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關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)；應(yīng)用；發(fā)展前景；分析
中圖分類號：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 12-0000-02
隨著決策理論、計算機技術(shù)、人工智能、信息技術(shù)等各項先進(jìn)技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展，決策支持系統(tǒng)作為電子數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)也有了得到了較快的發(fā)展。為了滿足決策支持系統(tǒng)的發(fā)展需要，數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)應(yīng)運而生。可以說數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是建立在關(guān)系數(shù)據(jù)庫、處理分布式技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上而不斷發(fā)展起來的，它能夠通過分散的易購環(huán)境來解決數(shù)據(jù)源，并得到準(zhǔn)確可靠的信息。要想解決信息技術(shù)在發(fā)展中的問題，就需要擁有大量的、準(zhǔn)確可靠的信息。此時數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)就發(fā)揮著非常重要的作用。以下就這兩項技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展前景進(jìn)行分析。
一、 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述
（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義
所謂數(shù)據(jù)挖掘及時也就是在數(shù)據(jù)庫中獲得最有效的、潛在有用的、最有價值的以及最后能夠被理解的模式的一種過程，從簡單的含義來講，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也就是在大量的數(shù)據(jù)中獲取更加有用的知識。它主要是建立在機器學(xué)習(xí)、模式識別等領(lǐng)域上發(fā)展起來的，并受到人們的廣泛關(guān)注與青睞。在數(shù)據(jù)挖掘及時當(dāng)中，數(shù)據(jù)分析是一項非常重要的技術(shù)，其中最為常見的分析方法有領(lǐng)悟式分析、相關(guān)關(guān)系分析、聚類分析等。其中聚類分析是最重要的一種分析方法。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是為了滿足用戶的需要，將數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的知識信息按照某種規(guī)律排列并提取出來的一項技術(shù)。在數(shù)據(jù)挖掘與分析的過程中，采用聚類分析法可以將含有一些主觀因素的信息準(zhǔn)確無誤的傳達(dá)給用戶，滿足用戶的需要。
與傳統(tǒng)支持查詢?yōu)橹鞯氖聞?wù)性操作數(shù)據(jù)庫有著本質(zhì)區(qū)別，具備以下四個特征：（1）面向主題。主題是一個抽象的概念?；谥黝}組織的數(shù)據(jù)，根據(jù)領(lǐng)域的邏輯內(nèi)涵，分為獨立的領(lǐng)域，互不交叉，并形成相應(yīng)的數(shù)據(jù)視圖，匯總表等，因此適于聯(lián)機分析處理（OLAP）。（2）集成化。當(dāng)數(shù)據(jù)從面向應(yīng)用提取到數(shù)據(jù)倉庫時，由于命名沖突、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換等的沖突，需要對原有數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清理、加工，形成一致的命名、變量度量、編碼結(jié)構(gòu)、物理屬性等。（3）非違約性。由于數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)倉庫后，不需要更改。僅限于裝數(shù)據(jù)和訪問數(shù)據(jù)；并不存在數(shù)據(jù)恢復(fù)，數(shù)據(jù)同步，修復(fù)死鎖等復(fù)雜問題。（4）時變性。出于決策的需要，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)需要標(biāo)明時間參數(shù)，并隨時間不斷變化，即隨著時間變化，不斷有新的數(shù)據(jù)內(nèi)容添加；不斷導(dǎo)出和刪除沒用的數(shù)據(jù)內(nèi)容；不斷地重新綜合數(shù)據(jù)。
（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體步驟
在實際工作中，為了滿足用戶的需要，我們需要將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用在實際工作中，其主要工作流程為：首先需要對某一個問題進(jìn)行定義；其次需要進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，并對一些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，了解其范圍；再次，需要對數(shù)據(jù)庫采取挖掘技術(shù)，獲得需要的信息；最后，對獲取的結(jié)果進(jìn)行評估與解釋、從狹義的角度來講，數(shù)據(jù)挖掘也可以被定義為數(shù)據(jù)挖掘算法，它只是整個過程中的某一個步驟而已。
（三）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展前景
在實際工作中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所涉及到的理論知識有很多歌方面，其中主要包括模式發(fā)現(xiàn)構(gòu)架、規(guī)則發(fā)現(xiàn)構(gòu)架、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點、基本概率和統(tǒng)計理論、基本數(shù)據(jù)壓縮理論以及基于鬼馬數(shù)據(jù)可理論等。其中模式發(fā)現(xiàn)構(gòu)架也就是在整個源數(shù)據(jù)庫當(dāng)中發(fā)現(xiàn)只是模式的一個過程；規(guī)則發(fā)現(xiàn)構(gòu)架也就是將去啊覺的信息與目標(biāo)分為幾個方面進(jìn)行處理，以此來發(fā)現(xiàn)其中所蘊含的規(guī)則；基本概率和統(tǒng)計理論也就是將知識在一個源數(shù)據(jù)庫當(dāng)中通過概率進(jìn)行隨機分布的一個過程；微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點的存在主要是為了優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；基本數(shù)據(jù)壓縮理論也就是需要將其當(dāng)作壓縮數(shù)據(jù)的一門技術(shù)；而基于歸納數(shù)據(jù)庫理論也就是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)當(dāng)中一個對數(shù)據(jù)庫的歸納方面。
在實際工作中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近年來發(fā)展起來的一門新的技術(shù)，企業(yè)的快速發(fā)展、商業(yè)利益的不斷強大會對其起到強烈的推動作用。根據(jù)統(tǒng)計，每年都會有新的數(shù)據(jù)挖掘方法與模型出現(xiàn)，越來越多的研究者也投入了該方面的研究。但是在其過程中，也有很多亟需解決的問題，例如數(shù)據(jù)挖掘方法的效率問題等。
二、 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的概述
（一）數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的含義
隨著社會的發(fā)展以及技術(shù)水平的不斷提高，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)也得到了飛速的發(fā)展。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)主要是講數(shù)據(jù)庫中大量的數(shù)據(jù)通過整理分類，并將其貴納入一個中央倉庫當(dāng)中，此時中央倉庫可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，最后滿足用戶的需要，以此支持管理者的決策。事實上，數(shù)據(jù)倉庫屬于一個整合式的、面向主題的一個數(shù)據(jù)整合，具有歷史性與只讀性的特點，它的主要目的也就是為了給企業(yè)管理者提供依據(jù)，以供他們決策。與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相比，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)可以使用戶在很短的時間內(nèi)從大量的數(shù)據(jù)庫當(dāng)中獲得所需要的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)知識將數(shù)據(jù)庫中有價值的信息挖掘出來?？偠灾?，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的運用使我們以全新的視角來認(rèn)識數(shù)據(jù)的價值，使其充分發(fā)揮作用。
（二）數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的組織形式
數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是數(shù)據(jù)存儲組織形式中的一項技術(shù)，根據(jù)其優(yōu)先級別可以將數(shù)據(jù)倉庫中所收錄的數(shù)據(jù)分為四個層次，即：高度綜合級、中度綜合級、當(dāng)前基本數(shù)據(jù)級以及歷史數(shù)據(jù)級。在實際工作中，我們可以在多個數(shù)據(jù)庫當(dāng)中對一些原有的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合整理，使之進(jìn)入當(dāng)前基本數(shù)據(jù)級；在按照決策者的輔助決策來將數(shù)據(jù)進(jìn)入到綜合數(shù)據(jù)級中，經(jīng)過實踐的推移，這些原始的數(shù)據(jù)就會進(jìn)入到歷史數(shù)據(jù)級。不管是哪一級的數(shù)據(jù)，他們都是由元數(shù)據(jù)庫進(jìn)行組織并管理。所謂元數(shù)據(jù)庫也就是對某一項數(shù)據(jù)進(jìn)行闡釋的其他數(shù)據(jù)，可以說是數(shù)據(jù)的字典。在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，我們可以將元數(shù)據(jù)庫分為兩個方面，由數(shù)據(jù)倉庫的管理人員所操作的技術(shù)數(shù)據(jù)，技術(shù)數(shù)據(jù)是在數(shù)據(jù)環(huán)境由操作型向數(shù)據(jù)倉庫轉(zhuǎn)變的過程中所創(chuàng)建的，其內(nèi)容為數(shù)據(jù)庫端的源數(shù)據(jù)信息，包括了源數(shù)據(jù)名、屬性和數(shù)據(jù)倉庫中對應(yīng)的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是管理員在數(shù)據(jù)倉庫維護(hù)時明確數(shù)據(jù)信息的來源和位置的依據(jù)；用戶與數(shù)據(jù)倉庫之間采用的多維度商業(yè)模型中建立的客戶端與服務(wù)器端的源數(shù)據(jù)映射，是由數(shù)據(jù)倉庫用戶使用的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。這種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)能夠提供給用戶端直接的訪問信息，而不必通過對數(shù)據(jù)庫底層的開發(fā)技術(shù)進(jìn)行了解。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息在業(yè)務(wù)運行過程中產(chǎn)生的與實際業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，常用來開發(fā)決策支持工具。
（三）數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的應(yīng)用
將瀏覽器-服務(wù)器與客戶機-瀏覽器兩種應(yīng)用模式有機結(jié)合而形成的一種應(yīng)用模式也就是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在社會中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)倉庫的客戶端具有數(shù)據(jù)查詢、交易、結(jié)果生成、報表形成等各種功能，而數(shù)據(jù)倉庫的服務(wù)器就會向決策者提供相應(yīng)的輔助服務(wù)，例如數(shù)據(jù)庫的查詢等。目前，在社會當(dāng)中數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)應(yīng)用最為普遍的形式是三層結(jié)構(gòu)形式，也就是在客戶機與服務(wù)器之間設(shè)置一個多維度的數(shù)據(jù)分析服務(wù)器，它的所用主要是為了規(guī)范與強化決策信息，并對兩者之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡化并處理，在整個過程中，它能夠有效的減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)牧浚岣哒麄€數(shù)據(jù)倉庫的運行效率。
（四）數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展前景。
近年來，隨著社會的發(fā)展以及技術(shù)水平的提高，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)也得到了飛躍的發(fā)展，并在社會的各個領(lǐng)域當(dāng)中得到了廣泛的關(guān)注與應(yīng)用，在現(xiàn)代化、信息化的企業(yè)中充分發(fā)揮了該項技術(shù)的功能。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)并不是將企業(yè)的數(shù)據(jù)庫所代替，而是輔助數(shù)據(jù)庫充分發(fā)揮其功能。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)不僅能夠滿足用戶的基本需求，還可以服務(wù)于高層領(lǐng)導(dǎo)者的決策，在領(lǐng)導(dǎo)者決策的過程中，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)能夠向他們提供更多豐富的信息資源，并對這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深入的分析，從而保證領(lǐng)導(dǎo)者的決策。但是從另一個方面來講，正因為數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的服務(wù)質(zhì)量非常高，這就給數(shù)據(jù)倉庫的建立加大的難度，即使數(shù)據(jù)倉庫建立完畢，后期的維修與保養(yǎng)也必會造成更大的經(jīng)濟(jì)成本。
三、結(jié)束語
近年來，數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在我國得到了飛躍的發(fā)展，各個研究者也開始投入到該項目的研究當(dāng)中，并取得了不錯的成果。這兩項技術(shù)在企業(yè)的信息處理當(dāng)中發(fā)揮著非常重要的作用。隨著社會的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在社會各個領(lǐng)域當(dāng)中得到了廣泛的應(yīng)用，例如保險行業(yè)、營銷行業(yè)、保健行業(yè)等領(lǐng)域當(dāng)中用。隨著各種計算機技術(shù)，如數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和應(yīng)用開發(fā)技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)也必將不斷發(fā)展，以更科學(xué)優(yōu)化的算法為各個領(lǐng)域提供數(shù)據(jù)分析的重要服務(wù)。
參考文獻(xiàn)：
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大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)快速發(fā)展的產(chǎn)物，其對教育系統(tǒng)能夠產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。以數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)教育給教育領(lǐng)域帶來了一次革新。在大數(shù)據(jù)模式之下，可以分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為和變化的內(nèi)在聯(lián)系性，可以有效的挖掘教育領(lǐng)域更加深層次的問題。進(jìn)入新世紀(jì)第一個十年間，大數(shù)據(jù)這個名詞的出現(xiàn)為教育領(lǐng)域帶來了全新的模式和挑戰(zhàn)。學(xué)校在辦學(xué)過程中，擁有了越來越多真實的、有用的、有價值的海量數(shù)據(jù)信息。這些強大的數(shù)據(jù)資源可以為教育發(fā)展提供強有力的智力支持和數(shù)據(jù)分析，在教育系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用具有強大的教育工具價值和時代意義。而積極探索將大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到教育系統(tǒng)中，是需要我們重點思考的一個問題。
一、國外教育系統(tǒng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀分析
大數(shù)據(jù)應(yīng)用到教育系統(tǒng)中，能夠?qū)W(xué)生從小學(xué)到大學(xué)各個時期的學(xué)習(xí)行為、考試成績以及職業(yè)規(guī)劃進(jìn)行詳細(xì)的關(guān)聯(lián)分析和研究。在國外很多這樣的數(shù)據(jù)信息已經(jīng)被國外政府機構(gòu)完好的保存起來，用于今后的統(tǒng)計和分析?，F(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)被應(yīng)用到發(fā)達(dá)國家像美國、日本等國家的公共教育系統(tǒng)中，其成為了促進(jìn)本國教育系統(tǒng)改革的重要信息基礎(chǔ)。為了順應(yīng)時展的步伐，美國政府部門在2012年投入一項花費2億美元的公共教育大數(shù)據(jù)計劃，通過這個項目美國政府希望能夠?qū)γ绹慕逃w系進(jìn)行完善和改革。進(jìn)入新世紀(jì)以后，在美國的教育系統(tǒng)中，逐漸興起了一股在線教育的潮流，通過這種教育哈弗和麻省理工大學(xué)可以收集大量的數(shù)據(jù)，從而更好的研究世界各地各個國家的教學(xué)模式和學(xué)習(xí)行為，從而打造出適合不同國家學(xué)生學(xué)習(xí)的在線教育平臺。通過記錄學(xué)習(xí)者鼠標(biāo)的點擊數(shù)量，可以對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)軌跡進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)不同類型的學(xué)習(xí)者對不同知識點的反應(yīng)情況，用多少時間去學(xué)習(xí)，哪些知識點需要重復(fù)講解或者強調(diào)，哪些學(xué)習(xí)工具和學(xué)習(xí)方式能夠提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。在追蹤個人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)時，雖然是雜亂無序的，但是當(dāng)很多人的數(shù)據(jù)收集到一定程度之后，群體行為就會在數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)出一種規(guī)律，通過分析這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系性，在未來在線教育平臺建設(shè)過程中才能彌補沒有教師面對面交流指導(dǎo)存在的不足，提高知識傳播的針對性，比如知識對受教者的投放強度、進(jìn)度、反饋等。
二、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用的前景分析
1.利用大數(shù)據(jù)研究學(xué)生行為和變化內(nèi)在的聯(lián)系性
通過目前各類已廣泛使用的教育信息系統(tǒng)途徑，學(xué)生的行為會被各種數(shù)據(jù)所自動保留，例如學(xué)生在學(xué)校的時間、按時上課的情況、課堂聽講是否積極主動。在應(yīng)用過程中以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計算等綜合技術(shù)為基礎(chǔ)，在對學(xué)生管理過程中，從數(shù)據(jù)庫中尋找有價值的數(shù)據(jù)信息，經(jīng)過全過程性和綜合性分析，找到學(xué)生與知識之間存在的內(nèi)在聯(lián)系性，分析背后隱藏的邏輯關(guān)系，并做出合適的教學(xué)決策。在學(xué)校中積極應(yīng)用計算機技術(shù)和智能通信設(shè)備保障了學(xué)生和家庭、學(xué)生和教師、學(xué)生和社會之間的溝通和交流。在大數(shù)據(jù)背景下，學(xué)生在學(xué)校的各種表現(xiàn)都可以用數(shù)據(jù)形式真真切切的反應(yīng)出來。其能夠表現(xiàn)當(dāng)下學(xué)生的行為表現(xiàn)。一方面，可以通過學(xué)生之間的行為變化發(fā)現(xiàn)內(nèi)在的聯(lián)系性。一方面，大數(shù)據(jù)時代可以顯示學(xué)生的歷史行為，各種數(shù)據(jù)表單都能夠記錄下來。通過這些數(shù)據(jù)我們可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，特長愛好等因素。另一方面，大數(shù)據(jù)可以通過云計算反應(yīng)學(xué)生的變化趨勢。學(xué)生的變化通常情況下都是不是很明顯，只有當(dāng)學(xué)生出現(xiàn)問題之后，才能發(fā)現(xiàn)，而數(shù)據(jù)從開始到結(jié)束是有時間差的，這樣就可以通過數(shù)據(jù)提早發(fā)現(xiàn)學(xué)生的變化，避免產(chǎn)生不良的結(jié)果。
2.利用大數(shù)據(jù)挖掘?qū)W生內(nèi)在特征
傳統(tǒng)教學(xué)模式通常都以學(xué)生的考試成績判斷學(xué)生是否優(yōu)秀，忽視了學(xué)生自主發(fā)展的空間。例如兩個學(xué)生在物理考試中都取得了90分的成績，從表面上看兩個學(xué)生的分?jǐn)?shù)是一樣的，但是通過大數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，一個學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中主要依靠的是思維能力，而另一個學(xué)生主要靠死記硬背取得高分，結(jié)果相同，但是過程明顯不同，在未來這兩個的人個各自的發(fā)展也不盡相同，其中以邏輯思維能力學(xué)習(xí)的學(xué)生，在今后的學(xué)習(xí)中能夠更加順暢，發(fā)展更加長遠(yuǎn)。而憑借記憶取得好成績的學(xué)生思維能力不足，對今后的學(xué)習(xí)十分不利。相同的結(jié)果不一定具備相同的知識結(jié)構(gòu)，成績會掩蓋一些不足的地方，會影響學(xué)生全面發(fā)展，而大數(shù)據(jù)能夠反映學(xué)生階段性的自我認(rèn)知，對個人成長具有指導(dǎo)性作用，幫助學(xué)生彌補能力方面的不足，能夠更加全面的反應(yīng)學(xué)生在發(fā)展過程中存在的問題和風(fēng)險。
幾乎是所有的企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中，均會形成各式各樣的數(shù)據(jù)、資料，通過對這些大量的數(shù)據(jù)、資料展開深入的研究所獲得的數(shù)據(jù)分析報告，在企業(yè)經(jīng)營管理中可發(fā)揮十分重要的意義與作用。數(shù)據(jù)分析指的是通過科學(xué)的統(tǒng)計方法就收集的詳細(xì)的數(shù)據(jù)、資料展開研究分析，以對數(shù)據(jù)、資料相關(guān)功能進(jìn)行盡可能的挖掘開發(fā)，發(fā)揮數(shù)據(jù)的顯著作用，即數(shù)據(jù)分析是一個為了獲取可利用信息和產(chǎn)生結(jié)論而就數(shù)據(jù)、資料展開研究、分析的過程。數(shù)據(jù)分析的目的是挖掘提煉出眾多看似錯綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)資料潛在的有利信息，以歸納出分析事情的客觀規(guī)律。由此可見，做好數(shù)據(jù)分析工作，對于促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展、提升企業(yè)經(jīng)營管理能力，有著十分重要的現(xiàn)實意義與實質(zhì)作用。
1.數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的意義
1.1支持營銷運營管理
基于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘方法的支持，在過去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)社會，一部分較為先進(jìn)的企業(yè)便已經(jīng)能夠一定程度地達(dá)到洞察力促進(jìn)科學(xué)規(guī)范營銷運營管理的目的。在現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)變得進(jìn)一步多元、豐富，在對用戶需求洞察滿足方面企業(yè)變得愈加充分、精確，值得注意的是，在當(dāng)前數(shù)據(jù)分析水平不斷提升的情況下，企業(yè)作用于用戶的洞察、滿足能力基于數(shù)據(jù)、資料存儲以及數(shù)據(jù)、資料研究分析方面將變得更為高效，鑒于此，支持企業(yè)營銷運營管理全面步驟決策的數(shù)據(jù)、資料流能夠同步于企業(yè)營銷運營管理工作流，企業(yè)可通過統(tǒng)計歸納用戶的以往消費行為數(shù)據(jù)以及用戶實時的消費行為數(shù)據(jù)，第一時間針對相對應(yīng)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(zhuǎn)瞬即逝的營銷機會，積極促進(jìn)企業(yè)營銷命中概率的提升，最大程度地提升企業(yè)營銷運營管理效率[1]。
1.2推動智能管道運營
就企業(yè)經(jīng)營管理而言，企業(yè)智能管道的核心能力為，結(jié)合用戶的活動行為，動態(tài)為用戶提供推薦并配備互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源。在過去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)社會中，受技術(shù)條件有限難以滿足及相關(guān)問題與用戶體驗動態(tài)測量相同等影響，企業(yè)通常無法有效的就智能管道運營需求予以滿足；在現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)時代，在數(shù)據(jù)分析水平不斷提升的情況下，作用于半結(jié)構(gòu)化設(shè)備數(shù)據(jù)動態(tài)收集、分析以及處理等相關(guān)技術(shù)的日趨成熟，將很大程度上推動企業(yè)智能管道運營管理運行的計劃。企業(yè)智能管道運營管理達(dá)到機理與用戶體驗管理存在極大的相似之處，最主要的區(qū)別僅僅是，企業(yè)職能管道作用于用戶產(chǎn)品消費行為活動測算的數(shù)據(jù)、資料相對應(yīng)于提供推薦并配備互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源，于確保用戶體驗滿足標(biāo)準(zhǔn)的情況下，全面配備、劃分及歸總企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源，經(jīng)資源利用最大程度地實現(xiàn)，積極促進(jìn)資源的盡可能優(yōu)化[2]。
2.數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的作用
2.1完整客觀的反映企業(yè)情況
企業(yè)常規(guī)的數(shù)據(jù)報表、調(diào)查資料，通常僅能夠顯現(xiàn)企業(yè)某一方面或者某一部分的情況，就算是獲取的企業(yè)數(shù)據(jù)報表、調(diào)查資料十分全面，如果這些企業(yè)數(shù)據(jù)報表、調(diào)查資料未能夠得到相應(yīng)的研究、分析，也往往很難了解從中了解到企業(yè)的真實情況。為了完整客觀的反映企業(yè)情況，務(wù)必要遵循“實事求是”原則，在收集企業(yè)全面數(shù)據(jù)報表、調(diào)查資料的同時，還應(yīng)當(dāng)開展嚴(yán)格加工制作及研究分析工作，以提供給企業(yè)管理者科學(xué)規(guī)范的數(shù)據(jù)分析報告，為其在就企業(yè)發(fā)展做決策時提供有利依據(jù)。經(jīng)嚴(yán)格加工制作及研究分析所得到的數(shù)據(jù)分析報告，相較于常規(guī)的數(shù)據(jù)報表，能夠更加全面、系統(tǒng)及集中地反映企業(yè)客觀實際。
2.2實行監(jiān)督管理工作
監(jiān)督屬于數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的一項十分重要的作用。數(shù)據(jù)分析部門在對企業(yè)數(shù)據(jù)、資料進(jìn)行收集過程中，能夠相對較為全面、如實地知曉行業(yè)經(jīng)濟(jì)動態(tài)及本企業(yè)運行發(fā)展?fàn)顩r，了解相關(guān)數(shù)據(jù)、資料的來龍去脈及口徑范圍，因此數(shù)據(jù)分析部門可有效的擔(dān)負(fù)起對企業(yè)的多方面監(jiān)督管理工作，包括企業(yè)運營發(fā)展部門相關(guān)政策方針有效落實與否、企業(yè)發(fā)展生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)劃有效完成與否以及企業(yè)一系列經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有效實行與否等。在數(shù)據(jù)分析的作用下，可促進(jìn)企業(yè)有效實行監(jiān)督管理工作，以客觀、完整地向企業(yè)管理者、相關(guān)部門做決策及制定企業(yè)發(fā)展計劃時提供有利參考依據(jù)。
2.3參與科學(xué)化決策
對于任何一項經(jīng)濟(jì)行為發(fā)展，想要獲取其客觀規(guī)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(gòu)成認(rèn)識。在現(xiàn)如今市場經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下，還存在著諸多的市場經(jīng)濟(jì)比例進(jìn)程、實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益利潤最大化以及實現(xiàn)集群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等客觀規(guī)律，均有待我們?nèi)ブ鸩酵诰?。鑒于此，就市場經(jīng)濟(jì)背景下客觀經(jīng)濟(jì)規(guī)律展開研究分析，屬于一項有著廣闊發(fā)展前景的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)分析部門可充分發(fā)揮詳細(xì)數(shù)據(jù)、資料持有優(yōu)勢，進(jìn)行針對的研究、分析，對數(shù)據(jù)、資料表層顯現(xiàn)內(nèi)容展開更深層次的剖析，挖掘出數(shù)據(jù)、資料中的潛在實質(zhì)涵義，由理性認(rèn)識代替感性發(fā)展認(rèn)識，實現(xiàn)客觀經(jīng)濟(jì)規(guī)律認(rèn)識質(zhì)的升華，達(dá)到顯現(xiàn)企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及企業(yè)內(nèi)部關(guān)聯(lián)和發(fā)展的目的，一方面促使企業(yè)管理者及相關(guān)部門能夠更為完整客觀地了解企業(yè)經(jīng)濟(jì)行為里程、企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及企業(yè)發(fā)展方向，提升企業(yè)管理水平，一方面促使企業(yè)管理者及相關(guān)部門能夠更有針對性地進(jìn)行企業(yè)決策、計劃制定，從而全面起到數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的參與科學(xué)化決策作用。
2.4有利于數(shù)據(jù)深度利用
數(shù)據(jù)分析部門為了獲取全面詳細(xì)的數(shù)據(jù)、資料，需要對定期統(tǒng)計報表制度進(jìn)行全面貫徹落實，或者需要采取一系列包括調(diào)查、普查以及抽查等各式各樣形式的統(tǒng)計調(diào)查工作，這必然是一項十分復(fù)雜的系統(tǒng)工作，倘若僅僅將這些詳細(xì)的數(shù)據(jù)、資料簡單地匯總上報給國家和相關(guān)部門，以完成國家和相關(guān)部門制定的數(shù)據(jù)、資料收集任務(wù)，低下的數(shù)據(jù)、資料利用率，顯然有愧于需要消耗長復(fù)雜的系統(tǒng)數(shù)據(jù)、資料收集工作[3]。由此可見，唯有早收集詳細(xì)數(shù)據(jù)報表、調(diào)查資料的同時，還應(yīng)當(dāng)開展嚴(yán)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(shù)據(jù)、資料轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)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(zhì)
在數(shù)據(jù)、資料收集的基礎(chǔ)上展開數(shù)據(jù)分析，采用一系列分析方法，根據(jù)數(shù)據(jù)、資料實情展開針對的研究分析，經(jīng)數(shù)據(jù)分析工作的開展，不僅要找出數(shù)據(jù)、資料中潛在的問題，發(fā)覺數(shù)據(jù)、資料中的不和諧之處，還要分析問題出現(xiàn)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(fù)雜艱巨的工作，要求數(shù)據(jù)分析部門員工一方面需要具備完善的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)常規(guī)知識，具備相應(yīng)的政策分析能力、經(jīng)濟(jì)理論知識，一方面需要掌握數(shù)據(jù)分析的開展方法，明確數(shù)據(jù)分析的前后關(guān)鍵步驟，此外還應(yīng)當(dāng)熟悉相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)要點，具備相應(yīng)的數(shù)據(jù)、資料歸納分析水平，具備相應(yīng)的寫作技巧水平等。由此可見，數(shù)據(jù)分析部門在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作期間，勢必會激發(fā)數(shù)據(jù)分析部門員工學(xué)習(xí)主觀能動性，有效提升員工各方面綜合素質(zhì)，并逐步成為不僅能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析編寫分析報告還能夠自經(jīng)濟(jì)層面進(jìn)行數(shù)據(jù)編織統(tǒng)計的社會發(fā)展需求的綜合型人才[4]。如此一來，不但可以更充分的發(fā)揮數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的作用，還能夠提升數(shù)據(jù)分析工作的重要性地位，促進(jìn)數(shù)據(jù)分析工作條件的有機改善。
3.完善企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的策略
3.1統(tǒng)一認(rèn)識，加強領(lǐng)導(dǎo)
基于對數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中意義與作用重要性統(tǒng)一的認(rèn)識，企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)分析部門應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格對待數(shù)據(jù)分析工作，不僅要做好數(shù)據(jù)、資料調(diào)差收集工作，還要做好數(shù)據(jù)統(tǒng)計報表、做好數(shù)據(jù)分析工作，以為企業(yè)、企業(yè)管理人員提供科學(xué)有效的決策管理服務(wù)[5]。同時，企業(yè)管理人員同樣要提升對數(shù)據(jù)分析工作的重視程度，面對企業(yè)數(shù)據(jù)分析既應(yīng)當(dāng)要求數(shù)據(jù)分析部門提供統(tǒng)計報表，嚴(yán)格要求數(shù)據(jù)分析工作環(huán)節(jié)、質(zhì)量，有利領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析工作的有序開展。
3.2實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)支撐
伴隨著現(xiàn)如今市場經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深入發(fā)展，企業(yè)管理人員一方面要明確認(rèn)識到企業(yè)發(fā)展的實際處境，一方面要為企業(yè)日后發(fā)展制定“未雨綢繆”的策略。這就一定程度上要求了企業(yè)數(shù)據(jù)分析部門，應(yīng)當(dāng)采取一系列不同的數(shù)據(jù)分析方法，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析法、數(shù)據(jù)對比分析法、數(shù)據(jù)實時分析法以及數(shù)據(jù)預(yù)測分析法等方法，就企業(yè)數(shù)據(jù)、專利展開有效的研究分析，形成科學(xué)結(jié)論，提供給企業(yè)管理人員具備實質(zhì)意義的意見建議。在企業(yè)數(shù)據(jù)分析方法的實踐運用方面，既要結(jié)合分析內(nèi)容需求及分析方法自身特點，采取以往有成功經(jīng)驗的方法手段，自各個角度就客觀市場經(jīng)濟(jì)法律展開研究分析，同時基于對先進(jìn)分析方法的運用，實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)支撐，促進(jìn)數(shù)據(jù)分析預(yù)見性、研究分析深度升級，積極促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的有序開展[6]。
3.3提升數(shù)據(jù)分析人員素質(zhì)
企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作水平高低，受企業(yè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊素質(zhì)優(yōu)劣重要影響。由此可見，企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)當(dāng)結(jié)合企業(yè)、自身實際情況，對各方面數(shù)據(jù)分析相關(guān)基礎(chǔ)知識、專業(yè)知識展開積極主動的學(xué)習(xí)，包括對市場營銷知識、企業(yè)管理知識和經(jīng)理理論知識的學(xué)習(xí)，對信息技術(shù)知識、財務(wù)會計知識的學(xué)習(xí)，對經(jīng)濟(jì)行為活動方針政策的學(xué)習(xí)等等，盡可能地提升自身業(yè)務(wù)知識水平，提升自身全面綜合素質(zhì)[7]。同時，企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員還應(yīng)當(dāng)遵循“實踐第一”原則，結(jié)合數(shù)據(jù)分析工作實踐以一步步提升自身數(shù)據(jù)分析能力。經(jīng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員自身逐步的學(xué)習(xí)、實踐，不斷構(gòu)建起一直不僅具備數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)知識水平，又具備數(shù)據(jù)分析實踐工作經(jīng)驗的，擁有綜合素質(zhì)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊，積極促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的有序開展。
摘要：介紹了數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本概念和內(nèi)容，分析了該技術(shù)在森林防火、森林蓄積特征的估計和更新、森林資源調(diào)查等方面的應(yīng)用，提出該技術(shù)可應(yīng)用于木材無損檢測及精確林業(yè)。融合機器視覺、X射線等單一傳感器技術(shù)檢測木材及木制品，可以更準(zhǔn)確地實時檢測出木材的各種缺陷；集成GPS、GIS、RS及各種實時傳感器信息，利用智能決策支持系統(tǒng)以及可變量技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于自然界生物及其賴以生存的環(huán)境資源的時空變異性的客觀現(xiàn)實，建立基于信息流融合的精確林業(yè)系統(tǒng)。
多傳感器融合系統(tǒng)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(shù)據(jù)可信度和分辨能力，已廣泛應(yīng)用于軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天、交通管制、機器人、海洋監(jiān)視和管理、目標(biāo)跟蹤和慣性導(dǎo)航等領(lǐng)域。筆者在分析數(shù)據(jù)融合技術(shù)概念和內(nèi)容的基礎(chǔ)上，對該技術(shù)在林業(yè)工程中的應(yīng)用及前景進(jìn)行了綜述。
一、數(shù)據(jù)融合
1.1概念的提出
1973年，數(shù)據(jù)融合技術(shù)在美國國防部資助開發(fā)的聲納信號理解系統(tǒng)中得到了最早的體現(xiàn)。70年代末，在公開的技術(shù)文獻(xiàn)中開始出現(xiàn)基于多系統(tǒng)的信息整合意義的融合技術(shù)。1984年美國國防部數(shù)據(jù)融合小組(DFS)定義數(shù)據(jù)融合為：“對多源的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行多方的關(guān)聯(lián)、相關(guān)和綜合處理，以更好地進(jìn)行定位與估計，并完全能對態(tài)勢及帶來的威脅進(jìn)行實時評估”。
1998年1月，Buchroithner和Wald重新定義了數(shù)據(jù)融合：“數(shù)據(jù)融合是一種規(guī)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(shù)據(jù)，以獲得實際需要的信息”。
Wald定義的數(shù)據(jù)融合的概念原理中，強調(diào)以質(zhì)量作為數(shù)據(jù)融合的明確目標(biāo)，這正是很多關(guān)于數(shù)據(jù)融合的文獻(xiàn)中忽略但又是非常重要的方面。這里的“質(zhì)量”指經(jīng)過數(shù)據(jù)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(guān)的信息，甚至可更好地用于開發(fā)項目的資金、人力資源等。
1.2基本內(nèi)容
信息融合是生物系統(tǒng)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(jìn)行綜合，對周圍環(huán)境和發(fā)生的事件做出估計和判斷。當(dāng)運用各種現(xiàn)代信息處理方法，通過計算機實現(xiàn)這一功能時，就形成了數(shù)據(jù)融合技術(shù)。
數(shù)據(jù)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(jù)某些準(zhǔn)則進(jìn)行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。數(shù)據(jù)融合的內(nèi)容主要包括：
(1)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。確定來自多傳感器的數(shù)據(jù)反映的是否是同源目標(biāo)。
(2)多傳感器ID/軌跡估計。假設(shè)多傳感器的報告反映的是同源目標(biāo)，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合，改進(jìn)對該目標(biāo)的估計，或?qū)φ麄€當(dāng)前或未來情況的估計。
(3)采集管理。給定傳感器環(huán)境的一種認(rèn)識狀態(tài)，通過分配多個信息捕獲和處理源，最大限度地發(fā)揮其性能，從而使其操作成本降到最低。傳感器的數(shù)據(jù)融合功能主要包括多傳感器的目標(biāo)探測、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、跟蹤與識別、情況評估和預(yù)測。
根據(jù)融合系統(tǒng)所處理的信息層次，目前常將信息融合系統(tǒng)劃分為3個層次：
(l)數(shù)據(jù)層融合。直接將各傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)后，送入融合中心，完成對被測對象的綜合評價。其優(yōu)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(shù)據(jù)之間配準(zhǔn)精度較高的圖像處理。
(2)特征層融合。從原始數(shù)據(jù)中提取特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和歸一化等處理后，送入融合中心進(jìn)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(shù)量的原始信息，又實現(xiàn)了一定的數(shù)據(jù)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(yīng)用較多的一種技術(shù)。但是該技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中的穩(wěn)健性和系統(tǒng)的容錯性與可靠性有待進(jìn)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(wù)，然后進(jìn)行關(guān)聯(lián)，再送入融合中心處理。這種方法的實質(zhì)是根據(jù)一定的準(zhǔn)則和每個決策的可信度做出最優(yōu)的決策。其優(yōu)點是數(shù)據(jù)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(tǒng)仍能繼續(xù)工作，具有良好的容錯性，系統(tǒng)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(shù)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(shù)據(jù)融合工作小組提出的數(shù)據(jù)融合處理模型，當(dāng)時僅應(yīng)用于軍事方面，但該模型對人們理解數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)源。包括傳感器及其相關(guān)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)庫和人的先驗知識等)。
源數(shù)據(jù)預(yù)處理。進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)篩選和數(shù)據(jù)分配，以減輕融合中心的計算負(fù)擔(dān)，有時需要為融合中心提供最重要的數(shù)據(jù)。目標(biāo)評估。融合目標(biāo)的位置、速度、身份等參數(shù)，以達(dá)到對這些參數(shù)的精確表達(dá)。主要包括數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、跟蹤和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、辨識。
態(tài)勢評估。根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境推斷出檢測目標(biāo)與事件之間的關(guān)系，以判斷檢測目標(biāo)的意圖。威脅評估。結(jié)合當(dāng)前的態(tài)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(yīng)同時考慮當(dāng)前的政治環(huán)境和對敵策略等因素，所以較為困難。
處理過程評估。監(jiān)視系統(tǒng)的性能，辨識改善性能所需的數(shù)據(jù)，進(jìn)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(dǎo)和評價、多媒體功能等。
二、多傳感器在林業(yè)中的應(yīng)用
2.1在森林防火中的應(yīng)用
在用MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)數(shù)據(jù)測定森林火點時的20、22、23波段的傳感器輻射值已達(dá)飽和狀態(tài)，用一般圖像增強處理方法探測燃燒區(qū)火點的結(jié)果不理想。余啟剛運用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，在空間分辨率為1000m的熱輻射通道的數(shù)據(jù)外加入空間分辨率為250m的可見光通道的數(shù)據(jù)，較好地進(jìn)行了不同空間分辨率信息的數(shù)據(jù)融合，大大提高了對火點位置的判斷準(zhǔn)確度。為進(jìn)一步提高衛(wèi)星光譜圖像數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性與可靠性，利用原有森林防火用的林區(qū)紅外探測器網(wǎng)，將其與衛(wèi)星光譜圖像數(shù)據(jù)融合，可以使計算機獲得GPS接收機輸出的有關(guān)信息通過與RS實現(xiàn)高效互補性融合，從而彌補衛(wèi)星圖譜不理想的缺失區(qū)數(shù)據(jù)信息，大大提高燃燒區(qū)火點信息準(zhǔn)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(qū)將SPOT-4×S衛(wèi)星數(shù)據(jù)和CARABAS-IIVHFSAR傳感器的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行了估計。
KNN方法就是采用目標(biāo)樣地鄰近k個(k=10)最近樣地的加權(quán)來估計目標(biāo)樣地的森林特征。研究者應(yīng)用衛(wèi)星光譜數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)融合技術(shù)對試驗區(qū)的不同林分的蓄積特征進(jìn)行估計，并對三種不同的數(shù)據(jù)方法進(jìn)行誤差分析。試驗表明，融合后的數(shù)據(jù)作出的估計比單一的衛(wèi)星數(shù)據(jù)或雷達(dá)數(shù)據(jù)的精度高且穩(wěn)定性好。
2.3用非垂直航空攝像數(shù)據(jù)融合GIS信息更新調(diào)查數(shù)據(jù)
森林資源調(diào)查是掌握森林資源現(xiàn)狀與變化的調(diào)查方法，一般以地面調(diào)查的方法為主，我國5年復(fù)查一次。由于森林資源調(diào)查的工作量巨大，且要花費大量的人力、物力和資金。國內(nèi)外許多學(xué)者都在探索航空、航天的遙感調(diào)查與估計方法。
TrevorJDavis等2002年提出采用非垂直的航空攝影數(shù)據(jù)融合對應(yīng)的GIS數(shù)據(jù)信息實現(xiàn)森林調(diào)查數(shù)據(jù)的快速更新，認(rèn)為對森林資源整體而言，僅某些特殊地區(qū)的資源數(shù)據(jù)需要更新。在直升飛機側(cè)面裝上可視的數(shù)字?jǐn)z像裝置，利用GPS對測點進(jìn)行定位，對特殊地區(qū)的攝像進(jìn)行拍攝，同時與對應(yīng)的GIS數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)據(jù)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(yīng)用于偏遠(yuǎn)、地形復(fù)雜、不易操作、成本高的區(qū)域，同時可避免遙感圖像受云層遮蓋。
三、數(shù)據(jù)融合在林業(yè)中的應(yīng)用展望
3.1在木材檢測中的應(yīng)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(jié)子等生長缺陷，這些缺陷極大地影響了木材及其制品的優(yōu)良特性，以及木材的使用率、強度、外觀質(zhì)量，并限制了其應(yīng)用領(lǐng)域。在傳統(tǒng)木制品生產(chǎn)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(biāo)準(zhǔn)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(yán)重影響了生產(chǎn)線的生產(chǎn)節(jié)拍。因此必須開發(fā)一種能夠?qū)Π宀碾p面缺陷進(jìn)行在線識別和自動剔除技術(shù)，以解決集成材加工中節(jié)子人工識別誤差大、難以實現(xiàn)雙面識別、剔除機械調(diào)整時間長等問題。
3.1.2單一傳感器在木材檢測中的應(yīng)用
對木材及人造板進(jìn)行無損檢測的方法很多，如超聲波、微波、射線、機械應(yīng)力、震動、沖擊應(yīng)力波、快速傅立葉變換分析等檢測方法。超聲技術(shù)在木材工業(yè)中的應(yīng)用研究主要集中在研究聲波與木材種類、木材結(jié)構(gòu)和性能之間的關(guān)系、木材結(jié)構(gòu)及缺陷分析、膠的固化過程分析等。
隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，人們也將視覺傳感器應(yīng)用于木材檢測中。新西蘭科學(xué)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(zhǔn)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(qū)分不同紙漿類型，測定木材纖維材料加固結(jié)合力，并動態(tài)地觀察木材纖維在材料中的結(jié)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(jīng)產(chǎn)業(yè)化，該軟件利用數(shù)碼相機或激光掃描儀采集板材的圖像，自動識別板材節(jié)子和缺陷的位置，控制板材的加工。該軟件還具有進(jìn)行原木三維模型真實再現(xiàn)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(shù)據(jù)。
美國林產(chǎn)品實驗室利用計算機視覺技術(shù)對木材刨花的尺寸大小進(jìn)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(xué)基于視覺傳感器進(jìn)行了定向刨花板內(nèi)刨花定向程度的檢測，從而可以通過調(diào)整定向鋪裝設(shè)備優(yōu)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(shù)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(zhì)量進(jìn)行分級，實現(xiàn)木材的優(yōu)化使用；在膠合板的生產(chǎn)過程中，利用計算機視覺技術(shù)在線實時檢測單板上的各種缺陷，實現(xiàn)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(jìn)行分等分級，實現(xiàn)自動化生產(chǎn)過程。Wengert等在綜合了大量的板材分類經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，建立了板材分級分類的計算機視覺專家系統(tǒng)。在國內(nèi)這方面的研究較少，王金滿等用計算機視覺技術(shù)對刨花板施膠效果進(jìn)行了定量分析。
X射線對木材及木質(zhì)復(fù)合材料的性能檢測已得到了廣泛的應(yīng)用，目前該技術(shù)主要應(yīng)用于對木材密度、含水率、纖維素相對結(jié)晶度和結(jié)晶區(qū)大小、纖維的化學(xué)結(jié)構(gòu)和性質(zhì)等進(jìn)行檢測，并對木材內(nèi)部的各種缺陷進(jìn)行檢測。
3.1.3數(shù)據(jù)融合在木材檢測中的應(yīng)用展望
單一傳感器在木材工業(yè)中已得到了一定程度的應(yīng)用，但各種單項技術(shù)在應(yīng)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(jié)子，有時會把木板上的臟物或油脂當(dāng)成節(jié)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(shù)只能檢測部分表面缺陷，而無法檢測到內(nèi)部缺陷；超聲、微波、核磁共振和X射線技術(shù)均能測量密度及內(nèi)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(tǒng)應(yīng)該集成各種傳感技術(shù)，才能準(zhǔn)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(shù)據(jù)融合技術(shù)的木材及木制品表面缺陷檢測，可以集成多個傳統(tǒng)單項技術(shù)，更可靠、準(zhǔn)確地實時檢測出木材表面的各種缺陷，為實現(xiàn)木材分級自動化、智能化奠定基礎(chǔ)，同時為集裁除鋸、自動調(diào)整、自動裁除節(jié)子等為一身的新型視頻識別集成材雙面節(jié)子數(shù)控自動剔除成套設(shè)備提供技術(shù)支持。
3.2在精確林業(yè)中的應(yīng)用
美國華盛頓大學(xué)研究人員開展了樹形自動分析、林業(yè)作業(yè)規(guī)劃等研究工作；Auburn大學(xué)的生物系統(tǒng)工程系和USDA南方林業(yè)實驗站與有關(guān)公司合作開展用GPS和其他傳感器研究林業(yè)機器系統(tǒng)的性能和生產(chǎn)效率。
目前單項的GPS、RS、GIS正從“自動化孤島”形式應(yīng)用于林業(yè)生產(chǎn)向集成技術(shù)轉(zhuǎn)變。林業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)作為一個多組分的復(fù)雜系統(tǒng)，是由能量流動、物質(zhì)循環(huán)、信息流動所推動的具有一定的結(jié)構(gòu)和功能的復(fù)合體，各組分間的關(guān)系和結(jié)合方式影響系統(tǒng)整體的結(jié)構(gòu)和功能。因此應(yīng)該在計算機集成系統(tǒng)框架下，有效地融合GPS、GIS、RS等數(shù)據(jù)，解決這些信息在空間和時間上的質(zhì)的差異及空間數(shù)據(jù)類型的多樣性，如地理統(tǒng)計數(shù)據(jù)、柵格數(shù)據(jù)、點數(shù)據(jù)等。利用智能DSS(決策支持系統(tǒng))以及VRT(可變量技術(shù))等，使林業(yè)生產(chǎn)成為一個高效、柔性和開放的體系，從而實現(xiàn)林業(yè)生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、開放性，建立基于信息流融合的精確林業(yè)系統(tǒng)。
南京林業(yè)大學(xué)提出了“精確林業(yè)工程系統(tǒng)”。研究包括精確林業(yè)工程系統(tǒng)的領(lǐng)域體系結(jié)構(gòu)、隨時空變化的數(shù)據(jù)采集處理與融合技術(shù)、精確控制林業(yè)生產(chǎn)的智能決策支持系統(tǒng)、可變量控制技術(shù)等，實現(xiàn)基于自然界生物及其所賴以生存的環(huán)境資源的時空變異性的客觀現(xiàn)實，以最小資源投入、最小環(huán)境危害和最大產(chǎn)出效益為目標(biāo)，建立關(guān)于林業(yè)管理系統(tǒng)戰(zhàn)略思想的精確林業(yè)微觀管理系統(tǒng)。
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【關(guān)鍵詞】環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)；分析；重要性
1.環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的特征及重要性
1.1環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的特征
環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)規(guī)定了每一次監(jiān)測獲得的數(shù)據(jù)的可使用范圍，超出該范圍得出的數(shù)據(jù)就被視為是不合格的。這是因為監(jiān)測數(shù)據(jù)是具有局限性的，這種局限性是為了保證監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可靠性。同時，對于監(jiān)測獲得的數(shù)據(jù)要求具有完整性，不應(yīng)該有缺失或是遺漏的現(xiàn)象。對于在規(guī)定范圍內(nèi)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)不僅具有代表性，還具備完整性，那么就達(dá)到監(jiān)測的目的了[1]。
1.2環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的重要性
環(huán)境監(jiān)測的重要性在于它能為環(huán)境的管理、規(guī)劃、評價等提供科學(xué)、有力的依據(jù)。出于對我國正處于經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展階段的考慮，我們對環(huán)境監(jiān)測應(yīng)給予更高的重視。一般來說，環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及分析能力的高低可以反映出一個監(jiān)測站工作能力，也體現(xiàn)了該監(jiān)測站在環(huán)境保護(hù)工作所處地位的高低。
2.對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的填制及整理要求
對于監(jiān)測獲取的相關(guān)圖標(biāo)和原始數(shù)據(jù)，要進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼砗蜌w類，以便后面的工作可以更加有利地開展與進(jìn)行。在填制監(jiān)測數(shù)據(jù)時就應(yīng)該選取標(biāo)準(zhǔn)的記錄表格，在填寫時要盡量的專業(yè)化、規(guī)范化，并且要保證書寫清晰、準(zhǔn)確。對于原始數(shù)據(jù)的檢查，要逐個地進(jìn)行、確認(rèn)，將那些不能真實地反映監(jiān)測情況的數(shù)據(jù)去掉。這樣做的目的是為了將數(shù)據(jù)整理得更有條理，更有實用性，減免不必要的反復(fù)檢查，影響工作效率的提高。同時，還有一個問題需要注意，那就是作為監(jiān)測數(shù)據(jù)確認(rèn)的負(fù)責(zé)人不可以直接參與監(jiān)測數(shù)據(jù)的采集工作[2]。
3.對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析
環(huán)境監(jiān)測是一種以環(huán)境作為對象，運用物理、化學(xué)和生物等技術(shù)手段，對污染物進(jìn)行定性、定量和系統(tǒng)的綜合分析，它是環(huán)境評價中的重要環(huán)節(jié)，貫穿環(huán)境影響評價的整個過程。
3.1利用統(tǒng)計規(guī)律進(jìn)行分析
環(huán)境監(jiān)測是以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)的，因此，這種分析方法經(jīng)常被監(jiān)測人員采用。這種分析方法包含了對環(huán)境要素的質(zhì)量進(jìn)行各種數(shù)學(xué)模式評價方法對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行解剖，利用它的內(nèi)在規(guī)律性進(jìn)行分析和利用，進(jìn)而得出相關(guān)的論斷。這種方法在環(huán)境規(guī)劃、環(huán)境調(diào)查和環(huán)境評價的工作中使用較多[3]。
3.2通過對污染源的監(jiān)測值來分析
監(jiān)測人員可以通過對污染源的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其實，對污染物的監(jiān)測對象不僅僅限于空氣、地下水、土壤等，還有一個人們經(jīng)常說的工業(yè)污染源。工業(yè)污染是有多種的，不同行業(yè)的工業(yè)就會有其不同的污染物產(chǎn)生。比如，對于化工行業(yè)來講，它排出的有機物含量種類就較多多，而金屬物質(zhì)相對就較少一些；金屬行業(yè)排出的污染物是有機物含量較少而金屬物質(zhì)含量較多等。如果在一個金屬行業(yè)排除的廢棄物中監(jiān)測得出的結(jié)果顯示是具有較多有機物的，那么對于這組監(jiān)測數(shù)據(jù)應(yīng)該重新考慮和分析，并從中找出原因。這也說明了一個問題，那就是監(jiān)測人員在日常的工作當(dāng)中要對管轄區(qū)內(nèi)的生產(chǎn)企業(yè)相關(guān)情況進(jìn)行了解，要根據(jù)不同的行業(yè)有針對性地選擇相應(yīng)的監(jiān)測項目來監(jiān)測這些污染企業(yè)，實行對他們的有效監(jiān)督[4]。
3.3根據(jù)事物之間的相關(guān)性原理進(jìn)行分析
這種分析法主要是基于事物本身具有的相互關(guān)系的原理來來進(jìn)行的。一般來說，兩個或者兩個以上的監(jiān)測數(shù)據(jù)之間往往會存在某一種的固定聯(lián)系，監(jiān)測人員可以根據(jù)這種固定的聯(lián)系去分析數(shù)據(jù)之間的相關(guān)聯(lián)系，也可以對單個已經(jīng)實行控制質(zhì)量措施的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，驗證是否正確。而對于一些例行的監(jiān)測數(shù)據(jù)，則可以得出較為直觀的判斷。比如,氟含量跟硬度之間的關(guān)系。由于F與Ca、Mg形成沉淀物得容積度比較小,所以,在中性和弱堿性的水溶液當(dāng)中,如果氟含量是在(mg/ L )級的,那么它的氟含量與Ca、Mg的含量就是呈顯負(fù)相關(guān)的現(xiàn)象,也就是說跟硬度值是負(fù)相關(guān)的。因此，在高氟區(qū)內(nèi)得出的水質(zhì)監(jiān)測結(jié)果顯示的硬度監(jiān)測值一般會比較低。如果獲得的氟含量較高,得出的硬度監(jiān)測值也很高,那么這類監(jiān)測數(shù)據(jù)就需要進(jìn)行重新分析[5]。
4.結(jié)語
隨著我國環(huán)境保護(hù)的不斷深入，監(jiān)測人員要在使用各種分析方法的同時不斷地去提嘗試新的分析方法，要在原來的基礎(chǔ)水平上更進(jìn)一步地提高自己的綜合分析能力，對提供的監(jiān)測數(shù)據(jù)要有一種精益求精的精神，爭取提供的數(shù)據(jù)更可靠更合理，業(yè)務(wù)技能不斷地有新的進(jìn)步。由于獲取的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)與區(qū)域的過去和現(xiàn)在都有密切的聯(lián)系，因此，監(jiān)測人員要對監(jiān)測區(qū)域的過去和現(xiàn)在的環(huán)境狀況都要進(jìn)行深入的了解和分析，在了解的基礎(chǔ)上展開全面的探討，這樣才可以保證獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)更全面，更有說服力，質(zhì)量更有保證。
參考文獻(xiàn)
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關(guān)鍵詞：家具設(shè)計；室內(nèi)裝修；色彩心理；藝術(shù)氛圍
中圖分類號：J05 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1005-5312（2012）36-0218-01
一、室內(nèi)陳設(shè)環(huán)境對藝術(shù)環(huán)境的塑造
室內(nèi)環(huán)境的主要布局之一是家具的選擇與陳設(shè)，這是室內(nèi)裝修一個重要的環(huán)節(jié)。通常而言，室內(nèi)陳設(shè)還包括許多重要的細(xì)節(jié)：如陳設(shè)的環(huán)境、裝飾的紋樣、器物的造型、飾品的表達(dá)以及色彩的搭配。每一個細(xì)小的環(huán)節(jié)，都決定了室內(nèi)環(huán)境的成敗。室內(nèi)陳設(shè)設(shè)計對于改善、優(yōu)化室內(nèi)環(huán)境起著非常重要的作用。具體體現(xiàn)在以下三個方面：
（一）創(chuàng)造溫馨和諧的室內(nèi)環(huán)境
在現(xiàn)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(nèi)空間，這些材料所表現(xiàn)出的生硬、冰冷的質(zhì)感，容易使人們對空間產(chǎn)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(gòu)成單調(diào)冷漠的空間形態(tài)，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(nèi)陳設(shè)以其絢麗的色彩、生動的形態(tài)、無限的趣味，給室內(nèi)空間帶來一派生機，有效地改善了室內(nèi)的空間形態(tài)，柔化了空間感覺，沖淡了工業(yè)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(diào)的書架。這樣簡單的室內(nèi)陳設(shè)未免太過單調(diào)，也容易讓人產(chǎn)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(dāng)?shù)拇┎逡恍┕旁姽女?、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(fēng)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(shù)氛圍的目的。
（二）突出室內(nèi)空間風(fēng)格，營造宜居人文環(huán)境
室內(nèi)空間有各種不同的風(fēng)格，陳設(shè)品的合理選擇與陳設(shè)，對于室內(nèi)空間風(fēng)格的形成具有十分重要的影響。因為陳設(shè)品的造型、色彩、質(zhì)感等都具有明顯的風(fēng)格特征，能夠突出和強調(diào)室內(nèi)空間的風(fēng)格。一般而言，一個居家環(huán)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(huán)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(dāng)，令大大的一片空間顯得突兀而又缺乏生機。鑒于此，鄙人認(rèn)為，家庭的氛圍應(yīng)該是溫馨與融洽的，因此，電視幕墻的色彩應(yīng)該以暖色調(diào)為基礎(chǔ)，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(yīng)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(chǎn)生和諧的美感。
客廳中酒柜占據(jù)十分顯眼的位置，酒柜的飾品搭配不當(dāng)，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(yīng)當(dāng)以白酒為尊，而如果是崇尚西歐北美風(fēng)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(xiàn)我們國家厚重的歷史文化氣息，而西歐北美文化風(fēng)情，則要以浪漫鮮活為綱，彰顯小資與舒適風(fēng)格。
（三）體現(xiàn)室內(nèi)環(huán)境的地域特色，彰顯不同地域的風(fēng)土人情
現(xiàn)在許多陳設(shè)品的內(nèi)容、形式、風(fēng)格都體現(xiàn)了地域文化的特征。因此，我們在進(jìn)行室內(nèi)設(shè)計時，不但要通盤考慮整體的環(huán)境與藝術(shù)氛圍的塑造，還需要表現(xiàn)出特定的地方特色時。這主要通過陳設(shè)設(shè)計來滿足特定地域文化的生活形態(tài)。
例如現(xiàn)在的江南風(fēng)格就很受大眾的歡迎，許多的家居設(shè)計就在這個方面進(jìn)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(xiàn)自身的地域特色。江南風(fēng)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(chǎn)開發(fā)商的炒作。就家居宜人環(huán)境來說，江南的溫婉婉約的風(fēng)格的確是藝術(shù)氛圍濃厚的一種體現(xiàn)，紅木家居的陳設(shè)，綠色盆栽的襯托以及陽臺櫥窗的別致都別具一般風(fēng)情。因此，打造宜人宜居環(huán)境要根據(jù)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(yǎng)在家庭的環(huán)境中得以很好的體現(xiàn)。
二、結(jié)論
本文從家具設(shè)計和陳設(shè)，以及室內(nèi)裝修飾品對家居環(huán)境的影響入手，分析了藝術(shù)氛圍的營造需要的藝術(shù)思維與眼光，最后重點解析了室內(nèi)陳設(shè)環(huán)境以及不同地域文化特色對藝術(shù)環(huán)境的營造的重要作用，肯定了藝術(shù)與生活相互融合的主題。
參考文獻(xiàn)：
[1]龔靜芳.淺談室內(nèi)裝飾環(huán)境的藝術(shù)氛圍營造與陳設(shè)布置[M].環(huán)境藝術(shù).
[2]李樹森.談裝飾繪畫與室內(nèi)空間的關(guān)系[M].美術(shù)大觀，2008（4）.
【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘 經(jīng)濟(jì)分析 推理 預(yù)測 軟件
一、數(shù)據(jù)挖掘及其作用
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)，又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database，KDD)，是指從大量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、人工智能、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、信息科學(xué)等，是一個新興的多學(xué)科交叉應(yīng)用領(lǐng)域[1]。簡單地說，數(shù)據(jù)挖掘就是把存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量的數(shù)據(jù)中“挖掘”或“找到”有趣知識的過程。近年來，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注，其主要原因是存在大量數(shù)據(jù)，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(yīng)用，包括行業(yè)監(jiān)管、商務(wù)管理、生產(chǎn)控制、市場分析、工程設(shè)計和科學(xué)探索等。
有一個“尿布與啤酒”的故事，可以用來說明數(shù)據(jù)挖掘的作用。沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫里集中了其各門店的詳細(xì)原始交易數(shù)據(jù)。沃爾瑪在這些原始交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。一個意外的發(fā)現(xiàn)是：跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經(jīng)過大量實際調(diào)查和分析，發(fā)現(xiàn)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(jìn)了銷售。按常規(guī)思維，尿布與啤酒風(fēng)馬牛不相及，若不是借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法對大量交易數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在這一有價值的規(guī)律的。那么，怎么樣來挖掘數(shù)據(jù)呢？
二、常用的數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用舉例
挖掘數(shù)據(jù)，簡單來說就是要通過讀活數(shù)據(jù)（傳統(tǒng)方法）、知識運用（推理方法）、大海撈針（篩選方法）、專業(yè)軟件（技術(shù)方法）等方法或手段，挖掘出有用數(shù)據(jù)。
（一）讀活數(shù)據(jù)――傳統(tǒng)方法
通過閱讀政策、理論和報表數(shù)據(jù)，運用政策傳導(dǎo)和理論根據(jù)，去挖掘數(shù)據(jù)背后的真實狀況。在閱讀的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步計算比較基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的增加值、增長率和標(biāo)準(zhǔn)值等變化規(guī)律，及時發(fā)現(xiàn)各指標(biāo)在運行過程中發(fā)生的突變情況。在閱讀、比較的基礎(chǔ)上進(jìn)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(xù)4次下調(diào)基準(zhǔn)利率，假設(shè)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(dāng)基準(zhǔn)利率下調(diào)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(rèn)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(jié)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(jīng)濟(jì)理論知識來實證當(dāng)前社會經(jīng)濟(jì)的情況或預(yù)測世界經(jīng)濟(jì)可能會出現(xiàn)的情況。
分析實例二，用奧肯定律來分析我國的GDP和失業(yè)率之間的關(guān)系：薩繆爾森和諾德豪斯合著的《經(jīng)濟(jì)學(xué)》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(yè)率上升1個百分點，公式表示為：失業(yè)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(nèi)生產(chǎn)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(jù)奧肯定律來推測，失業(yè)率應(yīng)上升0.45個百分點，達(dá)到4.65%。
分析實例三，GDP與固定資產(chǎn)投資的關(guān)系：通過用加速模型對中國1978～1997年數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗，從而推斷出那些以有效需求不足為假設(shè)前提的模型不能解釋中國的現(xiàn)實。其次，以供不應(yīng)求為特征的存量調(diào)整模型能較好地解釋中國固定資產(chǎn)投資的決定因素。在正常年份，實際國內(nèi)生產(chǎn)總值增長1%，合理的實際固定資產(chǎn)投資應(yīng)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(guān)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(yīng)的投資增速應(yīng)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(dāng)年投放12.37億元左右。
分析實例四，金融危機與菜農(nóng)的關(guān)系：美國金融危機后?圯中國涉外企業(yè)十分困難，大多處于關(guān)停狀態(tài)?圯大量農(nóng)民工返鄉(xiāng)?圯返鄉(xiāng)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(nóng)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(nóng)的蔬菜賣不出去?圯河南菜農(nóng)生產(chǎn)過剩。事實上，根據(jù)國新辦于2009年2月2日上午10時舉行新聞背景吹風(fēng)會，離開本鄉(xiāng)鎮(zhèn)外出就業(yè)的農(nóng)民工的總量大概是1.3億人，大約有15.3%的農(nóng)民工因全球金融危機而失去了工作，或者沒找到工作。據(jù)此推算，全國大約有2000萬農(nóng)民工失去工作，或者還沒有找到工作而返鄉(xiāng)了。假設(shè)每個農(nóng)民工日均消費1市斤蔬菜，返鄉(xiāng)農(nóng)民工有2000萬，就意味著菜農(nóng)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(shù)據(jù)中篩選出需要的信息。
分析實例五，異地貸款統(tǒng)計：在《銀行業(yè)非現(xiàn)場監(jiān)管信息系統(tǒng)》中，沒有對異地貸款信息專門統(tǒng)計，給異地貸款風(fēng)險監(jiān)管帶來難度，可是，銀行業(yè)《風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)》給我們提供了豐富的客戶信息資源?！讹L(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)》中包含了哪個銀行在什么地方對哪個企業(yè)授信多少、發(fā)放貸款多少，以及現(xiàn)在貸款的質(zhì)量怎么樣等48項信息。當(dāng)銀行與企業(yè)不在同一個地方時，貸款就衍變?yōu)楫惖刭J款，考察全省匯總數(shù)據(jù)，我們很快發(fā)現(xiàn)，可以用篩選方法，將異地貸款統(tǒng)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(qū)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(gòu)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(yè)軟件――技術(shù)方法
通過《銀行業(yè)非現(xiàn)場監(jiān)管信息系統(tǒng)》的查詢方法和分析模型，進(jìn)行“時間序列分析”和“同質(zhì)同類比較分析”，可以挖掘出更多有用的監(jiān)管信息；通過Excel中強大的函數(shù)庫，可以獲得更多的統(tǒng)計分析結(jié)果；通過《馬克威分析系統(tǒng)》等專業(yè)分析軟件，可以從海量信息和數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律和知識，建立起概念模型，為決策者提供科學(xué)的決策依據(jù)。
分析實例六，2009年全國貸款總額預(yù)測：根據(jù)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(yù)測出2010年貸款總量。如表二所示：
表二 金融機構(gòu)人民幣信貸收支表（單位：億元）
表中用回歸分析預(yù)測函數(shù)FORECAST預(yù)測了2010年的全年貸款總量將達(dá)到47.9萬億元，F(xiàn)ORECAST(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(yīng)的自變量。在本例中，函數(shù)表達(dá)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(fā)現(xiàn)，決定系統(tǒng)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(fā)生變化，企業(yè)更加依賴銀行貸款等因素，貸款余額將遠(yuǎn)不止45萬億元，事實上，2010末貸款余額達(dá)到了50.9萬億元，這說明這個回歸分析預(yù)測函數(shù)準(zhǔn)確率還是很高的。
參考文獻(xiàn)
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