数据分析方法范文1
关键词：大数据；隐私；信息保护；措施
1大数据的含义
大数据分析是近几年来迅速崛起且十分火热的一个词语。大数据的崛起依赖于经济水平的快速提升和人们生活水平的快速提高，大数据的成功运用依赖于多个复杂学科的高度融合。大数据分析顾名思义就是对庞大的数据进行分析，大数据分析具有分析速度快、准确度高、容量大等优势，被广泛运用于数据分析、数据挖掘等方面、目前，大数据分析已经逐渐走进各行各业，被广泛运用于顾客需求分析、用户特点分析等多个方面，在帮助企业更好实现利润目标的同时带给了广大消费者更好的购物体验。
2大数据时代个人隐私权的特点
2.1隐私权保护范围的扩大化。在传统背景下，隐私权保护的范围相对较小，个人隐私主要是指个人可以自主控制、自主决策的与社会利益无关的个人信息等。传统背景下，信息传递的速度较慢，获取信息的渠道较窄，个人能够对自己的隐私信息拥有较强的控制权。但是，在大数据分析的背景下，隐私权所保护的范围进一步被扩大，不仅包含了传统意义上的隐私信息，还包括个人的社交账号、平台账号及密码等信息。而且信息时代的个人隐私在很大程度上不受到个体的控制，企业或者平台获取信息的渠道广泛，如果不能对信息进行有效的管理和保护，就会造成个人隐私信息泄露，为个体带来财产损失甚至造成生命威胁。
2.2隐私权内容的复杂化。法律对隐私权保护的初衷是为了维持人作为个体所应得的尊重。对社会而言，个人隐私信息不会对社会公共安全和利益造成威胁，对于个体而言，个人信息中有一部分涉及自己的私密，法律认为个体的这部分信息有受到保护的权利。在大数据分析的背景下，隐私权的内容不断深化而变得更加复杂。商家为了实现更好的营销，为客户更快更好的传递产品或服务，会收集个人信息并加以分析。例如，在浏览网站或者购物平台时，当在搜索引擎或者购物平台上输入关键词后，在后续的网站或平台浏览中，企业会根据用户的需求源源不断向用户传递相关信息。这种类型的隐私泄露往往具有不可控性、不可避免性以及后知性。
3大数据分析对隐私信息保护带来的挑战
3.1隐私信息的非法收集。大数据分析对隐私信息保护所带来的挑战主要从信息的传递过程来分析。从信息收集来看，大数据分析对隐私信息保护带来的挑战主要是隐私信息的非法收集。企业在开展业务活动的过程中不可避免会收集到用户的部分信息，但是对于个人的隐私信息，企业在未征得个人许可的情况下是没有权限进行收集的。在征得用户许可的情况下，企业应该承诺对于用户的隐私信息应该给予严格的保护，如有泄露应承担相应的责任。但是随着隐私信息范围的不断扩大，许多企业在收集用户信息的过程中并没有对隐私信息和非隐私信息加以严格的区分。许多消费者也没有很好的隐私保护意识。
3.2隐私信息的过度分析。大数据分析的核心是数据分析，用户所提供的信息对于企业而言就是一条条数据，企业要做的就是要对这些收集的数据进行分析，从而得到能够有利于企业开展业务活动的信息和结论。在市场竞争日趋激烈的今天，许多企业为了在竞争中获得优势地位，会加强对数据分析的力度，或者扩展信息的来源和渠道，如此一来就增加了企业涉及用户隐私信息的风险。对隐私信息的过度分析不仅容易引发伦理问题，而且在很大程度上违背了人的意志力，也对社会的公平和正义带来一定程度的威胁。
3.3隐私信息泄露频发。隐私信息泄露问题在大数据分析背景下发生的十分频繁。人们在浏览平台和网站时填写的私人信息（姓名、电话号码、身份证号、住址等）以及人们在浏览过程中所产生的浏览痕迹、搜索内容都被企业或者平台收集到。当企业或者平台的信息安全防护意识不足或者网站、平台的防御不强时，则很容易遭受到黑客的攻击，从而导致信息泄露。据有关调查显示，在2015年，全球各地总计发生了将近2000例隐私信息泄漏事故，不仅为公共安全带来了巨大的威胁，而且还造成用户恐慌。除此之外，在被调查的个体中，有超过四分之三的被调查者表示自己的隐私信息被泄露，会接到莫名的电话。对方能够准确知晓姓名、电话号码等私人信息，这给人们的生活带来了极大的威胁。
3.4隐私信息自我决策失控。正是因为目前人们对隐私信息的重视程度越来越高，企业为了防止隐私信息泄露而承担相应的法律责任，在浏览部分网站或者使用软件的部分功能时，平台会申明免责条款，只有当用户勾选已知晓相应条款时才能进入相关平台或者使用特定的功能。但是对于这些格式复杂的条款，很少有用户会真正读懂，此外，还有部分企业会在免责条款中申明企业将保留更改隐私政策的权利。如此一来，用户的个人隐私信息无法从根源上得到保障。
4大数据分析下的隐私信息保护方法探索
4.1完善隐私权规范体系。完善隐私权规范体系是从法律的角度上明确个人的隐私权是不可侵犯的。隐私权是尊重人性和人的自由发展的前提，法律有义务保护每个人的隐私不受到侵犯。完善隐私权规范体系是从立法的角度上明确了侵犯隐私权的相关权责。在大数据分析的背景下，个人的隐私信息不仅承载了个体的尊严和自由，也成为个体财产的一部分，对于侵犯隐私权的相关行为应该从立法的角度上加强监管。
4.2推动行业自律。企业是大数据分析的实施主体。个人的信息收集者和使用者多是企业。在大数据分析的背景下，政府、企业和公众都更加重视信息安全。对于企业而言，保证用户信息安全不仅是企业形象的重要反映，而且也能帮助企业有效避免触碰法律的底线，从而避免财产赔偿。相关行业要从思想上重视信息安全的重要性，建立行业准则，对于信息收集、分析以及使用的全过程都要加强监控，明确各方的职责和权利，从而保证用户个人信息的安全。
4.3政府监管企业治理并举政府作为重要的职责部门，在大数据背景下要充分发挥监督者的职能，加强对企业信息收集、分析、使用的监督和管理，确保企业信息使用全过程的合法性与合理性。与此同时，企业也要加强道德素养，改变传统的以利益至上的宗旨，重视用户的信息安全。企业一方面要提高信息安全防护技术；另一方面要提高信息收集、分析及使用人员的思想意识，将信息安全牢记于心。
4.4提高隐私信息安全素养。从个体层面上来说，个体要树立隐私信息安全的意识。目前，我国消费者对于信息安全的重视程度普遍不高，在没有受到人身威胁和财产损失的情况下，对于隐私信息泄露事件的容忍度较高。这给隐私信息维护带来了巨大的弊端。在此基础上，有关部门应该加强对用户的信息安全教育，让用户充分了解隐私信息泄露造成的危害以及面对隐私信息泄露时所应采取的有效措施，提高用户的隐私信息安全素养。
5结论
数据分析方法范文2
关键词：大数据；风景园林；研究方法
在风景园林规划建设期间，通过运用信息技术，如信息系统、遥感技术、参数化等数字化技术，提高了城市风景园林的规划设计效率，提升我国城市园林建设的质量。在具体实施期间，因数字化技术没有普遍运用，因此将大数据运用于风行园林规划设计中，增加了风景园林规划建设的成本，并且在数据运用方面存在许多问题。主要源于近些年大数据技术的发展速度加快，同时因网络的高速度、高容量、多样性特点，使得大数据在各个行业运用，为风景园林规划建设研究提供保障，弥补了传统数据的不足[1]。
1大数据的研究思路和过程
在城市建设过程中，风景园林建设是城市建设的主要组成部分之一，随着信息技术的运用，大数据技术的运用越来越广泛，并与传统的技术存在较大差异，并有别于传统的技术以及研究方法，由于大数据运用的数据较多，因此在实际运用期间需要按照一定的研究思路和过程实施。
1.1明确大数据的类型。在风景园林规划建设研究期间，需要在大数据基础上对规划设计研究目标、实际的信息数据等相关属性进行分析，并需要大量的数据源和数据量。因此对于风景园林研究人员而言，需要明确大数据的类型，按照不同类型的大数据实施不同步骤的研究。
1.2大数据获取和整合形成的数据资源分析。因城市风景园林设计与城市建设、城市规模扩大等有密切的联系，因此在运用大数据期间，需要对数据资源进行分析整合，以此获取准确的信息资料。风景园林研究人者根据大数据的特点，获取相应的数据，并制定研究方案，最后形成数据资源，运用大数据技术建立统一的数据模型，将数据模型运用在风景园林设计研究中。因数据模型需要大量的信息数据，因此在建立数据模型期间，如果获取的信息数据不完善，需要工作人员进一步对信息数据进行预处理，提高数据模型对信息处理的准确性。
1.3对大数据的挖掘和分析。因大数据信息技术没有普遍运用，具体实施的范围较小，因此在实际运用大数据期间，风景园林研究人员在遇到问题后，需要明确数据的挖掘方法和分析方法，明确工作的主要内容，通过运用海量、复杂、无规律的信息数据，将其运用在数据模型中。通过多种大数据信息数据的分析方法，最终对获取的信息数据分析风景园林规划建设方面的问题，为风景园林规划建设提供有价值的参考[2]。
1.4对大数据结果的分析。在风景园林规划建设期间运用大数据分析，获得相应的结果数据后，需要对结果数据进行分析，主要对内在的原因进行分析研究，提高风景园林规划建设的速度。
2大数据的局限性与改进措施
2.1大数据属性的准确性。目前，随着信息技术的发展运用，信息技术对人们的生活工作产生了较大的改变，大数据已经被人们所熟知，并运用在人们的生活中，为人们的生活和工作提供方便。对于风景园林设计规划而言，在信息数据收集方面，可通过新浪微博、百度等社交平台游客的信息数据进行收集，可了解游客活动空间以及绿地的使用情况。当然，在实际研究期间，因游客分布较广且信息较分散。因此可以研究的信息量较大，范围较广，其中超市、咖啡吧、快餐店等作为游客的主要集散地。通过大数据信息收集的方式，可了解人们生活的大概范围，但对于更为详细的内容，还需要进一步的研究。在具体实施期间，需要对休闲场所的服务数据进行处理，提高对风景园林绿地评价的准确性。
2.2大数据对位置的精确性。在信息技术发展运用过程中，位置识别功能逐渐运用在各种工具中，其中智能手机、平板电脑等移动计算设备收集的LBS数据，可记录仪器设备使用者当前的位置，通过位置识别功能将当前的位置上传到系统数据平台，数据平台通过获取的信息数据进行分析研究，获取及时有效的信息。在当前经济发展过程中，使用位置精准定位的工具，手机定位运用量较多。并且该技术主要运用在公园游客的研究方面，游人通过使用手机，可收集公园覆盖范围的游客信息，通过信息反馈，了解风景园林内部游客的数量等情况[3]。在实施公园游客信息收集期间，基站主要采用小区制，覆盖的范围在3.5km以内。有了数据点位置的精准检测工具，可分析风景园林设计的受欢迎程度以及人们对园林风格样式的喜好。
2.3大数据信息具有全面性。在风景园林规划建设过程中，通过大数据技术研究风景园林建设，主要针对城市绿地系统、绿地品质等数据进行收集整理，因绿地系统和绿地品质对风景园林规划设计研究具有非常重要的依据，通过大量信息数据研究，了解风景园林的共性特征，为我国风景园林建设提供有价值的指导作用。大数据技术对传统数据技术具有一定的弥补作用，因此运用大数据技术，在获取信息数据方面较方便，且精准性更高。由于获取的信息数据范围较大，获取信息的来源范围较广，获取的数据没有普遍性。针对当前存在的问题，通过运用大数据信息技术获取信息之外，增加了问卷调查、访谈、行动观察等方式获取信息。
3大数据在风景园林规划设计中的应用趋势
如今，互联网信息技术已经融入人们的工作生活中，并对人们的生活方式产生了较大的影响，为人们的生活提供便利。同时在我国城市规划建设中，风景园林在城市建设中的作用越来越突出，为了提高风景园林在城市中的作用，不仅要提高风景园林的美观性，同时也要提高风景园林对生态城市建设的推进作用。如今，大数据技术在风景园林规划建设中运用，促进我国园林建设发展。
3.1风景园林规划设计研究中大数据的发展过程。在风景园林规划设计研究过程中，因风景园林建设主要根据城市的绿地面积和绿地品质进行规划设计，同时与城市的发展程度、发展趋势等紧密结合。当前，在风景园林规划设计研究期间运用大数据技术，主要经过从现象描述到规划指导，从规划指导到成因分析两个阶段进行详细阐述。首先，从现象描述到规划指导阶段。在大数据信息技术运用过程中，主要通过运用技术对人们的动态空间活动进行精细化描述，在该阶段，主要停留在描述技术层面，无法准确获得具体的位置。但随着互联网数据、社交网络数据、移动通信数据等方面的运用，可以从多方面了解人们的空间活动。同时，也能通过各个平台数据分析，了解人们的活动范围以及各个活动范围的人员密集度，并根据人口分布情况规划风景园林建设的规模，达到对绿地资源合理配置使用的目的。目前，大数据技术被运用在风景园林规划设计研究中，将其作为辅助工具，提高城市绿地的使用率。其次，从规划指导到成因分析措施。在信息技术运用之初，风景园林主要是对园林规划建设方面的研究，随着信息技术的进一步发展人们通过信息技术获取的信息量更大，范围更广，因此获取的信息准确度更高。通过大数据技术对城市风景园林规划实施分析，可以反映风景园林的绿地的使用情况与绿地分布规律，并根据当前的使用情况合理规划，减少对城市环境的破坏和污染。随着大数据技术的运用，能够发现城市风景园林规划建设中存在的问题，提出有针对性的解决措施。
3.2风景园林规划建设中大数据应用的展望。目前，大数据技术已经被运用在社会发展建设中，促进了各个行业的发展。其中在风景园林规划建设中，主要通过大数据技术对城市空间进行规划，根据城市的发展趋势以及当下的社会需求，调整优化城市资源。如今，经济大数据、医疗健康大数据等，均为社会的发展提供依据。社会各个行业通过大数据信息技术的分析，了解人们的需求，为人们提供精准的服务。在风景园林规划设计研究方面，通过大数据了解当前风景园林建设的先进的技术以及人们对风景园林的喜好。同时也分析风景园林对城市生态环境的改善的效果，根据大数据分析的数据结果，指导我国风景园林规划建设进一步完善，尤其对于风景名胜区的规划建设，从整体上提高风景名胜地的观赏性。
4结语
数据分析方法范文3
关键词：高等教育；人工智能；大数据；决策支持系统
0概述
高等教育的现代化进程使得人们对数据分析越来越感兴趣，教育管理者可以通过分析从各种学习来源收集的大数据来实现对决策的辅助[1]。然而，在高等教育中，最大的挑战是确定如何获取、处理、存储、呈现和使用数据，以得到可靠有效的结果[2]。针对目前现有的很多教育管理部门工作或研究人员缺乏对大数据系统架构的深入了解和合理规划，本文基于自然语言处理（NLP）解决方案，考虑学习分析技术的关键类型以及如何应用于教育管理系统，以解决学生成绩、辍学率、就业率等问题[3]。该方法将人工智能中自然语言处理技术与数据分析相结合，以便能够准确分析越来越多的非结构化数据，可以扩大和改进教育管理部门目前采用的决策支持系统功能，从而提高其实用性和实用性。
1高等教育大数据资源分析
本节通过对与学生数据相关的非传统数据的调研，总结了以下一些影响数据分析结果的因素，这些数据在分析时可以为高等学术机构带来更准确的决策见解。
1.1影响学生成绩和辍学的因素
学业表现参与度被认为是预测学生成功的有效手段。然而，还有许多其他的重要因素可以影响学生的成功，如社会融合，许多研究已经证实，社会适应性在学生的动机中起着关键作用，调查显示拥有更广泛、联系更紧密的人际网络的学生更有可能坚持下去。此外，学生的态度对激发学习行为的内在动机和好奇心等行为也有积极的影响。相反，学生对任何学习环境的消极态度，都可能导致厌倦、焦虑或压力，从而降低学生的学习能力，最终导致学生退缩。通过文献分析，可以将影响学生留校率的因素分为以下几类：（1）学业整合（即学生平均成绩；分数；对学业经验的满意度；对课程和课程的兴趣）。（2）社会融合（即与其他学生的关系；同伴团体的影响；社会/同伴支持；以及课外活动）。（3）机构承诺（即资金；基础设施；学术支持；技术支持；实践学习经验；学术建议）。（4）体制外因素（即金融、健康、外部社会圈子和生活方式）。
1.2构建学生状态的大数据结构
在许多情况下，学生状态数据包括半结构化和非结构化数据，需要一个非传统的数据管理系统。此外，目前收集这种形式数据的能力意味着在分析学生成绩时，需要将其视为预测留级率的一个重要组成部分。数据量仍然以千兆字节为单位表示，然而，它显示出相当多的变化。这表明了大数据的潜力，并且需要定制适合大数据分析的解决方案。经分析调研，我们列出下列数据组成：(1)学生日志姓名；年龄；性别；地点；以前的学校；学校毕业分数；(2)学生成绩统计按学科划分的内部评估分数；期中成绩；年度考试成绩；实验室成绩；项目成绩；(3)学生参与度指标：每日出勤率；研讨会参与率；小组学习参与率；研讨会出勤率；反馈/评论；(4)学生在线学习：参与学习管理系统（LMS）课程列表；LMS登录/注销时间戳；LMS持续时间/天；LMS考试分数；完成LMS模块；(5)过去学生成绩：学生获奖者；学生分数；学生课外奖励；学生辍学率；(6)学生社交网络：学生的学习小组；学生的朋友圈；(7)学生课外活动：学生参加社团；学生参加比赛；(8)学生的健康背景：是否有残疾？他/她有慢性病吗？(9)学生的财务背景：家庭年收入；学生是否有贷款？滞纳金记录；学生有奖学金吗？
2高等教育大数据分析模型与方法
2.1大数据分析模型
分析模型的建立旨在支持学生的进步和毕业，这部分研究的目的是利用不同类型的数据，通过他们通过不同的分析，然后将结果反馈到一个主分析模型。通过这种多重属性和特征可以参与到预测学生成绩和发现影响学生成绩的因素中。相对于单一的预测模型，我们提出一种综合分析模型，该模型针对数据变化大的特点，对各种数据（即自由格式文本、图表和正常操作数据等）以及复杂的分析使用非传统的数据管理系统，采用分布式平台来应对传统数据仓库无法处理大型复杂数据集并在几秒钟内交付输出/响应的情况，图1给出了模型的大数据体系结构。
2.2大数据分析方法
在图1所示模型中，提出了其中所处理数据的性质、数据收集中使用的工具以及数据在执行分析中的方法，分为以下三层：
2.2.1数据接入层
数据接入层包括处理引擎所需的所有数据源。可用的数据源如下：（1）大学保留数据库系统，例如学生日志、学生记录和历史数据；（2）学生移动应用程序，即基于学生活动生成数据的应用程序。首先，在将数据转储推入处理引擎（SCAP）之前需要数据转储。采用HBase（HadoopDatabase），HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，因为有以下三个重要特点①以原始格式存储数据；②提供实时访问；③便于批量处理。因此建议使用Sqoop工具将数据摄取到HBase中，因为合适的连接器是从结构化数据库HBase中摄取数据的关键，sqoop可用于将存储在sql数据库中的结构化数据转换为分布式文件格式，HBase可以接收这些文件格式。因此，学校的所有数据库都可以连接到sqoop，sqoop也可以安排定期接收数据，以便捕获任何数据更新。同时H-BASE的RESTAPI连接器可以使得它能够以结构化和非结构化格式直接存储应用程序的数据。API可以设置为在应用程序中更改时获取数据。
2.2.2存储层
存储层包括HBase及其文件系统hdfs。HBase上的impala封装可以对hbase中存储的数据运行sql查询。如果假设每个学生大约4MB数据，一所大学大约有30000名的学生的话，可以预期总共大约120GB的数据，其中包括记录、LMS数据、应用程序数据等。因此，此HBase需要至少100GB的存储容量。如果需要容错，则需要复制数据，这将增加所需的空间。这又取决于数据需要由配置复制参数复制的次数。所收集的数据被存储在一个单一的位置作为柱状文件，以节省空间和促进分布式/随机访问。这种分布式存储允许访问任何数据变量，因为它来自一个大表，并且进一步使处理引擎运行迭代机器学习查询。
2.2.3处理层
Spark形成处理层，Spark是加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，其中包含所有的分析。当使用SARK时，所有数据都以弹性分布数据（RDD）的形式存在。RDD是通过引用HBase中存储的数据创建的，HBase用作外部存储。在这一阶段的综合分析模型，所有的特征（包括计算特征从非结构化数据分析和原始特征）都会形成最终的RDD。一般来说，所有的预测建模过程都可以通过集成建模的过程来完成的，比如可以建立两种预测模型，即：学生表现（回归模型）和学生辍学（二元分类模型）。
3结语
数据分析方法范文4
关键词:GIS;数据库建设;统计分析
0引言
房产数据建库需结合现存数据进行综合分析，并针对性地建立科学、合理的设计框架，最终确定房产数据库建设的主要内容为:影像数据、城市地理空间框架数据、房产要素数据、房产项目要素数据。通过建设房产数据库可为城市房屋权属登记、产权产籍管理、房屋安全管理、物业管理等与房产相关的各专业应用系统提供统一的公共基础地理信息数据。本文以GIS技术手段、清华山维EPS软件为载体实现房产测绘数据建库及数据的统计分析等。EPS软件是一款数据采集、处理、制图一体化的地理信息工作站，它的易用、高效与扩展属性使其在国内测绘行业占据了一定的市场［1－2］。
1房产数据库建设流程
基于清华山维EPS的房产数据库建设及数据统计，数据建库及数据统计共分为以下4个阶段:第一阶段是初始建库工作，主要包括数据调研分析、数据库的规划设计、数据质检细则的设计、管理制度建立等［3－4］;第二阶段为数据的整合:数据整合一般视数据源及目标数据库的要求不同，采用不同的路线，一般已建库空间为主的数据可以采用ETL技术实现，未建库空间为主的数据采用清华山维EPS软件实现;第三阶段为整合数据的质检与数据入库:整合数据的质检是质检细则的具体体现，数据入库则主要包括影像数据、房产矢量数据、属性数据的检查和入库;第四阶段为数据的应用:主要是对数据进行统计分析，如各类房屋的个数统计，各类房屋占比分析、产权房屋占比分析等。
2房产数据库建设内容
2．1影像数据建库
2．1．1影像数据格式数据格式为GeoTiff、IMG等常用影像格式，以确保能够被房产数据库所准确识别、能够对各类影像文件进行储存管理［5－8］。2．1．2影像数据建库在房产数据库建库系统中，影像数据的存储、编辑和更新采用建立栅格数据目录的形式，且各影像数据应分别建立金字塔以缩短加载时间。
2．2矢量数据建库
2．2．1矢量数据分类
将房产数据进行分类，分为城市地理空间框架数据、房产要素数据、房产项目要素数据三类数据。城市地理空间框架数据和房产要素数据均为相应比例尺的全部基础矢量地形要素，主要包括定位基础、水系、居民地及设施、交通、境界与政区、地貌、植被与土质、地名等基础地理信息。房产项目要素数据为房产分层分户平面图矢量图和分户图矢量图及相关属性信息。
2．2．2新建数据库表及导入数据
1)新建数据库表
矢量数据通过建立相应数据库表来存储和管理。数据库表对应要素数据图层，用户使用EPS软件，以图层的形式对数据进行分类和管理，存储房产相关数据的数据库表属性，可通过编辑EPS工程模板及二次开发脚本工具来实现。二次开发脚本的部分代码如下:SSProcess．SetDataXParameter"ExportLayer"＆CStr(AddOne(startIndex))，"房产界线面"“指定创建数据库表名称”SSProcess．SetDataXParameter"LayerRelation"＆CStr(AddOne(startIndex))，"测量控制点:测量控制点:"“指定调入、输出数据的图层对照关系”SSProcess．SetDataXParameter"TableFieldDef"＆CStr(AddOne(startIndex))，"定位基础点，0，要素代码，Class-Code，，byname，dbText，10，0"“指定创建数据库表(图层)的字段内容”
2)数据导入
涉及数据量较大，将格式转换后(EDB格式)的各类数据分别导入已建好的要素数据图层中。
3房产数据库建设相关技术
3．1空间数据坐标转换
根据相关部门的规定要求，佛山市统一采用2000国家大地坐标系。新建房产数据库采用2000国家大地坐标系(CGCS2000)，对原有历史数据的地方独立坐标系统一使用ArcGIS软件的空间校正和地理配准功能进行数据的坐标转换。
3．2数据格式转换
在房产数据库中，可能有来自于多个部门中不同类型、不同格式的数据，因此，如何根据现有的资料，对这些数据进行综合处理，以便将他们的格式与坐标系统统一到实际的需求中去，是一个值得考虑的问题。
3．2．1数据格式转换流程
数据格式转换流程如图1所示。
3．2．2定制数据格式转换模板
EPS工程模板作为EDB文件的基础，是一种Access文件型数据库，全面定义了EDB文件数据结构，包括地物编码、要素样式、基本属性、扩展属性等［9－10］。主要通过FeatureCodeTB_500表、FeatureCodeTB_CassIn表、FeatureCodeTB_mdbin表等控制。
3．2．3定制数据格式转换脚本
EPS脚本设置功能，可为从SHP、DWG格式到EDB格式的数据在具体的工程项目中进行数据交换时，使得手工编辑处理的工作量大大减少。软件的定制充分考虑质量要求，在定制阶段即采用比对方式对交换前后的数据进行全面评估，保证数据的无损交换，调入DWG和SHP格式数据的部分代码如下:1)调入DWG格式数据部分脚本SSProcess．SelectFileName(1，"选择要导入的Dwg文件"，1，"AutoCADFiles(*．dwg)|*．dwg|AllFiles(*．*)|*．*||")“指定调入数据的格式及样式”［A1］SSProcess．GetSelGeoValue(i，"SSObj_LayerName")“指定调入数据的层名”SSProcess．FindFeatureCode("FeatureCodeTB_CassIn"，condition)“指定调入数据的编码对照表”SetDataXParameter"I［A2］mportPathName"，filenames(i)“开始导入指定调入的数据”2)调入SHP格式数据部分脚本SSProcess．SetDataXParameter"DataType"，"22"＇SHP“指定调入数据的格式”SSProcess．SetDataXParameter"FeatureCodeTBName"，"FeatureCodeTB_mdbin"“指定调入数据的编码对照表”SSProcess．SetDataXParameter"ExportLayer"＆CStr(Ad-dOne(startIndex))，“测量控制点”“指定调入数据的层名称”SSProcess．SetDataXParameter"TableFieldDef"＆CStr(AddOne(startIndex))，"定位基础点，0，FeatureGUID，FeatureGUID，，GraphicGUID，，dbText，38，0"“指定调入数据的数据库属性表字段名称、类型长度等字段内容”。
4房产数据库数据统计分析
针对入库后的成果数据，可借助相关的GIS软件对数据进行统计分析，得出相关的统计分析数据。
5结束语
数据分析方法范文5
关键词：蜂窝移动网络数据用量；账务计算；k个最近邻居算法
4G/5G蜂窝移动网络日益普及，分析和预测蜂窝移动网络用户的数据用量也越来越受到重视，其将有助于移动网络运营商进行网络策略部署和客户方案推荐。在目前蜂窝移动网络数据用量预测上，主要采用统计和深度学习方法来进行预测，需要进行大量统计，由于用户个人的通讯行为使蜂窝移动网络数据用量差异较大，且统计仅能得到同一资费方案中的平均值及趋势，若在同一资费方案中蜂窝移动网络数据用量变异大，则统计和深度学习方法将可能得到较大的蜂窝移动网络数据用量估计误差。因此，本研究提出蜂窝移动网络数据用量预测法，分析目标客户前几个周期的蜂窝移动网络数据用量集合，以预测目标客户下一周期的蜂窝移动网络数据用量，并可依此蜂窝移动网络数据预估用量提供营销信息予客户，增加客户对蜂窝移动网络数据用量的购买量，以增加企业收入。本研究提出蜂窝移动网络数据用量预测系统，包含手机端设备、核心网络端、账务计算服务器、数据库、预测服务器以及决策服务器。手机端设备进行蜂窝移动网络数据通信将通过核心网络端链接至因特网，并且该通信记录由核心网络端传送至账务计算服务器，由账务计算服务器统计每个用户每个周期的蜂窝移动网络数据用量，并将此用量储存于数据库。预测服务器将可运用蜂窝移动网络数据用量预测方法，分析目标客户前几个周期的蜂窝移动网络数据用量集合，并将此集合与数据库中相同资费方案的历史数据集合进行比对，找出最相似的几笔蜂窝移动网络数据用量集合，令最相似的数据权重最高，再将这几笔蜂窝移动网络数据用量集合进行加权平均，以取得目标客户下一周期的蜂窝移动网络数据预估用量，再传送至决策服务器。决策服务器将依据预测的蜂窝移动网络数据用量，经过决策运算产生相关的营销、预警、网络部署等策略，提供相关建议信息予企业主管和客户参考。此论文以下分为四个章节，在第二节中将说明蜂窝移动网络数据用量预测方法，各个步骤的作法和设计原理。第三节则针对本研究提出的蜂窝移动网络数据预测方法进行实证和分析。最后一节则说明此论文之结论与未来研究方向。
1蜂窝移动网络数据用量预测方法
本研究设计蜂窝移动网络数据用量预测方法，主要包含5个步骤：(1)设定相关参数值；(2)收集和统计每个用户每个周期的蜂窝移动网络数据用量；(3)取得前n个周期之蜂窝移动网络数据用量，并转换为向量集合；(4)与历史数据进行比对，取得最相似的k笔数据；(5)依每笔数据向量距离进行加权平均，估计蜂窝移动网络数据用量，分述如下。
1.1设定相关参数值
蜂窝移动网络数据用量预测方法将分析每个客户每个周期(m天)的蜂窝移动网络数据用量、每个客户前n个周期的蜂窝移动网络数据用量集合以及取得历史数据中最相似的k笔数据，在此步骤中将先设定m、n、k等参数值，以进行后续预测计算。其中，在本研究案例中，设定m值为5(即一个周期5天)，n值为5(即分析前5个周期)，以及k值为2(即取得数据库中最相似的2笔记录)，以进行蜂窝移动网络数据用量预测方法说明。
1.2收集和统计每个用户每个周期的蜂窝移动网络数据用量
在此步骤中，由核心网络端实时收集和记录每个用户的蜂窝移动网络数据通信记录，并由账务计算服务器依设定之每5天为1个周期，计算每个用户每个周期的蜂窝移动网络数据用量，并将此数据储存至数据库。在本研究案例中，以封包数为蜂窝移动网络数据用量的单位，如表1，账务计算服务器统计使用者编号1在7月1日到7月5日这个周期共传收1,881,531个封包。
1.3取得前n个周期之蜂窝移动网络数据用量，并转换为向量集合
在此步骤中，由预测服务器依参数值设定取出数据库中的数据，取得目标客户前5个周期的蜂窝移动网络数据用量集合，并将此集合作为该用户蜂窝移动网络上网行为的参考依据，依此进行后续的分析与判断使用。在本研究案例中，将预测使用者编号1在7月26日到7月31日这个周期(第i个周期)的蜂窝移动网络数据用量q1,i，故将取得其前5个周期的蜂窝移动网络数据用量集合Q1,i-1,i-5={q1,i-5,q1,i-4,q1,i-3,q1,i-2,q1,i-1}(即7月1日到7月25日期间的蜂窝移动网络数据用量)，如公式(1)、(2)、以及表2所示。
1.4与历史数据进行比对，取得最相似的k笔数据
在此步骤中，将向数据库取出目标客户相同资费群组(使用者编号1的资费群组为Group1)的历史蜂窝移动网络数据用量数据，不同资费群组的客户蜂窝移动网络数据用量数据将不被考虑，如表3所示。例如，用户编号c的历史蜂窝移动网络数据用量数据集合为Qc,i-6,i-11={qc,i-11,qc,i-10,qc,i-9,qc,i-8,qc,i-7,qc,i-6}(即6月1日到6月30日期间的蜂窝移动网络数据用量)，如公式(3)、(4)所示。预测服务器将目标客户前5个周期的蜂窝移动网络数据用量集合Q1,i-1,i-5与历史数据每笔蜂窝移动网络数据用量集合进行比对，而在本研究案例中，相似度权重计算主要采用欧几里德距离的倒数，例如，为使用者编号1与使用者编号j的欧几里德距离(),7,5,1,11,iijii−−−−QQd如公式(5)，以及为使用者编号1与使用者编号j的相似度权重jw,1如公式(6)。其中，M为一个极大数，在本研究案例中，设定为1000000。依此可计算出使用者编号1前5个周期的蜂窝移动网络数据用量集合Q1,i-1,i-5={q1,i-5,q1,i-4,q1,i-3,q1,i-2,q1,i-1}(即7月1日到7月25日期间的蜂窝移动网络数据用量)与历史数据每笔蜂窝移动网络数据用量集合计算的相似度权重如表4所示。当与每一笔历史蜂窝移动网络数据用量数据集合比对得到权重jw,1后，取得权重最大的k笔(在本研究案例中k为2)，其中权重最大值为f1和其对应的前第i-(n+1)个周期蜂窝移动网络数据用量为g1、权重第二大值为f2和其对应的前第i-(n+1)个周期蜂窝移动网络数据用量为g2，依此类推如公式(7)所示。
1.5依每笔数据向量距离进行加权平均，估计蜂窝移动网络数据用量
在此步骤中，分别将相似度最大的k笔数据所对应的前第i-(n+1)个周期蜂窝移动网络数据用量依权重进行加权平均，如公式(8)所示。在本研究案例中，与使用者编号1前5个周期的蜂窝移动网络数据用量集合Q1,i-1,i-5相似度最高的2笔分别为使用者编号c的历史蜂窝移动网络数据用量数据集合,7,iic−−1Q和用户编号1的历史蜂窝移动网络数据用量数据集合,7,1ii−−1Q，故f1为9770.00000048,1=cw、g1为36221366,=ic−q、f2为0740.000000201,1w=、g2为34235946,1=i−q。因此，使用者编号1于7月26日到7月31日这个周期(第i个周期)的蜂窝移动网络数据估计用量q1,i’为3,140,242，如公式(9)所示。当预测服务器完成目标客户蜂窝移动网络数据用量预测后，可将此预测值传送至决策服务器，并依据预测的蜂窝移动网络数据用量，经过决策运算产生相关的营销、预警、网络部署等策略，并提供相关建议信息予企业和客户参考。在本研究案例中，使用者编号1的资费群组允许之封包数量为15,000,000，而目前使用者编号1已使用封包数量14,333,795，并且估计使用者编号1到7月31日时,将累计使用封包数量为17,474,037，故由决策服务器提供预警信息予用户编号1，并推荐使用者编号1其他资费方案以供参考。
2实验结果与讨论
本研究中主要收集7月份某地区北部用户不同资费方案，共涵盖565,606个用户记录，设定算法中的k值为10，并与传统预测方法(资费方案之用量平均值方法、深度神经网络)进行比较。由实验数据显示，本研究提出的方法正确率较其他算法高，正确率达87.97%，如表5所示。
3结语
数据分析方法范文6
关键词：大数据分析；供应链管理；相关应用；大数据分析技术；大数据市场
随着大数据时代的到来，大数据分析与企业有着密不可分的联系，大数据分析在供应链管理中层层渗入，起到了至关重要的作用，供应链管理中运用大量的大数据分析技术，很好地促进了供应链的发展，从而为企业的高效发展注入了新动能。
1大数据的相关内容
1.1分析大数据
在这个信息公开的时代，我们每天都可以从外界获得大量的信息。但是随之而来的疑问也出现了，在这样庞大的数据中我们如何知道哪些信息是对我们有利的呢？在大数据时代，如何快速精确地获得有用信息成为迫在眉睫的问题。
1.2大数据分析在供应链管理中的重要作用
数据分类有着重要作用，大数据的种类对其表现形式有着至关重要的影响，如收集这些信息的方式和方法。在现代企业供应链管理中，影响最大的就是EPR数据，它包含了企业在运行过程中各方面的数据，其也是我们了解一家企业的重要数据。还有一些数据是有关社会数据和客户数据，通过这些数据我们可以了解到一个新项目所涉及的参与人数和要达到的预期效果，从而确保企业获得更加高效合理的发展。
1.3大数据分析的特色
和传统数据分析不同的是，大数据分析能够更加具体地去描述。在时间飞速流转的同时，大数据分析记载下来的数据内容却不会自动消逝或者更新，所以大数据分析具有流逝性，因为所有的信息都是人们搜索得来的，只有人们的参与与分享才能获得大数据，所以大数据分析和人们有着密不可分的联系。因为大数据分析具有智慧性，所以它可以通过我们平时的搜索词推测我们的喜好，从而自动为我们推送可能感兴趣的信息。
2大数据分析与供应链之间的关系
2.1供应链管理的作用
在大数据分析的前提下，供应链才能找到合适的原料供应商。供应链就像一条食物链，都处在他们各自的分支上。所制造的产物要在合适的渠道中一层层地在相应的分支下传递下去。供应链管理在这里就起到了作用，即通过合适的方法让客户的花费最小而得到的效益最高，从而实现共赢。
2.2大数据分析与供应链之间的有效应用
供应链与大数据分析从头到尾都有着密不可分的联系。中国在社会主义市场经济改革的道路上不断深化，所以企业供应链管理工作也在不断提高，我们也更加重视企业供应链管理方面的有效利用，这就不可避免地与大数据分析联系起来，大数据分析在企业供应链管理的每一个环节都有着不可或缺的作用。想要提高质量和效率，就一定要重视大数据的分析结果，将它与企业供应链管理工作进行巧妙结合。大数据分析给人们提供了一个广阔的视野，去观察各个环节是怎样利用我们所提取的信息，这样会更加方便我们了解通过大数据分析所得到的效益。通过大数据分析可以对企业某项目走势进行猜测、分析、整理。为了保证利润最大化，需要人们对大数据分析的结果进行研究，用最有用的信息提高工作的效率和质量。通过与大数据的深度结合可以有效提升供应链实力。核心是对用户需求信息的收集及分析，战略指导原则是高度重视用户体验。通过设计和发起丰富的互动环节，提高用户黏性，进一步实现用户信息和意见的搜集。接下来利用精准信息甄别、处理和价值发现系统实现信息的全方位数据价值挖掘，形成以大数据分析为背景的供应链管理策略，形成双向整合互推式的信息闭环，从而提升供应链的整体影响力。
2.3大数据分析与供应链的决策关系
大数据分析可以用在已经确定的项目上，分析的结果与决策联系起来，决策有不足的地方可以通过大数据分析来发现，进而弥补不足。供应链也具有风险性，所以大数据分析的结果能为供应链在目标项目上提供好的营销决策，利用大数据分析，化无用为有用。大数据分析的好处大家都知道，所以很多公司利用大数据分析来获取供应链，但是并不是所有公司都能驾驭得了的，许多公司还不能满足其要求。
2.4大数据分析与供应链
大数据分析在供应链管理中的应用模式多种多样。从物料来源来讲，供应商进行风险评估，将产品根据特色进行区分，物料来源渠道的选择，供应商应达到一体化水准，与供应商进行谈判。从加工生产过程来看，首先进行存货优化，再进行产能维持，接着是工厂选址，最后是人力资源。从物流配送来看，首先是配送与物流优化，再选择好的运输方案，然后是路线的安排，接着是设定完美的运输路线，最后配置运输车辆。从销售服务来看，首先是基于地域的市场开发，其次分析店内的消费行为，接着对客户群进行精细划分，然后进行多渠道的市场开发，最后优化开发方案。这些都是大数据分析在各个领域的作用，所以我们要好好利用大数据分析，从而获得较大的收益。
2.5供应链的大数据分析技术
2.5.1分析学
分析学为数据分析理论的主要来源，分析学有助于企业以事实为基础做出决策。有学者表示，利用预测模型与定量技术可促使企业经济效益有效提升。此外，分析者还可指导决策，使人们获得新见解。在大数据分析中，应用分析学、数据分析工具等有助于大数据分析，而分析学若脱离大数据，仅仅作为数学统计工具，在企业管理中便无法发挥作用。由此可见，作为大数据分析中的重要技术，分析学与大数据相辅相成、无法分离。
2.5.2供应链分析
供应链分析由两部分组成：其一，企业内部数据分析；其二，企业外部数据分析。在供应链分析过程中，第一步为手机数据，使用数据分析工具对庞大的数据进行分析，获取信息，以便供应链的运营，促使供应链成本与风险降低。尽管大数据应用、供应链研究在我国均明显增加，但因发展慢、起步晚，供应链案例、大数据应用案例均很少。当前，我国的部分企业已经意识到应用大数据、供应链的意义，并逐渐深入了解供应链，也在企业运营过程中积极使用，但受到技术差等因素影响，往往出现使用不当现象，使得供应链出现不利作用。企业运作流程与业务流程均影响大数据分析技术。有研究指出，若企业业务流程十分复杂，对于供应链的作用而言，大数据分析结果将不明显。
2.5.3大数据分析的人力资源与能力分析
影响企业的供应链与大数据分析的重要因素为大数据分析能力，而对大数据分析能力产生直接影响的为人力资源情况。在大数据分析过程中，由于缺乏专业人才，使得很多企业对于大数据分析的使用出现放弃心理。因此，需重视培养大数据分析方向的综合性人才，促使管理能力有效提高。有关研究数据表明，到2020年，我国数据分析行业人才缺失已高达14000人，大数据分析对于企业而言十分重要。大数据人才不仅需具备经济学知识，而且要掌握预测学、运筹选学、统计学等知识，此外，还应当具备大数据人才的沟通能力。部分数据可直接由企业记录内提取，部分数据则需通过与客户交流等进行收集，故要求大数据分析工程师应当具有非结构性数据、结构性数据的整合与收集能力。在处理数据以后，能够提炼出有价值的信息，同时还需要与企业管理者沟通。由此可见，在企业的大数据分析应用过程中，人力资源占据重要地位。
3问题与现状
3.1大数据分析的现状
日常生活中我们都会获得大量的信息，而这些信息如果不加以归纳整理，将会是毫无用处的信息数据，我们便不能精确地从大量信息里提取出真正需要的信息。企业中的信息同样如此，信息不经过分析，就只是一堆没用的数据。在企业里决策和分析有着至关重要的作用，只要认真发掘，我们就能从大数据中获得很多有用的信息，从而将商业信息变成商业智能，最后为提升企业价值服务。
3.2大数据分析的问题
从各类新型软件的兴起中我们不难发现，如今的大数据分析的作用并没有被完全利用，如抖音的兴起，抖音带给我们许多欢乐，我们也可以从这个软件上获得许多信息，但是如果我们认真地想一想，抖音带给我们的信息过于碎片化，只通过一个十几秒的视频我们不能了解一件事情的真相，而且还有可能被误导。所以供应链管理遇到了这方面的困难，解决大数据分析片面化与碎片化至关重要。
3.3大数据与市场
大数据分析是以人民大众为目标的。在市场中渐渐将大数据的分析结果作为核心开始转型，要求面对人民群众的真正需求并解决这些需求。我们也可以利用大数据分析去寻找所需要的人，去分析所需要的东西，然后去供给。通过这些潜在客户来提升公司的效益；为公司带来效益的同时也为他们带来好处，何乐而不为呢？大数据分析还能为市场找到某一物品的平均价格，可以按照地区细分，这样一来，可以更加方便地进行价格调整。“顾客就是上帝”，所以满足顾客的需求非常重要，有效的供应链管理对流程和运营有着较高的要求，所以需要有效的大数据分析为我们提供基础，而大数据分析的预测也可以为企业提供发展的基础。
4结语
数据分析方法范文7
关键词：数据分析;企业;财务管理;作用
当前的市场经济环境中，竞争日益激烈，企业认识到财务管理的重要性，给予了高度重视。企业要提高竞争力，就要将财物数据信息充分利用起来。在企业的财务管理工作中，统计数据是基础性工作，不仅对于数据信息要予以处理，还要从数据中挖掘出有价值的信息。但是，从传统的财务管理模式的角度而言，企业如果没有在财务管理上与时俱进，而是依然采用传统的模式，使得财务数据信息不能够有效利用，必然会对企业的发展产生一定的影响。将统计数据分析作为一种手段，对于财务管理中产生的数据进行处理，发挥统计学原理的作用，对于财务数据信息之间的内在关联性进行研究，所获得的结果可以为企业的决策提供参考，对财务管理工作科学高效地展开也可以起到一定的促进作用。
1现代企业财务管理中对统计数据分析的应用
1.1采用统计数据分析企业产品的销售利润
处于当前的市场经济环境中，企业的产品要获得较高的经济利润，就需要提高企业经济效益。企业在发展的进程中，要提高市场竞争优势，在当前的市场中稳定的发展，就要使得生产的产品市场为导向，满足市场的需求。在企业的管理工作中，财务管理是重要的内容。企业的产品销售中要获得较高的利润，采用统计数据分析的方法是非常必要的。根据统计数据信息实时企业财务管理，使得管理工作建立在统计数据分析的基础上，为企业的决策提供参考，企业产品的盈利能力也可以根据统计数据作出判断。根据统计数据分析结果还可以制定产品销售策略，确保企业的资金高效利用。
1.2采用统计数据分析企业经费
财务管理工作需要一定的资金，资金是否到位对企业各项工作的展开具有一定的影响。现代企业在进行财务管理中所要实现的目标就是在最低成本的情况下获得最高的经济效益。通过财务管理活动对成本有效控制，提高资金的利用率，同时企业的各项管理费用得到有效控制，包括员工的工资、福利以及各种招待费等都合理控制，可以实现企业的利益最大化。在具体的工作中采用统计数据分析的方法，可以获得一定的成本管理成效。在企业资金的运行过程中，按照相关的规范对资金合理控制，可以避免资金浪费。
1.3采用统计数据分析企业利润总额
衡量企业经济效益中，利润是重要的指标。总利润金额中所涵盖的内容主要包括产品销售中所获得的利润、企业营业外净收入等。企业的经营中所获得的利润就是企业在经营的过程中，在收入的金额中扣除折旧、营业税以及成本消费等的剩余费用。营业外收入中，所涵盖的收入包括非流动资产处置所获得的收益、无形销售所获得的收益、非货币性资产交换所获得的收益、债务重组所获得的利润、政府提供的补贴、罚款中所获得的收入、以及获得的捐款等。在企业运营的过程中，在各种因素的影响下，企业的利润就会出现不稳定状态，很有可能导致企业没有达到预期的利润目标。在分析企业总利润的过程中采用统计数据分析的方法，可以准确的评估企业所获得的利润。所以，对于企业的资金使用合理控制，有助于提高惬意的经济利润。
2现代企业财务管理中提高统计数据分析效率的有效策略
2.1提高统计数据分析效率就要控制好产品生产周期
中国的市场经济多元化发展，各项管理体制没有与时俱进，使得企业进入到市场竞争环境中面临各种风险，必然会影响企业的运用，企业的经济效益会因此而下滑。企业重视财务管理，采用统计数据分析的方法，可以对企业的经济利润进行分析，使得企业的成本得到有效控制，对企业销售业务的盈利可以起到一定的促进作用。企业的经营管理中要提高企业的经济效益，对于产品生产周期合理控制是非常必要的。这就需要企业对产品设计予以优化，主要是从企业的产品质量控制为主，提高服务质量，使得企业的产品经济性得到提高。此外，还要分析市场，以市场需求为导向制定产品策略，使得企业产品的经营风险大大降低，提高企业的经济效益。
2.2提高统计数据分析就要强化监督管理工作
企业在财务管理的过程中，由于统计数据分析的具体操作复杂，所涉及到的内容非常多，就需要做好统计数据的监督控制工作，这是保证统计分析中获得准确结果的关键。企业对统计数据分析的流程要明确，将相应的数据分析体系建立起来，还要制定有效规范，使得统计数据分析严格按照规范执行，使得统计数据分析中所获得的结果更为的真实、准确。统计数据分析所获得的结果还要接受验证，在这个环节需要对相关的数据信息进行比较，对于遗漏的数据信息以及不正确的数据信息都要及时处理，使得统计数据分析所获得的结果具有更高的准确可靠性。
2.3提高统计数据分析效率就要重视员工培训工作
为了通过采用统计数据分析的方法将财务数据提取出来，就需要提高员工的素质，做好员工培训工作是非常必要的。企业对员工的培训要高度重视，主要是对员工的综合能力进行培训，让所有的员工对于统计数据分析方法要充分掌握，并在工作中合理运用。企业还要强化员工的专业技术培养，使得员工在专业领域中提高工作质量，而且能够积极承担起责任，端正工作态度，做好每一项工作。此外，企业还要将问责制建立起来，发挥激励机制的做作用。采用问责制的方式对企业员工的行为可以起到一定的控制作用。激励机制的运行中，可以将员工的积极性调动起来，使得企业的生产活动和经营活动得以顺利展开，统计数据分析中所获得的结果有更高的利用价值。
2.4提高统计数据分析效率就要采用先进的分析方法
采用先进的分析方法进行统计数据分析，可以提高工作效率。将计划数据信息与实际产生的数据信息相不计较，对比企业在不同的发展时期所完成的任务的情况，对于企业当前的运行状况进行分析。通过对数据信息的比较，深入研究先进的统计分析方法，更好的为财务管理提供服务，提高管理效能。
3结语
综上所述，在现代企业财务管理中，统计数据是具有很高的应用价值的，因此做好统计数据分析工作非常必要。在企业的财务管理工作中，数据是基础，关乎到财务管理工作是否能够顺利展开，关乎到企业的未来发展。随着企业的规模化发展，会产生大量的数据信息，要从这些数据信息中将有价值的数据提取出来，就要采用统计数据分析的方法，将统计结果作为财务管理工作的重要依据。采用科学的统计学方法对财务管理数据进行分析，基于所获得的结果还可以对企业的产品销售数据、所获得的利润以及产生的管理费用做好分析工作，作出决策，以获得更大的效益。
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数据分析方法范文8
【关键词】计算机技术；信息管理；数据分析
随着时代的发展，技术逐渐贴近生活。从近几年大火的人工智能技术就能看出，人对便捷舒适的生活追求越来越高，对工作的效率要求也越来越高。计算机应用于工作中就能完美的解决这一问题。许多的工作本质上都是进行信息管理和数据分析，本文从计算机在信息管理、数据分析的应用、以及未来信息管理和数据分析的发展方向三个方面阐述计算机应用技术在信息管理及数据分析中的实践应用。
1.信息管理中的计算机应用技术
1.1信息管理现状
信息管理是人们为了高效率的开发和利用信息资源，对信息资源进行控制、计划、领导、组织的活动。信息管理的对象是人类的活动，是记录人类活动生产并且对这些行为进行分析的技术。随着社会方方面面的发展，信息种类越来越多，需要处理的信息呈几何倍的增长，这时候如果采用传统的方式工作量将会十分庞大，对于从事信息处理的人来说是一个大的负担，并且容易出错。比如在此次肺炎疫情期间，全国推行健康码，每个人只要在特定的小程序录入自己的出行信息，系统就会自己储存下来跟肺炎感染者的出行轨迹匹配，对有感染风险的人进行通知，及早治疗，这不仅简单快捷而且准确。若是采用传统的纸笔登记，不仅对于登记处的工作人员非常危险，效率还非常低，容易出错。目前的计算机技术的发展给人们以启发，将计算机技术应用于信息管理。计算机具备便利和快捷的提点，合理计划信息管理中计算机的使用方法，促进信息管理效率进一步提升，并且能够保证质量，使工作化繁为简。简单举例，老师对全体同学成绩进行排名，若是用传统的方法需要耗费老师大量的时间在这件无意义的事情上，现在的EXCEL在极短时间内就能筛选一切老师想要的信息。但是计算机应用于信息管理时对操作人员提出了新要求。操作人员必须能够熟悉所应用的系统和所收集信息的性质，不仅要具备计算机相关知识，还要具备所收集信息的相关知识。现在社会上对于此类信息管理的人才需求也较大，专业的人才才能更有效的进行信息管理。
1.2计算机技术对信息管理的促进
随着计算机技术的发展，现代化的信息管理也是依托于计算机应用技术的。在信息管理过程中大量的应用计算机技术使信息管理的效率和准确性提升。计算机技术的应用减轻了工作人员的负担，更加的简单快捷。计算机技术在信息管理方面除了高效、准确、简便之外还有一个功能就是保密性好。在进行信息管理上采取各种手段进行加密，保护信息安全性。应用计算机建立完备的信息管理系统。专业的信息管理人才才能将信息管理系统的作用发挥到极致，并且充分突出系统的优点。专业人员运用网络技术，数据库技术，多媒体技术对信息管理系统进行构建、优化和应用。比如在进行学生档案管理时，传统的方式是纸质材料，在学生升学时自行转到新的学校去，进行信息化管理后，学生的一切奖惩情况，转退升学情况一目了然，在学生毕业后直接可以跟随学生本人去到新的学校。整个过程是计算机自行完成，工作人员只要批准档案调出和接受档案即可，这种高度的自动化呈现出计算机应用于信息管理的科学化，体系化。
2.数据分析中的计算机应用技术
2.1数据分析现状
数据分析是利用某种统计分析数段对收集来的数据进行分析，汇总，理解找出规律并对未来做出预测。数据分析的目的是提取有效信息得出结论，总结生产生活规律，追求利益最大化。比如说，某公司要对某一产品进行促销，要求得到促销方式和销量的关系。这时就要求整理对比前几个月的促销方式和销量的关系，简单的数据并不直观，对数据进行分析，制成图表进行分类整合以便制定此次的促销计划，使利润最大化。还有现在很火的大数据推送，人们在网络上买东西，商家数据库会记录他们每一次消费内容和浏览的内容，然后给他们推荐可能感兴趣和可能需要的产品，使自己利润尽可能最大化。其次利用数据分析还可以进行公司未来方案制定。公司要达到什么目标，提出假设，让假设变现的过程就需要大量的数据支撑。然后进行数据分析，数据分析是最重要的一环，之后的一切工作都是基于数据分析的结论而得出的。除了企业里应用数据分析进行规划，在科研中数据分析也有很大的用处。比如研究某一钢材的组织、保温时间和断裂韧性的关系。此时得到的数据有三组，用origin进行绘图和分析能够一目了然的得出结论。这个是实验得出结论，在经验公式的探索中数据分析是起着至关重要的作用。比如在物理学中测试线性电阻伏安特性实验中，对于大量的电流电压数据进行拟合得出结论。这种结论由于实验数据个数的限制不一定在未来是完全准确的，但也具有很大的指导意义，这就叫数据拟合，是数据分析的一种。数据拟合的提出已经有很长的历史，最开始是用纸笔进行计算，这种原始的方法不仅费时费力还容易出错。应用计算机技术进行数据分析，比进行信息管理更加复杂，数据分析对操作人员提出了更高的要求，数据分析的软件更强大的功能，需要专业人员不断地学习才能跟上社会发展的脚步。目前在各行各业大量的应用计算机进行数据分析已经成了潮流，也因此出现了新的职业，数据分析师。数据分析师在未来的发展中将是一个有潜力的行业。
2.2计算机对数据分析的促进
计算机参与数据分析不仅仅是简单的计算公式和对数据进行排序筛选，还有更重要的预测作用。人们分析数据和管理信息最终目的都是研究某一人或物的为了发展方向，计算机的加入使数据分析的范围扩大了，数据不仅仅是一个个冰冷的数字，而是一种行为一种生活方式一种现象。某种程度上来说有计算机参与的数据分析和信息管理是类似的。信息管理更加偏向分类，利用，数据分析更偏向预测。信息管理和数据分析有了计算机的参与后应用更广，对于信息和数据的理解更加宽泛，不仅仅是局限于数字。但是在应用过程中由于计算机所具有的特性，应该对信息进行数据化，把现象转化成计算机能理解的方向。这就要求信息管理分析人员有很强的逻辑性对信息进行转变。在未来的发展上，计算机会一直应用于数据分析，并且会扩大它本身的应用范围。数据不仅仅是数字，凡事计算机能识别的信息均为数据。计算机现在已经可以处理图像，音频，视频等这一切均可转换为数字进行处理。
3.计算机应用技术在信息管理及数据分析中未来的发展方向
3.1完备性
计算机技术快速发展，应用于信息管理及数据分析中将会越来越多。对于信息管理和数据分析软件的发展，它的功能将会越来越完善。比如，现在广泛应用的MATLAB作为数据拟合的入门软件可以进行函数分析或数据拟合，但是对于更高级的数据预测就不能做了。为了发展就希望某一软件尽可能的涵盖所有可能用到的功能。当然这里的完备性是相对的，人类的需求无止境，永远不会有完全完备的软件。
3.2简便性
虽然要求进行信息管理和数据分析的工作人员专业高效的，但是对于大部分的企业来说，聘请专业人员增加了人力成本。此时操作系统的简便性就十分重要，操作系统应用简单，对于众多非专业人士也能轻松的操作，这对于信息管理系统的普及也有很大的好处。要发展“傻瓜式操作”，毕竟对于大部分只使用系统的人来说不需要了解原理，傻瓜式的操作降低准入门槛，压缩数据库进行远程服务能够扩大应用群体。
3.3快捷性
计算机之所以被应用到信息管理和数据分析中最主要的原因就是计算机提高信息管理的效率。比如在医院中实行信息化，医生用电子处方不仅让其他各部门更快的收到信息还节约了资源，有利无害。
3.4系统性
计算机有记忆功能，能够全面分析和处理数据。不仅可以从小的方面入手处理细节还能纵观全局，查看整体的数据走向和信息倾向，从根本上解决了人力分析处理的不完全性。计算机还可以就某一问题进行提示，防止漏掉关键点。
4.结束语
综上所述，计算机技术在信息管理和数据分析中有非常广泛的应用。目前已经进入了普及化阶段，在未来会有更优质的操作系统和性能更加强大的计算机服务于信息管理和数据分析。
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