鄒鵬

摘 要：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和計(jì)算與統(tǒng)計(jì)科學(xué)的不斷進(jìn)步，針對(duì)不同應(yīng)用領(lǐng)域，出現(xiàn)了大量的專業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)就是通過對(duì)生產(chǎn)活動(dòng)中所出現(xiàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其間的數(shù)值與邏輯規(guī)律，對(duì)分析對(duì)象的決策、改進(jìn)提供參考。常見的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)至少包括配置、采集、處理和應(yīng)用4個(gè)層級(jí)，并包含采集數(shù)據(jù)、分析整理、提出模型、分析檢驗(yàn)等基本流程。針對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，要想更好地改進(jìn)其性能，一方面要選取更適宜的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)，使數(shù)據(jù)分析更加具有可靠性；在軟件編寫時(shí)，建立標(biāo)準(zhǔn)代碼庫(kù)與數(shù)據(jù)集市，并改進(jìn)其交互性、兼容性也顯得格外重要。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)；技術(shù)；改進(jìn)

隨著近年來大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新型計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)分析、存儲(chǔ)、計(jì)算等技術(shù)的提出與應(yīng)用，數(shù)據(jù)分析技術(shù)在各行各業(yè)中的重要性也越來越顯著。結(jié)合數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，決策者可以通過數(shù)據(jù)的走勢(shì)、結(jié)構(gòu)、差異等指標(biāo)，觀察分析對(duì)象的現(xiàn)狀，為未來的發(fā)展制定相應(yīng)的策略。

1 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的基本概念

1.1 數(shù)據(jù)分析的基本概念

數(shù)據(jù)就是在生產(chǎn)活動(dòng)中所記錄下來的，包含生產(chǎn)活動(dòng)各類屬性信息的可以識(shí)別的符號(hào)。常見的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式有數(shù)據(jù)表格、趨勢(shì)圖、結(jié)構(gòu)圖等。為了改進(jìn)生產(chǎn)活動(dòng)的不足，提高工作效率，因此有了數(shù)據(jù)分析工作。在數(shù)據(jù)分析的過程中，首先要根據(jù)實(shí)際問題確定分析目標(biāo)；根據(jù)分析需求，采用科學(xué)合理的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；采用適宜有效的方法整理并分析數(shù)據(jù)；最后出具分析結(jié)果，為決策提供參考。

1.2 數(shù)據(jù)分析的常用方法

在數(shù)據(jù)分析過程中，有一些常用的有效方法，可以提高數(shù)據(jù)分析的可靠性。描述性統(tǒng)計(jì)是一類最常用的統(tǒng)計(jì)方法，其可以較好地揭示數(shù)據(jù)的分布特性，例如數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、集中趨勢(shì)分析、離散程度分析以及分布分析等；回歸分析是基于所觀測(cè)數(shù)據(jù)來建立變量間的數(shù)值模型，并分析其間內(nèi)在規(guī)律的方法，包括一元線性回歸、多元線性回歸和其他回歸方法等；方差分析的樣本來自正態(tài)分布的總體，并相互之間獨(dú)立，包括單因素方差、多因素方差和協(xié)方差等類型；假設(shè)檢驗(yàn)方法適用于順序類型的數(shù)據(jù)資料，其分布形態(tài)未知（非正態(tài)分布），但總體仍然是連續(xù)的，有參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)等。

1.3 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的典型架構(gòu)

所謂數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，就是在數(shù)據(jù)分析流程中，承擔(dān)從外部眾多系統(tǒng)采集相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析的功能單元。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以完成對(duì)原始數(shù)據(jù)的一系列處理轉(zhuǎn)換，并存儲(chǔ)到相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中，再根據(jù)生產(chǎn)活動(dòng)的需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可利用的模型，并供其他專門的上層數(shù)據(jù)應(yīng)用組件采集與分析。因此，根據(jù)數(shù)據(jù)被采集、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)、分析、應(yīng)用等角度，常見的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以被劃分為配置層、采集層、處理層和應(yīng)用層等4個(gè)邏輯層級(jí)。

1.4 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的基本流程

在數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的整個(gè)流程中，要通過建立分析模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和探索分析。典型的數(shù)據(jù)分析至少包含探索性數(shù)據(jù)分析、模型選定和推斷分析三個(gè)過程。當(dāng)數(shù)據(jù)剛剛采集后，其形式一般雜亂無章，難以發(fā)現(xiàn)其中的數(shù)值與邏輯聯(lián)系，因此要通過作圖、制表、參數(shù)擬合等方法探索數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，一般可以通過擬合方程并取得典型的特征參數(shù)來揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律；發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)大致規(guī)律以后，就可以提出可能的數(shù)學(xué)模型，并根據(jù)進(jìn)一步分析選定最適合的模型；最后通過數(shù)理方法對(duì)所選模型的精確度和可靠性進(jìn)行分析。由此可以得出數(shù)據(jù)分析的主要步驟，即首先由需求方提出信息需求，系統(tǒng)通過對(duì)需求的分析，識(shí)別出需要進(jìn)行采集的數(shù)據(jù)類型；根據(jù)需求識(shí)別的結(jié)構(gòu)，有的放矢地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并采取有效的記錄形式，便于后續(xù)的分析；選取合適的數(shù)據(jù)分析方法，將數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、整理、轉(zhuǎn)化。

2 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)在技術(shù)方面的改進(jìn)措施

2.1 數(shù)據(jù)分析指標(biāo)選取方法的改進(jìn)

數(shù)據(jù)指標(biāo)是數(shù)據(jù)分析的有力手段。選取好的數(shù)據(jù)指標(biāo)，不僅可以節(jié)省數(shù)據(jù)采集與分析的資源，更可以大大提高數(shù)據(jù)分析的可靠性。良好的數(shù)據(jù)指標(biāo)應(yīng)當(dāng)具有以下特征：具有突出的比較性，即可以比較不同時(shí)段、不同用戶之間的表現(xiàn)差異，通過比較差異來判斷分析對(duì)象的走向趨勢(shì)；易讀性，即指標(biāo)的定義與展現(xiàn)形式可以便于人們理解討論；全面性，即通過更少的指標(biāo)表現(xiàn)出更多的對(duì)象特征，并便于分析者作出更全面的判斷。要想為數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)更合適的數(shù)據(jù)指標(biāo)，首先要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行定性與量化，定性數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)對(duì)象的主管因素，具有一定的判斷性；而定量數(shù)據(jù)更能衡量客觀特征，適合于回答“是什么”的問題。同時(shí)要濾除不具有代表性的虛假指標(biāo)，尤其是一些具有欺騙意義的指標(biāo)。例如在做網(wǎng)站分析時(shí)，“注冊(cè)用戶總量”就是一個(gè)意義不大的指標(biāo)，其只能代表隨著時(shí)間不但增長(zhǎng)的累計(jì)注冊(cè)用戶數(shù)，卻不能表征當(dāng)前網(wǎng)站用戶的實(shí)際狀況，相比較而言，“當(dāng)前活躍用戶量”則更有分析意義。找出探索性與先見性指標(biāo)，這類指標(biāo)對(duì)分析對(duì)象的改進(jìn)可未來問題的預(yù)測(cè)更有參考意義。

2.2 建立標(biāo)準(zhǔn)的代碼庫(kù)與數(shù)據(jù)集市

在編寫數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)時(shí)，為了避免時(shí)間的浪費(fèi)，要習(xí)慣于建立標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)分分析代碼庫(kù)，并將代碼庫(kù)在不同項(xiàng)目、或同一個(gè)項(xiàng)目的不同部門之間進(jìn)行共享。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)常常用到數(shù)據(jù)集市的概念，即在多個(gè)分析項(xiàng)目中，如果要用到同一批數(shù)據(jù)，就可以建立包含這些特定數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集市。例如，在網(wǎng)站分析項(xiàng)目中，多個(gè)分析報(bào)告均要用到網(wǎng)站的訪問量數(shù)據(jù)，雖然可以每次使用時(shí)再去網(wǎng)站進(jìn)行采集，但更好的方法是，先將所有分析網(wǎng)站內(nèi)的訪問數(shù)據(jù)全部提取，建立數(shù)據(jù)集市，每次使用時(shí)直接到數(shù)據(jù)集市進(jìn)行提取，可以大大提高分析效率。

2.3 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的交互與兼容性改進(jìn)

提高數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的交互與兼容性，也是保障數(shù)據(jù)分析效率的有效手段。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)（軟件）一般是通過工業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)格式進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索的，例如文本文檔、數(shù)據(jù)庫(kù)、電子表格等文件格式，因此，良好的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，應(yīng)當(dāng)盡可能多地兼容通用的數(shù)據(jù)格式，而非采用非標(biāo)格式進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。當(dāng)然，對(duì)于特殊的數(shù)據(jù)格式，即便不提供直接的識(shí)別方案，也應(yīng)當(dāng)留出為用戶自定義格式的擴(kuò)展接口；數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)對(duì)載體的兼容性也十分重要，實(shí)際上，良好的數(shù)據(jù)軟件可以更多地兼容不同的載體（計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、硬件設(shè)備等），而花費(fèi)更少的配置時(shí)間。在系統(tǒng)投入使用前，要接受更全面的使用測(cè)試，如創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)或空數(shù)據(jù)等特殊格式，或進(jìn)行超大量運(yùn)算、錯(cuò)誤運(yùn)算等操作，以測(cè)試系統(tǒng)的容錯(cuò)性能，要求系統(tǒng)的運(yùn)輸、檢測(cè)、顯示等不出現(xiàn)問題。

3 結(jié)束語(yǔ)

總而言之，數(shù)據(jù)分析不僅是一項(xiàng)理論學(xué)科，在數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用過程中，更是要結(jié)合各行各業(yè)的實(shí)際情況，分析數(shù)據(jù)需求、改良系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、選取合理指標(biāo)，為數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性制定更良好的推進(jìn)策略。本文僅根據(jù)典型數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的現(xiàn)狀，結(jié)合數(shù)據(jù)分析科學(xué)的基本提點(diǎn)，提出了一些改進(jìn)措施，對(duì)相關(guān)工作的落實(shí)具有一定的參考意義。

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