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应用元数据开发数据映射辅助工具论文
[论文摘要]分析了纺织印染行业引入的有毒有害物质及生态安全性问题，介绍了国内外生态纺织品标准针对有毒有害物质提出的限制，并对纺织印染行业有毒有害物的生态安全防范对策进行了探讨。
[论文关键词]纺织印染生态安全性分析对策
纺织品是我国出口创汇的主要产品，在国民生产中占有重要位置。近年来，生态纺织品及其消费已成为国际纺织品服装贸易的新热点。发达国家纷纷制定和出台了一系列环保法规和标准，对纺织品中有毒有害物质实施安全检测，对纺织品的安全性、健康性提出了更高要求。
1纺织印染行业的污染特点和国内控制现状
纺织品的印染加工作为一个典型的化学处理工艺过程，其对环境和消费者可能带来的生态安全问题一直受到人们的普遍关注，这又与纺织品的印染加工以及部分前处理和后整理加工紧密相关。特别在印染废水中含有染料、浆料、助剂、油剂、酸碱、纤维杂质及无机盐等杂质，它具有成分复杂、难降解、有机污染物含量高、色度高、碱性大、毒性大、水量大、水质变化大等特点。
多年来，我国对纺织印染行业的污染治理特别是印染废水治理开展了大量研究工作并在大力推行行业清洁生产，取得不少成效。但在污染物的控制方面主要针对废水中COD、BOD、色度等综合指标，忽视了应同步从源头上抓染化料使用中有害物质的控制，对纺织品中引入有毒有害物质的限量、检测方法及控制技术方面研究的进展大大滞后于国外出台标准的进程。特别是对原料的生产过程、纺织品的生产工艺、环境与人体健康的关系缺乏研究，国外废弃的原料或生产工艺，国内仍在沿用，在生态纺织品的法规、标准和认证方面的发展也相对落后。
2纺织印染行业引入的有毒有害物质及生态安全性
目前纳入生态纺织品监控范围的有毒有害物质包括禁用染料、防腐剂、杀虫剂、甲醛、含氯有机载体等，范围不断扩大。
2.1禁用偶氮染料
目前市场上流通的合成染料品种约有种，其中约70%是以偶氮为基础的，而可能还原出致癌芳香胺的染料品种（包括某些颜料和非偶氮染料）约为210种。这些染料在与人体皮肤的长期接触中，会在人体正常代谢过程中分泌物的生物催化作用下或因色牢度差通过皮肤吸收而在人体内发生分解或还原，产生某些对人体有致癌性的芳香胺。
2.2致癌染料
致癌染料是指未经还原等化学变化即能诱发人体癌变的染料，其中最著名的品红染料早在100多年前已被证实与男性膀胱癌的发生有关。目前已知的致癌染料有7种，致癌染料在纺织品上绝对禁用。
2.3致敏染料
某些染料已被证实对人体有致敏作用，因而在国际纺织品服装贸易中，这些染料的使用也列入受控范围。
2.4重金属
使用金属络合染料是纺织品上重金属的重要来源，而天然植物纤维在生长过程中亦可能从土壤或空气中吸收重金属。此外，在染料加工和纺织品加工过程中也可能带入一部分重金属，还有一些重金属来自某些服装辅料或饰品表面。重金属一旦为人体所吸收，则会累积在肝脏、骨骼、肾脏、心脏及大脑中，达到一定程度后会对人体健康造成巨大伤害，尤其是婴幼儿。
2.5游离甲醛
在印染加工中，甲醛污染主要来自于助剂中的游离甲醛及助剂分解产生的甲醛。甲醛对皮肤粘膜有强烈的刺激作用，也可能引起呼吸道发炎，作用时间过长将引起肠胃炎、肝炎等症，亦可能诱发癌症。
2.6含氯酚
五氯苯酚（PCP）是纺织品采用的传统防霉防腐剂。动物实验证明，PCP是一种毒性物质，对人体具有致畸性和致癌性。PCP十分稳定，在纺织品中的自然降解过程缓慢，穿着时会通过皮肤在人体内产生生物积累而危害人体健康。虽然世界上已有许多国家明令禁止，但实际上仍在使用中。2，3，5，6-四氯苯酚（TeCP）是PCP合成过程中的副产物，对人体和环境同样有害。
2.7含氯有机载体
载体染色工艺是聚酯纤维纯纺及混纺产品常用的染色工艺，有助于分散染料在常压沸染条件下对聚酯纤维进行染色。某些廉价的`含氯芳香组化合物，如三氯苯、二氯甲苯是高效的染色载体。研究表明，这些含氯芳香族化合物对环境是有害的，对人具有潜在的致畸和致癌性。
2.8杀虫剂
天然植物纤维，如棉花在种植中会用到多种农药。在棉花生长过程中被纤维吸收的农药在纺织品加工过程中虽大部被去除，但仍有可能会有小部分残留在最终产品上。这些农药对人体的毒性强弱不一，且与在纺织品上的残留量有关，其中有些极易经皮肤为人体所吸收，且对人体有相当的毒性，为致癌因素之一。
2.9多氯联苯衍生物（PCBs）
人们常把在纺织品上检测出残留的多氯联苯衍生物归入杀虫剂。其实多氯联苯并非作为杀虫剂，而是作为抗静电剂及阻燃剂而可能被引入纺织品。多氯联苯对人体有毒，会引起皮肤着色、肠胃不适，并有致癌作用。
2.10环境激素
环境激素是一类对人体健康和生态环境极其有害的化学物质。目前被禁止的环境激素有70多种，与纺织助剂有关的有10种左右，除五氯苯酚、多氯联苯外还有多氯二恶英、多氯二苯并呋喃、多溴联苯、烷基酚、对硝基甲苯、邻，对二苯基苯酚等。
3国内外纺织品生态标准的发展概况
从20世纪80年代起，工业化国家就开始对纺织品中可能存在的有害物质及其对人体健康和环境的影响进行了全面研究，并从法律法规和标准的制定方面采取了积极的步骤。目前最有影响的生态纺织品标准是奥地利纺织研究院设计、国际纺织品生态学研究与检测协会颁布的Oeko-TexStandard100标准。它首次引用了生态纺织品的概念，从消费者的角度，以不伤害使用者健康为前提，规定了纺织品生态性能最低要求，包括在纺织品中禁止或限量使用的有毒有害物质限量值及分析方法。检测项目共计14个大项42个小项，具体包括：pH值、甲醛、可萃取重金属、杀虫剂、含氯苯酚、氯化苯及氯化甲苯系列、PVC增塑剂、有机锡化合物、有害染料、抗微生物整理剂、阻燃剂、色牢度、挥发性物质、气味等。
OekoCTexStandard100的“生态性”是指最终产品对人身健康无害，即所谓人类生态学，不涉及生态环境保护，也不涉及纺织品生命全周期。欧共体的“Eco-Label”所倡导的则是全生态的概念，其评价标准涵盖了某一产品的整个生命周期对环境可能产生的影响，即生产的生态性、消费的生态性、处理的生态性。列入该标准考核范围的化学品包括：纤维及纱线用助剂和整理剂，杀虫或生物抑制产品，剥色或脱色、增重、辅助化学品清洗剂、织物柔软剂和络合剂、漂白剂，染料中的杂质、颜料中的杂质，铬媒染料、金属络合染料、偶氮染料，致癌、致突变或对生殖系统有毒害的染料、具有潜在致敏性的染料、聚酯用卤化载体，印染、甲醛、湿态加工的废水排放，阻燃剂、防缩整理剂、填充材料、涂层、复合和薄膜产品等。由于欧共体的“Eco-Label”标准是以法律的形式推出的，其影响力将会进一步扩大并逐渐成为市场的主导。
以来，我国先后发布了《纺织品通用安全技术要求》、《生态纺织品通用及特殊技术要求》和国家环境保护总局起草的HJBZ30-2000《生态纺织品》等标准。我国第一个有关纺织品生态安全性能要求的国家强制标准GB18401-《国家纺织产品基本安全技术规范》于1月1日起正式施行，产品涉及由天然或化学纤维为主要原料的服用或装饰用纺织材料，其考核内容包括：pH值、甲醛含量、色牢度、耐水、耐汗、耐干摩和耐唾液、禁用偶氮染料和异味。相对于国际上的一些生态纺织品标准，该标准基于为保证纺织产品对人体健康无害，对纺织品生态安全性能考核目前只选择了五项基本的要素。总体而言，这些标准与国际相应标准相比还存在一定差距。
4纺织印染行业的生态安全防范对策
4.1加大环保宣传和生态安全性信息的收集
首先，应加强环保意识和生态安全性纺织品消费的宣传，建立专门的生态安全性纺织品信息咨询机构，使纺织企业和消费者真正具有环保意识。其次，重视纺织品生态安全性信息的收集，帮助我国纺织和服装企业及时了解和掌握国外在纺织品服装领域对有害物质限量的最新要求和认证标准。
4.2加强对纺织品生态安全性的研究
纺织工业的生产链包括原料加工、纺纱、织造、印染、后整理加工和服装制成品加工等。纺织品中的有害物质除生产工艺不当会过量残余外，有部分是上游原料带来的。因此，我们对纺织品生态性的研究必须从原料的生产、加工到半制品生产过程有害物质含量指标及检测方法、功能性产品的评价方法及对纺织品可降解性等方面进行全方位的研究，为生产企业选择原料和工艺提供技术指导，也为提高最终产品的安全健康性奠定基础。
4.3制定纺织品生态标准，完善相应检测手段
必须结合我国国情，密切关注国际上相关法规的动态，制定系列与国际接轨的“绿色”纺织品强制性标准，并使之成为国际认可的标准。国外生态纺织品标准列入考核的内容多，公布的检测方法很少，未公开的检测方法都具有相当的难度。被列入欧洲的纺织品有害物质清单的项目中，我国仍有不少项目没有统一的检测方法。因此，我们也应加强对纺织品有害物质检测方法方面的研究和探讨。
4.4开发生态安全性产品，取得国际认证
生态安全性产品是未来的发展趋势，纺织企业开发生态安全性产品应重点抓好四个环节:(1)进行生态安全性设计。注重设计易于回收、节能、耐用、无污染或低污染、不影响健康的产品。(2)实施生态安全性生产。按生态工业模式，实现清洁生产，尽量避免使用有毒有害原辅料，减少生产过程中的能源和材料浪费，减少废弃物。(3)铸造生态品牌。纺织企业产品应符合环保要求，要取得国际环境标志，创造绿色品牌。(4)实行生态包装。纺织企业要按照进口国的要求，采取使用后利于回收再利用或易于自然分解的绿色包装。
参考文献
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基于XMLSchema的地理信息元数据模式及存储映射研究
针对传统地理信息元数据模式DTD的局限性,提出采用XML Schema规范地理信息元数据XML文档,并通过XML Schema模式向关系模式的映射来存储XML元数据.文中对地理信息元数据XML Schema的`建立进行了详细阐述,对模式转换算法进行了深入研究.应用实例表明基于XML Schema存储映射策略能够完整地将XML地理信息元数据存储于关系数据库中,不仅在一定程度上弥补了DTD的缺点,而且充分利用了关系数据库的优势来管理元数据,有效地实现了关系模式下XML地理信息元数据的存取.
作 者：张涛 于雪芹 危双丰 ZHANG Tao YU Xue-qin WEI Shuang-feng 作者单位：张涛,于雪芹,ZHANG Tao,YU Xue-qin(吉林建筑工程学院,交通科学与工程学院,长春,130021)危双丰,WEI Shuang-feng(武汉大学遥感信息工程学院,武汉,430079)
刊 名：测绘科学 ISTIC PKU英文刊名：SCIENCE OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)： 32(4) 分类号：P208 关键词：XML Schema 地理信息元数据 XML Schema地理信息元数据模式 DTD互联网金融与大数据应用论文
在中国庞大的应用市场和人群下，深入观察变化且复杂的市场，探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑，通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、整理、分析和进一步应用，来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心，未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。
一、我国互联网金融的概况
互联网金融作为二十一世纪高新产物，是传统的金融行业与互联网时代的有机结合，利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。这种新型金融模式具有颠覆式的影响，创新型巨大改革，不仅推动了我国利率市场化的进程，甚至影响整个经济与社会发展水平。
二、互联网金融的运作模式
(一)第三方支付模式
第三方支付模式，即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构，与各大银行签约后所提供的交易支持平台。
(二)P2P模式
又称点对点信贷，即一方贷款，一方借款，通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。
(三)众筹模式
众筹就是大众筹资，需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意，获得来自大众的资金援助。
(四)互联网金融门户
互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式，采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”，选择自己最满意的.商品。
(五)大数据金融
大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息，以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝，用高于银行的利率吸引消费者融资，不断推动着金融业的发展与进步。
三、互联网金融中的大数据应用及意义
(一)反映市场情况：电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况，有效的分析交易数据，识别出市场交易模式，帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与百度、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议，共同开发利用大数据。
(二)金融产品定价：金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价)，这一直是大家关心的重要领域，其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例，除了考虑违约的传染性和相关性，还要考虑违约过程的建模和估计，通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融市场提供运营平台，有效的整合互联网金融资源，，促进资源优化配置。
(三)精确营销：通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的人文数据、位置和购物等的行为数据，建立模型进行分析，进一步细分客户。之后，可以定向推出产品并投放广告，实现精确营销。这也符合STP战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息， 特别关注搜索引擎中的搜索热点，从而制定投资策略，使互联网金融实现了一种新的营销模式。
(四)监管风险：互联网金融虽提高了金融效率，但也使风险呈现出许多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析，及时准确发现风险暴露，采取相应的措施加以规避、防范，提高互联网金融安全性，促进互联网金融的创新。
(五)信用：利用大数据，可以在法律和道德所容许的范围内对评估对象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立体化，进而评估个人或群体的信用，建立用户的增信模型和信用评分，打破了金融机构垄断用户信息的状况。
四、互联网金融大数据应用中存在的问题
互联网金融业本就拥有大数据，已成为自然产生大数据的重要领域，因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。
1、大数据处理速度满足不了各方的需求，体量大，噪声水平、数据来源和其他因素引起的内容和频率变化快，增加了大数据问题的复杂性。
2、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息，出现信息过载的问题。
3、部分企业不愿公开、上传数据，造成不公开数据部门占便宜、公开数据部门吃亏的状况，形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。
4、容易泄露用户信息，造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商家对客户交易信息的过度营销，下载不安全的APP、用户扫描二维码支付都可能泄露个人的信息，买卖用户信息的不法交易等。
5、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力，数据分析挖掘能力不平衡。
五、结论
通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究，我们发现还有很多问题等待我们去解决，严峻的考验只会让我们的路走得更稳固，金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新型科技的碰撞带来的丰硕成果，不断更新互联网金融时代，带领我们进入更美好的时代。
软件工程数据挖掘开发测试技术论文
1.软件工程数据的挖掘测试技术
1.1代码编写
通过对软件数据进行分类整理，在进行缺陷软件的排除工作以后，根据软件开发过程中的各种信息进行全新的代码编写。基于代码编写人员的编写经验，在一般情况，对结构功能与任务类似的模块进行重新编写，这些重新编写的模块应遵循特定的编写规则，这样才能保证代码编写的合理有效性。
1.2错误重现
代码编写完成以后开发者会将这些代码进行版本的确认，然后将正确有效的代码实际应用到适当版本的软件中去。而对于存在缺陷的代码，开发者需要针对代码产生缺陷的原因进行分析，通过不但调整代码内的输入数据，直到代码内的数据与程序报告中的描述接近为止。存在缺陷的代码往往会以缺陷报告的形式对开发者予以说明，由于缺陷报告的模糊性，常常会误导开发者，进而造成程序设计混乱。
1.3理解行为
软件开发者在设计软件的过程中需要明确自己设计软件中每一个代码的内容，同时还需要理解其他开发者编写的代码，这样才能有效地完善软件开发者的编写技术。同时，软件开发者在进行代码编写的过程中，需要对程序行为进行准确的理解，以此保证软件内文档和注释的准确性。
1.4设计推究
开发者在准备对软件进行完善设计的过程中，首先需要彻底了解软件的总体设计，对软件内部复杂的系统机构进行详细研究与分析，充分把握软件细节，这有这样才能真正实现软件设计的合理性与准确性。
2.软件工程数据挖掘测试的有效措施
2.1进行软件工程理念和方法上的创新
应通过实施需求分析，将数据挖据逐渐演变成形式化、规范化的需求工程，在软件开发理念上，加强对数据挖掘的重视，对软件工程的架构进行演化性设计与创新，利用新技术，在软件开发的过程中添加敏捷变成与间件技术，由此，提高软件编写水平。
2.2利用人工智能
随着我国科学技术的不断发展与创新，机器学习已经逐渐被我国各个领域所广泛应用，在进行软件工程数据挖掘技术创新的过程中，可以将机器学习及数据挖掘技术实际应用于软件工程中，以此为我国软件研发提供更多的便捷。人工智能作为我国先进生产力的.重要表现，在实际应用于软件工程数据的挖掘工作时，应该利用机器较强的学习能力与运算能力，将数据统计及数据运算通过一些较为成熟的方法进行解决。在软件工程数据挖掘的工作中，合理化的将人工智能实际应用于数据挖掘，以此为数据挖掘提供更多的开发测试技术。
2.3针对数据挖掘结果进行评价
通过分析我国传统的软件工程数据挖掘测试工作，在很多情况下，传统的数据挖掘测试技术无法做到对发掘数据的全面评价与实际应用研究，这一问题致使相应的软件数据在被发掘出来以后无法得到有效地利用，进而导致我国软件开发工作受到严重的抑制影响。针对这一问题，数据开发者应该利用挖掘缺陷检验报告，针对缺陷检验的结果，制定相应的挖掘结构报告。同时，需要结合软件用户的体验评价，对挖掘出的数据进行系统化的整理与分析，建立一整套严谨、客观的服务体系，运用CodeCity软件，让用户在的体验过后可以对软件进行评价。考虑到软件的服务对象是人，因此，在软件开发的过程中要将心理学与管理学应用于数据挖掘，建立数据挖掘系统和数据挖掘评价系统。
3.结束语
综上所述，由于软件工程数据挖掘测试技术广阔的应用前景，我国相关部门已经加大了对软件技术的投资与开发力度，当下，国内已经实现了软件工程的数据挖掘、人工智能、模式识别等多种领域上的发展。
制造技术数据平台车身板块开发应用
1 前言 对于制造业企业来讲,内部的`数据流足非常重要的.数据流中有三个重要的环节: 设计数据、制造技术数据和制造数据.数据流既是数据的流程、流向和流动,也是数据在企业内部“增值”的过程,随着数据属性的逐步丰富,最终体现出经济价值.
作 者：张萍 陈立林 彭镜 作者单位：东风商用车有限公司 刊 名：重型汽车 英文刊名：HEAVY TRUCK 年，卷(期)： “”(1) 分类号：U4 关键词：数据挖掘在电子商务的应用论文
摘要：数据挖掘就是对潜在的数据及数据关联进行探索和发现。随着信息技术的不断发展，这一技术在电子商务领域逐渐得到普遍应用。基于此，本文就数据挖掘在电子商务中的应用进行研究，首先就数据挖掘中的路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术进行简要介绍，然后分析数据挖掘在电子商务中的实际应用，从而提高数据挖掘技术的应用水平，增强电子商务的发展实力。
关键词：数据挖掘；电子商务；潜在客户
一、数据挖掘在电子商务中的技术应用
就现阶段电子商务对数据挖掘技术的应用现状来看，主要应用到的技术包括以下几方面内容，分别是路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术。就路径分析技术来看，主要对客户互联网访问路径的频繁性进行分析，通过大数据采集和处理，了解客户对各种网络页面的喜好程度和特点，从而对自身的设计进行针对性的改进，为客户提供更加人性化的服务；就关联分析技术来看，主要指的是对隐藏数据之间的关联进行分析，并且通过分析掌握其相互关联的规律，并根据这一规律对网络站点的结构进行相应的改进，使电子商务中存在相关性的商品能够一起被搜索出来，既为客户提供便利，同时提高交叉销售的几率；聚类分析技术指的是根据数据的信息，按照一定的'原则对数据进行分类。就分类分析技术而言，主要通过分析数据掌握分类规则，然后按照这一规则对数据进行分类。
二、数据挖掘在电子商务中的实际应用
1.对潜在客户进行挖掘在电子商务中应用数据挖掘技术能够对潜在客户进行挖掘。例如商家可以对网站的日志记录进行分析，探究该记录中存在的规律，从而按照这一规律对网站的访问客户进行相应分类。在分类过程中，商家应该对客户属性和相关关系进行确定，对新客户与老客户之间存在重叠的属性进行识别，从而实现对访问网站新用户快速分类，在分类完毕后，商家可以通过分析新客户的属性特点，从而对新客户进行潜在性判断，如果判断新客户可以被作为商家的潜在客户，就可以为该客户提供个性化的页面服务，从而将新客户发展成为老客户。2.对驻留时间进行延长对于电子商务而言，商家必须提高客户在商品页面的驻留时间，并且使客户的购买兴趣和欲望得到激发。电子商务与传统商务最大的不同在于销售商具有虚拟性的特点，因此客户在购物选择时，对销售商的印象是没有差异的。销售商在不断提升自身服务水平的同时，应该对客户的浏览行为和特点进行分析，从而对客户的兴趣和需求进行进一步的了解，以此为依据调整自身的商品页面，用符合客户需求的广告和商品文案吸引客户的驻留时间，从而提高交易的几率。3.对网络站点进行优化电子商务主要依托于网站，因此网站优化也是提高电子商务发展水平的有效措施。利用数据挖掘技术对网络站点进行优化主要由两方面构成，一方面是对存在相关性的网页进行链接设计。例如对用户浏览页面的几率和特点进行分析，然后找出存在相关性的页面，增加网页链接这一功能，使客户的搜索更加便捷；另一方面是对客户的期望位置进行探索，例如对用户频率较高的访问位置进行分析，从而将频率较高的位置设置为客户的期望位置，并且在实际位置与期望位置间建立链接。另外，可以对用户的网页浏览习惯和信息喜好进行分析，强化用户在网页中的自助服务，例如将网页信息参照超市模式进行摆放，根据相关性分类，使用户能够通过自主浏览选择到心仪的产品，从而提高交易的几率。4.对营销手段进行改进在电子商务的实际运营过程中，很多客户都会在购买一种物品时同时选择具有相关性的其他物品，因此销售商应该对销售方式进行改进，利用数据挖掘技术实现交叉销售，从而提高营销水平。在应用交叉销售这一手段时，主要应该利用数据挖掘技术，对客户的喜好进行分析，从而提供具有针对性的商品。
参考文献：
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摘要：现阶段，大数据已经成为优化高校管理的重要手段之一。为此，本文概述了大数据的内涵与特征，探讨了高校教育管理中大数据的类型与重要作用，并提出了高校教育管理中大数据的有效应用策略，以供相关人员参考。
关键词：大数据；内涵；特征；高校教育管理；类型；作用；应用策略
目前计算机信息技术已经在社会各行各业中被广泛应用，高校教育管理领域也不例外。我国许多高校都以大数据为基础，创建了高校教育管理网络信息系统，充分利用各类大数据信息，优化学校教育管理模式。
1大数据的内涵与特征
大数据在英文中又称作bigdata，它一般所涉及的数据资料量非常巨大，以致在合理时间内，采用传统的数据处理方法根本无法进行科学的分析与有效的管理。简单而言，大数据就是指规模大到传统的数据库工具难以采集、保存、管理与分析的各类数据集。而大数据最明显的“四V”特征，也使得它与传统的数据信息迥然不同。所谓四V特征就是指大数据的Volume特征、Velocity特征、Variety和Veracity特征。在这四个特征中，Volume是指大数据的规模庞大；Veloc―ity是指大数据的处理速度高效快捷；Variet指大数据包含音频、图片、网络日志、视频等多种数据形式，结构类型十分繁杂；Velocity则是指大数据的精确性、可靠性与真实性较高。大数据技术本身所具备的“四V”特征，使得大数据在社会各行业的应用过程中呈现出了预警性、动态性、描述性和预测性特点。反过来，这些特点又直接影响了社会各行业的变化和发展。
2高校教育管理中常用的大数据类型
教育大数据是学习者的各类行为的表现，目前我国高校教育管理中应用的教育大数据基本可分为三种不同类型。
2。1教育基础信息
近些年来由于国家对公民教育的重视，我国各大高校的教育教学事业都取得了较大发展。而这些高校在长期的校园设施建设与教学事业发展过程中，所产生的学校基本建设情况、学校资金投入状况、学校基本信息变化、学校招生状况以及学校的人事变动等多类繁杂的数据信息都被相关工作人员统计汇总到了各级教育管理机构，并由此形成了一个海量的教育基础信息库。
2。2校园建设数据
而就高校自身发展而言，其在年复一年的长期办学过程中，也会不断产生和积累一些有关本校学生的基本信息、学校各专业的课程信息、学校日常生活信息、学生实践活动信息、学生社交信息；教师的科研信息、工作变动信息、学校的招生信息、学校资产信息、图书馆藏信息等。这些校园数据信息来源于学校办学实践和学生日常学习活动，数量巨大、类型繁多、速度更新快并具有巨大的潜在价值，从本质上讲也是比较重要的一类教育大数据。
2。3在线学习的平台信息
现阶段，各类网络在线学习的平台非常多，这些网络在线学习的平台为高校学生提供了大量准确、快速、有效的学习资料。而学生在网络在线平台学习的过程中，所产生的学习日志、课程选择、学习路径以及学习结果等一系列与学习行为有关的各类数据也可以看作教育大数据的一种。这类大数据被实时记录并保存网络在线学习的平台运营商手例。政府和高校应该积极与网络在线学习的平台的运营商合作，采取合适方法从运营商手中获得这些数据，并以大数据的理念、大数据处理技术等对这些数据进行采抽取、汇总与分析，然后根据分析结果，做出有利于高校发展的新决策。
3大数据在高校教育管理中的重要作用
3。1教育大数据有利于优化政府和高校的教育决策
大数据自身所具有的“四V”特征，使得大数据在应用过程中表现出预测性、预警性特征。而这种特征，直接影响和改变着政府与高校的教育决策模式。它使得教育决策与教育信息之间的关系，由传统的数据影响决策转变成现在的决策基基于数据和数据预知决策。也就是说现阶段政府和高校越来越重视、越来越依赖教育大数据信息。对各类教育大数据的精确分析结果，是教育部门和各大高校做出正确教育决策的基础，通过深入挖掘与科学分析各类教育大数据，教育部门和高校可以对高校的教育行为进行有效的动态监管。此外教育大数据还为教育部门和高校提供精准的预警分析服务，有效的突发事件解决措施等。简单而言，通过集成、预警、分析、建模各类校园教育大数据，教育部门和高校可以获得更有价值的教育信息资料，并依此作为教育决策的基本依据，从而提高教育决策的正确性与科学性。
3。2教育大数据有利于革新高校教学模式
很长时间以来，我国传统的高校课堂教学模式一直是老师教，学生学，教师主导着课堂活动的进展，是教学的主体。但是随着慕课在正规高校中的流行，在线学习逐步成为大学生学习知识、认识世界的又一重要途径。诸如智慧树、学堂在线以及爱课程等多种类型的慕课平台越来越受大学生的欢迎。相较于传统的高校教学方式，慕课具有授课时间和授课地点灵活、课程资源优质、授课方式多样等多种优势，非常有利于增强大学生的注意力、提高大学生的学习效率。与此同时，大学生在这些网络在线平台上的学习过程，被适时记录与存储，并逐渐形成教育大数据，通过深刻挖掘与科学分析这些大数据，高校就可以有针对性地优化课程资源设置，革新教学模式，最终提升教学质量。
3。3有利于有效监管和正确引导大学生的思想行为
高校作为一个教书育的人场所，有责任与义务及时了解和正确引导大学生的思想行为，从而确保大学生安全健康的学习和成长。但是由于思想意识属于人的内在精神，具有隐蔽性，所以了解与把控起来非常困难，以至常常被许多高校忽略。及至出现问题，再加以控制，为时已晚。这就需要高校教育大数据及相关的分析处理技术，在更广范围内探索到学生的思想动态信息和相关的网络信息，从而以更精细化、更高效化和更互动化的方式与学生沟通交流，做好学生的思想政治工作，正确地引导学生的各类行为。
4。1加强大数据意识，创建完善的高校教育管理网络系统
要将大数据有效应用在高校教育管理的各个方面中，最基本的工作就是重视大数据，不断强化大数据意识，并积极采集各类教育信息和校园数据。通过这些基础的教育数据，顺利有序地开展大数据应用工作。现阶段，我国许多高校虽然有了基本的大数据意识，大部分都创建起了相应的教育管理信息系统。但是这些信息系统几乎都处于相对隔离状态，很多都是仅供高校各个部门内部使用，从而制约了教育数据的整合与共享，存在着在大量的“信息孤岛”现象。所以各大高校有必要提升本校教育管理信息系统的性能，建立系统的数据管理机制与完善的高校教育管理网络系统。在此系统内，高校学生的相关信息、学校办学信息、课程设置信息等都被有效收集与汇总，进而构成一个全校范围内的数据集成平台，在此平台上，全校师生能够依据不同的权限共享学校和学生的相关信息，并不断挖掘教育数据价值，促进学校发展和学生进步。
4。2组建高素质的教育大数据管理队伍，加强对教育大数据的研究
在信息化时代，大数据的应用在各行各业都创造了巨大的价值，但是大数据必须在相关的人工操控管理下，才能充分实现其数据分析和数据预测功能。所以拥有科学的大数据思维和精湛的大数据分析技能的人才是各行各业的重要人才。具体到高校教育管理行业，拥有教育大数据思维和教育大数据分析能力的高校教师在我国众多高校中并不多见。这就需要高校积极引进高学历、高技能的大数据管理分析人才，组建一支高素质的.教育大数据管理队伍，不断加强对大数据的研究，充分挖掘大数据背后的潜在价值，更好地为高校教育和管理服务。
4。3实行校企联合，共同推动大数据研究
大数据的研究是一项复杂烦琐而技术性高的工作，它的顺利开展，离不开学校的大力支持。高校要从研究资金、政策机制、硬件配备等方面给予大力支持与保障。同时高校可以尝试推行校企联合机制，积极与社会上专业的大数据采集分析企业、各类在线学习的平台和互联网公司合作，把高校的各类教育大数据与学生日常存储的互联网平台、在线平台上的各类数据结合，并由专业的大数据研究公司开发挖掘大数据的潜在价值。这样就可以充分借助社会企业的力量，加强大数据的应用，进而推动学校办学的发展，建设智慧型的校园。
4。4注重大数据的应用规范，加强大数据监管
信息化的发展与大数据的采集、分析为高校教育管理带来了便利，提升了高校教育质量与高校管理的科学性。但与此同时，也存在着两方面的问题。一是我国许多高校师生数量较多，这些规模巨大、种类繁杂的数据信息是由不同的职能部门分散采集的，如果在采集中应用的数据标准不统一，后期很容易杂乱无章，难以将这些大数据汇总分析。所以在高校必须注重大数据的采集、应用规范，采用统一的数据标准，采集、存储大数据，以真正实现大数据的最大化价值。二是众多数据信息被汇总到不同的数据信息集也面临着巨大的网络安全问题，一旦这些信息被泄露，将给高校师生的人身安全和日常生活带来极大威胁和困扰。所以高校必须不断加强大数据监管，确定严格的数据使用范围与应用权限，努力防范各类网络攻击，提升大数据的安全防范能力。
5结语
综上所述，大数据具有规模庞大、类型繁杂、处理速度快、精确性高的特征，它在高校教育管理中的应用对于优化政府和高校教育决策、革新高校教学模式、监管和引导高校学生思想行为等意义重大。所以，教育部门和相关的高校管理人员必须采取合适的方法，不断加强大数据在高校教育管理中的应用，从而有效提升高校教学质量，确保高校学生安全。
参考文献：
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大数据技术在煤矿安全管理应用论文
【摘要】在时代的不断发展中，对于教学，人们逐渐提出了新的需求，将课堂内容融入生活是新课程标准提出的新要求，需要进行一定的关注。利用当地资源展开教学，可以更好地实现课堂效果。文章对教学中的方法以及策略展开讨论，使大家对该项教育模式的认识进一步增强。
【关键词】地理资源；初中；地理；教学
在进行地理教学过程中，与当地地理资源有效结合是新课标提出的要求，可以使学生的认识更加直观具体，从而更好地实现课堂教学，真正意义上实现了“以人文本”的新课标理念。
一、教学方法
1.角色扮演法
角色扮演是使学生以一个全新的角度进行思考，换一个身份对问题展开思索可以更加全面地考虑，在进行教学的过程中，学生需要采用多种途径进行信息的收集，包括阅读文献资料、实地勘察以及社会访问等。在对收集到的信息进行分析之后，就某一项环境问题进行角色扮演，分析出不同的机构在进行问题处理时的责任与意义[1]。例如，在进行“世界的人口”一课的学习时，首先采用多种途径进行信息采集，搜集世界人口的分布状况以及因为人口的过快或过慢增长造成的各项问题，然后从不同的角度分析这些问题。对“人口过快增长”这一问题进行分析，一组学生扮演环境保护协会的成员进行分析，一组学生扮演国家福利机构进行分析。两组学生分别从不同的角度进行探索，认识到该问题对不同方面造成的影响，从而提出针对性的解决策略，也使学生对课堂有了更多的兴趣，实现了新课标的要求。
2.多媒体展开教学
在进行地理教学过程中，存在着很多的景观是学生在生活中难以接触到的，对其认识也具有一定的局限性，通过多媒体手段展开教学，可以使学生的认识更加直观。利用多媒体展开教学可以使教学容量增大，将课堂内容现实化、简单化，使学生更加真实的感受课堂所学内容，使其接收信息更加全面，尤其是面对一些自然灾害的讲解时，采用多媒体教学，可以使学生更加直观地认识到环境问题带来的恶劣影响，使课堂达到预期的目标。例如，在进行“中国的河流”的讲解时，讲述黄河部分时，首先可以利用多媒体设备使学生见识到黄河的气势恢宏，在讲述到“地上河”的问题时，可以利用多媒体设备让学生们对当地的土层进行观察，认识到该问题的产生原因，然后利用多媒体演示在我国历史上由于该分体产生的危害，使学生对其危害的认识进一步增强，最后多该项问题的治理进行一定的分析[2]。
3.辩论教学
辩论教学法是根据某一项问题，让学生阐述自己的认识，分析自己的观点对他人见解进行反驳，其目的是使学生对问题的认识深入，从而提出具有可行性的对策，在现代教学中，新课标提出了“以人为本”的教学理念，通过该方法展开教学，可以更好地使学生作为课堂主体，在进行学习时，也可以使学生掌握更多的主动权。例如，在进行“世界的人口”一课的学习时，教学可以就“人口增长过快及过慢哪一个危害更大？”这一问题让学生展开辩论，勇于阐述自己的见解，使学生的信息处理能力、思维逻辑能力等方面都得到培养，同时也使其对人口问题的认识进一步增强。
二、课堂策略
1.理论联系实际
教师在进行教学时，需要进行“乡土地理”的教学模式，从学生身边的真实案例入手，进行课堂的开展。利用该方法，可以使学生在进行学习的过程中，对课堂内容更好地把握，使课堂难度得到了一定程度的降低，同时还可以使学生发散思维得到培养，利用身边的案例就可以映射出世界地理的大体局势，基于此，在进行地理教学时，对当地的地理资源进行利用，实现地理教学的渗入是一项具有推广意义的教学模式[3]。真正意义上实现了将地理学习融入生活的教学目标，使学生认识到进行地理学习的意义，从而更好地进行学习。例如，在进行地形的学习时，可以首先带学生去当地的不同地形进行实地考察，对不同的环境条件下地形的情况进行具体的分析，从而映射出我国不同的地势条件下不同的`地形环境，最好结合教材对映射出的关系进行验证，如果验证不一致，需要再次展开分析，对其不同进行深层次的挖掘，分析出其原因。通过该方法，可以使学生对课堂内容认识更加深刻。
2.把握渗透层次
在进行渗透的过程中，对于渗透的层次需要进行一定的把握，如在教学过程中，进行一些概念类的内容时，需要与教材相结合，进行深入的讲解；在进行一些与环境保护密切相关的内容时，需要进行一定的扩展与补充；在面对一些与环境保护没有直接关系，但是却存在必然联系的问题时，需要与现实环境相结合，对两者联系进行深层次的分析，使学生对环境的认识进一步加强[4]。新课程标准中，地理教学更加注重与环境的结合，强调了教学需要面向生活，同时也强调了从学生的生活中实现新内容的引入，对学生解决问题的能力也提出了一定的要求。在进行教学过程中，对当地的地理资源进行渗透，可以使课堂效率得到提高，促进了我国教育事业的有效发展，具有一定的发展意义。
【参考文献】
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[3]李纯燕.初中地理课堂如何渗透环境教育[J].考试周刊，2016（61）:139-139.
[4]冯均严.初中地理课堂渗透出的新课程理念[J].考试周刊，2016（7）:124-124.
大数据思维的商业银行经营管理应用论文
摘要：随着利率市场化改革的完成及互联网金融的快速发展，商业银行正面临着传统业务空间收缩等诸多挑战。引入大数据思维，则有助于商业银行加快转型升级，打造核心竞争优势。本文从引入大数据思维的意义入手，探究将大数据思维应用于商业银行经营管理工作的基本策略。
关键词：大数据思维；商业银行；信息整合；产品管理
随着外部经济环境的改变，商业银行在传统信贷业务中的存贷利差优势日趋缩小，拓展业务格局、完善业务体系、创新业务模式已成为银行打造核心竞争能力的重要要素。而大数据、云计算、智能整合等对接互联网技术优势的发展路径，则是银行谋求变革、创新发展、拓展利润空间、提升经营管理水平的重要抓手。
一、引入大数据思维的意义
（一）拓展客户渠道
引入大数据思维，可对存量客户进行深度分析、整合，更有助于获取新客户。通过对客户的结构化、半结构化、非结构化信息进行集中分析，可使银行更理解客户的真实需求，进而优化服务体验与营销内容，构筑起交互式双向互动链条，获取更多有效客户。
（二）细化经营管理模式
随着金融脱媒趋势加速，互联网与科技对银行业的影响日趋深入，客户面临的产品选择日趋丰富，客户对产品消费与资金管理的需求日趋多元，传统的`以存贷利差为利润核心的粗放式经营管理模式已难以适应当下的激烈竞争。将大数据思维贯穿于覆盖资产端、负债端的全面链条，可助力银行将资产规模化管理转变为资产效率化、增值化、精细化、品牌化管理，剥离低效率资产，强化产品输出，打造核心实力。
（三）提升风险管理水平
在现代银行经营管理工作中，客户存量丰富，且客户的信息变化速度很快，其核心业务、财务指标、关联企业、资产质量、未来现金流预期等要素的变迁均存在较强的时效性特征。应用大数据思维，则可以整合历史情况、平衡当前数据、挖掘未来信息，进而构筑起纵横联动的立体化、多维度风险管理体系，有效管控风险源头，提高风险管理水平。
二、应用大数据思维的基本策略
（一）打造集成式产品线
立足银行在产品设计、资金管理、风险防控等方面的优势，打造集成式产品线，可为客户提供开放、多元、立体的产品与服务，有效整合“信息流”与“资金流”。比如，工商银行推出的“电子供应链”产品、中信银行研发的“上下融通”产品、平安银行的供应链金融2.0系统等，就是通过整合企业在供应链中的交易信息，动态管理其现金流量，以上下游企业的核心商品为授信着力点，打造贯穿整条供应链的集成式授信产品，实现了价值共享。此外，还可以对接大数据思维，打造“商圈类”集成式授信产品。即在存量客户中挖掘出某个商业集合体中的核心企业，以其自身所有的产品资源与资金流为主导，对接其周边企业，围绕此客户生态圈，整合海量数据，并利用数据分析结果高效筛选新客户，科学防控风险，打造出轻资产产品线。通过构筑此类集成式产品线，为客户提供产品增值、资产管理、融资保理、综合授信、信息咨询等综合服务，以开放的产品体系有效降低沟通与营销成本，提高授信效率，简化产品审批环节，加快客户资金回流速度，形成集成优势，节约管理资源。
（二）全面整合客户信息
科学地获取、分析客户，打造交互式沟通模式，进而使客户对银行整体品牌产生认同感、建立忠诚度，才能使产品营销、品牌价值输出、内控与风险管理等其他环节成为有本之木、有源之水。而大数据具有数量大、数据类型多样、时效性强、价值密度低、真实性难保证这五个显著特征，在应用大数据思维整合客户信息、描摹客户蓝图时，要格外注意对数据进行科学收集、筛选、加工、分析、分享，保证数据整合的系统性、专业性、精准性、有效性、时效性、实践性。一方面，要积极拓展合作渠道，对接人民银行及第三方征信机构、税务与工商等行政管理部门掌握的企业信息，结合银行内部获取的企业现金流量沿革、大额资金流向、销售与成本数据变迁、主营业务及管理人员变化等信息，动态整合数据，实时调整服务模式和产品战略。另一方面，还可以进一步深挖用户习惯，以情景惯性、用户属性、使用习惯与偏好等多个考量要素分解客户需求，使产品设计、营销、管理、反馈等环节更加精准、到位，进而提高资源利用效率，将“以人为本”的服务理念融入差异化、个性化、多样化服务中，提高客户粘性，打造品牌效应。
（三）构筑智能驱动体系
将大数据思维应用于银行经营管理的多个环节，使智能分析、数据整合成为银行发展的内在驱动力，可更好地发挥信息化优势。一方面，要纵向联动产品设计、客户营销、风险管控、定价管理等多个内部经营环节，将量化分析思维贯穿于多个环节，做到数据采集、加工、分析、反馈一体化，实现交互管理。另一方面，要横向联动多个职能部门，强化沟通机制，不断对产品模式和客户评级进行动态调整，构筑实时化、智能化业务驱动体系。
三、结束语
在科技高速发展的信息时代，信息技术为银行业的发展带来了新机遇，也带来了新挑战。引入大数据管理思维，深挖数据价值、实现数据增值，对提升当前商业银行的综合竞争实力具有重要的实践性意义。打造集成式产品线、整合客户信息、构筑智能驱动体系等策略的应用，可助力商业银行实现精细化管理，提高经营管理水平，为银行的持续发展注入源源不断的生命力。
参考文献：
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[3]蔚赵春,凌鸿.商业银行大数据应用的理论、实践与影响[J].上海金融,，(09):28-32.
作者:蒙香含 单位:赤峰二中
1大数据对旅游行业的作用
（1）大数据对旅游行业的促进作用。随着信息技术的不断发展，人们的生活理念与生活方式出现了很大的改变，在市场上随处可见各种各样的信息，对这些信息进行收集整理，适当的归纳并进行分析，可以从中得到有效的发展经验，能够促进整个商品市场形成一个完整的体系。从事旅游行业的企业利用大数据进行分析能够发现企业存在的问题以及优势，能够生产出更加符合客户需求的产品，根据客户的需求生产出多样化、个性化的产品或者服务，进一步的提升自身价值。
（2）提高旅游行业服务质量。通过大数据全方位的分析整个旅游行业客户的具体信息，利用相关的软件进行建模运算能够得到有效的结果，再对信息进行推理分析，得到自身想要的数据。不仅能够推动整个旅游行业的发展，还能够让旅游景点及时按照部门或者是景区的布置加强公共服务体系的建设，从而满足消费者日趋多元化趋势的发展需求。能够对客户的服务进行一对一服务，让客户得到更加全面的服务，提高游客对旅游景点公共服务满意度。
（3）改善旅游行业经营管理。旅游企业利用旅游信息的挖掘以及具体的分析，能够对旅游行业进行有效的指导，对旅游景点的基础设施进行有效的管理。及时地了解客户的偏好以及特征，提升企业产品与服务的有效度，可以按照数据结果对企业运行情况进行具体的分析，还能够对运行结果进行全方位的监测，对旅游产品进行有效的掌握与管理，从而促进旅游行业的快速发展。
（4）更新营销策略。在我国传统的旅游行业中，大部分的旅游企业采取的营销策略都是比较单一的，而且其目标群体也比较模糊。所以，旅游企业很难按照市场的发展需求来对自身进行适当的转型与升级。利用大数据莒南县分析，能够让旅游企业充分的掌握客户的偏好，能够按照市场竞争的实际情况进行具体分析，并且还能够对消费者群体进行有效的划分。
（1）在旅游区的应用。大数据已逐步运用到旅游行业中，尤其是省级旅游局及5A级旅游景区，不断地结合企业自身的信息技术优势，当地政府积极开展旅游行业的`开发，推动旅游产业的升级。利用大数据信息进行分析，还可以根据数据分析了解游客的偏好，为旅游企业发展提供对应的产品与服务。对大数据进行分析能够具体的了解到景区，相关的服务设施能够更受游客的喜欢。
（2）在旅游行业的定位。企业对大数据进行挖掘与分析，能够掌握客户的具体需求与偏好，通过具体的信息进行正确的战略部署，不仅能够推动企业自身的产品升级，还能够加快企业的创新与改革。将大数据运用在旅游行业中，能够推动旅游企业自身的市场定位，及时整理数据分析数据中的信息价值，能够通过数据信息对市场进行新的开拓，更进一步挖掘市场。利用市场信息的精准定位，推动旅游产业的快速发展。
（3）旅游市场的营销利器。如今互联网传播速度如此之快，通过对大数据进行分类整理，可以形成一个巨大的数据行业，从中能够得到整个市场的发展趋势以及相关信息。由于信息总量的上涨，可以有效地提升整个旅游市场的行业需求，能够推动旅游行业的有效发展。旅游行业通过大数据进行分析，还可以对市场的变化进行有效的应对。在越来越激烈的市场竞争中，可以更加准确的对自身的市场定位进行分析，进一步完善自身的产品定位，实现旅游行业的快速成长。
3结语
通过上述分析能够看到，随着信息时代的到来，大数据的不断发展。旅游行业通过对大数据进行数据整理与分析，可以更有效地提高整个旅游行业的升级与转型，为客户提供多样化的产品与服务。通过对旅游行业的不断更新与发展，能够及时地利用大数据对信息进行处理，以此来推动整个旅游行业的发展。
煤矿安全工作贯穿于生产与管理的各个环节。近年来，信息化技术在煤矿中的应用，使各子系统相互间的联系更加紧密，在很大程度上改善了信息的准确性与深度，为煤矿安全管理工作积累了许多有价值的信息资料。但到目前为止，这些信息还停留在浅层次的应用上，在记录、查询、报警等方面，并未发现不同数据之间的关联性，无法妥善处理好生产系统的安全问题。因此，需要加大信息化建设推进力度，开发更全面的数据分析工具，深入挖掘数据的作用，构建科学合理有效的监测模型，探索各类事故的特点，为煤矿安全生产决策提供强有力的支持。这既有助于进一步提升煤矿的安全管理水平，又能确保煤矿生产的安全性。
1大数据及其应用
，美国麦肯锡全球研究院(MGI)在题为《大数据:未来创新、竞争、生产力的指向标》的报告中，首次提出了大数据(bigdata)概念，即指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集合。它有着比较突出的4V特点:即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。作为新型的预测技术方法，它凭借自身具有的更有效、更及时的指标而深受青睐。如，Amazon研究顾客的浏览与购买记录，由此得出顾客的偏好，有针对性地为顾客推荐相关商品及信息;12306网站通过研究乘客订票信息，对客流量进行预测，为合理分配运力提供了参考依据，为人们的出行提供了便捷条件。相对于传统数据观念，大数据尤其强调整体的特点、事件处理的效率和数据的'关系，对每一领域数据观念的改变都起到积极的作用。
2大数据与煤矿安全管理
相关数据显示，近年来，我国煤矿安全指标逐渐朝着良性的方向发展。然而，煤炭行业依旧属于高危行业，并未彻底摆脱高事故率的困境。要想不断提升煤矿安全生产水平，必须做好安全管理工作。在煤矿安全管理工作中引入大数据技术，可以丰富管理方法、优化信息系统。
2．1生产特征
最近几年，我国煤炭价格一直在低位徘徊，煤炭行业形势不容乐观。然而，煤炭依旧具有不可替代的战略地位。(1)我国大多数煤矿为井工开采，井下条件错综复杂，由于地质水文条件、赋存条件、井田规模等影响，形成了众多开采方法。(2)由于井下空间狭窄、条件恶劣、作业地点不断变动，增加了对各种事故的控制难度，从而对机械设备的可靠性与安全性提出了更高的要求。(3)井下生产过程复杂，包括诸多系统，如通风、采煤、供电、开拓掘进、运输等，要确保每个系统彼此配合、顺利运行，并非易事。
2．2数据特征
(1)规模大。煤矿企业生产中会产生许多数据资料，这些资料是实时变化的，并且具有非常重要的作用，如，测量数据(井下职工情况、机械情况)、环境监测数据(瓦斯含量等)。(2)种类多。煤矿日常运行过程中会形成许多监测数据，其中包括结构化数据，如累计值、平均值等，还涉及半/非结构数据，如事故案例、矿图数据、监控数据等，后一类的比例日益增加。(3)价值密度低。煤矿井下配备有许多监控设备及传感器，它们负责记录井下各环节的动态，监控机械工况以及环境条件，形成了许多数据，但有价值的少。(4)产生和增速快。近年来，煤矿安全管理各环节纷纷引入了信息化技术，形成了一个非常复杂、有机结合的系统，包括考勤、矿压、瓦斯等监测系统。每一个系统的全天候运行，形成许多数据，且快速增长。预测是大数据的重中之重。煤矿数据的4V特征，可以通过大数据技术加以处理，并在此基础上，对事故发生的概率进行预测。大数据下的相关关系分析为煤矿提高安全管理水平提供了一种新思路，可以通过数据处理结果做出更加科学合理地决策，从而减小人为失误，为构建安全管理系统创造良好的条件。
3煤矿安全管理中大数据技术的应用前景
3．1大数据变革管理思维，提升系统安全观念
相对于大数据，小数据时代下的直线思维注重数据的精确性，通过分析事物规律，为煤矿安全生产提供参考，但该模式已无法满足复杂的煤矿生产系统的需要。经过长时间的信息化应用，煤矿形成了许多数据资料，例如GIS、地质、监控等方面的数据，其中含有5%的结构化数据，可以在传统数据库中使用。而其他的非结构化数据，尽管占比非常高，但是却比较复杂，不容易利用。想要进一步应对煤矿复杂的安全生产系统，就要积极更新思维，降低对数据精确性的追求，分析大数据时代下的混杂数据。海量纷杂的数据、优秀的分析工具、先进的计算机设备为全样本数据分析创造了良好的条件。大数据技术分析煤矿生产过程中产生的所有数据比少量的、精确的样本数据更适合煤矿，可以充分发掘不同数据之间的相互关系，发现隐藏在背后的信息，得到更多有价值的数据资料，降低人为主观意识的错误，为煤矿做出科学合理地安全决策提供帮助。
3．2大数据技术提升设备运行可靠度，实现对设备动态的有效监测
近年来，煤矿自动化水平不断提升，越来越多的先进设备被引入煤矿生产。过去，基本是等到机械设备发生故障以后才维修，不但维修难度高，而且还会对煤矿生产进度产生阻碍，并且也会提高事故风险。大数据技术可以妥善处理上述难题，如，在通风机上配置传感器，用来记录各种相关数据，对每个工况点的动态进行分析，寻找其中的故障点，系统自动对比这些异常与正常情况，便能够发现问题的根源。在第一时间找出设备的异常，系统能够提前发出提示，便于企业做好防范措施。与设备故障导致煤矿停产的损失对比，收集与分析数据的投入明显减少，同时，安全性明显提高。
3．3大数据技术提供事故分析新视角，实现安全管理关口前移
发生事故后对其原因进行分析、明确各方责任，对减小事故率有所帮助。但事后处理模式具有滞后性，不能深入发掘安全生产数据，分析事故规律。例如，对于瓦斯爆炸事故，基本上是从火源、CH4、O2浓度等环节入手，然后分析管理、设备以及人员等因素，该方法对于煤矿生产安全起着重要的推动作用，但到目前为止，我国关于瓦斯爆炸的研究基本停留在模拟硐室或实验室的层面，没有充分兼顾煤矿井下具体条件，不能分析其他因素的作用。通过大数据技术深入分析，能够尽可能地挖掘出更多的环境因素，然后构建相应模型，为煤矿安全生产提供参考依据。大数据技术可以更加全面地分析事故，从多个层面进行预防，将安全管理关口前移，相对于事后分析模式，具有更重要的作用。
4结束语
随着科学技术的不断发展，我们已经进入大数据时代。虽然煤矿企业大数据的应用时间较短，仍在起步阶段，但大数据却具有非常巨大的发展潜力，有助于变革管理思维，提升系统安全观念，实现对设备动态的有效监测。大数据技术不但可以提升煤矿的安全管理水平，而且能为煤矿生产顺利进行提供坚实的保障，推动煤矿企业的持续发展。
参考文献:
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浅析水利工程管理中数据挖掘技术应用论文
引言
近几年，中国经济建设的快速发展也带动了水利这些基础建设的发展，水利工程的增多正在逐渐改善我国的水利体系，如防洪、排水、灌溉、发电、养殖、旅游等，同时也反过来促进国民经济更加稳健发展。此外，为了能加快水利工程建设的发展，需要在水利工程管理上做出新的调整，以给水利工程注入新鲜血液，使水利工程起到更巨大的作用。因此，本文通过阐述数据挖掘技术的一些实施要点，探讨了数据挖掘技术在水利工程中的可行性和应用情况。
1数据挖掘
从另一个角度看，数据挖掘是资料收集、信息化采矿等。在水利工程项目管理过程中，数据挖掘技术的应用对水利工程项目的管理起着重要的推动作用。同时，数据挖掘是从数据库中发掘信息的过程(数据库知识发现)。数据挖掘的主要应用于大量的数据的采集整理，通过搜索算法来隐藏信息的过程。同样，在当今的信息时代，数据挖掘与计算机和先进的科学技术密切相关，通过计算机、互联网搜索、统计、分析、和其他方面的发展，可服务于许多行业和许多项目，本文借助于某市的水利工程，详细的阐述了其在现场数据管理中的应用情况。
2浅析数据挖掘技术实施方法
数据挖掘是以现有的海量数据为重要资源，采用数据挖掘引擎技术，通过分析数据库中的数据，提取出最有价值的信息。
2.1相关性分析
通过数据源之间的相关性，找到所需的目标数据和扩展的信息，通过数据之间的联系找到规律，以便更好地分析数据的使用情况。
2.2数据的分类与整合
为了达到对更多的数据进行分类和整合的目的，对于没有规律和类型的标记数据按照相关的分类规则，以同一规则将信息汇总在一起，方便查找和应用数据，提高工作效率。
2.3坚持预测分析
在数据源中坚持预测分析，通过对重要数据进行建模，对信息进行综合有效的分析和预测，从而得出数据的发展趋势。让数据本身通过数据挖掘技术得出必要的结论。
2.4把握概念
通过了解数据源中所需信息的含义，总结主要特点，并给出概念描述，使数据具有高度的清晰度。
2.5把握据偏差
数据在输入和输出时不可避免地会出现差错，通过数据挖掘技术检测数据准确性是必要的，要找出参考值与结果之间是否存在差异，寻找一些潜在的信息，以减少数据误差。
3数据挖掘技术在水利工程管理中的应用出现的问题
3.1部门专家观点之间存在差异
在水利工程管理中使用了大量的数据，特别是采煤工艺在处理大空间问题上，加之水利部门普遍较大，且越来越多，需要与各部门协调配合工作。但不同的部门通常只负责沟通、交流的时间少，再加上数据分析技术落后于实践，各部门使用的仪器不一样，在数据点的分析上各专家持不同意见，这将阻碍数据处理，从而影响部门之间的合作，数据非常容易干扰，从而影响整个项目进展情况。
3.2与GIS系统联系不密切
GIS在水利工程信息系统中占有很大的比重，是水利工程信息系统中不可缺少的一部分，它的主要功能是产生大量的空间数据，空间数据的.计算、查询和分析，以及空间数据可视化是非常复杂的，单纯的依靠手工和一般信息系统是无法解决的，所以我们应该充分利用GIS系统。然而，在现实中，由于在这方面缺乏专业人才，充分利用原有的数据和GIS系统以进行有效结合，两者一起处理复杂的空间数据，现在还有很多事情要解决。
3.3数据挖掘模型建立不够完善
我国的水利工程虽然已经开展多年，但水利工程信息系统的应用还处于起步阶段。如今，数据挖掘技术模型可以帮助水利工程数据挖掘的人员可以预见在工程设计和施工过程中存在的差距等问题，确保水利工程项目按照原先设定好的方向进展。
4实例分析
4.1概况
某水电站于1963开始建设，于1975年完工，其位于黄河中游的陕西境内，装机容量122万5000kW，是新中国成立以来为数不多的达到百万千瓦的大型水利水电项目。大坝主体结构为混凝土结构，大坝高度为147m，其电站总存储容量为57亿8000万m3。其水利项目主要管理内容包括水库管理、水闸管理、堤防管理、引水工程管理、水利工程管理等。
4.2工程管理数据挖掘模型的构建
数据模型主要功能包括水利工程防洪、除涝、灌溉、运输、发电、水产养殖等，电站周边区域的社会经济和农业发展受其影响尤为巨大。在过去的发展过程中，某市的水利工程在管理和决策中，这些都是比较复杂的非结构化决策。因此，构建一个探索性或查询驱动的数据挖掘模型会给水电站的工作人员和专家在数据检索和专业分析的工作上提供方便，使管理者在管理工作上更加的科学合理。
库和数据仓库OLAP和OLAM层(数据挖掘的核心内容)，用户界面层。用户界面层主要功能是管理员或用户进行人际对话、挖掘数据查询、挖掘结果显示以及数据结果输出。
4.3数据挖掘技术与水利工程管理软件的集成
该水利工程项目管理的内容主要包括：管理水库，水闸管理、堤防管理、南水北调工程管理、项目管理、灌溉等方面。虽然数据挖掘有助于这个过程的开展，水给利工程的管理提供了科学依据，但如果该水利工程管理只是单单的进行数据挖掘，这是不符合数据挖掘系统理论的基本思想。因此，只有在现有的、成熟的国内水利工程项目管理成果的基础上，结合数据挖掘系统，这才是开发水电站管理种数据挖掘系统的最佳方式。
国内许多水利工程在管理和施工过程中，最常用的是GIS技术软件。GIS软件具有分析处理功能、空间数据查询功能。GIS技术软件本身蕴含着多样的数据信息，如当地的一些社会经济、地形地貌、地质、水文环境等。所以，对于水利工程管理数据挖掘系统的未来发展，首先要考虑的应该是如何实现GIS系统和数据挖掘理论系统完美衔接。
5总结
综上所述，数据挖掘技术在水利工程管理中的应用使我们能够分析水利工程的数据更加的全面，这样我们就可以充分挖掘潜在的、有价值的信息，使项目管理更加有效率，使工程的投入资金能被合理的利用，从而提高水电工程质量和工作效率，降低项目管理成本，使水电工程发挥出最大的社会效益和经济效益。虽然在挖掘数据方面还存在很多问题，但我们希望能在今后的水电工程管理中更多的去采用这种技术，为项目管理提供更多的帮助，促进国民经济的发展。
数据挖掘在CRM中的应用论文
摘要：对于CRM数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向CRM数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对CRM中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(CRM)；知识发现
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1CRM体系结构
客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。CRM是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。CRM具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2CRM中数据挖掘的应用研究领域
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用
从CRM的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：CRM中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
2.2各行业中CRM的应用
(1)零售业CRM中的数据挖掘零售业CRM它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的'有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业CRM中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业CRM中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴 磊 单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院
参考文献
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[2]潘光强.基于数据挖掘的CRM设计与应用研究[D].安徽工业大学.2011
[3]石彦芳,石建国,周檬.数据挖掘技术在CRM中的应用[J].中国商贸.2010(02)
[4]王芳,杨奕.论数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用[J].现代商贸工业.2009(01)
[5]郑玲,陶红玉,阚守辉.数据挖掘在CRM中的应用[J].中国电力教育.2008(S3)
★ 数据管理制度
★ 数据报告
★ 市场调研数据收集
