時間：2022-05-15 14:08:18
序論：在您撰寫數(shù)據(jù)分析方法時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。
1、將收集到的數(shù)據(jù)通過加工、整理和分析的過程，使其轉(zhuǎn)化為信息，通常來說，數(shù)據(jù)分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達出來，是記錄和處理數(shù)據(jù)最常用的一種方法。
2、表格設計應清楚表明對應關(guān)系，簡潔明了，有利于發(fā)現(xiàn)要相關(guān)量之間的關(guān)系，并且在標題欄中還要注明各個量的名稱、符號、數(shù)量級和單位等。
3、而作圖法則能夠醒目地表達各個物理量間的變化關(guān)系，從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結(jié)果，一些復雜的函數(shù)關(guān)系也可以通過一定的變化用圖形來表現(xiàn)。
（來源：文章屋網(wǎng) ）
大家還記得數(shù)據(jù)分析的三大作用嗎？我們來做下回顧：
（1）現(xiàn)狀分析：告訴你過去發(fā)生了什么；
（2）原因分析：告訴你為什么發(fā)生了；
（3）預測分析：告訴你將來發(fā)生什么。
明確數(shù)據(jù)分析這三大作用后，那么大家是否思考過這三大作用都要通過什么方法來實現(xiàn)呢？現(xiàn)在我們就來看看數(shù)據(jù)分析三大作用都需要用哪些數(shù)據(jù)分析方法來實現(xiàn)。這三大作用基本可分別對應對比、細分、預測三大基本方法，每個基本方法都有相應具體的數(shù)據(jù)分析方法，如對比基本方法下有對比分析、分組分析、結(jié)構(gòu)分析、交叉分析、矩陣分析、綜合評價分析等，這些方法核心關(guān)鍵詞都是對比。下面我們就來學習這幾個常用的分析方法。
對比分析法
第一個數(shù)據(jù)分析方法就是對比分析法。它可是數(shù)據(jù)分析的基本方法之一。對比分析法，是指將兩個或兩個以上的數(shù)據(jù)進行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數(shù)據(jù)所代表的事物發(fā)展變化情況和規(guī)律性。對比分析的特點是：可以非常直觀地看出事物某方面的變化或差距，并且可以準確、量化地表示出這種變化或差距是多少。
對比分析法可分為靜態(tài)比較和動態(tài)比較兩類。
（1）靜態(tài)比較是在同一時間條件下對不同總體指標的比較，如不同部門、不同地區(qū)、不同國家的比較，也叫橫向比較，簡稱橫比。
（2）動態(tài)比較是在同一總體條件下對不同時期指標數(shù)值的比較，也叫縱向比較，簡稱縱比。
這兩種方法既可單獨使用，也可結(jié)合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標、相對指標或平均指標，也可將它們結(jié)合起來進行對比。比較的結(jié)果可用相對數(shù)表示，如百分數(shù)、倍數(shù)等指標。
目前對比分析常用的有以下幾個維度：
（1）與目標對比。實際完成值與目標進行對比，屬于橫比。例如每個公司每年都有自己的業(yè)績目標或計劃，所以首先可將目前的業(yè)績與全年的業(yè)績目標進行對比，看是否完成目標。
（2）不同時期對比。選擇不同時期的指標數(shù)值作為對比標準，屬于縱比。與去年同期對比簡稱同比，與上個月完成情況對比簡稱環(huán)比。通過對比自身在不同時間點上的完成情況，就可知道自身是進步還是退步。
（3）同級部門、單位、地區(qū)對比。與同級部門、單位、地區(qū)進行對比，屬于橫比。這樣可了解自身某一方面或各方面的發(fā)展水平在公司、集團內(nèi)部或各地區(qū)處于什么樣的位置，明確哪些指標是領(lǐng)先的，哪些指標是落后的，進而找出下一步發(fā)展的方向和目標。
（4）行業(yè)內(nèi)對比。與行業(yè)中的標桿企業(yè)、競爭對手或行業(yè)的平均水平進行對比，屬于橫比。同樣我們也可了解自身某一方面或各方面的發(fā)展水平在行業(yè)內(nèi)處于什么樣的位置，明確哪些指標是領(lǐng)先的，哪些指標是落后的，進而找出未來發(fā)展的方向和目標。
（5）活動效果對比。對某項營銷活動開展前后進行對比，屬于縱比。做這樣的比較可以分析營銷活動開展得是否有效果，效果是否明顯；還可對企業(yè)投放廣告的前后業(yè)務狀況進行對比分析，了解投放的廣告是否有效果，如品牌知名度是否提升、產(chǎn)品銷量是否有大幅增長等。
對比分析的維度不限于以上5點，這里只是列出常用的5種維度，當然還有其他維度，可根據(jù)自己的實際情況采用不同的維度進行對比分析。
進行對比分析時還要考慮以下幾點因素：
（1）指標的口徑范圍、計算方法、計量單位必須一致，即要用同一種單位或標準去衡量。如果各指標的口徑范圍不一致，必須進行調(diào)整之后才能進行對比。沒有統(tǒng)一的標準，就無法比較。例如600美元與3000元人民幣就無法直接比較，需要根據(jù)當期的匯率進行換算后才可進行比較，否則不具有可比性。
（2）對比的對象要有可比性。例如不能拿廣州市與華西村、美國與亞洲進行對比。總之對比對象之間相似之處越多，可比性就越強。因此，我們在選擇和確定對比對象時，一定要分析它們是否具有對比的意義。
（3）對比的指標類型必須一致。無論絕對數(shù)指標、相對數(shù)指標，還是其他不同類型的指標，在進行對比時，雙方必須統(tǒng)一。例如2012年廣州的GDP值與2012年深圳GDP增長率，是無法進行對比的。
分組分析法
數(shù)據(jù)分析不僅要對總體的數(shù)量特征和數(shù)量關(guān)系進行分析，還要深入總體內(nèi)部進行分組分析。分組分析法是一種重要的數(shù)據(jù)分析方法，這種方法是根據(jù)數(shù)據(jù)分析對象的特征，按照一定的標志（指標），把數(shù)據(jù)分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律性。
分組的目的就是為了進行組間對比，是把總體中具有不同性質(zhì)的對象區(qū)分開，把性質(zhì)相同的對象合并在一起，保持各組內(nèi)對象屬性的一致性、組與組之間屬性的差異性，以便進一步運用各種數(shù)據(jù)分析方法來解構(gòu)內(nèi)在的數(shù)量關(guān)系，因此分組分析法必須與對比分析法結(jié)合運用。
分組分析法的關(guān)鍵在于確定組數(shù)與組距。在數(shù)據(jù)分組中，各組之間的取值界限稱為組限，一個組的最小值稱為下限，最大值稱為上限；上限與下限的差值稱為組距；上限值與下限值的平均數(shù)稱為組中值，它是一組變量值的代表值。
結(jié)構(gòu)分析法
結(jié)構(gòu)分析法是指研究總體內(nèi)各部分與總體之間關(guān)系的分析方法，即總體內(nèi)各部分占總體的比例。一般某部分的比例越大，說明其重要程度越高，對總體的影響也就越大。例如通過對國民經(jīng)濟的構(gòu)成分析，可以得到國民經(jīng)濟在生產(chǎn)、流通、分配各環(huán)節(jié)占國民經(jīng)濟的比重，或是各部門貢獻比重，揭示各部分之間的相互聯(lián)系及其變化規(guī)律。
結(jié)構(gòu)分析法的優(yōu)點是簡單實用，在實際的企業(yè)運營分析中，市場占有率就是一個非常經(jīng)典的應用。
交叉分析法
交叉分析法通常用于分析兩個或兩個以上分組變量（字段）之間的關(guān)系，以交叉表形式進行變量間關(guān)系的對比分析，所以也叫交叉表分析法。交叉表當然也有二維以上的，維度越多，交叉表就越復雜，所以在選擇幾個維度的時候需要根據(jù)分析的目的決定。
交叉分析的原理就是從數(shù)據(jù)的不同維度綜合進行分組細分，以進一步了解數(shù)據(jù)的構(gòu)成、分布特征。
矩陣分析法
矩陣分析法是指根據(jù)事物（如產(chǎn)品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據(jù)，進行分類關(guān)聯(lián)分析，進而找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關(guān)聯(lián)分析法，簡稱矩陣分析法。
矩陣以屬性A為橫軸，屬性B為縱軸，組成一個坐標系，在兩坐標軸上分別按某一標準（可取平均值、經(jīng)驗值、行業(yè)水平等）進行刻度劃分，構(gòu)成4個象限，將要分析的每個事物對應投射至這4個象限內(nèi)，進行交叉分類分析，直觀地將兩個屬性的關(guān)聯(lián)性表現(xiàn)出來，進而分析每一個事物在這兩個屬性上的表現(xiàn)，因此它也稱為象限圖分析法。
綜合評價分析法
綜合評價分析法是針對事物不同方面的數(shù)量特征，運用數(shù)學、統(tǒng)計等方法，得出綜合數(shù)量水平的一種分析方法。綜合評價分析法的基本思想是將多個指標轉(zhuǎn)化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行分析評價。如不同國家的經(jīng)濟實力，不同地區(qū)的社會發(fā)展水平，各企業(yè)經(jīng)濟效益評價、企業(yè)內(nèi)各員工績效評價等，都可以運用這種方法。進行綜合評價分析，主要有5個步驟：
步驟1：確定綜合評價指標體系，即包含哪些指標；
步驟2：收集數(shù)據(jù)并進行不同計量單位的數(shù)據(jù)標準化處理；
步驟3：確定指標體系中各指標的權(quán)重；
步驟4：對經(jīng)過處理后的指標進行匯總計算綜合得分；
步驟5：根據(jù)綜合得分對參評對象進行排序，得出結(jié)論。
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；分析模型；房價
中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）03-0137-02
1 引言
大數(shù)據(jù)分析首先要建立一個分析模型，分析模型是大數(shù)據(jù)分析的基石，只有先建立了模型才能對大數(shù)據(jù)進行分析。構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析模型傳統(tǒng)的方法很難實現(xiàn)，大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化、屬性很難預知，通過數(shù)學、統(tǒng)計學等方法構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析模型都比較困難，機器學習是構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析模型最有效的方法之一。機器學習通過不斷地學習優(yōu)化、不斷地迭代逼近所要的模型。
2 訓練數(shù)據(jù)準備
機器學習構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析模型的方法是通過訓練數(shù)據(jù)將模型訓練出來。從要研究的大數(shù)據(jù)對象中找出訓練集。機器學習分為監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習，監(jiān)督學習需要教師，監(jiān)督機器學習的結(jié)果，事先設定好學習目標，期望的結(jié)果。非監(jiān)督學習的數(shù)據(jù)一般都無標簽，學習結(jié)果事先也無法預知，通過數(shù)據(jù)可視化等方法觀察學習結(jié)果。
房價大數(shù)據(jù)分析模型機器學習屬于監(jiān)督學習，期望預測值極大地逼近真實值。首先需要采集房價數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，然后設計房價大數(shù)據(jù)分析模型機器學習算法，計算機通過機器學習算法和學習路徑學習訓練數(shù)據(jù)，學習目標是預測的結(jié)果極大地逼近真實數(shù)據(jù)，通過反復迭代，不斷地接近目標，訓練出所希望的模型。
3 數(shù)據(jù)清洗
清洗后的訓練數(shù)據(jù)如下：
間數(shù)（x1） x1 2 x1 2 x1 3 x1 3 x1 3 x1 3 x1 2 x1 2 x1 2 x1 3 x1 3 x1 3 x1 2 x1 2 x1 1 x1 3 x1 3 x1 3 x1 3 x1 1 x1 2 x1 2 x1 2 x1 2 x1 2 x1 3 x1 2 x1 3 x1 2 x1 2 x1 3 x1 2 x1 2 x1 3 x1 3 x1 3 x1 2 x1 3 x1 2 x1 1 x1 2 x1 2 x1 2 x1 2
面e（x2） x2 126 x2 99 x2 134 x2 137 x2 135 x2 138 x2 104 x2 99 x2 105 x2 126 x2 112 x2 116 x2 88 x2 90 x2 79 x2 120 x2 155 x2 158 x2 161 x2 66 x2 108 x2 88 x2 111 x2 103 x2 104 x2 131 x2 105 x2 130 x2 102 x2 105 x2 148 x2 98 x2 100 x2 128 x2 110 x2 101 x2 121 x2 127 x2 103 x2 67 x2 78 x2 71 x2 81 x2 77
價格（y1） y1 460 y1 425 y1 515 y1 580 y1 630 y1 600 y1 425 y1 439 y1 435 y1 608 y1 460 y1 460 y1 410 y1 380 y1 340 y1 520 y1 685 y1 680 y1 630 y1 328 y1 532 y1 405 y1 495 y1 470 y1 480 y1 690 y1 480 y1 690 y1 462 y1 495 y1 540 y1 440 y1 510 y1 599 y1 395 y1 450 y1 455 y1 595 y1 403 y1 295 y1 315 y1 345 y1 355 y1 335
4 房價大數(shù)據(jù)分析模型機器學習算法
機器學習首先要設計機器學習學習算法，設計機器學習學習路徑，機器學習解決的問題通?？煞譃轭A測和分類兩類問題。首先我們分析一下要解決的問題是屬于預測問題還是分類問題，然后選擇相應的學習算法，設計學習路徑，通過訓練數(shù)據(jù)訓練和機器學習構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析模型。模型通過訓練數(shù)據(jù)訓練出來以后，對模型進行檢驗，然后不斷進行優(yōu)化，以達到我們所期望的精度。
以下是梯度下降機器學習算法和學習路徑：
首先建立一個估值函數(shù)（模型）如下：
x為自變量（特征參數(shù)），h（x）為應變量（房價的估值），希望求出此函數(shù)的系數(shù)θ0、θ1，構(gòu)成一個完整的函數(shù)，此函數(shù)就是我們要構(gòu)建的大數(shù)據(jù)分析模型。
我們建立一個成本函數(shù)，希望預測值與真實值的差趨近于0，也就是成本函數(shù)值趨近于0。
J（0， 1）=
其中：
X（I）表示向量X中的第i個元素；
Y（I）表示向量Y中的第i個元素；
表示已知的假設函數(shù)；
m為訓練集的數(shù)量；
Gradient Descent梯度下降方法機器學習步驟：
（1）先隨機選定一個初始點；
（2）確定梯度下降方向；
（3）通過實驗確定下降步伐，學習率Learning rate；
（4）通過不斷地遞歸，收斂到極小值；
通過梯度下降法使成本函數(shù)趨于0，在此條件下求得自變量的系數(shù)θ0和θ1，將此θ0和θ1帶入到函數(shù)中得到我們要的模型。
下面是介紹如何運用梯度下降法，經(jīng)過反復迭代求出θ0和θ1：
梯度下降是通過不停的迭代，最后沿梯度下降到最低點，收斂到一個我們滿意的數(shù)據(jù)，誤差趨近于0時迭代結(jié)束，此時的θ0和θ1正是我們要求的函數(shù)自變量的系數(shù)，有了θ0和θ1，這個假設的函數(shù)就建立起來了，這個函數(shù)就是我們要建的大數(shù)據(jù)分析模型。
梯度下降法分為批量梯度下降法和隨機梯度下降法，批量梯度下降法速度較慢，每次迭代都要所有訓練數(shù)據(jù)參與；隨機梯度下降精度差一些，容易在極值周圍震蕩；房價大數(shù)據(jù)分析模型采用的是實時數(shù)據(jù)梯度下降法（Real Time Online Gradient Descent），可以隨著房價的變化隨時修正模型的參數(shù)。
5 構(gòu)建房價大數(shù)據(jù)分析模型
通過數(shù)據(jù)可視化，我們可以看到房價數(shù)據(jù)趨于線性，所以我們采用線性回歸構(gòu)建房價大數(shù)據(jù)分析模型。采用監(jiān)督學習，先給定一個訓練集，根據(jù)這個訓練集學習出一個線性函數(shù)，然后檢驗這個函數(shù)訓練的好壞，即此函數(shù)是否足夠擬合訓練集數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化模型減少殘差，最大限度地接近真實值。
假設房價大數(shù)據(jù)分析模型：
y=aX1+bX2
通過梯度下降法，不斷遞歸，最后使假設值與實際值之差趨近于0，求得此時的模型變量系數(shù)a、b，構(gòu)建線性函數(shù)（房價大數(shù)據(jù)分析模型）。模型通過回歸診斷、交叉驗證不斷進行優(yōu)化，直到誤差達到要求。
以下是采用機器學習算法構(gòu)建的房價大數(shù)據(jù)分析模型，用R語言編寫房價大數(shù)據(jù)分析模型程序如下：
令：a=q1；b=q2；
將訓練數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)框的形式存儲。
pricedata
x1
x2
y
造梯度下降算法函數(shù)，初始點q1=0、q2=0；下降速率d=0.0001。
grd2
q1=0；
q2=0；
d=0.0001；
i=0；
m=9；
plot（y～x1+x2，data=pricedata，pch=16，col='red'）；
通過反復迭代得出估值函數(shù)系數(shù)q1、q2。
while （i
{
i=i+1；
q1=q1-d/m*（q1*x1+q2*x2-y）*x1；
q2=q2-d/m*（q1*x1+q2*x2-y）*x2；
}
return（q1）；
return（q2）；
}
grd2（）；
model2
summary（model2）；
通過summary（model2）匯總出模型變量系數(shù)。
關(guān)鍵詞：17909 號碼變換 呼叫源 號首集
中圖分類號：TN916 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）11（a）-0060-02
隨著本地網(wǎng)全網(wǎng)智能化、長途局、關(guān)口局撤并的實施，獨匯局承擔了長途、關(guān)口、匯接的功能，原來在長途局、關(guān)口局實現(xiàn)的數(shù)據(jù)需要在獨匯局上實現(xiàn)。
1 17909數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析
1.1 17909相關(guān)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀
17909有直撥業(yè)務和卡類業(yè)務，本網(wǎng)內(nèi)固話和小靈通用戶撥17909使用的是直撥業(yè)務，其他運營商用戶撥17909用的是卡類業(yè)務，17909直撥業(yè)務數(shù)據(jù)是在長途局變換后送IP網(wǎng)關(guān)，其他運營商用17909卡類業(yè)務是在關(guān)口局將17909變換為16975后送省智能網(wǎng)SSP，SSP再送IP網(wǎng)關(guān)。
1.2 本地網(wǎng)網(wǎng)絡現(xiàn)狀分析
全網(wǎng)智能化、長途局、關(guān)口局撤并后整個本地網(wǎng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)發(fā)生很大變化，由原來的三級網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)演變?yōu)楝F(xiàn)在的以兩個獨匯局為核心的二級網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，獨匯局是長途、關(guān)口及本地匯接合一局。
本地網(wǎng)內(nèi)所有端局間以及局內(nèi)話務均由獨匯局匯接，兩獨匯局至無線市話局、省智能網(wǎng)、本地智能網(wǎng)及其他特服設備間設置直達的中繼電路，所有話務全部經(jīng)獨匯局轉(zhuǎn)接。計費中心采集獨匯局的話單。
兩獨匯局對省內(nèi)各獨匯局采用A、B平面方式組網(wǎng)，兩獨匯局對長春TS1、TS2采用交叉連接的組網(wǎng)方式，對省內(nèi)其他地市獨匯局設置直達電路。至長春集團軟交換A、B平面TG設備交叉開通直達中繼電路，以實現(xiàn)長途匯接的雙路由保護。和其他運營商關(guān)口局均設有直達電路。本地網(wǎng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)見圖1。
2 17909數(shù)據(jù)分析過程和解決思路
2.1 17909直撥業(yè)務的數(shù)據(jù)分析及實現(xiàn)思路
獨匯局為華為交換機（128模8k版本），我們考慮在長途字冠細擴的基礎上，在用戶撥打17909時，利用華為交換機的號碼變換功能，將179090X前的17909刪除，不影響產(chǎn)生17909的話單，然后再按變換后的號碼進行重新分析。
針對被叫號碼變換，獨匯局可以利用呼叫源通過號碼準備、號首處理、中繼承載、主叫分析、特殊號碼變換進行變換，但用號碼準備變換、號首處理、主叫分析變換后話單中的被叫號碼為變換以后的被叫號碼，不適合用在這里;用中繼承載做的話，產(chǎn)生的話單被叫號碼雖說為變換以前的被叫號碼，但用中繼承載進行的號碼變換是針對中繼上的出局呼叫進行的，還需要細擴17909字冠，增加了很大的工作量，后期維護工作也很麻煩。對于特殊號碼變換，可以使用軟件參數(shù)，呼叫內(nèi)部參數(shù)5BIT6，控制話單中的被叫號碼為變換前還是變換后的號碼。將該軟件參數(shù)改為0，則話單中的被叫號碼便為變換前的被叫號碼。
我們這里用的是特殊號碼變換功能，將被叫號碼179090X前的17909刪除后，0X字冠還可以按現(xiàn)有的長途字冠路由進行選路，不必要把17909字冠細分。在獨匯局做179090、1790900、17909013、17909015、17909018字冠，利用特殊號碼變換將179090X前的17909吃掉，經(jīng)過測試驗證，話單是號碼變換前的號碼，例如：用戶撥打179090431114，號碼變換后，被叫號碼變?yōu)?431114，然后再在字冠表中查找0431114的路由選路出局，話單中被叫號碼是179090431114。只是用特殊號碼變換后，話務統(tǒng)計不能直接統(tǒng)計到179090X的目的地中，用組合對象條件話務測量來統(tǒng)計。
2.2 17909直撥業(yè)務具體制作方法
（1）增加17909X字冠，在這里路由指向沒有實際意義，因為增加字冠時的是否進行特殊號碼變換標志是“是”，先分析特殊號碼變換表。
ADD CNACLD：PFX=K'179090， ISSPCHG=SPCHG，CSA=NTT，_SR_39=7，RSC=141，MINL=5， MAXL=22，CHSC=0，DEST=909， DL=6;
（2）增加被叫號碼變換，刪除被叫號碼的前5位。
ADD SPDNC：PFX=K'179090，DCT=DEL，DCL=5;
2.3 17909卡類業(yè)務的數(shù)據(jù)分析及實現(xiàn)思路
其他運營商撥17909由于不能對主叫號碼進行直接計費，只能用卡類業(yè)務，17909卡類業(yè)務是經(jīng)省智能網(wǎng)平臺送IP網(wǎng)關(guān)來實現(xiàn)的，需要在獨匯局把該類呼叫通過相應的號碼變換后送到省智能網(wǎng)SSP（老SSP），核實主叫用戶的17909卡的相關(guān)信息：主叫用戶所撥的卡號和密碼是否有效、余額是否充足、是否綁定或者簽約用戶。
其他運營商用戶撥17909卡業(yè)務呼叫流程如圖2所示。
17909直撥業(yè)務已經(jīng)用特殊號碼變換實現(xiàn)了，由于華為128模的主叫分析流程在特殊號碼變換分析之后進行分析，如果用主叫號碼分析來做17909變成16975的號碼變換，那其他運營商撥打17909時，先觸發(fā)特殊號碼變換，被叫號碼前的17909就直接被刪除了，主叫分析數(shù)據(jù)不起作用。為了能讓其他運營商撥打17909的呼叫經(jīng)過變換后上智能網(wǎng)，我們針對其他運營商的呼叫源增加新號首集2，在號首集2中增加0-9大字冠，同時增加17909詳細字冠，針對0-9字冠做號首處理，將其變換到號首集0（0號首集已經(jīng)存在具體細擴的字冠），針對17909做號首處理，將17909變換為16975同時變換到號首集0，在0號首集中增加16975字冠，路由指向省智能網(wǎng)。
2.4 卡類業(yè)務的具體制作方法
（1）在2號首集增加0-9大字冠、17909、1790913、1790915、1790918，業(yè)務權(quán)限給本局即可，因為要做號首處理，路由指向在這里沒有實際意義。
ADD CNACLD：P=2，PFX=K'0～9， MINL=3，MAXL=20，CHSC=0;
ADD CNACLD：P=2，PFX=K'17909，MINL=3，MAXL=25， CHSC=0;
ADD CNACLD：
P=2，PFX=K'1790913，
MINL=3，MAXL=25，CHSC=0;
（2）對號首集2中的0-9大字冠作號首處理變換成新號首集0，其他運營商的呼叫源都需要做。
ADD PFXPRO：P=2， PFX=K'0～9，CSC=32， DDC=TRUE， NPS=0， RAF=TRUE;
（3）增加被叫號碼變換索引，被叫號碼前5位改成16975，由于手機用戶用IP卡撥異地手機是179091X，和固定電話不一樣，把被叫號碼179091X改成1697501X。
ADD DNC：DCX=145，DCT=MOD，DCL=5， ND=K'16975;
ADD DNC：DCX=39，DCT=MOD，DCL=7， ND=K'16975013;
（4）對17909作號首處理，將17909變換為16975并變換到號首集0，其他運營商的呼叫源都需要做。
ADD PFXPRO：P=2，PFX=K'17909， CSC=32， DDC=TRUE，DDCX=145，NPS=0， RAF=TRUE;
ADD PFXPRO：P=2，PFX=K'1790913， CSC=32，DDC=TRUE，DDCX=39，NPS=0， RAF=TRUE;
（5）修改現(xiàn)網(wǎng)互聯(lián)互通呼叫源的號首集為2，其他運營商的呼叫源都需要做。
MOD CALLSRC：CSC=32，P=2;
（6）在0號首集中增加16975字冠，路由指向省智能網(wǎng)。
ADD CNACLD：PFX=K'16975，CSA=NTT，_SR_39=7，RSC=5，MINL=8，MAXL=24， CHSC=0， DEST=145;
經(jīng)過測試驗證，卡類業(yè)務的計費話單中主被叫號碼沒有變換，號首集有變換，號首集為2，但不影響計費分揀。
2.5 話務統(tǒng)計
在獨匯局用號碼變換設置17909的數(shù)據(jù)，對17909的話務統(tǒng)計不能被直接統(tǒng)計到該字冠的目的地中，可以用組合對象條件話務測量或者組合話務測量來統(tǒng)計，通過限定入端、出端和目的碼或者目的地來完成具體的話務統(tǒng)計。
CRE TRFCLR：tsk=80，mu=MICDT， cycl=DAY，prd=H1，st1=0&00，et1=0&00，TLINLET=all，TLOUTLET=all，TLSVN=all， CD=K'179090，TLCID=all， si=100，ota=PP，oda=STATS&NMP，CONFIRM=Y;
3 結(jié)語
目前使用的這種方法，在獨匯局改動數(shù)據(jù)最少，數(shù)據(jù)也簡單，后期維護起來容易，以上方法的實施，使17909的直撥業(yè)務和卡類業(yè)務的數(shù)據(jù)順利割接到獨匯局，也使長途局、關(guān)口局撤并工作順利完成。經(jīng)過撥測驗證，本網(wǎng)內(nèi)固定電話和小靈通用戶直撥17909X，話單和話務統(tǒng)計正常，其他運營商用戶必須事先注冊、綁定或者輸入卡號和密碼才能撥打17909，話單和卡計費情況正常。
參考文獻
[1] 鄒潔.關(guān)于華為C&C08交換機中數(shù)據(jù)設置問題的探究[J].價值工程，2010（13）：185.
· 為什么要做數(shù)據(jù)分析？
· 數(shù)據(jù)分析的目的是什么？
· 數(shù)據(jù)分析的一般過程是怎樣的？
· 有哪些數(shù)據(jù)分析方法？
· 在服務性行業(yè)里，數(shù)據(jù)分析方法有哪些需要特別注意的地方？
· 在國內(nèi)最容易犯哪些數(shù)據(jù)分析的錯誤？
因筆者能力和精力有限，文章中存在錯誤或沒有詳盡之處，還望各位讀者見諒并懇請及時指正，大家相互學習。
(一)數(shù)據(jù)分析的核心作用
根據(jù)國際標準的定義，“數(shù)據(jù)分析是有組織、有目的地收集并分析數(shù)據(jù)，通過將數(shù)據(jù)信息化、可視化，使之成為信息的過程，其目的在于把隱藏在看似雜亂無章的數(shù)據(jù)背后的信息集中和提煉出來，從而總結(jié)研究對象的內(nèi)在規(guī)律?！痹趯嶋H工作中，數(shù)據(jù)分析能夠幫助管理者進行判斷和決策，以便采取適當策略與行動。
這里需引起關(guān)注的是任何沒有目的或結(jié)果的分析報告都是“忽悠”，都僅僅是沒有靈魂的軀殼！我們經(jīng)?？吹絿鴥?nèi)的同事們忙于各種所謂的“數(shù)據(jù)分析報告”，堆砌了大量的圖表和文字，顯得“專業(yè)”、“美觀”，但認真研讀后卻發(fā)現(xiàn)缺乏最關(guān)鍵的“分析”過程，更別說什么分析結(jié)果了。顯然大家只是把對事實的原始描述當成了數(shù)據(jù)分析，而實際上描述原始事實只是數(shù)據(jù)分析過程的一項內(nèi)容而非全部。數(shù)據(jù)分析不能僅有報表沒有分析，因為“有報表不等于有分析，有分析不代表有效執(zhí)行”，報表只是數(shù)據(jù)的展現(xiàn)形式；數(shù)據(jù)分析也不能僅有分析沒有結(jié)論，沒有結(jié)論的分析無疑“差了一口氣”，對實際業(yè)務工作無法產(chǎn)生價值，唯有通過分析得出結(jié)論并提出解決方案才能體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析協(xié)助管理者輔助決策的核心作用。因此數(shù)據(jù)分析來源于業(yè)務，也必須反饋到業(yè)務中去，沒有前者就不存在數(shù)據(jù)分析的基礎，沒有后者也就沒有數(shù)據(jù)分析的價值了。
(二)數(shù)據(jù)分析的分類
最常見也是最標準的數(shù)據(jù)分析可分為三大類：描述性數(shù)據(jù)分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗證性數(shù)據(jù)分析。
所謂描述性分析是對一組數(shù)據(jù)的各種特征進行分析，以便于描述測量樣本的各種特征及其所代表的總體特征。這種分析要對調(diào)查總體所有變量的有關(guān)數(shù)據(jù)做統(tǒng)計性描述，主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形，比如上個月的平均通話時長是多少，員工離職率是多少等等。
探索性數(shù)據(jù)分析是指對已有數(shù)據(jù)（特別是調(diào)查或觀察得來的原始數(shù)據(jù)）在盡量少的先驗假定下進行探索，通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法，側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，比如呼叫中心的一次解決率和哪些因素相關(guān)？他們背后的驅(qū)動因素又有哪些？哪些因素是“因”、哪些又是“果”等等。
而驗證性分析是依據(jù)一定的理論對潛在變量與觀察變量間關(guān)系做出合理的假設，并對這種假設進行統(tǒng)計檢驗的現(xiàn)代統(tǒng)計方法，側(cè)重于驗證已有假設的真?zhèn)涡?。驗證性分析是在對研究問題有所了解的基礎上進行的，這種了解可建立在理論研究、實驗研究或兩者結(jié)合的基礎上，比如從調(diào)研的結(jié)果來看本月的客戶滿意度比上個月高出2%，是否真是如此；男性客戶的滿意度是否高于女性客戶等等。
(三)數(shù)據(jù)分析的一般過程
通常來講完整的數(shù)據(jù)分析過程可分為以下幾步：明確數(shù)據(jù)分析的目的、采集并處理數(shù)據(jù)、分析及展現(xiàn)數(shù)據(jù)、撰寫分析報告。
現(xiàn)實情況中人們往往在做數(shù)據(jù)分析時陷入一大堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中而忘記了分析數(shù)據(jù)的目的，數(shù)據(jù)分析第一步就是要明確數(shù)據(jù)分析的目的，然后根據(jù)目的選擇需要分析的數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)出物，做到有的放矢、一擊即中！
其次，在做數(shù)據(jù)分析時要根據(jù)特定需求采集數(shù)據(jù)，有目的地采集數(shù)據(jù)是確保數(shù)據(jù)分析過程有效的基礎，采集后的數(shù)據(jù)（包括數(shù)值的和非數(shù)值的）要對其進行整理、分析、計算、編輯等一系列的加工和處理，即數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理的目的是從大量的、可能是難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導出對于某些特定人群來說是有價值、有意義的數(shù)據(jù)。
接著是對處理完畢的數(shù)據(jù)進行分析和展現(xiàn)，分析數(shù)據(jù)是將收集的數(shù)據(jù)通過加工、整理和分析、使其轉(zhuǎn)化為信息，數(shù)據(jù)展現(xiàn)的方式有兩類：列表方式、圖形方式。
最后，整個數(shù)據(jù)分析過程要以“分析報告”的形式呈現(xiàn)出來，分析報告應充分展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的起因、過程、結(jié)果及相關(guān)建議，需要有分析框架、明確的結(jié)論以及解決方案。數(shù)據(jù)分析報告一定要有明確的結(jié)論，沒有明確結(jié)論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為整個數(shù)據(jù)分析過程就是為尋找或者求證一個結(jié)論才進行的。最后，分析報告要有建議或解決方案，以供管理者在決策時作參考。
(四)客戶中心常用的數(shù)據(jù)分析工具及簡介1 Excel
Excel是微軟辦公套裝軟件的一個重要組成部分，它可以進行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作，廣泛地應用于管理、統(tǒng)計財經(jīng)、金融等眾多領(lǐng)域。Excel提供了強大的數(shù)據(jù)分析處理功能，利用它們可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的排序、分類匯總、篩選及數(shù)據(jù)透視等操作。
2 SPC
SPC（Statistical Process Control）即統(tǒng)計過程控制，是一種借助數(shù)理統(tǒng)計方法的過程控制工具。實施SPC的過程一般分為兩大步驟：首先用SPC工具對過程進行分析，如繪制分析用控制圖等；根據(jù)分析結(jié)果采取必要措施：可能需要消除過程中的系統(tǒng)性因素，也可能需要管理層的介入來減小過程的隨機波動以滿足過程能力的需求。第二步則是用控制圖對過程進行監(jiān)控。
3 SAS
SAS是用于決策支持的大型集成信息系統(tǒng)，但該軟件系統(tǒng)最早的功能限于統(tǒng)計分析，時至今日，統(tǒng)計分析功能仍是它的重要組成部分和核心功能。在數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析領(lǐng)域，SAS系統(tǒng)被譽為國際上的標準軟件系統(tǒng)，SAS提供多個統(tǒng)計過程，用戶可以通過對數(shù)據(jù)集的一連串加工實現(xiàn)更為復雜的統(tǒng)計分析，此外 SAS還提供了各類概率分析函數(shù)、分位數(shù)函數(shù)、樣本統(tǒng)計函數(shù)和隨機數(shù)生成函數(shù)，使用戶能方便地實現(xiàn)特殊統(tǒng)計要求。
4 JMP
JMP是SAS（全球最大的統(tǒng)計學軟件公司）推出的一種交互式可視化統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)軟件系列，包括JMP，JMP Pro，JMP Clinical，JMP Genomics，SAS Simulation Studio for JMP等強大的產(chǎn)品線，主要用于實現(xiàn)統(tǒng)計分析。其算法源于SAS，特別強調(diào)以統(tǒng)計方法的實際應用為導向，交互性、可視化能力強，使用方便。JMP的應用非常廣泛，業(yè)務領(lǐng)域包括探索性數(shù)據(jù)分析、六西格瑪及持續(xù)改善（可視化六西格瑪、質(zhì)量管理、流程優(yōu)化）、試驗設計、統(tǒng)計分析與建模、交互式數(shù)據(jù)挖掘、分析程序開發(fā)等。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions）“統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案”軟件，是世界上最早的統(tǒng)計分析軟件，基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統(tǒng)計分析過程包括描述性統(tǒng)計、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統(tǒng)計過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸、Probit回歸、加權(quán)估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統(tǒng)計過程，而且每個過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數(shù)，SPSS也有專門的繪圖系統(tǒng)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)繪制各種圖形。
6 Minitab
Minitab軟件是為質(zhì)量改善、教育和研究應用領(lǐng)域提供統(tǒng)計軟件和服務的先導，是全球領(lǐng)先的質(zhì)量管理和六西格瑪實施軟件工具，具有無可比擬的強大功能和簡易的可視化操作，對一般的數(shù)據(jù)分析和圖形處理都可以應付自如。
［關(guān)鍵詞］新媒體營銷;企業(yè)轉(zhuǎn)型升級;市場營銷模式
1引言
新媒體營銷是隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展而衍生的重要產(chǎn)物，它是以移動平臺為載體，以信息技術(shù)為橋梁而實現(xiàn)的企業(yè)網(wǎng)絡市場競爭的過程。這種模式的出現(xiàn)意味著企業(yè)與現(xiàn)代科學技術(shù)的接軌，是企業(yè)智能化數(shù)據(jù)化發(fā)展的鮮明體現(xiàn)。企業(yè)在新媒體平臺和技術(shù)的指導下，能夠依靠各類先進技術(shù)，轉(zhuǎn)變自身的發(fā)展方式。其中最為突出的應用便在于企業(yè)對數(shù)據(jù)分析的引進。
2分析數(shù)據(jù)，確立市場受眾群體
企業(yè)要想在眾多新媒體平臺營銷中脫穎而出，就必須掌握符合自身市場定位的消費群體，要讓自身生產(chǎn)的產(chǎn)品能夠有廣泛的接受度，要取得屬于自身獨有的市場信任感和公信力。這也就意味著企業(yè)要主動出擊，積極地吸引消費者群體的關(guān)注和重視。如果一個企業(yè)發(fā)展自身新媒體營銷的方法，僅僅是通過水軍或者是買來的粉絲，或者是通過轉(zhuǎn)發(fā)抽獎等，那么這個企業(yè)只會在短時間內(nèi)取得一定的爆發(fā)式關(guān)注，無法取得長遠的市場利益，也沒有辦法真正的給消費者留下深刻的印象，自然也不能根據(jù)消費者的喜好和興趣制訂出針對性的市場營銷方案。這就需要企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析的方法來明確自身的受眾群體。［1］首先，企業(yè)要用數(shù)據(jù)分析的方法，對自身已有的市場發(fā)展基礎進行系統(tǒng)的分析和總結(jié)，整理出自身的市場定位和發(fā)展特點，包括品牌形象、競爭優(yōu)勢、產(chǎn)品性質(zhì)等。在此基礎上，大致地規(guī)劃消費者的群體范圍，制訂相應的宣傳方案和宣傳規(guī)劃，同時也要注意把握時間的限制，要盡可能地尋求時間和效益之間的平衡。在這一過程中，企業(yè)要按照消費者的點擊喜好和頻率，來制定有針對性的宣傳模式，這樣可以更為有效地吸引消費者的關(guān)注。其次，企業(yè)要重視用戶之間的傳播和轉(zhuǎn)發(fā)，企業(yè)要在吸引一批粉絲的基礎上適當?shù)剡M行轉(zhuǎn)發(fā)和抽獎活動，擴大自身的市場影響力。最后，企業(yè)也要在這一過程中精確自身的市場定位，要動態(tài)地觀察宣傳的成果和績效，要尋找大眾的認同感。這便要求企業(yè)要借助數(shù)據(jù)分析和檢索的平臺，搜索與自身宣傳相關(guān)的信息確立關(guān)鍵詞和重點語句，并分析大眾對于自身的評價和看法，更好地改進營銷中存在的缺陷和不足。同時要在此基礎上，讓自身的宣傳內(nèi)容更加量化和準確，更好地提升在用戶之間的口碑。
3分析數(shù)據(jù)，確立市場營銷載體
根據(jù)上文所述，企業(yè)在新媒體營銷中所進行的宣傳是離不開固定的平臺和載體的，移動平臺是企業(yè)信息和展現(xiàn)自身形象的基礎與保障。因此，企業(yè)要十分重視自身新媒體營銷工具的選擇，要運用數(shù)據(jù)分析的方法精準地統(tǒng)籌和管理市場營銷的信息，推動網(wǎng)絡營銷能夠適應自身發(fā)展的特點和規(guī)律。同時，數(shù)據(jù)分析方法還可以把企業(yè)自身經(jīng)營的特點與不同的新媒體平臺進行融合，對比其結(jié)合后的實際效益和成果，同時也可以與事先的市場規(guī)劃設計相比較，在此基礎上選擇最為合適的企業(yè)新媒體營銷載體。［2］之所以運用數(shù)據(jù)分析的方法來選擇企業(yè)新媒體營銷載體，是因為現(xiàn)階段網(wǎng)絡企業(yè)的發(fā)展形式多種多樣，不同的企業(yè)也有自身不同的市場定位和產(chǎn)品特點，彼此之間相互獨立，但是也緊密聯(lián)系。這也就意味著，各類企業(yè)在共同運用新媒體網(wǎng)絡平臺這一方法進行市場營銷的同時，也要根據(jù)自身的發(fā)展特點來選擇適合自己的宣傳載體和工具，只有這樣才可以促進宣傳內(nèi)容的有效傳播。當下企業(yè)利用新媒體進行宣傳的主要形式包括紀錄片、文字和圖像等，也可以是多種表現(xiàn)形式的結(jié)合。盡管在宣傳方式上具有多樣性，但是否能真正的起到吸引用戶的作用還需要依靠用戶的主觀能動性。這就要求企業(yè)在選擇好自身營銷載體的基礎上，利用后臺運行接收數(shù)據(jù)信息的方法，分析用戶點擊頻率最多的板塊和內(nèi)容，總結(jié)出現(xiàn)階段自身市場發(fā)展應當跟隨的主流趨勢，以及分析當下營銷平臺運行的成果。例如當下的微博小程序，就是企業(yè)依靠文字推送或者視頻的方式，與用戶建立線上的交流和溝通，在此基礎上根據(jù)用戶的點擊頻率來制訂出更有針對性的市場營銷方案。
4分析數(shù)據(jù)，確立信息展示模式
現(xiàn)階段，有許多企業(yè)建立了自身運營的自媒體平臺，有相當一部分是需要用戶下載相應的軟件，并注冊賬號才可以獲得相關(guān)的信息。用戶在注冊之后，便可以通過在移動端登錄的方法來完成后續(xù)操作。［3］但也正是因為這種登錄方法的存在，用戶會獲得比其他平臺更多的市場信息。這就在一定程度上激發(fā)了用戶的厭煩心理，有相當一部分用戶會由于時間的限制，直接略過企業(yè)所的信息。同時，也有一部分企業(yè)將自身的信息運用網(wǎng)頁鏈接或者是二維碼的方式展現(xiàn)出來，用戶必須要在登錄網(wǎng)站的基礎上再一次點開網(wǎng)頁鏈接，這就會讓用戶覺得瀏覽信息是一件非常煩瑣的事情。因此，企業(yè)要重視自身信息展現(xiàn)形式的轉(zhuǎn)變，企業(yè)要盡可能地選擇簡潔明了的形式突出自身信息的重點，要讓用戶可以看到自身營銷的優(yōu)勢和特點。企業(yè)可以用數(shù)據(jù)分析的方法，統(tǒng)計出用戶容易接受的信息展現(xiàn)形式，并按照類別進行劃分。當下，用戶容易接納的是企業(yè)圖文并茂的信息展現(xiàn)形式，可以是圖片和文字鏈接的結(jié)合，也可以是視頻和文字鏈接的結(jié)合，或者是將鏈接安置在圖片上。企業(yè)就可以根據(jù)用戶的喜好，將自身內(nèi)容展現(xiàn)的形式進行改革和優(yōu)化，例如企業(yè)可以將市場經(jīng)營的方向和產(chǎn)品的性能，利用形象化的圖片展示出來。讓用戶可以一眼就看到自身的品牌特色，提高自身的吸引力。在這一過程中企業(yè)要意識到信息真實準確表達的重要性，企業(yè)可以在原有的基礎上進行適當?shù)劁秩竞蜐櫳?，但是不能虛假信息，不能夸大其詞，不能讓用戶接受錯誤且夸張的市場營銷數(shù)據(jù)。
5分析數(shù)據(jù)，確定市場發(fā)展價值
企業(yè)運用數(shù)據(jù)分析的重點不僅是要打造更為針對性的市場營銷方案，更是要在數(shù)據(jù)信息的分析過程中審視自身的市場經(jīng)營價值，分析自身的發(fā)展建設前景，評估現(xiàn)階段自身方案的質(zhì)量和效益，并以此來為未來的長遠發(fā)展打下堅定的基礎。因此企業(yè)要用數(shù)據(jù)分析的方法，對自身新媒體運營平臺進行階段性和周期性的監(jiān)督，分析現(xiàn)階段自身在市場競爭中的地位。［4］監(jiān)督的內(nèi)容主要包括平臺粉絲的瀏覽量和點擊率、粉絲的轉(zhuǎn)發(fā)量、粉絲總量的增減、除粉絲之外的市場其他用戶點擊率，以及現(xiàn)階段市場營銷的經(jīng)濟利潤和收益等。這樣就可以在很大程度上幫助企業(yè)確定自身營銷平臺選擇的正確性，分析自身市場發(fā)展定位的準確性。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析應用率；分析應用點；四個層次；數(shù)據(jù)中心；儀表盤
中圖分類號：N37 文獻標識碼：B 文章編號：1009-9166（2009）02（c）-0063-02
現(xiàn)代企業(yè)的決策往往是在整合大量信息資料的基礎上制定出來的，對數(shù)據(jù)的理解和應用將是企業(yè)決策的基石。與傳統(tǒng)的操作型應用相比，數(shù)據(jù)利用的應用建設難度更大，它是隨著管理水平而發(fā)展，同時又取決于業(yè)務人員的主觀意識，這就決定了以數(shù)據(jù)利用為核心的應用建設不可能一蹴而就，而是一個長期迭展的建設過程。從2003年起工廠開始全面推進數(shù)據(jù)分析應用工作，經(jīng)歷過曲折，同時也有收獲。經(jīng)過多年的努力，工廠的數(shù)據(jù)分析應用工作開始進入良性發(fā)展階段，筆者認為有必要對工廠目前數(shù)據(jù)分析應用工作作一總結(jié)和思考。
一、工廠數(shù)據(jù)分析應用工作開展現(xiàn)狀
工廠數(shù)據(jù)分析應用工作推進至今已有四五年的時間，從最初全面調(diào)研工廠數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)分析應用狀況，將數(shù)據(jù)分析應用率指標作為方針目標定量指標來考核，到后來將數(shù)據(jù)分析應用工作的推進重心從量向質(zhì)轉(zhuǎn)移，采用以項目為載體進行管理，著重體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析應用的實效性，再到目前以分析應用的需求為導向，以分析應用點為載體，分層次進行策劃。經(jīng)過上述三個階段，工廠數(shù)據(jù)分析應用工作推進機制得到了逐步的完善，形成了廣度深度協(xié)同發(fā)展的信息資源利用管理框架。截止到目前，工廠數(shù)據(jù)分析應用率達到96%，四個層次的分析應用點共計100多個，數(shù)據(jù)分析應用工作在生產(chǎn)、質(zhì)量、成本、物耗、能源等條線得到廣泛開展，有效推動了工廠管理數(shù)字化和精細化。2007年，工廠開始探索細化四個應用層次的推進脈絡，進一步豐富工廠信息資源利用框架，形成層次清晰、脈絡鮮明、職責分明的信息資源利用立體化的推進思路。
1、第一層次現(xiàn)場監(jiān)控層。第一層次現(xiàn)場監(jiān)控層，應用主體是一線工人和三班管理干部，應用對象是生產(chǎn)過程實時數(shù)據(jù)，應用目標是通過加強生產(chǎn)過程控制，輔助一線及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的異常情況，提高生產(chǎn)穩(wěn)定性。例如制絲車間摻配工段的生產(chǎn)報警，通過對生產(chǎn)過程中葉絲配比、膨絲配比、梗絲配比、薄片配比、加香配比等信息進行判異操作，對異常情況通過語音報警方式提醒擋車工進行異常處理；例如卷包車間通過在機臺電腦上對各生產(chǎn)機組的工藝、設備參數(shù)、實時產(chǎn)量、質(zhì)量、損耗數(shù)據(jù)的監(jiān)控，提高對產(chǎn)品質(zhì)量的過程控制能力。第一層次應用以上位機和機臺電腦上固化的監(jiān)控模型為主，制絲車間每個工序、卷包車間每種機型的應用點都有所不同，為此我們建立了制絲車間以工序為脈絡，卷包車間以機種為脈絡的應用點列表，圍繞脈絡對第一層次應用點進行梳理，形成第一層次應用的規(guī)范化模板。制絲車間第一層次應用點模板包括工序名稱、應用點名稱、應用模型描述、應用對象、應用平臺、異常處置路徑等基本要素。卷包車間應用點模板橫向根據(jù)機種分，縱向按上班及交接班、上班生產(chǎn)過程中、下班及交接班三個時間段分，通過調(diào)研分別列出擋車工針對每個機種在三個時間段分別要查看的數(shù)據(jù)和進行的操作。隨著模板的擴充和完善，一線職工的知識、經(jīng)驗不斷充實其中，第一層次應用點模板將成為一線工人和三班管理干部日常應用監(jiān)控的標準，同時可以規(guī)避人員退休或調(diào)動帶來的經(jīng)驗、知識流失的風險。2、第二層次日常管理分析層。第二層次日常管理分析層，應用主體是一般管理干部，應用對象是產(chǎn)質(zhì)損、設備、動能等指標，應用目標是通過加強對各類考核指標的監(jiān)控和分析，提高工廠整體的關(guān)鍵績效指標水平。例如制絲車間的劣質(zhì)成本數(shù)據(jù)匯總和分析，通過對車間內(nèi)各類廢物料、劣質(zhì)成本的數(shù)據(jù)進行匯總、對比和分析，尋找其中規(guī)律及薄弱環(huán)節(jié)，并尋根溯源，采取措施，降低劣質(zhì)成本。例如卷包車間的產(chǎn)量分析，通過對產(chǎn)量數(shù)據(jù)、工作日安排、計劃產(chǎn)量進行統(tǒng)計和匯總，結(jié)合車間定額計劃、作業(yè)計劃和實際產(chǎn)量進行分析，尋找實際生產(chǎn)情況與計劃間的差異，并分析原因。第二層次應用以管理人員個性化的分析為主，呈現(xiàn)出分析方法多樣化、應用工具多樣化的特點。但是萬變不離其中的是每個管理崗位的管理目標以及圍繞管理目標開展的分析應用是相對固定的，至少在短期內(nèi)不會有太大的變化。為此我們建立了一份以重點崗位為脈絡的應用點列表，圍繞脈絡對第二層次應用點進行梳理，形成第二層次應用的規(guī)范化模板。模板包括崗位名稱、管理目標、應用點名稱、應用描述、涉及主要考核指標、應用平臺、應用頻次、分析去向等基本要素。通過構(gòu)建第二層次應用點模板，明確了每個管理崗位應用信息資源支撐管理目標的內(nèi)容和職責。隨著新的管理目標的不斷提出以及應用的逐步深入，模板每年都會有更新和擴充。3、第三層次針對性分析應用層。第三層次針對性分析應用層，應用主體是項目實施者，應用對象是各類項目的實施過程，例如QC項目、六西格瑪項目、質(zhì)量改進項目，或針對生產(chǎn)中的特定事件進行的分析和研究。應用目標是通過應用數(shù)據(jù)資源和統(tǒng)計方法開展現(xiàn)狀調(diào)查、因果分析、效果驗證等工作，提高各類項目實施的嚴密性和科學性。第三層次的應用工具在使用初級統(tǒng)計方法的基礎上會大量應用包括方差分析、回歸分析、正交試驗、假設檢驗、流程圖等在內(nèi)的中級統(tǒng)計方法。以QC活動為例，我們可以看出其實施過程無一不與數(shù)據(jù)應用之間有密切的聯(lián)系[1]。近年來，在質(zhì)量改進項目和QC項目的評審工作中已逐步將“應用數(shù)據(jù)說話、運用用正確合理的統(tǒng)計方法，提高解決問題的科學性”作為項目質(zhì)量考核標準之一。而六西格瑪項目實施的核心思想更是強調(diào)“以數(shù)據(jù)和事實驅(qū)動管理”，其五個階段[2]D（定義）、M（測量）、A（分析）、I（改善）、C（控制），每個階段都要求結(jié)合如FMEA（失效模式后果分析），SPC（統(tǒng)計流程控制），MSA（測量系統(tǒng)分析），ANOVE（方差分析），DOE（實驗設計）等統(tǒng)計方法和統(tǒng)計工具的應用。4、第四層次主題性應用層。第四層次主題性應用層，應用主體是中層管理者，應用對象是專業(yè)性或綜合性的分析主題，應用目標是通過專業(yè)科室設計的專題性分析模型或綜合性分析模型，為中層管理層提供決策依據(jù)。工廠在實施了業(yè)務流程“自動化”之后，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)和報表。如何將工廠的業(yè)務信息及時、精煉、明確地陳述給中層管理層，以此來正確地判斷工廠的生產(chǎn)經(jīng)營狀況，是擺在我們眼前的一個突出問題。大家都有開車的經(jīng)驗，司機在駕駛車輛的時候，他所掌握的車況基本上是來自汽車的儀表盤，在車輛行使的過程中，儀表盤指針的變化，告知汽車的車速、油料、水溫等的狀況，駕駛員只要有效地控制這些指標在安全范圍之內(nèi)，車子就能正常地運行。我們不妨將儀表盤的理念移植于工廠，建立工廠關(guān)鍵指標及運行管理儀表盤，將工廠的關(guān)鍵信息直觀地列在上面，及時提醒各級管理人員工廠生產(chǎn)運營是否正常。
⑴關(guān)鍵績效指標監(jiān)控系統(tǒng)。對分布在各處的當前及歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一展示，以工廠關(guān)鍵績效指標為中心，支持統(tǒng)計分析和挖掘，可為中層管理者提供工廠關(guān)鍵績效指標一門式的查詢服務，使各業(yè)務部門尋找、闡釋問題產(chǎn)生的原因，以有效監(jiān)控各類關(guān)鍵績效指標，及時采取改進措施，提高生產(chǎn)經(jīng)營目標完成質(zhì)量。⑵系統(tǒng)運行狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)采集、手工錄入等各種渠道收集各類系統(tǒng)的運行狀態(tài)，及時掌握故障情況，采取措施加以閉環(huán)，將因系統(tǒng)故障造成對用戶的影響減至最小，確保各類系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和有效應用。通過建立系統(tǒng)運行狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，中層管理人員上班一打開電腦進入系統(tǒng)，就能了解到當天及上一天各類系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)情況，發(fā)生了什么異常，哪些故障已經(jīng)得到解決，哪些故障還未解決。⑶第四層次主題性分析應用。在展示關(guān)鍵績效指標和系統(tǒng)運行狀態(tài)的基礎上，由各專業(yè)科室思考專業(yè)條線上的分析主題，采用先進科學的理念和方法對數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。近兩年來，工廠充分發(fā)揮專業(yè)科室的優(yōu)勢和力量，相繼設計和開發(fā)了工藝質(zhì)量條線的六西格瑪測評系統(tǒng)，設備條線的設備效能分析系統(tǒng)，還有質(zhì)量成本核算與分析系統(tǒng)。通過這些分析主題的支持，工廠管理人員可以更方便快捷地了解質(zhì)量、設備、成本等條線上的關(guān)鍵信息，及時采取相應措施，從而提升管理效率。
二、數(shù)據(jù)分析應用工作存在的不足及思考
工廠數(shù)據(jù)分析應用工作的推進方法從最初的采用數(shù)據(jù)分析應用率單個指標進行推進發(fā)展到目前按上文所述的四個層次進行推進，每個層次的推進脈絡已經(jīng)逐步清晰和明朗，但事物發(fā)展到一定的階段總會達到一個瓶頸口，目前工廠數(shù)據(jù)分析應用工作存在的問題及措施思考如下：
1、從推進手段上要突破信息條線，充分發(fā)揮專業(yè)條線的力量。信息條線作為推進工廠數(shù)據(jù)分析應用的主管條線，其作用往往局限在技術(shù)層面上的支撐。雖然信息條線每年都會規(guī)劃形成工廠數(shù)據(jù)分析應用整體的工作思路和具體的實施計劃，但是無論從工廠層面還是從車間層面來講，單純依靠信息條線從側(cè)面加以引導和推進，使得數(shù)據(jù)分析應用工作始終在業(yè)務條線的邊緣徘徊，與產(chǎn)量、質(zhì)量、設備、消耗、成本、動能等各個條線本身工作的結(jié)合度有一定的距離。所以工廠要進一步推進數(shù)據(jù)分析應用工作，調(diào)動起業(yè)務人員的積極性和主動性，突破現(xiàn)有的瓶頸，應該考慮如何調(diào)動起專業(yè)條線的力量。一是可以在年初策劃應用點的時候要加強專業(yè)條線對車間業(yè)務自上而下的指導，引導管理人員加強對缺少數(shù)據(jù)分析支撐的工序、崗位/管理目標的思考；二是建立平臺加強各車間同性質(zhì)崗位之間的溝通與交流，均衡各個車間的數(shù)據(jù)分析應用水平和能力；三是對車間提交的分析報告給出專業(yè)性的指導意見。2、要加強對數(shù)據(jù)中心的應用。數(shù)據(jù)中心的建立可以使業(yè)務系統(tǒng)從報表制作、數(shù)據(jù)導出等功能中解放出來，專注于事務處理，將數(shù)據(jù)應用方面的功能完全交給數(shù)據(jù)中心來解決。目前，數(shù)據(jù)中心已建立了涉及產(chǎn)量、質(zhì)量、消耗等各個條線的Universe模型，并對全廠管理干部進行了普及性的培訓。但是從目前應用情況來看，還比較局限于個別管理人員，追尋原因如下：一是業(yè)務系統(tǒng)開發(fā)根據(jù)用戶需求定制開發(fā)報表，業(yè)務人員通常習慣于從現(xiàn)成的報表中獲取信息。如果要求業(yè)務人員使用數(shù)據(jù)中心工具自行制作報表模板，甚至可能需要將其導出再作二次處理，那么業(yè)務人員一定更傾向于選擇第一種方式。二是近幾年來人員更替較多，新進管理人員不熟悉數(shù)據(jù)中心應用，導致數(shù)據(jù)中心應用面受到限制。隨著今后MES的建設，業(yè)務系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、報表、臺帳和分析功能將有可能由業(yè)務用戶自行通過集成在MES中的數(shù)據(jù)中心前端開發(fā)工具來訪問和靈活定制。因此，要盡快培養(yǎng)工廠業(yè)務人員數(shù)據(jù)中心的應用能力，包括數(shù)據(jù)獲取以及報表定制方面的技能。筆者認為應對方法如下：一是對于崗位人員變更做好新老人員之間一傳一的交接和培訓；二是適時針對新進管理人員開展集中培訓；三是通過采用一定的考核方法。3、提高新增應用點的質(zhì)量。工廠每年都會組織各部門審視第一、第二層次應用點列表，圍繞重點工序和重點管理崗位調(diào)研有哪些應用上的空白點是需要重點思考的，以新增分析應用點的方式進行申報和實施。同時針對第三層次針對性分析應用，工廠也會要求部門以新增分析應用點的方式將需要數(shù)據(jù)支撐的項目進行申報。作為一項常規(guī)性工作，工廠每年都會組織部門進行應用點的申報，并按項目管理的思想和方法實施，事先確立各個應用點的應用層次、數(shù)據(jù)獲取方式、實現(xiàn)平臺，并對其實施計劃進行事先的思考和分解，確定每一個階段的活動目標、時間節(jié)點以及負責人員，每個季度對實施情況予以總結(jié)，并動態(tài)更新下一階段的實施計劃。該項工作從2005年起已經(jīng)連續(xù)開展了三年，部門可供挖掘的應用點越來越少，如何調(diào)動部門的積極性，保持并提高應用點的實效性，我們有必要對新增分析應用點的質(zhì)量和實施情況進行考評，考評標準為：一是新增分析應用點是否能體現(xiàn)數(shù)據(jù)應用開展的進取性、開拓性和創(chuàng)新性；二是新增分析應用點是否能切實提高管理的精細化和科學化水平；三是新增分析應用點是否能采用項目管理的思想和方法實施，按時間節(jié)點完成各項預定計劃。
三、結(jié)束語。隨著近幾年來技術(shù)平臺的相繼成熟以及管理手段的逐步推進，工廠業(yè)務人員用數(shù)據(jù)說話的意識已經(jīng)越來越強，但是要真正使工廠管理達到“三分技術(shù)、七分管理、十二分數(shù)據(jù)”的水平，還有很長的路要走，這既需要我們的業(yè)務人員從自身出發(fā)提高應用數(shù)據(jù)的水平和能力，同時也需要工廠從管理手段和管理方法上不斷拓寬思路、創(chuàng)新手段，真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析應用成為工廠管理的重要支撐手段。
作者單位：上海卷煙廠
參考文獻：
