西部数据范文第1篇
［摘要］ 数据挖掘是指采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。现代企业的发展离不开信息技术的融合运用，本文主要论述数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用。
［关键词］ 数据仓库； 数据挖掘； ERP
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2011 . 23. 031
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数据挖掘是指采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。本文探讨将数据仓库、数据挖掘技术运用于ＥＲＰ系统。以数据仓库作为企业底层的数据源，再配合各种数据挖掘技术，结合ＥＲＰ的管理思想，发挥数据仓库与数据挖拥技术在决策支持方面的长处。
１数据仓库技术概述
１．１数据仓库的特点
（１） 面向主题。主题是在较高层次上对数据的抽象，面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象数据的一个完整、一致的描述，能完整统一地刻画各个分析对象所涉及的企业的数据项，以及数据之间的联系。
（２） 集成。对多个异种数据源需先统一，然后进行数据的综合和计算。
（３） 时变。数据仓库随时间变化不断增加新的、删除旧的数据内容。
（４） 非易失。数据仓库总是物理地分离存放数据，由操作环境下的应用数据转换而来。
１．２操作数据库与数据仓库
数据库系统作为数据管理手段，主要用于事务处理，在数据库中保存了大量的日常业务数据。
（１） 用户和系统的面向性不同：ＯＬＴＰ面向操作人员和低层管理人员；ＯＬＡＰ面向决策人员和高层管理人员。
（２） 数据内容不同：ＯＬＴＰ是管理当前的数据，对基本数据进行查询和增、删、改操作处理，是以数据库为基础；ＯＬＡＰ是管理历史的、导出的及综合提炼的数据，比ＯＬＴＰ要多一步数据多维化或预综合处理的操作。
（３） 数据库设计模型不同：ＯＬＴＰ采用Ｅ－Ｒ模型；ＯＬＡＰ采用星型或雪花模型。
１．３ＯＬＡＰ操作技术
ＯＬＡＰ的操作主要是对多维数据进行的，主要有上卷、下钻、切片、切块和转动。
（１） 上卷（也称上钻）：通过维层次向上攀升或通过维化简，在数据上进行聚集。
（２） 下钻：是上卷的逆操作。如当前位置是区维，下钻则是街道维、门牌维。
（３） 切片：是在给定的一个数据方的一个维上进行选择，形成一个子方。
（４） 切块：对两个或多个维进行选择。
（５） 转动：数据没有发生改变，只是改变一个报告和页面显示维的方向。
２数据挖掘技术概述
２．１数据挖掘环境
数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。
在数据挖掘中被研究的业务对象是整个过程的基础，它驱动了整个数据挖掘过程，也是检验最后结果和指引分析人员完成数据挖掘的依据和顾问。
２．２数据挖掘过程简介
（１） 确定业务对象。清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。
（２） 数据准备。数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。数据的预处理——提高研究数据的质量，为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。数据的转换——将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。
３ＥＲＰ概述
３．１ＥＲＰ的由来
企业资源计划（ＥＲＰ）这一概念是由Ｇａｒｔｎｅｒ公司于２０世纪９０年代初提出的。它的发展一般来说是经过：订货点法、ＭＲＰ萌芽期、ＭＲＰ、闭环ＭＲＰ、ＭＲＰⅡ、ＭＲＰⅡ／ＪＩＴ、ＥＲＰ这样几个阶段而逐步完善形成的。
３．２ＥＲＰ实质
ＥＲＰ是一个融合了多种先进管理思想的信息系统，其核心管理思想就是实现对整个供应链的有效管理。ＥＲＰ的基本思想是把企业的业务流程看作是一个紧密联系的供应链，并将企业内部划分成几个相互协同作业的支持子系统，可对企业内部供应链上的所有环节有效地进行管理，从管理的范围和深度方面为企业提供了更丰富的功能和工具。
４基于ＥＲＰ的數据仓库
４．１数据仓库在ＥＲＰ中的应用
建立基于ＥＲＰ的数据仓库，首先是分析ＥＲＰ的数据模型，在其基础上建立相应的数据仓库数据模型，这时对关键数据的识别、整理、清洗、转化和对主题域的确定非常重要，之后的数据抽取程序建立等工作也不容忽视。
建立基于ＥＲＰ的数据仓库面临的问题总的来说集中在两个方面：一是如何将事务处理逻辑模型和数据仓库模型对应起来，并将ＥＲＰ事务处理和外部数据导入数据仓库中；二是在数据仓库基础上如何构建企业的商业智能系统来支持企业的管理决策活动，即数据仓库的应用。
４．２实施ＥＲＰ项目注意事项
数据挖掘应从以下两个方面加以考虑：一是为进行数据挖掘所做的数据准备；二是数据挖掘的各种分析算法。
数据准备包括两个方面：一是从多种数据源中综合数据挖掘所需要的数据，保证数据的综合性、易用性、数据的质量和数据的时效性；二是从现有数据中衍生出所需要的指标。
随着信息技术的不断发展，各行各业的人们掌握了大量的数据，将数据仓库、数据挖掘技术与ＥＲＰ有效的结合能够最大限度地提高数据处理效率，并发现隐藏在数据之后的有用的知识和信息。这是未来企业信息技术应用发展的一个很重要的方向，有着广阔的发展前景和应用价值。
主要参考文献
［１］ 刘进． 数据挖掘在学生信息管理系统中的应用［Ｄ］． 重庆：重庆大学，２００８．
［２］ ［加］Ｊｉａｗｅｉ Ｈａｎ，Ｍｉｃｈｅｌｉｎｅ Ｋａｍｂｅｒ． 数据挖掘：概念与技术［Ｍ］． 北京：机械工业出版社，２００７．
［３］ 刘伟． 信息管理与数据库技术［Ｍ］． 北京：机械工业出版社，２００５．
［４］ 梅姝娥，陈伟达． 管理信息系统［Ｍ］． 北京：石油工业出版社，２００３．
西部数据范文第2篇
在学生选课数据库中实现其查询操作，写出T-SQL语句(注：学生选课数据库为前三次实验课所建立的数
据库)
一、简单查询实验
(1)查询选修了课程的学生学号。
(2)查询选修课程号为0101的学生学号和成绩，并要求对查询结果按成绩降序排列，如果成绩相同则按
学号升序排列。
(3)查询选修课程号为0101的成绩在80~90分之间的学生学号和成绩，并将成绩乘以系数0.8输出。
二、连接查询实验
(1)查询每个学生的情况以及他(她)所选修的课程。
(2)查询选修离散散学课程且成绩为90分以上的学生学号、姓名及成绩。
(3)查询每一门课的间接先行课(即先行课的先行课)
三、嵌套查询操作
(1)查询0101课程的成绩高于张林的学生学号和成绩。
(2)查询其他系中年龄小于计算机系年龄最大者的学生。
(3)查询同王洪敏“数据库原理”课程分数相同的学生的学号。
(4)查询选修了全部课程的学生的姓名。
(5)查询与学号为09001103的学生所选修的全部课程相同的学生学号和姓名。
(6)查询至少选修了学号为09001103的学生所选修的全部课程的学生学号和姓名。
四、组合查询和分组查询
(1)查找选修“计算机基础”课程的学生成绩比此课程的平均成绩大的学生学号、成绩。
(2)查询年龄大于女同学平均年龄的男同学姓名和年龄。
(3)列出各系学生的总人数，并按人数进行降序排列。
(5)查询选修计算机基础和离散数学的学生学号和平均成绩。
4、要求
请按题号依次作答，完成在word文档中，写明班级学号姓名，于周日之于周日之前发至xcf7@163.com，
西部数据范文第3篇
摘要：随着科学技术的不断发展，计算机技术在油气企业中的应用越来越普遍。计算机技术在油田企业中的应用，不仅可以提高油田企业的生产效率，降低油田企业对资源的浪费，同时还可以提高企业的经济效益，節省大量的人力资源。但是计算机数据管理与维护的过程中存在有一定的问题，不利于企业的安全发展，本文针对如何提高油田企业的计算机数据管理与维护水平提出几点有效措施，希望通过本文的分析，能够促进企业健康稳定发展。
关键词：油田企业;节能管理实践;油田计算机数据
油田企业发展过程中，节能管理工作是十分重要的，计算机技术在油田企业数据管理与维护中的应用可以有效提高企业的资源利用效率，减少人力、物力等资源的浪费，从而达到企业节能管理的目标。本文首先针对计算机技术在油田技能管理运用中存在的问题进行分析，然后针对问题提出几点有效建议。
一、计算机技术在油田企业节能管理中存在的问题
随着社会经济的不断发展，石油企业也在不断发展之中，为了提高企业的经济效益，企业会加大对资金、财力、物力、人力等方面的投入，同时也造成了大量资源的浪费。因此企业需要加大对新兴科技的利用，引进各种先进技术。计算机技术就是在此背景下被引入石油企业中的，计算机技术在石油企业数据管理中的应用，不仅提高了数据管理效率，减少了对人力资源的浪费，同时也为企业数据的安全性提供了保障。但是计算机技术在应用的过程中却存在一定的问题。由于计算机技术自身的缺陷以及使用者的疏忽，导致计算机在使用的过程中经常会出现黑客侵入、病毒感染、数据丢失和损毁、员工误删等现象，不利于企业数据管理工作的顺利开展，同时也会为企业造成严重的经济损失。
计算机使用过程中之所以会出现这些不安全问题，主要原因有以下几点，首先是计算机操作人员的问题，油田企业的很多数据管理人员都不具备专业的计算机操作技能，其安全意识不高，因此在操作计算机时会存在操作不灵活，操作错误，导致数据误删、记录混乱的问题。而且在使用计算机的过程中，由于对计算机专业知识的不了解，导致安装很多来路不明的软件，从而为计算机系统带来安全隐患。其次计算机使用过程中为了防止黑客、病毒等软件的侵入，会使用杀毒软件，由于杀毒软件不正规，最后导致计算机无法正常使用。最后石油企业应用计算机来进行数据管理工作时，为了维护企业数据的安全性，会对计算机中储存的数据进行备份，但是现在很多的数据管理人员在使用计算机时会对数据进行备份，一旦计算机系统出现问题，就会造成数据的丢失与损坏。
二、油田企业节能管理实践中如何进行计算机数据的管理与维护
（一）加大对计算机操作人员的培训力度
油田企业计算机数据管理工作中对工作人员的综合能力要求比较高，不仅要求工作人员具备专业的操作技能，同时还需要工作人员具备较高的安全意识，因此企业需要加大对工作人员的培训力度。一方面加强对工作人员的技能培训，使每个工作人员都能够严格按照正确的操作方法来灵活操作计算机，保证计算机数据管理工作的顺利开展。另一方面需要加强对工作人员进行安全意识的培训，使工作人员能够充分了解数据管理工作的重要性，在实际工作中不要存在侥幸心理，加强对数据安全工作的重视，如果出现数据误删等失误操作，可以按照相应的操作方法来进行数据恢复，如果数据无法恢复，则应该立即请教专业技术人员进行帮助，及时的对数据进行修复，避免造成更大的损失。
（二）对计算机系统进行正确选择
油田企业应用计算机系统开展数据管理工作时，应该选择正版的计算机系统，因为盗版的计算机系统中可能会携带病毒，对计算机系统造成危害，正版的计算机系统不仅可以保证系统的安全运行，同时还有完善的售后服务，可以对计算机系统定期进行系统升级和不定安装，从而保证计算机系统的安全性和稳定性。工作人员在安装其他软件时需要对软件进行查看，看是否是正版，是否安全，是否存在捆绑软件，当这些不安全因素都排除后再进行安装，从而保证计算机系统的安全性。
（三）做好计算机数据的安全保护措施
为了保证计算机数据管理工作的顺利进行，保证计算机运行的安全性，工作人员可以进行以下几项安全措施。首先需要安装必要的杀毒软件，定期对计算机系统进行杀毒、清理垃圾。例如360杀毒软件、瑞星杀毒软件等，运用这些软件及时对计算机系统进行杀毒，并及时的对杀毒软件进行更新升级，保证其效果。其次需要对计算机系统安装补丁修复系统，对计算机存在的漏洞进行修复。工作人员需要对计算机定期进行电脑体检，卸载不必要的软件，提高其运行效率，从而保证数据库系统的安全性和可靠性。最后为了避免计算机系统出现故障导致数据丢失问题的出现，工作人员可以对数据库中的一些重要信息、客户资料进行备份，或者是将其存储到网盘或者U盘中，以免数据的丢失。
总 结：
综上所述，随着社会经济的不断发展，油田企业也在不断的发展之中，为了提高企业的经济效益，油田企业应该加大对节能工作的重视，减少对企业的资金、物力、人力等资源的投入，降低企业投入成本，促进企业的可持续发展。随着科学技术的不断发展，计算机在各行各业中都得到了广泛的应用，尤其是在企业数据管理工作中发挥着重要的作用，油田企业数据管理工作中引进计算机技术，可以促进企业数据管理信息化的建设，不仅可以提高企业的数据管理效率，同时还可以节省大量的人力、物力资源，减少对资源的浪费。但是计算机数据管理工作中存在很多问题，不利于企业数据安全的保证，因此企业可以通过提高工作人员的安全意识和计算机操作技能，使用正版的计算机系统，下载正版杀毒软件，对数据进行备份等措施来保证油田企业数据管理工作的顺利开展，从而有效保证企业数据的安全，提高数据管理效率，为企业的发展提供安全、可靠的数据依据。
参考文献：
[1]曹洪涛.浅论油田企业节能管理实践——油田计算机数据的管理与维护[J].商业文化，2014（32）：82-83.
[2]任重.油田生产节能管理及绩效评价的研究与实现[D].东北石油大学，2014.
西部数据范文第4篇
尽管大数据能够将数据进行集优化处理, 并对其进行相应的管理工作, 但是, 在实际的数据操作过程中, 仍然存在着信息搜索不准确的问题, 数据挖掘技术的产生能够有效解决这个问题, 并且能够在准确搜索数据的过程中对数据信息做出相应的编辑和处理。目前, 各行各业对于数据需求正在明显增多, 传统互联网产业已经发生了明显变化, 大数据时代已经来临, 而大数据时代背景下产生的数据挖掘技术也必将成为未来市场中各行各业进行数据分析的专业手段, 未来, 数据挖掘技术将被应用到更多的行业之中。
二、数据挖掘技术的概念及功能
(一) 数据挖掘技术的概念
之所以被称之为“数据挖掘”, 主要是因为该项技术主要用来处理一些随意性很强或者是十分模糊的数据, 也就是对一些不精确数据进行深度挖掘, 这个过程就是数据挖掘过程, 所应用到的相关技术即为数据挖掘技术。
(二) 数据挖掘技术的实施步骤
数据挖掘的十分复杂, 并且有很多种数据挖掘方法, 针对不同的方法都会有其不同的处理步骤, 但其处理步骤大致相同, 主要分为以下三个步骤:第一, 对需要进行挖掘的数据进行前提判断, 分析是否具有挖掘意义;第二, 对数据进行标准衡量, 选择符合挖掘标准的数据, 清理残余数据;第三, 对数据进行深度挖掘, 并得出最终结果。
(三) 数据挖掘技术的主要功能
数据挖掘技术在各行各业中都具有重要作用, 能够针对大数据中行业所需数据进行准确定位, 并挖掘出实用数据, 数据挖掘技术不仅能够对数据进行深度挖掘, 还能够根据所得数据进行准确的市场预测, 并且对数据的合理性进行准确判定。数据挖掘技术的这一功能集中体现在市场预测中, 通过数据挖掘技术从大数据库中提取所需数据, 并对这些数据的未来有效性进行合理预测, 在对数据进行深度挖掘后, 为市场行业提出准确的市场预测信息。同时, 数据挖掘技术还具有一定的行为判定功能, 数据挖掘技术能够对数据中的变量进行动态分析, 对于客观存在的数据进行准确判定, 并最终在准确分析的基础上获得所需数据, 并描述出挖掘对象的基本特征。
三、数据挖掘技术的方法
数据挖掘技术的方法有很多种, 这主要是为了能够适应更多行业对数据的需要, 由于大数据是一个十分庞大的信息资源库, 所以想要利用数据挖掘技术对其中的数据进行精准分析, 就要使用不同的数据挖掘技术方法, 具体内容如下:
(一) 聚类分析法
所谓聚类就是把不同数据分组归类, 将零碎的数据转变为有条理的信息。但聚类对于分类不仅仅是普通的分类, 在不清楚对象的条件下, 在数据组中找寻有意义的数据信息。因此, 该类方法的缺点为不能精确地将数据信息分类, 这也是此方法只运用于心理学、数据识别等领域的原因。
(二) 关联性分析法
任何事物之间都存在一定的关联性, 这也是数据的基本特征之一, 想要在庞大的数据库中获得所需数据, 就要发现数据与数据之间存在的规律性。关联性分析法就是在这一背景下应运而生的, 该方法能够利用数据之间的关联性挖掘相关数据, 并通过众多具有关联性的数据中搜索出最终所需数据, 然后进行数据的分辨和处理, 并最终应用到行业分析之中。
(三) 特征性分析法
随着国家各种产业的不断发展, 数据正在呈现出逐渐增多的趋势, 面对数量众多且种类复杂的数据, 必须要根据数据的特征对其进行分类, 该过程中要使用到计算机设备, 利用计算机对数据进行虚拟分类, 然后根据所需数据的特征对已经分类的数据进行深度挖掘, 最终得出所需数据。
四、大数据时代数据挖掘的应用
之所以数据挖掘技术能够被应用到诸多领域之中, 主要是因为数据挖掘技术能够适应各个行业环境, 各行各业通过数据挖掘技术能够获得所需数据, 并进行准确市场预测, 这不仅能够增强企业竞争力, 也能够提升生产效率和经济效益。相关国家部门和社会机构通过数据挖掘技术能够对相关数据进行处理和分析, 并做出最终整合, 能够有效提升管理效率, 大数据时代背景下, 各行业对数据挖掘技术的需求显而易见。
(一) 科研领域
科学研究需要大量数据为科研进程提供支撑, 所以在科研领域中, 数据是十分重要的, 无论是资料数据, 还是实验数据, 都至关重要, 既要对数据之间的关系进行分析, 还要对数据的最终统计结果进行分析, 基于此, 数据挖掘技术开始被应用于科研领域。数据挖掘技术能够通过科研项目提供的信息作为依据对科学研究过程中的所需数据进行挖掘, 并以最快的速度迅速罗列出所需数, 为科研人员提供实验参考。
(二) 电信领域
随着互联网的发展, 电信企业也随之兴起, 因为电信企业拥有大量的数据信息, 不得不为人民提供更好的服务。由于该数据的综合性很强, 使其服务受到限制, 造成服务质量不好。但数据挖掘技术刚好能够改善这种情况, 能使数据条理化, 并对数据进行有效分析, 全方位了解、记录用户信息, 解决服务过程带来的麻烦问题。因此, 数据挖掘为电信企业的服务提供有效地用户信息, 为该企业提供了一个高效、优化的基础。
(三) 教育领域
教育领域十分重视学生的个人发展情况, 而学生个人发展情况只有相关的数据才能够准确的反映出来, 学校会对学生的成绩以及各科目的学习情况进行汇总, 并制成数据。数据挖掘技术在教育领域中的作用就是对学生各项基本素质进行准确分析, 并获得最终分析结果, 为学校和教师在管理工作和教育过程中提供了数据参考, 进而提升管理效率和教学质量。
(四) 制造业
随着人民生活水平的提高, 人们对产品的品质要求越来越高。而对于该领域, 可以说最重要的就是产品的相关数据, 从而使数据挖掘技术对此领域起到很大的作用。对产品的数据归类整理, 再加之分析, 合理地对比产品的优缺点, 从而使制造业可以根据这些数据改良产品, 并提高产品的生产率, 为制造商提供了更高的收益, 也为客户提供了更优的产品。因此, 在此领域中合理运用数据挖掘技术, 可以使制造业的发展不断得到推动。
(五) 市场营销领域
市场营销领域是最早应用数据挖掘技术的领域, 也是最需要数据挖掘技术的领域, 这主要是由其自身行业特性所导致的, 市场营销行业需要对客户信息进行精准分析, 并对客户进行精准定位, 通过最终的数据分析结果来为客户提供精准服务, 数据挖掘技术有效地提升了市场营销领域的服务能力和销售业绩。
(六) 税收征管领域
过去20年, 我国税收征管信息化走完了从零星分散到集中统一的进程, 税收管理与服务过程完全实现了数据化, 税务数据、第三方涉税数据、互联网涉税数据高速积累、集中。
税务系统的数据利用方式正由传统的查询与汇总走向信息综合应用阶段, 利用数据优化纳税服务、提高征管质效、防范税源流失、促进经济发展、提升政府决策已成为业内共识。数据挖掘、数据仓库等技术在税务征管中的相关应用研究已经有所开展, 分类、聚类等算法以及数据仓库在税源预测、纳税服务、纳税评估、税务稽查、信用评定等方面逐步实践。随着国地税数据的归并、自然人涉税信息库的建立, 上述应用将成为该行业的重要支撑。
五、结束语
大数据具有动态性特征, 其中的数据在不断变化, 数据种类也越来越复杂, 数据挖掘技术也在不断改进, 越来越多的行业开始应用数据挖掘技术, 无论是财务审计, 还是企业经营, 都离不开数据挖掘技术的数据支撑。随着经济全球化的不断发展, 行业种类正在不断增加, 各种数据层出不穷, 在信息技术不断发展的背景下, 数据挖掘技术的发展正在以高速发展的状态进行着, 随着数据挖掘技术的信息化发展, 数据挖掘技术将被应用于更多的领域之中, 为其带去更多的经济效益。
摘要：随着大数据时代的到来, 各行各业在数据采集、传输、共享等方面实现了较大便利, 目前, 数据已经不再只是特定的数字和额度, 更是一种非物质产物, 大数据时代背景下, 各种数据都有其特定的存在价值, 大数据时代已经实现信息高速发达, 数据挖掘技术在此背景下应运而生, 数据挖掘技术不仅能够对特定的数据信息进行手机、整理、分析, 还能够实现数据的日常管理, 并且打破传统信息互扰的局面, 实现数据的实时应用, 如今, 数据挖掘技术已经被应用于社会各行各业之中。本文从分析数据挖掘技术的概念和功能为出发点, 就大数据时代下的数据挖掘技术及其应用展开了讨论, 并对数据挖掘技术在各行各业中的促进作用进行了分析。
关键词：大数据时代,数据挖掘技术,应用
参考文献
[1] 卢盛继.大数据时代下数据挖掘技术与应用[J].数码世界, 2017 (2) :44.
[2] 田志民, 梁品超, 任艳红, etal.大数据时代下数据挖掘技术与应用[J].当代教育实践与教学研究, 2017 (10) :10.
西部数据范文第5篇
一、经济普查数据分析工作的特征
随着我国人口增加, 我国经济迅速增长, 进行经济普查获得的数据也与日俱增, 在大数据时代, 要想保证经济普查结果的科学性和有效性, 就必须要选择合适的数据挖掘工具, 使用科学的数据挖掘方法。数据分析工作量巨大, 需要对海量数据内容进行分析, 还需要根据实际情况做出适当的调整, 尤其是在大数据时代, 数据的分析面临着巨大挑战。从分析结果准确性角度来讲, 数据的分析必须要做出准确性上的保障。在特定时间, 经济数据是动态变化的, 需要准确把握动态变化, 才能对数据分析准确性进行一定控制。在进行经济普查数据分析的时候, 常会发现在某些时间节点上经济增长的速度十分缓慢, 在该时间节点之后经济又会突然加速增长。在这样的情况下, 进行整体分析的难度会有很大程度的提高, 必然会造成一定误差。在这种情况下保证数据分析准确率十分关键, 这也是控制准确性的关键点。
另外, 由于数据分析工作量的庞大, 对于工作人员的要求也比较高, 在开展普查工作的时候, 工作人员需要在工作中注意管理和控制, 从而保障数据分析的有效性和准确性。从技术角度讲, 需要对数据挖掘技术进行科学选择。只有确定了合理的方法才能对分析工作开展的成本进行控制, 让普查结果准确性得到保证。选择数据挖掘方法的时候, 需要结合经济普查数据分析的实际需求, 根据普查内容对数据挖掘方法进行优化, 从而能够最大限度保障分析工作的实际效果。
二、大数据时代展开经济普查的数据挖掘方法
(一) 数据挖掘
从表面上看, 数据挖掘也就是利用某些工具将数据中未被人发现的内容挖掘出来;从深层次上讲, 则是要从海量数据中挖掘含有特殊关系的信息。数据挖掘有两个优势, 一是数据挖掘技术需要从海量数据中将隐藏在数据源中的有价值信息挖掘出来, 同时数据挖掘技术也是一个综合多个学科, 包含不同形式和内容的数据资料, 不断挖掘有价值信息的强大技术。
(二) 数据挖掘方法
在经济普查数据的挖掘中, 根据是实际普查情况, 选择方便、适合的数据挖掘工具, 利用工具对普查数据预处理, 从而得到最适宜的数据挖掘方法。目前普遍使用的方法有以下几种:
(1) SQL Server 2000 Analysis Services。这个软件是微软提供的数据库以及数据分析软件, 能够帮助电子商务以及数据仓库提供可伸缩性的解决方案。软件在很大程度上让电子商务的开发、应用数据仓库的时效得到缩短, 同时也能够提供高效数据分析能力, 具有良好的业务扩展性, 保障操作系统安全, 管理工具的使用也十分方便, 在开发和投入使用上也十分快捷。另外, 在合理的设计下, 能够获得功能强大、方便管理的商务Web站点, 为用户提供良好的性能。
(2) SAS。SAS作为一种统计分析软件, 在软件模组中是一个集成化和模块化的软件系统, 主要需要完成数据的访问、管理、显示以及分析四个方面的工作任务。该系统具备功能扩展接口, 能够提供强大功能模块, 模块的增加也给用户带来了多样的功能。利用SAS系统以及统计函数, 能够让用户更加直观和清晰的了解数据。
(3) 决策树。决策树主要包含决策点、状态点以及结果点三个部分, 使用决策树需要使用者清楚知道各种情况发生的概率, 例如:利用决策树能够掌握净现值期望值会大于0的概率, 对项目风险进行评价, 从而能够判断决策分析是否可行, 这也是一种直接利用概率分析的图解方法。决策树有着方便理解、分析时间短、测定模型便捷的优势。对数据分析相对粗略, 会产生连续性字段难以预测, 需要预处理有时间顺序部分数据, 错误率也比较高的问题。
(4) SPSS。在这个数据挖掘软件中, 通过建立预测模型, 并在商业活动中提供决策方法和过程的帮助。该平台有着优势的投资回报率, 能够提供数据挖掘的功能。在同等条件下, 相比于关注模型外在的工具, 这个工具的应用价值更高, 在挖掘功能上能够提供独特的数据挖掘的算法, 让数据挖掘取得良好效果。
(5) Intelligent Miner。这个工具使用多种挖掘算法和统计方法, 能够对结构数据以及半结构数据进行处理, 例如:数据库表、在线服务以及顾客信件等。利用独特的先进技术, 如数据集的生成、数据规律的发现、概念性分类以及可视化的呈现等, 都能自动完成一系列数据选择、转换以及挖掘的操作。
三、结语
综上所述, 本文基于经济普查数据分析工作的特征, 研究了在大数据时代下, 展开经济普查的数据挖掘方法, 常使用SQL、SAS、决策树、SPSS以及Intelligent Miner的工具, 开展数据挖掘和分析, 通过这些工具能够保障分析结果有效性, 为经济普查工作奠定基础。
摘要：对我国的经济来讲, 经济普查工作是十分重要的内容, 对于发展我国经济有着重要意义, 大数据时代的到来也给经济普查工作带来了巨大的困难。基于此, 本文先是分析了经济普查数据分析工作的特征, 然后研究了展开经济普查的数据挖掘方法。
关键词：大数据时代,经济普查,数据分析,数据挖掘
参考文献
[1] 李东峰.新时代下做好经济普查工作的思考[J].统计与管理, 2018 (1) .
西部数据范文第6篇
一、大数据时代数据的特征与安全问题
大数据时代, 数据量大、类型多、速度快, 时效高, 这些特征都对企业的数据处理起着不可或缺的作用, 把企业的大量数据进行整合, 探索企业数据背后的价值, 进行实时的精确判断, 可以推动企业快速高质量发展。然而, “大数据”带来的不仅仅是机遇, 数据开放共享往往也伴随着较大的安全风险问题。大数据时代, 信息的非法获取、泄露以及交易问题已经非常严重, 甚至已经开始扰乱社会和经济正常秩序, 干扰人们的正常工作、学习和生活, 极大地破坏了网络经济的良性、可持续发展。而且, 在大数据时代, 传统的物理防护已经应付不了大数据时代各种数据安全风险。
二、数据分类分级管理的必要性
我们都知道, 不论大小企业都有大量的数据, 包括机密、商密以及内部与公开的数据等。以烟草企业来说, 烟草数据涉及零售户个人信息, 这属于个人隐私, 涉及卷烟购销价格这属于商业秘密, 涉及内部决策数据等敏感信息。在大量的数据面前, 为了企业可以井然有序地运行, 对数据的分类分级管理非常有必要。
(一) 业务需要
(1) 烟草行业“新零售”、“大数据营销”“大数据涉烟情报分析”无不需要数据的支撑, 海量数据存储在各类业务系统中, 实现与内外部系统的交换。交换过程中的数据安全问题, 行业并没有明确的数据安全防护的统一标准, 同时也缺乏对数据范围边界和使用方法的甄别和管控体系。 (2) 在信息安全管理体系基础上国内外都在深化数据安全、身份与访问控制等专项安全管理, 烟草行业也应该行动起来, 增强数据安全防护意识。 (3) 烟草公司与工业企业、零售户、工商公安部门会有大量的数据共享, 从保护对方隐私和秘密的角度, 行业也应该加强数据安全管理, 以赢得合作方信任。
(二) 应用需求
行业数据以信息系统的形式存在于各类业务之中。当前系统, 并没有对数据进行严格的界定, 对于重要 (敏感) 数据传输和存贮也没有相应的加密措施, 向第三方提供的数据也没有采取相应技术处理, 日常查询导出数据也没有类似“水印”的技术处理。诸多的问题, 都需要我们建立与数据应用情况相匹配的数据安全保护体系。然而, 有效的数据安全是建立在准确的目标定位上的, 即首先需要识别出哪些才是真正需要保护的目标数据, 否则采用广种薄收的形式, 将无法把有限的资源投入到最值得保护的目标对象上去。因此数据分类分级就成为数据安全建设的基础。
三、数据分类分级的方法
(一) 分类分级原则
目前, 数据分类分级管理主要有两种形式, 分别为精细化分类分级与简单化分类分级。烟草行业数据分类分级管理, 尚处于摸索阶段, 投入有限, 经验不足, 可以采取简单化分类分级管理, 以业务和岗位角色进行分类, 在2-3个分类的维度下将数据划分为界限清晰的若干等级。
(二) 数据分类
首先对现有的业务数据进行识别, 收集业务系统现有数据覆盖范围, 识别数据应用范畴, 列出数据源、数据保存的位置、现有的管控措施、数据所有人、数据管理人以及相关的数据类型等数据字典。然后根据数据的来源, 数据的敏感度, 不同的用户对于不同的数据类别会有不同的理解, 比如卷烟批发价格对消费者比较敏感, 零售户身份及账户信息对个人比较敏感。然后根据对现有数据的识别和分析, 对数据进行分类。烟草商业企业所涉及的数据范围有:零售户个人信息数据、卷烟数据、销售收据、卷烟配送、财务数据、人事数据、专卖案件数据等, 依据简单分类管理, 按照业务类别, 将数据分成营销数据、专卖数据、财务数据、人事数据、供应链数据、考核数据、个人信息数据6个大类, 在大类下面再细分小类, 如营销数据下可以再分品牌数据、货源数据、价格数据等, 专卖数据下细分证件数据、案件数据、线索数据等。在不同的大类下, 根据不同的对象进行细分, 数据类别的范围将被逐步扩大, 颗粒度逐渐变小。
(三) 数据分级
在数据分类的基础上, 区分不同数据的保护目标, 然后从保密性、完整性、可用性、验证的角度确定数据保护等级, 将数据分为机密、核心商密、普通商密、内部数据、部门数据、公开数据五个级别。例如:干部考察材料属于核心商密, 内部审计报告属于秘密, 重要客户数据属于机密, 市场调研报告数据内部数据, 指导零售价属于公开数据。
四、实现数据分类分级管理的安全防护技术
在数据分类分级的基础上, 根据不同数据的安全防护目标, 建立数据隔离区, 提供数据访问授权策略, 在内外部都部署防外泄功能, 特别是在企业内外部数据共享的平台上, 设立多个防泄设备;在数据传输安全防护问题上, 对用户隐私数据设立敏感数据, 进行加密处理, 在数据公共区采用脱敏的方式对用户信息进行大范围保护。同时, 密码算法和验证码管理的规范使用, 访问权限的设置都是必要的。还有内部安全问题, 要规范工作人员的工作行为, 加强对系统的安全登录审计, 避免内部泄密, 定期对数据进行全备份以及文件加密处理, 防止数据丢失。在硬件防护方面, 在防火墙的建立时, 设立高难度, 设立多保护, 使外部的恶意用户攻击难度加大。
五、结束语
数据的分类分级管理目前已经得到越来越多的行业的重视和在众多行业的监管机构中有着不可撼动的地位, 并且得到监管部门的采纳以及作为标准。因此, 数据的分类分级管理是否完善, 会直接影响企业的发展, 无论是高估还是低估数据集的价值, 都会引起企业数据的不准确的风险评估。企业的风险评估出现不准确的现象, 会导致企业对未来发展的方向以及对预期目标出现模糊, 不利于企业经济的高速发展。
摘要：信息爆炸时代产生了海量的数据, “大数据”应运而生。大数据时代需要对数据实行分级分类管理, 针对不同类别的数据采取不同的安全防护方案, 从而提高数据的安全性, 为数据开放共享提供便利。本文就大数据时代数据的特征与安全问题、对数据进行分类分级管理的重要性和烟草数据分类分级的管理方法及数据安全防护进行了探讨。
关键词：大数据时代,烟草,数据分类分级,安全防护
参考文献