数据分析的前景范文

导语：如何才能写好一篇数据分析的前景，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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大数据是信息技术快速发展的产物，其对教育系统能够产生深远的影响。以数据的形式呈现教育给教育领域带来了一次革新。在大数据模式之下，可以分析学生学习行为和变化的内在联系性，可以有效的挖掘教育领域更加深层次的问题。进入新世纪第一个十年间，大数据这个名词的出现为教育领域带来了全新的模式和挑战。学校在办学过程中，拥有了越来越多真实的、有用的、有价值的海量数据信息。这些强大的数据资源可以为教育发展提供强有力的智力支持和数据分析，在教育系统中大数据的应用具有强大的教育工具价值和时代意义。而积极探索将大数据如何应用到教育系统中，是需要我们重点思考的一个问题。

一、国外教育系统应用大数据的现状分析

大数据应用到教育系统中，能够对学生从小学到大学各个时期的学习行为、考试成绩以及职业规划进行详细的关联分析和研究。在国外很多这样的数据信息已经被国外政府机构完好的保存起来，用于今后的统计和分析。现阶段，大数据分析已经被应用到发达国家像美国、日本等国家的公共教育系统中，其成为了促进本国教育系统改革的重要信息基础。为了顺应时展的步伐，美国政府部门在2012年投入一项花费2亿美元的公共教育大数据计划，通过这个项目美国政府希望能够对美国的教育体系进行完善和改革。进入新世纪以后，在美国的教育系统中，逐渐兴起了一股在线教育的潮流，通过这种教育哈弗和麻省理工大学可以收集大量的数据，从而更好的研究世界各地各个国家的教学模式和学习行为，从而打造出适合不同国家学生学习的在线教育平台。通过记录学习者鼠标的点击数量，可以对学习者的学习行为和学习轨迹进行研究，发现不同类型的学习者对不同知识点的反应情况，用多少时间去学习，哪些知识点需要重复讲解或者强调，哪些学习工具和学习方式能够提高学生的学习效率。在追踪个人学习数据时，虽然是杂乱无序的，但是当很多人的数据收集到一定程度之后，群体行为就会在数据中呈现出一种规律，通过分析这些数据的内在联系性，在未来在线教育平台建设过程中才能弥补没有教师面对面交流指导存在的不足，提高知识传播的针对性，比如知识对受教者的投放强度、进度、反馈等。

二、大数据在教育领域应用的前景分析

1.利用大数据研究学生行为和变化内在的联系性

通过目前各类已广泛使用的教育信息系统途径，学生的行为会被各种数据所自动保留，例如学生在学校的时间、按时上课的情况、课堂听讲是否积极主动。在应用过程中以互联网技术和云计算等综合技术为基础，在对学生管理过程中，从数据库中寻找有价值的数据信息，经过全过程性和综合性分析，找到学生与知识之间存在的内在联系性，分析背后隐藏的逻辑关系，并做出合适的教学决策。在学校中积极应用计算机技术和智能通信设备保障了学生和家庭、学生和教师、学生和社会之间的沟通和交流。在大数据背景下，学生在学校的各种表现都可以用数据形式真真切切的反应出来。其能够表现当下学生的行为表现。一方面，可以通过学生之间的行为变化发现内在的联系性。一方面，大数据时代可以显示学生的历史行为，各种数据表单都能够记录下来。通过这些数据我们可以发现学生的学习兴趣，特长爱好等因素。另一方面，大数据可以通过云计算反应学生的变化趋势。学生的变化通常情况下都是不是很明显，只有当学生出现问题之后，才能发现，而数据从开始到结束是有时间差的，这样就可以通过数据提早发现学生的变化，避免产生不良的结果。

2.利用大数据挖掘学生内在特征

传统教学模式通常都以学生的考试成绩判断学生是否优秀，忽视了学生自主发展的空间。例如两个学生在物理考试中都取得了90分的成绩，从表面上看两个学生的分数是一样的，但是通过大数据分析可以发现，一个学生在学习过程中主要依靠的是思维能力，而另一个学生主要靠死记硬背取得高分，结果相同，但是过程明显不同，在未来这两个的人个各自的发展也不尽相同，其中以逻辑思维能力学习的学生，在今后的学习中能够更加顺畅，发展更加长远。而凭借记忆取得好成绩的学生思维能力不足，对今后的学习十分不利。相同的结果不一定具备相同的知识结构，成绩会掩盖一些不足的地方，会影响学生全面发展，而大数据能够反映学生阶段性的自我认知，对个人成长具有指导性作用，帮助学生弥补能力方面的不足，能够更加全面的反应学生在发展过程中存在的问题和风险。

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关键词：晚期宫颈癌；新辅助化疗；术后病理

宫颈癌是妇科中的一种常见恶性肿瘤，其发病率非常高，据临床资料统计，宫颈癌疾病的发生率仅在乳腺癌之下[1]。以往行传统手术治疗，可取得较好的治疗效果，临床有效率超过了80%，不过若患者肿瘤体积较大，利用传统手术则无法起到明显作用[2]。近几年，化疗药物在临床中的应用非常广泛，人们已经意识到新辅助治疗的重要性，其也在宫颈癌疾病的治疗中充分发挥了作用。

1资料与方法

1.1一般资料 以我院在2010年1月～2013年2月收治的36例晚期宫颈癌患者为研究对象，所有患者均于化疗结束后约2～3 w后行手术治疗，将其作为观察组，患者年龄在27～52岁，平均年龄（42.32±5.86）岁，腺癌5例、鳞癌31例。取同期收治的直接行手术治疗的36例晚期癌症患者作为对照组，患者年龄在26～53岁，平均年龄（42.18±5.25）岁，腺癌6例、鳞癌30例。所有患者均经病理活检，被确诊为宫颈癌，患者均行子宫切除加盆腔淋巴结清扫术治疗。两组患者在一般资料上无统计学意义（P>0.05）。

1.2方法

1.2.1对照组 直接行手术治疗。

1.2.2观察组 在行手术治疗前，接受新辅助化疗。取135～175 mg/m2紫杉醇，利用雷尼替丁、地塞米松与苯海拉明，对患者使用紫杉醇后可能出现的过敏反应进行预防。取70 mg/m2顺铂，静脉滴注，完成两个周期的化疗后，可在化疗结束后2～3 w，为患者行手术治疗，周期与周期之间相隔3 w时间。

1.3治疗效果评价标准 完全缓解：患者肿瘤消失。部分缓解：肿瘤体积缩小幅度超过50%；未缓解：患者肿瘤体积与治疗前相较无明显变化，甚至出现了新病灶[3-4]。

1.4统计学方法 对本组研究的数据采用SPSS 16.0统计软件进行分析，计量资料以均数±标准差（x±s）表示，采用t检验，对计数资料采用χ2检验，P

2结果

2.1治疗效果 从本次研究中可看出，观察组中完全缓解者18例，部分缓解者15例，未缓解者3例，总缓解率为91.7%，对照组中完全缓解者15例，部分缓解者12例，未缓解者9例，总缓解率为75.0%。观察组完全缓解率优于对照组，对比差异显著，具有统计学意义（P

2.2出血量与手术时间 观察组手术时间与出血量均低于对照组，对比差异显著，具有统计学意义（P

2.3术后病理 从患者的术后病理上看，观察组宫旁累及、脉管受侵、淋巴结阳性所占比例分别为5.6%、8.3%、5.6%。对照组宫旁累及、脉管受侵、淋巴结阳性所占比例分别为19.4%、16.7%、33.3%。观察组宫旁累及、脉管受侵、淋巴结阳性率均低于对照组，对比存在较大差异，具有统计学意义（P

3讨论

在现阶段宫颈癌疾病的治疗中，顺铂被认为是对这类疾病治疗的最有效药物，它常与紫杉醇联合使用，在宫颈癌疾病治疗中的应用非常广泛[5]。在本次研究中，观察组患者于术前实施了新辅助治疗，主要利用了顺铂与紫杉醇这两种药物，观察组患者经治疗后，治疗有效率高达91.7%。

在以往的手术治疗中，部分宫颈癌患者于术前不接受辅助化疗，仅通过手术治疗不能确保疾病治疗效果，且复发率较高，严重影响患者的生存质量。随着医疗技术的不断进步与发展，新辅助化疗被应用于宫颈癌患者的疾病治疗中，给晚期宫颈癌患者带来了希望。于实施手术治疗前行新辅助化疗，肿瘤细胞播散活力会大大降低，同时还会降低淋巴结转移率，也会手术治疗提供了条件，化疗药物极易进至瘤体中，可有效抑制肿瘤生长。它可使患者肿瘤缩小，提高手术切除成功率，将微转移消除，减少不良预后的出现，使放疗敏感性增强，降低疾病复发率[8]。

从本次研究中可看出，观察组患者在手术治疗前实施新辅助化疗后，患者的手术时间与出血量均低于对照组，这说明实施新辅助化疗，可有效缩短手术治疗时间，降低术中出血量。从患者的术后病理上看，观察组宫旁累及、脉管受侵、淋巴结阳性率均低于对照组，对比存在较大差异，这表明新辅助化疗可减少不良预后，提升患者生活质量，对于局部晚期宫颈癌患者的疾病治疗有着重要意义，值得临床推广应用。

参考文献：

[1]董敬敬.局部晚期宫颈癌术前新辅助化疗的临床分析[D].大连医科大学，2012.

[2]赵晓东.局部晚期宫颈癌术前新辅助化疗的应用价值[J].肿瘤基础与临床，2011.

[3]王全利.局部晚期宫颈癌术前新辅助化疗52例的疗效分析[J].南京医科大学学报，2011.

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英国著名自然灾难专家、世界知名环境科学家比尔·麦克古尔在著作《7年拯救地球》中提出：人类如果不立即采取行动，减少大气中温室气体的排放，2015年将成为地球命运的转折点。

就连一向以关心国际金融形势为主的世界银行也在2012年11月了一份名为《降低热度》的报告。报告指出，如果我们任由全球变暖的趋势持续，到本世纪末，全球气温将会上升4℃。

报告认为，这一后果将是灾难性的：沿海城市可能被淹没；粮食生产风险增大；水资源匮乏情况将进一步恶化；生物多样性会遭遇不可逆转的损失。

2012年年末，国际能源署（IEA）了《2012年世界能源展望》（下称《展望》），对2035年前的全球能源趋势作出了预测。在报告中，IEA悲观地表示：“各国在哥本哈根气候会议上商定的，到本世纪中叶，将地球温度上升控制在2℃以内这一目标正变得难以实现”。

未来我们该如何应对全球气候持续变暖的挑战？《中国经济周刊》记者独家连线IEA首席经济学家法提赫·比罗尔（Fatih Birol），请他来为我们解读：面对能源和气候危机，我们还能做些什么。

可持续发展任重道远

IEA在《展望》中指出，即使考虑到未来各国的发展政策，我们依然不能确保全球能源体系能够进入可持续发展的轨道。

《展望》预测，从现在到 2035 年，全球能源需求将增长三分之一以上，其中60%的需求增长来自中国、印度和中东地区。尽管世界各国对于低碳能源的使用与开发都处于稳步增长的状态，但是未来化石能源（煤炭、石油和天然气）仍将主导全球能源的消费与使用结构。

在过去10年里，煤炭几乎占据全球能源消费增长的50%，其增速甚至超过了其他所有可再生能源。报告预测，中国的煤炭需求将在2020年达到顶峰，并将持续至2035年。

谁来代替核电？

为了减缓全球气候变暖的趋势，各国都鼓励发展清洁能源，许多国家都把核电作为未来重要的发展方向。但福岛核事故令核电风光不再，许多国家纷纷重新评估核政策。谁来代替核电成为一个棘手的问题。

《展望》指出，目前全世界电力需求正在以近两倍于世界能源需求的速度增长。尽管在2035年前，煤炭依然是全球发电的主要燃料，但在全球新建发电能力规划中，一半的新增能力将以可再生能源作为燃料。

《展望》预测，到2015年，全球可再生能源将成为全球第二大电力来源，并在2035年接近第一大电力来源——煤炭的发电量。

可再生能源迅速增长的原因在于其技术成本逐年下降、化石燃料价格不断上升。此外，各国对可再生能源的补贴不断上升也是一个重要原因。2011年，全球对各种可再生能源的补贴约为880亿美元，2035年将增至近2400亿美元。

对话比罗尔：中国将成为全球绿色能源投资的领头羊

《中国经济周刊》：目前世界各国在能源利用，尤其是节能减排方面的进展如何？

比罗尔：几乎全世界各大能源消费国都已经宣布了自己的目标和措施：中国的目标是到2015年将二氧化碳排放量降低16%；美国则采用了新的燃料经济标准；欧盟承诺到2020年，将把能源需求削减20%；日本试图到2030年将电力消费削减10%。虽然这些举措有助于改善过去10年全球能源效率表现不佳的局面，但是全球节能减排可挖掘的潜力依然十分巨大。

《中国经济周刊》：IEA对于改进能源使用效率有哪些建议？

比罗尔：我们认为世界各国在能源效率利用方面都还存在着巨大的、未被发掘的潜力。一般来说，我们可以从工业产业、交通运输、发电和建筑等四个方面去寻找可降低能耗的机会。大量的研究数据表明，目前世界上在建筑领域方面尚有五分之四的潜力未被挖掘， 而工业产业领域有一半以上的潜力尚待开发。

中国目前在建筑领域的能耗控制已经取得了巨大成就，但在其他方面仍有很大的进步空间。我相信，世界各国只要在这四个领域内制定出一系列可行政策，一定可以降低能耗，提升经济效率。

《中国经济周刊》：在过去的10年里，中国的节能环保产业大约以15%～20%的增长率逐年递增，您如何评价这些产业的增长？

比罗尔：最近这些年中国在降低能耗、提高能源使用效率方面进行了巨大的投资，这些投入也为中国经济带来了巨大的财富。目前全球风机产量约有30%来自中国，全球约有20%的太阳能发电量来自中国，可以说，中国环保产业的发展之路影响全球。

我们预计未来中国将在风能领域投资6000亿美元，在太阳能领域投资2000亿美元，这将使得中国成为全球绿色能源投资的领头羊。我相信，中国在节能环保产业的技术将会不断提升，并将造福世界。

《中国经济周刊》：国际社会原本的目标是在本世纪内将气温升幅控制在2℃以内，但是现在看来这一切正变得难以实现。面对这一现状，您认为我们该如何应对？

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关键词：商业智能 中小企业 物流 应用

1 概述

物流过程管理的信息化是现代物流与传统物流的主要区别之一，也是现代物流提高服务质量、取得经济效益的核心手段。物流信息管理系统可以解决不同物流环节之间即时的信息交流、业务衔接、任务调度与资源平衡等问题，现在一般的物流企业多多少少都有了自己的信息管理系统，有的还不止一套。物流信息管理系统应用一段时间后，不可避免地会为企业积累一笔财富――大量的即时业务数据，如何从这些数据中挖掘财富，利用它们为物流决策提供支持，把企业信息管理水平提升到更高的层次，自然成为物流企业对信息管理进一步的要求。目前我国许多高端的物流企业，尤其是供应链上的第三方物流企业已经用上了以数据仓库为代表的商业智能工具，大大提升了企业的经营管理水平，少数有实力的物流企业还在探讨把部分BI技术与传统信息系统进行整合，依据物流行业的特性实现智能仓储、智能交通等。

可以看出，BI技术在物流行业的应用前景非常广阔。但目前能把BI应用到企业经营管理中的只是部分大中型物流企业。广大中小物流企业目前对物流信息管理系统中积累数据的再利用方式一般是从有限的报表和查询功能中提取原始数据，用EXCEL等办公自动化工具做简单的加工，为决策提供基本的数据支持，远远达不到分析历史数据以发现规律、获得知识、充分发掘历史数据价值的水平。在少数大企业应用BI技术提升企业管理水平，扩大市场占有率的示范效应下，中小企业对BI技术的应用同样非常渴望，但受一系列主客观条件的限制，使他们只能对这种“高端”的、暂时不会决定企业生死的技术望洋兴叹。所以BI在物流行业的应用潜力远远没有被发掘出来。

基于此，我们做了一个实验性的小项目，把传统BI软件BO（BusinessObjects）与进销存软件管家婆对接，利用BO对管家婆形成的数据进行分析。实验比较成功，表明这条路在技术上没有任何问题。但技术上可行并不表示市场就一定可行，本文就是基于笔者在这个实验中的工作，对BI软件在中小物流企业中普及应用的瓶颈及市场发展前景做一些探讨。

2 BI软件的功能

BI的概念由美国传入，目前并没有统一的定义，一般指的是对企业中已有的数据进行再加工，帮助企业做出明智的业务经营决策的一类工具，它的类型十分广泛，传统信息管理系统中都包含的报表生成、业务数据查询等功能，也在BI的范围内，所以BI并不是多神奇或高深莫测的东西，中小物流企业完全能用。

BO是市场领先的BI专业企业BusinessObjects（目前归属SAP旗下）的起家产品，是由语义层定义、数据库连接、数据分析、Excel嵌入分析等多个工具组成的套件。与BO类似，目前自称为BI系统的软件一般都是由多种工具组合成的套件，其中包含了查询、报表、数据分析、数据仓库与数据挖掘等几个主要组成部分，允许用户查询和分析特定的数据库或数据仓库，得出影响商业活动的关键因素，帮助用户做出更好、更合理的决策。不同的BI系统所包含的组合成分是不一样的，同样的组合成分其中的工具也有很大的差别，从而使系统的类型、功能、使用的难易程度、对数据分析的深度、所得结果的价值等等差别也非常大。

BI系统的使用也与其他类型的软件有很大的不同。专业的信息管理系统对业务类型、管理模式、信息管理的深度有很强的针对性，软件应用的效果与软件的选型，即所选软件是否适合企业的应用有很强的关联性，而软件本身的适应性是比较弱的，所以如果选对了类型，越是专业性强的软件越适用，效果越好，这也造成了应用软件市场的细分。但BI不同，除了少数专门针对特殊行业需求开发的专用分析工具外，绝大多数的BI软件都是由一些适应性很强的数据分析工具组成的。正因为它们适应性广泛，所以针对性不强。这些工具应用得成功与否，在很大程度上取决于实施的过程，所以BI软件的实施应用不是简单的软件安装与培训，而是在理解行业与企业需求的基础上再开发的过程。

3 BI软件应用的关键

把BI软件应用到物流行业，必须先设计系统模型。软件本身虽然有很大的灵活性，但这种灵活性多半是提供给专业人员，而不是提供给普通用户的。所以系统模型一旦确定，BI软件的具体应用方式、领域、功能就基本确定了，再要改动、扩充，不是普通用户能做到的。

物流企业BI系统模型的设计与普通信息系统模型的设计一样，必须考虑企业高层管理者、部门主管、信息管理人员及具体业务人员等各方在信息分析方面的需求。我国物流企业目前信息化层次不高，所使用的信息系统主要的功能在解决日常的业务管理与协调，只有极少数企业有对历史数据、海量信息进行分析的平台，一般业务人员不了解数据分析软件，纵有数据分析方面的需求，但能表述贴切、有效的不多。所以物流企业BI系统模型的设计需要有熟悉BI软件的功能与用法和理解物流企业业务管理，尤其是熟悉物流企业经营管理的两方面人才的配合，才能成功。换句话说，BI软件在物流企业的成功应用，需要的是行业经验。

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一、项目建设的意义

建设“工商大数据中心”项目是我市工商行政管理的重大项目，该项目的建成，一是有利于工作效率的提高。原来比较烦琐的统计数据获取将变的较为简便，业务部门的统计分析工作质量与效率将得到有效提高，真正靠数据说话。二是有利于服务能力的提升。数据的统计分析能力将得到大大提升，可以根据实际需求对数据作进一步的专题分析，服务于政府、社会的能力将得到有效提升，真正做到科学分析。三是有利于辅助决策能力的增强。数据统计更加快捷，分析更加高效，展示更加直观，为政府、领导提供辅助决策的能力必将得到进一步增强，从而真正做到科学决策、动态监管。

二、项目建设的目标

（一）构建市工商局市场主体信息数据库，为全局数据分析及其他业务需求奠定数据源基础。

（二）根据国家工商总局及市政府相关统计业务需求，实现常用相关市场主体信息多维度组合统计查询，同时满足业务部门日常查询及统计分析数据工作需求。

（三）借助可视化报告系统，对定期经常性数据统计分析工作进行自动生成，有效提升日常数据分析工作效率。

（四）对数据查询统计结果进行多维统计分析展示，实现多种可视化图表（包含静态和动态）直观展示构成、对比、趋势等变化情况，满足领导直观高效掌握市场主体情况的要求。

（五）建设市工商局大数据分析展示中心，通过运用数字化大屏集中展示各类统计分析成果、可视化报告，并对业务部门辅助决策、行动部署及可视化监控指挥等需求提供支持。

（六）根据市地方经济建设特点及宏观政策规划要求，逐步开展专题分析研究。

三、项目建设的组织领导

为了保证项目建设顺利开展，市工商局成立“工商大数据中心”项目建设领导小组，负责“大数据中心”建设的具体工作。由副局长任组长，办公室主任、注册处处长、个企处处长、公平处处长、外资处处长、消保处处长、市场处处长、商标处处长、广告处处长、财务处处长、监察室主任、信用处处长、网监分局分局长、信息中心主任、副主任参加，领导小组下设办公室，由兼任主任。各成员单位职责为：

办公室：负责“大数据中心”项目建设中的场地安排和对外横向协调。

注册处：负责“大数据中心”项目建设中的内资各类市场主体数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

个企处：负责“大数据中心”项目建设中的相关监管数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

公平处：负责“大数据中心”项目建设中的各类经济案件数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

外资处：负责“大数据中心”项目建设中的外资各类市场主体登记和监管数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

消保处：负责“大数据中心”项目建设中的消费者权益保护和各类投诉数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下和相关消保组织的协调沟通。

市场处：负责“大数据中心”项目建设中的各类有形市场数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

商标处：负责“大数据中心”项目建设中的各类商标数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

广告处：负责“大数据中心”项目建设中的各类广告数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

财务处：负责“大数据中心”项目建设中的经费保障。负责项目经费的预算和调整；负责每年财政拨款支付部分按照合同规定的履行。

监察室：负责“大数据中心”项目建设实施过程中的监督工作。

信用处：负责“大数据中心”项目建设中的合同监管数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；督促、提醒各相关业务处室做好企业信用数据的收集、清洗核对工作；负责系统上下的协调沟通。

网监分局：负责“大数据中心”项目建设中的本地区网络商品经营者与服务经营者数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。

信息中心：负责“大数据中心”项目建设中的技术支持与保障。负责项目建设中的环境搭建、软硬件的正常运行和日常维护保障；负责项目招投标和实施与运行维护过程中与相关服务商的协调工作。

四、项目建设的实施步骤

（一）2015年12月30日前，完成项目前景调研，专家论证，项目采购、资金和专项申报，招投标，工程监理聘请，评标、中标及结果公示等。

（二）2016年2月29日前，完成首次项目例会，施工场地现场勘查复量及初步设计方案及效果图，建设合同签署，组织机构搭建，数据源的获取，数据分析模型及应用需求的提出。

（三）2016年12月31日前，完成场地建设和环境搭建，建立信息数据分析库，运用数据清洗、抽取、加载、转换等技术，实现对市场主体等各类信息数据的多维检索、统计、分析、可视化展示等各项功能。

五、工作要求

（一）切实加强领导。要按照市工商局的统一部署，把“工商大数据中心”项目建设作为一项重要工作来抓，要明确部门分工，指定专人负责，加强协调，上下联动，积极配合，扎实有序地推进工作开展，确保完成项目建设任务。

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【关键词】大数据时代；岩土工程检测；发展机遇；发展前景

大数据时代背景下，数据与数据分析成为了各项工作开展的重要依据。但就岩土工程检测工作来讲，就需要大量的岩土分析数据、岩土历史数据、岩土变化检测数据等，这些数据对于岩土工程的开展具有至关重要的作用。大数据时代的到来为岩土工程检测技术的创新带来巨大的发展机遇，现代先进的计算机技术、计算机设备、理论基础、数据处理软件等成为岩土工程检测技术创新的重要资源。

一、大数据时代简介

大数据时代是一个以数据分析事物事物规律、原理、定义的时代，大数据时代下计算机设备、技术成为了最为重要的物质支撑。这一时代的到了改变了人们的工作方式，同时也为各项社会工作的开展带来了巨大的发展机遇。

（一）大数据时代定义

目前，国际上还没有准确的关于大数据时代的定义，但是，各地普遍认为大数据时代是一个与海量数据、数据处理、数据论证与分析有关的时代。这一时代下，社会工作的开展有了新的方式，人们对某一事物的理解和分析都将落实到具体的数据上，它将更多抽象的事物转化为了具体的数据。

（二）大数据时代特征分析

1、海量的数据信息。大数据时代比任何时期都要重视数据的生成、采集和分析，人们以数据来代替其所要研究的对象，包括航天航空、社会经济分析、网购行业发展等，都可以运用数据进行分析，且这些行业每天都在产生大量的数据。数据已经成为监督一个体系发展、分析行业未来变化和前景的重要工具。这一时代下所产生的海量的数据，使得各行各业比任何时候都要交往得更加的密切。

1、数字类型纷繁复杂。大数据时代下，人们监督和分析某一事物、行业的发展都是通过数据进行，行业的纷繁复杂造就了数据的多样性，由于各行业使用的数据分析方式不同、数据表现形式的不同、计算机和软件的差异，造就了数据类型的多样性。现代数据可以分为图文、表格、视频、音频、阿拉伯数字、罗马数字等多种形式，因此，不论是从其来源上、形式上、还是从其格式和表达方式上来讲，大数据时代下的数据都是纷繁复杂、形式多样的。

2、数据处理速度越来越快。在没进入大数据时代前，人们也会使用数据对客观事物进行分析，但是运用频率和运用幅度并不高，而且，由于使用的是人工抄录分析或传统计算机设备、软件，其分析速度非常慢。随着计算机技术的发展，进入大数据时代以后，人们应用于数据处理的硬件设施和软件设施更加的先进、优秀，数据处理速度也更快。

4、使用几率低。大数据时代下，虽然人们习惯于以数据监督或分析某一客观事物，而且对于一些事物一直实施着连续性的数据监督，但是在这些数据中真正能够被运用到的并不多，人们只会在需要的时候，或者只提取某一数据进行使用。因此，它的使用几率非常低。

二、大数据时代下岩土工程检测的发展契约

如今，社会各项工作的开展正在随着大数据时代的深化而变革。未来社会将不可避免的与大数据时代摩擦出创新的火花。下文，笔者将对大数据时代下岩土工程检测的发展契约进行简要分析。

（一）数据监测将逐步入主工程建设，并成为其中重要的技术支持和数据参考

现代的互联网、云计算、虚拟现实技术、专家系统等无一不是建立在数据分析的基础之上，这些技术都是通过一定程序的数据分析，建立一种用于工程建设的模型，为工程建设提供确切的技术方案。这些技术自研发以来，一直在高端的工程建设中发挥着巨大的作用。大数据时代的到来，将加快这些技术的普及，使它们能够被运用于中低端工程建设当中，并设计低成本、操作简单的技术，数据监测技术及其结果将成为工程建设中的重要资源，不断为工程提供可靠的论证资料。也许，在将来的某一天，工程建设在脱离数据监测以后，将艰难行径。

（二）传感器技术、监测方式及其设备未来将会获得巨大的市场空间

随着大数据时代的到来，今后各项工程的建设将普遍的运用其数据监测类技术。在各项数据监测技术中，各类型传感器以及监测方式是该项技术实施的重点所在，传感器和监测方式的存在使得该类型技术对数据的监测越来越精确、真实、及时、全面，提升了数据检测类技术的检测效率。未来，市场将不断增加对传感器技术、监测方式及其设备的需求，各类型工程建设所需的传感器、监测方式会不断的细化分类，逐步拥有自身专属的传感技术与设备、监测方式与设备。

（四）数据分析成为工程建设的重中之重

大数据时代的迅速带来，不仅改变了工程建设的方式，同时也将改变政府行为。简单而言，当工程建设与监测方式发生改变时，政府对工程建设的管理也将发生重大变革，政府所实施的管理方式以及相关的标准、校验方式都必须与当下的工程建设相吻合。当社会关于工程建设的所有系统都发生改变时，数据分析便成为了工程建设这一体系中的关键所在，施工队伍、建设企业、政府管理单位对工程建设与管理实施的任何手段都将与数据分析紧密的联系在一起。

三、大数据时代下岩土工程检测工作的发展期前景

海量的数据、复杂的类型、多样化的来源以及深度的处理应用都预示着未来的岩土工程检测工作将发生重大变革，在当前的岩土工程检测中也能略显一二。例如：人们利用计算机数据处理软件，分析记录岩土样本中各项成分的含量，推测岩土性质和特点。未来，岩土工程监测工程将会向着下述方向发展：

（一）工程数据监测门槛越来越低

现代岩土工程中能够运用上数据监测手段都是一些高端投资项目，诸如政府工程等。高端的数据监测手段需要先进的人才、昂贵精密的仪器设备，但是，随着大数据时代的推进，未来，数据监测手段所需的技术、设备等将向着大众化方向发展。数据监测手段俄使用门槛会越来越低。

（二）大规模、全方位、多维度、多场的岩土工程监测

如今，关于岩土岩土工程数据监测技术设备和仪器的价格一直在不断的下跌，关键性的传感器、数据分析设备价格都处于下降趋势，各类型宏观、微观、细观的精密设备将出现在工地现场，也就是说，今后的岩土工程检测将逐步的实现大规模、全方位、多维度、多场的岩土监测，岩土模型试验将直接展现于现场。

（三）传感器技术、监测方法进入蓬勃发展时期

随着人们对数据监测的重视，传感器技术、监测方法毋容置疑的会进入蓬勃发展时期。社会以及业内也将投入的更多的资源用于传感器技术、监测方法的研发和创新。

结束语：

大数据时代的到来为岩土工程监测方式的创新和改革带来了更多的发展机遇，在今后的行业发展过程中，必须要不断的根据大数据时代的需求和特性，研究创新更多的数据岩土工程监测技术

参考文献：

[1]王浩，覃卫民，焦玉勇，何政.大数据时代的岩土工程监测――转折与机遇 [J].岩土力学，2014（09）：163-164.

[2]朱鸿鹄，施斌.地质和岩土工程分布式光电传感监测技术现状和发展趋势――第四届OSMG国际论坛综述[J].工程地质学报，2013（01）：182-183.

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大数据是近两年来爆发的最热门IT概念之一。进入2012年，这个领域的风潮逐渐从专业IT人士和数据分析师，扩散到所有关注科技、互联网以及营销领域的人群中，甚至还包括政界人士。这种背景下，在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉；而在公共卫生、经济预测等领域中，“大数据”的预见能力也已经崭露头角。

数据背后潜藏着巨大的商业机会。以前只有Google、微软这样的公司能做大数据的深挖，现在已经有越来越多的创业公司进入，不同公司在不同层面的数据分析和服务领域正创造出新的商业模式。这些专注于数据挖掘和数据服务的公司将成为电子商务乃至互联网第三方服务业中的新兴力量。

对于IT厂商来说，这是一个自身从传统IT产品跨越到商业智能的绝佳机会；而对有志于这个领域的新型创业者来说，更是一个不可错过的新兴机会。以2012年的趋势看，有六个模式值得关注：基于Hadoop的分析工具和产品、数据收集再加工服务、数据可视化产品、社交媒体数据分析工具与方案、基于数据挖掘的商业智能与情报咨询服务。

基于Hadoop的分析工具和产品

越来越多企业开始使用Hadoop平台处理大量数据。基于Hadoop做面向开发者的分析工具集，或者直接面向企业IT部门的分析管理工具，越来越成为一种流行趋势。

很多传统的数据库管理系统开始整合Hadoop服务，以便更好地为企业服务，如惠普、戴尔、甲骨文、IBM等知名公司都分别有针对自家需求的Hadoop服务。此外，云端上的Hadoop服务让大数据分析和处理更加方便快捷。同时这也证明，目前开源的Hadoop相关的技术分析也存在明显缺乏相应的技术、环境、数据安全以及可行性，而这正是新商机。

Cloudera、Hortonworks和MapR是目前最被看好的“Hadoop三驾马车”，它们属于那种“纯大数据”公司——核心业务围绕Hadoop发行版和Hadoop应用展开。由于大数据核心技术Hadoop属于免费的开源技术，用户无需付费就可下载使用，所以Hadoop创业公司的盈利模式与Oracle这样的传统数据库巨头大不相同，它们主要靠提供Hadoop增值产品（软件授权费）和增值服务挣钱。

目前，规模最大的Hadoop企业当属Clouderao简单来说，Cloudera提供企业直接使用的企业版Hadoop，它开发了自己的工具包，让通过Hadoop搜索数据变得更加容易。同时，Cloudera还在努力建设更广泛的合作生态系统，从而让更多不同应用能使用Hadoop服务。

出身Facebook的创始人Jeff Hammerbacher在创办Cloudera前就使用Hadoop来分析社交用户行为，后来他将相应的技术转移到了Clouderag之中，目前Cloudera获得了7600万美元的融资。

Cloudera目前比较受关注的领域是医疗健康行业。简单来说，Cloudera采用大数据来改善大众的健康，而整个卫生保健行业也会因为受到大数据的驱动而催生更好的创新和服务。Hammerbacher指出，公司一个重要的客户就是Explorys Medical。他们通过采集病人数据，从而揭示疾病治疗、护理和药物测试等方面的见解。“我们要处理各种各样的医疗数据，比如说医生处方、图像、医生笔记等。消费者可以通过分享这些数据而推动医疗行业的变革。”

社交媒体数据

社交媒体所产生的海量非结构化数据一直以来都被作为大数据时代来临的标志。人们已经承认，随着像Twittter、Fcacebook等社交网络媒体的爆发，越来越多的商业活动和信息会受到他们的影响。目前，基于社交媒体的创业公司数不胜数，但从大数据角度进行商务挖掘和营销战略的，是最有前景的一类。毕竟，奥巴马利用大数据在美国大选中获胜的经典案例也是出自社交媒体分析领域。

另一方面Twitter开放其数据管道Firehose对于社交大数据分析来说无疑是一个晴天大利好。利用Twitter实时数据你几乎能进行各种数据分析，从奥斯卡电影人气到美国总统支持率，再到产品用户满意度分析，可谓一座不设防的数据大金矿。

但是掘金Twitter“快数据”也对分析系统提出了很高要求，Datasift是少数能吃下Twitter数据的顶级社会化分析工具之一。

Datasift是一个社交数据分析平台，向企业市场人员提供twitter、Facebook、Youtube、博客、甚至Wikipedia等社交媒体的数据可视化分析技术和服务，监测社交营销成效，并帮助品牌公司掌握突发新闻的舆论点，并制定有针对性的营销方案。它甚至创建了一个自己的互联网规模的关键词过滤系统，能够快速评估热门关键词。

另一个优势是Data Sif从Twitter购买了多年的数据同步授权，能够访问所有Twitter管道数据，并将子集卖给第三方，主要是企业客户。目前只有Gnip获得了同样的授权。举个简单的例子，Data Sift可以根据Twitcer的数据对两届奥运会进行横向对比，从中了解并分析公众对当时新闻和事件的反应。Data Sift的前景逐渐明朗，现在客户数已经超过了10000个。Data Sift目前已经拥有超过200个客户，其中不乏财富500强企业，Data Sift的收入主要来自向客户收取的每月200美元的服务费用。

数据收集在加工服务

数据的商业价值越来越被挖掘，但Hadoop并不能代表一切。一家著名的大数据公司Par Accel则颠覆了Hadoop的神话。ParAccel的CEO Chuck Berger指出，太多创业公司陷入了“大数据=非结构化数据的大数据=Hadoop”的逻辑。除了非结构化数据和半结构化数据以外，结构化数据也在快速增长。

ParAccel在数据领域也是久负名气的。它们最成功的案例之一是向美国执法机构提供数据分析能力——ParAccel通过了一些渠道获得不少犯罪数据，并对18000个有犯罪前科的人进行跟踪，从而向执法机构提供了参考性较高的犯罪预测。所以ParAccel也被成为“犯罪的预言者”。

今年登陆纳斯达克的“大数据概念股”SpIunk也是这方面的佼佼者。由于Splunk是以MapReduce架构为基础的软件，在普通的硬件上安装Splunk和Splunk转发器，就能构成大量字节，形成庞大的系统数据，这个量级可以达到每天数TB并逐渐向PB数量级扩大。而他们的软件可以为机器生成的海量数据建立索引，将其整理成可以搜索的链接。公司们则像使用Google那样来搜索这些链接，用来实时分析消费者行为。

具体来看，Splunk属于商业智能软件提供商，其软件可用于监控、分析实时的机器数据以及TB级的历史数据，且数据来源不限，可以是本地也可以来自云。比方说，Splunk可以实时对任何app、服务器或网络设备的的数据进行索引并提供搜索，这些数据可以是日志、配置文件、消息和告警等。据了解，Splunk的客户包括瑞士信贷、美国银行、Comcast、Salesforce、Zynga，LinkedIn、T-Mobile以及美国劳工部和能源部等。其客户数量超过3700，财富100强的大部分成员皆为其客户。比如社交游戏公司Zynga通过该公司的软件监测游戏功能，用来确定玩家卡在什么地方，离开游戏，然后就可以即时调整游戏，挽留玩家。

数据可视化等简化数据使用的服务

另一个不可忽视的现象是，大数据虽然对于计算机工程师来说并不是很陌生，但是它一直将营销人员等非专业人士拒绝于门外。不过这种状况会逐渐得到改善，因为很多大数据领域的创业公司在不断崛起，他们很多都是致力于让更多的人以更简单的方式“消化”这些数据。

Origami Logic就是一家让营销人员便于利用大数据的创业公司。通过数据可视化以及自助分析的方式，这个平台能够帮盼营销人员作出更有效果的策略。

这家公司打算在明年的早期相应的产品，现在还是处于内测阶段。根据联合创始人兼CEOOpher Kahane表示，Origami Logic的目的就是让销售和市场人员把CRM、社交媒体、邮件营销和调查报告等不同平台的数据汇合在一起，并做出相应的整理和分析，利用有效的数据帮助他们做进一步的营销活动或者衡量整个营销效果，让大数据不再是专业人士的私家工具。

QlikTech也是致力于这—领域的明星公司之一。值得注意的是这家公司是在90年代后期建立的，并从互联网危机中存活下来。QlikTech在2010年的时候顺利上市，目前用户数量为2600万，公司估值超过20亿美元，旗下的Qlikview是一个商业智能领域的自主服务工具，能够应用于科学研究和艺术等领域。

最近Google了Google BigQuery，方便开发者获取大量数据。QlikTech则和Google合作，以便于开发者更好的利用大数据。为了帮助开发者对这些数据进行分析，QlikTech提供了对原始数据进行可视化处理等功能的工具。

数据分析与商业咨询服务

全新的、更具竞争力的商业智能服务，这也是大数据最为吸引人的地方之一。传统数据仓库的性能已无法应付庞大的信息，但是大数据（Big Data）技术使我们能够访问和使用这些宝贵的、大规模数据集以应对越来越复杂的数据分析和更好的商业决策制定——大数据将改变商业智能（BI）的布局，并能为企业提供一种有价值的数据源，这在当下已经成为了一种趋势。

颠覆传统的BI模式，Good Daca的愿景很庞大，它们提供的是基于云的数据分析服务。

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Keywords：big data of archive； data scientist； post requirements； post duties； quality demands

大数据时代，数据成为重要的战略资源。在电子办公深度与广度不断拓展的进程中，人类对数据“精、准、深”的要求日益突出。在基于数据决策、依赖数据管理等“以数据说话”的理念日益深入人心的大环境下，作为大数据的关键组成部分――档案大数据的地位和作用也逐渐凸显出来，它是大数据重要维度即历史维度数据的核心，在各个领域都有很好的应用前景。但是，应该看到，受保密、档案管理机制等因素的制约，档案大数据的应有价值还没有得到充分发挥，档案大数据与其他数据的整合还有一段很长的路要走。为提升档案资源建设与利用效益，对档案大数据进行分析，优化档案事业发展方案，更好地为领导决策和各领域工作的开展提供数据支撑，成为档案工作的重要组成部分，这就需要档案资源和档案事业数据的鼎力支撑。虽然从国家主管部门到各级档案馆（室），都在开展档案数据的统计和分析工作，但是，由于缺乏固定而专业的分析人员，从数据统计和分析的全面性、系统性、多维性、深入性和规范性等方面看，仍有待进一步增强。在此种形势下，档案大数据作用的发挥和档案事业发展的科学性很大程度上取决于档案部门自身结构的优化和管理资源使用效益的提升。

1 档案领域数据分析师岗位设置的意义

大数据时代，数据分析在各领域有着十分重要的意义，各行业对数据分析师的需求与日俱增。与其他数据相比，档案大数据很大一部分源于政府、军队等组织机构的活动，具有权威性和凭证性等不可替代的价值特点，虽然有着服务社会、服务百姓的义务，但又必须确保国家利益不受侵害。因此，在行业内部设立数据分析师岗位不仅是社会需求、也是档案行业组织机构结构优化的内在需要。

1.1 优化档案资源体系建设的需要。从局部看，各级档案部门都不同程度地存在着档案收集不齐全、著录不规范等问题。从整体看，各档案部门之间存在着档案资源交叉重复、数据异构等问题。系统地设置统计项目，全面地对档案资源建设现状进行分析，就可以准确地发现档案资源体系建设中的弱项和“瓶颈”。通信网络和数字设备发展实践告诉人们：当今，电子文件的增长几乎达到了几何级。例如，阿富汉战争期间，美军为打击一小股恐怖分子，其情报侦测、监视系统24小时产生的数据量就达53TB。在如此大的数据量面前，如何分类电子文件、确定保管期限？网站、微博、通讯交友软件等产生的数据，哪些是需要作为电子文件保存的、又该如何保存？现有馆（室）藏档案资源，哪些方面需要丰富、哪些方面需要“瘦身”？如何从国家层面调控档案资源体系建设？这些均有待于档案领域数据分析师从“保存历史、服务社会”视角、以可靠的数据和科学的分析给出建设性的解答。

1.2 分析和把握档案利用规律的需要。档案资源的利用是有规律可循的，掌握了这个规律对于提升档案资源利用率是十分有益的。有的档案资源，其利用具有扩展效应，即一次成功利用可能会激发人数更多、范围更广、程度更深的利用，例如名人档案、著名战役档案、历史典故档案等；有的档案资源，其利用具有递减效应，即一次成功利用之后可能很长时间内不会再有第二次利用，例如事关普通百姓的个人档案。如果机械地根据其前段时间的关注热点推荐档案信息服务产品，则不仅达不到理想效果甚至还会引起用户反感。依托数据分析师的科学分析，有助于档案部门聚焦服务热点，提前做好档案信息服务预案，根据用户需求方向准确提供档案资源及其编研产品服务。

1.3 推动档案管理科学发展的需要。近年来，档案事业出现了一派欣欣向荣的景象，尤其是档案信息化建设、民生档案的收集与管理等得到了长足发展。但是，无论是硬件建设、还是软件建设，离精细式、集约化科学发展尚有一定距离，这就需要发挥档案大数据的决策助手作用。对于不同学识背景、不同工作经历、不同职业精神的数据分析人员来说，同样的统计数据得出的结论也是不尽相同的。设置固定的数据分析师岗位，则有益于提升数据统计和分析工作的科学性。通过数据分析师对档案事业分门别类的统计和分析，可以有效地冲破经验主义思维的“篱笆”，发现和把握新形势下档案管理工作的发展规律，更加统筹、协调和集约化地利用管理资源，构建档案事业发展的良好生态。

1.4 更好地服务社会发展的需要。如果说“读史可以明智”只能模糊地形容档案的作用，档案大数据在金融、医药、卫生、交通、安全和军事等领域的成功应用，已经很好地量化和解释了档案大数据的价值。它是转换思维方式、科学决策的直接支撑，是引领社会更快、更好发展的“催化剂”。设置档案大数据分析师，无疑会有助于提升档案信息服务于社会的广度与深度。同时，也有助于档案部门把握契机创新服务社会的模式与内容。

2 档案领域数据分析师的岗位职责

档案领域数据分析师，可以依据各级主管部门、档案馆（室）的编制和事业发展状况合理配置，其职责主要是从档案资源建设、档案利用、档案事业综合发展以及档案文件内容等方面进行数据统计和分析，并制定优化方案和提出发展规划建议。

2.1 档案资源数据统计和分析。档案资源数量统计和分析，主要是对馆（室）藏或者主管范围内的档案资源数量情况进行统计和分析，包括对各全宗文件数量的分类统计和分析、同类全宗文件数量的对比分析、现行全宗文件产生量与归档量的对比分析、永久档案与定期档案数量的对比分析、不同类型载体档案数量的对比分析、不同地域不同系统档案移交数量对比分析、不同时期档案数量对比分析、不同密级档案数量对比分析等。

档案资源质量统计和分析。主要是对馆（室）藏或者主管范围内的档案质量情况进行统计和分析，包括档案资源载体和信息完好度分析、档案资源结构分析、档案著录情况分析、档案信息化建设情况分析、档案目录数据库质量分析、档案全文数据质量分析、档案缩微情况分析、档案修复情况分析等。

档案资源优化方案的制定。基于馆（室）功能，在科学分析的基础上，提出一定范围内档案资源体系建设优化方案。主要是从档案资源结构和数量视角，有重点地对现有档案资源进行丰富、再鉴定工作。对明显存在缺失的馆（室）藏方向，分析档案资源可能的分布点，为收（征）集工作提供指导。具体分析档案著录、目录数据库构建情形，提供档案著录尤其是电子文件著录以及档案目录数据库优化方案。必要时，对全文数据质量进行优化。根据档案完好度统计，制定档案修复计划。

2.2 档案利用数据统计和分析。档案利用人群统计和分析。主要是对用户基本情况进行统计和分析，包括用户职业、单位、年龄、学历、档案专业知识、兴趣点、档案意识等，从共性和个性等方面进行分析和研究。

档案利用目的、利用效益统计和分析。主要是对档案利用目标和用户所获得的收益进行分析。从编史修志、工作查考、解决个人问题等方面对档案利用目的作进一步细分，分别进行统计和分析，并关注其利用效益。同时，分析一定时期内得到用户关注和利用的档案资源，尤其是得到用户重点关注或利用的档案资源。

档案检索效率统计和分析。主要是对档案目录和全文的检索效率进行分析，与图书情报资源等相关领域的检索效率进行对比，考虑其是否满足用户需要，有无改进策略。密切跟踪信息和知识领域的发展前沿，将先进的技术和工具应用到档案检索效率的提升上来，主要是对档案信息组织和检索模式提出创新方案。

档案利用发展趋势预测。由于社会和国家发展的需要，人们会在一定时期内有重点地开展某个或某些方面的工作。数据分析师应密切关注某个系统、国家乃至整个人类社会的发展形势，科学地统计和分析用户的潜在需求，准确地预测出档案利用的重点方向，从而有针对性地做好档案利用准备工作。例如，编史修志工作往往在国家层面、某一系统或行业层面进行统一行动，有的又会与编制体制调整、大型纪念活动、大项任务开展等时机紧密结合；个人利用档案，往往会与国家出台某项政策、某一年龄段人群的成长经历、某些文化活动的开展等密切关联。根据档案利用历史数据的分析、当前社会热点、用户关注方向等，引导档案信息资源的开发，借助大数据工具，利用档案信息资源整合平台，充分地进行知识挖掘，高效地构建专题数据库，向用户推送档案信息资源。

2.3 档案事业数据综合统计和分析。档案人才队伍建设情况统计和分析。当今时代，不仅要求档案工作者具有较高的信息素养，而且需要档案工作者转变理念，从知识管理视角出发，为用户提供问题解决方案。档案领域数据分析师应该对档案工作者个体素质和整个队伍建设情况进行统计和分析，要重点关注专业学历、知识储备、年龄结构、管理能力、信息素养和职业精神等方面。

档案事业组织领导形势统计和分析。组织领导是档案事业发展的关键。档案领域数据分析师，应可以系统地设置档案事业各类统计表格，并根据形势发展创新地设置统计项目和衡量指标。不仅要分析档案主管部门对档案工作的组织领导情况，还要分析各级组织机构对档案事业的组织领导形势，包括工作规划、经费投入和对档案事业的关注度等。

档案专业硬件、软件建设情况统计和分析。在国家大力倡导档案信息共享平台建设的情形下，对行业内硬件、软件建设情况进行统计和分析，要重点对档案馆（室）库房建设、档案安全体系建设、业务设备建设、档案软件系统建设等方面进行统计和分析，避免低水平重复建设、提升管理资源利用效益。

制定档案事业科学发展方案。档案领域数据分析师要适应大环境的需要，从档案工作者个体出发，提出人才培养和培训方案。从档案人才队伍整体建设出发，合理提出编制调整、人才配备和人才发展等建议。在硬件建设方面，从档案事业整体发展视角提供指导意见，合理配置各类设备设施。在应用系统开发方面，针对技术发展形势及时提供建议，为颁布软件系统需求标准、协调资源做出贡献。

2.4 档案文件内容大数据的分析和知识挖掘。无论是科技档案、专门档案，还是文书档案，其利用都是围绕着组织机构（或个人）的业务行为开展的。因此，从业务层面对档案内容大数据进行分析，是档案大数据分析的重要内容。根据各专业发展的需要，利用高效、可视化的图形分析工具，对档案文件内容大数据进行分析，挖掘出其中蕴含的知识点，以指导各领域业务工作的科学开展。

3 档案领域数据分析师的基本素质要求

数据分析师肩负着对档案事业各类数据进行统计和分析的职责，并且要根据分析结果制定出推动各行业科学发展的、切实可行的方案，这就要求其具有高度的事业心和责任感，具备档案、计算机、数学和管理等领域专业知识和技能。

3.1 思维开阔，开拓精神强。无论是统计项目的设置、还是优化方案的制定，都要求档案领域数据分析师关注相关领域前沿发展形势，具有开阔的思维和较强的创新意识，能够敏锐地捕捉到档案事业发展中的主要矛盾，打破旧的思维和工作运行模式，为建立起切合实际的、具有前瞻性的档案工作机制贡献力量。

3.2 档案专业功底扎实。档案领域的数据分析，其出发点和落脚点均在档案收集、管理和利用。因而，数据分析师应具备系统的档案专业理论知识。不仅要熟知档案领域基本理论，而且要掌握领域前沿发展和理论创新情况，密切跟踪行业发展实践，能够科学地设计好统计与衡量指标、优化和促进档案事业的综合发展。

3.3 掌握计算机应用专业知识。数据分析师经常要与计算机网络、多种软件工具打交道，必须具备较高的信息素养和扎实的计算机应用专业知识。档案领域数据分析师，应了解机器学习、人工智能和自然语言知识，能够结合领域实际，提出具体的统计、分析软件系统需求；能够熟练操作基本分析软件，掌握大数据分析工具的使用（如R软件、SPSS、MATLAB），准确地采集、处理数据，必要时进行数据迁移；能够在看似无关的数据中挖掘出蕴含的关联、发现档案资源建设和档案事业发展内在规律。

3.4 熟悉管理学基本理论。无论是档案资源管理、还是档案事业的综合管理，都离不开管理学基本理论的运用。因此，档案领域数据分析师应熟悉现代管理学基本理论，具有严谨的逻辑思维能力和较好的文字表述能力，能够运用管理学前沿理论来指导档案资源建设和档案事业科学发展方案的制定。

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1应用威布尔分布法进行机械零件可靠性试验数据分析

威布尔分布法是当下进行机械零件可靠性试验及数据分析常用的方法之一。应用威布尔分布法进行机械零件可靠性试验数据分析的研究，主要可以将研究内容总结归纳为以下两点。1.1威布尔分布法的基本概念。威布尔分步法在当下已经被全面应用于可靠性工程的试验中。应用威布尔分布法，可以实现概率值的有效获得，进而实现各项数据参数的有效评估，从而为各种寿命试验的数据处理工作的有效开展奠定稳定的基础[1]。威布尔分布法概念中的几个重要参数为t、b、tG以及T，分别代表所测试的对象的应用年限随机变量、所测试的对象的形状特点以及其各项曲线分布情况、所测试的对象的基本位置信息以及其最低应用年限和尺度参数、失效概率为0.632时的特征寿命。威布尔分布法的公式如下：()1bttoTtoFte−−−=−（1）1.2威布尔分布法在机械零件各项参数估计工作开展中的应用。威布尔分布法在机械零件各项参数估计工作开展中的有效应用，主要是借助图解法和解析法。图解法的应用便捷易行，对于检测人员的技术操作熟练程度要求也相对较低，但无法实现对于机械零件各项参数的精确核算。解析法则可以将先进的计算机技术全面应用于机械零件可靠性试验数据测试工作的开展中，但对于检测人员的操作方法和技术性有较高要求。在试验过程中，若是需要对机械零件的各项参数进行明确掌控时，建议应用解析法，以实现对真实分布情况的可靠掌握[2]。明确威布尔分布法的基本概念后，进行威布尔分布法在机械零件各项参数估计工作开展中的应用研究。在开展机械零件可靠性试验数据评估工作中应用威布尔分布法，可以发挥先进的计算机技术优势，更加全面地发挥其优势[3]。

2应用回归分析法进行机械零件可靠性试验数据分析

回归分析法在当下也经常被应用于机械零件可靠性试验数据分析工作的开展进程。开展回归分析法在机械零件可靠性试验数据分析中的应用研究，主要可以将探究内容总结归纳为以下几点。2.1回归分析法的基本概念回归分析法的应用，主要是进行数据统计原理应用的进一步精确化。应用数据统计原理，对各项数据进行线性处理，建立自变量和因变量之间的相互关系式，进而可以以回归方程的形式进行分析内容的更加具体的体现。根据当下回归分析法的具体应用情况，主要可以将回归分析法分为一元回归分析法和多元回归分析法两大类。回归分析法在应用过程中，其方程为：y=bx+a（2）直线上，各点(x,y)到水平线的距离为：21niitybxa=b−−∑（3）2.2回归分析法在机械零件各项参数工作开展中的应用开展回归分析法在机械零件各项参数工作开展进程中的应用时，首先应当明确机械零件各项参数中的自变量和因变量，建立相应的x与y的回归方程，进而掌握机械零件各项参数的回归概念。同时，对于代表机械零件应用年限的参数t进行针对性分析，建立专门的参数t样本容量，以实现对机械零件的失效概率和失效年限的有效估计。开展应用回归分析法进行机械零件可靠性试验数据分析的具体研究可知，回归分析法在机械零件可靠性试验数据分析工作中的应用，可以实现对机械零件各项数据的变换的线性关系的有效掌控，进而实现对机械零件各项参数更加宏观、精确的掌控[4]。

3应用最大似然法开展机械零件可靠性试验数据的分析工作

最大似然法在机械零件可靠性试验数据的分析工作开展进程中的应用，可以有效实现机械零件可靠性试验数据分析方式的进一步优化。开展最大似然法的具体应用研究，主要可以将研究内容总结归纳为以下两点。3.1最大似然法的基本概念。最大似然法被称为最大估计法，这一参数统计法是由德国数学家首先提出的。最大似然法的应用，可以利用应用概率学，通过对被测试对象的随机抽查，进行整体样本情况的全面估计。最大似然法的应用方法和应用原理相对简单，具有较高的实用性，当下也被广泛应用于各项评估工作。3.2最大似然法在机械零件评估工作开展进程中的应用。应用最大似然法进行机械零件评估工作的全面开展，首先应当明确机械零件的设计变量，将SUMT内点法应用于设计工作中，可以建立明确的失效年限变量参数关系。应用过程中，最大似然法要注重数学模型的有效应用，数学模型可表示为：2221311313131min()lnxxnixtxtxFxe=xxxxxx−−=−−−−−∑（4）开展最大似然法在机械零件可靠性试验数据的分析工作开展进程中的应用探究，可以实现对评估结果精确性的进一步分析，从而提升评估结果的可靠性[5]。

4三种机械零件可靠性试验数据分析方法的总结

在进行威尔分步法、回归分析法以及最大似然法三种方法的应用研究后，开展三种机械零件可靠性试验数据分析方法总结工作，根据具体情况有选择性地选择不同的数据分析方法，有效提升机械零件数据分析工作的实效性。通过分析可知，威尔分步法和回归分析法具有较高的精确性，而最大似然法则具有较强的操作性。线性参数的有效应用以及计算机绘图技术的有效应用，可以实现机械零件可靠性试验数据分析结果的精确性。

5结语

根据当下机械零件可靠性测试实验开展的基本状况，主要是应用威布尔分布法进行机械零件可靠性试验数据分析和应用回归分析法。通过对机械零件可靠性试验数据分析以及应用最大似然法开展机械零件可靠性试验数据的分析，根据这三类方法的应用情况进行相应的评估结论总结。机械零件可靠性试验数据分析工作的有效开展，可以有效提升机械零件整体的精确性，促使我国机械行业获得更加广阔的发展空间和更加理想的发展前景，从而为我国社会的整体发展提供更加强大的推动力。

作者:范围广 单位:万向钱潮股份有限公司技术中心

参考文献

[1]卢昊.基于矩方法的相关失效模式机械结构系统可靠性稳健设计[D].沈阳：东北大学，2012.

[2]王新刚.机械零部件时变可靠性稳健优化设计若干问题的研究[D].沈阳：东北大学，2010.

[3]张锡清.机械零件可靠性试验数据的参数估计[J].机械设计，2016，（2）：12-14，45.

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应用统计学专业主要课程应用统计学一般学习课程：高代、几何、数理统计、多元分析、抽样调查、实变函数、复变函数、数学分析等等。应用统计学主要研究统计学的基本理论和方法，针对大量数据能够熟练地运用计算机处理和分析数据， 用以解决各个领域内的实际问题。主要涉及到数据分析、数据管理、统计调查等。

课程体系：《C/C++程序设计》、《数理统计学》、《运筹学》、《描述统计》、《抽样调查原理》、《多元统计分析》、《应用随机过程》、《复变与积分变换》 部分高校按以下专业方向培养：大数据、金融统计、生物统计学、风险管理与精算。

应用统计学专业就业前景

应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。

应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作(专业)相结合。

应用统计学专业就业方向统计学专业毕业生的就业前景非常好;主要到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。

从事行业：

毕业后主要在互联网、新能源、金融等行业工作，大致如下：

1、互联网/电子商务;

2、新能源;

3、金融/投资/证券;

4、计算机软件;

5、其他行业;

6、专业服务(咨询、人力资源、财会);

7、电子技术/半导体/集成电路;

8、外包服务。

从事岗位：

毕业后主要从事产品经理、交互设计师、ui设计师等工作，大致如下：

1、销售助理;

2、会计;

3、人事专员;

4、行政专员;

5、仓库管理员;

6、行政前台;

7、出纳;