项目数据分析报告范文
时间：2023-03-14 06:59:53
项目数据分析报告范文第1篇
关键词：数据分析；数字决策；市场
Abstract: today, if someone asked, what is the most popular in the 21 st century career? The answer may be varied, but the world famous periodicals time magazine gives results may make people strange, it is called "project data analysts", seven big money in the global industry leader. Project data analyst (hereinafter referred to as the English CPDA) is the international professional engaged in investment and operation of the project data analysis of the senior decision-making and a colourful for the career. The data shows, in the United States alone, project data analysis of the field workers already close to 200000, the year the camp forehead billions of dollars. In data analysis profession development mature countries, 90% of the market decision and management decision is through the data analysis research certain, so it is called it is-and the 21 st century gold career.
Key words: data analysis; Digital decision; market
中图分类号：F713 文献标识码：A 文章编号：
项目数据分析是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策提供科学、严谨的依据，从而降低项目投资风险的一种先进的方法论和科学分析体系，在业界向以“数据精准”、“分析客观”及分析评价“权威独立”称誉。国际上，项目数据分析师主要从事数据挖掘和投资两大领域，在投资分析、信贷融资、企业经营管理、企业战略规划、决策管理等影响政府和企业重大决策中，提供科学、真实和准确的依据，是社会经济运行中具有重要地位的高端技术人才。一名经验丰富的高级项目数据分析师的年薪可达几十、上百万元。成立于1948年的美国兰德公司旗下就拥有2000多世界顶尖级的数据分析专家和专业研究人员，他们每年完成的各类项目数据分析报告高达700多项，已发表的研究报告达18 000多篇，这些分析成果都直接或间接影响和左右着美国的政治、经济、军事、外交等一系列重大事务的决策，享有很高的声誉。
项目数据分析报告讲求“科学、客观、准确、公正”。一份完整的数据分析报告，必须围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，在项目各项数据分析中，选取真实性、合法性指标，构建相关模型，进行专业科学的分析，要求体现的基础数据应真实完整，分析过程要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是，能系统地、真实地反映行业基本慨貌，从而达到推动该行业进一步发展的目的。
项目数据分析的整个编制、评价过程十分严谨。数据分析师通过项目数据分析技术的运用，对项目进行科学合理的定量分析，可预测项目未来的发展及风险，帮助项目投资方节约运营成本，减少资源浪费，提升综合竞争力，实现资金收益最大化。兰德分析家认为，世界上每100家破产倒闭的大企业中，85%是因为企业管理者决策不慎造成的。随着全球商业化竞争的加剧，一个企业管理者决策能力的高低，在很大程度上决定了企业的前途和命运。世界发达国家对项目的最终决策，都是以科学定量分析的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。数据分析工作不仅广泛应用于经济发展的各个领域之中，而且贯穿市场运行的各个阶段，成为政府和企业在经营、决策过程中不可或缺的环节和工具，其分析结果直接影响着决策的成败。从一定意义上说，项目数据分析质量的高低反映着一个国家投资领域的发达程度和经济发展水平。
项目数据分析以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融等领域，成为21世纪信息化时展的新宠，被业界认为是未来十年内最有发展“钱景”的黄金职业，然而――
数据分析在我国仍属朝阳行业
数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业。据2010年中国商业联合会数据分析专业委员会一项调查显示，我国数据分析行业从业人员迄今为止不足万人，正式注册登记的项目数据分析事务所只有80家，其中专职数据分析师仅一半多点，长三角经济发展较快地区也仅占3%。而在美国，年平均雇用项目分析师的职位占所有社会岗位高达7%到13%。总体上说，我国数据分析行业还处于发展初期，经营规模不大，制度建设和软硬件设施薄弱，社会认知度和影响力还较小，远远不能适应我国社会经济发展的需要。
为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2003年，国家信息产业部根据国家财政部、国家发展和改革委员会关于规范长期投资项目数据分析方法、与国际接轨的总体精神，制定出了我国项目数据分析专业技术考试管理办法，加快了我国数据分析专业人才培养步伐。2008年6月，数据分析行业的全国性唯一行业组织――中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，为我国数据分析行业发展开新篇。从2005年4月，全国第一家数据分析事务所经工商部门批准在陕西成立到目前，我国相继己有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等14个省、市、自治区约80家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目己从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。
项目数据分析作为国内新起步的朝阳产业，它充分弥补了旧有融资评估体系的诸多漏洞和不足。随着我国经济决策由“经验决策”向“数据决策”的不断规范，越来越多的政府机构和企业开始意识到数据决策的准确性、科学性和重要性，数据分析运用技术正逐渐走入人们生产、生活的决策视野。据了解，目前，仅投资咨询项目领域，我国每年就有逾百亿美元的市场份额。有专家预测，按照中国当前的经济发展速度，未来15年中国项目数据分析师的需求量将突破30万人，尤其是政府经济部门、金融机构、投资公司、房产开发以及创新型企业对项目数据分析师的需求正与日俱增。诚如一位老资格项目评估师所说：“之前凭经验办事，现在是用数据说话！”
中国数据分析行业正处在向规范化、标准化发展的大好环境和有利时机，然而，与国内数据分析行业先进地区比较，福建数据分析市场还是一片“荒地”。在中国东南部，目前只有福建还没有成立数据分析事务所，福建专业数据分析人才几乎是空白，这与福建经济快速发展及福建在海峡西岸经济区中居主体地位都极不相宜。要实现福建跨越式发展――
福建数据分析市场亟待开发
2011年4月23日，经中国商业联合会数据分析专业委员会批准，福建省福州项目数据分析师授权管理中心在福州正式挂牌成立，结束了我省项目数据分析师没有专业管理机构的历史。中心负责人黄诗茂说：“自授权管理中心挂牌以来，咨询、报名参加数据分析师培训的人数日趋火爆。省经贸委、省信息化局、省质量协会等部门都为中心工作开展提供强力支持，这充分表明了政府和社会各界对数据分析行业的高度重视和认识。”
改革开放以来，福建的经济和社会各项事业的发展发生了巨大的变化，特别是今年初省委、省政府提出以发展产业群、城市群和港口群为突破口，加快推进经济结构战略性调整的福建省“十二五”时期经济社会发展重要部署，以及国务院批准的《海峡西岸经济区发展规划》和省一系列鼓励民间投资政策出台，都为数据分析行业在我省发展带来新机遇、新机会。记者从省有关部门了解到，仅今年福建安排的重点项目就有526个，其中在建重点367个、预备重点159个，年度计划投资达2300亿元。福建省发展和改革委员会副主任石建平指出，今年福建在建重点项目建设快于去年同期4.7个百分点，城建环保、服务业、工业科技、农林水围垦、社会事业、交通、能源行业同比大幅增长，进度过半的项目有78个。一大批带动力强的重量级项目落地生根，推动产业集聚，形成产业集群，成为调整产业结构、推进跨越发展的强大引擎。有关人士分析，以这些重大项目建设为支撑和拉动，未来全省对数据分析专业工作者和数据分析专业团队必将带来空前的需求和商机，在这个大环境下，数据分析行业作为一个为科学决策、合理投资提供重要的参考和数据支持的我省新兴行业，肩负着更大的责任。
令人欣慰的是，当前，我省许多单位和民间组织都在积极参与数据分析技术的推广、应用，为促进中国数据分析行业健康发展给力。福建省质量协会用户评价中心罗主任告诉记者，今后将把数据分析运用技术作为政府公益和用户项目评价重要手段，进一步提高服务质量。目前，中心正组织有关人员加强项目数据分析师课程学习、充电，为下步工作打好基础。福建省信息化局电子信息教育中心还专门发文要求全省有关人员积极参加项目数据分析师认证培训，提高自身业务素质。项目数据分析还被我省一些大中型企业视为职业经理人必修课和未来必须掌握的七项职业技能之首，受到很多白领精英的热捧。
项目数据分析报告范文第2篇
一、商业计划书与可行性研究报告的现状与特点（一）基础数据的采集缺乏科学依据基础数据的采集对于整个项目的分析与决策具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成时，基础数据一般采用一手数据，因为它没有历史的轨迹来遵循。一手数据的采集方法如：问卷调查、观察、抽样技术等等。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的一些商业计划书以及可研报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源、数据提示，没有对基础数据严谨的分析。这样的报告在数据显示环节，往往是经不起推敲的。（二）数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性很多商业计划书以及可研报告一般都是前面是一系列数据，后面是一个结论。当真正去研究数据和结论时，往往是结果单一，数据和结论之间找不到必然的联系；另外就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率作出说明等等。作为专业的针对投融资商出具的项目分析报告，必须在充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析A、什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做B、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。C、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的风险因素和风险变量（不可避免的），作为分析报告必须能提出来如何在项目的操作中有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。而现实当中的一些商业计划书以及可研报告在此方面的专业性还是较为欠缺的，这样往往会影响分析报告的实用价值，因此会影响到投资公司的经济效益。（三）结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究建立在定量研究基础上的分析报告还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值的东西，包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金；借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排，如何能确保成本最低。进一步分析，如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度，站在投资人的角度分析时是自有资金流量表；在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析，不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。现实当中的一些商业计划书以及可研报告往往结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究，缺乏以上更有价值的内容。（四）现有的形式多并带有一定的目的性和倾向性根据委托方的要求操作，作为立项的依据，做出分析报告就是可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析，作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析的角度来说，对于委托方而言，可研和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究，而更多立项报告的可研分析和委托方式一致的，这样的报告带有一定的目的性和倾向性。从数据分析角度来说，坚持数据的独立性、客观性、公正性是这个行业最基准的要求，只有这样才能为客观地判断一个项目的可行性提供正确、有力的决策依据，也只有如此，才能真正更加稳妥的判断项目是否能够收益，从而保证相关人的利益。中国的投资公司要真正的走向与国际接轨的高水准公司，其出具专业分析报告的专业水准也应当走向这个趋势。
二、数据分析报告的特点目前，在国际投资领域，比较权威和流行的项目分析报告叫做数据分析报告，更强调定量研究。真正意义上的数据分析报告可以为客户带来真正巨大的经济收益，以其无可替代的优越性被真正的专业人士所推崇。数据分析报告具有以下特点：独立性、定量研究的分析方法、严谨和逻辑性、战略规划性、在格式上的规范性。关于独立性、定量研究的分析方法、严谨和逻辑性、战略规划性的具体说明如下。独立性报告必须独立于委托方、报告的使用方，这样的报告才不会有倾向性。定量研究的分析方法一个从无到有的项目缺乏历史数据，但不可能独立于现有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目可采取定性的研究，通过一些专家的论坛、德尔菲法、市场问卷调查等方法来对于这个项目的市场需求基础数据进行估算，估算的结果再进行定量分析，定性和定量相结合，最终定量化。拿到项目时，有一个总的投资金额、成本效益的分析，首先看项目是在微观经济的角度分析、国民经济的角度分析，还是社会经济角度分析，确立着眼点后再进行基础数据的采集，找到适合项目的定量分析方法。进一步通过项目所在行业的特点对于成本和费用做出基础的判断。经济效益用我们项目数据分析师学习课程中的学习过的模型来进行评判，包括对方案的选择采取能够使用的方法。严谨和逻辑性数据分析报告有科学的逻辑性，包括：基础数据是怎么来的？有什么依据？对于说明判断又有什么样的依据？有什么样的依据做立足点？基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据？收入预测出来后成本预测是怎么出来的？成本费用的基础数据是怎么样得到的？以上内容数据分析报告都会一步一步进行判断。战略规划性战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当数据分析报告能对委托方的战略规划进行策划和梳理的时候，数据分析报告的价值就体现出来了。
三、数据分析报告的市场定位对于投资领域当中的数据分析报告，研究和涉及的领域表现在三个方面：项目、企业经济行为以及政府政策。从投资项目领域来看，一个项目的周期包括投资的前期、建设期、经营期三个阶段，对于数据分析报告的要求是不一样的。投资的前期是对项目预期的生命周期投入资金的投入和产出的关系，数据分析的目的是对项目的可行性做出判别，项目立项的依据。建设期的数据分析目的在于对项目建设期的投入和安排，和数据前期的数据分析结果与实施过程进行比较，根据实际情况进行相应的调整。经营期的数据分析报告是研究项目在实施以后预期和实际的偏差，找到项目科学管理的依据或对下一个项目实施的一个经验的借鉴。在企业做为载体的经济活动当中，资金有一个特点，他总是流向效益最高的地方。当资金表现在不同企业之间的流动时，表现为企业之间的购并，是资源重新配置的结果。同时在资金流动的本身也存在投资者对资金运动收益的要求，进一步而言对一个公司意味着如何实现公司股东财富的增长，如何实现公司价值的最大化。这些资金在企业当中流动的意义从数据表现为价值的评估和分析。从数据分析报告角度来说，我们可以在企业的并购和价值的评估当中为委托方提供企业并购业务当中的决策支持，为现有企业价值管理当中找到提升企业价值管理的途径和方法。对政府政策的制定，从现在来看随着市场经济的发展，社会分工的专业化以及对投资行为的客观和公正评估的要求，政府政策的制定对数据分析行业会提出更高的要求。民生的一些建设、电信产业、燃油税等项目的建设和一些政策的制定等，都会对数据分析报告有严格的要求，因而数据分析报告的市场需求空间也会更加广阔，对数据分析报告的需求是国内投资领域的必然趋势。
项目数据分析报告范文第3篇
[关键词] 大学生；经管类专业；数据分析能力；职业竞争力；问题；策略
[中图分类号] G320 [文献标识码] B
近年来，随着全球经济一体化进程的加快和网络时代信息获取的便捷程度的极大提高，“用数据说话，做科学决策”已成为企业提高经营管理水平的必然选择，在全球500强企业中，90%以上的重要投资和经营决策都取决于充分的数据分析支持。数据分析在企业战略规划、项目投资决策、融资决策、营销决策、生产运营与管理决策中发挥的作用和价值日益显现，并已被我国政府部门和各行各业越来越多的企业所认同。在这一时代背景下，社会对项目数据分析师、市场调查分析师这些高技能应用型人才的需求旺盛，供给缺口巨大，据权威部门预测，在未来几年，我国对专业项目数据分析师的需求预计可达20万人，调查分析师的市场缺口则在100万人以上。面对社会对数据分析人才的强劲需求和高校经管专业毕业生就业难并存的局面，高校应充分地认识到，当今社会数据分析能力已成为经管类大学毕业生在职场中生存的一项核心能力，积极探讨提升经管类专业大学生数据分析能力的有效策略，对于更好地适应社会需求，提高大学生的职业竞争力具有重要的意义。
一、社会对数据分析人才的技能与素质要求分析
数据分析是指运用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行整理、分析，从数据中提取有用信息并形成分析结论，提出有价值的决策参考建议的过程。数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员。笔者通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查/市场分析师等职位招聘信息的搜索和分析，深入挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的技能和能力素质要求（详见下表1），以期为高校经管专业学生数据分析能力的培养提供参考。
从表1可以看出，数据分析能力是一种综合实践能力，它要求数据分析人员在了解行业状况及公司业务流程的基础上，构建数据分析的思路，主动地搜集相关数据，运用恰当的统计分析方法，借助于统计分析软件对数据进行处理和分析，从而得出分析结论，并撰写出有价值的分析报告。
通过以上分析，笔者认为，高校在经管类专业学生的培养定位中应对数据分析能力的培养给予充分的重视。应要求所有经管类专业的学生具备基本的数据分析能力，以适应本专业领域业务数据的收集、整理和初步分析的需要，并有针对性地培养出一批具有较强数据分析能力的学生，为他们考取项目数据分析师、调查分析师等资格证书创造条件，使他们有机会成为各行业中数据分析领域的高级专门人才。
二、经管类专业大学生数据分析能力培养中存在的主要问题
（一）经管类专业课程体系设置中缺少数据分析能力培养模块
当前，在许多高校经管类专业的培养方案中，较少设有专门讲授数据分析内容的课程。与数据分析相关的内容分散于《大学计算机基础》、《数据库应用基础》、《统计学》、《市场调查与预测》等课程，学生虽然从多门课程中接触到与数据分析相关的一些内容，但各门课程的教学资源未能实现有效的整合，如，《大学计算机基础》课程一般在大一开设，该门课程中将Excel软件作为办公自动化软件之一，一般只讲授简单的文字和数据录入及处理，并未涉及Excel软件的高级数据分析功能。而《统计学》和《市场调查与预测》课程一般在大二开设，主要侧重于从理论上介绍数据的收集、整理和数据分析的各种方法，以及市场调查和市场预测的各种方法，这两门课程主要为数据分析提供方法论的指导。这样的课程体系设置中就缺少了将数据分析的方法与数据分析的工具结合起来培养学生数据分析实际技能的课程，致使学生并未能有效、深入地掌握实际的数据分析技能。
（二）缺少实用性强的培养学生数据分析能力的实践教材
近年来，一些出版社出版了一批以Excel或SPSS为分析工具的统计分析教材，如：黄等编著的《Excel统计分析基础教程》、邓维斌等编著的《SPSS19（中文版）统计分析实用教程》等教材，这些教材在内容体系上与《统计学》教材大体相同，教材内容涉及面广，与企业实际需求结合不紧密且难度较大，对于没有数据分析基础的学生来讲很难掌握，而且有些高级统计分析方法在企业的实际工作中也很少能应用到。
（三）缺乏数据分析理论与实践能力兼备的教师队伍
培养学生的数据分析能力，首先需要拥有一支既懂数据分析理论又能指导学生统计软件操作的高水平的教师队伍，而长期以来统计学教学中一直存在的重理论，轻实践的状况，使得能够讲授《数据分析》实践课程的教师严重缺乏，这也是影响学生数据分析能力培养的关键制约因素。
（四）学生对数据分析存在畏惧心理
对于许多初次接触统计学和数据分析的学生，经常会对书中大量的数学公式和复杂的软件操作产生畏惧心理和回避心理，加之一些统计学教师在教学过程中对学生的学习没有加以正确的引导，致使很多学生从一开始就对掌握数据分析这门有用的技能失去了的兴趣和学习的信心，从而必然会影响到学习的效果。
三、经管类专业大学生数据分析能力提升策略的探讨
（一）完善学生数据分析能力培养模块
为强化学生数据分析能力的培养，高校经管类各专业的培养方案中应设置培养学生数据分析能力的模块。笔者认为，首先应将已开设的与学生数据分析能力培养相关的《大学计算机基础》、《数据库应用基础》、《统计学》、《市场调查与预测》等课程的内容进行有机地整合，在此基础上，在大三学年开设《数据分析基础》实践必修课，以加强学生数据分析的实际技能，构建学生数据分析能力的完备知识体系。同时，经管各专业还可根据需要增设《SPSS软件应用》作为专业选修课，以满足那些对数据分析有浓厚兴趣，准备考取项目数据分析师、调查分析师资格证书，有志于成为数据分析专门人才的学生的需求。
（二）开发实用性强的《数据分析》实践教材
借鉴社会项目数据分析师、调查分析师资格认证相关培训教材，编写一部《数据分析基础》实践教材，教材将以通用的Excel软件为分析工具，这样可以降低学习难度，从心理上拉近与非统计专业学生的距离，目的是使经管专业的学生掌握必知必会的数据分析概念、流程和操作，以适应社会对经管类应用型人才应具备基本的数据分析技能的需求。教材的内容体系将按数据分析的流程构建，具体内容将设以下7大模块：1.数据分析概述；2.数据采集；3.数据处理；4.数据分析（包括数据分析方法、数据分析工具的使用）；5.数据呈现；6.报告撰写；7.综合案例。
（三）培养一支数据分析理论与实践能力兼备的教师队伍
针对当前部分高校缺乏数据分析理论与实践能力兼备的讲师队伍的难题，学校可以采取“引进来，走出去”的办法多渠道解决专业师资力量不足的问题，一方面可以从其他学校聘请专业教师授课，也可以派出本学校中、青年教师到其他设有统计学专业的高校进行短期的进修学习，以提高数据分析的理论水平和实践能力，此外，学校还可以鼓励本校中、青年教师考取项目数据分析师等资格证书，以深入地了解社会对数据分析能力的需求，使学校的人才培养定位与社会需求能够实现无缝对接。
（四）培养学生对数据分析的浓厚兴趣
记得有一位资深的数据分析人士曾说过：“统计学是一门很难，但是很有趣，更是很有用的工具学科。懂得如何使用它的人总是乐在其中，而尚未入门的人则畏之如虎。”笔者结合多年的教学经验认为，要想将《统计学》这样一门多数人认为很难的课程让初学者理解它、接受它，对它产生浓厚兴趣，需要借助一些人们生活中的小案例，将难懂的统计学的基本概念和公式还原回生活当中，用来解释社会经济现象，帮助学生发现隐藏在数据背后的规律。总之，培养学生对数据分析的浓厚兴趣，是提升经管类专业学生数据分析能力的关键所在。
[参 考 文 献]
[1]邓维斌，周玉敏，高锡荣.经管专业数据分析能力研究[J].数字通信，2013（2）
[2]许舒婷.独立学院物流管理专业培养学生物流数据分析能力的探讨[J].物流工程与管理，2012（7）
项目数据分析报告范文第4篇
［关键词］排水防涝;数据融合;涝情预警;数据可视化
1引言
近年来，暴雨等极端天气给社会管理、城市运行和人民群众生产生活造成了巨大影响，加之部分城市排水防涝等基础设施建设滞后、调蓄雨洪和应急管理能力不足，出现了严重的暴雨内涝灾害。《全国城市市政基础设施规划建设“十三五”规划》提出“加快对城市易涝点整治”“建设暴雨内涝监测体系，提高内涝预报预警能力。”如何及时、准确、完整地掌握各个城市排水防涝工作进展，对城市排水防涝工作进行科学、有效的监督指导，成为住建部、省、市城建管理部门的迫切需求。大数据技术在海量异构数据融合、分布式数据处理与计算、数据可视化等方面具有优势，［1］融合大数据技术与城市涝情监管预警业务，成为客观分析排水防涝效果，科学指导城市安全度汛的有效方法。［2］
2应用需求
基于大数据技术，通过数据集成、互联网信息爬取、传感器采集等方式收集城市易涝点信息、城市降雨信息、城市涝情信息，为用户提供综合数据分析、可视化展现等服务，为城建管理部门监督、指导城市开展排水防涝工作提供支撑平台。系统主要需求包括以下三方面:①准确、及时掌握城市降雨及涝情信息。能够从气象网站获取全国主要城市的逐小时降雨信息。从门户网站、微博等渠道爬取城市涝情相关信息，及时掌握全国各地涝情程度和影响;②城市涝情信息预警预测。综合降雨量、城市防涝标准、易涝点治理进展、历史涝情等信息，建立城市涝情预警分析模型，对全国城市未来涝情情况进行预警，指导城市排水防涝工作;③对降雨、积水、涝情等信息进行综合利用，提供每日涝情情况汇总报告、涝情周报、涝情预警情况报告。辅助领导决策，满足监督、指导各地开展排水防涝工作的需要。
3系统建设方案
3.1数据架构。排水防涝信息系统融合易涝点基础信息、补短板项目进展信息、易涝点实时监测信息、城市涝情信息、城市降雨信息，形成排水防涝综合数据库，支撑排水防涝业务处理及科学决策需要。排水防涝数据体系包括:基础数据、业务数据、决策分析数据三类:①排水防涝基础数据:基础数据包括代码数据、基础数据、空间数据。基础数据在排水防涝系统各模块共享使用;②排水防涝业务数据:包括补短板项目业务进展数据、易涝点实时监控数据以及从互联网、第三方采集的降雨数据、涝情数据、统计年鉴等排水防涝相关数据，为排水防涝分析决策提供支撑;③排水防涝决策分析数据:决策分析数据是依据数据分析与综合决策要求，对排水防涝业务数据进行加工处理形成的数据，包括排水防涝统计数据、治理系统评价数据、涝情分析预测等数据。3.2技术架构。排水防涝信息系统利用大数据平台的数据采集、存储、计算、分析能力构建，由基础设施层、综合数据库层、大数据技术支撑层、排水防涝应用层以及信息安全体系、数据指标体系组成，构建科学合理的数据分析、涝情预测模型，通过丰富、形象、易用的数据可视化技术，满足排水防涝业务的数据应用需求。①基础设施层:通过云计算技术，将网络、计算、存储、安全等基础设施池化，为大数据支撑平台、综合数据库、排水防涝应用提供稳定、可靠、高效的运行环境;②综合数据库层:将易涝点数据、涝情数据、降雨数据、监测数据等按照数据标准体系进行清理、转换、加载等处理，形成满足业务处理与分析决策的综合数据库;③大数据技术支撑层:满足分布式环境下海量异构数据采集、存储与资源管理、分布式计算框架、大数据分析与可视化展现等功能需求。主要的技术组件包括地理信息、信息爬取与搜索、数据挖掘、集成接入(ETL)、遥感遥测分析等;④信息安全体系:围绕信息保密性、真实性、可用性(CAA)目标，参照信息系统安全机制构建涵盖物理安全、网络安全、应用安全、数据安全、管理安全的数据安全服务体系，为排水防涝信息管理提供安全的数据服务;⑤数据指标体系:建立排水防涝信息的数据标准、技术标准和管理标准，确定数据采集、数据集成、数据共享的技术路线，推动数据互联互通与信息共享，形成排水防涝顶层数据指标体系;⑥排水防涝应用层:梳理排水防涝信息管理业务流程，按照数据指标体系要求，提供易涝点管理、涝情信息管理、降雨信息管理、综合数据分析、业务一张图、涝情预测等服务，满足排水防涝业务需求。3.3功能架构。排水防涝系统主要功能包括:城市降雨信息管理、涝情报告生成、综合展现一张图、统计分析、基础信息管理等模块。①城市涝情预警。融合降雨数据、防涝标准、历史涝情数据，构建涝情预警模型，提供城市涝情预警预测服务;②涝情报告生成。利用网络爬虫及语义识别技术，从微博、门户网站等渠道采集城市涝情信息。提供城市涝情周报、日报等报告生成功能;③综合展现一张图。基于二维GIS地图展现城市降雨、涝情以及易涝点位置、积水、视频等数据，实现相关数据的综合展现;④统计分析。从行政区域、时间等维度提供涝情分布、涝情趋势对比分析等功能，通过统计图表方式，实现数据的直观展现和应用;⑤基础信息管理。对城市防涝标准、易涝点位置、监测设备等基础信息进行管理，为规范城市涝情、降雨、积水等信息提供支持。
4关键技术
4.1涝情信息爬取与识别技术。4.1.1涝情信息爬取。通过爬虫采集数据主要包括三种方式:定向采集、扩展采集以及源搜索。定向采集是指限定站点或者频道来搜索，实现精确的数据采集;扩展采集是指通过设定采集的起始点和采集的深度来实现比较精确的数据采集;源搜索是指利用搜索引擎(如百度、搜狗、360等)，通过设置关键词组来实现数据的非精确采集。本项目采用定向采集方式。按照数据采集范围、关键词持续采集数据，并对重复数据进行去重，能够根据语义过滤垃圾数据。分布式城市涝情信息爬虫体系包括如下四部分:①系统管理控制台:对爬虫系统部署的软硬件资源进行监控及动态管理，包括服务器资源及网络状况、爬虫进程运行情况以及异常事件处理等;②爬取规则定义:能够依据网络爬虫的运行状况和信息爬取效果对爬取规则进行定义及优化。主要定义的爬取规则包括:爬取范围、优先策略(深度、广度)、分析词策略(关键词、剔除词)、爬取频率等;③功能中间件:主要包括爬取中间件、爬取防屏蔽中间件、数据存储中间件等，提供数据采集、分析、避免反爬取策略、数据存储及查询服务;④分布式基础设施:采用“主从”模式构建，主节点将爬取、分析任务在从服务器动态分配，并建立异常处理机制，实现爬虫高效、稳定运行。4.1.2涝情信息识别。网络爬虫依据“大雨、内涝”等关键字采集的舆情数据不都是有效涝情信息，存在大量噪声。为了提高爬虫获取涝情数据的准确率，构建了“正则关联”与机器学习算法结合的涝情信息识别模型。通过机器学习算法进行语义理解，建立爬虫抽取的数据类别库，即判读每一条数据是否与洪涝相关，从而将样本库分为两类。通过卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)提取文本上下文语义特征信息，依据属性特征对其进行分类，判别爬取的内容是否属于涝情相关的数据。该模型进一步提高了涝情数据的精准度。4.2城市涝情预警预测技术。以降雨预报、历史降雨信息、历史涝情信息、排水防涝标准、易涝点治理进展为主要因子构建城市涝情预测模型，将风险划分为“最高”“高”“较高”“一般”“无”5种等级，并三天内各城市的风险预警，为指导城市内涝工作提供决策依据。通过接入涝情城市、基于内涝点的降水实况及预报、覆盖内涝城市的降水实况及预报等数据，通过滚动计算方法，将其与城市防涝标准做对比，通过制定风险预警策略，预判城市涝情风险和易涝点涝情风险，并实时涝情预警信息。4.3排水防涝数据可视化技术。通过大数据技术融合城市涝情舆情信息、城市降雨信息、城市涝情监控实时信息，利用专题一张图、报告生成等方式实现多维度叠加式数据可视化，更好地服务综合管廊建设管理部门的规划和决策。①排水防涝专题一张图。基于GIS的业务多图层综合展现，将全国易涝点、降雨和涝情信息集中在一张图，关联降雨对涝情的影响，科学评估易涝点治理效果;②排水防涝业务分析报告:面向不同用户的业务需求，按照报告模板要求的格式、数据快速生成分析报告。报告采用文字、表格、统计图等多种数据展现形式，内容包括降雨分布情况、涝情分布情况、降雨与涝情关系分析等。
5结论
文章研究大数据在城市涝情监管预警领域的应用方案，充分发挥大数据在分布式、海量、异构数据采集、存储、处理、分析方面的优势，改变传统信息采集方式，融合易涝点数据、降雨数据、涝情数据、补短板项目数据，实现“填报型”到“监控型”应用的转变，构建城市排水防涝效果评价、涝情预测等数据分析应用模型，为促进排水防涝工作提供有力支撑。
参考文献:
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［6］都伊林，马兴.大数据构建城市应急预测预警体系［J］．信息化研究，2017，43(2)
项目数据分析报告范文第5篇
关键词：财务分析；不足；改进
一、财务分析的重要性
财务分析作为企业财务管理的重要手段，能够为企业管理者的经营决策提供及时、前瞻性的依据，有助于提高企业的核心竞争力。所有大型的、管理手段先进的公司，都非常重视财务分析的作用，定期进行财务分析或召开经济活动分析例会。本文旨在结合企业财务分析实际，指出现行企业财务分析不足，提出改进的建议，提升财务分析的地位，强化财务分析在企业决策中的作用。
二、现有企业财务分析的不足
财务分析是一项技术性很强的工作，需要财务人员具备专业财务素养和一定的生产经营综合知识。然而现在的情况是，一方面分析人员倾注大量时间和精力撰写出来的分析报告常常得不到领导的重视和其他部门管理者的关注，财务分析变成了仅仅为了分析而分析，例行公事，应付差事；另一方面，公司的管理层和各个管理部门却常常为缺乏决策数据参考而苦恼，财务分析与公司实际生产经营活动严重脱节。现有企业财务分析主要有以下几个方面的不足：
1.财务分析指标体系存在着局限性。基本的分析方法主要有：比较分析法、比率分析法、趋势分析法、因素分析法等。首先，这些分析方法的基本思路无非是取实际数据与历史数据、预算数据、行业平均数据进行对比，而往往并没有考虑到这些指标或者公式是否合理，是否切合本公司的实际，比对指标是否科学等。其次，常用的财务分析指标主要是利用资产负债表和损益表的相关资料，忽略了对反映企业一定期间内现金和现金等价物的流人、流出的分析和评价，忽视了企业价值的增加，而片面地沉迷于利润表数字的增大，导致决策者误判形势，错误决策。
2.重历史数据分析，轻前瞻性分析。企业财务分析的主要目的不仅仅在于通过对历史数据的分析了解企业的过去和现状，更主要是通过对企业发展趋势的分析，预测未来，为未来的生产经营决策提供依据。而现有财务分析是对已经发生的历史数据的分析，对于未来的发展趋势，以及影响生产经营决策的各个因素的变化等缺乏有意义的分析，失去了财务分析的导航作用。
3.重数据比较，分析不够深入。大部分企业的财务分析，一般而言都是数字描述较多，但数据分析的力度很小。通篇大多是比绝对值的大小，比相对值的大小，有深入一点的，也只是拿某个比率的分子分母比较一下，简单分析一下因素的影响，没有继续深入追究比率大小背后的深层原因，即产、供、销上的问题，没有归纳、提炼出有价值的结论，或者因为对企业的生产经营情况等缺乏了解，结论与生产经营脱节。
4.模式和方法单一，缺乏灵活性。
5.缺乏可比性。不同企业之间、同一企业的不同期间因为计算指标的口径不一致，财务指标缺乏可比性。
三、现有企业财务分析的改进
1.进一步完善财务报告体系。根据现行财务报告体系的模式，静态指标主要是反映历史成本的财务状况，动态指标主要是反映不能直接体现现金质量的收益成果。因此，企业应考虑完善财务报表体系，一是要重视企业财务状况说明书的编制，对一些格式报表上无法反映的情况进行说明。二是要尽量完善表外披露模式，应反映企业的生产状况、采用的会计政策、或有事项、非货币性的与财务事项密不可分的信息，以及企业未来发展前景预测、受物价变动的影响因素等。三是考虑增加专用报表，如对于人力资源、公允价值模式下的财务状况等进行专项报告。
2.财务分析人员应提高职业判断力，加强对生产经营的了解，以便使分析更有针对性。一方面由于对企业生产经营了解不深入，做出的分析不能切中要害；另一方面现在企业财务信息化进程深入推进，财务人员工作细化、专业化程度加深，每名财务人员不仅对企业生产经营不够了解，对其他同事的工作接触也很少，对财务各个模块的衔接关系所致甚少，因此不能有效的发现问题所在。
3.拓宽财务分析内涵。
（1）基本财务报表数据结合附注内容进行分析。如财务报表中揭示的存货信息，实际上是众多产成品、半成品、原材料等明细科目汇总而成的，因而在财务分析时，必须结合附注中存货的构成进行分析。
（2）表内分析与表外分析相结合。企业财务经营成果的变化，其起因并非都是财务方面的，更多的是企业非财务性的因素导致的。
（3）定量分析与定性分析相结合。财务报表所披露的信息都是定量的，而企业生产经营环境的复杂化，使定量标准经常不能全面反映企业的经营状况，必须结合定性标准的应用。
（4）企业内部分析与外部分析相结合。企业经营和理财的过程和效果往往受制于一定的外部环境。
4.专项分析与综合分析相结合。财务分析不再局限于每月一次的综合分析，而是将专项分析与综合分析相结合。在现有月度财务分析的基础上，如果发现某些项目数据异常，可随时发现，随时分析，形成专项分析报告。在对高度概括的报表数据进行分析时，可针对某一指标的异常变动进行深入挖掘。
5.注重前瞻性分析。前瞻性分析需要了解未来的市场状况、生产经营状况、流动负债尤其是需要到期立即偿还的借款、企业的投资计划、企业现有现金流和未来现金流状况，在此基础上分析企业是否面临财务风险和经营风险，是否需要调整生产经营策略和投资计划等。
6.注重分析的有效性。任何财务分析，到最终要形成有价值的结论、提出改进的建议，并注意跟踪落实建议的执行，在执行过程中对分析结论进行验证，对分析工作不断改进。
四、结语
项目数据分析报告范文第6篇
国内外实践证明，协同创新已成为有效推进技术转移的实践潮流和重要“催化剂”。通过协同创新来进行技术转移，厘清协同创新对创新能力提高的机理和机制，不仅能提高各创新和需求主体的效率，促进科技成果的转化，还能切实助推经济转型增效提质。据统计，目前我国每年取得的省部级以上科技成果有3万多项，但成果转化率仅为25%左右，真正能实现产业化的不足5%，科技进步对经济增长的贡献率不足40%(发达国家这一比例高达60%以上)。①如何提高科技成果转化率，令我国科研成果符合市场需求并尽快投入生产，是当前亟待解决的首要问题。随着产学研协同创新实践的深入发展，对这一问题的理论研究也在不断深入。协同创新旨在促进科技成果产业化，协调当前科技成果与市场需求结构不一致、高校及科研机构与企业联系虚弱、科技成果转化慢等一系列影响技术转移、科技资源浪费问题。不少研究认为企业通过开放式创新模式与高校及科研机构进行深层次的合作交流，将有助于企业内外部创新要素的整合，从而创造新的价值;②加强政府、高校及科研机构和产业之间的多重互动是提升国家创新绩效的关键。③但当前关于协同创新实证研究多基于数据分析，很少特意考虑到项目实施之后至得到结果之间过程所需时间。本文通过建立相应模型研究分析协同创新提升创新能力的作用机理，并在分析中充分考虑时滞这一因素。由于本研究涉及数据均为逐年增长，这为线性回归分析年次数据提供了重要前提。
二、协同创新对创新能力提升的作用机理
促进科技成果的顺利转移，需要协同创新。这是因为具有实用性、与市场联系紧密的科研项目能够更快实现科技成果产业化;符合市场需求的丰硕的科研成果转化，需要高校及科研机构与企业合作，以及金融、中介机构等社会方方面面的配合;高校及科研机构与企业合作，将为之后的科技研究提供更充裕的资金，更新实验设备，以及其他各方面的支持。但是当前不仅为高校及科研机构与企业合作服务的中介机构、金融机构未能到位，甚至高校及科研机构与企业之间的联系都是脆弱的。充分协调双方需求，调动政府、中介机构、金融机构的积极性，是协同创新的目的，也是意义所在。协同创新对于我国自主创新能力的提高发挥着极其重要的作用。任何一项政策、措施、项目，从提出、立项到实施、产生作用，都需要时间，协同创新中各个项目，从立项到项目产生作用也需要时间，因而研究协同创新必须引入经济学的时滞概念，应当充分考虑时滞这一因素的影响。时滞通常包括内部时滞和外部时滞，内部时滞指项目立项直到项目实施之间经历的时间，外部时滞是指已经实施直至在经济中作用显露所用的时间。2005年，国家统计局《中国企业自主创新能力分析报告》提出了四大创新能力衡量指标:潜在技术创新资源指标、技术创新活动评价指标、技术创新产出能力指标、技术创新环境指标。①这些指标的确定为我国创新能力的衡量提供了可比的量化标准，为考察影响创新能力因素的实证研究奠定了一定的数据基础，有利于实证研究产学研协同创新对创新能力的提升作用，分析其关联性。
三、研究设计
(一)数据来源与样本选取协同创新对企业创新能力的作用体现在多个不同方面，根据《中国企业自主创新能力分析报告》提出的四大创新能力衡量指标，结合统计局财政支出以及《全国科技进步监测报告》相关统计信息，选取万人专业技术人员数、万人R＆D科学家和工程师人数、企业R＆D经费支出、申请专利数、发明专利申请量、国家财政科技拨款等要素进行相关性分析，对变量进行进一步筛选。根据相关性检验结果，万人专业技术人员数与万人R＆D科学家和工程师数Pearson相关性为0．988，相关性较高，且同属于潜在技术创新资源指标项目，根据两项内容分别与其他项目的相关性关系以及现实需要，决定保留万人专业技术人员数。类似方式对其他项目指标进行筛选后，得到专利申请、专利授权、R＆D经费支出、万人专业技术人员数、国家科技投入等五项指标，本文以此五项作为创新能力衡量指标，研究协同创新对创新能力提升的作用。本文将以协同创新合作项目为研究分析内容。协同创新合作项目资料来源于国家统计局《产学研科技统计报告》所披露的有关“九五”、“十五”、“十一五(前三年)”期间研五类中产学研合作项目数。基于研究要素的可取得性和适用性，创新能力五项指标以2003年至2008年相关数据为研究样本，考虑时滞的影响，对解释变量协同创新合作项目数据取2000年至2008年相关数据为样本。全部数据处理借助Excel和SPSS软件予以处理。
(二)研究假设假设1:申请专利数与协同创新合作项目数存在线性正相关关系。假设2:R＆D经费支出与协同创新合作项目数存在线性正相关关系。假设3:万人专业技术人员数与协同创新合作项目数存在线性正相关关系。假设4:国家科技投入与协同创新合作项目数存在线性正相关关系。假设5:发明专利授权量与协同创新合作项目数存在线性相关关系。前4个假设研究四大创新能力标准受到协同创新合作项目的影响，假设5验证发明专利授权与专利申请对于创新合作项目的反应时滞差别，专利从申请到授权之前存在一定时间差，协同创新合作项目对于专利授权影响应当比专利申请的影响作用产生得更缓慢。
(三)模型构建本文采用一元线性回归模型研究协同创新对创新能力提升的作用。
四、时间序列模型预测
基于研究数据的时间序列特性，以及线性回归分析能够顺利进行，首先对时间序列模型预测。由图2、3得到，自变量与5个因变量随时间呈递增趋势，而且合作项目数随时间变化的递增趋势较陡，增速快，而因变量也在曲线中呈现出一定的加速增长趋势。变量递增趋势为线性回归模型的建立提供了良好环境，其中呈现增速不同要求后续分析充分考虑时滞因素。
五、时滞性分析
本文运用SPSS软件对协同创新和创新能力四项代表指标进行回归分析，得到表2所示分析结果。从调整R方可知，以上模型拟合度极高。查表得置信区间95%之下，t0．025(4)=7．709，F0．05(1，4)=2．7764，对比结果，得到t＞t0．025(4)，且F＞F0．05(1，4)，表示各因变量与自变量相关关系显著。通过对不同时滞期结果观察比较，得到R＆D经费支出(y2)、万人专业技术人员数(y3)、国家科技投入(y4)三项与时滞3年的协同创新合作项目拟合度最优、显著性最高;专利申请(y1)与时滞2年的协同创新合作项目拟合度最优。采用非标准化回归系数的结果分析，如表3所示。以拟合度最高的分析结果为例，该结果说明:协同创新项目每增加1个，两年后专利申请增加70个，三年后R＆D经费支出增加4920万元、国家科技投入增加2730万元;协同项目每增加500个，三年后每万人中专业技术人员数增加1人。该结果的现实意义在于，专利申请(y1)比其他三项内容操作流程更简洁，而其他项目则历经多个不同层级、部门的周转与协调。为检验这一推测合理性，对专利授权(y5)和协同创新合作项目进行对比分析研究。由表4可知，y5的t检验值中只有时滞3年的协同创新合作项目通过检验，这一结果比专利申请时滞多一年，可以推测专利从申请到得到授权至少需要一年左右时间，这与现实相符。该结果从实证角度进一步验证了“时滞”的存在，反映出以上5个假设关于时滞推断的合理性。
六、结论与建议
以上实证研究表明，协同创新对于创新能力的提升有着显著效果;协同创新对于创新能力提升效果实现存在时滞。因此在协同创新过程中，政府作为引导者和服务者，一方面扶持与鼓励协同创新，引导产学研金介各方集中优势合作;另一方面提高专利审批效率，简化专利申请程序，优化沟通机制，降低时滞，有效促进创新效果尽快实现。
项目数据分析报告范文第7篇
－－高速公路基层管理区节能降耗工作经验交流汇报材料
以“数据采集、数据分析”为抓手，实现微观上自己认识自己，努力形成切合实际的初步定额体系
1、水的数据采集和分析
6月初，第一期用水数据采集后，我们送扬州市节水办专家分析后，发现误差较大，管理区及时作了分析和调整，按照节水办专家的意见，重新进行用水的样本采集。6月下旬，又组织进行了为期10天的样本数据采集，依照统一每天抄表时间、统一每天抄表顺序，详细采集总水表和17只二级分水表的第一手数据，管理区平均每天用水137.81吨（最高用水151吨，最低用水115吨），平均每天总表与各分表的误差为109.5度（最高误差143度，最低误差90度），经数据对比分析，总表和分表的误差为10.42％，结合其他因素分析，误差值在正常范围，通过数据分析，使各经营区域能进行更好的用水控制。
1、电的数据采集和分析
按照京沪公司电平衡填表的要求，管理区明确专人进行数据统计，主任室要求参与数据填写部门和人员必须认真学习并且消化理解公司和管理处的每一个关于“节能降耗”的文件精神，综合部按照公司下发的表格，协调水电班进行认真填写，水电工为了确保《电平衡表》数据的填写准确，连续一周工作在各个电表之间，一小时填写一次，无一次间断，向公司节能降耗领导小组和科协专家提供了第一手的管理区电平衡数据。为了确保数据的翔实可靠，管理区主任在节假日和夜间也经常打电话询问数据采集填写情况，对于填写有疑问的表格和数据，及时做好沟通和协调工作，关键技术数据，主任召集相关部门进行会商。
此外，根据用水样本的采集经验，7月上旬，管理区又组织进行了为期10天的用电样本数据采集，依照统一每天抄表时间、统一每天抄表顺序，详细采集总电表和36只二级分电表的第一手数据，管理区平均每天用电2548.5度（最高用电2943度，最低用电2331度），平均每天总表与各分表的误差为109.5度（最高误差143度，最低误差90度），经数据对比分析，总表和分表的误差为4.29％，结合其他因素分析，误差值在正常范围，通过数据分析，使各经营区域能进行更好的用电控制。
3、油的数据采集和分析
油的数据采集分两个部分，一是车辆用油，二是配电房用油。
（1）车辆用油的采集重点是抓好车辆规范用油的管理，确保油耗采集的科学性和合理性。一是控制公务车的用车次数，同方向合并用车、不同部门合并用车、上下午协调合并用车，并实行用车预申报；二是加油控制，车辆一律在管理区加油；加油由驾驶班长、综合部门经理或节假日值班主任现场监油，要求一次性满箱加油；在外偶有加油，先请示后加油，要求限量加油，以够行使到管理区为原则，到管理区后油箱加满。
3－7月份，车辆用油主要受运行公里数影响，百公里油耗具体为金龙20.72、五十铃15.01、皮卡11.98、海马11.99，其中五十铃属于上路抢险用车，油耗受在高速路上的停留时间和夜间、高温出车时间影响。
（2）电房用油重点抓好发电时间和发电机功率的测算。3－7月份配电房共计用油500升，共发电时间26小时，平均每小时19.23升。理论估算该功率的发电机每小时耗油量20－25升，经对比分析，误差值在正常范围。
以“合理组织、科学分析”为基础，系统形成调查分析报告，努力为上级部门提供决策依据
按照7月10日公司传真电报关于节能降耗调查的通知要求，我管理区认真对照调查内容的三点指导意见，进行了调查分析，系统形成了管理区试点单位的节能降耗调查分析报告。
调查分析报告系统总结和梳理了管理区开展节能降耗活动以来的工作，通过对水、电、油的分析，反映出我管理区自从开展“节能降耗”试点工作以来，水、电、油的节能使用控制初见成效，总的数据指标在可控制范围以内，通过深入细致的第一手样本数据采集和分析，不仅切实摸清了各区域水电和车辆、配电房的使用情况，而且为管理区下一步生产经营的控制管理，积累了第一手资料。
作为节能降耗试点单位，我们对于定额体系的测算有如下建议：
1、关于水的定额制定。需要考虑冬夏用水量的变化，需要考虑冬夏蔬菜的不同，对于洗汰用水量的不同，在此基础上，方可把营收与用水量挂钩，进行吨/百元定额测算较为理想。
2、关于电的定额制定。受线路、用电器的影响较多，各用电区域、甚至各单位可能数据上差距较大，进行度/千元定额测算较为理想。
3、关于油的定额制定。需要综合考虑车辆完好率和利用率，主要是完好率和利用率的测算需请专家协助。配电房用油节能的空间不大，重点是加强用油和发电时间的管理。
4、为今后发展预留空间。要为管理区今后经营项目的增加，经营班次的调整等可预见的变化预留定额调整的空间。
作为公司节能降耗试点单位的几点体会：
1、领导重视，机制健全，节能工作初见成效。节能降耗活动开展以来，公司、管理处节能降耗领导小组领导数次到我们基层管理区听取汇报、指导推进、并和专家一道提出好的建议和
意见，上下互动，机制健全，使管理区试点工作取的了明显效果，积极引导企业走上担当社会责任的发展道路。
2、加大节能降耗的宣传力度，不断增强全员节能意识。我们采取多种措施，加强对节能降耗重要性的宣传，大力开展节能知识的宣传，积极引导员工转变观念，牢固树立和落实科学发展观，为节能降耗的顺利开展营造了浓厚的氛围。
3、要重视技术创新，加大节能改造项目的资金投入力度。正是有公司和管理处的支持，我们得以顺利进行设备改造和较快的数据采集、数据分析，真正实现了管理区自己了解自己，自己解剖自己，能够微观上分析自己，为三级单位管理区跟进公司战略发展打下了坚实的基础。
作为公司节能降耗试点单位的几点不足和认识：
一是对节能降耗工作的长期性认识要再提高，定额体系的建立和确定需要2－3年来调整和生产经营实践的验证，这期间需要扎实的工作，发扬不急不躁、务实科学的工作作风，进行深入细致的测算和反复的验证。
二是需要尽快建立与节能降耗配套的激励机制，通过激励机制的作用的发挥，推动节能降耗深入持久的开展，充分调动职工节能的主动性和创造性，鼓励节能降耗革新，从一滴水、一度电、一升油等小处抓起，确保节能降耗切实取得良好的效果。
三是对降耗工作要进行再深入细化，结合管理区餐饮、汽修、停车场的实际，找准降耗的切入点，配套好工作措施，在降耗工作上还大有文章可做。
我们下一步的工作重点：
一是继续做好设施改造，鼓励技术革新，通过技术改造和管理强化，使已经降下来的项目数据，绝不能反弹。
二是继续加大节能降耗工作的宣传，结合将要出炉的定额指标，尝试建立激励机制，把节能降耗工作纳入管理区管理的日常工作，推动节能降耗的长效发展。
三是认真总结本管理区开展节能降耗以来和兄弟单位的先进经验和好的做法，通过典型引路，以点带面，以此推动节能降耗的深入开展。
项目数据分析报告范文第8篇
施旦霁是一位连续创业者。他在进入孵化投资行业后，开始了解到投资人和科技创业者的需求，并产生了一个创意：做一个立足于中国的科技信息聚合平台。但他的创意并不仅仅局限于做中国的Techmeme，而是希望成为中国的Techmeme+ angelList。angelList是一个联系企业家与投资者的社交网络，顶级风险投资人经常用它发现有潜力的公司。
施旦霁和他的创业帮
施旦霁自高中就开始了在海外的求学生涯，在澳大利亚墨尔本皇家理工学院就读IT本科，澳大利亚悉尼大学攻读IT硕士，专注研究Web2.0时代的数据交互模式。他曾在澳大利亚创办电子商务网站，回国后创办了国内早期的SAAS公司，退出后于2008年开始进入孵化投资领域，角色定位从自己创业转变为服务他人创业。
彼时的施旦霁是上海张江高科技园区金科路地铁站附近的一个叫做“创智天地”的孵化器运营者。施旦霁在运营孵化器的时候有个习惯，即每天要提前一个小时到办公室，浏览新闻网站上与科技相关的所有新闻和数据。“每个网站都有几条有用信息，我当时非常希望有一个地方能够图文并茂聚合所有科技信息。”
美国知名的科技新闻和博客聚合网站techmeme能够满足施旦霁的需求。2005年9月，techmeme的前身memeOrandum横空出世，网站上面的科技文章主要来自新闻网和博客，它能分析新闻的重要程度，给予不同新闻不同的权重。扎克伯格是techmeme的痴迷读者，许多科技公司高管如谷歌高管、PayPal CEO以及风险投资人都是techmeme的读者。
施旦霁想做一个类似于techmeme的科技信息聚合平台，平台上的信息可以来自于TechCrunch、36氪等国内外科技博客，通过机器自动抓取和分析公开数据，让科技圈的从业者能够在一个网站上掌握所有必知信息。
事实上，在运营孵化器期间，除了为孵化器内企业争取政策方面的扶持外，施旦霁还尝试通过做天使投资对企业进行持股孵化。创业者、孵化人、投资人三种角色让施旦霁无比熟悉孵化投资和初创企业的需求。因此施旦霁还想为这个平台赋予联系企业家与投资者的功能。如果一定要用一句话描述这个项目，施旦霁希望这是“一个服务于早期投融资的信息聚合平台”。
这个服务于早期投融资的信息聚合平台很快落地，23Seed应运而生。除了施旦霁外，还有邱青峰和贺飞鸣是23Seed的联合创始人。两人中前者是23Seed的首席运营官，有15年技术咨询及管理经验、7年创业经验；后者是23Seed的首席技术官，是同济大学的控制理论及控制工程博士，有着超过12年技术开发及管理经验，参与过众多上海市政府的信息系统研发，包括数据统计交换、舆情内容监管、信息采编分析。
不是科技博客
“23Seed肯定不是科技博客。”尽管23Seed聚合了众多科技资讯，拥有项目数据库，投资人、投资机构数据库等数据，和诸如36氪等国内科技博客网站相似，但施旦霁显然并不希望众人将23Seed看成是一个科技博客，“它是一个数据分析公司。”
“23Seed第一个板块是资讯，但我们并没有自己采集内容，而是在不侵犯版权的前提下做聚合。更重要的是，我们的系统会对所采集到的数据做分析。例如打开23Seed网站，你可以看到2014年二季度早期投资排行榜、2014年二季度早期融资行业排行等分析数据。” 施旦霁介绍说。
23Seed所有的数据都来自公开数据，重点关注早期投融资数据。施旦霁在创业和孵化投资过程中，发现市场上并没有专门为早期投资做参考的金融数据和分析服务商。据了解，目前中国二级市场，有万得这样的金融数据和分析工具服务商，PE市场有投中集团这样的投资市场信息咨询机构。
2012年被业内称为“天使投资”元年，随着民众财富增加，财富管理方式从储蓄型转变到理财型，再到投资型，以个人为单位的天使投资人开始如雨后春笋般冒出。根据公开披露信息统计显示，2008年至2012年，中国天使投资案例数量和融资规模均呈逐年增加态势。2012年全年共披露天使投资案例194起，总投资金额6.94亿元。2013年上半年，天使投资继续保持活跃，共披露案例135起，总投资金额5.20亿元。由于天使投资机构的部分项目比较敏感、私密，不易对外披露，因此，中国天使投资案例数量和规模总体上应高于以上统计。
活跃的天使投资也意味着个人投资人越来越多，23Seed能够实现向投资人发送分析报告、推荐优质项目、为项目打分等功能。这些工作相当于投资机构里年薪30万元的岗位所能提供的工作内容。
施旦霁强调23Seed专注于早期投融资，相对而言，创业企业早期需求比较明显、集中，可以借助计算机系统技术帮助投资人和企业进行相互之间的配对与筛选，将繁杂的机械劳动交给计算机，可以解放出人的时间与精力。
商业化：卖数据库
那么，如何才能让23Seed商业化呢？让施旦霁欣慰的是，目前23Seed提供的数据分析服务均由计算机技术实现，并不需要付出高昂的人力成本与管理成本。
施旦霁希望能够将23Seed的数据库通过收费会员的方式打包给一些精力有限的投资人。在23Seed平台上，创业者首先需要提交信息，形成创业报告。平台会根据创业者学历、工作经验等形成创始人背景调查，并运用已有的数据信息，形成行业分析，参考美国硅谷的行业估值对项目进行最终估值并打分，完成这一系列创业项目分析后，会根据投资者偏好将最终报告发送给平台上的潜在投资人。
当然，23Seed并不只是针对投资人的服务平台，创业者同样可以在这里找到价值。23Seed平台对天使投资人也会进行严格筛选，按照其过去投资的项目和参与度，在被证明可信任后，投资人才能在平台获取信息。施旦霁还筹备每月在上海、杭州等地的线下投融资对接会。“这是闭门的对接会，投资人和企业家见面的目的就是为了投融资。” 施旦霁强调。
施旦霁还考虑从一些增值服务上实现盈利。例如23Seed与上海律罗法律咨询有限公司等进行合作，推出法律问题的打包服务，免去创业企业的后顾之忧。同样，23Seed也会给予创业者融资方面的增值服务，“我们会告诉创业者融资流程，融资过程中所有的文书，包括公司估值模板等文书都可以打包给创业者。” 施旦霁介绍。
项目数据分析报告范文第9篇
关键词：企业 财务决算 工作质量
财务决算工作既是对企业年度经营成果和资产运用效益的检查与总结，也是对企业投资决策科学性、内部管理先进性、对社会创造贡献性的检验。当前全球经济错综复杂，对企业生产经营和财务状况产生了重大影响，对财务决算管理工作提出了更高要求。财务决算工作要积极适应新形势的变化，加强组织、创新方式，更好地发挥决算管理的作用以提升企业效益水平。注重利用财务决算结果分析总结企业生产经营成效和资产负债增减变动因素，进一步分析查找需要改进的问题，夯实管理基础，积极推动管理提升，确保实现企业经营目标的完成。
一、财务决算报表编制流程
（一）决算前的准备工作
一是贯彻上级对财务决算报表的编制要求。根据财政部、铁路总公司关于财务决算报表的编制要求，结合广铁集团公司情况，制定本年度财务决算报表编制文件和填报说明细则。二是召开财务决算布置会议。传达铁路总公司对财务决算工作布置要求，结合年度财务预算安排，提出集团公司编制财务决算报表的目标、任务。三是清理各项目数据工作。全面核对债权债务往来、资产盘点、收入、支出是否真实等。四是完善报表软件系统。细化报表主表个别项目，满足经营管理重点数据分析及编制说明书、会计报表附注等需要，对报表软件测试，修订完善报表格式和审核公式工作。
（二）决算过程的卡控
一是分级组织、逐级审验。要求控股子公司会审所属单位全套财务决算报表，以全级次法人数据接受集团公司决算会审，依据集团公司现场审验反馈结果，加紧纠正报表数据，形成最终上报集团总部数据。二是合并调整、整体复检。集团公司以会计制度、法规为准绳，合并抵销内部关联交易、债权债务等数据，借助计算机审核校验报表数据，人工检查工作量指标合理性，与业务处室核对全集团公司工资薪酬、人数指标是否一致，人工填报客货运输指标工作量。三是审计整改、修改完善。依据内、外部审计意见，纠正决算报表编制差错，校稿整理，完善财务说明书、会计报表附注各指标数据分析，形成完整的财务会计报告。
（三）审批上报、会审整改
一是内部审批上报。依据内部控制制度，经财务处长、总会计师、总经理、董事长逐级审批，形成正式对外财务会计报告。二是上级审核和修改。参加铁路总公司决算会审工作，依据铁路总公司财务部、会计师事务所审核意见，细化、完善各个项目说明，解答各指标数据填报是否合理，修改不合理数据的填报，形成正式对外报送的财务会计报告。
（四）分析考核、总结经验
一是充分利用财务决算资料，查找企业内部管理漏洞，从而完善制度建设。二是通过开展财务决算数据横向、纵向对比，分析企业财务状况、资产质量、盈利结构和现金回报水平，关注重点项目增减情况及行业经营成效，为企业管理决策提供财务支持。三是加强决算工作总结与质量考核，将所属单位包括决算在内的各项财务工作都纳入考核范围，对各子公司进行考核，宣传好的工作经验，对不合格的单位，采取通报批评、要求限期整改等措施。举一反三，这既可以起到鞭策作用，又可以分析总结工作中的不足，提高决算工作质量，从而进一步提高经营管理水平。
二、财务决算存在的主要问题
在每次财务报表编制过程中，总会发生一些主客观方面的差错，如报表数据审验表内试算不平、表间勾稽错误、工作量指标漏填错报、内部债权债务挂账不一致、审计问题未及时整改，导致报表编制中耗费人力、时间，合并报表数据合理性不符合实际、逻辑性错误，分析材料不透彻等，其主要表现在如下几个方面。
（一）组织不力、责任心不强
一是未认真学习当期决算文件要求，甚至连本单位报表上报时间都记错，未关注最新会计核算调整、填报说明，而是凭借以往历史经验做法来完成报表编制。二是未查收上级对决算工作的最新要求通知，导致报表会审时，错误较多，影响集团公司汇总进度。三是未完成材料上报，在会审现场匆忙补救，影响集团公司整体报表质量。
（二）经验不足、业务水平有待提高
一是分析材料前后矛盾，数据解释不够充分，变动数据应重点分析而未分析。二是过分依赖决算软件效验功能，忽略人工审验，导致一些指标的合理性错得离谱，存在漏填错填。三是决算软件操作不熟练，缺乏各功能联动使用的整体意识，导致会审现场修改报表数据。
（三）硬软件建设滞后、信息化程度不高
一是财务软件各个子系统相互穿透抓取数据不准确，各子系统数据各自独立，导致个别账务处理、个别报表编制需要人工填报。二是子系统开发不完善，如未开发内部关联债权债务核对子系统，造成各子公司相互提报往来数据差异较大，事后逐一核对，工作量非常大，造成抵销不充分。三是个别单位无法连接内部网络系统，财务信息系统为单机版操作，上级无法查询其数据，异地无法登录财务信息系统。
三、提高财务决算工作效率的对策建议
（一）建立健全制度、实现规范管理
一是整理汇编文件。收集预算、资金、会计核算管理及薪酬、社保管理等的制度、办法，整合印刷年度财务会计报告编制手册，以便学习查阅。二是制定文件，明确编制要求。根据财政部和铁路总公司文件要求，结合集团公司实际，制定编报财务会计报告有关问题的文件，明确会计核算变化项目、审计整改、税务问题、报表报送时间等。
（二）加强决算组织
加强决算工作的组织的领导，是提高决算效率的重要保障。一是提高财务关联数据对账。针对年度决算对账难题，建立预对账制度，提前一个月组织内部债权债务、关联交易的核对，提早了解和解决子企业间存在争议的关联事项。二是搭建沟通平台。借助内部网页、微信，搭建财务问题交流平台，方便对决算工作要求及时传达布置，并进行沟通解答，提高工作效率。
（三）加强业务培训，提高财务人员整体素质
一是培训面要到位。在每年召开全集团公司决算布置会议上，对集团公司决算工作进行部署培训，要覆盖到所有基层单位总会计师、财务负责人、决算岗位会计。二是培训内容要活。决算涉及的内容很多，受培训人员情况不同，精心设计培训内容，制作课件，既要考虑到刚接触决算工作的新手，也要让从业多年的老决算人员感到学有所用，尽量做到培训内容全面，重点突出，特别是强调对财务管理和会计核算的新要求以及决算报表的调整变动说明。三是挑选案例、现场答疑。培训既有新内容、新要求，也对往年出现的问题及容易填错的指标进行归纳总结，有针对性地进行详细说明，组织现场答疑，提升培训效果。
（四）开展财务信息化建设
财务信息化程度高，能有效提升企业财务管理水平，能提高财务决算报表质量。建立一个数据集中、应用集成、业务协同的“财务会计信息管理系统”平台，该平台集成基础应用、会计核算、集团查询、预算管理、物资管理等模块。会计核算应包含分线核算、决算辅助审核、财务处理、固定资产、工资核算、应收应付、会计报表、债权债务管理、关联交易核对等子系统功能，形成基础数据与业务规范的统一，实现集中核算和管控，提高财务管理水平。
（五）优化决算报表体系
为满足外部监管和内部决策需要，在财政部、铁路总公司报表基础上，不断研究财务信息需求，规范决算报表体系。一是关注非运输企业收支利各个项目收支情况，将非运输企业利润表中的收入、成本细化到建筑业、交通运输业、装卸、批发和零售业、住宿、餐饮业等具体业务，深入掌握每个非运输企业项目的规模和效益变动情况。二是为满足日常经营管理需要，增设重点项目动态附表，如三公经费实际支出表、教育经费提取使用表。为了优化报表体系。三是满足各方需要，组织会计师事务所、内部各科室，对决算报表征集修改意见，对报表进行梳理、优化和调整，剔除不符合现状，通过不断修改完善，确保决算报表体系可以满足各方的信息需要。
（六）加强决算审核，严把决算工作数据质量关
一是做好审核报表前准备工作。明确重点关注科目，统一审核标准和方法，制定审核流程。如重点审核资产负债表数据前后两年数据、客货运输指标、固定资产投资完成，机车运用工作量指标等。为提高数据准确性和审核效率，结合往年报表数据的出错和铁总考核通报情况，增设必要的审核公式。积极与工资薪酬管理处室核对职工薪酬、人数指标，确保财务、业务数据一致。二是组织会审小组人员对接会。明确会审人员职责，制定审核流程及特殊情况下沟通机制，统一审核标准，讲解近年工作审核重点项目。三是严格审核。审核内容主要包括电子数据公式效验、纸质报表与审计报告一致性审核、财务情况说明书、会计报表附注分析、解释审核等审核。在报表审核期间，针对大家提出的审核公式纠正建议，及时付诸实施。四是把好报送关。随着铁路基建投资增加，高铁线路陆续开通运营，社会越来越重视铁路企业经营效率情况，对财务报表信息质量要求越来越高，要求所属子公司上报的数据资料要进行认真复查，做到无差错且符合合理性，统一口径数据一致性，所有数字与财务分析报告保持一致，重大差异变化应有解释说明，力求将分析报告写全、写深、写透。
（七）加强决算分析利用，服务企业决策
财务信息结果的价值在于运用，充分利用财务月报和季度决算的数据，加强数据整理分析，为经营管理者决策提供服务。一是严把数据关、文字分析关，注重企业运行的新情况、新变化。二是对近几年数据进行整理分析，建立企业信息库，在部门内部实现数据共享，为开展企业产权登记、经营预算管理、业绩考核等工作提供基础性数据。
（八）总结经验、落实责任
月、季、年度财务决算编制上报完成后，应及时总结本次财务决算编制工作经验，查找差错原因，落实责任，依据决算考评制度，量化评分，综合评比，将评审结果以电报形式逐条反馈给各子公司，以便于改进工作，不断营造积极向上、创先争优的工作氛围，切实加强决算编制工作，提高财务报表信息质量。
四、结束语
高质量的财务决算报表数据是企业经营结果的真实反映，利用财务报表相关数值揭示分析企业经营状况和经营成果，运用报表数据，捕捉有价值、能说明问题的信息，为企业管理层提供及时、充分的决策依据，同时满足外部社会监管数据披露需要，积极为企业排忧解难，促进企业更好地发展。
参考文献：
[1]财政部企业司（编）.企业财务报告编制指南（2013版）.
[2]罗莎.推进财务信息管理提升数据质量[N].中国会计报，2013-11.
[3]财政部关于印发2012年度企业财务会计决算报表的通知.2012.
项目数据分析报告范文第10篇
关键词：专利；大数据；科技文献；信息服务；创新
中图分类号：C931 文献标识码：A
作为具有国家知识产权局背景的专利信息服务行业领导者之一，知识产权出版社多年来积累了大量的国内外专利文献数据和非专利科技文献数据。2014年～2016年，我们的数据收集范围从专利扩大到商标、标准、科技期刊、知识产权和创新类图书等，专利信息也从单纯的文摘和全文扩展到法律状态、审查文件、流程信息、运营信息、复审和无效决定、知识产权司法判例等，数据量从1亿扩大到近5亿，数据量达500TB。如此巨大的数据量必须得到有效应用才能产生巨大的价值，推进我国技术创新和科技发展。现在有很多专利信息服务商能够提供传统的专利检索和分析服务，但是都仅限于专利，而且数据质量参差不齐，不够全面、准确和权威，服务价格相对较高。如果能以知识产权出版社的大数据为基础，进行整合加工处理，并进行大数据关联，构建一个以专利为核心的科技大数据信息服务平台，向终端用户提供质优、价低、权威的“一站式”信息服务，以及在此基础上的专利大数据管理、运营、交易等扩展服务，则可以更好地促进我国的知识产权和科技创新工作。
一、专利与科技文献大数据现状及创新应用分析
（一）现状分析
以专利为核心的相关科技文献数据有较大规模。根据我们当前所积累的与专利相关的科技文献数据，总体分为专利文献数据、非专利科技文献数据（二者合称为核心资源数据）、检索数据、应用数据、平台数据和管理数据。具体包括：
1. 核心资源数据
主要分为专利数据（含审查过程数据）、商标数据、标准数据、法律文书数据、期刊数据、其他数据。主要内容如下：
（1）中国专利全文文本数据；
（2）国外专利全文文本数据（包括美国、欧洲、日本、韩国、世界知识产权组织WIPO、英国、德国、法国、瑞士、奥地利、加拿大、澳大利亚等）；
（3）国外专利著录项目数据（共包括100余个国家及地区、组织）；
（4）中外专利法律状态数据；
（5）中外专利引证文献数据；
（6）中外专利生物序列数据；
（7）中外专利化学结构数据；
（8）中外期刊元数据数据库；
（9）中外标准数据；
（10）中国知识产权类法律文书数据；
（11）知识产权法律法规数据；
（12）中国商标数据；
（13）美国商标数据；
（14）马德里国际商标数据；
（15）知识库及词表数据库；
（16）中外专利说明书及附图全文图像数据。
2. 检索数据
主要包括为实现检索而收集整合的原始数据和加工数据，特别是各个检索字段。
3. 应用数据
应用数据包括专利检索数据和非专利检索数据（主要是检索表达式和检索结果）、专利分析数据、项目管理数据、大数据商城数据、客户服务数据。
4. 平台数据
平台数据包括系统和网站的资源目录、表单、文本、图片、视频和网页。
5. 管理数据
系统管理数据包括用户数据、权限数据、日志数据、统计数据、监控数据、运维数据。
根据我们当前的检索业务运行情况，数据检索日访问量在10万左右，数据记录与分析记录量在10亿，在线服务数据量在150TB左右。
（二）基于大数据关联与整合思路的创新应用分析
根据与专利相关的科技文献大数据内容分析，专利文献与非专利文献表现出很强的相关性，例如专利与科技文献间引证关联关系、检索内容关联关系、文献信息相似性关系等，需要用大数据关联的思想对其进行分析、挖掘和整合，将相关数据整合后对外展示和提供服务，产生一系列新的价值。
以专利为核心的科技文献大数据关联与整合的主要过程包括：
1. 对专利和非专利文献进行收集、整理、存储。
2. 对数据进行清洗、整合、深加工、翻译、代码化等处理。处理完成的数据经过大数据分析，采用数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎等技术进行智能关联，将文献引证关系、技术关联性、新颖性、创造性、商业价值等展现出来，同时对部分内容进行人工或自动标引，提高关联分析的有效性。
3. 在此基础上形成应用服务，例如检索服务、分析服务、预警服务、专利价值评估、交易撮合服务、信息推送服务等。
其过程如图1所示。
（三）基于专利信息服务产业链整合思路的创新应用分析
科技文献大数据服务对知识产权信息服务产业链有非常巨大的整合作用，知识产权信息服务产业链中包括：直接服务供应商、间接服务供应商、整合服务集成商、最终客户等。其构成如图2所示。
我们未来的定位是从直接服务提供商向整合服务集成商转变，通过以专利为核心的科技大数据信息服务平台构建，来实现对产业链前后的业务进行整合。向后可以联合其他间接服务商利用其能力快速拓展业务，向前建立服务运营平台来为用户提供更多更好的服务，知识产权出版社作为平台服务者，与供应链上各个环节的用户共同创造价值。平台的核心作用是让各服务供应商基于平台的海量“大数据”灵活、便捷的构建自己的“小数据”，在此基础上创造自己的各种服务产品提供给最终用户。
二、以专利为核心的科技文献大数据信息服务平台的构建与展望
由于多年来不断地数据积累和各类应用系统的开发，知识产权出版社已有充足的数据资源储备和检索技术储备来构建科技文献大数据信息服务平台，提升数据服务，整合知识产权信息服务产业链。下面从用户群划分、大数据关联与检索技术、数据项目管理、大数据服务交易等几个方面考虑平台的功能：
平台本身的用户群划分要侧重于服务公众，尤其是中小企业和个人等缺乏创新资金的目标群体，同时为平台管理者提供完善的数据和业务管理功能。
平台采用的技术，一方面要自动进行专利数据与非专利数据的关联分析，另一方面要保证海量数据的检索性能和准确性，能以最高效的方式展现检索结果，直接命中用户最关切的部分。
平台应具备大数据项目管理功能，用户能将数据自定义划分成集合，在此基础上进行个性化加工，形成定制化的数据产品和服务。
为了提高专利创新能力，平台还应该提供大数据服务交易平台，构造专利价值评估体系，建立大数据商城，提升专利价值，“盘活”数据，促进创新。
（一）主要建设内容
对于将要建立的科技文献大数据信息服务平台，其主要内容应该包括“五个一”：
1. 构建一个以专利为核心的知识产权产大数据平台，提供大数据管理和访问服务支撑，包括建立大数据存储架构、提供高效的检索服务与分析服务、提供统一的数据展现。
2. 构建一个以基础服务为支撑的运营平台，未来基于专利核心数据以及相关的科技文献数据，开展检索、分析、评估、交易等多元化的市场运营，并为知识产权产业链上的各个环节提供更为开放的服务支撑，包括提供统一的客户管理、产品（服务）管理、供应商管理、计费管理、交易支付、资源（项目数据）管理等功能。
3. 构建一个统一的应用开发支撑平台，为以数据为支撑的各个应用开发组提供统一的基础服务和应用组件，使各开发组直接可以复用平台基础功能，或降低技术难度和开发风险，提升开发效率，并让各开发组将精力集中于向用户提供特定服务的功能上。包括统一的用户权限管理组件、系统日志服务、消息服务、自然语言处理组件、翻译服务、数据可视化展现组件、知识库管理组件、消息队列组件等。
4. 通过构建统一的技术架构解决方案，提高各个应用质量，提升最终用户的体验，提高系统的性能、稳定性、安全性以及可扩展性，降低总体成本。包括负载均衡解决方案、分布式缓存、分布式服务、分布式存储解决方案、安全服务解决方案等。
5. 通过构建统一的管控平台，对各个应用系统进行统一管理从而提升运维质量，并提供运维辅助工具来降低运维成本。包括系统监控平台、自动化运维工具、数据核查和修改工具等。
（二）平台关键技术
1. 大数据存储技术
科技文献大数据存储需求包括3部分：
（1）传统结构化数据库，存放系统基础数据、专利及非专利结构化数据、操作数据等。
（2）大数据存储，存放海量文件，主要是专利和科技文献全文、附图、外部文件、部分关联关系等。
（3）检索数据库，检索引擎自身配置的数据库，存放检索索引、关联关系等。
其中大数据存储要解决的问题包括：数据源多、分布式存储、海量文件、快速存取以及存取结构应便于统计和分析等。
因此，大数据存储架构设计是一个分布式文件系统，用以实现专利和科技文献全文、附图、外部文件、部分关联关系的分布式存储。它有高容错性的特点，并且部署在价格较为低廉的硬件上；而且它提供高传输率来访问数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
大数据存储的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能地靠近存储，实现了将单个任务打碎，并将碎片任务发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载到数据仓库里，采用的具体技术包括分布式文件系统、分布式并行数据库、映射规约处理模式等。
2. 大数据管理及检索技术
科技文献大数据管理主要面临以下几个问题：
（1）专利与非专利数据检索涉及海量数据，且随着业务发展，数据量日益增加。
（2）系统用户广泛，需要在支持高并发量的同时，保证检索性能。
（3）系统稳定性是衡量一个应用系统的重要指标，需要保证不会因某个节点设备的异常，而影响整个系统对外所提供的服务。
（4）需保证系统的高可扩展性，可通过增加节点方式，扩展系统容量与对外服务能力。
（5）支持结构化、半结构化及非结构化数据的统一检索。
大数据管理及检索架构设计采用了大数据管理系统并提供大数据检索服务，其处于提供全文检索服务的基础组件位置，即基于分布式或虚拟化技术的硬件支持，为所有通过二次开发接口进行检索的请求提供响应服务。大数据管理系统与实现大数据存储的数据库处于同等地位，只不过数据库负责数据存储，大数据管理系统则负责数据当中非结构化数据的全文检索。
大数据检索工具应具备以下技术特性：
扁平化设计，弹性扩展；异常感知、自动恢复；柔性多引擎技术；高效分区索引机制；多副本机制；混合索引方式；内存表与列存储；异步检索；多层次、多粒度的分布式缓存；可扩展的检索模式，同根词检索，算法和词典结合的英文词根检索，支持基于同义词、主题词的扩展检索。
3. 大数据智能化检索及分析技术
数据智能化检索和分析技术的目标对象是结构化、半结构化或非结构化数据，包括自然语言文本为对象的数据挖掘技术，它是从大规模的结构化数据和文本数据集中发现隐瞒、潜在的和重要规律的过程。首先从数据和文本中提取适当的特征，表示成计算机能理解的形式，然后采用各种挖掘方法发现隐藏的知识模式，最后以用户可以理解和接受的形式输出。
针对专利检索、特别是智能高级检索，大数据检索涉及到了词库管理、概念识别、文本抽词、关键词扩展关联、相关度计算等内容，这些功能将基于数据智能化检索和分析技术来实现。具体技术包括：自动分词、文本聚类、自动分类、自动重排、自动摘要、主题词提取、信息抽取、常识校对、拼音检索、相关短语检索、关联关系分析、内容过滤等。
4. 大数据展现技术
对用户友好的展现大数据分析结果是提升大数据价值的一项重要工作，如何基于分析数据集进行形象、直观的数据可视化展现是平台的关键技术点之一。数据可视化展现的核心是通过各种复杂的图形，直观地将数据中包含的内在关系以人们更易接受的方式展现给用户，在平台中数据可视化展现的关键技术主要在于以下方面：
（1）丰富的图形功能。图表展示组件需要提供各种图形的展现形式，除了基本的线图、饼图、区域图，还应提供漏斗图、金字塔图、线性波谱图、子弹图等多种图形来满足各种分析功能的图形展现。
（2）支持多种数据格式。包括XML、JSON、多元数据组等多种接口的数据格式。实现专利分析与分析服务的一体化标准，能够支持未来其他用户根据分析要求自行开发相关的应用功能。
（3）有优秀的兼容性。能够不依赖于任何Active-X或扩展控件并兼容多种脚本语言，能够支持未来广泛用户的使用。
（4）有良好的开放性。能够提供二次开发接口，支持用户自行开发相关的分析产品，支持复杂的图形展现（例如专利人合作关系等的展现）。
5. 大数据项目管理体系
数据项目的建立是为了帮助用户更好地管理自己生成的操作结果，方便后续工作的使用。基于此，平台应提供独立的管理功能，并提供对其他功能接口的调用。用户可以通过此模块建立多个项目，每个项目是若干个数据存储单元的集合。数据集合以树形结构存储，每个数据集合包括但不限于形成当前数据集合的检索式、专利数据和数据分析结果等内容。一个项目是由多个数据集合包构成，每个数据集合包又可以由下一层数据集合包或者一组专利的集合构成，每个专利包括著录项目、标准信息、标引信息、加工信息以及大数据包等内容构成。大数据项目管理功能应包括：项目信息展示、项目管理基本操作、项目内容管理、内容统计分析、文献多方式浏览等。
6. 大数据服务交易平台技术
科技文献大数据信息服务平台中应构建服务交易平台，数据商城是其特色功能之一：作为卖家，用户可在数据商城中实现专利分析报告、专题数据库和专利文件资料包的销售，还将实现应用工具和专题数据库的定制服务。在商城中可实现商城信息的检索、导航、在线订购、支付、交易确认、点评等业务。系统的注册终端用户均可作为买家参与商品交易，提供服务产品的注册用户兼具卖家的身份。
如何实现数据商城的可持续发展，确保数据商城能够汇聚众多专利服务需求者和供应者，在业务设计上要借鉴互联网思维，对数据商城进行有一定的前瞻性、超前性的设计，为用户提供创新性的服务，并形成创新的服务模式。其业务重点在于对交易过程进行全面地梳理、对流程进行细致地规划、设立完备的纠纷解决机制、建立账务管理体系对交易资金进行全面管理，并通过为用户提供智能化供需信息匹配服务等交易撮合功能来提升用户体验。
三、科技文献大数据信息服务平台在创新工作中的作用
以专利为核心的科技文献大数据信息服务平台建立后，通过大数据的关联与整合，在产业链中占据了枢纽地位，整合了上下游，并可在此基础上，开发出多种数据服务促进创新工作。
（一）整合专利相关科技文献信息服务产业链，促进用户创新
平台将上游专利和相关数据源、服务、软件进行整合，面向下游用户，提供整合后的智能服务。组织链条上各个供应商，利用各自的优势，通过不同服务者的合作来满足用户的最终要求。实现了上游数据与服务的增值，整体上提升了对下游最终用户的服务水平，由此促进了最终用户的创新工作。
（二）提供低成本的智能化服务，促进中小企业创新
企业在创新的过程中需要检索大量科技文献，对于大型企业来说，可以采购科技文献数据库，建立自己的检索系统或者购买相关机构的专业服务。但是，对于小企业和普通科研人员来说，传统的免费检索效率太低，依靠专业机构则大幅增加了创新成本。
科技文献大数据信息服务平台将提供一套智能化检索服务，给不熟悉科技文献检索的用户提供完善指导，比如自动分类、标引、导航，自动化的相关文献分析，自动化的信息推送和预警分析等。系统的智能化程度达到部分取代专业机构的程度，能够给个人和中小企业提供近似于专业机构的查新服务。平台本身的检索服务可以采用免费或低费用的方式，大幅降低了个人和小企业的创新成本。
通过本平台，用户可以了解技术的最新进展，预测相关发展趋势；跟踪竞争对手的活动；发现和避免专利侵权行为；充分利用失效专利经济和技术价值；减少重复的研发项目。
（三）完善的信息推送机制，促进科研和成果转化
由于系统会根据大数据分析模型分析已有数据，并对新进入的数据进行关联分析，可以实现如下应用：
1. 平台自动分析客户以往关注的领域，然后搜寻相关新进文献，及时提醒用户其该领域的技术革新，并推送相关文献。
2. 平台还可以根据其他用户的检索式、阅读行为、文献引证关系，找出与当前用户关注领域相关的其他领域文献，将其推送给用户。拓展用户检索覆盖面，帮助用户寻找新思路，在其创新过程中起到自动化地进行科技情报收集的作用。
3. 对于正准备进行专利交易和成果转化的用户，平台提供智能的消息服务，通过对交易数据的分析和预测，提供发盘提醒、报价参考、同类产品比较、市场预警等服务。
（四）构建专利价值评估体系，促进规范化的专利交易
平台本身将提供一套专利价值评估体系，专利价值由评估模型、专业人工评估、专利交易价值等综合而成。专利价值评估可以配合数据商城为专利交易双方提供客观的价值判断，供交易双方参考，从而加强专利交易的可靠性，促进交易业务的发展。
（五）通过用户的大数据交易和数据挖掘利用，进一步促进创新
用户可以将自己生成的专利分析报告、专题数据库和专利文件资料包放到大数据商城中进行交易，所产生的利润反过来可以进一步促进用户对数据的深度挖掘和利用。对专利等科技文献数据的深度利用，会让用户能够收集更全面的信息，认识差距、找到创新点，又必将进一步促进创新的发展。
参考文献
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