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大數據經濟分析范文1
文章編號：1004-4194（2015）07-122-02
大數據是以云計算為基礎，通過信息存儲、分享和挖掘，將大量、高速、多變的終端數據存儲下來并分析計算，尋求解決問題的有效方法。隨著軍隊信息化建設的不斷推進，未來軍事經濟活動都將以數據信息流的形式展現和保存，產生的數據量增長迅速，數據種類和格式日漸豐富。面對一個個數量龐大、種類繁雜的數據信息源，審計機關不僅要具備對海量數據的采集和存儲的能力，更重要的是能夠迅速分析和挖掘數據，從中找出審計線索、發現問題、尋求對策。
一、大數據的定義與特征
根據維基百科的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。對于大數據，美國著名的顧能公司給出了這樣的定義：是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。隨著大數據研究的深入，大數據概念的內涵和外延不斷地產生變化，業界對其定義尚未完全統一。目前主流的定義基本是從大數據的特征出發，試圖通過闡述和歸納這些特征來給出大數據的定義，其中比較有代表性的是4V。大數據的4個“V”有四個層面：一是數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。二是數據類型繁多。包括網絡日志、視頻、圖片、地理位置等信息。三是處理速度快。1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。四是只要合理利用數據并對其進行正確、準確的分析，將會帶來很高的價值回報。業界將其歸納為4個“V”――Volume（數據體量大）、Variety（數據類型繁多）、Velocity（處理速度快）、Value（價值密度低）。大數據分析相比于傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點，強調將數據結合到業務流程和決策過程中，部分類型的數據必須實時分析才能對業務產生價值。
二、大數據背景給軍隊審計數據分析帶來的機遇和挑戰
（一）大數據背景給軍隊審計數據分析帶來的機遇
1.軍隊審計數據分析的認同感大為增強。軍隊審計部門作為綜合性的經濟監督部門，一直秉承數據說話的傳統。審計報告中無論是綜合評價，還是揭示問題，無一不是以數據為支撐的。在大數據背景下，海量數據離散地存儲于不同信息系統中?？沙浞掷脭祿}庫、聯機分析、數據挖掘和數據可視化等技術，對這些數據進行關聯并深度挖掘分析，科學評估經費的使用情況和法規的實施效果，從而得出客觀的審計結論。所有這一切都將得到各級黨委和被審計單位的高度認同，從而進一步提升軍隊審計自身的地位。
2.軍隊審計數據分析所需的基礎數據的獲取將變得更為便利。在破除了軍隊內部協同思想理念上的障礙后，隨著大數據技術發展，跨越系統、跨越平臺、跨越數據流結構的技術將使軍隊內部縱向、橫向部門得以流暢協同。軍隊審計部門不再需要“點對點”地與被審計單位進行聯網，在內部局域網設定的許可權限內，可以直接查詢和利用相關數據信息，極大地節約了審計成本；同時由于利用大數據技術，數據處理及分析響應時間將大幅減少，審計工作的效率將明顯提高，可以同時對多個類別、多種領域的數據進行分析、處理。
3.軍隊審計數據分析將有助于提高黨委決策的科學性和準確性，推動預測預警和應急響應機制建設，更加有效地規范軍事經濟活動。審計人員可以通過對歷年海量數據的統計分析，挖掘出軍事經濟活動的特點規律，對各類違規違紀行為進行總結歸納，為黨委建章立制提供參考依據；同時還能科學地評估管理規章的執行效果，從而幫助各級黨委不斷發現問題、整改落實。隨著審計分析的進一步深化，審計分析將超越傳統的數據分析方法，不但是對純數據可以進行分析挖掘，對財務賬表、報告等都可以進行深度挖掘、人工智能。
（二）大數據背景給軍隊審計數據分析帶來的挑戰
大數據在給軍隊審計信息化帶來機遇的同時，也帶來前所未有的挑戰：一是實現資源統一規劃和使用，必須以數據編碼和信息標準統一、相互之間兼容互聯為前提。由于目前缺乏制度依據，部門間橫向協同難，原有的“信息孤島”將給審計機關獲取審計數據以及進行持續化審計造成困難。二是面對數量龐大、種類繁雜的數據信息源，審計機關不僅要具備對海量數據的采集和存儲的能力，更重要的是能夠迅速分析和挖掘數據，從傳統的“經驗依賴”轉化為“數據依賴”，審計人員的數據駕馭能力將受到考驗。三是審計業務流程大多以數據信息形式展現，資金流向更多體現為數據信息流的交換，使得違規違紀行為更加隱蔽和多樣，微小的數據變動就可能造成經濟損失。以往僅限于重點人員和財務的審計已經不能滿足需要，抽樣分析以及單一的財務賬目分析也難以發現微小數據異常，這就要求審計機關對審計對象進行全面覆蓋。四是審計機關作為軍事經濟運行安全的免疫系統，不僅要對已存在的問題進行查處和修補，還要對潛在的風險進行及時的揭示和抵御，更要通過大數據這個金礦，從更高層面、更全范圍、更廣視角為上級黨委提供系統性、綜合性、前瞻性的審計建議。
三、大數據背景下軍隊審計數據分析的策略
（一）明確工作目標導向，實施數據基礎式審計
傳統的以審計組劃分的分散式審計模式已不能適應大數據背景下審計數據分析工作要求。首先，當前軍隊審計工作要建立健全制度、整合審計資源，結合審計人員的專業理論素養、實踐工作經驗、數據處理能力等因素，著手組建數據集中分析模式團隊。其次，明確審計工作目標導向，按照“總體全面分析、重點業務分析、重點事項分析”逐層遞進的思路，以系統全面的數據信息源為基礎，堅持“面向業務需求、指導審計實踐、推動數據分析”的原則開展審計數據分析工作。最后，要理清軍隊審計數據分析的工作思路，運用信息系統實施數據基礎式審計方法，全面分析被審計單位在經濟活動中存在的問題與不足，為軍隊審計工作的順利開展提供數據支撐和技術保證。
（二）研判后臺數據結構，掌握重點數據資源
在大數據時代，軍事經濟數據將呈現指數增長，挖掘重點及敏感數據審計的難度日益加大。做好審計數據的掘取、存儲、處理與應用，對提高審計效率、實現分析結果的精準化具有重要作用。通過檢查被審計單位內部控制制度，審查單位內部對不同業務數據的使用管理是否到位，數據庫管理和安全操作制度是否完善，重點領域數據庫常態監管措施是否嚴格，移動設備安全使用規程是否執行；依據數據庫設計文檔和數據注釋等媒介，研究論證后臺數據結構，確定重點、敏感信息數據庫范圍；采取穿行測試法、重新執行法、代碼審查法、文檔審查法等技術手段深入挖掘，切實掌握重點事項、信息、賬表和報告間的勾稽關系。
（三）運用挖掘型分析技術，開展數據深度分析
目前軍隊審計中應用較多的是查詢型分析和驗證型分析，無法滿足深刻揭示軍事經濟活動內在規律的現實需要，必須要引入挖掘型分析技術。挖掘型分析是利用數據倉庫和數據挖掘工具進行的審計分析，主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則等方法。運用挖掘型數據分析技術，首先要做好審計數據的分類、存儲、快速調用等工作，整合分析數據資源，搭建云數據存儲平臺，完善數據整理和研判機制，實現重點數據庫間的兼容互聯，共享審計云平臺服務器運算能力資源。其次，要研發數據審計方法和分析工具，運用移動辦公、云計算等技術對海量數據進行遠程分析，深度分析審計疑點及問題線索，進而實現數據分析結果的精確化。
大數據經濟分析范文2
大數據是什么？
雖然大數據聽著是一個很高科技的詞兒，其實它早就滲透到你我的生活中，比如，你每天在網上看視頻時，視頻網站推薦給你的視頻就是基于大數據。當你在淘寶購物時，網頁邊欄推薦給你的也是基于大數據。要說明白大數據，首先我們要從一個大家都熟悉的簡單概念說起，那就是：數據分析?！皵祿治觥笔且粋€現代詞匯，但是利用數據分析的結果來指導行動，卻是古往今來一直都有的一個理念。網上有一段子：
帶兵打仗的時候，有個特別的習慣，那就是每次戰斗結束后，都要用小本子記下所繳獲的武器種類、數量等數據，樂此不疲。大家對此都不以為意。
有一天，在又一次遭遇戰后，士兵在給他念繳獲的武器數量時，他突然叫停，然后興奮地指出，這次遭遇戰很可能遇到的是敵人的指揮部隊。原因是，這次繳獲的小槍與大槍的比例高于普通的戰斗，小車與大車的比例以及軍官與士兵的比例也都高于平均，因此他得到了這個結論。
在這個數據的指導下，部隊一鼓作氣，追擊逃脫的部隊，成功的把敵人的指揮官抓獲。
如果這個故事屬實，那么這個可能是筆者知道的最早的基于嚴謹的數據分析來指導行為的例子。進入現代以后，人們對數據的分析應用就更加頻繁。企業在做戰略規劃的時候要進行數據分析，公司在做營銷推廣方案時也要做數據分析。那么，“大數據”和前面說的“數據分析”之間有什么關系和區別呢？
從粗獷到細致
我們知道，數據分析需要有幾個步驟：采集、統計、分析，而數據的總量直接和采集相關。在互聯網興起之前，人們采集數據的方式無外乎是人為觀察和記錄，當然，后期也有利用傳感器來輔助記錄。但是，互聯網技術近幾年的發展，卻使得數據的采集水平記錄達到一個史無前例的高度。在互聯網時代之前，人們只能統計到一些基礎的用戶信息：年齡，住址，電話，婚姻狀況等。到了互聯網時代，我們可以收集到一個用戶手機上裝有什么應用，喜歡上什么網站，購物記錄，在某個頁面上停留了多久，鼠標在頁面什么位置點擊。而移動互聯網時代的來臨，使得更多動態數據可以被采集，比如用戶的睡眠時間、運動量、位置、在商場內的移動路線、打車次數、心率等等信息。這些數據最終匯聚在一起，形成了一個非常龐大的數據庫。
以帶兵打仗為例，假設他的小本子有500頁，每頁上記滿1000個字，正反兩面都寫，那么總的數據量也就約=2M。這個和互聯網時代動輒上T上P的數據量比，基本上是小巫見大巫。(1P約=1000T，1T約=1000G，1G約=1000M，一個大型視頻網站1秒鐘就能產生幾百M的用戶數據)。這些數據海量數據的集中，就形成了“大數據”的最重要的一個特征：多維度的、細致的、海量的數據。
注：“海量”并不是大數據的必要條件，它更多是因為數據的維度多，粒度細，而導致的數據量的增大。
從統計到預測
得益于先進的機器學習算法，使得我們對大數據的使用，從統計一個數據結果，到利用結果和特性來推斷一個人可能進行的行為。
《BigData》一書中提到一個很有意思的例子：一個父親突然收到一個百貨公司發給他的關于嬰兒用品的傳單，這個父親非常憤怒，因為他的女兒才只有16歲？但是，過了幾天后，他卻上門道歉，因為，經過和他女兒細聊，發現他的女兒確實懷孕了。
那么，百貨公司是如何預測一個人的行為呢？像上文所說，通過互聯網，我們可以采集到大量用戶的種種信息，包括固定的屬性，和一些已有的行為；比如最近買了什么。經過對采集到的數據分析，發現購買嬰兒用品的人有如下特征：年齡范圍在14～40、買嬰兒用品前幾個月購買大量酸味食品，等等等等。那么，得到這個結論后，再來一個有類似特點的顧客，百貨公司就可以猜測，她可能在未來一段時期內，對嬰兒用品感興趣。于是便向其發送對應的廣告。
再比如，智能推薦廣告：視頻網站經過統計發現，點擊了啤酒廣告的人，有如下特點：看體育類戰爭類視頻較多，看韓劇較少。那么很顯然，下次再有啤酒廣告時，把它們投給這樣的用戶就更有效一些。
注：上面舉的這兩個例子，只是為了形象的說明大數據預測是怎樣運作的。在實際應用中，大數據分析引擎要分析的屬性比這個細致的多，使用到的算法也比這個復雜的多，而且得到的很多結論，往往是沒有直觀的物理意義的一個組合概率模型。
從慢到快
上述兩個特點基本上已經把大數據的形態給刻畫了出來，但是，要到實際中應用，還需要再加一個特點：速度夠快。
數據收集起來之后，要使用的話，就離不開計算。當數據的量級在幾個M時，可能一個計算器就能滿足統計需求。當數據量達到幾個G時，就必須使用一臺計算機來計算。而當有幾個T幾個P的數據擺在你面前時，一臺計算機恐怕已經難以勝任，很幸運的是，我們有了云計算的概念。也就是說，將一個計算任務，分配給”云端“的好多臺計算機同時進行處理，從而達到對處理時間的苛刻要求。
云計算技術的發展，使得在大尺度上計算海量數據成為可能。如果沒有足夠快的處理速度，我們收集起來的用戶消費數據，算了半年才出一個結果，那估計用戶的消費習慣、社會時尚已經是時過境遷。除了處理速度快，還有一個因素也要快，那就是信息采集反饋的速度。比如，用戶電話打進來的瞬間，我們是否立刻收集到該用戶相關信息，然后給出用戶可能的問題預測？產品投放出去后，我們是否可以很快收集到銷量信息以及對應的用戶數據？這一切，都決定了我們是否可以有效地將大數據的統計結果應用到商業活動中，最終使大數據從理論的圣壇上走下來，產生了實際的商業價值。綜上所述，大數據并不是玄乎其玄的東西，它只是在幾種現代技術的推動下，將數據分析做到了極致的結果。
大數據的應用場景
大數據誕生以來，在各個領域都有非常多的應用，比如改善航線、預測污染、優化醫療等等。這里，我們把應用方式分成兩大類，分別介紹一下。
精準的廣告投放
我們知道廣告界的一個難題“如何找到對的那一半人”。而大數據正是可以用來更加精準的定位廣告的目標用戶。廣告投放包括第三方廣告渠道和自有廣告渠道兩種：
第三方廣告渠道由于是第三方操作的，所以對于廣告主來說只能去選擇合適的渠道種類。第三方渠道總體上可以分為兩大類：互聯網廣告渠道(視頻網站、門戶網站、廣告聯盟等)和非互聯網廣告渠道(戶外廣告、樓宇廣告、電視廣告等)。目前，互聯網廣告已經在大數據精準投放上走的比較遠，比如前面說的視頻網站根據用戶點播行為，來投放合適的廣告類型。所以，在這樣的渠道上投放廣告時，只需要廣告主能和渠道方合作定義好自己的用戶群，便可以將廣告投放的比較精準。
非互聯網廣告渠道，因為沒有特別有效的用戶細分手段(廣告只能投放到人群，而非個人)，投放形式本身就限制了其精準的效果。對此，未來的一個出路就是，各種路牌廣能采集到附近用戶的信息，來動態調整廣告內容。
比如，沒有廣告牌都有一個iBeacon設備，會和打開iBeacon連接的手機產生互動，根據手機信息，反查到用戶的性別，從而決定顯示什么廣告。
而對于自有廣告渠道來說，我們可以操作的空間就比較大。拿短息渠道為例，很多公司都會通過手機短信，給用戶發送最新的促銷信息，但是，以往這種信息通常是全量發送，或者是根據一定的可視化的分類(例如，信用卡的消費額度)來分類發送促銷信息。而我們有了大數據的武器后，就可以對用戶群進行進一步細分，甚至是1對1的發送。比如，信用卡公司可以根據用戶的刷卡的頻次、場所、購物內容、還款的及時性、消費時段等等來作為分析因素，來預測用戶對什么樣的商品感興趣，從而發送相應的商品廣告。再比如，化妝品公司，可以根據用戶的年齡、工作內容、作息習慣、娛樂場所、季節、婚育狀況、衣著習慣、朋友圈話題等等，來預測她可能更關心什么樣的皮膚護理問題，從而推薦對應的化妝品門類。通過對多維度、細致的信息分析，使得廣告推送更有針對性
個性化的用戶服務定制
個性化服務要解決的問題是，不同用戶服務內容和定價的個性化。以我們熟知的車險為例，目前的定價方式，只是簡單的根據用戶的年齡、駕齡、婚姻狀況、車價和以往的車險理賠記錄等顯式的屬性來進行區分，而在大數據時代，則可以把這種區分做到極致的個性化。比如，我們可以統計用戶的駕駛習慣(駕駛時間，單次駕駛時長)、駕駛環境(常去路線的交通狀況、總體事故率、季節天氣)、身體狀況(生病頻率等)，來更加針對性的對用戶的理賠概率進行估計，從而得到更加合理的投保額度。再比如，對于培訓機構來說，可以分析特定屬性的用戶(年齡、性別、各種成績等)，對特定類型的授課方式或者授課內容的成績反應，來有針對性的進行課業的搭配，從而使每個用戶的成績達到最大化。同樣，醫學領域，也可以利用大數據來進行個性化疾病預防和治療。智能穿戴設備為這一切打下了堅實的基礎：
手環，監測你的運動量、心跳變化
智能血壓儀，每天監測血壓
體重秤，每天體重變化
空氣凈化器，監測環境的污染情況
上網習慣，檢測你的作息時間
訂餐記錄，檢測你的飲食情況
如果以后有了更方便的血液檢測手段，每天能獲得血液檢測記錄，那將是更有效的數據
這些數據分散開的話，最多只會影響對人們的生活習慣，比如，體重重了，要少吃多運動。但是一旦數據全都被打通，結合大數據分析技術，就可以預測出每個人的疾病發病概率。對每個人治療時，也可以在藥物和用量上變得更加有針對性。
機遇與挑戰
大數據應用在國外已經興起很長時間，但是在國內，卻是剛剛起步階段。一方面是國內對數據收集的管控比較嚴，導致數據基礎設施沒有跟上。而更重要的，還是人們對大數據的理念還沒有完全吃透，大部分大數據應用的思想，只為專業的大數據工程師所掌握。而就在我們還沒有準備迎接傳統互聯網大數據的潮流時，近幾年，移動互聯網有了勢如破竹的發展。大部分公司，移動端業務，都已經超過了PC網站，這給大數據帶來了新的機遇與挑戰：
更豐富即時的信息
更快的處理速度要求
大數據經濟分析范文3
【關鍵詞】統計學；管理現狀；優化策略；模式創新
【中圖分類號】C81【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）06-0071-02
1引言
統計學作為企業經營管理的重要手段，在企業經營過程中統計工作是否落實到位，對于企業可持續發展目標的實現而言具有重要影響，尤其在當前多元化市場競爭環境下，企業規?；l展雖然推動了國民經濟的進一步發展，但與此同時企業市場競爭也愈演愈烈，實現持續性經營，確保統計學應用效益的最大化，是目前推動產業可持續發展的重要戰略基礎。
2大數據時代內容的基本概述
簡單來講，所謂的“大數據”是指在當前信息化產業時代背景下，無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據，是需要新處理模式才能有效處理的海量、高增長率和多樣化信息資產。隨著近年來信息技術的不斷發展和廣泛應用，“大數據”時代是“互聯網+”技術應用下時代未來發展的趨勢。就目前來看，與傳統信息數據相比，大數據具有數據量大、數據多元以及數據價值高的顯著特點，伴隨城市化、工業化建設進程的不斷加快，如何有效地對大數據進行處理，成為現階段基層產業結構和相關主管部門的核心發展方向，也是促進企業進一步發展的重要基礎。
數據實質上是存儲于計算機內的各種信息集合，在當前全球化、市場化不斷發展的新產業時代背景下，商業模式的巨大轉變，在改變人們關注度的同時，也為企業的進一步發展奠定了良好基礎，最終為企業預期發展目標的實現創造了良好條件。對于大數據的處理，倘若采取傳統的處理技術，不僅難以達到預期的處理目標，更極易導致一系列其他問題的產生，最終對企業整體發展造成了極為不利的影響，為此在大數據發展的同時，技術領域也取得了顯著突破，目前常見的管理技術主要有——數據倉庫技術、數據安全技術、數據分析、數據挖掘和模型預測，其中，數據分析、數據挖掘與大數據關系最為密切。
3新形勢下統計學存在的主要問題
3.1企業對于統計管理工作的重視度不足
在經濟全球化和一體化建設進程不斷加快的新市場經濟常態下，企業規模和數量的不斷增加，在加劇企業市場競爭力的同時，如何有效地提升企業工作質量和工作效率是現階段企業的核心發展方向，但由于部分企業受傳統發展以及管理理念根深蒂固的影響，企業管理和發展重心始終集中于企業經濟效益，忽視了對統計管理的關注度，致使單位在統計管理工作方面的人力和物力投入不足，各項管理工作受到一定影響的同時，企業的整體發展也受到了一定影響。
3.2統計管理人員自身專業素養有待提高
統計管理人員作為統計管理工作的實踐者，其自身專業能力和綜合素養水平的高低，對于統計管理工作質量和工作效率具有重要影響，但隨著當下統計管理工作量的增加，部分企業為滿足人員配置需求，不斷地降低人員選拔標準，導致聘用人員無論是專業能力還是綜合素養都有待完善。作為一項專業、系統的管理工作，統計管理不僅要求管理人員擁有細心、踏實、耐心等基本素質，還要具備一定的計算機操作能力，但隨著企業規模和數量的持續增加，統計管理人員身兼數職、待遇不高等問題的存在，導致管理人員自身專業能力有所欠缺，業務操作等方面也存在一定不足，最終對統計管理造成了極為不利的影響。
3.3數據庫硬件設施、設備不完善
信息化產業時代背景下，“互聯網+”技術的廣泛應用，在便捷人們日常生活，提高企業生產效益的同時，將其應用到其他領域中，在一定程度上也為各單位的轉型升級注入了新的發展動力。統計管理是企業管理作業的重要內容，在很大程度上數據管理庫自身硬件設施、設備的完善度對于統計管理工作質量和效率具有直接影響，但對于某些偏遠地區亦或經濟發展相對緩慢的區域，統計管理設備、設施的落后性在影響現代化科技管理手段應用效益的同時，統計管理作業也始終未能得到突破性進展，企業發展也由此受到了一定影響。
4新形勢下統計管理工作的創新策略探析
4.1加強對統計管理重要性的宣傳力度，提高對統計管理工作的重視
統計管理作為企業管理的重要組成部分，其管理工作質量和工作效率對企業發展而言也具有一定影響，而為實現企業可持續發展的目標，確保統計管理工作落實到實處是極為必要的。通過上述分析可知，管理人員對于統計管理工作的不重視是影響統計管理工作效益的重要因素，為有效地改善當前管理現狀，一方面基層產業機構需加大對統計管理重要性的宣傳力度，在不斷提高人們對于“統計學應用效益”高度認同的同時，為統計管理工作的順利開展奠定良好基礎。而另一方面企業還需加強對統計管理工作人員的教育力度，在不斷增強統計管理人員工作責任感和使命感的基礎上，為預期管理目標的實現創造良好條件。
4.2積極和有關大數據公司或機構進行合作
要想在大數據時代背景下進一步優化和提高統計管理工作，就必須將大數據有關技術和統計管理的實際工作緊密結合起來，因此必須解放思想，打破行業限制，積極尋求和有關大數據公司或者機構進行合作開發，開發出真正適合統計管理工作的大數據技術和工具，大數據無法使用單臺計算機進行操作和處理，必須采用分布式架構技術等，其也必然和云計算的有關分布式處理、云存儲以及虛擬技術等密不可分，因此統計管理必須要積極尋求多方合作，積極將大數據的有關技術引入統計管理的實際工作中去。
4.3不斷優化和完善統計管理模式
在當前企業規模和數量持續增加的新產業時代背景下，數據的形成過程較為煩瑣，且數量也較為龐大，為從根本上有效提高管理的科學性、高效性和有效性，不斷地優化統計管理模式和管理手段也是極為必要的。通過大量調研數據分析可知，在進行統計管理過程中，信息技術的不斷發展和傳播渠道的日趨增多，在很大程度上為企業統計管理創造了良好條件，但由于部分企業在計算機信息技術應用過程中，未將現代化技術應用到電子統計管理中，導致管理信息化水平較低的同時，預期管理目標也難以實現，為有效地解決上述問題，將數據信息化納入到工作日程中，為單位的數據管理部門配置專門的信息化設備，是現階段提高統計管理信息化水平，促進企業進一步發展的重要戰略手段。
4.4將各項統計管理工作細節落實到位
在統計管理作業過程中，從根本上有效地提高企業的經濟效益、確保各項統計工作細節落實到位也是現階段基層產業機構和相關主管部門的重要工作內容，換言之，在當前多元化市場競爭環境下，要想從根本上提升統計管理工作質量，提高企業整體的經濟效益，以會計管理工作為中心，確保各項細節管理工作落實到位是十分必要的。要想確保管理工作效益的最大化發揮，提升企業經濟效益，企業需將會計的發展目標與企業的發展方向相結合，在確保兩者“統一性”的基礎上，以會計管理工作為中心對企業經營進行系統化管理，最終為企業可持續發展目標的實現奠定良好基礎。
4.5確保預算統計管理工作落實到位
在當前企業經濟收支管理過程中，預算統計管理工作流于形式是影響精細化管理效率的重要因素，而為從根本上有效地解決上述問題，確保全面預算統計管理工作落實到位，是現階段企業經濟運行精細化管理目標實現的重要基礎和根本前提。作為企業經濟運行精細化管理的重要環節，全面預算統計管理作業的開展不僅能確保企業達成預期的戰略目標，其在科學預測企業未來運營狀況、協調內部資源以及控制內部預算編制等方面都發揮了重要作用。因此，在進行預算統計管理過程中，企業統計管理部門工作人員需摒棄傳統管理理念，在做好日常收支管理的基礎上，還要確保內部全范圍、全過程及所有資產的預算統計管理落實到位，由此在保障全面預算作業有序開展的同時，提升企業在多元化市場中的競爭優勢。
大數據經濟分析范文4
【關鍵詞】腹腔鏡；子宮肌瘤剔除術；巨大子宮肌瘤
子宮肌瘤是女性生殖器官最常見的良性腫瘤，近年來，隨著越來越多的女性選擇晚生育，并且更加重視子宮生理功能及身體的完整性，子宮肌瘤剔除術日益增多。隨著腹腔鏡微創技術的發展與普及，設備的不斷更新以及婦科醫師腹腔鏡技術水平的提高，腹腔鏡手術適應證也不斷拓寬，一些大的子宮肌瘤也能在腹腔鏡下順利剔除。張震宇等[2-3]認為單發或多發子宮漿膜下肌瘤，子宮闊韌帶肌瘤≤15cm可考慮腹腔鏡手術。但郎景和等[4-5]認為3枚以上直徑>5cm的肌瘤、單發>15cm的肌瘤以及宮體超過孕16周者以開腹手術為宜。本文回顧性分析46例巨大子宮肌瘤（子宮肌瘤最大直徑≥8cm，子宮體積>12孕周）行腹腔鏡下子宮肌瘤剔除術的臨床資料，現報告如下：
1資料與方法
1.1一般資料選擇本院2011年1月——2012年12月收治的巨大子宮肌瘤患者46例，年齡23-45歲，平均35.3歲。其中單發肌瘤40例，多發性肌瘤6例；肌瘤2-4個，肌壁間29例，漿膜下13例，宮頸肌瘤1例，闊韌帶肌瘤3例；術前常規檢查除外手術禁忌證及子宮內膜病變可能。所有病例術前經B超檢查均至少有1個肌瘤直徑≥8cm，肌瘤直徑最大14cm。
1.2方法
1.2.1全部采用氣管插管全麻，取膀胱截石位，根據肌瘤大小選擇臍孔或臍孔上1-2cm處穿刺，C02氣腹壓力11-14mmHg；置入腹腔鏡后改頭低足高位。在左右髂前上棘與臍連線中外1/3處、恥骨聯合正上方2cm偏左3cm處做1.0、0.5、0.5cm操作孔置入trocar，放入相應器械進行手術操作。
1.2.2取垂體后葉素3-10u，用10ml生理鹽水稀釋后，注射于子宮肌瘤包膜及基底部。根據肌瘤體積、位置選擇切口大小及方向。單極電凝刀避開血管切開肌瘤包膜，深達瘤核。子宮肌瘤旋切鉆或抓鉗抓住肌瘤，固定并作牽拉，分離肌瘤包膜到達基底部電凝后切斷，明確是否穿透子宮內膜。對于肌瘤過大影響操作，當肌瘤剝出10%-30%時即開始旋切，這樣未剝出的肌瘤可以壓迫切口，幫助止血，且肌瘤蒂部的血管未斷，縮短了縫合前血管開放的時間，減少了出血量；小部分未剝離的肌瘤蒂部在旋切的過程中起到了固定肌瘤的作用，縮短了取出肌瘤的時間；以盡量小的切口即可將肌瘤完整剔除，減小了對子宮的損傷，也減少了縫合時間并減少了出血量。本文中有10例患者術前接受了亮丙瑞林注射3個月，使子宮肌瘤的體積明顯縮小，與相似病情未接受亮丙瑞林治療的患者相比，平均減少手術時間約20min，出血量約65ml。
1.2.3根據剝離創面選擇單或雙層縫合。先縫合內1/2肌層關閉瘤腔，再縫合外1/2漿肌層。不穿透黏膜層，如穿透宮腔，先縫合內1/3肌層，要使黏膜層對合良好，再縫合剩余漿肌層。闊韌帶肌瘤周圍組織疏松、血運豐富，打開闊韌帶前后葉分離肌瘤時，分清解剖，采用連續縫合法閉合瘤腔，縫合時要避免損傷子宮動脈或輸尿管。宮頸肌瘤剝離時要下推膀胱和（或）直腸以充分暴露術野，多選擇斜縱切口剔除肌瘤。
1.2.4剔除的肌瘤旋切成條狀取出，送病理檢查。沖洗盆腹腔。
2結果
46例患者全部在腹腔鏡下完成手術；手術順利，無一例發生并發癥。手術時間50-112min，平均78min；出血量20-190ml，平均85ml。術后使用抗生素3-4天，催產素3天；有2例術后3天內體溫波動在37-39.5℃之間，其余44例術后3天內最高體溫平均37.4℃；術后1周內白細胞計數（6.7-14.4）×109/L，平均8.9×109/L；患者術后12h或24h拔尿管，術后12h開始下床活動、進半流食；平均住院時間3.5天。術后常規隨訪6個月，子宮體積正常。
3討論
3.1腹腔鏡巨大子宮肌瘤剔除術（LM）的可行性和安全性因腹腔鏡手術具有組織損傷小、腸道干擾少、術后康復快、疼痛輕及并發癥少和切口小、美觀等觀點，成為婦科腹腔鏡手術的發展方向。椐文獻報道[6-7]，LM中有爭議的手術指征為：①子宮肌瘤直徑>7cm；②子宮體積大于12孕周；③與子宮肌瘤有關的月經量多，引起貧血；④子宮肌瘤位于子宮肌層深部；⑤有子宮切除指征的子宮肌瘤；⑥闊韌帶肌瘤。對于肌瘤數量在4個以上、直徑≥10cm、肌瘤位于子宮肌層深部、宮頸肌瘤的患者多被認為是腹腔鏡手術的禁忌證[8]；因為肌瘤過大或過多、特殊部位的肌瘤可能會導致解剖位置的變異，剔除時容易損傷輸尿管、膀胱及子宮血管等。本組報告的LM切除的肌瘤直徑在8-14cm，其部位分別在子宮前壁或后壁肌壁間、漿膜下、闊韌帶及宮頸。其中3例闊韌帶肌瘤8-13cm及1例宮頸巨大肌瘤10cm，均順利在腹腔鏡下完成手術，無一例臟器損傷。所以術前明確子宮肌瘤大小、位置，充分估計手術難度及風險，巨大子宮肌瘤仍可選擇腹腔鏡手術治療。
3.2手術技巧及注意事項減少LM術中出血及避免手術副損傷，我們的體會是：①使用縮宮藥物：切開肌瘤包膜前先用稀釋的垂體后葉素注入子宮，切開瘤體的同時，靜脈滴注縮宮素20u，可使子宮肌瘤易于剔除并減少出血[9]；②用單極劃開肌瘤時避開血管；剝離肌瘤至基底部不宜用力剝離、牽拉，先電凝后再切斷，減少了出血量；③對于肌瘤過大影響操作，當肌瘤剝出30%-50%時開始旋切，既減小了對子宮的損傷，也減少了手術時間并減少了出血量；④肌瘤完全剝離后，如有出血可電凝止血，但盡可能減少使用電凝，須盡快縫合創面，嫻熟的鏡下縫合技術是減少出血的重要因素；⑤體積較大肌瘤術前用GnRH-a3個月，可縮小肌瘤40-5O%，減少子宮血運[10]，拓寬了LM的指征；⑥手術切口的選擇：根據肌瘤大小選擇臍孔部或臍孔上方1-2cm處穿刺置入腹腔鏡；子宮下段后壁縱長形肌瘤宜選用縱切口，子宮前壁宮頸段肌瘤、闊韌帶肌瘤或子宮后壁位置偏高的肌瘤宜選用橫切口，以便與子宮的弓形血管走行一致，減少出血；⑦助手的作用：助手良好的配合能降低手術難度并縮短手術時間。
LM具有損傷小、出血少、術后恢復快、住院時間短等優點，由于能保持患者內環境的穩定，對腹腔干擾小，盆腔視野清晰，不易損傷鄰近臟器，大大減少了術后粘連，這對渴望生育的患者尤其有利。只要選擇合適的病例，腹腔鏡下子宮大肌瘤剔除是可行的，腹腔鏡子宮肌瘤剔除術正在逐漸替代開腹肌瘤剔除成為子宮肌瘤患者的微創手術治療選擇。
參考文獻
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大數據經濟分析范文5
關鍵詞：大數據；云計算；數據庫建設；影響效應
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）04-0-01
大數據與云計算是信息技術領域近幾年來最為流行的兩個關鍵詞，依托云計算的大數據革命也正在迅速發展并如火如荼地進行，美國Oracle、IBM、Microsoft、VMware等公司也已紛紛開發了提供數據計算、數據收集和數據編制等服務的全新產品。不僅在商業領域，美國政府也看到了數據在信息科技時代新興革命中的戰略價值和現實意義，奧巴馬政府與2012年3月宣布出臺“大數據的研究與發展倡議”，旨在改善、重建聯邦政府部門的數據收集、數據存儲、數據分析和數據應用，提高數據潛在價值的開發與利用，將相關數據庫的建設提升到了國際戰略層面?；乜磭鴥冉洕芾頂祿斓某砷L和發展，也不難發現大數據和云計算的身影。那么，在科技領域新革命的背景下，如何提高海量增長的數據信息處理能力、探尋數據庫改革中的新亮點、發現數據信息建設的新趨勢，是當下建設好經濟管理數據庫中的關鍵。
一、大數據與云計算概述
1.大數據的概念與特點。大數據本身是一個非常抽象的概念，目前還沒有一個公認的統一定義，從字面上來看，大數據指的是具有龐大規模的數據群，普遍存在的特點有：（1）數據規模龐大。這種數據規模的龐大已經無法海量或者超載等概念詞來描述，而是一種集數據種類、編碼方式、數據格式等多維度的數據信息規?；?；（2）處理要求極高。由于大數據聚合了多維度的信息特征，所以仍以當前數據信息處理的級別已經無法適應大數據的整體結構，PB級別的數據處理將會成為常態；（3）數據高速持續。由于大數據的高速和持續特點，傳統數據庫持久儲存的方法已經無法滿足高速持續異質數據的統一接入和實時處理，所以需要開發新的儲存技術。
2.云計算與云存儲。云計算通常會和大數據緊密聯系在一起，這是因為云計算目前來看，是最好的實時完成大數據發現、挖掘、存儲與處理的大型計算技術。所謂云計算，指的是基于互聯網的相關服務的產生、使用和交付模式，對于大數據的云計算可以理解為通過互聯網或局域網，將數據按需、易擴展的方式，通過虛擬化的過程高速地提供給數據請求者。
云存儲則是在云計算概念上延伸和發展的一個新概念，主要指通過集群應用、網絡技術或文件系統等功能，將網絡中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟件集合實現協同工作，達成共同對外提供數據存儲和訪問功能的全新存儲系統。
二、經濟管理數據的主要分類和大數據特征
1.經濟管理類數據的主要分類。根據數據來源可以將經濟管理類數據合理地梳理，并大致分為：（1）政府機構和國際性組織公布的經濟管理類數據，這類數據主要為宏觀信息，比如各國國家統計局、商務部、中央銀行等定期公布的經濟參考數據。此外還有聯合國下屬的各分支機構，例如UNcomtrade、UNIDO分別公布的是國際商品貿易數據和國際工業行業數據，當然還有國際貨幣基金組織、世界銀行等官方組織提供的經濟管理類數據。（2）經濟管理類數據庫提供的相關數據，這類數據包括宏觀和微觀信息，國內外知名的經濟管理類數據庫有Bloomberg彭博數據庫、WRDS沃頓商學院數據庫、Reuters路透數據庫、Wind萬得資訊金融數據庫、中經網統計數據庫、CEIC經濟數據庫等等。這些數據庫從不同方面提供了各國家和各行業的宏微觀數據。（3）學術機構、民間機構和調查公司提供的經濟管理調查數據，這類數據主要為微觀信息。比如中國城市與農村經濟調查、中國工業企業經濟調查、中國住房調查等等。
2.經濟管理類數據的大數據特征。從國外經濟管理類數據庫的發展中，我們可以發現大數據時代的特征正在慢慢顯現。首先是數據庫供應商的增加，近幾年來，國內外成規?；臄祿煸絹碓蕉?，新型的數據平臺和數據格式也紛紛涌現，由此所形成的數據收集、數據存儲和數據規模的激增也是可以預見的；其次，當前經濟管理類數據庫的訪問模式越來越依賴于云端服務器，為了適應大數據時代的數據新潮流，越來越多的經濟類數據庫放棄原本采用的本地鏡像型的數據訪問模式，轉而采用服務器訪問模型，這也從一方面說明了數據庫的大數據特征，因為本地鏡像類的服務器已經遠遠無法滿足大規模的數據存儲要求，所以出現了這樣的轉變。
三、大數據與云計算對經濟管理數據庫建設的作用
1.配置合理的數據庫組合。在大數據的時代背景下，由于云計算的技術發展，使得不同數據庫所擁有的數據量快速膨脹，從而不同數據庫之間形成大量的數據重合，這也可以看成是大數據時代的產物。所以，如何在有限的資源條件下，配置合理的數據庫組合，發揮不同數據庫各自的特點，更好地服務于訪問者的需求，是經濟管理類數據庫建設的首要問題。
2.高效地利用數據庫資源。局域網體系內的虛擬桌面技術和云端存儲技術可以更加高效地將原本無法實現充分利用的數據庫資源輻射到更大的訪問受眾中去，實現在某一局域網內部，甚至是校際之間的數據資源的實時共享和實時訪問。
3.密切關注數據安全問題。由于大數據的革命性發展，使得現存的數據量顯著增長，同時對大數據進行處理的云計算又處在一個相對比較虛擬和寬松的環境，這種新時代的數據處理、數據存儲和數據訪問革命在為訪問者提供更便捷、更高效服務的同時，也對某些關鍵或機密數據的安全性提出了挑戰，所以在大數據和云計算背景下，關注經濟管理類數據庫中的某些機密數據的安全保護也是數據庫建設過程中非常重要的問題之一。
四、結語
數據庫的建設與數據技術革命的發展息息相關，每一種新數據技術的出現，都會對數據庫的建設提出新的要求。目前，經濟管理類數據庫的數據來源多樣、結構復雜、規模龐大，所以，從數據配置、資源利用和數據安全入手，是大數據和云計算作用背景下經濟管理類數據庫建設的關鍵所在。
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大數據經濟分析范文6
研究數據的最終目的還是研究人本身，只不過數據使得公司對人的行為的追蹤和理解更加具象，數據能夠多維度地關注人、洞察人。
而企業如果想讓數據為我所用，就應該多維度地分析數據。所謂的“社會化營銷”的概念，背后其實就是利用數據追蹤人、研究人、理解人，而這就需要更好地把握研究數據的方法。本期“大數據時代”營銷專題希望能夠對廣告主有所啟發。詳見C5版、C7版
互聯網行業似乎每隔五六年就要經歷一次“改朝換代”，2005年搜索營銷的風頭完全蓋過門戶網站，搜索營銷成了最主流的互聯網營銷模式；2011年，社會化營銷又似乎大有超越搜索營銷的意思，最典型的代表就是Facebook，Facebook正在和現階段同樣依賴廣告收入的谷歌短兵相接。2011年Facebook總營收達到37.11億美元，正式超過Yahoo和Google成為美國最大在線廣告商，在全球擁有8.45億月活躍用戶。
現在，社會化營銷正在確立一個不亞于傳統搜索引擎的在線營銷新市場，而且，社會化營銷的投資回報率也遠遠高于傳統搜索引擎。雖然在國外，Facebook所引領的社會化營銷風生水起，但聚焦國內，社會化營銷才剛剛起程，目前不但市場化程度低，而且缺乏產業鏈共識的標準和方法論支持。
全球暢銷書《社會消費網絡營銷》作者拉里·韋伯在2012騰訊智慧峰會上認為，大數據時代已經來臨，在大數據時代中市場營銷的核心價值如何體現，成為下一步發展的關鍵點。
社會化重構數字營銷
1月31日，作為全球最大的廣告客戶，寶潔宣布裁撤1600名廣告營銷人員，原因在于寶潔相信相比傳統的媒體投放渠道，Facebook上的精準投遞更加有效且成本更低。曾經在Facebook上的一款寶潔旗下的男士香水Old Spice廣告曾創下了18億次展示次數紀錄。在寶潔的營銷轉向帶動下，越來越多的大廣告主將投向Facebook的懷抱，這將在今后幾年內帶動Facebook廣告收入的持續增長。
“尤其是以Facebook、Twitter等為代表掀起的社會化浪潮，在席卷全球互聯網市場的同時，也對傳統在線數字營銷產業鏈的三方角色進行了重構?！被ヂ摼W營銷專家唐興通表示。
在社會化平臺與環境中，網民不再是純粹的消費者，而是通過UGC(用戶生成內容)兼具了生產者和參與者的角色；媒體在繼續扮演生產者的同時，也是組織者、平臺提供者、參與者與紐帶；而對廣告主而言，品牌曝光不是唯一追求的指標，還同時需要追求互動、參與、溝通以及營銷實效。
社會化浪潮正在驅動全球數字營銷走向新的方向。據美國市場調研公司eMarketer預計，社交網絡廣告客戶2012年將投入77.2億美元，投放的廣告包括社交網站廣告、社交游戲和應用程序內廣告；而到2014年，全球社交網絡廣告總收入可近120億美元。
在線數字營銷產業鏈的角色重構要求傳統的互聯網平臺向社會化方向轉型，目前在國內無論是傳統的搜索、門戶，抑或是視頻、微博，都越來越表現出超強的社交互動屬性。從滿足廣告主需求的角度，應該說傳統的互聯網廠商已經有意識地借助開放和社交的力量對自身的傳統業務進行社會化改造。
這或許能夠解釋為什么Google要拼死“抵抗”Facebook，在Buzz、Wave先后失敗后又推出Google+的原因，也是為什么百度在社會化領域屢敗屢戰的動力。Facebook公開IPO前，曾建議廣告商圍繞社交對其營銷進行改革，它提倡用社交不斷降低人們交流的門檻，讓整個網絡有更加多的互動。
社交廣告學會講故事
在Facebook看來，社交平臺上的廣告不再是“廣告”，而是“故事”。因為在關系鏈中存續的各類精準、互動、推薦、評論和轉發，將無時無刻地不伴隨著社交化的網民行為，在精準和有效性的前提下，傳統干澀的廣告已經被最低程度淡化，被故事化的營銷信息將自由穿梭在需要它們的互動社交用戶的信息紐帶中。
用戶關系鏈的融合，網絡媒體的社會化重構，將激發出廣告主進行社會化營銷的熱情。Facebook的成功是開拓了一種全新的定制式廣告模式，通過“產生需求”而非“滿足需求”來引導用戶參與同廣告主的互動。
在國內，雖然社會化營銷還缺乏理論支持，但國內領軍的社會化媒體已經開始嘗試新的營銷布局。據悉，騰訊今年已經全面啟動社會化戰略，一方面展開騰訊社會化媒體和社交網絡的內部融合，實現對旗下騰訊網、騰訊視頻、騰訊微博、QQ空間等平臺的社交化改造以及平臺融合；另外一方面，騰訊微博與QQ空間已經開始了全面的融合，形成了全網最大、最活躍的社交網絡，各媒體產品也在戰略指導下進行升級。
“構建中國最活躍的社交網絡，對騰訊來說首先要實現的就是國內最大的SNS平臺、QQ空間與微博平臺騰訊微博之間的全面融合，而這兩者是針對不同的用戶關系鏈，QQ空間意味著用戶之間的強關系，微博則是相對較弱的關系鏈，如何打通目前還沒有一個成功的范例可循?！彬v訊高級執行副總裁、網絡媒體總裁劉勝義說。
可以肯定的是，對于廣告主而言，未來QQ空間和微博上的社交廣告可以同時指向兩個平臺的企業頁面；在功能方面講實現內容互通、權限互通、用戶管理后臺互通；針對商業化、互動活動、社交廣告實現顯示互動。
對此，騰訊通過關系圖譜和興趣圖譜的融合，實現內容互通、權限互通、用戶管理后臺互通，整合形成資源互補，提高用戶形成黏性和體驗。
挖掘數據背后的“人本”價值
為什么Facebook還沒有上市市值就達到650億美元，上市之后市值更是達到800億美元，為什么Google一直把Facebook當做死敵？答案很簡單，那就是Facebook比其他互聯網公司更了解人的價值。
社會化營銷之所以獲得突飛猛進的成長，離不開精準化的營銷效果，而這是建立在海量的互聯網數據基礎上的，是建立在對人的理解和分析基礎上的，因此，云計算的概念很自然地就被引入到這個領域。而在這個大數據時代，則是以用戶行為為核心的系列數據，這將是海量的，這對企業的計算能力、存儲能力和數據分享能力是一巨大的挑戰。
“大數據包括企業信息化的用戶交易數據，社會化媒體中用戶的行為數據和關系數據以及無線互聯網中的地理位置數據。大規模個性化營銷將會是核心競爭力?！崩铩ろf伯認為，目前已經到了收集數據的黃金時期，如何整合這些數據成為未來的關鍵任務。
“大數據時代，網絡媒體正在從單純的內容提供方進化成開放生態的主導者，大數據時代的社會化營銷重點是理解消費者背后的海量數據，挖掘用戶需求，并最終提供個性化的跨平臺的營銷解決方案?！眲倭x強調。而社交廣告之所以能智能地提升自己的精準廣告能力，給企業帶來更高的投資回報率，這是社交廣告所獨有的特點。而這個特點依賴于對用戶的理解。
由于廣告直接售賣到個體的人，這無疑大大增加了目標的精準性，因為這個個體人背后的所有屬性都一目了然：性別、年齡、職業、關注品類等相關信息。作為第三方的社會化營銷機構，在品友互動人群網絡公司的人群數據庫中，人群屬性細分標簽目前已多達3155個，涵蓋地域、人口屬性、個人關注和購買傾向4大類。以人口屬性為例，又按照性別、年齡、職業、月收入、學歷、關鍵人生階段6個維度進一步細分。這些維度又可以進一步細分，可達7層之多。
