数据管理会计运用分析

数据管理会计运用分析（精选11篇）

数据管理会计运用分析 第1篇

新形势下, 药材供应在保障体制、模式及供应方法等方面进行了改革并作了一些有益的尝试, 借鉴当今社会物流管理的成功经验, 对药材进行了集中招标采购, 试行几年来军事效益和经济效益凸显。实行药材集中招标采购后, 药材的品种、数量激增, 并且药材库存周转期缩短, 由此对药材库存管理提出新的要求, 如何贯彻“投入与价值相适应的管理力量”的基本思想, 既要管理好库存药材, 又要保证供应是摆在我们面前的一个新课题。本文就运用ABC分析数据指导库存药品管理浅谈一些看法, 与同行共商榷。

ABC分析法也称有选择的库存控制, 即从研究对象的的大量构成因素中找出主要因素, 获取系统数据信息的一种有效方法。它是运用巴雷托曲线分析方法, 将库存物品分为A、B、C三类, 按不同的价值分布, 区别对待, 进行重点和一般管理。本文以我库2010-2011二个年度的部分招标品种及库存药品平均存储量作为原始数据进行系统的ABC分析, 目的在于加强库存药品管理, 保证正常药品供应保障。

1 方法与步骤

1.1 资料收集

收集2010至2011年药品库存量, 求各种药品年平均存储量, 按照库房管理大类可分为:特殊管理药品28种;针剂342种;粉散剂62种;片剂、胶囊剂350种;水酊膏霜类90种;中成药105种, 共计969种。分别计算数量与金额。

1.2 填写ABC分析卡

单价与数量相乘得品种金额, 按照Ai值大小顺序逐卡排序。

1.3

对ABC分类数据进行综合分析。

2 结果

经过对969种药品统计分析, 其中综合分类数据见表1。

表1提供的信息显示了我库经费约占92%开支在AB两类的197个品种上, 仅占总品种数的20%, 管好这些品种的计划订购会产生可观的经济效益。若从管理效益看, 也可从某种程度上反映相当的实际情况。AB类药品一方面价格多数较高, 又常受价格竞争影响, 但另一方面它们大多数是医疗特效药品与抢救治疗药品。

3 正确运用分析数据加强药品库存管理

3.1 抓住重点宏观调控

AB类药品除极少数品种治疗意义不大外, 绝大多数品种不论从社会效益或经济效益上看, 都是供应管理的重点。首先重点加强质量管理, 严把采购验收关。验收进口药品必须索要我国口岸药检部门的检验合格证及进口药品代理证, 按检验情况严格验收。其次对A类重点品种采用连续库存制定期订货, 按品种、规格进行控制, 在保证不间断供应的前提下, 尽可能压缩库存, 加快周转, 减少资金占用。这是宏观调控的重点, 也是库存管理经济效益的主要体现。对于B类药品, 由于库存价值小于A类药品, 宜采用定期制或选择补充制定量订货, 使用定期制还可对使用频度大的药品规定较短的检查期, 对使用频度小的药品规定较长的检查期。C类药品的库存价值很小, 因此在订货方式上可采用分存制, 可按总金额进行控制, 在管理力度上可稍逊于AB类药品, 可按年度或季度检查药品质量。库存质量管理方面, 我们也进行了相应改进, 增设了冷库, 增购了电冰箱, 还对重点库房安装除湿机、空调机等设备, 严格按性能, 保管规定分类分区管理。

3.2 分层保障讲究效率

药品是一种特殊商品, 其实际价值是不能完全用其价格高低来衡量。由于ABC分析法只注重金额方面考虑, 因而忽视了某些具有重大使用价值药品的管理, 因此以金额为计量单位的ABC分析有一定局限性, 在实际应用中C类中有相当一部分是抢救治疗的必备药品, 如硫酸阿托品注射液、肾上腺素注射液等急救药品虽属于普药品种, 但对于医疗抢救意义重大, 在管理上亦不可轻视。为了提高工作效率, 根据其占用资金少的特点, 凡性质稳定、使用期较长的品种, 均依年均需要量放宽储备上限, 分层次减少计划和订购批次, 以求节省人力物力。在库C类药品管理, 除麻醉药品、一类精神药品等特殊药品进行特殊管理外, 我们按照GSP有关规定, 利用库房的角钢药架, 按剂型、药理作用分类分库划区定位存放, 并设置了阴凉库房和OTC药品库房。为控制库房湿度, 我们先后购买8台除湿机, 较好地解决了雨季防潮问题, 避免了药品潮解、霉变等现象发生。

运用图表分析数据评课 第2篇

真光中学张皑劲老师的这节《运用图表分析数据》，是让学生学习excel中根据数据来创建图表的能力，以培养学生分析数据的能力。

 教学目标

教学目标的叙述准确，目标的主体都为学生。本节课的情感态度与价值观取向很好，通过数据的处理分析，使学生加深文明上网的意识和网络安全意识，这一点对于现在的中学生来说尤其重要。说课中教师把重点定位于要求学生通过图表的创建，对所建的图表进行综合分析，通过分析使学生也懂了很多道理，实践证明很成功的达到了预期效果。

 教学设计

 这堂课让我深受启迪．整节课教学设计严谨，能密切联系实际，以调查学生上网为例，体现了培养学生实践能力为目标的教学理念，激发了学生学习的兴趣．培养学生对信息的筛选、处理、发布的能力。

 通过出示“学生上网都干些什么”这样一个网上调查表来引入课题，这样的问题比较贴近于学生的实际生活，就能很好的激发了学生的学习兴趣，更能使学生动起来。

 提供问卷调查表，请学生确定一个主题进行分组讨论表中数据的相关意义，通过这样的分析过程，学生也培养了分析数据、解决问题、筛选信息的能力。

 学生分组讨论好后，进行发言，教师发动学生分析错误原因，并让学生自己发现错误，改正错误，从中学到知识。

 活动安排层层深入，充分利用现有的课程资源，活动人次多。鉴于大班教学的特点，老师在教学贯彻面向全体学生，实行分组学习，形成学生教学生的格局，同时也安排小组活动。从教学实际来看，学生就是鲜活的课程资源。老师在课堂上充分调动了学生的积极性，充分运用了课堂上的人和物进行教学，收到了良好的效果。

 引导学生有意识地利用所学知识解决实际问题，通过练习，训练学生综合应用能力。让学生自己展示分析结果，并由此提出各种建议。这样，使学生作品得以展示，增强了学生的成就感。通过学生的自我评价，给学生一个交流的机会。这很好。

 教学过程

 教师用2分钟来通过出示上网调查表并提问，但这个过程布置要求时教师用语明确、清晰，学生能很好的理解，并很快的进入活动的状态之中。 通过提供问卷调查表，请学生讨论确定一个主题并根据小组的主题自行选择调查表中的相关内容，从中选取一个题目重点进行数据分析，通过调查数据的选择，培养了学生筛选信息的能力。

 分析好后，教师出示提示幻灯片，来给学生一个总结性概况，让学生明白本节课的主题和任务。

 各小组根据选定的内容创建图表学生组内讨论，通过讨论，初步认识到说明数据应配以适当的图表。培养了学生规范的习惯。

 教师提示问题，学生分组交流讨论哪种图形更适合，学生自己用的图形类型是不是适合，讨论图表反映了什么现象，有什么启示，通过交流，使学生知道针对不同的数据，应该配以适当的图表，可以使信息表达得更清晰。

 通过全班展示各个组内的作品来让学生能理解什么样的情况下应该用什么样的图表，每种图表说明什么意思，还有通过排序更能使图表清晰，通过学生组内分析并讨论，培养了学生的交流能力和分析数据的能力。 小结中，教师如能总结用信息技术解决问题的一般过程或引导学生在解决问题的过程中认识到信息技术工具的优点，可能可以更好的对这节课进行总结升华。

 教学效果

 本节课是一节设计巧妙、有效实用的拓展课,教师在整节课中始终围绕着教学重点来进行教学的，这点贯彻在整个教学过程中，这点很难得的。 这堂课, 教学设计严谨，能密切联系实际，以调查学生上网为例，体现了培养学生实践能力为目标的教学理念，激发了学生学习的兴趣．培养学生对信息的筛选、处理、发布的能力。在教学中由教师确定学习任务，讲解演示，然后由学生以小组为单位讨论，并由小组代表上台进行讲解，教师在一旁能进行适当的补充和点拨，效果不错．通过合作交流使学生了解小组合作在解决问题中所起的重大作用。本节课同时还对学生进行文明上网教育、网络安全教育，使教学恰到好处。在最后张老师让学生进行了自我评价，培养了学生自评的能力，给学生一个交流的机会，非常好。

 整体评价

运用大数据提升企业管理能力 第3篇

大数据已成为重要的战略资源。IBM CEO罗睿兰表示：“数据是未来竞争优势的基础，将是重要的资源。”美国、日本、欧盟等发达国家组织纷纷制定了一系列规划和行动计划。美国在大数据的研究和应用方面走在世界前列，将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年，奥巴马更是借助大数据成功连任美国总统。《时代》杂志分析认为，奥巴马的成功，竞选团队大规模与深入地数据挖掘，帮助奥巴马在获取有效选民、投放广告、募集资金方面起到了重要作用。

中国政府高度重视大数据的发展，自2014年3月将大数据首次写入《政府工作报告》以来，2015年8月，国务院常务会议又通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，要求开发应用好大数据这一基础性战略资源。近几年，大数据产业在我国迅猛发展。数据显示，2014年我国大数据市场规模84亿元，预计2015年接近116亿元，增速达38%。已经有不少国内企业利用大数据在提升服务质量、发现潜在客户等方面获得成功。

大数据是企业科学决策的基石。在传统企业的经营中，管理者更多是凭个人经验和直觉作决策，不仅会降低决策的准确率、加剧企业风险，甚至给企业造成巨大的经济损失。据2014年审计署报告，在抽查11户国有企业的791项重大决策事项中，因决策失误造成损失达134亿元。在大数据时代，企业将通过对生产、流通、销售等过程中产生的数据进行智能化分析处理后，提取有价值的信息，从而提高决策的正确性和科学性。

大数据是企业精细化管理的重要体现。大数据具有及时、全面、精准、定量的分析功能，无疑对企业实现精细化管理提供了强大的技术支持。如：企业通过对销售大数据的分析，可以更准确、全面地了解市场行情、发展动向，使企业能够进行更对路的生产；通过对用户大数据分析，可以更准确地了解客户的喜好、习惯等信息，使企业能够对消费者进行精准定位。

大数据是企业转型升级的重要抓手。国务院日前发布的《中国制造2025》提出，中国制造转型升级要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以智能制造为突破口和主攻方向。大数据时代的到来，为转型期的中国企业发展提供了重大机遇。大数据作为新一代信息技术的代表，已开始在工业设计、研发、制造、销售、服务等环节取得应用，并成为推动互联网与工业融合创新的重要因素。

面对大数据浪潮，传统企业需要主动把握大数据发展方向，深入挖掘大数据价值，持续推进管理创新，从而提升企业管理水平。

学会大数据思维。在大数据时代，企业管理者和员工要把大数据思维融入企业决策、管理理念、工作方式以及企业文化之中。首先，要充分信任数据，用数据说话，基于数据去发现问题解决问题。其次，要以用户为导向。在大数据和互联网高度发达的今天，顾客的需求日益多样化和个性化，企业要充分利用大数据，不断完善产品功能和用户体验，以满足用户的新需求。

挖掘大数据价值。大数据专家舍恩伯格说：“数据好比一座金山，但是数据在那里放着，这座金山就不会属于你，企业需要做的是了解并挖掘这些‘金山’，最后成为大数据的赢家。”目前我国大数据应用还主要局限于互联网企业，传统企业则缺乏数据深度挖掘所需要的人员和技术支撑。当前，传统企业首先要结合自身实际，从战略高度规划和部署，分层次、有计划、循序渐进推动大数据在企业的应用。其次，要充分利用现有设备技术，加强大数据的收集、管理和利用好大数据，促进企业决策更加科学化，管理更加精细化。

提升对大数据的分析能力。在大数据时代，企业必须对海量的数据进行准确、快速的分析，以最快的速度为企业管理者提供有价值的信息，这对企业的数据分析能力提出了更高更严的要求。企业要建立一套完整的数据采集、储存、整理和分析体系，加强对大数据技术的开发利用，以充分利用数据这一战略资源。同时，大数据对从业者，尤其是数据分析师也提出了更高的要求。企业要加快大数据人才培养，不断提升对大数据的获取、分析能力。在大数据时代，数据种类更加多样化。据统计，企业中80%的数据都是非结构化数据。因此，企业不但要重视结构化数据的利用，也要重视非结构化数据的挖掘和利用。

加快大数据与工业化的融合。融合是大数据的价值所在，是推动信息化和工业化深度融合的重要体现，也是促进企业转型升级的重要抓手。国资委主任张毅指出：产业优化升级，要顺应数字化、网络化、智能化发展趋势，加速推进信息化与工业化深度融合，加大传统产业更新改造力度，加快重大装备产品升级换代。

数据管理会计运用分析 第4篇

1计算机数据库技术分析

所谓的计算机数据库技术,其实就是一种可以实现数据存储、组织和管理等操作的计算机基础理论。作为重要的数据管理技术,该技术能够根据根据计算机内部的数据结构实现数据储备、组织和管理,从而使人们的信息管理需求得到满足。从特点上来看,计算机数据库技术具有较强的灵活性,其不仅能够实现数据的储备管理,还能够实现数据查询、编辑和修改,并且能够实现数据信息的快速查找。结合不同的信息管理需求,利用该技术将能进行不同风格和类型的数据库设置,从而使用户的个性化需求得到满足。其次,计算机数据库中拥有大量的冗余数据,利用数据库技术则能够实现对重复数据的删减,从而使数据库的冗余度得到有效控制。再者,利用数据库技术也能够实现数据共享。因为,一个数据库中的信息可以同时被多个计算机程序应用,从而使不同用户的信息管理需求得到满足。此外,数据库技术具有一定的独立性,其物理结构和逻辑结构将保持相互独立[1]。所以,即便计算机数据库物理结构出现变化,数据库的逻辑结构也不会受到影响,因此用户将无需改变计算机应用程序就可以进行数据库数据的使用。

2计算机数据库技术在信息管理中的运用

2.1在数据存取管理中的运用

在信息管理方面,运用计算机数据库技术首先能够实现的功能就是数据的存取管理。利用用户认证技术,数据库系统将能够对用户身份进行识别。而只有通过系统认证的用户,才能够使用计算机数据库中的数据。所以在用户提出进入数据库的请求时,数据库会实现用户身份的自动识别,从而为数据的存取管理提供保障。而用户访问控制技术,则是数据库用户限制用户访问的技术。利用该技术,数据库可以按照用户级别对用户进行授权,从而在访问内容或次数上进行用户的访问控制。经过身份认证后,如果用户提出数据存取要求,数据库会根据用户权限确定是否执行用户请求。如果用户拥有数据存取权限,数据库则可以结合用户请求对数据库进行输入、输出和数据存储管理。由于利用数据库技术可以为多个计算机应用程序同时进行存取操作提供支持,所以用户的操作不会产生相互干扰[2]。此外,利用不同类型的应用系统接口和应用程序,用户也可以在数据库技术的支持下确保计算机程序与数据库相互独立,从而在确保原本计算机系统不变的情况下,实现数据存取操作。

2.2在数据备份与恢复管理中的运用

在对数据库的运行进行管理的过程中,使用数据库技术还能够实现数据的备份和恢复操作。利用数据备份技术,数据库系统将默认管理员对数据执行了复制备份操作,并且将完成备份数据的存储。使用该技术,可以避免数据库中的原始数据被损坏,并且也能够避免数据遭到恶意删除后给系统带来损失。使用数据恢复技术,则可以使发生故障的系统能够将数据恢复到故障发生前的状态。但是,想要使用恢复技术,还要预先进行数据库中的数据备份。使用这两种技术进行信息管理,能够在一定程度上确保数据信息的完整性。在系统操作人员进行消息误删时,利用数据库技术及时恢复数据,则能够为数据管理工作的开展提供更多的便利。而确保数据信息的完整性,将能够为用户提供更为丰富和充分的资源,从而使用户更快的进行信息反馈,并且也能够使用户反馈的信息更加真实合理。

此外,使用数据备份技术,可以在不需要消耗任何成本的基础上做好系统相关信息备份,从而为信息管理工作的开展提供更多的保障[3]。因此,从整体上来看,数据库技术在数据备份和恢复管理中的运用,将能为信息管理的优化升级打下良好的基础。

2.3在数据安全管理中的运用

在信息管理方面,数据安全管理是至关重要的内容。而运用计算机数据库技术,则能够为数据安全管理提供更多的保障。首先,数据库具有一定的安全性,能够防止非法用户的侵入,所以能够使信息存储在相对安全的范围内。利用用户认证和访问控制技术,能够将数据信息遭到篡改的可能性得到降低,从而为信息管理系统安全提供保障。而针对数据库中的信息资料,数据库可以进行关卡设置和认证,所以能够避免数据库中的信息外泄。通过配合入侵检测技术,数据库则可以在遭到病毒攻击时有效进行病毒检测和防护,从而确保数据信息不被病毒盗走。近年来,随着相关技术的发展,数据库技术的安全系数也在不断提高,在这种情况下,非法入侵数据库的操作开始变得越来越困难。

就目前来看,除了使用传统的计算机数据库技术安全手段进行信息管理,数据库系统还能够通过采取密码设置和用户账号管理等保护手段加强信息安全管理。此外,数据库也增设了较多的抗风险软件,从而使数据库的风险管理技术得到了提高[4]。而通过使用多层保护屏障,则能够使数据的完整性得到最大程度的保证,继而为信息管理提供更多的安全保障。

3结论

总之,随着信息技术的发展,计算机数据库技术目前已经在信息管理中得到了广泛的运用。利用该技术进行信息的存取、备份、恢复和安全管理,则能够使信息的管理更加规范化和科学化,从而为用户的信息安全提供保障。因此,相信随着相关技术的发展,计算机数据库技术将能在更大的范围内得到运用,继而使信息管理得到稳定的发展。

摘要：在信息管理中,计算机数据库技术得到了一定程度的运用,从而使信息管理变得更加现代化和科学化。基于这种认识,本文对计算机数据库技术进行了分析,然后从数据存取、数据备份与恢复和数据安全管理这三个方面对该技术在信息管理中的运用展开了探讨,从而为关注这一话题的人们提供参考。

关键词：计算机数据库技术,信息管理,运用

参考文献

[1]张伟.计算机信息管理系统中的数据库技术[J].信息与电脑(理论版),2014,05:153-154.

[2]谢小波.信息管理中计算机数据库技术的应用探析[J].科技创新与应用,2014,26:75.

[3]李磊.信息安全管理中计算机数据库技术的实际应用探究[J].网络安全技术与应用,2015,09:26+28.

旅游管理下数据挖掘运用论文 第5篇

1.旅游管理专业顶岗实习实施现状

(1)实习企业较多，大部分企业需求人数少，实习生分布零散，跟踪管理难度大。

(2)由学校安排实习的，大多是由学校和实习企业签订双方协议，实习生签阅《实习生管理守则》。

(3)中职学校旅游管理专业顶岗实习学生大多未满18周岁。

(4)实习评价体系不完善，对实习生的考核主观成分多，量化标准少。

(5)实习期仍以学生平安险作为学生意外伤害保险，尚未为学生购买专门的实习责任险。

2.新《规定》对顶岗实习的影响及改进方法

(1)新《规定》再次强调对实习过程的全程指导，并明确提出，对自行安排实习的学生也要进行跟踪管理(新《规定》第七条、第八条)。而旅游管理专业实习企业特别是旅行社，企业多，规模小，需求人数少，实习生分布零散，甚至一个企业只有一个实习生，管理和指导难度大。调查资料显示，旅游专业实习企业中90%是旅行社，而实习生中只有50%在旅行社实习。这种情况实习指导教师如果要实现对每个实习生的指导管理，那么大部分时间都在外跑实习点，学校对专业教师的教学任务、科研任务及其他工作都很难完成。针对这一现状，结合新《规定》要求，可从以下方面着手改进：

1)建立校企生联动实习管理制度。在学校数字化平台增加实习管理模块，将实习操作流程、标准分单元录入模块内，实习生定期在平台上提交单元作业，企业指导教师和学校指导教师定期在平台上提交实习生单元成绩，最后的实习总成绩由单元成绩按比例汇总而成。这样既可参与和掌控实习过程，又能优化实习考核体系，增加量化标准。如数字平台无法立即实施，可先采用电子文档或纸质文档方式。

2)实习面试结束后，组织召开实习指导教师动员会，由学校安排的指导教师和各企业安排的指导教师参加，共同学习和调整实习计划、操作标准、达标考核、指导流程等。

3)实习收尾阶段，组织召开实习总结会，对实习工作进行交流分享，对实际工作中遇到的问题提出改进建议，为即将开展的新一轮实习工作做好铺垫。

(2)新《规定》第十二条、第十三条要求，顶岗实习前学校、企业、学生须签订三方协议，这对制约企业、约束学生有了明确依据。旅游企业淡旺季明显，一些企业到了淡季就将学生解聘;学生实习中无法适应而中途离职的也时有发生，所以协议内容除新《规定》列示内容外，还应增加实习生到岗后应遵守的相关管理制度、学生违反规定的处理办法等内容。

(3)新《规定》第十四条要求，未满18周岁的学生参加顶岗实习，须由监护人签阅知情同意书。大部分中职学校学生在实习时都未达到该年龄标准，因此中职学校在实习前应按户口登记年龄进行一次筛选，将“顶岗实习学生监护人知情同意书”以统一格式发放给未满18周岁学生，并告知监护人，请监护人签阅。“知情同意书”交学校后方可参加实习面试。

(4)新《规定》第三十五条要求，职业学校或实习单位应为实习学生投保实习责任保险。实习责任险是指学生在实习期间，因学校的管理疏忽对学生造成的身体、心理伤害应由学校承担责任的保险。据调查，保险公司目前尚未推出专门的实习责任险，但可先为实习生购买一年期限的意外险。但意外险与实习责任险在投保范围、价格等方面还有差异，所以，职业学校也应同时与保险行业接触，积极推进实习责任险的设计出台。

大数据在教学管理中的运用 第6篇

关键词：大数据 教学管理 信息技术

中图分类号：G632 文献标识码：B 文章编号：1002-7661（2016）13-092-02

随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段，特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始，真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，这需要我们共同的努力！

一、何为大数据

《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。

二、大数据对教学的影响

中国原始社会时期，“燧人之世，天下多水，故教民以渔”，“宓羲氏之世，天下多兽，故教民以猎”，法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。

在教育领域中，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。

大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“冲浪”技术，转变教育思想，及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。

三、大数据教学管理模式

随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分利用，促进了工作效率的提升，转变了工作效能，让工作更加具有时效性，科学性，及时性。管理透明化、简约化、信息化。

1、教育大数据管理的模型构建

正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革，大数据管理模型应运而生。

大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。大数据教育管理新模式如右图所示。

在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源基本分类：人才资源、财物资源、知识资源；教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。

2、教育大数据管理的行动路线图

教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图如又图所示。

这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设——教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心（云）——资源库+数据库+数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台——智慧校园、智慧学堂（课堂）和智慧终端（尤其是移动终端）——应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘——对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。

四、大数据教学管理的优越性

用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的数据文化正在成形，大数据时代已经来临。顺应大数据时代的发展，教育变革已经进入了一个新的阶段，教育领域将迎来一场前所未有的大变革。

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。大数据带来的一系列变革，对新型创新人才的培养提出了更为迫切和现实的要求：日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽；日益频繁的师生活动及社会互动被大数据予以记录、分析和共享，教育环境的时空界限和信息隔阂得以打破，长期以来潜伏于数据之下的教育理论和规律将日益凸显和明朗，人才培养将更具灵活性和多样性；学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。

参考文献：

[1] 黄开福《大数据时代与现代教育变革》百度文库http：//wenku.baidu.com/ 2014.02.18

[2] 郑立海《大数据时代的教育管理模式变革刍议》《中国电化教育》2015年第7期2016.1.13

运用事项法完善会计数据处理过程 第7篇

根据文献检索, 2005年我国学者张永雄先后在财会通讯、会计研究等刊物中发表论文, 提出了“事项凭证”的概念, 并以采购存货业务为例对事项凭证的格式、业务处理规则进行了说明。在其看来, 就如同之前的AIS通过记账来获取信息似得, 事项法AIS也是经由凭证的措施来获取初始内容。全部的机构在分析事项的时候均运用事项类的凭证, 它的格式有专门的要求, 业务事项处理规则体现在凭证设计上[1,2]。

笔者认为, 此类凭证本身是AIS使用的关键设计思想, 要想明确该项内容就要了解如下的信息。

1 此类凭证本身作为经济活动的所有初始信息记载的依托体, 是对经济活动的综合精准体现

在单位生成经济活动之后, 出现的初始信息就能够经由凭证来记载, 此类信息不但涵盖价值内容以及非价值的内容, 同时还涵盖财会内容和业务机构的内容, 可以精准并且综合的体现经济活动。此时就规定在开展相关的设计工作的时候, 首先要明确业务事件, 精准的描绘经济活动。同时, 凭证中要涵盖可以分辨信息真假的内容, 其就如同之前的记账类凭证, 要靠着相关的人员, 比如制证者等群体来签字防止伪造。对于记账类的来讲, 它主要在财会机构自身进行传输, 对于事项类的来讲, 它在很多个机构间进行传输, 由于信息处理必须有较高的功效, 所以此类凭证必须在网络中才可以体现出它的意义。

2 它体现很多机构的业务内容, 而且也要求机构间明确活动处理规定

由于它要精准全面的体现信息, 就必定涵盖很多个机构的内容, 很多机构在协调开展好一些经济活动的时候, 活动中就会有次序以及互相牵制的联系, 我们叫做是业务步骤。此类凭证要体现相关活动的业务步骤, 该步骤必须是在网络背景中开展的, 是通过网络科技对过去的活动步骤的再造。

3同时他还是单位管控别的体系的信息连接点

它并非是局限在信息体系里面的凭证, 它是体现所有的经济事项的一类凭证, 其不单单体现价值信息成为传统会计信息处理的数据入口, 也是企业其他管理子系统的数据入口和业务发生的凭证。

4经济活动的多样化规定其要具有很多种种类, 确保所有的经济活动都可以对应一个凭证开展信息的采集工作

单位的经济活动具有多样化, 比如生产以及销售和相关的培训等等, 所有的活动的内容是不一样的, 其信息总数也是有差异的。此时很显然无法通过一个种类的凭证来记载全部的活动事项。此时就规定单位对经济活动合理的划分类型, 结合不一样的运作特征和活动要素来布置不一样种类的凭证, 以此来确保所有的经济活动都可以对应一个凭证, 进而开展信息的收集活动。

5所有的经济活动对应的凭证种类是体系提前设定的标准或是体系运行前结合单位活动的具体性质而设置的

事项法AIS在采集数据时必须生成相关业务类型的事项凭证, 此类凭证的样式应该怎样设置呢。一般是由体系提前设定, 体系同一标准的凭证分类资源, 和之前的体系设置科目库差不多。不过, 相同的单位还是有着一些特征的, 体系就要供应相关的编制内容, 通过专门的管控工作者来提供专属的事项内容。

2 过去的以原始凭证为前提的处理流程和面对的不利点

传统账务处理数据流程如图1所示。

2.1 在这种流程里面，初始凭证作为记账类凭证的必然前提，不过不一样的活动的初始凭证并不是完全一样的，然而记账类的凭证的显著特点是单一性，所以两者形成了比较显著的对比，通过初始凭证直接的形成记账类的内容的话，对于信息的收集来讲是不利的，很多的初始凭证对于工作者了解经济活动的能力有着较高的规定。

2.2 在这种流程里面，信息处理最为重要的内容是记账凭证，通过此类凭证制作得到账簿等内容，通过它的保存为依据来分析之前的凭证，而且对记账凭证进行信息类型的划分。通过信息处理科技来分析，此类凭证是初始凭证的相关信息经由处理而得到的，是一种衍生的内容，将衍生的信息当成是关键点，不合乎信息处理的思想。

2.3 这种流程中，相关的审核活动应是对初始凭证以及记账凭证等的审核，通过该项审核来确保活动的精准性，确保类型的划分恰当。不过此类步骤中工作者和经济活动的产生步骤之间没有必然的联系，此时就使得审核活动的意义降低了，减弱了对其真实性的分析，较多分析的是其活动类型以及精准性的论述。

2.4 在这种流程里面，从原始凭证到记账凭证，均是经由财会工作者的职业分析来明确的，工作者自身的经验不一样，使得活动处理也不一样，进而使得相关的规范性受到很大的影响。

2.5 在这种流程中，对于经济活动总体记载来讲是不合理的，其会影响到凭证进行自动化活动，而且也会干扰到自动化相关的设计能力的提升。

2.6 同时，这种流程也会影响到会计信息相关的处理工作的开展。单位的经济活动很多时候都会牵扯到多个机构，机构间经由初始凭证的传输将活动信息聚集到一起。初始凭证在活动机构间的传递会受到时空的影响，使得其实时性减弱。

3 基于事项凭证的账务处理流程 (图2)

3.1 这个流程是将事项凭证当成是中心内容的，它是对经济活动的初始内容的总体记载，经由对其储存管控来确保业务事项的总体记载，进而获取相关的衍生信息，非常的合乎如今的信息处理思想。

3.2 在这种流程里，事项类凭证类型的设置是一个非常关键的活动。由于经济活动具有多样化的特征，所以使得此类凭证也就具有了多样化的特点。不一样的凭证中论述了经济工作要获取的事项以及经济活动的要求，此时就确保了活动从出现到完成一致处在记录中，如果为设置此类凭证的话就没有信息处理的平台，此类凭证是过去处理活动的前提和别的决定模型的前提。

3.3 基于事项凭证的账务流程，通过事项凭证对经济业务活动的原始数据进行完整的记录和反映。经济业务的发起部门选择事项凭证类别填写业务数据，涉及的其他部门按照业务规则在同一张事项凭证中填写各自业务数据，从而使某经济业务活动能够通过事项凭证得到全面的记录和反映。

3.4 基于事项凭证的账务流程，有利于实现从事项凭证到记账凭证的自动生成设计。在事项凭证类别设计中，可以建立事项凭证类别与记账凭证模板的对应关系，事项凭证产生后通过记账凭证模板自动生成记账凭证。

3.5 基于事项凭证的账务流程，有利于简化现行系统中科目设置的复杂程度，改变在总账中增加辅助核算的机制。通过事项凭证与记账凭证的对应关系，记账凭证中只反映总账科目，明细科目和具体业务事项及分类都可以通过事项凭证实现，简化传统账务处理过程。

3.6 这类流程，能够使之前的记账凭证发展至报表的处理步骤更加的精简。将事项凭证相关的存放工作当成是关键内容之后，之前的制单者以及审核者等等都没有了之前的作用和功效了，此时就不需要了，进而精简了一些活动步骤，确保了之后的处理后动的自动化。

参考文献

[1]张永雄.基于事项法的会计信息系统构建研究[J].会计研究, 2005 (10) :29-34.

数据管理会计运用分析 第8篇

SQL Server是一种关系数据库管理系统, 它采用了一套集成的管理工具以及相应的应用编程接口, 这样能够促进SQL Server的可操作性、可管理性, 还能够更好地支持大型数据库配置。SQL Server通过更加安全和秘密的政策加密措施, 增强的安全模式确保企业公司能够向和工作人员、合作伙伴提供可信可靠的数据库应用系统。SQL Server在支持范围上的优越性表现在支持64位系统, 能够加强表格分区和复制能力。

如果设备条件允许, 应当将数据库中的数据文件和日志文件分离存储到不同的硬盘上, 同时还需要分离TempDB数据库, 将其单独存放在一个硬盘上。这样有利于提高磁盘的I/O并行度。在SQL Server的维护方面, SQL Server2000给用户提供了很棒的优化工具———数据库维护计划。这个功能能够根据工作人员的设定部分自主对数据库进行优化, 一定程度上降低管理人员的工作量。

2 分析SQL Server局域网数据库实例

这个例子主要是表述说明SQL Server 2005如何自局域网中进行共享数据库, 也就是SQL Server 2005如何利用1433端口打开并执行远程连接。首先我们得打开SQL Server 2005的1433端口, 先使用配置工具, 检查有没有启动TCP/IP通过查看属性分页菜单里面的IP地址, 将IP1和IP2中得tcp端口都设为1433, 将选项“已启用"设为“是”, 然后配置远程连接的TCP/IP属性。对于SQL Server的外围应用配置器, 应当启用远程连接属性当中的TCP/IP以及named pipes选项。

2.1 开启SQL Server远程连接的方法

实用配置工具, 即SQL Server的外围应用配置器, 通过服务和连接的外围应用配置器, 打开节点下的数据库引擎 (Database Engine) , 然后选中远程连接, 再选中“同时使用CP/IP和named pipes”选项, 确认无误后, 将SQL Server重启之后就可以正常使用了。

2.2 登录具体设置

再配置好外围应用配置器后, 利用Windows命令进入到管理器里, 在对象资源管理器中点击显示数据服务器属性, 找到安全性 (Security) 一项, 将“SQL Server and Windows Authentication”一同选取。

2.3 用户名密码具体设置

同上一步骤, 进入到Manage管理器, 对Windows Authentication里面New Query属性进行设置, 比如设置一个用户名为abc, 密码为def的账号, 在下次登录的时候, 就可以使用这个用户进入SQL Server方式, 直接登录SQL Server 2005数据库。

2.4 输入连接字符串进入数据库

在完成了以上3步之后, 就可以输入连接字符串进入SQL Server 2005数据库 (server=.sqlexpress;uid=abc;psw=def;database=master) 。

3 SQL Server数据库常见错误分析

在远程连接SQL Server数据库中, 最经常出现几种错误:比如SQL Server不存在或访问被拒绝, 这类型的错误原因是最复杂的, 有多种可能性, 比如SQL Server的名称输入错误, 也可能是所使用服务器或者客户端的网络配置有误, 还可能是IP地址拼写错误。

要解决这种问题, 首先需要对网络物理连接进行检测, 如果ping<服务器IP地址>出现失败, 则说明网络物理连接是存在问题的, 这种情况下需要从硬件设备入手, 检查网卡网线是否插好、路由器是否正常工作等等, 要特别考虑有没有可能是客户端安装的防火墙阻碍了对ping操作的响应。如果ping<服务器IP地址>是正常的, 但是ping<服务器名称>出现异常, 说明服务器的名称解析有问题, 这种时候就需要检查DNS服务是否正常。在检查了物理网络连接后, 需要对服务器端的网络配置进行检查, 看其是否开启了TCP‘IP协议, 是否启用了命名管道等等。在确认服务器端网络配置正常之后, 就需对客户端的网络配置进行检查, 可以同服务器端检查一样使用SQL Server的自带工具来实行检测。如果当SQL Server使用了“仅Windows”的身份验证方式, 用户新建账号时可以会遇到无法连接数据库的问题, 这时候用户就需要使用“Windows身份验证”登录服务器, 然后修改SQL Server的身份验证属性, 再重新启动SQL Server数据库服务。如果在局域网内, 用户遇到连接超时的问题, 用户可以修改客户端连接超时的设置, 这样就能在一定程度上避免企业内出现连接超时的状况。

4 SQL Server数据库的优化分析

4.1 数据库的逻辑设计

一个优秀合理的数据库需要考虑到表的逻辑设计、数据库的设计、表和表之间的相互关系, 只有解决了这个关系数据库管理系统的核心问题, 才能推进数据库的和应用程序的全面优化。在标准化的数据库逻辑设计中, 我们可以使用较多的有关联关系的窄表来代替有着很多列的长数据表。

使用标准化的窄表可以加快排序和索引的建立, 让数据库的操作节约大量的时间, 而且能够实现多簇的索引, 更窄更紧密的索引, 优势是显而易见。而且这样可以减少每个表中的索引, 能够提升SQL Server中数据操作的速度, 尤其是在数据量大的情况下, 减少了空值和空余值的占用, 对数据库系统的性能提高有很大的好处。

在保证其优势的情况下我们也要考虑到实现数据库的标准化, 随着表数据的增加, 以及表之间链接的复杂度增加, 会影响到服务器的整体性能, 如何找到一个度, 综合两者是非常值得重视的问题。

4.2 索引的设计

对于一个数据库, 能否有效地利用索引是影响SQL Server性能的重要因素, SQL Server是一种基于代价的数据库系统模型, 这种系统在对已经提交的每一个关于表的查询, 来做出抉择用哪个索引后者是否需要使用索引。能够提高索引利用率的一个具体方法就是要尽量避免对全表进行扫描, 假如合理的索引机制建立了, 优化机制就能够通过索引来加速数据库的操作。同时应当注意的是, 索引并不是完全有利无害的, 索引的增加、删除、修改操作都会增加数据库的工作量, 因此需要在合适的地方适当的增加索引, 还需要删除不适用不合理的索引, 这些都能优化SQL Server数据库管理系统。只有正确科学地分析了各种查询的可能和预测, 得出了合理的索引设计, 将索引设计和程序设计有机结合起来, 才能够计算出最适合的优化设计方案。

聚簇索引是对磁盘上的实际数据进行新一轮的组织, 按照规定的某一列或者其中的多列值排序。聚簇索引的索引页面指针是直接指向数据页面的, 这样的方式使得它的查询速率比非聚簇索引查找数据要来得快。一张表只可以对应一个聚簇索引, 而且如果建立聚簇索引至少需要占据该表120%的附属空间, 用来存储这个表的备份以及索引中间页。在建立聚簇索引的的时候, 应当注意大多数的表都应该建立聚簇索引或者通过采用分区的方法来减小对表尾页的需求。在聚簇索引的条件下, 在某些具体范围检查内时, 如果找到了其范围内第一个键值的行, 就不用进行进一步的查找搜索, 这样能够减小扫描范围, 大大地优化数据库性能, 提升查询速率。在建立聚簇索引时, 在会频繁发生插入操作的表上, 不要建在存在单调上升值的列上, 不然会常常产生封锁冲突。而且聚簇索引不能包括频繁修改的列, 当值修改后, 那些数据行就必须得移动至新的地方。

非聚簇索引是在SQL Server缺省的情形下建立的索引, 相对于聚簇索引来说, 非聚簇索引并不需要重新组织表中的信息数据, 而且对于每一行所存储的索引列值使用一个指针来指向数据所在页面。用另一句话解释就是, 非聚簇索引在索引结构和数据本身之间存在着的一个额外级。如果一个表不使用聚簇索引时, 能够使用250个非聚簇索引, 每个非聚簇索引会提供访问数据信息的不同排序。在建立非聚簇索引的时候, 需要考虑到索引将会占用多少空间, 要权衡索引所影响的查询速度和修改速度的协调关系, 索引键怎么样扫描效果会更好等等问题。对于频繁更新修改的表来说, 非聚簇索引会比聚簇索引和没有索引的情况更增加数据库处理的复杂度, 非聚簇索引的运用是需要很谨慎的, 经常引用在某列常用于集合函数, 某列常用于于join、order by、group by, 搜索出的数据信息不超过这个表数据总量的两成。

不合适的索引会严重的影响SQL Server的性能, 不仅于事无补, 还将对系统的运行产生反作用。随着管理系统的不断运行不断更新, 数据不断在变化, 当数据的改变到了特定程度会让索引的使用受到限制, 因此, 用户需要不断地维护索引, 来保证数据库系统的性能。

4.3 查询语句的设计优化

SQL Server数据库的优化主要方面就是对于查询语句的优化, 通过对查询语句的分析, 对其进行优化是SQL Server优化的最直接方法。比如分析哪个字句是否可以被优化, 而且针对于这个被选择的字句来挑有作用的索引;比如在执行一个查询操作时, 如果采用Where字句来对需要处理的行数进行限制, 如果不是必要的话, 应该避免在一个表中全部读取处理所有行的情况。而且允许SQL Server运行能够满足它目的函数限制结果集的大小是更有效果的, 这样的方法能够减少网络I/O, 还有利于多个用户发生相关并发时的系统性能。比如适当使用过渡表, 有时候把表的一个子集进行排序然后创建一个临时表, 能够避免多重排序来加快查询速度, 某些方面还能起到够简化优化的工作。一个系统性能的调高和稳定, 并不是单一因素所能够决定的。在SQL Server整个系统生命周期内都需要注意各个环节, 采用合理科学的方法, 来优化SQL Server数据库系统的性能。

参考文献

[1]谷震离.数据库设计对SQL Server数据库性能优化分析[J].计算机与网络, 2007 (8) .

[2]尹萍.SQL Server数据库性能优化[J].计算机应用与软件, 2005 (3) .

[3]赵爱芹, 陈和平, 熊健驰.关系数据库层次树查询机制浅析[J].计算机工程与设计, 2006 (18) .

[4]梁宾, 胡天云.SQL Server中数据库表结构的动态修改[J].浙江万里学院学报, 2002 (1) .

[5]陈士川.SQL Server数据库应用系统性能优化技术[J].电脑知识与技术, 2004 (5) .

[6]曾玲, 谭保华, 吴坚.SQL Server应用系统性能优化的有效途径[J].计算机与数字工程, 2005 (9) .

[7]许平格.数据库管理系统中查询优化的设计和实现[D].杭州:浙江大学, 2005.

[8]胡江奕.基于SQL Server的数据库应用系统性能的优化[J].计算机工程与应用, 2001 (2) .

运用大数据助力学生管理服务精准化 第9篇

助力学生“精准扶贫”

准确定位扶助对象, 是实施“精准扶贫”高校管理服务的前提。在大数据汇集上, 采集学生公开性数据, 包括相关资助信息、在校食堂消费、辅导员及同学日常评价等客观数据, 构建起家庭经济困难学生专项大数据库;在大数据分析上, 创建和研发家庭经济困难学生精准识别系统“智慧助困系统”, 构建起数据收集、存储、分析和数据挖掘为一体的大数据精准筛选、甄别和定位系统, 及时、动态和准确定位资助对象;在公正性综合评价上, 坚持评议小组主观评价与大数据客观分析、定量分析与定性分析统一, 客观公正识别校园亟待资助和扶助对象。

客观、动态和多维度大数据库, 是实施“精准扶贫”的基础。在管理方式上, 对家庭经济困难学生信息实施动态管理, 基于动态采集分析在校日常消费等大数据, 实施灵活、弹性扶助管理, 对经济特别困难、生活艰苦的学生发放临时困难补助。在数据实证上, 通过寒暑假坚持开展“百名辅导员实地走访经济困难学生家庭”活动, 全面了解受助学生家庭情况和资助需求, 动态完善数据库。在个人征信系统上, 建立学生网络征信档案体系, 坚持精准资助与诚信教育相结合, 核实学生资助申请材料和将其转化为大数据记录, 将申请资助过程中的不诚信行为记入学生诚信档案和做好大数据标识, 切实把资助管理工作做细做实做到位。

教育和扶助贫困学生, 既是育人过程的实践教育, 又是爱国、感恩和诚信的社会主义核心价值观教育, 把家庭经济困难学生帮扶工作贯穿人才培养全过程。在入学初期, 在新生入学前建立联系, 介绍资助政策, 基于地区和家庭收入等因素确定贫困生, 为贫困新生提供来校路费和入学“资助大礼包”;在校学习过程中, 通过大数据即时、动态信息关注学生资助状况、品格教育、学习状况与能力素质的现状, 鼓励其克服内心自卑和树立自强不息、争夺第一的毅力品质;毕业后, 与对口单位保持相关信息联系, 持续关注其基层就业、服兵役等后续资助。通过“精准扶贫”, 全面提升家庭经济困难学生的思想素质、心理素质、专业能力等综合素质。

助力学生“精准就业”

建立“一生一档案”。对每位大学生建立就业信息的大数据档案, 是高校“精准就业”的基础工程。高校就业指导中心基于就业毕业生的学习成绩、社会实践、荣誉表彰、工作意向等多维度, 建立“一生一档案”的大数据信息库, 尤其要锁定就业困难群体, 详细记录每名就业困难毕业生的基本情况、求职意向、存在困难等信息, 不断完善“大数据档案”内容, 提升“大数据档案”精准度。

针对每个学生就业诉求和就业单位需求, 就业指导中心对毕业生群体进行分类分层, 差异性定位, 制定适用于每位学生就业需求导向的“精准办法”。基于就业意向大数据分析, 结合“创新创业”“一带一路”“沿长江经济带”“京津冀协同发展”等国家重大发展战略, 鼓励毕业生到战略性新兴产业创业就业、到基层、到西部就业;基于就业困难学生的大数据挖掘, 召开就业困难学生群体帮扶专项工作会, 制定“一生一办法”精准帮扶方案。

实施“一生一落实”。基于就业需求大数据分析, 落实定制式、分众化的就业服务实施策略。在信息平台上, 充分利用“互联网+”优势, 开发基于手机移动客户端和网页端的“微招聘”智能双向推荐系统, 利用大数据分析手段, 匹配学生就业意愿和用人单位岗位需求, 实现就业需求的线上精准匹配和帮扶;在组织方式上, 通过大型就业会与个性化就业指导相结合, 通过企业专场、地方政府性组团等形式, 丰富校园招聘活动, 同时针对就业困难学生提升精准就业指导。

助力学生“精准画像”

构建教育大数据平台, 汇聚学生学习科研、社会实践、教务管理、后勤服务等各个层面的大数据, 通过学生大数据分析和挖掘, 充分利用大数据量化研究优势, 创建呈现出勤率、诚信度、心理健康度等不同维度需求的算法和模型, 努力把大数据嵌入管理服务育人环节, 基于学生知识、能力、人格、心理和生活五个维度, 构建“五位一体”的大数据“学生画像”系统。

管理服务学生, 既是一个公共产品供给过程, 又是一个蕴含理想、信念、价值观的全面育人过程。运用大数据的过程分析和轨迹刻画, 能够及时发现学校层面、学工层面、教务层面等管理服务机制存在的不足和服务质量欠缺。

运用管理服务大数据的根本在于客观、全面和动态把握高校学生成长成才存在的问题, 通过“学生画像”明晰问题性和差异化, 提供个性化、定制式精准管理服务, 从而提升管理服务育人的针对性和实效性。此外, 校园管理服务大数据还能够精准描述定位失联学生、抑郁易感学生、宿舍“过宅族”等特殊学生个人或群体, 进而能够实施针对性的定制式教育引导策略。

机械设备维修管理及数据库运用 第10篇

一、机械维修管理中存在的问题

1)设备管理制度不健全、不规范。当前各企业生产经营中使用的机械设备种类越来越多,技术含量越来越高,因此,对设备的科学化管理尤为重要。设备管理制度不健全,使得设备在生产经营活动中无法规范设备的使用、维护保养、维修、改造及更换等行为,导致设备状态无法及时掌控,增加了设备的故障频次,使得停产怠工时间加大,不仅影响企业的正常生产经营活动,还增加设备的维修成本。

2)机械维修人员专业技能有待提高。随着机械设备的技术升级,科技含量越来越高,设备的结构越来越复杂,对维修人员的专业技能的要求也越来越高。然而,随着生产设备的不断更新换代,机械复杂系数的不断提高,相应的维修管理人员的技能水平却没能及时提高,导致设备的故障发生频次不断增加,维修时间加长,因此,企业需要加强维修管理人员的技能水平,来减少由于维修能力不足而带来的损失。

3)设备零配件的管理问题。大型设备的零配件很多,由于受到企业内部的存储条件,使用环境及维修资金等条件的限制,导致很多设备零配件储存不够,即使有些零配件也是某些常用零配件或易损件。因此,一旦出现设备故障,许多零配件需要重新采购,不仅拖延了设备的维修时间,延误工期,还有可能造成生产经营活动停滞,给企业带来更大的经济损失。

4)设备维修过程中理念落后。

目前,许多设备在维修中依旧保持哪坏修哪的维修方式,一般只检修和更换故障零部件,并未对损坏的部位进行详细的统计分析及全面的评估。只是反复更换损坏的零部件,这使设备的生产率大大降低,这样不仅影响企业的生产经营,还会给设备相互关联的部位带来损伤,从而加大了维修成本的支出。

二、维修管理中问题解决对策

1)加强制度建设。建立健全一套科学的完整的设备维修管理体系,如建立设备管理制度、人员管理制度、修理制度、安全管理制度等行之有效的相应的一套规章制度。从制度上约束和指导设备科学的、规范的使用、维护保养及维修工作,规范设备的操作人员,维修保养人员,巡检人员及大修人员等作业人员的行为规范,使设备状态良好,减少计划外的临修工作。

2)加强维修队伍建设。维修队伍机械设备维修管理中最重要的部分,维修人员在检查时能够将部分故障隐患排除,这就对企业的维修人员提出了严格的要求,还可以为机械设备管理系统数据库提供大量的准确的设备维修数据参数,同类设备分类比较后,可以对机械设备运行进行更加准确的安全预警。

目前随着机械设备不断升级,对维修人员的知识层次与技能水平有较高的要求,所以一支高素质、专业化维修队伍的建设是企业的明智选择。队伍的建设有多种形式,最直接最有效的方式是引进高技术人才,不过这样大大增加的维修成本支出。其次就是企业培养自己的维修人员,培训形式可以有很多种,各企业可以根据自身情况进行合理的选择。

3)构建设备备件管理体系。企业的维修零配件供应直接影响了设备的维修周期,所以构建完善的零配件管理体系是大企业一项重要工程。企业应做好易损件、常用备件的应急储备工作,并建立备件数据库,一旦某个设备出现故障能够以最快的时间掌握零部件型号及储备情况,及时修复故障;对于一些不易损坏的零部件,维修部门应当掌握其采购渠道,保证机械设备出现故障时最快的予以修复;但是损坏后不易采购、加工周期长、维修困难的零部件,企业应根据具体情况对这些零部件的采购及加工渠道进行提前了解,或对能够互换的整体构件进行采购,以保障设备一旦出现此类故障能够尽快的修复,将损坏部件采购加工时间排除在维修时间内,保障了设备的工作效率。

4)建立信息化机械维修管理系统。建立信息化机械维修管理系统为了将设备的系统参数、使用频次,作业量、日常维修及大修记录、换修的零部件参数和部分易损机构的图纸纳入统一的数据库中。通过对这些数据的分析,做出机械设备的安全预警,并不断优化设备的维修保养方案及维修预算管理,安排专人对机械设备维修情况进行管理监督,保障维修方案的实施及维修效率的提高。

同时对这些数据处理还可以找到损坏频繁的部件,可以通过技术分析看能否找到一种针对性的解决方案,通过对设备升级改造,降低设备的维修率,提高机械设备的生产效率。

5)将机械设备的维修与技术改造相结合。机械设备的维修不要仅仅是要更换损坏零部件,还要通过技术改造减少零部件的维修周期。可以在设备维修的同时根据实际情况进行技术改造,对于某些由于改造成本大的设备可以采用新材料,新技术对易损件进行升级,增强其综合性能,减少设备因经常性维修而造成增加设备停机时间,保证机械设备的安全性及使用效率,降低设备的维修成本。

机械设备的维修管理并不只是在设备发生故障时采取维修措施恢复设备的生产力,这属于事后维修,还包括对机械设备的日常检查和定期检测诊断,在发生状况前采取有效的措施进行预防性的维修,也可根据机械的作业特点及数据分析,按照时间或作业量对机械进行计划大修,应对机械进行全面和彻底的检查,修复或更换磨损、变形到限和疲劳、蚀损、老化的零部件,消除故障和隐患,以恢复机械的经济性、可靠性和机件的坚固性(耐用性),延长机械的使用寿命,降低企业经济损失。

参考文献

[1]线步文,许绍兴,刘国强.装卸机械维修方式改革的理论与实践,北京:中国铁道出版社,2004.

数据管理会计运用分析 第11篇

关键词：陆军后勤装备,作战运用,数据资源,需求分析

本文研究对象范围主要是陆军战役集团 (集团军及以上)、 陆军战术兵团(师、旅、团)以及合成营的现役和即将列装必要的后勤保障装备。数据资源建设总体框架如图1如示。

1后勤保障运用任务及手段

1.1陆军后勤保障装备作战运用研究任务

陆军后勤保障装备作战运用数据资源建设成果,可以指导和支撑陆军后勤部(分)队保障能力研究,以及后勤装备保障任务、 作战编配、作战环境、战术运用和保障效能等方面的研究,并为陆军后勤保障装备作战需求论证提供支持。

1.1.1部队后勤保障能力分析

陆军部队后勤保障能力分析主要包括单要素保障能力和综合保障能力分析。陆军后勤保障装备作战运用数据资源,可直接支撑陆军后勤保障装备机动力、防护力、信息力等要素作战保障能力及综合保障能力的评估分析。

1.1.2后勤保障任务分析

陆军部队后勤保障任务分析以装备的战术技术性能为基础, 同时考虑作战行动的战场环境、保障对象情况和不同的行动阶段。 陆军后勤保障装备作战运用数据资源,可以支持从任务阶段、任务概貌、成功准则、任务周期、环境概貌等方面进行作战任务分析。

1.1.3后勤保障编配分析

后勤保障编配分析的重点是确定后勤装备编配、人员编配和编配方案。陆军后勤保障装备作战运用数据资源,可以用于分析特定作战背景下新装备运用的作战保障编组,单装和系统编配方案的保障能力及优化,以及新装备的编配对同类装备编配的影响等。

1.1.4作战环境分析

作战环境制约陆军后勤保障装备作战运用方式和方法。作战环境数据主要包括自然、人文、电磁等环境数据和环境对陆军后勤保障装备作战运用影响数据,支撑分析武器装备作战运用所处的战场环境及其影响。

1.1.5后勤保障效能评估

后勤保障运用效能评估是用来衡量保障人员及后勤装备在作战保障中,能否完成保障任务的一个非常重要的指标,后勤保障效能评估的核心不是评估方法,而是评估的指标及数据,陆军后勤保障装备作战运用数据资源建设,可为后勤保障效能评估提供相关数据支持。

1.1.6后勤保障装备需求论证

采用定性与定量分析相结合,以定量分析为主,是后勤保障装备需求论证的趋势。后勤装备在生产、定型过后,还需要经过部队训练和实战的检验。通过后勤装备在部队训练、演习中的作战运用来检验装备的可靠性、可用性等。通过部队训练、演习过程中后勤保障装备作战运用数据资源的建设,分析未来作战对后勤装备的建设需求,为装备的研制生产、加改装与退役报废提供决策依据。

1.2陆军后勤保障装备作战运用研究流程

陆军后勤保障装备作战运用研究,因任务的不同而有区别, 也有共性。从共性角度,陆军后勤保障装备作战运用研究的流程,可分为提出问题、分析问题、形成方案及评价、开展论证、试训试用、形成结论及建议6个步骤,在多个环节数据资源建设为其提供支持,如图2所示。

1.3陆军后勤保障装备作战运用研究手段

在陆军后勤保障装备作战运用过程中,通过引进吸收和自主创新研发,依靠系统分析、模拟仿真、专家研讨、作战实验、部队演习等手段取得了不少成果,并发挥了重要作用。由于数据资源的缺乏,系统分析主要以定性分析为主,影响了准则的选择和确定,降低了可操作性和可检验性,限制了对部队作战训练的指导作用。以模拟仿真为代表的定量分析手段所需要的支撑数据,一直存在权威性不够高、标准不统一、数据分散且难以交换共享等问题,直接导致了作战运用研究的结果存在不够客观准确、可信度不高等问题。即便是后勤装备作战实验研究,由于数据资源建设基础薄弱,模型数据参数缺乏等,特别是部队作战训练数据缺失,使得建模工作遇到巨大的困难,影响了作战实验结果的可信度,制约了后勤装备作战运用研究成果的客观性、科学性和适用性,亟待通过数据资源建设,提高数据应用能力与水平,完善后勤装备作战运用研究环节,提高后勤装备作战运用研究水平。为从根本上解决这一突出问题,迫切需要开展陆军后勤保障装备作战运用数据资源建设工作。

2对数据资源的建设需求

2.1满足陆军后勤保障装备作战运用研究的需要

针对特定后勤保障任务,研究陆军后勤保障装备的编配编组、使用时机、保障效能等问题,形成有较强实用性和针对性的研究成果,提高后勤保障装备作战效能,指导后勤部(分)队科学运用装备,是陆军后勤保障装备作战运用研究的重要目的。

开展后勤保障装备作战运用研究,需要依托大量高可靠性的作战运用数据,这些数据涉及后勤保障样式、装备性能、装备编配、后勤保障任务、战场环境、作战规则、作战保障对象、作战部署、指挥组织、行动方法、后勤保障效能等多个方面。缺乏这些数据的支持,后勤保障装备作战运用研究就不可能得出可信的结论。所以开展后勤保障装备作战运用研究必须有翔实、可靠的数据资源支撑。当前陆军后勤保障装备研究过程中,由于缺乏装备作战运用数据强有力的支撑,致使陆军后勤保障装备作战运用理论研究和武器装备作战运用实(试)验定性分析多、定量分析少,对陆军后勤保障装备作战运用实践指导性不强。因此,开展陆军后勤保障装备作战运用数据资源建设,形成完整、准确、 可靠的作战运用数据资源库,对于促进陆军后勤保障装备作战运用研究和陆军后勤保障装备作战运用实(试)验,具有重要的指导意义。

2.2指导陆军部队科学运用后勤装备的需要

科学运用后勤装备是提高陆军后勤部队作战能力和训练水平的重要标志,也是陆军后勤部队战斗力生成的重要模式。陆军后勤装备在不同保障任务、保障样式、作战环境等条件下的作战编配、作战部署、作战效能等作战运用数据,对于科学制订后勤装备作战使用方法、克服后勤装备运用过程中的薄弱环节、充分发挥后勤装备的作战效能具有重要的支撑作用。同时,这些数据也是对陆军合成部队和兵种单位参战力量和作战行动实施统一的机动保障和实时控制的依据。虽然我军数据工程建设取得了很大成绩,陆军武器装备作战运用数据建设也在进行中,但在建设过程中,发现后勤保障装备作战运用数据资源建设尚无相关建设支持单位,并且存在着非常突出的问题,主要是后勤保障运用数据不精准、数据需求不全面、数据资源不丰富等。因此,开展陆军后勤保障装备作战运用数据资源建设,既是对陆军后勤保障装备作战运用数据资源建设的补充,也有利于指导陆军后勤部队在作战和训练中科学运用后勤装备,对提高后勤部(分)队作战训练水平具有重要的意义。

2.3支持陆军后勤保障装备论证评估的需要