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第1篇：數據分析的前景范文

【關鍵詞】數據挖掘 經濟分析 推理 預測 軟件

一、數據挖掘及其作用

數據挖掘(Data Mining，DM)，又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database，KDD)，是指從大量數據中提取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可被理解的模式的非平凡過程。它融合數據庫系統、人工智能、統計學、機器學習、信息科學等，是一個新興的多學科交叉應用領域[1]。簡單地說，數據挖掘就是把存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中“挖掘”或“找到”有趣知識的過程。近年來，數據挖掘引起了信息產業界的極大關注，其主要原因是存在大量數據，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數據轉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用，包括行業監管、商務管理、生產控制、市場分析、工程設計和科學探索等。

有一個“尿布與啤酒”的故事，可以用來說明數據挖掘的作用。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。沃爾瑪在這些原始交易數據的基礎上，利用數據挖掘技術方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是：跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經過大量實際調查和分析，發現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，促進了銷售。按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是借助數據挖掘技術方法對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。那么，怎么樣來挖掘數據呢？

二、常用的數據挖掘方法和應用舉例

挖掘數據，簡單來說就是要通過讀活數據（傳統方法）、知識運用（推理方法）、大海撈針（篩選方法）、專業軟件（技術方法）等方法或手段，挖掘出有用數據。

（一）讀活數據――傳統方法

通過閱讀政策、理論和報表數據，運用政策傳導和理論根據，去挖掘數據背后的真實狀況。在閱讀的基礎上，進一步計算比較基礎數據的增加值、增長率和標準值等變化規律，及時發現各指標在運行過程中發生的突變情況。在閱讀、比較的基礎上進一步分析。

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4次下調基準利率，假設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，當基準利率下調時，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

通過經濟理論知識來實證當前社會經濟的情況或預測世界經濟可能會出現的情況。

分析實例二，用奧肯定律來分析我國的GDP和失業率之間的關系：薩繆爾森和諾德豪斯合著的《經濟學》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%，失業率上升1個百分點，公式表示為：失業率的變動＝－(實際GDP的增長率－潛在GDP的增長率)/2”[2]。2008年，全年國內生產總值同比增長9.6%。2009年GDP增長8.7%，則實際下降0.9個百分點，根據奧肯定律來推測，失業率應上升0.45個百分點，達到4.65%。

分析實例三，GDP與固定資產投資的關系：通過用加速模型對中國1978～1997年數據進行檢驗，從而推斷出那些以有效需求不足為假設前提的模型不能解釋中國的現實。其次，以供不應求為特征的存量調整模型能較好地解釋中國固定資產投資的決定因素。在正常年份，實際國內生產總值增長1%，合理的實際固定資產投資應增長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，與其相適應的投資增速應在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年投放12.37億元左右。

分析實例四，金融危機與菜農的關系：美國金融危機后?圯中國涉外企業十分困難，大多處于關停狀態?圯大量農民工返鄉?圯返鄉后自己種蔬菜（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?圯河南菜農的蔬菜賣不出去?圯河南菜農生產過剩。事實上，根據國新辦于2009年2月2日上午10時舉行新聞背景吹風會，離開本鄉鎮外出就業的農民工的總量大概是1.3億人，大約有15.3%的農民工因全球金融危機而失去了工作，或者沒找到工作。據此推算，全國大約有2000萬農民工失去工作，或者還沒有找到工作而返鄉了。假設每個農民工日均消費1市斤蔬菜，返鄉農民工有2000萬，就意味著菜農每天有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，從眾多的數據中篩選出需要的信息。

分析實例五，異地貸款統計：在《銀行業非現場監管信息系統》中，沒有對異地貸款信息專門統計，給異地貸款風險監管帶來難度，可是，銀行業《風險預警系統》給我們提供了豐富的客戶信息資源。《風險預警系統》中包含了哪個銀行在什么地方對哪個企業授信多少、發放貸款多少，以及現在貸款的質量怎么樣等48項信息。當銀行與企業不在同一個地方時，貸款就衍變為異地貸款，考察全省匯總數據，我們很快發現，可以用篩選方法，將異地貸款統計出來。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）專業軟件――技術方法

通過《銀行業非現場監管信息系統》的查詢方法和分析模型，進行“時間序列分析”和“同質同類比較分析”，可以挖掘出更多有用的監管信息；通過Excel中強大的函數庫，可以獲得更多的統計分析結果；通過《馬克威分析系統》等專業分析軟件，可以從海量信息和數據中尋找規律和知識，建立起概念模型，為決策者提供科學的決策依據。

分析實例六，2009年全國貸款總額預測：根據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，可以用回歸分析預測出2010年貸款總量。如表二所示：

表二 金融機構人民幣信貸收支表（單位：億元）

表中用回歸分析預測函數FORECAST預測了2010年的全年貸款總量將達到47.9萬億元，FORECAST(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，是對應的自變量。在本例中，函數表達式是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，我們發現，決定系統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，貨幣生成機制發生變化，企業更加依賴銀行貸款等因素，貸款余額將遠不止45萬億元，事實上，2010末貸款余額達到了50.9萬億元，這說明這個回歸分析預測函數準確率還是很高的。

參考文獻

[1]劉明亮.數據挖掘技術標準綜述.計算機科學[J].2008年，(06)：5.

[2]孫敬水.我國經濟增長與就業關系的實證分析.經濟問題探索[J]，2007年(04)：6.

第2篇：數據分析的前景范文

【關鍵詞】井下監測系統 油藏動態分析

1 基本概況

埕海油田利用海油陸采（人工井場+人工島）方式，應用 “井口槽+模塊化鉆機”實施產能鉆探，各開發單元均采用斜井、大位移井或水平井開發與生產；注采工藝復雜，油井基本采用電泵舉升。

海上井井型結構復雜，壓力資料錄取受到了限制，這給油藏分析、優化合理工作制度、制定合理措施帶來了很大難度。井下監測數據是埕海油田電泵井監測泵吸入口壓力、溫度、井底壓力變化的主要手段。因此結合灘海地區井下監測系統應用較多的現狀（48口井配有電泵伴侶），利用井下監測系統連續測壓資料，跟蹤分析地層能量的變化與供給狀況，從而為完善注采井網，補充地層能量，穩定區塊產量提供保障。

2 井下監測數據應用效果分析

2.1 井下監測數據為油藏動態分析提供了依據

利用井下監測系統連續測壓所得到的流壓數據可以得出如下結論：

莊海8Ng單元天然水驅，地層能量充足，壓力保持穩定；

莊海4X1單元注采比較高，累積注采比1.14，流壓相對平穩；

莊海8Es單元人工水驅，2012年通過注水治理，1-10月份流壓降為0.59MPa，較上年有所減緩；

莊海8Nm單元，前期枯竭式開發，2011年投入注水開發，流壓趨于穩定。

埕海一區平均地層壓降2.18MPa，其中莊海8Ng單元地層能量充足，壓降0.36MPa，莊海4X1單元注采比較高（1.14），壓降1.1MPa；莊海8Es單元、莊海8Nm單元由于地層虧空，壓降分別為4.43、2.83MPa，為措施制定及生產管理提供了依據。

從解釋計算結果來看，埕海一區的滲透性普遍較高，屬于中高滲油層，Es1s1儲層物性好于Es1s3。

從壓力監測資料看出，注水開發區塊壓力保持較穩定（張29×1南部），枯竭式開采區塊壓力下降較快（張29×1北部、張參1）；張27×1單元由于前期虧空較大，壓力下降較多，張海5單元由于開采時間較短壓降較低，通過地層能量的分析，為下步的措施提供了參考依據。

從解釋計算結果來看，埕海二區儲層非均質強，邊界情況復雜，單井產能差異大，又由于本地區地飽壓差小，隨地層壓力下降出現多相流動，歷史對比看出地層有效滲透率降低。

2.2 井下監測數據應用過程中存在的問題

2.2.1 壓力資料波動較大，曲線不規范

由于生產時產量不穩定，導致部分井的壓力資料波動都很大，壓力導數分析曲線散亂，借此資料進行分析，獲取的地層參數準確度降低。

2.2.2 部分井壓力數據缺失

由于井場停電，儀器故障等原因，導致部分井電泵伴侶資料缺失。如：莊海8Es-H2井缺失了開井初期的200小時左右的壓力數據。

2.2.3 壓力精度有待進一步落實

張海13-25L井，井下監測數據測取的壓力值比電子壓力計測取值高出0.78MPa（壓力計測試數據按實測靜壓梯度折算到泵吸入口深度）。

3 井下監測數據異常情況的解決

（1）對于產量波動的影響，利用產量重整的方法，采用雙對數分析和壓力歷史擬合相結合。

（2）對于數據缺失的井，結合地質構造，生產動態情況進行綜合分析，確定儲層參數計算的徑向流位置。

（3）利用數值試井技術進行解釋分析，力求獲取與實際相符的解釋參數。

4 結論與認識

（1）通過井下監測數據，可以得到泵吸入口壓力，溫度，井底壓力變化等參數，為油藏動態分析提供了依據同時也反映出了生產井的工作狀況。

（2）雖然目前的分析方法得到的解釋結論與壓力計測試的資料對比存在一定誤差，但通過對比，其基本處于估值范圍之內。

（3）針對井下監測數據原始數據存在的問題，通過后期的資料處理，使得誤差范圍縮小到最低，從而為區塊的總體認識提供了更有價值的參考。

參考文獻

第3篇：數據分析的前景范文

[關鍵詞]思想道德修養與法律基礎 調查分析 模塊化教學 實踐項目

[中圖分類號] G711 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2014）05-0110-02

我院從2010年起組織開展了“思想道德修養與法律基礎”（以下簡稱“基礎”）課程的教學改革，開課前，對學生的思想、學習、生活狀況進行調查，通過無記名方式填寫調查表，了解大學生思想實際狀況，分析優勢與存在問題，有針對性地展開思想教育。

本文調查的對象為2012級新生，被調查學生分別來自信息工程系、電子工程系、機電工程系、運輸與經濟管理系、建工系五個教學系，采取抽樣問卷調查的形式進行，共發放調查表1905份，回收率95.53%。

一、學生思想狀況調查數據統計與分析

（一）大學生思想狀況調查表統計與分析

數據分析：從中可以看出學生思想主導方向是積極向上的，具有強烈的愛國情感，對社會主義充滿信心和期待，對我國的發展前景充滿信心。思想教育要注重引導：作為一個新時代的大學生關心的不應僅僅是自己，要對社會和國家都要有一定的了解，可以在課余通過書報多了解國家時事、社會動態，以積極的心態去看待我國的發展。

數據分析：從這個數據中可以看出學生們對通過網絡獲取知識還不夠，不能充分利用網絡來了解國家大事，擴大知識面。也由此印證，高職學院的學生雖然樂于上網，但主要是進行玩游戲、聊天、看電影等娛樂活動，真正借助網絡學習知識、了解時事的不多。

數據分析：大多數學生的心中，他們深信中國特色社會主義道路是正確的中國發展的道路，走此道路能帶領中國人民實現國強民富。但“基本有此信念”的同學占23%，他們對中國的特色社會主義道路的方向還不明確。“將信將疑”的同學有3.67%，他們不知道何為中國特色社會主義道路，自己心中的概念很不明確。“說不清楚”的同學占1.33%，他們對中國特色社會主義道路的方向還是模棱兩可。思想教育中要注重理論體系的講授，使學生全面掌握中國特色社會主義理論體系，增強理解、信任。

數據分析：大陸和臺灣地區本是同根生，情同手足，大部分的同學同意和平解決，而不愿動干戈。保持現狀的有2%的同學，他們不傾向臺灣地區回歸，也不偏向臺灣地區獨立，愛國思想不夠強烈，“國家”意識不強。和平解決但任何時候不承諾放棄武力解決的占37%，明顯是受到國家臺灣地區政策的影響，相信臺灣地區回歸只是時間問題，但不允許其他的勢力干涉，臺方只要宣布，大陸將以武力收回臺灣地區，絕不手軟。

數據分析：由于當今大學生和社會的聯系密切，大多數都追逐社會的發展。可以看出，學校不是一方凈土，關起門來說教是沒有用的，要緊密結合社會現象和問題，開展思想政治教育。

數據分析：根據調查顯示信仰對自己發展能鼓勵和約束自己的有78.69%。這表明大學生對自己思想信仰還是比較明確的。相信信仰對自身的發展有更美好的前景。因此，加強中國特色社會主義信仰教育與培養是教學的重點。

數據分析：學生們都能認識到沒有科學文化知識和技能是很難在社會中有立足之地的，應該好好珍惜大學生活，不僅要學好自己的專業知識，同時充分利用好課余時間，掌握更多的知識，為將來的工作做好充分的準備，這樣才不會被社會淘汰。

數據分析：有21.33%的同學選擇了是為自己，可見個人主義追求者為少數，對社會缺乏熱情，但是也不能說這部分的同學對社會沒有貢獻，有46.67%的同學是選擇了為社會，表明了學生們的集體觀念還是非常的強烈，知道為自己追求、為親人追求就是對社會的追求，也是對社會的貢獻。有24%的學生是選擇親人，可知親人在他們心目中永遠是排第一的，懂得知恩圖報，懷有一顆感恩的心。數據告訴我們：當今社會，思想開放，多元并行，教育也要講策略，一味地教育要大公無私，反而沒有感染力和說服力。

數據分析：總體上學生們的人生追求基本心態是比較好的，但是有部分的學生對失敗和遇到挫折的經驗不足，缺乏迎難而上的精神。

數據分析：根據調查數據可知絕大多數的學生在個人利益和集體利益發生沖突時選擇了集體利益，說明這些同學有著強烈的集體榮譽感，有較高的團體意識，但是還是有少部分的學生還不知道個人利益和集體利益有沖突時該怎樣取舍。

二、結合學生思想狀態，開展有針對性的教學改革

從上面數據分析，可以看出，學生思想具有不穩定性，對問題的回答具有多樣性和矛盾性。要求教學要做到幾個基本要求：一是減少說教形式，貼近學生生活，吸引學生；二是教學形式的多樣性，易于學生理解和接受；三是既要講正面的，也要分析反面典型，從反面典型來提高明辨能力。

根據調查表的分析，我們在教學過程中結合高職學生的思想實際，精心處理教學過程中理論聯系實際的問題，對“基礎”課進行改革，整合教學內容，以培養學生的職業素質為導向，并將課堂理論教學與課內課外實踐相結合，設計四大教學模塊、十四大理論專題、十大實踐項目，體現了與高職學生成長成才主線的結合。

在我院實施二年多來，通過教學督導聽課、教師同行評價、學生評教反饋等形式來反饋教學效果，教學改革是成功的。學生反饋說：“上大課、死記硬背少了，研究討論、聯系現實多了”；“這種教學方法完全顛覆了政治理論教育課程在我腦海里的乏味印象。它為我們提供了很大的提升空間”。

特別是我們通過實踐項目教學改革，既培養了學生觀察問題、分析問題和解決問題的能力，又使師生感情大大加深，學生積極主動地與老師交流，課后老師的電話、電子郵件也大都是學生的問題咨詢，一改以往思政課老師不為學生重視甚至邊緣化的境地。我們教學團隊老師們深刻地感受到只有讓學生真正走出去，在社會實踐中去體會書本知識與社會現實的聯系與區別，去理解理論對實踐的指導作用，才能收到好的教學效果。

[ 參 考 文 獻 ]

[1] 夏雨.關于高等教育的幾點思考[J].大學教育，2012（5）：27.

第4篇：數據分析的前景范文

金融數學專業簡介 金融數學專業培養學生掌握金融數學與金融經濟的基本理論和思想方法，初步掌握使用現代數學與計算技術進行經濟、金融信息的分析預測和決策，解決公司財務管理，證券組合分析，投資項目評估，保險精算等金融實際問題，具備較強的數學建模能力，具備初步的科學研究與應用開發的能力。

金融數學專業就業前景 本專業培養掌握數學科學的基本理論與基本方法、基本技能，掌握金融理論基礎并接受嚴格數理金融思維訓練，具備運用數學金融知識、使用計算機技術解決實際問題的能力，受到嚴格科學思維訓練，能憑借堅實的數學基礎和金融基礎，在金融證券、投資、保險等部門從事經濟分析、經濟建模、金融產品設計工作的專門人才。

這門新興的學科同樣與我國金融改革和發展有緊密的聯系，其在我國的發展前景不可限量。現在存在著全球性高素質金融數學家的短缺，因此該專業的就業前景十分看好。

金融數學專業學生畢業后可以到投資銀行工作，或者進行商品貿易或國際貿易的公司(能源公司、航空公司、大型鋼鐵公司、礦業公司及國際大公司)處理商品價格風險及外匯風險數據分析師、管理培訓生、數據分析經理、金融工程師、交易員、軟件工程師、分析師、數據分析專員、精算師、產品經理、期貨交易員、軟件測試工程師等。絕大部分的金融數學家為國際性的投資銀行工作。

金融數學專業就業方向 本專業學生畢業后可可以到投資銀行工作，或者進行商品貿易或國際貿易的公司(能源公司、航空公司、大型鋼鐵公司、礦業公司及國際大公司)處理商品價格風險及外匯風險。

從事行業：

畢業后主要在金融、互聯網、新能源等行業工作，大致如下：

1、金融/投資/證券;

2、互聯網/電子商務;

3、新能源;

4、計算機軟件;

5、外包服務;

6、其他行業;

7、保險;

第5篇：數據分析的前景范文

關鍵詞：數據挖掘 技術研究 前景分析

中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）05（c）-0034-01

數據挖掘技術對各個不同應用領域中的傳統數據進行分析研究，提取其中存在的有價值的信息。隨著科技信息的快速發展，人們對信息分析技術的要求越來越高，現階段如何從大量的數據中挖掘出自己所需的知識日益重要。數據挖掘技術是在傳統數據分析系統的基礎上建立起的新數據處理技術。

1 數據挖掘技術分析研究

1.1 數據挖掘的背景

當今社會信息技術的廣泛利用提高了生產的能力，在企業、工程建設和科學研究中數據挖掘技術被逐漸利用，數據挖掘技術的優點在被逐漸推廣，作為新興的技術被廣泛使用。在信息時代的激烈競爭中，提高數據的利用效率問題顯得日益重要，企業在激烈的市場競爭中要想結合數據挖掘技術的作用使得數據信息作為企業有利的競爭手段，只有充分利用數據挖掘的技術才能夠高效的為企業的良好發展打下一個堅固的基礎。面對社會競爭中的各種挑戰，數據挖掘技術是在傳統數據分析基礎上升級的一項高效技術，其優勢已經適應社會的競爭理念正在被完善利用。

1.2 數據挖掘的功能分析

數據挖掘的主要任務是對數據分類以及對信息的預處理數據預測進行分析，其中信息預處理是以由兩個或兩個以上的變量值進行分析，得出兩者之間存在的規律，稱之為信息預處理。數據預處理有簡單處理和復雜處理，的目的是對數據庫中的隱藏知識進行研究分析，結合相關重要的參數使得挖掘出的數據更符合應用的要求。數據的預測是結合歷史的數據總結出數據的規律，對同一類型的數據進行比較，可以運用數據的預測方式使得挖掘技術更好的展現。

1.3 數據挖掘的概念

數據挖掘技術是一門新的計算機應用技術中的技術，在近幾年的發展中逐漸吸引了大量相關工作者的關注，科學挖掘技術會給企業減少一些不必要的投資，使自身能夠獲得一定的利益回報。數據挖掘技術在企業中的利用會逐漸提高，由于新技術的使用會給企業帶來豐厚的利益，使得企業之間廣泛運用數據挖掘技術，隨著數據挖掘技術在運用中的不不斷升級和挖掘技術的完善發展，促使數據挖掘技術在各個行業中被逐漸重視。結合數據庫技術和系統分析技術的運用，保障相關工作人員對挖掘出的數據的透徹理解，挖掘技術的運用要求保證數據的準確有效性，對挖掘出的數據價值作出合理的分析，使挖掘數據具有一定的科學價值。

2 數據挖掘技術的流程展現

2.1 數據挖掘的應用

數據挖掘技術能夠為企業的運行帶來顯著的利益，使得很多企業都在利用數據挖掘技術為自身的經濟利益作出保障。企業在發展中為了穩定的長期發展，從而利用數據挖掘技術了解客戶的特點，從中得到一定的經濟利益，結合數據的特點可以針對性的為客戶提供所需的服務。企業根據數據挖掘技術可以找到符合自己所需的客戶進行產品銷售，增加更多的經濟利益。數據挖掘技術運用多個領域，可根據不同領域的特點采用數據挖掘減少利益的損失，開闊領域的發展前景。

2.2 數據挖掘的結構

數據挖掘技術從數據庫到技術的運用過程中有不同的運行步驟，在確定業務對象問題方面可根據數據的準備對所有業務對象進行分析研究處理，保障數據的質量從而為進一步的分析工作做準備。在數據的轉換方面應建立一個針對性的分析模型，挖掘數據的成功關鍵因素，對所得的數據進行預處理，完善挖掘技術的措施，使數據分析工作自動順利的運行。在數據挖掘技術的結果分析上，應對數據結果做出正確的評估，與知識理念共同分析，完善數據挖掘技術的每一步結構。

3 結語

隨著信息的高速發展，使得數據系統越來越復雜，數據類型的要求也越來越多，使用合理有效的數據挖掘技術能夠將傳統數據的作用更好發揮。數據挖掘技術是一個有潛力的發展領域，在社會利益的競爭中被不斷完善運用，每年都會有更高效的數據挖掘技術產生，市場中對數據挖掘技術的要求日益嚴格。數據挖掘技術在高速的社會發展下面臨著諸多挑戰，對數據挖掘技術必須作出優化處理措施，維護數據挖掘中的各種問題產生解決問題，完善數據挖掘技術的運用，使數據挖掘能夠長久的在未來發展。

參考文獻

[1] 黃天航.面向數字城市規劃的數據倉庫構建中主題信息的組織與提取研究――以大北京區域規劃為例[C]//規劃創新：2010中國城市規劃年會論文集，2010.

[2] 吳亮，符定紅.基于距離擴散的審計信息系統異常數據挖掘算法研究[J].長春理工大學學報（社會科學版），2012（2）.

[3] 楊靜，申艷光，邢麗莉.數據倉庫與數據挖掘的研究與應用[C]//2006北京地區高校研究生學術交流會――通信與信息技術會議論文集（下），2006.

第6篇：數據分析的前景范文

坐鎮網站數據分析職位的人一般會擁有邏輯性強、商業敏感度高、懂網站前端技術，懂統計學等特征。故而給人一種“北方佳人，絕世而獨立”之感，認為入行門檻過高。其實網站分析職業入行不難，難在成為高端數據分析人才。如果能窺到門徑，且習學方法得當，能否出將入相，就看個人際遇和努力程度了！

我是做互聯網產品運營的，查看數據、做數據報表、基于數據分析指導工作(優化流量營銷渠道、優化網站功能、優化業務流程)是必做功課。但是因為我所效力的幾家單位均不重視網站數據帶來的商業回報(相信大多數公司使然)，所以在實際工作中的應用并不深。但個人來說，我一直嗜好網站分析，對GA也情有獨鐘，曾經也和網站分析星期三等專業數據分析團隊合作組織過小型線下沙龍，所以私底下一直在鉆研。因為在學習過程中走過許多“坎坷”路，一波三折，亦看過好多無用書籍。為了大家能少花銀子多辦事，我先推薦一些好的書籍和博客(網站內分析專用)。對于新手來說，系統性的入門教程總是最好的敲門磚，因為脈絡清晰，所以容易上道：

基礎書籍：《網站分析基礎教程》《網站分析實戰：如何以數據驅動決策，提升網站價值》《流量的秘密:Google Analytics網站分析與優化技巧》第二版

技能進階：《精通Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在線統計藝術》

數據呈現：《誰說菜鳥不會數據分析》2013最新版?0?2《Excel商務圖表應用與技巧108例(雙色版)》《鮮活的數據：數據可視化指南》

拓展訓練：《大數據時代》《量化：大數據時代的企業管理》?0?2?0?2《R語言實戰》

銀子不夠的童鞋可猛攻這三個博客：

宋星：網站分析在中國；王彥平：藍鯨的網站分析筆記；吳盛峰：網站數據分析。

這三人的博客基本全是原創，而且都有網站地圖，閱讀起來可以由淺入深，看了很多博主文章，這三個博客對我幫助最大！

理論學習，收效甚微，如果邊學邊實踐，那進步神速，所以這部分我主要分享我學習實踐的過程：

雖然我是運營行當，但上文說過，我所效力的幾個公司不重視網站數據的商業效果，所以我在五年的網站工作中涉足網站數據這塊的時間并不多，所做的往往是最簡單的網站數據統計，而非分析，更遑論基于數據指導決策了。所以，更多的情況下，我都是拿自己的小站，用GA應用服務，來實踐學習。我還記得剛入門的時候，每學到一個技能點都“漫卷詩書喜欲狂”。但是因為貪大求全，沒有知識脈絡，導致我沉頭脹眼。后來脆用念書時候的知識點學習法把GA也分成若干知識點來學習實踐：基本度量、正則表達式、自定義報表、虛擬頁面、過濾器、事件跟蹤、自定義變量、高級細分等功能點。各個功能點集中實踐，逐個攻破。果然不久后明顯感覺到功力大增。

后來，換了份工作，該單位上了一套華貴的網站分析系統：Omniture的SiteCatalyst，姻緣一線，此系統的實施部署工作不偏不倚恰巧落在了我頭上。據了解，國內鮮有公司使用這么昂貴的服務。因為沒買該系統的商業培訓，為了盡快一睹芳艷，那段時間，我在網絡上搜腸刮肚網羅教程，未果。托網站分析星期三的朋友幫忙，亦未果。彈盡糧絕之際，只好看SiteCatalyst幫助教程了，但中文翻譯不夠標準，深恨當初英語逃課。但是，SiteCatalyst前期部屬工作并不順利，大概用了一個季度時間才勉強部屬完成(這里面有很多因素：技術人員熟悉理解時間，與商業顧問溝通業務關鍵指標(老外)時間，商業顧問、實施顧問服務時間有限、團隊間的協調不利等因素)。在部屬即將完成的時候，我又因調換部門，這項系統的使用權花落別院，錯失了這個深入學習的機會，至今難以釋懷。

在個人不斷學習實踐過程中，不知不覺的我感覺到自己有了基于數據量化的工作思想(KPI)，于是在工作中我根據所工作的網站的特性草擬了一份業務運營團隊階段性KPI指標，因未被采納，所以可以分享如下(時隔1年，現在再看這份kpi指標表，的確是不算合理，有些指標定位不清晰)：

第7篇：數據分析的前景范文

關鍵詞：煤炭工業；大數據；物聯網；云計算；煤炭大數據平臺

0引言

隨著傳感器、計算機、通信、物聯網、數據存儲等技術的發展，以及企業信息管理系統的不斷普及，制造工業等行業產生并存儲了大容量數據，且隨時間呈指數級增長[1]，工業界已經進入了“大數據”時代[2-3]，煤炭工業就是其中的一個典型代表。煤炭是中國的主體能源，其產業的健康發展對經濟社會發展至關重要，甚至關系著國家能源安全。因此，迫切需要依托物聯網、云計算和大數據技術，采集、存儲和挖掘海量數據，從數據中探索解決煤炭“采掘機運通排”中若干問題，推動煤炭行業由生產自動化、信息自動化轉型升級為知識自動化。麥肯錫的報告顯示，就大數據的數量而言，諸如煤炭等領域的過程工業，其數據產出量及可被接入的設備數量遠遠超過移動互聯網等其他行業，而且增速是其他大數據領域的2倍[4]。然而，煤炭大數據的利用卻遠沒有在當前互聯網領域那樣普遍和深入，其中數據的價值還有待挖掘。本文闡述了煤炭大數據的特征及研究現狀，并在分析煤炭大數據新特點的基礎上，對煤炭大數據平臺的發展與應用進行了探討與展望。

1煤炭大數據特征

大數據分析手段主要是圍繞大數據的“4Vs”(Volume——大容量，Velocity——快速性，Variety——多樣性，Veracity——真實性)特性去發展與完善的[5-6]。除“4Vs”特性外，煤炭大數據還應該加上“2Vs”，即Visibility——可見性(通過大數據分析使以往隱匿的重要因素和信息可見)和Value——價值(通過大數據分析得到的信息應該被轉換成價值)。這“2Vs”代表了煤炭工業界對于大數據所追求的目的和意義。（1）大容量(Volume)體現在數據采樣率高(毫秒級)與采樣時間段長(24h不間斷運行)所帶來的大容量歷史數據。以單臺礦井通風機為例，其數據采樣頻率為50Hz，每秒產生225kB數據，按每年7000h工作時間計算，僅單臺通風機每年生成6TB數據。（2）快速性(Velocity)體現在高頻的數據采集。由于井下作業環境惡劣、24h不間斷生產，生產環境安全監測監控系統、各生產環節的自動化系統等的實時數據與信息需要安全、準確、實時地傳至數據處理中心，所以每秒鐘會記錄幾千兆甚至上萬兆字節的數據。（3）多樣性(Variety)體現在異構性、不同時間尺度和不均勻采樣。煤炭工業數據異構性是指非結構化類型煤炭數據，其數據存儲形式除“采掘機運通排”控制系統采集的結構化的生產過程數據外，還包括以生產環境在線監測為主的視頻圖像、語音，以及規章制度、應急案例文本等非結構化數據。此外，煤炭工業分層次運行，采集的時間序列數據既有高維且快速率動態采樣的壓力、流量等過程數據，又有低速不均勻采樣的灰分、硫分等指標數據。（4）真實性(Veracity)體現在真實數據與離群點數據的混雜。由于煤炭掘進、開采和洗選過程生產環境惡劣，測量儀表或變送器受到干擾嚴重，且故障頻發，使得測量數據中混雜不真實數據，具有離群點、缺失點等異常樣本。如重介質選煤過程中由于在線灰分儀運行不穩定經常導致灰分實際測量值出現大偏差，導致歷史數據中出現離群點。（5）可見性(Visibility)體現在對隱匿性問題的建模和預測。設備性能下降、健康衰退、零部件磨損等問題難以通過測量被量化，而大部分可見的問題都是這些不可見的因素積累到一定程度所造成的，因此需要通過大數據分析使以往隱匿的重要因素和信息可見，從而避免可見問題的發生。（6）價值(Value)體現在數據密度高、價值小。煤炭生產中，系統經常在某一特定且正常工況下運行，而故障等異常工況只是偶然發生，因此大量數據均是存在冗余的正常運行數據，而反映異常的數據非常少。

2煤炭大數據研究現狀

從20世紀90年代至今，煤礦自動化經歷了從單機自動化、綜合自動化到煤礦物聯網的發展[7]，且隨著煤炭企業信息化與自動化的不斷提高及兩化融合的快速發展，安全監控、人員定位、可視通信、數字化礦山、三維建模、企業資源計劃等系統的不斷應用，產生了海量、不同層次、不同類別的數據資源，為大數據在煤炭工業中的應用奠定了基礎[8]。由于缺少針對煤炭大數據特征的分析工具及高效的計算平臺來提取隱匿的知識，煤炭大數據還未充分利用，目前主要是將數據采集、壓縮存檔、恢復與少量預測分析。其中預測分析主要集中研究在煤炭安全生產領域，但尚處于理論研究和起步階段，沒有成功的模式和案例。鄭磊[9]分析了當前中國煤礦安全管理存在的問題，并提出大數據將對煤礦安全管理帶來變革。丁振等[10]討論了大數據在變革管理思維、增強系統安全觀念，提高設備運轉可靠度、監測設備健康運行，提供事故分析新視角、實現安全管理關口前移等方面的應用前景。大數據、物聯網與云計算是提升煤礦安全生產水平的3個重要技術手段。胡英[11]分析了安全生產大數據的特點與煤礦安全生產大數據當前面臨的主要問題，提出建設基于物聯網、云計算技術的煤礦安全綜合數據庫，建設基于專家系統的煤礦安全專家知識庫，建設三維虛擬礦井可視化平臺，研發煤礦安全動態分析系統的需求。孫繼平[12]分析了煤炭大數據和物聯網對煤礦事故分析的重要作用，討論了大數據在煤與瓦斯突出、沖擊地壓、水害、火災等事故預警，煤礦重大關鍵設備故障診斷，煤炭需求和價格預測等方面的應用。劉玉海[13]分析了現有的Hadoop云計算平臺及云計算技術用于實現煤炭井下人員定位系統、礦井瓦斯安全預警系統、煤礦安全生產應急系統的可行性。繆建華等[14]提出了基于大數據和云計算技術的智慧礦山計劃，并對淮南煤礦安全高效生產運用前景進行了展望。馬小平等[15]闡述了物聯網、大數據及云計算技術的研究現狀，并指出3種技術之間的關系，即物聯網產生大數據，大數據助力物聯網；大數據需要云計算，云計算增值大數據。當前，大數據已經成為國家的戰略資源和推動產業發展的重要引擎，煤炭工業的安全化、綠色化、智能化發展對煤炭大數據平臺的需求迫在眉睫。張茜[16]利用SWOT分析方法，從優勢、劣勢、機會和威脅4個方面對煤炭企業建立大數據平臺進行了分析。劉香蘭[17]搭建了煤礦安全生產大數據分析模型，研究并設計了煤礦安全生產大數據分析與管理平臺的功能架構與技術架構。申琢等[18]以數據集成、數據挖掘和可視化展現為主線，設計并開發了由設備層、網絡層、數據層、挖掘層和展示層組成的基于數據挖據的煤炭大數據可視化管理平臺。2016年7月19日，煤炭大數據平臺V2.0[19]在“2016夏季全國煤炭交易大會”上正式啟動，該平臺涵蓋煤炭GIS、圖解煤炭、煤炭物流、信用查詢、預測預警、數據分析、能源經濟七大功能模塊，但仍存在數據體系不完善、采集渠道不暢通、數據時效性不強等問題。

3煤炭大數據新特點及研究挑戰

隨著信息化發展和可編程邏輯控制器與集散控制系統的廣泛采用，以及安全生產過程管理、設備操作優化需求的不斷增加，煤炭生產向大規模、集成化發展，多單元、多產品生產、動態運行。煤炭大數據體現出與廣泛過程工業大數據[20]類似的多層面不均勻采樣性、多時間尺度特性、不真實數據混雜性的新特征，對已有研究方法帶來挑戰。（1）多層面不均勻采樣性。煤炭生產過程既有高維動態的過程數據，又有不均勻采樣的指標數據，比如灰分指標往往難以在線測量，通常通過人工化驗獲得，而人工化驗時間在一定范圍內具有隨機性，因此導致數據具有大延遲和不均勻采樣的特點。現有數據驅動方法多集中在對均勻采樣數據的分析與處理，無法對不均勻采樣的數據進行分析與處理。（2）多時間尺度特性。多時間尺度體現在不同系統根據需求進行分層采樣，進而進行優化決策與控制。其中，設備層是整個生產系統的最低層，為實時監測設備運行狀態，其通常以毫秒為單位采集設備數據(如重介質選煤過程的入料泵變頻電流等)；上一層為過程控制層，采集秒級的過程控制數據(如重介密度、合介筒液位等)，并實施控制，以保證過程的關鍵變量按照給定的設定值變化，并驅動設備狀態按指定邏輯順序變化，是穩定生產的關鍵；再上一層為運行優化層，采集從產品質量分析儀或人工化驗或統計得到的多種類且不均勻采樣的產品質量、產量、能耗的運行指標數據(如灰分、硫分，視頻監控帶式輸送機運煤表面圖像數據等)，由優化策略進行分析計算，產生新的過程設定值；最上層為生產經營管理層，采集來自市場營銷和售后服務與用戶的反饋數據(如市場對煤質的定量與定性評價數據)，進行市場分析，從而指導和協調生產。多時間尺度上的數據具有強自相關與互相關關系，以及時間序列相關關系[21]，但由于不同時間尺度的采樣，使得所獲取的數據具有不均勻稀疏性，對現有分析方法帶來挑戰。（3）不真實數據混雜性。高維動態歷史數據中夾雜與過程特性無關的干擾數據，這是因為受惡劣環境影響，煤炭實際生產過程數據易受采集、傳輸、存儲過程中的異常影響，從而混雜離群點、甚至缺失點。這在不同時間尺度采樣中均存在，如過程層的傳感器設備故障，以及指標層的化驗與人為誤讀數誤差等。現有數據分析方法需要無污染的數據，但不真實數據的存在不可避免。因此，如何從混雜數據中提取出反映過程特性本質的模型，建立魯棒數據分析方法，將是研究的重點和難點。

4煤炭大數據展望

4.1煤炭大數據平臺展望

近幾年，煤炭大數據技術發展較快，具備了一定基礎，但當前中國煤炭數據信息采集渠道仍不暢通，數據傳達相對滯后，時效性不強，缺少有效的分析工具及高效的分析方法實現煤炭大數據的價值。因此，煤炭大數據平臺必須重點實現大數據采集與管理、大數據分析、大數據共享的功能。（1）大數據采集與管理。大數據的基礎在于數據，因此需充分利用各類傳感器、無線網絡等加強對生產過程、監測監控、設備運行、經營管理等各類數據的采集與管理。此外，標準統一是大數據的基礎。沒有統一的行業信息標準，就無法整合來自不同領域、不同企業、不同類型的數據和信息。按照煤炭大數據建設的核心理念，建立全國煤炭數據實時在線采集系統，對各省市現有煤炭監測系統進行整合，形成基礎數據庫，并使各系統能夠以統一的接口進行數據傳輸，實現基層煤礦數據的實時更新。同時，依托物聯網、大數據技術，將煤炭行業數據全部納入采集系統，實現各煤炭數據種類的全國聯網，構建囊括煤炭生產、消費、交易等相關信息的全國煤炭數據庫。（2）大數據分析。對大容量數據中知識的挖掘是大數據技術的關鍵所在，然而，解決問題的知識通常具有隱匿性，其不是直接呈現在數據里，而是呈現在用于揭示數據的模型中。因此，煤炭大數據的核心在于采用降維技術、分類與聚類技術、時序數據模式挖掘技術、數據源融合處理技術及關聯關系分析技術等數據分析方法，快速獲取、分析、處理海量的工業生產過程監控數據，建立不同層次(過程監測、故障診斷、優化決策、控制等)的模型，從而推動煤炭安全管理思維變革，增強系統安全觀念，推動安全監察監管信息的共享，加快打通信息源壁壘，推動數據的深度發掘，為設備運行優化提供理論支撐。對于容量呈指數級增加的大數據，傳統數據分析方法無法處理或處理過慢，因此煤炭大數據分析需借鑒已有高速的大數據建模與優化算法，如面向大數據特征的深度學習算法[22-23]等。(3)大數據共享。依靠某個企業單一數據樣本很難實現大數據價值，需建立全國煤炭行業各類數據匯總的總平臺，與本行業各類信息平臺及電力等其他行業相關平臺進行數據接入與共享，充分發揮行業協會、煤炭企業、科研院所、信息技術廠商等各方力量。

4.2煤炭大數據應用展望

煤炭工業應根據自身大數據特點，結合工業大數據在建模、控制與優化技術方面研究成果，利用互聯網產業已建立的大數據管理平臺，推進煤炭行業各級部門間數據的共享，面向煤炭安全生產、過程優化與決策、控制、故障診斷進行應用實踐。（1）基于大數據的煤礦智能無人開采。通過積累各類地質構造、煤巖煤質、大型采掘設備等的大數據樣本，構建各類開采條件下的智能開采模型。（2）基于大數據的煤礦災害預警與防治。通過積累煤礦大量監測數據樣本，可探索基于大數據的煤礦事故預警方法，將大數據用于煤與瓦斯突出、沖擊地壓、水害、火災等煤礦事故預警。（3）基于大數據的煤礦設備故障診斷。通過監測煤礦設備振動、聲音、溫度、功率等設備運行狀態數據，研究關鍵設備狀態異常與設備故障的關系，實現基于大數據的煤礦設備故障診斷。（4）基于大數據的行業運行監測與預測。通過積累煤炭市場交易數據、供需企業經營數據、港口鐵路運輸數據、國際大宗商品市場數據、宏觀經濟及下游行業運行數據等，能夠進行煤炭需求與價格預測。（5）基于大數據的煤礦生產全流程一體化。通過不同時間尺度非均勻采樣，可充分挖掘設備層、過程控制層、運行優化層、生產經營管理層不同層級內與層級間的隱匿性知識，設計集全流程生產指標、運行指標、過程設定值與控制規律的優化控制方法，實現生產全流程一體化，從而降低煤炭生產的能耗與物耗，提高產品質量。

5結語

煤炭大數據還處于理論探索階段，已建立的煤炭大數據平臺尚未能挖掘大數據隱含的價值。同時，煤炭大數據的多層面不均勻采樣性、多時間尺度特性、不真實數據混雜性的新特點對大數據分析所帶來的挑戰性問題，是煤炭大數據技術進一步研究的重點和難點。在煤炭行業開展大數據應用，利用煤炭大數據平臺，探尋煤炭產業發展規律，探索煤炭行業科學管理方法，成為煤炭乃至整個能源行業發展的必然要求和必經之路。

參考文獻：

[3]李學龍,龔海剛.大數據系統綜述[J].中國科學:信息科學,2015,45(1):1-44.

[4]周興社.工業大數據特點、價值及其計算[EB/OL].

[6]蘇鑫,吳迎亞,裴華健,等.大數據技術在過程工業中的應用研究進展[J].化工進展,2016,35(6):1652-1659.

第8篇：數據分析的前景范文

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報告目錄

第一章 防水建材相關概述

第一節 防水建材的基本概述

一、防水建材概念

二、防水建材種類

三、防水建材特性

第二節 防水建材的相關概述

一、防水涂料

二、路橋柔性防水材料

三、高分子防水卷材

四、聚氯乙烯防水卷材(PVC)

五、密封材料

第二章 2013年全球防水建材行業發展態勢分析

第一節 2013年全球防水建材行業發展概述

一、世界防水建材行業增長情況

二、國外防水建材制作工藝分析

三、世界防水建材行業發展的影響因素

四、全球防水材料企業對瀝青瓦標準

五、全球屋面單層防水建材的應用

第二節 2013年全球重點區域防水建材市場形勢分析

一、美國

二、歐洲

三、亞洲

第三節 2014-2019年全球防水建材產品發展趨勢分析

一、新材料的應用

二、產品功能的拓展

三、環保產品的研發

第三章 2013年中國防水建材行業發展環境分析

第一節 國內宏觀經濟環境分析

一、GDP歷史變動軌跡分析

二、固定資產投資歷史變動軌跡分析

三、2013年中國宏觀經濟發展預測分析

第二節 2013年中國防水建材行業政策環境分析

一、國家建材類防水材料標準

二、環保政策

三、其他政策

第三節 2013年中國防水建材行業社會環境分析

第四章 2013年中國建材行業發展形勢分析

第一節 2013年中國建材行業發展概述

一、四川災后重建給建材行業的發展帶來機遇

二、中國建材行業發展重點分析

三、中國建材行業節能形勢與任務分析

第二節 2013年中國建材行業存在的問題分析

一、制約中國建材行業的發展因素

二、中國建材行業高耗能問題分析

三、建材行業企業問題分析

第三節 2014-2019年中國建材行業發展趨勢分析

一、中國建材行業的發展前景

二、中國建材行業發展機遇

三、中國新型建材產品發展展望

第五章 2013年中國防水建材行業發展分析

第一節 2013年中國防水建材對環境的影響及檢測方法

一、建筑防水材料環保問題概述

二、防水卷材與片材對環境的影響

三、防水涂料對環境的影響

四、密封材料及防腐劑對環境的影響

五、VOC的檢測過程及原理

六、苯的檢測過程及原理

七、游離甲醛含量的檢測及原理

第二節 中國防水建材主要產品工藝流程圖分析

一、丙烯酸酯涂料生產工藝流程圖

二、聚合物水泥涂料生產工藝流程圖

三、改性瀝青涂料生產工藝流程圖（溶劑型）

四、改性瀝青涂料生產工藝流程圖（水乳型）

五、防水卷材工程施工流程圖

六、防水涂料工程施工流程圖

七、其他

第三節 2013年中國防水建材產業運行現狀分析

一、中國防水建材行業發展規模分析

二、中國防水建材行業結構調整分析

三、中國建筑業對防水建材產業提出的新要求分析

第六章 2013年中國防水建材市場運行態勢分析

第一節 2013年中國防水建材市場供需平衡分析

一、中國防水建材市場需求分析

二、中國防水建材市場供給分析

三、中國防水建材市場供需平衡分析

第二節 2013年中國防水建材銷售渠道分析

一、現有銷售渠道

二、創新銷售渠道

第三節 2013年中國防水建材市場存在的問題分析

一、制約中國防水建材行業發展的三大因素

二、我國防水建材與國外存在著差距

三、建筑防水行業存在的主要問題

四、防水建材行業的主要障礙分析

第七章 2011-2013年中國防水建筑材料制造行業數據監測分析

第一節 2011-2013年中國防水建筑材料制造行業總體數據分析

一、2011年中國防水建筑材料制造行業全部企業數據分析

二、2012年中國防水建筑材料制造行業全部企業數據分析

三、2013年中國防水建筑材料制造行業全部企業數據分析

第二節 2011-2013年中國防水建筑材料制造行業不同規模企業數據分析 一、2011年中國防水建筑材料制造行業不同規模企業數據分析

二、2012年中國防水建筑材料制造行業不同規模企業數據分析

三、2013年中國防水建筑材料制造行業不同規模企業數據分析

第三節 2011-2013年中國防水建筑材料制造行業不同所有制企業數據分析 一、2011年中國防水建筑材料制造行業不同所有制企業數據分析

二、2012年中國防水建筑材料制造行業不同所有制企業數據分析

三、2013年中國防水建筑材料制造行業不同所有制企業數據分析

第八章 2013年中國防水涂料產業營運格局分析

第一節 2013年中國防水涂料產業發展概況分析

一、中國建筑防水涂料發展概況

二、中國建筑防水涂料的主要品種

三、中國防水涂料技術發展水平分析

第二節 2013年中國防水涂料產業發展存在的問題分析

一、產業發展存在的問題分析

二、產業發展不足之處分析

三、產業發展制約因素分析

第三節 2013年中國防水涂料市場發展分析

一、防水涂料生產狀況分析

二、防水涂料市場需求分析

三、防水涂料市場價格走勢分析

第四節 2013年中國防水涂料行業細分市場發展分析

一、聚氨酯防水涂料

二、聚合物水泥基防水涂料

三、丙烯酸酯防水涂料

四、橡膠改性瀝青防水涂料

五、水性PVC防水涂料

六、聚氯乙烯彈性防水涂料

第九章 2013年中國防水建材其它子行業發展狀況分析

第一節 2013年中國SBS、APP改性瀝青防水卷材市場分析

一、SBS、APP改性瀝青防水卷特性

二、SBS、APP改性瀝青市場現狀

三、SBS、APP改性瀝青發展趨勢

第二節 2013年中國合成高分子防水卷材發展分析

一、三元乙丙防水卷材

二、氯化聚乙烯防水卷材（CPE防水卷材）

三、氯化聚乙烯-膠共混防水卷材

四、聚氯乙烯防水卷材（PVC）

五、其他高分子防水卷材

第三節 2013年中國聚氨酯密封膠行業運行分析

一、聚氨酯密封膠的主要性能特點

二、中國聚氨酯密封膠的發展狀況

三、聚氨酯密封膠在土木建筑的應用情況

四、單組分聚氨酯泡沫填縫劑的發展及應用

第十章 2013年中國防水建材行業競爭格局分析

第一節 2013年中國防水建材行業集中度分析

一、區域集中度

二、市場集中度

第二節 2013年重點省市防水建材行業競爭態勢分析

一、山東省

二、河南省

三、遼寧省

四、河北省

五、江蘇省

第三節 2014-2019年中國防水建材行業競爭趨勢預測

第十一章 2013年中國防水建材行業重點企業競爭力分析

第一節 山東山泰集團

一、企業概況

二、企業主要經濟指標分析

三、企業盈利能力分析

四、企業償債能力分析

五、企業運營能力分析

六、企業成長能力分析

第二節 山東東海塑膠有限公司

一、企業概況

二、企業主要經濟指標分析

三、企業盈利能力分析

四、企業償債能力分析

五、企業運營能力分析

六、企業成長能力分析

第三節 肥城市泰山涂塑帆布有限公司

一、企業概況

二、企業主要經濟指標分析

三、企業盈利能力分析

四、企業償債能力分析

五、企業運營能力分析

六、企業成長能力分析

第四節 北京東方雨虹防水技術股份有限公司

一、企業概況

二、企業主要經濟指標分析

三、企業盈利能力分析

四、企業償債能力分析

五、企業運營能力分析

六、企業成長能力分析

第五節 青島錦繡防水材料有限公司

一、企業概況

二、企業主要經濟指標分析

三、企業盈利能力分析

四、企業償債能力分析

五、企業運營能力分析

六、企業成長能力分析

第六節 山東清大實業集團有限公司

一、企業概況

二、企業主要經濟指標分析

三、企業盈利能力分析

四、企業償債能力分析

五、企業運營能力分析

六、企業成長能力分析

第七節 遼寧雙利實業有限公司

一、企業概況

二、企業主要經濟指標分析

三、企業盈利能力分析

四、企業償債能力分析

五、企業運營能力分析

六、企業成長能力分析

第八節 浙江蘭亭高科有限公司

一、企業概況

二、企業主要經濟指標分析

三、企業盈利能力分析

四、企業償債能力分析

五、企業運營能力分析

六、企業成長能力分析

第九節 山東宏祥新材料工程有限公司

一、企業概況

二、企業主要經濟指標分析

三、企業盈利能力分析

四、企業償債能力分析

五、企業運營能力分析

六、企業成長能力分析

第十二章 2013年中國防水材料應用及技術現狀分析

第一節 2013年中國防水材料應用與技術概述

一、防水材料應用概述

二、PSBR在改性瀝青生產工藝中的應用

三、橋面防水材料及其施工方法

四、隔熱、隔音、防水材料的制造方法

五、廢舊塑料生產防水材料的安全節能型裝置介紹

六、聚合物水泥基復合防水涂料的開發與應用

第二節 高壓灌漿防水堵漏新技術解析

一、高壓灌漿堵漏簡述

二、高壓灌漿堵漏原理

三、高壓灌漿堵漏作用機理及堵漏技術運用特點

四、高壓灌漿堵漏技術運用范圍

五、高壓灌漿堵漏施工方法

六、裂縫的高壓灌注施工工藝流程

第三節 混凝土高壓化學灌漿堵漏技術及施工機具材料分析

一、混凝土高壓化學灌漿堵漏技術及施工機具材料概述

二、化學灌漿堵漏施工的優點

三、化學灌漿堵漏施工工藝

第四節 密封材料防水工程介紹

一、瀝青橡膠防水油膏

二、桐油渣、廢橡膠瀝青防水油膏

三、合成高分子密封材料防水工程

第五節 地下空間結構裂縫控制與防水新技術透析

一、地下空間結構裂縫控制與防水新技術概述

二、結構裂縫產生的原因

三、有害裂縫與無害裂縫

第六節 銳態型鈦白粉在卷材涂料中的應用技術

一、銳態型鈦白粉在卷材涂料中的應用技術概述

二、卷材涂料的基本性能及鈦白粉在卷材涂料中的作用

三、銳態型鈦白粉質量指標在卷材涂料應用中受限制原因分析

四、改進銳態型鈦白粉應用性能的途徑

五、銳態型鈦白粉在卷材涂料中的發展前景

第七節 防水建材主要產品的市場技術的介紹

一、SBS/APP 改性瀝青卷材生產工藝技術

二、RWB-801鐵路橋專用高聚物改性瀝青防水卷材生產技術

三、改性瀝青卷材成型技術

四、自粘改性瀝青卷材生產技術

五、系列丙烯酸酯防水涂料生產技術

六、聚合物水泥涂料生產工藝技術

七、熱塑性橡膠防水卷材生產工藝技術

第十三章 2014-2019年中國防水建材發展前景預測分析

第一節 2014-2019年中國防水建材發展前景及趨勢

一、防水建材發展前景

二、防水建材應用區域前景

三、建筑防水材料的市場發展新趨勢

四、家裝防水產品發展趨勢

第二節 2014-2019年中國防水建材主要產品的發展趨勢預測

一、防水涂料新趨勢

二、SBS 和APP 改性瀝青卷材發展趨勢分析

三、高分子卷材發展趨勢

四、中、高檔防水涂料發展趨勢

五、玻纖瀝青瓦發展趨勢

六、自粘防水卷材發展趨勢

七、其它新型建筑防水材料發展趨勢

八、石油瀝青紙胎油氈發展趨勢

九、瀝青復合胎柔性卷材發展趨勢

第三節 2014-2019年中國防水建材市場盈利能力預測分析

第十四章 2014-2019年中國防水建材行業投資機會及風險分析

第一節 2014-2019年中國防水建材行業投資機會分析

一、新產品帶來的投資機會

二、區域供給缺口帶來的投資機會

三、災后重建建材需求量大

四、新材料、新工藝帶來的投資機會

第二節 2014-2019年中國防水建材行業投資風險分析

一、政策風險

二、市場競爭風險

三、原材料價格波動風險

四、管理風險

五、營銷風險

六、其他風險

第三節 專家投資建議

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市場行業報告相關問題解答

1、客戶

我司的行業報告主要是客戶包括企業、風險投資機構、資金申請評審機構申請資金或融資者、學術討論等需求。

2、報告內容

我司的行業報告內容充實，報告包括了行業產品定義、行業發展現狀（產品產銷量、產品生產技術等）、行業發展最新動態以及行業發展趨勢預測等。對購買者認識和投資該行業起到初級作用。

3、報告重點傾向

我司的行業報告重點傾向主要包括：行業相關數據、行業企業數據、行業市場相關數據等。報告側重點略有差異，具體情況看報告結構目錄。

4、我們的團隊

我們的團隊人員組成各高校的知名導師、行業高管的人員和經驗豐富的市場調查人員。

我們的團隊人員對客戶需求定位精準，能抓住項目精華，以合適的文字圖表和圖形展示項目投資價值。對行業或具體產品的投資特性、市場規模、供求狀況、行業競爭狀況（結構與主要競爭企業）、發展趨勢等進行分析和論證，尋求規律、發展機會、現存問題的解決方案、做大做強的對策等等。

我司研究員在信息、理念、創新思維上具有開拓性給客戶服務提高到一個新的層次。

5、報告數據來源

我司報告數據主要采用國家統計數據，海關總署，問卷調查數據，商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局，部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據，企業數據主要來自于國統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等，價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。

公司介紹

北京智研科信咨詢有限公司是一家專業的調研報告、行業咨詢有限責任公司，公司致力于打造中國最大、最專業的調研報告、行業咨詢企業。擁有龐大的服務網點，公司高覆蓋、高效率的服務獲得多家公司和機構的認可。公司將以最專業的精神為您提供安全、經濟、專業的服務。

公司致力于為各行業提供最全最新的深度研究報告，提供客觀、理性、簡便的決策參考，提供降低投資風險，提高投資收益的有效工具，也是一個幫助咨詢行業人員交流成果、交流報告、交流觀點、交流經驗的平臺。依托于各行業協會、政府機構獨特的資源優勢，致力于發展中國機械電子、電力家電、能源礦產、鋼鐵冶金、嵌入式軟件紡織、食品煙酒、醫藥保健、石油化工、建筑房產、建材家具、輕工紙業、出版傳媒、交通物流、IT通訊、零售服務等行業信息咨詢、市場研究的專業服務機構。經過智研咨詢團隊不懈的努力，已形成了完整的數據采集、研究、加工、編輯、咨詢服務體系。能夠為客戶提供工業領域各行業信息咨詢及市場研究、用戶調查、數據采集等多項服務。同時可以根據企業用戶提出的要求進行專項定制課題服務。服務對象涵蓋機械、汽車、紡織、化工、輕工、冶金、建筑、建材、電力、醫藥等幾十個行業。

A. 北京智研科信咨詢有限公司公司于2008年注冊成立，是國家統計局、中國科學技術情報學會認證、監管的國內較早開展競爭情報、市場調研、產業研究及專項研究為主的調查研究機構之一，憑借其專業的研究團隊，先進的研究技術在此領域一直處于絕對的優勢和領先地位：

a) 智研咨詢的主要負責人多與中央部委、國家統計局、中國海關、各行業協會等建立長期的合作關系

b) 擁有全國百萬家企業基礎數據庫

c) 全國各地分支網絡和嚴格的調查控制流程，使我們有足夠的知識和能力向客戶提供高質量服務。

d) 超過200多個研究項目的成功案例

e) 研究領域覆蓋能源、化工、機械、汽車、電子、醫療等諸多行業

f) 我們很榮幸的為工商銀行、國家開發銀行、麥肯錫、通用集團、波士頓咨詢、三菱商事、中國農科院、同濟大學、三星電子，松下電器、丸紅株式會社海爾、美的等國內外知名企業和機構提供過咨詢服務

B. 智研咨詢調研（行業研究）說明

a) 行業研究部分智研咨詢主要采用行業深度訪談和二手資料研究的方法： b) 通過對廠商、渠道、行業專家，用戶進行深入訪談，對相關行業主要情況進行了解，并獲得相應銷售和市場等方面數據。

c) 二手資料收集，對部分公開信息進行比較，參考用戶調研數據，最終獲得行業規模的數據。

d) 智研科信具有獲得一些非公開信息的渠道：

e) 政府數據與信息

f) 相關的經濟數據

g) 行業公開信息

h) 企業年報、季報

i) 行業資深專家公開發表的觀點

j) 精深嚴密的數理統計分析

我們的服務領域

第9篇：數據分析的前景范文

在國家經濟穩健發展和海南國際旅游島建設不斷推進的大背景下，三亞學院外國語學院結合“學生走進校園的目的是為了更好地走向社會”的育人理念，秉承“自力更生、合力更新、有容乃大、不懈則優”的優良校訓，加強與市場的聯系，不斷深化校企合作，積極探討如何培養適應海南國際旅游島建設的復合型、應用型的英語專業人才培養模式，以期進一步提升英語人才培養質量，為海南國際旅游島建設服務。

2調查方式與數據分析

調查以問卷、走訪用人單位、與實習合作單位了解人才需求情況等多種豐富形式開展。本次調查共發放問卷50份，收回40份，有效問卷40份。根據此次問卷調查反映出來的問題與收集到的建議，現將數據分析如下：

2.1關于企業單位人才需求的基本信息在參與調查的企業中，很多用人單位都屬于私營企業，所占比例為50%，尤其是一些國際星級品牌酒店，其次是聯營企業，比例為27.5%，接著是國企，比例為20%，最后是外資企業，比例為2.5%。而企業面向英語專業人才的崗位和部門，則集中在翻譯和中英文秘書，其中，翻譯所占的比例最高，為50%，其次是中英文秘書，為30%，而市場營銷和外貿業務員所占的比重很小，分別為12.5%和7.5%。調查數據顯示，這些企業單位都表示當前海南正處在一個良好的發展機遇期，在國家經濟快速發展和國際旅游島建設的帶動下，海南的國際化步伐越來越快，越來越多的國際酒店和國際知名品牌紛紛入駐海南市場，給海南帶來了巨大的市場效益和就業機會，同時，也給外語人才，尤其是英語專業的人才提供了良好的發展平臺，幾乎所有的國際酒店都需要英語專業人才，甚至有些酒店的英語專業人才狀況都供不應求。

2.2關于市場對英語專業人才定位的數據分析以上數據顯示的是海南國際旅游島對英語專業人才的市場定位。通過數據分析，我們了解到，絕大部分企業傾向于技能應用型的英語專業人才，比例高達57.5%，其他的則傾向于管理型的人才比較多。因此，這些企業對英語專業人才的準入門檻也很高，選拔把關也非常嚴格。他們非常注重應聘者的英語專業應用能力，他們需要技能應用復合型的英語專業人才。但是很多高校對英語專業人才的培養，往往會忽略使用技能的這一關鍵的方面。很多企業都表示，當下海南國際旅游島的建設深入推進，國際化水平越來越高，因此，他們認為目前海南市場上英語專業人才狀況不是很樂觀，真正符合市場需求的英語專業人才不多。通過問卷的數據分析，認為目前英語專業人才符合要求不多的占50%，緊接著是認為供不應求的，占20%，也有些企業表示不太清楚當前的狀況，這些企業占25%。而相對于英語專業人才就業前景來說，絕大部分企業都認為現在市場競爭壓力大，所以英語專業人才就業前景很一般，占到了52.5%，而有些企業也持樂觀態度，這些企業占30%。只有少數12.50%的認為英語專業人才就業前景十分樂觀。因此，高校需要加強對畢業生的就業指導，多幫助畢業生提升解決實際問題的能力，做到理論學習聯系實際生活，從而更好地符合市場的需求。

2.3關于英語專業人才應具備的基本技能數據分析通過問卷調查顯示的數據分析，我們了解到，企業（特別是聯營和私營企業）提供的工作崗位主要包括翻譯、中英文秘書等。這些崗位或者部門，對英語專業人才的口語和翻譯能力要求十分嚴格，分別占37.5%和25%，其次是聽說能力，占的比重也比較大，為20%，而讀寫能力所占的比重則略小一些，為17.5%，因為這項能力對辦公文員具有很強的針對性。在調查中，并結合問卷顯示的數據分析，我們發現，大部分企業單位對英語專業人才的綜合素質（22.5%）和工作經驗（47.5%）相當重視，因為具有一定業務操作水平的人才很受歡迎。而且，很多企業單位也要求應聘者必須具有很強、很熟練的計算機和自動化辦公的操作能力（32.5%）以及跨文化交際能力（25%)，當然，也需要具備一定的文秘處理能力，這項比重也占到了20%。

2.4關于英語專業人才目前存在的問題的數據分析通過調查問卷的數據并結合現場調查的情況分析，就目前海南的市場來看，絕大部分企業認為，近67.5%的英語專業人才基本適應海南當下市場的需求，也有小部分表示市場瞬息萬變，很難說，不太清楚這個比重。就當前海南市場英語專業人才存在的問題，通過問卷調查的數據分析，我們了解到，很多企業都認為當前英語專業人才的翻譯能力遠遠達不到市場的要求，甚至亟待提高。在調查問卷中，這一項占到了42.5%，由此可見，當前翻譯人才參差不齊，不能準確、貼切地進行中英文互譯。就此而言，在今后的教學中，應該結合市場需求，加強對英語專業學生的實際翻譯能力的培養，尤其是商務翻譯的能力。還有部分企業認為目前的英語專業人才缺乏商務、旅游、酒店相關專業的基礎知識，所占比重為30%，有12.5%的英語專業人才基本功不夠扎實，總體水平差，而不能進行有效溝通的也占到了15%，由此看出，我們不僅要加強專業知識的學習，還應拓展與之相關學科的學習，以提高綜合能力，更好地迎合市場的需求。

3針對此次市場問卷調查對我院英語專業人才培養的總結和反思

從本次市場調研和問卷分析的數據中，我們了解到，當下我校培養的英語專業畢業生基本可以滿足海南本地市場的基本需求，但是，也存在一些亟待改進的問題。為此，我們提出改進策略。

3.1注重學生商務英語的聽說能力和寫作能力的培養通過問卷數據的分析，我們發現各企業對外語人才的英語水平要求普遍較高，特別注重學生商務英語的聽說和寫作能力。基于外語學生英語聽說（特別是口語）和寫作能力比較欠缺，建議我們在以后的教學中，要特別注意加強學生商務英語聽說能力（特別是商務英語口語）和外貿函電寫作的訓練，提高學生進行外貿磋商的能力，更好地幫助學生融入外語市場。

3.2加強學生中英文互譯能力的培養首先，教師應加強學生培養翻譯能力的意識引導和督促，從基礎階段的教學就有意識地培養和訓練學生的翻譯能力，循序漸進，逐步培養學生的語言感知能力、判斷能力和鑒賞能力。其次，學生應該鞏固英語基礎知識，擴大詞匯量，加強語法知識的學習，掌握必要的翻譯理論知識和技巧；同時加強對母語的學習，提高漢語文化修養和擴大知識面。最后，學生還應加強對于社會文化和跨文化交流的敏感性的培養。

3.3加強實踐教學環節，實現學校與企業、學生與企業的互動從此次問卷調查中和對一些企業單位的走訪了解，我們還發現，畢業生到企業就業后，往往還需要進行一段時間的業務培訓才能接手工作。因此，一些企業給我們提出了建議和意見，希望我們在日常外語教學中應關注學生實際動手能力的培養和訓練，讓學生對將來工作的崗位有詳細的了解，并通過一些實用的商務英語課程，訓練學生具備相關的工作能力。為了讓學生更接近實際的工作環境，建議學校多為學生提供到對口企業的實習機會，為此，學校需加強與企業的合作，逐步建立校外實訓基地，并根據企業的需求對學生定向培養，明確不同崗位的專業知識、技能和專業素質。

3.4指導學生考取相關的專業證書建議加強對學生在校期間考證的指導工作，讓學生針對自己所選擇的工作崗位，考取相對應的專業證書，如：BEC證書、報關員、單證員、全國商務英語證書等，提高商務管理能力及商務英語應用能力，為其就業打下堅實的基礎。

4結束語

自2009年12月31日，《國務院關于推進海南國際旅游島建設發展的若干意見》（國發〔2009〕44號）出臺，海南國際旅游島建設正式上升為國家戰略。隨著海南國際旅游島建設的不斷深入，海南慢慢與國際接軌。并且，隨著改革開放的進一步深入，整個國家對外語類人才的需求與日俱增。一些外語培訓機構負責人說，一方面，從師資來源看，海南各大院校的英語教師在知識水平和教學綜合能力等方面大都是英語專業的精英;另一方面，從高校教學目標要求看，各大院校在英語教育方面越來越重視學生對于英語實際運用能力的培養和鍛煉，畢業后能夠盡快適應工作崗位，發揮專長，種種因素也在促進外語專業人才和國際交流類專業人才需求的不斷增長。