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

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

1 大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計涵義

通常來說，凡是數(shù)據(jù)量超過一定大小，導(dǎo)致常規(guī)軟件無法在一個可接受的時間范圍內(nèi)完成對其進(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V（即Volume、Variety、Value、Velocity）來概括大數(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)動的業(yè)務(wù)模式。2012年，美國政府投資2億美元啟動的“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計劃”，更是將大數(shù)據(jù)的研究上升到國家戰(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，而在于對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行專業(yè)化的處理，核心是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。面對大數(shù)據(jù)，越來越多的領(lǐng)域都開始運(yùn)用數(shù)學(xué)特別是統(tǒng)計學(xué)的工具，挖掘大數(shù)據(jù)中真正蘊(yùn)藏的價值。正如西內(nèi)啟在《看穿一切數(shù)字的統(tǒng)計學(xué)》書中所指出的，“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得出謬誤結(jié)果，”而科學(xué)的統(tǒng)計學(xué)方法是得出因果關(guān)系的最佳方法。

從統(tǒng)計學(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，海量數(shù)據(jù)以分布式方式進(jìn)行存儲，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)計方法和統(tǒng)計分析工具已無法滿足大數(shù)據(jù)分析的需要，亟需統(tǒng)計方法的革新。另一方面，數(shù)據(jù)分析結(jié)果需要用生動、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，闡釋數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。因此，統(tǒng)計學(xué)要挺立大數(shù)據(jù)潮頭，創(chuàng)新統(tǒng)計分析工具、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、分析向數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)變，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展及其對統(tǒng)計學(xué)帶來的挑戰(zhàn)。

2 大數(shù)據(jù)時代統(tǒng)計學(xué)教育面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對

據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（Internet Data Center）預(yù)測，中國大數(shù)據(jù)技術(shù)與服務(wù)市場將會從2011年的7760萬美元快速增長到2016年的6.16億美元，而據(jù)業(yè)界專家估算，中國大數(shù)據(jù)市場的人才需求量至少為100萬人，其中統(tǒng)計人才、技術(shù)更是捉襟見肘。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集和分析技術(shù)的知識結(jié)構(gòu)已不能滿足大數(shù)據(jù)時代對“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的要求，多家企業(yè)在面對大數(shù)據(jù)發(fā)展時遭遇人才瓶頸。大數(shù)據(jù)相關(guān)人才供給不足將會成為影響大數(shù)據(jù)市場發(fā)展的一個重要因素。

當(dāng)前，全世界范圍內(nèi)已有數(shù)百個高校開設(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)置上項目設(shè)置偏重于計算機(jī)方向。課程設(shè)置偏重統(tǒng)計學(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)與慧科教育合作開辦了國內(nèi)首個“大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用”軟件工程碩士項目研究生班，這是目前國內(nèi)唯一一個培養(yǎng)大數(shù)據(jù)行業(yè)專業(yè)型人才的項目，但其培養(yǎng)目標(biāo)、知識體系是面向計算機(jī)領(lǐng)域，而立足統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)項目，在國內(nèi)可謂是鳳毛麟角。

知者隨事而制。高等院校統(tǒng)計學(xué)專業(yè)要通過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，體現(xiàn)高等院校向社會、企業(yè)提供智力支撐，輸送企業(yè)亟需的復(fù)合型、實用性大數(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)、中國人民大學(xué)、中國科學(xué)院大學(xué)、中央財經(jīng)大學(xué)五所應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士培養(yǎng)單位在北京成立了“中國大數(shù)據(jù)教育協(xié)同創(chuàng)新體”，在高校之間實現(xiàn)學(xué)科融合、優(yōu)勢互補(bǔ)、強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，通過共享優(yōu)質(zhì)資源平臺、共同建立課程體系、共同建設(shè)案例資源庫、聯(lián)合搭建實踐實訓(xùn)平臺等多種形式，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，通過與國有超大型企業(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（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)計專業(yè)碩士學(xué)位研究生的培養(yǎng)過程，進(jìn)而打破統(tǒng)計學(xué)傳統(tǒng)的以闡述統(tǒng)計理論、公式推導(dǎo)、數(shù)學(xué)計算為主的教學(xué)模式。以情境浸潤為基礎(chǔ)，為學(xué)生呈現(xiàn)統(tǒng)計學(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)生對大數(shù)據(jù)的挖掘、整合、分析價值的能力，以期更好、更快地適應(yīng)企業(yè)對數(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

大數(shù)據(jù)具有強(qiáng)烈的行業(yè)特點，在充分借鑒國外大學(xué)成功經(jīng)驗的基礎(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)計基礎(chǔ)理論（描述、多元、時序、空間、可視化等）課程的基礎(chǔ)上，為增強(qiáng)學(xué)生的大規(guī)模分布式計算技能，引入主流的大數(shù)據(jù)計算平臺，如Hadoop分布式平臺、MapReduce并行編程算法。與此同時，為提高學(xué)生動手能力，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型思維，開設(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)生二次開發(fā)的需要，設(shè)置大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)課程，如C++、Java等。為突出應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士側(cè)重應(yīng)用的特點，開設(shè)面向數(shù)據(jù)的編程語言，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)科知識的縱深發(fā)展，而是將相關(guān)學(xué)科的知識融合，有利于突出大數(shù)據(jù)分析的特點。

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

以“編組”方式開展教學(xué)活動。授課教師和學(xué)生均采用團(tuán)隊編組模式，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)分析需求和實際案例，使課程內(nèi)容緊貼實際需求，注重培養(yǎng)學(xué)生對模型的理解，對數(shù)據(jù)的想象力，真正實現(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，力爭做到人、崗的高度匹配。“訂制化”培養(yǎng)模式打破了目前應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士統(tǒng)一培養(yǎng)、與市場需求脫節(jié)的模式壁壘，教學(xué)實踐以市場需求為導(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大數(shù)據(jù)分析人才的需求。

3.3 開展校企協(xié)同培養(yǎng)，構(gòu)建問題導(dǎo)向、項目牽引的實踐教學(xué)模式

根據(jù)國務(wù)院學(xué)位委員會的規(guī)定，應(yīng)用統(tǒng)計學(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)計學(xué)背景，系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)采集、處理、分析和開發(fā)的知識與技能，具備熟練應(yīng)用計算機(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踐、重知識輕技能的教學(xué)方式。

協(xié)同創(chuàng)新培養(yǎng)在實踐教學(xué)中建立了以問題為導(dǎo)向，以項目為牽引的運(yùn)作機(jī)制，強(qiáng)調(diào)實踐教學(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)的項目運(yùn)行過程中，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)生參與項目的積極性和自覺性。學(xué)生不拘泥于學(xué)校的實驗實訓(xùn)基地和各類實驗室，在第二學(xué)年中安排一定時間走出校門，進(jìn)入到企業(yè)的實際環(huán)境中，參與企業(yè)的項目組織、實施過程，在實踐過程中提升自我認(rèn)知能力，在實踐過程應(yīng)用知識和理論研究實際問題的能力，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)和實習(xí)階段引進(jìn)業(yè)務(wù)素質(zhì)高、項目經(jīng)驗豐富、對大數(shù)據(jù)發(fā)展有敏銳洞察力的企業(yè)高級數(shù)據(jù)分析人員，指導(dǎo)學(xué)生在實習(xí)實踐中提出問題、建立模型、解決問題的能力。

4 結(jié)語

應(yīng)用統(tǒng)計（大數(shù)據(jù)分析）專業(yè)碩士人才協(xié)同培養(yǎng)模式，是一項可持續(xù)發(fā)展的應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士人才培養(yǎng)的新模式，是專業(yè)碩士教學(xué)實踐的創(chuàng)新舉措，也是在全國率先建立起來的立足統(tǒng)計學(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)、面向社會需求培養(yǎng)、面向人才價值培養(yǎng)的“三個面向”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，對于培養(yǎng)“高層次、實用性、復(fù)合型、國際化”大數(shù)據(jù)分析人才意義重大，同時也是順應(yīng)大數(shù)據(jù)技術(shù)革命的浪潮，必將對大數(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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1.1 索引對象的概念

數(shù)據(jù)庫對象是一種邏輯結(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)建一個或多個列的組合，當(dāng)建立索引以后表中數(shù)據(jù)會按照索引創(chuàng)建語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 語句執(zhí)行的性能，減少磁盤I/O。無索引查詢，通常是全表搜索后才會得到結(jié)果，全表搜索會讓數(shù)據(jù)庫服務(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)庫服務(wù)程序快速地定位到表中的確定行。當(dāng)表被刪除時所有與表相關(guān)的索引也將被刪除。

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

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

1） 對于小表來說，使用索引對于性能不會有任何提高；

2） 當(dāng)索引列中有極多的不同的數(shù)據(jù)和空值時索引會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，因為更新索引的開銷會降低創(chuàng)建索引所期望獲得的性能；

4） 不要將索引與表存儲在同一個驅(qū)動器上，分開存儲會去掉訪問的沖突從而使結(jié)果返回得更快。

1.2 索引對象優(yōu)化方法

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

2.2 風(fēng)險防范措施

針對數(shù)據(jù)庫對象的優(yōu)化，總體應(yīng)該遵循如下的風(fēng)險防范原則：

1） 確保數(shù)據(jù)庫備份完整可用；

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

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

4） 專家現(xiàn)場支持，及時處理突發(fā)問題。

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

1） 監(jiān)測時間不夠，在一個監(jiān)測周期內(nèi)未操作過表，監(jiān)測過后又用到了這個表，需要索引，但此時此索引已被列為被優(yōu)化的對象；

2） 監(jiān)控過后，需要取消在用索引的監(jiān)控；

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

4） 監(jiān)控時如果在做統(tǒng)計分析時涉及到此索引，索引也會標(biāo)記為已使用，同樣影響監(jiān)控效果。

為避免上述風(fēng)險發(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)庫級別的性能數(shù)據(jù)主要是以下關(guān)鍵指標(biāo)：響應(yīng)時間、CPU時間、等待時間、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)對比的時間內(nèi)，數(shù)據(jù)庫的負(fù)載基本相同。數(shù)據(jù)庫的負(fù)載指標(biāo)一般以執(zhí)行的事務(wù)數(shù)、Redo size等指標(biāo)來表示。表1是某業(yè)務(wù)系統(tǒng)的這些指標(biāo)在索引對象優(yōu)化前后的對比數(shù)據(jù)。

通過索引對象的優(yōu)化，可以從對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)計分析操作等，在優(yōu)化后其操作響應(yīng)時間已經(jīng)能夠滿足用戶的業(yè)務(wù)需求。這些數(shù)據(jù)對比符合數(shù)據(jù)庫索引優(yōu)化方案的預(yù)期成效，也說明索引對象對數(shù)據(jù)庫性能的重要影響。

3 總結(jié)

企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)經(jīng)過長期的運(yùn)作，積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，同時隨著業(yè)務(wù)增長、流程優(yōu)化、人員變動等因素，會造成系統(tǒng)性能瓶頸。此時，需要運(yùn)維和管理人員根據(jù)實際需求，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，對系統(tǒng)實施優(yōu)化，這樣才能滿足用戶不斷變化、業(yè)務(wù)不斷增長的需求。該文通過詳述數(shù)據(jù)庫索引對象的優(yōu)化方法、應(yīng)用案例，闡述了索引對象對系統(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)險防范措施。在性能優(yōu)化中，針對數(shù)據(jù)庫性能瓶頸，索引對象優(yōu)化只是其中最常見的一種方案，具體優(yōu)化還需要根據(jù)對系統(tǒng)長時間監(jiān)測情況的分析，做出正確選擇。

參考文獻(xiàn)：

[1] 羅海濱，范玉順，吳澄.工作流技術(shù)綜述[J].北京；軟件學(xué)報，2000，11 （7）.

[2] 蓋國強(qiáng).深入淺出Oracle數(shù)據(jù)庫——DBA入門、進(jìn)階與診斷案例[M].北京：人民郵電出版社，2006.

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關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；技術(shù)效率有效；競爭力

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"相對效率評價"模型中[2]，本文旨在通過DEA模型對某綜合醫(yī)院專業(yè)相近的科室進(jìn)行相對效率實證，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個相對穩(wěn)定的外科專業(yè)為評價對象，經(jīng)該8個科室負(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)來源于醫(yī)院人力資源部和信息科，真實可靠。

1.2評價方法 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，也不能通過擴(kuò)張規(guī)?；蚩s小規(guī)模來進(jìn)行優(yōu)化，所以采用技術(shù)效率的模型（BCC模型）來評價醫(yī)院臨床科室的相對效率更符合實際情況[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模型對醫(yī)院臨床科室工作效率進(jìn)行實證。

2結(jié)果

2.1效率評價 在被評價的科室中，有三個科室達(dá)到總體有效，占全部被評價科室37.5%，相比于顧曉東等人的評價結(jié)果高8個百分點[3]。這三個科室在人力資源、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。另外的五個科室沒有同時達(dá)到技術(shù)效率和規(guī)模效率有效，還存在產(chǎn)能不足問題，或是有規(guī)模偏大或偏小等問題，見表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，資源配置過剩，而另外四個科室均是產(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。對于這些科室，可通過改善運(yùn)營管理，改進(jìn)病床管理手段提高周轉(zhuǎn)率，通過合理績效分配，有效質(zhì)量考核等手段來提升科室產(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，對于資源過剩的外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)院無法對投入規(guī)模進(jìn)行影響的情況下，應(yīng)通過管理手段提高門診、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)生隊伍的業(yè)務(wù)能力和技術(shù)水平。

對于另外4個無效科室，產(chǎn)出尚有不足，外5科和外6科無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，可以通過聘用退休老專家等方式來加強(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)的評價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，有效性是相對的，管理者可以根據(jù)DEA分析結(jié)果來調(diào)整投入規(guī)模，也可以此為依據(jù)，在管理層面上加強(qiáng)對臨床科室的監(jiān)管和合理配置。本次實證采用性質(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)確的指出相對產(chǎn)出不足，對于優(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爭力。

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篇4

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)價格 股票價格 財富效應(yīng) 擠出效應(yīng) 替代效應(yīng)

一、中國股票市場與房地產(chǎn)市場發(fā)展的現(xiàn)狀

（一）股票市場發(fā)展現(xiàn)狀

我國股票市場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，我國股票市場已形成了與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)的特色道路，相關(guān)市場機(jī)制與法律法規(guī)逐步健全完善。隨著我國股權(quán)分置改革工作的一步步落實，一些長期限制我國股票市場發(fā)展的歷史遺留問題也逐步得到解決。

（二）房地產(chǎn)市場發(fā)展現(xiàn)狀

1998年國家停止福利分房實行住房貨幣化后，房地產(chǎn)業(yè)開始真正發(fā)展起來。在國家積極的財政政策刺激下，房地產(chǎn)市場持續(xù)快速繁榮發(fā)展，甚至局部地區(qū)出現(xiàn)投資增長過快，房價迅速上漲等問題。

二、中國股票市場與房地產(chǎn)市場的聯(lián)動性分析

為了更好的分析我國股票市場和房地產(chǎn)市場的關(guān)系，本文選取了1998年至2012年上證綜合指數(shù)和全國國房景氣指數(shù)的月度數(shù)據(jù)作為股票市場和房地產(chǎn)市場發(fā)展?fàn)顟B(tài)的變量來具體分析。從數(shù)據(jù)來看，股票市場與房地產(chǎn)市場之間呈現(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。

受自然災(zāi)害和經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，我國股市持續(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，在城市化和市場化大背景下，我國房地產(chǎn)業(yè)投資與銷售增長均出現(xiàn)穩(wěn)步上揚(yáng)，我國房地產(chǎn)市場整體出現(xiàn)了飛躍。

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

由于中國證券市場發(fā)展不成熟，公司治理結(jié)構(gòu)不完善和上市公司業(yè)績作假等重重因素困擾著市場，導(dǎo)致指數(shù)逆經(jīng)濟(jì)增長態(tài)勢而動，股票市場陷入漫長而低靡的熊市。與此同時，房地產(chǎn)市場卻出現(xiàn)與股票市場截然相反的走勢。國房景氣指數(shù)持續(xù)上升，房地產(chǎn)市場發(fā)展空前繁榮，甚至出現(xiàn)局部發(fā)展過熱的現(xiàn)象。

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

上證綜合指數(shù)從2005年的1000點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，我國股票市場出現(xiàn)了空前的繁榮局面。同時，在中國股票市場一路高歌猛進(jìn)的背景下，房地產(chǎn)市場發(fā)展勢頭強(qiáng)勁，一掃近年來市場受到壓抑的觀望氣氛，投資性需求出現(xiàn)反彈，國房景氣指數(shù)不斷上揚(yáng)。

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

三、聯(lián)動性的原因分析

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

1998年，我國經(jīng)濟(jì)受外部環(huán)境和自然災(zāi)害的影響，出現(xiàn)國內(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)，我國實施了擴(kuò)張性財政政策與貨幣政策，資金紛紛涌入股票市場和房地產(chǎn)市場。同時，為了能夠拉動經(jīng)濟(jì)，我國開始實施比較猛烈的啟動內(nèi)需的政策，加大了對房地產(chǎn)的資金投入。這些導(dǎo)致兩市相繼進(jìn)入繁榮期。

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

（二）股價指數(shù)和國房景氣指數(shù)之間的此消彼長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)險投資品，它們之間存在替代效應(yīng)。2001年下半年開始至2005年上半年，經(jīng)濟(jì)不景氣，導(dǎo)致股市慘淡，股票價格一路滑坡，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)在股票市場承受巨大的風(fēng)險壓力。而在中國，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，由此在兩個市場之間形成了一種自我強(qiáng)化的反饋機(jī)制：股價從高點迅速下跌導(dǎo)致投資者恐慌拋售，大量資金撤離股市。而房地產(chǎn)相對收益的持續(xù)增加而風(fēng)險卻沒有明顯的增加，導(dǎo)致這些資金很大一部分流入房地產(chǎn)市場，推動了房市的繁榮。房市的繁榮又吸引了部分短線預(yù)期為特點的投資者進(jìn)入市場，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，從而造成股價波動對房地產(chǎn)市場的財富效應(yīng)十分微弱。即在相對封閉的資金市場上，受資金有限的約束，難以推動房地產(chǎn)市場的發(fā)展。

（三）股價指數(shù)和國房景氣指數(shù)變動復(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、流動性過剩和直接財富效應(yīng)共同作用的結(jié)果。中國經(jīng)濟(jì)大繁榮、人民幣持續(xù)升值預(yù)期和流動性過剩促使資金流入兩市，促進(jìn)了兩個市場的繁榮。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，個人財富增加，這不但提高了社會的實際購買力，促進(jìn)了房地產(chǎn)的消費(fèi)，也為地產(chǎn)開發(fā)公司提供源源不斷的大量廉價資金，這也造就了房地產(chǎn)市場的繁榮。

兩市的大跌主要是由于資金緊張和負(fù)財富效應(yīng)造成的。2007年以來，政府采取一系列從緊的貨幣政策。這時，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)上市公司通過資本市場進(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)形勢的不確定性，悲觀的市場預(yù)期導(dǎo)致兩個市場急劇下滑。

而房地產(chǎn)市場的發(fā)展變動滯后于股票市場，主要是由于房地產(chǎn)和股票的不同特點引起的。二者投資周期和套現(xiàn)能力的不同特點導(dǎo)致了面對同樣的外部沖擊，股票市場能夠迅速甚至提前反映外部>中擊的影響，房地產(chǎn)市場則需要一段時間才會顯現(xiàn)出來，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)來促進(jìn)樓市與股市這兩個市場的共同穩(wěn)健發(fā)展。

（一）投融資渠道多元化，健全金融體系

目前我國投融資渠道過于狹窄，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)之間的財富效應(yīng)會隨著金融深化而上升。因此，我們需要積極推進(jìn)金融市場的建設(shè)，努力建立和完善我國的金融體系，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)險的載體。所以，必須弱化它們之間的替代效應(yīng)，及時疏導(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，健全完善市場機(jī)制，嚴(yán)厲打擊市場投機(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)成市場上的主要力量，減少股市的投機(jī)行為。同時建立公正、公開的信息披露制度，減少居民在信息不對稱過程中做出的不理智行為和市場投機(jī)行為，并有效防止操縱市場行為。

（三）加強(qiáng)對金融市場與房地產(chǎn)市場的監(jiān)管，建立預(yù)警機(jī)制

股市與房市是兩個主要的風(fēng)險累積市場，兩市相關(guān)指數(shù)的變動會導(dǎo)致風(fēng)險互相傳導(dǎo)。因此，要建立預(yù)警機(jī)制，及時敏銳地把握兩個市場的發(fā)展動向，特別要深刻洞察影響輻射面大市場異動傾向，科學(xué)預(yù)測市場的未來走向。

（四）市場調(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，盡量減少政府對市場的干預(yù)行為，消除政府越位、錯位、缺位現(xiàn)象。同時，在市場化前提下規(guī)范股市行為和調(diào)控房地產(chǎn)市場時，要系統(tǒng)考慮樓市與股市的內(nèi)在聯(lián)動，特別是二者變動的時滯效應(yīng)，統(tǒng)籌規(guī)劃兩個市場，充分考慮到政策調(diào)控對另一個市場的影響。

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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價格為研究對象，從供需兩個角度分析影響房價的主要因素，運(yùn)用計量經(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；商品房價格；計量經(jīng)濟(jì)模型；回歸分析

［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.22.225

1計量分析

1.1影響因素

一是需求方面影響因素。北京市商品房價格需求因素主要包括：常住人口（X1）。一個城市的人口數(shù)量直接影響著這個城市的商品房消費(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)者對商品房的購買能力。商品房銷售總面積（X3）。據(jù)北京市統(tǒng)計局對外公布統(tǒng)計信息顯示，1998—2013年的商品房銷售總面積是先上升后下降，而商品房銷售均價卻在波動攀升。

二是供給方面影響因素。商品房價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。土地價格（X5）。筆者認(rèn)為地價與房價相互影響?？⒐っ娣e（X6）。房地產(chǎn)竣工面積在競爭激烈的房地產(chǎn)市場中不僅嚴(yán)重影響著房地產(chǎn)的價格，還對住房市場的買賣雙方帶來影響。房地產(chǎn)開發(fā)投資額（X7）。

1.2計量分析

（1）模型設(shè)定。把以上的七個指標(biāo)變量作為自變量，把商品房銷售價格作為被解釋變量，以取自《北京市統(tǒng)計年鑒》的1998—2013年各個指標(biāo)數(shù)據(jù)為樣本來構(gòu)建模型。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的散點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）

其中：Y——商品房銷售價格（元/m2）；X1——常住人口（萬人）；X2——人均可支配收入（元）；X3——銷售總面積（萬m2）；X4——建造成本（元/m2）；X5——土地價格（元/m2）；X6——竣工面積（萬m2）；X7——房地產(chǎn)開發(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：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格的減少，這與現(xiàn)實不符合。北京市商品房銷售總面積、土地價格的增加都將伴隨北京市商品房平均價格的上升，而竣工面積與房地產(chǎn)開發(fā)投資額的增加都將伴隨北京市商品房平均價格的減少，這都與現(xiàn)實相符合。

（3）統(tǒng)計檢驗：

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

②F檢驗：從回歸模型的F檢驗值來看，F(xiàn)統(tǒng)計量的值為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，即以上七個因素對商品房價格均有顯著影響。

③t檢驗：X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的t統(tǒng)計量的伴隨概率分別為0.1572、0.9315、0.00216、0.1705、0.0004、0.0211、0.1630?？芍忉屪兞縓1 、X2、X4、X7沒有通過t檢驗，即對商品房價格的影響不顯著。

（4）多重共線性檢驗：從t檢驗及其伴隨概率來看，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檢驗很顯著。利用相關(guān)系數(shù)表判斷出X1、X2、X4和X7之間確實存在嚴(yán)重多重共線性，所以采用Eviews自動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)計量的伴隨概率分別為0.0000、 0.0198和0.0000。可知，解釋變量X1 、X2、X5通過t檢驗，這說明多重共線性已被消除。

（5）異方差檢驗：對修正后的模型Y=-3.260336X1-0.189422X2+3.361794X5進(jìn)行懷特檢驗，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：若給定顯著水平0.05，查DW統(tǒng)計表可知，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：北京市商品房價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，所以每增加一個單位的常住人口，會帶來19.26663個單位的商品房價格的增加。北京市商品房銷售總面積（X2）對其商品房價格也有影響，隨著銷售總面積的增加，其單位商品房價格將減少。

（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：開發(fā)商都是無利不起早的，隨著土地價格（X5）的增加會帶來房價的上升，這些成本的增加自然會被轉(zhuǎn)嫁至消費(fèi)者身上，所以推高北京市商品房價格是理所應(yīng)當(dāng)?shù)?。土地成本的上升會直接推高了房價，但不是地價決定了房價，因為商品房價格是還受其他因素影響。房地產(chǎn)開發(fā)投資額（X7）。房地產(chǎn)投資開發(fā)額占全社會固定資產(chǎn)投資的比重與商品房價格之間有一定的聯(lián)系。但房地產(chǎn)開發(fā)投資額對商品房平均價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)開發(fā)投資額的總增加并未帶來商品房價格的增加，而是減少了0.479899個單位，這說明北京市房地產(chǎn)開發(fā)投資額的增加極有可能被用來改善供給住房的質(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，使市場上房屋的相關(guān)建造成本在長期內(nèi)處于一個合理的水平，這樣就可以將房價的增長控制在一個合理的水平。

參考文獻(xiàn)：

陳秋宇，羅茹月.商品房價格影響因素分析——基于M2供應(yīng)量的實證研究［J］.經(jīng)營管理者，2011（1）.

篇6

大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展為統(tǒng)計學(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)計學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的改革方向，融入了統(tǒng)計學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的各個環(huán)節(jié)。本文系統(tǒng)明確了統(tǒng)計學(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，我國政府公開《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》，大數(shù)據(jù)逐步走上我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的大舞臺，在社會各個領(lǐng)域中發(fā)揮著巨大的促進(jìn)作用。高等教育作為我國培養(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)模式改革的各個環(huán)節(jié)會達(dá)到事半功倍的效果。

一、大數(shù)據(jù)引領(lǐng)統(tǒng)計學(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，社會急需大量的大數(shù)據(jù)分析人才。統(tǒng)計學(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)不能滿足社會需要，因此必須對人才培養(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)計人才轉(zhuǎn)換為培養(yǎng)精通統(tǒng)計學(xué)知識、計算機(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)計人才，保障統(tǒng)計學(xué)專業(yè)能夠為社會經(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)置是實現(xiàn)培養(yǎng)目標(biāo)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為實現(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)的計算機(jī)軟件、語言及算法課程，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)實踐教學(xué)的改革方向。實踐教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)計的基本原則是能夠有效檢驗理論教學(xué)環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)效果，同時鍛煉學(xué)生的分析問題，解決問題的能力。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)分析能力的檢驗和鍛煉，積極為學(xué)生創(chuàng)造豐富的大數(shù)據(jù)分析實踐機(jī)會。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)計學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式改革的一個重要組成部分。5.大數(shù)據(jù)引領(lǐng)評價方法的改革方向。傳統(tǒng)的評價方法主要注重期末時的總結(jié)性評價，忽略過程評價，因此應(yīng)廣泛和合理利用教學(xué)各個環(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)評價方法，以此達(dá)到對學(xué)生、教師及教學(xué)效果的科學(xué)評價。

二、大數(shù)據(jù)融入統(tǒng)計學(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)對本校統(tǒng)計學(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)校各個相關(guān)部門的配合，實際操作起來存在一定困難。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，這就需要對每個學(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，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)各個環(huán)節(jié)的實時數(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。對于一些利用計算機(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，應(yīng)適當(dāng)建立針對不同學(xué)生的教學(xué)策略，以此實現(xiàn)個性化教育。3.大數(shù)據(jù)融入實踐教學(xué)環(huán)節(jié)的設(shè)置。統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的實踐環(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，以此為基礎(chǔ)打造實踐教學(xué)環(huán)節(jié)師生的完美匹配，不再拘泥于一個班級或一個專業(yè)的學(xué)生同時進(jìn)行相同的實踐項目，可以有效提高實踐教學(xué)的水平和學(xué)生的實踐能力。4.大數(shù)據(jù)融入教學(xué)評價體系的完善。傳統(tǒng)的教學(xué)評價體系不能夠客觀評價人才培養(yǎng)的各個環(huán)節(jié)的效果，通常是對結(jié)果的評價。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環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，教師的教學(xué)過程等，有效利用數(shù)據(jù)說話，避免對學(xué)習(xí)效果及教學(xué)效果的片面評價，完善統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的教學(xué)評價體系。大數(shù)據(jù)為統(tǒng)計學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的構(gòu)建帶來了機(jī)遇的同時也提出了挑戰(zhàn)，我們不能盲目跟風(fēng)，應(yīng)認(rèn)真結(jié)合統(tǒng)計學(xué)專業(yè)學(xué)科特點及各方面的條件，合理利用大數(shù)據(jù)，構(gòu)建切實可行的人才培養(yǎng)模式。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳樹良.統(tǒng)計學(xué)專業(yè)創(chuàng)新型人才培養(yǎng)模式的研究[J].遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2012

篇7

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

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

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

0 引 言

2015年8月，國務(wù)院印發(fā)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，同年，貴州省啟動了我國首個大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的建設(shè)工作，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)發(fā)展已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略。同時，越來越多的企業(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，以提高自身的競爭力?？蛻舴秩?、客戶行為分析、客戶關(guān)系管理、市場營銷、廣告投放等企業(yè)核心業(yè)務(wù)越來越依賴于對大數(shù)據(jù)的有效分析。如何從海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息和知識，從而指導(dǎo)商業(yè)運(yùn)營與決策、提高企業(yè)運(yùn)營效率和盈利能力，成為每個企業(yè)都將面臨的重要挑戰(zhàn)。由于信管專業(yè)與社會需求緊密結(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)生的實踐和應(yīng)用能力。為了適應(yīng)市場對人才需求的變化，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。本文先通過職友集網(wǎng)針對信息管理專業(yè)大學(xué)生就業(yè)行業(yè)的統(tǒng)計分析，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等五家國內(nèi)外知名公司對大數(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)能力要求對應(yīng)的實驗課程，以此構(gòu)建了面向大數(shù)據(jù)分析的信息管理實踐教學(xué)體系。通過近幾屆畢業(yè)生的就業(yè)、考研情況來看，基于這套信息管理實踐教學(xué)體系培養(yǎng)的畢業(yè)生具有較強(qiáng)的大數(shù)據(jù)分析的動手能力和崗位適應(yīng)能力。

1 社會環(huán)境和社會需求的變化

自1998 年，教育部高等教育司將分別來自工學(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，至今已有18 年。社會環(huán)境已經(jīng)從PC 互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)再到大數(shù)據(jù)時代，市場對于人才的需求已經(jīng)發(fā)生了深刻的變化。美國市場研究公司IDC2013年的研究報告稱，全球大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務(wù)市場將在未來幾年保持31.7%的年復(fù)合增長率，2016年的總規(guī)模有望達(dá)到238億美元。而根據(jù)麥肯錫報告，僅僅在美國市場，2018年大數(shù)據(jù)人才和高級分析專家的人才缺口將高達(dá)19萬。此外美國企業(yè)還需要150萬位能夠提出正確問題、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，市場催生出ETL開發(fā)者、Hadoop開發(fā)者、大數(shù)據(jù)可視化工具開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、OLAP開發(fā)者、數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)專家、預(yù)測分析開發(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)站針對信息管理專業(yè)大學(xué)生就業(yè)行業(yè)的統(tǒng)計分析如圖1所示。其中從事計算機(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)崗位對人才能力的要求

筆者通過網(wǎng)絡(luò)收集了Facebook、Twitter、Baidu、Alibaba、Tencent等國內(nèi)外幾家主要公司招聘大數(shù)據(jù)人才時對大數(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等開發(fā)語言一種及以上，精通Shell/Perl/Python等腳本語言一種及以上；

（2）具備基本的數(shù)據(jù)庫設(shè)計、開發(fā)能力，精通MySql/SQL Server等DBMS一種及以上；

（3）具備數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等方面的基本素養(yǎng)，同時還應(yīng)該熟練使用SPSS等主流統(tǒng)計分析軟件、面向統(tǒng)計分析的開源編程R語言；

（4）了解Hadoop/Hive大數(shù)據(jù)平臺，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)實踐

根據(jù)市場對信管專業(yè)人才的需求，以及本專業(yè)的實際情況，我們適時地調(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)課及其實驗內(nèi)容，如表2所示，使實驗內(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)生在社會上具有較高的認(rèn)可度。從就業(yè)單位來看，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、中國電信廣州分公司、中國工商銀行廣州分行、國泰君安證券股份有限公司、廣東電網(wǎng)公司等多家國內(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)來看，近6屆就業(yè)的畢業(yè)生中，從事系統(tǒng)/移動開發(fā)、系統(tǒng)維護(hù)、ERP實施與二次開發(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)委托麥可思公司對學(xué)校所有專業(yè)的調(diào)查中，信管專業(yè)的畢業(yè)生對專業(yè)的認(rèn)可度達(dá)到97%。

4 結(jié) 語

通過本校近幾年面向大數(shù)據(jù)分析的信息管理教學(xué)實踐可以看出：具備了大數(shù)據(jù)分析能力的同學(xué)受到了市場的普遍歡迎，具有較強(qiáng)的崗位適應(yīng)能力，并且他們對專業(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)與實踐[J]. 圖書情報知識，2014（2）：4-10.

[2]IDC：2016年大數(shù)據(jù)市場規(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，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)有價值還沒有得到充分發(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的路要走。為提升檔案資源建設(shè)與利用效益，對檔案大數(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。雖然從國家主管部門到各級檔案館（室），都在開展檔案數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析工作，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、軍隊等組織機(jī)構(gòu)的活動，具有權(quán)威性和憑證性等不可替代的價值特點，雖然有著服務(wù)社會、服務(wù)百姓的義務(wù)，但又必須確保國家利益不受侵害。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)等問題。系統(tǒng)地設(shè)置統(tǒng)計項目，全面地對檔案資源建設(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)中的弱項和“瓶頸”。通信網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字設(shè)備發(fā)展實踐告訴人們：當(dāng)今，電子文件的增長幾乎達(dá)到了幾何級。例如，阿富漢戰(zhàn)爭期間，美軍為打擊一小股恐怖分子，其情報偵測、監(jiān)視系統(tǒng)24小時產(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”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，掌握了這個規(guī)律對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時間內(nèi)不會再有第二次利用，例如事關(guān)普通百姓的個人檔案。如果機(jī)械地根據(jù)其前段時間的關(guān)注熱點推薦檔案信息服務(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，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 推動檔案管理科學(xué)發(fā)展的需要。近年來，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足發(fā)展。但是，無論是硬件建設(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。對于不同學(xué)識背景、不同工作經(jīng)歷、不同職業(yè)精神的數(shù)據(jù)分析人員來說，同樣的統(tǒng)計數(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)計和分析工作的科學(xué)性。通過數(shù)據(jù)分析師對檔案事業(yè)分門別類的統(tǒng)計和分析，可以有效地沖破經(jīng)驗主義思維的“籬笆”，發(fā)現(xiàn)和把握新形勢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)社會發(fā)展的需要。如果說“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，無疑會有助于提升檔案信息服務(wù)于社會的廣度與深度。同時，也有助于檔案部門把握契機(jī)創(chuàng)新服務(wù)社會的模式與內(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)計和分析。檔案資源數(shù)量統(tǒng)計和分析，主要是對館（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)計和分析，包括對各全宗文件數(shù)量的分類統(tǒng)計和分析、同類全宗文件數(shù)量的對比分析、現(xiàn)行全宗文件產(chǎn)生量與歸檔量的對比分析、永久檔案與定期檔案數(shù)量的對比分析、不同類型載體檔案數(shù)量的對比分析、不同地域不同系統(tǒng)檔案移交數(shù)量對比分析、不同時期檔案數(shù)量對比分析、不同密級檔案數(shù)量對比分析等。

檔案資源質(zhì)量統(tǒng)計和分析。主要是對館（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，有重點地對現(xiàn)有檔案資源進(jìn)行豐富、再鑒定工作。對明顯存在缺失的館（室）藏方向，分析檔案資源可能的分布點，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)庫優(yōu)化方案。必要時，對全文數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)檔案完好度統(tǒng)計，制定檔案修復(fù)計劃。

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

檔案利用目的、利用效益統(tǒng)計和分析。主要是對檔案利用目標(biāo)和用戶所獲得的收益進(jìn)行分析。從編史修志、工作查考、解決個人問題等方面對檔案利用目的作進(jìn)一步細(xì)分，分別進(jìn)行統(tǒng)計和分析，并關(guān)注其利用效益。同時，分析一定時期內(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關(guān)注或利用的檔案資源。

檔案檢索效率統(tǒng)計和分析。主要是對檔案目錄和全文的檢索效率進(jìn)行分析，與圖書情報資源等相關(guān)領(lǐng)域的檢索效率進(jìn)行對比，考慮其是否滿足用戶需要，有無改進(jìn)策略。密切跟蹤信息和知識領(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，主要是對檔案信息組織和檢索模式提出創(chuàng)新方案。

檔案利用發(fā)展趨勢預(yù)測。由于社會和國家發(fā)展的需要，人們會在一定時期內(nèi)有重點地開展某個或某些方面的工作。數(shù)據(jù)分析師應(yīng)密切關(guān)注某個系統(tǒng)、國家乃至整個人類社會的發(fā)展形勢，科學(xué)地統(tǒng)計和分析用戶的潛在需求，準(zhǔn)確地預(yù)測出檔案利用的重點方向，從而有針對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家層面、某一系統(tǒng)或行業(yè)層面進(jìn)行統(tǒng)一行動，有的又會與編制體制調(diào)整、大型紀(jì)念活動、大項任務(wù)開展等時機(jī)緊密結(jié)合；個人利用檔案，往往會與國家出臺某項政策、某一年齡段人群的成長經(jīng)歷、某些文化活動的開展等密切關(guān)聯(lián)。根據(jù)檔案利用歷史數(shù)據(jù)的分析、當(dāng)前社會熱點、用戶關(guān)注方向等，引導(dǎo)檔案信息資源的開發(fā)，借助大數(shù)據(jù)工具，利用檔案信息資源整合平臺，充分地進(jìn)行知識挖掘，高效地構(gòu)建專題數(shù)據(jù)庫，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)計和分析。檔案人才隊伍建設(shè)情況統(tǒng)計和分析。當(dāng)今時代，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，從知識管理視角出發(fā)，為用戶提供問題解決方案。檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該對檔案工作者個體素質(zhì)和整個隊伍建設(shè)情況進(jìn)行統(tǒng)計和分析，要重點關(guān)注專業(yè)學(xué)歷、知識儲備、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)形勢統(tǒng)計和分析。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)計表格，并根據(jù)形勢發(fā)展創(chuàng)新地設(shè)置統(tǒng)計項目和衡量指標(biāo)。不僅要分析檔案主管部門對檔案工作的組織領(lǐng)導(dǎo)情況，還要分析各級組織機(jī)構(gòu)對檔案事業(yè)的組織領(lǐng)導(dǎo)形勢，包括工作規(guī)劃、經(jīng)費(fèi)投入和對檔案事業(yè)的關(guān)注度等。

檔案專業(yè)硬件、軟件建設(shè)情況統(tǒng)計和分析。在國家大力倡導(dǎo)檔案信息共享平臺建設(shè)的情形下，對行業(yè)內(nèi)硬件、軟件建設(shè)情況進(jìn)行統(tǒng)計和分析，要重點對檔案館（室）庫房建設(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，從檔案工作者個體出發(fā)，提出人才培養(yǎng)和培訓(xùn)方案。從檔案人才隊伍整體建設(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，合理配置各類設(shè)備設(shè)施。在應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)方面，針對技術(shù)發(fā)展形勢及時提供建議，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)的分析和知識挖掘。無論是科技檔案、專門檔案，還是文書檔案，其利用都是圍繞著組織機(jī)構(gòu)（或個人）的業(yè)務(wù)行為開展的。因此，從業(yè)務(wù)層面對檔案內(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)含的知識點，以指導(dǎo)各領(lǐng)域業(yè)務(wù)工作的科學(xué)開展。

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

3.1 思維開闊，開拓精神強(qiáng)。無論是統(tǒng)計項目的設(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，具有開闊的思維和較強(qiáng)的創(chuàng)新意識，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。檔案領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，其出發(fā)點和落腳點均在檔案收集、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。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)展實踐，能夠科學(xué)地設(shè)計好統(tǒng)計與衡量指標(biāo)、優(yōu)化和促進(jìn)檔案事業(yè)的綜合發(fā)展。

3.3 掌握計算機(jī)應(yīng)用專業(yè)知識。數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常要與計算機(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)和扎實的計算機(jī)應(yīng)用專業(yè)知識。檔案領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)了解機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和自然語言知識，能夠結(jié)合領(lǐng)域?qū)嶋H，提出具體的統(tǒng)計、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)，必要時進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移；能夠在看似無關(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。無論是檔案資源管理、還是檔案事業(yè)的綜合管理，都離不開管理學(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。

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

航空設(shè)備數(shù)據(jù)分析一直是一個難題，因為數(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，所以設(shè)備運(yùn)行一個小時可以輸出上百兆的數(shù)據(jù)，人工分析這些數(shù)據(jù)費(fèi)時費(fèi)力且錯誤率高，容易錯過關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

針對這種情況，作者設(shè)計了一種專門分析設(shè)備上傳數(shù)據(jù)的軟件（簡稱數(shù)據(jù)分析軟件）。使用數(shù)據(jù)分析軟件處理百萬行的數(shù)據(jù)只需要不到一分鐘的時間，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 時間類

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

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

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的對象代表一行轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)，ToString接口可以將DataLine里存儲的數(shù)據(jù)以文本的形式輸出。DataLine是一個抽象類，需要用他的子類實例化對象。由圖可見，MLSData集成了DataLine類，在成員變量中加入了一個MLSTime的對象_time用以表示該行數(shù)據(jù)的上傳時間，并且可以用CompareTo接口比較兩個MLSData對象的時間先后。其實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是一個抽象類，其中定義了一個抽象函數(shù)Translate，這個函數(shù)有一個類型為String的形式參數(shù)data，并返回一個DataLine類（或其子類）的對象。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，只需創(chuàng)建一個新的Translator子類，并按ICD協(xié)議重寫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是一個抽象函數(shù)，他實現(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。

2 實際應(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)拖動鼠標(biāo)可已放大局部數(shù)據(jù)，如圖9。

3 結(jié)語

篇10

北京永洪商智科技發(fā)展公司高級副總裁王桐表示，通過數(shù)據(jù)都能做出怎樣的事情，產(chǎn)生怎樣的價值，同時應(yīng)該怎樣更好地去運(yùn)用數(shù)據(jù)……成為關(guān)鍵的幾個問題。除此之外，通過數(shù)據(jù)化的運(yùn)營，將改變以往決定戰(zhàn)略和決策的思維模式。以前經(jīng)常是通過業(yè)務(wù)經(jīng)驗來做相應(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)本身通過這種客觀，如實的證據(jù)幫我們提供了一個量化決策支持的基礎(chǔ)。通過這樣的基礎(chǔ)支持，幫助更好地完成決策的事情。所以，對于企業(yè)戰(zhàn)略的定義，還是未來的走向，具備數(shù)據(jù)的支撐是非常重要的。在存量的時代，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、決策數(shù)據(jù)化才是整體的趨勢。

運(yùn)營數(shù)據(jù)難題多

過去幾年大數(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)的問題上不再困難?！叭缃翊蠹叶疾患s而同地思考更進(jìn)一步的問題，這些保存下來的數(shù)據(jù)，其價值產(chǎn)出如何，怎么在業(yè)務(wù)場景中體現(xiàn)價值，如何對外輸出和變現(xiàn)……這些都成了用戶乃至企業(yè)的管理者們共同思考的問題?！蓖跬Α吨袊畔⒒軋蟆酚浾哒f。在這個過程中，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)的價值在于如何通過數(shù)據(jù)達(dá)到更精準(zhǔn)的運(yùn)營、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)價值所主要遵循的三個方向。

在每一個方向中，實際有很多具體的細(xì)分場景。例如更精準(zhǔn)的運(yùn)營，可能會與用戶畫像、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)控是指偏財務(wù)審計與管理層面。在這些不同的業(yè)務(wù)層面，其實數(shù)據(jù)都能夠切入每一個具體的業(yè)務(wù)場景中，通過數(shù)據(jù)化的指標(biāo)幫助完成監(jiān)控。不管是運(yùn)營還是管理，還是業(yè)務(wù)，成效如何主要通過數(shù)據(jù)化的KPI來監(jiān)控。很多時候，業(yè)務(wù)本身就是通過數(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)營商，包括所有的行業(yè)企業(yè)都會在運(yùn)營方面遇到各種各樣的難題。例如，我們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)運(yùn)營商的報告，在內(nèi)容和數(shù)據(jù)分析等菜單項，實際上存在大量的重復(fù)?？磾?shù)據(jù)的過程其實是感知業(yè)務(wù)、發(fā)現(xiàn)問題，并且思考邏輯、找到答案、采取行動的過程。如果所看的分析內(nèi)容，實際有很多冗余，這就會對分析與思考的過程帶來很糟糕的用戶體驗，耽誤效率的同時還造成成本的浪費(fèi)。

在探討運(yùn)營難題時，王桐說：“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，它的特點是相對比較零散和固定，往往是一個需求對應(yīng)一個數(shù)據(jù)模型，模型中的分析和計算方式只滿足了一次的需求的實現(xiàn)。和客戶交流的過程中，會發(fā)現(xiàn)有的客戶的數(shù)據(jù)倉庫中有幾百個模型，甚至多達(dá)上萬個，后果是數(shù)據(jù)倉庫復(fù)雜到不可維護(hù)，性能的損耗相當(dāng)嚴(yán)重，不但帶來了不可維護(hù)性，而且也給用戶非常差的體驗?！?/p>

通過觀察多家企業(yè)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，我們總結(jié)出其中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)依然占比很高，明晰偏少。實際上，對于數(shù)據(jù)分析的操作過程相對比較復(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)出來的問題看起來很零散，問題表現(xiàn)的背后實際上還是過去做數(shù)據(jù)分析的思路與邏輯的詬病。

探究其問題的本質(zhì)，IT資源往往是有限的，如果負(fù)擔(dān)過重，資源會變成瓶頸。數(shù)據(jù)分析雖然只是一個詞，但實際上卻涉及了一個完整的鏈條，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，整個鏈條涉及到了很多方面，管理難度非常大。目前很多場景對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還不夠靈活高效，往往以固定報表為主，數(shù)據(jù)的展示只是起點，而不是終點，所以對數(shù)據(jù)的分析和利用絕對不是做一個靜態(tài)報告就結(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)生價值的變現(xiàn)，并且讓產(chǎn)生價值的過程高效，是值得探討的問題。

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撰寫了商業(yè)報告，證明敏捷型BI以及探索式的分析已成為大勢所趨。許多企業(yè)中，無論是信息部門，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。

“無論是國外還是國內(nèi)，實際上越來越多傳統(tǒng)的、完全以IT為中心的BI平臺正在逐漸被新型平臺所補(bǔ)充，甚至被取代。最新的BI的報告中，這種敏捷型，探索式的BI也是不夠的。眾所周知，數(shù)據(jù)分析是一個完整的鏈條，必須要移動到一站式的大數(shù)據(jù)平臺，這將會是未來各個企業(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。如果需要做用戶畫像，收入預(yù)測，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。敏捷型數(shù)據(jù)分析，會進(jìn)一步釋放數(shù)據(jù)價值。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)開始采用一站式大數(shù)據(jù)平臺來完善、提升大數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。

王桐在交談中提出：“現(xiàn)在是存量的競爭時代，以用戶畫像舉例。用戶畫像歸根結(jié)底是要對用戶有更深刻的了解，因為大多時候電子商城也有第三方的產(chǎn)品和自由服務(wù)，邏輯過程比較類似。做用戶畫像，更深地了解用戶和C端的消費(fèi)者，對研發(fā)設(shè)計人員，或者電子商城的選品，以及產(chǎn)品和服務(wù)的設(shè)計人員來講，會有很關(guān)鍵的指向作用。以前是基于自己的經(jīng)驗去設(shè)計新產(chǎn)品和服務(wù)，設(shè)計好后，再推銷出去，這是過去閉門造車的做法；好的做法是先調(diào)查用戶的需求與喜好，再結(jié)合需求與喜好來設(shè)計套餐和選品。”