数据分析的前景大全11篇

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多传感器融合系统由于具有较高的可靠性和鲁棒性，较宽的时间和空间的观测范围，较强的数据可信度和分辨能力，已广泛应用于军事、工业、农业、航天、交通管制、机器人、海洋监视和管理、目标跟踪和惯性导航等领域。笔者在分析数据融合技术概念和内容的基础上，对该技术在林业工程中的应用及前景进行了综述。

一、数据融合

1.1概念的提出

1973年，数据融合技术在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中得到了最早的体现。70年代末，在公开的技术文献中开始出现基于多系统的信息整合意义的融合技术。1984年美国国防部数据融合小组(DFS)定义数据融合为：“对多源的数据和信息进行多方的关联、相关和综合处理，以更好地进行定位与估计，并完全能对态势及带来的威胁进行实时评估”。

1998年1月，Buchroithner和Wald重新定义了数据融合：“数据融合是一种规范框架，这个框架里人们阐明如何使用特定的手段和工具来整合来自不同渠道的数据，以获得实际需要的信息”。

Wald定义的数据融合的概念原理中，强调以质量作为数据融合的明确目标，这正是很多关于数据融合的文献中忽略但又是非常重要的方面。这里的“质量”指经过数据融合后获得的信息对用户而言较融合前具有更高的满意度，如可改善分类精度，获得更有效、更相关的信息，甚至可更好地用于开发项目的资金、人力资源等。

1.2基本内容

信息融合是生物系统所具备的一个基本功能，人类本能地将各感官获得的信息与先验知识进行综合，对周围环境和发生的事件做出估计和判断。当运用各种现代信息处理方法，通过计算机实现这一功能时，就形成了数据融合技术。

数据融合就是充分利用多传感器资源，通过对这些多传感器及观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上的冗余或互补信息依据某些准则进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述。数据融合的内容主要包括：

(1)数据关联。确定来自多传感器的数据反映的是否是同源目标。

(2)多传感器ID/轨迹估计。假设多传感器的报告反映的是同源目标，对这些数据进行综合，改进对该目标的估计，或对整个当前或未来情况的估计。

(3)采集管理。给定传感器环境的一种认识状态，通过分配多个信息捕获和处理源，最大限度地发挥其性能，从而使其操作成本降到最低。传感器的数据融合功能主要包括多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测。

根据融合系统所处理的信息层次，目前常将信息融合系统划分为3个层次：

(l)数据层融合。直接将各传感器的原始数据进行关联后，送入融合中心，完成对被测对象的综合评价。其优点是保持了尽可能多的原始信号信息，但是该种融合处理的信息量大、速度慢、实时性差，通常只用于数据之间配准精度较高的图像处理。

(2)特征层融合。从原始数据中提取特征，进行数据关联和归一化等处理后，送入融合中心进行分析与综合，完成对被测对象的综合评价。这种融合既保留了足够数量的原始信息，又实现了一定的数据压缩，有利于实时处理，而且由于在特征提取方面有许多成果可以借鉴，所以特征层融合是目前应用较多的一种技术。但是该技术在复杂环境中的稳健性和系统的容错性与可靠性有待进一步改善。

(3)决策层融合。首先每一传感器分别独立地完成特征提取和决策等任务，然后进行关联，再送入融合中心处理。这种方法的实质是根据一定的准则和每个决策的可信度做出最优的决策。其优点是数据通讯量小、实时性好，可以处理非同步信息，能有效地融合不同类型的信息。而且在一个或几个传感器失效时，系统仍能继续工作，具有良好的容错性，系统可靠性高，因此是目前信息融合研究的一个热点。但是这种技术也有不足，如原始信息的损失、被测对象的时变特征、先验知识的获取困难，以及知识库的巨量特性等。

1.3处理模型

美国数据融合工作小组提出的数据融合处理模型，当时仅应用于军事方面，但该模型对人们理解数据融合的基本概念有重要意义。模型每个模块的基本功能如下：

数据源。包括传感器及其相关数据(数据库和人的先验知识等)。

源数据预处理。进行数据的预筛选和数据分配，以减轻融合中心的计算负担，有时需要为融合中心提供最重要的数据。目标评估。融合目标的位置、速度、身份等参数，以达到对这些参数的精确表达。主要包括数据配准、跟踪和数据关联、辨识。

态势评估。根据当前的环境推断出检测目标与事件之间的关系，以判断检测目标的意图。威胁评估。结合当前的态势判断对方的威胁程度和敌我双方的攻击能力等，这一过程应同时考虑当前的政治环境和对敌策略等因素，所以较为困难。

处理过程评估。监视系统的性能，辨识改善性能所需的数据，进行传感器资源的合理配置。人机接口。提供人与计算机间的交互功能，如人工操作员的指导和评价、多媒体功能等。

二、多传感器在林业中的应用

2.1在森林防火中的应用

在用MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)数据测定森林火点时的20、22、23波段的传感器辐射值已达饱和状态，用一般图像增强处理方法探测燃烧区火点的结果不理想。余启刚运用数据融合技术，在空间分辨率为1000m的热辐射通道的数据外加入空间分辨率为250m的可见光通道的数据，较好地进行了不同空间分辨率信息的数据融合，大大提高了对火点位置的判断准确度。为进一步提高卫星光谱图像数据分析的准确性与可靠性，利用原有森林防火用的林区红外探测器网，将其与卫星光谱图像数据融合，可以使计算机获得GPS接收机输出的有关信息通过与RS实现高效互补性融合，从而弥补卫星图谱不理想的缺失区数据信息，大大提高燃烧区火点信息准确度和敏感性。

2.2森林蓄积特征的估计

HampusHolmstrom等在瑞典南部的试验区将SPOT-4×S卫星数据和CARABAS-IIVHFSAR传感器的雷达数据进行了融合，采用KNN(knearestneighbor)方法对森林的蓄积特征(林分蓄积、树种组成与年龄)进行了估计。

KNN方法就是采用目标样地邻近k个(k=10)最近样地的加权来估计目标样地的森林特征。研究者应用卫星光谱数据、雷达数据融合技术对试验区的不同林分的蓄积特征进行估计，并对三种不同的数据方法进行误差分析。试验表明，融合后的数据作出的估计比单一的卫星数据或雷达数据的精度高且稳定性好。

2.3用非垂直航空摄像数据融合GIS信息更新调查数据

森林资源调查是掌握森林资源现状与变化的调查方法，一般以地面调查的方法为主，我国5年复查一次。由于森林资源调查的工作量巨大，且要花费大量的人力、物力和资金。国内外许多学者都在探索航空、航天的遥感调查与估计方法。

TrevorJDavis等2002年提出采用非垂直的航空摄影数据融合对应的GIS数据信息实现森林调查数据的快速更新，认为对森林资源整体而言，仅某些特殊地区的资源数据需要更新。在直升飞机侧面装上可视的数字摄像装置，利用GPS对测点进行定位，对特殊地区的摄像进行拍摄，同时与对应的GIS数据进行融合，做出资源变化的估计或影像的修正。

试验表明，融合后的数据可以同高分辨率矫正图像相比，该方法花费少，精度高，能充分利用影像的可视性，应用于偏远、地形复杂、不易操作、成本高的区域，同时可避免遥感图像受云层遮盖。

三、数据融合在林业中的应用展望

3.1在木材检测中的应用

3.1.1木材缺陷及其影响

木材是天然生长的有机体，生长过程中不可避免地有尖削度、弯曲度、节子等生长缺陷，这些缺陷极大地影响了木材及其制品的优良特性，以及木材的使用率、强度、外观质量，并限制了其应用领域。在传统木制品生产过程中，主要依靠人的肉眼来识别木材缺陷，而木材板材表面缺陷在大小、形状和色泽上都有较大的差异，且受木材纹理的影响，识别起来非常困难，劳动强度大，效率低，同时由于熟练程度、标准掌握等人为因素，可能造成较大的误差。另外在集成材加工中，板材缺陷的非双面识别严重影响了生产线的生产节拍。因此必须开发一种能够对板材双面缺陷进行在线识别和自动剔除技术，以解决集成材加工中节子人工识别误差大、难以实现双面识别、剔除机械调整时间长等问题。

3.1.2单一传感器在木材检测中的应用

对木材及人造板进行无损检测的方法很多，如超声波、微波、射线、机械应力、震动、冲击应力波、快速傅立叶变换分析等检测方法。超声技术在木材工业中的应用研究主要集中在研究声波与木材种类、木材结构和性能之间的关系、木材结构及缺陷分析、胶的固化过程分析等。

随着计算机视觉技术的发展，人们也将视觉传感器应用于木材检测中。新西兰科学家用视频传感器研究和测量了纸浆中的纤维横切面的宽度、厚度、壁面积、壁厚度、腔比率、壁比率等，同时准确地测量单个纤维和全部纤维的几何尺寸及其变化趋势，能够区分不同纸浆类型，测定木材纤维材料加固结合力，并动态地观察木材纤维在材料中的结合机理。

新西兰的基于视觉传感器的板材缺陷识别的软件已经产业化，该软件利用数码相机或激光扫描仪采集板材的图像，自动识别板材节子和缺陷的位置，控制板材的加工。该软件还具有进行原木三维模型真实再现的计算机视觉识别功能，利用激光扫描仪自动采集原木的三维几何数据。

美国林产品实验室利用计算机视觉技术对木材刨花的尺寸大小进行分级，确定各种刨花在板中的比例和刨花的排列方向；日本京都大学基于视觉传感器进行了定向刨花板内刨花定向程度的检测，从而可以通过调整定向铺装设备优化刨花的排列方向来提高定向刨花板的强度。在制材加工过程中，利用计算机视觉技术在线实时检测原木的形状及尺寸，选择最佳下锯方法，提高原木的出材率。同时可对锯材的质量进行分级，实现木材的优化使用；在胶合板的生产过程中，利用计算机视觉技术在线实时检测单板上的各种缺陷，实现单板的智能和自动剪切，并可测量在剪切过程中的单板破损率，对单板进行分等分级，实现自动化生产过程。Wengert等在综合了大量的板材分类经验的基础上，建立了板材分级分类的计算机视觉专家系统。在国内这方面的研究较少，王金满等用计算机视觉技术对刨花板施胶效果进行了定量分析。

X射线对木材及木质复合材料的性能检测已得到了广泛的应用，目前该技术主要应用于对木材密度、含水率、纤维素相对结晶度和结晶区大小、纤维的化学结构和性质等进行检测，并对木材内部的各种缺陷进行检测。

3.1.3数据融合在木材检测中的应用展望

单一传感器在木材工业中已得到了一定程度的应用，但各种单项技术在应用上存在一定的局限性。如视觉传感器不能检测到有些与木材具有相同颜色的节子，有时会把木板上的脏物或油脂当成节子，造成误判，有时也会受到木材的种类或粗糙度和湿度的影响，此外，这种技术只能检测部分表面缺陷，而无法检测到内部缺陷；超声、微波、核磁共振和X射线技术均能测量密度及内部特征，但是它们不能测定木材的颜色和瑕疵，因为这些缺陷的密度往往同木板相同。因此，一个理想的检测系统应该集成各种传感技术，才能准确、可靠地检测到木材的缺陷。

基于多传感器(机器视觉及X射线等)数据融合技术的木材及木制品表面缺陷检测，可以集成多个传统单项技术，更可靠、准确地实时检测出木材表面的各种缺陷，为实现木材分级自动化、智能化奠定基础，同时为集裁除锯、自动调整、自动裁除节子等为一身的新型视频识别集成材双面节子数控自动剔除成套设备提供技术支持。

3.2在精确林业中的应用

美国华盛顿大学研究人员开展了树形自动分析、林业作业规划等研究工作；Auburn大学的生物系统工程系和USDA南方林业实验站与有关公司合作开展用GPS和其他传感器研究林业机器系统的性能和生产效率。

目前单项的GPS、RS、GIS正从“自动化孤岛”形式应用于林业生产向集成技术转变。林业生产系统作为一个多组分的复杂系统，是由能量流动、物质循环、信息流动所推动的具有一定的结构和功能的复合体，各组分间的关系和结合方式影响系统整体的结构和功能。因此应该在计算机集成系统框架下，有效地融合GPS、GIS、RS等数据，解决这些信息在空间和时间上的质的差异及空间数据类型的多样性，如地理统计数据、栅格数据、点数据等。利用智能DSS(决策支持系统)以及VRT(可变量技术)等，使林业生产成为一个高效、柔性和开放的体系，从而实现林业生产的标准化、规范化、开放性，建立基于信息流融合的精确林业系统。

南京林业大学提出了“精确林业工程系统”。研究包括精确林业工程系统的领域体系结构、随时空变化的数据采集处理与融合技术、精确控制林业生产的智能决策支持系统、可变量控制技术等，实现基于自然界生物及其所赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实，以最小资源投入、最小环境危害和最大产出效益为目标，建立关于林业管理系统战略思想的精确林业微观管理系统。

[参考文献]

[1]高翔，王勇.数据融合技术综述[J].计算机控制与测量，2002，10(11)：706-709.

[2]龚元明，萧德云，王俊杰.多传感器数据融合技术(上)[J].冶金自动化，2002(4)：4-7.

[3]钱永兰，杨邦杰，雷廷武.数据融合及其在农情遥感监测中的应用与展望[J].农业工程学报，2004，20(4)：286-290.

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一、什么是数据产品

要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义认知。我的理解是：广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策(甚至行动)的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。从这个角度讲，搜索引擎、个性化推荐引擎显然也是数据产品，由于产品形态已经比较成熟，所以很少被人划分到数据产品的概念里，另外，这类产品往往大都在数据外面穿了一层外衣，使非专业的用户并不能直观的感受到数据的存在。

除此之外的，便是狭义范畴的数据产品，比如大家熟知的淘宝数据魔方、百度指数、电商的CRM平台、各种公司内部的数据决策支持系统等都是数据产品，我后面会有个结构化的分类介绍。

二、为什么会有数据产品

人们日常的商业活动都是“决策”和“行动”的螺旋上升过程及交织在一起的子过程，主过程里的决策表示内心拿定一个主意要怎么做，要达到什么样的目标，行动是具体的执行过程，比如用户要解决出行不方便的问题，他的主决策可能是“买一辆适合自己的轿车代步”，而在具体行动过程中，马上又会面临“买什么车”、“在什么渠道买”等子决策问题。

所有的决策以及行动中的子决策过程都是基于“某种参考”的，最简单的参考可以是自己的直觉，好一点会依赖“过来人”的主观经验，但拍脑袋决策越来越难，所谓专家也屡屡被打假;而最优的决策需要依靠“证据”，定量的证据即时数据，随着数学、统计学、计算机科学的普及，数据在决策优化过程中的价值越来越大，在大数据时代尤其如此。

决策过程中，数据的价值可以通过什么来体现?不外乎三种：a.数据本身、b.数据服务、c.数据产品。举个例子来说，如果某用户想知道明天的天气是否适合出行，他可以直接看明天的气温数据，这个就是数据本身在发挥价值;他也可以咨询相关的数据分析师或咨询顾问，由他们提供人工的数据服务或解决方案来判定明天的天气;第三种方式便是使用数据产品，它把数据、数据模型以及分析决策逻辑尽可能多的固化到一个软件系统中，以更自动化、更准确、更智能的方式来发挥数据的决策价值。

三、数据产品的分类

在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型(如静态报表、DashBoard、即席查询)，到多维分析型(OLAP等工具型数据产品)，到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品、使能型数据产品等。数据型产品经理的前世今生，互联网的一些事

由于报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而多维分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营人员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。

所谓定制服务型数据产品，是基于用户的深层次需求，构建最适合当前业务痛点的数据模型、产品设计、可视化方案等。在这里数据产品充当的更像是服务提供者，而不是一个通用的工具。

智能型数据产品则会更多的将大数据的智能性融入产品，并与决策逻辑结合起来，发挥作用。比如，你可以有一套传统的会员营销系统，允许你按自己的规则筛选目标用户;而也可以在更智能的数据产品中这样来实现：输入你的营销目标及参数，比如要开展双十一母婴市场的促销活动，系统可以基于以往海量数据计算出应该选择什么品类的商品，在什么用户群中，以什么形式开展活动效果会更佳。

现有的大多数数据只是告诉你现在或未来的情况是怎样的，问题痛点出现在哪里，但却不能给出更完善的建议，甚至支持一个建议的执行。使能型数据产品要做的就是这样的工作，它不仅可以告诉你，哪些用户流失的倾向性大，还可以直接引导用户展开后续补救的执行流程，哪些细分群体需要通过促销活动刺激，哪些需要服务关乎，哪些需要为他提供专享的VIP业务，哪些需要更好的互动等等。

四、数据产品需求把握的特殊性

一个真正好的数据产品要首先把握一个核心——找到用户的真正核心需求、痛点。这句话对于非数据产品的产品经理来说简直就是天经地义的废话。但对于一个数据产品经理而言，得来却不那么容易，有其特殊性。

第一个特殊性，是需求层次特殊性，数据产品的用户中往往会有很多内部用户，他们对数据、数据分享、数据处理的理解和熟练程度各有不同，因此会提出各种不同层次的需求，概况起来大致包括：1).业务/管理需求;2).分析需求;3).数据需求。举例来说，某电商要改善全体用户的订单转化效率，这个便是第一类需求;为了完成此目标，会有很多工作要做，也会有很多分析需求随之产生，比如分析商品详情页的跳出趋势，便是第二列需求;而具体某某数据项的统计则属于数据需求。最可怕的便是，需求方遇到了问题(第一类需求)，指定了错误的分析策略(第二类需求)，有提出了明确的数据需求(第三类需求)。而对于数据产品经理，从数据需求，引导出分析需求，进而介入反应具体痛点问题的业务/管理需求，是一门必修课。

第二个特殊性，是内部数据产品需求方的特殊性，企业内部的数据产品的用户，既是是用户，也是自己的同事、朋友、领导、下属，他们本身就对产品经理的决策权有一定的干预能力，需要产品经理去平衡“理想与现实”，你懂的。这种情况对于非最高决策者直属的数据团队而言，尤为严重。

五、数据产品的三个关键要素

我认为，要成就一个数据产品，需要关注三个关键要素：1).数据、2).决策逻辑、3).行动流程。数据型产品经理的前世今生，互联网的一些事

数据的价值，毋庸置疑。它就像整体产品内部流淌的血液。具备什么样的数据类型、数据周期、数据粒度，往往会决定你的数据产品可以提供什么服务。

决策逻辑是很多平庸的数据产品所欠缺的，它们只是简单的、响应式的展示了需求方的报表。好的数据产品，应该可以帮助用户思考，尤其是将平时用户遇到业务痛点是的决策逻辑，部分或全部融合到数据产品后，可以可视化的、动态的、便捷的显性化决策的过程，提高用户的决策效率。

仅仅停留在发现问题、分析问题是不够的，我们还需要对问题的解决能力，这就涉及到第三个关键要素——行动流程。举个例子，当数据产品分析某个细分用户群时，发现最近一个月其活跃度明显下滑，那是否可以自动触发一个营销流程，基于用户的特征，开展个性化的“行动流程”，并在流程中的各个环节发挥数据的价值。

六、数据产品与大数据的关系

非常不想写这样的踩着三俗概念的解释性文字，因为大数据是一个被所有人提起，但几乎所有人又不明白的概念。我在这里写什么概念解释都是错的，徒增搜索引擎的“负荷”。

所以，还是回溯到核心价值角度来看：前面提到数据产品最大的价值在于辅助使用者优化决策，以及辅助决策价值的实现。如果把数据产品比作一台机器的话，那数据就像这台机器运转的原材料。“原材料”+“处理过程”+“结果展示与应用”≈数据产品。

而大数据当然也属于数据的范畴，它好比是一种更高效的原材料，可以提供更高效的价值(更多角度的、更深度的、更实时的信息与知识，尤其是预测性的知识)，“高效的原材料”+“高级的处理过程”+“高级的展示与应用”结果也是数据产品，当然你也可以土土称之为“大数据产品”。

再举个不专业的例子来理解：大家熟悉的“天气预报”就是一个典型的数据产品，它的原材料可能有很长时间段的温度、湿度、风力、日光强度、紫外线强度、PM2.5值、位置信息、卫星上的采集的各种数据、其它地面设备的各种专业的气象相关数据(示例而已，专业人士请自行补充);对这些数据的筛选、清洗、分析、挖掘等一系列“处理过程”可以得到未来几日在几个核心气象特征的数据值与概率(温度、风力、阴晴雨雪等);而我们看到的天气预报这款数据产品，则是将上述核心信息综合到一起，赋予视频+GIS的展示形式，以及复制大众在“行动”方面的建议(出行建议、穿衣指数、洗车指数等)而成的。

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中图分类号：F293 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2013）031-068-01

数据库是长期存储在计算机内有组织的大量的共享的数据信息的集合，是按照一定的数据结构来组织、存储和管理数据信息的仓库。信息资源是企业在生产和管理过程中产生的一切资料、数据和图片等信息的总称。信息管理系统是指能提供企业管理所需的信息的人机交互系统。

1 数据库的结构与特点

1）数据库主要有三层基本结构：①物理数据层。即数据存储层，它是指在物理存贮设备上实际存储的数据，是最原始的数据，是用户需要加工的数据；②概念数据层。它是数据库管理员概念下的数据库，定义了每个数据的逻辑及数据间的逻辑联系；③逻辑数据层。即用户层，它是用户所看到和使用的数据库。

2）数据库主要有七个特点：①数据的共享性。即所有用户可可通过各种方式同时使用数据库进行数据存取，数据库也包含所有用户所需求的数据，从而实现了数据的共享；②数据的简洁性。数据共享的实现减少了文件系统中所必需的建立用户各自的应用文件，从而减少了数据的大量重复和冗余度；③数据的一致性。数据的共享也保证了数据的一致性；④数据的集中控制性。数据库避免了文件管理方式中的分散状态，对数据进行集中控制和管理，便于对数据丢失或泄露的及时处理；⑤数据的独立性。即数据库中的逻辑结构和应用程序相互独立和数据物理结构和数据逻辑结构相互独立；⑥数据的安全性。防止数据丢失、错误更新和越权使用；⑦数据的可建设性。数据库功能强大，技术可升级，有良好的可建设性。

2 数据库在企业中的发展现状

1）企业对数据库的重视度不够。企业对数据库的发展建立不够重视，目前文件系统和文件管理还是企业信息管理的主要途径，企业没有将数据库当做一个企业的重要产业来建设，没有主要的职能部门对数据库进行管理和建设，投入的人力物力少，投入的资金也不够，导致了企业数据的丢失，企业信息资源供应不及时，企业内部能共享的信息重复占用资源等问题，造成了企业的巨大经济损失。很多企业只着重于眼前的利益，没有长远的经济目光，对数据库的开发建设程度不高。要想让一个企业能长远的立足和发展，就必须加大对数据库和信息管理的开发力度。

2）企业对数据库的认识不够。数据库的建设和信息管理系统的开发，不仅是为了科研部门的相关研究工作，同时也是为经济、销售、政治等其他部门提供可靠的信息资源的保证。数据库对企业信息资源的管理功能强大，在数据库中集中控制企业各个部门的数据，能快速地查找到数据的根源，能及时地处理数据的遗失和泄露。

3）企业对数据库的建设水平低。数据库技术在企业中的开发还处于初级阶段，企业并没有完全成熟的和完善的数据库下的信息管理系统。不够成熟的计算机开发技术也还跟不上数据库建设的需要和社会的需求。不够完整的数据库体系结构，不够成熟的数据库开发技术，不够充足的认识和不够重视的发展等，这些都是数据库在企业中的发展驻足不前的原因。

就现阶段而言，还是有相当一部分的企业拥有了相对比较完善的数据库技术和信息管理系统。企业要长足发展，信息的数量和管理力度必将加大，能解决这一系列信息相关问题的数据库技术就是瑰宝了。因此，加大加快发展企业中的数据库技术是想要长足发展和生存的企业现阶段的主要任务之一。

3 数据库在企业中的发展前景

1）企业对数据库的需求增加。随着企业发展的逐步壮大，企业信息资源也将更加复杂，信息数据量更大。传统的文件系统和文件管理已经远远无法满足企业现代化的需求。数据库在企业中的发展意味着数据处理和信息资源管理的高效率，对企业来说，更高的效率意味着更大的利益和更广的竞争空间。

2）企业对数据库的技术要求加大。数据库在企业中的开发和建设技术不够完善，但同时也有了更大的发展空间。飞速发展的企业对数据库技术要求越来越高，这是数据库技术的机遇，也是企业的机遇。因此，努力开发企业数据库技术和建设信息管理系统是企业发展的必备筹码。

3）知识产权对数据库的保护。信息的高速发展让信息逐步成为了一项产业，信息也作为商品进行交易，《知识产权协定》对数据库和信息资源进行保护，抑制了企业间的不正当竞争行为。安全的外部环境为数据库在企业中的发展提供了良好的平台。

4 结束语

数据库在企业中的发展就像新长的嫩叶，没有很完善的体系结构和技术，没有得到很大的关注和重视，但是它却有更广阔的发展空间，更大的需求量，安全的环境也是它将迅速发展的有利条件之一。由数据库技术实现的信息管理系统已经成为企业发展的重要保障，是企业信息化发展和企业竞争的必备条件之一。一个企业要想快速健康的发展，就必须发展自己的数据库技术和信息管理系统。为了迎接二十一世纪新挑战，在继承传统企业信息资源管理的优势下，结合新兴的数据库技术和计算机科学技术，努力实现、提高和改善对数据及信息资源的使用。

参考文献

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近年来，受国内外经济发展环境的综合影响，国内煤炭需求不振，环渤海动力煤价格持续下行，行业亏损面不断扩大，整个煤炭行业进入一个相对较长期间的不景气阶段。行业发展的新常态对煤炭企业的生存和发展构成了严峻的挑战。如何在严酷的市场环境下生存并实现企业的转型升级，成为煤炭企业不得不面对的重要课题。煤炭行业的转型主要体现在如下方面：

（1）转变企业发展观念，从追求规模扩张转变为发展质量的提升。由于煤炭行业“黄金十年”发展期间，企业产能投入快速扩张，导致近年来煤炭市场供求态势日益恶化。为促进煤炭行业可持续健康发展，追求规模扩展的老路已经无法适应行业发展的新常态。从2014年下半年开始，以神华集团为代表的大型煤炭企业开始率先实施减产，并从企业自身管理入手，由注重结果反馈转变为产、运、销全过程控制，全面加强成本管控，并将“价值创造”理念深入到企业管理的方方面面。

（2.）品开发，兼顾经济效益和社会效益。由于近年来环境污染形势日益恶化，作为重要大气污染源的煤炭已经日益成为国内公众关注的焦点。煤炭企业如何选择开发煤炭资源，不仅要考虑市场价格和经济效益，而且要兼顾环保因素。因此，大型煤炭企业要加大煤炭洗选和洁净煤技术的研发投入，为市场提供更多清洁优质的煤炭产品。不仅如此，煤炭企业要充分利用科技手段延伸产业链，促使煤炭产品由燃料向燃料和原料并举转变，通过煤化工和煤制油等技术手段提高煤炭在企业内部产业中的转化率，多措并举发挥好煤炭作为新型清洁能源和化工原料的作用。

（3）创新商业模式，从销售型向服务型转变。面对国内经济形势持续放缓导致的需求疲软，煤炭行业竞争日益激烈，客户对煤炭经销商服务质量的要求也越来越高。在商业模式的创新上，最根本的途径是树立以客户为中心的企业经营理念，通过增值服务为用户创造更多价值，同时获取收益。大型煤炭企业有充分的资源和动能，为客户提供更多个性化的供货方案，以满足客户需求，并实现企业自身的价值最大化。

2.传统煤炭行业财务分析工作的局限性

由于财务人员专业背景及财务分析技术工具缺乏等因素的限制，传统财务分析报告视野相对狭窄，更多关注财务要素对经营成果的影响，对于企业业务数据信息缺乏敏感性，往往是“就财务论财务”，提供的财务分析报告难以对企业经营决策提供有效支持。具体表现在如下几个方面：

（1）财务分析基础资料整合度不足。企业基础资料的质量决定财务分析的质量。大型煤炭企业，特别是跨行业的综合能源企业，其生产经营活动包括了煤炭产品的生产、运输、销售、转化等各个环节。其中涉及不同行业、不同领域的海量经营数据。如何对这些海量数据进行有效整合，并从中抽取有效信息进行分析、汇总，形成具有参考价值的财务分析报告，这些都对财务分析人员的职业素养提出了较高的要求。财务人员如果没有有效的技术工具辅助，或者缺乏对企业实际业务工作的全面了解，都会影响企业基础资料的有效整合，进而影响财务分析报告的整体质量。

（2）财务比较分析的对比基础相对单一，分析不深入。传统财务分析工作大多企业自身的基于历史数据，从生产成本、转运成本、环节费用、货款回收等多角度入手，结合销售流向、销售煤种结构、煤炭价格等重要经营指标的变动分析，为企业管理者决策提供支持。由于同行业特别是主要竞争对手的横向对比数据来源有限，企业管理者无法站到行业的高度，全面、准确分析煤炭市场走向以实现企业资源的优化配置。

（3）财务分析测算效率较低，缺乏实时性、科学性和前瞻性。目前，煤炭企业财务分析测算主要依靠office等传统办公软件。在瞬息万变的市场形势下，通过办公软件进行手工测算不仅效率低下，而且与实际业务情况偏差较大。目前，财务比较分析的对比基础大多以预算数据为依据，以不变应多变。而预算编制多基于历史、经验数据，往往流于形式，数据对比缺乏准确性和科学性，很难为面向未来的决策提供有用帮助，分析能力与企业管理需求不匹配。

二、利用大数据拓展煤炭运销企业财务分析的必要性和可行性分析

1.大数据概念简析

随着云计算、物联网、电子商务等新兴技术的兴起，大数据概念已经越来越为现代企业管理者所重视。大数据是指由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的集合。大数据不仅着眼于“大”，而且具有其自身的特点，俗称“4V”特征：Volume（数据体量巨大），Variety（数据类型多样），Velocity（数据变化速度快），Value（数据价值密度低）。

基于上述四个基本特征，对于大数据的利用不仅仅在于收集数据，而是如何分析数据，并且挖掘出数据背后的商业价值，进而服务于企业的管理经营决策。

2.大数据资源助力煤炭运销企业财务分析的必要性

随着煤炭行业由卖方市场步入买方市场的新常态，煤炭运销企业间的竞争也达到了白热化的程度。从拼价格、拼煤质，到拼成本、拼管理，企业盈利空间受到严重挤压，市场参与者承受着日益严峻的生存压力。面对复杂、多变的市场环境，如果企业不能快速反应，及时调整经营策略，则很容易被竞争对手抢得先机，进而使企业处于更加被动和危险的境地。

大数据资源的特点决定了，煤炭运销企业如果能够通过一定技术手段充分开发这一宝藏，就可以帮助企业获取更多的途径以应对当前不利的市场环境，具体表现在如下几个方面：

（1）帮助企业财务分析从基于结果的分析转向基于过程的分析。为了更好地服务于企业决策，财务分析不单是要分析结果，而是要分析产生这种结果的原因是什么。大数据资源可以帮助企业从生产经营的全过程进行细化分析，从而使得企业基于过程的成本管控和价值创造理念具有了实现的可能。

（2）帮助企业先于核算进行快速的价值反馈，由月度报告向实时报告转变。大数据资源为企业提供了充沛的信息支持，可以帮助企业破除按月财务分析报告的桎梏，在海量历史数据中快速提炼出有价值的财务信息，使得财务人员按时、按需出具实时报告具有更大的可操作性。

（3）帮助企业财务分析由面向历史向面向未来转变。大数据可以为企业提供实时更新的信息资源，对这部分资源的合理利用，可以支持企业进行更多场景的模拟预测，加强对未来市场的预判，通过高质量的分析以提高财务经营预测的效率与科学性。

3.大数据资源助力煤炭企业财务分析的可行性

（1）ERP等管理信息系统的应用，为煤炭运销企业充分利用大数据资源提供了软件支持。目前，神华集团等国内大型煤炭综合能源企业已经使用ERP系统作为企业业务管理的系统工具。ERP系统具有高度的集成性，可以将业务数据、财务数据、预算数据等进行有效的整合，从而为企业开发大数据资源提供了有力的技术支持。

（2）大宗商品电子交易平台的兴起，为煤炭运销企业提供了更为广泛的数据来源。随着煤炭买方市场形势的确立，为客户提供全方位的服务成为业内的广泛共识，以大宗商品电子商务平台为载体的煤炭新型商业模式随之应运而生。通过与互联网技术的深度融合，煤炭大宗商品电子交易平台可以为用户提供更多科学的选配和运输方案，并配套相应的融资方案，对传统煤炭购销的商业模式形成了强烈的冲击。

目前，大型煤炭运销企业已开始深度参与到煤炭大宗商品交易平台的建设和产品交易中。如果企业在这一过程中能够主导建立相对独立的第三方交易平台，并且能够吸引足够多的第三方交易者在平台进行在线交易，就可以帮助企业获取更多真实的煤炭市场上下游交易信息样本。财务人员就可以在分析企业自身数据的基础上，结合市场其他参与方的交易信息，为领导提供更加全面、详实的经营数据，极大地扩展财务分析的深度和广度。

三、整合大数据资源以拓展财务分析视角的具体建议

尽管大数据资源可以作为提升煤炭运销企业经营管理水平的重要抓手，但是如何开发并利用好企业的这一宝贵资源则需要进行慎重筹划和稳步推进，着力解决许多实际问题。

1.全面认识大数据理念，避免陷入概念化的误区

尽管大数据资源具有广泛的开发和利用前景，但并不是说企业可以一步到位的找到打开这一宝库的密匙。就国内在这一领域的研究进展来看，一般意义的常规软件工具尚无法在一定时间内对大数据资源进行有效抓取、管理和处理，同样也很少有大数据运用的成功案例供企业参考。尽管人们对大数据抱有很高的期待，但其高昂的研究和应用成本也让许多企业望而却步。

煤炭运销企业在引入大数据应用技术前必须充分评估自身的管理基础和技术实力，树立正确的大数据应用理念，并制定清晰的技术推广战略。企业管理层要将大数据理念充分融入企业文化，在借鉴国内甚至世界先进企业成功经验的基础上，持续推动相关知识在企业内部的学习和宣传。企业需要对大数据技术推广过程中可能遇到的困难和不确定性抱有清醒的认识，并对可能出现的问题提前制定应对的预案。

2.着力提升企业基础数据质量，培养大数据技术运用的良好土壤

ERP系统作为崭新的现代企业管理手段，能够帮助煤炭运销企业有效整合供应链信息。企业必须以会计核算标准化和信息化建设为抓手，持续推进ERP系统的深度优化。修订完善管理制度，加强会计信息和报表质量管理，努力实现会计核算工作的标准化、规范化、制度化，在此基础上不断完善业务、财务系统的一体化，全面提升财务基础信息质量。

ERP系统的持续优化，可以帮助企业将数据颗粒度细化到业务数据层级，使财务部门可以从更丰富的、面向业务的视角进行分析与判断，能够清晰了解哪些生产单位、以何种煤种、经哪条运输线路会得到更多的盈利，从而为企业提升经营业绩、进行资源的合理配置提供了有力支撑。高质量的细颗粒度数据是稳步推进大数据资源建设的必要条件，也是企业运用大数据技术进行全产业链分析的基础。

3.加快复合型财务分析人员的培养，为推广大数据运用进行人才储备

企业在推进大数据技术应用的同时，要高度重视相关知识的培训。要以强化能力建设为主线，以提升财务人员综合素质和职业能力为重点，大力实施骨干人才培养计划。从数据的采集、收集、分析等方面入手，着力培养适应财务信息化发展方向、熟悉企业经营环境、具有战略思维的复合型财务人才。要充分调动财务人员的积极性、主动性、创造性，帮助财务人员了解煤炭企业产、运、销各个环节的业务知识，并与财务、预算等专业知识有机结合，为大数据技术的推广应用提供充足的人才储备。

4.结合企业经营实际，选择合适的切入点逐步推进大数据技术运用

篇（5）

地诺前列酮控释栓是一种含有天然前列腺素（PGE2）的持续控释栓剂，商品名是欣普贝生，规格为1枚10mg，前列腺E有抑制宫颈胶原的合成，并有软化和扩张宫颈的作用[1]，对各期子宫均有收缩作用，尤其对足月子宫反应最为敏感。2008年地诺前列酮控释栓被纳入“妊娠晚期促宫颈成熟与引产指南（草案）”[2]。造成我国剖宫产率不断上升的原因之一，就有宫颈是否成熟，所以促宫颈成熟就显得尤为重要。2008～2012年，笔者观察了地诺前列酮控释栓和催产素促宫颈成熟的有效性和安全性。现将结果报告如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选择上述时期在我院分娩的足月产妇140例，单胎枕先露，无头盆不称，无胎膜早破，无严重产科合并症，宫颈Bishop评分≤6分，随机分为两组，研究组80例，对照组60例。两组一般情况相似，无显著性差异。

1.2 方 法 首先对140例孕妇进行阴道检查及宫颈Bishop评分。研究组：在无菌条件下将1枚（10mg）地诺前列酮栓用生理盐水浸湿，使栓剂横置于阴道后穹隆，用药后孕妇卧床休息20～30min。用药期间严密监护胎心及宫缩情况。对照组：用5%葡萄糖液500ml加催产素2.5IU静滴，从每分钟8滴起，根据宫缩情况每30min增加6滴，最多每分钟不超过48滴。若滴8h无规律宫缩，则停用。每天1次，第二天可再重复应用。

1.3 观察指标 在用药前及用药后6h和12h，分别对宫颈进行Bishop评分，并观察记录用药后两组宫缩强度、频率、胎心变化、临产开始时间、分娩时间、总产程及用药后的不良反应。

1.4 疗效评定标准 宫颈Bishop评分≥3分或临产为显效；宫颈Bishop评分≥2分为有效；宫颈Bishop评分

1.5 统计学处理 计量资料采用x2检验，计数资料采用P检验，以P

2 结 果

2.1 宫颈成熟度比较 研究组显效68例，有效5例，无效7例，总有效率为91.3%；对照组显效1例，有效5例，无效34例，总有效率17.6%。两组疗效比较有统计学意义（P

表1 两组用药后不同时间宫颈评分比较（x±s分）

2.2 用药后临产、总产程时间比较。见表2。

表2 两组临产时间、总产程、剖宫产率比较

2.3 不良反应 地诺前列酮控释栓的不良反应主要是子宫过度刺激。其他不良反应发生率较低[3]。本研究中，研究组有4例发生宫缩过强，2例胎心变化，取出药物后立即好转。

3 讨 论

地诺前列酮控释栓用于足月妊娠促宫颈成熟的有效性，本研究显示，其无论在促宫颈成熟总有效率，还是临产时间、总产程、剖宫产率方面，均优于催产素，增加了阴道分娩的可能性，从而在一定程度上降低了剖宫产率，提高了产科质量。

地诺前列酮控释栓促宫颈成熟的机制及作用特点为：①使宫颈胶原纤维、细胞外基质逐渐降解，从而使宫颈变软，顺应性增加；②松弛宫颈平滑肌，促进宫颈扩张；③增加子宫肌细胞间隙连接结构的数量，提高子宫对缩宫素的敏感性[4，5]。催产素与地诺前列酮控释栓相比，也有扩张宫颈的作用，但其促宫颈成熟时间较长，敏感性弱，孕妇易于疲劳，致引产失败，增加剖宫产率。而采用地诺前列酮控释栓，操作方便，敏感性高，不良反应少，可获得满意效果。

本研究中，有3例发生过宫缩过强，迅速取出栓剂后，宫缩立即好转，并没有增加剖宫产率。而催产素可引起宫体肌肉收缩，其促宫颈成熟作用差，易引起子宫过度收缩，导致子宫破裂。

综上所述，本研究认为，地诺前列酮对足月单胎头位妊娠孕妇，不仅促宫颈成熟有效，而且安全、方便，引产所需时间短，成功率高，可有效降低剖宫产率，从而降低医疗费用，值得临床推广应用。

参考文献

[1] 周菊贤，崔佳锦，刘晓瑷.米索前列醇用于负压吸宫术前宫颈准备疗效[J].实用妇产科杂志，2010，10（26）：778-781.

[2] 中华医学会妇产科学分会产科学组.妊娠晚期促宫颈成熟与引产指南（草案）[J].中华妇产科杂志，2008，43：75-76.

篇（6）

随着我国人口不断向老龄化方向发展，需要接受胃肠镜检查的人越来越多，受检病人的条件限制日渐放宽。电子胃镜检查是诊断胃病最直观的检查方法，也是目前诊断食管、胃和十二指肠疾病最为可靠的方法。胃镜检查具有一定的痛苦，而且麻醉具有一定的风险，患者易产生焦虑恐惧情绪[1]。这种不良情绪严重影响了胃镜检查术的成功率，因此分析患者恐惧焦虑产生的原因并给予相应的对策细致护理是十分必要的。本文分析了2012年6月――2013年6月间为110例患者胃镜检查术患者焦虑恐惧产生原因，并给予针对性的护理措施，患者焦虑恐惧情绪明显缓解，效果良好，现作如下报告。

1资料与方法

1.1一般资料选择2012年6月――2013年6月我院收治具有不同程度的消化道症状、需要胃镜检查的患者110例为研究对象，其中男性患者57例，女性患者53例。年龄分布在15-87岁（35.26±6.25）岁，110例均无胃镜禁忌证。

1.2调查方法采用自拟调查问卷调查表分析患者的基本情况，内容包括性别、年龄、教育程度、家庭状况、经济条件、家庭支持、疾病认知程度、胃镜检查知识、可能出现的并发症、费用支付方式、护理质量；采用SAS自评量表[2]评估患者焦虑情绪，分1、2、3、4四个等级，分别赋分4、3、2、1分，分值越高，各项分相加后乘以1.25取整数为标准分，分值越高，焦虑程度越厉害。

指定专职调查者对已签署胃镜检查知情同意书的患者进行了调查，年龄小的患者由家长替代调查。

1.3数据处理所有资料经确认有效后存入Execl数据库，采用SPSS13.0软件对数据进行统计分析，计数资料用频数（n）或率（%）表示，采用卡方检验，检验标准：P

2结果

通过对SAS数据分析，SAS平均分>50分的为67分，表明110名胃镜检查术前患者中有67名患者均有焦虑恐惧情绪，仔细分析67名患者在性别、文化程度、经济状况、付费方式、疾病认知程度、胃镜检查知识、社会家庭支持满意度、护理干预质量满意度方面差异，表明：女性、高中（含中专）、家庭人均月收入

3讨论

3.1焦虑恐惧情绪原因分析胃镜检查是一种刺激性检查，能够引起人体不同的应激反应，包括生理上的应激反应和心理上的应激反应，生理上主要表现为恶心、呕吐、血压及脉搏的变化，心理上表现出情绪焦虑、恐惧等，两种反应相互作用，又增加了复合应激反应[3]。本文研究表明，女性（69.81%）所表现出的焦虑恐惧情绪明显高于男性（52.63%），这可以从男女承受应激反应方面得到解释。

进一步分析可以看出，不同文化程度、不同经济状况、不同付费方式的人群胃镜检查前所表现出的焦虑恐惧程度也不相同，初中文化以下文化程度与大专以上文化程度明显低于高中（含中专）文化程度，家庭人均月经济收入>3000明显低于3000以下的人群，自费人群明显高于公费及医院保险受益人群。比较分析好像有些矛盾，可能与初中以下文化程度大多生活在社会底层，抗击打能力较强有差。

从对疾病知识的认识程度、对胃镜检查及可能诱发并发症的了解程度、社会家庭支持满意度、护理质量满意度分析，可以看出了解得越深入、满意度越高，患者产生焦虑恐惧情绪的比例就会越低，国外学者从不同的角度研究的观点都支持这个结论[4-5]。

3.2护理对策构建全方位的社会家庭支持网络：胃镜检查患者因角色的转换，急需社会家庭的关心支持。护理人员要反复向家属宣讲家属陪伴对患者病情康复的作用，同时对于多次胃镜检查没有确诊的患者，要尽可能地满足患者家属陪检的要求。对于自费的患者，要注意沟通的方式方法，避免方法失当可加重患者焦虑恐惧情绪[6]。

加强健康宣教，提高患者对疾病与胃镜检查的认知水平。可采取发放宣传小手册、播放资料、或者是一对一个案教育等形式，告知胃镜检查的过程、方法、可能发生的不良反应，以期让患者获得更多的认知，从而减轻或消除焦虑恐惧情绪，增强治疗的依从性。

提高护理质量，增强服务意识。本文研究表明患者的焦虑恐惧情绪与患者对护理质量的满意度呈正相关性，这与有些研究不尽相同，但可以肯定的是，护理质量的优劣、服务态度的好坏对患者心理是有影响的[7]。因此护理人员要熟悉胃镜检查护理流程，主动热情微笑服务，以构建良好的护患关系。

综上所述，胃镜检查术前患者产生焦虑原因影响因素很多，性别、文化程度、经济状况、付费方式、对疾病的认识程度、对胃镜检查及可能产生并发症的了解程度、对社会家庭支持及护理质量的满意度均可对术前检查焦虑恐惧情绪产生影响。护理人员应分析原因，构建全方位的社会家庭支持网络，加强健康宣教，提高患者对疾病与胃镜检查的认知水平，提高护理质量，增强服务意识，从而达到有效化解或减轻患者焦虑恐惧情绪的目的。

参考文献

[1]姚菊英，高春红.膝关节镜手术病人的康复护理[J].护理学杂志，2002，17（2）：150-151.

[2]汪向东，王希林，马弘.心理卫生评定量表手册[J].中国心理卫生杂志，1999，12（增刊）：253-256.

[3]滕云.胃镜检查前患者焦虑的护理体会[J].中国医药指南，2012，10（28）：301-302.

[4]张凌燕，王艳玲.初次胃镜与多次胃镜检查患者焦虑状况分析[J].中华现代护理杂志，2009，15（7）：630-631.

篇（7）

航空设备数据分析一直是一个难题，因为数据按ICD协议上传，需要转化为可读数据才能分析设备的运行状态。但是设备的上传速率一般在毫秒级，所以设备运行一个小时可以输出上百兆的数据，人工分析这些数据费时费力且错误率高，容易错过关键数据。

针对这种情况，作者设计了一种专门分析设备上传数据的软件（简称数据分析软件）。使用数据分析软件处理百万行的数据只需要不到一分钟的时间，而且该软件可以将数据制成曲线，可以更容易地捕捉到关键数据。

1 数据分析软件

数据分析软件包含两个模块：数据转换模块和数据绘制模块。

1.1 数据转换模块

1.1.1 时间类

航空设备上传的数据一般以时间为基准，因此数据转换时需要保留原始数据的时间信息，这样才能将数据绘制成以时间为X轴的曲线。时间类的定义如图1：

基类Time继承了IComparable接口，所以Time类重载了 “！=”，” ”，”==”四个操作符，这样Time类的对象之间可以比较大小，所以转换后的数据可以按时间前后排序。

1.1.2 数据类

在数据分析软件中，数据是以行为单位的，每一行数据有多个域，不同行数据的域名相同，域内的数据不同。数据行类定义如图2。

DataLine的对象代表一行转换后的数据，ToString接口可以将DataLine里存储的数据以文本的形式输出。DataLine是一个抽象类，需要用他的子类实例化对象。由图可见，MLSData集成了DataLine类，在成员变量中加入了一个MLSTime的对象_time用以表示该行数据的上传时间，并且可以用CompareTo接口比较两个MLSData对象的时间先后。其实MLSData的CompareTo接口只是调用了成员变量_time的CompareTo，如图3。

1.1.3 翻译器类

翻译器实现的功能是将一行原始数据转换为可读数据，翻译器定义如图4。

Translator是一个抽象类，其中定义了一个抽象函数Translate，这个函数有一个类型为String的形式参数data，并返回一个DataLine类（或其子类）的对象。其中data表示一行文本格式的原始数据，返回值DataLine表示转换后的数据。当需要分析按新版本ICD协议上传的数据时，只需创建一个新的Translator子类，并按ICD协议重写Translate函数即可。

1.2 数据绘制模块

数据绘制模块类关系图如图5：

父类DataDrawer是一个抽象函数，他实现了绘制曲线的一些基本功能。子类MLSDrawer集成了DataDrawer的基本功能，并添加了数据段放大功能。MD_WarningLine添加了告警线的显示功能，分析人员可以清晰地看到数据告警的位置，并针对该段数据进行分析。MultiLineDawer添加了多曲线绘制弄能，可以将多组数据的曲线绘制在同一坐标系内，让分析人员可以进行多组数据间的交叉比对。

2 实际应用

如图6，设备上传数据经数据转换模块处理后输出可读数据。

数据绘制模块读取分析结果数据后，可以将结果中的一组或多组数据绘制成曲线。

在曲线绘制区域内拖动鼠标可已放大局部数据，如图9。

篇（8）

2视频监控在烟草行业的发展及应用现状

（1）烟田监控：实现对烟田、育苗大棚内实时监控；

（2）烟叶收购站监控：实现对烟草所有站点烟叶收购全流程监控视频调看、查询、巡视、控制的功能；

（3）生产及公用设施区监控：主要用于监控车间内重要设备、生产线运行、物流线路及环境状况，以及动力中心车间内空调、锅炉等重要设备的运行及环境状况，防止灾害和事故的发生。

（4）烟草物流配送中心监控：对物流配送中心进行实时监控；

3视频大数据分析的技术需求

随着视频监控在烟草行业的大规模应用，视频数据量的增加，每天产生的数据量都是以TB（1000GB）级别计算的，若是利用传统的技术手段对每天的视频进行检索和分析，则需要数小时的时间才能够完成，工作量及工作难度可想而知；而对于更高级别的视频数据，如PB（1000TB）级别的视频数据进行分析和检索时间那就是很多天了。视频检索与分析的效率低下，也是目前视频数据利用效率及数据价值低下的首要原因。为此，如何提高视频数据分析与检索的效率，如何针对PB（1000TB）级别甚至EB（1000PB）级别的海量数据进行分析与检索，提升视频监控数据价值，成为了当前用户的首要需求，也成为了当前视频大数据分析技术的难点及关键点之一。同时，在对视频进行检索与分析的过程中，需要考虑检索结果的准确性。由于视频图像信息为非结构化数据，如何合理有效地对非结构化的数据进行检索分析，优化计算机图像识别算法，是提高视频大数据分析准确性关键所在。再者，当完成视频检索与分析后，如何做好视频数据与非视屏数据的整合与关联工作，是后期视频数据应用时重点考虑的内容。

4视频大数据在烟草行业的应用思考

时下，烟田监控、烟叶收购站监控、生产及公用设施区监控、烟草物流配送中心监控等的视频监控数据较多仅仅用作安防视频使用，还未涉及到与烟草业务的关联；随着视频监控建设的完善及视频大数据技术发展，各类监控视频数据量的增加，考虑到投资回报比，是否可以通过视频大数据分析，将烟草业务与视频监控相关联，在海量的视频监控数据中提取有益于烟草行业发展的变革或新技术呢？

4.1安防业务

基于传统视频监控，安防业务是传统业务之一，通过大数据分析，有效快捷的提取安防所需要的视频片段。同时基于视频行为告警策略，及时告警。

4.2安全生产

结合视频大数据分析，将以往多次生产事故监控视频整合，通过对多次生产安全事故的分析，总结出更为安全可靠的生产规则；再则通过视频监控与生产行为的结合，制定安全生产标准，通过声音报警或警示灯报警等技术，在不符合标准视频监控预定义的安全规则情况时，能够及时报警。通过视频监控分析，提升生产的安全性。如采用彩色网络快球摄像机和彩色固定网络枪式摄像机，彩色网络快球摄像机的预制位设置应优先，根据视频大数据分析后，系统可提供不同故障区域或设备的故障信号，各工艺段或设备的操作运行信号，通过系统集成与生产监控实现联动，平常摄像机对正在操作或运行设备进行监控，一旦某个故障点报警，摄像机立刻自动转动到报警点，监控中心的NVR主机开始录像等。

4.3效率生产

结合视频大数据分析，通过分析各个不同烟站或烟厂中的同一种生产行为，结合对海量数据进行智能分析，提取出价值数据片段，形成元数据信息库，再通过人为加工后期数据，总结形成效率生产有用的价值信息，提供生产借鉴，提高生产效率。

4.4创新生产

通过视频大数据分析，将以往的视频通过轨迹分析，得出以往生产过程中各类生产动作中不必要或者多余的部分，简化或者优化生产规则；通过对给类生产行为的总结，提出合理的建议，为生产提出创新性意见或建议，提高生产率。

篇（9）

大数据分析如今已经触及到了社会生活的各个领域，近些年来的全国两会就是典型代表，新闻报道中应用大数据分析，使得新闻报道更加具有说服力。通过大数据分析，新闻报道能够挖掘潜在新闻元素，发现新闻事件中的逻辑规律，从而丰富新闻报道的内涵，读者也能够对新闻事件作出更加理性的判断。可是，大数据分析究竟是什么？大数据分析在深化新闻报道中又是如何体现的呢？笔者将对有关内容作进一步研究。

一、大数据的基本概念

最早提出“大数据时代”概念的是美国的麦肯锡公司，在对大数据进行定义的时候，麦肯锡研究所是这样理解的：大数据是相对于传统数据而言的一个概念，指的是依靠传统的数据库软件或者工具难以抓取、存储、管理和分析的数据群。与麦肯锡研究所不同的是，百度百科给大数据下定义的时候是这样描述的：大数据又称为巨量资料，由于大数据涵盖的资料规模庞大，利用当前主流的数据软件或者工具在一定的时间内无法达到撷取、管理、处理并整理成为更加积极的帮助企业或者组织进行经营管理决策的资讯。无论是何种定义，都认为大数据已经超出了传统的数据库软件或者工具的能力范围，大数据具有大量、高速、多样、价值高等特点。

二、大数据分析在深化新闻报道中的应用

（一）寻找准确的切入角度

大数据分析应用在新闻报道中，能够帮助新闻工作者找准新闻事件的切入点。新闻行业是数据的重要应用者，通过数据分析，能够将原本分散、琐碎的数据呈现出一定的逻辑规律，使得新闻报道的切入点更好把握，从而让新闻工作者能够对新闻热点进行深度解读。比如，在报道全国两会的时候，很多老百姓关心的问题，如果通过大量的文字进行描述，可能会让老百姓感觉过于形式化，新闻报道中通过大数据分析，切入点找准之后，能够和老百姓产生共鸣，引起的社会关注度也更高。

（二）加强新闻报道的深度

以往，新闻工作者在进行新闻报道的时候，要想获得相关的数据只能够通过电话联系的方式经过有关部门的同意之后才能够实现，整个程序下来非常繁琐，并且获取的数据并不一定能够真实反映数据背后的意义。但是，和以往大不相同的是，网络的存在使得世界各国的数据触手可及，新闻报道中大数据分析的应用，可以最大限度地提升新闻报道的深度。例如，前些年有一则科技类的新闻，标题是“联想超越惠普，成为全球第一大个人电脑厂商”。面对这样一则新闻，为了能够让读者更加信服，彭博新闻社应用大数据分析进行了深度剖析，以2004年联想和IBM签订合同作为起点，对比分析了世界范围内的五大个人电脑生产商的股价变化，其中就利用到了大数据，通过数据对比，有力地说明了联想这在八年内市场份额的不断扩大，从而实现了对惠普的赶超。新闻中的大量数字的出现，很好的解决了质疑者的疑问，而这样一个实例也恰恰显示了大数据分析应用在新闻报道中能够使得报道更具深度。

（三）创新新闻报道视角

大数据分析应用在新闻报道中能够给新闻报道提供更具特色的报道视角。曾经在《两会大数据》节目中有人提出过这样一个问题：中国“两会”的召开，在哪个国家的关注度更高？以往，面对这样一个问题很难解答，即使能够作出回应也只能通过诸如《全球高度关注中国两会》这样的报道中寻找答案，而这样的答案通常都是含糊不清的。然而，借助《两会大数据》栏目，能够合理地对全球其他国家对“两会”的关注度进行排名，得出的结果将会更加具有说服力。通过对全球将近90个国家的网民对“两会”新闻的浏览、评论的数据，经过数据分析，可以客观公正地显示出关注“两会”的热点区域，使得国人对国外民众如何看待“两会”的问题的答案从模糊变得明确，而这都是利用大数据分析实现的。

（四）s短报道响应的时间

大数据时代，新闻工作者能够更加快速地收集数据、分析数据、选取数据，然后形成相应的新闻报道，为受众提供及时的新闻资讯。不管是关系百姓日常出行的天气预报，还是各种网络热点新闻，大数据分析的应用，可以在最短的时间内对问题进行解读分析，受众可以不出家门就能够及时了解到世界各地的新闻资讯，大数据极大地缩短了新闻报道响应的时间。新闻报道具有客观性，也具有时效性，对于新闻工作者而言，如何第一时间将新闻报道出来以此吸引更多读者前来阅读是他们每天必须考虑的事情。大数据分析的应用，采用最新技术和方法来加速相应的时间，这样就使得掌握大数据分析报道方法的机构能够掌握最佳的报道实际，不但节约了大量成本，还获取了海量的关注，新闻报道的实效性更强，新闻事业的发展也将更进一步。

三、结语

网络时代背景下，我们不可避免地将同各式各样的数据产生接触，大数据不但改变了我们的思维方式，还该变了我们的生产方式，更加改变了我们的生活方式。大数据分析的应用，使得新闻报道更加具有深度的同时，它的时效性也大大增强。期待在大数据背景下，新闻报道能够借助大数据分析实现更好的发展。

参考文献：

[1]程洁.大数据分析在深化新闻报道中的应用[J].新闻爱好者,2014,(07).

篇（10）

本专业学生主要学习数学和应用数学的基本理论、基本方法并接受数学建模、计算机和数学软件方面的基本训练，在数学理论和应用两方面都受到良好的教育，具有较高的科学素养和较强的创新意识，具备科学研究、教学、解决实际问题及软件开发等方面的基本能力和较强的更新知识的能力。

本专业毕业生应获得以下几方面的知识和能力：

①具有扎实的数学基础，受到比较严格的数学思维训练，初步掌握数学科学的思想方法;

②具有应用数学知识建立数学模型去解决实际问题的初步能力和进行数学教学的能力;

③了解数学科学发展的历史概况以及当代数学的某些新发展和应用前景;

④能熟练使用计算机(包括常用语言、工具软件以及一些数学软件)，具有编写简单程序的能力;

⑤具有较强的语言表达能力，掌握资料查询、文献检索以及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定的科学研究能力;

⑥ 师范类毕业生还应具有良好的教师职业素养，了解教育法规，掌握并能初步运用教育学，心理学以及数学教育学的基本理论，具有一定的组织管理能力。

数学与应用数学专业就业前景

应用数学专业属于基础专业，是其他相关专业的“母专业”。无论是进行科研数据分析、软件开发、三维动画制作还是从事金融保险，国际经济与贸易、工商管理、化工制药、通讯工程、建筑设计等，都离不开相关的数学专业知识，数学专业与其他相关专业的联系将会更加紧密，数学专业知识将会得到更广泛的应用。

由于数学与应用数学专业与其他相关专业联系紧密，以它为依托的相近专业可供选择的比较多，因而报考该专业较之其他专业回旋余地大，重新择业改行也容易得多，有利于将来更好的就业。

本专业学生毕业后可从事科学研究、教学、软件开发等方面的工作。

从事行业：

毕业后主要在新能源、互联网、计算机软件等行业工作，大致如下：

1、新能源;

2、互联网/电子商务;

3、计算机软件;

4、金融/投资/证券;

5、电子技术/半导体/集成电路;

6、其他行业;

7、教育/培训/院校;

8、计算机服务(系统、数据服务、维修)。

从事岗位：

毕业后主要从事算法工程师、数据分析师、数据挖掘工程师等工作，大致如下：

1、算法工程师;

2、数据分析师;

3、数据挖掘工程师;

4、图像算法工程师;

5、高级数据分析师;

6、数据产品经理;

篇（11）

中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）22-0194-020 引言

我国自2003年启动了生态工业园区的创建工作。生态工业园区是依据循环经济理念、工业生态学原理和清洁生产要求而设计建立的一种新型工业园区。因生态工业园区在建设中决策方面存在诸多问题，结合国家相关标准及园区实际情况，构建决策支持系统（DSS），辅助和支持园区管理者加快建设生态工业园区，为管理者在制定决策时提供数据资料和依据。该系统将园区的相关统计数据进行统一地存储和管理，园区管理者可依据现实需要选择相应的数据分析方法进行数据分析，系统会根据分析结果生成相应的决策建议，以此为园区管理者制定决策时提供参考依据。本文拟建立生态工业园区的决策支持系统。

1 指标体系

为了便于管理者更加直观地了解生态工业园的建设情况，针对生态工业园的建设特点，本文将生态工业园建设分为三个方面：①经济发展；②环境保护；③园区管理。本文参考国家有关标准，并结合苏州工业园区实际情况，得到原指标体系，继而用粗糙集方法对原指标体系进行了筛选，筛选的结果如表1、表2、表3所示。

2 软件功能设计

2.1 软件整体功能

如图1所示，决策支持系统的软件编写，总体分为三个模块：数据模块、分析模块、决策建议模块。各模块要求具有动态性，以便于后期各模块的扩展，系统的完善。该软件的编写采用.NET开发平台，采用Visual C＃开发WinForm应用程序，采用窗口的方式增强可视化效果，实现人机对话功能。数据模块部分，使用C#调用SQL Sever，实现数据库软件SQL Sever的功能，同时使其中所存数据具有可传递性；分析模块部分，主要使用C#结合EXCEL来实现，对数据模块中的存储内容进行分析操作，将分析结果返回；决策建议模块部分，根据分析模块中各分析结果与决策建议间的对应关系，采用判断选择的方式，显示分析结果及对应的决策建议。

2.2 数据模块功能 使用C#调用Excel来实现，包括录入、查询、修改、删除等基本功能，按照指标顺序存储数据，并对每一指标内数据量进行动态跟踪。如图2所示。该模块数据存储于Excel表中，将概念操作化所得的三张表格存储在VS工程文件中的DSSDate.xls的Sheet1中。

2.3 分析模块功能 本模块对数据库各指标存储数据的数量、长度进行判定，以此为依据选择适当的模型及分析方法，其中模型内含于方法库中。使用所选分析方法对数据进行分析。分析结束后，返回分析结果和检验结果。数据分析就是分析和处理数据的理论和方法，从中获得有用的信息。从这个意义上来讲，数据分析不存在固定的解决方法，分析的目的和分析的方法不同，会从同一数据中发掘出各种有用的信息。以上分析方法是最基本的、最常用的几种方法，决策者可以根据不同的决策目的选择适当的分析方法，包括数据特征分析、饼图分析、直方图分析、回归分析、聚类分析等。分析模块软件框架如图3所示。

2.4 决策建议模块功能 根据数据分析的结果，将结果进行显示；根据分析结果，给出相应的决策建议。如图4所示。

3 界面设计结果

①主窗口。本文设计的生态工业园区决策支持系统如图5所示，具有数据查询和修改、数据分析、决策建议三方面功能。②数据模块。以查询园区1994年GDP的数据为例，数据模块如图6所示。③分析模块。针对数据分析模块，以中央财政支出变化趋势、园区工业增加值数据特征分析、工业团体废弃物重复利用率为例进行分析，具体模块见图7所示。④决策建议模块。本文选取某生态工业园区为例进行测试，决策建议模块的结果如图8所示。⑤数据存储表格。决策支持系统DSS的数据存储表格样式如图9所示。

4 软件应用前景

本着提高生态工业园区管理的智能化水平、辅助和支持园区管理者加快建设生态工业园区，并且为园区提供数据资料和依据的目的开发了本系统，以供园区管理者在制定决策时参考使用。本系统可用于经济发展、环境保护、园区管理的数据查询和决策生成，适合管理者和统计人员使用。

参考文献: