大数据分析统计精选(九篇)

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第1篇：大数据分析统计范文

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.

[3]卞友江.“大数据”概念考辨[J].新闻研究导刊,2013,35(5):2528.

[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.

第2篇：大数据分析统计范文

关键词： 大数据；旅客；分析；位置

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）19-0014-02

Visitor Analysis System Based On Big Data Technology

ZHENG Bang-feng， GAO Fei， ZHENG Yuan-jie

（China Mobile Communication Group Hainan Co.，Ltd，Haikou 570125，China）

Abstract：Visitors analysis system is mainly through the acquisition of cellular signaling data， and the data of data modeling analysis， extract and summarize to the Hainan provincial tourism characteristics will be useful data. According to the real-time location information of the mobile phone effectively analyze the tourists travel behavior， real-time response in Hainan Province tourist hot spot passenger position distribution， source distribution， travel trends， information resides， visitor density， group scattered information， international visitors information etc.

Key words： big data； visitors； analysis； position

随着海南旅游的迅速发展，大量的散客成为了旅游的主导，传统观光游的项目比例日益减少。我国目前旅游行政法规及行业运营模式和管理均是建立在旅行社为主体的传统观光游基础上的。

面对这种团散比变化的现状，在新型旅游业态下， 当前旅游行业迫切需要一套相对准确、能够实时统计旅游信息的系统，为旅游管理部门的分析决策、政策规划提供辅助，为景区景点的客流量监控、疏导，游客驻留分析提供信息化手段，为旅行社、酒店分析游客来源地信息，规划旅游线路提供可靠依据。

海南移动挖掘自身网络数据资源，通过对海南移动Mc口（A接口+Iucs接口）信令数据的采集解析、建模分析、数据挖掘等，建设游客分析系统。

1 系统主要功能模块

“全省游客数据及分布”模块：该模块以旅游目的地为基点，对全省实时和查询时段内游客的总量和在各市县行政区域内的分布状况进行呈现和展示，为旅游管理部门精确掌握游客在各个目的地分布情况及变化趋势提供有效参考。

“客源地分析”模块：对游客的来源地信息进行统计分析，直观分析出各省游客的比例情况，可以细分至地市层级，同时可按各省及重点地市分析，可包括港澳台游客或外国游客。精确掌握客源分布情况，为旅游推广、宣传提供数据支撑。

“游客到达方式”模块：根据游客初次“接入”海南移动网络的具体基站位置，判断游客是从机场、港口还是火车站抵达，进而对游客到达方式作出实时统计。

“游客驻留时长统计”模块：分析统计游客在海南的驻留时间，按照驻留天数1天、2天、3天、4天及以上的时长进行分类统计，通过游客驻留的时间可以反映出各省份游客的旅游习惯，可以为精准营销提供相应支撑。

“旅游线路分析”模块：识别和采集各线路游客移动轨迹信息，挖掘频繁和热门的游览线路，分析出游览的热点线路信息，可以得出不同各类型游客在旅游目的地的游览线路选择结果，并找到热门线路等。

2 系统架构

游客分析系统分为数据采集层、数据挖掘层、应用层3个层级。其中数据采集层为最底层，主要采集海南移动Mc口信令数据。数据挖掘层为中间层，对底层接入上来的数据完成数据清洗、转换、压缩、数据建模、存储等工作。应用层为最上层，实现相关部门的各种应用。

数据采集层：负责系统与外部的一切数据交换业务，包括与各种外部系统的数据交互适配，以及将来可能扩展到的其他数据来源的支持，都在本层做统一的规划与实现。

数据挖掘层：本层实现数据的统一管理、分析、预处理功能，使得数据支持通用的上层行业应用。负责对获取的信令数据进行清洗、入库，形成上层应用所需的各种数据，并且能够根据不同的模块调用，计算出不同的分析成果。

应用层：基于B/S架构，灵活的功能模块部署机制，每个模块都可以基于数据挖掘层所能提供的数据灵活扩展。

3 基于大数据的游客行为计算和建模技术

3.1基于移动信令的协同定位技术

为了解决传统无线定位技术中定位精度不高的问题，利用不同移动台之间的协同通信对目标移动台进行协同定位，并利用非线性最优化理论解决移动台协同定位问题，将该问题转化为线性最小二乘问题，最终利用Gauss-Newton算法估计目标移动台的位置。

3.1.1 移动网络覆盖与覆盖场景匹配技术

为了保证为移动用户提供连续的移动通信服务，移动网络信号需要覆盖到城市空间上每一片区域，减少盲区，而为了以最小的成本为更多用户提供服务，移动通信网络覆盖逻辑上被设计成由若干正六边形的基站小区相互邻接而构成的面状服务区。移动用户总是会定期或不定期地主动或被动地和其中一个基站小区保持联系。

覆盖场景与移动蜂窝网络中基站小区，在空间分布上有规则地对应着。因此，只要建立特定的匹配规则，处理好一对多、多对多、多对一的关系，就能根据移动用户在移动蜂窝网络中的出行情况，推断出移动用户在不同区域间的出行情况。

3.1.2 基于手机数据的出行链分析技术

利用时间序列的手机数据及移动网络覆盖与不同覆盖场景区域的匹配关系，判断移动用户在各个区域的进、出、驻留情况，能够直接分析得到各个移动用户的出行链信息。

3.1.3 手机用户空间分布及密度分析技术

利用对所有手机用户时间序列手机数据的出行链分析成果，判断每位手机用户在各个统计时间段分别所处的空间位置区域，进而统计不同时间段各个空间位置区域内手机用户数量，并逐级扩样至群体，统计当前时间各个空间位置区域内的人员数量，并计算当前时间段内各个空间位置区域内对应的人员密度。

3.1.4 手机用户居住地、工作地识别技术

基于多天手机数据分析得到的手机用户多天出行链信息，结合手机用户作息时间规律，如夜间休息，白天工作，识别各个手机用户的居住地区域及工作地区域。

3.1.5 通勤出行行为分析技术

利用长期历史数据，分析得到手机用户居住地区域和工作地区域，并根据出现频率和出行频率，判断居住地区域单一且工作地区域也单一的手机用户群体是否具有通勤出行行为。

3.2数据挖掘与建模技术

3.2.1 团散客识别模型

模型目的：识别团队游客和散客。

模型算法：团客通常有固定和相同的游览线路。在游客识别和浏览线路识别基础上，结合基于密度的搜索聚类方法DBNS算法和基于样本学习的加权多点重合度算法MSOWL，通过进入和离开每一个景点的时间趋同性、人群规模识别团客和散客。

3.2.2 人群分类模型

模型目的：识别当地住户，过路人群、工作人员以及真正游客。

模型算法：TWO STEP聚类算法结合业务规则的方法，对人群进行分类。

3.2.3 游览线路挖掘模型

模型目的：识别和采集景点游览线路，挖掘频繁和热门的游览线路。

模式算法：采用改进的基于有向图的GSP数据挖掘算法，挖掘频繁游览线路。

3.3 关键算法

基于密度的搜索聚类算法DBNS（Density-based Neighborhood Search Method）和基于样本学习的加权多点重合度算法MSOWL（multiple-spot overlap ratio computing with weighting Based on Sample Learning）为针对智慧旅游所研发的特有算法。算法过程如下：

（1）第一个景点进入时间每分钟是一个间隔，统计每个间隔上的人数。

（2）每5分钟为一个进入时间中心点搜索区间，区间内人数最多的对应的分钟为中心点（必须满足10人以上，如不满足，时间窗口往后平移一分钟）。

（3）对中心点，搜索前后两分钟内进入人群，并标记为已搜索人群和已搜索区间；中心点前超过2分钟如果人数大于10，也标识为未搜索。

（4）对搜索人群观察最后一个景点离开时间每分钟的分布人数，每5分钟为一个中心点搜索区间，从第一个时间点开始，找到人数最多的点（必须满足10人以上，如不满足，时间窗口往后平移一分钟），搜索前后两分钟内的人群，这些人群标识为同一批团客。中心点前超过2分钟如果人数大于10，为离开时间比他们早的另一批团客。

（5）对未搜索离开时间的区间，进行下一个中心点的搜索，按同样的方法找到下一批团客。

（6）未搜索进入区间的下一个区间的搜索，重复2-5的过程；中心点前超过2分钟未搜索区间，不用寻找中心点，直接为一批人群。

（7）直到进入区间全部搜索完毕。

4 结束语

游客分析系统的客户包括海南省旅游委、市县旅游局、景区景点及旅游行业企业，运用系统“客源地分析功能”，准确掌握了国内及国际游客客源地情况，在国内、国际市场展开精准营销。由于有了实时、科学的数据支撑，旅游广告布放、接待网点规划都比以往更加有效。

（1）省旅游委行业监管处运用系统的“团散客”分析功能，实时跟踪旅游团的行程轨迹，对旅行社、导游进行监管，避免黑景点以及黑消费点对游客满意度的影响。

（2）省旅游委行业监管处运用系统的“景区游客数量统计”功能，对黄金周海南主要景区景点游客数量进行实时统计汇总，制定景区人流量控制应急预案，通过“信息”、“LED大屏公告”等手段对游客的游览计划进行合理的引导。

（3）省旅游委旅游资源开发出运用系统的“旅游线路分析”功能，开发新的热点旅游线路。

参考文献：

第3篇：大数据分析统计范文

【关键词】 “互联网+” 大数据 “三角服务”模型 智能医疗服务系统

在人口快速老龄化、家庭规模日益小型化和机构养老发展不足等多重因素的影响下，发展社区养老逐渐成为一种必然选择。建立起基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统，在市区大医院、社区医疗站以及社区老年人三者之间建立起信息网络，使社区老年人的健康问题得到更好的保障。

一、系统概述

现如今，大型医院普遍存在床位紧张、人员调配效果不佳、管理体系不健全等问题。建立社区老人智能医疗服务系统是完善现有医疗体系急需解决的主要问题，同时，随着物联网技术的不断发展，将互联网与大数据分析技术用于社区医疗服务系统，已成为该方面的一项新技术。

二、技术分析

根据上述分析，需要开发一套基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统，此系统可以最优化利用资源，帮助老人方便、快捷的解决突发状况。为满足需求，该方案需要具备以下技术：1）概率统计。收集社区老人的体温、心率等生命体征数据。以河师大社区为例，运用概率统计技术采集社区老人的生命体征数据。2）大数据分析。分析老人生命体征数据。在信息协作平台上，利用大数据分析、数据挖掘和人工智能中不确定性推理技术，对采集到的老年人信息进行分析及推断。3）互联网技术。构建“三角服务”模型。运用互联网技术，构建一个以老人为中心，社区家庭、社区医疗站、市区医院三大子系统相互连接的“三角服务”模型，实现智能管理。

三、设计方案

1、总体流程。整个医疗服务系统可分为线上和线下两种服务方式。线上：系统按照固定方案进行老人身体数据采集；线下：社区医疗站会定期派专业人士到老人家里对其进行全方位检查以及相关医疗知识的普及。

2、数据采集与处理。首先利用智能手环采集社区部分老年人的身体数据，通过社区中建立的互联网网络把数据传输到手机APP以及信息协作平台上。分析老人生命体征数据。在信息协作平台上，利用大数据分析和不确定性推理技术，对采集到的老年人信息进行分析及推断。

3、“三角服务”模型。“互联网+”社区养老中最为核心的就是系统模型的构建，运用互联网技术，构建一个以老人为中心，社区家庭、社区医疗站、市区医院三大系统相互连接的“三角服务”模型（如图1所示）。

若采集到的老人的身体数据发生了变化，则会通过报警系统反馈到社区医疗站，社区医疗站则做出最快的反应，一方面，会到老人家中对老人进行急救，另一方面，会及时将老人的存档发送给医院，并联系医院进行一系列的急救措施，从而节约了救援时间。

4、构建智能医疗服务系统。开发社区老人智能医疗服务系统。即开发一个集智能医疗设备、智能医护终端设备和带有功能模块的智能医护平台为一体的服务系统。将采集到的老人身体数据存于专门的数据库中，在信息协作平台上将社区老人、社区医疗站和市区大医院三者建立成一个相互共享的网络，实现数据信息的共享。手机APP与信息协作平台相联系，能够通过移动设备查看网络平台的信息，市区大医院的医疗系统与社区医疗站的数据库相连接，从而便于实现信息的共享。

结语：本系统是基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统，是物联网在医疗领域的应用，目的是为社区老人提供更便捷的医疗服务。将大数据分析技术与智能医疗服务系统相结合，在概率统计的基础上，将手机APP与信息协作平台相联系，通过移动设备查看网络平台的信息，便于实现信息的共享与交流，医疗服务更趋于智能化。

参 考 文 献

[1] 赵静. 基于物网发展的智能化社区医疗服务研究[D].燕山大学，2013.

[2]潘峰，宋峰. 互联网+社区养老：智能养老新思维[J]. 学习与实践，2015，09：99-105.

[3]王蔚，邵磊，杨青. 基于大数据体系下的城市住宅区养老模式研究[J]. 住区，2016，01：35-41.

第4篇：大数据分析统计范文

学校办学理念和特色北京市门头沟区新桥路中学（简称新中）建于1976年，2002年进行教育布局调整后迁到现址。目前，学校拥有38个教学班，现有教职工140余人，学生1100多人，是目前本区规模最大、人数最多、设施设备较为完备先进的一所普通中学。

作为门头沟区的“窗口校”，多年来，学校坚持“面向全体、面向发展，办有特色，稳步提高教育质量”的办学方针，确立了让校园书声琅琅、歌声琅琅、笑声琅琅的办学理念，不断提高办学质量，逐渐成为一所为全区普通家庭子女提供优质教育的学校。学校承办了初中“宏志班”，赢得了学生、家长的信任与社会各界的肯定。

艺术教育是新中的办学特色。成立27年的新中北京市金帆舞蹈团已成为门头沟区的品牌，2004年，新中又被认定为京西太平鼓传承校。该团曾先后参加、建国50周年、2008年奥运展演等大型文艺演出，并在全国、市区多种比赛中获奖。2006年开始承担北京市家长教师协会机制实验校任务，先后被评为区家教协会工作先进单位和北京市德育成果一等奖、北京市经济技术创新工程“优秀成果奖”。

数字校园核心需求

学校的核心任务是教育教学。数字校园建设与教育思想深度融合，与教学内容和方法深度融合，是数字校园建设的出发点和落脚点。数字校园核心需求就是更好地为教育教学服务。

在教学方面，减轻学生学习压力，提高学生学习效率和自主学习能力，使学生乐于学习、善于学习是教育工作者永恒的课题。这也成为学校数字校园建设的重中之重。课前，教学资源库的应用将日常教学中教师生成的优质教学资源循环流动起来，学校还购置了部分教学资源充实其中。课堂上，互动反馈教学系统已经常态化应用。课后，成绩数据分析系统为教师和学生的教与学把脉。目前，学校还积极进行优质资源班班通的教学实验。这些应用都很大程度上提高了教学效率和效果。

在德育方面，落实对学生过程性管理的数字化，体现全员育人、环境育人的教育理念。为此，我们建立了以学校德育部门为核心，各种角色的教师共同参与的“德育量化考评系统”。各种角色的教师分别对学生各个层面的表现，如艺术节、体育节、好人好事、眼操等量化为数据进行记录，系统进行数据分析、数据挖掘，实现学生横向的、纵向的表现可视化与图表化，为教师的教育、学生的发展提供依据。

此外，我们还建立了以触控LED电视机为载体的一个互动式的、动态更新的、更加丰富的数字校园文化系统，将学校艺术节、体育节、社会大课堂、校园风采、好人好事等内容及时，供学生浏览。基于此，实现环境育人的教育理念。

数字校园优秀成果

成绩数据分析系统是学校数字校园项目中的一个特色模块，也是学校运用最成熟的系统。承建方根据学校的特色需求，专门为学校定制开发多张“新中成绩分析报表”，充分满足了学校的需求，并且在原有需求的基础上进行了很多优化设计，使学校教师应用更加方便、快捷。

成绩数据分析是对学校教学效果进行评价的重要手段及制定后续教学策略的重要参考。之前，学校使用Excel表格进行成绩分析，每位教师都需要花费一定时间进行统计，还要逐层汇总，费时费力。我校建设数字校园之后，将成绩数据分析系统纳入其中。

2011年9月，学校对成绩数据分析系统进行多层面、多层次的调研工作，调研范围包括学校领导、教研组长、年级组长、骨干教师及教务处的相关教师等。调研中，教师们提出了很多切合我校实际的、有建设性的意见和建议。如针对我校宏志班、普通班不同层次的分析需求；班主任、任课教师、教学主任等不同层次的数据分析需求等。承建方根据学校的具体要求设计出符合实际的成绩数据分析系统。

之后学校对系统进行了小范围的试用，根据实际应用状况又进行了多次的调整和修改。2011年11月，该系统正式投入使用，运行期间系统稳定性较好，现已相对成熟。

看似平常的成绩数据分析系统集教学数据信息采集、教学数据深度挖掘、教学质量深度分析于一身，为我们进行教学干预提供重要的依据。

1.信息采集更加严谨

在此系统中，我们设置由备课组长录入分数，只有教务主任才可以修改分数的规则，优化了我们的办公程序。

2.教学数据深度挖掘

此系统生成16大类数据分析报表，由大类报表教师又可以通过查找、筛选等功能自己定制出个性化的数据报表。这些报表对录入的数据进行了充分的深度挖掘，并且系统自动生成数据分析图表，更加直观地对数据进行呈现和分析。

3.教学数据的深度分析

通过对数据的深度挖掘可以实现对数据的深度分析，即实现对学情的分析、教学情况的分析。

（1）对学情的分析

通过“录入小分”，系统可以对每道题的掌握情况都有清晰、全面的统计。通过这些数据，学生整体的弱项与强项，个别学生的弱项与强项都一目了然地呈现出来了。通过学情分析，教师可以准确定位教学的重点与难点，使教学更加有的放矢。

通过“班级成绩汇总表”可以很清楚地了解到年级各班中学生学习的综合状况，既可以纵向分析，又可以横向分析，便于学校综合分析年级的学业情况。

通过“学科历史”报表，教师可以查询某位学生的各次考试情况，掌握该学生的学科动态、发展趋势，从而确定和改进该学生的培养方案。

通过“得分率”统计报表，可以明确哪些题型学生得分率相对较低，明确学生哪方面的知识掌握不牢固，从而在后期的教学中着重复习和查漏补缺。

通过“分数段统计”报表，教师能清楚地掌握各班、各个分数段的分布情况，为教师的分层教学提供依据。

（2）对教学情况分析

通过“考试质量分析”报表，可以准确了解教师的教学情况和各班级学生的总体情况，明确整个年级的学科情况，从而为教师改进教学方式、备课组调整和改进整个年级的教学策略、学校对教师的工作指导提供了准确的数据依据。

通过“跨界对比”和“学生历史”报表，便于备课组找到全组的问题。备课组能对教师的教学情况进行横向及纵向的分析，以便更清晰地了解学生学习情况的变化趋势，从而对教学效果进行诊断，明确教学策略。

总之，成绩数据分析系统已经成为学校、教务处、班主任、任课教师进行学情分析、教学情况分析最得力的助手。此系统精准、翔实、高效的数据挖掘和分析功能为全校各角色的教师进行教学决策、教学干预起到了很好的指导作用。

数字校园在建设和应用过程中的后续思考

1. 在数字校园建设中的几点体会

（1）前期调研很重要：学校在数字校园建设中，非常注重前期的调研。一方面是学校内部的调研。分批分期对学校的各个部门、各种人员进行不同层面、不同侧面的调研。另一方面是“请进来，走出去”。“请进来”：请专家来校现场指导，提升、开阔我们的视野。“走出去”：学习其他学校的成功应用，成功经验。这样才能最大限度地使数字校园的建设源于需求、高于需求。

（2）培训推广很重要：学校的数字校园建设非常注重培训推广使用。采取以任务驱动的方式进行各个模块的培训，按每个模块应用的不同角色分批培训，以达到较好的应用效果。在教学中是以赛带训、以点带面的方式进行推广，形成学校的信息技术应用骨干队伍，最终广泛普及应用。

2. 我校进一步的建设计划

（1）成绩数据分析系统和德育量化考评系统的数据深度重组与挖掘。

不管是教育还是教学，对象都是学生，而学生的健康成长与这两方面都密不可分，或者说，教育和教学本来就应该是一个整体。学校将成绩数据分析系统和德育量化考评系统进行整合重组，通过数据的深度挖掘，更全面地了解学生，评价学生，为学生的发展与教育提供依据。

（2）优质资源班班通的教学实验。

学校作为北京市“优质数字资源班班通”项目的实验校，将逐步推进此项工作。

专家点评：

1. 特色与优点

该学校围绕教学需求开发的成绩数据统计分析系统充分考虑了学生学习成长过程，反映了班级的学科掌握情况，有助于学校从横向、纵向对年级各班的学情整体了解、有助于分层教学的开展、有助于教师有针对性地开展个性化教学和改进整体教学策略。

第5篇：大数据分析统计范文

电网的智能监控包括电网故障的诊断和排除、解决故障。电网故障发生后，如何快速精准地诊断并恢复，对于电网运行，减少停电损失具有重要意义。本文提出基于大数据挖掘分析的改进以后的RBF（Radial Basic Function）径向基函数人工神经网络进行故障诊断，将最小二乘法扩展用于优化该RBF神经网络。

【关键词】智能监控 大数据挖掘分析 神经网络

1 引言

随着现代电力电子工业的发展，大容量非线性电力负荷的不断增多和电力系统超负荷运行对电力系统的影响也随之日益增大。电网故障后，需经过紧急状态调整，采取措施甩掉一批负荷或系统处于解列状态后，在尽量少的时间里，最大限度地恢复至系统正常运行。在电网预警监控系统中，及时对电网进行评估、故障预警、诊断与自动控制，避免隐患故障的发生或者将故障的损失限制在最小范围内对电网的健康已经安全运行至关重要。

大数据挖掘有一套完整的方法用以解决实际问题，依此通过分类估计，预测分析，相关性分组，抽象聚类，建模描述可视化，复杂数据类型挖掘六个部分，实现从海量无关信息到便于人们理解的可视化分析结论的过程。将这一套完整的方法用于电网的运行系统中海量数据的分析，便可大幅度提高电网智能监控系统的准确度和实效性。

本文研究基于人工神经网络的大数据挖掘分析的智能电网监控系统，通过对以往电网运行参数进行挖掘汇总与分析，整理好的数据信息采用RBF（Radial Basic Function）径向基函数人工神经网络。RBF神经网络是一种的前馈神经网络模型，由于其具有全局逼近的性质，且不存在局部最小问题，已经得到了广泛的应用。

2 监控系统诊断大数据挖掘分析

神经网络的学习过程为先用k-means聚类方法对所挖掘获得的数据输入进行聚类，即用无监督学习的方法确定RBF神经网络中隐结点的数据中心，并根据各数据中心之间的距离确定隐结点的扩展常数，然后通过有监督学习训练个隐结点的输出权值。

RBF神经网络为n-h-m结构，即有n个输入、h个隐结点和m个输出。神经网络的输入矢量， 为输出权矩阵，为输出单元偏移，网络输出为

（1）

其中为第i个隐含结点的激活函数。RBF网络所采用的隐含结点的激活函数可以取多种形式，研究中常采用高斯函数形式，即

（2）

其中是第i个隐含结点的中心，是第i个隐含结点的拓展常数。

从样本中产生h个初始聚类中心，默认选取前h个。ci为第i类聚类中心，其相对应的方差为，定义所有样本输入与初始聚类中心的距离范数

（3）

对样本输入x按最小距离原则进行分类。再重新计算各类的新的聚类中心。当出现第一个 时，

（4）

当出现第一个以后的 （5）

其余情况下

（6）

其中，v是胜者聚类中心的学习速率，聚类中心的惩罚速率p与v的比值。则胜者聚类中心的方差为

（7）

其中是接近于1小于1的常数，通常取0.999。进一步聚类中心的学习速率

（8）

其中。

若上式收敛则迭代结束；若不收敛，此时需要循环样本与聚类中心的距离，令k=k+1，再重新聚类并计算下新的聚类中心。迭代结束后去除空中心，获得最优的聚类中心。如果其中某聚类中心位于数据集合的外则去除该中心。

以上基于k-means算法的改进算法使初始聚类中心位于数据集合外部，可以排除多余的竞争节点，使新的聚类中心移进数据集合，而多余的节点更加远离数据集，算法的迭代速度增大，根据各中心最终相对于数据集合的位置。

3 结论

本文把基于大数据挖掘分析获得的数据改进后的RBF神经网络应用于电网的智能监控系统。本文将大数据挖掘分析应用于电网智能监控系统中。对改进以后的RBF径向基函数人工神经网络进行故障诊断进行了阐述和分析，将最小二乘法扩展用于优化该RBF神经网络。通过计算机仿真结果表明：该改进以后的RBF径向基函数人工神经网络对电网的故障诊断十分有效。设计了基于此算法和TCP/IP协议通信的智能监控系统。根据本文的研究，基于该改进后的RBF神经网络应用于电网的智能监控系统在电网故障诊断和恢复方面有很高的效率。

参考文献

[1]陈为化，江全元.电力系统电压崩溃的风险评估[J].电网技术，2005，29（19）：6-10.

[2]李树广. 电网监控与预警系统的研制[J]. 电网技术，2006，09：77-82.

作者单位

第6篇：大数据分析统计范文

关键词：低碳经济；碳排放权；会计处理

自从人类进入工业化时代以来，工业生产中排放的废水、废气就从未减少过，对我们居住环境的影响也在逐渐加深。特别是近几年来，我国出现了“雾霾”等天气，这都是由于人类生产活动的不合理造成的。同时也提醒着我们，要以建设低碳经济生活为主，对碳排放权交易会计进行有效分析。

一、我国碳排放权会计核算中存在的问题

1．没有形成统一的概念界定。

在我国的碳排放权会计核算中，对碳排放的配额性质还没有明确的规定。许多企业都在这一漏洞中寻求发展，只注重生产效益，而没有将环境的保护放在首位，大量的排放碳物质，使人们的生活受到影响。并且，在企业中，不管是会计核算人员还是管理者都不清楚碳排放权在会计单位中如何表达。所以，碳排放的“零数值”是目前统一的规定。

2．多样化的碳排放权获取方式。

在我国的碳排放获取方式是多种多样的。主要途径有三种，它们分别是免费获取、有偿获取和企业自身创造。第一，免费获取主要是指政府为了使企业能够更加有效、合理化的发展，会将碳的使用权留下一部分给各个企业单位。具体来讲，企业所分配的碳排放权应该占总数的三成左右。第二，有偿获取指的是政府将碳排放权进行定价，在具体的执行单位中进行拍卖，获取方式是价高者得。另外，企业还可以通过在碳交易市场中进行获取或者是与其他发展中国家投资共同项目来得到。第三，企业自身创造。这是最科学的一种方式。企业可以想出一些创新思路，如购买新型减排设备等来降低自身的碳排放量，而减少的数量就是企业获得的碳排放权利［1］。

3．碳排放权交易市场的不稳定。

碳排放权交易市场的不稳定也是会计核算中容易出现问题的重要原因之一。自从2005年开始，欧盟成立了碳排放交易的国际市场，这个市场是目前全球内最大、也是最为成熟的应用体系之一。虽然它不是第一个成立碳排放交易市场的国家，但是它的可靠性在全球范围内的认知比例都是非常高的。而美国拒绝在《京都议定书》上签字，阻碍了减排工作的发展，并且企图对他国政府进行干预与控制。

二、碳排放权交易的会计处理方式

1．基于配额进行交易的会计处理。

在低碳经济的基础下，基于配额进行交易的会计处理方式是非常有效的。每个企业在碳排放权的最初获取途径上都是通过政府的无偿给予，所以根据这种特性，我们对此项目的碳排放权暂时不计入到会计处理当中。但如果政府给予的配额使用完毕，企业要用钱到市场上进行交易，通过正当的渠道来获取碳的排放权利。在进行商品交易的过程中，我们用以下会计核算方式来进行规划。首先，在借方将碳排放计入到无形资产或者是固定资产当中。在贷方计入银行存款。如果企业的低碳经济获得了成果，也就是说碳的使用情况还有剩余。企业可以在借方将碳排放权记为无形资产，在贷方将政府补贴记为递延收益。另外，如果企业想要将剩余的这部分碳排放权进行拍卖，以获取经济上的收益，此项目就成为了企业的后期核算管理数据。在借方将碳排放权记为交易性金融资产，在贷方将政府补贴记为递延收益。并且最重要的是，企业会计核櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅）算人员在制定规则的时候，要将公允价值作为首要因素，因为它是碳排放交易市场中主要的参考部分，也是核算的标准所在［2］。

2．基于项目进行交易的会计处理。

基于项目进行交易的会计处理也是非常主要的一种方式。它通常发生在跨国交易当中。在具体的项目当中，我们应该将整个部分作为执行的相关标准。将项目审批合格前发生的一些费用核算到其中。其中主要包括一些活动执行费用、人工费等。将项目费用记在借方，将银行存款和其他货币存款记在贷方。如果此项目审批成功，可以进行操作的时候。会计核算项目就会有具体的转变。在贷方将碳排放权记在衍生工具下，将项目的费用计入到贷方下。而应付员工的具体薪酬和负债资产的日表动情况都算入到当期的损益当中来［3］。

3．碳排放权交易信息的披露。

碳排放权交易信息的披露也要遵守一定的原则。第一，有效披露原则。在碳排放交易的过程当中，信息的有效披露是非常重要的。首先，要按照碳排放信息的重要性进行合理化设计，在满足侧重点的前提下进行信息披露。其次，企业所披露的会计信息一定要非常真实可靠的。最后，会计人员要有针对性的对信息进行整理，信息的表述要相对简单，能够使人一眼看出其中的主要内涵。第二，循序渐进性原则。企业不能将会计信息一次性的进行披露，要遵守循序渐进的原则，一步步执行，避免不同时期碳排放交易权中所产生的理念误差。

三、结论

综上所述，随着环境污染对人们生活影响的严重性加剧，我们要探寻低碳经济理念下的碳排放权会计交易处理方式。首先，要对碳排放权的会计核算单位进行统一规划。其次，要在碳排放信息披露的手段上加以管理，促进我国经济的可持续发展。

参考文献：

［1］孙伟雍．碳市场发展背景下我国碳排放权分配与会计处理研究［D］．东北林业大学，2012．

［2］李博．我国企业碳排放会计处理的设计［D］．首都经济贸易大学，2015．

第7篇：大数据分析统计范文

关键词：第三方支付系统 大数据管理 分析系统

1.引言（Introduction）

基于保障国家信息安全、金融交易信息的安全需要，我国的金融大数据管理与分析势在必行，建成后将在各个行业、商户、消费者、政府管理部门广泛应用，可实现我国整体经济环境向先进化、集约化方向发展，有利于新产业的拓展和既有产业体系的转型升级，提升我国企业整体竞争实力，扩大我国的经济规模，提升我国的世界经济地位。第三方支付企业作为金融业的新军和重要组成部分，随着数据价值的认可及金融大数据在大数据中的重要性，尤其是在第三方支付公司极速发展的时期，基于数据业务及内部管理优化，使得第三方支付系统的大数据应用市场规模在未来几年将以高于整体大数据发展水平的速度增长。基于我国金融交易企业的总体交易规模远比大数据市场规模要高的现状，若在金融交易数据领域实现对大数据模型及应用的深入应用，必将实现二者的良性互动，促进第三方支付系统大数据及金融市场的健康发展，同时更快速地推进大数据市场规模的扩大。

第三方支付系统大数据平台的建设，有助于实现商户和消费者的线上、线下业务的双向引导，并快速促成交易，为众多生存状态下的第三方支付系统及商户提供盈利点。系统总体架构如下。

2.系统架构（System Architecture）

针对第三方支付系统大数据的安全性、实时性、稳定性等特性，采用新型的大数据分析数据库技术，实现对数据库的优化升级，保障数据分析的高可用性及高性能，以完全满足针对第三方支付系统的大数据的存储、管理、分析需求。

4.结语（Conclusion）

研发第三方支付系统大数据管理、分析系统，并利用其通用接口与结构化数据、半结构化数据和非结构化数据对接，基于大数据管理建立了分析模型，以服务于企业、商户、消费者，从而提高企业和商户的生产、经营和管理智能化水平，提高管理水平、管理效率和提高竞争能力，帮助深入挖掘数据价值，提升决策水平，并在此过程中加强消费者的消费体验。

参考文献：

[1]杨莉国.基于MDA的数据挖掘模型研究[D].大连交通大学，2010.

[2]李国杰.大数据研究的科学价值.中国计算机学会通讯，2012，8（9）：8-15.

[3]Aguilera MK，Merchant A，Shah M，Veitch A，Karamanolis C.Sinfonia：A new paradigm for building scalable distributed systems.In：Proc.of the SOSP.New York：ACM Press，2007.[doi：10.1145/1294261.1294278]

[4]Liu HK，Jin H，Liao XF，Hu LT，Yu C.Live migration of virtual machine based on full system trace and replay.In：Proc.of the HPDC.2009.101-110.[doi：10.1145/1551609.1551630]

[5]Gilbert S，Lynch N.Brewer’s conjecture and the feasibility of consistent，available，partition-tolerant Web services.ACM SIGACT News，2002，33（2）：51-59.[doi：10.1145/564585.564601]

[6]Vogels W.Eventually munications of the ACM，2009，52（1）：40-44.[doi：10.1145/1435417.1435432]

第8篇：大数据分析统计范文

摘要随着大数据时代的背景下，有效的为侦查工作打开了一扇门，很多的数据预测功能与安全性记录，可以让侦查人员技术得到提高，以此有效打破犯罪分子与侦查人员信息不对称局面。侦查人员将可以利用大数据搜集的相关信息迅速锁定犯罪嫌疑人，并指导侦查人员开展侦查工作，继而捉获犯罪嫌疑人;此外，大数据依靠其预测性功能，能够预测犯罪区域，以便于侦查机关部署警力，降低犯罪率。由此可以看出，大数据驱动下的侦查与传统的侦查手段、侦查思路、侦查人员介入犯罪侦查的时间有截然的不同。因此，笔者认为，大数据不仅仅可以作为一种侦查手段应用于侦查工作，其也将对我国的侦查模式产生重大影响。本文对大数据背景下的并案侦查问题进行了研究。

关键词：大数据 并案侦查 立法 完善建议

目  录

摘要 I

一、相关概念概述 1

（一）大数据的概念 1

（二）大数据对并案侦查的作用 1

二、大数据时代并案侦查的困境 2

（一）并案意识中的问题 2

1.注重同类案件并案侦查，忽视异类案件并案侦查 2

2.注重静态并案侦查，忽视动态并案侦查 2

3.注重重特大案件的并案侦查，忽视小案的并案侦查 3

4.时空跨度观念存在缺陷 3

（二）挖掘并案线索的问题 3

1.侦查基础工作存在缺陷 3

2.侦查情报信息工作存在缺陷 4

（三）串并分析中的问题 4

1.过于依赖刑事技术 4

2.不能有效区分本质差异和现象差异 4

三、大数据下并案侦查的完善建议 5

（一）强化并案意识的对策 5

1.既要注重同类案件并案侦查，又要注重异类案件并案侦查 5

2.既要注重静态并案侦查，又要注重动态并案侦查 5

3.既要注重重特大案件的并案侦查，又要注重小案的并案侦查 5

4.利用大数据改进并案侦查中的时空跨度观念 6

（三）深挖并案线索的对策 6

1.重视侦查基础工作在并案侦查中的作用 6

2.完善侦查大数据情报信息工作 6

（三）提高串并分析能力的对策 8

1.建立大数据综合分析模式 8

2.注意区分本质差异和现象差异 9

结语 9

参考文献 10

一、相关概念概述（一）大数据的概念2011年6月，世界知名咨询公司麦肯锡（McKinsey）了一份关于大数据的报告，正式表明了大数据的到来。该报告把大数据被定义为：“大数据是一个数据集，其大小超过了典型数据库软件的功能，像采集，存储，管理和分析”，不过早在一九八零年，未来学家Alvin Toffler就撰写了“第三次浪潮“提到大数据是”中国音乐的第三波“。由于时代的不断发展，大数据的概念将得到有效补充。由于美国国家标准与技术研究院将大数据定义为：“大数据是指其数据量，采集速度或数据表示，这限制了使用传统关系方法进行有效分析的能力，或者需要使用重要的水平缩放技术实现高效处理的数据。研究机构Gartner将大数据定义为：大数据是一种新的流程模型，需要更大的决策权，洞察力和流程优化能力，高增长率和多元化的信息资产。此外，大数据与“海量数据”有较大的差别，大数据不仅仅强调数据的数量多，也包含对数据的专业处理，以及数据不同的表现形式、数据的复杂形式等。以云计算为依托的大数据技术，更是能够快速提取我们所需要的信息，为我们的生活带来变革。

不同机构或者学者对大数据的定义并不一致，这也使我们可以从不同方面认知大数据的一些特点，通常的观点认为，大数据的特征为四个方面：数据规模大、种类多、其要求处理速度快、数据价值巨大但密度低。

（二）大数据对并案侦查的作用“并案侦查，就是指侦查部门对判明为同一个犯罪嫌疑人，所做的多起案件相互合并，然后实行统一组织、指挥，以及行动的侦查措施。”而由同一个或同一伙犯罪嫌疑人实施的案件被称为系列性案件。并案侦查是打击团伙、系列性犯罪以及高发、多发犯罪的有力措施。该措施在应用过程中存在两个难以把握的重要环节：其一，在一定范围之内，侦查人员难以判定已经发现的刑事案件是否属于同一人或同一犯罪团伙所为。特别是在同一性质的案件发案数量较大，作案团伙较多的情况下，难以将不同团伙与其实施的刑事案件联系起来。在计算机网络技术协助侦查时，亦能够帮助犯罪人突破时空局限，隐匿身份。对于串并案件来说，时空范围越大，案件数量越多，串并的准确程度就越低。从串并案件的结果来看，若所串案件非同一犯罪人或犯罪团伙所为，则不但不能汇总、集中发现犯罪嫌疑人特点，还会造成单个案件的侦查陷入僵局之中。若所串案件虽为同一犯罪人或犯罪团伙所为，但串并的范围过小，许多案件不能被纳入侦查范围，则第一不能发现犯罪嫌疑人特点，第二弱化并案侦查 “一举多得”的效用，团伙所实施的其他案件不能被发现。其二，串并之后难以发现并抓获犯罪嫌疑人。侦查人员在决定对某些案件进行并案之后，需要根据系列性案件材料中反映出来的案件或犯罪嫌疑人特点总结发案规律，刻画犯罪嫌疑人。但在案件基数庞大且仍处于增长中的我国，即使经过串并，面对系列性案件中隐含的海量信息内容，侦查人员仍旧难以凭借简单的主观判断在分散化的，特征各异的刑事案件构成要素中提炼出指向犯罪嫌疑人的线索。因此，文章主张在并案侦查实施过程中应用相关性分析方法。一方面提高串并案件的准确性，另一方面帮助快速认定、抓获犯罪嫌疑人。

二、大数据时代并案侦查的困境（一）并案意识中的问题1.注重同类案件并案侦查，忽视异类案件并案侦查通过案件的类型进行传统划分，其并案侦查的一般做法就是分别串并。过去在这样的指导下，我们也破获了很多系列的案件，而这样的做法会让侦查人员形成一定的思维定势，也就是只注重案件的串并，就会对不同性质案件串并造成忽视。就现阶段社会上，犯罪主体案具有一定专制性，还有迁移特征，其犯罪动机、目的都是多样化，若是出现机会，就会实施“多栖”犯罪。还有案件侦查失误，就是侦查人员没有将作案手段与性质不同的案件进行串并分析。

2.注重静态并案侦查，忽视动态并案侦查静态的并案侦查一般都是对以往已发案件的并案侦查，其动态并案侦查的关注点就是在这里，其既兼顾了将要发生的案件。而静态并案侦查处于被动、滞后的，但是动态并案侦查更具有主动性与根源性。在实际过程中，很多侦查人员只是较为专注已发的案件控制与串并，对于打较为关注，并没有将注意力转为案件中可能演变的程度，从而不能有效进行一体化掌控，也就不能有效防范案件的再次发生。

3.注重重特大案件的并案侦查，忽视小案的并案侦查随着这几年来的不断发展，并案侦查的启动总是对社会影响较大的重特案件，在面对多发盗窃、抢夺、诈骗等一般刑事案件，都是因为案件值不高，所以也不被重视，更加不会进行串并分析，长期已久，造成这类的破案率就非常低，越随之积多。重特大案件只是占刑事案件的一小部分，而其小案就会形成刑事案件的主体特征，这与群众的关系有一定联系。通过“沙堆理论”，小案件的积累非常容易造成重大案件，很多重特大系列的案件，其犯罪主体都是从小案件实施。很多原因都是小案件侦查中非常容易忽视的部分。

4.时空跨度观念存在缺陷其主要在两个方面表现出来：一是注重本地案件的并案侦查，以此忽视外地案件的并案侦查。二是在重案中进行并案侦查，忽视了远期案件的并案侦查。针对流窜作案、跨区域都是新形势下刑事案件犯罪的特点，有些案件少的地区，很多都涉及到十几个地域，特别是侵财类的案件上，有非常明显的流窜作案特点。不过在侦查人员的思维上并没有跟上，而在案件串并过程中，并案的视角依旧集中在本地区中，并没有拓展到全国各地，从而反映出侦查人员的思维性不强。不仅如此，在实践中，并案过程只是较顾忌近期案件的串并，对于长期的案件，并不能及时纳入侦查视野中，以此反映出侦查人员纵向扩展的思维发展。

（二）挖掘并案线索的问题1.侦查基础工作存在缺陷由于高效春并案的基础，就是广辟案件来源。在实践过程中，因为侦查基础工作并不扎实，也不到位，很多案件的线索、痕迹物证都不能发现，所以就造成并按渠道、角度过于单一，不能有效满足硬件条件的实施。在此，我们以阵地控制为例，一些列的犯罪特征都是具有较为固定的侵害目标，以及销赃渠道，而侦查部门就需要加强对重点行业与地域的控制，以此获取并案线索，不过在实际中，侦查人员在开展阵地控制上，比较倾斜与维护治安稳定与抓获现行犯罪，没有过多的考虑在阵地控制过程中搜集犯罪的并案线索，在一定程度上降低了控制的效果。

2.侦查情报信息工作存在缺陷随着部级、省级、市级各类大数据平台建设的深入和信息技术的发展，各类信息平台层出不穷，加大了串并案件的整合力度。 不过由情报信息调查中得出，依旧存在很多问题。 比方说，信息分散在各个地区，部门和警察之间，就不能实施共享政策。也就是说， 相当一部分信息在数据库中依旧处于睡眠状态，未被激活，价值最大化，效益优化尚未真正体现。 以此，对手机的信息并么有进行过滤，就不能有效体现出信息效果，各级政府情报信息能够利用的关联不够，资源的叠加程度较低，其社会辐射面也较小等。

（三）串并分析中的问题1.过于依赖刑事技术同一犯罪主体就是所实施的多起案件具有内在的同一性，这样的同一性能够在很多层次加以体现，不过这对案件的价值影响缺失不相同的。痕迹、无证的价值在案件中显得非常重要，因为这是直接作为同一认定的依据，在并案侦查中是硬件条件，另外软件条件就是犯罪时空、手段以及心理特征等，因为其显示的力度不够，分析难度大，所以在实践中一些侦查人员总是忽视对软件条件的运用，机械地强调现场的痕迹、物证等硬件条件，过于以来刑事技术部门提供的相关证据结果，并没有通过其他内在联系的并案条件发现有效线索，开辟侦查途径，这样就降低了破案效率。但是像硬件的条件是非常准确的，能够为并案侦查的实施提供很大方便，不过若只是局限与硬件线索，就会显得过于偏颇。就现阶段，特别是犯罪主体反侦察能力较强，刑事案件中普遍存留的痕迹中发现、提取与利用效率等，若是过依赖刑事技术，而忽视软件的做法，就会限制并案侦查的进度，造成一些案件的最后职能作为孤案处理，从而影响侦查工作的质量。

2.不能有效区分本质差异和现象差异在串并案件分析的过程中，一些侦查人员对应急调查并没有形成正确的认识，导致在没有获得充分证据的情况下，盲目共轭或消除串通的可能性。 如果侦查人员不能全面了解案件，就不能对案件异同形成的条件进行全面分析和深入探讨。 它们不仅是肤浅的，还与案件之间的不同和相似之处不一致。 从机制上类推，案例的分析只能是形式上的，而且从表面差异中找到基本的共同因素是不可能的。当作为犯罪手段和数量的增加或减少引起不同犯罪现场表征的不同场景，犯罪现场证据的不同场景，因为犯罪主体的反调查行为或环境，载体等方面的差异，一些调查人员会主观上认为它与犯罪不是同一主体，以此阻碍了案件的判决，甚至造成了案件的错误。

三、大数据下并案侦查的完善建议（一）强化并案意识的对策1.既要注重同类案件并案侦查，又要注重异类案件并案侦查像各种犯罪尤其是犯罪团伙的犯罪主体并不少见，随之这几年来，其现象一直在上升。所以在注意类似案件并案侦查的时候，要拓宽视野，建立不同类型的案件也能够提供并案线索的意识。比方说，盗窃与抢劫、抢劫与案件等，都是可能造成同一犯罪主体的进行，要客观仔细分析，发现其中是否存在并案线索。

2.既要注重静态并案侦查，又要注重动态并案侦查在着眼于侦查的过程中，其发生的案件的同时，还需要重视对可能案件的研究。 犯罪主体在犯罪过程中有一定的心理倾向。 这种固定的情况将表现为犯罪的外部特征。正如拉·别尔金所说：“观察表明，如果犯罪分子犯下多重罪行，他通常会采用其喜欢的方法，结果就成了他的“笔迹”。 犯罪主体在犯罪时间，犯罪手段和侵权客体等方面都会有一定的维度。 存在一定习惯性和稳定性。根据这一特点，侦查人员可以研究犯罪发展的趋势，分析下一次可能发生的犯罪行为的目标和犯罪时间，从而有效预防犯罪，抓获犯罪主体，并防止或减少危害的后果。

3.既要注重重特大案件的并案侦查，又要注重小案的并案侦查由于现阶段的社会治安形式非常复杂，刑事案件数量也逐渐增加，然而小案的积累又占多数。也就是说，刑侦部门在努力破大案时，也需要在小案上尽心。由此可见，能够通过小案的并案侦查，其人员既能够使违法者数量得到有效的减少，努力维护社会治安，更加重要的一点，能够及时掌握侦查的主动权，遏制犯罪的发展升级。

4.利用大数据改进并案侦查中的时空跨度观念由于交通的便利性加快了人员的流动性，犯罪主体在一定时间内，流窜的地域犯罪也在不断扩大，进行跨区域跳跃性式作案非常明显，这已经成为犯罪主体逃避法律制度的一种手段。从而就需要侦查主体的横向性，并案思维进行扩展案情，能够与现阶段犯罪形式一致，通过案件的相关现象，将并案视角从本辖区扩大到其他省市中，或者是全国。

 

（三）深挖并案线索的对策1.重视侦查基础工作在并案侦查中的作用利用科学技术的手段，提高侦查机关打击犯罪的能力，另外，不过也存在着对技术的过度依赖，忽视了传统手段的现象，导致了重大的案件分析，甚至难以找到案件线索。“事后，立即在网上进行传播，得到奖励”是这一现象的生动写照。不可否认的是，科学的侦查技术给侦查工作带来了极大的便利，而侦查手段只是对侦查工作进行科学技术的优化和完善或补充，不能完全取代传统侦查。也就是说，在运用科学技术的时候，要充分利用传统的侦查方法，挖掘出案件线索，避免单调。只有这样才能充分发挥综合效应，不断探索侦查思路。

2.完善侦查大数据情报信息工作（1）建立综合串并查档信息数据库

根据“横向交流与纵向交流”的思路，建立调查信息网络，让资源流动伴随着信息流动进行转移，从更大的空间掌握犯罪信息，改变信息落后状态，以及分权管理和独立拥有，促进信息快速转移和共享，从而提高案件侦查的质量和效率。 集成数据库包括三个子数据库：各种类型的案例信息数据库，行为库和行为轨迹库。

建立一个行为轨道库。流窜和跨地区性是现阶段犯罪的突出特点。 鉴于此，有必要结合地理信息系统建立行为轨迹库，对嫌疑人的轨迹，时间轨迹，位置信息和交通信息进行全面，智能分析。另外，根据案情，信息相互碰撞，找出轨迹与案件的相符性，不仅可以确定犯罪主体，还能够实施从人到案的侦查方式，增强侦查主动权。

（2）构建统一的情报共享机制

在信息化时代背景下，情报共享的优势非常明显，更多的就是关联信息能够利用相互印证，分散的案件线索也能够有效相连，其正确性与打击犯罪的力度也不断提高。不过现阶段的情报壁垒较为严重，其阻碍了并案线索的收集、并案范围的拓展，降低了一系列犯罪相关性分析的质量，因而实现情报信息无阻碍流动，这是一项尽职调查，为侦查开拓了更广阔的业务空间。

首先，要走出自我封闭的道路，树立信息共享的工作理念。 在调查机构和相关社会部门发展情报共享文化使情报成为一种责任。 其次，在共享信息技术中发挥作用，破除技术隔阂。由公安部牵头，与有关信息技术公司和人员合作，研究开发了警情共享协作系统，建立了信息数据模型和标准参考模型。形成单一的信息环境，优化所有调查信息资源的配置，提高协调运行和快速响应能力。三是，完善情报共享机制。在传统的管理体制下，情报被视为自己的资源，其价值无法得到充分利用。也就是说，有必要减少信息使用的分散化，突破传统信息共享管理系统的局限性和信息共享程序的范围。信息共享的责任、激励机制、统一的管理方法和运行机制，为信息共享提供组织支持。

（3）积极发挥情报研判在并案中的功能

在此，我们以犯罪情报分析为核心侦查工作模式将未来的方向。

由此可见，对情报研究判断在并案侦查过程中的作用是非常重要的。首先，成立专门的情报研判团队，进行串并分析。然后还要梳理重点地区与时期案件的特点与规律现象，对重点人员与多发案件特别是小案实行积分进行预警制度，能够将案件的总体掌握。这样的分析在普通侦查人员串并分析具有常态化、相对主动性以及质量较高的优势等。其次，建立高智能的研判分析平台，增强研判的主动性与客观性，实现侦查信息的深度与应用。根据深层次的并案侦查，对原有串并的结果进行反复研究分析，实现又人工并案向职能并案跨越。

（三）提高串并分析能力的对策1.建立大数据综合分析模式由于并案侦查的硬件和软件条件都有优缺点。尽管硬件质量较高，不过因侦查对象犯罪意识的增强，其数量却在减少。而软件环境很差，不过在这一领域广泛存在，利用的软件条件越来越受到重视。从犯罪主体客观暴露的角度抽象出软件条件，反映出犯罪主体的生活习惯和行为习惯、知识和经验、需求特征、生活体验、心理痕迹等。根据分析这些要素的相关特征，进行分析。在相同情况之间的相似之处，也能够实现案件的串并行为。在此，值得我们关注的就是，在不同的犯罪主体进行犯罪的过程中，因为人类的认知、行为存在共性，学习与模仿以及相同的犯罪类型、环境影响，在软件的要素上也会出现相同或是类似的现象。也就是说，运用大数据下软件条件应该结合系列案件的基础，进行全面分析案件要素的制约因素，而能够找出并案加的不强要素，以此增加并案结论的可靠性，能够利用相关痕迹进行找出并案的线索。

2.注意区分本质差异和现象差异事物的发展规律有重要本质与现象规律。在深入了解案情的基础上，侦查人员充分关注案情，从特殊案件中找出基本规律，排除突发事件，深入实施。排除具有相同表面和不同属性的情况。不仅如此，必须解释并案迹象之间的差异。公安部特别刑侦专家吴大友在侦破苏南地区一系列谋杀案过程中，将犯罪嫌疑人解散出境，以20多个细节离场，并进行了比较研究 由一个人找到共同点。 并对犯罪数量，犯罪时间，作案方式，人口声音怀疑等情况作出合理解释，认为不足以影响案件。 这是决定性的条件，加上其他条件为案件的最终检测打下了基础。也就是说，不解释差异的并案，就是较为盲目、主观的，只有在差异得到合理的解释下，其侦查才能够真正实施并案，也发挥自身的作用。其现象的差异化并不会影响案件的发展，而侦查人员有时候却不能正确的认识，以此产生错误的本质差异，另外，还应该注意考核反侦察行为，心理素质、环境因素以及犯罪对象的反映等，都能够造成差异的产生。

结语大数据的提出和迅猛发展，与人类古代文明中对数的特别关注和深入研究是密不可分的，论文通过追溯归纳大数据的哲学渊源，深入思考数字、数学、数据与人类科学技术发展的辩证关系，提出数与人类文明发展是密切相关、休戚与共的。由于并案侦查本身就是一项复杂的侦查行为，需要经过多次而反复的深化认识才能够真正实施。通过犯罪的发展趋势，应该树立正确的侦查意识，能够用战略性眼光预测犯罪发展的变化，将各类侦查资源利用好，这在并案过程中，非常重要。另外，也应该把并案侦查作为一项常规性措施，能够对其起到制约行为，用最大的限度解放人力、物力、财力等，为侦查工作奠定基础。从大数据的视角看并案侦查，从本体上是由数据构成的，侦查工作的科学方法论也是在依法调查各类数据信息的过程中形成的，数据是侦查工作的基础和前提，要在侦查中全面贯穿大数据理念精神，依托大数据组织开展好侦查工作，同时还要重点关注数据伦理要求，切实保护社会主体和公民个人的合法权益不受侵犯。

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第9篇：大数据分析统计范文

关键词：大数据时代；统计学；影响

随着大数据时代的到来，各企业采用了新的策略，获得了更多的利润。对于统计专业来说，改变发展策略，使培养出来的专业人才能够适应大数据背景的需求是其主要任务。目前，高校统计学专业逐渐认识到大数据时代综合性人才培养的重要性，并对专业建设进行了相关改革。

一、大数据时代对统计学的影响

大数据时代的到来对现代统计专业的发展造成了新的冲击，要确保培养出来的人才能够起到应有的作用，首先要了解大数据时代对统计专业所造成的影响。

（一）大数据时代使数据结构和数据性质发生变化

网络技术以及基于网络技术的电子商务等新的数据记录模式标志着大数据时代的到来。大数据时代，不再依赖于抽样调查的记录模式，网站浏览、视频监控都将形成大量数据。传统的数据结构甚至是数据性质发生了变化。大量的数据信息对于需求者来说，如何甄别其可用价值成为关键。传统的数据可以二维表格显示和整理。但大数据时代所产生的数据具有多样化和复杂化特征，往往包含了大量的音频、视频、HTML等。这要求大数据的收集具有较强的目的性，才能实现其价值。

（二）大数据时代要求统计分析方法和统计思维更新

大数据时代的主要特征为数据多且复杂，数据分析要求分析者对总体进行分析。在这一背景下，参数统计不再具有意义，假设检验法也随着总体分析而失去价值。数据的复杂化对传统大数据统计思维造成了巨大的冲击，要求统计者具有活跃的思维。只有对传统数据的改变进行分析，并且树立新的统计方法。

二、大数据时代下的统计学发展新策略

为适应大数据时代的需求，统计学专业的发展势必要对传统模式进行改革。目前，多数高校统计学专业已经认识到大数据对于其发展带来的冲击。为此，本文提出了以下策略，以及能够帮助统计学取得更好发展。

（一）加强统计应用性教学

根据大数据时代数据的总体分析特征，数据分析人员应掌握全面的分析方法。在人才培养过程中，应致力于培养实践分析能力，提高数据和资料收集能力，并且培养其强烈的数据价值观，使其能够从众多数据中找到所需的。另外，对传统模式进行改革，增加大数据统计内容，以适应时代的需求。基于大数据的结构特点，实施资料透视化教学，提高分析者对复杂数据的分析能力。

（二）培养大数据统计思维

在人才培养过程中，新的统计思维的培养具有重要意义，即强调数据分析实践能力的提高。统计思维的培养有助于数据分析者对复杂的数据进行区分，从而整理有效信息。在大数据时代，不仅要以传统的平均思维、动态思维和变异思维为基础，还要注重基于整体分析的大数据思维。另外，还要培养数据分者的复杂性思维，以应对复杂的数据库。总之，大数据时代需要数据分析者具有全面的、创新性的思维。

（三）强化基础性统计知识

统计学自身具有复杂性，其改变多且抽象。基础的统计知识是进一步掌握大数据分析思维的基础，可见学习基础性统计知识的重要性是不言而喻的。为此，应该采取深入浅出的方法，利用多媒体等方式使复杂的数据统计清晰化、简单化。结合具体的案例使数据分析者正确认识统计概念、掌握统计原理和方法。此外大数据分析不再是一种专业，而是更倾向于一种技术，这要求我们将大数据分析与统计学以外的相关知识相互联系。注重真实相关与伪相关的讲解，强调商务智能的开发和分析。只有具有坚实的基础，才能确保数据分析者大数据分析思维的养成，适应现代社会的需求。

（四）加强复合型人才培养

为适应大数据时代的需求，复合型人才的培养是关键。所谓复合型人才，是指其不但要具有专业的数据分析能力，还要相应的具备管理以及其从事专业的技术。大数据时代，高校应建立全面的人才培养模式，注重培养人才的数据分析能力、编程能力等，使其真正了解大数据，懂得如何利用大数据对其所处的行业起到积极作用才是关键。总之，大数据时代对综合性人才具有更高的需求，大数据时代不仅培养的是一种能力，而且是一种思维，是对全新模式下的数据的分析和利用。高校作为人才培养的重要基地，其教学模式的改革、对大数据时代所需教学模式的认识是高校的主要任务。

三、总结

统计学是经济学的基础课程，传统的统计人才培养具有定向性。而随着大数据时代的到来，数据产生的形式多样，且具有复杂性。大数据分析不仅是作为一种专业存在，而是应以一项必备的技术而存在。大数据时代，传统的统计思维和统计方法发生了改变，统计人才培养方式的改革也就势在必行。（作者单位：海南师范大学）

参考文献：

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