大數據分析方案精選(九篇)
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第1篇：大數據分析方案范文
關鍵詞：大壩 安全監測 數據 分析
中圖分類號：P2 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2012）12（b）-0053-02
1 大壩安全監測的意義
大壩所具有的潛在安全問題既是一個復雜的技術問題，也是一個日益突出的公共安全問題，因此，我國對大壩安全越來越重視。隨著壩工理論和技術的不斷發展與完善，為了更好地實現水資源的進一步開發利用，我國的大壩建設正向著更高更大方向發展，如三峽重力壩、小灣拱壩（最大壩高294.5 m）、拉西瓦拱壩（最大壩高250 m）、溪洛渡拱壩（最大壩高285.5 m）等，這些工程的建設將為我國的經濟發展做出巨大貢獻，也將推動我國的壩工理論和技術水平上升到一個新的高度。但是，這些工程一旦失事，將是不可想象的毀滅性災難，因此，大壩安全問題就顯得日益突出和重要。保證大壩安全的措施可分為工程措施和非工程措施兩種，兩者相互依存，缺一不可。
回顧大壩安全監測的發展歷史，最早可追溯到19世紀90年代，1891年德國的挨施巴赫重力壩開展了大壩位移觀測，隨后于1903年美國新澤西州Boont。n重力壩開展了溫度觀測，1908年澳大利亞新南威爾士州巴倫杰克溪薄拱壩開展了變形觀測，1925年美國愛達荷州亞美尼加一佛爾茲壩開展了揚壓力觀測，1826年美國墾務局在Stevenson一creek試驗拱壩上開展了應力及應變觀測，這是最早開展安全監測的幾個實例。我國從20世紀50年代開始進行安全監測工作，大壩安全監測的作用是逐漸被人們認識的，趙志仁將大壩安全監測的發展歷程劃分為以下3個階段。
（1）1891年至1964年，原型觀測階段，原型觀測的主要目的是研究大壩設計計算方法，檢驗設計，改進壩工理論。（2）1964年至1985年，由原型觀測向安全監測的過度階段，接連發生的大壩失事，讓人們逐漸認識到大壩安全的重要性，逐步把保證大壩安全運行作為主要目的。（3）1985年至今，安全監測階段，此階段，大壩安全監測已經成為人們的共識，隨著監測儀器、監測技術和資料分析方法的不斷進步、發展與完善，將逐步實現大壩的安全監控。
2 大壩安全監測數據分析概述
大壩安全監測取得的大量數據為評價大壩運行狀態提供了基礎，但是，原始觀測數據往往不能直觀清晰地展示大壩性態，需要對觀測數據進行分辨、解析、提煉和概括，從繁多的觀測資料中找出關鍵問題，深刻地揭示規律并作出判斷，這就需要進行監測數據分析。
2.1 監測數據分析的意義
大壩監測數據分析可以從原始數據中提取包含的信息，為大壩的建設和運行管理提供有價值的科學依據。大量工程實踐表明：大壩監測數據中蘊藏了豐富的反映壩體結構性態的信息，做好觀測資料分析工作既有工程應用價值又有科學研究意義。大壩安全監測數據分析的意義表現在如下幾方面：（1）原始觀測數據本身既包含著大壩實際運行狀態的信息，又帶有觀測誤差及外界隨機因素所造成的干擾。必須經過誤差分析及干擾辨析，才能揭示出真實的信息。（2）觀測值是影響壩體狀態的多種內外因素交織在一起的綜合效應，也必須對測值作分解和剖析，將影響因素加以分解，找出主要因素及各個因素的影響程度。（3）只有將多測點的多測次的多種觀測量放在一起綜合考察，相互補充和驗證，才能全面了解測值在空間分布上和時間發展上的相互聯系，了解大壩的變化過程和發展趨勢，發現變動特殊的部位和薄弱環節。（4）為了對大壩監測數據作出合理的物理解釋，為了預測大壩未來的變化趨勢，也都離不開監測數據分析工作。因此，大壩監測資料分析是實現大壩安全監測最終目的的一個重要環節。
2.2 監測數據分析的內容
監測資料分析的內容通常包括：認識規律、查找問題、預測變化、判斷安全。
（1）認識規律：分析測值的發展過程以了解其隨時間而變化的情況，如周期性、趨勢、變化類型、發展速度、變動幅度等；分析測值的空間分布以了解它在不同部位的特點和差異，掌握它的分布特點及代表性測點的位置；分析測值的影響因素以了解各種外界條件及內部因素對所測物理量的作用程度、主次關系。通過這些分析，掌握壩的運行狀況，認識壩的各個部位上各種測值的變化規律。（2）查找問題：對監測變量在發展過程和分布關系上發現的特殊或突出測值，聯系荷載條件及結構因素進行考查，了解其是否符合正常變化規律或是否在正常變化范圍之內，分析原因，找出問題。（3）預測變化：根據所掌握的規律，預測未來一定條件下測值的變化范圍或取值；對于發現的問題，估計其發展趨勢、變化速度和可能后果。（4）判斷安全：基于對測值的分析，判斷過去一段時期內壩的運行狀態是否安全并對今后可能出現的最不利條件組合下壩的安全作出預先判斷。
一般來講，大壩監測資料分析可分為正分析和反演分析兩個方面。正分析是指由實測資料建立原型物理觀測量的數學模型，并應用這些模型監控大壩的運行。反演分析是仿效系統識別的思想，以正分析成果為依據，通過相應的理論分析，反求大壩材料的物理力學參數和項源（如壩體混凝土溫度、拱壩實際梁荷載等）。吳中如院士提到通過大壩監測資料分析可以實現反饋設計，即“綜合原型觀測資料正分析和反演分析的成果，通過理論分析計算或歸納總結，從中尋找某些規律和信息，及時反饋到設計、施工和運行中去，從而達到優化設計、施工和運行的目的，并補充和完善現行水工設計和施工規范”。綜上所述，大壩監測資料正分析中數學模型的研究與應用是實現大壩安全監測及資料分析的目的和意義的基礎與根本。
3 監測數據分析方法
大壩安全監測數據分析涉及到多學科交叉的許多方法和理論，目前，常用的大壩監測數據分析方法主要有如下幾種：多元回歸分析、時間序列分析、灰色理論分析、頻譜分析、Kalman濾波法、有限元法、人工神經網絡法、小波分析法、系統論方法等等。（圖1）
3.1 多元回歸分析
多元回歸分析方法是大壩監測數據分析中應用最為廣泛的方法之一，最常用的方法就是逐步回歸分析方法，基于該方法的回歸統計模型廣泛應用于各類監測變量的分析建模工作。以大壩變形監測的分析為例，取變形（如各種位移值）為因變量（又稱效應量），取環境量（如水壓、溫度等）為自變量（又稱影響因子），根據數理統計理論建立多元線性回歸模型，用逐步回歸分析方法就可以得到效應量與環境量之間的函數模型，然后就可以進行變形的物理解釋和預報。由于它是一種統計分析方法，需要因變量和自變量具有較長且一致性較好的觀測值序列。如果回歸模型的環境變量之間存在多重共線性，可能會引起回歸模型參數估計的不正確；如果觀測數據序列長度不足且數據中所含隨機噪聲偏大，則可能會引起回歸模型的過擬合現象，而破壞模型的穩健性。
在回歸分析法中，當環境量之間相關性較大時，可采用主成分分析或嶺回歸分析，為了解決和改善回歸模型中因子多重相關性和欠擬合問題，則可采用偏回歸模型，該模型具有多元線性回歸、相關分析和主成分分析的性能，在某些情況下甚至優于常用的逐步線性回歸模型，例如王小軍、楊杰、鄧念武等在應用偏回歸模型進行大壩監測數據分析時，還采用遺傳算法進行模型的參數估計，取得了較好的效果。
3.2 時間序列分析
大壩安全監測過程中，各監測變量的實測數據自然組成了一個離散隨機時間序列，因此，可以用時間序列分析理論與方法建立模型。一般認為時間序列分析方法是一種動態數據的參數化時域分析方法，它通過對動態數據進行模型階次和參數估計建立相應的數學模型，以了解這些數據的內在結構和特性，從而對數據變化趨勢做出判斷和預測，具有良好的短期預測效果。進行時間序列分析時一般要求數據為平穩隨機過程，否則，需要進行協整分析，對數據進行差分處理，或者采用誤差修正模型。例如，徐培亮利用時間序列分析方法，對大壩變形觀測資料進行分析建模得到一個AR（2）模型，并對大壩變形進行了預報，結果表明具有良好的預測精度。涂克楠、張利、鄭簫等也利用時間序列對大壩監測數據進行分析，有效地提高了模型對實測數據的擬合能力和預測能力。
3.3 灰色理論分析
當觀測數據的樣本數不多時，不能滿足時間序列分析或者回歸分析模型對于數據長度的要求，此時，可采用灰色系統理論建模。該理論于20世紀80年代由鄧聚龍首次提出，該方法通過將原始數列利用累加生成法變換為生成數列，從而減弱數據序列的隨機性，增強規律性。例如，在大壩變形監測數據分析時，也可以大壩變形的灰微分方程來提取趨勢項后建立組合模型。一般時間序列分析都是針對單測點的數據序列，如果考慮各測點之間的相關性而進行多測點的關聯分析，有可能會取得更好的效果。1991年，熊支榮等人詳述了灰色系統理論在水工觀測資料分析中的應用情況，并對其應用時的檢驗標準等問題進行了探討。同年，劉觀標利用灰色系統模型對某重力壩的實測應力分析證明了灰色模型具有理論合理、嚴謹、成果精度較高的特點。
3.4 頻譜分析
大壩監測數據的處理和分析主要在時域內進行，利用Fourier變換將監測數據序列由時域信號轉換為頻域信號進行分析，通過計算各諧波頻率的振幅，最大振幅所對應的主頻可以揭示監測量的變化周期，這樣，有時在時域內看不清的數據信息在頻域內可以很容易看清楚。例如，將測點的變形量作為輸出，相關的環境因子作為輸入，通過估計相干函數、頻率響應函數和響應譜函數，就可以通過分析輸入輸出之間的相關性進行變形的物理解釋，確定輸入的貢獻和影響變形的主要因子。將大壩監測數據由時域信號轉換到頻域信號進行分析的研究應用并不多，主要是由于該方法在應用時要求樣本數量要足夠多，而且要求數據是平穩的，系統是線性的，頻譜分析從整個頻域上對信號進行考慮，局部化性能差。
參考文獻
第2篇：大數據分析方案范文
關鍵詞:大數據;金融投資;大數據分析技術
大數據分析技術其實就是一種現代化信息處理技術，目前它被應用于各行各業中，并且發揮著無可取代的重要作用，特別是為企業在金融投資活動中提供了保障，很大程度上減少了企業的金融投資風險?？偟膩碚f，大數據分析技術催生了新的運營管理模式，提高了企業的收益，增強了企業競爭力。本文將具體從大數據時代背景、金融投資中應用大數據技術的重要性以及金融投資風險管理中大數據分析技術的應用方面進行研究。
一、大數據挖掘與數據分析
(一)大數據時代背景當今社會是信息化時代、大數據時代，盡管與發達國家相比，我國大數據技術發展較晚，還不夠十分成熟完善，但是我國目前的大數據技術還是很好地促進了我國各行各業發展，為市場開拓提供了極大的便利，還促進了傳統運營管理模式的更新，增加企業盈利。同時，大數據技術的發展使用還給消費者帶來了諸多新的體驗。比如，大數據技術促進了產品質量的改進提高，為消費者提供了更優質的服務。反過來，利用大數據技術分析數據，可以幫助企業更清楚市場行情、預估市場變化，有利于企業更好地應對市場變化，為企業發展提供保障。
(二)金融投資中應用大數據技術的重要性當今經濟環境變幻莫測，經濟一體化也加劇了金融危機帶來的危害，因此，企業在金融投資者面對的問題也越來越多、越來越復雜。而很多企業都缺乏投資風險管控經驗，不具備及時應對金融投資風險的能力。這種情況下，大數據的應用能夠很好幫助企業降低金融投資風險，切實提高企業經濟效益。相關研究數據表明，互聯網、電信和金融行業是使用大數據技術最廣泛的行業。具體來說，在金融行業里使用大數據技術預測分析金融投資風險，幫助企業制定科學的應對方法，能夠從源頭幫助企業提高應對風險的能力。現在很多企業在經營上是相互依賴的關系，這就加劇了金融風險，而大數據技術可以促進信息共享，降低他們之間存在的風險，幫助每個參與的企業提高經濟效益。還有很多企業由于在向現代化經營模式改革，面臨著眾多信息，通過應用大數據技術來分析收集的數據信息可以更加準確地預估企業可能遇到的風險，從而幫助企業實現高質量管理。因此，在金融投資中應用大數據技術很有必要性。
二、金融投資風險管理中大數據分析技術的應用
(一)大數據分析技術在銀行行業的應用在信息化時代環境下，大數據的使用可以幫助企業進行風險預估，有利于保障企業發展。筆者將具體從大數據分析技術在銀行業的應用來說明金融投資風險管理中大數據分析技術的應用情況。我們要廣泛收集風險數據，再通過使用大數據分析技術幫助銀行分析、整理各種數據，使銀行對風險進行預估，進而研究后續金融投資風險發生概率，這樣可以制定專門的應對方案，采取切實有效的解決措施。在貸款業務方面，大數據分析技術可以保障銀行的利益。多家銀行可以實現合作，共享數據信息，建立數據共享平臺，利用大數據分析技術共同建立應對風險的高質量方案，幫助銀行對金融投資風險進行實時監測。大數據分析技術還可以使銀行對客戶數據進行整理和分析，對客戶資金到賬等有關信息進行系統、合理管理，這樣不僅有利于銀行相關業務的開展，還可以保障客戶資金的安全，既提高了銀行在客戶心目中的信譽，又能在很大程度上降低客戶資金安全風險。因此，在銀行行業應用大數據分析技術，對銀行自身和客戶都有積極意義。在使用大數據分析技術處理客戶信息數據時，會涉及云計算的應用，該技術可以提高銀行數據平臺性能，為銀行提供專門的信息擬訂方案，可以更加有效地處理數據信息，最大化地發揮大數據分析技術在銀行行業的應用。大數據分析技術可以幫助銀行在短時間內對銀行內的數據進行分類識別，并且準確分析海量數據。面對銀行業務信息，大數據分析技術甚至可以具體研究每一筆業務數據，既幫助減少銀行金融投資管理，又最大限度地保障個人客戶的資金安全。
(二)數據挖掘技術在保險行業的應用大數據分析技術不僅為各行各業工作帶來了便利，還為之提供了高質量的保障。數據挖掘技術是大數據分析技術中比較常用的技術，特別是在保險行業，數據挖掘技術應用效果顯著，有效降低保險行業的金融投資風險。盡管數據挖掘技術的應用流程相對煩瑣，但它被應用于保險行業的諸多業務環節中，并且發揮著重要影響作用。最主要的是數據挖掘技術可以幫助保險公司分析數據，進而挖掘發現具有潛在價值的信息數據，而這些信息數據就是各個保險公司的重要業務來源。因此，保險公司的業務發展很大程度上依賴于數據挖掘技術的應用。在保險行業中使用數據挖掘技術要對明確客戶的價值。保險公司得以運營的根本就是客戶的存在，而客戶的價值就直接影響著保險公司業務的后續進行。利用數據挖掘技術對客戶信息進行分析，對其潛在價值進行挖掘，從而對客戶的價值進行模型建立，后面保險公司可以根據這個模型為客戶制定專門的方案，提高針對客戶的服務質量，既保證了保險公司的客戶來源，也滿足了客戶自身的需求。利用數據挖掘技術，保險公司可以全面地收集客戶、市場信息，并仔細分析客戶數據，并擁有自己的數據庫，在數據庫的基礎上研究客戶的需求，既能抓住客戶的心，還能避免開展不必要的業務，節約公司資源?？偠灾?，數據挖掘技術在保險行業的應用既有利于降低保險金融投資風險，還保障了客戶的服務體驗與質量。
第3篇：大數據分析方案范文
提出“五級”轉型戰略
盡管當前很多企業都在積極采用大數據分析技術和解決方案來變革業務模式，提升企業的核心競爭力，但是很多企業都對自身的大數據項目并不滿意。全球領先的基準研究和咨詢機構Ventana Research的研究@示，79%的企業用戶不具備運用高級分析技術的必備技能。
姜欣介紹，今年Teradata通過《經濟學人》雜志在全球所做的一個調研結果顯示，在大數據利用方面，企業主要存在以下三方面問題：第一，數據整合問題，57%的被訪企業認為難以獲取重要的業務數據；第二，數據應用問題，42%的受訪企業認為數據過于繁雜，應用不夠友好；第三，數據治理問題，75%的受訪企業為因異構數據而浪費時間感到困擾。
“我們目前推出的解決方案和技術，就是為了解決以上三方面問題。”姜欣介紹說，為此Teradata提出了五級轉型戰略：
其一，堅定地走一體化數據分析平臺的道路，不斷完善一系列平臺產品，其中包括最近推出的Teradata IntelliFlex數據倉庫架構和Teradata Aster大數據探索平臺
其二，全面向云轉型，支持私有云、公有云和托管云等多種部署方式，并在這種云生態下提供咨詢和開發部署服務。
其三，打造分析生態系統，將統一數據架構（UDA），以及Unity、QueryGrid和Listener等工具整合起來，形成一個大數據生態，并在這個生態下提供咨詢和實施服務。
其四，從完全技術中立的角度為客戶提供大數據咨詢服務，如大數據戰略規劃服務、敏捷開發咨詢服務、數據建模服務。
其五，堅持客戶至上而非產品至上，用多元化的產品全面滿足客戶需求，幫助客戶挖據數據價值。
由此可見，Teradata在大數據領域，除了不斷完善產品和技術以外，還不斷強化咨詢服務能力。
推出無邊界分析功能
作為Teradata多年的老客戶，瑞典最大的工業企業集團沃爾沃汽車公司從2006年開始建立數據分析平臺。一直以來，沃爾沃汽車公司面臨的一個問題，就是數據散布在超過30個系統中。公司的整合數據存儲庫和數據模型中，除了有客戶、經銷商、車輛與車輛配置信息、質保和故障診斷等數據外，還有很多外部數據。這些數據有結構化數據，也有非結構化數據。
沃爾沃汽車公司亟須一個彈性好、敏捷性高的平臺來處理所有這些數據。為此，沃爾沃汽車公司部署了Teradata統一數據架構，將所有需要處理的數據全部整合起來進行處理，從而解決數據孤島和數據治理混亂問題。在部署了Teradata統一數據架構后，沃爾沃汽車公司構建了全球統一的敏捷的數據驅動環境，從而可以借助可靠的數據分析結果降低運營成本，提高盈利能力和客戶滿意度；形成基于事實的決策機制和文化，使得公司更加開放和透明；有效支撐“數據創客”活動，員工和合作伙伴可以基于數據平臺開發數據產品。
沃爾沃汽車公司成功應用Teradata統一數據架構的案例，是Teradata新推出的無邊界分析功能的一個應用典范。據悉，Teradata無邊界分析打破了過去在進行數據分析時單一系統、單一技術分析的界限，突破時間、地點，以及所需數據和平臺的限制，幫助企業高效完成數據分析工作。
Teradata無邊界分析功能通過最新版本的Teradata QueryGrid軟件和可以自動協調多系統Teradata環境的Teradata Unity軟件來實現。其中，Teradata Unity軟件具有高可用性特點和工作負載分配功能，從而確保用戶在權限范圍內可隨時訪問相關數據和分析。全新升級的Teradata Unity具有強大的跨系統功能，可進一步消除分析環境界限。
電子專業制造服務公司偉創力公司數據與分析團隊主管森迪爾（Sendil Thangavelu）認為，采用多個分析引擎來分析來自多個數據存儲庫的數據以獲得更全面、可視化的分析結果，將成為企業強化競爭優勢的重要因素?！拔覀兊腡eradata數據管理環境已經非常卓越，但我們一直還在尋找解決方案來提高我們的能力。Teradata的無邊界分析概念與我們的企業發展方向不謀而合?！鄙蠣栄a充說。
推出快速分析咨詢服務
姜欣告訴記者，2015年年底，Teradata總結出了在新形勢下具有較強競爭力的新型企業――技術感知型企業。技術感知型企業應具有敏捷平臺、行為分析、協同思維、自助應用和自動決策五大核心能力。
姜欣表示，技術感知型企業對內能夠提供數據洞察能力，實現數據驅動流程，提升運營的ROI；對外可以整合數據價值，創新數據盈利模式，實現信息運營。
但是，成為技術感知型企業并不容易。為了幫助客戶更加順利、快速地成為技術感知型企業，Teradata還推出了Teradata RACE（快速分析咨詢服務）和Teradata業務價值框架。據介紹，RACE是一套敏捷、技術中立的方法論，能夠幫助客戶在正式投資前了解分析解決方案的潛在業務價值。不僅如此，借助豐富的行業經驗和專業的數據分析技術，Teradata還可以幫助客戶將項目實施所需時間從數月縮短至6～10周。
據悉，作為Teradata RACE服務的核心，Teradata業務價值框架是Teradata從數千次與客戶成功合作中積累的豐富經驗的結晶。該框架通過發現切實有用的分析解決方案，幫助客戶更快地從分析和數據技術投資中獲取回報。
值得一提的是，隨著物聯網傳感器數據等新型數據源的不斷出現，新分析技術的不斷涌現，用戶部署和應用分析解決方案的難度越來越大。但依托適用Teradata業務價值框架詳盡的可視化信息，接受RACE服務的客戶可以在實施分析解決方案時，掌握清晰的路線圖，了解該項目在何時、以怎樣的方式帶來投資回報。
姜欣介紹，RACE方法包含三個主要階段：
第一階段，溝通（Align）。Teradata的分析業務咨詢顧問以業務價值框架作為出發點，幫助客戶發現最具潛在價值的業務案例，并對準該業務案例開展工作，確認支持該使用案例關鍵數據資產的可用性。
第二階段，創建（Create）。Teradata的數據科學家為選中的業務案例載入并準備數據，開發新分析模型或調整既有模型。本階段數據科學家會與業務發起人對方案進行多次快速迭代，以確保分析結果能帶來預期業務效果。
第三階段，評估（Evaluate）。Teradata的分析業務咨詢顧問分析結果，評估部署分析使用案例的潛在投資回報率，并為客戶設計、部署方案。
Ventana Research高級副總裁兼研究主管大衛（David Menninger）指出，企業對數據分析項目不滿的主要原因是相關技能短缺，而Teradata的業務價值框架將為企業提供所需技能和最佳實踐案例，幫助企業獲得豐碩的成果和可觀的投資回報。
第4篇：大數據分析方案范文
①大數據分析
②大數據可視化
③BI商業智能分析
④大數據檢索
⑤產品大數據分析
⑥大數據預測、咨詢
⑦大數據服務支撐平臺
⑧機器學習技術
“大數據分析、可視化及BI領域——
雖然這三個領域在功能及應用范圍上各有千秋，但實質上可以說是相輔相成：通過大數據的基礎分析工具，研究人員可以獲得數據內部的邏輯及結果表現，但通常這些結果過于復雜并缺乏合理的表達形式，使數據科學家及企業的管理者無法快速領會并對經營活動進行調整。
因此大數據的可視化方案應運而生，多數可視化方案都作為數據分析工具的延伸而存在，但也有少部分公司另辟蹊徑，采用非傳統方式將數據的可視化更加貼近需求。BI則是大數據分析和可視化與業務場景的結合，作為企業內部管理工具，使企業的價值有了極大的增長，成為了大數據應用領域重要的一環。
{ 1 }大數據分析領域，在朝向易用、簡單化發展
大部分大數據分析企業的現狀，可以說是將數據的分析、可視化及數據的采集、治理、集成進行了一體化，以大數據的分析平臺形式存在。例如Fractal Analytics除了具備數據分析功能外，還提供自動化數據清理及驗證服務，能夠返回標準化的結構化數據；Voyager Labs則能夠實時采集、分析遍布世界各地的數十億個數據點，幫助用戶進行預測。
上述典型公司主要面向大型企業進行定制化全流程服務，客單價有時高達千萬美元級別，例如Fractal Analytics的客戶就包括飛利浦、金佰利等大型公司，其高昂的價格及服務令小型企業望塵莫及。
但隨著大數據技術的逐漸普及，SaaS化的大數據分析服務將是一個明確的發展方向，而其使用門檻也將大幅降低，從而將大數據分析的能力逐步賦予給中小企業，以真正的實現其基礎資源的價值。同時確保企業數據安全的數據脫敏、數據保護市場也會隨著SaaS化的到來而逐步拓展出新的市場空間。
目前大數據技術簡化、低成本、易用的趨勢已經在部分公司的產品策略上有所體現，例如大數據分析公司Domino的產品讓數據科學家只需專注于自己的分析工作，而不用關注軟硬件基礎設施的建立及維護，Datameer更進一步開發出的產品屏蔽了復雜的大數據分析底層技術，通過類似電子表格的可視化數據分析用戶界面，讓企業的員工能夠快速上手使用，RapidMiner Studio可零代碼操作客戶端，實現機器學習、數據挖掘、文本挖掘、預測性分析等功能。
在大數據分析能力普及的同時，提升數據分析性能、優化數據分析結果的技術研發也在快速進展中。例如SigOpt通過自主開發的貝葉斯優化(Bayesian Optimization)算法來調整模型的參數，獲得了比常見的網格搜索(grid searching technique)解決方案更快、更穩定、更易于使用的結果，目前SigOpt的產品不僅可以讓用戶測試不同變量，還能夠提供下一步的測試建議，以幫助用戶持續優化改善數據分析結果。
令人感到欣喜的是，在大數據分析領域還存在著一些顛覆了傳統數據分析理論，采用獨特方式方法進行數據分析的公司。這類公司的技術對傳統數據分析方法進行了很好的補充，在特定領域有著成功的應用。
這類公司中的典型之一是由三位全球頂尖的數學家創立的Ayasdi，它利用拓撲數據分析技術和上百種機器學習的算法來處理復雜的數據集，不僅可以有效地捕捉高維數據空間的拓撲信息，而且擅長發現一些用傳統方法無法發現的小分類，這種方法目前在基因與癌癥研究領域大顯身手，例如一位醫生利用Ayasdi的數據分析技術發現了乳腺癌的14個變種，如今Ayasdi已經在金融服務和醫療保健行業中獲得了相當數量的客戶。
{ 2 }可視化技術，逐步實現了自動化、智能化
大數據可視化是連接數據分析結果與人腦的最好途徑，因此可視化技術的高低也成為了左右大數據企業獲客能力的重要因素。目前可視化的發展方向同大數據分析一致，都是朝著簡單、自動化、智能的方向在努力。
典型企業如Alteryx是一個提供一站式數據分析平臺的初創公司，旨在讓用戶在同一個平臺上完成數據輸入、建模以及數據圖形化等操作，將數據運算與精美的圖像完美地嫁接在一起，并能夠和SAS和R語言一樣進行數據的統計和分析。
通過可視化幫助用戶實現真正的管理能力提升也是重要的功能之一，德國大數據公司Celonis通過流程挖掘技術，從日常記錄中提取數據、發現關鍵因素，并最終揭示公司在業務中的執行情況，能夠幫助客戶公司提高30%的工作效率。
發展到如今，可視化技術已經不局限于傳統的分析結果展示，而是能夠直接轉換文本、圖片等非結構化的數據并直觀展現，例如Quid利用機器智能讀取大量文本，然后將該數據轉換為交互式視覺地圖，以節約過去通常會耗費在閱讀檢索中的大量時間。Origami幫助營銷人員將CRM、社交媒體、郵件營銷和調查報告等跨平臺的數據整合并進行有效分析，使其簡單化、直觀化、視覺化，人人都能夠高效實用。
同時數據分析及可視化對硬件應用的革新也在進行中，開發GPU關系數據庫服務的Kinetica獲得了5000萬美元A輪融資，采用同一技術路線的MapD也已經能夠做到比傳統計算內核快100倍的速度對大數據進行查詢與可視化。
{ 3 }BI技術擺脫"雞肋"，實時便捷普惠政企效率提升
BI技術的發展已經有了較長的歷史，但由于技術因素此前一直被限制于企業內部采集與應用，實際發揮的效果有限并且使用率不高。如今在數據采集與應用范圍普及與大數據分析、可視化技術的推動下，通過數據儀表板、智能決策等方式提升企業運營效率利器的BI再次獲得了資本市場的青睞，Tableau作為BI的代表性企業已經順利IPO目前市值超過48億美元，另一家代表性企業DOMO估值也達到20億美元，成長速度遠超傳統商業軟件公司。
相比于可視化技術，BI更偏重于實際的應用，通過模板化、SaaS化及去代碼等方式，BI應用范圍不再局限于數據科學家及企業高管，可預見未來企業內部每個員工都可以通過BI工具獲知自己及所處部門的各項數據，并能夠有針對性的改進工作方式與方向。
已經累計融資1.77億美元的Looker令用戶能夠使用自然語言進行查詢，降低了查詢大型數據集的門檻；GoodData為企業提供大數據分析SaaS服務，其所有的數據分析服務實現了100%云化，企業可以將公司已有數據導入GoodData的云平臺，再對數據做跟蹤、切分、可視化、分析等處理。
BI領域一個有意思的應用案例是Qlik公司的產品受到了中國海關總署的高度贊揚。海關總署每天都需要進行龐大的數據分析，Qlik則通過圖形化數據展示，使海關管理人員不再受平臺和時間的限制，能夠多視角長跨度的分析，實現了對于現有海量數據的業務的快速展示，極大地促進了稽查效果。
“企業大數據檢索、產品大數據分析、大數據咨詢預測、大數據平臺及機器學習領域——
企業大數據檢索能夠充分挖掘并釋放企業數據的潛力；產品的大數據分析使用戶行為成為了產品設計與運營環節的重要參考因素；大數據技術與咨詢業務的結合則對咨詢行業形成了很大的影響，數據技術導向的咨詢業務將極有可能成為未來行業的主流選擇；大數據服務支撐平臺類企業則為大數據技術的普及和實用化做了很大的貢獻，是大數據技術生態中不可或缺的一環；最后是機器學習，作為大數據分析的底層技術方法也逐漸開始得到廣泛應用。
首先將企業大數據檢索、產品大數據分析、大數據咨詢預測、大數據平臺和機器學習這五個領域的典型企業列舉如下，接下來將分版塊進行詳細介紹。
{ 4 }企業大數據檢索
移動互聯網的普及與SaaS服務的興起令企業沉淀的數據量呈指數級上升，但目前對企業數據價值的挖掘僅僅停留在較淺層面，真正的大數據分析能力還尚未應用。因此如何做好企業內部數據信息價值的發掘成為了關鍵的第一步。
提升企業數據挖掘檢索能力，并將檢索的技術門檻降低的典型企業有Algolia，目前其產品具備關鍵字輸入智能容錯功能，并提供搜索排名配置，能夠讓普通員工也能按需要找到自己所需的數據信息。同時Algolia還為移動設備提供了離線搜索引擎，其C++ SDK可以嵌入到應用服務器端，這樣即便沒有網絡連接應用也能提供搜索功能，適用范圍很廣。
而在SaaS化服務興起的同時，企業采用多種軟件導致內部數據不聯通而形成了數據孤島。根據互聯網女皇Mary Meeker的分析，不同行業的公司平均使用SaaS服務的數量從最低25個至高達91個，需要跨平臺數據檢索分析服務。Maana開發的數據搜索和發現平臺Maana Knowledge Graph，其長處便是收集來自多個系統或者"孤島"的數據，并將其轉換為運營建議，可廣泛應用于多個行業。
{ 5 }產品大數據分析
產品大數據分析相對其他應用來說關注度稍低，但其能夠發揮的功能并不少。通過收集用戶的瀏覽、點擊、購買等行為，不單從宏觀上能夠察覺用戶群體的喜好變化提前應對，微觀上還能夠構建用戶畫像，從而做到定制的產品推薦與營銷，能夠有效的提升用戶的消費水平與滿意程度。
Mixpanel便是一家提供類似產品的公司，其讓企業用戶跟蹤用戶的使用習慣提供實時分析，其產品有用戶動態分析(Trends)、行為漏斗模型(Funnels)、用戶活躍度(Cohorts)及單用戶行為分析(People)等幾個模塊，全面的覆蓋了可能發生的用戶行為與場景。
{ 6 }大數據咨詢預測
如今大數據技術的發展為事件分析和預測提供了可能，并且準確度和處理速度已經具備了很大競爭力，傳統咨詢公司的處境類似于現在面對AI威脅的華爾街分析師，或許不久之后就將會被替代。因此隨著逐漸出現大數據咨詢公司的同時，傳統咨詢企業也紛紛與大數據技術公司合作，甚至成立了自己的數據業務部門。
Opera Solutions便是一家依托大數據分析的咨詢公司，其創始人是咨詢行業資深人士，曾創辦了商業咨詢公司Mitchell Madison和Zeborg。
目前Opera致力于金融領域的數據分析類咨詢，通過建模、定量分析給客戶提供建議，解決客戶的商業問題。例如其計算機系統可以一次性采集數十億條數據，包含從房產和汽車價格到經紀賬戶和供應鏈的實時數據等，通過分析從中獲得有關消費者、市場和整個經濟體系將如何行動的信號或見解。其客戶包含了咨詢機構及花旗銀行等公司，最近還為摩根士丹利提供了幫助經紀人團隊給其客戶提供投資建議的業務。
新技術、機器學習與咨詢預測行業的結合，相比于僅使用大數據分析技術能夠獲得更好的效果，也成為了行業內的一個小熱點。例如基于社會物理學原理的Endor能夠依托少量數據生成統一的人類行為數據集，并比傳統海量數據分析方式更早的做出模式識別與判斷。在甄別facebook上受ISIS控制的賬號的實驗中，根據已知少量ISIS賬號特性，Endor高效分辨出了新的ISIS疑似賬號并且準確度令人滿意。
{ 7 }大數據服務支撐平臺
目前圍繞著大數據技術與大數據產業生態鏈發展的，還有許多是平臺服務型的公司，這類公司具備一定的技術水平，但主要通過服務大數據技術公司及科研人員而存在，是技術生態中不可或缺的一環。
Dataiku創建了一個云平臺，旨在使數據科學家和普通員工更容易獲得公司收集的大數據，并通過機器學習庫縮短了專家以及數據分析師所需要的時間。
Algorithmia的平臺上提供包括機器學習、語義分析、文本分析等通用性算法，一旦用戶找到想用的算法，只需添加幾行簡單的算法查詢代碼到應用中，Algorithmia的服務器就會與應用連接，避免了開發者的重復勞動。
目前部分向開發者社區業務發展過渡的平臺型企業，因其資源已經得到行業巨頭的青睞，被Google收購的Kaggle便是一例，通過舉辦數據科學周邊的線上競賽，Kaggle吸引了大量數據科學家、機器學習開發者的參與，為各類現實中的商業難題尋找基于數據的算法解決方案。同時Kaggle為其社區提供了一整套服務，包括知名的招聘服務以及代碼分享工具Kernels。
{ 8 }機器學習
機器學習，是模式識別、統計學習、數據挖掘的技術手段，也是計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域的底層技術，在附件的介紹中大家可以看到，微軟Azure、Google云平臺及AWS都推出了自己的機器學習產品，而眾多的機器學習創業公司則通過提供有特色的技術或服務進行差異化競爭。
已累計獲得了7900萬美元融資的Attivio專注于利用機器學習技術通過文本進行情緒分析，提供有監督的機器學習與無監督機器學習兩種技術，幫助企業通過識別企業語料庫中的文檔進行情緒建模與分析。思科通過Attivio的智能系統令銷售人員能夠在與客戶合作時依據對方的情緒、消費能力等數據推薦合適產品，從而節省了數百萬的銷售運營費用，同時節約了銷售團隊15-25%的時間。
第5篇：大數據分析方案范文
【關鍵詞】 “互聯網+” 大數據 “三角服務”模型 智能醫療服務系統
在人口快速老齡化、家庭規模日益小型化和機構養老發展不足等多重因素的影響下，發展社區養老逐漸成為一種必然選擇。建立起基于“互聯網+”和大數據分析的社區老人智能醫療服務系統，在市區大醫院、社區醫療站以及社區老年人三者之間建立起信息網絡，使社區老年人的健康問題得到更好的保障。
一、系統概述
現如今，大型醫院普遍存在床位緊張、人員調配效果不佳、管理體系不健全等問題。建立社區老人智能醫療服務系統是完善現有醫療體系急需解決的主要問題，同時，隨著物聯網技術的不斷發展，將互聯網與大數據分析技術用于社區醫療服務系統，已成為該方面的一項新技術。
二、技術分析
根據上述分析，需要開發一套基于“互聯網+”和大數據分析的社區老人智能醫療服務系統，此系統可以最優化利用資源，幫助老人方便、快捷的解決突發狀況。為滿足需求，該方案需要具備以下技術：1）概率統計。收集社區老人的體溫、心率等生命體征數據。以河師大社區為例，運用概率統計技術采集社區老人的生命體征數據。2）大數據分析。分析老人生命體征數據。在信息協作平臺上，利用大數據分析、數據挖掘和人工智能中不確定性推理技術，對采集到的老年人信息進行分析及推斷。3）互聯網技術。構建“三角服務”模型。運用互聯網技術，構建一個以老人為中心，社區家庭、社區醫療站、市區醫院三大子系統相互連接的“三角服務”模型，實現智能管理。
三、設計方案
1、總體流程。整個醫療服務系統可分為線上和線下兩種服務方式。線上：系統按照固定方案進行老人身體數據采集；線下：社區醫療站會定期派專業人士到老人家里對其進行全方位檢查以及相關醫療知識的普及。
2、數據采集與處理。首先利用智能手環采集社區部分老年人的身體數據，通過社區中建立的互聯網網絡把數據傳輸到手機APP以及信息協作平臺上。分析老人生命體征數據。在信息協作平臺上，利用大數據分析和不確定性推理技術，對采集到的老年人信息進行分析及推斷。
3、“三角服務”模型?！盎ヂ摼W+”社區養老中最為核心的就是系統模型的構建，運用互聯網技術，構建一個以老人為中心，社區家庭、社區醫療站、市區醫院三大系統相互連接的“三角服務”模型（如圖1所示）。
若采集到的老人的身體數據發生了變化，則會通過報警系統反饋到社區醫療站，社區醫療站則做出最快的反應，一方面，會到老人家中對老人進行急救，另一方面，會及時將老人的存檔發送給醫院，并聯系醫院進行一系列的急救措施，從而節約了救援時間。
4、構建智能醫療服務系統。開發社區老人智能醫療服務系統。即開發一個集智能醫療設備、智能醫護終端設備和帶有功能模塊的智能醫護平臺為一體的服務系統。將采集到的老人身體數據存于專門的數據庫中，在信息協作平臺上將社區老人、社區醫療站和市區大醫院三者建立成一個相互共享的網絡，實現數據信息的共享。手機APP與信息協作平臺相聯系，能夠通過移動設備查看網絡平臺的信息，市區大醫院的醫療系統與社區醫療站的數據庫相連接，從而便于實現信息的共享。
結語：本系統是基于“互聯網+”和大數據分析的社區老人智能醫療服務系統，是物聯網在醫療領域的應用，目的是為社區老人提供更便捷的醫療服務。將大數據分析技術與智能醫療服務系統相結合，在概率統計的基礎上，將手機APP與信息協作平臺相聯系，通過移動設備查看網絡平臺的信息，便于實現信息的共享與交流，醫療服務更趨于智能化。
參 考 文 獻
[1] 趙靜. 基于物網發展的智能化社區醫療服務研究[D].燕山大學，2013.
[2]潘峰，宋峰. 互聯網+社區養老：智能養老新思維[J]. 學習與實踐，2015，09：99-105.
[3]王蔚，邵磊，楊青. 基于大數據體系下的城市住宅區養老模式研究[J]. 住區，2016，01：35-41.
第6篇：大數據分析方案范文
關鍵詞：互聯網聯網 數據分析師 人才培養
互聯網行業在快速發展，“互聯網+”概念的提出標志著互聯網已叩響“萬物互聯時代”的大門。在這個時代，大數據滲透于各行各業，掌握數據核心價值成為企業脫穎而出并取得勝利的法寶。越來越多的企業承認競爭優勢與大數據有關，由此，數據分析師這一職業逐漸得到認可并受到追捧。世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。在國內，已有超過56%的企業在籌備和發展大數據研究，據有關部門預測未來5年，94%的公司都將需要數據分析專業人才。數據分析師的職位需求隨之不斷增長，全國數據分析師的職位由2014年初的200多個職位增長到接近3000個職位。正如著名出版公司O’Reilly的創始人Tim O’Reilly斷言，大數據就是下一個Intel Inside，未來屬于那些能把數據轉換為產品的公司和人群。
優秀的數據分析師已經成為促進各行各業發展，推動國家經濟進步的重要人物。但我國針對數據分析的研究起步晚，市場巨大，職位空缺現象十分嚴重。因此，培養數據分析人才的項目活動應引起高度重視。
1互聯網環境下的數據分析師
1.1數據分析師的定義
談起數據分析師，很多人都認為其職位高高在上，不可企及，但實際并非如此。讓我們從案例出發來探索其內在含義，數據分析最經典的案例便是“啤酒與尿布”，沃爾瑪超市將Aprior算法引入Pos機數據分析發現美國年輕的父親去超市為嬰兒購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣便使尿布和啤酒這兩樣看似不相干的商品有了某種聯系。于是，沃爾瑪嘗試將兩種商品擺放在同一區域，進而取得了意想不到的良好銷售收入。可見，數據分析是運用適當的方法對收集來的大量數據進行分析整理，篩選有價值的信息并形成相應的解決方案以幫助人們作出判斷，采取適當行動的過程。
1.2數據分析師的層級分類
經對多家招聘網站數據分析師的招聘信息進行分析研究，發現目前數據分析師大體分為三個層級：傳統行業的數據分析師、互聯網初級數據分析師、互聯網高級數據分析師。傳統行業的數據分析師的主要工作是整理、處理數據，專業技能只要具備一定的數學和統計學知識儲備即可；第二層級是互聯網初級數據分析師，職位要求在傳統數據分析師的基礎上掌握少數的計算機工具譬如SPSS、SQL等，從職人員需具備一定的數據敏感度和邏輯思維能力，能夠對數據源進行分析并能制作數據報表；互聯網高級數據分析師是一類復合型人才，要熟悉業務環境并能與技術相結合解決企業實際問題，并掌握數據挖掘常用算法和一系列相關的分析軟件，他們的工作與企業發展密切相連，擁有一名優秀的數據分析師的企業將擁有與同行業競爭的資本。
1.3數據分析師的能力需求
數據分析師的工作分為采集、存儲、篩選、數據挖掘、建模分析、優化、展現、應用等一系列過程。接下來從主要步驟詳細分析數據分析師的能力需求。數據挖掘過程即從海量數據中提取潛在的有價值的信息，要求數據分析師掌握一系列相關分析方法譬如聚類分析、關聯分析、等并能熟練運用數據挖掘算法和相關工具；建模分析即對數據抽象組織，確定數據及相關性的過程，在此基礎上要掌握譬如決策樹、神經網絡、K-means算法、SVM等至少一種相關算法；展現過程要求具備數據整理、數據可視化、報表制作能力，熟練應用D3、Vega實現數據可視化，并能運用R和DateWangler工具將原始數據轉化為實用的格式。
2數據分析師的培養現狀
2.1國外數據分析師的培養現狀
在國外，無論是學術研究還是企業部門，數據分析已發展到較為成熟的地步。斯坦福大學的研究成員著手開發MEGA（現代動態網絡圖像分析Modern Graph Analysis for Dynamic Networks）并與多家媒體公司緊密合作，研究社交媒體中的用戶行為，建立模型并探究其中的規律；哥倫比亞大學已開設了《數據科學導論》和《應用數據科學》課程，從2013年秋季起開設“數據科學專業成就認證”培訓項目，并于2014年設立專業碩士學位和博士學位；華盛頓大學開設《數據科學導論》課程，并對修滿數據科學相關課程學分的學生頒發數據科學證書。數據分析師在國外已引起了充分的重視，他們均衡分布在各行各業，運用掌握的專業知識并結合相關思維為自身、企業乃至社會的發展做著不小的貢獻。
2.2國內數據分析師的培養現狀
近年來，在國內，大數據的概念雖被媒體和行業廣泛提及，但數據分析算是剛剛起步，數據分析師的培養課程未得到普及，我國目前將數據分析納入教學體系的高校寥寥無幾，開設相關課程并取得一定成果的有：香港中文大學設立“數據科學商業統計科學”碩士學位；復旦大學開設數據科學討論班，于2010年開始招收數據科學博士研究生；北京航空航天大學設立大數據工程碩士學位；中國人民大學統計學院開設數據分析方向應用統計碩士。
和國外相比，我國數據分析師的人才培養機制還未成熟，高校教育仍存在各種各樣的問題，譬如，大學生雖然從多門課程中接觸到與數據分析相關內容，但各門課程的教學資源未能實現有效的整合?；ヂ摼W環境下，大數據帶來的是一場革命性的變化，若想把握機遇，實現國家經濟革命性發展，首要任務就是數據分析師的培養。
3如何成為優秀的數據分析師
數據分析師作為新時代新興起的高薪職業，對人員的能力要求是相當高的，下面將根據數據分析師的定義、能力需求并結合互聯網環境的時代背景，對數據分析師的成才途徑作出詳細的分析。
思維變革，數據分析師成才的前提。首先要在思維方面有所改變，培養自身數據思維、多模式思維、邏輯思維和結構化思維。數據思維即量化思維，對數據具有獨特的敏感度，相信一切事物皆可量化；多模式思維即構造多種想法和解決思路，拓寬思維，從多角度出發，以尋求最優的解決問題的方案；邏輯思維，在錯綜復雜的海量數據中要有縝密的思維和清晰的邏輯推理能力才能按照自己既定的目標有效解決問題；結構化思維即系統性思考問題，深入分析內在原因，能夠制定系統可行的解決方案。
技能變革，數據分析師成才的工具。作為一名優秀的數據分析師若想在互聯網環境下對海量數據進行有效的管理，就要努力學習相關的專業技能。要掌握多種機器學習方法，不斷學習相關軟件應用，譬如，Java、Python、SQL、Hadoop、R等等，這將成為數據分析全過程的輔助工具；除此，還要掌握一定的心理學知識，能夠很好的分析和解釋客戶行為；在此基礎上，最核心的是要掌握一定的業務能力和管理能力。
素質變革，數據分析師成才的保證。在個人素質方面，互聯網時代對數據分析師的要求增多，若想成為優秀的數據分析師就應不斷學習完善以下素質能力：對工作的態度嚴謹認真，對數據的變化時刻保持敏銳的洞察力，對方法的運用保持一定的創新性，對團隊保持團結合作之心，能與顧客溝通交流并及時了解他們的需求。
實踐，數據分析師成才的推動力。數據分析師的職責是幫助企業挖掘市場價值、發現機遇、準確進行市場定位并從海量數據中找出問題，提出解決方案。因此，在數據分析師的成才道路上，實踐是必不可少的。相關人員要在掌握理論的基礎上，敢于應用于實踐，充分考慮數據中存在的價值和風險。使自我能力在實踐中不斷改進和完善。
4給我國高校的建議
高校為數據分析師的成長提供指導和途徑，肩負著為我國社會培養有用人才的重任，因此高校要努力構建數據分析師的人才培養機制，不斷輸出數據分析相關人才。
高校的首要任務是，強化師資力量，改進教學方法。各大高校應聯合共建優秀師資團隊，鼓勵教師考取數據分析師資格證，并到實際企業中進行歷練。再者，我們要組建專門師資團隊到國外開展學習工作，取其精髓，去其槽粕，不斷優化我國數據分析師的培養體系。
第二、培養專業化的人才就要有效整合各門課程的教學資源，構建系統性教學結構。鑒于市場對數據分析師的需求的火熱程度，高校完全可以開設專門課程，將與數據相關的課程進行有機的整合并開設數據分析導論、基礎等課程，制定數據分析系統性課程體系，專門為市場培養數據分析的專業人才。
第三、在具備優秀的師資力量和良好的教學體系的基礎上，高校也高度應注重學生興趣的培養。數據分析師是新時代的復合型人才，一名優秀的數據分析師需掌握包括數學、統計學、運籌學、社會學、管理學以及大量軟件應用在內的大量相關知識，學習過程會十分繁瑣、復雜，學習周期長，學習難度大，所以建議各大高校在制定教學體系時應合理安排課程，在教學過程中應注重課程的趣味性，寓教于樂，采用案例導入、項目教學等教學方法，逐漸培養學生對數據分析濃厚的興趣。
第四、隨時更新教學數據，培養適應時展的人才?；诖髷祿?V特征即大量化（Volume）、多樣化（Variety）、快速化（Velocity）、價值化（Value），在培養數據分析人才的期間，高校一方面要注重數據的全面性，另一方面要注重數據的更新，及時更改教學方法和教學案例，與時俱進。高校要充分利用互聯網的優勢，引入MOOC（Massive Open Online Course，大規模網絡開放課程）教學方式，充分發揮大數據在教育領域的作用，克服傳統教學方法資源少、反饋慢、綜合分析困難等缺點，將數據分析的研究成果應用于數據分析人才的培養，實現數據分析行業的良性循環。
第五、注重理論與實踐相結合，努力為學生搭建實踐的平臺。高校可考慮校企合作的教學理念，邊教學邊實踐，讓學生將所學到的理論知識轉化為實際應用，一方面在實踐中鞏固并檢驗自己的理論知識，另一方面數據來源真正的企業運營中，讓學生切實體驗數據的作用和風險，有助于塑造真正對企業有用的人才。
5結語
綜上所述，互聯網帶來了全球范圍的數據信息大爆炸，這對企業來說是機遇同時也是挑戰，能將大數據為自己所用，是企業取勝的關鍵，因此數據分析師逐漸被各行各業認可。文章從數據分析師的定義出發，結合目前的時代背景，對數據分析師的每一工作步驟所需的能力進行研究，旨在初步探索優秀數據分析師的成才之道，為即將成為數據分析師的學者提供一定的理論參考。最后，針對如何構建數據分析人才培養體系，對我國高校提出了幾點建議。高校的培養只是為數據分析師提供成才的途徑，如何成為資深的數據分析師還有賴于每個學者的不斷探索和研究。
參考文獻：
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第7篇：大數據分析方案范文
［關鍵詞］數據分析；大數據；智慧校園；決策支持
1國內外研究開發現狀和發展趨勢
1．1現狀與趨勢
在當今大數據、云計算、物聯網和移動互聯網等新思路、新技術快速發展的又一歷史時期，高等教育面臨著前所未有的發展機遇，在經歷了網絡化、數字化、信息化管理階段之后，“智慧校園”將是在“互聯網＋教育”趨勢下最重要的發展思路。隨著計算機技術的不斷發展，各種系統結構化和非結構化數據以前所未有的驚人速度迅猛增長，“大數據”時代已經到來。大數據是指數據結構比較復雜、數據規模大的數據集合。其數據量已經遠遠超出了一般數據管理工具可以承受的處理時間以及數據處理及存儲管理能力。在當今大數據環境下，高校管理系統的數據結構及數據量發生了巨大的變化。在數據存儲、數據管理、數據分析及數據挖掘等方面面臨著巨大的機遇和挑戰。為了有效地利用大數據為高校決策分析提供更好的服務，必須基于大數據建立相應的數據分析系統。
1．2國內外研究與開發綜述
隨著大數據的發展和教育信息化的不斷深入，基于大數據開展的高校校園數據分析與應用逐步受到重視。對大數據的定義始終沒有形成統一的意見。維基百科對大數據（Bigdata）的定義是：所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息。麥肯錫全球研究院將大數據定義為：無法在一定時間內使用傳統數據庫軟件工具對其內容進行獲取、管理和處理的數據集合。加特納（Gartner）于2012年修改了對大數據的定義：大數據是大量、高速、多變的信息資產，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與優化處理。而在高校學生數據的分析應用方面，國內外高校均有開展相關的研究。紐約州波基普西市瑪麗斯特學院（MaristCollege）與商業數據分析公司Pentaho合作發起開源學術分析計劃，旨在一門新課程開始的兩周內預測哪些學生可能會無法順利完成課程，它基于商業分析平臺開發了一個分析模型，通過收集分析學生的學習習慣，包括線上閱讀材料、論壇發言、完成作業時長等數據信息，來預測學生的學業情況，及時干預幫助問題學生，從而提升畢業率。上海財經大學基于校園信息化數據基礎，開發了校務決策支持系統，面向人才培養、內部管理、科學研究和師生服務等方面開展決策分析；華東師范大學利用校園信息化基礎數據，開展了校車人數與載客分布分析，提升了校車使用率；利用一卡通數據開展了貧困生的特征確定、潛在貧困生分析、后續跟蹤驗證，有效提升了幫困扶貧的工作效率。
2需求分析
結合西安歐亞學院信息化建設基礎與海量的數據積累，建立“智慧校園”數據分析系統，通過此平臺的建設和應用，運用數據挖掘和知識發現，從而在大數據中獲取數據之間內在的相互聯系，以及其中可能存在的某種規律，從而有效提升校園管理的決策效率，提升教學科研與管理服務的綜合水平。通過調查走訪各部門，了解教師、學生與行政管理人員的相關需求。主要包括四個方面：一是教學數據分析需求。包括各分院、招生辦、教務處等部門對于招生、學生學習行為、教學質量、學科建設與學生就業等方面的分析。二是生活服務數據分析需求。包括圖書館、后勤等部門對于學生的消費行為即圖書借閱、網絡行為、資源利用等項目的分析。三是財務、人事、宣傳等部門對于全校的資產、師資力量、宣傳效果等項目的分析。四是研究發展部門對于全?？蒲许椖颗c成果完成情況的分析（見圖1）。
3系統方案設計
3．1框架設計
結合需求情況，開展系統的總體框架設計，初步將系統分為三大板塊，包括數據監測、決策支持和查詢定制（見圖2）。
3．2系統方案
系統總體架構包括四個層次，分別是數據引擎、數據挖掘、數據庫解決方案和交互平臺。數據引擎部分將集成校園WIFI、固網、一卡通、教務系統等各類信息系統的數據，形成數據源，數據挖掘將通過分布式計算架構和數據分析平臺對潛在數據進行分析與建模，通過數據庫建立本系統的分析數據庫，最終通過PC、手機等客戶端向用戶進行呈現（見圖3）。
3．3典型應用研究內容
3．3．1教學質量評估教學質量評估屬于高校定期必須完成的任務，教學評估的主要目的是更好地發掘出教學過程中存在的一些問題，從而及時地對教學方法進行調整，最終實現教學質量的提升。將大數據運用到高校教學評估系統之中，不但能夠在很大程度上提高高校教學管理的科學性，同時還可以提高信息化教學的實用性。把基于大數據挖掘的算法運用在教學評估工作之中，找出教學效果、信息技術在教學中的應用、師生之間的溝通互動等因素之間的聯系，從而給高校的教學部門帶來非常科學的決策信息，同時讓教師可以更加有效地開展教學工作，提高教學質量。
3．3．2教師教學能力分析以往的教學缺乏大量數據支撐，教學的質量高低主要靠教師自我度的把握?，F在，可以通過在線課堂等技術，搜集大量課堂情況信息，比如學生對知識點的理解程度、教師課堂測試的成績、學生課堂紀律等。通過這些數據的分析，了解教師熟悉教案的程度、課堂氛圍等，改善教學水平。也可以通過深度分析學生在教學過程中教師的課堂表現，從而發現課程的閃光點以及不足，從而讓教師能夠進一步地對課程教學進行改善，提升教學質量。
3．3．3個性化課程分析個性化學習是高校教學改革的目標，過去的班級制教學中無法很好達到這一點，通過把大數據挖掘技術和學習內容結合起來，指導學習者規劃學習發展方向，制訂學習規劃，實現個性化學習功能。通過評估個人情況，根據分析結果推薦可能取得優秀成績的課程方案。首先獲取學生以往的學習表現，然后從已畢業學生的成績庫中找到與之成績相似的學生信息，分析前期成績和待選課程結果之間的相關性，結合專業要求和學生能力進行分析，預測學生選擇的課程中可能取得的成績，最后綜合權衡預測學生成績和各門課程的重要性，為學生推薦一份專業課程清單。
3．3．4學習行為分析通過一卡通門禁信息、網絡信息、課程信息、在線教育系統等相關數據，可以把學生到課堂時間、上課表現、作業完成情況、自習情況等學習信息記錄下來，進行變量分析。當一些與學習行為有關的因素（如曠課、紀律問題、課堂表現）發生變化時，對學生提示并進行分析。通過這種系統分析，可以很好地規劃學生的學習時間，提高學習效率。
4技術創新點
4．1大數據環境下提升數據挖掘范圍
相比于傳統常規環境下的數據獲取渠道，大數據環境下，校園數據的獲取更為廣泛和準確。常規環境下的數據主要以經費收支、課程建設、問卷、訪談、課堂觀察等來源，而在大數據環境下，通過對事件數據、輿情數據、一卡通、日志搜索等數據的抓取與分析，更能夠準確地反映實際校情。
4．2可視化技術展現數據分析結果
利用大數據分析的數據挖掘與可視化分析，能夠直觀地呈現大數據特點，同時能夠非常容易被使用者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。智慧校園中，結合學生學習、生活消費的各類數據，通過系統分析與圖表展現，讓用戶只管了解數據分析的結果。
4．3數據質量管理提供重要支持
本項目結合大數據發展趨勢，充分利用數據挖掘、建模與可視化展示技術，系統存儲數據主要是從校內外各種數據源中獲得最原始數據，并對該部分數據進行整合形成數據層，然后將數據層中的數據經過抽取、清洗、轉換、裝載進入數據倉庫從而形成支撐層，在支撐層的基礎上，可以根據需求對數據進行挖掘分析，從而構建決策層。
第8篇：大數據分析方案范文
關鍵詞：大數據 數據安全 安全分析 安全技術 安全防護
1 引言
隨著大數據技術日益發展成熟，運營商通過多年的發展積累了龐大的數據資源，基于數據資源方面的顯著優勢，在確保數據安全使用的前提下，積極開展大數據外部旅游、交通、政府、地產、人力資源、汽車、公共服務等行業的營銷實踐，可實現大數據經濟效益和社會效益的雙重提升。
《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》明確指出，要“實施國家大數據戰略”，“加快推動數據資源共享開放和開發應用”；要“加強數據資源安全保護”，“保障安全高效可信應用”。國務院頒布的《促進大數據發展行動綱要》提出，要深化大數據在各行業的創新應用，同步建立健全大數據安全保障體系，切實保障數據安全。
但是，隨著運營商大數據應用需求的快速增加，其面臨的安全風險也在不斷增大，為貫徹落實國家的相關要求，確保運營商大數據安全風險可管可控，在確保安全的前提下發揮數據價值，開展運營商大數據安全管理策略研究，對實現運營商大數據安全管理具有重要的意義。
2 運營商大數據全生命周期安全管控
運營商建設大數據系統通常分為五個層級：
（1）數據采集層：主要是對移動通信網絡、家庭寬帶網絡、集團專線網絡的網絡設備及業務平臺側進行數據分光復用、流量鏡像等配置操作。
（2）數據處理層：基于服務器資源對傳輸過來的原始數據進行解析，生產準實時數據，其中包括位置數據、通話數據、漫游數據、上網數據等明細數據。
（3）數據標簽層：根據上層應用功能需求，對數據處理層生成的基礎明細數據進行建模，生產滿足各個應用場景的小時/日/周/月寬表數據和用戶畫像標簽。
（4）功能模塊層：為支撐各種不同行業產品的需求，需要提供對外數據推送的OpenAPI接口，實現與外部需求系統的協議適配、準實時推送、定時分發和實時查詢等功能。同時對外輸出分析報告、數據產品和行業解決方案。
（5）行業應用層：根據行業特征和需求，針對客戶、產品、服務等方面進行分析研究，并輸出大數據開放接口、大數據分析報告、大數據解決方案及大數據產品，提升客戶在各行業進行業務管理、產品運營、精準營銷等方面的能力，實現運輸商大數據變現。
基于運營商大數據系統建設的五個層級，構建大數據全生命周期安全管控如圖1所示。
對于運營商大數據全生命周期安全管控，需要建立數據采集、傳輸、存儲、共享、使用、審計、銷毀等七個環節的端到端安全管理體系。
（1） 采集環節
在數據采集過程中，應確保數據采集和處理均在運營商機房內，確保核心數據不出機房。采集所使用的分光器應在建設時做好包括端口、位置等信息在內的記錄，并定期開展審計。
（2）傳輸環節
針對跨安全域傳輸等存在潛在安全風險的環境，應對敏感信息的傳輸進行加密保護，并根據數據敏感級別采用相應的加密手段。對于目前已使用的未進行數據加密傳輸，應令廠家盡快加入加密模塊，并在傳輸兩端協商好加解密算法與密鑰，密鑰應做到定期更換。
（3）存儲環節
針對存在潛在安全風險的存儲環境，例如hadoop中的數據庫、磁盤陣列等，應對大數據中的敏感信息加密存儲，確保其保密性，保障數據完整性，做好數據容災備份。
建立從設備到操作系統、從平臺應用到數據庫、從業務到數據等多角度的容災備份方案，大數據安全管理員從應急預案、風險檢測、實時預警、風險遏制、問題根除、系統恢復、跟蹤總結各環節建立落實大數據安全事件應急響應方案，定期開展演練。
（4 ）使用環節
大數據平臺的所有設備及平臺應用必須全量接入安全審計系統，并實施繞行訪問控制，禁止直連訪問。對涉及用戶身份、位置等敏感信息提取的操作采用“金庫模式”管控。對用戶敏感信息進行對外查詢、展現、統計、導出等操作時，必須首先經過模糊化處理或脫敏處理。
（5 ）共享環節
針對跨部門的大數據共享，通過保密協議等方式明確數據共享雙方應承擔的安全責任、應具備的數據保護手段、限制數據使用范圍和場景等。一切離開大數據平臺的敏感數據都需要先進行加密，確保未授權的人員無法訪問其內容。
（6）審計環節
用戶登錄大數據平臺后的任何操作必須有詳細的日志記錄，日志log文件中應至少包括“何時、何地、何賬號、何操作”，涉及大數據的具體操作，日志中還應該記錄關鍵字段名稱。
（7）銷毀環節
涉及用戶敏感信息的大數據平臺下線或分析工作結束后留在系統內部的敏感信息，應采用技術手段刪除，確保信息不可還原。對于分析工作結束后留在系統內部的敏感信息，應根據數據需求工單中的數據有效期進行銷毀。
3 構建統一客戶敏感數據管理
運營商大數據涉及到用戶的行為特征，可以分為敏感數據和非敏感數據。敏感數據是不可下載本地系統進行操作，只允許在統一客戶敏感數據管理平臺中對其進行直接操作，而非敏感數據是可以下載本地進行操作，非敏感數據的下載只允許通過數據提取系統進行下載。統一客戶敏感數據管理系統架構如圖2所示。
在市魴棖筧嗽碧岢魴棖蟮ブ后，數據分析接口管理人員必須能夠識別是否為敏感數據和非敏感數據。
3.1 非敏感數保護原則
（1）市場營銷人員提出需求單，數據分析接口管理人員把此需求單定義為非敏感數據后，數據分析人員把分析的結果上傳到數據上載區的非敏感數據區。
（2）數據分析人員把非敏感數據區的數據上載到數據提取系統中。
（3）審核人員對此需求單的數據進行審核。
（4）市場營銷人員通過數據提取系統下載非敏感數據，整個非敏感數據流向都需要日志審計。
（5）數據上載區的非敏感數據區只有數據分析人員有讀、寫、刪等權限，其它人員無任何權限。
3.2 敏感數據保護原則
（1）市場營銷人員提出需求單，數據分析接口管理人員把此需求單定義為敏感數據后，數據分析人員把分析的結果上傳到數據上載區的敏感數據區。
（2）由數據分析人員把敏感數據區的數據放置審核區。
（3）由審核人員進行審核審核區的數據之后，放置個人工作區。
（4）市場營銷人員直接操作個人工作區的數據，也可放置該數據至共享工作區，以便其它市場營銷人員訪問。
（5）數據上載區的敏感數據區，僅僅只有數據分析人員有讀、寫、刪等完全控制權限，其它人員無任何權限。
（6）審核區僅僅只有審核人員有讀、寫、刪等完全控制權限。
（7）數據操作區的個人工作區，市場營銷人員分別對自己的個人工作區有讀、寫、刪等完全控制權限，而審核人員對個人工作區有寫權限。
（8）數據操作區的共享工作區，市場營銷人員僅僅對該部門或者該單位的共享工作區有讀、寫、刪等完全控制權限，但是無上一級共享工作區的權限。
3.3 敏感數據使用原則
（1）獲得授權的用戶（數據提取人員、審核人員、市場營銷人員），必須在系統安全域中分配相應的賬號和密碼。
（2）數據提取人員遵循的原則
數據分析人員只能通過專有的無盤瘦客戶端登陸到應用交付系統進行正常業務工作，該無盤瘦客戶端無硬盤、光驅及USB接口，無法將數據復制到本地。
數據分析人員在數據提取系統接到需求單時，需區分該需求單得出的數據是敏感數據還是非敏感數據。
數據分析人員在后臺業務數據取得數據以后，必須把該數據放到數據上載區，建議把敏感數據放到數據上載區的敏感數據區，把非敏感數放到數據上載區的非敏感數據區。
數據分析人員在數據管理服務器上，非敏感數據區的數據只能上傳至數據提取系統中，以給審核人員進行審核。
數據分析人員在數據管理服務器上，敏感數據區的數據只能上傳至審核區中，以給審核人員進行審核。
（3）審核人員遵循的原則
對于非敏感數據，審核人員登陸數據提取系統，根據數據提取人員上傳的數據進行審核，審核通過后，由市場營銷人員下載到本地（此本地為市場營銷的辦公電腦）。
對于敏感數據，審核人員進入數據管理服務器的審計區，對該區的數據進行審核，并根據該數據的需求人把數據上載到個人工作區（需求人工作區）。
（4）市場營銷人員遵循的原則
對于非敏感數據，市場營銷人員登錄數據提取系統后，下載已經審核通過的非敏感數據至本地，然后在本地對非敏感數據進行操作。
對于敏感數據，市場營銷人員通過應用交付系統進入數據管理服務器的個人工作區，然后直接對敏感數據進行操作。
敏感數據需要進行共享，則必須由市場營銷個人把數據從個人工作區拷貝到共享工作區中，然后其他營銷人員進行拷貝或者直接進行操作。
4 大數據安全事件閉環管控
4.1 建立大數據安全事件閉環管控流程
大數據安全從檢測、響應、恢復及加固四個環節開展大數據安全事件的全流程管控。
（1）建立大數據系統的安全屬性庫，考慮系統的可用性、完整性和保密性，針對系統的弱點屬性如系統漏洞信息、安全配置信息等，進行完整記錄和及時更新機制。
（2）建立必要的大數據安全防御手段，包括防火墻、入侵防御、防病毒、終端管理、上網行為管理、數據防泄漏等。
（3）發生安全事件時觸發預警/告警，安全監控人員及時進行數據采集解析、事件識別、實時數據分析、歷史數據分析，進行事件溯源，并啟動工單系統，生成安全事件工單，派發相應運維人員處理。
（4）安全運維人員開展事件處理、系統加固、安全策略調整，實現大數據安全的閉環管控。
大數據安全事件閉環管控流程如圖3所示。
4.2 建立大數據安全事件快速分析能力
大數據安全事件發生后的首要任務是及時開展安全事件的分析，具備完整、及時的安全數據分析能力是縮短安全事件的處置、減小損失的關鍵。
（1）建立全面、及時的安全數據的搜集。通過SNMP、SYSLOG、Agent、Netflow、API接口、數據庫接口、FTP、HDFS、KAFKA、端口鏡像、Netflow等數據源接口對網絡設備、安全設備、應用系統、中間件、主機、數據庫等開展數據采集。
（2）數據解析處理：通過安全數據字段的識別、時間字段偵測、時間同步等技術提升數據的解析成功率。
（3）建立數據關聯分析模型：基于Spark Streaming技術對系統采集的實時數據流進行關聯分析，關聯的模式包括統計關聯、設備關聯、信息關聯、模式關聯、漏洞關聯、策略關聯等，并內置安全關聯規則。
（4）用戶行為畫像：建立特定用戶的畫像，包括其合法行為白名單和行為基線。通過用戶行為分析引擎偵測用戶的異常行為，例如異常時間、從可疑位置登錄，或是訪問和平時完全不同的數據或稻萘?；蚴前褦祿蟼髦凉就獠康目梢傻刂?，提供可疑用戶最近的所有行為給安全管理員進行進一步的詳細調查。
（5）建立分等級的告警規則：根據監控內容，對不同設備和系統的異常情況進行告警，并對告警進行分類，例如高級告警、中級告警等。制定監控告警生成事件的規則，如主要告警可以生成安全事件進行跟蹤和處理。
常見的高級告警：違規安全軟件、違規登錄系統、終端數據泄漏；中級告警：違規上網訪問、密碼未定期更新、終端病毒感染、K端惡意掃描；低級告警：補丁未及時更新、惡意卸載軟件。大數據安全分析能力模型如圖4所示。
5 結論
本方案分析了運營商大數據發展的趨勢，重點闡述了當前面臨嚴峻的安全挑戰，并為運營商大數據開展內外部變現提出了一種運營商大數據全生命周期安全管控策略，通過基于運營商大數據系統建設的五個層級，建立數據采集、傳輸、存儲、共享、使用、審計、銷毀等七個環節的端到端安全管理體系。
運營商大數據由于涉及到用戶敏感數據，一方面可以建立統一客戶敏感數據管理平臺，對數據進行分級管理，定制差異化審批審計流程。另一方面從檢測、響應、恢復及加固四個環節建立大數據安全事件閉環管控流程，并提升大數據安全事件快速分析能力，將有效增強安全事件發生后的應對處置能力。
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第9篇：大數據分析方案范文
在人口快速老齡化、家庭規模日益小型化和機構養老發展不足等多重因素的影響下，發展社區養老逐漸成為一種必然選擇。建立起基于“互聯網+”和大數據分析的社區老人智能醫療服務系統，在市區大醫院、社區醫療站以及社區老年人三者之間建立起信息網絡，使社區老年人的健康問題得到更好的保障。
一、系統概述
現如今，大型醫院普遍存在床位緊張、人員調配效果不佳、管理體系不健全等問題。建立社區老人智能醫療服務系統是完善現有醫療體系急需解決的主要問題，同時，隨著物聯網技術的不斷發展，將互聯網與大數據分析技術用于社區醫療服務系統，已成為該方面的一項新技術。
二、技術分析
根據上述分析，需要開發一套基于“互聯網+”和大數據分析的社區老人智能醫療服務系統，此系統可以最優化利用資源，幫助老人方便、快捷的解決突發狀況。為滿足需求，該方案需要具備以下技術：1）概率統計。收集社區老人的體溫、心率等生命體征數據。以河師大社區為例，運用概率統計技術采集社區老人的生命體征數據。2）大數據分析。分析老人生命體征數據。在信息協作平臺上，利用大數據分析、數據挖掘和人工智能中不確定性推理技術，對采集到的老年人信息進行分析及推斷。3）互聯網技術。構建“三角服務”模型。運用互聯網技術，構建一個以老人為中心，社區家庭、社區醫療站、市區醫院三大子系統相互連接的“三角服務”模型，實現智能管理。
三、設計方案
1、總體流程。整個醫療服務系統可分為線上和線下兩種服務方式。線上：系統按照固定方案進行老人身體數據采集；線下：社區醫療站會定期派專業人士到老人家里對其進行全方位檢查以及相關醫療知識的普及。
2、數據采集與處理。首先利用智能手環采集社區部分老年人的身體數據，通過社區中建立的互聯網網絡把數據傳輸到手機APP以及信息協作平臺上。分析老人生命體征數據。在信息協作平臺上，利用大數據分析和不確定性推理技術，對采集到的老年人信息進行分析及推斷。
3、“三角服務”模型?！盎ヂ摼W+”社區養老中最為核心的就是系統模型的構建，運用互聯網技術，構建一個以老人為中心，社區家庭、社區醫療站、市區醫院三大系統相互連接的“三角服務”模型（如圖1所示）。
若采集到的老人的身體數據發生了變化，則會通過報警系統反饋到社區醫療站，社區醫療站則做出最快的反應，一方面，會到老人家中對老人進行急救，另一方面，會及時將老人的存檔發送給醫院，并聯系醫院進行一系列的急救措施，從而節約了救援時間。
4、構建智能醫療服務系統。開發社區老人智能醫療服務系統。即開發一個集智能醫療設備、智能醫護終端設備和帶有功能模塊的智能醫護平臺為一體的服務系統。將采集到的老人身體數據存于專門的數據庫中，在信息協作平臺上將社區老人、社區醫療站和市區大醫院三者建立成一個相互共享的網絡，實現數據信息的共享。手機APP與信息協作平臺相聯系，能夠通過移動設備查看網絡平臺的信息，市區大醫院的醫療系統與社區醫療站的數據庫相連接，從而便于實現信息的共享。
結語：本系統是基于“互聯網+”和大數據分析的社區老人智能醫療服務系統，是物聯網在醫療領域的應用，目的是為社區老人提供更便捷的醫療服務。將大數據分析技術與智能醫療服務系統相結合，在概率統計的基礎上，將手機APP與信息協作平臺相聯系，通過移動設備查看網絡平臺的信息，便于實現信息的共享與交流，醫療服務更趨于智能化。
參 考 文 獻
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