引論：我們?yōu)槟砹?篇大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫作時(shí)的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:大數(shù)據(jù)分析煤礦安全生產(chǎn)論文

1綜合決策分析缺乏時(shí)空維度的支持

煤礦安全生產(chǎn)和管理是一個(gè)與時(shí)間和空間相關(guān)的過(guò)程，其綜合決策分析離不開(kāi)時(shí)間和空間維度的參與，而現(xiàn)有的煤礦信息系統(tǒng)往往缺乏時(shí)空維度的決策分析工具，如拓?fù)浞治觥⒕彌_區(qū)分析、密度分析、疊置分析、時(shí)間和空間趨勢(shì)探測(cè)分析、時(shí)間/空間關(guān)聯(lián)分析、時(shí)間/空間自回歸分析等。煤礦安全生產(chǎn)內(nèi)涵豐富，既包含了日常性事務(wù)性的風(fēng)險(xiǎn)超前預(yù)控管理，又包含即時(shí)性的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)乃至預(yù)警，這就給安全生產(chǎn)管理的各類信息系統(tǒng)建設(shè)提出了很高的要求，需要滿足監(jiān)控實(shí)時(shí)化、系統(tǒng)集成化、數(shù)據(jù)海量化、分析決策在線化和智能化，這些都是目前信息系統(tǒng)建設(shè)的短板。上述問(wèn)題的存在使得我國(guó)煤礦安全生產(chǎn)形勢(shì)沒(méi)有本質(zhì)的好轉(zhuǎn)，諸多信息化建設(shè)成果（硬件、軟件）在煤礦安全生產(chǎn)過(guò)程中也沒(méi)有起到預(yù)期的成效。

2煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

2.1大數(shù)據(jù)分析的概念大數(shù)據(jù)分析

是指數(shù)據(jù)量急劇積累迅速超出主流軟件工具和人類思維處理的極限，大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)比較起來(lái)，有四大特征：數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）、數(shù)據(jù)類型繁多（Variety）、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低（Value）、更新速度快時(shí)效高（Velocity）。大數(shù)據(jù)分析需要全新的數(shù)據(jù)處理理念和分析工具，洞察發(fā)現(xiàn)海量高速增長(zhǎng)信息中潛藏的價(jià)值［4］。從理念上，大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析有三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要，要相關(guān)不要因果。針對(duì)大數(shù)據(jù)，既有的技術(shù)架構(gòu)和分析工具已經(jīng)無(wú)法滿足要求，需要全新的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，這其中包括：（1）大數(shù)據(jù)分析可視化方法；（2）大數(shù)據(jù)挖掘算法；（3）預(yù)測(cè)性分析能力；（4）語(yǔ)義處理能力；（5）數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理技術(shù)。

2.2大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的建設(shè)

根據(jù)大數(shù)據(jù)處理和分析的理念，煤礦安全大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的建設(shè)目標(biāo)包括：數(shù)據(jù)綜合集成、安全知識(shí)集成、三維虛擬可視化展示、煤礦安全動(dòng)態(tài)分析診斷。具體建設(shè)內(nèi)容包括：（1）基于物聯(lián)網(wǎng)/云計(jì)算技術(shù)的煤礦安全綜合數(shù)據(jù)庫(kù)。建設(shè)煤礦安全大數(shù)據(jù)分析診斷系統(tǒng)，首先要利用物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)綜合的數(shù)據(jù)集成，將基礎(chǔ)空間和屬性數(shù)據(jù)、在線監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)、專業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的事務(wù)性數(shù)據(jù)綜合集成起來(lái)，構(gòu)建煤礦安全綜合數(shù)據(jù)庫(kù)。（2）基于專家系統(tǒng)的煤礦安全專家知識(shí)庫(kù)。針對(duì)知識(shí)集成的目標(biāo)，整理規(guī)范規(guī)程體系中的經(jīng)驗(yàn)或者理論知識(shí)（煤礦安全規(guī)程、煤礦作業(yè)規(guī)程、三違行為知識(shí)、隱患界定知識(shí)、評(píng)估模型、設(shè)備操作規(guī)程知識(shí)、工種操作規(guī)程知識(shí)），構(gòu)建煤礦安全動(dòng)態(tài)分析診斷的專家知識(shí)庫(kù)。（3）建設(shè)三維虛擬礦井可視化平臺(tái)。針對(duì)信息和知識(shí)三維虛擬礦井可視化展示分析，主要的建設(shè)內(nèi)容是基于高精度地質(zhì)模型理論研究開(kāi)發(fā)三維虛擬礦井平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)地層建模、鉆孔建模、斷層建模、工作面建模和巷道建模等工作。然后，基于三維虛擬礦井平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和知識(shí)可視化、煤礦安全生產(chǎn)活動(dòng)可視化、分析和決策過(guò)程可視化。（4）研發(fā)煤礦安全動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)。針對(duì)基于專家知識(shí)庫(kù)的煤礦安全生產(chǎn)分析決策，需要利用煤礦安全綜合數(shù)據(jù)庫(kù)中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及事務(wù)性數(shù)據(jù)，根據(jù)煤礦安全專家知識(shí)庫(kù)進(jìn)行煤礦安全生產(chǎn)狀況評(píng)估、推理和演繹，動(dòng)態(tài)分析診斷煤礦安全生產(chǎn)的現(xiàn)狀與趨勢(shì)、預(yù)測(cè)未來(lái)，并針對(duì)煤礦應(yīng)急現(xiàn)象做出科學(xué)合理的響應(yīng)對(duì)策。

3結(jié)語(yǔ)

物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的數(shù)據(jù)處理和分析的視野［5］，也必將影響煤礦企業(yè)的信息化建設(shè)，成為提升煤礦安全生產(chǎn)水平的核心信息技術(shù)手段。與互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、電信通信等行業(yè)相比，煤炭行業(yè)在這方面的發(fā)展稍稍晚一些。因此，煤礦科技研究工作者需要抓住時(shí)機(jī)，在大數(shù)據(jù)分析處理的研究和應(yīng)用上付出更大努力，推動(dòng)煤礦信息化建設(shè)發(fā)展。

作者：魏忠奎 袁傳增 單位：山東能源棗礦集團(tuán)田陳煤礦

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:云計(jì)算環(huán)境下大數(shù)據(jù)分析論文

1大數(shù)據(jù)處理流程

基本的大數(shù)據(jù)的處理流程可以分成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋4個(gè)階段。首先獲取數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，因?yàn)樵跀?shù)據(jù)源端的數(shù)據(jù)包含各種各樣的結(jié)構(gòu)，需要使用某種方法將其進(jìn)行預(yù)處理，使數(shù)據(jù)成為某種可以用一種算法分析的統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，接著需要找到這種數(shù)據(jù)分析的算法，將預(yù)處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法特定的分析，并將分析的結(jié)果用可視化等手段呈現(xiàn)至用戶端。

1.1數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)的采集是整個(gè)流程的基礎(chǔ)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展以及各種終端設(shè)備的普及，使得數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者范圍越來(lái)越大，數(shù)據(jù)的產(chǎn)量也越來(lái)越多，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)也越來(lái)越復(fù)雜，這也是大數(shù)據(jù)中“大”的體現(xiàn)，所以需要提高數(shù)據(jù)采集速度和精度要求。

1.2數(shù)據(jù)處理與集成

數(shù)據(jù)的處理與集成主要是對(duì)前一步采集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理，包括格式化、去噪以及進(jìn)一步集成存儲(chǔ)。因?yàn)閿?shù)據(jù)采集步驟采集到的數(shù)據(jù)各種各樣，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也并不統(tǒng)一，不利于之后的數(shù)據(jù)分析，而且，一些數(shù)據(jù)屬于無(wú)效數(shù)據(jù)，需要去除，否則會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的精度和性，所以，需要將數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式并且去除無(wú)效數(shù)據(jù)。通常會(huì)設(shè)計(jì)一些過(guò)濾器來(lái)完成這一任務(wù)。

1.3數(shù)據(jù)分析

在完成了數(shù)據(jù)的采集和處理后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，因?yàn)樵谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析后才能體現(xiàn)所有大數(shù)據(jù)的重要價(jià)值。數(shù)據(jù)分析的對(duì)象是上一步數(shù)據(jù)的處理與集成后的統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)，需要根據(jù)所需數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求和價(jià)值體現(xiàn)方向?qū)@些原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)一步地處理和分析。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析通常指采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)集中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)分析服務(wù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的差別在于其面向的對(duì)象不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)服務(wù)。

1.4數(shù)據(jù)解釋

數(shù)據(jù)解釋是對(duì)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋與展現(xiàn)，在數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)結(jié)果的解釋步驟是大數(shù)據(jù)分析的用戶直接面對(duì)成果的步驟，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)顯示方式是用文本形式體現(xiàn)的，但是，隨著數(shù)據(jù)量的加大，其分析結(jié)果也更復(fù)雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)顯示方法已經(jīng)不足以滿足數(shù)據(jù)分析結(jié)果輸出的需求，因此，數(shù)據(jù)分析企業(yè)會(huì)引入“數(shù)據(jù)可視化技術(shù)”作為數(shù)據(jù)解釋方式。通過(guò)可視化結(jié)果分析，可以形象地向用戶展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

2云計(jì)算與大數(shù)據(jù)分析的關(guān)系

云計(jì)算是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源，是一種按使用量付費(fèi)的模式。這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池（資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù)），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互。目前，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有不少成熟的云計(jì)算的應(yīng)用服務(wù)。數(shù)據(jù)分析是整個(gè)大數(shù)據(jù)處理流程里最核心的部分。數(shù)據(jù)分析是以數(shù)據(jù)的價(jià)值分析為目的的活動(dòng)，而基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析通常表現(xiàn)為對(duì)已獲取的海量數(shù)據(jù)的分析，其數(shù)據(jù)來(lái)源可能是企業(yè)數(shù)據(jù)也可能是企業(yè)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合。從目前的趨勢(shì)來(lái)看，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)的IT基礎(chǔ)，是大數(shù)據(jù)分析的支撐平臺(tái)，不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量需要性能更高的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)承載。所以，云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展可以為大數(shù)據(jù)分析提供更為靈活、迅速的部署方案，使得大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更加。另一方面，云計(jì)算的出現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供了擴(kuò)展性更強(qiáng)，使用成本更低的存儲(chǔ)資源和計(jì)算資源，使得中小企業(yè)也可以通過(guò)云計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)屬于自己的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)技術(shù)本身也是云計(jì)算技術(shù)的一種延伸。大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋了從數(shù)據(jù)的海量存儲(chǔ)、處理到應(yīng)用多方面的技術(shù)，包括海量分布式文件系統(tǒng)、并行計(jì)算框架、數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理以及智能分析技術(shù)，如模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、應(yīng)用知識(shí)庫(kù)等等。但是，大數(shù)據(jù)分析要走向云計(jì)算還要賴于數(shù)據(jù)通信帶寬的提高和云資源的建設(shè)，需要確保原始數(shù)據(jù)能遷移到云環(huán)境以及資源池可以隨需彈性擴(kuò)展。

3基于云計(jì)算環(huán)境的Hadoop

為了給大數(shù)據(jù)處理分析提供一個(gè)性能更高、性更好的平臺(tái)，研究者基于MapReduce開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于云計(jì)算環(huán)境的開(kāi)源平臺(tái)Hadoop。Hadoop是一個(gè)以MapReduce算法為分布式計(jì)算框架，包括分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（Hbase、Cassandra）等功能模塊在內(nèi)的完整生態(tài)系統(tǒng)，已經(jīng)成為當(dāng)前流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，并被廣泛認(rèn)可和開(kāi)發(fā)應(yīng)用。基于Hadoop，用戶可編寫處理海量數(shù)據(jù)的分布式并行程序，并將其運(yùn)行于由成百上千個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群上。

4實(shí)例分析

本節(jié)以電信運(yùn)營(yíng)商為例，說(shuō)明在云計(jì)算環(huán)境中基于Hadoop的大數(shù)據(jù)分析給大數(shù)據(jù)用戶帶來(lái)的價(jià)值。當(dāng)前傳統(tǒng)語(yǔ)音和短信業(yè)務(wù)量下滑，智能終端快速增長(zhǎng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，大數(shù)據(jù)分析可以為運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)新的機(jī)會(huì)，幫助運(yùn)營(yíng)商更好地轉(zhuǎn)型。本文數(shù)據(jù)分析樣本來(lái)自于某運(yùn)營(yíng)商的個(gè)人語(yǔ)音和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)清單，通過(guò)Hadoop2.6.0在Ubuntu12.04系統(tǒng)中模擬了一個(gè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)來(lái)處理獲得的樣本。希望通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分析與挖掘，掌握樣本本身的一些信息。以上分析只是一些很基本的簡(jiǎn)單分析，實(shí)際上樣本數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價(jià)值要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于本文體現(xiàn)的。以上舉例意在說(shuō)明基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)分析可以在數(shù)據(jù)分析上體現(xiàn)出良好的性能，為企業(yè)帶來(lái)更豐富更有效率的信息提取、分類，并從中獲益。

5結(jié)束語(yǔ)

基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題的主要手段，云計(jì)算環(huán)境中的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)部署需要綜合考慮硬件、網(wǎng)絡(luò)、軟件等各方面的集成，使大數(shù)據(jù)的海量信息積累體現(xiàn)價(jià)值，顯示云計(jì)算的性能優(yōu)勢(shì)，而沒(méi)有云計(jì)算技術(shù)的支撐也不能進(jìn)行高效和的大數(shù)據(jù)處理分析。本文通過(guò)一個(gè)例子來(lái)分析了基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)分析給企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值，由此可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)需要云計(jì)算技術(shù)的深入挖掘，同時(shí)也促進(jìn)了云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展。

作者:陳清金 張巖 陳存香 單位:聯(lián)通云數(shù)據(jù)有限公司 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:遠(yuǎn)程大數(shù)據(jù)分析審計(jì)監(jiān)督模式思考

隨著信息化快速發(fā)展，審計(jì)信息化建設(shè)也不斷完善，轉(zhuǎn)變審計(jì)方式方法應(yīng)是大勢(shì)所趨，本文就遠(yuǎn)程大數(shù)據(jù)分析審計(jì)監(jiān)督模式作些探討。

一是要進(jìn)行分級(jí)采集。國(guó)家審計(jì)署、地方各級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)要按照各自的審計(jì)管轄權(quán)，采集本級(jí)各部門單位的財(cái)政財(cái)務(wù)收支數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、其他數(shù)據(jù)；在采集數(shù)據(jù)過(guò)程中，既要做到數(shù)據(jù)采集全覆蓋，不論是收支數(shù)據(jù)，還是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、其他數(shù)據(jù)，都應(yīng)采集，應(yīng)采盡采；不論是重點(diǎn)部門，還是一般單位，或是下屬機(jī)構(gòu)，都應(yīng)采集，不留死角；又要做到數(shù)據(jù)采集定期性，要根據(jù)審計(jì)需求，定期采集本級(jí)各部門單位的財(cái)政財(cái)務(wù)收支數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、其他數(shù)據(jù)；從而確保采集數(shù)據(jù)的性。

二是要進(jìn)行規(guī)范轉(zhuǎn)換。各級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)要針對(duì)統(tǒng)一采集的數(shù)據(jù)，根據(jù)國(guó)家審計(jì)署關(guān)于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的技術(shù)要求，利用上級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)配發(fā)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換軟件或模塊，圍繞每個(gè)單位的各類數(shù)據(jù)，組織專人及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中，要做到：有現(xiàn)成轉(zhuǎn)換軟件或模塊的，就應(yīng)根據(jù)軟件或模塊實(shí)施轉(zhuǎn)換；沒(méi)有現(xiàn)成轉(zhuǎn)換軟件或模塊的，就應(yīng)采取聯(lián)合攻關(guān)的形式，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換軟件或模塊，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

三是要進(jìn)行上報(bào)集中。地方各級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)要按照審計(jì)署規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)、方式和要求，將采取轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)逐級(jí)匯總上報(bào)。縣級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)將本級(jí)數(shù)據(jù)上報(bào)市級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)，市級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)將本級(jí)數(shù)據(jù)及各縣級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)上報(bào)數(shù)據(jù)匯總后，上報(bào)省級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)，省級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)將本級(jí)數(shù)據(jù)及各市級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)上報(bào)數(shù)據(jù)匯總后，上報(bào)國(guó)家審計(jì)署，實(shí)行統(tǒng)一集中管理。

一是要利用統(tǒng)計(jì)分析，搜索疑點(diǎn)。要建立統(tǒng)計(jì)分析模型，如回歸分析、因子分析和判別分析等模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。通過(guò)分類，挖掘出其數(shù)據(jù)的描述值，通過(guò)對(duì)被審計(jì)單位的大量財(cái)務(wù)或業(yè)務(wù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，得到其預(yù)測(cè)值；然后將描述值、預(yù)測(cè)值和審計(jì)值進(jìn)行比較，幫助審計(jì)人員從中發(fā)現(xiàn)審計(jì)疑點(diǎn)，從而將其列為審計(jì)重點(diǎn)。

二是要利用關(guān)聯(lián)分析，搜索疑點(diǎn)。通過(guò)利用關(guān)聯(lián)規(guī)則，從被審計(jì)單位數(shù)據(jù)庫(kù)的所有細(xì)節(jié)或事務(wù)中抽取頻繁出現(xiàn)的事項(xiàng)，挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)存在異常聯(lián)系的數(shù)據(jù)項(xiàng)，如發(fā)現(xiàn)在財(cái)政、稅務(wù)等各領(lǐng)域間，在部門單位上下級(jí)間、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)間、各被審計(jì)單位與宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)異常關(guān)系，在此基礎(chǔ)上通過(guò)進(jìn)一步分析，發(fā)現(xiàn)審計(jì)疑點(diǎn)。

三是要利用比對(duì)分析，搜索疑點(diǎn)。要根據(jù)被審計(jì)單位可能出現(xiàn)的問(wèn)題為導(dǎo)向，將可以比對(duì)的問(wèn)題列出清單；針對(duì)問(wèn)題清單，逐項(xiàng)確定比對(duì)方式，如有的利用被審計(jì)單位自身提供的兩組或兩組以上數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，有的利用被審計(jì)單位自身提供的數(shù)據(jù)與其他部門單位提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)；通過(guò)比對(duì)，發(fā)現(xiàn)審計(jì)疑點(diǎn)。

四是要利用邏輯分析，搜索疑點(diǎn)。要根據(jù)被審計(jì)單位可能出現(xiàn)的問(wèn)題為導(dǎo)向，將可以進(jìn)行邏輯分析的問(wèn)題列出清單；針對(duì)問(wèn)題清單，逐項(xiàng)確定邏輯分析的方式，如有的可用因果分析，有的可用投入產(chǎn)出分析，有的可用充要條件分析等，圍繞每種邏輯分析方式，確定分析的流程模型，利用信息化技術(shù)進(jìn)行操作，從而發(fā)現(xiàn)異常，得到審計(jì)疑點(diǎn)。

五是要利用程序性分析，搜索疑點(diǎn)。要根據(jù)被審計(jì)單位可能出現(xiàn)的問(wèn)題為導(dǎo)向，將可以進(jìn)行程序性分析的問(wèn)題列出清單；針對(duì)問(wèn)題清單，逐項(xiàng)確定程序性分析的方式，如有的可用法律法規(guī)規(guī)定的程序進(jìn)行分析，有的可用政策、規(guī)范性文件、合同協(xié)議所確定的程序性條款進(jìn)行分析，圍繞每項(xiàng)程序性分析方式，確定分析的流程模型，利用信息化技術(shù)進(jìn)行操作，從而發(fā)現(xiàn)異常，得到審計(jì)疑點(diǎn)。

六是要利用要素分析，搜索疑點(diǎn)。要根據(jù)法律法規(guī)的規(guī)定，在被審計(jì)單位可能出現(xiàn)的問(wèn)題中，梳理出違反法律法規(guī)規(guī)定的問(wèn)題，也即要素違反的問(wèn)題，列出問(wèn)題清單；圍繞清單中的每一個(gè)問(wèn)題，確定與法律法規(guī)核對(duì)的方式，通過(guò)該核對(duì)的方式，利用信息化技術(shù)進(jìn)行操作，從而發(fā)現(xiàn)審計(jì)疑點(diǎn)。

一是要做好分級(jí)核查。上級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)在對(duì)集中上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，要將發(fā)現(xiàn)的疑點(diǎn)列出清單，按疑點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的屬地進(jìn)行分類，并注明對(duì)應(yīng)的事項(xiàng)，下發(fā)對(duì)應(yīng)的各級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)，要求該審計(jì)機(jī)關(guān)及時(shí)進(jìn)行核查，充分發(fā)揮遠(yuǎn)程分析、分級(jí)核查的優(yōu)勢(shì)。

二是要做好現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)。各級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)在收到上級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)下發(fā)的疑點(diǎn)核查清單后，要迅速就此工作進(jìn)行部署，安排審計(jì)人員按照清單內(nèi)容與涉及對(duì)象見(jiàn)面，采取相應(yīng)方法調(diào)查核對(duì)，并就此進(jìn)行取證。

三是要做好匯總反映。各級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)在將疑點(diǎn)核查落實(shí)后，要將核查情況進(jìn)行匯總；一方面，將匯總情況及時(shí)上報(bào)上級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)；另一方面，將查實(shí)后的疑點(diǎn)根據(jù)情況分類加以處理和利用。如有的納入對(duì)應(yīng)的專項(xiàng)審計(jì)進(jìn)行反映處理，有的從疑點(diǎn)核實(shí)轉(zhuǎn)入專項(xiàng)審計(jì)，進(jìn)一步延伸審查；有的情況明了，可以直接作出審計(jì)處理，發(fā)出審計(jì)結(jié)果性文書。

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析推行審計(jì)全覆蓋的主要做法和對(duì)策

利用大數(shù)據(jù)開(kāi)展審計(jì)分析，推進(jìn)財(cái)政聯(lián)網(wǎng)審計(jì)已成為新時(shí)期審計(jì)工作的常態(tài)，為了做好這方面工作，來(lái)鳳縣審計(jì)局本著“先簡(jiǎn)單，再逐步深入”原則，力爭(zhēng)通過(guò)2到3年的摸索，以項(xiàng)目審計(jì)實(shí)踐培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才，不斷適應(yīng)審計(jì)新常態(tài)，做出了積極的探索和實(shí)踐。

（一）培訓(xùn)打基礎(chǔ)。派人參加了省廳舉辦的大數(shù)據(jù)知識(shí)介紹和運(yùn)用培訓(xùn)，全局審計(jì)人員還參加了省廳舉辦的大數(shù)據(jù)知識(shí)介紹和運(yùn)用遠(yuǎn)程視頻培訓(xùn)，使審計(jì)人員初步對(duì)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和運(yùn)用有了一定的了解。結(jié)合審計(jì)實(shí)際，在局內(nèi)舉辦了如何適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)開(kāi)展財(cái)政預(yù)算執(zhí)行審計(jì)等知識(shí)的培訓(xùn)，進(jìn)一步深化審計(jì)人員對(duì)大數(shù)據(jù)概念和運(yùn)用的理解。

（二）建立數(shù)據(jù)庫(kù)。從2015年10月起，用近4個(gè)月的時(shí)間，抽專人建起了數(shù)據(jù)庫(kù)，集合了自2012年以來(lái)全縣78個(gè)一級(jí)預(yù)算單位的部門預(yù)算收支備份數(shù)據(jù)和財(cái)政總預(yù)算會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)、預(yù)算編制數(shù)據(jù)、國(guó)庫(kù)集中支付數(shù)據(jù)、非稅收入數(shù)據(jù)、基金預(yù)算收支數(shù)據(jù)，今年又集中了車輛管理、工商登記、地稅征管、房產(chǎn)登記、2015年低保發(fā)放等方面的數(shù)據(jù)。還組織資金，購(gòu)置了設(shè)備，建起專門開(kāi)展項(xiàng)目審計(jì)的數(shù)據(jù)分析室。

（三）初步運(yùn)用探路。在安居保障房工程審計(jì)中，運(yùn)用房屋租賃信息、房產(chǎn)登記信息、車輛管理信息、工商登記信息以及納稅申報(bào)信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)比對(duì)分析，查出了保障房在動(dòng)態(tài)管理中存在的一些問(wèn)題，如不屬于安置對(duì)象的分配了保障房，分配了保障房后又購(gòu)買車輛的，分配了保障房后又購(gòu)買商品房的等問(wèn)題，根據(jù)查出的這些問(wèn)題，及時(shí)責(zé)成縣住建局立行整改。這也是該局運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析取得的初步成效。

（四）逐步擴(kuò)大運(yùn)用。在地稅審計(jì)中，利用省廳下發(fā)的地稅征繳備份數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下四個(gè)方面的分析嘗試。一是將納稅登記與納稅申報(bào)進(jìn)行關(guān)聯(lián)比對(duì)，分析有多少比例沒(méi)有納稅申報(bào)，揭示納稅管理上逃稅、漏稅行為。二是審查房地產(chǎn)企業(yè)少征漏征營(yíng)業(yè)稅和土地增值稅，房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)應(yīng)繳納的營(yíng)業(yè)稅和土地增值稅計(jì)稅依據(jù)一般應(yīng)該一致，均應(yīng)等于年度財(cái)務(wù)報(bào)表的營(yíng)業(yè)收入，以房地產(chǎn)企業(yè)已繳納入庫(kù)的營(yíng)業(yè)稅和土地增值稅為基礎(chǔ)，比對(duì)此兩稅的計(jì)稅依據(jù)與年度財(cái)務(wù)報(bào)表的營(yíng)業(yè)收入是否一致。如果三者不一致，在沒(méi)有正常原因的情況下，則有可能是相關(guān)稅款未足額征收。三是通常來(lái)說(shuō)，房產(chǎn)稅或城鎮(zhèn)土地使用稅應(yīng)同時(shí)繳納。通過(guò)對(duì)"地稅局2015年征收數(shù)據(jù)"表中所有征收記錄按納稅人進(jìn)行分類匯總，存在部分納稅人存在著只交房產(chǎn)稅、或只交城鎮(zhèn)土地使用稅的疑點(diǎn)。四是對(duì)稅收結(jié)構(gòu)進(jìn)行審查，分析各行業(yè)稅收反推一二三產(chǎn)業(yè)對(duì)財(cái)政收入的貢獻(xiàn)率，通過(guò)分析不同行業(yè)和一二三產(chǎn)業(yè)稅收占比，找出產(chǎn)業(yè)發(fā)展上的差距，為縣委、政府決策產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，加大招商引資力度，發(fā)展規(guī)模企業(yè)和培育稅源提供參考依據(jù)和建議。

（五）做好財(cái)政聯(lián)網(wǎng)適時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)審計(jì)。該局的財(cái)政聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)起步于2010年，最初的兩三年主要是用來(lái)采集財(cái)政數(shù)據(jù)。從2013年下半年開(kāi)始試行財(cái)政聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。一是按照省審計(jì)廳和州審計(jì)局的規(guī)定動(dòng)作要求，做好全年不少于四次聯(lián)網(wǎng)審計(jì)工作，最多的次數(shù)是2014年該局每月開(kāi)展一次聯(lián)網(wǎng)審計(jì)，全年出具12期動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)審計(jì)報(bào)告。二是在聯(lián)網(wǎng)審計(jì)中，根據(jù)自己的能力，不貪多，每次確定一個(gè)或兩個(gè)重點(diǎn)內(nèi)容，如2011年至2015年，分別對(duì)會(huì)議費(fèi)、濫發(fā)津補(bǔ)貼、資本支出、建設(shè)支出納稅情況、大額撥款到個(gè)人賬戶、三公經(jīng)費(fèi)增減情況，節(jié)日大額支出等方面以國(guó)庫(kù)支付數(shù)據(jù)和會(huì)計(jì)摘要為基礎(chǔ)，以查詢篩選方式方法對(duì)全縣所有預(yù)算部門單位進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)疑點(diǎn)后，對(duì)有問(wèn)題的部門單位出具“財(cái)政聯(lián)網(wǎng)審計(jì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)問(wèn)題聯(lián)系單”進(jìn)行核實(shí)，收到這些部門單位對(duì)核實(shí)情況的回復(fù)意見(jiàn)后，對(duì)屬實(shí)的單位，下發(fā)整改意見(jiàn)書，同時(shí)上門督辦或電話督辦其整改到位。僅2015年及時(shí)期監(jiān)測(cè)查出X鎮(zhèn)財(cái)經(jīng)所、X鎮(zhèn)人民政府、縣XX等12個(gè)單位違反規(guī)定發(fā)放獎(jiǎng)金和補(bǔ)貼113260元，第二期監(jiān)測(cè)查出縣XX局、縣XX局2個(gè)單位違規(guī)發(fā)放獎(jiǎng)金16155元，第三期監(jiān)測(cè)查出縣XXX建設(shè)指揮部支付給施工單位的工程款少交稅款100多萬(wàn)元。今年一季度的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)將公用經(jīng)費(fèi)支出作為監(jiān)控重點(diǎn)，通過(guò)對(duì)國(guó)庫(kù)支付數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，形成了對(duì)3個(gè)單位的疑點(diǎn)，分別包括“記賬憑證摘要不規(guī)范”、“大額支付直達(dá)本單位個(gè)人賬戶”。根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果出具了3份“財(cái)政聯(lián)網(wǎng)審計(jì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)問(wèn)題聯(lián)系單”，已分別送至各疑點(diǎn)單位，目前正在核實(shí)階段。通過(guò)近幾年的財(cái)政聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)審計(jì)，積累了經(jīng)驗(yàn)，摸索出了一些方式方法，提高了審計(jì)人員的技能。起到了審計(jì)全覆蓋的作用，但在聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控審計(jì)的深度方面還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還有潛力可挖。該局審計(jì)人員均達(dá)成共識(shí)，認(rèn)為財(cái)政聯(lián)網(wǎng)審計(jì)在當(dāng)前審計(jì)資源和審計(jì)力量嚴(yán)重不足的情況下，是加大審計(jì)監(jiān)督全覆蓋的一種有效方式和方法。

（一）數(shù)據(jù)分析人才力量嚴(yán)重不足，難以勝任這兩項(xiàng)工作。從該局的實(shí)際情況來(lái)看，2012年至2015年，先后選派8人參加了審計(jì)署和省廳舉辦的計(jì)算機(jī)中級(jí)培訓(xùn)，因?qū)I(yè)性太強(qiáng)，加上參學(xué)的人員基礎(chǔ)不強(qiáng)，只有1人取得審計(jì)署頒發(fā)的合格證。雖做了上述努力，但這方面人才仍然嚴(yán)重不足。

（二）任務(wù)太重，沒(méi)有充裕的時(shí)間來(lái)保障數(shù)據(jù)分析和財(cái)政聯(lián)網(wǎng)審計(jì)工作。基層審計(jì)人員除了參加精準(zhǔn)扶貧和紀(jì)委組織的專項(xiàng)檢查等各類活動(dòng)外，平均每個(gè)項(xiàng)目的有效實(shí)施時(shí)間大概在20天左右，在此情況下，審計(jì)人員根本沒(méi)有時(shí)間靜下心來(lái)思考如何做好數(shù)據(jù)分析。本來(lái)做好了數(shù)據(jù)分析可以減少審計(jì)人員的工作量，但關(guān)鍵問(wèn)題是一個(gè)基層局只有1人能勉強(qiáng)做分析這件事，而年青同志雖然會(huì)分析，會(huì)編寫分析語(yǔ)句，但年青同志工作經(jīng)驗(yàn)不足，又會(huì)造成他思路不

開(kāi)闊，反過(guò)來(lái)又限制了他的能力發(fā)揮，而且從事數(shù)據(jù)分析的審計(jì)人員也不是專職的，其本人也和其他審計(jì)人員一樣被安排有主審或協(xié)審任務(wù)。數(shù)據(jù)分析這種專業(yè)性較強(qiáng)的工作，對(duì)計(jì)算機(jī)運(yùn)用、數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)和英語(yǔ)水平不高的人來(lái)說(shuō)，沒(méi)有幾年下深功夫的學(xué)習(xí)和積累，是難已見(jiàn)成效的。根據(jù)近幾年的實(shí)踐，該局認(rèn)為基層審計(jì)局很有必要成立 “計(jì)算機(jī)審計(jì)中心”或者叫做“數(shù)據(jù)分析中心”，組建一個(gè)3人左右的內(nèi)設(shè)機(jī)構(gòu)。根據(jù)上級(jí)文件要求，目前各縣市正在組建“大數(shù)據(jù)中心”，一旦這個(gè)“大數(shù)據(jù)中心”建成了，對(duì)審計(jì)工作是有利用價(jià)值和促進(jìn)作用的。為了保障滿足審計(jì)監(jiān)督全覆蓋的要求，基層審計(jì)局有必要配備一名既懂?dāng)?shù)據(jù)分析又熟悉財(cái)經(jīng)審計(jì)的專職人員來(lái)專門從事財(cái)政聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)工作，其余2到3人主要是跟班對(duì)具體審計(jì)項(xiàng)目和審計(jì)組成員一起開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，同時(shí)其中一人兼任局網(wǎng)絡(luò)管理員，負(fù)責(zé)局內(nèi)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)小故障的維護(hù)。而且要求數(shù)據(jù)分析中心人員必須通過(guò)審計(jì)署的計(jì)算機(jī)中級(jí)培訓(xùn)。目前僅是依靠省廳計(jì)算機(jī)中心來(lái)對(duì)全省各地的數(shù)據(jù)開(kāi)展分析，也不現(xiàn)實(shí)；依靠州審計(jì)局來(lái)對(duì)各縣市數(shù)據(jù)開(kāi)展分析，州局也暫不具備條件和力量。且每個(gè)縣市的具體情況也不相同，畢竟各縣市審計(jì)人員對(duì)本地的實(shí)際情況要更熟悉些。

基于上述認(rèn)識(shí)，該局今年將新招錄1名計(jì)算機(jī)專業(yè)的大學(xué)生，已得到縣編委批準(zhǔn)同意，另調(diào)入1名已經(jīng)工作多年30多歲的學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)的工作人員，手續(xù)正在辦理之中。今年擬安排3人在下半年到北京參加計(jì)算機(jī)中級(jí)培訓(xùn)（其中1人屬補(bǔ)考），2017年再計(jì)劃選送1到2人參加北京審計(jì)署計(jì)算機(jī)中級(jí)培訓(xùn)。估計(jì)等這幾人都培訓(xùn)合格，再經(jīng)過(guò)一兩年的跟班實(shí)踐和強(qiáng)化訓(xùn)練，相對(duì)滿足現(xiàn)階段審計(jì)工作對(duì)大數(shù)據(jù)分析和財(cái)政聯(lián)網(wǎng)審計(jì)的要求。同時(shí)也為培養(yǎng)復(fù)合型人才打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:面向糖尿病的臨床大數(shù)據(jù)分析研究和應(yīng)用

1.1 研究背景及意義

近年來(lái),一方面數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)以及海量存儲(chǔ)設(shè)備的快速發(fā)展使得收集海量數(shù)據(jù)的能力得到質(zhì)的提升,預(yù)示著大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)到來(lái);另一方面,隨著各大醫(yī)院信息化建設(shè)進(jìn)程的不斷推進(jìn),醫(yī)院中的各生產(chǎn)系統(tǒng)如 HIS(醫(yī)院信息化系統(tǒng))、LIS(實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)科信息系統(tǒng))、EMR(電子病歷系統(tǒng))等已經(jīng)積累了規(guī)模龐大的臨床數(shù)據(jù)。公共的醫(yī)療資源服務(wù)日漸緊張,如何利用好收集存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù),成為數(shù)據(jù)手機(jī)存儲(chǔ)價(jià)值的重要標(biāo)志。在此背景下,面向醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生,并得到了快速的發(fā)展,智能醫(yī)療決策系統(tǒng)也因此應(yīng)運(yùn)而生。這種數(shù)據(jù)包含了許多隱藏的知識(shí)等待被挖掘,對(duì)于輔助診療、提升臨床醫(yī)療質(zhì)量具有很大的價(jià)值。 糖尿病作為一種慢性病,治療周期長(zhǎng),容易引發(fā)多種并發(fā)癥如腎病、眼病,病情反復(fù)等特點(diǎn)。糖尿病患者在治療過(guò)程中,會(huì)產(chǎn)生大量的臨床數(shù)據(jù)包括就診信息、實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)、臨床診斷信息和醫(yī)囑用藥信息。這些臨床數(shù)據(jù)隱藏著許多有關(guān)糖尿病診斷及治療的規(guī)律,對(duì)于掌握糖尿病發(fā)病與治療效果的預(yù)測(cè)有著重要的意義。 通過(guò)對(duì)糖尿病臨床數(shù)據(jù)的多維分析,從選擇待分析的主題出發(fā),進(jìn)行對(duì)應(yīng)主題的維度和粒度的設(shè)計(jì)、事實(shí)表和維表的設(shè)計(jì),采用星型模型構(gòu)造主題邏輯視圖,生成針對(duì)主題的多維立方體。在此基礎(chǔ)上,利用多維分析的上卷、下鉆、切片、切塊等操作實(shí)現(xiàn)糖尿病數(shù)據(jù)的多方位展示,從而揭露數(shù)據(jù)隱含的患者群體特征、病情的變化趨勢(shì)、藥物療效等關(guān)鍵信息。

..........

1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

基于當(dāng)前高速發(fā)展的數(shù)據(jù)處理技術(shù),以及硬件設(shè)備的迅速更新?lián)Q代,使得我們?cè)絹?lái)越有條件收集數(shù)據(jù)量巨大的數(shù)據(jù),做好數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工作。面臨存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù),怎么使用這些數(shù)據(jù)成為了醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者探索的熱點(diǎn)課題。 現(xiàn)有的工作主要集中在使用醫(yī)療數(shù)據(jù)對(duì)患者進(jìn)行聚類和分類研究[1-3]、疾病復(fù)發(fā)與基本指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)分析[4-6]以及一些中西藥常用的藥對(duì)組合,用藥規(guī)律等的發(fā)現(xiàn)。這對(duì)這些數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),目前的主要研究工作從以下幾個(gè)方面展開(kāi): 1) 針對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)人群的難以預(yù)測(cè)的問(wèn)題,構(gòu)建患者的分類模型,以及分析一些影響發(fā)病的相關(guān)因素 2) 針對(duì)疾病之間可能存在的關(guān)系的關(guān)聯(lián)分析 3) 發(fā)現(xiàn)發(fā)病規(guī)律,并應(yīng)于輔助診斷,生成決策樹(shù) 經(jīng)過(guò)查閱相關(guān)資料和調(diào)研分析,得出目前主要的醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析研究的方向和一些難點(diǎn)列舉如表 1-1:

..........

第二章 相關(guān)技術(shù)介紹

本章主要介紹本文用到的相關(guān)技術(shù)。首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念和 OLAP 技術(shù),然后針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中的時(shí)序挖掘進(jìn)行了介紹,如時(shí)間序列規(guī)整和關(guān)聯(lián)分析。介紹了 SAP BO 可視化技術(shù)。

2.1 OLAP 與數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)常常是由結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)量巨大、類型眾多的數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合。為了發(fā)掘這些數(shù)據(jù)背后隱藏的知識(shí),常有多種方法,本節(jié)介紹 OLAP 技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

2.1.1 OLAP 技術(shù)

1993 年,E.F.eodd 在“Providing OLAP to User-Analysis”中首次提出了聯(lián)機(jī)分析處理(Online Analytical Processing,OLAP)的概念,他認(rèn)為 OLTP(聯(lián)機(jī)事務(wù)處理)己不能滿足終端用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢分析的需求,使用 SQL 對(duì)大型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行的簡(jiǎn)單查詢也不能滿足終端用戶決策分析的要求。因此,EF.Codd 提出了多維數(shù)據(jù)庫(kù)和多維分析的概念,即 OLAP。 OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理),聯(lián)機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)和統(tǒng)計(jì)分析,共享多維信息,是一種建立在事務(wù)操作之上的邏輯步驟,分析決策的能力強(qiáng)大,能夠?yàn)闆Q策管理人員提供更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析能力,通過(guò)分析相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化的特征、規(guī)律、趨勢(shì)以及一些潛藏的重要信息。 分析決策人員在分析決策過(guò)程中,往往都需要通過(guò)多角度、多層次的方式來(lái)立體的觀察某些屬性之間的關(guān)系。如醫(yī)生想要知道今年年齡在 50-59 歲區(qū)間內(nèi),上海市各個(gè)區(qū)的男女患者的分布情況時(shí),這個(gè)時(shí)候就要綜合考慮臨床診斷情況、地區(qū)、性別和年齡等多個(gè)維度的信息,這些供分析決策使用的數(shù)據(jù)都是多維數(shù)據(jù)。 多維數(shù)據(jù)被具體的看成是一個(gè)立方體,包括維度信息(Dimension)和度量值(Measure)。維度就是觀察數(shù)據(jù)的角度。度量值是指衡量數(shù)據(jù)的指標(biāo)值。如糖尿病患者基本信息主題,就包括性別、年齡、地區(qū)、妊娠情況等維度,也可以從各年齡段占比,性別占比等度量方式具體觀察。因此,在多維分析時(shí),對(duì)事實(shí)表、維度、維度的層次、維度的成員、度量值等的概念的理解與掌握非常重要。

........

2.2 時(shí)序挖掘

頻繁模式的發(fā)現(xiàn)始于1993年Agrawal等學(xué)者提出的關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)研究[17],也一直是數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域中的一個(gè)重要的研究課題。自從 Agrawal 等學(xué)者提出了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘問(wèn)題以來(lái),諸多的學(xué)者對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘課題進(jìn)行了大量的研究,得出了很多高效的算法,然而 大多數(shù)方法都未考慮時(shí)間因素的影響。但在現(xiàn)實(shí)世界中,時(shí)間是數(shù)據(jù)本身固有的因素,在數(shù)據(jù)中常常會(huì)發(fā)現(xiàn)時(shí)序語(yǔ)義問(wèn)題。時(shí)序數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得有必要在數(shù)據(jù)挖掘中 考慮時(shí)間因素,在現(xiàn)實(shí)中,附加上某種時(shí)序約束的規(guī)則將可以更好地描述客觀現(xiàn)實(shí)情況,因而也會(huì)更有價(jià)值,稱這樣的規(guī)則為時(shí)序關(guān)聯(lián)規(guī)則。時(shí)序關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究[18]一文中提出了多時(shí)間粒度的時(shí)間規(guī)準(zhǔn),如年、月、日等多粒度時(shí)間維度表示的方法。非同步多時(shí)間序列中頻繁模式的發(fā)現(xiàn)算法[19]一文中,提出了針對(duì)多個(gè)序列之間時(shí)間不同步的問(wèn)題,利用線性化分段表示和矢量形態(tài)聚類實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的特征分割與符號(hào)化轉(zhuǎn)換的思想。另外在時(shí)序挖掘時(shí),常常是對(duì)時(shí)間序列的某一個(gè)子序列進(jìn)行挖掘,在時(shí)間序列相似性問(wèn)題中滑動(dòng)窗口的確定[20]一文中,提出了滑動(dòng)窗口在時(shí)間序列相似性降維技術(shù)的應(yīng)用。 時(shí)序表達(dá),在做時(shí)序挖掘時(shí),常常需要先對(duì)事件做時(shí)序表達(dá),構(gòu)建事件序列。在構(gòu)建事件序列時(shí),就需要使用事件之間的相似性,進(jìn)行時(shí)間規(guī)整,最常用的時(shí)間規(guī)整有兩種,歐氏距離[21]和動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整兩種方式。

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:大數(shù)據(jù)分析郵政客戶營(yíng)銷創(chuàng)新發(fā)展

摘要：文章介紹了國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例及郵政大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀，分析了大數(shù)據(jù)分析在客戶綜合營(yíng)銷中的應(yīng)用，并從體制機(jī)制、實(shí)施路線和保障措施等方面提出了郵政大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的發(fā)展路線。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；客戶營(yíng)銷；創(chuàng)新；機(jī)制；生態(tài)圈

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，世界正邁向嶄新的大數(shù)據(jù)時(shí)代。中國(guó)郵政作為多主體、多領(lǐng)域經(jīng)營(yíng)的大型網(wǎng)絡(luò)企業(yè)，如何利用大數(shù)據(jù)分析高效率地實(shí)現(xiàn)客戶營(yíng)銷，實(shí)現(xiàn)各板塊創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展，是企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的重大課題。

1大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的調(diào)查研究

1.1國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析

1.1.1阿里巴巴的企業(yè)核心數(shù)據(jù)戰(zhàn)略2005年，阿里巴巴開(kāi)發(fā)出淘數(shù)據(jù)供內(nèi)部運(yùn)營(yíng)人員使用；2011年開(kāi)發(fā)出數(shù)據(jù)魔方供外部淘寶商家使用；2012年公布三步走發(fā)展戰(zhàn)略，即平臺(tái)戰(zhàn)略、金融戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。以金融業(yè)務(wù)模式為例，阿里金融建立了一套網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型和信用體系，貸款不需要抵押品和擔(dān)保，僅依賴于海量的客戶信用數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，企業(yè)即可迅速獲得貸款。阿里金融的大數(shù)據(jù)應(yīng)用和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，變革了傳統(tǒng)的商業(yè)模式，給傳統(tǒng)銀行帶來(lái)挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略中，阿里巴巴欲打造一個(gè)由數(shù)據(jù)生產(chǎn)者、消費(fèi)者、加工者和服務(wù)應(yīng)用供應(yīng)商組成的生態(tài)系統(tǒng)。阿里云計(jì)算的開(kāi)放數(shù)據(jù)處理服務(wù)產(chǎn)品平臺(tái)是阿里巴巴的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，小微金服、數(shù)據(jù)魔方、高德等業(yè)務(wù)都已上線，對(duì)內(nèi)對(duì)外提供數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和其他數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)。1.1.2平安集團(tuán)以數(shù)據(jù)整合驅(qū)動(dòng)板塊聯(lián)動(dòng)平安集團(tuán)建設(shè)了萬(wàn)里通數(shù)據(jù)平臺(tái)，成立了融合業(yè)務(wù)與技術(shù)于一體的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，打通了各個(gè)板塊的系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了以客戶為中心的數(shù)據(jù)整合和精準(zhǔn)營(yíng)銷，客戶遷徙戰(zhàn)略成功實(shí)現(xiàn)，以保險(xiǎn)板塊的優(yōu)勢(shì)拉動(dòng)了銀行、投資業(yè)務(wù)發(fā)展。在實(shí)施過(guò)程中，通過(guò)開(kāi)放萬(wàn)里通注冊(cè)用戶在各個(gè)線上線下零售平臺(tái)消費(fèi)時(shí)產(chǎn)生的積分通折、通用，激活了醫(yī)、食、住、行、玩的大量實(shí)時(shí)消費(fèi)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，成功實(shí)施了集團(tuán)客戶、銀行小微客戶等客戶群的精準(zhǔn)服務(wù)戰(zhàn)略，將7000萬(wàn)左右的高質(zhì)量保險(xiǎn)個(gè)人客戶成功吸引到平安金融和平安投資，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)客戶、一個(gè)賬戶、多個(gè)產(chǎn)品、一站式服務(wù)，為平安集團(tuán)創(chuàng)造了新的增長(zhǎng)極。1.1.3?亞馬遜以大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展亞馬遜是首個(gè)將大數(shù)據(jù)從電子商務(wù)平臺(tái)推廣到電子商務(wù)物流平臺(tái)的企業(yè)，各類業(yè)務(wù)已經(jīng)完成了數(shù)據(jù)化，實(shí)現(xiàn)了從瀏覽、支付、倉(cāng)儲(chǔ)、配送和客戶服務(wù)全鏈條的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為基礎(chǔ)，促進(jìn)電子商務(wù)云、物流服務(wù)云、信息服務(wù)云、產(chǎn)品定制等各板塊的業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)，并由此不斷融合創(chuàng)新服務(wù)模式。亞馬遜云計(jì)算服務(wù)已發(fā)展為對(duì)外開(kāi)放服務(wù)的盈利來(lái)源，由此產(chǎn)生的用戶興趣數(shù)據(jù)、需求數(shù)據(jù)、行為模式數(shù)據(jù)反過(guò)來(lái)對(duì)公司的其他業(yè)務(wù)給予了更大支持，其數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的進(jìn)程已經(jīng)順利起步。

1.2郵政大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用現(xiàn)狀及存在問(wèn)題

1.2.1郵政大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用現(xiàn)狀郵政大數(shù)據(jù)分析總體起步較晚，2010年郵政儲(chǔ)蓄銀行成立總行數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，2015年12月大數(shù)據(jù)平臺(tái)一期工程上線，已接入行內(nèi)28個(gè)重要業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，同時(shí)積極引進(jìn)行外非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算能力都大幅度提高。郵政集團(tuán)公司的大數(shù)據(jù)平臺(tái)目前也在籌劃建設(shè)中。郵政大數(shù)據(jù)在總體上處于各板塊獨(dú)立建設(shè)和應(yīng)用初級(jí)階段，對(duì)客戶營(yíng)銷的關(guān)注和應(yīng)用較少。1.2.2郵政大數(shù)據(jù)分析存在的問(wèn)題目前郵政在各板塊數(shù)據(jù)整合、共享使用等方面還存在許多問(wèn)題。一是信息孤島問(wèn)題突出。各板塊之間信息系統(tǒng)相對(duì)獨(dú)立、相互隔離，數(shù)據(jù)管理分別由各板塊科技部門負(fù)責(zé)，在技術(shù)、管理層面解決該問(wèn)題的方法尚不清晰。二是缺乏數(shù)據(jù)統(tǒng)一規(guī)劃，大數(shù)據(jù)整合存在困難。在系統(tǒng)建設(shè)時(shí)對(duì)客戶分析所需的價(jià)值字段的規(guī)劃意識(shí)和規(guī)劃能力不強(qiáng)，數(shù)據(jù)要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)規(guī)劃、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、編碼規(guī)則、系統(tǒng)接口、交換平臺(tái)五個(gè)統(tǒng)一，任重而道遠(yuǎn)。三是數(shù)據(jù)資源有待完善，數(shù)據(jù)治理的任務(wù)艱巨。數(shù)據(jù)資源不豐富，不能描述客戶行為和環(huán)境，不足以支撐真正意義上的大數(shù)據(jù)分析；同時(shí)客戶數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，數(shù)據(jù)的時(shí)效性、完整性、一致性不足。四是數(shù)據(jù)分析方法亟需加強(qiáng)和完善。數(shù)據(jù)特征轉(zhuǎn)換、分析假設(shè)合理性、模型適用性以及數(shù)據(jù)分析模型庫(kù)等，有待時(shí)間檢驗(yàn)。對(duì)客戶行為分析的實(shí)時(shí)性、性等需求不能滿足，對(duì)業(yè)務(wù)的支撐能力有限。五是大數(shù)據(jù)分析人才缺乏，人力資源不足。尤其是缺乏既掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)又具有良好業(yè)務(wù)理解能力的復(fù)合型領(lǐng)軍人才，缺乏融合管理、業(yè)務(wù)和技術(shù)于一體的專業(yè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，業(yè)務(wù)與技術(shù)之間的溝通成本較高，效率較低。六是大數(shù)據(jù)應(yīng)用體制、運(yùn)行機(jī)制不完善。跨板塊、跨層級(jí)的客戶營(yíng)銷數(shù)據(jù)應(yīng)用困難，時(shí)效性差，省級(jí)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)分析能力對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展支撐不足。七是大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)防控與使用高效的矛盾有待妥善解決。科技風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)安全已經(jīng)納入風(fēng)險(xiǎn)管理體系，但在保護(hù)數(shù)據(jù)安全、滿足行業(yè)監(jiān)管要求的前提下，不斷提高數(shù)據(jù)資源使用效率的能力不足。

2大數(shù)據(jù)分析在客戶綜合營(yíng)銷中的應(yīng)用研究

當(dāng)前郵政各級(jí)經(jīng)營(yíng)主體更多地看重單個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)及近期效果，各板塊、各條線、各專業(yè)都主要以自我視角開(kāi)展獨(dú)立營(yíng)銷，數(shù)據(jù)在各板塊基本沒(méi)有整合應(yīng)用，不能綜合運(yùn)用企業(yè)內(nèi)部各種數(shù)據(jù)資源及分析結(jié)果，不能實(shí)現(xiàn)綜合發(fā)力、精準(zhǔn)發(fā)力，未體現(xiàn)以客戶為中心的整體營(yíng)銷能力，造成營(yíng)銷成本高、效率低，客戶體驗(yàn)差。現(xiàn)代企業(yè)集團(tuán)的競(jìng)爭(zhēng)，歸根到底是整個(gè)系統(tǒng)和整體合力的競(jìng)爭(zhēng)，亟待郵政各板塊和條線充分整合利用大數(shù)據(jù)資源，轉(zhuǎn)變營(yíng)銷和服務(wù)方式。

2.1客戶畫像分類

客戶畫像是根據(jù)用戶社會(huì)屬性、生活習(xí)慣和消費(fèi)行為等信息數(shù)據(jù)抽象出的一個(gè)標(biāo)簽化的用戶模型。構(gòu)建用戶畫像的核心工作是通過(guò)整合用戶數(shù)據(jù)，通過(guò)聚類分析等信息技術(shù)處理過(guò)程，高度精煉形成特征標(biāo)識(shí)，細(xì)分出特征明顯、規(guī)律一致的客群，即給用戶貼標(biāo)簽，從而為客戶行為預(yù)測(cè)打下基礎(chǔ)。多樣性客戶信息的獲取，除郵政自身?yè)碛械目蛻羧丝谔卣鲾?shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、多業(yè)務(wù)板塊的交互數(shù)據(jù)外，需要在保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的前提下，適當(dāng)引入社交媒體、電子商務(wù)平臺(tái)、運(yùn)營(yíng)商和政府?dāng)?shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)，以獲取更多的客戶消費(fèi)、社交和生活信息。根據(jù)客戶分群目的和數(shù)量的不同，可按戰(zhàn)略、策略、戰(zhàn)術(shù)和個(gè)體進(jìn)行多維度客戶分群。戰(zhàn)略分群以客戶價(jià)值、客戶生命周期，輔以地域維度進(jìn)行劃分。策略分群基于行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)分析經(jīng)驗(yàn)劃分，例如客群、信用卡客群等。戰(zhàn)術(shù)分群基于聚類及客戶標(biāo)簽庫(kù)，針對(duì)特定的營(yíng)銷活動(dòng)或具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景專門劃分，如沉默存款群、成熟高端投資群等。個(gè)體分群主要針對(duì)個(gè)人進(jìn)行特征歸集和標(biāo)簽化。

2.2客戶行為預(yù)測(cè)

客戶行為預(yù)測(cè)的核心是運(yùn)用大數(shù)據(jù)模擬實(shí)境，將客戶模型放在由其數(shù)據(jù)揭示的生產(chǎn)環(huán)境、生活環(huán)境、社交環(huán)境和競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)中，得到客戶行為和客戶服務(wù)需求的概然性預(yù)測(cè)，為適時(shí)向客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、推薦和引導(dǎo)服務(wù)產(chǎn)品提供依據(jù)（見(jiàn)圖1）。要做到較的預(yù)測(cè)，必須具備三個(gè)條件：高質(zhì)量的大量活躍數(shù)據(jù)，多層面、多方位的用戶畫像，可驗(yàn)證的分析模型庫(kù)。因此，必須補(bǔ)充相應(yīng)的客戶活動(dòng)空間和時(shí)間、社會(huì)熱點(diǎn)、社交網(wǎng)絡(luò)、流行趨勢(shì)、市場(chǎng)環(huán)境等大量鮮活的數(shù)據(jù)表述。

2.3客戶服務(wù)產(chǎn)品定制

郵政企業(yè)一方面需要通過(guò)大數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)和發(fā)現(xiàn)客戶和需求，從而撮合現(xiàn)有產(chǎn)品和現(xiàn)有需求，達(dá)成交易；另一方面還需要通過(guò)大數(shù)據(jù)分析挖掘潛在客戶和潛在需求，從而設(shè)計(jì)對(duì)客戶感知價(jià)值更高的產(chǎn)品，甚至在客戶認(rèn)識(shí)到自己真實(shí)需求之前創(chuàng)造需求，創(chuàng)造產(chǎn)品，在客戶需求外化之前做好服務(wù)準(zhǔn)備。大數(shù)據(jù)能發(fā)現(xiàn)客戶的興趣偏好、渠道偏好等行為特征和價(jià)值，在規(guī)則引擎的實(shí)時(shí)觸發(fā)作用下，相應(yīng)的觸點(diǎn)就能即時(shí)捕捉到機(jī)會(huì)，觸發(fā)完成相應(yīng)的動(dòng)作，開(kāi)展個(gè)性化的精準(zhǔn)服務(wù)與營(yíng)銷，做到應(yīng)時(shí)應(yīng)景、正中客戶下懷，對(duì)于提高營(yíng)銷效率和客戶感知價(jià)值的意義巨大。同時(shí)，必須建立以客戶為中心的服務(wù)模式，搭建起客戶多層次需求與郵政豐富產(chǎn)品之間的橋梁，使得客戶在各個(gè)服務(wù)界面均能獲得流程標(biāo)準(zhǔn)化、內(nèi)容定制化、服務(wù)精準(zhǔn)化的高水平服務(wù)。

2.4客戶服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是金融企業(yè)健康持續(xù)經(jīng)營(yíng)的關(guān)鍵。在貸款前臺(tái)營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)控制中，利用大數(shù)據(jù)的歷史數(shù)據(jù)模型和顯著性分析，重點(diǎn)對(duì)企業(yè)違約特征信息進(jìn)行有效篩選，指導(dǎo)前臺(tái)營(yíng)銷。同時(shí)，在對(duì)借款企業(yè)授信的過(guò)程中，可以更有效地把控企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)總額。在貸后風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警時(shí)，要利用大數(shù)據(jù)分析對(duì)借款企業(yè)賬戶信息、資金流向、關(guān)聯(lián)方信息、網(wǎng)絡(luò)信息、政府部門公開(kāi)信息進(jìn)行深度挖掘，盡量還原企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，前瞻性地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)借款企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。在客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)控制中，必須依賴大數(shù)據(jù)分析處理借款企業(yè)的海量信息數(shù)據(jù)，整合多條線、多系統(tǒng)之間的碎片化信息，將原本分割的銀行前中后臺(tái)信息進(jìn)行有效整合，將客戶風(fēng)險(xiǎn)放在大數(shù)據(jù)表達(dá)的變化環(huán)境中予以考察分析。

2.5客戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)

根據(jù)大數(shù)據(jù)對(duì)客戶的分析，通過(guò)定制客戶敏感度高的服務(wù)策略和措施，設(shè)計(jì)良好的客戶體驗(yàn)?zāi)Ｊ剑ㄒ?jiàn)圖2），提高客戶的感知價(jià)值，從而以較低代價(jià)創(chuàng)造較大的客戶滿意度。在針對(duì)具體客群和具體客戶的服務(wù)策略指導(dǎo)下，通過(guò)與客戶的每一次接觸，在售前傳遞服務(wù)價(jià)值的吸引力和目標(biāo)信息，在售中和售后等各個(gè)階段制定個(gè)性化服務(wù)措施，有目的地創(chuàng)造對(duì)企業(yè)品牌的正面體驗(yàn)，促進(jìn)常規(guī)客戶群向品質(zhì)客戶群轉(zhuǎn)化。同時(shí)識(shí)別客戶的異常行為，建立重點(diǎn)監(jiān)控客戶群，防止高價(jià)值客戶流失，提升客戶粘度。

2.6社會(huì)電子商務(wù)客群營(yíng)銷綜合化服務(wù)案例研究

通過(guò)利用大數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)電子商務(wù)市場(chǎng)主體進(jìn)行客戶畫像和戰(zhàn)略分群，在原有市場(chǎng)主體中發(fā)現(xiàn)了新的潛在客戶群體——互聯(lián)網(wǎng)品牌商，如韓都衣舍、紅領(lǐng)、三只松鼠等。他們的典型客戶特征可以概括為：品牌通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)確立并實(shí)現(xiàn)發(fā)展；以產(chǎn)品設(shè)計(jì)與品牌管理、供應(yīng)鏈控制作為企業(yè)的核心能力，大量服務(wù)外包；銷售規(guī)模較大并全部或主要采用互聯(lián)網(wǎng)渠道銷售；形成有足夠規(guī)模的粉絲群；對(duì)上下游企業(yè)有較強(qiáng)吸引力（詳見(jiàn)圖3）。這一客群的需求與郵政的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)品相互匹配。在滿足金融需求方面，郵政可以提供融資租賃、銀行貸款及擔(dān)保、供應(yīng)鏈資金流轉(zhuǎn)服務(wù)。在滿足物流需求方面，郵政可以提供原材料轉(zhuǎn)運(yùn)、成品配發(fā)、零售寄遞等服務(wù)。在滿足技術(shù)需求方面，可以提供物流配送中心建設(shè)、倉(cāng)儲(chǔ)配發(fā)系統(tǒng)集成以及相應(yīng)的技術(shù)裝備等。通過(guò)大數(shù)據(jù)針對(duì)該客群內(nèi)單一客戶的關(guān)鍵時(shí)點(diǎn)與關(guān)鍵需求進(jìn)行分析，可以制定客戶在各自發(fā)展階段更加敏感的服務(wù)策略，由金融、速遞物流、物流科技的任意板塊切入該客戶，形成單點(diǎn)突破；在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)板塊信息共享，對(duì)外服務(wù)產(chǎn)品推介，實(shí)現(xiàn)由單點(diǎn)突破到板塊擴(kuò)展，為客戶提供綜合化、一體化、低成本的服務(wù)，對(duì)客戶形成接口統(tǒng)一的綜合服務(wù)，在郵政內(nèi)部形成金融、寄遞、科技各板塊創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的模式。由于品牌制造商在產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)龍頭位置，通過(guò)郵政的品質(zhì)服務(wù)，可將其轉(zhuǎn)化為行業(yè)示范客戶，帶動(dòng)郵政在相應(yīng)的原材料供應(yīng)商、制造工廠群等整條產(chǎn)業(yè)鏈上的繼續(xù)拓展，實(shí)現(xiàn)郵政在產(chǎn)業(yè)鏈兩端的價(jià)值延伸。此外，通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)品牌商的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以更加真實(shí)地掌握企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，做出既貼近實(shí)際情況、又具有前瞻性的的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

3郵政大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略發(fā)展路線

3.1郵政大數(shù)據(jù)分析的戰(zhàn)略目標(biāo)

郵政大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略目標(biāo)，是以建設(shè)中國(guó)郵政大數(shù)據(jù)平臺(tái)為契機(jī)，綜合管理三大板塊數(shù)據(jù)資源，適當(dāng)引進(jìn)外部數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型和管理模式，形成大數(shù)據(jù)感知、管理、分析與應(yīng)用服務(wù)的新一代信息技術(shù)架構(gòu)和良性增益的閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)，逐步形成圍繞中國(guó)郵政主營(yíng)業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)生態(tài)圈，對(duì)內(nèi)對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)服務(wù)支持、風(fēng)險(xiǎn)管控、流程優(yōu)化、交叉營(yíng)銷、產(chǎn)品創(chuàng)新、決策支持的創(chuàng)新發(fā)展，為郵政“一體兩翼”的發(fā)展提供新的動(dòng)力。

3.2郵政大數(shù)據(jù)分析的實(shí)施路線

根據(jù)郵政現(xiàn)狀，借鑒其他企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)，從目前各板塊數(shù)據(jù)分散狀態(tài)，到最終實(shí)現(xiàn)郵政集團(tuán)大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的目標(biāo)，建議分以下三步走，如圖4所示。及時(shí)步，在各板塊內(nèi)部進(jìn)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)板塊內(nèi)的數(shù)據(jù)分析使用；第二步，進(jìn)行集團(tuán)層面的大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，逐步推進(jìn)各板塊間的數(shù)據(jù)整合，實(shí)現(xiàn)集團(tuán)層面的數(shù)據(jù)分析；第三步，在集團(tuán)數(shù)據(jù)整合分析的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方式進(jìn)一步挖掘，推動(dòng)一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的聚合分享，建立郵政集團(tuán)大數(shù)據(jù)生態(tài)圈。

3.3郵政大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的機(jī)制體制設(shè)計(jì)

在郵政大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的建設(shè)過(guò)程中，需要建立完善的機(jī)制，保障系統(tǒng)建設(shè)的順利實(shí)施和數(shù)據(jù)的有效使用。將大數(shù)據(jù)上升為集團(tuán)戰(zhàn)略，頂層設(shè)計(jì)、逐步推進(jìn)。在郵政信息化建設(shè)規(guī)劃方面，將大數(shù)據(jù)建設(shè)納入頂層設(shè)計(jì)，信息化建設(shè)要遵循統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)劃和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。構(gòu)建跨接三大板塊的集團(tuán)級(jí)數(shù)據(jù)分析中心，負(fù)責(zé)集團(tuán)大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)平臺(tái)的管理工作，降低板塊間溝通成本，提高大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用效率，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)，培養(yǎng)既理解業(yè)務(wù)邏輯又懂?dāng)?shù)據(jù)分析技術(shù)的復(fù)合型領(lǐng)軍人才，整合一批市場(chǎng)營(yíng)銷、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的內(nèi)部專才，聚合一批經(jīng)驗(yàn)豐富的外部專家資源，構(gòu)建一支強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析人才梯隊(duì)。完善集團(tuán)各板塊協(xié)同發(fā)展機(jī)制，建立起各板塊數(shù)據(jù)共享、信息共享、利益共享的機(jī)制，為客戶提供郵政綜合產(chǎn)品服務(wù)，共同提升郵政品牌的核心競(jìng)爭(zhēng)力。完善大數(shù)據(jù)管理流程，包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)的管理和數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)使用工作的管理，明確跨板塊的數(shù)據(jù)接入流程、數(shù)據(jù)交換服務(wù)的申請(qǐng)審批流程，統(tǒng)籌總部基礎(chǔ)性、平臺(tái)性工作和各地個(gè)性化、差異化需求的關(guān)系，集團(tuán)公司層面制定相應(yīng)的制度規(guī)范和技術(shù)規(guī)范，各省層面做好數(shù)據(jù)質(zhì)量保障工作，為業(yè)務(wù)部門提供便捷高效的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

3.4郵政大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的保障措施

3.4.1技術(shù)保障建設(shè)集團(tuán)層面統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，為集團(tuán)內(nèi)數(shù)據(jù)共享提供保障，以大數(shù)據(jù)平臺(tái)貫穿聯(lián)通各信息孤島，激活歷史數(shù)據(jù)價(jià)值。信息化系統(tǒng)建設(shè)需要統(tǒng)一規(guī)劃，要圍繞客戶服務(wù)和客戶分析所需的高價(jià)值字段進(jìn)行有意識(shí)地設(shè)計(jì)。數(shù)據(jù)資源管理在量的方面要擴(kuò)大數(shù)據(jù)來(lái)源，豐富數(shù)據(jù)類型，形成圍繞客戶的數(shù)據(jù)覆蓋；在質(zhì)的方面要建立郵政數(shù)據(jù)治理體系，保障數(shù)據(jù)的時(shí)效性、完整性、規(guī)范性和一致性。建設(shè)科學(xué)的數(shù)據(jù)特征歸納方法和分析模型庫(kù)，數(shù)據(jù)特征轉(zhuǎn)換、分析假設(shè)合理性、模型適用性等要通過(guò)實(shí)踐和閉環(huán)反饋不斷完善和補(bǔ)充。3.4.2數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)安全是集團(tuán)大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)中的一個(gè)重要保障，需建立起平臺(tái)服務(wù)管理規(guī)范、數(shù)據(jù)安全管理規(guī)范和系統(tǒng)安全運(yùn)維規(guī)范，要在物理層、數(shù)據(jù)接入層、數(shù)據(jù)資源層、平臺(tái)服務(wù)層、用戶接入層防止數(shù)據(jù)丟失和泄露，確保數(shù)據(jù)安全。3.4.3數(shù)據(jù)倫理大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倫理在數(shù)據(jù)權(quán)屬與使用、個(gè)人或公眾隱私方面愈發(fā)受到重視，必須提前規(guī)劃，妥善掌控，牢牢把握數(shù)據(jù)分級(jí)管理這一關(guān)鍵。一是在數(shù)據(jù)挖掘時(shí)必須堅(jiān)持目的先行，秉承善意性原則，既要有益又要有用。二是數(shù)據(jù)時(shí)必須堅(jiān)持自主性原則，實(shí)現(xiàn)文責(zé)自負(fù)；三是堅(jiān)持公正性原則，實(shí)現(xiàn)客觀公平；四是堅(jiān)持審慎性原則，實(shí)現(xiàn)傳責(zé)自負(fù)。

4結(jié)論

中國(guó)郵政是一家集金融、物流、保險(xiǎn)、證券、電子商務(wù)等業(yè)務(wù)于一體的多元化大型企業(yè)，構(gòu)建中國(guó)郵政大數(shù)據(jù)生態(tài)圈，通過(guò)客戶畫像和客戶數(shù)據(jù)行為預(yù)測(cè)，在郵政客戶服務(wù)的產(chǎn)品定制、體驗(yàn)維護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域綜合應(yīng)用，推動(dòng)客戶營(yíng)銷的創(chuàng)新發(fā)展，打造郵政創(chuàng)新發(fā)展的新動(dòng)力，助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，落實(shí)“一體兩翼”戰(zhàn)略落地，不斷提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

作者：王志剛 羅亞平 謝峰 羅慶來(lái) 張晨 趙驗(yàn)昌

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:應(yīng)用型計(jì)算機(jī)專業(yè)大數(shù)據(jù)分析

摘要：分析了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的社會(huì)需求、學(xué)生就業(yè)需求、實(shí)踐學(xué)習(xí)需求，提出了高等院校大數(shù)據(jù)課程開(kāi)設(shè)的必要性。針對(duì)目前實(shí)踐教學(xué)的需要，從應(yīng)用型本科院校的實(shí)際情況出發(fā)，探討了大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的目標(biāo)，以及大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的3大具體內(nèi)容，提出了基于教學(xué)科研一體化的實(shí)驗(yàn)室建設(shè)“三步走”方案，為教學(xué)和科研提供有力支持。

關(guān)鍵詞：實(shí)驗(yàn)室建設(shè)；計(jì)算機(jī)專業(yè)；大數(shù)據(jù)分析

“十二五”期間，我國(guó)信息產(chǎn)業(yè)迅速擴(kuò)大、信息技術(shù)快速發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)日益繁榮，并積累了豐富的數(shù)據(jù)資源，比如面向公眾的政府網(wǎng)站達(dá)8．4萬(wàn)個(gè)、智慧城市試點(diǎn)近300個(gè)、網(wǎng)民數(shù)量超過(guò)7億、移動(dòng)電話用戶突破13億等［1］；技術(shù)創(chuàng)新取得了明顯突破，應(yīng)用勢(shì)頭良好，電信、金融、交通等行業(yè)利用已積累的數(shù)據(jù)資源，積極探索行業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和行業(yè)服務(wù)優(yōu)化；為“十三五”時(shí)期我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。目前，大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)、金融、物流、電信、醫(yī)療、教育、智慧城市等領(lǐng)域的應(yīng)用蓬勃興起［2－4］，產(chǎn)業(yè)發(fā)展如火如荼，以Hadoop、Spark等開(kāi)源技術(shù)為代表的技術(shù)發(fā)展日新月異［5］。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)屬于近幾年的新興技術(shù)，目前部分高校缺乏高層次的大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)的課程體系和師資隊(duì)伍；同時(shí)，大數(shù)據(jù)不僅是停留在課堂教學(xué)層面上的技術(shù)知識(shí)，更是需要在實(shí)踐中學(xué)習(xí)的一項(xiàng)技能，因此為師生提供一個(gè)大數(shù)據(jù)實(shí)踐教學(xué)平臺(tái)勢(shì)在必行。

1大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的必要性分析

1．1大數(shù)據(jù)社會(huì)產(chǎn)業(yè)需求分析

“十三五”時(shí)期是我國(guó)建成小康社會(huì)的決勝階段，是新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵時(shí)期，也是全球新一代信息產(chǎn)業(yè)處于加速變革期，以及國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求處于持續(xù)增長(zhǎng)期。我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨重要的發(fā)展機(jī)遇，抓住這一機(jī)遇，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，對(duì)提升政府治理能力、優(yōu)化民生公共服務(wù)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展有重大意義［1］。隨著新一代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)與社會(huì)各領(lǐng)域、各行業(yè)交融、交匯日益深化，一個(gè)以大規(guī)模產(chǎn)生、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)為特征的大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。2014年是進(jìn)入大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)期，同比增長(zhǎng)80％以上，2015年后進(jìn)入平穩(wěn)增長(zhǎng)階段，預(yù)計(jì)2018年全球大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到超過(guò)2500億元，2015—2018年的增長(zhǎng)率為21．8％，我國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)500億元，增長(zhǎng)率為47．0％，是全球增長(zhǎng)率的2．2倍［6］。

1．2學(xué)生大數(shù)據(jù)就業(yè)需求分析

目前，大數(shù)據(jù)在各個(gè)行業(yè)都得到了充分的重視，也急需大數(shù)據(jù)方面的人才。大數(shù)據(jù)人才是一個(gè)非常寬泛的概念，根據(jù)具體從事崗位不同，技能要求也會(huì)不同。從大數(shù)據(jù)崗位和技能需求的角度來(lái)劃分，大數(shù)據(jù)人才分為3類［7］：及時(shí)類是數(shù)據(jù)分析師，要求熟悉大數(shù)據(jù)的概念和原理，具有一定的數(shù)理和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，能夠熟練操作和使用數(shù)據(jù)軟件和工具，是從事大數(shù)據(jù)的初級(jí)人員；第二類是數(shù)據(jù)工程師，能夠開(kāi)發(fā)和搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)和應(yīng)用，并且熟悉數(shù)據(jù)挖掘的流程和原理，為大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域提供解決方案，要求具有軟件開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)分析的能力；第三類是數(shù)據(jù)科學(xué)家，要求熟悉各種大數(shù)據(jù)技術(shù)的原理和相對(duì)的優(yōu)劣勢(shì)，合理利用各種技術(shù)來(lái)設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的使用需求和商業(yè)理解來(lái)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)算法，是對(duì)數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多方面知識(shí)的綜合掌控的復(fù)合型人才，也是大數(shù)據(jù)分析的高級(jí)人才。大數(shù)據(jù)人才在“領(lǐng)英”（linkedin）和“玻璃門”（glassdoor）等人力資源和招聘網(wǎng)站上，長(zhǎng)期處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。麥肯錫咨詢研究指出，到2018年僅在美國(guó)，大數(shù)據(jù)人才短缺就達(dá)到50％～60％。今日美國(guó)和彭博社等媒體一致認(rèn)為，大數(shù)據(jù)人才短缺的問(wèn)題短期內(nèi)只會(huì)加劇而不會(huì)緩解［7］。如何從紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)中提取有用的信息，變數(shù)據(jù)為財(cái)富，挖掘數(shù)據(jù)中的金礦，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力以及提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理水平，是當(dāng)前企業(yè)和院校教育工作的重要課題。

1．3學(xué)生理論學(xué)習(xí)與實(shí)踐相結(jié)合

院校開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)課程，涉及到的課程內(nèi)容有數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、編程語(yǔ)言、機(jī)器學(xué)習(xí)等，這些課程均需要學(xué)生具備很強(qiáng)的實(shí)踐動(dòng)手能力，如果只是停留在理論知識(shí)上，學(xué)生也只能紙上談兵。因此，學(xué)校在開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)課程時(shí)，只有為學(xué)生提供配套的實(shí)踐課程，才能真正達(dá)到學(xué)以致用的目的［8－9］。建設(shè)大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室，從學(xué)生學(xué)習(xí)角度來(lái)講，迫切性和必要性主要在于以下幾點(diǎn)：及時(shí)，加強(qiáng)學(xué)生對(duì)知識(shí)的吸收與應(yīng)用，萌發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新精神，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力，在實(shí)踐中，通過(guò)有趣并結(jié)合實(shí)際的案例，提高學(xué)生的興趣和分析問(wèn)題的能力；第二，有利于提高學(xué)生解決問(wèn)題的實(shí)踐能力，通過(guò)實(shí)驗(yàn)室模擬環(huán)境，使學(xué)生能夠?qū)⒗碚撝R(shí)用于解決實(shí)際問(wèn)題；第三，增強(qiáng)學(xué)生的社會(huì)適應(yīng)性與競(jìng)爭(zhēng)力，通過(guò)實(shí)際案例及應(yīng)用場(chǎng)境，使學(xué)生畢業(yè)后能夠很快融入行業(yè)環(huán)境，掌握和具備相應(yīng)的技能。

2大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室建設(shè)目標(biāo)與建設(shè)內(nèi)容

大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)，應(yīng)最終為該專業(yè)人才培養(yǎng)方案中相應(yīng)的課程服務(wù)，而人才培養(yǎng)方案的制訂，應(yīng)該從社會(huì)需求和學(xué)生實(shí)際需要著手［10］，考慮學(xué)生學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，不能盲目追求高大上。我校為應(yīng)用型本科院校，注重培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐動(dòng)手能力，因此培養(yǎng)方案中課程的制定，也更注重實(shí)踐部分。對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)方面，我們側(cè)重于大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用。課程方面，先從大數(shù)據(jù)分析和挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用等相關(guān)內(nèi)容入手，使學(xué)生具備數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的基本能力和大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本原理，以及應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的能力。因而大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)，也將從數(shù)據(jù)分析挖掘算法、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及開(kāi)發(fā)2方面進(jìn)行建設(shè)。大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室集硬件服務(wù)器、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)于一身，便于計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)教學(xué)課程。實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)內(nèi)容將包含以下3方面內(nèi)容：（1）實(shí)驗(yàn)室硬件平臺(tái)建設(shè)：為保障實(shí)驗(yàn)環(huán)境的整體搭建，需在現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)室基礎(chǔ)設(shè)備基礎(chǔ)上，配備必要的服務(wù)器環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，為搭建大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)，提供硬件支撐環(huán)境。（2）實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)建設(shè)：充分利用現(xiàn)有硬件資源，通過(guò)Vmware等虛擬化技術(shù)構(gòu)建云中心的資源池，將云存儲(chǔ)資源、服務(wù)器資源和網(wǎng)絡(luò)資源整合，在云平臺(tái)上搭建統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析與挖掘和大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用的實(shí)驗(yàn)課程所需的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。（3）課程資源建設(shè)：根據(jù)培養(yǎng)方案，開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用2門專業(yè)必修課程。為確保理論與實(shí)踐的緊密結(jié)合，培養(yǎng)學(xué)生知識(shí)應(yīng)用能力，積累工程項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，需要增設(shè)以上理論課程的配套實(shí)驗(yàn)課。

3大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室實(shí)施方案

3．1大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室建設(shè)思路

大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)是一個(gè)系統(tǒng)工程，主要服務(wù)于學(xué)生學(xué)習(xí)、教師教學(xué)；為了充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的功效和作用，可以增加一項(xiàng)增值服務(wù)，即在滿足學(xué)習(xí)和教學(xué)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步為教師和學(xué)生提供科研服務(wù)，使得教師可在該平臺(tái)上進(jìn)行科學(xué)研究和實(shí)驗(yàn)，進(jìn)而反哺教學(xué)（見(jiàn)圖1）。

3．2大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室建設(shè)

實(shí)驗(yàn)室建設(shè)分3步走：（1）為滿足教學(xué)的迫切需求，首先建設(shè)大數(shù)據(jù)分析教學(xué)平臺(tái)，以及必要的軟硬件支撐，如課程資源，可以是真實(shí)數(shù)據(jù)，也可以是模擬數(shù)據(jù)。在該平臺(tái)之上建設(shè)數(shù)據(jù)挖掘分析平臺(tái)和大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)教學(xué)平臺(tái)，滿足課堂教與學(xué)的需求。（2）沙盤模擬系統(tǒng)建設(shè)。為了積累更多的行業(yè)數(shù)據(jù)，更好地體現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特性，需要建設(shè)沙盤模擬系統(tǒng)，更好地服務(wù)于大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)和操作。（3）服務(wù)科研的高級(jí)應(yīng)用。通過(guò)校企合作［11］，引入企業(yè)實(shí)際工程項(xiàng)目，隨著系統(tǒng)的完善和數(shù)據(jù)的積累，教師和學(xué)生可以在該平臺(tái)上進(jìn)行其他行業(yè)的科學(xué)研究和算法優(yōu)化等工作，一方面服務(wù)企業(yè)，另一方面也可不斷服務(wù)創(chuàng)新。

4結(jié)語(yǔ)

建設(shè)大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室，不但可以滿足教學(xué)的需求，而且可以提高學(xué)生的工程意識(shí)、工程素質(zhì)和工程實(shí)踐能力，解決理論知識(shí)與企業(yè)實(shí)際需求相脫節(jié)的矛盾，培養(yǎng)能快速適應(yīng)企業(yè)技術(shù)環(huán)境和需求的工程技術(shù)人才［12］。同時(shí)，需進(jìn)一步開(kāi)展校企合作，加強(qiáng)人才培養(yǎng)，以企業(yè)需求為導(dǎo)向，以實(shí)際工程為背景，以工程技術(shù)為人才培養(yǎng)主線，將高校的資源優(yōu)勢(shì)和企業(yè)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，建設(shè)一個(gè)符合專業(yè)人才培養(yǎng)要求的、能夠支持實(shí)踐教學(xué)和科研的、具備一定前瞻性的、能夠統(tǒng)一管理和維護(hù)的實(shí)訓(xùn)基地，是提高人才培養(yǎng)水平、提升師資隊(duì)伍能力、增強(qiáng)學(xué)生就業(yè)率的有效舉措。

作者：李曉丹 劉云翔 王浩 原鑫鑫 徐琛 單位：上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:大數(shù)據(jù)分析時(shí)代對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷的影響

【摘要】首先梳理了大數(shù)據(jù)時(shí)展的歷程，表明目前已經(jīng)進(jìn)入到數(shù)據(jù)3.0時(shí)代，接著解析數(shù)據(jù)3.0時(shí)代是消費(fèi)者成為主宰的時(shí)代，更是企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷的時(shí)代，以京東為例，窺探了大數(shù)據(jù)在企業(yè)中的運(yùn)用并給出新時(shí)展策略，以期給現(xiàn)有中小企業(yè)轉(zhuǎn)型提供參考依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)營(yíng)銷；京東

一、數(shù)據(jù)分析時(shí)代演變歷程

（一）數(shù)據(jù)1.0時(shí)代

數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)在新的計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)以后，分析1.0時(shí)代又稱為商業(yè)智能時(shí)代。它通過(guò)客觀分析和深入理解商業(yè)現(xiàn)象，取締在決策中僅憑直覺(jué)和過(guò)時(shí)的市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告，幫助管理者理性化和較大化依據(jù)事實(shí)作出決策。首次在計(jì)算機(jī)的幫助下將生產(chǎn)、客戶交互、市場(chǎng)等數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫(kù)并且整合分析。但是由于發(fā)展的局限性對(duì)數(shù)據(jù)的使用更多的是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，很少時(shí)間用在分析數(shù)據(jù)上。

（二）數(shù)據(jù)2.0時(shí)代

2.0時(shí)代開(kāi)始于2005年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時(shí)達(dá)要求數(shù)量分析師具備超強(qiáng)的分析數(shù)據(jù)能力，數(shù)據(jù)也不是只來(lái)源于公司內(nèi)部，更多的來(lái)自公司外部、互聯(lián)網(wǎng)、傳感器和各種公開(kāi)的數(shù)據(jù)。比如領(lǐng)英公司，充分運(yùn)用數(shù)據(jù)分析搶占先機(jī)，開(kāi)發(fā)出令人印象深刻的數(shù)據(jù)服務(wù)。

（三）數(shù)據(jù)3.0時(shí)代

又稱為富化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品時(shí)代。分析3.0時(shí)代來(lái)臨的標(biāo)準(zhǔn)是各行業(yè)大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數(shù)據(jù)，指導(dǎo)合適的商業(yè)決策。但是必須承認(rèn)，隨著數(shù)據(jù)的越來(lái)越大，更新速度越來(lái)越快，在帶來(lái)發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)，也帶來(lái)諸多挑戰(zhàn)。如何商業(yè)化地利用這次變革是亟待面對(duì)的課題。

二、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的本質(zhì)

隨著顧客主導(dǎo)邏輯時(shí)代的到來(lái)以及互聯(lián)網(wǎng)電商等多渠道購(gòu)物方式的出現(xiàn)，顧客角色和需求發(fā)生了轉(zhuǎn)變，世界正在被感知化、互聯(lián)化和智能化。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，個(gè)人的行為不僅能夠被量化搜集、預(yù)測(cè)，而且顧客的個(gè)人觀點(diǎn)很可能改變商業(yè)世界和社會(huì)的運(yùn)行。由此，一個(gè)個(gè)性化顧客主導(dǎo)商業(yè)需求的時(shí)代已然到來(lái)，大數(shù)據(jù)沖擊下，市場(chǎng)營(yíng)銷引領(lǐng)的企業(yè)變革初見(jiàn)端倪。

（一）大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者成為市場(chǎng)營(yíng)銷的主宰者

傳統(tǒng)的市場(chǎng)營(yíng)銷過(guò)程是通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研，采集目前市場(chǎng)的信息幫助企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷和推廣。但是在大數(shù)據(jù)以及社會(huì)化媒體盛行的今天，這種營(yíng)銷模式便黯然失色。今天的消費(fèi)者已然成為了市場(chǎng)營(yíng)銷的主宰者，他們會(huì)主動(dòng)搜尋商品信息，貨比三家，嚴(yán)格篩選。他們由之前的注重使用價(jià)值到更加注重消費(fèi)整個(gè)過(guò)程中的體驗(yàn)價(jià)值和情境價(jià)值。甚至企業(yè)品牌形象的塑造也不再是企業(yè)單一宣傳，虛擬社區(qū)以及購(gòu)物網(wǎng)站等的口碑開(kāi)始影響消費(fèi)者的購(gòu)買行為。更有甚者，消費(fèi)者通過(guò)在社交媒體等渠道表達(dá)個(gè)人的需求已經(jīng)成為影響企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的重要因素。

（二）大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷成為可能

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，技術(shù)的發(fā)展大大超過(guò)了企業(yè)的想象。搜集非結(jié)構(gòu)化的信息已經(jīng)成為一種可能，大數(shù)據(jù)不單單僅能了解細(xì)分市場(chǎng)的可能，更通過(guò)真正個(gè)性化洞察到每個(gè)顧客。通過(guò)數(shù)據(jù)的挖掘和深入分析，企業(yè)可以掌握有價(jià)值的信息幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)顧客思維模式、消費(fèi)行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個(gè)性，有著獨(dú)特的消費(fèi)傾向。相對(duì)于忠誠(chéng)于某個(gè)品牌，顧客更忠誠(chéng)與給自己的定位。如果企業(yè)的品牌不能較大化地實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值，那么即使是再惠顧也難以保障顧客的持續(xù)性。并且，企業(yè)不能奢望對(duì)顧客進(jìn)行歸類，因?yàn)槊總€(gè)顧客的需求都有差別。正是如此，大數(shù)據(jù)分析才能更好地把握顧客的消費(fèi)行為和偏好，為企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷出謀劃策。

（三）大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)營(yíng)銷理念———“充分以顧客為中心創(chuàng)造價(jià)值”

傳統(tǒng)的營(yíng)銷和戰(zhàn)略的觀點(diǎn)認(rèn)為，大規(guī)模生產(chǎn)意味著標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)方式，無(wú)個(gè)性化可言。定制化生產(chǎn)意味著個(gè)性化生產(chǎn)，但是只是小規(guī)模定制。說(shuō)到底，大規(guī)模生產(chǎn)與定制化無(wú)法結(jié)合。但是在今天，大數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷和銷售解決的是大規(guī)模生產(chǎn)和顧客個(gè)性化需求之間的矛盾。使大企業(yè)擁有傳統(tǒng)小便利店的一對(duì)一顧客關(guān)系管理，以即時(shí)工具和個(gè)性化推薦使得大企業(yè)實(shí)現(xiàn)與顧客的實(shí)時(shí)溝通等。

三、基于數(shù)據(jù)營(yíng)銷案例研究

———京東京東是較大的自營(yíng)式電商企業(yè)。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數(shù)碼等多個(gè)品類。在整個(gè)手機(jī)零售商行業(yè)里，京東無(wú)論是在銷售額還是銷售量都占到市場(chǎng)份額一半的規(guī)模。之所以占據(jù)這樣的優(yōu)勢(shì)地位，得益于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，即京東的JDPhone的計(jì)劃。JDPhone計(jì)劃是依據(jù)京東的大數(shù)據(jù)和綜合服務(wù)的能力，以用戶為中心整合產(chǎn)業(yè)鏈的品質(zhì)資源并聯(lián)合廠商打造用戶期待的產(chǎn)品和服務(wù)體驗(yàn)。京東在銷售的過(guò)程中，通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，內(nèi)部研究出一種稱為產(chǎn)品畫像的模型。這個(gè)模型通過(guò)綜合在京東網(wǎng)站購(gòu)物消費(fèi)者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進(jìn)行深入分析。根據(jù)分析結(jié)果結(jié)合不同的消費(fèi)者便有諸如線上的程序化購(gòu)買、精準(zhǔn)的點(diǎn)擊等營(yíng)銷手段，有效的幫助京東實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的營(yíng)銷推送。不僅如此，通過(guò)對(duì)于后續(xù)用戶購(gòu)物完成的售后數(shù)據(jù)分析，的分析商品的不足之處或者消費(fèi)者的直接需求。數(shù)據(jù)3.0時(shí)代的一個(gè)特征便是企業(yè)不在單純的在企業(yè)內(nèi)部分析數(shù)據(jù)，而是共享實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)。所以，京東把這些數(shù)據(jù)用于與上游供應(yīng)商進(jìn)行定期的交流，間接促進(jìn)生產(chǎn)廠商與消費(fèi)者溝通，了解市場(chǎng)的需求，指導(dǎo)下一次產(chǎn)品的市場(chǎng)定位。總的來(lái)說(shuō)，這個(gè)計(jì)劃是通過(guò)京東銷售和售后環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)分析，一方面指導(dǎo)自身精準(zhǔn)營(yíng)銷，另一方面，影響供應(yīng)商產(chǎn)品定位和企業(yè)規(guī)劃，最終為消費(fèi)者提供滿足他們需求的個(gè)性化產(chǎn)品。

四、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的策略分析

（一）數(shù)據(jù)分析要樹(shù)立以人為本的思維

“以人為本”體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一方面是數(shù)據(jù)分析以客戶為本，切實(shí)分析客戶的需求，用數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)下一次的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和市場(chǎng)營(yíng)銷。另一方面，以人為本體現(xiàn)在對(duì)用戶數(shù)據(jù)的保密性和合理化應(yīng)用。切實(shí)維護(hù)好大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)背景下隱私保護(hù)的問(wèn)題，使得信息技術(shù)良性發(fā)展。

（二）正確處理海量數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)的矛盾

大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、類型繁多、價(jià)值密度低和速度快時(shí)效高的特點(diǎn)。所以在眾多海量的數(shù)據(jù)中，只有反映消費(fèi)者行為和市場(chǎng)需求的信息才是企業(yè)所需要的。不必要的數(shù)據(jù)分析只會(huì)影響企業(yè)做出時(shí)代Time2017年第04期中旬刊（總第657期）正確的決策。鑒于此，首先企業(yè)需要明確核心數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)；其次企業(yè)要及時(shí)進(jìn)行核心數(shù)據(jù)的歸檔；要有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析專業(yè)隊(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出科學(xué)合理的結(jié)果以指導(dǎo)實(shí)踐。

（三）整合價(jià)值鏈以共享數(shù)據(jù)的方式實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造

單純的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)已經(jīng)無(wú)法滿足今天市場(chǎng)上顧客多樣性的需求，大數(shù)據(jù)的共享已經(jīng)迫在眉睫。首先，可以通過(guò)擴(kuò)展常規(guī)上下游渠道的數(shù)據(jù)。例如京東與上游供應(yīng)商的合作。其次，與社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)建立聯(lián)系。社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)是外圍數(shù)據(jù)的一個(gè)重要來(lái)源。但是如果只是搜集并沒(méi)有把數(shù)據(jù)與企業(yè)本身營(yíng)銷策略或者數(shù)據(jù)者建立聯(lián)系，那么數(shù)據(jù)就沒(méi)有發(fā)揮其應(yīng)有的價(jià)值。，虛擬人脈交換獲取數(shù)據(jù)。比如建立企業(yè)自媒體收獲粉絲獲取數(shù)據(jù)等。

作者：孟楠楠 沈占波 陳楠 單位：河北大學(xué)

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:大數(shù)據(jù)分析在內(nèi)部審計(jì)的應(yīng)用

摘要：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，國(guó)家對(duì)國(guó)有企業(yè)的監(jiān)管力度逐年加強(qiáng)，依法治企要求也更嚴(yán)格，轉(zhuǎn)變審計(jì)方式迫在眉睫。以現(xiàn)代化智能技術(shù)為主的大數(shù)據(jù)分析方式開(kāi)始應(yīng)用于各行各業(yè)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)搜集、存儲(chǔ)、計(jì)算方式已經(jīng)逐漸被取代。內(nèi)部審計(jì)作為企業(yè)工作管理與分析的重要組成部分之一，堅(jiān)持大數(shù)據(jù)的運(yùn)用也成了大勢(shì)所趨。與以往的審計(jì)模式不同，大數(shù)據(jù)推進(jìn)了審計(jì)進(jìn)程的速度，實(shí)現(xiàn)了審計(jì)內(nèi)容、審計(jì)思維、審計(jì)目標(biāo)以及技術(shù)分析的多方位優(yōu)化，將驗(yàn)證性分析變?yōu)榱送诰蛐苑治觯瑢?shí)現(xiàn)了單機(jī)審計(jì)向大數(shù)據(jù)智能化手段的演變，并把審計(jì)方式變?yōu)榱孙L(fēng)險(xiǎn)預(yù)警審核，有助于在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生之前就做好預(yù)測(cè)與判斷。當(dāng)然，由于技術(shù)的局限性以及固有理念的制約，大數(shù)據(jù)分析在實(shí)際審計(jì)應(yīng)用中還不夠廣泛，缺乏既熟悉專業(yè)又熟悉系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的復(fù)合型人才，數(shù)據(jù)收集和專業(yè)分析的寬度和深度還存在一定局限，在新的內(nèi)部審計(jì)模式與大數(shù)據(jù)的結(jié)合下，審計(jì)效率亟待加強(qiáng)。基于這樣的情況，本文就對(duì)大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行深入探討，實(shí)施跟蹤審計(jì)，深入挖掘數(shù)據(jù)分析提供的信息，并堅(jiān)持多領(lǐng)域數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，切實(shí)彰顯大數(shù)據(jù)分析在內(nèi)部審計(jì)應(yīng)用中的作用和優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；內(nèi)部審計(jì)應(yīng)用

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用更加廣泛，它改變了固有的數(shù)據(jù)分析方式，將企業(yè)經(jīng)營(yíng)以及與之相關(guān)聯(lián)的企業(yè)和客戶信息進(jìn)行收集和分析，通過(guò)新的思維處理數(shù)據(jù)與技術(shù)的難題。據(jù)調(diào)查顯示，目前我國(guó)很多企業(yè)都將大數(shù)據(jù)作為新一輪經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，從2012年開(kāi)始就實(shí)現(xiàn)了持續(xù)增長(zhǎng)，成了企業(yè)市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)的巨大資料庫(kù)，提高了企業(yè)的整體技術(shù)水平和競(jìng)爭(zhēng)能力。具體而言，大數(shù)據(jù)分析是一種能夠從各類信息中快速提取有用數(shù)據(jù)的一種新技術(shù)，對(duì)內(nèi)部審計(jì)工作來(lái)說(shuō)具有的意義不言而喻。下面就從大數(shù)據(jù)分析給內(nèi)部審計(jì)帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)入手，從實(shí)際出發(fā)做好應(yīng)用性審計(jì)，帶動(dòng)審計(jì)工作發(fā)生質(zhì)的飛躍。

一、大數(shù)據(jù)分析給內(nèi)部審計(jì)工作帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

（一）審計(jì)目標(biāo)信息化技術(shù)使用的初期，內(nèi)部審計(jì)工作依賴計(jì)算機(jī)技術(shù)，可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的觀察和分析找到審計(jì)中存在的問(wèn)題，為具體工作的開(kāi)展提供參考。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用則將審計(jì)工作帶到了新的高度，它不僅能夠發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，還可以對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，對(duì)效益進(jìn)行分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)審計(jì)工作中存在的問(wèn)題，降低內(nèi)部控制風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)發(fā)展做出預(yù)測(cè)性思考。（二）審計(jì)內(nèi)容數(shù)字是傳統(tǒng)內(nèi)部審計(jì)工作參考的重點(diǎn)，包括營(yíng)業(yè)收入、費(fèi)用支出、稅收情況等等。大數(shù)據(jù)分析則突破了原來(lái)數(shù)字化的限制，基本內(nèi)涵和審計(jì)的內(nèi)容不斷向外延展，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的樣式不足，在不同的時(shí)間范圍內(nèi)可以生成復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)，其中包括文本、音頻、視頻、xml等，構(gòu)建出了審計(jì)的立體化方法。（三）分析技術(shù)大數(shù)據(jù)分析與內(nèi)部審計(jì)應(yīng)用的結(jié)合，較大的改變就在于技術(shù)的更新，大數(shù)據(jù)分析可以實(shí)現(xiàn)大數(shù)字的整合，從五大技術(shù)方面進(jìn)行了完善。即可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測(cè)性分析、語(yǔ)義引擎和數(shù)據(jù)質(zhì)量與管理。這些新技術(shù)可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的形式，建立數(shù)據(jù)新模型，提取隱藏起來(lái)的內(nèi)部審計(jì)信息，利用圖表展示數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程，并做出前瞻性的判斷，從而提高數(shù)據(jù)的分析性。

二、大數(shù)據(jù)分析內(nèi)部審計(jì)的方式

首先，數(shù)據(jù)驗(yàn)證性分析朝著數(shù)據(jù)挖掘性分析轉(zhuǎn)變。即由原來(lái)的多維分析驗(yàn)證數(shù)據(jù)變?yōu)橥诰蛐约夹g(shù)的使用，將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和模型構(gòu)建起來(lái)，做好聚類分析，找到規(guī)律性內(nèi)容，并提取關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)。例如，在電力審計(jì)過(guò)程中，可以建立起專門的數(shù)據(jù)資料庫(kù)，找到電力使用的具體數(shù)據(jù)，分析用電情況。其次，審計(jì)方式由事后發(fā)現(xiàn)問(wèn)題變?yōu)轱L(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。企業(yè)經(jīng)營(yíng)難免會(huì)遇到各種風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)市場(chǎng)形勢(shì)進(jìn)行分析，將可能存在的危機(jī)控制在萌芽階段，是大數(shù)據(jù)分析有別于傳統(tǒng)分析模式較大的特點(diǎn)。另外，大數(shù)據(jù)分析可以早期關(guān)注經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，發(fā)掘數(shù)據(jù)敏感性波動(dòng)，并集合社保審計(jì)、債務(wù)數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)宏觀運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息庫(kù)的交叉使用，提升數(shù)據(jù)分析水平和審計(jì)能力。，單機(jī)審計(jì)向云審計(jì)方法的轉(zhuǎn)變。云審計(jì)是基于云數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)立的數(shù)據(jù)平臺(tái)，它依靠的是中心統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與“云”的對(duì)接，對(duì)審計(jì)成果進(jìn)行共享。與此同時(shí)，在大數(shù)據(jù)分析云計(jì)算實(shí)施的過(guò)程中，必須堅(jiān)持技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，建立預(yù)算、財(cái)務(wù)、執(zhí)政一體化策略，設(shè)立專門的數(shù)據(jù)平臺(tái)，提高信息化技術(shù)審核的質(zhì)量，做好宏觀分析。

三、大數(shù)據(jù)分析在內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)分析與內(nèi)部審計(jì)的綜合應(yīng)用是信息時(shí)代技術(shù)演變的新手段，在與內(nèi)部審計(jì)結(jié)合使用的過(guò)程中必須堅(jiān)持化使用，從制度流程、機(jī)構(gòu)人員、審計(jì)業(yè)務(wù)以及技術(shù)上做好配合，推行新的審計(jì)方法。（一）創(chuàng)新大數(shù)據(jù)工作模式創(chuàng)新是進(jìn)步的源泉，大數(shù)據(jù)分析的推行，與內(nèi)部審計(jì)工作的結(jié)合，都必須堅(jiān)持創(chuàng)新原則，對(duì)預(yù)算執(zhí)行審計(jì)有一個(gè)的認(rèn)識(shí)。傳統(tǒng)的孤立審計(jì)已不適應(yīng)大數(shù)據(jù)審計(jì)的要求，需要打破部門之間的界限，以審計(jì)項(xiàng)目為管理主線，成立大審計(jì)組，進(jìn)行扁平化管理。結(jié)合各預(yù)算部門的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)是否存在預(yù)算項(xiàng)目在連年結(jié)轉(zhuǎn)的情況下仍然安排新增預(yù)算、造成資金閑置的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行宏觀整體分析，發(fā)現(xiàn)是否存在預(yù)算執(zhí)行效率不高、分配下達(dá)預(yù)算不及時(shí)、撥付轉(zhuǎn)移支付資金超期等情況。（二）完善跟蹤審計(jì)方式通過(guò)建設(shè)審計(jì)數(shù)據(jù)綜合分析平臺(tái)，搭建關(guān)系國(guó)計(jì)民生的重點(diǎn)行業(yè)聯(lián)網(wǎng)審計(jì)系統(tǒng)，用Hadoop等專業(yè)工具處理半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，規(guī)范高效地匯集和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)信息。例如，在地稅審計(jì)中，可利用地稅聯(lián)網(wǎng)審計(jì)系統(tǒng)，集中進(jìn)行全省地稅數(shù)據(jù)整理分析，探索“數(shù)據(jù)集中采集、集中統(tǒng)一分析、疑點(diǎn)分布落實(shí)、資源充分共享”的大數(shù)據(jù)審計(jì)模式，實(shí)現(xiàn)全省聯(lián)動(dòng)審計(jì)。此外，還要對(duì)資金分配結(jié)構(gòu)、資金使用流向、資金管理情況進(jìn)行總體分析，反映預(yù)算執(zhí)行整體情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)算單位的審計(jì)監(jiān)督全覆蓋。（三）實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)融合，落實(shí)經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)運(yùn)用關(guān)聯(lián)分析，找出數(shù)據(jù)間的相互聯(lián)系，分析關(guān)聯(lián)規(guī)則，發(fā)現(xiàn)異常聯(lián)系和異常數(shù)據(jù)，尋找審計(jì)疑點(diǎn)。在經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中，可利用財(cái)政、稅務(wù)、社保、培訓(xùn)等數(shù)據(jù)在橫向和縱向之間都做好關(guān)聯(lián)性研究，做好數(shù)據(jù)的跟蹤分析，實(shí)施和推行經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)模式，提高審計(jì)效率。另外，在深入挖掘數(shù)據(jù)過(guò)程中，還要利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和模型分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)變動(dòng)信息，分析關(guān)聯(lián)性內(nèi)容，對(duì)體制機(jī)制性問(wèn)題開(kāi)展研究，挖掘行業(yè)性和趨勢(shì)性問(wèn)題。

四、結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展對(duì)審計(jì)工作提出了新的、更高的要求，也為審計(jì)提供了新的工具。傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析與內(nèi)部審計(jì)工作的結(jié)合不夠緊密，技術(shù)應(yīng)用不夠突出，且人才缺失。基于大數(shù)據(jù)分析的新情況，內(nèi)部審計(jì)工作必須從數(shù)據(jù)、資源、人才方面逐步積累資源，創(chuàng)新大數(shù)據(jù)分析的思路和模式，研究技術(shù)發(fā)展的情況，并建立覆蓋公司業(yè)務(wù)流程的審計(jì)信息化管理系統(tǒng)，使公司各業(yè)務(wù)線在統(tǒng)一、透明、標(biāo)準(zhǔn)的審計(jì)監(jiān)控下陽(yáng)光運(yùn)行，確保大數(shù)據(jù)在內(nèi)部審計(jì)中的高效應(yīng)用。

作者：向欣 趙嬋 單位：國(guó)網(wǎng)四川省電力公司廣元供電公司

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:供電企業(yè)信息安全大數(shù)據(jù)分析方法

摘要：本文將針對(duì)供電企業(yè)中的信息安全大數(shù)據(jù)進(jìn)行探討，并針對(duì)大數(shù)據(jù)的分析方法進(jìn)行研究。

關(guān)鍵詞：供電企業(yè)；信息安全；大數(shù)據(jù)；分析方法；思路；探討

前言

智能化的電網(wǎng)正在地實(shí)施建設(shè)。隨著以大數(shù)據(jù)為中心的IT技術(shù)的不斷融入，當(dāng)前我國(guó)的供電企業(yè)展開(kāi)了大數(shù)據(jù)分析的研究，以便更好地使得大數(shù)據(jù)應(yīng)用到整個(gè)配網(wǎng)的規(guī)劃當(dāng)中。此外，還要根據(jù)電網(wǎng)的實(shí)際數(shù)據(jù)情況，把數(shù)據(jù)應(yīng)用到智能變電站的建立、智能電網(wǎng)的調(diào)度及供電信息的采集等各個(gè)方面。進(jìn)而有效地提高我國(guó)供電企業(yè)的管理水平及處理業(yè)務(wù)的能力。然而，信息化新技術(shù)在應(yīng)用的過(guò)程中也具有一定的風(fēng)險(xiǎn)因素，所以需要建立大數(shù)據(jù)的安全分析結(jié)構(gòu)，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理并把安全分析方法應(yīng)用到整個(gè)供電企業(yè)的信息系統(tǒng)中去，進(jìn)而更好地為供電企業(yè)的數(shù)據(jù)安全提供保障。

1供電企業(yè)的信息風(fēng)險(xiǎn)分析

大數(shù)據(jù)作為供電企業(yè)的管理工具是一把雙刃劍，給供電企業(yè)管理提供了便利，提高供電企業(yè)的管理水平和管理能力的同時(shí)，也給供電企業(yè)帶來(lái)了一定的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)因素。使得企業(yè)數(shù)據(jù)處理、收集及傳輸?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)等級(jí)提高。若企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)出現(xiàn)問(wèn)題，則會(huì)使得數(shù)據(jù)在進(jìn)行傳輸?shù)倪^(guò)程中被盜取和竊聽(tīng)，這給企業(yè)的管理帶來(lái)了很大的風(fēng)險(xiǎn)。除此之外，企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)中進(jìn)行一定的儲(chǔ)存和利用的過(guò)程中，也會(huì)由于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的內(nèi)部維護(hù)不到位而帶了很大的風(fēng)險(xiǎn)。若企業(yè)的數(shù)據(jù)被長(zhǎng)時(shí)間地竊聽(tīng)，就會(huì)使得不法分子有機(jī)可乘，采用各種方法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)后臺(tái)進(jìn)行攻擊和試探，并尋找系統(tǒng)的薄弱之處。實(shí)行致命的攻擊，并造成系統(tǒng)的癱瘓。所以，大數(shù)據(jù)給在方便企業(yè)的信息管理的同時(shí)，也帶來(lái)了一定的信息安全挑戰(zhàn)。

2供電企業(yè)信息安全大數(shù)據(jù)所面臨的數(shù)據(jù)安全的需要

傳統(tǒng)的電力信息系統(tǒng)逐漸地走向了信息化處理的進(jìn)程，智能化的電網(wǎng)模式帶給了供電企業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全更大的要求。每次進(jìn)行數(shù)據(jù)的訪問(wèn)時(shí)，都需要確定數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限，并核實(shí)訪問(wèn)者的身份，并查看是否被授權(quán)。供電企業(yè)的數(shù)據(jù)信息需要被完整地保護(hù)，并保障其不被刪除或者惡意的篡改。一旦供電企業(yè)發(fā)生一定的突發(fā)事件，需要大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)的備份，并使數(shù)據(jù)得到安全的保護(hù)。④要采取一定的措施來(lái)保障供電企業(yè)的數(shù)據(jù)在運(yùn)行過(guò)程中的安全性不被破壞。⑤要切實(shí)保障整個(gè)供電企業(yè)的信息系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全，控制供電企業(yè)信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)安全信息網(wǎng)絡(luò)和供電企業(yè)內(nèi)部比較重要的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的安全。

3供電企業(yè)的信息安全大數(shù)據(jù)分析思路

當(dāng)前供電企業(yè)內(nèi)容的安全信息系統(tǒng)逐漸地向著對(duì)抗型的信息安全系統(tǒng)方式轉(zhuǎn)變，并使得電力系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)可以積極地應(yīng)對(duì)外界的攻擊。并對(duì)潛在的敵人進(jìn)行分析和識(shí)別，并歸納總結(jié)當(dāng)前的供電企業(yè)的信息安全大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)類型，從而采取相應(yīng)的對(duì)策，并先發(fā)制人，提高安全大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的防御能力。這就是當(dāng)前供電企業(yè)的信息安全大數(shù)據(jù)的分析思路。大數(shù)據(jù)的分析和挖掘技術(shù)需要不斷地融入到大數(shù)據(jù)的安全分析中去，下圖是大數(shù)據(jù)的安全結(jié)構(gòu)分析思路。供電企業(yè)的信息安全大數(shù)據(jù)分析思路是基于技術(shù)的安全分析和理念，是至今為止比較完善的大數(shù)據(jù)安全分析辦法，是供電企業(yè)大數(shù)據(jù)的核心環(huán)節(jié)，是對(duì)相對(duì)分散的信息進(jìn)行采集并實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)，并對(duì)其進(jìn)行一定的分析，把其分析結(jié)果進(jìn)行分發(fā)，把所有的安全分析體系結(jié)合在一起，并實(shí)現(xiàn)安全技術(shù)的互動(dòng)。

4供電企業(yè)信息安全大數(shù)據(jù)安全分析結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理

供電企業(yè)的信息安全大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)具體根據(jù)業(yè)務(wù)的不同分為不同的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行處理。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是當(dāng)前最豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)，是進(jìn)行供電企業(yè)信息安全處理的主要形式。而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)屬于一種多維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以允許用戶進(jìn)行匯總級(jí)別的計(jì)算，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察。事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄了每一個(gè)事務(wù)，并同時(shí)附帶了一些相互關(guān)聯(lián)的附加表。文本數(shù)據(jù)庫(kù)是對(duì)圖象進(jìn)行描述的數(shù)據(jù)庫(kù)，文本數(shù)據(jù)庫(kù)與圖書館數(shù)據(jù)庫(kù)類似。而多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)則是對(duì)圖像以及音頻和視頻的存儲(chǔ)，并用于存放內(nèi)容的檢索。供電企業(yè)的信息安全大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)往往需要先確定好處理的目標(biāo)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化的處理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的評(píng)估，進(jìn)行結(jié)果的展示。將大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中化的處理可以切實(shí)地反映出安全數(shù)據(jù)的指標(biāo)，并根據(jù)指標(biāo)對(duì)安全數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)估。

5供電企業(yè)信息安全大數(shù)據(jù)安全分析方法

當(dāng)前，進(jìn)行供電企業(yè)信息安全大數(shù)據(jù)安全分析的方法有很多，隨著大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系逐漸成熟，目前對(duì)安全數(shù)據(jù)的分析算法也變得多樣化，很多分析方法比如分類技術(shù)方法、序列分析方法等等對(duì)大量的數(shù)據(jù)的分析具有很好的效果。而對(duì)于不同的數(shù)據(jù)庫(kù)可以采用不同的分析算法進(jìn)行分析。比如，當(dāng)利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，就可以利用序列分析的辦法進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘和統(tǒng)計(jì)；而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)除了需要進(jìn)行聯(lián)機(jī)處理以外，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘；文本數(shù)據(jù)庫(kù)則是利用模式匹配以及關(guān)聯(lián)分析等方法相互結(jié)合來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘分析。

6結(jié)論

針對(duì)供電企業(yè)的信息安全的大數(shù)據(jù)分析有很多的途徑，在進(jìn)行供電企業(yè)信息安全的大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)供電企業(yè)的安全數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)測(cè)，并利用多種分析辦法綜合處理。隨著當(dāng)前大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析特點(diǎn)進(jìn)行安全分析的辦法也在不斷地完善。基于信息安全的大數(shù)據(jù)分析方法和思路具有很大的發(fā)展前景，安全大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷革新，使得供電企業(yè)的防護(hù)網(wǎng)絡(luò)更加地發(fā)達(dá)，并逐漸實(shí)現(xiàn)了供電企業(yè)的大數(shù)據(jù)信息安全的評(píng)估系統(tǒng)的完善，使得供電企業(yè)的信息安全大數(shù)據(jù)發(fā)展更為迅速。

作者：李迪 冷金敏 馮濤 單位：國(guó)網(wǎng)山東省電力公司聊城供電公司

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:農(nóng)業(yè)信息化與大數(shù)據(jù)分析

摘要：大數(shù)據(jù)作為“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃的主要內(nèi)容，其重要性得到了廣泛重視。農(nóng)業(yè)是大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)為農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測(cè)預(yù)警工作帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。介紹了我國(guó)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的問(wèn)題，闡述了互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)對(duì)于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)方式、調(diào)結(jié)構(gòu)的重要作用，詳細(xì)分析了發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)信息服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的重要意義和具體措施，為提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，降低農(nóng)業(yè)資源消耗，構(gòu)建基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)提供參考。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)；信息化；大數(shù)據(jù)；互聯(lián)網(wǎng)+

1引言

當(dāng)今世界已經(jīng)進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)為塑造經(jīng)濟(jì)與社會(huì)新形態(tài)、創(chuàng)新國(guó)家與社會(huì)治理理念和改變國(guó)家之間競(jìng)爭(zhēng)格局帶來(lái)了深刻變革。互聯(lián)網(wǎng)日益成為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的先導(dǎo)力量，深刻改變著人們的生產(chǎn)生活，有力推動(dòng)著社會(huì)發(fā)展。

2我國(guó)政府高度重視互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展

2015年3月5日，總理在十二屆全國(guó)人大三次會(huì)議的《政府工作報(bào)告》中首次提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，“互聯(lián)網(wǎng)+”能充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)在生產(chǎn)要素配置中的優(yōu)化和集成作用，將互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新成果深度融合于經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域之中，提升實(shí)體經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新力和生產(chǎn)力，形成更廣泛的以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)設(shè)施和實(shí)現(xiàn)工具的經(jīng)濟(jì)發(fā)展新形態(tài)。作為“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃的主要內(nèi)容，大數(shù)據(jù)的重要性也得到了廣泛重視。早在2014年3月5日，總理在十二屆全國(guó)人大二次會(huì)議上所做的《政府工作報(bào)告》中指出，設(shè)立新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)，在新一代移動(dòng)通信、集成電路、大數(shù)據(jù)、先進(jìn)制造、新能源、新材料等方面趕超先進(jìn)，引領(lǐng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2014年7月25日，總理在山東考察浪潮集團(tuán)時(shí)強(qiáng)調(diào)：“不管是推進(jìn)政府的簡(jiǎn)政放權(quán)、放管結(jié)合，還是推進(jìn)新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，都要依靠大數(shù)據(jù)、云計(jì)算。所以，它應(yīng)該是大勢(shì)所趨，是一個(gè)潮流。”2014年7月以來(lái)，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議6次提到“大數(shù)據(jù)”，所涉及領(lǐng)域包括企業(yè)信息監(jiān)管、小微企業(yè)信息系統(tǒng)建設(shè)、健康醫(yī)療與企業(yè)監(jiān)管、服務(wù)貿(mào)易、在線審批監(jiān)管以及疫病防治、災(zāi)害預(yù)防、社會(huì)保障、電子政務(wù)等方面。

3“互聯(lián)網(wǎng)＋農(nóng)業(yè)”是農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)方式、調(diào)結(jié)構(gòu)的重要驅(qū)動(dòng)力

當(dāng)前，我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展既面臨著價(jià)格“天花板”與成本“地板”的雙重?cái)D壓，又面臨著資源環(huán)境“紅燈”和補(bǔ)貼政策“黃箱”的雙重約束。“互聯(lián)網(wǎng)+”作為信息技術(shù)發(fā)展新形態(tài)、新業(yè)態(tài)，能夠加快傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，破解“雙重?cái)D壓”和“雙重約束”，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理、服務(wù)的信息化水平，加速新常態(tài)下農(nóng)業(yè)“調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)方式”的進(jìn)程。“互聯(lián)網(wǎng)+”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)通過(guò)將基于互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施、智能裝備、數(shù)據(jù)服務(wù)引入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)與管理服務(wù)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)要素投入向技術(shù)密集型、數(shù)據(jù)密集型轉(zhuǎn)變，提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，降低農(nóng)業(yè)資源消耗與污染排放，推動(dòng)農(nóng)業(yè)從單純的農(nóng)產(chǎn)品供給向一二三產(chǎn)業(yè)融合持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)變。依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，使高度分散的各類農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等構(gòu)建虛擬家庭農(nóng)場(chǎng)、虛擬農(nóng)業(yè)企業(yè)、虛擬農(nóng)民合作社、虛擬農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集群等虛擬組織，推動(dòng)線下各類農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體跨地域、跨產(chǎn)業(yè)整合優(yōu)勢(shì)資源，構(gòu)建資源共享、協(xié)同分工的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈。

4“互聯(lián)網(wǎng)+現(xiàn)代農(nóng)業(yè)”的四大重點(diǎn)領(lǐng)域

4.1互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)智能化

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械化、自動(dòng)化，還能實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精準(zhǔn)控制和智能管理。關(guān)鍵是加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境及動(dòng)植物本體感知數(shù)據(jù)的采集、匯聚及挖掘，加快推廣節(jié)水、節(jié)藥、節(jié)肥、節(jié)勞動(dòng)力等節(jié)本增效信息化應(yīng)用技術(shù)，構(gòu)建以物聯(lián)網(wǎng)為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用體系，開(kāi)展基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能分析，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)合理使用農(nóng)業(yè)資源、提高農(nóng)業(yè)投入品利用率、降低生產(chǎn)成本、改善生態(tài)環(huán)境、提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和品質(zhì)的目的。（1）推廣節(jié)本增效的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)目前，農(nóng)業(yè)部在國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)、財(cái)政部等部門支持下，組織黑龍江、江蘇、內(nèi)蒙古、新疆、北京開(kāi)展了國(guó)家農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用示范工程，同時(shí)農(nóng)業(yè)部在天津、上海、安徽開(kāi)展了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)域試驗(yàn)工程。在已有的設(shè)施農(nóng)業(yè)與水產(chǎn)養(yǎng)殖、大田生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)域試驗(yàn)示范的基礎(chǔ)上，推廣物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備廣泛應(yīng)用于種植、畜牧、水產(chǎn)及質(zhì)量安全追溯等生產(chǎn)流通全領(lǐng)域。在種植領(lǐng)域，大幅提升生產(chǎn)設(shè)備裝備的數(shù)字化、智能化水平，加快推廣節(jié)本增效信息化應(yīng)用技術(shù)，提高農(nóng)業(yè)投入品利用率，改善生態(tài)環(huán)境，提高產(chǎn)出品產(chǎn)量和品質(zhì)；在畜牧養(yǎng)殖領(lǐng)域，建設(shè)“物聯(lián)牧場(chǎng)”工程，實(shí)現(xiàn)畜禽養(yǎng)殖的身份智能識(shí)別、體征智能監(jiān)測(cè)、環(huán)境智能監(jiān)控、飼喂護(hù)理智能決策；在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域，將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備用于養(yǎng)殖水質(zhì)實(shí)時(shí)監(jiān)控、工廠化養(yǎng)殖監(jiān)測(cè)、水產(chǎn)品安全追溯、養(yǎng)殖專家在線指導(dǎo)等，實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖全產(chǎn)業(yè)鏈的監(jiān)控和重點(diǎn)養(yǎng)殖區(qū)養(yǎng)殖生產(chǎn)的智能化管理，有效提高水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)效率，促進(jìn)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)；在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯方面，將移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、二維碼、射頻識(shí)別技術(shù)等現(xiàn)代信息技術(shù)與傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯管理方式結(jié)合，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全主體備案、索證索票、產(chǎn)品監(jiān)測(cè)、執(zhí)法監(jiān)管和舉報(bào)受理等工作信息化管理，構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品從生產(chǎn)到進(jìn)入市場(chǎng)或加工企業(yè)前質(zhì)量安全追溯鏈條。（2）搭建全國(guó)統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)方面，先后接入了北京農(nóng)業(yè)科學(xué)院設(shè)施云公共服務(wù)平臺(tái)、中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、天津奶牛養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)、黑龍江農(nóng)墾精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)、江蘇水產(chǎn)養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)、安徽小麥“四情”物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)平臺(tái)、山東設(shè)施蔬菜物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)等國(guó)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)。推動(dòng)國(guó)家農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)完善和標(biāo)準(zhǔn)化，為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用、集成創(chuàng)新、仿真測(cè)試、主體服務(wù)提供良好的硬件設(shè)施和軟件環(huán)境。（3）推進(jìn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心建設(shè)認(rèn)真總結(jié)現(xiàn)有試驗(yàn)示范工程成功做法和經(jīng)驗(yàn)，吸引更多的科研教學(xué)單位和相關(guān)企業(yè)廣泛參與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工作，力求在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研發(fā)和應(yīng)用方面取得突破，加快推出一批先進(jìn)的技術(shù)、產(chǎn)品和市場(chǎng)化解決方案，并因地制宜地推廣應(yīng)用到農(nóng)業(yè)各領(lǐng)域、各行業(yè)、各環(huán)節(jié)之中。同時(shí)，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)理論、政策、制度、機(jī)制創(chuàng)新，加快標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，深入構(gòu)建完善的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系及多級(jí)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心，夯實(shí)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展基礎(chǔ)。組織物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用單位、科研院所、高等院校和相關(guān)企業(yè)，依托國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)委已立項(xiàng)的13項(xiàng)國(guó)家農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，研究制定物聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)框架體系。構(gòu)建全國(guó)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心和區(qū)域性數(shù)據(jù)中心，分別發(fā)揮數(shù)據(jù)資源匯聚整合、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用和高水平公共服務(wù)以及為全國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供共性的專業(yè)數(shù)據(jù)及軟硬件服務(wù)的功能，兩級(jí)數(shù)據(jù)中心互聯(lián)互通、資源共享、協(xié)同服務(wù)，為市場(chǎng)主體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、科研創(chuàng)新和政府決策提供服務(wù)。

4.2互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)電子商務(wù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)化

隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)向農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域滲透，農(nóng)業(yè)電子商務(wù)已經(jīng)成為一個(gè)新的電商熱點(diǎn)。2014年，我國(guó)各類涉農(nóng)電商企業(yè)已經(jīng)達(dá)到3.1萬(wàn)家，農(nóng)產(chǎn)品在線銷售額突破1000億元，繼續(xù)保持翻番增長(zhǎng)的速度。農(nóng)業(yè)電子商務(wù)作為一種新興業(yè)態(tài)和新的商業(yè)模式，將對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式產(chǎn)生深刻影響，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從以產(chǎn)品為中心轉(zhuǎn)為以市場(chǎng)為導(dǎo)向、以消費(fèi)者為中心，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)下，加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的重要手段，是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和城鄉(xiāng)一體化發(fā)展的新驅(qū)動(dòng)力量。（1）推動(dòng)利用電子商務(wù)改造農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)模式推進(jìn)農(nóng)業(yè)電子商務(wù)，有利于促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷對(duì)接，降低損耗，逐步建立最少環(huán)節(jié)、最短距離、低費(fèi)用、最快速度、最透明信息的新型農(nóng)產(chǎn)品流通方式，可以有效應(yīng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品提價(jià)“天花板”、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本上漲“地板”的限制，可以有效解決“賣難買貴”問(wèn)題。推進(jìn)農(nóng)業(yè)電子商務(wù)，有利于充分利用信息化平臺(tái)，聚合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和產(chǎn)品資源，在虛擬條件下實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營(yíng)，有效對(duì)接消費(fèi)需求，實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶“以銷售定產(chǎn)”、農(nóng)業(yè)“以消費(fèi)定產(chǎn)”，改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理方式，創(chuàng)新農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體系。推進(jìn)農(nóng)業(yè)電子商務(wù)，有利于提高農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力、農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，“倒逼”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化，發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)、生態(tài)農(nóng)業(yè)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)品牌建設(shè)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管等工作。推進(jìn)農(nóng)業(yè)電子商務(wù)，有利于加速互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村融合，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈等現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展理念和組織方式進(jìn)入農(nóng)業(yè)，轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式和農(nóng)業(yè)要素利用方式，讓農(nóng)民從產(chǎn)業(yè)鏈增值中獲得利益，把更多收益留在農(nóng)村、留給農(nóng)民。（2）推動(dòng)農(nóng)業(yè)電子商務(wù)快速健康發(fā)展近年來(lái)，農(nóng)業(yè)部把發(fā)展農(nóng)業(yè)電子商務(wù)作為農(nóng)業(yè)信息化的重點(diǎn)工作。通過(guò)加強(qiáng)調(diào)查研究，梳理了農(nóng)業(yè)電子商務(wù)發(fā)展面臨的形勢(shì)和挑戰(zhàn)，研究提出了推動(dòng)發(fā)展的基本思路和重點(diǎn)任務(wù)。積極參與《國(guó)務(wù)院關(guān)于大力發(fā)展電子商務(wù)加快培育經(jīng)濟(jì)新動(dòng)力的意見(jiàn)》的起草出臺(tái)。舉辦多次高規(guī)格的農(nóng)業(yè)電子商務(wù)論壇。多次與阿里巴巴、京東等企業(yè)，就平臺(tái)建設(shè)、鄉(xiāng)村網(wǎng)點(diǎn)布局、物流、支付、培訓(xùn)等方面進(jìn)行探討交流，達(dá)成了合作意向，初步明確了合作內(nèi)容，并取得了一定的合作成效。下一步將緊緊圍繞轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式、加快建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重點(diǎn)任務(wù)，以推動(dòng)農(nóng)業(yè)電子商務(wù)快速健康發(fā)展為目標(biāo)，按照“市場(chǎng)主體、政府引導(dǎo)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、分類指導(dǎo)”的原則，重點(diǎn)抓主體培訓(xùn)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主體的電子商務(wù)意識(shí)和技能；抓平臺(tái)對(duì)接，組織多種形式的電商平臺(tái)與農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行深度對(duì)接；抓信息監(jiān)測(cè)，建立農(nóng)業(yè)部門與電商平臺(tái)交易信息共享、信用信息共建、監(jiān)管信息互換合作機(jī)制，推進(jìn)農(nóng)業(yè)電子商務(wù)信息監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)制度建設(shè)；抓試點(diǎn)示范，與電商企業(yè)合作開(kāi)展鮮活農(nóng)產(chǎn)品和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料電子商務(wù)試點(diǎn)，探索扶持發(fā)展商業(yè)模式；抓環(huán)境建設(shè)，推動(dòng)建立適應(yīng)電子商務(wù)發(fā)展的產(chǎn)品目錄、生產(chǎn)信息、分等分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)體系等。

4.3互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)信息服務(wù)，實(shí)現(xiàn)信息進(jìn)村入戶

自2006年開(kāi)始，農(nóng)業(yè)部開(kāi)通了12316農(nóng)業(yè)公益服務(wù)熱線，組織各級(jí)農(nóng)業(yè)部門利用語(yǔ)音電話、手機(jī)短/彩信、廣播電視、互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息傳播手段開(kāi)展多種形式的信息服務(wù)，這種服務(wù)的革新改變了農(nóng)民傳統(tǒng)的生產(chǎn)觀念和方式，拉近了農(nóng)戶與專家、政府和企業(yè)之間的距離，開(kāi)辟了簡(jiǎn)單、方便、互動(dòng)的指導(dǎo)渠道。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，12316熱線成為了農(nóng)民與專家的直通線、農(nóng)民與市場(chǎng)的中繼線、農(nóng)民與黨和政府的連心線。（1）加快推進(jìn)信息進(jìn)村入戶試點(diǎn)2014年開(kāi)始，農(nóng)業(yè)部在系統(tǒng)總結(jié)多年來(lái)12316農(nóng)業(yè)信息服務(wù)做法經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，在北京等10個(gè)省（市）22個(gè)縣（市、區(qū)）開(kāi)展了信息進(jìn)村入戶試點(diǎn)工作。信息進(jìn)村入戶試點(diǎn)工作以行政村信息站服務(wù)能力建設(shè)為著力點(diǎn)，以滿足農(nóng)民生產(chǎn)生活信息需求為出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，以構(gòu)建面向“三農(nóng)”的信息高速路為紐帶，統(tǒng)籌“農(nóng)業(yè)公益服務(wù)和農(nóng)村社會(huì)化服務(wù)”兩類資源，著力構(gòu)建“政府、服務(wù)商、運(yùn)營(yíng)商”三位一體可持續(xù)推進(jìn)機(jī)制，使普通農(nóng)戶不出村、新型主體不出戶就可享受便捷、經(jīng)濟(jì)、高效的生產(chǎn)生活信息服務(wù)。一年來(lái)，試點(diǎn)工作取得了重要階段性成果。目前，已建成運(yùn)營(yíng)近5400多個(gè)益農(nóng)信息社，覆蓋22個(gè)試點(diǎn)縣行政村的80%以上，公益服務(wù)、便民服務(wù)、電子商務(wù)和培訓(xùn)體驗(yàn)服務(wù)已進(jìn)到村、落到戶，探索出了一些較為成功的市場(chǎng)化商業(yè)運(yùn)行模式。（2）充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化和集成作用信息進(jìn)村入戶充分發(fā)揮了互聯(lián)網(wǎng)在生產(chǎn)要素配置中的優(yōu)化和集成作用，對(duì)于促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、提供經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)力、創(chuàng)新農(nóng)業(yè)行政管理方式、縮小城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝，具有重要的現(xiàn)實(shí)和戰(zhàn)略意義。首先，信息進(jìn)村入戶是促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的重要途徑。信息進(jìn)村入戶引導(dǎo)生產(chǎn)與消費(fèi)需求雙向?qū)樱梢园l(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)節(jié)本增效作用，發(fā)揮電子商務(wù)降低流通成本、創(chuàng)新流通方式的作用，發(fā)揮科技及時(shí)生產(chǎn)力的作用，為農(nóng)業(yè)插上科技的翅膀，推動(dòng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展。其次，信息進(jìn)村入戶是提供經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)力的重要平臺(tái)。2014年已有10多家企業(yè)參與信息進(jìn)村入戶試點(diǎn)工作，2015年又有20多家企業(yè)聯(lián)合保障積極參與試點(diǎn)工作。信息進(jìn)村入戶能夠?yàn)楹芏嗥髽I(yè)開(kāi)拓農(nóng)村這片“藍(lán)海”提供機(jī)遇，能夠?yàn)榇蟊妱?chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新提供良好的條件和環(huán)境，切實(shí)發(fā)揮消費(fèi)對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的基礎(chǔ)性作用。再次，信息進(jìn)村入戶是創(chuàng)新農(nóng)業(yè)行政管理方式的重要抓手。信息進(jìn)村入戶能夠聚合各類資源，在為農(nóng)民提供公益服務(wù)的同時(shí)，以商業(yè)服務(wù)支撐公益服務(wù)的落地，通過(guò)“羊毛出在牛身上”的利益置換機(jī)制實(shí)現(xiàn)公益服務(wù)的可持續(xù)。同時(shí)，隨著信息進(jìn)村入戶的深入推進(jìn)，將把全國(guó)60萬(wàn)個(gè)行政村連成一張大網(wǎng)，將來(lái)就可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)情直報(bào)，形成農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，提高政府的決策能力和水平，向農(nóng)戶和新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體精準(zhǔn)推送所需信息。，信息進(jìn)村入戶是縮小城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝的迫切需要。信息進(jìn)村入戶必將推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民相融合，能夠擴(kuò)大農(nóng)村信息消費(fèi)，拉動(dòng)農(nóng)民手機(jī)用戶快速增長(zhǎng)，還能夠形成工業(yè)品、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料下鄉(xiāng)與農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)城雙向互動(dòng)的流通格局，把世界帶到村里，把村子推向世界，讓農(nóng)民與城里人一樣享受信息化發(fā)展成果，有效縮小城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝，促進(jìn)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化。下一步，信息進(jìn)村入戶試點(diǎn)工作將繼續(xù)擴(kuò)大覆蓋范圍，力爭(zhēng)2016年覆蓋所有省份，2020年基本覆蓋到所有縣和行政村。農(nóng)業(yè)部和試點(diǎn)省份、試點(diǎn)縣將緊緊圍繞加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)的中心任務(wù)，堅(jiān)持以改革創(chuàng)新為動(dòng)力，加快推進(jìn)步伐，集聚服務(wù)資源，完善運(yùn)行機(jī)制，著力提升能力，推動(dòng)信息進(jìn)村入戶試點(diǎn)工作有力、有序、有效地開(kāi)展，把益農(nóng)信息社建設(shè)成為大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新的重要平臺(tái)，把信息進(jìn)村入戶打造成“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃在農(nóng)村落地的示范工程。

4.4互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)預(yù)警

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)熱潮席卷全球，引發(fā)各領(lǐng)域各行業(yè)生產(chǎn)模式、商業(yè)模式、管理模式的變革和創(chuàng)新，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展及人們生活方式產(chǎn)生了深刻影響。大數(shù)據(jù)能夠有效地集成國(guó)家政治、經(jīng)濟(jì)、文化、社會(huì)、生態(tài)等領(lǐng)域方方面面的信息資源，為國(guó)家治理提供重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和決策支撐，大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用將會(huì)為“數(shù)據(jù)治國(guó)”產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。2015年8月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，對(duì)發(fā)展大數(shù)據(jù)作出部署，其中對(duì)發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)作出專門安排。農(nóng)業(yè)是大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)為農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測(cè)預(yù)警工作帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇，將極大地改變和創(chuàng)新農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測(cè)預(yù)警工作模式。構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的新型農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測(cè)預(yù)警體系，既是農(nóng)業(yè)部門提升管理效率、轉(zhuǎn)變政府職能和完善公共服務(wù)的重要途徑，也是保障農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)安全、國(guó)家糧食安全和增加農(nóng)民收入的有效手段。（1）加快大數(shù)據(jù)技術(shù)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融合對(duì)于政府決策和行業(yè)發(fā)展而言，大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值不是對(duì)過(guò)去客觀事實(shí)的統(tǒng)計(jì)，而是基于對(duì)大量事實(shí)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，利用分析工具實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前形勢(shì)的科學(xué)判斷和對(duì)未來(lái)形勢(shì)的科學(xué)預(yù)判，為科學(xué)決策提供支撐。主席指出“農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)往哪個(gè)方向調(diào)？需求是導(dǎo)航燈”。只有理順貫通整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的“數(shù)據(jù)流”，讓需求端的數(shù)據(jù)流向生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策端，才能實(shí)現(xiàn)科學(xué)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策。從實(shí)際工作的角度看，大數(shù)據(jù)目前較大的價(jià)值是和產(chǎn)業(yè)的融合。2015年5月26日，馬凱副總理在貴陽(yáng)國(guó)際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)上也指出，融合是大數(shù)據(jù)的價(jià)值所在，應(yīng)大力推動(dòng)大數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè)融合，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效升級(jí)。大力推動(dòng)大數(shù)據(jù)與公共服務(wù)融合，充分挖掘大數(shù)據(jù)的社會(huì)價(jià)值，推進(jìn)政府治理和公共服務(wù)能力和水平。比如，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究可從糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)、生豬供求變化等問(wèn)題入手，整合數(shù)據(jù)資源，摸清分析方法，形成較為實(shí)用的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。（2）加快形成全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)系統(tǒng)主要思路是以產(chǎn)業(yè)鏈為線索，通過(guò)梳理產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)，摸清現(xiàn)有數(shù)據(jù)情況查缺補(bǔ)漏，對(duì)已有的數(shù)據(jù)集打通數(shù)據(jù)壁壘，優(yōu)化現(xiàn)有數(shù)據(jù)存量，對(duì)于政府決策和企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策需要但是缺乏的數(shù)據(jù)，逐步建立統(tǒng)計(jì)調(diào)查制度，結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)生成的外部數(shù)據(jù)，完善數(shù)據(jù)鏈條，然后將整個(gè)數(shù)據(jù)鏈條放在同一維度去挖掘分析。以生豬為例，談?wù)劸唧w做法。一是摸清當(dāng)前各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)采集情況。調(diào)研了解生豬產(chǎn)業(yè)鏈中畜牧、獸醫(yī)、檢疫、屠宰、批發(fā)市場(chǎng)等各產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)中各部門已經(jīng)統(tǒng)計(jì)和采集的數(shù)據(jù)集。二是開(kāi)展數(shù)據(jù)共建共享工作。打通已有數(shù)據(jù)的“信息孤島”，把各環(huán)節(jié)已有的數(shù)據(jù)按照一定的標(biāo)準(zhǔn)組織起來(lái)，逐步建立覆蓋生豬全產(chǎn)業(yè)鏈的農(nóng)業(yè)信息體系和共建共享機(jī)制。三是補(bǔ)齊當(dāng)前缺乏的數(shù)據(jù)集。根據(jù)“生產(chǎn)、消費(fèi)、庫(kù)存、進(jìn)出口、價(jià)格、收益”六大核心數(shù)據(jù)框架和構(gòu)建需求導(dǎo)向的農(nóng)產(chǎn)品調(diào)控機(jī)制的需要，考察現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，對(duì)于目前缺乏的數(shù)據(jù)，探索建立消費(fèi)調(diào)查制度和方法，結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)生成的外部數(shù)據(jù)，完善數(shù)據(jù)鏈條。四是開(kāi)展大數(shù)據(jù)挖掘分析工作。大數(shù)據(jù)的目的不是數(shù)據(jù)，而是通過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)生有價(jià)值的信息。在生豬全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)形成和完善后，通過(guò)對(duì)各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)比對(duì)、深入挖掘分析，找出當(dāng)前生豬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心問(wèn)題，研究發(fā)現(xiàn)供求變化的先導(dǎo)性指標(biāo)，逐步構(gòu)建更為科學(xué)的“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”型生豬調(diào)控政策。總而言之，品種和產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)菢?gòu)建農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)體系的一個(gè)重要抓手，也是集聚數(shù)據(jù)的一個(gè)線索，通過(guò)這個(gè)線索先把一個(gè)個(gè)散落的同品種各產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)集串在一起。首先實(shí)現(xiàn)品種內(nèi)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上，逐漸擴(kuò)大品種，形成18個(gè)品種全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，并逐步構(gòu)建覆蓋全球、農(nóng)業(yè)全行業(yè)和全產(chǎn)業(yè)鏈的農(nóng)業(yè)信息資源和監(jiān)測(cè)預(yù)警體系，這是未來(lái)努力的方向。

作者：王小兵 單位：中國(guó)農(nóng)業(yè)部市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)信息司

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:數(shù)學(xué)專業(yè)教師數(shù)學(xué)模型大數(shù)據(jù)分析

一、東北地區(qū)數(shù)學(xué)專業(yè)教師大數(shù)據(jù)來(lái)源及準(zhǔn)備

通過(guò)查閱資料與調(diào)查，收集到東北三省各高校數(shù)學(xué)教師相關(guān)大數(shù)據(jù)，包括教師教齡（誗年）、收入（誗元）、稅收（誗元）和職業(yè)病情況等方面的實(shí)際數(shù)據(jù)。由于得到的數(shù)據(jù)信息量大，輕重各異，所以首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，即清除異常數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤糾正、格式標(biāo)準(zhǔn)化等，再通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用一系列相關(guān)算法和數(shù)據(jù)處理技術(shù)從大量的數(shù)據(jù)中提取人們所需要的重要信息，也就是上面所提到的實(shí)現(xiàn)信息的“增值”，同時(shí)大大提高數(shù)據(jù)處理效率，下面具體介紹本項(xiàng)目所采用的模型和計(jì)算方法。

二、東北地區(qū)數(shù)學(xué)專業(yè)教師大數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

收集并處理好教師教齡、收入、稅收和職業(yè)病情況等方面的數(shù)據(jù)后，本文主要針對(duì)三個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)的分析：1.教師收入隨年份的變化（1）數(shù)據(jù)范圍：1994年-2014年?yáng)|三省各高校數(shù)學(xué)教師收入（單位：元）；（2）計(jì)算條件：matlab軟件，最小二乘回歸分析，高性能計(jì)算工作站；（3）求解過(guò)程：年份作為自變量x，收入為因變量y，從總體上看，二者統(tǒng)計(jì)關(guān)系大致符合一元線性的正態(tài)誤差模型[3]，即對(duì)給定xi的有最小二乘一元線性回歸公式y(tǒng)i=b0+b1xi+εi，其中εi是由變量可能的內(nèi)在隨機(jī)性、未知影響因素等隨機(jī)擾動(dòng)造成的誤差。總之，它可看成是眾多細(xì)小影響因素的綜合代表。，由Matlab提供polyfit函數(shù)實(shí)現(xiàn)回歸函數(shù)擬合[4]；（4）結(jié)果分析：計(jì)算結(jié)果表明，隨著年份的增加，教師收入也在不斷增加。估計(jì)的因變量的系數(shù)b1約為191，也就是說(shuō)，每過(guò)一年，教師收入大致可增加近191元。2.教師職業(yè)病情況與教齡的關(guān)系（1）數(shù)據(jù)范圍：1994年—2014年?yáng)|三省各高校數(shù)學(xué)教師教齡（單位：年）、職業(yè)病情況；（2）結(jié)果分析：首先利用matlab軟件，以橫軸為某年?yáng)|三省數(shù)學(xué)教師教齡，縱軸反映相應(yīng)教齡的平均職業(yè)病情況（為方便，規(guī)定越接近縱軸正方向，職業(yè)病越嚴(yán)重）利用matlab軟件繪制圖形[5]，發(fā)現(xiàn)教師教齡越長(zhǎng)，職業(yè)病也愈加嚴(yán)重。每一年的教師職業(yè)病情況均可繪制一張圖表，通過(guò)將這11張圖表的較高值（即每一年職業(yè)病的較高值）做比較，發(fā)現(xiàn)其趨勢(shì)是先逐年下降，趨于穩(wěn)定。3.對(duì)教師專業(yè)發(fā)展階段的研究（1）數(shù)據(jù)范圍：2014年?yáng)|三省各高校數(shù)學(xué)教師收入、教齡、稅收和職業(yè)病大數(shù)據(jù)；（2）計(jì)算條件：IBM處理器、大數(shù)據(jù)挖掘分類算法；（3）求解過(guò)程：用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究方法（即模擬生物上神經(jīng)元工作的方法）。圖中每個(gè)橢圓形節(jié)點(diǎn)接受輸入數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)處理后輸出，輸入層節(jié)點(diǎn)接受教師信息的輸入，然后將數(shù)據(jù)傳遞給隱藏層，隱藏層將數(shù)據(jù)傳給輸出層，輸出層輸出教師專業(yè)發(fā)展處于哪一專業(yè)成熟階段；（4）結(jié)果分析：若將教師專業(yè)成熟過(guò)程分為三個(gè)階段:形成期、發(fā)展期和成熟期。那么利用IBM處理器和以上算法，在所調(diào)查的教師中，約70%處于發(fā)展時(shí)期，是其基本適應(yīng)教育教學(xué)工作的時(shí)期；約20%處于形成期，是形成良好心理素質(zhì)和正確教育思想的關(guān)鍵時(shí)期；約10%處于成熟期，是掌握教學(xué)主動(dòng)權(quán)，成為學(xué)校教學(xué)骨干的時(shí)期；（5）研究意義：研究東三省高校數(shù)學(xué)教師專業(yè)發(fā)展成熟階段，可以基本掌握教師資源結(jié)構(gòu)，從而能夠遵循不同發(fā)展階段的不同特征、觀念、心理、發(fā)展需求，制定相應(yīng)教研活動(dòng)、政策和制度，促進(jìn)教師持續(xù)發(fā)展[6]。

三、結(jié)果討論

1.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)以上結(jié)果的原因（1）隨著國(guó)家科教興國(guó)戰(zhàn)略的深入實(shí)施，教師的工資和待遇將被逐步納入國(guó)家工作人員統(tǒng)一管理，教師的收入將得到很大的提高。另一方面，數(shù)學(xué)能力的培養(yǎng)是學(xué)習(xí)各專業(yè)、走入各行業(yè)的基礎(chǔ)，國(guó)家將加大數(shù)學(xué)知識(shí)的教育力度，進(jìn)而數(shù)學(xué)專業(yè)教師所付出的辛苦也更加不可小覷，綜合以上幾個(gè)重要原因，教師收入隨年份增加而增加也是符合經(jīng)濟(jì)理論的。（2）教齡越長(zhǎng)，職業(yè)病也越嚴(yán)重的依存關(guān)系，我們?nèi)菀桌斫狻５S著時(shí)間的推移，職業(yè)病的嚴(yán)重性呈現(xiàn)下降趨勢(shì)正是反映了我國(guó)科技的革新：環(huán)境的改變、教學(xué)設(shè)備和教學(xué)技術(shù)的更新使得教師的課堂教學(xué)更加高效和輕松便捷，如多媒體、電子白板使得課堂不再“塵土飛揚(yáng)”。（3）在對(duì)教師專業(yè)發(fā)展階段的研究中，處于專業(yè)發(fā)展時(shí)期的教師所占比例較高，達(dá)到近70%。實(shí)際上，他們多數(shù)處于青壯年的人生階段，是社會(huì)的中堅(jiān)力量，又曾在高等教育多樣化與綜合化的背景下受到過(guò)良好的教育，并具有較豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和緊跟新時(shí)代的創(chuàng)新思想，自然在專業(yè)發(fā)展的角度也占有較大比例。2.合理的相關(guān)預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)最有價(jià)值的特點(diǎn)就是其“預(yù)見(jiàn)性”。上述數(shù)值結(jié)果表明，在經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定的前提下，東三省數(shù)學(xué)專業(yè)教師的收入在未來(lái)的幾十年依舊處于增長(zhǎng)趨勢(shì)，教師職業(yè)病總體減輕，專業(yè)發(fā)展越來(lái)越成熟，使得教師隊(duì)伍整體素質(zhì)越來(lái)越高，而未來(lái)教師的考核獎(jiǎng)勵(lì)制度也會(huì)變得更加嚴(yán)格和。3.建議（1）無(wú)論是對(duì)教師行業(yè)還是其他行業(yè)感興趣，都要關(guān)注其變化，分析其形勢(shì)及趨勢(shì)，以便對(duì)此行業(yè)的認(rèn)知更加科學(xué)合理。（2）本文采用的大數(shù)據(jù)處理所用模型和方法，可以進(jìn)一步推廣到其它相關(guān)領(lǐng)域，使之成為研究大數(shù)據(jù)的更通用的工具。本文利用matlab軟件、最小二乘法模型及IBM處理器分析了東北地區(qū)數(shù)學(xué)專業(yè)教師大數(shù)據(jù)，得出的結(jié)果對(duì)于掌握該地區(qū)數(shù)學(xué)教師基本情況并預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)有著重要的作用，還為熱心同類問(wèn)題的研究者提供高效的方法和技術(shù)。當(dāng)我們不能有效處理所獲取的大數(shù)據(jù)，它們就是一些平凡的數(shù)字和符號(hào)。如果我們能夠很好地駕馭大數(shù)據(jù)，它們必定會(huì)為我們帶來(lái)諸多的方便。最小二乘法模型在處理大數(shù)據(jù)時(shí)有一定的優(yōu)勢(shì)[7]，統(tǒng)計(jì)分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳算法都是處理大數(shù)據(jù)的有效方法，如果能將這些方法有機(jī)的結(jié)合起來(lái)，將更能獲得許多滿意的數(shù)值分析結(jié)果。當(dāng)大數(shù)據(jù)超過(guò)計(jì)算條件的時(shí)空允許時(shí)，不僅耗時(shí)費(fèi)力，甚至使得計(jì)算成為不可能，通常需要采用并行算法等高效計(jì)算手段。在高性能計(jì)算方面，我們并沒(méi)有用到并行算法，如果能利用并行算法，所處理的數(shù)值結(jié)果容量會(huì)更大更有參考價(jià)值。

作者：張哲 單位：沈陽(yáng)師范大學(xué)

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:大數(shù)據(jù)分析下電子商務(wù)發(fā)展策略研究

[摘要] 伴隨信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)在諸多行業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用與推廣，同時(shí)對(duì)電子商務(wù)發(fā)展也產(chǎn)生了極為深遠(yuǎn)的影響。從大數(shù)據(jù)下的電子商務(wù)入手，憑借大數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)功能，為電子商務(wù)發(fā)展創(chuàng)造了良好契機(jī)。而電商企業(yè)同樣面臨著掌握大數(shù)據(jù)、駕馭大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)安全防護(hù)等方面的挑戰(zhàn)。電商企業(yè)應(yīng)結(jié)合電子商務(wù)發(fā)展實(shí)際情況，利用大數(shù)據(jù)，通過(guò)打造電子商務(wù)數(shù)據(jù)信息平臺(tái)、推動(dòng)電子商務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷、推進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新、開(kāi)展數(shù)據(jù)處理工作、確保數(shù)據(jù)隱私安全等對(duì)策，積極促進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代下電子商務(wù)有序健康發(fā)展。

[關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù)分析；電子商務(wù)發(fā)展；策略研究

一、引言

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，憑借大數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)功能，為電子商務(wù)發(fā)展創(chuàng)造了良好契機(jī)。依托大數(shù)據(jù)分析，商品推薦產(chǎn)生了個(gè)性化、精準(zhǔn)化的商業(yè)模式，電商企業(yè)運(yùn)營(yíng)方式不斷推陳出新[1]。然而，大數(shù)據(jù)時(shí)代電商企業(yè)同樣面臨著掌握大數(shù)據(jù)、駕馭大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)安全防護(hù)等方面的挑戰(zhàn)。由此可見(jiàn)，對(duì)基于大數(shù)據(jù)分析的電子商務(wù)發(fā)展策略開(kāi)展研究，有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、大數(shù)據(jù)下的電子商務(wù)

全球科學(xué)期刊《自然》于 2008 年推出將大數(shù)據(jù)作為封面的專刊，著重關(guān)注數(shù)據(jù)給各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)的影響。2012 年，聯(lián)合國(guó)大數(shù)據(jù)政務(wù)白皮書《大數(shù)據(jù)下的機(jī)遇與挑戰(zhàn)》，提出了大數(shù)據(jù)時(shí)代已到來(lái)，大數(shù)據(jù)對(duì)于各國(guó)而言既帶來(lái)了機(jī)遇也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。2014 年，我國(guó)政府工作報(bào)告中首次提到了大數(shù)據(jù)一詞，并將大數(shù)據(jù)界定為一種基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，可為預(yù)防、調(diào)查、決策等事務(wù)提供有力依據(jù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，依托的大數(shù)據(jù)采集、分析，可進(jìn)一步推動(dòng)電子商務(wù)價(jià)值創(chuàng)造朝精準(zhǔn)化方向發(fā)展。不管是電商平臺(tái)、移動(dòng)終端還是相關(guān)第三方服務(wù)平臺(tái)，只要期間電商企業(yè)與消費(fèi)者產(chǎn)生了交集，便會(huì)形成一系列電子商務(wù)數(shù)據(jù)，而這些龐大的信息數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)處理分析手段所難以有效處理利用的[2]。同時(shí)，電子商務(wù)數(shù)據(jù)還具備高度多樣化的特征，其中不僅包含了消費(fèi)者的個(gè)人信息，還包括了消費(fèi)者的評(píng)論、反饋意見(jiàn)等等，數(shù)不勝數(shù)。以電商企業(yè)網(wǎng)絡(luò)為例，消費(fèi)者消費(fèi)行為意向收入大數(shù)據(jù)，當(dāng)電商企業(yè)對(duì)采集的大數(shù)據(jù)開(kāi)展分析，并獲取消費(fèi)者消費(fèi)行為意見(jiàn)相關(guān)影響因素時(shí)，電商企業(yè)便可進(jìn)一步為消費(fèi)者提供有針對(duì)性的服務(wù)，使消費(fèi)者選擇電商企業(yè)的產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)時(shí)代，過(guò)去被認(rèn)為是無(wú)過(guò)多價(jià)值的信息數(shù)據(jù)極可能經(jīng)由大數(shù)據(jù)分析，為電商企業(yè)提供尤為、及時(shí)的消費(fèi)者信息，進(jìn)一步為電商企業(yè)營(yíng)銷活動(dòng)開(kāi)展提供有力支撐。

三、大數(shù)據(jù)為電子商務(wù)發(fā)展帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

(一)大數(shù)據(jù)為電子商務(wù)發(fā)展帶來(lái)的機(jī)遇

1.大數(shù)據(jù)使商品推薦趨向于個(gè)性化、精準(zhǔn)化，進(jìn)一步推進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新。通過(guò)對(duì)龐大的消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)開(kāi)展分析，研究個(gè)性化、精準(zhǔn)化地開(kāi)展廣告推送、推廣服務(wù)，建立相較于當(dāng)前廣告、產(chǎn)品推廣形式性價(jià)比更突出的新型商業(yè)模式，向消費(fèi)者推薦他們切實(shí)需求的產(chǎn)品，進(jìn)一步有效提升電商企業(yè)銷售量。

2.大數(shù)據(jù)為電商企業(yè)整合品質(zhì)產(chǎn)品信息。以淘寶、天貓電子商務(wù)平臺(tái)為例，基于對(duì)平臺(tái)數(shù)據(jù)信息的整合，結(jié)合商品購(gòu)買情況及瀏覽數(shù)據(jù)篩選出時(shí)下熱門或品質(zhì)的產(chǎn)品，形成有力的電商企業(yè)與消費(fèi)者的產(chǎn)業(yè)鏈信息，形成強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)處理能力，為消費(fèi)者產(chǎn)品檢索提供有效便利。

3.大數(shù)據(jù)為電商企業(yè)提供細(xì)化服務(wù)。電商企業(yè)通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)開(kāi)展采集、分析，推進(jìn)供應(yīng)鏈上下游有效協(xié)調(diào)，以達(dá)成信息資源的優(yōu)化共享，進(jìn)一步促進(jìn)電商企業(yè)在市場(chǎng)管理、產(chǎn)品營(yíng)銷、技術(shù)研發(fā)等環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，打造全新的覆蓋面廣的營(yíng)銷平臺(tái)，以吸引更多的消費(fèi)者，增強(qiáng)企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

(二)大數(shù)據(jù)為電子商務(wù)發(fā)展帶來(lái)的挑戰(zhàn)

1.電商企業(yè)面臨掌握大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，電商企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步發(fā)展，離不開(kāi)大數(shù)據(jù)的有力支持。對(duì)于電商企業(yè)來(lái)說(shuō)，很大程度上誰(shuí)先掌握了大數(shù)據(jù)便意味著誰(shuí)先擁有了核心競(jìng)爭(zhēng)力的有力武器，便意味著誰(shuí)先擁有了致勝的法寶。

2.電商企業(yè)面臨駕馭大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。電商企業(yè)要對(duì)各式各樣大數(shù)據(jù)開(kāi)展分析，不可僅憑直接開(kāi)展經(jīng)營(yíng)決策制定，應(yīng)盡可能對(duì)所有與消費(fèi)者關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)開(kāi)展分析，以達(dá)成對(duì)消費(fèi)群體的有效維護(hù)，并吸引他們買入更多產(chǎn)品，如此以來(lái)，很大程度為電商企業(yè)開(kāi)展全新信息化投資、建設(shè)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

3.電商企業(yè)面臨數(shù)據(jù)安全防護(hù)的挑戰(zhàn)。各式各樣數(shù)據(jù)的匯集，包含電商企業(yè)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，消費(fèi)者個(gè)人信息等等，這些數(shù)據(jù)均被電商企業(yè)收集于企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，由此對(duì)電子商務(wù)如何開(kāi)展好對(duì)該部分?jǐn)?shù)據(jù)的安全防護(hù)工作帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代下電子商務(wù)發(fā)展策略

(一)利用大數(shù)據(jù)，打造電子商務(wù)數(shù)據(jù)信息平臺(tái)

在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)逐步深入背景下，電商企業(yè)要想在日趨白熱化的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，利用好大數(shù)據(jù)至關(guān)重要。近年來(lái)，各式各樣應(yīng)用軟件推陳出新，很大程度上推進(jìn)了移動(dòng)電子商務(wù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)庫(kù)中收錄了更多更精準(zhǔn)的用戶信息、用戶定位。電商企業(yè)通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的科學(xué)合理利用，打造電子商務(wù)數(shù)據(jù)信息平臺(tái)，旨在增強(qiáng)電商企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的適應(yīng)性。鑒于此，電商企業(yè)應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化對(duì)云計(jì)算技術(shù)的引入，并于短時(shí)間內(nèi)對(duì)海量數(shù)據(jù)信息開(kāi)展實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)篩選、分析、處理，從而將數(shù)據(jù)信息切實(shí)轉(zhuǎn)化成企業(yè)自身有效資產(chǎn)。與此同時(shí)，電商企業(yè)應(yīng)強(qiáng)化對(duì)數(shù)據(jù)的分析、整合，達(dá)成對(duì)大數(shù)據(jù)的有效利用，通過(guò)對(duì)消費(fèi)者消費(fèi)行為習(xí)慣偏好的有效掌握，進(jìn)一步為電商企業(yè)制定運(yùn)營(yíng)策略、確立目標(biāo)消費(fèi)群體、提升市場(chǎng)占有率、改善經(jīng)濟(jì)收益等提供有力支撐[3]。

(二)利用大數(shù)據(jù)，推動(dòng)電子商務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷

精準(zhǔn)營(yíng)銷指的是電商企業(yè)對(duì)消費(fèi)者個(gè)性化需求予以滿足，借助網(wǎng)站推薦系統(tǒng)自動(dòng)向消費(fèi)者推薦商品，同時(shí)開(kāi)展個(gè)性化商品篩選的過(guò)程。基于精準(zhǔn)營(yíng)銷支撐，可為消費(fèi)者提供更便捷、更人性化的消費(fèi)體驗(yàn)。現(xiàn)階段，大部分電商企業(yè)還尚未構(gòu)建有企業(yè)自身個(gè)性化的推薦系統(tǒng)，抑或企業(yè)采用的推薦系統(tǒng)尚不十分成熟，更未與大數(shù)據(jù)開(kāi)展有效結(jié)合。如此一來(lái)，最終使推薦效率、推薦精準(zhǔn)度均不盡如人意。以電商企業(yè)網(wǎng)絡(luò)廣告為例，大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)廣告在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中可起到至關(guān)重要的作用。現(xiàn)如今，電商企業(yè)面對(duì)的消費(fèi)者數(shù)據(jù)不斷增多，電商企業(yè)應(yīng)當(dāng)基于現(xiàn)有營(yíng)銷數(shù)據(jù)平臺(tái)，建立更為科學(xué)完備的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，推進(jìn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)對(duì)廣告受眾開(kāi)展分析，依托大數(shù)據(jù)分析，充分結(jié)合消費(fèi)者個(gè)性興趣偏好制作廣告開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷，為消費(fèi)者提供更高質(zhì)量的服務(wù)，與消費(fèi)者構(gòu)建和諧融洽的關(guān)系，增強(qiáng)消費(fèi)者忠誠(chéng)度。于此方面，阿里巴巴、淘寶、天貓中的“找相似”、“找同款”、“看了又看”等廣告營(yíng)銷便為廣大電商企業(yè)提供了很好的示范。

(三)利用大數(shù)據(jù)，推進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新

伴隨互聯(lián)網(wǎng)在商業(yè)領(lǐng)域的廣泛推廣及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，商業(yè)模式不斷推陳出新，較具代表性的商業(yè)模式有O2O、O2P 等。其中，O2O(Online To Offline)，指的是將線下機(jī)會(huì)與線上電子商務(wù)進(jìn)行結(jié)合，使線上電子商務(wù)轉(zhuǎn)變成線下交易平臺(tái)的一種商業(yè)模式。O2P(Online To Partners)指的是借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段，達(dá)到具備本地化、社交化特征的線上線下互動(dòng)電商平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)渠道朝社區(qū)化、鄉(xiāng)鎮(zhèn)網(wǎng)點(diǎn)全覆蓋，不同品牌類型的同時(shí)運(yùn)作。通過(guò)建立多方參與多方共贏的格局，構(gòu)筑具備核心競(jìng)爭(zhēng)力的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈，轉(zhuǎn)變成相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)定義者與游戲規(guī)則制定者。不管是哪一種新型商業(yè)模式，均應(yīng)當(dāng)緊緊圍繞消費(fèi)者，并對(duì)一系列端口數(shù)據(jù)開(kāi)展優(yōu)化整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的實(shí)時(shí)推送。

(四)開(kāi)展好數(shù)據(jù)處理工作，確保數(shù)據(jù)隱私的安全

近年來(lái)個(gè)人隱私遭受竊取、重要信息被不法篡改等現(xiàn)象屢見(jiàn)不鮮。倘若數(shù)據(jù)信息難以得到切實(shí)安全防護(hù)，大數(shù)據(jù)便會(huì)轉(zhuǎn)變成廣大消費(fèi)者的惡夢(mèng)，對(duì)消費(fèi)者日常生活造成極大的負(fù)面影響。鑒于此，電商企業(yè)應(yīng)當(dāng)提高對(duì)數(shù)據(jù)安全防護(hù)的重視度，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)安全狀況開(kāi)展實(shí)時(shí)監(jiān)控，結(jié)合各種風(fēng)險(xiǎn)實(shí)際情況有針對(duì)性的采取科學(xué)的安全防護(hù)及精準(zhǔn)化的預(yù)防措施，一方面要防范數(shù)據(jù)信息泄漏給電商企業(yè)帶來(lái)的法律上不利影響，另一方面要防止過(guò)度開(kāi)發(fā)或者越界營(yíng)銷可能引發(fā)的侵犯消費(fèi)者隱私的一系列糾紛。此外，電商企業(yè)還應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化對(duì)大數(shù)據(jù)中涉及的消費(fèi)者個(gè)人隱私的安全防護(hù)，防止出現(xiàn)信息泄漏、信息倒賣等情況；，要及時(shí)了解國(guó)家關(guān)于個(gè)人信息保護(hù)的法律、政策規(guī)定，迅速開(kāi)展經(jīng)營(yíng)策略優(yōu)化調(diào)整[4]。

五、結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)分析并非偶然形成的，而是當(dāng)今世界信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅猛發(fā)展的產(chǎn)物，對(duì)不同行業(yè)領(lǐng)域可起到至關(guān)重要的影響，電子商務(wù)亦不例外。鑒于此，相關(guān)人員務(wù)必要不斷鉆研研究、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，清楚認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)以及電子商務(wù)的特征內(nèi)涵，分析大數(shù)據(jù)為電子商務(wù)發(fā)展帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，結(jié)合電子商務(wù)發(fā)展實(shí)際情況，“利用大數(shù)據(jù)，打造電子商務(wù)數(shù)據(jù)信息平臺(tái)”、“利用大數(shù)據(jù)，推動(dòng)電子商務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷”、“利用大數(shù)據(jù)，推進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新”、“開(kāi)展好數(shù)據(jù)處理工作，確保數(shù)據(jù)隱私的安全”等，積極促進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代下電子商務(wù)有序健康發(fā)展。

作者：萬(wàn)胤岳 單位：無(wú)錫科技職業(yè)學(xué)院

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:大數(shù)據(jù)分析在外匯管理的運(yùn)用

摘要：當(dāng)前，大數(shù)據(jù)正日益成為國(guó)家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，大數(shù)據(jù)在金融監(jiān)管等領(lǐng)域?qū)?dān)任越來(lái)越重要的角色。與此同時(shí)，外匯管理要適應(yīng)新形勢(shì)的要求，就必須更新外匯管理理念和方式，深化外匯管理體制的改革和創(chuàng)新，完善外匯管理的大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)分析。本文從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的角度出發(fā)，在介紹大數(shù)據(jù)定義、分析方法及主要應(yīng)用場(chǎng)景的基礎(chǔ)上，闡述了大數(shù)據(jù)分析方法在外匯管理領(lǐng)域的具體運(yùn)用，并對(duì)開(kāi)展大數(shù)據(jù)分析工作提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);金融監(jiān)管;外匯管理

一、大數(shù)據(jù)定義及常用分析方法

（一）定義。對(duì)于什么是大數(shù)據(jù)，迄今為止并沒(méi)有公認(rèn)的定義。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。（二）數(shù)據(jù)挖掘常用分析方法。數(shù)據(jù)挖掘就是對(duì)觀測(cè)的數(shù)據(jù)集（經(jīng)常是很龐大的）進(jìn)行分析，目的是發(fā)現(xiàn)未知的關(guān)系和以數(shù)據(jù)擁有者可以理解并對(duì)數(shù)據(jù)擁有者而言有價(jià)值的新穎方式來(lái)總結(jié)數(shù)據(jù)。常用方法類型介紹如下：一是關(guān)聯(lián)分析。是在未有既定目標(biāo)情況下，探索數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的一種分析技術(shù)，目的是在一個(gè)數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)、檢索出數(shù)據(jù)集中所有可能的關(guān)聯(lián)模式或相關(guān)性，但這種關(guān)系在數(shù)據(jù)中沒(méi)有直接表示或不能肯定。常用的關(guān)聯(lián)分析算法有：Apriori算法、FP-growth算法。該技術(shù)目前廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如我們?cè)陔娚唐脚_(tái)瀏覽商品時(shí)都會(huì)顯示“購(gòu)買此商品的顧客也同時(shí)購(gòu)買”等提示語(yǔ)，這正是我們?nèi)粘Ｉ钪薪佑|最多的關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用實(shí)例。二是聚類分析。是在沒(méi)有給定劃分類別的情況下，根據(jù)數(shù)據(jù)相似度按照某種標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行樣本分組的一種方法。它的輸入是一組未被標(biāo)記的樣本，聚類根據(jù)數(shù)據(jù)自身的距離或相似度將其劃分為若干組，使組內(nèi)距離最小而組間距離較大。常用的聚類算法有K-Means、K-Medoids、DBSCAN、HC、EM等。當(dāng)前，聚類分析在客戶分類、文本分類、基因識(shí)別、空間數(shù)據(jù)處理、衛(wèi)星圖片分析、醫(yī)療圖像自動(dòng)檢測(cè)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。三是回歸分析。是指通過(guò)建立模型來(lái)研究變量之間相互關(guān)系的密切程度、結(jié)構(gòu)狀態(tài)、模型預(yù)測(cè)的有效工具。常用的回歸模型有：線性回歸、非線性回歸、Logistic回歸等。四是決策樹(shù)。是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)成決策樹(shù)來(lái)求取期望值大于等于零的概率、判斷可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。常用算法有CART、C4.5等。五是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是人腦的抽象計(jì)算模型，是一個(gè)大型并行分布式處理器，由簡(jiǎn)單的處理單元組成。它可以通過(guò)調(diào)整單元連接的強(qiáng)度來(lái)學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，并運(yùn)用這些知識(shí)推導(dǎo)出新的結(jié)果，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一種。

二、大數(shù)據(jù)分析在金融監(jiān)管領(lǐng)域主要運(yùn)用場(chǎng)景

當(dāng)前大數(shù)據(jù)在前瞻性研究、風(fēng)險(xiǎn)防控、客戶分析、輿情監(jiān)測(cè)等方面都取得了巨大的成效，在金融領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應(yīng)用,有效地提升了金融監(jiān)管的針對(duì)性，為金融管理、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別帶來(lái)了無(wú)限的可能性，成為當(dāng)前不可或缺的分析手段之一。一是運(yùn)用大數(shù)據(jù)開(kāi)辟“線上溯源，線下打擊”的治假新模式。2015年5月,某省“雙打辦”聯(lián)合某電子商務(wù)企業(yè)發(fā)起行動(dòng)。某電子商務(wù)企業(yè)首先運(yùn)用大數(shù)據(jù)手段識(shí)別售假線索、鎖定犯罪嫌疑人、分析串并背后團(tuán)伙，根據(jù)警方需求批量輸出線索用于偵查破案。行動(dòng)期間，該省侵犯知識(shí)產(chǎn)權(quán)立案數(shù)同比上漲120%，破案數(shù)同比上漲77.3%。與傳統(tǒng)打假模式相比，“大數(shù)據(jù)治假”模式實(shí)現(xiàn)了對(duì)犯罪嫌疑人線索信息的實(shí)時(shí)收集，為執(zhí)法部門線下查處和打擊提供了更精細(xì)、精準(zhǔn)的線索和證據(jù)。二是運(yùn)用大數(shù)據(jù)提升監(jiān)管有效性。2016年，某交易所通過(guò)監(jiān)控發(fā)現(xiàn)滬股通標(biāo)的股票成交、股價(jià)漲勢(shì)存在明顯異常。運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法對(duì)歷史資料進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配映射分析后發(fā)現(xiàn)，來(lái)自香港的證券賬戶與開(kāi)立在內(nèi)地的某些證券賬戶有操縱市場(chǎng)的重大嫌疑，根據(jù)上述線索，監(jiān)管部門查獲唐某等人跨境操縱市場(chǎng)的違法事實(shí)，成為滬港通開(kāi)通以來(lái)查處的首例跨境操縱市場(chǎng)案例。大數(shù)據(jù)方法為資本市場(chǎng)的進(jìn)一步對(duì)外開(kāi)放提供了新的監(jiān)管思路。三是運(yùn)用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，打擊電信詐騙。通過(guò)收集和整理各行業(yè)、機(jī)構(gòu)的黑名單，利用多樣化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型及大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)，為銀行、個(gè)人等提供風(fēng)險(xiǎn)管控和反欺詐的服務(wù)；運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)掘與相關(guān)賬戶信用相關(guān)的預(yù)警信息，形成預(yù)警信號(hào)并向相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)主動(dòng)推送，進(jìn)而跟蹤預(yù)警信號(hào)處置流程，直至得出最終結(jié)論或風(fēng)險(xiǎn)管控方案，形成一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、通知、處置和關(guān)閉的閉環(huán)處理流程。四是運(yùn)用大數(shù)據(jù)助力風(fēng)控。例如，某電子商務(wù)企業(yè)旗下小貸平臺(tái)建立了決策系統(tǒng)，借助大數(shù)據(jù)分析結(jié)果選擇風(fēng)險(xiǎn)可控的企業(yè)開(kāi)放信貸服務(wù)，實(shí)現(xiàn)貸前小額貸款風(fēng)險(xiǎn)管理控制，提升集約化管理的效率。該平臺(tái)信用貸款部分客戶的貸款年化利率可低至12%，對(duì)比原先降低6個(gè)百分點(diǎn)。依靠平臺(tái)和數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，該平臺(tái)在風(fēng)險(xiǎn)控制方面已形成了多層次、多方位的微貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和管理體系，實(shí)際運(yùn)行中該平臺(tái)的不良貸款率一直保持在1%以下，風(fēng)險(xiǎn)控制成效良好。

三、對(duì)大數(shù)據(jù)分析在外匯管理領(lǐng)域運(yùn)用的思考

（一）引入大數(shù)據(jù)分析方法的必要性。近年來(lái)，外匯管理部門通過(guò)不斷完善國(guó)際收支申報(bào)體系和加強(qiáng)外匯管理信息化建設(shè)，掌握了海量的數(shù)據(jù)信息，為外匯管理從側(cè)重事前審批逐步轉(zhuǎn)向側(cè)重事后監(jiān)測(cè)分析奠定了扎實(shí)的基礎(chǔ)。在當(dāng)前主流的事后監(jiān)測(cè)分析框架中，通常按照業(yè)務(wù)條線，采用“宏觀—中觀—微觀”自上而下遞進(jìn)式分析方法。這種分析方法有一定的優(yōu)點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的充分利用，與宏觀形勢(shì)和業(yè)務(wù)管理信息結(jié)合較為緊密。但同時(shí)也存在一些缺陷：一是數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)度不高，監(jiān)測(cè)分析主要以各業(yè)務(wù)條線事后核查為主，數(shù)據(jù)相對(duì)分散，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)分析較弱，監(jiān)測(cè)結(jié)果相對(duì)滯后；二是難以發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)苗頭，特別是在數(shù)據(jù)量巨大或關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜等特定場(chǎng)景下，有時(shí)無(wú)法取得滿意的監(jiān)測(cè)分析結(jié)果。在此背景下，可以考慮適時(shí)引入大數(shù)據(jù)分析方法。該分析方法是考慮在整合內(nèi)部系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)等各類信息數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，利用數(shù)據(jù)挖掘、建模等工具方法，對(duì)企業(yè)、集團(tuán)等主體、各類交易數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行多層次、多角度、多項(xiàng)目的情況分析，并通過(guò)反饋的結(jié)果，修改完善模型，不斷提高分析預(yù)測(cè)結(jié)果的性，既能解放大量人力資源，又有助于提高事中事后監(jiān)管的針對(duì)性和效率，同時(shí)提高外匯管理的信息化程度。（二）大數(shù)據(jù)分析方法在外匯管理領(lǐng)域運(yùn)用的具體思路。1.打造大數(shù)據(jù)監(jiān)管中心，探索構(gòu)建各類監(jiān)管模型設(shè)立大數(shù)據(jù)監(jiān)管中心，整合各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)外部數(shù)據(jù)，構(gòu)建各類監(jiān)管模型，多層次、多角度、多方位對(duì)各類主體交易數(shù)據(jù)實(shí)施監(jiān)管及風(fēng)險(xiǎn)防控，探索實(shí)現(xiàn)主體監(jiān)管、本外幣一體化監(jiān)管等，提升監(jiān)管效率。一是交易數(shù)據(jù)監(jiān)管。將當(dāng)前各項(xiàng)法規(guī)、政策、制度數(shù)字化，建立合規(guī)性核查模型，通過(guò)對(duì)交易信息進(jìn)行模擬仿真測(cè)試，獲取交易數(shù)據(jù)的邊界條件，判斷交易的合規(guī)性，自動(dòng)報(bào)告不合規(guī)交易。二是交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。通過(guò)對(duì)以往違規(guī)的交易進(jìn)行分析建模，結(jié)合當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)，對(duì)每筆交易進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)，自動(dòng)報(bào)告高風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。監(jiān)管部門判斷核查后，系統(tǒng)根據(jù)反饋結(jié)果通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等完善預(yù)警模型，不斷提升預(yù)警度。三是主體監(jiān)管。以企業(yè)或集團(tuán)公司為主體，整合利用多方位數(shù)據(jù)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)對(duì)主體的投融資、結(jié)售匯、資金管理與調(diào)配等內(nèi)部交易行為進(jìn)行分析，了解不同類別主體異同點(diǎn)，對(duì)主體進(jìn)行適當(dāng)性分析評(píng)測(cè)，及時(shí)識(shí)別潛在違規(guī)行為。2.預(yù)測(cè)匯率、跨境收支走勢(shì)，了解并引導(dǎo)市場(chǎng)預(yù)期通過(guò)收集影響匯率變動(dòng)、跨境收支相關(guān)因素信息，建立模型預(yù)測(cè)匯率、跨境收支走勢(shì)，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，自動(dòng)或人工調(diào)整模型，不斷提升預(yù)測(cè)結(jié)果的性，同時(shí)掌握902017.09市場(chǎng)預(yù)期，及時(shí)進(jìn)行引導(dǎo)。一是匯率走勢(shì)預(yù)測(cè)。整理收集通貨膨脹、利率、政府債務(wù)、市場(chǎng)心理等影響匯率變化的信息，通過(guò)回歸等各類模型方法，分析某一項(xiàng)或多項(xiàng)與匯率之間關(guān)系，預(yù)測(cè)特定時(shí)間段匯率走勢(shì)。二是全國(guó)或地區(qū)跨境收支形勢(shì)預(yù)測(cè)。整理收集行業(yè)價(jià)格、匯率、經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)等外部信息，觀測(cè)、分析經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)、匯率、人民幣即期交易差價(jià)等對(duì)地區(qū)跨境收支或進(jìn)出口的影響，預(yù)測(cè)跨境收支或進(jìn)出口走勢(shì)變化。三是掌握人民幣匯率市場(chǎng)預(yù)期。收集網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于人民幣匯率相關(guān)信息、搜索頻率等，通過(guò)文本分析等方法了解人民幣匯率走勢(shì)的市場(chǎng)預(yù)期，便于適時(shí)采取引導(dǎo)措施。3.輿情實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，快速預(yù)警反饋整理收集互聯(lián)網(wǎng)各大網(wǎng)站評(píng)論、博客等信息資源，嘗試以數(shù)據(jù)情感分析角度，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本評(píng)論數(shù)據(jù)的傾向性判斷以及所隱藏的信息的挖掘并分析。一是獲取政策反響。收集各大網(wǎng)站某項(xiàng)政策的相關(guān)評(píng)論、帖子、博客等信息，通過(guò)深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)等多種數(shù)據(jù)挖掘模型，分析判斷數(shù)據(jù)傾向性，以數(shù)據(jù)角度反映政策執(zhí)行效果及反響，為政策的進(jìn)一步完善提供參考。二是設(shè)立輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)。運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)手段對(duì)金融敏感信息、輿論情況、政策解讀反響等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析，覆蓋公共新聞網(wǎng)站、行業(yè)網(wǎng)站、微博、博客、論壇、貼吧等信息平臺(tái)，在及時(shí)時(shí)間捕獲相關(guān)輿情，并及時(shí)發(fā)送分析報(bào)告，合理引導(dǎo)市場(chǎng)預(yù)期。（三）初步實(shí)踐與嘗試。我們以某地區(qū)2015年1月至2016年10月涉外支出數(shù)據(jù)為例，對(duì)其與CNH、CNY進(jìn)行了回歸分析。1.涉外支出與CNY回歸分析回歸預(yù)估方程為：涉外支出（億美元）=-52.15CNY+530.17。但P值為0.4912（一般認(rèn)為P<0.05時(shí)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)），表明CNY與涉外支出無(wú)明顯關(guān)系。2.涉外支出與CNH回歸分析回歸預(yù)估方程為：涉外支出（億美元）=-24.05CNH+349.82。但P值為0.7526，表明CNH與涉外支出無(wú)明顯相關(guān)關(guān)系。3.涉外支出與CNY、CNH回歸分析回歸預(yù)估方程為：涉外支出（億美元）=2466.1CNH-2498.2CNY+364.6。其中CNH、CNY、截距項(xiàng)P值分別為2.3×10-5、1.9×10-5和0.246，表明CNH、CNY與涉外支出有顯著的相關(guān)性，截距項(xiàng)與涉外支出沒(méi)有明顯的相關(guān)性，擬合優(yōu)度為0.5897。4.涉外支出與即期交易價(jià)差（CNH-CNY）回歸分析回歸預(yù)估方程為：涉外支出（億美元）=2489.06（CNH-CNY）+157.3，其中P值分別為3.73×10-12和1.38×10-5，表明兩項(xiàng)預(yù)估值的顯著水平均較為理想，擬合優(yōu)度為0.6006。從上述情況可以看出涉外支出與即期交易價(jià)差存在較強(qiáng)的線性關(guān)系，即某地區(qū)涉外支出隨著人民幣價(jià)差（CNH—CNY）的收窄而減小，隨價(jià)差的擴(kuò)大而增加。在知悉若干變量對(duì)另一變量存在影響的情況下，可使用該方法分析各自變量與因變量的具體相關(guān)性，逐步求取模型，獲取變量之間的線性關(guān)系，如：分析匯率與購(gòu)匯金額之間的關(guān)系；分析產(chǎn)品進(jìn)出口金額、進(jìn)出口量與產(chǎn)品價(jià)格之間的關(guān)系。

四、政策建議

（一）轉(zhuǎn)變理念，利用大數(shù)據(jù)分析手段提升監(jiān)管效率。一方面，大數(shù)據(jù)分析方法著眼于從海量的數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)內(nèi)部關(guān)聯(lián)與邏輯關(guān)系，并歸納出特定主體或交易行為的規(guī)律與特征。另一方面，外匯管理部門已逐步從制定規(guī)則的角色轉(zhuǎn)向風(fēng)險(xiǎn)判斷的角色，而這又依賴于從數(shù)據(jù)中找到規(guī)律和關(guān)聯(lián)，進(jìn)而識(shí)別數(shù)據(jù)變化提示的風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分析方法可以極大地提高對(duì)歷史數(shù)據(jù)的利用價(jià)值，同時(shí)也為管理職責(zé)的轉(zhuǎn)變提供必需的技術(shù)支持。從這一角度來(lái)說(shuō)，監(jiān)管部門需及時(shí)轉(zhuǎn)變理念，在傳統(tǒng)事后監(jiān)測(cè)分析框架之外，引入市場(chǎng)前沿技術(shù)分析手段，進(jìn)一步提升監(jiān)管效率。（二）建立大數(shù)據(jù)分析工作機(jī)制。一是可以考慮設(shè)立大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)中心或直屬大數(shù)據(jù)分析公司，從事外匯監(jiān)測(cè)、輿情監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)分析專項(xiàng)工作，打造大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)。二是建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)綜合運(yùn)用平臺(tái)，整合各業(yè)務(wù)系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)外部信息和工商、海關(guān)、稅務(wù)等部門信息，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)監(jiān)管需求及經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)，開(kāi)展各項(xiàng)監(jiān)測(cè)工作，逐步完善各類監(jiān)測(cè)模型，提升監(jiān)管工作成效。（三）規(guī)范大數(shù)據(jù)結(jié)果的運(yùn)用機(jī)制一是定期向相關(guān)部門通報(bào)輿情預(yù)警、匯率預(yù)期、跨境收支走勢(shì)預(yù)期等情況，為決策提供有益參考。二是實(shí)時(shí)匯總異常交易、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等分析預(yù)測(cè)結(jié)果，及時(shí)向業(yè)務(wù)主管部門反饋，為其開(kāi)展事后。核查等工作提供線索。（四）以區(qū)域試點(diǎn)模式開(kāi)展大數(shù)據(jù)分析工作。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)多領(lǐng)域已有應(yīng)用，但在金融監(jiān)管領(lǐng)域還未有成體系的實(shí)踐做法。建議選取部分地區(qū)開(kāi)展大數(shù)據(jù)分析試點(diǎn)，并嘗試與外部機(jī)構(gòu)合作，借鑒市場(chǎng)的成熟經(jīng)驗(yàn)及各類監(jiān)測(cè)、預(yù)警和預(yù)測(cè)模型，不斷探討、完善大數(shù)據(jù)分析在金融監(jiān)管領(lǐng)域的運(yùn)用。

作者:徐珊 李慧強(qiáng) 單位:中國(guó)人民銀行營(yíng)業(yè)管理部

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:大數(shù)據(jù)分析助力數(shù)學(xué)知識(shí)突破

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)給我們的生活和學(xué)習(xí)帶來(lái)很多的便利，在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景之下，大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運(yùn)而生，大數(shù)據(jù)分析在學(xué)科教學(xué)中發(fā)揮了重要的作用，本文就大數(shù)據(jù)分析助力高中數(shù)學(xué)知識(shí)突破進(jìn)行了研究，首先闡述了大數(shù)據(jù)分析的概念，闡述了基于大數(shù)據(jù)分析下的高中數(shù)學(xué)課堂教學(xué)策略。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；高中數(shù)學(xué)；教學(xué)策略

一、引言

在大數(shù)據(jù)的影響之下，我們的傳統(tǒng)的教育教學(xué)方式正在發(fā)生著劇烈的改變，大數(shù)據(jù)分析在教學(xué)中的應(yīng)用也越來(lái)越明顯，特別是在高中數(shù)學(xué)中的應(yīng)用，未來(lái)的大數(shù)據(jù)分析必然會(huì)對(duì)教學(xué)產(chǎn)生巨大的作用，因此，研究大數(shù)據(jù)分析是一件至關(guān)重要的事。

二、大數(shù)據(jù)分析的概念

對(duì)于數(shù)據(jù)的本身來(lái)說(shuō)，是用來(lái)記錄信息的，但是隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，我們?cè)谏a(chǎn)和生活中的各個(gè)領(lǐng)域都有了突飛猛進(jìn)的進(jìn)步，這相應(yīng)地帶來(lái)的是各種數(shù)據(jù)的處理方式更加的復(fù)雜，數(shù)據(jù)的數(shù)量以及涉及的規(guī)模也在不斷地?cái)U(kuò)大。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以和經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)一樣，從微觀和宏觀兩個(gè)方面來(lái)理解，但是目前大多數(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)有研究的專家來(lái)說(shuō)他們都是從宏觀的角度來(lái)分析大數(shù)據(jù)的定義的。大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)數(shù)量很多，即使新數(shù)據(jù)也能很快地進(jìn)行處理，這些數(shù)據(jù)的類型也是多種多樣涉及很多的領(lǐng)域，而且處理的數(shù)據(jù)具有真實(shí)性。大數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)在于分析，就是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行多方位的分析，大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)明顯，哪怕你的數(shù)據(jù)量非常大，但是分析也能快速地完成，并且還能保障數(shù)據(jù)的真實(shí)性。大數(shù)據(jù)分析的目的是通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析和解決，進(jìn)行科學(xué)的總結(jié)，發(fā)現(xiàn)其規(guī)律性和模式，同時(shí)結(jié)合穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)流數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)事物發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)。

三、高中數(shù)學(xué)課堂教學(xué)策略的大數(shù)據(jù)分析

（一）更新高中數(shù)學(xué)教學(xué)思想，以此構(gòu)建數(shù)據(jù)分析的概念。很多的老師因?yàn)槭軅鹘y(tǒng)的教學(xué)觀念的影響，思維方式和教學(xué)方法都已經(jīng)模式化了，并沒(méi)有樹(shù)立數(shù)據(jù)分析的教學(xué)觀念，俗話說(shuō)，物質(zhì)決定意識(shí)，意識(shí)是物質(zhì)的反映。如果老師的教學(xué)觀念還沒(méi)有及時(shí)更新的話，那么，教學(xué)行為在這些思想的影響下還是不會(huì)出現(xiàn)根本性的變化，為了解決這一難題，在國(guó)家新的課程改革中明確提出了“數(shù)據(jù)分析”這一概念，這一概念的提出標(biāo)著在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下我們的國(guó)家也越來(lái)越重視數(shù)據(jù)分析在教學(xué)中的實(shí)際運(yùn)用，各位老師應(yīng)該牢牢把握住數(shù)據(jù)分析的觀念，在實(shí)際教學(xué)中，幫助學(xué)生構(gòu)建數(shù)據(jù)分析的知識(shí)框架。（二）勇于探索，在數(shù)學(xué)教學(xué)中嘗試分層教學(xué)。現(xiàn)在的高中數(shù)學(xué)教學(xué)的過(guò)程中，采用的還是以班級(jí)為單位的固定的教學(xué)方法，這種教學(xué)方法已經(jīng)是一種既定的模式，對(duì)知識(shí)接受不同程度的學(xué)生他們上課的內(nèi)容是相同的，這樣接受能力強(qiáng)的學(xué)生的潛能得不到發(fā)揮，接受新知識(shí)能力弱的學(xué)生跟不上老師講解的內(nèi)容，打擊了他們學(xué)習(xí)的積極性和主動(dòng)性。早在幾千年之前，我們的大教育家孔子在教學(xué)的過(guò)程中就提出了因材施教的教育理念，要求老師在課堂教學(xué)中地把握每一個(gè)學(xué)生的性格特點(diǎn)，來(lái)進(jìn)行知識(shí)的傳授，不錯(cuò)過(guò)任何學(xué)生的潛力，同時(shí)進(jìn)行不同類型的教育。在高中數(shù)學(xué)課堂教學(xué)中，教師可以分層次地教學(xué)生。一班上有不少學(xué)生，學(xué)生與學(xué)生之間存在個(gè)人和個(gè)人之間的差異，不同學(xué)生的不同類型的教學(xué)可以有效地促進(jìn)教學(xué)課堂。個(gè)人差異和個(gè)體差異明顯的小學(xué)生，也可以嘗試不同的教學(xué)方法，嘗試新的教學(xué)模式，面對(duì)個(gè)人差異，分不同層次的分析教學(xué)給他們，這有助于促進(jìn)學(xué)生更好地學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，也充分挖掘?qū)W生在數(shù)學(xué)上的潛力。（三）學(xué)習(xí)分類和重視數(shù)學(xué)知識(shí)的積累。高中數(shù)學(xué)是一個(gè)強(qiáng)大的抽象性和邏輯性的學(xué)科，需要有更大的知識(shí)量，這就要求學(xué)生學(xué)會(huì)分類，分類各種數(shù)學(xué)知識(shí)，這有助于學(xué)生加深對(duì)數(shù)學(xué)知識(shí)的理解，也可以幫助學(xué)生理清數(shù)學(xué)知識(shí)的靜脈，學(xué)生進(jìn)入下一階段的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)會(huì)學(xué)得更好。另外，還要強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)知識(shí)的積累。

作者:馮雄德 單位:武威第七中學(xué)

大數(shù)據(jù)分析畢業(yè)論文:大數(shù)據(jù)分析人才隊(duì)伍資源建設(shè)研究

摘要：人力資源的世界充斥著大數(shù)據(jù)分析和人力資源變革潛力等相關(guān)內(nèi)容。本文以將大數(shù)據(jù)的未來(lái)作為一個(gè)戰(zhàn)略管理功能，同時(shí)將績(jī)效組織得更好。實(shí)際上人力資源行業(yè)對(duì)這一新興領(lǐng)域上存在部分潛在的缺點(diǎn)，在實(shí)際工作和戰(zhàn)略中制定更好的方法和途徑，它將對(duì)人力資源分析現(xiàn)有做法帶來(lái)變革。而目前的發(fā)展趨勢(shì)是人力資源行業(yè)逐步增加對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，加大在公司高層戰(zhàn)略層面的影響，進(jìn)而有利于組織發(fā)展，并減少損害員工的利益。

關(guān)鍵詞：人力資源分析，大數(shù)據(jù)，人力資源信息系統(tǒng)

1大數(shù)據(jù)的定義和人力資源分析

數(shù)據(jù)分析是一門學(xué)科，它主要是指已開(kāi)發(fā)的工程，計(jì)算機(jī)科學(xué)，決策和定量方法的組織、交叉、分析和意識(shí)。現(xiàn)在越來(lái)越多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生在當(dāng)代社會(huì)。數(shù)據(jù)分析是人力資源專業(yè)方向被描述為一個(gè)“必須有”的能力，一種創(chuàng)造和擴(kuò)大人力資源職能的戰(zhàn)略影響的價(jià)值工具。復(fù)雜的人力資源分析行業(yè)，主要是圍繞產(chǎn)品和服務(wù)，這不能提供人力資源創(chuàng)造和捕捉人力資源數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略價(jià)值的工具。我們認(rèn)為，對(duì)于員工和組織來(lái)說(shuō)，人力資源分析可能有人力資源專業(yè)本身的一些負(fù)面的后果。具體地說(shuō)，有風(fēng)險(xiǎn)的分析將進(jìn)一步嵌入到董事會(huì)層面制約人力資源行業(yè)的戰(zhàn)略，進(jìn)而影響人們管理財(cái)務(wù)和工程方面。及時(shí)，它可能損害工作生活質(zhì)量和員工福利，因?yàn)樗鼈兩婕暗饺肆Y源管理方面的影響因子。第二，我們提供了一個(gè)概述的學(xué)術(shù)思考人力資源分析及其潛在的貢獻(xiàn)。第三，我們認(rèn)為這些想法都是不被采用，因?yàn)閷?duì)人力資源行業(yè)的人力資源信息系統(tǒng)的局限性，結(jié)合部分失敗案例和分析行業(yè)的重大問(wèn)題。根據(jù)大量引用的行業(yè)報(bào)告，大數(shù)據(jù)是什么？對(duì)于典型的數(shù)據(jù)庫(kù)工具能夠獲取，較大的存儲(chǔ)、管理和分析，具備一定的主觀和靈活的定義，大數(shù)據(jù)定義其范圍從幾十到上千萬(wàn)兆字節(jié)的存儲(chǔ)量。大數(shù)據(jù)的概念和特征與大多數(shù)新興事物概念一樣，研究人員沒(méi)有實(shí)現(xiàn)關(guān)于如何定義大數(shù)據(jù)的一致性。但綜合眾多學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)的定義，我們發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)具有海量的，高增長(zhǎng)，多樣化，新方法，更令人信服的結(jié)果。雖然學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)的定義有不同的看法，但他們統(tǒng)一認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)有四個(gè)基本特征：體積、變化、速度和價(jià)值（低密度數(shù)據(jù)值）。這是所謂的四大特性的大型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。但大的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)定量數(shù)據(jù)集用于社會(huì)學(xué)和能夠產(chǎn)生“智能”的見(jiàn)解。相比之下，前者的定義將重點(diǎn)放在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括電子郵件內(nèi)容，通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)搜索，數(shù)字圖像和視頻片段，以及智能手機(jī)和其他電子設(shè)備的定位數(shù)據(jù)。因此，在實(shí)踐方面，人力資源數(shù)據(jù)分析既包括傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和電子表格分析，又包括新的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，允許大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和組織更有效的新技術(shù)，通過(guò)可視化的數(shù)據(jù)形式表示。一旦工人受雇于一家公司，對(duì)員工的工作時(shí)間和薪水的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和存儲(chǔ)。工作過(guò)程中對(duì)勞動(dòng)者以小時(shí)向客戶計(jì)費(fèi)、個(gè)人產(chǎn)量、措施等內(nèi)容收集，對(duì)員工績(jī)效考核起到作用。此外，還有各種“軟”的性能數(shù)據(jù)，可以從評(píng)價(jià)和績(jī)效管理系統(tǒng)收集，并對(duì)其進(jìn)行培訓(xùn)和發(fā)展。事實(shí)上，在人力資源的發(fā)展過(guò)程中，更好地利用這些數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建和捕獲價(jià)值是一個(gè)必要的先決條件，更先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析的形式正在開(kāi)發(fā)中。

2人力資源分析采用的方法

主要的問(wèn)題是在于關(guān)于人力資源數(shù)據(jù)和分析的想法，在這里，這些思想已經(jīng)滲透到人力資源的思考，還有實(shí)踐方面的問(wèn)題。人力資源功能缺乏的技能，知識(shí)和洞察力的人力資源數(shù)據(jù)，關(guān)于這一點(diǎn)，可能有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)解釋大量的問(wèn)題。在人力資源管理相關(guān)應(yīng)用中，人力資源是推廣和銷售有助于人力資源分析方法的解釋。要理解這是為什么，有必要研究這個(gè)行業(yè)和它提供的產(chǎn)品。提供專業(yè)人才管理／人力資源信息系統(tǒng)軟件，它匯集了現(xiàn)有的一系列人力資源相關(guān)數(shù)據(jù)，最初開(kāi)發(fā)單獨(dú)的人力資源流程自動(dòng)化，建立為一個(gè)基于云的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。這些軟件包還具有用戶友好的圖形用戶界面，面向員工，其目的是為了協(xié)助職業(yè)生涯規(guī)劃、績(jī)效管理、進(jìn)一步的知識(shí)學(xué)習(xí)和共享。這種軟件通常集成與其他企業(yè)資源規(guī)劃的軟件模塊，包括金融，會(huì)計(jì)，供應(yīng)鏈和物流，客戶關(guān)系管理和制造管理等領(lǐng)域。這種類型的人力資源信息系統(tǒng)的主要目的是通過(guò)使它更容易和更快的訪問(wèn)和了解人力資源，提高人力資源流程和操作數(shù)據(jù)。主要管理咨詢機(jī)構(gòu)都開(kāi)發(fā)了業(yè)務(wù)銷售組織實(shí)施綜合性人才管理套件的技巧和訣竅。通常，一個(gè)公司的人力資源管理系統(tǒng)的使用，是建立在公司的以前的客戶的基準(zhǔn)（即比較對(duì)象），并在此基礎(chǔ)上，并提出了一個(gè)新的IT戰(zhàn)略。顧問(wèn)公司建議新的軟件和硬件產(chǎn)品，這將好地滿足戰(zhàn)略目標(biāo)。從戰(zhàn)略人力資源的角度來(lái)看，這類軟件的問(wèn)題是什么？不是提供戰(zhàn)略和預(yù)測(cè)分析，人力資源信息系統(tǒng)通常提供的答案是在更有限的時(shí)間內(nèi)主要提供集中在業(yè)務(wù)報(bào)告。這些報(bào)告并不是沒(méi)有太大價(jià)值。通過(guò)報(bào)告以確保制度執(zhí)行的法律合規(guī)性。有證據(jù)表明，在組織環(huán)境中，個(gè)人的績(jī)效可以衡量獎(jiǎng)勵(lì)績(jī)效工資，標(biāo)準(zhǔn)的儀表板報(bào)告關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)可以產(chǎn)生令人印象深刻的性能改進(jìn)。然而，種種跡象表明，這種形式的分析，并不是較大地提高了性能。咨詢驅(qū)動(dòng)的實(shí)施方法也可能是有問(wèn)題的，因?yàn)樽稍兓顒?dòng)往往是針對(duì)銷售產(chǎn)品，而不是解決客戶的問(wèn)題。采購(gòu)過(guò)程組織聘請(qǐng)顧問(wèn)服務(wù)，簡(jiǎn)而言之，人力資源數(shù)據(jù)的大部分價(jià)值是通過(guò)使用它來(lái)回答人們?nèi)绾螢榻M織創(chuàng)造價(jià)值的戰(zhàn)略問(wèn)題而實(shí)現(xiàn)的，因此價(jià)值可以被捕獲和利用。這些問(wèn)題最終的結(jié)果是，即使是大型跨國(guó)機(jī)構(gòu)，在人力資源分析進(jìn)行了大量的投資，并在嵌入分析企業(yè)報(bào)告說(shuō)他們的人力資源分析計(jì)劃沒(méi)有超出歷史信息報(bào)告等領(lǐng)域的長(zhǎng)足進(jìn)步。因此，許多公司一直在試圖制定前瞻性的戰(zhàn)略分析受挫，而不知道如何將大數(shù)據(jù)納入其人力資源分析計(jì)劃。在這種類型的爭(zhēng)論中，關(guān)鍵是在工作過(guò)程中似乎是一些公司在特定行業(yè)經(jīng)歷了一個(gè)真正的人力資源相關(guān)的問(wèn)題。這個(gè)具體問(wèn)題被重新想象為所有大公司所面臨的普遍問(wèn)題。一個(gè)昂貴的軟件開(kāi)發(fā)，該解決方案不在自己的工作，因?yàn)樗鼪](méi)有解決本職工作，而聲稱是發(fā)展應(yīng)對(duì)能力；相反，它是一個(gè)工程項(xiàng)目沒(méi)有足夠的時(shí)間思考要建立何種模型。然而，模仿的同構(gòu)是以積極的銷售活動(dòng)從大型IT公司和咨詢公司的驅(qū)動(dòng)導(dǎo)致的廣泛采用。導(dǎo)致沒(méi)有對(duì)產(chǎn)品的弱點(diǎn)分析，對(duì)結(jié)果的失望，但在轉(zhuǎn)移的企業(yè)環(huán)境，新產(chǎn)品是為了解決這些新環(huán)境的挑戰(zhàn)，轉(zhuǎn)向開(kāi)發(fā)和銷售，為新產(chǎn)品建立在以往產(chǎn)品的基礎(chǔ)之上的，并受到類似的限制，結(jié)果也同樣令人失望。

3具體解決方案

在數(shù)據(jù)分析中，如果大公司預(yù)算他們的股東的資金在昂貴的專有分析軟件包，不履行他們保障做什么，如果大多數(shù)企業(yè)HR功能缺乏從事分析議程傾向技能，如果人力資源不能充分參與建模過(guò)程，在模型的方式被從根本上誤解了人力資本投入的性質(zhì)為生產(chǎn)和服務(wù)提供的過(guò)程構(gòu)建較大的范圍。而不是認(rèn)識(shí)到勞動(dòng)的靈活性，生產(chǎn)力和性能的變化與技能，時(shí)刻參與的動(dòng)機(jī)和設(shè)計(jì)的過(guò)程的相互作用，勞動(dòng)建模為一個(gè)固定的成本，需要加以控制。除非分析嵌入在一個(gè)完整和的分析模型，在儀表盤的數(shù)據(jù)格式在有限的信息內(nèi)容，可能被誤解的運(yùn)營(yíng)和財(cái)務(wù)管理的一個(gè)有限的耐心和人力資源的考驗(yàn)。這不只是一個(gè)假設(shè)問(wèn)題，已經(jīng)有大量的例子，如何建模和基于算法的管理方法正在降低工作質(zhì)量和破壞性能。其中一個(gè)比較好的例子來(lái)自零售業(yè)。然而，假設(shè)勞動(dòng)力是被控制的成本沒(méi)有考慮到勞動(dòng)力投入的質(zhì)量與績(jī)效結(jié)果有關(guān)系。用更少的人減少人力成本也可以降低勞動(dòng)投入質(zhì)量工作者傳播更薄，因此沒(méi)有時(shí)間來(lái)確保顯示組織誘人，股價(jià)保持移動(dòng)到貨架或客戶收到幫助請(qǐng)求時(shí)，這個(gè)過(guò)程也對(duì)工人不好，誰(shuí)失去了他們的工作或看到他們的收入削減。在美國(guó)，工人的后果可能尤為嚴(yán)重，因?yàn)檫@種方法可以用來(lái)確保工人被遵守的時(shí)間門檻，使他們能夠享受較好的員工福利，如薪酬待遇和醫(yī)療保險(xiǎn)等等。在某些情況下，工作經(jīng)驗(yàn)成為工人的行為和互動(dòng)越來(lái)越在大數(shù)據(jù)算法上需要盡更大的努力和減少員工自主性和實(shí)時(shí)控制。相反，經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，增加人員編制水平實(shí)際上增加了盈利，因?yàn)楦哔|(zhì)量的勞動(dòng)力投入和銷售的增加大于額外的勞動(dòng)力成本。正是這種實(shí)驗(yàn)，人力資源分析應(yīng)促進(jìn)和鼓勵(lì)增加編制。所以員工的策略在某種程度上通過(guò)大數(shù)據(jù)分析儀表板，從人力資源戰(zhàn)略的輸入是不必要的，可以采取削減員工人數(shù)和相關(guān)規(guī)定的人力資源政策。

4在實(shí)際操作中應(yīng)用

我們相信，學(xué)術(shù)界扮演重要角色。目前分析軟件缺少的是建立縱向的，多元的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的能力，需要進(jìn)行“終端到終端”的分析。我們自己的對(duì)話與人力資源分析專業(yè)人士在組織中取得了重大進(jìn)展，在橋接分析／人力資源差距表明，即使這些組織不具備技能或?qū)I(yè)知識(shí)，更先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)技術(shù)。這種類型的分析，理清相關(guān)的因果關(guān)系，通過(guò)實(shí)驗(yàn)和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)分析是必要的。標(biāo)準(zhǔn)信息分析軟件包不具備的靈活性和力量來(lái)進(jìn)行這種多元的縱向分析，這需要專業(yè)的統(tǒng)計(jì)或計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)出現(xiàn)，因?yàn)閷W(xué)者可以提供失蹤的專長(zhǎng)和因?yàn)樗麄兝斫舛糠治龊腿肆Y源，所以能夠很好地幫助彌合差距的人力資源專業(yè)人士和組織為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的相互理解。學(xué)術(shù)研究人員還需要面對(duì)本體論和方法論的問(wèn)題，如果這種合作是證明富有成效的。超實(shí)證主義的本體論框架，已經(jīng)占據(jù)大部分的工業(yè)心理學(xué)、勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的可能障礙有效的學(xué)術(shù)從業(yè)者的合作。這種方法是針對(duì)預(yù)測(cè)和控制在所謂的封閉系統(tǒng)，而不是發(fā)展因果關(guān)系的現(xiàn)實(shí)世界的開(kāi)放系統(tǒng)的理解。理論推導(dǎo)的措施往往在包括在實(shí)證模型抽象的組織社會(huì)背景，意義是模糊的。人力資源相關(guān)的學(xué)者通過(guò)在人力資源分析和大數(shù)據(jù)研究，為高校教學(xué)的發(fā)展提供了實(shí)踐支持，促進(jìn)學(xué)術(shù)人力資源和組織績(jī)效之間的關(guān)系的理解。在研究經(jīng)費(fèi)下降的情況下，通過(guò)對(duì)研究對(duì)象的一部分參與調(diào)查，在一定程度上會(huì)推進(jìn)人力資源及性能關(guān)系的理解方式。

5結(jié)語(yǔ)

在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)方面，人力資源管理功能落后于其他管理領(lǐng)域。相反，從行業(yè)來(lái)看，基于大數(shù)據(jù)的人力資源分析正在發(fā)展成為一個(gè)“必須有能力”，這將確保人力資源的未來(lái)作為一個(gè)戰(zhàn)略管理職能。人力資源行業(yè)的許多人不理解人力資源的大數(shù)據(jù)分析，而分析團(tuán)隊(duì)不了解HR。作為一個(gè)結(jié)果，昂貴的分析能力，通過(guò)新的形式提供，也未能提供人力資源戰(zhàn)略分析能力。人力資源分析的一種不同的方法是必要的，這開(kāi)始與人力資源數(shù)據(jù)如何可以用來(lái)創(chuàng)建，捕捉，杠桿和保護(hù)價(jià)值的問(wèn)題，然后尋求發(fā)展的答案，通過(guò)更先進(jìn)的縱向多元建模的形式，這是問(wèn)題的答案。那么這個(gè)結(jié)果可以用來(lái)通知人力資源實(shí)踐和發(fā)展意義的日常指標(biāo)。學(xué)者可以在這方面發(fā)揮建設(shè)性的作用，但也可能做更多的事來(lái)闡明戰(zhàn)略人力資源分析的實(shí)踐，進(jìn)而有益于組織的發(fā)展，減少損害員工權(quán)益。

作者:袁全波 趙雅琪 付勁松 單位:北華航天工業(yè)學(xué)院