数据分析方法范例

摘要：随着信息技术与互联网技术的快速发展，大数据分析的方法在各行各业得到了广泛的应用。大数据在发展过程中呈现出了诸多的优势，不仅能够精确地针对用户肖像进行分析，而且能够深层次地挖掘消费者潜在的消费需求，便于企业能够在第一时间开展针对性的营销活动，将用户所需的产品或服务快速传递给用户。在服务行业，大数据的运用能够显著提高商家的服务水平，帮助服务提供者更好了解客户的需求，实行精准营销。然而，大数据作为一项全新的技术，在运用过程中融合了许多其他的知识和内容，在运用过程中如果对于信息或者技术使用不恰当，则容易导致用户的隐私信息泄露等问题，不仅为企业声誉带来影响，也侵犯了用户的隐私权，给用户带来不好的体验。基于此，本文在深入分析大数据含义的基础上，对大数据时代个人隐私信息的特点进行阐述，深入分析大数据对隐私信息维护带来的挑战，有针对性提出解决措施。

关键词：大数据；隐私；信息保护；措施

1大数据的含义

大数据分析是近几年来迅速崛起且十分火热的一个词语。大数据的崛起依赖于经济水平的快速提升和人们生活水平的快速提高，大数据的成功运用依赖于多个复杂学科的高度融合。大数据分析顾名思义就是对庞大的数据进行分析，大数据分析具有分析速度快、准确度高、容量大等优势，被广泛运用于数据分析、数据挖掘等方面、目前，大数据分析已经逐渐走进各行各业，被广泛运用于顾客需求分析、用户特点分析等多个方面，在帮助企业更好实现利润目标的同时带给了广大消费者更好的购物体验。

2大数据时代个人隐私权的特点

2.1隐私权保护范围的扩大化。在传统背景下，隐私权保护的范围相对较小，个人隐私主要是指个人可以自主控制、自主决策的与社会利益无关的个人信息等。传统背景下，信息传递的速度较慢，获取信息的渠道较窄，个人能够对自己的隐私信息拥有较强的控制权。但是，在大数据分析的背景下，隐私权所保护的范围进一步被扩大，不仅包含了传统意义上的隐私信息，还包括个人的社交账号、平台账号及密码等信息。而且信息时代的个人隐私在很大程度上不受到个体的控制，企业或者平台获取信息的渠道广泛，如果不能对信息进行有效的管理和保护，就会造成个人隐私信息泄露，为个体带来财产损失甚至造成生命威胁。

2.2隐私权内容的复杂化。法律对隐私权保护的初衷是为了维持人作为个体所应得的尊重。对社会而言，个人隐私信息不会对社会公共安全和利益造成威胁，对于个体而言，个人信息中有一部分涉及自己的私密，法律认为个体的这部分信息有受到保护的权利。在大数据分析的背景下，隐私权的内容不断深化而变得更加复杂。商家为了实现更好的营销，为客户更快更好的传递产品或服务，会收集个人信息并加以分析。例如，在浏览网站或者购物平台时，当在搜索引擎或者购物平台上输入关键词后，在后续的网站或平台浏览中，企业会根据用户的需求源源不断向用户传递相关信息。这种类型的隐私泄露往往具有不可控性、不可避免性以及后知性。

摘要：风景园林是城市建设的重要组成部分之一，在实际建设期间，需要根据城市的发展、地域等进行风景园林设计，确保风景园林与城市建设的和谐发展。在园林设计方面运用大数据信息，对传统的风景园林规划提供新的指导思路，也取得了显著的成果。文章针对我国大数据下的风景园林设计指导进行分析，为促进我国风景园林建设提供有价值的参考。

关键词：大数据；风景园林；研究方法

在风景园林规划建设期间，通过运用信息技术，如信息系统、遥感技术、参数化等数字化技术，提高了城市风景园林的规划设计效率，提升我国城市园林建设的质量。在具体实施期间，因数字化技术没有普遍运用，因此将大数据运用于风行园林规划设计中，增加了风景园林规划建设的成本，并且在数据运用方面存在许多问题。主要源于近些年大数据技术的发展速度加快，同时因网络的高速度、高容量、多样性特点，使得大数据在各个行业运用，为风景园林规划建设研究提供保障，弥补了传统数据的不足[1]。

1大数据的研究思路和过程

在城市建设过程中，风景园林建设是城市建设的主要组成部分之一，随着信息技术的运用，大数据技术的运用越来越广泛，并与传统的技术存在较大差异，并有别于传统的技术以及研究方法，由于大数据运用的数据较多，因此在实际运用期间需要按照一定的研究思路和过程实施。

1.1明确大数据的类型。在风景园林规划建设研究期间，需要在大数据基础上对规划设计研究目标、实际的信息数据等相关属性进行分析，并需要大量的数据源和数据量。因此对于风景园林研究人员而言，需要明确大数据的类型，按照不同类型的大数据实施不同步骤的研究。

1.2大数据获取和整合形成的数据资源分析。因城市风景园林设计与城市建设、城市规模扩大等有密切的联系，因此在运用大数据期间，需要对数据资源进行分析整合，以此获取准确的信息资料。风景园林研究人者根据大数据的特点，获取相应的数据，并制定研究方案，最后形成数据资源，运用大数据技术建立统一的数据模型，将数据模型运用在风景园林设计研究中。因数据模型需要大量的信息数据，因此在建立数据模型期间，如果获取的信息数据不完善，需要工作人员进一步对信息数据进行预处理，提高数据模型对信息处理的准确性。

摘要：教育环境的不断变化和迅速发展使得高等教育面临极大的挑战，大数据是其中面临的一个重要问题。本文基于人工智能手段，研究了高等教育资源中各种数据的获取来源，进一步讨论了传统的和非传统的关于学生的数据特点，提出了一个利用分布式技术的集成学习分析解决方案，该方案有利于扩大和改进教育管理部门决策支持系统功能，提高管理决策效率。

关键词：高等教育；人工智能；大数据；决策支持系统

0概述

高等教育的现代化进程使得人们对数据分析越来越感兴趣，教育管理者可以通过分析从各种学习来源收集的大数据来实现对决策的辅助[1]。然而，在高等教育中，最大的挑战是确定如何获取、处理、存储、呈现和使用数据，以得到可靠有效的结果[2]。针对目前现有的很多教育管理部门工作或研究人员缺乏对大数据系统架构的深入了解和合理规划，本文基于自然语言处理（NLP）解决方案，考虑学习分析技术的关键类型以及如何应用于教育管理系统，以解决学生成绩、辍学率、就业率等问题[3]。该方法将人工智能中自然语言处理技术与数据分析相结合，以便能够准确分析越来越多的非结构化数据，可以扩大和改进教育管理部门目前采用的决策支持系统功能，从而提高其实用性和实用性。

1高等教育大数据资源分析

本节通过对与学生数据相关的非传统数据的调研，总结了以下一些影响数据分析结果的因素，这些数据在分析时可以为高等学术机构带来更准确的决策见解。

1.1影响学生成绩和辍学的因素

摘要：数字经济快速发展，深入到各行各业，在电子商务领域，商务数据价值巨大，而现在电子商务数据分析人才稀缺，或人才无法满足企业需要，在一定程度上也阻碍了高职电子商务相关专业的发展。认清电子商务数据分析的重要性，了解电子商务数据分析人才需求和教学现状，进行电子商务数据分析实训课程开发研究，包括：实训课程性质、实训课程目标、实训学习情境设定及教学设计、考核评价、教学方法等，提出了电子商务数据分析实训课程开发完善还需努力的方向，以促进电子商务相关专业的质量提升。

关键词：电子商务数据分析；实训课程；项目开发

数字经济发展迅速，各行业不断进行数字化转型，出现了大数据，数据中能蕴含许多有意义有价值的线索和信息，尤其在企业运作和商务应用方面。我国电子商务发展体量庞大，“互联网＋”的大趋势和后疫情时期，更加体现出了优势，跨境电商、直播电商等新业态新模式快速发展，电子商务向更高质量发展，更注重公平性与满足感。电子商务数据分析是贯穿整个电子商务相关企业运作必不可少的工作，电子商务相关岗位也都需要具备数据分析能力，而相应的电子商务数据分析人才却极其短缺。电子商务数据分析实训课程开发，利于院校适应行业企业最新变化，培养适应需求、具备一定数据分析实践能力的电商人才。

1电子商务数据分析的重要性

行业企业已经逐渐认识到了数据将是核心的生产要素，数字经济活跃，数据分析也会深刻影响行业企业的发展与创新改革。比如新零售行业，处于行业供应链前端的研发设计、原材料生产、装备制造等，做什么如何做怎样做等，要考虑处于供应链后端的分销、零售、广告营销、消费者的消费方式等，后端的数据逆向牵引前端，通过数据分析，消费方式逆向影响和牵引生产方式。随着数字经济的深入发展，数据分析能力非常重要，会成为互联网从业者必备的技能［1］。数据存在于电子商务的整个链条中，包括电子商务商品采购、视觉设计、网店销售、营销推广、客户服务、物流管理等，商家通过数据调整发展思路、运营方向和竞争策略等。电子商务数据分析是电子商务相关企业的各工作岗位都要求的最为核心的能力，比如：商品采购中的市场调研、产品分析；视觉设计中的视觉营销数据分析；网店销售中的制定商品销售策略；营销推广中的推广数据分析；客服工作中的客户画像分析、客户服务数据分析；物流管理中的数据收集和统计分析等［2］。

2电子商务数据分析人才需求现状

当今经济社会瞬息万变，电商相关企业需要素质高、业务技能强的复合型电子商务数据分析专业人才，具备丰富的知识与完整的技能结构，能灵活应用电子商务数据分析方法与技能，去解决电子商务业务相关问题。特别在产品和运营岗位，数据分析是必备的能力。而高职院校所输出的电子商务人才，在电子商务具体业务如网店搭建、产品信息化、客户服务方面相对较好，但数据分析能力普遍偏弱，也从一定程度上限制了毕业生的职业上升空间。所以，适应行业企业需要的电子商务数据分析人才缺口巨大。现有电子商务数据分析人才，普遍存在三个方面的瓶颈问题，一是数据分析工具使用不熟练，所掌握的工具处理能力无法应对大量的数据处理。二是会做图表但分析能力差，花费了大量的时间去收集和统计数据，但不擅长数据清洗、数据指标拆分和模型搭建，没有得出有效的结论。三是缺乏有效的引导，自行摸索或研究，很难解决实际问题，或者解决成效不明显［3］。

摘要：本文以“财务数据分析”作为研究对象，对其展开研究。论文首先阐述了财务数据分析的内容及方法，然后结合现阶段高校财务数据分析的现状深入分析了其中普遍存在的问题，最后从运行机制、部门沟通、人才培养、综合利用等方面提出了财务数据分析的思路及具体对策。论文对于高等学校进一步加强财务数据分析工作提供了参考价值。

关键词：新会计制度；财务数据分析；高校

一、引言

网络信息技术、数据分析技术和云计算技术在信息处理、信息传输、信息挖掘上呈现出巨大的优势，势必推动高校的财务数据分析工作。而新政府会计制度的实施，对高校的财务管理工作提出了新的要求和标准，通过财务数据分析为高校财务管理和决策提供有价值的信息，进而提高高校财务管理水平的需求凸显，然而目前高校财务数据分析却存在许多问题，为此论文基于新会计制度背景，深入研究高校财务数据分析面临的问题及对策。

二、高校财务数据分析概述

1.高校财务数据分析含义

财务数据分析是数据分析技术在财务工作领域的应用。高校财务数据分析就是对高校的预算、账册、报表等资料中列示的各项数据指标，采用一系列的专业方法，进行总结与比较，对学校一段时期内的运行和管理状况进行客观的分析、评价，从而在相关联的数据中发现存在的问题，为学校日常管理和决策提供建议。

摘要：随着我国综合实力的不断增强，大数据分析在企业中逐渐发挥着更大的作用。本文探析了大数据分析在供应链管理中的相关应用，论述了大数据的相关内容，具体从五个方面指出了大数据分析与供应链之间的关系，最后提出了大数据分析在供应链管理中应用的问题与现状，为相关研究者提供了理论参考依据。 

关键词：大数据分析；供应链管理；相关应用；大数据分析技术；大数据市场

随着大数据时代的到来，大数据分析与企业有着密不可分的联系，大数据分析在供应链管理中层层渗入，起到了至关重要的作用，供应链管理中运用大量的大数据分析技术，很好地促进了供应链的发展，从而为企业的高效发展注入了新动能。

1大数据的相关内容

1.1分析大数据

在这个信息公开的时代，我们每天都可以从外界获得大量的信息。但是随之而来的疑问也出现了，在这样庞大的数据中我们如何知道哪些信息是对我们有利的呢？在大数据时代，如何快速精确地获得有用信息成为迫在眉睫的问题。

1.2大数据分析在供应链管理中的重要作用

摘要：在企业管理中，财务管理是非常重要的工作。财务管理质量的提高，可以使得企业领导对企业的经营状况全面分析并充分了解，基于此作出经营决策。现代企业财务管理中应用统计数据分析的方法处理数据，从中还可以提取出有价值的数据信息，可以为企业的财务管理提供参考，这也是企业发展的重要保障。本文针对数据分析在企业财务管理中的作用展开研究。

关键词：数据分析;企业;财务管理;作用

当前的市场经济环境中，竞争日益激烈，企业认识到财务管理的重要性，给予了高度重视。企业要提高竞争力，就要将财物数据信息充分利用起来。在企业的财务管理工作中，统计数据是基础性工作，不仅对于数据信息要予以处理，还要从数据中挖掘出有价值的信息。但是，从传统的财务管理模式的角度而言，企业如果没有在财务管理上与时俱进，而是依然采用传统的模式，使得财务数据信息不能够有效利用，必然会对企业的发展产生一定的影响。将统计数据分析作为一种手段，对于财务管理中产生的数据进行处理，发挥统计学原理的作用，对于财务数据信息之间的内在关联性进行研究，所获得的结果可以为企业的决策提供参考，对财务管理工作科学高效地展开也可以起到一定的促进作用。

1现代企业财务管理中对统计数据分析的应用

1.1采用统计数据分析企业产品的销售利润

处于当前的市场经济环境中，企业的产品要获得较高的经济利润，就需要提高企业经济效益。企业在发展的进程中，要提高市场竞争优势，在当前的市场中稳定的发展，就要使得生产的产品市场为导向，满足市场的需求。在企业的管理工作中，财务管理是重要的内容。企业的产品销售中要获得较高的利润，采用统计数据分析的方法是非常必要的。根据统计数据信息实时企业财务管理，使得管理工作建立在统计数据分析的基础上，为企业的决策提供参考，企业产品的盈利能力也可以根据统计数据作出判断。根据统计数据分析结果还可以制定产品销售策略，确保企业的资金高效利用。

1.2采用统计数据分析企业经费

【摘要】计算机自问世以来一直从事数据计算方面的工作，数据的分析和信息的收集都是通过人力来完成的。目前计算机技术发展极快，已经能够快捷简单地收集和处理信息了。通过合理的利用计算机，使人们的生活更加有秩序和方便。

【关键词】计算机技术；信息管理；数据分析

随着时代的发展，技术逐渐贴近生活。从近几年大火的人工智能技术就能看出，人对便捷舒适的生活追求越来越高，对工作的效率要求也越来越高。计算机应用于工作中就能完美的解决这一问题。许多的工作本质上都是进行信息管理和数据分析，本文从计算机在信息管理、数据分析的应用、以及未来信息管理和数据分析的发展方向三个方面阐述计算机应用技术在信息管理及数据分析中的实践应用。

1.信息管理中的计算机应用技术

1.1信息管理现状

信息管理是人们为了高效率的开发和利用信息资源，对信息资源进行控制、计划、领导、组织的活动。信息管理的对象是人类的活动，是记录人类活动生产并且对这些行为进行分析的技术。随着社会方方面面的发展，信息种类越来越多，需要处理的信息呈几何倍的增长，这时候如果采用传统的方式工作量将会十分庞大，对于从事信息处理的人来说是一个大的负担，并且容易出错。比如在此次肺炎疫情期间，全国推行健康码，每个人只要在特定的小程序录入自己的出行信息，系统就会自己储存下来跟肺炎感染者的出行轨迹匹配，对有感染风险的人进行通知，及早治疗，这不仅简单快捷而且准确。若是采用传统的纸笔登记，不仅对于登记处的工作人员非常危险，效率还非常低，容易出错。目前的计算机技术的发展给人们以启发，将计算机技术应用于信息管理。计算机具备便利和快捷的提点，合理计划信息管理中计算机的使用方法，促进信息管理效率进一步提升，并且能够保证质量，使工作化繁为简。简单举例，老师对全体同学成绩进行排名，若是用传统的方法需要耗费老师大量的时间在这件无意义的事情上，现在的EXCEL在极短时间内就能筛选一切老师想要的信息。但是计算机应用于信息管理时对操作人员提出了新要求。操作人员必须能够熟悉所应用的系统和所收集信息的性质，不仅要具备计算机相关知识，还要具备所收集信息的相关知识。现在社会上对于此类信息管理的人才需求也较大，专业的人才才能更有效的进行信息管理。

1.2计算机技术对信息管理的促进