張海波

【摘 要】隨著互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代的到來，人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)生活產(chǎn)生了更加龐大的數(shù)據(jù)集合。這些數(shù)據(jù)的誕生也產(chǎn)生了一些新的高新技術(shù)——這也是當(dāng)下最炙手可熱的大數(shù)據(jù)技術(shù);而在社區(qū)管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，更能精準(zhǔn)、高效的滿足當(dāng)下諸如老年、殘障人士的康復(fù)需求以及減少社區(qū)工作者的一些繁瑣工作。本文將以此為論述背景，以一些具體的實(shí)例來闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在社區(qū)管理中的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)技術(shù);社區(qū)管理;多元線性回歸;數(shù)據(jù)可視化

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指那些超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù)。它對(duì)于數(shù)據(jù)的整體數(shù)量和轉(zhuǎn)輸?shù)乃俣纫蟊容^嚴(yán)格，或者其結(jié)構(gòu)不適合原本的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

對(duì)于社區(qū)工作者和相關(guān)企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在兩個(gè)方面：分析使用和二次開發(fā)。對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析能揭示隱藏其中的信息。并通過提取的這些信息來制定出未來的一些規(guī)劃安排。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在社區(qū)管理中的應(yīng)用

首先通過有關(guān)人員在社區(qū)中進(jìn)行走訪記錄所需要的數(shù)據(jù)，回訪結(jié)束后第一時(shí)間將數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行保存。之后便進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)的初步清洗，剔除無關(guān)或是缺失數(shù)據(jù)。然后再將清洗之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)初步的整理分析，最后通過相應(yīng)的可視化軟件將最后的數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過圖像直觀的展現(xiàn)出來，便于后續(xù)的分析當(dāng)前的一些數(shù)據(jù)結(jié)果以及預(yù)測(cè)未來的變化。

三、具體應(yīng)用案例（某區(qū)域所有老年人主要支出的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)）

通過選取了某社區(qū)內(nèi)近一年小區(qū)老人主要開支的幾個(gè)項(xiàng)目如疾病支出、護(hù)工支出、保健品支出、日常生活支出、其他支出這五項(xiàng)，通過建立合理的數(shù)學(xué)模型來預(yù)測(cè)出未來一段時(shí)間該社區(qū)老年人主要支出的一個(gè)大的方向來針對(duì)于老年人群體制定一個(gè)合理的計(jì)劃來減小老年人的不必要開支，減輕老年人的生活負(fù)擔(dān)。

如下表某區(qū)域內(nèi)社區(qū)老人近一年的開支（節(jié)選）：

四、分析的步驟及結(jié)果

通過分析F值，分析其是否可以顯著地拒絕總體回歸系數(shù)為0的原假設(shè)（p<0.01或者0.05），若呈顯著性，表明之間存在著線性關(guān)系，至于線性關(guān)系的強(qiáng)弱，需要進(jìn)一步進(jìn)行分析

通過R?值分析模型擬合情況，同時(shí)對(duì)VIF值進(jìn)行分析，若模型呈現(xiàn)共線性（VIF小于10或者5，嚴(yán)格為10），建議使用嶺回歸或者逐步回歸。

分析X的顯著性;如果呈現(xiàn)出顯著性（p值小于0.05，嚴(yán)格則需小于0.01）;用于探究X對(duì)Y的影響關(guān)系結(jié)合回歸系數(shù)B值對(duì)比分析X對(duì)Y的影響程度確定得到模型公式。

回歸效果如下表格：

上表格展示了本次模型的分析結(jié)果，包括模型的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)、t值、VIF值、R?、調(diào)整R?等，用于模型的檢驗(yàn)，并分析模型的公式。

1.線性回歸模型要求總體回歸系數(shù)不為0，即變量之間存在回歸關(guān)系。根據(jù)F檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)

2.R?代表曲線回歸的擬合程度，越接近1效果越好

3.VIF值代表多重共線性嚴(yán)重程度，用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠癯尸F(xiàn)共線性，即解釋變量間存在高度相關(guān)的關(guān)系（VIF應(yīng)小于10或者5，嚴(yán)格為5）

從F檢驗(yàn)的結(jié)果分析可以得到，顯著性P值為0.000***，水平上呈現(xiàn)顯著性，拒絕了回歸系數(shù)為0的原假設(shè)，同時(shí)模型的擬合優(yōu)度R?為0.926，模型表現(xiàn)比較優(yōu)秀，因此模型基本滿足要求。對(duì)于變量共線性表現(xiàn)，VIF全部小于10，因此模型沒有多重共線性問題，模型構(gòu)建良好。

模型的公式如下：

y=-900559.158+22.016 * 疾病支出+132151.431 * 保健品支出+17.080 * 日常支出-263.564 * 其他-176707.479 * 護(hù)工支出

從這個(gè)模型的公式中我們不難發(fā)現(xiàn)在老年人支出費(fèi)用中占比最大的是護(hù)工和保健品的支出。

針對(duì)于上述為了更直觀的看到模型的效果，需要對(duì)模型進(jìn)行擬合，擬合最終效果如下圖：

從上圖我們能很直觀的看出所建立模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值相差不大，這也從側(cè)面的反映出我們模型建立的合理性。

通過上述模型公式我們不難推斷出未來一段時(shí)間內(nèi)社區(qū)老人的主要開支情況，并及時(shí)的制定相關(guān)計(jì)劃對(duì)社區(qū)內(nèi)的老人進(jìn)行幫扶。

五、前景展望

社區(qū)管理面對(duì)的是是一個(gè)龐大的居民群體，其中不乏一些特殊群體諸如老年、殘障群體，這一部分群體的生產(chǎn)生活的需求往往可能被人們所忽視，但通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，我們能更好地搜集分析并制定相應(yīng)的方案，來滿足這一群體的需求從而構(gòu)建一個(gè)和諧美好的社區(qū)。

機(jī)遇和優(yōu)勢(shì)往往遠(yuǎn)大于我們所要面臨的問題，通過此技術(shù)我們能擺脫傳統(tǒng)上一些比較落后的社區(qū)管理手段，對(duì)于一些社區(qū)問題我們能用更科學(xué)、高效的手段進(jìn)行解決，同時(shí)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)我們能更清楚地了解社區(qū)的實(shí)時(shí)動(dòng)向，并及時(shí)的根據(jù)所轄社區(qū)內(nèi)的一些數(shù)據(jù)動(dòng)向制定合理的方案來滿足居民所需。

參考文獻(xiàn)：

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[2]張鋒軍. 大數(shù)據(jù)技術(shù)研究綜述[J]. 通信技術(shù)，2014（11）：1240-1248.

（作者單位：西南科技大學(xué)城市學(xué)院）