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多傳感器融合系統由于具有較高的可靠性和魯棒性，較寬的時間和空間的觀測范圍，較強的數據可信度和分辨能力，已廣泛應用于軍事、工業、農業、航天、交通管制、機器人、海洋監視和管理、目標跟蹤和慣性導航等領域。筆者在分析數據融合技術概念和內容的基礎上，對該技術在林業工程中的應用及前景進行了綜述。

一、數據融合

1.1概念的提出

1973年，數據融合技術在美國國防部資助開發的聲納信號理解系統中得到了最早的體現。70年代末，在公開的技術文獻中開始出現基于多系統的信息整合意義的融合技術。1984年美國國防部數據融合小組(DFS)定義數據融合為：“對多源的數據和信息進行多方的關聯、相關和綜合處理，以更好地進行定位與估計，并完全能對態勢及帶來的威脅進行實時評估”。

1998年1月，Buchroithner和Wald重新定義了數據融合：“數據融合是一種規范框架，這個框架里人們闡明如何使用特定的手段和工具來整合來自不同渠道的數據，以獲得實際需要的信息”。

Wald定義的數據融合的概念原理中，強調以質量作為數據融合的明確目標，這正是很多關于數據融合的文獻中忽略但又是非常重要的方面。這里的“質量”指經過數據融合后獲得的信息對用戶而言較融合前具有更高的滿意度，如可改善分類精度，獲得更有效、更相關的信息，甚至可更好地用于開發項目的資金、人力資源等。

1.2基本內容

信息融合是生物系統所具備的一個基本功能，人類本能地將各感官獲得的信息與先驗知識進行綜合，對周圍環境和發生的事件做出估計和判斷。當運用各種現代信息處理方法，通過計算機實現這一功能時，就形成了數據融合技術。

數據融合就是充分利用多傳感器資源，通過對這些多傳感器及觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間或時間上的冗余或互補信息依據某些準則進行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。數據融合的內容主要包括：

(1)數據關聯。確定來自多傳感器的數據反映的是否是同源目標。

(2)多傳感器ID/軌跡估計。假設多傳感器的報告反映的是同源目標，對這些數據進行綜合，改進對該目標的估計，或對整個當前或未來情況的估計。

(3)采集管理。給定傳感器環境的一種認識狀態，通過分配多個信息捕獲和處理源，最大限度地發揮其性能，從而使其操作成本降到最低。傳感器的數據融合功能主要包括多傳感器的目標探測、數據關聯、跟蹤與識別、情況評估和預測。

根據融合系統所處理的信息層次，目前常將信息融合系統劃分為3個層次：

(l)數據層融合。直接將各傳感器的原始數據進行關聯后，送入融合中心，完成對被測對象的綜合評價。其優點是保持了盡可能多的原始信號信息，但是該種融合處理的信息量大、速度慢、實時性差，通常只用于數據之間配準精度較高的圖像處理。

(2)特征層融合。從原始數據中提取特征，進行數據關聯和歸一化等處理后，送入融合中心進行分析與綜合，完成對被測對象的綜合評價。這種融合既保留了足夠數量的原始信息，又實現了一定的數據壓縮，有利于實時處理，而且由于在特征提取方面有許多成果可以借鑒，所以特征層融合是目前應用較多的一種技術。但是該技術在復雜環境中的穩健性和系統的容錯性與可靠性有待進一步改善。

(3)決策層融合。首先每一傳感器分別獨立地完成特征提取和決策等任務，然后進行關聯，再送入融合中心處理。這種方法的實質是根據一定的準則和每個決策的可信度做出最優的決策。其優點是數據通訊量小、實時性好，可以處理非同步信息，能有效地融合不同類型的信息。而且在一個或幾個傳感器失效時，系統仍能繼續工作，具有良好的容錯性，系統可靠性高，因此是目前信息融合研究的一個熱點。但是這種技術也有不足，如原始信息的損失、被測對象的時變特征、先驗知識的獲取困難，以及知識庫的巨量特性等。

1.3處理模型

美國數據融合工作小組提出的數據融合處理模型，當時僅應用于軍事方面，但該模型對人們理解數據融合的基本概念有重要意義。模型每個模塊的基本功能如下：

數據源。包括傳感器及其相關數據(數據庫和人的先驗知識等)。

源數據預處理。進行數據的預篩選和數據分配，以減輕融合中心的計算負擔，有時需要為融合中心提供最重要的數據。目標評估。融合目標的位置、速度、身份等參數，以達到對這些參數的精確表達。主要包括數據配準、跟蹤和數據關聯、辨識。

態勢評估。根據當前的環境推斷出檢測目標與事件之間的關系，以判斷檢測目標的意圖。威脅評估。結合當前的態勢判斷對方的威脅程度和敵我雙方的攻擊能力等，這一過程應同時考慮當前的政治環境和對敵策略等因素，所以較為困難。

處理過程評估。監視系統的性能，辨識改善性能所需的數據，進行傳感器資源的合理配置。人機接口。提供人與計算機間的交互功能，如人工操作員的指導和評價、多媒體功能等。

二、多傳感器在林業中的應用

2.1在森林防火中的應用

在用MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)數據測定森林火點時的20、22、23波段的傳感器輻射值已達飽和狀態，用一般圖像增強處理方法探測燃燒區火點的結果不理想。余啟剛運用數據融合技術，在空間分辨率為1000m的熱輻射通道的數據外加入空間分辨率為250m的可見光通道的數據，較好地進行了不同空間分辨率信息的數據融合，大大提高了對火點位置的判斷準確度。為進一步提高衛星光譜圖像數據分析的準確性與可靠性，利用原有森林防火用的林區紅外探測器網，將其與衛星光譜圖像數據融合，可以使計算機獲得GPS接收機輸出的有關信息通過與RS實現高效互補性融合，從而彌補衛星圖譜不理想的缺失區數據信息，大大提高燃燒區火點信息準確度和敏感性。

2.2森林蓄積特征的估計

HampusHolmstrom等在瑞典南部的試驗區將SPOT-4×S衛星數據和CARABAS-IIVHFSAR傳感器的雷達數據進行了融合，采用KNN(knearestneighbor)方法對森林的蓄積特征(林分蓄積、樹種組成與年齡)進行了估計。

KNN方法就是采用目標樣地鄰近k個(k=10)最近樣地的加權來估計目標樣地的森林特征。研究者應用衛星光譜數據、雷達數據融合技術對試驗區的不同林分的蓄積特征進行估計，并對三種不同的數據方法進行誤差分析。試驗表明，融合后的數據作出的估計比單一的衛星數據或雷達數據的精度高且穩定性好。

2.3用非垂直航空攝像數據融合GIS信息更新調查數據

森林資源調查是掌握森林資源現狀與變化的調查方法，一般以地面調查的方法為主，我國5年復查一次。由于森林資源調查的工作量巨大，且要花費大量的人力、物力和資金。國內外許多學者都在探索航空、航天的遙感調查與估計方法。

TrevorJDavis等2002年提出采用非垂直的航空攝影數據融合對應的GIS數據信息實現森林調查數據的快速更新，認為對森林資源整體而言，僅某些特殊地區的資源數據需要更新。在直升飛機側面裝上可視的數字攝像裝置，利用GPS對測點進行定位，對特殊地區的攝像進行拍攝，同時與對應的GIS數據進行融合，做出資源變化的估計或影像的修正。

試驗表明，融合后的數據可以同高分辨率矯正圖像相比，該方法花費少，精度高，能充分利用影像的可視性，應用于偏遠、地形復雜、不易操作、成本高的區域，同時可避免遙感圖像受云層遮蓋。

三、數據融合在林業中的應用展望

3.1在木材檢測中的應用

3.1.1木材缺陷及其影響

木材是天然生長的有機體，生長過程中不可避免地有尖削度、彎曲度、節子等生長缺陷，這些缺陷極大地影響了木材及其制品的優良特性，以及木材的使用率、強度、外觀質量，并限制了其應用領域。在傳統木制品生產過程中，主要依靠人的肉眼來識別木材缺陷，而木材板材表面缺陷在大小、形狀和色澤上都有較大的差異，且受木材紋理的影響，識別起來非常困難，勞動強度大，效率低，同時由于熟練程度、標準掌握等人為因素，可能造成較大的誤差。另外在集成材加工中，板材缺陷的非雙面識別嚴重影響了生產線的生產節拍。因此必須開發一種能夠對板材雙面缺陷進行在線識別和自動剔除技術，以解決集成材加工中節子人工識別誤差大、難以實現雙面識別、剔除機械調整時間長等問題。

3.1.2單一傳感器在木材檢測中的應用

對木材及人造板進行無損檢測的方法很多，如超聲波、微波、射線、機械應力、震動、沖擊應力波、快速傅立葉變換分析等檢測方法。超聲技術在木材工業中的應用研究主要集中在研究聲波與木材種類、木材結構和性能之間的關系、木材結構及缺陷分析、膠的固化過程分析等。

隨著計算機視覺技術的發展，人們也將視覺傳感器應用于木材檢測中。新西蘭科學家用視頻傳感器研究和測量了紙漿中的纖維橫切面的寬度、厚度、壁面積、壁厚度、腔比率、壁比率等，同時準確地測量單個纖維和全部纖維的幾何尺寸及其變化趨勢，能夠區分不同紙漿類型，測定木材纖維材料加固結合力，并動態地觀察木材纖維在材料中的結合機理。

新西蘭的基于視覺傳感器的板材缺陷識別的軟件已經產業化，該軟件利用數碼相機或激光掃描儀采集板材的圖像，自動識別板材節子和缺陷的位置，控制板材的加工。該軟件還具有進行原木三維模型真實再現的計算機視覺識別功能，利用激光掃描儀自動采集原木的三維幾何數據。

美國林產品實驗室利用計算機視覺技術對木材刨花的尺寸大小進行分級，確定各種刨花在板中的比例和刨花的排列方向；日本京都大學基于視覺傳感器進行了定向刨花板內刨花定向程度的檢測，從而可以通過調整定向鋪裝設備優化刨花的排列方向來提高定向刨花板的強度。在制材加工過程中，利用計算機視覺技術在線實時檢測原木的形狀及尺寸，選擇最佳下鋸方法，提高原木的出材率。同時可對鋸材的質量進行分級，實現木材的優化使用；在膠合板的生產過程中，利用計算機視覺技術在線實時檢測單板上的各種缺陷，實現單板的智能和自動剪切，并可測量在剪切過程中的單板破損率，對單板進行分等分級，實現自動化生產過程。Wengert等在綜合了大量的板材分類經驗的基礎上，建立了板材分級分類的計算機視覺專家系統。在國內這方面的研究較少，王金滿等用計算機視覺技術對刨花板施膠效果進行了定量分析。

X射線對木材及木質復合材料的性能檢測已得到了廣泛的應用，目前該技術主要應用于對木材密度、含水率、纖維素相對結晶度和結晶區大小、纖維的化學結構和性質等進行檢測，并對木材內部的各種缺陷進行檢測。

3.1.3數據融合在木材檢測中的應用展望

單一傳感器在木材工業中已得到了一定程度的應用，但各種單項技術在應用上存在一定的局限性。如視覺傳感器不能檢測到有些與木材具有相同顏色的節子，有時會把木板上的臟物或油脂當成節子，造成誤判，有時也會受到木材的種類或粗糙度和濕度的影響，此外，這種技術只能檢測部分表面缺陷，而無法檢測到內部缺陷；超聲、微波、核磁共振和X射線技術均能測量密度及內部特征，但是它們不能測定木材的顏色和瑕疵，因為這些缺陷的密度往往同木板相同。因此，一個理想的檢測系統應該集成各種傳感技術，才能準確、可靠地檢測到木材的缺陷。

基于多傳感器(機器視覺及X射線等)數據融合技術的木材及木制品表面缺陷檢測，可以集成多個傳統單項技術，更可靠、準確地實時檢測出木材表面的各種缺陷，為實現木材分級自動化、智能化奠定基礎，同時為集裁除鋸、自動調整、自動裁除節子等為一身的新型視頻識別集成材雙面節子數控自動剔除成套設備提供技術支持。

3.2在精確林業中的應用

美國華盛頓大學研究人員開展了樹形自動分析、林業作業規劃等研究工作；Auburn大學的生物系統工程系和USDA南方林業實驗站與有關公司合作開展用GPS和其他傳感器研究林業機器系統的性能和生產效率。

目前單項的GPS、RS、GIS正從“自動化孤島”形式應用于林業生產向集成技術轉變。林業生產系統作為一個多組分的復雜系統，是由能量流動、物質循環、信息流動所推動的具有一定的結構和功能的復合體，各組分間的關系和結合方式影響系統整體的結構和功能。因此應該在計算機集成系統框架下，有效地融合GPS、GIS、RS等數據，解決這些信息在空間和時間上的質的差異及空間數據類型的多樣性，如地理統計數據、柵格數據、點數據等。利用智能DSS(決策支持系統)以及VRT(可變量技術)等，使林業生產成為一個高效、柔性和開放的體系，從而實現林業生產的標準化、規范化、開放性，建立基于信息流融合的精確林業系統。

南京林業大學提出了“精確林業工程系統”。研究包括精確林業工程系統的領域體系結構、隨時空變化的數據采集處理與融合技術、精確控制林業生產的智能決策支持系統、可變量控制技術等，實現基于自然界生物及其所賴以生存的環境資源的時空變異性的客觀現實，以最小資源投入、最小環境危害和最大產出效益為目標，建立關于林業管理系統戰略思想的精確林業微觀管理系統。

[參考文獻]

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一、數據挖掘及其作用

數據挖掘(Data Mining，DM)，又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database，KDD)，是指從大量數據中提取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可被理解的模式的非平凡過程。它融合數據庫系統、人工智能、統計學、機器學習、信息科學等，是一個新興的多學科交叉應用領域[1]。簡單地說，數據挖掘就是把存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中“挖掘”或“找到”有趣知識的過程。近年來，數據挖掘引起了信息產業界的極大關注，其主要原因是存在大量數據，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應用，包括行業監管、商務管理、生產控制、市場分析、工程設計和科學探索等。

有一個“尿布與啤酒”的故事，可以用來說明數據挖掘的作用。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。沃爾瑪在這些原始交易數據的基礎上，利用數據挖掘技術方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是：跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經過大量實際調查和分析，發現美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后到超市為小孩買尿布，而丈夫們中有30%～40%的人在買尿布的同時也為自己買一些啤酒。于是沃爾瑪干脆將尿布與啤酒擺在同一個貨架上，從而更方便了顧客，促進了銷售。按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是借助數據挖掘技術方法對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。那么，怎么樣來挖掘數據呢？

二、常用的數據挖掘方法和應用舉例

挖掘數據，簡單來說就是要通過讀活數據（傳統方法）、知識運用（推理方法）、大海撈針（篩選方法）、專業軟件（技術方法）等方法或手段，挖掘出有用數據。

（一）讀活數據――傳統方法

通過閱讀政策、理論和報表數據，運用政策傳導和理論根據，去挖掘數據背后的真實狀況。在閱讀的基礎上，進一步計算比較基礎數據的增加值、增長率和標準值等變化規律，及時發現各指標在運行過程中發生的突變情況。在閱讀、比較的基礎上進一步分析。

分析實例一，利率對銀行的影響：2007年12月21日到2008年12月23日，央行連續4次下調基準利率，假設在銀行存貸款總額不變的情況下，存、貸款余額和銀行的利息收支變化情況如表一：

表一 利率對銀行的影響

從銀行的角度來看，當基準利率下調時，支付的存款利息和收到的貸款利息都會減少，而且在存貸比保持某個比例時，利差會增大，而不是通常人們認為的那樣利差會減少。從消費者的角度來看，存款人少收的利息大于貸款人少付的利息，結果銀行增加的收入來自存款人減少的收入。

（二）知識運用――推理方法

通過經濟理論知識來實證當前社會經濟的情況或預測世界經濟可能會出現的情況。

分析實例二，用奧肯定律來分析我國的GDP和失業率之間的關系：薩繆爾森和諾德豪斯合著的《經濟學》第16版456頁確切表述，“按奧肯定律，GDP增長比潛在GDP增長每快2%，失業率上升1個百分點，公式表示為：失業率的變動＝－(實際GDP的增長率－潛在GDP的增長率)/2”[2]。2008年，全年國內生產總值同比增長9.6%。2009年GDP增長8.7%，則實際下降0.9個百分點，根據奧肯定律來推測，失業率應上升0.45個百分點，達到4.65%。

分析實例三，GDP與固定資產投資的關系：通過用加速模型對中國1978～1997年數據進行檢驗，從而推斷出那些以有效需求不足為假設前提的模型不能解釋中國的現實。其次，以供不應求為特征的存量調整模型能較好地解釋中國固定資產投資的決定因素。在正常年份，實際國內生產總值增長1%，合理的實際固定資產投資應增長1.85%[3]。即GDP增長一個點，約需要投資增長2個點。因此，用GDP與投資總量之間的這種理論關系，可以推算出非信貸投資總額。比如：2008年保山市GDP增長率為13.1%（G），從GDP增速倒推，與其相適應的投資增速應在26.2%左右，但本地銀行貸款實際增長22.27億元，增速僅為16.84%，少增9.36%，表明可能有其他資金投放在本地；年初貸款余額N=131.79億元，S=N×G×2-M=131.79×13.1%×2-22.27=12.37億元。表明外地資金在本地當年投放12.37億元左右。

分析實例四，金融危機與菜農的關系：美國金融危機后?圯中國涉外企業十分困難，大多處于關停狀態?圯大量農民工返鄉?圯返鄉后自己種蔬菜（再說也無法買到原來吃的蔬菜）?圯以往這些農民工日常消費的蔬菜沒有人消費，形成消費鏈斷裂?圯河南菜農的蔬菜賣不出去?圯河南菜農生產過剩。事實上，根據國新辦于2009年2月2日上午10時舉行新聞背景吹風會，離開本鄉鎮外出就業的農民工的總量大概是1.3億人，大約有15.3%的農民工因全球金融危機而失去了工作，或者沒找到工作。據此推算，全國大約有2000萬農民工失去工作，或者還沒有找到工作而返鄉了。假設每個農民工日均消費1市斤蔬菜，返鄉農民工有2000萬，就意味著菜農每天有2000萬斤蔬菜賣不出去。

（三）大海撈針――篩選方法

可以通過Excel的篩選命令，從眾多的數據中篩選出需要的信息。

分析實例五，異地貸款統計：在《銀行業非現場監管信息系統》中，沒有對異地貸款信息專門統計，給異地貸款風險監管帶來難度，可是，銀行業《風險預警系統》給我們提供了豐富的客戶信息資源。《風險預警系統》中包含了哪個銀行在什么地方對哪個企業授信多少、發放貸款多少，以及現在貸款的質量怎么樣等48項信息。當銀行與企業不在同一個地方時，貸款就衍變為異地貸款，考察全省匯總數據，我們很快發現，可以用篩選方法，將異地貸款統計出來。方法是：分別用篩選命令，篩選出注冊地在本地各縣區的所有客戶，并將其匯總在同一張Excel表中，再刪除本地銀行機構的客戶信息，剩下的就是外地銀行在本地客戶的貸款信息。反之，也可以篩選出本地銀行在外地客戶的貸款信息。

（四）專業軟件――技術方法

通過《銀行業非現場監管信息系統》的查詢方法和分析模型，進行“時間序列分析”和“同質同類比較分析”，可以挖掘出更多有用的監管信息；通過Excel中強大的函數庫，可以獲得更多的統計分析結果；通過《馬克威分析系統》等專業分析軟件，可以從海量信息和數據中尋找規律和知識，建立起概念模型，為決策者提供科學的決策依據。

分析實例六，2009年全國貸款總額預測：根據2002年至2009年一季度貸款余額和全年貸款總量，以及2010年一季度的貸款余額，可以用回歸分析預測出2010年貸款總量。如表二所示：

表二 金融機構人民幣信貸收支表（單位：億元）

表中用回歸分析預測函數FORECAST預測了2010年的全年貸款總量將達到47.9萬億元，FORECAST(x，known_y's，known_x's)中的x是2010年一季度貸款余額；known_y's是2003至2009年的貸款總量，是因變量；known_x's是2003至2009年一季度貸款余額，是對應的自變量。在本例中，函數表達式是FORECAST(B11,C3:C10,B3:B10)。

在表中，如果計算同比增加量，2010年全年同比增加貸款7.96萬億元左右。如果以時間作為自變量，全年各項貸款余額作為因變量，畫出全年貸款余額折線圖和三階趨勢線，我們發現，決定系統R2=0.997，接近于1，表示線性擬合程度較高。

考慮到出口減少，外匯儲備下降，貨幣生成機制發生變化，企業更加依賴銀行貸款等因素，貸款余額將遠不止45萬億元，事實上，2010末貸款余額達到了50.9萬億元，這說明這個回歸分析預測函數準確率還是很高的。

參考文獻

[1]劉明亮.數據挖掘技術標準綜述.計算機科學[J].2008年，(06)：5.

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一、大數據時代國庫統計分析轉變

（一）樹立大數據思維

“大數據時代預言家”維克托認為：世界的本質就是數據，大數據將開啟一次重大的時代轉型，一直以來所延續的傳統統計分析思想已變得陳舊且落后。國庫統計分析思維應當在大數據背景下加以轉變。一是關于大數據抽樣調查工作的思想。抽樣調查是目前統計分析工作中的重要調查方式，但應該清醒地認識到，傳感器、網絡和數據處理技術，為獲取全局數據提供了可能，抽樣調查方式越來越多的被大數據取代成為必然。二是大數據統計思想：允許數據存在不精確性。縱觀目前的各類數據，一方面，數據來源不斷擴展，另一方面數據處理方法飛速發展，我們應該把重心放在統計分析效率上，而不是一味地追求數據的精確性上。三是大數據相關關系的思想，由驗證因果向尋求關聯轉變。統計分析報告是統計工作的下游產品，對決策的意義常常大于常規報表。大數據的應用，統計分析也將發生轉變，在做好因果分析的基礎上向尋求關聯轉變，原因分析更加精準和深刻，對策建議更具參考價值。

（二）被動統計到主動分析，從人工統計到智能統計

在這樣一個信息爆炸的大數據時代，無論政府機構還是社會公眾都可以通過多種途徑獲取信息，國庫統計分析部門也不例外，更應該變被動為主動，對經濟轉型期的一些重大問題尤其是關系到可持續發展的重要問題，做好數據統計分析，提高發展質量，實現經濟轉型。涂子沛指出人類使用數據的巔峰形式，是通過數據賦予機器“智能”。大數據在包括國庫統計分析中應用的終極形式就是分析智能化。

（三）從事后統計向事前預測轉變

統計分析報告是統計工作的重要產品，完整的進度性常規分析應該包括對未來一定時期數據的預測。但由于小數據和信息量的局限，預測一般很少作為報告的重點，多是在假定發展條件、相關政策不變的情況下對未來情況做出的粗略研判，影響了統計對決策的參考價值。而大數據的核心就是將數學算法與海量的數據有效結合，來預測事情發生的可能性。大數據的廣泛應用，將有利于統計報告實現由單一的事后分析，向注重事前預測轉變。

二、大數據在國庫統計分析全流程應用的探討

當前，大數據浪潮帶來了一場新的革命，面對經濟發展的新形勢新要求，國庫統計分析要學會積極的運用大數據的思想和方法，來應對各種新挑戰。國庫統計分析要積極主動建立大數據分析應用機制，破解新常態下面對的各種問題，實現工作的創新與發展。本文重點分析國庫統計分析全流程下大數據的應用。

（一）數據源：建立國庫統計分析數據池

目前國庫統計分析所用數據主要通過“3T”系統產生基礎數據和監管類數據，通過收集各類型政策文件、影像資料、領導講話、內網信息等形成綜合性數據。但這些數據遠未達到支撐大數據統計分析的基礎。國庫統計分析應當建立“數據池”這一基礎工程，通過人行內部數據整合、銀行和其它機構數據接入、互聯網數據抓取和引入等多渠道擴充基礎信息源和數據庫，為國庫統計分析的大數據應用奠定數據基礎。

一是加速整合現有國庫數據。我國國庫匯集了各級政府財務數據和各級國庫管理數據，包括從中央到縣鄉的各級機構化和非結構化數據，也包括稅務、海關、財政、銀行等部門處理的各類收支退存等國庫資金運行數據，涵蓋面極廣。但現有數據資源存在著部門隸屬、無法共享等問題，大數據要求建立統一、高效、共享的國庫業務大數據池，就必須打破現有藩籬，盡早實施“國家金庫工程”，完善內部數據源。

二是擴大國庫統計分析數據源。最重要的是打通各級政府及其下屬各部門之間的數據傳輸通道，實現政府辦公、工商行政、招商引資、外貿出口、仲裁訴訟等政府活動所產生的數據接入共享。其次是實現一行三會、商業銀行、行業協會、企業實體等生產運營數據的持續傳輸和報送。最后是互聯網數據，互聯網是大數據的重要載體，也是數據收集的快捷途徑，通過各類互聯網平臺，門戶以及行業網站，可以收集海量數據來增加國庫統計分析領域數據采集的前置性和時效性。

（二）數據采集與存儲：軟件與硬件結合

大數據的應用中，由于數據來源非常廣泛且類型多樣化，需要存儲和分析挖掘的數據量也是十分龐大的，因此數據展現和處理的高效性以及可用性十分重要。因而，大數據的收集和存儲應當通過先進的計算機技術自動實現，并結合線下需求采取人工收集等傳統方法，以補足系統無法收集的數據的遺漏。國庫統計分析數據的采集應當在國庫大數據資源池基礎上，通過構建云計算應用平臺，統籌整合各直屬國庫大量分散的數據和軟硬件資源，通過應用云計算平臺的資源和功能，以提升和優化整體效能，從而實現全國國庫統計分析的大集成、大整合以及大應用。對于其他橫向聯網數據，比如一些保密性較強的科學研究數據和企業生產經營數據，則可以與研究機構和企業建立合作關系，使用特定系統接口等相關方式采集數據。

在數據存儲方面，在通過完善的物理存儲技術和云計算平臺等軟硬件設施的基礎上，按國庫統計層級建立分級倉儲式數據中心，以人行總行為總庫，各項業務與非業務數據達到匯總存儲，各級行通過內部接口或云計算平臺實現數據上傳下載，同時本級行建立分中心數據存儲倉，采集本級區域內縱向和橫向數據并存儲。同時按照保密和信息安全等要求，實施分級授權和設置防火墻、實時加密存儲數據和卷標存儲加密等技術。

（三）數據清洗與結構化處理

國庫海量的、不規則的數據無法提供有效決策支持，只有通過數據清洗技術將大數據轉變為結構化和規則化的數據，才能體現大數據價值。數據清洗包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等，是發現并糾正數據文件中可識別的錯誤的最后一道程序。經過數據清洗技術處理殘缺數據、錯誤數據和重復數據后將有效數據寫入數據庫。

在國庫大數據統計分析上，通過數學知識（概率、統計、離散化等）建立合理模型，充分利用和挖掘數據內容。綜合運用開源類和非開源類數據分析工具包括R、Python、MATLAB、SPSS、EVIEWS等軟件進行數據分析。具體實現統計分析、數據挖掘和模型預測等功能，并以可視化的結果予以呈現。統計分析包含假設檢驗、差異分析、相關分析、方差分析、回歸分析、logistic回歸分析、因子分析、聚類分析、主成分分析、判別分析、bootstrap技術等。數據挖掘包含相關性分組或關聯規則、聚類、描述和可視化、復雜數據類型挖掘等。模型預測包含預測模型、機器學習、建模仿真等。

在統計分析過程中，國庫統計分析應該重點實現云應用的創新與共享。統計人員可以根據業務的新要求，在云平臺數據開放接口的基礎上，自由構建合理的數學模型和算法，實現業務應用的創新和擴展。與此同時，以算法的方式將統計人員的智力成果和業務知識固化，當經驗證為可信任應用時，可自動進入云平臺的應用共享庫，在得到授權的前提下，自由使用或補充完善，實現知識固化、資源共享。

（四）國庫運行智能化統計分析

在云應用平臺上，國庫統計分析首先要將日、旬、月和年作為數據的時間維度，將國庫收入、國庫支出以及國庫庫存等統計指標作為數據的為空間維度，利用云計算的強大能力，并借助數據分析展示工具，預先計算處理數據。或者根據用戶事先提交的數據挖掘需求自動完成相關數據預處理。統計分析人員隨時可以從兩個維度上深度挖掘數據，并使用QLikView等數據分析工具，實現統計大數據的多維度、可視化展示。

二是實現常規統計分析的智能化生產。可以通過完善和豐富大數據應用平臺的分析功能，實現機器式的學習，輸入必要的參數后，系統將自動計算數據，并關聯提取大數據池中的相關數據和信息，進而依據特定的模板輸出分析報告，最后由分析人員對輸出的分析報告進行質量把關和進一步的補充完善。

三是構建統計分析數據模型，提高預警預測水平。不斷進行新的分析預測數學模型的探索和構建，充分利用國庫統計大數據平臺上的海量數據和動態實時數據，不斷提高預測水平。

（五）數據展示與反饋

以智能化統計分析為主的大數據應用技術，為數據結構化和可視化的展示提供了支持。簡要國庫運行數據、系統化運行指標、國庫資金運行報告、國情和輿情監測報告、企業和金融服務報告、國庫運行情況預測等為中央銀行、各級政府部門制定有關政策提供統計信息和參考依據，充分發揮國庫在國家預算執行中的促進、反映和監督作用。同時建立信息反饋機制，對現有統計分析結果予以反饋，還包括對未滿足需求提出反饋，豐富和完善大數據應用成果，充分發揮國庫統計分析應用大數據的社會價值。

綜上所述，從全流程看，大數據應用自數據端建立“”數據池“”到處理端智能分析在到應用端數據展示，大致可以通過下圖（圖1）形象展示：

三、有效提升大數據應用的政策建議

（一）從制度層面保障大數據統計分析的有效開展

制定專門的大數據應用法律法規，在由總行統一部署、統一實施的基礎上，各地區分支機構結合當地實際制定特色大數據應用和發展規章制度。從數據產生、采集、存儲、挖掘和應用等大數據處理全流程做出明確安排。一是通過總行層面的發文、通知等鼓勵通過大數據方法加強國庫統計分析，建設大數據共享和應用平臺；二是強化大數據統計所需軟硬件采購、數據源互聯互通及模塊化分割等作出具體安排；三是要求大數據應用所應達到的在信息、統計報告、預測與預警等功能上的目標和績效予以明確，充分利用大數據平臺提供統計分析支持；四是強化信息技術安全，防止信息泄露、網絡攻擊、系統失靈等問題，明確應急處置方案。做到嚴格立法，有法可依，有章可循。

（二）加大基礎設施建設和人才投入，滿足大數據應用的軟硬件要求

大數據基礎設施可分為硬件和軟件兩類。硬基礎設施主要包括用于收集、存儲、分析和應用大數據的信息化系統架構；軟件基礎設施主要包括各類數據信息、數據挖掘和大數據應用專業軟件以及金融企業的人力資源。人民銀行應通過專項資金投入等方式構建大數據應用的軟硬件設施和和培養專業人才，并通過持續培訓使全體員工了解并使用大數據進行國庫統計分析。也可邀請專業的大數據解決方案服務商作為咨詢顧問，整合國庫不同生產系統數據，優化數據應用行為，加快統計系統建設步伐。

（三）提高大數據管理和應用能力

國庫統計分析應不斷的加強國庫運行數據的采集、儲存、保護和管理工作，不斷提升統計分析水平。加強對國庫統計分析中涉及的地方債、營改增、房地產、小微企業經營、財政專戶、盤活庫存等熱點領域可以設計建立相應跟蹤監測指標體系。與此同時加強改革數據的統計制度、方法以及程序，研究大數據共享制度，為宏觀經濟分析提供便捷、堅實的大數據基礎。

建立國庫大數據分析應用機制是新形勢下的當務之急。國庫統計分析需不斷改革創新，強化大數據的思維，提高大數據的意識和駕馭大數據的能力，積極探索新的大數據應用方法和途徑，從而在國家宏觀決策、服務經濟社會發展、服務國庫管理方面，進一步提升國庫統計分析服務的能力和水平。

參考文獻：

[1]沈昱池.大數據時代我國財政信息共享的思考[J].地方財政研究，2015（11）：47-67

篇（4）

近年來，受國內外經濟發展環境的綜合影響，國內煤炭需求不振，環渤海動力煤價格持續下行，行業虧損面不斷擴大，整個煤炭行業進入一個相對較長期間的不景氣階段。行業發展的新常態對煤炭企業的生存和發展構成了嚴峻的挑戰。如何在嚴酷的市場環境下生存并實現企業的轉型升級，成為煤炭企業不得不面對的重要課題。煤炭行業的轉型主要體現在如下方面：

（1）轉變企業發展觀念，從追求規模擴張轉變為發展質量的提升。由于煤炭行業“黃金十年”發展期間，企業產能投入快速擴張，導致近年來煤炭市場供求態勢日益惡化。為促進煤炭行業可持續健康發展，追求規模擴展的老路已經無法適應行業發展的新常態。從2014年下半年開始，以神華集團為代表的大型煤炭企業開始率先實施減產，并從企業自身管理入手，由注重結果反饋轉變為產、運、銷全過程控制，全面加強成本管控，并將“價值創造”理念深入到企業管理的方方面面。

（2.）品開發，兼顧經濟效益和社會效益。由于近年來環境污染形勢日益惡化，作為重要大氣污染源的煤炭已經日益成為國內公眾關注的焦點。煤炭企業如何選擇開發煤炭資源，不僅要考慮市場價格和經濟效益，而且要兼顧環保因素。因此，大型煤炭企業要加大煤炭洗選和潔凈煤技術的研發投入，為市場提供更多清潔優質的煤炭產品。不僅如此，煤炭企業要充分利用科技手段延伸產業鏈，促使煤炭產品由燃料向燃料和原料并舉轉變，通過煤化工和煤制油等技術手段提高煤炭在企業內部產業中的轉化率，多措并舉發揮好煤炭作為新型清潔能源和化工原料的作用。

（3）創新商業模式，從銷售型向服務型轉變。面對國內經濟形勢持續放緩導致的需求疲軟，煤炭行業競爭日益激烈，客戶對煤炭經銷商服務質量的要求也越來越高。在商業模式的創新上，最根本的途徑是樹立以客戶為中心的企業經營理念，通過增值服務為用戶創造更多價值，同時獲取收益。大型煤炭企業有充分的資源和動能，為客戶提供更多個性化的供貨方案，以滿足客戶需求，并實現企業自身的價值最大化。

2.傳統煤炭行業財務分析工作的局限性

由于財務人員專業背景及財務分析技術工具缺乏等因素的限制，傳統財務分析報告視野相對狹窄，更多關注財務要素對經營成果的影響，對于企業業務數據信息缺乏敏感性，往往是“就財務論財務”，提供的財務分析報告難以對企業經營決策提供有效支持。具體表現在如下幾個方面：

（1）財務分析基礎資料整合度不足。企業基礎資料的質量決定財務分析的質量。大型煤炭企業，特別是跨行業的綜合能源企業，其生產經營活動包括了煤炭產品的生產、運輸、銷售、轉化等各個環節。其中涉及不同行業、不同領域的海量經營數據。如何對這些海量數據進行有效整合，并從中抽取有效信息進行分析、匯總，形成具有參考價值的財務分析報告，這些都對財務分析人員的職業素養提出了較高的要求。財務人員如果沒有有效的技術工具輔助，或者缺乏對企業實際業務工作的全面了解，都會影響企業基礎資料的有效整合，進而影響財務分析報告的整體質量。

（2）財務比較分析的對比基礎相對單一，分析不深入。傳統財務分析工作大多企業自身的基于歷史數據，從生產成本、轉運成本、環節費用、貨款回收等多角度入手，結合銷售流向、銷售煤種結構、煤炭價格等重要經營指標的變動分析，為企業管理者決策提供支持。由于同行業特別是主要競爭對手的橫向對比數據來源有限，企業管理者無法站到行業的高度，全面、準確分析煤炭市場走向以實現企業資源的優化配置。

（3）財務分析測算效率較低，缺乏實時性、科學性和前瞻性。目前，煤炭企業財務分析測算主要依靠office等傳統辦公軟件。在瞬息萬變的市場形勢下，通過辦公軟件進行手工測算不僅效率低下，而且與實際業務情況偏差較大。目前，財務比較分析的對比基礎大多以預算數據為依據，以不變應多變。而預算編制多基于歷史、經驗數據，往往流于形式，數據對比缺乏準確性和科學性，很難為面向未來的決策提供有用幫助，分析能力與企業管理需求不匹配。

二、利用大數據拓展煤炭運銷企業財務分析的必要性和可行性分析

1.大數據概念簡析

隨著云計算、物聯網、電子商務等新興技術的興起，大數據概念已經越來越為現代企業管理者所重視。大數據是指由數量巨大、結構復雜、類型眾多的數據構成的集合。大數據不僅著眼于“大”，而且具有其自身的特點，俗稱“4V”特征：Volume（數據體量巨大），Variety（數據類型多樣），Velocity（數據變化速度快），Value（數據價值密度低）。

基于上述四個基本特征，對于大數據的利用不僅僅在于收集數據，而是如何分析數據，并且挖掘出數據背后的商業價值，進而服務于企業的管理經營決策。

2.大數據資源助力煤炭運銷企業財務分析的必要性

隨著煤炭行業由賣方市場步入買方市場的新常態，煤炭運銷企業間的競爭也達到了白熱化的程度。從拼價格、拼煤質，到拼成本、拼管理，企業盈利空間受到嚴重擠壓，市場參與者承受著日益嚴峻的生存壓力。面對復雜、多變的市場環境，如果企業不能快速反應，及時調整經營策略，則很容易被競爭對手搶得先機，進而使企業處于更加被動和危險的境地。

大數據資源的特點決定了，煤炭運銷企業如果能夠通過一定技術手段充分開發這一寶藏，就可以幫助企業獲取更多的途徑以應對當前不利的市場環境，具體表現在如下幾個方面：

（1）幫助企業財務分析從基于結果的分析轉向基于過程的分析。為了更好地服務于企業決策，財務分析不單是要分析結果，而是要分析產生這種結果的原因是什么。大數據資源可以幫助企業從生產經營的全過程進行細化分析，從而使得企業基于過程的成本管控和價值創造理念具有了實現的可能。

（2）幫助企業先于核算進行快速的價值反饋，由月度報告向實時報告轉變。大數據資源為企業提供了充沛的信息支持，可以幫助企業破除按月財務分析報告的桎梏，在海量歷史數據中快速提煉出有價值的財務信息，使得財務人員按時、按需出具實時報告具有更大的可操作性。

（3）幫助企業財務分析由面向歷史向面向未來轉變。大數據可以為企業提供實時更新的信息資源，對這部分資源的合理利用，可以支持企業進行更多場景的模擬預測，加強對未來市場的預判，通過高質量的分析以提高財務經營預測的效率與科學性。

3.大數據資源助力煤炭企業財務分析的可行性

（1）ERP等管理信息系統的應用，為煤炭運銷企業充分利用大數據資源提供了軟件支持。目前，神華集團等國內大型煤炭綜合能源企業已經使用ERP系統作為企業業務管理的系統工具。ERP系統具有高度的集成性，可以將業務數據、財務數據、預算數據等進行有效的整合，從而為企業開發大數據資源提供了有力的技術支持。

（2）大宗商品電子交易平臺的興起，為煤炭運銷企業提供了更為廣泛的數據來源。隨著煤炭買方市場形勢的確立，為客戶提供全方位的服務成為業內的廣泛共識，以大宗商品電子商務平臺為載體的煤炭新型商業模式隨之應運而生。通過與互聯網技術的深度融合，煤炭大宗商品電子交易平臺可以為用戶提供更多科學的選配和運輸方案，并配套相應的融資方案，對傳統煤炭購銷的商業模式形成了強烈的沖擊。

目前，大型煤炭運銷企業已開始深度參與到煤炭大宗商品交易平臺的建設和產品交易中。如果企業在這一過程中能夠主導建立相對獨立的第三方交易平臺，并且能夠吸引足夠多的第三方交易者在平臺進行在線交易，就可以幫助企業獲取更多真實的煤炭市場上下游交易信息樣本。財務人員就可以在分析企業自身數據的基礎上，結合市場其他參與方的交易信息，為領導提供更加全面、詳實的經營數據，極大地擴展財務分析的深度和廣度。

三、整合大數據資源以拓展財務分析視角的具體建議

盡管大數據資源可以作為提升煤炭運銷企業經營管理水平的重要抓手，但是如何開發并利用好企業的這一寶貴資源則需要進行慎重籌劃和穩步推進，著力解決許多實際問題。

1.全面認識大數據理念，避免陷入概念化的誤區

盡管大數據資源具有廣泛的開發和利用前景，但并不是說企業可以一步到位的找到打開這一寶庫的密匙。就國內在這一領域的研究進展來看，一般意義的常規軟件工具尚無法在一定時間內對大數據資源進行有效抓取、管理和處理，同樣也很少有大數據運用的成功案例供企業參考。盡管人們對大數據抱有很高的期待，但其高昂的研究和應用成本也讓許多企業望而卻步。

煤炭運銷企業在引入大數據應用技術前必須充分評估自身的管理基礎和技術實力，樹立正確的大數據應用理念，并制定清晰的技術推廣戰略。企業管理層要將大數據理念充分融入企業文化，在借鑒國內甚至世界先進企業成功經驗的基礎上，持續推動相關知識在企業內部的學習和宣傳。企業需要對大數據技術推廣過程中可能遇到的困難和不確定性抱有清醒的認識，并對可能出現的問題提前制定應對的預案。

2.著力提升企業基礎數據質量，培養大數據技術運用的良好土壤

ERP系統作為嶄新的現代企業管理手段，能夠幫助煤炭運銷企業有效整合供應鏈信息。企業必須以會計核算標準化和信息化建設為抓手，持續推進ERP系統的深度優化。修訂完善管理制度，加強會計信息和報表質量管理，努力實現會計核算工作的標準化、規范化、制度化，在此基礎上不斷完善業務、財務系統的一體化，全面提升財務基礎信息質量。

ERP系統的持續優化，可以幫助企業將數據顆粒度細化到業務數據層級，使財務部門可以從更豐富的、面向業務的視角進行分析與判斷，能夠清晰了解哪些生產單位、以何種煤種、經哪條運輸線路會得到更多的盈利，從而為企業提升經營業績、進行資源的合理配置提供了有力支撐。高質量的細顆粒度數據是穩步推進大數據資源建設的必要條件，也是企業運用大數據技術進行全產業鏈分析的基礎。

3.加快復合型財務分析人員的培養，為推廣大數據運用進行人才儲備

企業在推進大數據技術應用的同時，要高度重視相關知識的培訓。要以強化能力建設為主線，以提升財務人員綜合素質和職業能力為重點，大力實施骨干人才培養計劃。從數據的采集、收集、分析等方面入手，著力培養適應財務信息化發展方向、熟悉企業經營環境、具有戰略思維的復合型財務人才。要充分調動財務人員的積極性、主動性、創造性，幫助財務人員了解煤炭企業產、運、銷各個環節的業務知識，并與財務、預算等專業知識有機結合，為大數據技術的推廣應用提供充足的人才儲備。

4.結合企業經營實際，選擇合適的切入點逐步推進大數據技術運用

篇（5）

地諾前列酮控釋栓是一種含有天然前列腺素（PGE2）的持續控釋栓劑，商品名是欣普貝生，規格為1枚10mg，前列腺E有抑制宮頸膠原的合成，并有軟化和擴張宮頸的作用[1]，對各期子宮均有收縮作用，尤其對足月子宮反應最為敏感。2008年地諾前列酮控釋栓被納入“妊娠晚期促宮頸成熟與引產指南（草案）”[2]。造成我國剖宮產率不斷上升的原因之一，就有宮頸是否成熟，所以促宮頸成熟就顯得尤為重要。2008～2012年，筆者觀察了地諾前列酮控釋栓和催產素促宮頸成熟的有效性和安全性。現將結果報告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選擇上述時期在我院分娩的足月產婦140例，單胎枕先露，無頭盆不稱，無胎膜早破，無嚴重產科合并癥，宮頸Bishop評分≤6分，隨機分為兩組，研究組80例，對照組60例。兩組一般情況相似，無顯著性差異。

1.2 方 法 首先對140例孕婦進行陰道檢查及宮頸Bishop評分。研究組：在無菌條件下將1枚（10mg）地諾前列酮栓用生理鹽水浸濕，使栓劑橫置于陰道后穹隆，用藥后孕婦臥床休息20～30min。用藥期間嚴密監護胎心及宮縮情況。對照組：用5%葡萄糖液500ml加催產素2.5IU靜滴，從每分鐘8滴起，根據宮縮情況每30min增加6滴，最多每分鐘不超過48滴。若滴8h無規律宮縮，則停用。每天1次，第二天可再重復應用。

1.3 觀察指標 在用藥前及用藥后6h和12h，分別對宮頸進行Bishop評分，并觀察記錄用藥后兩組宮縮強度、頻率、胎心變化、臨產開始時間、分娩時間、總產程及用藥后的不良反應。

1.4 療效評定標準 宮頸Bishop評分≥3分或臨產為顯效；宮頸Bishop評分≥2分為有效；宮頸Bishop評分

1.5 統計學處理 計量資料采用x2檢驗，計數資料采用P檢驗，以P

2 結 果

2.1 宮頸成熟度比較 研究組顯效68例，有效5例，無效7例，總有效率為91.3%；對照組顯效1例，有效5例，無效34例，總有效率17.6%。兩組療效比較有統計學意義（P

表1 兩組用藥后不同時間宮頸評分比較（x±s分）

2.2 用藥后臨產、總產程時間比較。見表2。

表2 兩組臨產時間、總產程、剖宮產率比較

2.3 不良反應 地諾前列酮控釋栓的不良反應主要是子宮過度刺激。其他不良反應發生率較低[3]。本研究中，研究組有4例發生宮縮過強，2例胎心變化，取出藥物后立即好轉。

3 討 論

地諾前列酮控釋栓用于足月妊娠促宮頸成熟的有效性，本研究顯示，其無論在促宮頸成熟總有效率，還是臨產時間、總產程、剖宮產率方面，均優于催產素，增加了陰道分娩的可能性，從而在一定程度上降低了剖宮產率，提高了產科質量。

地諾前列酮控釋栓促宮頸成熟的機制及作用特點為：①使宮頸膠原纖維、細胞外基質逐漸降解，從而使宮頸變軟，順應性增加；②松弛宮頸平滑肌，促進宮頸擴張；③增加子宮肌細胞間隙連接結構的數量，提高子宮對縮宮素的敏感性[4，5]。催產素與地諾前列酮控釋栓相比，也有擴張宮頸的作用，但其促宮頸成熟時間較長，敏感性弱，孕婦易于疲勞，致引產失敗，增加剖宮產率。而采用地諾前列酮控釋栓，操作方便，敏感性高，不良反應少，可獲得滿意效果。

本研究中，有3例發生過宮縮過強，迅速取出栓劑后，宮縮立即好轉，并沒有增加剖宮產率。而催產素可引起宮體肌肉收縮，其促宮頸成熟作用差，易引起子宮過度收縮，導致子宮破裂。

綜上所述，本研究認為，地諾前列酮對足月單胎頭位妊娠孕婦，不僅促宮頸成熟有效，而且安全、方便，引產所需時間短，成功率高，可有效降低剖宮產率，從而降低醫療費用，值得臨床推廣應用。

參考文獻

[1] 周菊賢，崔佳錦，劉曉璦.米索前列醇用于負壓吸宮術前宮頸準備療效[J].實用婦產科雜志，2010，10（26）：778-781.

[2] 中華醫學會婦產科學分會產科學組.妊娠晚期促宮頸成熟與引產指南（草案）[J].中華婦產科雜志，2008，43：75-76.

篇（6）

隨著我國人口不斷向老齡化方向發展，需要接受胃腸鏡檢查的人越來越多，受檢病人的條件限制日漸放寬。電子胃鏡檢查是診斷胃病最直觀的檢查方法，也是目前診斷食管、胃和十二指腸疾病最為可靠的方法。胃鏡檢查具有一定的痛苦，而且麻醉具有一定的風險，患者易產生焦慮恐懼情緒[1]。這種不良情緒嚴重影響了胃鏡檢查術的成功率，因此分析患者恐懼焦慮產生的原因并給予相應的對策細致護理是十分必要的。本文分析了2012年6月――2013年6月間為110例患者胃鏡檢查術患者焦慮恐懼產生原因，并給予針對性的護理措施，患者焦慮恐懼情緒明顯緩解，效果良好，現作如下報告。

1資料與方法

1.1一般資料選擇2012年6月――2013年6月我院收治具有不同程度的消化道癥狀、需要胃鏡檢查的患者110例為研究對象，其中男性患者57例，女性患者53例。年齡分布在15-87歲（35.26±6.25）歲，110例均無胃鏡禁忌證。

1.2調查方法采用自擬調查問卷調查表分析患者的基本情況，內容包括性別、年齡、教育程度、家庭狀況、經濟條件、家庭支持、疾病認知程度、胃鏡檢查知識、可能出現的并發癥、費用支付方式、護理質量；采用SAS自評量表[2]評估患者焦慮情緒，分1、2、3、4四個等級，分別賦分4、3、2、1分，分值越高，各項分相加后乘以1.25取整數為標準分，分值越高，焦慮程度越厲害。

指定專職調查者對已簽署胃鏡檢查知情同意書的患者進行了調查，年齡小的患者由家長替代調查。

1.3數據處理所有資料經確認有效后存入Execl數據庫，采用SPSS13.0軟件對數據進行統計分析，計數資料用頻數（n）或率（%）表示，采用卡方檢驗，檢驗標準：P

2結果

通過對SAS數據分析，SAS平均分>50分的為67分，表明110名胃鏡檢查術前患者中有67名患者均有焦慮恐懼情緒，仔細分析67名患者在性別、文化程度、經濟狀況、付費方式、疾病認知程度、胃鏡檢查知識、社會家庭支持滿意度、護理干預質量滿意度方面差異，表明：女性、高中（含中專）、家庭人均月收入

3討論

3.1焦慮恐懼情緒原因分析胃鏡檢查是一種刺激性檢查，能夠引起人體不同的應激反應，包括生理上的應激反應和心理上的應激反應，生理上主要表現為惡心、嘔吐、血壓及脈搏的變化，心理上表現出情緒焦慮、恐懼等，兩種反應相互作用，又增加了復合應激反應[3]。本文研究表明，女性（69.81%）所表現出的焦慮恐懼情緒明顯高于男性（52.63%），這可以從男女承受應激反應方面得到解釋。

進一步分析可以看出，不同文化程度、不同經濟狀況、不同付費方式的人群胃鏡檢查前所表現出的焦慮恐懼程度也不相同，初中文化以下文化程度與大專以上文化程度明顯低于高中（含中專）文化程度，家庭人均月經濟收入>3000明顯低于3000以下的人群，自費人群明顯高于公費及醫院保險受益人群。比較分析好像有些矛盾，可能與初中以下文化程度大多生活在社會底層，抗擊打能力較強有差。

從對疾病知識的認識程度、對胃鏡檢查及可能誘發并發癥的了解程度、社會家庭支持滿意度、護理質量滿意度分析，可以看出了解得越深入、滿意度越高，患者產生焦慮恐懼情緒的比例就會越低，國外學者從不同的角度研究的觀點都支持這個結論[4-5]。

3.2護理對策構建全方位的社會家庭支持網絡：胃鏡檢查患者因角色的轉換，急需社會家庭的關心支持。護理人員要反復向家屬宣講家屬陪伴對患者病情康復的作用，同時對于多次胃鏡檢查沒有確診的患者，要盡可能地滿足患者家屬陪檢的要求。對于自費的患者，要注意溝通的方式方法，避免方法失當可加重患者焦慮恐懼情緒[6]。

加強健康宣教，提高患者對疾病與胃鏡檢查的認知水平。可采取發放宣傳小手冊、播放資料、或者是一對一個案教育等形式，告知胃鏡檢查的過程、方法、可能發生的不良反應，以期讓患者獲得更多的認知，從而減輕或消除焦慮恐懼情緒，增強治療的依從性。

提高護理質量，增強服務意識。本文研究表明患者的焦慮恐懼情緒與患者對護理質量的滿意度呈正相關性，這與有些研究不盡相同，但可以肯定的是，護理質量的優劣、服務態度的好壞對患者心理是有影響的[7]。因此護理人員要熟悉胃鏡檢查護理流程，主動熱情微笑服務，以構建良好的護患關系。

綜上所述，胃鏡檢查術前患者產生焦慮原因影響因素很多，性別、文化程度、經濟狀況、付費方式、對疾病的認識程度、對胃鏡檢查及可能產生并發癥的了解程度、對社會家庭支持及護理質量的滿意度均可對術前檢查焦慮恐懼情緒產生影響。護理人員應分析原因，構建全方位的社會家庭支持網絡，加強健康宣教，提高患者對疾病與胃鏡檢查的認知水平，提高護理質量，增強服務意識，從而達到有效化解或減輕患者焦慮恐懼情緒的目的。

參考文獻

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[4]張凌燕，王艷玲.初次胃鏡與多次胃鏡檢查患者焦慮狀況分析[J].中華現代護理雜志，2009，15（7）：630-631.

篇（7）

航空設備數據分析一直是一個難題，因為數據按ICD協議上傳，需要轉化為可讀數據才能分析設備的運行狀態。但是設備的上傳速率一般在毫秒級，所以設備運行一個小時可以輸出上百兆的數據，人工分析這些數據費時費力且錯誤率高，容易錯過關鍵數據。

針對這種情況，作者設計了一種專門分析設備上傳數據的軟件（簡稱數據分析軟件）。使用數據分析軟件處理百萬行的數據只需要不到一分鐘的時間，而且該軟件可以將數據制成曲線，可以更容易地捕捉到關鍵數據。

1 數據分析軟件

數據分析軟件包含兩個模塊：數據轉換模塊和數據繪制模塊。

1.1 數據轉換模塊

1.1.1 時間類

航空設備上傳的數據一般以時間為基準，因此數據轉換時需要保留原始數據的時間信息，這樣才能將數據繪制成以時間為X軸的曲線。時間類的定義如圖1：

基類Time繼承了IComparable接口，所以Time類重載了 “！=”，” ”，”==”四個操作符，這樣Time類的對象之間可以比較大小，所以轉換后的數據可以按時間前后排序。

1.1.2 數據類

在數據分析軟件中，數據是以行為單位的，每一行數據有多個域，不同行數據的域名相同，域內的數據不同。數據行類定義如圖2。

DataLine的對象代表一行轉換后的數據，ToString接口可以將DataLine里存儲的數據以文本的形式輸出。DataLine是一個抽象類，需要用他的子類實例化對象。由圖可見，MLSData集成了DataLine類，在成員變量中加入了一個MLSTime的對象_time用以表示該行數據的上傳時間，并且可以用CompareTo接口比較兩個MLSData對象的時間先后。其實MLSData的CompareTo接口只是調用了成員變量_time的CompareTo，如圖3。

1.1.3 翻譯器類

翻譯器實現的功能是將一行原始數據轉換為可讀數據，翻譯器定義如圖4。

Translator是一個抽象類，其中定義了一個抽象函數Translate，這個函數有一個類型為String的形式參數data，并返回一個DataLine類（或其子類）的對象。其中data表示一行文本格式的原始數據，返回值DataLine表示轉換后的數據。當需要分析按新版本ICD協議上傳的數據時，只需創建一個新的Translator子類，并按ICD協議重寫Translate函數即可。

1.2 數據繪制模塊

數據繪制模塊類關系圖如圖5：

父類DataDrawer是一個抽象函數，他實現了繪制曲線的一些基本功能。子類MLSDrawer集成了DataDrawer的基本功能，并添加了數據段放大功能。MD_WarningLine添加了告警線的顯示功能，分析人員可以清晰地看到數據告警的位置，并針對該段數據進行分析。MultiLineDawer添加了多曲線繪制弄能，可以將多組數據的曲線繪制在同一坐標系內，讓分析人員可以進行多組數據間的交叉比對。

2 實際應用

如圖6，設備上傳數據經數據轉換模塊處理后輸出可讀數據。

數據繪制模塊讀取分析結果數據后，可以將結果中的一組或多組數據繪制成曲線。

在曲線繪制區域內拖動鼠標可已放大局部數據，如圖9。

篇（8）

2視頻監控在煙草行業的發展及應用現狀

（1）煙田監控：實現對煙田、育苗大棚內實時監控；

（2）煙葉收購站監控：實現對煙草所有站點煙葉收購全流程監控視頻調看、查詢、巡視、控制的功能；

（3）生產及公用設施區監控：主要用于監控車間內重要設備、生產線運行、物流線路及環境狀況，以及動力中心車間內空調、鍋爐等重要設備的運行及環境狀況，防止災害和事故的發生。

（4）煙草物流配送中心監控：對物流配送中心進行實時監控；

3視頻大數據分析的技術需求

隨著視頻監控在煙草行業的大規模應用，視頻數據量的增加，每天產生的數據量都是以TB（1000GB）級別計算的，若是利用傳統的技術手段對每天的視頻進行檢索和分析，則需要數小時的時間才能夠完成，工作量及工作難度可想而知；而對于更高級別的視頻數據，如PB（1000TB）級別的視頻數據進行分析和檢索時間那就是很多天了。視頻檢索與分析的效率低下，也是目前視頻數據利用效率及數據價值低下的首要原因。為此，如何提高視頻數據分析與檢索的效率，如何針對PB（1000TB）級別甚至EB（1000PB）級別的海量數據進行分析與檢索，提升視頻監控數據價值，成為了當前用戶的首要需求，也成為了當前視頻大數據分析技術的難點及關鍵點之一。同時，在對視頻進行檢索與分析的過程中，需要考慮檢索結果的準確性。由于視頻圖像信息為非結構化數據，如何合理有效地對非結構化的數據進行檢索分析，優化計算機圖像識別算法，是提高視頻大數據分析準確性關鍵所在。再者，當完成視頻檢索與分析后，如何做好視頻數據與非視屏數據的整合與關聯工作，是后期視頻數據應用時重點考慮的內容。

4視頻大數據在煙草行業的應用思考

時下，煙田監控、煙葉收購站監控、生產及公用設施區監控、煙草物流配送中心監控等的視頻監控數據較多僅僅用作安防視頻使用，還未涉及到與煙草業務的關聯；隨著視頻監控建設的完善及視頻大數據技術發展，各類監控視頻數據量的增加，考慮到投資回報比，是否可以通過視頻大數據分析，將煙草業務與視頻監控相關聯，在海量的視頻監控數據中提取有益于煙草行業發展的變革或新技術呢？

4.1安防業務

基于傳統視頻監控，安防業務是傳統業務之一，通過大數據分析，有效快捷的提取安防所需要的視頻片段。同時基于視頻行為告警策略，及時告警。

4.2安全生產

結合視頻大數據分析，將以往多次生產事故監控視頻整合，通過對多次生產安全事故的分析，總結出更為安全可靠的生產規則；再則通過視頻監控與生產行為的結合，制定安全生產標準，通過聲音報警或警示燈報警等技術，在不符合標準視頻監控預定義的安全規則情況時，能夠及時報警。通過視頻監控分析，提升生產的安全性。如采用彩色網絡快球攝像機和彩色固定網絡槍式攝像機，彩色網絡快球攝像機的預制位設置應優先，根據視頻大數據分析后，系統可提供不同故障區域或設備的故障信號，各工藝段或設備的操作運行信號，通過系統集成與生產監控實現聯動，平常攝像機對正在操作或運行設備進行監控，一旦某個故障點報警，攝像機立刻自動轉動到報警點，監控中心的NVR主機開始錄像等。

4.3效率生產

結合視頻大數據分析，通過分析各個不同煙站或煙廠中的同一種生產行為，結合對海量數據進行智能分析，提取出價值數據片段，形成元數據信息庫，再通過人為加工后期數據，總結形成效率生產有用的價值信息，提供生產借鑒，提高生產效率。

4.4創新生產

通過視頻大數據分析，將以往的視頻通過軌跡分析，得出以往生產過程中各類生產動作中不必要或者多余的部分，簡化或者優化生產規則；通過對給類生產行為的總結，提出合理的建議，為生產提出創新性意見或建議，提高生產率。

篇（9）

大數據分析如今已經觸及到了社會生活的各個領域，近些年來的全國兩會就是典型代表，新聞報道中應用大數據分析，使得新聞報道更加具有說服力。通過大數據分析，新聞報道能夠挖掘潛在新聞元素，發現新聞事件中的邏輯規律，從而豐富新聞報道的內涵，讀者也能夠對新聞事件作出更加理性的判斷。可是，大數據分析究竟是什么？大數據分析在深化新聞報道中又是如何體現的呢？筆者將對有關內容作進一步研究。

一、大數據的基本概念

最早提出“大數據時代”概念的是美國的麥肯錫公司，在對大數據進行定義的時候，麥肯錫研究所是這樣理解的：大數據是相對于傳統數據而言的一個概念，指的是依靠傳統的數據庫軟件或者工具難以抓取、存儲、管理和分析的數據群。與麥肯錫研究所不同的是，百度百科給大數據下定義的時候是這樣描述的：大數據又稱為巨量資料，由于大數據涵蓋的資料規模龐大，利用當前主流的數據軟件或者工具在一定的時間內無法達到擷取、管理、處理并整理成為更加積極的幫助企業或者組織進行經營管理決策的資訊。無論是何種定義，都認為大數據已經超出了傳統的數據庫軟件或者工具的能力范圍，大數據具有大量、高速、多樣、價值高等特點。

二、大數據分析在深化新聞報道中的應用

（一）尋找準確的切入角度

大數據分析應用在新聞報道中，能夠幫助新聞工作者找準新聞事件的切入點。新聞行業是數據的重要應用者，通過數據分析，能夠將原本分散、瑣碎的數據呈現出一定的邏輯規律，使得新聞報道的切入點更好把握，從而讓新聞工作者能夠對新聞熱點進行深度解讀。比如，在報道全國兩會的時候，很多老百姓關心的問題，如果通過大量的文字進行描述，可能會讓老百姓感覺過于形式化，新聞報道中通過大數據分析，切入點找準之后，能夠和老百姓產生共鳴，引起的社會關注度也更高。

（二）加強新聞報道的深度

以往，新聞工作者在進行新聞報道的時候，要想獲得相關的數據只能夠通過電話聯系的方式經過有關部門的同意之后才能夠實現，整個程序下來非常繁瑣，并且獲取的數據并不一定能夠真實反映數據背后的意義。但是，和以往大不相同的是，網絡的存在使得世界各國的數據觸手可及，新聞報道中大數據分析的應用，可以最大限度地提升新聞報道的深度。例如，前些年有一則科技類的新聞，標題是“聯想超越惠普，成為全球第一大個人電腦廠商”。面對這樣一則新聞，為了能夠讓讀者更加信服，彭博新聞社應用大數據分析進行了深度剖析，以2004年聯想和IBM簽訂合同作為起點，對比分析了世界范圍內的五大個人電腦生產商的股價變化，其中就利用到了大數據，通過數據對比，有力地說明了聯想這在八年內市場份額的不斷擴大，從而實現了對惠普的趕超。新聞中的大量數字的出現，很好的解決了質疑者的疑問，而這樣一個實例也恰恰顯示了大數據分析應用在新聞報道中能夠使得報道更具深度。

（三）創新新聞報道視角

大數據分析應用在新聞報道中能夠給新聞報道提供更具特色的報道視角。曾經在《兩會大數據》節目中有人提出過這樣一個問題：中國“兩會”的召開，在哪個國家的關注度更高？以往，面對這樣一個問題很難解答，即使能夠作出回應也只能通過諸如《全球高度關注中國兩會》這樣的報道中尋找答案，而這樣的答案通常都是含糊不清的。然而，借助《兩會大數據》欄目，能夠合理地對全球其他國家對“兩會”的關注度進行排名，得出的結果將會更加具有說服力。通過對全球將近90個國家的網民對“兩會”新聞的瀏覽、評論的數據，經過數據分析，可以客觀公正地顯示出關注“兩會”的熱點區域，使得國人對國外民眾如何看待“兩會”的問題的答案從模糊變得明確，而這都是利用大數據分析實現的。

（四）s短報道響應的時間

大數據時代，新聞工作者能夠更加快速地收集數據、分析數據、選取數據，然后形成相應的新聞報道，為受眾提供及時的新聞資訊。不管是關系百姓日常出行的天氣預報，還是各種網絡熱點新聞，大數據分析的應用，可以在最短的時間內對問題進行解讀分析，受眾可以不出家門就能夠及時了解到世界各地的新聞資訊，大數據極大地縮短了新聞報道響應的時間。新聞報道具有客觀性，也具有時效性，對于新聞工作者而言，如何第一時間將新聞報道出來以此吸引更多讀者前來閱讀是他們每天必須考慮的事情。大數據分析的應用，采用最新技術和方法來加速相應的時間，這樣就使得掌握大數據分析報道方法的機構能夠掌握最佳的報道實際，不但節約了大量成本，還獲取了海量的關注，新聞報道的實效性更強，新聞事業的發展也將更進一步。

三、結語

網絡時代背景下，我們不可避免地將同各式各樣的數據產生接觸，大數據不但改變了我們的思維方式，還該變了我們的生產方式，更加改變了我們的生活方式。大數據分析的應用，使得新聞報道更加具有深度的同時，它的時效性也大大增強。期待在大數據背景下，新聞報道能夠借助大數據分析實現更好的發展。

參考文獻：

[1]程潔.大數據分析在深化新聞報道中的應用[J].新聞愛好者,2014,(07).

篇（10）

本專業學生主要學習數學和應用數學的基本理論、基本方法并接受數學建模、計算機和數學軟件方面的基本訓練，在數學理論和應用兩方面都受到良好的教育，具有較高的科學素養和較強的創新意識，具備科學研究、教學、解決實際問題及軟件開發等方面的基本能力和較強的更新知識的能力。

本專業畢業生應獲得以下幾方面的知識和能力：

①具有扎實的數學基礎，受到比較嚴格的數學思維訓練，初步掌握數學科學的思想方法;

②具有應用數學知識建立數學模型去解決實際問題的初步能力和進行數學教學的能力;

③了解數學科學發展的歷史概況以及當代數學的某些新發展和應用前景;

④能熟練使用計算機(包括常用語言、工具軟件以及一些數學軟件)，具有編寫簡單程序的能力;

⑤具有較強的語言表達能力，掌握資料查詢、文獻檢索以及運用現代信息技術獲取相關信息的基本方法，具有一定的科學研究能力;

⑥ 師范類畢業生還應具有良好的教師職業素養，了解教育法規，掌握并能初步運用教育學，心理學以及數學教育學的基本理論，具有一定的組織管理能力。

數學與應用數學專業就業前景

應用數學專業屬于基礎專業，是其他相關專業的“母專業”。無論是進行科研數據分析、軟件開發、三維動畫制作還是從事金融保險，國際經濟與貿易、工商管理、化工制藥、通訊工程、建筑設計等，都離不開相關的數學專業知識，數學專業與其他相關專業的聯系將會更加緊密，數學專業知識將會得到更廣泛的應用。

由于數學與應用數學專業與其他相關專業聯系緊密，以它為依托的相近專業可供選擇的比較多，因而報考該專業較之其他專業回旋余地大，重新擇業改行也容易得多，有利于將來更好的就業。

本專業學生畢業后可從事科學研究、教學、軟件開發等方面的工作。

從事行業：

畢業后主要在新能源、互聯網、計算機軟件等行業工作，大致如下：

1、新能源;

2、互聯網/電子商務;

3、計算機軟件;

4、金融/投資/證券;

5、電子技術/半導體/集成電路;

6、其他行業;

7、教育/培訓/院校;

8、計算機服務(系統、數據服務、維修)。

從事崗位：

畢業后主要從事算法工程師、數據分析師、數據挖掘工程師等工作，大致如下：

1、算法工程師;

2、數據分析師;

3、數據挖掘工程師;

4、圖像算法工程師;

5、高級數據分析師;

6、數據產品經理;

篇（11）

中圖分類號：TP31 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2012）22-0194-020 引言

我國自2003年啟動了生態工業園區的創建工作。生態工業園區是依據循環經濟理念、工業生態學原理和清潔生產要求而設計建立的一種新型工業園區。因生態工業園區在建設中決策方面存在諸多問題，結合國家相關標準及園區實際情況，構建決策支持系統（DSS），輔助和支持園區管理者加快建設生態工業園區，為管理者在制定決策時提供數據資料和依據。該系統將園區的相關統計數據進行統一地存儲和管理，園區管理者可依據現實需要選擇相應的數據分析方法進行數據分析，系統會根據分析結果生成相應的決策建議，以此為園區管理者制定決策時提供參考依據。本文擬建立生態工業園區的決策支持系統。

1 指標體系

為了便于管理者更加直觀地了解生態工業園的建設情況，針對生態工業園的建設特點，本文將生態工業園建設分為三個方面：①經濟發展；②環境保護；③園區管理。本文參考國家有關標準，并結合蘇州工業園區實際情況，得到原指標體系，繼而用粗糙集方法對原指標體系進行了篩選，篩選的結果如表1、表2、表3所示。

2 軟件功能設計

2.1 軟件整體功能

如圖1所示，決策支持系統的軟件編寫，總體分為三個模塊：數據模塊、分析模塊、決策建議模塊。各模塊要求具有動態性，以便于后期各模塊的擴展，系統的完善。該軟件的編寫采用.NET開發平臺，采用Visual C＃開發WinForm應用程序，采用窗口的方式增強可視化效果，實現人機對話功能。數據模塊部分，使用C#調用SQL Sever，實現數據庫軟件SQL Sever的功能，同時使其中所存數據具有可傳遞性；分析模塊部分，主要使用C#結合EXCEL來實現，對數據模塊中的存儲內容進行分析操作，將分析結果返回；決策建議模塊部分，根據分析模塊中各分析結果與決策建議間的對應關系，采用判斷選擇的方式，顯示分析結果及對應的決策建議。

2.2 數據模塊功能 使用C#調用Excel來實現，包括錄入、查詢、修改、刪除等基本功能，按照指標順序存儲數據，并對每一指標內數據量進行動態跟蹤。如圖2所示。該模塊數據存儲于Excel表中，將概念操作化所得的三張表格存儲在VS工程文件中的DSSDate.xls的Sheet1中。

2.3 分析模塊功能 本模塊對數據庫各指標存儲數據的數量、長度進行判定，以此為依據選擇適當的模型及分析方法，其中模型內含于方法庫中。使用所選分析方法對數據進行分析。分析結束后，返回分析結果和檢驗結果。數據分析就是分析和處理數據的理論和方法，從中獲得有用的信息。從這個意義上來講，數據分析不存在固定的解決方法，分析的目的和分析的方法不同，會從同一數據中發掘出各種有用的信息。以上分析方法是最基本的、最常用的幾種方法，決策者可以根據不同的決策目的選擇適當的分析方法，包括數據特征分析、餅圖分析、直方圖分析、回歸分析、聚類分析等。分析模塊軟件框架如圖3所示。

2.4 決策建議模塊功能 根據數據分析的結果，將結果進行顯示；根據分析結果，給出相應的決策建議。如圖4所示。

3 界面設計結果

①主窗口。本文設計的生態工業園區決策支持系統如圖5所示，具有數據查詢和修改、數據分析、決策建議三方面功能。②數據模塊。以查詢園區1994年GDP的數據為例，數據模塊如圖6所示。③分析模塊。針對數據分析模塊，以中央財政支出變化趨勢、園區工業增加值數據特征分析、工業團體廢棄物重復利用率為例進行分析，具體模塊見圖7所示。④決策建議模塊。本文選取某生態工業園區為例進行測試，決策建議模塊的結果如圖8所示。⑤數據存儲表格。決策支持系統DSS的數據存儲表格樣式如圖9所示。

4 軟件應用前景

本著提高生態工業園區管理的智能化水平、輔助和支持園區管理者加快建設生態工業園區，并且為園區提供數據資料和依據的目的開發了本系統，以供園區管理者在制定決策時參考使用。本系統可用于經濟發展、環境保護、園區管理的數據查詢和決策生成，適合管理者和統計人員使用。

參考文獻: