数据分析的前景汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇数据分析的前景范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

1.数据分析在企业经营管理中的意义

1.1支持营销运营管理

基于数据分析、数据挖掘方法的支持，在过去传统数据社会，一部分较为先进的企业便已经能够一定程度地达到洞察力促进科学规范营销运营管理的目的。在现如今大数据时代，企业用户的数据变得进一步多元、丰富，在对用户需求洞察满足方面企业变得愈加充分、精确，值得注意的是，在当前数据分析水平不断提升的情况下，企业作用于用户的洞察、满足能力基于数据、资料存储以及数据、资料研究分析方面将变得更为高效，鉴于此，支持企业营销运营管理全面步骤决策的数据、资料流能够同步于企业营销运营管理工作流，企业可通过统计归纳用户的以往消费行为数据以及用户实时的消费行为数据，第一时间针对相对应的用户制定出具备显著个性的营销手段，从而有效识别把握转瞬即逝的营销机会，积极促进企业营销命中概率的提升，最大程度地提升企业营销运营管理效率[1]。

1.2推动智能管道运营

就企业经营管理而言，企业智能管道的核心能力为，结合用户的活动行为，动态为用户提供推荐并配备互联网设备资源。在过去传统数据社会中，受技术条件有限难以满足及相关问题与用户体验动态测量相同等影响，企业通常无法有效的就智能管道运营需求予以满足；在现如今大数据时代，在数据分析水平不断提升的情况下，作用于半结构化设备数据动态收集、分析以及处理等相关技术的日趋成熟，将很大程度上推动企业智能管道运营管理运行的计划。企业智能管道运营管理达到机理与用户体验管理存在极大的相似之处，最主要的区别仅仅是，企业职能管道作用于用户产品消费行为活动测算的数据、资料相对应于提供推荐并配备互联网设备资源，于确保用户体验满足标准的情况下，全面配备、划分及归总企业互联网设备资源，经资源利用最大程度地实现，积极促进资源的尽可能优化[2]。

2.数据分析在企业经营管理中的作用

2.1完整客观的反映企业情况

企业常规的数据报表、调查资料，通常仅能够显现企业某一方面或者某一部分的情况，就算是获取的企业数据报表、调查资料十分全面，如果这些企业数据报表、调查资料未能够得到相应的研究、分析，也往往很难了解从中了解到企业的真实情况。为了完整客观的反映企业情况，务必要遵循“实事求是”原则，在收集企业全面数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，以提供给企业管理者科学规范的数据分析报告，为其在就企业发展做决策时提供有利依据。经严格加工制作及研究分析所得到的数据分析报告，相较于常规的数据报表，能够更加全面、系统及集中地反映企业客观实际。

2.2实行监督管理工作

监督属于数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的作用。数据分析部门在对企业数据、资料进行收集过程中，能够相对较为全面、如实地知晓行业经济动态及本企业运行发展状况，了解相关数据、资料的来龙去脉及口径范围，因此数据分析部门可有效的担负起对企业的多方面监督管理工作，包括企业运营发展部门相关政策方针有效落实与否、企业发展生产经营规划有效完成与否以及企业一系列经济指标有效实行与否等。在数据分析的作用下，可促进企业有效实行监督管理工作，以客观、完整地向企业管理者、相关部门做决策及制定企业发展计划时提供有利参考依据。

2.3参与科学化决策

对于任何一项经济行为发展，想要获取其客观规律性的见解并未易事，通常是要通过不断的分析、探索及实践，方可一步步构成认识。在现如今市场经济大环境下，还存在着诸多的市场经济比例进程、实现企业经济效益利润最大化以及实现集群产业结构优化等客观规律，均有待我们去逐步挖掘。鉴于此，就市场经济背景下客观经济规律展开研究分析，属于一项有着广阔发展前景的领域。数据分析部门可充分发挥详细数据、资料持有优势，进行针对的研究、分析，对数据、资料表层显现内容展开更深层次的剖析，挖掘出数据、资料中的潜在实质涵义，由理性认识代替感性发展认识，实现客观经济规律认识质的升华，达到显现企业发展现状以及企业内部关联和发展的目的，一方面促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业经济行为里程、企业发展现状以及企业发展方向，提升企业管理水平，一方面促使企业管理者及相关部门能够更有针对性地进行企业决策、计划制定，从而全面起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策作用。

2.4有利于数据深度利用

数据分析部门为了获取全面详细的数据、资料，需要对定期统计报表制度进行全面贯彻落实，或者需要采取一系列包括调查、普查以及抽查等各式各样形式的统计调查工作，这必然是一项十分复杂的系统工作，倘若仅仅将这些详细的数据、资料简单地汇总上报给国家和相关部门，以完成国家和相关部门制定的数据、资料收集任务，低下的数据、资料利用率，显然有愧于需要消耗长复杂的系统数据、资料收集工作[3]。由此可见，唯有早收集详细数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，展开各个层次、各个方面的综合深度利用，以使这些数据、资料转变为内容更加丰富化、形式更加多样化的重要深度信息。

2.5有助于提升员工素质

在数据、资料收集的基础上展开数据分析，采用一系列分析方法，根据数据、资料实情展开针对的研究分析，经数据分析工作的开展，不仅要找出数据、资料中潜在的问题，发觉数据、资料中的不和谐之处，还要分析问题出现的缘由，并制定出问题的解决对策。为了完成这一系列的高要求、复杂艰巨的工作，要求数据分析部门员工一方面需要具备完善的数据分析基础常规知识，具备相应的政策分析能力、经济理论知识，一方面需要掌握数据分析的开展方法，明确数据分析的前后关键步骤，此外还应当熟悉相应的经济技术要点，具备相应的数据、资料归纳分析水平，具备相应的写作技巧水平等。由此可见，数据分析部门在进行数据分析工作期间，势必会激发数据分析部门员工学习主观能动性，有效提升员工各方面综合素质，并逐步成为不仅能够进行数据分析编写分析报告还能够自经济层面进行数据编织统计的社会发展需求的综合型人才[4]。如此一来，不但可以更充分的发挥数据分析在企业经营管理中的作用，还能够提升数据分析工作的重要性地位，促进数据分析工作条件的有机改善。

3.完善企业数据分析工作的策略

3.1统一认识，加强领导

基于对数据分析在企业经营管理中意义与作用重要性统一的认识，企业相关数据分析部门应当严格对待数据分析工作，不仅要做好数据、资料调差收集工作，还要做好数据统计报表、做好数据分析工作，以为企业、企业管理人员提供科学有效的决策管理服务[5]。同时，企业管理人员同样要提升对数据分析工作的重视程度，面对企业数据分析既应当要求数据分析部门提供统计报表，严格要求数据分析工作环节、质量，有利领导数据分析工作的有序开展。

3.2实现计算机网络数据支撑

伴随着现如今市场经济体制改革的不断深入发展，企业管理人员一方面要明确认识到企业发展的实际处境，一方面要为企业日后发展制定“未雨绸缪”的策略。这就一定程度上要求了企业数据分析部门，应当采取一系列不同的数据分析方法，包括数据结构分析法、数据对比分析法、数据实时分析法以及数据预测分析法等方法，就企业数据、专利展开有效的研究分析，形成科学结论，提供给企业管理人员具备实质意义的意见建议。在企业数据分析方法的实践运用方面，既要结合分析内容需求及分析方法自身特点，采取以往有成功经验的方法手段，自各个角度就客观市场经济法律展开研究分析，同时基于对先进分析方法的运用，实现计算机网络数据支撑，促进数据分析预见性、研究分析深度升级，积极促进企业数据分析工作的有序开展[6]。

3.3提升数据分析人员素质

篇（2）

中图分类号：J05 文献标识码：A 文章编号：1005-5312（2012）36-0218-01

一、室内陈设环境对艺术环境的塑造

室内环境的主要布局之一是家具的选择与陈设，这是室内装修一个重要的环节。通常而言，室内陈设还包括许多重要的细节：如陈设的环境、装饰的纹样、器物的造型、饰品的表达以及色彩的搭配。每一个细小的环节，都决定了室内环境的成败。室内陈设设计对于改善、优化室内环境起着非常重要的作用。具体体现在以下三个方面：

（一）创造温馨和谐的室内环境

在现实中很多建筑以密集的钢架、成片的玻璃幕墙、光亮的金属板材充斥室内空间，这些材料所表现出的生硬、冰冷的质感，容易使人们对空间产生了疏离感；而其他许多建筑则以刻板的线条、生硬的界面构成单调冷漠的空间形态，也使长期生存在其中的人们感到枯燥与厌倦。因此，丰富多彩的室内陈设以其绚丽的色彩、生动的形态、无限的趣味，给室内空间带来一派生机，有效地改善了室内的空间形态，柔化了空间感觉，冲淡了工业文明带来的冷酷感，能给人们以情感的抚慰。例如书房的布置，通常都是一张简单的书桌、一个单调的书架。这样简单的室内陈设未免太过单调，也容易让人产生厌倦感，而无法体味到书房带给人的安宁与温馨的感受。因此，如果在书房中，适当的穿插一些古诗古画、并且有条件的能够装裱一副名家书法，这自然能增添书房之中的书香气息。而如果一味的附庸风雅，不论阳春白雪，只是在书房中简单的罗列各家名帖，彰显主人的富有，这自然起不到营造艺术氛围的目的。

（二）突出室内空间风格，营造宜居人文环境

室内空间有各种不同的风格，陈设品的合理选择与陈设，对于室内空间风格的形成具有十分重要的影响。因为陈设品的造型、色彩、质感等都具有明显的风格特征，能够突出和强调室内空间的风格。一般而言，一个居家环境的好坏往往在客厅可见一斑。而客厅中最显眼的莫过于电视幕墙以及酒柜的装饰。一个温馨和谐的家居环境，必然给人带来一丝惬意的感受。电视幕墙的装饰显得尤为突出，很多的家庭没有利用其电视幕墙的良好空间，幕墙的色彩搭配很不恰当，令大大的一片空间显得突兀而又缺乏生机。鉴于此，鄙人认为，家庭的氛围应该是温馨与融洽的，因此，电视幕墙的色彩应该以暖色调为基础，色彩不宜太过绚丽，要以橘红、黄色以及相近的其他颜色搭配，形成一种心理上的亲近感；而且电视的左右应该留有一定的空隙，让电视机与周围饰品拥有一定的空间距离感，才能产生和谐的美感。

客厅中酒柜占据十分显眼的位置，酒柜的饰品搭配不当，容易造成疏离感。在中国人的文化氛围中，有“无酒不成席”之说。因此，酒柜上若是要彰显自身本土文化气息，就应当以白酒为尊，而如果是崇尚西欧北美风情，自然要以洋酒为主。不同的喜好，决定了不同的装饰样式。中国文化的酒柜要以古朴简约为主，体现我们国家厚重的历史文化气息，而西欧北美文化风情，则要以浪漫鲜活为纲，彰显小资与舒适风格。

（三）体现室内环境的地域特色，彰显不同地域的风土人情

现在许多陈设品的内容、形式、风格都体现了地域文化的特征。因此，我们在进行室内设计时，不但要通盘考虑整体的环境与艺术氛围的塑造，还需要表现出特定的地方特色时。这主要通过陈设设计来满足特定地域文化的生活形态。

例如现在的江南风格就很受大众的欢迎，许多的家居设计就在这个方面进行了大量的模仿。其实一个地方有一个地方的特色，刻意的模仿反而不能体现自身的地域特色。江南风情的流行，一方面是其特有的江南韵味，另一方面也离不开房产开发商的炒作。就家居宜人环境来说，江南的温婉婉约的风格的确是艺术氛围浓厚的一种体现，红木家居的陈设，绿色盆栽的衬托以及阳台橱窗的别致都别具一般风情。因此，打造宜人宜居环境要根据个人的审美取向以及地域特色倾向，才能将个性、爱好以及文化修养在家庭的环境中得以很好的体现。

二、结论

本文从家具设计和陈设，以及室内装修饰品对家居环境的影响入手，分析了艺术氛围的营造需要的艺术思维与眼光，最后重点解析了室内陈设环境以及不同地域文化特色对艺术环境的营造的重要作用，肯定了艺术与生活相互融合的主题。

参考文献：

[1]龚静芳.浅谈室内装饰环境的艺术氛围营造与陈设布置[M].环境艺术.

篇（3）

一、什么是数据产品

要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义认知。我的理解是：广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策(甚至行动)的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。从这个角度讲，搜索引擎、个性化推荐引擎显然也是数据产品，由于产品形态已经比较成熟，所以很少被人划分到数据产品的概念里，另外，这类产品往往大都在数据外面穿了一层外衣，使非专业的用户并不能直观的感受到数据的存在。

除此之外的，便是狭义范畴的数据产品，比如大家熟知的淘宝数据魔方、百度指数、电商的CRM平台、各种公司内部的数据决策支持系统等都是数据产品，我后面会有个结构化的分类介绍。

二、为什么会有数据产品

人们日常的商业活动都是“决策”和“行动”的螺旋上升过程及交织在一起的子过程，主过程里的决策表示内心拿定一个主意要怎么做，要达到什么样的目标，行动是具体的执行过程，比如用户要解决出行不方便的问题，他的主决策可能是“买一辆适合自己的轿车代步”，而在具体行动过程中，马上又会面临“买什么车”、“在什么渠道买”等子决策问题。

所有的决策以及行动中的子决策过程都是基于“某种参考”的，最简单的参考可以是自己的直觉，好一点会依赖“过来人”的主观经验，但拍脑袋决策越来越难，所谓专家也屡屡被打假;而最优的决策需要依靠“证据”，定量的证据即时数据，随着数学、统计学、计算机科学的普及，数据在决策优化过程中的价值越来越大，在大数据时代尤其如此。

决策过程中，数据的价值可以通过什么来体现?不外乎三种：a.数据本身、b.数据服务、c.数据产品。举个例子来说，如果某用户想知道明天的天气是否适合出行，他可以直接看明天的气温数据，这个就是数据本身在发挥价值;他也可以咨询相关的数据分析师或咨询顾问，由他们提供人工的数据服务或解决方案来判定明天的天气;第三种方式便是使用数据产品，它把数据、数据模型以及分析决策逻辑尽可能多的固化到一个软件系统中，以更自动化、更准确、更智能的方式来发挥数据的决策价值。

三、数据产品的分类

在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型(如静态报表、DashBoard、即席查询)，到多维分析型(OLAP等工具型数据产品)，到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品、使能型数据产品等。数据型产品经理的前世今生，互联网的一些事

由于报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而多维分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营人员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。

所谓定制服务型数据产品，是基于用户的深层次需求，构建最适合当前业务痛点的数据模型、产品设计、可视化方案等。在这里数据产品充当的更像是服务提供者，而不是一个通用的工具。

智能型数据产品则会更多的将大数据的智能性融入产品，并与决策逻辑结合起来，发挥作用。比如，你可以有一套传统的会员营销系统，允许你按自己的规则筛选目标用户;而也可以在更智能的数据产品中这样来实现：输入你的营销目标及参数，比如要开展双十一母婴市场的促销活动，系统可以基于以往海量数据计算出应该选择什么品类的商品，在什么用户群中，以什么形式开展活动效果会更佳。

现有的大多数数据只是告诉你现在或未来的情况是怎样的，问题痛点出现在哪里，但却不能给出更完善的建议，甚至支持一个建议的执行。使能型数据产品要做的就是这样的工作，它不仅可以告诉你，哪些用户流失的倾向性大，还可以直接引导用户展开后续补救的执行流程，哪些细分群体需要通过促销活动刺激，哪些需要服务关乎，哪些需要为他提供专享的VIP业务，哪些需要更好的互动等等。

四、数据产品需求把握的特殊性

一个真正好的数据产品要首先把握一个核心——找到用户的真正核心需求、痛点。这句话对于非数据产品的产品经理来说简直就是天经地义的废话。但对于一个数据产品经理而言，得来却不那么容易，有其特殊性。

第一个特殊性，是需求层次特殊性，数据产品的用户中往往会有很多内部用户，他们对数据、数据分享、数据处理的理解和熟练程度各有不同，因此会提出各种不同层次的需求，概况起来大致包括：1).业务/管理需求;2).分析需求;3).数据需求。举例来说，某电商要改善全体用户的订单转化效率，这个便是第一类需求;为了完成此目标，会有很多工作要做，也会有很多分析需求随之产生，比如分析商品详情页的跳出趋势，便是第二列需求;而具体某某数据项的统计则属于数据需求。最可怕的便是，需求方遇到了问题(第一类需求)，指定了错误的分析策略(第二类需求)，有提出了明确的数据需求(第三类需求)。而对于数据产品经理，从数据需求，引导出分析需求，进而介入反应具体痛点问题的业务/管理需求，是一门必修课。

第二个特殊性，是内部数据产品需求方的特殊性，企业内部的数据产品的用户，既是是用户，也是自己的同事、朋友、领导、下属，他们本身就对产品经理的决策权有一定的干预能力，需要产品经理去平衡“理想与现实”，你懂的。这种情况对于非最高决策者直属的数据团队而言，尤为严重。

五、数据产品的三个关键要素

我认为，要成就一个数据产品，需要关注三个关键要素：1).数据、2).决策逻辑、3).行动流程。数据型产品经理的前世今生，互联网的一些事

数据的价值，毋庸置疑。它就像整体产品内部流淌的血液。具备什么样的数据类型、数据周期、数据粒度，往往会决定你的数据产品可以提供什么服务。

决策逻辑是很多平庸的数据产品所欠缺的，它们只是简单的、响应式的展示了需求方的报表。好的数据产品，应该可以帮助用户思考，尤其是将平时用户遇到业务痛点是的决策逻辑，部分或全部融合到数据产品后，可以可视化的、动态的、便捷的显性化决策的过程，提高用户的决策效率。

仅仅停留在发现问题、分析问题是不够的，我们还需要对问题的解决能力，这就涉及到第三个关键要素——行动流程。举个例子，当数据产品分析某个细分用户群时，发现最近一个月其活跃度明显下滑，那是否可以自动触发一个营销流程，基于用户的特征，开展个性化的“行动流程”，并在流程中的各个环节发挥数据的价值。

六、数据产品与大数据的关系

非常不想写这样的踩着三俗概念的解释性文字，因为大数据是一个被所有人提起，但几乎所有人又不明白的概念。我在这里写什么概念解释都是错的，徒增搜索引擎的“负荷”。

所以，还是回溯到核心价值角度来看：前面提到数据产品最大的价值在于辅助使用者优化决策，以及辅助决策价值的实现。如果把数据产品比作一台机器的话，那数据就像这台机器运转的原材料。“原材料”+“处理过程”+“结果展示与应用”≈数据产品。

而大数据当然也属于数据的范畴，它好比是一种更高效的原材料，可以提供更高效的价值(更多角度的、更深度的、更实时的信息与知识，尤其是预测性的知识)，“高效的原材料”+“高级的处理过程”+“高级的展示与应用”结果也是数据产品，当然你也可以土土称之为“大数据产品”。

再举个不专业的例子来理解：大家熟悉的“天气预报”就是一个典型的数据产品，它的原材料可能有很长时间段的温度、湿度、风力、日光强度、紫外线强度、PM2.5值、位置信息、卫星上的采集的各种数据、其它地面设备的各种专业的气象相关数据(示例而已，专业人士请自行补充);对这些数据的筛选、清洗、分析、挖掘等一系列“处理过程”可以得到未来几日在几个核心气象特征的数据值与概率(温度、风力、阴晴雨雪等);而我们看到的天气预报这款数据产品，则是将上述核心信息综合到一起，赋予视频+GIS的展示形式，以及复制大众在“行动”方面的建议(出行建议、穿衣指数、洗车指数等)而成的。

篇（4）

1建筑设计方案技术经济分析的意义

现代社会的建筑工程设计总是在一定的经济条件约束下进行的，只有技术上先进可靠、经济上合理可行的建筑产品才能被社会所接受。据有关资料分析，投资决策和初步设计阶段对投资的影响程度为 90%左右，技术设计阶段对投资的影响程度为 75%左右，施工图设计阶段对投资的影响程度为35% 左右，而过去人们所看重的施工阶段对投资的影响程度则为 10%左右。很显然，工程造价控制的关键在于施工前的投资和设计阶段，工程项目的工艺、流程、方案一经确定，则该项目的工程造价也就基本确定了，因此，在工程设计阶段进行技术经济分析是一项很重要，而且十分有意义的工作。

2设计方案的技术经济评价方法

2.1单指标评价方法 所谓单指标法是用单一的指标作为选择方案优劣的标准，单一指标可以是效益性指标，也可以是费用性指标。单一指标的作用在于，如果面临着不同方案之间其他指标比较接近，或者某个指标非常重要时，可以用单一指标来评价，然后选择方案。而在这其中，，单指标评价中使用最普遍的评价指标是费用指标，因为包括两种不同的方法，在造价或者投资上，是可以在项目初期时计算一次费用；而在这个方案实施过程中，在项目初期的投资，工程交付后日常使用的开支，项目使用期满后对于拆除报废等费用，我们称之为方案全寿命期的费用，是费用指标另一种方法，更加全面以及系统。因为全寿命期费用是比较合理的评价指标，包括的内容更为全面和具体。但是有些设计的方案因为和在建成后，在日常中使用的用费没有太大的差异，在这种情况下费用指标无法评估时，可以采取投资这种直接明了的方法来比较优劣。

2.2除了单指标评价方法，还有更为具体，更为详细的多指标综合评价方法。在方案设计中可以使用多指标评价，就是在设计方案的基础上，包括各个部分、阶段和层次，从而达到设计方案的整体优化。而多指标综合评价方法也是包括有评分法和指数法两种方法，但与单指标评价方法不同的是，多指标综合评价方法需要解决问题，而不是如单指标评价方法计算费用。而解决的问题一是要解决，两种方案在进行对比时候所需要的必要条件，第二种便是要评价指标分为主要指标和辅助指标，都对于方案设计有着不同的作用。而多指标综合评价法在设计方案竞选和设计招标中对方案设计有着重要的选择作用。

2.3价值分析法 价值分析法以及价值工程法，在管理分析上面起着有效的作用。如果要求最低的寿命周期的费用，那么在发生费用的地方可以运用方案的比选。这种方法不仅能求得最低的寿命周期的费用，而且能可靠的实现产品的必要功能，锁在工程设计领域的运用，价值分析法应用的非常广泛。不仅在费用和充分发挥产品功能上起着重要的作用，而在单独的设计方案中，更能对原来的计划方案进行改进和优化。因此价值分析法在管理分析中，可以发挥充分的作用。

3居住区规划的技术经济分析

3.1做好总平面设计，提高土地综合利用率

《住宅设计规范》指出住宅小区布置应符合下列规定：选用环境条件优越的地段布置住宅，其布置应合理紧凑。在居住区规划与设计阶段，就应十分重视节地，应大力提倡在保证日照、通风、绿化率及其它居住区居住功能的前提下，尽量提高容积率，即既要搞好居住环境又要节约用地，充分发挥土地潜力，达到土地的充分利用。当前有人认为容积率越低，居住环境越好，其实这是个误区，有时甚至适得其反，现实情况是：一些新的居住区大多远离市区中心，基础设施配套不够完善，居民出行又很不方便，更由于其它种种条件的制约，入住率低，小区人气长期难于形成，如果再加上偏低的容积率的影响，使这种情况更加明显，难以形成一定人口规模，公建配套的建设、物业管理等也就长期处于难以到位的状态，反过来又影响了住户的生活质量，最终影响后续居住区项目的开发销售，形成恶性循环，经济效益和居住环境都得不到保证，因此在保证居住功能的情况下，合理的提高容积率是规划设计时降低造价的关键。采用小而宽大进深的单体平面设计，建筑物顶层北向退台及采用坡屋顶形式，多层住宅采用六层跃七层的复式单兀设计等这些都能充分利用土地潜力，显著提高住宅小区容积率。

3.2合理确定户型布局及住宅的层数

《住宅设计规范》把住宅按层数划分如下：1、低层住宅为1至3层。2、多层住宅为3至6层。3、中高层住宅为7层至9层。4、高层住宅为10层及以上。低层和多层住宅具有单体工程建安费低的优点，但用地浪费、容积率偏低，对于整个住宅小区，经济效益难以保证。同时户型布局通常分为板式、塔式、点式等，板式户型不但通风采光好，容易赢得市场，而且建安费相对塔式及点式低。所以中小城市居住区宜为7一11层的“板式小高层”，这在增加经济效益和社会效益方面是值得提倡，“板式小高层”住宅能表现宜人的尺度和较高的档次，在创造“环境”上也有很大的优势，可为建设高品质小区创造许多有利条件，它可使住户减轻爬高之苦。但是当住宅层数超过12层时，每单元设置的电梯不应少于两台，这不仅增加电梯造价且又增大公摊而积，而且随着层数加高，要经受较大的风力荷载，需要改变结构形式，提高结构强度，使工程造价大幅上升。但大城市因受城市用地限制，可沿主要街道建设一部分中高层和高层住宅，以合理利用空间，美化市容。

3.3结合项目情况适当预留或设计部分机械停车库以提高项目经济效益

机械停车库相对普通地下车库建造成本较高，但却能充分有效的利用空间，在下面几种情况下：（1）在前期业主对车位需求不足、规划同意分期实施机械停车设备时，应考虑地下机械式停车，这样可以推迟工程建设的资金投入；（2）用地紧张；（3）受地上建筑布局限制致使单车位面积过大，且设计单层车位不能满足要求时；在上述几种情况下居住区规划设计中适当采用机械停车库可显著提高项目经济效益。

3.4利学利用地形地貌，降低景观工程造价

在当前的住宅小区建设中，景观工程费占全部工程造价的比例不断提高，我国山地多，江河湖泊多，在小区开发中，如何更利学有效地利用坡地、山地、水面、植被，亦是很值得研究的问题，在规划设计中应重视对自然环境地段个性的研究，注意对自然景观的利用，对建设地段上的水面、山坡甚至一草一木都应尽量给予保留，并精心地将其纳入到统一的建筑空间中去，尤其是小区中心绿化广场更应充分利用自然景观，小区中心绿化广场大都面积较大，以公园形式集中了绿化、水面、坡地等景观。利用自然景物建小区中心绿化广场，可使小区园林化，组团化、村落化更易于生动体现，而且还可以产生强烈的环境艺术效果，为居民创造良好的居住环境，生态环境及植被又都可获得更好保护和利用。

总之，在实施居住区建设项目全过程的技术经济分析中，重点加强规划设计阶段的技术经济分析，强化决策层及技术人员的重视投资决策估算及设计阶段造价控制的意识，逐步实现以提高工程经济效益为目的，把控制工程造价的观念渗透到各项设计技术措施中，处处精心设计、精打细算，把居住区规划设计及工程造价控制工作推向一个新的里程碑。

参考文献：

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1 基本概况

埕海油田利用海油陆采（人工井场+人工岛）方式，应用 “井口槽+模块化钻机”实施产能钻探，各开发单元均采用斜井、大位移井或水平井开发与生产；注采工艺复杂，油井基本采用电泵举升。

海上井井型结构复杂，压力资料录取受到了限制，这给油藏分析、优化合理工作制度、制定合理措施带来了很大难度。井下监测数据是埕海油田电泵井监测泵吸入口压力、温度、井底压力变化的主要手段。因此结合滩海地区井下监测系统应用较多的现状（48口井配有电泵伴侣），利用井下监测系统连续测压资料，跟踪分析地层能量的变化与供给状况，从而为完善注采井网，补充地层能量，稳定区块产量提供保障。

2 井下监测数据应用效果分析

2.1 井下监测数据为油藏动态分析提供了依据

利用井下监测系统连续测压所得到的流压数据可以得出如下结论：

庄海8Ng单元天然水驱，地层能量充足，压力保持稳定；

庄海4X1单元注采比较高，累积注采比1.14，流压相对平稳；

庄海8Es单元人工水驱，2012年通过注水治理，1-10月份流压降为0.59MPa，较上年有所减缓；

庄海8Nm单元，前期枯竭式开发，2011年投入注水开发，流压趋于稳定。

埕海一区平均地层压降2.18MPa，其中庄海8Ng单元地层能量充足，压降0.36MPa，庄海4X1单元注采比较高（1.14），压降1.1MPa；庄海8Es单元、庄海8Nm单元由于地层亏空，压降分别为4.43、2.83MPa，为措施制定及生产管理提供了依据。

从解释计算结果来看，埕海一区的渗透性普遍较高，属于中高渗油层，Es1s1储层物性好于Es1s3。

从压力监测资料看出，注水开发区块压力保持较稳定（张29×1南部），枯竭式开采区块压力下降较快（张29×1北部、张参1）；张27×1单元由于前期亏空较大，压力下降较多，张海5单元由于开采时间较短压降较低，通过地层能量的分析，为下步的措施提供了参考依据。

从解释计算结果来看，埕海二区储层非均质强，边界情况复杂，单井产能差异大，又由于本地区地饱压差小，随地层压力下降出现多相流动，历史对比看出地层有效渗透率降低。

2.2 井下监测数据应用过程中存在的问题

2.2.1 压力资料波动较大，曲线不规范

由于生产时产量不稳定，导致部分井的压力资料波动都很大，压力导数分析曲线散乱，借此资料进行分析，获取的地层参数准确度降低。

2.2.2 部分井压力数据缺失

由于井场停电，仪器故障等原因，导致部分井电泵伴侣资料缺失。如：庄海8Es-H2井缺失了开井初期的200小时左右的压力数据。

2.2.3 压力精度有待进一步落实

张海13-25L井，井下监测数据测取的压力值比电子压力计测取值高出0.78MPa（压力计测试数据按实测静压梯度折算到泵吸入口深度）。

3 井下监测数据异常情况的解决

（1）对于产量波动的影响，利用产量重整的方法，采用双对数分析和压力历史拟合相结合。

（2）对于数据缺失的井，结合地质构造，生产动态情况进行综合分析，确定储层参数计算的径向流位置。

（3）利用数值试井技术进行解释分析，力求获取与实际相符的解释参数。

4 结论与认识

（1）通过井下监测数据，可以得到泵吸入口压力，温度，井底压力变化等参数，为油藏动态分析提供了依据同时也反映出了生产井的工作状况。

（2）虽然目前的分析方法得到的解释结论与压力计测试的资料对比存在一定误差，但通过对比，其基本处于估值范围之内。

（3）针对井下监测数据原始数据存在的问题，通过后期的资料处理，使得误差范围缩小到最低，从而为区块的总体认识提供了更有价值的参考。

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地诺前列酮控释栓是一种含有天然前列腺素（PGE2）的持续控释栓剂，商品名是欣普贝生，规格为1枚10mg，前列腺E有抑制宫颈胶原的合成，并有软化和扩张宫颈的作用[1]，对各期子宫均有收缩作用，尤其对足月子宫反应最为敏感。2008年地诺前列酮控释栓被纳入“妊娠晚期促宫颈成熟与引产指南（草案）”[2]。造成我国剖宫产率不断上升的原因之一，就有宫颈是否成熟，所以促宫颈成熟就显得尤为重要。2008～2012年，笔者观察了地诺前列酮控释栓和催产素促宫颈成熟的有效性和安全性。现将结果报告如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选择上述时期在我院分娩的足月产妇140例，单胎枕先露，无头盆不称，无胎膜早破，无严重产科合并症，宫颈Bishop评分≤6分，随机分为两组，研究组80例，对照组60例。两组一般情况相似，无显著性差异。

1.2 方 法 首先对140例孕妇进行阴道检查及宫颈Bishop评分。研究组：在无菌条件下将1枚（10mg）地诺前列酮栓用生理盐水浸湿，使栓剂横置于阴道后穹隆，用药后孕妇卧床休息20～30min。用药期间严密监护胎心及宫缩情况。对照组：用5%葡萄糖液500ml加催产素2.5IU静滴，从每分钟8滴起，根据宫缩情况每30min增加6滴，最多每分钟不超过48滴。若滴8h无规律宫缩，则停用。每天1次，第二天可再重复应用。

1.3 观察指标 在用药前及用药后6h和12h，分别对宫颈进行Bishop评分，并观察记录用药后两组宫缩强度、频率、胎心变化、临产开始时间、分娩时间、总产程及用药后的不良反应。

1.4 疗效评定标准 宫颈Bishop评分≥3分或临产为显效；宫颈Bishop评分≥2分为有效；宫颈Bishop评分

1.5 统计学处理 计量资料采用x2检验，计数资料采用P检验，以P

2 结 果

2.1 宫颈成熟度比较 研究组显效68例，有效5例，无效7例，总有效率为91.3%；对照组显效1例，有效5例，无效34例，总有效率17.6%。两组疗效比较有统计学意义（P

表1 两组用药后不同时间宫颈评分比较（x±s分）

2.2 用药后临产、总产程时间比较。见表2。

表2 两组临产时间、总产程、剖宫产率比较

2.3 不良反应 地诺前列酮控释栓的不良反应主要是子宫过度刺激。其他不良反应发生率较低[3]。本研究中，研究组有4例发生宫缩过强，2例胎心变化，取出药物后立即好转。

3 讨 论

地诺前列酮控释栓用于足月妊娠促宫颈成熟的有效性，本研究显示，其无论在促宫颈成熟总有效率，还是临产时间、总产程、剖宫产率方面，均优于催产素，增加了阴道分娩的可能性，从而在一定程度上降低了剖宫产率，提高了产科质量。

地诺前列酮控释栓促宫颈成熟的机制及作用特点为：①使宫颈胶原纤维、细胞外基质逐渐降解，从而使宫颈变软，顺应性增加；②松弛宫颈平滑肌，促进宫颈扩张；③增加子宫肌细胞间隙连接结构的数量，提高子宫对缩宫素的敏感性[4，5]。催产素与地诺前列酮控释栓相比，也有扩张宫颈的作用，但其促宫颈成熟时间较长，敏感性弱，孕妇易于疲劳，致引产失败，增加剖宫产率。而采用地诺前列酮控释栓，操作方便，敏感性高，不良反应少，可获得满意效果。

本研究中，有3例发生过宫缩过强，迅速取出栓剂后，宫缩立即好转，并没有增加剖宫产率。而催产素可引起宫体肌肉收缩，其促宫颈成熟作用差，易引起子宫过度收缩，导致子宫破裂。

综上所述，本研究认为，地诺前列酮对足月单胎头位妊娠孕妇，不仅促宫颈成熟有效，而且安全、方便，引产所需时间短，成功率高，可有效降低剖宫产率，从而降低医疗费用，值得临床推广应用。

参考文献

[1] 周菊贤，崔佳锦，刘晓瑷.米索前列醇用于负压吸宫术前宫颈准备疗效[J].实用妇产科杂志，2010，10（26）：778-781.

[2] 中华医学会妇产科学分会产科学组.妊娠晚期促宫颈成熟与引产指南（草案）[J].中华妇产科杂志，2008，43：75-76.

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随着经济的快速增长，各行各业的各种客户数据信息、交易数据信息也呈爆炸式增长，尤其是通信、电商等行业所积累的数据更不可小觑。如今，大部分企业管理者开始意识到数据所带来的无限潜力与价值，数据分析技术随之受到重视并逐渐被广泛应用。数据分析人员也俨然成为职场上的热门行业，呈现出供不应求的态势。据麦肯锡咨询公司的一份报告显示，到2018年，仅在美国，数据分析人才缺口就约150万。

面对数据分析专业良好的就业前景，你是否已经跃跃欲试了呢？然而目前数据分析行业并没有统一的规范标准，大部分大学里也都没有开设专门的数据分析专业。从事数据分析工作的人员大都出身统计学、数学、信息计算、管理学、心理学等专业，对数据分析并没有一个清晰系统的认识，有的甚至连数据分析是什么都无法说清楚。

那么数据分析到底是什么？

简单来说，数据分析就是对数据进行分析。用专业的视角，数据分析可理解为根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

弄清楚数据分析的目的，这个很重要

数据分析的目的在于把隐藏在大量看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律与趋势。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行决策，以便采取适当的策略与行动。例如，企业管理者希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制订合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能完成。

数据分析如要实现为管理者有效决策提供有价值信息的目的，那么我们在日常数据分析工作中该做些什么呢？其实日常通报、专题分析等，这些就是数据分析具体工作的体现。而什么时候做通报工作，什么时候开展专题分析，这都需要我们根据实际情况做出选择。很多人经常做这些工作，但不知为何而做，只是为做而做，也没有想清楚为何要做。当你对数据分析目的及作用有了足够清晰而系统的正确认识时，那么你的数据分析工作也将如鱼得水，游刃有余。

如何从昨天走向明天，让数据分析告诉你

数据分析在我们日常经营分析工作中主要有三大作用，如下图所示。

现状分析

简单来说就是告诉你过去发生了什么。具体体现在：

第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标完成情况来衡量，以说明企业整体运营是好还是坏，好的程度如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各个业务的发展及构成情况，让你了解企业各业务发展及变动情况，对企业运营情况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等日常通报形式。

原因分析

简单来说就是告诉你为什么会发生。

经过第一阶段的现状分析，对企业的运营情况有了基本了解，但你可能不知道是什么原因引起的。这时就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因，以便运营策略做出调整与优化。如今年运营收入比去年运营收入下降30%，是什么原因导致的呢？是各个业务或各个地区业务收入都出现下降的共性问题引起的，还是个别业务、个别地区业务收入下降的个性问题引起的？这就需要我们开展原因分析，进一步确定收入下降的具体原因。

预测分析

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一、大数据时代素描

“大数据”是人们给信息爆炸所产生的巨量数据起的一个简单的名字。一方面，这些数据蕴藏着巨大的潜在价值，人们迫切需要更先进的技术，对其进行实时处理；另一方面，技术的进步，包括云计算、分布式计算等方法的应用，极大地提升了信息处理能力，提供了广阔的研究空间，使大数据分析成为可能。

很多人认为“大数据”就是指数据量大，这是一个误区。大数据的本质是发现和理解了信息与信息之间的关系，是思维的变革，而这种变革主要表现在以下三方面。首先，大数据强调的不是随机样本，而是全体数据。为了实现“全体数据”，需要我们尽可能多地搜集、保存与行业相关的各类数据和信息。其次，大数据时代，人们不再一味追求精确，而是承认混杂性。因此，人们需要对于非结构化数据给予更多的关注。也就是说，我们不仅要关注图书销量、读者群构成、直接反馈；也要关注鼠标点击、驻留在一本书的时间，后续购买、关联购买情况，购买地点等。这些看似杂乱的信息，可能蕴藏着巨大的商机和价值。再次，大数据不再追求因果关系，而是关注事物之间的相关性。例如，沃尔玛通过数据分析发现，在飓风来临的季节，不仅手电筒的销量增加了，某一种牌子的蛋挞的销量也增加了，因此，沃尔玛在飓风季节来临时，将库存的蛋挞摆放在靠近手电的位置，以增加销量。在医学出版中，我们也可以通过数据分析，找出与读者的购买行为或阅读需求相关的要素。

二、大数据在医学出版选题策划中的应用前景

1. 教材出版

各个出版社都很重视教材出版。不管是新编教材还是修订教材，调研都是启动编写的基础。教材调研，需要先搜集开设本专业学校的名单，逐个寄出调研函。学校的名单主要来源于相关学会、教职委、行职委提供的资料，但需结合前一版教材或相关书籍发货的省市分布数据，有些时候这两者有较大出入。例如，提供的名单中，河南省没有学校招生，但出版社前三年的发货资料中，河南省每年的教材发货数很大。另外调研函发出后，回收也存在一定困难，通常只能做到部分回收。正因为学校的名单很难搜集齐全，调研函也不能全部回收，这种传统方式上的调研，虽然力求全面，但仍是一种抽样调查，很难涵盖整个行业的样本量和全部信息。

在大数据时代，一切都可以被数据化，大数据强调的不是抽样样本，而是全体数据，因此将数据分析引入教材调研，可以对互联网上有关专业的开设省份、招生学校、招生人数等信息进行分析，得出更全面的数据分析报告。在教材修订、搜集反馈意见时，也可以通过搜集论坛、网购机构的销售记录、读者评论等，分析需要增加、删减及修改的内容。在遴选主编、副主编及编者时，编辑同样可以通过分析网站上的会议情况、会议日程、发言频率和题目、各领域专家的专业特长，确定其学术影响，以及在教材中适合担任的角色，并将这些信息形成分析报告，供决策者参考。

2. 学术专著

在传统出版模式下，学术专著的选题方式属于经验型，由策划编辑提出选题，报出版社选题会讨论。选题委员会由社领导、经验丰富的老编审、生产及销售部门负责人等组成。选题会上讨论的依据主要是以往选题的销售情况及市场反馈，当前市场同类书的情况，以及其他出版社类似图书的销售情况。这种选题论证方式所参考的数据，只是整个出版市场数据的一部分。而利用大数据，人们可以获得整个医学图书市场的书目信息、销售情况，并进行分析。通过数据分析得出的报告，可以形象地理解成一批有无限经验的策划编辑、生产人员和销售人员讨论后得出的结论。理论上，这种论证模式更客观、更有说服力。

现有的医学相关网络社区、数据库的资源已经十分丰富，通过对诸如丁香园医学论坛、中国期刊网（CNKI）、PubMed等的搜索记录、浏览记录、用户留言，以及对亚马逊、当当网的专业图书购买记录的分析，可以筛选出各个专业领域的热点，并对相关用户的地理位置、年龄、职称等信息进行分析，准确定位读者人群，并预测市场容量，为图书选题提供参考。

3. 应急出版

应急出版对于医学出版社来说是一个很重要的部分，在遇到较大的公共卫生事件或异常天气时，公众很需要专业出版社出版的相关预防书籍普及防范知识，医师也需要专业书籍补充相关知识，专业出版社有义务为他们提供高质量的出版物。例如人民卫生出版社在2003年“非典”暴发时紧急出版的SARS诊治、防范等方面的图书，以及在2013年出版的《实面“霾”伏――“雾霾”中的生活与健康》。如果等到公共事件或异常天气已经暴发再组织编写，出版时间容易滞后。

大数据分析在应急出版方面将会有明显的优势。例如，谷歌公司通过对检索词条的分析，提前几周时间预测甲型H1N1流感爆发。这个案例对于应急出版是一个很好的启示。编辑可以通过类似的数据预测方式，如在流感暴发前，即组织编写流感预防及治疗相关的书籍。再如，如果能够通过网络的搜索词条，或者同诸如中央气象台等单位合作，共享数据库，提前预测会有严重雾霾天气出现，就能提前组织专家编写，为书籍出版赢得宝贵的时间。同时，可以通过搜索频率预测印刷册数，避免过多的库存。

三、医学编辑应对大数据时代的策略

1. 医学编辑应做好基础工作

一是立足自身，做好医学编辑出版的大数据基础工程建设。例如进一步实现网络化、电子化和标准化，为实现大数据的应用打好基础。只有将出版物网络化、电子化，才能使与出版相关的信息和数据成为可以搜集的资源；大数据技术可以分析杂乱的数据，数据的标准化可以为数据分析提供更多便利。

二是学习借鉴，建立基于云计算等先进信息技术的新型工作模式。例如民生银行开发的小微金融数字地图平台，通过这种地图将数据可视化，由此提供相应的信息分析、营销实务等服务。出版社如果建立类似的平台，将销售数据可视化，就能为选题策划工作提供更多的服务。

篇（9）

2视频监控在烟草行业的发展及应用现状

（1）烟田监控：实现对烟田、育苗大棚内实时监控；

（2）烟叶收购站监控：实现对烟草所有站点烟叶收购全流程监控视频调看、查询、巡视、控制的功能；

（3）生产及公用设施区监控：主要用于监控车间内重要设备、生产线运行、物流线路及环境状况，以及动力中心车间内空调、锅炉等重要设备的运行及环境状况，防止灾害和事故的发生。

（4）烟草物流配送中心监控：对物流配送中心进行实时监控；

3视频大数据分析的技术需求

随着视频监控在烟草行业的大规模应用，视频数据量的增加，每天产生的数据量都是以TB（1000GB）级别计算的，若是利用传统的技术手段对每天的视频进行检索和分析，则需要数小时的时间才能够完成，工作量及工作难度可想而知；而对于更高级别的视频数据，如PB（1000TB）级别的视频数据进行分析和检索时间那就是很多天了。视频检索与分析的效率低下，也是目前视频数据利用效率及数据价值低下的首要原因。为此，如何提高视频数据分析与检索的效率，如何针对PB（1000TB）级别甚至EB（1000PB）级别的海量数据进行分析与检索，提升视频监控数据价值，成为了当前用户的首要需求，也成为了当前视频大数据分析技术的难点及关键点之一。同时，在对视频进行检索与分析的过程中，需要考虑检索结果的准确性。由于视频图像信息为非结构化数据，如何合理有效地对非结构化的数据进行检索分析，优化计算机图像识别算法，是提高视频大数据分析准确性关键所在。再者，当完成视频检索与分析后，如何做好视频数据与非视屏数据的整合与关联工作，是后期视频数据应用时重点考虑的内容。

4视频大数据在烟草行业的应用思考

时下，烟田监控、烟叶收购站监控、生产及公用设施区监控、烟草物流配送中心监控等的视频监控数据较多仅仅用作安防视频使用，还未涉及到与烟草业务的关联；随着视频监控建设的完善及视频大数据技术发展，各类监控视频数据量的增加，考虑到投资回报比，是否可以通过视频大数据分析，将烟草业务与视频监控相关联，在海量的视频监控数据中提取有益于烟草行业发展的变革或新技术呢？

4.1安防业务

基于传统视频监控，安防业务是传统业务之一，通过大数据分析，有效快捷的提取安防所需要的视频片段。同时基于视频行为告警策略，及时告警。

4.2安全生产

结合视频大数据分析，将以往多次生产事故监控视频整合，通过对多次生产安全事故的分析，总结出更为安全可靠的生产规则；再则通过视频监控与生产行为的结合，制定安全生产标准，通过声音报警或警示灯报警等技术，在不符合标准视频监控预定义的安全规则情况时，能够及时报警。通过视频监控分析，提升生产的安全性。如采用彩色网络快球摄像机和彩色固定网络枪式摄像机，彩色网络快球摄像机的预制位设置应优先，根据视频大数据分析后，系统可提供不同故障区域或设备的故障信号，各工艺段或设备的操作运行信号，通过系统集成与生产监控实现联动，平常摄像机对正在操作或运行设备进行监控，一旦某个故障点报警，摄像机立刻自动转动到报警点，监控中心的NVR主机开始录像等。

4.3效率生产

结合视频大数据分析，通过分析各个不同烟站或烟厂中的同一种生产行为，结合对海量数据进行智能分析，提取出价值数据片段，形成元数据信息库，再通过人为加工后期数据，总结形成效率生产有用的价值信息，提供生产借鉴，提高生产效率。

4.4创新生产

通过视频大数据分析，将以往的视频通过轨迹分析，得出以往生产过程中各类生产动作中不必要或者多余的部分，简化或者优化生产规则；通过对给类生产行为的总结，提出合理的建议，为生产提出创新性意见或建议，提高生产率。

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采油工程管理影响着石油生产活动质量，随着采油工程越来越复杂，原来的工程管理方式缺乏适应性，难以提高采油质量，并且不利于发现安全隐患，所以创新改革采油工程管理迫在眉睫。采油工程管理中引入大数据分析，从各种数据中发现关联性，挖掘生产规律，不仅能够提高采油效率，还能促使石油质量提升，确保我国采油工程可持续发展。

1大数据分析在采油工程管理中应用的重要意义

采油工程管理是石油开采中一项重要工作，需要根据石油开采计划，依据生产设计要求，对于过程中的注水井和生产井进行科学管理，提高石油生产效率与质量。以前的采油工程管理采取人工搜集与记录数据办法，存在着耗时长且数据不完整等问题，而且具有安全风险。信息技术发展改变了以往的采油工程管理方式，借助计算机搜集数据，自动传输到工程管理系统中，利用大数据分析技术整合基础上，挖掘数据内在关联性，掌握采油生产活动规律，提高开采效率，有助于石油产品质量提升，从而达到预期采油工程管理目标，促进石油开采企业效益增长。采油工程管理系统最大的优势在于操作方便，可自动搜集和传输数据，完成数据整理以及统计，确保采油工程各项数据完整性，建立数据库，分析处理数据，掌握内在关联性和规律，对于采油生产活动全面了解，工程管理做到心中有数，最大程度提高管理效率。采油企业在实践中总结出，加强工程管理是提高采油效益的有效手段，但采油工程管理不是统一的，各个部门要求具有差异性，难以标准化，导致无法对采油工程管理进行评价考核，工程管理积极性不高，不重视创新改革，致使采油工程管理整体效能低。采油工程管理运用大数据分析技术，管理人员就能明确自身责任与管理内容，使采油工程管理朝着规范化发展，同时明确哪些因素影响采油生产活动，提前制定预案，一旦发生突发事故就能更好应对，避免事态扩大。此外，石油是社会经济发展中最为重要能源，缺少石油整个社会将处于瘫痪状态，所以我国非常重视石油开采，石油是不可再生资源，如何保护石油资源，提高开采率是热门话题。采油工程管理在油田开发中占据重要地位，大数据分析在管理中有效运用，不但提高了采油工程方案科学性，而且能够分解管理目标，采取定量与定性相结合的分析法，判断评价各个元素重要性，进一步完善采油方案，保证安全性与高效性[1]。

2大数据分析在采油工程管理中应用分析

2.1采集数据信息

采油工程管理涵盖内容多，一个关键工作内容就是分析注水井，这个分析，建立在数据信息基础上，必须采集注水井的水压数据，同时涉及到地质信息数据搜集工作，最终把所有的数据汇集在一起，运用大数据分析技术进行处理，得出想要的结果，明确石油开采与生产中的要点，采取科学合理的工程管理措施，完善生产过程，提高采油工程管理实际成效。这里需要注意的是，除了提取生产中数据信息以外，还应采集设备检修数据，将其当作基础数据，数据库中包含着大量的信息，工程管理系统会依据事先设置的模型提取有效信息，确保数据信息可靠性。采油工程实际作业中安装采集数据设备或者仪器，一般使用的是采集器，将其和采油工程管理系统连接，采集各个环节中产生数据会直接传输到管理中去，时效性强，而且数据非常完整[2]。数据处理中过滤无利用价值信息，同时去掉一些错误信息，根据实际需求设置程序，自动完成和采油工程管理相关信息分类，整合和优化数据促使分析变得高效，避免由于数据不准确得出存在较大偏差的结论，误导采油工程管理。

2.2数据处理与分析

采油工程数据信息多，采集信息以后则要分析处理，否则采集数据将没有任何意义，只是堆砌在一起的数字而已。数据处理应当做好分类，这项工作需由专业人员操作，并且在系统中进行程序设置。通常情况下，采油工程数据分为两个部分，一个是设备信息，包含设备检修信息，另外一个是场地信息，也就是采油生产中各种信息，运用大数据分析技术对所有信息进行处理，涵盖图标信息，综合处理的基础上，参考采油中的环境、地质、温度、气候等数据，得出相关分析结果，科学预测采油工程存在潜在威胁，工程管理人员制定对策，提前预防和消除问题，确保采油工程顺利进行，保障工程进度，提高采油实际效益。大数据分析中明确工程中各个要素关系以及重要性，抓好生产关键内容，有针对性进行指导与培训，提高采油工程人员的专业能力。采油工程管理中应用大数据分析技术，首要任务是确定变量，紧接着依据变量对相关联的数据合理调整，构建完善的分析线，最终形成一个具有变量控制特点的二维坐标，更加高效整合与分析数据[3]。从大数据分析结果中清楚生产基本情况，比如检管周期、配水器状况等。分析中一旦发现设备存在着异常问题，应及时调配专业检修人员进行维修，不符合生产标准的设备更换，提高采油工程安全性与稳定性，各个部分工作衔接效率高，采油工程管理水平高，石油产品质量更好，而且有助于减少成本，提高采油设备的使用年限。

2.3做好数据论证

依靠大数据技术完成数据采集，并且有效地分析处理数据信息，获得曲线关系图，从这个图中能发现不同因素对采油工程影响，掌握与注水井相关的信息，在这个前提下科学预测注水井的检管周期。最后一个步骤是数据论证，专业人员结合不同地层压力、注水时压力、注水量等，明确采油工程实际检管周期，并且所有的结论都有数据支持，确保采油工程管理有效性。

3大数据分析在采油工程管理中应用前景