發(fā)布時間：2023-06-04 09:45:26
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的數(shù)據(jù)分析的前景樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
關(guān)鍵詞：國庫統(tǒng)計 大數(shù)據(jù) 分析與預(yù)測
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。縱觀目前的各類數(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)。或者根據(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：
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【關(guān)鍵詞】胃鏡檢查；焦慮恐懼情緒；原因分析；護理對策
隨著我國人口不斷向老齡化方向發(fā)展，需要接受胃腸鏡檢查的人越來越多，受檢病人的條件限制日漸放寬。電子胃鏡檢查是診斷胃病最直觀的檢查方法，也是目前診斷食管、胃和十二指腸疾病最為可靠的方法。胃鏡檢查具有一定的痛苦，而且麻醉具有一定的風(fēng)險，患者易產(chǎn)生焦慮恐懼情緒[1]。這種不良情緒嚴(yán)重影響了胃鏡檢查術(shù)的成功率，因此分析患者恐懼焦慮產(chǎn)生的原因并給予相應(yīng)的對策細致護理是十分必要的。本文分析了2012年6月――2013年6月間為110例患者胃鏡檢查術(shù)患者焦慮恐懼產(chǎn)生原因，并給予針對性的護理措施，患者焦慮恐懼情緒明顯緩解，效果良好，現(xiàn)作如下報告。
1資料與方法
1.1一般資料選擇2012年6月――2013年6月我院收治具有不同程度的消化道癥狀、需要胃鏡檢查的患者110例為研究對象，其中男性患者57例，女性患者53例。年齡分布在15-87歲（35.26±6.25）歲，110例均無胃鏡禁忌證。
1.2調(diào)查方法采用自擬調(diào)查問卷調(diào)查表分析患者的基本情況，內(nèi)容包括性別、年齡、教育程度、家庭狀況、經(jīng)濟條件、家庭支持、疾病認(rèn)知程度、胃鏡檢查知識、可能出現(xiàn)的并發(fā)癥、費用支付方式、護理質(zhì)量；采用SAS自評量表[2]評估患者焦慮情緒，分1、2、3、4四個等級，分別賦分4、3、2、1分，分值越高，各項分相加后乘以1.25取整數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)分，分值越高，焦慮程度越厲害。
指定專職調(diào)查者對已簽署胃鏡檢查知情同意書的患者進行了調(diào)查，年齡小的患者由家長替代調(diào)查。
1.3數(shù)據(jù)處理所有資料經(jīng)確認(rèn)有效后存入Execl數(shù)據(jù)庫，采用SPSS13.0軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，計數(shù)資料用頻數(shù)（n）或率（%）表示，采用卡方檢驗，檢驗標(biāo)準(zhǔn)：P
2結(jié)果
通過對SAS數(shù)據(jù)分析，SAS平均分>50分的為67分，表明110名胃鏡檢查術(shù)前患者中有67名患者均有焦慮恐懼情緒，仔細分析67名患者在性別、文化程度、經(jīng)濟狀況、付費方式、疾病認(rèn)知程度、胃鏡檢查知識、社會家庭支持滿意度、護理干預(yù)質(zhì)量滿意度方面差異，表明：女性、高中（含中專）、家庭人均月收入
3討論
3.1焦慮恐懼情緒原因分析胃鏡檢查是一種刺激性檢查，能夠引起人體不同的應(yīng)激反應(yīng)，包括生理上的應(yīng)激反應(yīng)和心理上的應(yīng)激反應(yīng)，生理上主要表現(xiàn)為惡心、嘔吐、血壓及脈搏的變化，心理上表現(xiàn)出情緒焦慮、恐懼等，兩種反應(yīng)相互作用，又增加了復(fù)合應(yīng)激反應(yīng)[3]。本文研究表明，女性（69.81%）所表現(xiàn)出的焦慮恐懼情緒明顯高于男性（52.63%），這可以從男女承受應(yīng)激反應(yīng)方面得到解釋。
進一步分析可以看出，不同文化程度、不同經(jīng)濟狀況、不同付費方式的人群胃鏡檢查前所表現(xiàn)出的焦慮恐懼程度也不相同，初中文化以下文化程度與大專以上文化程度明顯低于高中（含中專）文化程度，家庭人均月經(jīng)濟收入>3000明顯低于3000以下的人群，自費人群明顯高于公費及醫(yī)院保險受益人群。比較分析好像有些矛盾，可能與初中以下文化程度大多生活在社會底層，抗擊打能力較強有差。
從對疾病知識的認(rèn)識程度、對胃鏡檢查及可能誘發(fā)并發(fā)癥的了解程度、社會家庭支持滿意度、護理質(zhì)量滿意度分析，可以看出了解得越深入、滿意度越高，患者產(chǎn)生焦慮恐懼情緒的比例就會越低，國外學(xué)者從不同的角度研究的觀點都支持這個結(jié)論[4-5]。
3.2護理對策構(gòu)建全方位的社會家庭支持網(wǎng)絡(luò)：胃鏡檢查患者因角色的轉(zhuǎn)換，急需社會家庭的關(guān)心支持。護理人員要反復(fù)向家屬宣講家屬陪伴對患者病情康復(fù)的作用，同時對于多次胃鏡檢查沒有確診的患者，要盡可能地滿足患者家屬陪檢的要求。對于自費的患者，要注意溝通的方式方法，避免方法失當(dāng)可加重患者焦慮恐懼情緒[6]。
加強健康宣教，提高患者對疾病與胃鏡檢查的認(rèn)知水平?？刹扇“l(fā)放宣傳小手冊、播放資料、或者是一對一個案教育等形式，告知胃鏡檢查的過程、方法、可能發(fā)生的不良反應(yīng)，以期讓患者獲得更多的認(rèn)知，從而減輕或消除焦慮恐懼情緒，增強治療的依從性。
提高護理質(zhì)量，增強服務(wù)意識。本文研究表明患者的焦慮恐懼情緒與患者對護理質(zhì)量的滿意度呈正相關(guān)性，這與有些研究不盡相同，但可以肯定的是，護理質(zhì)量的優(yōu)劣、服務(wù)態(tài)度的好壞對患者心理是有影響的[7]。因此護理人員要熟悉胃鏡檢查護理流程，主動熱情微笑服務(wù)，以構(gòu)建良好的護患關(guān)系。
綜上所述，胃鏡檢查術(shù)前患者產(chǎn)生焦慮原因影響因素很多，性別、文化程度、經(jīng)濟狀況、付費方式、對疾病的認(rèn)識程度、對胃鏡檢查及可能產(chǎn)生并發(fā)癥的了解程度、對社會家庭支持及護理質(zhì)量的滿意度均可對術(shù)前檢查焦慮恐懼情緒產(chǎn)生影響。護理人員應(yīng)分析原因，構(gòu)建全方位的社會家庭支持網(wǎng)絡(luò)，加強健康宣教，提高患者對疾病與胃鏡檢查的認(rèn)知水平，提高護理質(zhì)量，增強服務(wù)意識，從而達到有效化解或減輕患者焦慮恐懼情緒的目的。
參考文獻
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關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析 新聞深化報道 應(yīng)用研究
大數(shù)據(jù)分析如今已經(jīng)觸及到了社會生活的各個領(lǐng)域，近些年來的全國兩會就是典型代表，新聞報道中應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析，使得新聞報道更加具有說服力。通過大數(shù)據(jù)分析，新聞報道能夠挖掘潛在新聞元素，發(fā)現(xiàn)新聞事件中的邏輯規(guī)律，從而豐富新聞報道的內(nèi)涵，讀者也能夠?qū)π侣勈录鞒龈永硇缘呐袛??？墒?，大?shù)據(jù)分析究竟是什么？大數(shù)據(jù)分析在深化新聞報道中又是如何體現(xiàn)的呢？筆者將對有關(guān)內(nèi)容作進一步研究。
一、大數(shù)據(jù)的基本概念
最早提出“大數(shù)據(jù)時代”概念的是美國的麥肯錫公司，在對大數(shù)據(jù)進行定義的時候，麥肯錫研究所是這樣理解的：大數(shù)據(jù)是相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)而言的一個概念，指的是依靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫軟件或者工具難以抓取、存儲、管理和分析的數(shù)據(jù)群。與麥肯錫研究所不同的是，百度百科給大數(shù)據(jù)下定義的時候是這樣描述的：大數(shù)據(jù)又稱為巨量資料，由于大數(shù)據(jù)涵蓋的資料規(guī)模龐大，利用當(dāng)前主流的數(shù)據(jù)軟件或者工具在一定的時間內(nèi)無法達到擷取、管理、處理并整理成為更加積極的幫助企業(yè)或者組織進行經(jīng)營管理決策的資訊。無論是何種定義，都認(rèn)為大數(shù)據(jù)已經(jīng)超出了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫軟件或者工具的能力范圍，大數(shù)據(jù)具有大量、高速、多樣、價值高等特點。
二、大數(shù)據(jù)分析在深化新聞報道中的應(yīng)用
（一）尋找準(zhǔn)確的切入角度
大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用在新聞報道中，能夠幫助新聞工作者找準(zhǔn)新聞事件的切入點。新聞行業(yè)是數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用者，通過數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)⒃痉稚?、瑣碎的?shù)據(jù)呈現(xiàn)出一定的邏輯規(guī)律，使得新聞報道的切入點更好把握，從而讓新聞工作者能夠?qū)π侣劅狳c進行深度解讀。比如，在報道全國兩會的時候，很多老百姓關(guān)心的問題，如果通過大量的文字進行描述，可能會讓老百姓感覺過于形式化，新聞報道中通過大數(shù)據(jù)分析，切入點找準(zhǔn)之后，能夠和老百姓產(chǎn)生共鳴，引起的社會關(guān)注度也更高。
（二）加強新聞報道的深度
以往，新聞工作者在進行新聞報道的時候，要想獲得相關(guān)的數(shù)據(jù)只能夠通過電話聯(lián)系的方式經(jīng)過有關(guān)部門的同意之后才能夠?qū)崿F(xiàn)，整個程序下來非常繁瑣，并且獲取的數(shù)據(jù)并不一定能夠真實反映數(shù)據(jù)背后的意義。但是，和以往大不相同的是，網(wǎng)絡(luò)的存在使得世界各國的數(shù)據(jù)觸手可及，新聞報道中大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，可以最大限度地提升新聞報道的深度。例如，前些年有一則科技類的新聞，標(biāo)題是“聯(lián)想超越惠普，成為全球第一大個人電腦廠商”。面對這樣一則新聞，為了能夠讓讀者更加信服，彭博新聞社應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析進行了深度剖析，以2004年聯(lián)想和IBM簽訂合同作為起點，對比分析了世界范圍內(nèi)的五大個人電腦生產(chǎn)商的股價變化，其中就利用到了大數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)對比，有力地說明了聯(lián)想這在八年內(nèi)市場份額的不斷擴大，從而實現(xiàn)了對惠普的趕超。新聞中的大量數(shù)字的出現(xiàn)，很好的解決了質(zhì)疑者的疑問，而這樣一個實例也恰恰顯示了大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用在新聞報道中能夠使得報道更具深度。
（三）創(chuàng)新新聞報道視角
大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用在新聞報道中能夠給新聞報道提供更具特色的報道視角。曾經(jīng)在《兩會大數(shù)據(jù)》節(jié)目中有人提出過這樣一個問題：中國“兩會”的召開，在哪個國家的關(guān)注度更高？以往，面對這樣一個問題很難解答，即使能夠作出回應(yīng)也只能通過諸如《全球高度關(guān)注中國兩會》這樣的報道中尋找答案，而這樣的答案通常都是含糊不清的。然而，借助《兩會大數(shù)據(jù)》欄目，能夠合理地對全球其他國家對“兩會”的關(guān)注度進行排名，得出的結(jié)果將會更加具有說服力。通過對全球?qū)⒔?0個國家的網(wǎng)民對“兩會”新聞的瀏覽、評論的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，可以客觀公正地顯示出關(guān)注“兩會”的熱點區(qū)域，使得國人對國外民眾如何看待“兩會”的問題的答案從模糊變得明確，而這都是利用大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)的。
（四）s短報道響應(yīng)的時間
大數(shù)據(jù)時代，新聞工作者能夠更加快速地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、選取數(shù)據(jù)，然后形成相應(yīng)的新聞報道，為受眾提供及時的新聞資訊。不管是關(guān)系百姓日常出行的天氣預(yù)報，還是各種網(wǎng)絡(luò)熱點新聞，大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，可以在最短的時間內(nèi)對問題進行解讀分析，受眾可以不出家門就能夠及時了解到世界各地的新聞資訊，大數(shù)據(jù)極大地縮短了新聞報道響應(yīng)的時間。新聞報道具有客觀性，也具有時效性，對于新聞工作者而言，如何第一時間將新聞報道出來以此吸引更多讀者前來閱讀是他們每天必須考慮的事情。大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，采用最新技術(shù)和方法來加速相應(yīng)的時間，這樣就使得掌握大數(shù)據(jù)分析報道方法的機構(gòu)能夠掌握最佳的報道實際，不但節(jié)約了大量成本，還獲取了海量的關(guān)注，新聞報道的實效性更強，新聞事業(yè)的發(fā)展也將更進一步。
三、結(jié)語
網(wǎng)絡(luò)時代背景下，我們不可避免地將同各式各樣的數(shù)據(jù)產(chǎn)生接觸，大數(shù)據(jù)不但改變了我們的思維方式，還該變了我們的生產(chǎn)方式，更加改變了我們的生活方式。大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，使得新聞報道更加具有深度的同時，它的時效性也大大增強。期待在大數(shù)據(jù)背景下，新聞報道能夠借助大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)更好的發(fā)展。
參考文獻：
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關(guān)鍵詞：組合預(yù)測方法 旅游經(jīng)濟 數(shù)據(jù)分析預(yù)測
現(xiàn)階段，國家對旅游行業(yè)的投資顯著增加，旅游經(jīng)濟成份發(fā)展也呈現(xiàn)出多元化趨勢，投資格局也漸趨多元，旅游業(yè)“政府主導(dǎo)、社會參與、市場運作”的發(fā)展模式發(fā)展應(yīng)用也漸趨成熟。但是旅游行業(yè)的發(fā)展過程中面臨著環(huán)境、經(jīng)濟政策等各項影響因素，需要構(gòu)建有效的發(fā)展模式，全面提升經(jīng)濟發(fā)展科學(xué)化與系統(tǒng)化水平。本文著重分析了組合預(yù)測方法在旅游經(jīng)濟分析預(yù)測中的創(chuàng)新應(yīng)用。
一、旅游經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀概述
近年來，我國旅游行業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)出資源特色化與旅游需求多元化的特點，基于此發(fā)展趨勢，國家注重進行了特色化、綜合化旅游資源開發(fā)，為旅游行業(yè)的發(fā)展注入了新生機。伴隨著旅游資源的開發(fā)，旅游經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)不斷升級完善，但是有些地方的旅游經(jīng)濟指標(biāo)仍然存在不科學(xué)現(xiàn)象，還有些地方旅游經(jīng)濟發(fā)展相關(guān)機制并不健全，直接影響了旅游經(jīng)濟行業(yè)現(xiàn)狀分析與前景預(yù)測工作的開展，間接導(dǎo)致了旅游經(jīng)濟目標(biāo)的實現(xiàn)，嚴(yán)重不利于區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展。
此外，有些地方的旅游經(jīng)濟發(fā)展進展方式不科學(xué)，主要表現(xiàn)在旅游資源的開發(fā)過程中忽視環(huán)境生態(tài)指標(biāo)的落實，直接降低了地區(qū)旅游資源開發(fā)過程中生態(tài)效益的實現(xiàn)，由此可見，健全旅游行業(yè)的組合預(yù)算模式進行旅游經(jīng)濟現(xiàn)狀分析與前景預(yù)測具有必要性與緊迫性。
二、組合模型研究與應(yīng)用
現(xiàn)階段，旅游經(jīng)濟行業(yè)預(yù)測方法多樣，但是受多種因素的影響，使用單一的經(jīng)濟預(yù)測方式具有一定的局限性，旅游行業(yè)發(fā)展受多元化因素的影響，因此行業(yè)經(jīng)濟預(yù)測方法應(yīng)該囊括旅游行業(yè)多元因素的實際情況，并能進行綜合化的預(yù)測評估，并全面提升旅游行業(yè)經(jīng)濟工作的科學(xué)化水平。基于這種方法需求，眾多學(xué)者主張將組合預(yù)測分析法應(yīng)用于旅游經(jīng)濟分析預(yù)測中，該方式采用模型預(yù)測模式能夠全面、系統(tǒng)的推進旅游經(jīng)濟預(yù)測分析工作的進展。
（一）單項預(yù)測模型構(gòu)建
現(xiàn)階段，旅游經(jīng)濟行業(yè)分析預(yù)測工作中應(yīng)用的模型主要有指數(shù)平滑模型、ADL回歸分布滯后模型及局部多項式估計模型三種，其中前兩種應(yīng)用比較廣泛，并且模型構(gòu)建過程中具有一定的技術(shù)要點。
1、指數(shù)平滑模型
指數(shù)平滑模型的構(gòu)建是基于指數(shù)平滑法組建的模型，又叫作指數(shù)修勻，具有進行數(shù)據(jù)自動跟蹤的功用，因此在短期經(jīng)濟趨勢預(yù)測方面應(yīng)用廣泛。指數(shù)平滑模型應(yīng)用于旅游經(jīng)濟數(shù)據(jù)預(yù)測中能夠減弱數(shù)據(jù)過大波動，可以進行有效的短期趨勢預(yù)測。
指數(shù)平滑模型進行數(shù)據(jù)波動處理時會綜合應(yīng)用各種方法，這樣能夠有效避免數(shù)據(jù)處理的滯后性，能及時捕捉到數(shù)據(jù)的動態(tài)更新，具有廣泛的應(yīng)用價值。
2、ADL模型
ADL模型基于經(jīng)濟預(yù)測理論與數(shù)據(jù)信息處理結(jié)合基礎(chǔ)，能夠處理變量數(shù)據(jù)并總結(jié)出變量中穩(wěn)定關(guān)系的應(yīng)用模型，該模型主要應(yīng)用于經(jīng)濟變量參數(shù)闡述，并進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計與診斷檢驗，因此在旅游經(jīng)濟參數(shù)確定中具有利用價值。但是該模型在應(yīng)用中一旦丟失解釋變量將會直接導(dǎo)致模型應(yīng)用偏差，因此要注意該模型應(yīng)用中的解釋變量的保存。
此外，ADL模型應(yīng)用中的參數(shù)估計是其重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的該模型應(yīng)用中?？紤]國際旅游外匯收入，現(xiàn)階段應(yīng)用比較廣泛的模型將入境過夜旅游人數(shù)作為變量算入模型，有效提升了模型得出的回歸參數(shù)的有效性。而且新模型應(yīng)用中還進行了模型檢驗與優(yōu)化，尤其是進行了自相關(guān)性LM檢驗與Wald系數(shù)檢驗，全面減少了模型應(yīng)用的約束因素。
（二）組合預(yù)測模型參數(shù)估計預(yù)測
組合預(yù)測法是綜合多種預(yù)測方法與模型設(shè)計進行經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析與預(yù)測的新型方法，主要分為線性組合預(yù)測與非線性組合預(yù)測兩種。組合預(yù)測法具有較高的預(yù)測精度。在預(yù)測實踐中，采用不同的預(yù)測方法會得出不同的數(shù)據(jù)結(jié)果，這與其中的參數(shù)估計與預(yù)測有關(guān)。
組合預(yù)測模型中的參數(shù)估計與預(yù)測環(huán)節(jié)中比較重要的是各單項預(yù)測中加權(quán)系數(shù)的選取，應(yīng)用比較廣泛的是誤差平方和最小的方法。現(xiàn)階段，參數(shù)估計與預(yù)測中構(gòu)建了誤差評價指標(biāo)體系，其中著重就加權(quán)系數(shù)應(yīng)用有效性規(guī)定了評價標(biāo)準(zhǔn)，并分七種情況進行了預(yù)測效果羅列，這樣應(yīng)用該預(yù)測方法進行數(shù)據(jù)分析能夠較低風(fēng)險性。
三、旅游經(jīng)濟前景預(yù)測應(yīng)用
將組合預(yù)測法應(yīng)用于旅游經(jīng)濟數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域能夠有效強化旅游行業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，為旅游行業(yè)發(fā)展提供科學(xué)指導(dǎo)，尤其是應(yīng)用于旅游經(jīng)濟前景預(yù)測環(huán)節(jié)。
將組合預(yù)測法應(yīng)用于旅游經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析預(yù)測中可以為經(jīng)濟調(diào)控與經(jīng)營方式的改進提供指導(dǎo)，因此該法在旅游經(jīng)濟發(fā)展前景中應(yīng)用將會越加廣泛。
四、結(jié)束語
本文著重分析了組合預(yù)測分析法在旅游經(jīng)濟分析預(yù)測中的應(yīng)用，筆者認(rèn)為將該技術(shù)應(yīng)用于旅游經(jīng)濟分析中能夠進行經(jīng)濟前景預(yù)測，其應(yīng)用具有重大的戰(zhàn)略意義。強化組合預(yù)測模型構(gòu)建，并精確模型參數(shù)，對于提升組合預(yù)測法應(yīng)用價值意義重大。
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云計算、大數(shù)據(jù)浪潮的一個表現(xiàn)是，IT市場從“以計算為中心”向“以數(shù)據(jù)為中心”轉(zhuǎn)變。以IDC的2012年第三季度市場分析數(shù)據(jù)為例，外部存儲市場增長3.3%，服務(wù)器市場卻下降4%。這是因為，云計算讓廉價的X86服務(wù)器可以擔(dān)當(dāng)重任，“計算”的門檻便降低了。
“數(shù)據(jù)”方面的情況則是，數(shù)據(jù)量飛速增長。最近，IDC了2012數(shù)字宇宙研究報告，報告調(diào)高了對數(shù)字宇宙增長速度的預(yù)測。2010年，IDC預(yù)測到2020年，數(shù)字宇宙的規(guī)模為35ZB。在最新的報告中，這一數(shù)字變?yōu)?0ZB。
2013年，我們還將看到，云計算、大數(shù)據(jù)浪潮正在引發(fā)IT廠商格局的巨變。思科公司董事長錢伯斯最近做出預(yù)言，微軟、IBM、惠普、SAP、甲骨文和思科等科技巨頭，5年內(nèi)將有兩家或3家不在名單之列。同時，EMC、VMware進一步提出軟件定義數(shù)據(jù)中心的理念，將云計算的變革推向深入。
在IT產(chǎn)業(yè)中，EMC公司的規(guī)模并不算很大。2012年銷售收入預(yù)測為216億美元～217.5億美元，而它在IT業(yè)界的地位超過了很多規(guī)模大的公司。EMC之所以能夠引領(lǐng)云計算、大數(shù)據(jù)潮流，是因為公司決策層能夠敏銳地洞悉行業(yè)技術(shù)趨勢，從產(chǎn)品、技術(shù)和解決方案上提前布局。
最近，EMC公司全球11位高管從技術(shù)的角度，對2013年全球技術(shù)趨勢進行了預(yù)測。這11位高管分別來自信息安全、信息智能、企業(yè)存儲、閃存產(chǎn)品、備份恢復(fù)、大數(shù)據(jù)分析等部門。他們認(rèn)為云基礎(chǔ)架構(gòu)和大數(shù)據(jù)分析處理的最新需求趨勢是：
由于軟件智能、跨域基礎(chǔ)架構(gòu)管理軟件包以及對象存儲開放接口技術(shù)的廣泛采用，混合云模式將變成現(xiàn)實；
大數(shù)據(jù)存儲將催生新型應(yīng)用，IT創(chuàng)新和變化的速度加快；
提供單點式工具的大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司前景不樂觀，客戶需要集成式解決方案；
信息安全需要基于大數(shù)據(jù)分析的深度防御戰(zhàn)略；
企業(yè)級存儲將更多采用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)組件、企業(yè)級閃存和領(lǐng)先的驅(qū)動器技術(shù)；
閃存將成為常態(tài)產(chǎn)品，相變存儲器將迎來投資熱潮；
統(tǒng)一存儲方面，從服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)到存儲，將普遍采用閃存技術(shù)；
“重復(fù)數(shù)據(jù)刪除技術(shù)+磁盤備份”的模式將進一步替代磁帶備份，備份恢復(fù)朝著“IT即服務(wù)”方向發(fā)展；
企業(yè)內(nèi)容管理方面，基于云服務(wù)模式、以內(nèi)容為中心的解決方案將達到質(zhì)變點；
由于人們越來越多地采用云和大數(shù)據(jù)，企業(yè)在IT改造中，人、流程和技術(shù)的重要性凸顯。
【關(guān)鍵詞】信息化系統(tǒng) 高速公路 交通數(shù)據(jù)分析 應(yīng)用
一、前言
信息管理系統(tǒng)在高速公路交通數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著重要的作用，它不僅減輕了人工數(shù)據(jù)統(tǒng)計的體力支出和成本支出，同時也能夠較好的適應(yīng)高速公路運營的出現(xiàn)的新情況和新問題，并能夠利用統(tǒng)計分析的原理加以剖析，為高速公路建設(shè)和管理的科學(xué)化提供良好的借鑒性意義，以更好保證高速公路運營的正常性，創(chuàng)造更多的企業(yè)效益，為經(jīng)濟社會的發(fā)展提供較為穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施。信息管理系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于高速公路交通數(shù)據(jù)分析過程中，并且在高速公路交通數(shù)據(jù)分析過程中發(fā)揮著越來越重要的作用已成為一項不爭的事實，各國都注重了信息管理系統(tǒng)在高速公路交通數(shù)據(jù)分析中的作用，采取多種方式加以研究，力求發(fā)揮信息管理系統(tǒng)在高速公路交通數(shù)據(jù)分析中作用的最大化。
二、信息管理系統(tǒng)
作為信息管理系統(tǒng)是一種操縱和管理數(shù)據(jù)庫的大型軟件，用于建立、使用和維護數(shù)據(jù)庫。用戶通過訪問數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫管理員也進行數(shù)據(jù)庫的維護工作。它可使多個應(yīng)用程序和用戶用不同的方法在同時或不同時刻去建立，修改和詢問數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的應(yīng)用增強了系統(tǒng)的靈活性，加快了數(shù)據(jù)分析的速度，從而更好的實現(xiàn)數(shù)據(jù)分享，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果應(yīng)用于政策制定和實施，從而有效的增強了政策的科學(xué)性。
三、將信息管理系統(tǒng)應(yīng)用于高速公路交通數(shù)據(jù)分析中的意義
（一）經(jīng)濟社會發(fā)展的迫切需要
伴隨著我國經(jīng)濟社會的快速發(fā)展，交通運輸業(yè)也需要緊跟經(jīng)濟社會發(fā)展的步伐，而高速公路的建設(shè)和發(fā)展對于交通運輸業(yè)的發(fā)展具有極其重要的意義。將信息管理系統(tǒng)應(yīng)用于高速公路交通數(shù)據(jù)分析過程中，綜合我國經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢和各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀能夠更好地規(guī)劃和設(shè)計交通運輸方式，從而更好地推動經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展。
（二）高速公路管理科學(xué)化的要求
高速公路交通系統(tǒng)中數(shù)據(jù)分析是重要的基礎(chǔ)性工作。它體現(xiàn)公路交通系統(tǒng)的業(yè)務(wù)情況以及車流構(gòu)成、流量、流向等特征，可以為高速公路事業(yè)的規(guī)劃、建設(shè)和管理提供科學(xué)依據(jù)。隨著我國公路收費系統(tǒng)步入了計算機聯(lián)網(wǎng)收費階段，利用高速公路信息管理系統(tǒng)進行高速公路的交通數(shù)據(jù)分析成為重要手段。高速公路信息管理系統(tǒng)從最初方案設(shè)計開始，就充分考慮整個系統(tǒng)的整體性和擴充性，并對高速公路信息管理系統(tǒng)進行合理劃分，從而更好地實現(xiàn)高速公路聯(lián)網(wǎng)收費和統(tǒng)一管理，做到路網(wǎng)內(nèi)行駛一卡通和按路段合理結(jié)算，以提高高速公路管理的科學(xué)化水平。
四、廣西高速公路信息化系統(tǒng)建設(shè)概況
廣西高速公路收費系統(tǒng)是為了滿足對高速公路收費統(tǒng)計查詢以及分配的需要，結(jié)合現(xiàn)有的管理機制而分析和設(shè)計的，可分為收費管理與清分二個部分。收費管理的目的是通過利用計算機網(wǎng)絡(luò)和相應(yīng)的軟件，并與通訊、監(jiān)控系統(tǒng)相配合來大幅度提高收費效率以及提高財務(wù)核算的安全性和自動化程度，降低工作人員的工作強度。同時最大限度地防止各種營私舞弊現(xiàn)象，提高工作效率，為管理決策層提供各種相關(guān)信息。目前高速公路的管理體制，自上向下分為四層的行政管理結(jié)構(gòu)，即聯(lián)網(wǎng)清分總中心―收費中心―收費分中心―收費站。
收費站是收費的基層單位。收費車道的原始數(shù)據(jù)匯總到收費站，收費站監(jiān)控員進行當(dāng)班數(shù)據(jù)的匯總，統(tǒng)計核對收費數(shù)據(jù)。收費站站務(wù)員對收費數(shù)據(jù)復(fù)核，并進行必要的數(shù)據(jù)糾錯，提供本收費站正確完整的匯總數(shù)據(jù)。同時收費站的原始數(shù)據(jù)實時通過TCP/IP協(xié)議上傳總中心，匯總數(shù)據(jù)在站務(wù)員輸入的同時也上傳總中心。所以，收費站一級是總中心收費數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。分中心和中心本地不保存收費數(shù)據(jù)，它訪問收費站獲得它要的數(shù)據(jù)?？傊行牡臄?shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)查詢和清分是依據(jù)收費站上傳的數(shù)據(jù)。
五、從具體數(shù)據(jù)看信息管理系統(tǒng)在高速公路交通數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
（一）車流流量統(tǒng)計與分析應(yīng)用
車流流量統(tǒng)計與分析應(yīng)用是信息管理系統(tǒng)在高速公路交通數(shù)據(jù)分析中的一個方面，通過信息管理系統(tǒng)，我們能夠?qū)崿F(xiàn)對高速公路車流流量統(tǒng)計與分析。下表為某城市路段高峰車流量分析表，見表1：
通過以上分析，我們能夠明確的看出個收費站在高峰和低峰期車流量，及各個時間段的變化和平均小時流量的變化，并根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)合理安排各收費站的工作人員情況，更好的確保交通的暢通性。
（二）車流流向統(tǒng)計與分析應(yīng)用
車流流量統(tǒng)計與分析應(yīng)用是信息管理系統(tǒng)在高速公路交通數(shù)據(jù)分析中的另一個方面，下表是某城市途經(jīng)A路段的綠色通道車輛流向統(tǒng)計表，見下表：
路段 其他路段站碼 入口車輛數(shù) 出口車輛數(shù) 合計
A路段
101 108 10782 10890
105 754 137 891
206 43 59 102
501 202 42 244
705 1158 47 1205
803 3330 11520 14850
821 77 933 1010
909 1490 3596 5086
921 2590 3352 5942
999 359 1770 2129
從表格中我們可以清楚掌握途經(jīng)A路段的綠色通道車輛在全區(qū)部分路網(wǎng)中分布和走向情況，為高速公路管理者更清晰地認(rèn)識高速公路通行費減免情況，并提供精確數(shù)據(jù)以合理決策。
（三）路段綜合信息車流量統(tǒng)計分析和應(yīng)用
路段綜合信息車流量統(tǒng)計分析和應(yīng)用是信息管理系統(tǒng)在高速公路交通數(shù)據(jù)分析中的又一個方面。下表為兩段高速A、B年度車流量綜合統(tǒng)計分析表：
分析項目 A 路段 B路段 AB高速合計
路段內(nèi)收費站數(shù)量 5 6 11
里程（公里） 72 116 188
拆分所得通行費 16805萬 20854萬 37659萬
收取路段通行費 4693萬 14420萬 19113萬
每公里路段發(fā)生的通行費 233萬 180萬 200萬
路段內(nèi)收費站出入口車流量 1639616 3576253 5215869
日均斷面車流量 5911 8009 6955
通過以上分析，我們得出了兩路段的綜合信息車流量統(tǒng)計分析，透過數(shù)據(jù)，我們能夠了解到路段通行費，從而實現(xiàn)更好的費用管理。
六、小結(jié)
信息管理系統(tǒng)在高速公路交通數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著重要的作用，高速公路交通數(shù)據(jù)分析是一個較為復(fù)雜的過程，以上只是將車流量進行了簡單的統(tǒng)計，交通數(shù)據(jù)分析還要對通行費、通行卡進行綜合統(tǒng)計。單方面通過某一種交通數(shù)據(jù)是無法的得出正確的交通數(shù)據(jù)分析結(jié)果，只有通過上述方式將多重數(shù)據(jù)綜合進行分析，才能得出所需要的結(jié)論，為高速公路的管理者和決策者提供正確的分析依據(jù)，促進我國交通運輸事業(yè)和經(jīng)濟社會的快速發(fā)展。
參考文獻：
[1]段廣云,沈振宇.高速公路交通信息系統(tǒng)實際應(yīng)用中的若干問題及對策.公路交通技術(shù),2009年,第06期：21-22
本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)，海關(guān)總署，問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。其中宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局，部分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局及市場監(jiān)測數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫及證券交易所等，價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。
報告目錄：
第一章 計算機行業(yè)報告研究標(biāo)準(zhǔn)
第一節(jié) 計算機行業(yè)研究背景
第二節(jié) 計算機行業(yè)研究方法及依據(jù)
第三節(jié) 計算機行業(yè)研究基本前景概況
第二章 計算機行業(yè)發(fā)展綜述
第一節(jié) 計算機概念
第二節(jié) 計算機行業(yè)特征分析
一、計算機作用分析
二、計算機行業(yè)在國民經(jīng)濟中的地位
三、計算機行業(yè)生命周期分析
第三節(jié) 最近幾年中國行業(yè)經(jīng)濟指標(biāo)分析
一、贏利性
二、成長速度
三、附加值的提升空間
四、進入壁壘/退出機制
五、風(fēng)險性
六、行業(yè)周期性
七、競爭激烈程度指標(biāo)
八、行業(yè)成熟度分析
第四節(jié) **行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈及上下游之間關(guān)聯(lián)性分析
第三章 XX年世界計算機行業(yè)市場分析
第一節(jié) XX年世界計算機行業(yè)運行環(huán)境分析
一、當(dāng)前經(jīng)濟環(huán)境分析
二、經(jīng)濟政策對產(chǎn)業(yè)的影響
第二節(jié) XX年世界計算機市場競爭現(xiàn)狀分析
第三節(jié) XX年世界部分國家計算機市場分析
一、歐洲地區(qū)
二、北美地區(qū)
三、亞洲地區(qū)
第四節(jié) XX-2019年世界計算機行業(yè)新趨勢研究分析
第四章 XX年計算機行業(yè)當(dāng)前發(fā)展環(huán)境分析
第一節(jié) XX年中國計算機行業(yè)經(jīng)濟環(huán)境分析
一、XX年中國宏觀經(jīng)濟分析
二、XX年中國宏觀經(jīng)濟發(fā)展預(yù)測
第二節(jié) 中國計算機行業(yè)政策法規(guī)解讀
第三節(jié) 中國計算機行業(yè)當(dāng)前社會環(huán)境發(fā)展分析
第五章 我國計算機行業(yè)運行分析
第一節(jié) 我國計算機行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析
一、我國計算機行業(yè)發(fā)展階段
二、我國計算機行業(yè)發(fā)展總體概況
三、我國計算機行業(yè)發(fā)展特點分析
四、我國計算機行業(yè)商業(yè)模式分析
第二節(jié) XX-XX年計算機行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
一、XX-XX年我國計算機行業(yè)市場規(guī)模
二、XX-XX年我國計算機行業(yè)發(fā)展分析
三、XX-XX年中國計算機企業(yè)發(fā)展分析
第三節(jié) 區(qū)域市場分析
一、區(qū)域市場分布總體情況
二、XX-XX年重點省市市場分析
第四節(jié) 計算機細分產(chǎn)品市場分析
一、細分產(chǎn)品特色
二、XX-XX年細分產(chǎn)品市場規(guī)模及增速
三、重點細分產(chǎn)品市場趨勢分析
第五節(jié) 計算機產(chǎn)品價格分析
一、XX-XX年計算機價格走勢
二、影響計算機產(chǎn)品價格的關(guān)鍵因素分析
1、成本
2、供需情況
3、關(guān)聯(lián)產(chǎn)品
4、其他
三、XX-2019年計算機產(chǎn)品價格變化趨勢
四、主要計算機企業(yè)價位及價格策略
第六章 XX-XX年中國計算機行業(yè)技術(shù)發(fā)展分析
第一節(jié) 中國計算機行業(yè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
第二節(jié) 計算機行業(yè)技術(shù)特點分析
第三節(jié) 計算機行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢分析
第四節(jié) XX年中國計算機行業(yè)發(fā)展面臨的新挑戰(zhàn)分析
第七章 XX-XX年中國計算機市場運行情況
第一節(jié) 行業(yè)最新動態(tài)分析
一、行業(yè)相關(guān)動態(tài)概述
二、行業(yè)發(fā)展熱點聚焦
第二節(jié) 行業(yè)品牌現(xiàn)狀分析
第三節(jié) 行業(yè)產(chǎn)品市場價格情況
第四節(jié) 行業(yè)外資進入現(xiàn)狀及對未來市場的威脅
第八章 XX-XX年中國計算機所屬行業(yè)主要數(shù)據(jù)監(jiān)測分析
第一節(jié) XX-XX年中國計算機所屬行業(yè)總體數(shù)據(jù)分析
一、XX年中國計算機所屬行業(yè)全部企業(yè)數(shù)據(jù)分析
二、XX年中國計算機所屬行業(yè)全部企業(yè)數(shù)據(jù)分析
三、XX年中國計算機所屬行業(yè)全部企業(yè)數(shù)據(jù)分析
第二節(jié) XX-XX年中國計算機所屬行業(yè)不同規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)分析
一、XX年中國計算機所屬行業(yè)不同規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)分析
二、XX年中國計算機所屬行業(yè)不同規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)分析
三、XX年中國計算機所屬行業(yè)不同規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)分析
第三節(jié) XX-XX年中國計算機所屬行業(yè)不同所有制企業(yè)數(shù)據(jù)分析
一、XX年中國計算機所屬行業(yè)不同所有制企業(yè)數(shù)據(jù)分析
一、XX年中國計算機所屬行業(yè)不同所有制企業(yè)數(shù)據(jù)分析
一、XX年中國計算機所屬行業(yè)不同所有制企業(yè)數(shù)據(jù)分析
第九章 XX-XX年中國計算機行業(yè)競爭情況
第一節(jié) 行業(yè)經(jīng)濟指標(biāo)分析
一、贏利性
二、附加值的提升空間
三、進入壁壘/退出機制
四、行業(yè)周期
第二節(jié) 行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)分析
一、現(xiàn)有企業(yè)間競爭
二、潛在進入者分析
三、替代品威脅分析
四、供應(yīng)商議價能力
五、客戶議價能力
第三節(jié) 行業(yè)國際競爭力比較
第十章 XX-XX年計算機行業(yè)重點生產(chǎn)企業(yè)分析
第一節(jié) a企業(yè)
一、企業(yè)簡介
二、企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)
三、企業(yè)產(chǎn)品分析
第二節(jié) b企業(yè)
一、企業(yè)簡介
二、企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)
三、企業(yè)產(chǎn)品分析
第三節(jié) c企業(yè)
一、企業(yè)簡介
二、企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)
三、企業(yè)產(chǎn)品分析
第四節(jié) d企業(yè)
一、企業(yè)簡介
二、企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)
三、企業(yè)產(chǎn)品分析
第五節(jié) e企業(yè)
一、企業(yè)簡介
二、企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)
三、企業(yè)產(chǎn)品分析
……………
第十一章 XX-2019年計算機行業(yè)發(fā)展預(yù)測分析
第一節(jié) XX-2019年中國計算機行業(yè)未來發(fā)展預(yù)測分析
一、中國計算機行業(yè)發(fā)展方向及投資機會分析
二、XX-2019年中國計算機行業(yè)發(fā)展規(guī)模分析
三、XX-2019年中國計算機行業(yè)發(fā)展趨勢分析
第二節(jié) XX-2019年中國計算機行業(yè)供需預(yù)測
一、XX-2019年中國計算機行業(yè)供給預(yù)測
二、XX-2019年中國計算機行業(yè)需求預(yù)測
第三節(jié) XX-2019年中國計算機行業(yè)價格走勢分析
第四節(jié) XX-2019年中國**行業(yè)盈利水平分析
第十二章 XX-2019年中國計算機行業(yè)投資風(fēng)險預(yù)警
第一節(jié) XX-2019年中國**行業(yè)投資環(huán)境分析
第一節(jié) 中國計算機行業(yè)存在問題分析
第二節(jié) 中國計算機行業(yè)政策投資風(fēng)險
一、政策和體制風(fēng)險
二、技術(shù)發(fā)展風(fēng)險
三、經(jīng)營管理風(fēng)險
四、供需波動風(fēng)險
五、其他風(fēng)險
第十三章 XX-2019年計算機行業(yè)投資機會與風(fēng)險
第一節(jié) 經(jīng)濟形勢給我國計算機企業(yè)帶來的機遇分析
一、為享受調(diào)控政策帶來機遇
二、為搞好戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型帶來機遇
三、為吸引國際投資帶來機遇
四、為招聘高端人才帶來機遇
五、為實施戰(zhàn)略重組帶來機遇
六、為降低制造成本帶來機遇
第二節(jié) 經(jīng)濟形勢下計算機行業(yè)發(fā)展機遇分析
一、經(jīng)濟形勢為計算機企業(yè)提供了并購國外企業(yè)的機會
二、經(jīng)濟形勢導(dǎo)致部分 經(jīng)營不善的計算機企業(yè)退出市場
三、經(jīng)濟形勢中我國計算機企業(yè)發(fā)展機遇分析
第三節(jié) 計算機企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃不確定性風(fēng)險
一、客觀事件的不確定性風(fēng)險
二、市場的不確定性風(fēng)險
三、行業(yè)發(fā)展的不確定性風(fēng)險
四、技術(shù)發(fā)展的不確定性風(fēng)險
五、戰(zhàn)略規(guī)劃者的主觀不確定性風(fēng)險
六、執(zhí)行過程的不確定性風(fēng)險
七、工具方法的局限性風(fēng)險
八、戰(zhàn)略規(guī)劃系統(tǒng)的不確定性風(fēng)險
第十四章 計算機行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究
第一節(jié) 計算機行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究
一、技術(shù)開發(fā)戰(zhàn)略
二、產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃
三、業(yè)務(wù)組合戰(zhàn)略
四、營銷戰(zhàn)略規(guī)劃
五、區(qū)域戰(zhàn)略規(guī)劃
六、企業(yè)信息化戰(zhàn)略規(guī)劃
第二節(jié) 計算機行業(yè)品牌戰(zhàn)略分析
一、品牌的基本含義
二、品牌戰(zhàn)略在企業(yè)發(fā)展中的重要性
三、計算機品牌的特性和作用
四、計算機品牌的價值戰(zhàn)略
五、我國計算機品牌競爭趨勢
六、計算機企業(yè)品牌發(fā)展戰(zhàn)略
七、計算機行業(yè)品牌競爭策略
第三節(jié) 計算機企業(yè)經(jīng)營管理策略
一、企業(yè)經(jīng)營策略綜述
二、企業(yè)產(chǎn)品經(jīng)營策略
三、企業(yè)渠道經(jīng)營策略
四、企業(yè)并購策略分析
五、當(dāng)前形勢下企業(yè)經(jīng)營管理策略
圖表目錄：
圖表：國內(nèi)生產(chǎn)總值同比增長速度
圖表：全國計算機產(chǎn)量及其增速
圖表：規(guī)模以上工業(yè)增加值增速(月度同比)(%)
圖表：社會消費品零售總額增速(月度同比)(%)
圖表：進出口總額(億美元)
圖表：廣義貨幣(m2)增長速度(%)
圖表：居民消費價格同比上漲情況
圖表：工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格同比上漲情況(%)
圖表：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入實際增長速度(%)
圖表：農(nóng)村居民人均收入實際增長速度
圖表：人口及其自然增長率變化情況
圖表：XX年固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)同比增速(%)
圖表：XX年房地產(chǎn)開發(fā)投資同比增速(%)
圖表：XX年中國gdp增長預(yù)測
圖表：國內(nèi)外知名機構(gòu)對XX年中國gdp增速預(yù)測
圖表：計算機行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表：XX-XX年計算機行業(yè)市場供給
圖表：XX-XX年計算機行業(yè)市場需求
圖表：XX-XX年計算機行業(yè)市場規(guī)模
圖表：XX年中國計算機所屬行業(yè)全部企業(yè)數(shù)據(jù)分析
圖表：XX年中國計算機所屬行業(yè)全部企業(yè)數(shù)據(jù)分析
圖表：XX年中國計算機所屬行業(yè)全部企業(yè)數(shù)據(jù)分析
圖表：XX年中國計算機所屬行業(yè)不同規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)分析
圖表：XX年中國計算機所屬行業(yè)不同規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)分析
圖表：XX年中國計算機所屬行業(yè)不同規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)分析
圖表：XX年中國計算機所屬行業(yè)不同所有制企業(yè)數(shù)據(jù)分析
圖表：XX年中國計算機所屬行業(yè)不同所有制企業(yè)數(shù)據(jù)分析
圖表：XX年中國計算機所屬行業(yè)不同所有制企業(yè)數(shù)據(jù)分析
圖表：計算機所屬行業(yè)生命周期判斷
圖表：計算機所屬行業(yè)區(qū)域市場分布情況
圖表：XX-2019年中國計算機行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
圖表：XX-2019年中國計算機行業(yè)供給預(yù)測
圖表：XX-2019年中國計算機行業(yè)需求預(yù)測
[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；預(yù)測精度；數(shù)據(jù)挖掘；自適應(yīng)；數(shù)據(jù)質(zhì)量
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.02.031
[中圖分類號]F273 [文獻標(biāo)識碼]A [文章編號]1673-0194（2017）02-00-07
1 大數(shù)據(jù)時代對煙草行業(yè)的影響
大數(shù)據(jù)應(yīng)用于煙草信息研發(fā)，能使煙草行業(yè)充分了解、及時掌握當(dāng)今世界的煙草信息，有效調(diào)整煙草戰(zhàn)略、市場決策，使行業(yè)立于不敗之地。
凌成興在2014年全國煙草工作會議上提出煙草行業(yè)要深入思考、積極謀劃、努力實踐“三大課題”，即深入思考、積極謀劃、努力實踐改革的紅利在哪里？發(fā)展的潛力在哪里？追趕的目標(biāo)在哪里？這是我國煙草行業(yè)今后一段時期內(nèi)努力發(fā)展的方向和奮斗的目標(biāo)。
煙草企業(yè)借助大數(shù)據(jù)研發(fā)應(yīng)用的分析，可以隨時掌握世界新的煙草信息，捕捉其技術(shù)要領(lǐng)，了解其發(fā)展的先進性與適應(yīng)性，并為我所用，從而可以積極有效地推動我國煙草行業(yè)的發(fā)展，促進“三大課題”的努力實踐和圓滿成功，為我國煙草行業(yè)快速、高效地發(fā)展提供堅實的信息技術(shù)后盾，奠定快速、高效發(fā)展的堅實基礎(chǔ)。第一，它可以進一步優(yōu)化煙草市場的資源配置，建立統(tǒng)一開放、競爭有序的市場體系，創(chuàng)造和釋放煙草改革的紅利空間。因為大數(shù)據(jù)的研發(fā)應(yīng)用本身就是一次全新的信息技術(shù)改革。第二，它能不斷地挖掘結(jié)構(gòu)調(diào)整、國際市場、貨幣資金保值增值所蘊藏的發(fā)展?jié)撃?，努力實現(xiàn)煙草“十三五”的奮斗目標(biāo)。第三，它能早日實現(xiàn)我國追趕煙草跨國公司前三名、煙機制造公司的“排頭兵”、原材料與輔助材料生產(chǎn)的大集團的新目恕⑿呂硐?、衼y求，實現(xiàn)中國煙草行業(yè)進入新的發(fā)展格局的目標(biāo)。
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析，是當(dāng)今信息時代又一次全新的、更高的、更龐大的與更復(fù)雜的信息化技術(shù)革命。它對提高現(xiàn)代經(jīng)濟分析能力和管理水平、提高一個行業(yè)或一個單位的準(zhǔn)確決策和經(jīng)濟實力的能力，有著不可估量的積極作用，蘊藏著巨大的潛力和能量。
2 煙草制造過程中大數(shù)據(jù)工藝管控和常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計工藝管控的差異分析
現(xiàn)階段行業(yè)內(nèi)卷煙廠工藝管控主要以常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計算法為主，輔助以信息化的手段實現(xiàn)預(yù)警控制。例如上海卷煙廠通過加入SPC對應(yīng)的判異準(zhǔn)則，固化至信息化系統(tǒng)中，創(chuàng)新地提出了SPCD的管控方法。青島卷煙廠通過將6 sigma分析的指標(biāo)權(quán)重納入信息化實時預(yù)警管控分析，創(chuàng)新性地提出了卷煙制造過程能力信息化預(yù)警分析的管控方法。迄今為止，煙草行業(yè)內(nèi)還沒有卷煙廠實現(xiàn)了以大數(shù)據(jù)算法為核心的工藝管控實例，即通過大數(shù)據(jù)分析方法全面補充和完善常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計的短板，實現(xiàn)工藝智能化管控水平的螺旋式上升。本文將從四個方面對大數(shù)據(jù)分析與常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計在工藝管控層面的差異進行對比，旨在全面凸顯大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢，進而對煙草制造過程中信息化工藝管控的前景進行探索。
2.1 預(yù)測精度對比
大數(shù)據(jù)預(yù)測有別于常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計的回歸分析，常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計的回歸分析是建立在數(shù)據(jù)均滿足正態(tài)性和樣本獨立性兩個條件為前提的，同時在回歸過程中要通過逐步回歸剔除對應(yīng)的異常點，方能進行回歸算法的計算。而大數(shù)據(jù)預(yù)測則無需這些條件的限制，可直接根據(jù)特征樣本進行訓(xùn)練，直接得出對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。
2.1.1 常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計分析
以某卷煙廠烘絲出口水分為例進行說明。
對影響烘絲出口水分對應(yīng)的過程參數(shù)建立對應(yīng)的回歸方程表如表1所示。
由圖1可以看出，葉絲冷卻出料含水率的四合一殘差圖以及各自變量殘差圖分布均勻，滿足齊次、正態(tài)等特點。
根據(jù)回歸方程對測試集數(shù)據(jù)進行預(yù)測，如表4所示。
將預(yù)測值與真實值進行偏差計算，如表5所示。
2.1.2 大數(shù)據(jù)分析
首先，對影響烘絲出口水分對應(yīng)的過程參數(shù)建立隨機樹模型，如圖2所示。
從圖2中可以看出，參數(shù)4離線程度最大，因此參數(shù)4重要度最高，根據(jù)離線度得出其參數(shù)重要性排序為參數(shù)4（葉絲干燥出料含水率）>參數(shù)1（葉絲干燥Ⅰ區(qū)筒壁溫度）>參數(shù)2（葉絲干燥Ⅱ區(qū)筒壁溫度）>參數(shù)3（葉絲干燥熱風(fēng)溫度）>參數(shù)5（葉絲干燥出料溫度）。
再進行決策樹分析，根據(jù)決策樹得出如下對應(yīng)的過程參數(shù)與關(guān)鍵質(zhì)量特性二叉樹（如圖3所示）。
然后根據(jù)隨機樹運算結(jié)果進行預(yù)測，如表6所示。
最后將預(yù)測值與真實值進行偏差計算，如表7所示。
2.1.3 大數(shù)據(jù)分析與常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計預(yù)測精度對比
大數(shù)據(jù)分析與常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計預(yù)測精度對比，如圖4所示。
通過繪制時間序列圖，將常規(guī)梳理統(tǒng)計預(yù)測值、大數(shù)據(jù)預(yù)測值分別與真實值進行偏差對比，可以看出，大數(shù)據(jù)預(yù)測精度遠大于常規(guī)梳理統(tǒng)計的預(yù)測精度。
2.2 數(shù)據(jù)挖掘能力對比
常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計需要挖掘數(shù)據(jù)隱含的信息，需要借助相應(yīng)的現(xiàn)場分析為手段，例如需分析出結(jié)果指標(biāo)的異常是因為哪類過程指標(biāo)異常導(dǎo)致的。其需要建立各級過程指標(biāo)對結(jié)果指標(biāo)的影響程度，其次在結(jié)果指標(biāo)異常時通過現(xiàn)場人員從影響程度高的指標(biāo)進行逐一排查。而大數(shù)據(jù)分析可直接通過結(jié)果指標(biāo)的允許范圍得出各級過程指標(biāo)的取值范圍，自動進行預(yù)測分析并得出對應(yīng)的結(jié)論。
2.2.1 常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計分析
以某卷煙廠加料出口水分為例進行說明。
第一步：計算各級參數(shù)的Pearson系數(shù)，形成對應(yīng)的Pearson矩陣，如表8、表9所示。
第二步：將各級參數(shù)的R值進行排列。
由以上的Pearson矩陣可以得出，各級參數(shù)與結(jié)果指標(biāo)P值均小于0.05，表明各級參數(shù)均與結(jié)果指標(biāo)相關(guān)，并得出各級參數(shù)的相關(guān)性R值大小，如表10所示。
繪制出如圖5的餅圖。
2.2.2 大數(shù)據(jù)分析
第一步：通過決策樹形成重要度排列圖，如圖6所示。
第二步：通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求出結(jié)果指標(biāo)對應(yīng)的過程指標(biāo)的相應(yīng)范圍。
基于結(jié)果指標(biāo)的望目特性（中心值是18.20%）的允差上下限為[17.20%，19.20%]，運用大數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)得出各級過程參數(shù)對應(yīng)的有效取值范圍。
運用R語言分析，一級加料入口含水率預(yù)測有效范圍如圖7所示。
通過大數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果可以看出，為保證一級加料出口含水率滿足標(biāo)準(zhǔn)，一級加料入口含水率有效取值范圍應(yīng)為[16.07%，16.75%]。
運用R語言分析，一級加料工藝熱風(fēng)溫度預(yù)測范圍如圖8所示。
通過大數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果可以看出，為保證一級加料出口含水率滿足標(biāo)準(zhǔn)，一級加料工藝熱風(fēng)溫度有效取值范圍應(yīng)為[52.06%，51.90%]。
運用R語言分析，一級加料蒸汽自動閥門開度預(yù)測有效范圍如圖9所示。
通過大數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果可以看出，為保證一級加料出口含水率滿足標(biāo)準(zhǔn)，一級加料蒸汽自動閥門開度有效取值范圍應(yīng)為[51.70%，53.63%]。
運用R語言分析，一級加料出料溫度預(yù)測有效范圍如圖10所示。
通過大數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果可以看出，為保證一級加料出口含水率滿足標(biāo)準(zhǔn)，一級加料出料溫度有效取值范圍應(yīng)為[51.27℃，53.59℃]。
運用R語言分析，一級加料工藝流量預(yù)測有效范圍如圖11所示。
通過大數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果可以看出，為保證一級加料出口含水率滿足標(biāo)準(zhǔn)，一級加料工藝流量有效取值范圍應(yīng)為[2 946kg/h，3 000kg/h]。
小結(jié)：通過對比大數(shù)據(jù)分析和常規(guī)梳理統(tǒng)計分析，可以看出，大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)通過結(jié)果指標(biāo)的取值范圍挖掘出過程指標(biāo)的取值范圍。而常規(guī)梳理統(tǒng)計只能做到重要度的排序，因此，大數(shù)據(jù)分析對應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘能力遠大于常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計分析對應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘能力。
2.3 自適應(yīng)能力對比
常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計不具備自適應(yīng)的算法，所謂的自適應(yīng)算法，是指處理和分析過程中，能夠根據(jù)被處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動調(diào)整處理方法、處理順序、處理參數(shù)、邊界條件或約束條件，使其與所處理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布特征、結(jié)構(gòu)特征相適應(yīng)，以取得最佳的處理效果。
大數(shù)據(jù)分析由于加載了自適應(yīng)分析模塊，通過加載機器自學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)崿F(xiàn)“松耦合、高擴展、低成本”的柔性化控制，即能夠通過機器自學(xué)習(xí)自動根據(jù)數(shù)據(jù)特性的變化得出對應(yīng)的新的控制標(biāo)準(zhǔn)，避免了卷煙廠的重復(fù)、不必要的投資，實現(xiàn)系統(tǒng)由原先的“封閉式”轉(zhuǎn)變?yōu)椤白晕腋拢晕覂?yōu)化”，提升系統(tǒng)的競爭力。圖12為自適應(yīng)分析算法流程圖。
第一步：加d自適應(yīng)算法
能夠加載自適應(yīng)算法，按照自適應(yīng)模型進行機器自學(xué)習(xí)，確保其能不斷滿足生產(chǎn)的實際情況。
第二步：根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量特性運用機器自學(xué)習(xí)形成新的標(biāo)準(zhǔn)
以松散回潮出口水分為例，其2015年和2016年通過機器自學(xué)習(xí)得出控制標(biāo)準(zhǔn)，運用R語言分析，得出結(jié)果，如圖13所示。
圖13 松散回潮出口水分標(biāo)準(zhǔn)自適應(yīng)結(jié)果
從機器自學(xué)算法可以看出，2015年松散回潮出料含水率標(biāo)準(zhǔn)為[15.41%，18.32%]，而2016年松散回潮出料含水率標(biāo)準(zhǔn)自適應(yīng)變更為[14.30%，17.29%]。
2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析能力對比
常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計無法通過對應(yīng)的方法實現(xiàn)對數(shù)據(jù)真實性、完整性、及時性與是否進行加載的平滑算法進行驗證。需要從別的角度進行分析和驗證。例如需要從底層PLC程序、上位WINCC程序進行解讀才能知道是否加載了平滑算法。對數(shù)采點時間是否對應(yīng)進行數(shù)據(jù)及時性的分析。大數(shù)據(jù)分析由于集成了擬合分布、AdaBoost、延遲有效性判斷等算法，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)真實性、完整性、及時性與是否采用平滑算法進行全面的分析和判斷。
數(shù)據(jù)真實性判斷：數(shù)據(jù)真實性判斷通過擬合分布來實現(xiàn)。通過自適應(yīng)建立各關(guān)鍵工序?qū)?yīng)的擬合分布情況，進行擬合分布檢驗，當(dāng)檢驗結(jié)果存在顯著差異時，其數(shù)據(jù)的真實性就有待質(zhì)疑。
數(shù)據(jù)完整性判斷：數(shù)據(jù)完整性判斷通過AdaBoost管控來實現(xiàn)。以歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)，建立以來料重量為依據(jù)的數(shù)采樣本量預(yù)測區(qū)間，當(dāng)實際數(shù)采樣本數(shù)據(jù)量不在置信區(qū)間時，其數(shù)據(jù)的完整性就有待質(zhì)疑。
數(shù)據(jù)及時性判斷：數(shù)據(jù)及時性判斷通過延遲判斷有效性來實現(xiàn)。以歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)，建立各關(guān)鍵工序的數(shù)采延遲庫，進行單樣本T檢驗，當(dāng)檢驗結(jié)果存在顯著差異時，其數(shù)據(jù)的及時性就有待質(zhì)疑。
數(shù)據(jù)是否采用平滑算法判斷：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證功能庫，加載多種算法，對數(shù)據(jù)是否采用平滑算法進行驗證，通過以下兩種方法根據(jù)實際情況進行篩選，得出數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證可信度。
第一種對每種算法加載不同的權(quán)重，采用加權(quán)的方式得出最終的可信度得分。
第二種對某種基本算法加入一票否決項，當(dāng)某種算法無法通過時，則直接將數(shù)據(jù)可信度置為0。其他算法無法通過時，采用扣分的形式得出最終的可信度得分。
當(dāng)可信度低時，則認(rèn)為數(shù)據(jù)可能存在平滑處理的可能。
以數(shù)據(jù)真實判斷為示例進行說明，進而說明大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量分析能力。
以某煙廠制絲烘絲工序為例進行演示。
通過大數(shù)據(jù)進行擬合優(yōu)度檢驗。
伽馬分布判斷，如圖14所示。
由圖14可知，數(shù)據(jù)歸集不全聚類于伽馬分布的線性要求，因此數(shù)據(jù)特性分布不滿足伽馬分布。
對數(shù)正態(tài)分布判斷，如圖15所示。
由圖15可知，數(shù)據(jù)歸集聚類于對數(shù)正態(tài)分布的線性要求，因此數(shù)據(jù)特性分布滿足對數(shù)正態(tài)分布。
Weibull（威布爾）分布判斷，如圖16所示。
由圖16可知，數(shù)據(jù)歸集不全聚類于Weibull分布的線性要求，因此數(shù)據(jù)特性分布不滿足Weibull分布。
正態(tài)分布判斷，如圖17所示。
由圖17可知，數(shù)據(jù)歸集不全聚類于正態(tài)分布的線性要求，因此數(shù)據(jù)特性分布不滿足正態(tài)分布。
通過檢驗可以看出，其烘絲出口水分歷史數(shù)據(jù)滿足對數(shù)正態(tài)分布。
通過對實際某批次烘絲出口水分進行分析，情況如圖18所示。
由D18可知，數(shù)據(jù)歸集聚類于正態(tài)分布的線性要求，因此數(shù)據(jù)特性分布滿足正態(tài)分布。與歷史數(shù)據(jù)的分布不同（傳統(tǒng)數(shù)據(jù)服從對數(shù)正態(tài)分布），因此判斷其數(shù)據(jù)的真實性有待商榷。
3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在煙草制造過程中工藝管控的運用前景
大數(shù)據(jù)技術(shù)在煙草制造過程中工藝管控的運用前景可概括為以下3點。
3.1 可實現(xiàn)工藝管控“三級聯(lián)動”的智能診斷分析
運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行力的三級聯(lián)動診斷機制，形成標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行力評價與結(jié)果指標(biāo)評價相結(jié)合的紐帶，當(dāng)結(jié)果指標(biāo)異常時能智能診斷出是哪個過程指標(biāo)異常導(dǎo)致的，這是一級診斷。除了分析過程指標(biāo)以外，還能針對“5M1E”（人、機、料、法、環(huán)、測）保障因素進行聯(lián)動診斷分析，深入挖掘原因，這是第二級診斷。在找到原因后，還能通過專家?guī)熳詣影l(fā)送對應(yīng)的解決方案，這是第三級診斷。通過三級診斷分析全面建立一個包含“發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題”的智能化PDCA循環(huán)，全面提升工藝管控智能化的管控水平。
3.2 可實現(xiàn)智能化料頭與料尾的自動截取
運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，以歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)，通過對歷史數(shù)據(jù)的分布運用聚類分析方法，將數(shù)據(jù)值區(qū)分為待機值、臨界值、穩(wěn)態(tài)值三類，同時結(jié)合差分方法，更為準(zhǔn)確地判斷料頭與料尾的位置，進一步實現(xiàn)非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)的智能篩選。
例如，通過對一段時間內(nèi)“葉絲干燥出料含水率”的生產(chǎn)數(shù)采數(shù)據(jù)進行聚類分析，分類結(jié)果如圖19所示，第一類為穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)，第二類為料頭料尾數(shù)據(jù)，第三類為待機數(shù)據(jù)。
根據(jù)以上分析，加載對應(yīng)的自適應(yīng)算法，即可實現(xiàn)對所有批次的智能化料頭與料尾的自動截取功能。
3.3 可實現(xiàn)生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)適用性自適應(yīng)分析
運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠根據(jù)大數(shù)據(jù)的方法對關(guān)鍵質(zhì)量特性的相關(guān)性進行實時更新，并與生產(chǎn)技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)進行全面對比，提供生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)適用性分析結(jié)果，如圖20所示。
能夠根據(jù)大數(shù)據(jù)隨機森林（樹）的方法對關(guān)鍵質(zhì)量特性的重要度（當(dāng)需要處理的數(shù)據(jù)龐大和實時性要求較高時，普通隨機樹建模過程耗時長，因此在部署“云”平臺的稚嫩診斷模型時，在隨機樹建模過程中加入了數(shù)據(jù)集特征提?。┻M行實時更新，通過與生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)實時對比：①若關(guān)鍵質(zhì)量特性與生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)一致，則運行生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行力自適應(yīng)分析功能；②若關(guān)鍵質(zhì)量特性與生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)出現(xiàn)不一致的情況，則選擇一定周期內(nèi)穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)運行關(guān)鍵質(zhì)量特性自適應(yīng)相關(guān)性擬合分析，形成生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行力自適應(yīng)分析結(jié)果，為生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的變更或換版提供數(shù)據(jù)支撐。
4 結(jié) 語
通過以上運用前景的初探，充分說明了大數(shù)據(jù)在煙草制造過程工藝管控發(fā)展前景較為廣闊，相信不久的將來，基于大數(shù)據(jù)分析的煙草制造過程中工藝管控的卷煙廠數(shù)量也將大幅提升，大數(shù)據(jù)技術(shù)將幫助卷煙廠的工藝控制水平實現(xiàn)螺旋式上升。
注：李達，通訊作者
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