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多傳感器融合系統(tǒng)由于具有較高的可靠性和魯棒性，較寬的時間和空間的觀測范圍，較強的數(shù)據(jù)可信度和分辨能力，已廣泛應(yīng)用于軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天、交通管制、機器人、海洋監(jiān)視和管理、目標(biāo)跟蹤和慣性導(dǎo)航等領(lǐng)域。筆者在分析數(shù)據(jù)融合技術(shù)概念和內(nèi)容的基礎(chǔ)上，對該技術(shù)在林業(yè)工程中的應(yīng)用及前景進行了綜述。
一、數(shù)據(jù)融合
1.1概念的提出
1973年，數(shù)據(jù)融合技術(shù)在美國國防部資助開發(fā)的聲納信號理解系統(tǒng)中得到了最早的體現(xiàn)。70年代末，在公開的技術(shù)文獻中開始出現(xiàn)基于多系統(tǒng)的信息整合意義的融合技術(shù)。1984年美國國防部數(shù)據(jù)融合小組(DFS)定義數(shù)據(jù)融合為：“對多源的數(shù)據(jù)和信息進行多方的關(guān)聯(lián)、相關(guān)和綜合處理，以更好地進行定位與估計，并完全能對態(tài)勢及帶來的威脅進行實時評估”。
1998年1月，Buchroithner和Wald重新定義了數(shù)據(jù)融合：“數(shù)據(jù)融合是一種規(guī)范框架，這個框架里人們闡明如何使用特定的手段和工具來整合來自不同渠道的數(shù)據(jù)，以獲得實際需要的信息”。
Wald定義的數(shù)據(jù)融合的概念原理中，強調(diào)以質(zhì)量作為數(shù)據(jù)融合的明確目標(biāo)，這正是很多關(guān)于數(shù)據(jù)融合的文獻中忽略但又是非常重要的方面。這里的“質(zhì)量”指經(jīng)過數(shù)據(jù)融合后獲得的信息對用戶而言較融合前具有更高的滿意度，如可改善分類精度，獲得更有效、更相關(guān)的信息，甚至可更好地用于開發(fā)項目的資金、人力資源等。
1.2基本內(nèi)容
信息融合是生物系統(tǒng)所具備的一個基本功能，人類本能地將各感官獲得的信息與先驗知識進行綜合，對周圍環(huán)境和發(fā)生的事件做出估計和判斷。當(dāng)運用各種現(xiàn)代信息處理方法，通過計算機實現(xiàn)這一功能時，就形成了數(shù)據(jù)融合技術(shù)。
數(shù)據(jù)融合就是充分利用多傳感器資源，通過對這些多傳感器及觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間或時間上的冗余或互補信息依據(jù)某些準(zhǔn)則進行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。數(shù)據(jù)融合的內(nèi)容主要包括：
(1)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。確定來自多傳感器的數(shù)據(jù)反映的是否是同源目標(biāo)。
(2)多傳感器ID/軌跡估計。假設(shè)多傳感器的報告反映的是同源目標(biāo)，對這些數(shù)據(jù)進行綜合，改進對該目標(biāo)的估計，或?qū)φ麄€當(dāng)前或未來情況的估計。
(3)采集管理。給定傳感器環(huán)境的一種認(rèn)識狀態(tài)，通過分配多個信息捕獲和處理源，最大限度地發(fā)揮其性能，從而使其操作成本降到最低。傳感器的數(shù)據(jù)融合功能主要包括多傳感器的目標(biāo)探測、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、跟蹤與識別、情況評估和預(yù)測。
根據(jù)融合系統(tǒng)所處理的信息層次，目前常將信息融合系統(tǒng)劃分為3個層次：
(l)數(shù)據(jù)層融合。直接將各傳感器的原始數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)后，送入融合中心，完成對被測對象的綜合評價。其優(yōu)點是保持了盡可能多的原始信號信息，但是該種融合處理的信息量大、速度慢、實時性差，通常只用于數(shù)據(jù)之間配準(zhǔn)精度較高的圖像處理。
(2)特征層融合。從原始數(shù)據(jù)中提取特征，進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和歸一化等處理后，送入融合中心進行分析與綜合，完成對被測對象的綜合評價。這種融合既保留了足夠數(shù)量的原始信息，又實現(xiàn)了一定的數(shù)據(jù)壓縮，有利于實時處理，而且由于在特征提取方面有許多成果可以借鑒，所以特征層融合是目前應(yīng)用較多的一種技術(shù)。但是該技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中的穩(wěn)健性和系統(tǒng)的容錯性與可靠性有待進一步改善。
(3)決策層融合。首先每一傳感器分別獨立地完成特征提取和決策等任務(wù)，然后進行關(guān)聯(lián)，再送入融合中心處理。這種方法的實質(zhì)是根據(jù)一定的準(zhǔn)則和每個決策的可信度做出最優(yōu)的決策。其優(yōu)點是數(shù)據(jù)通訊量小、實時性好，可以處理非同步信息，能有效地融合不同類型的信息。而且在一個或幾個傳感器失效時，系統(tǒng)仍能繼續(xù)工作，具有良好的容錯性，系統(tǒng)可靠性高，因此是目前信息融合研究的一個熱點。但是這種技術(shù)也有不足，如原始信息的損失、被測對象的時變特征、先驗知識的獲取困難，以及知識庫的巨量特性等。
1.3處理模型
美國數(shù)據(jù)融合工作小組提出的數(shù)據(jù)融合處理模型，當(dāng)時僅應(yīng)用于軍事方面，但該模型對人們理解數(shù)據(jù)融合的基本概念有重要意義。模型每個模塊的基本功能如下：
數(shù)據(jù)源。包括傳感器及其相關(guān)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)庫和人的先驗知識等)。
源數(shù)據(jù)預(yù)處理。進行數(shù)據(jù)的預(yù)篩選和數(shù)據(jù)分配，以減輕融合中心的計算負(fù)擔(dān)，有時需要為融合中心提供最重要的數(shù)據(jù)。目標(biāo)評估。融合目標(biāo)的位置、速度、身份等參數(shù)，以達到對這些參數(shù)的精確表達。主要包括數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、跟蹤和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、辨識。
態(tài)勢評估。根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境推斷出檢測目標(biāo)與事件之間的關(guān)系，以判斷檢測目標(biāo)的意圖。威脅評估。結(jié)合當(dāng)前的態(tài)勢判斷對方的威脅程度和敵我雙方的攻擊能力等，這一過程應(yīng)同時考慮當(dāng)前的政治環(huán)境和對敵策略等因素，所以較為困難。
處理過程評估。監(jiān)視系統(tǒng)的性能，辨識改善性能所需的數(shù)據(jù)，進行傳感器資源的合理配置。人機接口。提供人與計算機間的交互功能，如人工操作員的指導(dǎo)和評價、多媒體功能等。
二、多傳感器在林業(yè)中的應(yīng)用
2.1在森林防火中的應(yīng)用
在用MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)數(shù)據(jù)測定森林火點時的20、22、23波段的傳感器輻射值已達飽和狀態(tài)，用一般圖像增強處理方法探測燃燒區(qū)火點的結(jié)果不理想。余啟剛運用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，在空間分辨率為1000m的熱輻射通道的數(shù)據(jù)外加入空間分辨率為250m的可見光通道的數(shù)據(jù)，較好地進行了不同空間分辨率信息的數(shù)據(jù)融合，大大提高了對火點位置的判斷準(zhǔn)確度。為進一步提高衛(wèi)星光譜圖像數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性與可靠性，利用原有森林防火用的林區(qū)紅外探測器網(wǎng)，將其與衛(wèi)星光譜圖像數(shù)據(jù)融合，可以使計算機獲得GPS接收機輸出的有關(guān)信息通過與RS實現(xiàn)高效互補性融合，從而彌補衛(wèi)星圖譜不理想的缺失區(qū)數(shù)據(jù)信息，大大提高燃燒區(qū)火點信息準(zhǔn)確度和敏感性。
2.2森林蓄積特征的估計
HampusHolmstrom等在瑞典南部的試驗區(qū)將SPOT-4×S衛(wèi)星數(shù)據(jù)和CARABAS-IIVHFSAR傳感器的雷達數(shù)據(jù)進行了融合，采用KNN(knearestneighbor)方法對森林的蓄積特征(林分蓄積、樹種組成與年齡)進行了估計。
KNN方法就是采用目標(biāo)樣地鄰近k個(k=10)最近樣地的加權(quán)來估計目標(biāo)樣地的森林特征。研究者應(yīng)用衛(wèi)星光譜數(shù)據(jù)、雷達數(shù)據(jù)融合技術(shù)對試驗區(qū)的不同林分的蓄積特征進行估計，并對三種不同的數(shù)據(jù)方法進行誤差分析。試驗表明，融合后的數(shù)據(jù)作出的估計比單一的衛(wèi)星數(shù)據(jù)或雷達數(shù)據(jù)的精度高且穩(wěn)定性好。
2.3用非垂直航空攝像數(shù)據(jù)融合GIS信息更新調(diào)查數(shù)據(jù)
森林資源調(diào)查是掌握森林資源現(xiàn)狀與變化的調(diào)查方法，一般以地面調(diào)查的方法為主，我國5年復(fù)查一次。由于森林資源調(diào)查的工作量巨大，且要花費大量的人力、物力和資金。國內(nèi)外許多學(xué)者都在探索航空、航天的遙感調(diào)查與估計方法。
TrevorJDavis等2002年提出采用非垂直的航空攝影數(shù)據(jù)融合對應(yīng)的GIS數(shù)據(jù)信息實現(xiàn)森林調(diào)查數(shù)據(jù)的快速更新，認(rèn)為對森林資源整體而言，僅某些特殊地區(qū)的資源數(shù)據(jù)需要更新。在直升飛機側(cè)面裝上可視的數(shù)字?jǐn)z像裝置，利用GPS對測點進行定位，對特殊地區(qū)的攝像進行拍攝，同時與對應(yīng)的GIS數(shù)據(jù)進行融合，做出資源變化的估計或影像的修正。
試驗表明，融合后的數(shù)據(jù)可以同高分辨率矯正圖像相比，該方法花費少，精度高，能充分利用影像的可視性，應(yīng)用于偏遠(yuǎn)、地形復(fù)雜、不易操作、成本高的區(qū)域，同時可避免遙感圖像受云層遮蓋。
三、數(shù)據(jù)融合在林業(yè)中的應(yīng)用展望
3.1在木材檢測中的應(yīng)用
3.1.1木材缺陷及其影響
木材是天然生長的有機體，生長過程中不可避免地有尖削度、彎曲度、節(jié)子等生長缺陷，這些缺陷極大地影響了木材及其制品的優(yōu)良特性，以及木材的使用率、強度、外觀質(zhì)量，并限制了其應(yīng)用領(lǐng)域。在傳統(tǒng)木制品生產(chǎn)過程中，主要依靠人的肉眼來識別木材缺陷，而木材板材表面缺陷在大小、形狀和色澤上都有較大的差異，且受木材紋理的影響，識別起來非常困難，勞動強度大，效率低，同時由于熟練程度、標(biāo)準(zhǔn)掌握等人為因素，可能造成較大的誤差。另外在集成材加工中，板材缺陷的非雙面識別嚴(yán)重影響了生產(chǎn)線的生產(chǎn)節(jié)拍。因此必須開發(fā)一種能夠?qū)Π宀碾p面缺陷進行在線識別和自動剔除技術(shù)，以解決集成材加工中節(jié)子人工識別誤差大、難以實現(xiàn)雙面識別、剔除機械調(diào)整時間長等問題。
3.1.2單一傳感器在木材檢測中的應(yīng)用
對木材及人造板進行無損檢測的方法很多，如超聲波、微波、射線、機械應(yīng)力、震動、沖擊應(yīng)力波、快速傅立葉變換分析等檢測方法。超聲技術(shù)在木材工業(yè)中的應(yīng)用研究主要集中在研究聲波與木材種類、木材結(jié)構(gòu)和性能之間的關(guān)系、木材結(jié)構(gòu)及缺陷分析、膠的固化過程分析等。
隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，人們也將視覺傳感器應(yīng)用于木材檢測中。新西蘭科學(xué)家用視頻傳感器研究和測量了紙漿中的纖維橫切面的寬度、厚度、壁面積、壁厚度、腔比率、壁比率等，同時準(zhǔn)確地測量單個纖維和全部纖維的幾何尺寸及其變化趨勢，能夠區(qū)分不同紙漿類型，測定木材纖維材料加固結(jié)合力，并動態(tài)地觀察木材纖維在材料中的結(jié)合機理。
新西蘭的基于視覺傳感器的板材缺陷識別的軟件已經(jīng)產(chǎn)業(yè)化，該軟件利用數(shù)碼相機或激光掃描儀采集板材的圖像，自動識別板材節(jié)子和缺陷的位置，控制板材的加工。該軟件還具有進行原木三維模型真實再現(xiàn)的計算機視覺識別功能，利用激光掃描儀自動采集原木的三維幾何數(shù)據(jù)。
美國林產(chǎn)品實驗室利用計算機視覺技術(shù)對木材刨花的尺寸大小進行分級，確定各種刨花在板中的比例和刨花的排列方向；日本京都大學(xué)基于視覺傳感器進行了定向刨花板內(nèi)刨花定向程度的檢測，從而可以通過調(diào)整定向鋪裝設(shè)備優(yōu)化刨花的排列方向來提高定向刨花板的強度。在制材加工過程中，利用計算機視覺技術(shù)在線實時檢測原木的形狀及尺寸，選擇最佳下鋸方法，提高原木的出材率。同時可對鋸材的質(zhì)量進行分級，實現(xiàn)木材的優(yōu)化使用；在膠合板的生產(chǎn)過程中，利用計算機視覺技術(shù)在線實時檢測單板上的各種缺陷，實現(xiàn)單板的智能和自動剪切，并可測量在剪切過程中的單板破損率，對單板進行分等分級，實現(xiàn)自動化生產(chǎn)過程。Wengert等在綜合了大量的板材分類經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，建立了板材分級分類的計算機視覺專家系統(tǒng)。在國內(nèi)這方面的研究較少，王金滿等用計算機視覺技術(shù)對刨花板施膠效果進行了定量分析。
X射線對木材及木質(zhì)復(fù)合材料的性能檢測已得到了廣泛的應(yīng)用，目前該技術(shù)主要應(yīng)用于對木材密度、含水率、纖維素相對結(jié)晶度和結(jié)晶區(qū)大小、纖維的化學(xué)結(jié)構(gòu)和性質(zhì)等進行檢測，并對木材內(nèi)部的各種缺陷進行檢測。
3.1.3數(shù)據(jù)融合在木材檢測中的應(yīng)用展望
單一傳感器在木材工業(yè)中已得到了一定程度的應(yīng)用，但各種單項技術(shù)在應(yīng)用上存在一定的局限性。如視覺傳感器不能檢測到有些與木材具有相同顏色的節(jié)子，有時會把木板上的臟物或油脂當(dāng)成節(jié)子，造成誤判，有時也會受到木材的種類或粗糙度和濕度的影響，此外，這種技術(shù)只能檢測部分表面缺陷，而無法檢測到內(nèi)部缺陷；超聲、微波、核磁共振和X射線技術(shù)均能測量密度及內(nèi)部特征，但是它們不能測定木材的顏色和瑕疵，因為這些缺陷的密度往往同木板相同。因此，一個理想的檢測系統(tǒng)應(yīng)該集成各種傳感技術(shù)，才能準(zhǔn)確、可靠地檢測到木材的缺陷。
基于多傳感器(機器視覺及X射線等)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的木材及木制品表面缺陷檢測，可以集成多個傳統(tǒng)單項技術(shù)，更可靠、準(zhǔn)確地實時檢測出木材表面的各種缺陷，為實現(xiàn)木材分級自動化、智能化奠定基礎(chǔ)，同時為集裁除鋸、自動調(diào)整、自動裁除節(jié)子等為一身的新型視頻識別集成材雙面節(jié)子數(shù)控自動剔除成套設(shè)備提供技術(shù)支持。
3.2在精確林業(yè)中的應(yīng)用
美國華盛頓大學(xué)研究人員開展了樹形自動分析、林業(yè)作業(yè)規(guī)劃等研究工作；Auburn大學(xué)的生物系統(tǒng)工程系和USDA南方林業(yè)實驗站與有關(guān)公司合作開展用GPS和其他傳感器研究林業(yè)機器系統(tǒng)的性能和生產(chǎn)效率。
目前單項的GPS、RS、GIS正從“自動化孤島”形式應(yīng)用于林業(yè)生產(chǎn)向集成技術(shù)轉(zhuǎn)變。林業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)作為一個多組分的復(fù)雜系統(tǒng)，是由能量流動、物質(zhì)循環(huán)、信息流動所推動的具有一定的結(jié)構(gòu)和功能的復(fù)合體，各組分間的關(guān)系和結(jié)合方式影響系統(tǒng)整體的結(jié)構(gòu)和功能。因此應(yīng)該在計算機集成系統(tǒng)框架下，有效地融合GPS、GIS、RS等數(shù)據(jù)，解決這些信息在空間和時間上的質(zhì)的差異及空間數(shù)據(jù)類型的多樣性，如地理統(tǒng)計數(shù)據(jù)、柵格數(shù)據(jù)、點數(shù)據(jù)等。利用智能DSS(決策支持系統(tǒng))以及VRT(可變量技術(shù))等，使林業(yè)生產(chǎn)成為一個高效、柔性和開放的體系，從而實現(xiàn)林業(yè)生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、開放性，建立基于信息流融合的精確林業(yè)系統(tǒng)。
南京林業(yè)大學(xué)提出了“精確林業(yè)工程系統(tǒng)”。研究包括精確林業(yè)工程系統(tǒng)的領(lǐng)域體系結(jié)構(gòu)、隨時空變化的數(shù)據(jù)采集處理與融合技術(shù)、精確控制林業(yè)生產(chǎn)的智能決策支持系統(tǒng)、可變量控制技術(shù)等，實現(xiàn)基于自然界生物及其所賴以生存的環(huán)境資源的時空變異性的客觀現(xiàn)實，以最小資源投入、最小環(huán)境危害和最大產(chǎn)出效益為目標(biāo)，建立關(guān)于林業(yè)管理系統(tǒng)戰(zhàn)略思想的精確林業(yè)微觀管理系統(tǒng)。
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1.環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的特征及重要性
1.1環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的特征
環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)規(guī)定了每一次監(jiān)測獲得的數(shù)據(jù)的可使用范圍，超出該范圍得出的數(shù)據(jù)就被視為是不合格的。這是因為監(jiān)測數(shù)據(jù)是具有局限性的，這種局限性是為了保證監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可靠性。同時，對于監(jiān)測獲得的數(shù)據(jù)要求具有完整性，不應(yīng)該有缺失或是遺漏的現(xiàn)象。對于在規(guī)定范圍內(nèi)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)不僅具有代表性，還具備完整性，那么就達到監(jiān)測的目的了[1]。
1.2環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的重要性
環(huán)境監(jiān)測的重要性在于它能為環(huán)境的管理、規(guī)劃、評價等提供科學(xué)、有力的依據(jù)。出于對我國正處于經(jīng)濟高速發(fā)展階段的考慮，我們對環(huán)境監(jiān)測應(yīng)給予更高的重視。一般來說，環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及分析能力的高低可以反映出一個監(jiān)測站工作能力，也體現(xiàn)了該監(jiān)測站在環(huán)境保護工作所處地位的高低。
2.對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的填制及整理要求
對于監(jiān)測獲取的相關(guān)圖標(biāo)和原始數(shù)據(jù)，要進行適當(dāng)?shù)恼砗蜌w類，以便后面的工作可以更加有利地開展與進行。在填制監(jiān)測數(shù)據(jù)時就應(yīng)該選取標(biāo)準(zhǔn)的記錄表格，在填寫時要盡量的專業(yè)化、規(guī)范化，并且要保證書寫清晰、準(zhǔn)確。對于原始數(shù)據(jù)的檢查，要逐個地進行、確認(rèn)，將那些不能真實地反映監(jiān)測情況的數(shù)據(jù)去掉。這樣做的目的是為了將數(shù)據(jù)整理得更有條理，更有實用性，減免不必要的反復(fù)檢查，影響工作效率的提高。同時，還有一個問題需要注意，那就是作為監(jiān)測數(shù)據(jù)確認(rèn)的負(fù)責(zé)人不可以直接參與監(jiān)測數(shù)據(jù)的采集工作[2]。
3.對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析
環(huán)境監(jiān)測是一種以環(huán)境作為對象，運用物理、化學(xué)和生物等技術(shù)手段，對污染物進行定性、定量和系統(tǒng)的綜合分析，它是環(huán)境評價中的重要環(huán)節(jié)，貫穿環(huán)境影響評價的整個過程。
3.1利用統(tǒng)計規(guī)律進行分析
環(huán)境監(jiān)測是以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)的，因此，這種分析方法經(jīng)常被監(jiān)測人員采用。這種分析方法包含了對環(huán)境要素的質(zhì)量進行各種數(shù)學(xué)模式評價方法對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行解剖，利用它的內(nèi)在規(guī)律性進行分析和利用，進而得出相關(guān)的論斷。這種方法在環(huán)境規(guī)劃、環(huán)境調(diào)查和環(huán)境評價的工作中使用較多[3]。
3.2通過對污染源的監(jiān)測值來分析
監(jiān)測人員可以通過對污染源的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析。其實，對污染物的監(jiān)測對象不僅僅限于空氣、地下水、土壤等，還有一個人們經(jīng)常說的工業(yè)污染源。工業(yè)污染是有多種的，不同行業(yè)的工業(yè)就會有其不同的污染物產(chǎn)生。比如，對于化工行業(yè)來講，它排出的有機物含量種類就較多多，而金屬物質(zhì)相對就較少一些；金屬行業(yè)排出的污染物是有機物含量較少而金屬物質(zhì)含量較多等。如果在一個金屬行業(yè)排除的廢棄物中監(jiān)測得出的結(jié)果顯示是具有較多有機物的，那么對于這組監(jiān)測數(shù)據(jù)應(yīng)該重新考慮和分析，并從中找出原因。這也說明了一個問題，那就是監(jiān)測人員在日常的工作當(dāng)中要對管轄區(qū)內(nèi)的生產(chǎn)企業(yè)相關(guān)情況進行了解，要根據(jù)不同的行業(yè)有針對性地選擇相應(yīng)的監(jiān)測項目來監(jiān)測這些污染企業(yè)，實行對他們的有效監(jiān)督[4]。
3.3根據(jù)事物之間的相關(guān)性原理進行分析
這種分析法主要是基于事物本身具有的相互關(guān)系的原理來來進行的。一般來說，兩個或者兩個以上的監(jiān)測數(shù)據(jù)之間往往會存在某一種的固定聯(lián)系，監(jiān)測人員可以根據(jù)這種固定的聯(lián)系去分析數(shù)據(jù)之間的相關(guān)聯(lián)系，也可以對單個已經(jīng)實行控制質(zhì)量措施的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行檢測，驗證是否正確。而對于一些例行的監(jiān)測數(shù)據(jù)，則可以得出較為直觀的判斷。比如,氟含量跟硬度之間的關(guān)系。由于F與Ca、Mg形成沉淀物得容積度比較小,所以,在中性和弱堿性的水溶液當(dāng)中,如果氟含量是在(mg/ L )級的,那么它的氟含量與Ca、Mg的含量就是呈顯負(fù)相關(guān)的現(xiàn)象,也就是說跟硬度值是負(fù)相關(guān)的。因此，在高氟區(qū)內(nèi)得出的水質(zhì)監(jiān)測結(jié)果顯示的硬度監(jiān)測值一般會比較低。如果獲得的氟含量較高,得出的硬度監(jiān)測值也很高,那么這類監(jiān)測數(shù)據(jù)就需要進行重新分析[5]。
4.結(jié)語
隨著我國環(huán)境保護的不斷深入，監(jiān)測人員要在使用各種分析方法的同時不斷地去提嘗試新的分析方法，要在原來的基礎(chǔ)水平上更進一步地提高自己的綜合分析能力，對提供的監(jiān)測數(shù)據(jù)要有一種精益求精的精神，爭取提供的數(shù)據(jù)更可靠更合理，業(yè)務(wù)技能不斷地有新的進步。由于獲取的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)與區(qū)域的過去和現(xiàn)在都有密切的聯(lián)系，因此，監(jiān)測人員要對監(jiān)測區(qū)域的過去和現(xiàn)在的環(huán)境狀況都要進行深入的了解和分析，在了解的基礎(chǔ)上展開全面的探討，這樣才可以保證獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)更全面，更有說服力，質(zhì)量更有保證。
參考文獻
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一、大數(shù)據(jù)時代國庫統(tǒng)計分析轉(zhuǎn)變
（一）樹立大數(shù)據(jù)思維
“大數(shù)據(jù)時代預(yù)言家”維克托認(rèn)為：世界的本質(zhì)就是數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)將開啟一次重大的時代轉(zhuǎn)型，一直以來所延續(xù)的傳統(tǒng)統(tǒng)計分析思想已變得陳舊且落后。國庫統(tǒng)計分析思維應(yīng)當(dāng)在大數(shù)據(jù)背景下加以轉(zhuǎn)變。一是關(guān)于大數(shù)據(jù)抽樣調(diào)查工作的思想。抽樣調(diào)查是目前統(tǒng)計分析工作中的重要調(diào)查方式，但應(yīng)該清醒地認(rèn)識到，傳感器、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，為獲取全局?jǐn)?shù)據(jù)提供了可能，抽樣調(diào)查方式越來越多的被大數(shù)據(jù)取代成為必然。二是大數(shù)據(jù)統(tǒng)計思想：允許數(shù)據(jù)存在不精確性?？v觀目前的各類數(shù)據(jù)，一方面，數(shù)據(jù)來源不斷擴展，另一方面數(shù)據(jù)處理方法飛速發(fā)展，我們應(yīng)該把重心放在統(tǒng)計分析效率上，而不是一味地追求數(shù)據(jù)的精確性上。三是大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系的思想，由驗證因果向?qū)で箨P(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)變。統(tǒng)計分析報告是統(tǒng)計工作的下游產(chǎn)品，對決策的意義常常大于常規(guī)報表。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，統(tǒng)計分析也將發(fā)生轉(zhuǎn)變，在做好因果分析的基礎(chǔ)上向?qū)で箨P(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)變，原因分析更加精準(zhǔn)和深刻，對策建議更具參考價值。
（二）被動統(tǒng)計到主動分析，從人工統(tǒng)計到智能統(tǒng)計
在這樣一個信息爆炸的大數(shù)據(jù)時代，無論政府機構(gòu)還是社會公眾都可以通過多種途徑獲取信息，國庫統(tǒng)計分析部門也不例外，更應(yīng)該變被動為主動，對經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期的一些重大問題尤其是關(guān)系到可持續(xù)發(fā)展的重要問題，做好數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，提高發(fā)展質(zhì)量，實現(xiàn)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型。涂子沛指出人類使用數(shù)據(jù)的巔峰形式，是通過數(shù)據(jù)賦予機器“智能”。大數(shù)據(jù)在包括國庫統(tǒng)計分析中應(yīng)用的終極形式就是分析智能化。
（三）從事后統(tǒng)計向事前預(yù)測轉(zhuǎn)變
統(tǒng)計分析報告是統(tǒng)計工作的重要產(chǎn)品，完整的進度性常規(guī)分析應(yīng)該包括對未來一定時期數(shù)據(jù)的預(yù)測。但由于小數(shù)據(jù)和信息量的局限，預(yù)測一般很少作為報告的重點，多是在假定發(fā)展條件、相關(guān)政策不變的情況下對未來情況做出的粗略研判，影響了統(tǒng)計對決策的參考價值。而大數(shù)據(jù)的核心就是將數(shù)學(xué)算法與海量的數(shù)據(jù)有效結(jié)合，來預(yù)測事情發(fā)生的可能性。大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，將有利于統(tǒng)計報告實現(xiàn)由單一的事后分析，向注重事前預(yù)測轉(zhuǎn)變。
二、大數(shù)據(jù)在國庫統(tǒng)計分析全流程應(yīng)用的探討
當(dāng)前，大數(shù)據(jù)浪潮帶來了一場新的革命，面對經(jīng)濟發(fā)展的新形勢新要求，國庫統(tǒng)計分析要學(xué)會積極的運用大數(shù)據(jù)的思想和方法，來應(yīng)對各種新挑戰(zhàn)。國庫統(tǒng)計分析要積極主動建立大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用機制，破解新常態(tài)下面對的各種問題，實現(xiàn)工作的創(chuàng)新與發(fā)展。本文重點分析國庫統(tǒng)計分析全流程下大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
（一）數(shù)據(jù)源：建立國庫統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)池
目前國庫統(tǒng)計分析所用數(shù)據(jù)主要通過“3T”系統(tǒng)產(chǎn)生基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和監(jiān)管類數(shù)據(jù)，通過收集各類型政策文件、影像資料、領(lǐng)導(dǎo)講話、內(nèi)網(wǎng)信息等形成綜合性數(shù)據(jù)。但這些數(shù)據(jù)遠(yuǎn)未達到支撐大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)。國庫統(tǒng)計分析應(yīng)當(dāng)建立“數(shù)據(jù)池”這一基礎(chǔ)工程，通過人行內(nèi)部數(shù)據(jù)整合、銀行和其它機構(gòu)數(shù)據(jù)接入、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)抓取和引入等多渠道擴充基礎(chǔ)信息源和數(shù)據(jù)庫，為國庫統(tǒng)計分析的大數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
一是加速整合現(xiàn)有國庫數(shù)據(jù)。我國國庫匯集了各級政府財務(wù)數(shù)據(jù)和各級國庫管理數(shù)據(jù)，包括從中央到縣鄉(xiāng)的各級機構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括稅務(wù)、海關(guān)、財政、銀行等部門處理的各類收支退存等國庫資金運行數(shù)據(jù)，涵蓋面極廣。但現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源存在著部門隸屬、無法共享等問題，大數(shù)據(jù)要求建立統(tǒng)一、高效、共享的國庫業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)池，就必須打破現(xiàn)有藩籬，盡早實施“國家金庫工程”，完善內(nèi)部數(shù)據(jù)源。
二是擴大國庫統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)源。最重要的是打通各級政府及其下屬各部門之間的數(shù)據(jù)傳輸通道，實現(xiàn)政府辦公、工商行政、招商引資、外貿(mào)出口、仲裁訴訟等政府活動所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)接入共享。其次是實現(xiàn)一行三會、商業(yè)銀行、行業(yè)協(xié)會、企業(yè)實體等生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)的持續(xù)傳輸和報送。最后是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)的重要載體，也是數(shù)據(jù)收集的快捷途徑，通過各類互聯(lián)網(wǎng)平臺，門戶以及行業(yè)網(wǎng)站，可以收集海量數(shù)據(jù)來增加國庫統(tǒng)計分析領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集的前置性和時效性。
（二）數(shù)據(jù)采集與存儲：軟件與硬件結(jié)合
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)來源非常廣泛且類型多樣化，需要存儲和分析挖掘的數(shù)據(jù)量也是十分龐大的，因此數(shù)據(jù)展現(xiàn)和處理的高效性以及可用性十分重要。因而，大數(shù)據(jù)的收集和存儲應(yīng)當(dāng)通過先進的計算機技術(shù)自動實現(xiàn)，并結(jié)合線下需求采取人工收集等傳統(tǒng)方法，以補足系統(tǒng)無法收集的數(shù)據(jù)的遺漏。國庫統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)的采集應(yīng)當(dāng)在國庫大數(shù)據(jù)資源池基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建云計算應(yīng)用平臺，統(tǒng)籌整合各直屬國庫大量分散的數(shù)據(jù)和軟硬件資源，通過應(yīng)用云計算平臺的資源和功能，以提升和優(yōu)化整體效能，從而實現(xiàn)全國國庫統(tǒng)計分析的大集成、大整合以及大應(yīng)用。對于其他橫向聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，比如一些保密性較強的科學(xué)研究數(shù)據(jù)和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)，則可以與研究機構(gòu)和企業(yè)建立合作關(guān)系，使用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方式采集數(shù)據(jù)。
在數(shù)據(jù)存儲方面，在通過完善的物理存儲技術(shù)和云計算平臺等軟硬件設(shè)施的基礎(chǔ)上，按國庫統(tǒng)計層級建立分級倉儲式數(shù)據(jù)中心，以人行總行為總庫，各項業(yè)務(wù)與非業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)達到匯總存儲，各級行通過內(nèi)部接口或云計算平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳下載，同時本級行建立分中心數(shù)據(jù)存儲倉，采集本級區(qū)域內(nèi)縱向和橫向數(shù)據(jù)并存儲。同時按照保密和信息安全等要求，實施分級授權(quán)和設(shè)置防火墻、實時加密存儲數(shù)據(jù)和卷標(biāo)存儲加密等技術(shù)。
（三）數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化處理
國庫海量的、不規(guī)則的數(shù)據(jù)無法提供有效決策支持，只有通過數(shù)據(jù)清洗技術(shù)將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化和規(guī)則化的數(shù)據(jù)，才能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值。數(shù)據(jù)清洗包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無效值和缺失值等，是發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識別的錯誤的最后一道程序。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗技術(shù)處理殘缺數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)后將有效數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫。
在國庫大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析上，通過數(shù)學(xué)知識（概率、統(tǒng)計、離散化等）建立合理模型，充分利用和挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)容。綜合運用開源類和非開源類數(shù)據(jù)分析工具包括R、Python、MATLAB、SPSS、EVIEWS等軟件進行數(shù)據(jù)分析。具體實現(xiàn)統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘和模型預(yù)測等功能，并以可視化的結(jié)果予以呈現(xiàn)。統(tǒng)計分析包含假設(shè)檢驗、差異分析、相關(guān)分析、方差分析、回歸分析、logistic回歸分析、因子分析、聚類分析、主成分分析、判別分析、bootstrap技術(shù)等。數(shù)據(jù)挖掘包含相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘等。模型預(yù)測包含預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模仿真等。
在統(tǒng)計分析過程中，國庫統(tǒng)計分析應(yīng)該重點實現(xiàn)云應(yīng)用的創(chuàng)新與共享。統(tǒng)計人員可以根據(jù)業(yè)務(wù)的新要求，在云平臺數(shù)據(jù)開放接口的基礎(chǔ)上，自由構(gòu)建合理的數(shù)學(xué)模型和算法，實現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用的創(chuàng)新和擴展。與此同時，以算法的方式將統(tǒng)計人員的智力成果和業(yè)務(wù)知識固化，當(dāng)經(jīng)驗證為可信任應(yīng)用時，可自動進入云平臺的應(yīng)用共享庫，在得到授權(quán)的前提下，自由使用或補充完善，實現(xiàn)知識固化、資源共享。
（四）國庫運行智能化統(tǒng)計分析
在云應(yīng)用平臺上，國庫統(tǒng)計分析首先要將日、旬、月和年作為數(shù)據(jù)的時間維度，將國庫收入、國庫支出以及國庫庫存等統(tǒng)計指標(biāo)作為數(shù)據(jù)的為空間維度，利用云計算的強大能力，并借助數(shù)據(jù)分析展示工具，預(yù)先計算處理數(shù)據(jù)?；蛘吒鶕?jù)用戶事先提交的數(shù)據(jù)挖掘需求自動完成相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)處理。統(tǒng)計分析人員隨時可以從兩個維度上深度挖掘數(shù)據(jù)，并使用QLikView等數(shù)據(jù)分析工具，實現(xiàn)統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的多維度、可視化展示。
二是實現(xiàn)常規(guī)統(tǒng)計分析的智能化生產(chǎn)?？梢酝ㄟ^完善和豐富大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺的分析功能，實現(xiàn)機器式的學(xué)習(xí)，輸入必要的參數(shù)后，系統(tǒng)將自動計算數(shù)據(jù)，并關(guān)聯(lián)提取大數(shù)據(jù)池中的相關(guān)數(shù)據(jù)和信息，進而依據(jù)特定的模板輸出分析報告，最后由分析人員對輸出的分析報告進行質(zhì)量把關(guān)和進一步的補充完善。
三是構(gòu)建統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)模型，提高預(yù)警預(yù)測水平。不斷進行新的分析預(yù)測數(shù)學(xué)模型的探索和構(gòu)建，充分利用國庫統(tǒng)計大數(shù)據(jù)平臺上的海量數(shù)據(jù)和動態(tài)實時數(shù)據(jù)，不斷提高預(yù)測水平。
（五）數(shù)據(jù)展示與反饋
以智能化統(tǒng)計分析為主的大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和可視化的展示提供了支持。簡要國庫運行數(shù)據(jù)、系統(tǒng)化運行指標(biāo)、國庫資金運行報告、國情和輿情監(jiān)測報告、企業(yè)和金融服務(wù)報告、國庫運行情況預(yù)測等為中央銀行、各級政府部門制定有關(guān)政策提供統(tǒng)計信息和參考依據(jù)，充分發(fā)揮國庫在國家預(yù)算執(zhí)行中的促進、反映和監(jiān)督作用。同時建立信息反饋機制，對現(xiàn)有統(tǒng)計分析結(jié)果予以反饋，還包括對未滿足需求提出反饋，豐富和完善大數(shù)據(jù)應(yīng)用成果，充分發(fā)揮國庫統(tǒng)計分析應(yīng)用大數(shù)據(jù)的社會價值。
綜上所述，從全流程看，大數(shù)據(jù)應(yīng)用自數(shù)據(jù)端建立“”數(shù)據(jù)池“”到處理端智能分析在到應(yīng)用端數(shù)據(jù)展示，大致可以通過下圖（圖1）形象展示：
三、有效提升大數(shù)據(jù)應(yīng)用的政策建議
（一）從制度層面保障大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的有效開展
制定專門的大數(shù)據(jù)應(yīng)用法律法規(guī)，在由總行統(tǒng)一部署、統(tǒng)一實施的基礎(chǔ)上，各地區(qū)分支機構(gòu)結(jié)合當(dāng)?shù)貙嶋H制定特色大數(shù)據(jù)應(yīng)用和發(fā)展規(guī)章制度。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生、采集、存儲、挖掘和應(yīng)用等大數(shù)據(jù)處理全流程做出明確安排。一是通過總行層面的發(fā)文、通知等鼓勵通過大數(shù)據(jù)方法加強國庫統(tǒng)計分析，建設(shè)大數(shù)據(jù)共享和應(yīng)用平臺；二是強化大數(shù)據(jù)統(tǒng)計所需軟硬件采購、數(shù)據(jù)源互聯(lián)互通及模塊化分割等作出具體安排；三是要求大數(shù)據(jù)應(yīng)用所應(yīng)達到的在信息、統(tǒng)計報告、預(yù)測與預(yù)警等功能上的目標(biāo)和績效予以明確，充分利用大數(shù)據(jù)平臺提供統(tǒng)計分析支持；四是強化信息技術(shù)安全，防止信息泄露、網(wǎng)絡(luò)攻擊、系統(tǒng)失靈等問題，明確應(yīng)急處置方案。做到嚴(yán)格立法，有法可依，有章可循。
（二）加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人才投入，滿足大數(shù)據(jù)應(yīng)用的軟硬件要求
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施可分為硬件和軟件兩類。硬基礎(chǔ)設(shè)施主要包括用于收集、存儲、分析和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的信息化系統(tǒng)架構(gòu)；軟件基礎(chǔ)設(shè)施主要包括各類數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)應(yīng)用專業(yè)軟件以及金融企業(yè)的人力資源。人民銀行應(yīng)通過專項資金投入等方式構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用的軟硬件設(shè)施和和培養(yǎng)專業(yè)人才，并通過持續(xù)培訓(xùn)使全體員工了解并使用大數(shù)據(jù)進行國庫統(tǒng)計分析。也可邀請專業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案服務(wù)商作為咨詢顧問，整合國庫不同生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用行為，加快統(tǒng)計系統(tǒng)建設(shè)步伐。
（三）提高大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用能力
國庫統(tǒng)計分析應(yīng)不斷的加強國庫運行數(shù)據(jù)的采集、儲存、保護和管理工作，不斷提升統(tǒng)計分析水平。加強對國庫統(tǒng)計分析中涉及的地方債、營改增、房地產(chǎn)、小微企業(yè)經(jīng)營、財政專戶、盤活庫存等熱點領(lǐng)域可以設(shè)計建立相應(yīng)跟蹤監(jiān)測指標(biāo)體系。與此同時加強改革數(shù)據(jù)的統(tǒng)計制度、方法以及程序，研究大數(shù)據(jù)共享制度，為宏觀經(jīng)濟分析提供便捷、堅實的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
建立國庫大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用機制是新形勢下的當(dāng)務(wù)之急。國庫統(tǒng)計分析需不斷改革創(chuàng)新，強化大數(shù)據(jù)的思維，提高大數(shù)據(jù)的意識和駕馭大數(shù)據(jù)的能力，積極探索新的大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法和途徑，從而在國家宏觀決策、服務(wù)經(jīng)濟社會發(fā)展、服務(wù)國庫管理方面，進一步提升國庫統(tǒng)計分析服務(wù)的能力和水平。
參考文獻：
[1]沈昱池.大數(shù)據(jù)時代我國財政信息共享的思考[J].地方財政研究，2015（11）：47-67
近年來，受國內(nèi)外經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境的綜合影響，國內(nèi)煤炭需求不振，環(huán)渤海動力煤價格持續(xù)下行，行業(yè)虧損面不斷擴大，整個煤炭行業(yè)進入一個相對較長期間的不景氣階段。行業(yè)發(fā)展的新常態(tài)對煤炭企業(yè)的生存和發(fā)展構(gòu)成了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。如何在嚴(yán)酷的市場環(huán)境下生存并實現(xiàn)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，成為煤炭企業(yè)不得不面對的重要課題。煤炭行業(yè)的轉(zhuǎn)型主要體現(xiàn)在如下方面：
（1）轉(zhuǎn)變企業(yè)發(fā)展觀念，從追求規(guī)模擴張轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)展質(zhì)量的提升。由于煤炭行業(yè)“黃金十年”發(fā)展期間，企業(yè)產(chǎn)能投入快速擴張，導(dǎo)致近年來煤炭市場供求態(tài)勢日益惡化。為促進煤炭行業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展，追求規(guī)模擴展的老路已經(jīng)無法適應(yīng)行業(yè)發(fā)展的新常態(tài)。從2014年下半年開始，以神華集團為代表的大型煤炭企業(yè)開始率先實施減產(chǎn)，并從企業(yè)自身管理入手，由注重結(jié)果反饋轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)、運、銷全過程控制，全面加強成本管控，并將“價值創(chuàng)造”理念深入到企業(yè)管理的方方面面。
（2.）品開發(fā)，兼顧經(jīng)濟效益和社會效益。由于近年來環(huán)境污染形勢日益惡化，作為重要大氣污染源的煤炭已經(jīng)日益成為國內(nèi)公眾關(guān)注的焦點。煤炭企業(yè)如何選擇開發(fā)煤炭資源，不僅要考慮市場價格和經(jīng)濟效益，而且要兼顧環(huán)保因素。因此，大型煤炭企業(yè)要加大煤炭洗選和潔凈煤技術(shù)的研發(fā)投入，為市場提供更多清潔優(yōu)質(zhì)的煤炭產(chǎn)品。不僅如此，煤炭企業(yè)要充分利用科技手段延伸產(chǎn)業(yè)鏈，促使煤炭產(chǎn)品由燃料向燃料和原料并舉轉(zhuǎn)變，通過煤化工和煤制油等技術(shù)手段提高煤炭在企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)業(yè)中的轉(zhuǎn)化率，多措并舉發(fā)揮好煤炭作為新型清潔能源和化工原料的作用。
（3）創(chuàng)新商業(yè)模式，從銷售型向服務(wù)型轉(zhuǎn)變。面對國內(nèi)經(jīng)濟形勢持續(xù)放緩導(dǎo)致的需求疲軟，煤炭行業(yè)競爭日益激烈，客戶對煤炭經(jīng)銷商服務(wù)質(zhì)量的要求也越來越高。在商業(yè)模式的創(chuàng)新上，最根本的途徑是樹立以客戶為中心的企業(yè)經(jīng)營理念，通過增值服務(wù)為用戶創(chuàng)造更多價值，同時獲取收益。大型煤炭企業(yè)有充分的資源和動能，為客戶提供更多個性化的供貨方案，以滿足客戶需求，并實現(xiàn)企業(yè)自身的價值最大化。
2.傳統(tǒng)煤炭行業(yè)財務(wù)分析工作的局限性
由于財務(wù)人員專業(yè)背景及財務(wù)分析技術(shù)工具缺乏等因素的限制，傳統(tǒng)財務(wù)分析報告視野相對狹窄，更多關(guān)注財務(wù)要素對經(jīng)營成果的影響，對于企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息缺乏敏感性，往往是“就財務(wù)論財務(wù)”，提供的財務(wù)分析報告難以對企業(yè)經(jīng)營決策提供有效支持。具體表現(xiàn)在如下幾個方面：
（1）財務(wù)分析基礎(chǔ)資料整合度不足。企業(yè)基礎(chǔ)資料的質(zhì)量決定財務(wù)分析的質(zhì)量。大型煤炭企業(yè)，特別是跨行業(yè)的綜合能源企業(yè)，其生產(chǎn)經(jīng)營活動包括了煤炭產(chǎn)品的生產(chǎn)、運輸、銷售、轉(zhuǎn)化等各個環(huán)節(jié)。其中涉及不同行業(yè)、不同領(lǐng)域的海量經(jīng)營數(shù)據(jù)。如何對這些海量數(shù)據(jù)進行有效整合，并從中抽取有效信息進行分析、匯總，形成具有參考價值的財務(wù)分析報告，這些都對財務(wù)分析人員的職業(yè)素養(yǎng)提出了較高的要求。財務(wù)人員如果沒有有效的技術(shù)工具輔助，或者缺乏對企業(yè)實際業(yè)務(wù)工作的全面了解，都會影響企業(yè)基礎(chǔ)資料的有效整合，進而影響財務(wù)分析報告的整體質(zhì)量。
（2）財務(wù)比較分析的對比基礎(chǔ)相對單一，分析不深入。傳統(tǒng)財務(wù)分析工作大多企業(yè)自身的基于歷史數(shù)據(jù)，從生產(chǎn)成本、轉(zhuǎn)運成本、環(huán)節(jié)費用、貨款回收等多角度入手，結(jié)合銷售流向、銷售煤種結(jié)構(gòu)、煤炭價格等重要經(jīng)營指標(biāo)的變動分析，為企業(yè)管理者決策提供支持。由于同行業(yè)特別是主要競爭對手的橫向?qū)Ρ葦?shù)據(jù)來源有限，企業(yè)管理者無法站到行業(yè)的高度，全面、準(zhǔn)確分析煤炭市場走向以實現(xiàn)企業(yè)資源的優(yōu)化配置。
（3）財務(wù)分析測算效率較低，缺乏實時性、科學(xué)性和前瞻性。目前，煤炭企業(yè)財務(wù)分析測算主要依靠office等傳統(tǒng)辦公軟件。在瞬息萬變的市場形勢下，通過辦公軟件進行手工測算不僅效率低下，而且與實際業(yè)務(wù)情況偏差較大。目前，財務(wù)比較分析的對比基礎(chǔ)大多以預(yù)算數(shù)據(jù)為依據(jù)，以不變應(yīng)多變。而預(yù)算編制多基于歷史、經(jīng)驗數(shù)據(jù)，往往流于形式，數(shù)據(jù)對比缺乏準(zhǔn)確性和科學(xué)性，很難為面向未來的決策提供有用幫助，分析能力與企業(yè)管理需求不匹配。
二、利用大數(shù)據(jù)拓展煤炭運銷企業(yè)財務(wù)分析的必要性和可行性分析
1.大數(shù)據(jù)概念簡析
隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等新興技術(shù)的興起，大數(shù)據(jù)概念已經(jīng)越來越為現(xiàn)代企業(yè)管理者所重視。大數(shù)據(jù)是指由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多的數(shù)據(jù)構(gòu)成的集合。大數(shù)據(jù)不僅著眼于“大”，而且具有其自身的特點，俗稱“4V”特征：Volume（數(shù)據(jù)體量巨大），Variety（數(shù)據(jù)類型多樣），Velocity（數(shù)據(jù)變化速度快），Value（數(shù)據(jù)價值密度低）。
基于上述四個基本特征，對于大數(shù)據(jù)的利用不僅僅在于收集數(shù)據(jù)，而是如何分析數(shù)據(jù)，并且挖掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)價值，進而服務(wù)于企業(yè)的管理經(jīng)營決策。
2.大數(shù)據(jù)資源助力煤炭運銷企業(yè)財務(wù)分析的必要性
隨著煤炭行業(yè)由賣方市場步入買方市場的新常態(tài)，煤炭運銷企業(yè)間的競爭也達到了白熱化的程度。從拼價格、拼煤質(zhì)，到拼成本、拼管理，企業(yè)盈利空間受到嚴(yán)重擠壓，市場參與者承受著日益嚴(yán)峻的生存壓力。面對復(fù)雜、多變的市場環(huán)境，如果企業(yè)不能快速反應(yīng)，及時調(diào)整經(jīng)營策略，則很容易被競爭對手搶得先機，進而使企業(yè)處于更加被動和危險的境地。
大數(shù)據(jù)資源的特點決定了，煤炭運銷企業(yè)如果能夠通過一定技術(shù)手段充分開發(fā)這一寶藏，就可以幫助企業(yè)獲取更多的途徑以應(yīng)對當(dāng)前不利的市場環(huán)境，具體表現(xiàn)在如下幾個方面：
（1）幫助企業(yè)財務(wù)分析從基于結(jié)果的分析轉(zhuǎn)向基于過程的分析。為了更好地服務(wù)于企業(yè)決策，財務(wù)分析不單是要分析結(jié)果，而是要分析產(chǎn)生這種結(jié)果的原因是什么。大數(shù)據(jù)資源可以幫助企業(yè)從生產(chǎn)經(jīng)營的全過程進行細(xì)化分析，從而使得企業(yè)基于過程的成本管控和價值創(chuàng)造理念具有了實現(xiàn)的可能。
（2）幫助企業(yè)先于核算進行快速的價值反饋，由月度報告向?qū)崟r報告轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)資源為企業(yè)提供了充沛的信息支持，可以幫助企業(yè)破除按月財務(wù)分析報告的桎梏，在海量歷史數(shù)據(jù)中快速提煉出有價值的財務(wù)信息，使得財務(wù)人員按時、按需出具實時報告具有更大的可操作性。
（3）幫助企業(yè)財務(wù)分析由面向歷史向面向未來轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)可以為企業(yè)提供實時更新的信息資源，對這部分資源的合理利用，可以支持企業(yè)進行更多場景的模擬預(yù)測，加強對未來市場的預(yù)判，通過高質(zhì)量的分析以提高財務(wù)經(jīng)營預(yù)測的效率與科學(xué)性。
3.大數(shù)據(jù)資源助力煤炭企業(yè)財務(wù)分析的可行性
（1）ERP等管理信息系統(tǒng)的應(yīng)用，為煤炭運銷企業(yè)充分利用大數(shù)據(jù)資源提供了軟件支持。目前，神華集團等國內(nèi)大型煤炭綜合能源企業(yè)已經(jīng)使用ERP系統(tǒng)作為企業(yè)業(yè)務(wù)管理的系統(tǒng)工具。ERP系統(tǒng)具有高度的集成性，可以將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、預(yù)算數(shù)據(jù)等進行有效的整合，從而為企業(yè)開發(fā)大數(shù)據(jù)資源提供了有力的技術(shù)支持。
（2）大宗商品電子交易平臺的興起，為煤炭運銷企業(yè)提供了更為廣泛的數(shù)據(jù)來源。隨著煤炭買方市場形勢的確立，為客戶提供全方位的服務(wù)成為業(yè)內(nèi)的廣泛共識，以大宗商品電子商務(wù)平臺為載體的煤炭新型商業(yè)模式隨之應(yīng)運而生。通過與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深度融合，煤炭大宗商品電子交易平臺可以為用戶提供更多科學(xué)的選配和運輸方案，并配套相應(yīng)的融資方案，對傳統(tǒng)煤炭購銷的商業(yè)模式形成了強烈的沖擊。
目前，大型煤炭運銷企業(yè)已開始深度參與到煤炭大宗商品交易平臺的建設(shè)和產(chǎn)品交易中。如果企業(yè)在這一過程中能夠主導(dǎo)建立相對獨立的第三方交易平臺，并且能夠吸引足夠多的第三方交易者在平臺進行在線交易，就可以幫助企業(yè)獲取更多真實的煤炭市場上下游交易信息樣本。財務(wù)人員就可以在分析企業(yè)自身數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合市場其他參與方的交易信息，為領(lǐng)導(dǎo)提供更加全面、詳實的經(jīng)營數(shù)據(jù)，極大地擴展財務(wù)分析的深度和廣度。
三、整合大數(shù)據(jù)資源以拓展財務(wù)分析視角的具體建議
盡管大數(shù)據(jù)資源可以作為提升煤炭運銷企業(yè)經(jīng)營管理水平的重要抓手，但是如何開發(fā)并利用好企業(yè)的這一寶貴資源則需要進行慎重籌劃和穩(wěn)步推進，著力解決許多實際問題。
1.全面認(rèn)識大數(shù)據(jù)理念，避免陷入概念化的誤區(qū)
盡管大數(shù)據(jù)資源具有廣泛的開發(fā)和利用前景，但并不是說企業(yè)可以一步到位的找到打開這一寶庫的密匙。就國內(nèi)在這一領(lǐng)域的研究進展來看，一般意義的常規(guī)軟件工具尚無法在一定時間內(nèi)對大數(shù)據(jù)資源進行有效抓取、管理和處理，同樣也很少有大數(shù)據(jù)運用的成功案例供企業(yè)參考。盡管人們對大數(shù)據(jù)抱有很高的期待，但其高昂的研究和應(yīng)用成本也讓許多企業(yè)望而卻步。
煤炭運銷企業(yè)在引入大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)前必須充分評估自身的管理基礎(chǔ)和技術(shù)實力，樹立正確的大數(shù)據(jù)應(yīng)用理念，并制定清晰的技術(shù)推廣戰(zhàn)略。企業(yè)管理層要將大數(shù)據(jù)理念充分融入企業(yè)文化，在借鑒國內(nèi)甚至世界先進企業(yè)成功經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，持續(xù)推動相關(guān)知識在企業(yè)內(nèi)部的學(xué)習(xí)和宣傳。企業(yè)需要對大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣過程中可能遇到的困難和不確定性抱有清醒的認(rèn)識，并對可能出現(xiàn)的問題提前制定應(yīng)對的預(yù)案。
2.著力提升企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)運用的良好土壤
ERP系統(tǒng)作為嶄新的現(xiàn)代企業(yè)管理手段，能夠幫助煤炭運銷企業(yè)有效整合供應(yīng)鏈信息。企業(yè)必須以會計核算標(biāo)準(zhǔn)化和信息化建設(shè)為抓手，持續(xù)推進ERP系統(tǒng)的深度優(yōu)化。修訂完善管理制度，加強會計信息和報表質(zhì)量管理，努力實現(xiàn)會計核算工作的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、制度化，在此基礎(chǔ)上不斷完善業(yè)務(wù)、財務(wù)系統(tǒng)的一體化，全面提升財務(wù)基礎(chǔ)信息質(zhì)量。
ERP系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化，可以幫助企業(yè)將數(shù)據(jù)顆粒度細(xì)化到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)層級，使財務(wù)部門可以從更豐富的、面向業(yè)務(wù)的視角進行分析與判斷，能夠清晰了解哪些生產(chǎn)單位、以何種煤種、經(jīng)哪條運輸線路會得到更多的盈利，從而為企業(yè)提升經(jīng)營業(yè)績、進行資源的合理配置提供了有力支撐。高質(zhì)量的細(xì)顆粒度數(shù)據(jù)是穩(wěn)步推進大數(shù)據(jù)資源建設(shè)的必要條件，也是企業(yè)運用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行全產(chǎn)業(yè)鏈分析的基礎(chǔ)。
3.加快復(fù)合型財務(wù)分析人員的培養(yǎng)，為推廣大數(shù)據(jù)運用進行人才儲備
企業(yè)在推進大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的同時，要高度重視相關(guān)知識的培訓(xùn)。要以強化能力建設(shè)為主線，以提升財務(wù)人員綜合素質(zhì)和職業(yè)能力為重點，大力實施骨干人才培養(yǎng)計劃。從數(shù)據(jù)的采集、收集、分析等方面入手，著力培養(yǎng)適應(yīng)財務(wù)信息化發(fā)展方向、熟悉企業(yè)經(jīng)營環(huán)境、具有戰(zhàn)略思維的復(fù)合型財務(wù)人才。要充分調(diào)動財務(wù)人員的積極性、主動性、創(chuàng)造性，幫助財務(wù)人員了解煤炭企業(yè)產(chǎn)、運、銷各個環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)知識，并與財務(wù)、預(yù)算等專業(yè)知識有機結(jié)合，為大數(shù)據(jù)技術(shù)的推廣應(yīng)用提供充足的人才儲備。
4.結(jié)合企業(yè)經(jīng)營實際，選擇合適的切入點逐步推進大數(shù)據(jù)技術(shù)運用
一、移動電子商務(wù)運營模式及特征
移動電子商務(wù)（M-Electronic Commerce）是近幾年隨著無線移動通迅技術(shù)發(fā)展，而新興起來的新型商務(wù)模式，它利用無線通訊技術(shù)和移動互聯(lián)網(wǎng)進行數(shù)據(jù)傳遞，通過智能手機、PAD和筆記本電腦等移動設(shè)備與企業(yè)電子商務(wù)平臺網(wǎng)連接來完成商務(wù)交易過程的新型商務(wù)模式。
傳統(tǒng)電腦平臺電子商務(wù)運營模式。傳統(tǒng)的電子商務(wù)運營模式以B2C、B2B和C2C為典型模式，以B2C網(wǎng)上商場模式為例，其運營模式如圖1所示：
圖1 B2C網(wǎng)上商場運營模式
移動電子商務(wù)運營模式。移動電子商務(wù)的運營模式是由移動電子商務(wù)交易參與者不同面產(chǎn)生不同的運營模式，具體有內(nèi)容提供商運營模式、移動運營商主導(dǎo)模式、服務(wù)提供商運營模式、WAP移動門戶網(wǎng)關(guān)運營模式。下面以內(nèi)容提供商移動電子商務(wù)為例說明其具體運營模式，如圖2所示。
圖2
移動電子商務(wù)運營模式區(qū)別于傳統(tǒng)電腦平臺電子商務(wù)運營模式的特征。移動電子商務(wù)是用戶通過移動終端設(shè)備瀏覽商品，這樣就能十分方便廣大移動商務(wù)用戶，進而撼動傳統(tǒng)電腦平臺電子商務(wù)的交易規(guī)模。區(qū)別于傳統(tǒng)電腦平臺電子商務(wù)業(yè)務(wù)，移動電子商務(wù)模式具有如下的特征：移動電子商務(wù)突破傳統(tǒng)電腦平臺時間和空間限制，極大地推動了電子商務(wù)銷售規(guī)模。移動電子商務(wù)由于用戶是通過移動終端設(shè)備瀏覽和選購商品，這樣就打破傳統(tǒng)電子商務(wù)用戶只能坐在電腦前固定時間購物時空限制，用戶能夠在象旅游乘車等任意時間任意地點通過移動商務(wù)設(shè)備實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)購物。移動電子商務(wù)由于用戶使用的是移動終端商務(wù)設(shè)備，交易更加方便、快捷，能夠極大提高電子商務(wù)交易效率。移動電子商務(wù)由于用戶通過移動終端設(shè)備瀏覽和選購商品，而不是只能坐在電腦面前完成交易，這樣就使電子商務(wù)從傳統(tǒng)單一固定電腦平臺端變?yōu)殡S時隨地能方便用戶購物的移動貼身服務(wù)，從而能極大地提高電子商務(wù)的交易效率。移動電子商務(wù)由于使用移動終端設(shè)備使條碼掃描功能更為簡單，比價功能更為方便。移動電子商務(wù)用戶只要通過掃描在傳統(tǒng)超市中正在關(guān)注的商品條形碼，就可以通過移動設(shè)備收索該產(chǎn)品商場超市和超市商品報價，所以，移動電子商務(wù)通過掃描商品條形碼而實現(xiàn)商品的比價功能更方便實用。
二、移動電子商務(wù)運營模式面臨的問題
移動電子商務(wù)是電子商務(wù)時代新興的交易模式，各商家在風(fēng)起云涌發(fā)展移動電子商務(wù)之時，也象日韓和歐美國家的移動電子商務(wù)發(fā)展一樣面臨著諸多挑戰(zhàn)和難題。
移動電子商務(wù)運營模式的競爭優(yōu)勢。移動電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定連接不暢，服務(wù)內(nèi)容不夠豐富。我國的移動無線網(wǎng)絡(luò)由于發(fā)展時間短，經(jīng)常會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定和連接不暢的問題，嚴(yán)重影響移動電子商務(wù)交易正常進行和消費者信心。移動終端設(shè)備屏幕格式多樣化和操作系統(tǒng)版本不統(tǒng)一，造成移動電子商務(wù)軟件平臺更新難度加大。移動終端設(shè)備屏幕格式多樣化和操作系統(tǒng)版本不統(tǒng)一，支付系統(tǒng)不統(tǒng)一，這些都給移動電子商務(wù)平臺軟件開發(fā)設(shè)置的一道道障礙。由于不同的移動終端設(shè)備屏幕格式和操作系統(tǒng)版本功能不一，這就使移動運營商搭建移動電子商務(wù)網(wǎng)站和商家更新移動電子商務(wù)軟件帶來相當(dāng)大的難度。
三、大力發(fā)展我國移動電子商務(wù)的相關(guān)對策
加大無線網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)和覆蓋力度，通力改進移動電子商務(wù)的服務(wù)內(nèi)容和搜索服務(wù)功能。針對我國依托無線網(wǎng)絡(luò)的移動電子商務(wù)，經(jīng)常會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定和連接不暢的問題，應(yīng)該加大無線網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)和覆蓋力度；同時移動運營商和商家應(yīng)通力協(xié)作，增加移動商務(wù)服務(wù)內(nèi)容；真正把移動電子商務(wù)設(shè)計成界面友好，操作簡單，搜索快捷的電子商務(wù)平臺。
盡快制定移動電子商務(wù)終端設(shè)備屏幕格式和操作系統(tǒng)的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，使移動電子商務(wù)終端設(shè)備的屏幕格式和操作系統(tǒng)盡可能標(biāo)準(zhǔn)化。
對移動電子商務(wù)所有交易環(huán)節(jié)設(shè)置比平臺電子商務(wù)更為嚴(yán)格安全防范措施。與傳統(tǒng)電腦平臺電子商務(wù)對比，移動電子商務(wù)由于采用無線通訊技術(shù)，因此可能會遭致更多諸如終端假冒、無線數(shù)據(jù)、交易擁堵等安全風(fēng)險，為確保移動電子商務(wù)數(shù)據(jù)安全傳輸，就需要采用無線加密技術(shù)和無線公開密匙體系，以確保移動電子商務(wù)整個交易過程的安全可靠。
四、結(jié)語
移動電子商務(wù)是我國近幾年剛剛興起的新型商務(wù)模式，與傳統(tǒng)的電腦平臺電子商務(wù)相比，移動電子商務(wù)的商務(wù)環(huán)境和運營模式是明顯不同的，而我國現(xiàn)有的移動電子商務(wù)在發(fā)展中面臨著沒有國家統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，因此，必須盡快制定移動電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)法規(guī)，使移動電子商務(wù)監(jiān)管有法可依；增強移動電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性，并加大對移動加密技術(shù)的投入，真正發(fā)揮出移動電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的優(yōu)勢，使其真正能夠成為我國新的經(jīng)濟增長平臺。
【摘要】 目的 探討動脈灌注介入先期化療在局部晚期宮頸癌術(shù)前的臨床應(yīng)用效果。方法 選擇近期筆者所在醫(yī)院就診的92例局部晚期宮頸癌病例，觀察組52例術(shù)前行動脈灌注介入先期化療，對照組40例行常規(guī)化療，分析兩組術(shù)中病理結(jié)果、術(shù)后不良反應(yīng)。 結(jié)果。觀察組與對照組術(shù)中所見組織病理結(jié)果對照顯示，切緣未見癌細(xì)胞者61.5%，宮旁單側(cè)見癌細(xì)胞者19.2%，宮旁雙側(cè)見癌細(xì)胞者、盆腔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移者各9.6%；顯著優(yōu)于對照組（P
【關(guān)鍵詞】 動脈灌注介入； 先期化療； 局部晚期宮頸癌
宮頸癌是女性常見的惡性腫瘤之一，發(fā)病率僅次于乳腺癌，在女性惡性腫瘤中居第2位，但80%發(fā)生于發(fā)展中國家。我國宮頸癌發(fā)病率與死亡人數(shù)約占世界1/3［1］。隨著血管介入術(shù)在婦科腫瘤領(lǐng)域的成熟應(yīng)用，動脈灌注介入先期化療在局部晚期宮頸癌手術(shù)前的應(yīng)用依越來越受到臨床醫(yī)生的關(guān)注。本組研究回顧性分析本科室動脈灌注介入先期化療應(yīng)用于局部晚期宮頸癌手術(shù)的臨床效果，報道如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料 收集2009年1月～2011年2月筆者所在醫(yī)院治療的92例宮頸癌女性患者。年齡為47～72歲，中位年齡為65.9歲。病理組織類型情況：鱗癌72例（包括早期浸潤性鱗癌29例，浸潤深度≤5 mm），腺癌18例，腺鱗癌2例。癌細(xì)胞高分化者47例，癌細(xì)胞中分化者33例，癌細(xì)胞低分化者12例。臨床分期Ⅱa期40例，Ⅱb期22例，Ⅲa期者17例，Ⅲa期者11例，Ⅳa期者2例。術(shù)前接受動脈灌注介入先期化療的52例患者分為觀察組，其余40例分為對照組，術(shù)前給予常規(guī)靜脈化療。兩組患者年齡、病理組織類型及分期等一般資料差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05），具有可比性。
1.2 方法 （1）觀察組術(shù)前動脈灌注介入先期化療：用泥鰍導(dǎo)絲引導(dǎo)經(jīng)右股動脈置管，依據(jù)術(shù)中動脈造影顯示癌組織所在部位及血供情況，選擇癌組織血管染色較為優(yōu)勢側(cè)的子宮動脈分支，抽出導(dǎo)絲留置導(dǎo)管，連接導(dǎo)管于輸液泵的，化療方案為：順鉑5 0 mg/m2加于1500 ml生理鹽水，紫杉醇45 mg/m2加于1000 ml生理鹽水中，滴注速度為80～100 ml/h。持續(xù)化療3天。（2）對照組常規(guī)化療：每日給予順鉑50 mg/m2加于1500 ml生理鹽水靜滴，紫杉醇45 mg/m2加于1000 ml生理鹽水靜滴，持續(xù)化療3 d。
1.3 不良或毒副反應(yīng)評定 毒性反應(yīng)按世界衛(wèi)生組織抗癌藥物不良反應(yīng)評價標(biāo)準(zhǔn)進行判定，分為0-Ⅳ度［2］。
1.4 統(tǒng)計學(xué)處理方法 使用SPSS 13.0統(tǒng)計學(xué)軟件包對數(shù)據(jù)進行處理，計量數(shù)據(jù)用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示，率的比較采用χ2檢驗。以P
2 結(jié)果
2.1 觀察組與對照組術(shù)中所見組織病理結(jié)果對照情況 觀察組52例患者中，術(shù)中所見組織病理結(jié)果：切緣未見癌細(xì)胞者61.5%，宮旁單側(cè)見癌細(xì)胞者19.2%，宮旁雙側(cè)見癌細(xì)胞者、盆腔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移者各9.6%；顯著優(yōu)于對照組的40.0%、30.0%、15.0%及15.0%，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（P
2.2 兩組毒性反應(yīng)對照情況 觀察組52例患者中，出現(xiàn)口腔粘膜炎有17例（32.7%），Ⅰ級占6例，Ⅱ級11例；惡心或嘔吐24例（46.2%），Ⅰ級9例，Ⅱ級7例，Ⅲ級5例，Ⅳ級3例；脫發(fā)20例（38.5%），Ⅰ級9例，Ⅱ級6例，Ⅲ級3例，Ⅳ級2例；白細(xì)胞減少41例（78.8%），Ⅰ級24例，Ⅱ級14例，Ⅲ級3例；血小板下降40例（76.9%），Ⅰ級22例，Ⅱ級17例，Ⅲ級1例。對照組與觀察組化療不良反應(yīng)差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）。兩組不良反應(yīng)也都能耐受，經(jīng)對癥處理后，癥狀緩解或消失。
3 討論
局部晚期宮頸癌組織不易控制，極易發(fā)生附近淋巴結(jié)及遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移，以及不良的預(yù)后因素等。如在術(shù)前進行有效的化療，減小局部癌組織體積，抑制癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移到附近淋巴管及血管內(nèi)，可大大降低手術(shù)的切除難道，同時也可降低術(shù)后遠(yuǎn)處的轉(zhuǎn)移率。通過介入術(shù)于兩側(cè)髂內(nèi)動脈置入化療管，快速灌注化療藥物。宮頸癌動脈灌注先期化療的優(yōu)點包括：（1）可使局部宮頸癌組織在短期內(nèi)得到較高的藥物濃度，與同等劑量靜脈通道給藥相比，藥物濃度約高數(shù)倍；（2） 藥物可直接進入腫瘤供血動脈，局部藥物濃度高，避免被肝、腎等組織破壞及首過效應(yīng)，降低了藥物血漿蛋白合率；（3）縮小宮頸癌原發(fā)病灶同時，可消滅術(shù)前已存在的病灶附件的亞臨床及微小轉(zhuǎn)移病灶，縮小癌組織體積，降低手術(shù)難度，擴大了宮頸癌手術(shù)適應(yīng)癥，使原無法手術(shù)切除的患者重獲手術(shù)機會［3］。
本資料結(jié)果顯示，觀察組患者術(shù)中所見組織病理結(jié)果，切緣未見癌細(xì)胞者61.5%，宮旁單側(cè)見癌細(xì)胞者19.2%，宮旁雙側(cè)見癌細(xì)胞者、盆腔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移者各9.6%；顯著優(yōu)于對照組的40.0%、30.0%、15.0%及15.0% （P0.05），具有臨床應(yīng)用價值。
參考文獻
［1］ 姚志敏，佟小強，宋莉，等.宮頸癌術(shù)前動脈化療栓塞療效.介入放射學(xué)雜志，2009，18（3）：189-192.
航空設(shè)備數(shù)據(jù)分析一直是一個難題，因為數(shù)據(jù)按ICD協(xié)議上傳，需要轉(zhuǎn)化為可讀數(shù)據(jù)才能分析設(shè)備的運行狀態(tài)。但是設(shè)備的上傳速率一般在毫秒級，所以設(shè)備運行一個小時可以輸出上百兆的數(shù)據(jù)，人工分析這些數(shù)據(jù)費時費力且錯誤率高，容易錯過關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
針對這種情況，作者設(shè)計了一種專門分析設(shè)備上傳數(shù)據(jù)的軟件（簡稱數(shù)據(jù)分析軟件）。使用數(shù)據(jù)分析軟件處理百萬行的數(shù)據(jù)只需要不到一分鐘的時間，而且該軟件可以將數(shù)據(jù)制成曲線，可以更容易地捕捉到關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
1 數(shù)據(jù)分析軟件
數(shù)據(jù)分析軟件包含兩個模塊：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊和數(shù)據(jù)繪制模塊。
1.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊
1.1.1 時間類
航空設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)一般以時間為基準(zhǔn)，因此數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換時需要保留原始數(shù)據(jù)的時間信息，這樣才能將數(shù)據(jù)繪制成以時間為X軸的曲線。時間類的定義如圖1：
基類Time繼承了IComparable接口，所以Time類重載了 “！=”，” ”，”==”四個操作符，這樣Time類的對象之間可以比較大小，所以轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)可以按時間前后排序。
1.1.2 數(shù)據(jù)類
在數(shù)據(jù)分析軟件中，數(shù)據(jù)是以行為單位的，每一行數(shù)據(jù)有多個域，不同行數(shù)據(jù)的域名相同，域內(nèi)的數(shù)據(jù)不同。數(shù)據(jù)行類定義如圖2。
DataLine的對象代表一行轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)，ToString接口可以將DataLine里存儲的數(shù)據(jù)以文本的形式輸出。DataLine是一個抽象類，需要用他的子類實例化對象。由圖可見，MLSData集成了DataLine類，在成員變量中加入了一個MLSTime的對象_time用以表示該行數(shù)據(jù)的上傳時間，并且可以用CompareTo接口比較兩個MLSData對象的時間先后。其實MLSData的CompareTo接口只是調(diào)用了成員變量_time的CompareTo，如圖3。
1.1.3 翻譯器類
翻譯器實現(xiàn)的功能是將一行原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可讀數(shù)據(jù)，翻譯器定義如圖4。
Translator是一個抽象類，其中定義了一個抽象函數(shù)Translate，這個函數(shù)有一個類型為String的形式參數(shù)data，并返回一個DataLine類（或其子類）的對象。其中data表示一行文本格式的原始數(shù)據(jù)，返回值DataLine表示轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)。當(dāng)需要分析按新版本ICD協(xié)議上傳的數(shù)據(jù)時，只需創(chuàng)建一個新的Translator子類，并按ICD協(xié)議重寫Translate函數(shù)即可。
1.2 數(shù)據(jù)繪制模塊
數(shù)據(jù)繪制模塊類關(guān)系圖如圖5：
父類DataDrawer是一個抽象函數(shù)，他實現(xiàn)了繪制曲線的一些基本功能。子類MLSDrawer集成了DataDrawer的基本功能，并添加了數(shù)據(jù)段放大功能。MD_WarningLine添加了告警線的顯示功能，分析人員可以清晰地看到數(shù)據(jù)告警的位置，并針對該段數(shù)據(jù)進行分析。MultiLineDawer添加了多曲線繪制弄能，可以將多組數(shù)據(jù)的曲線繪制在同一坐標(biāo)系內(nèi)，讓分析人員可以進行多組數(shù)據(jù)間的交叉比對。
2 實際應(yīng)用
如圖6，設(shè)備上傳數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊處理后輸出可讀數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)繪制模塊讀取分析結(jié)果數(shù)據(jù)后，可以將結(jié)果中的一組或多組數(shù)據(jù)繪制成曲線。
在曲線繪制區(qū)域內(nèi)拖動鼠標(biāo)可已放大局部數(shù)據(jù)，如圖9。
大數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)能力的基礎(chǔ)，培養(yǎng)學(xué)生快速準(zhǔn)確全面獲取數(shù)據(jù)的能力是大數(shù)據(jù)分析技能的起點。企業(yè)各種原始憑證、記賬憑證、賬簿、報表等會計資料信息采集，包括傳統(tǒng)紙質(zhì)材料和電商電子材料等信息的采集，因為相對工整規(guī)范，采集難度不大;培養(yǎng)學(xué)生對企業(yè)自有數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)抽取導(dǎo)出能力，將充分發(fā)揮企業(yè)歷年數(shù)據(jù)作用。
同時，企業(yè)不僅要采集企業(yè)內(nèi)部核算資料，還要進行管理活動需要采集原材料價格、市場前景、同類產(chǎn)品銷售情況等外部數(shù)據(jù)資料，這些資料有公開的如鋼鐵價格、原油價格等，也有不公開的某企業(yè)某產(chǎn)品銷售情況，所以通過大數(shù)據(jù)的手段在獲取某類產(chǎn)品、某些特點產(chǎn)品的銷售情況，或者購買參考公共銷售情況數(shù)據(jù)，需要培養(yǎng)學(xué)生爬取數(shù)據(jù)的能力。
例如，利用八爪魚進行淘寶、天貓、京東等網(wǎng)站商品檢索結(jié)果抓取或者商品詳情內(nèi)頁資料進行抓取，也可以自行設(shè)計或者購買規(guī)則進行特定數(shù)據(jù)抓取;利用公共平臺數(shù)據(jù)對企業(yè)商品的競爭情況有更全面的了解，也可以獲取消費者的檢索熱點;對自己產(chǎn)品的評論資料可以進行典型意見和關(guān)鍵詞的提取，提高CRM水平，如圖1所示。 隨著物聯(lián)網(wǎng)傳感器的發(fā)展，自動、實時、全面、完整、可靠、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)不斷出現(xiàn)，每一個界面、每一個動作、每一次交互都有跡可循并被規(guī)范記錄，獲取的數(shù)據(jù)也將更加全面，企業(yè)的數(shù)據(jù)采集也更趨自動。
2 大數(shù)據(jù)清洗
培養(yǎng)學(xué)生通過對數(shù)據(jù)進行多方驗證、審核，將有雜質(zhì)的數(shù)據(jù)剔除能力;培養(yǎng)學(xué)生從格式、邏輯、數(shù)值等多方面進行數(shù)據(jù)清洗和整理，處理缺失值、孤立點垃圾信息、規(guī)范化、重復(fù)記錄、特殊值、合并數(shù)據(jù)集等問題的能力。
3 大數(shù)據(jù)分析
對于企業(yè)積累數(shù)據(jù)和獲取的外部數(shù)據(jù)都要及時進行分析應(yīng)用，快速充分分析數(shù)據(jù)尤為關(guān)鍵。培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的技能尤為重要，具體需培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析技能如。
(1)描述型分析:是什么?
描述性分析會提供重要指標(biāo)和信息。例如，通過每月的銷售單據(jù)，可以獲取大量的客戶數(shù)據(jù)，如客戶的地理信息、客戶偏好等;也可以了解企業(yè)庫存、銷售等生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)。
(2)診斷型分析:為什么?
通過評估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠深入的分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心，分析某種產(chǎn)品或者某些產(chǎn)品銷售量變化原因等。
(3)預(yù)測型分析:可能怎樣?
預(yù)測型分析主要用于進行預(yù)測事件未來發(fā)生的可能性、預(yù)測一個可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時間點。使用各種可變數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預(yù)測，在充滿不確定的環(huán)境下，預(yù)測能夠幫助做出更好的決定，如預(yù)測原料價格可以輔助決定庫存、預(yù)測銷售可以輔助決定產(chǎn)量、預(yù)測業(yè)務(wù)量可以輔助決定資金籌集量等。
(4)指令型分析:做什么?
指令模型是基于對“是什么”“為什么”和“可能怎樣”的分析，幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如，交通規(guī)劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線;企業(yè)考量了銷售數(shù)據(jù)的變化、分析了市場和消費者的原因、預(yù)判了產(chǎn)品市場前景，進而決定對產(chǎn)品實施哪些改進。
4 大數(shù)據(jù)可視化
大數(shù)據(jù)可視化是培養(yǎng)學(xué)生對大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行直觀呈現(xiàn)能力。培養(yǎng)學(xué)生利用企業(yè)自有數(shù)據(jù)或者外部連接數(shù)據(jù)、抓取數(shù)據(jù)等方式獲得的數(shù)據(jù)進行全方位呈現(xiàn)的能力，培養(yǎng)學(xué)生將數(shù)據(jù)的匯總、平均、交叉列聯(lián)分析等描述和分析結(jié)果，利用適當(dāng)?shù)膱D形進行展示的能力。大數(shù)據(jù)可視化是非常重要的技能，具體如。
4.1各類變量適合的基本可視化效果
單一變量:點圖、抖動圖;直方圖、核密度估計;累計分布函數(shù)。
兩個變量:散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數(shù)圖、傾斜。
中圖分類號：G642.0 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-9324（2014）49-0248-02
隨著社交網(wǎng)絡(luò)的逐漸成熟，移動帶寬迅速提升，云計算、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的豐富，更多的傳感設(shè)備、移動終端接入到網(wǎng)絡(luò)，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及增長速度將比歷史上的任何時期都要多，都要快?！按髷?shù)據(jù)”時代已經(jīng)來臨，它對人類的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。大數(shù)據(jù)是指海量數(shù)據(jù)集，其來源包括動漫數(shù)據(jù)、企業(yè)IT應(yīng)用帶來的數(shù)據(jù)、博客、點擊流數(shù)據(jù)、社交媒體、機器和傳感數(shù)據(jù)等。它是互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)的又一次重大革命，對數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析提出了新的挑戰(zhàn)。如今互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、電子商務(wù)行業(yè)中的數(shù)據(jù)應(yīng)用及分析已經(jīng)相當(dāng)普遍，為了應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代的要求，同時要具備較強的統(tǒng)計學(xué)功底和嫻熟的計算機軟件運用能力，而今完全具備這些能力的數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才是極其匱乏的。數(shù)據(jù)分析師便應(yīng)運而生，不僅互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、電子商務(wù)行業(yè)需要大量的數(shù)據(jù)分析師，近年來項目數(shù)據(jù)分析事務(wù)所不斷涌現(xiàn)，而項目數(shù)據(jù)分析師因其專業(yè)技能及量化的數(shù)據(jù)分析為客戶以及所在單位控制決策風(fēng)險、保證利益最大化而備受各界青睞，以待遇優(yōu)厚和地位尊崇而聞名國際，也被視為我國21世紀(jì)的黃金職業(yè)?！度A商報》將項目數(shù)據(jù)分析師納入了新七十二行，《HR管理世界》將項目數(shù)據(jù)分析師評為七大賺錢職業(yè)。本文就如何在統(tǒng)計學(xué)專業(yè)開展數(shù)據(jù)分析方向進行了闡述，首先論述了數(shù)據(jù)分析的重要意義，其次討論了數(shù)據(jù)分析方向的課程構(gòu)建，最后分析了如何加強理論與實踐環(huán)節(jié)的結(jié)合。
一、數(shù)據(jù)分析的重要意義
大數(shù)據(jù)預(yù)測美國總統(tǒng)：美國時代周刊報道稱，數(shù)據(jù)驅(qū)動的競選決策才是奧巴馬競選獲勝的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)分析團隊在籌集競選經(jīng)費、鎖定目標(biāo)選民、督促選民投票等各個環(huán)節(jié)的決策中都發(fā)揮了重要作用。這意味著華盛頓競選專家的作用極具下降，能夠分析大數(shù)據(jù)的量化分析家和程序員的地位卻大幅提升。如今從事專業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的企業(yè)如項目數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所、數(shù)據(jù)挖掘公司等都應(yīng)市場需求而大力發(fā)展，并且受到風(fēng)險投資的青睞。如美國社交數(shù)據(jù)挖掘公司Datasift于2012年宣布，獲得1500萬美元風(fēng)險投資。2013年，DataSift成為Twitter的“認(rèn)證合作伙伴”，主要負(fù)責(zé)海量微博社交數(shù)據(jù)分析。這是該公司今年第二筆融資，五月份其曾融資720萬美元。又如面向開發(fā)者的大數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件平臺服務(wù)提供商Continuity最近獲得1000萬美元的融資，目前融資總額已經(jīng)達到1250萬美元。
數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用無處不在，那什么是數(shù)據(jù)分析呢？數(shù)據(jù)分析就是用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)進行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析技術(shù)不僅能通過對真實數(shù)據(jù)的分析去發(fā)現(xiàn)問題，還能夠通過經(jīng)濟學(xué)原理建立數(shù)學(xué)模型，對投資或其他決策是否可行進行分析，預(yù)測未來的收益及風(fēng)險情況，為做出科學(xué)合理的決策提供依據(jù)。在提高工作效率的基礎(chǔ)上，也增強企業(yè)管理的科學(xué)性。無論是在國家政府部門，還是企事業(yè)單位中，數(shù)據(jù)分析工作都是進行決策和做出工作決定之前至關(guān)重要的一個環(huán)節(jié)。因此，針對項目可行性、風(fēng)險承載力、投資回報率以及相關(guān)經(jīng)濟效益指標(biāo)等方面的分析工作顯得格外重要。在這個工作過程中，專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員扮演著無比重要的角色，數(shù)據(jù)分析成果的質(zhì)量高低直接決定著項目投資、企業(yè)經(jīng)營決策計劃最終的方向。所以，各個行業(yè)對數(shù)據(jù)分析人員的需求之多是不言而喻的。傳統(tǒng)行業(yè)，如政府機構(gòu)：一類是計委、經(jīng)委、統(tǒng)計局等一些經(jīng)濟綜合管理部門所設(shè)有的調(diào)研處、研究室和情報所。第二類是商業(yè)、糧食、物資、銀行等經(jīng)濟主管業(yè)務(wù)部門會設(shè)有信息中心或調(diào)研室，從本系統(tǒng)、本部門的業(yè)務(wù)出發(fā)進行專業(yè)性調(diào)研，提供支持本部門的市場信息。而伴隨著數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的擴大，其在新興行業(yè)中也得到了發(fā)展，如計算機軟硬件及IT行業(yè)、電子商務(wù)與網(wǎng)絡(luò)游戲、金融保險、消費品、咨詢業(yè)與廣告媒體、大型設(shè)備與重工業(yè)以及房地產(chǎn)行業(yè)等對數(shù)據(jù)分析師的需求量很大，尤其是電子商務(wù)，由于利用互聯(lián)網(wǎng)，能夠比傳統(tǒng)零售業(yè)具有更好的數(shù)據(jù)收集和管理能力，能積累海量的數(shù)據(jù)，因此更看重從海量數(shù)據(jù)中挖掘出用戶偏好和市場機會。研究機構(gòu)：比如市場研究公司、咨詢公司、證券公司、研究院。自主創(chuàng)業(yè)：取得注冊項目數(shù)據(jù)分析師（CPDA）資格證可以自主創(chuàng)建或就業(yè)于項目數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所等。所以，數(shù)據(jù)分析的行業(yè)應(yīng)用是極其廣泛的，并且隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)分析尤其是數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒔柚ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展，逐步形成人們依靠的重點，并可能成為未來發(fā)展與競爭的重點之一。由此我們可以看到數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景是非常廣泛而樂觀的，無論是數(shù)學(xué)專業(yè)、統(tǒng)計專業(yè)，還是計算機專業(yè)的學(xué)生，都可以通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析課程來適應(yīng)對數(shù)據(jù)分析人才的要求。
二、課程體系構(gòu)建
1.主干課程。主干課程包含高代、數(shù)分、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、多元統(tǒng)計分析、時間序列分析、市場調(diào)查與分析、統(tǒng)計預(yù)測與決策、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、C語言、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析與展示。理論課程的學(xué)習(xí)可以使學(xué)生了解數(shù)據(jù)分析的基本內(nèi)容，學(xué)會如何對已獲取的數(shù)據(jù)進行加工處理，如何對實際問題進行定量分析，以及如何解釋分析的結(jié)果。掌握幾種常用數(shù)據(jù)分析方法的統(tǒng)計思想及基本步驟，并具備一定的分析論證能力。
2.實驗課程。數(shù)據(jù)分析的操作離不開計算機。目前數(shù)據(jù)分析行業(yè)常用的一些統(tǒng)計軟件有SAS、SPSS和R軟件。SAS軟件是一個模塊化、集成化的大型應(yīng)用統(tǒng)計系統(tǒng)。它的功能包括數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)儲存及管理、應(yīng)用開發(fā)、圖形處理、數(shù)據(jù)分析、報告編制、運籌學(xué)方法、計量經(jīng)濟學(xué)與預(yù)測等。SPSS軟件是一個社會科學(xué)統(tǒng)計軟件包，是采用圖形菜單驅(qū)動界面的統(tǒng)計軟件，SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析、圖表分析、輸出管理等。R軟件是一套完整的數(shù)據(jù)處理、計算和制圖軟件系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)存儲和處理系統(tǒng)、完整連貫的統(tǒng)計分析工具、優(yōu)秀的統(tǒng)計制圖功能、可操縱數(shù)據(jù)的輸入和輸入等功能。這三個軟件在數(shù)據(jù)分析中針對不同行業(yè)的需求有不同方向的應(yīng)用。
3.專業(yè)課程。從數(shù)據(jù)分析的行業(yè)需求出發(fā)，好的數(shù)據(jù)分析人員不僅要有較強的數(shù)據(jù)分析能力，還要有該行業(yè)的背景及相關(guān)知識的儲備，這樣才能將數(shù)據(jù)分析與行業(yè)特性聯(lián)系起來，發(fā)揮數(shù)據(jù)分析的最大功能，即所謂的“因地制宜”。同時要兼顧學(xué)生的興趣與學(xué)習(xí)的聯(lián)系，需提供多領(lǐng)域的課程選擇，如：經(jīng)濟學(xué)、金融學(xué)、保險學(xué)、管理學(xué)、會計學(xué)等。而在軟件學(xué)習(xí)方面也要拓寬渠道，除了實驗課程安排學(xué)習(xí)的軟件，學(xué)生可根據(jù)自身發(fā)展意向再多掌握一些軟件如：SQL數(shù)據(jù)庫，熟悉office常用功能，尤其熟練運用Word和PowerPoint、Excel圖表及數(shù)據(jù)分析等。同時還應(yīng)該結(jié)合對數(shù)據(jù)分析師的要求設(shè)置一些相關(guān)課程：投資數(shù)據(jù)分析、市場調(diào)研與預(yù)測、預(yù)測技術(shù)分析、現(xiàn)金流量表編制、風(fēng)險投資項目篩選、不確定性分析、編制數(shù)據(jù)分析報告等。
三、實踐環(huán)節(jié)
培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的專業(yè)型人才目的就是為了學(xué)以致用。數(shù)據(jù)分析本身就是為了從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題、建立模型、預(yù)測收益風(fēng)險企業(yè)決策進而做出合理正確的決策判斷。因此，學(xué)習(xí)了基本的知識和技能就要運用到實際操作中。學(xué)校可以和本地的數(shù)據(jù)分析事務(wù)所，或者大量需求數(shù)據(jù)分析人員的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)建立實訓(xùn)基地，進行合作式教學(xué)，使得學(xué)生在實習(xí)的過程中能夠理論聯(lián)系實際，切身體會數(shù)據(jù)分析的商業(yè)操作體系，這樣就能夠促進學(xué)生有目的、有取舍地針對自身情況學(xué)習(xí)鉆研，繼而就能夠培養(yǎng)出適應(yīng)經(jīng)濟發(fā)展，滿足市場需求的應(yīng)用型人才。
四、結(jié)語
在大數(shù)據(jù)時代到來之時，數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用將會空前廣泛，與此同時對數(shù)據(jù)分析師的需求也將會井噴，無論是在軍事、工業(yè)、企業(yè)還是在政治上，大數(shù)據(jù)分析都將會十分緊缺。因此，目前對數(shù)據(jù)分析師的培養(yǎng)刻不容緩。本文從分析數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展及其重要意義、數(shù)據(jù)分析專業(yè)課程設(shè)置以及教學(xué)實踐環(huán)節(jié)方面對構(gòu)建數(shù)據(jù)分析課程體系進行了探討。不僅從教學(xué)課程的內(nèi)容上予以安排，而且更加注重引導(dǎo)學(xué)生自主學(xué)習(xí)，特別強調(diào)理論結(jié)合實踐的合作式教學(xué)。希望能夠結(jié)合行業(yè)需求合理地構(gòu)建課程，培養(yǎng)出專門從事數(shù)據(jù)分析的項目數(shù)據(jù)分析師，從而能夠滿足市場需求和自身發(fā)展。
參考文獻：
[1]范金城.數(shù)據(jù)分析[M].科學(xué)出版社，2010.
本專業(yè)學(xué)生主要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)的基本理論、基本方法并接受數(shù)學(xué)建模、計算機和數(shù)學(xué)軟件方面的基本訓(xùn)練，在數(shù)學(xué)理論和應(yīng)用兩方面都受到良好的教育，具有較高的科學(xué)素養(yǎng)和較強的創(chuàng)新意識，具備科學(xué)研究、教學(xué)、解決實際問題及軟件開發(fā)等方面的基本能力和較強的更新知識的能力。
本專業(yè)畢業(yè)生應(yīng)獲得以下幾方面的知識和能力：
①具有扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，受到比較嚴(yán)格的數(shù)學(xué)思維訓(xùn)練，初步掌握數(shù)學(xué)科學(xué)的思想方法;
②具有應(yīng)用數(shù)學(xué)知識建立數(shù)學(xué)模型去解決實際問題的初步能力和進行數(shù)學(xué)教學(xué)的能力;
③了解數(shù)學(xué)科學(xué)發(fā)展的歷史概況以及當(dāng)代數(shù)學(xué)的某些新發(fā)展和應(yīng)用前景;
④能熟練使用計算機(包括常用語言、工具軟件以及一些數(shù)學(xué)軟件)，具有編寫簡單程序的能力;
⑤具有較強的語言表達能力，掌握資料查詢、文獻檢索以及運用現(xiàn)代信息技術(shù)獲取相關(guān)信息的基本方法，具有一定的科學(xué)研究能力;
⑥ 師范類畢業(yè)生還應(yīng)具有良好的教師職業(yè)素養(yǎng)，了解教育法規(guī)，掌握并能初步運用教育學(xué)，心理學(xué)以及數(shù)學(xué)教育學(xué)的基本理論，具有一定的組織管理能力。
數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)就業(yè)前景
應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)屬于基礎(chǔ)專業(yè)，是其他相關(guān)專業(yè)的“母專業(yè)”。無論是進行科研數(shù)據(jù)分析、軟件開發(fā)、三維動畫制作還是從事金融保險，國際經(jīng)濟與貿(mào)易、工商管理、化工制藥、通訊工程、建筑設(shè)計等，都離不開相關(guān)的數(shù)學(xué)專業(yè)知識，數(shù)學(xué)專業(yè)與其他相關(guān)專業(yè)的聯(lián)系將會更加緊密，數(shù)學(xué)專業(yè)知識將會得到更廣泛的應(yīng)用。
由于數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)與其他相關(guān)專業(yè)聯(lián)系緊密，以它為依托的相近專業(yè)可供選擇的比較多，因而報考該專業(yè)較之其他專業(yè)回旋余地大，重新?lián)駱I(yè)改行也容易得多，有利于將來更好的就業(yè)。
本專業(yè)學(xué)生畢業(yè)后可從事科學(xué)研究、教學(xué)、軟件開發(fā)等方面的工作。
從事行業(yè)：
畢業(yè)后主要在新能源、互聯(lián)網(wǎng)、計算機軟件等行業(yè)工作，大致如下：
1、新能源;
2、互聯(lián)網(wǎng)/電子商務(wù);
3、計算機軟件;
4、金融/投資/證券;
5、電子技術(shù)/半導(dǎo)體/集成電路;
6、其他行業(yè);
7、教育/培訓(xùn)/院校;
8、計算機服務(wù)(系統(tǒng)、數(shù)據(jù)服務(wù)、維修)。
從事崗位：
畢業(yè)后主要從事算法工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等工作，大致如下：
1、算法工程師;
2、數(shù)據(jù)分析師;
3、數(shù)據(jù)挖掘工程師;
4、圖像算法工程師;
5、高級數(shù)據(jù)分析師;
6、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理;
Think Big公司是Teradata于2014年9月并購的大數(shù)據(jù)服務(wù)公司。Think Big公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼國際業(yè)務(wù)高級副總裁里克?法內(nèi)爾（Rick Farnell）介紹，成立于2010年的Think Big公司專注于開源數(shù)據(jù)服務(wù)，其愿景是幫助客戶運用新的開源技術(shù)，與現(xiàn)有技術(shù)優(yōu)勢互補，從各種類型的數(shù)據(jù)中挖掘分析價值。
Teradata大中華區(qū)首席執(zhí)行官辛兒倫（Aaron Hsin）介紹，自從成立以來，Teradata在過去40多年中一直專注做好一件事，那就是數(shù)據(jù)分析。Teradata幫助客戶通過有效的數(shù)據(jù)分析獲得業(yè)務(wù)洞察力，從而實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長，提高利潤，為客戶提供更好的服務(wù)。
他強調(diào)，在過去的5到10年里，開源技術(shù)的發(fā)展和廣泛運用，使得半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析成為可能。為此，作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者之一，Teradata積極跟進，除了自身研發(fā)以外，非常開放地融合優(yōu)秀的開源數(shù)據(jù)分析技術(shù)，并形成了高效的統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)（UDA）。據(jù)悉，Teradata 統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)整合了Teradata 數(shù)據(jù)倉庫、Teradata Aster大數(shù)據(jù)探索平臺和開源Hadoop。
辛兒倫認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)中，客戶認(rèn)識到需要整合不同技術(shù)架構(gòu)的優(yōu)勢，特別是在已有數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中融合開源技術(shù)，需要更好的工具來管理、訪問和利用這些平臺，尤其是需要具有實際經(jīng)驗的團隊來指導(dǎo)Hadoop等復(fù)雜的開源系統(tǒng)的延伸部署。隨著客戶開始應(yīng)用，或者開始嘗試應(yīng)用諸多不同的技術(shù)架構(gòu)或版本，它們面臨著很多技術(shù)選擇和路線圖規(guī)劃等實際問題，這往往會導(dǎo)致項目偏離既定的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略目標(biāo)和業(yè)務(wù)目標(biāo)。
“隨著各種規(guī)模的企業(yè)在落地大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時選擇不同的開源分析系統(tǒng)，客戶對開源系統(tǒng)咨詢服務(wù)的需求快速上升。我們致力于實現(xiàn)最新開源技術(shù)同現(xiàn)有成熟技術(shù)的優(yōu)勢互補，借助我們優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和咨詢團隊，幫助全球的客戶更快速、高效和便捷地獲取大數(shù)據(jù)價值?！崩锟?法內(nèi)爾表示。
據(jù)悉，目前包括Intel、Facebook、NetApp、納斯達克（NASDAQ）、美國運通公司（American Express）和eBay等在內(nèi)的知名企業(yè)，均是Think Big公司的客戶。正因為如此，Teradata收購了Think Big公司。
“Teradata擁有完整的大數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)，借助統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)實現(xiàn)Hadoop等開源分析系統(tǒng)、Teradata Aster大數(shù)據(jù)探索分析技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的完美整合?！毙羶簜愓f，“借助Think Big專業(yè)的咨詢服務(wù)，Teradata將能夠向客戶提出多元化大數(shù)據(jù)的卓越咨詢建議，降低大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)部署和應(yīng)用的難度，進一步強化統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)的優(yōu)勢，推動大中華地區(qū)客戶數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型的實現(xiàn)。”
提供四大核心服務(wù)
記者在溝通會上了解到， Think Big在大中華區(qū)將廣泛支持廠商中立的開源解決方案，根據(jù)客戶實際的業(yè)務(wù)需求，推薦基于現(xiàn)有技術(shù)和解決方案的最佳技術(shù)和方案組合。Think Big致力于幫助客戶通過應(yīng)用最新數(shù)據(jù)分析技術(shù)來獲得大數(shù)據(jù)的價值，提升競爭力和利潤。其核心咨詢業(yè)務(wù)包括：
其一，大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略咨詢服務(wù)。根據(jù)客戶業(yè)務(wù)需求和戰(zhàn)略目標(biāo)，制定符合企業(yè)需求優(yōu)先等級和能力的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，幫助企業(yè)更快地獲取大數(shù)據(jù)價值。里克?法內(nèi)爾認(rèn)為，現(xiàn)在很多客戶制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時有個誤區(qū)，就是盡可能采用最新的開源技術(shù)，事實上企業(yè)應(yīng)該先考慮建立一個平臺，然后在這個平臺上建立、充實相關(guān)的能力。辛兒倫介紹，Think Big可給客戶制定一個為期6周的啟動數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的路線圖，幫助客戶確定流程和數(shù)據(jù)選擇的優(yōu)先級，及其對業(yè)務(wù)的影響，并幫助客戶構(gòu)建最佳數(shù)據(jù)架構(gòu)；在此基礎(chǔ)上，還可給客戶提供為期12個月的發(fā)展路線圖，其中涵蓋Think Big的方法論。
其二，數(shù)據(jù)工程服務(wù)。根據(jù)客戶的業(yè)務(wù)目標(biāo)，設(shè)計、開發(fā)和交付最適合的解決方案，提供現(xiàn)有分析架構(gòu)優(yōu)化和數(shù)據(jù)湖治理等服務(wù)。Think Big可提供數(shù)據(jù)湖的優(yōu)化服務(wù)，以滿足客戶對生產(chǎn)系統(tǒng)、生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)據(jù)服務(wù)需求。
其三，分析和數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)。通過廣受認(rèn)可的數(shù)據(jù)分析方法論，幫助客戶解決現(xiàn)存的業(yè)務(wù)問題，通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)分析方法，發(fā)掘全新的業(yè)務(wù)機會。
其四，管理服務(wù)和培訓(xùn)。提供大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的管理和優(yōu)化，助力企業(yè)提高數(shù)據(jù)分析效率和洞察力，通過各種形式的培訓(xùn)幫助企業(yè)真正獲得能力，提高數(shù)據(jù)和分析系統(tǒng)的采用和普及。人才短缺是客戶應(yīng)用大數(shù)據(jù)的一大挑戰(zhàn)，而Think Big特別重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和專業(yè)技能的培養(yǎng)，尤其強調(diào)培養(yǎng)優(yōu)秀的團隊是大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的最佳實踐。Think Big擁有強大的專家團隊資源和“Think Big大數(shù)據(jù)學(xué)院”，致力于為客戶和合作伙伴提供全面的人才培養(yǎng)服務(wù)，通過授人以漁的方式幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)成功。
已經(jīng)有具體項目在開展
辛兒倫表示，Teradata在大中華區(qū)推出Think Big的全面服務(wù)，不僅體現(xiàn)了公司對高速發(fā)展的大中華區(qū)市場的重視，而且反映出客戶對Teradata和Think Big服務(wù)和能力的高度認(rèn)可。
“自從有了Think Big團隊之后，客戶跟我們合作得更加緊密了?！毙羶簜惐硎荆琓eradata已經(jīng)在華發(fā)展了20多年，積累了很多合作時間長達15年甚至20年的客戶，Think Big的業(yè)務(wù)能夠讓Teradata引入更多開源技術(shù)和解決方案，幫助客戶解決更多的業(yè)務(wù)痛點。
