發(fā)布時間：2022-09-16 22:57:15
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析報告樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
(訊)中國電信上海公司最近的一項大數(shù)據(jù)分析報告顯示，在今年9月3日紀(jì)念勝利70周年閱兵，當(dāng)日，在家收看閱兵活動的市民中，近半數(shù)是通過互聯(lián)網(wǎng)方式收看的，包括電腦和移動終端。而且還有一個有趣的現(xiàn)象，在移動端收看方式中，蘋果iOS設(shè)備的占比超過安卓設(shè)備。
相比通過電視機看閱兵，通過電腦收看閱兵慶典活動的市民在觀看平臺上有著更多的選擇。從細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)來看，15.9%的上海市民選擇通過愛奇藝視頻網(wǎng)站收看閱兵慶典活動，占比排名第一；央視網(wǎng)緊隨其后，占比12.1%；之后依次是優(yōu)酷網(wǎng)、樂視網(wǎng)和騰訊視頻，占比分別為11.2%、10.6%和10.4%。同時，中國電信上海公司的大數(shù)據(jù)分析還顯示，市郊居民比市區(qū)居民更愿意通過電腦端來收看閱兵活動。
在通過移動端收看閱兵活動的市民中，72%的市民通過智能手機收看，28%的市民通過平板電腦收看。另外，在這些收看了閱兵活動的移動設(shè)備中，52%使用的是iOS操作系統(tǒng)，48%的設(shè)備使用Android操作系統(tǒng)。從具體的收看數(shù)據(jù)來看，優(yōu)酷視頻App得到了上海大部分市民的青睞，占比達25.8%，超過四分之一，排名第一；騰訊視頻App排名第二，占比21.4%；然后依次是愛奇藝App、樂視網(wǎng)App和搜狐視頻App，占比分別為13.6%、6.6%和6.1%。這些占有率較高的Top5的App累計占比達到了74.5%。
數(shù)據(jù)表明，搜索引擎目前已經(jīng)成為市民在網(wǎng)絡(luò)上了解信息的首要途徑。除了搜索引擎之外，五大門戶網(wǎng)站的閱兵專題站也是市民在網(wǎng)絡(luò)上了解閱兵及其相關(guān)資料的常用方式，以鳳凰網(wǎng)為例，其閱兵專題站平均每位用戶點擊2.6次。(來源：IT時報 文/錢立富）
一、大力推進電子政務(wù)建設(shè)工作，提高辦公效率
1、強化網(wǎng)站管理工作
一是按照自治區(qū)關(guān)于《加強政府網(wǎng)站建設(shè)促進網(wǎng)絡(luò)問政工作實施意見的通知》要求，完善了政府網(wǎng)站群信息管理制度，制定了《__區(qū)政府門戶網(wǎng)站欄目結(jié)構(gòu)規(guī)劃與信息內(nèi)容管理歸口方案》；二是定期按月按季度統(tǒng)計、分析各部門網(wǎng)站信息情況，將結(jié)果在政府門戶網(wǎng)站和協(xié)同辦公平臺上進行公布；三是自治區(qū)政府網(wǎng)站發(fā)展評估工作電視電話會議召開，大會公布了20__年新疆政府網(wǎng)站發(fā)展評估結(jié)果，“__區(qū)政府門戶網(wǎng)站”被評為縣、市級a類網(wǎng)站。
2、全力推進“一體化協(xié)同辦公平臺”應(yīng)用工作
一是在區(qū)屬各職能部門推進“一體化協(xié)同辦公平臺”應(yīng)用工作，管理、維護協(xié)同辦公平臺日常應(yīng)用，及時處理平臺應(yīng)用人員在使用過程中遇到的各類問題。上半年，調(diào)整一體化協(xié)同辦公平臺應(yīng)用人員單位、部門、權(quán)限145條人次；二是定期按月按季度統(tǒng)計、分析各部門協(xié)同辦公平臺使用情況，并把結(jié)果在政府門戶網(wǎng)站和協(xié)同辦公平臺上進行公布。
3、繼續(xù)貫徹執(zhí)行《政府信息公開條例》，加強部門政務(wù)工作的透明度
按照自治區(qū)關(guān)于《加強政府網(wǎng)站建設(shè)促進網(wǎng)絡(luò)問政工作實施意見的通知》要求，制定了《__區(qū)政府信息公開管理辦法》，收集、整理各委、局、辦20__年政府信息公開目錄，完成了《__區(qū)20__年政府信息公開年度報告》的編寫、審核、審定工作，并報給市電子政務(wù)辦公室，同時在政府信息公開目錄中。根據(jù)自治區(qū)《關(guān)于20__年政府信息公開工作年度報告編制和公布有關(guān)事項的通知》的要求，督導(dǎo)區(qū)屬各部門20__年政府信息公開年度報告的編寫，并完成各部門公開年報情況統(tǒng)計工作。
4、加強協(xié)同辦公設(shè)備管理
根據(jù)克區(qū)電政辦[20__]1號《關(guān)于電子政務(wù)移動辦公設(shè)備配置的通知》的要求，加強管理、維護協(xié)同辦公設(shè)備工作，對各單位提出申請使用的數(shù)字證書、電子公章、電子簽名、無線上網(wǎng)等設(shè)施按程序進行辦理和登記，完成56個部門領(lǐng)導(dǎo)個人電子簽章的制作，協(xié)調(diào)辦理41套移動辦公3g網(wǎng)卡，針對制作電子簽章的領(lǐng)導(dǎo)舉辦了一期設(shè)備使用的培訓(xùn)。
二、持續(xù)加強信息化項目管理
為建立具有基礎(chǔ)性、公益性、開放性的信息化基礎(chǔ)設(shè)施及業(yè)務(wù)管理應(yīng)用系統(tǒng)，加強我區(qū)信息化項目的科學(xué)化、規(guī)范化管理，推進各行業(yè)協(xié)同發(fā)展。一是加強信息化項目需求調(diào)研、需求設(shè)計、建設(shè)實施、驗收等重要環(huán)節(jié)的評審管理，組織專家、業(yè)務(wù)部門、合作單位對重點環(huán)節(jié)進行評審，杜絕項目需求反復(fù)變更、重復(fù)修改，完成了10個部門25個信息化項目技術(shù)方案預(yù)審，完成社會管理服務(wù)信息系統(tǒng)中9個部門21項業(yè)務(wù)的初審工作；二是根據(jù)《__區(qū)信息化項目管理辦法》，強化信息化項目立項管理，審核各部門申報的信息化項目，共完成8個部門13個信息化項目的立項工作，并向各業(yè)務(wù)單位下發(fā)了《20__年信息化項目審核意見書》，協(xié)調(diào)落實信息化項目資金；三是完善信息化項目推廣機制，堅持“誰使用、誰推廣”的原則，使用單位負(fù)責(zé)推廣應(yīng)用，做好人員培訓(xùn)、數(shù)據(jù)更新、用戶管理和權(quán)限劃分工作，實施項目推廣應(yīng)用跟蹤及評價工作；四是繼續(xù)建立健全項目組織管理體系,優(yōu)化管理工作流程和相應(yīng)的工作制度,細(xì)化項目實施環(huán)節(jié)，明確項目主責(zé)單位與協(xié)作單位職責(zé)，落實責(zé)任分工，完成信息化項目全過程建設(shè)與應(yīng)用。
三、不斷升級、優(yōu)化社會管理服務(wù)信息系統(tǒng)
1、社會管理服務(wù)信息系統(tǒng)優(yōu)化定型工作成效顯著
完成醫(yī)療救助、住房保障、居家養(yǎng)老、社會管理、政府救助、慈善業(yè)務(wù)、老齡業(yè)務(wù)、殘聯(lián)業(yè)務(wù)等9個部門21項業(yè)務(wù)的優(yōu)化定型工作。完成了9個部門21項業(yè)務(wù)的項目初審工作。全區(qū)各委、辦、局、五個街道及69個社區(qū)、流管辦1069名工作人員熟練掌握社會管理服務(wù)信息系統(tǒng)的培訓(xùn)工作全面完成。上半年，處理系統(tǒng)應(yīng)用操作人員在使用過程中遇到的各類問題共2116次。調(diào)整人員信息及操作權(quán)限共125人（次）。到各部門、街道及社區(qū)現(xiàn)場指導(dǎo)培訓(xùn)374人（次）。
2、社會管理服務(wù)信息系統(tǒng)升級工作進一步加強
完成《__區(qū)社會管理服務(wù)系統(tǒng)》正式遷移升級為《__市社會管理服務(wù)信息系統(tǒng)》第一階段工作。系統(tǒng)主體工作基本完成，能夠在全市范圍內(nèi)使用。為烏爾禾區(qū)、獨山子區(qū)、白堿灘區(qū)的系統(tǒng)應(yīng)用工作人員提供系統(tǒng)推廣應(yīng)用的經(jīng)驗和軟件實際操作的培訓(xùn)。
3、數(shù)據(jù)分析及展現(xiàn)平臺建設(shè)進展順利
完成數(shù)據(jù)分析及展現(xiàn)平臺的方案制定、審核工作，對社會管理服務(wù)信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、專業(yè)數(shù)據(jù)進行分析、梳理，《項目咨詢分析報告》的編制工作完成。
4、完善公共服務(wù)平臺建設(shè)不斷加強
上半年，我辦完成了市“12345”政府服務(wù)熱
線、__區(qū)不和諧因素處置子系統(tǒng)、__區(qū)門戶網(wǎng)站“區(qū)長信箱”整合對接工作，按照受理、立案、分流、辦理（催辦、督辦）、評價、結(jié)案、回復(fù)（存檔）七個業(yè)務(wù)流程，通過軟件進一步固化了每一項業(yè)務(wù)流程的辦理標(biāo)準(zhǔn)、辦理主體、辦理時限，形成案件辦理過程的閉合式管理，實現(xiàn)了各類案件的集中受理、統(tǒng)一調(diào)度、三級聯(lián)動（區(qū)、街、社區(qū)）、協(xié)同處置、齊抓共管的工作格局，實現(xiàn)業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)化、電子化管理，提高了案件辦理效率。自3月22日試運行共受理處置市“12345”政府熱線辦交辦案件373條，自3月1日試運行共受理處置區(qū)門戶網(wǎng)站區(qū)長信箱信件39條。完成家校互通平臺學(xué)校信息模塊、網(wǎng)站信息查詢模塊和8個數(shù)據(jù)推送接口程的設(shè)計開發(fā)，2月29日在區(qū)屬各小學(xué)試運行，各模塊運行正常。短信平臺建設(shè)完成社區(qū)衛(wèi)生強化免疫短信功能并投入使用。5、深化網(wǎng)站應(yīng)用建設(shè)工作
為深入落實自治區(qū)“加強政府網(wǎng)站建設(shè)、促進網(wǎng)絡(luò)問政工作電視電話會議”精神，完成了《__區(qū)政府門戶網(wǎng)站深化應(yīng)用建設(shè)項目》的需求調(diào)研和工作業(yè)務(wù)梳理，完成了項目總體技術(shù)方案的制定和專家評審、論證工作。完成了新版門戶網(wǎng)站所有頁面的設(shè)計工作，目前在準(zhǔn)備實施搭建中。
四、存在的問題
1、一體化協(xié)同辦公室平臺各應(yīng)用單位工作人員變動較頻繁，交接工作不及時，造成部分單位信息更新不及時；
2、部分單位對政府信息公開意識薄弱，信息公開不夠主動；
3、信息化項目實施過程中，各業(yè)務(wù)單位對項目需求分析的不夠深、不夠細(xì)，在開發(fā)過程中反復(fù)修改情況較為普遍；
4、在項目需求分析上，對結(jié)果數(shù)據(jù)展示分析能力有待于進一步加強。
五、整改措施及建議
1、建議各應(yīng)用部門平臺使用人員有變動的及時以書面的形式上報到區(qū)電子政務(wù)辦登記備案，由區(qū)電子政務(wù)辦負(fù)責(zé)調(diào)整人員信息變更和操作權(quán)限；
2、加強政務(wù)信息公開督導(dǎo)力度，定期對區(qū)屬各部門政府信息公開情況進行督查，并把督查結(jié)果通過政府門戶網(wǎng)站和協(xié)同辦公平臺向全區(qū)進行通報。
3、一是加強信息化項目立項、需求調(diào)研、需求設(shè)計、建設(shè)實施、驗收等重要環(huán)節(jié)的評審管理，組織專家、業(yè)務(wù)部門、合作單位對重點環(huán)節(jié)的評審工作，杜絕項目需求反復(fù)變更、重復(fù)修改；二是建立健全項目組織管理體系,優(yōu)化管理工作流程和工作制度,細(xì)化項目實施環(huán)節(jié)，明確項目主責(zé)單位與協(xié)作單位職責(zé)，落實責(zé)任分工，共同推動項目全過程建設(shè)與應(yīng)用；三是組織各業(yè)務(wù)單位學(xué)習(xí)《__區(qū)信息化項目管理辦法》，掌握信息化項目申報與立項、項目實施、驗收與推廣應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)；四是申報單位要加強內(nèi)部學(xué)習(xí)，提高工作人員業(yè)務(wù)水平。
4、加強對各業(yè)務(wù)軟件流程的梳理工作，在做好基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析展示分析的基礎(chǔ)上，強化管理數(shù)據(jù)的挖掘，通過報表、圖形等方式為業(yè)務(wù)部門提供決策性、管理型的數(shù)據(jù)。
20__年下半年工作計劃
一、繼續(xù)推進電子政務(wù)工作
一是在區(qū)屬各職能部門繼續(xù)推進“一體化協(xié)同辦公平臺”應(yīng)用工作，計劃在7-8月份舉辦一體化協(xié)同辦公平臺應(yīng)用、網(wǎng)站信息、政府信息公開、移動辦公設(shè)備應(yīng)用操作培訓(xùn)；二是繼續(xù)加強網(wǎng)站管理，完善信息制度，加強信息公開力度；三是積極推進電子印章的應(yīng)用，保障電子公文的有效性、權(quán)威性，通過現(xiàn)代辦公手段提高工作效能。
二、繼續(xù)加強信息化項目管理
一是完成全區(qū)8個部門13個信息化項目開發(fā)和研發(fā)工作，并對項目各階段進行評審；二是完成全區(qū)8個部門13個信息化項目測試工作；三是完成全區(qū)8個部門13個信息化項目試運行工作；
四是組織相關(guān)對口專家，對全區(qū)8個部門13個信息化項目進行驗收，并形成最終驗收報告；五是完成全區(qū)信息化項目資料匯總工作。
［關(guān)鍵詞］會計信息管理；人才培養(yǎng)；數(shù)據(jù)分析
0引言
2012年以來，鋪天蓋地的大數(shù)據(jù)進入了我們的視線，各種流行書籍，各大網(wǎng)站、媒體都在談?wù)摯髷?shù)據(jù)，一時間成為這個時代最熱門的話題。同時，這也引起了我們的關(guān)注。我們說，大數(shù)據(jù)，不單純是數(shù)據(jù)規(guī)模上的大，還在多樣性、速度、精確性上都有突破性增長。更重要的是，這種數(shù)據(jù)的潛在價值也是舊有數(shù)據(jù)難以企及的。我們這里暫且不論如何駕馭大數(shù)據(jù)以及有什么樣的技術(shù)要求，它給我們的一點重要啟示就是要注重數(shù)據(jù)分析的重要性。在此背景下，深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院會計信息管理專業(yè)積極探索滿足新形勢下人才需求的培養(yǎng)模式，使人才更好地滿足當(dāng)前企業(yè)的實際需要。
1大數(shù)據(jù)時代背景引發(fā)對人才需求的變革
可以說，在未來的競爭領(lǐng)域，“占領(lǐng)市場必須先占有數(shù)據(jù)”，也就是要做到基于信息的決策———“用數(shù)據(jù)說話，做理性決策”，即進行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是從海量的數(shù)據(jù)中提取和挖掘出對企業(yè)有價值的規(guī)律和趨勢，為企業(yè)的決策提供支持，這些支持體現(xiàn)在四個方面：①行為預(yù)見鏡———幫助企業(yè)識別機會、規(guī)避風(fēng)險；②問題良藥———幫助企業(yè)診斷問題、亡羊補牢；③跟蹤檢測———幫助企業(yè)評估效果，提升效益；④引力動力器———幫助企業(yè)提高效率，加強管理。不可否認(rèn)，個別公司的決策人具有超人的戰(zhàn)略眼光以及敏銳的洞察力，單靠直覺也能給公司帶來巨大價值。那么究竟靠數(shù)據(jù)分析的決策能否優(yōu)于直覺決策，我們這里也要靠數(shù)據(jù)說話。有學(xué)者比較了組織中用直覺決策以及用數(shù)據(jù)分析決策的可能性，研究發(fā)現(xiàn)，業(yè)績優(yōu)秀的組織更多地傾向于采用分析決策，尤其是在財務(wù)管理、運營、戰(zhàn)略等方面。因此，可以推斷，用數(shù)據(jù)分析決策比直覺決策能給企業(yè)帶來更大的價值。與此同時，根據(jù)智聯(lián)招聘網(wǎng)站顯示，短短兩年時間，珠三角地區(qū)數(shù)據(jù)分析人才需求已接近了需求量旺盛的傳統(tǒng)會計專業(yè)。可見，越來越多的公司需要能夠?qū)矩攧?wù)等相關(guān)信息數(shù)據(jù)進行處理、加工、分析以為公司管理層決策提供信息支持的人才。可以說，傳統(tǒng)會計專業(yè)注重會計核算，即財務(wù)報表編制的整個流程及環(huán)節(jié)的掌握，而會計信息管理專業(yè)更注重對財務(wù)報表數(shù)據(jù)以及其他有用信息數(shù)據(jù)的再加工、處理、分析及呈報，以滿足管理層經(jīng)營決策的需要。可以說，不同的社會發(fā)展階段和發(fā)展水平要求有不同的專業(yè)設(shè)置及專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與之適應(yīng)。從會計電算化到會計信息管理背后的推動力是時代的變革引發(fā)的對人才的需求。然而，從當(dāng)前會計信息管理專業(yè)的建設(shè)情況來看，多數(shù)院校存在培養(yǎng)目標(biāo)不清晰、沒有明確的專業(yè)定位、與會計電算化等專業(yè)沒有明顯區(qū)分以及缺乏明確的專業(yè)核心課程等突出問題，尤其是對會計信息管理專業(yè)名稱中“信息”二字究竟如何體現(xiàn)沒有清晰的把握和界定。因此，會計信息管理專業(yè)的人才培養(yǎng)模式亟需變革。
2大數(shù)據(jù)時代背景下會計信息管理人才工作崗位及能力分析
深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院2012年成功申報會計信息管理新專業(yè)，并于2013年下半年開始首屆招生。與此同時，會計信息管理的專業(yè)定位、培養(yǎng)目標(biāo)、課程體系也成為擺在專業(yè)任課教師面前的重大課題。近幾年來，全體專任教師圍繞會計信息管理專業(yè)建設(shè)展開了一系列的咨詢、調(diào)研、走訪，并定期進行討論、交流，扎扎實實了解實際中的人才需求，實現(xiàn)專業(yè)人才供給與人才需求無縫對接。到目前，初步形成了具有專業(yè)特色的會計信息管理專業(yè)建設(shè)思路與方法。首先，會計信息管理專業(yè)人才就業(yè)崗位主要集中在賬務(wù)處理、管理會計、財務(wù)數(shù)據(jù)分析、預(yù)算管理、成本管理、資金管理及內(nèi)部控制等方面。具體工作任務(wù)體現(xiàn)在：會計核算，納稅申報，管理會計，財務(wù)數(shù)據(jù)處理、加工、分析及呈報，以及預(yù)算、成本、資金管理等。其次，在新形勢下會計信息管理人才的工作崗位領(lǐng)域，會計信息管理專業(yè)人才應(yīng)具備如下三方面能力：①會計核算能力，指的是熟悉并掌握會計信息生成系統(tǒng)，運用財務(wù)信息對企業(yè)經(jīng)營活動進行評價；②數(shù)據(jù)分析能力，指的是掌握一定的數(shù)據(jù)分析方法，運用Excel、數(shù)據(jù)庫等現(xiàn)代信息技術(shù)手段對數(shù)據(jù)進行采集、處理、分析及呈現(xiàn)；③輔助決策能力，指的是能夠依據(jù)相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為公司日常財務(wù)等管理決策提供支持。
3大數(shù)據(jù)時代背景下會計信息管理人才培養(yǎng)目標(biāo)
在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)時代及大數(shù)據(jù)時代，對財務(wù)人才的要求，已經(jīng)不局限于傳統(tǒng)賬務(wù)處理，更傾向于對決策相關(guān)信息數(shù)據(jù)的處理和分析。“占領(lǐng)市場必須先占領(lǐng)數(shù)據(jù)”，公司財務(wù)和經(jīng)營決策的制定更多的是基于信息的決策，即“用數(shù)據(jù)說話，做理性決策”，而數(shù)據(jù)分析即是從海量的數(shù)據(jù)中提取和挖掘出對企業(yè)有價值的規(guī)律和趨勢，為企業(yè)的決策提供支持。因此，在新形勢下，會計信息管理專業(yè)的人才培養(yǎng)目標(biāo)可以確定為數(shù)據(jù)分析引領(lǐng)財務(wù)決策信息化。為了實現(xiàn)這一培養(yǎng)目標(biāo)，需要三個層面的支撐體系，即基于財務(wù)會計、強化數(shù)據(jù)分析、服務(wù)管理決策。
4大數(shù)據(jù)時代背景下會計信息管理人才培養(yǎng)課程體系
在以數(shù)據(jù)分析引領(lǐng)財務(wù)決策信息化的人才培養(yǎng)目標(biāo)指引下，我們初步形成了如下三個層次的課程體系。
（1）會計學(xué)基礎(chǔ)課程：會計信息管理源于會計，不能脫離財務(wù)會計，仍然要以財務(wù)會計為基礎(chǔ)。專業(yè)學(xué)生要了解財務(wù)報表的生成過程及會計賬務(wù)處理流程、能夠?qū)σ话闫髽I(yè)常見經(jīng)濟業(yè)務(wù)進行會計處理、進行企業(yè)納稅申報等。這方面課程主要有：會計學(xué)原理、財務(wù)會計、納稅實務(wù)。
（2）數(shù)據(jù)分析技術(shù)課程：對信息的把握體現(xiàn)在兩個層面，其一是與企業(yè)信息化相適應(yīng)的一般管理軟件、財務(wù)軟件的使用及熟練操作以及簡單維護，能夠作為關(guān)鍵人物輔助中小企業(yè)實現(xiàn)財務(wù)信息化；另一層面通過對數(shù)據(jù)的采集、整理、分析報告，滿足管理層基于信息的決策以及決策的科學(xué)化。數(shù)據(jù)的來源可以來自公司內(nèi)部的管理信息系統(tǒng)，根據(jù)需要也可以來自企業(yè)外部的國家經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)政策、行業(yè)市場信息等。其中，對數(shù)據(jù)的分析能力又從兩方面進行培養(yǎng)，一方面是分析思維方式的培養(yǎng)，這是起主導(dǎo)作用的層面；另一方面是分析工具運用的培養(yǎng)，信息化時代，數(shù)據(jù)量的加大要求借助于一定的分析工具才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。企業(yè)信息化實施及數(shù)據(jù)分析方面的主要課程有：財務(wù)報表分析、財經(jīng)數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫原理及應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理軟件應(yīng)用、商務(wù)智能等。
（3）決策能力提升課程：新形勢下財務(wù)人員面對和服務(wù)的更多是企業(yè)的管理層和決策層，會計信息管理專業(yè)學(xué)生要清楚公司管理層和決策層需要哪方面的決策信息支持，并通過數(shù)據(jù)分析方法進行提供，同時給出合理化建議。這方面課程主要有：管理會計、財務(wù)管理、成本管理等。其中，財經(jīng)數(shù)據(jù)分析課程能夠使學(xué)生掌握系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)及報告撰寫各環(huán)節(jié)的基本理論及操作技能，同時熟練地運用數(shù)據(jù)分析的思想和方法分析企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)，為管理層決策提供信息支持。數(shù)據(jù)分析軟件應(yīng)用課程能夠讓學(xué)生熟練運用Excel等常見數(shù)據(jù)分析工具、軟件進行數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)分析的方法和技巧，培養(yǎng)學(xué)生操作Excel等數(shù)據(jù)分析軟件的基本技能。商務(wù)智能（含數(shù)據(jù)挖掘）課程依托商務(wù)智能平臺，從商務(wù)智能概念、商務(wù)智能結(jié)構(gòu)、多維數(shù)據(jù)集內(nèi)容、數(shù)據(jù)挖掘、交付等主要內(nèi)容，使學(xué)生在了解如何運用商務(wù)智能的工具、架構(gòu)以及規(guī)則的基礎(chǔ)上，分析企業(yè)數(shù)據(jù)，為企業(yè)管理層提供信息化決策支持系統(tǒng)。
5結(jié)語
不同的社會發(fā)展階段和發(fā)展水平要求有不同的專業(yè)設(shè)置及專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與之適應(yīng)。從會計電算化到會計信息管理背后的推動力是時代的變革引發(fā)的對人才的需求。大數(shù)據(jù)時代下會計信息管理人才培養(yǎng)目標(biāo)為數(shù)據(jù)分析引領(lǐng)財務(wù)決策信息化。相應(yīng)課程體系為財務(wù)會計基礎(chǔ)課程、數(shù)據(jù)分析技術(shù)課程、決策能力提升課程。我們共同期待，會計信息管理人才將通過數(shù)據(jù)分析對企業(yè)財務(wù)等管理決策帶來價值增值。
主要參考文獻
［1］陳憲宇．大數(shù)據(jù)時代企業(yè)相關(guān)職位設(shè)置與人才培養(yǎng)［J］．經(jīng)營與管理，2014（9）：43－47．
［2］譚立云，李強麗，李慧．大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)的思考及對策［J］．黑龍江科技信息，2015（3）：57．
人們對APP并不陌生，但看似信手拈來的APP對于廣大的開發(fā)者來說卻是一件難事。開發(fā)方向選擇錯誤、開發(fā)速度慢、對用戶需求不了解、APP市場推廣不利、后臺服務(wù)器支持不給力等，都可能造成一個APP無疾而終。華為PowerApp可以幫助APP開發(fā)者解決上述問題。“我們也曾經(jīng)從事過應(yīng)用開發(fā)，知道開發(fā)過程的艱難。因此，我們在設(shè)計PowerApp平臺之初，就走訪了大量客戶和合作伙伴，了解他們在開發(fā)過程中會遇到什么樣的問題。”華為PowerApp產(chǎn)品經(jīng)理陳崢介紹說，“與其他眾多BaaS廠商由一個成功的應(yīng)用切入，進而擴展到BaaS平臺不同，PowerApp惟一的出發(fā)點就是為開發(fā)者提供全過程的APP開發(fā)服務(wù)，將其從繁雜的后端工作中解脫出來，把主要精力放在前端產(chǎn)品的業(yè)務(wù)實現(xiàn)和用戶體驗的提升以及業(yè)務(wù)推廣上。”
華為PowerApp包含行業(yè)報告、能力模塊、測試模塊、運營支撐、推廣模塊、運維模塊等多個模塊，為APP開發(fā)者提供了從項目立項到開發(fā)、測試直至推廣和運維的全過程服務(wù)。舉例來說，APP開發(fā)者在選定一個開發(fā)項目時可能會苦于無從了解用戶需求和市場趨勢。PowerApp可以提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析報告，或通過大數(shù)據(jù)平臺對各類日常的新聞進行搜集、整理和分析，為開發(fā)者提供第一手的資料。再比如，華為自己擁有電信級的測試標(biāo)準(zhǔn)、流程和服務(wù)，可以為開發(fā)者提供測試服務(wù)。此外，華為還與世界知名的云測試廠商SOASTA合作，為開發(fā)者提供云測試服務(wù)。許多移動APP開發(fā)者都是個人或是初創(chuàng)企業(yè)，他們可能沒有能力或資金對新產(chǎn)品進行推廣。華為建立了開發(fā)者聯(lián)盟，通過智匯云電子市場、線下活動和華為終端設(shè)備等助開發(fā)者一臂之力，幫助其對移動APP進行推廣。
PowerApp雖然具備了豐富的功能模塊，但華為也清楚不可能憑一己之力對APP開發(fā)者提供全方位的支持，華為PowerApp需要大量的合作伙伴。在PowerApp會的現(xiàn)場，記者見到了PowerApp幾個主要的合作伙伴，包括SOASTA、安全寶、青云等。
[關(guān)鍵詞] 大學(xué)生；經(jīng)管類專業(yè)；數(shù)據(jù)分析能力；職業(yè)競爭力；問題；策略
[中圖分類號] G320 [文獻標(biāo)識碼] B
近年來，隨著全球經(jīng)濟一體化進程的加快和網(wǎng)絡(luò)時代信息獲取的便捷程度的極大提高，“用數(shù)據(jù)說話，做科學(xué)決策”已成為企業(yè)提高經(jīng)營管理水平的必然選擇，在全球500強企業(yè)中，90%以上的重要投資和經(jīng)營決策都取決于充分的數(shù)據(jù)分析支持。數(shù)據(jù)分析在企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、項目投資決策、融資決策、營銷決策、生產(chǎn)運營與管理決策中發(fā)揮的作用和價值日益顯現(xiàn)，并已被我國政府部門和各行各業(yè)越來越多的企業(yè)所認(rèn)同。在這一時代背景下，社會對項目數(shù)據(jù)分析師、市場調(diào)查分析師這些高技能應(yīng)用型人才的需求旺盛，供給缺口巨大，據(jù)權(quán)威部門預(yù)測，在未來幾年，我國對專業(yè)項目數(shù)據(jù)分析師的需求預(yù)計可達20萬人，調(diào)查分析師的市場缺口則在100萬人以上。面對社會對數(shù)據(jù)分析人才的強勁需求和高校經(jīng)管專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)難并存的局面，高校應(yīng)充分地認(rèn)識到，當(dāng)今社會數(shù)據(jù)分析能力已成為經(jīng)管類大學(xué)畢業(yè)生在職場中生存的一項核心能力，積極探討提升經(jīng)管類專業(yè)大學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力的有效策略，對于更好地適應(yīng)社會需求，提高大學(xué)生的職業(yè)競爭力具有重要的意義。
一、社會對數(shù)據(jù)分析人才的技能與素質(zhì)要求分析
數(shù)據(jù)分析是指運用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行整理、分析，從數(shù)據(jù)中提取有用信息并形成分析結(jié)論，提出有價值的決策參考建議的過程。數(shù)據(jù)分析師是指在不同行業(yè)中，專門從事數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)或市場研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。筆者通過對各大招聘網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析師、市場調(diào)查/市場分析師等職位招聘信息的搜索和分析，深入挖掘并歸納出社會用人單位對數(shù)據(jù)分析師職位的技能和能力素質(zhì)要求（詳見下表1），以期為高校經(jīng)管專業(yè)學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)提供參考。
從表1可以看出，數(shù)據(jù)分析能力是一種綜合實踐能力，它要求數(shù)據(jù)分析人員在了解行業(yè)狀況及公司業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析的思路，主動地搜集相關(guān)數(shù)據(jù)，運用恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法，借助于統(tǒng)計分析軟件對數(shù)據(jù)進行處理和分析，從而得出分析結(jié)論，并撰寫出有價值的分析報告。
通過以上分析，筆者認(rèn)為，高校在經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生的培養(yǎng)定位中應(yīng)對數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)給予充分的重視。應(yīng)要求所有經(jīng)管類專業(yè)的學(xué)生具備基本的數(shù)據(jù)分析能力，以適應(yīng)本專業(yè)領(lǐng)域業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集、整理和初步分析的需要，并有針對性地培養(yǎng)出一批具有較強數(shù)據(jù)分析能力的學(xué)生，為他們考取項目數(shù)據(jù)分析師、調(diào)查分析師等資格證書創(chuàng)造條件，使他們有機會成為各行業(yè)中數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的高級專門人才。
二、經(jīng)管類專業(yè)大學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)中存在的主要問題
（一）經(jīng)管類專業(yè)課程體系設(shè)置中缺少數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)模塊
當(dāng)前，在許多高校經(jīng)管類專業(yè)的培養(yǎng)方案中，較少設(shè)有專門講授數(shù)據(jù)分析內(nèi)容的課程。與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的內(nèi)容分散于《大學(xué)計算機基礎(chǔ)》、《數(shù)據(jù)庫應(yīng)用基礎(chǔ)》、《統(tǒng)計學(xué)》、《市場調(diào)查與預(yù)測》等課程，學(xué)生雖然從多門課程中接觸到與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的一些內(nèi)容，但各門課程的教學(xué)資源未能實現(xiàn)有效的整合，如，《大學(xué)計算機基礎(chǔ)》課程一般在大一開設(shè)，該門課程中將Excel軟件作為辦公自動化軟件之一，一般只講授簡單的文字和數(shù)據(jù)錄入及處理，并未涉及Excel軟件的高級數(shù)據(jù)分析功能。而《統(tǒng)計學(xué)》和《市場調(diào)查與預(yù)測》課程一般在大二開設(shè)，主要側(cè)重于從理論上介紹數(shù)據(jù)的收集、整理和數(shù)據(jù)分析的各種方法，以及市場調(diào)查和市場預(yù)測的各種方法，這兩門課程主要為數(shù)據(jù)分析提供方法論的指導(dǎo)。這樣的課程體系設(shè)置中就缺少了將數(shù)據(jù)分析的方法與數(shù)據(jù)分析的工具結(jié)合起來培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)分析實際技能的課程，致使學(xué)生并未能有效、深入地掌握實際的數(shù)據(jù)分析技能。
（二）缺少實用性強的培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力的實踐教材
近年來，一些出版社出版了一批以Excel或SPSS為分析工具的統(tǒng)計分析教材，如：黃等編著的《Excel統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程》、鄧維斌等編著的《SPSS19（中文版）統(tǒng)計分析實用教程》等教材，這些教材在內(nèi)容體系上與《統(tǒng)計學(xué)》教材大體相同，教材內(nèi)容涉及面廣，與企業(yè)實際需求結(jié)合不緊密且難度較大，對于沒有數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的學(xué)生來講很難掌握，而且有些高級統(tǒng)計分析方法在企業(yè)的實際工作中也很少能應(yīng)用到。
（三）缺乏數(shù)據(jù)分析理論與實踐能力兼?zhèn)涞慕處熽犖?/p>
培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力，首先需要擁有一支既懂?dāng)?shù)據(jù)分析理論又能指導(dǎo)學(xué)生統(tǒng)計軟件操作的高水平的教師隊伍，而長期以來統(tǒng)計學(xué)教學(xué)中一直存在的重理論，輕實踐的狀況，使得能夠講授《數(shù)據(jù)分析》實踐課程的教師嚴(yán)重缺乏，這也是影響學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的關(guān)鍵制約因素。
（四）學(xué)生對數(shù)據(jù)分析存在畏懼心理
對于許多初次接觸統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)分析的學(xué)生，經(jīng)常會對書中大量的數(shù)學(xué)公式和復(fù)雜的軟件操作產(chǎn)生畏懼心理和回避心理，加之一些統(tǒng)計學(xué)教師在教學(xué)過程中對學(xué)生的學(xué)習(xí)沒有加以正確的引導(dǎo)，致使很多學(xué)生從一開始就對掌握數(shù)據(jù)分析這門有用的技能失去了的興趣和學(xué)習(xí)的信心，從而必然會影響到學(xué)習(xí)的效果。
三、經(jīng)管類專業(yè)大學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力提升策略的探討
（一）完善學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)模塊
為強化學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)，高校經(jīng)管類各專業(yè)的培養(yǎng)方案中應(yīng)設(shè)置培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力的模塊。筆者認(rèn)為，首先應(yīng)將已開設(shè)的與學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)相關(guān)的《大學(xué)計算機基礎(chǔ)》、《數(shù)據(jù)庫應(yīng)用基礎(chǔ)》、《統(tǒng)計學(xué)》、《市場調(diào)查與預(yù)測》等課程的內(nèi)容進行有機地整合，在此基礎(chǔ)上，在大三學(xué)年開設(shè)《數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》實踐必修課，以加強學(xué)生數(shù)據(jù)分析的實際技能，構(gòu)建學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力的完備知識體系。同時，經(jīng)管各專業(yè)還可根據(jù)需要增設(shè)《SPSS軟件應(yīng)用》作為專業(yè)選修課，以滿足那些對數(shù)據(jù)分析有濃厚興趣，準(zhǔn)備考取項目數(shù)據(jù)分析師、調(diào)查分析師資格證書，有志于成為數(shù)據(jù)分析專門人才的學(xué)生的需求。
（二）開發(fā)實用性強的《數(shù)據(jù)分析》實踐教材
借鑒社會項目數(shù)據(jù)分析師、調(diào)查分析師資格認(rèn)證相關(guān)培訓(xùn)教材，編寫一部《數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》實踐教材，教材將以通用的Excel軟件為分析工具，這樣可以降低學(xué)習(xí)難度，從心理上拉近與非統(tǒng)計專業(yè)學(xué)生的距離，目的是使經(jīng)管專業(yè)的學(xué)生掌握必知必會的數(shù)據(jù)分析概念、流程和操作，以適應(yīng)社會對經(jīng)管類應(yīng)用型人才應(yīng)具備基本的數(shù)據(jù)分析技能的需求。教材的內(nèi)容體系將按數(shù)據(jù)分析的流程構(gòu)建，具體內(nèi)容將設(shè)以下7大模塊：1.數(shù)據(jù)分析概述；2.數(shù)據(jù)采集；3.數(shù)據(jù)處理；4.數(shù)據(jù)分析（包括數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)分析工具的使用）；5.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)；6.報告撰寫；7.綜合案例。
（三）培養(yǎng)一支數(shù)據(jù)分析理論與實踐能力兼?zhèn)涞慕處熽犖?/p>
針對當(dāng)前部分高校缺乏數(shù)據(jù)分析理論與實踐能力兼?zhèn)涞闹v師隊伍的難題，學(xué)校可以采取“引進來，走出去”的辦法多渠道解決專業(yè)師資力量不足的問題，一方面可以從其他學(xué)校聘請專業(yè)教師授課，也可以派出本學(xué)校中、青年教師到其他設(shè)有統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的高校進行短期的進修學(xué)習(xí)，以提高數(shù)據(jù)分析的理論水平和實踐能力，此外，學(xué)校還可以鼓勵本校中、青年教師考取項目數(shù)據(jù)分析師等資格證書，以深入地了解社會對數(shù)據(jù)分析能力的需求，使學(xué)校的人才培養(yǎng)定位與社會需求能夠?qū)崿F(xiàn)無縫對接。
（四）培養(yǎng)學(xué)生對數(shù)據(jù)分析的濃厚興趣
記得有一位資深的數(shù)據(jù)分析人士曾說過：“統(tǒng)計學(xué)是一門很難，但是很有趣，更是很有用的工具學(xué)科。懂得如何使用它的人總是樂在其中，而尚未入門的人則畏之如虎。”筆者結(jié)合多年的教學(xué)經(jīng)驗認(rèn)為，要想將《統(tǒng)計學(xué)》這樣一門多數(shù)人認(rèn)為很難的課程讓初學(xué)者理解它、接受它，對它產(chǎn)生濃厚興趣，需要借助一些人們生活中的小案例，將難懂的統(tǒng)計學(xué)的基本概念和公式還原回生活當(dāng)中，用來解釋社會經(jīng)濟現(xiàn)象，幫助學(xué)生發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。總之，培養(yǎng)學(xué)生對數(shù)據(jù)分析的濃厚興趣，是提升經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力的關(guān)鍵所在。
[參 考 文 獻]
[1]鄧維斌，周玉敏，高錫榮.經(jīng)管專業(yè)數(shù)據(jù)分析能力研究[J].數(shù)字通信，2013（2）
自2013年5月7日愛奇藝和PPS宣布合并后，在不到半年的時間里，網(wǎng)絡(luò)視頻格局被徹底改變。合并后的愛奇藝，一躍成為中國最大的網(wǎng)絡(luò)視頻平臺，全平臺用戶規(guī)模、時長均為視頻行業(yè)第一。全平臺第一的優(yōu)勢逐漸把愛奇藝的營銷價值釋放出來，可以說，10月16日，愛奇藝公司宣布了旗下愛奇藝、PPS兩個品牌的品牌策略就是一個明確的信號。
協(xié)同效應(yīng)釋放營銷價值
PPS視頻業(yè)務(wù)與愛奇藝進行合并，兩個網(wǎng)站的互補性是非常強的。愛奇藝是以網(wǎng)頁端為主，而PPS是以客戶端為主，而二者的共同點就是在移動端的發(fā)力都非常迅猛。除此之外，PPS與愛奇藝的公司文化也是互補的。
“愛奇藝走的是品質(zhì)路線，而PPS則主張草根文化，二者結(jié)合完全符合我們現(xiàn)在的品牌需求，那就是又要接地氣，又要有高富帥的精神，所以二者結(jié)合是挺有意思的。”愛奇藝首席營銷官王湘君如此描述二者合并之后的優(yōu)勢互補效應(yīng)。
通過品牌重新定位后的升級，愛奇藝和PPS兩個品牌之間形成了明晰的差異化定位，既保持了各自的品牌獨立性，又實現(xiàn)了更強的互補性。愛奇藝屬于新主流的視頻媒體，被更多賦予了媒體的特性，而PPS更多的屬性是工具，突出娛樂色彩。從營銷的角度看，愛奇藝與PPS合并使兩者的規(guī)模更大，品牌影響力更強，不僅能實現(xiàn)更廣泛的用戶覆蓋，更能針對品牌需求，更有效地進行推廣組合。 愛奇藝與PPS合并產(chǎn)生了協(xié)同效應(yīng)，對于客戶來說更有吸引力，因為可以為廣告主帶來更大的利益。
移動端廣告投放需求爆發(fā)
自PC時代形成的視頻格局，當(dāng)移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮襲來，相對于固步自封者，創(chuàng)新者更有機會贏得市場之戰(zhàn)，改變游戲規(guī)則，重新劃定市場領(lǐng)地。而合并PPS之后的愛奇藝，毫無疑問成為視頻市場上最大的贏家。愛奇藝在移動端擁有先發(fā)優(yōu)勢，PPS在傳統(tǒng)的客戶端擁有優(yōu)勢，愛奇藝與PPS合并，進而確立了其在移動領(lǐng)域的絕對優(yōu)勢。
艾瑞數(shù)據(jù)顯示，愛奇藝和PPS在移動視頻用戶覆蓋和月度觀看時長兩大關(guān)鍵數(shù)據(jù)上處于行業(yè)絕對領(lǐng)先地位：在用戶月度覆蓋方面，領(lǐng)先第二名優(yōu)酷土豆67.5%；而在月度觀看時長方面，超過第二位106%，比排名第二和第三的PPTV、優(yōu)酷土豆相加還多出1234.5萬個小時。
合并一個月后，愛奇藝、PPS就已完成視頻數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和廣告分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)遷移，并進行雙品牌多端投放系統(tǒng)切換，至此，愛奇藝、PPS銷售團隊能夠在一套系統(tǒng)中完成下單、監(jiān)測、效果分析等一系列廣告投放工作。
用戶在不同終端、不同時段接觸廣告的次數(shù)都能夠通過新的投放系統(tǒng)進行有效控制，針對不同類型廣告主的差異化投放需求，愛奇藝則通過雙品牌優(yōu)勢資源組合制定相應(yīng)的廣告投放方案。
由于移動視頻廣告的客戶投放數(shù)量直線上升，特別是汽車、化妝品、奢侈品、消費電子產(chǎn)品等行業(yè)的代表性品牌，逐漸從嘗試投放轉(zhuǎn)變?yōu)槌Ｒ?guī)投放。針對此，愛奇藝組建獨立的團隊銷售移動端廣告，與其他視頻網(wǎng)站的經(jīng)營方式區(qū)別開來。
目前，無論是流量絕對值還是廣告收入份額，愛奇藝都牢牢占據(jù)行業(yè)第一的位置。愛奇藝的移論動端流量達到全站流量的45%-50%，移動視頻廣告形式更趨成熟，營業(yè)收入增長速度開始超過PC端的整體增長速度。王湘君說：“今年Q4的移動端視頻廣告收入應(yīng)該可以占到整體規(guī)模的15%左右。”
全平臺大數(shù)據(jù)營銷
在大數(shù)據(jù)時代的今天，視頻網(wǎng)站優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容資源為品牌廣告營銷提供豐富的可能性和更多的傳播機會，而品牌元素與視頻內(nèi)容精準(zhǔn)結(jié)合則催生出更具價值的營銷體驗。對于愛奇藝和PPS而言，未來發(fā)展的重點一定是其有獨家優(yōu)勢的地方，這就是基于大數(shù)據(jù)的視頻營銷。
真正的大數(shù)據(jù)營銷要具備大數(shù)據(jù)的技術(shù)能力，以及足夠量級的平臺。愛奇藝和PPS合并后體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的力量。根據(jù)艾瑞MUT和IUT的8月數(shù)據(jù)，愛奇藝和PPS全網(wǎng)用戶月度覆蓋達到3.57億，移動視頻累計月度用戶覆蓋高達54.63%，在行業(yè)內(nèi)遙遙領(lǐng)先，合并后的規(guī)模化效益得以充分體現(xiàn)。
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析技術(shù)；畢業(yè)設(shè)計質(zhì)量分析
中圖分類號：TP393 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）11-0125-05
Abstract： Big data analysis technology is nowadays the most cutting-edge computer technology， through big data analysis technology can provide business decision-making basis for managers. In this paper， the work experience of the author's many years of Guiding College of traditional Chinese medicine（TCM） information technology graduates graduate design works， based on the data analysis technology of previous graduate design works quality analysis and research， and presents the final analysis results.
Key words： information technology； big data analysis technology； graduation design quality analysi
1 畢業(yè)設(shè)計工作現(xiàn)狀分析
1.1 什么是畢業(yè)設(shè)計工作
畢業(yè)設(shè)計是高職院校教學(xué)的最后一個實踐環(huán)節(jié)，是對所學(xué)知識全面的總結(jié)以及系統(tǒng)的運用，通過畢業(yè)設(shè)計，學(xué)生可將課堂上學(xué)習(xí)到的知識與實踐知識聯(lián)系起來，同時還可以鍛煉學(xué)生運用相關(guān)專業(yè)知識的能力。
畢業(yè)設(shè)計的難度要大于一般的課堂教學(xué)中的課程設(shè)計，因為通常畢業(yè)設(shè)計設(shè)計的知識面很廣，可以很好的鍛煉學(xué)生將理論知識運用到實踐中的能力。
1.2 畢業(yè)設(shè)計工作對于人才培養(yǎng)的重要意義
畢業(yè)設(shè)計工作對于一個即將踏入社會的學(xué)生來說是非常有意義的，具體包含以下幾個方面。
（1）畢業(yè)設(shè)計可以提高畢業(yè)生的綜合素質(zhì)和能力
在中醫(yī)院校信息技術(shù)類專業(yè)的教學(xué)中，畢業(yè)設(shè)計是教學(xué)的最后一個環(huán)節(jié)。學(xué)生在離開校園之前，要對其最后的理論知識與實踐應(yīng)用進行綜合訓(xùn)練，同時，學(xué)生綜合素質(zhì)也要得到相應(yīng)的培養(yǎng)和提高，畢業(yè)設(shè)計對提高畢業(yè)生的創(chuàng)新能力以及科研水平也有很大的幫助。
（2）畢業(yè)設(shè)計是學(xué)生進入工作崗位前的演練
畢業(yè)設(shè)計可以看做是對即將進入工作崗位的畢業(yè)生的最后演練，在校教育的最后一年，學(xué)生面臨多種選擇，就業(yè)、創(chuàng)業(yè)等。同時他們也面臨著四個轉(zhuǎn)變：從經(jīng)濟不獨立到經(jīng)濟即將獨立的個人轉(zhuǎn)變；從同齡人活動群體到非同齡人活動群體轉(zhuǎn)變；從教師指導(dǎo)下的學(xué)習(xí)、工作項獨立的學(xué)習(xí)、工作轉(zhuǎn)變；從學(xué)習(xí)為主到工作為主的生活節(jié)奏的轉(zhuǎn)變。
為了學(xué)生可以順利的步入競爭激烈的社會，畢業(yè)設(shè)計成為重要的過渡階段，在這一環(huán)節(jié)，可以迅速的增強學(xué)生的自信心，提高學(xué)生的綜合素質(zhì)和各項能力，增強學(xué)生的就業(yè)競爭力。
（3）畢業(yè)設(shè)計可以成為衡量專業(yè)教育水平的標(biāo)準(zhǔn)
畢業(yè)設(shè)計是學(xué)生對所學(xué)知識的運用，因此畢業(yè)設(shè)計的質(zhì)量在一定程度上可以代表所學(xué)專業(yè)的教育水平和總體的教學(xué)質(zhì)量。畢業(yè)設(shè)計是高校專業(yè)教育最后的一個環(huán)節(jié)，可以對教學(xué)的質(zhì)量進行綜合性的檢驗，是衡量高校專業(yè)教學(xué)總體水平的重要標(biāo)準(zhǔn)。
1.3 當(dāng)前畢業(yè)設(shè)計工作中存在的問題
（1）缺乏分析
在以往每一屆畢業(yè)生的畢業(yè)設(shè)計工作中，都只是簡簡單單的教師指導(dǎo)，學(xué)生主導(dǎo)執(zhí)行，然后到最后的畢業(yè)設(shè)計答辯，得到最終的結(jié)果，以往的畢業(yè)設(shè)計工作到這就結(jié)束了，缺乏最終的總結(jié)分析，通過對畢業(yè)設(shè)計工作的總結(jié)分析，畢業(yè)生才能更清楚明白的了解本次畢業(yè)設(shè)計自己畢業(yè)設(shè)計作品結(jié)果。
（2）對于存在的問題不清晰
在畢業(yè)設(shè)計工作過程中將會有許多的問題或矛盾出現(xiàn)，以往的畢業(yè)設(shè)計工作沒有將這些問題很好的呈現(xiàn)，更沒有發(fā)現(xiàn)這些問題的實質(zhì)所在，也就沒有很好的解決這些矛盾，所以畢業(yè)設(shè)計工作也就沒有體現(xiàn)出最重要的意義。
（3）學(xué)生評價不準(zhǔn)確
在當(dāng)畢業(yè)生根據(jù)自己的畢業(yè)設(shè)計作品而進行答辯時，各專業(yè)也都將會為每位畢業(yè)生的畢業(yè)設(shè)計作品給予相應(yīng)的分?jǐn)?shù)，人們往往會通過這個分?jǐn)?shù)去衡量一個畢業(yè)生，這往往是不準(zhǔn)確的，可能是由于在做畢業(yè)設(shè)計作品期間，學(xué)生忙于找工作等原因，影響到畢業(yè)設(shè)計的質(zhì)量，所以說以分?jǐn)?shù)衡量學(xué)生是不準(zhǔn)確的。
（4）對教學(xué)的指導(dǎo)意義不明確
畢業(yè)設(shè)計不僅僅是一個對學(xué)生的培訓(xùn)和實踐，也是衡量高校專業(yè)教學(xué)水平的一個很好的教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，但是目前許多專業(yè)中的畢業(yè)設(shè)計工作對各專業(yè)沒有推動作用，畢業(yè)設(shè)計工作反饋回來的結(jié)果對教學(xué)改革沒有明確的指導(dǎo)作用。
2 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)
2.1 什么是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通俗地講，是在多樣或巨量數(shù)據(jù)中快速收集和分析數(shù)據(jù)，獲得有價值信息的技術(shù)和能力，主要包括數(shù)據(jù)采集、存儲、 管理、分析挖掘、可視化等技術(shù)及其集成。
當(dāng)前，大數(shù)據(jù)不僅指數(shù)據(jù)量的巨大，更重要的是要對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取更多智能、深入、有價值的信息。大數(shù)據(jù)之所以具備戰(zhàn)略意義，之所以能夠有效提升競爭能力，不在于掌握了何等巨量的數(shù)據(jù)，而在于其有能力對這些有價值的數(shù)據(jù)進行處理和運用。沒有高性能的分析工具，大數(shù)據(jù)的意義與價值就不可能得到有效的洞察和釋放。因此，解決大數(shù)據(jù)問題的核心，是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)， 它是最終決定信息是否具有價值的決定性因素。
一般而言， 大數(shù)據(jù)分析主要涵括預(yù)測性分析能力 （Predictive Analytic Capabilities）、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理 （Data Quality and Master Data Management）、可視化分析（ Analytic Visualizations）、 語義引擎（ Semantic Engines）、數(shù)據(jù)挖掘算法（Data MiningAlgorithms）等五個基本方面。
具體的大數(shù)據(jù)處理方法有很多，但大數(shù)據(jù)處理的基本流程可以概括為四個步驟：采集；導(dǎo)入和預(yù)處理；統(tǒng)計和分析；挖掘。不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理，運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行數(shù)據(jù)處理，其基本理念可以凝煉為：要全體，不要抽樣；要效率，不要絕對精確；要相關(guān)，不要因果。從具體操作的層面來看，大數(shù)據(jù)處理可能用到的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)包括：數(shù)據(jù)采集、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)存取、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理、模型預(yù)測、結(jié)果呈現(xiàn)等。
2.2 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對畢業(yè)設(shè)計工作的意義與價值
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在畢業(yè)設(shè)計分析工作的過程中有著重要的使用價值，具體的價值主要包括以下幾方面內(nèi)容。
（1）大數(shù)據(jù)分析技術(shù)保障畢業(yè)設(shè)計分析工作順利開展。當(dāng)面對7屆（從2005屆到2011屆）畢業(yè)生，854件畢業(yè)設(shè)計作品時，沒有一個良好的技術(shù)手段，是無法對如何龐大的工作進行整理和匯總。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以解決數(shù)量大的問題，所以說大數(shù)據(jù)分析技術(shù)保障了工作的順利開展。
（2）大數(shù)據(jù)分析技術(shù)保障畢業(yè)設(shè)計分析工作順利進行。在面對如此多的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計整理時，將會遇到許多無用或錯誤的數(shù)據(jù)（俗稱“臟數(shù)據(jù)”），這些“臟數(shù)據(jù)”對畢業(yè)設(shè)計分析工作有著很大的影響。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在面對著這些“臟數(shù)據(jù)”，選擇刪掉，從而保障了畢業(yè)設(shè)計分析工作的順利進行。
（3）大數(shù)據(jù)分析技術(shù)保障畢業(yè)設(shè)計分析工作順利完成。當(dāng)完整對數(shù)據(jù)的整理和匯總后，這樣的工作其實僅僅完后了一部分，還要對這些數(shù)據(jù)進行整理分析，這才是本次工作的重點。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是對有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進行再一次的整理和分析，并將分析的結(jié)果以某種形式呈現(xiàn)，從而可以更直觀的表現(xiàn)出某種觀點，從而實現(xiàn)分析的最終目的。
3 畢業(yè)設(shè)計分析工作的目標(biāo)與流程
3.1 畢業(yè)設(shè)計分析工作預(yù)期實現(xiàn)的最終目標(biāo)
本次畢業(yè)設(shè)計分析工作主要為了解決上述中畢業(yè)設(shè)計工作中存在的問題，所有本次畢業(yè)設(shè)計分析工作的主要目標(biāo)有以下幾方面。
（1）整理分析歷屆畢業(yè)設(shè)計工作內(nèi)容。本次畢業(yè)設(shè)計數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計的數(shù)據(jù)概況如下：
3個專業(yè)：計算機科學(xué)與技術(shù)、信息管理與信息系統(tǒng)、專升本
7屆畢業(yè)生：從2005屆到2011屆7屆畢業(yè)生的畢業(yè)設(shè)計作品。
41位指導(dǎo)教師：統(tǒng)計7屆畢業(yè)生的所有指導(dǎo)教師信息。
854件畢業(yè)作品：統(tǒng)計7屆畢業(yè)設(shè)計中所有畢業(yè)設(shè)計作品的全部信息。
（2）客觀的評價學(xué)生。在本次畢業(yè)設(shè)計分析工作中，分析了學(xué)生的畢業(yè)設(shè)計成績和指導(dǎo)教師的指導(dǎo)時間，通過時間的長短可以較為客觀的評價學(xué)生的能力。
（3）將存在問題呈現(xiàn)，直面問題。將畢業(yè)設(shè)計質(zhì)量分析的結(jié)果以繪圖的方式呈現(xiàn)，直觀的看出畢業(yè)設(shè)計工作中存在的問題與矛盾，促進問題與矛盾的解決，從而使畢業(yè)設(shè)計工作在以后的開展過程中更加有力、有序的進行。
（3）以強有力的數(shù)據(jù)分析推動教學(xué)改革。通過對畢業(yè)設(shè)計作品質(zhì)量進行分析，從而可以查看出學(xué)生總體的學(xué)習(xí)范圍，并且可以促進教學(xué)內(nèi)容的改變，推動教學(xué)體系的前進。
3.2 畢業(yè)設(shè)計分析工作的階段和流程
本次畢業(yè)設(shè)計工作主要有四個階段，分別是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)解釋，具體每個階段的工作內(nèi)容以及工作目標(biāo)詳見表1所述。
4 畢業(yè)設(shè)計分析數(shù)據(jù)模型設(shè)計
（1）相關(guān)分析模型
相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系。例如，在本次的畢業(yè)設(shè)計質(zhì)量分析中，以X和Y分別記一個畢業(yè)設(shè)計作品質(zhì)量和該作品畢業(yè)生的性別，或分別記畢業(yè)設(shè)計作品質(zhì)量與指導(dǎo)教師的指導(dǎo)時間，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關(guān)關(guān)系分析。
相關(guān)關(guān)系分析模型也是本次大數(shù)據(jù)分析過程中使用的主要的分析依據(jù)模型。
（2）對應(yīng)分析模型
對應(yīng)分析也稱關(guān)聯(lián)分析，通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量的各個類別之間的對應(yīng)關(guān)系。對應(yīng)分析的基本思想是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點的形式在較低維的空間中表示出來。在本次畢業(yè)設(shè)計質(zhì)量分析中，使用對應(yīng)分析模型主要是為了以點的形式形成趨勢，從而可以在趨勢中看到數(shù)據(jù)波動變化。
（3）對比分析模型
對比分析是按照同一個參考依據(jù)，將同一類別的不同變量放在一起形成對比，通過不同變量的變化趨勢，進而分析變量之間存在的某種關(guān)系。
根據(jù)上述的分析模型進行相關(guān)數(shù)據(jù)的采集收集以及整理過程，如整理畢業(yè)設(shè)計成果形式數(shù)據(jù)分析時的內(nèi)容如圖2所示。
5 畢業(yè)設(shè)計分析工作指標(biāo)設(shè)計
在本次畢業(yè)設(shè)計分析工作過程中，整理的大量指標(biāo)及其數(shù)據(jù)，具體的指標(biāo)有教師指導(dǎo)畢業(yè)設(shè)計的數(shù)量、畢業(yè)設(shè)計成果形式、科研項目衍生課題數(shù)量、參加二次答辯分析、不同軟件開發(fā)技術(shù)的畢業(yè)設(shè)計作品、不同數(shù)據(jù)庫技術(shù)的畢業(yè)設(shè)計作品、不同作品成果形式的畢業(yè)設(shè)計作品數(shù)量、作品擴展形式等眾多分析指標(biāo)，分析指標(biāo)的具體內(nèi)容詳見表2所述。
6 畢業(yè)設(shè)計工作分析結(jié)果
6.1 分析報告結(jié)果形態(tài)
筆者與團隊經(jīng)過長時間的整理，最終將如此多的數(shù)據(jù)整理匯總，并對畢業(yè)設(shè)計作品的質(zhì)量進行分析，本次分析的結(jié)果改變了以往紙質(zhì)分析報告的常規(guī)，本次的畢業(yè)設(shè)計質(zhì)量分析結(jié)果以Web化的形式呈現(xiàn)，網(wǎng)站地址為：http：//，如圖3所示。
本次的分析結(jié)果以網(wǎng)站的形式呈現(xiàn)，這樣這設(shè)計的主要目的及意義有以下幾方面內(nèi)容。
（1）方便快捷。本次主要使用的是ECharts畫圖的方式，運用ECharts多種繪圖的方式，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到ECharts畫圖代碼中，可直接生成圖像，也可對圖像進行形狀改變，從而方便快捷。
（2）修改整理方便。當(dāng)在分析的過程中，可能發(fā)現(xiàn)某些數(shù)值或字段是缺失或錯誤的，可在源數(shù)據(jù)中進行準(zhǔn)確查找，并可將查找后的結(jié)果直接寫在代碼中，這將會自動從新繪制新的圖形，從而可以在修改、查錯的過程提供方便。
（3）分析結(jié)果直觀、效果強。以網(wǎng)站形式將分析的結(jié)果呈現(xiàn)，可以直觀、方便地看到畢業(yè)設(shè)計質(zhì)量分析的結(jié)果，同時也可根據(jù)每個分析指標(biāo)結(jié)果的色彩不同，從而可以更加直觀的展示出各個字段之間的差異性，從而使分析的結(jié)果更具有可視化。
6.2 分析結(jié)果呈現(xiàn)
（1）歷屆教師指導(dǎo)畢業(yè)設(shè)計作品成績層次匯總分析
首先對歷屆教師指導(dǎo)畢業(yè)設(shè)計數(shù)量進行統(tǒng)計，具體統(tǒng)計結(jié)果如圖4所示。
然后對歷屆教師指導(dǎo)畢業(yè)設(shè)計作品成績進行統(tǒng)計，并對其成績層次比例進行匯總分析，具體分析結(jié)果如圖4所示。
從圖4中可以看出，歷屆教師人均指導(dǎo)畢業(yè)設(shè)計的數(shù)量成逐步上升趨勢，從圖5教師指導(dǎo)畢業(yè)設(shè)計的質(zhì)量來看，所有的畢業(yè)設(shè)計中，優(yōu)秀比率在30%以上的教師有9人（22%），優(yōu)秀比率在30%以下的教師有32人（78%），從而充分的說明了，教師指導(dǎo)的力度不夠，從而促使畢業(yè)設(shè)計的優(yōu)秀率偏低。
（2）指導(dǎo)教師初評成績分析
對歷屆指導(dǎo)教師初評平均成績與畢業(yè)設(shè)計參加一次答辯時的平均成績進行統(tǒng)計分析，統(tǒng)計結(jié)果如圖6所示。
從圖中可以看出，指導(dǎo)教師給自己所指導(dǎo)的畢業(yè)設(shè)計的打分（平均值），普遍高于一次答辯時評委組給相應(yīng)畢業(yè)設(shè)計的打分（平均值）。
充分的體現(xiàn)出指導(dǎo)教師對自己所指導(dǎo)的畢業(yè)設(shè)計作品的存在一定的“私心”，指導(dǎo)教師沒有進行嚴(yán)格把關(guān)，展現(xiàn)出畢業(yè)設(shè)計工作中的問題。
（3）畢業(yè)設(shè)計所用軟件開發(fā)技術(shù)分析
對歷屆畢業(yè)設(shè)計作品中所使用的軟件開發(fā)技術(shù)進行統(tǒng)計分析，結(jié)果如圖7所示。
在本次分析的過程中，也根據(jù)性別進行統(tǒng)計，統(tǒng)計分析結(jié)果如圖7所示。
通過兩個分析結(jié)果，可以看出HTML/CSS和JS/Jquery是畢業(yè)設(shè)計中用的最多的技術(shù)；.NET、C#的比例也較高，但從趨勢來看，C#的比例有下降趨勢；JAVA、JSP和C/C++呈上升趨勢；PHP的比例相對穩(wěn)定；ASP技術(shù)明顯呈下降趨勢。結(jié)合性別分析發(fā)現(xiàn)，男生中，使用C#與使用JAVA的人數(shù)基本持平，約為1.3：1，而女生中，這一比例達到2.8：1，說明女生更傾向于使用C#。
根據(jù)上述的分析，可以為本專業(yè)類教學(xué)內(nèi)容體系的改變提供重要的依據(jù)，學(xué)院可以根據(jù)學(xué)生使用的比率而進行教學(xué)內(nèi)容的改革。
7 畢業(yè)設(shè)計分析工作存在的不足與改進
7.1 存在的不足
（1）指標(biāo)點少。由于本次畢業(yè)設(shè)計分析工作是第一次對畢業(yè)設(shè)計質(zhì)量進行分析，所以在設(shè)計和整理的過程中所使用的指標(biāo)點都較少，所以造成本次畢業(yè)設(shè)計分析內(nèi)容有待升華。
（2）關(guān)聯(lián)性低。在進行關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析時，對收集到的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析較低，沒有充分的發(fā)揮出每一個字段的價值，同時，在本次畢業(yè)設(shè)計質(zhì)量分析中，關(guān)聯(lián)分析力度不足，如沒有對畢業(yè)生的在校職位與畢業(yè)設(shè)計最終成績分析、指導(dǎo)教師的年齡與指導(dǎo)畢業(yè)設(shè)計作品成績分析等，這都是本次畢業(yè)設(shè)計分析工作中的所欠缺的。
（3）數(shù)據(jù)清洗度不高。雖然在前期對數(shù)據(jù)進行清洗處理，但是處理的力度不夠，所以在分析過程中，仍能發(fā)現(xiàn)存在許多錯誤的數(shù)據(jù)，這樣給畢業(yè)設(shè)計分析工作帶來了一定的影響。
7.2 下一步計劃
根據(jù)本次畢業(yè)設(shè)計分析工作中存在的問題，在以后的分析工作中，將加大對指標(biāo)點的統(tǒng)計整理，如學(xué)生的籍貫、學(xué)生在校期間獲得的獎項、教師的工齡、教師的性別等等，同時也將增加每個指標(biāo)點之間的關(guān)聯(lián)分析，從而使每個指標(biāo)點數(shù)據(jù)更加有意義。
8 結(jié)束語
隨著國家技術(shù)的不斷發(fā)展，信息化的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析也起到了越來越大的作用，為每個項目的發(fā)展和前進提供了重要的依據(jù)。本文也結(jié)合了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對畢業(yè)設(shè)計作品進行質(zhì)量分析，從分析結(jié)果中得到許多的結(jié)論，也為教學(xué)改革提供依據(jù)，從而也推動了整個教學(xué)內(nèi)容體系的完整和發(fā)展。
參考文獻：
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關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 企業(yè) 競爭情報 數(shù)據(jù)挖掘
中圖分類號： G250.2 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1003-6938（2012）06－0009-06
1 引言
隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的普及利用，各種終端設(shè)備記錄了人類社會復(fù)雜頻繁的信息行為從而產(chǎn)生了驚人的數(shù)據(jù)量。據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（IDC）的研究報告稱，2011年全球被創(chuàng)建和被復(fù)制的數(shù)據(jù)總量為1.8ZB，并預(yù)測到2020年，全球?qū)碛?5ZB（1ZB=10億TB）的數(shù)據(jù)量［1］。大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和領(lǐng)域，被視為“未來的新石油” ，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素。隨著消費者、企業(yè)、各個經(jīng)濟領(lǐng)域不斷挖掘大數(shù)據(jù)的潛力，我們正處在一個巨大浪潮的尖峰，這個浪潮就是大數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)率提高、經(jīng)濟增長以及新的競爭形勢和新價值的產(chǎn)生［2］。近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)研究和應(yīng)用迅速發(fā)展，許多國家已經(jīng)意識到了大數(shù)據(jù)的重要性，并作為戰(zhàn)略性技術(shù)大力推動其發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已悄然而至。
2 大數(shù)據(jù)的含義與特征
目前對大數(shù)據(jù)還沒有標(biāo)準(zhǔn)的定義，通常認(rèn)為它是一種數(shù)據(jù)量很大、數(shù)據(jù)形式多樣化的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、數(shù)據(jù)科學(xué)家John Rauser曾提到一個簡單的定義：大數(shù)據(jù)是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大數(shù)據(jù)量［3］。維基百科定義為：大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合［4］。百度百科定義為：大數(shù)據(jù)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)［5］。IBM從三個基本特性角度來定義大數(shù)據(jù)，即：“3V”：體量（Volume），速度（Velocity）和多樣性（Variety）。也有人為大數(shù)據(jù)包括三個要素，即：大分析（Big Analytic）、大帶寬（Big Bandwidth）和大內(nèi)容（Big Content）［6］。
概括起來，大數(shù)據(jù)的特征主要體現(xiàn)在如下幾個方面：
（1）數(shù)據(jù)總量規(guī)模增長巨大。同一類型的數(shù)據(jù)在快速增長，目前在傳感器網(wǎng)絡(luò)、地理信息導(dǎo)航系統(tǒng)、社會網(wǎng)絡(luò)（如微博）、即時通訊（如QQ）、電子商務(wù)（如淘寶）、數(shù)字圖書館、網(wǎng)絡(luò)日志等領(lǐng)域都產(chǎn)生了龐大的數(shù)據(jù)，規(guī)模在不斷擴大。如淘寶目前每天活躍數(shù)據(jù)量已經(jīng)超過50TB，共有4億條產(chǎn)品信息和2億多名注冊用戶在上面活動。零售巨頭沃爾瑪每小時都要處理100多萬筆客戶交易，數(shù)據(jù)庫估計超過2500萬億字節(jié)——相當(dāng)于美國國會圖書館書籍?dāng)?shù)的167倍，而移動互聯(lián)網(wǎng)用戶發(fā)送和上傳的數(shù)據(jù)量達到1.3EB［7］。
（2）數(shù)據(jù)增長的速度呈指數(shù)級持續(xù)增長。目前很多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)都以驚人的速度增長，根據(jù)WinterCorp的調(diào)查顯示，最大的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量每兩年增加3倍（年均增長率為173%），其增長速度遠(yuǎn)超摩爾定律增長速度。照此計算，2015年最大數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量將逼近100PB［8］。大數(shù)據(jù)的動態(tài)性強，要求分析處理應(yīng)快速響應(yīng)，在動態(tài)變化的環(huán)境中快速完成分析過程，有些甚至必須實時分析，否則這些結(jié)果可能就是過時、無效的。如導(dǎo)航定位系統(tǒng)、股票分析系統(tǒng)等對數(shù)據(jù)實時處理有著較高的要求，大數(shù)據(jù)分析和處理的方法必須能快速地適應(yīng)相關(guān)業(yè)務(wù)更新頻率加快的需求。
（3）新的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)類型在不斷增加。目前產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域在不斷增加，數(shù)據(jù)類型不僅包括普通文本、照片、動畫、音頻與視頻等，還有像位置信息、鏈接信息等新類型的數(shù)據(jù)。伴隨著社交網(wǎng)絡(luò)、移動計算和傳感器等新技術(shù)不斷的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)中有許多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，沒有特定的描述模型，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是不固定、不完全或不規(guī)則的。
（4）數(shù)據(jù)的價值日益突現(xiàn)。大數(shù)據(jù)猶如一座富礦，通過海量數(shù)據(jù)的處理、整合分析，可以發(fā)現(xiàn)新的知識，從而創(chuàng)造新的更大的價值。大數(shù)據(jù)為許多行業(yè)帶來新的商機和發(fā)展機遇，充分利用大數(shù)據(jù)可為企業(yè)帶來強大的競爭力。大數(shù)據(jù)分析能從龐大的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)稀疏而有高價值的知識和規(guī)律，為預(yù)測和決策提供相關(guān)支持。如視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)量通常十分大，雖然絕大部分可能沒有實際利用價值，但幾秒鏡頭捕捉到某罪犯體貌特征，可能對公安部門而言就是十分珍貴的。大數(shù)據(jù)分析就是要進行披沙揀金，發(fā)現(xiàn)這些珍貴的信息。
綜上所述，對于大數(shù)據(jù)中“大”的理解，主要有兩個方面，第一是指大量的、快速增長的數(shù)據(jù)，第二則是數(shù)據(jù)中所蘊含的價值量較大。可見，大數(shù)據(jù)之“大”，并不光是指數(shù)據(jù)的數(shù)量之大，它的意義還在于數(shù)據(jù)的價值之大。
3 大數(shù)據(jù)對企業(yè)競爭情報的影響
情報研究是利用數(shù)據(jù)和信息提煉出有價值的情報，為決策提供有關(guān)方案，也就是對數(shù)據(jù)進行處理、組織和解釋，以揭示其潛在的知識，轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行利用的情報。企業(yè)競爭情報分析就是從原始的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)關(guān)于競爭環(huán)境、競爭對手和競爭策略情報的過程，從而形成高附加價值的產(chǎn)品。因此，大數(shù)據(jù)分析在對象、運用的方法和目標(biāo)等方面都與企業(yè)競爭情報研究有許多交集，大數(shù)據(jù)的興起必然對企業(yè)競爭情報產(chǎn)生深刻的影響。
3.1 企業(yè)提升競爭力需要大數(shù)據(jù)的支持
數(shù)據(jù)競爭已經(jīng)成為企業(yè)提升核心競爭力的利器。來自各個方面零碎的龐大數(shù)據(jù)融合在一起，可以構(gòu)建出企業(yè)競爭的全景圖，洞察到競爭環(huán)境和競爭對手的細(xì)微變化，從而快速響應(yīng)，制定有效競爭策略。龐大的數(shù)據(jù)更具有統(tǒng)計意義，能為各種預(yù)測模型提供支持，從而能預(yù)測未來的發(fā)展趨勢，幫助企業(yè)獲得先機。相關(guān)的數(shù)據(jù)整合在一起，能不斷產(chǎn)生新的信息和知識，有助于提高生產(chǎn)率、降低經(jīng)營成本。如2008年初，阿里巴巴平臺上整個買家的詢盤數(shù)急劇下滑，自然導(dǎo)致買盤的下降，說明歐美對中國采購量在下滑。海關(guān)是賣了貨出去以后再獲得數(shù)據(jù)，而阿里巴巴提前半年時間就從詢盤上推斷出世界貿(mào)易發(fā)生變化了［9］。企業(yè)的競爭不再只是勞動生產(chǎn)率的競爭，而是知識生產(chǎn)率的競爭。數(shù)據(jù)是信息的載體，是知識的源泉，是企業(yè)創(chuàng)造價值和利潤的原材料，因此，基于知識的競爭將集中體現(xiàn)在基于數(shù)據(jù)的競爭上。正如馬云所說，未來是數(shù)據(jù)競爭的時代，誰擁有數(shù)據(jù)，誰就擁有未來。如今各行各業(yè)都出現(xiàn)了以數(shù)據(jù)分析為競爭力的企業(yè)，它們都是在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上與其他企業(yè)展開競爭，以提升核心競爭能力，保持或獲得行業(yè)領(lǐng)先地位，如谷歌、寶潔、沃爾瑪?shù)仁澜缰尽Ｎ譅柆斁徒⒘艘粋€超大的數(shù)據(jù)中心，其存儲能力高達4PB以上，通過大數(shù)據(jù)分析，沃爾瑪掌握了顧客的購買習(xí)慣，不同商品一起購買的概率，購買者在商店所穿行的路線、購買時間和地點，從而確定商品的上架布局以及對分類進行優(yōu)化；決定對各個商店的不同商品進行增減，以保持最優(yōu)的庫存，降低成本；洞察銷售全局，瞬間捕獲到各種細(xì)微的變化，從而快速響應(yīng)，制定營銷策略；利用大數(shù)據(jù)工具對供應(yīng)鏈進行分析以選擇供應(yīng)商、優(yōu)化物流配送方案和進行價格談判等；利用大數(shù)據(jù)分析工具對熱銷商品品種和庫存的趨勢進行分析，以選定需要補充的商品，分析顧客購買趨勢和季節(jié)性購買模式，以確定降價商品，并對其數(shù)量和運作做出反應(yīng)［10］。可見，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，對數(shù)據(jù)的掌控可以形成對市場的支配，并且獲取巨大的回報。大數(shù)據(jù)是企業(yè)用于提升核心能力的重要手段，而為提升企業(yè)競爭優(yōu)勢的大數(shù)據(jù)分析是企業(yè)競爭情報研究的重要范疇。
4.2 注重數(shù)據(jù)的清洗與過濾
大數(shù)據(jù)時代企業(yè)所要處理的數(shù)據(jù)比較多，但數(shù)據(jù)的質(zhì)量往往參差不齊，如有些數(shù)據(jù)不一致或不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)陳舊以及人為造成的錯誤等，通常被稱之為“臟數(shù)據(jù)”。由于數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動，因而數(shù)據(jù)質(zhì)量顯得十分重要。“臟數(shù)據(jù)”往往導(dǎo)致分析結(jié)果的不正確，進而影響到?jīng)Q策的準(zhǔn)確性。由于大部分的數(shù)據(jù)庫是動態(tài)的，許多數(shù)據(jù)是不完整的、冗余的、稀疏甚至是錯誤的，這將會給數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)帶來困難。由于人為因素的影響，如數(shù)據(jù)的加工處理以及主觀選取數(shù)據(jù)等，從而使得數(shù)據(jù)具有某些噪聲，會影響數(shù)據(jù)分析模式抽取的準(zhǔn)確性。大量冗余數(shù)據(jù)也會影響到分析的準(zhǔn)確性和效率。因此，在數(shù)據(jù)挖掘分析時，首先需要進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，也就是要對數(shù)據(jù)進行凈化和過濾，刪除一些無關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗是一個減少錯誤和不一致性、解決對象識別的過程［12］。一般通過概率統(tǒng)計等原理查找數(shù)值異常的記錄。如在網(wǎng)站的日志文件數(shù)據(jù)處理中，可以通過檢查URL的后綴刪除認(rèn)為不相關(guān)的數(shù)據(jù)，可使用一個缺省的后綴名列表幫助刪除文件，去掉一些不能反映用戶行為的記錄，過濾一些請求錯誤和失敗的記錄等。
在大數(shù)據(jù)時代，不能不計成本盲目的收集各種海量的數(shù)據(jù)，否則將成為一種嚴(yán)重的負(fù)擔(dān)。數(shù)據(jù)的體量只是大數(shù)據(jù)的一個特征，而數(shù)據(jù)的價值、傳遞速度和持續(xù)性才是關(guān)鍵。為了達到這些目標(biāo)，企業(yè)競爭情報收集可以采用最小數(shù)據(jù)集的方法，指通過收集具有代表性的最少的數(shù)據(jù)，更好地掌握一個觀察對象所有的特點或者一個事件所處狀態(tài)，其核心是針對被觀察的對象建立一套精簡實用的數(shù)據(jù)指標(biāo)，采用一定取樣標(biāo)準(zhǔn)選擇和過濾相關(guān)數(shù)據(jù)。總之，通過對數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制和管理，可以提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，進一步提高競爭情報工作的效益。
4.3 關(guān)注新數(shù)據(jù)類型的分析方法
在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)無論是日常運營，還是重大戰(zhàn)略決策，都會在各種各樣的信息系統(tǒng)中留下各種數(shù)據(jù)記錄，這些數(shù)據(jù)通過技術(shù)整合起來，可以再現(xiàn)一個企業(yè)的運行軌跡和發(fā)展全景。競爭情報研究就是發(fā)現(xiàn)有價值的知識和模式，洞察企業(yè)競爭環(huán)境，預(yù)測未來，從而獲得競爭優(yōu)勢。隨著信息技術(shù)的普及應(yīng)用，新的數(shù)據(jù)類型不斷產(chǎn)生，下面一些新的數(shù)據(jù)類型和分析方法值得關(guān)注。
（1）實時數(shù)據(jù)。如微博、短信等大量的動態(tài)數(shù)據(jù)流，是一種十分重要的競爭情報源。數(shù)據(jù)流挖掘是對數(shù)據(jù)進行單遍現(xiàn)行掃描，快速處理數(shù)據(jù)，提供實時近似結(jié)果的技術(shù)。如窗口技術(shù)采用分而治之的策略，將流數(shù)據(jù)按照特定的需求分配到不同的窗口，進入窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)才會被處理，以減少分析處理的數(shù)據(jù)量；而概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)技術(shù)將數(shù)據(jù)流進行概括統(tǒng)計的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)代表原始數(shù)據(jù)，而不是保留數(shù)據(jù)流中的全部數(shù)據(jù)，從而減少處理的數(shù)據(jù)量［13］。在大數(shù)據(jù)時代，競爭情報分析的數(shù)據(jù)許多是連續(xù)、快速、隨時間變化的，對如此巨大的數(shù)據(jù)流，企圖存儲或者掃描所有的數(shù)據(jù)都是不實際的，只有采用動態(tài)的數(shù)據(jù)流挖掘分析技術(shù)才能有效解決數(shù)據(jù)的沖擊，獲得實時近似的結(jié)果。數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)能為競爭情報提供實時查詢服務(wù)和處理，從而促使企業(yè)的“觸角”保持足夠的敏捷性。
（2）動態(tài)數(shù)據(jù)。從時間的維度發(fā)現(xiàn)有關(guān)變化規(guī)律。時間序列分析是指從大量不同時間重復(fù)測得的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)前后數(shù)據(jù)相似或者有規(guī)律的模式、趨勢和突變的方法，主要的技術(shù)主要是相似模式發(fā)現(xiàn)，包括相似模式聚類和相似模式搜索時間序列，采用的主要挖掘方法主要有小波變換法和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法［14］等。在大數(shù)據(jù)時代，各種數(shù)據(jù)源源不斷的產(chǎn)生，比如交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)站訪問日志等，從中必然會呈現(xiàn)出時間上的規(guī)律，企業(yè)希望從積累了大量的歷史數(shù)據(jù)中分析出一些模式，以便從中發(fā)現(xiàn)商業(yè)機會，通過趨勢分析，甚至預(yù)先發(fā)現(xiàn)一些正在新涌現(xiàn)出來的機會，比如企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)時間序列分析了解產(chǎn)品銷售的旺季和淡季，制定針對性的營銷策略，減少生產(chǎn)和銷售的波動性，從而獲得利潤和競爭優(yōu)勢。
（3）關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)技術(shù)是分析數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，將孤立、離散的數(shù)據(jù)點結(jié)合產(chǎn)生數(shù)據(jù)鏈或者數(shù)據(jù)圖，隨后從多個數(shù)據(jù)源中查出匹配給定關(guān)聯(lián)模式的實例、最后再對匹配的實例評估。目前已應(yīng)用的主要方法有：圖論的稀有度監(jiān)測法、圖熵法和基于謂詞的邏輯歸納推理法等［15］。關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)技術(shù)特別適合于動態(tài)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)未知的模式，而大數(shù)據(jù)中隱含了大量未知、潛在的關(guān)系，新模式的發(fā)現(xiàn)有利于企業(yè)采取“藍海”戰(zhàn)略，搶占先機，從而獲得競爭優(yōu)勢。
（4）社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。社會網(wǎng)絡(luò)分析也叫鏈接挖掘，是通過網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系分析探討網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及屬性特征，其挖掘重要任務(wù)的是基于鏈接的節(jié)點排序、基于鏈接節(jié)點的分類、節(jié)點聚類、鏈接預(yù)測、子圖發(fā)現(xiàn)等［16］。在大數(shù)據(jù)時代，大量相關(guān)的數(shù)據(jù)聚合在一起，相互支撐解釋和印證，形成了復(fù)雜的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系具有非常重要的價值，如通過消費者行為的鏈接數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)傳銷顧客網(wǎng)絡(luò)，從而制定找出利潤最大化的顧客群，又如從人際關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的中心度來分析競爭對手，從而制定相關(guān)的競爭策略等。
4.4 促進數(shù)據(jù)分析的可視化
數(shù)據(jù)可視化技術(shù)指的是運用計算機圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像顯示出來，并進行交互處理的方法和技術(shù)，其本質(zhì)是從抽象數(shù)據(jù)到可視化結(jié)構(gòu)的映射。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)只是原材料，其真正的價值需要通過知識和情報來實現(xiàn)。企業(yè)競爭情報分析的結(jié)果必須是可理解的，才能較為容易地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。可視化可以反映數(shù)據(jù)的語義關(guān)系，加快數(shù)據(jù)的處理速度，使龐大的數(shù)據(jù)得到充分有效利用；可以在人與數(shù)據(jù)間實現(xiàn)交互，幫助人們觀察到數(shù)據(jù)中隱含的問題，為發(fā)現(xiàn)和理解有關(guān)規(guī)律提供有力工具。可視化使競爭情報更加易于理解和運用。采用一定的分析模型將相關(guān)的數(shù)據(jù)組織在一起，直觀地表達競爭情報和競爭情報之間的邏輯關(guān)系，如進行一些關(guān)聯(lián)分析，以生動形象的方式顯示描繪人物、公司和事件之間的聯(lián)系，探索事件、人、地點、產(chǎn)品和組織間潛在關(guān)系并預(yù)測可能產(chǎn)生的結(jié)果，輔助決策過程。可視化可作為一種基礎(chǔ)技術(shù)嵌入到企業(yè)競爭情報分析工具中，人們總是希望看到研究報告中的生動圖像，而不是一大堆枯燥的數(shù)據(jù)，企業(yè)競爭情報研究結(jié)果通過可視化方式，采用不同數(shù)據(jù)維度提供給不同層次的決策者使用，便于理解，支持企業(yè)高效運營。因此，可視化技術(shù)是大數(shù)據(jù)時代企業(yè)競爭情報研究的有效工具。
4.5 探索大數(shù)據(jù)新的分析技術(shù)和工具的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)時代企業(yè)競爭情報面臨的數(shù)據(jù)量是無法比擬的，對一些實時性要求較高的決策，分析方法的速度和效率顯得十分重要。傳統(tǒng)的競爭情報分析方法顯然難于處理不斷增長的、龐大的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)，只有借助新的處理技術(shù)才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)提取和清洗、分析和利用。目前大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)研究已取得一定的進展。如“MapReduce”是一種簡潔的并行計算模型，它在系統(tǒng)層面解決了擴展性、容錯性等問題，通過接受用戶編寫的函數(shù)，自動地在可伸縮的大規(guī)模集群上并行執(zhí)行，從而可以處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)。“MapReduce”具有簡潔的模型、良好的擴展性、容錯性和并行性，可以進行復(fù)雜深入的數(shù)據(jù)分析，隨著其性能的不斷改進和分析能力的不斷增強，能夠幫助人們從大數(shù)據(jù)中分析和發(fā)現(xiàn)有用的知識［17］。如何提高數(shù)據(jù)挖掘算法的效率和適應(yīng)性，使挖掘方法具有一定規(guī)模的伸縮性，是數(shù)據(jù)分析較為突出的問題。應(yīng)用實時性技術(shù)和分布并行算法技術(shù)是提高數(shù)據(jù)挖掘方法效率和實用化的有效途徑。此外，統(tǒng)計分析語言標(biāo)準(zhǔn)化也有助于提高數(shù)據(jù)分析效果。如R語言是主要用于統(tǒng)計分析、繪圖的語言和操作環(huán)境，其功能包括數(shù)據(jù)存儲和處理系統(tǒng)、數(shù)組運算工具、完整連貫的統(tǒng)計分析工具。R語言針對大數(shù)據(jù)將廣泛使用的統(tǒng)計算法進行了優(yōu)化，能夠在短暫的時間內(nèi)從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的信息［18］。目前業(yè)界對大數(shù)據(jù)的處理分析方法已開始進行了一些探索，并且開發(fā)了一些相關(guān)的工具。企業(yè)競爭情報研究應(yīng)該針對大數(shù)據(jù)的特點，吸收和融合數(shù)據(jù)挖掘分析新的技術(shù)方法，不斷創(chuàng)新和發(fā)展。
5 結(jié)語
企業(yè)競爭情報可以幫助企業(yè)洞察競爭環(huán)境，發(fā)現(xiàn)新的競爭對手、判斷競爭的發(fā)展性動向，及時做出相關(guān)的反應(yīng)，從而獲得較大的競爭優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)提供了一個全新的信息生態(tài)環(huán)境，給企業(yè)競爭情報研究帶來了深刻的影響，促使其不斷地創(chuàng)新和變革，以適應(yīng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)時代獲取核心競爭力的需求。大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)競爭情報研究將走傳統(tǒng)情報分析方法與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合的發(fā)展道路。目前基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)競爭情報研究剛剛起步，許多問題仍然需要進一步探討。
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