引論：我們?yōu)槟砹?3篇數(shù)據(jù)分析論文范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫作時(shí)的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。

篇1

2．1SVM算法SVM算法最初是由Vapnik等人在1995年提出的一種可訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法．依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論、VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論，從一定數(shù)目的樣本信息在學(xué)習(xí)能力和復(fù)雜度（對(duì)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)程度）中找到最佳折中，以期望獲得最好的推廣能力（或稱泛化能力）．

2．2基于SVM的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析模塊將SVM分類算法應(yīng)用到醫(yī)療數(shù)據(jù)分析模塊中，進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)．基于SVM的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析模塊，通過數(shù)據(jù)交換模塊獲取原始組數(shù)據(jù)（患病病人醫(yī)療數(shù)據(jù)和對(duì)照組病人數(shù)據(jù)）．通過特征選擇過程輸入到SVM分類器中進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練后可以對(duì)新的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)．

3改進(jìn)的醫(yī)療數(shù)據(jù)交換模塊

3．1醫(yī)療數(shù)據(jù)交換模塊在原始的醫(yī)療數(shù)據(jù)交換模塊中，數(shù)據(jù)請(qǐng)求原語只由4條通信原語組成．由原始醫(yī)療數(shù)據(jù)分析模型的3個(gè)模塊構(gòu)建，其中在醫(yī)療數(shù)據(jù)分析模塊與醫(yī)療數(shù)據(jù)提取模塊之間的4條通信原語包括2條請(qǐng)求和2條應(yīng)答．由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的維度極大，屬性很多，但是在預(yù)測(cè)某個(gè)疾病時(shí)，只有很少的一部分屬性會(huì)對(duì)分類預(yù)測(cè)產(chǎn)生影響．這樣的全部維度的數(shù)據(jù)都需要傳輸，浪費(fèi)了時(shí)間，降低了數(shù)據(jù)傳輸效率，影響了醫(yī)療數(shù)據(jù)分析模塊的算法效率．

3．2改進(jìn)的醫(yī)療數(shù)據(jù)交換模塊在改進(jìn)的醫(yī)療數(shù)據(jù)交換模塊中，在數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議中增加了4條原語．在每條原語中不僅有醫(yī)療記錄條數(shù)的要求，還包括對(duì)所請(qǐng)求醫(yī)療數(shù)據(jù)維度和屬性的具體說明．醫(yī)療數(shù)據(jù)分析模塊先請(qǐng)求一小部分全部維度的數(shù)據(jù)，對(duì)這小部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇．然后醫(yī)療數(shù)據(jù)分析模塊只請(qǐng)求特征選擇出來的對(duì)預(yù)測(cè)相關(guān)的屬性的剩余所有醫(yī)療數(shù)據(jù)．最后通過SVM分類算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)．在新的醫(yī)療數(shù)據(jù)交換模塊中，大部分?jǐn)?shù)據(jù)中只有小部分相關(guān)屬性被傳輸?shù)綌?shù)據(jù)分析模塊，極大地減少了數(shù)據(jù)傳輸總量，也同時(shí)增加了分析模塊預(yù)測(cè)算法的效率．

篇2

大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)有著來源復(fù)雜、體量巨大、價(jià)值潛伏等特點(diǎn)，這使得大數(shù)據(jù)分析必然要依托計(jì)算機(jī)技術(shù)予以實(shí)現(xiàn)．因此從兩個(gè)方向上加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集統(tǒng)建設(shè)，一是側(cè)重于數(shù)據(jù)的處理與表示，強(qiáng)調(diào)采集、存取、加工和可視化數(shù)據(jù)的方法;二是研究數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，側(cè)重于對(duì)微觀數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的提取和模式發(fā)現(xiàn)，在兩個(gè)方向上的協(xié)同、均衡推進(jìn)，以此來保障大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用的穩(wěn)健成長和可持續(xù)發(fā)展．廣電的網(wǎng)絡(luò)和用戶是其核心資產(chǎn)，而其中流動(dòng)的數(shù)據(jù)(包括用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、網(wǎng)管/日志數(shù)據(jù)、用戶位置數(shù)據(jù)、終端信息等)是核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)．對(duì)于廣電運(yùn)營商來說，最有價(jià)值的數(shù)據(jù)來自基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的挖掘和分析是運(yùn)營商大數(shù)據(jù)挖掘的最重要方向．因此其數(shù)據(jù)采集的目標(biāo)包括機(jī)頂盒數(shù)據(jù)、CRM數(shù)據(jù)、帳務(wù)數(shù)據(jù)、客服數(shù)據(jù)、運(yùn)維數(shù)據(jù)、媒資數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和其他手工錄入、表格數(shù)據(jù)．采集頻率要求可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)采集和定時(shí)批量采集．采集這類數(shù)據(jù)帶來一個(gè)問題就是各類數(shù)據(jù)雜亂無章，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量問題越來越嚴(yán)重，通過引進(jìn)實(shí)時(shí)質(zhì)量監(jiān)控和清洗技術(shù)，建設(shè)強(qiáng)大的分布式計(jì)算和集群能力，提高數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集性能，利用分布式處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查工作，保證采集到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，將廣電大數(shù)據(jù)中心建設(shè)成一個(gè)覆蓋廣電系統(tǒng)全部數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中心，具備采集各類結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)的處理能力．

1.2數(shù)據(jù)分析中心

廣電企業(yè)每時(shí)每刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)歸集、提煉，廣電企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的意義在于有效掌握規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)信息，對(duì)這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行智能處理，從中分析和挖掘出有價(jià)值的信息．在廣電大數(shù)據(jù)分析中需要對(duì)直播節(jié)目分析、互動(dòng)業(yè)務(wù)分析、互聯(lián)網(wǎng)流量分析、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分析、廣電客戶分析、市場(chǎng)收益分析、智能內(nèi)容推送和廣告分析等，通過這類數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)崟r(shí)了解廣電運(yùn)營商的經(jīng)營狀況，提供決策支持．因此采用兩種方式分析方法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理．一是采用在線分析方法技術(shù)，使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個(gè)方面觀察信息，以達(dá)到深入理解數(shù)據(jù)的目的．這些信息是從原始數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)換過來的，他們以用戶容易理解的方式反映企業(yè)的真實(shí)情況．在線分析策略是將關(guān)系型的或普通的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)存貯，以便于進(jìn)行分析，從而達(dá)到在線分析處理的目的．這種多維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以被看作一個(gè)超立方體，沿著各個(gè)維方向存貯數(shù)據(jù)，它允許分析人員沿事物的軸線方便地分析數(shù)據(jù)，分析形式一般有切片和切塊以及下鉆、挖掘等操作．二是數(shù)據(jù)挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖據(jù)出隱含的、未知的、用戶可能感興趣的和對(duì)決策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則．這些規(guī)則蘊(yùn)含了數(shù)據(jù)庫中一組對(duì)象之間的特定關(guān)系，揭示出一些有用的信息，可以為經(jīng)營決策、市場(chǎng)策劃和金融預(yù)測(cè)等方面提供依據(jù)．

1.3數(shù)據(jù)應(yīng)用中心

在大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)應(yīng)用過程中，數(shù)據(jù)本身并不是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)，重點(diǎn)在于如何應(yīng)用這些技術(shù)去解決企業(yè)在運(yùn)營中實(shí)際的商業(yè)問題．通過對(duì)數(shù)據(jù)分析和挖掘，了解企業(yè)運(yùn)行過程存在問題，預(yù)判企業(yè)中各類業(yè)務(wù)發(fā)展走向．對(duì)數(shù)據(jù)分析與挖掘結(jié)果來說主要有兩個(gè)方面，一是將分析結(jié)果給客戶使用，另一個(gè)是將分析結(jié)果提供給內(nèi)部用戶使用，因此在大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)設(shè)計(jì)中，將數(shù)據(jù)應(yīng)用劃分為三個(gè)應(yīng)用中心:

1)推薦中心

推薦中心面向收視、寬帶使用用戶，通過分析使用用戶的收視、互聯(lián)網(wǎng)、消費(fèi)等行為，將使用用戶分群，總結(jié)群體特征，向不同群體推薦個(gè)性化的電視節(jié)目、廣告和增值應(yīng)用服務(wù)．從而提升用戶的使用體驗(yàn)，提升用戶的滿意度和粘度．

2)決策中心

決策中心面向廣電企業(yè)內(nèi)部決策者、管理者、經(jīng)營分析人員，通過對(duì)企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)的KPI、運(yùn)營監(jiān)控、經(jīng)營盤點(diǎn)，使企業(yè)決策者掌握企業(yè)運(yùn)營狀況及發(fā)展趨勢(shì);智能報(bào)告協(xié)助分析人員自動(dòng)定位經(jīng)營中的問題;即席查詢?cè)陬A(yù)定義的語義層基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)靈活的自定義查詢;通過主題分析滿足各部門、崗位的多維度分析需求;通過專題分析就某一具體問題進(jìn)行深入挖掘，輔助專業(yè)分析人員的工作;統(tǒng)計(jì)報(bào)表滿足各部門常規(guī)統(tǒng)計(jì)需求．

3)服務(wù)中心

服務(wù)中心面向廣電的合作伙伴，比如:電視臺(tái)、廣告商、服務(wù)和內(nèi)容提供商、相關(guān)政府職能部門等．通過對(duì)使用用戶收視行為的實(shí)時(shí)分析，將電視欄目實(shí)時(shí)收視率提供給電視臺(tái)，電視臺(tái)根據(jù)收視率進(jìn)行在線的問卷調(diào)查，提高電視臺(tái)的影響力，幫助其增強(qiáng)欄目的評(píng)價(jià)體系．為廣告商提供精準(zhǔn)的廣告投放策略，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的廣告投放評(píng)估，幫助廣告商提升廣告到達(dá)率、準(zhǔn)確度和營銷效果．為服務(wù)和內(nèi)容提供商的電影、電視和增值應(yīng)用等產(chǎn)品提升收視率和使用頻率，并進(jìn)行評(píng)估，為其提供受眾喜好特征，幫助其推出有針對(duì)性的產(chǎn)品．通過用戶收視數(shù)據(jù)、節(jié)目反饋等信息，將相關(guān)輿情向相關(guān)政府部門匯報(bào)．

1.4系統(tǒng)管理

系統(tǒng)管理是大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)一個(gè)輔助功能模塊，主要是為了系統(tǒng)管理員對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行有效的監(jiān)控和管理，提升大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)性能使用，包含有如下幾個(gè)模塊:權(quán)限管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、元數(shù)據(jù)管理、調(diào)度管理、系統(tǒng)監(jiān)控等．

2數(shù)據(jù)應(yīng)用分析

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為傳統(tǒng)行業(yè)帶來了新的思考，如何在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代更好地實(shí)現(xiàn)以客戶為中心的服務(wù)理念，借助大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、海量的客戶非結(jié)構(gòu)化的行為數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以有效提升廣電個(gè)性化、人性化的服務(wù)水平．大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)通過整合廣電網(wǎng)絡(luò)中多個(gè)數(shù)據(jù)源，并按照主題進(jìn)行劃分，在定義主題的過程中，提供廣電業(yè)務(wù)概念的規(guī)范定義．?dāng)?shù)據(jù)模型不偏重于面向某個(gè)應(yīng)用，而是站在企業(yè)角度統(tǒng)攬全局，提供可擴(kuò)展的模型設(shè)計(jì)，偏范式化的設(shè)計(jì)使平臺(tái)在最大程度上保持一致和靈活擴(kuò)展性．依托某廣電網(wǎng)絡(luò)公司業(yè)務(wù)開展情況，搭建數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，具有如圖2所示的主題結(jié)構(gòu)，共計(jì)8大類53小類，從廣電網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的各個(gè)方面進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析．

2.1直播節(jié)目分析主題

直播電視節(jié)目作為廣電運(yùn)營模式中一直沿用的產(chǎn)品類型，對(duì)于廣電用戶的影響和廣電運(yùn)營商運(yùn)營模式起著至關(guān)重要的作用．實(shí)時(shí)直播節(jié)目分析，用戶可以實(shí)時(shí)查看每個(gè)時(shí)間點(diǎn)上每個(gè)節(jié)目收視率，以此為據(jù)來指導(dǎo)產(chǎn)品定制、節(jié)目選擇、用戶推廣等方面的商業(yè)應(yīng)用，對(duì)直播節(jié)目的多維度分析，運(yùn)營商可深入分析直播節(jié)目收視特性及受眾影響規(guī)律，以指導(dǎo)運(yùn)營優(yōu)化，提高節(jié)目的收視率和營收．

2.2多媒體業(yè)務(wù)分析主題

廣電行業(yè)的雙向網(wǎng)絡(luò)改造不僅將視頻點(diǎn)播、通信及娛樂業(yè)務(wù)成為可能，同時(shí)配備增值業(yè)務(wù)，如廣告、支付、股票、游戲、付費(fèi)節(jié)目等服務(wù)．可以明顯看到哪類業(yè)務(wù)最受歡迎，哪類業(yè)務(wù)的增長趨勢(shì)良好，哪類業(yè)務(wù)應(yīng)用下滑得較快，哪類業(yè)務(wù)不受用戶歡迎，從這樣的分析結(jié)果中，可以為廣電網(wǎng)絡(luò)以后的業(yè)務(wù)引進(jìn)中提供指導(dǎo)，避免引進(jìn)的業(yè)務(wù)不受用戶歡迎，同時(shí)也可以預(yù)見性的引進(jìn)一些代表將來趨勢(shì)性的業(yè)務(wù)，提前做好業(yè)務(wù)儲(chǔ)備工作．互動(dòng)業(yè)務(wù)的互動(dòng)特性為廣電運(yùn)營商增加客戶粘度、制定產(chǎn)品投放策略、獲取最大化收益及市場(chǎng)價(jià)值提供了前所未有的空間，通過對(duì)互動(dòng)業(yè)務(wù)的應(yīng)用分析，可以分析出用戶的行為趨勢(shì)．利用這樣的分析結(jié)果改善廣電業(yè)務(wù)引進(jìn)，提高用戶的粘度和ARPU值．

2.3互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用分析主題

廣電作為政府宣傳的喉舌，一個(gè)主要的特點(diǎn)就是可管可控，相對(duì)此而言，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)一個(gè)重要特點(diǎn)就是用戶各類行為的不可控性．在三網(wǎng)融合的新環(huán)境下，廣電網(wǎng)絡(luò)一個(gè)重大改變就是引進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，同時(shí)通過多屏互動(dòng)技術(shù)使廣電終端類型日益復(fù)雜，如何對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)引進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)和終端進(jìn)行有效的管控，成為擺在廣電網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商面前一個(gè)重要課題．運(yùn)營商可以清晰地看到用戶在討論什么、在看什么，以此來分析用戶將來可能采取的行為趨勢(shì)，進(jìn)而來引導(dǎo)用戶輿論與行為，實(shí)現(xiàn)對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)的可管可控的最終目的．同時(shí)廣電網(wǎng)絡(luò)也可以利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)從如下兩方面做了分析，運(yùn)營流量及應(yīng)用優(yōu)化，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬，減少運(yùn)營費(fèi)，同時(shí)用以提高用戶體驗(yàn)度，增加用戶粘性;充分利用線上、線下同步運(yùn)營模式，深入挖掘線上討論內(nèi)容，為線下運(yùn)營提供指導(dǎo)．

2.4廣電客戶分析主題

在三網(wǎng)融合的環(huán)境下，廣電網(wǎng)絡(luò)在逐漸擺脫事業(yè)單位模式下經(jīng)營模式，向“市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)”、“客戶驅(qū)動(dòng)”經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)變，“以客戶為中心”的理念和策略不可或缺，而廣電網(wǎng)絡(luò)擁有的客戶群和常規(guī)用戶分析的客戶群體有著本質(zhì)區(qū)別，以往分析往往針對(duì)個(gè)體用戶進(jìn)行分析，廣電網(wǎng)絡(luò)面向的用戶通常是以家庭為單位的，這給廣電網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析帶來不可預(yù)料的困難．通過針對(duì)用戶群體不同年齡、不同時(shí)間段的收視行為和上網(wǎng)行為分析，可以區(qū)分某一時(shí)間段內(nèi)該家庭用戶內(nèi)個(gè)人的行為，可以清晰看到各類用戶在各個(gè)階段的變化情況，以及這個(gè)變化給廣電網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營帶來的變化．從用戶信息出發(fā)，以用戶應(yīng)用行為為主線，深入挖掘用戶關(guān)系，為廣電用戶關(guān)系管理提供有效基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，提高用戶滿意度、忠誠度，提高廣電網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)運(yùn)作的主動(dòng)性．

2.5市場(chǎng)收益分析主題

三網(wǎng)融合后，廣電網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)市場(chǎng)主體，需要適應(yīng)日趨激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，提升廣電運(yùn)營商的企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，應(yīng)充分利用業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)產(chǎn)生的大量寶貴的數(shù)據(jù)資源，建立廣電企業(yè)收益分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)收益數(shù)據(jù)的智能化加工和處理，為市場(chǎng)運(yùn)營工作提供及時(shí)、準(zhǔn)確、科學(xué)的決策依據(jù)．利用先進(jìn)的OLAP技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，幫助企業(yè)的經(jīng)營決策層了解企業(yè)經(jīng)營的現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，預(yù)測(cè)未來趨勢(shì);幫助細(xì)分市場(chǎng)和客戶，指導(dǎo)營銷、客服部門進(jìn)行有針對(duì)性的營銷和高效的客戶關(guān)系管理;對(duì)決策的執(zhí)行情況和結(jié)果進(jìn)行客觀準(zhǔn)確的評(píng)估，深受用戶的青睞．如圖7所示的收益分析結(jié)果，可以清晰看出企業(yè)各類業(yè)務(wù)在營收中所占比例，可以明確了解哪類業(yè)務(wù)是企業(yè)的優(yōu)質(zhì)業(yè)務(wù)，哪類業(yè)務(wù)需要進(jìn)一步加強(qiáng)開拓市場(chǎng)，同時(shí)也可以預(yù)測(cè)哪類業(yè)務(wù)會(huì)有更大的推廣空間，為企業(yè)持續(xù)開展業(yè)務(wù)提供指導(dǎo)．

2.6智能內(nèi)容推送主題

深層次挖掘用戶潛在的需求，以用戶的需求為導(dǎo)向，向用戶推送有針對(duì)性的內(nèi)容．廣電運(yùn)營商通過對(duì)用戶差異性的運(yùn)營策略，激發(fā)用戶參與的熱情，讓用戶有持續(xù)的良好體驗(yàn)，提升對(duì)用戶的吸引力和黏著度．信息精準(zhǔn)、智能推送的關(guān)鍵在于把握住用戶的行為習(xí)慣，同時(shí)讓每一個(gè)用戶都可以按自己需求方便、快捷地調(diào)整、歸類相關(guān)信息．大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)基于用戶行為收集分析系統(tǒng)，挖掘出用戶潛在需求，充分了解了用戶的真實(shí)意愿，將有助于廣電運(yùn)營商建立以客戶為中心的服務(wù)理念，提升社會(huì)影響力．

篇3

1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集的過程本身就有會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫，但如果想達(dá)到有效分析海量數(shù)據(jù)的目的，就必將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲(chǔ)集群，而且在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的辨析、抽取、清洗等操作。

①抽取：因?yàn)槲覀兺ㄟ^各種途徑獲取的數(shù)據(jù)可能存在多種結(jié)構(gòu)和類型，而數(shù)據(jù)抽取過程可以有效地將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單一的結(jié)構(gòu)或者便于處理的類型。以達(dá)到快速分析處理的目的。

②清洗：對(duì)于海量數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)所處的價(jià)值層次不一樣，就必然存在由于價(jià)值低而導(dǎo)致開發(fā)成本偏大的數(shù)據(jù)，還有與數(shù)據(jù)分析毫無關(guān)系的數(shù)據(jù)，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯(cuò)誤的干擾項(xiàng)，所以對(duì)數(shù)據(jù)通過過濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)是十分重要的步驟。

1.3數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理

當(dāng)我們采集數(shù)據(jù)完成后，就需要將其存儲(chǔ)起來統(tǒng)一管理，主要途徑就是建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)用。在此基礎(chǔ)上，需要解決大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ)、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問題。還需開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）、能效優(yōu)化的存儲(chǔ)、計(jì)算融入存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)；以及分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)、異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)、數(shù)據(jù)組織技術(shù)、研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù)、索引、移動(dòng)、備份、復(fù)制、可視化技術(shù)。

1.4數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析

一般情況下，統(tǒng)計(jì)與分析主要就是利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

1.5數(shù)據(jù)分析與挖掘

所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫中的大量不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的過程。與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般不會(huì)有預(yù)先設(shè)計(jì)好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型的算法有用于聚類的K-means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

2數(shù)據(jù)分析的8個(gè)層次

2.1標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告（StandardReports）

標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告作為數(shù)據(jù)分析的第一個(gè)層次，要求相對(duì)較低，主要是借助相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納總結(jié)，得出包含主要參數(shù)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告。類似于一個(gè)銷售企業(yè)每月或者每季度的財(cái)務(wù)報(bào)表。

2.2即席查詢（AdHocReports）

用戶可以通過自己的需求，靈活地選擇查詢條件，系統(tǒng)就能夠根據(jù)用戶的需求選擇生成相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表。即席查詢與普通應(yīng)用查詢最大的不同是普通的應(yīng)用查詢是定制開發(fā)的，而即席查詢所有的查詢條件都是用戶自己定義的。在面向高層的數(shù)據(jù)分析軟件中，用戶隨意添加想要查詢的指標(biāo)按鈕再加上相應(yīng)的限制條件，就可以立即生成可視化的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，不僅一目了然，而且沒有任何操作難度。

2.3多維分析（QueryDrilldown）

多維分析是指對(duì)具有多個(gè)維度和指標(biāo)所組成的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行的可視化分析手段的統(tǒng)稱，常用的分析方式包括：下鉆、上卷、切片（切塊）、旋轉(zhuǎn)等各種分析操作。以便剖析數(shù)據(jù)，使分析者、決策者能從多個(gè)角度多個(gè)側(cè)面觀察數(shù)據(jù)，從而深入了解包含在數(shù)據(jù)中的信息和內(nèi)涵。上卷是在數(shù)據(jù)立方體中執(zhí)行聚集操作，通過在維級(jí)別中上升或通過消除某個(gè)或某些維來觀察更概括的數(shù)據(jù)。上卷的另外一種情況是通過消除一個(gè)或者多個(gè)維來觀察更加概括的數(shù)據(jù)。下鉆是在維級(jí)別中下降或者通過引入某個(gè)或者某些維來更細(xì)致地觀察數(shù)據(jù)。切片是在給定的數(shù)據(jù)立方體一個(gè)維上進(jìn)行的選擇操作，切片的結(jié)果是得到了一個(gè)二維的平面數(shù)據(jù)（切塊是在給定的數(shù)據(jù)立方體的兩個(gè)或者多個(gè)維上進(jìn)行選擇操作，而切塊的結(jié)果是得到了一個(gè)子立方塊）。轉(zhuǎn)軸相對(duì)比較簡(jiǎn)單，就是改變維的方向。

2.4儀表盤與模擬分析(Alerts)

儀表盤用于監(jiān)控一些關(guān)鍵指標(biāo)。模擬分析是由操作者動(dòng)態(tài)地加以調(diào)節(jié)的控件（如滑動(dòng)塊、可調(diào)旋鈕、選擇框等），來控制管理決策模型行為某些參數(shù)。當(dāng)操作者通過控制面板對(duì)模型中的參數(shù)值或變量值進(jìn)行調(diào)節(jié)時(shí)，圖形中的曲線、柱形組或分析指標(biāo)等要素就會(huì)發(fā)生相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)，而這種運(yùn)動(dòng)正好反映了該參數(shù)的變化對(duì)模型行為的影響，如果這種變動(dòng)引起了模型中最優(yōu)解或其他關(guān)鍵數(shù)字的變化，能夠隨時(shí)將關(guān)于這種變化的結(jié)論正確地顯示出來。

2.5統(tǒng)計(jì)分析（StatisticallyAnalysis）

我們知道概率論是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)是在其基礎(chǔ)上研究隨機(jī)變量，并應(yīng)用概率論的知識(shí)做出合理的估計(jì)、推斷與預(yù)測(cè)。概率論中討論的各種分布在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中作為統(tǒng)計(jì)模型來分析處理帶有隨機(jī)誤差的數(shù)據(jù)。典型的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法有參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和回歸分析。而統(tǒng)計(jì)分析主要是對(duì)用戶所關(guān)注的問題進(jìn)行推斷、預(yù)測(cè)和控制的分析方法。具體可以分為以下三方面：

①描述統(tǒng)計(jì)：主要是集中趨勢(shì)、離散程度、分布形狀等，統(tǒng)計(jì)圖（方圖、箱線圖、散點(diǎn)圖等）；

②數(shù)據(jù)的分類匯總；

③基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析：方差分析、時(shí)間序列分析、相關(guān)和回歸分析、（主成分）因子分析等統(tǒng)計(jì)分析方法。

2.6預(yù)測(cè)（Forecasting）

在統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，對(duì)未來的預(yù)測(cè)已經(jīng)有了很多數(shù)學(xué)模型以及解決具體問題的相關(guān)算法。其核心思想便是從歷史數(shù)據(jù)中找出數(shù)據(jù)的發(fā)展模式，然后以這些模式為支點(diǎn)，就可以對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.7預(yù)測(cè)模型（PredictiveModeling）

隨著數(shù)據(jù)分析學(xué)家對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷探索，出現(xiàn)了很多預(yù)測(cè)模型以及與之相對(duì)應(yīng)的算法，但是很難確定某個(gè)模型是最精確的，因?yàn)椴煌念I(lǐng)域，不同的條件，對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型是不一樣的，所以沒有統(tǒng)一化的最優(yōu)模型，只存在有選擇性的最優(yōu)模型。下面介紹幾種典型的預(yù)測(cè)模型。

①回歸模型:回歸模型可以分為一元線性回歸模型和多元線性回歸模型。一元線性回歸模型可表示為yt=b0+b1xt+ut，該式表示變量yt和xt之間的真實(shí)關(guān)系。其中yt稱作被解釋變量（或相依變量、因變量），xt稱作解釋變量（或獨(dú)立變量、自變量），ut稱作隨機(jī)誤差項(xiàng)，b0稱作常數(shù)項(xiàng)（截距項(xiàng)），b1稱作回歸系數(shù)。b0+b1xt是非隨機(jī)部分，ut是隨機(jī)部分。而在很多情況下，回歸模型必包含兩個(gè)或更多自變量才能夠適應(yīng)地描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象各相關(guān)量之間的聯(lián)系，這就是多元線性回歸模型需要解決的問題，其一般形式為：Y=a+b1X1+b2X2+…+bmXm，式中X1、X2、…、Xm是這個(gè)多元回歸問題的m個(gè)自變量，b1、b2、…、bm是回歸方程對(duì)應(yīng)于各自變量的系數(shù)，又稱偏回歸系數(shù)。

②貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是基于概率推理的數(shù)學(xué)模型，而概率推理是通過一些產(chǎn)量的信息來獲取其他概率信息的過程。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)會(huì)建立一個(gè)有向無環(huán)圖和一個(gè)概率表集合，有向無環(huán)圖中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)便是一個(gè)隨機(jī)變量，而有向邊表示隨機(jī)變量間的條件依賴，條件概率表中的每一個(gè)元素對(duì)應(yīng)有向無環(huán)圖中唯一的節(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)此節(jié)點(diǎn)對(duì)其所有直接前驅(qū)節(jié)點(diǎn)的條件概率。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是為了解決不定性與不完整性問題而提出的，在多個(gè)領(lǐng)域中獲得廣泛應(yīng)用。

③基于時(shí)間序列分析的指數(shù)平滑模型在時(shí)間序列分析中指數(shù)平滑模型是最靈活和準(zhǔn)確的方法，在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域也被證明是最有效的預(yù)測(cè)模型。在不同的時(shí)間序列下，指數(shù)平滑模型可以分為簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法、帶有趨勢(shì)調(diào)整的指數(shù)平滑法、帶有阻尼趨勢(shì)的指數(shù)平滑法、簡(jiǎn)單季節(jié)指數(shù)平滑法、帶有趨勢(shì)和季節(jié)調(diào)整的指數(shù)平滑法五種不復(fù)雜度的模型。

2.8最優(yōu)化

（Optimization）因?yàn)閮?yōu)化問題往往可以帶來巨額的收益，通過一系列可行的優(yōu)化，可以使收益得到顯著提高。所謂最優(yōu)化就是從有限或者無限種可行的方案中選取最優(yōu)的方案。如果可以通過簡(jiǎn)單的評(píng)判，就可以確定最優(yōu)方案那是最好的。但是事實(shí)不會(huì)那么簡(jiǎn)單，所以優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)發(fā)展出了一系列的理論來解決實(shí)際問題。其常用的優(yōu)化技術(shù)為：

①線性規(guī)劃：當(dāng)目標(biāo)函數(shù)與約束函數(shù)都是線性函數(shù)時(shí)，就是一個(gè)線性規(guī)劃問題。而當(dāng)同時(shí)滿足約束函數(shù)和目標(biāo)函數(shù)時(shí)，則可以認(rèn)為是最優(yōu)解。

②整數(shù)規(guī)劃：要求決策變量取整數(shù)值的數(shù)學(xué)規(guī)劃。

③多目標(biāo)規(guī)劃：指衡量一個(gè)決策優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)不止一個(gè)，也就是有多目標(biāo)函數(shù)。

④動(dòng)態(tài)規(guī)劃：將一個(gè)復(fù)雜的問題劃分為多個(gè)階段，逐段求解，最終求出全局最優(yōu)解。

3用Excel實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析

①對(duì)于企業(yè)而言最重要的是利潤，所以管理者必須要從這張表中得到最關(guān)鍵也最容易得到的銷量和銷售額以及與其相關(guān)的一些數(shù)據(jù)，通常是用最基本的數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)果來直觀地反映該企業(yè)在某個(gè)期間的盈利情況。

②其次，我們必須要做進(jìn)一步的分析。已經(jīng)對(duì)整體的情況有了一定的把握，所以就可以朝著不同的方向去挖掘一些有價(jià)值的信息，為企業(yè)高層做決策提供有力的依據(jù)。對(duì)產(chǎn)品銷售而言，客戶結(jié)構(gòu)能夠有效地反映客戶的地域分布，企業(yè)可以根據(jù)客戶的來源，在未開辟客戶的地域去尋找新的目標(biāo)客戶群。而銷量結(jié)構(gòu)可以直觀地反映企業(yè)最大銷量來自哪個(gè)地區(qū)，對(duì)銷量較小的地區(qū)可以加大宣傳力度或者增加銷售網(wǎng)點(diǎn)來保持各地區(qū)銷售均衡。還可以及時(shí)地調(diào)整銷售方式來擴(kuò)大市場(chǎng)份額，而對(duì)于銷量最小的地區(qū)考慮開辟新的市場(chǎng)。

統(tǒng)計(jì)了各地區(qū)的銷售總額和平均銷售額以及兩者的對(duì)比關(guān)系。由此可以得出地區(qū)平均購買力大小，以及各地區(qū)總銷售額大小。借助圖表描述，管理者可以對(duì)企業(yè)在某段期間內(nèi)的銷售狀況有一個(gè)大概的把握，只有掌握了這些的信息，才能更細(xì)化地去研究具體的影響因素。劃分等級(jí)，對(duì)于經(jīng)常性大量購買的客戶必須要以最優(yōu)惠的價(jià)格和最好的服務(wù)讓其滿意，以形成一個(gè)穩(wěn)定的大客戶群。而對(duì)于那些少量購買的客戶，也要制定出相應(yīng)合適的方案來留住客戶。所以，分析銷售額的分布情況，可以掌握客戶的購買力度而且還能及時(shí)做一些留住大客戶的舉措。

4用R語言實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)多層次分析

R語言是一種自由軟件編程語言與操作環(huán)境，是一套完整的數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和制圖軟件系統(tǒng)，它是一種用來進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、統(tǒng)計(jì)分析和作圖的解釋型語言。它可以提供一些集成的統(tǒng)計(jì)工具，但更大量的是它提供各種數(shù)學(xué)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)計(jì)算的函數(shù)，從而使使用者能靈活機(jī)動(dòng)地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，甚至創(chuàng)造出符合需要的新的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法。而在使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理時(shí)，當(dāng)我們遇到很大的原始數(shù)據(jù)，但用來建模的數(shù)據(jù)較小，則可以先在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行整理，然后通過R與數(shù)據(jù)庫的接口提取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫適合存放和整理比較規(guī)整的數(shù)據(jù)，和R中的數(shù)據(jù)框有良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，這也是R中絕大多數(shù)統(tǒng)計(jì)模型的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)庫中大部分的運(yùn)算都不需要消耗很大的內(nèi)存。

篇4

(三)面板回歸

1．財(cái)稅政策改革對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體效應(yīng)。研究財(cái)政分權(quán)對(duì)GDP的影響，本文參考黃顯林發(fā)表于2013年的《財(cái)稅政策演進(jìn)對(duì)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展水平的影響研究－－基于分權(quán)背景下的省級(jí)面板數(shù)據(jù)分析》中的研究方法，以GDP為被解釋變量，R、EDU、GYH、F為解釋變量，建立如下回歸模型:本文同時(shí)采取面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，同時(shí)應(yīng)用Eviews6．0采用廣義最小二乘法(GLS)對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，以免去對(duì)模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，然后通過F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)為各個(gè)樣本組選擇混合OLS模型，或固定效應(yīng)模型，或隨機(jī)效應(yīng)模型。面板回歸模型選擇F檢驗(yàn)的P值為0．0000，拒絕原假設(shè)，可認(rèn)為應(yīng)該建立固定效應(yīng)回歸模型，同時(shí)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)應(yīng)的P值也為0．0000，拒絕原假設(shè)，也認(rèn)為應(yīng)該建立固定效應(yīng)回歸模型，因此2007～2012年31個(gè)省市的年度數(shù)據(jù)應(yīng)該建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。固定效應(yīng)模型結(jié)果表明，回歸方程整體顯著(F=2470．712，P=0．000000＜0．01)，各回歸系數(shù)在0．05顯著性水平下均顯著不為0，調(diào)整后的樣本決定系數(shù)為0．997802，模型擬合得非常好。EDU對(duì)GDP的影響最大，R、F次之，GYH最小。同時(shí)，R、EDU和F對(duì)GDP均有顯著的正向影響，其系數(shù)分別為0．350122、0．484144、0．066664，說明財(cái)稅分權(quán)、教育支出水平、稅收水平等都促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。而GYH的系數(shù)為－0．041997，這說明工業(yè)化進(jìn)程對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有輕微的反向作用，這說明工業(yè)化進(jìn)程的加大并沒有強(qiáng)烈促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

2．財(cái)稅政策改革對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域差異效應(yīng)。由于地方的經(jīng)濟(jì)水平、人力物力資源等的差異，具體財(cái)稅政策改革對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響效應(yīng)可能會(huì)存在明顯的地區(qū)差異。因此有必要通過建立變系數(shù)模型來分析財(cái)稅分權(quán)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地區(qū)差異效應(yīng)。使用Eviews6軟件分別對(duì)本文的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行變系數(shù)、變截距、不變系數(shù)模型的估計(jì)，得到殘差平方和，通過建立協(xié)方差分析，構(gòu)建F統(tǒng)計(jì)量的方法來判別。根據(jù)變異系數(shù)模型估計(jì)出31個(gè)省市的結(jié)果，在10%置信水平下，相關(guān)變量系數(shù)大部分都通過顯著性檢驗(yàn)，模型擬合程度很高。

二、結(jié)論及相關(guān)政策建議

(一)財(cái)稅分權(quán)促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。中國財(cái)稅分權(quán)水平對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長具有明顯的促進(jìn)作用。在今后的財(cái)稅體制的進(jìn)一步改革中，地方政府應(yīng)該向中央爭(zhēng)取更大的財(cái)稅政策權(quán)力空間。根據(jù)樓繼偉《中國政府間財(cái)政關(guān)系再思考》一書，下一步應(yīng)按外部性、信息復(fù)雜程度、激勵(lì)相容三原則劃分政府間事權(quán)，逐步理順政府間財(cái)權(quán)－－事權(quán)關(guān)系，即財(cái)政權(quán)力－－財(cái)政義務(wù)的關(guān)系，特別是要把區(qū)域性公共服務(wù)作為地方事權(quán)，并要把區(qū)域性公共服務(wù)的責(zé)任交由地方政府負(fù)責(zé)承擔(dān)。

(二)各地區(qū)應(yīng)因地制宜的改善本地區(qū)的財(cái)政分權(quán)水平的財(cái)政支出項(xiàng)目。影響各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素存在明顯的地區(qū)差異效應(yīng)，各地區(qū)應(yīng)該根據(jù)自身的情況，有針對(duì)性的改善本地區(qū)財(cái)政分權(quán)水平和財(cái)政支出項(xiàng)目。如在通過本文的面板分析可知:部分地區(qū)教育水平系數(shù)基本為正，這說明地區(qū)教育程度對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響基本上呈現(xiàn)正向相關(guān)關(guān)系。

篇5

2.1固網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)的組成和結(jié)構(gòu)

對(duì)于企業(yè)來說，大量的用戶數(shù)據(jù)不僅有利于客戶關(guān)系管理（CRM），同時(shí)也是獲得用戶知識(shí)的源泉。從用戶知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過程中可以看到，用戶數(shù)據(jù)的質(zhì)量會(huì)對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的結(jié)果產(chǎn)生直接的影響，所以用戶數(shù)據(jù)準(zhǔn)備也是一項(xiàng)很重要的步驟。從商業(yè)系統(tǒng)中提取出高質(zhì)量的用戶數(shù)據(jù)就成為一項(xiàng)最主要的工作。固網(wǎng)企業(yè)的用戶數(shù)據(jù)包括用戶基本信息、用戶賬單信息以及客服信息。數(shù)據(jù)倉庫就是根據(jù)這種方式來組織的。

2.2知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法和過程

用戶知識(shí)發(fā)現(xiàn)概括如下：根據(jù)提出的商業(yè)目標(biāo)，分析大量的用戶數(shù)據(jù)，找出隱藏的和未知的規(guī)律或者豐富已知的規(guī)律，進(jìn)而提出模型；最后要將數(shù)據(jù)挖掘和分析的結(jié)果轉(zhuǎn)化成有商業(yè)意義的方法，然后采取進(jìn)一步的行動(dòng)。用戶知識(shí)發(fā)現(xiàn)必須遵循以下幾個(gè)步驟：商業(yè)理解，數(shù)據(jù)理解，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，分類模型，評(píng)估應(yīng)用。

2.3數(shù)據(jù)挖掘建立用戶分類模型

近年來，“以客戶為中心”的電信市場(chǎng)開始強(qiáng)調(diào)為不同用戶提供個(gè)性化服務(wù)，其前提條件就是用戶分類。這也說明了過去的消費(fèi)行為也預(yù)示了未來的消費(fèi)傾向。

（1）商業(yè)理解

對(duì)用戶的理解不僅是理解電信市場(chǎng)的開始，也是理解客戶關(guān)系管理的開始。在電信企業(yè)中對(duì)用戶的理解包括：用戶種類，不同類中用戶的本質(zhì)屬性區(qū)別，用戶偏好，不同類別之間的用戶如何通信等。

（2）用戶數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

對(duì)用戶分類的研究主要是從用戶屬性中得到用戶特征和行為習(xí)慣。主要數(shù)據(jù)來源于用戶賬單信息，同時(shí)也需要從商業(yè)系統(tǒng)中得到一些用戶的基本屬性信息。

（3）用戶分類模型

本文使用聚類分析對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分以建立分類模型。聚類分析是把大量數(shù)據(jù)點(diǎn)的集合根據(jù)最大化類內(nèi)相似性、最小化類間相似性的原則進(jìn)行聚類或分組，使得每個(gè)類中的數(shù)據(jù)之間最大限度地相似、而不同類中的數(shù)據(jù)之間最大限度地不同。

3固網(wǎng)漏話用戶數(shù)據(jù)分析

3.1關(guān)于固網(wǎng)漏話用戶數(shù)據(jù)分析的商業(yè)理解

通過各種渠道調(diào)查，對(duì)固網(wǎng)漏話用戶數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)可以概括為以下幾點(diǎn)：

（1）對(duì)用戶通話次數(shù)、時(shí)間段等分析，找出特征，以此來尋找目標(biāo)用戶；

（2）對(duì)用戶開通漏話保護(hù)業(yè)務(wù)前后的ARPU值分析比較，分析收益的對(duì)比；

（3）對(duì)目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)分析，從用戶分類的角度來管理，設(shè)計(jì)針對(duì)性的服務(wù)，提升用戶滿意度。

3.2系統(tǒng)用戶數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的過程：明確目標(biāo)；制定計(jì)劃；分析變量的獲取；數(shù)據(jù)收集和獲取；數(shù)據(jù)集成。根據(jù)當(dāng)前客戶關(guān)系管理基本狀況和數(shù)據(jù)挖掘的目的，涉及到的人口屬性變量有：性別、年齡、住址、用戶職業(yè)、婚否、學(xué)歷、薪資等。用戶分類結(jié)束之后，再使用描述變量來進(jìn)行分析說明。本文選用某市電信公司運(yùn)營支持系統(tǒng)和經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，從中選取了基本客戶基本信息表、客戶詳細(xì)話表、賬單及繳費(fèi)信息表、產(chǎn)品信息表、業(yè)務(wù)使用清單等原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘工具選擇SPSSClementine。在使用該工具進(jìn)行挖掘之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗：

（1）刪掉不滿足要求的數(shù)據(jù)：選擇普通的用戶；選擇狀態(tài)正常的用戶；選擇入網(wǎng)時(shí)間較長的用戶，使數(shù)據(jù)有完整的用戶周期；

（2）去掉異常數(shù)據(jù)：比如用于測(cè)試的號(hào)碼；

（3）去掉極端值：不具備普遍性的極值容易產(chǎn)生噪聲。

3.3固網(wǎng)漏話用戶數(shù)據(jù)分析結(jié)果

考慮到不同分類建立的有效性和簡(jiǎn)便性，以及固話用戶和數(shù)據(jù)源的特點(diǎn)，本文采用常見的K-means算法，其高可靠性、高精準(zhǔn)性以及低復(fù)雜度使其成為主流的聚類算法。本文選用SPSSClementine作為數(shù)據(jù)挖掘工具進(jìn)行K-means聚類分析。獲取原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理之后，選擇參與聚類的細(xì)分變量，輸入簇的個(gè)數(shù)k，選擇k=7，然后點(diǎn)擊“聚類”按鈕，使用K-means算法對(duì)固網(wǎng)漏話用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。經(jīng)過正常值選擇、極值處理等一系列的數(shù)據(jù)清洗工作，最后用于研究的記錄有251284條。

3.4分析結(jié)果和解釋

93%的遇忙話務(wù)都出現(xiàn)在8∶00~18∶00的工作時(shí)段，這說明該時(shí)段遇忙話務(wù)較多，話務(wù)量流失嚴(yán)重，特別需要遇忙話務(wù)的解決方法。而這一時(shí)間段遇忙話務(wù)量最多的就是政企用戶，這些話務(wù)量流失對(duì)政企用戶將造成巨大的損失：30000政企用戶一個(gè)月遇忙話務(wù)損失達(dá)到260萬次，本網(wǎng)超過120萬次，每個(gè)月預(yù)計(jì)損失20萬；以電信中等發(fā)達(dá)省份為例：符合條件的政企高端用戶約為60萬；每年度損失的潛在業(yè)務(wù)收入為50000萬。經(jīng)過分析，得到該市各地區(qū)已開通和未開通漏話保護(hù)業(yè)務(wù)的用戶分布，如圖4所示。C區(qū)屬于政務(wù)新區(qū)，未開通漏話業(yè)務(wù)的用戶較多，而F區(qū)屬于工業(yè)園區(qū)，企業(yè)較多，很多用戶已開通漏話保護(hù)業(yè)務(wù)，但是還有大量用戶未開通該業(yè)務(wù)，所以C區(qū)和F區(qū)應(yīng)該作為該業(yè)務(wù)的重點(diǎn)推廣地區(qū)。綜上分析，固網(wǎng)漏話業(yè)務(wù)是一個(gè)非常有潛力的業(yè)務(wù)，解決漏話問題是提高用戶滿意度和忠誠度的重要途徑。根據(jù)上文的分析，在8∶00~18∶00時(shí)間段，用戶遇忙話務(wù)量非常多，在這段時(shí)間內(nèi)，企業(yè)需要更多的漏話接入服務(wù)器，而在其他時(shí)間段可以減少接入服務(wù)器以節(jié)約成本。而在不同的地區(qū)，用戶數(shù)量和精準(zhǔn)用戶的數(shù)量也不同，應(yīng)該選擇精準(zhǔn)用戶較為集中的地區(qū)優(yōu)先推廣漏話保護(hù)業(yè)務(wù)。由于精準(zhǔn)高端用戶帶來的收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過普通用戶，所以要對(duì)經(jīng)過篩選的精準(zhǔn)用戶采取針對(duì)性措施，比如在C區(qū)和F區(qū)大力宣傳，以各種形式讓精準(zhǔn)客戶看到該業(yè)務(wù)帶來的收益，還可以電話推廣為精準(zhǔn)用戶提供信息。

篇6

普光氣田天然氣凈化廠循環(huán)水應(yīng)急池位于普光氣田天然氣凈化廠一臺(tái)地的填挖交界區(qū)域，地質(zhì)狀況復(fù)雜。水池平面尺寸110m×50m，深6m(泵區(qū)深6.5m)，設(shè)計(jì)有效容積30000m3，主要用于廠內(nèi)緊急情況下循環(huán)水的應(yīng)急排放。池體結(jié)構(gòu)為鋼筋混凝土，設(shè)有一縱五橫6條沉降縫，池體混凝土強(qiáng)度等級(jí)為C30、抗?jié)B等級(jí)為S6，基礎(chǔ)采用C15毛石混凝土換填，換填深度為3m。

3沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)的布設(shè)與施測(cè)

3.1沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)的布設(shè)為了保證水池蓄水試驗(yàn)過程中，池體沉降監(jiān)測(cè)的順利進(jìn)行，需在水池周邊布設(shè)一個(gè)獨(dú)立沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)。沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)布設(shè)過程中，考慮到新建沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)基準(zhǔn)點(diǎn)自身穩(wěn)固需要一定的時(shí)間跨度和本地區(qū)常年多雨的氣候條件限制，在沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)基準(zhǔn)點(diǎn)布設(shè)時(shí)不再重新埋設(shè)基準(zhǔn)點(diǎn)，而是利用距離水池100m以外的3個(gè)廠內(nèi)原有的、且經(jīng)過施工期間多次觀測(cè)精度可靠的控制點(diǎn)作為本工程水池沉降觀測(cè)的基準(zhǔn)點(diǎn)。為便于后期對(duì)池體進(jìn)行沉降監(jiān)測(cè)和能夠反映出池體的準(zhǔn)確沉降情況，沉降觀測(cè)點(diǎn)設(shè)在最能反映池體沉降的沉降縫兩側(cè)及轉(zhuǎn)角處。在池底板混凝土澆筑時(shí)預(yù)先埋設(shè)沉降監(jiān)測(cè)點(diǎn)，沉降監(jiān)測(cè)點(diǎn)埋設(shè)位置為距池壁外側(cè)約50cm的底板上，沉降監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布原則為每條沉降縫兩側(cè)及轉(zhuǎn)角處各埋設(shè)1個(gè)，共計(jì)28個(gè)。

3.2儀器選擇與施測(cè)為了保證水池沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確有效，為水池蓄水試驗(yàn)過程中池體結(jié)構(gòu)安全提供參考依據(jù)以及為3個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)賦予新的獨(dú)立高程數(shù)值。蓄水試驗(yàn)前使用蘇州一光EL302A電子水準(zhǔn)儀對(duì)沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)內(nèi)的3個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)，分別按照閉合水準(zhǔn)路線和附合水準(zhǔn)路線進(jìn)行多次二等水準(zhǔn)測(cè)量，其偶然中誤差M和全中誤差MW均小于0.8mm，完全符合二等水準(zhǔn)測(cè)量的精度要求。

4沉降監(jiān)測(cè)

4.1確定觀測(cè)次數(shù)

為了取得水池沉降監(jiān)測(cè)的參照數(shù)據(jù)，水池充水前應(yīng)進(jìn)行一次與沉降監(jiān)測(cè)精度(二等)相同的水準(zhǔn)測(cè)量，以測(cè)得的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)高程數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，計(jì)算蓄水試驗(yàn)期間各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的沉降量。同時(shí)，為了保證水池蓄水試驗(yàn)過程中池體結(jié)構(gòu)安全，避免因水池充水速度過快導(dǎo)致池體失穩(wěn)垮塌，水池蓄水試驗(yàn)過程中應(yīng)緩慢充水。每2m高度或每次充水觀測(cè)一次，發(fā)生不均勻沉降時(shí)應(yīng)停止充水，并增加觀測(cè)次數(shù)，直至穩(wěn)定后再繼續(xù)充水;水池蓄水達(dá)到設(shè)計(jì)高度后，觀測(cè)一次，24h后觀測(cè)一次，連續(xù)觀測(cè)3d，以后每15d觀測(cè)一次，直至沉降穩(wěn)定;放水前后再各觀測(cè)一次。

4.2沉降監(jiān)測(cè)

本工程沉降監(jiān)測(cè)的測(cè)量儀器使用蘇州一光EL302A電子水準(zhǔn)儀。測(cè)量時(shí)除了轉(zhuǎn)角點(diǎn)外，均采用間視法進(jìn)行觀測(cè)。但是，最長視線長度不得大于50m，最短視線長度不得小于3m，最低視線高度不得低于0.6m;觀測(cè)讀數(shù)應(yīng)精確到0.01mm，從而達(dá)到保證測(cè)量精度的目的，以保證沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的有效性。

5數(shù)據(jù)分析

5.1數(shù)據(jù)處理數(shù)學(xué)模型

為了保證沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算的準(zhǔn)確無誤，在數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)利用Excel表格進(jìn)行［6］。同時(shí)，為了充分體現(xiàn)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的沉降變化和不均勻沉降程度，首先用充水后的每次觀測(cè)的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的高程與蓄水試驗(yàn)前測(cè)得的相應(yīng)點(diǎn)的高程進(jìn)行計(jì)算比較，以取得各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的沉降量。計(jì)算公式如下:Si=Si前－Si后式中:Si前為蓄水試驗(yàn)前測(cè)得的點(diǎn)i的高程;Si后為充水后的每次觀測(cè)的點(diǎn)i的高程，Si為點(diǎn)i充水以后相對(duì)蓄水試驗(yàn)前的沉降量。沉降速度計(jì)算可參照相關(guān)規(guī)范和公式，由于本工程水池的沉降在第3次充水后的第3天(3月27日)后已基本穩(wěn)定，所以這里不再贅述該水池的沉降速度計(jì)算和數(shù)據(jù)處理等。

5.2數(shù)據(jù)處理結(jié)果與分析

根據(jù)每次觀測(cè)的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的高程，通過以上數(shù)學(xué)模型可以計(jì)算得出:各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的沉降量。若在沉降監(jiān)測(cè)中發(fā)現(xiàn)建筑物有較大不均勻沉降時(shí)，需根據(jù)沉降量計(jì)算基礎(chǔ)的傾斜度。因本工程沉降監(jiān)測(cè)過程中未發(fā)現(xiàn)較大不均勻沉降現(xiàn)象，這里不再贅述。其計(jì)算方法可參照《建筑變形測(cè)量規(guī)范》(JGJ8－2007)中有關(guān)沉降觀測(cè)的內(nèi)容。通過表2中的相關(guān)數(shù)據(jù)可以清晰看出，在蓄水試驗(yàn)過程中各監(jiān)測(cè)點(diǎn)均有不同程度的沉降，試驗(yàn)前期沉降量較大，隨著試驗(yàn)的進(jìn)行逐漸減小、趨于穩(wěn)定，雖然沉降量的大小各異，但基本趨于均勻;總體來看，位于填方區(qū)的東南方向的沉降量大于位于挖方區(qū)的西北區(qū)域，但未出現(xiàn)較大的不均勻沉降現(xiàn)象;某些測(cè)點(diǎn)略有回升，也可能是由于測(cè)量過程中的誤差造成的。另外，在蓄水試驗(yàn)完成水池內(nèi)試驗(yàn)用水全部排出后，各監(jiān)測(cè)點(diǎn)均出現(xiàn)了一定程度的回升現(xiàn)象，其可能是因?yàn)樗鼗淄馏w受到的荷載卸載后，在基底應(yīng)力場(chǎng)平衡的影響下，基底出現(xiàn)了回彈現(xiàn)象所致。

篇7

凱里供電局系中國南方電網(wǎng)公司和貴州電網(wǎng)公司領(lǐng)導(dǎo)下的國家大二型企業(yè)，擔(dān)負(fù)供電轄區(qū)內(nèi)15個(gè)縣（市）及湘黔電氣化鐵路的電能供應(yīng)、銷售與服務(wù)任務(wù)，并為黔電入粵、黔電入湘的重要通道，為貴州電網(wǎng)公司代管縣局最多（15個(gè)）的供電企業(yè)。該局年售電量40億千瓦時(shí)，轄區(qū)內(nèi)高能耗負(fù)荷企業(yè)占總負(fù)荷70％左右，該局目前營銷工作面臨負(fù)荷結(jié)構(gòu)不合理、代管縣局多的復(fù)雜管理形勢(shì)。如何有效的調(diào)動(dòng)代管縣局主動(dòng)做好轄區(qū)內(nèi)的營銷服務(wù)工作，培育更多優(yōu)質(zhì)負(fù)荷，提高企業(yè)的營銷經(jīng)營業(yè)績，成為該局營銷管理工作的研究重點(diǎn)。為此，該局通過建立電力營銷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，客觀公正地評(píng)價(jià)下屬業(yè)績，導(dǎo)入競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，不斷提高該局的營銷工作質(zhì)量。

2建立實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)

凱里供電局針對(duì)需要實(shí)時(shí)控制的電量及電費(fèi)回收等指標(biāo)推行日?qǐng)?bào)表和帳目日?qǐng)?bào)表、周期性報(bào)表制度，建立起銷售狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分析系統(tǒng)。這里重點(diǎn)介紹電量銷售日?qǐng)?bào)表和電費(fèi)回收進(jìn)度表。

電費(fèi)欠費(fèi)說明：

1.凱里供電局本月應(yīng)收15478萬，截至8月30日下午6:00,本月實(shí)收14090萬，欠費(fèi)1388萬，回收率為91.03％。凱里系統(tǒng)本期合并口徑新增欠費(fèi)953萬，月末應(yīng)收電費(fèi)余額增加額為673.57萬，其中城區(qū)供電分局直管客戶欠費(fèi)191萬（凱里紙廠欠費(fèi)110萬，城區(qū)小客戶欠費(fèi)81萬），直管縣局終端用戶欠費(fèi)566萬（其中施秉恒盛公司欠495萬，市郊局小客戶欠23萬、鎮(zhèn)遠(yuǎn)局小客戶欠47萬）；臺(tái)江局欠192萬。

2.注意問題：凱里城區(qū)小客戶本月欠費(fèi)可能較多，要加大催費(fèi)力度；同時(shí)對(duì)凱里紙廠進(jìn)行跟蹤催費(fèi)。

銷售異常勢(shì)頭，跟進(jìn)弱勢(shì)區(qū)域、弱勢(shì)類別。

（2）電費(fèi)回收進(jìn)度表。

欠費(fèi)數(shù)目越大，時(shí)間越長，追討的可能性就越小，控制應(yīng)收賬款的通用原則是對(duì)賒銷客戶設(shè)定信用額度和信用期限。凱里供電局要求各分縣局和大客戶管理所在每月24日后按日上報(bào)電費(fèi)回收進(jìn)度表。每月最后兩天在早會(huì)上通報(bào)。一方面提醒各分縣局和部門注意正常欠費(fèi)的關(guān)注和跟進(jìn)；另一方面對(duì)異常欠款及時(shí)暴光，及時(shí)檢點(diǎn)，及時(shí)追究，從上至下形成對(duì)應(yīng)收賬款追討的巨大壓力。3建立月度營銷分析制度，做好營銷數(shù)據(jù)的月度分析

對(duì)于市場(chǎng)營銷部而言，簡(jiǎn)單地根據(jù)營銷數(shù)據(jù)考核各分縣局和部門工作沒有任何意義，重要的在于你能引入公平的評(píng)估模式，讓各分縣局和部門的營銷負(fù)責(zé)人心服口服。

完備科學(xué)的月銷售分析應(yīng)達(dá)到以下目的：

（1）分析整個(gè)地區(qū)局的當(dāng)月電量、線損、欠費(fèi)余額，同期增長率，教上月成長率。

（2）引導(dǎo)各分縣局和部門營銷負(fù)責(zé)人關(guān)注自己的電力銷售和電費(fèi)回收是否健康。

（3）引導(dǎo)各分縣局和部門營銷負(fù)責(zé)人關(guān)注當(dāng)月重要客戶的銷售。

（4）排除市場(chǎng)容量不同、市場(chǎng)基礎(chǔ)不同等因素的干擾，客觀公正地評(píng)估各分縣局和部門的銷售貢獻(xiàn)。

這里以月度下網(wǎng)電量分析表進(jìn)行說明：

通過此表我們可以看到凱里供電局當(dāng)月的售電量、累計(jì)售電量、成長率、同期增長率等,還可以看到各類別電量及所占的比例。更重要的是,我們可以看到各分縣局的售電情況,排名情況,對(duì)各分縣局進(jìn)行點(diǎn)評(píng),還可以要求后三名說明原因，給其營銷負(fù)責(zé)人相應(yīng)的指導(dǎo)和壓力。

4小結(jié)

通過建立有效的電力營銷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，凱里供電局實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的銷售監(jiān)控和周期性的分析反饋及控制，為提高企業(yè)經(jīng)營業(yè)績奠定了基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

篇8

根據(jù)《國家電網(wǎng)報(bào)》的報(bào)道可以看到，在2014年，在南方某地區(qū)電力工作人員通過監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)轄區(qū)內(nèi)的一個(gè)電度表出現(xiàn)了電壓不穩(wěn)的情況，這種情況的出現(xiàn)，就淺析“量價(jià)費(fèi)損”在線監(jiān)測(cè)過程中異常數(shù)據(jù)分析及處理?xiàng)罹陣W(wǎng)山東鄄城縣供電公司274600說明此電表所管轄的區(qū)域內(nèi)有違規(guī)用電戶，或者是記電表出現(xiàn)了問題。通過工作人員的連夜分析，發(fā)現(xiàn)是記電表的內(nèi)部芯片出現(xiàn)了問題，正是因?yàn)檫@個(gè)問題才導(dǎo)致了整個(gè)電力系統(tǒng)的不穩(wěn)。工作人員將所有記電表的內(nèi)置芯片全部更換，發(fā)現(xiàn)電力系統(tǒng)開始正常運(yùn)行，芯片更換后，追補(bǔ)到了六千余瓦電量，取得了階段性內(nèi)的成功。這就說明，通過監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)異常后，需要及時(shí)的分析才能排除可能，從而“對(duì)癥下藥”。

3如何處理電力監(jiān)測(cè)中的異常問題

隨著科技和時(shí)代的發(fā)展“，量價(jià)費(fèi)損”在線系統(tǒng)在國家電網(wǎng)公司逐步實(shí)施使用，此種工具有著不同功能和作用，使用得當(dāng)可以為企業(yè)增加經(jīng)濟(jì)效益，如果使用不得當(dāng)那么就會(huì)引起一系列的問題。國家電網(wǎng)公司在2013年上線試點(diǎn)了電力在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)多個(gè)城市開展全面性的試點(diǎn)監(jiān)測(cè)。主要工作原理是通過第三方平臺(tái)，對(duì)區(qū)域內(nèi)的用電量、電價(jià)、電力傳輸線路等細(xì)節(jié)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，如果在監(jiān)測(cè)過程中發(fā)現(xiàn)了任何異常問題，就自動(dòng)采用“閉環(huán)協(xié)調(diào)運(yùn)作”的形式，可以讓工作人員在第一時(shí)間了解問題，從而解決問題。這個(gè)監(jiān)測(cè)工具可以深入到用電系統(tǒng)的方方面面，將以往遺漏的地方全都納入監(jiān)測(cè)之中。通過監(jiān)測(cè)工具形成了按時(shí)匯報(bào)，定點(diǎn)處理的營銷機(jī)制，從根本上為復(fù)雜多樣的電力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)提供了高效優(yōu)良手段。

3.1“量價(jià)費(fèi)損”在線監(jiān)測(cè)工具的運(yùn)行機(jī)制

此監(jiān)測(cè)工具主要是進(jìn)行電力預(yù)警，將有可能出現(xiàn)的問題以形象直觀的方式及時(shí)反饋。一般來說，監(jiān)測(cè)工具是使用多種類型的監(jiān)測(cè)盤構(gòu)成的，不同的監(jiān)測(cè)盤負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)的不同方面。監(jiān)測(cè)盤可以通過人工定時(shí)的方式自動(dòng)刷新，沒更新一次數(shù)據(jù)就是一次新的監(jiān)測(cè)。通過監(jiān)測(cè)盤，可以展現(xiàn)出電費(fèi)、電價(jià)、電力使用情況等方方面面的數(shù)據(jù)，各種數(shù)據(jù)指標(biāo)都是各電力工作人員需要著重構(gòu)建用電系統(tǒng)的依據(jù)。其中不同顏色表示風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的不同狀態(tài)，如果是紅色，那么就說明電力系統(tǒng)存在高危風(fēng)險(xiǎn)，此時(shí)應(yīng)該特別注意，全力排查有關(guān)問題。監(jiān)測(cè)盤的指針如果落到了黃色區(qū)域，那就說明高危風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的幾率增加，此時(shí)應(yīng)該防患于未然，如果指針在綠色區(qū)域，就說明一切指標(biāo)和數(shù)據(jù)處于一個(gè)安全的狀態(tài)內(nèi)，所有用電系統(tǒng)一切正常。

3.2“量價(jià)費(fèi)損”監(jiān)測(cè)過程中的問題預(yù)測(cè)

在電力監(jiān)測(cè)過程中，除了有不同顏色的標(biāo)注之外，還有彈出窗口作為提醒。這區(qū)別于不同的顏色風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，可以以更加醒目的方式提醒有關(guān)人員，引起全部人員的注意力。在電力監(jiān)測(cè)過程中會(huì)發(fā)現(xiàn)，電費(fèi)問題一直是一個(gè)難以解決的重要難題。因?yàn)橛秒姂舴倍啵瑳]法及時(shí)將電費(fèi)收回，影響了電力公司的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。而在監(jiān)測(cè)工具中，新增了智能運(yùn)算這一個(gè)過程，可以通過有關(guān)程序，計(jì)算出有關(guān)的電費(fèi)和電價(jià)，從而對(duì)相應(yīng)的用電客戶做出提醒，降低電力系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)，這種省時(shí)省力的方式受到了良好的效果。

3.3“量價(jià)費(fèi)損”在線監(jiān)測(cè)的優(yōu)點(diǎn)

在線監(jiān)測(cè)工具在用電系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用，使得各大城市可以在宏觀上把握各大電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)。對(duì)于供電企業(yè)的決策處理水平有了一個(gè)很大的提高。供電企業(yè)的數(shù)據(jù)分析擺脫了低效的機(jī)制，從而構(gòu)建了一個(gè)全新的用電管理系統(tǒng)。對(duì)于廣大市民來說，此種監(jiān)測(cè)工具成為了溝通用電戶和電力公司的橋梁，在二者之間建立起一個(gè)良好的信譽(yù)體系，促進(jìn)了節(jié)約用電的意識(shí)，規(guī)范了用電機(jī)制和模式。可以保證日常生活中電費(fèi)的順利上繳和回收。此種用電監(jiān)測(cè)工具能在源頭上防止不正確的用電行為，保證了供電企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。可以確保供電企業(yè)的資金合理運(yùn)轉(zhuǎn)，杜絕了以往用電過多、蓄意浪費(fèi)等不良行為。如果有蓄意欠費(fèi)用戶，也可以通過監(jiān)測(cè)第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)，從而避免了供電企業(yè)的經(jīng)濟(jì)損失。根據(jù)調(diào)查表明，在監(jiān)測(cè)工具使用后，違章用電客戶比之前減少了百分之六十，大大增強(qiáng)了電力資源的利用率。

篇9

1978年底開始的農(nóng)村家庭承包制改革，使農(nóng)戶成為其邊際勞動(dòng)努力的剩余索取者，從而解決了制度下因平均分配原則而長期解決不了的激勵(lì)問題（meng，2000）。與此同時(shí)，政府開始對(duì)價(jià)格進(jìn)行改革，誘導(dǎo)農(nóng)民提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。在農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力被釋放出來后，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)活動(dòng)更高的報(bào)酬吸引勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移（cook，1999），從而推動(dòng)農(nóng)村生產(chǎn)要素市場(chǎng)的發(fā)育，原來主要集中在農(nóng)業(yè)的勞動(dòng)力開始向農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)、小城鎮(zhèn)甚至大中城市流動(dòng)。

由于各種阻礙勞動(dòng)力流動(dòng)的障礙尚未拆除，以及政府鼓勵(lì)農(nóng)村勞動(dòng)力就地轉(zhuǎn)移的政策引導(dǎo)，20世紀(jì)80年代前期的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移以從農(nóng)業(yè)向農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移為主，主要是在鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)中就業(yè)，即所謂的“離土不離鄉(xiāng)”。但隨著鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)遇到來自國有企業(yè)、“三資”企業(yè)和私人企業(yè)越來越強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)，必須提高技術(shù)水平和產(chǎn)品質(zhì)量，因而鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)資本增加的速度逐漸加快，吸納勞動(dòng)力的速度相應(yīng)減緩。農(nóng)村勞動(dòng)力面臨著越來越強(qiáng)烈的跨地區(qū)轉(zhuǎn)移的壓力。與此同時(shí)，外商投資企業(yè)、中外合資企業(yè)、私營企業(yè)和股份公司等其他非國有部門在東部地區(qū)發(fā)展較快，擴(kuò)大了對(duì)勞動(dòng)力需求，并成為消除制約勞動(dòng)力流動(dòng)體制障礙的一支重要力量。

隨著農(nóng)村勞動(dòng)力就地轉(zhuǎn)移渠道日益狹窄，1983年政府開始允許農(nóng)民從事農(nóng)產(chǎn)品的長途販運(yùn)和自銷，第一次給予農(nóng)民異地經(jīng)營以合法性。1984年進(jìn)一步放松對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)的控制，甚至鼓勵(lì)勞動(dòng)力到臨近小城鎮(zhèn)打工。1988年中央政府則開了先例，允許農(nóng)民自帶口糧進(jìn)入城市務(wù)工經(jīng)商。到20世紀(jì)90年代，中央政府和地方政府分別采取一系列措施，適當(dāng)放寬對(duì)遷移的政策限制，也就意味著對(duì)戶籍制度進(jìn)行了一定程度的改革。例如，許多各種規(guī)模的城市很早就實(shí)行了所謂的“藍(lán)印戶口”制度，把絕對(duì)的戶籍控制變?yōu)檫x擇性地接受。此外，1998年公安部對(duì)若干種人群開了進(jìn)入城市的綠燈，如子女可以隨父母任何一方進(jìn)行戶籍登記，長期兩地分居的夫妻可以調(diào)動(dòng)到一起并得以戶籍轉(zhuǎn)換，老人可以隨子女而獲得城市戶口，等等。雖然執(zhí)行時(shí)在一些大城市遇到阻力，但至少在中央政府的層次上為戶籍制度的進(jìn)一步改革提供了合法性依據(jù)。城市福利制度的改革也為農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)創(chuàng)造了制度環(huán)境。80年代后期開始逐步進(jìn)行的城市經(jīng)濟(jì)改革，如非國有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，糧食定量供給制度的改革，以及住房分配制度、醫(yī)療制度及就業(yè)制度的改革，降低了農(nóng)民向城市流動(dòng)并居住下來和尋找工作的成本。

與其他方面的政策改革相比，戶籍制度改革在很長時(shí)間里沒有實(shí)質(zhì)性的突破，成為勞動(dòng)力流動(dòng)的最大障礙。所有在就業(yè)政策、保障體制和社會(huì)服務(wù)供給方面對(duì)外地人的歧視性對(duì)待，都根源于戶籍制度。隨著時(shí)間推移，兩方面的因素變化推動(dòng)政府對(duì)遷移政策進(jìn)行改革。一是城市戶籍制度不再擁有外部或隱含的福利，也就是地方政府不再根據(jù)個(gè)人的戶籍來提供就業(yè)、社會(huì)福利等各方面保障。這樣，城市人口規(guī)模擴(kuò)張不會(huì)給地方政府增添額外財(cái)政負(fù)擔(dān)。二是地方政府意識(shí)到，勞動(dòng)力流動(dòng)不僅帶來資源重新配置，而且也是城市融資的一個(gè)重要來源。這樣，市場(chǎng)化發(fā)育水平相異的城市根據(jù)各自目標(biāo)來推進(jìn)城市戶籍制度改革。

可見，通過戶籍制度及一系列其他阻礙人口遷移的制度因素的改革而推動(dòng)的勞動(dòng)力流動(dòng)，不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要內(nèi)容，也是整個(gè)經(jīng)濟(jì)體制向市場(chǎng)機(jī)制轉(zhuǎn)變的重要進(jìn)程，并且以其他領(lǐng)域改革的進(jìn)展為前提。這個(gè)轉(zhuǎn)變或改革的結(jié)果便是勞動(dòng)力市場(chǎng)的形成與發(fā)育，勞動(dòng)力資源越來越多地由市場(chǎng)來配置。而在整個(gè)經(jīng)濟(jì)不斷市場(chǎng)化的過程中，人口遷移也表現(xiàn)出轉(zhuǎn)軌時(shí)期的特點(diǎn)。這是中國轉(zhuǎn)軌時(shí)期人口遷移的特殊性所在。本文旨在利用2000年人口普查資料來分析人口流動(dòng)與市場(chǎng)化之間的關(guān)系。

一、轉(zhuǎn)軌時(shí)期人口遷移理論

人口和勞動(dòng)力在地區(qū)間的流動(dòng)，是勞動(dòng)力市場(chǎng)在空間上從不均衡向均衡轉(zhuǎn)變的過程。發(fā)展中國家在其經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，伴隨著工業(yè)化和城市化發(fā)展，大量農(nóng)村人口和勞動(dòng)力從農(nóng)村流向城市，從低生產(chǎn)率的農(nóng)業(yè)部門流向生產(chǎn)率較高的工業(yè)部門。劉易斯（lewis，1954）認(rèn)為，發(fā)展中國家存在著典型的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，農(nóng)村存在著大量剩余勞動(dòng)力和隱蔽性失業(yè)，農(nóng)業(yè)中勞動(dòng)力的邊際生產(chǎn)力幾乎等于零或?yàn)樨?fù)值，農(nóng)村勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)部門流出不會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出帶來負(fù)面影響，反而使留在農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)力的邊際產(chǎn)出不斷提高；隨著城市中勞動(dòng)力數(shù)量不斷增加，城市工資水平開始下降，直至城市部門的工資水平與農(nóng)業(yè)部門的工資水平相等，農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)才會(huì)停止。在劉易斯的模型中，勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間可以自由流動(dòng)，不存在顯著的制度。城市現(xiàn)代部門的較高工資水平和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門的低工資水平，是勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間流動(dòng)的驅(qū)動(dòng)力量。在托達(dá)羅（todaro，1969；harris和todaro，1970）兩部門模型分析中，農(nóng)村人口和勞動(dòng)力的遷移取決于城市的工資水平和就業(yè)概率，當(dāng)城市的預(yù)期收入水平和農(nóng)村的工資水平相等時(shí)，勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間分配和遷移都達(dá)到均衡。

由于城市經(jīng)濟(jì)存在著現(xiàn)代正規(guī)部門和非正規(guī)部門之分，農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移首先進(jìn)入非正規(guī)部門，然后才有可能進(jìn)入正規(guī)部門就業(yè)。城市正規(guī)部門就業(yè)創(chuàng)造率越大，越有利于將更多的非正規(guī)部門勞動(dòng)力轉(zhuǎn)入正規(guī)部門；城鄉(xiāng)收入差距越大，從農(nóng)村流向城市非正規(guī)部門勞動(dòng)力數(shù)量越多，城市非正規(guī)部門勞動(dòng)力規(guī)模也越大。由于城市正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造率取決于工業(yè)產(chǎn)出增長率及該部門的勞動(dòng)生產(chǎn)率增長率，城市工業(yè)的快速增長將有利于提高正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造率，從而減少城市非正規(guī)部門的勞動(dòng)力規(guī)模。但是，這個(gè)效應(yīng)有可能被城市工資增長所誘發(fā)的大量新增農(nóng)村勞動(dòng)力流入所抵消。因此，城市正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造結(jié)果帶來了城市失業(yè)率的上升。

費(fèi)爾茨（fields，1974）認(rèn)為，托達(dá)羅模型中沒有考慮農(nóng)村勞動(dòng)力在城市正規(guī)部門尋找工作的概率問題。由于非正規(guī)部門勞動(dòng)力獲得正規(guī)部門就業(yè)機(jī)會(huì)的相對(duì)概率較低，流入城市的農(nóng)村勞動(dòng)力大多數(shù)只能滯留于非正規(guī)部門。他們之所以能夠接受較低的工資水平，主要是在于他們預(yù)期能夠從得到的城市正規(guī)部門工作機(jī)會(huì)中獲得補(bǔ)償。在托達(dá)羅模型基礎(chǔ)上，費(fèi)爾茨引入了搜尋工作機(jī)會(huì)的觀點(diǎn)，一方面強(qiáng)調(diào)了城市制度工資和相對(duì)就業(yè)概率對(duì)遷移過程的影響，另一方面也指出，非正式部門大量不充分就業(yè)的勞動(dòng)力保證了勞動(dòng)力市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)均衡時(shí)的失業(yè)率低于托達(dá)羅模型得出的估計(jì)。非正式部門大量不充分就業(yè)的勞動(dòng)力存在，在一定程度上緩解了城市的失業(yè)問題。

隨著勞動(dòng)力流動(dòng)，城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)開始相互作用。但是，根據(jù)托達(dá)羅理論，城市失業(yè)率上升將起到減緩人口繼續(xù)向城市遷移。如果依據(jù)費(fèi)爾茨的觀點(diǎn)，城市勞動(dòng)力市場(chǎng)似乎對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)的影響不大。相比之下，在成熟的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中，城市的失業(yè)率是影響勞動(dòng)力流動(dòng)的重要因素。托普爾（topel，1986）利用美國人口普查資料研究發(fā)現(xiàn)，1970～1980年，美國東部、中部和北部各州的平均失業(yè)率相對(duì)于全國水平上升了23%，同時(shí)西部和西南部各州的失業(yè)率卻顯著下降。同期，人口遷移的空間流向恰好與此相反，人口凈流入地區(qū)為西部和西南部地區(qū)，東部、中部和北部均為人口凈流出地區(qū)。

中國的人口遷移不僅具有發(fā)展中國家的一般特征，而且還有經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型的獨(dú)特之處。如前所述，中國特有的戶籍制度及其改革過程，為人口和勞動(dòng)力自由流動(dòng)和擇業(yè)提供了制度基礎(chǔ)，這也是研究其他國家人口遷移的理論沒有遇到過的問題。隨著時(shí)間的推移，包括戶籍制度在內(nèi)的各項(xiàng)市場(chǎng)化改革措施必然對(duì)人口與勞動(dòng)力遷移產(chǎn)生顯著影響。同時(shí)，城市就業(yè)環(huán)境變化也為我們觀察城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)的相互作用提供了條件。

首先，不僅是城鄉(xiāng)之間、地區(qū)之間的收入差距驅(qū)動(dòng)人口的遷移，市場(chǎng)化水平在城鄉(xiāng)和地區(qū)間的差異也直接影響農(nóng)村勞動(dòng)力遷移決策，從而形成特定的遷移流向。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初期，資本相對(duì)稀缺而勞動(dòng)力相對(duì)豐富。因此，中國經(jīng)濟(jì)的比較優(yōu)勢(shì)在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)。在20世紀(jì)80年代以前的經(jīng)濟(jì)增長模式下，由于政府采取人為扭曲資金價(jià)格的方式，在資金密集型產(chǎn)業(yè)上投資過多，抑制了具有比較優(yōu)勢(shì)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的扭曲，資源配置效率的損失。經(jīng)濟(jì)改革以來，通過一系列制度變革，資源配置逐漸轉(zhuǎn)向勞動(dòng)力較為密集的產(chǎn)業(yè)，較好地發(fā)揮了中國勞動(dòng)力資源豐富的比較優(yōu)勢(shì)。產(chǎn)品和生產(chǎn)要素市場(chǎng)的發(fā)育帶來了資源重新配置效率的改善，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長做出了重要的貢獻(xiàn)（cai等，2002）。由于生產(chǎn)要素市場(chǎng)發(fā)育上在地區(qū)之間不平衡，這種資源重新配置的效果主要體現(xiàn)在沿海地區(qū)。2000年，92.1%進(jìn)出口貿(mào)易集中在東部地區(qū)，中西部地區(qū)分別為4.3%和3.6%.同年，86.5%的外商直接投資集中在東部地區(qū)，中西部地區(qū)分別為8.9%和4.6%.因此，勞動(dòng)力遷移在東部地區(qū)更為活躍，遷移的流向也以從中西部地區(qū)向東部地區(qū)為特征。

其次，正如在其他國家觀察到的那樣，較大的遷移距離增加了交通成本、弱化了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和目的地的就業(yè)信息，減少了遷移者的收益預(yù)期，因此，遷移距離上升降低了遷移發(fā)生概率。工作的不穩(wěn)定性和信息獲得的不確定性，不僅造成了遷移流向是一個(gè)從縣內(nèi)流向縣外，從省內(nèi)向省外的漸進(jìn)過程，而且使得親友等社會(huì)網(wǎng)絡(luò)成為遷移者獲得非正規(guī)部門就業(yè)信息的主要方式。格林伍得（greenwood，1969）認(rèn)為，遷移存量對(duì)人口在地區(qū)之間遷移扮演著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的作用。先前的遷移可以為后來者提供信息和其他方面的幫助，減少遷移風(fēng)險(xiǎn)，從而對(duì)后期的遷移產(chǎn)生影響。蔡fǎng＠①（cai，1999）研究發(fā)現(xiàn)，75.8%的省內(nèi)遷移者、82.4%的跨省遷移者的就業(yè)信息獲得是通過住在城里或在城里找到工作的親戚、老鄉(xiāng)、朋友獲得的。因此，農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)通常受到距離所反映出的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)弱的限制，形成分階段遷移。

第三，盡管戶籍制度繼續(xù)阻隔著農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移，但市場(chǎng)化改革使得城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)開始融合，城市就業(yè)環(huán)境變化必然對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)帶來影響。隨著國有企業(yè)虧損和非國有部門擴(kuò)大，越來越多的原國有企業(yè)職工開始和遷移者在非正式部門展開就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。在這種情況下，農(nóng)村勞動(dòng)力“是走還是留”，取決于正式部門和非正式部門的就業(yè)狀況，而且其決策通常是暫時(shí)的，而不是長期的。這與harris和todaro（1970）模型中所討論的情況（遷移者在非正式部門臨時(shí)就業(yè)、等待得到正式部門就業(yè)機(jī)會(huì)），以及sethuraman（1981）觀察到其他發(fā)展中國家的情況（大多數(shù)遷移者將他們?cè)诜钦讲块T就業(yè)視為永久性的）都有顯著差異。一個(gè)普遍觀察到的現(xiàn)象是，中國農(nóng)村勞動(dòng)力向城市和發(fā)達(dá)地區(qū)流動(dòng)，通常具有季節(jié)性特點(diǎn)，最多以年為單位在原住地和遷入地之間往返，呈現(xiàn)出“鐘擺式”的流動(dòng)模式。正如solinger（1999）指出的那樣，城市對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的大量需求是推進(jìn)戶籍制度改革的必要條件。在非國有經(jīng)濟(jì)、特別是外商投資較快的地區(qū)，市場(chǎng)力量日益顯現(xiàn)，遷移受到鼓勵(lì)。、空間分布特征變化

1990年以來，中國地區(qū)收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大，吸引了中西部地區(qū)勞動(dòng)力向東部地區(qū)流動(dòng)。同時(shí)，要素市場(chǎng)發(fā)育及資源配置市場(chǎng)化程度，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長越來越起著主導(dǎo)性的作用。東部地區(qū)不僅對(duì)外開放時(shí)間早，而且市場(chǎng)發(fā)育迅速，較高的市場(chǎng)化水平不斷消除了勞動(dòng)力等要素跨地區(qū)間流動(dòng)的制度，以至成為勞動(dòng)力流動(dòng)的主要吸納地區(qū)。而勞動(dòng)力向東部地區(qū)流動(dòng)反過來也推動(dòng)了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，改善了勞動(dòng)力資源配置效率（cai等，2002）。表1顯示了人口遷移空間分布狀況的長期變化。1987～2000年，人口遷移的空間分布特征是：地區(qū)內(nèi)部遷移（其中主要是省內(nèi)遷移）比例始終高于地區(qū)間的遷移比例。但地區(qū)內(nèi)部和地區(qū)之間的遷移比例則隨著時(shí)間不斷發(fā)生變化。東部地區(qū)內(nèi)部遷移比例提高，東部地區(qū)流向中西部地區(qū)的比例下降。而中西部正好與此相反，中部和西部地區(qū)內(nèi)部遷移比例趨于下降，中部向西部、西部向中部的遷移比例也在下降，而中西部向東部地區(qū)流入比例不斷上升。

注：（1）從統(tǒng)計(jì)口徑上看，1987年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的市、鎮(zhèn)和縣之間的遷移人口；1990年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在1年以上的市、縣之間的遷移人口；1995年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的市，區(qū)、縣之間的遷移人口；2000年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道之間的遷移人口。（2）全部遷移人口包括地區(qū)內(nèi)部和地區(qū)之間的人口遷移，不同年份在遷移時(shí)間規(guī)定和遷移范圍上的差別對(duì)地區(qū)之間分布會(huì)帶來一定影響。盡管如此，我們?nèi)钥梢员容^不同年份之間遷移流向的變化。

資料來源：《1987年全國1%人口抽樣調(diào)查資料》、《1995年全國1%人口抽樣調(diào)查資料》、《中國1990年人口普查資料》、《中國2000年人口普查資料》。

根據(jù)2000年第五次人口普查的10%資料顯示，全部遷移人口數(shù)量為1246萬，占總?cè)丝诘?0.6%，其中省內(nèi)遷移為7.7%、跨省遷移為2.9%.在總遷移人口中，省內(nèi)遷移的比重始終很高，為73.4%.當(dāng)我們描述跨省遷移的流向時(shí)，其主要以東部地區(qū)為遷移目的地的傾向更加明顯。表2給出了三類地區(qū)跨省遷移比例的空間交叉分布。2000年，東部地區(qū)跨省遷移近65%集中在東部其他各省（市），中部地區(qū)跨省遷移超過84%集中在東部地區(qū)，西部地區(qū)跨省遷移超過68%集中在東部地區(qū)。從時(shí)間趨勢(shì)上看，1987～2000年，東部地區(qū)內(nèi)部跨省遷移比例上升了近15%，而中西部地區(qū)向東部地區(qū)遷移比例上升將近24%，后者比前者高出9個(gè)百分點(diǎn)。

從流動(dòng)的出發(fā)地和目的地看，遷移可以被劃分為城市到城市的遷移、城市到農(nóng)村的遷移、農(nóng)村到農(nóng)村的遷移和農(nóng)村到城市的遷移四種主要類型。從這種類型劃分來觀察地區(qū)間遷移的流向，也有助于我們理解轉(zhuǎn)軌時(shí)期中國人口遷移的特點(diǎn)。從全國來看，城市到城市的遷移和農(nóng)村到城市的遷移是目前遷移的主要形式。2000年，兩者合計(jì)占總遷移人口的77.9%，而且農(nóng)村到城市遷移的比重（40.7%）大于城市到城市的遷移（37.2%）。農(nóng)村到農(nóng)村的遷移比重較低，僅占全部遷移的18.2%.而城市到農(nóng)村的遷移比例最低，不到總遷移人口的1/25.從時(shí)間趨勢(shì)看，城市到城市的遷移所占比重，在東部、中部和西部三類地區(qū)都呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，而農(nóng)村到城市的遷移比重略呈下降趨勢(shì)。

三、遷移的決定因素：計(jì)量分析

在遷移決定因素的實(shí)證分析中，早期的遷移模型將重力遷移模型和就業(yè)為目的的遷移模型合二為一，假定遷移數(shù)量不僅與遷入地和遷出地的人口和遷移距離有關(guān)，而且取決于兩個(gè)地區(qū)之間的工資和失業(yè)率的比較。通常，采用下列雙對(duì)數(shù)模型來分析這些因素對(duì)遷移流向的影響（lowry，1966；greenwood，1969；fields，1979）。即：。式中，m為遷移率，x為影響遷移流向的各種因素，d為遷移距離，i，j分別為遷出地和遷入地。

舒爾茨（schultz，1982）認(rèn)為，人口變量反映的是其他影響遷移而沒有在模型出現(xiàn)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量的作用，它沒有行為學(xué)上的意義。由于遷移是人口增長的一部分，在遷移實(shí)證模型中引入人口規(guī)模會(huì)帶來計(jì)量上的共同偏差（fields，1979）。而且，由于遷移存量實(shí)際上是人口規(guī)模的一部分，如果在實(shí)證模型中同時(shí)引入這兩個(gè)變量，將帶來嚴(yán)重的多重共線問題，大大降低回歸參數(shù)估計(jì)的效率。因此，通常做法是在實(shí)證模型中不引入人口變量。

在回歸方程的函數(shù)形式選擇上，費(fèi)爾茨（fields，1979）認(rèn)為，遷移決策本質(zhì)上是在相互排斥的替代方案之間的一種選擇，非對(duì)稱模型比對(duì)稱模型對(duì)人口遷移具有更強(qiáng)的解釋能力。此外，雙對(duì)數(shù)線性回歸方程還能夠消除奇異值和異方差對(duì)估計(jì)效率的影響，滿足理論上就業(yè)機(jī)會(huì)與工資之間的乘積要求，以及提高回歸方程的擬合程度等。他選擇了滯后解釋變量辦法來消除解釋變量的內(nèi)生性問題。我們也采用了所有解釋變量數(shù)據(jù)均為1995年數(shù)據(jù)的辦法來解決遷移模型的內(nèi)生性問題。

本文數(shù)據(jù)來自2000年第五次全國人口普查長表資料（10%樣本）和微觀數(shù)據(jù)（長表1%樣本），1995年全國1%人口抽樣調(diào)查資料及國家統(tǒng)計(jì)局《中國統(tǒng)計(jì)年鑒（1996）》。在數(shù)據(jù)處理上，正式出版的第五次人口普查長表資料沒有農(nóng)村向城市跨省遷移勞動(dòng)力數(shù)量及其失業(yè)率數(shù)據(jù)，我們利用第五次全國人口普查的微觀數(shù)據(jù)計(jì)算了這些數(shù)據(jù)。用于回歸分析變量的統(tǒng)計(jì)值見表3.

表3用于回歸分析變量的統(tǒng)計(jì)值

注：*根據(jù)微觀數(shù)據(jù)計(jì)算。

遷移率的計(jì)算，我們采用格林伍得（greenwood，1969）的定義，用1995年11月1日至2000年10月30日從省遷到省的人口數(shù)，除以1995年11月1日以前住在省的人口數(shù)。根據(jù)長表計(jì)算得到的遷移率，包括了所有年齡段跨省農(nóng)村到城市、城市到城市、農(nóng)村到農(nóng)村、城市到農(nóng)村的四種類型遷移人口；用微觀數(shù)據(jù)計(jì)算15～64歲農(nóng)村勞動(dòng)力向城市的遷移率。按照這種方法計(jì)算得到的兩個(gè)遷移率的平均值都不高（見表3）。

遷移距離為省會(huì)之間鐵路公里數(shù)。中國地域遼闊，鐵路是中國跨省遷移的主要交通方式。這點(diǎn)可以從每年春節(jié)農(nóng)民工返鄉(xiāng)造成的鐵路擁擠狀況中得到印證。遷移距離不僅反應(yīng)了用于直接交通費(fèi)用的高低，而且在一定程度上代表了遷移所帶來的心理成本大小。隨著遷移距離增加，遷移帶來的不確定性和遷移風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)上升，遷移成本隨之增加（schultz，1982；greenwood，1975）。這在勞動(dòng)力市場(chǎng)不發(fā)達(dá)的情況下尤其如此。

直接用城市工工資收入和農(nóng)村人均純收入來作為工資率的變量顯然不合適。隨著收入多元化，相當(dāng)于實(shí)際收入的部分并沒有反映到名義收入之中，城鄉(xiāng)收入在可比性上也存在一定問題（solinger，1995；jefferson，1992）。奧尼爾（o''''neill，1970）建議采用消費(fèi)指標(biāo)來克服收入指標(biāo)作為工資率變量上的不足。我們利用各省城鄉(xiāng)人口作為權(quán)重，對(duì)城鄉(xiāng)居民人均消費(fèi)支出進(jìn)行加權(quán)平均，作為各省的工資率變量，預(yù)期工資率對(duì)遷移流向存在兩種不同的效應(yīng)。其中，遷入地為正向效應(yīng)，而遷出地為負(fù)向效應(yīng)。

1995年全國1%抽樣調(diào)查和第五次人口普查都對(duì)城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的就業(yè)狀況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。1995年調(diào)查問卷中有三項(xiàng)指標(biāo)用來測(cè)度勞動(dòng)力在調(diào)查前一周是否處于失業(yè)狀態(tài)：第一項(xiàng)是從未工作正在找工作，第二項(xiàng)是失去工作正在找工作，第三項(xiàng)是企業(yè)停產(chǎn)等待安置的勞動(dòng)力。2000年人口普查只包括前兩項(xiàng)。據(jù)此可以計(jì)算得到1995年和2000年城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的失業(yè)率，分別為2.2%和3.6%.由于城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的失業(yè)率包括了農(nóng)村勞動(dòng)力，這低估了城市勞動(dòng)力市場(chǎng)的就業(yè)狀況。《中國2000年人口普查資料》公布了分城市、鎮(zhèn)和農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口資料，據(jù)此計(jì)算的城市、鎮(zhèn)和農(nóng)村的失業(yè)率分別為9.4%、6.2%、1.2%.利用2000年微觀數(shù)據(jù)計(jì)算的城市本地勞動(dòng)力、城市向城市遷移勞動(dòng)力、農(nóng)村向城市遷移勞動(dòng)力的失業(yè)率，分別為9.1%、7.9%和3.6%.如果在遷移模型中忽略了遷移存量，將導(dǎo)致高估其他解釋變量對(duì)遷移的影響（greenwood，1969）。按照格林伍得的方法，遷移存量應(yīng)該是以1995年為時(shí)點(diǎn)，計(jì)算出生在省且居住在省的所有人口。由于中國人口普查資料只提供了出生后一直住在本地和1995年11月1日之前遷入本地等資料，因此，我們采用1995年11月1日之前遷入本地人口指標(biāo)作為遷移存量的變量。本文中長表的遷移存量包括所有人口，微觀數(shù)據(jù)的遷移存量只包括15～64歲的人口。我們預(yù)期遷移存量對(duì)人口遷移有正向效應(yīng)。

在分析地區(qū)人均收入差異和經(jīng)濟(jì)增長中，貿(mào)易開放程度通常被看做是影響地區(qū)收入增長的重要因素（barro和sala-i-martin，1995；cai等，2002）。貿(mào)易開放程度越高，參與國際市場(chǎng)一體化程度也越高。但是，扭曲的貿(mào)易和發(fā)展戰(zhàn)略也同樣起到擴(kuò)大出口，提高gdp中的貿(mào)易份額比重。相比之下，外商直接投資是國外投資者的選擇。從長期來看，為了獲得最大利潤和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，國外企業(yè)在其投資過程中要對(duì)各地的產(chǎn)品和要素市場(chǎng)發(fā)育情況、體制與政策的透明度等因素進(jìn)行綜合考慮，并最終做出投資選擇。外資企業(yè)進(jìn)入之后，它利用勞動(dòng)力市場(chǎng)來解決用人需求，這與國有企業(yè)的人事制度形成鮮明對(duì)比。因此，我們選擇了外商直接投資作為市場(chǎng)化程度的變量，來分析它們對(duì)人口遷移的影響。改革以來，雖然所有省份的外商直接投資數(shù)量都在增加，但東部地區(qū)與中西部地區(qū)之間的差異在不斷擴(kuò)大。中國人口遷移流向分布主要集中在東部地區(qū)，這與東部地區(qū)對(duì)市場(chǎng)化改革程度較高是分不開的。

四、回歸結(jié)果與討論

方程1～3是利用第五次人口普查長表資料得到的回歸結(jié)果，方程4、5是利用第五次全國人口普查微觀數(shù)據(jù)得到的回歸結(jié)果。由于海南、重慶、與其他省會(huì)之間距離未能得到，在回歸中剔除了這3個(gè)地區(qū)，長表資料中實(shí)際用于回歸的樣本數(shù)量為756個(gè)。在微觀數(shù)據(jù)中，由于有些省份的遷移率或農(nóng)村向城市遷移勞動(dòng)力數(shù)量為零，取對(duì)數(shù)后，這些數(shù)據(jù)變成缺省值，所以用于回歸的樣本數(shù)量為506個(gè)。

從表4回歸結(jié)果看，利用長表資料得到的回歸方程，解釋了大約60%的所有人口跨省遷移的行為；用微觀數(shù)據(jù)得到的回歸方程，解釋了大約30%的跨省農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移的行為。表4的非對(duì)稱雙對(duì)數(shù)遷移模型估計(jì)結(jié)果也表明，遷入地社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量對(duì)人口遷移的影響大于遷出地這些變量所發(fā)揮的作用。

回歸方程1～5中大多數(shù)解釋變量的回歸系數(shù)t值，如遷移距離、人均消費(fèi)水平、失業(yè)率、遷移存量等，都達(dá)到了1%或5%的顯著性水平，并且作用方向上與前面的理論預(yù)期結(jié)果也基本一致。

表4中回歸方程1和2的區(qū)別是采用了不同的失業(yè)率數(shù)據(jù)，前者是1995年的失業(yè)率，后者是2000年的失業(yè)率。使用1995年失業(yè)率數(shù)據(jù)雖然有助于克服內(nèi)生性問題，但方程1中遷出地失業(yè)率回歸系數(shù)的絕對(duì)值大于遷入地失業(yè)率回歸系數(shù)的絕對(duì)值，這個(gè)結(jié)果可能與現(xiàn)實(shí)情況并不吻合。

1995～2000年，中國城市就業(yè)環(huán)境發(fā)生了急劇變化。伴隨著國有企業(yè)改革和城市社會(huì)福利體制改革，企業(yè)大量富余人員被釋放出來，城市失業(yè)率迅速上升。為了解決本地城市職工就業(yè)問題，不少地方政府采取了城市就業(yè)保護(hù)政策，這勢(shì)必對(duì)以就業(yè)為目的的勞動(dòng)力流動(dòng)產(chǎn)生較大影響。遷移者是理性的，如果目的地的就業(yè)機(jī)會(huì)較小，遷移者將選擇不流動(dòng)，以減少遷移風(fēng)險(xiǎn)和成本。這樣，遷入地的就業(yè)機(jī)會(huì)就顯得更為重要。

表4遷移決定因素回歸結(jié)果

注：（1）采用異方差檢驗(yàn)方法（breusch-pagan/cook-weisberg）發(fā)現(xiàn)，表中回歸方程的依次為：7.85、1.54、1.38、2.80、4.85.我們對(duì)回歸方程1、5采用robust估計(jì)來消除異方差的影響。（2）方程1和5的括號(hào)內(nèi)為robustt值，方程2～4括號(hào)內(nèi)為t值，*代表5%顯著性水平，**代表1%顯著性水平。

考慮到2000年失業(yè)率真實(shí)地反映了就業(yè)環(huán)境的變化，我們以回歸方程2為基準(zhǔn)，分析不同因素對(duì)遷移的影響，并進(jìn)行比較。在其他條件不變的情況下，遷移距離上升1%，遷移率下降1.08%.受遷移距離的影響，2000年跨省遷移人口比例不到30%，絕大多數(shù)遷移人口選擇了省內(nèi)流動(dòng)。遷移距離在空間位置上是固定的，但改善交通運(yùn)輸條件和制定合理的交通價(jià)格有利于減少遷移者的遷移成本，促進(jìn)勞動(dòng)力流動(dòng)。

在做遷移決策時(shí)，潛在的遷移者不僅要考慮兩地之間直接的收入差距，而且還要考慮到就業(yè)機(jī)會(huì)大小。在回歸方程2中，遷入地人均消費(fèi)水平回歸系數(shù)在絕對(duì)值上是遷出地的近4倍，但遷入地失業(yè)率回歸系數(shù)在絕對(duì)值上是遷出地的3倍以上。遷入地失業(yè)率對(duì)遷移決策較大的邊際影響與遷移者面臨的選擇有關(guān)。本地勞動(dòng)力市場(chǎng)狀況是既定的，遷移者對(duì)它別無選擇。相反，遷移者對(duì)遷入地勞動(dòng)力市場(chǎng)是可以進(jìn)行選擇的，失業(yè)率越高的地區(qū)，遷入數(shù)量就會(huì)下降。

目的地的就業(yè)信息提供和幫助，對(duì)遷移決策有重要作用。遷移存量的回歸系數(shù)也證實(shí)了這一點(diǎn)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等非正規(guī)信息渠道雖然在遷移中發(fā)揮著重要作用，但隨著人口流動(dòng)規(guī)模擴(kuò)大，加快勞動(dòng)力市場(chǎng)信息體系建設(shè)就顯得非常重要。

將外商直接投資變量引入回歸方程2，就得到回歸方程3.引入這個(gè)變量之后，遷移距離和失業(yè)率等解釋變量的回歸系數(shù)及其顯著性變化不大，而人均消費(fèi)水平的回歸系數(shù)及其顯著性發(fā)生較大改變。從絕對(duì)值來看，方程3中的人均消費(fèi)水平回歸系數(shù)小于回歸方程2中的回歸系數(shù)估計(jì)值，遷出地人均消費(fèi)水平的回歸系數(shù)顯著性有所下降，主要是人均消費(fèi)水平與外商直接投資之間存在較高相關(guān)關(guān)系導(dǎo)致的結(jié)果（注：人均消費(fèi)水平與外商直接投資的相關(guān)系數(shù)為0.56.）。跨省人口遷移比例主要分布在東部地區(qū)，它與外商直接投資之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系（注：外商直接投資與遷移存量之間的相關(guān)系數(shù)為0.76.），引入外商直接投資變量之后，遷移存量的回歸系數(shù)數(shù)值下降約50%.為了觀察城市勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力遷移決策的影響，我們利用微觀數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析。回歸方程4引入了農(nóng)村遷移勞動(dòng)力的失業(yè)率，回歸結(jié)果進(jìn)一步支持上述發(fā)現(xiàn)，即遷入地的就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)遷移者來說更為重要。回歸方程5引入了城市勞動(dòng)力失業(yè)率。結(jié)果表明，城市失業(yè)率對(duì)于農(nóng)村勞動(dòng)力跨省遷移率有顯著性影響，其回歸系數(shù)在絕對(duì)值上不僅大于回歸方程4中失業(yè)率的回歸系數(shù)，而且大于回歸方程2中的回歸系數(shù)，這說明城市勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)形勢(shì)確實(shí)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的遷移決策有重要作用。改善城市就業(yè)環(huán)境將有利于促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力流向城市，起到加速城市化的作用。五、結(jié)論

20世紀(jì)80年代以來在中國出現(xiàn)的大規(guī)模人口遷移現(xiàn)象，不僅具有發(fā)展中國家從落后的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)向工業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的一般特征，還具有從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的特殊性。將二者結(jié)合在一起，既有助于考察中國獨(dú)特的制度特征對(duì)人口遷移的影響，又能夠通過對(duì)中國案例研究來拓展遷移理論。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和市場(chǎng)發(fā)育程度在地區(qū)之間的不平衡，決定了人口遷移的基本方向不僅是從農(nóng)村向城市的遷移，而且是從中西部地區(qū)向東部地區(qū)的遷移。既然中國經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長仍然有賴于從生產(chǎn)要素市場(chǎng)發(fā)育從而勞動(dòng)力流動(dòng)中獲得資源重新配置效率（注：約翰森（johnson，1999）認(rèn)為，在今后30年，如果遷移障礙被逐漸拆除，同時(shí)城鄉(xiāng)收入水平在人力資本可比的條件下達(dá)到幾乎相等的話，勞動(dòng)力部門間轉(zhuǎn)移可以對(duì)年經(jīng)濟(jì)增長率貢獻(xiàn)2～3個(gè)百分點(diǎn)。），加快中西部地區(qū)市場(chǎng)制度的建設(shè)，特別是清除阻礙勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)育的各種制度，可以引導(dǎo)和規(guī)范人口遷移，使其不僅具有微觀理性，而且具有更加理性的宏觀后果。市場(chǎng)化改革措施（如擴(kuò)大外商直接投資和對(duì)外貿(mào)易等）所帶來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展將有助于獲得“一石二鳥”的功效，也就是講，它為勞動(dòng)力流動(dòng)不斷營造同樣的發(fā)展環(huán)境，并在創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)的同時(shí)，推進(jìn)城鄉(xiāng)戶籍制度改革。

「作者簡(jiǎn)介蔡昉中國社會(huì)科學(xué)院人口與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究所所長、研究員；王德文中國社會(huì)科學(xué)院人口與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究所，副研究員。

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篇10

泉州兒童發(fā)展職業(yè)學(xué)院，是閩南地區(qū)重要的學(xué)前教育培養(yǎng)基地，每年都會(huì)為社會(huì)輸送300~500名學(xué)前教育專業(yè)的學(xué)生，分布在閩南、閩西和閩北等地區(qū)，為提升海峽西岸的學(xué)前教育質(zhì)量做出貢獻(xiàn)。為適應(yīng)學(xué)前教育信息化進(jìn)程，學(xué)院每年都會(huì)舉辦幼兒園信息技術(shù)師資培訓(xùn)，培訓(xùn)內(nèi)容從以前單一的辦公化軟件應(yīng)用基礎(chǔ)，發(fā)展到現(xiàn)在的多媒體軟件應(yīng)用、課件制作等更高技能。

由于幼兒園教師多來自閩南三地，數(shù)量龐大，可以利用深度訪談、網(wǎng)上問卷、網(wǎng)下答卷等多種形式收集所需的信息，從而建立起相關(guān)的數(shù)據(jù)庫。隨著調(diào)查研究的展開，數(shù)據(jù)資料和信息量將會(huì)急劇增大。以泉州地區(qū)為例，截止到2004年共有幼兒園604所，加上各種幼教機(jī)構(gòu)，將達(dá)到700個(gè)單位，一個(gè)普通幼兒園一般師資有40人左右，這樣單單泉州地區(qū)從事幼教行業(yè)的人員就有近3萬人，而每個(gè)教師的數(shù)據(jù)資料包含有多方面，其中包含著巨大的信息資源。要如何合理地、高效地挖掘出這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，從而為我們的教育培訓(xùn)提供指導(dǎo)，單靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析手段是無法勝任的。因此結(jié)合筆者的實(shí)際工作以及所在單位的需要，引入一個(gè)新的研究方向：面向?qū)W前教育師資信息素養(yǎng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究。

數(shù)據(jù)挖掘，現(xiàn)在已經(jīng)在一些領(lǐng)域上得到成功的應(yīng)用，在高層次的教育管理領(lǐng)域的應(yīng)用得到越來越廣泛的重視，不僅是師范院校、綜合大學(xué)，包括很多大公司、大企業(yè)也參與到這項(xiàng)造福未來的事業(yè)中。

在學(xué)前教育管理領(lǐng)域上，數(shù)據(jù)挖掘還是個(gè)全新的課題。本文將利用數(shù)據(jù)挖掘方法，分析被研究對(duì)象——幼兒園教師在使用信息技術(shù)過程中表現(xiàn)出來的信息素養(yǎng)，包括：

1.個(gè)人信息意識(shí)與態(tài)度，包括教師的業(yè)務(wù)能力、信息環(huán)境建設(shè)，以及教師的信息意識(shí)，利用信息手段解決工作和生活問題的主動(dòng)性。

2.個(gè)人信息知識(shí)和技能水平，包括教師多媒體軟件使用情況、多媒體課件制作能力、網(wǎng)絡(luò)技能、知識(shí)技能與課件制作的能力。

3.個(gè)人信息素養(yǎng)綜合因素以及學(xué)習(xí)目標(biāo)，包括信息化教學(xué)意識(shí)、信息道德與安全、信息技術(shù)培訓(xùn)要求以及信息技術(shù)困難。

通過對(duì)以上三方面的研究分析，我們希望能從中找出影響教師信息素養(yǎng)提升的主觀和客觀因素，從而指導(dǎo)教師信息技術(shù)培訓(xùn)方案的制訂，更有助于學(xué)前教育師資職前教學(xué)計(jì)劃的制訂以及培養(yǎng)目標(biāo)的調(diào)整。

二、教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

在教育管理領(lǐng)域內(nèi)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正在慢慢地被推廣，主要是應(yīng)用在圖書管理、教務(wù)管理、教學(xué)評(píng)價(jià)、數(shù)據(jù)分析等事務(wù)中，但總體上研究不夠成熟。當(dāng)前國內(nèi)各大師范院校也意識(shí)到數(shù)據(jù)挖掘的重要性，在教育專業(yè)課程設(shè)置方面均開設(shè)了“數(shù)據(jù)挖掘”等相關(guān)課程，如南京師范大學(xué)的“Web數(shù)據(jù)挖掘與推理”、“數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)挖掘”等課程。隨著關(guān)聯(lián)分析、聚類、概念描述、偏差檢測(cè)等技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，數(shù)據(jù)挖掘必將在教育領(lǐng)域中發(fā)揮越來越大的作用，同時(shí)隨著人們對(duì)這一技術(shù)的日益關(guān)注，相信其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用范圍也會(huì)越來越廣，從而快速推進(jìn)教育的改革和發(fā)展。

在學(xué)前教育領(lǐng)域內(nèi)，由于管理人員在技術(shù)上的不足，數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)應(yīng)用基本上是空白，更多的是利用Excel圖表或SPSS等工具對(duì)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)單的匯總分析，得出結(jié)論。隨著信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，學(xué)前教育界的專家也開始注意到信息素養(yǎng)的培養(yǎng)問題，并對(duì)幼兒園教師信息素養(yǎng)進(jìn)行調(diào)查研究，但對(duì)于得到的數(shù)據(jù)、問題之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)、相互制約等關(guān)系，沒能進(jìn)行更有意義的發(fā)現(xiàn)、推理。

三、研究意義及方法

在學(xué)前教育領(lǐng)域中，作為主體的幼兒教師是一個(gè)特殊的年輕群體，她們普遍學(xué)歷不高，研究水平有限，學(xué)習(xí)能力也不如中小學(xué)教師，但卻是個(gè)充滿朝氣、積極向上的群體。由于特殊的教育環(huán)境、教學(xué)對(duì)象，使得她們需要借助更多高效的教學(xué)手段、教學(xué)模式來豐富課堂，吸引幼兒的注意力，提高教學(xué)效果，而信息技術(shù)正是最好的工具。因此，如何加強(qiáng)幼兒教師的信息技術(shù)能力，提升幼兒教師的信息素養(yǎng)，是一項(xiàng)非常重要的任務(wù)。筆者已通過調(diào)查問卷、網(wǎng)絡(luò)答題等方式，不斷地收集、積累相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，而如何利用有效的途徑，并從這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息，進(jìn)而對(duì)信息技術(shù)教育課程改革提供指導(dǎo)，有著長遠(yuǎn)的意義。

因此，本次研究的主要內(nèi)容和所采用的研究方法可以概括為：

1.持續(xù)地通過問卷調(diào)查，網(wǎng)絡(luò)答題等方式獲取數(shù)據(jù)，形成“學(xué)前教育師資信息素養(yǎng)數(shù)據(jù)庫”，并結(jié)合個(gè)別訪談形式，探討泉、莆、廈、漳、龍巖等地幼兒教師信息技術(shù)整體水平；

2.根據(jù)領(lǐng)域?qū)＜乙螅瑢⒏饕蛩胤殖?1個(gè)挖掘問題，并利用挖掘工具探索各因素之間的關(guān)系；

3.設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘模型，利用數(shù)據(jù)挖掘工具，對(duì)不同的挖掘問題分別采用關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類方法進(jìn)行研究；

4.探討不合理規(guī)則，利用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)；

5.挖掘結(jié)果可視化、直觀化，方便用戶對(duì)結(jié)果的理解。

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篇11

財(cái)務(wù)分析的主要目的是改善經(jīng)營管理,提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,其主要目的是保證會(huì)計(jì)信息資料的正確可靠性,以保證企業(yè)財(cái)產(chǎn)的安全性、完整性。比如某生態(tài)園林企業(yè)需要投入大量資金完善生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施,并保證現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的有序,如有必要還要投資于企業(yè)產(chǎn)品周邊附屬產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,因此財(cái)務(wù)決策的重要性不言而喻,而在財(cái)務(wù)決策中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)十分必要。財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的基本流程包括問題識(shí)別、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)開采及結(jié)果表達(dá)與解釋等四個(gè)步驟,圖1可將財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)挖掘的過程直觀的表達(dá)出來:

(一)問題識(shí)別

典型的財(cái)務(wù)決策包括投資決策、籌資決策、成本決策、銷售決策等,企業(yè)要進(jìn)行財(cái)務(wù)分析前必須識(shí)別決策問題,明確需要達(dá)到的決策目標(biāo)等,再將決策目標(biāo)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo),最后進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)定義。如企業(yè)需要投資企業(yè)產(chǎn)品周邊附屬產(chǎn)業(yè),則需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)明確以下問題:

(1)企業(yè)經(jīng)營中可隨時(shí)支配的資金額度,需要財(cái)務(wù)人員建立數(shù)據(jù)庫模型,將可用于投資的資金情況準(zhǔn)確、詳細(xì)的計(jì)算出來;

(2)編制投資方案,即與本企業(yè)實(shí)際情況相結(jié)合,考慮具體投資計(jì)劃,并對(duì)投資方案的可操作性進(jìn)行分析,比如上述園林生態(tài)企業(yè)需要投資進(jìn)口園林機(jī)械的項(xiàng)目,就需要在投資前對(duì)該項(xiàng)目的大小做出合理評(píng)估,了解該品牌園林機(jī)械在國際市場(chǎng)的占有份額、品質(zhì)、成本及銷售價(jià)格等信息;

(3)投資收益分析,投資的主要目的是獲得更高收益,因此在數(shù)據(jù)挖掘過程中,問題識(shí)別時(shí)必須做出可靠的收益預(yù)算。

(二)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在完成問題識(shí)別后,需要根據(jù)不同的需求、從相關(guān)數(shù)據(jù)庫信息中選擇適用的數(shù)據(jù)信息,即進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,該過程需要收集大量與企業(yè)財(cái)務(wù)分析相關(guān)的數(shù)據(jù)信息,以保證數(shù)據(jù)挖掘的真實(shí)性、客觀性,比如花卉市場(chǎng)分布信息、裝飾裝潢市場(chǎng)信息、園林設(shè)計(jì)與市場(chǎng)銷售等信息。通常情況下,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備又可分為數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇及數(shù)據(jù)預(yù)處理等三個(gè)步驟,其中數(shù)據(jù)集成是把多數(shù)據(jù)庫運(yùn)行環(huán)境中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理,去除信息噪聲,剔除虛假數(shù)據(jù);而數(shù)據(jù)選擇則是分辨需要分析的數(shù)據(jù)集合,進(jìn)一步縮小數(shù)據(jù)處理的范圍,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,從而保證數(shù)據(jù)挖掘的有效性;數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的是解決數(shù)據(jù)挖掘工具局限性的問題。

(三)數(shù)據(jù)挖掘

當(dāng)上述準(zhǔn)備工作完成后即可進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)挖掘處理,挖掘過程中需要注意,必須以財(cái)務(wù)分析核心思想為指導(dǎo),明確數(shù)據(jù)挖掘的目的性,數(shù)據(jù)挖掘的主要內(nèi)容包括:選擇合適的挖掘工具、具體的挖掘操作及證實(shí)發(fā)現(xiàn)的知識(shí)等,其中選擇合適的挖掘工具至關(guān)重要,限于篇幅此處對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及決策樹兩種方法進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以自學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)的,利用該方法可以很容易的解決具有上百個(gè)參數(shù)的問題,為高復(fù)雜度的問題提供一種相對(duì)簡(jiǎn)單的方法;視經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以表現(xiàn)為有指導(dǎo)的學(xué)習(xí),也可以是無指導(dǎo)聚類,不過輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的值均為數(shù)值型的。實(shí)際應(yīng)用中通常采用該方法進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警分析。決策樹法是現(xiàn)階段應(yīng)用最廣泛的歸納推理算法之一,其提供了一種展示在何種條件下會(huì)獲得對(duì)應(yīng)值的規(guī)則的方法,是一種簡(jiǎn)單的知識(shí)表示方法,在數(shù)據(jù)挖掘過程中,決策樹法主要用于數(shù)據(jù)挖掘的分類。

(四)結(jié)果表達(dá)

結(jié)果表達(dá)即是在處理數(shù)據(jù)庫信息的基礎(chǔ)上客觀的表達(dá)出數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果,以為企業(yè)財(cái)務(wù)分析提供可靠依據(jù)。可以說結(jié)果表達(dá)是數(shù)據(jù)挖掘的成果展示,其所表達(dá)的是最有價(jià)值的信息,如結(jié)果表達(dá)所提供的信息達(dá)不到?jīng)Q策的要求,則可重復(fù)挖掘過程,直至決策者滿意為止。

篇12

1按照國家稅務(wù)部門規(guī)定的相關(guān)稅率計(jì)算個(gè)人所得稅

首先根據(jù)工資額和納稅基數(shù)看所得稅算法，因?yàn)椴煌膽?yīng)稅所得額有不同的稅率和速算扣除數(shù)，其他復(fù)雜的情況都可在此方法的基礎(chǔ)上變化得到:當(dāng)月應(yīng)納稅所得額=當(dāng)月計(jì)稅總額－減除費(fèi)用－附加減除費(fèi)用。

以X代表應(yīng)繳稅(減去免稅基數(shù))的工薪(這里的個(gè)人所得稅僅以工薪為例),

Tax代表應(yīng)繳所得稅，那么：

當(dāng)500＜X≤2000,則TAX=(X-500)×10%+500×5%=﹥TAX=X×10-25

當(dāng)2000＜X≤5000,則TAX=(X-

2000)×15%+(2000-500)×10%+500×5%

=﹥TAX=X×15-125

……

根據(jù)《稅法》規(guī)定依此類推，計(jì)算個(gè)人所得稅的通用公式為：個(gè)人每月應(yīng)納所得稅=個(gè)人每月應(yīng)納稅所得額糧梅段奧剩偎憧鄢?

因此，扣除數(shù)=上一范圍上限×本范圍稅率-上一范圍上限×上一范圍稅率＋上一范圍扣除數(shù)。

例1：某人將自有機(jī)器一臺(tái)，轉(zhuǎn)讓給另一個(gè)人，取得價(jià)款15000元，減除機(jī)器原值及同時(shí)發(fā)生的拆遷費(fèi)、運(yùn)輸費(fèi)8800元，其應(yīng)繳納多少個(gè)人所得稅？

應(yīng)納稅額=(15000-8800)×20%=

1240(元)。

上述公式說明：個(gè)人每月應(yīng)納稅所得額=月工資額-非納稅項(xiàng)目(如住房公積金等)-800（元）。

2使用函數(shù)法巧算個(gè)人所得稅

了解了應(yīng)稅額的計(jì)算方法，具體計(jì)算操作如下：

2.1用函數(shù)法巧算個(gè)人所得稅

（1）充分利用Excel中IF函數(shù)嵌套功能，可使上面問題得到解決，假設(shè)L列為“應(yīng)納稅所得額”，M列為“應(yīng)納個(gè)人所得稅”，在M列輸入公式(假設(shè)首位人員應(yīng)納稅所得額位置L2)：IF(L2<500，L2×0.05，IF(L2<2000，L2×0.1-25，IF(L2<

5000，L2×0.15-125，IF(L2<20000，2×0.2-375，IF(L2<40000，L2×0.25-1375，IF(L2<60000，L2×0.3-3375，IF(L2<80000，L2×0.35-6375，IF(L2<100000，L2×0.4-

10375，L2×0.45-15375))))))))

確認(rèn)后，得出首位人員應(yīng)納個(gè)人所得稅，拖動(dòng)填充句柄，則所有人員應(yīng)納稅額全部出來。該公式說明：①公式雖復(fù)雜，但只要一次輸入即可自動(dòng)完成全部計(jì)算；②此公式在計(jì)算個(gè)人所得稅時(shí)可作為固定公式運(yùn)用；③根據(jù)單位人員工資檔次情況，可簡(jiǎn)化該公式。

根據(jù)稅務(wù)部門要求，認(rèn)真貫徹《中華人民共和國個(gè)人所得稅法》，做好個(gè)人所得稅征繳和代扣代繳工作，現(xiàn)將在職人員個(gè)人所得稅稅率表(工資、薪金所得適用)予以公示。

（2）當(dāng)月計(jì)稅總額是指當(dāng)月全部工資、薪金、講課費(fèi)、加班費(fèi)、各項(xiàng)補(bǔ)貼、勞務(wù)等扣除公積金、社保支出后的余額。

（3）當(dāng)月應(yīng)納稅所得額是指當(dāng)月計(jì)稅總額扣除減除費(fèi)用、附加減除費(fèi)用后的余額。

（4）離退休人員的工資、國家各項(xiàng)政策性補(bǔ)貼不計(jì)稅；其他部分不超過4000元的減除費(fèi)用800元后按20%征收，超過4000元的減除20%的費(fèi)用后按20%征收。

（5）外聘教師、其他勞務(wù)人員當(dāng)月在本院各項(xiàng)不超過4000元的減除費(fèi)用800元后按20%征收，超過4000元的減除20%的費(fèi)用后按20%征收。

例2：在職教師王某10月份：①工資應(yīng)發(fā)數(shù)為1850元(另扣公積金140元、社保支出40元)；②講課費(fèi)1200元；③校內(nèi)津貼900元；④加班費(fèi)200元；⑤其他勞務(wù)700元。則王某當(dāng)月計(jì)稅總額為1850-140-40+1200+900+200+700=4670元；其當(dāng)月應(yīng)納稅所得額為4670-800-400=3470元(800為全國統(tǒng)一減除費(fèi)用額，400計(jì)稅方法1：

3470元分為三級(jí)，500+1500+1470；第1級(jí)稅款為500×5%=25元；第2級(jí)稅款為1500×10%=150元；第3級(jí)稅款為1470×15%=220.5元；王某應(yīng)繳稅款合計(jì)數(shù)為25+150+220.5=395.5元。

計(jì)稅方法2：

3470×15%-125=395.5元(125為3470元所在第三級(jí)的速算扣除數(shù))；王某應(yīng)繳稅款395.5元。

2.2常規(guī)方法計(jì)算個(gè)人所得稅

（1）常規(guī)方法計(jì)算。扣除數(shù)=應(yīng)納稅范圍下限×本范圍稅率－應(yīng)納稅范圍下限×上－范圍稅率＋上一范圍扣除數(shù)。

那么公式為(以E3為例)，E3=B3×D3-B3×D2+E2。E4～E10：根據(jù)E3填充得到。

（2）G4～G7分別輸入：“工資總額”、“納稅基數(shù)”、“應(yīng)納稅額”、“個(gè)人所得稅”四項(xiàng)。應(yīng)納稅額等于“工資總額”減去“納稅基數(shù)”，如果“工資總額”小于“納稅基數(shù)”，那么應(yīng)納稅額為0，在H6=IF(H4－H5＞0，HE－H5，0)。

（3）選擇“插入”｜“名稱”｜“定義”，在定義名稱對(duì)話框輸入max，在引用位置中輸入VLOOKUP($H$6,$B$2:$B$10,1),查閱應(yīng)納稅額屬于哪個(gè)扣稅范圍。

（4）選擇H7=H6×VLOOKUP(max，$B$2:$E$10，3)－VLOOKUP(max，$B$2:$E$10，4)。

分析公式：VLOOKUP(max,$B$2:$E$10,3)查閱該扣稅范圍扣稅稅率；VLOOKUP(max,$B$2:$E$10,4)查閱該扣稅范圍應(yīng)減的扣除數(shù)。

（5）在“工資總額”和“納稅基數(shù)”中輸入數(shù)值，即可得到個(gè)人所得稅額，也可以改變各應(yīng)納稅范圍的上限和下限以及稅率。由于個(gè)人所得的稅率分為九級(jí)，如果使用IF嵌套的方式非常復(fù)雜，而且容易出錯(cuò)，且一旦稅率發(fā)生變化或稅率等級(jí)增加，不宜修改。這里使用VLOOKUP函數(shù)來計(jì)算。

選擇工作表Sheet2，更名為“tax”，然后輸入所需稅率及扣除數(shù)。其中，扣除數(shù)一列可以直接輸入，也可以通過公式計(jì)算。那么公式為(以E3為例)，E3=C3×D3－C3×D2＋E2。E4～E10：根據(jù)E3填充得到。

計(jì)算個(gè)人所得稅。選擇單元格L2，輸入公式-(K2×VLOOKUP(VLOOKUP(K2,tax!$C$2:$C10,1),tax!$C$2:$E410,2)－VLOOKUP(VLOOKUP(K2,tax!$C$2:$C10,1)tax!$C$2:$E$10,3))。

由于這里引用工作表tax中固定的單元格，所以使用地址的絕對(duì)引用，這樣在后面用自動(dòng)填充功能復(fù)制公式時(shí)，所引用的tax中的單元格地址才不會(huì)改變。公式前面加一個(gè)“-”(負(fù)號(hào))，是因?yàn)樵谶@個(gè)工資表中，所有應(yīng)扣除項(xiàng)都是用負(fù)數(shù)表示。

分析公式，其中：VLOOKUP(K2,tax!$C$2:$C10,1)查閱應(yīng)納稅額屬于哪個(gè)扣稅范圍；VLOOKUP(VLOOKUP(K2,tax!$C$2:$C10,1),tax!$C$2:$E410,2)查閱該扣稅范圍和扣稅率；VLOOKUP(VLOOKUP(K2,tax!$C$2:$C10,1)tax!$C$2:$E$10,3)查閱該扣稅范圍應(yīng)減的扣稅數(shù)。

利用自動(dòng)填充功能，快速求出了所有職工的個(gè)人所得稅。

最后計(jì)算實(shí)發(fā)工資，實(shí)發(fā)工資應(yīng)為“合計(jì)應(yīng)發(fā)”減去“個(gè)人所得稅”后的數(shù)值，即在M2=J2+L2,然后利用自動(dòng)填充功能，得到所有職工的實(shí)發(fā)工資。

2.3實(shí)際代扣個(gè)人所得稅時(shí)使用“取整”函數(shù)的方法

計(jì)算的個(gè)人所得稅額經(jīng)常帶有角、分單位，給實(shí)際發(fā)放工資時(shí)代扣個(gè)人所得稅帶來很多不便。如利用電話費(fèi)的繳費(fèi)方法，將使代扣個(gè)人所得稅操作簡(jiǎn)便。

這一方法主要是利用取整函數(shù)ROUND()四舍五入，舍角分取元為單位，其多交或少交的差額在下次抵補(bǔ)，累計(jì)計(jì)算。計(jì)算時(shí)需增加“上次結(jié)余”、“累計(jì)應(yīng)代扣額”、“實(shí)際代扣額”、“本次結(jié)余”四個(gè)欄目，其中“上次結(jié)余”是反映上次多扣或少扣的金額。

3使用排序分段核算法計(jì)算個(gè)人所得稅

在工資表中只要增加“應(yīng)納稅額”和“應(yīng)納個(gè)人所得稅”兩項(xiàng)。

（1）計(jì)算應(yīng)納稅所得額。對(duì)應(yīng)發(fā)工資，薪金減除800元和扣除項(xiàng)目后，得出“應(yīng)納稅所得額”。

（2）排序。將“應(yīng)納稅所得額”應(yīng)用Excel排序功能進(jìn)行從小到大排序處理。

篇13

目前數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用日益廣泛，已經(jīng)成為不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。國家電力數(shù)據(jù)網(wǎng)一級(jí)網(wǎng)從1992年2月一期工程開始規(guī)劃建設(shè)，到1997年7月二期工程開通運(yùn)行，迄今已有近十年的發(fā)展歷史。目前國家電力數(shù)據(jù)網(wǎng)同時(shí)承載著實(shí)時(shí)準(zhǔn)實(shí)時(shí)控制業(yè)務(wù)及管理信息業(yè)務(wù)，雖然網(wǎng)絡(luò)利用率較高，但安全級(jí)別較低、實(shí)時(shí)性要求較低的業(yè)務(wù)與安全級(jí)別較高、實(shí)時(shí)性要求高的業(yè)務(wù)在一起混用，級(jí)別較低的業(yè)務(wù)嚴(yán)重影響級(jí)別較高的業(yè)務(wù)，并且存在較多的安全隱患。隨著信息與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)違法犯罪在不斷增加，信息安全問題已經(jīng)引起了政府部門和企業(yè)的高度重視。因此根據(jù)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中各種應(yīng)用的不同特點(diǎn)，優(yōu)化電力調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)，建立調(diào)度系統(tǒng)的安全防護(hù)體系具有十分重要的意義。

2．電力系統(tǒng)中各類網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的特點(diǎn)

電力系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的分類方法有許多種，根據(jù)業(yè)務(wù)類型、實(shí)時(shí)等級(jí)、安全等級(jí)等因素，電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用主要可分為生產(chǎn)數(shù)據(jù)傳輸和管理信息傳輸兩大類，另外其他的應(yīng)用還包括話音視頻傳輸和對(duì)外服務(wù)等。不同的應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)安全有不同的要求，如圖1所示。

圖1基于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)安全性的要求

生產(chǎn)控制類中的基于TCP/IP的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，速率要求不高，數(shù)據(jù)流基本恒定，但業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性較強(qiáng)，其中遙控遙調(diào)更與電網(wǎng)安全直接相關(guān)，可靠性要求較高；與計(jì)費(fèi)相關(guān)的電力市場(chǎng)業(yè)務(wù)對(duì)安全性有特殊要求，不僅要求可靠，原始數(shù)據(jù)還要求保密。從應(yīng)用范圍來看，生產(chǎn)控制類業(yè)務(wù)分布在各網(wǎng)省調(diào)及大量發(fā)電廠和變電站，屬于較特殊的一類窄帶業(yè)務(wù)。

管理信息類業(yè)務(wù)突發(fā)性很強(qiáng)，速率要求較高，實(shí)時(shí)性不強(qiáng)，保密性要求較高，覆蓋除生產(chǎn)控制類以外的所有數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，其網(wǎng)絡(luò)布局集中于行政辦公中心，一般要求為寬帶網(wǎng)絡(luò)。

話音視頻類業(yè)務(wù)是指建立在IP平臺(tái)上的電話及會(huì)議電視，對(duì)實(shí)時(shí)性要求高，安全可靠性無特殊要求，目前其質(zhì)量還有待提高。對(duì)外服務(wù)類業(yè)務(wù)則是指根據(jù)市場(chǎng)的需要而建立的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。

3．調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的安全防護(hù)

3．1制定調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)安全防護(hù)策略的重要性

近年來調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的內(nèi)涵有了較快的延伸，由原來單一的EMS系統(tǒng)擴(kuò)展為EMS、DMS、TMS、廠站自動(dòng)化、水調(diào)自動(dòng)化、雷電監(jiān)視、故障錄波遠(yuǎn)傳、功角遙測(cè)、電力市場(chǎng)技術(shù)支持系統(tǒng)和調(diào)度生產(chǎn)管理系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)是支持調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的重要技術(shù)平臺(tái)，一般要求數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全可靠，實(shí)時(shí)性要求在秒級(jí)或數(shù)秒級(jí)，其中發(fā)電報(bào)價(jià)系統(tǒng)、市場(chǎng)信息等電力市場(chǎng)信息系統(tǒng)由于需要與公網(wǎng)連接，因而還要求做加密及隔離處理。

建立調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的安全防護(hù)體系，首先要制定安全防護(hù)策略。應(yīng)用系統(tǒng)的安全策略位于安全防范的最高一級(jí)，是決定系統(tǒng)的安全要素。從大的方面講，安全策略決定了一個(gè)系統(tǒng)要達(dá)到的安全級(jí)別及可以付出的代價(jià)；從小的方面講，安全策略的具體規(guī)則用于說明哪些行為是允許的，哪些行為是禁止的。系統(tǒng)是否安全，很大程度上依賴于最初設(shè)計(jì)時(shí)制定的安全策略，因?yàn)榻窈蟮陌踩胧紘@這一策略來選擇和使用，如果在安全策略上出了問題，將會(huì)給今后的應(yīng)用系統(tǒng)帶來安全隱患，從而使將來的安全建設(shè)處于十分被動(dòng)的局面。因此考慮調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的安全，應(yīng)首先根據(jù)系統(tǒng)對(duì)安全性、可靠性、實(shí)時(shí)性、保密性等方面的不同特殊要求，按照國家有關(guān)部門的規(guī)定，從應(yīng)用系統(tǒng)的各個(gè)層面出發(fā)，制定完善的安全防護(hù)策略。

3．2信息系統(tǒng)的安全分層理論

一個(gè)信息系統(tǒng)的安全主要包含五個(gè)層面，即物理安全、網(wǎng)絡(luò)安全、系統(tǒng)安全、應(yīng)用安全、人員管理。調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的安全防護(hù)體系應(yīng)包含上述五個(gè)層面的所有內(nèi)容。

物理安全主要包含主機(jī)硬件和物理線路的安全問題，如自然災(zāi)害、硬件故障、盜用、偷竊等，由于此類隱患而導(dǎo)致重要數(shù)據(jù)、口令及帳號(hào)丟失，稱為物理安全。

網(wǎng)絡(luò)安全是指網(wǎng)絡(luò)層面的安全。由于聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)能被網(wǎng)上任何一臺(tái)主機(jī)攻擊，而網(wǎng)絡(luò)安全措施不到位導(dǎo)致的安全問題。

系統(tǒng)安全是指主機(jī)操作系統(tǒng)層面的安全。包括系統(tǒng)存取授權(quán)設(shè)置、帳號(hào)口令設(shè)置、安全管理設(shè)置等安全問題，如未授權(quán)存取、越權(quán)使用、泄密、用戶拒絕系統(tǒng)管理、損害系統(tǒng)的完整性等。

應(yīng)用安全是指主機(jī)系統(tǒng)上應(yīng)用軟件層面的安全。如Web服務(wù)器、Proxy服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫等的安全問題。

人員管理是指如何防止內(nèi)部人員對(duì)網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)的攻擊及誤用等。

3．3國家對(duì)網(wǎng)絡(luò)及信息安全問題的有關(guān)政策和法規(guī)

國家有關(guān)部門對(duì)安全問題的有關(guān)政策和法規(guī)，對(duì)制定電力調(diào)度控制系統(tǒng)的安全策略起到指導(dǎo)性的作用。

公安部是國家企事業(yè)單位及公共安全的主管部門，已經(jīng)頒布了安全防護(hù)方面的一系列文件，正在制定安全保密和保護(hù)的等級(jí)，規(guī)定各部門應(yīng)根據(jù)具體情況決定自己的安全等級(jí)，實(shí)行國家強(qiáng)制標(biāo)準(zhǔn)。公安部規(guī)定，從安全保密角度看，政府辦公網(wǎng)應(yīng)與外部因特網(wǎng)物理隔離，并認(rèn)為自動(dòng)控制系統(tǒng)應(yīng)與外部網(wǎng)絡(luò)絕對(duì)物理隔離，可根據(jù)業(yè)務(wù)的需要建立專用數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。

國家保密局是國家黨政機(jī)關(guān)安全保密方面的主管部門，也頒布了一系列安全保密方面的文件。1998年10月國家保密局頒布的“涉及國家秘密的通信、辦公自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)審批暫行辦法”規(guī)定，涉及國家秘密的通信、辦公自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)的建設(shè)，必須與保密設(shè)施的建設(shè)同步進(jìn)行，系統(tǒng)集成方案和信息保密方案不可混淆，應(yīng)從整體考慮。1999年7月國家保密局發(fā)出的“關(guān)于加強(qiáng)政府上網(wǎng)信息保密管理的通知”、1999年12月10號(hào)文“計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)國際聯(lián)網(wǎng)保密管理規(guī)定”和1998年1號(hào)文“計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)保密管理暫行規(guī)定”均確定，涉及國家秘密的計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)，不得直接或間接地與國際互聯(lián)網(wǎng)或其它公共信息網(wǎng)絡(luò)相聯(lián)接，必須實(shí)行物理隔離。

1996年11月原電力部、國家保密局752號(hào)文“電力工業(yè)中國家秘密及具體范圍的規(guī)定”明確了電力工業(yè)中涉及的國家秘密和重要企業(yè)秘密，均必須參照國家有關(guān)保密方面的規(guī)定。

電力生產(chǎn)事關(guān)國計(jì)民生，電力系統(tǒng)的安全和保密都很重要，電力自動(dòng)化系統(tǒng)要求可靠、安全、實(shí)時(shí)，而電力信息系統(tǒng)要求完整、保密。兩種業(yè)務(wù)應(yīng)該隔離，特別是電力調(diào)度控制業(yè)務(wù)是電力系統(tǒng)的命脈，一定要與其他業(yè)務(wù)有效安全隔離。

3．4調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的安全防護(hù)策略

3．4．1數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)體制

規(guī)劃數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體制和電力系統(tǒng)安全防護(hù)體系，應(yīng)根據(jù)電力生產(chǎn)業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全性、可靠性、實(shí)時(shí)性方面的特殊要求，并遵照國家對(duì)單位和重要設(shè)施在網(wǎng)絡(luò)安全方面的有關(guān)規(guī)定。首先應(yīng)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模、目的、服務(wù)對(duì)象、實(shí)時(shí)程度、安全級(jí)別等綜合考慮，確定最基本的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體制。

從應(yīng)用和連接方式來看，企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)有兩類：一類是與公網(wǎng)完全隔離、在鏈路層上建立的企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)一般稱為專用網(wǎng)絡(luò)；另一類是連接于公網(wǎng)、并利用公網(wǎng)作為通道的企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)。第一類網(wǎng)絡(luò)除了面臨來自物理層面的安全問題外，主要面臨內(nèi)部的計(jì)算機(jī)犯罪問題，如違規(guī)或越權(quán)使用某些業(yè)務(wù)、查看修改機(jī)密文件或數(shù)據(jù)庫等，以及從內(nèi)部發(fā)起的對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)的惡意攻擊。第二類網(wǎng)絡(luò)除了具有上述安全問題外，還要承受來自公網(wǎng)的攻擊和威脅，由于公網(wǎng)上黑客、病毒盛行，網(wǎng)絡(luò)安全的攻擊與反攻擊比較集中地體現(xiàn)在公網(wǎng)上。

由于電力調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)的服務(wù)對(duì)象、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模相對(duì)固定，并且主要滿足自動(dòng)化系統(tǒng)對(duì)安全性、可靠性、實(shí)時(shí)性的特殊需求，為調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)提供端到端的服務(wù)，符合建設(shè)專網(wǎng)的所有特征，所以電力調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)宜在通道層面上建立專網(wǎng)，以實(shí)現(xiàn)該網(wǎng)與其他網(wǎng)的有效安全隔離。

目前國家電力數(shù)據(jù)網(wǎng)同時(shí)承載著調(diào)度控制業(yè)務(wù)和管理信息業(yè)務(wù)，應(yīng)當(dāng)在將來通道資源允許的條件下，將現(xiàn)有電力調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)上的信息業(yè)務(wù)逐步分離出去，改造成為實(shí)時(shí)控制業(yè)務(wù)專用的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。

電力系統(tǒng)中的光纖通信網(wǎng)絡(luò)正在加緊建設(shè)，采用光纖+SDH+IP模式容易實(shí)現(xiàn)對(duì)不同IP應(yīng)用業(yè)務(wù)之間的物理隔離，具有較高的傳輸效率，能滿足控制、保護(hù)等電力系統(tǒng)的關(guān)鍵業(yè)務(wù)的要求，便于調(diào)度部門能對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效監(jiān)控，并便于通信部門對(duì)外出租帶寬。因此用光纖+SDH+IP模式建立調(diào)度數(shù)據(jù)專網(wǎng)是一個(gè)適當(dāng)?shù)倪x擇，可以很好滿足電力系統(tǒng)的下列要求：

（1）數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性（繼電保護(hù)毫秒級(jí)，自動(dòng)化秒級(jí)），要求網(wǎng)絡(luò)層次簡(jiǎn)化。

（2）傳輸?shù)倪B續(xù)性，通信負(fù)荷基本恒定，需要恒定帶寬。

（3）遠(yuǎn)方控制的可靠性（遙控、遙調(diào)、AGC等），要求有效隔離。

（4）因特網(wǎng)時(shí)代的安全防護(hù)體系（防黑客、防病毒、防破壞等）。

（5）網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)必須覆蓋遠(yuǎn)離城市的電廠、變電站。

（6）充分利用SPDnet的現(xiàn)有設(shè)備，節(jié)約大量資金，便于平滑過渡。

3．4．2調(diào)度專用數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的安全防護(hù)措施

調(diào)度專用數(shù)據(jù)網(wǎng)除了傳送EMS數(shù)據(jù)外，還傳送電能量計(jì)量計(jì)費(fèi)、水調(diào)自動(dòng)化、電力市場(chǎng)信息和調(diào)度生產(chǎn)信息（工作票和操作票、發(fā)電計(jì)劃和交易計(jì)劃、負(fù)荷預(yù)報(bào)、調(diào)度報(bào)表、運(yùn)行考核等）。應(yīng)根據(jù)各類應(yīng)用的不同特點(diǎn)，采用不同的安全防護(hù)措施，如EMS等實(shí)時(shí)控制業(yè)務(wù)具有較高的優(yōu)先級(jí)，應(yīng)該優(yōu)先保證，生產(chǎn)信息的優(yōu)先級(jí)次之，而電力市場(chǎng)信息須進(jìn)行加密處理等。

采用調(diào)度專用網(wǎng)絡(luò)體制使數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)層的的安全得到最大程度的保證。但也不能保證100%的安全，對(duì)調(diào)度數(shù)據(jù)專用網(wǎng)絡(luò)還必須做到技術(shù)措施和管理制度雙管齊下，才有可能從根本上保障信息和控制系統(tǒng)的安全。在管理制度方面，要做到：

（一）對(duì)全網(wǎng)實(shí)施監(jiān)管，所有與電力調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)連接的節(jié)點(diǎn)都必須在有效的管理范圍內(nèi)，保障安全的系統(tǒng)性和全局性。

（二）加強(qiáng)人員管理，建立一支高素質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)管理隊(duì)伍，防止來自內(nèi)部的攻擊、越權(quán)、誤用及泄密。

（三）加強(qiáng)運(yùn)行管理，建立健全運(yùn)行管理及安全規(guī)章制度，建立安全聯(lián)防制度，將網(wǎng)絡(luò)及系統(tǒng)安全作為經(jīng)常性的工作。

（四）聘請(qǐng)網(wǎng)絡(luò)安全顧問，跟蹤網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)。

在技術(shù)措施方面，要做到：

（一）在網(wǎng)絡(luò)傳輸層，為了保證數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的安全，又能向外傳輸必要的數(shù)據(jù)，必須堅(jiān)持調(diào)度控制系統(tǒng)與調(diào)度生產(chǎn)系統(tǒng)之間、調(diào)度生產(chǎn)管理系統(tǒng)與企業(yè)辦公自動(dòng)化系統(tǒng)（OA/MIS）之間有效安全隔離，它們之間的信息傳輸只能采用單向傳輸?shù)姆绞健３２捎玫拇胧┌ǚ阑饓ΑＳ镁W(wǎng)關(guān)（單向門）、網(wǎng)段選擇器等進(jìn)行有效隔離。另外在調(diào)度數(shù)據(jù)專用網(wǎng)絡(luò)的廣域網(wǎng)和局域網(wǎng)上，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，還可采取以下技術(shù)手段：

（1）網(wǎng)絡(luò)安全訪問控制技術(shù)。通過對(duì)特定網(wǎng)段和服務(wù)建立訪問控制體系，可以將絕大多數(shù)攻擊阻止在到達(dá)攻擊目標(biāo)之前。可實(shí)施的安全措施有：防火墻、VPN設(shè)備、VLAN劃分、訪問控制列表、用戶授權(quán)管理、TCP同步攻擊攔截、路由欺騙防范、實(shí)時(shí)入侵檢測(cè)技術(shù)等。

（2）加密通信技術(shù)。該措施主要用于防止重要或敏感信息被泄密或篡改。該項(xiàng)技術(shù)的核心是加密算法。其加密方法主要有：對(duì)稱型加密、不對(duì)稱型加密、不可逆加密等。

（3）身份認(rèn)證技術(shù)。該項(xiàng)技術(shù)廣泛用于廣域網(wǎng)、局域網(wǎng)、拔號(hào)網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。用于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和遠(yuǎn)程用戶的身份認(rèn)證，防止非授權(quán)使用網(wǎng)絡(luò)資源。

（4）備份和恢復(fù)技術(shù)。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵資源如路由器、交換機(jī)等做到雙機(jī)備份，以便出現(xiàn)故障時(shí)能及時(shí)恢復(fù)。

（二）在系統(tǒng)和應(yīng)用層面，包括計(jì)算機(jī)防病毒技術(shù)、采用安全的操作系統(tǒng)（達(dá)B2級(jí)）、應(yīng)用系統(tǒng)的關(guān)鍵軟硬件及關(guān)鍵數(shù)據(jù)的熱備份和冷備份等。防病毒技術(shù)和備份措施是通常采用的傳統(tǒng)安全技術(shù)，而安全的操作系統(tǒng)是一個(gè)新的發(fā)展趨勢(shì)。

4．結(jié)論

電力調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)是調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的支撐平臺(tái)，網(wǎng)絡(luò)安全是系統(tǒng)安全的保障，專用數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)是整體安全防護(hù)體系的基礎(chǔ)，專網(wǎng)體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)、網(wǎng)絡(luò)邊界、網(wǎng)絡(luò)用戶的可管性和可控性。目前，國際上正在制定相應(yīng)的自動(dòng)化系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)，國內(nèi)也開始進(jìn)行相關(guān)課題的研究，對(duì)于調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)及數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的安全防護(hù)措施，首先應(yīng)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體制方面，采用光纖+SDH+IP的數(shù)據(jù)專網(wǎng)模式，在全系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)電力調(diào)度專用數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)與其它公用信息網(wǎng)絡(luò)、電力生產(chǎn)控制系統(tǒng)與辦公自動(dòng)化系統(tǒng)等的安全隔離，同時(shí)在調(diào)度專用數(shù)據(jù)網(wǎng)及各相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)上采取必要的安全防護(hù)技術(shù)手段，建立嚴(yán)密的安全管理措施，以確保電力調(diào)度系統(tǒng)和電力系統(tǒng)的安全。

參考文獻(xiàn)：

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