數據分析論文范文10篇

1醫療數據分析模型

將醫院、醫療保健組織等數字化的醫療數據以特定的格式、協議發送到醫療數據分析模塊進行分析與疾病預測．醫療數據提取模塊：該模塊由醫院電子病歷系統負責實現，我們使用openEHR系統作為醫院電子病歷系統，并在openEHR中實現醫療數據的提取功能．openEHR系統是一個開源、靈活的電子病歷系統，支持HL7衛生信息交換標準．很多醫療健康組織、政府和學術科研單位都使用openEHR進行開發和科研工作．如一種基于openEHR的患者病歷數據管理模型、openEHR等許多開源的電子病歷平臺的對比與評估和基于openEHR的檔案建模等．數據交換模塊：基于Web服務的數據交換模塊使用醫療數據通信協議實現醫療數據分析模塊與醫療數據提取模塊的數據交換．Web服務是一個平臺獨立、松耦合的Web應用程序．由于Web服務的跨平臺特性，許多模型與框架是基于Web服務構建的，如基于Web服務集成分布式資源和數據流分析測試等．在本文提出的醫療數據分析模型中，使用Web服務來連接醫療數據分析模塊和醫療數據提取模塊．醫療數據提取模塊作為Web服務的服務端，實現的方法包括存取數據、數據預處理、序列化等，改進后的模型要求實現指定維度，指定屬性數據的讀取．本文提出的醫療數據分析模塊作為Web服務的客戶端，通過HTTP服務向數據提取模塊請求獲取數據，并對數據進行預處理．醫療數據分析模塊：我們使用Caisis開源平臺作為醫療數據分析與疾病預測系統實現這一模塊．Caisis是基于Web的開源癌癥數據管理系統，一些臨床醫學研究使用Caisis系統管理和歸檔數字顯微圖像，通過向Caisis系統中添加特征選擇和SVM算法，使用SVM算法對醫療數據進行分析和疾病預測，因此使用的特征選擇算法需要基于SVM，可以提高數據分析和疾病預測過程的效率和準確度．

2數據分析模塊與算法

2．1SVM算法SVM算法最初是由Vapnik等人在1995年提出的一種可訓練的機器學習算法．依據統計學習理論、VC維理論和結構風險最小化理論，從一定數目的樣本信息在學習能力和復雜度（對訓練樣本的學習程度）中找到最佳折中，以期望獲得最好的推廣能力（或稱泛化能力）．

2．2基于SVM的醫療數據分析模塊將SVM分類算法應用到醫療數據分析模塊中，進行疾病預測．基于SVM的醫療數據分析模塊，通過數據交換模塊獲取原始組數據（患病病人醫療數據和對照組病人數據）．通過特征選擇過程輸入到SVM分類器中進行訓練，訓練后可以對新的醫療數據進行分析預測．

3改進的醫療數據交換模塊

摘要：結合凱里供電局電力營銷工作的實際，以電量銷售、電費回收、線損率等營銷指標為監控重點，建立銷售數據分析系統，客觀的分析營銷工作中的重點難點，客觀公正地評價下屬業績，導入競爭機制從而能更有針對性的解決問題。

關鍵詞：電力營銷；數據分析；實時監控；月度分析

1凱里供電局營銷工作概況

凱里供電局系中國南方電網公司和貴州電網公司領導下的國家大二型企業，擔負供電轄區內15個縣（市）及湘黔電氣化鐵路的電能供應、銷售與服務任務，并為黔電入粵、黔電入湘的重要通道，為貴州電網公司代管縣局最多（15個）的供電企業。該局年售電量40億千瓦時，轄區內高能耗負荷企業占總負荷70％左右，該局目前營銷工作面臨負荷結構不合理、代管縣局多的復雜管理形勢。如何有效的調動代管縣局主動做好轄區內的營銷服務工作，培育更多優質負荷，提高企業的營銷經營業績，成為該局營銷管理工作的研究重點。為此，該局通過建立電力營銷數據分析系統，客觀公正地評價下屬業績，導入競爭機制，不斷提高該局的營銷工作質量。

2建立實時數據跟蹤監控系統

凱里供電局針對需要實時控制的電量及電費回收等指標推行日報表和帳目日報表、周期性報表制度，建立起銷售狀況的實時監控數據分析系統。這里重點介紹電量銷售日報表和電費回收進度表。

一、財稅分權與經濟增長的計量分析

(一)數據說明。本文以中國31個省市2007－2012年的有關財稅分權、GDP的數據進行面板分析。被解釋變量:GDP，解釋變量:財稅分權度R，教育EDU，工業化進程GYH，稅收占GDP比重F，數據是在國泰安(CSMAR)、中經網統計數據庫、歷年中國統計年鑒等數據庫的基礎上整理而成，且都經過了對數處理。

(二)單位根檢驗。為了避免偽回歸現象，在進行回歸分析之前需要對相應數據進行單位根檢驗。LLC檢驗的結果顯示:R、EDU、GYH、F、GDP變量序列在0．05顯著性水平下均是原序列平穩的，不必協整可直接構造回歸模型。

(三)面板回歸

1．財稅政策改革對經濟發展的整體效應。研究財政分權對GDP的影響，本文參考黃顯林發表于2013年的《財稅政策演進對地區產業結構發展水平的影響研究－－基于分權背景下的省級面板數據分析》中的研究方法，以GDP為被解釋變量，R、EDU、GYH、F為解釋變量，建立如下回歸模型:本文同時采取面板數據的固定效應模型和隨機效應模型進行回歸分析，同時應用Eviews6．0采用廣義最小二乘法(GLS)對模型進行估計，以免去對模型進行異方差檢驗，然后通過F檢驗和Hausman檢驗為各個樣本組選擇混合OLS模型，或固定效應模型，或隨機效應模型。面板回歸模型選擇F檢驗的P值為0．0000，拒絕原假設，可認為應該建立固定效應回歸模型，同時Hausman檢驗結果對應的P值也為0．0000，拒絕原假設，也認為應該建立固定效應回歸模型，因此2007～2012年31個省市的年度數據應該建立個體固定效應模型。固定效應模型結果表明，回歸方程整體顯著(F=2470．712，P=0．000000＜0．01)，各回歸系數在0．05顯著性水平下均顯著不為0，調整后的樣本決定系數為0．997802，模型擬合得非常好。EDU對GDP的影響最大，R、F次之，GYH最小。同時，R、EDU和F對GDP均有顯著的正向影響，其系數分別為0．350122、0．484144、0．066664，說明財稅分權、教育支出水平、稅收水平等都促進了經濟的發展。而GYH的系數為－0．041997，這說明工業化進程對經濟的發展有輕微的反向作用，這說明工業化進程的加大并沒有強烈促進經濟的發展。

2．財稅政策改革對經濟發展的區域差異效應。由于地方的經濟水平、人力物力資源等的差異，具體財稅政策改革對地方經濟發展的影響效應可能會存在明顯的地區差異。因此有必要通過建立變系數模型來分析財稅分權對經濟發展的地區差異效應。使用Eviews6軟件分別對本文的面板數據進行變系數、變截距、不變系數模型的估計，得到殘差平方和，通過建立協方差分析，構建F統計量的方法來判別。根據變異系數模型估計出31個省市的結果，在10%置信水平下，相關變量系數大部分都通過顯著性檢驗，模型擬合程度很高。

摘要：結合凱里供電局電力營銷工作的實際，以電量銷售、電費回收、線損率等營銷指標為監控重點，建立銷售數據分析系統，客觀的分析營銷工作中的重點難點，客觀公正地評價下屬業績，導入競爭機制從而能更有針對性的解決問題。

關鍵詞：電力營銷；數據分析；實時監控；月度分析

1凱里供電局營銷工作概況

凱里供電局系中國南方電網公司和貴州電網公司領導下的國家大二型企業，擔負供電轄區內15個縣（市）及湘黔電氣化鐵路的電能供應、銷售與服務任務，并為黔電入粵、黔電入湘的重要通道，為貴州電網公司代管縣局最多（15個）的供電企業。該局年售電量40億千瓦時，轄區內高能耗負荷企業占總負荷70％左右，該局目前營銷工作面臨負荷結構不合理、代管縣局多的復雜管理形勢。如何有效的調動代管縣局主動做好轄區內的營銷服務工作，培育更多優質負荷，提高企業的營銷經營業績，成為該局營銷管理工作的研究重點。為此，該局通過建立電力營銷數據分析系統，客觀公正地評價下屬業績，導入競爭機制，不斷提高該局的營銷工作質量。

2建立實時數據跟蹤監控系統

凱里供電局針對需要實時控制的電量及電費回收等指標推行日報表和帳目日報表、周期性報表制度，建立起銷售狀況的實時監控數據分析系統。這里重點介紹電量銷售日報表和電費回收進度表。

1系統中的Agent結構與關系表示

系統中的智能Agent是具有領域知識和模型嵌入，能自主工作和具有語義互操作及協作交互能力，問題求解能力的智能實體，具有自治性、通信能力、推理和計算能力、協同、協調及協商能力等特性。

2.1數據抽取Agent

數據抽取Agent（DA）主要實現對網上電子數據交換的單證進行監控性或合法性的格式檢查，并從不同的單證中自動地抽取出所需的數據項，提交給交互協調Agent，以便進行分析和統計。其對單證格式檢查的要求，以及數據抽取的要求統一由交互協調Agent管理。Agent實時監測網上電子交換系統單證的收發，當用戶收到或發送單證時，它就會自動提取單證中的數據，根據單證的種類、知識庫中處理要求，進行數據處理和存儲，并發送給交互協調Agent分析統計或報警。

2.2計算統計Agent

計算統計Agent（TA）主要對抽取出的單證數據按類別、時間、對象等多角度，采用馬爾可夫、多元回歸、指數等多種方法進行分析統計。因此，需要建立模型庫、知識庫對不同的單證進行不同要求的處理。計算統計Agent的組織結構圖如圖1所示。

1工程概況

江門世貿廣場項目位于江門市東華路與迎賓路交匯處東南側，上部結構是鋼筋混凝土框架，剪力墻結構，設兩層地下室，基礎是預制鋼筋混凝土預應力管樁基礎。基坑平面呈扇形，面積約為16980m2，周長約為650m，場地已挖土，移土整平，高程約為3.9～4.9m。按規劃要求，場地高程開挖前平整為2.8～3.3m，基坑底高程為－3.85m，基坑開挖深度為6.35～7.15m。基坑的西南方向，地表下方埋設有一條重要管線，在對基坑監測的同時需對管線的沉降和位移進行監測;基坑的東南方為一古廟，需監測其在基坑施工過程中的整體沉降量。

2基坑變形監測設計與實施

基坑的主要監測項目由支護結構樁頂位移、深層位移、支護結構應力、地下水位等項目組成。

2.1布設基準點

布設基準點的目的是在長期觀測過程中提供穩定的起算數據。(1)位移基準點應布設在遠離施工現場、結實穩定的地方。水平位移監測基準點3個，工作基點3個，編號為J1～J6;(2)沉降基準點的布設位置應選在遠離施工現場且穩定的水泥路上。布設了3個水準基準點，編號為G1～G3。

1HANA數據分析平臺采用的核心技術

HANA數據分析平臺在軟件方面，通過內存技術，應用程序能直接處理電力企業數據庫中的各種數據，并直接在主內存中處理。主要技術包括行+列的存儲、壓縮、數據分區、增量數據更新等。平臺采用的軟件包括數據抽取工具、內存數據庫（含數據庫服務器、建模工具Studio、客戶端工具）、報表展現層BusinessObjectsBI組件。在硬件方面，通過預配置的軟硬件結合體，提供高性能的數據讀寫操作，并在內存數據庫里采用列式存儲從而將更多的數據存入（列式存儲方式更適合數據壓縮）。

2HANA數據分析平臺實施過程

數據分析平臺建設應遵循最大限度的考慮應用實用性、縮短實現周期、降低技術風險等因素。

2.1需求分析

需求分析是要對用戶的訴求或需求進行深入了解，并在需求的基礎上對整個平臺進行一致約定。因此以重要性、分析的復雜性、數據量大小、以及快速見效為原則，需求分析需要明確下面的內容。

1海量數據處理流程

1.1數據采集

數據的采集是指利用傳感器、社交網絡以及移動互聯網等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化以及非結構化的海量數據，這是一切數據分析的基礎。數據的采集需要解決分布式高速高可靠數據的采集、高速數據全映像等數據收集技術。還要設計質量評估模型，開發數據質量技術。而數據采集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據傳感體系、網絡通信體系、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統，實現對海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。

1.2數據預處理

數據采集的過程本身就有會有很多數據庫，但如果想達到有效分析海量數據的目的，就必將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫，或者分布式存儲集群，而且在導入基礎上做一些簡單的辨析、抽取、清洗等操作。

①抽取：因為我們通過各種途徑獲取的數據可能存在多種結構和類型，而數據抽取過程可以有效地將這些復雜的數據轉換為單一的結構或者便于處理的類型。以達到快速分析處理的目的。

一、汽車出口海關統計數據及揭示的問題

自入世以來,我國的汽車出口發展極為迅速。由海關統計數據,2001年,中國汽車和汽車底盤出口額為19374萬美元,出口數量為22779輛；到了2005年,中國汽車和汽車底盤出口額已達到190396萬美元,出口數量為1084309輛。我國汽車出口總量上看成績喜人,但細看下來，情況卻不容樂觀：據計算,中國入世五年來汽車和汽車底盤出口數量增長了46.60倍,而出口額只增長了8.83倍,這與同時段進口額增幅略超出進口數量形成了鮮明的對比。

這一現象并非小問題：出口量增幅遠大于出口額是汽車大部分瞄準低端市場低價出口統計上的表現。據海關統計分析顯示，2005年我國整車出口企業共有1025家，其中出口量在10輛以下的就有600家，出口僅1輛的有185家，近900家企業的出口額僅占全國整車出口額約10%。隨著中國低價汽車及零部件的出口，他國逐漸采取反傾銷和關稅壁壘措施來應對。

二、汽車出口價格低廉成因分析

低價的原因自然包括了中國的勞動力水平相對較低，但在全球化背景下，專業化分工日趨明顯，許多品牌汽車也選擇在勞動力成本相對低的環境下生產，但同樣高價出售。這說明，低價不僅是勞動力成本低導致。

汽車出口低價的另一原因是中國相對缺乏自主品牌。從經濟學的角度看，同質產品的價格需求彈性大，顧客對價格的變動極敏感。生產同質產品的廠商為使利潤最大化采取降價的方案，最終基本只能得到正常利潤，無法獲得超額利潤。目前中國汽車市場自主品牌還屈指可數，且大部分局限于模仿水平，真正進行自主創新開發出顧客很難找到替代品的汽車的情況還很少。汽車大量的同質化使得廠商選擇打價格戰。

1材料與方法

1.1資料來源

AEFI數據來源于中國疑似預防接種信息管理系統。疫苗接種數據來源于中國免疫規劃信息管理系統。1.2統計方法采用描述性流行病學方法，運用EXCEL2007進行統計分析。

2結果

2.1地區分布

2013年鞍山市共報告AEFI189例，與2012年相比（35例）上升了440%。縣級AEFI報告覆蓋率100%。各縣（市、區）AEFI報告數與2012年相比上升了55.56%～4200%。