蔡 青

（湖南環(huán)境生物職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 衡陽(yáng) 421005）

0 引言

目前我國(guó)正處在一個(gè)重要的發(fā)展、轉(zhuǎn)型階段，新興行業(yè)不斷涌現(xiàn)，傳統(tǒng)行業(yè)逐漸消亡，就業(yè)崗位的多元化和不穩(wěn)定狀態(tài)逐漸顯現(xiàn)，因此越來越多的高校畢業(yè)生選擇自主創(chuàng)業(yè)[1]。但是盲目創(chuàng)業(yè)是不明智的，有靶向目標(biāo)的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃才是創(chuàng)業(yè)成功的基石。在當(dāng)前高速發(fā)展的時(shí)代中精準(zhǔn)把握市場(chǎng)脈絡(luò)走向，挑選更加符合科學(xué)規(guī)律的創(chuàng)業(yè)方式，是當(dāng)今需要解決的矛盾之一[2]。由于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可將海量信息在統(tǒng)計(jì)、分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行提煉，因此可利用大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)手段指導(dǎo)創(chuàng)業(yè)，并制定出科學(xué)合理的創(chuàng)業(yè)路徑。該文結(jié)合多種方法對(duì)數(shù)據(jù)的概率樣本進(jìn)行分級(jí)評(píng)價(jià)，判斷數(shù)據(jù)的有效性，并有效解決隨著數(shù)據(jù)值的增加而出現(xiàn)的不完全覆蓋問題，從而使大數(shù)據(jù)分析創(chuàng)業(yè)樣本數(shù)據(jù)更加合理[3]。具體做法如下：首先，在大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，隨機(jī)采集數(shù)據(jù)樣例，使用計(jì)算方法來判斷樣本合理性，確定特征值和趨勢(shì)走向。其次，再依照計(jì)算出來的最終結(jié)果尋找樣本變量的主要目標(biāo)，構(gòu)建有針對(duì)性的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃。最后，構(gòu)建出基于大數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)。該系統(tǒng)可根據(jù)社會(huì)需求對(duì)創(chuàng)業(yè)行為進(jìn)行引導(dǎo)，輔助創(chuàng)業(yè)人員走對(duì)路、快走路，從進(jìn)而實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)發(fā)展。

1 基于大數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 硬件設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)是以MyEclipse8.5 為開發(fā)平臺(tái)，借助Java 平臺(tái)完成系統(tǒng)編程，搭建MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)和開發(fā)系統(tǒng)，進(jìn)而為設(shè)計(jì)出一種有效的路徑規(guī)劃模式，保證創(chuàng)業(yè)者選擇路徑的直觀化和最優(yōu)化[4]，該系統(tǒng)采用了B/S 三層架構(gòu)模式，確立了“高內(nèi)聚、低耦合”的設(shè)計(jì)原則。整體設(shè)計(jì)的關(guān)鍵點(diǎn)是具有最高指導(dǎo)價(jià)值路徑規(guī)劃的分層結(jié)構(gòu)。分層結(jié)構(gòu)中每層都相對(duì)獨(dú)立，可以進(jìn)行單獨(dú)調(diào)試，也可以連接為整體進(jìn)行統(tǒng)一修改，從而簡(jiǎn)化了創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃的構(gòu)成與影響創(chuàng)業(yè)路徑的因素從而能，使設(shè)計(jì)更有層次感、更清晰[5]。系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)分為4 層，即應(yīng)用層、邏輯層、數(shù)據(jù)采集層和接口層。

其中，智能采集模塊處于數(shù)據(jù)采集層，用于采集系統(tǒng)運(yùn)算所需的參數(shù)、數(shù)據(jù)和制約條件等信息。然后經(jīng)過RS-485接口將信息連接到GPRS 網(wǎng)絡(luò)，按照TCP/IP 協(xié)議發(fā)送到上位機(jī)，將其作為創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。因?yàn)镽S-485 接口具有更高的共模能力和較高的靈敏度，所以在該創(chuàng)業(yè)路徑分析中有更加廣泛的適用形式，可在總線上靈活連接其余的接口[6]。級(jí)聯(lián)模塊可與多個(gè)分支同步通信，通過GPRS 網(wǎng)絡(luò)連接入總線，可使接入管理更高效，并提高系統(tǒng)利用率。處于（此處的“數(shù)據(jù)采集層”是前一句說的“數(shù)據(jù)層”嗎？請(qǐng)保持名稱統(tǒng)一）須和。而后將信息-網(wǎng)絡(luò)-接口所以廣可。

1.1.1 應(yīng)用層

應(yīng)用層包括傳輸調(diào)度、PCM 調(diào)度、VPN 調(diào)度、調(diào)度管理、調(diào)度應(yīng)用等功能模塊，并在此基礎(chǔ)上完成傳輸管理[7]。

1.1.2 邏輯層

邏輯層則提供系統(tǒng)各項(xiàng)功能的人機(jī)交互界面，以Web 瀏覽器模式顯示于終端屏幕，因此安裝Web 瀏覽器后不必另外安裝顯示軟件。

1.1.3 數(shù)據(jù)采集層

在收集、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)采集層將得到的結(jié)果作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)這些數(shù)據(jù)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)時(shí)間信息進(jìn)行詳細(xì)分析，并建立時(shí)間維度排序[8]。具體做法是使用定時(shí)分析進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控，并采用閾值法分析邏輯層的數(shù)據(jù)數(shù)量序列。按照創(chuàng)業(yè)路徑信息數(shù)據(jù)的不同數(shù)值對(duì)比分析判斷，觀察監(jiān)控結(jié)果，看其是否存在異常，以便生成安全服務(wù)信息。

1.1.4 接口層

接口層結(jié)構(gòu)如圖1 所示。整個(gè)接口服務(wù)層的結(jié)構(gòu)采用簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)，可以方便尋找網(wǎng)絡(luò)的通信接口端點(diǎn)。這樣的網(wǎng)絡(luò)接口可以平衡負(fù)荷，提高寬帶的效率及安全性。在設(shè)備安裝上，將網(wǎng)口和端口綁定，共享同一個(gè)IP，該做法可實(shí)現(xiàn)文件可視化，并為接口信息導(dǎo)出提供支持。在實(shí)際工作中，大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)的通信異常一般是由其他插件引發(fā)的。接口若有相應(yīng)異常，在線檢測(cè)二次回路即可以準(zhǔn)確定位信號(hào)異常，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)業(yè)務(wù)自動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)的功能。

圖1 接口層結(jié)構(gòu)圖

1.2 軟件設(shè)計(jì)

1.2.1 基于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)業(yè)樣本采集

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，獲取信息的速度相對(duì)更快，但信息數(shù)量也會(huì)更多，數(shù)據(jù)也更多樣化[9]。因此在收集大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)樣本過程中會(huì)出現(xiàn)采集數(shù)值較大的情況，這就需要采樣網(wǎng)絡(luò)候選數(shù)據(jù)并記錄隨機(jī)樣本案例。為了方便記錄，該文設(shè)S-為數(shù)據(jù)樣本記錄，將隨機(jī)選取的調(diào)查數(shù)據(jù)視為近似于兩階段原則的特征樣本。在2 個(gè)階段的處理過程中，第一階段是收集總樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，第二階段是根據(jù)第一階段收集的數(shù)據(jù)特征開展下一步的調(diào)查和樣本抽取工作，得到樣本有效性概率。該文將調(diào)查過程中設(shè)置的樣本數(shù)據(jù)的總量設(shè)為i，其變量值則為xi1，xi2，…，xip，且i=1，2，...，n。在數(shù)據(jù)采集過程中，將由高階組成的向量設(shè)為σ。因此創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)搜索的單位特征算法如公式（1）所示。

式中：ι為樣本在采集過程中的隨機(jī)合理性；ε為數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)分析下的普遍概率；V為對(duì)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)樣本進(jìn)行采集的數(shù)據(jù)；U為總體樣本數(shù)據(jù)；S-為數(shù)據(jù)樣本記錄。

基于上述算法收集創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)的信息參數(shù)，并調(diào)整這些數(shù)據(jù)的最終估算值。為了確保創(chuàng)業(yè)樣本數(shù)據(jù)的合理性，還需要進(jìn)一步改造、尋找節(jié)點(diǎn)，保證公式（1）的計(jì)算結(jié)果大于隨機(jī)樣本的參數(shù)值，并在迭代過程中不斷收集數(shù)據(jù)，以得到最優(yōu)值，從而保證創(chuàng)業(yè)樣本的數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定和精準(zhǔn)。

1.2.2 AdaBoost 算法規(guī)劃樣本訓(xùn)練

在建立數(shù)據(jù)搜索的單位特征算法的基礎(chǔ)上，為了能綜合考評(píng)各因素對(duì)創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃的影響，需要對(duì)其進(jìn)行加權(quán)處理[10]。具體做法如下：首先，根據(jù)創(chuàng)業(yè)數(shù)值的迭代函數(shù)構(gòu)建回歸樹，并對(duì)因變量及自變量的數(shù)值函數(shù)關(guān)系進(jìn)行評(píng)判，形成完整的創(chuàng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合。其次，對(duì)上述算法及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行分類，對(duì)不同層次數(shù)據(jù)采集做出反應(yīng)，進(jìn)行數(shù)據(jù)上的誤差投影，以便更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。為了分析并實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)在運(yùn)用于實(shí)例中的各項(xiàng)相關(guān)需求，需要確定其數(shù)據(jù)管理邊界并定義交互對(duì)象。當(dāng)系統(tǒng)將結(jié)果輸出時(shí)，路徑規(guī)劃作為一個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)不與其他系統(tǒng)交互，其數(shù)據(jù)管理邊界會(huì)更加清晰。該文將樣本集設(shè)為（ai1，ai2，…，ain），不同樣本之間的初始權(quán)值wi（a）即則如公式（2）所示。

式中：a為規(guī)劃變量；b為2 種不同類型的分區(qū)結(jié)果。

其中初始權(quán)值僅代表該影響因素的基本影響能力，而在實(shí)際情況中，由于背景環(huán)境不同，各影響因素會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)，因此需要對(duì)權(quán)值進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理。具體做法如下：首先，依照樣本的權(quán)重來構(gòu)建一個(gè)創(chuàng)業(yè)規(guī)劃路徑。其次，再規(guī)劃新的路徑和創(chuàng)業(yè)樣本，逐漸在測(cè)試中增加定義錯(cuò)誤的樣品，并觀察這種錯(cuò)誤樣本的權(quán)重值。再次，再把迭代的次數(shù)假設(shè)為n次，在AdaBoost 算法中隨意尋找某個(gè)參數(shù)λ（t），將λ（t）定義為最直觀權(quán)重的評(píng)估，如公式（3）所示。

式中：φ（t）為創(chuàng)業(yè)路徑樣本訓(xùn)練權(quán)重值。

由于樣本之間的誤判會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)率全盤下降，因此需要增加輔助樣本，以提升樣本檢測(cè)率。融合算法可對(duì)創(chuàng)業(yè)信息路徑樣本數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系進(jìn)行合理有效的排列，利用上述方法對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，可以保證訓(xùn)練結(jié)構(gòu)趨勢(shì)數(shù)據(jù)的獨(dú)立性，避免出現(xiàn)判斷誤差。

1.2.3 基于利潤(rùn)率分布方程的創(chuàng)業(yè)路徑選擇

創(chuàng)業(yè)路徑選擇的真正難點(diǎn)不在于觀點(diǎn)的對(duì)立，而在于用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述這兩種觀點(diǎn)時(shí)分析方法的不可調(diào)和性。創(chuàng)業(yè)路徑選擇分配的數(shù)學(xué)模型規(guī)定了生產(chǎn)要素、按固定比例或可自由替換2 個(gè)極端中僅剩的條件要素和分配理論方法的關(guān)鍵條件要素，應(yīng)該以創(chuàng)業(yè)路徑選擇作為主要考慮基準(zhǔn)。在基于利潤(rùn)率分布方程的創(chuàng)業(yè)路徑選擇中，由于企業(yè)經(jīng)營(yíng)的不確定性，個(gè)體資本利潤(rùn)率會(huì)隨機(jī)變化，創(chuàng)業(yè)路徑利潤(rùn)率之間的差異也會(huì)隨著時(shí)間的推移而增大，這被稱為利潤(rùn)率分布的擴(kuò)散現(xiàn)象，可以通過公式（4）來計(jì)算。

式中：t為推移時(shí)間天數(shù)（設(shè)置的什么時(shí)刻?）；Z（r，t）為經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)資本對(duì)利潤(rùn)率的分布資本密度；d為資本擴(kuò)散系數(shù)；r為區(qū)域資本流過速率。

當(dāng)利潤(rùn)率水平在1 個(gè)較小范圍內(nèi)時(shí)，資本金額就是資本總額。資本轉(zhuǎn)移現(xiàn)象對(duì)企業(yè)利潤(rùn)分配有2 個(gè)影響，即資本轉(zhuǎn)移會(huì)引起利潤(rùn)率變化，對(duì)利潤(rùn)率較低的樣本會(huì)相對(duì)減少產(chǎn)品供應(yīng)，剩余資本的利潤(rùn)率則逐漸升高。資金被撤回轉(zhuǎn)移到其余的樣本，這個(gè)樣本必須有較高的利潤(rùn)率，才會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)品的供給量升高、開始的啟動(dòng)資金利潤(rùn)率下降的情況。因此該文根據(jù)公式（4）所示的利潤(rùn)率分布方程，采用基于大數(shù)據(jù)分析的方法來設(shè)計(jì)創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)，建立了基于利潤(rùn)率分布方程的創(chuàng)業(yè)路徑選擇流程，如圖2 所示。

圖2 創(chuàng)業(yè)路徑選擇流程圖

該流程有利于對(duì)創(chuàng)業(yè)路徑數(shù)據(jù)儲(chǔ)存進(jìn)行調(diào)節(jié)和改善。需要在錯(cuò)綜復(fù)雜的環(huán)境中，跟蹤調(diào)查并挖掘創(chuàng)業(yè)路徑的樣本數(shù)據(jù)，而后依照收集到的結(jié)果進(jìn)一步計(jì)算其利潤(rùn)率分布，并在頁(yè)面上顯示出計(jì)算結(jié)果。當(dāng)利潤(rùn)率分布結(jié)果符合實(shí)際情況時(shí)，直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，最后確定創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃信息的系統(tǒng)輸出。如果利潤(rùn)率分布存在擴(kuò)散現(xiàn)象，則需要對(duì)信息采集進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)創(chuàng)業(yè)路徑數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析。只有利潤(rùn)率水平在一定范圍內(nèi)時(shí)，才可以進(jìn)行下一步的評(píng)估工作，最后制定創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃信息系統(tǒng)輸出。為保證創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃中數(shù)據(jù)特性挖掘的有效性和合理性，需要對(duì)各種創(chuàng)業(yè)路徑的潛在利潤(rùn)率進(jìn)行計(jì)算，并分析各種路徑的利潤(rùn)空間，以便能為創(chuàng)業(yè)者提供中肯的路徑建議。

2 對(duì)比試驗(yàn)

2.1 試驗(yàn)內(nèi)容

該試驗(yàn)需要對(duì)創(chuàng)業(yè)樣本和傾向得分值的變化進(jìn)行挖掘和分析，并分析樣本運(yùn)行數(shù)據(jù)的安全性要求，有針對(duì)性地對(duì)運(yùn)行質(zhì)量?jī)A向進(jìn)行合理調(diào)整，數(shù)值樣本數(shù)據(jù)也需要通過網(wǎng)絡(luò)信息處理。此外，還需要在不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中建立不同的數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)，以便于對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析和研究，確保創(chuàng)業(yè)樣本數(shù)據(jù)收集的合理性。然后按照該文的設(shè)計(jì)思路，收集大數(shù)據(jù)，分析創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃的樣本特征，改進(jìn)其處理流程。

試驗(yàn)例舉了2 家創(chuàng)業(yè)初期的紡織品電商店鋪數(shù)據(jù)，將二者數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。一家電商按照傳統(tǒng)模式運(yùn)營(yíng)，另一家電商使用基于大數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)來輔助運(yùn)營(yíng)，然后而后對(duì)同時(shí)起步的這2 兩家電商的創(chuàng)業(yè)情況進(jìn)行做分析。此次試驗(yàn)要求電商店鋪后臺(tái)使用系統(tǒng)一致、平臺(tái)一致，且販賣商品類型也大體一致。

2.2 試驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)的有效性，并保證測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性，該試驗(yàn)在相同的試驗(yàn)環(huán)境和參數(shù)下，比較了2 家紡織品電商店鋪的應(yīng)用效果。具體測(cè)試結(jié)果見表1。

表1 系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果

表1中的測(cè)試結(jié)果表明：隨著時(shí)間的增加，創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)的有效性呈上升趨勢(shì)，應(yīng)用創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)的電商6—8 月比3—5 月的盈利比率更高。而應(yīng)用傳統(tǒng)模式電商的盈利比率增長(zhǎng)較為緩慢，并且總體利潤(rùn)也要低于應(yīng)用該創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)的電商。對(duì)企業(yè)來說，利潤(rùn)很大程度上影響著企業(yè)的發(fā)展進(jìn)程。而使用該系統(tǒng)的電商的盈利比率要高于普通電商24.4%，可以看出基于大數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)是非常有效的，既能滿足研究需求，也可以幫助創(chuàng)業(yè)企業(yè)在創(chuàng)業(yè)道路上更快速地前進(jìn)。

3 結(jié)語(yǔ)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景之下，該系統(tǒng)設(shè)計(jì)充分利用大數(shù)據(jù)給創(chuàng)業(yè)者帶來的優(yōu)勢(shì)和機(jī)會(huì)，篩選過濾各種各樣的信息，為創(chuàng)業(yè)路徑實(shí)踐提供了較為高效的選擇，構(gòu)建了更遼闊的創(chuàng)業(yè)路徑實(shí)踐平臺(tái)。創(chuàng)業(yè)者需要不斷豐富自己的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，從根本處激發(fā)對(duì)創(chuàng)業(yè)的熱情和干勁，也要遞增性地激勵(lì)自我，建立良好豐富的激勵(lì)機(jī)制來完成路徑建設(shè)。例如百事通在月底會(huì)議上會(huì)依照各個(gè)門店的銷售營(yíng)業(yè)額開展豐富的折扣活動(dòng)，以激勵(lì)門店為業(yè)績(jī)沖刺。在新形勢(shì)下，行業(yè)的發(fā)展周期大大縮短。各個(gè)行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者都要做好方向規(guī)劃，使用有力度的數(shù)據(jù)分析以及創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃來完成自我創(chuàng)業(yè)工作的評(píng)估和設(shè)計(jì)，加快創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的進(jìn)程，為未來的進(jìn)一步發(fā)展和規(guī)劃做準(zhǔn)備。除此之外，大數(shù)據(jù)背景下的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)路徑選擇，可以借助大數(shù)據(jù)分析開發(fā)各種創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃模式，為創(chuàng)業(yè)者未來的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。