数据分析论文精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇数据分析论文范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

1.1垄断

世界多数大国在近一百多年来在供电上采取的模式是集发电、输电、配电为一身的垄断模式。国家在电力供应上大多数或全部由国家垄断经营，广大电力用户就是消费者。这种垄断经营在短时间内使电力工业聚集了大量的资金，电力工业持续发展，同时避免了重复设施的出现，为电网的统一规划和建设提供了有力的支持。

1.2发电竞争

发电竞争模式，竞争主要体现在发电环节，输电和配电仍然采取垄断经营。在电力经营过程中对电力市场进行开放，引入发电企业，在市场中由垄断企业对发电企业生产的电力进行买断，然后由垄断企业统一卖给电力用户，这种供电模式的引入加大了市场中电力的供给量。

1.3电力转运

电力运转模式就是合理的将发电、输电、配电三个过程进行分离，每个发电厂都独立成为一个企业，各个发电厂之间采取公平竞争。市场中的用电大户，可以低价从电力企业直接购买电力，利用统一电网实现电力运转。在电力运转模式中，部分竞争市场、垄断经营市场和竞争市场同时存在。

1.4配电网开放

配电网开放模式的主要特点是：发电、输电、配电三个环节适当分离，三个环节都各自成为独立的经营体系，三者之间存在电力买卖关系。这种经营模式将发电、输电、配电三者打破了传统的电力运营管理模式，电力市场形成了多种商家相互竞争的形式，这不仅增加了发电企业之间的相互竞争，客户可以通过自己的需求来选取适当的发电商，而且电力消费者和生产者之间形成了一种真正的买卖格局，从而为电力显示商品特性提供了便利条件。

2企业多维数据分析具有的特点

2.1多维性

多维数据分析的一个最重要特点就是多维性。多维性不仅体现了人们在观察世界时的多角度，同时也体现了多层次观察。例如，在销售量数据的查看上可以从时间维入手，同时还可以从年、季、月等时间层次上进行查看。对数据进行分层查看，不仅符合事物的客观运行规律，而且也能让用户全面地掌握数据情况。

2.2实时性

实时性不仅满足了用户在时间上对信息的需求，而且可以快速查找多维数据的分析结果，同时实现了实时的接受用户所反馈的数据。

2.3开放性

多维数据分析支持多数据源和系统平台。因此，在实际工作中，不论数据存储量有多大，存储在何处，采取何种方式对数据进行存储，都可以及时获取到存储的数据，并且可以以多种方式将分析结果提供给不通过平台上的客户使用。

2.4可分析性

可以从不同的角度对数据的最大值、平均值、最小值、汇总进行记录和处理，将庞大的有用数据提供给客户，此外还具有数据分析和数据查询等能力。

2.5安全性

确保信息的安全，避免受到欺诈，对用户进行分级管理，数据分析过程中，对于数据分析结果只能提供给相应的用户。如果在实际工作中，存在多个用户共同应用同一个分析时，应当对客户的级别进行合理划分，依据客户所处的安全级别，允许客户查看对应层次的信息。

3电力营销多维数据分析过程

（1）依据决策者和企业业务在信息上的需求，对多维数据分析主题进行确定，在进行多位数据分析时，依据面向主题分析获取信息，从而实现为决策者提供信息的目的。

（2）收集数据，目前供电企业信息系统收集了电量的业务数据，这些数据都存储在各个供电企业的信息系统中，为了使其能够更好的为企业所用，应当建立数据库服务器，采集供电企业中数据。多维数据分析在电力决策的实际应用中，数据采集工作需要依据多维数据分析主体进行，要对数据库系统进行确认，并且在构建面向分析时选择数据库，从数据库系统中抽取、转换企业需要的数据。数据仓库是集成的、面向主题的且在实际运行过程中容易因为时间变化而发生改变的一个数据集合。数据仓库是企业为数据分析工作而设计的，利用数据仓库可以为多维数据分析提供更加稳定且具有针对性的数据，目前许多电气企业都构建了数据服务器。

（3）多维数据模型的建立，多维数据分析需要以多维数据模型为基础，从哪些角度对多维数据模型进行观察，对哪些数据进行分析，可以通过多维数据分析决定哪些数据需要仔细分析历史数据结构来获得，从获取的数据中找到有用的数据构建成适当的度量、维度从而构成高效的多维数据模型。

（4）设计人员依据现有的多维数据模型，选取适当的度量和维度，结合报表利用适当的统计方法，通过图表直观地展现企业的大量了历史数据。

（5）信息，通过灵活的方式将电力企业想要的相关信息直接提供给决策者。

4分析电力影响数据主题

在电力营销决策中，每一个主体都对应一个具体的分析，表示一种营销决策者在工作中需要掌握的信息。本文在研究上将分析主体分为用户情况、购电情况、电价情况、电费回收、设备资产情况等，并对较大的主体进行了进一步划分，针对电力营销的数据分析，应当从宏观到微观，从多个角度对电气企业的数据进行科学分析，为电力企业的各级领导者提供决策信息。因此，在分析上还需要确定分析层次和分析角度。

5结论

篇(2)

系统主要实现软件的模块话设计，包括反射率数据分析模块、速度分析模块、天线运行稳定性分析模块以及雷达组网数据分析模块。

1.1反射率分析模块

反射率的大小体现了气象目标的降水粒子的密度分布及体积大小，在实际气象技术中长期用于表示气象目标的强度，在工作上采用dBZ单位表示。对于空管气象雷达图，数据显示采用PPI(PlanPositionImage)显示方式。该方式决定了一张气象雷达图由圆锥俯视平面上分析空间的回波构成。在设计上简单介绍其设计流程，首先必须读取原始数据，并判断是否首次读取，若为首次读取则对其进行预处理，否则进行坐标转换；其次进行图像绘制并判断是否需要改变仰角。此处需要关注的关键是如何进行数据的预处理。在实现上，对接收的数据进行反射率信息结构体赋值。当然该结构体包括了记录实际仰角角度、数据文件路径存储、雷达波段判断以及相关数据的偏移。通过扫描上述结构体可以实现对雷达数据的预处理。

1.2速度分析模块

多普勒雷达采用了速度退化模糊技术以扩大其对径向风速测量不模糊的区间。结构设计主要考虑数据显示的径向方式，流程设计则与反射模块类似。当然在界面设计上，系统将提供对颜色配置的定义，使其人机交互更为快捷。

1.3天线稳定性分析模块

天线是雷达数据采集的关键部位，长期以来是影响雷达运行的主要关键点之一。其依赖于底下的电机进行旋转，目前大多数进口电机可以保证24小时安全运行。而运行时仰角提升和转速的平稳性直接影响雷达数据的采集。为此，我们通过在径向数据上采用方位角及仰角进行扫描实现曲线图监控。通过选择基数据再进行预处理后绘制相关曲线实现对天线运行状态的评估。其中，曲线图的绘制需要的参数为：纵坐标为气象雷达实际运行的每层仰角均值；横坐标为范围角：0-360°。

1.4雷达组网分析模块

按照民航局的总体规划，未来空管将实现多气象雷达覆盖，在这过程，多个气象雷达的组网将成为气象雷达数据的主要来源。这种模式将使得数据覆盖面更大、数据安全性更高、数据准确性更强。而与此同时带来了雷达数据融合组网的技术难点。设计上，首先模块将定义雷达站点配置信息，并与此同时提供组网雷达可选数据；其次对选择雷达数据进行数据预处理；再之则对雷达数据进行统计平均并做坐标转换；最后进行拼图处理。在这过程中，需要对雷达数据的强度进行自适应调整、显示范围自适应调整。与上述同理，系统核心在于预处理。在C#中定义List数据列表，并在定义其结构为[站点标示][距离][方位角]，对于数据读取时，需要进行插值算法处理，此时的单时数据拼接分析可以实现不同仰角和方位角的筛选。为了控制系统数据的准确性可以在前端定义雷达数据方位角表，根据表进行映射处理。通常如若出现非连续数据可以在预处理上对其进行差值补偿。在C#上可以采用反差圆补偿方法。

2．结束语

篇(3)

江门世贸广场项目位于江门市东华路与迎宾路交汇处东南侧，上部结构是钢筋混凝土框架，剪力墙结构，设两层地下室，基础是预制钢筋混凝土预应力管桩基础。基坑平面呈扇形，面积约为16980m2，周长约为650m，场地已挖土，移土整平，高程约为3.9～4.9m。按规划要求，场地高程开挖前平整为2.8～3.3m，基坑底高程为－3.85m，基坑开挖深度为6.35～7.15m。基坑的西南方向，地表下方埋设有一条重要管线，在对基坑监测的同时需对管线的沉降和位移进行监测;基坑的东南方为一古庙，需监测其在基坑施工过程中的整体沉降量。

2基坑变形监测设计与实施

基坑的主要监测项目由支护结构桩顶位移、深层位移、支护结构应力、地下水位等项目组成。

2.1布设基准点

布设基准点的目的是在长期观测过程中提供稳定的起算数据。(1)位移基准点应布设在远离施工现场、结实稳定的地方。水平位移监测基准点3个，工作基点3个，编号为J1～J6;(2)沉降基准点的布设位置应选在远离施工现场且稳定的水泥路上。布设了3个水准基准点，编号为G1～G3。

2.2布设监测点

监测点的布设按施工设计图要求，以能反映变形为宜。基坑监测点在支护结构桩后每隔20m左右布设一点，监测点采用埋设观测墩的形式。沉降、位移观测点采用两点合一布设，即WY1－WY20，共20个。周边建筑物沉降变形点布设在能反映建筑物沉降与倾斜的位置，如建筑物的四角、大转角处、建筑物裂缝和沉降缝两侧。同时要求变形点埋设在建筑物的竖向结构上，标志采用“L”型钢筋，共8个(M1－M8)，周边管线监测点布设4个(GX3－GX6)。水位监测点在基坑周边布设5个(SW1－SW5)，测点用地质钻钻孔，孔深为10m。锚索应力观测点，按要求布设锚索应力计12个，编号为MS1、MS2…MS12。支护结构测斜观测管按相关要求，布设测斜观测管18个，编号为CX1、CX2、…CX18。

2.3监测方法

沉降监测使用天宝DINI03电子水准仪和配套条码铟钢水准尺进行观测。施测是以基准点G1为起闭点，观测所有的沉降点组成闭合水准路线。采用“后、前、前、后”的观测顺序对沉降点进行观测。位移观测使用徕卡TS30全站仪。在基准点J1上设站，检查J2、J4的方向和距离，检查结果满足规范要求后，以多测回测角法观测每个监测点，并进行平差计算其坐标，然后计算出监测坐标在基坑边横向上的位移。深部位移使用测斜仪进行监测。监测从孔底开始，每0.5m为一个测段，自下而上沿导管全长每一个测段固定位置测读一次。地下水位使用电测水位计进行监测。

3监测成果与分析

从2012年4月至2013年6月的14个月内进行了周边建筑物沉降观测，支护结构沉降、位移监测，管线沉降、位移监测，地下水位监测，锚索拉力监测及深部位移监测。本文主要对建筑物沉降、支护结构桩顶位移、地下管线及深层位移的监测结果进行分析。

3.1建筑物沉降监测

建筑物监测是指对基坑周边的华丰古庙进行沉降观测，华丰古庙周围共有8个沉降监测点，进行了沉降观测38期，监测成果见表1，典型监测点的沉降过程线。

3.2支护结构桩监测对基坑的支护结构桩共布设了20个监测点，进行了沉降监测37期，水平位移监测29期，监测成果见表2(对于水平位移，+号表示向基坑方向对于支护结构有两个方向的形变，结合点位布设图，对所有监测点进行分析发现:垂直方向上，支护结构向下沉降;水平方向上，整体有一个向东南方向位移的趋势，即:基坑西北侧的监测点向基坑方向位移，东南侧的监测点则背向基坑方向位移。垂直方向和水平方向的累计变形量都比较小，且呈现出相似的形变过程，即前期变形波动较大，后期逐渐趋于平稳，且变形最大值小于预警值，故认为支护结构比较牢固，形变量都在比较安全的范围内。

3.3地下管线监测

地下管线沉降量都比较大，沉降最小的GX6也有32.8mm，超过了预警值，最大的已达到120.1mm，远远超出了预警值。在发现沉降量较大之后，施工方采取了加固措施，后期管线沉降趋于稳定。基坑施工对管线水平方向的位移也有一定影响，变形量较大的GX5位移量已超过预警值。施工初期管线沉降量增加较大的原因为:基坑开挖破坏了基坑土体原有的应力平衡，引起临近路面下沉，导致地下管线竖向移动，伴随基坑开挖深度增加，管线的沉降量逐渐达到极限值，加之施工方采取了相应的加固措施，使基坑施工中后期管线的沉降趋于稳定。

3.4深部位移监测

各监测点的深部位移整体变形均较小，都低于预警值。深部位移主要有三种比较典型的变化情况:孔顶部和底部位移较小，中间位移较大;孔底部位移较小，顶部向背离基坑方向偏移;孔底部位移较小，顶部向基坑方向位移。CX9号测斜孔第30期(时间2013-1-10)在0～4.5m深处突然出现了一个较大的偏移，分析推测可能是由于邻近监测孔旁正在施工，施工过程造成了对表层土体的挤压，因而引起了土体表层整体的较大位移。在随后的几期观测中，该测斜孔位移趋于稳定。深部位移监测结果显示，最大位移一般出现在孔顶部或6.5～8.5m处，最大位移量都在安全可控的范围之内。

4结论

篇(4)

 

因此，我们认为案例研究作为一种重要研究策略的意义和潜在科学贡献在国内已经广为接受，不容质疑。国内案例研究者也普遍对案例研究的规范有了_定了解。佐证之一就是过去五届案例论坛的论文质量的大幅提升和学术影响的不断扩大。在基本解决了案例研究的认可和初步规范问题之后的此时，我们需要更多关注的是，案例研究是否提出了有趣的研究问题?数据分析过程是否足够严谨?是否做出了应有的理论贡献?目前答案还并不十分肯定。

 

这些问题的答案在国外管理学界则相对比较肯定。构建理论和检验理论被认为是实证研究论文广生理论贡献的两条根本途径(ColquittandZapata-Phelan,2007)。国际顶尖管理学期刊之一AcademyofManagementJournal(AMJ)在1963~2007年近50年间发表的论文中，理论检验型和理论构建型的论文数目都在逐年增长(ColquittandZapata-Phelan,2007)。理论构建型研究通常指案例研究、扎根理论、民族志等归纳式研究，也包括假说演绎式的实证论文。理论构建型论文虽然一直少于理论检验型论文，但差距越来越缩小，到2007年，两者的数量几乎接近。这一结论有力地证明了高水平国际期刊以及学者对包括案例研究在内的定性研究的重视和支持然而，近5年来本土案例研究在哪些具体方面取得了明显进步?哪些方面还有待提高?为此，在对本届案例论坛回顾之后，本文对近五届论坛报告的研究型案例论文进行比较分析，并针对目前存在的若干薄弱环节给出改进步骤。

 

二、论坛的主要观点和概况

 

本届论坛邀请了美国阿拉巴马大学JeffreyA.Martin教授等专家，为与会者带来了精彩的学术报告。Martin教授具有丰富的案例研究经验，在攻读博士学位期间师从KathleenEisenhardt教授，曾和StephenBarley和RobertSutton等著名案例研究专家一起工作过。他为论坛做了两场主题报告，其要点主要包括以下几个方面。

 

首先，Martin教授从一般定性研究入手，介绍了定性研究的几种类型，特别强调定性数据的研究、归纳研究、比较案例研究、民族志、扎根理论等虽属于不同类别的定性研究方法，但相互之间有重叠。在实际运用中，研究者常常组合运用这几种研究类型，但如何组合，并没有一个公认的"模板"。这并不是说各种定性研究方法可以随便地堆砌在_起，而是需要"协调"地结合在一起，以便得出更有意义的真理。Martin进一步指出对定性研究而言：⑴分析层次可以是个体、团队和组织;(2)样本规模可以是_个、几个或者许多个;⑶数据收集可以通过民族志、文档或者面对面访谈;⑷数据分析的手段可以是归纳法、演绎法或者两者相结合，可以用定性数据分析，也可以用定量的统计方法;(5)最后的理论模型可以是过程模型，也可以是因素模型，或者两者的结合。事实上，案例论坛的稿件中也有一些是基于定性数据的研究但并非案例研究。Martin教授重点介绍了多案例比较研究，作为定性研究的—个主要类型。他以自己的研究为例，说明了从选择研究问题、研究设计、数据收集和分析，到最后写作和发表的全过程。

 

值得注意的是，在数据收集方面，Martin教授认为，访谈时要使被访者专注于叙述他们自己的所作所为，或亲眼看到的其他人的行为。也就是说，应该防止让他们去描述那些他们实际上并没有参与的事情，例如在他们没有参加的会议上发生了什么。此外，通常要避免提问"为什么"这样的问题，因为找出事件背后的原因不是被访者的任务，而是研究者自己的工作(分析数据、解释关系，从数据中推导)。此外，数据收集需要花费大量的时间和精力，因此每次的数据收集工作应能转化为几篇论文。

 

在数据分析方面，Martin教授认为，所收集数据/证据的力度来源于跨案例之间的一致性，这就是所谓的复制逻辑。从相似的案例中找出相同的模式，能保证作者不会因为某个鲜活的特例而心猿意马。

 

Martin教授特别强调了寻找能指导案例研究的理论的必要性。他认为几乎没人能够宣称某个研究没有现存理论依据，文献中总能找到一些相关理论，可在某种程度上应用到数据分析中。因此，研究者应该去探寻现有文献的缺陷，而不能说没有相关文献。这样做有两重意义。首先，这能给读者——我们的最初评审人个框架来理解我们的研究贡献;这也能帮助研究者更好地专注于自己想要做的贡献。如果没有聚焦，那么研究者就容易在自己的工作可能产生的众多贡献中摇摆不定，导致最终没有完整地建立基于其中任何一个发现的理论。

 

新加坡国立大学的潘善琳(ShanLingPAN)教授做了题为"将企业实践提炼为学术论文：结构化、实用化、情景化(SPS)案例研究方法"的专题报告。丹麦哥本哈根商学院的李平(PeterPingLi)教授分享了其倡导的阴阳案例研究方法。他认为案例研究是开展本土化研究所必需的重要研究方法之一，当某个学术研究领域内存在差异较大的理论观点，特别是理论观点相互冲突时，阴阳案例研究法非常适合研究人员创建整合式的新理论。

 

在案例教学方法模块，厦门大学的沈艺峰教授剖析了案例教学的本质。复旦大学的包季鸣教授提出案例教学要体现全球化背景下的中国特色、体现培养目标的要求、体现学员的现实需求，通过即时性、进行性、追踪性案例来达到案例教学的效果。台湾大学管理学院的李吉仁教授对案例教学的定位和现状进行了深入的分析。香港浸会大学MichaelYoung教授和中欧国际工商学院付莘研究员分享了教学案例写作和课堂使用的经验和教训。

 

本届案例论坛共收到来自海内外94所院校的123篇稿件。经过程序委员会的初筛和评审专家的"双向匿名评审"，最终收录论文集65篇，其中研究型案例45篇，理论构建研究论文13篇，教学型案例7篇。分论坛报告研究型案例23篇(实际录取率为26%);理论构建研究8篇;教学型案例7篇。论坛程序委员会的大部分成员以双向匿名方式经过两轮投票排序，评选出9篇最佳论文(其中6篇研究型案例、3篇教学型案例)。

 

因篇幅关系，本文仅简要介绍6篇获奖研究型论文。其中周江华等(2011)通过多案例研究(7家企业)深入剖析了我国山寨手机行业如何通过技术创新与商业模式创新在BoP(BottomofPyramid,金字塔底层)市场开展破坏性创新的过程。于天远和吴能全(2011)以珠三角地区的三家民营高科技企业为样本，结合使用了深度访谈和问卷调查等方法，构建了"组织文化变革模型”阐释了"政商关系的非人格化水平"与组织文化变革历程的关系。王世权等(2011)针对理论上关于母子公司关系网络作用于子公司创业的内在机理尚未理清的事实，对海信集团及其主要的13家子公司的发展进行了深入剖析，构建了相关的理论模型。于春玲等(2011)以上海家化、云南白药和晨光文具为研究对象，归纳出了中国情境下成功品牌延伸的影响因素及其相互关系。郑晓明等(2011)基于双元能力的理论视角，以海底捞公司发展历程为案例研究对象，系统研究了促进企业服务敏捷性形成的特征、过程和原因。王欢和汤谷良(2011)通过案例研究发掘了双汇成功实施MBO的一系列要素，通过双汇MBO"路径创新"的典型案例验证和补充了原有的MBO理论框架。

 

三、近5年案例研究论文规范性分析

 

这里，我们采用内容分析法，运用毛基业和张霞(2008)借鉴Dub6和Par6(2003)的方法所归纳的案例研究规范性指标，来评估近五届论坛报告的研究型案例论文的质量。这套指标便于"使得案例研究整个过程的每个步骤都在严格的控制下进行，尽可能避免研究人员的随意性和主观性。这些严格的程序和标准是我们进行案例研究时的参照，也可以用来评价一项案例研究是否达到了规范化要求〃(毛基业、张霞，2008,p.118)。

 

从数据分析结果来看，5年来论坛的研究型案例在各项规范性指标上几乎逐年提高。进步最为明显的方面包括明确的研究问题、说明相关理论、基于团队的研究、采用多种收集方法、引用原始证据。而有些方面相对仍然不足，特别是数据收集程序、数据分析过程，以及与现有理论的比较。考虑到有些规范性指标是笼统的评价，为获知更多的细节信息，以本届论坛报告的论文为样本，我们有如下进一步的发现。

 

研究问题方面。研究问题可以具体说明研究者试图想要知道或理解什么(Maxwell,2005),此外还起到两个重要的作用：帮助研究者聚焦研究和指导实施研究(MilesandHuberman,1994)。可喜的是本届论坛报告的案例中只有个别的没有清楚表述其研究问题;但也有个别论文，虽然提出了研究问题，但过于发散。研究问题所引致的研究必须是真正可以实施的，也必须是读者读完研究论文之后能够得到解答的问题(Maxwell,2005)。从这个意义上讲，每个案例研究都应该回答一个或若干具体研究问题，而这些问题最好在引言中就明确告诉读者。

 

理论基础方面。案例论坛_贯强调理论在案例研究中的重要性(毛基业、李晓燕，2010)。我们看到本届论坛报告的每篇案例都对相关理论进行了回顾，但也发现一些研究在指出缺乏对某现象的研究之后，所回顾的理论仅是走过场，没有指出现

 

有理论能够解释哪些方面、缺口在哪里、为什么现有理论没有对该现象给出满意的解释?案例研究的研究问题可以是理论驱动型，也可以是现象驱动型(EisenhardtandGraebner,2007)。对于那些由现象驱动的研究问题来说，研究者必须强调此现象的重要性和现有理论的贫乏(EisenhardtandGraeb-ner,2007)。

 

理论抽样方面。数据收集的第一个步骤是确定数据来源，即案例对象的选择。案例的选择要符合理论抽样(GlaserandStrauss,1967),而非统计抽样。有些研究在确定研究对象时不太考虑案例与研究问题的匹配性，而是有选择知名企业的倾向。

 

本届论坛中案例对象更加多样化、有趣和独特，但是多数作者却没有清楚交代选择该案例的理由，即没有说明理论抽样过程。

 

数据分析方面。样本论文中多数作者都会交代自己的数据分析方法，但有些只是简单交代了一下步骤。即使有些作者宣称自己采用了扎根理论中的二步编码法(StraussandCorbin,1998),或者是采用从经典案例研究文献中归纳出的其他数据分析方法，但读者看到的只是机械的模仿，而没有看到诸如以下信息：理论如何指导了作者的数据分析，数据分析过程中产生了哪些中间构念和最终构念(甚至要给出数量)，构念与构念之间的关系是如何确立的。

 

与现有理论比较方面。案例研究的终极目标是要构建新的理论，理论构建的一个特征是将涌现的概念、理论或假说同现有文献进行比较(Eisenhardt,1989)。样本论文中有很多尽管理论回顾很到位、案例数据也很丰富、数据分析也很严谨，但最后_步，只是匆匆做个总结便以此结束，以至于读者无从知晓此案例研究到底产生了什么样的理论贡献，例如对哪些现有理论进行了修正或情境化。

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关键词：信用卡；信用卡数据；信用卡业务；数据分析

近年来，很多银行为促进信用卡业务发展投入了人财物力。截至目前，信用卡业务覆盖了全国各地，发卡数量急剧扩张，设备装机数量形成相当的规模，产生了大量数据。这些数据有着重要作用，可以用来进行客户关系的管理，进行风险管理，分析收益，进行绩效评估，为银行更好的发展业务提供有效的科学数据支持。通过数据分析，银行能够对客户进行分类，针对不同群体的客户实施不同的服务策略，为银行卡的营销提供准确的数据信息。

1. 信用卡研究内容及风险类型

本课题主要从信用卡数据库设计和总体技术两个方面入手，以数据仓库以及数据集市形成理论基础，通过企业目前具备的信息系统的发展现状，用实际开发的项目与开发成果做指导，阐述了我国某大型银行在引用卡数据分析集市中在设计方面的价值实现。

随身携带大量现金不仅不安全也十分麻烦，因此银行设立了一项信用卡业务，这也是一种信贷服务。信用卡通常是一张小小的塑料卡片，长、宽、厚都有固定的尺寸，小巧轻便，银行或是发放信用卡的企业会根据持卡人的信誉与财富状况派发此卡，利用信用卡可以在消费的时候免除现金，等到结账的时候再一起还钱。除了一些和金融卡相关的信用卡，大部分的信用卡都与借记卡与提款卡有区别，其最显著的特点就是不会直接扣除客户账户的资金【1】。

2. 信用卡数据分析系统

银行的信用卡管理信息系统，以数据仓库为基础，结合银行的业务需求，通过对当前存在的业务数据的分析，将主要的消费群体特征，如性别、年龄、学历等呈现给管理人员，主要潜在的风险人特征呈现给管理人员。本设计按照软件工程的原理、对信用卡数据分析系统的系统需求，系统分析，系统设计，数据库设计以及系统测试作了详细的阐述，同时介绍了数据库和asp和网页设计基本知识，如何在实现网页于数据库的连接，如何存取数据等。本系统的主要功能模块包括：用户管理模块、效益分析模块、风险管理模块。其中风险管理模块提供了图形报表功能，为系统使用者提供了更为直观的数据信息，使用户能够轻松地使用系统【2】。

2.1信用卡数据来源的多元化

目前办理和使用信用卡已经十分频繁，国内的信用卡业务的信息管理包括了进件、客户收单、客户服务及催收等多个子系统，将这些系统与外部数据相连就可以具备诸如个人征信等功能。然而，各个子系统之间并没有形成内在联系，就连格式与编码都明显不同，数据分析的难度很大【3】。因此对数据进行规范和统一迫在眉睫。

2.2 信用卡数据的关联和整理

客户的年龄、性别、收入状况、授信额度等构成了客户的基本信息，这些信息之间的关联性会影响到客户的消费状态，反之也一样，客户的消费也会影响授信额度。所以，子系统之间是有紧密的数据联系的。比如，风控部门时不时检查一下客户的消费状态，分析将会产生的消费行为，从各个系统的数据关联、整合起来获得客户的全面资料，反馈到市场部，以致决策者做出积极的决策。

2.3 信用卡数据量庞大

当今，越来越多的人使用信用卡，随之而来的则是客户数量、交易额度、授权记录等的陡然增加，这时候就需要用到针对个人账户、客户、交易的大批量数据操作的信用卡分析了。本课题利用我国一个大型国有银行作为调查对象，发现，这一银行的信用卡用户有一千八百万，交易额每天能达到八十万，还有一些积分、通讯等业务，况且还有预留数据分析的时间，因此数据分析效率问题就凸显出来。

3. 信用卡数据分析平台

怎样在许多数据源中，建立一个实用、高效的数据分析平台系统是现在国内信用卡行业最想解决也是最难解决的一项研究。

数据分析平台是以应用于报表类和数据挖掘类两种数据分析

为目的，分析企业如今的信息数据系统以及业务发展的需要，研究数据分析平台的规划特征，这样就可以实现一个设计完善的数据仓库及数据分析集市和生产环境的信息分析集市。

4. 信用卡数据架构的设计和实现

信用卡数据以信用卡数据分析的独特特点，建立一个实用、高效、现代化的灵活的信用卡分析集市，而且也在银行中实践验证成功，这一次的验证也是这一银行首次有了信用卡数据分析集市。相对于传统的信用卡管理方式来说，有以下几个方面的优点：

1、通过对信用卡相关的6大信息系统源数据的关联和整合，极大丰富而又全面了许多数据源，其中有进件、催收、交易、电话服务、收单以及积分等多个系统，也实现了整体化的数据分析整合。

2、为了让信用卡的数据可以融合edw，让企业信息保持一致与完整，需要针对edw的数据模型进行扩充，尤其是要新增4个主题域信用卡相关实体。因此，改造原架构，变更为系统更易于扩充整合新的源系统―企业数据仓库―数据分析集市这三方面的数据源系统，如此也就能让信用卡的数据分析平台得到更为全面的数据支持，从而降低数据分析的成本。

3、数据结构需要面向数据分析优化设计。为实现在海量数据（l0tb）级别的成功运行，必须要以分析信用卡的可能风险、财务会计、服务渠道与市场状况等为先决条件，要实现信用卡可以灵活报表、多层次统计与挖掘数据，让汇总层数据的设计更加出色，才能使其有充分扩展的可能性。

而基础层、汇总层、应用层3大层次构成了从数据源到应用数据流向的数据分析集市系统。其中，企业数据仓库整合来自各个源系统的数据主要用到其基础层来存储细节和历史数据。而数据集市，支持应用层与数据挖掘一同到汇总层。这因为如此，使多方面灵活分析报表中更多的用到应用层。星形模型与规划、反规划渐渐汇总形成三层次的结构特点。而不同的数据粒度需要各个层次在内部对主题域及实体进行合理的规划，这样才能满足多层次需求。

5. 结语

迄今，发达国家的信用卡业数据分析手段多样且先进，数据来源全面而丰富，同时也存在不少问题，尤其是在美国的金融机构中，因为欠缺一体的制度，就无法形成统一、方便、高效率的信息分析系统，也没有可供进行分析的数据库、受到普遍认可的共同指标以及可以共享信息的平台等。一般会形成各部门、小组及个人之间互不干涉，数据库的来源地、衡量标准各不相同，研究报告时有重复缺乏全面，有时更是互相矛盾。这些都是我国目前信用卡数据分析常见的问题，这也是今后需要避免和解决的问题。

参考文献：

[1] 穆欣欣 . 中美银行信用卡业务之比较分析 [期刊论文] -经济师2011（7）

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近半个世纪以来，科学技术迅猛发展，新知识、新成果不断涌现，数字化特点凸显。根据2002年度美国国家科学基金会资助的研讨会报告，目前我们收集的数据需求呈指数增长，而数据分析的需求呈二次增长，但统计的专业人才呈线性增长并且目前统计学的教育远远落后于实际需求。邵启满教授“给当今毕业生的建议，就两个字:统计”。我们当前的数理统计课程的教育还处于“非常狭窄的计算机时代前的统计学”，严重滞后于不断发展中的现代统计学。大部分的研究生教科书内容仍然是从统计量到点估计，继而假设检验、回归分析和方差分析等基础知识的呈现及统计方法的推导。课程的教学大纲中也以理论推导为重点，注重统计方法的理论基础和演绎证明，而对于实际应用较多的现代统计方法缺乏介绍，忽视与各种统计软件的结合。因此，我国工科研究生毕业论文实验数据处理手段较为低级，对异常数据缺乏理性说明。我们的研究生往往在学完数理统计课程后，虽然掌握了基本的统计方法和推导，但进入科研工作碰到实际数据时，对数据的收集、处理和分析仍然一筹莫展。这也是促使我们教学理念转换的主要原因，研究生数理统计课程应以现代统计应用为中心，不仅要求学生理解和领会统计思想，还应正确使用统计方法，根据计算结果作出正确的推断，给出合理的解释。

2教学变革的尝试

由于课程的实用性和重要性，学生普遍对数理统计课程比较感兴趣。如何调动学生的主观能动性，变“被动灌输”为“主动探索”，在有限的课时内学习较多的统计知识呢?我们教学变革主要采取如下措施。

2．1教学内容的调整为了避免重复学习，我们对原来本科时已经学习的统计量与抽样分布、参数估计这部分内容只简单复习，温故知新，不再细讲。而对目前生物医学工程中应用较普及的方差分析、回归分析，我们补充了生物医学方面的实例，运用软件进行统计分析，并对运行结果详细讲解。对于教材未介绍的非参数检验和实验设计部分，补充几种常见的统计方法。对于较复杂的多元统计和现代统计学部分，我们引入PBL教学模式，通过分组、问题探究、成果汇报、反思和完善几个步骤，完成学习内容。

2．2教学方式的改进在课程的教学中，我们尽量做到深入浅出，回避复杂的推导、运算和证明，强调对统计思想的理解以及统计方法的运用，同时注重和统计软件的结合。统计从某种意义上说是与数据打交道的科学，没有实际数据的统计分析，不利于学生对统计方法的理解和应用。教学中如果仍然当成数学课程，注重统计理论中定理和公式的推导演算，而缺乏实际的数据分析训练，学生就无法对统计的广泛应用性及重要性有深刻的体会，也不利于保持和提高他们的学习兴趣。我们补充了生物医学方面的实例，通过数据分析，提高他们对统计方法的实际应用能力，也为后续PBL教学的顺利开展做准备。大部分学生在本科阶段已学习Matlab软件，而且工科学生计算机应用能力较强，因此我们要求学生自学一门统计软件(如SPSS、R等)或使用Mat-lab，对所有的实例在软件中实现数据分析。软件输出的是数值或图表，并没有详细的解释、分析和结论，学生必须结合数据背景知识，应用所学统计方法，进行分析推断，最后给出结论和合理的解释。

2．3考核方案的变革注重平时考核，淡化期末考试。考试不是最终目的，只是促进学习而已。因此，成绩是对学生学习情况的全面评价，不仅包括教材知识点的掌握情况，还有自主学习和实际应用的能力。我们将PBL案例分析的评价和期末考试的成绩各设置为50%的比例，鼓励学生自主学习，提高实际数据分析的能力。

3结合PBL教学模式

统计学的飞速发展要求研究生掌握必备的统计基础知识外，能够进行知识的自我更新，具有不断学习现代统计新知识的能力。PBL教学模式在提高学生分析问题、解决问题的能力，培养学生成为自主学习者、终身学习者等方面已被广泛认同。虽然生物医学工程专业研究生基础知识比较扎实，但统计学的发展以及软件的学习交叉，要想学好这门课程并不轻松。在研究生教班开展PBL教学的有利条件是:①教班人数较少，分组进行问题探索可以实现。②学生对数理统计课程比较感兴趣，积极性较高。③现代统计学和计算机科学紧密联系，但医学工程学生计算机应用能力较强，在统计软件的学习和编程方面具有优势。④教研组在数模竞赛培训和本科毕业设计中积累了一些素材，可以将内容完善成PBL问题。我们引入PBL教学模式，进行了初步探索。

3．1前期准备推荐一些统计应用的网站和书籍。简单介绍前沿的方法和知识，补充回归、相关、时间序列分析以及实验设计等内容，对于随机模拟、MC-MC方法也举例说明。教师将原先积累了一些实例设计成若干问题，让学生进行选题，组成学习小组(每组5－8人)，确定分工。我们将多元统计分析和传染病预测的案例编写成4个问题，提前半个月交给学生，等他们分组确定后，分别给予一定指导。

3．2问题探究小组成员分工合作，查找文献、学习算法，围绕选定的问题进行准备。通过交流和讨论，将各自学到的知识进行整合，进而运用这些知识重新分析上一阶段提出的问题，思考并提出解决方案。最后，对问题形成一个附有详细统计算法和计算结果的论文报告交给教师。

3．3成果展示和汇报各组将问题的解决方案和结果做成PPT，在课堂上进行汇报。其他小组可以提问和质疑，开展课堂讨论。教师预先阅读各小组的论文报告，引导学生的课堂讨论，针对学生模糊不清的问题进行讲解，强调重点和难点，对每个小组的报告给予建设性意见和评价。

篇(7)

信息时代，数据俨然已成为一种重要的生产要素，如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样，而且作为一种普遍需求，它也不再局限于某些特殊行业的应用。各行各业的公司都在收集并利用大量的数据分析结果，尽可能的降低成本，提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。大数据无处不在

“大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方法，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……”互联网专家维克托·迈尔一舍恩伯格在《大数据时代》一书中这样描述大数据。在这个时代大数据无处不在。Gartner公司的分析师声称信息量每年正以最少59%速度在递增。IDC最新的数字宇宙（DigitalUniverse）研究估计，到2020年世界上的数据存储总额将达到35 ZB（zettabytes）（lzettabyte等于一万亿GB字节）。

信息爆炸让数据像空气那样无处不在。和朋友一起吃饭，对新上桌的美味进行拍照，上传到自己SNS账号与更多的人分享。这个过程在产生大数据；在淘宝上购物，选择中意的物品，填写送货地址，点击确定，进入付款页面，选择付款银行付款，这个过程也在产生大数据。工厂机器的GPS数据、维修记录等也是大数据，产品销售记录、客户行为习惯资料等也是大数据；矿山、气象等资料也是大数据；平安城市计划中的物联网更是大数据。

大数据来自无所不在的IT设施，人人成为了数据制造者：短信、微博、照片、录像、可穿戴设备产生的信息都是数据；数据来自无数自动化传感器、自动记录设施，生产监测、环境监测、交通监测、安防监测等等；来自自动流程记录：刷卡机、收款机、ETC、互联网点击、电话拨号等设施以及各种办事流程登记等。大量自动或人工产生的数据通过互联网聚集到特定地点，如电信运营商、互联网运营商、政府、银行、商场、企业、交通枢纽等机构，形成了大数据之海。总之，你信或不信，大数据就在我们身边。

数据分析才是关键所在

拥有大数据并不是我们的目的，我们的目的是从这些数据中了解真实信息，使数据能够真正在管理、决策、监测、评价，以及人们的生活中产生价值。大数据分析上可影响国家政治，没有大数据分析奥巴马就不会赢得美国总统大选；下可改变我们的日常生活，就连追女孩子都可以使用大数据分析的方法来制定策略。

“面对海量数据，谁能更好地处理、分析数据，谁就能真正抢得大数据时代的先机。”这几乎是业界所有人的共识。对海量数据的分析已经成为了企业、政府非常重要且迫切的需求。在数据分析方面的能力将决定企业市场份额的得失、政府决策能力的高低。大数据分析让IT有机会增加价值，增进业务部门间的关系，增加收入和提高利润。

大数据分析对医疗行业的发展非常重要。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，大数据分析技术的发展让这些数据的价值得以充分发挥，其中，基因组学是大数据在医疗行业的经典应用。以云计算为基础的大数据分析技术不仅加速了基因序列分析的速度，也让其成本不断减低。

经济的快速发展促使城市机动车辆大幅度增加，传统的交通系统已难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为城市的通病。随着交通信息化与交通规划的融合程度越来越高，大数据发挥的功能和信息获取渠道都将更加广泛。中国城市交通研究中心吴洪洋博士表示，公交刷卡数据挖掘、出租车轨迹挖掘、手机数据挖掘、社会化网络数据挖掘将成为未来大数据应用的主要方向。

大数据分析技术加速制造业从传统的以生产为核心向客户需求为核心转型。在大数据分析技术的驱动下，一些制造业的企业开始转向与订单用户或者最终消费客户群进行直接的互动。通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的数据可以更好的帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，实现企业效益最大化。

破解密码——Hadoop

数据的非结构化已经成为企业的重大挑战。由于这些数据的结构问题及大数据类型的复杂关联，导致无法应用现有的传统技巧进行大数据分析。这为企业带来了新的任务，需要开发一套全新方法，不仅能够处理传统数据，而且可以便捷地分析和应用这些新兴数据。Hadoop恰恰可以满足大数据分析这种需求。

Hadoop已成为公认的新一代大数据处理平台。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。它以谷歌的MapReduce及谷歌文件系统技术研究论文为基础。Hadoop充当着众多“大数据”分析工具的底层技术，旨在对由web访问、服务器日志及其它各类数据流所产生的海量数据进行筛选，在分布式环境下提供海量数据的处理能力。

Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。它以计算元素和存储会失败为前提，维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，所以它又具有低成本的优点。

目前，几乎所有的主流厂商都提供了基于Hadoop的大数据分析工具。如IBM、EMc、英特尔、甲骨文等都纷纷投入到Hadoop怀抱。

IBM很早就开始在实验室尝试使用Hadoop，但是，直到2012年才推出了首款大数据分析产品：IBM InFoSphereBigInsights。该产品既可以分析数据库中的传统结构化数据，也可以分析例如文本、视频、音频、图像、社交媒体、点击流、日志文件、天气数据等非结构化数据，帮助决策者根据数据迅速采取行动。

EMC基于Hadodp的发行版PivotalHDs可以让数据团队和分析团队在该平台上无缝共享信息、协作分析。其最大的优势是能够与Greenplum数据库进行整合，而不仅仅是在Hadoop中运行SQL这么简单。

英特尔推出的Hadoop发行版不但改写了Hadoop框架的核心功能，强化对处理器指令集的支持来提高效能，可直接支持Xeon进阶运算加密指令集AES-NI.并在数据储存到HBase的过程。用芯片原生的加密功能保护，这是英特尔进军大数据的杀手锏软件。