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数据分析方向范文1
【关键词】大数据时代；运动训练科学；研究方向
引 言
运动训练科学的基本理论在1960至1970年基本形成，而研究则在1990年后正式开始。运动训练科学属于自然科学尤其是数学、化学、物理学、生物学、生理学等科学的产物。传统的运动训练科学遵循的是小数据研究理念与模式，然而，随着大数据的到来，小数据所展现出来的碎片化、分散化的特点不能完全的反映运动训练的模式，而大数据的分析存储、收集、使用数据的能力则在运动训练科学中逐渐应用。从训练人员身上的传感器、可穿戴设备以及场内的摄像头，再到服务人员手中的互联网以及终端设备，这其中大量的数据已经被收集起来，进而为以后的训练服务应用。不论是受伤运动员的训练还是教练的战术布置，都已经更加完整已经呈现在我们面前。可见在大数据时代的到来，为运动训练科学提供了重要的帮助。也为运动训练科学领域注入了新的生机与活力，推动其在科学化研究和运动训练现代化研究的发展，解决了在运动训练中许多遗留下来的问题，并且提供了新的研究方法思路，为运动训练科学开辟了一条新的研究道路。
一、大数据时代下运动训练科学的研究现状
在大数据的背景下，不论是运动员的恢复、预防或伤病，运动竞赛的过程，运动的训练的评价和效果，还是在竞赛过程中的战术分析与安排、运动员的选材、运动训练的时间等都与大数据有着紧密地联系。因此，在大数据时代下如何从众多的数据中寻找在运动训练中各种数据之间的联系，发现隐藏在运动之中的秘密，从而准确的为运动员或者在训练中提供有效的数据，帮助运动员到达合理的身体状态与竞赛成绩是对运动训练科学是极为必要的。如今大的数据的出现帮助在田径、游泳、篮球、足球、棒球、羽毛球等运动提供了一定的数据支持，为竞技赛场增添了一丝色彩，潜移默化的改变着运动训练科学领域的认知。
高尔夫球运动受到了各国运动员的喜爱，如今运动员也正是依靠数据分析来帮助他们在技术方面、训练方面更加全面，以此提高他们的训练成绩。例如Track Man技术是帮助运动员测量在每次击球后的击球方向、旋转速度、角度和力度等，然后通过数据软件等进行分析，帮助运动员了解自己的数据之后，更加针对性的进行训练。在上个世纪八十年代，美国男子职业篮球联赛就通过数据来展示运动员在场上的得分、进攻、掩护、挡拆、对抗数据，经过近四十年的数据积累，裁判可以根据比赛回放等来进行更好的判断，教练也可以利用数据对战术进行分析安排。截至目前为止，凡是聘请了数据分析师的球队俱乐部平均胜率都打到六成以上，而其他俱乐部仅有40%的胜率。在某些运动中运动员可以通过佩戴传感器来检测运动员的心率、垂直弹跳以及加速度等，从而保障运动员的生命安全，并且制定相应的训练，提高运动员的运动能力。
在德国，每一个足球场地四周布置传感器，甚至在每位球员的训练中也都放置了传感器来对运动员的运动变化细节进行分析。这些数据会在很短的时间内传到终端平台中，有由教练对这些运动员的运动轨迹、攻击范围以及运球的速率等相关信息进行战术分析；在网球的训练中，也有许多场地安置了传感器来捕捉网球的发球速率、旋转、发球角度等来判断球员的打法、击球特点。为战术的安排提供强有力的数据支持。而运动员的发球失误率以及非受迫性失误上升时，教练则会判断球员的体力或者心理状态不足。除了这两项运动外，乒乓球、羽毛球、棒球等都通过这种独特的数据方式来帮助球队以最小的经济利益获取成功，从而提高运动员的比赛成绩。
二、大数据背景下运动训练科学的研究方向
（一）明确运动科学训练研究对象
在大数据背景下要想确定运动训练科学的研究方向，首先要明确习研究对象。而我国近代运动训练科学是一种实体的研究，不依赖于其他事物外部复杂的实体。而在实体的研究中主要利用分解还原的研究方法，在数据的研究模式采用小数据研究。例如，在竞技体育中将各项竞技因素分开，单独训练体力或者技术，并且以弹跳力能力、心率肺活量、肌肉围度等指标来确定运动员的能力。然而，在运动训练科学的研究表明，实体是依附于关系的，关系甚至比实体更加重要。例如，核算与蛋白质相互作用产生生命，原子之间相互作用而产生分子。故而，对于训运动训练科学来说，关系要比实体更加重要。如果我们能在运动训练科学中找到这些信息之间的联系，就能准确的分析在运动训练中的技巧与对策，从而提高运动员运动训练的效率。
（二）明确运动训练研究视角
我国近现代运动科学训练都是单向度，如研究运动技术或者运动员的生理机能等。我国运动训练科学的研究方向首先要由单向度多向度发展，促进运动训练科学的有效进行。
结语
综上所述，大数据时代的到来为我国运动训练科学研究领域带来了新的机遇。我们需要迎接\动训练科学思维研究的变革，融入大数据的变迁，顺应时代的变化，明确运动科学训练研究的对象以及视角，提高运动员比赛能力和运动技巧，从而帮助运动员在比赛中取得良好的成绩。
作者简介：
白曼利（1981.3-），女，民族：汉族，籍贯：陕西咸阳，学历：研究生，专业：体育教育，研究方向：运动训练，职称：副教授。
杨江林（1982.1-），男，民族：汉族，籍贯：云南丽江，学历：大学本科，专业：体育教育，研究方向：运动训练，职称：副教授。
参考文献：
数据分析方向范文2
【关键词】煤巷；快速掘进；制约因素；施工技术
近年来，随着煤矿业的不断发展，煤巷掘进速度得到了显著提升，从根本上促进了掘进技术的发展，但是采矿环境的日益复杂给煤巷掘进工作带来了很大困难。煤巷快速掘进是一项系统工程，在高瓦斯条件下，掘进速度的快慢直接影响着采掘工作面的正常交替，而采掘速度不仅取决于现代化技术装备，还与施工人员、施工工艺、施工组织、安全管理等方面有着密切联系，如何在煤巷掘进施工中提高掘进速度，保证矿井采掘的平衡，降低采煤方式及其他工艺带来的时间影响，最大限度提高煤巷掘进工作效率必须成为相关人员高度重视的问题。
1 煤巷快速掘进施工方式实施的制约性因素
近年来，随着煤矿业的发展，矿井逐渐向深部扩展，采煤深度的不断加深使矿井压力也不断增加，影响快速掘进速度；由于巷道跨度较大，掘进会对巷道造成很大的压力，必须采取二次支护，而在回采掘进施工过程中，往往会出现煤炮现象，又必须进行多次支护，大大增加了施工成本和劳动成本；受到地质条件的影响，在煤层深部地段断层出现断层带延长、围岩破损、有害气体比如沼气浓度增大，大大增加了煤巷掘进施工的压力，煤巷快速掘进施工中掘进机组难以发挥效能，也需要增加巷道支护和维护。
综上，单纯靠提高掘进机械化程度并不现实，要想提高煤巷快速掘进速度、掘进工作效率，首先应对施工现场的地质条件、煤层等进行调查，正确掌握当地的地质构造情况、煤层赋存情况、煤岩的性质、矿井条件等，其次，必须科学设计施工图纸，对掘进施工过程进行精心组织，选择合理的施工工艺、施工设备、运输机械，积极引进先进技术，对掘进施工过程进行有效管理，避免返工，最大限度提高煤巷快速掘进速度。
2 煤巷快速掘进施工技术分析
2.1 优化巷道布置和支护工艺
在煤巷快速掘进施工中，由于要保证掘进速度，掘进工作紧张进行，在这种情况下，必须进行巷道布置的优化，可通过布置风道中间巷的方法有效避开上区段回采工作面的采动影响，风道中间巷可与回风巷保持40m纯煤垛，当上区段回采工作面回采到一定距离且回风巷的矿井压力趋于稳定时，进行回风巷的二期工程，这样可以减少中间运输环节，有效避免采动影响，这样以来，在煤巷掘进施工中巷道的压力就会降低，不会出现片帮或掉顶情况，那么在掘进时就无需进行二次支护，在之后的回采中也无需进行多次支护。支护前，要根据地质、煤层条件对支护方式进行严格选择，必须保证支护安全和强度；合理确定掘进工作面，结合掘进施工现场的实际条件选择最为合理的掘锚工艺技术，对锚杆支护参数进行优化，提高锚杆支护效果，尽量在确保安全使用的情况下将掘进工序减少，减少辅助工作量，降低施工人员的劳动强度，缩短支护的安装时间。
2.2 合理选择钻爆工艺
通常，在煤巷快速掘进工程中，施工人员根据经验布置炮眼具有一定盲目性，炮眼带、炮眼间距无法满足设计要求。在煤巷炮眼布置中多采用锥形掏槽，为了避免放炮对顶网带来破坏，掏槽眼应布置在掘进工作面的中部或下部，辅助眼应考虑自由面的扩大范围，周边眼应考虑巷道的顶、帮由于爆破作用而产生的松动范围，同时，周边眼应与巷道的顶、帮轮廓线保持一定的距离；严格控制炮眼角度，提高炮眼利用率和爆破效果，另外，如果炮眼深度不够，炮眼利用率就会大大降低，爆破效果无法达到预期目标，因此，还应合理确定掏槽眼深度，最好大于其他爆破眼深度20cm，并与其他炮眼保持在同一工作面。
在高瓦斯条件下进行煤巷快速掘进施工时，装药结构、装药量以及炮眼的封泥量合理与否将会直接影响爆破效果，最终影响掘进工作速度和工作质量。因此，在煤巷快速掘进中，装药方式应采用正向装药，将起炮药卷放在距离炮眼最近的位置，为了提高爆破效果，还应将雷管和药卷的聚能朝向炮眼底。控制封泥量，对于深度超过1m的炮眼，封泥量应高于0.5m，如果炮眼封泥量的填充长度不够，跑眼内的爆破就无法完全反应，当遇上装药量大或炮眼数量少的情况，将导致冲炮情况的出现，造成煤巷工作面不平整，爆破效果和爆破利用率也会大大降低。爆破前，应对爆破顺序进行设计，起爆时严格按照爆破顺序一次爆破，尽量缩短延时，需要注意的是掏槽眼和辅助炮眼以及周边眼不能同起爆。
2.3 合理设计施工组织
首先，应对工作面的地质条件进行了解，对掘进工作面进行划分，并确定工作面参数和掘进顺序，如果条件允许，可按照相关安全操作规程进行多头掘进，从而提高掘进速度，保证工作面尽早投入使用。在掘进过程中，为了提高掘进速度，应对巷道的有效空间进行充分利用，按照施工顺序组织其他工序与主要工序进行平行交叉作业，从而缩短每个工序所需时间，多工序平行交叉作业主要包括：交接班与安全、质量检查、工程验收的平行作业，工作面打眼与打锚杆眼的平行作业，支护与质量自检、施工现场清理的平行作业，爆破前的装药与矿井瓦斯检查、机械设备保护的平行作业，出产与清理的平行作业等。
2.4 加强掘进工作面局部管理
加强通风管理，随着矿井深度的增加，工作面会出现异常变化，有害气体量也会随之增加，对于这种情况，派设专人加强对瓦斯的管理，随时对工作面的瓦斯情况进行检查，根据瓦斯浓度在工作面的回风流和进风流中分别安装扇风机，保证工作面的供风量；设置瓦斯保护装置和监测装置，定期对装置进行检查和维修，为掘进工作的安全进行提供保障。另外，要加强对人员管理，建立全面的安全生产责任制度，加大对施工人员的技术培训力度，使施工人员全面掌握掘进技术、工艺流程、规范要求等，不断提高施工队伍的是施工技能和综合素质，并定期进行技术练兵，对优秀者予以奖励，激发施工人员的责任心和工作积极性。
3 结语
总之，在煤巷快速掘进施工中，掘进速度的快慢直接影响着工作面的正常交替，也影响着巷道维护和矿井的安全生产。要提高煤巷掘进速度和工作效率，必须采取先进的施工工艺和技术，对施工组织进行科学的安排，合理布置巷道，做好巷道支护，加强对施工艺、程序、设备和人员等的管理，保证掘进技术的有效应用，将煤巷快速掘进技术推向更高水平，打开煤矿开采工作的新局面，使我国煤矿业创造更高的经济效益和社会效益。
参考文献：
[1]马长乐，袁龙飞，张羽，胡万胜，曹长江，魏红磊.大断面煤巷快速掘进施工工艺[J].煤矿安全，2013（5）.
[2]张松林，梁永久.煤巷快速掘进技术浅析[J].南北桥，2008（12）.
数据分析方向范文3
一、对聚落空间形态的影响
1.教材分析
课程标准对本部分的要求是“结合实例，分析交通运输方式和布局的变化对聚落空间形态的影响”。教材以浙江嘉兴、沿运河城市为例，分别从交通运输线的“兴”和“衰”两方面阐述交通运输方式变化对聚落空间形态的影响；又以株洲、武汉城市空间形态发展变化与当地交通运输布局变化之间的关系为例，说明交通运输布局变化对聚落空间形态的影响。由此得出交通运输方式和布局的变化在不同时期对聚落空间形态的影响是不同的（表1）。
2.图像分析及处理
案例2“嘉兴聚落形态的变化”中“图5.5浙江嘉兴略图”图像分析
嘉兴聚落形态的变化体现了不同时期东南沿海平原地区城市发展的影响因素不同。嘉兴早期主要受河运影响，城市沿河发展。后来主要受铁路、公路和水运等多种运输方式的影响，城市规模不断扩大，城市形态不断演变。
案例2“嘉兴聚落形态的变化”中“图5.5浙江嘉兴略图”图文处理
（1）阅读“嘉兴聚落形态的变化”，列表比较不同时期嘉兴城市形态的变化及其原因（表2）。
（2）阅读“嘉兴聚落形态的变化”，完成下列要求。
①浙江嘉兴城市聚落形态的变化与哪些交通运输方式有关？
②20世纪不同时期的交通运输方式有何差异？（提示：从受自然条件影响程度、速度和效率等方面分析）
③嘉兴的城市用地规模及空间形态有何变化？
④交通运输方式及其变化对聚落空间形态有何影响？
“图5.6株洲城市略图”和“图5.7武汉城市略图”图像分析
1949年前，株洲城市布局主要沿湘江呈条带状发展，主导因素是河流；现在，株洲城市用地规模大幅扩展，主导因素是铁路。说明交通运输线的发展变化使得城市规模和扩展方向不断发生变化。武汉城市空间形态呈现沿江分布的特点，说明河运航道是影响武汉城市空间形态的主要因素。
“图5.6株洲城市略图”和“图5.7武汉城市略图”图文处理
阅读“图5.6株洲城市略图”、“图5.7武汉城市略图”和表3，完成下列要求。
①说出影响1949年以前株洲城市布局的主导因素，并说明理由；②分析京广线和湘黔线的建成通车对株洲城市空间形态的影响；③与株洲相比，分析武汉城市空间形态仍沿江分布的主要原因。
二、对商业网点分布的影响
1.教材分析
课程标准对本部分的要求是“结合实例，分析交通运输方式和布局的变化对商业网点分布的影响”。教材以山区和平原商业网点的密度比较，说明交通运输方式和布局对商业网点分布产生的影响；再以沈大高速公路边的服装市场为例，说明高速公路出口以及城市快速干道沿线的商业中心深受交通通达度影响；最后以北京市商业中心为例，说明商业中心的形成和布局与交通运输的发展和变化密切相关。由此得出交通运输的布局在宏观上很大程度影响着商业网点的分布密度，在微观上影响商业网点的具体分布位置。商业中心可以分布在城市的几何中心，但更多地与交通枢纽结合在一起，经交通枢纽向周围地区输入或输出各种产品。集镇的兴衰也与交通运输的布局密切相关。因此，商业网点进行选址时主要遵循交通最优原则。
2.图像分析及处理
“图5.8山区商业网点示意”和“图5.9平原商业网点示意”图像分析
山区与平原相比，山区地势起伏大，人口少，居民点少（28个），交通线路少、方式单一，商业网点少（4个）、密度小，主要沿地势低平的公路分布；而平原地势开阔平坦，人口多，居民点多（56个），交通线路多、方式多样，商业网点多（27个）、密度大，主要沿交通便利的公路分布。
“图5.8山区商业网点示意”和“图5.9平原商业网点示意”图文处理
阅读“图5.8山区商业网点示意”和“图5.9平原商业网点示意”，列表比较山区和平原交通运输方式对商业网点分布的影响（表4）。
图5.10“沈大高速公路边的服装市场”图像分析
一个地区交通运输的布局不仅会影响商业网点分布的密度，还会影响商业网点分布的具置。商业网点要有便捷的交通，才能吸引大量消费者。西柳服装市场位于辽宁省鞍山市海城市西柳镇内，拥有得天独厚的交通区位优势，沈大高速公路、中长铁路、海沟铁路在西柳纵横交错，交通运输便捷。
案例3 “不同时期北京商业中心与交通的发展变化”图像分析
北京商业中心的分布和变化大致分为四个阶段：元朝时期的钟鼓楼市场、明朝至民国时期多个商业网点格局、建国后形成的三足鼎立格局以及近年来环路沿线商业中心的出现。不同时期的交通运输在不断发展变化：元朝时钟鼓楼市场的兴衰与大运河的运输地位及其衰落直接相关；明朝至民国时期多个商业网点的形成与内河航运的衰落以及城市交通干线、铁路的发展有密切联系；建国后出现的三足鼎立格局与公路、铁路以及地铁的发展有紧密联系；近年来出现的环路沿线商业中心与环路和地铁的修建是分不开的。
数据分析方向范文4
【关键词】 医学图像 DICOM格式 分层存储
一、引言
目前，医学领域当中，数字医学影像格式及其转换方式的通用国际标准是DICOM，而本文所描述的是以DICOM为基础，以PACS在临床应用为前提的相关的文件格式及存储方法。PACS是医学图像存储及通讯系统的缩写，它采用数字化的形式，对临床应用的医学图像进行管理、传送、存储和显示，它的特点非常明显，显示的图像质量高、传输过程中无失真、速度快、可共享等[1]。网络技术在医疗领域的不断发展，国内的众多医院都开始或已经建立了自己的医院管理信息系统，开展远程合作医疗，由此引发了对PACS的迫切需求。然而，在互联网环境下，如何快速、高效的存储和引用医学影像数据应用于临床，是PACS要解决的一个重要的问题。
二、DICOM标准格式的医学图像
DICOM标准的医学图像主要是由两个部分组成的，分别是文件头和数据集[2]，可以从如下四方面的内容理解：
1）存储服务类及相关信息：这部分主要的功能是在规定的标准框架下，将数据格式层的相关内容转换成医学图像的专用信息。
2）DICOM文件格式：在DICOM格式的文件中，数据元素全部被封装到一个文件里形成数据集合，在文件的前面，设置文件的原信息，其中包括文件头、文件标识、组长度、元信息版本等一些相关信息，以此来表示文件为DICOM文件。
3）DICOM目录信息：在DICOM中，文件之间的逻辑关系是由图像之间的逻辑关系体现的，主要包括图像IOD及检查结果等信息，而定义这样的关系是由DICOM标准中基本目录信息对象实现的，而基本目录信息又是由多个目录实体构成的，目录实体的内部包含1-N条目录记录，它们采用递归的方式依次引用下级目录，主要包括4个方面的内容[3]：一、引用下级目录；二、指向相关的IOD文件；三、可控记录选择的键值；四、同级目录连接机制。
4）DICOM文件存储标准：针对于各种不同的医学影像设备所产生的不同格式的医学影像文件，DICOM设置了完整的存储归档机制，可以依据具体归档选取。
三、医学图像存储
DICOM标准下的医学影像数据具有分辨率高和海量的特点，所以，在PACS系统当中存储将面临巨大的压力；同时，医学图像的临床存取效率和数据安全可靠性也将成为一个重要的问题。为了解决上述问题，本文基于DICOM文件格式，提出一种分层存储的方法，即在将医学图像存储到数据库时，按图像的分辨率及拍摄部位的重要程度对其进行划分。
1、分层次存储的基本思想：相对于其它类型数据而言，医学图像数据数据量大、具有很强的规律性和关联性，而医学图像的空间和灰度分辨率高、数据表示的重叠信息边界不明显且对比度不高，又使医学图像具有特殊性；然而，在整个的医学图像上医生和患者感兴趣的只有病症局部信息，对其它部分的信息很少注意，因此，本文采用分层存储的方法对医学图像进行存储，也就是说在将医学图像存储到数据库时，按图像的分辨率及拍摄部位的重要程度对其进行划分；对于图像中的病变区域，我们称为“重点区域”，采用高质量的高保真无损压缩，以保证图像品质； 对非病变区域，我们称为“非重点区域”进行高效压缩，该部分以提高压缩效率为主，这样即突出图像重点区域，同时又保证了整幅图像的完整性。具体存储时，将图像库划分为基本图像库、缩略图库和标注图库，基本图像库存储高分辨率的 DICOM图像数据，缩略图库存储低分辨率的缩略图像，而标注图库存储标注了的病变区域的图像。
2、基本图像库：医学影像数据从医疗设备上成像后，经过解析，也就是去除DICOM格式的信息部分，只保留图像数据部分的内容[4]，然后存储到基本图像库当中，从而建立起最初的基本医学图像数据库， 但这样的图像存在格式不统一的问题，所以在后续的处理工作当中要利用图像处理工具进行格式统一处理。
3、缩略图库：实际上，医疗设备上形成的医学图像数据，信息量是很大的，这样的图像数据在临床应用时传输是很困难的，不能够适应临床应用对实时性的要求，因此建立医学图像的缩略预览图是十分必要的，它可以方便用户在查看所需的图像时，快速定位，提高访问效率[5]。缩略图采用低分辨率的小图，是对基本图像进行的微缩，在对基本图像进行模糊化处理、重新采样、重新锐化之后，将其设置为每个像素点有 4-8bit，最后得到的图像存储到缩略图库。
4、标注图库：医学影像生成后，由相关的医生在图像上对病变区域进行标注，突出显示出病变部分，然后将标注好的医学图像存储到标注图像库中。
经过以上的分层存储处理后，医生和患者可以根据需要快速的从相应层次的数据库当中检索出想要的医学影像数据，可有效的提高临床应用效率。
四、总结
本文基于 DICOM格式的t学图像，以临床实际应用为依据，针对临床应用时医学图像批量存储以及利用效率低下问题，提出了按图像分辨率及拍摄部位重要程度进行分层存储的思想，并给出具体方法，以此为基础，设计了一种DICOM医学图像的分层存储管理数据库系统的方案，本方案的提出，能在一定程度上解决医学图像存储和利用效率低的问题，具有一定的实际意义。
参 考 文 献
[1] 王英，基于DICOM标准的医学图像存储与访问的研究，医疗装备，2005.
[2] 韩磊，基于DICOM的医学图像存储模型设计与实现，计算机时代，2006.
[3] 王龙，基于DICOM的医学图像存储与处理系统的实现，电脑学习，2010.
数据分析方向范文5
关键词：数据分析；统计学；课程体系；大数据
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）49-0248-02
随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、互联网应用的丰富，更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多，都要快。“大数据”时代已经来临，它对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。大数据是指海量数据集，其来源包括动漫数据、企业IT应用带来的数据、博客、点击流数据、社交媒体、机器和传感数据等。它是互联网、电子商务的又一次重大革命，对数据处理、数据挖掘、数据分析提出了新的挑战。如今互联网行业、电子商务行业中的数据应用及分析已经相当普遍，为了应对大数据时代的要求，同时要具备较强的统计学功底和娴熟的计算机软件运用能力，而今完全具备这些能力的数据分析专业人才是极其匮乏的。数据分析师便应运而生，不仅互联网行业、电子商务行业需要大量的数据分析师，近年来项目数据分析事务所不断涌现，而项目数据分析师因其专业技能及量化的数据分析为客户以及所在单位控制决策风险、保证利益最大化而备受各界青睐，以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，也被视为我国21世纪的黄金职业。《华商报》将项目数据分析师纳入了新七十二行，《HR管理世界》将项目数据分析师评为七大赚钱职业。本文就如何在统计学专业开展数据分析方向进行了阐述，首先论述了数据分析的重要意义，其次讨论了数据分析方向的课程构建，最后分析了如何加强理论与实践环节的结合。
一、数据分析的重要意义
大数据预测美国总统：美国时代周刊报道称，数据驱动的竞选决策才是奥巴马竞选获胜的关键。数据分析团队在筹集竞选经费、锁定目标选民、督促选民投票等各个环节的决策中都发挥了重要作用。这意味着华盛顿竞选专家的作用极具下降，能够分析大数据的量化分析家和程序员的地位却大幅提升。如今从事专业数据分析工作的企业如项目数据分析师事务所、数据挖掘公司等都应市场需求而大力发展，并且受到风险投资的青睐。如美国社交数据挖掘公司Datasift于2012年宣布，获得1500万美元风险投资。2013年，DataSift成为Twitter的“认证合作伙伴”，主要负责海量微博社交数据分析。这是该公司今年第二笔融资，五月份其曾融资720万美元。又如面向开发者的大数据应用软件平台服务提供商Continuity最近获得1000万美元的融资，目前融资总额已经达到1250万美元。
数据分析的应用无处不在，那什么是数据分析呢？数据分析就是用适当的统计方法对数据进行分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析技术不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策是否可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。在提高工作效率的基础上，也增强企业管理的科学性。无论是在国家政府部门，还是企事业单位中，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前至关重要的一个环节。因此，针对项目可行性、风险承载力、投资回报率以及相关经济效益指标等方面的分析工作显得格外重要。在这个工作过程中，专业的数据分析人员扮演着无比重要的角色，数据分析成果的质量高低直接决定着项目投资、企业经营决策计划最终的方向。所以，各个行业对数据分析人员的需求之多是不言而喻的。传统行业，如政府机构：一类是计委、经委、统计局等一些经济综合管理部门所设有的调研处、研究室和情报所。第二类是商业、粮食、物资、银行等经济主管业务部门会设有信息中心或调研室，从本系统、本部门的业务出发进行专业性调研，提供支持本部门的市场信息。而伴随着数据分析应用的扩大，其在新兴行业中也得到了发展，如计算机软硬件及IT行业、电子商务与网络游戏、金融保险、消费品、咨询业与广告媒体、大型设备与重工业以及房地产行业等对数据分析师的需求量很大，尤其是电子商务，由于利用互联网，能够比传统零售业具有更好的数据收集和管理能力，能积累海量的数据，因此更看重从海量数据中挖掘出用户偏好和市场机会。研究机构：比如市场研究公司、咨询公司、证券公司、研究院。自主创业：取得注册项目数据分析师（CPDA）资格证可以自主创建或就业于项目数据分析师事务所等。所以，数据分析的行业应用是极其广泛的，并且随着大数据时代的到来，数据分析尤其是数据挖掘将借助互联网的发展，逐步形成人们依靠的重点，并可能成为未来发展与竞争的重点之一。由此我们可以看到数据分析师的就业前景是非常广泛而乐观的，无论是数学专业、统计专业，还是计算机专业的学生，都可以通过系统的学习数据分析课程来适应对数据分析人才的要求。
二、课程体系构建
1.主干课程。主干课程包含高代、数分、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列分析、市场调查与分析、统计预测与决策、数据结构、C语言、数据分析、数据挖掘、大数据分析与展示。理论课程的学习可以使学生了解数据分析的基本内容，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果。掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，并具备一定的分析论证能力。
2.实验课程。数据分析的操作离不开计算机。目前数据分析行业常用的一些统计软件有SAS、SPSS和R软件。SAS软件是一个模块化、集成化的大型应用统计系统。它的功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SPSS软件是一个社会科学统计软件包，是采用图形菜单驱动界面的统计软件，SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，包括：数据存储和处理系统、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、可操纵数据的输入和输入等功能。这三个软件在数据分析中针对不同行业的需求有不同方向的应用。
3.专业课程。从数据分析的行业需求出发，好的数据分析人员不仅要有较强的数据分析能力，还要有该行业的背景及相关知识的储备，这样才能将数据分析与行业特性联系起来，发挥数据分析的最大功能，即所谓的“因地制宜”。同时要兼顾学生的兴趣与学习的联系，需提供多领域的课程选择，如：经济学、金融学、保险学、管理学、会计学等。而在软件学习方面也要拓宽渠道，除了实验课程安排学习的软件，学生可根据自身发展意向再多掌握一些软件如：SQL数据库，熟悉office常用功能，尤其熟练运用Word和PowerPoint、Excel图表及数据分析等。同时还应该结合对数据分析师的要求设置一些相关课程：投资数据分析、市场调研与预测、预测技术分析、现金流量表编制、风险投资项目筛选、不确定性分析、编制数据分析报告等。
三、实践环节
培养数据分析的专业型人才目的就是为了学以致用。数据分析本身就是为了从数据中发现问题、建立模型、预测收益风险企业决策进而做出合理正确的决策判断。因此，学习了基本的知识和技能就要运用到实际操作中。学校可以和本地的数据分析事务所，或者大量需求数据分析人员的互联网行业建立实训基地，进行合作式教学，使得学生在实习的过程中能够理论联系实际，切身体会数据分析的商业操作体系，这样就能够促进学生有目的、有取舍地针对自身情况学习钻研，继而就能够培养出适应经济发展，满足市场需求的应用型人才。
四、结语
在大数据时代到来之时，数据分析在互联网中的应用将会空前广泛，与此同时对数据分析师的需求也将会井喷，无论是在军事、工业、企业还是在政治上，大数据分析都将会十分紧缺。因此，目前对数据分析师的培养刻不容缓。本文从分析数据分析行业发展及其重要意义、数据分析专业课程设置以及教学实践环节方面对构建数据分析课程体系进行了探讨。不仅从教学课程的内容上予以安排，而且更加注重引导学生自主学习，特别强调理论结合实践的合作式教学。希望能够结合行业需求合理地构建课程，培养出专门从事数据分析的项目数据分析师，从而能够满足市场需求和自身发展。
参考文献：
[1]范金城.数据分析[M].科学出版社，2010.
[2]http：///jrt/120922/70953.shtml
数据分析方向范文6
在做数据分析之前，要多问几个“为什么”。
为什么要做数据分析？
数据分析能够帮我们做什么决策？
我们的目标实施需要数据分析做什么支持？
