時間：2024-03-27 16:07:44
序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇數據分析的前景范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。
1.數據分析在企業經營管理中的意義
1.1支持營銷運營管理
基于數據分析、數據挖掘方法的支持，在過去傳統數據社會，一部分較為先進的企業便已經能夠一定程度地達到洞察力促進科學規范營銷運營管理的目的。在現如今大數據時代，企業用戶的數據變得進一步多元、豐富，在對用戶需求洞察滿足方面企業變得愈加充分、精確，值得注意的是，在當前數據分析水平不斷提升的情況下，企業作用于用戶的洞察、滿足能力基于數據、資料存儲以及數據、資料研究分析方面將變得更為高效，鑒于此，支持企業營銷運營管理全面步驟決策的數據、資料流能夠同步于企業營銷運營管理工作流，企業可通過統計歸納用戶的以往消費行為數據以及用戶實時的消費行為數據，第一時間針對相對應的用戶制定出具備顯著個性的營銷手段，從而有效識別把握轉瞬即逝的營銷機會，積極促進企業營銷命中概率的提升，最大程度地提升企業營銷運營管理效率[1]。
1.2推動智能管道運營
就企業經營管理而言，企業智能管道的核心能力為，結合用戶的活動行為，動態為用戶提供推薦并配備互聯網設備資源。在過去傳統數據社會中，受技術條件有限難以滿足及相關問題與用戶體驗動態測量相同等影響，企業通常無法有效的就智能管道運營需求予以滿足；在現如今大數據時代，在數據分析水平不斷提升的情況下，作用于半結構化設備數據動態收集、分析以及處理等相關技術的日趨成熟，將很大程度上推動企業智能管道運營管理運行的計劃。企業智能管道運營管理達到機理與用戶體驗管理存在極大的相似之處，最主要的區別僅僅是，企業職能管道作用于用戶產品消費行為活動測算的數據、資料相對應于提供推薦并配備互聯網設備資源，于確保用戶體驗滿足標準的情況下，全面配備、劃分及歸總企業互聯網設備資源，經資源利用最大程度地實現，積極促進資源的盡可能優化[2]。
2.數據分析在企業經營管理中的作用
2.1完整客觀的反映企業情況
企業常規的數據報表、調查資料，通常僅能夠顯現企業某一方面或者某一部分的情況，就算是獲取的企業數據報表、調查資料十分全面，如果這些企業數據報表、調查資料未能夠得到相應的研究、分析，也往往很難了解從中了解到企業的真實情況。為了完整客觀的反映企業情況，務必要遵循“實事求是”原則，在收集企業全面數據報表、調查資料的同時，還應當開展嚴格加工制作及研究分析工作，以提供給企業管理者科學規范的數據分析報告，為其在就企業發展做決策時提供有利依據。經嚴格加工制作及研究分析所得到的數據分析報告，相較于常規的數據報表，能夠更加全面、系統及集中地反映企業客觀實際。
2.2實行監督管理工作
監督屬于數據分析在企業經營管理中的一項十分重要的作用。數據分析部門在對企業數據、資料進行收集過程中，能夠相對較為全面、如實地知曉行業經濟動態及本企業運行發展狀況，了解相關數據、資料的來龍去脈及口徑范圍，因此數據分析部門可有效的擔負起對企業的多方面監督管理工作，包括企業運營發展部門相關政策方針有效落實與否、企業發展生產經營規劃有效完成與否以及企業一系列經濟指標有效實行與否等。在數據分析的作用下，可促進企業有效實行監督管理工作，以客觀、完整地向企業管理者、相關部門做決策及制定企業發展計劃時提供有利參考依據。
2.3參與科學化決策
對于任何一項經濟行為發展，想要獲取其客觀規律性的見解并未易事，通常是要通過不斷的分析、探索及實踐，方可一步步構成認識。在現如今市場經濟大環境下，還存在著諸多的市場經濟比例進程、實現企業經濟效益利潤最大化以及實現集群產業結構優化等客觀規律，均有待我們去逐步挖掘。鑒于此，就市場經濟背景下客觀經濟規律展開研究分析，屬于一項有著廣闊發展前景的領域。數據分析部門可充分發揮詳細數據、資料持有優勢，進行針對的研究、分析，對數據、資料表層顯現內容展開更深層次的剖析，挖掘出數據、資料中的潛在實質涵義，由理性認識代替感性發展認識，實現客觀經濟規律認識質的升華，達到顯現企業發展現狀以及企業內部關聯和發展的目的，一方面促使企業管理者及相關部門能夠更為完整客觀地了解企業經濟行為里程、企業發展現狀以及企業發展方向，提升企業管理水平，一方面促使企業管理者及相關部門能夠更有針對性地進行企業決策、計劃制定，從而全面起到數據分析在企業經營管理中的參與科學化決策作用。
2.4有利于數據深度利用
數據分析部門為了獲取全面詳細的數據、資料，需要對定期統計報表制度進行全面貫徹落實，或者需要采取一系列包括調查、普查以及抽查等各式各樣形式的統計調查工作，這必然是一項十分復雜的系統工作，倘若僅僅將這些詳細的數據、資料簡單地匯總上報給國家和相關部門，以完成國家和相關部門制定的數據、資料收集任務，低下的數據、資料利用率，顯然有愧于需要消耗長復雜的系統數據、資料收集工作[3]。由此可見，唯有早收集詳細數據報表、調查資料的同時，還應當開展嚴格加工制作及研究分析工作，展開各個層次、各個方面的綜合深度利用，以使這些數據、資料轉變為內容更加豐富化、形式更加多樣化的重要深度信息。
2.5有助于提升員工素質
在數據、資料收集的基礎上展開數據分析，采用一系列分析方法，根據數據、資料實情展開針對的研究分析，經數據分析工作的開展，不僅要找出數據、資料中潛在的問題，發覺數據、資料中的不和諧之處，還要分析問題出現的緣由，并制定出問題的解決對策。為了完成這一系列的高要求、復雜艱巨的工作，要求數據分析部門員工一方面需要具備完善的數據分析基礎常規知識，具備相應的政策分析能力、經濟理論知識，一方面需要掌握數據分析的開展方法，明確數據分析的前后關鍵步驟，此外還應當熟悉相應的經濟技術要點，具備相應的數據、資料歸納分析水平，具備相應的寫作技巧水平等。由此可見，數據分析部門在進行數據分析工作期間，勢必會激發數據分析部門員工學習主觀能動性，有效提升員工各方面綜合素質，并逐步成為不僅能夠進行數據分析編寫分析報告還能夠自經濟層面進行數據編織統計的社會發展需求的綜合型人才[4]。如此一來，不但可以更充分的發揮數據分析在企業經營管理中的作用，還能夠提升數據分析工作的重要性地位，促進數據分析工作條件的有機改善。
3.完善企業數據分析工作的策略
3.1統一認識，加強領導
基于對數據分析在企業經營管理中意義與作用重要性統一的認識，企業相關數據分析部門應當嚴格對待數據分析工作，不僅要做好數據、資料調差收集工作，還要做好數據統計報表、做好數據分析工作，以為企業、企業管理人員提供科學有效的決策管理服務[5]。同時，企業管理人員同樣要提升對數據分析工作的重視程度，面對企業數據分析既應當要求數據分析部門提供統計報表，嚴格要求數據分析工作環節、質量，有利領導數據分析工作的有序開展。
3.2實現計算機網絡數據支撐
伴隨著現如今市場經濟體制改革的不斷深入發展，企業管理人員一方面要明確認識到企業發展的實際處境，一方面要為企業日后發展制定“未雨綢繆”的策略。這就一定程度上要求了企業數據分析部門，應當采取一系列不同的數據分析方法，包括數據結構分析法、數據對比分析法、數據實時分析法以及數據預測分析法等方法，就企業數據、專利展開有效的研究分析，形成科學結論，提供給企業管理人員具備實質意義的意見建議。在企業數據分析方法的實踐運用方面，既要結合分析內容需求及分析方法自身特點，采取以往有成功經驗的方法手段，自各個角度就客觀市場經濟法律展開研究分析，同時基于對先進分析方法的運用，實現計算機網絡數據支撐，促進數據分析預見性、研究分析深度升級，積極促進企業數據分析工作的有序開展[6]。
3.3提升數據分析人員素質
中圖分類號：J05 文獻標識碼：A 文章編號：1005-5312（2012）36-0218-01
一、室內陳設環境對藝術環境的塑造
室內環境的主要布局之一是家具的選擇與陳設，這是室內裝修一個重要的環節。通常而言，室內陳設還包括許多重要的細節：如陳設的環境、裝飾的紋樣、器物的造型、飾品的表達以及色彩的搭配。每一個細小的環節，都決定了室內環境的成敗。室內陳設設計對于改善、優化室內環境起著非常重要的作用。具體體現在以下三個方面：
（一）創造溫馨和諧的室內環境
在現實中很多建筑以密集的鋼架、成片的玻璃幕墻、光亮的金屬板材充斥室內空間，這些材料所表現出的生硬、冰冷的質感，容易使人們對空間產生了疏離感；而其他許多建筑則以刻板的線條、生硬的界面構成單調冷漠的空間形態，也使長期生存在其中的人們感到枯燥與厭倦。因此，豐富多彩的室內陳設以其絢麗的色彩、生動的形態、無限的趣味，給室內空間帶來一派生機，有效地改善了室內的空間形態，柔化了空間感覺，沖淡了工業文明帶來的冷酷感，能給人們以情感的撫慰。例如書房的布置，通常都是一張簡單的書桌、一個單調的書架。這樣簡單的室內陳設未免太過單調，也容易讓人產生厭倦感，而無法體味到書房帶給人的安寧與溫馨的感受。因此，如果在書房中，適當的穿插一些古詩古畫、并且有條件的能夠裝裱一副名家書法，這自然能增添書房之中的書香氣息。而如果一味的附庸風雅，不論陽春白雪，只是在書房中簡單的羅列各家名帖，彰顯主人的富有，這自然起不到營造藝術氛圍的目的。
（二）突出室內空間風格，營造宜居人文環境
室內空間有各種不同的風格，陳設品的合理選擇與陳設，對于室內空間風格的形成具有十分重要的影響。因為陳設品的造型、色彩、質感等都具有明顯的風格特征，能夠突出和強調室內空間的風格。一般而言，一個居家環境的好壞往往在客廳可見一斑。而客廳中最顯眼的莫過于電視幕墻以及酒柜的裝飾。一個溫馨和諧的家居環境，必然給人帶來一絲愜意的感受。電視幕墻的裝飾顯得尤為突出，很多的家庭沒有利用其電視幕墻的良好空間，幕墻的色彩搭配很不恰當，令大大的一片空間顯得突兀而又缺乏生機。鑒于此，鄙人認為，家庭的氛圍應該是溫馨與融洽的，因此，電視幕墻的色彩應該以暖色調為基礎，色彩不宜太過絢麗，要以橘紅、黃色以及相近的其他顏色搭配，形成一種心理上的親近感；而且電視的左右應該留有一定的空隙，讓電視機與周圍飾品擁有一定的空間距離感，才能產生和諧的美感。
客廳中酒柜占據十分顯眼的位置，酒柜的飾品搭配不當，容易造成疏離感。在中國人的文化氛圍中，有“無酒不成席”之說。因此，酒柜上若是要彰顯自身本土文化氣息，就應當以白酒為尊，而如果是崇尚西歐北美風情，自然要以洋酒為主。不同的喜好，決定了不同的裝飾樣式。中國文化的酒柜要以古樸簡約為主，體現我們國家厚重的歷史文化氣息，而西歐北美文化風情，則要以浪漫鮮活為綱，彰顯小資與舒適風格。
（三）體現室內環境的地域特色，彰顯不同地域的風土人情
現在許多陳設品的內容、形式、風格都體現了地域文化的特征。因此，我們在進行室內設計時，不但要通盤考慮整體的環境與藝術氛圍的塑造，還需要表現出特定的地方特色時。這主要通過陳設設計來滿足特定地域文化的生活形態。
例如現在的江南風格就很受大眾的歡迎，許多的家居設計就在這個方面進行了大量的模仿。其實一個地方有一個地方的特色，刻意的模仿反而不能體現自身的地域特色。江南風情的流行，一方面是其特有的江南韻味，另一方面也離不開房產開發商的炒作。就家居宜人環境來說，江南的溫婉婉約的風格的確是藝術氛圍濃厚的一種體現，紅木家居的陳設，綠色盆栽的襯托以及陽臺櫥窗的別致都別具一般風情。因此，打造宜人宜居環境要根據個人的審美取向以及地域特色傾向，才能將個性、愛好以及文化修養在家庭的環境中得以很好的體現。
二、結論
本文從家具設計和陳設，以及室內裝修飾品對家居環境的影響入手，分析了藝術氛圍的營造需要的藝術思維與眼光，最后重點解析了室內陳設環境以及不同地域文化特色對藝術環境的營造的重要作用，肯定了藝術與生活相互融合的主題。
參考文獻：
[1]龔靜芳.淺談室內裝飾環境的藝術氛圍營造與陳設布置[M].環境藝術.
一、什么是數據產品
要談清楚數據產品，首先不可回避的“俗套問題”便是數據產品的定義認知。我的理解是：廣義來看，數據產品是可以發揮數據價值去輔助用戶更優的做決策(甚至行動)的一種產品形式。它在用戶的決策和行動過程中，可以充當信息的分析展示者和價值的使能者。從這個角度講，搜索引擎、個性化推薦引擎顯然也是數據產品，由于產品形態已經比較成熟，所以很少被人劃分到數據產品的概念里，另外，這類產品往往大都在數據外面穿了一層外衣，使非專業的用戶并不能直觀的感受到數據的存在。
除此之外的，便是狹義范疇的數據產品，比如大家熟知的淘寶數據魔方、百度指數、電商的CRM平臺、各種公司內部的數據決策支持系統等都是數據產品，我后面會有個結構化的分類介紹。
二、為什么會有數據產品
人們日常的商業活動都是“決策”和“行動”的螺旋上升過程及交織在一起的子過程，主過程里的決策表示內心拿定一個主意要怎么做，要達到什么樣的目標，行動是具體的執行過程，比如用戶要解決出行不方便的問題，他的主決策可能是“買一輛適合自己的轎車代步”，而在具體行動過程中，馬上又會面臨“買什么車”、“在什么渠道買”等子決策問題。
所有的決策以及行動中的子決策過程都是基于“某種參考”的，最簡單的參考可以是自己的直覺，好一點會依賴“過來人”的主觀經驗，但拍腦袋決策越來越難，所謂專家也屢屢被打假;而最優的決策需要依靠“證據”，定量的證據即時數據，隨著數學、統計學、計算機科學的普及，數據在決策優化過程中的價值越來越大，在大數據時代尤其如此。
決策過程中，數據的價值可以通過什么來體現?不外乎三種：a.數據本身、b.數據服務、c.數據產品。舉個例子來說，如果某用戶想知道明天的天氣是否適合出行，他可以直接看明天的氣溫數據，這個就是數據本身在發揮價值;他也可以咨詢相關的數據分析師或咨詢顧問，由他們提供人工的數據服務或解決方案來判定明天的天氣;第三種方式便是使用數據產品，它把數據、數據模型以及分析決策邏輯盡可能多的固化到一個軟件系統中，以更自動化、更準確、更智能的方式來發揮數據的決策價值。
三、數據產品的分類
在狹義的范疇里，從使用用戶來看，可以是企業內部用戶，外部企業客戶，外部個人客戶等。從產品發展形態來看，從最初的報表型(如靜態報表、DashBoard、即席查詢)，到多維分析型(OLAP等工具型數據產品)，到定制服務型數據產品，再到智能型數據產品、使能型數據產品等。數據型產品經理的前世今生，互聯網的一些事
由于報表型數據產品過于蒼白、可視化能力有限，而多維分析型數據產品更適合于專業的數據分析師而不是業務或運營人員，使用局限性也越來越大，所為未來的趨勢可能是定制服務式和智能式的數據產品。
所謂定制服務型數據產品，是基于用戶的深層次需求，構建最適合當前業務痛點的數據模型、產品設計、可視化方案等。在這里數據產品充當的更像是服務提供者，而不是一個通用的工具。
智能型數據產品則會更多的將大數據的智能性融入產品，并與決策邏輯結合起來，發揮作用。比如，你可以有一套傳統的會員營銷系統，允許你按自己的規則篩選目標用戶;而也可以在更智能的數據產品中這樣來實現：輸入你的營銷目標及參數，比如要開展雙十一母嬰市場的促銷活動，系統可以基于以往海量數據計算出應該選擇什么品類的商品，在什么用戶群中，以什么形式開展活動效果會更佳。
現有的大多數數據只是告訴你現在或未來的情況是怎樣的，問題痛點出現在哪里，但卻不能給出更完善的建議，甚至支持一個建議的執行。使能型數據產品要做的就是這樣的工作，它不僅可以告訴你，哪些用戶流失的傾向性大，還可以直接引導用戶展開后續補救的執行流程，哪些細分群體需要通過促銷活動刺激，哪些需要服務關乎，哪些需要為他提供專享的VIP業務，哪些需要更好的互動等等。
四、數據產品需求把握的特殊性
一個真正好的數據產品要首先把握一個核心——找到用戶的真正核心需求、痛點。這句話對于非數據產品的產品經理來說簡直就是天經地義的廢話。但對于一個數據產品經理而言，得來卻不那么容易，有其特殊性。
第一個特殊性，是需求層次特殊性，數據產品的用戶中往往會有很多內部用戶，他們對數據、數據分享、數據處理的理解和熟練程度各有不同，因此會提出各種不同層次的需求，概況起來大致包括：1).業務/管理需求;2).分析需求;3).數據需求。舉例來說，某電商要改善全體用戶的訂單轉化效率，這個便是第一類需求;為了完成此目標，會有很多工作要做，也會有很多分析需求隨之產生，比如分析商品詳情頁的跳出趨勢，便是第二列需求;而具體某某數據項的統計則屬于數據需求。最可怕的便是，需求方遇到了問題(第一類需求)，指定了錯誤的分析策略(第二類需求)，有提出了明確的數據需求(第三類需求)。而對于數據產品經理，從數據需求，引導出分析需求，進而介入反應具體痛點問題的業務/管理需求，是一門必修課。
第二個特殊性，是內部數據產品需求方的特殊性，企業內部的數據產品的用戶，既是是用戶，也是自己的同事、朋友、領導、下屬，他們本身就對產品經理的決策權有一定的干預能力，需要產品經理去平衡“理想與現實”，你懂的。這種情況對于非最高決策者直屬的數據團隊而言，尤為嚴重。
五、數據產品的三個關鍵要素
我認為，要成就一個數據產品，需要關注三個關鍵要素：1).數據、2).決策邏輯、3).行動流程。數據型產品經理的前世今生，互聯網的一些事
數據的價值，毋庸置疑。它就像整體產品內部流淌的血液。具備什么樣的數據類型、數據周期、數據粒度，往往會決定你的數據產品可以提供什么服務。
決策邏輯是很多平庸的數據產品所欠缺的，它們只是簡單的、響應式的展示了需求方的報表。好的數據產品，應該可以幫助用戶思考，尤其是將平時用戶遇到業務痛點是的決策邏輯，部分或全部融合到數據產品后，可以可視化的、動態的、便捷的顯性化決策的過程，提高用戶的決策效率。
僅僅停留在發現問題、分析問題是不夠的，我們還需要對問題的解決能力，這就涉及到第三個關鍵要素——行動流程。舉個例子，當數據產品分析某個細分用戶群時，發現最近一個月其活躍度明顯下滑，那是否可以自動觸發一個營銷流程，基于用戶的特征，開展個性化的“行動流程”，并在流程中的各個環節發揮數據的價值。
六、數據產品與大數據的關系
非常不想寫這樣的踩著三俗概念的解釋性文字，因為大數據是一個被所有人提起，但幾乎所有人又不明白的概念。我在這里寫什么概念解釋都是錯的，徒增搜索引擎的“負荷”。
所以，還是回溯到核心價值角度來看：前面提到數據產品最大的價值在于輔助使用者優化決策，以及輔助決策價值的實現。如果把數據產品比作一臺機器的話，那數據就像這臺機器運轉的原材料。“原材料”+“處理過程”+“結果展示與應用”≈數據產品。
而大數據當然也屬于數據的范疇，它好比是一種更高效的原材料，可以提供更高效的價值(更多角度的、更深度的、更實時的信息與知識，尤其是預測性的知識)，“高效的原材料”+“高級的處理過程”+“高級的展示與應用”結果也是數據產品，當然你也可以土土稱之為“大數據產品”。
再舉個不專業的例子來理解：大家熟悉的“天氣預報”就是一個典型的數據產品，它的原材料可能有很長時間段的溫度、濕度、風力、日光強度、紫外線強度、PM2.5值、位置信息、衛星上的采集的各種數據、其它地面設備的各種專業的氣象相關數據(示例而已，專業人士請自行補充);對這些數據的篩選、清洗、分析、挖掘等一系列“處理過程”可以得到未來幾日在幾個核心氣象特征的數據值與概率(溫度、風力、陰晴雨雪等);而我們看到的天氣預報這款數據產品，則是將上述核心信息綜合到一起，賦予視頻+GIS的展示形式，以及復制大眾在“行動”方面的建議(出行建議、穿衣指數、洗車指數等)而成的。
1建筑設計方案技術經濟分析的意義
現代社會的建筑工程設計總是在一定的經濟條件約束下進行的，只有技術上先進可靠、經濟上合理可行的建筑產品才能被社會所接受。據有關資料分析，投資決策和初步設計階段對投資的影響程度為 90%左右，技術設計階段對投資的影響程度為 75%左右，施工圖設計階段對投資的影響程度為35% 左右，而過去人們所看重的施工階段對投資的影響程度則為 10%左右。很顯然，工程造價控制的關鍵在于施工前的投資和設計階段，工程項目的工藝、流程、方案一經確定，則該項目的工程造價也就基本確定了，因此，在工程設計階段進行技術經濟分析是一項很重要，而且十分有意義的工作。
2設計方案的技術經濟評價方法
2.1單指標評價方法 所謂單指標法是用單一的指標作為選擇方案優劣的標準，單一指標可以是效益性指標，也可以是費用性指標。單一指標的作用在于，如果面臨著不同方案之間其他指標比較接近，或者某個指標非常重要時，可以用單一指標來評價，然后選擇方案。而在這其中，，單指標評價中使用最普遍的評價指標是費用指標，因為包括兩種不同的方法，在造價或者投資上，是可以在項目初期時計算一次費用；而在這個方案實施過程中，在項目初期的投資，工程交付后日常使用的開支，項目使用期滿后對于拆除報廢等費用，我們稱之為方案全壽命期的費用，是費用指標另一種方法，更加全面以及系統。因為全壽命期費用是比較合理的評價指標，包括的內容更為全面和具體。但是有些設計的方案因為和在建成后，在日常中使用的用費沒有太大的差異，在這種情況下費用指標無法評估時，可以采取投資這種直接明了的方法來比較優劣。
2.2除了單指標評價方法，還有更為具體，更為詳細的多指標綜合評價方法。在方案設計中可以使用多指標評價，就是在設計方案的基礎上，包括各個部分、階段和層次，從而達到設計方案的整體優化。而多指標綜合評價方法也是包括有評分法和指數法兩種方法，但與單指標評價方法不同的是，多指標綜合評價方法需要解決問題，而不是如單指標評價方法計算費用。而解決的問題一是要解決，兩種方案在進行對比時候所需要的必要條件，第二種便是要評價指標分為主要指標和輔助指標，都對于方案設計有著不同的作用。而多指標綜合評價法在設計方案競選和設計招標中對方案設計有著重要的選擇作用。
2.3價值分析法 價值分析法以及價值工程法，在管理分析上面起著有效的作用。如果要求最低的壽命周期的費用，那么在發生費用的地方可以運用方案的比選。這種方法不僅能求得最低的壽命周期的費用，而且能可靠的實現產品的必要功能，鎖在工程設計領域的運用，價值分析法應用的非常廣泛。不僅在費用和充分發揮產品功能上起著重要的作用，而在單獨的設計方案中，更能對原來的計劃方案進行改進和優化。因此價值分析法在管理分析中，可以發揮充分的作用。
3居住區規劃的技術經濟分析
3.1做好總平面設計，提高土地綜合利用率
《住宅設計規范》指出住宅小區布置應符合下列規定：選用環境條件優越的地段布置住宅，其布置應合理緊湊。在居住區規劃與設計階段，就應十分重視節地，應大力提倡在保證日照、通風、綠化率及其它居住區居住功能的前提下，盡量提高容積率，即既要搞好居住環境又要節約用地，充分發揮土地潛力，達到土地的充分利用。當前有人認為容積率越低，居住環境越好，其實這是個誤區，有時甚至適得其反，現實情況是：一些新的居住區大多遠離市區中心，基礎設施配套不夠完善，居民出行又很不方便，更由于其它種種條件的制約，入住率低，小區人氣長期難于形成，如果再加上偏低的容積率的影響，使這種情況更加明顯，難以形成一定人口規模，公建配套的建設、物業管理等也就長期處于難以到位的狀態，反過來又影響了住戶的生活質量，最終影響后續居住區項目的開發銷售，形成惡性循環，經濟效益和居住環境都得不到保證，因此在保證居住功能的情況下，合理的提高容積率是規劃設計時降低造價的關鍵。采用小而寬大進深的單體平面設計，建筑物頂層北向退臺及采用坡屋頂形式，多層住宅采用六層躍七層的復式單兀設計等這些都能充分利用土地潛力，顯著提高住宅小區容積率。
3.2合理確定戶型布局及住宅的層數
《住宅設計規范》把住宅按層數劃分如下：1、低層住宅為1至3層。2、多層住宅為3至6層。3、中高層住宅為7層至9層。4、高層住宅為10層及以上。低層和多層住宅具有單體工程建安費低的優點，但用地浪費、容積率偏低，對于整個住宅小區，經濟效益難以保證。同時戶型布局通常分為板式、塔式、點式等，板式戶型不但通風采光好，容易贏得市場，而且建安費相對塔式及點式低。所以中小城市居住區宜為7一11層的“板式小高層”，這在增加經濟效益和社會效益方面是值得提倡，“板式小高層”住宅能表現宜人的尺度和較高的檔次，在創造“環境”上也有很大的優勢，可為建設高品質小區創造許多有利條件，它可使住戶減輕爬高之苦。但是當住宅層數超過12層時，每單元設置的電梯不應少于兩臺，這不僅增加電梯造價且又增大公攤而積，而且隨著層數加高，要經受較大的風力荷載，需要改變結構形式，提高結構強度，使工程造價大幅上升。但大城市因受城市用地限制，可沿主要街道建設一部分中高層和高層住宅，以合理利用空間，美化市容。
3.3結合項目情況適當預留或設計部分機械停車庫以提高項目經濟效益
機械停車庫相對普通地下車庫建造成本較高，但卻能充分有效的利用空間，在下面幾種情況下：（1）在前期業主對車位需求不足、規劃同意分期實施機械停車設備時，應考慮地下機械式停車，這樣可以推遲工程建設的資金投入；（2）用地緊張；（3）受地上建筑布局限制致使單車位面積過大，且設計單層車位不能滿足要求時；在上述幾種情況下居住區規劃設計中適當采用機械停車庫可顯著提高項目經濟效益。
3.4利學利用地形地貌，降低景觀工程造價
在當前的住宅小區建設中，景觀工程費占全部工程造價的比例不斷提高，我國山地多，江河湖泊多，在小區開發中，如何更利學有效地利用坡地、山地、水面、植被，亦是很值得研究的問題，在規劃設計中應重視對自然環境地段個性的研究，注意對自然景觀的利用，對建設地段上的水面、山坡甚至一草一木都應盡量給予保留，并精心地將其納入到統一的建筑空間中去，尤其是小區中心綠化廣場更應充分利用自然景觀，小區中心綠化廣場大都面積較大，以公園形式集中了綠化、水面、坡地等景觀。利用自然景物建小區中心綠化廣場，可使小區園林化，組團化、村落化更易于生動體現，而且還可以產生強烈的環境藝術效果，為居民創造良好的居住環境，生態環境及植被又都可獲得更好保護和利用。
總之，在實施居住區建設項目全過程的技術經濟分析中，重點加強規劃設計階段的技術經濟分析，強化決策層及技術人員的重視投資決策估算及設計階段造價控制的意識，逐步實現以提高工程經濟效益為目的，把控制工程造價的觀念滲透到各項設計技術措施中，處處精心設計、精打細算，把居住區規劃設計及工程造價控制工作推向一個新的里程碑。
參考文獻：
1 背景資料
隨著交換網絡的不斷發展，對現有交換網絡網元監控及維護的要求越來越嚴格，需要建成一套處理能力強、功能豐富、傳輸速率高、擴展性強的先進交換網綜合網管系統，實現對交換通信網絡的集中管理、集中監控和集中維護。
由于交換網綜合網管監控全網所有交換局點，交換機機型的多種多樣性造成交換綜合網管收集交換局點上報的告警復雜多樣。鐵通公司現網程控交換機型主要有三種，分別為：華為機型、中興機型、貝爾機型。每天交換網綜合網管收集交換局點上報告警達到數萬條，交換網綜合網管收集告警多，而且種類也十分繁雜，這是由于交換機的廠家不同，造成同一類別告警在交換綜合網管上呈現的告警級別嚴重程度也不相同，而真正找出那些對交換網業務有影響的告警，就變得十分困難，這對告警分析工作造成很大的工作量，使告警分析工作的工作效率十分低。為了改變這一現狀需要對所有廠家交換機的告警進行告警標準化。
2 應對措施
告警標準化的含義也就是對廠家告警進行全量梳理，重新定義告警的級別、分類、影響等內容，實現不同廠家專業告警的統一定義、統一處理要求、統一管理，從而標準化故障管理。標準化告警內容如下表，其中網管告警ID是告警唯一標識字段。
3 數據庫應用
經過長期摸索及實踐，為了便于對交換網綜合網管收集的告警進行分析，我們開發了一套交換網綜合網管告警分析系統。該系統的組成及運作方式如下：
①采用MySQL數據庫進行告警及基礎數據管理。
②利用Kettle以每3小時一次自動抽取24小時內+手工抽取4小時內兩種方式獲得綜合網管系統告警數據庫的告警記錄。
③以局點、發生時間及告警描述為關鍵字，用“插入/更新”的方式裝載到分析系統。
④根據預先制定的關鍵字關聯篩選出重要告警。
⑤最后再按照局點及告警明細對首次發生時間、最后恢復時間、累計時長及發生次數進行歸集呈現。
所謂關系數據庫，是建立在關系模型基礎上的數據庫，借助于集合代數等數學概念和方法來處理數據庫中的數據。現實世界中的各種實體以及實體之間的各種聯系均用關系模型來表示。關系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的。現如今雖然對此模型有一些批評意見，但它還是數據存儲的傳統標準。標準數據查詢語言SQL就是一種基于關系數據庫的語言，這種語言執行對關系數據庫中數據的檢索和操作。關系模型由關系數據結構、關系操作集合、關系完整性約束三部分組成。
目前主流關系數據庫中付費的有Oracle、Informix、MS-SQL Server、Sybase、Access等；免費的有MySQL、PostgreSQL等。其中Oracle被稱為花錢的數據庫中功能最強的；而不花錢的數據庫中PostgreSQL號稱功能最強，但運用最廣泛卻是MySQL，而我們的交換網綜合網管告警分析系統是基于MySQL數據庫。
MySQL數據庫是一個中、小型關系型數據庫管理系統，由瑞典MySQL AB公司開發，目前屬于Oracle公司。MySQL是一種關聯數據庫管理系統，關聯數據庫將數據保存在不同的表中，而不是將所有數據放在一個大倉庫內，這樣就增加了速度并提高了靈活性。MySQL的SQL語言是用于訪問數據庫的最常用標準化語言。MySQL軟件采用了GPL（GNU通用公共許可證），它分為免費版和商業版，由于其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，一般中小型網站的開發都選擇MySQL作為網站數據庫。由于其免費版的性能卓越，搭配PHP和Apache可組成良好的開發環境。
與MySQL數據庫搭配使用我們選擇的數據庫管理和開發工具是Navicat。Navicat為專業開發者提供了一套強大的足夠尖端的工具，但它對于新用戶仍然是易于學習。使用了極好的圖形用戶界面（GUI），可以讓你用一種安全和更為容易的方式快速和容易地創建、組織、存取和共享信息。基于Windows平臺，為MySQL量身訂作，提供類似于MsSQL的用管理界面工具。此解決方案的出現，將解放PHP，J2EE等程序員以及數據庫設計者、管理者的大腦，降低開發成本，為您帶來更高的開發效率。用戶可完全控制MySQL數據庫和顯示不同的管理資料，包括一個多功能的圖形化管理用戶和訪問權限的管理工具，方便將數據從一個數據庫移轉到另一個數據庫中（Local to Remote、Remote to Remote、Remote to Local），進行檔案備份。Navicat支援Unicode，以及本地或遙距MySQL伺服器多連線，用戶可瀏覽數據庫、建立和刪除數據庫、編輯數據、建立或執行SQL queries、管理用戶權限（安全設定）、將數據庫備份/復原、匯入/匯出數據（支援CSV, TXT,DBF和XML檔案種類）等。
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.
隨著經濟的快速增長，各行各業的各種客戶數據信息、交易數據信息也呈爆炸式增長，尤其是通信、電商等行業所積累的數據更不可小覷。如今，大部分企業管理者開始意識到數據所帶來的無限潛力與價值，數據分析技術隨之受到重視并逐漸被廣泛應用。數據分析人員也儼然成為職場上的熱門行業，呈現出供不應求的態勢。據麥肯錫咨詢公司的一份報告顯示，到2018年，僅在美國，數據分析人才缺口就約150萬。
面對數據分析專業良好的就業前景，你是否已經躍躍欲試了呢？然而目前數據分析行業并沒有統一的規范標準，大部分大學里也都沒有開設專門的數據分析專業。從事數據分析工作的人員大都出身統計學、數學、信息計算、管理學、心理學等專業，對數據分析并沒有一個清晰系統的認識，有的甚至連數據分析是什么都無法說清楚。
那么數據分析到底是什么？
簡單來說，數據分析就是對數據進行分析。用專業的視角，數據分析可理解為根據分析目的，用適當的統計分析方法及工具，對收集來的數據進行處理與分析，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。
弄清楚數據分析的目的，這個很重要
數據分析的目的在于把隱藏在大量看似雜亂無章的數據背后的信息集中和提煉出來，總結出所研究對象的內在規律與趨勢。在實際工作中，數據分析能夠幫助管理者進行決策，以便采取適當的策略與行動。例如，企業管理者希望通過市場分析和研究，把握當前產品的市場動向，從而制訂合理的產品研發和銷售計劃，這就必須依賴數據分析才能完成。
數據分析如要實現為管理者有效決策提供有價值信息的目的，那么我們在日常數據分析工作中該做些什么呢？其實日常通報、專題分析等，這些就是數據分析具體工作的體現。而什么時候做通報工作，什么時候開展專題分析，這都需要我們根據實際情況做出選擇。很多人經常做這些工作，但不知為何而做，只是為做而做，也沒有想清楚為何要做。當你對數據分析目的及作用有了足夠清晰而系統的正確認識時，那么你的數據分析工作也將如魚得水，游刃有余。
如何從昨天走向明天，讓數據分析告訴你
數據分析在我們日常經營分析工作中主要有三大作用，如下圖所示。
現狀分析
簡單來說就是告訴你過去發生了什么。具體體現在：
第一，告訴你企業現階段的整體運營情況，通過各個經營指標完成情況來衡量，以說明企業整體運營是好還是壞，好的程度如何，壞的程度又到哪里。
第二，告訴你企業各個業務的發展及構成情況，讓你了解企業各業務發展及變動情況，對企業運營情況有更深入的了解。
現狀分析一般通過日常通報來完成，如日報、周報、月報等日常通報形式。
原因分析
簡單來說就是告訴你為什么會發生。
經過第一階段的現狀分析，對企業的運營情況有了基本了解，但你可能不知道是什么原因引起的。這時就需要開展原因分析，以進一步確定業務變動的具體原因，以便運營策略做出調整與優化。如今年運營收入比去年運營收入下降30%，是什么原因導致的呢？是各個業務或各個地區業務收入都出現下降的共性問題引起的，還是個別業務、個別地區業務收入下降的個性問題引起的？這就需要我們開展原因分析，進一步確定收入下降的具體原因。
預測分析
一、大數據時代素描
“大數據”是人們給信息爆炸所產生的巨量數據起的一個簡單的名字。一方面，這些數據蘊藏著巨大的潛在價值，人們迫切需要更先進的技術，對其進行實時處理；另一方面，技術的進步，包括云計算、分布式計算等方法的應用，極大地提升了信息處理能力，提供了廣闊的研究空間，使大數據分析成為可能。
很多人認為“大數據”就是指數據量大，這是一個誤區。大數據的本質是發現和理解了信息與信息之間的關系，是思維的變革，而這種變革主要表現在以下三方面。首先，大數據強調的不是隨機樣本，而是全體數據。為了實現“全體數據”，需要我們盡可能多地搜集、保存與行業相關的各類數據和信息。其次，大數據時代，人們不再一味追求精確，而是承認混雜性。因此，人們需要對于非結構化數據給予更多的關注。也就是說，我們不僅要關注圖書銷量、讀者群構成、直接反饋；也要關注鼠標點擊、駐留在一本書的時間，后續購買、關聯購買情況，購買地點等。這些看似雜亂的信息，可能蘊藏著巨大的商機和價值。再次，大數據不再追求因果關系，而是關注事物之間的相關性。例如，沃爾瑪通過數據分析發現，在颶風來臨的季節，不僅手電筒的銷量增加了，某一種牌子的蛋撻的銷量也增加了，因此，沃爾瑪在颶風季節來臨時，將庫存的蛋撻擺放在靠近手電的位置，以增加銷量。在醫學出版中，我們也可以通過數據分析，找出與讀者的購買行為或閱讀需求相關的要素。
二、大數據在醫學出版選題策劃中的應用前景
1. 教材出版
各個出版社都很重視教材出版。不管是新編教材還是修訂教材，調研都是啟動編寫的基礎。教材調研，需要先搜集開設本專業學校的名單，逐個寄出調研函。學校的名單主要來源于相關學會、教職委、行職委提供的資料，但需結合前一版教材或相關書籍發貨的省市分布數據，有些時候這兩者有較大出入。例如，提供的名單中，河南省沒有學校招生，但出版社前三年的發貨資料中，河南省每年的教材發貨數很大。另外調研函發出后，回收也存在一定困難，通常只能做到部分回收。正因為學校的名單很難搜集齊全，調研函也不能全部回收，這種傳統方式上的調研，雖然力求全面，但仍是一種抽樣調查，很難涵蓋整個行業的樣本量和全部信息。
在大數據時代，一切都可以被數據化，大數據強調的不是抽樣樣本，而是全體數據，因此將數據分析引入教材調研，可以對互聯網上有關專業的開設省份、招生學校、招生人數等信息進行分析，得出更全面的數據分析報告。在教材修訂、搜集反饋意見時，也可以通過搜集論壇、網購機構的銷售記錄、讀者評論等，分析需要增加、刪減及修改的內容。在遴選主編、副主編及編者時，編輯同樣可以通過分析網站上的會議情況、會議日程、發言頻率和題目、各領域專家的專業特長，確定其學術影響，以及在教材中適合擔任的角色，并將這些信息形成分析報告，供決策者參考。
2. 學術專著
在傳統出版模式下，學術專著的選題方式屬于經驗型，由策劃編輯提出選題，報出版社選題會討論。選題委員會由社領導、經驗豐富的老編審、生產及銷售部門負責人等組成。選題會上討論的依據主要是以往選題的銷售情況及市場反饋，當前市場同類書的情況，以及其他出版社類似圖書的銷售情況。這種選題論證方式所參考的數據，只是整個出版市場數據的一部分。而利用大數據，人們可以獲得整個醫學圖書市場的書目信息、銷售情況，并進行分析。通過數據分析得出的報告，可以形象地理解成一批有無限經驗的策劃編輯、生產人員和銷售人員討論后得出的結論。理論上，這種論證模式更客觀、更有說服力。
現有的醫學相關網絡社區、數據庫的資源已經十分豐富，通過對諸如丁香園醫學論壇、中國期刊網（CNKI）、PubMed等的搜索記錄、瀏覽記錄、用戶留言，以及對亞馬遜、當當網的專業圖書購買記錄的分析，可以篩選出各個專業領域的熱點，并對相關用戶的地理位置、年齡、職稱等信息進行分析，準確定位讀者人群，并預測市場容量，為圖書選題提供參考。
3. 應急出版
應急出版對于醫學出版社來說是一個很重要的部分，在遇到較大的公共衛生事件或異常天氣時，公眾很需要專業出版社出版的相關預防書籍普及防范知識，醫師也需要專業書籍補充相關知識，專業出版社有義務為他們提供高質量的出版物。例如人民衛生出版社在2003年“非典”暴發時緊急出版的SARS診治、防范等方面的圖書，以及在2013年出版的《實面“霾”伏――“霧霾”中的生活與健康》。如果等到公共事件或異常天氣已經暴發再組織編寫，出版時間容易滯后。
大數據分析在應急出版方面將會有明顯的優勢。例如，谷歌公司通過對檢索詞條的分析，提前幾周時間預測甲型H1N1流感爆發。這個案例對于應急出版是一個很好的啟示。編輯可以通過類似的數據預測方式，如在流感暴發前，即組織編寫流感預防及治療相關的書籍。再如，如果能夠通過網絡的搜索詞條，或者同諸如中央氣象臺等單位合作，共享數據庫，提前預測會有嚴重霧霾天氣出現，就能提前組織專家編寫，為書籍出版贏得寶貴的時間。同時，可以通過搜索頻率預測印刷冊數，避免過多的庫存。
三、醫學編輯應對大數據時代的策略
1. 醫學編輯應做好基礎工作
一是立足自身，做好醫學編輯出版的大數據基礎工程建設。例如進一步實現網絡化、電子化和標準化，為實現大數據的應用打好基礎。只有將出版物網絡化、電子化，才能使與出版相關的信息和數據成為可以搜集的資源；大數據技術可以分析雜亂的數據，數據的標準化可以為數據分析提供更多便利。
二是學習借鑒，建立基于云計算等先進信息技術的新型工作模式。例如民生銀行開發的小微金融數字地圖平臺，通過這種地圖將數據可視化，由此提供相應的信息分析、營銷實務等服務。出版社如果建立類似的平臺，將銷售數據可視化，就能為選題策劃工作提供更多的服務。
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。
采油工程管理影響著石油生產活動質量，隨著采油工程越來越復雜，原來的工程管理方式缺乏適應性，難以提高采油質量，并且不利于發現安全隱患，所以創新改革采油工程管理迫在眉睫。采油工程管理中引入大數據分析，從各種數據中發現關聯性，挖掘生產規律，不僅能夠提高采油效率，還能促使石油質量提升，確保我國采油工程可持續發展。
1大數據分析在采油工程管理中應用的重要意義
采油工程管理是石油開采中一項重要工作，需要根據石油開采計劃，依據生產設計要求，對于過程中的注水井和生產井進行科學管理，提高石油生產效率與質量。以前的采油工程管理采取人工搜集與記錄數據辦法，存在著耗時長且數據不完整等問題，而且具有安全風險。信息技術發展改變了以往的采油工程管理方式，借助計算機搜集數據，自動傳輸到工程管理系統中，利用大數據分析技術整合基礎上，挖掘數據內在關聯性，掌握采油生產活動規律，提高開采效率，有助于石油產品質量提升，從而達到預期采油工程管理目標，促進石油開采企業效益增長。采油工程管理系統最大的優勢在于操作方便，可自動搜集和傳輸數據，完成數據整理以及統計，確保采油工程各項數據完整性，建立數據庫，分析處理數據，掌握內在關聯性和規律，對于采油生產活動全面了解，工程管理做到心中有數，最大程度提高管理效率。采油企業在實踐中總結出，加強工程管理是提高采油效益的有效手段，但采油工程管理不是統一的，各個部門要求具有差異性，難以標準化，導致無法對采油工程管理進行評價考核，工程管理積極性不高，不重視創新改革，致使采油工程管理整體效能低。采油工程管理運用大數據分析技術，管理人員就能明確自身責任與管理內容，使采油工程管理朝著規范化發展，同時明確哪些因素影響采油生產活動，提前制定預案，一旦發生突發事故就能更好應對，避免事態擴大。此外，石油是社會經濟發展中最為重要能源，缺少石油整個社會將處于癱瘓狀態，所以我國非常重視石油開采，石油是不可再生資源，如何保護石油資源，提高開采率是熱門話題。采油工程管理在油田開發中占據重要地位，大數據分析在管理中有效運用，不但提高了采油工程方案科學性，而且能夠分解管理目標，采取定量與定性相結合的分析法，判斷評價各個元素重要性，進一步完善采油方案，保證安全性與高效性[1]。
2大數據分析在采油工程管理中應用分析
2.1采集數據信息
采油工程管理涵蓋內容多，一個關鍵工作內容就是分析注水井，這個分析，建立在數據信息基礎上，必須采集注水井的水壓數據，同時涉及到地質信息數據搜集工作，最終把所有的數據匯集在一起，運用大數據分析技術進行處理，得出想要的結果，明確石油開采與生產中的要點，采取科學合理的工程管理措施，完善生產過程，提高采油工程管理實際成效。這里需要注意的是，除了提取生產中數據信息以外，還應采集設備檢修數據，將其當作基礎數據，數據庫中包含著大量的信息，工程管理系統會依據事先設置的模型提取有效信息，確保數據信息可靠性。采油工程實際作業中安裝采集數據設備或者儀器，一般使用的是采集器，將其和采油工程管理系統連接，采集各個環節中產生數據會直接傳輸到管理中去，時效性強，而且數據非常完整[2]。數據處理中過濾無利用價值信息，同時去掉一些錯誤信息，根據實際需求設置程序，自動完成和采油工程管理相關信息分類，整合和優化數據促使分析變得高效，避免由于數據不準確得出存在較大偏差的結論，誤導采油工程管理。
2.2數據處理與分析
采油工程數據信息多，采集信息以后則要分析處理，否則采集數據將沒有任何意義，只是堆砌在一起的數字而已。數據處理應當做好分類，這項工作需由專業人員操作，并且在系統中進行程序設置。通常情況下，采油工程數據分為兩個部分，一個是設備信息，包含設備檢修信息，另外一個是場地信息，也就是采油生產中各種信息，運用大數據分析技術對所有信息進行處理，涵蓋圖標信息，綜合處理的基礎上，參考采油中的環境、地質、溫度、氣候等數據，得出相關分析結果，科學預測采油工程存在潛在威脅，工程管理人員制定對策，提前預防和消除問題，確保采油工程順利進行，保障工程進度，提高采油實際效益。大數據分析中明確工程中各個要素關系以及重要性，抓好生產關鍵內容，有針對性進行指導與培訓，提高采油工程人員的專業能力。采油工程管理中應用大數據分析技術，首要任務是確定變量，緊接著依據變量對相關聯的數據合理調整，構建完善的分析線，最終形成一個具有變量控制特點的二維坐標，更加高效整合與分析數據[3]。從大數據分析結果中清楚生產基本情況，比如檢管周期、配水器狀況等。分析中一旦發現設備存在著異常問題，應及時調配專業檢修人員進行維修，不符合生產標準的設備更換，提高采油工程安全性與穩定性，各個部分工作銜接效率高，采油工程管理水平高，石油產品質量更好，而且有助于減少成本，提高采油設備的使用年限。
2.3做好數據論證
依靠大數據技術完成數據采集，并且有效地分析處理數據信息，獲得曲線關系圖，從這個圖中能發現不同因素對采油工程影響，掌握與注水井相關的信息，在這個前提下科學預測注水井的檢管周期。最后一個步驟是數據論證，專業人員結合不同地層壓力、注水時壓力、注水量等，明確采油工程實際檢管周期，并且所有的結論都有數據支持，確保采油工程管理有效性。
3大數據分析在采油工程管理中應用前景
