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数据分析的前景范文1
关键词：家具设计；室内装修；色彩心理；艺术氛围
中图分类号：J05 文献标识码：A 文章编号：1005-5312（2012）36-0218-01
一、室内陈设环境对艺术环境的塑造
室内环境的主要布局之一是家具的选择与陈设，这是室内装修一个重要的环节。通常而言，室内陈设还包括许多重要的细节：如陈设的环境、装饰的纹样、器物的造型、饰品的表达以及色彩的搭配。每一个细小的环节，都决定了室内环境的成败。室内陈设设计对于改善、优化室内环境起着非常重要的作用。具体体现在以下三个方面：
（一）创造温馨和谐的室内环境
在现实中很多建筑以密集的钢架、成片的玻璃幕墙、光亮的金属板材充斥室内空间，这些材料所表现出的生硬、冰冷的质感，容易使人们对空间产生了疏离感；而其他许多建筑则以刻板的线条、生硬的界面构成单调冷漠的空间形态，也使长期生存在其中的人们感到枯燥与厌倦。因此，丰富多彩的室内陈设以其绚丽的色彩、生动的形态、无限的趣味，给室内空间带来一派生机，有效地改善了室内的空间形态，柔化了空间感觉，冲淡了工业文明带来的冷酷感，能给人们以情感的抚慰。例如书房的布置，通常都是一张简单的书桌、一个单调的书架。这样简单的室内陈设未免太过单调，也容易让人产生厌倦感，而无法体味到书房带给人的安宁与温馨的感受。因此，如果在书房中，适当的穿插一些古诗古画、并且有条件的能够装裱一副名家书法，这自然能增添书房之中的书香气息。而如果一味的附庸风雅，不论阳春白雪，只是在书房中简单的罗列各家名帖，彰显主人的富有，这自然起不到营造艺术氛围的目的。
（二）突出室内空间风格，营造宜居人文环境
室内空间有各种不同的风格，陈设品的合理选择与陈设，对于室内空间风格的形成具有十分重要的影响。因为陈设品的造型、色彩、质感等都具有明显的风格特征，能够突出和强调室内空间的风格。一般而言，一个居家环境的好坏往往在客厅可见一斑。而客厅中最显眼的莫过于电视幕墙以及酒柜的装饰。一个温馨和谐的家居环境，必然给人带来一丝惬意的感受。电视幕墙的装饰显得尤为突出，很多的家庭没有利用其电视幕墙的良好空间，幕墙的色彩搭配很不恰当，令大大的一片空间显得突兀而又缺乏生机。鉴于此，鄙人认为，家庭的氛围应该是温馨与融洽的，因此，电视幕墙的色彩应该以暖色调为基础，色彩不宜太过绚丽，要以橘红、黄色以及相近的其他颜色搭配，形成一种心理上的亲近感；而且电视的左右应该留有一定的空隙，让电视机与周围饰品拥有一定的空间距离感，才能产生和谐的美感。
客厅中酒柜占据十分显眼的位置，酒柜的饰品搭配不当，容易造成疏离感。在中国人的文化氛围中，有“无酒不成席”之说。因此，酒柜上若是要彰显自身本土文化气息，就应当以白酒为尊，而如果是崇尚西欧北美风情，自然要以洋酒为主。不同的喜好，决定了不同的装饰样式。中国文化的酒柜要以古朴简约为主，体现我们国家厚重的历史文化气息，而西欧北美文化风情，则要以浪漫鲜活为纲，彰显小资与舒适风格。
（三）体现室内环境的地域特色，彰显不同地域的风土人情
现在许多陈设品的内容、形式、风格都体现了地域文化的特征。因此，我们在进行室内设计时，不但要通盘考虑整体的环境与艺术氛围的塑造，还需要表现出特定的地方特色时。这主要通过陈设设计来满足特定地域文化的生活形态。
例如现在的江南风格就很受大众的欢迎，许多的家居设计就在这个方面进行了大量的模仿。其实一个地方有一个地方的特色，刻意的模仿反而不能体现自身的地域特色。江南风情的流行，一方面是其特有的江南韵味，另一方面也离不开房产开发商的炒作。就家居宜人环境来说，江南的温婉婉约的风格的确是艺术氛围浓厚的一种体现，红木家居的陈设，绿色盆栽的衬托以及阳台橱窗的别致都别具一般风情。因此，打造宜人宜居环境要根据个人的审美取向以及地域特色倾向，才能将个性、爱好以及文化修养在家庭的环境中得以很好的体现。
二、结论
本文从家具设计和陈设，以及室内装修饰品对家居环境的影响入手，分析了艺术氛围的营造需要的艺术思维与眼光，最后重点解析了室内陈设环境以及不同地域文化特色对艺术环境的营造的重要作用，肯定了艺术与生活相互融合的主题。
参考文献：
[1]龚静芳.浅谈室内装饰环境的艺术氛围营造与陈设布置[M].环境艺术.
[2]李树森.谈装饰绘画与室内空间的关系[M].美术大观，2008（4）.
数据分析的前景范文2
关键词：交换网 数据库 SQL
1 背景资料
随着交换网络的不断发展，对现有交换网络网元监控及维护的要求越来越严格，需要建成一套处理能力强、功能丰富、传输速率高、扩展性强的先进交换网综合网管系统，实现对交换通信网络的集中管理、集中监控和集中维护。
由于交换网综合网管监控全网所有交换局点，交换机机型的多种多样性造成交换综合网管收集交换局点上报的告警复杂多样。铁通公司现网程控交换机型主要有三种，分别为：华为机型、中兴机型、贝尔机型。每天交换网综合网管收集交换局点上报告警达到数万条，交换网综合网管收集告警多，而且种类也十分繁杂，这是由于交换机的厂家不同，造成同一类别告警在交换综合网管上呈现的告警级别严重程度也不相同，而真正找出那些对交换网业务有影响的告警，就变得十分困难，这对告警分析工作造成很大的工作量，使告警分析工作的工作效率十分低。为了改变这一现状需要对所有厂家交换机的告警进行告警标准化。
2 应对措施
告警标准化的含义也就是对厂家告警进行全量梳理，重新定义告警的级别、分类、影响等内容，实现不同厂家专业告警的统一定义、统一处理要求、统一管理，从而标准化故障管理。标准化告警内容如下表，其中网管告警ID是告警唯一标识字段。
3 数据库应用
经过长期摸索及实践，为了便于对交换网综合网管收集的告警进行分析，我们开发了一套交换网综合网管告警分析系统。该系统的组成及运作方式如下：
①采用MySQL数据库进行告警及基础数据管理。
②利用Kettle以每3小时一次自动抽取24小时内+手工抽取4小时内两种方式获得综合网管系统告警数据库的告警记录。
③以局点、发生时间及告警描述为关键字，用“插入/更新”的方式装载到分析系统。
④根据预先制定的关键字关联筛选出重要告警。
⑤最后再按照局点及告警明细对首次发生时间、最后恢复时间、累计时长及发生次数进行归集呈现。
所谓关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的。现如今虽然对此模型有一些批评意见，但它还是数据存储的传统标准。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。
目前主流关系数据库中付费的有Oracle、Informix、MS-SQL Server、Sybase、Access等；免费的有MySQL、PostgreSQL等。其中Oracle被称为花钱的数据库中功能最强的；而不花钱的数据库中PostgreSQL号称功能最强，但运用最广泛却是MySQL，而我们的交换网综合网管告警分析系统是基于MySQL数据库。
MySQL数据库是一个中、小型关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle公司。MySQL是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了GPL（GNU通用公共许可证），它分为免费版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。由于其免费版的性能卓越，搭配PHP和Apache可组成良好的开发环境。
与MySQL数据库搭配使用我们选择的数据库管理和开发工具是Navicat。Navicat为专业开发者提供了一套强大的足够尖端的工具，但它对于新用户仍然是易于学习。使用了极好的图形用户界面（GUI），可以让你用一种安全和更为容易的方式快速和容易地创建、组织、存取和共享信息。基于Windows平台，为MySQL量身订作，提供类似于MsSQL的用管理界面工具。此解决方案的出现，将解放PHP，J2EE等程序员以及数据库设计者、管理者的大脑，降低开发成本，为您带来更高的开发效率。用户可完全控制MySQL数据库和显示不同的管理资料，包括一个多功能的图形化管理用户和访问权限的管理工具，方便将数据从一个数据库移转到另一个数据库中（Local to Remote、Remote to Remote、Remote to Local），进行档案备份。Navicat支援Unicode，以及本地或遥距MySQL伺服器多连线，用户可浏览数据库、建立和删除数据库、编辑数据、建立或执行SQL queries、管理用户权限（安全设定）、将数据库备份/复原、汇入/汇出数据（支援CSV, TXT,DBF和XML档案种类）等。
利用上述数据库工具我们建立交换网综合网管告警分析数据库，在交换网综合网管告警分析数据库中建立的第一个数据表为原始告警数据表，此表中的数据来源于交换网综合网管收集的全网交换机上报的所有原始告警。第二个数据表为告警类型表，该表数据内容是厂家告警标准化的映射数据。
数据分析的前景范文3
随着数据的爆炸式增长，“大数据”一词受到了越来越多的关注，很多领域已经开始应用大数据。大数据技术不仅能应用于数字出版中，在传统的纸质出版中也有应用前景。本文拟以医学出版为例，探讨大数据时代下，医学出版选题策划的思路转变，以及面临的问题与挑战。
一、大数据时代素描
“大数据”是人们给信息爆炸所产生的巨量数据起的一个简单的名字。一方面，这些数据蕴藏着巨大的潜在价值，人们迫切需要更先进的技术，对其进行实时处理；另一方面，技术的进步，包括云计算、分布式计算等方法的应用，极大地提升了信息处理能力，提供了广阔的研究空间，使大数据分析成为可能。
很多人认为“大数据”就是指数据量大，这是一个误区。大数据的本质是发现和理解了信息与信息之间的关系，是思维的变革，而这种变革主要表现在以下三方面。首先，大数据强调的不是随机样本，而是全体数据。为了实现“全体数据”，需要我们尽可能多地搜集、保存与行业相关的各类数据和信息。其次，大数据时代，人们不再一味追求精确，而是承认混杂性。因此，人们需要对于非结构化数据给予更多的关注。也就是说，我们不仅要关注图书销量、读者群构成、直接反馈；也要关注鼠标点击、驻留在一本书的时间，后续购买、关联购买情况，购买地点等。这些看似杂乱的信息，可能蕴藏着巨大的商机和价值。再次，大数据不再追求因果关系，而是关注事物之间的相关性。例如，沃尔玛通过数据分析发现，在飓风来临的季节，不仅手电筒的销量增加了，某一种牌子的蛋挞的销量也增加了，因此，沃尔玛在飓风季节来临时，将库存的蛋挞摆放在靠近手电的位置，以增加销量。在医学出版中，我们也可以通过数据分析，找出与读者的购买行为或阅读需求相关的要素。
二、大数据在医学出版选题策划中的应用前景
1. 教材出版
各个出版社都很重视教材出版。不管是新编教材还是修订教材，调研都是启动编写的基础。教材调研，需要先搜集开设本专业学校的名单，逐个寄出调研函。学校的名单主要来源于相关学会、教职委、行职委提供的资料，但需结合前一版教材或相关书籍发货的省市分布数据，有些时候这两者有较大出入。例如，提供的名单中，河南省没有学校招生，但出版社前三年的发货资料中，河南省每年的教材发货数很大。另外调研函发出后，回收也存在一定困难，通常只能做到部分回收。正因为学校的名单很难搜集齐全，调研函也不能全部回收，这种传统方式上的调研，虽然力求全面，但仍是一种抽样调查，很难涵盖整个行业的样本量和全部信息。
在大数据时代，一切都可以被数据化，大数据强调的不是抽样样本，而是全体数据，因此将数据分析引入教材调研，可以对互联网上有关专业的开设省份、招生学校、招生人数等信息进行分析，得出更全面的数据分析报告。在教材修订、搜集反馈意见时，也可以通过搜集论坛、网购机构的销售记录、读者评论等，分析需要增加、删减及修改的内容。在遴选主编、副主编及编者时，编辑同样可以通过分析网站上的会议情况、会议日程、发言频率和题目、各领域专家的专业特长，确定其学术影响，以及在教材中适合担任的角色，并将这些信息形成分析报告，供决策者参考。
2. 学术专著
在传统出版模式下，学术专著的选题方式属于经验型，由策划编辑提出选题，报出版社选题会讨论。选题委员会由社领导、经验丰富的老编审、生产及销售部门负责人等组成。选题会上讨论的依据主要是以往选题的销售情况及市场反馈，当前市场同类书的情况，以及其他出版社类似图书的销售情况。这种选题论证方式所参考的数据，只是整个出版市场数据的一部分。而利用大数据，人们可以获得整个医学图书市场的书目信息、销售情况，并进行分析。通过数据分析得出的报告，可以形象地理解成一批有无限经验的策划编辑、生产人员和销售人员讨论后得出的结论。理论上，这种论证模式更客观、更有说服力。
现有的医学相关网络社区、数据库的资源已经十分丰富，通过对诸如丁香园医学论坛、中国期刊网（CNKI）、PubMed等的搜索记录、浏览记录、用户留言，以及对亚马逊、当当网的专业图书购买记录的分析，可以筛选出各个专业领域的热点，并对相关用户的地理位置、年龄、职称等信息进行分析，准确定位读者人群，并预测市场容量，为图书选题提供参考。
3. 应急出版
应急出版对于医学出版社来说是一个很重要的部分，在遇到较大的公共卫生事件或异常天气时，公众很需要专业出版社出版的相关预防书籍普及防范知识，医师也需要专业书籍补充相关知识，专业出版社有义务为他们提供高质量的出版物。例如人民卫生出版社在2003年“非典”暴发时紧急出版的SARS诊治、防范等方面的图书，以及在2013年出版的《实面“霾”伏――“雾霾”中的生活与健康》。如果等到公共事件或异常天气已经暴发再组织编写，出版时间容易滞后。
大数据分析在应急出版方面将会有明显的优势。例如，谷歌公司通过对检索词条的分析，提前几周时间预测甲型H1N1流感爆发。这个案例对于应急出版是一个很好的启示。编辑可以通过类似的数据预测方式，如在流感暴发前，即组织编写流感预防及治疗相关的书籍。再如，如果能够通过网络的搜索词条，或者同诸如中央气象台等单位合作，共享数据库，提前预测会有严重雾霾天气出现，就能提前组织专家编写，为书籍出版赢得宝贵的时间。同时，可以通过搜索频率预测印刷册数，避免过多的库存。
三、医学编辑应对大数据时代的策略
1. 医学编辑应做好基础工作
一是立足自身，做好医学编辑出版的大数据基础工程建设。例如进一步实现网络化、电子化和标准化，为实现大数据的应用打好基础。只有将出版物网络化、电子化，才能使与出版相关的信息和数据成为可以搜集的资源；大数据技术可以分析杂乱的数据，数据的标准化可以为数据分析提供更多便利。
二是学习借鉴，建立基于云计算等先进信息技术的新型工作模式。例如民生银行开发的小微金融数字地图平台，通过这种地图将数据可视化，由此提供相应的信息分析、营销实务等服务。出版社如果建立类似的平台，将销售数据可视化，就能为选题策划工作提供更多的服务。
三是寻求协作，引接信息产业界力量。例如一些新兴的提供数据分析技术服务的公司，同它们积极合作开展大数据分析研究工作，推动研发基于大数据的智能选题策划系统。
数据分析的前景范文4
现在确实是属于数据分析师的天下了。如果你有能力，有经验，充满好奇心以及永不倦怠的热情，作为数据分析师的你可谓前景广阔，有一大批公司乖乖站在你家门前挂着牌子等着你的挑选。但是在评估到底去哪家公司的平台上施展你的才华的时候，却是有着很多考量的。即便是一个从业多年的老手也不可能在各种大小规模不一，发展阶段不同，拥有各自的企业文化的公司待过。他们也不可能横跨多个领域，掌握多种技术。但是，在本文中却给出所有有志于从事数据分析师这个职业的年轻人一些经验。大体上总结一下就三点内容，凭借这三点内容，你可以非常理性、客观地分析出来眼前的这家公司到底是否值得去。
第一点：去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司
公司想要在市场上拥有特殊的竞争优势，从而实现与众不同的市场地位，其实途径方法都有很多种。有一些利用价格来区分自己，比如靠低价来获取市场竞争优势；还有一些公司愿意通过更加优质的产品来达到鹤立鸡群的效果；更有一些人通过订单处理进程的快慢赢得顾客的认可与忠诚，更快的配送上门服务就是很好的例证。
一个数据分析师应该选的这家公司，应该凭借数据学来做到自己与其他竞争对手之间的“切割”。请注意，有可能数据学可以用来支持更低的价格，更优质的产品，更快的配送速度，但是它绝对不是实现这些优势的主要原因。直接，且主要的原因通常情况下是规模经济造成了更低的价格，专利和品牌带来了更加优质的产品，自动化的技术使得配送速度提升。如果公司核心竞争力是构建在数据和分析工具上，那么它会迅速跟其他竞争者拉开几个身位。
一旦这种优势得以建立，整个公司都会瞄准数据学发力，所有的资源都是围绕着数据分析投入。它会更加愿意投资，获得数据领域最顶尖的人才，打造最优秀的底层系统，不断地将最前沿的算法和计算技术推向极致，开发各种不可思议的工程产品来展现数据学的魔力。
在做市场上战略区分的时候，“足够好”这个词是绝对不能出现的。公司和数据分析师双方都应有着足够强烈的意愿，推动技术再往前发展一点点，永无止境地去摸索极限，并愿意承担更多的风险。你每天早上起床睁眼的时候，你一想到这个公司，就能兴奋的一个鲤鱼打挺立刻翻身下床，精神抖擞，迫不及待的开展全新一天的工作，它是一个能够拉动提升你，让你成为这个世界最优秀人才的平台。
第二点：去为一个拥有着伟大想法的公司工作
在考虑到底哪个公司能成为将来人们口中最伟大的那家公司的时候，也许“利用数据分析实现市场竞争优势”是一个必要条件，但并不是充分条件。这个公司同样必须拥有世界级的数据才可以。
首先得找到一家真正拥有数据的公司。在评估初创公司早期价值的时候，区分“数据拥有者”和“数据向往者”是非常重要的。最理想的状态是，你将找到一家拥有足够数据量，并且已经开始着手做一些有趣事情的公司。几乎所有的公司在成长过程中，数据量都会不断扩大，但是如果你选择了一家已经拥有足够级别数据量的公司，那么它的潜力，可发展性将会提升到另外一个层次。
确定好了公司，接下来我们要看这个公司所拥有的数据都是哪些。它是否足够有趣，并且具有丰富，且待挖掘的深刻意义。作为数据分析师，你接下来每一天的工作中最重要的一部分内容就是不断探知你所打交道的这些数据所蕴含的真实信息量，挖掘出它们的最大价值。刚才说到了两个标准。其一是“有趣”，即能够迫使你去利用创新思维解决问题，测试某些猜测，推动你去开发出全新的算法与应用。其二是“丰富内涵，深刻意义”，即数据应当是充满可挖掘性的，应用应该是优秀的，它们都应该是塑造市场竞争优势的最有利的武器。
最后，不要眼光全部锁定在“大数据”这件事上。数据分析这个领域地位的崛起，刚好凑巧碰上了“大数据”这个概念的崛起。但是它们不是一个东西。超大规模的数据量并不一定带来足够深刻的洞见，也并不一定是必要的。去寻找那些信息密集度大的数据，而不是光从量上着眼判断。
第三点：去选择给一家即将进入空白市场的公司
当评估市场机会的时候，去选择一个还没有将成型的解决方案的公司。几乎所有的公司都已经有了一些成型的应用，当然数据分析师是必要的岗位，但是更值得去选择一些拥有明确研发方向，强有力的数据研究团队，但是仍然还处在研究解决一系列问题过程中的公司。
很多情况下，对于数据分析师而言最具有意义，最具有无限想象空间的职场机会往往没有得到重视，甚至于他们都不曾意识到手头上的某个工作是有史以来最难得的重大机遇。而选择一个公司，就是要让“承担风险”成为一种被鼓励，值得赞许的事情，去挑战某些基础的假设理论，去从数据层面释放更多的可能性。
那么究竟怎样才能筛选出这样一家公司来呢？其实观察一下工程技术部门与数据研究团队之间的合作关系就能搞清楚了。工程人员是否保持着高涨的热情与数据分析团队一共合作？是否不断地将实验，各种想法整合到产品当中？公司是否有一个基本的架构，能够支撑新概念，新技术的灵活整合？实际上，如果一个公司真的符合上面所描述的种种条件，其实“数据分析”和“工程技术”之间的界限已经模糊得消失不见了。
一个白手起家，闯入陌生领域的公司有可能没有非常稳定的公司组织结构，这固然让人觉得有点儿不靠谱，但是作为数据分析师来说，这个地方是充满最多创意性和自由的地方。在从来没有人涉足的领域去构建一些东西，这样性质的工作同样是可以评估测量的。不要光是看重设计中“数学”以及“统计”的地位，而且还要重视“数据通道”，“API”。
当然，渐进性的进步当然会带来渐进性的影响，但是如果你拥抱一次全新的机会，在空白领域，从无到有地开发出一个系统，并不断迭代提升，那么这个版本号为1的产品有可能成为这个领域的基础，借此深刻地影响整个行业。
数据分析的前景范文5
关键词：大数据；大数据技术；指挥信息系统
自20世纪50年代美国成功研制“赛奇”半自动化防空指挥控制系统以来，指挥信息系统建设迅速。从最初的C2系统，逐步发展为C3I系统、C4I系统、C4ISR系统、C4IKSR系统，到今天的GIG全球信息栅格、网络赋能指挥能力系统，指挥信息系统正逐步实现按需高效地向战斗、决策和支持人员提供全球互连的有价值信息的目标。
快速、准确决策是指挥信息系统的核心功能。随着新军革的不断推进和发展，作战方式正在从平台中心战向网络中心战转化，通过人工、通信系统、无人机、卫星等渠道收集来的数据已呈海量[1]。指挥信息系统作为整个武器系统的关键和核心，如何从海量数据中提取有价值的信息，及时准确掌握敌方的战略意图，预测战场态势实时变化，成为了指挥决策的关键所在，大数据技术由此延伸拓展到指挥控制领域[2]。
1 大数据
1.1 大数据
2014年5月，美国白宫一份总统报告《大数据：抓住机遇、保存价值》中谈到：今天，数据比以往任何时候都更加深刻地影响着我们的生活，我们使用数据去解决问题，提高幸福指数，赢得经济利益。特别是随着计算机处理能力的不断增强、计算存储的井喷式发展和植入在各种设备中传感技术的提高，数据收集、存储和分析正朝着一个向上而且看起来无边的轨迹发展。据统计，2011年，世界创造和复制的信息量就超过了1.8ZB。2013年，全球产生的信息量达到了4ZB[3]。
1.2 大数据特征
大数据的特征是：Volume，Variety，Velocity。
Volume容量大。对于学习研究大数据的目的，美国数据审核小组表示，随着数据在容量上的不断增大，用传统数据挖掘和数据分析的方法是不够保证数据种类的多样和传输的高效。从网络应用、可穿戴技术到能够从生命信号中监测到慢跑者体能状态的先进传感器，数据的爆增对高效的运算和传统的数据管理技术提出了更高要求。
Variety种类多。大数据不仅数据量大，资源和格式的种类也很多。美国总统科学技术顾问在一份报告中谈到：一些数据产生于数字，意思是它通过使用数字的电脑或数据处理系统创造，比如邮件、网页浏览和GPS定位。其他的数据产生于分析，也就是说它产生于自然界，但是转化为数字格式在增长，比如通过手机、照相机和录音机产生的视听信息，以及像心率这样的体检数据、天气设备的监测数据。
Velocity速度快。数据收集和分析正在向实时的速度发展，这就意味着大数据分析会对人的生活环境和人生选择产生直接而深远的影响。当人们通过网页相互联系，数据可以记录下人们网上活动。手机设备中的GPS数据可以实时追踪你的位置。当然，一个手机地图软件如果不能快速准确地识别手机的位置，那么就是无用的。
1.3 大数据技术
麦肯锡认为，“大数据”是指其大小超出了常规数据库采集、储存、管理和分析等能力的数据集。大数据技术则是将海量变量之间的关系数据化，然后通过挖掘、关联、分析，生成可以帮助解决问题的信息。目前，大数据技术主要包括数据存储、分布式计算、分析应用和数据安全等技术。
2 指挥信息系统在大数据时代面临的机遇与挑战
2.1 战场大数据来源
信息技术在军事领域的推广应用，催生了海量数据。在战场侦察监视中，传感器的海量追踪和监视数据，蕴含了丰富的敌情信息，是分析敌目标状态、作战企图的重要依据。在作战指挥控制中，实时态势感知、指挥命令和作战综合保障等信息以数据形式存在并传输。在作战保障阶段，侦察预警、指挥控制、精确打击、损伤评估以及战场管理等领域使数据浩如烟海[4]。
2.2 机遇
信息主导火力地位更加突出。阿富汗战争，美军通过数据链联通情报与武器系统，使传感器到武器端的时间缩短到“分钟”级。伊拉克战争，逐步完善的指挥信息系统，使美军各军种作战行动实现了自主协同。下一步，以可穿戴等创新手段分析数据，使感知、认知与决策支持相结合的方式，将成为发展趋势。
情报收集处理能力更加突出。现代战争，指挥信息系统一旦被敌捕获，将构成致命威胁。而大数据技术在指挥信息系统的应用研究，会通过全方位的数据收集、深度的数据分析、快速的数据传递，更好更快地满足作战需要。倘若大数据技术将情报分析能力提高10倍以上，那么敌我双方的差距就是代差。
数据处理的实时性更加突出。大数据技术一旦获得突破，对信息的预先感知和实时分析处理将达到“秒”级。也就意味着反导反精确打击的防御体系分析来袭导弹的飞行轨迹速度将更快，从导弹预警到跟踪拦截的反映时间将大大缩短[5]。
2.3 挑战
异构性。在指挥信息系统中，侦察监视获取的情报数据类型多种多样，既有结构化数据，还有战场态势、地理信息等半结构化和非结构化数据。传统数据库工具很难分析如此复杂的数据类型。
规模大。在作战过程中，每天都会收集海量的情报侦察数据，有数据、语音和影像信息，其中也包括大量的噪声以及敌方的干扰信号。如何从海量、密集情报数据中提取有价值的情报信息，成为数据分析的难点。
及时性。在信息化战场，各种侦察装备会不断地、实时地传来各种情报信息，战机稍纵即逝，这就对情报数据分析速度提出了更高要求。只有对海量的情报数据进行快速分析处理，才能为指战员提供准确、实时的指挥决策依据[2]。
3 大数据技术在指挥信息系统中的应用前景
3.1 大数据技术在军事领域发展现状
近年来，信息系统产生获取的数据已达TB、PB级，存储庞大的数据集，主流的数据库存储技术有：面向文档的数据库、基于内存的键值存储数据库、分布式多线程处理/列式存储数据库。为提供数据资产保管访问的场所，数据中心也成为建设趋势。为实现高效计算处理，分布式计算集合了数据检索和实时分析技术，可以利用网络闲置资源来处理庞大复杂计算。MapReduce、Spark、Storm作为适合不同数据类型的高效计算框架，应用前景广阔。分析应用涵盖了数据挖掘与提取、数据可视化、数据预测与分析等内容。在大数据背景下，如何快速高效地从繁杂多样的数据海洋中提取有价值信息，提高信息流向的效率和精确性，主要依赖于分析应用技术。数据安全方面，则要站在战略高度进行系统化考虑。
3.2 大数据技术在美军指挥信息系统中的应用
在大数据背景下，美军为提高“从数据到决策，发现即摧毁”的能力，正不断加强在信息融合、任务指挥决策和人工智能应用等重点领域的建设。DARPA的XDATA项目，旨在为大数据处理和分析开发新型计算技术和开放源码软件工具，以满足军事领域对大量半结构化和非结构化数据分析的需要，并包括异常监测、心灵之眼等多项与信息网络安全相关的技术 [6]。BAE系统公司开发的“Q勇士”可穿戴计算机系统，可以像谷歌眼镜一样嵌入标准军用头盔上，呈现部队所处位置、地图及警示信息实时地叠加进士兵的视野。美军还探索了一种新型存储体系结构，网络附加存储。与存储资源直接分配到计算机节点的直接附加存储不同，网络附加存储可与其他计算和存储资源共享基础设施资源，能够对多种数据协议，包括服务器消息块、网络文件系统、超文本传输协议等进行存储，并能处理不同操作系统计算机传输的数据[7]。
3.3 我军指挥信息系统大数据分析应用设想
中国电子科技集团在第二次指挥控制大会上提出了大数据分析在指挥信息系统中的应用框架。在体系架构上，集中式与分布式相结合，可以实现分级指挥向扁平化指挥的过渡。在分析策略上，离线分析与实时分析相结合，能有效提高指挥决策的智能化、实时化、精确化。具体来说，首先，各情报站从各种情报源获取到各种实时情报数据，结合其他情报站的分析结果，进行本站实时情报的初步分析，并将分析结果上报到情报中心，存入历史情报数据库。在情报中心，一方面基于历史情报数据库中积累的海量历史情报数据，通过离线分析，挖掘情报，存入情报知识库；另一方面，对各情报站获取的情报数据及分析结果，结合情报知识库，通过实时分析，最终为指挥员实时决策。基于上述思路，可以基于Hadoop分布式云存储技术，Map Reduce并行计算框架和Storm流计算框架，构建适用于指挥信息系统大数据分析的并行数据分析架构[2]。
4 结束语
胜利日阅兵，指挥信息系统装备方队首次亮相，宣示了我军打赢信息化战争的决心意志。当前，现代战争已进入数据决策指挥的时代。以往的决策模式主要是依靠人的经验与智慧作出决策判断，已不适合现在战争复杂、不确定的环境。当信息感知渗透到战场的各个领域和环节，覆盖作战前线到后勤保障，战场信息流将成几何级别剧增。基于大数据技术的新型指挥信息系统，深度挖掘信息关联，为指挥员提高智能决策，是发展趋势，是时代要求，不久将成为现实。
参考文献
[1]余晓东，王刚，岳韶华等.美军新一代指挥信息系统发展现状分析[J].飞航导弹，2011，11：45-49
[2]李小花，李姝.大数据分析在指挥信息系统中的应用[C].第二届中国指挥控制大会论文集，2014
[3] Executive Office of the President. Big data： seizing opportunities， preserving values [R].2014
[4]王本胜，殷阶，朱旭.指挥信息系统大数据技术发展趋势[C].指挥信息系统与技术，2014
[5]廖非凡.大数据时代对指挥信息系统建设的影响及对策[C].信息技术，2014
数据分析的前景范文6
Q：大数据给体育带来的最大改变是什么？
A：2008年，温布尔登引入了SlamTracker平台，网球迷和场内外观众不仅可以实时把握比赛的进程和重要比分，还能够对比比赛制胜关键、回顾球员历史表现。对球员和教练而言，SlamTracker则有助于他们在赛前进行有针对性的部署，以及在赛后分析胜负的原因。
放眼更为广阔的体育赛场，早已发出“大数据 大赛事”的呼声。大数据分析概念在以高利润、高风险、运营不确定性高的职业运动中相当普及，一些职业球队已经开始采用先进的分析软件辅助决策。NBA的迈阿密热火队总教头Erik Spoelstra利用统计分析软件拟定战术和排出上场球员的名单；俄克拉荷马雷霆队则靠分析数据选拔新球员。大数据分析技术还被普遍运用在提升体育赛事的用户体验中，不少电视台已经导入实时分析的软件，在重要赛事直播过程中随时分析选手表现，所以当林书豪再次回到NBA赛场上，站在罚球线边，每投一球，主播就能分析他的罚球命中率，这样的表现在联盟中排名第几，与他受伤前的的历史记录相差多少等内容。
Q：大数据给商业带来的最重要改变是什么？
A：对于企业而言，分析不再仅仅局限于技术领域，它带来的改变可以从三个方面来理解：
首先，大数据分析改变了思考模式。传统的思考模式有赖于人的经验，然而数据能够赋予思考新的意义。比如说通过大数据分析，我们了解了这样一个有趣的案例。一家欧洲的连锁烘焙坊从人潮流量、客户信息、气象信息中洞悉一个现象——每当下雨天，女性消费者喜欢吃蛋糕；晴天则是潜艇堡、三明治销量较佳。以往企业只能凭经验发掘这种现象，但现在有了数据资料左证，便可以利用整合每日气象、原物料、生产、销售等大量数据后进行预测，促使中央厨房调整出最佳产品组合，这家连锁烘培坊因此提升了20%的获利。
其次，大数据分析改变了企业的决策。大数据分析可以准确把握事物的相关性，对于决策者而言，个人经验之外的“数据依据”越来越不可或缺。在大数据源头的互联网行业，决策者已经清楚认识到，仅仅依靠前台产品的研发和创新已经不能够满足当前行业的激烈竞争要求，加强后端核心数据平台、将大数据洞察引入运营和管理，才是多重力量比拼中成功的关键。
最后，大数据分析改变了行动。大数据赋予思考和决策全新意义，推动商业社会重新思考自身的业务模式所带来的大数据需求，以更加快速的“行动”向大数据实践迈进。根据麦肯锡估算，如果企业或组织能充分利用大数据分析，每年它可以为美国医疗业带来3000亿美元，为欧洲的公共部门带来2500亿欧元的潜在价值，零售业也可因此将其利润提高60%以上。在新生儿监护领域，全球专家多年来都致力于更新技术的使用，在婴儿降生最初也是最为关键的24小时内达到更高的存活率。在安大略理工大学，新生儿重症监护专家就使用IBM大数据软件分析早产儿身上或者周围的传感器、检测仪器所发出的的每秒超过1000条的独特的信息数据，使看护者不仅能实时发现危及新生儿生命的感染，也可以预测未来24小时内可能突发的症状，及时采取措施。
Q：IBM在大数据的实践和拓展中具有什么样的优势？大数据业务的未来方向在哪里？
A：以Watson为例子来谈。2011年，Watson参加美国智力问答比赛Jeopardy！赢过了人类选手。在那时，有全球行业专家对于Watson的应用前景做出了三个大胆预测：辅助医疗诊断、支持金融决策、介入客户服务和互动。
