數(shù)據(jù)分析方向精選(九篇)

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第1篇：數(shù)據(jù)分析方向范文

[關(guān)鍵詞]財政收入；GDP；面板數(shù)據(jù)

中圖分類號：F01 文獻標識碼：A 文章編號：1006-0278（2013）02-024-01

在計量經(jīng)濟學中，我們一般應用的最多的數(shù)據(jù)分析是截面數(shù)據(jù)回歸分析和時間序列分析，但截面數(shù)據(jù)分析和時間序列分析都有著一定的局限性。在實際經(jīng)濟研究當中，截面數(shù)據(jù)回歸分析會遺漏掉數(shù)據(jù)的時間序列特征，例如在分析某年中國各省的GDP增長數(shù)據(jù)時，單純的截面數(shù)據(jù)回歸分析無法找出各省GDP隨時間變化的特征，使得分析結(jié)果沒有深度。而如果只用時間序列分析，則會遺漏掉不同截面間的聯(lián)系與區(qū)別，例如在分析中國單個省市的GDP隨時間增長的數(shù)據(jù)時，無法找出各個省市之間經(jīng)濟增長的聯(lián)系與區(qū)別，因而同樣無法滿足我們的需要。而面板數(shù)據(jù)，是一種既包括了時間序列數(shù)據(jù)，也包括了相關(guān)截面數(shù)據(jù)的復合數(shù)據(jù)，是近年來用得較多的一種數(shù)據(jù)類型。

下面我們將基于2000-2009年中國各省GDP和財政收入的面板數(shù)據(jù)的實例來詳細闡述面板數(shù)據(jù)的分析方法。

一、GDP與財政收入關(guān)系的經(jīng)濟學模型

財政收入是保證國家有效運轉(zhuǎn)的經(jīng)濟基礎，在一國經(jīng)濟建設中發(fā)揮著重要作用。隨著中國經(jīng)濟發(fā)展速度的日益加快，財政收入不斷擴大，而擴大的財政收入又以政府支出來調(diào)節(jié)和推動國民經(jīng)濟發(fā)展。正確認識財政收入與經(jīng)濟增長之間的長期關(guān)系，把握財政收入與經(jīng)濟增長之間的相互影響，發(fā)揮財政收入對經(jīng)濟發(fā)展的調(diào)節(jié)和促進功能，對于完善財稅政策，深化財稅體制改革，實現(xiàn)財政與經(jīng)濟之間的良性互動，具有重要的現(xiàn)實意義。文章就將從中國各省的面板數(shù)據(jù)出發(fā)研究，中國不同地域間財政收入和GDP之間的關(guān)系。

二、實證分析

（一）單位根檢驗

Eviews有兩種單位根檢驗方法，一種在相同根的假設下的檢驗，包括LLC、Breintung、Hadri。另一種則是在不同根下的假設前提下，包括IPS，ADF-Fisher和PP-Fisher5。檢驗結(jié)果表明所有檢驗都拒絕原假設，因此序列GDP和CZSR均為一個2階單整序列。

（二）協(xié)整檢驗

如果基于單位根檢驗的結(jié)果發(fā)現(xiàn)變量之間是同階單整的，那么我們可以進行協(xié)整檢驗。協(xié)整檢驗是考察變量間長期均衡關(guān)系的方法。所謂的協(xié)整是指若兩個或多個非平穩(wěn)的變量序列，其某個線性組合后的序列呈平穩(wěn)性。此時我們稱這些變量序列間有協(xié)整關(guān)系存在。

在最終的結(jié)果中，Pedroni方法中除了rho-Statistic、PP-Statistic項目外都拒絕GDP和CZSR不存在協(xié)整關(guān)系的原假設，同樣Kao和Johansen檢驗方法也都拒絕原假設，因此，上述檢驗結(jié)果表明，我國各省2000-20009年的GDP和財政收入面板數(shù)據(jù)間存在著協(xié)整關(guān)系。既然通過了協(xié)整檢驗，說明變量之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，其方程回歸殘差是平穩(wěn)的，因此可以在此基礎上直接對進行回歸分析，此時假設方程的回歸結(jié)果是較精確的。

三、建立模型

混合模型：如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那么就可以直接把面板數(shù)據(jù)混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估計參數(shù)。

我們根據(jù)混合模型的回歸結(jié)果，得到財政收入和GDP之間的回歸方程為：

CZSR=227.3123+0.103224*GDP

（26.47637）（0.002839）

R2=0.810995 F=1321.587

顯然從模型的回歸結(jié)構(gòu)來看，R2的值達到了0.81，有了比較好的回歸解釋力，同時，GDP的回歸系數(shù)為0.103224，表明各省的財政收入平均占到了國民收入的10.3%左右。

變系數(shù)模型：顯然，在中國各省之間由于處在不同的地區(qū)，因而擁有不同的區(qū)位優(yōu)勢，那么各省的發(fā)展水平顯然就不一樣。正是由于這種不同的地方政策、管理水平、文化差異等會導致經(jīng)濟變量間出現(xiàn)一些關(guān)聯(lián)性的變化，此時在進行模型回歸的時候，我們就有必要考慮變系數(shù)模型。

在回歸結(jié)果中，R2的值達到了0.97，比混合模型擁有更好的回歸解釋力，而在變系數(shù)模型回歸結(jié)果中，GDP的回歸系數(shù)大于0.5的只有、青海、寧夏三個省份，也就是說這三個省份的財政收入占到了GDP的50%以上，他們同處于經(jīng)濟并不是很發(fā)達的西部地區(qū)，由此可以看出，處在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的財政收入占GDP的比重要低，而不發(fā)達地區(qū)則要高。

四、結(jié)論

通過以上的分析檢驗，我們發(fā)現(xiàn)針對于中國財政收入和GDP的面板數(shù)據(jù)，我們應建立起變系數(shù)模型，并通過模型分析，我們可以得出這樣的結(jié)論，中國各省間由于存在著地域經(jīng)濟發(fā)展水平不同、管理水平不同以及國家的相關(guān)政策等諸多不同，造成了各省之間在財政收入以及國民收入上面存在著一定的差異。而回歸結(jié)果也告訴我們，我國西部地區(qū)的財政收入占GDP的比例要明顯高于東部地區(qū)，地區(qū)發(fā)展落后地區(qū)的財政收入占GDP的比例也要明顯高于東部地區(qū)。因此，這為我們改善我國落后地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展提供了一定的新思路，就是對一地區(qū)的稅收征收可以適當放緩，而將GDP中以前政府占用的部分歸還于民眾和企業(yè)，因為，按照發(fā)達地區(qū)的經(jīng)驗表明，財政收入所占比重過高，經(jīng)濟發(fā)展的活力或者就不會很高，對于進一步刺激財政收入的增加也沒有任何幫助。因此，我們應該適度降低財政收入占GDP的比重，從而增加經(jīng)濟活力，使西部地區(qū)以及落后地區(qū)及早的跟上東部發(fā)達地區(qū)的發(fā)展步伐，從而消除我國經(jīng)濟發(fā)展的地域不平衡。

參考文獻：

[1]謝識予，朱洪鑫.高級計量經(jīng)濟學[M].復旦大學出版社，2005.

[2]張曉峒.Eviews使用指南（第二版）[M].南開大學出版社，2004.

第2篇：數(shù)據(jù)分析方向范文

一.羊毛黨分工

他們內(nèi)部有著明確的分工，形成了幾大團伙，全國在20萬人左右：

軟件制作團伙：專門制作各種自動、半自動的黑產(chǎn)工具，比如注冊自動機、刷單自動機等；他們主要靠出售各種黑產(chǎn)工具、提供升級服務等形式來獲利。短信代接平臺：實現(xiàn)手機短信的自動收發(fā)，其實一些平臺亦正亦邪，不但提供給正常的商家使用，一些黑產(chǎn)也會購買相關(guān)的服務。賬號出售團伙：他們主要是大量注冊各種賬號，通過轉(zhuǎn)賣賬號來獲利；該團伙與刷單團伙往往屬于同一團伙。刷單團伙：到各種電商平臺刷單，獲取優(yōu)惠，并且通過第三方的電商平臺出售優(yōu)惠，實現(xiàn)套現(xiàn)。

二.“羊毛黨”從業(yè)特點這些黑產(chǎn)團隊，有三個特點：

專業(yè)化：專業(yè)團隊、人員、機器來做。團伙化：黑產(chǎn)已經(jīng)形成一定規(guī)模的團伙，而且分工明確；從刷單軟件制作、短信代收發(fā)平臺、電商刷單到變賣套現(xiàn)等環(huán)節(jié)，已經(jīng)形成完整的刷單團伙。地域化：黑產(chǎn)刷單團伙基本分布在沿海的一些經(jīng)濟發(fā)達城市，比如，北京、上海、廣東等城市，這或許跟發(fā)達城市更加容易接觸到新事物、新觀念有關(guān)。

三.對抗刷單的思路

對抗刷單，一般來講主要從三個環(huán)節(jié)入手：

注冊環(huán)節(jié)：識別虛假注冊、減少“羊毛黨”能夠使用的賬號量。在注冊環(huán)節(jié)識別虛假注冊的賬號，并進行攔截和打擊。登錄場景：提高虛假賬號登錄門檻，從而減少能夠到達活動環(huán)節(jié)的虛假賬號量。比如，登錄環(huán)節(jié)通過驗證碼、短信驗證碼等手段來降低自動機的登錄效率，從而達到減少虛假賬號登錄量、減輕活動現(xiàn)場安全壓力的目的。活動環(huán)節(jié)：這個是防刷單對抗的主戰(zhàn)場，也是減少“羊毛黨”獲利的直接戰(zhàn)場；這里的對抗措施，一般有兩個方面：1)通過驗證碼(短信、語音)降低黑產(chǎn)刷單的效率。?2)大幅度降低異常賬號的優(yōu)惠力度。

第3篇：數(shù)據(jù)分析方向范文

本標準的認知內(nèi)容是交通運輸方式和布局的變化對聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點布局的影響，主要包含四部分內(nèi)容，一是交通運輸方式的變化對聚落空間形態(tài)的影響，二是交通運輸布局的變化對聚落空間形態(tài)的影響，三是交通運輸方式的變化對商業(yè)網(wǎng)點布局的影響，四是交通運輸布局的變化對商業(yè)網(wǎng)點布局的影響。涉及的概念是“聚落空間形態(tài)”，指人類聚居地的外部形態(tài)，包括水平方向和垂直方向。

本標準的行為動詞是“分析”，屬于“理解”層次的水平要求，即分解、剖析之意。先靜態(tài)理解在不同交通運輸方式（交通站點、交通線路、綜合交通網(wǎng)）影響下的聚落空間形態(tài)，以此為基礎動態(tài)理解交通運輸方式和布局變化影響聚落空間形態(tài)的一般過程，掌握其影響的一般規(guī)律及本質(zhì)原因；某個城市在某個時期依賴的交通運輸方式發(fā)生興衰變化，必然會帶來相應城市空間形態(tài)的擴張或者停滯甚至萎縮。從形成條件（即組織商品和聚集消費人群）認識商業(yè)與交通運輸?shù)年P(guān)系，理解交通運輸是影響商業(yè)網(wǎng)點區(qū)位、規(guī)模、密度等的重要因素，交通運輸?shù)陌l(fā)展會帶來商業(yè)網(wǎng)點布局的新形式和新變化。分析的結(jié)果都要落實到地域聯(lián)系上，城市空間形態(tài)的改變是交通帶來的人員和物資流動體現(xiàn)的地域聯(lián)系，商業(yè)網(wǎng)點布局的變化也是如此。理解交通是影響聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點布局變化的重要因素之一，自然、經(jīng)濟、歷史人文都是影響因素。

本標準的行為條件是“結(jié)合實例”，是對學生“學習過程與方法”的要求，要求分析過程應從實例中來，分析得出的結(jié)論要能運用到實例中去。教師要選取交通運輸方式和布局變化影響聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點布局的典型實例，引導學生正確分析實例，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，認識本質(zhì)。訓練學生掌握從分析實例到概括規(guī)律再到認識本質(zhì)的學習方法，逐漸學會從特殊到一般、從具體到抽象的思維方式。

二、知識體系分析

常見的五種交通運輸方式在前一內(nèi)容標準中已經(jīng)涉及，因此，在實施本內(nèi)容標準時可以將這五種交通運輸方式進行適當處理，按照運輸線路所處空間將其分為三類，即陸路運輸、水路運輸和航空運輸，這種劃分方法能更直觀地通過空間屬性，將運輸方式與聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點布局聯(lián)系起來。三種運輸類型的比較如表1。

由表1可以看出，三種運輸類型的區(qū)別在于線路所處空間不同，共同點是站點所處空間都在陸地上。由于聚落和商業(yè)都是布局在陸地上，因此，聚落的空間形態(tài)與三種運輸類型的站點、陸路運輸和內(nèi)河航運的線路所在位置及布局密切相關(guān)，這是分析其影響過程的知識基礎。陸路運輸?shù)恼军c、線路和內(nèi)河航運的線路對聚落空間形態(tài)有影響，海上運輸和航空運輸只有站點能影響聚落的空間形態(tài)。有一個特殊的例外，即管道運輸?shù)木€路是封閉的，它對聚落空間形態(tài)影響不大。

聚落空間形態(tài)按方位劃分為水平形態(tài)和垂直形態(tài)。商業(yè)網(wǎng)點按空間位置可分為城區(qū)的商業(yè)街和商業(yè)小區(qū)、郊區(qū)的購物中心和鄉(xiāng)村的零售商店。

在影響城市空間形態(tài)的眾多自然和社會經(jīng)濟因素中，交通運輸是一個很重要的因素。商業(yè)形成的兩大條件――暢通的顧客流和商品流，都離不開交通運輸。交通運輸是影響城市空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點的最具地理特色的因素，體現(xiàn)了地域聯(lián)系。

交通運輸方式對聚落空間形態(tài)的影響，包括站點和線路以及綜合交通運輸網(wǎng)帶來的影響。受單一交通站點影響，城市空間形態(tài)呈點狀（在小比例尺地圖上觀察），多屬于城市發(fā)展早期，可見于部分欠發(fā)達的村鎮(zhèn)聚落。受單一交通線影響，城市空間形態(tài)呈條帶狀（在小比例尺地圖上觀察），多屬于城市發(fā)展中期，可見于部分小城鎮(zhèn)聚落。受綜合交通網(wǎng)影響，城市空間形態(tài)呈面狀或星狀。它們在發(fā)展中綜合，在變化中體現(xiàn)影響。既要從某一時刻的靜態(tài)去把握，又要從時間演替和空間差異中去分析。

交通運輸方式和布局的變化對聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點的影響中，“變化”表明了兩層含義：一是指時間變化，不同時代有不同的生產(chǎn)力水平和主流運輸方式，受其影響的聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點特征不同，交通繁忙時城市空間形態(tài)和商業(yè)呈擴張狀態(tài)，交通衰落時則呈停滯甚至萎縮狀態(tài)；二是指空間變化，即空間差異，不同區(qū)域的自然環(huán)境不同，以此為基礎形成的生產(chǎn)力水平和主流運輸方式也不同，聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點特征各異?！白兓钡漠a(chǎn)生還存在兩種情況：一是自發(fā)的變化，一是人為的變化即規(guī)劃。這兩種情況下的聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點特征也不盡相同。在這里，交通運輸方式和布局是“因”，聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點的特征是“果”。

交通運輸方式和布局、聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點都屬于人類活動的組成部分，它們都以自然地理環(huán)境為基礎，應遵循因地制宜的原則，即要達到先天具備條件、滿足人類需要、保護自然環(huán)境的要求，在此基礎上方能實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

三、能力層次分析

“結(jié)合實例，分析……”，意味著落實本標準的認知方式是從特殊到一般，即先有實例，后有規(guī)律原理。這樣要求，不僅降低學習難度，還培養(yǎng)地理學習興趣。

交通運輸方式對聚落空間形態(tài)的影響，遵循的一般規(guī)律是：其影響過程是由“點”到“線”再到“面”的發(fā)展，即城市空間形態(tài)首先是在交通站點（也稱節(jié)點）形成點狀形態(tài)，然后沿交通線延伸成線狀形態(tài)，最后在多條交通線和多個站點的引導下發(fā)展成面狀，在形成面狀之前還可以形成放射狀或星形的形態(tài)。在城市發(fā)展的自發(fā)狀態(tài)下，這一過程體現(xiàn)十分明顯。遵循的原理是：交通通達性提高，土地價值增大，土地利用方式由鄉(xiāng)村用地轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘杏玫?，城市空間形態(tài)隨之改變。

商業(yè)的發(fā)展離不開便捷交通帶來的大量消費人群和商品流。交通運輸方式對商業(yè)網(wǎng)點布局的影響，遵循的一般規(guī)律是：商業(yè)點一定是布局在交通便捷的位置，交通越便捷，商業(yè)點規(guī)模越大，交通網(wǎng)密集，商業(yè)網(wǎng)點也密集。布局商業(yè)網(wǎng)點要遵循交通便利原則。遵循的原理是：交通為商業(yè)提供了源源不斷的商品和消費人群，是商業(yè)發(fā)展的主要動力。

在規(guī)劃城市空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點時，除了要適應當?shù)氐淖匀缓蜕鐣?jīng)濟條件外，還應遵循城市空間形態(tài)發(fā)展的“點線面”規(guī)律和商業(yè)網(wǎng)點布局的交通便利原則，選擇適宜的交通運輸方式是前提，布局好城市交通運輸?shù)恼军c和線路、形成合理的城市空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點，是方便人們生產(chǎn)生活和建設宜居城市的現(xiàn)實需要。

四、教學價值分析

本標準的教學價值體現(xiàn)在四方面：一是對現(xiàn)實世界聚落空間形態(tài)和商業(yè)網(wǎng)點的解釋價值；二是對聚落空間形態(tài)未來發(fā)展的規(guī)劃價值；三是科學合理選擇商業(yè)點區(qū)位的實用價值；四是提升學生地理素養(yǎng)的教育價值。

對于任何一個城市的空間形態(tài)，都能解釋其由來，理解一個城市為何會形成現(xiàn)在的空間形態(tài)。關(guān)鍵是掌握分析城市空間形態(tài)的方法，主要從交通運輸方式和布局的角度著手，便利的交通有利于居民出行和貨物流通，提高土地價值，變鄉(xiāng)村用地為城市用地，形成城區(qū)。理解一個商業(yè)中心或商業(yè)點為何選擇現(xiàn)在的位置，也要從便利的交通能夠帶來大量消費人群和商品流的角度去分析。

城市空間形態(tài)對城市管理和發(fā)展意義重大。在城市規(guī)劃時，必須選取適宜的交通運輸方式，進行合理布局，在可預期的時期內(nèi)，形成合適的城市空間形態(tài)，方便城市的管理，促進城市的持續(xù)發(fā)展。

第4篇：數(shù)據(jù)分析方向范文

關(guān)鍵詞：基尼系數(shù) 居民收入 分配方式

基尼系數(shù)自1922年提出至今，計算方法已較豐富，近年又有一些發(fā)展。程永宏（2006）建立了城鄉(xiāng)混合基尼系數(shù)的新算法，并給出新的分解形式，還提出并論證了度量城鄉(xiāng)差距的新指標。該分解形式具有明確的經(jīng)濟含義和理論意義，且不依賴于“城鄉(xiāng)收入分布不重疊”的假定，在其后的研究中進一步論證了一種適合多亞組的基尼系數(shù)組群分解新方法。王祖祥等（2009）采用城鄉(xiāng)收入分配統(tǒng)計分布的構(gòu)造方法，利用《中國統(tǒng)計年鑒》（1995 - 2005）的收入分配數(shù)據(jù)估算了我國的基尼系數(shù)。陳建東（2010）介紹了按不同分組分解基尼系數(shù)的各種方法，探討了它們之間的內(nèi)在聯(lián)系，在此基礎上根據(jù)按城鄉(xiāng)分解基尼系數(shù)的方法計算了自1996 年至2007 年的中國基尼系數(shù)。段景輝（2010）利用《中國城鄉(xiāng)居民生活綜合調(diào)查》（2004年）的有關(guān)家庭收入抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，首次考察發(fā)現(xiàn)全國和各地區(qū)城鄉(xiāng)家庭人均收入的對數(shù)服從由Pareto分布、正態(tài)分布和指數(shù)分布構(gòu)成的混合分布。與通常的利用分組數(shù)據(jù)計算基尼系數(shù)不同，他綜合了全部抽樣家庭的人均收入信息，應用分布函數(shù)法對全國、各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）以及東、中、西部地區(qū)的城鎮(zhèn)基尼系數(shù)、農(nóng)村基尼系數(shù)和城鄉(xiāng)混合基尼系數(shù)進行了測算，進一步對城鄉(xiāng)混合基尼系數(shù)進行城鄉(xiāng)分解，得到了城鎮(zhèn)和農(nóng)村內(nèi)部收入差距以及城鄉(xiāng)收入差距對混合基尼系數(shù)的貢獻大小。徐映梅（2011）利用1978-2007年我國居民收入分配的分組數(shù)據(jù)測算了多個基尼系數(shù)，采用參數(shù)和非參數(shù)多種方法估計了基尼系數(shù)的分布服從漸近正態(tài)分布，基于大樣本漸近特征我國基尼系數(shù)警戒水平的估計值。

以上文獻從各種不同的角度對基尼系數(shù)的估算方法進行了研究，但計算過程都比較復雜。胡祖光認為在收入五分法下，基尼系數(shù)的計算可用最高收入組與最低收入組各自所占的收入比重之差來計算，這在一定條件下可以簡化基尼系數(shù)的計算。同時，他還推導出基尼系數(shù)的理論最佳值為三分之一。本文在此基礎上進行分析。

基尼系數(shù)的理論最佳值

基尼系數(shù)是反映財富分配是否平等的指標，過大和過小都不是經(jīng)濟發(fā)展的最佳狀態(tài)。收入分布過于懸殊，表明社會財富分配嚴重不合理，容易引發(fā)社會矛盾。收入分布過于平均，不僅會影響社會的生產(chǎn)效率，而且會影響社會產(chǎn)品的更新?lián)Q代，這可以從生產(chǎn)與消費相適應的角度來分析。如果某國或地區(qū)的收入分布平均化趨勢十分明顯，通常會導致一種可稱之為居民消費的“排浪”現(xiàn)象出現(xiàn)，即當一種新消費品一個人能買得起時，大多數(shù)人都已到了能買得起的階段，就會迅速形成消費浪潮。當該類消費品成為一種時尚或成為消費偏好的主要對象時，以追逐這類消費品為目標的“排浪”現(xiàn)象就會出現(xiàn)。此時，該商品供不應求，生產(chǎn)該類消費品的廠家就會頻頻告急，但等到“排浪”過去后，該類消費品又會供大于求，直至最后無人問津。顯然，這是一種收入分布過于平均所導致的對社會生產(chǎn)有著明顯不利影響的情況。另外，由于社會需求變化要求消費品不斷更新，收入分布平均化的“排浪”現(xiàn)象會致使下一輪的“排浪”需求排斥上一輪的熱點消費品。這樣一來，原先被需求所刺激而生產(chǎn)出來的大量消費品只能積壓在倉庫中，居民家中的二手貨也不易處理，從而出現(xiàn)了根植于收入分布平均化而導致的社會生產(chǎn)和消費的低效率的情況。

既然收入過于平均有損于效率，過于懸殊又影響公平，這就要求社會收入分布必須呈階梯狀。這種收入分布能維系一種與人們的消費水平對應的循序漸進的消費模式。這種消費模式能使一種失去時尚偏好的、價格看跌的耐用消費品由較高收入階層轉(zhuǎn)入次級收入階層，避免了出現(xiàn)“排浪式”的消費對生產(chǎn)的沖擊，而且當一個階層的居民要想更新消費品時，會有下一個階層的居民來接手。這樣不僅不會產(chǎn)生社會財富的浪費現(xiàn)象，還能使相對較為貧窮的階層居民能買到價廉物美的物品。那么，對于這樣一種循序漸進的消費秩序反映在基尼系數(shù)上會對應著一個怎樣的數(shù)值呢？這個數(shù)值就應該是基尼系數(shù)理論上的最佳值。

洛倫茲曲線是反映社會收入分配不平等程度的幾何直觀表示，它的橫軸表示收入從低到高的累計人口數(shù)占總?cè)丝跀?shù)的百分比，縱軸表示累計收入占總收入的百分比。根據(jù)社會經(jīng)濟的現(xiàn)實，洛倫茲曲線具有明顯的單調(diào)遞增及向下的凸性特征，如圖1 所示。圖1 中，曲線OA1 A2 An是洛侖茨曲線。若記S1為直線OAn與曲線OA1 A2 An之間的面積，S2為曲線OA1 A2 An與直線OBn和An Bn所圍曲邊三角形OA1 A2 An Bn的面積，S為ΔOAn Bn的面積，顯然S= 0.5，由基尼系數(shù)的定義，G=S1/S=S1/0.5=2S1=2（S-S2）=1-2S2。因此，要求基尼系數(shù)，只要求出曲邊三角形OA1 A2 An Bn的面積S2即可。

為求曲邊三角形OA1 A2 An Bn的面積S2，把OBn分成n等份，每份長度即為1/n，并從B1，B2，…Bn作橫軸的垂線B1 A1，B2 A2，…Bn An，顯然這些垂線的長度表示收入的累計百分比，記為P1，P2，…Pn，分別表示n個階層收入在總收入中的比例，則 ：

這樣，曲邊三角形OA1 A2 An Bn被分割成n個高為1/n的曲邊梯形或曲邊三角形之和，可以計算其面積為：

，則：

，

其中Ii表示第i個人的收入，I表示全社會所有成員的收入之和。假設該地區(qū)共有n=m+1個人，他們的收入呈等差數(shù)列，其中最低者的收入為a元，按收入從低到高排序，后者收入比前者依次高d元，即收入分別是a，a+d，a+2d，…，a+md，于是有：

由于d和a是常數(shù)，當m充分大時，該式等于0.33，即G=0.33，這就是基尼系數(shù)的理論最佳值。

最佳值對應的居民收入分配方式分析及分配現(xiàn)狀研究

居民收入分配格局有金字塔形、啞鈴形、倒丁字形及橄欖形，其中橄欖形是一種相對公平的分配格局。2010年4月在《求是》雜志撰文，提出要逐步形成中等收入者占多數(shù)的橄欖形分配格局。下面的討論說明，如果居民收入按等差數(shù)列排列，將基本符合橄欖形分配格局。

設某地區(qū)有n個成員，全區(qū)總收入為I，每個成員的收入分別為，， …，。顯然，每個成員的收入呈等差數(shù)列遞增，公差為。容易計算：

由此可見，該區(qū)成員的收入分配按從低到高排列的累計收入占總收入的比值分別為。以該地區(qū)的累計人口所占總?cè)丝诘谋壤秊闄M坐標，相應人口的累計收入占總收入的比例為縱坐標，所得坐標點為，，，這些點的坐標都滿足函數(shù)y=x2。由于n足夠大，可以認為所有點組成了一條連續(xù)的曲線，容易算出該函數(shù)y=x2在（0，1）之間與x軸所圍面積為 ：。

于是，該值恰好等于基尼系數(shù)的理論最佳值。因此，若收入分布所擬合的洛倫茲曲線與拋物線y=x2在（0，1）之間的圖像越接近，基尼系數(shù)就越接近最佳值。另外如果照此分配個人收入，那么可以計算最低收入的20%人口占有社會總收入的4%，最高收入的20%人口占有總收入的36%，中間收入60%的人口占有總收入的60%，基本符合橄欖形分配結(jié)構(gòu)的特征。

因此，該函數(shù)y=x2在區(qū)間（0，1）上的曲線就是基尼系數(shù)最佳值所對應的洛倫茲曲線的最佳擬合。

表1是2000年和2010年我國居民分城鄉(xiāng)按收入等級五等分調(diào)查人口的人均收入及所占比例。從表1可以看出，2000年城鎮(zhèn)居民人均收入呈現(xiàn)一個比較好的態(tài)勢，中層收入者占有55%左右的財富，基本符合橄欖形分配結(jié)構(gòu)的特征。但到了2010年，高收入者所占收入比例劇增，達到了40%以上，超過前面分析的36%的界限，而相應的其他階層都有不同程度的下降，說明城鎮(zhèn)收入分配越來越不平等，財富更多地集中在少數(shù)富人手里。2010年農(nóng)村人均收入結(jié)果也表明，中低收入者基本呈現(xiàn)等差數(shù)列的排列方式，但由于高收入的20%人口占有42%的收入，使得中低收入者的人均收入偏低，與橄欖形分配方式有著較大差距。

第5篇：數(shù)據(jù)分析方向范文

完整的數(shù)據(jù)分析主要包括了六個既相對獨立又互有聯(lián)系的階段，它們依次為：明確分析目的和思路、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、報告撰寫等六步，所以也叫數(shù)據(jù)分析六步曲。

明確分析目的和思路

做任何事都要有個目標，數(shù)據(jù)分析也不例外。經(jīng)常有一些數(shù)據(jù)分析愛好者，向數(shù)據(jù)分析高手請教以下問題：

這圖表真好看，怎么做的？

這數(shù)據(jù)可以做什么樣的分析？

高級的分析方法在這里能用嗎？

需要做多少張圖表？

數(shù)據(jù)分析報告要寫多少頁？

為什么這些數(shù)據(jù)分析愛好者會提出這些問題呢？原因很簡單，就是他們沒有明確的分析目的，為了分析而分析，而且一味追求高級的分析方法，這就是數(shù)據(jù)分析新手的通病。

如果目的明確，那所有問題就自然迎刃而解了。例如，分析師是不會考慮“需要多少張圖表”這樣的問題的，而是思考這個圖表是否有效表達了觀點？如果沒有，需要怎樣調(diào)整？

所以在開展數(shù)據(jù)分析之前，需要想清楚為什么要開展此次數(shù)據(jù)分析？通過這次數(shù)據(jù)分析需要解決什么問題？只有明確數(shù)據(jù)分析的目的，數(shù)據(jù)分析才不會偏離方向，否則得出的數(shù)據(jù)分析結(jié)果不僅沒有指導意義，甚至可能將決策者引入歧途，后果嚴重。

當分析目的明確后，我們就要對思路進行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干個不同的分析要點，也就是說要達到這個目的該如何具體開展數(shù)據(jù)分析？需要從哪幾個角度進行分析？采用哪些分析指標？

同時，還要確保分析框架的體系化，以便分析結(jié)果具有說服力。體系化也就是邏輯化，簡單來說就是先分析什么，后分析什么，使得各個分析點之間具有邏輯關(guān)系。如何確保分析框架的體系化呢？可以以營銷、管理等方法和理論為指導，結(jié)合實際業(yè)務情況，搭建分析框架，這樣才能確保數(shù)據(jù)分析維度的完整性、分析框架的體系化、分析結(jié)果的有效性及正確性。

營銷方面的理論模型有4P理論、用戶使用行為、STP理論、SWOT等，而管理方面的理論模型有PEST、5W2H、時間管理、生命周期、邏輯樹、金字塔、SMART原則等。

明確數(shù)據(jù)分析目的以及確定分析思路，是確保數(shù)據(jù)分析過程有效進行的先決條件，它可以為數(shù)據(jù)收集、處理以及分析提供清晰的指引方向。

數(shù)據(jù)準備

數(shù)據(jù)準備是按照確定的數(shù)據(jù)分析框架，收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過程，它為數(shù)據(jù)分析提供了素材和依據(jù)。這里所說的數(shù)據(jù)包括第一手數(shù)據(jù)與第二手數(shù)據(jù)，第一手數(shù)據(jù)主要指可直接獲取的數(shù)據(jù)，如公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫、市場調(diào)查取得的數(shù)據(jù)等；第二手數(shù)據(jù)主要指經(jīng)過加工整理后得到的數(shù)據(jù)，如統(tǒng)計局在互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)、公開出版物中的數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理是指對采集到的數(shù)據(jù)進行加工整理，形成適合數(shù)據(jù)分析的樣式，保證數(shù)據(jù)的一致性和有效性。它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。

數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導出對解決問題有價值、有意義的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)本身存在錯誤，那么即使采用最先進的數(shù)據(jù)分析方法，得到的結(jié)果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。

數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)計算等處理方法。一般拿到手的數(shù)據(jù)都需要進行一定的處理才能用于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析工作，即使再“干凈”的原始數(shù)據(jù)也需要先進行一定的處理才能使用。

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)姆治龇椒肮ぞ?，對收集來的?shù)據(jù)進行分析，提取有價值的信息，形成有效結(jié)論的過程。

在確定數(shù)據(jù)分析思路階段，數(shù)據(jù)分析師就應當為需要分析的內(nèi)容確定適合的數(shù)據(jù)分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭數(shù)據(jù)，從容地進行分析和研究了。

由于數(shù)據(jù)分析大多是通過軟件來完成的，這就要求數(shù)據(jù)分析師不僅要掌握各種數(shù)據(jù)分析方法，還要熟悉主流數(shù)據(jù)分析軟件的操作。一般的數(shù)據(jù)分析我們可以通過Excel完成，而高級的數(shù)據(jù)分析就要采用專業(yè)的分析軟件進行，如數(shù)據(jù)分析工具SPSS、SAS等。

數(shù)據(jù)展現(xiàn)

通過數(shù)據(jù)分析，隱藏在數(shù)據(jù)內(nèi)部的關(guān)系和規(guī)律就會逐漸浮現(xiàn)出來，那么通過什么方式展現(xiàn)出這些關(guān)系和規(guī)律，才能讓別人一目了然呢？一般情況下，數(shù)據(jù)是通過表格和圖形的方式來呈現(xiàn)的，我們常說用圖表說話就是這個意思。

常用的數(shù)據(jù)圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變?yōu)槲覀兯枰膱D形，例如金字塔圖、矩陣圖、瀑布圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

多數(shù)情況下，人們更愿意接受圖形這種數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出分析師所要表達的觀點。一般情況下，能用圖說明問題的，就不用表格，能用表格說明問題的，就不用文字。

報告撰寫

數(shù)據(jù)分析報告其實是對整個數(shù)據(jù)分析過程的一個總結(jié)與呈現(xiàn)。通過報告，把數(shù)據(jù)分析的起因、過程、結(jié)果及建議完整地呈現(xiàn)出來，以供決策者參考。所以數(shù)據(jù)分析報告是通過對數(shù)據(jù)全方位的科學分析來評估企業(yè)運營質(zhì)量，為決策者提供科學、嚴謹?shù)臎Q策依據(jù)，以降低企業(yè)運營風險，提高企業(yè)核心競爭力。

一份好的分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且層次明晰，圖文并茂，能夠讓讀者一目了然。結(jié)構(gòu)清晰、主次分明可以使閱讀對象正確理解報告內(nèi)容；圖文并茂，可以令數(shù)據(jù)更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于讀者更形象、直觀地看清楚問題和結(jié)論，從而產(chǎn)生思考。

另外，分析報告需要有明確的結(jié)論，沒有明確結(jié)論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為最初就是為尋找或者求證一個結(jié)論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。

第6篇：數(shù)據(jù)分析方向范文

①大數(shù)據(jù)分析

②大數(shù)據(jù)可視化

③BI商業(yè)智能分析

④大數(shù)據(jù)檢索

⑤產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析

⑥大數(shù)據(jù)預測、咨詢

⑦大數(shù)據(jù)服務支撐平臺

⑧機器學習技術(shù)

“大數(shù)據(jù)分析、可視化及BI領(lǐng)域——

雖然這三個領(lǐng)域在功能及應用范圍上各有千秋，但實質(zhì)上可以說是相輔相成：通過大數(shù)據(jù)的基礎分析工具，研究人員可以獲得數(shù)據(jù)內(nèi)部的邏輯及結(jié)果表現(xiàn)，但通常這些結(jié)果過于復雜并缺乏合理的表達形式，使數(shù)據(jù)科學家及企業(yè)的管理者無法快速領(lǐng)會并對經(jīng)營活動進行調(diào)整。

因此大數(shù)據(jù)的可視化方案應運而生，多數(shù)可視化方案都作為數(shù)據(jù)分析工具的延伸而存在，但也有少部分公司另辟蹊徑，采用非傳統(tǒng)方式將數(shù)據(jù)的可視化更加貼近需求。BI則是大數(shù)據(jù)分析和可視化與業(yè)務場景的結(jié)合，作為企業(yè)內(nèi)部管理工具，使企業(yè)的價值有了極大的增長，成為了大數(shù)據(jù)應用領(lǐng)域重要的一環(huán)。

{ 1 }大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，在朝向易用、簡單化發(fā)展

大部分大數(shù)據(jù)分析企業(yè)的現(xiàn)狀，可以說是將數(shù)據(jù)的分析、可視化及數(shù)據(jù)的采集、治理、集成進行了一體化，以大數(shù)據(jù)的分析平臺形式存在。例如Fractal Analytics除了具備數(shù)據(jù)分析功能外，還提供自動化數(shù)據(jù)清理及驗證服務，能夠返回標準化的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；Voyager Labs則能夠?qū)崟r采集、分析遍布世界各地的數(shù)十億個數(shù)據(jù)點，幫助用戶進行預測。

上述典型公司主要面向大型企業(yè)進行定制化全流程服務，客單價有時高達千萬美元級別，例如Fractal Analytics的客戶就包括飛利浦、金佰利等大型公司，其高昂的價格及服務令小型企業(yè)望塵莫及。

但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的逐漸普及，SaaS化的大數(shù)據(jù)分析服務將是一個明確的發(fā)展方向，而其使用門檻也將大幅降低，從而將大數(shù)據(jù)分析的能力逐步賦予給中小企業(yè)，以真正的實現(xiàn)其基礎資源的價值。同時確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全的數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)保護市場也會隨著SaaS化的到來而逐步拓展出新的市場空間。

目前大數(shù)據(jù)技術(shù)簡化、低成本、易用的趨勢已經(jīng)在部分公司的產(chǎn)品策略上有所體現(xiàn)，例如大數(shù)據(jù)分析公司Domino的產(chǎn)品讓數(shù)據(jù)科學家只需專注于自己的分析工作，而不用關(guān)注軟硬件基礎設施的建立及維護，Datameer更進一步開發(fā)出的產(chǎn)品屏蔽了復雜的大數(shù)據(jù)分析底層技術(shù)，通過類似電子表格的可視化數(shù)據(jù)分析用戶界面，讓企業(yè)的員工能夠快速上手使用，RapidMiner Studio可零代碼操作客戶端，實現(xiàn)機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘、預測性分析等功能。

在大數(shù)據(jù)分析能力普及的同時，提升數(shù)據(jù)分析性能、優(yōu)化數(shù)據(jù)分析結(jié)果的技術(shù)研發(fā)也在快速進展中。例如SigOpt通過自主開發(fā)的貝葉斯優(yōu)化(Bayesian Optimization)算法來調(diào)整模型的參數(shù)，獲得了比常見的網(wǎng)格搜索(grid searching technique)解決方案更快、更穩(wěn)定、更易于使用的結(jié)果，目前SigOpt的產(chǎn)品不僅可以讓用戶測試不同變量，還能夠提供下一步的測試建議，以幫助用戶持續(xù)優(yōu)化改善數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

令人感到欣喜的是，在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域還存在著一些顛覆了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析理論，采用獨特方式方法進行數(shù)據(jù)分析的公司。這類公司的技術(shù)對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法進行了很好的補充，在特定領(lǐng)域有著成功的應用。

這類公司中的典型之一是由三位全球頂尖的數(shù)學家創(chuàng)立的Ayasdi，它利用拓撲數(shù)據(jù)分析技術(shù)和上百種機器學習的算法來處理復雜的數(shù)據(jù)集，不僅可以有效地捕捉高維數(shù)據(jù)空間的拓撲信息，而且擅長發(fā)現(xiàn)一些用傳統(tǒng)方法無法發(fā)現(xiàn)的小分類，這種方法目前在基因與癌癥研究領(lǐng)域大顯身手，例如一位醫(yī)生利用Ayasdi的數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)了乳腺癌的14個變種，如今Ayasdi已經(jīng)在金融服務和醫(yī)療保健行業(yè)中獲得了相當數(shù)量的客戶。

{ 2 }可視化技術(shù)，逐步實現(xiàn)了自動化、智能化

大數(shù)據(jù)可視化是連接數(shù)據(jù)分析結(jié)果與人腦的最好途徑，因此可視化技術(shù)的高低也成為了左右大數(shù)據(jù)企業(yè)獲客能力的重要因素。目前可視化的發(fā)展方向同大數(shù)據(jù)分析一致，都是朝著簡單、自動化、智能的方向在努力。

典型企業(yè)如Alteryx是一個提供一站式數(shù)據(jù)分析平臺的初創(chuàng)公司，旨在讓用戶在同一個平臺上完成數(shù)據(jù)輸入、建模以及數(shù)據(jù)圖形化等操作，將數(shù)據(jù)運算與精美的圖像完美地嫁接在一起，并能夠和SAS和R語言一樣進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析。

通過可視化幫助用戶實現(xiàn)真正的管理能力提升也是重要的功能之一，德國大數(shù)據(jù)公司Celonis通過流程挖掘技術(shù)，從日常記錄中提取數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵因素，并最終揭示公司在業(yè)務中的執(zhí)行情況，能夠幫助客戶公司提高30%的工作效率。

發(fā)展到如今，可視化技術(shù)已經(jīng)不局限于傳統(tǒng)的分析結(jié)果展示，而是能夠直接轉(zhuǎn)換文本、圖片等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)并直觀展現(xiàn)，例如Quid利用機器智能讀取大量文本，然后將該數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為交互式視覺地圖，以節(jié)約過去通常會耗費在閱讀檢索中的大量時間。Origami幫助營銷人員將CRM、社交媒體、郵件營銷和調(diào)查報告等跨平臺的數(shù)據(jù)整合并進行有效分析，使其簡單化、直觀化、視覺化，人人都能夠高效實用。

同時數(shù)據(jù)分析及可視化對硬件應用的革新也在進行中，開發(fā)GPU關(guān)系數(shù)據(jù)庫服務的Kinetica獲得了5000萬美元A輪融資，采用同一技術(shù)路線的MapD也已經(jīng)能夠做到比傳統(tǒng)計算內(nèi)核快100倍的速度對大數(shù)據(jù)進行查詢與可視化。

{ 3 }BI技術(shù)擺脫"雞肋"，實時便捷普惠政企效率提升

BI技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)有了較長的歷史，但由于技術(shù)因素此前一直被限制于企業(yè)內(nèi)部采集與應用，實際發(fā)揮的效果有限并且使用率不高。如今在數(shù)據(jù)采集與應用范圍普及與大數(shù)據(jù)分析、可視化技術(shù)的推動下，通過數(shù)據(jù)儀表板、智能決策等方式提升企業(yè)運營效率利器的BI再次獲得了資本市場的青睞，Tableau作為BI的代表性企業(yè)已經(jīng)順利IPO目前市值超過48億美元，另一家代表性企業(yè)DOMO估值也達到20億美元，成長速度遠超傳統(tǒng)商業(yè)軟件公司。

相比于可視化技術(shù)，BI更偏重于實際的應用，通過模板化、SaaS化及去代碼等方式，BI應用范圍不再局限于數(shù)據(jù)科學家及企業(yè)高管，可預見未來企業(yè)內(nèi)部每個員工都可以通過BI工具獲知自己及所處部門的各項數(shù)據(jù)，并能夠有針對性的改進工作方式與方向。

已經(jīng)累計融資1.77億美元的Looker令用戶能夠使用自然語言進行查詢，降低了查詢大型數(shù)據(jù)集的門檻；GoodData為企業(yè)提供大數(shù)據(jù)分析SaaS服務，其所有的數(shù)據(jù)分析服務實現(xiàn)了100%云化，企業(yè)可以將公司已有數(shù)據(jù)導入GoodData的云平臺，再對數(shù)據(jù)做跟蹤、切分、可視化、分析等處理。

BI領(lǐng)域一個有意思的應用案例是Qlik公司的產(chǎn)品受到了中國海關(guān)總署的高度贊揚。海關(guān)總署每天都需要進行龐大的數(shù)據(jù)分析，Qlik則通過圖形化數(shù)據(jù)展示，使海關(guān)管理人員不再受平臺和時間的限制，能夠多視角長跨度的分析，實現(xiàn)了對于現(xiàn)有海量數(shù)據(jù)的業(yè)務的快速展示，極大地促進了稽查效果。

“企業(yè)大數(shù)據(jù)檢索、產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)咨詢預測、大數(shù)據(jù)平臺及機器學習領(lǐng)域——

企業(yè)大數(shù)據(jù)檢索能夠充分挖掘并釋放企業(yè)數(shù)據(jù)的潛力；產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)分析使用戶行為成為了產(chǎn)品設計與運營環(huán)節(jié)的重要參考因素；大數(shù)據(jù)技術(shù)與咨詢業(yè)務的結(jié)合則對咨詢行業(yè)形成了很大的影響，數(shù)據(jù)技術(shù)導向的咨詢業(yè)務將極有可能成為未來行業(yè)的主流選擇；大數(shù)據(jù)服務支撐平臺類企業(yè)則為大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及和實用化做了很大的貢獻，是大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)中不可或缺的一環(huán)；最后是機器學習，作為大數(shù)據(jù)分析的底層技術(shù)方法也逐漸開始得到廣泛應用。

首先將企業(yè)大數(shù)據(jù)檢索、產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)咨詢預測、大數(shù)據(jù)平臺和機器學習這五個領(lǐng)域的典型企業(yè)列舉如下，接下來將分版塊進行詳細介紹。

{ 4 }企業(yè)大數(shù)據(jù)檢索

移動互聯(lián)網(wǎng)的普及與SaaS服務的興起令企業(yè)沉淀的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級上升，但目前對企業(yè)數(shù)據(jù)價值的挖掘僅僅停留在較淺層面，真正的大數(shù)據(jù)分析能力還尚未應用。因此如何做好企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)信息價值的發(fā)掘成為了關(guān)鍵的第一步。

提升企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘檢索能力，并將檢索的技術(shù)門檻降低的典型企業(yè)有Algolia，目前其產(chǎn)品具備關(guān)鍵字輸入智能容錯功能，并提供搜索排名配置，能夠讓普通員工也能按需要找到自己所需的數(shù)據(jù)信息。同時Algolia還為移動設備提供了離線搜索引擎，其C++ SDK可以嵌入到應用服務器端，這樣即便沒有網(wǎng)絡連接應用也能提供搜索功能，適用范圍很廣。

而在SaaS化服務興起的同時，企業(yè)采用多種軟件導致內(nèi)部數(shù)據(jù)不聯(lián)通而形成了數(shù)據(jù)孤島。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)女皇Mary Meeker的分析，不同行業(yè)的公司平均使用SaaS服務的數(shù)量從最低25個至高達91個，需要跨平臺數(shù)據(jù)檢索分析服務。Maana開發(fā)的數(shù)據(jù)搜索和發(fā)現(xiàn)平臺Maana Knowledge Graph，其長處便是收集來自多個系統(tǒng)或者"孤島"的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為運營建議，可廣泛應用于多個行業(yè)。

{ 5 }產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析

產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析相對其他應用來說關(guān)注度稍低，但其能夠發(fā)揮的功能并不少。通過收集用戶的瀏覽、點擊、購買等行為，不單從宏觀上能夠察覺用戶群體的喜好變化提前應對，微觀上還能夠構(gòu)建用戶畫像，從而做到定制的產(chǎn)品推薦與營銷，能夠有效的提升用戶的消費水平與滿意程度。

Mixpanel便是一家提供類似產(chǎn)品的公司，其讓企業(yè)用戶跟蹤用戶的使用習慣提供實時分析，其產(chǎn)品有用戶動態(tài)分析(Trends)、行為漏斗模型(Funnels)、用戶活躍度(Cohorts)及單用戶行為分析(People)等幾個模塊，全面的覆蓋了可能發(fā)生的用戶行為與場景。

{ 6 }大數(shù)據(jù)咨詢預測

如今大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為事件分析和預測提供了可能，并且準確度和處理速度已經(jīng)具備了很大競爭力，傳統(tǒng)咨詢公司的處境類似于現(xiàn)在面對AI威脅的華爾街分析師，或許不久之后就將會被替代。因此隨著逐漸出現(xiàn)大數(shù)據(jù)咨詢公司的同時，傳統(tǒng)咨詢企業(yè)也紛紛與大數(shù)據(jù)技術(shù)公司合作，甚至成立了自己的數(shù)據(jù)業(yè)務部門。

Opera Solutions便是一家依托大數(shù)據(jù)分析的咨詢公司，其創(chuàng)始人是咨詢行業(yè)資深人士，曾創(chuàng)辦了商業(yè)咨詢公司Mitchell Madison和Zeborg。

目前Opera致力于金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析類咨詢，通過建模、定量分析給客戶提供建議，解決客戶的商業(yè)問題。例如其計算機系統(tǒng)可以一次性采集數(shù)十億條數(shù)據(jù)，包含從房產(chǎn)和汽車價格到經(jīng)紀賬戶和供應鏈的實時數(shù)據(jù)等，通過分析從中獲得有關(guān)消費者、市場和整個經(jīng)濟體系將如何行動的信號或見解。其客戶包含了咨詢機構(gòu)及花旗銀行等公司，最近還為摩根士丹利提供了幫助經(jīng)紀人團隊給其客戶提供投資建議的業(yè)務。

新技術(shù)、機器學習與咨詢預測行業(yè)的結(jié)合，相比于僅使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠獲得更好的效果，也成為了行業(yè)內(nèi)的一個小熱點。例如基于社會物理學原理的Endor能夠依托少量數(shù)據(jù)生成統(tǒng)一的人類行為數(shù)據(jù)集，并比傳統(tǒng)海量數(shù)據(jù)分析方式更早的做出模式識別與判斷。在甄別facebook上受ISIS控制的賬號的實驗中，根據(jù)已知少量ISIS賬號特性，Endor高效分辨出了新的ISIS疑似賬號并且準確度令人滿意。

{ 7 }大數(shù)據(jù)服務支撐平臺

目前圍繞著大數(shù)據(jù)技術(shù)與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈發(fā)展的，還有許多是平臺服務型的公司，這類公司具備一定的技術(shù)水平，但主要通過服務大數(shù)據(jù)技術(shù)公司及科研人員而存在，是技術(shù)生態(tài)中不可或缺的一環(huán)。

Dataiku創(chuàng)建了一個云平臺，旨在使數(shù)據(jù)科學家和普通員工更容易獲得公司收集的大數(shù)據(jù)，并通過機器學習庫縮短了專家以及數(shù)據(jù)分析師所需要的時間。

Algorithmia的平臺上提供包括機器學習、語義分析、文本分析等通用性算法，一旦用戶找到想用的算法，只需添加幾行簡單的算法查詢代碼到應用中，Algorithmia的服務器就會與應用連接，避免了開發(fā)者的重復勞動。

目前部分向開發(fā)者社區(qū)業(yè)務發(fā)展過渡的平臺型企業(yè)，因其資源已經(jīng)得到行業(yè)巨頭的青睞，被Google收購的Kaggle便是一例，通過舉辦數(shù)據(jù)科學周邊的線上競賽，Kaggle吸引了大量數(shù)據(jù)科學家、機器學習開發(fā)者的參與，為各類現(xiàn)實中的商業(yè)難題尋找基于數(shù)據(jù)的算法解決方案。同時Kaggle為其社區(qū)提供了一整套服務，包括知名的招聘服務以及代碼分享工具Kernels。

{ 8 }機器學習

機器學習，是模式識別、統(tǒng)計學習、數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)手段，也是計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域的底層技術(shù)，在附件的介紹中大家可以看到，微軟Azure、Google云平臺及AWS都推出了自己的機器學習產(chǎn)品，而眾多的機器學習創(chuàng)業(yè)公司則通過提供有特色的技術(shù)或服務進行差異化競爭。

已累計獲得了7900萬美元融資的Attivio專注于利用機器學習技術(shù)通過文本進行情緒分析，提供有監(jiān)督的機器學習與無監(jiān)督機器學習兩種技術(shù)，幫助企業(yè)通過識別企業(yè)語料庫中的文檔進行情緒建模與分析。思科通過Attivio的智能系統(tǒng)令銷售人員能夠在與客戶合作時依據(jù)對方的情緒、消費能力等數(shù)據(jù)推薦合適產(chǎn)品，從而節(jié)省了數(shù)百萬的銷售運營費用，同時節(jié)約了銷售團隊15-25%的時間。

第7篇：數(shù)據(jù)分析方向范文

關(guān)鍵詞 醫(yī)院醫(yī)保管理 大數(shù)據(jù)分析

就目前市場來看，我們身處于一個不斷發(fā)展不斷進步的時代，相比改革發(fā)展前后，整個國內(nèi)社會朝著生活水平整體有所提高的方向發(fā)展，而國家的眾多政策也更加關(guān)注國民的各方面關(guān)懷，比如國家提高了對整體醫(yī)療水平的要求與投入，為特殊職業(yè)的醫(yī)療保證提供特別關(guān)懷，以及增加百姓醫(yī)療方面的報銷比例，力求向?qū)崿F(xiàn)人人能夠看得起病的水平發(fā)展。這就使得每年國家在醫(yī)保費用的花費上不斷增加，這使得相關(guān)部門必須采取一定的措施來調(diào)整整體管理發(fā)生，把不合理的費用增長扼殺在搖籃里。因而根據(jù)實際的數(shù)據(jù)分析問題出現(xiàn)的關(guān)鍵，并以此為切入點進行有效改善成為了不可忽視的問題。

為了跟隨時展，整個社會發(fā)展已經(jīng)進入了國際化，多元化，數(shù)字化的模式，我國的醫(yī)療建設水平也一直緊跟時代的步伐。目前相關(guān)醫(yī)院的信息整體構(gòu)架相對完整，在幾十年的積累中，積攢了數(shù)量和真實性均著實可觀的大數(shù)據(jù)內(nèi)容，而目前的科技發(fā)展使得這些大數(shù)據(jù)得以被整體分析，以得出更加完善的結(jié)論體系，直接影響醫(yī)院醫(yī)保的管理工作。

一、大數(shù)據(jù)定義

我們想要對一件事情所帶來的影響進行研究，就要從最基本的方向出發(fā)。既然要研究大數(shù)據(jù)在醫(yī)院醫(yī)保管理中的應用，我們就應該簡單了解下大數(shù)據(jù)的概念，根據(jù)前人的發(fā)展以及對目前整體市場的結(jié)合，我們認為，大數(shù)據(jù)是有別于傳統(tǒng)海量數(shù)據(jù)的，能用相關(guān)方法及設備進行整合分析，抽樣操作的資料內(nèi)容。其具有涵蓋內(nèi)容多，數(shù)據(jù)基數(shù)大，及時性強等特點。這些特點使得大數(shù)據(jù)能夠在整體管理過程中提供有效的數(shù)據(jù)支持，是我們得以對面對的情況進行更好的分析與改動。

二、大數(shù)據(jù)分析應用的優(yōu)勢

根據(jù)既有的研究以及我們對課題的進一步調(diào)查與討論可以看出，在醫(yī)保辦不斷努力改善管理體制的同時，依舊存在很大的弊端，比如醫(yī)保局審核標準的多樣，使后續(xù)工作難以進行。而相應的審核人員又不能做到素質(zhì)，經(jīng)驗程度的整體統(tǒng)一，這也使得最終審核管理結(jié)果有所區(qū)別。最為嚴重的問題就是“及時性”不夠，大量的相關(guān)信息堆積在一起，使得整理信息內(nèi)容都產(chǎn)生了滯后性，不能做到及時的反饋與處理。對待以上的這些弊端，醫(yī)院醫(yī)保管理中的大數(shù)據(jù)分析就起到了極大的改善作用，我們將整體醫(yī)院醫(yī)保管理的方向轉(zhuǎn)向?qū)Υ髷?shù)據(jù)分析的正確應用與結(jié)合，是未來發(fā)展的主流前景。

將大數(shù)據(jù)分析應用到醫(yī)院醫(yī)保的管理中，是實現(xiàn)醫(yī)保管理精確化，科學化，可持續(xù)化的有效途徑，將大數(shù)據(jù)分析的過程與成果應用到醫(yī)院醫(yī)保的管理中。可以使得我們將整個管理體系推向了智能輔助審核和及時化監(jiān)控的發(fā)展方向上，將提升醫(yī)保綜合管理水平為目標，規(guī)范整個醫(yī)療保險行業(yè)，及時發(fā)現(xiàn)問題，不斷完善。

三、大數(shù)據(jù)分析應用的具體細節(jié)

（一）關(guān)鍵技術(shù)及數(shù)據(jù)處理

整體要求對整個醫(yī)院醫(yī)保管理環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各色數(shù)據(jù)實現(xiàn)及時儲存與處理，使之能夠在相應的時間內(nèi)進行相應的數(shù)據(jù)分類，匯總，等相關(guān)操作。

同時滿足數(shù)據(jù)倉庫具有相對獨立性，能夠有效保證與其他醫(yī)院業(yè)務間不發(fā)生相互干擾。尤其值得強調(diào)的是，在實現(xiàn)醫(yī)院醫(yī)保管理中應用大數(shù)據(jù)分析的過程里，要保證對歷史數(shù)據(jù)處理的合理性，這一點作為大數(shù)據(jù)分析應用的特點，使得更加有效地將相應信息數(shù)據(jù)化、價值化。

（二）系統(tǒng)功能和流程設計

談及大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)院醫(yī)保中的應用，就應提及大數(shù)據(jù)指導下的管理系統(tǒng)及相應流程。根據(jù)一定的數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)院醫(yī)保扣款的較大部分比例并非來自于正當合理的途徑，而是因為各個部門的實際工作人員沒有打破傳統(tǒng)的觀念，不能及時跟上時代，了解相應的醫(yī)保政策，因為在整個系統(tǒng)構(gòu)建管理中，我們應當使臨床工作者真正的理解當今的國家醫(yī)保政策，根據(jù)具體實際情況而做出相應的調(diào)節(jié)與調(diào)度。

這不僅要求相關(guān)部門根據(jù)已有數(shù)據(jù)的分析，在每個經(jīng)營周期的初始時間對整體管理進行控制，然后再根據(jù)各個部門和科室，將相應的指標進行細化。再者，在對相關(guān)在崗人員進行一定的課程培訓等，具體針對性指導交流的同時，也要求在臨床醫(yī)生為患者開立各項內(nèi)容時，醫(yī)保知識相關(guān)的數(shù)據(jù)銜接內(nèi)容可以及時對不合理或者不按照要求進行的步驟予以指出，并合理修改。

（三）應用效果分析

在我們使用大數(shù)據(jù)分析進行應用管理的同時，我們所構(gòu)建起來的管理系統(tǒng)是相對多維化的。比如在醫(yī)生做出一定的診斷處理時，整個管理系統(tǒng)可以自動并智能的進行相應的核對，校準，對正確的數(shù)據(jù)進行確認，并對有問題的部分及時作出反應與調(diào)整。

最終可以實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的分析，而不斷找到問題的根本，從最終的費用數(shù)據(jù)，追究到相應的部門，到相關(guān)的操作人員，再到相應的患者自身，從而確保整體醫(yī)保管理中不會出現(xiàn)不合理的現(xiàn)象。反過來，以最終的結(jié)論為切入點，可以進一步采取措施對醫(yī)院醫(yī)保的管理進行相應的改進與完善。

依靠大數(shù)據(jù)分析的支持，得以使整個醫(yī)院醫(yī)保管理過程更加科學化，系統(tǒng)化，改變了傳統(tǒng)的理念與方法，也就消除了原始模式存在的弊端與漏洞，使整個醫(yī)院醫(yī)保管理更加合理有效。

四、對大數(shù)據(jù)分析應用的成果

對于整個醫(yī)院醫(yī)保管理工作來講，大數(shù)據(jù)分析的出現(xiàn)使提高整個管理效率的極大福利。首先，依靠大數(shù)據(jù)分析應用中的智能輔助過程，可以保證每一個不合理的信息內(nèi)容被不斷抽提出來，將不合要求，不合規(guī)矩的部分完整的篩查取出，避免了漏洞盤查的失誤所導致的不必要損失，使整個醫(yī)院醫(yī)保管理更加細致化，準確化。再者，從傳統(tǒng)人力管理的方式轉(zhuǎn)變到智能審核管理的過程，可以使現(xiàn)有資源更加的價值化，使我們能夠在有限的資源中挖掘出更多信息含量的內(nèi)容，以增加整體管理及審核的效率，保證了信息的時效性，減輕醫(yī)院經(jīng)濟環(huán)節(jié)不必要的壓力。同時，整齊平等的標準讓更多管理工作得以順利展開，使得臨床醫(yī)生可以不再擁有過多顧忌，而一心將工作放在治療患者的方向上。

最后，大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)院醫(yī)保管理中的應用所帶來的良好回饋，刺激了各個部門與科室間的相互交流以及自我監(jiān)督，促進整體醫(yī)療服務水平的提升，對現(xiàn)有弊端的改正起到積極推動作用。

五、結(jié)語

通過對醫(yī)院醫(yī)保管理中大數(shù)據(jù)分析的應用，可以看出，我國現(xiàn)在的醫(yī)保費用管理著實需要一定的基本保障與支持，而大數(shù)據(jù)分析技術(shù)就可以幫助整個管理系統(tǒng)構(gòu)建相對完整的框架，使得醫(yī)院在醫(yī)保管理的方向上實現(xiàn)效率提升，并且可以及時發(fā)現(xiàn)相關(guān)問題，做出相應對策準備。

（作者單位為四川大學華西第四醫(yī)院）

參考文獻

[1] 夏新，⒉，王玨，陳瀟雨，朱建成.大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)院醫(yī)保管理中的應用研究

[J].中國數(shù)字醫(yī)學，2017（01）：9-11.

第8篇：數(shù)據(jù)分析方向范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 金融業(yè) 優(yōu)勢 發(fā)展方向

互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，導致相關(guān)數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，海量數(shù)據(jù)將會為各大行業(yè)帶來新一波技術(shù)紅利。對于金融業(yè)這個對數(shù)據(jù)極度敏感的行業(yè)，數(shù)據(jù)運用的重要性不言而喻，能夠高效運用海量數(shù)據(jù)的金融機構(gòu)，必定會在未來的競爭中脫穎而出。

一、迎來大數(shù)據(jù)時代

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大量數(shù)據(jù)正通過我們周圍的設備不斷產(chǎn)生，社交網(wǎng)絡、在線購物、支付平臺等等都在收集著數(shù)據(jù)。我們每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正在以指數(shù)級增長，2015年全球大數(shù)據(jù)儲量達到8.61ZB，而今后十年，用于存儲數(shù)據(jù)的全球服務器總量還將增長十倍。大數(shù)據(jù)正在以驚人的速度、數(shù)量和品種于各行各業(yè)中產(chǎn)生，大數(shù)據(jù)時代迎面而來。

作為又一個充滿創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的高科技前沿，大數(shù)據(jù)以其多源、海量、異構(gòu)的特性沖擊著我們身邊的每一個領(lǐng)域，已然成為繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后信息技術(shù)領(lǐng)域又一次顛覆性的技術(shù)變革。對大數(shù)據(jù)合理、有效地運用不僅會改變生產(chǎn)和消費的商業(yè)行為模式，同時也會引起信息數(shù)據(jù)在數(shù)量、頻度和運用等方面的巨大變革。通過對大容量數(shù)據(jù)的收集、整理與分析，發(fā)掘新的內(nèi)容，創(chuàng)造出新的價值，帶來“新知識”與“大發(fā)展”，大數(shù)據(jù)將開啟一次嶄新的、重大的時代轉(zhuǎn)型。

二、大數(shù)據(jù)時代下金融業(yè)的優(yōu)勢

金融業(yè)作為一個與數(shù)據(jù)極度關(guān)聯(lián)的行業(yè)，能夠在當前環(huán)境中抓住機遇，積極適應大數(shù)據(jù)時代的金融機構(gòu)將會得到更好的發(fā)展，進而實現(xiàn)自身競爭力。面對大數(shù)據(jù)時代，需要我們運用全新的邏輯與思維，以數(shù)據(jù)化的方法解決我們遇到的問題，運用大數(shù)據(jù)提升洞察力，拓展知識的廣度與深度，進而幫助金融機構(gòu)識別趨勢并利用這些數(shù)據(jù)來獲得競爭優(yōu)勢，創(chuàng)造可觀的經(jīng)濟價值。就大數(shù)據(jù)時代而言，金融業(yè)具有得天獨厚的發(fā)展優(yōu)勢，這主要源于以下三點：

（一）數(shù)據(jù)運用傳統(tǒng)行業(yè)

金融業(yè)從最早的信用評級模型到后來的市場營銷模型，直到現(xiàn)在的各類投資收益模型，近些年其對數(shù)據(jù)分析的實踐操作經(jīng)驗將極大地輔助其向“大數(shù)據(jù)”分析跨越。

（二）相關(guān)人才集中行業(yè)

金融業(yè)作為一個信息密集型服務產(chǎn)業(yè)，其信息技術(shù)等部門擁有大量的IT技術(shù)開發(fā)與應用人才，并逐年增加對信息系統(tǒng)的投資力度，使得其對數(shù)據(jù)的挖掘、應用能力不斷提升。

（三）數(shù)據(jù)收集多源行業(yè)

金融機構(gòu)自身擁有大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來源，如客戶的賬戶信息、資金交易記錄、證券交易記錄等，與此同時還擁有網(wǎng)上銀行交易記錄、電商平臺交易記錄、證券投資收益曲線等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些多維度的統(tǒng)計數(shù)據(jù)極大地便利了金融業(yè)對數(shù)據(jù)的挖掘，也體現(xiàn)出金融業(yè)強大的數(shù)據(jù)收集能力。

三、大數(shù)據(jù)時代下金融業(yè)的發(fā)展方向

大數(shù)據(jù)時代金融業(yè)的發(fā)展方向?qū)l(fā)生巨大改變，需要金融機構(gòu)迎合時代浪潮，以謀求長遠發(fā)展，從而在新一輪的競爭中獲得一席之地。對于金融機構(gòu)未來發(fā)展方向的展望，本文歸納為以下五點：

（一）單一數(shù)據(jù)源向多數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)變

對于傳統(tǒng)金融機構(gòu)而言，其數(shù)據(jù)來源大多為自身結(jié)構(gòu)化的金融信息，如財務信息等，但在當前時代，金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)來源急速增長，引入投資者交易行為、客戶評分、公共事業(yè)繳費記錄等多方面、多維度的數(shù)據(jù)，從而可以更精確、更有效、更客觀地進行分析評價。所以對于各金融機構(gòu)而言，獲取更多源、更強有效的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)變得越來越重要。

（二）基礎數(shù)據(jù)分析向復雜數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)變

對海量數(shù)據(jù)的分析，不同于之前簡單的數(shù)據(jù)分析，它需要更復雜的統(tǒng)計技巧來獲得準確的結(jié)果。金融機構(gòu)目前對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用率較低，面對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則更缺乏基本的處理機制和系統(tǒng)化的挖掘方法，所以加快建立大數(shù)據(jù)分析體系，充分挖掘數(shù)據(jù)資源價值，創(chuàng)建大數(shù)據(jù)時代新的數(shù)據(jù)分析方法，這將成為未來金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)深研方向。

（三）群體營銷模式向個體營銷模式轉(zhuǎn)變

在大數(shù)據(jù)時代，通過對客戶在社交媒體、多媒體終端等渠道產(chǎn)生的各類非結(jié)構(gòu)化信息進行解析，金融機構(gòu)可以將每一個客戶數(shù)據(jù)化，進而可以為客戶構(gòu)建嶄新的360度數(shù)字畫像，分析粒度由群體精細為個體，從而可以分析個體客戶需求，并及時提供與之匹配的金融產(chǎn)品和個性化服務，提升客戶滿意度。

（四）傳統(tǒng)決策模式向數(shù)據(jù)決策模式轉(zhuǎn)變

大數(shù)據(jù)使得決策模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，由傳統(tǒng)的“基礎數(shù)據(jù)+經(jīng)驗”決策模式向“數(shù)據(jù)證據(jù)”決策模式轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)更強調(diào)決策建立在牢固的證據(jù)基礎上。傳統(tǒng)的決策模式依賴于簡單數(shù)據(jù)分析和高層管理經(jīng)驗，而大數(shù)據(jù)時代全量數(shù)據(jù)分析使得分析結(jié)果更具客觀性和決策支持性，所以金融機構(gòu)未來的決策過程將會以數(shù)據(jù)為核心，圍繞客觀數(shù)據(jù)進行決策判斷。

（五）傳統(tǒng)風險評估向數(shù)據(jù)風險評估轉(zhuǎn)變

大數(shù)據(jù)的運用使得金融機構(gòu)的風險評估系統(tǒng)更加全面、客觀。傳統(tǒng)風險評估可能只是來源于對財務報表的研究，但是大數(shù)據(jù)時代下，金融機構(gòu)可以利用企業(yè)的多角度關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進行參考評估，比如對于某家物流企業(yè)，銀行可以通過第三方平臺對其客戶滿意度、貨物運輸量、物流效率等方面進行了解，從而客觀評價其經(jīng)營狀況。所以目前也有越來越多的股份制銀行主動與阿里巴巴、騰訊等企業(yè)進行合作，進而以大數(shù)據(jù)思維建立起自己的新型風險評估體系。

四、結(jié)束語

大數(shù)據(jù)的時代已經(jīng)到來，對于金融業(yè)而言，未來的發(fā)展勢必聚焦在創(chuàng)新、復雜的業(yè)務方向，所以必須轉(zhuǎn)變現(xiàn)有思維模式，重新審視自身核心競爭力，主動投身于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，將大數(shù)據(jù)的收集與挖掘作為企業(yè)經(jīng)營的核心資產(chǎn)，提高資源分配效率，從而使自身在未來的競爭中能夠脫穎而出。

參考文獻：

[1]雷晨寧.大數(shù)據(jù)時代金融業(yè)面臨的機遇和挑戰(zhàn)[J].商場現(xiàn)代化，2015（13）：164-164

第9篇：數(shù)據(jù)分析方向范文

隨著互聯(lián)網(wǎng)科技日益成熟，各種類型的數(shù)據(jù)增長將會超越歷史上任何一個時期。用戶想要從這龐大的數(shù)據(jù)庫中提取對自己有用的信息，就離不開大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具。中國有句老話：“工欲善其事，必須利其器！”可見，一個好的工具不僅可以使我們的工作事半功倍，也可以讓我們在競爭日益激烈的云計算時代，充分挖掘大數(shù)據(jù)價值，并及時調(diào)整戰(zhàn)略方向。

在本文中，作者整理了中國境內(nèi)在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最具話語權(quán)的企業(yè)，它們有的是計算機或者互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的巨頭，有的則是剛剛創(chuàng)辦不久的初創(chuàng)企業(yè)。但它們有一個共同點，那就是它們都看到了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)帶來的大機會，于是毫不猶豫地挺進了數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。（如表單所示）

通過表單，可以了解到相應廠商備受青睞的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。眾所周知，在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，當家花旦非Hadoop莫屬，Hadoop已被公認為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺，IBM、Intel、Microsoft、 Oracle以及EMC都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。Hadoop和MapReduce等開源工具則使企業(yè)能夠以一種全新的方式來管理和跟蹤大數(shù)據(jù)。對于中小企業(yè)而言，鑒于IT預算的考慮，大多都是從開源的大數(shù)據(jù)分析工具著手，此時Hadoop就是首選。

當前，大數(shù)據(jù)分析主要集中在商業(yè)智能、預測分析、數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析等方面。據(jù)Bain and Company報告顯示，那些使用大數(shù)據(jù)分析的公司的領(lǐng)導者們要遠遠比不使用大數(shù)據(jù)的公司領(lǐng)導者有優(yōu)勢，他們能夠比普通領(lǐng)導者快出五倍的速度進行決策，并且這些決策往往都是正確的。

隨著IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們不斷攻破大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的各種難題，投放到市場的產(chǎn)品種類越來越繁多，那么企業(yè)要如何選擇更適合自己的分析產(chǎn)品呢？以下是筆者總結(jié)的選型方案：首先要求企業(yè)像剝洋蔥一樣層層剝開，依靠他們有良好關(guān)系的供應商，要求查看他們大數(shù)據(jù)分析平臺的演示；其次推薦企業(yè)也要學習研究業(yè)界其它廠商的案例使用情況；還有企業(yè)也應依靠內(nèi)部的 IT 部門及更有技術(shù)悟性的員工，來幫助做一些甄選；但最重要的是企業(yè)應該清楚什么是真正的需求，供應商的產(chǎn)品如何能滿足這些需求，畢竟理解業(yè)務需求比擁有出色的技術(shù)更重要。

隨著企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。因此，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。當下，我國大數(shù)據(jù)技術(shù)仍處于起步階段，進一步地開發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術(shù)仍舊是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點。

中國大數(shù)據(jù)分析廠商TOP50排行榜

分項得分（10）

排名 廠商 綜合評分（10） 創(chuàng)新能力 服務能力 解決方案 市場影響力

（35%） （20%） （30%） （15%）

1 IBM 9.1 10 8.5 8.5 9

2 Oracle 8.7 9 8 8.5 9

3 Google 8.6 9 8 8.5 8.5

4 Amazon 8.5 9 8 8.5 8

5 HP 8.4 8.5 8.5 8.5 8

6 SAP 8.2 9 8 7.5 8

7 Intel 8.1 9 8 7.5 7.5

8 Teradata 8.0 8.5 8 7.5 8

9 Microsoft 7.9 8 7.5 8 8

10 阿里 7.7 8.5 7 7 8

11 EMC 7.6 8.5 7.5 7.5 6

12 百度 7.5 8.5 5.5 7.5 7.5

13 Cloudera 7.4 7.5 8 7.5 6

14 雅虎 7.2 8.5 7 6 7

15 Splunk 7.1 8.5 7.5 6 5.5

16 騰訊 7.0 7 6 7 8

17 Dell 6.6 7 6.5 7 5

18 Opera Solutions 6.3 7 5.5 6.5 5

19 Mu Sigma 6.2 7 5 6 6

20 Fusion-io 6.1 7 5.5 5.5 6

21 1010data 6.0 6.5 6 5 6.5

22 SAS 5.9 7 4.5 5.5 6

23 Twitter 5.8 5 6 6 7

24 LinkedIn 5.7 6 4.5 6.5 5

25 華為 5.6 5 5.5 6 6

26 淘寶 5.5 6.5 4 6.5 3

27 用友 5.4 6 4.5 5.5 5

28 曙光 5.3 6 4.5 5.5 4

29 東軟 5.2 6 5.5 4.5 4

30 MapR 5.1 5.5 6 4.5 4

31 金蝶 5.0 5.5 5 4 5.5

32 Alpine 4.9 5.5 5 4.5 4

33 高德 4.8 5.5 6 3 5

34 Fujitsu 4.7 5 5.5 4 4.5

35 華院數(shù)云 4.6 5 5 4 4.5

36 博康智能 4.5 5 4 4.5 4

37 九次方金融數(shù)據(jù) 4.4 4.5 5 4 4

38 永洪科技 4.3 4 5.5 4 4

39 集奧聚合 4.2 4 4 4 5

40 國雙科技 4.1 4 3.5 4.5 4

41 百分點 4.0 3.5 5 4 3.5

42 榮科 3.9 3 5 4 3.5

43 博雅立方 3.8 3.5 4 4 4

44 億贊普 3.7 3 3.5 4.5 4

45 InsideSales 3.7 3 4 4 4

46 眾志和達 3.6 4 4 3 3.5

47 穎源科技 3.5 3 4 4 3

48 星環(huán)科技 3.4 3 3.5 4 3

49 拓爾思 3.3 3.5 3 3.5 3

50 國云數(shù)據(jù) 3.2 3 3 3.5 3.5

代表產(chǎn)品

InfoSphere BigInsights

Oracle Big Data Appliance

BigQuery

Kinesis

Vertica

HANA

Hadoop發(fā)行版

AsterData

SQL Server

采云間

GreenPlum

百度統(tǒng)計

Cloudera Apache Hadoop

Genome

Splunk Analytics for Hadoop

騰訊云分析

Big Data Retention

Opera Solutions

Mu Sigma大數(shù)據(jù)分析

Fusion ioMemory平臺

1010data大數(shù)據(jù)分析平臺

SAS Visual Analytics

Storm

LinkedIn數(shù)據(jù)分析模型

FusionInsight

知數(shù)寶

UAP平臺

曙光XData大數(shù)據(jù)一體機

東軟經(jīng)營分析系統(tǒng)

Drill

金蝶KBI

Alpine Miner

高德地圖

Fujitsu M10

Hadoop+Postgresql架構(gòu)

博康智云大數(shù)據(jù)一體機

九次方大數(shù)據(jù)分析平臺

Yonghong Data Mart

DataQuate

Web Dissector

百分點數(shù)據(jù)管家

醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析平臺

cubesearch平臺

億贊普大數(shù)據(jù)分析平臺

InsideSales大數(shù)據(jù)平臺

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