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大数据统计分析范文1
关键词:大数据;统计学;数据分析;抽样理论;理论
重构随着信息科学技术的高速度发展,当代获取和储存数据信息的能力不断增强而成本不断下降,这为大数据的应用提供了必要的技术环境和可能.应用大数据技术的优势愈来愈明显,它的应用能够帮助人类获取真正有价值的数据信息.近年来,专家学者有关大数据技术问题进行了大量的研究工作[1],很多领域也都受到了大数据分析的影响.这个时代将大数据称为未来的石油,它必将对这个时代和未来的社会经济以及科学技术的发展产生深远的意义和影响.目前对于大数据概念,主要是从数据来源和数据的处理工具与处理难度方面考虑,但国内外专家学者各有各的观点,并没有给出一致的精确定义.麦肯锡全球数据分析研究所指出大数据是数据集的大小超越了典型数据库工具集合、存储、管理和分析能力的数据集,大数据被Gartner定义为极端信息管理和处理一个或多个维度的传统信息技术问题[23].目前得到专家们认可的一种观点,即:“超大规模”是GB级数据,“海量”是TB级数据,而“大数据”是PB及其以上级别数据[2].
一些研究学者把大数据特征进行概括,称其具有数据规模巨大、类型多样、可利用价值密度低和处理速度快等特征,同时特别强调大数据区别于其他概念的最重要特征是快速动态变化的数据和形成流式数据.大数据技术发展所面临的问题是数据存储、数据处理和数据分析、数据显示和数据安全等.大数据的数据量大、多样性、复杂性及实时性等特点,使得数据存储环境有了很大变化[45],而大部分传统的统计方法只适合分析单个计算机存储的数据,这些问题无疑增加了数据处理和整合的困难.数据分析是大数据处理的核心过程,同时它也给传统统计学带来了巨大的挑战[6].产生大数据的数据源通常情况下具有高速度性和实时性,所以要求数据处理和分析系统也要有快速度和实时性特点,而传统统计分析方法通常不具备快速和实时等特点.基于大数据的特点,传统的数据统计理论已经不能适应大数据分析与研究的范畴,传统统计学面临着巨大的机遇与挑战,然而为了适应大数据这一新的研究对象,传统统计学必须进行改进,以继续和更好的服务于人类.目前国内外将大数据和统计学相结合的研究文献并不多.本文对大数据时代这一特定环境背景,统计学的抽样理论和总体理论的存在价值、统计方法的重构及统计结果的评价标准的重建等问题进行分析与研究.
1传统意义下的统计学
广泛的统计学包括三个类型的统计方法:①处理大量随机现象的统计方法,比如概率论与数理统计方法.②处理非随机非概率的描述统计方法,如指数编制、社会调查等方法.③处理和特定学科相关联的特殊方法,如经济统计方法、环境科学统计方法等[7].受收集、处理数据的工具和能力的限制,人们几乎不可能收集到全部的数据信息,因此传统的统计学理论和方法基本上都是在样本上进行的.或者即使能够得到所有数据,但从实际角度出发,因所需成本过大,也会放弃搜集全部数据.然而,选择最佳的抽样方法和统计分析方法,也只能最大程度还原总体一个特定方面或某些方面的特征.事实上我们所察觉到的数据特征也只是总体大量特征中的一小部分,更多的其他特征尚待发掘.总之,传统统计学是建立在抽样理论基础上,以点带面的统计分析方法,强调因果关系的统计分析结果,推断所测对象的总体本质的一门科学,是通过搜集、整理和分析研究数据从而探索数据内部存在规律的一门科学.
2统计学是大数据分析的核心
数的产生基于三个要素,分别是数、量和计量单位.在用数来表示事物的特征并采用了科学的计量单位后,就产生了真正意义上的数据,即有根据的数.科学数据是基于科学设计,通过使用观察和测量获得的数据,认知自然现象和社会现象的变化规律,或者用来检验已经存在的理论假设,由此得到了具有实际意义和理论意义的数据.从数据中获得科学数据的理论,即统计学理论.科学数据是通过统计学理论获得的,而统计学理论是为获得科学数据而产生的一门科学.若说数据是传达事物特征的精确语言,进行科学研究的必备条件,认知世界的重要工具,那么大数据分析就是让数据最大限度地发挥功能,充分表达并有效满足不同需求的基本要求.基于统计学的发展史及在数据分析中的作用,完成将数据转化为知识、挖掘数据内在规律、通过数据发现并解决实际问题、预测可能发生的结果等是研究大数据的任务,而这必然离不开统计学.以大数据为研究对象,通过数据挖掘、提取、分析等手段探索现象内在本质的数据科学必须在继承或改进统计学理论的基础上产生.
统计数据的发展变化经历了一系列过程,从只能收集到少量的数据到尽量多地收集数据,到科学利用样本数据,再到综合利用各类数据,以至于发展到今天的选择使用大数据的过程.而统计分析为了适应数据可观察集的不断增大,也经历了相应的各个不同阶段,产生了统计分组法、大量观察法、归纳推断法、综合指标法、模型方程法和数据挖掘法等分析方法,并且借助计算机以及其他软件的程度也越来越深.300多年来,随着数据量以指数速度的不断增长,统计学围绕如何搜集、整理和分析数据而展开,合理构建了应用方法体系,帮助各个学科解决了许多复杂问题.现在进入了大数据时代,统计学依旧是数据分析的灵魂,大数据分析是数据科学赋予统计学的新任务.对于统计学而言,来自新时代的数据科学挑战有可能促使新思想、新方法和新技术产生,这一挑战也意味着对于统计学理论将面临巨大的机遇.
3统计学在大数据时代下必须改革
传统统计学是通过对总体进行抽样来搜索数据,对样本数据进行整理、分析、描述等,从而推断所测对象的总体本质,甚至预测总体未来的一门综合性学科.从研究对象到统计结果的评判标准都是离不开样本的抽取,完全不能适应大数据的4V特点,所以统计学为适应大数据技术的发展,必须进行改革.从学科发展角度出发,大数据对海量数据进行存储、整合、处理和分析,可以看成是一种新的数据分析方法.数据关系的内在本质决定了大数据和统计学之间必然存在联系,大数据对统计学的发展提出了挑战,体现在大样本标准的调整、样本选取标准和形式的重新确定、统计软件有待升级和开发及实质性统计方法的大数据化.但是也提供了一个机遇,体现在统计质量的提高、统计成本的下降、统计学作用领域的扩大、统计学科体系的延伸以及统计学家地位的提升[7].
3.1大数据时代抽样和总体理论存在价值
传统统计学中的样本数据来自总体,而总体是客观存在的全体,可以通过观测到的或经过抽样而得到的数据来认知总体.但是在大数据时代,不再是随机样本,而是全部的数据,还需要假定一个看不见摸不着的总体吗?如果将大数据看成一个高维度的大样本集合,针对样本大的问题,按照传统统计学的方法,可以采用抽样的方法来减少样本容量,并且可以达到需要的精度;对于维度高的问题,可以采取对变量进行选择、降维、压缩、分解等方法来降低数据的复杂程度.但实际上很难做得到,大数据涵盖多学科领域、多源、混合的数据,各学科之间的数据融合,学科边界模糊,各范畴的数据集互相重叠,合成一体,而且大数据涉及到各种数据类型.因此想要通过抽样而使数据量达到传统统计学的统计分析能力范围是一件相当困难或是一件不可能的事.大量的结构数据和非结构数据交织在一起,系统首先要认清哪个是有价值的信息,哪个是噪声,以及哪些不同类型的数据信息来自于同一个地址的数据源,等等,传统的统计学是无法做到的.在大数据时代下,是否需要打破传统意义的抽样理论、总体及样本等概念和关系,是假设“样本=总体”,还是“样本趋近于总体”,还是不再使用总体和样本这两个概念,而重新定义一个更合适的概念,等等.人们该怎样“安排”抽样、总体及样本等理论,或人们该怎样修正抽样、总体、样本的“公理化”定义,这个问题是大数据时代下,传统统计学面临改进的首要问题.
3.2统计方法在大数据时代下的重构问题
在大数据时代下,传统的高维度表达、结构描述和群体行为分析方法已经不能精确表达大数据在异构性、交互性、时效性、突发性等方面的特点,传统的“假设-模型-检验”的统计方法受到了质疑,而且从“数据”到“数据”的统计模式还没有真正建立,急切需要一个新的理论体系来指引,从而建立新的分析模型.去除数据噪声、筛选有价值的数据、整合不同类型的数据、快速对数据做出分析并得出分析结果等一系列问题都有待于研究.大数据分析涉及到三个维度,即时间维度、空间维度和数据本身的维度,怎样才能全面、深入地分析大数据的复杂性与特性,掌握大数据的不确定性,构建高效的大数据计算模型,变成了大数据分析的突破口.科学数据的演变是一个从简单到复杂的各种形式不断丰富、相互包容的过程,是一个循序渐进的过程,而不是简单的由一种形式取代另一种形式.研究科学数据的统计学理论也是一样,也是由简单到复杂的各种形式相互包容、不断丰富的发展过程,而绝不是完全否定一种理论、由另一种理论形式所代替.大数据时代的到来统计学理论必须要进行不断的完善和发展,以适应呈指数增长的数据量的大数据分析的需要.
3.3如何构建大数据时代下统计结果的评价标准框架
大数据时代下,统计分析评价的标准又该如何变化?传统统计分析的评价标准有两个方面,一是可靠性评价,二是有效性评价,然而这两种评价标准都因抽样而生.可靠性评价是指用样本去推断总体有多大的把握程度,一般用概率来衡量.可靠性评价有时表现为置信水平,有时表现为显著性水平[8].怎么确定显著性水平一直是个存在争议的问题,特别是在模型拟合度评价和假设检验中,因为各自参照的分布类型不一样,其统计量就不一样,显著性评价的临界值也就不一样,可是临界值又与显著性水平的高低直接相关.而大数据在一定程度上是全体数据,因此不存在以样本推断总体的问题,那么在这种情况下,置信水平、可靠性问题怎么确定?依据是什么?有效性评价指的是真实性,即为误差的大小,它与准确性、精确性有关.通常准确性是指观察值与真实值的吻合程度,一般是无法衡量的,而精确性用抽样分布的标准差来衡量.显然,精确性是针对样本数据而言的,也就是说样本数据有精确性问题,同时也有准确性问题.抽样误差和非抽样误差都可能存在于样本数据中,抽样误差可以计算和控制,但是非抽样误差只能通过各种方式加以识别或判断[910].大多数情况下,对于样本量不是太大的样本,非抽样误差可以得到较好的防范,然而对于大数据的全体数据而言,没有抽样误差问题,只有非抽样误差问题,也就是说大数据的真实性只表现为准确性.但是由于大数据特有的种种特性,使得大数据的非抽样误差很难进行防范、控制,也很难对其进行准确性评价.总之,对于大数据分析来说,有些统计分析理论是否还有意义,确切说有哪些统计学中的理论可以适用于大数据分析,而哪些统计学中的理论需要改进,哪些统计学中的理论已不再适用于大数据统计研究,等等,都有待于研究.所以大数据时代的统计学必是在继承中求改进,改进中求发展,重构适应大数据时代的新统计学理论.
4结论
来自于社会各种数据源的数据量呈指数增长,大数据对社会发展的推动力呈指数效应,大数据已是生命活动的主要承载者.一个新事物的出现,必然导致传统观念和传统技术的变革.对传统统计学来说,大数据时代的到来无疑是一个挑战,虽然传统统计学必须做出改变,但是占据主导地位的依然会是统计学,它会引领人类合理分析利用大数据资源.大数据给统计学带来了机遇和挑战,统计学家们应该积极学习新事物,适应新环境,努力为大数据时代创造出新的统计方法,扩大统计学的应用范围.
参考文献:
[1]陈冬玲,曾文.频繁模式挖掘中基于CFP的应用模型[J]沈阳大学学报(自然科学版),2015,27(4):296300.
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[5]靳小龙,王元卓,程学旗.大数据的研究体系与现状[J].信息通信技术,2013(6):3543.
[6]覃雄派,王会举,杜小勇,等.大数据分析:Rdbms与Mapreduce的竞争与共生[J].软件学报,2012,23(1):32-45.
[7]游士兵,张佩,姚雪梅.大数据对统计学的挑战和机遇[J].珞珈管理评论,2013(2):165171.
[8]李金昌.大数据与统计新思维[J].统计研究,2014,31(1):1017.
大数据统计分析范文2
[关键词]大数据分析 批量处理计算 流式处理计算
中图分类号：X734.2 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）10-0206-01
1 引言
随着互联网技术的不断发展，物联网技术、移动互联技术、社交媒体等技术及其应用在是越来越多，全球的数据急剧膨胀，人类已经步入了大数据的时代。大数据中包含着大量的隐含信息，需要从这些隐含的信息中提取有价值的大知识，这些大的知识将在更高的层面上、更广阔的视角、更大范围内对用户提供洞察力、决策力，为人类以及社会创造更大的利益以及价值。目前主流的大数据库计算模式分为两种，分别为批量式计算和流式计算两种模式。
在批量计算模式中，首先是需要对海量数据进行存储，然后对这些存储的静态数据进行集中起来进行计算，目前的Hadoop就是一种非常典型的批量计算架构；在流式计算模式中，无法确定数据的到来时刻以及数据的次序，也不用将数据全部进行存储起来进行计算。而是当这些流动的数据到来之后直接在内存中进行实时性的处理，典型的Twitter、Storm、Yahoo的S4就是这种流式的数据计算模式。
2 应用场景及数据特征
2.1 批量处理系统
对于批量处理系统来说，这类系统比较适合对于静态数据进行数据挖掘，从海量信息中获取具体的含义，得到很明智的决策，最终为领导提供辅助决策制定相应的应对措施来实现业务目标。大数据中的批量处理系统适合先进行存储然后进行计算，对于数据处理的实时性要求不是很高，但是对于数据的准确性和全面性要求更高。
2.1.1 数据特征
对于批量数据来说，通常具备三个典型的特征，（1）数据量比较大，数据量从TB级别到PB级别，数据主要是以静态的形式存储在磁盘上，存储的时间比较大，一般不进行数据的更新数据，海量数据可以重复进行使用，这种数据不容易移动以及备份处理；（2）数据的精度比较高，存储的这些数据一般是属于企业中的一部分，是长时间积累下来的；（3）数据价值密度相对来说比较低。往往有价值的信息比较少，因此需要采用合理的分析算法对这些批量数据进行信息抽取，同时处理批量数据比较耗时，一般不提供交互功能，当提取结果与预期差别很大时，会浪费很多时间。因此，批量处理系统比较适合相对比较成熟的作业。
2.1.2 代表性处理系统
对于批处理系统来说，比较典型的代表是由Google公司开发的文件系统GFS（google File System）和研发的MapReduce编程模型。虽然Google公司没有对这两项技术进行源码的公开，但是基于发表的两篇文章，Nutch子项目中的Hadoop实现了开源的两个产品：HDFS和MapReduce。Hadoop成为批量处理架构中非常典型的一种架构模式，HDFS负责对静态的数据进行存储，通过MapReduce对这些静态数据进行计算逻辑的分配。Hadoop成为很多IT公司的大数据主流架构，基于HDFS和MapReduce建立了很多项目。
MapReduce编程模型收到很多主流IT的欢迎，主要有几个方面的原因：（1）MapReduce是一种没有共享的大规模集群系统，这种集群系统具有很好的性价比和伸缩性；（2）MapReduce模型比较简单，容易理解，便于使用。能够不仅仅处理大规模的数据，而且能够对很多细节进行隐藏（包括自动并行化、负载均衡、灾备管理等），能够很大程度上降低程序员的工作量。
2.2 流式处理系统
2.2.1 数据特征
一般情况下，对于流式数据来说，是一个无穷的数据序列信息，对于流式数据中的每个序列来说数据的来源是不同的，数据可能是结构化或非结构化，这些序列往往包含时间特征，或者有其他能够表示有序的标签信息。从数据库的角度来说，流式数据中的每个元素都可以看成是一个元祖。流式数据在不同的场景中能够表现出不同的特征信息，比如表现流速的大小、元素特征的数量、数据格式不同等。
2.2.2 代表性处理系统
流式计算处理系统目前得到广泛的应用，包括Twitter的Storm，Facebook的Scribe，Linkedin的Samza等。本节主要是对Twitter的Storm进行详细的介绍。
Storm的主要特点是一种基于分布式的、可靠、容错性好的流式处理系统，被分配的流式处理作业能够分发到不同的组件上，被分配的每个组件负责一项单一的、特定的处理任务。Storm集群中输入流由Spout来进行负责，Storm将流式数据分发给Blot的组件，Blot组件对其进行处理。Storm可以进行实时的数据处理以及对数据库进行更新，能够被用于进行持续的计算，对连续的数据流进行查询处理，在计算的过程中结果是以流的形式输出给用户。还可以用于进行分布式的处理RPC。
3 大数据关键技术
3.1 大数据批量计算关键技术
在大数据批量计算中，系统架构、分布式文件系统、分布式数据处理系统等关键技术成为制约其发展的关键技术。
（1）系统架构
在进行大数据处理的过程中，需要的关键技术主要是针对海量的数据进行存储以及分析计算，因此选择合理的架构对其进行批量处理是其中的重点。
（2）分布式文件系统
在大数据应用中，文件系统是其中非常重要的一个部分。对于海量的数据需要采取分布式存储的方式存储到磁盘上，方便后期的计算。
（3）分布式数据处理系统
对于分布到磁盘上的海量信息，如何选取合理的数据处理系统对其进行处理分析是其中的一个非常重要的关键点。
3.2 大数据流式计算关键技术
对于流式计算中，理想中的大数据流式计算应该具有比较低的延迟、高的吞吐量、保持持续运行、可以伸缩等特征，这些离不开系统的架构、海量数据的传输、编程的接口、高新技术等关键技术的合理设计与规划。
（1）系统架构设计
流式计算中的架构指不同的各个子系统之间的一种重新组合的方式，对于流式处理计算中需要选择特定的框架进行流式计算。目前主流的流式计算系统中采用的架构分为无中心节点的对称系统架构以及具备中心节点的主从式结构。
（2）数据传输
数据传输主要是完成从有向任务图到物理计算节点之间的部署，部署各个节点之间的数据传输方式。在流式计算系统中，为了能够具备高的吞吐量、比较低的延迟，需要不断的优化从有向任务图到物理计算节点之间的部署及其映射方式。目前主流的数据传输方式分为主动推送方式和被动拉取的方式。
（3）编程接口
在流式计算中，为了方便从有向任务图到物理计算节点之间的部署，需要进行编程实现任务图中各个节点的相应处理功能。需要编制大量的流式数据计算系来提供应用编程的接口，方便的接口能够方便用户实现内部的业务逻辑及处理，减少用户的编程的工作量。
4 总结与展望
互联网技术、云计算等高新技术的快速发展，多样化的应用不断的增加，数据在各行各业中都成为非常重要的一个组成部分，如何在海量的信息中获取有价值的信息是大数据需要完成的工作。本文根据大数据对数据处理的形式不同，介绍了批量处理系统和流式处理系统，并对大数据中的关键技术进行了介绍。
参考文献
[1] 刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报：工学版，2014（06）：957-972.
大数据统计分析范文3
【关键词】大数据时代；医院；统计信息管理；策略
一、医院统计信息管理的作用
统计信息管理工作对于医院的运营发展来说有着极其重要的作用，其在具体工作中主要体现在以下几方面：
1.监管医疗质量。通过统计医院在运行管理中的各项相关信息，能够有助于掌握医院在该时间段内的医疗水平，明确掌握在该时期内患者的患病率以及主要患病原因，从而有针对性地制定现阶段的医疗工作方案，增强医疗质量。
2.促进考核管理工作的开展。通过信息统计，能够帮助管理部门有效掌握现阶段各相关科室的工作情况，明确各科室在工作中所存在的问题和不足，以此为依据来开展相关考核管理工作，提高医护人员在工作中的积极性、责任心和规范性，从而促进整体医护工作水平的提高。
3.为决策的制定提供有效依据。随着医改工作的不断深入，医院行业内的竞争也越来越激烈，只有通过准确及时的信息才可以有效掌握医院在各个阶段的运行情况，从而制定出有针对性的发展策略和发展方案，保证医院的健康发展，增强自身竞争力。
4.整合医院资源，提高资源利用率。通过统计工作，能够更好掌握当下医院内部所有人力、物力资源的情况，从而找出医院在资源配置方面所存在的问题和不足，制定更加切实有效的资源配置方案和配置计划，提高资源的利用率。在具体工作中，对于人力资源的统计，主要是针对当下医护人员的技术能力、工作情况、资质等相关信息数据，以此来协调各个科室内的医护人员配置，避免在部分科室出现医护人员较多，无法得到充分利用的情况，将医护人员的利用率最大化。而对物力资源的统计则有助于掌握各项设备仪器材料的使用情况，及时更新补充所需要的仪器设备材料，并做好对仪器设备材料的有效管理，找出在日常使用中所存在的材料不合理使用或者仪器设备闲置等问题，及时调整相关采购计划和使用计划，避免仪器设备材料的浪费，有效控制相关成本。
5.完善医疗体系。通过分析研究信息统计数据能够更好地分析和掌握当下医院在运行管理中所存在的缺陷缺点，从而为医疗体系的完善和优化提供良好依据，不断完善医疗体系，不断增强医院的临床医护服务水平。
二、医院统计信息管理存在的主要问题
（一）缺乏对信息统计管理工作的重视。在现阶段的医院统计信息管理工作中，有相当一部分医院都缺乏在这一方面工作的重视。首先，在人力资源配置方面，缺乏必要的专业人才，并且现有工作人员在能力素质方面也相对较差，信息统计的效率和准确性都亟待提高。其次，在当下管理结构体系建设方面也缺乏必要的重视，管理体系相对比较随意和混乱，统计信息管理工作流于形式，难以发挥应尽的作用和责任。
（二）管理技术落后，存在安全隐患。当下虽然大部分医院都已经构建相应的信息化管理系统，但是没有做好各相关系统之间的串接，所以在信息全面统计和共享方面存在一定的问题，影响了医院信息统计管理工作的效率和质量。统计信息在医院日常经营管理中发挥着极其重要的作用，需要通过统计信息来做好对临床诊断、药物使用等方面的工作的开展，对于数据的时效性和准确性都有着非常高的要求。并且由于在现阶段基本都是采用计算机来进行相关信息统计工作的开展和信息统计数据的处理保存，所以统计信息管理系统自身在安全性方面也存在较大问题，比如木马病毒、黑客入侵、工作人员行为不规范等等，都会导致统计信息数据的丢失或者泄露。一旦出现信息数据的泄露或者丢失，都会严重影响医院的发展，并且还有可能导致严重的医患纠纷。
（三）统计信息利用率较低。医院统计信息管理的作用是为了帮助医院更好开展内部管理工作，制定切实有效的发展策略和发展计划。在此过程中必须做好对相关统计信息结果的有效分析，只有这样才可以将这些信息数据背后所潜藏的价值挖掘出来。然而在当下对于统计信息并没有充分利用，整体利用率较低，数据的时效性较差，难以满足现阶段工作的需求。并且相关统计信息管理人员自身也缺乏这一方面的意识，没有做好对信息数据的挖掘，导致统计信息管理工作流于形式。
三、大数据时代医院统计信息管理工作的有效途径
（一）增强信息化意识，明确信息管理目标。为了更好促进医院统计信息管理工作水平的提高，在现阶段医院管理层需要正确认识信息化管理的重要性和价值，强化医院内部的信息化建设和信息化管理，明确当下信息化管理的目标和目的，学习和引进先进的管理理念，并结合自身实际情况积极开展相关信息化建设，不断促进统计信息管理工作效率和质量的提高。
（二）增加基础设施建设力度，不断提高信息化水平。在大数据时代，医院统计信息管理工作必须在时效性和准确性方面得到进一步提升，而这都需要建立在相应基础硬件设施和软件设施的基础之上。因此医院需要结合自身实际情况强化在基础设施方面的建设，投入足够的人力物力，（下转第60页）构建信息化的统计信息管理部门，引入先进的计算机设备、软件程序、统计分析系统等等，为统计信息管理信息化工作的开展奠定良好基础。
（三）完善统计指标体系，增强信息利用率。医院统计信息管理工作的任务不仅仅在于对各项相关信息数据的采集和储存，更需要做好对相关统计信息的分析研究，挖掘信息数据的内在价值。在以往的信息统计管理工作中由于技术设备等方面的限制，难以实现对海量医院信息的统计分析，但是通过应用大数据技术，就可以实现对信息数据的深入挖掘和高效处理。因此为了实现这一目标，就必须制定相应的统计指标体系，指导和规范相关统计工作的开展，及时评价和评估相关工作的质量，明确工作中所存在的问题不足，并将分析得到的结果储存在信息数据库中，通过数据库来实现对这些问题不足的高效处理。在此过程中大数据技术所发挥的作用是极其重要的，它能够实现对各项相关数据信息的整合分析，深入挖掘这些数据背后所显示出的问题。
（四）增强风险防范意识，保障系统安全运行。大数据技术的应用离不开计算机技术、互联网等的支持和参与，所以在具体的统计信息管理工作中，非常容易受到各种网络风险的影响，例如病毒、黑客入侵，因此在当下必须具备相应的风险防范意识，根据具体情况，合理采用相应的防火墙和安全防护技术，有效阻挡病毒黑客的侵袭侵入。同时还需要做好对相关工作人员的规范管理，制定合理科学的工作流程要求和管理要求，指导工作人员的工作，规范工作人员在信息统计工作中的行为，避免因为工作人员行为不规范而导致信息数据出现泄露或者丢失的问题。
四、结语
大数据统计分析范文4
传统经济也可以是高科技的
近几十年来的信息技术变革，其本质是信息化，从技术效果上看是一个生产“数据”的过程，十多年前还被零零碎碎手书的数据，已被各种新工具不断采集和存储，各行各业或多或少都拥有着自己的数据资源。从自身累积的历史数据中使用合适的分析方法，找到原本凭借行业内职业经验与直觉找不到的“规律”，解决自身实际问题，这就是数据创新。有时，这种创新带来的改变是“琐碎”的，但却优化了商业模式、提升了用户体验，甚至完善了企业经营模式与文化。
这里特别需要指出的是，不放过任何盈利机会的零售业，早已是数据创新的主战场。当前，商业流通结算行业的定价、销售和支付正在发生变革。大数据驱动下的商品定价变革将是根本性的，是原有商品定价模式的一种逆反，非商家定价，而是由消费者定价。在销售模式上，电子商务能否成为一种真正的销售变革，这完全取决于C2B模式。未来商业流通领域的价值链原动力是消费者驱动，而非现有的制造驱动或设计驱动，大致有两种：一是聚合需求形式，如反向团购；二是要约合作形式，如逆向拍卖等。从技术层面上说，都是基于交易数据创新的，需要更快捷地划分、分析和锁定消费者，转而将这些小众的微量需求来改进商品、促成销售，将已有的定制开发逐渐从“大规模”转成“个性化、多品种、小批量和快速反应”.在支付形式上，一种是将管理支付转为管理数据；另一种是将支付货币转为支付信用。
大数据时代，传统经济想要有高科技含量，最关键的是不要做数据的“看守人”.目前被打车软件“搅翻”的出租车行业，同样能利用数据创新改变现状，这是因为：出租车行业拥有的数据大多是轨迹线交通数据，这是一种能直接或间接反映驾驶者的主观意愿和车辆行驶过程中的环境限制等情况的数据，具有运行时间长、在城市整体交通流量中占有量大的特点。分析和挖掘出租车这种城市典型移动对象的历史轨迹数据中，找到本地区驾驶员偏好、乘客出行习惯或交通拥堵热点，有助于直接了解人们的各种社会活动、间接把握城市动态性。因而，依据轨迹线交通数据创新能改变当前导航市场的“红海”格局，使用实时交通路线推荐替代基于地图数据的最短路径推荐。
两种业态是一种竞合关系
什么是数据产业？从信息化过程中累积的数据资源中提取有用信息，即数据创新，将这些数据创新赋予商业模式，就是产业化，因而数据产业是信息产业的逆反、衍生与升级。应当看到，这种由大数据创新所驱动的产业化过程，是具有“提升其他产业利润”特征的，除了能探索新的价值发现、创造与获取方式以谋求本身发展外，还能帮助传统产业突破瓶颈、升级转型，是一种竞合关系，而非一般观点“新兴科技催生的经济业态与原有经济业态存在竞争关系”.
所以，数据产业培育围绕传统经济升级转型，依附传统行业企业共生发展，实为上策。需要指出的是，为加速数据产业企业集聚形成产业集群、凸显极化效应，设计数据产业发展模式同样应考虑建立数据产业基地，但不能照搬传统的“政府引导、市场选择和企业主导”方式，而应是某种“新型”样式，至少具有以下五方面特征：
一是产业显现凝聚力，围绕某一领域或行业数据资源，实现资源、科技共享，数据产品生产专业分工明确，基地内企业做到竞合协同，具有整体创新绩效。二是资本、科技双重驱使，由专业数据产业基金引导政府相关部门、多个大学与科研院所参与基地建设。三是“智慧”精准管理，在管理上将依靠数据创新实现精准化，充分体现“智慧”.四是多元化生态型，其实质是一种内嵌数据创新核心应用的城市CBD，具有充足的商业配套、齐备的文化设施和宜居的生态社区，能进行便利的商业活动、生产工作和生活娱乐。五是人才高地，能将各种人才结合在一起，调动其积极性、创造性。
数据产业的竞争关乎国力
数据产业竞争涵盖了政治、经济、军事、文化等多个领域，从宏观到微观，从虚拟到实体，涉及航空、航天、海洋、电力、教育等生活的方方面面。
根据对数据产业内涵和外延的不同理解，其概念有广义和狭义之分。
从狭义上来说，数据产业从技术效果上看主要是数据准备、数据挖掘和可视化，即对数据资源进行合理开发、对数据资产进行有效管理，直接商品化数据产品，涵盖数字出版与文化业、电子图书馆和情报业、多媒体业、数字内容业、领域数据资源开发业、行业数据资源服务业等，当前已有的数据创新有网络创作、数据营销、推送服务、商品比价和疾病预控等。从广义上来说，数据产业包括涉及狭义意义上的上下游关联行业，依次具体是：数据采集、数据存储、数据管理、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据展示，以及数据产品评价和交易。
大数据统计分析范文5
【关键词】模式;发展;分析
1 远程医疗模式分析
1.1 远程胎儿监护的意义
远程胎儿监护的实施主要有以下几点目的和意义：在恰当的场所和家庭医疗保健中使用远程胎儿监护可以极大地降低运送病人的时间和成本;避免孕妇在家庭和医院之间来回奔波。对住偏远地区、行动不便的孕妇，更增加了旅途的劳累、不安全性和孕妇的经济负担。医院、公共交通等嘈杂拥挤的恶劣环境对免疫力低下的孕妇而言非常不利，增加了感染疾病的机率。部分胎儿情况比较特殊，在白天处于休息状态，而晚上特定时间段才比较活跃，因此他们在白天进行监护的结果往往不理想，引发孕妇和家人不安。
1.2 远程医疗模式
在互联网飞速发展的今天，远程医疗系统一般采用以下两种模式：
模式一：利用计算机网络技术，借助音视频工具，淡村提供医师与患者之间的沟通。这种方式不需要高新技术的支持，能实现即时通讯，使用方便简单，但存在的问题是患者各项生理资料没有办法准确获取，影响医师的判断。
模式二：由患者使用各种医疗诊断设备，进行简单操作，医师通过网络通讯实时获取患者的各项生理指标，并通过网络给患者医疗建议。
第二种模式的优点是使用了专业医疗设备，医师得到了诊断所需的数据，并且这种模式不受空间距离的限制，可以达到资源共享的高效性、紧急情况处理的时效性。
随着云计算、物联网的发展，各种用于医疗的专业设备也不断出现，因此，大部分远程医疗都采用了第二种模式，本文探讨的远程胎儿监护系统同样采用第二种模式。
2 远程胎儿监护系统的发展
2.1 传统远程胎儿监护系统组成
传统的远程胎儿监护系统通常由三部分组成：
（1）利用手持式多普勒监护仪提取孕妇与胎儿胎心音、胎心率。采用的是简化的胎儿监护仪技术，在数据的精度和参上上面都存在误差。
（2）远程信息传输网络。大多采用电话线把采集到的胎儿信息传送至医院，连接方式是把电话线接头插入手持式多普勒接口上，再把语音信号传送至公共电话网络、最后传送至后台服务器。
（3）中央监护站：主要功能是对获取的信号进行数据转换和分析。
2.2 现有远程胎心监护系统存在的问题
（1）信息技术落后。现有系统主要处理的是模拟信号，传输介质采用的是最原始的电话网络，医生必须实时处理系统反馈的孕妇信息，导致系统负荷较大，应变不灵活。
（2）数据完整性、一致性较差。主要表现在两个方面，一是由于远程监护设备一般采用的是单晶片，处理速度也较慢，因此在数据采集方面存在局限性;二是数据传输方式仍采用模拟信号，对噪音较为敏感，在传输过程中可能受到外界的干扰而影响监测结果。
（3）监护参数较少。仅凭听胎心音，医生无法做出全面的诊断。如果需要比较准确完整的判断，胎心率图、宫缩压力图和胎动计数是必不可少的。
3 远程胎儿监护系统结构与设计
3.1 系统需求分析
本系统范围定义为对孕妇的完整产程进行健康监护。通过穿戴式监护设备，孕妇在不影响正常生活的情况下，对孕妇的生理参数进行长期或实时监测;通过专用的孕妇产前胎儿监护平台，孕妇定时自主提交胎儿监护数据到后台数据库;作为医师诊断的标准之一;后台服务器通过短信息及时通知医生对胎儿监护数据进行诊断;医生诊断的结果和医嘱对应胎儿监护数据保存到后台数据库，并通过短信息发给孕妇或其家人。所有数据都保存在后台数据库多年。提供孕妇和医生多种访问数据的方式（手机、平板电脑、计算机等）。具有查询、统计和分析等多种功能。
3.2 系统结构
产品由远程无线胎儿监护仪、后台服务器组成和医生、孕妇自用的手机、平板或电脑组成;其结构如下图：
该系统包括数据采集终端、系统监护子平台以及移动终端三个部分。数据采集终端检测到孕妇相关生理特征后，通过网络把数据提交给监护平台，平台负责协调以及处理孕妇和医生之间的沟通，医生收到患者信息后，和查询孕妇以往数据，以及给出相应对策。
3.3 系统功能模块
系统主要包括如下功能模块：胎儿监护模块;孕妇在家用远程胎儿监护仪监护胎儿情况，并对相应生理参数进行波形图转换显示，监护数据经远程胎儿监护仪的无线通信电路发送到连接于广域网的后台服务器。用户信息模块：对孕妇的个人信息系进行记录，包括用户基本信息，既往病史、过敏药物等信息，支持用户信息的增删改查操作;体检模块：记录用户体检信息，生成体格检查表，医生可查阅用户的体检记录，作为健康评估的标准之一;健康评估模块：从生理参数、亚健康症状等多方面对孕妇健康情况进行评估，指出不健康因素;病历模块：记录孕妇完整的监护档案;服务记录模块：记录医生为孕妇服务的记录，可共用户和医生查询;互动交流模块：作为用户与系统，用户与医生，系统同与医生之间的通讯、交流、资讯等服务。
设备运作流程：探头采集胎儿的胎心率、孕妇的宫缩压力和胎动信号;传输到模拟放大电路。模拟放大电路把探头的胎心率、孕妇宫缩压力和胎动信号放大，并进行硬件滤波;传输到数字运算电路的采样通道。数字运算电路把从放大电路输入的模拟信号采样转换成数字信号，并对其行数字滤波和自适应运算;得出胎心率、宫缩压力和胎动数值。传输到CPU。CPU把胎心率、宫缩压力和胎动数值送到显示屏显示;同时把胎心率、宫缩压力和胎动数值送到无线通信电路，用GPRS、3G或WIFI发送到后台服务器。
4 总结
远程胎儿监护系统可以实现孕妇基本信息管理、产程健康评估与医疗保健建议，同时能实现孕妇生理参数的实时显示与存储等功能，主要针对社区家庭孕妇长期、连续的胎检与服务，有效提高孕妇的检查效率，环节社会医疗资源的不足。尽可能减少孕妇日常生活和工作的压力，避免受到医院、公车等曹总环境的影响，也减少了意外风险。在系统建设方面，实现了准确无误的胎儿信息采集和数字化信息的无线传输，并采用后台中央服务器系统可以使医生在任何地方通过移动设备进行数据操作，解决了平台通用性等问题。
参考文献：
大数据统计分析范文6
随着计算机技术和互联网以及物联网的不断发展，各种系统结构化和非结构化数据以前所未有的惊人速度迅猛增长，“大数据”时代已经到来。大数据是指数据结构比较复杂、数据规模大的数据集合。其数据量已经远远超出了一般数据管理工具可以承受的处理时间以及数据处理及存储管理能力。在当今大数据环境下，高校管理系统的数据结构及数据量发生了巨大的变化。在数据存储、数据管理、数据分析及数据挖掘等方面面临着巨大的机遇和挑战。为了有效地利用大数据为高校决策分析提供更好的服务，我们必须基于大数据建立相应的决策分析系统。
目前许多高校已积累大量的教学资源和管理数据，从而形成了规模巨大、结构复杂的数据集，为高校的教学管理决策提供了强有力的支持，成了高校教学管理不可缺少的一部分。随着教学改革的不断推进，高校对数据的需求已经从原来的简单事务处理方式转向面向信息分析处理、数据挖掘及决策支持等。因此，针对现有的大数据集合建立决策分析系统，对高校决策分析具有重要的实际意义。决策分析系统是目前知识发现和数据管理领域中的一项重要技术，它基于神经网络算法、机器学习及人工智能等方法进行数据挖掘和知识发现，从而在大数据中获取数据之间内在的相互联系，以及其中可能存在的某种规律，从而帮助决策者快速做出正确的决策，进而提高高校教学管理的科学性，为高校带来良好的决策管理。
1 基于大数据决策分析系统的数据存储方式
高校基于大数据决策分析系统存储数据主要是从校内外各种数据源中获得最原始数据，并对该部分数据进行整合形成数据层，然后将数据层中的数据经过抽取、清洗、转换、装载进入数据仓库从而形成支撑层，在支撑层的基础上，可以根据需求对数据进行挖掘分析，从而构建决策层。当前高校基于大数据决策分析系统的数据存储方式包括基于关系数据库的存储、基于多维数据集存储和虚拟化存储3种数据组织方式。
1.1 基于关系数据库的存储方式
该存储方式主要依托关系数据库存储数据，基于关系的数据存储方式是将分析决策系统中的数据存储在关系型数据库的表中，同时在元数据的管理下进行数据存储管理，从而完成数据分析、决策支持功能。该存储方式在构建数据库时主要采取以下步骤进行数据的抽取：首先，利用图形化的操作界面进行操作，用户能够对关系数据库的数据进行选择操作，同时可以建立和定义多维度数据模型；然后，采用特定程序从关系数据库中抽取某一维度数据。基于关系数据库的存储方式不是简单的从业务系统中抽取数据，而是对业务系统中的数据进行清洗、加工、汇总和整合，从而保证基于大数据分析决策系统内的需要，是针对高校全局的一致的数据。总之，基于关系数据库存储方式要求将学校内各个业务系统的原始数据整合，从而用来支持特定的查询、统计分析和决策支持，以便管理层对某一阶段历史数据进行统计分析。
1.2 基于多维度的数据集存储方式
基于多维度的数据存储方式和基于关系的数据库存储方式不同，是采用数据立方体的方式管理与存储数据，同时以多维度显示与组织数据，是一种基于在线联机分析处理（OLAP）的数据组织形式。该数据存储方式主要采用多维数组结构文件进行数据存储，同时具有不同维度索引及数据管理文件与数据一一对应。该数据存储方式采用“多维数据集（CUBE）”，多维数据集将传统的二维关系表组合成多维数据立方体，数据属性对应为维度（Dimension），在数据属性下的值被称作度量（Measure）。也就是说，将数据由传统的二维关系表组合成多维度立方体，在数据立方体上进行切块（Dicing）与切片（Slicing）、旋转（Turning）、上卷（Rolling-up）、下钻（Drilling-down）等一系列操作（如图1）。
图1 数据立方体的上卷、下钻等一系列操作
1.3 基于虚拟化的数据存储方式
虚拟化存储方式主要有两种存储方式，第一种是将企业内外部结构化和非结构化数据整合到单一的数据存储平台上，从而形成一个单一的数据存储资源池，这样有利于存储基础设施进行统一管理，从而容易实现数据资源共享、存储容量回收和存储空间最大化利用，进而更好的实现存储设施的重复使用，最终实现提高存储基础设施容量效率，以满足当前基于大数据的决策分析系统的需要。第二种存储方式是仅从逻辑上进行整合，也就是说，决策分析系统中没有专门的存储空间，系统中的所有数据一律存储在源业务系统的数据库中，根据决策分析系统的不同维度的需求，业务系为决策分析系统提供数据接口，形成针对决策分析系统的维度视图，决策分析系统临时从业务系统数据库中提取所需数据，从而完成不同维度的数据分析。该存储方式实现简单、成本底，但最大弱点是对业务系统数据规范性、完备性要求极高。同时，还要求业务系统数据模型应非常接近决策分析系统的多维数据模型。
2 基于大数据高校决策分析系统的层次结构
根据高校管理决策需求的特点，首先将当前各信息系统的信息如学籍信息、学工信息、招生就业信息等当前及历史数据和一些其它辅助数据经数据抽取、清洗、转换、装载进入数据仓库，在数据仓库的基础上进行数据挖掘。基于大数据的高校决策分析系统应该三层，分别为数据层支撑层和决策层（如图2）。
图2 基于大数据的高校决策分析系统层次结构
2.1 数据层
分析决策系统的底层是数据层，该层是构建决策系统的数据仓库的基础。数据层包括校内外的各种数据源，内部数据源主要包括学校的各种应用系统的数据库、数据中心的各种备份数据库和存档、以及学校内的各种其它数据资源。外部数据源包括学校之外的各种数据库和数据资源。从而形成一个内容覆盖面广且时间跨度长的海量数据仓库，位学校决策支持提供了庞大的数据基础。
2.2 支撑层
支撑层作为决策层访问数据层的桥梁，有效的解决了分析决策需求目标难以量化的特点，该层对不同数据源中数据进行收集、分类、抽取、清洗、转换从而装载到数据仓库，通过数据仓库可以对不同数据源进行统一管理，可以为决策层的各种应用提供了标准接口，从而可以构造面向主体分析的更高粒度的数据集市。同时，支撑层将数据仓库中的数据按照特定的层次进行汇总聚合，构成数据分析的多维视图。以便决策层从不同角度进行分析使用。
2.3 决策层
决策层由通用平台和面向主题平台组成。为了适应决策需求不稳定的特点，通用平台是提供一些简单分析模型和常用的数据挖掘方法，以便在通常情况下不必建立专门应用分析系统。极大提高了决策支持系统的灵活性和通用性。针对相对稳定且复杂的决策需求，面向主题平台从数据仓库抽取特定数据，建立面向主题的数据集市，建立面向主题的分析系统。
3 基于大数据分析决策系统的系统实现
基于大数据高校分析决策系统建设的总体思想是，不考虑数据源中数据的结构化问题，首先由高校管理方面的专家将所积累的管理知识整理，然后把这些知识转化成集计算机可以识别和存储的语言，从而形成知识库。其次，依靠知识库和专家知识从各种数据源中提取有用的数据，对数据进行收集、分类、抽取、清洗、转换后以新的组合形式储存到数据仓库中。在数据仓库中，经过分类、抽取、清洗、转换后的数据是以一系列元数据的形式存储的。最后，在数据仓库的基础上，可以建立通用的和面向主题的分析平台，从多维度进行统计分析，最终为不同层次决策者提供支持。因此，该基于大数据的高校决策分析系统的体系结构由数据源、数据收集、分类、清洗、转换、存储和管理、数据挖掘及知识发现、分析决策等部分组成（如图3）。
图3 基于大数据的高校决策分析系统的体系结构
3.1 数据源
数据源是指来学校内部或外部的各种结构化和非结构化的数据，这些数据可以是来自关系数据库，也可以是非关系数据库的数据，例如学籍信息、学工信息、人事管理信息、图书信息等为结构化数据。非结构化数据如教学视频、存档的试卷信息等，数据源是学校决策支持系统获取各类教学管理信息的来源，从数据源获取的数据经过分类、清洗转换、及相应的处理后存入数据仓库，作为分析决策系统的基础数据。
3.2 数据收集、抽取、分类、清洗、转换
该步骤主要完成数据的收集、抽取转换、清洗和监视等工作。目的是对来自不同数据源的信息进行整理，同时把有可能影响分析决策的数据转换成系统的数据格式；数据清洗是为了是保持数据的一致性，同时减少系统中的数据冗余；同时监视数据源上数据的是否发生变化，发现信息源的数据发生变化时，定期对数据源数据进行收集进行数据、抽取、分类、清洗、转换，以扩充和更新决策系统中的数据信息。
3.3 数据存储及数据管理
数据存储主要对数据仓库中的结构化和非结构化数据的存储和管理，数据仓库中存储了海量与高校决策有关的重要数据。支撑层中的知识库存放了大量的决策分析的共性知识、教育法规、学籍管理规定等；模型库存放决策分析的系统运行模型和处理模型，同时整个数据仓库的数据存储采用元数据管理，数据存储及管理主要负责数据仓库的数据同步、整合工作。
3.4 数据挖掘及知识发现
数据挖掘及价值发现主要采取机器学习、神经网络、知识处理等技术和传统统计学算法及计算智能（遗传算法、模糊集等）和数据库相结合的方法，从数据仓库的大数据中挖掘隐藏的规律，也就是说数据仓库中挖掘和发现知识，掌握大数据间存在的某种相互关联、提取面向主题的信息进行分析，为各种管理决策层决策提供有效的依据。
3.5 决策分析
决策层主要由面向通用的分析平台和面向主题的分析平台组成， 面向通用的分析平台是针对学校教学改革的推进，管理需求存在不稳定的特点，提供一些简单分析模型和常规的数据挖掘方法，可以为管理层提供快速决策的参考。针对相对稳定的学校战略决策需求，可以从数据仓库中抽取面向主题数据，从而建立数据集市，开发面向主题的决策平台。对于学校的各个管理层决策，可以利用这些通用分析和面向主题分析平台，从而进行多维度的综合分析，从而制定出学校的战略决策和日常的管理决策。
