導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇數(shù)據(jù)分析方向，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)專業(yè) 核心

中圖分類號(hào)：G632 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2117（2014）10-0008-02

1 大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)涵義

通常來(lái)說(shuō)，凡是數(shù)據(jù)量超過(guò)一定大小，導(dǎo)致常規(guī)軟件無(wú)法在一個(gè)可接受的時(shí)間范圍內(nèi)完成對(duì)其進(jìn)行抓取、管理和處理工作的數(shù)據(jù)即可稱為大數(shù)據(jù)。業(yè)界通常用4個(gè)V（即Volume、Variety、Value、Velocity）來(lái)概括大數(shù)據(jù)的特征：數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、價(jià)值密度低、處理速度快。

大數(shù)據(jù)潮流讓我們獲得了海量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為相關(guān)行業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的重要資源。因此，許多IT企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都已將業(yè)務(wù)范圍延伸至大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，探索大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)模式。2012年，美國(guó)政府投資2億美元啟動(dòng)的“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”，更是將大數(shù)據(jù)的研究上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面。然而，大數(shù)據(jù)的真正意義不在于數(shù)據(jù)量的巨大，而在于對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行專業(yè)化的處理，核心是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。面對(duì)大數(shù)據(jù)，越來(lái)越多的領(lǐng)域都開(kāi)始運(yùn)用數(shù)學(xué)特別是統(tǒng)計(jì)學(xué)的工具，挖掘大數(shù)據(jù)中真正蘊(yùn)藏的價(jià)值。正如西內(nèi)啟在《看穿一切數(shù)字的統(tǒng)計(jì)學(xué)》書(shū)中所指出的，“從數(shù)據(jù)中得出有意義的結(jié)果，關(guān)鍵在于控制和減少誤差，得出因果關(guān)系，單純收集數(shù)據(jù)并加以全部量化分析在很多情況下會(huì)得出謬誤結(jié)果，”而科學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法是得出因果關(guān)系的最佳方法。

從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度看，一方面，大數(shù)據(jù)具有類型繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體量巨大等特點(diǎn)，海量數(shù)據(jù)以分布式方式進(jìn)行存儲(chǔ)，特別是圖片、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的廣泛存在，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法和統(tǒng)計(jì)分析工具已無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)分析的需要，亟需統(tǒng)計(jì)方法的革新。另一方面，數(shù)據(jù)分析結(jié)果需要用生動(dòng)、直觀、容易被接受的方式展示給讀者，可視化分析能夠直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，闡釋數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)要挺立大數(shù)據(jù)潮頭，創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)分析工具、可視化分析方法，以大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用為核心，將傳統(tǒng)文本、圖像的統(tǒng)計(jì)、分析向數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)變，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展及其對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)教育面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)

據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（Internet Data Center）預(yù)測(cè)，中國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)與服務(wù)市場(chǎng)將會(huì)從2011年的7760萬(wàn)美元快速增長(zhǎng)到2016年的6.16億美元，而據(jù)業(yè)界專家估算，中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的人才需求量至少為100萬(wàn)人，其中統(tǒng)計(jì)人才、技術(shù)更是捉襟見(jiàn)肘。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集和分析技術(shù)的知識(shí)結(jié)構(gòu)已不能滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的要求，多家企業(yè)在面對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展時(shí)遭遇人才瓶頸。大數(shù)據(jù)相關(guān)人才供給不足將會(huì)成為影響大數(shù)據(jù)市場(chǎng)發(fā)展的一個(gè)重要因素。

當(dāng)前，全世界范圍內(nèi)已有數(shù)百個(gè)高校開(kāi)設(shè)了大數(shù)據(jù)分析專業(yè)?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)和新澤西州立大學(xué)在培養(yǎng)目標(biāo)和課程設(shè)置上項(xiàng)目設(shè)置偏重于計(jì)算機(jī)方向。課程設(shè)置偏重統(tǒng)計(jì)學(xué)與運(yùn)籌學(xué)（包括決策科學(xué)）的典型學(xué)校有田納西大學(xué)和約克大學(xué)。2013年，北京航空航天大學(xué)與慧科教育合作開(kāi)辦了國(guó)內(nèi)首個(gè)“大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用”軟件工程碩士項(xiàng)目研究生班，這是目前國(guó)內(nèi)唯一一個(gè)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)行業(yè)專業(yè)型人才的項(xiàng)目，但其培養(yǎng)目標(biāo)、知識(shí)體系是面向計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，而立足統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)項(xiàng)目，在國(guó)內(nèi)可謂是鳳毛麟角。

知者隨事而制。高等院校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)要通過(guò)有效利用和整合人才培養(yǎng)資源，承擔(dān)大學(xué)人才培養(yǎng)的責(zé)任，駕馭大數(shù)據(jù)的浪潮，占領(lǐng)大數(shù)據(jù)發(fā)展人才培養(yǎng)的制高點(diǎn)，體現(xiàn)高等院校向社會(huì)、企業(yè)提供智力支撐，輸送企業(yè)亟需的復(fù)合型、實(shí)用性大數(shù)據(jù)分析人才的載體作用，確保產(chǎn)業(yè)科學(xué)、持續(xù)、高速的發(fā)展。一是教育資源的整合，走在前列的首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、北京大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、中央財(cái)經(jīng)大學(xué)五所應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士培養(yǎng)單位在北京成立了“中國(guó)大數(shù)據(jù)教育協(xié)同創(chuàng)新體”，在高校之間實(shí)現(xiàn)學(xué)科融合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，通過(guò)共享優(yōu)質(zhì)資源平臺(tái)、共同建立課程體系、共同建設(shè)案例資源庫(kù)、聯(lián)合搭建實(shí)踐實(shí)訓(xùn)平臺(tái)等多種形式，創(chuàng)新人才培養(yǎng)體制機(jī)制。二是高等院校教育資源與業(yè)界資源的整合，通過(guò)與國(guó)有超大型企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)翹楚的協(xié)同培養(yǎng)，立足應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士教育，建立人才培養(yǎng)基地，進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新，探索構(gòu)建應(yīng)用統(tǒng)計(jì)（大數(shù)據(jù)分析）專業(yè)碩士人才協(xié)同培養(yǎng)模式。以緩解當(dāng)前大數(shù)據(jù)人才供需矛盾為目的，建立“校校協(xié)同、校企協(xié)同、院系協(xié)同”的大數(shù)據(jù)分析方向人才協(xié)同培養(yǎng)模式，最終實(shí)現(xiàn)協(xié)同培養(yǎng)“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的目標(biāo)。[5]

3 面向大數(shù)據(jù)分析方向的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士培養(yǎng)模式的構(gòu)建

本研究認(rèn)為，可以將大數(shù)據(jù)分析及相關(guān)的案例教學(xué)模式融入應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士學(xué)位研究生的培養(yǎng)過(guò)程，進(jìn)而打破統(tǒng)計(jì)學(xué)傳統(tǒng)的以闡述統(tǒng)計(jì)理論、公式推導(dǎo)、數(shù)學(xué)計(jì)算為主的教學(xué)模式。以情境浸潤(rùn)為基礎(chǔ)，為學(xué)生呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用為核心的教學(xué)模式，可以培養(yǎng)學(xué)生對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘、整合、分析價(jià)值的能力，以期更好、更快地適應(yīng)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求。

3.1 科學(xué)構(gòu)建課程體系，突出大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)具有強(qiáng)烈的行業(yè)特點(diǎn)，在充分借鑒國(guó)外大學(xué)成功經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)分析專業(yè)碩士的課程設(shè)置，強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)挖掘能力，注重上述技術(shù)在金融等領(lǐng)域的應(yīng)用。必修課在講授統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)理論（描述、多元、時(shí)序、空間、可視化等）課程的基礎(chǔ)上，為增強(qiáng)學(xué)生的大規(guī)模分布式計(jì)算技能，引入主流的大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)，如Hadoop分布式平臺(tái)、MapReduce并行編程算法。與此同時(shí)，為提高學(xué)生動(dòng)手能力，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型思維，開(kāi)設(shè)《大數(shù)據(jù)分析案例》等多門課程。選修課方面，考慮到學(xué)生二次開(kāi)發(fā)的需要，設(shè)置大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)課程，如C++、Java等。為突出應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士側(cè)重應(yīng)用的特點(diǎn)，開(kāi)設(shè)面向數(shù)據(jù)的編程語(yǔ)言，如R、SAS、Python等課程。這些課程模塊的設(shè)置并非體現(xiàn)某一學(xué)科知識(shí)的縱深發(fā)展，而是將相關(guān)學(xué)科的知識(shí)融合，有利于突出大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)。

3.2 創(chuàng)新教學(xué)培養(yǎng)模式，注重培用結(jié)合

以“編組”方式開(kāi)展教學(xué)活動(dòng)。授課教師和學(xué)生均采用團(tuán)隊(duì)編組模式，多名教師協(xié)同工作，共同完成一門課程的授課任務(wù)。打破原有學(xué)科思維、教材的束縛。采用導(dǎo)師指導(dǎo)與集體培養(yǎng)相結(jié)合的方式。教師不可照搬舊有的教學(xué)大綱、課程內(nèi)容，要學(xué)習(xí)和熟悉大數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)體系與技術(shù)新進(jìn)展，充分結(jié)合大數(shù)據(jù)分析需求和實(shí)際案例，使課程內(nèi)容緊貼實(shí)際需求，注重培養(yǎng)學(xué)生對(duì)模型的理解，對(duì)數(shù)據(jù)的想象力，真正實(shí)現(xiàn)學(xué)以致用、培用結(jié)合。

采取“訂制化”培養(yǎng)模式，突出培養(yǎng)與應(yīng)用相結(jié)合的特點(diǎn)，力爭(zhēng)做到人、崗的高度匹配?！坝喼苹迸囵B(yǎng)模式打破了目前應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士統(tǒng)一培養(yǎng)、與市場(chǎng)需求脫節(jié)的模式壁壘，教學(xué)實(shí)踐以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向，依照企業(yè)的崗位標(biāo)準(zhǔn)、用人要求，強(qiáng)調(diào)以崗位需求制定培養(yǎng)方案，更好地滿足用人單位對(duì)大數(shù)據(jù)分析人才的需求。

3.3 開(kāi)展校企協(xié)同培養(yǎng)，構(gòu)建問(wèn)題導(dǎo)向、項(xiàng)目牽引的實(shí)踐教學(xué)模式

根據(jù)國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)的規(guī)定，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位研究生教育的目的是培養(yǎng)具有良好的統(tǒng)計(jì)學(xué)背景，系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)采集、處理、分析和開(kāi)發(fā)的知識(shí)與技能，具備熟練應(yīng)用計(jì)算機(jī)處理和分析數(shù)據(jù)的能力，能夠并適應(yīng)行業(yè)或職業(yè)實(shí)際工作需要的應(yīng)用型高層次人才。因此，要摒棄普遍存在的重理論輕實(shí)踐、重知識(shí)輕技能的教學(xué)方式。

協(xié)同創(chuàng)新培養(yǎng)在實(shí)踐教學(xué)中建立了以問(wèn)題為導(dǎo)向，以項(xiàng)目為牽引的運(yùn)作機(jī)制，強(qiáng)調(diào)實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容的呈現(xiàn)方式要面向企業(yè)需求，讓學(xué)生參與到企業(yè)的項(xiàng)目運(yùn)行過(guò)程中，引導(dǎo)學(xué)生建立業(yè)務(wù)建模能力，培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)資源整合能力，激發(fā)學(xué)生參與項(xiàng)目的積極性和自覺(jué)性。學(xué)生不拘泥于學(xué)校的實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)基地和各類實(shí)驗(yàn)室，在第二學(xué)年中安排一定時(shí)間走出校門，進(jìn)入到企業(yè)的實(shí)際環(huán)境中，參與企業(yè)的項(xiàng)目組織、實(shí)施過(guò)程，在實(shí)踐過(guò)程中提升自我認(rèn)知能力，在實(shí)踐過(guò)程應(yīng)用知識(shí)和理論研究實(shí)際問(wèn)題的能力，培養(yǎng)和鍛煉數(shù)據(jù)資源整合能力、溝通協(xié)調(diào)能力、IT支撐能力、業(yè)務(wù)建模能力，真正實(shí)現(xiàn)面向能力培養(yǎng)的目的。指導(dǎo)教師方面，在案例教學(xué)和實(shí)習(xí)階段引進(jìn)業(yè)務(wù)素質(zhì)高、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)豐富、對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展有敏銳洞察力的企業(yè)高級(jí)數(shù)據(jù)分析人員，指導(dǎo)學(xué)生在實(shí)習(xí)實(shí)踐中提出問(wèn)題、建立模型、解決問(wèn)題的能力。

4 結(jié)語(yǔ)

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)（大數(shù)據(jù)分析）專業(yè)碩士人才協(xié)同培養(yǎng)模式，是一項(xiàng)可持續(xù)發(fā)展的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士人才培養(yǎng)的新模式，是專業(yè)碩士教學(xué)實(shí)踐的創(chuàng)新舉措，也是在全國(guó)率先建立起來(lái)的立足統(tǒng)計(jì)學(xué)，在大數(shù)據(jù)分析人才層面建立的校校協(xié)同、校企系統(tǒng)辦學(xué)體。體現(xiàn)了面向能力培養(yǎng)、面向社會(huì)需求培養(yǎng)、面向人才價(jià)值培養(yǎng)的“三個(gè)面向”的培養(yǎng)目標(biāo)，著重培養(yǎng)學(xué)生分析數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、展示數(shù)據(jù)的能力，對(duì)于培養(yǎng)“高層次、實(shí)用性、復(fù)合型、國(guó)際化”大數(shù)據(jù)分析人才意義重大，同時(shí)也是順應(yīng)大數(shù)據(jù)技術(shù)革命的浪潮，必將對(duì)大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入活力。

（首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，北京 100070）

參考文獻(xiàn)：

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[3]CCF大數(shù)據(jù)專家委員會(huì).2014年大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J].中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊，2014（1）：32-36.

篇2

1.1 索引對(duì)象的概念

數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象是一種邏輯結(jié)構(gòu)的集合，索引是供用戶快速查找到記錄的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，在邏輯上和物理上都獨(dú)立于表的數(shù)據(jù)。索引可以在表內(nèi)創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)列的組合，當(dāng)建立索引以后表中數(shù)據(jù)會(huì)按照索引創(chuàng)建語(yǔ)句所定義的排序方式返回給用戶。索引有多種類型，除了標(biāo)準(zhǔn)索引外，還包括唯一索引、位圖索引、組合索引、基于函數(shù)的索引、反向鍵索引等。

建立索引能夠提高 SQL 語(yǔ)句執(zhí)行的性能，減少磁盤I/O。無(wú)索引查詢，通常是全表搜索后才會(huì)得到結(jié)果，全表搜索會(huì)讓數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)程序遍歷表中的所有記錄然后返回結(jié)果；而建立索引后查詢，可以讓數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)程序快速地定位到表中的確定行。當(dāng)表被刪除時(shí)所有與表相關(guān)的索引也將被刪除。

索引可以被創(chuàng)建、重建和刪除，索引建立語(yǔ)句：CREATE INDEX item_index ON itemfile （itemcode） TABLESPACE index_tbs；索引重建語(yǔ)句：ALTER INDEX item_index REBUILD；索引刪除語(yǔ)句：DROP INDEX item_index。

創(chuàng)建索引是為了提升數(shù)據(jù)庫(kù)查詢性能，在使用索引時(shí)需要注意以下情況：

1） 對(duì)于小表來(lái)說(shuō)，使用索引對(duì)于性能不會(huì)有任何提高；

2） 當(dāng)索引列中有極多的不同的數(shù)據(jù)和空值時(shí)索引會(huì)使性能有極大的提高；

3） 經(jīng)常執(zhí)行更新、修改操作的字段需要謹(jǐn)慎創(chuàng)建索引，因?yàn)楦滤饕拈_(kāi)銷會(huì)降低創(chuàng)建索引所期望獲得的性能；

4） 不要將索引與表存儲(chǔ)在同一個(gè)驅(qū)動(dòng)器上，分開(kāi)存儲(chǔ)會(huì)去掉訪問(wèn)的沖突從而使結(jié)果返回得更快。

1.2 索引對(duì)象優(yōu)化方法

在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中針對(duì)索引對(duì)象的優(yōu)化，主要包括三種方式：一是重建過(guò)高的索引層次；二是清除無(wú)效的索引；三是對(duì)索引碎片的清理。

2.2 風(fēng)險(xiǎn)防范措施

針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的優(yōu)化，總體應(yīng)該遵循如下的風(fēng)險(xiǎn)防范原則：

1） 確保數(shù)據(jù)庫(kù)備份完整可用；

2） 所有操作和檢查環(huán)節(jié)都使用事前完成并預(yù)演通過(guò)的腳本，避免臨時(shí)修改腳本；

3） 每部分完成，通過(guò)檢查確認(rèn)無(wú)誤，再進(jìn)行其它部分，避免互相干擾；

4） 專家現(xiàn)場(chǎng)支持，及時(shí)處理突發(fā)問(wèn)題。

在遵循上述原則的基礎(chǔ)之上，對(duì)索引對(duì)象的優(yōu)化需要注意以下風(fēng)險(xiǎn)：

1） 監(jiān)測(cè)時(shí)間不夠，在一個(gè)監(jiān)測(cè)周期內(nèi)未操作過(guò)表，監(jiān)測(cè)過(guò)后又用到了這個(gè)表，需要索引，但此時(shí)此索引已被列為被優(yōu)化的對(duì)象；

2） 監(jiān)控過(guò)后，需要取消在用索引的監(jiān)控；

3） 監(jiān)控時(shí)如果rebuild index ，會(huì)取消監(jiān)控，同時(shí)索引標(biāo)記為已使用，這種情況下會(huì)影響監(jiān)控效果；

4） 監(jiān)控時(shí)如果在做統(tǒng)計(jì)分析時(shí)涉及到此索引，索引也會(huì)標(biāo)記為已使用，同樣影響監(jiān)控效果。

為避免上述風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生，通常采用的措施是在監(jiān)控期間停止database、schema、table、index等級(jí)別的索引收集，避免影響監(jiān)控效果。

2.3 優(yōu)化效果分析

數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別的性能數(shù)據(jù)主要是以下關(guān)鍵指標(biāo)：響應(yīng)時(shí)間、CPU時(shí)間、等待時(shí)間、物理讀，這些指標(biāo)可以看出目前平均每事務(wù)的反應(yīng)速度、每事務(wù)需要消耗的CPU與IO量。為了得到優(yōu)化的效果，還需要保證進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比的時(shí)間內(nèi)，數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載基本相同。數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載指標(biāo)一般以執(zhí)行的事務(wù)數(shù)、Redo size等指標(biāo)來(lái)表示。表1是某業(yè)務(wù)系統(tǒng)的這些指標(biāo)在索引對(duì)象優(yōu)化前后的對(duì)比數(shù)據(jù)。

通過(guò)索引對(duì)象的優(yōu)化，可以從對(duì)比表中明顯看出性能得到了大幅提升，影響較大的數(shù)據(jù)庫(kù)操作瓶頸主要集中在大表的查詢操作、關(guān)聯(lián)表的更新操作、大業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析操作等，在優(yōu)化后其操作響應(yīng)時(shí)間已經(jīng)能夠滿足用戶的業(yè)務(wù)需求。這些數(shù)據(jù)對(duì)比符合數(shù)據(jù)庫(kù)索引優(yōu)化方案的預(yù)期成效，也說(shuō)明索引對(duì)象對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能的重要影響。

3 總結(jié)

企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的運(yùn)作，積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，同時(shí)隨著業(yè)務(wù)增長(zhǎng)、流程優(yōu)化、人員變動(dòng)等因素，會(huì)造成系統(tǒng)性能瓶頸。此時(shí)，需要運(yùn)維和管理人員根據(jù)實(shí)際需求，按照系統(tǒng)優(yōu)化原則，制定詳細(xì)、多番論證的優(yōu)化方案，對(duì)系統(tǒng)實(shí)施優(yōu)化，這樣才能滿足用戶不斷變化、業(yè)務(wù)不斷增長(zhǎng)的需求。該文通過(guò)詳述數(shù)據(jù)庫(kù)索引對(duì)象的優(yōu)化方法、應(yīng)用案例，闡述了索引對(duì)象對(duì)系統(tǒng)性能影響的范圍和程度，并就優(yōu)化方案給出了應(yīng)遵循的原則和風(fēng)險(xiǎn)防范措施。在性能優(yōu)化中，針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能瓶頸，索引對(duì)象優(yōu)化只是其中最常見(jiàn)的一種方案，具體優(yōu)化還需要根據(jù)對(duì)系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)情況的分析，做出正確選擇。

參考文獻(xiàn)：

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篇3

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；技術(shù)效率有效；競(jìng)爭(zhēng)力

醫(yī)療技術(shù)效率是考核醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)水平和質(zhì)量的重要依據(jù)之一，但往往是一項(xiàng)較為復(fù)雜的系統(tǒng)工作，需要多種科學(xué)有效的分析方法共同完成[1]。由運(yùn)籌學(xué)家Charnes等人提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）可以有效應(yīng)用于多投入、多產(chǎn)出的"相對(duì)效率評(píng)價(jià)"模型中[2]，本文旨在通過(guò)DEA模型對(duì)某綜合醫(yī)院專業(yè)相近的科室進(jìn)行相對(duì)效率實(shí)證，從而為合理配置醫(yī)院資源提供有效信息。

1資料與方法

1.1一般資料 以某三甲綜合醫(yī)院8個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的外科專業(yè)為評(píng)價(jià)對(duì)象，經(jīng)該8個(gè)科室負(fù)責(zé)人和醫(yī)院相關(guān)職能共同討論選取科室醫(yī)生數(shù)和床位數(shù)作為投入指標(biāo)，以2014年上述8個(gè)科室門診人次、出院人次、手術(shù)人次和病床周轉(zhuǎn)次數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。數(shù)據(jù)來(lái)源于醫(yī)院人力資源部和信息科，真實(shí)可靠。

1.2評(píng)價(jià)方法 DEA方法主要有CCR和BCC等模型。CCR主要用于判斷各科室在技術(shù)和規(guī)模兩方面是否同時(shí)有效；BCC模型主要是判斷各科室在現(xiàn)有規(guī)模下的單純技術(shù)有效。由于醫(yī)院的特殊性，在人員聘用、床位規(guī)模等方面有局限性，即使科室規(guī)模不有效，也不能通過(guò)擴(kuò)張規(guī)模或縮小規(guī)模來(lái)進(jìn)行優(yōu)化，所以采用技術(shù)效率的模型（BCC模型）來(lái)評(píng)價(jià)醫(yī)院臨床科室的相對(duì)效率更符合實(shí)際情況[3]。

在既定投入的情況下，醫(yī)院更傾向于如何擴(kuò)大產(chǎn)出，因此在選定BCC模型下，本文主要采用面向產(chǎn)出的BCC模型對(duì)醫(yī)院臨床科室工作效率進(jìn)行實(shí)證。

2結(jié)果

2.1效率評(píng)價(jià) 在被評(píng)價(jià)的科室中，有三個(gè)科室達(dá)到總體有效，占全部被評(píng)價(jià)科室37.5%，相比于顧曉東等人的評(píng)價(jià)結(jié)果高8個(gè)百分點(diǎn)[3]。這三個(gè)科室在人力資源、規(guī)模配置等方面都達(dá)到合理水平，門診住院管理都較合理，產(chǎn)出均衡。另外的五個(gè)科室沒(méi)有同時(shí)達(dá)到技術(shù)效率和規(guī)模效率有效，還存在產(chǎn)能不足問(wèn)題，或是有規(guī)模偏大或偏小等問(wèn)題，見(jiàn)表1。

在技術(shù)效率未達(dá)到有效的科室中，外4科處于規(guī)模收益遞減，資源配置過(guò)剩，而另外四個(gè)科室均是產(chǎn)能增加，在門診人次或住院、手術(shù)人次或病床周轉(zhuǎn)率等方面仍有可提升空間。對(duì)于這些科室，可通過(guò)改善運(yùn)營(yíng)管理，改進(jìn)病床管理手段提高周轉(zhuǎn)率，通過(guò)合理績(jī)效分配，有效質(zhì)量考核等手段來(lái)提升科室產(chǎn)能，從而達(dá)到技術(shù)效率有效。

2.2投影分析 對(duì)于未達(dá)到有效的科室可以借助投影分析，使其達(dá)到相應(yīng)的有效標(biāo)準(zhǔn)[4]。要達(dá)到技術(shù)有效，對(duì)于資源過(guò)剩的外4科可以減少2名醫(yī)生或使相應(yīng)的產(chǎn)出值增加相應(yīng)比例，在醫(yī)院無(wú)法對(duì)投入規(guī)模進(jìn)行影響的情況下，應(yīng)通過(guò)管理手段提高門診、住院、手術(shù)人次的產(chǎn)出，另外也應(yīng)加強(qiáng)科室人才力量的培養(yǎng)，提高醫(yī)生隊(duì)伍的業(yè)務(wù)能力和技術(shù)水平。

對(duì)于另外4個(gè)無(wú)效科室，產(chǎn)出尚有不足，外5科和外6科無(wú)論是門診還是住院產(chǎn)出值均較低，特別是外6科，門診人次離最優(yōu)尚有較大差距，可以通過(guò)聘用退休老專家等方式來(lái)加強(qiáng)門診力量，另外門診部的監(jiān)管也有待加強(qiáng)，同樣的問(wèn)題在外7科也有體現(xiàn)，雖然住院相差不大，但門診人次達(dá)到技術(shù)有效還有很大差距。外8科則是較均衡，進(jìn)一步加強(qiáng)管理，很快就能達(dá)到門診住院產(chǎn)出最優(yōu)，見(jiàn)表2。

3結(jié)論

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法是一種先進(jìn)的評(píng)價(jià)資源利用效率的方法，適合性質(zhì)相近的綜合醫(yī)院臨床科室之間的橫向比較。當(dāng)然，有效性是相對(duì)的，管理者可以根據(jù)DEA分析結(jié)果來(lái)調(diào)整投入規(guī)模，也可以此為依據(jù)，在管理層面上加強(qiáng)對(duì)臨床科室的監(jiān)管和合理配置。本次實(shí)證采用性質(zhì)相近的臨床科室進(jìn)行橫向間的比較，既能清晰地看出目標(biāo)科室的運(yùn)行情況，又能較為準(zhǔn)確的指出相對(duì)產(chǎn)出不足，對(duì)于優(yōu)秀的科室應(yīng)當(dāng)更注重技術(shù)效率，從而做到"少投入，多產(chǎn)出"，避免系統(tǒng)過(guò)于龐大，人員冗余，使得資源浪費(fèi)，不能得倒最優(yōu)化管理。對(duì)于技術(shù)效率尚未達(dá)到有效的科室應(yīng)更新管理理念，科學(xué)的利用有限的醫(yī)療資源，為患者和家屬提供高效、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，從而不斷提升自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

參考文獻(xiàn)：

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[2]陸瑤，許鋒.基于DEA模型構(gòu)建醫(yī)院臨床科室績(jī)效評(píng)價(jià)體系的研究[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)裝備，2013，10（9）：18-20.

篇4

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)價(jià)格 股票價(jià)格 財(cái)富效應(yīng) 擠出效應(yīng) 替代效應(yīng)

一、中國(guó)股票市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展的現(xiàn)狀

（一）股票市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀

我國(guó)股票市場(chǎng)建立只有短短的二十幾年，但在經(jīng)歷了初期制度探索階段，我國(guó)股票市場(chǎng)已形成了與我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)的特色道路，相關(guān)市場(chǎng)機(jī)制與法律法規(guī)逐步健全完善。隨著我國(guó)股權(quán)分置改革工作的一步步落實(shí)，一些長(zhǎng)期限制我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展的歷史遺留問(wèn)題也逐步得到解決。

（二）房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀

1998年國(guó)家停止福利分房實(shí)行住房貨幣化后，房地產(chǎn)業(yè)開(kāi)始真正發(fā)展起來(lái)。在國(guó)家積極的財(cái)政政策刺激下，房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)快速繁榮發(fā)展，甚至局部地區(qū)出現(xiàn)投資增長(zhǎng)過(guò)快，房?jī)r(jià)迅速上漲等問(wèn)題。

二、中國(guó)股票市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性分析

為了更好的分析我國(guó)股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)的關(guān)系，本文選取了1998年至2012年上證綜合指數(shù)和全國(guó)國(guó)房景氣指數(shù)的月度數(shù)據(jù)作為股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)的變量來(lái)具體分析。從數(shù)據(jù)來(lái)看，股票市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)之間呈現(xiàn)顯著的階段性特征（圖一）。

1.階段一：1 998年-2001年上半年，二者總體呈上升式波動(dòng)。

受自然災(zāi)害和經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，我國(guó)股市持續(xù)了兩年的整理行情。后期，在宏觀經(jīng)濟(jì)好轉(zhuǎn)和支持股市發(fā)展的政策措施等利好因素影響下，上證綜合指數(shù)慢慢啟動(dòng)上漲行情至2001年到達(dá)2245的頂峰，持續(xù)了在此階段的小牛市。而1998年以來(lái)，在城市化和市場(chǎng)化大背景下，我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)投資與銷售增長(zhǎng)均出現(xiàn)穩(wěn)步上揚(yáng)，我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)整體出現(xiàn)了飛躍。

2.階段二：2001年下半年至2005年，二者走勢(shì)呈現(xiàn)蹺蹺板現(xiàn)象。

由于中國(guó)證券市場(chǎng)發(fā)展不成熟，公司治理結(jié)構(gòu)不完善和上市公司業(yè)績(jī)作假等重重因素困擾著市場(chǎng)，導(dǎo)致指數(shù)逆經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)而動(dòng)，股票市場(chǎng)陷入漫長(zhǎng)而低靡的熊市。與此同時(shí)，房地產(chǎn)市場(chǎng)卻出現(xiàn)與股票市場(chǎng)截然相反的走勢(shì)。國(guó)房景氣指數(shù)持續(xù)上升，房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展空前繁榮，甚至出現(xiàn)局部發(fā)展過(guò)熱的現(xiàn)象。

3.階段三：2005年至2012年上半年，二者波動(dòng)復(fù)雜，呈現(xiàn)大起大落，但相對(duì)于股票市場(chǎng)，房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展存在明顯的相對(duì)滯后的特征。

上證綜合指數(shù)從2005年的1000點(diǎn)左右的低谷一路飆升，股市總體呈現(xiàn)飛毛腿式的發(fā)展，更創(chuàng)下了6124.04的歷史最高點(diǎn)，我國(guó)股票市場(chǎng)出現(xiàn)了空前的繁榮局面。同時(shí)，在中國(guó)股票市場(chǎng)一路高歌猛進(jìn)的背景下，房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，一掃近年來(lái)市場(chǎng)受到壓抑的觀望氣氛，投資性需求出現(xiàn)反彈，國(guó)房景氣指數(shù)不斷上揚(yáng)。

隨后，在一系列國(guó)內(nèi)外利空因素的沖擊下，股市持續(xù)走弱，一度跌破了3000點(diǎn)，甚至出現(xiàn)了腰斬式的暴跌，跌至最低點(diǎn)1664.9點(diǎn)，股市幾乎崩盤。但伴隨著寬松貨幣政策和巨額的資金推動(dòng)，股市開(kāi)始了新一輪的反彈，至2010年上證指數(shù)又重新回到3000點(diǎn)。然而在不樂(lè)觀的國(guó)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，上證綜合指數(shù)走勢(shì)疲軟，一直在2200點(diǎn)徘徊。與股票市場(chǎng)發(fā)展有幾分相似，我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展軌跡也呈現(xiàn)出曲折性。在多重壓力之下，房地產(chǎn)市場(chǎng)由“沸點(diǎn)”狀態(tài)急速降溫，步入下行通道。國(guó)房景氣指數(shù)持續(xù)走低，有價(jià)無(wú)市的現(xiàn)象明顯。雖然在中央政府出臺(tái)的關(guān)于“保增長(zhǎng)”方針政策的影響下，迎來(lái)新一波的飆升?？珊镁安婚L(zhǎng)，緊縮的貨幣政策以及國(guó)家對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的政策約束又嚴(yán)重打擊了房地產(chǎn)市場(chǎng)，國(guó)房景氣指數(shù)出現(xiàn)調(diào)整。

三、聯(lián)動(dòng)性的原因分析

（一）股價(jià)指數(shù)和國(guó)房景氣指數(shù)總體呈上升式波動(dòng)主要是由于寬松政策和正財(cái)富效應(yīng)一起作用導(dǎo)致的

1998年，我國(guó)經(jīng)濟(jì)受外部環(huán)境和自然災(zāi)害的影響，出現(xiàn)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)不景氣現(xiàn)象，股市與房市雙雙遇冷。為刺激經(jīng)濟(jì)，我國(guó)實(shí)施了擴(kuò)張性財(cái)政政策與貨幣政策，資金紛紛涌入股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)。同時(shí)，為了能夠拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)，我國(guó)開(kāi)始實(shí)施比較猛烈的啟動(dòng)內(nèi)需的政策，加大了對(duì)房地產(chǎn)的資金投入。這些導(dǎo)致兩市相繼進(jìn)入繁榮期。

此外，隨著股票價(jià)格上漲產(chǎn)生了正財(cái)富效應(yīng)，增加了企業(yè)和投資者的財(cái)富，從而提升了對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的消費(fèi)需求和投資需求。

（二）股價(jià)指數(shù)和國(guó)房景氣指數(shù)之間的此消彼長(zhǎng)主要是由以下因素導(dǎo)致的

首先，股票與房地產(chǎn)作為風(fēng)險(xiǎn)投資品，它們之間存在替代效應(yīng)。2001年下半年開(kāi)始至2005年上半年，經(jīng)濟(jì)不景氣，導(dǎo)致股市慘淡，股票價(jià)格一路滑坡，投資者信心嚴(yán)重不足，難以形成回漲止跌的預(yù)期，資產(chǎn)在股票市場(chǎng)承受巨大的風(fēng)險(xiǎn)壓力。而在中國(guó)，投資渠道的匱乏又導(dǎo)致從股市撤離的資金大量流向了收益率高的房地產(chǎn)市場(chǎng)，由此在兩個(gè)市場(chǎng)之間形成了一種自我強(qiáng)化的反饋機(jī)制：股價(jià)從高點(diǎn)迅速下跌導(dǎo)致投資者恐慌拋售，大量資金撤離股市。而房地產(chǎn)相對(duì)收益的持續(xù)增加而風(fēng)險(xiǎn)卻沒(méi)有明顯的增加，導(dǎo)致這些資金很大一部分流入房地產(chǎn)市場(chǎng)，推動(dòng)了房市的繁榮。房市的繁榮又吸引了部分短線預(yù)期為特點(diǎn)的投資者進(jìn)入市場(chǎng)，由于羊群效應(yīng)的存在，導(dǎo)致大量非理性投資行為的出現(xiàn)，最終使股市與房市之間的替代效應(yīng)被成倍放大，造成了房市的虛假繁榮。

其次由于政策因素、制度因素、行政干預(yù)、和市場(chǎng)收益分配格局不合理等各方面原因，股票投資者大多以短線投資為主，而長(zhǎng)期投資行為由于較低的收益和較大的不確定性而十分匱乏，從而造成股價(jià)波動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的財(cái)富效應(yīng)十分微弱。即在相對(duì)封閉的資金市場(chǎng)上，受資金有限的約束，難以推動(dòng)房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展。

（三）股價(jià)指數(shù)和國(guó)房景氣指數(shù)變動(dòng)復(fù)雜，呈現(xiàn)大起大落的原因分析

股市與房市的大漲聯(lián)動(dòng)關(guān)系主要是由宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境繁榮、人民幣持續(xù)升值、流動(dòng)性過(guò)剩和直接財(cái)富效應(yīng)共同作用的結(jié)果。中國(guó)經(jīng)濟(jì)大繁榮、人民幣持續(xù)升值預(yù)期和流動(dòng)性過(guò)剩促使資金流入兩市，促進(jìn)了兩個(gè)市場(chǎng)的繁榮。另外，2005年下半年至2007年，股市繁榮導(dǎo)致投資者的賬目資產(chǎn)迅速膨脹，個(gè)人財(cái)富增加，這不但提高了社會(huì)的實(shí)際購(gòu)買力，促進(jìn)了房地產(chǎn)的消費(fèi)，也為地產(chǎn)開(kāi)發(fā)公司提供源源不斷的大量廉價(jià)資金，這也造就了房地產(chǎn)市場(chǎng)的繁榮。

兩市的大跌主要是由于資金緊張和負(fù)財(cái)富效應(yīng)造成的。2007年以來(lái)，政府采取一系列從緊的貨幣政策。這時(shí)，房地產(chǎn)公司籌集資金的渠道變得更加狹小，導(dǎo)致房地產(chǎn)業(yè)上市公司通過(guò)資本市場(chǎng)進(jìn)行股權(quán)融資的規(guī)模大打折扣。而股市的暴跌，增加了經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的不確定性，悲觀的市場(chǎng)預(yù)期導(dǎo)致兩個(gè)市場(chǎng)急劇下滑。

而房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展變動(dòng)滯后于股票市場(chǎng)，主要是由于房地產(chǎn)和股票的不同特點(diǎn)引起的。二者投資周期和套現(xiàn)能力的不同特點(diǎn)導(dǎo)致了面對(duì)同樣的外部沖擊，股票市場(chǎng)能夠迅速甚至提前反映外部>中擊的影響，房地產(chǎn)市場(chǎng)則需要一段時(shí)間才會(huì)顯現(xiàn)出來(lái)，這是股市與房市存在明顯滯后效應(yīng)的根本原因。

四、根據(jù)兩者的相關(guān)性得出的結(jié)論及提出的政策建議

鑒于上述分析，我們可以知道樓市與股市是唇齒相依的關(guān)系。所以我們必須以此為依據(jù)來(lái)促進(jìn)樓市與股市這兩個(gè)市場(chǎng)的共同穩(wěn)健發(fā)展。

（一）投融資渠道多元化，健全金融體系

目前我國(guó)投融資渠道過(guò)于狹窄，主要以股票和房地產(chǎn)為主，而股市與樓市的聯(lián)動(dòng)性易導(dǎo)致二者的暴漲暴跌，加之股票和房地產(chǎn)之間的財(cái)富效應(yīng)會(huì)隨著金融深化而上升。因此，我們需要積極推進(jìn)金融市場(chǎng)的建設(shè)，努力建立和完善我國(guó)的金融體系，構(gòu)建多元化的投融資渠道，以促進(jìn)兩市的健康發(fā)展。

（二）理性投資，防止投機(jī)

由于股市與房市的共生性，二者很容易成為風(fēng)險(xiǎn)的載體。所以，必須弱化它們之間的替代效應(yīng)，及時(shí)疏導(dǎo)緩和局部經(jīng)濟(jì)壓力，扭轉(zhuǎn)非理性投資行為的擴(kuò)大化傾向，健全完善市場(chǎng)機(jī)制，嚴(yán)厲打擊市場(chǎng)投機(jī)和炒作行為。另外，要改善股市結(jié)構(gòu)，把理性投資者培養(yǎng)成市場(chǎng)上的主要力量，減少股市的投機(jī)行為。同時(shí)建立公正、公開(kāi)的信息披露制度，減少居民在信息不對(duì)稱過(guò)程中做出的不理智行為和市場(chǎng)投機(jī)行為，并有效防止操縱市場(chǎng)行為。

（三）加強(qiáng)對(duì)金融市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)的監(jiān)管，建立預(yù)警機(jī)制

股市與房市是兩個(gè)主要的風(fēng)險(xiǎn)累積市場(chǎng)，兩市相關(guān)指數(shù)的變動(dòng)會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)互相傳導(dǎo)。因此，要建立預(yù)警機(jī)制，及時(shí)敏銳地把握兩個(gè)市場(chǎng)的發(fā)展動(dòng)向，特別要深刻洞察影響輻射面大市場(chǎng)異動(dòng)傾向，科學(xué)預(yù)測(cè)市場(chǎng)的未來(lái)走向。

（四）市場(chǎng)調(diào)控與行政干預(yù)相互配合

頻繁的行政干預(yù)容易導(dǎo)致市場(chǎng)機(jī)制的扭曲，不利于樓市與股市的健康發(fā)展。因此，盡量減少政府對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)行為，消除政府越位、錯(cuò)位、缺位現(xiàn)象。同時(shí)，在市場(chǎng)化前提下規(guī)范股市行為和調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)時(shí)，要系統(tǒng)考慮樓市與股市的內(nèi)在聯(lián)動(dòng)，特別是二者變動(dòng)的時(shí)滯效應(yīng)，統(tǒng)籌規(guī)劃兩個(gè)市場(chǎng)，充分考慮到政策調(diào)控對(duì)另一個(gè)市場(chǎng)的影響。

參考文獻(xiàn)：

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篇5

（首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，北京100070）

［摘要］本文以北京市商品房?jī)r(jià)格為研究對(duì)象，從供需兩個(gè)角度分析影響房?jī)r(jià)的主要因素，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和建模思路，提出相關(guān)建議。

［

關(guān)鍵詞 ］北京市；商品房?jī)r(jià)格；計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；回歸分析

［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.22.225

1計(jì)量分析

1.1影響因素

一是需求方面影響因素。北京市商品房?jī)r(jià)格需求因素主要包括：常住人口（X1）。一個(gè)城市的人口數(shù)量直接影響著這個(gè)城市的商品房消費(fèi)總量。人均可支配收入（X2）。居民收入水平的高低直接影響了消費(fèi)者對(duì)商品房的購(gòu)買能力。商品房銷售總面積（X3）。據(jù)北京市統(tǒng)計(jì)局對(duì)外公布統(tǒng)計(jì)信息顯示，1998—2013年的商品房銷售總面積是先上升后下降，而商品房銷售均價(jià)卻在波動(dòng)攀升。

二是供給方面影響因素。商品房?jī)r(jià)格供給因素主要包括：建造成本（X4）。本文這一指標(biāo)是指竣工房屋造價(jià)。土地價(jià)格（X5）。筆者認(rèn)為地價(jià)與房?jī)r(jià)相互影響。竣工面積（X6）。房地產(chǎn)竣工面積在競(jìng)爭(zhēng)激烈的房地產(chǎn)市場(chǎng)中不僅嚴(yán)重影響著房地產(chǎn)的價(jià)格，還對(duì)住房市場(chǎng)的買賣雙方帶來(lái)影響。房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額（X7）。

1.2計(jì)量分析

（1）模型設(shè)定。把以上的七個(gè)指標(biāo)變量作為自變量，把商品房銷售價(jià)格作為被解釋變量，以取自《北京市統(tǒng)計(jì)年鑒》的1998—2013年各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)為樣本來(lái)構(gòu)建模型。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖可以判斷被解釋變量和變量之間存在線性關(guān)系，于是把模型的形式設(shè)定為：

（其中μ——隨機(jī)誤差項(xiàng)）

其中：Y——商品房銷售價(jià)格（元/m2）；X1——常住人口（萬(wàn)人）；X2——人均可支配收入（元）；X3——銷售總面積（萬(wàn)m2）；X4——建造成本（元/m2）；X5——土地價(jià)格（元/m2）；X6——竣工面積（萬(wàn)m2）；X7——房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額（億元）。

運(yùn)用Eviews7.2軟件，利用 OLS 回歸得到如下結(jié)果：

（2）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：從回歸模型中可以看出，需求因素中，北京市常住人口、人均可支配收入、商品房建造成本的增加都將伴隨北京市商品房平均價(jià)格的減少，這與現(xiàn)實(shí)不符合。北京市商品房銷售總面積、土地價(jià)格的增加都將伴隨北京市商品房平均價(jià)格的上升，而竣工面積與房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額的增加都將伴隨北京市商品房平均價(jià)格的減少，這都與現(xiàn)實(shí)相符合。

（3）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：

①擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：R2=0.998083，擬合程度較好，說(shuō)明北京市商品房需求因素的 99.80%可由以上因素來(lái)解釋。

②F檢驗(yàn)：從回歸模型的F檢驗(yàn)值來(lái)看，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值為446.3776。伴隨概率為0.000000 小于0.05，拒絕原假設(shè)β1=β2=β3=0，回歸方程顯著，即以上七個(gè)因素對(duì)商品房?jī)r(jià)格均有顯著影響。

③t檢驗(yàn)：X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的t統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率分別為0.1572、0.9315、0.00216、0.1705、0.0004、0.0211、0.1630?？芍?，解釋變量X1 、X2、X4、X7沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)，即對(duì)商品房?jī)r(jià)格的影響不顯著。

（4）多重共線性檢驗(yàn)：從t檢驗(yàn)及其伴隨概率來(lái)看，變量X1 、X2、X4、X7均不顯著；并且方程擬合優(yōu)度R2為0.998083，方程整體的F檢驗(yàn)很顯著。利用相關(guān)系數(shù)表判斷出X1、X2、X4和X7之間確實(shí)存在嚴(yán)重多重共線性，所以采用Eviews自動(dòng)逐步回歸的方法修正模型。

修正后的模型如下所示：

修正后的X1 、X2、X5的t統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率分別為0.0000、 0.0198和0.0000?？芍忉屪兞縓1 、X2、X5通過(guò)t檢驗(yàn)，這說(shuō)明多重共線性已被消除。

（5）異方差檢驗(yàn)：對(duì)修正后的模型Y=-3.260336X1-0.189422X2+3.361794X5進(jìn)行懷特檢驗(yàn)，取顯著水平α=0.05，nR2=6.668134，查表得臨界值χ20.05（8）=15.51，nR2=6.668134<χ20.05=26.3，所以接受原假設(shè)，就可以認(rèn)為不存在異方差。

（6）自相關(guān)檢驗(yàn)：若給定顯著水平0.05，查DW統(tǒng)計(jì)表可知，k=3，n=16，dL=0.98，dU=1.54，模型 中DW=2.417021，dU<DW<4-dU，表明模型中不存在自相關(guān)。

2結(jié)論與建議

2.1主要結(jié)論

（1）需求方面結(jié)論。從修正后的模型：InY=-18976.32+19.26663InX1-1.582425InX3可得出結(jié)論：北京市商品房?jī)r(jià)格居高不下與其不斷增加的常住人口（X1）有著密不可分的聯(lián)系。隨著人口的增加，供不應(yīng)求，商品房的價(jià)格增加也是情理之中的事。由于北京市已經(jīng)是特大城市，人口已經(jīng)眾多，所以每增加一個(gè)單位的常住人口，會(huì)帶來(lái)19.26663個(gè)單位的商品房?jī)r(jià)格的增加。北京市商品房銷售總面積（X2）對(duì)其商品房?jī)r(jià)格也有影響，隨著銷售總面積的增加，其單位商品房?jī)r(jià)格將減少。

（2）供給方面結(jié)論。從修正后的模型：InY=1.968923InX5-0.479899InX7可以得出以下結(jié)論：開(kāi)發(fā)商都是無(wú)利不起早的，隨著土地價(jià)格（X5）的增加會(huì)帶來(lái)房?jī)r(jià)的上升，這些成本的增加自然會(huì)被轉(zhuǎn)嫁至消費(fèi)者身上，所以推高北京市商品房?jī)r(jià)格是理所應(yīng)當(dāng)?shù)?。土地成本的上升?huì)直接推高了房?jī)r(jià)，但不是地價(jià)決定了房?jī)r(jià)，因?yàn)樯唐贩績(jī)r(jià)格是還受其他因素影響。房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額（X7）。房地產(chǎn)投資開(kāi)發(fā)額占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重與商品房?jī)r(jià)格之間有一定的聯(lián)系。但房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額對(duì)商品房平均價(jià)格的影響又是不定的。本文研究的北京市商品房的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額的總增加并未帶來(lái)商品房?jī)r(jià)格的增加，而是減少了0.479899個(gè)單位，這說(shuō)明北京市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額的增加極有可能被用來(lái)改善供給住房的質(zhì)量、檔次及環(huán)境。

2.2主要建議

（1）合理疏解北京市人口。光靠嚴(yán)格的戶籍制度和行政制度不行，還是應(yīng)該合理疏解公共服務(wù)，以此吸引更多的人向津冀兩地疏散，如此方能實(shí)現(xiàn)地區(qū)的資源合理配置。

（2）穩(wěn)定土地的供應(yīng)量。土地供應(yīng)量直接影響相關(guān)建造成本，所以政府可以從控制土地供應(yīng)量著手，使市場(chǎng)上房屋的相關(guān)建造成本在長(zhǎng)期內(nèi)處于一個(gè)合理的水平，這樣就可以將房?jī)r(jià)的增長(zhǎng)控制在一個(gè)合理的水平。

參考文獻(xiàn)：

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篇6

大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展為統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新提供了有效途徑，引領(lǐng)了統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的改革方向，融入了統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的各個(gè)環(huán)節(jié)。本文系統(tǒng)明確了統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的改革方向，探討如何利用大數(shù)據(jù)完善人才培養(yǎng)模式的各個(gè)環(huán)節(jié)。

關(guān)鍵詞：

大數(shù)據(jù);人才培養(yǎng)模式;教學(xué)模式

2015年9月5日，我國(guó)政府公開(kāi)《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要的通知》，大數(shù)據(jù)逐步走上我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的大舞臺(tái)，在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域中發(fā)揮著巨大的促進(jìn)作用。高等教育作為我國(guó)培養(yǎng)高素質(zhì)人才的主要陣地，避免不了受到大數(shù)據(jù)的沖擊和影響。有效利用大數(shù)據(jù)是化解沖擊并促進(jìn)高等教育改革的明智之舉。高等教育改革的關(guān)鍵是改革人才培養(yǎng)模式，將大數(shù)據(jù)融入人才培養(yǎng)模式改革的各個(gè)環(huán)節(jié)會(huì)達(dá)到事半功倍的效果。

一、大數(shù)據(jù)引領(lǐng)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的改革方向

1.大數(shù)據(jù)引領(lǐng)培養(yǎng)目標(biāo)的改革方向。隨著大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析公司不斷涌現(xiàn)，傳統(tǒng)的調(diào)查公司、數(shù)據(jù)分析公司紛紛轉(zhuǎn)型，社會(huì)急需大量的大數(shù)據(jù)分析人才。統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)按以往培養(yǎng)目標(biāo)培養(yǎng)的數(shù)據(jù)分析人才已經(jīng)不能滿足社會(huì)需要，因此必須對(duì)人才培養(yǎng)目標(biāo)進(jìn)行改革，培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)從培養(yǎng)專門的統(tǒng)計(jì)人才轉(zhuǎn)換為培養(yǎng)精通統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、計(jì)算機(jī)技術(shù)（大數(shù)據(jù)分析技術(shù)），了解相關(guān)行業(yè)背景的復(fù)合型統(tǒng)計(jì)人才，保障統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)能夠?yàn)樯鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展輸送高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)分析人才。2.大數(shù)據(jù)引領(lǐng)課程設(shè)置的改革方向。課程設(shè)置是實(shí)現(xiàn)培養(yǎng)目標(biāo)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為實(shí)現(xiàn)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析人才的目標(biāo)，課程設(shè)置應(yīng)該與培養(yǎng)目標(biāo)相配套。課程設(shè)置的核心課程中應(yīng)該引入大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)的計(jì)算機(jī)軟件、語(yǔ)言及算法課程，選修課程中應(yīng)該增設(shè)一些輔助大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)挖掘類相關(guān)課程及不同行業(yè)的相關(guān)專業(yè)背景課程。3.大數(shù)據(jù)引領(lǐng)實(shí)踐教學(xué)的改革方向。實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)的基本原則是能夠有效檢驗(yàn)理論教學(xué)環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)效果，同時(shí)鍛煉學(xué)生的分析問(wèn)題，解決問(wèn)題的能力。因此，相應(yīng)于培養(yǎng)目標(biāo)和課程設(shè)置的改革，實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)的改革應(yīng)注重學(xué)生大數(shù)據(jù)分析能力的檢驗(yàn)和鍛煉，積極為學(xué)生創(chuàng)造豐富的大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐機(jī)會(huì)。例如，在調(diào)查分析課程中引導(dǎo)學(xué)生改變傳統(tǒng)的調(diào)查方法，盡量通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘揭示某一類現(xiàn)象背后的發(fā)展規(guī)律，積極開(kāi)展與大數(shù)據(jù)分析公司或者相關(guān)行業(yè)的企業(yè)的合作，為學(xué)生進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐提供數(shù)據(jù)及技術(shù)支持。4.大數(shù)據(jù)引領(lǐng)教學(xué)方法和手段的改革方向。MOOC、翻轉(zhuǎn)課堂和大量的在線資源的出現(xiàn)為統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教學(xué)方法和手段的改革提供了豐富的資源基礎(chǔ)，有效構(gòu)建充分利用各種資源的混合教學(xué)模式將成為統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式改革的一個(gè)重要組成部分。5.大數(shù)據(jù)引領(lǐng)評(píng)價(jià)方法的改革方向。傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法主要注重期末時(shí)的總結(jié)性評(píng)價(jià)，忽略過(guò)程評(píng)價(jià)，因此應(yīng)廣泛和合理利用教學(xué)各個(gè)環(huán)節(jié)留下的痕跡，即形式各樣的數(shù)據(jù)，創(chuàng)新教育教學(xué)評(píng)價(jià)方法，以此達(dá)到對(duì)學(xué)生、教師及教學(xué)效果的科學(xué)評(píng)價(jià)。

二、大數(shù)據(jù)融入統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的構(gòu)建

1.大數(shù)據(jù)融入人才培養(yǎng)目標(biāo)的制定。人才培養(yǎng)目標(biāo)的制定一方面要適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的需要，另一方面要從生源質(zhì)量，辦學(xué)條件出發(fā)，不能盲目追求高目標(biāo)，因此適當(dāng)對(duì)本校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)歷屆生源質(zhì)量和辦學(xué)軟硬件條件等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，有利于制定切實(shí)可行的人才培養(yǎng)目標(biāo)。當(dāng)然這需要人才培養(yǎng)目標(biāo)制定者有一定的數(shù)據(jù)挖掘和分析的能力，需要學(xué)校各個(gè)相關(guān)部門的配合，實(shí)際操作起來(lái)存在一定困難。2.大數(shù)據(jù)融入教學(xué)方法和手段的選擇。教學(xué)方法和手段的選擇一方面依靠豐富的資源，打破傳統(tǒng)的大客廳式的封閉教學(xué)模式，另一方面要注重以學(xué)生為本和因材施教，這就需要對(duì)每個(gè)學(xué)生的基本素質(zhì)有客觀的把握，僅靠教師的力量很難做到這一點(diǎn)，因此應(yīng)適當(dāng)引入相關(guān)技術(shù)和設(shè)備幫助收集課堂教學(xué)，課后作業(yè)等教學(xué)各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)全方位綜合考量每一位學(xué)生的基本素質(zhì)，為教學(xué)方法和手段的選擇提供客觀的依據(jù)，真正意義上做到因材施教。對(duì)于一些利用計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備完成的環(huán)節(jié)，收集數(shù)據(jù)的同時(shí)，應(yīng)適當(dāng)建立針對(duì)不同學(xué)生的教學(xué)策略，以此實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。3.大數(shù)據(jù)融入實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)的設(shè)置。統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的實(shí)踐環(huán)節(jié)設(shè)置應(yīng)充分考慮利用學(xué)習(xí)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)心理，學(xué)習(xí)行為及學(xué)習(xí)能力，充分了解學(xué)生的前期學(xué)習(xí)情況，分析教師課堂教學(xué)水平和教學(xué)能力，充分挖掘教師的特長(zhǎng)，以此為基礎(chǔ)打造實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)師生的完美匹配，不再拘泥于一個(gè)班級(jí)或一個(gè)專業(yè)的學(xué)生同時(shí)進(jìn)行相同的實(shí)踐項(xiàng)目，可以有效提高實(shí)踐教學(xué)的水平和學(xué)生的實(shí)踐能力。4.大數(shù)據(jù)融入教學(xué)評(píng)價(jià)體系的完善。傳統(tǒng)的教學(xué)評(píng)價(jià)體系不能夠客觀評(píng)價(jià)人才培養(yǎng)的各個(gè)環(huán)節(jié)的效果，通常是對(duì)結(jié)果的評(píng)價(jià)。因此，學(xué)校需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)全面分析和挖掘每一個(gè)環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程，教師的教學(xué)過(guò)程等，有效利用數(shù)據(jù)說(shuō)話，避免對(duì)學(xué)習(xí)效果及教學(xué)效果的片面評(píng)價(jià)，完善統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的教學(xué)評(píng)價(jià)體系。大數(shù)據(jù)為統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的構(gòu)建帶來(lái)了機(jī)遇的同時(shí)也提出了挑戰(zhàn)，我們不能盲目跟風(fēng)，應(yīng)認(rèn)真結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)科特點(diǎn)及各方面的條件，合理利用大數(shù)據(jù)，構(gòu)建切實(shí)可行的人才培養(yǎng)模式。

參考文獻(xiàn)：

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篇7

[關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù)分析；信息管理；實(shí)踐教學(xué)體系

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 21. 117

[中圖分類號(hào)] G642.0 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194（2016）21- 0219- 04

0 引 言

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》，同年，貴州省啟動(dòng)了我國(guó)首個(gè)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的建設(shè)工作，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)發(fā)展已經(jīng)上升到國(guó)家戰(zhàn)略。同時(shí)，越來(lái)越多的企業(yè)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、金融、物流等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)，迫切地需要利用大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，輔助公司決策，以提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力。客戶分群、客戶行為分析、客戶關(guān)系管理、市場(chǎng)營(yíng)銷、廣告投放等企業(yè)核心業(yè)務(wù)越來(lái)越依賴于對(duì)大數(shù)據(jù)的有效分析。如何從海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息和知識(shí)，從而指導(dǎo)商業(yè)運(yùn)營(yíng)與決策、提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和盈利能力，成為每個(gè)企業(yè)都將面臨的重要挑戰(zhàn)。由于信管專業(yè)與社會(huì)需求緊密結(jié)合，信息管理專業(yè)的人才培養(yǎng)具有明顯的應(yīng)用型導(dǎo)向，強(qiáng)調(diào)學(xué)生的實(shí)踐和應(yīng)用能力。為了適應(yīng)市場(chǎng)對(duì)人才需求的變化，培養(yǎng)大學(xué)生與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的實(shí)踐能力，已經(jīng)成為信管專業(yè)人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)型的重要方向。本文先通過(guò)職友集網(wǎng)針對(duì)信息管理專業(yè)大學(xué)生就業(yè)行業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析，表明與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的職位需求正在上升，梳理了Facebook、Twitter、Baidu、Alibaba、Tencent等五家國(guó)內(nèi)外知名公司對(duì)大數(shù)據(jù)人才的能力要求，厘清了我校信息管理專業(yè)與相關(guān)能力要求對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)課程，以此構(gòu)建了面向大數(shù)據(jù)分析的信息管理實(shí)踐教學(xué)體系。通過(guò)近幾屆畢業(yè)生的就業(yè)、考研情況來(lái)看，基于這套信息管理實(shí)踐教學(xué)體系培養(yǎng)的畢業(yè)生具有較強(qiáng)的大數(shù)據(jù)分析的動(dòng)手能力和崗位適應(yīng)能力。

1 社會(huì)環(huán)境和社會(huì)需求的變化

自1998 年，教育部高等教育司將分別來(lái)自工學(xué)、管理學(xué)等不同門類的管理信息系統(tǒng)、科技信息專業(yè)、經(jīng)濟(jì)信息管理專業(yè)、林業(yè)信息管理專業(yè)、信息學(xué)專業(yè)等5個(gè)專業(yè)進(jìn)行資源整合，組成信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)以來(lái)，至今已有18 年。社會(huì)環(huán)境已經(jīng)從PC 互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)再到大數(shù)據(jù)時(shí)代，市場(chǎng)對(duì)于人才的需求已經(jīng)發(fā)生了深刻的變化。美國(guó)市場(chǎng)研究公司IDC2013年的研究報(bào)告稱，全球大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務(wù)市場(chǎng)將在未來(lái)幾年保持31.7%的年復(fù)合增長(zhǎng)率，2016年的總規(guī)模有望達(dá)到238億美元。而根據(jù)麥肯錫報(bào)告，僅僅在美國(guó)市場(chǎng)，2018年大數(shù)據(jù)人才和高級(jí)分析專家的人才缺口將高達(dá)19萬(wàn)。此外美國(guó)企業(yè)還需要150萬(wàn)位能夠提出正確問(wèn)題、運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的大數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才。同時(shí)，市場(chǎng)催生出ETL開(kāi)發(fā)者、Hadoop開(kāi)發(fā)者、大數(shù)據(jù)可視化工具開(kāi)發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、OLAP開(kāi)發(fā)者、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一體機(jī)專家、預(yù)測(cè)分析開(kāi)發(fā)者等與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的新型職業(yè)。

職友集網(wǎng)站針對(duì)信息管理專業(yè)大學(xué)生就業(yè)行業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析如圖1所示。其中從事計(jì)算機(jī)軟件行業(yè)的占23%；從事互聯(lián)網(wǎng)/電子商務(wù)行業(yè)的占17%；從事計(jì)算機(jī)服務(wù)（系統(tǒng)、數(shù)據(jù)服務(wù)、維修） 行業(yè)的占11%，這三個(gè)行業(yè)占到了畢業(yè)生總數(shù)的51%。而其他與IT非直接相關(guān)的行業(yè)或多或少地與大數(shù)據(jù)分析有關(guān)，比如：金融、快速消費(fèi)品等。

2 大數(shù)據(jù)專業(yè)崗位對(duì)人才能力的要求

筆者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)收集了Facebook、Twitter、Baidu、Alibaba、Tencent等國(guó)內(nèi)外幾家主要公司招聘大數(shù)據(jù)人才時(shí)對(duì)大數(shù)據(jù)人才能力的要求，如表1所示。

從表1可以看出，大數(shù)據(jù)人才應(yīng)該具備以下基本能力：

（1）具備基本的編程能力，熟練運(yùn)用C/C++/Java等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言一種及以上，精通Shell/Perl/Python等腳本語(yǔ)言一種及以上；

（2）具備基本的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)能力，精通MySql/SQL Server等DBMS一種及以上；

（3）具備數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等方面的基本素養(yǎng)，同時(shí)還應(yīng)該熟練使用SPSS等主流統(tǒng)計(jì)分析軟件、面向統(tǒng)計(jì)分析的開(kāi)源編程R語(yǔ)言；

（4）了解Hadoop/Hive大數(shù)據(jù)平臺(tái)，具備處理大數(shù)據(jù)所必需的Hadoop、Hive、Storm、Spark等大規(guī)模并行處理技術(shù)。

3 面向大數(shù)據(jù)分析的實(shí)踐教學(xué)體系的構(gòu)建

3.1 面向大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)的教學(xué)實(shí)踐

根據(jù)市場(chǎng)對(duì)信管專業(yè)人才的需求，以及本專業(yè)的實(shí)際情況，我們適時(shí)地調(diào)整了專業(yè)培養(yǎng)方向，并根據(jù)大數(shù)據(jù)分析的能力要求，重新梳理了專業(yè)課及其實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，如表2所示，使實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與大數(shù)據(jù)分析人才的能力要求相一致。

3.2 教學(xué)效果

面向大數(shù)據(jù)分析的信息管理實(shí)踐教學(xué)體系為提升本專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量提供了強(qiáng)有力的支撐。學(xué)生的就業(yè)能力和適應(yīng)能力顯著提高。2010-2015屆本校信息管理專業(yè)就業(yè)行業(yè)、簽約率，如圖2所示。從簽約率來(lái)看，2010-2015年，畢業(yè)生簽約率平均達(dá) 96.48%，2011屆畢業(yè)生簽約率達(dá) 98.09%，2012屆畢業(yè)生簽約率達(dá)96.22%，而2015屆畢業(yè)生簽約率更是達(dá)到100%，表明畢業(yè)生在社會(huì)上具有較高的認(rèn)可度。從就業(yè)單位來(lái)看，有多名學(xué)生被深圳華為、美的、格蘭仕、廣州珠江鋼琴集團(tuán)、廣州寶潔有限公司、中國(guó)電信廣州分公司、中國(guó)工商銀行廣州分行、國(guó)泰君安證券股份有限公司、廣東電網(wǎng)公司等多家國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)錄用，表明畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量進(jìn)一步增強(qiáng)。從考研學(xué)校來(lái)看，有多名同學(xué)被大連理工大學(xué)、重慶大學(xué)、中南大學(xué)、武漢理工大學(xué)、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)等多所985、211高校錄取為研究生，表明畢業(yè)生的培養(yǎng)質(zhì)量進(jìn)一步增強(qiáng)。從就業(yè)行業(yè)來(lái)看，近6屆就業(yè)的畢業(yè)生中，從事系統(tǒng)/移動(dòng)開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)維護(hù)、ERP實(shí)施與二次開(kāi)發(fā)的同學(xué)占47.1%；從事數(shù)據(jù)分析、信息咨詢的同學(xué)占10.1%。2013年，三峽大學(xué)委托麥可思公司對(duì)學(xué)校所有專業(yè)的調(diào)查中，信管專業(yè)的畢業(yè)生對(duì)專業(yè)的認(rèn)可度達(dá)到97%。

4 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)本校近幾年面向大數(shù)據(jù)分析的信息管理教學(xué)實(shí)踐可以看出：具備了大數(shù)據(jù)分析能力的同學(xué)受到了市場(chǎng)的普遍歡迎，具有較強(qiáng)的崗位適應(yīng)能力，并且他們對(duì)專業(yè)具有非常高專業(yè)的認(rèn)可度。

主要參考文獻(xiàn)

[1]馬費(fèi)成，宋恩梅. 信息管理“專業(yè)課程鏈”的建設(shè)與實(shí)踐[J]. 圖書(shū)情報(bào)知識(shí)，2014（2）：4-10.

[2]IDC：2016年大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)238億美元[EB/OL]. http：///content/2013/07/204163.shtml.

篇8

Keywords：big data of archive； data scientist； post requirements； post duties； quality demands

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為重要的戰(zhàn)略資源。在電子辦公深度與廣度不斷拓展的進(jìn)程中，人類對(duì)數(shù)據(jù)“精、準(zhǔn)、深”的要求日益突出。在基于數(shù)據(jù)決策、依賴數(shù)據(jù)管理等“以數(shù)據(jù)說(shuō)話”的理念日益深入人心的大環(huán)境下，作為大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵組成部分――檔案大數(shù)據(jù)的地位和作用也逐漸凸顯出來(lái)，它是大數(shù)據(jù)重要維度即歷史維度數(shù)據(jù)的核心，在各個(gè)領(lǐng)域都有很好的應(yīng)用前景。但是，應(yīng)該看到，受保密、檔案管理機(jī)制等因素的制約，檔案大數(shù)據(jù)的應(yīng)有價(jià)值還沒(méi)有得到充分發(fā)揮，檔案大數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)的整合還有一段很長(zhǎng)的路要走。為提升檔案資源建設(shè)與利用效益，對(duì)檔案大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化檔案事業(yè)發(fā)展方案，更好地為領(lǐng)導(dǎo)決策和各領(lǐng)域工作的開(kāi)展提供數(shù)據(jù)支撐，成為檔案工作的重要組成部分，這就需要檔案資源和檔案事業(yè)數(shù)據(jù)的鼎力支撐。雖然從國(guó)家主管部門到各級(jí)檔案館（室），都在開(kāi)展檔案數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析工作，但是，由于缺乏固定而專業(yè)的分析人員，從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析的全面性、系統(tǒng)性、多維性、深入性和規(guī)范性等方面看，仍有待進(jìn)一步增強(qiáng)。在此種形勢(shì)下，檔案大數(shù)據(jù)作用的發(fā)揮和檔案事業(yè)發(fā)展的科學(xué)性很大程度上取決于檔案部門自身結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和管理資源使用效益的提升。

1 檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師崗位設(shè)置的意義

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析在各領(lǐng)域有著十分重要的意義，各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析師的需求與日俱增。與其他數(shù)據(jù)相比，檔案大數(shù)據(jù)很大一部分源于政府、軍隊(duì)等組織機(jī)構(gòu)的活動(dòng)，具有權(quán)威性和憑證性等不可替代的價(jià)值特點(diǎn)，雖然有著服務(wù)社會(huì)、服務(wù)百姓的義務(wù)，但又必須確保國(guó)家利益不受侵害。因此，在行業(yè)內(nèi)部設(shè)立數(shù)據(jù)分析師崗位不僅是社會(huì)需求、也是檔案行業(yè)組織機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的內(nèi)在需要。

1.1 優(yōu)化檔案資源體系建設(shè)的需要。從局部看，各級(jí)檔案部門都不同程度地存在著檔案收集不齊全、著錄不規(guī)范等問(wèn)題。從整體看，各檔案部門之間存在著檔案資源交叉重復(fù)、數(shù)據(jù)異構(gòu)等問(wèn)題。系統(tǒng)地設(shè)置統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目，全面地對(duì)檔案資源建設(shè)現(xiàn)狀進(jìn)行分析，就可以準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)檔案資源體系建設(shè)中的弱項(xiàng)和“瓶頸”。通信網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字設(shè)備發(fā)展實(shí)踐告訴人們：當(dāng)今，電子文件的增長(zhǎng)幾乎達(dá)到了幾何級(jí)。例如，阿富漢戰(zhàn)爭(zhēng)期間，美軍為打擊一小股恐怖分子，其情報(bào)偵測(cè)、監(jiān)視系統(tǒng)24小時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量就達(dá)53TB。在如此大的數(shù)據(jù)量面前，如何分類電子文件、確定保管期限？網(wǎng)站、微博、通訊交友軟件等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，哪些是需要作為電子文件保存的、又該如何保存？現(xiàn)有館（室）藏檔案資源，哪些方面需要豐富、哪些方面需要“瘦身”？如何從國(guó)家層面調(diào)控檔案資源體系建設(shè)？這些均有待于檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師從“保存歷史、服務(wù)社會(huì)”視角、以可靠的數(shù)據(jù)和科學(xué)的分析給出建設(shè)性的解答。

1.2 分析和把握檔案利用規(guī)律的需要。檔案資源的利用是有規(guī)律可循的，掌握了這個(gè)規(guī)律對(duì)于提升檔案資源利用率是十分有益的。有的檔案資源，其利用具有擴(kuò)展效應(yīng)，即一次成功利用可能會(huì)激發(fā)人數(shù)更多、范圍更廣、程度更深的利用，例如名人檔案、著名戰(zhàn)役檔案、歷史典故檔案等；有的檔案資源，其利用具有遞減效應(yīng)，即一次成功利用之后可能很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)不會(huì)再有第二次利用，例如事關(guān)普通百姓的個(gè)人檔案。如果機(jī)械地根據(jù)其前段時(shí)間的關(guān)注熱點(diǎn)推薦檔案信息服務(wù)產(chǎn)品，則不僅達(dá)不到理想效果甚至還會(huì)引起用戶反感。依托數(shù)據(jù)分析師的科學(xué)分析，有助于檔案部門聚焦服務(wù)熱點(diǎn)，提前做好檔案信息服務(wù)預(yù)案，根據(jù)用戶需求方向準(zhǔn)確提供檔案資源及其編研產(chǎn)品服務(wù)。

1.3 推動(dòng)檔案管理科學(xué)發(fā)展的需要。近年來(lái)，檔案事業(yè)出現(xiàn)了一派欣欣向榮的景象，尤其是檔案信息化建設(shè)、民生檔案的收集與管理等得到了長(zhǎng)足發(fā)展。但是，無(wú)論是硬件建設(shè)、還是軟件建設(shè)，離精細(xì)式、集約化科學(xué)發(fā)展尚有一定距離，這就需要發(fā)揮檔案大數(shù)據(jù)的決策助手作用。對(duì)于不同學(xué)識(shí)背景、不同工作經(jīng)歷、不同職業(yè)精神的數(shù)據(jù)分析人員來(lái)說(shuō)，同樣的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得出的結(jié)論也是不盡相同的。設(shè)置固定的數(shù)據(jù)分析師崗位，則有益于提升數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析工作的科學(xué)性。通過(guò)數(shù)據(jù)分析師對(duì)檔案事業(yè)分門別類的統(tǒng)計(jì)和分析，可以有效地沖破經(jīng)驗(yàn)主義思維的“籬笆”，發(fā)現(xiàn)和把握新形勢(shì)下檔案管理工作的發(fā)展規(guī)律，更加統(tǒng)籌、協(xié)調(diào)和集約化地利用管理資源，構(gòu)建檔案事業(yè)發(fā)展的良好生態(tài)。

1.4 更好地服務(wù)社會(huì)發(fā)展的需要。如果說(shuō)“讀史可以明智”只能模糊地形容檔案的作用，檔案大數(shù)據(jù)在金融、醫(yī)藥、衛(wèi)生、交通、安全和軍事等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，已經(jīng)很好地量化和解釋了檔案大數(shù)據(jù)的價(jià)值。它是轉(zhuǎn)換思維方式、科學(xué)決策的直接支撐，是引領(lǐng)社會(huì)更快、更好發(fā)展的“催化劑”。設(shè)置檔案大數(shù)據(jù)分析師，無(wú)疑會(huì)有助于提升檔案信息服務(wù)于社會(huì)的廣度與深度。同時(shí)，也有助于檔案部門把握契機(jī)創(chuàng)新服務(wù)社會(huì)的模式與內(nèi)容。

2 檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師的崗位職責(zé)

檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師，可以依據(jù)各級(jí)主管部門、檔案館（室）的編制和事業(yè)發(fā)展?fàn)顩r合理配置，其職責(zé)主要是從檔案資源建設(shè)、檔案利用、檔案事業(yè)綜合發(fā)展以及檔案文件內(nèi)容等方面進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析，并制定優(yōu)化方案和提出發(fā)展規(guī)劃建議。

2.1 檔案資源數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析。檔案資源數(shù)量統(tǒng)計(jì)和分析，主要是對(duì)館（室）藏或者主管范圍內(nèi)的檔案資源數(shù)量情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，包括對(duì)各全宗文件數(shù)量的分類統(tǒng)計(jì)和分析、同類全宗文件數(shù)量的對(duì)比分析、現(xiàn)行全宗文件產(chǎn)生量與歸檔量的對(duì)比分析、永久檔案與定期檔案數(shù)量的對(duì)比分析、不同類型載體檔案數(shù)量的對(duì)比分析、不同地域不同系統(tǒng)檔案移交數(shù)量對(duì)比分析、不同時(shí)期檔案數(shù)量對(duì)比分析、不同密級(jí)檔案數(shù)量對(duì)比分析等。

檔案資源質(zhì)量統(tǒng)計(jì)和分析。主要是對(duì)館（室）藏或者主管范圍內(nèi)的檔案質(zhì)量情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，包括檔案資源載體和信息完好度分析、檔案資源結(jié)構(gòu)分析、檔案著錄情況分析、檔案信息化建設(shè)情況分析、檔案目錄數(shù)據(jù)庫(kù)質(zhì)量分析、檔案全文數(shù)據(jù)質(zhì)量分析、檔案縮微情況分析、檔案修復(fù)情況分析等。

檔案資源優(yōu)化方案的制定?；陴^（室）功能，在科學(xué)分析的基礎(chǔ)上，提出一定范圍內(nèi)檔案資源體系建設(shè)優(yōu)化方案。主要是從檔案資源結(jié)構(gòu)和數(shù)量視角，有重點(diǎn)地對(duì)現(xiàn)有檔案資源進(jìn)行豐富、再鑒定工作。對(duì)明顯存在缺失的館（室）藏方向，分析檔案資源可能的分布點(diǎn)，為收（征）集工作提供指導(dǎo)。具體分析檔案著錄、目錄數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建情形，提供檔案著錄尤其是電子文件著錄以及檔案目錄數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化方案。必要時(shí)，對(duì)全文數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)檔案完好度統(tǒng)計(jì)，制定檔案修復(fù)計(jì)劃。

2.2 檔案利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析。檔案利用人群統(tǒng)計(jì)和分析。主要是對(duì)用戶基本情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，包括用戶職業(yè)、單位、年齡、學(xué)歷、檔案專業(yè)知識(shí)、興趣點(diǎn)、檔案意識(shí)等，從共性和個(gè)性等方面進(jìn)行分析和研究。

檔案利用目的、利用效益統(tǒng)計(jì)和分析。主要是對(duì)檔案利用目標(biāo)和用戶所獲得的收益進(jìn)行分析。從編史修志、工作查考、解決個(gè)人問(wèn)題等方面對(duì)檔案利用目的作進(jìn)一步細(xì)分，分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，并關(guān)注其利用效益。同時(shí)，分析一定時(shí)期內(nèi)得到用戶關(guān)注和利用的檔案資源，尤其是得到用戶重點(diǎn)關(guān)注或利用的檔案資源。

檔案檢索效率統(tǒng)計(jì)和分析。主要是對(duì)檔案目錄和全文的檢索效率進(jìn)行分析，與圖書(shū)情報(bào)資源等相關(guān)領(lǐng)域的檢索效率進(jìn)行對(duì)比，考慮其是否滿足用戶需要，有無(wú)改進(jìn)策略。密切跟蹤信息和知識(shí)領(lǐng)域的發(fā)展前沿，將先進(jìn)的技術(shù)和工具應(yīng)用到檔案檢索效率的提升上來(lái)，主要是對(duì)檔案信息組織和檢索模式提出創(chuàng)新方案。

檔案利用發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)。由于社會(huì)和國(guó)家發(fā)展的需要，人們會(huì)在一定時(shí)期內(nèi)有重點(diǎn)地開(kāi)展某個(gè)或某些方面的工作。數(shù)據(jù)分析師應(yīng)密切關(guān)注某個(gè)系統(tǒng)、國(guó)家乃至整個(gè)人類社會(huì)的發(fā)展形勢(shì)，科學(xué)地統(tǒng)計(jì)和分析用戶的潛在需求，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出檔案利用的重點(diǎn)方向，從而有針對(duì)性地做好檔案利用準(zhǔn)備工作。例如，編史修志工作往往在國(guó)家層面、某一系統(tǒng)或行業(yè)層面進(jìn)行統(tǒng)一行動(dòng)，有的又會(huì)與編制體制調(diào)整、大型紀(jì)念活動(dòng)、大項(xiàng)任務(wù)開(kāi)展等時(shí)機(jī)緊密結(jié)合；個(gè)人利用檔案，往往會(huì)與國(guó)家出臺(tái)某項(xiàng)政策、某一年齡段人群的成長(zhǎng)經(jīng)歷、某些文化活動(dòng)的開(kāi)展等密切關(guān)聯(lián)。根據(jù)檔案利用歷史數(shù)據(jù)的分析、當(dāng)前社會(huì)熱點(diǎn)、用戶關(guān)注方向等，引導(dǎo)檔案信息資源的開(kāi)發(fā)，借助大數(shù)據(jù)工具，利用檔案信息資源整合平臺(tái)，充分地進(jìn)行知識(shí)挖掘，高效地構(gòu)建專題數(shù)據(jù)庫(kù)，向用戶推送檔案信息資源。

2.3 檔案事業(yè)數(shù)據(jù)綜合統(tǒng)計(jì)和分析。檔案人才隊(duì)伍建設(shè)情況統(tǒng)計(jì)和分析。當(dāng)今時(shí)代，不僅要求檔案工作者具有較高的信息素養(yǎng)，而且需要檔案工作者轉(zhuǎn)變理念，從知識(shí)管理視角出發(fā)，為用戶提供問(wèn)題解決方案。檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該對(duì)檔案工作者個(gè)體素質(zhì)和整個(gè)隊(duì)伍建設(shè)情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，要重點(diǎn)關(guān)注專業(yè)學(xué)歷、知識(shí)儲(chǔ)備、年齡結(jié)構(gòu)、管理能力、信息素養(yǎng)和職業(yè)精神等方面。

檔案事業(yè)組織領(lǐng)導(dǎo)形勢(shì)統(tǒng)計(jì)和分析。組織領(lǐng)導(dǎo)是檔案事業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)可以系統(tǒng)地設(shè)置檔案事業(yè)各類統(tǒng)計(jì)表格，并根據(jù)形勢(shì)發(fā)展創(chuàng)新地設(shè)置統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目和衡量指標(biāo)。不僅要分析檔案主管部門對(duì)檔案工作的組織領(lǐng)導(dǎo)情況，還要分析各級(jí)組織機(jī)構(gòu)對(duì)檔案事業(yè)的組織領(lǐng)導(dǎo)形勢(shì)，包括工作規(guī)劃、經(jīng)費(fèi)投入和對(duì)檔案事業(yè)的關(guān)注度等。

檔案專業(yè)硬件、軟件建設(shè)情況統(tǒng)計(jì)和分析。在國(guó)家大力倡導(dǎo)檔案信息共享平臺(tái)建設(shè)的情形下，對(duì)行業(yè)內(nèi)硬件、軟件建設(shè)情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，要重點(diǎn)對(duì)檔案館（室）庫(kù)房建設(shè)、檔案安全體系建設(shè)、業(yè)務(wù)設(shè)備建設(shè)、檔案軟件系統(tǒng)建設(shè)等方面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，避免低水平重復(fù)建設(shè)、提升管理資源利用效益。

制定檔案事業(yè)科學(xué)發(fā)展方案。檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師要適應(yīng)大環(huán)境的需要，從檔案工作者個(gè)體出發(fā)，提出人才培養(yǎng)和培訓(xùn)方案。從檔案人才隊(duì)伍整體建設(shè)出發(fā)，合理提出編制調(diào)整、人才配備和人才發(fā)展等建議。在硬件建設(shè)方面，從檔案事業(yè)整體發(fā)展視角提供指導(dǎo)意見(jiàn)，合理配置各類設(shè)備設(shè)施。在應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)方面，針對(duì)技術(shù)發(fā)展形勢(shì)及時(shí)提供建議，為頒布軟件系統(tǒng)需求標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)調(diào)資源做出貢獻(xiàn)。

2.4 檔案文件內(nèi)容大數(shù)據(jù)的分析和知識(shí)挖掘。無(wú)論是科技檔案、專門檔案，還是文書(shū)檔案，其利用都是圍繞著組織機(jī)構(gòu)（或個(gè)人）的業(yè)務(wù)行為開(kāi)展的。因此，從業(yè)務(wù)層面對(duì)檔案內(nèi)容大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是檔案大數(shù)據(jù)分析的重要內(nèi)容。根據(jù)各專業(yè)發(fā)展的需要，利用高效、可視化的圖形分析工具，對(duì)檔案文件內(nèi)容大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘出其中蘊(yùn)含的知識(shí)點(diǎn)，以指導(dǎo)各領(lǐng)域業(yè)務(wù)工作的科學(xué)開(kāi)展。

3 檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師的基本素質(zhì)要求

數(shù)據(jù)分析師肩負(fù)著對(duì)檔案事業(yè)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析的職責(zé)，并且要根據(jù)分析結(jié)果制定出推動(dòng)各行業(yè)科學(xué)發(fā)展的、切實(shí)可行的方案，這就要求其具有高度的事業(yè)心和責(zé)任感，具備檔案、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)和管理等領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)和技能。

3.1 思維開(kāi)闊，開(kāi)拓精神強(qiáng)。無(wú)論是統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目的設(shè)置、還是優(yōu)化方案的制定，都要求檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師關(guān)注相關(guān)領(lǐng)域前沿發(fā)展形勢(shì)，具有開(kāi)闊的思維和較強(qiáng)的創(chuàng)新意識(shí)，能夠敏銳地捕捉到檔案事業(yè)發(fā)展中的主要矛盾，打破舊的思維和工作運(yùn)行模式，為建立起切合實(shí)際的、具有前瞻性的檔案工作機(jī)制貢獻(xiàn)力量。

3.2 檔案專業(yè)功底扎實(shí)。檔案領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，其出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)均在檔案收集、管理和利用。因而，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備系統(tǒng)的檔案專業(yè)理論知識(shí)。不僅要熟知檔案領(lǐng)域基本理論，而且要掌握領(lǐng)域前沿發(fā)展和理論創(chuàng)新情況，密切跟蹤行業(yè)發(fā)展實(shí)踐，能夠科學(xué)地設(shè)計(jì)好統(tǒng)計(jì)與衡量指標(biāo)、優(yōu)化和促進(jìn)檔案事業(yè)的綜合發(fā)展。

3.3 掌握計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)知識(shí)。數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常要與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、多種軟件工具打交道，必須具備較高的信息素養(yǎng)和扎實(shí)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)知識(shí)。檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)了解機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和自然語(yǔ)言知識(shí)，能夠結(jié)合領(lǐng)域?qū)嶋H，提出具體的統(tǒng)計(jì)、分析軟件系統(tǒng)需求；能夠熟練操作基本分析軟件，掌握大數(shù)據(jù)分析工具的使用（如R軟件、SPSS、MATLAB），準(zhǔn)確地采集、處理數(shù)據(jù)，必要時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移；能夠在看似無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)中挖掘出蘊(yùn)含的關(guān)聯(lián)、發(fā)現(xiàn)檔案資源建設(shè)和檔案事業(yè)發(fā)展內(nèi)在規(guī)律。

3.4 熟悉管理學(xué)基本理論。無(wú)論是檔案資源管理、還是檔案事業(yè)的綜合管理，都離不開(kāi)管理學(xué)基本理論的運(yùn)用。因此，檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師應(yīng)熟悉現(xiàn)代管理學(xué)基本理論，具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬎季S能力和較好的文字表述能力，能夠運(yùn)用管理學(xué)前沿理論來(lái)指導(dǎo)檔案資源建設(shè)和檔案事業(yè)科學(xué)發(fā)展方案的制定。

篇9

關(guān)鍵詞：類；DataLine；Translator；DataDrawer

航空設(shè)備數(shù)據(jù)分析一直是一個(gè)難題，因?yàn)閿?shù)據(jù)按ICD協(xié)議上傳，需要轉(zhuǎn)化為可讀數(shù)據(jù)才能分析設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。但是設(shè)備的上傳速率一般在毫秒級(jí)，所以設(shè)備運(yùn)行一個(gè)小時(shí)可以輸出上百兆的數(shù)據(jù)，人工分析這些數(shù)據(jù)費(fèi)時(shí)費(fèi)力且錯(cuò)誤率高，容易錯(cuò)過(guò)關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

針對(duì)這種情況，作者設(shè)計(jì)了一種專門分析設(shè)備上傳數(shù)據(jù)的軟件（簡(jiǎn)稱數(shù)據(jù)分析軟件）。使用數(shù)據(jù)分析軟件處理百萬(wàn)行的數(shù)據(jù)只需要不到一分鐘的時(shí)間，而且該軟件可以將數(shù)據(jù)制成曲線，可以更容易地捕捉到關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

1 數(shù)據(jù)分析軟件

數(shù)據(jù)分析軟件包含兩個(gè)模塊：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊和數(shù)據(jù)繪制模塊。

1.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊

1.1.1 時(shí)間類

航空設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)一般以時(shí)間為基準(zhǔn)，因此數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換時(shí)需要保留原始數(shù)據(jù)的時(shí)間信息，這樣才能將數(shù)據(jù)繪制成以時(shí)間為X軸的曲線。時(shí)間類的定義如圖1：

基類Time繼承了IComparable接口，所以Time類重載了 “！=”，” ”，”==”四個(gè)操作符，這樣Time類的對(duì)象之間可以比較大小，所以轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)可以按時(shí)間前后排序。

1.1.2 數(shù)據(jù)類

在數(shù)據(jù)分析軟件中，數(shù)據(jù)是以行為單位的，每一行數(shù)據(jù)有多個(gè)域，不同行數(shù)據(jù)的域名相同，域內(nèi)的數(shù)據(jù)不同。數(shù)據(jù)行類定義如圖2。

DataLine的對(duì)象代表一行轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)，ToString接口可以將DataLine里存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)以文本的形式輸出。DataLine是一個(gè)抽象類，需要用他的子類實(shí)例化對(duì)象。由圖可見(jiàn)，MLSData集成了DataLine類，在成員變量中加入了一個(gè)MLSTime的對(duì)象_time用以表示該行數(shù)據(jù)的上傳時(shí)間，并且可以用CompareTo接口比較兩個(gè)MLSData對(duì)象的時(shí)間先后。其實(shí)MLSData的CompareTo接口只是調(diào)用了成員變量_time的CompareTo，如圖3。

1.1.3 翻譯器類

翻譯器實(shí)現(xiàn)的功能是將一行原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可讀數(shù)據(jù)，翻譯器定義如圖4。

Translator是一個(gè)抽象類，其中定義了一個(gè)抽象函數(shù)Translate，這個(gè)函數(shù)有一個(gè)類型為String的形式參數(shù)data，并返回一個(gè)DataLine類（或其子類）的對(duì)象。其中data表示一行文本格式的原始數(shù)據(jù)，返回值DataLine表示轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)。當(dāng)需要分析按新版本ICD協(xié)議上傳的數(shù)據(jù)時(shí)，只需創(chuàng)建一個(gè)新的Translator子類，并按ICD協(xié)議重寫(xiě)Translate函數(shù)即可。

1.2 數(shù)據(jù)繪制模塊

數(shù)據(jù)繪制模塊類關(guān)系圖如圖5：

父類DataDrawer是一個(gè)抽象函數(shù)，他實(shí)現(xiàn)了繪制曲線的一些基本功能。子類MLSDrawer集成了DataDrawer的基本功能，并添加了數(shù)據(jù)段放大功能。MD_WarningLine添加了告警線的顯示功能，分析人員可以清晰地看到數(shù)據(jù)告警的位置，并針對(duì)該段數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。MultiLineDawer添加了多曲線繪制弄能，可以將多組數(shù)據(jù)的曲線繪制在同一坐標(biāo)系內(nèi)，讓分析人員可以進(jìn)行多組數(shù)據(jù)間的交叉比對(duì)。

2 實(shí)際應(yīng)用

如圖6，設(shè)備上傳數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊處理后輸出可讀數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)繪制模塊讀取分析結(jié)果數(shù)據(jù)后，可以將結(jié)果中的一組或多組數(shù)據(jù)繪制成曲線。

在曲線繪制區(qū)域內(nèi)拖動(dòng)鼠標(biāo)可已放大局部數(shù)據(jù)，如圖9。

3 結(jié)語(yǔ)

篇10

北京永洪商智科技發(fā)展公司高級(jí)副總裁王桐表示，通過(guò)數(shù)據(jù)都能做出怎樣的事情，產(chǎn)生怎樣的價(jià)值，同時(shí)應(yīng)該怎樣更好地去運(yùn)用數(shù)據(jù)……成為關(guān)鍵的幾個(gè)問(wèn)題。除此之外，通過(guò)數(shù)據(jù)化的運(yùn)營(yíng)，將改變以往決定戰(zhàn)略和決策的思維模式。以前經(jīng)常是通過(guò)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)做相應(yīng)的決策，不管是宏觀的、戰(zhàn)略的，還是和具體的某些執(zhí)行相關(guān)。

數(shù)據(jù)本身通過(guò)這種客觀，如實(shí)的證據(jù)幫我們提供了一個(gè)量化決策支持的基礎(chǔ)。通過(guò)這樣的基礎(chǔ)支持，幫助更好地完成決策的事情。所以，對(duì)于企業(yè)戰(zhàn)略的定義，還是未來(lái)的走向，具備數(shù)據(jù)的支撐是非常重要的。在存量的時(shí)代，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、決策數(shù)據(jù)化才是整體的趨勢(shì)。

運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)難題多

過(guò)去幾年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱門話題多是集中在基礎(chǔ)架構(gòu)方面，近年來(lái)伴隨著相關(guān)底層技術(shù)的逐漸成熟與豐富，在數(shù)據(jù)的底層的基礎(chǔ)建設(shè)的問(wèn)題上不再困難。“如今大家都不約而同地思考更進(jìn)一步的問(wèn)題，這些保存下來(lái)的數(shù)據(jù)，其價(jià)值產(chǎn)出如何，怎么在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中體現(xiàn)價(jià)值，如何對(duì)外輸出和變現(xiàn)……這些都成了用戶乃至企業(yè)的管理者們共同思考的問(wèn)題?！蓖跬?duì)《中國(guó)信息化周報(bào)》記者說(shuō)。在這個(gè)過(guò)程中，同樣產(chǎn)生了很多有創(chuàng)意的業(yè)務(wù)形態(tài)與想法，現(xiàn)在數(shù)據(jù)的價(jià)值在于如何通過(guò)數(shù)據(jù)達(dá)到更精準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)、更有效的管理以及更加全面的集團(tuán)企業(yè)監(jiān)控，才是數(shù)據(jù)價(jià)值所主要遵循的三個(gè)方向。

在每一個(gè)方向中，實(shí)際有很多具體的細(xì)分場(chǎng)景。例如更精準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)，可能會(huì)與用戶畫(huà)像、用戶活躍度等密切相關(guān)，其中更有效的管理可能偏向內(nèi)部執(zhí)行層面，更全面的監(jiān)控是指偏財(cái)務(wù)審計(jì)與管理層面。在這些不同的業(yè)務(wù)層面，其實(shí)數(shù)據(jù)都能夠切入每一個(gè)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，通過(guò)數(shù)據(jù)化的指標(biāo)幫助完成監(jiān)控。不管是運(yùn)營(yíng)還是管理，還是業(yè)務(wù)，成效如何主要通過(guò)數(shù)據(jù)化的KPI來(lái)監(jiān)控。很多時(shí)候，業(yè)務(wù)本身就是通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行包裝組合的利用，最后構(gòu)成了服務(wù)的一部分，甚至是產(chǎn)品的一部分。

但在今天，所有的運(yùn)營(yíng)商，包括所有的行業(yè)企業(yè)都會(huì)在運(yùn)營(yíng)方面遇到各種各樣的難題。例如，我們經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)商的報(bào)告，在內(nèi)容和數(shù)據(jù)分析等菜單項(xiàng)，實(shí)際上存在大量的重復(fù)。看數(shù)據(jù)的過(guò)程其實(shí)是感知業(yè)務(wù)、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并且思考邏輯、找到答案、采取行動(dòng)的過(guò)程。如果所看的分析內(nèi)容，實(shí)際有很多冗余，這就會(huì)對(duì)分析與思考的過(guò)程帶來(lái)很糟糕的用戶體驗(yàn)，耽誤效率的同時(shí)還造成成本的浪費(fèi)。

在探討運(yùn)營(yíng)難題時(shí)，王桐說(shuō)：“現(xiàn)在絕大部分的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，或者是VI系統(tǒng)，底層還是上一代的傳統(tǒng)架構(gòu)，是基于立方體的技術(shù)底層，它的特點(diǎn)是相對(duì)比較零散和固定，往往是一個(gè)需求對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)模型，模型中的分析和計(jì)算方式只滿足了一次的需求的實(shí)現(xiàn)。和客戶交流的過(guò)程中，會(huì)發(fā)現(xiàn)有的客戶的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中有幾百個(gè)模型，甚至多達(dá)上萬(wàn)個(gè)，后果是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)復(fù)雜到不可維護(hù)，性能的損耗相當(dāng)嚴(yán)重，不但帶來(lái)了不可維護(hù)性，而且也給用戶非常差的體驗(yàn)。”

通過(guò)觀察多家企業(yè)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，我們總結(jié)出其中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)依然占比很高，明晰偏少。實(shí)際上，對(duì)于數(shù)據(jù)分析的操作過(guò)程相對(duì)比較復(fù)雜，而且數(shù)據(jù)的目錄結(jié)構(gòu)也很難梳理，最終表現(xiàn)出來(lái)的問(wèn)題看起來(lái)很零散，問(wèn)題表現(xiàn)的背后實(shí)際上還是過(guò)去做數(shù)據(jù)分析的思路與邏輯的詬病。

探究其問(wèn)題的本質(zhì)，IT資源往往是有限的，如果負(fù)擔(dān)過(guò)重，資源會(huì)變成瓶頸。數(shù)據(jù)分析雖然只是一個(gè)詞，但實(shí)際上卻涉及了一個(gè)完整的鏈條，從數(shù)據(jù)的整合、清洗、加工、建模、分析、展現(xiàn)，輸出，還有挖掘和深度分析，整個(gè)鏈條涉及到了很多方面，管理難度非常大。目前很多場(chǎng)景對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還不夠靈活高效，往往以固定報(bào)表為主，數(shù)據(jù)的展示只是起點(diǎn)，而不是終點(diǎn)，所以對(duì)數(shù)據(jù)的分析和利用絕對(duì)不是做一個(gè)靜態(tài)報(bào)告就結(jié)束了，后續(xù)還有很多工作要做。

如今大多數(shù)情況下大數(shù)據(jù)的價(jià)值產(chǎn)出與預(yù)期可能并不匹配。如何讓數(shù)據(jù)真正促進(jìn)業(yè)務(wù)，真正產(chǎn)生價(jià)值的變現(xiàn)，并且讓產(chǎn)生價(jià)值的過(guò)程高效，是值得探討的問(wèn)題。

敏捷BI+探索式分析

大顯神通

業(yè)界權(quán)威的IT機(jī)構(gòu)Gartner撰寫(xiě)了商業(yè)報(bào)告，證明敏捷型BI以及探索式的分析已成為大勢(shì)所趨。許多企業(yè)中，無(wú)論是信息部門，還是業(yè)務(wù)部門，兩者都在呼吁能不能成為數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的協(xié)作角色，使IT部門可以充分完成底層的數(shù)據(jù)模型建設(shè)后，將剩下90%的常用需求讓業(yè)務(wù)部門“上手”，這樣可以讓業(yè)務(wù)部門自己進(jìn)行服務(wù)分析。

“無(wú)論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)，實(shí)際上越來(lái)越多傳統(tǒng)的、完全以IT為中心的BI平臺(tái)正在逐漸被新型平臺(tái)所補(bǔ)充，甚至被取代。最新的BI的報(bào)告中，這種敏捷型，探索式的BI也是不夠的。眾所周知，數(shù)據(jù)分析是一個(gè)完整的鏈條，必須要移動(dòng)到一站式的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，這將會(huì)是未來(lái)各個(gè)企業(yè)的標(biāo)配?！蓖跬┭a(bǔ)充道。

探索式分析可以讓業(yè)務(wù)部門也能輕松做數(shù)據(jù)分析，實(shí)際上只做BI類偏描述型的分析也是不夠的。如果需要做用戶畫(huà)像，收入預(yù)測(cè)，或者是電子商城商品的關(guān)聯(lián)交易分析，以及其它機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)分析的話，還是需要深度分析的，所以深度分析與企業(yè)級(jí)的管控等四部分有機(jī)融合在一起就構(gòu)成了一站式的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。敏捷型數(shù)據(jù)分析，會(huì)進(jìn)一步釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)分析做到更敏捷，需要提供更好的洞察力，如今很多行業(yè)的客戶已經(jīng)開(kāi)始采用一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)完善、提升大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。

王桐在交談中提出：“現(xiàn)在是存量的競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代，以用戶畫(huà)像舉例。用戶畫(huà)像歸根結(jié)底是要對(duì)用戶有更深刻的了解，因?yàn)榇蠖鄷r(shí)候電子商城也有第三方的產(chǎn)品和自由服務(wù)，邏輯過(guò)程比較類似。做用戶畫(huà)像，更深地了解用戶和C端的消費(fèi)者，對(duì)研發(fā)設(shè)計(jì)人員，或者電子商城的選品，以及產(chǎn)品和服務(wù)的設(shè)計(jì)人員來(lái)講，會(huì)有很關(guān)鍵的指向作用。以前是基于自己的經(jīng)驗(yàn)去設(shè)計(jì)新產(chǎn)品和服務(wù)，設(shè)計(jì)好后，再推銷出去，這是過(guò)去閉門造車的做法；好的做法是先調(diào)查用戶的需求與喜好，再結(jié)合需求與喜好來(lái)設(shè)計(jì)套餐和選品?！?/p>