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大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)精選(九篇)

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大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)

第1篇:大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)范文

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);統(tǒng)計(jì)學(xué);數(shù)據(jù)分析;抽樣理論;理論

重構(gòu)隨著信息科學(xué)技術(shù)的高速度發(fā)展,當(dāng)代獲取和儲存數(shù)據(jù)信息的能力不斷增強(qiáng)而成本不斷下降,這為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供了必要的技術(shù)環(huán)境和可能.應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢愈來愈明顯,它的應(yīng)用能夠幫助人類獲取真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息.近年來,專家學(xué)者有關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)問題進(jìn)行了大量的研究工作[1],很多領(lǐng)域也都受到了大數(shù)據(jù)分析的影響.這個(gè)時(shí)代將大數(shù)據(jù)稱為未來的石油,它必將對這個(gè)時(shí)代和未來的社會經(jīng)濟(jì)以及科學(xué)技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的意義和影響.目前對于大數(shù)據(jù)概念,主要是從數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)的處理工具與處理難度方面考慮,但國內(nèi)外專家學(xué)者各有各的觀點(diǎn),并沒有給出一致的精確定義.麥肯錫全球數(shù)據(jù)分析研究所指出大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)集的大小超越了典型數(shù)據(jù)庫工具集合、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集,大數(shù)據(jù)被Gartner定義為極端信息管理和處理一個(gè)或多個(gè)維度的傳統(tǒng)信息技術(shù)問題[23].目前得到專家們認(rèn)可的一種觀點(diǎn),即:“超大規(guī)模”是GB級數(shù)據(jù),“海量”是TB級數(shù)據(jù),而“大數(shù)據(jù)”是PB及其以上級別數(shù)據(jù)[2].

一些研究學(xué)者把大數(shù)據(jù)特征進(jìn)行概括,稱其具有數(shù)據(jù)規(guī)模巨大、類型多樣、可利用價(jià)值密度低和處理速度快等特征,同時(shí)特別強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)區(qū)別于其他概念的最重要特征是快速動態(tài)變化的數(shù)據(jù)和形成流式數(shù)據(jù).大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展所面臨的問題是數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)顯示和數(shù)據(jù)安全等.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量大、多樣性、復(fù)雜性及實(shí)時(shí)性等特點(diǎn),使得數(shù)據(jù)存儲環(huán)境有了很大變化[45],而大部分傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法只適合分析單個(gè)計(jì)算機(jī)存儲的數(shù)據(jù),這些問題無疑增加了數(shù)據(jù)處理和整合的困難.數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理的核心過程,同時(shí)它也給傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)帶來了巨大的挑戰(zhàn)[6].產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源通常情況下具有高速度性和實(shí)時(shí)性,所以要求數(shù)據(jù)處理和分析系統(tǒng)也要有快速度和實(shí)時(shí)性特點(diǎn),而傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法通常不具備快速和實(shí)時(shí)等特點(diǎn).基于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)理論已經(jīng)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)分析與研究的范疇,傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)面臨著巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn),然而為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)這一新的研究對象,傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)必須進(jìn)行改進(jìn),以繼續(xù)和更好的服務(wù)于人類.目前國內(nèi)外將大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的研究文獻(xiàn)并不多.本文對大數(shù)據(jù)時(shí)代這一特定環(huán)境背景,統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣理論和總體理論的存在價(jià)值、統(tǒng)計(jì)方法的重構(gòu)及統(tǒng)計(jì)結(jié)果的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的重建等問題進(jìn)行分析與研究.

1傳統(tǒng)意義下的統(tǒng)計(jì)學(xué)

廣泛的統(tǒng)計(jì)學(xué)包括三個(gè)類型的統(tǒng)計(jì)方法:①處理大量隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)方法,比如概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法.②處理非隨機(jī)非概率的描述統(tǒng)計(jì)方法,如指數(shù)編制、社會調(diào)查等方法.③處理和特定學(xué)科相關(guān)聯(lián)的特殊方法,如經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法、環(huán)境科學(xué)統(tǒng)計(jì)方法等[7].受收集、處理數(shù)據(jù)的工具和能力的限制,人們幾乎不可能收集到全部的數(shù)據(jù)信息,因此傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論和方法基本上都是在樣本上進(jìn)行的.或者即使能夠得到所有數(shù)據(jù),但從實(shí)際角度出發(fā),因所需成本過大,也會放棄搜集全部數(shù)據(jù).然而,選擇最佳的抽樣方法和統(tǒng)計(jì)分析方法,也只能最大程度還原總體一個(gè)特定方面或某些方面的特征.事實(shí)上我們所察覺到的數(shù)據(jù)特征也只是總體大量特征中的一小部分,更多的其他特征尚待發(fā)掘.總之,傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)是建立在抽樣理論基礎(chǔ)上,以點(diǎn)帶面的統(tǒng)計(jì)分析方法,強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,推斷所測對象的總體本質(zhì)的一門科學(xué),是通過搜集、整理和分析研究數(shù)據(jù)從而探索數(shù)據(jù)內(nèi)部存在規(guī)律的一門科學(xué).

2統(tǒng)計(jì)學(xué)是大數(shù)據(jù)分析的核心

數(shù)的產(chǎn)生基于三個(gè)要素,分別是數(shù)、量和計(jì)量單位.在用數(shù)來表示事物的特征并采用了科學(xué)的計(jì)量單位后,就產(chǎn)生了真正意義上的數(shù)據(jù),即有根據(jù)的數(shù).科學(xué)數(shù)據(jù)是基于科學(xué)設(shè)計(jì),通過使用觀察和測量獲得的數(shù)據(jù),認(rèn)知自然現(xiàn)象和社會現(xiàn)象的變化規(guī)律,或者用來檢驗(yàn)已經(jīng)存在的理論假設(shè),由此得到了具有實(shí)際意義和理論意義的數(shù)據(jù).從數(shù)據(jù)中獲得科學(xué)數(shù)據(jù)的理論,即統(tǒng)計(jì)學(xué)理論.科學(xué)數(shù)據(jù)是通過統(tǒng)計(jì)學(xué)理論獲得的,而統(tǒng)計(jì)學(xué)理論是為獲得科學(xué)數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的一門科學(xué).若說數(shù)據(jù)是傳達(dá)事物特征的精確語言,進(jìn)行科學(xué)研究的必備條件,認(rèn)知世界的重要工具,那么大數(shù)據(jù)分析就是讓數(shù)據(jù)最大限度地發(fā)揮功能,充分表達(dá)并有效滿足不同需求的基本要求.基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展史及在數(shù)據(jù)分析中的作用,完成將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識、挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律、通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)并解決實(shí)際問題、預(yù)測可能發(fā)生的結(jié)果等是研究大數(shù)據(jù)的任務(wù),而這必然離不開統(tǒng)計(jì)學(xué).以大數(shù)據(jù)為研究對象,通過數(shù)據(jù)挖掘、提取、分析等手段探索現(xiàn)象內(nèi)在本質(zhì)的數(shù)據(jù)科學(xué)必須在繼承或改進(jìn)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的基礎(chǔ)上產(chǎn)生.

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的發(fā)展變化經(jīng)歷了一系列過程,從只能收集到少量的數(shù)據(jù)到盡量多地收集數(shù)據(jù),到科學(xué)利用樣本數(shù)據(jù),再到綜合利用各類數(shù)據(jù),以至于發(fā)展到今天的選擇使用大數(shù)據(jù)的過程.而統(tǒng)計(jì)分析為了適應(yīng)數(shù)據(jù)可觀察集的不斷增大,也經(jīng)歷了相應(yīng)的各個(gè)不同階段,產(chǎn)生了統(tǒng)計(jì)分組法、大量觀察法、歸納推斷法、綜合指標(biāo)法、模型方程法和數(shù)據(jù)挖掘法等分析方法,并且借助計(jì)算機(jī)以及其他軟件的程度也越來越深.300多年來,隨著數(shù)據(jù)量以指數(shù)速度的不斷增長,統(tǒng)計(jì)學(xué)圍繞如何搜集、整理和分析數(shù)據(jù)而展開,合理構(gòu)建了應(yīng)用方法體系,幫助各個(gè)學(xué)科解決了許多復(fù)雜問題.現(xiàn)在進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代,統(tǒng)計(jì)學(xué)依舊是數(shù)據(jù)分析的靈魂,大數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)科學(xué)賦予統(tǒng)計(jì)學(xué)的新任務(wù).對于統(tǒng)計(jì)學(xué)而言,來自新時(shí)代的數(shù)據(jù)科學(xué)挑戰(zhàn)有可能促使新思想、新方法和新技術(shù)產(chǎn)生,這一挑戰(zhàn)也意味著對于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論將面臨巨大的機(jī)遇.

3統(tǒng)計(jì)學(xué)在大數(shù)據(jù)時(shí)代下必須改革

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)是通過對總體進(jìn)行抽樣來搜索數(shù)據(jù),對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析、描述等,從而推斷所測對象的總體本質(zhì),甚至預(yù)測總體未來的一門綜合性學(xué)科.從研究對象到統(tǒng)計(jì)結(jié)果的評判標(biāo)準(zhǔn)都是離不開樣本的抽取,完全不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn),所以統(tǒng)計(jì)學(xué)為適應(yīng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,必須進(jìn)行改革.從學(xué)科發(fā)展角度出發(fā),大數(shù)據(jù)對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、整合、處理和分析,可以看成是一種新的數(shù)據(jù)分析方法.數(shù)據(jù)關(guān)系的內(nèi)在本質(zhì)決定了大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)之間必然存在聯(lián)系,大數(shù)據(jù)對統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展提出了挑戰(zhàn),體現(xiàn)在大樣本標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)整、樣本選取標(biāo)準(zhǔn)和形式的重新確定、統(tǒng)計(jì)軟件有待升級和開發(fā)及實(shí)質(zhì)性統(tǒng)計(jì)方法的大數(shù)據(jù)化.但是也提供了一個(gè)機(jī)遇,體現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)質(zhì)量的提高、統(tǒng)計(jì)成本的下降、統(tǒng)計(jì)學(xué)作用領(lǐng)域的擴(kuò)大、統(tǒng)計(jì)學(xué)科體系的延伸以及統(tǒng)計(jì)學(xué)家地位的提升[7].

3.1大數(shù)據(jù)時(shí)代抽樣和總體理論存在價(jià)值

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的樣本數(shù)據(jù)來自總體,而總體是客觀存在的全體,可以通過觀測到的或經(jīng)過抽樣而得到的數(shù)據(jù)來認(rèn)知總體.但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,不再是隨機(jī)樣本,而是全部的數(shù)據(jù),還需要假定一個(gè)看不見摸不著的總體嗎?如果將大數(shù)據(jù)看成一個(gè)高維度的大樣本集合,針對樣本大的問題,按照傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,可以采用抽樣的方法來減少樣本容量,并且可以達(dá)到需要的精度;對于維度高的問題,可以采取對變量進(jìn)行選擇、降維、壓縮、分解等方法來降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度.但實(shí)際上很難做得到,大數(shù)據(jù)涵蓋多學(xué)科領(lǐng)域、多源、混合的數(shù)據(jù),各學(xué)科之間的數(shù)據(jù)融合,學(xué)科邊界模糊,各范疇的數(shù)據(jù)集互相重疊,合成一體,而且大數(shù)據(jù)涉及到各種數(shù)據(jù)類型.因此想要通過抽樣而使數(shù)據(jù)量達(dá)到傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析能力范圍是一件相當(dāng)困難或是一件不可能的事.大量的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)交織在一起,系統(tǒng)首先要認(rèn)清哪個(gè)是有價(jià)值的信息,哪個(gè)是噪聲,以及哪些不同類型的數(shù)據(jù)信息來自于同一個(gè)地址的數(shù)據(jù)源,等等,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)是無法做到的.在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,是否需要打破傳統(tǒng)意義的抽樣理論、總體及樣本等概念和關(guān)系,是假設(shè)“樣本=總體”,還是“樣本趨近于總體”,還是不再使用總體和樣本這兩個(gè)概念,而重新定義一個(gè)更合適的概念,等等.人們該怎樣“安排”抽樣、總體及樣本等理論,或人們該怎樣修正抽樣、總體、樣本的“公理化”定義,這個(gè)問題是大數(shù)據(jù)時(shí)代下,傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)面臨改進(jìn)的首要問題.

3.2統(tǒng)計(jì)方法在大數(shù)據(jù)時(shí)代下的重構(gòu)問題

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,傳統(tǒng)的高維度表達(dá)、結(jié)構(gòu)描述和群體行為分析方法已經(jīng)不能精確表達(dá)大數(shù)據(jù)在異構(gòu)性、交互性、時(shí)效性、突發(fā)性等方面的特點(diǎn),傳統(tǒng)的“假設(shè)-模型-檢驗(yàn)”的統(tǒng)計(jì)方法受到了質(zhì)疑,而且從“數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)”的統(tǒng)計(jì)模式還沒有真正建立,急切需要一個(gè)新的理論體系來指引,從而建立新的分析模型.去除數(shù)據(jù)噪聲、篩選有價(jià)值的數(shù)據(jù)、整合不同類型的數(shù)據(jù)、快速對數(shù)據(jù)做出分析并得出分析結(jié)果等一系列問題都有待于研究.大數(shù)據(jù)分析涉及到三個(gè)維度,即時(shí)間維度、空間維度和數(shù)據(jù)本身的維度,怎樣才能全面、深入地分析大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性與特性,掌握大數(shù)據(jù)的不確定性,構(gòu)建高效的大數(shù)據(jù)計(jì)算模型,變成了大數(shù)據(jù)分析的突破口.科學(xué)數(shù)據(jù)的演變是一個(gè)從簡單到復(fù)雜的各種形式不斷豐富、相互包容的過程,是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程,而不是簡單的由一種形式取代另一種形式.研究科學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論也是一樣,也是由簡單到復(fù)雜的各種形式相互包容、不斷豐富的發(fā)展過程,而絕不是完全否定一種理論、由另一種理論形式所代替.大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來統(tǒng)計(jì)學(xué)理論必須要進(jìn)行不斷的完善和發(fā)展,以適應(yīng)呈指數(shù)增長的數(shù)據(jù)量的大數(shù)據(jù)分析的需要.

3.3如何構(gòu)建大數(shù)據(jù)時(shí)代下統(tǒng)計(jì)結(jié)果的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)框架

大數(shù)據(jù)時(shí)代下,統(tǒng)計(jì)分析評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)又該如何變化?傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)有兩個(gè)方面,一是可靠性評價(jià),二是有效性評價(jià),然而這兩種評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)都因抽樣而生.可靠性評價(jià)是指用樣本去推斷總體有多大的把握程度,一般用概率來衡量.可靠性評價(jià)有時(shí)表現(xiàn)為置信水平,有時(shí)表現(xiàn)為顯著性水平[8].怎么確定顯著性水平一直是個(gè)存在爭議的問題,特別是在模型擬合度評價(jià)和假設(shè)檢驗(yàn)中,因?yàn)楦髯詤⒄盏姆植碱愋筒灰粯?其統(tǒng)計(jì)量就不一樣,顯著性評價(jià)的臨界值也就不一樣,可是臨界值又與顯著性水平的高低直接相關(guān).而大數(shù)據(jù)在一定程度上是全體數(shù)據(jù),因此不存在以樣本推斷總體的問題,那么在這種情況下,置信水平、可靠性問題怎么確定?依據(jù)是什么?有效性評價(jià)指的是真實(shí)性,即為誤差的大小,它與準(zhǔn)確性、精確性有關(guān).通常準(zhǔn)確性是指觀察值與真實(shí)值的吻合程度,一般是無法衡量的,而精確性用抽樣分布的標(biāo)準(zhǔn)差來衡量.顯然,精確性是針對樣本數(shù)據(jù)而言的,也就是說樣本數(shù)據(jù)有精確性問題,同時(shí)也有準(zhǔn)確性問題.抽樣誤差和非抽樣誤差都可能存在于樣本數(shù)據(jù)中,抽樣誤差可以計(jì)算和控制,但是非抽樣誤差只能通過各種方式加以識別或判斷[910].大多數(shù)情況下,對于樣本量不是太大的樣本,非抽樣誤差可以得到較好的防范,然而對于大數(shù)據(jù)的全體數(shù)據(jù)而言,沒有抽樣誤差問題,只有非抽樣誤差問題,也就是說大數(shù)據(jù)的真實(shí)性只表現(xiàn)為準(zhǔn)確性.但是由于大數(shù)據(jù)特有的種種特性,使得大數(shù)據(jù)的非抽樣誤差很難進(jìn)行防范、控制,也很難對其進(jìn)行準(zhǔn)確性評價(jià).總之,對于大數(shù)據(jù)分析來說,有些統(tǒng)計(jì)分析理論是否還有意義,確切說有哪些統(tǒng)計(jì)學(xué)中的理論可以適用于大數(shù)據(jù)分析,而哪些統(tǒng)計(jì)學(xué)中的理論需要改進(jìn),哪些統(tǒng)計(jì)學(xué)中的理論已不再適用于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)研究,等等,都有待于研究.所以大數(shù)據(jù)時(shí)代的統(tǒng)計(jì)學(xué)必是在繼承中求改進(jìn),改進(jìn)中求發(fā)展,重構(gòu)適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的新統(tǒng)計(jì)學(xué)理論.

4結(jié)論

來自于社會各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長,大數(shù)據(jù)對社會發(fā)展的推動力呈指數(shù)效應(yīng),大數(shù)據(jù)已是生命活動的主要承載者.一個(gè)新事物的出現(xiàn),必然導(dǎo)致傳統(tǒng)觀念和傳統(tǒng)技術(shù)的變革.對傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)來說,大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來無疑是一個(gè)挑戰(zhàn),雖然傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)必須做出改變,但是占據(jù)主導(dǎo)地位的依然會是統(tǒng)計(jì)學(xué),它會引領(lǐng)人類合理分析利用大數(shù)據(jù)資源.大數(shù)據(jù)給統(tǒng)計(jì)學(xué)帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn),統(tǒng)計(jì)學(xué)家們應(yīng)該積極學(xué)習(xí)新事物,適應(yīng)新環(huán)境,努力為大數(shù)據(jù)時(shí)代創(chuàng)造出新的統(tǒng)計(jì)方法,擴(kuò)大統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用范圍.

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第2篇:大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)范文

關(guān)鍵詞: 大數(shù)據(jù);旅客;分析;位置

中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)19-0014-02

Visitor Analysis System Based On Big Data Technology

ZHENG Bang-feng, GAO Fei, ZHENG Yuan-jie

(China Mobile Communication Group Hainan Co.,Ltd,Haikou 570125,China)

Abstract:Visitors analysis system is mainly through the acquisition of cellular signaling data, and the data of data modeling analysis, extract and summarize to the Hainan provincial tourism characteristics will be useful data. According to the real-time location information of the mobile phone effectively analyze the tourists travel behavior, real-time response in Hainan Province tourist hot spot passenger position distribution, source distribution, travel trends, information resides, visitor density, group scattered information, international visitors information etc.

Key words: big data; visitors; analysis; position

隨著海南旅游的迅速發(fā)展,大量的散客成為了旅游的主導(dǎo),傳統(tǒng)觀光游的項(xiàng)目比例日益減少。我國目前旅游行政法規(guī)及行業(yè)運(yùn)營模式和管理均是建立在旅行社為主體的傳統(tǒng)觀光游基礎(chǔ)上的。

面對這種團(tuán)散比變化的現(xiàn)狀,在新型旅游業(yè)態(tài)下, 當(dāng)前旅游行業(yè)迫切需要一套相對準(zhǔn)確、能夠?qū)崟r(shí)統(tǒng)計(jì)旅游信息的系統(tǒng),為旅游管理部門的分析決策、政策規(guī)劃提供輔助,為景區(qū)景點(diǎn)的客流量監(jiān)控、疏導(dǎo),游客駐留分析提供信息化手段,為旅行社、酒店分析游客來源地信息,規(guī)劃旅游線路提供可靠依據(jù)。

海南移動挖掘自身網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源,通過對海南移動Mc口(A接口+Iucs接口)信令數(shù)據(jù)的采集解析、建模分析、數(shù)據(jù)挖掘等,建設(shè)游客分析系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)主要功能模塊

“全省游客數(shù)據(jù)及分布”模塊:該模塊以旅游目的地為基點(diǎn),對全省實(shí)時(shí)和查詢時(shí)段內(nèi)游客的總量和在各市縣行政區(qū)域內(nèi)的分布狀況進(jìn)行呈現(xiàn)和展示,為旅游管理部門精確掌握游客在各個(gè)目的地分布情況及變化趨勢提供有效參考。

“客源地分析”模塊:對游客的來源地信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,直觀分析出各省游客的比例情況,可以細(xì)分至地市層級,同時(shí)可按各省及重點(diǎn)地市分析,可包括港澳臺游客或外國游客。精確掌握客源分布情況,為旅游推廣、宣傳提供數(shù)據(jù)支撐。

“游客到達(dá)方式”模塊:根據(jù)游客初次“接入”海南移動網(wǎng)絡(luò)的具體基站位置,判斷游客是從機(jī)場、港口還是火車站抵達(dá),進(jìn)而對游客到達(dá)方式作出實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)。

“游客駐留時(shí)長統(tǒng)計(jì)”模塊:分析統(tǒng)計(jì)游客在海南的駐留時(shí)間,按照駐留天數(shù)1天、2天、3天、4天及以上的時(shí)長進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì),通過游客駐留的時(shí)間可以反映出各省份游客的旅游習(xí)慣,可以為精準(zhǔn)營銷提供相應(yīng)支撐。

“旅游線路分析”模塊:識別和采集各線路游客移動軌跡信息,挖掘頻繁和熱門的游覽線路,分析出游覽的熱點(diǎn)線路信息,可以得出不同各類型游客在旅游目的地的游覽線路選擇結(jié)果,并找到熱門線路等。

2 系統(tǒng)架構(gòu)

游客分析系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)挖掘?qū)?、?yīng)用層3個(gè)層級。其中數(shù)據(jù)采集層為最底層,主要采集海南移動Mc口信令數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘?qū)訛橹虚g層,對底層接入上來的數(shù)據(jù)完成數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、壓縮、數(shù)據(jù)建模、存儲等工作。應(yīng)用層為最上層,實(shí)現(xiàn)相關(guān)部門的各種應(yīng)用。

數(shù)據(jù)采集層:負(fù)責(zé)系統(tǒng)與外部的一切數(shù)據(jù)交換業(yè)務(wù),包括與各種外部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互適配,以及將來可能擴(kuò)展到的其他數(shù)據(jù)來源的支持,都在本層做統(tǒng)一的規(guī)劃與實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)樱罕緦訉?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、分析、預(yù)處理功能,使得數(shù)據(jù)支持通用的上層行業(yè)應(yīng)用。負(fù)責(zé)對獲取的信令數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、入庫,形成上層應(yīng)用所需的各種數(shù)據(jù),并且能夠根據(jù)不同的模塊調(diào)用,計(jì)算出不同的分析成果。

應(yīng)用層:基于B/S架構(gòu),靈活的功能模塊部署機(jī)制,每個(gè)模塊都可以基于數(shù)據(jù)挖掘?qū)铀芴峁┑臄?shù)據(jù)靈活擴(kuò)展。

3 基于大數(shù)據(jù)的游客行為計(jì)算和建模技術(shù)

3.1基于移動信令的協(xié)同定位技術(shù)

為了解決傳統(tǒng)無線定位技術(shù)中定位精度不高的問題,利用不同移動臺之間的協(xié)同通信對目標(biāo)移動臺進(jìn)行協(xié)同定位,并利用非線性最優(yōu)化理論解決移動臺協(xié)同定位問題,將該問題轉(zhuǎn)化為線性最小二乘問題,最終利用Gauss-Newton算法估計(jì)目標(biāo)移動臺的位置。

3.1.1 移動網(wǎng)絡(luò)覆蓋與覆蓋場景匹配技術(shù)

為了保證為移動用戶提供連續(xù)的移動通信服務(wù),移動網(wǎng)絡(luò)信號需要覆蓋到城市空間上每一片區(qū)域,減少盲區(qū),而為了以最小的成本為更多用戶提供服務(wù),移動通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋邏輯上被設(shè)計(jì)成由若干正六邊形的基站小區(qū)相互鄰接而構(gòu)成的面狀服務(wù)區(qū)。移動用戶總是會定期或不定期地主動或被動地和其中一個(gè)基站小區(qū)保持聯(lián)系。

覆蓋場景與移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)中基站小區(qū),在空間分布上有規(guī)則地對應(yīng)著。因此,只要建立特定的匹配規(guī)則,處理好一對多、多對多、多對一的關(guān)系,就能根據(jù)移動用戶在移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的出行情況,推斷出移動用戶在不同區(qū)域間的出行情況。

3.1.2 基于手機(jī)數(shù)據(jù)的出行鏈分析技術(shù)

利用時(shí)間序列的手機(jī)數(shù)據(jù)及移動網(wǎng)絡(luò)覆蓋與不同覆蓋場景區(qū)域的匹配關(guān)系,判斷移動用戶在各個(gè)區(qū)域的進(jìn)、出、駐留情況,能夠直接分析得到各個(gè)移動用戶的出行鏈信息。

3.1.3 手機(jī)用戶空間分布及密度分析技術(shù)

利用對所有手機(jī)用戶時(shí)間序列手機(jī)數(shù)據(jù)的出行鏈分析成果,判斷每位手機(jī)用戶在各個(gè)統(tǒng)計(jì)時(shí)間段分別所處的空間位置區(qū)域,進(jìn)而統(tǒng)計(jì)不同時(shí)間段各個(gè)空間位置區(qū)域內(nèi)手機(jī)用戶數(shù)量,并逐級擴(kuò)樣至群體,統(tǒng)計(jì)當(dāng)前時(shí)間各個(gè)空間位置區(qū)域內(nèi)的人員數(shù)量,并計(jì)算當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)各個(gè)空間位置區(qū)域內(nèi)對應(yīng)的人員密度。

3.1.4 手機(jī)用戶居住地、工作地識別技術(shù)

基于多天手機(jī)數(shù)據(jù)分析得到的手機(jī)用戶多天出行鏈信息,結(jié)合手機(jī)用戶作息時(shí)間規(guī)律,如夜間休息,白天工作,識別各個(gè)手機(jī)用戶的居住地區(qū)域及工作地區(qū)域。

3.1.5 通勤出行行為分析技術(shù)

利用長期歷史數(shù)據(jù),分析得到手機(jī)用戶居住地區(qū)域和工作地區(qū)域,并根據(jù)出現(xiàn)頻率和出行頻率,判斷居住地區(qū)域單一且工作地區(qū)域也單一的手機(jī)用戶群體是否具有通勤出行行為。

3.2數(shù)據(jù)挖掘與建模技術(shù)

3.2.1 團(tuán)散客識別模型

模型目的:識別團(tuán)隊(duì)游客和散客。

模型算法:團(tuán)客通常有固定和相同的游覽線路。在游客識別和瀏覽線路識別基礎(chǔ)上,結(jié)合基于密度的搜索聚類方法DBNS算法和基于樣本學(xué)習(xí)的加權(quán)多點(diǎn)重合度算法MSOWL,通過進(jìn)入和離開每一個(gè)景點(diǎn)的時(shí)間趨同性、人群規(guī)模識別團(tuán)客和散客。

3.2.2 人群分類模型

模型目的:識別當(dāng)?shù)刈?,過路人群、工作人員以及真正游客。

模型算法:TWO STEP聚類算法結(jié)合業(yè)務(wù)規(guī)則的方法,對人群進(jìn)行分類。

3.2.3 游覽線路挖掘模型

模型目的:識別和采集景點(diǎn)游覽線路,挖掘頻繁和熱門的游覽線路。

模式算法:采用改進(jìn)的基于有向圖的GSP數(shù)據(jù)挖掘算法,挖掘頻繁游覽線路。

3.3 關(guān)鍵算法

基于密度的搜索聚類算法DBNS(Density-based Neighborhood Search Method)和基于樣本學(xué)習(xí)的加權(quán)多點(diǎn)重合度算法MSOWL(multiple-spot overlap ratio computing with weighting Based on Sample Learning)為針對智慧旅游所研發(fā)的特有算法。算法過程如下:

(1)第一個(gè)景點(diǎn)進(jìn)入時(shí)間每分鐘是一個(gè)間隔,統(tǒng)計(jì)每個(gè)間隔上的人數(shù)。

(2)每5分鐘為一個(gè)進(jìn)入時(shí)間中心點(diǎn)搜索區(qū)間,區(qū)間內(nèi)人數(shù)最多的對應(yīng)的分鐘為中心點(diǎn)(必須滿足10人以上,如不滿足,時(shí)間窗口往后平移一分鐘)。

(3)對中心點(diǎn),搜索前后兩分鐘內(nèi)進(jìn)入人群,并標(biāo)記為已搜索人群和已搜索區(qū)間;中心點(diǎn)前超過2分鐘如果人數(shù)大于10,也標(biāo)識為未搜索。

(4)對搜索人群觀察最后一個(gè)景點(diǎn)離開時(shí)間每分鐘的分布人數(shù),每5分鐘為一個(gè)中心點(diǎn)搜索區(qū)間,從第一個(gè)時(shí)間點(diǎn)開始,找到人數(shù)最多的點(diǎn)(必須滿足10人以上,如不滿足,時(shí)間窗口往后平移一分鐘),搜索前后兩分鐘內(nèi)的人群,這些人群標(biāo)識為同一批團(tuán)客。中心點(diǎn)前超過2分鐘如果人數(shù)大于10,為離開時(shí)間比他們早的另一批團(tuán)客。

(5)對未搜索離開時(shí)間的區(qū)間,進(jìn)行下一個(gè)中心點(diǎn)的搜索,按同樣的方法找到下一批團(tuán)客。

(6)未搜索進(jìn)入?yún)^(qū)間的下一個(gè)區(qū)間的搜索,重復(fù)2-5的過程;中心點(diǎn)前超過2分鐘未搜索區(qū)間,不用尋找中心點(diǎn),直接為一批人群。

(7)直到進(jìn)入?yún)^(qū)間全部搜索完畢。

4 結(jié)束語

游客分析系統(tǒng)的客戶包括海南省旅游委、市縣旅游局、景區(qū)景點(diǎn)及旅游行業(yè)企業(yè),運(yùn)用系統(tǒng)“客源地分析功能”,準(zhǔn)確掌握了國內(nèi)及國際游客客源地情況,在國內(nèi)、國際市場展開精準(zhǔn)營銷。由于有了實(shí)時(shí)、科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐,旅游廣告布放、接待網(wǎng)點(diǎn)規(guī)劃都比以往更加有效。

(1)省旅游委行業(yè)監(jiān)管處運(yùn)用系統(tǒng)的“團(tuán)散客”分析功能,實(shí)時(shí)跟蹤旅游團(tuán)的行程軌跡,對旅行社、導(dǎo)游進(jìn)行監(jiān)管,避免黑景點(diǎn)以及黑消費(fèi)點(diǎn)對游客滿意度的影響。

(2)省旅游委行業(yè)監(jiān)管處運(yùn)用系統(tǒng)的“景區(qū)游客數(shù)量統(tǒng)計(jì)”功能,對黃金周海南主要景區(qū)景點(diǎn)游客數(shù)量進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)匯總,制定景區(qū)人流量控制應(yīng)急預(yù)案,通過“信息”、“LED大屏公告”等手段對游客的游覽計(jì)劃進(jìn)行合理的引導(dǎo)。

(3)省旅游委旅游資源開發(fā)出運(yùn)用系統(tǒng)的“旅游線路分析”功能,開發(fā)新的熱點(diǎn)旅游線路。

參考文獻(xiàn):

第3篇:大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)范文

【關(guān)鍵詞】 “互聯(lián)網(wǎng)+” 大數(shù)據(jù) “三角服務(wù)”模型 智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)

在人口快速老齡化、家庭規(guī)模日益小型化和機(jī)構(gòu)養(yǎng)老發(fā)展不足等多重因素的影響下,發(fā)展社區(qū)養(yǎng)老逐漸成為一種必然選擇。建立起基于“互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)分析的社區(qū)老人智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),在市區(qū)大醫(yī)院、社區(qū)醫(yī)療站以及社區(qū)老年人三者之間建立起信息網(wǎng)絡(luò),使社區(qū)老年人的健康問題得到更好的保障。

一、系統(tǒng)概述

現(xiàn)如今,大型醫(yī)院普遍存在床位緊張、人員調(diào)配效果不佳、管理體系不健全等問題。建立社區(qū)老人智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)是完善現(xiàn)有醫(yī)療體系急需解決的主要問題,同時(shí),隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,將互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)用于社區(qū)醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),已成為該方面的一項(xiàng)新技術(shù)。

二、技術(shù)分析

根據(jù)上述分析,需要開發(fā)一套基于“互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)分析的社區(qū)老人智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),此系統(tǒng)可以最優(yōu)化利用資源,幫助老人方便、快捷的解決突發(fā)狀況。為滿足需求,該方案需要具備以下技術(shù):1)概率統(tǒng)計(jì)。收集社區(qū)老人的體溫、心率等生命體征數(shù)據(jù)。以河師大社區(qū)為例,運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)技術(shù)采集社區(qū)老人的生命體征數(shù)據(jù)。2)大數(shù)據(jù)分析。分析老人生命體征數(shù)據(jù)。在信息協(xié)作平臺上,利用大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能中不確定性推理技術(shù),對采集到的老年人信息進(jìn)行分析及推斷。3)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。構(gòu)建“三角服務(wù)”模型。運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),構(gòu)建一個(gè)以老人為中心,社區(qū)家庭、社區(qū)醫(yī)療站、市區(qū)醫(yī)院三大子系統(tǒng)相互連接的“三角服務(wù)”模型,實(shí)現(xiàn)智能管理。

三、設(shè)計(jì)方案

1、總體流程。整個(gè)醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)可分為線上和線下兩種服務(wù)方式。線上:系統(tǒng)按照固定方案進(jìn)行老人身體數(shù)據(jù)采集;線下:社區(qū)醫(yī)療站會定期派專業(yè)人士到老人家里對其進(jìn)行全方位檢查以及相關(guān)醫(yī)療知識的普及。

2、數(shù)據(jù)采集與處理。首先利用智能手環(huán)采集社區(qū)部分老年人的身體數(shù)據(jù),通過社區(qū)中建立的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)把數(shù)據(jù)傳輸?shù)绞謾C(jī)APP以及信息協(xié)作平臺上。分析老人生命體征數(shù)據(jù)。在信息協(xié)作平臺上,利用大數(shù)據(jù)分析和不確定性推理技術(shù),對采集到的老年人信息進(jìn)行分析及推斷。

3、“三角服務(wù)”模型。“互聯(lián)網(wǎng)+”社區(qū)養(yǎng)老中最為核心的就是系統(tǒng)模型的構(gòu)建,運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),構(gòu)建一個(gè)以老人為中心,社區(qū)家庭、社區(qū)醫(yī)療站、市區(qū)醫(yī)院三大系統(tǒng)相互連接的“三角服務(wù)”模型(如圖1所示)。

若采集到的老人的身體數(shù)據(jù)發(fā)生了變化,則會通過報(bào)警系統(tǒng)反饋到社區(qū)醫(yī)療站,社區(qū)醫(yī)療站則做出最快的反應(yīng),一方面,會到老人家中對老人進(jìn)行急救,另一方面,會及時(shí)將老人的存檔發(fā)送給醫(yī)院,并聯(lián)系醫(yī)院進(jìn)行一系列的急救措施,從而節(jié)約了救援時(shí)間。

4、構(gòu)建智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)。開發(fā)社區(qū)老人智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)。即開發(fā)一個(gè)集智能醫(yī)療設(shè)備、智能醫(yī)護(hù)終端設(shè)備和帶有功能模塊的智能醫(yī)護(hù)平臺為一體的服務(wù)系統(tǒng)。將采集到的老人身體數(shù)據(jù)存于專門的數(shù)據(jù)庫中,在信息協(xié)作平臺上將社區(qū)老人、社區(qū)醫(yī)療站和市區(qū)大醫(yī)院三者建立成一個(gè)相互共享的網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的共享。手機(jī)APP與信息協(xié)作平臺相聯(lián)系,能夠通過移動設(shè)備查看網(wǎng)絡(luò)平臺的信息,市區(qū)大醫(yī)院的醫(yī)療系統(tǒng)與社區(qū)醫(yī)療站的數(shù)據(jù)庫相連接,從而便于實(shí)現(xiàn)信息的共享。

結(jié)語:本系統(tǒng)是基于“互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)分析的社區(qū)老人智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),是物聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,目的是為社區(qū)老人提供更便捷的醫(yī)療服務(wù)。將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)相結(jié)合,在概率統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上,將手機(jī)APP與信息協(xié)作平臺相聯(lián)系,通過移動設(shè)備查看網(wǎng)絡(luò)平臺的信息,便于實(shí)現(xiàn)信息的共享與交流,醫(yī)療服務(wù)更趨于智能化。

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第4篇:大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)范文

學(xué)校辦學(xué)理念和特色北京市門頭溝區(qū)新橋路中學(xué)(簡稱新中)建于1976年,2002年進(jìn)行教育布局調(diào)整后遷到現(xiàn)址。目前,學(xué)校擁有38個(gè)教學(xué)班,現(xiàn)有教職工140余人,學(xué)生1100多人,是目前本區(qū)規(guī)模最大、人數(shù)最多、設(shè)施設(shè)備較為完備先進(jìn)的一所普通中學(xué)。

作為門頭溝區(qū)的“窗口?!?,多年來,學(xué)校堅(jiān)持“面向全體、面向發(fā)展,辦有特色,穩(wěn)步提高教育質(zhì)量”的辦學(xué)方針,確立了讓校園書聲瑯瑯、歌聲瑯瑯、笑聲瑯瑯的辦學(xué)理念,不斷提高辦學(xué)質(zhì)量,逐漸成為一所為全區(qū)普通家庭子女提供優(yōu)質(zhì)教育的學(xué)校。學(xué)校承辦了初中“宏志班”,贏得了學(xué)生、家長的信任與社會各界的肯定。

藝術(shù)教育是新中的辦學(xué)特色。成立27年的新中北京市金帆舞蹈團(tuán)已成為門頭溝區(qū)的品牌,2004年,新中又被認(rèn)定為京西太平鼓傳承校。該團(tuán)曾先后參加、建國50周年、2008年奧運(yùn)展演等大型文藝演出,并在全國、市區(qū)多種比賽中獲獎(jiǎng)。2006年開始承擔(dān)北京市家長教師協(xié)會機(jī)制實(shí)驗(yàn)校任務(wù),先后被評為區(qū)家教協(xié)會工作先進(jìn)單位和北京市德育成果一等獎(jiǎng)、北京市經(jīng)濟(jì)技術(shù)創(chuàng)新工程“優(yōu)秀成果獎(jiǎng)”。

數(shù)字校園核心需求

學(xué)校的核心任務(wù)是教育教學(xué)。數(shù)字校園建設(shè)與教育思想深度融合,與教學(xué)內(nèi)容和方法深度融合,是數(shù)字校園建設(shè)的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)。數(shù)字校園核心需求就是更好地為教育教學(xué)服務(wù)。

在教學(xué)方面,減輕學(xué)生學(xué)習(xí)壓力,提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率和自主學(xué)習(xí)能力,使學(xué)生樂于學(xué)習(xí)、善于學(xué)習(xí)是教育工作者永恒的課題。這也成為學(xué)校數(shù)字校園建設(shè)的重中之重。課前,教學(xué)資源庫的應(yīng)用將日常教學(xué)中教師生成的優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源循環(huán)流動起來,學(xué)校還購置了部分教學(xué)資源充實(shí)其中。課堂上,互動反饋教學(xué)系統(tǒng)已經(jīng)常態(tài)化應(yīng)用。課后,成績數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)為教師和學(xué)生的教與學(xué)把脈。目前,學(xué)校還積極進(jìn)行優(yōu)質(zhì)資源班班通的教學(xué)實(shí)驗(yàn)。這些應(yīng)用都很大程度上提高了教學(xué)效率和效果。

在德育方面,落實(shí)對學(xué)生過程性管理的數(shù)字化,體現(xiàn)全員育人、環(huán)境育人的教育理念。為此,我們建立了以學(xué)校德育部門為核心,各種角色的教師共同參與的“德育量化考評系統(tǒng)”。各種角色的教師分別對學(xué)生各個(gè)層面的表現(xiàn),如藝術(shù)節(jié)、體育節(jié)、好人好事、眼操等量化為數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄,系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘,實(shí)現(xiàn)學(xué)生橫向的、縱向的表現(xiàn)可視化與圖表化,為教師的教育、學(xué)生的發(fā)展提供依據(jù)。

此外,我們還建立了以觸控LED電視機(jī)為載體的一個(gè)互動式的、動態(tài)更新的、更加豐富的數(shù)字校園文化系統(tǒng),將學(xué)校藝術(shù)節(jié)、體育節(jié)、社會大課堂、校園風(fēng)采、好人好事等內(nèi)容及時(shí),供學(xué)生瀏覽。基于此,實(shí)現(xiàn)環(huán)境育人的教育理念。

數(shù)字校園優(yōu)秀成果

成績數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是學(xué)校數(shù)字校園項(xiàng)目中的一個(gè)特色模塊,也是學(xué)校運(yùn)用最成熟的系統(tǒng)。承建方根據(jù)學(xué)校的特色需求,專門為學(xué)校定制開發(fā)多張“新中成績分析報(bào)表”,充分滿足了學(xué)校的需求,并且在原有需求的基礎(chǔ)上進(jìn)行了很多優(yōu)化設(shè)計(jì),使學(xué)校教師應(yīng)用更加方便、快捷。

成績數(shù)據(jù)分析是對學(xué)校教學(xué)效果進(jìn)行評價(jià)的重要手段及制定后續(xù)教學(xué)策略的重要參考。之前,學(xué)校使用Excel表格進(jìn)行成績分析,每位教師都需要花費(fèi)一定時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì),還要逐層匯總,費(fèi)時(shí)費(fèi)力。我校建設(shè)數(shù)字校園之后,將成績數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)納入其中。

2011年9月,學(xué)校對成績數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)進(jìn)行多層面、多層次的調(diào)研工作,調(diào)研范圍包括學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)、教研組長、年級組長、骨干教師及教務(wù)處的相關(guān)教師等。調(diào)研中,教師們提出了很多切合我校實(shí)際的、有建設(shè)性的意見和建議。如針對我校宏志班、普通班不同層次的分析需求;班主任、任課教師、教學(xué)主任等不同層次的數(shù)據(jù)分析需求等。承建方根據(jù)學(xué)校的具體要求設(shè)計(jì)出符合實(shí)際的成績數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

之后學(xué)校對系統(tǒng)進(jìn)行了小范圍的試用,根據(jù)實(shí)際應(yīng)用狀況又進(jìn)行了多次的調(diào)整和修改。2011年11月,該系統(tǒng)正式投入使用,運(yùn)行期間系統(tǒng)穩(wěn)定性較好,現(xiàn)已相對成熟。

看似平常的成績數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)集教學(xué)數(shù)據(jù)信息采集、教學(xué)數(shù)據(jù)深度挖掘、教學(xué)質(zhì)量深度分析于一身,為我們進(jìn)行教學(xué)干預(yù)提供重要的依據(jù)。

1.信息采集更加嚴(yán)謹(jǐn)

在此系統(tǒng)中,我們設(shè)置由備課組長錄入分?jǐn)?shù),只有教務(wù)主任才可以修改分?jǐn)?shù)的規(guī)則,優(yōu)化了我們的辦公程序。

2.教學(xué)數(shù)據(jù)深度挖掘

此系統(tǒng)生成16大類數(shù)據(jù)分析報(bào)表,由大類報(bào)表教師又可以通過查找、篩選等功能自己定制出個(gè)性化的數(shù)據(jù)報(bào)表。這些報(bào)表對錄入的數(shù)據(jù)進(jìn)行了充分的深度挖掘,并且系統(tǒng)自動生成數(shù)據(jù)分析圖表,更加直觀地對數(shù)據(jù)進(jìn)行呈現(xiàn)和分析。

3.教學(xué)數(shù)據(jù)的深度分析

通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度分析,即實(shí)現(xiàn)對學(xué)情的分析、教學(xué)情況的分析。

(1)對學(xué)情的分析

通過“錄入小分”,系統(tǒng)可以對每道題的掌握情況都有清晰、全面的統(tǒng)計(jì)。通過這些數(shù)據(jù),學(xué)生整體的弱項(xiàng)與強(qiáng)項(xiàng),個(gè)別學(xué)生的弱項(xiàng)與強(qiáng)項(xiàng)都一目了然地呈現(xiàn)出來了。通過學(xué)情分析,教師可以準(zhǔn)確定位教學(xué)的重點(diǎn)與難點(diǎn),使教學(xué)更加有的放矢。

通過“班級成績匯總表”可以很清楚地了解到年級各班中學(xué)生學(xué)習(xí)的綜合狀況,既可以縱向分析,又可以橫向分析,便于學(xué)校綜合分析年級的學(xué)業(yè)情況。

通過“學(xué)科歷史”報(bào)表,教師可以查詢某位學(xué)生的各次考試情況,掌握該學(xué)生的學(xué)科動態(tài)、發(fā)展趨勢,從而確定和改進(jìn)該學(xué)生的培養(yǎng)方案。

通過“得分率”統(tǒng)計(jì)報(bào)表,可以明確哪些題型學(xué)生得分率相對較低,明確學(xué)生哪方面的知識掌握不牢固,從而在后期的教學(xué)中著重復(fù)習(xí)和查漏補(bǔ)缺。

通過“分?jǐn)?shù)段統(tǒng)計(jì)”報(bào)表,教師能清楚地掌握各班、各個(gè)分?jǐn)?shù)段的分布情況,為教師的分層教學(xué)提供依據(jù)。

(2)對教學(xué)情況分析

通過“考試質(zhì)量分析”報(bào)表,可以準(zhǔn)確了解教師的教學(xué)情況和各班級學(xué)生的總體情況,明確整個(gè)年級的學(xué)科情況,從而為教師改進(jìn)教學(xué)方式、備課組調(diào)整和改進(jìn)整個(gè)年級的教學(xué)策略、學(xué)校對教師的工作指導(dǎo)提供了準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)依據(jù)。

通過“跨界對比”和“學(xué)生歷史”報(bào)表,便于備課組找到全組的問題。備課組能對教師的教學(xué)情況進(jìn)行橫向及縱向的分析,以便更清晰地了解學(xué)生學(xué)習(xí)情況的變化趨勢,從而對教學(xué)效果進(jìn)行診斷,明確教學(xué)策略。

總之,成績數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)已經(jīng)成為學(xué)校、教務(wù)處、班主任、任課教師進(jìn)行學(xué)情分析、教學(xué)情況分析最得力的助手。此系統(tǒng)精準(zhǔn)、翔實(shí)、高效的數(shù)據(jù)挖掘和分析功能為全校各角色的教師進(jìn)行教學(xué)決策、教學(xué)干預(yù)起到了很好的指導(dǎo)作用。

數(shù)字校園在建設(shè)和應(yīng)用過程中的后續(xù)思考

1. 在數(shù)字校園建設(shè)中的幾點(diǎn)體會

(1)前期調(diào)研很重要:學(xué)校在數(shù)字校園建設(shè)中,非常注重前期的調(diào)研。一方面是學(xué)校內(nèi)部的調(diào)研。分批分期對學(xué)校的各個(gè)部門、各種人員進(jìn)行不同層面、不同側(cè)面的調(diào)研。另一方面是“請進(jìn)來,走出去”?!罢堖M(jìn)來”:請專家來?,F(xiàn)場指導(dǎo),提升、開闊我們的視野?!白叱鋈ァ保簩W(xué)習(xí)其他學(xué)校的成功應(yīng)用,成功經(jīng)驗(yàn)。這樣才能最大限度地使數(shù)字校園的建設(shè)源于需求、高于需求。

(2)培訓(xùn)推廣很重要:學(xué)校的數(shù)字校園建設(shè)非常注重培訓(xùn)推廣使用。采取以任務(wù)驅(qū)動的方式進(jìn)行各個(gè)模塊的培訓(xùn),按每個(gè)模塊應(yīng)用的不同角色分批培訓(xùn),以達(dá)到較好的應(yīng)用效果。在教學(xué)中是以賽帶訓(xùn)、以點(diǎn)帶面的方式進(jìn)行推廣,形成學(xué)校的信息技術(shù)應(yīng)用骨干隊(duì)伍,最終廣泛普及應(yīng)用。

2. 我校進(jìn)一步的建設(shè)計(jì)劃

(1)成績數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和德育量化考評系統(tǒng)的數(shù)據(jù)深度重組與挖掘。

不管是教育還是教學(xué),對象都是學(xué)生,而學(xué)生的健康成長與這兩方面都密不可分,或者說,教育和教學(xué)本來就應(yīng)該是一個(gè)整體。學(xué)校將成績數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和德育量化考評系統(tǒng)進(jìn)行整合重組,通過數(shù)據(jù)的深度挖掘,更全面地了解學(xué)生,評價(jià)學(xué)生,為學(xué)生的發(fā)展與教育提供依據(jù)。

(2)優(yōu)質(zhì)資源班班通的教學(xué)實(shí)驗(yàn)。

學(xué)校作為北京市“優(yōu)質(zhì)數(shù)字資源班班通”項(xiàng)目的實(shí)驗(yàn)校,將逐步推進(jìn)此項(xiàng)工作。

專家點(diǎn)評:

1. 特色與優(yōu)點(diǎn)

該學(xué)校圍繞教學(xué)需求開發(fā)的成績數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)充分考慮了學(xué)生學(xué)習(xí)成長過程,反映了班級的學(xué)科掌握情況,有助于學(xué)校從橫向、縱向?qū)δ昙壐靼嗟膶W(xué)情整體了解、有助于分層教學(xué)的開展、有助于教師有針對性地開展個(gè)性化教學(xué)和改進(jìn)整體教學(xué)策略。

第5篇:大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)范文

電網(wǎng)的智能監(jiān)控包括電網(wǎng)故障的診斷和排除、解決故障。電網(wǎng)故障發(fā)生后,如何快速精準(zhǔn)地診斷并恢復(fù),對于電網(wǎng)運(yùn)行,減少停電損失具有重要意義。本文提出基于大數(shù)據(jù)挖掘分析的改進(jìn)以后的RBF(Radial Basic Function)徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷,將最小二乘法擴(kuò)展用于優(yōu)化該RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

【關(guān)鍵詞】智能監(jiān)控 大數(shù)據(jù)挖掘分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1 引言

隨著現(xiàn)代電力電子工業(yè)的發(fā)展,大容量非線性電力負(fù)荷的不斷增多和電力系統(tǒng)超負(fù)荷運(yùn)行對電力系統(tǒng)的影響也隨之日益增大。電網(wǎng)故障后,需經(jīng)過緊急狀態(tài)調(diào)整,采取措施甩掉一批負(fù)荷或系統(tǒng)處于解列狀態(tài)后,在盡量少的時(shí)間里,最大限度地恢復(fù)至系統(tǒng)正常運(yùn)行。在電網(wǎng)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)中,及時(shí)對電網(wǎng)進(jìn)行評估、故障預(yù)警、診斷與自動控制,避免隱患故障的發(fā)生或者將故障的損失限制在最小范圍內(nèi)對電網(wǎng)的健康已經(jīng)安全運(yùn)行至關(guān)重要。

大數(shù)據(jù)挖掘有一套完整的方法用以解決實(shí)際問題,依此通過分類估計(jì),預(yù)測分析,相關(guān)性分組,抽象聚類,建模描述可視化,復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘六個(gè)部分,實(shí)現(xiàn)從海量無關(guān)信息到便于人們理解的可視化分析結(jié)論的過程。將這一套完整的方法用于電網(wǎng)的運(yùn)行系統(tǒng)中海量數(shù)據(jù)的分析,便可大幅度提高電網(wǎng)智能監(jiān)控系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和實(shí)效性。

本文研究基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)挖掘分析的智能電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng),通過對以往電網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行挖掘匯總與分析,整理好的數(shù)據(jù)信息采用RBF(Radial Basic Function)徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,由于其具有全局逼近的性質(zhì),且不存在局部最小問題,已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。

2 監(jiān)控系統(tǒng)診斷大數(shù)據(jù)挖掘分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程為先用k-means聚類方法對所挖掘獲得的數(shù)據(jù)輸入進(jìn)行聚類,即用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)中心,并根據(jù)各數(shù)據(jù)中心之間的距離確定隱結(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展常數(shù),然后通過有監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練個(gè)隱結(jié)點(diǎn)的輸出權(quán)值。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為n-h-m結(jié)構(gòu),即有n個(gè)輸入、h個(gè)隱結(jié)點(diǎn)和m個(gè)輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入矢量, 為輸出權(quán)矩陣,為輸出單元偏移,網(wǎng)絡(luò)輸出為

(1)

其中為第i個(gè)隱含結(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)。RBF網(wǎng)絡(luò)所采用的隱含結(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)可以取多種形式,研究中常采用高斯函數(shù)形式,即

(2)

其中是第i個(gè)隱含結(jié)點(diǎn)的中心,是第i個(gè)隱含結(jié)點(diǎn)的拓展常數(shù)。

從樣本中產(chǎn)生h個(gè)初始聚類中心,默認(rèn)選取前h個(gè)。ci為第i類聚類中心,其相對應(yīng)的方差為,定義所有樣本輸入與初始聚類中心的距離范數(shù)

(3)

對樣本輸入x按最小距離原則進(jìn)行分類。再重新計(jì)算各類的新的聚類中心。當(dāng)出現(xiàn)第一個(gè) 時(shí),

(4)

當(dāng)出現(xiàn)第一個(gè)以后的 (5)

其余情況下

(6)

其中,v是勝者聚類中心的學(xué)習(xí)速率,聚類中心的懲罰速率p與v的比值。則勝者聚類中心的方差為

(7)

其中是接近于1小于1的常數(shù),通常取0.999。進(jìn)一步聚類中心的學(xué)習(xí)速率

(8)

其中。

若上式收斂則迭代結(jié)束;若不收斂,此時(shí)需要循環(huán)樣本與聚類中心的距離,令k=k+1,再重新聚類并計(jì)算下新的聚類中心。迭代結(jié)束后去除空中心,獲得最優(yōu)的聚類中心。如果其中某聚類中心位于數(shù)據(jù)集合的外則去除該中心。

以上基于k-means算法的改進(jìn)算法使初始聚類中心位于數(shù)據(jù)集合外部,可以排除多余的競爭節(jié)點(diǎn),使新的聚類中心移進(jìn)數(shù)據(jù)集合,而多余的節(jié)點(diǎn)更加遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)集,算法的迭代速度增大,根據(jù)各中心最終相對于數(shù)據(jù)集合的位置。

3 結(jié)論

本文把基于大數(shù)據(jù)挖掘分析獲得的數(shù)據(jù)改進(jìn)后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于電網(wǎng)的智能監(jiān)控系統(tǒng)。本文將大數(shù)據(jù)挖掘分析應(yīng)用于電網(wǎng)智能監(jiān)控系統(tǒng)中。對改進(jìn)以后的RBF徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷進(jìn)行了闡述和分析,將最小二乘法擴(kuò)展用于優(yōu)化該RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明:該改進(jìn)以后的RBF徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電網(wǎng)的故障診斷十分有效。設(shè)計(jì)了基于此算法和TCP/IP協(xié)議通信的智能監(jiān)控系統(tǒng)。根據(jù)本文的研究,基于該改進(jìn)后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于電網(wǎng)的智能監(jiān)控系統(tǒng)在電網(wǎng)故障診斷和恢復(fù)方面有很高的效率。

參考文獻(xiàn)

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作者單位

第6篇:大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)范文

關(guān)鍵詞:低碳經(jīng)濟(jì);碳排放權(quán);會計(jì)處理

自從人類進(jìn)入工業(yè)化時(shí)代以來,工業(yè)生產(chǎn)中排放的廢水、廢氣就從未減少過,對我們居住環(huán)境的影響也在逐漸加深。特別是近幾年來,我國出現(xiàn)了“霧霾”等天氣,這都是由于人類生產(chǎn)活動的不合理造成的。同時(shí)也提醒著我們,要以建設(shè)低碳經(jīng)濟(jì)生活為主,對碳排放權(quán)交易會計(jì)進(jìn)行有效分析。

一、我國碳排放權(quán)會計(jì)核算中存在的問題

1.沒有形成統(tǒng)一的概念界定。

在我國的碳排放權(quán)會計(jì)核算中,對碳排放的配額性質(zhì)還沒有明確的規(guī)定。許多企業(yè)都在這一漏洞中尋求發(fā)展,只注重生產(chǎn)效益,而沒有將環(huán)境的保護(hù)放在首位,大量的排放碳物質(zhì),使人們的生活受到影響。并且,在企業(yè)中,不管是會計(jì)核算人員還是管理者都不清楚碳排放權(quán)在會計(jì)單位中如何表達(dá)。所以,碳排放的“零數(shù)值”是目前統(tǒng)一的規(guī)定。

2.多樣化的碳排放權(quán)獲取方式。

在我國的碳排放獲取方式是多種多樣的。主要途徑有三種,它們分別是免費(fèi)獲取、有償獲取和企業(yè)自身創(chuàng)造。第一,免費(fèi)獲取主要是指政府為了使企業(yè)能夠更加有效、合理化的發(fā)展,會將碳的使用權(quán)留下一部分給各個(gè)企業(yè)單位。具體來講,企業(yè)所分配的碳排放權(quán)應(yīng)該占總數(shù)的三成左右。第二,有償獲取指的是政府將碳排放權(quán)進(jìn)行定價(jià),在具體的執(zhí)行單位中進(jìn)行拍賣,獲取方式是價(jià)高者得。另外,企業(yè)還可以通過在碳交易市場中進(jìn)行獲取或者是與其他發(fā)展中國家投資共同項(xiàng)目來得到。第三,企業(yè)自身創(chuàng)造。這是最科學(xué)的一種方式。企業(yè)可以想出一些創(chuàng)新思路,如購買新型減排設(shè)備等來降低自身的碳排放量,而減少的數(shù)量就是企業(yè)獲得的碳排放權(quán)利[1]。

3.碳排放權(quán)交易市場的不穩(wěn)定。

碳排放權(quán)交易市場的不穩(wěn)定也是會計(jì)核算中容易出現(xiàn)問題的重要原因之一。自從2005年開始,歐盟成立了碳排放交易的國際市場,這個(gè)市場是目前全球內(nèi)最大、也是最為成熟的應(yīng)用體系之一。雖然它不是第一個(gè)成立碳排放交易市場的國家,但是它的可靠性在全球范圍內(nèi)的認(rèn)知比例都是非常高的。而美國拒絕在《京都議定書》上簽字,阻礙了減排工作的發(fā)展,并且企圖對他國政府進(jìn)行干預(yù)與控制。

二、碳排放權(quán)交易的會計(jì)處理方式

1.基于配額進(jìn)行交易的會計(jì)處理。

在低碳經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)下,基于配額進(jìn)行交易的會計(jì)處理方式是非常有效的。每個(gè)企業(yè)在碳排放權(quán)的最初獲取途徑上都是通過政府的無償給予,所以根據(jù)這種特性,我們對此項(xiàng)目的碳排放權(quán)暫時(shí)不計(jì)入到會計(jì)處理當(dāng)中。但如果政府給予的配額使用完畢,企業(yè)要用錢到市場上進(jìn)行交易,通過正當(dāng)?shù)那纴慝@取碳的排放權(quán)利。在進(jìn)行商品交易的過程中,我們用以下會計(jì)核算方式來進(jìn)行規(guī)劃。首先,在借方將碳排放計(jì)入到無形資產(chǎn)或者是固定資產(chǎn)當(dāng)中。在貸方計(jì)入銀行存款。如果企業(yè)的低碳經(jīng)濟(jì)獲得了成果,也就是說碳的使用情況還有剩余。企業(yè)可以在借方將碳排放權(quán)記為無形資產(chǎn),在貸方將政府補(bǔ)貼記為遞延收益。另外,如果企業(yè)想要將剩余的這部分碳排放權(quán)進(jìn)行拍賣,以獲取經(jīng)濟(jì)上的收益,此項(xiàng)目就成為了企業(yè)的后期核算管理數(shù)據(jù)。在借方將碳排放權(quán)記為交易性金融資產(chǎn),在貸方將政府補(bǔ)貼記為遞延收益。并且最重要的是,企業(yè)會計(jì)核櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅)算人員在制定規(guī)則的時(shí)候,要將公允價(jià)值作為首要因素,因?yàn)樗翘寂欧沤灰资袌鲋兄饕膮⒖疾糠?,也是核算的?biāo)準(zhǔn)所在[2]。

2.基于項(xiàng)目進(jìn)行交易的會計(jì)處理。

基于項(xiàng)目進(jìn)行交易的會計(jì)處理也是非常主要的一種方式。它通常發(fā)生在跨國交易當(dāng)中。在具體的項(xiàng)目當(dāng)中,我們應(yīng)該將整個(gè)部分作為執(zhí)行的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。將項(xiàng)目審批合格前發(fā)生的一些費(fèi)用核算到其中。其中主要包括一些活動執(zhí)行費(fèi)用、人工費(fèi)等。將項(xiàng)目費(fèi)用記在借方,將銀行存款和其他貨幣存款記在貸方。如果此項(xiàng)目審批成功,可以進(jìn)行操作的時(shí)候。會計(jì)核算項(xiàng)目就會有具體的轉(zhuǎn)變。在貸方將碳排放權(quán)記在衍生工具下,將項(xiàng)目的費(fèi)用計(jì)入到貸方下。而應(yīng)付員工的具體薪酬和負(fù)債資產(chǎn)的日表動情況都算入到當(dāng)期的損益當(dāng)中來[3]。

3.碳排放權(quán)交易信息的披露。

碳排放權(quán)交易信息的披露也要遵守一定的原則。第一,有效披露原則。在碳排放交易的過程當(dāng)中,信息的有效披露是非常重要的。首先,要按照碳排放信息的重要性進(jìn)行合理化設(shè)計(jì),在滿足側(cè)重點(diǎn)的前提下進(jìn)行信息披露。其次,企業(yè)所披露的會計(jì)信息一定要非常真實(shí)可靠的。最后,會計(jì)人員要有針對性的對信息進(jìn)行整理,信息的表述要相對簡單,能夠使人一眼看出其中的主要內(nèi)涵。第二,循序漸進(jìn)性原則。企業(yè)不能將會計(jì)信息一次性的進(jìn)行披露,要遵守循序漸進(jìn)的原則,一步步執(zhí)行,避免不同時(shí)期碳排放交易權(quán)中所產(chǎn)生的理念誤差。

三、結(jié)論

綜上所述,隨著環(huán)境污染對人們生活影響的嚴(yán)重性加劇,我們要探尋低碳經(jīng)濟(jì)理念下的碳排放權(quán)會計(jì)交易處理方式。首先,要對碳排放權(quán)的會計(jì)核算單位進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃。其次,要在碳排放信息披露的手段上加以管理,促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

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第7篇:大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)范文

關(guān)鍵詞:第三方支付系統(tǒng) 大數(shù)據(jù)管理 分析系統(tǒng)

1.引言(Introduction)

基于保障國家信息安全、金融交易信息的安全需要,我國的金融大數(shù)據(jù)管理與分析勢在必行,建成后將在各個(gè)行業(yè)、商戶、消費(fèi)者、政府管理部門廣泛應(yīng)用,可實(shí)現(xiàn)我國整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境向先進(jìn)化、集約化方向發(fā)展,有利于新產(chǎn)業(yè)的拓展和既有產(chǎn)業(yè)體系的轉(zhuǎn)型升級,提升我國企業(yè)整體競爭實(shí)力,擴(kuò)大我國的經(jīng)濟(jì)規(guī)模,提升我國的世界經(jīng)濟(jì)地位。第三方支付企業(yè)作為金融業(yè)的新軍和重要組成部分,隨著數(shù)據(jù)價(jià)值的認(rèn)可及金融大數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)中的重要性,尤其是在第三方支付公司極速發(fā)展的時(shí)期,基于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)及內(nèi)部管理優(yōu)化,使得第三方支付系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模在未來幾年將以高于整體大數(shù)據(jù)發(fā)展水平的速度增長。基于我國金融交易企業(yè)的總體交易規(guī)模遠(yuǎn)比大數(shù)據(jù)市場規(guī)模要高的現(xiàn)狀,若在金融交易數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)對大數(shù)據(jù)模型及應(yīng)用的深入應(yīng)用,必將實(shí)現(xiàn)二者的良性互動,促進(jìn)第三方支付系統(tǒng)大數(shù)據(jù)及金融市場的健康發(fā)展,同時(shí)更快速地推進(jìn)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模的擴(kuò)大。

第三方支付系統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè),有助于實(shí)現(xiàn)商戶和消費(fèi)者的線上、線下業(yè)務(wù)的雙向引導(dǎo),并快速促成交易,為眾多生存狀態(tài)下的第三方支付系統(tǒng)及商戶提供盈利點(diǎn)。系統(tǒng)總體架構(gòu)如下。

2.系統(tǒng)架構(gòu)(System Architecture)

針對第三方支付系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的安全性、實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性等特性,采用新型的大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)庫技術(shù),實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化升級,保障數(shù)據(jù)分析的高可用性及高性能,以完全滿足針對第三方支付系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)的存儲、管理、分析需求。

4.結(jié)語(Conclusion)

研發(fā)第三方支付系統(tǒng)大數(shù)據(jù)管理、分析系統(tǒng),并利用其通用接口與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對接,基于大數(shù)據(jù)管理建立了分析模型,以服務(wù)于企業(yè)、商戶、消費(fèi)者,從而提高企業(yè)和商戶的生產(chǎn)、經(jīng)營和管理智能化水平,提高管理水平、管理效率和提高競爭能力,幫助深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,提升決策水平,并在此過程中加強(qiáng)消費(fèi)者的消費(fèi)體驗(yàn)。

參考文獻(xiàn):

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第8篇:大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)范文

摘要隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下,有效的為偵查工作打開了一扇門,很多的數(shù)據(jù)預(yù)測功能與安全性記錄,可以讓偵查人員技術(shù)得到提高,以此有效打破犯罪分子與偵查人員信息不對稱局面。偵查人員將可以利用大數(shù)據(jù)搜集的相關(guān)信息迅速鎖定犯罪嫌疑人,并指導(dǎo)偵查人員開展偵查工作,繼而捉獲犯罪嫌疑人;此外,大數(shù)據(jù)依靠其預(yù)測性功能,能夠預(yù)測犯罪區(qū)域,以便于偵查機(jī)關(guān)部署警力,降低犯罪率。由此可以看出,大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的偵查與傳統(tǒng)的偵查手段、偵查思路、偵查人員介入犯罪偵查的時(shí)間有截然的不同。因此,筆者認(rèn)為,大數(shù)據(jù)不僅僅可以作為一種偵查手段應(yīng)用于偵查工作,其也將對我國的偵查模式產(chǎn)生重大影響。本文對大數(shù)據(jù)背景下的并案偵查問題進(jìn)行了研究。

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù) 并案偵查 立法 完善建議

目  錄

摘要 I

一、相關(guān)概念概述 1

(一)大數(shù)據(jù)的概念 1

(二)大數(shù)據(jù)對并案偵查的作用 1

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代并案偵查的困境 2

(一)并案意識中的問題 2

1.注重同類案件并案偵查,忽視異類案件并案偵查 2

2.注重靜態(tài)并案偵查,忽視動態(tài)并案偵查 2

3.注重重特大案件的并案偵查,忽視小案的并案偵查 3

4.時(shí)空跨度觀念存在缺陷 3

(二)挖掘并案線索的問題 3

1.偵查基礎(chǔ)工作存在缺陷 3

2.偵查情報(bào)信息工作存在缺陷 4

(三)串并分析中的問題 4

1.過于依賴刑事技術(shù) 4

2.不能有效區(qū)分本質(zhì)差異和現(xiàn)象差異 4

三、大數(shù)據(jù)下并案偵查的完善建議 5

(一)強(qiáng)化并案意識的對策 5

1.既要注重同類案件并案偵查,又要注重異類案件并案偵查 5

2.既要注重靜態(tài)并案偵查,又要注重動態(tài)并案偵查 5

3.既要注重重特大案件的并案偵查,又要注重小案的并案偵查 5

4.利用大數(shù)據(jù)改進(jìn)并案偵查中的時(shí)空跨度觀念 6

(三)深挖并案線索的對策 6

1.重視偵查基礎(chǔ)工作在并案偵查中的作用 6

2.完善偵查大數(shù)據(jù)情報(bào)信息工作 6

(三)提高串并分析能力的對策 8

1.建立大數(shù)據(jù)綜合分析模式 8

2.注意區(qū)分本質(zhì)差異和現(xiàn)象差異 9

結(jié)語 9

參考文獻(xiàn) 10

一、相關(guān)概念概述(一)大數(shù)據(jù)的概念2011年6月,世界知名咨詢公司麥肯錫(McKinsey)了一份關(guān)于大數(shù)據(jù)的報(bào)告,正式表明了大數(shù)據(jù)的到來。該報(bào)告把大數(shù)據(jù)被定義為:“大數(shù)據(jù)是一個(gè)數(shù)據(jù)集,其大小超過了典型數(shù)據(jù)庫軟件的功能,像采集,存儲,管理和分析”,不過早在一九八零年,未來學(xué)家Alvin Toffler就撰寫了“第三次浪潮“提到大數(shù)據(jù)是”中國音樂的第三波“。由于時(shí)代的不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)的概念將得到有效補(bǔ)充。由于美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院將大數(shù)據(jù)定義為:“大數(shù)據(jù)是指其數(shù)據(jù)量,采集速度或數(shù)據(jù)表示,這限制了使用傳統(tǒng)關(guān)系方法進(jìn)行有效分析的能力,或者需要使用重要的水平縮放技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效處理的數(shù)據(jù)。研究機(jī)構(gòu)Gartner將大數(shù)據(jù)定義為:大數(shù)據(jù)是一種新的流程模型,需要更大的決策權(quán),洞察力和流程優(yōu)化能力,高增長率和多元化的信息資產(chǎn)。此外,大數(shù)據(jù)與“海量數(shù)據(jù)”有較大的差別,大數(shù)據(jù)不僅僅強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的數(shù)量多,也包含對數(shù)據(jù)的專業(yè)處理,以及數(shù)據(jù)不同的表現(xiàn)形式、數(shù)據(jù)的復(fù)雜形式等。以云計(jì)算為依托的大數(shù)據(jù)技術(shù),更是能夠快速提取我們所需要的信息,為我們的生活帶來變革。

不同機(jī)構(gòu)或者學(xué)者對大數(shù)據(jù)的定義并不一致,這也使我們可以從不同方面認(rèn)知大數(shù)據(jù)的一些特點(diǎn),通常的觀點(diǎn)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)的特征為四個(gè)方面:數(shù)據(jù)規(guī)模大、種類多、其要求處理速度快、數(shù)據(jù)價(jià)值巨大但密度低。

(二)大數(shù)據(jù)對并案偵查的作用“并案偵查,就是指偵查部門對判明為同一個(gè)犯罪嫌疑人,所做的多起案件相互合并,然后實(shí)行統(tǒng)一組織、指揮,以及行動的偵查措施?!倍赏粋€(gè)或同一伙犯罪嫌疑人實(shí)施的案件被稱為系列性案件。并案偵查是打擊團(tuán)伙、系列性犯罪以及高發(fā)、多發(fā)犯罪的有力措施。該措施在應(yīng)用過程中存在兩個(gè)難以把握的重要環(huán)節(jié):其一,在一定范圍之內(nèi),偵查人員難以判定已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的刑事案件是否屬于同一人或同一犯罪團(tuán)伙所為。特別是在同一性質(zhì)的案件發(fā)案數(shù)量較大,作案團(tuán)伙較多的情況下,難以將不同團(tuán)伙與其實(shí)施的刑事案件聯(lián)系起來。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)協(xié)助偵查時(shí),亦能夠幫助犯罪人突破時(shí)空局限,隱匿身份。對于串并案件來說,時(shí)空范圍越大,案件數(shù)量越多,串并的準(zhǔn)確程度就越低。從串并案件的結(jié)果來看,若所串案件非同一犯罪人或犯罪團(tuán)伙所為,則不但不能匯總、集中發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人特點(diǎn),還會造成單個(gè)案件的偵查陷入僵局之中。若所串案件雖為同一犯罪人或犯罪團(tuán)伙所為,但串并的范圍過小,許多案件不能被納入偵查范圍,則第一不能發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人特點(diǎn),第二弱化并案偵查 “一舉多得”的效用,團(tuán)伙所實(shí)施的其他案件不能被發(fā)現(xiàn)。其二,串并之后難以發(fā)現(xiàn)并抓獲犯罪嫌疑人。偵查人員在決定對某些案件進(jìn)行并案之后,需要根據(jù)系列性案件材料中反映出來的案件或犯罪嫌疑人特點(diǎn)總結(jié)發(fā)案規(guī)律,刻畫犯罪嫌疑人。但在案件基數(shù)龐大且仍處于增長中的我國,即使經(jīng)過串并,面對系列性案件中隱含的海量信息內(nèi)容,偵查人員仍舊難以憑借簡單的主觀判斷在分散化的,特征各異的刑事案件構(gòu)成要素中提煉出指向犯罪嫌疑人的線索。因此,文章主張?jiān)诓競刹閷?shí)施過程中應(yīng)用相關(guān)性分析方法。一方面提高串并案件的準(zhǔn)確性,另一方面幫助快速認(rèn)定、抓獲犯罪嫌疑人。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代并案偵查的困境(一)并案意識中的問題1.注重同類案件并案偵查,忽視異類案件并案偵查通過案件的類型進(jìn)行傳統(tǒng)劃分,其并案偵查的一般做法就是分別串并。過去在這樣的指導(dǎo)下,我們也破獲了很多系列的案件,而這樣的做法會讓偵查人員形成一定的思維定勢,也就是只注重案件的串并,就會對不同性質(zhì)案件串并造成忽視。就現(xiàn)階段社會上,犯罪主體案具有一定專制性,還有遷移特征,其犯罪動機(jī)、目的都是多樣化,若是出現(xiàn)機(jī)會,就會實(shí)施“多棲”犯罪。還有案件偵查失誤,就是偵查人員沒有將作案手段與性質(zhì)不同的案件進(jìn)行串并分析。

2.注重靜態(tài)并案偵查,忽視動態(tài)并案偵查靜態(tài)的并案偵查一般都是對以往已發(fā)案件的并案偵查,其動態(tài)并案偵查的關(guān)注點(diǎn)就是在這里,其既兼顧了將要發(fā)生的案件。而靜態(tài)并案偵查處于被動、滯后的,但是動態(tài)并案偵查更具有主動性與根源性。在實(shí)際過程中,很多偵查人員只是較為專注已發(fā)的案件控制與串并,對于打較為關(guān)注,并沒有將注意力轉(zhuǎn)為案件中可能演變的程度,從而不能有效進(jìn)行一體化掌控,也就不能有效防范案件的再次發(fā)生。

3.注重重特大案件的并案偵查,忽視小案的并案偵查隨著這幾年來的不斷發(fā)展,并案偵查的啟動總是對社會影響較大的重特案件,在面對多發(fā)盜竊、搶奪、詐騙等一般刑事案件,都是因?yàn)榘讣挡桓?,所以也不被重視,更加不會進(jìn)行串并分析,長期已久,造成這類的破案率就非常低,越隨之積多。重特大案件只是占刑事案件的一小部分,而其小案就會形成刑事案件的主體特征,這與群眾的關(guān)系有一定聯(lián)系。通過“沙堆理論”,小案件的積累非常容易造成重大案件,很多重特大系列的案件,其犯罪主體都是從小案件實(shí)施。很多原因都是小案件偵查中非常容易忽視的部分。

4.時(shí)空跨度觀念存在缺陷其主要在兩個(gè)方面表現(xiàn)出來:一是注重本地案件的并案偵查,以此忽視外地案件的并案偵查。二是在重案中進(jìn)行并案偵查,忽視了遠(yuǎn)期案件的并案偵查。針對流竄作案、跨區(qū)域都是新形勢下刑事案件犯罪的特點(diǎn),有些案件少的地區(qū),很多都涉及到十幾個(gè)地域,特別是侵財(cái)類的案件上,有非常明顯的流竄作案特點(diǎn)。不過在偵查人員的思維上并沒有跟上,而在案件串并過程中,并案的視角依舊集中在本地區(qū)中,并沒有拓展到全國各地,從而反映出偵查人員的思維性不強(qiáng)。不僅如此,在實(shí)踐中,并案過程只是較顧忌近期案件的串并,對于長期的案件,并不能及時(shí)納入偵查視野中,以此反映出偵查人員縱向擴(kuò)展的思維發(fā)展。

(二)挖掘并案線索的問題1.偵查基礎(chǔ)工作存在缺陷由于高效春并案的基礎(chǔ),就是廣辟案件來源。在實(shí)踐過程中,因?yàn)閭刹榛A(chǔ)工作并不扎實(shí),也不到位,很多案件的線索、痕跡物證都不能發(fā)現(xiàn),所以就造成并按渠道、角度過于單一,不能有效滿足硬件條件的實(shí)施。在此,我們以陣地控制為例,一些列的犯罪特征都是具有較為固定的侵害目標(biāo),以及銷贓渠道,而偵查部門就需要加強(qiáng)對重點(diǎn)行業(yè)與地域的控制,以此獲取并案線索,不過在實(shí)際中,偵查人員在開展陣地控制上,比較傾斜與維護(hù)治安穩(wěn)定與抓獲現(xiàn)行犯罪,沒有過多的考慮在陣地控制過程中搜集犯罪的并案線索,在一定程度上降低了控制的效果。

2.偵查情報(bào)信息工作存在缺陷隨著部級、省級、市級各類大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的深入和信息技術(shù)的發(fā)展,各類信息平臺層出不窮,加大了串并案件的整合力度。 不過由情報(bào)信息調(diào)查中得出,依舊存在很多問題。 比方說,信息分散在各個(gè)地區(qū),部門和警察之間,就不能實(shí)施共享政策。也就是說, 相當(dāng)一部分信息在數(shù)據(jù)庫中依舊處于睡眠狀態(tài),未被激活,價(jià)值最大化,效益優(yōu)化尚未真正體現(xiàn)。 以此,對手機(jī)的信息并么有進(jìn)行過濾,就不能有效體現(xiàn)出信息效果,各級政府情報(bào)信息能夠利用的關(guān)聯(lián)不夠,資源的疊加程度較低,其社會輻射面也較小等。

(三)串并分析中的問題1.過于依賴刑事技術(shù)同一犯罪主體就是所實(shí)施的多起案件具有內(nèi)在的同一性,這樣的同一性能夠在很多層次加以體現(xiàn),不過這對案件的價(jià)值影響缺失不相同的。痕跡、無證的價(jià)值在案件中顯得非常重要,因?yàn)檫@是直接作為同一認(rèn)定的依據(jù),在并案偵查中是硬件條件,另外軟件條件就是犯罪時(shí)空、手段以及心理特征等,因?yàn)槠滹@示的力度不夠,分析難度大,所以在實(shí)踐中一些偵查人員總是忽視對軟件條件的運(yùn)用,機(jī)械地強(qiáng)調(diào)現(xiàn)場的痕跡、物證等硬件條件,過于以來刑事技術(shù)部門提供的相關(guān)證據(jù)結(jié)果,并沒有通過其他內(nèi)在聯(lián)系的并案條件發(fā)現(xiàn)有效線索,開辟偵查途徑,這樣就降低了破案效率。但是像硬件的條件是非常準(zhǔn)確的,能夠?yàn)椴競刹榈膶?shí)施提供很大方便,不過若只是局限與硬件線索,就會顯得過于偏頗。就現(xiàn)階段,特別是犯罪主體反偵察能力較強(qiáng),刑事案件中普遍存留的痕跡中發(fā)現(xiàn)、提取與利用效率等,若是過依賴刑事技術(shù),而忽視軟件的做法,就會限制并案偵查的進(jìn)度,造成一些案件的最后職能作為孤案處理,從而影響偵查工作的質(zhì)量。

2.不能有效區(qū)分本質(zhì)差異和現(xiàn)象差異在串并案件分析的過程中,一些偵查人員對應(yīng)急調(diào)查并沒有形成正確的認(rèn)識,導(dǎo)致在沒有獲得充分證據(jù)的情況下,盲目共軛或消除串通的可能性。 如果偵查人員不能全面了解案件,就不能對案件異同形成的條件進(jìn)行全面分析和深入探討。 它們不僅是膚淺的,還與案件之間的不同和相似之處不一致。 從機(jī)制上類推,案例的分析只能是形式上的,而且從表面差異中找到基本的共同因素是不可能的。當(dāng)作為犯罪手段和數(shù)量的增加或減少引起不同犯罪現(xiàn)場表征的不同場景,犯罪現(xiàn)場證據(jù)的不同場景,因?yàn)榉缸镏黧w的反調(diào)查行為或環(huán)境,載體等方面的差異,一些調(diào)查人員會主觀上認(rèn)為它與犯罪不是同一主體,以此阻礙了案件的判決,甚至造成了案件的錯(cuò)誤。

三、大數(shù)據(jù)下并案偵查的完善建議(一)強(qiáng)化并案意識的對策1.既要注重同類案件并案偵查,又要注重異類案件并案偵查像各種犯罪尤其是犯罪團(tuán)伙的犯罪主體并不少見,隨之這幾年來,其現(xiàn)象一直在上升。所以在注意類似案件并案偵查的時(shí)候,要拓寬視野,建立不同類型的案件也能夠提供并案線索的意識。比方說,盜竊與搶劫、搶劫與案件等,都是可能造成同一犯罪主體的進(jìn)行,要客觀仔細(xì)分析,發(fā)現(xiàn)其中是否存在并案線索。

2.既要注重靜態(tài)并案偵查,又要注重動態(tài)并案偵查在著眼于偵查的過程中,其發(fā)生的案件的同時(shí),還需要重視對可能案件的研究。 犯罪主體在犯罪過程中有一定的心理傾向。 這種固定的情況將表現(xiàn)為犯罪的外部特征。正如拉·別爾金所說:“觀察表明,如果犯罪分子犯下多重罪行,他通常會采用其喜歡的方法,結(jié)果就成了他的“筆跡”。 犯罪主體在犯罪時(shí)間,犯罪手段和侵權(quán)客體等方面都會有一定的維度。 存在一定習(xí)慣性和穩(wěn)定性。根據(jù)這一特點(diǎn),偵查人員可以研究犯罪發(fā)展的趨勢,分析下一次可能發(fā)生的犯罪行為的目標(biāo)和犯罪時(shí)間,從而有效預(yù)防犯罪,抓獲犯罪主體,并防止或減少危害的后果。

3.既要注重重特大案件的并案偵查,又要注重小案的并案偵查由于現(xiàn)階段的社會治安形式非常復(fù)雜,刑事案件數(shù)量也逐漸增加,然而小案的積累又占多數(shù)。也就是說,刑偵部門在努力破大案時(shí),也需要在小案上盡心。由此可見,能夠通過小案的并案偵查,其人員既能夠使違法者數(shù)量得到有效的減少,努力維護(hù)社會治安,更加重要的一點(diǎn),能夠及時(shí)掌握偵查的主動權(quán),遏制犯罪的發(fā)展升級。

4.利用大數(shù)據(jù)改進(jìn)并案偵查中的時(shí)空跨度觀念由于交通的便利性加快了人員的流動性,犯罪主體在一定時(shí)間內(nèi),流竄的地域犯罪也在不斷擴(kuò)大,進(jìn)行跨區(qū)域跳躍性式作案非常明顯,這已經(jīng)成為犯罪主體逃避法律制度的一種手段。從而就需要偵查主體的橫向性,并案思維進(jìn)行擴(kuò)展案情,能夠與現(xiàn)階段犯罪形式一致,通過案件的相關(guān)現(xiàn)象,將并案視角從本轄區(qū)擴(kuò)大到其他省市中,或者是全國。

 

(三)深挖并案線索的對策1.重視偵查基礎(chǔ)工作在并案偵查中的作用利用科學(xué)技術(shù)的手段,提高偵查機(jī)關(guān)打擊犯罪的能力,另外,不過也存在著對技術(shù)的過度依賴,忽視了傳統(tǒng)手段的現(xiàn)象,導(dǎo)致了重大的案件分析,甚至難以找到案件線索?!笆潞螅⒓丛诰W(wǎng)上進(jìn)行傳播,得到獎(jiǎng)勵(lì)”是這一現(xiàn)象的生動寫照。不可否認(rèn)的是,科學(xué)的偵查技術(shù)給偵查工作帶來了極大的便利,而偵查手段只是對偵查工作進(jìn)行科學(xué)技術(shù)的優(yōu)化和完善或補(bǔ)充,不能完全取代傳統(tǒng)偵查。也就是說,在運(yùn)用科學(xué)技術(shù)的時(shí)候,要充分利用傳統(tǒng)的偵查方法,挖掘出案件線索,避免單調(diào)。只有這樣才能充分發(fā)揮綜合效應(yīng),不斷探索偵查思路。

2.完善偵查大數(shù)據(jù)情報(bào)信息工作(1)建立綜合串并查檔信息數(shù)據(jù)庫

根據(jù)“橫向交流與縱向交流”的思路,建立調(diào)查信息網(wǎng)絡(luò),讓資源流動伴隨著信息流動進(jìn)行轉(zhuǎn)移,從更大的空間掌握犯罪信息,改變信息落后狀態(tài),以及分權(quán)管理和獨(dú)立擁有,促進(jìn)信息快速轉(zhuǎn)移和共享,從而提高案件偵查的質(zhì)量和效率。 集成數(shù)據(jù)庫包括三個(gè)子數(shù)據(jù)庫:各種類型的案例信息數(shù)據(jù)庫,行為庫和行為軌跡庫。

建立一個(gè)行為軌道庫。流竄和跨地區(qū)性是現(xiàn)階段犯罪的突出特點(diǎn)。 鑒于此,有必要結(jié)合地理信息系統(tǒng)建立行為軌跡庫,對嫌疑人的軌跡,時(shí)間軌跡,位置信息和交通信息進(jìn)行全面,智能分析。另外,根據(jù)案情,信息相互碰撞,找出軌跡與案件的相符性,不僅可以確定犯罪主體,還能夠?qū)嵤娜说桨傅膫刹榉绞剑鰪?qiáng)偵查主動權(quán)。

(2)構(gòu)建統(tǒng)一的情報(bào)共享機(jī)制

在信息化時(shí)代背景下,情報(bào)共享的優(yōu)勢非常明顯,更多的就是關(guān)聯(lián)信息能夠利用相互印證,分散的案件線索也能夠有效相連,其正確性與打擊犯罪的力度也不斷提高。不過現(xiàn)階段的情報(bào)壁壘較為嚴(yán)重,其阻礙了并案線索的收集、并案范圍的拓展,降低了一系列犯罪相關(guān)性分析的質(zhì)量,因而實(shí)現(xiàn)情報(bào)信息無阻礙流動,這是一項(xiàng)盡職調(diào)查,為偵查開拓了更廣闊的業(yè)務(wù)空間。

首先,要走出自我封閉的道路,樹立信息共享的工作理念。 在調(diào)查機(jī)構(gòu)和相關(guān)社會部門發(fā)展情報(bào)共享文化使情報(bào)成為一種責(zé)任。 其次,在共享信息技術(shù)中發(fā)揮作用,破除技術(shù)隔閡。由公安部牽頭,與有關(guān)信息技術(shù)公司和人員合作,研究開發(fā)了警情共享協(xié)作系統(tǒng),建立了信息數(shù)據(jù)模型和標(biāo)準(zhǔn)參考模型。形成單一的信息環(huán)境,優(yōu)化所有調(diào)查信息資源的配置,提高協(xié)調(diào)運(yùn)行和快速響應(yīng)能力。三是,完善情報(bào)共享機(jī)制。在傳統(tǒng)的管理體制下,情報(bào)被視為自己的資源,其價(jià)值無法得到充分利用。也就是說,有必要減少信息使用的分散化,突破傳統(tǒng)信息共享管理系統(tǒng)的局限性和信息共享程序的范圍。信息共享的責(zé)任、激勵(lì)機(jī)制、統(tǒng)一的管理方法和運(yùn)行機(jī)制,為信息共享提供組織支持。

(3)積極發(fā)揮情報(bào)研判在并案中的功能

在此,我們以犯罪情報(bào)分析為核心偵查工作模式將未來的方向。

由此可見,對情報(bào)研究判斷在并案偵查過程中的作用是非常重要的。首先,成立專門的情報(bào)研判團(tuán)隊(duì),進(jìn)行串并分析。然后還要梳理重點(diǎn)地區(qū)與時(shí)期案件的特點(diǎn)與規(guī)律現(xiàn)象,對重點(diǎn)人員與多發(fā)案件特別是小案實(shí)行積分進(jìn)行預(yù)警制度,能夠?qū)讣目傮w掌握。這樣的分析在普通偵查人員串并分析具有常態(tài)化、相對主動性以及質(zhì)量較高的優(yōu)勢等。其次,建立高智能的研判分析平臺,增強(qiáng)研判的主動性與客觀性,實(shí)現(xiàn)偵查信息的深度與應(yīng)用。根據(jù)深層次的并案偵查,對原有串并的結(jié)果進(jìn)行反復(fù)研究分析,實(shí)現(xiàn)又人工并案向職能并案跨越。

(三)提高串并分析能力的對策1.建立大數(shù)據(jù)綜合分析模式由于并案偵查的硬件和軟件條件都有優(yōu)缺點(diǎn)。盡管硬件質(zhì)量較高,不過因偵查對象犯罪意識的增強(qiáng),其數(shù)量卻在減少。而軟件環(huán)境很差,不過在這一領(lǐng)域廣泛存在,利用的軟件條件越來越受到重視。從犯罪主體客觀暴露的角度抽象出軟件條件,反映出犯罪主體的生活習(xí)慣和行為習(xí)慣、知識和經(jīng)驗(yàn)、需求特征、生活體驗(yàn)、心理痕跡等。根據(jù)分析這些要素的相關(guān)特征,進(jìn)行分析。在相同情況之間的相似之處,也能夠?qū)崿F(xiàn)案件的串并行為。在此,值得我們關(guān)注的就是,在不同的犯罪主體進(jìn)行犯罪的過程中,因?yàn)槿祟惖恼J(rèn)知、行為存在共性,學(xué)習(xí)與模仿以及相同的犯罪類型、環(huán)境影響,在軟件的要素上也會出現(xiàn)相同或是類似的現(xiàn)象。也就是說,運(yùn)用大數(shù)據(jù)下軟件條件應(yīng)該結(jié)合系列案件的基礎(chǔ),進(jìn)行全面分析案件要素的制約因素,而能夠找出并案加的不強(qiáng)要素,以此增加并案結(jié)論的可靠性,能夠利用相關(guān)痕跡進(jìn)行找出并案的線索。

2.注意區(qū)分本質(zhì)差異和現(xiàn)象差異事物的發(fā)展規(guī)律有重要本質(zhì)與現(xiàn)象規(guī)律。在深入了解案情的基礎(chǔ)上,偵查人員充分關(guān)注案情,從特殊案件中找出基本規(guī)律,排除突發(fā)事件,深入實(shí)施。排除具有相同表面和不同屬性的情況。不僅如此,必須解釋并案跡象之間的差異。公安部特別刑偵專家吳大友在偵破蘇南地區(qū)一系列謀殺案過程中,將犯罪嫌疑人解散出境,以20多個(gè)細(xì)節(jié)離場,并進(jìn)行了比較研究 由一個(gè)人找到共同點(diǎn)。 并對犯罪數(shù)量,犯罪時(shí)間,作案方式,人口聲音懷疑等情況作出合理解釋,認(rèn)為不足以影響案件。 這是決定性的條件,加上其他條件為案件的最終檢測打下了基礎(chǔ)。也就是說,不解釋差異的并案,就是較為盲目、主觀的,只有在差異得到合理的解釋下,其偵查才能夠真正實(shí)施并案,也發(fā)揮自身的作用。其現(xiàn)象的差異化并不會影響案件的發(fā)展,而偵查人員有時(shí)候卻不能正確的認(rèn)識,以此產(chǎn)生錯(cuò)誤的本質(zhì)差異,另外,還應(yīng)該注意考核反偵察行為,心理素質(zhì)、環(huán)境因素以及犯罪對象的反映等,都能夠造成差異的產(chǎn)生。

結(jié)語大數(shù)據(jù)的提出和迅猛發(fā)展,與人類古代文明中對數(shù)的特別關(guān)注和深入研究是密不可分的,論文通過追溯歸納大數(shù)據(jù)的哲學(xué)淵源,深入思考數(shù)字、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)與人類科學(xué)技術(shù)發(fā)展的辯證關(guān)系,提出數(shù)與人類文明發(fā)展是密切相關(guān)、休戚與共的。由于并案偵查本身就是一項(xiàng)復(fù)雜的偵查行為,需要經(jīng)過多次而反復(fù)的深化認(rèn)識才能夠真正實(shí)施。通過犯罪的發(fā)展趨勢,應(yīng)該樹立正確的偵查意識,能夠用戰(zhàn)略性眼光預(yù)測犯罪發(fā)展的變化,將各類偵查資源利用好,這在并案過程中,非常重要。另外,也應(yīng)該把并案偵查作為一項(xiàng)常規(guī)性措施,能夠?qū)ζ淦鸬街萍s行為,用最大的限度解放人力、物力、財(cái)力等,為偵查工作奠定基礎(chǔ)。從大數(shù)據(jù)的視角看并案偵查,從本體上是由數(shù)據(jù)構(gòu)成的,偵查工作的科學(xué)方法論也是在依法調(diào)查各類數(shù)據(jù)信息的過程中形成的,數(shù)據(jù)是偵查工作的基礎(chǔ)和前提,要在偵查中全面貫穿大數(shù)據(jù)理念精神,依托大數(shù)據(jù)組織開展好偵查工作,同時(shí)還要重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)倫理要求,切實(shí)保護(hù)社會主體和公民個(gè)人的合法權(quán)益不受侵犯。

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第9篇:大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)范文

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)時(shí)代;統(tǒng)計(jì)學(xué);影響

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,各企業(yè)采用了新的策略,獲得了更多的利潤。對于統(tǒng)計(jì)專業(yè)來說,改變發(fā)展策略,使培養(yǎng)出來的專業(yè)人才能夠適應(yīng)大數(shù)據(jù)背景的需求是其主要任務(wù)。目前,高校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)逐漸認(rèn)識到大數(shù)據(jù)時(shí)代綜合性人才培養(yǎng)的重要性,并對專業(yè)建設(shè)進(jìn)行了相關(guān)改革。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代對統(tǒng)計(jì)學(xué)的影響

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來對現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)專業(yè)的發(fā)展造成了新的沖擊,要確保培養(yǎng)出來的人才能夠起到應(yīng)有的作用,首先要了解大數(shù)據(jù)時(shí)代對統(tǒng)計(jì)專業(yè)所造成的影響。

(一)大數(shù)據(jù)時(shí)代使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)性質(zhì)發(fā)生變化

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的電子商務(wù)等新的數(shù)據(jù)記錄模式標(biāo)志著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來。大數(shù)據(jù)時(shí)代,不再依賴于抽樣調(diào)查的記錄模式,網(wǎng)站瀏覽、視頻監(jiān)控都將形成大量數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)甚至是數(shù)據(jù)性質(zhì)發(fā)生了變化。大量的數(shù)據(jù)信息對于需求者來說,如何甄別其可用價(jià)值成為關(guān)鍵。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可以二維表格顯示和整理。但大數(shù)據(jù)時(shí)代所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有多樣化和復(fù)雜化特征,往往包含了大量的音頻、視頻、HTML等。這要求大數(shù)據(jù)的收集具有較強(qiáng)的目的性,才能實(shí)現(xiàn)其價(jià)值。

(二)大數(shù)據(jù)時(shí)代要求統(tǒng)計(jì)分析方法和統(tǒng)計(jì)思維更新

大數(shù)據(jù)時(shí)代的主要特征為數(shù)據(jù)多且復(fù)雜,數(shù)據(jù)分析要求分析者對總體進(jìn)行分析。在這一背景下,參數(shù)統(tǒng)計(jì)不再具有意義,假設(shè)檢驗(yàn)法也隨著總體分析而失去價(jià)值。數(shù)據(jù)的復(fù)雜化對傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)思維造成了巨大的沖擊,要求統(tǒng)計(jì)者具有活躍的思維。只有對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的改變進(jìn)行分析,并且樹立新的統(tǒng)計(jì)方法。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代下的統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展新策略

為適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求,統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的發(fā)展勢必要對傳統(tǒng)模式進(jìn)行改革。目前,多數(shù)高校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)已經(jīng)認(rèn)識到大數(shù)據(jù)對于其發(fā)展帶來的沖擊。為此,本文提出了以下策略,以及能夠幫助統(tǒng)計(jì)學(xué)取得更好發(fā)展。

(一)加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用性教學(xué)

根據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的總體分析特征,數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)掌握全面的分析方法。在人才培養(yǎng)過程中,應(yīng)致力于培養(yǎng)實(shí)踐分析能力,提高數(shù)據(jù)和資料收集能力,并且培養(yǎng)其強(qiáng)烈的數(shù)據(jù)價(jià)值觀,使其能夠從眾多數(shù)據(jù)中找到所需的。另外,對傳統(tǒng)模式進(jìn)行改革,增加大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)內(nèi)容,以適應(yīng)時(shí)代的需求。基于大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),實(shí)施資料透視化教學(xué),提高分析者對復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析能力。

(二)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)思維

在人才培養(yǎng)過程中,新的統(tǒng)計(jì)思維的培養(yǎng)具有重要意義,即強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐能力的提高。統(tǒng)計(jì)思維的培養(yǎng)有助于數(shù)據(jù)分析者對復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分,從而整理有效信息。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,不僅要以傳統(tǒng)的平均思維、動態(tài)思維和變異思維為基礎(chǔ),還要注重基于整體分析的大數(shù)據(jù)思維。另外,還要培養(yǎng)數(shù)據(jù)分者的復(fù)雜性思維,以應(yīng)對復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫??傊?,大數(shù)據(jù)時(shí)代需要數(shù)據(jù)分析者具有全面的、創(chuàng)新性的思維。

(三)強(qiáng)化基礎(chǔ)性統(tǒng)計(jì)知識

統(tǒng)計(jì)學(xué)自身具有復(fù)雜性,其改變多且抽象。基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)知識是進(jìn)一步掌握大數(shù)據(jù)分析思維的基礎(chǔ),可見學(xué)習(xí)基礎(chǔ)性統(tǒng)計(jì)知識的重要性是不言而喻的。為此,應(yīng)該采取深入淺出的方法,利用多媒體等方式使復(fù)雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)清晰化、簡單化。結(jié)合具體的案例使數(shù)據(jù)分析者正確認(rèn)識統(tǒng)計(jì)概念、掌握統(tǒng)計(jì)原理和方法。此外大數(shù)據(jù)分析不再是一種專業(yè),而是更傾向于一種技術(shù),這要求我們將大數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)以外的相關(guān)知識相互聯(lián)系。注重真實(shí)相關(guān)與偽相關(guān)的講解,強(qiáng)調(diào)商務(wù)智能的開發(fā)和分析。只有具有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),才能確保數(shù)據(jù)分析者大數(shù)據(jù)分析思維的養(yǎng)成,適應(yīng)現(xiàn)代社會的需求。

(四)加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng)

為適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求,復(fù)合型人才的培養(yǎng)是關(guān)鍵。所謂復(fù)合型人才,是指其不但要具有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力,還要相應(yīng)的具備管理以及其從事專業(yè)的技術(shù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代,高校應(yīng)建立全面的人才培養(yǎng)模式,注重培養(yǎng)人才的數(shù)據(jù)分析能力、編程能力等,使其真正了解大數(shù)據(jù),懂得如何利用大數(shù)據(jù)對其所處的行業(yè)起到積極作用才是關(guān)鍵??傊?,大數(shù)據(jù)時(shí)代對綜合性人才具有更高的需求,大數(shù)據(jù)時(shí)代不僅培養(yǎng)的是一種能力,而且是一種思維,是對全新模式下的數(shù)據(jù)的分析和利用。高校作為人才培養(yǎng)的重要基地,其教學(xué)模式的改革、對大數(shù)據(jù)時(shí)代所需教學(xué)模式的認(rèn)識是高校的主要任務(wù)。

三、總結(jié)

統(tǒng)計(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的基礎(chǔ)課程,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)人才培養(yǎng)具有定向性。而隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的形式多樣,且具有復(fù)雜性。大數(shù)據(jù)分析不僅是作為一種專業(yè)存在,而是應(yīng)以一項(xiàng)必備的技術(shù)而存在。大數(shù)據(jù)時(shí)代,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)思維和統(tǒng)計(jì)方法發(fā)生了改變,統(tǒng)計(jì)人才培養(yǎng)方式的改革也就勢在必行。(作者單位:海南師范大學(xué))

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