有机结合有望成为实现农业现代化发展、乡村振兴等战略部署的加速器。 一、发展农业大数据的现实意义 农业大数据对资源配置、生产效率、宏观调控以及市场的引导等都有着深刻的影响,我们必须充分认识到农业大数据对农业经济管理的意义,这将有助于我们对农业大数据的应用提供更为精准的方向。 (一)提高农业生产效率,实现精准农业 农业大数据所覆盖的农业生产各个领域中的全部基础信息和基础数据是我们开展科学的农业生产经营的基础。大数据即大样本,对准确把握农业生产规律提供扎实的参考数据,对于提高农业生产效率、优化农业资源等具有重要意义。农业现代化最基本的要求就是实行以高效集约为特征的精准农业与智慧农业,借助大数据技术,深度挖掘、分析农业生产数据背后的规律和作用,从海量的农业数据中理顺出有助于农业生产的有效信息,通过大数据分析来提高农业生产效率,降低农业生产过程中的试错成本,确保农业生产决策的准确性。精准农业为农业生产所带来的不仅是效率方面的提升,更是经济方面的提升。同样的生产资料,运用农业大数据的精准农业能够比传统的农业生产出更多的产量,农业生产效率更高。 (二)打通数据通道,提高资源优化 大数据在农业经济管理领域的应用为农业的发展重新赋能,为农业的创新发展提供了引擎。传统的农业产业链中所涉及的各个部门之间、各个生产环节之间都是相互独立,相互信息割据,农业生产要素的流动性非常缓慢,制约着农业经济的发展。大数据的应用将彻底打破信息割据的局面,使得在农业生产产业链条中的各个环节、涉及的各个不同部门之间的信息科学合理、有章有序地存储在统一的云数据库中,进一步解决信息孤岛的问题,确保不同部门、不同地区、不同环节之间信息的互联互通,打破传统的信息孤立,共建数据通道,共享数据资源,提高农业生产要素的流动性,充分发挥出市场在资源配置中的引导作用,提高市场资源的优化。 (三)激发市场活力,强化宏观调控 农业大数据在农业经济管理中的应用实现了农业生产同市场端的高效对接,进一步强化了市场对农业生产的引导作用,提升了农业宏观调控的正确性以及管理决策的精准性。农业大数据的应用可以科学地发挥出其对于市场走势的预测作用,进一步对农业生产的宏观调控以及管理决策方面作出正确的指导,从而帮助政府能够更好地发挥出宏观作用,激发市场活力。这对于推动农业供需结构的深化改革,促进农业生产从总量、区域、结构等方面的平衡,促进农业生产提质增效提供了可能。农业大数据的应用实现了政府端“看得见的手”对农业发展的宏观引导作用及市场端“看不见的手”对农业发展的微观引导作用,为提高政府的农业行政管理、创新“三农”管理奠定了基础。 (四)推动农业营销,打造农业品牌 农业经济管理活动中的销售环节是提高农民收入的重要环节,大数据的应用能够更精准地洞悉市场的需求偏好,这为农业精准营销提供了可能。通过大数据技术,对消费者的消费行为、消费喜好等进行分析,深入了解消费端的动机、目标和目的,这些对农业生产具有指导意义的数据都是建立在对海量数据分析的基础上。农业大数据对农业营销的指导作用更多是从市场端出发,尊重消费者的意愿扩大农产品精准营销的覆盖范围。同时,借助农业生产前端的大量生产数据的积累,利用大数据技术,实行科学种植、精准种植、源头可塑的新型农业生产方式,建立消费与生产之间的互信关系,提高消费者对产品的黏性,打造农产品品牌,进而提高农民收入。 二、农业大数据在农业经济管理活动中的具体应用 推动农业大数据在农业经济管理中的应用,加快农业农村资源整合与配置,加快农业数据的整合与开放,扩大农业大数据在农业经济管理活动中的应用场景,为推动农业现代化发展奠定扎实的基础。 (一)构建农业产品数据库,预警市场风险 农业大数据的应用场景之一是建立关键性、特色型的农产品大数据库,发挥出大数据对农产品的监控预警以及指导政府进行宏观调控的作用。建立重要农产品数据库,可实现地区关键农产品的整体监控,包括品种、分布、总量等方面的监控。利用遥测技术、统计采集以及渠道采集等汇集农业数据,建立农产品大数据库,实现数据库共享。在农产品大数据库的基础上,对海量数据进行深入挖掘、脱敏整理、建模分析等,以市场端为引导建立科学完善的关键性、特色型的农业市场监测指标体系以及预警体系。通过大数据分析来精准判断市场走势,及时对农产品市场的运行风险进行预警。面向农民及时发布农产品的市场信息,解决农业生产端与市场端之间信息不对称的问题,增加农民对农产品市场情况的了解普及性,为农业生产的宏观调控提供更好的指导。 (二)以大数据库为切入,实现跨界融合 农业大数据库(平台)是提高农业大数据在农业经济管理中应用的基础,当前随着互联网、物联网等信息技术的发展,使得大数据与农业的融合更为深刻。以农业大数据为基础,统筹共享全产业链大数据资源,同时充分利用互联网技术打造与农业产业的跨界融合,打造更加符合“互联网思维”的现代化新型农产品、营销新模式以及农业新业态等。例如,农民可以在互联网平台上(淘宝、拼多多等平台)实现交易,这种新型的营销模式为农产品的销售带来更为广阔的上升空间。所以,以农业大数据为基础,将农业与互联网进行跨界融合,实现诸如土地信息、生产信息、交易信息、经营信息等产业链信息的共享,为实行精准农业、规模化种植等提供了科学、高效的解决方案。 (三)大数据深入挖掘与分析,为建立智慧农业提供支撑 以精准农业、智慧农业为特征的新型现代化农业生产示范园区已经在全国范围内进行试点,智慧农业的发展为物联网、智能化装备等在农业领域的应用提供了可能,同时也极大地推动了农业大数据云服务平台的建立、应用与普及。从整体来看,智慧农业离不开大数据的应用,同时农业大数据的应用为现代化农业的建立提供了引擎。当前,已经有众多企业自主研发的智能装备相继应用在了农业生产领域,这些智能装备可以实现从农业生产端到销售端的各个环节的监测。可以说,农业大数据与智能装备的应用,为农业生产的智慧化运营提供强有力的支持。 (四)大数据安全溯源体系,打造可信赖的农业品牌 食品安全关乎国家战略安全,其中农产品的质量安全是关键一环。在互联网高速发展的今天,移动互联网、云计算等新一代信息技术促进了各行各业的发展。在农业领域中,不论以何种方式进行跨界融合,都离不开以农业大数据作为后盾支撑。新时代背景下的农业经济管理活动,在基于农业大数据的同时,借助互联网等信息技术为现代农业的发展提供一个全新的发展模式,对各类农产品在生产、加工、流通和消费等过程中的各阶段信息进行快速采集、信息管理、条码打印、数据上传、辅助决策等。通过建立的农产品信息管理平台,消费者可以从互联网端入手对所购买的农产品进行溯源,真正实现了农产品从“生产到餐桌”全过程的监控、管理、可溯源,从源头上确保农产品的质量安全。 (五)共享经济发展,盘活闲置资源 如今乡村旅游已经逐渐成为受大众欢迎的消费趋向,在大数据的支撑下我们可以洞悉消费者的消费偏好,这为乡村发展旅游业提供了可靠的参考依据,为开发旅游产品提供市场依据,所以大数据促进了农业农村的旅游发展。近年,共享经济频频受到关注。在农村,共享农庄模式逐渐成为人们休闲旅游的主要选择,这种模式为农产品销售提供了更好的模式,同时也为美丽乡村建设、乡村旅游可持续化等乡村振兴战略发展提供了契机。对于政府而言,通过大数据将资源进行整合、再分配,将农村的闲置资源进行再利用,进一步扩大休闲农业与消费市场的供需关系,将不确定的流动性转化成为持续稳定的收入,从而激发乡村活力,“大数据+区块链+共享经济+休闲农业”的发展模式将成为支撑乡村发展的重要支撑。 三、结语 当前,随着乡村振兴的推进,国家高度重视农业大数据的应用,互联网等信息技术的发展为农业大数据在农业经济管理中提供了更多的应用场景,农业大数据正在与农业经济管理深度融合,这将逐渐成为推动农业现代化发展的关键性技术。 作者:梁月 单位:郑州财税金融职业学院 农业经济管理篇2 目前中国的互联网和大数据等技术得到了良好的发展,其已经渗透于各个行业之中,特别是在农业经济管理领域。随着当前中国的经济的发展,农业的发展也得到了提升,农业规模呈现出增大的趋势,与此同时,产生了很多的数据,数据处理难度也相应增大,若是不能及时处理这些数据并对数据进行有效应用,将会在一定程度上限制农业经济的发展,但是如果将这些数据应用于农业经济管理之中,可以很好地提高农业生产的效率。所以,将农业大数据应用于农业经济管理之中是现在乃至今后农业经济管理的发展趋势。 1农业经济管理现状 虽说中国目前的农业逐步完成转型,并已经将现代化的管理技术进行了应用,但在实际发展中仍存在着很多的不足。首先,在信息方面存在着一定不对称问题,无法确保信息的有效运用,这就导致农产品流入市场之后存在着一定的不稳定性,同时也难以发挥出农产品科研方面的价值,甚至有可能使得市场中囤积着大量消费者需求较低的产品,加大了经济的支出成本[1]。 2农业大数据对于农业经济管理的作用 2.1推动农业科学的发展 农业作为中国的支柱产业,在人们的生活中非常重要。但是,农业不只是为人们提供粮食,它同时也是与农业相关产业的基础。总的来说,农业生产是人与自然之间的相互配合,而对农业生产产生影响的因素也是因为生产者与自然这两个方面。依靠自然以及生产者,这是农业生产的特点。中国的农业生产发展至今已有千年之久,是从祖先手里一代代传下来的,但是,传统的农业生产技术已经不再适用于当前的农业生产,并不能很好地满刘运资(山东省临沂市莒南县石莲子镇农业综合服务中心,山东临沂276618)足当前农业生产的需要。对于当前的生产来说,需要更为现代化、更为科学先进的农业生产技术,在信息化时代背景下农业大数据应运而生。农业大数据技术给农业生产带来了极大的便利,它应用于农业生产的各个环节,对获得的数据进行整理以及分析,为农业生产提供了准确性,并且可以实时地掌控农业生产的情况[2]。 2.2完善农业产业结构 影响农业生产的因素有很多,首先,在自然因素方面,有土壤、温度、天气、农作物品种等,同时还有着一些社会因素。大数据技术融入到农业之中,为农业方面的产出发挥了极大作用。另一个方面,在农业中应用大数据,可以做出相应的预测,分析出未来的趋势,提前做出准备,进而就能有计划和有针对性地对农业生产进行相应的调整,改变农业产业结构,例如调整化肥的施肥情况、农作物的种类等,同时随着环境的变化,农业大数据也能够进行实时的转变,并由此来选择更加优质的技术方案,让农业的生产者能够更加科学地投入到农业生产之中,促进农业经济的发展[3]。 2.3帮助农业进行升级转型 当前,中国经济正处于一个升级转型的阶段,农业也处在升级转型的阶段,传统型农业逐渐向更加现代化的农业迈进,传统的农业生产方式中应用现代化科学技术进行完善,用先进的科学生产技术替代传统的生产技术,并且应用大数据技术进行辅助,保证农业生产的稳定运行,减少各种不利影响,并且可以实时地利用数据处理问题。如,利用科学技术按照相应的环境去制定合适的种植方案。 2.4推进农业政策的发展 当前中国互联网以及计算机技术的发展,促进了政府数字化发展,为政府应用大数据技术处理信息打下了基础。农业大数据技术的应用,可以很好地帮助政府有关部门进行相应的改革。从发展的角度来看,大数据技术能够改变政府原有的传统管理模式,帮助政府进行高效准确的决策。总的来说,政府的职能关键在于科学决策水平和决策效果。故而,应用大数据技术可以很好的帮助政府在农业方面进行准确科学的决策,也能够应用大数据带来的优势,实时观测农业生产,并进行相应的指导,进而达到提高农业经济效益的目的。 3农业大数据在农业经济管理中的应用策略 3.1转变传统的思想观念 农业经济管理中应用农业大数据,首先需要政府对大数据技术有着明确的了解,打破原有的传统思想观念,建立一个全新的理念,同时为农业的信息建立一个新的媒介,为农业生产获得技术以及信息方面的支持。最重要的一点是农民要树立新的思想观念,要了解大数据技术方面的知识。只有对农业大数据有着足够的了解,才可以把农业大数据更加科学有效地应用到农业生产之中,达到实现农业经济效益提高的目的。 3.2改变传统的农业生产模式 农业大数据的使用可以改变农业生产模式,摆脱传统农业生产模式的束缚。而要实现农业生产模式的转变,首先一点,相关的农业科技企业可以结合农民耕地的实际情况制定出相应的种植服务方案,比如在帮助农民进行农业生产的过程中,可以要求农民提供相应的农业生产数据,例如土地的面积以及年收入情况等,利用农业大数据技术为农民制定合理的种植方案。在这个方案中,农民能清楚地知道什么时间种植最合适,需要种植什么品种,甚至是多个品种混种时的比例等信息,打破传统种植模式,建立更加完善的农业种植体系,利用大数据技术,提高农业生产效率以及各种资源的利用率。 3.3创建完善的人才培养体系 要想通过农业大数据对农业生产给予支持,同时确保农业经济实现增长,就应当优化农业产业结构,这就需要农业大数据人才的支持。而政府要建立企业与农业之间的互助协作,同时,在农业经济发展中应用农业大数据,在收集数据的过程中要对所得数据进行完善,建立起一个完善的工作机制,同时加大对农业大数据人才的培养,建立起一个完整的农业大数据人才的培养体系,确保对农业大数据的合理应用。 4结语 总的来说,应用农业大数据可以很好地帮助转变农业生产模式,使传统的农业生产模式向现代化的农业生产模式过渡,而同时农业大数据在农业经济管理中也有很重要的作用。农业大数据给农业各个方面带来了巨大的革新,充分利用农业大数据技术,发挥其自身优势,构建完善新的农业生产模式,同时要求政府相关部门以及农业企业之间共同努力,建立完善的制度体系,注重对农业大数据人才的培养,促进农业经济的稳定增长,提高农业生产效率,为国家农业现代化发展夯实基础。 作者:刘运资 单位:山东省临沂市莒南县石莲子镇农业综合服务中心 农业经济管理篇3 0引言 社会科技不断进步,大数据管理发展已经逐渐成熟并成为趋势,现在被应用到各个行业领域中,给行业发展带来巨大的促进作用。农业也是如此,我国作为一个农业生产大国,将大数据应用到农业当中,很明显的可以看出农业经济较之以前有了很大的进步。当前农业发展的首要任务就是要推动农业经济又稳又快增长,农业经济是我国经济发展的重要支柱,所以借助农业大数据的作用将其应用其中,才能有效保证农业经济效益的提高。 1当前我国农业大数据的发展状况 为了更好地促进农业大数据在农业经济管理中的应用,对当前的发展状况有全面的了解和掌握,其前提也是非常有必要的。现在我国的农业生产经营,为了更好的推动农业生产和经济效益的提高,将大数据应用到农业生产经营的各个环节中,已经成为了最基本的条件。其能够有效地从农业生产经营全过程中对各项数据进行准确的掌控。农业大数据具有多样性、价值性、大量性以及复杂性的特点。在农业生产过程中,因为其本身具有一定的特殊性,所以很容易受到外界因素的干扰,像气候条件、土壤因素等。根据相关调查表明,在农业生产经营过程中,将大数据应用其中能够更好地对农业各环节的管理工作进行良好的分析、统计和研究,给我国农业生产经营打下了良好的基础,及时的发现生产经营中的问题,采取科学有效地措施加以指导解决。 2大数据技术在农业经济管理中的作用 2.1实现资源的高效配置 将大数据应用到农业经济管理中,其作用是非常显著的,首先其能够在很大程度上实现资源的高效配置。现代社会中信息已经成为最重要的资源,将大数据技术应用到农业管理中可以促进农业类型的转变,将原先单一型的传统农业向着知识型的信息农业发展。在平时的生产经营个个环节当中,能够及时的收集在这过程的相关数据,然后进行综合分析,给农业发展提供更为有效的数据支撑和决策依据。不仅在很大程度上保证了农业生产工作的有序运行,还极大地节省了成本、人员和物力,实现了生产要素之间的最优结合。除了这些,大数据还具有信息共享的作用,这一作用也在很大程度上推动了不同地区和行业之间生产和销售的发展,使资源的利用率有了很大的提升,有效地实现了资源的高效配置。 2.2加快农业科学技术的普及和应用 另外,将农业大数据应用到农业经济管理中,还可以加快农业科学技术的普及和应用。农业科学技术对于农村经济的发展来说是有着非常重要作用的,大数据技术作为农业科学技术推广的辅助,可以及时的将收集到的种植信息和气象信息提供给人们,为农业种植户提供有价值的参考,通过大数据收集到的各项信息变得更精准,这种精准的数据分析,可以更好地使农产品的产出率获得提升。 3农业大数据在农业经济管理工作中的应用 3.1培养专业化高质量人才 农业大数据在农业经济管理工作中的具体应用,首先体现在专业化高质量人才的培养,在当前发展中,要想更为有效的保障农业经济稳定发展,高素质的优质人才是不能缺少的,这不仅是从生产角度分析,更是站在企业和政府层面上来看。其次,在农业经济管理中对于人才的培养一定要重视起来,做好优秀人才的引进工作,定期组织其开展相关的培训活动,培养专业化的高质量人才,为我国的农业大数据建设提供帮助。 3.2促进管理升级 因为农业经济管理过程中所涉及的内容较为复杂,应用大数据能够有效地提升数据的智能化分析水平,促进管理升级。应用大数据将农户和农业市场之间的生产活动紧密的联系起来,能够在很大程度上给农户生产提供有效的指导。这种方式对于播种和收获的时间会更为精准,促进农作物产出率的提升,也能确保农作物质量。对农业生产活动进行全面的掌握,使管理过程变得更加科学。 4结语 总之,将农业大数据应用到农业经济管理中能够起到积极的促进作用,应该引起更多人的关注。 作者:牛应芳 单位:中庙镇政府
大数据分析毕业论文:多媒体大数据分析与搜索 现代社会中,大数据来源丰富,使得交通、医疗卫生、教育、安全等都发生了变化,而在智慧城体系中,监控视频是体量最大的大数据。基于此,我主要分享媒体大数据的三个挑战问题。第一,存不下,24小时产生的数据量积累得很大。第二,看不清,用眼睛看,横看竖看,还是看不清楚,可能有时候都要猜来猜去,还需要很有经验的人才能看出来大概。为什么?存的时候做了压缩,压缩时不知将来作何用,为了节省存储量,压得太狠了,再把它解开时基本看不清。第三,找不到。现在摄像头到处都是,摄像头拍到了,但是不是想要找的?不知道,即使看清楚了,一跨摄像头也就找不到了。所以摄像机网络跨摄像头搜索问题也是个难题。 超高效视频编码 解决压缩问题 第一个挑战,我们想办法找到最高效的编码来应对这个挑战。视频流是图像序列,在每个单独的图像里是有冗余的,通常叫“空间冗余”。相邻的像素或图像块会有一些相关性,这些相关性即是“冗余”,这种冗余可以通过滤波器的算法进行估算。如果参数对了,就可以用它去做预测,继而找到一些更简洁的表达方式,不需要那么多比特就可以压缩了,这就是空间冗余。其次是“时间冗余”,即一个图像序列,第一帧和第二帧有很多是连续的,背景几乎是一样的,它有很多东西是重复的,这个重复的就是冗余,我们管它叫“时间冗余”。第三种是“感知冗余”,行业里的人把它叫“编码冗余”。比如26个字母要怎么表达?给出8个bit或7bit,每个字母给的bit是一样的,学计算机的人都知道这种分法是不科学的,应该怎么分?按照它的信息熵来分,图像也是一样,每个像素表达的亮度、颜色在每类里分布不均匀,最好把出现概率高的那些单体给它比较短的码,把出现概率低的给长码,统计上面就会比较合理,对此我们称之为“熵编码”。如果这三种用好了,就有办法把图像或视频完美地压缩下去。 现在图像压缩实际达到的现状和理论有很大差别,但同时空间也很大。到现在为止,编码技术离理论上限大概还有百分之八九十的空间可以改进,因为在数学上我们很容易证明理论上限,若干个上限中可以取最低的上限,就很容易计算出有多大空间可以继续改进。这就是为什么视频编码领域这些年还在不停地发展,并且,每十年编码效率就会提高1倍。 在这样每十年翻一番的情况下,算法变得更复杂了,计算的复杂度换取了编码的效率。当然,这里有很多新的算法,以前因为硬件比较贵,不能让编码的器件成本太高,所以有些算法还行,只要算法太复杂就基本不用。现在不在乎这个,因为集成电路发展以后,算法愈来愈多,编码放进去后视频效果会越来越好。针对监控视频我们会有更好的方法,使它的效率更高。 从编码的角度,去空间冗余、去时间冗余和去编码冗余这三种技术可以把视频流里的冗余去掉,这三种技术包含了许多算法,有变换、滤波、运动补偿、熵编码等。去空间冗余最主要的工具是变化,把时域变到频域上再进行处理,对于空间的冗余主要是采用预测编码的方式去除,对于感知主要是通过熵编码去除。 面向对象检测、跟踪与识别解决模式识别问题 第二个挑战,对象检测、跟踪识别挑战。模式识别率再高、人脸识别再准,识别的准和不准取决于算法的好坏,还取决于在编码那端能不能提供支持。以往这两个系统像轨道一样完全平行,我们希望编码和识别能合作,把中间那堵墙翻过去或者拆掉。怎么拆掉?编码时要考虑怎么办。现在我们提出个支持是ROI(Region of Internet),就是编码时识别出来哪个区域可能是识别要用的区域,把这个区域定义成感兴趣区域,对于感兴趣区域要描绘出来,现在语法里对感兴趣区域有专门的描述,除了这个区域以外还包括其他的,比如GPS信息、摄像机参数信息。有了这个以后,在后面编码时,会针对编码参数进行调整,ROI区域压得轻一点,这样关键的信息丢失的会少一点。 有了这样的知识,可以用它架构友好的智能监控识别体系。现在即使有个算法很好,比如266,它编码的效率和AVS2是一样的,我说那也不行,为什么?因为你压完以后还有解,解的时候才知道哪个地方是可识别的。现在压的时候就知道哪个东西有用,哪个东西没有用,有用的可以压得轻一点,这样构建分析架构,底层是完全的视频流,视频流上面可以构架一个区域描述,不是有ROI么,这个“R”就是Region,根据区域描述,若干的区域构成个对象,它们的关联就可以构成事件,只要处理能力足够强,我就把这个东西表述出来了,这对识别非常有用。 以大规模视觉搜索 解决跨摄像头搜索问题 第三个挑战,跨摄像头怎么办?我们可以对跨摄像头的数据进行矫正,然后再进行一些后续的工作。这方面有很多工作已经开始做了,比如我们试验室学生搭了一个系统,你在北大校园的一个地方走,其他几个框是别的几个摄像头,从一个摄像头跨到另外一个摄像头的时候,现在有一个专门技术是再认证,一个人在一个摄像头里出现过,当他出现在第二个摄像头的时候,就可以被识别出来。因为有时候可能不是正脸,靠人脸识别已经不管用了,就要靠颜色、身体、步态、外形等综合识别。 要做好这个系统有一个重要的技术是能做到大规模的搜索。大规模的搜索这一块我们组有个很好的工作叫CDVS,它可以用很少的特征去搜索你要的东西,比如我用手机拍一张照片或者拍一个景色,拍完以后传送到服务器,搜索后会告诉你拍的是哪里。这个过程它需要你的特征选得非常好、非常准,然后有代表性,这样才能搜索得比较准。 可以用一组特征,这组特征我们把它命名叫“CDVS”,CD是一个紧缩的描述词,就是面向视觉搜索的紧缩描述词,这也是在国际标准化框架下面做的。前一段时间有个多媒体描述标准是MEPG7。 这里面的关键技术,一个是选择特征点,然后是选择特征,把这些特征进行聚合、压缩、进行点压缩,最后变得非常小。举例来说有多小,比如你照了个照片,这个照片有三、四兆大的尺寸,我们从中提出来大概500个bit,连1k都不到,就可以进行搜索了,最高可以到16k,16k检索的效率就更高,我们判断特征好不好是用召回率来判断,我们都希望召回率达到90%,低于90%就认为这个特征没有选好。什么叫召回率90%?我用完整的照片到库里搜出来的东西,和我用521个去搜,是不是有90%都在我搜的100个里面,如果是的话那你这个特征是可以的,这是一个准则。 后台的技术会涉及到数据压缩、计算机视觉特征提取以及机器学习和视觉挖掘。和特征、视觉有关的主要是局部描述,模式识别里有个非常好的描述词叫“SIFT特征”,它可以保持平移不变、旋转不变、伸缩尺度不变等。但是这个特征也有问题,一个是专利问题,另一个是耗费存储比较大,耗费计算时间比较大。 大数据分析毕业论文:综采工作面大数据分析初探 [摘 要]大数据时代对人类的生活、工作与思维产生变革性影响,深刻改变着商业及各个领域的面貌,“大数据”日渐成为各行业创新的助推器。作为煤炭行业也同样顺应时代,跟着时代的步伐前行,那么综采工作面又是煤炭行业发展的充分体现,更需要大量的数据分析,形成一套完整的、统一的管理系统,当前国内综采工作面复杂,数据记录不完善、分析不统一,对综采工作面的采煤机、支护形式等的选择不能达到最优化,所以综采工作面的大数据分析尤为重要。 [关键词]综采工作面 数据分析 1.引言:本文主要从综采工作面大数据的支撑下如何选择综采“三机”(三机指采煤机、刮板机、液压支架)展开探讨,综采工作面“三机”配套不能停留在简单的“经验类比”上,而应开发研制综采设备选型的大数据系统,避免在选型设计中受决策者个人偏见或感情色彩的影响。同时还要对系统中的主要环节进行动态优化设计,使其设计参数与实际运行参数得到统一。目前的综采工作面“三机”选型设计还是以“经验类比”为主,虽然基本上能够满足生产需要,但在某些环节上还存在着严重的不合理现象。 2.综采工作面大数据分析影响着综采“三机”的合理配套选择 2.1 采煤机的机型选择 采煤机机型选择之前要考虑一下数据:首先考虑地质条件,主要包括综采工作面内断层断距、走向、煤层倾角、煤质硬度等判断是否具备选择采煤机的条件,在地质条件适合综采的情况下再考虑其他因素如采高、每月计划产量、每刀生产能力、截深、功率、牵引方式,实际生产能力主要取决于采高、截深、牵引速度以及工作时间利用系数。采高由滚筒直径、调高形式和摇臂摆角等决定,滚筒直径是滚筒采煤机采高的主要调节变量,每种采煤机都有几种滚筒直径供选择,滚筒直径应满足最大采高及卧底量的要求。截深的选取与煤层厚度、煤质软硬、顶板岩性以及移架步距有关。截割速度是指滚筒截齿齿尖的圆周切线速度,由截割部传动比、滚筒转速和滚筒直径确定,对采煤机的功率消耗、装煤效果、煤的块度和煤尘大小等有直接影响。牵引速度的初选是通过滚筒最大切削厚度和液压支架移架追机速度验算确定。牵引力是由外载荷决定的,其影响因素较多,如煤质、采高、牵引速度、工作面倾角、机身自重及导向机构的结构和摩擦系数等,没有准确的计算公式,一般取采煤机电机功率消耗的10%~25%。滚筒采煤机电机功率常用单齿比能耗法或类比法计算,然后参照生产任务及煤层硬度等因素确定。 2.2 刮板机的选择 在选型时要确定的刮板输送机的参数主要包括输送能力、电机功率和刮板链强度等。输送能力要大于采煤机生产能力并有一定备用能力,输送能力应大于采煤机的最大生产能力,一般取1.2倍;电机功率主要根据工作面倾角、铺设长度及输送量的大小等条件确定;刮板链的强度应按恶劣工况和满载工况进行验,要根据刮板链的质量情况确定链条数目,结合煤质硬度选择链子结构型式。 2.3 液压支架的选择 液压支架的选型就是要确定支架类型(支撑式、掩护式、支撑掩护式)、支护阻力(初撑力和额定工作阻力)、支护强度与底板比压以及支架的结构参数(立柱数目、最大最小高度、顶梁和底座的尺寸及相对位置等)及阀组性能和操作方式等。此外还要考虑矿井采区工作面的煤层、顶底板及地质条件数据,依据不同类级顶板选取架型。 液压支架具备最基本的特点是(1)要顶得住:它的初撑力和工作阻力要适应直接和老顶岩层移动所产生的压力,使控顶区的顶板下沉量限制到最小程度;(2)要移得走:它的结构形式和支护特性要适应直接顶下部的岩层冒落特点,尤其要注意顶板在暴露后未支护下的破碎状态,要尽量保持该处顶板的完整性,支架底座的比压要适应底板岩石的抗压强度,以防止底板松软而使底板下陷不能移架。 2.4 “三机”合理配套选择工程复杂 从采煤机、液压支架、刮板输送机的选型参数中看到,综采设备的合理配套是很复杂的系统工程。满足生产能力要求采煤机生产能力要与综采工作面的生产任务相适应,工作面刮板输送机的输送能力应大于采煤机的生产能力,液压支架的移架速度应与采煤机的牵引速度相适应,而乳化液泵站输出压力与流量应满足液压支架初撑力及其动作速度要求;满足设备性能要求输送机的结构形式及附件必须与采煤机的结构相匹配,如采煤机的牵引机构、行走机构、底托架及滑靴的结构,电缆及水管的拖移方法以及是否连锁控制等。输送机的中部槽应与液压支架的推移千斤顶连接装置的间距和连接结构相匹配;采煤机的采高范围与支架的最大和最小结构尺寸相适应,而其截深应与支架推移步距相适应。如果综采没有大量数据的支持,“三机”的合理选择无从下手。如下图三机配套关系图(见图1) 3.综采工作面大数据分析的意义 3.1 经济效益方面 工作面生产前期需要决策“三机”选择,不同的决策者往往站在自己的专业领域考虑设备,这样在缺乏综合数据分析下往往造成“三机”设备不配套,不仅会造成大量资金的浪费,短时间内不能满足高产高效,又影响煤矿企业经济效益。 3.2 安全生产方面 井下作业条件特殊,尤其是工作面,时刻都面临着危险,如果没有工作面大量数据分析的支持,错误的选择“三机”,不能很好的配合工作,这样很可能会造成液压支架支撑不住顶板压力而造成顶板事故,工作面进度跟不上可能会诱发火灾、一氧化碳等事故,还有“三机”的机械故障也容易造成人员伤害等等。 小结 综采工作面既包括包括静态因素,井下温度、顶板淋水、顶板松软、底板松软、断层、瓦斯、煤层厚度、倾角等是静态因素,又包括动态因素,顶板状态随着采煤速度、采高以及支架的状态随时变化,顶板的初次来压、周期来压,受采动影响活化上部断层、岩层等等,大量的数据需要综合分析,才能总结出本地区综采工作面综采“三机”配套设备的形式、型号及技术特征,并提出了三机配套优选方案及注意事项,而在实际生产中,即使采用相同综采设备的不同工作面或不同矿井,其实际生产能力和全员效率可能有较大差距,如果客观条件不具备,即使选择生产能力很高的配套设备,也远不能达到提高生产能力的目的。高产高效综采工作面的三机选型应从实际出发,因地制宜,以数据分析为基础,具备什么档次的开采条件,就选用相应档次的配套设备。 实际工作中如何做到选型正确、先进配套、合理的“三机”选型,大数据分析可以起到非常重要的作用,但是大数据分析工作也是一项复杂的系统工程,涉及地质学、岩石力学、采矿学、机电和机制等多门学科以及各种现场数据,这就需要我们煤炭工作人员共同努力,将工作面大数据分析应用到矿山行业,减少辅助作业环节,提高集中生产化的程度。 大数据分析毕业论文:天津市教育信息化公有云及大数据分析平台设计与实现 摘 要随着科技的发展,公有云的需求越来越广泛。本文对天津市教育信息化公有云及大数据分析平台进行了设计与研究。 【关键词】公有云 平台设计 大数据 1 项目背景 1.1 公有云平台技术背景 从部署方式来看,云计算一般分为公有云、私有云和混合云三大类。其中公有云是指运营者建设用以提供给外部非特定用户的公共云服务平台;私有云平台仅为单一客户提供服务,其数据中心软硬件的所有权为客户所有,能够根据客户的特定需求在设备采购、数据中心构建方面做定制,并满足在合规性方面的要求。 1.2 国内发展趋势 包括中央电教馆在内的国内各大政府机构和省级政府,都在致力或倾向于将大型应用类业务向社会公有云/混合云转移。谋求更高效率、更低成本、更及时服务和更安全环境的云平台托管,是当今信息化系统服务的发展趋势。寻求广泛的服务托管、安全托管和运维托管是大势所趋。 1.3 天津市教育数据资源中心的现状 经过“十一五”、“十二五”两期建设,随着信息中心工作的不断发展,当前数据中心的数据量比“十一五”翻了两番,运维工作量更是翻了数番,这对数据中心运维人员的安全运维能力也提出了前所未有的高要求。目前,中心机房和工大机房的承载能力已接近饱和,结合国际和国内信息化的发展趋势看,未来单靠单个IDC数据中心已经难以满足未来天津市教育信息化发展需求。参照中央电教馆等云平台系统运维模式,我市教育信息化的发展迫切需要社会上有实力的企业建设的混合云解决方案,需要更加专业的团队,协助完成“十三五”各类海量资源类系统的承载工作,进一步助力我市教育系信息化工作上一个新台阶。 2 项目目标及分项需求 2.1 项目建设目标 本方案拟建设如下混合云模式:即由天津市教委教育信息化管理中心IDC机房构建未来各类系统的核心数据库、统一身份认证平台和数据分析和统计平台,由公有云企业提供公有云业务承载空间,负责提供海量视频和图片文件优化存储、对外、信息安全和数据灾备服务。公有云服务提供商需提供不少于三个异地灾难备份数据中心,提供24小时不间断同步和异步灾备服务。 2.2 云平台服务需求 云平台提供方应该参照本需求,提供整体的云平台解决方案,包含云主机、关系型数据库、非关系型数据库、简单缓存服务、负载均衡、内容分发网络、对象存储、大数据平台服务、多媒体平台服务、云安全服务、带宽等方面。 相关术语如下解释: 云主机:是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。用户无需提前购买硬件,即可迅速创建或释放任意多台云服务器,有效降低IT成 本,提升运维效率,为用户快速构建稳定可靠的应用,降低网络规模计算的难度,使用户更专注于核心业务创新 非关系型数据库:数据库中的非关系型数据库,通常情况下指支持NoSQL的数据库服务或者云数据库,提供高效、实时、稳定的数据检索服务。 大数据平台服务:通过对数据收集、存储、变形、分析等过程,结合公有云分布式并行计算集群、机器学习集群、数据仓库联机分析集群实现数据智能推荐、应用定制开发、在线报表等需求。 3 项目建设技术路线及实现手段 3.1 公有云平台技术路线及实现 公有云厂商核心基础架构需具备10年以上的技术积累,需有上万名国内顶尖技术专家,并具有多款国内领先互联网产品的经验。公有云厂商需在数据中心技术,网络技术,安全技术,分布式存储技术,大数据处理能力方面有丰富的经验,形成了领先的技术能力和平台。 3.2 上线安检服务技术路线及实现 根据上线安检服务需求内容,制定内容检查清单,逐一进行核对和检查,确保系统正常上线。 3.3 多网络带宽服务、CDN服务技术路线及实现 当用户访问天津教委云平台时,浏览器将DNS域名解析请求发至本地DNS,本地DNS如果有缓存结果就直接返回IP,否则解析请求最终会到达CDNDNS服务器,它会根据本地DNS IP返回一个离用户最近的CDN边缘节点的IP给用户。 4 项目部署与实施 项目建设、系统部署和实施的具体时间安排如表1。 5 验收指标 验收的内容包括以下几个部分: (1)验收内容一般包括软件验收(按功能要求的可执行软件、开发计划文档、 详细设计文档、质量保证计划、设备相应附件、设备运行、网络运行等); (2)验收评测工作主要包括:文档分析、方案制定、现场测试、问题单提交、测试报告; (3)验收测试内容主要包括:功能度、安全可靠性、易用性、可扩充性、兼容性、效率、资源占用率、用户文档; (4)文档验收标准一般包括:文档完备性、内容针对性、内容充分性、内容一致性、文字明确性、图表详实性、易读性、文档价值等; (5)软件、硬件验收标准要符合国家和相关标准。 大数据分析毕业论文:破解多媒体大数据分析难点 智慧城市建设中,尽管我们布设了很多摄像头,但在多媒体数据处理方面还存在一些问题和挑战,需要理论、系统、技术等多领域专家共同协同,才能真正实现城市“智慧”。 智慧城市建设涉及多个领域、不同层面的数据资源获取、处理和分析。这些数据应用于医疗卫生,能够实现精准医疗;数据应用于教育行业,可以实施个性化教学;而城市监控数据为城市管理者所用,能够提升管理效率、改善民生服务。 目前,以北京为例,覆盖全城、多点布局的摄像头数量达2000万之多,而这些摄像头捕捉到的数据信息往往是在“睡大觉”。一般1~2个星期、最多1~2个月为一个周期, 过往信息就会被覆盖掉。 如何从这些信息中抓取有用数据、扔掉无用数据,是我们当前面临的难题。这类音视频多媒体数据要真正实现有效应用,面临三大挑战,即“存不下”、“看不清”、“找不到”。 优化编码技术研究 这三大挑战背后对应的技术问题是指我们的编码算法技术还有提升的潜力和空间。 一方面,随着摄像头数量不断增加,获取的信息量不断增长,可能导致“存不下”这一问题;另一方面,计算机识别图像与我们人眼看东西不同,需要较高的清晰度。目前,我们城市摄像头的数量基本已达到5米或10米一个,但人脸识别率还是较低,就存在“看不清”的问题。此外,摄像头物理参数的不同也会导致出现这一现象:我们肉眼看某人从A点走到B点,A点摄像头捕捉到这个人,但到了B点可能就“找不到”了,这就存在跨摄像头搜索的问题。 针对这三个问题,我们需要三种不同的技术来应对它。 针对“存不下”问题,我们需要从更新编码技术这个思路去寻找破解之道。高效视频编码是应对这一问题的直接技术手段。因为数字视频其实是一个数字图像序列,数字图像表现的是数字信号,而数字信号我们可以对其进行处理。经过分析,我们发现数字图像序列中有三类信息冗余,一是时间冗余,二是空间冗余,三是感知冗余,当然也有知识冗余等其他冗余。如果我们能够把这些冗余挤掉,就能更有效地压缩数字视频。 针对不同类别的冗余,我们必须采用不同的方法。理论上,我们通过矩阵运算或通过矩阵分析可以找到视频编码的上界即最大压缩程度。例如,针对2000×2000像素这样尺寸的图像,理论上我们能压缩2000倍,即压缩到2000:1,但实际上我们能做到的是600:1,中间还有很大空间,需要采用各种不同技术来突破。 编码技术变革 1993年第一代编码技术通过优化能把高清视频压缩到了1/75,2003年第二代编码技术把编码性能提高了一倍,2013年有了第三代编码技术,压缩能力又提升了一倍。以此类推,2023年将产生第四代编码技术,其压缩能力将达到1/600。我们把这种规律视为编码领域的摩尔定律,十年性能翻一番。 其实,从第一代到第三代编码技术,都是遵循最基本的编码框架结构,即从视频信号进来,切成块变换处理,再进行滤波运能估计。但基于这一架构,编码性能却能十年翻一番。如何实现?主要是采用多种数学工具,如预测编码、算术编码等,或者多种工具混合利用使得编码效率不断提升。通过观察分析,我们看到,在三代编码技术不断演变过程中,真正的变化是在预测与运动估计这一项上,每一代都不一样。这也会给我们提供启发,为寻找更高的编码效率,预测与运动应该是我们关注的重点。那么,为何预测可以得到更高的编码效率?因为预测主要解决的是空域冗余,随着时间推移,它一帧一帧往前处理。我们知道图像处理中很多东西不变化,这些不变化有效利用起来,就能获得较高的编码效率。 以监控视频为例,一般而言,在会议活动中,演讲人只有身体会偶尔摇动;在自然环境中,整片森林除了每天光照变化、叶子生长变化,其他都基本不变。因此,如果针对这些不变的因素实现建模,就能获得很高的编码效率。 因此,针对视频监控应用,我们提出了背景建模技术,通过背景建波计算出背景模型,之后做预测时,用这套模型去做计算效率就会很高。在国际三个主流编码技术团队中,中国技术团队在这一领域作出了较大贡献,并已有了实际应用。 AVS2有效提升编码效率 从性能上来看,以数字视频广播应用为例,中国超高清标准AVS2与目前H.265标准性能相当,而以监控视频应用为例,AVS2标准相比H.265标准,性能为\41.77%,即码率节省了41.77,性能提升了一倍。 对于监控视频而言,AVS2已经迈入新时代。 2015年1月,广电总局广播电视、计量检测中心针对AVS2标准和H.265标准专门做了一个对比实验,并得出这样的结论:AVS做超高清视频很有优势。对比视频编码标准HEVC,图像质量下降的平均值是:AVS2为2.9%,HEVC为3%。一般而言,下降的值越低越好,这也表明了AVS2的优势。 目前,已经有一些主流企业开始布局,准备用AVS2进军全球市场。而AVS2能够有效提高编码效率和精度,能够应对我们提到的第一个挑战――“存不下”。 针对“看不清”即识别不准这一问题,传统的做法是产生编码和识别编码是完全平行的两套,彼此不通气。通过背景建模技术,可以在编码时把前景测出来,这样的好处是可以进行分析、识别、提取。具体如何实现?以监控视频码流为例,我们可以理解为它是由两个码流构成的,一是背景码流,二是前景码流。测出前景后,我们可以处理、识别,并且跟踪分析我们关注的对象。基于这个想法,AVS2也就支持感兴趣区域(RCH),就是语法里面对前景手段你可以对其进行描述,这种描述可以采用特殊参数的编码,背景一次性接过去就可以。基于这样的构建我们可以很好地识别编码模型,从感兴趣的区域可以得到对象,根据对象之间的关联,以及它们失去关系时构建的时间,我们可以在编码的同时做运动分析、目标检测、对象行为分析等。 传统的方式下,识别时我们需要在视频流上找,但是通过背景建模技术,任务就变得简单很多。我们只需要知道背景是什么,就很容易把前景表述出来。AVS2国外版命名为HE1857,基于这一标准,可以对感兴趣的区域提取对于对象的表达,对动作和行为检测等。 针对跨摄像头检索“找不到”的问题,我们采用了CDVS(即紧缩描述式)技术。我们要想办法达成这些目标:描述能力强、紧凑,检索较快,特征规范化。这里面涉及到计算机视觉技术、机器学习技术等,最核心的就是兴趣点提取和表述,一开始我们用的是(SIFT)特征,也是近期最好用的一个特征。 但(SIFT)特征在具体使用中有很多问题,后来我们对其做了改进,改进之后的效果比较好,所以我们把这一特征又分成局部和全局。改进的倍数CDVS比SIFT好三倍,特征大小好一百倍。针对一千万幅图像库进行搜索,采用CDVS只需要500毫秒就能完成搜索,就是说如果我们要在一千万张图片中去找一张图片,半秒钟就能解决问题,搜索速度非常快,这只是在英特尔CPU上面就可以做到的。 总的来说,在智慧城市建设过程中,如果你要考虑多媒体大数据分析的时候,有三个比较大的挑战。 第一个压缩问题我们可以通过AVS2去应对,当然你可以有其他的办法。第二个模式识别问题可以通过支持感兴趣区域的AVS2、面向监控的AVS2来解决。第三个跨摄像头搜索、视频搜索问题,其实可以用CDVS这一标准去解决,当然也有其他更好的技术来解决。在智慧城市建设方面,尽管我们现在装了很多摄像头,但离具体的应用还是有一段距离,所以需要理论、系统、技术等多领域专家共同协同,才会有一个较好的结果。 大数据分析毕业论文:大数据时代下数据分析理念探究 【摘 要】人类已经步入到信息化时代,大规模的数据信息传递业已被广泛运用。传统意义上的信息不对等形成的差距条件不见了,大数据背景下的数据分析可以为各个组织带来更大价值。本位分析了大数据的相关概念及大数据时代背景下进行数据分析的相关理念。 【关键词】大数据时代;数据分析理念 前言 国内外在信息技术领域突飞猛进,越来越多地运用信息技术,大规模的信息与数据信息借助移动互联设备、互联网、社交工具、云终端以及物联网等进行传递,人类业已步入到大数据时代,数据信息的大批量传递对各个组织的决策成本产生了较大影响。 一、大数据概述 1.大数据的定义。如今人们尚未就大数据的概念取得一致意见,主要存在着下列三种看法。首先,它指的是运用相关信息技术,分析、整合大量数据,并获得举足轻重的信息汇总成果,为用户提供相关资讯。其次,认为大数据指的是一台计算机,其处理能力比较强大。第三,它指的是在限定时间内拆解与分析数据中的相关信息,获取关键信息的信息处理技术。 2.特点。第一是具有鲜明的社会性。它能够汇集全部数据与信息,以互联网方式连接绝大多数领域,以信息劳动取代了传统的手工劳动,借助大数据处理技术创造更大的价值。第二是其运用范围非常广泛。大数据时代朝着纵深方向持续发展,信息技术业已对人们的生产生活产生了较大影响,在整理、储存、融合与处理大数据方面都出现了较大变化,推动了社会经济的快速发展。第三是大数据是公开的,在当前的大数据背景下,能够公开所汇总的信息与数据,将诸多领域交换以及运用这些信息。既能够确保数据用户的相关隐私,也可以为相关机构和组织更好地利用大数据环境的优势,满足人们在工作、生活以及学习领域的需求。第四,体现出强烈的动态性。人们可以从大数据处理的结果中得到关键性的信息,然而外部环境随时都可能会发生这样那样的变化,且任何时间都会形成诸多信息和数据,因此大数据时代具有强烈的动态性。 二、大数据时代下数据分析理念探究 1.挖掘数据价值的理念。以匹配广告为作为研究事例,重点涵盖了两种类型的数据,首先是广告库,它涵盖了广告库与相关广告的具体客户信息。这种方式适宜于运用在传统类型的数据库中。其次是顾客观看了广告后的相关行为。人们可以有效地结合上述两种数据,借助相关算法来表现其价值。在具体实践中,能够充分地感受到信息与数据分析的优势。可以为顾客提供所需要的数据与信息,借助群体行为、群体智能技术,将其与以往顾客的具体使用效果做出比较和分析,采取相关的信息反馈机制,向用户提供最优质的数据与信息,或者是查询与搜索相关信息。 2.深层处理与去伪存真的理念。在具体数据分析时,应该严格按照相关的数据分析流程,对相关数据进行深层处理以及去伪存真。大数据业已运用到生产生活的方方面面,在不同地区以及不同行业间发生着相应的转化,逐步取代了传统形式的信息数据处理方式和技术。在大数据背景下,借助先进的数据分析技术,将搜集到的多种复杂信息变换成计算机能够识别的信息和数据,并对其进行分类与整合,在具体的整合分类中,剔除完全不具备实用价值的信息,深层次处理余下的信息与数据,将获得的处理结果转换到具体运用中。受到了大数据背景的强烈影响,庞大的数据规模非但会影响数据的具体处理结果,反而会为用户带来更具有价值的信息。且在数据分析与处理过程中要逐步搜集与积累相关数据。 3.把握数据分析的相关变量。之前的数据分析技术均是先假设相关变量,然后对相关结果实施线性分析。这是传统意义上的数据规模非常小,处理方法也比较简单。然而,大数据背景下,出现了庞大的数据规模,只采取线性处理技术来处理与分析显得不太现实。计算机和大数据的关系非常密切,虽然数据的数量和相关变量持续变化,然而这些变量是明确的、有规律的,不必再假设相关变量,借助数据分析技术就可以获得所需结果。 4.合理地运用统计学思想。在大数据背景下,传统意义上的抽样分析不能满足大数据分析的要求,应该采取统计学思想,更新抽样理念,将总体当作样本,探讨与某物有关的全部数据,不再依赖极少数数据样本,如此方能充分地把握事物的具体变更与发展过程,有效地处理数据表露出的相关信息。更倾向于从纷繁芜杂、不合乎常理的信息与数据中把握事务的具体状况,进一步理解数据分析的严谨性,而不再局限于只追求精确的数据。通过分析数据网络的彼此联系,不必把握反复变化的因果关系,通过分析处理相关数据,更准确地反映数据变更背后的真实状况。采取统计学思想,对收集到的相关信息与数据实施针对性较强的分类处理,更好地把握事物的具体变化情况,为人们做出正确决策提供可靠的依据。 结语 大数据涵盖了海量的信息和数据,通过云计算平台实施规模化的处理和收集活动,构建相应的数据库,对数据进行分流;数据分析理念可以进一步阐述世界、感官享受以及物质领域中的复杂网络关系,借助数据挖掘等在内的多种方法进行分析与处理,使相关数据结果有效地契合实际状况。为人们满足实际需要而进行数据分析与做出决策提供可靠的依据。 大数据分析毕业论文:基于大数据分析指导风景园林研究方法 【摘要】:随着大数据时代到来,城市已变成“信息城市”拥有更高覆盖面和高精度的、即时且多维的数据正在改变我们对城市复杂性的认识方式,并带来新的契机来理解以人为本的设计方法。在新的数据环境下,对现有的风景园林分析方法存在的问题解决提供了一种数据增强的分析方法和工作框架。风景园林专业中传统的设计分析框架来指导园林景观设计已经远不能满足瞬息万变的时展。传统的设计分析架构中如历史文脉分析、竖向分析、区位分析、功能分析等从大数据概念的角度去看其分析内容以及分析数据来源都是极其匮乏片面不能反映规划设计区域内各种问题。单从传统分析框架中数据来源数量的单位是家用电脑常用单位MB而大数据分析所提供的数据量是以PB到EB反映了数据来源质的飞跃,而分析内容因互联网高速发展以及广泛普及人们的参与体验增加传统的单方面区域功能分析以不能符合以人为本的设计理念,其分析内容应当更加以人的视角来做分析所做分析更加多元化。 【关键词】:大数据分析、景观分析、研究方法。 解决问题途径 新的数据环境下对风景园林分析体系是一种定量认识,并体现为4个方面的变革(空间尺度、时间维度、研究单位、以及研究方法)这些变革促进了风景园林设计的变革,并提供了一个民主公平开放的公共平台。将大数据应用到风景园林分析中首先应明确所分析内容类别种类,其次根据从所分析内容删选整合出大数据中有用信息并将其数字化这些数据包括传统数据以及动态数据,再通过科学分析法对分析内容进行可视化分析和建模输出可视化成果【2】。通过成果分析、情景假设又将有所调整各项分析成果将在比对中得到最终检验。 大数据分析内容制定方法 随着信息互联网普遍率增高人们可以轻松分享各类信息这对风景园林设计分析的开拓是至关重要的,设计分析中最小单位可以统计到个人,以及每个人的思想变化对待不同问题的看法都可以通过大数据来提供。这些就可以大大的扩展风景园林分析的内容可以从人视的角度分析问题而不仅仅是以区域空间功能上单方面的片面分析。所以其所分析内容更加具有生活性多元性,这对设计分析的内容是具有变革性的影响,因为设计师设计的好坏需要接受民意的考察,再根据民意最关心的设计内容作为风景园林设计分析内容的选项所以每一项分析内容都是根据实践而得来的。实地调研也不会掌握全部数据,但是大数据可以帮助我们了解当时的情况,借助大数据分析指导风景园林设计具有针对性、多元性同时因互联网具有即时性其所分析的内容也具有即时性客观性。 大数据信息来源筛选方法 地球外围轨道上的遥感卫星,全球定位系统,配有三维激光扫面设备的无人机,无处不在的摄像头,便携式数码照相机,全球将近20亿的智能手机用户【1】。在今天大量涌现的城市数船不仅是可供分析的新材料, 更是探知未来方向的共具。大量来自云端的历史数据和即时的关于景观和社会文化背景的大数据,为我们有效的设计以及管理景观带来无限景观数据的机会。但是必须清楚这些量的大数据是一把双刃剑。首先因为数据本身并不系统均衡而带有偏差歧视。其次数据如此之多有用信息如同珍珠埋藏在泥沙里。第三数据信息最多只能反映当下告诉我们过去的状态,并不能告诉我们未来。因此我们必须要理性看待这些海量数据,突破传统数据统计的方法处理这些数据最终帮助我们在景观设计时借组有用数据分析进行科学的设计。因此我个人总结出大数据结合风景观园林设计几点意见和创想。 首先我们需要在风景园林定量研究中流理一种价值伦理。风景园林研究的的成果, 特别是可视化成果帮助设计更加理性准确快捷,其外表给他人一种可争辩”的印象。然而一个看似客观的数据, 却也十分容易被其他目的利用而塑造一种权威 。 因此,对于数据分析的应用需要更多的基于社会学的思考, 以明确不同数据定量分析服务的主体是谁, 目的是什么 。 其次,我们仍需警惕定量分析的滥用有可能导致一种庸俗。数据无法驱动所有的风景园林设计活动,许多时候定量分析和定性存在角力。定量研究中注重数据的准确性、单位统一性关注于实证的研究。但这就存在一些解释力不足的维度,比如环境美学方面定量无法用数据准确性阐述美的观点,这是也就需要定性具有一定感性的介入。 大数据整合分析内容可视化方法 将收集到的大数据可视化分析对于风景园林分析问题是一种新的表达方式,这样的分析结果将完全打破传统区域空间功能简单的分析。而是第一次站在人的视角看待分析结果,比如通过大数据分析出区域内人们对景观要素的兴趣点、通过谷歌地图近几年内区域内路况程度、以及区域内城市扩建面积增大对于村庄的影响、或通过社交评论平台人们对于建成景点的关注程度等等的分析成果都是对原有传统分析的突破。 但对于基于大数据新的分析结果应用于分景园林分析需要有突破原有在整合数据是观念才能适应于分析整合大数据的观念思想。传统的数据分析思想应做三大转变,一是转变抽样思想,大数据时代,我们面对的数据样本就是过去资料的总和,样本就是总体,通过对所有与事物相关的数据进行分析,既有利于了解总体,又有利于了解局部。二是转变数据测量的思想,要乐于接受数据的纷繁芜杂,不再追求精确的数据。我们应该接受纷繁芜杂的各类数据,不应一味追求数据的精确性,以免因小失大,比如都对于城市某条道路路况分析不能只单纯调研近期路况而查看近10年这一带的路况。三是不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。由于数据规模巨大"数据结构复杂以及数据变量错综复杂,预设因果关系以及分析因果关系相对复杂于是在大数据时代分析数据不再探求难以琢磨的因果关系转而关注事物的相关关系。 结语 信息城市的复杂性迫切地要求不同以往的解读方式, 以确保不同规划设计手段干预下的城市发展的可持续性 。新的数据时代到来风景园林设计与城市可持续发展新的契机。借助于大数据分析作为一种规划设计的工具理性在城市中从人的角度定量理性研究展现出了其巨大的潜力,并直接颠覆了传统设分析问题价值看法。大数据时代总结出一套从问题中筛选出分析内容,再通过大数据中有用信息筛选后进行可视化成果研究的科学套路流程,这为大数据分析景观设计带来了新的思路。 大数据分析毕业论文:大数据分析在医院管理中的应用 摘要:随着医院信息系统的快速发展,为医院带来了海量数据。对这些数据的有效利用、分析,挖掘其中隐含的信息,能为医院管理提供更好的决策支持。本文从临床信息数据分析出发,在资源配置、医疗监管、临床决策支持、健康体检分析等方面进行大数据应用分析。 关键词:大数据分析;医院管理;应用 1 概述 根据卫计委公布的数字,2014年前11个月全国医疗卫生服务机构诊疗量(门诊和住院)达到67.7亿人次,其中三级医院达到12.1 亿人次。这些医院信息数据量十分巨大,它涵盖了患者的人员信息、诊疗信息、用药信息和费用信息,而这些信息又为流行病学研究、临床医学研究、医保控费标准制定、临床路径和药品研究及精准医疗提供了数据基础。 如何合理利用这些数据,分析、挖掘出其中隐含的信息,并加以应用,实现为患者提供更好的诊疗及保健,帮助医生找到更好的诊疗方案、提高医疗质量,帮助医院决策者调整策略、减少风险,降低医疗费用等需求方面,将是未来医院面临的挑战之一。 2 大数据的产生 当前大多数医院都已完成了医院信息系统的建设,各专业的医疗信息以结构化和非结构化的形式存在于各子系统中,如HIS、LIS、EMR、PACS等。 医院信息主要包含HIS(医院信息系统)和CIS(临床信息系统)两大系统中。HIS的主要目标是支持医院的经营管理与查询业务,提高医院的工作效率,包括门诊收费、药房药库、住院收费、人力资源、财务查询等。CIS的主要目标是支持医院医护人员的临床活动,收集和处理患者的临床医疗信息,为患者提供更好的服务,包括门急诊和住院医生工作站系统、电子病历系统(EMR)、护士工作站系统、护理病历系统(NIS)、影像归档和通信系统(PACS)、实验室系统(LIS)、药物咨询系统等。 2.1数据量的计算 2.1.1业务交易规模计算 按中等规模二甲综合医院测算,医院预计的日均2000人次,如平均每人次在挂号、医生诊间、收费、医技科室等16个科室各发生1笔业务,则每天的业务量就是:2000×16×1=3.2万笔。门诊部分信息系统按每业务数据库交易数10计算,则每天的数据库交易数为:3.2万×10=32万次。 假设医院住院患者400人次,每人次主管医生、护士或会诊医生各发生20笔业务,药房、收费、手术、麻醉、医技科室等各发生3笔业务,则每天的业务量就是:400×3×20+400×18×3=4.56万笔。住院部分信息系统按每业务数据库交易数10计算,则每天的数据库操作数为:4.56万×10=45.6万次。 由上,总的日数据库交易次数是:32万+45.6万=77.6万次,则10年的交易次数为776万次。 2.1.2结构化数据量计算 以二甲综合医院门诊量2000人/d,住院量400人/d计算。 每门诊人次含挂号收费信息、处方信息、检查信息、输液信息、处置信息、门诊病历信息等系统数据估算量为0.1M,则每日门诊数据量=0.1M×2000=200M。 每住院人次每日含收费信息、医嘱信息、护理信息、药品信息、检查信息、输液信息、处置信息、住院病历信息等系统数据估算量为0.5M,则每日住院数据量=0.5M×400=200M。10年总数据量为(200M+200M)×365×10=1.46TB。 2.1.3医学影像数据(非结构化数据)计算 以二甲综合医院门诊量2000人/d,住院量400人/d计算。 如门诊25%患者平均每人次在医学影像科室-X线、MRI、CT、心电、超声、胃肠镜、病理等部门进行图像采集1次,平均数据估算量为:5MB,则每日门诊数据量=5MB×1×2000×0.3=2500MB。 如住院20%患者平均每人次在医学影像科室-X线、MRI、CT、心电、超声、胃肠镜、病理等部门进行图像采集1次,平均数据估算量为:5MB,则每日门诊数据量=5MB×1×400×0.2=400MB。10年数据量为(2500MB +400MB)×365×10=10.6TB。 以上二甲综合性医院10年结构及非结构化数据量总和为1.46TB + 10.6TB = 12.06TB。 2.2大数据的可用性 2.2.1大数据静悄悄的躺在各自系统的结构中,除了定向的查询,几乎没得到好的使用。能否将这些大量分散的信息进行整合,把这些以结构化形式存在的数据准确地识别,并且赋予他们词、词组和数字等逻辑关系,将是推进大数据分析的关键。这种全结构化的数据库由于覆盖信息面广,数据结构程度高,可以按照患者、药剂、检验、检查和管理的不同需求提供更精准的信息,从而更好地帮助制定医疗提高服务。 2.2.2数据本身不直接带来价值,对于数据的应用来说,最终的产品不管是临床决策辅助系统还是医保控费系统,能否得到临床一线工作者和医药经济学家的认可,是区分产品优劣的关键点。 2.2.3达到一定的信息系统的覆盖率,打通各信息系统之间的孤岛。单一系统的数据虽然有价值,但是由于它不能反应出连续的医疗记录,往往不能作为决策参考二次利用,这时如能取得多个系统的数据进行协作分析,提升医疗数据分析变现的可能性。 3 大数据分析的应用 通过分析临床信息数据,运用相关数据挖掘算法和统计学知识,从数据中挖掘出潜在有价值的诊疗模式、决策知识,帮助医生找到更好的诊疗方式和临床路径,提高医疗质量;帮助医院决策者调整策略,做出正确决策。 3.1分析患者来源,调整资源配置。根据患者的就医记录大数据,分析出患者就诊时段,相应的该时段就诊患者的诊断、年龄层、性别、同药理药品使用量、复诊次数、复诊周期等来确定相对患者属性,并针对这些属性,按正态分布进行医疗资源合理优化配置,按诊断配置医生,按用药做好药品准备,按年龄层、性别调整服务细节,按复诊人群自动分配诊间等,从而达到相应服务资源在各个层面的投放。 3.2大数据用于临床决策支持 临床决策支持系统分析医生输入的诊断、医嘱、处方等,将其与临床知识库相比较,从多个属性上比较其差异,从而提醒医生防止潜在的错误,如用药辅助支持系统。通过部署这些系统,医院可以降低医疗事故率和差错。 大数据分析可以使用图像分析和识别技术,识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据,将相近或相识的图像进行对比,并将其他的医疗影像诊断展示出来,从而给医生提出诊断建议。 3.3健康体检 健康体检的目的是发现潜在隐患。体检机构对受检人员健康数据进行采集、初检、总检,从而得到当前的健康状况;进一步对健康数据的分析,能针对不同区域、人群分析出区域受检人员中的慢病特征、风险预测等信息,并辅助以健康相关危险因素及制作健康监测评估图;通过全基因组测序数据分析,可明确个体的患病风险。 健康体检机构对每一位受检单位进行个性化的健康体检套餐设计,并从个人体检数据所反映出的健康问题,通过大数据分析,给予个体受检人员以后的体检套餐规划。 3.4医疗效益分析 对同一患者来说,医疗机构不同,医疗护理方法和效果就不同,治疗成本也存在着很大的差异。 效益分析通过对患者体征数据、医疗费用数据和各诊断的治疗结果数据在内的大型数据集的分析对比,可以帮助医生判断最有效和最具有成本效益的治疗方案,有可能减少过度治疗或治疗不足的情况发生。 数据分析也可以带来业务流程的精简,通过分析成本,提高质量并给患者带来更好的体验,也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。 4 大数据分析的其他相关考虑 4.1大数据分析的模型建立 大数据分析建模方法繁多,面向过程建模、面向数据建模、以信息为中心建模,决策分析方法也多种多样,DEA方法、树形决策、风险决策、模糊决策等,所得到的结论可能会千差万别,因此,需再依据回归分析法计算相关性,确定是否存在线性因果关系,否则经分析得到的结论与大数据分析的初衷背道而驰了。 4.2用于临床支持的局限性 由于患者复合病关系复杂,在诊断过程中医生对某些病症给出确切诊断有时会有差别,利用大数据分析,对相同主诉和病征进行分门别类区分,其与分析的样本数量密切相关,样本越大,分析的可靠性越高,但样本量如何才算大,很难界定,这样分析出来的结论与实际情况有偏差,反而给大数据分析的作用造成负面影响。 5 结论 大数据分析的应用,必定能给医疗行业造成积极地影响,随着技术的不断进步,医院数据量不断提高的基础上,大数据分析技术在医疗领域的作用必定越来越明显。 大数据分析毕业论文:浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 摘 要:随着改革开放的进一步深化,以及经济全球化的快速发展,我国各行各业都有了质的飞跃,发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及,更是促进了各领域的不断发展,各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下,数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展,促使经济社会发生了翻天覆地的变化,同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言,数据已经改变传统的结构模式,在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化,以及非结构化的数据模式方向转换,改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象,逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论,并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则,希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示,仅供参考。 关键词:大数据;数据分析;数据挖掘;体系建设 引言 进入21世纪以来,随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势,我国国民经济迅速增长,各行业、领域的发展也颇为迅猛,人们生活水平与日俱增,在物质生活得到极大满足的前提下,更加追求精神层面以及视觉上的享受,这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代,数据信息的作用和地位是不可小觑的,处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件,是发展各学科科技交融的前提。 然而,世界上的一切事物都包含着两个方面,这两个方面既相互对立,又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性,我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件,促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时,还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷,需要其客观、正确地使用、处理数据信息,完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段,通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据,做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下,我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步,使其发展更加全面化、科学化、专业化,切实提升了我国经济的迅猛发展,从而形成了一个最佳的良性循环,我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言,数据分析环节是必不可少的组成部分,只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选,才能使其更好地服务于社会,服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知,大数据具有明显的优势,在信息处理的过程中,需要对大容量数据、分析速率,以及多格式的数据三大问题进行详细的分析和掌握。 1.1 Hadoop HDFS HDFS,即分布式文件系统,主要由客户端模块、元数据管理模块、数据存储服务模块等模块组成,其优势是储存容量较大的文件,通常情况下被用于商业化硬件的群体中。相比于低端的硬件群体,商业化的硬件群体发生问题的几率较低,在储存大容量数据方面备受欢迎和推崇。Hadoop,即是分布式计算,是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架,为应用程序的透明化的提供了一组具有稳定性以及可靠性的接口和数据运动,可以不用在价格较高、可信度较高的硬件上应用。一般情况下,面对出现问题概率较高的群体,分布式文件系统是处理问题的首选,它采用继续运用的手法进行处理,而且还不会使用户产生明显的运用间断问题,这是分布式计算的优势所在,而且还在一定程度上减少了机器设备的维修和维护费用,特别是针对于机器设备量庞大的用户来说,不仅降低了运行成本,而且还有效提高了经济效益。 1.2 Hadoop的优点与不足 随着移动通信系统发展速度的不断加快,信息安全是人们关注的重点问题。因此,为了切实有效地解决信息数据安全问题,就需要对大量的数据进行数据分析,不断优化数据信息,使数据信息更加准确,安全。在进行数据信息的过程中,Hadoop是最常用的解决问题的软件构架之一,它可以对众多数据实行分布型模式解决,在处理的过程中,主要依据一条具有可信性、有效性、可伸缩性的途径进行数据信息处理,这是Hadoop特有的优势。但是世界上一切事物都处在永不停息地变化发展之中,都有其产生、发展和灭亡的历史,发展的实质是事物的前进和上升,是新事物的产生和旧事物的灭亡,因此,要用科学发展的眼光看待问题。Hadoop同其他数据信息处理软件一样,也具有一定的缺点和不足。主要表现在以下几个方面。 首先,就现阶段而言,在企业内部和外部的信息维护以及保护效用方面还存在一定的不足和匮乏,在处理这种数据信息的过程中,需要相关工作人员以手动的方式设置数据,这是Hadoop所具有的明显缺陷。因为在数据设置的过程中,相关数据信息的准确性完全是依靠工作人员而实现的,而这种方式的在无形中会浪费大量的时间,并且在设置的过程中出现失误的几率也会大大增加。一旦在数据信息处理过程中的某一环节出现失误,就会导致整个数据信息处理过程失效,浪费了大量的人力、物力,以及财力。 其次,Hadoop需求社会具备投资构建的且专用的计算集群,在构建的过程中,会出现很多难题,比如形成单个储存、计算数据信息和储存,或者中央处理器应用的难题。不仅如此,即使将这种储存形式应用于其他项目的上,也会出现兼容性难的问题。 2 实施数据挖掘的方法 随着科学技术的不断发展以及我国社会经济体系的不断完善,数据信息处理逐渐成为相关部门和人们重视的内容,并且越来越受到社会各界的广泛关注和重视,并使数据信息分析和挖掘成为热点话题。在现阶段的大数据时代下,实施数据挖掘项目的方法有很多,且不同的方法适用的挖掘方向不同。基于此,在实际进行数据挖掘的过程中,需要根据数据挖掘项目的具体情况选择相应的数据挖掘方法。数据挖掘方法有分类法、回归分析法、Web数据挖掘法,以及关系规则法等等。文章主要介绍了分类法、回归分析法、Web数据挖掘法对数据挖掘过程进行分析。 2.1 分类法 随着通信行业快速发展,基站建设加快,网络覆盖多元化,数据信息对人们的生产生活影响越来越显著。计算机技术等应用与发展在很大程度上促进了经济的进步,提高了人们的生活水平,推动了人类文明的历史进程。在此背景下,数据分析与挖掘成为保障信息安全的基础和前提。为了使得数据挖掘过程更好地进行,需要不断探索科学合理的方法进行分析,以此确保大数据时代的数据挖掘进程更具准确性和可靠性。分类法是数据挖掘中常使用的方法之一,主要用于在数据规模较大的数据库中寻找特质相同的数据,并将大量的数据依照不同的划分形式区分种类。对数据库中的数据进行分类的主要目的是将数据项目放置在特定的、规定的类型中,这样做可以在极大程度上为用户减轻工作量,使其工作内容更加清晰,便于后续时间的内容查找。另外,数据挖掘的分类还可以为用户提高经济效益。 2.2 回归分析法 除了分类法之外,回顾分析法也是数据挖掘经常采用的方法。不同于分类法中对相同特质的数据进行分类,回归分析法主要是对数据库中具有独特性质的数据进行展现,并通过利用函数关系来展现数据之间的联系和区别,进而分析相关数据信息特质的依赖程度。就目前而言,回归分析法通常被用于数据序列的预计和测量,以及探索数据之间存在的联系。特别是在市场营销方面,实施回归分析法可以在营销的每一个环节中都有所体现,能够很好地进行数据信息的挖掘,进而为市场营销的可行性奠定数据基础。 2.3 Web数据挖掘法 通讯网络极度发达的现今时代,大大地丰富了人们的日常生活,使人们的生活更具科技性和便捷性,这是通过大规模的数据信息传输和处理而实现的。为了将庞大的数据信息有目的性地进行分析和挖掘,就需要通过合适的数据挖掘方法进行处理。Web数据挖掘法主要是针对网络式数据的综合性科技,到目前为止,在全球范围内较为常用的Web数据挖掘算法的种类主要有三种,且这三种算法涉及的用户都较为笼统,并没有明显的界限可以对用户进行明确、严谨的划分。随着高新科技的迅猛发展,也给Web数据挖掘法带来了一定的挑战和困难,尤其是在用户分类层面、网站公布内容的有效层面,以及用户停留页面时间长短的层面。因此,在大力推广和宣传Web技术的大数据时代,数据分析技术人员要不断完善Web数据挖掘法的内容,不断创新数据挖掘方法,以期更好地利用Web数据挖掘法服务于社会,服务于人们。 3 大数据分析挖掘体系建设的原则 随着改革开放进程的加快,我国社会经济得到明显提升,人们物质生活和精神文化生活大大满足,特别是二十一世纪以来,科学信息技术的发展,更是提升了人们的生活水平,改善了生活质量,计算机、手机等先进的通讯设备比比皆是,传统的生产关系式和生活方式已经落伍,并逐渐被淘汰,新的产业生态和生产方式喷薄而出,人们开始进入了大数据时代。因此,为了更好地收集、分析、利用数据信息,并从庞大的数据信息中精准、合理地选择正确的数据信息,进而更加迅速地为有需要的人们传递信息,就需要建设大数据分析与挖掘体系,并在建设过程中始终遵循以下几个原则。 3.1 平台建设与探索实践相互促进 经济全球化在对全球经济发展产生巨大推力的同时,还使得全球技术竞争更加激烈。为了实现大数据分析挖掘体系良好建设的目的,需要满足平台建设与探索实践相互促进,根据体系建设实际逐渐摸索分析数据挖掘的完整流程,不断积累经验,积极引进人才,打造一支具有专业数据分析与挖掘水准的队伍,在实际的体系建设过程中吸取失败经验,并适当借鉴发达国家的先进数据平台建设经验,取其精华,促进平台建设,以此构建并不断完善数据分析挖掘体系。 3.2 技术创新与价值创造深度结合 从宏观意义上讲,创新是民族进步的灵魂,是国家兴旺发达的不竭动力。而对于数据分析挖掘体系建设而言,创新同样具有重要意义和作用。创新是大数据的灵魂,在建设大数据分析挖掘体系过程中,要将技术创新与价值创造深度结合,并将价值创造作为目标,辅以技术创新手段,只有这样,才能达到大数据分析挖掘体系建设社会效益与经济效益的双重目的。 3.3 人才培养与能力提升良性循环 意识对物质具有反作用,正确反映客观事物及其发展规律的意识,能够指导人们有效地开展实践活动,促进客观事物的发展。歪曲反映客观事物及其发展规律的意识,则会把人的活动引向歧途,阻碍客观事物的发展。由此可以看出意识正确与否对于大数据分析挖掘体系平台建设的重要意义。基于此,要培养具有大数据技术能力和创新能力的数据分析人才,并定期组织教育学习培训,不断提高他们的数据分析能力,不断进行交流和沟通,培养数据分析意识,提高数据挖掘能力,实现科学的数据挖掘流程与高效的数据挖掘执行,从而提升数据分析挖掘体系平台建设的良性循环。 4 结束语 通过文章的综合论述可知,在经济全球化趋势迅速普及的同时,科学技术不断创新与完善,人们的生活水平和品质都有了质的提升,先进的计算机软件等设备迅速得到应用和推广。人们实现信息传递的过程是通过对大规模的数据信息进行处理和计算形成的,而信息传输和处理等过程均离不开数据信息的分析与挖掘。可以说,我国由此进入了大数据时代。然而,就我国目前数据信息处理技术来看,相关数据技术还处于发展阶段,与发达国家的先进数据分析技术还存在一定的差距和不足。所以,相关数据分析人员要根据我国的基本国情和标准需求对数据分析技术进行完善,提高思想意识,不断提出切实可行的方案进行数据分析技术的创新,加大建设大数据分析挖掘体系的建设,搭建可供进行数据信息处理、划分的平台,为大数据时代的数据分析和挖掘提供更加科学、专业的技术,从而为提高我国的科技信息能力提供基本的保障和前提。 大数据分析毕业论文:试论建设基于“SAP HANA”技术的公安大数据分析应用平台 [摘要]大数据时代公安部门所掌握的各项数据越来越多,传统的结构化数据库系统面对越来越纷繁复杂的非结构化数据越来越吃力,在时效性上难以起到预期的作用,因此更高效、更便捷的SAP HANA内存数据厍运算技术应运而生,本文将试论在公安大数据分析平台引入“SAP HANA”技术的可行性和优越性,以及该技术将对公安工作产生的变化与影响。 [关键词]公安大数据;SAP HANA;数据分析 1引言 近年来,大数据这个概念被越来越多的提及,信息大爆炸的时代已经到来,现阶段建设新的能够匹配公安业务场景的大数据系统是公安部门的迫切需求。公安工作与大数据也已然开始产生密切的联系,基于各种技术的大数据平台也在被建立起来,本文就基于“SAP HANA”技术的公安大数据分析平台做一个展望。 2公安工作对大数据平台的需求 公安部门掌握的数据越来越多,对于这些不同来源、不同类型、不同格式的数据,现有的公安警务数据平台无论是规模还是架构都很难适应在海量数据场景下的数据管理和分析,直接影响了公安形势预判和重大决策,因此,在现阶段建设新的能够匹配公安业务场景的大数据系统是公安部门的迫切需求。新建设的公安大数据系统,需要做到:PB级数据存储管理,多种数据类型与协议支持,高质量的数据整合,高效的数据分析能力,可管理和开放性,安全可靠,自主可控。 3现有大数据平台的缺陷 对于数据可以划分为两类:结构化数据和非结构化数据,非结构化数据没有统一的大小和格式,给分析和挖掘带来了很大的挑战。而现有的数据平台对非结构化的数据处理起来就非常的吃力。面对冗杂无序的庞大数据,简单的人海战术已经跟不上社会发展的步伐,因此更高效、更便捷的SAP HANA内存数据库运算技术应运而生,它的产生让数据存储、运算速度得到了极大的提高,让TB乃至PB级数据分析、处理和存储变得更加快捷稳定,也让大数据分析平台的搭建有了新的选择途径。 4 SAP HANA技术 HANA(High-Performance Analytic Appliance)是德国SAP软件公司开发的是一个软硬件结合体。它能够提供高性能的数据查询功能,可以直接对大量实时业务数据进行查询和分析,不需要对业务数据进行建模、聚合。 4.1 SAP HANA技术特点 4.1.1软件方面 相对于Oracle等传统关系型数据库,SAP HANA内存数据库不仅在维护数据的完整性、一致性方面做到了最好,而且在传统关系型数据库并不擅长的领域――难以顾及数据处理实效要求方面实现了突破。追本溯源,之所以SAP HANA实现了对Oracle等传统关系型数据库的超越,是因为其采用了改进的数据压缩、行列式数据存储和内存计算技术。将海量数据经过高效压缩存储至HANA的大内存数据厍,提高查询和分析效率。 数据压缩:SAP HANA采用数据字典的方法对数据进行压缩,用整数来代表相应的文本。对于数据格式相对单一的结构化数据源,这种压缩方式非常有效,数据读写速度也因此得到提升。 行列式存储:有人曾形象的比喻,HANA可以“识别”用户在插入数据和输出数据时的真正意图。实际上这是因为HANA采用了行列式存储方式,即增量更新(插入数据)时,HANA将它视为行式数据库;而输出数据时,HANA又充分利用其列式结构适合数据压缩的优点稳定快速的输出数据。而传统关系型数据库则需要牺牲其中一种方式来保证速度。 内存数据库计算技术:根据计算机组成原理我们知道数据是从磁盘- 通过数据总线和控制器(RAID,I/O hub等)―- 内存―- CPU Cache-- CPU进行数据处理(CPU寄存器)。HANA内存数据库,就是将数据放在内存中直接操作,跨过了数据总线和控制器,直接与CPU cache进行数据传输,数据读写速度比磁盘读写速度高出几个数量级,极大地提高了计算速度,缩短了时间。内存的访问速度比磁盘快1,000,000倍。传统磁盘读取是5毫秒,内存读取是5纳秒,比SSD和闪存快1000倍。虽然寄存器和Cache的读取数据的速度比内存快,但在实际的数据处理中却应用较少。 在传统的数据库中,由于内存存储的数据有易失性,系统断电或重启后内存中的数据就会丢失,对此SAP HAHA采取后台异步进程savepoint(Data persistence)定时把内存数据存储到磁盘中,大大降低了因故障导致数据存储丢失的问题。 4.1.2硬件方面 SAP不仅在软件领域独树一帜,在硬件研发方面也积极创新,和多个国际硬件厂商开展了合作,开发了多款支持HANA的高性能服务器,包括DellR910、Fujitsu RX600 S6、HP DL980 G7、IBM x3850等服务器。 4.2 SAP HANA技术应用 正是基于对SAP HANA高性能的认同,SAP内存计算技术正在全球内广泛应用,不断的转变人们的思考、重新规划着人们的生活和工作方式。 以亚太区第一家上线HANA技术的某快速消费品企业为例,该企业年销售额近百亿元,业务涉及生产、销售、计划、调度、物流、市场营销等多个方面,这对企业的综合管理和整体运营能力提出了很高的要求。同时,作为一个快速消费品行业企业,准确实时的数据对于企业来说非常重要,企业高管如果要对瞬息万变的市场行情做出准确的判断,就必须依据准确实时的数据进行科学决策。 该企业在应用了HANA技术后,确实提高了数据查询、处理的能力。数据展现能力快速提高。据测试,商业智能报表快25~30倍,逻辑计算能力速度提高了约150倍,而且,越是复杂的运算,HANA的逻辑运算能力就越突出,数据实时、同步真正实现。 5公安工作应用hana技术的可行性 公安部门的各类信息来源(公安管控信息、社会管理信息和社会公开信息等)中,人口信息、水电煤气信息、通讯信息、网络账号、图像、声音以及视频等信息绝大部分是非结构化数据。在这个“非结构化数据时代”,主要用于管理结构化数据的传统关系型数据库受限明显,尤其是运算速度过慢被人所诟病。而采用擅长大数据运算的SAP HANA技术无疑是明智的选择。 首先,从数据采集及存储方面来看,作为内存数据库,SAP HANA可以将庞大的公安数据,通过高效的数据压缩和行列式存储功能进行优化,存储在HANA大内存数据库中,进而为侦察员提供高效便捷的案事件信息查询功能。值得一提的是,HANA技术采用的数据压缩和行列式存储不会破坏数据原有格式,而且可还原性非常高,非常适合侦察员保留案件原始资料和数据,提高自主分析比对不同案事件的能力。其次,从分析应用来看,作为综合应用分析平台,SAP HANA依靠其高速的逻辑运算模式,可以有效支撑TB级别以上的大数据运算,将大幅提高公安整体工作效率和水平。 综上所述,公安部门为了在“大数据时代”脱颖而出,加强信息化建设,提高公安办案水平,强化预警节点突发情况能力,不断升级服务公共决策水平,为顶层设计提供可靠依据。而以SAP HANA技术为基础数据库应用的设想,无疑是目前公安部门破解大数据难题的理想选择。 大数据分析毕业论文:智能电表故障大数据分析探究 摘 要:电力行业贸易结算用智能电表功能多,故障类型多样。随着运行时间的延长,故障发生的概率增加。本文是针对智能电表故障类型、发生概率等数据的分析和总结,探究智能电表数据仓库模型建立,对进一步做好智能表质量评估和运行电能表故障预测提出解决方法。 关键词:智能电表;故障;数据;分析 1 故障数据整理及数据仓库的构建 1.1 故障数据整理 通过已有的SG186系统、MDS系统、拆回表分拣系统,对智能电表故障数据进行汇总。通过整理发现,智能电表故障数据维度高,信息条目数多。在众多维度中选择和电表故障问题关系比较紧密的影响因子信息,并且将它们整合在一起。对数据本身的一些问题进行清理,对缺失值、不合理数据以及不符合书写规范的数据。 通过对各维度离散化标称数据的数目,并将他们进行编号,最后以编号的形式存入数据仓库中。对于日期型的数据,统一成天、月、年三种纬度来进行储存。电表的使用寿命长度以天为单位计算,电表的读数统一为小数点后两位。 1.2 建立数据仓库 通过对已有故障数据的汇总分类,初步建立数据库。数据库包含7个维度表、2个事件表。维度表分别为通讯接口表(CommunicationInterface)、芯片厂商表(ChipManufactory)、电流型号表(ElectricCurrent)、电表厂商表(ElectricMeterManufactory)、时间表(Time)、电表故障表(MeterFault)、地区表(DArea)。事件表是电表信息表(Meter)和坏表信息表(BadMeter)。 故障数据仓库各表字段包括条形码编号、表故障编号、安装时间、拆除时间、地区编号、电池使用时间、电池电压、开盖次数、电表读数、芯片型号编号、芯片型号、通讯接口编号、通讯接口型号、地区名称、建档日期、故障类型、故障编号。 各表中的数据,根据对于旧表数据的统计,共有7个芯片型号、8种通讯接口、5种电流型号、30个电表厂家和28种电表故障。按照天津区域分布,将天津分为10个区域,把时间分为日、月、年三个维度,在决策时可以按照不同时间纬度来进行统计工作。 2 故障分布与相关性分析 2.1 各个厂商电表的故障分布分析 针对各电表生产厂商的故障电表,进行以下三项分析: 各电表生产厂商内部的故障分布比例;各电表厂商的易发生故障列表(采用基于t检验的评分机制);各电表厂商的特有故障列表(厂商的特有故障为相对于其他电表生产厂商,该厂商更易出现的故障,采用tf/idf法分析)。 从分析结果发现,多数厂商和地区的故障分布均具有一定特殊性,可以通过深入分析找到某厂商或地区区别于其他地区的特有故障类型。 2.2 故障之间的相关性分析 对各故障之间的相关程度进行分析(采用经过t检验的斯皮尔曼等级相关系数,保留相关度 0.9的高度相关故障,共20对)。 从分析结果中我们可以看到,部分故障类型之间存在极高的相关性。 3 故障/参数间因果关系检验 3.1 Granger因果检验原理及方法 Granger因果检验通过比较“已知上一时刻所有信息,这一时刻X的概率分布情况”和“已知上一时刻除Y以外的所有信息,这一时刻X的概率分布情况”来进行假设检验,进而判断Y对X是否存在因果关系。 在本任务中,我们首先对芯片型号、电流型号、通讯接口型号、地区、生产厂家、电表使用时间、电表读数、电表故障组成的矩阵进行单位根检验,以判断序列是否是平稳的。如果平稳则进一步两列两列之间进行Granger因果检验。 3.2 Granger因果检验结果 在进行单位根检验后,ADF-Fisher Chi-square的P值为0,小于0.05,因此序列是平稳的。在进行Granger因果检验后得到如下实验结果。 ①对于电表故障来说,芯片型号、使用地区、电表生产厂商、通讯接口型号、电流型号、电表读数、使用时间都是影响的原因。 ②对于电表寿命来说,芯片型号、使用地区、电表生产厂商、通讯接口型号、电流型号、电表读数都是影响的原因。 ③同时我们发现使用地区的不同,对于电表完整的生存周期中的读数有因果关系。我们由此可以猜测不同地区的用电习惯可能会有不同。 4 故障预测 在因果分析中,我们验证了和电表故障与寿命相关的影响因素,现在我们用这些影响因素来训练基础的分类器。在原始数据中,我们总共统计出了28种故障。故障类型过于细化且各种故障发生的数量相差极大,对于我们分类器的分类精度造成了非常大的影响。因此我们参照《智能电能表故障原因分类表.xls》,将28种故障分为3大类。我们的分类工作主要是针对这3大类进行分类。 第一类,也可以称作管理问题,主要包括外观有污迹和无载波模块两类。 第二类是等待报废的问题,主要包括表壳损坏、按键失灵、铭牌损坏、铅封损坏、接线端子损坏等。 剩下的问题都包含在第三种中,主要包括ERR-01到ERR-08、RS485通讯故障、继电器故障、黑屏白屏花屏、卡槽坏、密钥恢复不成功、日计时误差不合格、液晶显示故障等等。 接下来我们就针对这三种故障进行了分类器的训练。目标有两个: 一是在电表入库时就预先判断该电表的可能故障。 二是对已使用电表可能发生故障的预测。 4.1 朴素贝叶斯模型 4.1.1 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给定目标值时属性之间相互条件独立。贝叶斯公式是: P(C|X)=(P(X|C)P(C))/P(X) 其中C代表的是我们需要判断的类别,而X代表的各维参数所组成的向量。 基于假定我们可以把P(Ci|X)的概率转化为P(Ci|X)=P(x1|Ci)P(x2|Ci)...P(xn|Ci)P(Ci)。然后我们比较所得的概率大小,选取概率最大的类别作为我们分类器的预测类别。 4.1.2 朴素贝叶斯的实现 首先我们从数据仓库中把我们所需要纬度的数据提取出来,并按照我们需要的格式编排完毕。然后分别统计我们需要的各种先验知识并训练模型。 4.1.3 朴素贝叶斯模型的结果 ①入库电表故障预测 经检验我们的朴素贝叶斯模型的分类准确度是65.2216%。(如表1) 表1 入库电表故障预测 [A\ B\ C\ Classified as\ 17301\ 323\ 17461\ A=1\ 2467\ 243\ 2376\ B=2\ 13418\ 576\ 51133 C=3\ C=3\ ] 从表格中可以看出我们的朴素贝叶斯分类器对于第三类故障的分类准确度最高,对于第一类的分类准确度次之,对于第二类的分类准确度最差。 以下是分类器工作的示意范例,我们将规范化的芯片型号、地区、生产厂商、通讯接口型号、电流型号构建成一个向量。例如我们选择一块芯片型号是东软4.0、地区是城南、生产厂家是浙江万胜电力仪表有限公司、通讯接口型号是东软载波,电流型号是5(60)A的电表将各维信息转化为(2,7,25,3,5)的向量输入我们的模型,经过模型计算输出结果是3,表示模型预测这块表以后发生第3类故障的概率最高。 关于具体的模型数据,可参考《电表故障朴素贝叶斯结果.doc》以及《TJDW_Problem_NaiveBayes.model》 ②已用电表故障预测 经检验我们的朴素贝叶斯模型的分类准确度是65.288%。(如表2) 从表格中可以看出我们的朴素贝叶斯分类器对于第三类故障的分类准确度最高,对于第一类的分类准确度次之,对于第二类的分类准确度最差。 以下是分类器工作的示意范例,我们将规范化的芯片型号、地区、生产厂商、通讯接口型号、电流型号、电表使用时间、电表读数构建成一个向量。例如我们选择一块芯片型号是东软4.0、地区是城南、生产厂家是浙江万胜电力仪表有限公司、通讯接口型号是东软载波,电流型号是5(60)A、已使用寿命400~800天、已读1000~10000字的电表,将各维信息转化为(2,7,25,3,5,2,2)的向量输入我们的模型中,经过模型计算输出结果是3,表示模型预测这块表如果将会发生故障那么发生第三类故障的可能性最高。 关于朴素贝叶斯模型分类器训练模型及参数的具体信息,可参考《电表故障朴素贝叶斯结果预测.doc》以及《TJDW_Problem_NaiveBayes_Prediction.model》。 4.2 决策树模型 4.2.1 决策树原理简介 决策树是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。 4.2.2 决策树实现 首先通过统计工作以及数据变换,我们需要构造出输出数据。然后按照计算信息熵,以信息熵衰减程度从大到小的顺序构建树结构。最后在叶子节点中,通过投票多数通过的方式决定分类结果 4.2.3决策树模型结果分析 ①入库电表故障预测 经检验我们的决策树模型分类准确率为68.0%。其中对第三类故障的分类准确度较高,第一类次之,对第二类的分类效果较差。 表3 决策树入库电表故障预测结果 以下是分类器工作的示意范例,我们将规范化的芯片型号、地区、生产厂商、通讯接口型号、电流型号构建成一个向量。例如我们选择一块芯片型号是东软4.0、地区是城东、生产厂家是浙江万胜电力仪表有限公司、通讯接口型号是东软载波,电流型号是5(60)A的电表,将各维信息转化为(2,6,25,3,5)的向量输入我们的模型中,经过模型计算输出得出故障为第一类的概率是0.22、第二类的概率是0.05、第三类的概率是0.73,那么我们预测这块表将来发生第三类故障的概率最高。 ②已用电表故障预测 经检验我们的决策树模型分类准确率为69.1%。其中对第三类故障的分类准确度较高,第一类次之,对第二类的分类效果较差。 表4 决策树已用电表故障预测结果 以下是分类器工作的示意范例,我们将规范化的芯片型号、地区、生产厂商、通讯接口型号、电流型号、电表使用时间、电表读数构建成一个向量。例如我们选择一块芯片型号是东软4.0、地区是城东、生产厂家是浙江万胜电力仪表有限公司、通讯接口型号是东软载波,电流型号是5(60)A、已使用寿命400~800天、已读1000~10000字的电表,将各维信息转化为(2,6,25,3,5,2,2)的向量输入我们的模型中,经过模型计算输出得出故障为第一类的概率是0.38、第二类的概率是0.13、第三类的概率是0.49,那么我们预测这块表将来发生第三类故障的概率最高。 4.3 softmax神经网络 4.3.1 softmax神经网络简介 神经网络是一种应用类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型。我们所采用的多层感知器是一种前馈神经网络模型,可以将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上。我们在输出层的激活函数选择了softmax回归函数。Softmax回归函数是Logistic回归模型在多分类问题上的推广,可以将目标变量分为K类。最后我们可以得到样本属于各个类的概率分别是多少。 4.3.2 softmax神经网络实现 首先进行数据变换,将数据变换成我们需要的格式,然后初始化我们的多层感知机并应用调整的共轭梯度下降算法反复迭代更新神经网络中每个节点的权值,输出结果使用softmax回归函数进行激活。等参数收敛后,我们就得到了一个softmax神经网络模型。 4.3.3 softmax神经网络结果分析 ①入库电表故障预测 我们选择芯片型号、地区、生产厂商、通讯接口型号、电流型号作为纬度,将各个可取的属性值改为0-1表示的布尔值,这样我们就构建了有60个节点的输入层,有两个节点数分别为12和9的隐藏层以及有3个输出节点的输出层的softmax多层感知机。(如表5) 可以看出,在入库电表故障预测中我们的softmax多层感知机模型对于第三类故障分类准确率最高,对于第一类次之,对于第二类效果最差。 以下是分类器工作的示意范例,我们将规范化的芯片型号、地区、生产厂商、通讯接口型号、电流型号构建成一个60维0-1向量。例如我们选择一块芯片型号是东软4.0、地区是城东、生产厂家是浙江万胜电力仪表有限公司、通讯接口型号是东软载波,电流型号是5(60)A,将各维信息转化为向量输入我们的模型中,经过模型计算输出得出故障为第一类的概率是0.155、第二类的概率是0.030、第三类的概率是0.815,那么我们预测这块表将来发生第三类故障的概率最高。 ②已用电表故障预测 我们选择芯片型号、地区、生产厂商、通讯接口型号、电流型号、电表使用时间、电表读数作为纬度,将各个可取的属性值改为0-1表示的布尔值,这样我们就构建了有70个节点的输入层,有两个节点数分别为13和10的隐藏层以及有3个输出节点的输出层的softmax多层感知机。(表6) 可以看出在已用电表故障预测中,我们的softmax多层感知机模型对于第三类故障分类准确率最高,对于第一类次之,对于第二类效果最差。 以下是分类器工作的示意范例,我们将规范化的芯片型号、地区、生产厂商、通讯接口型号、电流型号、电表使用时间、电表读数构建成一个70维0-1向量。例如我们选择一块芯片型号是东软4.0、地区是城东、生产厂家是浙江万胜电力仪表有限公司、通讯接口型号是东软载波,电流型号是5(60)A、已使用寿命400~800天、已读1000~10000字的电表,将各维信息转化为向量输入我们的模型中,经过模型计算输出得出故障为第一类的概率是0.307、第二类的概率是0.022、第三类的概率是0.672,那么我们预测这块表将来发生第三类故障的概率最高。 5 结论 两种方案唯一的区别在于RS485总线、低压电力线载波混合抄表系统增加了一层物理设备,即采集终端,使得系统由主站、集中器、采集终端和RS485总线电能表四层物理设备构成。 ①综合性能(性价比),方案1占优; ②在通信性能、远程断送电控制、抗扰能力方面,方案1优势明显; ③在功能扩展、设备成本方面,方案2占优; ④方案2最大缺点是安装、调试和维护工作量大,且RS485总线抗干扰能力相对较弱; ⑤方案1最大缺点是一体化载波电能表成本相对较高。 大数据分析毕业论文:大数据分析在作战指挥中的困局与对策 摘 要:当前,大数据分析在作战指挥中的作用越来越突出。然而,大数据分析有时也会对作战指挥产生不利影响。该文针对大数据分析的特点和作战指挥对大数据分析的需求,对大数据分析在作战指挥中可能存在的困局进行了简要分析,并提出了破解困局相应的对策。 关键词:大数据分析 作战指挥 困局 对策 目前,很多国家已把大数据上升到国家战略加以推动,夺取“数据主导权”的重要性日益突出。未来影响、决定军事行动的核心是数据。在信息化战场上,不同侦察平台搜集的情报、作战指挥中心的各条指令、作战力量的实时反馈信息等,都是以数据的形式存在并发挥作用,这些数据不仅量很大,而且类型多样,来自多源,且以实时、迭代的方式来实现[1]。正因为如此,数据的积累、数据存储能力、数据分析和处理能力无疑将成为获取战场优势的决定性因素。因此,大数据分析已成作战指挥的核心要素之一。但是,正如条形码的应用存在缺陷一样,最新的大数据分析也可能导致误入歧途[2]。 1 作战指挥中大数据分析的特点与作用 一般来说,大数据具有数据类型多样、数据处理高速、数据规模海量和数据价值密度低等特点[3]。在作战指挥中,从数据到决策的时效性要求高,要求在规定的时限内挖掘出高价值的辅助决策信息,这对其大数据分析提出了严峻挑战。 作战决策是作战指挥的核心,大数据之所以引起作战指挥领域的高度重视,其重要原因在于大数据直接瞄准作战指挥的核心。作战决策过去是科学技术较难渗透的领域,基于指挥员直觉和经验判断的决策模式一直占据主导地位,这也被一些人认为是作战指挥的“软肋”。大数据分析通过创新式挖掘海量数据,形成从数据到决策的快速反应链路,从而构建以诸军兵种、战场环境间数据共享为基础的自主式决策支持系统,化数据优势为决策优势,以技术驱动指挥决策模式的变革。目前,在作战指挥领域,针对作战数据的分析处理能力还很薄弱,加强大数据分析不仅能为作战指挥提供有价值的决策信息,而且有助于快速建立从数据到决策的指挥链路、有效解决指挥信息流通的一些“瓶颈”问题,以确保夺取作战的“数据主导权”。 2 大数据分析在作战指挥中可能存在的困局 在信息化战场上,事物之间的关联性越来越普遍;但许多关联隐藏很深,仅靠直觉和经验判断难以发现。相关关系是大数据分析的核心。一般来说,两种数据的相关关系可通过当一种数据产生变化时引起另一种数据的变化程度来衡量,变化程度越高,说明这两种数据的关联度就越高。大数据分析通过识别有用的关联物来进行分析,关联物数量越多,种类越丰富,分析的综合程度就越高,判断预测的准确性也就越高。在作战指挥领域,大数据分析主要通过对战场大量的、相互关联的终端产生的数据进行相关关系的分析,进而形成判断、得出结论,并做出预测。 然而,在作战指挥中,由于从数据到决策的高时效性和高对抗性,大数据分析可能存在以下困局: 由于全样本数据需要更多的时间去分析,采用全样本数据分析有时难以满足作战决策的高时效性要求[4];此外,作战数据难免会包含一些不良信息;因此,如何动态地组织数据样本既使其数据价值密度提升又使其分析能满足作战决策的时效性要求是一个十分棘手的问题。 大数据样本不仅耗费更多的时间去分析,它们往往还包含所含个体的许多不同信息,从统计学的角度讲,这意味着这些样本是“高维的”,而更多的维度增加了获得欺骗性关联的风险。在作战指挥中,一旦大数据分析得出的分析结论包含了欺骗性关联的信息,可能给作战决策造成严重的不利影响,而发现欺骗性关联绝非易事。因此,防范欺骗性关联是作战指挥中大数据分析面临的一个难点问题。 上述两个问题是作战指挥中大数据分析迫切需要解决的问题,否则作战指挥中大数据分析的可靠性难免将遭受质疑。 3 破解作战指挥中大数据分析困局的对策 作战指挥产生大量、异质结构的数据集,为了提高大数据分析的时效性,应在作战决策知识情景库的引导下动态地组织样本数据集。作战决策知识情景库应该包含战场态势的框架性信息。一般来说,为便于激活数据关联,作战决策知识情景库包括主题关键词表、子主题关键词表和配属关键词表。一个主题关键词代表战场情况的一个重要方面,它对应若干子主题关键词,而一个子主题关键词又对应若干配属关键词,配属关键词通常代表局部的细节。对作战决策来说,一条高价值的预测结论通常有一个主题,并且还与其它主题相关;因此,用于分析的样本数据集应包含与所涉及主题所有配属关键词相关的数据,并过滤掉失效或虚假的信息。作战决策知识情景库既是动态组织样本数据集的牵引,也为样本数据集的数据挖掘提供了导向性信息[5]。利用作战决策知识情景库动态组织样本数据集提高了数据质量和整体一致性,避免了无关数据的干扰,无疑使数据分析更有针对性,也更有效率。 在作战指挥的大数据分析中,为了避免分析结论包含欺骗性关联的情况发生,需要对分析结论进行检验,以证实结论中每一项关联的真实性。竞争假设分析法是一个有效的证伪方法,它将结论中每一项关联看作一个假设,平等地对待各个假设,通过寻找证据反驳假设的方法来识别假设,只有不能被驳倒的假设才被接受是真实的。竞争假设分析比较适合用于对分析结论进行检验[5]。客观地说,利用竞争假设分析法对大数据分析结论进行检验需要建立相应的评判标准、规则和知识库,并设计相应的数据挖掘算法;这本身就是一项具有挑战性的工作。值得强调的是,对分析结论中的关联进行识别不仅能有效防范因数据的多维度产生欺骗性关联的风险,而且能避免因过度关注某一类数据(如最新的数据)而陷入“一维”视角。对作战指挥的大数据分析而言,对分析结论进行检验无疑会提高其质量,也是其不可缺少的一部分。 4 结语 在信息化战争中,指挥人员可以有效利用大数据探寻信息化战争的内在规律,而不是“淹没”在海量数据中一筹莫展。因此,大数据分析在作战指挥中的作用越来越突出。为了快速为作战决策提供高价值的情报,大数据分析必须解决动态组织样本数据和对分析结论进行检验的难题。当前,作战指挥领域大数据分析的研究方兴未艾,有许多难题尚待解决。面对诸多困难与挑战,只有调动多方力量,充分吸收并借鉴各相关领域研究的方法或成果,勇于探索和创新,才能实现大数据分析有效服务于作战指挥的目标。 大数据分析毕业论文:大数据背景下军队审计数据分析初探 摘 要:大数据是当今世界信息化建设发展的大趋势,它带来了一场工作、生活和思维上的大变革,也引发了对大数据背景下军队审计数据分析的思考。文章基于大数据发展趋势和军队审计工作现状,指出应从数据基础式审计、研判数据结构、运用挖掘型技术、构建安全体系等方面入手,加强大数据背景下军队审计数据与信息化建设。 关键词:大数据 军队审计 数据分析 大数据是以云计算为基础,通过信息存储、分享和挖掘,将大量、高速、多变的终端数据存储下来并分析计算,寻求解决问题的有效方法。随着军队信息化建设的不断推进,未来军事经济活动都将以数据信息流的形式展现和保存,产生的数据量增长迅速,数据种类和格式日渐丰富。面对一个个数量庞大、种类繁杂的数据信息源,审计机关不仅要具备对海量数据的采集和存储的能力,更重要的是能够迅速分析和挖掘数据,从中找出审计线索、发现问题、寻求对策。 一、大数据的定义与特征 根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。对于大数据,美国著名的顾能公司给出了这样的定义:是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着大数据研究的深入,大数据概念的内涵和外延不断地产生变化,业界对其定义尚未完全统一。目前主流的定义基本是从大数据的特征出发,试图通过阐述和归纳这些特征来给出大数据的定义,其中比较有代表性的是4V。大数据的4个“V”有四个层面:一是数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。二是数据类型繁多。包括网络日志、视频、图片、地理位置等信息。三是处理速度快。1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。四是只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”――Volume(数据体量大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)、Value(价值密度低)。大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点,强调将数据结合到业务流程和决策过程中,部分类型的数据必须实时分析才能对业务产生价值。 二、大数据背景给军队审计数据分析带来的机遇和挑战 (一)大数据背景给军队审计数据分析带来的机遇 1.军队审计数据分析的认同感大为增强。军队审计部门作为综合性的经济监督部门,一直秉承数据说话的传统。审计报告中无论是综合评价,还是揭示问题,无一不是以数据为支撑的。在大数据背景下,海量数据离散地存储于不同信息系统中。可充分利用数据仓库、联机分析、数据挖掘和数据可视化等技术,对这些数据进行关联并深度挖掘分析,科学评估经费的使用情况和法规的实施效果,从而得出客观的审计结论。所有这一切都将得到各级党委和被审计单位的高度认同,从而进一步提升军队审计自身的地位。 2.军队审计数据分析所需的基础数据的获取将变得更为便利。在破除了军队内部协同思想理念上的障碍后,随着大数据技术发展,跨越系统、跨越平台、跨越数据流结构的技术将使军队内部纵向、横向部门得以流畅协同。军队审计部门不再需要“点对点”地与被审计单位进行联网,在内部局域网设定的许可权限内,可以直接查询和利用相关数据信息,极大地节约了审计成本;同时由于利用大数据技术,数据处理及分析响应时间将大幅减少,审计工作的效率将明显提高,可以同时对多个类别、多种领域的数据进行分析、处理。 3.军队审计数据分析将有助于提高党委决策的科学性和准确性,推动预测预警和应急响应机制建设,更加有效地规范军事经济活动。审计人员可以通过对历年海量数据的统计分析,挖掘出军事经济活动的特点规律,对各类违规违纪行为进行总结归纳,为党委建章立制提供参考依据;同时还能科学地评估管理规章的执行效果,从而帮助各级党委不断发现问题、整改落实。随着审计分析的进一步深化,审计分析将超越传统的数据分析方法,不但是对纯数据可以进行分析挖掘,对财务账表、报告等都可以进行深度挖掘、人工智能。 (二)大数据背景给军队审计数据分析带来的挑战 大数据在给军队审计信息化带来机遇的同时,也带来前所未有的挑战:一是实现资源统一规划和使用,必须以数据编码和信息标准统一、相互之间兼容互联为前提。由于目前缺乏制度依据,部门间横向协同难,原有的“信息孤岛”将给审计机关获取审计数据以及进行持续化审计造成困难。二是面对数量庞大、种类繁杂的数据信息源,审计机关不仅要具备对海量数据的采集和存储的能力,更重要的是能够迅速分析和挖掘数据,从传统的“经验依赖”转化为“数据依赖”,审计人员的数据驾驭能力将受到考验。三是审计业务流程大多以数据信息形式展现,资金流向更多体现为数据信息流的交换,使得违规违纪行为更加隐蔽和多样,微小的数据变动就可能造成经济损失。以往仅限于重点人员和财务的审计已经不能满足需要,抽样分析以及单一的财务账目分析也难以发现微小数据异常,这就要求审计机关对审计对象进行全面覆盖。四是审计机关作为军事经济运行安全的免疫系统,不仅要对已存在的问题进行查处和修补,还要对潜在的风险进行及时的揭示和抵御,更要通过大数据这个金矿,从更高层面、更全范围、更广视角为上级党委提供系统性、综合性、前瞻性的审计建议。 三、大数据背景下军队审计数据分析的策略 (一)明确工作目标导向,实施数据基础式审计 传统的以审计组划分的分散式审计模式已不能适应大数据背景下审计数据分析工作要求。首先,当前军队审计工作要建立健全制度、整合审计资源,结合审计人员的专业理论素养、实践工作经验、数据处理能力等因素,着手组建数据集中分析模式团队。其次,明确审计工作目标导向,按照“总体全面分析、重点业务分析、重点事项分析”逐层递进的思路,以系统全面的数据信息源为基础,坚持“面向业务需求、指导审计实践、推动数据分析”的原则开展审计数据分析工作。最后,要理清军队审计数据分析的工作思路,运用信息系统实施数据基础式审计方法,全面分析被审计单位在经济活动中存在的问题与不足,为军队审计工作的顺利开展提供数据支撑和技术保证。 (二)研判后台数据结构,掌握重点数据资源 在大数据时代,军事经济数据将呈现指数增长,挖掘重点及敏感数据审计的难度日益加大。做好审计数据的掘取、存储、处理与应用,对提高审计效率、实现分析结果的精准化具有重要作用。通过检查被审计单位内部控制制度,审查单位内部对不同业务数据的使用管理是否到位,数据库管理和安全操作制度是否完善,重点领域数据库常态监管措施是否严格,移动设备安全使用规程是否执行;依据数据库设计文档和数据注释等媒介,研究论证后台数据结构,确定重点、敏感信息数据库范围;采取穿行测试法、重新执行法、代码审查法、文档审查法等技术手段深入挖掘,切实掌握重点事项、信息、账表和报告间的勾稽关系。 (三)运用挖掘型分析技术,开展数据深度分析 目前军队审计中应用较多的是查询型分析和验证型分析,无法满足深刻揭示军事经济活动内在规律的现实需要,必须要引入挖掘型分析技术。挖掘型分析是利用数据仓库和数据挖掘工具进行的审计分析,主要有分类、回归分析、聚类、关联规则等方法。运用挖掘型数据分析技术,首先要做好审计数据的分类、存储、快速调用等工作,整合分析数据资源,搭建云数据存储平台,完善数据整理和研判机制,实现重点数据库间的兼容互联,共享审计云平台服务器运算能力资源。其次,要研发数据审计方法和分析工具,运用移动办公、云计算等技术对海量数据进行远程分析,深度分析审计疑点及问题线索,进而实现数据分析结果的精确化。 (四)把握系统运行特点,构建数据安全体系 大数据在给军队审计工作创新发展带来机遇的同时,也为信息资源安全带来了挑战。军队审计部门掌握了大量关系到国家安全和国防实力的经济数据,这些宝贵的数据资源一旦损失,将会对国家安全造成无法挽回的损失和后果。要确保数据资源安全,必须全面了解被审计单位信息系统的管理体制、总体架构、规划设计、管理水平等特点,重点调研审计信息系统的数据资源,尤其是清楚掌握后台数据库的的项目、数量、功能模块、版本、管理维护部门、访问模式、数据存储和备份等信息。要重视审计数据及其信息安全系统的建设,创新大数据信息安全审计技术的研发,加强对重点领域敏感审计数据的监管,运用大数据技术应对高级可持续攻击,并精心培养一大批既具备军队审计业务知识又具备数据挖掘和应用开发能力的专业技术人才,着力构建完善的数据安全体系。 (责编:若佳) 大数据分析毕业论文:基于大数据分析下的数学课堂教学研究 摘要:随着大数据时代的到来,大数据分析也应运而生。将大数据分析应用于数学课堂教学是一种全新的尝试。本文简要分析了大数据分析的概念,从不同方面对基于大数据分析下的教学课堂教学进行了深入研究,结合笔者丰富的教学实践,最终提出了一些基于大数据分析下的数学课堂教学的策略。希望通过本文的分析研究,能够为更好地进行数学课堂教学,提供一些有益的借鉴与参考。 关键词:大数据分析;数学课堂;教学研究 如今,我们已经进入到了一个“数据驱动学校、分析改革教育”的大数据时代,大数据正影响着传统教育与传统教学,未来大数据必将改变传统教育的面貌[1]。随着大数据时代的到来,大数据分析也相应地产生。因而,研究基于大数据分析下的数学课堂教学具有较为重要的理论意义和现实意义。 一、大数据分析的概念 1.大数据的概念。就数据本身而言,其是记载信息的一种载体,当然,也是知识的来源。数据的不断增加,表示其相应的记录范围、测量范围和分析范围在不断扩大,表示人类获取的知识越来越多,获取的信息量越来越大,而知识的边界也在相应地不断扩展与延伸。所谓大数据,可以从宏观和围观两个角度来进行理解,有不少国内外学者选择从宏观角度理解和研究大数据,其对于大数据的概念做了以下定义,即需要新处理模式才可以具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产,大数据具有4V特点,分别是Volume(数据量大)、Velocity(实时性强)、Variety(种类多样)、Veracity(真实性),另外还有一部分学者认为应当再加两个V,即Value(价值)和Visualization(可视化)[2]。而维基百科给出的定义则是无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 2.大数据分析的概念。所谓大数据分析,即对规模巨大、数量庞大的数据进行分析。其具有四个非常显著的特征:首先,数据量大;其次,速度很快;再次,种类繁多;最后,真实性。而大数据分析的目的就是要通过对历史数据的分析和挖掘,科学总结与发现其中蕴藏的规律和模式,并结合源源不断的动态流式数据去预测事物未来的发展趋势[3]。 二、基于大数据分析下的数学课堂教学策略 1.更新教学观念,构建数据分析观念。物质决定意识,意识是物质的反映。在高中数学教学中,教师在课堂教学的过程中,教学方法、教学模式难免会受其自身教学观念的影响,因而数学教师首先必须先更新教学观念,构建数据分析观念。在新课标中提出了“数据分析观念”一词,这一词是由“统计观念”变更而来。由此可见,随着大数据时代的来临,数据分析也日益受到人们的关注与重视。因而,有必要在数学课堂教学构建相应的背景,构建数据分析观念,使学生树立数据分析的意识,并对其予以重视[4]。 2.勇于探索,在数学教学中尝试分层教学。在现行的高中数学课堂教学上,一般采取班级统一上课的模式,这样的教学模式比较固定,缺乏新意,不利于培养和发展学生的个性,更不利于挖掘学生的潜能。我国古代教育师祖孔子曾提出“因材施教”,就是要求教师根据每个学生不同的情况,对学生进行不同类型的教育。在高中数学课堂教学中,教师可以对学生尝试分层教学。一个班有众多的学生,学生与学生之间存在着个体、个性差异,对不同的学生进行不同类型的教学,能够促进有效教学。对于个性化差异和个体化差异比较明显的小学生,也可以尝试不同的教学方法,尝试全新的教学模式,对于不同基础和不同背景下的学生,要正视其存在的个体差异,对他们进行分层次的教学,这样有利于促进学生更好地学习数学,也有利于充分挖掘学生的数学潜能。 3.学会运用大数据分析和获取数据中的有用信息。在高中数学教学中,教师应注意引导和帮助学生学会运用大数据分析和获取数据中的有用信息,充分调动学生学习数学的积极性和主动性。通过激发学生的学习兴趣,帮助学生提高他们的学习效率,这样既有助于促进学生全面发展,也有助于提升高中数学课堂教学的效率[5]。举例来说,教师可以结合高中数学教材内容,大数据分析工具制定教学计划,例如在学习《空间向量》这一章时,教师可以引导学生结合实际生活,充分发挥想象力,对空间向量进行思考,还可以引入与空间向量相关的内容,通过相关数据分析,帮助学生加深对知识的理解。同时,带动学生主动思考,积极参与课堂互动。此外,教师还应教学生学会获取数据中的有用信息。以高中数学《统计》这一章为例,在学习《统计》这一章时涉及抽样方法以及总体分布的估计,教师可以在具体教学过程中,引导学生利用大数据对相关数据进行分析,然后从中获取有用的信息,以帮助解题。 4.引入数据挖掘算法,提升数学运算能力。数学教师除了按照教学大纲要求完成教学任务之外,还要注意在数学课堂中引入数据挖掘算法,注意提升学生的数学运算能力。一方面,数学教师要利用大数据分析工具密切关注学生对所学数学知识的掌握情况;另一方面,还要密切关注学生对于数学运算能力的掌握。引导和帮助学生学会收集数据和使用数据,利用大数据中的数据挖掘算法,培养数学解题能力。对于高中学生而言,数学运算能力是其必须掌握的,数学运算能力是学好数学的前提和基础。因而,数学运算能力非常重要。举例来说,在高中数学的运算中,涉及函数、指数和向量等计算,而这些计算相对而言又比较复杂,如果在计算过程中出现失误,将导致整个运算结果错误。这就要求学生具备较强的运算能力,在运算过程中保持细心、认真和严谨的态度进行运算。在高中数学教学中,教师要教学生运用不同的数学方法进行解题,让学生学会举一反三。 5.学会分类,重视数学知识的积累。高中数学学科是一门具有较强的抽象性和较强的逻辑性的学科,知识点还比较多,这就要求学会分类,对各类数学知识进行分门别类,这样有助于加深对知识的理解,也有助于理清数学知识的脉络,促进学生更好地进行下一阶段的数学学习。此外,还应重视数学知识的积累。高中数学知识具有较强的连贯性和衔接性,学生在学习过程中如果出现知识点断层问题,很容易影响下一阶段的数学知识学习,致使前期所学的知识与后期将要学习的知识无法较好地衔接,影响学生的学习积极性,也会在一定程度上影响学生的整体成绩。因而,在高中数学教学过程中,教师要注意帮助学生做好相关知识点的复习和巩固,加深学生对前期所学知识的印象。例如:在初中的数学学习过程中,教师对十字相乘法已经不作要求了,同时对三次或三次以上多项式因式分解也不作要求了,但是到了高中教材中却多处要用到。另外二次根式中对分子、分母有理化这也是初中不作要求的内容,但是分子、分母有理化却是高中函数、不等式常用的解题技巧,特别是分子有理化应用更加广泛。所以,教师在教学过程中,应该多复习以前学生学过的知识,将其进行一定的积累,同时,也能为其今后数学知识的学习奠定良好的基础。此外,还要养成良好的数学学习习惯和数学知识积累意识,在实际学习过程中,充分重视数学知识的积累,通过各种不同的方式促进对数学知识的理解,并且学会运用自己所学的数学方法来解决数学问题,通过这种方法能够使学生不断地巩固所学的数学知识,提升数学解题能力,提升整体数学素质。 6.感悟数字化的便利,学以致用,提升数学应用意识。大数据时代的来临,改变了人们以往的生活方式,改变了人们生活的方方面面,也在一定程度上改变了数学课堂教学,举例来说,大数据时代的来临改变了高中数学课堂教学的形式、方法等。教师可以通过大数据提供的数字化信息,运用多媒体设备进行备课以及给学生布置作业,还可以利用大数据分析班里每位同学的学习情况。在数学学习过程中,学生在感悟数字化的便利的同时,还要学会将所学的数学知识融会贯通,学以致用。当然,有一点必须强调的是,无论哪一学科,都有其自身的特性及作用。以高中数学学科为例,数学是一门科学性与综合性较强的学科,其作用之一就是能够培养人的逻辑思维推算能力。并且,数学还是一门与我们生活息息相关的学科。因而,在学习数学这门课程时,教师要当好向导的角色,注意培养学生的数学学习意识,要让学生学以致用,注重提升他们的数学应用意识。 三、结束语 综上所述,基于大数据分析下的数学课堂教学策略主要有:第一,更新教学观念,构建数据分析观念。第二,勇于探索,在数学教学中尝试分层教学。第三,培养数学学习兴趣,学会获取数据中的有用信息。第四,引入数据挖掘算法,提升数学运算能力。第五,学会分类,重视数学知识的积累。第六,感悟数字化的便利,学以致用,提升数学应用意识。笔者希望有更多的有志之士,能够投身到这个课题的研究之中,指出笔者在文中的不足之处,同时也可以为基于大数据分析下的数学课堂教学这一课题的研究,做出自己应有的一份贡献。 大数据分析毕业论文:大数据分析下的互联网金融风险预警研究 摘要:从近几年的经济发展来看,我国金融已经从以前的传统金融迈进了互联网金融时代,在政府的大力支持下,促使了互联网行业蓬勃的发展,同时也有力地推进了我国传统金融行业的改革。虽然互联网金融行业可以更快捷、更有效地处理大量数据而被广泛的使用,但是这也给金融行业带来了新的挑战和风险,如风险控制、预警及金融稳定等。因此,为了能够使得互联网金融行业安全、快速地发展起来,我们必须建立起一个健全的互联网金融风险预警体系,才能保证互联网金融顺利地进行。 关键词:大数据 互联网金融 金融风险 风险预警 近几年来,我国互联网行业不断发展,互联网金融也蓬勃地发展起来,2015年中国的互联网金融行业规模已经突破了14万亿元,互联网金融已经遍及全中国。虽然如此,互联网金融中仍然存在着很多的不足和风险,为了能够更好地控制和发现互联网金融中存在的风险,我们必须有建立一个健全的互联网金融预警系统。本文就是以大数据为基础,结合互联网金融自身独有的特点,建立大数据分析下的互联网金融风险预警系统。运用这个系统能提前发现互联网金融中的各种风险及不足,可以让企业提前做好准备及防范,保证互联网金融更安全地发展起来。 一、概念 互联网金融是指依托互联网工具及通信工具来实现资金互转、支付等业务的新兴行业模式。这种互联网金融模式主要依托的是互联网技术水平,然而随着互联网络技术水平的提高,互联网金融也在快速地发展。 二、大数据及其特点 (一)数据分类 在互联网金融行业中,数据贯穿了整个网络金运转过程。在互联网金融交易中主要有:参与者(客户)、互联网金融企业及相关的金融产品和服务。互联网金融不仅仅可以输入、保存参与者(客户)信息数据以及提供产品信息数据,甚至还可以保留参与者(客户)在对互联网平台进行操作时的各种数据信息,这些数据信息正是互联网金融大数据库,是网络金融的基础。根据互联网金融数据的操作过程,可将其分类为:用户信息数据、成交信息数据、用户操作数据等。 用户信息数据是指每个参与者(客户)在建立账户时要填写的基本资料,这些资料被保存后就会被自动储存到企业的信息系统里。用户资料数据关系到每个用户的私人资料,所以企业必须对此数据进行严格保密,进行统一的管理,不能被泄露。 成交信息数据是指互联网金融行业为用户提供了商品及服务,然后用户对此商品或服务进行购买成交时,有成交信息数据,可以保留你成交过程中的整个操作,作为你安全成交的凭证和依据,防止交易过程中产生的风险。用户操作数据,是记录用户在对互联网金融行业平台进行操作时相应过程的记录。 (二)数据特点 互联网金融数据分为以下特点:规模广、多样化、高效性。首先,规模广是指互联网金融数据涉及广泛,覆盖广。其次,多样化是指互联网数据涉及种类多,信息数据的多元化。最后,高效性是指对互联网金融数据信息处理及时、准确、高效。 三、互联网金融风险 在互联网金融发展过程中,存在不少风险,主要体现如下:第一,用户对互联网金融与传统金融概念不清晰,投资风险意识不强,有人认为互联网金融是创新投资,与传统金融不同,其实互联网金融与改变传统金融并没有本质上的区别;第二,存在技术不足与人为破坏导致的风险,互联网金融虽然已经被广泛使用,但是互联网技术风险还是存在的,例如计算机故障与其他类型的风险,例如:黑客、病毒等。 第三,经营多样化导致监管风险。互联网金融的多样化导致风险监管难度更大,涉及到银行业务、证券业务、保险业务等,业务交叉性强。第四,互联网金融市场在一定程度上与传统金融市场相冲击。 互联网金融的兴起与传统商业银行业在一定程度上是相冲击的,使得银行间的竞争增大,相互抬高利率,而且还改变负债的结构。 四、互联网金融风险预警系统 (一)以数据为基础 在互联网金融风险预警系统建立的过程中,我们必须注意以下几点: 第一,可操作性,在互联网金融风险预警系统建立时,要结合本企业实际情况,方便、安全、易操作;在对数据进行分析时,要有利于操作,这样才能快速识别风险,作出防范。 第二,及时性,对于互联网金融行业的数据我们必须及时处理,具有高效性,所以在进行建立该系统的时候必须要注意时限性,确保能够及时地发现风险及不足,这样才能有充足的时间去预防,避免出错,造成不良损失。 第三,准确性,在建立该预警系统的过程中要保证数据的准确性,才能避免对风险作出错误的判断,造成不必要的损失。 (二)系统数据分级 在互联网金融预警系统分为四个级别,分别如下: 1、数据管理 互联网金融预警系统是以数据为基础的,预警系统对数据进行分析与处理,所以要对数据的管理建立健全系统。这样可以更方便地对数据进行导出、整理及存储。 2、数据整合 数据整合主要是风险预警系统对数据进行整体的分析,进行风险预警。 3、数据分析 风险预警系统进行数据整合后,对所有的数据进行分析和处理,从而来判定风险。所以,风险预警系统必须具备智能性。 4、数据结果 数据解释就是数据分析能够对风险进行解释及反应,并且分析结果。 五、结论与建议 综上所述,互联网金融风险预警系统主要作用是降低企业经营过程中的失误,对风险能过提早进行预警,及时作出防范,减少不必要的损失。在互联网金融风险预警系统运行过程中,我们提出几点建议:第一,企业应对员工建立健全的考核评价体系,“人”是万事的主导者,所以建立完整的考核评价体系是必然的;第二,企业应该制定科学的金融风险预警系统操作规范。为了确保该系统能实现规范性的操作,企业应该制定一套科学规范的程序,同时还要制定该系统的使用规范及流程,以便明确操作人员的权责及范围,对风险进行及时处理与实时监测。
0引言 目前,事业单位的人力资源管理是一项业务多、事务杂、压力大的工作,进行管理创新迫在眉睫。在智慧社会建设的背景下,事业单位人力资源管理创新路径有了新选择、新空间、新活力、新思维。事业单位通过将人资业务与智慧社会建设进行深度融合,建立起大数据管理思维方式,能够完善事业单位人力资源管理系统,强调事业单位内部在编人员之间的业务关联性,科学统计各项人资数据,构建全新的事业单位人力资源管理方式,确保人资管理创新期与转型期的业务平稳衔接和过渡。 1智慧社会建设背景下事业单位人力资源管理的新思维 传统的事业单位人力资源管理具有固定的思维模式。例如,事业单位人力资源数据处理结果往往具有较强的主观判断特征,常常是以决策者的假设作为判断的主要依据。这种判断不仅缺乏合理的评价标准,而且也缺乏合理的分析流程。大数据作为智慧社会建设的核心要素,已经被广泛应用于各类统计分析领域,并且已经成功渗透到人资管理领域。随着智慧社会建设条件的不断成熟,各类社会管理大数据已经初具规模,具有了一定的使用价值。与此同时,利用大数据思维解决人力资源管理中的难题已经得到了学术界的广泛认同。这种认同不仅体现在大数据给人力资源管理工作带来的便利条件,而且还体现在大数据思维正在不断推动事业单位人力资源管理思维方式的转变。在智慧社会建设的背景下,人力资源管理的决策者可以通过多种途径获取单位在编人员的人力资源评价数据。这些数据不再局限于某一个部门,也不局限于某一项工作,更不是将数据简单地集中起来,而是对这些基于智慧社会平台的人力资源管理相关数据进行整合,并产生新的“化学反应”,充分挖掘出有价值的人资信息。当然,不可否认的是,上述过程是相对复杂的。在智慧社会建设的背景下,全新的大数据分析工具、软件和硬件条件为人力资源管理工作提供了可靠的保障。这对于事业单位人力资源决策者来说,大数据思维具有较强的执行力,成为人资管理思维的新选择,不仅增强了决策者分析结果的准确性与科学性,还可以减少决策者的工作量。尤其对于一些规模大、人员多、业务杂的事业单位人资管理工作来说,采用传统的人资数据分析方法不仅耗时、耗力,而且容易出错,分析结果的稳定性和可靠性都难以保障。因此,在智慧城市建设的背景下,决策者通过利用“智慧”新技术和大数据新思维,解决自身管理工作面临的困境具有十分重要的价值。 2智慧社会建设背景下事业单位人资转型发展战略的内容 新常态下,智慧社会建设作为一种升级版的智慧城市概念,已经步入发展的新阶段。它能够有效地促使事业单位不断提升人力资源管理模式定位,能够合理地推动事业单位改变人资转型发展战略内容。在事业单位中,人力资源管理的一项重要的目标就是开发单位内部的人才资源,在体制机制内实现常态化驱动。目前,事业单位人资转型发展战略的重点应该是实现人资管理的规范化、科学化、合理化。对于任何一个单位来说,如何选拔出优秀人才是人资工作的核心内容。例如,在对待知识型、技术型人才方面,管理者可以借助智慧社会建设的有利条件,顺“势”而为,充分开辟更多的与这些人才交流的渠道,实现沟通交流方式朝着扁平化方向转型。总之,在智慧社会建设的背景下,事业单位人力资源数据化已经成为人资转型发展战略的新趋势。 3智慧社会建设背景下事业单位人力资源管理变革的内容 3.1人力资源管理变革的主要内容 首先,大数据处理技术在事业单位人力资源管理变革中的作用日益凸显。在人力资源管理领域,事业单位主要采用信息化技术开展各项业务,单纯的手工方式已经逐渐退出历史舞台。人才评价也逐渐由单一的主观假设性分析转变为以基本人资数据为基础的、可量化的、较为合理的综合人才评价体系。因此,以大数据为代表的“智慧”技术在人才审核、人资规划、绩效管理等人力资源管理工作的业务变革中产生了巨大的影响。例如,在传统的人才选拔与考核业务中,不仅难以避免主观因素造成的种种问题,而且还有可能束缚人资转型发展战略的变革。在智慧社会建设的背景下,各类社会管理形成的人资数据被整合成事业单位人力资源管理大数据。通过大数据可视化分析工具,决策者可以对在编人员的相关人资数据进行统计与挖掘,对人才选拔与考核进行深度量化,并将本单位的人资大数据形成一套完整的、合理的、规范的评价指标体系。其次,在人才选拔的过程中,大数据技术能够帮助事业单位合理建立定量评价机制。以具体的人才选拔业务来说,决策者的决策起到了至关重要的作用。大数据可以为决策提供人资业务发展动态、未来发展方案、选拔标准等方面的决策数据支持。再次,大数据与人力资源管理相结合,建立新型的管理信息系统。新型的人力资源管理信息系统采用的是数据共享模式。共享数据模式通过共享数据库与数据表,提高人资管理数据的使用率。与传统的人资管理模式相比,这种共享数据模式下的数据具有最低的数据分离特性、最高的数据共享特性。也就是说,在相同规模条件下的人资管理数据中,共享数据模式节省了系统的运营成本与代价开销。此外,在智慧社会建设的背景下,人资管理业务生成的大数据还不能得到充分利用,还有许多可以改进的地方。以人资管理的沟通环节为例,决策者通过对大数据信息进行整理、收集与分析,找出与在编人员进行沟通的不足之处。在事业单位对在编人员基本业务情况进行考察与审核后,这些数据会完整地保存下来。因此,在编人员的工作情况数据应该更加具有规范性和科学性。最后,决策者对事业单位内部在编人员的基本业务进行分析时,可以根据在编人员自身的实际情况进行考核,要体现人性化管理。在整个信息分析的过程中,决策者必须认真分析在编人员的工作情况,主要目的就是更好地了解在编人员的工作情况,以便于制订出适合在编人员的培养计划,从而使在编人员为事业单位发展做出更大贡献。 3.2人资转型发展战略中的作用 事业单位在进行人力资源管理时,采取大数据技术与大数据思维方式都会让整个事业单位的管理工作越来越趋于网络化,从而从根本上提升了事业单位人力资源管理的质量与工作效率。在此基础上,事业单位人力资源采集信息的能力也在逐渐提升,从而使事业单位人力资源的信息数据库变得越来越完善。事业单位数据信息库存放着事业单位的大量数据信息,能为事业单位人力资源决策者提供便利。大数据为事业单位各个部门提供了非常准确的数据信息,有关人员通过对大数据信息表进行分析,能够很好地了解事业单位在编人员的工作情况,从而能够制订出高质量的在编人员培养计划表。在事业单位开展管理工作和事业单位审核工作时,能够对人资管理者的数据信息进行全方位分析,把分析后的数据结合在一起,有利于综合性地评价在编人员的工作表现,激发在编人员的工作积极性。随着我国科学技术水平的不断提升,大数据管理思维方式和事业单位管理水平也随之提高,大数据继承了传统人力资源管理方面的优点,在此基础上还加入了先进的科学技术,从而使事业单位人力资源管理体制不断完善,给事业单位人资转型发展战略带来了非常大的便利。 3.3人力资源管理的挑战与对策 由于智慧社会建设产生的信息来源广、数量大、结构复杂,而且智慧社会建设产生的数据信息能够不断累积,呈现出实时性的变化特征。因此,在智慧社会建设的背景下,人力资源数据的管理模式具有一定的差异性。与传统的人资数据管理模式相比,事业单位人资管理工作面临着很多新的挑战。未来要从根本上完善基于大数据的事业单位人资转型发展战略,根据自身的人资业务开展条件与事业单位人资管理的未来发展目标结合在一起,同时应该在人资管理过程中充分利用大数据技术的最新成果。此外,建立专业的人力资源管理团队是应对新常态下人力资源管理各项挑战的保障。 4结语 本文首先分析了智慧社会建设背景下事业单位人力资源管理的新思维,进而分析了事业单位人资转型发展的战略内容,最后分析了事业单位人力资源管理变革的内容。大数据处理技术可以成为应对人力资源管理转型发展战略的有效工具,也成为科学找出应对策略的关键所在。
近年来,随着我国电力体制改革的不断深化,使得电网规模日益扩大。为满足电力用户的用电需求,并进一步提高供电可靠性,智能变电站随之增多。在智能变电站中有着大量的变电设备,这些设备的运行稳定与否直接关系到变电站的正常运行。由于变电设备的数量较大,产生的信息较多,所以可对大数据分析技术进行合理应用。借此,本文就新一代智能变电站变电设备状态评估大数据分析应用前景展开浅谈。 1大数据分析在变电站设备状态评估中的应用 1.1自动预警开关储能电机故障 在变电设备状态评估中应用大数据分析,可实时统计断路器储能电机的动作次数,根据统计的次数判断储能电机是否运行正常,若出现异常运行情况,则立即发出预警。建立起数据库,在数据库中汇总断路器的储能结构类型、运行时间、变电站温度等信息,应用大数据分析技术,结合储能电机启动频次,对断路器故障进行概率性分析,并设置自动报警限值,实现智能预警功能,快速诊断出故障类型。 1.2预警变电站测控装置异常 变电站变电设备的遥测信息系统故障率较高,通过统计发现,测控装置死机是遥测信息系统故障的主要成因,一旦出现死机问题,遥测信息系统就无法对变电设备状态信息进行采集,使系统丧失了对设备异常信息的实时监控功能。在以往的变电站运维工作中,运维人员很难在海量的遥测数据中找出设备异常信息。而将大数据挖掘与分析技术应用到故障预警中可解决这一问题,具体的应用方案如下:根据电网节点平衡原理,利用逐层搜索算法,对500kV、220kV电压等级区域母线及主变动功率平衡进行分层计算,结合线路送受功率平衡和双回线负荷平衡规律,确定发生故障的变电设备。当变电站集控系统监测出变电设备运行状态的异常信息时,可准确定位故障位置,发出预警信息。在应用大数据分析技术的情况下,可快速检测出变电站测控装置发生的死机问题,以及数据采集、数据传输故障问题。 1.3跟踪分析CVT电压数据 在智能变电站的变电设备状态评估中应用大数据分析技术,可通过跟踪统计CVT电压的实时数据,及时发现CVT电压三相异常现象,其应用方案如下:对比分析PMS中电容式电压互感器型号、参数、运行时间的静态数据、历史数据与实时数据,提取出CVT二次电压异常时的具体数据,将其作为判定CVT故障的主要特征数据。在故障规则库中,纳入CVT三相电压的失衡度数据信息,利用大数据分析CVT三相电压的历史失衡趋势,最终确定预警故障相。利用大数据分析预警故障相的历史数据与实时数据的增减变动趋势,根据变化幅度总结出故障数据特征,将其纳入到人工智能告警库中,实现对CVT电压的智能告警。大数据分析除在上述三个方面应用之外,还可应用于智能变电站的线路事故跳闸后保护动作信息时序分析、断路器三相动作的同期度分析、短路器事故跳闸后本体机构压力信息监视、干式电抗器电流和阻抗跟踪分析等方面。 2新一代智能变电站变电设备状态评估大数据分析的应用前景 2.1建立异常知识库 智能变电站的变电设备种类较多,其所生成的变电设备状态信息十分庞杂,进而增加了设备状态数据的甄选难度。为了解决这一问题,智能变电站应基于大数据分析建立起变电设备异常知识库,收集各种变电设备的运行状态数据,采用预处理的方式,将庞杂的变电设备基础状态参量进行向量化,结合运用相应的算法,得出最能反映设备状态的关键特征状态参量。如,利用大数据分析技术得出变电设备状态间的欧氏距离和变电设备监测参数,利用计算结果对状态监测参量与变电设备状态的相关程度进行度量。一般情况下,欧氏距离越小,其相关程度越高。通过大数据分析得出设备状态的关键特征参数,将最大欧氏距离值设定为标准参量,进而构建起变电设备关键特征状态参量体系,将其作为变电设备异常知识库的关键组成部分。 2.2确定变电设备状态参量权重 在现行的变电设备状态评价企业标准中,主要采用专家打分的方法评价电网公司的变电设备,这种方法虽然便于执行、操作简单,但是由于该方法受专家经验和主观因素影响程度较大,需要人为确定变电设备各项状态量分值权重,所以无法反映变电设备状态量的实际影响程度,同时也难以保证变电设备评估结果的客观性和准确性。为改善变电设备状态评估现状,应运用大数据挖掘技术确定设备状态参量的权重。具体方法包括以下三种:(1)收集变电设备缺陷信息、故障统计信息、历史监测信息以及历史评估数据,综合考虑设备缺陷与故障的影响程度,以及设备状态参量能够表征设备缺陷与故障的程度,采用数据挖掘技术对设备状态参量的权重进行准确设定。(2)利用数据挖掘技术找出设备状态参量与故障之间的关联规则,对每项状态参量的权重系数进行单独计算,将计算得出的各个单项状态参量的常权重系数进行综合计算,得出变电设备综合状态量的变权重系数。(3)收集变电设备状态评估历史信息,利用大数据分析技术对历史评估数据和事后验证数据进行分析,建立起变电设备状态变化趋势分析模型,实现对变电设备故障的实时诊断,并评估出变电设备故障危急程度。 3结论 综上所述,在智能电网中,智能变电站是不可或缺的重要组成部分之一,其运行稳定与否对整个电网的运行具有直接影响。而智能变电站内有着数量众多的变电设备,为了解并掌握变电设备的实时运行状态,可在状态评估中,对大数据分析技术进行合理应用。在未来一段时期,智能变电站将会随着电网规模的扩大不断增多,为满足变电设备状态评估的需要,应对加快异常知识库的构建,并对参量权重进行合理确定,从而提高评估结果的准确性。
说到大数据,大家可能比较熟悉的就是淘宝的大数据分析,通过大数据分析可以知道各地区买家的喜好、购买趋势、购买力等等。还有通过对浏览的网页进行大数据分析,可以做到精准营销,大大减少广告的支出。那么在民营企业的内部审计中是否也可以利用大数据分析做到精准审计,提高审计效率,创新审计方法呢?下面就从民营企业内部审计中存在的问题入手,认识大数据分析在民营企业内部审计运用上的误区,通过“四转变”和“三借”实现大数据分析和民营企业内部审计的有机结合。 一、什么是大数据分析 大数据分析就是通过对种类繁多的、大规模的海量数据进行急速采集和分析,从而挖掘出数据背后隐藏着的对使用者有价值的数据处理过程。 二、民营企业内部审计存在的问题 经过40年的改革开放,民营企业克服了基础薄弱和先天不足等劣势,已经成为国民经济中的重要组成部分。内部审计所发挥的作用也在民营企业中慢慢地渗透,但民营企业内部审计总体起步较晚,因此还存在着一些问题。 (一)民营企业管理者对内部审计的重视度不够。因此,内部审计人员数量配备不足,审计力量相对比较薄弱,审计更侧重于管理者主观上认为重要的项目上,还停留在“点状式”的审计阶段。 (二)民营企业内部审计更多的是事后审计,审计“关口”没有前移,审计工作过于被动,甚至有很多时候由于数据不完整,而终止审计的情况,给审计工作带来了很大的障碍。而事后审计往往是“亡羊补牢,为时已晚”,有时候损失已经发生,很难去弥补和追回。 (三)由于很多民营企业是家族式的管理模式,有些家庭成员在企业中担任重要职位。当涉及这些人的切身利益时,审计进度推进阻力较大,审计效率低下,迟迟得不出审计结果。 三、大数据分析在民营企业内部审计运用中认识上的误区 利用大数据分析进行审计,目前更多的是在国有企业及银行、保险等事业单位进行应用,而在民营企业内部审计的运用中还存在着很多认识上的误区。 (一)民营企业内部审计人员配备不足,传统审计已经使审计人员满负荷运转,无法再抽出时间和精力进行大数据分析的审计。 (二)公司要投入很多资金才能建立大数据库,民营企业为了节约成本,一般企业都不会投入这笔资金。 (三)大数据分析需要专业的技术人才,在民营企业中这样的技术人员数量较少,可行性低。 (四)大数据分析对内部审计不一定有实质上的帮助,在民营企业内部审计中运用大数据分析条件还不成熟。 四、大数据分析与民营企业内部审计的有机结合 (一)首先,对民营企业内部审计的认识需要进行“四个转变” 1.从传统的单维度审计到大数据分析的多维度审计的转变。传统审计中,财务账本等单一的纸质载体是开展审计工作所必需的资料。而随着社会信息化的快速发展,大数据逐渐成为提高审计效率和审计质量的新型资源,因此,利用这种新型资源可以弥补民营企业人员配备不足的问题,通过数据采集、转换、分析等方法步骤快速发现问题疑点,不仅提高审计效率、节约审计时间,更能实现多维度的综合分析。2.从数据的静态分析到动态分析的转变。以往审计是先确定好一个审计区间,对在该区间内发生的静态业务数据进行收集、整理、分析比对,发现审计疑点,再根据审计疑点去找原因。审计的时间长、人力成本高、效率低,容易出现审计空白区间,无法发挥审计的真正价值。而大数据是动态更新的,非静止固化的。利用设定好的数据分析方法,对数据进行实时监控,并利用层层深入、环环相扣的系统分析路径,发现异常数据,查找审计线索,形成一个动态审计过程。通过动态审计可以填补静态审计中的审计空白,形成审计无死角。3.从单一型审计人才到复合型审计人才的转变。民营企业的规模逐渐扩大,涉及的行业越来越多,面临的环境也会越来越复杂。因此审计人员需要不断更新自已的知识结构,熟悉各行各业的知识,掌握新的审计技术和方法,特别是信息化的普及,将对审计方法带来新的革命。4.从事后审计到事前、事中审计的转变。内部审计应该是包含事前审计、事中审计、事后审计的一整套完善体系,通过事前审计进行预防,减少决策的失误;通过事中审计,对审计事项进行全程跟踪和参与,保证最终目标的实现;通过事后审计,对已经发生的财务收支和经济业务的真实性、合法性和效益性作出全面的评价。三者相互配合、相辅相成。 (二)其次,通过“三借”促使大数据分析的优势与民营企业内部审计进行有机融合 1.“借道”。目前,民营企业的日常运营中会有两套最基本的系统,一套是财务系统,用于对经营活动、财务活动进行反映、监督、控制、协调,并专门用于财务工作的管理系统。一套是ERP系统,用于记录员工、生产、制造、财务、销售、采购、仓储、分销、质量等等业务的发生情况,并提供各模块的综合统计报表。但在很多公司中,这两个系统之间都是相互独立的,审计人员可以借助这两条数据通道,通过对后台数据的采集,进行关联性分析,快速准确的发现数据的异常,不需要公司对大数据库资金的额外投入。2.“借力”。大数据的基础是数据够不够“大”,数据越大,越容易找到审计疑点,分析后得出的结论也就越准确。因此,审计人员可以借助各部门的力量,通过对ERP模块的扩展,完成基础数据的录入工作,让基础数据做到公司内全覆盖。如:人事模块,由人事部门完成对员工档案的数据录入,而且信息要填写完整,特别是家庭成员一栏,很多民营企业都会忽视这一重要信息。而根据笔者多年的审计经验,很多舞弊案件均通过家庭成员进行“里应外合”谋取私利。在基础数据的录入中,审计人员需要做的,就是规范表单格式,统一各模块录入的模版,使数据线上化和可采集。3.“借势”。借助大数据分析快速、准确的优势,进行精准审计。对一些大型的企业,由于数据量比较庞大,传统的EXCEL工具已经无法满足其需求,可以利用数据处理能力更加强大的Tableau软件,对数据进行整体性与关联性分析,找出审计疑点。大大减少了传统审计过程中,在查单据、翻合同、找凭证等环节耗用的时间。审计人员以大数据分析发现的审计疑点为突破口,通过现场核查、走访、延伸审计等审计方法,深入挖掘疑点背后的细节,还原事情的真相。如:笔者近期查处的采购舞弊案件,就是通过对所有的采购订单进行比对,发现,不同的供应商所签订的采购订单却是一模一样,以此为突破口,对采购的产品进行取样,并对供应商进行实地走访,确认了公司员工与供应商内外勾结的事实。 五、结束 总之,在大数据技术飞速发展的今天,加快大数据和民营企业内部审计的融合,探索大数据时代的新型审计方法,弥补当前民营企业内部审计存在的问题和不足,为内部审计添砖加瓦。民营企业内部审计也应转变思维方式,紧跟时代潮流,审时度势,在一个不断变化的内、外部环境中积极迎接挑战,使民营企业获得更好的发展。 参考文献: [1]王磊.数据挖掘技术在保险公司内部审计中的运用研究[D].山东财经大学,2015. [2]李代俊.中小企业板上市公司内部控制现状分析[J].会计之友,2013(19). [3]陈冬梅.关于完善企业内部控制审计的思考[J].中国审计,2010(6). 作者:李景厅 单位:江苏博迁新材料股份有限公司
大数据时代的到来给人们的生活带来了极大的影响,影响着人们生活的方方面面,对于电力企业营销市场也一样,通过大数据时代的到来,电力企业营销市场的风险也相继出现。随着大数据时代的到来,企业电力营销面临着一定的风险,主要有市场风险、服务风险以及法律风险三个方面,电力营销是指在不断变化的电力市场中,以电力客户需求为中心,通过供用电关系,使电力用户能够使用安全、可靠、合格、经济的电力商品,并得到周到、满意的服务。通过对电力营销的理念与问题分析,让用户更好地理解此类营销的优缺点。因此,本文详细阐述了大数据背景下电力企业营销市场风险管理研究、大数据背景下电力企业营销服务风险管理研究以及大数据背景下电力企业营销法律风险管理研究。 1.大数据介绍 大数据是没有办法使用现在主流软件,进行处理庞大数据规模的总称。企业如果对大数据进行合理的处理,就可以为企业在经营管理方面与企业的进步发展方面提供有效帮助。大数据具有很多的优点;数量大、速度快、数据精准等等。利用好大数据相关的技术,可以从大量的数据里进行准确分析与研究,提取出所需要的信息。当前,大数据技术在很多行业中都得到很多好的应用,尤其是在营销管理中得到广泛利用。使用大数据对客户的诸多网络行为做好研究,可以对隐藏的有效商业信息充分的挖掘,为管理人员制定科学的策略。 2.大数据背景下电力企业营销市场风险管理研究 大数据背景下电力企业营销市场风险管理研究是电力企业营销市场当中风险发生概率最大的,在市场风险当中主要包括电量、电费以及电价的风险。首先对于电量风险来说,每个用户的用电量并不是均匀分布的,而且每个时段的用电需求也都各有不同,而电量的使用多少会直接影响到电价的浮动以及电费的收取。而在电价的定位上,需要考虑的因素很多,并且在电费的收取过程中,有的用户会出现“偷电”“漏电”的情况,并且由于需要确定用户的用电量,工作相关人员会进行抄表作业,如果作业人员由于工作疏忽或者态度不严谨,就会造成错抄、漏抄的现象,这些现象都会影响到电力企业营销市场的风险管理。对于以上这种情况的风险管理方法就是结合市场以及相关部门的规定,严禁规定电价,并且保证作业人员的工作态度,尽量不出现抄错、抄漏的情况,尽量避免电量、电价以及电费导致的风险。 3.大数据背景下电力企业营销服务风险管理研究 大数据背景下由于电力企业和用户中存在的服务关系决定了电力企业作为电能供应的服务者存在一定的电力企业营销服务风险,主要原因是因为电力企业的相关作业人员在进行服务用户的过程中,会出现一些态度不友好或者工作上的失误情况,这些情况都会导致用户对于电力企业的服务不满意,并且用户具有投诉的权利,用户在对电力企业的营销服务方面进行投诉的同时,也不利于电力企业营销的发展,这是电力企业营销服务风险中的一个风险,另一个则是由于电力企业的服务对象分布广泛,用户众多,有一些用户在用电过程中会出现电压过小或者电力微弱的情况,这也是属于电力企业营销服务风险一种。因此,基于以上两点服务风险,大数据背景下电力企业营销服务还是需要一定的风险管理的。其管理方法不外乎于提高服务质量,切身实地的为用户着想,解决用户的用电问题,完善电力企业的相关服务风险管理。 4.大数据背景下电力企业营销法律风险管理研究 大数据背景下由于我国对于电力企业营销法律的不健全,导致有很多电力企业的违法行为的产生,比如有些电力企业滥用职权,为己谋利,这些都属于电力企业的营销法律风险的范畴,要想杜绝电力企业的法律风险必须从源头上制止违法行为的产生。而这则需要从两方面进行改善,首先是要从电力企业营销法律的完善方面,电力企业可以向有关部门谏言或者提出现存法律的不妥善之处,督促相关部门进行电力企业营销法律方面的修缮。另一方面则需要电力企业自身严于律己,严禁的对待服务工作,杜绝大数据背景下电力企业营销法律问题的产生,加强管理电力企业营销法律风险。 5.结束语 在我国经济和综合国力大大提升的当今社会,随着大数据时代的到来,电力企业在近些年来迎来了发展的春天,但由于发展与风险的并存,决定了电力企业营销市场风险管理的必然性。通过上文中对大数据时代下电力企业营销市场风险管理研究、电力企业营销服务风险管理研究以及电力企业营销法律风险管理研究,电力企业对这三种风险的管理还是要通过电力企业自身来改善,找到风险源头的同时对其进行严格管理,不仅是对电力企业自身的负责,也是对电力企业用户的负责。
会计人才培养篇1 在当前“互联网+”、大数据时代,国家提出“一路一带”国家宏大的战略,越来越多的企业加入实施行列。企业经济业务的电子商务平台化、电子发票、电子银行已成未来会计信息的主体,会计信息确认、核算、管理、安全在企业已然成为重要的命题,对传统会计工作带来很大的冲击,会计信息化时代已然具备条件。 1会计信息管理专业调研 首先,国家明确提出了会计信息化发展的方向:①在网络环境下工作;②完全脱离手工账;③与企业系统相整合;④向管理电算化、决策电算化发展;⑤向财税一体、电子发票、电子银行发展。当前电算化在核算层次上达到了目标,随着企业现代化程度的提高,企业各环节使用计算机管理,各种数据在管理系统中流动,作为核算的核心模块(账务模块)的作用更加突出在财务管理和决策高层次的应用方面受着人才能力的制约。尤其是具体会计准则的陆续出台,新《会计法》的颁布实施及新的全国统一会计制度的发布,更是成为会计实务界和学术界的焦点。在现代化ERP系统运用的现在,单一的会计核算人才已经不能完全适应企业发展的需求了。其次,人才需求预测情况。①在高速发展的现代社会里,随着“互联网+”、大数据时代到来,电子商务、网络等高新科技把全世界联成一个“地球村”,企业经营活动依托于网络,会计信息实现了“物流、资金流、人才流、信息流”的四流合一,导致企业必须加快ERP建设进程,对会计人才的信息化处理能力必须提升。企业内部管理必须提高工作效率,以增强市场竞争能力。未来的竞争将很大程度上取决于管理的竞争;而管理的竞争,归根结底乃是信息人才的竞争。②信息化建设是推动企业管理创新、技术创新和制度创新的强大动力,而会计信息管理信息化是企业信息化的重点和核心,是一个关键环节。目前,企业内部财务信息失真,财务管理、资金管理失控是一个突出的问题,而现代信息技术的发展为企业实行集中统一的财务管理创造了必要条件。大力推进企业会计信息管理信息化建设,可以加强企业内部财务管理与资金监控,从而提高资金使用效率和降低资金风险,并且还可以推动其他各项管理。所以,企业需要具备完整知识结构、掌握数据分析工具的会计信息管理人才。③在国家信息发展纲要中提出的电子银行、电子发票、电子商务,无论在企业经营方式信息流、会计原始凭证的信息化均要求企业必须高度重视会计信息的收集、数据安全管理,具备对会计信息管理人才的迫切需要。最后,通过调研形成如下结论:①“互联网+”、大数据时代,企业经济业务的电子商务平台化、电子发票、电子银行已成未来会计信息的主体,会计信息确认、核算、管理、安全在企业已然成为重要的命题,对传统会计工作带来很大的冲激,会计信息化时代已然具备条件。②时代、产业的发展,同时为会计信息管理专业赋予新的内涵,派生了新兴的岗位群,如会计信息管理岗、会计信息维护岗、会计信息实施岗,企业需要大量的新兴的会计信息化人才。③管理软件的发展,以会计核算为中心的企业信息化系统导致会计信息化知识结构要求复合,“会计+计算机+管理=会计信息管理人才”,要求人才培养规格必须适应时代要求。④人才规格的变化,对于教师能力、实训条件、教学资料同步提出更高的要求。⑤会计、财务管理专业与会计信息管理专业不再是同一概念,既有相互重叠的地方,又有不同的外延,应该有区分度。 2会计信息管理人才培养探索 四川财经职业学院以原来的会计电算化专业为基础为行业企业培养了大批会计信息管理人才,良好地服务了地方经济,推动了会计信息行业的发展,同时也充分把握了会计信息化人才的发展方向,走在了众多院校的前面。从2006年与四川用友分公司进行校企合作,建设了现代化的会计信息管理实验室,并聘请用友公司专家作为该院外聘教师任课。结合企业自身发展的需要及四川合作伙伴的需要、合作的客户(财务软件的使用者)的需求,与该院进行了订单式的人才培养。在2019-2015年期间,学生就业单位从用友又扩展到管家婆、成都金税、航天金穗、世纪中税等财会及税务信息化企业,信息化业务从财务业务一体化到财税一体化,为四川会计信息化人才培养了大批急需人才。为了培养会计信息管理人才,已有多家电算化行业、企业与该院达成了订单式的培养合作协议。 3会计信息管理人才培养规格 会计信息管理专业毕业生面向中小企业、非营利组织、行政事业的会计信息系统操作应用岗位,以及会计信息制造软件企业及其渠道管理、合作伙伴所需的会计信息系统销售、实施及维护岗位,培养拥护党的基本路线,具备现代公民意识,具有诚信、合作、敬业的职业素质,掌握会计信息管理基本理论知识,具有熟练应用财务软件进行财务业务一体化、财税一体化操作技能和会计信息系统实施维护技能,能够综合运用所学的知识和技能熟练地办理会计信息应用、管理业务的发展型、复合型和创新型的“诚信好,实操强”技术技能人才。应具有如下职业能力:①掌握会计核算和财务管理及税法实务的基础知识、业务要求与操作流程,熟悉会计信息的内涵和相互关系,能准确分析和解读会计信息,能够根据会计信息分析企业财务状况和盈利能力,并在此基础上对项目风险进行评估。②熟练掌握会计核算的基本技能。掌握会计凭证的审核与填制;掌握会计账户的设置和会计账簿的建立;掌握会计账簿的登记和账簿的核对与结账;掌握小型企业会计报表的编制;熟悉财产清查的方法和工作过程。③熟练运用会计信息化系统的技能。熟悉会计信息化内控制度;熟悉会计信息化档案管理方法;熟悉手工账务处理和会计信息化处理的区别和联系;掌握会计信息化的业务处理流程;掌握系统初始化的过程及人员分工、权限设置功能;掌握记账凭证的填制、审核、记账、查账的方法;掌握日常经济业务的账务处理;掌握往来、供应链模块业务流程,并掌握业务模块与账务处理模块接口关系;掌握会计信息化期末业务处理;掌握会计报表的编制方法;掌握数据备份与恢复方法。④掌握ERP运维服务的工作职责及规范;熟练掌握计算机及网络技术知识,能够解决各种网络技术相关问题及故障排除;了解财务核算的规范流程及相关财务管理知识,熟练应用运维服务方法及技巧解决财务业务处理中的常见及典型问题;熟练进行数据库的日常维护、备份及常用故障的收集和处理;熟悉公司内部管理控制体系,掌握各分支机构的日常运作流程,掌握各业务处理模块。⑤熟练掌握ERP系统的营销、实施的基本技能;熟悉ERP系统营销的操作流程,熟悉客户服务礼仪并养成良好的礼仪习惯,能快速识别客户和成功拜访客户,能够有效地与客户沟通和进行内部沟通,能够独立开拓和维护客户,有效化解客户的异议和拒绝。能独立开展小微企业ERP系统产品实施工作,能开展操作及业务培训工作、协助企业完成系统初始化工作。⑥熟悉会计信息管理信息生成的原理;熟悉会计信息管理人员的职业规范;熟悉会计、会计信息管理相关法律、法规。⑦熟悉信息安全相关法规,具备数据收集、管理、备份及数据恢复能力。课程体系的确定以对学生的能力培养为出发点,参照职业资格证书的要求。职业能力课程是在对本专业学生必备的专业知识和专业技能进行分析的基础上系统设计的体现本专业职业要求的课程。包括职业通用能力课程、职业专门能力课程、职业拓展能力课程和职业能力综合训练课程。 4总结 “会计+计算机+管理”是会计信息管理专业特色。高职会计信息管理专业是一个理论与实际紧密结合,实践重于理论且动手能力很强的专业,从学科内涵上看,该专业又是一个复合型专业,横跨会计学和计算机与管理学多个基本学科。它培养的是与市场需求紧密相联,既能熟练掌握各种会计软件的账务处理,又能基本懂得会计软件的选择、维护、评析,以及会计软件的管理、实施维护的复合型人才,还能利用专业工具软件对企业会计信息进行诊断并生成诊断报告,为企业科学管理、决策提供依据。 作者:李建军 单位:四川财经职业学院 会计人才培养篇2 0引言 “业财融合”是指借助信息化手段,实现业务部门与财务部门基于共同的价值目标做出规划、决策、控制和评价等管理活动,以实现企业价值[1]。大数据时代,财务工作也将由单向的数据核算变为数据化、网络化管理分析,“业财融合”背景下企业对财务人员的综合要求更为突出。作为财务人员的主要供给方,高校应与时俱进,适应需求。目前,财务人员大多擅长的是传统的核算业务,缺乏运用大数据手段进行流程管理、综合化管理的能力。如何培养出“业财融合”型人才的问题亟待解决。 1现有会计人才培养模式存在的问题 1.1培养模式仍多以会计核算为主 本文通过资料查询法了解并分析了湖南省内外共10所地方二本高校的财务专业人才培养计划,我们发现在所调查的高校中有85%的高校其培养计划中都明确要求授课教师将“大数据”“业财融合”“互联网+金融”等概念融入日常财务教学中,但是同期我们通过对这10所院校的学生进行问卷调查,结果却表明有89%的教师在教学过程中虽然想要融入信息化技术和大数据概念,但具体实践中对应的部分却不足,并且由于财务课程的特殊性,教师仍重点围绕财务三大报表的编制、会计科目的核算、税收法律和税务筹划等进行讲解,并且在教学过程中有64%的同学称可以体会到教师有尽力融入大数据下“业财融合”的思维,但实施起来直观性较弱。作为地方院校财务管理授课的一线教师,也深知这种情况实属无法避免,原因有二:第一,了解财务课程的专家都知道,财务通俗意义上来讲就是两个层次,一是具体财务层面的,即具体业务,二是管理层面的。在融入大数据之前,财务课程到底应该教什么就已经具有很大的争议。本科财务会计课程数量多、涵盖的内容广,涉及各项会计科目的计算核算、性质判断、各类日记账明细账的编制,账表编制又可以按时间分为日、月、季度和年度的账表,并且资产负债表、利润表、现金流量表对应的也是企业的不同价值层面,企业的价值层面又是我们即将成为财务人员的所有财务专业学生的业务方向。所以就课程内容本身而言,企业、高校和学生之间具有错综复杂的关系。第二,财务管理在大数据背景下,更加注重培养学生能从报表中以小见大、看穿数据反映的现象的能力,甚至希望学生能够具备高端管理分析的能力以及为企业指出经营问题的能力[2]。在本科教学过程中,教师也知道应该因材施教,针对不同的学生采用不同的方法,但是本科阶段的教学往往更偏向于通识教育,虽然有专业课之分,但是在专业培养中不会过多的将重点放在特别困难的知识点上。想成为财务总监不是一天就能成功的,会计行业需要我们进行大量的实践和经验的积累,只有这样才能更好地成长,成为可以服务企业、服务社会的优秀财务人员。随着社会经济的发展、财务制度的健全,大数据时代的很多社会人才又重新返回高校深造或者更深入的钻研专业知识。总之,教学过程中存在短板是因为过于偏向内容复杂的财务基础知识,但是这是无法避免的,因为不夯实基础也就无法具备深层次分析的能力。如此看来,财务专业“业财融合”人才培养问题的解决在教师教育端十分被动。 1.2业务与财务实务结合度不高 业务与财务没有很好地融合一直以来都是财务会计向管理会计发展路上无法避免的问题,实现大数据下的“业财融合”更是如此。一方面,在财务人才培养过程中,“业财融合”的思想并没有根植于心。例如,通过问卷调查1000名湖南省内二本院校在校学生我们得出:大专院校更偏向和围绕具体业务进行人才实务化训练,而本科院校更加注重财务基础概念框架的学习。这就造成了本科院校的学生学习了很多专业知识却不知如何将自身所学运用于实务。在调查所发放的1000份针对学生的问卷中,65%的学生认为大学四年学习到了很多专业知识,23%的学生认为财务专业知识较难且不知这些分散的课程具体对应工作中的何种问题,如会计学分为初级、中级和高级。在笔者任教的5年内,学生和教师都很认真地完成了学习和教学,但是步入工作岗位后我们就会发现,教师教的好像“太多了”。另一方面,很多学生就业后弄清楚了自己学的东西如何用,也知道了教师教的是更系统和全面的专业体系这个道理,但是新的问题是经常不知自己所做的报表和数据应该如何服务于公司业务与公司价值的提升,也就是自己职业生涯规划中如何从小财务走向财务总监。这就导致财务只是一座孤岛,岛内的人笑岛外的人不懂行、岛外的人却也觉得岛内的人没有贡献价值。双方不愿改变的意识也是“业财融合”人才培养过程中的障碍。 1.3学生对大数据时代财务变化不敏感 大数据是一辆时代的顺风车,技术的革新使各行业都发生了巨大的变化。传统财务人员的工作多为简单且重复的数据处理,这使财务工作不仅繁杂枯燥而且需要大量重复劳动[3]。随着大数据信息技术的发展,繁杂重复的大量财务工作被RPA等财务机器人和数字编程技术替代,企业大大降低了人工成本、信息处理成本等。但是对于学生而言,却进一步加大了就业的难度。很多财务基础的岗位被替代,而高端的岗位却缺乏高端人才。通过分析湖南省内二本院校1000名在校学生的问卷发现,他们对于就业的严峻性不以为然,65%的学生认为毕业后总会有一份工作;43%的学生认为自己的专业知识掌握得不够牢固,也不知道大数据会给自己未来的工作带来什么具体影响;86%的学生认为并没有掌握简化实务工作的大数据手段,业务与实务的接轨更是无从下手。由此可见,尽管高校人才培养计划设置了针对“业财融合”和大数据的专门课程[4],但是学生并不买账。课程教学与监管的难度、学生配合学习的难度使“业财融合”人才培养更添难度。 1.4“业财融合”对教学团队要求极高 “业财融合”人才培养团队需要教师具有以下3个方面的能力:第一,教师必须是财务通,具有非常丰富的财务知识;第二,教师必须规避只会纸上谈兵、与实务脱离多年的弊病,必须与时俱进且有实务经验,把“业财融合”真正交给学生;第三,教师应该具有熟练运用大数据手段进行财务处理和教学的能力,使用学习通、慕课等教学应用的能力是标配,使用与财务实务与时俱进的财务软件是必需的。在“业财融合”的背景下,单一的学科知识对学科发展的促进作用越来越有限,因此需要多学科、多手段、多维度协同型教师人才。 2构建“业财融合”人才培养模式 高校、企业、学生自身作为财务管理人才培养的紧密相关利益三方,其共同构成的利益链对于人才培养具有强烈的反馈作用,结合以上存在的问题构建了“业财融合”人才培养模式,如图1所示。 2.1高校教育端 作为“业财融合”人才培养的前端,高校的作用是最直接的。首先,需要建立实务、业务并重的教学模式,教师可以从3个层面进行财务知识教学:①夯实基础财务知识,包括会计科目、会计核算,直至会计报表的生成等。②财务接轨业务分析,有了财务数据之后,我们应该教会学生如何让数据与业务分析结合起来,让数据说话。③高校教育应该区别于职高以及大专教育,我们所培养的人才是更全面的,这是从普通员工跨越到财务总监的重要步骤。运用大数据手段缩短前两步的距离,并且将结果运用于大数据,学会构建方便自己的财务机器人、计算机编程程序,用电脑代替人脑简化重复工作,而人脑用于决策管理等电脑无法自行处理的高级工作,教会学生用大数据“偷懒”。这样也可以使高校教学有层次可分,各阶段又有趣味可言。 2.2学生受众端 高校教育的上游做好之后,我们来到了“业财融合”人才培养模式的中心—接受教育的主体、服务企业的主体。高校教育得如何,学生是最有发言权的,投放给湖南省内二本院校毕业生的1000份调查问卷结果显示:90%的学生认为自己所受的教育内容是有价值的,但是在日常工作中用到的部分不及所学分毫,书本中复杂的知识就不知道学来何用;82%的学生认为毕业后能用到的财务知识仅限于基础内容;78%的学生认为复杂的知识能够增强工作信心,因为高级的财务知识能匹配更高的职位,当我们发现书本上复杂的知识有用武之地时,学生所处的岗位早已不是基础岗位,这也是财务的魅力所在。所以教师对学生教学的满意度是延迟的,在校学生因为社会实务经验不足以及学习热情不统一会对教学效果满意度产生个体差异,把“学得好不好”跟“考得好不好”直接关联,也与教师教得好不好直接关联,忽视了自身的主观能动性。而实际教学方式的改变对于学生端反馈的满意度其实是需要我们延伸至毕业之后才能够产生效应的。学生受众端应该学会用发展的眼光看待“业财融合”人才培养模式的实际效用。 2.3用人企业端 人才培养是为了满足社会大生产的需求,用人企业端的人才需求随社会进步不断发生变化,用人企业端作为“业财融合”人才培养模式的最后一端主要起到“做出反馈—产生需求”的作用。一方面,不断加强校企合作,实现学校与用人单位一对一的直接对话,更加精准地提出需求并有针对性地满足需求;另一方面,通过协调财务职业团体与高校教育的引导作用,加强职业资格认证与高校课程内容之间的协调。致力于共同培养出符合社会需求的财务人才。 3结语 总体来说,大数据时代“业财融合”人才培养模式将高校端、企业端、学生端统一起来,实现三者相互作用,循环进步,形成了以学生为核心,“业财融合”为培养重点,大数据为辅助手段,企业端、高校端相互推进的人才培养模式。实现湘南学院作为应用型高校人才培养模式与社会需求的无缝对接,从而向社会输送高水平实用型人才,拓宽学生的就业渠道。 作者:晏达聪 单位:湘南学院经济与管理学院 会计人才培养篇3 在大数据时代全面来临背景下,企业数据收集、分析模式皆发生转变,对企业会计提出了更高需求,且国家《会计改革与发展“十三五”规划纲要》明确指出,要将管理会计作为行业急需紧缺人才加快培养,致力于2020年培养出三万名善于管理、精于理财与决策的管理会计人才,故探究如何在大数据时代背景下实现管理会计人才培养的创新,是提升我国企业管理水平、落实国家“十三五”规划要求的重要研究举措。 一、大数据时代为管理会计人才培养带来的机遇与挑战 (一)大数据时代管理会计培养机遇 大数据时代实现的数据高度共享化,为管理会计人才带来了丰富的案例,海量数据触手可得,管理会计培养所应用的材料更加充足,且在通讯交流更加智能化后,网购课程得到大幅度完善,为管理会计人才培养提供了远程、网络授课技术支撑,高校学生在课余时间仅需要网络搜索便可获取最新的培训资源,并实现在线同教师远程沟通,总体分析,大数据时代,为管理会计培养提供诸多便利,且只要学生想学习,即可便捷获取学习资源。 (二)大数据时代管理会计培养挑战 作为大学生,除了需要运用大数据实现课余时间海量资源搜索,所学课程、教材、教育体系中也应充分融入大数据,才能确保自身知识体系符合社会企业需求,多数高校并未基于大数据技术为学生构建有效的管理会计人才培养模型,而市场在大数据时代全面到来背景下,已经对企业会计有了更高的要求,因此如何有效融合大数据技术与现有管理会计培养模式,是我国高校亟需突破的瓶颈。[1] 二、大数据时代背景下管理会计人才培养创新 (一)“三位一体”管理会计人才培养模式与实施架构站在大学生视角,学生渴望自己成为社会企业真正需要的“应用型”人才,高校应围绕“以用定课、以训代课、以赛促学”三个维度建立“三位一体”培养模式,真正从学生需求、社会需求角度出发制定培养实施架构: 1.以用定课。站在学生角度,学生渴望自身的知识能够学以致用,依据管理会计人才对大数据应用能力的要求,应在大学低年级会计专业开设‘数据与逻辑’课程,课程下包含走进财务总监、会计信息与企业治理、大数据时代会计学等,让学生充分认识、接触到数据专业、统计学、企业财务等以分析数据为主的课程,确保学生学习的内容迎合大数据时代下社会企业对管理会计人才的需求。 2.以训代教。管理会计人才培养教学阶段,应改变传统教学方式,首先,高校购买教学软件,如购置“同花顺”数据库、数据分析SPSS、STATA,及管理决策用“沙盘模拟试验”、“企业决策模拟实验”等软件,让学生在学习过程中不断开展管理会计工作实践训练,落实以训带教。其次,高校要为学生丰富教学资源,建设慕课实现资源网络化,积极借鉴、参考其他高校课程资源,通过教学人员整合、分析最终融合成本校课件、作业、案例分析资源,共享于学校在线课堂,让学生可以在浓厚教学氛围中实现知识共享、学习成果共享。再次是要创新教学方式,实现教学互动化同时运用决策模拟、沙盘模拟实验、训练,实现学、用相互融合的研讨式教学。 3.以赛促学。作为学生,过于枯燥的学习会让学生产生疲劳,同时学生自己也需要了解自己学习的成果,此刻学校应落实“以赛促学”,以创新思维为导向开展学术训练,基于创业实践模拟训练,在高校内部举办“沙盘模拟经营赛”等大型比赛,调动学生积极性,激发学生竞赛意识,在活跃学习气氛基础上,让学生通过竞赛结果充分了解自己学习成果。[2] (二)明确“三位一体”培养目标与方式 1.培养目标。“三位一体”的大数据背景管理会计培养模式下,要以社会需求为导向确定培养目标,在大数据环境下,要明确管理会计是未来主要发展方向,高度区别同核算会的教育模式与教育重点,高校课题组应将具备大数据的挖掘、整理、加工分析能力,作为管理会计人才的培养目标。 2.培养方式。“三位一体”模式下,应以人才实践能力为目标制定人才培养方式,培养环节下将课堂教学划分为问题提出、问题分析、问题解决三合一教学主线,实现课前预习、课中研习、课后复习培养模式,将学习任务和问题作为导向,运用预习提问、课中展示、作业测试、分组讨论、案例分析、实践训练多个维度开展学生的成绩考核。[3] 三、“三位一体”管理会计教学改革 若想实现上述三位一体模式下的培养目标、培养方式,贯彻“以用定课、以训代课、以赛促学”,高校应基于大学生实际学习需求,建设立体化的字片平台,并建立以问题为导向的多角度课程考核机制。 (一)建设立体化资源平台 首先,高校应深度开展会计专业学生调查,收集学生的需求、特点,以引导学生充分掌握专业相关知识为目标,课题组加强会计学相关资源、课程收集,并充分与大数据知识融合,建立新型管理会计网络资源平台,将每一门课程以主讲教材、参考资料、PPT、视频、案例、问题分析、经典试题、实训模拟进行归类,同主讲教材各章节一一对应,提前一周将课程教学大纲、视频、PPT等上传至平台,在课中阶段,结合学生的反馈,对资源进行合理调整,并将学生的作业、讨论结果以课程的进度为依据上传至平台。其次,当多名教师同时讲授一门课程期间,应充分发挥平台、多媒体、计算机技术的作用,利用文字、图形、视频、音频等综合处理结果,解决一些证、账、表内容下传统口述、板书难以清晰表达的问题,以图文并茂形式提高学生学习热情与兴趣,且课件设计也要以引发学生兴趣为导向进行课题导入,缩短学生同大数据背景下管理会计教学内容的距离。再次,高校须将大数据背景下的数据处理、数据分析等技术融入到会计理论、财务管理、资产评估等专业课程中,并运用资源平台挖掘学生自学动力与创新能力,在课程管理方面增加专业操作技术培养,全面提升会计专业学生会计、统计、计算机知识技能应用水平。 (二)建立以问题为导向的多角度课程考核机制 在以问题为导向开展大数据下管理会计人才培养时,高校应建立多角度的课程考核方式,以学生的实际考核需求作为导向开展工作。为便于研讨学习,首先让学生自发组成考核小组,让组长为组员评分、教师为小组评分,对两项评分加权综合作为课堂展示、集体项目的考核成绩。课程考核方面,比例设置下考勤占10%,在线学习与作业占40%,课堂表现占30%,课程小结占20%,不在对会计专业学生进行单独封闭考试,如此便可充分激发管理会计人才培养阶段学生的创造性、学习的主动性与课堂积极性。此外,在实施多角度课程考核阶段,须充分结合课程的性质,在符合教学管理规范要求基础上,充分考虑学生学习的主动性、思维能力、合作能力、遵循以学生为本的原则,实现学生‘学以致用’的求学愿望,同时定期选举教师、学生代表,对“三位一体”培养模式进行评分、提出意见,校方不断修正,在不断完善培养模式基础上,让学生成为满足大数据背景下社会需求的管理会计“应用型”人才。[4] 四、结束语 大数据时代,为我国企业会计人员提出了更高的要求,管理会计对于我国企业未来发展至关重要,高校应更多站在学生角度考虑,分析会计专业学生真正学习需求,并以学生需求为依据建立“三位一体”管理会计培养模式,让学生实现“学以致用”,将学生打造为大数据背景下符合社会企业需求的“应用型”管理会计人才,让学生拥有更加光明的就业前景与更强的大数据时代适应能力。 参考文献: [1]吴亭,程昔武.大数据时代管理会计实验教学模式创新研究[J].商业会计,2018(06). [2]姜大柱.大数据时代管理会计人才培养探讨[J].合作经济与科技,2018(05). [3]乌婷,乔引花.大数据时代管理会计职业能力建设探讨[J].会计之友,2017(19). [4]江小琴.大数据时代管理会计人才能力框架构建研究[J].中国注册会计师,2017(04). 作者:翟子涵 单位:中南财经政法大学
计算机数据中云计算技术篇1 1引言 随着科技的快速发展,大数据已然从一个概念逐步深入到了各行各业。现在,大数据已经形成了一定的产业规模,传统行业已经慢慢转型,开始利用大数据技术升级换代。同时,大数据的模式和行业形态也层出不穷,这些变化目的都是为企业谋取更大的经济利益。云计算作为当前另一热点技术,它实现了互联网上各种资源(如服务器、存储空间等)的无限扩展。从云计算技术的视角,一切都是一种服务,它可以把多种服务进行连接和组合,以满足无限数量的应用程序需求。云计算采用了不同于传统付费的崭新模式,这个模式最大的特点就是采用了一种按使用量付费的方式,也就是使用多少资源就按多少资源付费。我们把互联网上的各种资源想象成一个大的资源池,这个资源池包括网络、服务器、存储空间和设备、应用软件和服务等。通过云计算技术,企业不需要花费大量精力和人力,也不需要和供应商有过多及繁琐的交互,就可以对这个资源共享池进行便捷、按需的访问。目前,大数据技术与云计算的联系更加紧密。大数据的目的就是充分挖掘海量数据中的信息,以获取数据中的价值。但海量数据的分析对大数据处理是一个挑战,如果没有强有力的云计算作为支撑,对信息量如此巨大的数据进行分析几乎是不可能的。 2大数据概述 “大数据”这一概念最早由全球知名咨询公司麦肯锡提出,麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合[1]。大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。(1)数据量巨大。在我们的传统观念里,M、G、T就是常用的比较大的计量单位了。而在大数据的世界里,只有数据体量达到了PB级别以上,才能被称为大数据。目前大数据的计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)、Z(10亿个T)。(2)高效性。大数据时代的海量数据,如果没能及时、高效地利用和处理,大数据也变为了一大堆庞大的冗余数据,并无价值。大数据时代,我们有非常硬核的云计算等技术,大数据的交换和传播在网络之间通过云计算等技术得以实现。这种高速、高效的特点正是大数据区别于传统数据的显著特点之一。大量数据迅猛增长,企业必须快速获取数据并及时做出响应,上亿的数据分析需要在秒级别内完成,数据的创建、移动、处理和筛除都在瞬间完成,几乎没有延迟。(3)数据的多样性。大数据资源的收集是通过互联网、物流网等渠道获得,数据来源的广泛性决定了数据形式的多样性。主要包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据这三大类。结构化数据主要是指财务系统数据、医疗数据、教育系统数据等数据;非机构化数据主要指音频、视频、图片等数据;半结构数据主要指网页、邮件、文档等数据。目前,互联网数据中结构化数据占比最大,而收获价值最大的是这些非结构化数据。数据的多样性使我们获取的信息更加丰富,同时也对我们的处理能力提出了更高的要求。(4)低密度性。所谓低密度是指有价值的数据在获取整个数据中所占的比例非常小,低密度性也是大数据最核心的特征。在现实生活中,我们通过各种渠道获取大量的数据,希望从这些采集来的信息数据中提取有价值的部分,但这种获取通常是一个很大的范围而没有明确的针对性,所以绝大部分数据是无用的信息数据。如何高效快速的从这些海量数据中提纯出价值数据,正是大数据时代需要不断解决和完善的课题。 3云计算 云计算概念是在1988年由微软公司的合作创始人约翰•盖奇提出来的,他也提出了“网络就是计算机”这一概念。也就是说我们把互联网世界里的无数电脑和服务器连成一片电脑云[2],互联网就是一个巨大的计算机,它可以提供运行与存储的功能,并且还能够进行数据分析。如今,云计算概念已经被广泛应用。云计算提供计算服务,用户只需通过电脑、手机、平板等方式接入这些云资源,根据自己的需要获取云服务。客户甚至不需要主机和服务器,这些云计算都能为你提供。同时,云计算强大的计算能力(如10亿万次/s)让客户迅速获得自己要的信息和服务。云计算明显优于传统模式,它使企业减少了大量的IT维护人员,从而减少了人力成本。云计算还有一显著的优点就是其弹性扩展能力,它能在客户需要的时候从优提供适合且适量的IT资源,免去了偏多或偏少的存储空间、带宽等。由上述可见,云计算带来的好处很多,但依然不能用一种云计算来解决所有客户的需求。为了更好地发挥云计算的作用,我们必须从每个客户的实际需求出发,提供最合适的解决方案。目前市面上最主流的三种云计算类型:公共云、私有云和混合云。 3.1公共云 公共云为第三方云服务供应商所拥有和提供。供应商负责提供所有的硬件、软件和其他相关的基础结构。公众可以通过网络获取这些资源,这种模式安装简便而且费用便宜,客户只需为其使用的服务付费,没有资源浪费。显然这种模式存在欠缺客户化的服务能力。另外,法律合规性、安全措施、可用性等也存在一些问题,这些势必会导致一些风险。 3.2私有云 私有云是由其服务的企业来管理,它是专供一个企业或组织使用的云计算资源。在一个私有云环境中,一个防火墙就可以限制用户访问并消除众多企业对于数据安全性和合规性方面的忧虑。企业必须对私有云实施的项目进行精心规划,这种规划包括了理解私有计算的真正定义、安全性、性能以及其他等因素。私有云这些优于公共云的优势是以更高昂的费用作为代价的。 3.3混合云 混合云就是将上述两种类型的云组合在一起。混合云允许数据和应用程序在私有云和公共云之间移动,但这两种云的基础设施彼此独立运行,二者是独特和独立的元素。混合云可直接访问的内部部署私有基础设施,不会受到公共互联网的限制,与公共云服务相比,混合云大大减少了访问时间和等待时间。云计算是以按需分配的模式向客户提供服务。云计算服务目前大致分为有三大类:基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)[3]。(1)基础设施即服务:这是三中类型中最基本的一种。客户可以采用即用即付的方式,从供应商处租用服务器、存储空间和操作系统等基础设施,供应商提供相关的维护工作。(2)平台即服务:这种云计算服务主要为使用者提供开发、测试和管理等所需要的环境。开发者无需考虑开发设计中基础结构的设定和管理,便能轻松地创建Web或移动应用。(3)软件即服务:这是三种类型中最便捷的一种。供应商不仅为客户提供所必须的基础结构和环境设置,也为客户提供管理软件应用程序,并负责软件的升级、维护、安全等工作。 4大数据和云计算的区别及关联 4.1区别 大数据和云计算最根本的区别是两者侧重点不同,大数据只涉及对海量数据进行高效处理;而云计算则涉及基础架构和资源的分配。 4.2关联 虽然大数据和云计算侧重点不同,但它们之间的关系并非独立无关的。相反,大数据和云计算在资源的需求和处理上,二者相辅相成,互相成就。大数据和云计算都是当下最具价值的技术之一,很多企业都致力于将两种技术有效地结合起来,在降低投资成本的同时,为公司获得更多的商业价值和利益。大数据为云计算在对实时更新的海量数据进行查询和分析过程中,提供有价值的信息,而云计算提供的计算资源服务,又支撑起大数据的不断挖掘。大数据的挖掘是以云计算作为平台,而从大数据中提取出价值信息和规律,为云计算带来了无数的好处。云技术的进步,完善了大数据的分析,更有效地整合各种渠道的数据。云计算提供了相对于传统的基础架构更加灵活、简便的基础架构,对各类海量数据的分析变得可行和容易。大数据和云计算两者的结合,还优化了企业数据安全性和隐私性问题。在安全性和隐私性方面,系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。除此之外,云数据一般是在云存储服务器的中央位置进行存储和处理,服务提供商和客户将与之一起签署 服务水平协议,以获得他们之间的信任。如果需要,提供商还可以利用所需的高级安全控制级别,保护大数据免受威胁,让云服务商更好地存储和维护数据。5结语 大数据时代的到来,使数据与我们的日常生活从未如此紧密过。从当前互联网蓬勃发展的局面来看,大数据和云计算必定有非常广阔的发展前景,它们将在各自的领域里不断创新并将带动一系列新兴技术的出现。然而目前,这两种技术都还处于发展阶段,都还有很大优化改进空间。所以,我们还不能说大数据和云计算已经完美结合。另外,大数据一方面给我们的生活带来了很多便利,但同时也带来了一些安全隐患,用户敏感信息和数据的泄露防不胜防,这些个人隐私数据很容易被犯罪分子利用,做一些非法获益的活动。所以,大数据时代我们在享受时代红利的同时,也要注意保护个人信息。目前,两大技术进行大数据挖掘和分析的过程也在日益完善和改进,这也是大数据和云计算两大主流技术未来的使命。 作者:雷开春 单位:宜宾学院 计算机数据中云计算技术篇2 1引言 计算机数据处理的过程中应用云计算技术不仅能够提升数据处理便利性,还能保证数据挖掘和处理效果,应重点结合数据处理的特点和需求,完善相应的平台,合理设计不同的模型,重点开发服务客户端,增强应用的可靠性,发挥云计算技术在计算机数据处理中的价值,达到预期的技术应用目的。 2计算机数据处理中云计算技术的应用价值 2.1有助于增强数据的挖掘和处理效果 云计算技术在新时期的环境下应用到计算机数据处理工作中,能够在先进技术的帮助下增强数据处理的效率,保证数据整理的效果与优化水平,保证各类数据信息的安全性。尤其是计算机技术快速进步的过程中出现海量的数据信息,规模很大、数量很高,导致数据信息的计算处理数量增多,传统的技术已经无法满足当前的数据处理需求,科学运用大数据技术不会受到设备方面或是其他因素的限制,高效化挖掘数据信息内容,增强处理的性能和水平,获取价值更高的数据信息。 2.2有助于增强数据处理便利性 传统的计算机系统运行的过程中,主要应用硬件设备处理数据,不能确保系统运行的安全性,同时需要提高硬件的配置,对各项数据处置的有效性造成不利影响。而采用云计算技术之后可以打破时间、空间方面因素的局限性,综合性处理各类数据信息,借助云端的形式、云计算平台的形式等,准确处置各类数据信息内容,增强处理效率和效果的基础上优化工作模式,保证数据的安全性处理、稳定性管控。 2.3有助于增强数据应用效果 我国社会经济快速发展的进程中,促使了大数据技术的进步,人们在数据信息处理方面的需求不断增多,传统的工作方式、工作理念已经无法保证大数据的有效性处置,很容易受到一些因素的制约降低质量,减少工作效率,很容易出现数据应用的效果问题,应用的范围小、处理效率低。而在使用云计算技术之后可以最高程度上拓宽数据处理的范围,为各类用户提供人性化的服务,按照各行各业的数据处理特点、处理内容等针对性地处置,推动企业与社会的经济进步[1]。 3计算机数据处理中云计算技术的应用措施 云计算技术在计算机数据处理过程中的应用不仅能够增强便利性和效果,还能推动企业与社会的经济进步。因此,数据处理期间应重视云计算技术的使用,发挥先进技术的价值和作用,确保数据的高效化、全面性处理。 3.1完善数据处理平台和模型 计算机数据处理的工作中积极运用先进的云计算技术,应完善平台系统模式,为用户提供基于计算机系统的云计算数据信息处理平台,使得用户能够高质量进行系统的应用和操作,强化部署处理的效果。并且在平台中还需设置各种不同的操作平台、语言环境,便于增强数据加载的效果、数据处理的水平。同时,还需合理设计数据的处理模型,以计算机网络为核心的部分,在网络系统中合理使用云计算技术、云计算架构,以用户各类需求为基础创建不同的模型,优化性地配置技术资源,完善程序模型与系统。在模型设计的过程中,应在虚拟机设备中创建数据流的应用程序、应用模式,结合所需要处理的数据信息特点和情况创建模型,完善分布式计算功能,健全其中的服务软件,这样除了能够减少云计算技术应用的成本,还能提升数据信息处理和应用的便利性。 3.2健全数据处理表达公式与安全保障 一般情况下,计算机技术在应用的过程中需要使用相应的表达公式,合理设定应用程序的数据流,创建客户端部分、云端部分、无线网络部分相互整合的模型,使得云计算技术在应用的过程中具有一定的模型依据。对于公式表达而言,涉及的知识内容很广,可以建设相应的数学模型,完善开发数据处理过程中的公式表达机制,从而增强数据处理工作的有效性、可靠性。同时,还需按照云计算技术的应用需求完善数据安全管理机制,使用病毒查杀系统、防火墙技术等处理,在多种先进技术的支持下实时性拦截病毒,科学设定网络认证形式、访问权限的标准,维护所有数据信息的安全性和可靠性。时代快速发展的进程中,人们已经开始重视计算机数据信息的安全性,形成了正确的安全保护观念,为保证云计算技术的应用安全水平,应强化各类安全技术的研发和应用力度,例如:研究开发和使用加密技术,在数据信息存储环节、传输的环节有效进行加密处理,预防发生泄露问题或是被篡改的问题,并且在数据信息计算环节也应使用加密技术,提升安全级别,有效维护系统和数据的安全水平。再如:采用先进的安全协议技术方式,将密码作为基础,设置安全通信交互性的协议,利用加密数据信息的方式增强所有数据内容的安全水平,预防出现严重的安全隐患问题或是风险问题[2]。 3.3合理开发客户端 近年来,我国信息技术快速进步与发展的进程中,移动智能手机、平板电脑等已经广泛应用于移动上网的领域中,各类移动客户端开始大范围推广应用,为人们生活带来了很大程度的便利,增强用户数据信息处理的效果。在此情况下,可以按照用户的数据信息处理需求合理开发移动客户端,按照软件情况、硬件设备的情况等,增强客户端的兼容性,总结丰富的经验,合理开发移动客户端的情况下增强云计算技术应用的基础保障。实际工作中需要注意,结合云计算技术特点和情况合理开发客户端,使其能够顺利地运行,增强用户数据处理的体验感,同时还需按照数据处理的特点情况,严格控制客户端中各类数据处理系统的安全性,形成良好的保障作用。 3.4合理应用混合云计算技术 对于混合云计算技术来讲,主要是利用公有云的形式、私有云的形式完成数据处理工作,虽然此类技术在初期开发的过程中成本很高,但是能够将技术的优势体现出来,提升数据处理的效率,有效规避发生问题。在合理应用混合云计算技术的过程中,应最高程度上减少数据处理成本,提升各类系统、各类技术的利用率,完善技术的开发计划、开发模式,在有效运用先进技术的基础上避免出现问题,增强工作的质量[3]。 3.5健全监督管控机制 云计算技术在实际发展的进程中属于新兴技术,发展时间很短,虽然已经开始推广运用到很多领域,但是尚未形成成熟的应用模式。再加上云计算技术的应用主要是进行数据信息的处理,很容易发生信息泄露的现象、受到恶意攻击的问题或是数据信息滥用的问题等,出现此类现象的原因就是缺少较为完善的监督控制机制,不能快速性、准确性发现问题,难以保证技术的应用质量。因此,计算机的数据处理过程中合理使用先进的计算机技术,应完善其中的监督管控工作机制,监督整体的数据处理程序和流程,健全其中的监管工作模式,预防发生风险问题或是其他问题,使得技术的应用向着健康性与稳定性的方向进步。在健全监督管理机制的过程中,应重点监管黑客攻击的行为、网络不安全的现象,及时发现问题并快速应对,以免出现用户数据丢失的现象、被篡改的现象。同时还需在监督过程中完善数据规范性体系、标准化体系,严格按照此类标准要求监督,如果发现技术在应用期间出现不标准、不规范的现象,必须严格地进行惩罚,从而保证数据信息的高质量、高效化处理,发挥云计算技术的价值[4]。 3.6完善相应的硬件系统 企业在应用云计算技术进行数据处理的过程中应确保硬件系统与硬件环境的完善性,搭建云计算数据中心,完善其中的数据信息存储系统、网络系统、生产服务系统、应用系统等,开发建设先进的硬件设备,使其在隔离状态下良好使用。数据中心开发方面为保证数据信息的有效存储,应引进先进的存储硬件设备,将控制器的硬件和SAN硬件相互衔接,利用开源软件提供数据共享服务、存储服务,同时还需为开发方面、备用测试方面的集群提供数据存储服务,完善网络环境,保证物理交换设备和服务器之间能够良好配合,交换机设备可以实现各类数据信息的交换、管理目的。 3.7增强数据分析的效果 传统的数据处理工作中所使用的技术会导致数据存储方面、数据库系统处理方面的成本过高,不能完善地收集处理各类数据信息,难以满足企业发展过程中的海量数据流处置和分析需求,很容易出现数据拥堵现象或是其他的问题,难以合理进行内部数据与外部数据的分析存储,严重影响数据的良好处置和发展。在此情况下,就应结合企业的需求科学运用先进的云计算技术,创建数据分析的模式,准确定义用户数据信息的类型,使得信息向着轻量化的方向发展。同时,在云服务平台领域中设置接收服务器的部件,全面收集、整理和处理各类数据信息,借助后端处理服务器的技术进行数据的上传与计算,完成计算任务之后进行更高层次的合并处置,将数据存储到数据库系统之内,实时性地升级、改造,保证数据信息的存储效果、分析效果、管理效果与开发利用水平,有效规避预防可能会发生的问题。 4结语 综上所述,近年来在计算机信息技术快速发展与进步的环境下,数据处理工作受到广泛的重视,科学运用云计算技术处理数据信息不仅能够增强工作效果,还能改善目前的发展现状,具有一定的重要意义。因此,新时期环境下应重点使用云计算技术进行计算机数据处理,完善数据处理机制、模式和体系,不断优化各类技术的应用机制,发挥先进云计算技术在应用过程中的作用价值,保证工作的良好执行。 作者:赫磊 李纪鑫 单位:陕西国防工业职业技术学院 计算机数据中云计算技术篇3 0引言 使用传统的计算机技术,主要的原理是需要购买计算机的软件和硬件,然后将二者组成一个系统,创建一个处理平台,在平台中就可以对数据进行储存和处理,在传递信息的时候,只能在局域网内实现,而且比较局限。但是使用云计算技术却有不同之处,运营商就可以提供一个计算和储存数据的平台,使用者只要有权限和终端,就可以使字资源得到获取,可以计算和储存数据。采用传统的技术进行数据处理,其处理的容量较小,但是使用云计算技术进行处理,就可以弥补这方面的缺陷,云计算如今已经逐渐出现在人们的视野中,已经得到了广泛的使用,云计算的平台比较方便,减少了很多不必要的步骤,使用者不需要继续购买软件和硬件,这样使成本极大的降低,同时也不需要对操作人员进行培训,可以使企业减少投资的成本。 1云计算技术的含义 云计算为计算机提供资源,但是这个资源是虚拟化资源,云字所代表的含义是计算机互联网,如今的网络是在不断发展的状态,所以对于云字的概念也有了变化,云字如今已经成为一种比较抽象的含义,主要是对计算机数据进行处理,在对数据进行处理的时候,使用云计算技术具有自己的优势,拥有很高的运算效率,每秒钟可以达到150000次,这主要是因为云计算的计算功能比较强大,同时还可以模拟天气以及金融市场。通过对移动客户端和电脑进行连接,操作者可以根据自己的要求,在云计算中对数据进行处理。使用云计算技术,可以对需要付费的数据进行处理,为使用者处理数据提供了方便。我国在使用云计算的时候,大多数采用的是iaas等模式,可以在不同的领域都有所涉及,不仅在电脑上可以使用云计算,在手机上也可以使用云计算技术。但是在使用云计算的同时,不仅有其使用的优势,同时还将看到所欠缺的信息资源,这对于云计算的未来发展具有不利的影响。所以一些研究的专业人员,在对云计算探究的时候,还需要优化处理云计算的处理软件。 2云计算技术的核心技术 云计算是一种虚拟的处理数据的平台,同时也可以对数据进行存储,同时也有处理数据的功能,云计算技术有网络就可以使用,不需要计算机硬件设施。云计算的主要核心技术包括以下几点。第一,通过使用云计算技术来存储数据。云计算技术在对数据进行处理的时候,采用的是分布的方式,可以使数据能够顺利被储存,储存数据的效率较高。在对数据进行存储的时候,可以在计算机中储存多种文件,使数据可以的存储更加可靠。第二,使用云计算技术对数据进行管理。在对数据进行管理的时候,可以分析和处理数据,同时也可以使数据之间合理匹配,使用云计算技术,有利于提高数据管理的可靠性,使数据管理的效率得到提升。第三,通过使用云计算技术,对数据进行编程,使用云计算编程模型,只要通过翻译就可以进行数据编程,用户在使用过程中会更加便捷。第四,使用云计算技术,有利于提高数据的安全。如果出现网络软件异常的现象,云计算平台可以检测异常软件,可以对不正规的程序进行处理,使客户端更加安全。 3计算机数据处理中云计算技术的应用 3.1保证数据传输的安全 云计算的安全是一种新的概念,在对计算机数据进行处理的时候,需要对数据的安全进行保障,所以就使用云计算的方法和手段保障数据的安全,如果使用的用户端很多,那么计算机数据就会越安全,如果使用云计算较多,可以将计算机网络的数据都可以覆盖进来,如果计算机出现木马病毒,或者计算机被感染其他病毒,云计算可以将病毒截获,这样可以使计算机数据的安全得到提升。云计算的安全性可以包含以下几个方面:第一,主要是关于数据安全的问题,用户在进行数据传输的过程中,需要有权限访问的限制,只有使用正确的密码才可以将数据传递出去,云计算可以对数据进行加密处理,会对数据进行比较深奥的防护,对于一些数据,即使可以将数据看出,密码也可以得到保障。第二,同时还需要进行双重认证,通过对计算机技术的应用,在对数据进行传输的时候,用户可以访问或者拒绝数据,云计算可以对用户密码进行设置,同时还需要有验证码进行验证,主要的体现是在手机中,可以收到验证码,同时还可以将语音和图片来进行验证,如果用户正在被访问,用户可以对登录的问题进行拒绝,用户计算机中的数据也可以得到保障。第三,使用云计算技术,还可以保护用户的登录地点,用户在登录的时候,可以通过定位的方式将登录的位置显现出来,但是通过使用云计算,可以将登录的位置进行隐藏,那么其他人就不会知道自己登录的位置。使用云计算技术,还有邮件服务的功能,如果用户在其他地点进行登录,还可以保证数据信息安全。 3.2云计算技术为数据提供平台 云计算技术在服务过程中,主要包含两种功能,第一种是TaaS基础设施服务,这种服务模式主要是将计算机的基础设施进行完善,主要的内容包含对空间的存储,同时还有对网络进行连接,同时还可以部署系统软件和应用的程序,用户使用的平台产品包括华胜天成等平台。同时还包含PaaS平台,为客户提供了操作系统,用户通过对平台的使用,可以将自己的需求进行部署和运行,但是对于底层的基础设施无法控制和管理,只能使自己的应用进行控制。 3.3计算机数据处理中云计算技术的优势 在对计算机数据进行处理的时候,使用云计算技术具有重要的作用,可以让人们将资源能够资源共享,同时也可以为人们提供比较安全的网络环境,同时还可以对计算机数据进行储存,还有获取数据的功能,同时还有获取和传输数据的功能。除此之外,使用云计算技术,可以建立比较完善的结构体系,云计算作为技术的中心,在人们的生活中可以得到广泛的应用。人们如今越来越重视对云计算的应用,同时还具有重要的价值。 3.4计算机数据处理中云计算技术的不足 云计算技术可以有效地处理计算机数据,同时也为计算机数据处理提供方便,但是在安全方面也有一些安全风险,现如今,有很多违法人员为了谋取利益,利用计算机技术去做违反法律的事情,会使计算机中的一些数据文件丢失,这样会使公司的利益和个人的利益受到损害,所以,使用云计算技术处理数据存在的安全问题,是计算机数据处理需要解决的问题。云计算在使用的过程中,自己也存在一些不足之处,云计算在对数据进行处理的时候,比较开放,但是也存在一些缺点,使数据传输的时候安全性受到影响,所以有些数据在表面上可以得到保密,但是对于网络的整个数据信息无法进行覆盖,还存在一些安全风险。 4计算机数据处理中云计算技术的有效应用对策 4.1提升云计算的安全性 计算机数据的安全问题是人们比较重视的问题,计算机在传输数据的时候,更加需要保障数据的安全,这样才可以使传输的数据更加精准。通过对云计算技术的研发,可以使云计算的保护作用更加明显,所以一些研究人员需要不断探讨,通过数学等方法进行加密工作,避免计算机数据在传输过程中泄漏出去,同时也可以对数据存储进行保护。在进行研究的过程中,需要将书打乱,将64位分解成32位,然后再次将其分解打乱,这样才能对数据进行保护。除此之外,也需要强化安全协议,在对密码进行建立的时候,需要有安全协议,要制定出密码,相关工作人员,在进行运算密码的解密工作时,需要对其进行精准运算,保证密码可以保密,也能够顺利解开。 4.2注重云计算技术的研发 在对混合云计算探究的时候,需要对私有和公有的云计算进行融合,这样混合云计算才可以被形成,可以将硬件的价值得到提高,混合云计算的优势也可以得到有效的提升,可以更好地为企业和个人进行服务,这是云计算未来发展的趋势。 4.3做好移动云服务研发工作 近些年来,更多的用户已经喜欢使用移动端,而且其应用比较广泛,云计算会逐渐在移动端中应用和发展。所以可以开拓数据通信信息,在研发移动云服务的时候,可以完善对windows的迁移工作。如果移动端发生不顺畅的可能,工作人员需要研究和探索,使数据传输更加流畅。在进行研发的过程中,需要对数据加密管理,在用户使用权限方面,也要进行管理。不要出现用户信息被盗取的现象发生。5云计算的新型算法采用R-Eclat算法,可以使很多复杂的步骤进行简化,在时间和空间上都提高了效率。 6云计算模型的构建 在使用云计算的过程中,可以构建云计算的相应模型。云计算有较多功能作用,在计算过程中可以进行分布式计算的能力,同时还有将现实进行虚拟的功能,所以可以处理计算机中的一些数据,使一些应用可以进行迁移,在进行数据处理过程中,采用云计算使能源开销得到降低,使云计算技术得到绿色发展。移动用户构建数据流应用时,可以采用虚拟机进行构建,云计算的空间里,通过无线局域网可以构建对大数据进行处理的,模型,通过应用云计算进行模型分析,这是一个无环的流程图,需要选择一系列的组,还有相应的远程数据,通过这些组件制作节点。在进行数据传输时,可以采用云计算技术进行处理相关数据,对于一些组件可以选择相应模型。为了使云计算在资源配置过程中,从动态管理进入到自主化管理,可以进行适当调节,通过使用云计算,能够将物理网络明显的映射出来,客户的不同,需要的服务类型也有所差异,建立资源配置模型,构建出处理大量数据的模型,在进行构建的过程中,需要将一些无用的节点剔除,选择最符合的路径进行构建云计算的模型,这样可以使能力开销得以降低。网络作为中心点,所以网络中有云计算的组件和构架,可以创建一个以数据为核心的程序,在进行数据处理的时候会更加方便。 7结语 通过使用云计算技术,使计算机数据处理得到了发展,通过对技术进行研发,数据在传输的过程中,可以使数据信息减少丢失或损货现象发生的概率,通过将安全协议与混合云计算共同合作,可以使处理数据所需要的成本得到降低,而且还可以保障计算机数据的安全,但是使用云计算技术,仍然存在一些风险和隐患,所以,为了使云计算技术在计算机数据中发挥良好的优势,需要从云计算的安全性出发,不断进行研究和探索,使云计算可以更好地储存和传输计算机的数据。 参考文献: 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一、智慧城市综合运营中心概述 通过在数据层和应用层的集成,在城市治理领域进行融合计算,通过可视化手段实现智慧城市运行(指标)状态的把控、宏观决策指挥、协调指挥等三方面功能。通过各区县级城市在近几年数字城市、智慧城市的建设过程,取得一定成绩。调研也发现一些普遍存在的问题,例如普遍缺乏智慧城市建设的规划引领和建设内容的梳理引导、基础设施(物联网、互联网、通信网、IT设施)建设不到位和数据资源中心尚未建立等问题。 二、体系建设关键技术 运营管理中心体系建设包括三屏联动展示、城市检测、智慧平台、城市运行服务、平台构建及标准建立:(1)三屏联动展示:提供一个信息化成果的展示、沟通、交流的平台,支持PC端、移动端和大屏端实现三屏联动。(2)城市监测、运行及服务:充分挖掘数据的价值,提供决策支持、协同和智慧服务。(3)智慧平台:开发技术领先、高度集成的软件平台,使之成为运营管理中心运行的基础架构。(4)城市运行服务:构建运营管理中心服务的示例应用进行价值呈现分析及决策支持类应用。(5)平台构建:搭建运营管理中心管理平台,提供数据汇聚和处理能力,同时简化未来新应用构建。(6)标准建立:根据平台建设和后续运行维护的需要,制定相关的各类业务、技术和管理规范及制度。 三、平台系统架构 (一)“区县级城市运营管理平台”系统架构 (1)OMP自下而上分为业务、数据、决策三个层次。根据业务用户的不同分别对应业务单位、大数据中心和决策领导。(2)OMP实现了“三统一”。即“标准统一、用户统一、数据统一”。(3)OMP平台提供统一的系统开发和数据接入标准。(4)OMP平台具有强大的扩展性。满足当下考虑未来,以后将扩展到其他的业务领域。 (二)“区县级城市运营管理中心”主要工作内容 平台整体功能上,共划分为1个城市运营管理中心、2套标准、N个部门应用整合、1个政务支撑平台。(1)一个城市监控指挥中心。坚持“管理全覆盖、服务零距离”的工作理念,利用高科技手段,实现区县级城市管理由粗放型到集约型的管理转变,提升政府在城市管理上的效率和水平。主要实现内容有:集成所属的基础地理图形,包括影像图、地形图、道路交通图等,集成城市各种环境资源、应急资源、社会救援资源等各类城市运行中的多维度信息资源,为城市管理提供数据支撑。集成数字草原、水资源管理、智慧政务、公安、交通、环境保护等方面做出的信息化成果,使其在成果综合管控中发挥积极作用。集成各部门视频监控资源,将防汛、园林、垃圾处理厂、污水处理厂、生活广场、加油加气站等视频,充分利用已建的监控资源,辅助解决城市发展中的各种问题。(2)两套标准。一是要建立一套标准规范管理标准。主要包括网络建设标准、自动化数据存储和传输标准、视频资源建设和接入标准、服务器及机房管理标准、数据中心建设标准(采、存、管、用)、各专业各部门数据管理和交换标准、统一Gis服务和应用标准、已有系统整合集成标准等内容。二是要建立完善的安全保障管理规范。参照信息安全等级保护管理办法,对各部门涉密数据的使用,制定涉密数据使用标准。(3)N个部门应用整合。基于智慧城市运营管理平台,将各部门已建系统、业务功能与相应的规划数据相集成,充分发挥数据引领的作用。(4)一个中心支撑平台。构建计算平台、数据资源平台和IT服务平台形成城市运营管理中心技术支撑体系。计算平台。通过大规模分布式计算内核将计算、存储以及网络变成统一的计算服务,为城市运营管理中心提供足够的计算能力。数据资源平台。汇聚海量数据,实现政府数据、城市公共服务数据、运营商数据、互联网数据等的统一归集、统一管理和共享开放,使数据资源更为广泛的有效应用,实现数据资源的保值增值。IT服务平台。提供服务中间件、数据服务及管理、应用服务、应用质量管理等,为城市数据大脑应用提供服务支撑。 四、结语 在大数据和智慧城市建设背景下,运营管理中心是集城市大数据运营、城市规划、综合管理、应急协同指挥等功能于一体,是城市运行管理的“大脑”和“中枢”。对城市运行状态的全面感知、态势预测、事件预警和决策支持,提高跨部门跨领域的协同管理能力至关重要。 参考文献: [1]翟宝根.大数据时代智慧城市的建设与发展[J].智能建筑与智慧城市,2017(10). [2]郑长征.中小型城市智慧城市建设探讨[J].商,2015(44). [3]洪学海,范灵俊,洪筱楠,李国杰.智慧城市建设中政府大数据开放与市场化利用[J].大数据,2016(03). [4]邹国伟,成建波.大数据技术在智慧城市中的应用[J].电信网技术,2013(04). 作者:屈京朝 单位:中煤科工集团南京设计研究院有限公司
招标采购论文:浅谈我省药品集中招标采购 【摘要】目的 探讨我省药品集中招标采购对医药卫生体制改革的影响。方法 实施药品集中招标采购后药品的采购模式、药品的价格、药品的质量、药品的市场供应与实施前进行比较和分析。结果 实施品集中招标采购后药品的采购模式实现了电子商务,提高了工作效率,规范了医疗机构的购药行为。药品价格降幅明显,对解决群众看病贵问题有积极作用。但也存在恶性竞争而引发药品质量问题,价格低廉的专科老药市场难觅的现象。结论 我省的药品集中招标采购是医药体制改革中进步的表现,但有待完善和规范。 【关键词】药品集中招标采购 有利 弊端 为了整顿药品流通秩序,规范医疗机构购药行为,抑制药品价格虚高现象,解决群众看病贵问题,加快和完善医药卫生体制的改革。广东省印发了《广东省医疗机构药品采购招标管理暂行办法》的通知文件,2007年我省启动了全省药品网上集中招标采购工作,到现在已经历了三个标期,药品招标对医院和社会产生的影响有利有弊。 1 有利方面 1.1 药品价格降低,患者受益 通过招标竞争激烈,药价都有不同程度的降低、国产药价降幅较大,特别是抗生素类,进口药和合资药降幅普遍低于国产药。 招标后药品价格下降对解决群众“看病贵”有积极作用。 1.2 实现电子商务完善药品管理规范 药品实行全省统一网上集中招标后,建立了电子商务和物流配送管理,网上采购比原来传统的电话订购(或纸质订购)的工作效率大幅提高,药品交易平台利用网络能够迅速查询中标产品的相关信息,如产品规格,生产厂家,中标价,中标零售价,配送公司等,为药品采购提供捷径,网上订购药品比传统订购准确快捷,因传统的电话订购(或纸质订购)会因人为因素而出现写错或听误发生,导致所送药品与医院所需的不一致。 1.3 制约购销环节的不正之风 实行药品招标对药品购销环节的不正之风有一定的制约作用,经过激烈的价格竞争后中标的部分药品,价格降低,药品价格“虚高”部分被挤掉,厂家或商和配送公司的利润减少,逼使该药品失去了不合理的中间费用,使该药品回到正常使用范畴。 2 弊端方面 2.1 收取中介费用不符合招标的目的 药品招标目的是为了抑制药品价格虚高现象,使药价回到合理水平。但现行的招标模式是政府委托中介公司进行操作和维护,收取参加招标厂家或药品商和配送公司的中介费和交易费,使中标药品成本增加,加重企业负担,而使药品价格变相提高。 2.2 价格恶性竞争,引发药品质量问题 由于我国医药行业重复建设现象严重,统计数据显示,全国有药品生产企业6千多家,药品批发企业超1万家,实行药品招标使原来已竞争激烈的医药市场更加雪上加霜,为了生存,许多药品生产企业不得不想办法降低成本,有些生产企业内部缺乏严格的管理和监控,生产过程中存在严重漏洞,以次充好,甚至生产假劣药品,以致价格低的不合格产品进入中标目录,从而引发药品安全问题,例如“齐二药事件”“石四药事件”“鱼腥草事件”“欣弗事件”等,医疗单位按招标文件的要求在药品中标目录中选用以上品种而发生了严重的药品不良反应,由于医院是药品的使用单位,要承担法律责任而面临巨额赔偿和声誉损失。 2.3 专科老药消失 常用的专科药品因招标价格太低,生产厂家无利润而放弃生产,使医院临床用药告急,如西地兰针,吲哚美辛(消炎痛),去痛片,肝素钠针等。 2.4 增加医院的工作量和资源浪费 药品招标的标期一般为每年一次,招标工作结束后,医院进行药品的选标程序,首先按医院的级别规定选标专家人数和药品品种数量,再集中抽取专家进行药品和配送公司筛选,然后进行药品价格的调整,频繁的品种和价格调整使医疗单位消耗不少的人力物力。医院药品目录更换要经常调整患者用药,使治疗受到影响,清退不中标的药品造成资源浪费,加重企业负担。 3 对改进药品招标工作的一些建议 ①由政府提供和维护药品招标的交易平台,不收取中介交易费用,减轻药企负担,真正降低药品生产、流通成本。 ②负责药品招标管理工作的卫生部门应与物价部门共同制定药品价格联动机制,招标周期内要保持药物价格的相对稳定。 ③对中标药品依法加强监督管理,严格控制药品质量,以防假劣药品通过招标进入临床,确保用药安全。 招标采购论文:现代企业物资招标采购管理浅析 摘要:近年来,为规范物资采购管理,很多现代企业都实施了物资招标采购,通过有效的招标采购管理,使企业更加广泛地了解物资供需、价格变动的市场行情及供应商信用资质状况,扩大了选择的范围,增加了采购的透明度,减少了违规操作的发生,对控制和降低采购成本,提高企业经济效益意义重大。 关键词:现代企业 物资 招标采购 优势 措施 0 引言 所谓物资招标采购就是要在完全市场化竞争的条件下,将为企业提供各类物资的合格分供方引进内部,通过合理的组织和引导,促使其进行有序的竞争,让企业最终获得优质、优价的物资。 1 物资招标采购优势的分析 1.1 招标采购具有公开性 招标采购面向社会,把采购的信息、宗旨、要求公布于众,使所有的人和单位都有机会参加这一活动,极大地扩大了物资的来源,使挖掘市场潜力的概率达到最大化。 1.2 招标采购是避免企业采购腐败的重要措施 招标采购在提高采购物资质量的基础上,能最大限度的避免企业采购腐败现象的发生。它既使各供应商公平竞争,从而达到采购成本最大的效果,又可以增大对采购过程的监督力度,杜绝影响采购质量的各种外界因素,有效地保护了计采人员。招标使物资采购的各个程序都走向了公开,监督、管理都有地放矢,而且更重要的是把以往的事后审计、检查,变为事前预防,从被动管理,变为主动参与。 1.3 招标可以使供应成本大幅度降低 招标采购是利用市场经济价值规律这只无形的手来发挥作用的,使原材料成本向其真实价值靠拢。它剔除了人为的因素,靠价值杠杆单独发挥作用。投标过程中,很多供应商认真仔细地计算自己的供应成本,标定利润差额,谨慎地填写标书,真实反映其最低线。中标与否决定于产品质量、产品价格、企业信誉以及售后服务的情况,这些都客观具体,无可通融。 1.4 物资招标采购的最大优势就是不断提升企业的整体经济效益 近年来,物资招标采购在我国企业越来越广泛地应用,并取得了一定的效果。招标采购是目前我国众多企业加强物资采购管理、降低企业成本、提高经济效益、防止企业资产流失以及从源泉头上预防和治理腐败的有效办法之一。对物资实施招标采购是降低企业制造成本的重要途径。 企业招资招标采购的主要目的是在保证标的物资质量的前提下,有效降低设备和原材料的采购成本,同时注意防范采购风险。因此,有效地实施物资招标制度,对于生产企业来说,可以最大限度的降低各种物资、材料的采购成本,减少企业的成本压力,大大提高了企业的总体效益。 2 现代企业完善和改进物资招标采购管理的具体措施 2.1 建立与本企业管理机制相适应的招标采购制度 在实行招标采购以前,不少企业物资采购管理。一般都是通过职能部门以合同管理的方式来实现。物资采购部门凭借自己所掌握的市场行情,在“货比三家,择优采购”的原则下,通过合同谈判的方式,确定物资采购的数量、质量及价格,并力求质量最好,价格最低。但这种模式存在很大弊端;一是企业物资采购工作成效大小,购进物资的质量价格高低,均受采购人员业务水平,思想素质高低和信息灵通程度的影响。二是容易导致一定程度上的不公平,不合理现象,个别人可能钻管理上的空子,搞感情采购,关系采购等;三是容易产生腐败现象,形成采购漏洞,造成资产流失。因此,首先应该根据国家的招标投标法实行招标,并且严格监督。再就是招标前应该尽可能的形成大批量采购,形成规模效应。 2.2 加强采购队伍的人员素质建设 进一步完善物资的采购责任制、质量检验责任制和价格管理责任制,真正形成采购质量责任保证体系,坚决杜绝不合格产品进入生产领域,切实加强企业民主管理,适应现代企业制度,提高工作效率。 一是要进一步规范完善物资招标采购,坚持公开、公正、公平原则,集中招标采购,积极探索相互制约的管理机制。进一步规范招标采购制度,坚持集中把关、集体审核、逐级审批、加强监审,提高采购质量,降低采购成本,加强采购队伍建设。使从事物资采购工作的人员要做到思想品德高、业务技术过硬、遵章守纪、严于律己,对素质相对较差、不适应在其岗位工作的人员坚决进行调整。 二是要不断提高招标采购工作人员的业务技术和采购工作的基础水平,正确理解和运用操作要领。可对参加招标采购的有关人员采用灵活措施进行有组织的培训,使其能够全面准确地掌握有关法律、法规和政策,系统的掌握招标采购工作重点和方法。 三是参与物资招标采购人员要发扬科学严谨、求实求是的工作作风,把大事做好,小事做细,细节做精。自觉加强学习,不断优化知识结构,运用科学发展观统领经济活动,履行好工作职责。 2.3 抓住企业物资招标采购中质量和价格重点 采购质量和价格是企业物资招标采购中的重中之重。一般来说,招标采购工作是质量在前,价格居中。作为招标方,要正确处理质量与价格的关系,按照“同等质量比价格、同等价格比信誉”的原则,实行公开招标。企业物资公开招标采购一般是在公共媒体上招标公告,将物资需求信息公开化,扩大对供应商选择的余地。通过供应商资格审查程序,可以把不具有规定资质或质量保证能力差的供应商淘汰出局。企业需要在物资招标文件上明确承诺,不以最低价作为中标的唯一标准,因为价格太低就不能确保产品质量,势必带来在产品生产过程中偷工减料、影响产品质量的隐患。跟企业物资招标采购中的价格因素有关的是企业资金运作,目前拖欠货款已经成了企业之间司空见惯的事情,它破坏了企业之间的诚信,而缺乏诚信必然会增加后续业务的交易成本,供应商往往会以提高商品价格的方式将财务费用转嫁给买方,从长期看企业并不能从中拣到便宜。因此,企业应努力提高资金运营能力,减少存货,及时清理债权债务,必要时应进行多种形式的融资,为企业物资招标采购筹集充足的资金。 2.4 完善相应的企业内部管理制度 企业管理工作是一个庞大的系统工程,企业要想使招标采购工作更加有效,发挥更大的作用,就必须辅以其他的管理手段。第一,必须加强物资计量,质量检验、验收入库等原始记录的基础工作,以确认中标物资购进是否真正与标书规定的数量、质量、交货时间相一致,防止个别内外串通,以少报多,以次充好的现象发生。第二,强化招标工作的内部考核制度,指定监督部门对招标工作进行检查,对违规操作及由于购买方原因,造成购进原材料数量,质量等指标不符合合同规定的,要对相关责任人员进行严格考核。属于招标工作失误造成的,考核招标领导小组成员:属于验收失职造成的,考核相关业务人员,并按情节轻重及损失大小,分别给予扣奖、罚款、调离工作岗位,甚至解除劳动合同等处罚。第三、加强招标工作的财务监控。一是从资金支付方式和支付速度上向价廉物美、信誉好的供货单位倾斜;二是在制定购进价格时,尽可能分别以现款、抵款和商业票据等不同付款方式来制定购进价格,以做到公平合理;三是对原材料质量、数量有疑问的供货单位,实行暂停支付货款或其他制约措施。四是要实行原材料质量供货单位内部退货制度,避免数量短少、质量不符合规定的采购物资进入采购范围。 3 结语 在企业物资管理中推行招标采购制度,就是将竞争机制引入物资采购的过程,是企业适应市场经济要求、拓宽采购渠道、优化采购质量、节约采购资金、降低采购成本的重要措施。同时,也是规范企业采购行为、强化采购监督、抑制浪费现象和腐败现象的有效手段。 招标采购论文:博弈论在政府招标采购信誉风险中的应用 [摘要] 在实行政府招标采购过程中,对供应商的资格预审是非常重要的一个环节。由于信息的不对称,信誉差的供应商为了获取竞争优势的机会,往往粉饰自己的商业信誉。如果加大招标事前的资格预审力度,供应商将不得不考虑其欺骗性行为被政府调查部门识破的概率及其所冒的信誉风险可能带来的机会成本。本文利用博弈论原理,通过在政府部门和供应商之间建立模型,试图使政府部门充分认识到招标采购中供应商资格预审的重要性,从根本上遏制信誉差供应商的粉饰行为,提高政府的资金节约率。 [关键词] 博弈论 政府招标采购 供应商 资格预审 信誉风险 2003年1月1日我国政府采购法正式实施以来,标志着政府采购制度进入全面实施时期。资格预审是政府招标采购中极为重要的程序,通过资格预审,能够避免信誉差的供应商参与招标,避免因其粉饰行为而为国家带来的经济损失,提高资金节约率。本文是在政府和供应商之间建立博弈模型,试图让政府部门充分认识到在招标采购过程中供应商资格预审的重要性,从根本上遏制劣质供应商的粉饰行为,减少政府的经济损失(注:资格预审在博弈模型中以信誉调查的形式出现)。 一、政府与供应商之间的完全信息动态博弈分析 我们先进行博弈结构的基本假定,有以下4种。(1)博弈参与人为政府和供应商。供应商有两种类型:信誉好的和信誉差的供应商。(2)供应商为争取到销售产品,有对自己的资信信息状况进行粉饰的倾向,即通过优化自己的资信背景材料,使自己取得政府的信任,达到政府的招标标准,供应商的粉饰成本为ma。(3)政府为降低自己的采购风险,要进行资格预审,政府的调查成本为mb。(4)政府采购是非营利性的,政府采购的目的是为社会提供服务,这里为了建模方便,假设提供服务带来的利益为n(n mb),信誉好的供应商通过销售产品获得的预期收益是r1(r1 ma),信誉差的供应商通过销售产品获得的预期收益是r2(r2 ma)。 在政府招标采购过程中,双方行动是存在一定次序性的,往往政府行动在先,而供应商行动在后,因此是一个完全信息的动态博弈过程。因此在博弈基本结构的假设基础上增加以下条件:(1)双方博弈分为两个阶段,首先是政府选择调查和不调查,然后是供应商选择粉饰和不粉饰 (2)后行动的供应商行动之前,观测到政府的选择,政府也知道供应商的纯战略。 表1 信誉好的供应商和政府之间的博弈 首先,分析信誉好的供应商和政府之间的动态博弈。在博弈过程中,政府只有一个信息集、两个选择的行动(调查和不调查);供应商有两个信息集,每个信息集上有两个可选择的行动。所以,信誉好的供应商有4种纯战略。a:不论政府调查还是不调查,供应商均选择粉饰。b:政府调查,供应商粉饰;政府不调查,供应商不粉饰。c:政府调查,供应商不粉饰;政府不调查,供应商粉饰。d:不论政府调查还是不调查,供应商均选择不粉饰。上述博弈见表1: 分析上述博弈,不管信誉好的供应商粉饰不粉饰,政府不调查的支付均比调查的支付大,即n n-mb,所以企业不调查是最优战略。同理,不管政府调查还是不调查,供应商不粉饰的支付均比粉饰的支付大,即r1 r1-ma。所以信用好的客户不粉饰是最优战略。显而易见,信用好的客户和企业的纳什均衡是(不调查,不粉饰),对应的均衡结果是(n,r1)。 其次,分析信誉差的供应商和政府之间的动态博弈,同样也有以上4种纯战略。见表2: 表2 信誉差的供应商和政府之间的博弈 分析上述博弈,可以得到一个纯战略纳什均衡,它是(调查,c),对应的均衡结果是(-mb,0)。该均衡结果使信誉差的供应商无法得到信誉销售,因而政府承担的风险程度较低。此均衡是在完全信息情况下得出的,所以政府信誉风险降低的前提是:双方信息充分共享,政府了解供应商的纯战略,供应商也充分了解政府的采购前调查制度。 二、结论 根据上述博弈情形的分析,我们可以看出:政府要想降低采购风险,减少信誉差的供应商带来的经济损失。在实行招标时,若能充分了解供应商的资信信息和其行动的战略,并加强对供应商的信誉调查即资格预审,实现过程与结果的实时监控,供应商的评价与选择过程和结果信息全部由网站系统记录在案,经过授权的各级领导和专业管理人员都可以随时查阅分析。政府要对参与招标活动的供应商高度负责,对供应商的资质、信誉等情况要进行全面细致的考察,根据规定对供应商资格进行审查,并对供应商的信誉情况做出评价,及时取消不符合条件的供应商的资格,政府的招标采购风险才能得到有效的控制。 招标采购论文:电力企业物资招标采购管理 【摘要】电网建设的过程中最为重要的一个步骤就是进行电力物资的采购,为了全面的降低运营成本并且提升经济效益,通常使用招标的方式来进行采购,但是这种方式是否能够满足电力企业的实际需要,还需要进一步的研究。要想全面提升电力物资采购的安全性和可靠性,保证工程的质量,就要慎重的选择最佳的招标采购方法。 【关键词】电力;物资招标;采购;成本;质量 电网建设中的物资采购是非常重要的一个过程,影响整个建设工程的质量和经济效益,对于工程的施工效率和进度也会产生直接的影响。因为电力物资的采购量巨大且种类非常多,一般来说,采购部门需要通过招标采购的方式来满足正常工程的需要,在该过程中要进行全面的管理,才能保证所采购的物资满足工程使用的要求,因此,需要选择合理的招标采购方法。 1招标采购的基本内容 1.1招标采购的基本概念 招标采购,是当前我国各大企业优先选择的采购方式,可以有效地避免资产的过度浪费以及采购过程中存在的贪腐现象,并且可以高效的进行采购工作的管理和控制,大大降低了企业经营过程中的成本,全面提升企业的经济效益。通常来讲,招标人一般是需要采购物资的企业,招标人在供应商的选择上制定一些特定的要求和条件,然后选择最为合适的供应商,保证整个材料采购的过程顺利进行,选择各项条件都满足企业的供应商。当然,这个过程中必须要保证是公平、公正和公开的。 1.2招标采购的基本形式 就目前来讲,使用最多的是公开招标和邀请招标两种基本形式。公开招标的方式是招标人将招标公告直接在媒体上,而参与招标的供应商在衡量自身条件和招标人的要求之后决定是否参与招标,这种招标方式中很多都是不可控的,包括数量、性质以及范围。而邀请招标则是有目的性的进行,只有接收到了邀请之后的企业才能进行招标活动,这种招标方式是可控的,能够准确地控制招标人数量、性质和范围。 1.3招标工作的具体工作流程 我国规定的招标流程如下所示:①招标人根据自身需要将采购计划制定出来,并且报本公司主管部门进行审批;②采购部门与招标部门根据所采购物资的性质、数量等信息来确定招标形式,并且进一步制定出招标文件和招标计划等;③根据不同的需要确定招标方式,并且及时的通知投标方;④将招标文件发出到投标方,组织专业人员进行资格审查;⑤要求的时间内将投标人投递的文件进行审查和研究,通过研讨之后在规定的时间、地点开标,并且就招标具体情况回答投标者的疑问;⑥评标人根据企业实际需要以及投标人情况综合评比之后确定中标人;⑦将中标通知书及时的发送到中标人手中,并且及时的开展后续的工作,保证招标工作顺利完成。 2物资采购招标管理中存在的问题 2.1缺乏合理的工作目标 对于电力公司来说,招标管理工作最为主要的一个目标就是充分的保证物资可以有效地供应,同时,还要保质保量,以满足当前生产经营的要求以及电网改造的要求。但是就目前实际情况来看,很多的电力公司招标过程中还会使用落后的招标方式,没有积极的创新,成本的管理和控制也没有做到位,没有运用科学的方法制定出招标目标,同时,还受到了很多外界因素的影响,使得当前电力企业招标中还存在很多的问题,招标工作的优势也没有发挥出来。 2.2缺乏合理的设计流程 很多电力企业由于还使用的是传统的招标采购方式,虽然在实际工作中使用了先进的采购通告平台,也引进了先进的管理模式,但还有很多的工作环节存在较大的问题,导致了整个电力企业物资采购工作流程不是非常的顺畅,还需要进一步的完善和提高。 2.3缺乏有效的工作模式 当前电力企业中的电子招标采购平台仅仅用于采购信息的收集以及相关信息的,并没有得到完全的利用,系统也比较落后,很多先进的功能都不能实现,所以,这就导致了很多的采购工作无法高效的运行,工作模式相对落后,工作效率难以提升。 3电力公司物资采购招标管理的改善策略 3.1合理、规范的制定采购计划 采购计划是物资采购工作的核心,在制定的过程中要依据企业的实际需求来进行,合理规范的确定采购计划,这样才能保证整个采购过程更加的流畅。物资是保证企业正常运行的关键,这就需要保证物资在供应过程中不能存在中断的情况,企业在采购中要根据实际情况制定出周计划、月计划、季度计划和年度计划。再者,物资的采购需要大量的资金作为支持,而资金对于企业的生存和发展都非常重要,这就需要全面的做好资金预算,如果预算不能准确计划,必然导致企业的采购计划中断或者经营活动受到影响,更为严重的话会导致企业的资金链断裂,无法继续生产和经营。因此,企业在日常工作中要做好采购计划,并且合理地进行资金预算,以满足企业正常的经营活动,这就要发挥出监督的作用,还要进行层层审批才能进行。 3.2选择高效率的招标方式 就目前来讲,工作效率最高的就是竞价招标方式。这种招标的方式要保证投标人至少在三个以上,该种招标方式的原则是投标人在规定的时间内进行报价,招标方根据自身的需要综合考虑之后选择中标方。这种招标方式的工作效率比较高,大大缩短招标的中间过程,使得采购工作可以顺利进行,从而有效地降低了采购成本。但是在竞价招标过程中,价格并不是唯一需要考虑到因素,评标人要综合考虑供应商的实力、供货能力以及产品质量等方面才能确定最终的中标方,如果只考虑价格往往会造成质量严重不达标而损坏企业利益。 3.3确保招标采购的公平合理 电力企业要想保证招标工作顺利进行,还需要制定出符合实际情况的各项管理规定和制度,同时,还要积极地落实各项规定,严格按照制度执行,审查供应商的资信情况、产品供应能力以及资金状况等等,将不符合供应条件的供应商坚决拒绝,保证整个招标工作更加的合理和公平。同时还要加强内部工作人员的管理,确保自身企业的工作人员不存在徇私舞弊的现象,这是严格的管理制度所能达到的目的,不能存在内外勾结的情况出现,保证整个招标过程在公开、透明的环境下进行,提升企业的信誉。 3.4加强供应商管理 供应商是企业招标的主要执行者,也是保证招标工作顺利实施的关键。在企业管理中要建立起完善的供应商管理制度,选择符合企业实际要求的供应商,保证其能够严格执行各项合同条款。国家对于电力招标合同有非常明确的管理规定,招标企业和供应商必须要严格执行合同要求,做好按时付款和按时供货,充分的保障各方的经济利益,积极的促进我国电力企业的快速发展和进步。 3.5招标方法之捆绑式采购 对于目前我国的电力企业招标实际情况来说,通过使用合并类项的方法进行招标可以大大提升招标工作效率,其主要是将基本情况相差不大的工程进行统一招标,这种招标方式可以将大量重复的工作统一进行,大大提升了招标工作效率,并且降低了成本,同时,还可以保证招标数量的提升以及采购物资材料的下降,这种集中招标的方式效果非常好,一般在年末或者年初企业根据实际需要来制定所需要采购物资的数量和种类。这种捆绑式采购的方式对于货物要求比较高,比如采购物资技术要求比较高、不定期采购或者是交货期间隔比较近的情况就不适宜选择这种采购方式。如果企业采购满足集中采购的方式,可以大大节约企业成本,还可以全面控制采购物资的质量,对于电力企业来说非常的重要。 3.6建立招标评标专家制度 为了全面的保证招标工作可以顺利进行,我国的电力企业已经逐渐的建设并且实施了专家评标制度,同时,制定出了相应的评标标准和流程,这样可以保证企业招标的工作高效进行,同时还可以实施全面的监督和管理。因为专家都是行业内顶尖人才,其素质和知识水平都非常高,可以准确地辨别出质量的优劣,从而可以选择出符合企业实际要求的供应商。在工作中还要严防出现腐败的现象,建设一支强有力的专家队伍,保证招标工作可以顺利完成。 4结束语 当前市场形势变幻莫测,传统的采购方式已经很难适应现代化发展的需要,电气企业应该结合自身实际情况积极的探索出先进的采购模式。物资招标过程中必须要保证其在公平、公正、公开的条件下进行,不能存在任何的贪污腐败、徇私舞弊的现象。物资采购所包含的内容非常多也比较复杂,企业需要制定出符合实际需要的制定和管理措施,杜绝非法现象存在,保证招标工作顺利进行,降低企业运营成本,提高经济效益,促进企业发展。 作者:赵朋 单位:国网冀北电力有限公司 招标采购论文:招标采购管理对企业经济效益的重要性 摘要:随着国家经济体系制度的完善,关于企业物资采购的相应管制也会越来越健全。一些企业也会提出更具市场竞争力的优化方案,例如:采取物资招标采购的方案,进而完善招标采购管理每个节点的良好运行,这个方案会让企业在同行业竞争中脱颖而出,有利于企业扩大采购选择范畴,加强采购透明度,降低企业采购成本,在瞬息万变的市场经济行情现状之下可以做出及时的应对策略,从而不断提升企业经济效益。 关键词:企业;招标采购;管理;经济效益 从表面含义上浅析,物资招标采购就是面对各种各样的物资提供者,选出对企业最有益的提供者,在物资供应过程中公司也会对相应的物资供应商加强指导和管理组织,使物资提供者之间的竞争更加公正公平。物资招标采购的终极目的便是大大提高公司经济效益,为企业提供优良的物资供应渠道。 一、企业招标采购管理的优势 (一)招标采购有助于企业自身生存发展 实行招标采购管理对于市场潜力的发展具有重要意义,因为招标采购面对的是整个社会,消息的面对的也是社会整体,所以具有社会公开性。招标采购的这种社会整体性使只要适合相关要求的单位或人员都有机会参加招标采购活动,从而使物资来源渠道变宽,市场潜力变大。招标采购方式的实行,使企业每个工作环节运行成本实现更好的控制,对于采购环节中出现的采购腐败、物资采购质量低劣、不合理采购状况等降低企业经济效益的状况能得到很好的控制,使采购过程中不合理的状况大大减少,有助于企业实现整体采购方式方法的优化整合,最终更好的促进企业经济效益的发展水平。 (二)招标采购有助于降低企业采购成本 近年来,伴随着市场体制的完善,招标采购在企业发展运营过程中具有举足轻重的作用。事实上,招标采购也是在市场这只”看不见的手”的控制下不断发展的,使招标采购的物资成本更加接近现实,更好的去除人为状况下的恶劣影响,让招标采购的价值链条更好的发挥现实作用。随着我国市场经济的不断发展完善,物资招标管理体系也会愈加健全,这就有效的降低了企业成本,更好的控制不利于企业发展状况的情况出现,例如控制企业资产的流失,企业腐败情况的出现等,使企业经济效益得到稳固提升。 (三)招标采购有助于减小企业发展压力 不断优化企业物资招标采购方案,可以在物资采购过程中多方选择物资供应渠道,多方了解物资质量状况,增强物资采购水平和物资质量水平,降低物资采购风险,从而降低企业各种物资成本,减少基本成本,减小企业在发展进步竞争过程中遇到的压力,增加企业的经济效益。 二、企业招标采购存在的弊端 市场经济的不断发展完善,招标采购管理制度体系虽然也不断健全,但是也会出现这样或那样的弊端。例如:一些企业在进行物资采购管理控制过程中,物资采购人员会一次选择多个物资供应商,进行货比好几家,分析物资采购的各家利弊,然后运用合同谈判,对物资采购价格、质量、数量等进行再次确认,虽然可以相应降低成本,保证物资质量,同时这种方法也是有很多不利之处的。这种方法极度考验工作人员的业务能力,而企业物资采购经济效益的取得,采购物资质量、价格、数量的多少,这些也都会受到工作人员业务能力的影响。这种情况的出现,会使物资招标市场出现市场不公平、物资不合理的情况,有的工作人员会以此空档进行谋私利,例如出现关系采购、感情采购等状况。同时又是也会出现物资采购漏洞,出现企业腐败更甚之资产流失状况。 三、如何搞好企业招标采购管理工作 (一)完善企业采购机制,营造良好的物资招标采购工作环境 企业要加强组织机制的创建,针对物资招标采购管理工作展开多种方式的外界宣传引导,组织宣传活动,加强对工作人员以及相关责任人员物资采购专业化程度的教育培养工作,让人们意识到,物资招标采购管理对于企业经济效益的增加,降低企业的采购成本,增强企业生存能力,减小企业发展压力具有举足轻重的意义。从总体水平上增强物资基本管理,填补漏洞,深入贯彻领导提出的各项要求,是抵制物资采购领域暗度陈仓,贪污腐败,高买高卖等非法行为,增强党的正确领导建设和企业经济物资有效运转的有利举措。 (二)完善规章制度建设,使物资招标采购管理工作正规化 做好物资招标采购管理,就要建立完整的制度,在建立完整制度基础之上,建立健全企业规章制度建设。企业的物资采购部门应实时归纳总结本部门物资采购相关规划及工作进程,不断提升工作效率。应遵从国家主要管理部门的各项指示标准,建立相关物资、纪检、审计、财务、成本等各部门加入的物资招标采购管理部门,清晰明白自身工作职责要求,强化管理工作行为,建立严谨清正负责的工作态度,增强各部门各行业协作沟通能力,实时分析了解把握物资采购情况,提出物资采购招标引导意见。 四、结语 综上所述,在物资采购招标过程中要不断加强物资采购程序的严格化,各项工作积极到位,时刻关注各项个相关工作人员及相关责任部门的支持与引导,从而为物资招标采购管理工作提供舒适的工作氛围。 作者:刘旭 单位:哈药集团股份有限公司 招标采购论文:项目管理中的招标采购及合同管理分析 摘要: 现阶段我国社会与经济都在进行不断的进步发展,建筑行业中的项目管理也越来越受到人们的重视。招标采购作为项目管理的核心环节始终存在,因此实现对项目采购以及合同管理的科学进行势在必行。本文主要围绕如何做好项目管理中的招标采购以及合同管理工作展开探讨。 关键词: 招标采购;计划管理;合同管理 招标采购是项目管理工作的重要组成部分,同时也是其基础与前提。招标采购工作的好坏对整体工程项目发展有直接影响。因此相关部门以及工作人员必须提高对该项工作的重视程度,这对项目管理工作的顺利进行有极大的促进作用。经过长期的实践与发展项目管理工作已经取得显著成就,但在实际运行中还是有很多问题需要改进,因此,项目管理部门必须加强科学管理技术,用科学的手段来实现对上述现象的有效解决,这可在一定程度上保证招投标工作和合同签约保管等工作的正常运行。 1严格控制招标计划,运用计划管理手段 当今社会发展越来月速度,社会中每个行业之间的竞争力越来越强。以项目建设为标准来讲,其项目类型涉及面越来越广泛。在项目工程管理的实际操作过程中,首先要对招标采购进行全面的准备,该项工作具有一定的复杂性,其中需要涉及到多个项目种类,主要包括工程勘察设计类、咨询服务类以及材料设备类等。在实际开展招标采购工作之前必须进行合理的计划管理,这对工程项目招投标工作的正常运行有很大的帮助,能够保障工程项目招标如期完成。招标计划对招标工作要引导作用,因此在实际进行招标工作时必须严格遵守招标计划。招标计划的合理性对项目计划的实施有直接影响,项目工期的难易程度也会对招标计划造成一定影响。在实际进行该项工作时必须实现对可预见问题的综合考虑,全面广泛是计划内容需要满足的首要条件。同时我们需要提高对招标采购工作每个环节的重视程度,实现对整体工作的优化与完善。首先需要保证的是计划编制时间的合理性,为在真正意义上保证各项工作准确无误的进行,必须保证计划的全面广泛性以及可行性。在规定的时间内完成招标采购工作是项目管理工作最终要实现的目标,其最终服务对象就是在项目现象进行的招标采购工作。招标计划的编制管控在招标采购工作中占据重要位置,为保证招标项目的齐全性,必须从根本上对是缺项问题进行避免。这对招标工作项目的齐全性有一定要求,这是从根本上对缺项问题进行避免,对招标工作的顺利进行有积极意义。必须实现对招标计划时间的合理安排,在最大限度内对时间进行充足的保证。招标工作内容具有一定的复杂性,下面我们对其进行仔细分析。首先是需要编制招标文件以及方案,最后是进行合同草拟工作,其中还包括审查投标人资格、招标答疑以及定标等工作。繁琐且复杂是该项工作的显著特征,因此需要较长的时间完成该项工作。这对工作质量的保证有促进作用。还要实现对预见问题的准备,以便有紧急情况发生时间可在最短的时间内制定合理的解决方案。 2加强对招标质量的监控 为在真正意义上促使招标采购工作的顺利进行,必须不断对招标质量监控进行加强。在实际开展招标质量监控工作时必须实现对施工单位科学合理的选择,这对工程项目管理工作有重要作用。在实际进行该项工作时我们可围绕以下几个方面进行: 2.1确定招标方式 我们有多种方式可对供应商进行选择,其中主要包括公开招标采购、邀请招标采购以及询价采购。在实际进行项目采购时必须尽量采取公开的方式,这可在一定程度上增加供应商之间的竞争,最终实现对最优物资价格的合理选择。这不仅对招标物资方式的组合有促进作用,同时对采购成本的控制有积极意义。 2.2招标方完善投标资质要求 优秀的产品供应商对招标工作结果有直接影响,招标方需要进一步实现对自身投标资质的完善与优化。投标资质过高会给项目资源的供应带来较大风险,也不能实现对控制成本的有效控制。因此在实际对其进行设立之前必须实现对市场行情的充分的了解,综合考虑各方面因素与问题后实现对投标资质的合理制定。 3运用合同管理手段 工程项目建设中,合同是保证招标人和投标人各自利益的法律保障,因此,合同管理在工程项目管理中具有十分重要的作用。合同管理有利于规范工程项目各方的市场行为,维护合作双方的合法权益,将项目风险降到最低。合同管理中要坚持以下几个原则:流程管理原则、预防为主原则、分类管理原则、综合管理原则。要采取相关措施把这几个原则应用到合同管理的过程中去。3.1建立健全合同实施保证体系。为了确保合同实施中各项工作的有序进行,更好的控制工程项目的合同事件,就要求建立健全合同实施保证体系。3.1.1建立合同管理的具体程序。项目工程实施过程中,合同管理涉及的事物多且杂,既要根据不同时间和要求安排协调制度,又要权衡各种相关因素,订立具体工作程序,使工程管理人员有章可依,从而保证工程项目合同的正常实施。3.1.2建立健全合同文档系统。建立健全合同文档系统是保证合同有序履行的基础。合同文档系统的主要作用是:作为因一方失约造成损失的赔偿依据,是保护正当利益的武器;有利于工程项目进度的监控,对工作进行总结和报告。3.1.3合同交底,实施目标管理,明确合同责任。在正式签订合同后,一般由项目部人员具体的执行,这就提高了项目部人员的要求,项目管理人员要努力学习合同条款,全面了解合同规定的相关内容,同时,合同管理人员应该与项目部门负责人进行合同交底,从而更好的了解合同责任,及相关法律责任。在当代市场经济不断发展的环境下,工程项目要及时调整管理措施,用合同确保双方利益,做好合同交底工作,完善合同管理系统能够促进工程项目的发展。3.2强化合同实施过程控制。强化合同实施过程控制有利于保障合同规定内容的切实实施,在合同实施的过程中要加强合同双方间的沟通、交流,要把各种安排落实到位,运用现代信息技术,实行信息管理,确保合同顺利实施。3.3合同争议及纠纷管理。在履行合同要求的过程中,难免会遇到各种争议和纠纷事件,如:招标中计价争议,黑白合同,以他人名义签订合同,实际情况与合同规定不符等问题,解决这类问题就要运用合理的方式和有效的法律手段,预防和避免纠纷的出现,对纠纷做好管理,积极面对索赔。索赔的主体是双向的,造成索赔的原因也是多方面的,部分风险难以避免,需要对风险进行识别、规避,将风险降到最低,预防、控制损失,保证利益的最大化。 4结束语 通过本文介绍,可以看出招标采购及合同管理为工程建设提供了物质保障,它是工程项目管理的重要组成部分。招标采购是项目管理工作的重中之重,将招标采购工作做好关系到工程项目的整体发展。合理选择优秀的供货商能够保证项目实施的顺利进行,对提高项目工程质量具有促进意义。 作者:王瑞 单位:中国航发哈尔滨东安发动机有限公司 招标采购论文:大数据在物资招标采购管理中的运用 摘要: 近几年,随着全球大势不断的变化,大数据的浪潮不断的涌来。大数据已经逐渐成为现代最伟大的科技成果之一,大数据的发展在逐渐的促进着产业的改革,也在增加产业竞争力的方面做出了非常大的贡献。大数据已经成为当下最核心的话题。随着科学信息以及新能源的发展,大数据在物资招投标采购管理方面的应用在不断的增加。在大数据时代,对于数据增值价值得到了非常良好的条件,进而提高了招标采购业务精益化的管理。本文主要对大数据在物资招标采购管理中的应用进行了研究,从物资管理的招标采购、大数据在物资招标采购管理中的应用以及大数据应用实施保障措施这三个方面进行了具体的阐述。 关键词: 大数据;物资招标;采购;应用 近年来,随着科学技术的快速发展,大数据已经广泛应用到我们的生活当中,其中包括城市的建设、公共服务、电子商务以及金融等各个方面,正在对各个行业进行着改变。作为一项重要的战略资源,大数据的发展与研究已经成为社会经济发展的重中之重。随着大数据时代的到来,招标采购行业对于大数据的研究以及应用已经达到增效以及高效管理的相关要求。 一、物资管理中的招标采购 随着市场经济不断的发展,竞争变得越来越激烈,为了有效的保障采购物质的质量,使得供应商能够实现合法有效的竞争,还为了实现企业经济性的要求,物资的招标采购的方式成为了必然的选择。物质招标采购的优势在于:企业可以利用物质招标的方式来提出自身对于物资的相关要求,这就使得物资实际的收集范围能够得到一定程度上的扩大,还能够有效的对市场经济的发展起到明显的促进作用;除此之外不仅仅能够避免采购人出现贪污的问题,还能够使得所采购的物资的质量得到有效的保障。供应商能否中标不仅关乎与价格方面的因素,还与物质的品质以及售后的服务等方面有直接的关系。因此,以这种方式来对物资进行采购不仅能够有效的促进企业的发展,从长远看来,对于推动市场也具有非常大的推进作用。从物资管理领域来看,大数据的应用处于初始发展阶段,尚没有较为成熟的应用理论,而在实际的招标采购擦数据分析中又无法直接应用现有理论。从招标采购管理的特点来看,大数据的应用主要分为四个步骤:一是挖掘和诊断历史采购数据;二是将招标采购业务特点与实际业务需求相结合,分析出大数据可能应用的方向;三是评估分析甄选出的大数据应用点,并对大数据应用点的优先顺序进行判断;四是规划和分析招标采购大数据应用点,并在招标采购管理中提出大数据的实施方案。 二、大数据在物资招标采购管理中的应用 1.历史采购数据挖掘和诊断。以信息化平台以及相关的历史数据为基础,对所收集的数据进行一定的整理以及诊断,一般所搜集的数据的特点为无序以及杂乱,需要对其进行一定的分类整合、数据的应用需求分析、对数据进行质量以及应用价值的分析,为了实现大数据分析提供结实的基础。2.大数据在招标采购业务中的应用。根据物资招标采购业务的特征,对大数据应用点进行选择,在实际的过程中进行串联,并且按照实际招标采购的流程实现场景化的应用,有效的提高招标采购管理的实际水平。按照相关的调查结果得出,招标采购的具体流程主要分为四个部分,分别是:物资分析、供应商分析、招标分析以及专家分析。根据事前和事后的两个时间点来讲选择出十四个数据应用点详见图1。其中事前阶段为物资采购做好准备工作。针对物资分类方法的优化需要通过策略性物质分类分析以及集采物质范围分析来进行的;为了对最优的分包方案以及评标的方式需要通过招标分包策略以及评标方法分析来实现的;为了为评标委员的评标提供一定的参考需要通过转接综合评价实现;对物资以及招标进行分析的方式来制定最优质的招标方式。事后阶段一般是对物资的采购的相关规律进行总结和分析。为了实现价格评分公式的优化需要对重点物资报价的规律进行总结和分析;为了对中标结果进行总结需要对中标率进行有效的分析。3.应用点评估分析。对于选择出来的大数据应用点实现一定的评估分析是非常重要的,对于大数据应用点前后顺序的一般采用定性以及定量两种方式来进行确定。其中在定性分析过程中,针对大数据每一个应用点,都需要按照其对于数据现状以及业务流程的特点,并且从以下四个角度来对其进行分析,主要包括:应用价值、可行性分析、数据需求以及优先级评价。然后再对其进行定性分析的基础之上,定量的对大数据应用蓝图中的数据进行分析。 三、大数据应用实施保障措施 1.实施物资采购招标的全程跟踪。在对物资进行招标采购管理的整个过程中,需要对其进行全程的跟踪,主要从以下几个方面进行:对于每一个环节进行严格的检查以及监督工作,主要包括:咨询、谈判、签订合同以及谈判等各个流程中,另外在所有的采购流程中最重要的就是对采购预算制定、质量审核以及价格的咨询等需要进行重点的监管,以这样的方式来实现制定的采购技术具有一定的准确性以及合理性。2.正确认识并重视招标采购。需要建立比较完善的内部管理制度,这样能够有效的促进相关的工作人员对其企业目标的实现,进而实现物资招标采购计划能够有效的实施。建立完整的物资招标采购的信息分析体系。如果物资的采购需要通过招标的方式进行一般需要企业掌握相关的详细信息,将相关的信息进行统计整理以及分析之后,对于供应商的选择才能做到更加的合理以及客观,进而实现招标采购效果的提升。3.重视标准化建设,提高业务数据质量。一般情况下,数据支持是大数据分析的基础,数据管理体系的建立以及完善能够有效的保障业务数据质量的提升,而数据管理体系还是大数据应用体系建立的基础。因为大数据的分析基本属于数据的实际应用方面,并且是以数据的收集以及加工为基础而建立的。而物资数据的管理,一般情况下的流程为对数据的挖掘,数据的实际利用深度不断的深入,最后使用可视化的相关技术来对实现其呈现,进一步为物资的决策提供相应的参考以及帮助。4.提高招标采购人员的综合素质。为了使得物资招标采购管理的效果得到有效的保障,需要对相关人员的综合素质进行提高,首先需要从企业的领导层着手,保障其对于物资招标采购有一个正确的认识,并且还要重视物资采购的重要性,把企业的物资采购工作放在该有的重要位置上去,还要对相关的工作人员的综合素质进行一定的提升。另一方面,要想使得物资招标采购管理能够达到应有的效果,还需要对企业内部相关的采购人员的整体能力进行培训,有效的提高采购相关人员能够对编制以及采购的实际方法得到非常良好的掌握。而对于管理人员的基本要求就是对相关人才的培养以及引入,使得大数据分析以及应用相关的人才得到重视,进一步建立技术技术精湛、业务熟练以及具有高效管理的大数据分析应用队伍。 四、结语 综上所述,本文主要根据电力物质招标采购管理的相关标准以及相关的历史数据,对供应链上的大数据应用点进行筛选,将大数据在物资招标采购管理中的具体应用进行具体阐述,并制定规划来分析大数据应用点,有利于提高物资招标采购的管理水平。 作者:李立 单位:宁夏天鹰电力物资有限公司 招标采购论文:大数据在物资招标采购管理中的应用 摘要: 大数据在招标采购管理中的应用分为四个主要步骤,分别是:历史采购诊断、提出大数据应用方向、对大数据应用点进行分析、提出大数据在招标采购管理中的具体实施方案。本文主要针对大数据在物资招标采购管理中的应用进行细致分析。 关键词: 大数据;物资;招标;采购管理;应用;分析;研究 1具体研究思路 由于对大数据在物资管理中的研究尚且处于初级阶段,很多的应用理论都比较缺乏,再加上现有的知识体系达不到招标采购大数据的应用需求,所以主要根据当前招标采购管理业务的一些特点和趋势,将大数据招标采购管理应用细化,分为以下几个步骤。第一点是对之前历史保留下来的采购数据进行重新的整合与诊断,对于一些有利用价值的信息要进行充分的挖掘,并对之前那些杂乱的数据信息进行统一整理。第二点就是根据招标采购业务的实际特点,结合实际业务需求的基础上,提出大数据今后的应用方向。并从这一应用方向中选择大数据的实际应用点,将其与招标采购业务流程进行实时的连接。第三点是对选择出来的大数据应用点进行分析,找出其中存在的问题和难点,集中对这些问题和难点进行分析和研究,并对最终研究出来的结果进行评估。第四点是针对当前我国招标采购大数据,对其应用点进行细致的区分和规划,并根据数据的使用状况提出大数据在招标采购管理中的具体实施方案。以业务流程分析为主要的辅助依据,以大数据的实际应用为具体导向。具体研究思路如图1所示。 2研究方法和过程 2.1历史采购数据的挖掘和诊断 研究人员会根据招标采购业务流程中可能会涉及的业务环节进行详细的分析,由于每一项业务之间所涵盖的数据信息都非常丰富,这也为数据采集工作奠定了基础。将所有历史采购的数据进行整合,并将零散的物资供应链条分成若干类别。对数据的质量进行系统的分析,这样做也是为了大数据应用点的提出创建坚实的基础。 2.2大数据在招标采购中的具体应用 随着整体业务流程场景化的不断应用,招标采购业务管理的实际水平也会得到极大的提升。除此之外,还可以采用调查分析法来对其进行分析。由于招标采购业务的流程主要包括四个主要范畴。而研究人员选择其中的几个大数据的应用点,并将其分为事前和事后两个时间段来进行分析。具体情况见图2。在事前阶段,研究人员主要通过对大数据的分析,为物资的采购提供相应的数据参考,然后通过对采购物资的分析来不断优化完善物资的分类方法,再将物资分析与招标分析方法进行有机的整合。除此之外,在对物资的类别和采购方式进行分析之后,就可以让每个物资品类都可以找到与之相对应的采购方式。在事后阶段,研究人员会通过对一系列大数据的分析,先总结出物资采购的相关规律特点,并通过对一些相对比较重点的物资进行报价处理,在了解报价的范围之后,总结出重点物资的报价规律,最后判断他们是否存在违规等现象。 2.3大数据应用点评估 研究人员在对大数据进行定性评估分析时,大数据的分析点都是不同的,所以要求研究人员要充分的了解业务的流程以及数据的梳理情况,从数据分析等多个角度对大数据进行实时评估。在综合考虑了实际的应用价值之后,再将大数据的分析点进行等级评估。 2.4大数据在招标采购管理中的实施方案 研究人员通过对大数据应用点的分析,分析之后确定大数据应用的设施方案。然后根据优先级的划分,将大数据的应用分为三个主要实施阶段。招标采购业务大数据应用点实施规划如表1所示。在对大数据的实际应用中,首先要关注的目标就是第一优先级中应用价值高、可行性强的分析点,研究人员就可以以这一分析点作为主要的切入点,这样就能够在较短的时间之内实现物资业务管理的水平。而且随着这一分析点的不断提升,其业务管理的水平也会有相应的提升。其次需要关注的就是第二优先级中可行性较强的大数据应用点,这一应用点不仅可行性强,而且运用难度也比较适中,适合大范围使用。而中长期目标就是第三、第四应用点中难度大,运用难度高的大数据应用点。 3结语 大数据在当前社会的发展中所占的比重越来越大。大数据现已成为推动社会经济发展和产业竞争的主要因素。随着我国信息化城市建设的不断发展,对全新能源的开发,使得招标采购管理对大数据应用的需求也是越来越大,大数据理论的应用可以创造社会价值,能够促进招标采购业务管理的水平,这也是为我国实施大数据战略提供了坚实的后盾。 作者:李悦 单位:哈尔滨市轨道交通建设办公室 招标采购论文:大数据物资招标采购管理研究 摘要: 大数据在招标采购管理中的应用分为四个主要步骤,分别是:历史采购诊断、提出大数据应用方向、对大数据应用点进行分析、提出大数据在招标采购管理中的具体实施方案。本文主要针对大数据在物资招标采购管理中的应用进行细致分析。 关键词: 大数据;物资;招标;采购管理;应用;分析;研究 1具体研究思路 由于对大数据在物资管理中的研究尚且处于初级阶段,很多的应用理论都比较缺乏,再加上现有的知识体系达不到招标采购大数据的应用需求,所以主要根据当前招标采购管理业务的一些特点和趋势,将大数据招标采购管理应用细化,分为以下几个步骤。第一点是对之前历史保留下来的采购数据进行重新的整合与诊断,对于一些有利用价值的信息要进行充分的挖掘,并对之前那些杂乱的数据信息进行统一整理。第二点就是根据招标采购业务的实际特点,结合实际业务需求的基础上,提出大数据今后的应用方向。并从这一应用方向中选择大数据的实际应用点,将其与招标采购业务流程进行实时的连接。第三点是对选择出来的大数据应用点进行分析,找出其中存在的问题和难点,集中对这些问题和难点进行分析和研究,并对最终研究出来的结果进行评估。第四点是针对当前我国招标采购大数据,对其应用点进行细致的区分和规划,并根据数据的使用状况提出大数据在招标采购管理中的具体实施方案。以业务流程分析为主要的辅助依据,以大数据的实际应用为具体导向。 2研究方法和过程 2.1历史采购数据的挖掘和诊断 研究人员会根据招标采购业务流程中可能会涉及的业务环节进行详细的分析,由于每一项业务之间所涵盖的数据信息都非常丰富,这也为数据采集工作奠定了基础。将所有历史采购的数据进行整合,并将零散的物资供应链条分成若干类别。对数据的质量进行系统的分析,这样做也是为了大数据应用点的提出创建坚实的基础。 2.2大数据在招标采购中的具体应用 随着整体业务流程场景化的不断应用,招标采购业务管理的实际水平也会得到极大的提升。除此之外,还可以采用调查分析法来对其进行分析。由于招标采购业务的流程主要包括四个主要范畴。而研究人员选择其中的几个大数据的应用点,并将其分为事前和事后两个时间段来进行分析。在事前阶段,研究人员主要通过对大数据的分析,为物资的采购提供相应的数据参考,然后通过对采购物资的分析来不断优化完善物资的分类方法,再将物资分析与招标分析方法进行有机的整合。除此之外,在对物资的类别和采购方式进行分析之后,就可以让每个物资品类都可以找到与之相对应的采购方式。在事后阶段,研究人员会通过对一系列大数据的分析,先总结出物资采购的相关规律特点,并通过对一些相对比较重点的物资进行报价处理,在了解报价的范围之后,总结出重点物资的报价规律,最后判断他们是否存在违规等现象。 2.3大数据应用点评估 研究人员在对大数据进行定性评估分析时,大数据的分析点都是不同的,所以要求研究人员要充分的了解业务的流程以及数据的梳理情况,从数据分析等多个角度对大数据进行实时评估。在综合考虑了实际的应用价值之后,再将大数据的分析点进行等级评估。 2.4大数据在招标采购管理中的实施方案 研究人员通过对大数据应用点的分析,分析之后确定大数据应用的设施方案。然后根据优先级的划分,将大数据的应用分为三个主要实施阶段。在对大数据的实际应用中,首先要关注的目标就是第一优先级中应用价值高、可行性强的分析点,研究人员就可以以这一分析点作为主要的切入点,这样就能够在较短的时间之内实现物资业务管理的水平。而且随着这一分析点的不断提升,其业务管理的水平也会有相应的提升。其次需要关注的就是第二优先级中可行性较强的大数据应用点,这一应用点不仅可行性强,而且运用难度也比较适中,适合大范围使用。而中长期目标就是第三、第四应用点中难度大,运用难度高的大数据应用点。 3结语 大数据在当前社会的发展中所占的比重越来越大。大数据现已成为推动社会经济发展和产业竞争的主要因素。随着我国信息化城市建设的不断发展,对全新能源的开发,使得招标采购管理对大数据应用的需求也是越来越大,大数据理论的应用可以创造社会价值,能够促进招标采购业务管理的水平,这也是为我国实施大数据战略提供了坚实的后盾。 作者:李悦 单位:哈尔滨市轨道交通建设办公室 招标采购论文:医院物资招标采购管理探究 摘要: 为了更好地配合医疗体制的改革,各个医院尤其是公立医院深化了经营管理工作,特别是在物资招标采购上,为了体现公平、公证、公开原则,防止暗箱操作,推进廉政建设,医院管理者采取了许多有效的举措,也取得了可喜的进步。但是仔细分析医院物资招标采购管理的整个过程,在商、招标人、投标人、监督机制上还存在许多缺陷,不仅严重地影响了评标结果,还影响了医院的正常经济进行,更影响了社会经济秩序。因此本文从物资招标采购的意义以及方法说起,提出了以上环节的不足以及改进措施,希望有利于改进与完善医院招标管理制度的制定与实施。 关键词: 医院采购;招标管理;问题对策 在医院物资采购招标管理中,的确存在着一些问题,如商为了自身的问题而明招暗定,制定虚假招标;招标人由于各种原因未对供应商进行全面了解以及验收把关;投标人为了自身的利益而不择手段;监管部门的失职等问题让医院物资采购招标管理缺乏透明度,所以我想在此分析上述问题产生的原因,以此引以为戒。 一、加强医院物资招标采购管理的意义以及方法 加强政府采购的目的是强化监督与管理,在确保公平、公正、公开交易的前提下,提高财政资金的使用效益,促进市场的公平竞争秩序。其方法有公开招标、竞争性谈判、单一来源采购等,并规定符合公开招标条件的应该采取集中采购。 二、当前医院物资招标采购管理普遍存在的问题 由于我国招标采购制度起源的比较晚,又加上医院特别是公立医院体制等原因存在的历史延续,再有医院在设备等采购方面比较分散,使得有些环节的确出现了弊端,具体如下: (一)商方面存在的问题 商是以盈利为目的的经营组织,效益与利润是它们赖以生存的基础。所以有些商为了自身的利益就会对招标单位的暗箱操作“睁一只眼闭一只眼”,甚至出现了同流合污现象,甚至出现了泄漏商业秘密的现象。如对招标人故意在文书中写一些摸棱两可的语言来迷惑投标单位,使一些投标单位走向误区,甚至出现废标,为明标暗定提供条件;有的招标单位在评标文件中故意不写详细评标标准与方法,这样也体现不了招标的三公开原则;为了达到早已选定的投标者中标,招标单位在文书的内容上以及招标的时间上随意更改。这些问题商都看在眼里,记在心里,就是采取一切什么都没有发生的态度去面对招标人与投标人。这样的招标结果失去了真正的招标的含义与意义,也催生了腐败行为的发生进度,更扰乱了社会安定团结的秩序。有些商还接受了投标者的好处,向投标者泄漏其他投标人的个人信息,甚至连招标的数量、金额等重要秘密都透露,以至于连标底、评委人员等绝对机密都泄漏。这样的商失去了职业道德的底线,这也是社会需要整治的重点之一。 (二)招标人方面存在的问题 我们制定了招标文书,不是所有的投标人都符合条件的,但是表面上符合招标文书的条件人也不是全部都真的达到标准的,这就需要招标人做好严格的资质审核与准入工作,这是非常关键的一步。但是不少招标商对投标人的资料只是走马观花地看看,注重投标人的表面规模与现状,对厂家生产许可证上的生产范围是否符合法律法规以及经营范围与注册商标的类别是否一致等细微工作没有仔细审阅,甚至生产的材料是否符合招标商所需的标准也没有详细调查,投标商的资质、投标的授权、公章是否合法都缺乏核对与分析,就盲目地加以接受,这为后期招标工作的正常开展带来了许多不利因素。另外在产品的验收过程中,不是按照合同与包装上的说明去按照程序严格检查,而是草率地购进后直接投入使用,这在医院的采购中经常出现,甚至买卖双方的人之间关系熟了,带着某些个人色彩去交易。这样损失的是招标商的经济利益与经济效益,长此以往,医院的经济效益与社会效益将大大减退。 (三)投标人存在的问题 投标人在激烈的市场竞争中,趋于利益的驱动,许多投标人不择手段,贿赂商和招标人,在职业道德与个人利益面前,商与招标人的良心天平失衡,导致商、招标人、投标人都不按规定程序办事,给物资采购招标的舞弊方开绿灯,以次充好,肥了私人利益,损害了公家的利益。另外在市场经济得不到发挥,供给失衡的情况下,供应商与招标商往往暗箱操作,排挤其他公平合理竞争的客户准入,使竞争失去公平。 (四)监督方面存在的问题 从上述问题的产生我们可以看到主要是缺乏监督机制,缺乏内外监督机制。首先在医院内部就缺乏物资采购招标管理的有关监督机制。这样使内部的纪检、监察流于形式,许多医院在招标采购管理中没有成立专门的监督部门,也没有实行主要领导集体联签制,更缺少在招标采购过程中从标底文书的制定到对投标人的核准以及对合同及产品的验收入库的审核管理。上述过程中,不是监督力度弱化,就是监督手段简单,以至于让监督成为写在纸上、挂在墙上的应付联查的硬件而已。其次在外部缺乏社会监督机构与监督部门的有效监管,也缺乏卫生系统部门经常下基层指导与监督。最后缺乏全社会人员的监督热情与责任,无论是医院内部员工还是社会人员都采取事不关己高高挂起的态度,那么监督将成为空话与大话,医院的物资招标采购管理工作也将无的放矢。 三、针对以上问题,加强医院物资采购招标管理的几点措施 维护市场秩序,强化医院物资招标采购管理,规范采购行为,在内部强化基础管理,做好内控的自我约束、自我监督工作,并为此做好信息平台工作,对外规范机构,真正地做到专家评标,具体如下: (一)强化管理,规范招标采购市场秩序 从上边存在的问题,我们可以看出国家在招标采购市场约束机制上还不够完善,国家在这方面的法律法规还有待于完善,相关部门之间制定的措施还存在一定的缺陷,因此只有从最基础的法律法规筑起一道防火墙,并且相关政府部门积极应对制定出适合本地区的有效措施,才能有效地杜绝各种不良行为的发生。 (二)强化机构的职业道德 虽然说机构是以盈利为目的的经营组织,但是职业道德是他们遵守的最低防线,守法守信,诚信服务是机构做强做大的基础与前提,也是约束自己,提升自己的法宝。因此机构一方面要规范自己的行为道德,努力钻研业务,熟练掌握各种招投标程序,做到规范操作,不损害任何一方利益的前提下,兢兢业业地工作。另一方面要充分发挥中介的媒介作用,服务于各方,有利于双方。 (三)招标人要严守职责 首先医院的物资采购部门要派出有经验、有能力、有素质的专业人员严格调查筛选投标人的资质,严格准入。并且详细地调查生产许可证与经营许可证的内容,并审查相关参标人员提供资料的准确性以及参标授权的合法性。其次要严把验收关,这一关绝不是一个人说了算,是医院全体领导、设备管理部门、使用部门、供应部门、技术部门共同参与验收。最后一定做好人员与设备整合,这一过程注重人员的培训、设备的调试、款项的结账等环节。 (四)规范投标人管理 规范投标人管理,使投标人的程序按照正规流程有条不紊地进行。另外还要让投标人公平地参与竞争。所以应该建立投标人信用管理机制,加大行业入准制度,创造良性竞争环境。并且加大严惩力度,对于弄虚作假,暗箱操作的人与企业严惩不贷,情节严重者应该移送司法机关,接受刑事责任。 (五)监督要全过程化 我们前面说过,没有监督就无法谈管理,所以完善监督机制,建立健全监督部门,并要做到监督全过程和全方位,同时也努力地为监督开通绿色通道,让监督有声有色。如建立网络监督平台,定期监督结果以及处理意见,让监督透明化。另外要加大监督奖惩力度,并做好保护监督人员的安全措施。最后要做好招标全过程的备案工作,要让物资采购招标管理工作的开展有理有据,以理服人。 四、结束语 总之通过规范医院物资采购招标体制,创新机制,整顿物资采购招标秩序,我们有理由相信医院物资采购招标管理工作会逐步完善,并且是提高医院资金使用的强有力手段,同时也是抑制腐败行为发生的强有效措施。 作者:吴野 单位:吉林医药学院 招标采购论文:招标采购项目管理方案制定 招标采购项目管理方案是在招标采购规划阶段通过对招标采购的需求、目标及技术特点、经济特性、管理特征等进行分析,依据有关法律政策、技术标准和规范,编制的定义明确、要求清晰,可操作性强的招标管理总体规划。编制招标采购项目管理方案,必须综合考虑质量标准的设定。首先,合理的设定质量标准是项目管理实施的基础;其次,任何一个项目的实施都必须考虑经济性问题,采购成本的高低将直接影响到项目的经济性,这就要求在坚持质量标准和互惠互利的前提下,应尽可能降低采购成本。同时,又要兼顾效率,遵守公平公正、回避利益冲突原则及道德标准。 1.熟悉项目 主要是对项目概况、背景、招标对象、工程承发包模式及合同等进行全面的了解并为编制提供基础依据。 2.招标采购需求分析 通过宣贯、合同交底、交流、专题会等形式,获取有关建设项目总体规划信息,包含目标、任务、范围、施工进度分解、难点分析及对策。 3.确定招标采购目标重点和任务 3.1质量目标 严格按照国家法律法规、合同约定和技术规范书等确保采购设备材料满足设计要求,注重质量指标判别,以期配合建设项目整体目标实现,进一步强化质量保修、检验、监造、缺陷处理、责任划分等受控。 3.2成本目标 严格按照制度与流程执行概算,建立失控处置办法,如:编制应急计划和替代方案;设置后备费用和后备时间,用于应付由于经济、技术、管理等因素造成的风险;风险报告与响应等,以确保经济高效采购。 3.3进度目标 严格执行审批后的工程进度及招标采购进度计划,履行调整审批手续,加强偏差管理,优化进度实施。 4.编写招标采购项目管理配套计划 招标采购项目管理配套计划是招标采购项目管理方案的重要组成部分,是依据招标采购目标重点、任务及实施思路细化成的具体实施方法,主要包括:质量与进度计划、组织保障及人力资源计划、成本费控计划、合同规划、沟通及风险防范计划等。 4.1招标采购的质量与进度计划 (1)充分利用因果分析图从人、机、料、法、环、计等方面进行分析,把各种影响因素与质量问题关联起来,分析产生原因,有针对性地制定计划与策略。在制定技术规范和合同条款时要充分考虑质量的重要性,采用资格预审招标方式,加强采购项目过程质量管理。 (2)分析工作先后关系及招标工作排序,依据项目采购特点及时间要求、限制与约束条件,应用相关工具(如:关键路径法、甘特图),根据招标采购工作内容的分解,确定各项工作的先后顺序,估计各项工作的利用时间及进度,各管理因素相互关系的平衡。特别是注意招标货物的国外、国内时限、保险、运输的安排。 4.2招标采购的组织保障和人力资源计划 依据招标采购进度计划,针对工作内容,识别记录项目角色、职责,组建团队,进行WBS任务分解,合理配置,明确招标采购各阶段人员责任并形成矩阵表,通常配置项目经理、招标、造价、技术等方面人员,不要忽略了提前做好人力资源需求梳理与申报。 4.3招标采购的成本费用控制计划 招标采购活动是控制成本的重要途径。通过制度建设、流程控制、合约规划指导生成采购费用计划,实现采购计划的成本管控,在编制标底和定标时需要比较标底价、中标价与合约规划金额,以判断标底价和中标价是否合理,合约规划是否要进行调整;通过把合约规划与采购计划相对应,就能及时反应采购金额是否和预期目标有偏差,从而有效地控制项目成本,将费用风险降到最低。成本费控分析管理工具和方法众多,如:成本费用偏差分析表、费用计划曲线等,但工程实践中常采用赢得值曲线法,即:计划工作时间预算费用(BCWS),已完工作预算费用(BCWP),已完工作实际费用(ACWP)曲线。 4.4招标采购的沟通及风险防范计划 (1)识别利益相关方,分清内、外部划分,登记角色在招标采购过程中的份量、所持态度及影响程度并编制利益相关方矩阵,有针对性地制定沟通技巧与策略。 (2)确立沟通原则,通常先关注业主,共享核心信息,进行沟通培训,提高沟通能力,使发送的信息清晰、完整、没有歧义。信息发送者有责任确保信息被正确地理解,信息接收者有责任确保完整接收和正确地理解信息。 (3)建立双向沟通机制,掌握沟通技巧,恰当使用正式沟通与非正式沟通、垂直沟通和水平沟通的方式。特别要利用好项目进展的里程碑节点、关键活动、有影响的结果等协调沟通。 (4)定期对沟通计划和沟通程序进行评估和调整;利用现有的沟通方法和工具,如:工程信息集成系统、电子邮件、视频会议、书面文件、QQ、OA、微信,增强项目团队内、外部信息传递。 (5)通常采用风险分解结构表与风险应对措施表来管理招标采购项目中的风险。编制时,收集风险信息,辨识确定风险因素,工程实践中重点关注时间、质量、范围、费用控制、进度等,运用各种控制手段,根据风险因素发生的概率和损失量,确定风险量,采用风险定量分析法进行分级预警,最好能建立风险库。 作者:李建伟 武葩蕾 王芳 单位:中机国能电力工程有限公司 招标采购论文:园林行业招标采购管理初探 摘要: 传统园林行业因为行业的区域性、行业的季节性、行业的资金密集性等特点,导致整个园林行业招标采购模式一直存在诸如:供应商引入渠道狭窄;采购途径不透明、易产生道德风险;缺乏性价比优秀的企业投标;与供应商互动沟通成本高;供应商资料采集和维护困难;缺乏良性竞争,难以优中选优;选择商品效率低、订货操作流程繁琐;外部协同程度低等问题。如何有效解决传统采购模式中资材(特别是活的资材苗木等)产销信息不畅,供需严重脱节,打通园林资材供销双向互联通道,节省采购成本,是文章研究的主要问题。 关键词: 互联网+;招标;采购管理 0引言 在“互联网+”的大潮下,传统园林企业经受了巨大的挑战,如今的竞争不再是单个企业之间的竞争,而是网络间的竞争,谁拥有网络优势,谁就拥有竞争优势;如今的竞争已不再是习惯思维、传统操作的竞争,谁拥有创新,谁就拥有突破的余地和机会。文章研究了如何在这样的背景中,充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用,将互联网的创新成果深度融合于园林行业中,提升园林行业的创新力和生产力,形成更广泛的、以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。 1从传统采购模式走向战略采购模式的竞争优势及转变流程 1.1实行战略采购的竞争优势 (1)战略采购将采购工作从单纯的采购转变为与整个供应链相关,将采购的目标从保证企业生产转变为支撑企业经营战略,从而获得竞争优势。 (2)战略采购不仅为供应链发展提供所需资源,而且会帮助企业分析市场、供应商等一系列和供应链有关的信息,并对采购业务进行新的定位。 (3)战略采购在业务操作上也有很大变化。供需双方减少了谈判次数,企业对物料的质量也会实时跟踪,确保物料的质量达到生产要求,减少物料到厂后由于质量不合格而退货的频率。 (4)战略采购着重于帮助企业保质、保量、低价地获得所需物料,实时跟进供应商备货,并减少退货的可能,还可以提升供应商的利润,有助于实现双赢。 (5)战略采购将采购的要点从关注采购单价转变为关注采购总价。采购总价即从产品单价到产品出厂、运输、入库等一系列流程中支出的费用。 1.2企业从传统采购向战略采购转变的流程 (1)搭建战略采购模式。战略采购要求企业首先进行市场调查,并根据获得的资料分析整个市场的供需关系,再根据结论制订采购计划,进行采购事宜。这样做可以使整个采购过程都十分规范化,可以有效保证企业的正常运行。 (2)对供应商进行分类管理。供应商的分类不是按照其生产的物料的不同来划分的,而是通过对市场和供应商的分析,以具有发展潜力的供应商支撑整个分类体系。 (3)掌握差异化采购技巧。战略采购依靠差异化战略寻求最佳经济效果。在进行采购时,企业需要遵循差异化原则,根据物料的价值来决定投入的精力,建立差异化的供需关系。 (4)实现供应链的整合和双赢。战略采购注重供应链和供应链之间的竞争,将企业的竞争力放在供应链上,而不是所谓的“低价物料”上。企业与供应商的合作也不再是“蜻蜓点水”,而是更加深入的合作,双方应相互配合,共同发展,实现双赢。 2提炼多样化采购模式 (1)“单品招标”是针对常用园林资材品种,优先在该品种原产区进行单品采购招标,凸显产区资源优势和价格优势,预期可降低20%~30%的成本。 (2)“整体项目招标”是根据不同项目的实际需求,实行整个工程所需的全部用苗整体打包的招标形式来进行采购。 (3)“回收优势资源”是依据现代园林市场动向和企业实际需求,有计划有规模的适当回收优势苗木资源,囤积价廉质优的常用工程用苗品种,做好企业长期用苗的优势资源储备工作。 (4)“定培定采”是基于现代园林市场需求,遵循公平、双赢法则,科学测算企业在未来3~5年内的一个中长期发展规模,确定主力采购品种及数量。在全国范围内优选技术先进,配套设施成熟,拥有一定规模苗木基地的优质供应商进行“签约生产”,定品种、定点、定量、定规格生产并在合同预定期内完成培育产品的交付。“园林资材多样化采购模式”可化零为整,4个模式相辅相成,不固化于某一种单一的采购模式,根据企业实际需求,灵活规划并选择适合的采购方法,在有效满足企业实际采购需求的同时提升企业采购效率,节省采购成本。 3建立园林行业供求资源的云平台 (1)云平台数据采集。借助国内外采购指南、产品会、展销会、订货会、国内外新闻传播媒体、国内外专业刊物或厂商名录、国内外政府相关统计调查报告、国内外行业协会、企业协会、同行业市场调查、媒体广告等渠道搜集相关信息,建立采购云平台,吸引众多供应商入驻,形成庞大的供应商库,通过大数据连接供需双方,精准地匹配,促成合作,实现公平、公正得阳光采购。 (2)建立平台或者的对象及利用。建立平台或者的对象可以是园林企业、可以是供方、也可以是第三方平台。通过云平台的建立,采购方和供应方的信息沟通更加方便、准确、及时。通过云平台,采购方负责人通过互联网可以方便地了解每一种产品的价格、数量、库存情况,企业资金的使用情况,以及订单的执行情况等,而且,交易双方可以随时了解对方的需求,在第一时间与对方分享采购信息。一旦采购过程中出现问题,供需双方可以快速做出反应。 (3)信用体系的建立。采购云平台同步建立供求双方的信用评级体系,求购方企业的信用体系,通过能力类指标,通俗地讲是商业指标(对客户财务能力、发展潜力、社会地位及企业资质)和行为类指标(指客户在经济活动中与其他企业交流中形成的反映信用行为结论的指标)等方面来计量。求购方个人通过交易过程及后期维护的数据作为评价的方式,供方的评价结合采购方对供方从质量、进度、服务、沟通等层面建立评价的数据体系。供求双方通过平台,可以第一时间了解潜在的合作者的相关信用情况。 (4)物流的解决。在平台上,为供需及物流公司建立需求通道,形成常规路线和定制路线等全面系统的物流网络,为成交的园林资材提供最合理透明的物流价格及最便捷的配送服务。 (5)大额交易的担保。为解决供方对交易的过程及收款事宜的担忧,平台可通过收取一定的佣金,适时设立大额交易的担保等服务,确保买卖双方货款安全的同时,也实现了资金流与发票的统一、支付与交收的一体化,并具有短信提醒、即时到账、自主控制出入金,随时进行货款支付或收款确认,不受时间限制等特点,大大提高了支付效率,让交易顺畅、有序的进行。 (6)产品标准化程度的设立。在平台建立的后期,可对平台产品设立进驻的标准,甚至可以对潜在的园林资材进驻产品进行生产或加工过程中的指导,让标准化程度的覆盖面越来越宽泛,进而带动整个行业的园林资材标准化进程。 4探索园林行业的金融模式 鉴于园林资材属于资金密集型行业,所以采购云平台+金融的模式会成为一种潮流和趋势,会被越来越多的园林人所接受。可以在平台上引入P2P网贷、众筹等互联网金融的概念,P2P网贷是指借款人通过P2P网络融资平台直接借款信息,出借人通过了解对方的身份信息、应用信息,直接为借款人提供小额贷款的模式。所谓众筹,是指用团购+预购的形式,向网友募集项目资金的模式。应用在园林招标采购上,可以有如下模式: (1)通过平台对各个园林项目的商业计划书的相关分析数据,用预期的利润目标吸引有意向的P2P网贷或众筹的合作者,可以有效减轻项目持有人在园林资材方面的资金压力,同时合作者也可以通过这种方式,得到预期的利润目标,实现双赢。 (2)用众筹的模式投资苗圃。通过对苗圃投资的商业计划书的分析,来做众筹的理财产品,吸引苗圃投资客户,经过5~8年的苗圃经营,用低成本实现众收益,同时还能创造长尾。 5结语 应本着不断总结和优化传统园林的招标采购模式,基于大数据的战略采购思维、电商化和金融化的中国电子商务的新业态和供应商管理,为园林采购提供低成本、高效率的技术支撑。互联网嵌入的现代采购管理是历史发展的必然,未来的采购管理还有更多的未知等待去开发与探索。 作者:周秧秧 单位:上海万荣园林工程有限公司