導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫好一篇數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)，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：習(xí)題設(shè)計(jì);發(fā)展 ;數(shù)據(jù)分析觀念

【中圖分類號(hào)】G 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】B 【文章編號(hào)】1008-1216（2016）12C-0029-02

簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)重在讓學(xué)生經(jīng)歷數(shù)據(jù)的收集、整理和分析過(guò)程，掌握一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理技能，感受數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著的信息，培養(yǎng)初步的數(shù)據(jù)分析觀念。在課堂教學(xué)中，這一核心知識(shí)受到教師的足夠重視，然而我們的課堂時(shí)間有限，僅僅依靠教材提供的有限的統(tǒng)計(jì)活動(dòng)還不足以發(fā)展學(xué)生的數(shù)據(jù)分析觀念。如果能夠依托統(tǒng)計(jì)教學(xué)的核心，靈活設(shè)計(jì)習(xí)題，從不同側(cè)重點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性的訓(xùn)練，有意識(shí)地讓學(xué)生運(yùn)用數(shù)據(jù)分析解決問(wèn)題，將能發(fā)展學(xué)生的數(shù)據(jù)分析觀念，使習(xí)題成為教材的有益補(bǔ)充。

一、豐富統(tǒng)計(jì)素材，主動(dòng)收集整理數(shù)據(jù)

培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析觀念的首要方面是引導(dǎo)學(xué)生有意識(shí)地從數(shù)據(jù)的角度思考有關(guān)問(wèn)題，就是遇到有關(guān)問(wèn)題時(shí)能夠想到通過(guò)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)收集計(jì)劃收集所需數(shù)據(jù)，解決所求問(wèn)題，從而體會(huì)到數(shù)據(jù)是有用的，數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著我們想要的信息。教師在進(jìn)行練習(xí)設(shè)計(jì)時(shí)，要考慮不同年齡學(xué)生生活經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)知水平的差異，賦予習(xí)題鮮活的背景，激勵(lì)學(xué)生主動(dòng)收集整理數(shù)據(jù)。

在學(xué)習(xí)了簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)圖表之后，我設(shè)計(jì)如下統(tǒng)計(jì)練習(xí)：

夏天到了，吃冰激凌成為很多孩子的愛(ài)好，學(xué)校門前的張老板想通過(guò)一個(gè)調(diào)查來(lái)了解哪種口味的冰激凌在我們學(xué)校最流行。

（1）小組討論：要完成這項(xiàng)任務(wù)，你們需要做哪些工作？請(qǐng)?jiān)谙旅娴谋砀裰?，圈出需要的選項(xiàng)。

1 確定調(diào)查時(shí)間，設(shè)計(jì)調(diào)查用的統(tǒng)計(jì)表。

2 以小組為單位，每班隨機(jī)抽取15名學(xué)生，對(duì)他們最喜歡的冰激凌進(jìn)行調(diào)查統(tǒng)計(jì)。

3 以小組為單位，對(duì)我校學(xué)生的年齡進(jìn)行調(diào)查統(tǒng)計(jì)。

4 匯總統(tǒng)計(jì)表，繪制條形統(tǒng)計(jì)圖。

（2）小組合理分工，展開調(diào)查統(tǒng)計(jì)。

（3）根據(jù)分析結(jié)果給張老板提出一些建議。對(duì)愛(ài)吃冰激凌的同學(xué)又會(huì)提出什么建議？

吃冰激凌是孩子們的最愛(ài)，與學(xué)生的生活密切相關(guān)，很容易引起他們的共鳴。學(xué)生意識(shí)到要想幫張老板解決這一問(wèn)題，調(diào)查收集數(shù)據(jù)是必需的，有用的，激發(fā)學(xué)生熱情投身學(xué)習(xí)活動(dòng)。真實(shí)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，會(huì)幫助張老板解決現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題。而對(duì)愛(ài)吃冰激凌的同學(xué)提建議，又有意識(shí)地對(duì)學(xué)生進(jìn)行健康常識(shí)教育。由扶到放的習(xí)題設(shè)計(jì)，幫助學(xué)生逐步提高開展實(shí)際調(diào)查的能力。

二、精心設(shè)計(jì)問(wèn)題提高分析數(shù)據(jù)信息能力

從不同角度分析數(shù)據(jù)，以便從數(shù)據(jù)中獲得盡可能多的信息，并發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)含其中的一些規(guī)律，是數(shù)據(jù)分析觀念的基本內(nèi)涵之一。練習(xí)中通過(guò)精心設(shè)計(jì)問(wèn)題串，引導(dǎo)學(xué)生從不同角度理解和分析數(shù)據(jù)信息，感受數(shù)據(jù)分析方法的多樣性，并為發(fā)現(xiàn)和提出更有意義的問(wèn)題提供機(jī)會(huì)。

小明家每?jī)蓚€(gè)月交一次水費(fèi)，每次用水的噸數(shù)如下表：

月份 1～2月 3～4月 5～6月 7～8月 9～10月 11～12月

用水量（噸） 8 5 6 16 7 6

根據(jù)上表回答以下問(wèn)題：

（1）從上表中知道，用水量最多的是哪兩個(gè)月份？最少呢？分別占全年總用水量的百分之幾？

（2）全年平均每個(gè)月用水多少噸？

（3）根據(jù)生活常識(shí)，你能解釋一下為什么7～8月份的用水量最多嗎？

（4）如果想說(shuō)明7～8月份的用水量比全年的1/4還多，選（ ）統(tǒng)計(jì)圖表示最容易使人明白。

本題中前兩題從一組數(shù)據(jù)的極值入手，大致了解數(shù)據(jù)的分布范圍，對(duì)于家庭用水量有個(gè)初步了解。然后通過(guò)計(jì)算解決其中一個(gè)月份與全年之間的關(guān)系，并通過(guò)平均數(shù)分析用水情況，對(duì)于出現(xiàn)的極端情況，嘗試?yán)蒙畛ＷR(shí)進(jìn)行解釋，使學(xué)生體會(huì)極端數(shù)據(jù)出現(xiàn)的原因，最后通過(guò)選擇統(tǒng)計(jì)圖，加深對(duì)各種統(tǒng)計(jì)圖的特征的把握，進(jìn)一步增強(qiáng)學(xué)生根據(jù)解決問(wèn)題需要靈活選擇統(tǒng)計(jì)圖分析數(shù)據(jù)的能力。

三、連貫使用數(shù)據(jù)提高收集整理數(shù)據(jù)意識(shí)

對(duì)于同樣的數(shù)據(jù)，由于背景和目標(biāo)不同可以有多種分析的方法，需要根據(jù)問(wèn)題背景選擇合適的方法。每年學(xué)校都會(huì)組織學(xué)生進(jìn)行體檢，我將學(xué)生的身高情況及時(shí)收集，保存。在解決“ 鐵道部門規(guī)定，兒童身高在120厘米以下乘火車免票，120～150厘米之間享受半價(jià)。我們班有多少人乘火車可以享受免票？有多少人需要購(gòu)買全價(jià)票？”這一習(xí)題時(shí)，我組織學(xué)生討論并形成一些可行的收集學(xué)生身高的方法，將最近學(xué)生體檢的身高數(shù)據(jù)及時(shí)呈現(xiàn)在大屏幕上，學(xué)生感到非常驚訝，感到老師真是個(gè)有心人，根據(jù)提供的數(shù)據(jù)學(xué)生很快列表整理信息，順利解決問(wèn)題，老師這種收集和整理重要數(shù)據(jù)的習(xí)慣，使學(xué)生也受到潛移默化的影響。這時(shí)，我進(jìn)一步追問(wèn)，看到這些身高的數(shù)據(jù)，它們還能幫助我們解決什么問(wèn)題。學(xué)生想到可以了解自己身高在班級(jí)處于什么情況，學(xué)?？梢愿鶕?jù)身高給我們定做課桌椅，可以定做校服……這時(shí)我又呈現(xiàn)，定做校服時(shí)大號(hào)、中號(hào)、小號(hào)和特號(hào)相關(guān)的身高要求，然后讓學(xué)生根據(jù)需要重新對(duì)剛才的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組整理。通過(guò)變換問(wèn)題情境，使學(xué)生體驗(yàn)到同一數(shù)據(jù)由于要解決的問(wèn)題不同，整理、分析的方法往往會(huì)不同。

到了五年級(jí)學(xué)習(xí)了折線統(tǒng)計(jì)圖，我再一次將學(xué)生身高情況呈現(xiàn)給學(xué)生，不同的是這次我將每個(gè)同學(xué)1～5年級(jí)的身高情況都呈現(xiàn)出來(lái)，學(xué)生感到非常興奮，“你能將自己這5年的身高情況繪制成折線統(tǒng)計(jì)圖嗎？”，學(xué)生繪制非常用心，在組內(nèi)交流近5年身高增長(zhǎng)情況時(shí)更是積極主動(dòng)，分析得頭頭是道。這時(shí)我又引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)自己身高增長(zhǎng)情況對(duì)六年級(jí)的身高進(jìn)行預(yù)測(cè)，并學(xué)習(xí)老師，做一個(gè)“數(shù)據(jù)收藏家”，記住自己的身高，到時(shí)看看自己預(yù)測(cè)得準(zhǔn)不準(zhǔn)。

等到六年級(jí)復(fù)習(xí)時(shí)，我再次呈現(xiàn)，學(xué)生將六年來(lái)的身高增長(zhǎng)情況繪制完整，并檢驗(yàn)自己的預(yù)測(cè)，同時(shí)對(duì)自己15歲時(shí)的身高情況再次進(jìn)行預(yù)測(cè)，此時(shí)，給學(xué)生增加了我市近年來(lái)男、女生平均身高增長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)圖，發(fā)現(xiàn)男女生13～15歲身高增長(zhǎng)的一些規(guī)律，很多同學(xué)又調(diào)整了預(yù)測(cè)。同樣的身高數(shù)據(jù)由于解決的問(wèn)題不同，分析方法大不相同，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向及縱向的比較，會(huì)使我們的判斷和預(yù)測(cè)更準(zhǔn)一些。

四、巧設(shè)矛盾沖突促進(jìn)動(dòng)手實(shí)驗(yàn)?zāi)芰μ嵘?/p>

游戲是激發(fā)學(xué)生主動(dòng)參與統(tǒng)計(jì)活動(dòng)的很好方式，在游戲?qū)嶒?yàn)活動(dòng)中通過(guò)數(shù)據(jù)體會(huì)概率事件的隨機(jī)性，在教學(xué)可能性時(shí)，我設(shè)計(jì)這樣一題：

小明和小軍兩人玩游戲，袋子里放有2個(gè)和1個(gè)，每次任意從中摸出兩個(gè)圖形，摸完后放回，如果摸到的兩個(gè)圖形能拼成平行四邊形為小明贏，如果能拼成小房子圖形，則是小軍贏。你認(rèn)為這樣的游戲公平嗎？同桌的同學(xué)玩一玩，看看拼成哪種圖形的人贏的次數(shù)多？想想為什么？

游戲中的三個(gè)圖形中有兩個(gè)是相同的，任意從中摸兩個(gè)，結(jié)果只有2種情況，學(xué)生很容易認(rèn)為游戲是公平的，實(shí)際上兩種情況出現(xiàn)的可能性大小不同，極易引發(fā)學(xué)生爭(zhēng)辯，促使學(xué)生主動(dòng)通過(guò)實(shí)驗(yàn)活動(dòng)求證結(jié)論。動(dòng)手實(shí)驗(yàn)正是學(xué)生體會(huì)隨機(jī)現(xiàn)象的最佳路徑，通過(guò)學(xué)生的實(shí)驗(yàn)，認(rèn)識(shí)到游戲的設(shè)計(jì)是不公平的，與原有猜測(cè)產(chǎn)生沖突，學(xué)生急于一探究竟，發(fā)現(xiàn)小軍贏的可能性會(huì)大一些。當(dāng)然，游戲試驗(yàn)中，也會(huì)出現(xiàn)拼成平行四邊形的次數(shù)等于或超過(guò)小軍的現(xiàn)象，這一非常規(guī)情形的出現(xiàn)也是體會(huì)隨機(jī)現(xiàn)象的重要資源，使學(xué)生深刻體會(huì)小軍贏的可能性大一些，游戲是不公平的，但是小軍不會(huì)一定贏，更有利于學(xué)生感悟隨機(jī)現(xiàn)象的特點(diǎn)。

五、適度綜合運(yùn)用，全面感受分析數(shù)據(jù)的意義

統(tǒng)計(jì)與概率的內(nèi)容和其他數(shù)學(xué)領(lǐng)域的內(nèi)容有著緊密的聯(lián)系。這部分課程的教學(xué)，應(yīng)為發(fā)展和運(yùn)用比、分?jǐn)?shù)、百分?jǐn)?shù)、度量、圖像等概念提供活動(dòng)背景，為培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用知識(shí)解決問(wèn)題能力提供機(jī)會(huì)。

王阿姨在汽車銷售公司上班，工資由基本工資和銷售獎(jiǎng)金組成，即每銷售1輛汽車給予一定數(shù)量的獎(jiǎng)金。下表顯示王阿姨今年3～6月份銷售汽車的輛數(shù)與工資情況：

銷售汽車輛數(shù) 8 10 11 12

月工資（元） 3000 3300 3450 3600

根據(jù)上表提供的信息你能算出王阿姨的基本工資是多少，每銷售1輛汽車的獎(jiǎng)金是多少元嗎？

本題緊密聯(lián)系社會(huì)生活實(shí)際問(wèn)題，學(xué)生需要在認(rèn)真理解題意的基礎(chǔ)上，借助計(jì)算分析題中的數(shù)量關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不同信息之間的聯(lián)系，從而得出正確的計(jì)算方法，提升學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力，在綜合解決問(wèn)題的過(guò)程中全面感受分析數(shù)據(jù)的意義。

篇2

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)挖掘；大數(shù)據(jù)；云計(jì)算

0引言

商業(yè)銀行作為經(jīng)營(yíng)信用、貨幣的企業(yè)，面向的客戶是幾乎全方位的，同時(shí)銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)也是異常殘酷的[1]。從網(wǎng)點(diǎn)、ATM、POS、網(wǎng)銀、手機(jī)銀行乃至其他網(wǎng)絡(luò)信息等各類渠道數(shù)據(jù)信息中，挖掘、分析出有效的數(shù)據(jù)，可以增加營(yíng)銷效率、加快產(chǎn)品創(chuàng)新，快人一步擴(kuò)大業(yè)務(wù)發(fā)展空間和市場(chǎng)份額[2]。大數(shù)據(jù)可以使商業(yè)銀行決策由經(jīng)驗(yàn)依賴到數(shù)據(jù)依賴的轉(zhuǎn)變，實(shí)時(shí)、深入地把握業(yè)務(wù)和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，從而更加科學(xué)、有效地決策，讓商業(yè)銀行能夠穩(wěn)健、可持續(xù)發(fā)展[3]。大數(shù)據(jù)的挖掘、分析可以有效地提高商業(yè)銀行精細(xì)化管理水平，在風(fēng)險(xiǎn)控制、成本核算、資本管理、績(jī)效考核等各個(gè)方面發(fā)揮出巨大作用，讓經(jīng)營(yíng)管理能力大幅提升，更理性、更高效、更精確[4]。

1大數(shù)據(jù)技術(shù)

1.1HadoopMapReduce技術(shù)

Hadoop是一種分布式系統(tǒng)的平臺(tái)，通過(guò)它可以很輕松地搭建一個(gè)高效、高質(zhì)量的分布系統(tǒng)[5]。Hadoop的最核心的設(shè)計(jì)思想：MapReduce是Hadoop的核心組件之一，Hadoop主要包括2部分：一是分布式文件系統(tǒng)HDFS,HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)；二是分布式計(jì)算框MapReduce，為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。MapReduce是大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算的利器，Map和Reduce是它的主要思想，Map負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)打散，Reduce負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚集。Hadoop采用并行工作模式，同時(shí)維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保失敗的節(jié)點(diǎn)能夠重新分布處理，具有可靠、高效、可伸縮、低成本的優(yōu)點(diǎn)。

1.2NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)

NOSQL(NotOnlySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)是指非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。這是相對(duì)于傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提出的概念，隨著Web2.0網(wǎng)站的興起，數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)在處理大數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)讀寫以及多表聯(lián)查已經(jīng)越來(lái)越力不從心，而NOSQL以鍵值對(duì)存儲(chǔ)，機(jī)構(gòu)不固定，每個(gè)元組可以根據(jù)需要增加、減少鍵值對(duì)，減少了時(shí)間和空間的開銷，同時(shí)NOSQL可以處理大數(shù)據(jù)，能夠良好地運(yùn)行在廉價(jià)的PC服務(wù)器機(jī)器上，便于擴(kuò)展[7]。

1.3內(nèi)存分析技術(shù)

內(nèi)存分析(In-memoryAnalytics)技術(shù)是在內(nèi)存中直接獲取分析數(shù)據(jù)。隨著64位操作系統(tǒng)的普及，系統(tǒng)可用內(nèi)存大幅度提升，同時(shí)由于工藝不斷成熟，內(nèi)存容量不斷，價(jià)格不斷下降。由于內(nèi)存容量暴增，人們開始直接將數(shù)據(jù)預(yù)讀到內(nèi)存中，對(duì)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析加工，而不用如傳統(tǒng)的那樣將數(shù)據(jù)反復(fù)不斷地讀入內(nèi)存、寫入磁盤，從而極大地提升了數(shù)據(jù)分析效率。

2商業(yè)銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，商業(yè)銀行對(duì)于大數(shù)據(jù)的挖掘還處于起步階段，沒(méi)有一個(gè)在設(shè)計(jì)之初就目標(biāo)明確的定位于大數(shù)據(jù)挖掘、分析的系統(tǒng)[8]。現(xiàn)有的幾個(gè)與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的管理信息系統(tǒng)有PCRM系統(tǒng)（個(gè)人優(yōu)質(zhì)客戶系統(tǒng)）、RPTS系統(tǒng)（綜合報(bào)表系統(tǒng)）、GDP系統(tǒng)（基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)）等，這些系統(tǒng)在設(shè)計(jì)之初就具有先天的局限性，它們僅僅是針對(duì)某個(gè)或者某幾個(gè)業(yè)務(wù)部門的應(yīng)用開發(fā)的，遠(yuǎn)遠(yuǎn)還談不上大數(shù)據(jù)分析。同時(shí)這些系統(tǒng)由于沒(méi)有統(tǒng)一的規(guī)劃設(shè)計(jì)，物理架構(gòu)大致相同，一些重要數(shù)據(jù)，如定期、活期主檔及明細(xì)表全部重復(fù)加工，造成人力、財(cái)力的浪費(fèi)，效率較低[9]。在上面提到的幾個(gè)管理信息系統(tǒng)中，GDP系統(tǒng)是相對(duì)比較典型的應(yīng)用，現(xiàn)在對(duì)GDP系統(tǒng)物理架構(gòu)和邏輯架構(gòu)進(jìn)行分析。如圖1所示的GDP物理架構(gòu)圖，采用成熟的3層B/S架構(gòu)，2臺(tái)乃至多臺(tái)PC服務(wù)器部署WEB前置服務(wù)，做表示層；由1臺(tái)小型機(jī)部署應(yīng)用服務(wù)程序，做邏輯層；1臺(tái)小型機(jī)上運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，做數(shù)據(jù)訪問(wèn)層。數(shù)據(jù)庫(kù)由控制庫(kù)和日終庫(kù)組成，其中控制庫(kù)使用SYBASEASE庫(kù)，將不同的處理任務(wù)劃分成一個(gè)個(gè)的作業(yè)鏈，作業(yè)鏈中包含不同的作業(yè)，通過(guò)對(duì)作業(yè)和作業(yè)鏈調(diào)度次序進(jìn)行控制；日終庫(kù)采用SYBASEIQ庫(kù)，對(duì)日終數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理?？刂茙?kù)與日終庫(kù)可在同一臺(tái)小型機(jī)上。2臺(tái)PC服務(wù)器使用IBMWebSphere部署高可用集群，提供WEB服務(wù)，包含作業(yè)調(diào)度服務(wù)和前臺(tái)展示。

3構(gòu)建商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析

系統(tǒng)模型商業(yè)銀行作為傳統(tǒng)金融企業(yè)，與新興的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不同之處在于：行內(nèi)的數(shù)據(jù)中含有許多機(jī)密、隱私的信息，同時(shí)無(wú)論媒體還是客戶都關(guān)心銀行數(shù)據(jù)的安全性。在數(shù)據(jù)挖掘、分析包括使用的時(shí)候，效率與安全的選擇需要慎重考量。為了避免資源的浪費(fèi)，本文在設(shè)計(jì)模型前，必須對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行詳盡分析，剔除重復(fù)、無(wú)效的數(shù)據(jù)，將有效數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。商業(yè)銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用中大致可以分為2種類型：一類是高可靠數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性為主，需要提供給統(tǒng)計(jì)部門、核算部門及監(jiān)管部門，對(duì)于這類數(shù)據(jù)我們必須在使用前進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、篩選后，才能夠真正使用；另一類則不需要很精確，只需要一個(gè)大致數(shù)量級(jí)或者一個(gè)大的方向，主要供決策層、管理經(jīng)營(yíng)層及產(chǎn)品研發(fā)、營(yíng)銷等部門使用，對(duì)于這類數(shù)據(jù)其實(shí)才是真正符合現(xiàn)今大數(shù)據(jù)的概念，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，可以直接進(jìn)行挖掘。針對(duì)側(cè)重于安全可靠和快速高效這2種不同的需求，以及結(jié)合商業(yè)銀行現(xiàn)有技術(shù)發(fā)展，本文設(shè)計(jì)出下面2種模型。

3.1高可靠模型

基于商業(yè)銀行對(duì)數(shù)據(jù)的精度要求較高，在設(shè)計(jì)模型時(shí)首先考慮的是數(shù)據(jù)的完整性和安全性，其次才考慮效率等其他的問(wèn)題。因此，本文對(duì)現(xiàn)有成熟和完備的商業(yè)銀行GDP系統(tǒng)3層架構(gòu)和業(yè)務(wù)定位深入分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了一些改進(jìn)，克服現(xiàn)有GDP系統(tǒng)3層結(jié)構(gòu)的不足。

3.2高效率模型

對(duì)于商業(yè)銀行精度要求不高，但是非常具有時(shí)效性和海量的數(shù)據(jù)，不需要考慮數(shù)據(jù)的完整性、安全性。為此，本文使用一些互聯(lián)網(wǎng)的新技術(shù)以及開源的軟件，拋棄原有3層架構(gòu)，引入大數(shù)據(jù)挖掘新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的挖掘需求。

4數(shù)據(jù)分析

當(dāng)將海量的數(shù)據(jù)挖掘出來(lái)后，怎樣使用這些數(shù)據(jù)？投入這么多人力、物力當(dāng)然是希望它能帶來(lái)更多的收益，怎樣將數(shù)據(jù)變成收益？這就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)合自身以及行業(yè)的現(xiàn)狀進(jìn)行分析。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中，以少量的數(shù)據(jù)為依據(jù)，以數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性為目標(biāo)進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)工作，其實(shí)這樣的統(tǒng)計(jì)是有偏差和片面的。而大數(shù)據(jù)則以海量數(shù)據(jù)為依托，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的完整性、綜合性和復(fù)雜性，通過(guò)答題輪廓，捕捉發(fā)展脈絡(luò)，確定未來(lái)發(fā)展方向。從決策層出發(fā)，大數(shù)據(jù)可以為我們更快地找出未來(lái)銀行的發(fā)展方向，最大限度地避免在決策方向上出現(xiàn)偏差。一直以來(lái)商業(yè)銀行的決策是由個(gè)人或小團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的，但是在這些決策中往往有很多依靠過(guò)往的經(jīng)驗(yàn)、主管判斷的，這就帶來(lái)決策缺少扎實(shí)的依據(jù)，很多決策適合一些地方，但在另外一些地方卻未必很適合。特別是現(xiàn)在科技發(fā)展日新月異，對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)帶來(lái)了巨大的沖擊，原來(lái)的很多經(jīng)驗(yàn)不但不能帶來(lái)幫助，甚至?xí)萍s決策層的思維，決策遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了前瞻性、有效性和針對(duì)性的要求。

而大數(shù)據(jù)的分析則可以更準(zhǔn)確、更快捷地幫助決策層把握脈絡(luò)，從而做出具有前瞻性、及時(shí)的、精準(zhǔn)的決策。從管理執(zhí)行層來(lái)看，通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析可以更快捷地推出精品產(chǎn)品，更有效地營(yíng)銷客戶，更高效的使用行內(nèi)各種資源，提高管理能力，創(chuàng)造更多利潤(rùn)。通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析，管理層能夠分析出哪些產(chǎn)品受哪些客戶的喜好，分析各類客戶都有什么需求，可以根據(jù)這些有針對(duì)性地開發(fā)一些受客戶歡迎的產(chǎn)品?？梢詫?duì)一些高質(zhì)量的VIP客戶進(jìn)行分析，對(duì)他們的資金利用進(jìn)行跟蹤，盡量將資金鏈鎖定在行內(nèi)，利用資金空閑時(shí)段進(jìn)行中間業(yè)務(wù)的營(yíng)銷，可以對(duì)這些客戶在貸款的利率上進(jìn)行一定幅度的優(yōu)惠等等?？梢詫?duì)基層行、網(wǎng)點(diǎn)人員效率進(jìn)行分析、優(yōu)化，對(duì)行內(nèi)的電子設(shè)備，如ATM、POS機(jī)等進(jìn)行分析，在使用量龐大的地方可以加大投放，收回一些效率低下的設(shè)備等等。從監(jiān)管層來(lái)看，通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析可以更加直觀、有效地對(duì)商業(yè)銀行的合規(guī)經(jīng)營(yíng)做出監(jiān)管?？梢詮拇髷?shù)據(jù)中對(duì)各地的經(jīng)營(yíng)、營(yíng)銷費(fèi)用、采購(gòu)招標(biāo)等需要進(jìn)行監(jiān)管的地方進(jìn)行分析，一旦發(fā)現(xiàn)某個(gè)地方有異常情況，就可以進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注、重點(diǎn)監(jiān)管，而不是像以前那樣無(wú)差別的監(jiān)管，或者靠經(jīng)驗(yàn)去進(jìn)行監(jiān)管，從而能夠更快、更有效地進(jìn)行監(jiān)管，提前去發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，制止問(wèn)題事件的擴(kuò)大，為商業(yè)銀行減少損失，更有效保障商業(yè)銀行的利益。

5結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行決策、生產(chǎn)運(yùn)行和經(jīng)營(yíng)管理中越來(lái)越重要，構(gòu)建商業(yè)銀行自身的大數(shù)據(jù)挖掘、分析系統(tǒng)已經(jīng)迫在眉睫了，如何構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、利用分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)到價(jià)值、利潤(rùn)的轉(zhuǎn)化，這需要不斷的研究。本文通過(guò)深入分析商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀，總結(jié)其數(shù)據(jù)分析的優(yōu)、缺點(diǎn)。并針對(duì)側(cè)重于安全可靠和快速高效2種不同需求，以及結(jié)合商業(yè)銀行現(xiàn)有技術(shù)發(fā)展，設(shè)計(jì)了商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，使商業(yè)銀行從珍貴數(shù)據(jù)中分析、挖掘?qū)ζ鋺?zhàn)略發(fā)展和業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)有巨大推動(dòng)作用的信息。

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篇3

一、突出數(shù)據(jù)分析的意義

統(tǒng)計(jì)是研究“數(shù)據(jù)”的，“數(shù)據(jù)”和我們平時(shí)說(shuō)的“數(shù)”不同，數(shù)據(jù)是有實(shí)際背景的。數(shù)據(jù)包括數(shù)，又不僅僅指數(shù)。史寧中教授指出，數(shù)據(jù)是信息的載體，這個(gè)載體包括數(shù)，也包括言語(yǔ)、信號(hào)、圖像，凡是能夠承載事物信息的東西，都構(gòu)成數(shù)據(jù)。

人們進(jìn)行統(tǒng)計(jì)活動(dòng)都是有目的的，并不是為了統(tǒng)計(jì)而統(tǒng)計(jì)。通過(guò)對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，幫助人們進(jìn)行判斷、預(yù)測(cè)或決策，從而讓人們體會(huì)到數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信息，這就是數(shù)據(jù)分析的意義。

這節(jié)課中，教師精心安排與現(xiàn)實(shí)生活聯(lián)系緊密的統(tǒng)計(jì)內(nèi)容，呈現(xiàn)豐富的背景，讓學(xué)生充分感受“數(shù)據(jù)”是說(shuō)明問(wèn)題的有力“證據(jù)”，充分感受數(shù)據(jù)分析不僅是有意思的，更是有意義的。

課堂教學(xué)伊始，教師沒(méi)有平鋪直敘，而是組織學(xué)生將對(duì)春季降水量的感受和經(jīng)驗(yàn)與數(shù)學(xué)中的問(wèn)題聯(lián)系起來(lái)，從“春雨貴如油”“好雨知時(shí)節(jié)”引出他們對(duì)兩張折線統(tǒng)計(jì)圖的辨析。“春雨貴如油”，這是針對(duì)北方的春季降雨而言的，春天降水量不大，雨水顯得很珍貴；而對(duì)于南方來(lái)說(shuō)，春天的降水量要比北方大一些。學(xué)生利用經(jīng)驗(yàn)想象數(shù)據(jù)，繼而出示兩張圖，學(xué)生很自然地將表格中的圖像等數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，即用數(shù)據(jù)來(lái)闡釋經(jīng)驗(yàn)，做出判斷。

呈現(xiàn)6～18歲男女生平均身高統(tǒng)計(jì)圖，貼近學(xué)生的生活，幫助學(xué)生發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信息，從數(shù)據(jù)角度了解學(xué)生時(shí)期身高變化的特點(diǎn)，有生活味又有數(shù)學(xué)味。通過(guò)對(duì)常州、悉尼各月平均氣溫統(tǒng)計(jì)圖的分析，了解南半球、北半球的氣溫情況，判斷暑假去澳大利亞旅游帶什么樣的衣服，問(wèn)題既是現(xiàn)實(shí)的又是有趣的。學(xué)生提供建議，必須用數(shù)據(jù)“說(shuō)話”。對(duì)不銹鋼保溫杯和陶瓷保溫杯的保溫效果做出判斷，根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判斷是科學(xué)的、有說(shuō)服力的。

全課呈現(xiàn)了不同的統(tǒng)計(jì)內(nèi)容，有“大事”，有“小事”，但每一次的分析，都緊扣數(shù)據(jù)，感受數(shù)據(jù)分析的意義，體現(xiàn)統(tǒng)計(jì)活動(dòng)的價(jià)值，從而激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)知識(shí)的興趣，發(fā)展他們的數(shù)據(jù)分析觀念。

二、注重?cái)?shù)據(jù)分析的方法

傳統(tǒng)數(shù)學(xué)主要根據(jù)假設(shè)和規(guī)定的原則進(jìn)行計(jì)算或推理，而數(shù)據(jù)分析的方法，卻主要采用歸納來(lái)推理。著名數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)家陳希孺先生認(rèn)為，統(tǒng)計(jì)方法是一種歸納性質(zhì)的方法，統(tǒng)計(jì)推斷是一種歸納推斷。統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究方法是基于歸納，而傳統(tǒng)數(shù)學(xué)是基于演繹。我們要認(rèn)識(shí)到，歸納推理得出的結(jié)論具有隨機(jī)性，與代數(shù)、幾何等通過(guò)演繹推理得到的結(jié)論不同。結(jié)論的隨機(jī)性，并不說(shuō)明數(shù)據(jù)分析的方法有問(wèn)題，而這正是通過(guò)數(shù)據(jù)分析方法得到的統(tǒng)計(jì)結(jié)果的特性。

在這節(jié)課中，教師設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)內(nèi)容，在由數(shù)據(jù)分析方法得到某些結(jié)論時(shí)，注意體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法的特性。

如，我國(guó)男女生平均身高的統(tǒng)計(jì)圖，這里呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)是根據(jù)樣本推斷出來(lái)的，體現(xiàn)了局部推斷整體的數(shù)據(jù)分析方法。把上課班級(jí)具體的學(xué)生身高與之對(duì)照，會(huì)有“出入”，教師在學(xué)生出現(xiàn)疑義時(shí)要給予適度引導(dǎo)：即從總的方面看有其規(guī)律性，但要承認(rèn)例外個(gè)案的存在。

再如，暑假去澳大利亞旅游問(wèn)題，教師首先呈現(xiàn)2002年常州、悉尼各月平均氣溫統(tǒng)計(jì)圖，從中引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)：悉尼的氣溫變化趨勢(shì)和常州正好相反。教師追問(wèn)：是因?yàn)?002年特別冷嗎？再出示從1858年到2002年這145年間悉尼市各月平均氣溫統(tǒng)計(jì)圖，學(xué)生在對(duì)照比較2002年與這145年的數(shù)據(jù)的過(guò)程中，深切體會(huì)到了“歸納”的思想，并認(rèn)識(shí)到：對(duì)今年的氣溫情況做出預(yù)測(cè)，僅看去年的情況，是有一定的隨機(jī)性和偶然性的，因?yàn)槊磕晔占降臄?shù)據(jù)可能是不同的，所以要將過(guò)去的情況綜合起來(lái)看。天氣預(yù)報(bào)，在一定程度上就是基于對(duì)過(guò)去積累的氣象數(shù)據(jù)的分析研讀，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律，從而預(yù)測(cè)將來(lái)的天氣變化情況。這里，學(xué)生對(duì)“歸納”的體驗(yàn)特別深刻，正是源自教師的精心設(shè)計(jì)。

又如，北京奧運(yùn)會(huì)的舉辦時(shí)間，在考慮天氣因素時(shí)，呈現(xiàn)2003、2004、2005、2006年8月份的降水量統(tǒng)計(jì)圖，在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上形成預(yù)測(cè)與推論，讓學(xué)生體會(huì)到數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)和決策作用。呈現(xiàn)第25～30屆奧運(yùn)會(huì)中國(guó)和美國(guó)獲得金牌情況的統(tǒng)計(jì)表，通過(guò)分析近6屆奧運(yùn)會(huì)上中國(guó)與美國(guó)所獲得金牌的數(shù)量，預(yù)測(cè)下一屆奧運(yùn)會(huì)上中國(guó)可能獲得的金牌數(shù)量，這也很好地體現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析方法的特性。即，不能簡(jiǎn)單地從中國(guó)前幾屆奧運(yùn)會(huì)金牌數(shù)量總體呈上升趨勢(shì)，就斷定下一屆奧運(yùn)會(huì)金牌數(shù)還會(huì)上升。

從這節(jié)課的教學(xué)中，可以看到教師對(duì)數(shù)據(jù)分析方法準(zhǔn)確而深刻的認(rèn)識(shí)，進(jìn)而在教學(xué)過(guò)程中精妙表達(dá)與清晰傳遞。統(tǒng)計(jì)教學(xué)“教什么”，是值得我們深入研究的。

三、經(jīng)歷數(shù)據(jù)分析的過(guò)程

數(shù)據(jù)分析觀念，是一種需要在親身經(jīng)歷的過(guò)程中培養(yǎng)出來(lái)的對(duì)一組數(shù)據(jù)的“領(lǐng)悟”，是由一組數(shù)據(jù)所想到的、所推測(cè)到的以及在此基礎(chǔ)上對(duì)于統(tǒng)計(jì)獨(dú)特的思維方法和應(yīng)用價(jià)值的認(rèn)識(shí)。經(jīng)歷數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，要圍繞“數(shù)據(jù)”做文章，遇到問(wèn)題“想數(shù)據(jù)”，分析問(wèn)題“用數(shù)據(jù)”，讓學(xué)生在看數(shù)據(jù)時(shí)有需求、有目的、有過(guò)程、有體會(huì)。

哪幅圖是北京各月降水量統(tǒng)計(jì)圖？哪幅圖是常州各月降水量統(tǒng)計(jì)圖？學(xué)生并不是盲目地猜測(cè)，而是依據(jù)對(duì)俗語(yǔ)“春雨貴如油”“好雨知時(shí)節(jié)”的理解，并調(diào)度自己的經(jīng)驗(yàn)，將春季的降水量與其他季節(jié)的降水量進(jìn)行比較，把兩張降水量統(tǒng)計(jì)圖聯(lián)系起來(lái)觀察。由此，引導(dǎo)學(xué)生對(duì)兩幅單式折線統(tǒng)計(jì)圖的數(shù)據(jù)進(jìn)行辨別、分析。辨別的過(guò)程，也就是對(duì)表格中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程。教師又通過(guò)呈現(xiàn)一連串的需要對(duì)單式折線統(tǒng)計(jì)圖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較才能作答的問(wèn)題，讓學(xué)生在感到麻煩、困難的過(guò)程中體會(huì)到單式折線統(tǒng)計(jì)圖的不足，他們會(huì)聯(lián)系單式條形統(tǒng)計(jì)圖與復(fù)式條形統(tǒng)計(jì)圖的學(xué)習(xí)經(jīng)歷尋思“合并”單式折線統(tǒng)計(jì)圖。這也就產(chǎn)生了學(xué)習(xí)復(fù)式折線統(tǒng)計(jì)圖的需求，促進(jìn)學(xué)生主動(dòng)領(lǐng)悟復(fù)式折線統(tǒng)計(jì)圖的特點(diǎn)，明確其使用的情境。

在分析6～12歲男女生平均身高統(tǒng)計(jì)圖的基礎(chǔ)上，讓學(xué)生預(yù)測(cè)12歲之后男女生身高變化的情況。這里，教師關(guān)注的是讓學(xué)生體會(huì)并理解后面的兩條“折線”發(fā)生怎樣的變化，需要再調(diào)查數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)才能做出判斷。之后，對(duì)兩條“折線”的比較與解讀充分體現(xiàn)了復(fù)式折線統(tǒng)計(jì)圖的特點(diǎn)，讓學(xué)生體悟到數(shù)據(jù)有助于分析問(wèn)題。

買哪一種保溫杯，教師提出問(wèn)題：不銹鋼保溫杯和陶瓷保溫杯，哪一種保溫效果好一些？教師先讓學(xué)生聯(lián)系自己的“經(jīng)驗(yàn)”說(shuō)一說(shuō)，繼而出示有關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)表。在此基礎(chǔ)上，呈現(xiàn)復(fù)式折線統(tǒng)計(jì)圖，讓學(xué)生更直觀地“看出”哪種保溫杯保溫效果更好。

不同的統(tǒng)計(jì)對(duì)象，教師一次又一次讓學(xué)生面臨具體的問(wèn)題，通過(guò)問(wèn)題引領(lǐng)，運(yùn)用數(shù)據(jù)去分析、解釋?！皵?shù)據(jù)”是學(xué)生發(fā)現(xiàn)、提出、分析、解決問(wèn)題的好伙伴。數(shù)據(jù)分析觀念，是在與數(shù)據(jù)接觸的過(guò)程中培養(yǎng)出來(lái)的。

這節(jié)課，加強(qiáng)了對(duì)圖、表的分析解讀，適當(dāng)?shù)擞嘘P(guān)統(tǒng)計(jì)圖、表的制作，但也不是不要制作。在合并北京、常州各月降水量的統(tǒng)計(jì)圖時(shí)，教師完整地演示復(fù)式折線統(tǒng)計(jì)圖的制作過(guò)程，以第一幅圖為標(biāo)準(zhǔn)，再描點(diǎn)、注數(shù)、連線，并在學(xué)生對(duì)圖例、線條表示方法、統(tǒng)計(jì)圖的名稱等方面提出修改建議的過(guò)程中完善了他們對(duì)復(fù)式折線統(tǒng)計(jì)圖的認(rèn)識(shí)。而在呈現(xiàn)12～18歲男女生平均身高統(tǒng)計(jì)表之后，教師放手讓學(xué)生根據(jù)統(tǒng)計(jì)表制作統(tǒng)計(jì)圖。我們要認(rèn)識(shí)到，制作統(tǒng)計(jì)圖表，是整個(gè)統(tǒng)計(jì)活動(dòng)的中間環(huán)節(jié)，是作為工具為最終的判斷、預(yù)測(cè)、決策服務(wù)的。適當(dāng)?shù)漠媹D，有助于學(xué)生認(rèn)識(shí)圖，讀懂?dāng)?shù)據(jù)表達(dá)的信息。制作圖表的過(guò)程，也是認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)的過(guò)程。

我們已經(jīng)形成這樣的認(rèn)識(shí)：統(tǒng)計(jì)教學(xué)應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生經(jīng)歷完整的收集、整理、描述和分析數(shù)據(jù)的過(guò)程，發(fā)展數(shù)據(jù)分析觀念。我們還要辯證地認(rèn)識(shí)到：讓學(xué)生經(jīng)歷統(tǒng)計(jì)活動(dòng)的全過(guò)程，并不是每一次統(tǒng)計(jì)活動(dòng)都要讓學(xué)生經(jīng)歷全過(guò)程，在統(tǒng)計(jì)知識(shí)與方法的學(xué)習(xí)過(guò)程中，我們可以組織學(xué)生有側(cè)重地參與統(tǒng)計(jì)活動(dòng)的某一個(gè)片段。如果在學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中，都是讓學(xué)生經(jīng)歷統(tǒng)計(jì)的全過(guò)程，并在其中的每一個(gè)環(huán)節(jié)平均著力，那教學(xué)也就變得牽強(qiáng)附會(huì)、形而上學(xué)。

篇4

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘；現(xiàn)代百貨業(yè)；顧客細(xì)分

隨著零售業(yè)信息技術(shù)的發(fā)展，如何有效地利用商場(chǎng)信息化帶來(lái)的數(shù)據(jù)成為企業(yè)生存與發(fā)展新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)，這是現(xiàn)代百貨業(yè)不得不考慮的問(wèn)題。華地國(guó)際揚(yáng)州萬(wàn)家福商城通過(guò)建立以客戶為中心的管理信息系統(tǒng)，分析會(huì)員數(shù)據(jù)的同時(shí)可以指導(dǎo)營(yíng)銷，幫助挖掘顧客消費(fèi)行為和規(guī)律， 設(shè)計(jì)出更加符合顧客需要的商品和服務(wù)，在近二十年的系統(tǒng)使用過(guò)程中，智能客戶關(guān)系管理系統(tǒng)得到不斷完善，真正做到實(shí)現(xiàn)顧客細(xì)分，精準(zhǔn)營(yíng)銷，極大地增強(qiáng)了企業(yè)自身的競(jìng)爭(zhēng)力。

一、萬(wàn)家福會(huì)員卡決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路

1.確定目標(biāo)（理解業(yè)務(wù)）：這是系統(tǒng)模型構(gòu)建的關(guān)鍵一步，將現(xiàn)實(shí)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘的算法，以會(huì)員消費(fèi)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，最終實(shí)現(xiàn)顧客細(xì)分，從而達(dá)到有針對(duì)性對(duì)顧客一對(duì)一營(yíng)銷的目的。

2.關(guān)于數(shù)據(jù)：包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)理解。數(shù)據(jù)挖掘的前提是要求數(shù)據(jù)是真實(shí)的、大量的、有效的。在確定了目標(biāo)之后，選擇符合條件的大量數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)的選擇、整理、清理、異常值的處理、標(biāo)準(zhǔn)化處理過(guò)程等。

3.建立顧客細(xì)分模型：在研究零售業(yè)顧客細(xì)分模型及方法的基礎(chǔ)上，總結(jié)出適合萬(wàn)家福商城比較理想的模式，主要功能是實(shí)現(xiàn)顧客細(xì)分，同時(shí)對(duì)顧客的細(xì)分結(jié)果進(jìn)行分析，并提出相應(yīng)的營(yíng)銷策略。

4.擴(kuò)展功能：在實(shí)現(xiàn)顧客細(xì)分的基礎(chǔ)上，進(jìn)行深層次展望，有針對(duì)性地制定營(yíng)銷策略，為決策提供支持。

二、萬(wàn)家福會(huì)員卡決策支持系統(tǒng)的實(shí)踐研究

1.會(huì)員資料庫(kù)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)

⑴會(huì)員卡的靜態(tài)數(shù)據(jù)， 如年齡、性別、職業(yè)、單位郵編、單位地址、手機(jī)號(hào)碼、興趣愛(ài)好、家庭成員等。

⑵會(huì)員卡的消費(fèi)信息，如購(gòu)物時(shí)間、購(gòu)買品類、金額、頻率等。

⑶會(huì)員卡的基礎(chǔ)信息定義，包括卡種、卡類型、保管地點(diǎn)、年齡段、地區(qū)、職業(yè)等。

2.會(huì)員決策支持系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)分析

在會(huì)員決策系統(tǒng)的大力支持下，管理層可以根據(jù)需要對(duì)按照不同的屬性劃分的會(huì)員卡進(jìn)行分析，比如通過(guò)對(duì)卡的類型 ，持卡人的性別、年齡和居住地可以掌握顧客結(jié)構(gòu)及有關(guān)變化的趨勢(shì)數(shù)據(jù)，分析顧客的消費(fèi)行為、尋找新的消費(fèi)模式等等。

3.根據(jù)決策分析支持系統(tǒng)實(shí)施會(huì)員營(yíng)銷，發(fā)展、鎖定會(huì)員

要想實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷，關(guān)鍵在于目標(biāo)顧客的篩選，品牌的顧客具備有哪些特征？顧客的購(gòu)物行為特征是怎樣的？等等，會(huì)員決策支持系統(tǒng)有對(duì)會(huì)員數(shù)據(jù)強(qiáng)大的智能分析功能，管理者可以通過(guò)系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行判斷、分類，從顧客購(gòu)買的產(chǎn)品特征判定顧客的消費(fèi)意識(shí)、性別、年齡、購(gòu)物偏好、行為習(xí)慣、家庭情況等，并通過(guò)對(duì)顧客連續(xù)的購(gòu)買記錄進(jìn)行分析并修正原有的判斷。不同品類間的促銷組合也可以用來(lái)做精準(zhǔn)營(yíng)銷，通過(guò)會(huì)員決策支持系統(tǒng)的會(huì)員深度分析模塊，可以對(duì)品類的關(guān)聯(lián)度分析，當(dāng)某個(gè)區(qū)域的商品出現(xiàn)滯銷，但又苦于找不到目標(biāo)群體時(shí)，那么就可以通過(guò)商品組合做捆綁銷售，而這種商品組合經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的分析為開展?fàn)I銷活動(dòng)提供了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，向顧客傳達(dá)準(zhǔn)確有效的營(yíng)銷信息。

4.深度分析及挖掘會(huì)員消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，案例解析

通過(guò)決策分析支持系統(tǒng)的查詢和統(tǒng)計(jì)分析，我們的目標(biāo)客戶以白領(lǐng)和中產(chǎn)企業(yè)家為主，這部分群體具有明顯的營(yíng)銷特點(diǎn)：收入較高且穩(wěn)定、品牌粘性強(qiáng)，對(duì)價(jià)格不會(huì)敏感。維持和提升這部分客戶的品牌忠誠(chéng)度對(duì)上本的發(fā)展至關(guān)重要。

第一步，進(jìn)行消費(fèi)引導(dǎo)。借助短信功能平臺(tái)首先向會(huì)員進(jìn)行生日營(yíng)銷，告知當(dāng)天購(gòu)物享雙倍積分并有禮品贈(zèng)送。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的短信發(fā)送，生日來(lái)店的會(huì)員明顯增多，參與人數(shù)由開始的1、2個(gè)到后來(lái)的十多個(gè)至二十幾個(gè)，逐漸增多。

第二步，開展有效的營(yíng)銷活動(dòng)。比如，積分營(yíng)銷，分分禮，禮紛紛。會(huì)員持卡消費(fèi)獲得積分獎(jiǎng)勵(lì)，積分累計(jì)到一定分?jǐn)?shù)將可獲贈(zèng)禮品。

同時(shí)，借助決策分析支持系統(tǒng)提供的強(qiáng)大會(huì)員篩選器，幫助客服部門多角度準(zhǔn)確篩選營(yíng)銷群體，進(jìn)行時(shí)點(diǎn)會(huì)員營(yíng)銷。系統(tǒng)提供刷卡贈(zèng)送、消費(fèi)實(shí)時(shí)贈(zèng)送、累積后贈(zèng)送等多種促銷方式，以電子優(yōu)惠券、短信的形式精準(zhǔn)發(fā)送到會(huì)員手中。

三、結(jié)語(yǔ)

總體而言，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的會(huì)員卡決策分析支持系統(tǒng)可以對(duì)零售業(yè)顧客群進(jìn)行合理的細(xì)分，建立顧客細(xì)分模型，有針對(duì)性地對(duì)目標(biāo)顧客進(jìn)行一對(duì)一營(yíng)銷，有助于提高營(yíng)銷活動(dòng)的針對(duì)性和有效性，有助于客戶關(guān)系管理的良好實(shí)施。隨著信息化的繼續(xù)發(fā)展，必將在數(shù)據(jù)處理及資源整合，為企業(yè)提供決策支持等方面，發(fā)揮更大的作用。

參考文獻(xiàn)：

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[2]利.數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能完全解決方案[M].北京：電子工業(yè)出版社，2011.

[3]趙濤.商場(chǎng)經(jīng)營(yíng)管理：理論、案例、制度、實(shí)務(wù)――商業(yè)現(xiàn)代化與基礎(chǔ)管理叢書[M].北京工業(yè)大學(xué)出版社，2009.

篇5

關(guān)鍵詞 海洋環(huán)境；環(huán)境監(jiān)測(cè)；數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：P71 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671—7597（2013）021-065-01

當(dāng)今海洋資源被我們廣泛所利用，隨之而來(lái)的是海洋的污染及其一系列的環(huán)境問(wèn)題，為了可持續(xù)發(fā)展，我們必須對(duì)海洋環(huán)境的現(xiàn)狀進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)管理，才能更好的保護(hù)海洋資源環(huán)境。海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)是海洋環(huán)境保護(hù)的“哨兵”和“耳目”，是關(guān)系到海洋環(huán)境保護(hù)事業(yè)健康發(fā)展的前提和基礎(chǔ)，是防止和消除海洋環(huán)境污染，減少損害的重要手段。隨著我國(guó)對(duì)個(gè)海洋區(qū)域維權(quán)的開展，漁業(yè)，石油等生產(chǎn)活動(dòng)的不斷擴(kuò)大，長(zhǎng)期的，實(shí)時(shí)的檢測(cè)海洋環(huán)境數(shù)據(jù)，合理的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，將為我國(guó)開展可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，解決海洋污染，保護(hù)生態(tài)環(huán)境等活動(dòng)提供可靠有效地?cái)?shù)據(jù)基礎(chǔ)，為海洋區(qū)域的災(zāi)害預(yù)防，解讀海洋水文氣象變化，監(jiān)測(cè)氣象服務(wù)提供重要的依據(jù)。

1 系統(tǒng)組成及數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

1.1 海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)組成

海洋環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)主要由海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)站、數(shù)據(jù)中心、業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺(tái)三部分組成。安裝在海洋沿岸及其附屬平臺(tái)上的海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)站，包含一系列數(shù)據(jù)采集、接收、保存的計(jì)算機(jī)終端，可以實(shí)時(shí)檢測(cè)海洋環(huán)境觀測(cè)數(shù)據(jù)，這些計(jì)算機(jī)終端通過(guò)海洋岸站與區(qū)域中心之間的數(shù)據(jù)專線或者無(wú)線傳輸網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)發(fā)送至中心數(shù)據(jù)庫(kù)。經(jīng)過(guò)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的處理，不同用戶可以通過(guò)web瀏覽器交互查詢調(diào)閱單個(gè)或多個(gè)、實(shí)時(shí)的或歷史的監(jiān)測(cè)資料以及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)平臺(tái)管理人員還可以通過(guò)基礎(chǔ)應(yīng)用平臺(tái)對(duì)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)業(yè)務(wù)型用戶進(jìn)行授權(quán)管理。

1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)選型

海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)以數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)分析為主要業(yè)務(wù)，因此合理高效的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是系統(tǒng)建設(shè)成功的關(guān)鍵之一。穩(wěn)定，高效，二次開發(fā)友好，安全是超大數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)庫(kù)選型的關(guān)鍵點(diǎn)。

中心數(shù)據(jù)庫(kù)擬采用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)。Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)屬于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，能在所有主流平臺(tái)上運(yùn)行，并完全支持所有的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，采用完全開放策略，并提供了基于角色（ROLE）分工的安全保密管理，在數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能、完整性檢查、安全性、一致性方面都有良好的表現(xiàn)。Oracle提供了與第三代高級(jí)語(yǔ)言的接口軟件PRO*系列，能在C，C++等主語(yǔ)言中嵌入SQL語(yǔ)句及過(guò)程化（PL/SQL）語(yǔ)句，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行操縱，加上它有許多優(yōu)秀的前臺(tái)開發(fā)工具如 POWER BUILD、SQL*FORMS、VISIA BASIC 等，可以快速開發(fā)生成基于客戶端PC 平臺(tái)的應(yīng)用程序，并具有良好的移植性。

Oracle提供了新的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)能力，可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)較方便地讀寫遠(yuǎn)端數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)，并有對(duì)稱復(fù)制的技術(shù)。能夠有效應(yīng)對(duì)災(zāi)難，快速恢復(fù)生產(chǎn)能力。

1.3 數(shù)據(jù)庫(kù)模塊劃分

海洋環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)主要包括以下幾個(gè)模塊：用戶模塊，權(quán)限管理模塊，系統(tǒng)設(shè)置模塊，日志模塊，數(shù)據(jù)檢測(cè)模塊和預(yù)警通知模塊。

1.4 數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)

1.4.1 數(shù)據(jù)檢測(cè)模塊

數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊為海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的核心模塊，存儲(chǔ)了該系統(tǒng)核心的數(shù)據(jù)，是系統(tǒng)業(yè)務(wù)的基石。本模塊主要包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)表，日記錄表，其相關(guān)聯(lián)的表包括監(jiān)測(cè)站信息表，監(jiān)測(cè)要素信息表，監(jiān)測(cè)項(xiàng)目表等，各表關(guān)系及詳細(xì)信息。

1.4.2 系統(tǒng)設(shè)置模塊

系統(tǒng)設(shè)置模塊主要用來(lái)設(shè)定系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括站點(diǎn)信息表，監(jiān)測(cè)設(shè)置表，系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置表等。站點(diǎn)信息表保存各區(qū)域中監(jiān)測(cè)站的序號(hào)，地理位置，檢測(cè)項(xiàng)目，風(fēng)速風(fēng)向儀高度等資料數(shù)據(jù)，每個(gè)監(jiān)測(cè)站可監(jiān)測(cè)多個(gè)項(xiàng)目。監(jiān)測(cè)設(shè)置表保存各站點(diǎn)監(jiān)測(cè)的個(gè)性化設(shè)置，如監(jiān)測(cè)人員，維修人員，監(jiān)測(cè)時(shí)段等等。系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置表保存整個(gè)海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的參數(shù)，如訪問(wèn)時(shí)間，最大使用內(nèi)存，最大連接數(shù)，日志文件大小等。

1.4.3 日志模塊

日志模塊用來(lái)記錄系統(tǒng)運(yùn)行狀況，包括各監(jiān)測(cè)站點(diǎn)運(yùn)行日志和業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行日志兩個(gè)部分。監(jiān)測(cè)站點(diǎn)日志包括站點(diǎn)運(yùn)行日志表和站點(diǎn)維護(hù)信息表，其中站點(diǎn)日志表主要記錄站點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)，如站點(diǎn)實(shí)際開始監(jiān)測(cè)時(shí)間，實(shí)際結(jié)束監(jiān)測(cè)時(shí)間，運(yùn)行狀況，終端良好率等，站點(diǎn)維護(hù)信息表主要記錄站點(diǎn)維護(hù)信息，如維護(hù)人員，維護(hù)時(shí)間，維護(hù)內(nèi)容，維護(hù)費(fèi)用等。業(yè)務(wù)系統(tǒng)日志包括Web應(yīng)用服務(wù)器日志和系統(tǒng)運(yùn)行錯(cuò)誤日志。前者可以通過(guò)配置Web應(yīng)用服務(wù)器自身日志模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)，無(wú)需將能大量日志記錄保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。后者即系統(tǒng)運(yùn)行錯(cuò)誤表主要記錄系統(tǒng)運(yùn)行發(fā)生的錯(cuò)誤信息，錯(cuò)誤堆棧，錯(cuò)誤時(shí)間等，為系統(tǒng)維護(hù)人員排除錯(cuò)誤提供決策信息。該表信息簡(jiǎn)單，不再詳述。

1.4.4 預(yù)警通知模塊

預(yù)警通知模塊用來(lái)對(duì)需要通知用戶或者管理員的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行監(jiān)控，促進(jìn)用戶在合理的時(shí)間完成各項(xiàng)任務(wù)，并可以對(duì)可能發(fā)生的不良情況提前預(yù)料和反饋。

基于上述流程，該模塊包括通知表，預(yù)警規(guī)則表，郵件表。其中通知表和郵件表用來(lái)保存發(fā)送到用戶的通知或郵件，而這相對(duì)簡(jiǎn)單，不再詳述。

預(yù)警表主要字段包括rule_id，rule_name，rule_desc，rule_type，interval_date，weekend_include_flag，status，start_date，weekend_include_flag，status，start_date，end_date，WHO。

1.4.5 用戶管理模塊

用戶管理模塊主要記錄所用系統(tǒng)的使用用戶信息。該模塊包括用戶信息表，系統(tǒng)部門表和用戶部門分配表，表間關(guān)系和表詳細(xì)信息

2 結(jié)束語(yǔ)

海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)及WEB 應(yīng)用平臺(tái)設(shè)計(jì)界面友好明了、操作簡(jiǎn)單通用、數(shù)據(jù)全面豐富、特別是動(dòng)態(tài)潮汐、風(fēng)況等要素演變曲線，能極大方便預(yù)報(bào)員的日常預(yù)報(bào)及工程設(shè)計(jì)管理人員使用，不但可以拓寬資料的應(yīng)用范圍，而且能實(shí)現(xiàn)多站數(shù)據(jù)集中，多單位共享，滿足了用戶的不同需求，在海洋環(huán)境預(yù)報(bào)，及防災(zāi)減災(zāi)等方面可以發(fā)揮重要作用。

篇6

[關(guān)鍵詞]多維分析；故障預(yù)測(cè)；大數(shù)據(jù)；油氣生產(chǎn)設(shè)備

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.12.243

1 引 言

油氣生產(chǎn)行業(yè)所采用的各類數(shù)字化設(shè)備較多，隨著行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)加劇，如何減少設(shè)備故障引起的停產(chǎn)時(shí)間，如何優(yōu)化采購(gòu)降低設(shè)備故障率，如何提前對(duì)故障做出預(yù)測(cè)以提前應(yīng)對(duì)，是石油企業(yè)所亟須思考和解決的問(wèn)題。

隨著工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)在油氣生產(chǎn)行業(yè)的開始應(yīng)用，為解決上述問(wèn)題提供了全新的思路。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可高速有效分析多維度的設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并結(jié)合其他靜態(tài)和動(dòng)態(tài)信息，對(duì)設(shè)備的故障進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，分析結(jié)果為生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)和QHSE服務(wù)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)手段和管理模式的革新，實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策、卓越運(yùn)營(yíng)與安全生產(chǎn)，最終達(dá)到可持續(xù)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。例如茂名石化探索如何在不改變已知原料屬性下，實(shí)現(xiàn)在重整裝置上提高汽油收率最高和汽油辛烷值最高的生產(chǎn)目標(biāo)。為解決這個(gè)問(wèn)題，采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，收集了重整裝置近三年的MES、HSE、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、腐蝕數(shù)據(jù)、ITCC、機(jī)泵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、氣象信息等數(shù)據(jù)，通過(guò)Hadoop建模，對(duì)重整原料歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分聚類分析，形成了典型的原料操作樣本庫(kù)，并據(jù)此快速確定每種原料類別下的最優(yōu)操作方案。技術(shù)人員對(duì)近4600個(gè)批次的石油原料進(jìn)行了分析建模，組成了操作樣本庫(kù)。通過(guò)該方法計(jì)算優(yōu)化工藝操作參數(shù)，可使汽油收率從89.88%提高到90.10%，是大數(shù)據(jù)在油氣生產(chǎn)行業(yè)應(yīng)用的成功例子。

本文擬通過(guò)將油氣生產(chǎn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)、配套物聯(lián)網(wǎng)采集的工況數(shù)據(jù)、維修保養(yǎng)記錄數(shù)據(jù)及工業(yè)自動(dòng)化數(shù)據(jù)組合應(yīng)用于設(shè)備故障大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的綜合故障率分析與故障預(yù)測(cè)，從而為設(shè)備采購(gòu)的最高性價(jià)比提供數(shù)據(jù)支撐，也為預(yù)防性維修維護(hù)提供決策支持，提升生產(chǎn)運(yùn)行的安全性和企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益。

2 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的運(yùn)用

油氣生產(chǎn)行業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)數(shù)量大，并發(fā)處理要求較高，對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析的巨大壓力，要解決海量數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題就需要引入大數(shù)據(jù)技術(shù)。

Hadoop是目前最流行和功能最強(qiáng)大的一個(gè)軟件計(jì)算平臺(tái)，可以很容易地開發(fā)和運(yùn)行處理油氣生產(chǎn)過(guò)程中的海量數(shù)據(jù)的分析模型。其核心部分主要包括―HDFS（Hadoop Distributed File System）和基于MapReduce機(jī)制的并行算法實(shí)現(xiàn)。Hadoop提供的分布式文件系統(tǒng)HDFS是建立在大型集群上可靠存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)集的文件系統(tǒng)，具有強(qiáng)容錯(cuò)性、流式數(shù)據(jù)訪問(wèn)與大數(shù)據(jù)集、硬件和操作系統(tǒng)的異構(gòu)性的優(yōu)勢(shì)。而MapReduce是一種簡(jiǎn)化的分布式程序設(shè)計(jì)模型，用于處理和生成大量數(shù)據(jù)集。通過(guò)該模型，程序自動(dòng)分布到一個(gè)由普通機(jī)器組成的超大機(jī)群上并發(fā)執(zhí)行。MapReduce通過(guò)把對(duì)數(shù)據(jù)集的大規(guī)模操作分發(fā)給網(wǎng)絡(luò)上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)可靠性，每個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)周期性地把完成的工作和狀態(tài)信息返回給主節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的并發(fā)處理。

Hadoop的上述優(yōu)點(diǎn)尤其適合于油氣生產(chǎn)行業(yè)的海量數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

3 設(shè)備故障率多維分析

設(shè)備故障率是評(píng)估設(shè)備性能優(yōu)劣的一個(gè)重要指標(biāo)。顧名思義，是設(shè)備故障運(yùn)行與正常運(yùn)行的比率。通過(guò)統(tǒng)計(jì)的方法可以計(jì)算特定個(gè)體、特定型號(hào)、特定類型或特定廠商的設(shè)備的故障信息，對(duì)設(shè)備時(shí)間質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估和橫縱向?qū)Ρ取?/p>

在油氣生產(chǎn)中，設(shè)備的故障記錄信息是故障率分析的依據(jù)，但因?yàn)閷?shí)際運(yùn)行中各個(gè)井站、礦區(qū)的運(yùn)行情況不同也影響了設(shè)備發(fā)生故障的情況，因此還需要引入配套物聯(lián)網(wǎng)采集的工況數(shù)據(jù)，以及日常的維修保養(yǎng)情況記錄數(shù)據(jù)，將這些信息進(jìn)行進(jìn)一步組合，在Hadoop大數(shù)據(jù)分析中建模挖掘，得出更精確的設(shè)備綜合故障率結(jié)果。

本文采用的多維故障率分析，基于3個(gè)大類的數(shù)據(jù)：

（1）設(shè)備故障信息：包括設(shè)備廠商信息、設(shè)備類型、設(shè)備型號(hào)、設(shè)備壽命、運(yùn)行時(shí)間、故障類型、故障次數(shù)、故障時(shí)長(zhǎng)、故障恢復(fù)時(shí)長(zhǎng)等；

（2）物聯(lián)網(wǎng)采集的工況數(shù)據(jù)：油氣生產(chǎn)設(shè)備產(chǎn)量、流量、振動(dòng)、位移，以及運(yùn)行環(huán)境溫度、濕度、處理物質(zhì)腐蝕性等；

（3）維修保養(yǎng)記錄數(shù)據(jù)：保養(yǎng)級(jí)別、保養(yǎng)時(shí)間、更換配件比、維修時(shí)間、維修級(jí)別等數(shù)據(jù)。

在Hadoop中，根據(jù)3類數(shù)據(jù)的權(quán)重、優(yōu)先級(jí)，以及每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的占比等，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析建模。進(jìn)而將各個(gè)維度的數(shù)據(jù)輸入到Hadoop的MapReduce框架中，在計(jì)算模型中進(jìn)行分析計(jì)算，最后得到分析結(jié)果。多維分析過(guò)程如圖1所示。

如上表所示，基于大數(shù)據(jù)分析的油氣生產(chǎn)設(shè)備故障分析統(tǒng)計(jì)過(guò)程是從油饃產(chǎn)中產(chǎn)生的多維數(shù)據(jù)（故障相關(guān)、設(shè)備相關(guān)、環(huán)境相關(guān)、操作相關(guān)）中獲取在任意時(shí)間間隔內(nèi)的某項(xiàng)故障相關(guān)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)源是多維數(shù)據(jù)按一定規(guī)則的組合，同時(shí)獲得相應(yīng)的不同維度的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

下面以例子說(shuō)明分析全過(guò)程。

向MapReduce庫(kù)輸入單個(gè)設(shè)備編號(hào)參數(shù)、時(shí)間區(qū)段參數(shù)，向Job Tracker提交統(tǒng)計(jì)任務(wù)，MapReduce庫(kù)將設(shè)備故障記錄庫(kù)中的數(shù)據(jù)分為m個(gè)分塊。Map Tracker讀取分塊中的設(shè)備故障記錄，作為map函數(shù)輸入，map函數(shù)按設(shè)備編號(hào)和時(shí)間區(qū)段參數(shù)，將該分塊內(nèi)符合條件的設(shè)備故障記錄統(tǒng)計(jì)出來(lái)，結(jié)果保存在中間鍵值對(duì)中。Reduce Tracker讀取所有Map Tracker產(chǎn)生的中間鍵值對(duì)，將其歸并為一組統(tǒng)計(jì)記錄，從而得到單位時(shí)間內(nèi)指定設(shè)備的故障率，或指定時(shí)間范圍內(nèi)該設(shè)備故障次數(shù)變化趨勢(shì)等信息。

進(jìn)一步，當(dāng)輸入?yún)?shù)為設(shè)備型號(hào)、時(shí)間區(qū)段時(shí)，Map Tracker調(diào)用map函數(shù)，將分塊文件中的屬于該設(shè)備型號(hào)的所有設(shè)備列出，結(jié)果保存為中間鍵值對(duì)，作為下一級(jí)MapReduce過(guò)程的map函數(shù)輸入，在下一級(jí)的MapReduce過(guò)程中，再使用上例中的過(guò)程，過(guò)濾不同編號(hào)設(shè)備在指定時(shí)間段內(nèi)的故障記錄并歸并出相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息。整個(gè)過(guò)程如圖2所示。

多維分析數(shù)據(jù)來(lái)源正是應(yīng)用上述MapReduce過(guò)程或多次MapReduce過(guò)程的迭代，得到最終分析結(jié)果。多維數(shù)據(jù)的故障率分析方法，解決了傳統(tǒng)單一數(shù)據(jù)對(duì)比未考慮實(shí)際運(yùn)行環(huán)境、運(yùn)行負(fù)荷、日常維護(hù)頻度等方面的因素，通過(guò)組合計(jì)算達(dá)到分析結(jié)果更全面完整的目的，為設(shè)備管理、設(shè)備采購(gòu)、巡檢維修等日常管理工作提供更準(zhǔn)確的決策輔助。

4 設(shè)備故障預(yù)測(cè)分析

獲得設(shè)備綜合故障率結(jié)果后，可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)設(shè)備的故障預(yù)測(cè)。對(duì)于井口裝置、閥門等控制設(shè)備的常規(guī)維護(hù)手段多為定期檢修或故障后維修，存在“過(guò)修”和“失修”現(xiàn)象，造成生產(chǎn)設(shè)備損耗和停產(chǎn)減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)設(shè)備的故障預(yù)測(cè)預(yù)警，在設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)條件下，能夠分析出潛在故障及原因、實(shí)現(xiàn)預(yù)知性維修，將能有效減少維修成本、降低非計(jì)劃停工風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)設(shè)備的故障預(yù)測(cè)預(yù)警，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)傳輸HDFS的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)運(yùn)行狀態(tài)與故障模型進(jìn)行并行計(jì)算大數(shù)據(jù)分析設(shè)備的故障預(yù)測(cè)幾個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)，如圖3所示。

通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)的各類傳感器，將重點(diǎn)設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和傳輸，通過(guò)RTU或者DCS等設(shè)備，傳輸?shù)紿adoop的HDFS分布式文件系統(tǒng)中，按照流文件格式進(jìn)行存儲(chǔ)。

設(shè)計(jì)MapReduce的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型，將幾個(gè)采集上來(lái)的維度數(shù)據(jù)進(jìn)行并行計(jì)算分析，分析算法可以Java程序方式實(shí)現(xiàn)基本的Map函數(shù)和Reduce函數(shù)。

（1）MapReduce庫(kù)先把預(yù)測(cè)算法程序的輸入文件劃分為M份（M為用戶定義），每一份通常有16MB到64MB；然后使用fork將用戶進(jìn)程拷貝到集群內(nèi)其他機(jī)器上。

（2）被分配了Map作業(yè)的Task Tracker，開始讀取對(duì)應(yīng)分片的輸入數(shù)據(jù)，包括此重點(diǎn)設(shè)備的振動(dòng)、位移、溫度等各個(gè)維度的數(shù)據(jù)。

（3）接著進(jìn)行Reduce作業(yè)。

（4）當(dāng)所有的Map和Reduce作業(yè)都完成了，MapReduce函數(shù)調(diào)用返回預(yù)測(cè)模型程序的代碼。

通過(guò)以上方式，實(shí)時(shí)獲取設(shè)備的振動(dòng)、溫度、壓力、流量等數(shù)據(jù)，同時(shí)將數(shù)據(jù)輸入到Hadoop故障預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)分析比對(duì)，一旦比對(duì)類似，則可預(yù)測(cè)故障的近似發(fā)生時(shí)間，從而合理安排預(yù)防性維護(hù)，從而保證了設(shè)備維護(hù)更有針對(duì)性。

5 結(jié) 論

本文通過(guò)將與油氣生產(chǎn)設(shè)備故障相關(guān)的工況數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)、維修保養(yǎng)等操作數(shù)據(jù)，作為多維數(shù)據(jù)源進(jìn)行組合，輸入到Hadoop大數(shù)據(jù)分析模型中，利用Hadoop的并行處理優(yōu)勢(shì)解決油氣生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)量大、影響因素眾多的故障分析難點(diǎn)，為設(shè)備的優(yōu)化采購(gòu)提供依據(jù)；同時(shí)將故障分析結(jié)果進(jìn)一步導(dǎo)入到故障預(yù)測(cè)中，也為預(yù)防性維修維護(hù)提供決策參考，提升油氣生產(chǎn)運(yùn)行安全和綜合運(yùn)營(yíng)效益。

參考文獻(xiàn)：

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關(guān)鍵詞：Web網(wǎng)絡(luò)；大數(shù)據(jù)分類；系統(tǒng)；設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）17-0216-02

我國(guó)當(dāng)前，已經(jīng)有與Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類的很多方法研究相繼出現(xiàn)，絕大多數(shù)學(xué)者也取得了一定的成效。但是基于Web網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)分類法，此種方法在使用過(guò)程中采用了由上到下的方法，分類樹形信息較為混亂，此種數(shù)據(jù)作為選擇的樣本節(jié)點(diǎn)，在通過(guò)決策樹進(jìn)行決策時(shí)，就可以根據(jù)相應(yīng)的計(jì)算規(guī)律進(jìn)行節(jié)點(diǎn)截取。決策樹的歸類方法在具體的使用過(guò)程中具備著操作較為簡(jiǎn)便、計(jì)算程度較輕的優(yōu)點(diǎn)，但是數(shù)據(jù)拓展效果較差，并且很容易在使用過(guò)程中受到噪音的干擾。因此隨之提出了有關(guān)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)處理的方法，即為利用迭代法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的信息進(jìn)行全部的獲取，在搜集項(xiàng)集的過(guò)程中支持?jǐn)?shù)集的定閾值，根據(jù)頻繁獲取的定閾值來(lái)獲取用戶所采用的最小置信度。此種方法在使用過(guò)程中受到了一定條件的約束，消耗了相對(duì)較多的資源。在此種方法之后，提出了基于在對(duì)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分類的過(guò)程中能夠阿金數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本處理，經(jīng)由高緯度的空間對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換，雖然此種方法能夠?qū)⒌途暥鹊木€性計(jì)算問(wèn)題轉(zhuǎn)換為高緯度的線性計(jì)算問(wèn)題，但是在實(shí)際的運(yùn)用過(guò)程中卻由于數(shù)據(jù)的種類受到了一定的限制，分類效果不夠優(yōu)化。通過(guò)對(duì)上述多種網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類的方法進(jìn)行優(yōu)弊端的分析，進(jìn)而設(shè)計(jì)出了一種新型的Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，此種系統(tǒng)能夠在使用過(guò)程中采用軟件和計(jì)算機(jī)硬件兩者相結(jié)合的方式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析總結(jié)。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)證實(shí)，此種系統(tǒng)的應(yīng)用在使用過(guò)程中具備了相對(duì)較高的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類性能。

1基于Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)的設(shè)計(jì)總體結(jié)構(gòu)

在對(duì)Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時(shí)，如果只是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類工作可能會(huì)在此過(guò)程中消耗一定程度的技術(shù)資源，與此同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理所用的時(shí)間也很長(zhǎng)，因此不能即時(shí)的對(duì)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。但是如果只是通過(guò)借助計(jì)算機(jī)硬件設(shè)施對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，那么就需要更多的資源配置，從而加大了成本的投入，在配置和管制上也就不太方便了。但是為了能夠使得計(jì)算機(jī)軟件發(fā)揮它的功能性特點(diǎn)，從而完成Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的劃分，讓軟件處理功能與計(jì)算機(jī)的硬件特點(diǎn)形成對(duì)Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)設(shè)計(jì)（系統(tǒng)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示）。

首先如圖所示通過(guò)系統(tǒng)的處理器以及軟件部分對(duì)Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，經(jīng)由Web網(wǎng)絡(luò)的處理器對(duì)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理之后，然后經(jīng)計(jì)算機(jī)的硬件設(shè)施對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，在對(duì)Web網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過(guò)程中通過(guò)軟件處理過(guò)程的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)處理功能，最終經(jīng)由處理之后，將數(shù)據(jù)傳輸至存儲(chǔ)板塊，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，從而完成了一系列的系統(tǒng)性Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類，供系統(tǒng)管理者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行下一步的處理。

2基于Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)的若干硬件設(shè)計(jì)

2.1 Web數(shù)據(jù)采集器

經(jīng)過(guò)圖一所示，要想完成Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)分析，重點(diǎn)就在于用何種材質(zhì)的數(shù)據(jù)采集器完成對(duì)數(shù)據(jù)的采集過(guò)程。在通常情況下通過(guò)計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)接口處安裝計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)采集器硬件設(shè)施，從而通過(guò)數(shù)據(jù)采集器向計(jì)算機(jī)發(fā)送采集到的相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集器的硬件設(shè)施（如圖2所示）。

由上圖可知，數(shù)據(jù)采集器的電源模塊會(huì)經(jīng)由單片機(jī)產(chǎn)生電壓，經(jīng)由REGIN發(fā)送到單片機(jī)的電壓調(diào)節(jié)器上，從而給單片機(jī)提供系統(tǒng)所需的電壓。與此同時(shí)使得系統(tǒng)運(yùn)行所產(chǎn)生的電壓通過(guò)系統(tǒng)的輸送程序從而對(duì)3v期間進(jìn)行運(yùn)用。Web網(wǎng)絡(luò)中的被預(yù)測(cè)信號(hào)經(jīng)由系統(tǒng)的相應(yīng)調(diào)節(jié)之后，使用該單片機(jī)將設(shè)備上的期間進(jìn)行轉(zhuǎn)化，從而經(jīng)由轉(zhuǎn)換之后獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，就完成了對(duì)Web網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集過(guò)程。在運(yùn)行這一系統(tǒng)過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)的采集如果數(shù)值過(guò)大，那么就需要在該系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中考慮多方面的因素，比如對(duì)數(shù)據(jù)采集的選取過(guò)程，數(shù)據(jù)采集器運(yùn)行過(guò)程中進(jìn)行的電壓轉(zhuǎn)換等，眾多因素都能夠?qū)?shù)據(jù)采集器的功能性軟件產(chǎn)生一定的影響。

2.2 Web網(wǎng)絡(luò)處理器

Web網(wǎng)絡(luò)處理器也是在對(duì)Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的系統(tǒng)中硬件設(shè)施中重要的一個(gè)組成部分，網(wǎng)絡(luò)處理器主要應(yīng)用于該系統(tǒng)中對(duì)經(jīng)由上部信息處理之后的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的程序。Web網(wǎng)絡(luò)處理器通常對(duì)此硬件設(shè)備選用的過(guò)程中，使用INTEL公司出產(chǎn)的產(chǎn)品，對(duì)此硬件進(jìn)行設(shè)計(jì)的時(shí)候，應(yīng)該選用綜合性較強(qiáng)并且能夠高效率的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的設(shè)備。Web網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)處理器結(jié)構(gòu)圖（如圖3所示）。

經(jīng)過(guò)上圖所示可以得知Web網(wǎng)絡(luò)處理器的整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行，是將信息進(jìn)行采集之后對(duì)其進(jìn)行處理，這個(gè)程序是可以進(jìn)行代碼編程的，而編程所得程序的實(shí)用性就在于此種程序?qū)⒉杉臄?shù)據(jù)進(jìn)行了存儲(chǔ)，并且將數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類，從而納入了處理器的程序之中。運(yùn)用Web網(wǎng)絡(luò)處理器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，得出的Web網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)果經(jīng)由系統(tǒng)的數(shù)據(jù)控制以及與外部硬件存儲(chǔ)設(shè)備相連接，從而將處理過(guò)后的數(shù)據(jù)發(fā)送至存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行保存。

3基于Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)

3.1 Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)采集程序

為了對(duì)Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理過(guò)程，讓數(shù)據(jù)采集器能夠?qū)eb網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)完成全部的采集過(guò)程，則需要對(duì)數(shù)據(jù)的采集源頭進(jìn)行代碼設(shè)計(jì)。通過(guò)代碼的鏈接從而獲取相應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)處理。為了在過(guò)程中保證數(shù)據(jù)的處理完整性，通過(guò)編碼的形式對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。圖4為單片機(jī)與AT45DB081的硬件原理圖。

3.2 Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類程序

為了對(duì)Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的分類，需要在設(shè)計(jì)過(guò)程中對(duì)其進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)信息的處理程序?qū)崿F(xiàn)。那么在對(duì)Web進(jìn)行信息分類的過(guò)程中，也就是根據(jù)數(shù)據(jù)的情況進(jìn)行歸屬分類，從而實(shí)現(xiàn)相關(guān)代碼如圖5所示。

3.3 Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類程序的改進(jìn)

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類過(guò)程中，Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的分類實(shí)效性是整個(gè)數(shù)據(jù)分類過(guò)程的重要部分，那么為了保障數(shù)據(jù)的分類時(shí)效性，也就是在第一時(shí)間對(duì)使用者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，提升系統(tǒng)的操作效率，保障Web網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類程序的系統(tǒng)效率，從而對(duì)其進(jìn)行代碼改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)Web網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的具體分析。

篇8

關(guān)鍵詞：大比例尺基礎(chǔ)；地理信息；數(shù)據(jù)庫(kù)

Abstract: as an important part of the infrastructure, digital city construction in large scale basis to improve the digital city's basic geographic information database construction, enhance the level of social management and public service. Large scale is based on the analysis of fundamental geographic information database construction, on the basis of the whole process to find out in the construction of the key points, and by strengthening the integrity of data, preparing work, promote the automation of processing multiple aspects, such as perfect the construction of database, and to summarize, to find effective and practical method of database construction.

Key words: large scale basis; Geographic information; The database

中圖分類號(hào)：P208文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-2104(2013)

現(xiàn)在我國(guó)很多城市都在實(shí)行數(shù)字城市建設(shè)，按照各個(gè)部門提供的信息編制對(duì)應(yīng)的地理信息系統(tǒng)?；A(chǔ)的地理信息就是把城市不同元素各種地理信息歸集到一塊，成為數(shù)字信息的載體，它具有涉及范圍寬廣、面向全社會(huì)、共享性強(qiáng)、公益性高的特點(diǎn)，是數(shù)字城市建設(shè)的核心內(nèi)容，維持系統(tǒng)運(yùn)行的先決條件。信息源的數(shù)目和質(zhì)量決定著國(guó)家信息系統(tǒng)運(yùn)用技術(shù)的深度，而大比例尺基礎(chǔ)的地理信息正是重要的數(shù)據(jù)信息源，按其制定的地形圖能達(dá)到城市不同專項(xiàng)地理信息系統(tǒng)使用的要求，因此要求基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)具有更高的精準(zhǔn)性和及時(shí)性。

一、地理數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作

原有的大比例尺基礎(chǔ)地形圖在制定過(guò)程中，應(yīng)按照現(xiàn)有的國(guó)家制圖規(guī)定的制度，對(duì)每種地形的元素在比例尺不相同如1:500和1:1000的情況下設(shè)定符號(hào)、種類級(jí)別大體保持統(tǒng)一，而很多城市在建立自己的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候在大比例尺基礎(chǔ)地形圖上加入不少國(guó)家制圖所規(guī)定條款外的數(shù)據(jù)信息，例如某棟大樓的高度、特殊建筑的標(biāo)志、公交站點(diǎn)等便于人們識(shí)路。此類數(shù)據(jù)信息的來(lái)源要根據(jù)人們?cè)趯?shí)際生活中的要求進(jìn)行詳細(xì)的收集，并保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。盡管這類城市地理數(shù)據(jù)信息并未以國(guó)家制圖規(guī)定內(nèi)容提及，但是我們?cè)谕晟瞥鞘械乩硇畔?shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候并不能忽略這些信息，盡可能做到在制定的地形圖上對(duì)這些地理信息進(jìn)行妥善保留，以增加城市地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)在使用價(jià)值。

在建設(shè)大比例尺基礎(chǔ)的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)的同時(shí)，也要增加對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)地理產(chǎn)品規(guī)章制度要求的建設(shè)，但是由于我國(guó)某些城市地理信息的特殊性，其建設(shè)過(guò)程較為緩慢，因此想要達(dá)到保持地理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息的一致性，滿足城市基礎(chǔ)地理信息建設(shè)與數(shù)據(jù)之間輪流使用的要求等目的，就先對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)及表格進(jìn)行籌劃工作。要嚴(yán)格按照國(guó)家的相關(guān)要求找到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法。因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)地形圖對(duì)比例尺不同的情況下相同的地理要素在地理圖形的表達(dá)上有通過(guò)點(diǎn)、線、面不同形式來(lái)表達(dá)的方式，所以我們要對(duì)其加以區(qū)分，如可采用在地形圖國(guó)家相關(guān)規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)編碼數(shù)字后面根據(jù)不同的表達(dá)方式加上對(duì)應(yīng)尾數(shù)。除此之外，還要設(shè)定具體的不同數(shù)據(jù)類型對(duì)地形要素進(jìn)行描述，對(duì)地理信息數(shù)據(jù)表的每個(gè)內(nèi)容和有關(guān)說(shuō)明進(jìn)行分析確立，建立明細(xì)的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)。為了方便數(shù)據(jù)庫(kù)的自動(dòng)建設(shè)，要把各種比例尺下地理信息與相關(guān)數(shù)據(jù)表格相互聯(lián)系起來(lái)，顧及到所用的地理信息軟件平臺(tái)以及最后地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)果的數(shù)據(jù)表達(dá)格式，如果要在不同的地理信息處理平臺(tái)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，就應(yīng)該做好數(shù)據(jù)接口預(yù)先措施。

二、數(shù)據(jù)執(zhí)行的自動(dòng)化

在建設(shè)大比例尺基礎(chǔ)的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，可應(yīng)用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)地理要素的選擇、整理、轉(zhuǎn)換等設(shè)定一些程序自動(dòng)化進(jìn)行處理，并提前制定相關(guān)因數(shù)來(lái)達(dá)到目的。進(jìn)行選擇地形要素時(shí)，一要按照建設(shè)時(shí)的實(shí)際情況制定一些列網(wǎng)格對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾選擇，按城市地理信息的相關(guān)特點(diǎn)對(duì)地形要素篩選，以比例尺從1：500向1：2000轉(zhuǎn)換的情況為例，可在地形圖上舍去下水道、管道以及其附帶內(nèi)容等相關(guān)地形要素，因?yàn)檫@些內(nèi)容在1:2000地形圖上可不予體現(xiàn)。二是要按照城市地理空間對(duì)地形圖相關(guān)一部分要素篩選處理，根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)地理要素進(jìn)行選擇，一般包含面狀地理要素的大小以及線型要素的長(zhǎng)短，還是上面的例子，分別確定不同比例下衛(wèi)生間、地下通道、綠化植物、大型工廠設(shè)施、天橋、立交橋等地形要素面積的選擇?？蓪⒚娣e較小的地形要素用不按地圖比例的簡(jiǎn)單易懂的點(diǎn)狀符號(hào)來(lái)表示，像汽車加油站、寺廟、雷達(dá)監(jiān)控室、變壓器、通風(fēng)設(shè)備、亭臺(tái)樓閣、走廊、鐘樓等等，在這些地理要素的關(guān)鍵部位要用點(diǎn)狀圖形來(lái)說(shuō)明；江河等線型水系、柵欄、層次低的單線道路等等線型地理要素可按照所規(guī)定的長(zhǎng)度進(jìn)行選擇。三要設(shè)定相關(guān)規(guī)定對(duì)地理信息要素較為密集的位置在地形圖上進(jìn)行取舍，例如市區(qū)繁華地段、旗桿點(diǎn)、交通發(fā)達(dá)點(diǎn)等。

在建設(shè)大比例尺基礎(chǔ)的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，對(duì)地理信息要素進(jìn)行整合處理，可將不用區(qū)別的地理信息要素在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行整合，不需要其他形式的處理。以1:2000的比例尺向1:10000轉(zhuǎn)換時(shí)，將柵欄、鐵絲網(wǎng)以及籬笆進(jìn)行整合。

三、建立數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程

在建設(shè)大比例尺基礎(chǔ)的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，先要對(duì)所建數(shù)據(jù)庫(kù)的城市進(jìn)行地理調(diào)查研究，做出相應(yīng)地形數(shù)據(jù)的整理分析。不少城市缺少大比例尺基礎(chǔ)地形的數(shù)據(jù)，對(duì)建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的目的性不強(qiáng)。所以要想建設(shè)好數(shù)字城市，相關(guān)工作人士應(yīng)按照其地理信息數(shù)據(jù)形成情況做好研究，在滿足國(guó)家相關(guān)制度、區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)和本行業(yè)有關(guān)規(guī)定的基礎(chǔ)上，設(shè)立一套數(shù)據(jù)體系，按照預(yù)先方案對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)圖層、結(jié)構(gòu)、文件等進(jìn)行規(guī)劃，確保數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量，完成大比例尺基礎(chǔ)的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)基本建設(shè)。其建設(shè)流程如下：對(duì)已有的數(shù)據(jù)分析研究制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范整理相關(guān)數(shù)據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)入庫(kù)交換數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)。

（一）研究數(shù)據(jù)

由于現(xiàn)有的城市大比例基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)具有存在年限的不同、搜集來(lái)源、格式多種化、質(zhì)量不統(tǒng)一、管理不集中等現(xiàn)象，因此在這些數(shù)據(jù)入庫(kù)之間，要經(jīng)過(guò)詳細(xì)的分析研究、整理。

（二）標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)立

其關(guān)鍵部分就是數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)劃，對(duì)整理數(shù)據(jù)的有關(guān)要求、數(shù)據(jù)保存的措施以及以后數(shù)據(jù)應(yīng)用有著重要的影響。因此在設(shè)定相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，要按照國(guó)家、區(qū)域、行業(yè)的相關(guān)說(shuō)明和規(guī)定進(jìn)行操作。

（三）數(shù)據(jù)的整合

不但要進(jìn)行原有數(shù)據(jù)的處理，還要對(duì)收集后的數(shù)據(jù)按照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行有效的處理措施。

（四）數(shù)據(jù)的檢測(cè)

對(duì)整理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加測(cè)，如果存在缺陷，就應(yīng)該重新進(jìn)行檢測(cè)。主要有地理圖形的檢測(cè)和數(shù)據(jù)屬性方面的檢測(cè)。其中存在的難點(diǎn)是由數(shù)據(jù)量巨大，對(duì)于為細(xì)小的問(wèn)題認(rèn)為難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)，可采用人工與相關(guān)專業(yè)檢測(cè)軟件配合來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)。

（五）數(shù)據(jù)經(jīng)轉(zhuǎn)換后進(jìn)庫(kù)

經(jīng)過(guò)整理與檢測(cè)的數(shù)據(jù)并不能直接入庫(kù)，還需用相關(guān)工具進(jìn)行格式上面的轉(zhuǎn)換，保持轉(zhuǎn)換前后地理信息在各個(gè)方面數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng)，并沒(méi)有地理圖形和數(shù)據(jù)屬性方面的差異。

四、建立完成的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)具有特點(diǎn)

（一）實(shí)用性：能夠滿足用戶的需要，便于使用、管理和維護(hù)。

（二）適用性：系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)能夠滿足各種類型用戶的需要，運(yùn)作方便、靈活，方便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。

（三）標(biāo)準(zhǔn)化：數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容、數(shù)據(jù)分類、格式編碼、相關(guān)精度等方面應(yīng)采用國(guó)家所規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)的相關(guān)規(guī)定、地方的有關(guān)制度。

（四）擴(kuò)充性：數(shù)據(jù)編碼、應(yīng)用范圍以及軟硬件設(shè)施可進(jìn)行擴(kuò)從，以適應(yīng)未來(lái)技術(shù)水平的更新。

（五）領(lǐng)先性：應(yīng)用先進(jìn)的技術(shù)、方法、設(shè)備等，提升數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)水平；最大程度地節(jié)約資金。

（六）開放與共享性：促使基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)能夠成為綜合性地理信息資源。

五、加強(qiáng)建設(shè)過(guò)程中質(zhì)量

數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)產(chǎn)品的質(zhì)量方面控制難于數(shù)字線劃圖方面的質(zhì)量控制，因此在建設(shè)大比例尺基礎(chǔ)的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候應(yīng)制定先進(jìn)有效的質(zhì)量控制措施來(lái)保證數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)質(zhì)量，對(duì)地理信息數(shù)據(jù)作出數(shù)據(jù)精度、數(shù)據(jù)屬性、地理圖形統(tǒng)一性、良好的數(shù)據(jù)完備性進(jìn)行控制，主要有檢測(cè)數(shù)據(jù)的完整程度；檢查地形圖圖層中的空地物類；確保數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)有遺漏要素。對(duì)建設(shè)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)和相關(guān)規(guī)范。無(wú)效數(shù)據(jù)排除，在數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)過(guò)程會(huì)產(chǎn)生一小部分無(wú)效的或者重復(fù)的數(shù)據(jù)，需及時(shí)進(jìn)行排查。

六、結(jié)論

基于以上分析論述，為加強(qiáng)城市宏觀管理以及規(guī)劃的需求，建設(shè)數(shù)字城市可以通過(guò)建設(shè)大比例尺基礎(chǔ)的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。隨著比例尺的進(jìn)一步加大，地形圖所覆蓋的信息更為廣泛，其應(yīng)用范圍也會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)展，如衛(wèi)星運(yùn)行圖片、航空飛行軌跡等等。因此，對(duì)于城市地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)，應(yīng)作為城市建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施的重要內(nèi)容之一。

參考文獻(xiàn)：

[1]葉海波,吳遇文.大比例尺基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)的建庫(kù)與應(yīng)用[J].測(cè)繪,2012(4)

篇9

關(guān)鍵詞：多元智能算法；智能處理技術(shù)；神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；差分嵌入編程技術(shù)；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044(2012)29-6996-04

“三流的企業(yè)賣產(chǎn)品，二流的企業(yè)賣技術(shù),一流的企業(yè)賣標(biāo)準(zhǔn)”，這句話形象地概括出了標(biāo)準(zhǔn)在企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中的決定性作用。放眼當(dāng)今世界,凡是標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)先的企業(yè),無(wú)一不在該行業(yè)中居于主導(dǎo)地位,決定著行業(yè)的進(jìn)入壁壘或者發(fā)展趨向。企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)信息的存貯、處理及應(yīng)用已越來(lái)越廣泛?！岸嘣髽I(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)處理分析編寫系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計(jì)”企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)編寫系統(tǒng)能更進(jìn)一步對(duì)各類標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析與優(yōu)化處理研究應(yīng)用。本系統(tǒng)是基本于woindows操作下的具有三層架構(gòu)的應(yīng)用程序，具有開放的用戶層、應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層，并為設(shè)計(jì)、開發(fā)、集成和部署軟件平臺(tái)應(yīng)用提供基于組件的方法。系統(tǒng)應(yīng)用又與access數(shù)據(jù)庫(kù)、word系統(tǒng)、其它出版系統(tǒng)等構(gòu)成多元化集成系統(tǒng)平臺(tái)，它具有應(yīng)用程序調(diào)度與管理功能、系統(tǒng)安全管理功能、資源程序分配管理、功能業(yè)務(wù)流程制訂與管理功能、流程追蹤與記憶管理功能、數(shù)據(jù)挖掘功能、多架構(gòu)平臺(tái)集成算法先進(jìn)等功能。這是一套集管理技術(shù)、格式化文檔處理、多項(xiàng)算法技術(shù)、海量級(jí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)于一體的應(yīng)用開發(fā)系統(tǒng)。在石油生產(chǎn)科研中必將起到積極的作用和得到廣泛的應(yīng)用，也必將創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

1 數(shù)據(jù)處理算法研究

隨著人工智能科學(xué)的深入發(fā)展,對(duì)智能控制的研究已演變成多元層次、樹層次與子層次遞階控制的模式。有學(xué)者將遺傳算法與人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合,分別提出了“基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的遺傳算子自學(xué)習(xí)”和“基于權(quán)值進(jìn)化的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)”的思想體系。也有學(xué)者對(duì)遺傳算法、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法和免疫算法三者的集成進(jìn)行了研究。其主要的思想是對(duì)外界環(huán)境學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能由人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法完成,算法參數(shù)的調(diào)節(jié)、升級(jí)功能由遺傳算法完成,算法對(duì)環(huán)境適應(yīng)性的評(píng)價(jià)由免疫算法完成。智能算法的多元化意味著算法復(fù)雜度的上升,同時(shí)也意味著編程難度和軟件潛在故障率的上升。是否采用多元智能算法及如何采用多元智能算法,需要根據(jù)系統(tǒng)性能要求和設(shè)計(jì)精度進(jìn)行相關(guān)的評(píng)估。

1.1 多元算法的研究

多元算法已經(jīng)成為當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)處理中重要的方法之一,而求解多元算法模型的關(guān)鍵問(wèn)題是如何確定回歸系數(shù)和模糊測(cè)度。針對(duì)以往使用遺傳算法確定回歸系數(shù)和模糊測(cè)度時(shí)間復(fù)雜度高和收斂速度較慢的問(wèn)題,使用一種高效的搜索算法——粒子群算法求解基于廣義Choquet-積分的多元非線性回歸模型,分別在人工數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),對(duì)粒子群算法和遺傳算法進(jìn)行比較.結(jié)果表明,用粒子群算法求解該模型不僅比遺傳算法收斂速度快,而且還能搜索到比遺傳算法更優(yōu)的解。

1.2 數(shù)據(jù)流工程正則算法的研究

數(shù)據(jù)流工程正則算法的研究以形式化的方法研究數(shù)據(jù)流分析的基本原理，給出了數(shù)據(jù)流表達(dá)式的概念。并在此概念的基礎(chǔ)上，研制出一個(gè)數(shù)據(jù)流異常的數(shù)據(jù)流分析算法。算法要求通用性強(qiáng)，運(yùn)用本算法不難開發(fā)出相應(yīng)的程序，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)工程的特點(diǎn)研發(fā)“正則集的代數(shù)”算法并形成表達(dá)式，進(jìn)而完成編寫代碼。

正則集的代數(shù)”算法格式如/abc/，其中位于“/”定界符之間的部分就是將要在目標(biāo)對(duì)象中進(jìn)行匹配的模式。用戶只要把希望查找匹配對(duì)象的模式內(nèi)容放入“/”定界符之間即可。為了能夠使用戶更加靈活的定制模式內(nèi)容，正則表達(dá)式提供了專門的“元字符”。所謂元字符就是指那些在正則表達(dá)式中具有特殊意義的專用字符，可以用來(lái)規(guī)定其前導(dǎo)字符（即位于元字符前面的字符）在目標(biāo)對(duì)象中的出現(xiàn)模式。

較為常用的元字符包括： “+”， “*”，以及 “?”。其中，“+”元字符規(guī)定其前導(dǎo)字符必須在目標(biāo)對(duì)象中連續(xù)出現(xiàn)一次或多次，“*”元字符規(guī)定其前導(dǎo)字符必須在目標(biāo)對(duì)象中出現(xiàn)零次或連續(xù)多次，而“?”元字符規(guī)定其前導(dǎo)對(duì)象必須在目標(biāo)對(duì)象中連續(xù)出現(xiàn)零次或一次。這也是項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)。

1.3 標(biāo)準(zhǔn)工程算法

主要研制出符合標(biāo)準(zhǔn)化GB/T 1.1-2009要求的工程算法及20多個(gè)重點(diǎn)子算法。如：GB/T 321 優(yōu)先數(shù)和優(yōu)先數(shù)系及ISO 圖形算法。通過(guò)國(guó)標(biāo)規(guī)定，建立數(shù)據(jù)庫(kù)，然后通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法建立研究算法，然后依數(shù)據(jù)分析技術(shù)建立數(shù)據(jù)模型，最后完成算法代碼。標(biāo)準(zhǔn)工程用到的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)算法(data mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。嵌入式線性算法技術(shù)主要用在數(shù)據(jù)處理、解釋、結(jié)果呈現(xiàn)上面。

2 建立多元企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)處理分析編寫系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計(jì)

2.2系統(tǒng)的安全設(shè)計(jì)

本集成系統(tǒng)平臺(tái)具有功能完善的信息交換式管理界面（如圖1所示），安全的系統(tǒng)嵌入式接口和強(qiáng)壯的用戶管理，整個(gè)軟件系統(tǒng)是一個(gè)完整的統(tǒng)一整體平臺(tái)，密不可分。使用加強(qiáng)的MD5口令算法加密，各模塊之間緊密集成與子程間具有防拷貝功能。

2.3系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)

3 結(jié)束語(yǔ)

“多元企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)處理分析編寫系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計(jì)”的軟件設(shè)計(jì)規(guī)范, 操作簡(jiǎn)單靈活, 適應(yīng)性強(qiáng), 易學(xué)易用。它是由系統(tǒng)平臺(tái)管理模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊、標(biāo)準(zhǔn)編寫起草模塊、標(biāo)準(zhǔn)編寫修改模塊、標(biāo)準(zhǔn)編寫標(biāo)準(zhǔn)生成模塊、與word集成模塊、Windows API控制模塊、數(shù)據(jù)導(dǎo)出模塊、數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊、內(nèi)存優(yōu)化管理模塊及眾多算法模塊有機(jī)地集成在一起而成的綜合系統(tǒng)。它具有程序設(shè)計(jì)算法的創(chuàng)新性及國(guó)際軟件編程的先進(jìn)理念，軟件投入使用可減輕企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定者的疲勞強(qiáng)度及軟件學(xué)習(xí)的效率，提高企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)編寫質(zhì)量及標(biāo)準(zhǔn)制定的工作效率。軟件的推廣使用，得到了企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定人員的良好應(yīng)用與用戶好評(píng)，在石油行業(yè)企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定中，獲得良好的工作效率、經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，為整個(gè)石油行業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量節(jié)能工作做出貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 馬有志.鉆井多元數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2008(25):2005.

篇10

關(guān)鍵詞：教學(xué)設(shè)計(jì)前端分析；數(shù)據(jù)挖掘；綜合集成方法論；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；層次聚類

中圖分類號(hào)：G40-057　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A　文章編號(hào)：1673-8454(2011)21-0084-04

教學(xué)設(shè)計(jì)對(duì)于教學(xué)工作科學(xué)化，提高學(xué)習(xí)者分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力和培養(yǎng)科學(xué)思維能力與科學(xué)態(tài)度，促進(jìn)教育技術(shù)的實(shí)踐與理論的發(fā)展和適應(yīng)信息社會(huì)發(fā)展的需求等方面都有著重要的意義和價(jià)值。前端分析，是教學(xué)設(shè)計(jì)的第一步，它是教學(xué)設(shè)計(jì)過(guò)程的基礎(chǔ)，有助于理順問(wèn)題與方法、目的與手段的關(guān)系，其設(shè)計(jì)的好壞直接影響到后面的一系列工作。在不同的教學(xué)設(shè)計(jì)過(guò)程模式中，前端分析的內(nèi)容略有不同，但主要包括：學(xué)習(xí)任務(wù)、學(xué)習(xí)需要、學(xué)習(xí)者特征和學(xué)習(xí)環(huán)境等。鑒于本文的研究主要定位于學(xué)科課程范圍，學(xué)習(xí)需要和學(xué)習(xí)任務(wù)由學(xué)校學(xué)科專業(yè)所規(guī)定，學(xué)習(xí)環(huán)境一般在具體的情境中由授課教師掌握控制，又由于學(xué)習(xí)者是教學(xué)活動(dòng)的主體，教學(xué)設(shè)計(jì)的一切活動(dòng)都是為了學(xué)習(xí)者的學(xué)，學(xué)生之間存在著共性，也存在著差異，本文只對(duì)學(xué)習(xí)者特征做主要研究。對(duì)學(xué)生進(jìn)行分析的目的是了解影響學(xué)生學(xué)習(xí)的認(rèn)知能力、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者三個(gè)方面特征的研究，使得教師更好地把握學(xué)習(xí)者的情況，從而達(dá)到更好地實(shí)現(xiàn)因材施教、因風(fēng)格施教的口的。

為了有利于后續(xù)教學(xué)設(shè)計(jì)自動(dòng)化的探索，本文基于綜合集成(Meta-synthesis)方法論，即將專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和信息資料，以及計(jì)算機(jī)技術(shù)三者有機(jī)動(dòng)態(tài)地結(jié)合起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)高度智能化的人機(jī)交互系統(tǒng)，把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于數(shù)字化后的教學(xué)設(shè)計(jì)前端分析中，列舉出實(shí)驗(yàn)過(guò)程，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。

一、理論基礎(chǔ)

1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)是從大量的、不規(guī)則的、含有噪音的數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可被人理解和利用的模式的高級(jí)處理過(guò)程。它包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類、粗糙集、遺傳算法、決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則等多種技術(shù)。它被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，包括金融業(yè)、零售業(yè)、電信業(yè)及其他科技應(yīng)用領(lǐng)域。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò))是目前使用最廣泛、發(fā)展最成熟的一種經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)型數(shù)據(jù)挖掘方法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要特點(diǎn)是輸入信號(hào)前向傳遞，誤差反向傳遞，并且在這個(gè)過(guò)程中不斷修改權(quán)值直到達(dá)到目標(biāo)值。網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層，隱層和輸出層。其網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示：

其中，X1，X2……Xn是輸入信號(hào)。YI，Y2……Yn是輸出信號(hào)。Wij，wjk代表權(quán)值。輸入層輸入信號(hào)，輸出層輸出處理結(jié)果信號(hào)，隱層處理信號(hào)，在處理的過(guò)程中，根據(jù)來(lái)自輸出層的反饋信號(hào)，權(quán)值不斷被調(diào)整，當(dāng)輸出層誤差減小到預(yù)定值時(shí)，學(xué)習(xí)結(jié)束?？梢哉f(shuō)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)就是權(quán)值的改變。

3.聚類分析方法

聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)型數(shù)據(jù)挖掘方法，其實(shí)質(zhì)是建立一利，分類方法，它能夠?qū)⒁慌鷺颖緮?shù)據(jù)按照他們?cè)谛再|(zhì)上的親密程度在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下自動(dòng)進(jìn)行分類。層次聚類是聚類分析中的一種方法，它是根據(jù)樣本間的親疏程度，將最相似的樣本結(jié)合在一起，以逐次聚合的方式分類，白：到最后所有的樣水成一類。

根據(jù)聚類過(guò)程的不同，層次聚類法可分為方向相反的兩大類：分解法(自頂向下)和凝聚法(自底向上)。本研究采用的是凝聚法，其基本思想是：(1)假定N個(gè)樣本各自成一類，計(jì)算類間距(等于各樣本之間的距離)；(2)選擇距離最近的兩類并成一個(gè)新類：(3)計(jì)算新類與其他類問(wèn)的距離；(4)重復(fù)第2步和第3步，這樣每次縮小一類，直到所有樣本都成一類為上。

二、學(xué)習(xí)者特征測(cè)量方法

學(xué)習(xí)者特征主要包括認(rèn)知能力、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)三個(gè)方面。

美國(guó)著名教育心理學(xué)家布魯姆(B.S.Bloom)的“教育目標(biāo)分類”理論把教學(xué)目標(biāo)分為認(rèn)知、情感和動(dòng)作技能三個(gè)目標(biāo)領(lǐng)域，其中認(rèn)知能力的目標(biāo)按智力活動(dòng)的復(fù)雜程度由低級(jí)到高級(jí)又可劃分為六個(gè)等級(jí)：(1)認(rèn)記――記憶或重復(fù)以前呈現(xiàn)過(guò)的信息的能力，也就是知識(shí)保持能力；(2)理解――用自己的語(yǔ)言來(lái)解釋所獲得的信息的能力；(3)應(yīng)用――將知識(shí)(概念、原理或定律)應(yīng)用于新情況的能力；(4)分析――把復(fù)雜的知識(shí)分解為若干個(gè)彼此相關(guān)的組成部分的能力；(5)綜合――將有關(guān)的知識(shí)元素綜合起來(lái)形成新知識(shí)塊或新模式的能力：(6)評(píng)價(jià)――根據(jù)已有知識(shí)或給定的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)事物作出評(píng)價(jià)和鑒定的能力。根據(jù)認(rèn)知能力的評(píng)估與測(cè)量方法的不同，可以把學(xué)生認(rèn)知能力值測(cè)量方法分為兩種：“小組評(píng)估法”和“逐步逼近法。”研究是根據(jù)“小組評(píng)估法”來(lái)設(shè)計(jì)量表測(cè)試學(xué)生認(rèn)知能力的。

學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)是指直接推動(dòng)學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種內(nèi)部動(dòng)力，是激勵(lì)和指引學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種需要，本文學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)測(cè)量是根據(jù)王迎、彭華茂、黃榮懷等在《遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)測(cè)量工具的編制與應(yīng)用》一文中提出的“遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)問(wèn)卷”測(cè)量的，該問(wèn)卷是根據(jù)奧蘇貝爾的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)分類理論從三個(gè)動(dòng)機(jī)維度，即認(rèn)知內(nèi)驅(qū)力、自我提高內(nèi)驅(qū)力和附屬內(nèi)驅(qū)力來(lái)制定的一種測(cè)驗(yàn)學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)類型和強(qiáng)度的表格：奧蘇貝爾將學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)劃分為三個(gè)方面：即認(rèn)知內(nèi)驅(qū)力(cognitive drive)、自我提高內(nèi)驅(qū)力(ego-enhancement drive)以及附屬內(nèi)驅(qū)力(affiliative drive)，認(rèn)知內(nèi)驅(qū)力是一種要求了解和理解的需要，要求掌握知識(shí)的需要，以及系統(tǒng)地闡述問(wèn)題并解決問(wèn)題的需要，這是一種內(nèi)部動(dòng)機(jī)；自我提高內(nèi)驅(qū)力是個(gè)體因自己的勝任能力或工作能力而贏得相應(yīng)地位的需要，這是一種外部動(dòng)機(jī)：附屬內(nèi)驅(qū)力：是個(gè)體為了保持長(zhǎng)者(家長(zhǎng)、教師等)的贊許：或認(rèn)可而表現(xiàn)出來(lái)的把學(xué)習(xí)或工作做好的一種需要，也是一種外部動(dòng)機(jī)。

學(xué)習(xí)風(fēng)格(Learmng Stvte)的概念是由美國(guó)學(xué)者Herbert Thelen于1954年首次提出，在今天的教育和技能培訓(xùn)領(lǐng)域中，學(xué)習(xí)風(fēng)格一詞已是研究者最廣泛使用的概念之一，學(xué)習(xí)風(fēng)格理論已成為當(dāng)今教育心理學(xué)一個(gè)新的領(lǐng)域。學(xué)習(xí)風(fēng)格是學(xué)習(xí)者持續(xù)一貫的帶有個(gè)性特征的學(xué)習(xí)方式，是學(xué)習(xí)策略和學(xué)習(xí)傾向的總和。其測(cè)定方法主要有測(cè)驗(yàn)法、行為觀察法、行為評(píng)定法和作品分析法。其中，測(cè)驗(yàn)法是最主要的方法。學(xué)習(xí)風(fēng)格的測(cè)量在手段上可以分為圖式和量表兩種形式。大多數(shù)研究者采用量表方式來(lái)測(cè)定學(xué)習(xí)風(fēng)格。學(xué)習(xí)風(fēng)格的測(cè)量工具可以分為七種二場(chǎng)獨(dú)立一場(chǎng)依存類型測(cè)量工具、榮格個(gè)性

類型測(cè)量工具、感知覺(jué)類型測(cè)量工具、社會(huì)互動(dòng)類型測(cè)量工具、多元智能類型測(cè)量工具、基于經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)量量表、基于三維模型的學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)量量表。所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表屬于多元智能類型測(cè)量工具。多元智力理論是由加德納提出的，但他并未開發(fā)測(cè)量工具。所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表(也稱Felder-Si／verman量表)是由Feldel和Soloman于1997年開發(fā)的一種用來(lái)測(cè)量學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格類型的量表，是教育領(lǐng)域比較有權(quán)威的學(xué)習(xí)風(fēng)格量表。所羅門(Barbara A.Soloman)從信息加工感知、輸入、理解四個(gè)方面將學(xué)習(xí)風(fēng)格分為4個(gè)組對(duì)8種類型，它們是：活躍型與沉思型、感悟型與直覺(jué)型、視覺(jué)型與言語(yǔ)型、序列型與綜合型，比較全面地反映了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格，且具有很強(qiáng)的操作性，可以較好地進(jìn)行學(xué)習(xí)風(fēng)格的調(diào)試。因此，本文中學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)量選用“所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表”測(cè)量。

三、調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果

本研究的調(diào)查對(duì)象是云南大學(xué)2008屆職業(yè)與繼續(xù)教育學(xué)院市場(chǎng)營(yíng)銷和財(cái)會(huì)專業(yè)現(xiàn)代教育技術(shù)學(xué)課程的89名本科生的認(rèn)知能力、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和學(xué)習(xí)風(fēng)格。調(diào)查問(wèn)卷共89份，經(jīng)篩選整理后，有效問(wèn)卷為89份?表1、2、3為問(wèn)卷處理后的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

四、層次聚類方法分類

利用SPSS軟件，用層次聚類分析法對(duì)上述問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類得到分類結(jié)果，然后把結(jié)果反饋給被調(diào)查者，再由被調(diào)查者和專家對(duì)結(jié)果進(jìn)行核實(shí)、探討，取得共識(shí)，接下來(lái)對(duì)可疑或不合理的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，如此反復(fù)修改，最后形成用于接下來(lái)的實(shí)驗(yàn)研究中的學(xué)生特征分類結(jié)果。其中，把認(rèn)知能力分為較強(qiáng)和一般兩類，學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)分為較強(qiáng)、中等和較弱三類。

學(xué)習(xí)風(fēng)格的測(cè)量結(jié)果可以直接用于描述學(xué)習(xí)者，故不做進(jìn)一步研究。

五、認(rèn)知能力數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)

1.BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

首先，需要獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入和目標(biāo)樣本。根據(jù)上面得到的學(xué)生特征分類結(jié)果，選取其中30組作為訓(xùn)練樣本、樣本被分為較強(qiáng)組和一般組。

接下來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，根據(jù)Kohnogorov定理，采用一個(gè)Nx(2N+I)xM的3層BP網(wǎng)絡(luò)作為狀態(tài)分類器。其中，N表示輸入特征向量的分量數(shù)，M表示輸出狀態(tài)類別總數(shù)。對(duì)于本例，N=6。為了簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)，用(1，1)表示較強(qiáng)狀態(tài)，(1，0)表示一般狀態(tài)。這樣一來(lái)，就可以在網(wǎng)絡(luò)中只設(shè)計(jì)兩個(gè)輸入神經(jīng)元表示這兩種狀態(tài)類別。由此可得，該BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為：輸入層有6個(gè)神經(jīng)元，中間層有13個(gè)神經(jīng)元，輸出層有2個(gè)神經(jīng)元。按照一般的設(shè)計(jì)方案，中間層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為s型正切函數(shù)，輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為S型對(duì)數(shù)函數(shù)，是因?yàn)樵摵瘮?shù)為0-1麗數(shù)(后面我們必須將樣本數(shù)據(jù)歸一化到0-1內(nèi))，正好滿足狀態(tài)類別的輸出要求。

令P表示網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本向量，T表示網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)向量，由上表可得

P=[81 82 69 78 65 46、69 68 65 72 72 53，79 92 56 67 78 61、

79 60 62 69 81 60 82 85 70 82 80 62 66 g4 69 63 85 59，

80 90 75 78 79 51，90 93 63 88 77 59

69 78 60 76 83 57，……]

T=[1 1 1 1 1 1 1 1，1 1 1 1，1 1 1 1 1 1，1 1 1 1，1 1，1 1 1 1 1 1

1 0 1 n 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 10

利用如下代碼建立一個(gè)符合以上要求的BP網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)為trainhn，學(xué)習(xí)函數(shù)取默認(rèn)值learngdm，性能函數(shù)取默認(rèn)值mse。其中麗數(shù)mlnnaax設(shè)定了輸入向量元素的閾值范圍。

net=newff(minmax(P)，[13,2]，{tansig','logsig”)，’trainlml；

2.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

net=train(net,P,T)

訓(xùn)練結(jié)果為：

TRAINLM，Epoch 0／50，MSE 0 730893／0.001，Gra-dient 1.60962／le-010

TRAINLM，Epoch 7／50，MSE 0.000444178／0.001，Gradient 0.0902879／le-010

TRAINLM，Performance goa]met，

可見(jiàn)，經(jīng)過(guò)7次訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)誤差達(dá)到了設(shè)定的最小值，結(jié)果如圖2所示。

3.網(wǎng)絡(luò)測(cè)試與運(yùn)用

網(wǎng)絡(luò)測(cè)試的目的是為了確定網(wǎng)絡(luò)是甭滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。選取7組“較強(qiáng)”狀態(tài)數(shù)據(jù)和3組“一般”狀態(tài)數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)。利用上面設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)，判別它們分別屬于哪一種狀態(tài)。運(yùn)行結(jié)果如圖3所示：

由此可見(jiàn)，前7組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其為“較強(qiáng)”狀態(tài)，后3組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其為“一般”狀態(tài)，這與實(shí)際情況相符合，說(shuō)明所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)是合理的，可以投入運(yùn)用。

六、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)

學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)在BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、網(wǎng)絡(luò)測(cè)試與應(yīng)用上的方法與認(rèn)知能力相似，故不再贅述。在此只給出網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)樣本訓(xùn)練的結(jié)果圖(圖4)、測(cè)試樣本(表4)和測(cè)試結(jié)果(圖5)。

目標(biāo)樣本為：

由此可見(jiàn)，前2組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其為“較強(qiáng)”狀態(tài)，第3組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其為“中等”狀態(tài)，第4組不能判斷其狀態(tài)情況，第5組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其為“中等”狀態(tài)，第6組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其為“較弱”狀態(tài)，其中，第1、2、3、6組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際相符合，第4、5組預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況不符合，故神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)成功率為66.7％，基本可以使用。

七、小結(jié)

教學(xué)設(shè)計(jì)前端分析是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，本文以從定性到定量綜合集成方法為主，在大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，選用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和層次聚類分析對(duì)教學(xué)設(shè)計(jì)前端分析中的認(rèn)知能力和學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)做了研究，系統(tǒng)預(yù)測(cè)成功率較高，這對(duì)于進(jìn)一步開展后續(xù)的教學(xué)設(shè)計(jì)研究及實(shí)現(xiàn)教學(xué)設(shè)計(jì)自動(dòng)化的研究起著很好的鋪墊作用。

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