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導(dǎo)語(yǔ)：在數(shù)據(jù)分析方向的撰寫(xiě)旅程中，學(xué)習(xí)并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領(lǐng)您探索更多的創(chuàng)作可能。
關(guān)鍵詞 飛機(jī)抖振；響應(yīng)數(shù)據(jù)；處理分析；方法討論
中圖分類號(hào)V2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2014）123-0164-02
當(dāng)飛機(jī)處于某種特殊氣動(dòng)彈性耦合效應(yīng)下的時(shí)候，就會(huì)出現(xiàn)抖振的隨機(jī)振動(dòng)現(xiàn)象，如果戰(zhàn)斗機(jī)處于大攻角飛行姿態(tài)，通常需要承載一定量的抖振載荷，這會(huì)直接導(dǎo)致飛機(jī)內(nèi)部部件的疲勞損傷，使得飛機(jī)發(fā)生飛行安全事故的概率大大增加，在目前的處理方式中，主要是在飛機(jī)制造之后，如果發(fā)現(xiàn)存在抖振問(wèn)題，會(huì)對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷?，或者是采取抑制減緩措施，這會(huì)導(dǎo)致耗費(fèi)大量的時(shí)間與經(jīng)費(fèi)，在飛機(jī)的研發(fā)周期中采取有效的措施減少其抖振問(wèn)題非常的必要，這就需要在飛機(jī)設(shè)計(jì)、風(fēng)洞模型試驗(yàn)、飛機(jī)試飛幾個(gè)階段做好抖振響應(yīng)數(shù)據(jù)的處理工作，本文就主要對(duì)此予以簡(jiǎn)單分析探討。
1 抖振響應(yīng)數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作
飛機(jī)在發(fā)生抖振時(shí)，其會(huì)產(chǎn)生抖振響應(yīng)數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)在處理的時(shí)候，為了防止發(fā)生靜態(tài)響應(yīng)影響數(shù)據(jù)處理的結(jié)果，需要對(duì)飛機(jī)各種飛行狀態(tài)下的抖振響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行去除均值的預(yù)處理，一般情況下，為了方便敘述，會(huì)將飛機(jī)不同飛行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)依據(jù)時(shí)間順序依次進(jìn)行存放，其中一個(gè)飛行狀態(tài)之下的抖振響應(yīng)數(shù)據(jù)稱作數(shù)據(jù)倉(cāng)，選隨機(jī)選擇一個(gè)飛行姿態(tài)喜愛(ài)的抖振響應(yīng)數(shù)據(jù)倉(cāng)，根據(jù)合理的時(shí)間間隔，將數(shù)據(jù)倉(cāng)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，可以分為多個(gè)子數(shù)據(jù)塊，然后逐一進(jìn)行編號(hào)，表示為：1，2，…，N，應(yīng)用這種方法獲取的數(shù)據(jù)塊中包含n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，為了使分辨率得到保證，臨近的子數(shù)據(jù)塊之間相互重疊的部分應(yīng)該達(dá)到百分之五十以上。
首先對(duì)子數(shù)據(jù)塊內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并簡(jiǎn)單進(jìn)行分析，形成第i個(gè)子數(shù)據(jù)模塊響應(yīng)數(shù)據(jù)序列，即：yi1，yi2，…，yin，i=1，2，…，N，n表示的含義是：數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。然后對(duì)第i個(gè)子數(shù)據(jù)塊中的數(shù)據(jù)平均方根值進(jìn)行計(jì)算，將其表示為：RMSi（i=1，2，…，N），其計(jì)算公式如下式所示：
之所以要對(duì)其均方根值進(jìn)行計(jì)算，主要是為了進(jìn)行響應(yīng)數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理，對(duì)于定位樣本的關(guān)鍵狀態(tài)具有積極的作用。然后要對(duì)第i個(gè)子數(shù)據(jù)塊的一組峰值進(jìn)行搜索，并要獲得第i個(gè)子數(shù)據(jù)塊中第j個(gè)峰值與該子數(shù)據(jù)模塊RMSi的比值，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的無(wú)量綱化。
其次對(duì)其給定飛行狀態(tài)的樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理進(jìn)行簡(jiǎn)單分析，其預(yù)處理流程主要表現(xiàn)為：（1）形成數(shù)據(jù)倉(cāng)的RMS序列；（2）對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)中各個(gè)子數(shù)據(jù)塊的RMS值的均方根進(jìn)行計(jì)算，記做RSS；（3）獲得給定飛行狀態(tài)下第i個(gè)子數(shù)據(jù)塊的RMSi與RSS的比值，實(shí)現(xiàn)其統(tǒng)計(jì)量的無(wú)量綱化。
2 子數(shù)據(jù)模塊的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法
首先分析子數(shù)據(jù)塊統(tǒng)計(jì)量的概率模型，由機(jī)抖動(dòng)響應(yīng)具有一定的隨機(jī)性，尤其是具有明顯的分散性，所以在對(duì)其響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過(guò)程中，采用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立模型，在上文數(shù)據(jù)處理方法的基礎(chǔ)上，建立概率分布表模型。因?yàn)榈玫降淖訑?shù)據(jù)塊的時(shí)間很短，可以假設(shè)其中的數(shù)據(jù)來(lái)自于同一個(gè)總體，并且能夠保持相互獨(dú)立，那么可以選擇總體Zi的樣本為：Zi1，Zi2，…，Zin，在抖振響應(yīng)峰值特性的概率分布模型的描述中，常用的有：Gumbel分布與威布爾分布，應(yīng)用威爾分布對(duì)第i個(gè)子數(shù)據(jù)塊Zi進(jìn)行假設(shè)，那么其概率密度可以用下式來(lái)進(jìn)行表示：
其中，f（Zi）表示的含義是：Zi的概率密度函數(shù)，Gi表示的含義是：威爾分布的大小尺度因子；Bi表示的含義是：威爾分布的形狀因子。那么可以將其概率分布函數(shù)表示為：
其次，簡(jiǎn)單分析子數(shù)據(jù)模塊統(tǒng)計(jì)學(xué)量分布參數(shù)，本次研究中，對(duì)于其分布參數(shù)估計(jì)應(yīng)用最大似然估計(jì)，建立起威布爾分布的似然函數(shù)，并應(yīng)用相關(guān)的參數(shù)估計(jì)方法，得到其簡(jiǎn)化之后的威布爾似然函數(shù)值為：
然后對(duì)似然函數(shù)取對(duì)數(shù)，并應(yīng)用迭代法對(duì)相關(guān)數(shù)值進(jìn)行求解，就能夠得到最大似然參數(shù)估計(jì)量的值。
最后應(yīng)用χ2擬合檢驗(yàn)法來(lái)對(duì)子數(shù)據(jù)塊中數(shù)據(jù)是否符合威布爾分布進(jìn)行檢驗(yàn)，根據(jù)上文中的樣本觀察值及最大似然參數(shù)等，來(lái)對(duì)總體分布假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。
3 數(shù)據(jù)倉(cāng)RMS值的分布統(tǒng)計(jì)方法
為了分析給定飛行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)倉(cāng)分布規(guī)律，依據(jù)上文研究的結(jié)果，進(jìn)一步進(jìn)行研究，在編制飛機(jī)抖振疲勞譜的時(shí)候，要得到對(duì)應(yīng)的飛行狀態(tài)，以此為基礎(chǔ)獲取疲勞荷載值及疲勞壽命，最后校核飛機(jī)抖振強(qiáng)度，在此過(guò)程中，還需要找到飛機(jī)的關(guān)鍵狀態(tài)，尤其是其運(yùn)行過(guò)程中的極限狀態(tài)，在給定的飛行狀態(tài)下，對(duì)其數(shù)據(jù)倉(cāng)RMS分布進(jìn)行分析主要是為了確對(duì)幾個(gè)關(guān)鍵的RMS水平進(jìn)行確定，并在相應(yīng)的子數(shù)據(jù)模塊中對(duì)其進(jìn)行定位，再結(jié)合其響應(yīng)模型進(jìn)行響應(yīng)分布的分析，這能夠保證其很好的滿足后續(xù)工作的需求，通過(guò)對(duì)給定飛行狀態(tài)下數(shù)據(jù)倉(cāng)RMS值分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，再結(jié)合飛機(jī)抖振應(yīng)用背景及以往的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，可以對(duì)其相應(yīng)數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)步進(jìn)函數(shù)來(lái)進(jìn)行描述，就能夠很好的滿足抖振壽命估計(jì)、抖振疲勞譜編制、抖振強(qiáng)度校核等工作要求，這對(duì)機(jī)抖振響應(yīng)數(shù)據(jù)分析處理質(zhì)量及工作效率的提升都具有非常重要的作用。
4 結(jié)論
飛機(jī)抖振響應(yīng)數(shù)據(jù)具有隨機(jī)分布的特點(diǎn)，并且具有鮮明的分散性，在對(duì)其進(jìn)行處理時(shí)具有較大難度，飛機(jī)長(zhǎng)期處于抖振載荷之下，會(huì)對(duì)其部件產(chǎn)生較大影響，容易導(dǎo)致安全事故的發(fā)生，本文就結(jié)合其抖振響應(yīng)數(shù)據(jù)的實(shí)際特點(diǎn)，提出了一種統(tǒng)計(jì)模型分析法，并對(duì)其分析方法中的關(guān)鍵步驟進(jìn)行了簡(jiǎn)單分析，對(duì)機(jī)抖振響應(yīng)數(shù)據(jù)的處理分析具有一定的參考作用。
參考文獻(xiàn)
【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；決策樹(shù)；SQL；住房狀況
1.引言
本文是利用SQL Server數(shù)據(jù)挖掘?qū)Υ笠?guī)模數(shù)據(jù)集MovieClick進(jìn)行挖掘，以便從大量繁雜的數(shù)據(jù)中獲取隱含中其中的信息[1-2]。MovieClick數(shù)據(jù)庫(kù)是通過(guò)收集客戶喜歡的電影的相關(guān)內(nèi)容以及客戶自身數(shù)據(jù)的一個(gè)數(shù)據(jù)集，如Num bedrooms、Num cars、Marry Status、Age、Num bathrooms等信息。對(duì)影響用戶的住房的狀況的因素進(jìn)行分析，得出影響因素的具體條件。
2.數(shù)據(jù)挖掘方法
數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是通過(guò)分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。
3.決策樹(shù)在預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
決策樹(shù)是同時(shí)提供分類與預(yù)測(cè)的常用方法。決策樹(shù)提供了一種展示類似在什么條件下會(huì)得到什么值這類規(guī)則的方法。比如，在貸款申請(qǐng)中，要對(duì)申請(qǐng)的風(fēng)險(xiǎn)大小做出判斷，圖是為了解決這個(gè)問(wèn)題而建立的一棵決策樹(shù)，從中我們可以看到?jīng)Q策樹(shù)的基本組成部分：決策節(jié)點(diǎn)、分支和葉子[3-4]。每個(gè)分支要么是一個(gè)新的決策節(jié)點(diǎn)，要么是樹(shù)的結(jié)尾，稱為葉子。在沿著決策樹(shù)從上到下遍歷的過(guò)程中，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)遇到一個(gè)問(wèn)題，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)上問(wèn)題的不同回答導(dǎo)致不同的分支，最后會(huì)到達(dá)一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)。這個(gè)過(guò)程就是利用決策樹(shù)進(jìn)行分類的過(guò)程，利用幾個(gè)變量（每個(gè)變量對(duì)應(yīng)一個(gè)問(wèn)題）來(lái)判斷所屬的類別（最后每個(gè)葉子會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)類別）。
3.1 決策樹(shù)算法具體分析
根據(jù)圖的結(jié)果展示，當(dāng)臥室數(shù)量=4時(shí)，是否已婚對(duì)用戶是否擁有自己的住房的影響比較大，為婚姻狀況是未婚時(shí)，租房的概率會(huì)比擁有住房的概率有所增加。
4.模型評(píng)估
參考文獻(xiàn)
[1][加]韓家煒，[加]坎伯（Kamber，M.）.數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)[M].北京：北京工業(yè)出版社，2001：3-4.
[2]王麗珍，周麗華，陳紅梅，等.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘原理及應(yīng)用[M].科學(xué)出版社，2005，7：10-13.
隨著醫(yī)療衛(wèi)生改革的深入和醫(yī)學(xué)模式的改變，醫(yī)院的管理已經(jīng)從"以醫(yī)療為中心"轉(zhuǎn)變?yōu)?以病人為中心"由于患者的自我保護(hù)意識(shí)不斷增強(qiáng)，護(hù)患矛盾日益突出，醫(yī)療糾紛頻發(fā)。嚴(yán)重地影響了醫(yī)院的整體形象和社會(huì)效益。靜脈輸液是臨床治療手段之一，這就要求護(hù)理人員熟練地掌握靜脈穿刺的方法，以提高醫(yī)療技術(shù)水平，使患者盡快得到治療，但在靜脈穿刺中及靜脈穿刺后導(dǎo)致局部的淤血，給患者帶來(lái)疼痛和恐懼心理。為了防止靜脈穿刺引起的局部淤血，延長(zhǎng)靜脈血管的使用壽命，減輕患者的痛苦,保證臨床醫(yī)囑及時(shí)正確地執(zhí)行，促進(jìn)患者早日康復(fù)?，F(xiàn)對(duì)到我們服務(wù)中心接受靜脈穿刺后發(fā)生局部淤血的患者進(jìn)行了認(rèn)真分析，報(bào)道如下。
一、對(duì)象與方法
1.對(duì)象 ：選擇2010年1月至2011年11月在我們服務(wù)中心接受靜脈穿刺后發(fā)生局部淤血的200例患者，其中男性84人，女性156人，年齡18至60歲。
2.方法 ：對(duì)靜脈穿刺后發(fā)生局部淤血的患者進(jìn)行原因分析，將淤血外滲分為4種原因；（1）患者因素 指患者輸液局部的血管、全身情況等導(dǎo)致淤血；(2)機(jī)械因素 指針頭的型號(hào)、輸液的藥物濃度、針頭固定方式等原因?qū)е碌挠傺?；?）按壓方式因素 指拔針后按壓部位錯(cuò)誤或按壓時(shí)間過(guò)短等造成的局部淤血；（4）操作因素 指護(hù)理人員穿刺操作不規(guī)范、血管選擇不好、技術(shù)差等原因造成的局部淤血。
二、結(jié)果
靜脈穿刺后發(fā)生局部淤血的因素分析見(jiàn)表1
表1靜脈穿刺后局部淤血的相關(guān)因素分析
三、討論
1.靜脈穿刺后發(fā)生淤血的相關(guān)因素 有表1可以看出患者按壓方式不正確是造成靜脈局部淤血的主要原因,不正確的方式包括（1）按壓時(shí)間過(guò)短，正常人出凝血時(shí)間是3-5分鐘，也就是說(shuō)靜脈輸液完畢，拔針后必須按壓穿刺部位5-10分鐘才能止住血，對(duì)有一些特殊的血液病等凝血功能障礙者，應(yīng)再適當(dāng)延長(zhǎng)按壓時(shí)間。若按壓時(shí)間不足，則會(huì)引起皮下淤血。（2）患者拔針后按壓位置不當(dāng)，靜脈穿刺時(shí)，針頭與皮膚一般成20-250角，由靜脈上方或側(cè)方快速刺入皮下，沿靜脈方向潛行少許刺入靜脈血管，因此，皮膚穿刺點(diǎn)與靜脈穿刺點(diǎn)不在同一位置，所以，如果拔針后只按壓皮膚穿刺點(diǎn)而沒(méi)有按住靜脈血管穿刺點(diǎn)，也會(huì)導(dǎo)致皮下淤血。其次有表1還可以看出護(hù)理人員的操作不當(dāng)也占一小部分因素，由于靜脈輸液在臨床上廣泛應(yīng)用，熟練掌握靜脈輸液穿刺技術(shù)及相關(guān)知識(shí)尤為重要。護(hù)理人員的操作因素主要包括輸液穿刺技術(shù)不高、操作失誤、無(wú)法辨認(rèn)血管位置、穿刺血管或針柄固定不牢導(dǎo)致針頭脫出血管外導(dǎo)致皮下淤血；還有選擇穿刺點(diǎn)不規(guī)范，在同一條血管同一部位短時(shí)間內(nèi)反復(fù)多次穿刺，造成血管壁多個(gè)針孔滲血導(dǎo)致皮下淤血。
2.預(yù)防靜脈穿刺后淤血的護(hù)理措施 因?yàn)榕R床上由于護(hù)理人員操作不規(guī)范造成穿刺后淤血較常見(jiàn)，所以，醫(yī)院要提高護(hù)理人員的一次穿刺成功率，使護(hù)士的基本操作技術(shù)過(guò)硬。注意掌握好進(jìn)針的方法、角度及力度避免穿破血管，同時(shí)選好靜脈穿刺點(diǎn)。護(hù)理人員在臨床操作中要保持自身的良好心理狀態(tài)，注意觀察患者的心理變化，多與患者溝通、交流，多關(guān)心患者，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)采取措施，以確保操作的順利進(jìn)行。輸液結(jié)束后指導(dǎo)患者掌握正確的按壓方法，穿刺點(diǎn)按壓不宜換手。按壓力度適中，切忌揉搓針眼周圍*，如出現(xiàn)局部淤血應(yīng)在24小時(shí)內(nèi)局部冷敷，以防血管擴(kuò)張加重出血，24小時(shí)后進(jìn)行局部熱敷，減輕疼痛促進(jìn)局部皮下淤血的吸收。
關(guān)鍵詞：奶牛生產(chǎn)性能測(cè)定（DHI）技術(shù)；非參數(shù)統(tǒng)計(jì)；產(chǎn)犢季節(jié)；產(chǎn)奶性狀
中圖分類號(hào)：S823.9+1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2014）17-4120-03
Analyzing Effects of Calving Seasons on Dairy Milk Yield with Non-parametric
Statistical Method Based on DHI Data
CHEN Hong-bo1，TANG Zhou2，LIU Xiao-hua3，WU Wei-che2，WANG Ding-fa3，LING Ming-hu3，
HU Xiu-zhong3， CHENG Lei3
（1. Hubei Key Laboratory of Animal Nutrition and Feed Science， Wuhan Polytechnic University， Wuhan 430023， China；
2. Key Lab of Animal Genetics， Breeding， and Reproduction of Ministry of Education， Huazhong Agriculture University， Wuhan 430070， China； 3. Institute of Animal Science and Veterinary Medicine， Wuhan Academy of Agricultural Science， Wuhan 430208， China ）
Abstract： Calving season is an important factor affecting the dairy milk yields. With the popularization of the DHI， it becomes an effective tool to improve the levels of farm management and the milk quality. Based on DHI data of several years in a diary farm， effects of the calving season on the diary milk yield were analyzed with non-parametric statistical method. The results showed that the milk production in spring and autumn were obviously high. It will provide a reference for making plans of mating and calving and fully using DHI data.
Key words： DHI； non-parametric statistics； calving season； milk production traits
奶牛的產(chǎn)奶性狀易受到各方面因素的影響，其中產(chǎn)犢季節(jié)是非常重要的影響因素之一。對(duì)于產(chǎn)犢季節(jié)對(duì)奶牛產(chǎn)奶性狀影響的研究報(bào)道不多， 研究結(jié)果也不盡一致[1-4]。在研究不同產(chǎn)犢季節(jié)對(duì)奶牛產(chǎn)奶性狀的影響時(shí)，大多采用的是方差分析方法[2-6]，數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析前需滿足3個(gè)基本條件：正態(tài)性、方差齊性和可加性。而在實(shí)際應(yīng)用中，要獲得能同時(shí)滿足這3個(gè)條件的數(shù)據(jù)并不容易。在不知道樣本數(shù)據(jù)分布的情況下，主觀的假設(shè)中總體的分布可能會(huì)造成錯(cuò)誤。而非參數(shù)統(tǒng)計(jì)并不涉及總體參數(shù)的比較，因此采用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法可能更合理。近年來(lái)，隨著奶牛生產(chǎn)性能測(cè)定（Dairy herd improvement，DHI）技術(shù)的推廣，DHI已經(jīng)成為提高奶牛場(chǎng)管理水平和牛奶質(zhì)量的有效工具[7-9]。雖然從每個(gè)月的DHI檢測(cè)報(bào)告中可以看出奶牛場(chǎng)整體牛群和個(gè)體奶牛的生產(chǎn)情況，但是如何從奶牛場(chǎng)歷年來(lái)積累的豐富的DHI數(shù)據(jù)中挖掘更多有價(jià)值的信息是人們很感興趣的。本研究以武漢某奶牛場(chǎng)近3年的DHI數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，利用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法分析產(chǎn)犢季節(jié)對(duì)奶牛產(chǎn)奶性狀的影響，以期為奶牛場(chǎng)科學(xué)飼養(yǎng)管理以及綜合開(kāi)發(fā)利用DHI數(shù)據(jù)提供參考。
1 材料與方法
1.1 試驗(yàn)牛群
選擇武漢市某奶牛場(chǎng)3～11歲1～9胎的泌乳奶牛，按照奶牛飼養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)采用TMR技術(shù)飼喂奶牛。
1.2 試驗(yàn)方法
2010年1月至2012年12月，采樣前對(duì)乳區(qū)進(jìn)行清洗并消毒，棄掉頭3把乳汁，按DHI采樣方法收集奶樣，早晚分別取24 mL和16 mL乳汁并混合均勻，送至武漢市奶業(yè)辦公室DHI檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行檢測(cè)。
1.3 數(shù)據(jù)整理
武漢屬于北亞熱帶季風(fēng)性濕潤(rùn)氣候，四季分明。一年中1月平均氣溫最低；7月和8月平均氣溫最高。春季和秋季時(shí)間短，夏季和冬季時(shí)間長(zhǎng)。根據(jù)武漢當(dāng)?shù)貧庀筚Y料，以平均溫度為劃分指標(biāo)，將3月15日至5月15日劃分為春天；5月16日至9月25日劃分為夏天；9月26日至11月20日劃分為秋天；11月21日至次年3月14日劃分為冬天。
根據(jù)季節(jié)的劃分，對(duì)該場(chǎng)牛群連續(xù)3年的檢測(cè)指標(biāo)包括產(chǎn)犢間隔、泌乳天數(shù)、乳脂率、乳蛋白率、脂蛋比、體細(xì)胞、體細(xì)胞分?jǐn)?shù)、高峰奶、高峰日和總奶量進(jìn)行了整理，共有4 574條有效數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)進(jìn)行分析前首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以達(dá)到統(tǒng)一量綱的目的。
1.4 統(tǒng)計(jì)分析
在刪除一些高于或低于平均數(shù)3倍標(biāo)準(zhǔn)差的極端值之后，用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)法進(jìn)行多重比較，所有統(tǒng)計(jì)分析在R（Version 3.0.2）上完成。為了更加直觀地顯示分析結(jié)果，利用ECXEL2007對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行了整理并作圖。
2 結(jié)果與分析
非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的結(jié)果顯示不同產(chǎn)犢季節(jié)對(duì)乳脂率、乳蛋白率、脂蛋比、體細(xì)胞分?jǐn)?shù)、泌乳天數(shù)、高峰奶和總奶量的影響顯著。
從圖1中可以看出，春季產(chǎn)犢，牛奶中的乳脂率最高；秋季產(chǎn)犢，牛奶中的乳脂率最低。夏季產(chǎn)犢，牛奶中的乳蛋白率最高；冬季產(chǎn)犢，牛奶中的乳蛋白率最低。夏季產(chǎn)犢，脂蛋比最小；冬季產(chǎn)犢，脂蛋比最高。春季和秋季產(chǎn)犢的奶牛，牛奶中體細(xì)胞分?jǐn)?shù)顯著低于夏季和冬季。春季產(chǎn)犢，奶牛的泌乳天數(shù)最長(zhǎng)；秋冬產(chǎn)犢，奶牛的泌乳天數(shù)最短（圖2）。秋季產(chǎn)犢，高峰奶奶量最高；春季產(chǎn)犢，高峰奶奶量最低（圖3）。其中秋季產(chǎn)犢的奶牛，總奶量顯著高于冬季和春季產(chǎn)犢的奶牛（圖4）。
3 討論
從本研究結(jié)果可以看出，春季產(chǎn)犢的奶牛，牛奶中乳脂率最高，同時(shí)乳蛋白率也高于秋季和冬季，體細(xì)胞分?jǐn)?shù)最低，從牛奶品質(zhì)上來(lái)講，春季產(chǎn)犢奶牛的乳品質(zhì)是最好的。而夏季產(chǎn)犢的奶牛，乳蛋白率雖然高于春季產(chǎn)犢的奶牛，但是兩者差異不顯著；另外，夏季產(chǎn)犢的奶牛其牛奶中體細(xì)胞分?jǐn)?shù)也顯著高于其他季節(jié)。有報(bào)道指出，產(chǎn)犢月份在6、7月時(shí)，奶牛隱型炎的發(fā)病率最高，產(chǎn)犢月份在4、5月時(shí)，奶牛隱型炎的發(fā)病率最低[10]。由此可以看出，夏季奶牛隱形炎的發(fā)生幾率更大。而奶牛感染炎后，乳腺上皮細(xì)胞的通透性被破壞。血乳滲透性增加，來(lái)源于血液的免疫球蛋白、乳鐵蛋白、血清白蛋白等流入乳汁中，使乳蛋白率升高[11]。因此，奶牛隱性炎所導(dǎo)致的乳蛋白含量升高并不是有益的，可以認(rèn)為夏季牛奶的高蛋白率水平同時(shí)伴隨體細(xì)胞含量顯著上升的現(xiàn)象意味著牛奶總的營(yíng)養(yǎng)水平是下降的。這也從另一方面說(shuō)明了對(duì)于夏季產(chǎn)犢母牛護(hù)理的重要性。
秋季產(chǎn)犢的奶牛，乳脂率最低，但是乳蛋白率和體細(xì)胞分?jǐn)?shù)與春季產(chǎn)犢的奶牛差異均不顯著；同時(shí)該季節(jié)產(chǎn)犢的奶牛高峰奶和總奶量最高，其總奶量比春季產(chǎn)犢的奶牛高出7%左右。關(guān)于產(chǎn)犢季節(jié)對(duì)產(chǎn)奶量的影響，前人的研究結(jié)果不盡一致。吳紅岳等[12]在對(duì)西寧地區(qū)的荷斯坦奶牛研究發(fā)現(xiàn)秋季產(chǎn)犢的荷斯坦奶牛的產(chǎn)奶量最高，劉姍等[1]認(rèn)為夏秋兩季產(chǎn)犢奶牛的305 d產(chǎn)奶量高。而馮登偵等[13]的研究結(jié)果表明寧夏平吉堡奶牛場(chǎng)荷斯坦奶牛4月份產(chǎn)犢奶牛的305 d產(chǎn)奶量最高，段向陽(yáng)等[4]和張慧林等[2]的研究認(rèn)為12月份產(chǎn)犢奶牛的的產(chǎn)奶量最高，其次是春秋兩季。這可能與試驗(yàn)牛群所處的具體氣候條件有關(guān)，因?yàn)槟膛．a(chǎn)后3～8周是產(chǎn)奶的高峰期，同時(shí)也是產(chǎn)奶的黃金時(shí)間，只有產(chǎn)奶的黃金階段在溫度適宜的季節(jié)中度過(guò)，避免高溫造成的炎以及熱應(yīng)激，才能不影響奶牛整個(gè)泌乳期的產(chǎn)奶量。
綜合考慮產(chǎn)奶量和牛奶品質(zhì)后認(rèn)為，本試驗(yàn)牛群最佳的產(chǎn)犢季節(jié)為春季和秋季。實(shí)際工作中一方面要加強(qiáng)春秋季節(jié)產(chǎn)犢奶牛的飼養(yǎng)管理，盡量充分發(fā)揮其產(chǎn)奶性能；另一方面對(duì)夏季產(chǎn)犢的奶牛要做好防暑降溫工作，同時(shí)可以采取產(chǎn)后提前配種的方式調(diào)整其下一個(gè)產(chǎn)犢季節(jié)，對(duì)于冬季產(chǎn)犢的奶牛也可以采取同樣的方式將其產(chǎn)犢季節(jié)逐步調(diào)整至秋季。另外，也可以通過(guò)同期處理來(lái)統(tǒng)一牛群的產(chǎn)犢季節(jié)。
4 結(jié)論
本研究通過(guò)使用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法，分析產(chǎn)犢季節(jié)對(duì)奶牛的影響，得出春秋季節(jié)產(chǎn)犢時(shí)奶牛產(chǎn)奶性能更高。由于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)可以在不知道數(shù)據(jù)分布的情況下使用，不涉及總體參數(shù)的比較，因此在實(shí)際應(yīng)用中比方差分析方法更實(shí)用。本研究為科學(xué)指導(dǎo)奶牛的實(shí)際生產(chǎn)管理和充分挖掘、利用DHI數(shù)據(jù)提供了重要參考。對(duì)實(shí)際生產(chǎn)給出的建議是，需要人為對(duì)母牛的繁殖周期進(jìn)行干預(yù)和調(diào)整，以及做好妊娠期母牛的護(hù)理工作，使母牛的產(chǎn)犢盡可能集中在當(dāng)?shù)乇容^涼爽的季節(jié)，以提高奶牛的產(chǎn)奶性能，提高牛場(chǎng)效益。
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關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 交易平臺(tái) 數(shù)據(jù)資源 數(shù)據(jù)分析服務(wù) 融合
1.引言
目前發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，大數(shù)據(jù)的價(jià)值也得到了社會(huì)的廣泛認(rèn)可。眾多研究[1-5]表明，大數(shù)據(jù)不僅為政府治理開(kāi)辟了新思路，還是企業(yè)創(chuàng)新的重要源泉和高?？蒲械闹匾?。大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)是整個(gè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)與核心，它使得數(shù)據(jù)資源可以在不同組織之間流動(dòng)，從而讓單個(gè)組織能夠獲得更多、更全面的數(shù)據(jù)。這樣不僅提高了數(shù)據(jù)資源的利用效率，更重要的是，當(dāng)一個(gè)組織擁有的數(shù)據(jù)資源不斷豐富和立體化，有助于其通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)更多的潛在規(guī)律，從而對(duì)內(nèi)提高自身的效率，對(duì)外促進(jìn)整個(gè)社會(huì)的不斷進(jìn)步。
在現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)上，數(shù)據(jù)供應(yīng)方和需求方各自供需信息，交易雙方瀏覽這些信息，如果發(fā)現(xiàn)合適的交易對(duì)象，則進(jìn)行大數(shù)據(jù)資源的買賣，交易平臺(tái)只作為信息中介存在。這類大數(shù)據(jù)交易的本質(zhì)，其實(shí)是單獨(dú)的大數(shù)據(jù)資源交易，現(xiàn)有平臺(tái)可以統(tǒng)稱為第一代大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)。第一代大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)在供需平衡、數(shù)據(jù)定價(jià)和時(shí)效性三個(gè)方面都存在較大的不足。本文針對(duì)這些不足進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種全新的第二代大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，命名為：融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，該平臺(tái)將數(shù)據(jù)資源交易與數(shù)據(jù)分析服務(wù)進(jìn)行深度融合，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)與服務(wù)的一體化交易。本研究不僅為當(dāng)下正在建設(shè)的各類大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)提供有益的借鑒，也豐富了大數(shù)據(jù)交易的基礎(chǔ)理論體系。
2.相關(guān)研究
目前大數(shù)據(jù)交易的相關(guān)研究中，比較有代表性的有：
（1）大數(shù)據(jù)的財(cái)產(chǎn)屬性和所有權(quán)。王玉林等[6]對(duì)大數(shù)據(jù)的財(cái)產(chǎn)屬性展開(kāi)研究，認(rèn)為大數(shù)據(jù)的法律屬性會(huì)直接影響大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而大數(shù)據(jù)交易實(shí)踐本身就反映出大數(shù)據(jù)具有財(cái)產(chǎn)屬性。但大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的財(cái)產(chǎn)權(quán)客體存在較大不同，它符合信息財(cái)產(chǎn)的特征，是信息財(cái)產(chǎn)權(quán)的客體，應(yīng)受到相關(guān)法律的保護(hù)。齊愛(ài)民等[7]從宏觀的角度分析了國(guó)家對(duì)于其主權(quán)范圍內(nèi)數(shù)據(jù)的所有權(quán)，剖析了個(gè)人擁有的數(shù)據(jù)權(quán)以及數(shù)據(jù)的財(cái)產(chǎn)權(quán)。
（2）大數(shù)據(jù)的定價(jià)問(wèn)題。劉朝陽(yáng)[8]對(duì)大數(shù)據(jù)的定價(jià)問(wèn)題展開(kāi)研究，首先分析了大數(shù)據(jù)的基本特征、價(jià)值特征等定價(jià)基礎(chǔ)。接著討論了效用價(jià)格論、成本價(jià)格論等定價(jià)模式。最后分析了大數(shù)據(jù)的定價(jià)策略，并對(duì)大數(shù)據(jù)定價(jià)的雙向不確定問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)論述。劉洪玉等[9]認(rèn)為在大數(shù)據(jù)交易過(guò)程中，由于缺乏足夠的歷史參考，其數(shù)據(jù)資源的交易價(jià)格很難確定，因此提出一種基于競(jìng)標(biāo)機(jī)制的魯賓斯坦模型，用于大數(shù)據(jù)交易雙方進(jìn)行討價(jià)還價(jià)，以求達(dá)成一個(gè)交易的均衡價(jià)格。翟麗麗等[10]從資產(chǎn)的期權(quán)價(jià)值角度來(lái)評(píng)估大數(shù)據(jù)資源的價(jià)值，并指出數(shù)據(jù)在不斷變化和更新，加上數(shù)據(jù)的非獨(dú)占性等情況的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值可能會(huì)下降，最后綜合這些因素構(gòu)建了一個(gè)評(píng)估模型來(lái)計(jì)算數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。
（3）大數(shù)據(jù)交易的安全與隱私保護(hù)。史宇航[11]認(rèn)為非法的數(shù)據(jù)交易會(huì)對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)等高價(jià)值信息的安全造成影響，對(duì)非法數(shù)據(jù)交易的購(gòu)買方和協(xié)助方都應(yīng)進(jìn)行處罰。提出應(yīng)先明確數(shù)據(jù)的法律屬性，再以數(shù)據(jù)交易所為平臺(tái)進(jìn)行交易，并對(duì)數(shù)據(jù)交易所的法律地位進(jìn)行了分析。殷建立等[12]為應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)采集、交易等過(guò)程中的安全問(wèn)題，綜合考慮技術(shù)、政策和管理平臺(tái)等方面的因素，構(gòu)建了一種個(gè)人數(shù)據(jù)溯源管理體系，該體系可在數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)實(shí)現(xiàn)個(gè)人數(shù)據(jù)的追蹤溯源，從而保護(hù)其個(gè)人隱私。王忠[13]認(rèn)為大數(shù)據(jù)環(huán)境下強(qiáng)大的數(shù)據(jù)需求會(huì)導(dǎo)致個(gè)人數(shù)據(jù)的非法交易，為應(yīng)對(duì)這種情況，應(yīng)該建立個(gè)人數(shù)據(jù)交易許可機(jī)制，通過(guò)發(fā)放交易許可證、拍賣授予等措施實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)。
（4）大數(shù)據(jù)交易的發(fā)展現(xiàn)狀與問(wèn)題。楊琪等[14]認(rèn)為我國(guó)的大數(shù)據(jù)交易還處于行業(yè)發(fā)展的早期，大量數(shù)據(jù)源未被激活，原因是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的各個(gè)專業(yè)環(huán)節(jié)發(fā)展滯后，并且對(duì)數(shù)據(jù)交易中的安全問(wèn)題和隱私泄露等有較大的擔(dān)憂。應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行改造，使其更商品化，并且通過(guò)政府開(kāi)放公共數(shù)據(jù)等措施逐漸消除數(shù)據(jù)流通中的安全顧慮。唐斯斯等[15]首先分析了我國(guó)大數(shù)據(jù)交易的發(fā)展特點(diǎn)、交易類型等現(xiàn)狀，接著指出目前大數(shù)據(jù)交易存在法律法規(guī)相對(duì)滯后、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不完善、交易平臺(tái)定位不明確、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等問(wèn)題，最后提出應(yīng)加快相關(guān)法律和標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，并推動(dòng)數(shù)據(jù)開(kāi)放，加強(qiáng)交易方式的創(chuàng)新。
除了上述四個(gè)主要研究方向以外，李國(guó)杰等[16]從理論的角度分析了大數(shù)據(jù)研究在行業(yè)應(yīng)用和科學(xué)研究方面的重要作用，這從客觀上反映了大數(shù)據(jù)流通的必要性。涂永前等[17]認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理和運(yùn)用數(shù)據(jù)資源的相關(guān)成本會(huì)成為企業(yè)的主要交易成本，這會(huì)改變企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)，并導(dǎo)致企業(yè)邊界的變化，企業(yè)會(huì)進(jìn)行多方向的擴(kuò)張，這為促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)法律的制定提供了理論支持。總的來(lái)看，由于大數(shù)據(jù)交易本身屬于較新的領(lǐng)域，因此相關(guān)研究總體上較少，已有研究也大多集中在上述幾個(gè)研究方向上。實(shí)際上，大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易的重要載體，是大數(shù)據(jù)資源流通轉(zhuǎn)換的主要節(jié)點(diǎn)，交易平臺(tái)本身需要隨著整個(gè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，不斷的改進(jìn)和升級(jí)，而現(xiàn)有研究中恰恰缺少對(duì)大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)本身進(jìn)行創(chuàng)新的研究。由此，本文針對(duì)現(xiàn)有大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的不足，結(jié)合實(shí)際設(shè)計(jì)了一種全新的融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，為實(shí)踐和科研提供借鑒和參考。
3.現(xiàn)有大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的不足
大數(shù)據(jù)本身作為一種新興事物，當(dāng)把它作為一種商品進(jìn)行交易時(shí)，其交易平臺(tái)的設(shè)計(jì)很自然會(huì)參照傳統(tǒng)的商品交易模式，即：交易雙方先供求信息，再經(jīng)過(guò)討價(jià)還價(jià)，達(dá)到一個(gè)均衡的價(jià)格則成交，賣方將大數(shù)據(jù)資源經(jīng)過(guò)脫敏處理后，交付給買方。目前無(wú)論是政府主導(dǎo)的大數(shù)據(jù)交易所，還是企業(yè)或者高校創(chuàng)建的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，都是采用類似的交易模式，這也是第一代大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的突出特點(diǎn)。實(shí)際上大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)商品有很大的區(qū)別，照搬傳統(tǒng)商品的交易模式會(huì)出現(xiàn)很多問(wèn)題。本文將從供需平衡、數(shù)據(jù)定價(jià)和時(shí)效性三個(gè)方面分析現(xiàn)有大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的不足。
3.1 數(shù)據(jù)供需的錯(cuò)配
現(xiàn)有大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的第一點(diǎn)不足就是數(shù)據(jù)供需的錯(cuò)配，即：供應(yīng)方提供的數(shù)據(jù)資源往往不是需求方所需要的，而需求方需要的數(shù)據(jù)在交易平臺(tái)上找不到，即使有相近的數(shù)據(jù)資源，也存在很大的數(shù)據(jù)缺失或冗余，買回去也無(wú)法使用。對(duì)數(shù)據(jù)供應(yīng)方來(lái)說(shuō)，由于無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)知數(shù)據(jù)買方多樣性的需求，它只能從自身角度出發(fā)，將可以公開(kāi)的、并且自認(rèn)為有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源放到平臺(tái)上待售。對(duì)需求各異的買方來(lái)說(shuō)，供應(yīng)方提供的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)很難與自己的應(yīng)用方向精準(zhǔn)匹配，這也是目前大數(shù)據(jù)交易還不夠活躍的原因。當(dāng)然，當(dāng)供需雙方建立初步聯(lián)系以后，供應(yīng)方甚至可以為需求方個(gè)性化定制大數(shù)據(jù)資源，但即使這樣，供需錯(cuò)配的問(wèn)題仍然無(wú)法解決，原因就在于單個(gè)的數(shù)據(jù)供應(yīng)方無(wú)法提供多維的數(shù)據(jù)資源，只有多維的數(shù)據(jù)資源才具有較高的分析價(jià)值。
3.2 大數(shù)據(jù)資源定價(jià)困難
大數(shù)據(jù)資源定價(jià)困難是現(xiàn)有大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的第二點(diǎn)不足。大數(shù)據(jù)資源和普通商品不同，普通商品可以直接消費(fèi)或者作為再加工的原材料，其價(jià)值都可以通過(guò)最終的消費(fèi)品價(jià)格得到體現(xiàn)。而大數(shù)據(jù)本身的價(jià)值無(wú)法直接衡量，需求方購(gòu)買它的目的是作為數(shù)據(jù)分析的信息源，但是否能發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律還未可知。因此無(wú)法在購(gòu)買前，準(zhǔn)確判斷出待售數(shù)據(jù)資源的價(jià)值大小。此外，需求方在不確定某大數(shù)據(jù)資源是否能真正能給組織帶來(lái)收益情況下，很難給出一個(gè)較高的價(jià)格，這在客觀上會(huì)影響數(shù)據(jù)供應(yīng)方的交易積極性，加大了供需雙方達(dá)成交易的難度。
3.3 數(shù)據(jù)的時(shí)效性不強(qiáng)
現(xiàn)有大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的第三點(diǎn)不足，就是數(shù)據(jù)資源的時(shí)效性不強(qiáng)。目前很多大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)上待售的數(shù)據(jù)資源都以歷史數(shù)據(jù)為主，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)資源在交易前需要經(jīng)歷脫敏處理，將涉及政府信息安全、企業(yè)商業(yè)機(jī)密和個(gè)人隱私等敏感信息進(jìn)行變換和替代。此外，供應(yīng)方還需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的清洗，整理成一定的數(shù)據(jù)格式集中存貯和交付，方便需求方進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。由于一般的數(shù)據(jù)供應(yīng)方并不具備對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)脫敏和清洗的能力，只能將采集到的數(shù)據(jù)資源，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的離線處理后，再放到交易平臺(tái)上，所以只能供應(yīng)歷史數(shù)據(jù)。隨著社會(huì)節(jié)奏的不斷加快，歷史數(shù)據(jù)很可能并不能反映當(dāng)下的真實(shí)情況，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)分析都需要用到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為信息源，這是未來(lái)大數(shù)據(jù)交易必須克服的一個(gè)短板。
4.融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)設(shè)計(jì)
本文提出將數(shù)據(jù)分析服務(wù)融合到目前的大數(shù)據(jù)交易中，以此來(lái)克服現(xiàn)有交易平臺(tái)的不足，本節(jié)將首先對(duì)數(shù)據(jù)分析服務(wù)進(jìn)行概念界定，再依次介紹平臺(tái)設(shè)計(jì)的總體思路和核心模塊的設(shè)計(jì)，具體如下。
4.1 數(shù)據(jù)分析服務(wù)的概念界定
數(shù)據(jù)分析是指運(yùn)用各類數(shù)據(jù)處理模型和信息技術(shù)手段，對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行深度的挖掘，從而發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含的規(guī)律，作為管理決策的依據(jù)。數(shù)據(jù)分析本身是一種能力，如果一個(gè)組織將其數(shù)據(jù)分析能力提供給其他組織或個(gè)人，并收取一定的費(fèi)用，這就是數(shù)據(jù)分析服務(wù)。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)資源不僅體量巨大而且種類多，對(duì)數(shù)據(jù)分析能力的要求不斷提高。在這種情況下，只有少數(shù)組織具備獨(dú)立處理大數(shù)據(jù)的能力，其他的組織比如大量的中小企業(yè)，都需要從組織外部尋求專業(yè)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，來(lái)滿足自身的需要。因此，數(shù)據(jù)分析服務(wù)和大數(shù)據(jù)資源一樣存在巨大的市場(chǎng)需求。
4.2 平臺(tái)設(shè)計(jì)的總體思路
本文將提出的融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，定位為第二代大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，它將大數(shù)據(jù)資源交易與數(shù)據(jù)分析服務(wù)兩者進(jìn)行深度融合，在交易平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與服務(wù)的一體化交易。大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的角色也從原來(lái)的數(shù)據(jù)資源買賣的信息中介，轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)綜合服務(wù)商。在融合后的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)上，數(shù)據(jù)需求方不再提交數(shù)據(jù)資源的需求信息，而是直接提出自己的應(yīng)用方向和想要得到的結(jié)果，交易平臺(tái)再根據(jù)需求方的應(yīng)用方向，反向匹配數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)分析服務(wù)。這個(gè)匹配的過(guò)程不是單一的數(shù)據(jù)集或服務(wù)的查找，而是對(duì)全平臺(tái)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行有效整合，形成高價(jià)值的多維數(shù)據(jù)，再結(jié)合復(fù)合型的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，得到最終的分析結(jié)果，最后將分析結(jié)果與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)一同交付給需求方。交付基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的目的，一是方便需求方進(jìn)行分析結(jié)果的對(duì)照，為決策提供更精準(zhǔn)的參考。二是需求方可以根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行衍生挖掘，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的利用效率。平臺(tái)設(shè)計(jì)的總體思路繪制成圖1。
圖1 平臺(tái)設(shè)計(jì)的總體思路
4.3 核心模塊的設(shè)計(jì)
融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)共劃分為四大模塊，具體如圖2所示。
圖2 融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的主要模塊
系統(tǒng)管理模塊具體又分為用戶管理、系統(tǒng)維護(hù)和安全管理。安全管理是系統(tǒng)管理模塊的重點(diǎn)，主要包含三個(gè)方面的功能：第一，負(fù)責(zé)整個(gè)交易平臺(tái)的系統(tǒng)安全，通過(guò)對(duì)交易平臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，阻止外部的非法入侵行為，保障平臺(tái)的正常運(yùn)行。第二，對(duì)數(shù)據(jù)供應(yīng)方提交的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行審核，如果發(fā)現(xiàn)是非法數(shù)據(jù)，則阻止其交易，并及時(shí)將有關(guān)情況反饋給相關(guān)的政府監(jiān)管部門(mén)，由它們進(jìn)行調(diào)查處理。第三，檢查所有數(shù)據(jù)是否經(jīng)過(guò)脫敏處理。如果發(fā)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)存在未脫敏或者脫敏不合格的情況，交易平臺(tái)將負(fù)責(zé)對(duì)該數(shù)據(jù)資源進(jìn)行脫敏處理，從而保護(hù)數(shù)據(jù)中的隱私不被泄露。
大數(shù)據(jù)資源池模塊、數(shù)據(jù)分析服務(wù)模塊和協(xié)同模塊是交易平臺(tái)的三大核心模塊，是數(shù)據(jù)與服務(wù)兩者融合并實(shí)現(xiàn)一體化交易的關(guān)鍵，本文接下來(lái)將對(duì)這三個(gè)核心模塊的功能進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)。
4.3.1 大數(shù)據(jù)資源池模塊
大數(shù)據(jù)資源池模塊主要包含三個(gè)方面的功能：數(shù)據(jù)資源格式的整理、數(shù)據(jù)的多維度整合、大數(shù)據(jù)資源的云存貯。具體如下。
（1）數(shù)據(jù)資源格式的整理。由于大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)上的數(shù)據(jù)資源來(lái)自不同的數(shù)據(jù)供應(yīng)方，因此其數(shù)據(jù)資源的格式會(huì)有較大的差異。如果不經(jīng)過(guò)格式整理就直接進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，很可能會(huì)因部分?jǐn)?shù)據(jù)無(wú)法準(zhǔn)確讀取，而影響數(shù)據(jù)處理的效率，嚴(yán)重者還會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析中斷。數(shù)據(jù)資源格式整理的主要任務(wù)是將同一類型數(shù)據(jù)的格式進(jìn)行統(tǒng)一，對(duì)部分缺失的數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行補(bǔ)充，對(duì)錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)格式進(jìn)行修正。
（2）數(shù)據(jù)的多維度整合。在上文3.1中提到供需錯(cuò)配的一個(gè)重要原因，就是單個(gè)數(shù)據(jù)供應(yīng)方無(wú)法提供高價(jià)值的多維數(shù)據(jù)。所謂多維數(shù)據(jù)是包含用戶或者行業(yè)多個(gè)背景和情境的大數(shù)據(jù)資源，這些多維數(shù)據(jù)使用戶或行業(yè)多個(gè)側(cè)面的信息產(chǎn)生了關(guān)聯(lián)，有利于發(fā)現(xiàn)深層次的潛在規(guī)律。融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)應(yīng)該作為數(shù)據(jù)整合的主體，將單個(gè)數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供的零散的數(shù)據(jù)資源，進(jìn)行多維度的整合，當(dāng)缺少某一個(gè)維度的數(shù)據(jù)時(shí)，再向相應(yīng)的數(shù)據(jù)供應(yīng)方進(jìn)行定向的采集，最后得到相對(duì)完整的多維數(shù)據(jù)，具有很高的分析價(jià)值。
（3）大數(shù)據(jù)資源的云存貯。大數(shù)據(jù)資源經(jīng)過(guò)格式整理和多維度整合以后，已經(jīng)可以作為數(shù)據(jù)分析服務(wù)的信息源。下一步就是將這些數(shù)據(jù)資源進(jìn)行統(tǒng)一的云存貯，以便數(shù)據(jù)分析服務(wù)調(diào)用。以往部分大數(shù)據(jù)資源由于體量巨大或?qū)崟r(shí)更新的需要，無(wú)法上傳到交易平臺(tái)上，或者只提供部分調(diào)用接口。融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)通過(guò)建立云存貯中心，將整合后的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存放和調(diào)用，有助于提高數(shù)據(jù)資源的存取效率。
4.3.2 數(shù)據(jù)分析服務(wù)模塊
數(shù)據(jù)分析服務(wù)模塊首先根據(jù)數(shù)據(jù)需求方的應(yīng)用方向，匹配出合適的多維數(shù)據(jù)資源，再選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析模型分配所需的計(jì)算能力，最后將得到的分析結(jié)果反饋給需求方。本文將數(shù)據(jù)分析服務(wù)劃分為三個(gè)大類：基礎(chǔ)性分析服務(wù)、高級(jí)分析服務(wù)、深度定制的分析服務(wù)。具體如下。
（1）基礎(chǔ)性分析服務(wù)。基礎(chǔ)性分析服務(wù)是指那些常規(guī)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，比如：總體中不同對(duì)象的占比分析，基于不同屬性的關(guān)聯(lián)分析或相關(guān)性分析等。這些分析服務(wù)耗時(shí)較短，分析技術(shù)較為簡(jiǎn)單，只要數(shù)據(jù)資源本身完備，就可以迅速得到結(jié)果?；A(chǔ)性分析服務(wù)由大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)本身來(lái)提供，可以面對(duì)不同的需求方，實(shí)現(xiàn)快速交付。
（2）高級(jí)分析服務(wù)。高級(jí)分析服務(wù)是指那些較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，比如：精準(zhǔn)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)、全面的用戶興趣畫(huà)像、非結(jié)構(gòu)化的信息挖掘等。這些分析服務(wù)需要大量專業(yè)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如：興趣建模、視頻分析，音頻分析、深度語(yǔ)義分析等，必須由大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)接第三方的數(shù)據(jù)分析服務(wù)商，由它們來(lái)提供高級(jí)分析服務(wù)。大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)在同一數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，應(yīng)引入多家數(shù)據(jù)分析服務(wù)商，通過(guò)動(dòng)態(tài)的競(jìng)爭(zhēng)，來(lái)保證服務(wù)的質(zhì)量。
（3）深度定制的分析服務(wù)。大數(shù)據(jù)分析目前還處在快速發(fā)展階段，很多前瞻性的技術(shù)還在試驗(yàn)當(dāng)中，應(yīng)該說(shuō)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展相對(duì)于旺盛的現(xiàn)實(shí)需求來(lái)說(shuō)是滯后的。當(dāng)需要用的某一數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在目前的市場(chǎng)上還找不到現(xiàn)成的提供方時(shí)，就需要大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)為其進(jìn)行深度的定制，交易平臺(tái)通過(guò)多方位的研發(fā)能力評(píng)估，尋找合適的技術(shù)主體來(lái)進(jìn)行專門(mén)的技術(shù)攻關(guān)。
4.3.3 協(xié)同模塊
協(xié)同模塊主要包含兩個(gè)方面的功能：數(shù)據(jù)分析服務(wù)之間的技術(shù)協(xié)同、交易各方的管理協(xié)同。具體如下。
（1）數(shù)據(jù)分析服務(wù)之間的技術(shù)協(xié)同。在面臨較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)時(shí)，可能需要用到多個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，這時(shí)單個(gè)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)商可能無(wú)法獨(dú)立完成。因?yàn)椴煌男袠I(yè)領(lǐng)域，都有其行業(yè)技術(shù)的獨(dú)特性，需要長(zhǎng)時(shí)間的專業(yè)積累。在這種情況下，就需要多個(gè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)商相互合作才能完成。數(shù)據(jù)分析服務(wù)之間的技術(shù)協(xié)同，就是通過(guò)一定的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和操作規(guī)范，讓多個(gè)數(shù)據(jù)分析技術(shù)提供方，能夠在完成同一任務(wù)時(shí)，在技術(shù)上不沖突，能夠相互并行的完成對(duì)數(shù)據(jù)資源的處理，按時(shí)按質(zhì)的交付最終的分析結(jié)果。
（2）交易各方的管理協(xié)同。在融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)上，交易的參與者一共有四類，分別是數(shù)據(jù)資源的供應(yīng)方、數(shù)據(jù)分析服務(wù)商、需求方和交易平臺(tái)自身。數(shù)據(jù)需求方在提交自己的應(yīng)用方向和預(yù)期結(jié)果的同時(shí)，提交自己的交易預(yù)算。交易平臺(tái)根據(jù)需求方提交的應(yīng)用方向和預(yù)期結(jié)果，對(duì)數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)分析服務(wù)進(jìn)行反向的選擇。如果數(shù)據(jù)分析任務(wù)中只用到了基礎(chǔ)性分析服務(wù)，則整個(gè)交易為平臺(tái)方、需求方、數(shù)據(jù)資源供應(yīng)方的三方交易。如果某數(shù)據(jù)分析任務(wù)，平臺(tái)自身無(wú)法完成，需要用到第三方的數(shù)據(jù)分析服務(wù)商，則整個(gè)交易包含了全部四類參與者，是一個(gè)四方交易。交易的基本原則是實(shí)現(xiàn)參與各方的利益共享。交易各方的具體利益分配如圖3所示。
圖3 交易各方的利益分配
需求方希望在獲得預(yù)期結(jié)果的同時(shí)，其支付的成本在可接受的范圍內(nèi)。交易平臺(tái)在對(duì)數(shù)據(jù)和服務(wù)進(jìn)行反向匹配后，會(huì)出現(xiàn)兩種不同的情況：第一種情況是在原交易預(yù)算下，可以達(dá)到需求方預(yù)期的結(jié)果，則可成交。第二種情況是，原交易預(yù)算較低，在該預(yù)算下無(wú)法達(dá)到需求方要求的結(jié)果，這時(shí)交易平臺(tái)會(huì)和需求方溝通，提出新的報(bào)價(jià)，需求方經(jīng)過(guò)考慮后，與平臺(tái)進(jìn)行討價(jià)還價(jià)，它們?cè)趦r(jià)格上達(dá)成一致時(shí)才能完成交易。由于交易數(shù)據(jù)是整合后的多維數(shù)據(jù)，因此原始數(shù)據(jù)資源供應(yīng)方的收益，由平臺(tái)從總交易價(jià)中支付，具體的支付方式可分為平臺(tái)一次性買斷或按次數(shù)支付。同一數(shù)據(jù)資源對(duì)于不同的需求者來(lái)說(shuō)，其價(jià)值是不一樣的，融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)根據(jù)最終的一體化交易成交價(jià)，反向?qū)?shù)據(jù)資源進(jìn)行定價(jià)，相對(duì)于現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)來(lái)說(shuō)，是一種進(jìn)步。交易平臺(tái)的深度參與，會(huì)使數(shù)據(jù)交易的頻率加快，原始數(shù)據(jù)資源供應(yīng)方會(huì)獲得更多的收益。數(shù)據(jù)分析服務(wù)商根據(jù)具體的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，直接參與由平臺(tái)發(fā)起的競(jìng)價(jià)，達(dá)成交易后由平臺(tái)支付。交易平臺(tái)本身的收益則是需求方支付額減去其他各方收益的差價(jià)。
5.融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)
本文3.1到3.3中指出現(xiàn)有大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)存在數(shù)據(jù)供需錯(cuò)配、大數(shù)據(jù)資源定價(jià)困難、數(shù)據(jù)的時(shí)效性不強(qiáng)三大不足。融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)作為改進(jìn)后的第二代大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，可以很好地克服上述三點(diǎn)不足。除了這三個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)以外，由于融合后可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與服務(wù)的一體化交易，這將擴(kuò)大交易對(duì)象的覆蓋范圍，提升交易的活力，具體如下。
5.1 直接面向應(yīng)用，從根本上避免了數(shù)據(jù)供需的錯(cuò)配
在融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)上，需求方對(duì)交易平臺(tái)直接提出應(yīng)用方向和預(yù)期結(jié)果。交易平臺(tái)對(duì)全平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度整合，如果缺失某個(gè)維度的數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行定向的采集和補(bǔ)充，最后形成高價(jià)值的多維數(shù)據(jù)。這些多維數(shù)據(jù)才是真正具有分析價(jià)值的數(shù)據(jù)資源，這是單個(gè)數(shù)據(jù)供應(yīng)方無(wú)法提供的。在得到多維數(shù)據(jù)后，結(jié)合平臺(tái)自身和第三方數(shù)據(jù)服務(wù)商的分析能力，得到最終的分析結(jié)果。交易平臺(tái)最后交付給需求方的是數(shù)據(jù)分析結(jié)果和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，這種直接面向最終應(yīng)用的大數(shù)據(jù)交易方式，從根本上避免了數(shù)據(jù)供需的錯(cuò)配。
5.2 融合后定價(jià)更有根據(jù)
在現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)平臺(tái)上，數(shù)據(jù)需求方是將數(shù)據(jù)資源買回去以后自己分析，而在購(gòu)買數(shù)據(jù)資源之前，不能預(yù)知數(shù)據(jù)分析效果的好壞，因此無(wú)法進(jìn)行有效的價(jià)值判斷，這是定價(jià)困難的關(guān)鍵點(diǎn)。在融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)上，需求方不再直接對(duì)數(shù)據(jù)資源付費(fèi)，而是對(duì)最終的數(shù)據(jù)分析結(jié)果付費(fèi)，并且數(shù)據(jù)分析結(jié)果是根據(jù)需求方的要求反向定制的，是符合需求方利益的。需求方可以通過(guò)評(píng)估預(yù)期結(jié)果對(duì)自身的重要性或收益的改進(jìn)程度，給出適當(dāng)?shù)慕灰最A(yù)算。交易平臺(tái)以該預(yù)算為參照，對(duì)數(shù)據(jù)和服務(wù)進(jìn)行選擇，若出現(xiàn)原預(yù)算約束下無(wú)法實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果的情況，交易平臺(tái)再與需求方進(jìn)行溝通，雙方討價(jià)還價(jià)后達(dá)成交易。這樣相對(duì)于現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)來(lái)說(shuō)，融合后定價(jià)更有依據(jù)。
5.3 融合后可提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)
在融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)上，數(shù)據(jù)資源采用云存貯的模式，由平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一管理，這提高了數(shù)據(jù)資源的安全性。在數(shù)據(jù)安全有保障的前提下，由交易平臺(tái)出面和數(shù)據(jù)資源供應(yīng)方進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的對(duì)接，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)納入大數(shù)據(jù)資源池中。對(duì)于單個(gè)的數(shù)據(jù)資源供應(yīng)方來(lái)說(shuō)，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)脫敏難度太大。但大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)不一樣，它可以利用規(guī)模優(yōu)勢(shì)，組建強(qiáng)大的計(jì)算能力，對(duì)大數(shù)據(jù)資源進(jìn)行實(shí)時(shí)的脫敏和清洗，極大地提高了數(shù)據(jù)資源的時(shí)效性。
5.4 融合后將擴(kuò)大交易對(duì)象的覆蓋范圍，提升交易的活力
融合后可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和服務(wù)的一體化交易，讓很多自身不具備數(shù)據(jù)分析能力的組織和個(gè)人，也能方便地利用大數(shù)據(jù)，特別是大量的中小企業(yè)，這將大大增加交易對(duì)象的覆蓋范圍。
交易對(duì)象的增多會(huì)促進(jìn)交易頻率的增長(zhǎng)，從而為數(shù)據(jù)資源供應(yīng)方帶來(lái)更多的收益，這樣會(huì)提升它們參與交易的積極性，鼓勵(lì)它們供應(yīng)更多的數(shù)據(jù)資源，從而提升交易的活力，整個(gè)大數(shù)據(jù)交易行業(yè)就形成了正向循環(huán)的良好發(fā)展態(tài)勢(shì)。
6結(jié)語(yǔ)
本文對(duì)大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)本身進(jìn)行了改進(jìn)與創(chuàng)新，設(shè)計(jì)了一種全新的第二代大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，即：融合數(shù)據(jù)分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)。該交易平臺(tái)可以直接面向需求方的應(yīng)用方向，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和服務(wù)的一體化交易，不僅從根本上避免了數(shù)據(jù)供需的錯(cuò)配，還使大數(shù)據(jù)交易的定價(jià)更有依據(jù)，平臺(tái)的深度參也讓提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)成為可能，這些將從整體上提升大數(shù)據(jù)交易的效率。融合后數(shù)據(jù)和服務(wù)的一體化交易降低了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)門(mén)檻，鼓勵(lì)更多組織和個(gè)人參與，增加了交易活力。未來(lái)筆者將繼續(xù)關(guān)注大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的創(chuàng)新研究，為實(shí)際應(yīng)用和學(xué)術(shù)科研提供更多有益的參考。
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網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下教學(xué)資源的搜集整理更加便捷，傳統(tǒng)教學(xué)方法雖然總結(jié)了足夠的經(jīng)驗(yàn)，但如果不能隨著時(shí)展進(jìn)步，必然會(huì)落后。文章針對(duì)一種大數(shù)據(jù)分析的移動(dòng)端在網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)行分析，從使用方向以及技術(shù)功能等方面來(lái)進(jìn)行，為網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)任務(wù)的開(kāi)展創(chuàng)造有利條件，并提升系統(tǒng)運(yùn)行使用期間的資源利用率。
【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)端 網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)
1 大數(shù)據(jù)分析環(huán)境下開(kāi)展移動(dòng)端網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)的優(yōu)勢(shì)
基于大數(shù)據(jù)分析環(huán)境下所開(kāi)展的網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)，充分利用了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的優(yōu)勢(shì)，并對(duì)常規(guī)教學(xué)中所總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行拓展應(yīng)用，移動(dòng)端是近年來(lái)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的主流方向，對(duì)傳統(tǒng)的教學(xué)方法產(chǎn)生了很大的沖擊，但同時(shí)這也是一種前所未有的機(jī)遇，充分利用網(wǎng)絡(luò)的先進(jìn)性，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確定位，可以幫助提升教學(xué)效率，為學(xué)生營(yíng)造出更加高效趣味的學(xué)習(xí)環(huán)境。如何利用好大數(shù)據(jù)分析來(lái)促進(jìn)移動(dòng)端網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)任務(wù)開(kāi)展，也成為現(xiàn)階段重點(diǎn)的研究課題，這也是文章中將要進(jìn)行探討的，無(wú)論是技術(shù)還是應(yīng)用方法上，都應(yīng)該做出創(chuàng)新，為教學(xué)任務(wù)的發(fā)展落實(shí)打下有利基礎(chǔ)，為教學(xué)任務(wù)的落實(shí)創(chuàng)造有利條件。
2 大數(shù)據(jù)分析移動(dòng)端在網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)中的應(yīng)用形式
2.1 在課堂交流中運(yùn)用移動(dòng)端
交流時(shí)知識(shí)點(diǎn)鞏固的有效方法之一，在常規(guī)教學(xué)任務(wù)完成后，剩余時(shí)間很難滿足學(xué)生有關(guān)于知識(shí)點(diǎn)交流的需求，借助大數(shù)據(jù)分析的移動(dòng)端來(lái)開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)教學(xué)，有關(guān)于知識(shí)內(nèi)容的交流也不再受時(shí)間與地點(diǎn)的影響，能夠隨時(shí)進(jìn)行師生之間的互動(dòng)交流。并且大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)所提供的知識(shí)內(nèi)容也是十分可靠的，能夠幫助解決常規(guī)教學(xué)方法中難以解決的問(wèn)題，學(xué)生也能夠充分利用課余時(shí)間來(lái)完成知識(shí)方面的學(xué)習(xí)。移動(dòng)端的優(yōu)勢(shì)在于便捷與快速，這一點(diǎn)是傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)課堂所不具備的，在這樣的環(huán)境下，學(xué)生也能夠?qū)⒆约旱乃悸放c同學(xué)進(jìn)行分析，在短時(shí)間內(nèi)快速提升學(xué)習(xí)成績(jī)，實(shí)現(xiàn)共同進(jìn)步。
2.2 實(shí)現(xiàn)便捷性資源共享
移動(dòng)端網(wǎng)絡(luò)課堂可以通過(guò)APP下載來(lái)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)，注冊(cè)后可以將個(gè)人的學(xué)習(xí)情況記錄在其中，這樣在進(jìn)行下一階段的學(xué)習(xí)時(shí)也不容易遺忘。每一個(gè)注冊(cè)的賬號(hào)在大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中都具有記憶功能，這樣學(xué)員在經(jīng)過(guò)一個(gè)階段的學(xué)習(xí)后，也能夠通過(guò)系統(tǒng)的記憶功能查看輕松了解這一階段的學(xué)習(xí)情況，并通過(guò)平臺(tái)所的信息輕松進(jìn)行一個(gè)階段的學(xué)結(jié)，與同學(xué)之間實(shí)現(xiàn)零距離的資源共享。大數(shù)據(jù)分析背景下所進(jìn)行的資源共享更新更加及時(shí)，不會(huì)受到時(shí)間以及距離的影響，并且移動(dòng)端還存在網(wǎng)絡(luò)可選擇的優(yōu)勢(shì)，即使在共享過(guò)程中受到網(wǎng)絡(luò)中斷的影響，系統(tǒng)也能夠自動(dòng)保存，以免造成重要信息的丟失，為接下來(lái)教學(xué)任務(wù)的開(kāi)展奠基了有利的基礎(chǔ)。
2.3 模式選擇多樣性
網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)模式的選擇，與教師的教學(xué)習(xí)慣有很大關(guān)系，在移動(dòng)端背景影響下，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模式選擇時(shí)，擁有更多的可選擇性，可以根據(jù)學(xué)生的聽(tīng)課喜好以及習(xí)慣來(lái)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行控制，在這樣的環(huán)境下，所進(jìn)行的教學(xué)任務(wù)也能與學(xué)生之間形成良好的互動(dòng)。應(yīng)用前首先要確定教學(xué)的內(nèi)容，并根據(jù)所總結(jié)出的信息來(lái)進(jìn)行云系統(tǒng)下的框架設(shè)計(jì)，將大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)結(jié)合到其中，這樣接下來(lái)所進(jìn)行的工作內(nèi)容也會(huì)更加的順利。移動(dòng)端的網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)軟件是可以不斷更新的，可以根據(jù)學(xué)員的喜好來(lái)對(duì)個(gè)人界面進(jìn)行自定義，這樣應(yīng)用起來(lái)也會(huì)更加的方便。由于移動(dòng)端的存儲(chǔ)能力是有限的，在大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中還會(huì)進(jìn)行內(nèi)存拓展，應(yīng)用解決移動(dòng)端應(yīng)用期間內(nèi)存不足的問(wèn)題。
上述幾點(diǎn)是應(yīng)用期間的具體功能以及有效方法，有目標(biāo)的對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，能夠避免出現(xiàn)教育資源、網(wǎng)絡(luò)資源浪費(fèi)的現(xiàn)象，也是現(xiàn)階段十分需要的。除此之外，在應(yīng)用期間還需要進(jìn)行技術(shù)方面的創(chuàng)新以及強(qiáng)化，降低網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定所帶來(lái)的影響，可以將大數(shù)據(jù)分析結(jié)合多種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)共同進(jìn)行，提升系統(tǒng)運(yùn)用的工作效率，在處理數(shù)據(jù)過(guò)程中也會(huì)更更加的穩(wěn)定可靠。
3 大數(shù)據(jù)分析的移動(dòng)端未來(lái)發(fā)展方向
隨著電子設(shè)備的不斷更新，大數(shù)據(jù)分析的移動(dòng)端在發(fā)展中也會(huì)逐漸提升穩(wěn)定性與運(yùn)算效率，在框架設(shè)計(jì)上必然會(huì)更加的簡(jiǎn)便，這樣在運(yùn)行使用過(guò)程中能夠節(jié)省大量的空間，對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的工作效率提升也能起到促進(jìn)作用。靈活性也是未來(lái)的發(fā)展方向之一，使用者可以對(duì)應(yīng)用界面進(jìn)行定義選擇，在應(yīng)用過(guò)程中更符合學(xué)員以及教師的操作習(xí)慣，在使用性能與穩(wěn)定性上自然也會(huì)有明顯的提升，降低系統(tǒng)運(yùn)行使用期間漏洞出現(xiàn)的可能性。
4 結(jié)語(yǔ)
人們應(yīng)該充分認(rèn)識(shí)到網(wǎng)絡(luò)技術(shù)并不能夠解決我們所有的問(wèn)題。但是近年來(lái)人們最為關(guān)心的卻是如何使用可以利用的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)形式越來(lái)越多樣化的今天，如何正確選擇和使用有助于提高外語(yǔ)能力的網(wǎng)絡(luò)資源才是未來(lái)真正的研發(fā)核心，因此，未來(lái)的研究應(yīng)著眼于分析不同的學(xué)習(xí)目的下如何有針對(duì)性地選擇不同的網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)模式。
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作者簡(jiǎn)介
王冠（1982-），江蘇省徐州市人。碩士學(xué)位?，F(xiàn)為徐州幼兒師范高等?？茖W(xué)校信息網(wǎng)絡(luò)中心講師。研究方向?yàn)閿?shù)字資源建設(shè)、校園信息化。
電商營(yíng)銷。營(yíng)銷策劃。大數(shù)據(jù)分析。
的大數(shù)據(jù)分析基于現(xiàn)代社會(huì)中成熟的商業(yè)系統(tǒng)和日益成熟的電子商務(wù)系統(tǒng)。在整個(gè)電子商務(wù)社會(huì)體系中，消費(fèi)者將逐步完成從傳統(tǒng)消費(fèi)行為到對(duì)電子商務(wù)的理解和熱衷的轉(zhuǎn)變。在此過(guò)程中，大數(shù)據(jù)分析對(duì)消費(fèi)者的心理特征和行為邏輯進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并形成相關(guān)結(jié)論。為了在未來(lái)的業(yè)務(wù)發(fā)展中取得進(jìn)一步的發(fā)展，電子商務(wù)營(yíng)銷必須把握大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行分析并實(shí)現(xiàn)合理的應(yīng)用。
。在2019年的天貓“雙11”購(gòu)物嘉年華中，11月11日，全球消費(fèi)者在淘寶網(wǎng)電商平臺(tái)上購(gòu)物，僅在凌晨96秒的時(shí)間內(nèi)就在人民幣完成了100億元的營(yíng)業(yè)額。這些數(shù)據(jù)的背后，反映了電子商務(wù)營(yíng)銷對(duì)現(xiàn)代消費(fèi)者心理和消費(fèi)行為的準(zhǔn)確把握指導(dǎo)。在中國(guó)電子商務(wù)發(fā)展過(guò)程中，逐步完成了第一代消費(fèi)者進(jìn)入電子商務(wù)平臺(tái)的培訓(xùn)。這意味著國(guó)電商平臺(tái)大學(xué)的建設(shè)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的發(fā)展時(shí)期。當(dāng)“數(shù)量”不再是電子商務(wù)營(yíng)銷的焦點(diǎn)時(shí)，如何確保電子商務(wù)平臺(tái)提供的商品和服務(wù)的“質(zhì)量”已成為下一個(gè)潛在的出口。
毫無(wú)疑問(wèn)，中國(guó)電商平臺(tái)近年來(lái)的突破和快速發(fā)展是驚人的，但在這種發(fā)展的背后，仍然存在許多問(wèn)題電子商務(wù)平臺(tái)在商品質(zhì)量、服務(wù)準(zhǔn)確性和消費(fèi)者需求控制方面有提升空間。在國(guó)內(nèi)電子商務(wù)普遍反思自身營(yíng)銷質(zhì)量、優(yōu)化策略的情況下，大數(shù)據(jù)分析已成為當(dāng)前背景下電子商務(wù)營(yíng)銷領(lǐng)域中一種適用性較高的應(yīng)用技術(shù)。
2.1實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)受眾的第一次模擬考試。在傳統(tǒng)的電子商務(wù)營(yíng)銷過(guò)程中，
通常被視為從單一企業(yè)到龐大消費(fèi)者的擴(kuò)散型銷售。然而，在模式判斷中，很容易忽視電子商務(wù)本身在調(diào)節(jié)產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格和銷售組合方面的靈活性。“電商營(yíng)銷是代表海盜，銷售廣泛，盲目追求銷售”大數(shù)據(jù)分析可以幫助電商在平臺(tái)上搜索、收集、瀏覽、購(gòu)買和售后的全過(guò)程中比較各類消費(fèi)者行為信息的細(xì)節(jié)，使電商平臺(tái)能夠完成對(duì)平臺(tái)上巨大消費(fèi)流的宏觀調(diào)查，最終確定待營(yíng)銷商品的目標(biāo)受眾形象。Sri Lanca 2.2促進(jìn)服務(wù)的準(zhǔn)確交付。在
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的電子商務(wù)營(yíng)銷活動(dòng)中，最重要的是優(yōu)化售后服務(wù)鏈。如何提高用戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度，降低用戶對(duì)電子商務(wù)營(yíng)銷的警惕性，有效降低用戶的產(chǎn)品退貨率，正是傳統(tǒng)電子商務(wù)營(yíng)銷規(guī)劃師在電子商務(wù)結(jié)束時(shí)所堅(jiān)持的，大數(shù)據(jù)分析從源頭上提供了另一種解決方案，即：，通過(guò)對(duì)消費(fèi)者心理預(yù)設(shè)和消費(fèi)習(xí)慣的分析，明確適合每個(gè)消費(fèi)者的產(chǎn)品和服務(wù)類型，從而增加電商平臺(tái)上的產(chǎn)品和服務(wù)與消費(fèi)者的對(duì)應(yīng)，也就是減少消費(fèi)者的“試錯(cuò)”提高電子商務(wù)平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量所需的時(shí)間成本。
23。有利于產(chǎn)品效果的長(zhǎng)期跟蹤。在
，長(zhǎng)期以來(lái)，電子商務(wù)產(chǎn)品一度被公認(rèn)為“效果夸大”的代表還有長(zhǎng)期價(jià)值低。電子商務(wù)營(yíng)銷也被認(rèn)為只重視誘惑和招攬，而忽視了后期的產(chǎn)品質(zhì)量跟蹤。大數(shù)據(jù)分析只是為電子商務(wù)平臺(tái)提供了一個(gè)跟蹤產(chǎn)品效果的工具。消費(fèi)者完成購(gòu)買行為后，通過(guò)各平臺(tái)消費(fèi)者活動(dòng)和行為的變化，分析消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品效果的滿意度，并根據(jù)消費(fèi)者滿意度的量化評(píng)價(jià)，完成產(chǎn)品效果的評(píng)審和下一步迭代計(jì)劃的制定，有利于電子商務(wù)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。
3.1關(guān)注消費(fèi)者保留率的統(tǒng)計(jì)
在傳統(tǒng)的傳播和營(yíng)銷策劃中，我們經(jīng)常關(guān)注鏈接或廣告的點(diǎn)擊率和點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率的統(tǒng)計(jì)，相信電子商務(wù)經(jīng)濟(jì)通過(guò)大規(guī)模流失互聯(lián)網(wǎng)用戶群體實(shí)現(xiàn)貿(mào)易優(yōu)化。但是，隨著消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)體驗(yàn)的深入，點(diǎn)擊一次與最終購(gòu)買的直接聯(lián)系逐漸減弱，消費(fèi)者越來(lái)越關(guān)注電商平臺(tái)上的商品質(zhì)量，這也意味著大數(shù)據(jù)分析的方向需要挖掘消費(fèi)者購(gòu)買行為背后的新邏輯關(guān)系。消費(fèi)者保留是指消費(fèi)者點(diǎn)擊一次電子商務(wù)產(chǎn)品后，選擇點(diǎn)擊兩次進(jìn)入商戶的店鋪或進(jìn)入同一商戶的另一商品鏈接，最終完成關(guān)注或收集的過(guò)程。這一過(guò)程意味著消費(fèi)者通過(guò)自己的體驗(yàn)和判斷，已經(jīng)認(rèn)識(shí)到電子商務(wù)平臺(tái)的營(yíng)銷，并完成了對(duì)相關(guān)商品的價(jià)值感知。在消費(fèi)者保留率統(tǒng)計(jì)中，我們必須使用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來(lái)比較消費(fèi)者在每個(gè)頁(yè)面上的評(píng)論偏好以及不同圖片和信息的瀏覽時(shí)間，從而判斷消費(fèi)者是否成功理解和同意預(yù)設(shè)的電子商務(wù)營(yíng)銷策略。在這一過(guò)程中，大數(shù)據(jù)分析不僅成為企業(yè)了解目標(biāo)受眾特征的工具，而且成為電子商務(wù)的重要工具自我營(yíng)銷策略是分析電子商務(wù)營(yíng)銷策略優(yōu)缺點(diǎn)的工具，有利于電子商務(wù)營(yíng)銷策略的進(jìn)一步調(diào)整。
3.2分析消費(fèi)者偏好和挖掘潛在消費(fèi)熱點(diǎn)
在電子商務(wù)平臺(tái)上的運(yùn)營(yíng)基本上可以及時(shí)切入和分析。例如，以自由魚(yú)APP的rudder UI設(shè)計(jì)為例，電商平臺(tái)已經(jīng)完成了每個(gè)功能塊的內(nèi)容劃分，消費(fèi)者進(jìn)出功能模塊的時(shí)間記錄可以作為消費(fèi)者對(duì)該類產(chǎn)品偏好的有效參考。同時(shí)，結(jié)合搜索引擎在電子商務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中的應(yīng)用，可以記錄消費(fèi)者輸入的相應(yīng)關(guān)鍵詞，使電子商務(wù)能夠進(jìn)一步控制消費(fèi)者在一定類型下的產(chǎn)品特性需求方向。例如，一個(gè)25歲的白領(lǐng)可以輸入保暖、隔音辦公等關(guān)鍵詞，電商平臺(tái)可以得到“白領(lǐng)-隔音辦公、保溫操作、高性價(jià)比-隔音蓋耳式耳機(jī)”的營(yíng)銷理念。通過(guò)對(duì)同類型消費(fèi)群體的行為比較，可以推斷出該消費(fèi)群體未來(lái)消費(fèi)需求的發(fā)展方向，為電子商務(wù)營(yíng)銷策略和產(chǎn)品迭代開(kāi)發(fā)提供可靠的依據(jù)。
3.3闡明了消費(fèi)者個(gè)人需求的重要性。
-
-大數(shù)據(jù)分析絕不是一刀切的“數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)－整體考量地區(qū)”。其實(shí)質(zhì)在于對(duì)無(wú)限個(gè)個(gè)體數(shù)據(jù)進(jìn)行有效疊加分析，然后通過(guò)各種數(shù)據(jù)之間的比較完成宏觀分析。這也決定了大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于電子商務(wù)營(yíng)銷后，企業(yè)必須關(guān)注消費(fèi)者的個(gè)性化需求，避免因牟利心理造成的盲目調(diào)整行為。例如，當(dāng)數(shù)據(jù)分析顯示有大量消費(fèi)者也購(gòu)買衣服時(shí)衣架在購(gòu)買熱水杯時(shí)，不能將其捆綁促銷，以吸引新的消費(fèi)熱點(diǎn)。消費(fèi)者的購(gòu)買行為是復(fù)雜的。企業(yè)越是使用大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)消費(fèi)者行為，就越需要客觀看待消費(fèi)者在消費(fèi)過(guò)程中的各種特征，在分析相似消費(fèi)群體共性的同時(shí)，分析消費(fèi)者的個(gè)性化需求，避免對(duì)群體消費(fèi)需求的誤判，導(dǎo)致錯(cuò)誤營(yíng)銷策略的出現(xiàn)，使大數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)下的電子商務(wù)營(yíng)銷始終處于靈活、靈活的營(yíng)銷狀態(tài)。
。大數(shù)據(jù)分析為其提供了從數(shù)量到質(zhì)量改進(jìn)的可能性。企業(yè)必須對(duì)目標(biāo)受眾的消費(fèi)行為、消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)心理進(jìn)行有針對(duì)性的分析，調(diào)整營(yíng)銷策略，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷目標(biāo)，同時(shí)提高電商品牌的美譽(yù)度，實(shí)現(xiàn)企業(yè)與消費(fèi)者的雙贏。
引用
[1]徐麗的新著作。CRM分析與大數(shù)據(jù)背景下的電子商務(wù)前景[J]?，F(xiàn)代營(yíng)銷（下一期十天版），2017（06）。
[2]王振江。大數(shù)據(jù)環(huán)境下電子商務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷策略分析[J]。經(jīng)濟(jì)特區(qū)，2018（06）。
[3]張龍輝。大數(shù)據(jù)背景下電子商務(wù)企業(yè)個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷策略研究[J]。遼寧科技學(xué)院雜志，2019（03）。
業(yè)務(wù)方向：主要面向大企業(yè)等市場(chǎng)
2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。InfoSphere大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)包括BigInsights和Streams，二者互補(bǔ)，Biglnsights基于Hadoop，對(duì)大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，它提供多節(jié)點(diǎn)的分布式計(jì)算，可以隨時(shí)增加節(jié)點(diǎn)，提升數(shù)據(jù)處理能力。Streams采用內(nèi)存計(jì)算方式分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。InfoSphere大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)還集成了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)集成、業(yè)務(wù)流程管理等組件。
企業(yè)名稱：甲骨文
業(yè)務(wù)方向：主要面向大企業(yè)等市場(chǎng)
在2011年10月初召開(kāi)的Oracle OpenWorld 2011大會(huì)上甲骨文正式推出了Oracle大數(shù)據(jù)機(jī)。對(duì)于那些正在尋求以更高效的方法來(lái)采集、組織和分析海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的企業(yè)而言，該產(chǎn)品具有很大的吸引力。
企業(yè)名稱：谷歌
業(yè)務(wù)方向：面向各類企業(yè)市場(chǎng)
BigQuery是Google推出的一項(xiàng)Web服務(wù)，用來(lái)在云端處理大數(shù)據(jù)。該服務(wù)讓開(kāi)發(fā)者可以使用Google的架構(gòu)來(lái)運(yùn)行SQL語(yǔ)句對(duì)超級(jí)大的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作。BigQuery允許用戶上傳他們的超大量數(shù)據(jù)并通過(guò)其直接進(jìn)行交互式分析，從而不必投資建立自己的數(shù)據(jù)中心。
企業(yè)名稱：微軟
幾乎是所有的企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，均會(huì)形成各式各樣的數(shù)據(jù)、資料，通過(guò)對(duì)這些大量的數(shù)據(jù)、資料展開(kāi)深入的研究所獲得的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中可發(fā)揮十分重要的意義與作用。數(shù)據(jù)分析指的是通過(guò)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法就收集的詳細(xì)的數(shù)據(jù)、資料展開(kāi)研究分析，以對(duì)數(shù)據(jù)、資料相關(guān)功能進(jìn)行盡可能的挖掘開(kāi)發(fā)，發(fā)揮數(shù)據(jù)的顯著作用，即數(shù)據(jù)分析是一個(gè)為了獲取可利用信息和產(chǎn)生結(jié)論而就數(shù)據(jù)、資料展開(kāi)研究、分析的過(guò)程。數(shù)據(jù)分析的目的是挖掘提煉出眾多看似錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)資料潛在的有利信息，以歸納出分析事情的客觀規(guī)律。由此可見(jiàn)，做好數(shù)據(jù)分析工作，對(duì)于促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展、提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理能力，有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義與實(shí)質(zhì)作用。
1.數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的意義
1.1支持營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)管理
基于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘方法的支持，在過(guò)去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)社會(huì)，一部分較為先進(jìn)的企業(yè)便已經(jīng)能夠一定程度地達(dá)到洞察力促進(jìn)科學(xué)規(guī)范營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)管理的目的。在現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)變得進(jìn)一步多元、豐富，在對(duì)用戶需求洞察滿足方面企業(yè)變得愈加充分、精確，值得注意的是，在當(dāng)前數(shù)據(jù)分析水平不斷提升的情況下，企業(yè)作用于用戶的洞察、滿足能力基于數(shù)據(jù)、資料存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)、資料研究分析方面將變得更為高效，鑒于此，支持企業(yè)營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)管理全面步驟決策的數(shù)據(jù)、資料流能夠同步于企業(yè)營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)管理工作流，企業(yè)可通過(guò)統(tǒng)計(jì)歸納用戶的以往消費(fèi)行為數(shù)據(jù)以及用戶實(shí)時(shí)的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，第一時(shí)間針對(duì)相對(duì)應(yīng)的用戶制定出具備顯著個(gè)性的營(yíng)銷手段，從而有效識(shí)別把握轉(zhuǎn)瞬即逝的營(yíng)銷機(jī)會(huì)，積極促進(jìn)企業(yè)營(yíng)銷命中概率的提升，最大程度地提升企業(yè)營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)管理效率[1]。
1.2推動(dòng)智能管道運(yùn)營(yíng)
就企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理而言，企業(yè)智能管道的核心能力為，結(jié)合用戶的活動(dòng)行為，動(dòng)態(tài)為用戶提供推薦并配備互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源。在過(guò)去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)社會(huì)中，受技術(shù)條件有限難以滿足及相關(guān)問(wèn)題與用戶體驗(yàn)動(dòng)態(tài)測(cè)量相同等影響，企業(yè)通常無(wú)法有效的就智能管道運(yùn)營(yíng)需求予以滿足；在現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)時(shí)代，在數(shù)據(jù)分析水平不斷提升的情況下，作用于半結(jié)構(gòu)化設(shè)備數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)收集、分析以及處理等相關(guān)技術(shù)的日趨成熟，將很大程度上推動(dòng)企業(yè)智能管道運(yùn)營(yíng)管理運(yùn)行的計(jì)劃。企業(yè)智能管道運(yùn)營(yíng)管理達(dá)到機(jī)理與用戶體驗(yàn)管理存在極大的相似之處，最主要的區(qū)別僅僅是，企業(yè)職能管道作用于用戶產(chǎn)品消費(fèi)行為活動(dòng)測(cè)算的數(shù)據(jù)、資料相對(duì)應(yīng)于提供推薦并配備互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源，于確保用戶體驗(yàn)滿足標(biāo)準(zhǔn)的情況下，全面配備、劃分及歸總企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源，經(jīng)資源利用最大程度地實(shí)現(xiàn)，積極促進(jìn)資源的盡可能優(yōu)化[2]。
2.數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的作用
2.1完整客觀的反映企業(yè)情況
企業(yè)常規(guī)的數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料，通常僅能夠顯現(xiàn)企業(yè)某一方面或者某一部分的情況，就算是獲取的企業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料十分全面，如果這些企業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料未能夠得到相應(yīng)的研究、分析，也往往很難了解從中了解到企業(yè)的真實(shí)情況。為了完整客觀的反映企業(yè)情況，務(wù)必要遵循“實(shí)事求是”原則，在收集企業(yè)全面數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料的同時(shí)，還應(yīng)當(dāng)開(kāi)展嚴(yán)格加工制作及研究分析工作，以提供給企業(yè)管理者科學(xué)規(guī)范的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，為其在就企業(yè)發(fā)展做決策時(shí)提供有利依據(jù)。經(jīng)嚴(yán)格加工制作及研究分析所得到的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，相較于常規(guī)的數(shù)據(jù)報(bào)表，能夠更加全面、系統(tǒng)及集中地反映企業(yè)客觀實(shí)際。
2.2實(shí)行監(jiān)督管理工作
監(jiān)督屬于數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的一項(xiàng)十分重要的作用。數(shù)據(jù)分析部門(mén)在對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)、資料進(jìn)行收集過(guò)程中，能夠相對(duì)較為全面、如實(shí)地知曉行業(yè)經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)及本企業(yè)運(yùn)行發(fā)展?fàn)顩r，了解相關(guān)數(shù)據(jù)、資料的來(lái)龍去脈及口徑范圍，因此數(shù)據(jù)分析部門(mén)可有效的擔(dān)負(fù)起對(duì)企業(yè)的多方面監(jiān)督管理工作，包括企業(yè)運(yùn)營(yíng)發(fā)展部門(mén)相關(guān)政策方針有效落實(shí)與否、企業(yè)發(fā)展生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)劃有效完成與否以及企業(yè)一系列經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有效實(shí)行與否等。在數(shù)據(jù)分析的作用下，可促進(jìn)企業(yè)有效實(shí)行監(jiān)督管理工作，以客觀、完整地向企業(yè)管理者、相關(guān)部門(mén)做決策及制定企業(yè)發(fā)展計(jì)劃時(shí)提供有利參考依據(jù)。
2.3參與科學(xué)化決策
對(duì)于任何一項(xiàng)經(jīng)濟(jì)行為發(fā)展，想要獲取其客觀規(guī)律性的見(jiàn)解并未易事，通常是要通過(guò)不斷的分析、探索及實(shí)踐，方可一步步構(gòu)成認(rèn)識(shí)。在現(xiàn)如今市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下，還存在著諸多的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)比例進(jìn)程、實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益利潤(rùn)最大化以及實(shí)現(xiàn)集群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等客觀規(guī)律，均有待我們?nèi)ブ鸩酵诰颉ｈb于此，就市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)背景下客觀經(jīng)濟(jì)規(guī)律展開(kāi)研究分析，屬于一項(xiàng)有著廣闊發(fā)展前景的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)分析部門(mén)可充分發(fā)揮詳細(xì)數(shù)據(jù)、資料持有優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行針對(duì)的研究、分析，對(duì)數(shù)據(jù)、資料表層顯現(xiàn)內(nèi)容展開(kāi)更深層次的剖析，挖掘出數(shù)據(jù)、資料中的潛在實(shí)質(zhì)涵義，由理性認(rèn)識(shí)代替感性發(fā)展認(rèn)識(shí)，實(shí)現(xiàn)客觀經(jīng)濟(jì)規(guī)律認(rèn)識(shí)質(zhì)的升華，達(dá)到顯現(xiàn)企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及企業(yè)內(nèi)部關(guān)聯(lián)和發(fā)展的目的，一方面促使企業(yè)管理者及相關(guān)部門(mén)能夠更為完整客觀地了解企業(yè)經(jīng)濟(jì)行為里程、企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及企業(yè)發(fā)展方向，提升企業(yè)管理水平，一方面促使企業(yè)管理者及相關(guān)部門(mén)能夠更有針對(duì)性地進(jìn)行企業(yè)決策、計(jì)劃制定，從而全面起到數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的參與科學(xué)化決策作用。
2.4有利于數(shù)據(jù)深度利用
數(shù)據(jù)分析部門(mén)為了獲取全面詳細(xì)的數(shù)據(jù)、資料，需要對(duì)定期統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度進(jìn)行全面貫徹落實(shí)，或者需要采取一系列包括調(diào)查、普查以及抽查等各式各樣形式的統(tǒng)計(jì)調(diào)查工作，這必然是一項(xiàng)十分復(fù)雜的系統(tǒng)工作，倘若僅僅將這些詳細(xì)的數(shù)據(jù)、資料簡(jiǎn)單地匯總上報(bào)給國(guó)家和相關(guān)部門(mén)，以完成國(guó)家和相關(guān)部門(mén)制定的數(shù)據(jù)、資料收集任務(wù)，低下的數(shù)據(jù)、資料利用率，顯然有愧于需要消耗長(zhǎng)復(fù)雜的系統(tǒng)數(shù)據(jù)、資料收集工作[3]。由此可見(jiàn)，唯有早收集詳細(xì)數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料的同時(shí)，還應(yīng)當(dāng)開(kāi)展嚴(yán)格加工制作及研究分析工作，展開(kāi)各個(gè)層次、各個(gè)方面的綜合深度利用，以使這些數(shù)據(jù)、資料轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)容更加豐富化、形式更加多樣化的重要深度信息。
2.5有助于提升員工素質(zhì)
在數(shù)據(jù)、資料收集的基礎(chǔ)上展開(kāi)數(shù)據(jù)分析，采用一系列分析方法，根據(jù)數(shù)據(jù)、資料實(shí)情展開(kāi)針對(duì)的研究分析，經(jīng)數(shù)據(jù)分析工作的開(kāi)展，不僅要找出數(shù)據(jù)、資料中潛在的問(wèn)題，發(fā)覺(jué)數(shù)據(jù)、資料中的不和諧之處，還要分析問(wèn)題出現(xiàn)的緣由，并制定出問(wèn)題的解決對(duì)策。為了完成這一系列的高要求、復(fù)雜艱巨的工作，要求數(shù)據(jù)分析部門(mén)員工一方面需要具備完善的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)常規(guī)知識(shí)，具備相應(yīng)的政策分析能力、經(jīng)濟(jì)理論知識(shí)，一方面需要掌握數(shù)據(jù)分析的開(kāi)展方法，明確數(shù)據(jù)分析的前后關(guān)鍵步驟，此外還應(yīng)當(dāng)熟悉相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)要點(diǎn)，具備相應(yīng)的數(shù)據(jù)、資料歸納分析水平，具備相應(yīng)的寫(xiě)作技巧水平等。由此可見(jiàn)，數(shù)據(jù)分析部門(mén)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作期間，勢(shì)必會(huì)激發(fā)數(shù)據(jù)分析部門(mén)員工學(xué)習(xí)主觀能動(dòng)性，有效提升員工各方面綜合素質(zhì)，并逐步成為不僅能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析編寫(xiě)分析報(bào)告還能夠自經(jīng)濟(jì)層面進(jìn)行數(shù)據(jù)編織統(tǒng)計(jì)的社會(huì)發(fā)展需求的綜合型人才[4]。如此一來(lái)，不但可以更充分的發(fā)揮數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的作用，還能夠提升數(shù)據(jù)分析工作的重要性地位，促進(jìn)數(shù)據(jù)分析工作條件的有機(jī)改善。
3.完善企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的策略
3.1統(tǒng)一認(rèn)識(shí)，加強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)
基于對(duì)數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中意義與作用重要性統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)，企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)分析部門(mén)應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格對(duì)待數(shù)據(jù)分析工作，不僅要做好數(shù)據(jù)、資料調(diào)差收集工作，還要做好數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)表、做好數(shù)據(jù)分析工作，以為企業(yè)、企業(yè)管理人員提供科學(xué)有效的決策管理服務(wù)[5]。同時(shí)，企業(yè)管理人員同樣要提升對(duì)數(shù)據(jù)分析工作的重視程度，面對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)分析既應(yīng)當(dāng)要求數(shù)據(jù)分析部門(mén)提供統(tǒng)計(jì)報(bào)表，嚴(yán)格要求數(shù)據(jù)分析工作環(huán)節(jié)、質(zhì)量，有利領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析工作的有序開(kāi)展。
3.2實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)支撐
伴隨著現(xiàn)如今市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深入發(fā)展，企業(yè)管理人員一方面要明確認(rèn)識(shí)到企業(yè)發(fā)展的實(shí)際處境，一方面要為企業(yè)日后發(fā)展制定“未雨綢繆”的策略。這就一定程度上要求了企業(yè)數(shù)據(jù)分析部門(mén)，應(yīng)當(dāng)采取一系列不同的數(shù)據(jù)分析方法，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析法、數(shù)據(jù)對(duì)比分析法、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析法以及數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析法等方法，就企業(yè)數(shù)據(jù)、專利展開(kāi)有效的研究分析，形成科學(xué)結(jié)論，提供給企業(yè)管理人員具備實(shí)質(zhì)意義的意見(jiàn)建議。在企業(yè)數(shù)據(jù)分析方法的實(shí)踐運(yùn)用方面，既要結(jié)合分析內(nèi)容需求及分析方法自身特點(diǎn)，采取以往有成功經(jīng)驗(yàn)的方法手段，自各個(gè)角度就客觀市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)法律展開(kāi)研究分析，同時(shí)基于對(duì)先進(jìn)分析方法的運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)支撐，促進(jìn)數(shù)據(jù)分析預(yù)見(jiàn)性、研究分析深度升級(jí)，積極促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的有序開(kāi)展[6]。
3.3提升數(shù)據(jù)分析人員素質(zhì)
企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作水平高低，受企業(yè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)素質(zhì)優(yōu)劣重要影響。由此可見(jiàn)，企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)當(dāng)結(jié)合企業(yè)、自身實(shí)際情況，對(duì)各方面數(shù)據(jù)分析相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)、專業(yè)知識(shí)展開(kāi)積極主動(dòng)的學(xué)習(xí)，包括對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷知識(shí)、企業(yè)管理知識(shí)和經(jīng)理理論知識(shí)的學(xué)習(xí)，對(duì)信息技術(shù)知識(shí)、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)知識(shí)的學(xué)習(xí)，對(duì)經(jīng)濟(jì)行為活動(dòng)方針政策的學(xué)習(xí)等等，盡可能地提升自身業(yè)務(wù)知識(shí)水平，提升自身全面綜合素質(zhì)[7]。同時(shí)，企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員還應(yīng)當(dāng)遵循“實(shí)踐第一”原則，結(jié)合數(shù)據(jù)分析工作實(shí)踐以一步步提升自身數(shù)據(jù)分析能力。經(jīng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員自身逐步的學(xué)習(xí)、實(shí)踐，不斷構(gòu)建起一直不僅具備數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)知識(shí)水平，又具備數(shù)據(jù)分析實(shí)踐工作經(jīng)驗(yàn)的，擁有綜合素質(zhì)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，積極促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的有序開(kāi)展。