數據分析的前景范文

導語：如何才能寫好一篇數據分析的前景，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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大數據是信息技術快速發展的產物，其對教育系統能夠產生深遠的影響。以數據的形式呈現教育給教育領域帶來了一次革新。在大數據模式之下，可以分析學生學習行為和變化的內在聯系性，可以有效的挖掘教育領域更加深層次的問題。進入新世紀第一個十年間，大數據這個名詞的出現為教育領域帶來了全新的模式和挑戰。學校在辦學過程中，擁有了越來越多真實的、有用的、有價值的海量數據信息。這些強大的數據資源可以為教育發展提供強有力的智力支持和數據分析，在教育系統中大數據的應用具有強大的教育工具價值和時代意義。而積極探索將大數據如何應用到教育系統中，是需要我們重點思考的一個問題。

一、國外教育系統應用大數據的現狀分析

大數據應用到教育系統中，能夠對學生從小學到大學各個時期的學習行為、考試成績以及職業規劃進行詳細的關聯分析和研究。在國外很多這樣的數據信息已經被國外政府機構完好的保存起來，用于今后的統計和分析。現階段，大數據分析已經被應用到發達國家像美國、日本等國家的公共教育系統中，其成為了促進本國教育系統改革的重要信息基礎。為了順應時展的步伐，美國政府部門在2012年投入一項花費2億美元的公共教育大數據計劃，通過這個項目美國政府希望能夠對美國的教育體系進行完善和改革。進入新世紀以后，在美國的教育系統中，逐漸興起了一股在線教育的潮流，通過這種教育哈弗和麻省理工大學可以收集大量的數據，從而更好的研究世界各地各個國家的教學模式和學習行為，從而打造出適合不同國家學生學習的在線教育平臺。通過記錄學習者鼠標的點擊數量，可以對學習者的學習行為和學習軌跡進行研究，發現不同類型的學習者對不同知識點的反應情況，用多少時間去學習，哪些知識點需要重復講解或者強調，哪些學習工具和學習方式能夠提高學生的學習效率。在追蹤個人學習數據時，雖然是雜亂無序的，但是當很多人的數據收集到一定程度之后，群體行為就會在數據中呈現出一種規律，通過分析這些數據的內在聯系性，在未來在線教育平臺建設過程中才能彌補沒有教師面對面交流指導存在的不足，提高知識傳播的針對性，比如知識對受教者的投放強度、進度、反饋等。

二、大數據在教育領域應用的前景分析

1.利用大數據研究學生行為和變化內在的聯系性

通過目前各類已廣泛使用的教育信息系統途徑，學生的行為會被各種數據所自動保留，例如學生在學校的時間、按時上課的情況、課堂聽講是否積極主動。在應用過程中以互聯網技術和云計算等綜合技術為基礎，在對學生管理過程中，從數據庫中尋找有價值的數據信息，經過全過程性和綜合性分析，找到學生與知識之間存在的內在聯系性，分析背后隱藏的邏輯關系，并做出合適的教學決策。在學校中積極應用計算機技術和智能通信設備保障了學生和家庭、學生和教師、學生和社會之間的溝通和交流。在大數據背景下，學生在學校的各種表現都可以用數據形式真真切切的反應出來。其能夠表現當下學生的行為表現。一方面，可以通過學生之間的行為變化發現內在的聯系性。一方面，大數據時代可以顯示學生的歷史行為，各種數據表單都能夠記錄下來。通過這些數據我們可以發現學生的學習興趣，特長愛好等因素。另一方面，大數據可以通過云計算反應學生的變化趨勢。學生的變化通常情況下都是不是很明顯，只有當學生出現問題之后，才能發現，而數據從開始到結束是有時間差的，這樣就可以通過數據提早發現學生的變化，避免產生不良的結果。

2.利用大數據挖掘學生內在特征

傳統教學模式通常都以學生的考試成績判斷學生是否優秀，忽視了學生自主發展的空間。例如兩個學生在物理考試中都取得了90分的成績，從表面上看兩個學生的分數是一樣的，但是通過大數據分析可以發現，一個學生在學習過程中主要依靠的是思維能力，而另一個學生主要靠死記硬背取得高分，結果相同，但是過程明顯不同，在未來這兩個的人個各自的發展也不盡相同，其中以邏輯思維能力學習的學生，在今后的學習中能夠更加順暢，發展更加長遠。而憑借記憶取得好成績的學生思維能力不足，對今后的學習十分不利。相同的結果不一定具備相同的知識結構，成績會掩蓋一些不足的地方，會影響學生全面發展，而大數據能夠反映學生階段性的自我認知，對個人成長具有指導性作用，幫助學生彌補能力方面的不足，能夠更加全面的反應學生在發展過程中存在的問題和風險。

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關鍵詞：晚期宮頸癌；新輔助化療；術后病理

宮頸癌是婦科中的一種常見惡性腫瘤，其發病率非常高，據臨床資料統計，宮頸癌疾病的發生率僅在乳腺癌之下[1]。以往行傳統手術治療，可取得較好的治療效果，臨床有效率超過了80%，不過若患者腫瘤體積較大，利用傳統手術則無法起到明顯作用[2]。近幾年，化療藥物在臨床中的應用非常廣泛，人們已經意識到新輔助治療的重要性，其也在宮頸癌疾病的治療中充分發揮了作用。

1資料與方法

1.1一般資料 以我院在2010年1月～2013年2月收治的36例晚期宮頸癌患者為研究對象，所有患者均于化療結束后約2～3 w后行手術治療，將其作為觀察組，患者年齡在27～52歲，平均年齡（42.32±5.86）歲，腺癌5例、鱗癌31例。取同期收治的直接行手術治療的36例晚期癌癥患者作為對照組，患者年齡在26～53歲，平均年齡（42.18±5.25）歲，腺癌6例、鱗癌30例。所有患者均經病理活檢，被確診為宮頸癌，患者均行子宮切除加盆腔淋巴結清掃術治療。兩組患者在一般資料上無統計學意義（P>0.05）。

1.2方法

1.2.1對照組 直接行手術治療。

1.2.2觀察組 在行手術治療前，接受新輔助化療。取135～175 mg/m2紫杉醇，利用雷尼替丁、地塞米松與苯海拉明，對患者使用紫杉醇后可能出現的過敏反應進行預防。取70 mg/m2順鉑，靜脈滴注，完成兩個周期的化療后，可在化療結束后2～3 w，為患者行手術治療，周期與周期之間相隔3 w時間。

1.3治療效果評價標準 完全緩解：患者腫瘤消失。部分緩解：腫瘤體積縮小幅度超過50%；未緩解：患者腫瘤體積與治療前相較無明顯變化，甚至出現了新病灶[3-4]。

1.4統計學方法 對本組研究的數據采用SPSS 16.0統計軟件進行分析，計量資料以均數±標準差（x±s）表示，采用t檢驗，對計數資料采用χ2檢驗，P

2結果

2.1治療效果 從本次研究中可看出，觀察組中完全緩解者18例，部分緩解者15例，未緩解者3例，總緩解率為91.7%，對照組中完全緩解者15例，部分緩解者12例，未緩解者9例，總緩解率為75.0%。觀察組完全緩解率優于對照組，對比差異顯著，具有統計學意義（P

2.2出血量與手術時間 觀察組手術時間與出血量均低于對照組，對比差異顯著，具有統計學意義（P

2.3術后病理 從患者的術后病理上看，觀察組宮旁累及、脈管受侵、淋巴結陽性所占比例分別為5.6%、8.3%、5.6%。對照組宮旁累及、脈管受侵、淋巴結陽性所占比例分別為19.4%、16.7%、33.3%。觀察組宮旁累及、脈管受侵、淋巴結陽性率均低于對照組，對比存在較大差異，具有統計學意義（P

3討論

在現階段宮頸癌疾病的治療中，順鉑被認為是對這類疾病治療的最有效藥物，它常與紫杉醇聯合使用，在宮頸癌疾病治療中的應用非常廣泛[5]。在本次研究中，觀察組患者于術前實施了新輔助治療，主要利用了順鉑與紫杉醇這兩種藥物，觀察組患者經治療后，治療有效率高達91.7%。

在以往的手術治療中，部分宮頸癌患者于術前不接受輔助化療，僅通過手術治療不能確保疾病治療效果，且復發率較高，嚴重影響患者的生存質量。隨著醫療技術的不斷進步與發展，新輔助化療被應用于宮頸癌患者的疾病治療中，給晚期宮頸癌患者帶來了希望。于實施手術治療前行新輔助化療，腫瘤細胞播散活力會大大降低，同時還會降低淋巴結轉移率，也會手術治療提供了條件，化療藥物極易進至瘤體中，可有效抑制腫瘤生長。它可使患者腫瘤縮小，提高手術切除成功率，將微轉移消除，減少不良預后的出現，使放療敏感性增強，降低疾病復發率[8]。

從本次研究中可看出，觀察組患者在手術治療前實施新輔助化療后，患者的手術時間與出血量均低于對照組，這說明實施新輔助化療，可有效縮短手術治療時間，降低術中出血量。從患者的術后病理上看，觀察組宮旁累及、脈管受侵、淋巴結陽性率均低于對照組，對比存在較大差異，這表明新輔助化療可減少不良預后，提升患者生活質量，對于局部晚期宮頸癌患者的疾病治療有著重要意義，值得臨床推廣應用。

參考文獻：

[1]董敬敬.局部晚期宮頸癌術前新輔助化療的臨床分析[D].大連醫科大學，2012.

[2]趙曉東.局部晚期宮頸癌術前新輔助化療的應用價值[J].腫瘤基礎與臨床，2011.

[3]王全利.局部晚期宮頸癌術前新輔助化療52例的療效分析[J].南京醫科大學學報，2011.

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英國著名自然災難專家、世界知名環境科學家比爾·麥克古爾在著作《7年拯救地球》中提出：人類如果不立即采取行動，減少大氣中溫室氣體的排放，2015年將成為地球命運的轉折點。

就連一向以關心國際金融形勢為主的世界銀行也在2012年11月了一份名為《降低熱度》的報告。報告指出，如果我們任由全球變暖的趨勢持續，到本世紀末，全球氣溫將會上升4℃。

報告認為，這一后果將是災難性的：沿海城市可能被淹沒；糧食生產風險增大；水資源匱乏情況將進一步惡化；生物多樣性會遭遇不可逆轉的損失。

2012年年末，國際能源署（IEA）了《2012年世界能源展望》（下稱《展望》），對2035年前的全球能源趨勢作出了預測。在報告中，IEA悲觀地表示：“各國在哥本哈根氣候會議上商定的，到本世紀中葉，將地球溫度上升控制在2℃以內這一目標正變得難以實現”。

未來我們該如何應對全球氣候持續變暖的挑戰？《中國經濟周刊》記者獨家連線IEA首席經濟學家法提赫·比羅爾（Fatih Birol），請他來為我們解讀：面對能源和氣候危機，我們還能做些什么。

可持續發展任重道遠

IEA在《展望》中指出，即使考慮到未來各國的發展政策，我們依然不能確保全球能源體系能夠進入可持續發展的軌道。

《展望》預測，從現在到 2035 年，全球能源需求將增長三分之一以上，其中60%的需求增長來自中國、印度和中東地區。盡管世界各國對于低碳能源的使用與開發都處于穩步增長的狀態，但是未來化石能源（煤炭、石油和天然氣）仍將主導全球能源的消費與使用結構。

在過去10年里，煤炭幾乎占據全球能源消費增長的50%，其增速甚至超過了其他所有可再生能源。報告預測，中國的煤炭需求將在2020年達到頂峰，并將持續至2035年。

誰來代替核電？

為了減緩全球氣候變暖的趨勢，各國都鼓勵發展清潔能源，許多國家都把核電作為未來重要的發展方向。但福島核事故令核電風光不再，許多國家紛紛重新評估核政策。誰來代替核電成為一個棘手的問題。

《展望》指出，目前全世界電力需求正在以近兩倍于世界能源需求的速度增長。盡管在2035年前，煤炭依然是全球發電的主要燃料，但在全球新建發電能力規劃中，一半的新增能力將以可再生能源作為燃料。

《展望》預測，到2015年，全球可再生能源將成為全球第二大電力來源，并在2035年接近第一大電力來源——煤炭的發電量。

可再生能源迅速增長的原因在于其技術成本逐年下降、化石燃料價格不斷上升。此外，各國對可再生能源的補貼不斷上升也是一個重要原因。2011年，全球對各種可再生能源的補貼約為880億美元，2035年將增至近2400億美元。

對話比羅爾：中國將成為全球綠色能源投資的領頭羊

《中國經濟周刊》：目前世界各國在能源利用，尤其是節能減排方面的進展如何？

比羅爾：幾乎全世界各大能源消費國都已經宣布了自己的目標和措施：中國的目標是到2015年將二氧化碳排放量降低16%；美國則采用了新的燃料經濟標準；歐盟承諾到2020年，將把能源需求削減20%；日本試圖到2030年將電力消費削減10%。雖然這些舉措有助于改善過去10年全球能源效率表現不佳的局面，但是全球節能減排可挖掘的潛力依然十分巨大。

《中國經濟周刊》：IEA對于改進能源使用效率有哪些建議？

比羅爾：我們認為世界各國在能源效率利用方面都還存在著巨大的、未被發掘的潛力。一般來說，我們可以從工業產業、交通運輸、發電和建筑等四個方面去尋找可降低能耗的機會。大量的研究數據表明，目前世界上在建筑領域方面尚有五分之四的潛力未被挖掘， 而工業產業領域有一半以上的潛力尚待開發。

中國目前在建筑領域的能耗控制已經取得了巨大成就，但在其他方面仍有很大的進步空間。我相信，世界各國只要在這四個領域內制定出一系列可行政策，一定可以降低能耗，提升經濟效率。

《中國經濟周刊》：在過去的10年里，中國的節能環保產業大約以15%～20%的增長率逐年遞增，您如何評價這些產業的增長？

比羅爾：最近這些年中國在降低能耗、提高能源使用效率方面進行了巨大的投資，這些投入也為中國經濟帶來了巨大的財富。目前全球風機產量約有30%來自中國，全球約有20%的太陽能發電量來自中國，可以說，中國環保產業的發展之路影響全球。

我們預計未來中國將在風能領域投資6000億美元，在太陽能領域投資2000億美元，這將使得中國成為全球綠色能源投資的領頭羊。我相信，中國在節能環保產業的技術將會不斷提升，并將造福世界。

《中國經濟周刊》：國際社會原本的目標是在本世紀內將氣溫升幅控制在2℃以內，但是現在看來這一切正變得難以實現。面對這一現狀，您認為我們該如何應對？

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關鍵詞：商業智能 中小企業 物流 應用

1 概述

物流過程管理的信息化是現代物流與傳統物流的主要區別之一，也是現代物流提高服務質量、取得經濟效益的核心手段。物流信息管理系統可以解決不同物流環節之間即時的信息交流、業務銜接、任務調度與資源平衡等問題，現在一般的物流企業多多少少都有了自己的信息管理系統，有的還不止一套。物流信息管理系統應用一段時間后，不可避免地會為企業積累一筆財富――大量的即時業務數據，如何從這些數據中挖掘財富，利用它們為物流決策提供支持，把企業信息管理水平提升到更高的層次，自然成為物流企業對信息管理進一步的要求。目前我國許多高端的物流企業，尤其是供應鏈上的第三方物流企業已經用上了以數據倉庫為代表的商業智能工具，大大提升了企業的經營管理水平，少數有實力的物流企業還在探討把部分BI技術與傳統信息系統進行整合，依據物流行業的特性實現智能倉儲、智能交通等。

可以看出，BI技術在物流行業的應用前景非常廣闊。但目前能把BI應用到企業經營管理中的只是部分大中型物流企業。廣大中小物流企業目前對物流信息管理系統中積累數據的再利用方式一般是從有限的報表和查詢功能中提取原始數據，用EXCEL等辦公自動化工具做簡單的加工，為決策提供基本的數據支持，遠遠達不到分析歷史數據以發現規律、獲得知識、充分發掘歷史數據價值的水平。在少數大企業應用BI技術提升企業管理水平，擴大市場占有率的示范效應下，中小企業對BI技術的應用同樣非常渴望，但受一系列主客觀條件的限制，使他們只能對這種“高端”的、暫時不會決定企業生死的技術望洋興嘆。所以BI在物流行業的應用潛力遠遠沒有被發掘出來。

基于此，我們做了一個實驗性的小項目，把傳統BI軟件BO（BusinessObjects）與進銷存軟件管家婆對接，利用BO對管家婆形成的數據進行分析。實驗比較成功，表明這條路在技術上沒有任何問題。但技術上可行并不表示市場就一定可行，本文就是基于筆者在這個實驗中的工作，對BI軟件在中小物流企業中普及應用的瓶頸及市場發展前景做一些探討。

2 BI軟件的功能

BI的概念由美國傳入，目前并沒有統一的定義，一般指的是對企業中已有的數據進行再加工，幫助企業做出明智的業務經營決策的一類工具，它的類型十分廣泛，傳統信息管理系統中都包含的報表生成、業務數據查詢等功能，也在BI的范圍內，所以BI并不是多神奇或高深莫測的東西，中小物流企業完全能用。

BO是市場領先的BI專業企業BusinessObjects（目前歸屬SAP旗下）的起家產品，是由語義層定義、數據庫連接、數據分析、Excel嵌入分析等多個工具組成的套件。與BO類似，目前自稱為BI系統的軟件一般都是由多種工具組合成的套件，其中包含了查詢、報表、數據分析、數據倉庫與數據挖掘等幾個主要組成部分，允許用戶查詢和分析特定的數據庫或數據倉庫，得出影響商業活動的關鍵因素，幫助用戶做出更好、更合理的決策。不同的BI系統所包含的組合成分是不一樣的，同樣的組合成分其中的工具也有很大的差別，從而使系統的類型、功能、使用的難易程度、對數據分析的深度、所得結果的價值等等差別也非常大。

BI系統的使用也與其他類型的軟件有很大的不同。專業的信息管理系統對業務類型、管理模式、信息管理的深度有很強的針對性，軟件應用的效果與軟件的選型，即所選軟件是否適合企業的應用有很強的關聯性，而軟件本身的適應性是比較弱的，所以如果選對了類型，越是專業性強的軟件越適用，效果越好，這也造成了應用軟件市場的細分。但BI不同，除了少數專門針對特殊行業需求開發的專用分析工具外，絕大多數的BI軟件都是由一些適應性很強的數據分析工具組成的。正因為它們適應性廣泛，所以針對性不強。這些工具應用得成功與否，在很大程度上取決于實施的過程，所以BI軟件的實施應用不是簡單的軟件安裝與培訓，而是在理解行業與企業需求的基礎上再開發的過程。

3 BI軟件應用的關鍵

把BI軟件應用到物流行業，必須先設計系統模型。軟件本身雖然有很大的靈活性，但這種靈活性多半是提供給專業人員，而不是提供給普通用戶的。所以系統模型一旦確定，BI軟件的具體應用方式、領域、功能就基本確定了，再要改動、擴充，不是普通用戶能做到的。

物流企業BI系統模型的設計與普通信息系統模型的設計一樣，必須考慮企業高層管理者、部門主管、信息管理人員及具體業務人員等各方在信息分析方面的需求。我國物流企業目前信息化層次不高，所使用的信息系統主要的功能在解決日常的業務管理與協調，只有極少數企業有對歷史數據、海量信息進行分析的平臺，一般業務人員不了解數據分析軟件，縱有數據分析方面的需求，但能表述貼切、有效的不多。所以物流企業BI系統模型的設計需要有熟悉BI軟件的功能與用法和理解物流企業業務管理，尤其是熟悉物流企業經營管理的兩方面人才的配合，才能成功。換句話說，BI軟件在物流企業的成功應用，需要的是行業經驗。

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一、項目建設的意義

建設“工商大數據中心”項目是我市工商行政管理的重大項目，該項目的建成，一是有利于工作效率的提高。原來比較煩瑣的統計數據獲取將變的較為簡便，業務部門的統計分析工作質量與效率將得到有效提高，真正靠數據說話。二是有利于服務能力的提升。數據的統計分析能力將得到大大提升，可以根據實際需求對數據作進一步的專題分析，服務于政府、社會的能力將得到有效提升，真正做到科學分析。三是有利于輔助決策能力的增強。數據統計更加快捷，分析更加高效，展示更加直觀，為政府、領導提供輔助決策的能力必將得到進一步增強，從而真正做到科學決策、動態監管。

二、項目建設的目標

（一）構建市工商局市場主體信息數據庫，為全局數據分析及其他業務需求奠定數據源基礎。

（二）根據國家工商總局及市政府相關統計業務需求，實現常用相關市場主體信息多維度組合統計查詢，同時滿足業務部門日常查詢及統計分析數據工作需求。

（三）借助可視化報告系統，對定期經常性數據統計分析工作進行自動生成，有效提升日常數據分析工作效率。

（四）對數據查詢統計結果進行多維統計分析展示，實現多種可視化圖表（包含靜態和動態）直觀展示構成、對比、趨勢等變化情況，滿足領導直觀高效掌握市場主體情況的要求。

（五）建設市工商局大數據分析展示中心，通過運用數字化大屏集中展示各類統計分析成果、可視化報告，并對業務部門輔助決策、行動部署及可視化監控指揮等需求提供支持。

（六）根據市地方經濟建設特點及宏觀政策規劃要求，逐步開展專題分析研究。

三、項目建設的組織領導

為了保證項目建設順利開展，市工商局成立“工商大數據中心”項目建設領導小組，負責“大數據中心”建設的具體工作。由副局長任組長，辦公室主任、注冊處處長、個企處處長、公平處處長、外資處處長、消保處處長、市場處處長、商標處處長、廣告處處長、財務處處長、監察室主任、信用處處長、網監分局分局長、信息中心主任、副主任參加，領導小組下設辦公室，由兼任主任。各成員單位職責為：

辦公室：負責“大數據中心”項目建設中的場地安排和對外橫向協調。

注冊處：負責“大數據中心”項目建設中的內資各類市場主體數據的收集、清洗核對和數據分析模型需求的提出；負責系統上下的協調溝通。

個企處：負責“大數據中心”項目建設中的相關監管數據的收集、清洗核對和數據分析模型需求的提出；負責系統上下的協調溝通。

公平處：負責“大數據中心”項目建設中的各類經濟案件數據的收集、清洗核對和數據分析模型需求的提出；負責系統上下的協調溝通。

外資處：負責“大數據中心”項目建設中的外資各類市場主體登記和監管數據的收集、清洗核對和數據分析模型需求的提出；負責系統上下的協調溝通。

消保處：負責“大數據中心”項目建設中的消費者權益保護和各類投訴數據的收集、清洗核對和數據分析模型需求的提出；負責系統上下和相關消保組織的協調溝通。

市場處：負責“大數據中心”項目建設中的各類有形市場數據的收集、清洗核對和數據分析模型需求的提出；負責系統上下的協調溝通。

商標處：負責“大數據中心”項目建設中的各類商標數據的收集、清洗核對和數據分析模型需求的提出；負責系統上下的協調溝通。

廣告處：負責“大數據中心”項目建設中的各類廣告數據的收集、清洗核對和數據分析模型需求的提出；負責系統上下的協調溝通。

財務處：負責“大數據中心”項目建設中的經費保障。負責項目經費的預算和調整；負責每年財政撥款支付部分按照合同規定的履行。

監察室：負責“大數據中心”項目建設實施過程中的監督工作。

信用處：負責“大數據中心”項目建設中的合同監管數據的收集、清洗核對和數據分析模型需求的提出；督促、提醒各相關業務處室做好企業信用數據的收集、清洗核對工作；負責系統上下的協調溝通。

網監分局：負責“大數據中心”項目建設中的本地區網絡商品經營者與服務經營者數據的收集、清洗核對和數據分析模型需求的提出；負責系統上下的協調溝通。

信息中心：負責“大數據中心”項目建設中的技術支持與保障。負責項目建設中的環境搭建、軟硬件的正常運行和日常維護保障；負責項目招投標和實施與運行維護過程中與相關服務商的協調工作。

四、項目建設的實施步驟

（一）2015年12月30日前，完成項目前景調研，專家論證，項目采購、資金和專項申報，招投標，工程監理聘請，評標、中標及結果公示等。

（二）2016年2月29日前，完成首次項目例會，施工場地現場勘查復量及初步設計方案及效果圖，建設合同簽署，組織機構搭建，數據源的獲取，數據分析模型及應用需求的提出。

（三）2016年12月31日前，完成場地建設和環境搭建，建立信息數據分析庫，運用數據清洗、抽取、加載、轉換等技術，實現對市場主體等各類信息數據的多維檢索、統計、分析、可視化展示等各項功能。

五、工作要求

（一）切實加強領導。要按照市工商局的統一部署，把“工商大數據中心”項目建設作為一項重要工作來抓，要明確部門分工，指定專人負責，加強協調，上下聯動，積極配合，扎實有序地推進工作開展，確保完成項目建設任務。

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【關鍵詞】大數據時代；巖土工程檢測；發展機遇；發展前景

大數據時代背景下，數據與數據分析成為了各項工作開展的重要依據。但就巖土工程檢測工作來講，就需要大量的巖土分析數據、巖土歷史數據、巖土變化檢測數據等，這些數據對于巖土工程的開展具有至關重要的作用。大數據時代的到來為巖土工程檢測技術的創新帶來巨大的發展機遇，現代先進的計算機技術、計算機設備、理論基礎、數據處理軟件等成為巖土工程檢測技術創新的重要資源。

一、大數據時代簡介

大數據時代是一個以數據分析事物事物規律、原理、定義的時代，大數據時代下計算機設備、技術成為了最為重要的物質支撐。這一時代的到了改變了人們的工作方式，同時也為各項社會工作的開展帶來了巨大的發展機遇。

（一）大數據時代定義

目前，國際上還沒有準確的關于大數據時代的定義，但是，各地普遍認為大數據時代是一個與海量數據、數據處理、數據論證與分析有關的時代。這一時代下，社會工作的開展有了新的方式，人們對某一事物的理解和分析都將落實到具體的數據上，它將更多抽象的事物轉化為了具體的數據。

（二）大數據時代特征分析

1、海量的數據信息。大數據時代比任何時期都要重視數據的生成、采集和分析，人們以數據來代替其所要研究的對象，包括航天航空、社會經濟分析、網購行業發展等，都可以運用數據進行分析，且這些行業每天都在產生大量的數據。數據已經成為監督一個體系發展、分析行業未來變化和前景的重要工具。這一時代下所產生的海量的數據，使得各行各業比任何時候都要交往得更加的密切。

1、數字類型紛繁復雜。大數據時代下，人們監督和分析某一事物、行業的發展都是通過數據進行，行業的紛繁復雜造就了數據的多樣性，由于各行業使用的數據分析方式不同、數據表現形式的不同、計算機和軟件的差異，造就了數據類型的多樣性。現代數據可以分為圖文、表格、視頻、音頻、阿拉伯數字、羅馬數字等多種形式，因此，不論是從其來源上、形式上、還是從其格式和表達方式上來講，大數據時代下的數據都是紛繁復雜、形式多樣的。

2、數據處理速度越來越快。在沒進入大數據時代前，人們也會使用數據對客觀事物進行分析，但是運用頻率和運用幅度并不高，而且，由于使用的是人工抄錄分析或傳統計算機設備、軟件，其分析速度非常慢。隨著計算機技術的發展，進入大數據時代以后，人們應用于數據處理的硬件設施和軟件設施更加的先進、優秀，數據處理速度也更快。

4、使用幾率低。大數據時代下，雖然人們習慣于以數據監督或分析某一客觀事物，而且對于一些事物一直實施著連續性的數據監督，但是在這些數據中真正能夠被運用到的并不多，人們只會在需要的時候，或者只提取某一數據進行使用。因此，它的使用幾率非常低。

二、大數據時代下巖土工程檢測的發展契約

如今，社會各項工作的開展正在隨著大數據時代的深化而變革。未來社會將不可避免的與大數據時代摩擦出創新的火花。下文，筆者將對大數據時代下巖土工程檢測的發展契約進行簡要分析。

（一）數據監測將逐步入主工程建設，并成為其中重要的技術支持和數據參考

現代的互聯網、云計算、虛擬現實技術、專家系統等無一不是建立在數據分析的基礎之上，這些技術都是通過一定程序的數據分析，建立一種用于工程建設的模型，為工程建設提供確切的技術方案。這些技術自研發以來，一直在高端的工程建設中發揮著巨大的作用。大數據時代的到來，將加快這些技術的普及，使它們能夠被運用于中低端工程建設當中，并設計低成本、操作簡單的技術，數據監測技術及其結果將成為工程建設中的重要資源，不斷為工程提供可靠的論證資料。也許，在將來的某一天，工程建設在脫離數據監測以后，將艱難行徑。

（二）傳感器技術、監測方式及其設備未來將會獲得巨大的市場空間

隨著大數據時代的到來，今后各項工程的建設將普遍的運用其數據監測類技術。在各項數據監測技術中，各類型傳感器以及監測方式是該項技術實施的重點所在，傳感器和監測方式的存在使得該類型技術對數據的監測越來越精確、真實、及時、全面，提升了數據檢測類技術的檢測效率。未來，市場將不斷增加對傳感器技術、監測方式及其設備的需求，各類型工程建設所需的傳感器、監測方式會不斷的細化分類，逐步擁有自身專屬的傳感技術與設備、監測方式與設備。

（四）數據分析成為工程建設的重中之重

大數據時代的迅速帶來，不僅改變了工程建設的方式，同時也將改變政府行為。簡單而言，當工程建設與監測方式發生改變時，政府對工程建設的管理也將發生重大變革，政府所實施的管理方式以及相關的標準、校驗方式都必須與當下的工程建設相吻合。當社會關于工程建設的所有系統都發生改變時，數據分析便成為了工程建設這一體系中的關鍵所在，施工隊伍、建設企業、政府管理單位對工程建設與管理實施的任何手段都將與數據分析緊密的聯系在一起。

三、大數據時代下巖土工程檢測工作的發展期前景

海量的數據、復雜的類型、多樣化的來源以及深度的處理應用都預示著未來的巖土工程檢測工作將發生重大變革，在當前的巖土工程檢測中也能略顯一二。例如：人們利用計算機數據處理軟件，分析記錄巖土樣本中各項成分的含量，推測巖土性質和特點。未來，巖土工程監測工程將會向著下述方向發展：

（一）工程數據監測門檻越來越低

現代巖土工程中能夠運用上數據監測手段都是一些高端投資項目，諸如政府工程等。高端的數據監測手段需要先進的人才、昂貴精密的儀器設備，但是，隨著大數據時代的推進，未來，數據監測手段所需的技術、設備等將向著大眾化方向發展。數據監測手段俄使用門檻會越來越低。

（二）大規模、全方位、多維度、多場的巖土工程監測

如今，關于巖土巖土工程數據監測技術設備和儀器的價格一直在不斷的下跌，關鍵性的傳感器、數據分析設備價格都處于下降趨勢，各類型宏觀、微觀、細觀的精密設備將出現在工地現場，也就是說，今后的巖土工程檢測將逐步的實現大規模、全方位、多維度、多場的巖土監測，巖土模型試驗將直接展現于現場。

（三）傳感器技術、監測方法進入蓬勃發展時期

隨著人們對數據監測的重視，傳感器技術、監測方法毋容置疑的會進入蓬勃發展時期。社會以及業內也將投入的更多的資源用于傳感器技術、監測方法的研發和創新。

結束語：

大數據時代的到來為巖土工程監測方式的創新和改革帶來了更多的發展機遇，在今后的行業發展過程中，必須要不斷的根據大數據時代的需求和特性，研究創新更多的數據巖土工程監測技術

參考文獻：

[1]王浩，覃衛民，焦玉勇，何政.大數據時代的巖土工程監測――轉折與機遇 [J].巖土力學，2014（09）：163-164.

[2]朱鴻鵠，施斌.地質和巖土工程分布式光電傳感監測技術現狀和發展趨勢――第四屆OSMG國際論壇綜述[J].工程地質學報，2013（01）：182-183.

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大數據是近兩年來爆發的最熱門IT概念之一。進入2012年，這個領域的風潮逐漸從專業IT人士和數據分析師，擴散到所有關注科技、互聯網以及營銷領域的人群中，甚至還包括政界人士。這種背景下，在商業、經濟及其他領域中，決策行為將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺；而在公共衛生、經濟預測等領域中，“大數據”的預見能力也已經嶄露頭角。

數據背后潛藏著巨大的商業機會。以前只有Google、微軟這樣的公司能做大數據的深挖，現在已經有越來越多的創業公司進入，不同公司在不同層面的數據分析和服務領域正創造出新的商業模式。這些專注于數據挖掘和數據服務的公司將成為電子商務乃至互聯網第三方服務業中的新興力量。

對于IT廠商來說，這是一個自身從傳統IT產品跨越到商業智能的絕佳機會；而對有志于這個領域的新型創業者來說，更是一個不可錯過的新興機會。以2012年的趨勢看，有六個模式值得關注：基于Hadoop的分析工具和產品、數據收集再加工服務、數據可視化產品、社交媒體數據分析工具與方案、基于數據挖掘的商業智能與情報咨詢服務。

基于Hadoop的分析工具和產品

越來越多企業開始使用Hadoop平臺處理大量數據。基于Hadoop做面向開發者的分析工具集，或者直接面向企業IT部門的分析管理工具，越來越成為一種流行趨勢。

很多傳統的數據庫管理系統開始整合Hadoop服務，以便更好地為企業服務，如惠普、戴爾、甲骨文、IBM等知名公司都分別有針對自家需求的Hadoop服務。此外，云端上的Hadoop服務讓大數據分析和處理更加方便快捷。同時這也證明，目前開源的Hadoop相關的技術分析也存在明顯缺乏相應的技術、環境、數據安全以及可行性，而這正是新商機。

Cloudera、Hortonworks和MapR是目前最被看好的“Hadoop三駕馬車”，它們屬于那種“純大數據”公司——核心業務圍繞Hadoop發行版和Hadoop應用展開。由于大數據核心技術Hadoop屬于免費的開源技術，用戶無需付費就可下載使用，所以Hadoop創業公司的盈利模式與Oracle這樣的傳統數據庫巨頭大不相同，它們主要靠提供Hadoop增值產品（軟件授權費）和增值服務掙錢。

目前，規模最大的Hadoop企業當屬Clouderao簡單來說，Cloudera提供企業直接使用的企業版Hadoop，它開發了自己的工具包，讓通過Hadoop搜索數據變得更加容易。同時，Cloudera還在努力建設更廣泛的合作生態系統，從而讓更多不同應用能使用Hadoop服務。

出身Facebook的創始人Jeff Hammerbacher在創辦Cloudera前就使用Hadoop來分析社交用戶行為，后來他將相應的技術轉移到了Clouderag之中，目前Cloudera獲得了7600萬美元的融資。

Cloudera目前比較受關注的領域是醫療健康行業。簡單來說，Cloudera采用大數據來改善大眾的健康，而整個衛生保健行業也會因為受到大數據的驅動而催生更好的創新和服務。Hammerbacher指出，公司一個重要的客戶就是Explorys Medical。他們通過采集病人數據，從而揭示疾病治療、護理和藥物測試等方面的見解。“我們要處理各種各樣的醫療數據，比如說醫生處方、圖像、醫生筆記等。消費者可以通過分享這些數據而推動醫療行業的變革。”

社交媒體數據

社交媒體所產生的海量非結構化數據一直以來都被作為大數據時代來臨的標志。人們已經承認，隨著像Twittter、Fcacebook等社交網絡媒體的爆發，越來越多的商業活動和信息會受到他們的影響。目前，基于社交媒體的創業公司數不勝數，但從大數據角度進行商務挖掘和營銷戰略的，是最有前景的一類。畢竟，奧巴馬利用大數據在美國大選中獲勝的經典案例也是出自社交媒體分析領域。

另一方面Twitter開放其數據管道Firehose對于社交大數據分析來說無疑是一個晴天大利好。利用Twitter實時數據你幾乎能進行各種數據分析，從奧斯卡電影人氣到美國總統支持率，再到產品用戶滿意度分析，可謂一座不設防的數據大金礦。

但是掘金Twitter“快數據”也對分析系統提出了很高要求，Datasift是少數能吃下Twitter數據的頂級社會化分析工具之一。

Datasift是一個社交數據分析平臺，向企業市場人員提供twitter、Facebook、Youtube、博客、甚至Wikipedia等社交媒體的數據可視化分析技術和服務，監測社交營銷成效，并幫助品牌公司掌握突發新聞的輿論點，并制定有針對性的營銷方案。它甚至創建了一個自己的互聯網規模的關鍵詞過濾系統，能夠快速評估熱門關鍵詞。

另一個優勢是Data Sif從Twitter購買了多年的數據同步授權，能夠訪問所有Twitter管道數據，并將子集賣給第三方，主要是企業客戶。目前只有Gnip獲得了同樣的授權。舉個簡單的例子，Data Sift可以根據Twitcer的數據對兩屆奧運會進行橫向對比，從中了解并分析公眾對當時新聞和事件的反應。Data Sift的前景逐漸明朗，現在客戶數已經超過了10000個。Data Sift目前已經擁有超過200個客戶，其中不乏財富500強企業，Data Sift的收入主要來自向客戶收取的每月200美元的服務費用。

數據收集在加工服務

數據的商業價值越來越被挖掘，但Hadoop并不能代表一切。一家著名的大數據公司Par Accel則顛覆了Hadoop的神話。ParAccel的CEO Chuck Berger指出，太多創業公司陷入了“大數據=非結構化數據的大數據=Hadoop”的邏輯。除了非結構化數據和半結構化數據以外，結構化數據也在快速增長。

ParAccel在數據領域也是久負名氣的。它們最成功的案例之一是向美國執法機構提供數據分析能力——ParAccel通過了一些渠道獲得不少犯罪數據，并對18000個有犯罪前科的人進行跟蹤，從而向執法機構提供了參考性較高的犯罪預測。所以ParAccel也被成為“犯罪的預言者”。

今年登陸納斯達克的“大數據概念股”SpIunk也是這方面的佼佼者。由于Splunk是以MapReduce架構為基礎的軟件，在普通的硬件上安裝Splunk和Splunk轉發器，就能構成大量字節，形成龐大的系統數據，這個量級可以達到每天數TB并逐漸向PB數量級擴大。而他們的軟件可以為機器生成的海量數據建立索引，將其整理成可以搜索的鏈接。公司們則像使用Google那樣來搜索這些鏈接，用來實時分析消費者行為。

具體來看，Splunk屬于商業智能軟件提供商，其軟件可用于監控、分析實時的機器數據以及TB級的歷史數據，且數據來源不限，可以是本地也可以來自云。比方說，Splunk可以實時對任何app、服務器或網絡設備的的數據進行索引并提供搜索，這些數據可以是日志、配置文件、消息和告警等。據了解，Splunk的客戶包括瑞士信貸、美國銀行、Comcast、Salesforce、Zynga，LinkedIn、T-Mobile以及美國勞工部和能源部等。其客戶數量超過3700，財富100強的大部分成員皆為其客戶。比如社交游戲公司Zynga通過該公司的軟件監測游戲功能，用來確定玩家卡在什么地方，離開游戲，然后就可以即時調整游戲，挽留玩家。

數據可視化等簡化數據使用的服務

另一個不可忽視的現象是，大數據雖然對于計算機工程師來說并不是很陌生，但是它一直將營銷人員等非專業人士拒絕于門外。不過這種狀況會逐漸得到改善，因為很多大數據領域的創業公司在不斷崛起，他們很多都是致力于讓更多的人以更簡單的方式“消化”這些數據。

Origami Logic就是一家讓營銷人員便于利用大數據的創業公司。通過數據可視化以及自助分析的方式，這個平臺能夠幫盼營銷人員作出更有效果的策略。

這家公司打算在明年的早期相應的產品，現在還是處于內測階段。根據聯合創始人兼CEOOpher Kahane表示，Origami Logic的目的就是讓銷售和市場人員把CRM、社交媒體、郵件營銷和調查報告等不同平臺的數據匯合在一起，并做出相應的整理和分析，利用有效的數據幫助他們做進一步的營銷活動或者衡量整個營銷效果，讓大數據不再是專業人士的私家工具。

QlikTech也是致力于這—領域的明星公司之一。值得注意的是這家公司是在90年代后期建立的，并從互聯網危機中存活下來。QlikTech在2010年的時候順利上市，目前用戶數量為2600萬，公司估值超過20億美元，旗下的Qlikview是一個商業智能領域的自主服務工具，能夠應用于科學研究和藝術等領域。

最近Google了Google BigQuery，方便開發者獲取大量數據。QlikTech則和Google合作，以便于開發者更好的利用大數據。為了幫助開發者對這些數據進行分析，QlikTech提供了對原始數據進行可視化處理等功能的工具。

數據分析與商業咨詢服務

全新的、更具競爭力的商業智能服務，這也是大數據最為吸引人的地方之一。傳統數據倉庫的性能已無法應付龐大的信息，但是大數據（Big Data）技術使我們能夠訪問和使用這些寶貴的、大規模數據集以應對越來越復雜的數據分析和更好的商業決策制定——大數據將改變商業智能（BI）的布局，并能為企業提供一種有價值的數據源，這在當下已經成為了一種趨勢。

顛覆傳統的BI模式，Good Daca的愿景很龐大，它們提供的是基于云的數據分析服務。

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

大數據時代，數據成為重要的戰略資源。在電子辦公深度與廣度不斷拓展的進程中，人類對數據“精、準、深”的要求日益突出。在基于數據決策、依賴數據管理等“以數據說話”的理念日益深入人心的大環境下，作為大數據的關鍵組成部分――檔案大數據的地位和作用也逐漸凸顯出來，它是大數據重要維度即歷史維度數據的核心，在各個領域都有很好的應用前景。但是，應該看到，受保密、檔案管理機制等因素的制約，檔案大數據的應有價值還沒有得到充分發揮，檔案大數據與其他數據的整合還有一段很長的路要走。為提升檔案資源建設與利用效益，對檔案大數據進行分析，優化檔案事業發展方案，更好地為領導決策和各領域工作的開展提供數據支撐，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數據的鼎力支撐。雖然從國家主管部門到各級檔案館（室），都在開展檔案數據的統計和分析工作，但是，由于缺乏固定而專業的分析人員，從數據統計和分析的全面性、系統性、多維性、深入性和規范性等方面看，仍有待進一步增強。在此種形勢下，檔案大數據作用的發揮和檔案事業發展的科學性很大程度上取決于檔案部門自身結構的優化和管理資源使用效益的提升。

1 檔案領域數據分析師崗位設置的意義

大數據時代，數據分析在各領域有著十分重要的意義，各行業對數據分析師的需求與日俱增。與其他數據相比，檔案大數據很大一部分源于政府、軍隊等組織機構的活動，具有權威性和憑證性等不可替代的價值特點，雖然有著服務社會、服務百姓的義務，但又必須確保國家利益不受侵害。因此，在行業內部設立數據分析師崗位不僅是社會需求、也是檔案行業組織機構結構優化的內在需要。

1.1 優化檔案資源體系建設的需要。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、數據異構等問題。系統地設置統計項目，全面地對檔案資源建設現狀進行分析，就可以準確地發現檔案資源體系建設中的弱項和“瓶頸”。通信網絡和數字設備發展實踐告訴人們：當今，電子文件的增長幾乎達到了幾何級。例如，阿富漢戰爭期間，美軍為打擊一小股恐怖分子，其情報偵測、監視系統24小時產生的數據量就達53TB。在如此大的數據量面前，如何分類電子文件、確定保管期限？網站、微博、通訊交友軟件等產生的數據，哪些是需要作為電子文件保存的、又該如何保存？現有館（室）藏檔案資源，哪些方面需要豐富、哪些方面需要“瘦身”？如何從國家層面調控檔案資源體系建設？這些均有待于檔案領域數據分析師從“保存歷史、服務社會”視角、以可靠的數據和科學的分析給出建設性的解答。

1.2 分析和把握檔案利用規律的需要。檔案資源的利用是有規律可循的，掌握了這個規律對于提升檔案資源利用率是十分有益的。有的檔案資源，其利用具有擴展效應，即一次成功利用可能會激發人數更多、范圍更廣、程度更深的利用，例如名人檔案、著名戰役檔案、歷史典故檔案等；有的檔案資源，其利用具有遞減效應，即一次成功利用之后可能很長時間內不會再有第二次利用，例如事關普通百姓的個人檔案。如果機械地根據其前段時間的關注熱點推薦檔案信息服務產品，則不僅達不到理想效果甚至還會引起用戶反感。依托數據分析師的科學分析，有助于檔案部門聚焦服務熱點，提前做好檔案信息服務預案，根據用戶需求方向準確提供檔案資源及其編研產品服務。

1.3 推動檔案管理科學發展的需要。近年來，檔案事業出現了一派欣欣向榮的景象，尤其是檔案信息化建設、民生檔案的收集與管理等得到了長足發展。但是，無論是硬件建設、還是軟件建設，離精細式、集約化科學發展尚有一定距離，這就需要發揮檔案大數據的決策助手作用。對于不同學識背景、不同工作經歷、不同職業精神的數據分析人員來說，同樣的統計數據得出的結論也是不盡相同的。設置固定的數據分析師崗位，則有益于提升數據統計和分析工作的科學性。通過數據分析師對檔案事業分門別類的統計和分析，可以有效地沖破經驗主義思維的“籬笆”，發現和把握新形勢下檔案管理工作的發展規律，更加統籌、協調和集約化地利用管理資源，構建檔案事業發展的良好生態。

1.4 更好地服務社會發展的需要。如果說“讀史可以明智”只能模糊地形容檔案的作用，檔案大數據在金融、醫藥、衛生、交通、安全和軍事等領域的成功應用，已經很好地量化和解釋了檔案大數據的價值。它是轉換思維方式、科學決策的直接支撐，是引領社會更快、更好發展的“催化劑”。設置檔案大數據分析師，無疑會有助于提升檔案信息服務于社會的廣度與深度。同時，也有助于檔案部門把握契機創新服務社會的模式與內容。

2 檔案領域數據分析師的崗位職責

檔案領域數據分析師，可以依據各級主管部門、檔案館（室）的編制和事業發展狀況合理配置，其職責主要是從檔案資源建設、檔案利用、檔案事業綜合發展以及檔案文件內容等方面進行數據統計和分析，并制定優化方案和提出發展規劃建議。

2.1 檔案資源數據統計和分析。檔案資源數量統計和分析，主要是對館（室）藏或者主管范圍內的檔案資源數量情況進行統計和分析，包括對各全宗文件數量的分類統計和分析、同類全宗文件數量的對比分析、現行全宗文件產生量與歸檔量的對比分析、永久檔案與定期檔案數量的對比分析、不同類型載體檔案數量的對比分析、不同地域不同系統檔案移交數量對比分析、不同時期檔案數量對比分析、不同密級檔案數量對比分析等。

檔案資源質量統計和分析。主要是對館（室）藏或者主管范圍內的檔案質量情況進行統計和分析，包括檔案資源載體和信息完好度分析、檔案資源結構分析、檔案著錄情況分析、檔案信息化建設情況分析、檔案目錄數據庫質量分析、檔案全文數據質量分析、檔案縮微情況分析、檔案修復情況分析等。

檔案資源優化方案的制定。基于館（室）功能，在科學分析的基礎上，提出一定范圍內檔案資源體系建設優化方案。主要是從檔案資源結構和數量視角，有重點地對現有檔案資源進行豐富、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。具體分析檔案著錄、目錄數據庫構建情形，提供檔案著錄尤其是電子文件著錄以及檔案目錄數據庫優化方案。必要時，對全文數據質量進行優化。根據檔案完好度統計，制定檔案修復計劃。

2.2 檔案利用數據統計和分析。檔案利用人群統計和分析。主要是對用戶基本情況進行統計和分析，包括用戶職業、單位、年齡、學歷、檔案專業知識、興趣點、檔案意識等，從共性和個性等方面進行分析和研究。

檔案利用目的、利用效益統計和分析。主要是對檔案利用目標和用戶所獲得的收益進行分析。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一步細分，分別進行統計和分析，并關注其利用效益。同時，分析一定時期內得到用戶關注和利用的檔案資源，尤其是得到用戶重點關注或利用的檔案資源。

檔案檢索效率統計和分析。主要是對檔案目錄和全文的檢索效率進行分析，與圖書情報資源等相關領域的檢索效率進行對比，考慮其是否滿足用戶需要，有無改進策略。密切跟蹤信息和知識領域的發展前沿，將先進的技術和工具應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新方案。

檔案利用發展趨勢預測。由于社會和國家發展的需要，人們會在一定時期內有重點地開展某個或某些方面的工作。數據分析師應密切關注某個系統、國家乃至整個人類社會的發展形勢，科學地統計和分析用戶的潛在需求，準確地預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備工作。例如，編史修志工作往往在國家層面、某一系統或行業層面進行統一行動，有的又會與編制體制調整、大型紀念活動、大項任務開展等時機緊密結合；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歷、某些文化活動的開展等密切關聯。根據檔案利用歷史數據的分析、當前社會熱點、用戶關注方向等，引導檔案信息資源的開發，借助大數據工具，利用檔案信息資源整合平臺，充分地進行知識挖掘，高效地構建專題數據庫，向用戶推送檔案信息資源。

2.3 檔案事業數據綜合統計和分析。檔案人才隊伍建設情況統計和分析。當今時代，不僅要求檔案工作者具有較高的信息素養，而且需要檔案工作者轉變理念，從知識管理視角出發，為用戶提供問題解決方案。檔案領域數據分析師應該對檔案工作者個體素質和整個隊伍建設情況進行統計和分析，要重點關注專業學歷、知識儲備、年齡結構、管理能力、信息素養和職業精神等方面。

檔案事業組織領導形勢統計和分析。組織領導是檔案事業發展的關鍵。檔案領域數據分析師，應可以系統地設置檔案事業各類統計表格，并根據形勢發展創新地設置統計項目和衡量指標。不僅要分析檔案主管部門對檔案工作的組織領導情況，還要分析各級組織機構對檔案事業的組織領導形勢，包括工作規劃、經費投入和對檔案事業的關注度等。

檔案專業硬件、軟件建設情況統計和分析。在國家大力倡導檔案信息共享平臺建設的情形下，對行業內硬件、軟件建設情況進行統計和分析，要重點對檔案館（室）庫房建設、檔案安全體系建設、業務設備建設、檔案軟件系統建設等方面進行統計和分析，避免低水平重復建設、提升管理資源利用效益。

制定檔案事業科學發展方案。檔案領域數據分析師要適應大環境的需要，從檔案工作者個體出發，提出人才培養和培訓方案。從檔案人才隊伍整體建設出發，合理提出編制調整、人才配備和人才發展等建議。在硬件建設方面，從檔案事業整體發展視角提供指導意見，合理配置各類設備設施。在應用系統開發方面，針對技術發展形勢及時提供建議，為頒布軟件系統需求標準、協調資源做出貢獻。

2.4 檔案文件內容大數據的分析和知識挖掘。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構（或個人）的業務行為開展的。因此，從業務層面對檔案內容大數據進行分析，是檔案大數據分析的重要內容。根據各專業發展的需要，利用高效、可視化的圖形分析工具，對檔案文件內容大數據進行分析，挖掘出其中蘊含的知識點，以指導各領域業務工作的科學開展。

3 檔案領域數據分析師的基本素質要求

數據分析師肩負著對檔案事業各類數據進行統計和分析的職責，并且要根據分析結果制定出推動各行業科學發展的、切實可行的方案，這就要求其具有高度的事業心和責任感，具備檔案、計算機、數學和管理等領域專業知識和技能。

3.1 思維開闊，開拓精神強。無論是統計項目的設置、還是優化方案的制定，都要求檔案領域數據分析師關注相關領域前沿發展形勢，具有開闊的思維和較強的創新意識，能夠敏銳地捕捉到檔案事業發展中的主要矛盾，打破舊的思維和工作運行模式，為建立起切合實際的、具有前瞻性的檔案工作機制貢獻力量。

3.2 檔案專業功底扎實。檔案領域的數據分析，其出發點和落腳點均在檔案收集、管理和利用。因而，數據分析師應具備系統的檔案專業理論知識。不僅要熟知檔案領域基本理論，而且要掌握領域前沿發展和理論創新情況，密切跟蹤行業發展實踐，能夠科學地設計好統計與衡量指標、優化和促進檔案事業的綜合發展。

3.3 掌握計算機應用專業知識。數據分析師經常要與計算機網絡、多種軟件工具打交道，必須具備較高的信息素養和扎實的計算機應用專業知識。檔案領域數據分析師，應了解機器學習、人工智能和自然語言知識，能夠結合領域實際，提出具體的統計、分析軟件系統需求；能夠熟練操作基本分析軟件，掌握大數據分析工具的使用（如R軟件、SPSS、MATLAB），準確地采集、處理數據，必要時進行數據遷移；能夠在看似無關的數據中挖掘出蘊含的關聯、發現檔案資源建設和檔案事業發展內在規律。

3.4 熟悉管理學基本理論。無論是檔案資源管理、還是檔案事業的綜合管理，都離不開管理學基本理論的運用。因此，檔案領域數據分析師應熟悉現代管理學基本理論，具有嚴謹的邏輯思維能力和較好的文字表述能力，能夠運用管理學前沿理論來指導檔案資源建設和檔案事業科學發展方案的制定。

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1應用威布爾分布法進行機械零件可靠性試驗數據分析

威布爾分布法是當下進行機械零件可靠性試驗及數據分析常用的方法之一。應用威布爾分布法進行機械零件可靠性試驗數據分析的研究，主要可以將研究內容總結歸納為以下兩點。1.1威布爾分布法的基本概念。威布爾分步法在當下已經被全面應用于可靠性工程的試驗中。應用威布爾分布法，可以實現概率值的有效獲得，進而實現各項數據參數的有效評估，從而為各種壽命試驗的數據處理工作的有效開展奠定穩定的基礎[1]。威布爾分布法概念中的幾個重要參數為t、b、tG以及T，分別代表所測試的對象的應用年限隨機變量、所測試的對象的形狀特點以及其各項曲線分布情況、所測試的對象的基本位置信息以及其最低應用年限和尺度參數、失效概率為0.632時的特征壽命。威布爾分布法的公式如下：()1bttoTtoFte−−−=−（1）1.2威布爾分布法在機械零件各項參數估計工作開展中的應用。威布爾分布法在機械零件各項參數估計工作開展中的有效應用，主要是借助圖解法和解析法。圖解法的應用便捷易行，對于檢測人員的技術操作熟練程度要求也相對較低，但無法實現對于機械零件各項參數的精確核算。解析法則可以將先進的計算機技術全面應用于機械零件可靠性試驗數據測試工作的開展中，但對于檢測人員的操作方法和技術性有較高要求。在試驗過程中，若是需要對機械零件的各項參數進行明確掌控時，建議應用解析法，以實現對真實分布情況的可靠掌握[2]。明確威布爾分布法的基本概念后，進行威布爾分布法在機械零件各項參數估計工作開展中的應用研究。在開展機械零件可靠性試驗數據評估工作中應用威布爾分布法，可以發揮先進的計算機技術優勢，更加全面地發揮其優勢[3]。

2應用回歸分析法進行機械零件可靠性試驗數據分析

回歸分析法在當下也經常被應用于機械零件可靠性試驗數據分析工作的開展進程。開展回歸分析法在機械零件可靠性試驗數據分析中的應用研究，主要可以將探究內容總結歸納為以下幾點。2.1回歸分析法的基本概念回歸分析法的應用，主要是進行數據統計原理應用的進一步精確化。應用數據統計原理，對各項數據進行線性處理，建立自變量和因變量之間的相互關系式，進而可以以回歸方程的形式進行分析內容的更加具體的體現。根據當下回歸分析法的具體應用情況，主要可以將回歸分析法分為一元回歸分析法和多元回歸分析法兩大類。回歸分析法在應用過程中，其方程為：y=bx+a（2）直線上，各點(x,y)到水平線的距離為：21niitybxa=b−−∑（3）2.2回歸分析法在機械零件各項參數工作開展中的應用開展回歸分析法在機械零件各項參數工作開展進程中的應用時，首先應當明確機械零件各項參數中的自變量和因變量，建立相應的x與y的回歸方程，進而掌握機械零件各項參數的回歸概念。同時，對于代表機械零件應用年限的參數t進行針對性分析，建立專門的參數t樣本容量，以實現對機械零件的失效概率和失效年限的有效估計。開展應用回歸分析法進行機械零件可靠性試驗數據分析的具體研究可知，回歸分析法在機械零件可靠性試驗數據分析工作中的應用，可以實現對機械零件各項數據的變換的線性關系的有效掌控，進而實現對機械零件各項參數更加宏觀、精確的掌控[4]。

3應用最大似然法開展機械零件可靠性試驗數據的分析工作

最大似然法在機械零件可靠性試驗數據的分析工作開展進程中的應用，可以有效實現機械零件可靠性試驗數據分析方式的進一步優化。開展最大似然法的具體應用研究，主要可以將研究內容總結歸納為以下兩點。3.1最大似然法的基本概念。最大似然法被稱為最大估計法，這一參數統計法是由德國數學家首先提出的。最大似然法的應用，可以利用應用概率學，通過對被測試對象的隨機抽查，進行整體樣本情況的全面估計。最大似然法的應用方法和應用原理相對簡單，具有較高的實用性，當下也被廣泛應用于各項評估工作。3.2最大似然法在機械零件評估工作開展進程中的應用。應用最大似然法進行機械零件評估工作的全面開展，首先應當明確機械零件的設計變量，將SUMT內點法應用于設計工作中，可以建立明確的失效年限變量參數關系。應用過程中，最大似然法要注重數學模型的有效應用，數學模型可表示為：2221311313131min()lnxxnixtxtxFxe=xxxxxx−−=−−−−−∑（4）開展最大似然法在機械零件可靠性試驗數據的分析工作開展進程中的應用探究，可以實現對評估結果精確性的進一步分析，從而提升評估結果的可靠性[5]。

4三種機械零件可靠性試驗數據分析方法的總結

在進行威爾分步法、回歸分析法以及最大似然法三種方法的應用研究后，開展三種機械零件可靠性試驗數據分析方法總結工作，根據具體情況有選擇性地選擇不同的數據分析方法，有效提升機械零件數據分析工作的實效性。通過分析可知，威爾分步法和回歸分析法具有較高的精確性，而最大似然法則具有較強的操作性。線性參數的有效應用以及計算機繪圖技術的有效應用，可以實現機械零件可靠性試驗數據分析結果的精確性。

5結語

根據當下機械零件可靠性測試實驗開展的基本狀況，主要是應用威布爾分布法進行機械零件可靠性試驗數據分析和應用回歸分析法。通過對機械零件可靠性試驗數據分析以及應用最大似然法開展機械零件可靠性試驗數據的分析，根據這三類方法的應用情況進行相應的評估結論總結。機械零件可靠性試驗數據分析工作的有效開展，可以有效提升機械零件整體的精確性，促使我國機械行業獲得更加廣闊的發展空間和更加理想的發展前景，從而為我國社會的整體發展提供更加強大的推動力。

作者:范圍廣 單位:萬向錢潮股份有限公司技術中心

參考文獻

[1]盧昊.基于矩方法的相關失效模式機械結構系統可靠性穩健設計[D].沈陽：東北大學，2012.

[2]王新剛.機械零部件時變可靠性穩健優化設計若干問題的研究[D].沈陽：東北大學，2010.

[3]張錫清.機械零件可靠性試驗數據的參數估計[J].機械設計，2016，（2）：12-14，45.

篇10

應用統計學專業主要課程應用統計學一般學習課程：高代、幾何、數理統計、多元分析、抽樣調查、實變函數、復變函數、數學分析等等。應用統計學主要研究統計學的基本理論和方法，針對大量數據能夠熟練地運用計算機處理和分析數據， 用以解決各個領域內的實際問題。主要涉及到數據分析、數據管理、統計調查等。

課程體系：《C/C++程序設計》、《數理統計學》、《運籌學》、《描述統計》、《抽樣調查原理》、《多元統計分析》、《應用隨機過程》、《復變與積分變換》 部分高校按以下專業方向培養：大數據、金融統計、生物統計學、風險管理與精算。

應用統計學專業就業前景

應用統計學專業主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，從培養目標上講，主要是培養具有堅實的統計學基礎理論，具有系統的研究方向專門知識，具有獨立從事實際數據采集、處理和分析的能力，能為實際問題的解決和決策提供量化的依據，具有能夠繼續進行博士課程學習和研究的能力，成為統計分析，風險管理和精算方面的高級人才。

應用統計學專業研究生要發展，還是考慮往財稅、金融等領域突破，考CPA、精算師等，到銀行、會計事務所、保險公司等機構工作。因為單純的統計是沒什么工作好做的，需要和其他的工作(專業)相結合。

應用統計學專業就業方向統計學專業畢業生的就業前景非常好;主要到政府統計部門、經濟管理部門，銀行、證券公司、保險公司等金融機構以及信息咨詢公司等從事研究和教學工作或者到大型企業部門從事數據分析工作。應用統計學專業的畢業生主要到企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作。

從事行業：

畢業后主要在互聯網、新能源、金融等行業工作，大致如下：

1、互聯網/電子商務;

2、新能源;

3、金融/投資/證券;

4、計算機軟件;

5、其他行業;

6、專業服務(咨詢、人力資源、財會);

7、電子技術/半導體/集成電路;

8、外包服務。

從事崗位：

畢業后主要從事產品經理、交互設計師、ui設計師等工作，大致如下：

1、銷售助理;

2、會計;

3、人事專員;

4、行政專員;

5、倉庫管理員;

6、行政前臺;

7、出納;