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篇1

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時(shí)代；宏觀經(jīng)濟(jì)；機(jī)遇；挑戰(zhàn)；對(duì)策

一、前言

基于互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛運(yùn)用促使數(shù)據(jù)信息能夠得到有效的收集與處理，但隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)體系的逐步完善，面對(duì)海量信息數(shù)據(jù)，如何實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高效快捷處理，以實(shí)現(xiàn)對(duì)信息資源的充分利用，成為各行業(yè)領(lǐng)域所面臨的一大挑戰(zhàn)。在此背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)運(yùn)而生，為實(shí)現(xiàn)對(duì)這一問題的有效解決提供了出路，對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)分析而言，同樣離不開大數(shù)據(jù)的支撐，因此，這就需要針對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)分析之需，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的完善運(yùn)用。

二、在宏觀經(jīng)濟(jì)分析中大數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的價(jià)值

主要表現(xiàn)在如下兩方面：第一，提供更加全面的數(shù)據(jù)信息。對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)分析而言，因所分析的內(nèi)容多且廣，加上會(huì)受到諸多因素的影響，進(jìn)而使得在實(shí)際開展這一工作的過程中，因數(shù)據(jù)信息的不全面、獲取信息的時(shí)效性低等，使得宏觀經(jīng)濟(jì)分析的結(jié)果缺乏科學(xué)性。而將大數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)用，則能夠借助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的支撐，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)獲取，并以豐富數(shù)據(jù)的獲取來支撐該項(xiàng)分析工作得以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)高效落實(shí)。第二，豐富了分析方法。在傳統(tǒng)宏觀經(jīng)濟(jì)分析中，主要財(cái)通的方法為統(tǒng)計(jì)分析模型，借助抽樣分析法來獲得樣本數(shù)據(jù)，并以此來作為整體，進(jìn)而使分析結(jié)果難以與事實(shí)相符；而借助大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用，則能夠借助海量數(shù)據(jù)信息的獲取，以計(jì)算機(jī)為支撐來實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)信息的自動(dòng)分析，進(jìn)而以總體分析法來提升分析結(jié)果的可靠性。第三，分析技術(shù)水平得以提高。在實(shí)施大數(shù)據(jù)分析的過程中，離不開計(jì)算機(jī)技術(shù)的支撐，借助結(jié)算及技術(shù)的運(yùn)用則能夠以多種分析模型的搭建與多種識(shí)別技術(shù)的融入，來取代大部分人工分析工作，以技術(shù)的全面支撐來提高分析的準(zhǔn)確性與效率性。

三、基于大數(shù)據(jù)時(shí)代下宏觀經(jīng)濟(jì)分析所迎來的機(jī)遇與面臨的挑戰(zhàn)

1.機(jī)遇

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，大數(shù)據(jù)技術(shù)的融入使得該項(xiàng)分析工作的開展能夠獲得豐富數(shù)據(jù)支撐，并以相應(yīng)分析方法與分析技術(shù)的創(chuàng)新，為提升宏觀經(jīng)濟(jì)分析的效率與質(zhì)量奠定了基礎(chǔ)。從所迎來的機(jī)遇角度看，對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)分析而言，借助大數(shù)據(jù)的融入，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)海量信息的實(shí)施動(dòng)態(tài)化獲取，進(jìn)而提升了信息獲取能力，同時(shí)，借助智能化獲取與分析的實(shí)現(xiàn)，能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)分析奠定基礎(chǔ)，同時(shí)，也在降低分析人員工作壓力與難度的基礎(chǔ)上，提升了分析的效率，為充分實(shí)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)分析的作用與價(jià)值提供了保障。

2.所面臨的挑戰(zhàn)

機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)分析工作的實(shí)際開展而言，同樣面臨著巨大的挑戰(zhàn)，具體而言：第一，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下，信息的傳播打破了時(shí)間與空間的束縛，面對(duì)海量信息數(shù)據(jù)，對(duì)于該項(xiàng)分析工作的實(shí)際開展而言，要想能夠從中選取中有價(jià)值的信息，且能夠充分服務(wù)于該項(xiàng)工作的實(shí)際開展之需，難度極大；第二，在運(yùn)用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的過程中，需要確保數(shù)據(jù)信息的安全，但是，從數(shù)據(jù)安全保障工作開展的實(shí)際狀況看，相應(yīng)能力還有待進(jìn)一步提升；第三，在運(yùn)用大數(shù)據(jù)來開展宏觀經(jīng)濟(jì)分析工作，需要確保具備完善的專業(yè)人才隊(duì)伍，進(jìn)而才能夠?yàn)槌浞职l(fā)揮出大數(shù)據(jù)的作用與價(jià)值提供保障，但目前現(xiàn)有行業(yè)專業(yè)人才匱乏，難以滿足該項(xiàng)工作的實(shí)際開展之需，進(jìn)而使得大數(shù)據(jù)的價(jià)值與作用無法得到充分實(shí)現(xiàn)。

四、充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在宏觀經(jīng)濟(jì)分析中價(jià)值與作用的對(duì)策

大數(shù)據(jù)技術(shù)為當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)分析工作得以實(shí)現(xiàn)順利且高效開展提供了技術(shù)支撐，但是，從目前運(yùn)用大數(shù)據(jù)的實(shí)際狀況看，一系列挑戰(zhàn)的存在，使得大數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)作用的充分發(fā)揮，因此，這就需要結(jié)合實(shí)際所存在的問題，落實(shí)針對(duì)性的解決措施：

1.營造良好的發(fā)展環(huán)境

要想促使大數(shù)據(jù)能夠在該項(xiàng)工作中得到充分且完善運(yùn)用，首先就需要從大數(shù)據(jù)運(yùn)用的宏觀環(huán)境著手，因此，這就需要充分發(fā)揮出政府的作用。在實(shí)際踐行的過程中，政府要充分發(fā)揮出自身的主導(dǎo)作用，以大數(shù)據(jù)收集體系的完善打造為基礎(chǔ)，并針對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)數(shù)據(jù)收集工作的有計(jì)劃落實(shí)，進(jìn)而才能夠?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)分析工作實(shí)現(xiàn)順利開展提供基礎(chǔ)性前提。具體而言：一方面，政府相關(guān)部門要進(jìn)一步提升對(duì)大數(shù)據(jù)的重視程度，針對(duì)大數(shù)據(jù)給該項(xiàng)工作的開展所帶來的優(yōu)勢(shì)作用進(jìn)行全面分析，在此基礎(chǔ)上，從政策、資金等多方面加大對(duì)實(shí)施大數(shù)據(jù)的支撐力度，進(jìn)而為實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的打造奠定基礎(chǔ)。另一方面，要加大對(duì)相關(guān)科研領(lǐng)域的重視程度，加大投入力度，確保相應(yīng)研究機(jī)構(gòu)能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的進(jìn)一步發(fā)展提供支撐。此外，對(duì)于政府而言，為了能夠促使大數(shù)據(jù)在宏觀經(jīng)濟(jì)分析領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)充分運(yùn)用，可鼓勵(lì)企業(yè)積極踐行信息化該該，進(jìn)而以企業(yè)全面信息化管理的實(shí)現(xiàn)，為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與發(fā)展創(chuàng)造良好發(fā)展空間與環(huán)境。

2.加大對(duì)數(shù)據(jù)采集與管理的力度

對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)分析工作的實(shí)際開展而言，需要以大數(shù)據(jù)的完善采集為支撐，并加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)信息的管理力度，進(jìn)而才能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的充分發(fā)揮奠定基礎(chǔ)，因此，在實(shí)際踐行的過程中，需要以完大數(shù)據(jù)采集與管理體系的搭建為支撐。從實(shí)際該項(xiàng)工作工作開展的現(xiàn)狀看，由于人員能力素質(zhì)不足、技術(shù)水平偏低以及管理漏洞的存在等，使得難以充分發(fā)揮出大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)作用，而要想實(shí)現(xiàn)對(duì)這些問題的解決，則就需要針對(duì)大數(shù)據(jù)采集流程，以完善采集體系的制定為支撐，促使在開展宏觀經(jīng)濟(jì)分析工作的過程中，能夠具備全面數(shù)據(jù)信息；同時(shí)，要加大對(duì)相應(yīng)企業(yè)與個(gè)人，加大管理力度，制定完善的監(jiān)管體系，針對(duì)不配合行為加大懲處力度，進(jìn)而為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息采集工作的順利開展奠定基礎(chǔ)，此外，加大對(duì)相關(guān)人員的培訓(xùn)力度，促使其能夠具備與之相適應(yīng)的技能水平，以實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的規(guī)范且合理運(yùn)用。

3.加大專業(yè)人才的培養(yǎng)力度

在借助大數(shù)據(jù)來開展宏觀經(jīng)濟(jì)分析工作的過程中，由于行業(yè)專業(yè)人才匱乏，進(jìn)而給該項(xiàng)工作的開展帶來了極大的阻力，因此，這就需要加大對(duì)行業(yè)人才的培養(yǎng)力度。在實(shí)際踐行的過程中，對(duì)于政府相關(guān)部門而言，需要以專項(xiàng)人才培養(yǎng)政策的制定與實(shí)施為基礎(chǔ)，促使全社會(huì)能夠提高對(duì)該領(lǐng)域人才培養(yǎng)工作的重視程度。同時(shí)，高校作為培養(yǎng)專業(yè)人才的主要陣地，應(yīng)結(jié)合當(dāng)前該行業(yè)領(lǐng)域?qū)θ瞬潘岢龅膶?shí)際要求與需求，以相關(guān)專業(yè)的開設(shè)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)專業(yè)課程體系的完善打造，進(jìn)而來滿足社會(huì)對(duì)人才的實(shí)際需求。此外，對(duì)于企業(yè)而言，要針對(duì)大數(shù)據(jù)管理人員，加大培訓(xùn)教育力度，以提升其專業(yè)能力與信息化技能素養(yǎng)，為該項(xiàng)工作得以順利開展提供有效支撐。

五、總結(jié)

綜上，基于大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)分析工作的實(shí)際開展而言，需要在明確大數(shù)據(jù)在該項(xiàng)工作中所呈現(xiàn)出的價(jià)值與作用的基礎(chǔ)上，明確大數(shù)據(jù)所帶來的優(yōu)勢(shì)，并針對(duì)在運(yùn)用大數(shù)據(jù)于該項(xiàng)工作中所存在的問題，實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性解決對(duì)策的落實(shí)。具體而言，要針對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用營造良好的環(huán)境，并在加大對(duì)大數(shù)據(jù)采集與管理力度的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)對(duì)專業(yè)人才的培養(yǎng)力度，進(jìn)而為充分實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)運(yùn)用于宏觀經(jīng)濟(jì)分析中的價(jià)值并提升該項(xiàng)工作的效率與質(zhì)量提供保障。

參考文獻(xiàn)：

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篇2

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析；經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域；運(yùn)用

統(tǒng)計(jì)應(yīng)用作為數(shù)學(xué)的重要領(lǐng)域，在大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)被收集并且通過一定方法在系統(tǒng)中存儲(chǔ)，重要策略被記錄，并應(yīng)用于其他領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)恢復(fù)方法和統(tǒng)計(jì)分析方法的逐步集成，大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法在財(cái)務(wù)管理中變得越來越重要。面對(duì)當(dāng)今全球化的壓力和經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭，使用財(cái)務(wù)管理的統(tǒng)計(jì)整合是提高有效管理效率，優(yōu)化資源分配和科學(xué)行為的有效步驟。通過市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高，數(shù)據(jù)集成和財(cái)務(wù)管理水平運(yùn)用了大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析。在建立大規(guī)模數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)增長政策時(shí)，技術(shù)在宏觀經(jīng)濟(jì)研究中起著重要作用。大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的作用正在增加，其在管理中的用途正在進(jìn)一步擴(kuò)大。顯然，加強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的使用對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和提高管理效率非常重要。

一、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域運(yùn)用的意義

為響應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境和公司治理內(nèi)容的變化而促進(jìn)使用公司治理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的需求主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

（一）宏觀經(jīng)濟(jì)方面發(fā)展有若干規(guī)律。為了尋找有關(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)律，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用非常重要。一方面，大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)用于從宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展行業(yè)收集數(shù)據(jù)，對(duì)相關(guān)行業(yè)信息進(jìn)行實(shí)證分析，并調(diào)查行業(yè)發(fā)展和行業(yè)問題。使用SPS，Stata和其他數(shù)據(jù)分析軟件，中國擁有最重要的發(fā)展法；同時(shí)，發(fā)現(xiàn)工業(yè)發(fā)展規(guī)律，規(guī)范工業(yè)發(fā)展，開辟新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式也很重要[1]。

（二）企業(yè)經(jīng)營管理方面1.提升企業(yè)競(jìng)爭力的必然要求當(dāng)前，業(yè)務(wù)發(fā)展的競(jìng)爭越來越激烈。競(jìng)爭壓力主要?dú)w因于國內(nèi)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)帶來的經(jīng)濟(jì)化以及國內(nèi)市場(chǎng)競(jìng)爭激烈加入的外國公司的影響。公司必須面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭。大眾市場(chǎng)信息的統(tǒng)計(jì)分析將調(diào)整生產(chǎn)和管理策略，并為業(yè)務(wù)發(fā)展的戰(zhàn)略調(diào)整作出有效的決策。2.提升企業(yè)管理水平的必然要求一方面，諸如運(yùn)營管理、財(cái)務(wù)管理、風(fēng)險(xiǎn)管理和企業(yè)資源管理等相關(guān)任務(wù)變得越來越復(fù)雜。需要統(tǒng)計(jì)分析方法來對(duì)豐富的業(yè)務(wù)操作信息進(jìn)行分類和匯總，為業(yè)務(wù)管理決策提供有效的信息。同時(shí)，企業(yè)需要不斷滿足產(chǎn)品和服務(wù)生產(chǎn)方向的政治要求。由于需要與相關(guān)部門合作，例如運(yùn)營財(cái)務(wù)管理、規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，因此需要建立相關(guān)部門的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以提高決策效率[2]。

二、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的運(yùn)用

利用大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策，對(duì)促進(jìn)行業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。另一方面，如何獲取有關(guān)復(fù)雜數(shù)據(jù)管理的重要信息，在業(yè)務(wù)流程和管理方面為公司制定有效的決策是重中之重。關(guān)鍵在于掌握財(cái)務(wù)管理的大數(shù)據(jù)分析方法，并使用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)來分類和提供業(yè)務(wù)流程管理，隱藏的規(guī)則以及來自異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的大量信息。為了應(yīng)對(duì)突況，管理人員需要制訂正確的決策計(jì)劃。本文主要討論宏觀經(jīng)濟(jì)應(yīng)用管理領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法，以及業(yè)務(wù)管理、財(cái)務(wù)管理、風(fēng)險(xiǎn)管理和管理的六個(gè)方面。如：

（一）宏觀經(jīng)濟(jì)方面關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的運(yùn)作和發(fā)展有若干規(guī)律。為了找到宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展方法，統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)于穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長和調(diào)查潛在的經(jīng)濟(jì)危機(jī)很重要。當(dāng)前，不僅學(xué)者，業(yè)務(wù)經(jīng)理也開始了解計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用，并開始通過統(tǒng)計(jì)分析來發(fā)現(xiàn)工業(yè)發(fā)展中的若干問題，學(xué)習(xí)工業(yè)發(fā)展的原理。為了找出答案，我們選擇了相關(guān)的影響因素并采取了相應(yīng)的行動(dòng)，采取措施提高工業(yè)發(fā)展效率。

（二）企業(yè)運(yùn)營管理方面通常，在日常工作程序和工作相關(guān)領(lǐng)域中存在某些特定的業(yè)務(wù)管理和操作規(guī)則。另一方面，通過將統(tǒng)計(jì)信息應(yīng)用于業(yè)務(wù)的運(yùn)營和管理，公司可以通過分析大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息來獲得規(guī)律。這將幫助公司節(jié)省一些資源，避免重復(fù)的任務(wù)并節(jié)省公司的業(yè)務(wù)資源。如果該政策是從科學(xué)的統(tǒng)計(jì)評(píng)估階段得出的，則情況與正常情況不同的企業(yè)高管應(yīng)仔細(xì)考慮潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

（三）企業(yè)營銷管理方面企業(yè)需要建立大型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)來收集有關(guān)企業(yè)提供的產(chǎn)品或服務(wù)的市場(chǎng)交易信息。因此，消費(fèi)者的熱點(diǎn)必須與受管理的信息系統(tǒng)對(duì)齊，以使其隱藏在協(xié)同交易信息中。確定消費(fèi)者對(duì)需求的偏好并確定消費(fèi)者需求。公司的主要產(chǎn)品和服務(wù)根據(jù)消費(fèi)者的喜好運(yùn)作，可以滿足消費(fèi)者的需求，替代市場(chǎng)上的非反應(yīng)性產(chǎn)品和服務(wù)。同時(shí)，開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可以提供有效的決策信息，并為消費(fèi)者創(chuàng)建新的熱點(diǎn)[3]。

（四）企業(yè)財(cái)務(wù)管理方面應(yīng)用管理統(tǒng)計(jì)信息。它通過審查有關(guān)生產(chǎn)過程和運(yùn)營的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（尤其是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)），進(jìn)行定性和定量分析，幫助評(píng)估相關(guān)活動(dòng)，例如商業(yè)投資。財(cái)務(wù)管理是開展業(yè)務(wù)必不可少的部分，這對(duì)于減輕公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和提高公司資源分配的效率至關(guān)重要。通過統(tǒng)計(jì)分析對(duì)商業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和分析，可以為高管、投資者和其他相關(guān)利益相關(guān)者提供有效的決策信息。

（五）企業(yè)人力資源管理方面將統(tǒng)計(jì)應(yīng)用于公司的人力資源管理，并使用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)結(jié)合公司業(yè)務(wù)管理部門的特征，選擇適當(dāng)?shù)姆椒▉硖岣咝省Ｈ肆Y源管理很重要，人才基本上是企業(yè)的無形資產(chǎn)，在部門保留相關(guān)的人力資源是業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵?；貧w站評(píng)估法用于預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)展的人力資源需求，動(dòng)態(tài)分析法用于根據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)人力資源的變化。將這兩個(gè)方面結(jié)合起來可以大大提高業(yè)務(wù)資源的效率。

（六）企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理方面使用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)流程中的大量業(yè)務(wù)信息進(jìn)行分類和分析，發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)則和數(shù)據(jù)差異。重要的是，業(yè)務(wù)主管需要進(jìn)行預(yù)測(cè)，做出正確的決定，解決事件并發(fā)現(xiàn)潛在危險(xiǎn)。意思是如果統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析有些奇怪，則需要找出業(yè)務(wù)流程中具有的某些規(guī)則，因此業(yè)務(wù)主管需要尋找更多異常條件，尤其是財(cái)務(wù)管理，要注意關(guān)注狀態(tài)的變化。另一方面，對(duì)公司財(cái)務(wù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析是公司規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效手段之一。

三、完善大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)

管理領(lǐng)域運(yùn)用的措施在本文中，我們將了解如何從六個(gè)方面分析大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、業(yè)務(wù)管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、財(cái)務(wù)管理、資源管理和財(cái)務(wù)管理人員。這被認(rèn)為是財(cái)務(wù)管理數(shù)據(jù)大規(guī)模統(tǒng)計(jì)方法的一種改進(jìn)。必須在三個(gè)方面進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用：

（一）社會(huì)宏觀經(jīng)濟(jì)層面盡管存在宏觀經(jīng)濟(jì)法則，但根據(jù)過去的經(jīng)驗(yàn)，由于缺乏安全可靠的數(shù)據(jù)和分析方法，宏觀經(jīng)濟(jì)法則的分析則一直被認(rèn)為是偽科學(xué)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提供了探索宏觀經(jīng)濟(jì)法則的機(jī)會(huì)，大數(shù)據(jù)技術(shù)使用數(shù)據(jù)創(chuàng)建系統(tǒng)，而使用許多信息技術(shù)的科學(xué)分析是宏觀經(jīng)濟(jì)法研究中的重要一步。特別是，某些行業(yè)使用行業(yè)信息和對(duì)經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)預(yù)測(cè)的全面分析來幫助識(shí)別和克服復(fù)雜的工業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)，可以提高宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率。

（二）企業(yè)經(jīng)營管理層面在公司上載和數(shù)據(jù)受限的情況下，企業(yè)很難優(yōu)化管理功能以提高性能[2]。由于業(yè)務(wù)經(jīng)理的管理理念和管理水平受到限制，因此很難斷定業(yè)務(wù)開發(fā)操作和管理流程是否存在問題。統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)可用于計(jì)算和評(píng)估每個(gè)關(guān)鍵決策或業(yè)務(wù)戰(zhàn)略適合性的有效性。如果由于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)而導(dǎo)致預(yù)期的數(shù)據(jù)銷量存在矛盾，該公司可以調(diào)整其總體戰(zhàn)略并進(jìn)行業(yè)務(wù)變更以優(yōu)化管理理念。

（三）行業(yè)與行業(yè)之間存在著一定的鴻溝無論是快速消費(fèi)品行業(yè)、食品行業(yè)還是大型公司，其經(jīng)營理念和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)在公司治理方面都存在根本差異。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)使公司能夠了解整個(gè)行業(yè)的消費(fèi)者需求的性質(zhì)，分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況，能夠了解共同的業(yè)務(wù)條件和業(yè)務(wù)發(fā)展情況，并優(yōu)化或區(qū)分劣質(zhì)產(chǎn)品。在某些情況下，此更改是提高產(chǎn)品價(jià)格的高級(jí)更改，如果消耗量和消耗品減少，則可以降低產(chǎn)品價(jià)格。產(chǎn)品必須能夠升級(jí)以滿足顧客需求。產(chǎn)品行業(yè)、食品行業(yè)或大型行業(yè)具有不同的經(jīng)營理念和財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)，還在進(jìn)行公司管理。但是，各個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)方向取決于消費(fèi)者的需求。換句話說，公司開發(fā)了產(chǎn)品的功能并使產(chǎn)品的功能適應(yīng)消費(fèi)者的需求。對(duì)于公司而言，通過優(yōu)化生產(chǎn)結(jié)構(gòu)并提供更多定價(jià)和功能來說服更多消費(fèi)者也很重要。

（四）企業(yè)財(cái)務(wù)管理層面財(cái)務(wù)管理貫穿公司治理的整個(gè)過程。公司財(cái)務(wù)管理非常有效，但是存在諸如財(cái)務(wù)管理的巨大風(fēng)險(xiǎn)之類的問題。對(duì)公司財(cái)務(wù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析是防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效手段之一。公司需要管理其日常收入和支出，并進(jìn)行大規(guī)模會(huì)計(jì)處理。企業(yè)可以使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來監(jiān)測(cè)財(cái)務(wù)管理功能并確保標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)的財(cái)務(wù)安全。利用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)和大數(shù)據(jù)，公司可以預(yù)測(cè)潛在的市場(chǎng)和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，以提供最佳解決方案，還可以提供分析大數(shù)據(jù)的方法，可以跟蹤異常并快速發(fā)現(xiàn)異常。

四、結(jié)語

本文首先從宏觀經(jīng)濟(jì)方面、企業(yè)經(jīng)營管理方面等兩個(gè)方面對(duì)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域運(yùn)用的意義進(jìn)行了分析，然后從宏觀經(jīng)濟(jì)方面、企業(yè)運(yùn)營管理方面、企業(yè)營銷管理方面、企業(yè)財(cái)務(wù)管理方面、企業(yè)人力資源管理方面以及企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理方面等方面對(duì)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的運(yùn)用進(jìn)行了分析，最后從社會(huì)宏觀經(jīng)濟(jì)層面、企業(yè)經(jīng)營管理層面、行業(yè)與行業(yè)之間存在著一定的鴻溝以及企業(yè)財(cái)務(wù)管理層面等方面提出了完善大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域運(yùn)用的措施。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)被廣泛用于宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、業(yè)務(wù)管理和公司風(fēng)險(xiǎn)管理，它在優(yōu)化公司治理和運(yùn)營結(jié)構(gòu)，有效改善公司治理以及提高公司統(tǒng)一性和核心競(jìng)爭力等方面發(fā)揮著重要作用，可以使公司在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭中有一席之地。

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篇3

基本的大數(shù)據(jù)的處理流程可以分成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋4個(gè)階段。首先獲取數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，因?yàn)樵跀?shù)據(jù)源端的數(shù)據(jù)包含各種各樣的結(jié)構(gòu)，需要使用某種方法將其進(jìn)行預(yù)處理，使數(shù)據(jù)成為某種可以用一種算法分析的統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，接著需要找到這種數(shù)據(jù)分析的算法，將預(yù)處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法特定的分析，并將分析的結(jié)果用可視化等手段呈現(xiàn)至用戶端。

1.1數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)的采集是整個(gè)流程的基礎(chǔ)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展以及各種終端設(shè)備的普及，使得數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者范圍越來越大，數(shù)據(jù)的產(chǎn)量也越來越多，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)也越來越復(fù)雜，這也是大數(shù)據(jù)中“大”的體現(xiàn)，所以需要提高數(shù)據(jù)采集速度和精度要求。

1.2數(shù)據(jù)處理與集成

數(shù)據(jù)的處理與集成主要是對(duì)前一步采集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理，包括格式化、去噪以及進(jìn)一步集成存儲(chǔ)。因?yàn)閿?shù)據(jù)采集步驟采集到的數(shù)據(jù)各種各樣，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也并不統(tǒng)一，不利于之后的數(shù)據(jù)分析，而且，一些數(shù)據(jù)屬于無效數(shù)據(jù)，需要去除，否則會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的精度和可靠性，所以，需要將數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式并且去除無效數(shù)據(jù)。通常會(huì)設(shè)計(jì)一些過濾器來完成這一任務(wù)。

1.3數(shù)據(jù)分析

在完成了數(shù)據(jù)的采集和處理后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，因?yàn)樵谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析后才能體現(xiàn)所有大數(shù)據(jù)的重要價(jià)值。數(shù)據(jù)分析的對(duì)象是上一步數(shù)據(jù)的處理與集成后的統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)，需要根據(jù)所需數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求和價(jià)值體現(xiàn)方向?qū)@些原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)一步地處理和分析?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析通常指采用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)集中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)分析服務(wù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的差別在于其面向的對(duì)象不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)服務(wù)。

1.4數(shù)據(jù)解釋

數(shù)據(jù)解釋是對(duì)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋與展現(xiàn)，在數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)結(jié)果的解釋步驟是大數(shù)據(jù)分析的用戶直接面對(duì)成果的步驟，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)顯示方式是用文本形式體現(xiàn)的，但是，隨著數(shù)據(jù)量的加大，其分析結(jié)果也更復(fù)雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)顯示方法已經(jīng)不足以滿足數(shù)據(jù)分析結(jié)果輸出的需求，因此，數(shù)據(jù)分析企業(yè)會(huì)引入“數(shù)據(jù)可視化技術(shù)”作為數(shù)據(jù)解釋方式。通過可視化結(jié)果分析，可以形象地向用戶展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

2云計(jì)算與大數(shù)據(jù)分析的關(guān)系

云計(jì)算是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源，是一種按使用量付費(fèi)的模式。這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池（資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù)），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互。目前，國內(nèi)外已經(jīng)有不少成熟的云計(jì)算的應(yīng)用服務(wù)。數(shù)據(jù)分析是整個(gè)大數(shù)據(jù)處理流程里最核心的部分。數(shù)據(jù)分析是以數(shù)據(jù)的價(jià)值分析為目的的活動(dòng)，而基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析通常表現(xiàn)為對(duì)已獲取的海量數(shù)據(jù)的分析，其數(shù)據(jù)來源可能是企業(yè)數(shù)據(jù)也可能是企業(yè)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合。從目前的趨勢(shì)來看，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)的IT基礎(chǔ)，是大數(shù)據(jù)分析的支撐平臺(tái)，不斷增長的數(shù)據(jù)量需要性能更高的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)承載。所以，云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展可以為大數(shù)據(jù)分析提供更為靈活、迅速的部署方案，使得大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更加精確。另一方面，云計(jì)算的出現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供了擴(kuò)展性更強(qiáng)，使用成本更低的存儲(chǔ)資源和計(jì)算資源，使得中小企業(yè)也可以通過云計(jì)算來實(shí)現(xiàn)屬于自己的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)技術(shù)本身也是云計(jì)算技術(shù)的一種延伸。大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋了從數(shù)據(jù)的海量存儲(chǔ)、處理到應(yīng)用多方面的技術(shù)，包括海量分布式文件系統(tǒng)、并行計(jì)算框架、數(shù)據(jù)庫、實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理以及智能分析技術(shù)，如模式識(shí)別、自然語言理解、應(yīng)用知識(shí)庫等等。但是，大數(shù)據(jù)分析要走向云計(jì)算還要賴于數(shù)據(jù)通信帶寬的提高和云資源的建設(shè)，需要確保原始數(shù)據(jù)能遷移到云環(huán)境以及資源池可以隨需彈性擴(kuò)展。

3基于云計(jì)算環(huán)境的Hadoop

為了給大數(shù)據(jù)處理分析提供一個(gè)性能更高、可靠性更好的平臺(tái)，研究者基于MapReduce開發(fā)了一個(gè)基于云計(jì)算環(huán)境的開源平臺(tái)Hadoop。Hadoop是一個(gè)以MapReduce算法為分布式計(jì)算框架，包括分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、分布式數(shù)據(jù)庫（Hbase、Cassandra）等功能模塊在內(nèi)的完整生態(tài)系統(tǒng)，已經(jīng)成為當(dāng)前最流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，并被廣泛認(rèn)可和開發(fā)應(yīng)用?；贖adoop，用戶可編寫處理海量數(shù)據(jù)的分布式并行程序，并將其運(yùn)行于由成百上千個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群上。

4實(shí)例分析

本節(jié)以電信運(yùn)營商為例，說明在云計(jì)算環(huán)境中基于Hadoop的大數(shù)據(jù)分析給大數(shù)據(jù)用戶帶來的價(jià)值。當(dāng)前傳統(tǒng)語音和短信業(yè)務(wù)量下滑，智能終端快速增長，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，大數(shù)據(jù)分析可以為運(yùn)營商帶來新的機(jī)會(huì)，幫助運(yùn)營商更好地轉(zhuǎn)型。本文數(shù)據(jù)分析樣本來自于某運(yùn)營商的個(gè)人語音和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)清單，通過Hadoop2.6.0在Ubuntu12.04系統(tǒng)中模擬了一個(gè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)來處理獲得的樣本。希望通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分析與挖掘，掌握樣本本身的一些信息。以上分析只是一些很基本的簡單分析，實(shí)際上樣本數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價(jià)值要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于本文體現(xiàn)的。以上舉例意在說明基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)分析可以在數(shù)據(jù)分析上體現(xiàn)出良好的性能，為企業(yè)帶來更豐富更有效率的信息提取、分類，并從中獲益。

5結(jié)束語

篇4

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 信息技術(shù) 大數(shù)據(jù) 發(fā)展現(xiàn)狀

“大數(shù)據(jù)不是忽悠，它確實(shí)是一個(gè)真事，是產(chǎn)業(yè)大的變革。對(duì)it產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)都是一次重要的機(jī)遇?！?012年4月2日，微軟全球資深副總裁張亞勤在博鰲亞洲論壇“大數(shù)據(jù)、移動(dòng)、社交媒體：改變商業(yè)的創(chuàng)新力量”上如此表示。就其主要言論而言，主要是：第一，大數(shù)據(jù)需要大量的數(shù)據(jù)、軟件、應(yīng)用，把它簡化放在云，其實(shí)質(zhì)是一中簡化；第二，大數(shù)據(jù)最重要是應(yīng)用軟件；第三，大數(shù)據(jù)的發(fā)展是一個(gè)長期的過程；第四，大數(shù)據(jù)不是忽悠，它是產(chǎn)業(yè)大的變革，對(duì)it產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)都是一次重要的機(jī)遇。

從這一段資料分析可以看出，大數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)是在不斷發(fā)展的計(jì)算機(jī)技術(shù)中脫穎而出的能夠處理大量數(shù)據(jù)、計(jì)算大量數(shù)據(jù)的超級(jí)計(jì)算技術(shù)。這種技術(shù)必須要有完善的硬件與軟件資源作為支撐，需要虛擬化的調(diào)度完成各項(xiàng)數(shù)據(jù)服務(wù)功能。各it企業(yè)已經(jīng)注意到了大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值，基于大數(shù)據(jù)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)服務(wù)已經(jīng)不斷應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新領(lǐng)域。

1 大數(shù)據(jù)的概念

目前，it界對(duì)大數(shù)據(jù)的定義不下于20種，但就其本質(zhì)和應(yīng)用領(lǐng)域來看，其實(shí)是一種基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用而新興的商業(yè)計(jì)算模式。相較于傳統(tǒng)計(jì)算，大數(shù)據(jù)具有虛擬化、超大規(guī)模、按需服務(wù)、資源利用率高、低成本等特點(diǎn)。

從用戶角度來看，大數(shù)據(jù)能為多個(gè)大數(shù)據(jù)用戶（企業(yè)或個(gè)人等）提供似乎是無限的互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算資源，便于用戶虛擬擁有和按需使用共享在“云”上的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算技術(shù)資源服務(wù)，大數(shù)據(jù)用戶可以對(duì)自己所需的服務(wù)只需付費(fèi)就可以直接得到，不需要到處跑去跑來去買、去找、去打聽。實(shí)際上它所提供的是一種超大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)資源共享。另外，簡單的說，“云”就是資料存儲(chǔ)以及應(yīng)用服務(wù)的中心，把你想要的都放進(jìn)“云”里，當(dāng)你想要的時(shí)候，基于互聯(lián)網(wǎng)，你可以隨時(shí)隨地拿到，當(dāng)用戶不需要這些數(shù)據(jù)資源時(shí)，就可以刪除、釋放這些資源，從而提高了使用資源上的多樣性。

2 大數(shù)據(jù)下的信息處理關(guān)鍵技術(shù)

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用核心是按用戶需求進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)資源分配。在解決好資源分配之前，最主要的是解決好超級(jí)資源云系統(tǒng)的構(gòu)建和存儲(chǔ)，以及自動(dòng)化資源部署分配等問題。所以，大數(shù)據(jù)除了需要仔細(xì)研究其體系結(jié)構(gòu)外，還應(yīng)該在其虛擬化技術(shù)、高性能云存儲(chǔ)技術(shù)、高速的云處理技術(shù)、以及相關(guān)的對(duì)數(shù)據(jù)安全技術(shù)上進(jìn)行突破。

2.1 虛擬化技術(shù)

所謂虛擬化技術(shù)是通過利用虛擬的網(wǎng)絡(luò)設(shè)置、資源配置進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理。而虛擬化技術(shù)是大數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的基礎(chǔ)，虛擬化技術(shù)構(gòu)建的大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)一方面可以搜集與整合各項(xiàng)有利資源，對(duì)必要的信息資源進(jìn)行存儲(chǔ)；另一方面可以通過這種技術(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)處理任務(wù)進(jìn)行資源優(yōu)化、靈活調(diào)度來提高對(duì)大量數(shù)據(jù)的運(yùn)算、處理能力與效率?？梢?，虛擬化處理技術(shù)也是大數(shù)據(jù)下的信息處理的關(guān)鍵技術(shù)。

2.2 云存儲(chǔ)技術(shù)

云存儲(chǔ)實(shí)際上是由多個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備組成，通過集群功能、分布式文件系統(tǒng)或類似網(wǎng)格計(jì)算等功能聯(lián)合起來協(xié)同工作，共同對(duì)外提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)訪問功能的一個(gè)系統(tǒng)。所以實(shí)質(zhì)上，云存儲(chǔ)就是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的核心技術(shù)，為大量數(shù)據(jù)的保存提供了關(guān)鍵性的作用。

其中，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)系統(tǒng)需要同時(shí)滿足大量用戶的需求服務(wù)，并要為對(duì)大數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理、分析向用戶提供高效的服務(wù)。這樣云存儲(chǔ)技術(shù)必須具有高吞吐率和高傳輸率的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)管理技術(shù)也必須能夠高效的管理大數(shù)據(jù)集。因此，云存儲(chǔ)技術(shù)對(duì)于大數(shù)據(jù)信息處理的順利展開起到了關(guān)鍵性的作用。首先，為了保障大數(shù)據(jù)處理任務(wù)的順利完成，云存儲(chǔ)技術(shù)要對(duì)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行管理與分析，在利用云存儲(chǔ)技術(shù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)管理時(shí)讀操作要遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于數(shù)據(jù)更新操作，云存儲(chǔ)技術(shù)實(shí)際是對(duì)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的讀優(yōu)化處理。其次，分布式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式在云計(jì)算中起到高效計(jì)算的

作用，云存儲(chǔ)技術(shù)中對(duì)于數(shù)據(jù)庫采用了高效的列存儲(chǔ)模式，這也為海量數(shù)據(jù)中查詢到某一數(shù)據(jù)帶來了方便，查詢效率非常高?？梢?，云存儲(chǔ)技術(shù)對(duì)于提高大數(shù)據(jù)運(yùn)算效率必不可缺。

2.3 大數(shù)據(jù)自動(dòng)化資源調(diào)度

大數(shù)據(jù)在服務(wù)過程中，將虛擬云資源中的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分、安裝和調(diào)度成可以為用戶提供各種服務(wù)和應(yīng)用的過程。大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)還離不開自動(dòng)化資源調(diào)度技術(shù)，所謂資源調(diào)度就是將所有的大數(shù)據(jù)信息資源進(jìn)行合理的配置與整合，以更好的為服務(wù)程序提供便捷。這些資源除了重要的數(shù)據(jù)庫信息資源以外，還包括大數(shù)據(jù)系統(tǒng)涉及到的各類軟件資源、硬件資源以及網(wǎng)絡(luò)資源等等。

2.4 云安全技術(shù)

海量數(shù)據(jù)的管理與運(yùn)行需要安全可靠的安全防范技術(shù)作為保障，云安全技術(shù)就是在這種背景下產(chǎn)生的專門為大數(shù)據(jù)信息處理保駕護(hù)航的安全保障技術(shù)。云安全技術(shù)可以對(duì)外來網(wǎng)絡(luò)干擾信息進(jìn)行識(shí)別，對(duì)黑客的刻意侵犯做出防范，對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息中存在的病毒進(jìn)行查殺。近年來，行業(yè)內(nèi)也逐漸在完善和出臺(tái)相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)安全政策，云安全技術(shù)在良好的政策扶持下，對(duì)于大數(shù)據(jù)信息網(wǎng)絡(luò)安全的構(gòu)建更加游刃有余。由此可知，云安全技術(shù)對(duì)于大數(shù)據(jù)信息處理的安全有重要作用。

3 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀

3.1 大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品形式

當(dāng)前大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用產(chǎn)品有很多，it行業(yè)及其他行業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)都有著各自的理解，因此當(dāng)前對(duì)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品形式仍然存在較大的差異，但是最基本的應(yīng)用服務(wù)主要有一下三個(gè)層次構(gòu)成：基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)交付（infrastructure as a service，簡稱iaas）、平臺(tái)即服務(wù)（platform as a service，簡稱paas）及軟件即服務(wù)（software as a service，簡稱saas）。

將開發(fā)和計(jì)算環(huán)境通過大數(shù)據(jù)的軟件平臺(tái)提供給用戶的模式被稱為大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)模式，這種模式需要web支持。例如azure、force.com、google app等都是比較實(shí)用的大數(shù)據(jù)軟件平臺(tái)。還有比較知名的elastic compute cloud平臺(tái)也是通過web對(duì)數(shù)據(jù)與軟、硬件資源進(jìn)行優(yōu)化與管理的大數(shù)據(jù)平臺(tái)模式。

3.2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)

現(xiàn)今社會(huì)已經(jīng)步入了信息化快速與高度發(fā)展的嶄新時(shí)代，無論是醫(yī)療、交通、教育、軍事等等方面都涉及大量信息數(shù)據(jù)的錄入、存儲(chǔ)與計(jì)算，海量數(shù)據(jù)的管理需要有基礎(chǔ)技術(shù)、高效技術(shù)與安全技術(shù)作為支撐。目前it行業(yè)中應(yīng)用的例如360“安全云計(jì)劃”、 “藍(lán)云”計(jì)劃等都是大數(shù)據(jù)信息技術(shù)的典型應(yīng)用。

未來的大數(shù)據(jù)信息技術(shù)對(duì)于信息處理必然會(huì)更加高效、快捷，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用也會(huì)越來越普遍。例如美國最新體術(shù)的disc數(shù)據(jù)密集型的超級(jí)計(jì)算、谷歌即將推行的大數(shù)據(jù)服務(wù)academic cloud computing initiative，都意味著大數(shù)據(jù)高效信息時(shí)代很快就能到來。

4 結(jié)語

總之，大數(shù)據(jù)為我們的云用戶、企業(yè)、以及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商都帶來了好處，并且也成為一個(gè)新興的產(chǎn)業(yè)模式。但就目前的大數(shù)據(jù)發(fā)展?fàn)顩r來看，我國的大數(shù)據(jù)還處于剛起步階段，在未來，隨著各種技術(shù)的不斷縱向發(fā)展，人類社會(huì)在迎來高度信息化同時(shí)，相應(yīng)的大數(shù)據(jù)帶來的一些弊端也會(huì)凸顯，只有在實(shí)踐中不斷的完善和加以改進(jìn)，真正的讓大數(shù)據(jù)顯示出優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮其作用，才能使得大數(shù)據(jù)惠及普通個(gè)體用戶、企業(yè)、乃至國家的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介

李春輝（1973-），男，山東省德州市人。碩士學(xué)位，副教授。主要研究方向計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)。

篇5

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；計(jì)算機(jī)；網(wǎng)絡(luò)信息安全

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2020.14.080

[中圖分類號(hào)]TP393.08；TP311.13[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1673-0194（2020）14-0-02

0引言

在大數(shù)據(jù)技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，而在使用過程中，信息安全問題引起了人們的廣泛關(guān)注。要想更好地運(yùn)用這種前沿的科學(xué)技術(shù)，必須在保證信息安全的基礎(chǔ)上，不斷加強(qiáng)信息保護(hù)、安全防范等措施，以滿足使用者的使用需求。

1大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)安全概況

1.1大數(shù)據(jù)的主要內(nèi)容

大數(shù)據(jù)主要指一種具有海量特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，包含較大的信息量，且這些信息趨于多元化，在更新速度上相對(duì)較快，具有明顯的非結(jié)構(gòu)化特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)不僅具有龐大的數(shù)據(jù)體量，同時(shí)也具有非常多的類型，處理速度較快。隨著社會(huì)不斷發(fā)展，有關(guān)大數(shù)據(jù)的研究不斷增多，并逐漸成為企業(yè)發(fā)展、人需分析等內(nèi)容的戰(zhàn)略布局參考依據(jù)。目前，大數(shù)據(jù)中的信息安全問題逐漸顯現(xiàn)出來，在很大程度上給人們的生活、企業(yè)的發(fā)展、社會(huì)的安全帶來嚴(yán)重的危害，影響當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)安全性。

1.2大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡(luò)安全的主要內(nèi)涵

在大數(shù)據(jù)發(fā)展背景下，網(wǎng)絡(luò)安全問題引起了人們的關(guān)注。在探討網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)之前，需要正確全面地分析網(wǎng)絡(luò)安全。網(wǎng)絡(luò)安全需要從物理安全和信息內(nèi)容安全兩方面進(jìn)行分析。想要保證計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的物理安全，則需要在網(wǎng)絡(luò)工程中，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì)和規(guī)劃，并考慮計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的硬件、軟件設(shè)施。在對(duì)信息內(nèi)容安全進(jìn)行綜合分析時(shí)，要保護(hù)信息安全，避免信息泄露或被非法截取的情況，確保使用者的信息安全。

2大數(shù)據(jù)背景下計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全的主要影響因素

2.1計(jì)算機(jī)使用不規(guī)范

計(jì)算機(jī)已成為人們生活、工作中不可或缺的重要工具，但是在操作過程中依舊會(huì)出現(xiàn)使用不規(guī)范問題，且大多數(shù)使用者由于缺乏網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí)，在使用過程中無意識(shí)地或者被迷惑誘導(dǎo)輸入一些具有隱私性的信息內(nèi)容（例如：身份證號(hào)碼、手機(jī)驗(yàn)證碼、銀行卡密碼、銀行卡號(hào)等），而這種無意識(shí)暴露的信息內(nèi)容，則會(huì)給網(wǎng)絡(luò)不法分子提供可乘之機(jī)，他們通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)竊取相關(guān)數(shù)據(jù)，給用戶帶來損失。除此之外，還有一些使用者在使用計(jì)算機(jī)時(shí)操作不當(dāng)，導(dǎo)致電腦、死機(jī)，便前期所做的工作前功盡棄，出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失且難以恢復(fù)的問題。

2.2病毒侵襲

在計(jì)算機(jī)使用過程中，病毒是影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全最重要的因素之一。病毒是一種程序，可能被一些不法分子利用，嚴(yán)重?fù)p害使用者的個(gè)人利益，影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的通信安全。病毒對(duì)計(jì)算機(jī)具有非常大的危害，特別是病毒中的“特洛伊木馬病毒”，這一病毒可以輕松獲取計(jì)算機(jī)使用者的密碼等信息，通過不法手段侵入計(jì)算機(jī)中，給企業(yè)帶來巨大的損失。因此，計(jì)算機(jī)的使用者必須在使用過程中規(guī)避和防范計(jì)算機(jī)病毒帶來的危害，只有這樣，才能進(jìn)一步保證計(jì)算機(jī)的安全性。

2.3計(jì)算機(jī)黑客入侵

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)非常復(fù)雜，存在安全漏洞，而這些漏洞無疑成為黑客入侵的重要突破口。黑客之所以出現(xiàn)，主要是因?yàn)樵S多計(jì)算機(jī)黑客能夠通過網(wǎng)絡(luò)漏洞獲取使用者的個(gè)人信息或者企業(yè)的機(jī)密信息。黑客在計(jì)算機(jī)中植入木馬程序，非法盜取重要的信息，達(dá)到獲利的目的。特別是盜取一些機(jī)密信息，給計(jì)算機(jī)用戶造成很大的損失。可以說，黑客攻擊往往比病毒侵襲更具有殺傷力，影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全，導(dǎo)致計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序和整個(gè)操作系統(tǒng)都存在嚴(yán)重的安全隱患。

2.4計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中存在安全隱患

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)在運(yùn)行中也出現(xiàn)一些問題，這些問題導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)與分級(jí)管理理念脫離。使用者在運(yùn)用計(jì)算機(jī)的過程中，信息會(huì)自動(dòng)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中，同時(shí)也會(huì)自動(dòng)保存原本存在的一些重要信息。這樣一來，如果這些存儲(chǔ)的信息發(fā)生泄露，就會(huì)導(dǎo)致計(jì)算機(jī)用戶遭受巨大損失。隨著信息技術(shù)環(huán)境以及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展環(huán)境的快速更新，使用者對(duì)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)提出了全新的要求，但目前計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫安全措施還不完善，不能完全滿足使用者的要求。

3大數(shù)據(jù)背景下加強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全防范的重要措施

3.1規(guī)范計(jì)算機(jī)的使用方法，重視對(duì)個(gè)人賬戶信息的保護(hù)

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí)是每一位計(jì)算機(jī)使用者必須具有的意識(shí)，在使用過程中要制定完善的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)措施，增強(qiáng)安全防范意識(shí)。其次，個(gè)人賬戶作為使用者最基本的要素，可以分為用戶名和密碼兩個(gè)部分，必須重視保護(hù)其安全，一旦個(gè)人賬戶在使用中被不法分子截取，將給個(gè)人帶來巨大的損失。除此之外，在使用計(jì)算機(jī)的過程中，還需要加大對(duì)以下內(nèi)容的重視力度。例如：郵箱的賬戶和密碼、通信軟件的賬號(hào)和密碼、網(wǎng)銀賬號(hào)和密碼等。在設(shè)置密碼的過程中，盡可能地增加密碼的復(fù)雜性，并經(jīng)常更換密碼，進(jìn)而降低計(jì)算機(jī)使用過程中的風(fēng)險(xiǎn)。一旦發(fā)現(xiàn)自己的賬號(hào)出現(xiàn)異常，需要引起重視并立即更換密碼，以更好地保護(hù)個(gè)人賬戶信息。

3.2使用防火墻進(jìn)行防護(hù)

防火墻技術(shù)主要是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)接入進(jìn)行防護(hù)，這種防護(hù)措施與其他方式相比，是一種具有內(nèi)部特點(diǎn)的防護(hù)技術(shù)，能夠有效隔斷外部用戶通過非法手段侵入使用者的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，進(jìn)而保護(hù)計(jì)算機(jī)內(nèi)部系統(tǒng)。良好的網(wǎng)絡(luò)防火墻技術(shù)可以不斷增強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，還可以在確保網(wǎng)絡(luò)交互的基礎(chǔ)上檢查相關(guān)數(shù)據(jù)，設(shè)定相應(yīng)的程序允許或者阻斷數(shù)據(jù)傳輸。目前，防火墻的類型較多，依據(jù)不同的技術(shù)差異性，可以將其劃分為檢測(cè)型和型等，能夠?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行提供良好的保障。

3.3通過網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)與監(jiān)控阻礙病毒入侵

近年來，計(jì)算機(jī)病毒入侵的現(xiàn)象頻繁出現(xiàn)，這不得不引起人們的關(guān)注。而通過入侵檢測(cè)技術(shù)，能夠不斷提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的檢測(cè)水平，在病毒將要入侵時(shí)，果斷進(jìn)行阻礙或者切斷輸送路徑，形成預(yù)警機(jī)制，避免不安全的外界因素對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)帶來的不良影響，提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)的安全性。入侵檢測(cè)技術(shù)是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全防范中最常見的技術(shù)，主要可以劃分為兩方面內(nèi)容，即統(tǒng)計(jì)分析法和簽名分析法。其中，簽名分析法是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全防范中入侵系統(tǒng)的攻擊弱點(diǎn)設(shè)計(jì)的內(nèi)容；而統(tǒng)計(jì)分析法則主要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)原理，分析計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行是否安全、穩(wěn)定，從外部防止病毒入侵。

3.4強(qiáng)化計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安全管理工作

在大數(shù)據(jù)發(fā)展背景下，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安全管理工作非常重要。由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)系統(tǒng)具有虛擬性、開放性等特點(diǎn)，加上許多使用者在操作過程中往往不重視計(jì)算機(jī)信息安全，很容易導(dǎo)致一些重要的信息損壞或者丟失。因此，為了進(jìn)一步提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安全性，必須不斷完善計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理機(jī)制，建立系統(tǒng)的、完善的、可行的管理制度，并定期對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安全性進(jìn)行維護(hù)和升級(jí)，降低計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問題的產(chǎn)生概率。除此之外，在具體操作過程中，還要養(yǎng)成良好的習(xí)慣，盡可能不要打開一些帶有安全隱患的鏈接，提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的安全性。

篇6

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，這一綱要的意味著智慧醫(yī)療時(shí)代正大跨步趕來。易觀國際的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，2014年僅我國移動(dòng)醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)到30.1億元，同年增長52%，預(yù)計(jì)2017年，移動(dòng)醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模將突破200億元，市場(chǎng)進(jìn)入高速發(fā)展期。

大數(shù)據(jù)支撐醫(yī)療健康

“互聯(lián)網(wǎng)+與醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的結(jié)合，大數(shù)據(jù)在其中起到?jīng)Q定性作用?！眮喰艛?shù)據(jù)電信解決方案&行業(yè)創(chuàng)新中心總經(jīng)理李捷表示，體外診斷是一個(gè)新領(lǐng)域，在這個(gè)領(lǐng)域里面有很多新興技術(shù)，包括皮下的持續(xù)監(jiān)測(cè)血糖、心電的實(shí)際監(jiān)測(cè)、基因測(cè)序等，讓人的健康護(hù)理、健康管理在科學(xué)上取得很大的進(jìn)步。

眾所周知，亞信是專注運(yùn)營商行業(yè)的企業(yè)，那么為什么亞信會(huì)選擇深耕醫(yī)療健康領(lǐng)域呢?

李捷解釋說：“運(yùn)營商正面臨著轉(zhuǎn)型，而其龐大的客戶群不僅僅有通訊需求，還有更多的自身生活健康相關(guān)的訴求。運(yùn)營商本身也是一個(gè)管道提供商，在管道上承載的各種專項(xiàng)服務(wù)，對(duì)運(yùn)營商而言都是有價(jià)值的?！眮喰艛?shù)據(jù)方面認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)跨界聯(lián)合，一方面是對(duì)新興領(lǐng)域的探索，另一方面則是希望通過領(lǐng)域拓寬，給運(yùn)營商的原有市場(chǎng)和老客戶群體帶來新的價(jià)值。

互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康有諸多價(jià)值可以挖掘，隨著人們收入的增加，對(duì)生活質(zhì)量的需求也在不斷提升，從簡單的衣食住行到關(guān)注自身健康養(yǎng)生，這也推動(dòng)了智能可穿戴設(shè)備的快速發(fā)展，目前已然形成一個(gè)完整的生態(tài)閉環(huán)。從設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)傳輸，到數(shù)據(jù)的挖掘跟管理，再到健康師的分析，最后給出合理的理療建議。亞信數(shù)據(jù)在這一過程中扮演的就是生態(tài)中最為重要的一個(gè)角色——數(shù)據(jù)分析。

精準(zhǔn)化服務(wù)

大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值在于以此為依據(jù)提供定向的專業(yè)化服務(wù)，李捷表示，亞信數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率高達(dá)85%以上，亞信開放云平臺(tái)有著五年的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，包括對(duì)各個(gè)APP和互聯(lián)網(wǎng)語料庫的識(shí)別能力，行業(yè)涉及政府、餐飲、醫(yī)療健康、公共媒體等。合作伙伴遍布產(chǎn)學(xué)研各個(gè)領(lǐng)域，合作模式不僅僅局限于數(shù)據(jù)支撐，也包括聯(lián)合運(yùn)營。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，很多的企業(yè)都在探索如何依托大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型，亞信的互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)得以顯現(xiàn)。李捷認(rèn)為，亞信數(shù)據(jù)最大的優(yōu)勢(shì)在于其與運(yùn)營商的多年合作，積累了大量的用戶上網(wǎng)行為分析經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)擁有龐大的運(yùn)營商用戶作為支持，其數(shù)據(jù)更加多元、精準(zhǔn)。用戶在管道里面搜索的信息，挖掘的信息，也是由運(yùn)營商第一時(shí)間捕獲，其實(shí)運(yùn)營商比互聯(lián)網(wǎng)公司能夠更早的捕獲這些信息，這也是運(yùn)營商數(shù)據(jù)價(jià)值所在。

通過大數(shù)據(jù)分析，對(duì)人群進(jìn)行分類，可以更好地幫助定向人群找到最適合的解決方案。同時(shí)給傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)、營業(yè)機(jī)構(gòu)提供精準(zhǔn)的市場(chǎng)分析報(bào)告。同時(shí)李捷認(rèn)為，在技術(shù)上，目前國內(nèi)的幾家技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)各有千秋、不分伯仲，而亞信數(shù)據(jù)對(duì)于行業(yè)的理解是超前的。數(shù)據(jù)整合之后，需要做深度的行業(yè)理解跟模型轉(zhuǎn)換，比如醫(yī)療健康行業(yè)，數(shù)據(jù)涉及很多的健康指數(shù)，用戶日常行為等，這些數(shù)據(jù)之間有著潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，而對(duì)關(guān)聯(lián)關(guān)系的解讀需要相當(dāng)?shù)男袠I(yè)沉淀，亞信數(shù)據(jù)有著專業(yè)的咨詢顧問團(tuán)隊(duì)做后臺(tái)支撐，不只是醫(yī)療健康行業(yè)，亞信數(shù)據(jù)在各個(gè)涉及的行業(yè)均組建了相應(yīng)的咨詢顧問團(tuán)隊(duì)，提供最專業(yè)的行業(yè)分析。

大數(shù)據(jù)的流動(dòng)性價(jià)值

與大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)，競(jìng)爭無處不在。對(duì)此，李捷說：“因?yàn)楝F(xiàn)在已經(jīng)是跨界競(jìng)爭的狀態(tài)，我們會(huì)遇到很多原來在通信行業(yè)里不會(huì)遇到的競(jìng)爭對(duì)手，比如說阿里、百度，他們同樣在做跨界的滲透?！泵鎸?duì)資本雄厚的競(jìng)爭對(duì)手，亞信數(shù)據(jù)認(rèn)為，目前其行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的積累使其與強(qiáng)大的競(jìng)爭對(duì)手處在同一競(jìng)爭水平。加之亞信一直與運(yùn)營商合作比較緊密，行業(yè)基礎(chǔ)牢固，李捷透露，下一步亞信計(jì)劃聯(lián)合運(yùn)營商在移動(dòng)端展開戰(zhàn)略布局。

篇7

關(guān)鍵詞：信息素養(yǎng)；研究生；數(shù)據(jù)；北京交通大學(xué)

中圖分類號(hào)：G643 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2012）18-0245-03

信息素養(yǎng)是指人們?cè)诮鉀Q問題時(shí)利用信息的技術(shù)和技能。這個(gè)概念是1974年由美國信息產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)主席保羅·澤爾斯基首次提出后又經(jīng)該協(xié)會(huì)定義的。隨著計(jì)算機(jī)等現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，信息量以幾何級(jí)數(shù)的方式遞增。一方面，準(zhǔn)確完整的信息是做好決策的基礎(chǔ)，另一方面，如何進(jìn)行有效的檢索，是利用信息從而解決問題的關(guān)鍵，這兩者均取決于人的信息素養(yǎng)。

研究生教育擔(dān)負(fù)著為國家建設(shè)發(fā)展培養(yǎng)高素養(yǎng)、創(chuàng)造型人才的重任。現(xiàn)代管理學(xué)之父德魯克曾經(jīng)說過：“知識(shí)工作者的生產(chǎn)率是21世紀(jì)管理的最大挑戰(zhàn)?！?/p>

在北京交通大學(xué)，早在2004年，便把信息素養(yǎng)的教育列入了研究生學(xué)期教育的內(nèi)容，為了全面掌握研究生信息素養(yǎng)情況，使信息素養(yǎng)教育更具有針對(duì)性，我們于2011年9月對(duì)北京交通大學(xué)的博士研究生和學(xué)術(shù)型碩士研究生進(jìn)行了抽樣調(diào)查，并結(jié)合訪談的形式對(duì)于相關(guān)重點(diǎn)問題進(jìn)行了確認(rèn)。

一、樣本與調(diào)查維度說明

調(diào)查根據(jù)各院系學(xué)術(shù)型研究生數(shù)量的相對(duì)比例，共隨機(jī)抽取360位研究生進(jìn)行調(diào)查。經(jīng)檢查核對(duì)，最后共獲得有效問卷343份，有效問卷回收率為95.27%，樣本總量占6 847名學(xué)術(shù)型研究生總量的5.3%。有效樣本在各學(xué)院的分布情況為：電子信息工程學(xué)院50人，計(jì)算機(jī)學(xué)院29人，經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院97人，交通運(yùn)輸學(xué)院29人，土木建筑工程學(xué)院39人，機(jī)械與電子控制工程學(xué)院20人，電氣工程學(xué)院20人，理學(xué)院21人，人文社會(huì)科學(xué)學(xué)院11人，軟件學(xué)院17人，建筑藝術(shù)系5人，語言與傳播學(xué)院5人。在全部被調(diào)查者中，碩士研究生為主體，占84.54%，其余為博士研究生；從年級(jí)分布看，一年級(jí)占45.18%，二年級(jí)研究生占43.73，三年級(jí)研究生只占11.07%；從性別構(gòu)成看，男性占57.73%，女性占42.27%，與我校男女生總體比例58.4∶41.6持平。

調(diào)查的維度包括研究生信息素養(yǎng)教育基礎(chǔ)、獲取并利用專業(yè)信息的途徑、對(duì)提高自身信息素養(yǎng)的途徑選擇與期望三個(gè)大的方面，共包含22個(gè)問題。

二、調(diào)查結(jié)果

1.研究生信息素養(yǎng)教育基本情況。調(diào)查表明：近四成研究生在本科階段沒有受過正規(guī)的信息素養(yǎng)教育。有34.74%的被訪者在本科階段沒有學(xué)習(xí)過科技信息檢索或類似的課程；有40.12%的被訪者沒有學(xué)過學(xué)術(shù)論文和學(xué)位論文寫作的課程或聽過相關(guān)講座。

2.獲取并利用專業(yè)信息的途徑。在使用各種信息資源方面，以圖書館資源配合網(wǎng)絡(luò)搜索引擎為主；將近1/3的學(xué)生經(jīng)常使用紙本書和期刊，并通過專業(yè)相關(guān)論壇學(xué)習(xí)；還有一小部分學(xué)生利用免費(fèi)的（見表1）。

在對(duì)既有資源的深入使用方面，對(duì)我校圖書館的使用情況的調(diào)查表明：有80.62%的學(xué)生使用過借還書服務(wù)；61.67%的學(xué)生做過電子數(shù)據(jù)庫檢索；44.49%的學(xué)生進(jìn)行過書刊閱覽；只有36.12%的學(xué)生使用過學(xué)術(shù)資源門戶；26.43%的學(xué)生做過信息咨詢；17.62%的學(xué)生使用過館際互借；甚至有20%未使用過借還書服務(wù)（見表2）。

計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展到今天，涌現(xiàn)出很多面向公眾的免費(fèi)軟件，這些開源軟件除了在社交網(wǎng)絡(luò)方面，在各專業(yè)領(lǐng)域里也層出不窮，熟練運(yùn)用這些免費(fèi)軟件將是對(duì)我們當(dāng)前有限資源的一個(gè)有效補(bǔ)充。但使用情況并不普遍。有15.42%的學(xué)生沒有用過任何一款開源軟件（見表3）。

研究生對(duì)本專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)優(yōu)秀文獻(xiàn)及前沿信息的掌握情況在一定程度上決定其創(chuàng)新力。研究生對(duì)其專業(yè)核心期刊及網(wǎng)站信息的掌握途徑如下：60.79%的學(xué)生請(qǐng)教導(dǎo)師或同學(xué)，46.26%的學(xué)生利用期刊導(dǎo)航系統(tǒng)，28.63%的學(xué)生利用CSSCI或CSCD獲知，11.45%的同學(xué)咨詢圖書館員，其他途徑為4.41%（見表4）。

從外文數(shù)據(jù)庫的使用情況來看，有3.08%的學(xué)生從不使用本專業(yè)外文數(shù)據(jù)庫；有43.17%的學(xué)生不熟悉外文數(shù)據(jù)庫但常用Google找英文文獻(xiàn)閱讀；只有29.52%的學(xué)生經(jīng)常使用本專業(yè)的外文數(shù)據(jù)庫。由此可見，我校的專業(yè)外語和外文數(shù)據(jù)庫的培訓(xùn)亟須加強(qiáng)（見表5）。

學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫的便捷和及時(shí)已成為研究生學(xué)習(xí)、研究過程中不可或缺的工具。隨之而來的大量電子文檔如果得不到系統(tǒng)的管理，會(huì)浪費(fèi)掉很多時(shí)間和精力。與國外學(xué)校情況相比，我校研究生對(duì)參考文獻(xiàn)管理工具的認(rèn)識(shí)和使用情況令人擔(dān)憂。以三種最廣泛使用的管理工具為調(diào)查對(duì)象，使用過endnote、noteexpress或 refwork這三種管理軟件的學(xué)生分別占16.74%、12.33%和8.81%，竟有近63.88%的學(xué)生沒有使用過任何參考文獻(xiàn)管理軟件（見下頁表6）。

3.提高研究生信息素養(yǎng)的方向與途徑選擇。調(diào)查顯示：31.42%的被訪者不太能對(duì)所瀏覽的網(wǎng)站的權(quán)威性作出判斷，2.65%的被訪者完全不能判斷出所瀏覽網(wǎng)站的權(quán)威性；有40.27%的被訪者回答能夠判斷網(wǎng)站的權(quán)威性，但根據(jù)的是模糊的經(jīng)驗(yàn)；只有25.66%的被訪者因?yàn)槁犨^有關(guān)講座，從而能夠準(zhǔn)確判斷所瀏覽網(wǎng)站的權(quán)威性。

信息搜索能力提高途徑方面，43%的同學(xué)希望采取聽主題講座的方式；22%的同學(xué)選擇上選修課；20%的同學(xué)選擇自學(xué)；15%的同學(xué)愿意請(qǐng)教導(dǎo)師和同學(xué)。

三、分析與建議

1.需強(qiáng)調(diào)信息技術(shù)教育與信息素養(yǎng)教育的結(jié)合。近四成研究生在入學(xué)之前沒受過正規(guī)的信息素養(yǎng)教育，這樣的數(shù)據(jù)映射了中國對(duì)于信息素養(yǎng)教育的認(rèn)識(shí)嚴(yán)重不足。國外對(duì)信息素養(yǎng)問題的研究可謂由來已久。20世紀(jì)60年代至今，相關(guān)的研究已相當(dāng)深入。通過Elsevier、Infotrieve等檢索系統(tǒng)都可以檢索到眾多的研究文獻(xiàn)。而通過“google”進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)檢索則返回了1 180 000條記錄。這些記錄中包含大量的信息素養(yǎng)研究組織、論壇、專門研究網(wǎng)站和資源網(wǎng)站，可以找到數(shù)量豐富的研究報(bào)告、論文、會(huì)議文獻(xiàn)及有關(guān)的項(xiàng)目和計(jì)劃等資料。資料還反映出信息素養(yǎng)概念的內(nèi)涵逐漸由最初單純的信息技能掌握到人的整體素養(yǎng)層面的演進(jìn)以及信息素養(yǎng)重要性被廣泛認(rèn)可的過程。

相對(duì)而言，國內(nèi)信息素養(yǎng)理論研究比發(fā)達(dá)國家滯后得多。1984年，教育部《關(guān)于在高等學(xué)校開設(shè)〈文獻(xiàn)檢索與利用課〉的意見》，奠定了《文獻(xiàn)檢索與利用課》作為中國高校大學(xué)生用戶教育主要形式的地位。此后，受國外影響，中國圖書情報(bào)界對(duì)用戶教育活動(dòng)的理論思考逐漸演變上升為信息素養(yǎng)層面的研究。就發(fā)文量而言，中國對(duì)信息素養(yǎng)問題的真正研究始于20世紀(jì)中期。1995年首次在研究文獻(xiàn)中出現(xiàn)了“信息素質(zhì)”和“信息素養(yǎng)”的概念，但之后發(fā)文數(shù)量一直非常有限，到2011年一共682篇。反映出中國對(duì)信息素養(yǎng)問題的研究多年來一直徘徊在較低的水平。

在對(duì)被調(diào)查者的訪談中，他們接受的信息教育要么就是計(jì)算機(jī)教育（簡稱為“計(jì)算機(jī)課”、“電腦課”）和在此基礎(chǔ)上有所發(fā)展的信息技術(shù)教育，并以掌握計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)的知識(shí)和技能為最終目的；要么就是信息化教育，即將計(jì)算機(jī)、投影儀等設(shè)備用于輔助教育。從2000年開始，信息素養(yǎng)概念已進(jìn)入一部分信息技術(shù)教育研究人士的視野，在國家信息技術(shù)教育相關(guān)政策中也出現(xiàn)了“信息素養(yǎng)”的提法，但基本上是將信息素養(yǎng)的培養(yǎng)局限于信息技術(shù)教育之中。而圖書情報(bào)界則主要是從原有的用戶教育、尤其是文獻(xiàn)檢索課的視角來看待信息素養(yǎng)。

因而，針對(duì)于研究生的信息素養(yǎng)教育，應(yīng)該強(qiáng)調(diào)信息技術(shù)與人的學(xué)習(xí)、生活和工作的聯(lián)系，強(qiáng)調(diào)信息和信息技術(shù)在各個(gè)層次上的學(xué)習(xí)與應(yīng)用，特別強(qiáng)調(diào)信息素養(yǎng)在終身學(xué)習(xí)與自主學(xué)習(xí)中的作用，強(qiáng)調(diào)信息素養(yǎng)與個(gè)人發(fā)展的關(guān)系。

2.有待建立統(tǒng)一的信息素養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋教育的全過程。信息素養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)是信息素養(yǎng)評(píng)估的依據(jù)，也是信息素養(yǎng)教育的課程目標(biāo)。因此，各國積極建立適合本國國情的信息素養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)。在這一方面，美國、英國、澳大利亞制定的信息素養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)都對(duì)其他國家產(chǎn)生了一定的影響。美國最具有影響力的信息素養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)分別制定于1998年和2000年。1998年美國學(xué)校圖書館協(xié)會(huì)與教育交流技術(shù)協(xié)會(huì)制定了《學(xué)生學(xué)習(xí)的九大信息素養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)》，并且涵蓋了教育的全過程，是從中小學(xué)基礎(chǔ)教育到高等教育的一個(gè)重要主題。

中國的信息素養(yǎng)教育研究起步比較晚，目前還沒有制定出一套全國通用的信息素養(yǎng)評(píng)估體系。《北京地區(qū)高校信息素養(yǎng)能力指標(biāo)體系》是中國第一個(gè)正式的并且比較有權(quán)威的信息素養(yǎng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系。該指標(biāo)體系參照了美國、英國和澳大利亞高校的信息素養(yǎng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，共分為7個(gè)一級(jí)指標(biāo)、19個(gè)二級(jí)指標(biāo)、61個(gè)三級(jí)指標(biāo)。

信息素養(yǎng)教育和其他任何一種教育領(lǐng)域一樣，素養(yǎng)的提高是多個(gè)相互聯(lián)系的因素持續(xù)作用、形成合力的結(jié)果，局部的強(qiáng)化難以實(shí)現(xiàn)。且研究生中的絕大多數(shù)畢業(yè)后便要走向職場(chǎng)，與其他層次的教育相比，除了傳統(tǒng)意義上的學(xué)習(xí)的壓力，還有面臨從學(xué)生到職場(chǎng)人的轉(zhuǎn)變的壓力。如果單純從研究生階段加強(qiáng)信息素養(yǎng)教育，即使體系完備，也難以避免學(xué)生現(xiàn)學(xué)現(xiàn)用，不成系統(tǒng)的弊端。

3.信息素養(yǎng)教育亟待與學(xué)科課程整合。最新的研究文獻(xiàn)數(shù)量表明：國外的信息素養(yǎng)教育的重點(diǎn)已經(jīng)轉(zhuǎn)向培養(yǎng)學(xué)生的終身學(xué)習(xí)能力和評(píng)判性思維能力，探討促進(jìn)圖書館、學(xué)生、教師及管理層的密切合作、謀求多學(xué)科的信息素養(yǎng)教學(xué)已經(jīng)是研究重點(diǎn)之一。

篇8

伴隨著信息科技的迅猛發(fā)展，基礎(chǔ)層的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等因素的成熟帶來了人工智能的進(jìn)步，近年來人工智能概念發(fā)展十分迅速，深度學(xué)習(xí)帶來的技術(shù)突破使得復(fù)雜任務(wù)處理準(zhǔn)確率得到大幅提升，人工智能步入其發(fā)展黃金期。“十三五?劃”提出了“重點(diǎn)突破新興領(lǐng)域人工智能技術(shù)”，國家層面和地方層面也都相繼出臺(tái)了其他各項(xiàng)政策對(duì)發(fā)展人工智能和大數(shù)據(jù)進(jìn)行有力支持。發(fā)展人工智能有望成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力。國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭憑借其先天用戶數(shù)據(jù)豐富、資源配置高效等方面的優(yōu)勢(shì)，以各種形式在加速布局人工智能領(lǐng)域。在大數(shù)據(jù)處理能效顯著提升與人工智能快速滲透的時(shí)代背景下，金融決策平臺(tái)搭載人工智能技術(shù)，使金融數(shù)據(jù)的分析越來越科技化、多樣化與普適化，雖然在我國金融數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用尚在起步階段，但金融數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)中最具含金量的數(shù)據(jù)源，也逐漸受到越來越多的重視。

二、技術(shù)理論基礎(chǔ)與金融決策

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務(wù)軟件提供給客戶的主要是行情展示、行情推送等基礎(chǔ)的服務(wù)，而互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的蓬勃發(fā)展，共同促進(jìn)了金融機(jī)構(gòu)的建設(shè)，人工智能的正在從專用型（特定于某一場(chǎng)景）轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄓ眯?，將基于?shù)據(jù)、算法和計(jì)算的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)群與實(shí)際場(chǎng)景相互聯(lián)系起來，協(xié)同發(fā)展。正是由于人工智能突破傳統(tǒng)局限的范疇，才能使其真正將技術(shù)拓展至泛智能的應(yīng)用，更具普適型的Applications隨之產(chǎn)生?；趯?duì)金融參與者全方位的大數(shù)據(jù)分析、以及不斷機(jī)器模擬學(xué)習(xí)和推進(jìn)人工智能技術(shù)，提供精準(zhǔn)內(nèi)容服務(wù)和數(shù)據(jù)輔助處理服務(wù)更為高效；幫助個(gè)人或者機(jī)構(gòu)作出適合其風(fēng)險(xiǎn)偏好、收益要求、投資年限等的金融決策平臺(tái)不斷產(chǎn)生。

在以人工智能技術(shù)融合進(jìn)金融決策系統(tǒng)分析的過程中，仍舊以基礎(chǔ)金融理論為指導(dǎo)，以馬科維茨理論的均值方差模型為基礎(chǔ)，在所構(gòu)建的投資組合中，以最低的風(fēng)險(xiǎn)水平上賺取最高的收益率為目標(biāo)。在按照一定算法篩選出滿足一定收益風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的投資策略組合，保證其組合符合投資人的風(fēng)險(xiǎn)收益偏好。基于人工智能技術(shù)的更高級(jí)的算法和技術(shù)操作，可以在金融決策過程中進(jìn)行更為廣泛的量化投資策略，包含諸如行業(yè)輪動(dòng)策略、量化擇時(shí)策略、多因子Alpha體系以及其他各類事件驅(qū)動(dòng)策略決策。在人工智能技術(shù)的前提下，由學(xué)習(xí)系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、智能執(zhí)行構(gòu)成的智能，通過數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和模塊分析對(duì)外界實(shí)時(shí)金融數(shù)據(jù)的處理結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)操作。

無論是自籌數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)還是產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同，數(shù)據(jù)的挖掘過程繁復(fù)，容易造成數(shù)據(jù)失真，人工的方式失誤程度更高，同時(shí)數(shù)據(jù)級(jí)別都是海量單位，大量數(shù)據(jù)存在方式為非結(jié)構(gòu)化的形式，金融大數(shù)據(jù)的處理工作面臨挑戰(zhàn)。但融合人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘真實(shí)性、完整性更為可靠，并且在風(fēng)險(xiǎn)管理與交易這種復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理方面，人工智能的應(yīng)用將大幅降低人力成本并提升金融風(fēng)控及業(yè)務(wù)處理能力。金融決策系統(tǒng)搭載人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以說是金融機(jī)構(gòu)與客戶的交互入口，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務(wù)以人工服務(wù)的模式展開，客服面臨的80%的問題是簡單、重復(fù)的問題，但卻消耗大量的人力和時(shí)間成本；同時(shí)，客服的服務(wù)內(nèi)容大都來自企業(yè)自由知識(shí)體系，受整體外部金融環(huán)境的影響較少，這使得企業(yè)智能化應(yīng)用相對(duì)容易，并且針對(duì)不同需求的客戶提供不同專業(yè)的智能服務(wù)也變得不再是遙不可及。人工智能技術(shù)在既有技術(shù)的基礎(chǔ)上，將出現(xiàn)顯著的突破，其應(yīng)用價(jià)值也將顯著提升。人工智能技術(shù)在促進(jìn)商業(yè)模式智能化的融合上也發(fā)揮著舉足輕重的作用。

阿里巴巴旗下螞蟻金服2016年公布的數(shù)據(jù)中，網(wǎng)上銀行的花唄與微貸業(yè)務(wù)上，使用機(jī)器學(xué)習(xí)將虛假交易率降低了十倍，機(jī)器人問答準(zhǔn)確率超過80%，人工智能在于客戶溝通及數(shù)據(jù)挖掘中發(fā)揮了重要作用。交通銀行推出的網(wǎng)點(diǎn)智能機(jī)器人，足以分擔(dān)大量大堂經(jīng)理的工作，分流客戶，節(jié)省客戶時(shí)間。平安集團(tuán)下設(shè)人工智能實(shí)驗(yàn)室大規(guī)模研發(fā)人工智能金融應(yīng)用，人機(jī)結(jié)合有效解決了客戶問題，并能實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)。為客戶金融決策行為提供得力輔助。

三、研究意義

金融數(shù)據(jù)大多是以時(shí)間序列的形式展示出來，而金融時(shí)間序列中包含了諸多金融知識(shí)和規(guī)律，在大數(shù)據(jù)和人工智能背景下的金融數(shù)據(jù)挖掘和分析是從指定金融網(wǎng)頁上的金融模塊中采集相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用智能科技手段進(jìn)行分析、處理相關(guān)金融數(shù)據(jù)并指導(dǎo)相關(guān)金融決策的過程，研究智能技術(shù)在金融數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用可以為金融決策系統(tǒng)提供新的理論基礎(chǔ)。

金融數(shù)據(jù)存在的范圍極廣泛，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和商業(yè)活動(dòng)中都存在大量金融數(shù)據(jù)，但用戶對(duì)于數(shù)據(jù)的需求與使用情況多元化，金融數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的實(shí)際需求進(jìn)行調(diào)整，跨區(qū)域、低成本、全透明、全數(shù)字地持續(xù)跟蹤市場(chǎng)變化，充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的作用，大大降低投資理財(cái)費(fèi)用，并且能夠精確、快速匹配投資需求，同時(shí)保持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)披露和高流動(dòng)性，使得客戶可以以最低的信息成本獲取更高的信息收入。在用戶的數(shù)據(jù)分析過程中，有效性越高，信息不對(duì)稱的成本越低，便越有利于對(duì)決策的客觀性和穩(wěn)定性，以及越有利于金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性與規(guī)范性。

篇9

[關(guān)鍵詞] 巨大子宮肌瘤；腹腔鏡；陰式全子宮切除術(shù)

[中圖分類號(hào)] R4 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1674-0742（2016）06（b）-0073-03

[Abstract] Objective To analyze large fibroids laparoscopic assisted vaginal hysterectomy for clinical effect. Methods Randomly chosen from February 2014 to February 2016 in our hospital 70 cases of clinical data of patients with huge uterine fibroids， according to figures randomly to 70 patients divided into control group and observation group， 35 patients in each. The control group abdominal hysterectomy， observation group laparoscopically assisted vaginal hysterectomy， comparing two groups of patients surgical time， blood loss and postoperative exhaust time， ambulation time， hospital stay and so on. Results Observation operative time （119.5 ± 15.6） min， blood loss （117.2 ± 66.3） mL， postoperative discharge time （22.6 ± 9.8） h， bed time （1.65 ± 0.88） d， length of hospital stay （5.25 ± 1.00 ） d， the control group operative time （82.5 ± 8.6） min， blood loss （146.5 ± 73.5） mL， postoperative discharge time （46.5 ± 11.2） h， bed time （2.95 ± 0.83） d， length of stay （ 7.62 ± 1.08） d，Observe the operation time than the control group， the observation group blood loss， postoperative exhaust time， ambulation time， length of stay， etc. significantly shorter than the control group， a significant difference between two groups （P

[Key words] Large fibroids； Laparoscopic；Vaginal hysterectomy

子宮肌瘤是良性腫瘤在臨床上較為常見，臨床發(fā)病率達(dá)20%～30%，有50%～60%發(fā)病于40歲以上的婦女[1]。研究發(fā)現(xiàn)，子宮肌瘤嚴(yán)重影響了女性的健康和生活質(zhì)量，隨著腹腔鏡技術(shù)在醫(yī)學(xué)臨床的廣泛應(yīng)用，治療子宮肌瘤應(yīng)用腹腔鏡全子宮切除術(shù)對(duì)患者造成的創(chuàng)傷小，利于患者術(shù)后恢復(fù)，在臨床上得到了廣泛的應(yīng)用[2]。尤其是巨大子宮肌瘤效果更為理想。為探討巨大子宮肌瘤應(yīng)用腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術(shù)治療的效果，該次研究中，隨機(jī)選取2014年2月―2016年2月該院收治的70例巨大子宮肌瘤患者臨床資料，其中觀察組應(yīng)用腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術(shù)效果理想，現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

隨機(jī)選取2014年2月―2016年2月該院收治的70例巨大子宮肌瘤患者臨床資料，經(jīng)倫理委員會(huì)批準(zhǔn)患者同意情況下，根據(jù)數(shù)字隨機(jī)法，把70例患者分成對(duì)照組與觀察組，各35例。對(duì)照組年齡30-63歲，平均年齡（44.2±10.5）歲；23例為單發(fā)，12例為多發(fā)；觀察組年齡31～63歲，平均年齡（43.5±10.6）歲；24例為單發(fā)，11例為多發(fā)；兩組患者一般資料對(duì)比，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，具有可比性（P>0.05）。

1.2 方法

對(duì)照組應(yīng)用開腹全子宮切除術(shù)治療，行連續(xù)硬膜外麻醉后消毒，由患者腹壁切開腹腔，再逐層分離將子宮充分暴露，使用常規(guī)的結(jié)扎動(dòng)脈后將子宮切除，再逐層縫合。觀察組應(yīng)用腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術(shù)治療，行氣管插管全身麻醉后，取膀胱截石位后消毒，于患者臍孔上緣選擇切口將腹腔鏡置入，再選擇穿刺孔，在患者下腹正中恥骨聯(lián)合交界區(qū)域選擇第4操作孔，建立CO2氣腹，將氣腹壓調(diào)整在12～14 mmHg，應(yīng)用腹腔鏡探查盆腔后，以電凝將子宮雙側(cè)圓韌帶等處切斷，把子宮膀胱腹膜反折后打開下推到膀胱，經(jīng)陰道以鉗由子宮夾出，牽出陰道。將宮頸陰道黏膜切開后，由直腸宮頸間隙、膀胱宮頸間隙進(jìn)行分離，再切斷縫扎子宮動(dòng)靜脈，由腹腔鏡再置入子宮粉碎器，粉碎子宮和肌瘤，由陰道取出子宮，將切口依次縫合。

1.3觀察指標(biāo)

觀察并記錄兩組患者手術(shù)時(shí)間、術(shù)中出血量及術(shù)后排氣時(shí)間、下床時(shí)間、住院時(shí)間等情況。

1.4 統(tǒng)計(jì)方法

采用SPSS 17.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，以（x±s）表示計(jì)量資料，行t檢驗(yàn)，以P

2 結(jié)果

2.1 比較兩組手術(shù)情況

觀察組手術(shù)時(shí)間多于對(duì)照組，觀察組術(shù)中出血量比對(duì)照組短，觀察組術(shù)后排氣時(shí)間、下床時(shí)間、住院時(shí)間等情況明顯比對(duì)照組短，兩組對(duì)比差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

3 討論

子宮肌瘤臨床發(fā)病率較高，而且發(fā)病早期并沒有明顯的臨床癥狀，使子宮體積增大，臨床主要選擇手術(shù)切除的治療方式[3]。巨大子宮肌瘤由于解剖特點(diǎn)的特殊性，術(shù)中剝離十分困難，需要實(shí)施子宮全切術(shù)[4]。選擇開腹手術(shù)對(duì)患者造成的損傷較大，而且術(shù)后瘢痕大，影響患者身體美觀。子宮全切除術(shù)實(shí)施手術(shù)方式需要按照患者子宮形狀和子宮大小來選擇，實(shí)施開腹全子宮切除術(shù)治療對(duì)患者損傷較為嚴(yán)重，還會(huì)影響患者的術(shù)后恢復(fù)，臨床上已經(jīng)由腹腔鏡技術(shù)逐漸取代，隨著腹腔鏡技術(shù)的廣泛應(yīng)用，僅應(yīng)用腹腔鏡手術(shù)治療巨大子宮肌瘤能減少對(duì)患者造成的損傷，輔助陰式全子宮切除術(shù)對(duì)患者子宮韌帶、子宮動(dòng)靜脈等分離，能有效避免輸尿管受到損傷，經(jīng)腹腔鏡探查患者腹腔、盆腔的基本情況，出現(xiàn)粘連時(shí)可以經(jīng)腹腔鏡直視下分離[5]。有研究發(fā)現(xiàn)，這種手術(shù)方式臨床也存在一定的局限性，陰道狹窄會(huì)影響手術(shù)操作術(shù)中操作或暴露過于困難就要轉(zhuǎn)為開腹手術(shù)治療[6]。

該次研究結(jié)果顯示，觀察組手術(shù)時(shí)間（119.5±15.6）min、術(shù)中出血量（117.2±66.3）mL、術(shù)后排氣時(shí)間（22.6±9.8）h、下床時(shí)間（1.65±0.88）d、住院時(shí)間（5.25±1.00）d，對(duì)照組手術(shù)時(shí)間（82.5±8.6）min、術(shù)中出血量（146.5±73.5）mL、術(shù)后排氣時(shí)間（46.5±11.2）h、下床時(shí)間（2.95±0.83）d、住院時(shí)間（7.62±1.08）d，觀察組手術(shù)時(shí)間多于對(duì)照組，觀察組術(shù)中出血量、術(shù)后排氣時(shí)間、下床時(shí)間、住院時(shí)間等情況明顯比對(duì)照組短，兩組對(duì)比差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

總之，巨大子宮肌瘤患者應(yīng)用腹腔鏡輔助陰式子宮切除術(shù)效果更為理想，可以明顯縮短手術(shù)時(shí)間，減少術(shù)中出血量，利于患者術(shù)后恢復(fù)，建議推廣應(yīng)用。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 劉貫生.腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術(shù)治療巨大子宮肌瘤臨床研究[J].吉林醫(yī)學(xué)，2014，35（19）：4261-4262.

[2] 王金龍，干寧，葛小花，等.腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術(shù)在巨大子宮肌瘤治療中的應(yīng)用價(jià)值分析[J].重慶醫(yī)學(xué)，2014，43（32）：4359-4360.

[3] 譚郁蔥，周永來.腹腔鏡巨大子宮全切術(shù)對(duì)超重患者近期并發(fā)癥影響[J].中國婦幼保健，2012，27（8）：1260-1262.

[4] 李文霞，陳德娟，顏愛華，等.腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術(shù)在巨大子宮肌瘤治療中的應(yīng)用價(jià)值[J].現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)進(jìn)展，2015，15（2）：312-315.

[5] 艾婷華.腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術(shù)治療巨大子宮肌瘤的臨床分析[J].中國醫(yī)學(xué)工程，2013，21（3）：73.

[6] 潘木香，劉淑秋.腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術(shù)在巨大子宮肌瘤治療中的應(yīng)用價(jià)值探討[J].中國現(xiàn)代藥物應(yīng)用，2015，9（23）：91-92.

[7] 殷正香.用腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術(shù)治療巨大子宮肌瘤的效果研究[J].當(dāng)代醫(yī)藥論叢，2016，14（2）：150-151.

篇10

關(guān)鍵詞：注塑成型；翹曲變形；CAE；工藝參數(shù)

0 前言

在汽車行業(yè)，用塑料代替金屬來制造汽車保險(xiǎn)杠已成為一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)， 塑料保險(xiǎn)杠制作可通過注塑模具批量完成，因汽車保險(xiǎn)杠結(jié)構(gòu)復(fù)雜，尺寸大，所以其相應(yīng)注塑模具結(jié)構(gòu)也比較復(fù)雜，且模具外形尺寸大、體積重，注射時(shí)還常常會(huì)遇到成型困難和工藝范圍狹窄等問題，為解決類似問題，傳統(tǒng)的大型汽車保險(xiǎn)杠在模具設(shè)計(jì)時(shí)，其澆注系統(tǒng)常采用熱流道，同時(shí)增加澆口數(shù)目，其結(jié)果澆注過程中產(chǎn)生模具型腔充填很難均衡現(xiàn)象，且產(chǎn)品熔接痕數(shù)目增多，嚴(yán)重影響制品的外觀、質(zhì)量、力學(xué)性能等一系列問題。氣輔注射成型技術(shù)作為一種創(chuàng)新的注射成型工藝，突破了傳統(tǒng)注射成型的局限性，它可以在注塑件內(nèi)部注入高壓氣體代替熔體進(jìn)行注射保壓，從而降低了注射壓力和鎖模力，用小型注射機(jī)成型較大塑件，降低能耗，有效消除塑件表面縮痕，減小制品翹曲變形、提高表面質(zhì)量、縮短生產(chǎn)周期等等，且其材料適用性好，產(chǎn)品輕量化、質(zhì)量高。再加上運(yùn)用先進(jìn)的注塑CAE模擬分析技術(shù)，可將熱流道的數(shù)量和進(jìn)澆口的位置等通過分析進(jìn)行合理優(yōu)化，確定合理的熱流道點(diǎn)數(shù)，有效控制和減少產(chǎn)品表面熔接痕位置和數(shù)量，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品重要外觀不出現(xiàn)熔接線，滿足塑件產(chǎn)品外觀質(zhì)量要求，提高產(chǎn)品合格率。

本課題是校企合作研發(fā)的HWQ-B50大型精密汽車保險(xiǎn)杠模具設(shè)計(jì)課題，研發(fā)中創(chuàng)新運(yùn)用氣輔注塑及CAE模擬分析技術(shù)，并結(jié)合CAD/ CAM/ CAE 等模具數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了大型精密汽車保險(xiǎn)杠模具數(shù)字化設(shè)計(jì)、制造的研發(fā)，并實(shí)現(xiàn)了其產(chǎn)業(yè)化，為企業(yè)獲得了很大的經(jīng)濟(jì)效益。

1 HWQ-B50大型精密汽車保險(xiǎn)杠模具設(shè)計(jì)

1.1 HWQ-B50 汽車保險(xiǎn)杠結(jié)構(gòu)分析

HWQ-B50 汽車保險(xiǎn)杠塑件如圖1 所示， 最大外形尺寸為1786mm×558mm×531mm，平均料厚4 mm。且要求表面光潔、線條清晰。該塑件大，且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，用于生產(chǎn)其塑件的注塑模具抽芯機(jī)構(gòu)多， 類似為一個(gè)中等程度的工作母機(jī)；模具澆注系統(tǒng)采用熱流道，需要通過電加熱；型腔、型芯及冷卻系統(tǒng)復(fù)雜，型腔與澆注系統(tǒng)的熱流道相互矛盾；制品頂出系統(tǒng)復(fù)雜，需用液壓和機(jī)械聯(lián)合頂出。

從如圖1所示的塑件A - A局部截面看，此產(chǎn)品模具設(shè)計(jì)宜采用內(nèi)分型 ，以減少分型線對(duì)產(chǎn)品外觀的影響，產(chǎn)品脫模，整體彎曲3.0 mm，并且動(dòng)作要求開模和頂出同步。內(nèi)部結(jié)構(gòu)采用導(dǎo)軌運(yùn)動(dòng)，抽出型芯，通常分模線應(yīng)在大面表面上， 但為確保車身外飾件要求表面光潔、線條美觀、流暢的目的， 確定在底側(cè)部進(jìn)行分模， 確保塑件表面無分模痕跡。

圖1 HWQ-B50 汽車保險(xiǎn)杠塑件

1.2 應(yīng)用Moldflow 軟件對(duì)塑件進(jìn)行氣輔CAE模擬分析，確定澆口、氣口位置與數(shù)量

通過Moldflow 軟件在計(jì)算機(jī)上完成HWQ-B50汽車保險(xiǎn)杠注塑模具氣輔注塑仿真過程及各種模擬分析，根據(jù)分析結(jié)果，調(diào)整熔體澆口、氣口位置、流道尺寸和氣道尺寸的優(yōu)化以及氣道的合理布置。

1）進(jìn)行網(wǎng)格劃分

應(yīng)用UG軟件建立stl 格式的HWQ-B50汽車保險(xiǎn)杠三維數(shù)字化模型， 導(dǎo)入Moldflow 軟件， 對(duì)其進(jìn)行網(wǎng)格劃分和修補(bǔ)，確保制品模型的單元網(wǎng)格匹配率、連通區(qū)域數(shù)值、網(wǎng)格交叉和完全重疊網(wǎng)格數(shù)值、未配向單元數(shù)值以及匹配度和最大縱橫比完全滿足Moldflow的分析要求。

2）設(shè)定成型分析工藝參數(shù)

由塑件材料：PP + EPDM+ T20 改性材料，設(shè)定相關(guān)成型分析工藝參數(shù)為：最大注射壓力為55MPa，氣體注射壓力為20MPa，模溫50℃，熔體溫度為230℃，延遲時(shí)間為25s，氣道的等效直徑為9.6mm，冷卻時(shí)間為22s。

3） 確定澆口、氣口位置及數(shù)量

通過Moldflow 軟件首先對(duì)制件進(jìn)行最佳澆口、氣口位置分析，了解塑件澆口選取的位置，如圖2中深蘭色部分所示 ， 確保塑件成型均勻、完整、無缺陷等。為了進(jìn)一步確定澆口、氣口位置與數(shù)量。根據(jù)塑件結(jié)構(gòu)分析， 模具結(jié)構(gòu)的初步設(shè)計(jì)以及多次成型流動(dòng)分析， 采用對(duì)稱6點(diǎn)同一側(cè)面澆口的方案， 如圖3 所示。

4） 塑件氣輔CAE模擬分析，進(jìn)一步優(yōu)化澆注系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

應(yīng)用Moldflow 軟件對(duì)塑件初步設(shè)計(jì)方案進(jìn)行氣輔CAE模擬分析，模擬熔體填充、保壓、冷卻情況，分析制品注塑中的應(yīng)力分布、分子和纖維取向分布、制品的收縮和翹曲變形等情況， 為避免注射熔體量不足、氣體壓力過大、氣穴、吹穿、表面凹陷等的發(fā)生。根據(jù)分析結(jié)果，調(diào)整熔體澆口、氣口位置、流道尺寸和氣道尺寸的優(yōu)化以及氣道的合理布置。如圖2所示，最終模具的澆注系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用5點(diǎn)側(cè)澆口熱流道方式，合理滿足模具結(jié)構(gòu)條件， 特別是拉料桿的位置空間得到了保證， 減少分流道流程， 避免了與其他機(jī)構(gòu)相干涉。

圖2 最佳澆口位置

圖3 初步澆口位置和進(jìn)膠順序設(shè)計(jì)

1.3 塑件結(jié)構(gòu)的二次設(shè)計(jì)

通過對(duì)塑件進(jìn)行翹曲變形、注射壓力等等CAE模擬分析。必須對(duì)塑件進(jìn)行進(jìn)一步的設(shè)計(jì)優(yōu)化，在嚴(yán)格保證塑件功能、外飾件要求的條件下，充分滿足模具結(jié)構(gòu)要求和模具制造工藝。由于塑件上表面兩側(cè)處存在大斜面，內(nèi)側(cè)有倒鉤， 為了簡化模具結(jié)構(gòu)， 必須把塑件沿Y軸旋轉(zhuǎn)3°， 旋轉(zhuǎn)后上表面兩側(cè)大斜面就能順利脫模， 避免內(nèi)抽芯過大。塑件兩側(cè)缺口處的型芯外面做抽芯，同時(shí)內(nèi)面可避免再做斜頂機(jī)構(gòu)，并在塑件安裝位轉(zhuǎn)動(dòng)90°，直接在滑塊上生成。另外， Y軸方向兩側(cè)預(yù)留變形重新成型，實(shí)現(xiàn)塑件二次關(guān)鍵設(shè)計(jì)。

1.4 模具結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

模具結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是整副模具成敗的關(guān)鍵，本課題汽車保險(xiǎn)杠模具外形尺寸大、體積重達(dá)40余噸，且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，類似一個(gè)中等程度的工作母機(jī)，模具澆注系統(tǒng)采用熱流道，需要電加熱；型腔、型芯及冷卻系統(tǒng)復(fù)雜，模具分型抽芯機(jī)構(gòu)、模溫控制裝置、制品頂出系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜等等。

1） 塑件材料收縮率的確定：塑件材料為PP + EPDM+ T20 改性材料， 綜合材料的注射工藝和塑件的形狀以及材料的變形等特性，同時(shí)考慮預(yù)留變形因素所造成的差異， 塑件材料收縮率在X、Y、Z三軸方向分別采用1.1 % 、 1.0 %和 1.0 %三種不同的收縮率。

2） 脫模方式確定：塑件在脫模時(shí)， 首先開模和第一次頂出同步一段距離，內(nèi)部抽芯先抽出產(chǎn)品變形空間，防止產(chǎn)品變形，確保產(chǎn)品脫離倒扣，留在型芯；然后，繼續(xù)開模，同時(shí)停止頂出，當(dāng)開模距離到達(dá)一定大時(shí)，停止開模；再進(jìn)行第二次頂出，完成內(nèi)部抽芯；，繼續(xù)第三次頂出，此次頂出采用頂塊頂出，同時(shí)由機(jī)械手取出產(chǎn)品，最后油缸復(fù)位。

3） 導(dǎo)軌抽芯裝置設(shè)計(jì)：保險(xiǎn)杠內(nèi)抽芯結(jié)構(gòu)如圖4所示，為了保證斜頂與1型芯帽運(yùn)動(dòng)暢通，采用自滑壓條，油缸頂出1型芯帽，2導(dǎo)軌帶動(dòng)14斜頂往上運(yùn)動(dòng)，因固定在3斜頂中的兩個(gè)導(dǎo)向桿運(yùn)動(dòng)限制，使得1斜頂沿著5導(dǎo)向桿方向向上斜線運(yùn)動(dòng)，完成斜頂抽芯動(dòng)作，同時(shí)3斜頂帶動(dòng)其余在斜頂中的抽芯塊如4抽芯塊，這樣可以完成產(chǎn)品內(nèi)部和產(chǎn)品兩側(cè)抽芯，此結(jié)構(gòu)可靠、運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定。

1-型芯帽 2-驅(qū)動(dòng)導(dǎo)軌 3-斜頂 4-抽芯塊 5-導(dǎo)向桿

圖4 汽車保險(xiǎn)杠模具導(dǎo)軌抽芯裝置

4） 冷卻系統(tǒng)設(shè)計(jì)：為使塑件在模腔內(nèi)迅速冷凝定型，確保成型周期，本項(xiàng)目模具型芯和型腔設(shè)置冷卻系統(tǒng)管道 15mm的斜孔和直孔，每條冷卻回路與熱流道隔開，長度控制在5M以內(nèi)， 充分發(fā)揮其冷卻作用。

5） 排氣槽設(shè)計(jì)：根據(jù)CAE 分析，首先在相關(guān)困氣部位開設(shè)排氣槽， 其次，在內(nèi)抽芯滑塊上開排氣槽，以解決合模狀態(tài)下 內(nèi)抽芯存在真空，確保本模具先內(nèi)抽芯再開模的設(shè)計(jì)。

6） 模具材料選用及熱處理： 為減少內(nèi)應(yīng)力，增加模具強(qiáng)度、硬度，可對(duì)模具主要部件進(jìn)行熱處理。

①模具型腔選用20Cr合金滲碳鋼， 為運(yùn)用粗加工后進(jìn)行滲碳回火的加工工序， 一方面，提高表面硬度（28～32 HRC）和耐磨性，另一方面減少熱處理變形，確保模具制造精度，使模具使用壽命得以提高。

②模具型芯滑塊選用718 鋼（3CrNiMo）材料，原因是該滑塊要求高，體積比較大，且存在雙向運(yùn)動(dòng)；同時(shí)為減少因摩擦而引起的熱變形，可使用油，增加滾動(dòng)裝置，確保模具型芯滑塊的制造精度。

1.5 模具結(jié)構(gòu)及其工作原理

模具結(jié)構(gòu)如圖5所示。

模具開模時(shí)，首先油缸7得到設(shè)備信號(hào)進(jìn)油，通過連桿26，推動(dòng)橫梁5和型芯帽3向前頂出運(yùn)動(dòng)，橫梁5通過導(dǎo)柱16拉動(dòng)斜頂14沿導(dǎo)軌13運(yùn)動(dòng)。其次，固定在型芯帽地側(cè)的導(dǎo)板4，確保型芯帽3在頂出過程中保持水平運(yùn)動(dòng)，不會(huì)因?yàn)樾托久?的自重和導(dǎo)柱9與導(dǎo)套10 之間的間隙而下墜。然后，固定在型芯帽3上的型芯鑲件17通過導(dǎo)柱18帶動(dòng)滑塊19沿導(dǎo)向桿20運(yùn)動(dòng)，型芯鑲件26固定在型芯固定板6上靜止不動(dòng)，讓出滑塊19的運(yùn)動(dòng)空間。最后，斜頂14開始運(yùn)動(dòng)時(shí)，導(dǎo)板的T型槽是水平的，頂塊23保持與型芯帽3同步，運(yùn)動(dòng)到一定距離后，頂桿24的T型導(dǎo)軌接觸到導(dǎo)板25的T型槽的傾斜段，頂塊23相對(duì)型芯帽3開始頂出動(dòng)作，釋放產(chǎn)品上的深筋的留模力，油缸行程到位后，用機(jī)械手取件。

2 結(jié)束語

通過基于氣輔成型及CAE模擬分析技術(shù)的大型精密汽車保險(xiǎn)杠注塑模具設(shè)計(jì)，突破了傳統(tǒng)的汽車保險(xiǎn)杠塑件設(shè)計(jì)、制造的理念與方法，通過計(jì)算機(jī)以全新的數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造手段，實(shí)現(xiàn)了大型精密汽車保險(xiǎn)杠注塑模具設(shè)計(jì)最優(yōu)化的工藝設(shè)計(jì)方案，降低了傳統(tǒng)模具設(shè)計(jì)制造反復(fù)試、修模的成本，縮短了開發(fā)周期，提高了制品質(zhì)量和生產(chǎn)率.對(duì)企業(yè)進(jìn)行大型精密汽車保險(xiǎn)杠系列注塑模具設(shè)計(jì)和高效注塑生產(chǎn)具有較高的實(shí)際指導(dǎo)意義。

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