数据分析的前景范文

前言：我们精心挑选了数篇优质数据分析的前景文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

大数据是信息技术快速发展的产物，其对教育系统能够产生深远的影响。以数据的形式呈现教育给教育领域带来了一次革新。在大数据模式之下，可以分析学生学习行为和变化的内在联系性，可以有效的挖掘教育领域更加深层次的问题。进入新世纪第一个十年间，大数据这个名词的出现为教育领域带来了全新的模式和挑战。学校在办学过程中，拥有了越来越多真实的、有用的、有价值的海量数据信息。这些强大的数据资源可以为教育发展提供强有力的智力支持和数据分析，在教育系统中大数据的应用具有强大的教育工具价值和时代意义。而积极探索将大数据如何应用到教育系统中，是需要我们重点思考的一个问题。

一、国外教育系统应用大数据的现状分析

大数据应用到教育系统中，能够对学生从小学到大学各个时期的学习行为、考试成绩以及职业规划进行详细的关联分析和研究。在国外很多这样的数据信息已经被国外政府机构完好的保存起来，用于今后的统计和分析。现阶段，大数据分析已经被应用到发达国家像美国、日本等国家的公共教育系统中，其成为了促进本国教育系统改革的重要信息基础。为了顺应时展的步伐，美国政府部门在2012年投入一项花费2亿美元的公共教育大数据计划，通过这个项目美国政府希望能够对美国的教育体系进行完善和改革。进入新世纪以后，在美国的教育系统中，逐渐兴起了一股在线教育的潮流，通过这种教育哈弗和麻省理工大学可以收集大量的数据，从而更好的研究世界各地各个国家的教学模式和学习行为，从而打造出适合不同国家学生学习的在线教育平台。通过记录学习者鼠标的点击数量，可以对学习者的学习行为和学习轨迹进行研究，发现不同类型的学习者对不同知识点的反应情况，用多少时间去学习，哪些知识点需要重复讲解或者强调，哪些学习工具和学习方式能够提高学生的学习效率。在追踪个人学习数据时，虽然是杂乱无序的，但是当很多人的数据收集到一定程度之后，群体行为就会在数据中呈现出一种规律，通过分析这些数据的内在联系性，在未来在线教育平台建设过程中才能弥补没有教师面对面交流指导存在的不足，提高知识传播的针对性，比如知识对受教者的投放强度、进度、反馈等。

二、大数据在教育领域应用的前景分析

1.利用大数据研究学生行为和变化内在的联系性

通过目前各类已广泛使用的教育信息系统途径，学生的行为会被各种数据所自动保留，例如学生在学校的时间、按时上课的情况、课堂听讲是否积极主动。在应用过程中以互联网技术和云计算等综合技术为基础，在对学生管理过程中，从数据库中寻找有价值的数据信息，经过全过程性和综合性分析，找到学生与知识之间存在的内在联系性，分析背后隐藏的逻辑关系，并做出合适的教学决策。在学校中积极应用计算机技术和智能通信设备保障了学生和家庭、学生和教师、学生和社会之间的沟通和交流。在大数据背景下，学生在学校的各种表现都可以用数据形式真真切切的反应出来。其能够表现当下学生的行为表现。一方面，可以通过学生之间的行为变化发现内在的联系性。一方面，大数据时代可以显示学生的历史行为，各种数据表单都能够记录下来。通过这些数据我们可以发现学生的学习兴趣，特长爱好等因素。另一方面，大数据可以通过云计算反应学生的变化趋势。学生的变化通常情况下都是不是很明显，只有当学生出现问题之后，才能发现，而数据从开始到结束是有时间差的，这样就可以通过数据提早发现学生的变化，避免产生不良的结果。

2.利用大数据挖掘学生内在特征

传统教学模式通常都以学生的考试成绩判断学生是否优秀，忽视了学生自主发展的空间。例如两个学生在物理考试中都取得了90分的成绩，从表面上看两个学生的分数是一样的，但是通过大数据分析可以发现，一个学生在学习过程中主要依靠的是思维能力，而另一个学生主要靠死记硬背取得高分，结果相同，但是过程明显不同，在未来这两个的人个各自的发展也不尽相同，其中以逻辑思维能力学习的学生，在今后的学习中能够更加顺畅，发展更加长远。而凭借记忆取得好成绩的学生思维能力不足，对今后的学习十分不利。相同的结果不一定具备相同的知识结构，成绩会掩盖一些不足的地方，会影响学生全面发展，而大数据能够反映学生阶段性的自我认知，对个人成长具有指导性作用，帮助学生弥补能力方面的不足，能够更加全面的反应学生在发展过程中存在的问题和风险。

第2篇

几乎是所有的企业在生产经营过程中，均会形成各式各样的数据、资料，通过对这些大量的数据、资料展开深入的研究所获得的数据分析报告，在企业经营管理中可发挥十分重要的意义与作用。数据分析指的是通过科学的统计方法就收集的详细的数据、资料展开研究分析，以对数据、资料相关功能进行尽可能的挖掘开发，发挥数据的显著作用，即数据分析是一个为了获取可利用信息和产生结论而就数据、资料展开研究、分析的过程。数据分析的目的是挖掘提炼出众多看似错综复杂的数据资料潜在的有利信息，以归纳出分析事情的客观规律。由此可见，做好数据分析工作，对于促进企业的发展、提升企业经营管理能力，有着十分重要的现实意义与实质作用。

1.数据分析在企业经营管理中的意义

1.1支持营销运营管理

基于数据分析、数据挖掘方法的支持，在过去传统数据社会，一部分较为先进的企业便已经能够一定程度地达到洞察力促进科学规范营销运营管理的目的。在现如今大数据时代，企业用户的数据变得进一步多元、丰富，在对用户需求洞察满足方面企业变得愈加充分、精确，值得注意的是，在当前数据分析水平不断提升的情况下，企业作用于用户的洞察、满足能力基于数据、资料存储以及数据、资料研究分析方面将变得更为高效，鉴于此，支持企业营销运营管理全面步骤决策的数据、资料流能够同步于企业营销运营管理工作流，企业可通过统计归纳用户的以往消费行为数据以及用户实时的消费行为数据，第一时间针对相对应的用户制定出具备显著个性的营销手段，从而有效识别把握转瞬即逝的营销机会，积极促进企业营销命中概率的提升，最大程度地提升企业营销运营管理效率[1]。

1.2推动智能管道运营

就企业经营管理而言，企业智能管道的核心能力为，结合用户的活动行为，动态为用户提供推荐并配备互联网设备资源。在过去传统数据社会中，受技术条件有限难以满足及相关问题与用户体验动态测量相同等影响，企业通常无法有效的就智能管道运营需求予以满足；在现如今大数据时代，在数据分析水平不断提升的情况下，作用于半结构化设备数据动态收集、分析以及处理等相关技术的日趋成熟，将很大程度上推动企业智能管道运营管理运行的计划。企业智能管道运营管理达到机理与用户体验管理存在极大的相似之处，最主要的区别仅仅是，企业职能管道作用于用户产品消费行为活动测算的数据、资料相对应于提供推荐并配备互联网设备资源，于确保用户体验满足标准的情况下，全面配备、划分及归总企业互联网设备资源，经资源利用最大程度地实现，积极促进资源的尽可能优化[2]。

2.数据分析在企业经营管理中的作用

2.1完整客观的反映企业情况

企业常规的数据报表、调查资料，通常仅能够显现企业某一方面或者某一部分的情况，就算是获取的企业数据报表、调查资料十分全面，如果这些企业数据报表、调查资料未能够得到相应的研究、分析，也往往很难了解从中了解到企业的真实情况。为了完整客观的反映企业情况，务必要遵循“实事求是”原则，在收集企业全面数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，以提供给企业管理者科学规范的数据分析报告，为其在就企业发展做决策时提供有利依据。经严格加工制作及研究分析所得到的数据分析报告，相较于常规的数据报表，能够更加全面、系统及集中地反映企业客观实际。

2.2实行监督管理工作

监督属于数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的作用。数据分析部门在对企业数据、资料进行收集过程中，能够相对较为全面、如实地知晓行业经济动态及本企业运行发展状况，了解相关数据、资料的来龙去脉及口径范围，因此数据分析部门可有效的担负起对企业的多方面监督管理工作，包括企业运营发展部门相关政策方针有效落实与否、企业发展生产经营规划有效完成与否以及企业一系列经济指标有效实行与否等。在数据分析的作用下，可促进企业有效实行监督管理工作，以客观、完整地向企业管理者、相关部门做决策及制定企业发展计划时提供有利参考依据。

2.3参与科学化决策

对于任何一项经济行为发展，想要获取其客观规律性的见解并未易事，通常是要通过不断的分析、探索及实践，方可一步步构成认识。在现如今市场经济大环境下，还存在着诸多的市场经济比例进程、实现企业经济效益利润最大化以及实现集群产业结构优化等客观规律，均有待我们去逐步挖掘。鉴于此，就市场经济背景下客观经济规律展开研究分析，属于一项有着广阔发展前景的领域。数据分析部门可充分发挥详细数据、资料持有优势，进行针对的研究、分析，对数据、资料表层显现内容展开更深层次的剖析，挖掘出数据、资料中的潜在实质涵义，由理性认识代替感性发展认识，实现客观经济规律认识质的升华，达到显现企业发展现状以及企业内部关联和发展的目的，一方面促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业经济行为里程、企业发展现状以及企业发展方向，提升企业管理水平，一方面促使企业管理者及相关部门能够更有针对性地进行企业决策、计划制定，从而全面起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策作用。

2.4有利于数据深度利用

数据分析部门为了获取全面详细的数据、资料，需要对定期统计报表制度进行全面贯彻落实，或者需要采取一系列包括调查、普查以及抽查等各式各样形式的统计调查工作，这必然是一项十分复杂的系统工作，倘若仅仅将这些详细的数据、资料简单地汇总上报给国家和相关部门，以完成国家和相关部门制定的数据、资料收集任务，低下的数据、资料利用率，显然有愧于需要消耗长复杂的系统数据、资料收集工作[3]。由此可见，唯有早收集详细数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，展开各个层次、各个方面的综合深度利用，以使这些数据、资料转变为内容更加丰富化、形式更加多样化的重要深度信息。

2.5有助于提升员工素质

在数据、资料收集的基础上展开数据分析，采用一系列分析方法，根据数据、资料实情展开针对的研究分析，经数据分析工作的开展，不仅要找出数据、资料中潜在的问题，发觉数据、资料中的不和谐之处，还要分析问题出现的缘由，并制定出问题的解决对策。为了完成这一系列的高要求、复杂艰巨的工作，要求数据分析部门员工一方面需要具备完善的数据分析基础常规知识，具备相应的政策分析能力、经济理论知识，一方面需要掌握数据分析的开展方法，明确数据分析的前后关键步骤，此外还应当熟悉相应的经济技术要点，具备相应的数据、资料归纳分析水平，具备相应的写作技巧水平等。由此可见，数据分析部门在进行数据分析工作期间，势必会激发数据分析部门员工学习主观能动性，有效提升员工各方面综合素质，并逐步成为不仅能够进行数据分析编写分析报告还能够自经济层面进行数据编织统计的社会发展需求的综合型人才[4]。如此一来，不但可以更充分的发挥数据分析在企业经营管理中的作用，还能够提升数据分析工作的重要性地位，促进数据分析工作条件的有机改善。

3.完善企业数据分析工作的策略

3.1统一认识，加强领导

基于对数据分析在企业经营管理中意义与作用重要性统一的认识，企业相关数据分析部门应当严格对待数据分析工作，不仅要做好数据、资料调差收集工作，还要做好数据统计报表、做好数据分析工作，以为企业、企业管理人员提供科学有效的决策管理服务[5]。同时，企业管理人员同样要提升对数据分析工作的重视程度，面对企业数据分析既应当要求数据分析部门提供统计报表，严格要求数据分析工作环节、质量，有利领导数据分析工作的有序开展。

3.2实现计算机网络数据支撑

伴随着现如今市场经济体制改革的不断深入发展，企业管理人员一方面要明确认识到企业发展的实际处境，一方面要为企业日后发展制定“未雨绸缪”的策略。这就一定程度上要求了企业数据分析部门，应当采取一系列不同的数据分析方法，包括数据结构分析法、数据对比分析法、数据实时分析法以及数据预测分析法等方法，就企业数据、专利展开有效的研究分析，形成科学结论，提供给企业管理人员具备实质意义的意见建议。在企业数据分析方法的实践运用方面，既要结合分析内容需求及分析方法自身特点，采取以往有成功经验的方法手段，自各个角度就客观市场经济法律展开研究分析，同时基于对先进分析方法的运用，实现计算机网络数据支撑，促进数据分析预见性、研究分析深度升级，积极促进企业数据分析工作的有序开展[6]。

3.3提升数据分析人员素质

企业数据分析工作水平高低，受企业数据分析团队素质优劣重要影响。由此可见，企业数据分析人员应当结合企业、自身实际情况，对各方面数据分析相关基础知识、专业知识展开积极主动的学习，包括对市场营销知识、企业管理知识和经理理论知识的学习，对信息技术知识、财务会计知识的学习，对经济行为活动方针政策的学习等等，尽可能地提升自身业务知识水平，提升自身全面综合素质[7]。同时，企业数据分析人员还应当遵循“实践第一”原则，结合数据分析工作实践以一步步提升自身数据分析能力。经企业数据分析人员自身逐步的学习、实践，不断构建起一直不仅具备数据分析业务知识水平，又具备数据分析实践工作经验的，拥有综合素质的数据分析团队，积极促进企业数据分析工作的有序开展。

第3篇

摘要：介绍了数据融合技术的基本概念和内容，分析了该技术在森林防火、森林蓄积特征的估计和更新、森林资源调查等方面的应用，提出该技术可应用于木材无损检测及精确林业。融合机器视觉、X射线等单一传感器技术检测木材及木制品，可以更准确地实时检测出木材的各种缺陷；集成GPS、GIS、RS及各种实时传感器信息，利用智能决策支持系统以及可变量技术，能够实现基于自然界生物及其赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实，建立基于信息流融合的精确林业系统。

多传感器融合系统由于具有较高的可靠性和鲁棒性，较宽的时间和空间的观测范围，较强的数据可信度和分辨能力，已广泛应用于军事、工业、农业、航天、交通管制、机器人、海洋监视和管理、目标跟踪和惯性导航等领域。笔者在分析数据融合技术概念和内容的基础上，对该技术在林业工程中的应用及前景进行了综述。

一、数据融合

1.1概念的提出

1973年，数据融合技术在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中得到了最早的体现。70年代末，在公开的技术文献中开始出现基于多系统的信息整合意义的融合技术。1984年美国国防部数据融合小组(DFS)定义数据融合为：“对多源的数据和信息进行多方的关联、相关和综合处理，以更好地进行定位与估计，并完全能对态势及带来的威胁进行实时评估”。

1998年1月，Buchroithner和Wald重新定义了数据融合：“数据融合是一种规范框架，这个框架里人们阐明如何使用特定的手段和工具来整合来自不同渠道的数据，以获得实际需要的信息”。

Wald定义的数据融合的概念原理中，强调以质量作为数据融合的明确目标，这正是很多关于数据融合的文献中忽略但又是非常重要的方面。这里的“质量”指经过数据融合后获得的信息对用户而言较融合前具有更高的满意度，如可改善分类精度，获得更有效、更相关的信息，甚至可更好地用于开发项目的资金、人力资源等。

1.2基本内容

信息融合是生物系统所具备的一个基本功能，人类本能地将各感官获得的信息与先验知识进行综合，对周围环境和发生的事件做出估计和判断。当运用各种现代信息处理方法，通过计算机实现这一功能时，就形成了数据融合技术。

数据融合就是充分利用多传感器资源，通过对这些多传感器及观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上的冗余或互补信息依据某些准则进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述。数据融合的内容主要包括：

(1)数据关联。确定来自多传感器的数据反映的是否是同源目标。

(2)多传感器ID/轨迹估计。假设多传感器的报告反映的是同源目标，对这些数据进行综合，改进对该目标的估计，或对整个当前或未来情况的估计。

(3)采集管理。给定传感器环境的一种认识状态，通过分配多个信息捕获和处理源，最大限度地发挥其性能，从而使其操作成本降到最低。传感器的数据融合功能主要包括多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测。

根据融合系统所处理的信息层次，目前常将信息融合系统划分为3个层次：

(l)数据层融合。直接将各传感器的原始数据进行关联后，送入融合中心，完成对被测对象的综合评价。其优点是保持了尽可能多的原始信号信息，但是该种融合处理的信息量大、速度慢、实时性差，通常只用于数据之间配准精度较高的图像处理。

(2)特征层融合。从原始数据中提取特征，进行数据关联和归一化等处理后，送入融合中心进行分析与综合，完成对被测对象的综合评价。这种融合既保留了足够数量的原始信息，又实现了一定的数据压缩，有利于实时处理，而且由于在特征提取方面有许多成果可以借鉴，所以特征层融合是目前应用较多的一种技术。但是该技术在复杂环境中的稳健性和系统的容错性与可靠性有待进一步改善。

(3)决策层融合。首先每一传感器分别独立地完成特征提取和决策等任务，然后进行关联，再送入融合中心处理。这种方法的实质是根据一定的准则和每个决策的可信度做出最优的决策。其优点是数据通讯量小、实时性好，可以处理非同步信息，能有效地融合不同类型的信息。而且在一个或几个传感器失效时，系统仍能继续工作，具有良好的容错性，系统可靠性高，因此是目前信息融合研究的一个热点。但是这种技术也有不足，如原始信息的损失、被测对象的时变特征、先验知识的获取困难，以及知识库的巨量特性等。

1.3处理模型

美国数据融合工作小组提出的数据融合处理模型，当时仅应用于军事方面，但该模型对人们理解数据融合的基本概念有重要意义。模型每个模块的基本功能如下：

数据源。包括传感器及其相关数据(数据库和人的先验知识等)。

源数据预处理。进行数据的预筛选和数据分配，以减轻融合中心的计算负担，有时需要为融合中心提供最重要的数据。目标评估。融合目标的位置、速度、身份等参数，以达到对这些参数的精确表达。主要包括数据配准、跟踪和数据关联、辨识。

态势评估。根据当前的环境推断出检测目标与事件之间的关系，以判断检测目标的意图。威胁评估。结合当前的态势判断对方的威胁程度和敌我双方的攻击能力等，这一过程应同时考虑当前的政治环境和对敌策略等因素，所以较为困难。

处理过程评估。监视系统的性能，辨识改善性能所需的数据，进行传感器资源的合理配置。人机接口。提供人与计算机间的交互功能，如人工操作员的指导和评价、多媒体功能等。

二、多传感器在林业中的应用

2.1在森林防火中的应用

在用MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)数据测定森林火点时的20、22、23波段的传感器辐射值已达饱和状态，用一般图像增强处理方法探测燃烧区火点的结果不理想。余启刚运用数据融合技术，在空间分辨率为1000m的热辐射通道的数据外加入空间分辨率为250m的可见光通道的数据，较好地进行了不同空间分辨率信息的数据融合，大大提高了对火点位置的判断准确度。为进一步提高卫星光谱图像数据分析的准确性与可靠性，利用原有森林防火用的林区红外探测器网，将其与卫星光谱图像数据融合，可以使计算机获得GPS接收机输出的有关信息通过与RS实现高效互补性融合，从而弥补卫星图谱不理想的缺失区数据信息，大大提高燃烧区火点信息准确度和敏感性。

2.2森林蓄积特征的估计

HampusHolmstrom等在瑞典南部的试验区将SPOT-4×S卫星数据和CARABAS-IIVHFSAR传感器的雷达数据进行了融合，采用KNN(knearestneighbor)方法对森林的蓄积特征(林分蓄积、树种组成与年龄)进行了估计。

KNN方法就是采用目标样地邻近k个(k=10)最近样地的加权来估计目标样地的森林特征。研究者应用卫星光谱数据、雷达数据融合技术对试验区的不同林分的蓄积特征进行估计，并对三种不同的数据方法进行误差分析。试验表明，融合后的数据作出的估计比单一的卫星数据或雷达数据的精度高且稳定性好。

2.3用非垂直航空摄像数据融合GIS信息更新调查数据

森林资源调查是掌握森林资源现状与变化的调查方法，一般以地面调查的方法为主，我国5年复查一次。由于森林资源调查的工作量巨大，且要花费大量的人力、物力和资金。国内外许多学者都在探索航空、航天的遥感调查与估计方法。

TrevorJDavis等2002年提出采用非垂直的航空摄影数据融合对应的GIS数据信息实现森林调查数据的快速更新，认为对森林资源整体而言，仅某些特殊地区的资源数据需要更新。在直升飞机侧面装上可视的数字摄像装置，利用GPS对测点进行定位，对特殊地区的摄像进行拍摄，同时与对应的GIS数据进行融合，做出资源变化的估计或影像的修正。

试验表明，融合后的数据可以同高分辨率矫正图像相比，该方法花费少，精度高，能充分利用影像的可视性，应用于偏远、地形复杂、不易操作、成本高的区域，同时可避免遥感图像受云层遮盖。

三、数据融合在林业中的应用展望

3.1在木材检测中的应用

3.1.1木材缺陷及其影响

木材是天然生长的有机体，生长过程中不可避免地有尖削度、弯曲度、节子等生长缺陷，这些缺陷极大地影响了木材及其制品的优良特性，以及木材的使用率、强度、外观质量，并限制了其应用领域。在传统木制品生产过程中，主要依靠人的肉眼来识别木材缺陷，而木材板材表面缺陷在大小、形状和色泽上都有较大的差异，且受木材纹理的影响，识别起来非常困难，劳动强度大，效率低，同时由于熟练程度、标准掌握等人为因素，可能造成较大的误差。另外在集成材加工中，板材缺陷的非双面识别严重影响了生产线的生产节拍。因此必须开发一种能够对板材双面缺陷进行在线识别和自动剔除技术，以解决集成材加工中节子人工识别误差大、难以实现双面识别、剔除机械调整时间长等问题。

3.1.2单一传感器在木材检测中的应用

对木材及人造板进行无损检测的方法很多，如超声波、微波、射线、机械应力、震动、冲击应力波、快速傅立叶变换分析等检测方法。超声技术在木材工业中的应用研究主要集中在研究声波与木材种类、木材结构和性能之间的关系、木材结构及缺陷分析、胶的固化过程分析等。

随着计算机视觉技术的发展，人们也将视觉传感器应用于木材检测中。新西兰科学家用视频传感器研究和测量了纸浆中的纤维横切面的宽度、厚度、壁面积、壁厚度、腔比率、壁比率等，同时准确地测量单个纤维和全部纤维的几何尺寸及其变化趋势，能够区分不同纸浆类型，测定木材纤维材料加固结合力，并动态地观察木材纤维在材料中的结合机理。

新西兰的基于视觉传感器的板材缺陷识别的软件已经产业化，该软件利用数码相机或激光扫描仪采集板材的图像，自动识别板材节子和缺陷的位置，控制板材的加工。该软件还具有进行原木三维模型真实再现的计算机视觉识别功能，利用激光扫描仪自动采集原木的三维几何数据。

美国林产品实验室利用计算机视觉技术对木材刨花的尺寸大小进行分级，确定各种刨花在板中的比例和刨花的排列方向；日本京都大学基于视觉传感器进行了定向刨花板内刨花定向程度的检测，从而可以通过调整定向铺装设备优化刨花的排列方向来提高定向刨花板的强度。在制材加工过程中，利用计算机视觉技术在线实时检测原木的形状及尺寸，选择最佳下锯方法，提高原木的出材率。同时可对锯材的质量进行分级，实现木材的优化使用；在胶合板的生产过程中，利用计算机视觉技术在线实时检测单板上的各种缺陷，实现单板的智能和自动剪切，并可测量在剪切过程中的单板破损率，对单板进行分等分级，实现自动化生产过程。Wengert等在综合了大量的板材分类经验的基础上，建立了板材分级分类的计算机视觉专家系统。在国内这方面的研究较少，王金满等用计算机视觉技术对刨花板施胶效果进行了定量分析。

X射线对木材及木质复合材料的性能检测已得到了广泛的应用，目前该技术主要应用于对木材密度、含水率、纤维素相对结晶度和结晶区大小、纤维的化学结构和性质等进行检测，并对木材内部的各种缺陷进行检测。

3.1.3数据融合在木材检测中的应用展望

单一传感器在木材工业中已得到了一定程度的应用，但各种单项技术在应用上存在一定的局限性。如视觉传感器不能检测到有些与木材具有相同颜色的节子，有时会把木板上的脏物或油脂当成节子，造成误判，有时也会受到木材的种类或粗糙度和湿度的影响，此外，这种技术只能检测部分表面缺陷，而无法检测到内部缺陷；超声、微波、核磁共振和X射线技术均能测量密度及内部特征，但是它们不能测定木材的颜色和瑕疵，因为这些缺陷的密度往往同木板相同。因此，一个理想的检测系统应该集成各种传感技术，才能准确、可靠地检测到木材的缺陷。

基于多传感器(机器视觉及X射线等)数据融合技术的木材及木制品表面缺陷检测，可以集成多个传统单项技术，更可靠、准确地实时检测出木材表面的各种缺陷，为实现木材分级自动化、智能化奠定基础，同时为集裁除锯、自动调整、自动裁除节子等为一身的新型视频识别集成材双面节子数控自动剔除成套设备提供技术支持。

3.2在精确林业中的应用

美国华盛顿大学研究人员开展了树形自动分析、林业作业规划等研究工作；Auburn大学的生物系统工程系和USDA南方林业实验站与有关公司合作开展用GPS和其他传感器研究林业机器系统的性能和生产效率。

目前单项的GPS、RS、GIS正从“自动化孤岛”形式应用于林业生产向集成技术转变。林业生产系统作为一个多组分的复杂系统，是由能量流动、物质循环、信息流动所推动的具有一定的结构和功能的复合体，各组分间的关系和结合方式影响系统整体的结构和功能。因此应该在计算机集成系统框架下，有效地融合GPS、GIS、RS等数据，解决这些信息在空间和时间上的质的差异及空间数据类型的多样性，如地理统计数据、栅格数据、点数据等。利用智能DSS(决策支持系统)以及VRT(可变量技术)等，使林业生产成为一个高效、柔性和开放的体系，从而实现林业生产的标准化、规范化、开放性，建立基于信息流融合的精确林业系统。

南京林业大学提出了“精确林业工程系统”。研究包括精确林业工程系统的领域体系结构、随时空变化的数据采集处理与融合技术、精确控制林业生产的智能决策支持系统、可变量控制技术等，实现基于自然界生物及其所赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实，以最小资源投入、最小环境危害和最大产出效益为目标，建立关于林业管理系统战略思想的精确林业微观管理系统。

[参考文献]

[1]高翔，王勇.数据融合技术综述[J].计算机控制与测量，2002，10(11)：706-709.

[2]龚元明，萧德云，王俊杰.多传感器数据融合技术(上)[J].冶金自动化，2002(4)：4-7.

[3]钱永兰，杨邦杰，雷廷武.数据融合及其在农情遥感监测中的应用与展望[J].农业工程学报，2004，20(4)：286-290.

[4]高德平，黄雪梅.多传感器和数据融合(一)[J].红外与激光工程，1999，28(1)：1-4.

第4篇

关键词：晚期宫颈癌；新辅助化疗；术后病理

宫颈癌是妇科中的一种常见恶性肿瘤，其发病率非常高，据临床资料统计，宫颈癌疾病的发生率仅在乳腺癌之下[1]。以往行传统手术治疗，可取得较好的治疗效果，临床有效率超过了80%，不过若患者肿瘤体积较大，利用传统手术则无法起到明显作用[2]。近几年，化疗药物在临床中的应用非常广泛，人们已经意识到新辅助治疗的重要性，其也在宫颈癌疾病的治疗中充分发挥了作用。

1资料与方法

1.1一般资料 以我院在2010年1月～2013年2月收治的36例晚期宫颈癌患者为研究对象，所有患者均于化疗结束后约2～3 w后行手术治疗，将其作为观察组，患者年龄在27～52岁，平均年龄（42.32±5.86）岁，腺癌5例、鳞癌31例。取同期收治的直接行手术治疗的36例晚期癌症患者作为对照组，患者年龄在26～53岁，平均年龄（42.18±5.25）岁，腺癌6例、鳞癌30例。所有患者均经病理活检，被确诊为宫颈癌，患者均行子宫切除加盆腔淋巴结清扫术治疗。两组患者在一般资料上无统计学意义（P>0.05）。

1.2方法

1.2.1对照组 直接行手术治疗。

1.2.2观察组 在行手术治疗前，接受新辅助化疗。取135～175 mg/m2紫杉醇，利用雷尼替丁、地塞米松与苯海拉明，对患者使用紫杉醇后可能出现的过敏反应进行预防。取70 mg/m2顺铂，静脉滴注，完成两个周期的化疗后，可在化疗结束后2～3 w，为患者行手术治疗，周期与周期之间相隔3 w时间。

1.3治疗效果评价标准 完全缓解：患者肿瘤消失。部分缓解：肿瘤体积缩小幅度超过50%；未缓解：患者肿瘤体积与治疗前相较无明显变化，甚至出现了新病灶[3-4]。

1.4统计学方法 对本组研究的数据采用SPSS 16.0统计软件进行分析，计量资料以均数±标准差（x±s）表示，采用t检验，对计数资料采用χ2检验，P

2结果

2.1治疗效果 从本次研究中可看出，观察组中完全缓解者18例，部分缓解者15例，未缓解者3例，总缓解率为91.7%，对照组中完全缓解者15例，部分缓解者12例，未缓解者9例，总缓解率为75.0%。观察组完全缓解率优于对照组，对比差异显著，具有统计学意义（P

2.2出血量与手术时间 观察组手术时间与出血量均低于对照组，对比差异显著，具有统计学意义（P

2.3术后病理 从患者的术后病理上看，观察组宫旁累及、脉管受侵、淋巴结阳性所占比例分别为5.6%、8.3%、5.6%。对照组宫旁累及、脉管受侵、淋巴结阳性所占比例分别为19.4%、16.7%、33.3%。观察组宫旁累及、脉管受侵、淋巴结阳性率均低于对照组，对比存在较大差异，具有统计学意义（P

3讨论

在现阶段宫颈癌疾病的治疗中，顺铂被认为是对这类疾病治疗的最有效药物，它常与紫杉醇联合使用，在宫颈癌疾病治疗中的应用非常广泛[5]。在本次研究中，观察组患者于术前实施了新辅助治疗，主要利用了顺铂与紫杉醇这两种药物，观察组患者经治疗后，治疗有效率高达91.7%。

在以往的手术治疗中，部分宫颈癌患者于术前不接受辅助化疗，仅通过手术治疗不能确保疾病治疗效果，且复发率较高，严重影响患者的生存质量。随着医疗技术的不断进步与发展，新辅助化疗被应用于宫颈癌患者的疾病治疗中，给晚期宫颈癌患者带来了希望。于实施手术治疗前行新辅助化疗，肿瘤细胞播散活力会大大降低，同时还会降低淋巴结转移率，也会手术治疗提供了条件，化疗药物极易进至瘤体中，可有效抑制肿瘤生长。它可使患者肿瘤缩小，提高手术切除成功率，将微转移消除，减少不良预后的出现，使放疗敏感性增强，降低疾病复发率[8]。

从本次研究中可看出，观察组患者在手术治疗前实施新辅助化疗后，患者的手术时间与出血量均低于对照组，这说明实施新辅助化疗，可有效缩短手术治疗时间，降低术中出血量。从患者的术后病理上看，观察组宫旁累及、脉管受侵、淋巴结阳性率均低于对照组，对比存在较大差异，这表明新辅助化疗可减少不良预后，提升患者生活质量，对于局部晚期宫颈癌患者的疾病治疗有着重要意义，值得临床推广应用。

参考文献：

[1]董敬敬.局部晚期宫颈癌术前新辅助化疗的临床分析[D].大连医科大学，2012.

[2]赵晓东.局部晚期宫颈癌术前新辅助化疗的应用价值[J].肿瘤基础与临床，2011.

[3]王全利.局部晚期宫颈癌术前新辅助化疗52例的疗效分析[J].南京医科大学学报，2011.

第5篇

关键词：规划；设计；技术经济

1建筑设计方案技术经济分析的意义

现代社会的建筑工程设计总是在一定的经济条件约束下进行的，只有技术上先进可靠、经济上合理可行的建筑产品才能被社会所接受。据有关资料分析，投资决策和初步设计阶段对投资的影响程度为 90%左右，技术设计阶段对投资的影响程度为 75%左右，施工图设计阶段对投资的影响程度为35% 左右，而过去人们所看重的施工阶段对投资的影响程度则为 10%左右。很显然，工程造价控制的关键在于施工前的投资和设计阶段，工程项目的工艺、流程、方案一经确定，则该项目的工程造价也就基本确定了，因此，在工程设计阶段进行技术经济分析是一项很重要，而且十分有意义的工作。

2设计方案的技术经济评价方法

2.1单指标评价方法 所谓单指标法是用单一的指标作为选择方案优劣的标准，单一指标可以是效益性指标，也可以是费用性指标。单一指标的作用在于，如果面临着不同方案之间其他指标比较接近，或者某个指标非常重要时，可以用单一指标来评价，然后选择方案。而在这其中，，单指标评价中使用最普遍的评价指标是费用指标，因为包括两种不同的方法，在造价或者投资上，是可以在项目初期时计算一次费用；而在这个方案实施过程中，在项目初期的投资，工程交付后日常使用的开支，项目使用期满后对于拆除报废等费用，我们称之为方案全寿命期的费用，是费用指标另一种方法，更加全面以及系统。因为全寿命期费用是比较合理的评价指标，包括的内容更为全面和具体。但是有些设计的方案因为和在建成后，在日常中使用的用费没有太大的差异，在这种情况下费用指标无法评估时，可以采取投资这种直接明了的方法来比较优劣。

2.2除了单指标评价方法，还有更为具体，更为详细的多指标综合评价方法。在方案设计中可以使用多指标评价，就是在设计方案的基础上，包括各个部分、阶段和层次，从而达到设计方案的整体优化。而多指标综合评价方法也是包括有评分法和指数法两种方法，但与单指标评价方法不同的是，多指标综合评价方法需要解决问题，而不是如单指标评价方法计算费用。而解决的问题一是要解决，两种方案在进行对比时候所需要的必要条件，第二种便是要评价指标分为主要指标和辅助指标，都对于方案设计有着不同的作用。而多指标综合评价法在设计方案竞选和设计招标中对方案设计有着重要的选择作用。

2.3价值分析法 价值分析法以及价值工程法，在管理分析上面起着有效的作用。如果要求最低的寿命周期的费用，那么在发生费用的地方可以运用方案的比选。这种方法不仅能求得最低的寿命周期的费用，而且能可靠的实现产品的必要功能，锁在工程设计领域的运用，价值分析法应用的非常广泛。不仅在费用和充分发挥产品功能上起着重要的作用，而在单独的设计方案中，更能对原来的计划方案进行改进和优化。因此价值分析法在管理分析中，可以发挥充分的作用。

3居住区规划的技术经济分析

3.1做好总平面设计，提高土地综合利用率

《住宅设计规范》指出住宅小区布置应符合下列规定：选用环境条件优越的地段布置住宅，其布置应合理紧凑。在居住区规划与设计阶段，就应十分重视节地，应大力提倡在保证日照、通风、绿化率及其它居住区居住功能的前提下，尽量提高容积率，即既要搞好居住环境又要节约用地，充分发挥土地潜力，达到土地的充分利用。当前有人认为容积率越低，居住环境越好，其实这是个误区，有时甚至适得其反，现实情况是：一些新的居住区大多远离市区中心，基础设施配套不够完善，居民出行又很不方便，更由于其它种种条件的制约，入住率低，小区人气长期难于形成，如果再加上偏低的容积率的影响，使这种情况更加明显，难以形成一定人口规模，公建配套的建设、物业管理等也就长期处于难以到位的状态，反过来又影响了住户的生活质量，最终影响后续居住区项目的开发销售，形成恶性循环，经济效益和居住环境都得不到保证，因此在保证居住功能的情况下，合理的提高容积率是规划设计时降低造价的关键。采用小而宽大进深的单体平面设计，建筑物顶层北向退台及采用坡屋顶形式，多层住宅采用六层跃七层的复式单兀设计等这些都能充分利用土地潜力，显著提高住宅小区容积率。

3.2合理确定户型布局及住宅的层数

《住宅设计规范》把住宅按层数划分如下：1、低层住宅为1至3层。2、多层住宅为3至6层。3、中高层住宅为7层至9层。4、高层住宅为10层及以上。低层和多层住宅具有单体工程建安费低的优点，但用地浪费、容积率偏低，对于整个住宅小区，经济效益难以保证。同时户型布局通常分为板式、塔式、点式等，板式户型不但通风采光好，容易赢得市场，而且建安费相对塔式及点式低。所以中小城市居住区宜为7一11层的“板式小高层”，这在增加经济效益和社会效益方面是值得提倡，“板式小高层”住宅能表现宜人的尺度和较高的档次，在创造“环境”上也有很大的优势，可为建设高品质小区创造许多有利条件，它可使住户减轻爬高之苦。但是当住宅层数超过12层时，每单元设置的电梯不应少于两台，这不仅增加电梯造价且又增大公摊而积，而且随着层数加高，要经受较大的风力荷载，需要改变结构形式，提高结构强度，使工程造价大幅上升。但大城市因受城市用地限制，可沿主要街道建设一部分中高层和高层住宅，以合理利用空间，美化市容。

3.3结合项目情况适当预留或设计部分机械停车库以提高项目经济效益

机械停车库相对普通地下车库建造成本较高，但却能充分有效的利用空间，在下面几种情况下：（1）在前期业主对车位需求不足、规划同意分期实施机械停车设备时，应考虑地下机械式停车，这样可以推迟工程建设的资金投入；（2）用地紧张；（3）受地上建筑布局限制致使单车位面积过大，且设计单层车位不能满足要求时；在上述几种情况下居住区规划设计中适当采用机械停车库可显著提高项目经济效益。

3.4利学利用地形地貌，降低景观工程造价

在当前的住宅小区建设中，景观工程费占全部工程造价的比例不断提高，我国山地多，江河湖泊多，在小区开发中，如何更利学有效地利用坡地、山地、水面、植被，亦是很值得研究的问题，在规划设计中应重视对自然环境地段个性的研究，注意对自然景观的利用，对建设地段上的水面、山坡甚至一草一木都应尽量给予保留，并精心地将其纳入到统一的建筑空间中去，尤其是小区中心绿化广场更应充分利用自然景观，小区中心绿化广场大都面积较大，以公园形式集中了绿化、水面、坡地等景观。利用自然景物建小区中心绿化广场，可使小区园林化，组团化、村落化更易于生动体现，而且还可以产生强烈的环境艺术效果，为居民创造良好的居住环境，生态环境及植被又都可获得更好保护和利用。

总之，在实施居住区建设项目全过程的技术经济分析中，重点加强规划设计阶段的技术经济分析，强化决策层及技术人员的重视投资决策估算及设计阶段造价控制的意识，逐步实现以提高工程经济效益为目的，把控制工程造价的观念渗透到各项设计技术措施中，处处精心设计、精打细算，把居住区规划设计及工程造价控制工作推向一个新的里程碑。

参考文献：

[1]. 王增强. 浅析建筑施工中的成本控制问题[J]. 科技风. 2011.（08）

第6篇

1.国内煤炭行业正在经历的全面转型

近年来，受国内外经济发展环境的综合影响，国内煤炭需求不振，环渤海动力煤价格持续下行，行业亏损面不断扩大，整个煤炭行业进入一个相对较长期间的不景气阶段。行业发展的新常态对煤炭企业的生存和发展构成了严峻的挑战。如何在严酷的市场环境下生存并实现企业的转型升级，成为煤炭企业不得不面对的重要课题。煤炭行业的转型主要体现在如下方面：

（1）转变企业发展观念，从追求规模扩张转变为发展质量的提升。由于煤炭行业“黄金十年”发展期间，企业产能投入快速扩张，导致近年来煤炭市场供求态势日益恶化。为促进煤炭行业可持续健康发展，追求规模扩展的老路已经无法适应行业发展的新常态。从2014年下半年开始，以神华集团为代表的大型煤炭企业开始率先实施减产，并从企业自身管理入手，由注重结果反馈转变为产、运、销全过程控制，全面加强成本管控，并将“价值创造”理念深入到企业管理的方方面面。

（2.）品开发，兼顾经济效益和社会效益。由于近年来环境污染形势日益恶化，作为重要大气污染源的煤炭已经日益成为国内公众关注的焦点。煤炭企业如何选择开发煤炭资源，不仅要考虑市场价格和经济效益，而且要兼顾环保因素。因此，大型煤炭企业要加大煤炭洗选和洁净煤技术的研发投入，为市场提供更多清洁优质的煤炭产品。不仅如此，煤炭企业要充分利用科技手段延伸产业链，促使煤炭产品由燃料向燃料和原料并举转变，通过煤化工和煤制油等技术手段提高煤炭在企业内部产业中的转化率，多措并举发挥好煤炭作为新型清洁能源和化工原料的作用。

（3）创新商业模式，从销售型向服务型转变。面对国内经济形势持续放缓导致的需求疲软，煤炭行业竞争日益激烈，客户对煤炭经销商服务质量的要求也越来越高。在商业模式的创新上，最根本的途径是树立以客户为中心的企业经营理念，通过增值服务为用户创造更多价值，同时获取收益。大型煤炭企业有充分的资源和动能，为客户提供更多个性化的供货方案，以满足客户需求，并实现企业自身的价值最大化。

2.传统煤炭行业财务分析工作的局限性

由于财务人员专业背景及财务分析技术工具缺乏等因素的限制，传统财务分析报告视野相对狭窄，更多关注财务要素对经营成果的影响，对于企业业务数据信息缺乏敏感性，往往是“就财务论财务”，提供的财务分析报告难以对企业经营决策提供有效支持。具体表现在如下几个方面：

（1）财务分析基础资料整合度不足。企业基础资料的质量决定财务分析的质量。大型煤炭企业，特别是跨行业的综合能源企业，其生产经营活动包括了煤炭产品的生产、运输、销售、转化等各个环节。其中涉及不同行业、不同领域的海量经营数据。如何对这些海量数据进行有效整合，并从中抽取有效信息进行分析、汇总，形成具有参考价值的财务分析报告，这些都对财务分析人员的职业素养提出了较高的要求。财务人员如果没有有效的技术工具辅助，或者缺乏对企业实际业务工作的全面了解，都会影响企业基础资料的有效整合，进而影响财务分析报告的整体质量。

（2）财务比较分析的对比基础相对单一，分析不深入。传统财务分析工作大多企业自身的基于历史数据，从生产成本、转运成本、环节费用、货款回收等多角度入手，结合销售流向、销售煤种结构、煤炭价格等重要经营指标的变动分析，为企业管理者决策提供支持。由于同行业特别是主要竞争对手的横向对比数据来源有限，企业管理者无法站到行业的高度，全面、准确分析煤炭市场走向以实现企业资源的优化配置。

（3）财务分析测算效率较低，缺乏实时性、科学性和前瞻性。目前，煤炭企业财务分析测算主要依靠office等传统办公软件。在瞬息万变的市场形势下，通过办公软件进行手工测算不仅效率低下，而且与实际业务情况偏差较大。目前，财务比较分析的对比基础大多以预算数据为依据，以不变应多变。而预算编制多基于历史、经验数据，往往流于形式，数据对比缺乏准确性和科学性，很难为面向未来的决策提供有用帮助，分析能力与企业管理需求不匹配。

二、利用大数据拓展煤炭运销企业财务分析的必要性和可行性分析

1.大数据概念简析

随着云计算、物联网、电子商务等新兴技术的兴起，大数据概念已经越来越为现代企业管理者所重视。大数据是指由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的集合。大数据不仅着眼于“大”，而且具有其自身的特点，俗称“4V”特征：Volume（数据体量巨大），Variety（数据类型多样），Velocity（数据变化速度快），Value（数据价值密度低）。

基于上述四个基本特征，对于大数据的利用不仅仅在于收集数据，而是如何分析数据，并且挖掘出数据背后的商业价值，进而服务于企业的管理经营决策。

2.大数据资源助力煤炭运销企业财务分析的必要性

随着煤炭行业由卖方市场步入买方市场的新常态，煤炭运销企业间的竞争也达到了白热化的程度。从拼价格、拼煤质，到拼成本、拼管理，企业盈利空间受到严重挤压，市场参与者承受着日益严峻的生存压力。面对复杂、多变的市场环境，如果企业不能快速反应，及时调整经营策略，则很容易被竞争对手抢得先机，进而使企业处于更加被动和危险的境地。

大数据资源的特点决定了，煤炭运销企业如果能够通过一定技术手段充分开发这一宝藏，就可以帮助企业获取更多的途径以应对当前不利的市场环境，具体表现在如下几个方面：

（1）帮助企业财务分析从基于结果的分析转向基于过程的分析。为了更好地服务于企业决策，财务分析不单是要分析结果，而是要分析产生这种结果的原因是什么。大数据资源可以帮助企业从生产经营的全过程进行细化分析，从而使得企业基于过程的成本管控和价值创造理念具有了实现的可能。

（2）帮助企业先于核算进行快速的价值反馈，由月度报告向实时报告转变。大数据资源为企业提供了充沛的信息支持，可以帮助企业破除按月财务分析报告的桎梏，在海量历史数据中快速提炼出有价值的财务信息，使得财务人员按时、按需出具实时报告具有更大的可操作性。

（3）帮助企业财务分析由面向历史向面向未来转变。大数据可以为企业提供实时更新的信息资源，对这部分资源的合理利用，可以支持企业进行更多场景的模拟预测，加强对未来市场的预判，通过高质量的分析以提高财务经营预测的效率与科学性。

3.大数据资源助力煤炭企业财务分析的可行性

（1）ERP等管理信息系统的应用，为煤炭运销企业充分利用大数据资源提供了软件支持。目前，神华集团等国内大型煤炭综合能源企业已经使用ERP系统作为企业业务管理的系统工具。ERP系统具有高度的集成性，可以将业务数据、财务数据、预算数据等进行有效的整合，从而为企业开发大数据资源提供了有力的技术支持。

（2）大宗商品电子交易平台的兴起，为煤炭运销企业提供了更为广泛的数据来源。随着煤炭买方市场形势的确立，为客户提供全方位的服务成为业内的广泛共识，以大宗商品电子商务平台为载体的煤炭新型商业模式随之应运而生。通过与互联网技术的深度融合，煤炭大宗商品电子交易平台可以为用户提供更多科学的选配和运输方案，并配套相应的融资方案，对传统煤炭购销的商业模式形成了强烈的冲击。

目前，大型煤炭运销企业已开始深度参与到煤炭大宗商品交易平台的建设和产品交易中。如果企业在这一过程中能够主导建立相对独立的第三方交易平台，并且能够吸引足够多的第三方交易者在平台进行在线交易，就可以帮助企业获取更多真实的煤炭市场上下游交易信息样本。财务人员就可以在分析企业自身数据的基础上，结合市场其他参与方的交易信息，为领导提供更加全面、详实的经营数据，极大地扩展财务分析的深度和广度。

三、整合大数据资源以拓展财务分析视角的具体建议

尽管大数据资源可以作为提升煤炭运销企业经营管理水平的重要抓手，但是如何开发并利用好企业的这一宝贵资源则需要进行慎重筹划和稳步推进，着力解决许多实际问题。

1.全面认识大数据理念，避免陷入概念化的误区

尽管大数据资源具有广泛的开发和利用前景，但并不是说企业可以一步到位的找到打开这一宝库的密匙。就国内在这一领域的研究进展来看，一般意义的常规软件工具尚无法在一定时间内对大数据资源进行有效抓取、管理和处理，同样也很少有大数据运用的成功案例供企业参考。尽管人们对大数据抱有很高的期待，但其高昂的研究和应用成本也让许多企业望而却步。

煤炭运销企业在引入大数据应用技术前必须充分评估自身的管理基础和技术实力，树立正确的大数据应用理念，并制定清晰的技术推广战略。企业管理层要将大数据理念充分融入企业文化，在借鉴国内甚至世界先进企业成功经验的基础上，持续推动相关知识在企业内部的学习和宣传。企业需要对大数据技术推广过程中可能遇到的困难和不确定性抱有清醒的认识，并对可能出现的问题提前制定应对的预案。

2.着力提升企业基础数据质量，培养大数据技术运用的良好土壤

ERP系统作为崭新的现代企业管理手段，能够帮助煤炭运销企业有效整合供应链信息。企业必须以会计核算标准化和信息化建设为抓手，持续推进ERP系统的深度优化。修订完善管理制度，加强会计信息和报表质量管理，努力实现会计核算工作的标准化、规范化、制度化，在此基础上不断完善业务、财务系统的一体化，全面提升财务基础信息质量。

ERP系统的持续优化，可以帮助企业将数据颗粒度细化到业务数据层级，使财务部门可以从更丰富的、面向业务的视角进行分析与判断，能够清晰了解哪些生产单位、以何种煤种、经哪条运输线路会得到更多的盈利，从而为企业提升经营业绩、进行资源的合理配置提供了有力支撑。高质量的细颗粒度数据是稳步推进大数据资源建设的必要条件，也是企业运用大数据技术进行全产业链分析的基础。

3.加快复合型财务分析人员的培养，为推广大数据运用进行人才储备

企业在推进大数据技术应用的同时，要高度重视相关知识的培训。要以强化能力建设为主线，以提升财务人员综合素质和职业能力为重点，大力实施骨干人才培养计划。从数据的采集、收集、分析等方面入手，着力培养适应财务信息化发展方向、熟悉企业经营环境、具有战略思维的复合型财务人才。要充分调动财务人员的积极性、主动性、创造性，帮助财务人员了解煤炭企业产、运、销各个环节的业务知识，并与财务、预算等专业知识有机结合，为大数据技术的推广应用提供充足的人才储备。

4.结合企业经营实际，选择合适的切入点逐步推进大数据技术运用

大数据技术的应用和推广绝不是一朝一夕的事情，而是一个高度复杂的系统工程，对于覆盖全产业链的综合能源企业，其复杂程度更是不言而喻。特别是在当期煤炭市场总体不景气的大环境下，煤炭运销企业还要综合权衡其成本效益比。在大数据技术具体推进的过程中，企业可以考虑从如下几个方面入手：首先，企业可以在系统内部进行遴选，选择管理基础和信息化水平相对较高的单位作为试点，以验证大数据技术的可应用程度，时机成熟后再进行以点带面的推广和应用。其次，可以优先选择企业管理层重点关注的经营领域进行大数据应用测试。例如：在煤炭价格下行风险严重影响企业经营效益的情况下，企业可以在月度利润预测、煤炭运营成本测算等方面加强与专业机构的合作，运用大数据技术开发与之配套的数据测算模型，为管理层及时进行科学决策提供技术支持。再次，在煤炭电子商务领域，煤炭企业在不断完善自有交易平台的基础上，要加强第三方交易平台的尝试和探索。通过制定相对公允的交易规则，以及配套其他的第三方交易商服务机制，持续吸引包括竞争对手在内的外部经销商。在获取足够多的市场真实交易数据样本后，通过整合第三方平台与自有ERP系统的大数据资源，为企业财务分析提供包括采购、运输、销售等全行业的对比数据。

第7篇

英国著名自然灾难专家、世界知名环境科学家比尔·麦克古尔在著作《7年拯救地球》中提出：人类如果不立即采取行动，减少大气中温室气体的排放，2015年将成为地球命运的转折点。

就连一向以关心国际金融形势为主的世界银行也在2012年11月了一份名为《降低热度》的报告。报告指出，如果我们任由全球变暖的趋势持续，到本世纪末，全球气温将会上升4℃。

报告认为，这一后果将是灾难性的：沿海城市可能被淹没；粮食生产风险增大；水资源匮乏情况将进一步恶化；生物多样性会遭遇不可逆转的损失。

2012年年末，国际能源署（IEA）了《2012年世界能源展望》（下称《展望》），对2035年前的全球能源趋势作出了预测。在报告中，IEA悲观地表示：“各国在哥本哈根气候会议上商定的，到本世纪中叶，将地球温度上升控制在2℃以内这一目标正变得难以实现”。

未来我们该如何应对全球气候持续变暖的挑战？《中国经济周刊》记者独家连线IEA首席经济学家法提赫·比罗尔（Fatih Birol），请他来为我们解读：面对能源和气候危机，我们还能做些什么。

可持续发展任重道远

IEA在《展望》中指出，即使考虑到未来各国的发展政策，我们依然不能确保全球能源体系能够进入可持续发展的轨道。

《展望》预测，从现在到 2035 年，全球能源需求将增长三分之一以上，其中60%的需求增长来自中国、印度和中东地区。尽管世界各国对于低碳能源的使用与开发都处于稳步增长的状态，但是未来化石能源（煤炭、石油和天然气）仍将主导全球能源的消费与使用结构。

在过去10年里，煤炭几乎占据全球能源消费增长的50%，其增速甚至超过了其他所有可再生能源。报告预测，中国的煤炭需求将在2020年达到顶峰，并将持续至2035年。

谁来代替核电？

为了减缓全球气候变暖的趋势，各国都鼓励发展清洁能源，许多国家都把核电作为未来重要的发展方向。但福岛核事故令核电风光不再，许多国家纷纷重新评估核政策。谁来代替核电成为一个棘手的问题。

《展望》指出，目前全世界电力需求正在以近两倍于世界能源需求的速度增长。尽管在2035年前，煤炭依然是全球发电的主要燃料，但在全球新建发电能力规划中，一半的新增能力将以可再生能源作为燃料。

《展望》预测，到2015年，全球可再生能源将成为全球第二大电力来源，并在2035年接近第一大电力来源——煤炭的发电量。

可再生能源迅速增长的原因在于其技术成本逐年下降、化石燃料价格不断上升。此外，各国对可再生能源的补贴不断上升也是一个重要原因。2011年，全球对各种可再生能源的补贴约为880亿美元，2035年将增至近2400亿美元。

对话比罗尔：中国将成为全球绿色能源投资的领头羊

《中国经济周刊》：目前世界各国在能源利用，尤其是节能减排方面的进展如何？

比罗尔：几乎全世界各大能源消费国都已经宣布了自己的目标和措施：中国的目标是到2015年将二氧化碳排放量降低16%；美国则采用了新的燃料经济标准；欧盟承诺到2020年，将把能源需求削减20%；日本试图到2030年将电力消费削减10%。虽然这些举措有助于改善过去10年全球能源效率表现不佳的局面，但是全球节能减排可挖掘的潜力依然十分巨大。

《中国经济周刊》：IEA对于改进能源使用效率有哪些建议？

比罗尔：我们认为世界各国在能源效率利用方面都还存在着巨大的、未被发掘的潜力。一般来说，我们可以从工业产业、交通运输、发电和建筑等四个方面去寻找可降低能耗的机会。大量的研究数据表明，目前世界上在建筑领域方面尚有五分之四的潜力未被挖掘， 而工业产业领域有一半以上的潜力尚待开发。

中国目前在建筑领域的能耗控制已经取得了巨大成就，但在其他方面仍有很大的进步空间。我相信，世界各国只要在这四个领域内制定出一系列可行政策，一定可以降低能耗，提升经济效率。

《中国经济周刊》：在过去的10年里，中国的节能环保产业大约以15%～20%的增长率逐年递增，您如何评价这些产业的增长？

比罗尔：最近这些年中国在降低能耗、提高能源使用效率方面进行了巨大的投资，这些投入也为中国经济带来了巨大的财富。目前全球风机产量约有30%来自中国，全球约有20%的太阳能发电量来自中国，可以说，中国环保产业的发展之路影响全球。

我们预计未来中国将在风能领域投资6000亿美元，在太阳能领域投资2000亿美元，这将使得中国成为全球绿色能源投资的领头羊。我相信，中国在节能环保产业的技术将会不断提升，并将造福世界。

《中国经济周刊》：国际社会原本的目标是在本世纪内将气温升幅控制在2℃以内，但是现在看来这一切正变得难以实现。面对这一现状，您认为我们该如何应对？

第8篇

张文霖，资深数据分析师，著有畅销书《谁说菜鸟不会数据分析》。从本期开始，这位数据分析达人将以通俗易懂的方式讲解数据分析必知必会的知识、方法和技巧。还等什么，快来和我们一起玩转数据吧！

随着经济的快速增长，各行各业的各种客户数据信息、交易数据信息也呈爆炸式增长，尤其是通信、电商等行业所积累的数据更不可小觑。如今，大部分企业管理者开始意识到数据所带来的无限潜力与价值，数据分析技术随之受到重视并逐渐被广泛应用。数据分析人员也俨然成为职场上的热门行业，呈现出供不应求的态势。据麦肯锡咨询公司的一份报告显示，到2018年，仅在美国，数据分析人才缺口就约150万。

面对数据分析专业良好的就业前景，你是否已经跃跃欲试了呢？然而目前数据分析行业并没有统一的规范标准，大部分大学里也都没有开设专门的数据分析专业。从事数据分析工作的人员大都出身统计学、数学、信息计算、管理学、心理学等专业，对数据分析并没有一个清晰系统的认识，有的甚至连数据分析是什么都无法说清楚。

那么数据分析到底是什么？

简单来说，数据分析就是对数据进行分析。用专业的视角，数据分析可理解为根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

弄清楚数据分析的目的，这个很重要

数据分析的目的在于把隐藏在大量看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律与趋势。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行决策，以便采取适当的策略与行动。例如，企业管理者希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制订合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能完成。

数据分析如要实现为管理者有效决策提供有价值信息的目的，那么我们在日常数据分析工作中该做些什么呢？其实日常通报、专题分析等，这些就是数据分析具体工作的体现。而什么时候做通报工作，什么时候开展专题分析，这都需要我们根据实际情况做出选择。很多人经常做这些工作，但不知为何而做，只是为做而做，也没有想清楚为何要做。当你对数据分析目的及作用有了足够清晰而系统的正确认识时，那么你的数据分析工作也将如鱼得水，游刃有余。

如何从昨天走向明天，让数据分析告诉你

数据分析在我们日常经营分析工作中主要有三大作用，如下图所示。

现状分析

简单来说就是告诉你过去发生了什么。具体体现在：

第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标完成情况来衡量，以说明企业整体运营是好还是坏，好的程度如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各个业务的发展及构成情况，让你了解企业各业务发展及变动情况，对企业运营情况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等日常通报形式。

原因分析

简单来说就是告诉你为什么会发生。

经过第一阶段的现状分析，对企业的运营情况有了基本了解，但你可能不知道是什么原因引起的。这时就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因，以便运营策略做出调整与优化。如今年运营收入比去年运营收入下降30%，是什么原因导致的呢？是各个业务或各个地区业务收入都出现下降的共性问题引起的，还是个别业务、个别地区业务收入下降的个性问题引起的？这就需要我们开展原因分析，进一步确定收入下降的具体原因。

预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。

第9篇

关键词：类；DataLine；Translator；DataDrawer

航空设备数据分析一直是一个难题，因为数据按ICD协议上传，需要转化为可读数据才能分析设备的运行状态。但是设备的上传速率一般在毫秒级，所以设备运行一个小时可以输出上百兆的数据，人工分析这些数据费时费力且错误率高，容易错过关键数据。

针对这种情况，作者设计了一种专门分析设备上传数据的软件（简称数据分析软件）。使用数据分析软件处理百万行的数据只需要不到一分钟的时间，而且该软件可以将数据制成曲线，可以更容易地捕捉到关键数据。

1 数据分析软件

数据分析软件包含两个模块：数据转换模块和数据绘制模块。

1.1 数据转换模块

1.1.1 时间类

航空设备上传的数据一般以时间为基准，因此数据转换时需要保留原始数据的时间信息，这样才能将数据绘制成以时间为X轴的曲线。时间类的定义如图1：

基类Time继承了IComparable接口，所以Time类重载了 “！=”，” ”，”==”四个操作符，这样Time类的对象之间可以比较大小，所以转换后的数据可以按时间前后排序。

1.1.2 数据类

在数据分析软件中，数据是以行为单位的，每一行数据有多个域，不同行数据的域名相同，域内的数据不同。数据行类定义如图2。

DataLine的对象代表一行转换后的数据，ToString接口可以将DataLine里存储的数据以文本的形式输出。DataLine是一个抽象类，需要用他的子类实例化对象。由图可见，MLSData集成了DataLine类，在成员变量中加入了一个MLSTime的对象_time用以表示该行数据的上传时间，并且可以用CompareTo接口比较两个MLSData对象的时间先后。其实MLSData的CompareTo接口只是调用了成员变量_time的CompareTo，如图3。

1.1.3 翻译器类

翻译器实现的功能是将一行原始数据转换为可读数据，翻译器定义如图4。

Translator是一个抽象类，其中定义了一个抽象函数Translate，这个函数有一个类型为String的形式参数data，并返回一个DataLine类（或其子类）的对象。其中data表示一行文本格式的原始数据，返回值DataLine表示转换后的数据。当需要分析按新版本ICD协议上传的数据时，只需创建一个新的Translator子类，并按ICD协议重写Translate函数即可。

1.2 数据绘制模块

数据绘制模块类关系图如图5：

父类DataDrawer是一个抽象函数，他实现了绘制曲线的一些基本功能。子类MLSDrawer集成了DataDrawer的基本功能，并添加了数据段放大功能。MD_WarningLine添加了告警线的显示功能，分析人员可以清晰地看到数据告警的位置，并针对该段数据进行分析。MultiLineDawer添加了多曲线绘制弄能，可以将多组数据的曲线绘制在同一坐标系内，让分析人员可以进行多组数据间的交叉比对。

2 实际应用

如图6，设备上传数据经数据转换模块处理后输出可读数据。

数据绘制模块读取分析结果数据后，可以将结果中的一组或多组数据绘制成曲线。

在曲线绘制区域内拖动鼠标可已放大局部数据，如图9。

3 结语

第10篇

关键词：商业智能 中小企业 物流 应用

1 概述

物流过程管理的信息化是现代物流与传统物流的主要区别之一，也是现代物流提高服务质量、取得经济效益的核心手段。物流信息管理系统可以解决不同物流环节之间即时的信息交流、业务衔接、任务调度与资源平衡等问题，现在一般的物流企业多多少少都有了自己的信息管理系统，有的还不止一套。物流信息管理系统应用一段时间后，不可避免地会为企业积累一笔财富――大量的即时业务数据，如何从这些数据中挖掘财富，利用它们为物流决策提供支持，把企业信息管理水平提升到更高的层次，自然成为物流企业对信息管理进一步的要求。目前我国许多高端的物流企业，尤其是供应链上的第三方物流企业已经用上了以数据仓库为代表的商业智能工具，大大提升了企业的经营管理水平，少数有实力的物流企业还在探讨把部分BI技术与传统信息系统进行整合，依据物流行业的特性实现智能仓储、智能交通等。

可以看出，BI技术在物流行业的应用前景非常广阔。但目前能把BI应用到企业经营管理中的只是部分大中型物流企业。广大中小物流企业目前对物流信息管理系统中积累数据的再利用方式一般是从有限的报表和查询功能中提取原始数据，用EXCEL等办公自动化工具做简单的加工，为决策提供基本的数据支持，远远达不到分析历史数据以发现规律、获得知识、充分发掘历史数据价值的水平。在少数大企业应用BI技术提升企业管理水平，扩大市场占有率的示范效应下，中小企业对BI技术的应用同样非常渴望，但受一系列主客观条件的限制，使他们只能对这种“高端”的、暂时不会决定企业生死的技术望洋兴叹。所以BI在物流行业的应用潜力远远没有被发掘出来。

基于此，我们做了一个实验性的小项目，把传统BI软件BO（BusinessObjects）与进销存软件管家婆对接，利用BO对管家婆形成的数据进行分析。实验比较成功，表明这条路在技术上没有任何问题。但技术上可行并不表示市场就一定可行，本文就是基于笔者在这个实验中的工作，对BI软件在中小物流企业中普及应用的瓶颈及市场发展前景做一些探讨。

2 BI软件的功能

BI的概念由美国传入，目前并没有统一的定义，一般指的是对企业中已有的数据进行再加工，帮助企业做出明智的业务经营决策的一类工具，它的类型十分广泛，传统信息管理系统中都包含的报表生成、业务数据查询等功能，也在BI的范围内，所以BI并不是多神奇或高深莫测的东西，中小物流企业完全能用。

BO是市场领先的BI专业企业BusinessObjects（目前归属SAP旗下）的起家产品，是由语义层定义、数据库连接、数据分析、Excel嵌入分析等多个工具组成的套件。与BO类似，目前自称为BI系统的软件一般都是由多种工具组合成的套件，其中包含了查询、报表、数据分析、数据仓库与数据挖掘等几个主要组成部分，允许用户查询和分析特定的数据库或数据仓库，得出影响商业活动的关键因素，帮助用户做出更好、更合理的决策。不同的BI系统所包含的组合成分是不一样的，同样的组合成分其中的工具也有很大的差别，从而使系统的类型、功能、使用的难易程度、对数据分析的深度、所得结果的价值等等差别也非常大。

BI系统的使用也与其他类型的软件有很大的不同。专业的信息管理系统对业务类型、管理模式、信息管理的深度有很强的针对性，软件应用的效果与软件的选型，即所选软件是否适合企业的应用有很强的关联性，而软件本身的适应性是比较弱的，所以如果选对了类型，越是专业性强的软件越适用，效果越好，这也造成了应用软件市场的细分。但BI不同，除了少数专门针对特殊行业需求开发的专用分析工具外，绝大多数的BI软件都是由一些适应性很强的数据分析工具组成的。正因为它们适应性广泛，所以针对性不强。这些工具应用得成功与否，在很大程度上取决于实施的过程，所以BI软件的实施应用不是简单的软件安装与培训，而是在理解行业与企业需求的基础上再开发的过程。

3 BI软件应用的关键

把BI软件应用到物流行业，必须先设计系统模型。软件本身虽然有很大的灵活性，但这种灵活性多半是提供给专业人员，而不是提供给普通用户的。所以系统模型一旦确定，BI软件的具体应用方式、领域、功能就基本确定了，再要改动、扩充，不是普通用户能做到的。

物流企业BI系统模型的设计与普通信息系统模型的设计一样，必须考虑企业高层管理者、部门主管、信息管理人员及具体业务人员等各方在信息分析方面的需求。我国物流企业目前信息化层次不高，所使用的信息系统主要的功能在解决日常的业务管理与协调，只有极少数企业有对历史数据、海量信息进行分析的平台，一般业务人员不了解数据分析软件，纵有数据分析方面的需求，但能表述贴切、有效的不多。所以物流企业BI系统模型的设计需要有熟悉BI软件的功能与用法和理解物流企业业务管理，尤其是熟悉物流企业经营管理的两方面人才的配合，才能成功。换句话说，BI软件在物流企业的成功应用，需要的是行业经验。

第11篇

关键词：大数据分析；采油工程管理；运用策略

采油工程管理影响着石油生产活动质量，随着采油工程越来越复杂，原来的工程管理方式缺乏适应性，难以提高采油质量，并且不利于发现安全隐患，所以创新改革采油工程管理迫在眉睫。采油工程管理中引入大数据分析，从各种数据中发现关联性，挖掘生产规律，不仅能够提高采油效率，还能促使石油质量提升，确保我国采油工程可持续发展。

1大数据分析在采油工程管理中应用的重要意义

采油工程管理是石油开采中一项重要工作，需要根据石油开采计划，依据生产设计要求，对于过程中的注水井和生产井进行科学管理，提高石油生产效率与质量。以前的采油工程管理采取人工搜集与记录数据办法，存在着耗时长且数据不完整等问题，而且具有安全风险。信息技术发展改变了以往的采油工程管理方式，借助计算机搜集数据，自动传输到工程管理系统中，利用大数据分析技术整合基础上，挖掘数据内在关联性，掌握采油生产活动规律，提高开采效率，有助于石油产品质量提升，从而达到预期采油工程管理目标，促进石油开采企业效益增长。采油工程管理系统最大的优势在于操作方便，可自动搜集和传输数据，完成数据整理以及统计，确保采油工程各项数据完整性，建立数据库，分析处理数据，掌握内在关联性和规律，对于采油生产活动全面了解，工程管理做到心中有数，最大程度提高管理效率。采油企业在实践中总结出，加强工程管理是提高采油效益的有效手段，但采油工程管理不是统一的，各个部门要求具有差异性，难以标准化，导致无法对采油工程管理进行评价考核，工程管理积极性不高，不重视创新改革，致使采油工程管理整体效能低。采油工程管理运用大数据分析技术，管理人员就能明确自身责任与管理内容，使采油工程管理朝着规范化发展，同时明确哪些因素影响采油生产活动，提前制定预案，一旦发生突发事故就能更好应对，避免事态扩大。此外，石油是社会经济发展中最为重要能源，缺少石油整个社会将处于瘫痪状态，所以我国非常重视石油开采，石油是不可再生资源，如何保护石油资源，提高开采率是热门话题。采油工程管理在油田开发中占据重要地位，大数据分析在管理中有效运用，不但提高了采油工程方案科学性，而且能够分解管理目标，采取定量与定性相结合的分析法，判断评价各个元素重要性，进一步完善采油方案，保证安全性与高效性[1]。

2大数据分析在采油工程管理中应用分析

2.1采集数据信息

采油工程管理涵盖内容多，一个关键工作内容就是分析注水井，这个分析，建立在数据信息基础上，必须采集注水井的水压数据，同时涉及到地质信息数据搜集工作，最终把所有的数据汇集在一起，运用大数据分析技术进行处理，得出想要的结果，明确石油开采与生产中的要点，采取科学合理的工程管理措施，完善生产过程，提高采油工程管理实际成效。这里需要注意的是，除了提取生产中数据信息以外，还应采集设备检修数据，将其当作基础数据，数据库中包含着大量的信息，工程管理系统会依据事先设置的模型提取有效信息，确保数据信息可靠性。采油工程实际作业中安装采集数据设备或者仪器，一般使用的是采集器，将其和采油工程管理系统连接，采集各个环节中产生数据会直接传输到管理中去，时效性强，而且数据非常完整[2]。数据处理中过滤无利用价值信息，同时去掉一些错误信息，根据实际需求设置程序，自动完成和采油工程管理相关信息分类，整合和优化数据促使分析变得高效，避免由于数据不准确得出存在较大偏差的结论，误导采油工程管理。

2.2数据处理与分析

采油工程数据信息多，采集信息以后则要分析处理，否则采集数据将没有任何意义，只是堆砌在一起的数字而已。数据处理应当做好分类，这项工作需由专业人员操作，并且在系统中进行程序设置。通常情况下，采油工程数据分为两个部分，一个是设备信息，包含设备检修信息，另外一个是场地信息，也就是采油生产中各种信息，运用大数据分析技术对所有信息进行处理，涵盖图标信息，综合处理的基础上，参考采油中的环境、地质、温度、气候等数据，得出相关分析结果，科学预测采油工程存在潜在威胁，工程管理人员制定对策，提前预防和消除问题，确保采油工程顺利进行，保障工程进度，提高采油实际效益。大数据分析中明确工程中各个要素关系以及重要性，抓好生产关键内容，有针对性进行指导与培训，提高采油工程人员的专业能力。采油工程管理中应用大数据分析技术，首要任务是确定变量，紧接着依据变量对相关联的数据合理调整，构建完善的分析线，最终形成一个具有变量控制特点的二维坐标，更加高效整合与分析数据[3]。从大数据分析结果中清楚生产基本情况，比如检管周期、配水器状况等。分析中一旦发现设备存在着异常问题，应及时调配专业检修人员进行维修，不符合生产标准的设备更换，提高采油工程安全性与稳定性，各个部分工作衔接效率高，采油工程管理水平高，石油产品质量更好，而且有助于减少成本，提高采油设备的使用年限。

2.3做好数据论证

依靠大数据技术完成数据采集，并且有效地分析处理数据信息，获得曲线关系图，从这个图中能发现不同因素对采油工程影响，掌握与注水井相关的信息，在这个前提下科学预测注水井的检管周期。最后一个步骤是数据论证，专业人员结合不同地层压力、注水时压力、注水量等，明确采油工程实际检管周期，并且所有的结论都有数据支持，确保采油工程管理有效性。

3大数据分析在采油工程管理中应用前景

大数据分析在采油工程管理具有很多的优点，比如工程数据采集人员任务变轻，数据采集与分析效率高，数据具有完整性，实现了实时生成预测曲线图目的等，分析结果生动直观，为采油工程管理提供科学依据。除此之外，采油工程管理依靠大数据分析技术，提高洗井效果，所以未来的应用前景广阔，有利于推动我国石油开采事业发展，也能协助采油工程管理水平提升，发挥更大效能，满足我国经济发展中石油需求。

第12篇

数学与应用数学专业培养要求

本专业学生主要学习数学和应用数学的基本理论、基本方法并接受数学建模、计算机和数学软件方面的基本训练，在数学理论和应用两方面都受到良好的教育，具有较高的科学素养和较强的创新意识，具备科学研究、教学、解决实际问题及软件开发等方面的基本能力和较强的更新知识的能力。

本专业毕业生应获得以下几方面的知识和能力：

①具有扎实的数学基础，受到比较严格的数学思维训练，初步掌握数学科学的思想方法;

②具有应用数学知识建立数学模型去解决实际问题的初步能力和进行数学教学的能力;

③了解数学科学发展的历史概况以及当代数学的某些新发展和应用前景;

④能熟练使用计算机(包括常用语言、工具软件以及一些数学软件)，具有编写简单程序的能力;

⑤具有较强的语言表达能力，掌握资料查询、文献检索以及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定的科学研究能力;

⑥ 师范类毕业生还应具有良好的教师职业素养，了解教育法规，掌握并能初步运用教育学，心理学以及数学教育学的基本理论，具有一定的组织管理能力。

数学与应用数学专业就业前景

应用数学专业属于基础专业，是其他相关专业的“母专业”。无论是进行科研数据分析、软件开发、三维动画制作还是从事金融保险，国际经济与贸易、工商管理、化工制药、通讯工程、建筑设计等，都离不开相关的数学专业知识，数学专业与其他相关专业的联系将会更加紧密，数学专业知识将会得到更广泛的应用。

由于数学与应用数学专业与其他相关专业联系紧密，以它为依托的相近专业可供选择的比较多，因而报考该专业较之其他专业回旋余地大，重新择业改行也容易得多，有利于将来更好的就业。

本专业学生毕业后可从事科学研究、教学、软件开发等方面的工作。

从事行业：

毕业后主要在新能源、互联网、计算机软件等行业工作，大致如下：

1、新能源;

2、互联网/电子商务;

3、计算机软件;

4、金融/投资/证券;

5、电子技术/半导体/集成电路;

6、其他行业;

7、教育/培训/院校;

8、计算机服务(系统、数据服务、维修)。

从事岗位：

毕业后主要从事算法工程师、数据分析师、数据挖掘工程师等工作，大致如下：

1、算法工程师;

2、数据分析师;

3、数据挖掘工程师;

4、图像算法工程师;

5、高级数据分析师;

6、数据产品经理;

7、高级算法工程师;

第13篇

一、项目建设的意义

建设“工商大数据中心”项目是我市工商行政管理的重大项目，该项目的建成，一是有利于工作效率的提高。原来比较烦琐的统计数据获取将变的较为简便，业务部门的统计分析工作质量与效率将得到有效提高，真正靠数据说话。二是有利于服务能力的提升。数据的统计分析能力将得到大大提升，可以根据实际需求对数据作进一步的专题分析，服务于政府、社会的能力将得到有效提升，真正做到科学分析。三是有利于辅助决策能力的增强。数据统计更加快捷，分析更加高效，展示更加直观，为政府、领导提供辅助决策的能力必将得到进一步增强，从而真正做到科学决策、动态监管。

二、项目建设的目标

（一）构建市工商局市场主体信息数据库，为全局数据分析及其他业务需求奠定数据源基础。

（二）根据国家工商总局及市政府相关统计业务需求，实现常用相关市场主体信息多维度组合统计查询，同时满足业务部门日常查询及统计分析数据工作需求。

（三）借助可视化报告系统，对定期经常性数据统计分析工作进行自动生成，有效提升日常数据分析工作效率。

（四）对数据查询统计结果进行多维统计分析展示，实现多种可视化图表（包含静态和动态）直观展示构成、对比、趋势等变化情况，满足领导直观高效掌握市场主体情况的要求。

（五）建设市工商局大数据分析展示中心，通过运用数字化大屏集中展示各类统计分析成果、可视化报告，并对业务部门辅助决策、行动部署及可视化监控指挥等需求提供支持。

（六）根据市地方经济建设特点及宏观政策规划要求，逐步开展专题分析研究。

三、项目建设的组织领导

为了保证项目建设顺利开展，市工商局成立“工商大数据中心”项目建设领导小组，负责“大数据中心”建设的具体工作。由副局长任组长，办公室主任、注册处处长、个企处处长、公平处处长、外资处处长、消保处处长、市场处处长、商标处处长、广告处处长、财务处处长、监察室主任、信用处处长、网监分局分局长、信息中心主任、副主任参加，领导小组下设办公室，由兼任主任。各成员单位职责为：

办公室：负责“大数据中心”项目建设中的场地安排和对外横向协调。

注册处：负责“大数据中心”项目建设中的内资各类市场主体数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

个企处：负责“大数据中心”项目建设中的相关监管数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

公平处：负责“大数据中心”项目建设中的各类经济案件数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

外资处：负责“大数据中心”项目建设中的外资各类市场主体登记和监管数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

消保处：负责“大数据中心”项目建设中的消费者权益保护和各类投诉数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下和相关消保组织的协调沟通。

市场处：负责“大数据中心”项目建设中的各类有形市场数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

商标处：负责“大数据中心”项目建设中的各类商标数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

广告处：负责“大数据中心”项目建设中的各类广告数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

财务处：负责“大数据中心”项目建设中的经费保障。负责项目经费的预算和调整；负责每年财政拨款支付部分按照合同规定的履行。

监察室：负责“大数据中心”项目建设实施过程中的监督工作。

信用处：负责“大数据中心”项目建设中的合同监管数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；督促、提醒各相关业务处室做好企业信用数据的收集、清洗核对工作；负责系统上下的协调沟通。

网监分局：负责“大数据中心”项目建设中的本地区网络商品经营者与服务经营者数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

信息中心：负责“大数据中心”项目建设中的技术支持与保障。负责项目建设中的环境搭建、软硬件的正常运行和日常维护保障；负责项目招投标和实施与运行维护过程中与相关服务商的协调工作。

四、项目建设的实施步骤

（一）2015年12月30日前，完成项目前景调研，专家论证，项目采购、资金和专项申报，招投标，工程监理聘请，评标、中标及结果公示等。

（二）2016年2月29日前，完成首次项目例会，施工场地现场勘查复量及初步设计方案及效果图，建设合同签署，组织机构搭建，数据源的获取，数据分析模型及应用需求的提出。

（三）2016年12月31日前，完成场地建设和环境搭建，建立信息数据分析库，运用数据清洗、抽取、加载、转换等技术，实现对市场主体等各类信息数据的多维检索、统计、分析、可视化展示等各项功能。

五、工作要求

（一）切实加强领导。要按照市工商局的统一部署，把“工商大数据中心”项目建设作为一项重要工作来抓，要明确部门分工，指定专人负责，加强协调，上下联动，积极配合，扎实有序地推进工作开展，确保完成项目建设任务。

第14篇

大数据时代智能交通发展的需求与机遇

1.智能交通系统发展的数据分析需求

一方面，交通数据采集的范围、广度和深度急剧增加，随着智能交通系统建设规模的不断扩大，正在形成以微波、线圈、GPS、车牌等交通流检测数据，交通监控视频数据，以及系统数据和服务数据等为主体的海量交通数据。

另一方面，对动静态海量交通数据的挖掘分析成为智能化交通信息处理分析的核心内容，交通数据的深层价值有待进一步的挖掘和开发。根据调查，韩国3G手机上的服务中，有50%以上的服务与交通有关，包括实时道路交通信息、地铁和公交信息、火车和飞机班次动态信息、换乘信息、与汽车服务有关的信息等。以智能终端为服务窗口的、以云计算和大数据分析技术为支撑的智能交通信息服务正在逐步成为主流，与我们的生活息息相关。

2.大数据分析为智能交通发展带来的新机遇

一是大数据技术的海量数据存储和高效计算能力，将实现交通管理系统跨区域、跨部门的集成和组合，将会更加有效地配置交通资源，从而大大提高交通运行效率、安全水平和服务能力。二是交通大数据分析将为交通管理、决策、规划和运营、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。三是基于交通大数据的分析为公共安全和社会管理提供新的理念、模式和手段。

大数据时代智能交通的发展趋势

第15篇

文章首先分析了IAVA编程技术应用的特点，以及技术的主要概念，帮助读者对技术有更全面理想的了解，在此基础上，重点探讨技术应用一段时间后所带来的影响以及积极促进作用。并对技术的未来发展前景进行介绍，促进网络数据资源得到更好的利用，并提升工作任务完成质量。

【关键词】JAVA编程技术 网络数据分析 技术应用

1 JAVA编程技术的概念

对于JAVA编程技术的应用的，为计算机软件发展带来了更广阔的前景，在此环境中所开展的编程计划也能够更好的利用计算机数据资源，在有限的存储使用空间内，更大限度的完善编程所遇到的漏洞问题，提升计算机软件的使用安全性。除此之外，在一些移动端的软件开发中也广泛的应用到这种技术，更方便客户使用过程中的软件更新，并帮助提升软件应用过程中的使用安全性。技术主要是通过框架设计以及内部数据程序的汇编来实现编程，所应用的汇编语言也是特定的，程序框架能够识别出这种语言，应用后在程序编写的效率上会有明显的提升。针对使用过程中所遇到的网络病毒入侵问题，在汇编过程中会设定特别的识别码，这样就不容易受到病毒的攻击，并且程序框架之间也能够相互配合，达到更理想的使用效果，这也是传统方法中难以达到的标准，成为了JAVA编程技术应用的决定性因素。

2 JAVA编程技术的网络数据分析应用特点

将JAVA编程技术与网络数据分析相互结合，可以提升数据分析的速度，快速的实现分析目标，所得到的结果也与实际情况相符合。技术不断的发展，对于已经完成的编程框架，可以在网络环境中进行远程升级，这样为客户使用预留了更多自定义的空间，也能够更好的解决现场数据分析误差问题。JAVA编程技术是十分严谨的，应用期间的框架设计决定了最终功能是否能够实现，以及功能实现的理想情况，在网络环境中开展数据分析，需要遵从网络环境的特点，观察分析结果与实际情况是否能够保持一致，并充分利用网络数据环境来提升现场分析任务的全面性，这样在最终结果上也能够最大程度的降低误差。

3 基于JAVA编程技术的网络数据分析具体内容

3.1 数据的采集与整理

采集整理数据是开展分析任务的首要步骤，在所进行的采集任务中，同样是利用网络环境的高效便捷性来进行的，技术人员只需要对最终的结果进行审核，观察所采集的数据范围是否能够达到网络分析的使用需求，并根据实际情况来适当的扩大调整范围，最大限度的降低分析调整过程中出现的数据丢失或者误差现象。针对传统方法中所存在的技术性问题，分析一段时间后，数据采集结果中会出现相关的异常，编程经验丰富的技术人员通过观察这种异常便能够了解到其中需要继续深入完善的内容，并通过技术性方法来更好的解决。编程技术的合理运用也是解决相关问题的有效方法之一，应当得到技术人员的高度重视，对于编程期间框架设计，也可以根据数据的采集整理结果来进行，达到理想的效果，为接下来将要开展的工作任务打下稳定基础。

3.2 程序框架编写

根据所要开展的工作任务以及程序的使用需求，先对大体框架进行编写整理，达到理想的编写效果，随着程序汇编的审图进行，数据分析也逐渐开展，并且进入到不同的深度阶段。对于文章中常常提到的设计内容优化问题，程序汇编也起到了决定性作用，关系到优化是否能够顺利进行并达到预期的目标。汇编任务开展一段时间后，技术人员需要对网络数据分析的结果进行审查，观察其中是否存在误差或者不合理的内容，帮助更好的提升工作任务完成质量，初期阶段发现问题也能够通过汇编技术来及时的调整，避免造成后期汇编资源方面的浪费。框架初步编写完成后，进入到后续的分析应用阶段，应用可以先进行试验，观察各项数据参数是否能够达到理想的标准化水平，如果发现问题在这一阶段可以进行调整，避免问题继续深入，影响到软件的正常使用。

技术发现会向着高效便捷的方向来进行，更多的应用自动化技术，在对现场工作任务进行分析研究时，所遇到的问题大部分都能够通过系统的自动更新来解决，使技术发展中所总结的经验能够得到更好的运用。技术发展需要全体编程技术人员的共同努力，充分利用现有资源来完成工作任务，通过这种方法可以使技术的发展方向得到更好的确定，并避免程序后期使用漏洞频繁出现的问题发生。资源优化利用也是未来的主要发展方向之一，需要得到技术人员的高度重视，并在日常编程分析工作中合理的运用这一方法来实现工作任务，促进管理计划可以更稳定的落实应用。

4 结语

综上所述，在我国计算机软件飞速发展的当下，JAVA编程语言已经成为科学技术研发过程中不可或缺的重要内容，大力发展计算机软件JAVA编程技术已经成为我国科学技术发展过程中的重要工作内容。

参考文献

[1]田家旗.Java开发语言的开发平台与J2EE编程技术问题研究[J].信息技术与信息化，2016（04）.

[2]李健周.关于计算机软件开发的JAVA编程语言研究[J].信息通信，2013（12）.

作者简介

马芳（1982-），女，辽宁省锦州市人。现为锦州师范高等专科学校讲师。主要研究方向为计算机软件与理论。