摘要：数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的一个过程。数据分析是决策过程中的决定性因素，因此我们看到现在越来越多的企业对数据分析需求的大幅上升。企业级各类应用系统在多年的运行下，数据量不断增长，企业需要从庞大的数据中挖掘出有价值的信息。这样快速挖掘和分析数据的工作，将为系统使用者的经营管理决策、投资决策提供科学和理性的依据。
关键词：数据分析；关系数据库；实时数据库；安全监测；计划管理
一、引言
传统企业中的数据处理工作，普遍用Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作。现在企业级系统中普遍使用成熟的数据分析工具，例如FineReport报表软件。成熟的数据分析工具也为多屏时代的企业带来了全方位的数据可视化管理，从PC端到移动端再到大屏的数据呈现。为使用者提供的自定义插件，都极大的满足了企业级系统中各种个性化的需求。现在企业也开始使用商业智能数据分析相关软件。
二、数据分析过程
数据处理阶段是数据分析前必不可少的阶段。可以借助工具来实现，例如数据仓库的搭建和数据质量的保证。包括数据清洗和数据转化等处理方法。企业级应用系统普遍使用Oracle数据库或者对数据实时性要求比较高的实时数据库。
数据分析阶段用分析方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。其中大量的使用了聚类、分类和时间序列等多元和数据分析方法的原理。
数据展现阶段可以最终展现出分析的结果，展现方式可以通过表格和直观的图表来实现。尤其是现在的工具可以更方便的通过饼图、折线图、柱形图、散点图、雷达图、金字塔图、漏斗图，树形结构来直观的展现数据。
三、数据分析的实际应用
更快的数据=更快的认识=更快的结果。数据分析在企业级的应用系统中也展示了他的优势，比如神东公司的计划管理系统中就对数据进行了多维度的分析，用各类型的图表进行了展示，极大的方便了使用者的日常工作，提高办公效率。安全监测联网系统需要从大量的数据，包括报警、故障、测点、实时数据中挖掘出调度指挥人员关注的信息，并对信息按照重要级别进行进一步加工分析。最后用曲线的形式和多种报表模板展现给应用系统使用者。
四、数据分析应用案例---计划管理系统
4.1、系统概述
神东公司专项资金管控模式现在是核准制和备案制相结合的预算管控模式，资金的分类也比较多，使用原来的Excel服务器模式，耗费的人力资源比较多。现在使用应用系统实现日常工作主要内容，包括计划目标下达、计划编制、计划调整、计划分析、上报审核，范围内变更申报、审批等。后端数据都保存在关系型数据库中，用报表的形式展示给用户。主要对每项计划进行跟踪，统计分析各类资金在全年计划中的占比情况。
4.2、数据详细分析展示
计划管理系统在完成业务单位的主要工作内容后，需要对相关的业务数据关联分析展示。比如年底的各类专项资金分布情况统计。
五、数据分析应用案例---安全监测联网系统
5.1、系统需要处理的数据量
安全监测联网系统的应用范围包括：13个矿井和11个选煤厂，外加托管单位。目前测点数达到7000个左右并且还在增加，数据采集频率5秒/次，导致每日实时数据1.5亿条。同时还有各类报警相关的业务数据。
5.2、关系型数据库
经过充分分析系统中各类型数据的结构，了解使用者日常工作中需要的各类数据表样，两者融合起来，提供一套全面覆盖日常业务、灵活查询、准确展现各类数据的报表模块。此模块提供了对业务数据的各类查询和权限控制。
5.3、实时数据库
实时数据库采用了旋转门压缩专利技术和独到的二次过滤技术，使进入到数据库的数据经过了最有效的压缩，极大地节省了硬盘空间，据计算，每秒1万点数据存储一年，仅需要4G的空间，即一只普通硬盘也可存贮五到十年的数据。最终用曲线的形式展现实时数据。
六、数据分析发展趋势
通过数据分析相关技术，企业可以更好地探索出原本不是很明显的数据变化趋势，以此来优化商业决策。同时智能软件的普及，可以结合数据科学和认知科技帮助企业做出更好的分析结果。
现在数据分析业已广泛应用于各个领域，以零售、电子商务、大众消费品、通信、金融服务等行业领域为例，这些领域是目前数据分析应用相对较为成熟的领域。用户可通过对消费者兴趣、需求、购买动机，以及对品牌的情感和忠诚度等的数据分析，来制定服务和营销的智能决策;通过对通信、金融活动记录的数据分析，来科学地拓展业务和更好地服务客户。随着人们对数据分析价值的认识不断提高以及各种新技术的不断出现，数据分析将在更多的企业级应用系统中得到普遍应用。
结束语
数据分析的意义不仅仅是停留在对自己企业发展这一个片面的层次上。现在是信息社会，企业对于信息资料方面的需求已经可以说是垂涎三尺的地步。数据，可以说明很多问题，数据，具有普遍的代表性，数据分析，能够给企业的决策提供有力的支撑。
【参考文献】：
[1] 王汉生. 数据思维：从数据分析到商业价值, 中国人民大学出版社, 2007年09月第二版
[2] 萨师煊.数据库系统概论,高等教育出版社,2000年2月第3版
论文作者:井慧贤
论文发表刊物:《科技新时代》2018年6期
论文发表时间:2018/8/14
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