时间：2023-05-04 08:42:21
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇数据分析设计，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
［关键词］数据分析；大数据；智慧校园；决策支持
1国内外研究开发现状和发展趋势
1．1现状与趋势
在当今大数据、云计算、物联网和移动互联网等新思路、新技术快速发展的又一历史时期，高等教育面临着前所未有的发展机遇，在经历了网络化、数字化、信息化管理阶段之后，“智慧校园”将是在“互联网＋教育”趋势下最重要的发展思路。随着计算机技术的不断发展，各种系统结构化和非结构化数据以前所未有的惊人速度迅猛增长，“大数据”时代已经到来。大数据是指数据结构比较复杂、数据规模大的数据集合。其数据量已经远远超出了一般数据管理工具可以承受的处理时间以及数据处理及存储管理能力。在当今大数据环境下，高校管理系统的数据结构及数据量发生了巨大的变化。在数据存储、数据管理、数据分析及数据挖掘等方面面临着巨大的机遇和挑战。为了有效地利用大数据为高校决策分析提供更好的服务，必须基于大数据建立相应的数据分析系统。
1．2国内外研究与开发综述
随着大数据的发展和教育信息化的不断深入，基于大数据开展的高校校园数据分析与应用逐步受到重视。对大数据的定义始终没有形成统一的意见。维基百科对大数据（Bigdata）的定义是：所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。麦肯锡全球研究院将大数据定义为：无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合。加特纳（Gartner）于2012年修改了对大数据的定义：大数据是大量、高速、多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与优化处理。而在高校学生数据的分析应用方面，国内外高校均有开展相关的研究。纽约州波基普西市玛丽斯特学院（MaristCollege）与商业数据分析公司Pentaho合作发起开源学术分析计划，旨在一门新课程开始的两周内预测哪些学生可能会无法顺利完成课程，它基于商业分析平台开发了一个分析模型，通过收集分析学生的学习习惯，包括线上阅读材料、论坛发言、完成作业时长等数据信息，来预测学生的学业情况，及时干预帮助问题学生，从而提升毕业率。上海财经大学基于校园信息化数据基础，开发了校务决策支持系统，面向人才培养、内部管理、科学研究和师生服务等方面开展决策分析；华东师范大学利用校园信息化基础数据，开展了校车人数与载客分布分析，提升了校车使用率；利用一卡通数据开展了贫困生的特征确定、潜在贫困生分析、后续跟踪验证，有效提升了帮困扶贫的工作效率。
2需求分析
结合西安欧亚学院信息化建设基础与海量的数据积累，建立“智慧校园”数据分析系统，通过此平台的建设和应用，运用数据挖掘和知识发现，从而在大数据中获取数据之间内在的相互联系，以及其中可能存在的某种规律，从而有效提升校园管理的决策效率，提升教学科研与管理服务的综合水平。通过调查走访各部门，了解教师、学生与行政管理人员的相关需求。主要包括四个方面：一是教学数据分析需求。包括各分院、招生办、教务处等部门对于招生、学生学习行为、教学质量、学科建设与学生就业等方面的分析。二是生活服务数据分析需求。包括图书馆、后勤等部门对于学生的消费行为即图书借阅、网络行为、资源利用等项目的分析。三是财务、人事、宣传等部门对于全校的资产、师资力量、宣传效果等项目的分析。四是研究发展部门对于全校科研项目与成果完成情况的分析（见图1）。
3系统方案设计
3．1框架设计
结合需求情况，开展系统的总体框架设计，初步将系统分为三大板块，包括数据监测、决策支持和查询定制（见图2）。
3．2系统方案
系统总体架构包括四个层次，分别是数据引擎、数据挖掘、数据库解决方案和交互平台。数据引擎部分将集成校园WIFI、固网、一卡通、教务系统等各类信息系统的数据，形成数据源，数据挖掘将通过分布式计算架构和数据分析平台对潜在数据进行分析与建模，通过数据库建立本系统的分析数据库，最终通过PC、手机等客户端向用户进行呈现（见图3）。
3．3典型应用研究内容
3．3．1教学质量评估教学质量评估属于高校定期必须完成的任务，教学评估的主要目的是更好地发掘出教学过程中存在的一些问题，从而及时地对教学方法进行调整，最终实现教学质量的提升。将大数据运用到高校教学评估系统之中，不但能够在很大程度上提高高校教学管理的科学性，同时还可以提高信息化教学的实用性。把基于大数据挖掘的算法运用在教学评估工作之中，找出教学效果、信息技术在教学中的应用、师生之间的沟通互动等因素之间的联系，从而给高校的教学部门带来非常科学的决策信息，同时让教师可以更加有效地开展教学工作，提高教学质量。
3．3．2教师教学能力分析以往的教学缺乏大量数据支撑，教学的质量高低主要靠教师自我度的把握。现在，可以通过在线课堂等技术，搜集大量课堂情况信息，比如学生对知识点的理解程度、教师课堂测试的成绩、学生课堂纪律等。通过这些数据的分析，了解教师熟悉教案的程度、课堂氛围等，改善教学水平。也可以通过深度分析学生在教学过程中教师的课堂表现，从而发现课程的闪光点以及不足，从而让教师能够进一步地对课程教学进行改善，提升教学质量。
3．3．3个性化课程分析个性化学习是高校教学改革的目标，过去的班级制教学中无法很好达到这一点，通过把大数据挖掘技术和学习内容结合起来，指导学习者规划学习发展方向，制订学习规划，实现个性化学习功能。通过评估个人情况，根据分析结果推荐可能取得优秀成绩的课程方案。首先获取学生以往的学习表现，然后从已毕业学生的成绩库中找到与之成绩相似的学生信息，分析前期成绩和待选课程结果之间的相关性，结合专业要求和学生能力进行分析，预测学生选择的课程中可能取得的成绩，最后综合权衡预测学生成绩和各门课程的重要性，为学生推荐一份专业课程清单。
3．3．4学习行为分析通过一卡通门禁信息、网络信息、课程信息、在线教育系统等相关数据，可以把学生到课堂时间、上课表现、作业完成情况、自习情况等学习信息记录下来，进行变量分析。当一些与学习行为有关的因素（如旷课、纪律问题、课堂表现）发生变化时，对学生提示并进行分析。通过这种系统分析，可以很好地规划学生的学习时间，提高学习效率。
4技术创新点
4．1大数据环境下提升数据挖掘范围
相比于传统常规环境下的数据获取渠道，大数据环境下，校园数据的获取更为广泛和准确。常规环境下的数据主要以经费收支、课程建设、问卷、访谈、课堂观察等来源，而在大数据环境下，通过对事件数据、舆情数据、一卡通、日志搜索等数据的抓取与分析，更能够准确地反映实际校情。
4．2可视化技术展现数据分析结果
利用大数据分析的数据挖掘与可视化分析，能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被使用者所接受，就如同看图说话一样简单明了。智慧校园中，结合学生学习、生活消费的各类数据，通过系统分析与图表展现，让用户只管了解数据分析的结果。
4．3数据质量管理提供重要支持
本项目结合大数据发展趋势，充分利用数据挖掘、建模与可视化展示技术，系统存储数据主要是从校内外各种数据源中获得最原始数据，并对该部分数据进行整合形成数据层，然后将数据层中的数据经过抽取、清洗、转换、装载进入数据仓库从而形成支撑层，在支撑层的基础上，可以根据需求对数据进行挖掘分析，从而构建决策层。
关键词：大数据技术；智能交通；数据平台；组织优化
引言
与传统数据数量手段比较，大数据技术具有数据类型复杂、处理迅速、实效性强等优点，在智能交通领域运用大数据技术，可以采集海量的数据，这些数据内包含许多不可估量的价值，通过挖掘和分析能够快速得到所需的数据信息[1]。针对上述情况，本文提出基于大数据技术智能交通台数据平台各功能层设计情况，并提出其在交通数据诊断、路网延迟指数等方面的应用。
1智能交通数据平台功能需求
随着智能交通管控平台违法数据、道路信息增长速度日益加快，过去的关系型数据库在数据保存、处理等方面的性能已无法满足庞大的数据需求。关系型数据库在对智能交通转向场景的规律展开分析时，难以从多个维度数据类型间创建良好的相关性联系。大数据技术的应用就是为将这些结构或者半结构化的智能交通数据实施整合处理，因此，依托大数据技术设计的智能交通数据分析平台具有的处理功能如下：①过车数据：处在行使状态的车辆从卡口、电子警察等智能视频采集点通过时，能够准确记录该车辆的车牌号、颜色、车型等结构化的数据信息。②车辆违规行驶数据：前段配置的采集设备能从各路口采集车辆是否闯红灯、压线、违法掉头或停车等数据。同时，利用智能的视频采集点或固定源能够实时采集车辆行驶速度、车头间距等车流量信息。③运用大数据技术设计的智能交通数据分析平台能够与信号控制系统实现对接，及时获取信号控制系统的相位控制等信息。同时，智能交通数据分析平台还具备监控和智能交通管控平台，能够提供过车信息数据、路网信息、违法数据等。
2大数据背景下智能交通数据平台架构
2.1设计整体架构
智能交通数据分析平台是采用先进的计算机信息技术、通信技术、传感技术、人工智能等有效整合用于交通运输信息的管理和控制中，注重人、车与道路之间的协调，组成一种有利于改善环境、节约能源、保护安全的综合运输系统。智能交通数据分析平台运用层次化结构模型展开设计，并根据大数据建设要求，整个平台包含数据感知、资源层、应用层三个层次，数据感知层主要任务就是采集交通信息，资源层旨在管理交通领域的数据；应用层旨在负责实时调度智能交通资源。本次设计的智能交通数据平台系统能满足采集、存储、调度及处理数据等方面的需求，具体架构如图1所示。
2.2各模块层设计
2.2.1资源层从智能交通数据存储方面分析，运用数据仓库与挖掘技术实现大数据的存储和分析。其中，数据仓库技术能够满足智能交通数据平台处理海量数据的要求，该技术依托预设的存储模式，把交通领域中的异构数据根据数据结构数据实施提取、调用、处理等操作。同时，根据预设的仓储模型把数据存放在数据仓库内，借助数据仓库技术设计的智能交通数据平台下数据存储及挖掘架构见图2。
2.2.2应用层设计利用SOA实现智能交通数据平台系统应用层的设计，该层主要包含三个子模块：①应用实现模块：该模块旨在完成数据的调度，借助逻辑编程及时实现相应的功能；②应用流程模块：大数据调度流程依托专业的BPEL工具调度各种资源；③特殊调度模块：该模块的主要任务是把自定义调度流程转换成BPEL流程。依托SOA服务设计的应用层。
2.2.3数据表现层智能交通数据平台系统中的表现层是使用者直接参与的界面，用户可依托浏览器、平板、手机等终端设备浏览各种智能交通信息数据。该层主要任务是确保用户与整个系统的交互性，因此，配备简洁的外观、界面框架、各单元控件等。
3智能交通数据分析平台系统的应用
3.1智能交通数据共享及数据诊断
智能交通数据平台系统各功能的实现离不开各模块之间的信息整合与共享，因此，实现各模块信息融合的主要方式就是创建信息共享平台，这个平台能支持相关子模块功能提取所需的数据资源及信息共享服务。此外，一个完整的智能交通系统还必须配置智能交通信息中心、管理中心、智能交通基础设备等，它能满足城市交通信息规范化发展要求，包含各类信息性质、功能及传送方法，组成相应的信息流机制，对共享的数据进行存储和管理操作。依托大数据技术的相关功能，这些共享数据可以由日益变化的智能交通各数据信息提取出来，实现各地区、不同领域的数据库实施综合处理，将历史数据迁移至大数据平台下，还要保持数据的完整性及各种数据之间的关系可以理解。同时，可依据各模块不同需求及相关关系为客户提供各种数据信息服务，组织内部存储各类数据直接输出来，其他子系统保存相关数据从信息共享平台提供一系列的查询功能。此外，大数据平台可以及时统计并输出道路网络的拥堵、事故情况，并能归纳为利于用户决策的有用信息，例如：利用大数据分析，某个路口闯红灯数量明显少于平时，出现异常数据可以设置报警规则，提醒出现异常信息[2]。维护者对现场道路智能交通设施实施排查操作，判定是否存在设备故障。利用大数据技术直观展现道路不均指数，提供最佳的信号机配时/相位方案，便于决策人员制定科学的决策。
3.2道路网延迟指数分析
依托大数据技术对各个路口/路段历史流量进行统计，进一步分析路网的延迟指数。智能交通延迟指数求解方法是实际通过旅行时间与自由流通旅行时间相减，若所得数值为负数，则设定为0，表明并未发生延迟，并把这些数据映射至[0，10]数据区间之内。如果智能交通延迟指数较大，说明这个地点的拥堵情况更严重。左侧向使用者展现设定日期、特点等交通延迟指数改变情况，来回移动水平滚动条，能够及时查看不同时间段的延迟数据。左侧展现路口、道路等级、行政区划等各维度下相对应点的延迟指数和排名情况。通过综合分析道路延迟指数，能够为决策人员提供新建道路规划等决策提供支持。
3.3道路路口组织优化设计
进行组织优化过程中，必须收集相应的数据信息，包含交叉口现状图、事故数据、智能交通控制情况等。基于大数据技术展开分析，可以提供大量数据样本，进而输出相应的数据（空间及时间维度）。其中，时间维度主要包含小时、季度、每年、双休日、工作日等；空间维度由交叉口、行政区划、道路等。大数据技术对道路过车流量展现分析，进而获得城市各区域不同点一天的高峰表现及不同模式。依托大数据平台，根据历史数据明确早晚高峰期利用大量例数数据和智能算法，盘点各路段或交叉口早晚高峰出现时间，以此把控整体及局部智能交通分布状况，达到优化智能交通管理方案的目的。
关键词：节能潜力；大数据分析；Hadoop
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）03-0016-03
Design and Implementation of Energy Saving Potential Data Analysis System for Iron and Steel Enterprises Based on Hadoop
WANG Cheng-hui， WANG Jian， DAI Yi-ru
（CIMS Research Center，Tongji University， Shanghai 201804， China）
Abstract： In order to improve the level of energy consumption of iron and steel enterprises， put forward a kind of energy saving potential of big data analysis based on Hadoop system construction method， and application of the system， an example proves that the method analysis in the energy saving potential of the iron and steel enterprise， has the characteristics of convenient operation and easy popularization.
Key words： energy saving potential； big data analysis； Hadoop
我国做为能耗大国，能源消耗量十分巨大，然而，能源利用率却远远低于发达国家，这个问题严重制约了国家可持续发展战略的落实。钢铁企业作为国民经济的支柱产业，提高钢铁企业的能耗水平，对我国建设“资源节约型”国家战略部署具有重大意义。然而，我国钢铁企业的能耗水平与发达国家相比，仍然存在着十分巨大的差距。面向我国钢铁工业节能减排发展目标，针对其生产过程中的高能耗、高排放的运行特点，不断挖掘自身的节能潜力，在保证钢铁生产质量和产量的前提下减少能源的消耗量，提高企I的能耗水平。加热炉是钢铁企业重点能耗设备，是轧钢生产的主要耗能设备，其能耗占轧钢工序能耗的60%―70%，因此，提高加热炉的能耗水平对钢铁企业节能起到至关重要的作用。本文通过分析钢铁企业加热炉生产过程产生的海量能耗数据，利用本体建模技术构建钢铁企业加热炉本体模型，并将本体模型与加热炉能耗数据进行数据映射，利用比较流行的大数据分析技术，构建加热炉生产能耗模型，从中挖掘出加热炉能耗规律，进而分析出加热炉的节能潜力所在，并给出加热炉生产过程中的最佳工况参数去填补这部分的节能潜力。
1 系统构建
系统设计思路可以概括为：首先进行系统数据准备，然后将原始数据进行数据预处理，接着对处理后的高品质数据进行数据分析，最后挖掘出数据背后隐藏的价值找出节能潜力所在，并找出最佳工况参数弥补这部分节能潜力所在。具体由以下六部分组成。
图1 系统总体架构
1.1 数据准备
数据采集负责将数据从业务系统采集到大数据分析系统。数据采集工作本身不在Hadoop分析平台中，但是在整个分析系统中起着重要的作用，起着桥梁作用，连接业务系统和分析系统，将业务系统与分析系统实现了解耦。企业由于生产管理的需要对于有些数据甚至只有纸质记录，因此第一步需要将这些生产数据进行整合，将这些纸质数据进行电子化。数据准备是为分析系统提供数据支撑，是整个系统的基础模块。
1.2 分布式存储
分布式文件系统（The Hadoop Distributed File System，HDFS）是一个运行在普通的组件集群上的分布式文件系统，它是HADOOP框架主要的存储系统。由于HADOOP具有高数据吞吐量、高度容错的特性，因此使得其具有很高的效能。HDFS还为数据存储提供了包括API以及各种操作命令等多种访问接口。使用HDFS，我们可以为海量的原始数据集提供存储空间，对临时文件进行存储，为数据预处理、数据分析提供输入数据，同时也可以将分析输出的数据存入到HDFS中。HDFS采用master/slave架构。通常情况下，一个名称节点NameNodes和若干个数据节点DataNodes便可构成一个HDFS数据集群。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间（namespace）以及客户端对文件的访问。在HDFS集群中，每一个文件都会被划分为一个或几个数据块（blocks）分别保存在不同的数据节点DataNode中。集群中的Datanode主要负责管理它所在节点上的存储。HDFS将文件系统的名字空间暴露给用户，用户可以以文件的形式在上面存储数据。
1.3 数据预处理
大数据分析本身就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，分析出隐藏在数据背后的规律和价值。因此，需要对这些有噪声的、不一致的数据源，进行数据预处理操作。数据预处理主要是为分析系统提供高品质的数据。数据抽取主要是从原始数据中选出与分析目标有关联的数据源。如果不能排除无关的数据属性，既会增加数据分析的复杂度，也会提高数据分析的时间，同时会降低数据分析的准确性。数据清洗主要是解决数据的空缺值、错误数据、孤立数据点、数据噪声问题。其中对数据空缺值和错误数据是进行处理是数据清洗的重点，而后两者因为有可能在其中发现某些特殊的数据规律，因此可以暂时不需要进行数据处理。
1.4 本体模型构建
本体是概念化的明确的规范说明。能够描述类、实例以及它们的属性是如何定义、描述和关联的，是对领域中的概念及概念之间联系的显式描述。详细来说，就是要描述一个领域需要哪些概念，概念由哪些属性标识，属性又具有什么约束，概念对应于哪些实例。并将本体模型与具体数据属性进行映射，为数据分析提供数据源。
1.5 分布式计算框架
分布式计算框架是大数据分析系统的核心功能，分布式计算可以使用多台服务器同时进行数据计算，可以很大程度提高数据分析的效率。基于Hadoop的大数据分析系统主要采用的是MapReduce分布式编程模型。该模型简单易用，对于程序员来说在没有了解其底层实现细节的情况下仍能够写出处理海量数据的程序。MapReduce首先通过Map程序将海量数据分割成多个小区块，将其分配给大量服务器进行处理；然后将处理结果交给Reduce，最后Reduce将处理结果汇总后输出到客户端。
1.6 分析结果展示
分析结果可视化，主要是给用户提供一个友好的、直观的方式查看分析系统进行大数据分析以后得到的分析结果。
2 系统应用
加热炉是钢铁企业重点能耗设备，是轧钢生产的主要耗能设备，因此提高加热炉的能耗水平对钢铁行业节能具有重要意义。现以某大型钢铁企业步进式加热炉为例进行系统构建应用。在轧钢生产中，必须将钢坯加热到一定的温度，才能对钢坯进行轧制。对钢坯进行加热的设备就是加热炉。步进式加热炉是依靠步进梁的顺序、往复运动使得加热炉钢坯从炉尾移动到出料口，中间经过预热段、加热段、均热段。最终使得钢坯达到规定的温度后出炉。加热炉在生产过程中产生海量的数据，利用HDFS实现海量的能耗数据的分布式存储，通过本体建模技术实现加热炉本体模型构建与数据属性映射，为大数据分析提供数据源；系统的分析主要是通过在MapReduce分布式分析模型上运用线性回归、遗传算法等对Hadoop平台筛选出来的数据进行分析，从而挖掘海量数据背后隐藏的能耗模型，挖掘加热炉的节能潜力，分析加热炉的最佳工况运行参数，提高加热炉的能耗水平，构建加热炉大数据节能潜力分析系统。系统主要模块如下：
1）大数据管理：本体模型、大数据管理；
2）工艺参数模型：工艺参数模型；
3）工艺参数模型管理：工艺参数模型管理；
4）工艺优化：工艺模型⑹配置、工艺优化。
2.1 大数据管理
大数据管理主要实现对加热炉生产能耗数据提供统一的接入接口，并对加热炉实现本体建模与数据映射，为数据分析提供数据源。
2.2 工艺参数模型
工艺参数模型主要是运用大数据管理模块提供的一致性的多源数据，运用大数据处理的智能分析能力，通过运用神经网络算法对海量的数据进行深度挖掘，提取出数据背后潜在的工艺能耗模型，为面向节能减排的工艺分析与参数优化提供能耗模型。
2.3 工艺参数模型管理
工艺参数模型管理主要是对已经构建完成的模型实现直观的管理与展示工作。用户可以根据需要对已经存在的模型进行在线编辑，而且模型编辑完成进行保存导数据库以后可以为工艺参数优化提供优化模型。
2.4 工艺优化
实现对模型参数进行配置，利用工艺模型参数配置的参数范围与工艺能耗模型模块构建的模型最为输入，通过使用遗传算法对加热炉运行工况参数进行模型寻优，从而找出加热炉面向节能减排的最佳工况运行参数。
3 结束语
本系统在Hadoop平台下可以方便地实现数据的分布式存储、管理和查看，为企业历史生产能耗数据的管理和分析提供方便，利用MapReduce分布式计算模型，运用线性回归、遗传算法通过对生产能耗数据进行分析、优化，从而找出数据背后隐藏的价值与节能潜力所在，输出最佳工况参数，弥补这部分节能潜力。因此，所述方法对于挖掘钢铁行业节能潜力并实现节能降耗有着重要的现实意义和应用价值，具有方便操作、易于推广的特点。
参考文献：
[1] 高洪， 杨庆平， 黄震江. 基于Hadoop平台的大数据分析关键技术标准化探讨[J]. 信息技术与标准化， 2013（5）： 27-30.
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论文关键词：版权期限，版权贸易，最优值，有限性
版权法又可以称为文学艺术产权法，它是一部形成一国社会文化的法律。版权属于知识产权体系，其保护的标的是思想的创造物，这就决定了版权必须赋予权利人一定的专有权利来达到和实现激励创作者尽心创作的目的。同时版权又兼具了增进知识和学习的宪法性目的，因此它需要通过设定一些公共领域促进一般的社会公众接触到创新的思想以达到传播作品提高社会公共利益的目的。可见，版权法从本质上就是要在创作者和使用者之间建立一种均衡关系。
保护期限的长短是调整作者与公众之间利益冲突的重要工具法律论文，也是实现版权法目的的一种手段论文范文。根据各国版权法的规定，一旦版权的法定保护期届满，作品将自动地进入公共领域，公众可以自由地复制或者作其他的使用。从这个角度而言，确定版权保护合适的期限是促进各国版权法改革的重要原因。本文运用计量分析方法，以56个国家和地区的数据为样本，实证分析版权保护期限与版权贸易的关系，探求版权保护期限的理想平衡点，并在此基础之上提出完善我国版权保护期限制度的政策建议。
一、研究文献综述
一般而言，版权保护期限就是指版权法律保护实施的时间期限。法律赋予版权一定保护期限的目的就在于使得作者在不泯灭创作热情的同时还愿意与公众分享其智力成果，这一规律俨然成为绝大多数国家的法则。从历史的角度来看，版权保护期限经历了从短到长的演变过程，逐步从最初的28 年扩展到现在的作者身后70 年[[1]]。学界为此展开了积极的探讨法律论文，在理论层面上，美国国会[[2]]就Eldred v.Ashcroft[[3]]判决指出，如果不延长现有版权作品的保护期，就没有人愿意对那些即将进入公有领域的但是却具有投资价值的版权作品进行追加投资。因此，延长版权保护期就能使这种追加投资成为可能。美国版权局[[4]]强调在信息全球化的今天，国际社会应当有一个统一协调的版权保护期标准，现在，欧盟已经通过一个版权指令将其版权保护期延长至作者有生之年加上死亡后70年。如果美国不延长版权保护期，那么，美国在欧盟的利益将受到损失。在实证层面上，Png 和Wang[[5]]调查了1991-2002年OECD 26个国家的样本数据。研究表明，在平均水平上，版权保护期限的延长使得电影产量提高了8.51%（4.60%）到10.4%（4.89%）之间法律论文，并且电影产量的增加在盗版率低的国家显得更为显著论文范文。
从版权法的基本原理来看，版权期限的扩张是对版权人保护的强化，但同时也意味着对社会公众义务的加重、对公众自由接近知识和信息的限制的强化，这引起学者对版权保护期限不断延长的担忧和焦虑。在理论层面上，Landes和Posner[[6]]认为版权保护期延长所激励是那些还没有被创作出来的作品，而表达成本的增加将涉及到对所有作品的借用，包括现有的和没有创作出来的作品。这是反对版权保护期限延长一个非常有力的判断。美国法官Thomas[[7]]总结认为版权保护60年的垄断权所产生的罪恶会双倍于30年的垄断权所产生的罪恶、三倍于20年垄断权所产生的罪恶。Lypzic[[8]]对版权保护期过长的弊端进行全面的总结：一是作者靠集体文化培养，从中吸收完成自己作品所需的各种要素，因此，反过来，将他们的作品尽快纳入公有领域作为共同财产也是理所当然的；二是超过一定的时间，几乎无法再找到所有的继承人，几乎无法使他们意见一致地按作品的流通市场所需求的速度授权使用作品；三是保护期限过长法律论文，公众会付出更大的代价，因为权利的永久化只会有利于继承人，不利于激发创造力；同样，它会使作品难于流通，这不符合公众享有文化的迫切要求。在实践层面上，Landes和Posner[[9]]并采用限制折扣的方法，指出一个永久性版权的现值与25年版权保护期的现值，相差仅约2.5%。法官Breyer[[10]]同样认为版权20年保护期限所创造的收益就占到了永久性保护所创造收益的98%以上。Varian [[11]]认为美国Sonny Bono 版权期限扩展法案所产生的激励效用是不显著的，版权保护期限延长20年的规定，仅仅能创造0.47%额外的补偿，如此低的补偿率不可能对作品创作具有显著影响。Landes &Posner [[12]]调查了1910-1991年美国版权办公室版权续展注册的情况，认为80%的版权作品在首次版权保护期结束之后已经没有商业价值了。Rappaport[[13]]研究了在美国1922-1941年间获得版权的电影在1998年的商业价值，他发现两个趋势：一是距离目前更近的电影更有可能进行商业运作。在1926-1928年的电影在1998年的商业存活率为11%法律论文，1929-1932年的存活率则为40%，1933-1941年的存活率则为65%；二是距离目前更近的电影具有更高的商业价值。在1926-1930年间创作电影的平均商业价值为175,000美元，1931-1934年间为250,000美元，1935-1941年间为400,000美元论文范文。
上述研究成果细致梳理了版权保护期限对版权人、传播人与使用人的各方影响，阐述了版权保护期限对激励作品创作和由于垄断所造成利用不足的两方面效应。可以说，学界目前对于版权保护期限重要性的探讨已经非常深入和翔实，并将关注的焦点和核心放在究竟多长的保护对于确保作者和出版者的经济利益是必要的。但令人遗憾的是迄今关于版权法最终能够提高公众福利的经验性研究却极度匮乏，究竟多少激励足以推动创造性活动，何种激励——金钱、控制还是时间？——真正起作用，对此缺乏事实性的必要研究加以分析并做出合理解释。从这个角度而言，目前版权保护期限延长对社会福利的影响依旧属于一个开放性命题，本文将在现有研究的基础之上展开进一步实证分析。
二、版权保护期限与版权贸易关系的实证分析
1、相关数据
对于版权保护期限，直接采用各国或地区的版权立法期限为统计变量。对于版权贸易法律论文，由于直接采用一国或地区版权贸易的绝对值往往会忽略各国或各地区规模大小的差异，导致数据失真，因此，采用人均版权贸易额进行修正。研究样本为2006年全球具有代表性的56个样本国家和地区的版权保护期限和人均版权贸易额的数据资料。相关数据参见表1。
表1版权保护期限与人均版权贸易额数据统计表
国家
和地区
版权保护期限ST
人均创意及其相关物品进出口贸易额(美元)CT
国家
和地区
版权保护期限ST
人均创意及其相关物品进出口贸易额(美元)CT
国家
和地区
版权保护期限ST
人均创意及其相关物品进出口贸易额(美元)CT
国家
和地区
版权保护期限ST
人均创意及其相关物品进出口贸易额(美元)CT
匈牙利
70
1605.958
瑞士
70
4166.612
拉脱维亚
70
501.3533
新西兰
50
722.645
荷兰
70
2730.922
阿根廷
70
80.21176
肯尼亚
50
11.10053
阿尔巴尼亚
70
66.27032
智利
50
140.8095
克罗地亚
50
494.4137
丹麦
70
2868.151
韩国
50
1109.034
卢森堡
70
5597.743
葡萄牙
70
647.9537
巴西
70
64.98956
印度
60
39.11031
奥地利
70
2404.444
冰岛
50
1385.601
加拿大
50
1302.102
马来西亚
50
987.572
塞浦路斯
70
1306.344
罗马尼亚
70
219.2006
西班牙
70
776.5571
泰国
50
281.735
澳大利亚
70
980.5365
以色列
70
4294.443
爱沙尼亚
70
1803.927
中国
50
173.2935
法国
70
1290.191
斯洛文尼亚
70
1071.108
捷克
70
1117.213
白俄罗斯
50
116.5495
德国
70
1532.578
斯洛伐克
70
859.9697
波兰
50
342.9795
格鲁吉亚
50
42.68358
意大利
70
1099.275
比利时
70
5964.5
爱尔兰
70
2054.753
亚美尼亚
50
261.7565
挪威
70
1398.058
英国
70
2649.674
日本
50
696.4777
菲律宾
50
47.41103
瑞典
70
2557.999
希腊
70
557.1021
马耳他
70
1424.512
印度尼西亚
50
34.50223
保加利亚
70
165.314
芬兰
70
3451.044
新加坡
50
9334.759
约旦
30
266.7404
美国
70
990.5456
土耳其
70
83.28199
立陶宛
70
571.765
摩洛哥
【关键词】：数据分析；数据管理
数据管理：收集及管理企业内所有类型的数据。包括设计开发的数模图纸，零件清单，数据的审批过程、历史记录等。有目的记录收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。
1 定义
数据分析：数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
2 现状
随着时代的进步，企业已经从传统的人工管理及文件系统管理，发展到数据库管理的阶段。数据库管理的基础提供了数据的完整性，正确性。并且企业已经对数据的安全性有所管理，包括权限控制，文件加密系统的等。数据分析的的工作目前仍比较初级的阶段，当数据分析的水平跟上数据管理发展的水平时，将会大大加快企业发展和进步。
3 意义
数据分析是判断、趋势、多角度发现问题的成熟解决方案，传统企业的大部分业务情况，通过业务经验，有了数据分析即可改善业务。数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析。通过对企业数据的梳理分析，结合业务的理解，找出一些突出问题的关键点，预测未来的趋势，帮助企业更好地进行决策。
4 数据分析的过程
4.1 收集数据
收集数据是数据分析的来源，同时也是数据管理的日常工作。数据收集分为人工输入以及数据库系统的输入。这里提到的人工输入可以是人为判断评价的记录，例如：个人评价/评论/反馈；数据系统的输入可以是企业内部拥有的软件数据库收集的信息，例如：BOM，PDM，PORTAL等。
4.2数据预处理
数据预处理即是去除不必要的信息及明显的错误信息并进行数据转换。不同的数据来源通常会产生不同的格式，这里我们普遍常用的数据分析工具是EXCEL，所以需要将输入的不同格式转化为EXCEL可以方便读取的形式。
4.3 数据分析的方法
数据分析的方法有很多种。这里只是提出比较常用的一些经验方法。
聚类分析、预测建模、关联分析、异常检测。
4.3.1 聚类分析
发现紧密相关的观测值族群，使得同组的相似性越大，不同组的差别越大，已达到较好的聚类效果。根据聚类得到的不同观测值组，做出决策树，为业务部门提供决策支持。
聚类分析简单、直观。
聚类分析主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析；不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到分成若干类别的解；聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。研究者在使用聚类分析时应特别注意可能影响结果的各个因素。异常值和特殊的变量对聚类有较大影响。
聚类分析是细分产品市场的有效工具，同时也可用于研究消费者行为，寻找新的潜在市场、选择实验的市场，并作为多元分析的预处理。在企业内部数据管理中可以用于用户调研、反馈，进而更好地为企业员工提供适合的服务及帮助。
4.3.2 预测建模
以自变量函数的方式为目标建立模型，预测离散的目标变量；预测连续的目标变量。
根据CAD软件的应用状态判断下一年的需求：
根据图标分析可以预测，明年的软件需求应该和今年差不多，CAD软件保证在400左右基本可以满足需求，CAD软件保证在50左右可以满足需求
4.3.3 关联分析
关联分析就是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。
例如在零件的数据管理过程中可能发现一些关联零件的规律。
例如：从VDS中找出配置选项的关联，例如配置了前排乘客安全气囊，必定会配置驾驶员安全气囊。
4.3.4 异常分析
顾名思义，当一些较为稳定的数据，发生异常或者一组数据中个别数据异于其他数据时，发现它们，并从中找到原因或者规律。
或者当发现某部门指标长期低于平均值，则需要关注其产生原因，是不是因为开发人员不足造成
4.3.5 对比分析
根据类似数据进行对比分析。在数据管理的工作中找到类似数据，尝试对其对比分析，找出差异点。
4.4 数据分析经验数据库的创建
由于企业的数据分析方法是初步形成的，需要累积和实践验证。在找到合适的数据分析方法时，可以将有效的数据分析成果或者过程记录存档，方便后人的学习和改进。企业的数据管理和数据分析是密不可分的，鼓励更多的人参与数据分析将会提高数据分析经验库的含金量。
5 结语
数据分析在数据管理工作中的应用将直接支持整车研发企业的开发工作，以及产品数据的管理水平的提高。数据分析经验数据库的创建培养和累积足够的。在将面对大数据盛行的时代，企业内部的数据累积是必不可少的，数据分析有助于提高企业管理和运营系统运行的效率。数据的管理与交流往往是检验公司管理决策和经营策略是否正常运作的标志。所以企业管理中可以利用数据分析发现一些问题，及时跟进改善，从而提高公司整体的运营效率，为公司更快更好的发展打下良好基础。
参考文献
[1] 覃雄派， 大数据分析――RDBMS与MapReduce的竞争与共生，软件学报，2012（1）
【关键词】大数据分析 系统 高速 数据更新
大数据概念的逐渐兴起，带动了各大行业的发展和更新，那么大数据的具体概念究竟是什么，书中的解释是一般的软件难以概括和捕捉和分析的较大容量的数据，更大的意义是在于能够通过交换、整合海量的数据，发掘新的知识，从而创造更大的价值。大数据系统中包含仓储数据系统、图形处理系统、日志数据处理系统以及MapReduce数据系统等等。本文通过分析其中主要的几个数据处理系统中的差异和共性，分析大数据分析中的主要应用。
1 大数据分析系统中的Velocity
1.1 事物的处理系统
事物处理系统是传统的商业数据库中主要的应用软件之一，必须要支持大量的并存用户，由于每一位用户操作时所读取的数据只占其中的一小部分，并且会随机的分布在每一个数据系统中。例如在银行的存款中，每天都有成千上万的客户利用自动取款机或是人工服务进行交易，每一位客户对自己的银行账号进行操作，对于银行的整个数据系统中是极为微小的一部分，，是随机分布在各个银行的数据之内的。因此在大数据的时代，随着科学技术的不断普及，事物处理的规模和程度也就不断地加大。
在事物处理的系统当中，velocity是数据系统设计中的主要核心，引导每一位客户对其自身的业务进行准确的操作，同时需要尽可能的支持更多的并发业务，在实际的系统中，TPC-C与TPC-E是测试事物处理效率的主要依据。许多数据分析企业简化了数据分析的步骤，这样虽然能够从一定程度上减少分析的成本，提升的分析的性能，但是为了能够实现更多的分析应用，促进大数据系统的高效运行，需要程序员逐一解决实际的分析问题，将研究的重点放到ACID上。
1.2 数据流的系统
向较与事物处理系统，数据流系统的主要任务是分析流过系统中的主要数据，在每一条流过的数据中，计算出事先定义好的查询运算，例如差异监测、统计运算、复杂事件处理等等，系统中的运算需要连续不断的进行，由于不需要对数据进行大面积的存储，因此流过的数据也就是无限量的。我国数据流系统最早出现于20世纪末，最开始被应用于电信流量监控以及交通情况分析等等。同时与实务处理系统相似的是，数据流系统的核心任务也是velocity，其更加注重的是对于数据系统的吞吐量控制，单位时间内流过的数据量能够方便系统的储存，另一方面能够实现更多的恶吞吐率。
1.3 大数据分析系统
大数据的分析是确保数据价值的主要途径，通过对海量的数据进行分析，能够基本的总结出数据中蕴藏的规律，从而能够更好地理解现实，对未来的事件进行预测。大数据系分析系统与事件处理系统与数据流系统存在一定的差异，与事件处理系统相比，大数据分析系统只为极少数的客户进行服务，例如公司的数据分析师、决策人员以及对数据进行分析的管理人员，并发的用户量小于数据的处理系统，但是对于系统进行的数据处理工作并不少于事件处理系统；向较于数据流系统大数据分析系统能够处理系统中所存储的数据，而不是处理流动中的数据，虽然数据不一定 能够全部放入内存，但是大部分系统需要利用外部处理器进行处理。
在大数据的时代之下，velocity的作用越来越突出，数据通过不断产生、流通并加载到数据系统中，从静态的角度分析和优化数据分析系统存在一定的问题，首先是无法反应并及时更新数据，难以适应众多的在线应用需求；其次，静止的状态可能会受到数据更新的干扰，数据分析的性能无法得到最大程度的发挥。因此程序员在设计大数据分析系统的过程中，不仅要注重数据操作的本身，还应该理清整个数据分析的生命周期，从而使其设计理念充分发挥在系统应用中。
2 在数据系统仓储中高速数据的更新
2.1 传统的数据更新对数据分析操作的影响
分析数据系统中的查询工作，在硬盘上进行数据的顺序阅读，一般情况下，常规的数据顺序读性可能会达到100MBps，相对于传统的数据更新对数据页面进行数据的录入和插入以及修改等操作，数据的访问也比较符合前段系统的数据特征，基本上也是随机进行的。同时由于技术水平的限制，大多数硬盘只能支持每秒一百次的随机访问，系统运行的效率大打折扣。再加上随机访问可能会干扰良好的数据信号，在操作的过程中，需要不断更换硬盘的磁头才能进行后续的工作，因此也在一定程度上降低了数据分析的可能性。
2.2 在线高速数据更新的设计目标
在进行设计的过程中，需要准备固态硬盘、硬盘以及内存三种设备，主要的数据内容依然存放于硬盘中，并在系统中增加少许的固态硬盘，用来暂时存储临时更新的数据，利用这样的形式，能够有效的降低系统更新对数据查询的影响，由于固态硬盘的容量也比较小，因此其成本也相对较低。系统中的每一条数据都需要包含其主键、操作流程以及更新后的数值。因此需要在内存缓冲之前及时进行更新数据，当缓冲完成之后，将数据的更新记录录入在固态的硬盘中，在读入的数据系统中记录插入和修改的操作，从而产生最新的数据信息。
为了完成上述的操作，需要保证几个设计的前提：
（1）对查询的结果影响小，这是主要的设计目标，在具体的算法设计中，利用固态硬盘的特征，减少线上更新对数据查询操作的影响；
（2）内存的占用较少，内存的大小可能会影响运算的性能，首先内存能够用于数据的缓存，减少不必要的操作，其次，以排序作为基础的算法，对于内存的大小不同，算法的性能可能会出现很大的变化，因此当数据能够完整的纳入内存之中时，利用计算方法只需要读取以此数据，就能够计算出具体的内存容量，从而减少对于内存的占用，提升数据内存的可靠性能；
（3）高效的迁移和操作，从时间方面来看，以前e累的大量数据记录，每一页的主数据中可能会存在一些新的更新记录，而不是随机的抽取，在空间的数据方面，数据的迁移能够随时空间的转移进行更新，因此只需要使用少量的硬盘空间，就能存储大量的更新数据。
2.3 MaSM算法
在数据更新系统和固态硬盘中加入两层数据结构，归纳并操作时，需要将数据更新的记录按照主键的顺序进行排列组合，并简化外部内存的排列程序，当缓冲完成之后，算法对缓冲区域中的数据更新记录进行修改，从而将排序之后的数据更新记录记载在固态的硬盘中，编写一个新的文件，之后便不再系修改。对于主键范围之内的数据查询工作，需要创建一个table range scan造作的运算部件，将数据更新记录的数值范围精确到固定的区域之内，使程序员能够及时并便捷的找到数据更新的差异和规律，从而对整个大数据分析提供有一个准确的把握。
3 高性能日志处理系统：LogKV
3.1 LogKV系统结构分析
键值系统能够灵敏地表现多种类型日记的信息和记录，并能够提供可靠的数据存储资源，系统由一个调节的管理支点和多个工作的节点通过数据中心的网络系统连接在一起，每一个工作的系统都由两个子系统构成，IngestKV是键值存储的子系统，使日志能够顺利的缓冲和收集，并实现系统的设计理念和设计目标。
3.2 从日志的数据源到系统的映射
需要管理员尽可能的平衡各个节点之间的日志数据流量，优化获取日志的方法，首先，日志的数据源能够运行LogKV的程序，进行直接收集日志资源，由网络信号进行数据的发送和传播；其次，日志的数据源能够通过配置远程的端口和服务器，将日志的数据直接发送到实际的运行系统中，从而促进整个系统的高效运行；最后，日志的数据源能够将数据写入到本地的文件中，并通过文件传输的协议，产品能够数据源中获取到数据文件。
4 总结
综上所述可知，随着经济的发展和社会的进步，科学技术水平也得到大幅的提升，为了能够跟进时代的步伐，体验科技的成果，采用大数据分析以及高速更新数据更新的技术，不仅能够提升人们的生活质量，加快社会进步的脚步，同时也能够促进我国的科技软实力，从而在激烈的国际竞争中找到一席之地。因此程序员在进行数据分析的过程中，需要充分了解设计的内涵，确立在线高速数据更新的设计目标，从而方便大数据的存储和运行。
参考文献
[1]陈世敏.大数据分析与高速数据更新[J]. 计算机研究与发展，2015（02）：333-342.
[2]刘中亚.正视大数据――浅析基于大数据分析的高速公路运营管理[J].中国公路，2014（23）：108-111.
[3]杜玉辉，蒋姣丽.大数据背景：高速公路收费系统数据的现状、分析与展望[J]. 电脑知识与技术，2012（15）：3752-3754.
大数据背景下的机器算法
专业
计算机科学与技术
学生姓名
杨宇潇
学号
181719251864
一、 选题的背景、研究现状与意义
为什么大数据分析很重要？大数据分析可帮助组织利用其数据并使用它来识别新的机会。反过来，这将导致更明智的业务移动，更有效的运营，更高的利润和更快乐的客户。
在许多早期的互联网和技术公司的支持下，大数据在2000年代初的数据热潮期间出现。有史以来第一次，软件和硬件功能是消费者产生的大量非结构化信息。搜索引擎，移动设备和工业机械等新技术可提供公司可以处理并持续增长的数据。随着可以收集的天文数据数量的增长，很明显，传统数据技术（例如数据仓库和关系数据库）不适合与大量非结构化数据一起使用。 Apache软件基金会启动了第一个大数据创新项目。最重要的贡献来自Google，Yahoo，Facebook，IBM，Academia等。最常用的引擎是：ApacheHive / Hadoop是复杂数据准备和ETL的旗舰，可以为许多数据存储或分析环境提供信息以进行深入分析。 Apache Spark（由加州大学伯克利分校开发）通常用于大容量计算任务。这些任务通常是批处理ETL和ML工作负载，但与Apache Kafka等技术结合使用。
随着数据呈指数级增长，企业必须不断扩展其基础架构以最大化其数据的经济价值。在大数据的早期（大约2008年），Hadoop被大公司首次认可时，维护有用的生产系统非常昂贵且效率低下。要使用大数据，您还需要适当的人员和软件技能，以及用于处理数据和查询速度的硬件。协调所有内容同时运行是一项艰巨的任务，许多大数据项目都将失败。如今，云计算已成为市场瞬息万变的趋势。因为各种规模的公司都可以通过单击几下立即访问复杂的基础架构和技术。在这里，云提供了强大的基础架构，使企业能够胜过现有系统。
二、 拟研究的主要内容（提纲）和预期目标
随着行业中数据量的爆炸性增长，大数据的概念越来越受到关注。 由于大数据的大，复杂和快速变化的性质，许多用于小数据的传统机器学习算法不再适用于大数据环境中的应用程序问题。 因此，在大数据环境下研究机器学习算法已成为学术界和业界的普遍关注。 本文主要讨论和总结用于处理大数据的机器学习算法的研究现状。 另外，由于并行处理是处理大数据的主要方法，因此我们介绍了一些并行算法，介绍了大数据环境中机器学习研究所面临的问题，最后介绍了机器学习的研究趋势，我们的目标就是研究数据量大的情况下算法和模型的关系，同时也会探讨大部分细分行业数据量不大不小的情况下算法的关系。
三、 拟采用的研究方法（思路、技术路线、可行性分析论证等）
1.视觉分析。大数据分析用户包括大数据分析专业人士和一般用户，但是大数据分析的最基本要求是视觉分析。视觉分析直观地介绍了大数据的特征，并像阅读照片的读者一样容易接受。 2.数据挖掘算法。大数据分析的理论中心是数据挖掘算法。不同的数据挖掘算法依赖于不同的数据类型和格式来更科学地表征数据本身。由于它们被全世界的统计学家所公认，因此各种统计方法（称为真值）可以深入到数据中并挖掘公认的值。另一方面是这些数据挖掘算法可以更快地处理大数据。如果该算法需要花费几年时间才能得出结论，那么大数据的价值是未知的。 3.预测分析。大数据分析的最后一个应用领域是预测分析，发现大数据功能，科学地建立模型以及通过模型吸收新数据以预测未来数据。 4.语义引擎。非结构化数据的多样化为数据分析提出了新的挑战。您需要一套工具来分析和调整数据。语义引擎必须设计有足够的人工智能，以主动从数据中提取信息。 5.数据质量和数据管理。大数据分析是数据质量和数据管理的组成部分。高质量的数据和有效的数据管理确保了分析结果在学术研究和商业应用中的可靠性和价值。大数据分析的基础是前五个方面。当然，如果您更深入地研究大数据分析，则还有更多特征，更深入，更专业的大数据分析方法。
四、 论文（设计）的工作进度安排
2020.03.18-2020.03.20 明确论文内容，进行相关论文资料的查找与翻译。2020.04.04-2020.04.27：撰写开题报告 。
2020.04.28-2020.04.30 ：设计实验。
2020.05.01-2020.05.07 ：开展实验。
2020.05.08-2020.05.15 ：准备中期检查。
2020.05.16-2020.05.23：根据中期检查的问题，进一步完善实验2020.05.24-2020.05.28 ：完成论文初稿。
2020.05.29-2020.06.26 ：论文修改完善。
五、 参考文献（不少于5篇）
1 . 王伟,王珊,杜小勇,覃雄派,王会举.大数据分析——rdbms与mapreduce的竞争与共生 .计算机光盘软件与应用,2012.被引量：273.
2 . 喻国明. 大数据分析下的中国社会舆情:总体态势与结构性特征——基于百度热搜词(2009—2 012)的舆情模型构建.中国人民大学学报,2013.被引量：9. 3 . 李广建,化柏林.大数据分析与情报分析关系辨析.中国图书馆学报,2014.被引量：16.
4 . 王智,于戈,郭朝鹏,张一川,宋杰.大数据分析的分布式molap技术 .软件学报,2014.被引量：6.
5 . 王德文,孙志伟.电力用户侧大数据分析与并行负荷预测 .中国电机工程学报,2015.被引量：19.
6 . 江秀臣,杜修明,严英杰,盛戈皞,陈玉峰 ,郭志红.基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法 .中国电机工程学报,2015.被引量：8.
7 . 喻国明. 呼唤“社会最大公约数”:2012年社会舆情运行态势研究——基于百度热搜词的大 数据分析.编辑之友,2013.被引量：4.
六、指导教师意见
签字： 年 月 日
七、学院院长意见及签字
如何能制作出一份成功的简历，以增加在简历筛选中的胜算?如何能在不降低成功率的前提下提高简历筛选的效率?以下是小编整理的简历表格的格式参考，以供大家阅读。
简历表格的格式一：姓名：性别：女年龄：21 岁身高：163cm婚姻状况：未婚户籍所在：现居住地：工作经验：3-5年联系电话：邮箱：最高学历：大专专业：建筑装潢设计求职意向最近工作过的职位：导购期望岗位性质：全职期望工作地：信阳市期望月薪：2900期望从事的岗位：客服专员/助理(非技术)期望从事的行业：互联网/电子商务技能特长技能特长：接受新生事物快，勤奋好学，具有2年多的电子产品销售经验。教育经历中国计算机函授学院(大专)起止年月：2007年9月至0年0月学校名称：中国计算机函授学院专业名称：建筑装潢设计获得学历：大专工作经历XX电脑城- 导购起止日期：2009年10月至0年0月企业名称：弘运电脑城从事职位：导购业绩表现：主要销售主装机，数码周边配件等 简历表格的格式二：姓名
性别
女
出生日期
1985.11.21
民族
汉族
血型
O型
婚姻状况
已婚
教育程度
本科
工作年限
4年
政治面貌
群众
现有职称
无
户口所在地
山东省青岛市
现居住地
青岛市
联系方式
电子邮箱
求职意向
期望从事职位：数据分析师
期望工作地点：青岛市
自我评价
1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法；
2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件；
3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件；
4、有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。
工作经历
2010年7月-2012年7月
山东****网络有限公司
单位性质：合资
所任职位：数据分析师
工作地点：青岛市
职责描述：
1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告；
2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持；
3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值；
4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。
2008年6月-2010年6月
****公司
单位性质：国企
所任职位：数据分析助理
工作地点：青岛市
职责描述：
1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告；
2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议；
3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论；
4、针对历史海量商业数据，能及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；
5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。
项目经验
2011年5月*****项目
项目职责：
1、收集用户使用行为数据；
2、完成行为数据的分析；
3、制定模型与产品运营间的联动接口。
教育背景
2004年9月-2008年6月
山东**大学
统计学专业
本科
主要课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程、数理统计、抽样调查、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析等。
掌握了扎实的专业基础知识，擅长数学，有很强的分析和演算能力，业余广泛了解相近专业的一般原理和知识，如经济学、计算机操作等，在统计计算的基础上锻炼了视野广阔的分析技能。
培训经历
2010年3月-2010年10月
数据分析与SAS培训
主要课程：SAS体系内容、ETL技术、SAS分析技术、假设检验、方差分析以及各种模型分析等。
通过本次数据分析培训，全面掌握了SAS的内容，如逻辑库及操作符与SAS的表达式等，能够完成复杂数据步的控制，数据集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了数据的分析能力。
专业技能
熟悉数据分析模型的建立，能独立完成数据分析并针对结果给出一定的建议。
简历表格的格式三：姓 名性 别男出生日期1990-10-9户口地广州住宅电话*****手 机EMAIL个人主页****联系地址广东省xxxx毕业院校工作经历时间所在公司职位相关说明20xx年1月2日——
20xx年10月15日广州无限信息传播有限责任公司网页制作工程师/WEB美工/项目经理毕业以后找的第一份工作，主要职责是网页设计、FLASH制作以及平面设计。由于能力突出，后期在做大型项目中国校园商务网时任项目经理20xx年10月——
20xx年3月馨蓝数码工作室设计师第一份工作辞职以后与几个朋友自行开发制作馨蓝游戏网20xx年3月——
20xx年9月31日广州高安软件有限公司美工监理，设计师馨蓝游戏网与该公司签署合作协议，正式合并到该公司，自己也加入该公司参与网站建设工作，为寻求个人更大发展而离开该公司主要作品（建议上我的求职主页查看详细*******）网页作品FLASH作品精益眼睛眼镜店网站导入FLASH
NEC网站导入FLASH
红宝石电子网站导入FLASH
妇女维权网站导入FLASH
关键词：关键词：税务数据分析 分析主题 业务分析模型
1. 引言
税务系统信息化工作的不断发展和大量有价值信息的积累，为加强税务数据分析、推进“信息管税”提供了坚实的基础。如何才能更好地进行税务数据分析呢？总结这几年的工作经验，笔者认为采用业务分析模型进行税务数据分析可以极大的促进这项工作，下面来看一下如何在税务数据分析工作中应用业务分析模型。
2. 业务分析模型和税务数据分析的概念
要想研究如何在税务数据分析工作中应用业务分析模型，首先要搞清楚本文所称的“业务分析模型”和“税务数据分析”分别是什么？
2.1 什么是业务分析模型
（1）定义
模型是指客观事物的抽象表达形式，一般表现为设计图、计算机程序、计算公式或是一个无二义性的概念描述等。业务分析模型是关于如何取得分析主题的结论而建立的模型，它有四个要素：分析主题、所属业务对象、对象属性、结论算法，其中分析主题、所属业务对象和结论算法有且只有一个，对象属性可以有一个或多个。
分析主题用来说明业务分析模型能够解决什么问题，是业务分析模型的核心，其它要素都是围绕分析主题设立的。所属业务对象用来说明分析工作所面对的客体，是一个客观事物对象。结论算法用来说明业务分析模型如何解决问题，它的质量决定着整个业务分析模型的质量，是业务分析模型的关键，用公式表示是：R = F(O1,O2,……,On)，R表示得出的分析结论，F表示结论算法，O1,到On表示n个对象属性，基于数据库分析的结论算法就是一个SQL语句。对象属性一般就是结论算法中出现的参数，如果某个对象属性的过滤条件不为空，则表示该对象属性会限定所分析的业务对象范围。
（2）与数据模型的区别
业务分析模型不同于计算机系统开发领域内的数据模型，二者的区别如图1：
图1：业务分析模型与数据模型的区别对照表
2.2 什么是税务数据分析
（1）定义
税务数据分析是指为了实现特定的目的，按照科学的规则对税务部门积累掌握的大量有价值信息进行提取、计算、加工，并把结果展现出来或是根据结果进行后续处理的全部工作。它一般先要确定分析命题(即整个分析工作的目的框架)，再将它细化为多个分析主题，然后对每个分析主题进行分析。如果分析命题特别简单，可以只有一个分析主题。
（2）分类
税务数据分析主要分为事前防控分析类、事中辅助分析类、事后监督分析类和宏观分析类。
（3）主要作用
税务数据分析的主要作用是通过对税务部门积累的大量有价值信息的分析，找出存在的问题，或是确定税务事物的达到程度，或是探索税收经济规律，然后对找出的已经存在的问题进行补正并惩戒违规的税务人员或纳税人，对找出的正在发生且尚未保存的问题进行阻断或是风险警示，用确定的税务事物所到达程度来辅助完成生产业务工作，把探索出的税收经济规律用做决策的参考。
3. 税务数据分析工作中应用业务分析模型的理由及意义
明白了业务分析模型和税务数据分析这两个概念后，下面来看一下为什么要在税务数据分析工作中应用业务分析模型和这样做的意义。
3.1 为什么要在税务数据分析工作中应用业务分析模型
从以上两个概念可以看出税务数据分析工作是对税务部门积累的大量有价值信息进行分析的工作过程，而业务分析模型可以使分析工作规范化和量化。因此在税务数据分析工作中应用业务分析模型可以使工作更加规范、计算机实现税务数据分析工作也更加容易，所以在税务数据分析工作中应该使用业务分析模型。
3.2 在税务数据分析工作中应用业务分析模型的意义
（1）业务分析模型要优于单一数据指标，它可以对分析主题所涉及的所有方面进行全面分析，使税务数据分析的结果更加全面、合理，错误率也更低。
（2）使税务数据分析系统在建设过程中业务需求和技术实现之间有了规范的接口，提高了效率。
（3）通过建立业务分析模型可以促进税务人员对相关业务的深入理解，从而培养人才、锻炼队伍。
（4）通过建立业务分析模型，可以找出哪些涉税信息以前还掌握的不足，再通过新建系统或升级原有系统重新获得这些数据，从而促进税务管理。
4. 如何创建业务分析模型
税务数据分析工作不同于生产业务工作，没有审批流转等复杂流程，一般功能相对单一，因此税务数据分析工作的质量基本上决定于分析结果的质量。因而作为决定分析结果质量的业务分析模型的质量，就会最终决定税务数据分析工作的质量。业务分析模型对于税务数据分析工作如此重要，那么如何创建业务分析模型呢？它应该在什么时候由哪些人创建呢？创建业务分析模型的一般流程是什么样的呢？有什么要求吗？
4.1 成立组织机构
要想建立业务分析模型，就必须先要成立一个建立它的组织，这个组织就是业务分析模型小组，它在项目建设之初与业务需求组同时成立并隶属于业务需求组。它由下列人员组成：小组长、业务人员、数据库操作人员、技术人员等(以上人员均可兼任)。小组长负责协调整个小组的事务，业务人员负责调查调研座谈、对象属性选取、结论算法的描述性定义等；技术人员负责把描述性的结论算法转换成计算机表达式；数据库操作人员负责从数据库中抽取属性值并通过已经转换成计算机表达式的结论算法得出分析结论。
4.2 结论算法的设计原则
业务分析模型的应用是为了让税务数据分析工作变得更加规范清晰，把复杂问题简单化，所以结论算法的设计原则是：简单明了，原则上不能再拆分。如果分析主题很复杂，可以采用下面第五、(二)2所述的复合应用的方式来解决。
4.3 结论算法的遵从要求
业务分析模型建立以后，用它分析出的结果有的被用于指导经济发展，有的被用于追究相关人员责任，有的被用于税收生产业务，都是非常严肃的，所以决定分析结果的结论算法必须有严格的遵从要求，它的遵从要求及次序如下：
（1）如果国家法律法规中有明确规定的，从其规定；
（2）如果国家标准中有明确规定的，从其规定；
（3）如果上级机关有明确规定的，从其规定；
（4）如果行业标准有规定的，从其规定；
（5）如果存在通用惯例，遵从惯 例；
（6）以上皆不存在，自行研究确定。
制定业务分析模型的结论算法时，按以上次序自上而下进行匹配，首先被匹配到的就是制定结论算法的适用遵从要求。
4.4 建立业务分析模型的流程
建立业务分析模型是一个业务性和创新性难度都非常高的工作，所以必须经过形成初稿、验证讨论、专家评审、印证四个环节，每一个环节的成果都是阶段性成果，都必须入案存档。如果业务分析模型的结论算法非常简单或是算法遵从要求属于上面提到的1、2、3、4条的，可以实行简易流程，简易流程不需要专家评审和印证环节，最终讨论稿即为定稿。业务分析模型建立的流程如图6
（1）形成初稿环节
首先是业务人员通过发放调查问卷、深入纳税人和基层税务机关调研、召开座谈会等方式，全面掌握分析主题所涉及的全部因素及关键因素。在此基础上，针对分析主题提出业务分析模型草稿，然后与字典小组进行充分沟通并由字典小组确定所有概念后形成初稿。这是建立业务分析模型最关键的一步，也是最耗费时间与精力的一步。
（2）验证讨论环节
初稿形成后就要进行验证讨论，验证讨论时一般应以会议的形式进行，参与会议的人员除了包括全体业务分析模型小组成员外，还可邀请相关功能模块小组的成员参加。首先由技术人员将结论算法转换为计算机表达式，然后由数据库操作人员从数据库中取出实际数据代入表达式计算出结果，再由业务人员与实际情况验证并判断是否合理。一般要经过多轮验证并且不断修改完善后形成最终讨论稿。
（3）专家评审环节
讨论稿形成后，需邀请相关领域的专家进行评审。评审时业务分析模型小组全体成员都要参加并解答专家的质疑，评审结束后根据专家的意见进行修改，并再次验证讨论后形成评审稿，一般只评审一次。
（4）印证环节
从一个角度对客观事物得到的认识，换一个角度就可能完全不同了，所以形成评审稿后，还需要再选择几个另外的分析角度进行印证，全部印证合理后才能形成定稿，如果印证明显不合理，就需要再次修改结论算法并重新验证讨论，必要时还要重新进行专家评审。
5. 在税务数据分析工作中如何应用业务分析模型
建立好业务分析模型后，就要在税务数据分析工作中应用了。那么业务分析模型在税务数据分析工作中有哪些应用呢？又分别如何应用的呢？
业务分析模型在税务数据分析工作中的应用分为一般应用和高级应用两类，一般应用是指直接使用业务分析模型中的属性或分析结论，高级应用是指对得出的分析结论进行二次加工后再使用。下面就这两类应用分别说明如下：
5.1 初级应用
（1）直接展现结论
对于临时性的或是宏观分析类、事中辅助类税务数据分析工作，它的分析结果不再需要后续处理，所以这类工作中的业务分析模型的分析结论一般都是直接展现。这些分析结论可能是一份分析报告，也可能是一个数值或是一段描述，如税收与经济发展运行情况、地区税源增量(总量)发展趋势、主要税种税源分布、行业地区税负、税收总体状况分析等都是直接显示分析报告，再如双定户核定税额分析直接显示税额数值等。
（2）准备基础数据
准备基础数据就是在税务数据分析系统的独立数据库里把分析时需要用到的所有基础数据从各原始数据库里通过ETL(抽取Extract、转换Transform、装载Load)工具生成的工作过程，这是税务数据分析系统开发过程中的一项非常关键又非常复杂的基础工作。有了业务分析模型以后，这项工作就可以变得异常简单。通过下面提供的利用业务分析模型产生数据库表的方法，把税务数据分析系统内的每一个分析主题的模型分别转变为一个数据库表，就能完成这项工作。
利用业务分析模型产生数据库表，就是在给定的数据库里生成一个数据库表，该表的列与业务分析模型中的对象属性和分析结论一一对应。与对象属性对应的列的名称和类型，就是业务分析模型中对象属性的名称和类型；与分析结论对应的列的名称和类型，是分析主题的名称和分析结论类型。利用业务分析模型中对象属性中的过滤条件，从原始数据库中查询出所有对象属性值并计算出分析结论值输入数据库表就可以了。
5.2 高级应用
（1）通过与临界值比较对所属对象定性
所谓临界值就是对事物的性质、程度进行界定的临界点，它一般为一个数值，可由以下几种途径获得：法律规定、国家或行业标准规定、上级文件规定、行业惯用、自行约定等。比如山东省地方税务局规定年纳税额大于50万元的属于重点税源户，这里的50万元就是临界值。
对于事前防控类分析和事后监督类分析即可配合临界值对业务分析模型的所属对象进行定性，然后系统自动采取后续处理。这种应用一般都是由开发人员在后台设定，无需人工干预。正是由于这种应用才使税务数据分析工作的自动化程度越来越高。
（2）复合应用
所谓复合应用就是一个业务分析模型的分析主题和分析结论，是另一个业务分析模型的对象属性的名称和值，这两个业务分析模型组成父子关系，这种复合应用可以无限层的复合。子模型只能有一个父模型，而父模型可以有一个或多个子模型。复合应用可以将复杂的业务分析模型简单化，是业务分析模型应用的常见方式。
6. 结束语
税务数据分析工作是税务管理部门的重要工作之一，因此积极研究这一工作并不断探索新的工作思路、工作方法、实用工具等是税务管理者的责任，希望本文对于税务数据分析工作能有所帮助，哪怕能起到抛砖引玉的作用，笔者也会感到非常欣慰。
参考文献：
[1] 刘建丽等. 基于决策树的税务数据分析. 现代计算机(专业版)，2003年11期
“数字油田”概念在中国被提出已有15年时间。所谓数字油田，是指一套互相作用、互为补充的技术系统，旨在帮助油气运营商、业务合作伙伴和服务企业整合数据和知识管理，进而利用先进的分析工具，开发更高效的业务流程，并作出及时决策。
然而，数字油田的初衷并未实现。其原因来自方方面面——包括职能部门间缺乏支持、工作流程整合不利、数据所有权模糊，以及技术局限等，不一而足。
此外，数据的数量和种类也因设备的新旧程度而大相径庭。老设备仪表不全，进行高级数据分析的资源非常有限。相反，新设备中传感器众多，自动化程度也较高，因此生成了海量的数据流。不过，鲜有企业能够将不断增加的数据转化为洞见，最终达到提高企业盈利能力之目的。
伴随着以技术为基础的数字化发展，油气企业不得不开始思考如何显著改善生产，满足自身的安全与风险目标。数字技术、移动技术、云技术和分析法技术的不断融合，势必催生出提升业务成果的巨大潜力。
这里的每一项数字技术发展趋势都与数据密不可分：数据如何被生成、获取、整合、管理、分析，以及存储。在此背景下，油气企业将利用这些技术对业务流程进行数字化处理，同时也开始参与数据管理和分析能力的竞争角逐。最终，这一巨大的潜在趋势将彻底改变能源行业领导者开展业务、管理员工，以及满足客户需求的方式。 数据分析一旦与其他关键要素密切结合，就能够提高传统行业的业务绩效。
随着数据分析的大规模普及，油气企业管理者应当将资金投向何处？哪些领域可以实现最大的投资回报？
本文探讨了影响企业通过数据分析提升业务成果的诸多障碍，视角覆盖行业的上下游部门，以及企业中的各项职能工作。
文中还展示了一份路线图，旨在帮助企业来界定转型过程中的进展阶段，明确数据分析法将在何处推动竞争优势的形成。
要想通过数据分析来为自身注入动力，石油和天然气企业需要首先将价值落实为实际的指标，根据目标成果设计具体计划。
数据分析法不仅可被用来改进勘探和钻井工作，在非常规能源相关领域更是大有用武之地。下游企业则可利用数据分析，在物流与供应链、营销和交易等环节中获得更有力的洞见，对端到端的运作进行更有效的管理——从需求方一直延伸至商业渠道，数据分析皆可一展所长。
在这一过程中，企业领导者应当促进文化上的转变，营造一种依靠坚实的数据基础驱动明智决策的氛围。而一旦跳脱出固有框架，采取开放式思维，企业便会积极引入新的技术——数字技术、移动技术、云计算和数据分析法，由此不但改善现有运营活动，更将构建出显著优化的工作流程，从而能向成就卓越绩效迈进。 提高上游业务数据价值
目前，油气企业已经掌握了预测常规油气井产量的技术，但非常规油气井的产量却毫无规律可循。对于油气企业来说，如何有效开采数百个非常规油气井是保证盈利能力的关键所在。
先进的算法和强大的计算能力，有助于分析最庞杂的数据集，进而帮助企业大规模勘探蕴藏在页岩层中和海底的油气资源。
强有力的分析工具支持对多项数据的集合展开分析，而解释性软件和可视化工具则可为广大的业内人士提供更加直观的信息。
地震数据规模可达上万亿字节，但这种信息不一定被视为典型的大数据，大数据集合往往基于交易行为，也包括社交媒体跟帖等非结构数据。在油气开发生产阶段，非结构性数据的重要性尚未凸显出来。
数据分析有助油气开发生产企业更清楚地了解资源储量情况，模拟石油在岩层中的流动情况，从而确定最佳的油井位置。
有效利用数据分析，可以使开采量提高3%到5%，这就意味着收入增加——在大宗商品价格高企的市场环境下，这一点尤为重要。
对于能源企业来说，跨资产分析法，尤其是非常规能源领域的跨资产分析法，是一大尚未开发的空白。如今，在开发过程中，除了遵循首要原则以外，很多企业开始着眼于所有已钻探的油气井，通过整合现有的统计数据，找出其中哪些与即将开采的油气井最为相似，从而获得更多可借鉴资料。尽管分析过程可能非常复杂，但对企业内部数据进行统计分析却相对较为简单直接。企业将面临着前所未有的机遇，即利用其他企业的信息来扩充数据样本。新的可视化工具为分析工作带来了很大帮助，科学家们能够发现过去未曾发现的规律，这或许可以帮助企业将生产效益提升几个百分点之多。
数据来源不仅局限于钻井业务，也涉及非技术性信息，例如钻探设备的搬移时间，钻探设备适合何种环境，监测整个盆地而非各单个井的运作情况，等等。通过数据分析获得洞见，将帮助企业更高效地开展批量钻探活动。
此外，由于与开发生产相关的资本成本越来越高，因此数字技术和先进分析法的使用也越来越频繁。不管是出于预防性维护目的，还是出于健康、安全与环保考虑，企业对利用分析法来预测风险的关注程度势必日渐高涨。
利用数据分析，进行预防性资产维护。运营技术和信息技术的融合有利于加强设备维护，便于对设备进行远程监控和有计划停止运行（而非意外）。例如，如果钻探设备出现可靠性问题，就会对企业收入产生重大影响。
除了使用创新技术工具，企业还要注意与相关流程保持密切衔接。资产维护方案需多方沟通，并整合工作流程。例如，通过实时信息共享，可以更加及时地准备设备与备件。
与资产维护相关的数据分析也会影响到其他流程，它不仅会影响资本资产的产出，也会影响工作的调度安排以及人力资源的配置。
供应链分析法。油气井生产开工越早，带来的收益就越大。为了优化钻探产量，油气行业正努力采用更加高效的生产模型。某些关键变量可采用精益六西格玛原则，寻找影响生产与物流进度的根本原因。
由于油气企业面临缩短钻探周期的压力，尤其是在非传统油气田领域，因此可以利用这一机会提高供应链效率。企业可利用数据分析工具提供必要的支持，优化油气田钻探设备的搬迁过程，提高运输效率和水力压裂效率。此外，还可将区域性分包机构（包括仓储、保养、维修、运营等职能）有机协调起来，形成一体化的物流。
在油气井规模较小、钻探更快的非常规能源区域，围绕开采及生产活动的决策具有较高灵活度。
比如，工作人员原本认为今天需要运送一台钻机，但是由于预期钻孔位置未能按计划准备就绪，可能需要将设备移至其他地方，同时还需要尽快将其他相关物资移至该处。通过不断应用数据和分析法，加上各职能部门之间的有效沟通，供应链管理者能充分发挥各项工作的协同作用，降低成本，提高企业产量。
此外，企业很可能会采用采购分析法来控制成本，目的旨在通过支出管理、存货优化、承包管理等手段提高价值，以及通过商品分析法和采购风险分析法进行风险管理。 下游运营的六大分析
多年来，能源企业一直在下游运营中收集和分析数据。
在基本层面上，通过对传感器信号的分析形成洞见，从而实现对资产与产出的实时监控。多数情况下，数据分析解决方案的实施都是以单项资产为基础，由精通技术的运营总监或工程总监来完成，而缺乏整个组织层面的统一指导和操作。跨资产的数据分析相对而言较为少见，而跨设施的数据分析则更是凤毛麟角。
为了发挥应用技术的最大作用，企业领导者需要首先就价值的关键驱动因素达成共识。这些因素的范围从油气精炼和化工作业，贯穿了规划与进度安排，一直延伸至市场营销和交易活动。
精炼与化工作业的数据分析。精炼是油气价值链中最具商业挑战的环节之一。因此，多年来，优化下游生产向来都是最为关键的工作。
举例而言，匈牙利油气公司（MOL）在匈牙利Százhalombatta地区启动了一个石油精炼项目。该企业实施了一整套SAP业务目标组件，其中包括确定用户、创建关键绩效指标、监督和测量工具和其他报告等部分。整个系统植入了200多项关键绩效指标、19个监督和测量工具和多个报告模板，可以自动执行分析任务。因此，管理者得以获取最新信息，事先作出商业决策，以适应瞬息万变的市场。MOL在匈牙利精炼厂的其他部门也都采用了这一解决方案，接下来会将其拓展至斯洛伐克的一家精炼厂。
在欧洲和北美地区，由于竞争激烈，尤其是来自亚洲石油精炼企业的竞争，提高效率的压力也越来越大。因此，欧洲和北美的精炼企业往往更希望采取数据分析推动的解决方案，以优化生产，提高竞争力。
运营数据分析。炼化企业的运营成本越来越高，越来越复杂，这就促使企业力求实现投资回报最大化。缩短停工维修时间、加快消除意外事件影响就显得非常重要。
因此，油气企业将设法利用资产维护数据分析提高利润。在不久的将来，随着大量设备被用于对资产工作状态的监测，类似无人机的管理模式很可能在商业领域崭露头角。
为了实现超额收益，运营管理人员往往会考虑将资产维护数据分析和相关流程的优化结合起来。例如，运行设备的数据分析结果不仅需要告知工作人员，同时也要递交给管理设备与备件的人员。
规划设计活动加上预防性资产维护，有助提高设备利用率。某些企业的规划设计工作由总部完成，但许多中等规模的精炼企业都有自己专门的规划设计部门。
绩效分析法可用来分析设备预计绩效和实际绩效之间的差距，从而找到改进设备绩效的新方法。提升设备绩效有助压缩成本、提高资产利用率，并增加利润，这些都是精炼企业长期努力实现的目标。
通盘考虑能够提高整个周期中的数据可见性——从生产规划设计到供应链，再到需求规划，一直伸展至市场营销和交易活动等环节。
利用数据分析优化油气价值链。由于偷窃和泄漏，油气资源在逐渐减少，这些问题可通过物流数据分析来确定并进行追踪。卡车上的监测设备可收集稳定的数据流，以便及时发现交付过程中的问题。
供应链优化带来的潜在利润可能非常可观，尤其对于那些覆盖广阔领域、拥有众多管道与仓库的国有石油企业而言更是如此。
典型的运营瓶颈并不是精炼环节，而在于物流和分销环节。因此，与这些进程相关的数据、软件和分析工具都为企业提供了改进机遇。企业的最终目标就是实现端到端的整合（从供应端，经过生产过程，直到市场渠道），进而对整条生产价值链进行监测。
健康、安全与环境（HSSE）数据分析。只要不出现严重问题，企业就能够持续运营，并改善人力资源状况。此外，对健康、安全与环境等问题日趋严格的规定也意味着，下游企业需要加强实时监测，以及制作及时、准确的合规报告。
企业可以在多个精炼厂布置同时覆盖上千人的追踪技术。数据分析能使管理者及时了解事故现状，并从事故或未发生的事故中吸取经验教训。
马拉松石油公司在其位于美国伊利诺伊州罗宾逊地区的精炼厂实施了无线安全解决方案。这一方案整合了Wifi无线网络和天然气检测器定位技术，使企业能够对潜在事故进行远程监控。除了起初的安全应用外，在整个企业布施的移动基础设施也为其他实时数据分析打下了基础。因此，马拉松公司不仅可以追踪可能置身于潜在危险环境中的员工，也能够对承包商和设备进行实时追踪分析。
营销数据分析。过时的技术基础设施无法满足当今习惯于数字技术的客户需求。如今，客户与网络之间的联系高度密切，掌握很多信息，了解价格走势，要赢得他们已非轻易之举，因为他们只需多点几下鼠标便可能被其他更具竞争力的信息所吸引。电子支付方式提供了新的数字化数据来源，企业能够运用这种数据加强对客户的了解。
尽管某些能源企业正从零售运营模式向特许经营模式转型。但是，也有一些企业正在对数千个零售站点展开数据分析和数据挖掘，从而增加对客户的了解，创新服务模式（可能与石油毫不相干），为企业增收。
通过使用数据分析收集并分析社交媒体上的发帖，企业可以更好地理解客户，从而在作出零售决策之前找到销售方案。能源企业需要从零售业和银行业学习很多东西，因为这二者在结合数字化移动技术、云技术和预测性分析方面遥遥领先，借此促进销售、提高零售业绩，并发现商机。
交易与风险管理数据分析。某些油气企业早已拥有成熟的交易数据分析能力。在高度监管的市场上，企业已经开始模拟预测监管政策的变化，实时洞察全球商品市场的活动。事实上，一些企业正在申请全面交易执照，需要获得对抗来自金融机构的竞争。由于商品交易总量上升，而且也有必要对相关的风险进行有效管理，因此企业也将越来越强调创新。
随着对商品市场的进一步了解，能源企业能够对供应链实施相应管理，比如在充分利用能源运输船队方面，是继续前往现有供应地点，还是安排它们去到其他目的地。
这一事例说明，数据分析可以用于多个流程，从而提升多个职能部门的业务绩效。 升级ERP系统
过去25年中，信息技术的进步大大提升了油气行业运营的透明度，加速了数据收集和分析进程。ERP工具包不仅提高了财会、采购、供应链、人力资源等领域的标准化程度，也提高了分析所用数据的可靠性。
企业内部的各种机遇与向上游或下游业务的拓展关系密切，这无形中增加了整个组织的透明度。能源产业需要现代化的ERP系统，将生产、收入、利润分配、运输与营销、合规与会计核算等工作整合在一起。
数据整合是应用先进分析法和提高产品组合可见性的基础。一般情况下，企业通常首先开始进行主数据管理，改进数据质量。大量经过整合的数据集与先进的分析法为统计分析、建模和评估企业绩效提供了丰富的资源和工具。
通过分析法整合企业数据和运营数据。配备有数据分析功能的生产收入核算系统将有助企业完成上游运营和企业系统的对接。充分集成、高度自动化的系统能够减少人工输入和重复流程。因此，企业便可缩短前期调整时间，进行跨应用的数据报告和分析。
能源企业正在努力提高海量数据可见性，而且这些数据还在不断增长。差异化的系统和各组定制化报告的复杂配置正在被单一数据来源和更加快速的简化报告形式所取代。用户友好型设计帮助用户获得不断更新的共享数据，便捷的数据搜索能力也有助轻松找到相关绩效指标，并汇报众多流程和职能部门的业务绩效。
此外，软件企业也开始纷纷采用以用户为中心的方法，帮助人们以更清晰、更图像化的直观方式来理解数据。应用开发人员正致力于拉近大众移动应用与企业模型之间的距离，采取平面视角分析数据。直觉工具的出现将减少对大量培训的需求，并促进分析法在整个组织中的应用。
在企业中，分析型应用正不断涌现。这些软件不再仅仅局限于企业的某一特定职能范围，而是拓宽了关注点，能够与其他部门分享有关流程的数据和业务洞见，进而提升组织整体绩效。
在新一代业务流程外包中，将会出现许多“价值猎手”。他们会运用数据分析形成洞见，帮助组织提升各个部门、各个流程的绩效。 结束语
数据分析本身并非业务问题的解决方案。它只是实现目标的一种手段，一种创新性技术，一旦与其他关键要素密切结合，就能够提高业务绩效。
能源企业可以通过明确战略目标、整合数据资源、缩小差距等方式获得更多收益。要想弥合企业职能工作与开采运作的中间环节缺失，需要通过多种方式予以解决。
对此，埃森哲的三条建议是：明确数据分析的目标和价值；采用端到端的流程视角，整合企业和运营数据分析，提升运营成果；推动企业文化转型，建设分析敏锐、由洞见驱动的企业。
关键词：数理统计；数据分析；应用研究
数理统计在数学史上是一门新兴的数学分支科学，它主要是运用概率论的知识对一些随机现象和随机规律进行深入分析，建立系统的数学模型，针对不同的实际问题预测和判断现象发生的概率或者掌握规律的内在本质。目前，随着社会经济的飞速发展，各个行业针对数据建立数学模型，预测和判断数据模型的数据分析越来越依赖于数理统计的方法，本文从以下几个角度阐述这方面的研究。
一、数理统计在数据分析中的背景介绍
数理统计大约形成于公元前，我国古代就注重统计。如：殷商时期就开始统计户口；春秋时期统计兵马数量，考察军队实力；明清时期绘制了详细的户口与土地书籍与图集等，这些都是数理统计科学在我国古代统计工作中最为实际的应用。
相对于中国，西方的数理统计起源更为遥远。举世闻名的金字塔的建造就需要大量的数据统计和分析工作，包括建筑人数、建筑用地、建筑材料等的数据分析统计。近代西方的数理统计工作已经越来越成熟，无论是银行、保险、审计等金融行业还是矿产、重金属、电信等基础重工业，无论是教育、培训、多媒体行业还是零售、餐饮、建材等生活行业，都需要大量的数据来构造模型预测行业发展与消费需求，可以说数理统计方法基本上已经成为了目前数据分析工作中一种非常重要的方法。
二、数理统计和数据分析的特征
数理统计的特点：它主要是构筑在随机出现的现象或者随机试验的基础上，结合了数学概率论的相关知识建立数学模型，通过模型预测未知现象，了解规律的本质。
数据分析的特点：数据分析是利用已有的数据处理方法和数据分析软件针对所收集的数据进行验证其正确性，提取有利数据，建立数据结构模型，解决实际问题的过程。
三、数理统计在数据分析中的应用
由于数据分析是根据不同的行业不同的领域及其消费人群来处理，但是随着互联网行业的迅猛发展，人们在数据分析过程中对于参数设计、方差分析及其大数定律的应用也相对较广泛，尤其是依据数学知识结合数学软件进行数据处理和分析尤为实用，因此数理统计在数据分析中的应用呈现了多样化。
首先，大数定律是概率论与数理统计这门数学学科中最为经典的定律，将大数定律应用于复杂数据分析中，总是能够体会到“拨开云雾见月明”的豁然开朗，也能够在众多繁杂、无规律的数据中提取到实用数据。例如：在聚美优品网站的化妆品销售中，为了改善和制订更加高效的营销策略，营销总监安排数据分析工程师针对一个季度的化妆品销售数据来做出模型的预测，如果工程师能够将大数定律应用在数据分析中，将化妆品不同时段、不同年龄层次消费者的消费数据额进行分类与算，在此基础上应用概率论中的大数定律一定会建出比较好的数学模型。
其次，数理统计中概率分布及其一些重要的分布求法对于数据分析是非常有帮助的，这是由于概率分布能够很明确地看出研究对象在所要求范围内的状态分布和情况分布，这是一种非常有效的统计分析手段之一。例如：在生产液晶电视机的电视工厂，针对电视机的寿命以及维修率需要做出一定的统计分析，这个时候通过将已经出厂的电视机的型号分类统计分析，利用数理统计的知识做出一个概率分布，往往能够更直观地表现出所要求的状态和结果。
最后，数理统计中的分析方法在数据分析中广泛使用，如回归分析法、方差分析法以及各种假设检验的方法。通过这些方法的应用，在数据分析过程中能够更加显著明确地分析出已确定的数据所给出的信息，提取出行业所需要的相关资料，为行业的正常发展做出正确的指导和有效的评估预测。例如：在企业管理中，数据分析和数据统计特别重要，如果能够将产品的开发、市场的调研数据以及产品的质量检测运用数理统计中的回归分析法和方差分析法进行分析，能够得到准确数据模型，为企业管理者做出正确评价提供理论依据。
总之，伴随着互联网不断深入到各行各业，我们不难发现数理统计在数据分析中的重要作用，如果能够将数理统计的知识有效应用数据分析和数据建模过程中，人们能够迅速而快速得到近似精确的结果，为行业的发展提供有效的数据预测和数据论证。希望本文的论述能够给从事数据分析的工作人员带来些许帮助，也希望广大读者提出相关的意见。
参考文献：
1.1垄断
世界多数大国在近一百多年来在供电上采取的模式是集发电、输电、配电为一身的垄断模式。国家在电力供应上大多数或全部由国家垄断经营，广大电力用户就是消费者。这种垄断经营在短时间内使电力工业聚集了大量的资金，电力工业持续发展，同时避免了重复设施的出现，为电网的统一规划和建设提供了有力的支持。
1.2发电竞争
发电竞争模式，竞争主要体现在发电环节，输电和配电仍然采取垄断经营。在电力经营过程中对电力市场进行开放，引入发电企业，在市场中由垄断企业对发电企业生产的电力进行买断，然后由垄断企业统一卖给电力用户，这种供电模式的引入加大了市场中电力的供给量。
1.3电力转运
电力运转模式就是合理的将发电、输电、配电三个过程进行分离，每个发电厂都独立成为一个企业，各个发电厂之间采取公平竞争。市场中的用电大户，可以低价从电力企业直接购买电力，利用统一电网实现电力运转。在电力运转模式中，部分竞争市场、垄断经营市场和竞争市场同时存在。
1.4配电网开放
配电网开放模式的主要特点是：发电、输电、配电三个环节适当分离，三个环节都各自成为独立的经营体系，三者之间存在电力买卖关系。这种经营模式将发电、输电、配电三者打破了传统的电力运营管理模式，电力市场形成了多种商家相互竞争的形式，这不仅增加了发电企业之间的相互竞争，客户可以通过自己的需求来选取适当的发电商，而且电力消费者和生产者之间形成了一种真正的买卖格局，从而为电力显示商品特性提供了便利条件。
2企业多维数据分析具有的特点
2.1多维性
多维数据分析的一个最重要特点就是多维性。多维性不仅体现了人们在观察世界时的多角度，同时也体现了多层次观察。例如，在销售量数据的查看上可以从时间维入手，同时还可以从年、季、月等时间层次上进行查看。对数据进行分层查看，不仅符合事物的客观运行规律，而且也能让用户全面地掌握数据情况。
2.2实时性
实时性不仅满足了用户在时间上对信息的需求，而且可以快速查找多维数据的分析结果，同时实现了实时的接受用户所反馈的数据。
2.3开放性
多维数据分析支持多数据源和系统平台。因此，在实际工作中，不论数据存储量有多大，存储在何处，采取何种方式对数据进行存储，都可以及时获取到存储的数据，并且可以以多种方式将分析结果提供给不通过平台上的客户使用。
2.4可分析性
可以从不同的角度对数据的最大值、平均值、最小值、汇总进行记录和处理，将庞大的有用数据提供给客户，此外还具有数据分析和数据查询等能力。
2.5安全性
确保信息的安全，避免受到欺诈，对用户进行分级管理，数据分析过程中，对于数据分析结果只能提供给相应的用户。如果在实际工作中，存在多个用户共同应用同一个分析时，应当对客户的级别进行合理划分，依据客户所处的安全级别，允许客户查看对应层次的信息。
3电力营销多维数据分析过程
（1）依据决策者和企业业务在信息上的需求，对多维数据分析主题进行确定，在进行多位数据分析时，依据面向主题分析获取信息，从而实现为决策者提供信息的目的。
（2）收集数据，目前供电企业信息系统收集了电量的业务数据，这些数据都存储在各个供电企业的信息系统中，为了使其能够更好的为企业所用，应当建立数据库服务器，采集供电企业中数据。多维数据分析在电力决策的实际应用中，数据采集工作需要依据多维数据分析主体进行，要对数据库系统进行确认，并且在构建面向分析时选择数据库，从数据库系统中抽取、转换企业需要的数据。数据仓库是集成的、面向主题的且在实际运行过程中容易因为时间变化而发生改变的一个数据集合。数据仓库是企业为数据分析工作而设计的，利用数据仓库可以为多维数据分析提供更加稳定且具有针对性的数据，目前许多电气企业都构建了数据服务器。
（3）多维数据模型的建立，多维数据分析需要以多维数据模型为基础，从哪些角度对多维数据模型进行观察，对哪些数据进行分析，可以通过多维数据分析决定哪些数据需要仔细分析历史数据结构来获得，从获取的数据中找到有用的数据构建成适当的度量、维度从而构成高效的多维数据模型。
（4）设计人员依据现有的多维数据模型，选取适当的度量和维度，结合报表利用适当的统计方法，通过图表直观地展现企业的大量了历史数据。
（5）信息，通过灵活的方式将电力企业想要的相关信息直接提供给决策者。
4分析电力影响数据主题
在电力营销决策中，每一个主体都对应一个具体的分析，表示一种营销决策者在工作中需要掌握的信息。本文在研究上将分析主体分为用户情况、购电情况、电价情况、电费回收、设备资产情况等，并对较大的主体进行了进一步划分，针对电力营销的数据分析，应当从宏观到微观，从多个角度对电气企业的数据进行科学分析，为电力企业的各级领导者提供决策信息。因此，在分析上还需要确定分析层次和分析角度。
5结论
