引論：我們?yōu)槟砹?3篇數(shù)據(jù)分析方向范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。
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2. 網(wǎng)站訪問時段
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6.瀏覽器訪問比例
篇2
The Application of Correlation Analysis Algorithms in the Data Invites Chien
ZHANG Hanyun,DUAN Peng
(School of Mathematics and Computer Science,Yunnan University of Nationalities,Kunming 650031,China)
Abstract: The data warehouse was constructed by using the mass data of computer science majors’ scores generated during the past three years in thirteen classes of four grades, we analyze the corresponding degree of different courses in the database using corresponding analyzing techniques, and condense the attributes in database according to corresponding factors, An example is given to illustrate the application of the proposed method. The analysis introduced in the paper has provided a scientific basis for improving the teaching quality .Then it is prepare for the Association rules mined of different courses.
Key words: data mining;data warehouse; correlation analysis
相關(guān)分析法是在分析某個問題或指標時，將與該問題或指標相關(guān)的其他問題或指標進行對比，分析其相互關(guān)系或相關(guān)程度的一種分析方法，用少數(shù)幾對綜合變量來反映2組變量間的線性相關(guān)性質(zhì).目前它已經(jīng)在眾多領(lǐng)域的相關(guān)分析和預(yù)測分析中得到廣泛應(yīng)用.本文主要研究如何利用相關(guān)分析技術(shù)產(chǎn)生計算機專業(yè)課之間的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)專業(yè)課程之間的相關(guān)度，對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行約簡［1］.
1 相關(guān)分析
1.1 相關(guān)分析概述［2］
相關(guān)分析（Correlation Analysis）是研究隨機變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計方法.相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關(guān)關(guān)系.例如，教育投資與教育發(fā)展速度的關(guān)系、教師教學(xué)水平和學(xué)生的學(xué)習效果之間的關(guān)系等［3］.
相關(guān)系數(shù)值為-1（完全負相關(guān)關(guān)系）～+1（完全正相關(guān)關(guān)系）之間，相關(guān)系數(shù)為0時，表示不存在相關(guān)關(guān)系.例：
正相關(guān)：學(xué)生的學(xué)習能力與學(xué)習成績的關(guān)系；
負相關(guān)：教師的身體狀況與缺勤率的關(guān)系；
零相關(guān)：教師的身高與教學(xué)能力的關(guān)系.
Pearson相關(guān)用于雙變量正態(tài)分布的資料，其相關(guān)系數(shù)稱為積矩相關(guān)系數(shù)（Coefficient of Product-Moment Correlation）.進行相關(guān)分析時，我們一般會同時對2變量繪制散點圖，以更直觀地考察2變量之間的相互變化關(guān)系［4］.
用Flag Significant Correlations 進行顯著性檢驗，標出有顯著性意義的相關(guān)系數(shù)，用一個星號“*”標記在α=0.05水平上有顯著性意義的相關(guān)系數(shù)；用2個星號“**”標記在α=0.01水平上有顯著性意義的相關(guān)系數(shù)［5］.
1.2 相關(guān)分析的表示方法
進行相關(guān)分析的主要方法有圖示法和計算法.圖示法是通過繪制相關(guān)散點圖來進行相關(guān)分析，計算法則是根據(jù)不同類型的數(shù)據(jù)，選擇不同的計算方法求出相關(guān)系數(shù)來進行相關(guān)分析.
1.2.1 圖示法
圖示法的具體做法就是繪制相關(guān)散點圖.相關(guān)散點圖是觀察2個變量之間關(guān)系的一種非常直觀的方法.具體繪制的方法是：以橫軸表示2個變量中的1個變量（作為自變量），以縱軸表示另一個變量（作為因變量）.將2個變量之間相對應(yīng)的變量值以坐標點的形式逐一標在直角坐標系中，通過點的分布形狀和疏密程度來形象描述2個變量之間的相關(guān)關(guān)系.
相關(guān)散點圖可以通過手工繪制而得到.但如果面對的變量值比較多，手工繪制的過程既費時，又不夠精確.
1.2.2 計算法
相關(guān)系數(shù)也稱為相關(guān)量，是用來描述變量之間變化方向和密切程度的數(shù)字特征量，一般用r表示.它的數(shù)值范圍在－1到+1之間，它的正負號反映變量之間變化的方向；它的絕對值的大小反映變量之間關(guān)系的密切程度.
根據(jù)2個變量變化的密切程度，我們把相關(guān)關(guān)系分為完全相關(guān)、高度相關(guān)、中度相關(guān)、低度相關(guān)、零相關(guān)［6］.
完全相關(guān)：│r│=1的相關(guān)；
高度相關(guān)或強相關(guān)：0.7≤│r│＜1的相關(guān)；
中度相關(guān)：0.4≤│r│＜0.7的相關(guān)；
低度相關(guān)或弱相關(guān)：│r│＜0.4的相關(guān).
1.3 Pearson相關(guān)
Pearson相關(guān)也稱積差相關(guān)，積差相關(guān)也稱積矩相關(guān)，是英國統(tǒng)計學(xué)家Rearson提出的一種計算直線相關(guān)的方法，因而又稱為Rearson相關(guān)［6-7］.
積差相關(guān)系數(shù)是2列成對觀測值中各對觀測值的標準分數(shù)乘積之和除以觀測值對數(shù)所得之商［8］.
1.3.1 Pearson相關(guān)的使用條件
1) 2個變量之間是線性關(guān)系，都是連續(xù)數(shù)據(jù)；
2) 2個變量的總體是正態(tài)分布，或接近正態(tài)的單峰分布；
3) 2個變量的觀測值是成對的，每對觀測值之間相互獨立.
1.3.2 Pearson相關(guān)的計算公式
r=∑ZXZYn=∑X－Y－nσXσY.
式中，[ZK（]n表示數(shù)據(jù)的對數(shù)；σX，σY分別表示X和Y變量的樣本標準差；[JP]，分別表示X和Y變量的樣本平均數(shù).[ZK）]
對于學(xué)生成績，其課程總體分布接近正態(tài)分布，滿足Pearson相關(guān)的使用條件.在統(tǒng)計軟件SPSS中，可以很方便地得出2變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù).[JP]
2 用相關(guān)分析法進行數(shù)據(jù)約簡
2.1 學(xué)生成績數(shù)據(jù)倉庫的建立
數(shù)據(jù)選擇上，主要選擇了作者所在學(xué)校計算機專業(yè)3年來產(chǎn)生的專業(yè)基礎(chǔ)課成績，收集并整理了包含高等數(shù)學(xué)、C語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理的504條學(xué)生成績數(shù)據(jù).并將具體的成績數(shù)據(jù)離散化為4個等級［9］，即：
成績>=80“A”; 70=
2.2 用相關(guān)分析法進行數(shù)據(jù)約簡
對大規(guī)模數(shù)據(jù)庫內(nèi)容進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析通常需要耗費大量的時間，這就常常使得這樣分析變得不現(xiàn)實和不可行，尤其是需要交互式數(shù)據(jù)挖掘時.數(shù)據(jù)約簡技術(shù)正是用于幫助從原有龐大數(shù)據(jù)集中獲得一個精簡的數(shù)據(jù)集合，并使這一精簡數(shù)據(jù)集保持原有數(shù)據(jù)集的完整性，這樣在精簡數(shù)據(jù)集上進行數(shù)據(jù)挖掘，顯然效率更高，并且挖掘出來的結(jié)果與使用原有數(shù)據(jù)集所獲得結(jié)果基本相同［10］.
數(shù)據(jù)約簡并不是一個新的領(lǐng)域，現(xiàn)在已經(jīng)提出了很多理論和方法，如：層次分析法，主成分分析法，隨機抽樣、免疫算法等.本研究根據(jù)實際需要，提出將相關(guān)分析方法應(yīng)用于學(xué)生成績的屬性約簡，即方便快捷又不失理論性.
在SPSS軟件中，畫出計算機專業(yè)課高等數(shù)學(xué)成績的直方圖，如圖1.
用同樣的方法，可以畫出其他計算機專業(yè)課如C語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等的直方圖，可以看出，我們所建立的數(shù)據(jù)倉庫中，學(xué)生計算機專業(yè)課程成績基本上符合正態(tài)分布，滿足Pearson相關(guān)的使用條件.
我們用雙變量相關(guān)分析技術(shù)來分析相關(guān)課程之間的關(guān)聯(lián)程度，并做出統(tǒng)計學(xué)推斷，以最少的數(shù)據(jù)量反映最大的信息量，進而對數(shù)據(jù)庫的屬性進行約簡.通過相關(guān)分析約簡相關(guān)性較弱的屬性，選擇相關(guān)性強的屬性而不直接利用數(shù)據(jù)庫中的所有屬性，從而減少大量冗余屬性，以提高算法的效率.
在SPSS中進行課程間Pearson相關(guān)系數(shù)分析，得到計算機專業(yè)課程相關(guān)系數(shù)分析表如表1.
1：表中數(shù)值為4門課程進行相關(guān)分析得到的皮爾遜相關(guān)系數(shù)(Pearson Correlation)、相伴概率（Sig.(2-tailed)）、樣本個數(shù)（N）.“*”標記在α=0.05水平上有顯著性意義的相關(guān)系數(shù)；用兩個星號“**”標記在α=0.01水平上有顯著性意義的相關(guān)系數(shù)；
2：相伴概率用來判斷求解線性關(guān)系的兩變量之間是否有明顯的線性關(guān)系.一般將這個Sig值與0.05相比較，如果它大于0.05，說明平均值在大于5%的幾率上是相等的，而在小于95%的幾率上不相等；如果它小于0.05，說明平均值在小于5%的幾率上是相等的，而在大于95%的幾率上不相等；如C語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的Sig是0，此數(shù)值說明C語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有顯著的線性關(guān)系（因為Sig0.05，則說明兩變量之間沒有明顯的線性關(guān)系）.
由表1可以看出，同一門課程之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為1，是完全相關(guān)關(guān)系.高等數(shù)學(xué)與C語言之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.283，C語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.281，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.565，并且都有“*”標記，由此可以推斷這4組課程之間有顯著性意義的相關(guān)性.
3 結(jié)語
用相關(guān)分析技術(shù)對數(shù)據(jù)庫進行約簡，結(jié)果表明：線性代數(shù)、計算機導(dǎo)論及Pascal語言等多個因素相關(guān)性較弱；而C語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、高等數(shù)學(xué)及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理之間相關(guān)性較強，根據(jù)數(shù)據(jù)庫約簡原則，可將線性代數(shù)、計算機導(dǎo)論及Pascal語言等多個屬性項從數(shù)據(jù)庫中刪除，以便提高數(shù)據(jù)挖掘效率.
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真人秀（也稱真人實境秀、真實電視，reality television）一般是指以電視傳媒為介質(zhì)，通過舉辦某一類別的比賽活動，以從多名參賽者中選取最終獲勝者為目的;同時，有著豐富的獎品，可以獲得廣泛的經(jīng)濟效益的電視節(jié)目。
2、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電視真人秀節(jié)目量產(chǎn)分析
盡管電視真人秀節(jié)目在熒屏上的收視率已經(jīng)達到了一定的高度，但是從采編的實際角度上來分析的話，電視真人秀節(jié)目在現(xiàn)在的環(huán)境下如果實行量產(chǎn)的話仍然有一定的難度，綜合分析主要包括以下四種原因：
2.1采編工作量大。《爸爸去哪兒》每一集都要有五組家庭參與演出，在每一集的游戲設(shè)計上，采編人員和導(dǎo)演組要進行多次的協(xié)同溝通，無論是從工作量上還是從信息量上都是很大的。盡管每一集的播出時長僅為120分鐘左右，但是導(dǎo)演組要分別派出至少五組的采編人員跟隨演員實景拍攝72小時。這與常規(guī)的綜藝娛樂節(jié)目最多的2組采編人員現(xiàn)場工作1-2個小時比起來完全是一種“量化”的突破。
2.2后期制作繁瑣。為了突出節(jié)目效果，才拍攝素材匯總完成之后，在剪輯的過程中要有大量的后期特效制作跟進，無論是畫面效果還是工作量，在我國的電視熒屏上都是一次創(chuàng)新。如此大的信息量，讓整個《爸爸去哪兒》節(jié)目的數(shù)據(jù)庫信息完全達到了一個峰值。
2.3演員甄選難度高。第一季播出的成功如果是因為節(jié)目較為新穎的原因的話，那么第二季以后的節(jié)目在演員的甄選上也就相對的增加了很大的壓力，因為按照廣電總局的相關(guān)要求，對于這種真人秀的演員甄選要本著一定的原則來執(zhí)行，因此盡管這個工作并不是采編人員要具體跟進的，但是在整個過程中，幾乎每一個環(huán)節(jié)上都有采編人員忙碌的身影。
2.4社會效應(yīng)和經(jīng)濟效果不成正比。《爸爸去哪兒》在播出的過程中，其實反映了當下的許多育兒教育方面的問題，因此引起的社會效應(yīng)是十分轟動的，但是由于節(jié)目制作過程十分的繁瑣，需要耗費大量的人財物來為其支撐體系的運轉(zhuǎn)，因此就目前的情況來看，除了與之同名的電影節(jié)目的經(jīng)濟收益還較為明顯之外，常規(guī)的電視節(jié)目其經(jīng)濟收益并沒有太過突出。
3、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電視真人秀節(jié)目量產(chǎn)改進措施
每一集如此龐大的信息量，和相對不成正比的經(jīng)濟效益，給節(jié)目組，尤其是采編人員帶來了巨大的工作壓力，再加之節(jié)目前兩季所取得的巨大社會效應(yīng)，對于今后的節(jié)目制作而言，應(yīng)遵從以下的幾個改進方向：
3.1將節(jié)目大數(shù)據(jù)由量化管理向質(zhì)化管理推進。前兩季的成功，節(jié)目信息量的相對較為集中起了決定性的作用，如此大的節(jié)目數(shù)據(jù)如果仍然延續(xù)現(xiàn)在的量化管理模式的話，不僅仍然要增加采編工作人員的相對工作量，還可能因為節(jié)目效果的重復(fù)和同化讓節(jié)目的收視效果受到?jīng)_擊，因此，必須將節(jié)目的大數(shù)據(jù)從量化管理向質(zhì)化管理進行改革。這種改革主要是將節(jié)目的全部信息數(shù)據(jù)由最初的后期集約化篩選向前期的質(zhì)量篩選推進。所謂質(zhì)量篩選是在減少固定攝影機位的同時，增加人工定位攝影機位，這樣在表面上看起來是增加了攝影師的工作量，但是從實際的拍攝效果上來看，其實是減少了總體的節(jié)目素材累積量，因為對于固定機位而言，是長時間定位拍攝的，幾乎是在演員到達拍攝現(xiàn)場之后就開始了，在演員離開拍攝現(xiàn)場之后才結(jié)束。而對于人工定位攝影而言，在需要采集素材的時候才開始拍攝，在不不要采集素材的時候是處于待機或者關(guān)機狀態(tài)。這樣在節(jié)目的后期制作上對于素材的審驗就節(jié)省了大量的時間。
3.2采取商業(yè)化運作管理節(jié)目大數(shù)據(jù)。幾百個小時的節(jié)目素材最終要濃縮到2個小時的實際播出節(jié)目中，其中海量的數(shù)據(jù)信息被浪費掉了，盡管這些數(shù)據(jù)信息中也有許多亮點內(nèi)容和較為新穎的元素，但是僅僅是一個時間關(guān)系的問題就把其浪費掉了，這種情況無論是從節(jié)目的社會效應(yīng)上還是從經(jīng)濟角度都是一種極大的浪費。如果采用一些商業(yè)化運作的模式來管理這些大數(shù)據(jù)的話，其實完全有很大的空間來改進。
首先，將大數(shù)據(jù)信息分類管理。前兩季的節(jié)目不僅帶來了轟動的社會影響，也催生了許多粉絲群的出現(xiàn)，對于這些粉絲群來說，相對應(yīng)的偶像在拍攝過程中的信息是十分關(guān)注的，如果將一些沒有正式播出的信息按照不同的演員主題進行分類處理，可以滿足一些粉絲的需求。
其次，將分類信息商業(yè)化包裝。畢竟粉絲群的影響力是有局限性的，而且也不一定帶有太多的商業(yè)元素在其中，不過如果將這些經(jīng)過分類處理的信息通過商業(yè)包裝之后以單一演員的形式推向市場的話，那么對于廣大的市場消費群體而言也會是一種拉動。
最后，將包裝信息網(wǎng)格化銷售。《爸爸去哪兒》是通過電視平臺播出的，相關(guān)的數(shù)據(jù)信息如果再通過電視平臺播出的話，并不一定能夠再取得太好的收益，《中國好聲音》的相關(guān)節(jié)目包裝就是一個反面的教材，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)媒體的興盛，如果通過點播平臺和互聯(lián)網(wǎng)媒體互動平臺全方位網(wǎng)格化處理這些信息的話，可能要比單一的從電視平臺上獲取收益要強的多。
4、結(jié)束語
綜上所述，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如果讓電視真人秀節(jié)目實現(xiàn)量產(chǎn)，達到社會效應(yīng)和經(jīng)濟效果雙豐收，其核心在于將采編工作從策劃開始就實行團隊協(xié)同合作的方式。這種方式能夠?qū)⒑Ａ康臄?shù)據(jù)分析細化到每一個節(jié)點上進行處理。從而讓電視節(jié)目效果達到最佳狀態(tài)。
參考文獻：
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一、引 言
居民消費價格指數(shù)（Consumer Price Index，英文縮寫為CPI）是反映一定時期內(nèi)居民消費價格變動趨勢和變動程度的相對數(shù)，是以居民購買并用于消費的一組代表性商品和服務(wù)項目價格水平的變化情況來反映居民消費價格變動幅度的國民經(jīng)濟核算統(tǒng)計指標。從一般理論來看，居民消費價格指數(shù)受社會總供給與社會總需求之間差數(shù)的影響，也受到貨幣發(fā)行量的影響。這一指標影響著政府制定貨幣、財政、消費、價格、工資、社會保障等政策，同時也與居民生活密切相關(guān)，因此，長期以來，不僅宏觀政策的制定者密切關(guān)注著CPI的高低，而且很多學(xué)者也圍繞著CPI進行了大量的理論和實證研究。尤其是自2007年以來，CPI持續(xù)地呈高位增長，引起了政府、學(xué)者、企業(yè)廠商的高度關(guān)注，成為目前學(xué)界研究領(lǐng)域的一個熱點難點問題。
關(guān)于CPI的影響因素分析，學(xué)界已有研究。李敬輝、范志勇（2005）將糧食價格波動作為價格指數(shù)變動的重要因素[1]，李慶華（2006）認為固定資產(chǎn)投資增長率對消費價格通脹率的反應(yīng)是相當敏感和強勁的[2]，何維煒等（2007）則認為食品價格和居住價格是決定CPI走勢抬高的兩大主導(dǎo)力量[3]。這些研究都有一定的科學(xué)性，但將過多的將視線注意于CPI的構(gòu)成因素上，即CPI的結(jié)果本身是由這些因素如食品、居住等加權(quán)計算得來的，這無疑具有較大的自相關(guān)性。
筆者認為CPI漲幅的適度規(guī)模是由于經(jīng)濟社會發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、資源的有限性等諸因素綜合發(fā)展的必然結(jié)果，屬正常調(diào)整。然而，CPI的過高上漲則反映了社會供需之間的矛盾已經(jīng)明顯，客觀上需要及時調(diào)整影響社會供需關(guān)系的主導(dǎo)因素以將CPI穩(wěn)定在一定的變化幅度內(nèi)。因此，本文試圖從一個比較長的時間跨度內(nèi)，選取影響社會供需的主導(dǎo)因素的數(shù)據(jù)，通過VAR模型來測試CPI的影響因素及其程度。
二、VAR模型設(shè)置、估計與解釋
（一）數(shù)據(jù)收集和變量選擇
從宏觀經(jīng)濟理論看，社會總供給主要有消費、儲蓄、稅收以及進口等構(gòu)成，社會總需求主要有消費、投資、政府購買以及出口。可進一步將這些因素具體化為城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入、全社會固定資產(chǎn)投資、貨幣供應(yīng)量、工業(yè)品出廠價格指數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)、出口總額和進口總額。
從宏觀經(jīng)濟理論來看，物價上漲的原因一般有三種情況：第一種情況是需求拉動式的物價上漲，它是由于需求擴張所引起的；第二種情況是成本推動式的物價上漲，它是由于原料、燃料價格等成本價格的上漲所引起的；第三種情況是物價上漲的國際傳遞，它是由于一個國家的物價上漲或貨幣貶值傳導(dǎo)到他國的現(xiàn)象。為了較準確地分析CPI的影響因素，須對每一種情況進行考察。
從需求來看方差分解，自2007年全國各地區(qū)開始出臺了不同程度地提高工資的政策措施。提高工資在短期內(nèi)會增加居民的購買力，進而有效地刺激需求。一方面，產(chǎn)品會由于需求的增加而漲價，另一方面，這會增加投資者的預(yù)期，刺激他們更多的投資。因而，收入的增加在很大程度上拉動了物價上漲。同時，為了盡可能準確客觀地分析收入對CPI的影響程度，在這里采用城鎮(zhèn)居民可支配收入作為變量，因為農(nóng)村居民可支配收入在對CPI的上漲是滯后的，反應(yīng)不敏感。其次，貨幣供應(yīng)量也是影響需求變化的重要因素，根據(jù)貨幣數(shù)量論，通脹率來自貨幣增長率，所以它在一定程度上具有內(nèi)生性。再次，固定資產(chǎn)投資規(guī)模在很大程度上決定產(chǎn)品價格，固定資產(chǎn)投資由于主要是由政府支撐的，所以它不會因為貨幣政策的變化而發(fā)生顯著變化，基于此，將其也作為一個變量進入模型。
從供給來看，農(nóng)產(chǎn)品價格和工業(yè)品價格的增加是物價總水平上漲的外在因素，考察農(nóng)產(chǎn)品價格波動的指標是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)，考察工業(yè)品價格波動的指標是工業(yè)品出廠價格指數(shù)。因此，用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)和工業(yè)品出廠價格指數(shù)來反映供給方的變化，將其作為外生變量進入模型。
從國際傳遞來看，由于我國的經(jīng)濟總量比較大，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)是復(fù)合型的，即不是單一地依賴某一生產(chǎn)要素取得發(fā)展，因此，其他國家的物價上漲或貨幣貶值的波及效應(yīng)是有限的，意即國外通脹率的變化對我國CPI的影響是不顯著的。
（二）VAR模型的建立與估計
根據(jù)上述分析，我們選取居民消費價格指數(shù)（CPI）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（Income）、貨幣供應(yīng)量（Money Providence,簡寫為M）、固定資產(chǎn)投資（Permanent Assets，用PA代替）、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)（Agricultural ProductionPrice Index，簡寫為API）、工業(yè)品出廠價格指數(shù)（IndustrialProduction Price Index，簡寫為IPI），為了量綱的統(tǒng)一，將這些變量通用“率”來考量。
在模型中將貨幣增長率（貨幣供應(yīng)量）作為內(nèi)生變量，同時由于固定資產(chǎn)增長率（固定資產(chǎn)投資）決定于利率和貨幣供給兩者的變化，因此將固定資產(chǎn)增長率也作為內(nèi)生變量進入模型。將來自兩方面的供給沖擊——農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)API和工業(yè)品出廠價格指數(shù)IPI作為外生變量。基于此，根據(jù)歷年中國統(tǒng)計年鑒并經(jīng)計算整理后，得到表1的樣本。
表1 與模型相關(guān)的數(shù)據(jù)表
YEAR
CPI
M
PA
API
IPI
1990
103.1
100.0
102.4
105.5
104.1
1991
103.4
126.5
123.9
102.9
106.2
1992
106.4
131.3
144.4
103.7
106.8
1993
114.7
137.3
161.8
114.1
124.0
1994
124.1
134.5
130.4
121.6
119.5
1995
117.1
129.5
117.5
127.4
114.9
1996
108.3
125.3
114.5
108.4
102.9
1997
102.8
119.6
108.8
99.5
99.7
1998
99.2
114.8
113.9
94.5
95.9
1999
98.6
114.7
105.1
95.8
97.6
2000
100.4
112.3
110.3
99.1
102.8
2001
100.7
117.6
113.1
99.1
98.7
2002
99.2
116.9
116.9
100.5
97.8
2003
101.2
119.6
127.7
101.4
102.3
2004
103.9
114.9
126.8
110.6
106.1
2005
101.8
117.6
126.0
108.3
104.9
2006
101.5
115.7
篇5
摘要：在虛擬現(xiàn)實項目制作中，由于種種原因，海量數(shù)據(jù)處理是一項艱巨而復(fù)雜的任務(wù)，本文主要論述了海量數(shù)據(jù)處理困難的原因，并提出了對海量數(shù)據(jù)進行處理的方法。
Abstract: In the virtual reality project production, due to various reasons, mass data processing is a difficult and complex task. This paper discusses the reasons for massive data processing difficulties, and provides methods for massive data processing.
關(guān)鍵詞：虛擬現(xiàn)實 海量數(shù)據(jù)
Key words: virtual reality；massive data
中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2011）19-0158-02
0引言
虛擬現(xiàn)實項目制作過程中，由于虛擬現(xiàn)實包含的內(nèi)容豐富，需要載入的數(shù)據(jù)量有時會非常巨大，需要進行處理和查詢的內(nèi)容很多，然后還要以文字和圖像的形式進行表示出來，所以經(jīng)常會遇到海量數(shù)據(jù)處理的瓶頸，造成這種情況的原因是：
①數(shù)據(jù)量過大，數(shù)據(jù)中什么情況都可能存在。如果說有10條數(shù)據(jù)，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數(shù)據(jù)，也可以考慮，如果數(shù)據(jù)上到千萬級別，甚至過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行處理，尤其海量的數(shù)據(jù)中，什么情況都可能存在，例如，數(shù)據(jù)中某處格式出了問題，尤其在程序處理時，前面還能正常處理，突然到了某個地方問題出現(xiàn)了，程序終止了。
②軟硬件要求高，系統(tǒng)資源占用率高。對海量的數(shù)據(jù)進行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統(tǒng)資源。一般情況，如果處理的數(shù)據(jù)過TB級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內(nèi)存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。
③要求很高的處理方法和技巧。這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經(jīng)驗的積累，也是個人的經(jīng)驗的總結(jié)。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規(guī)則。
在多個虛擬現(xiàn)實項目的基礎(chǔ)上，尤其是通過與行內(nèi)多名專家進行項目經(jīng)驗交流，以下的方法都可以對海量數(shù)據(jù)在虛擬現(xiàn)實項目中的處理進行改善。
1選用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫工具
現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫工具廠家比較多，對海量數(shù)據(jù)的處理對所使用的數(shù)據(jù)庫工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟公司最近的SQL Server 2005性能也不錯。另外在BI領(lǐng)域：數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫，多維數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工具也要進行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。筆者在實際數(shù)據(jù)分析項目中，對每天6000萬條的日志數(shù)據(jù)進行處理，使用SQL Server 2000需要花費6小時，而使用SQL Server 2005則只需要花費3小時。
2編寫優(yōu)良的程序代碼
處理數(shù)據(jù)離不開優(yōu)秀的程序代碼，尤其在進行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數(shù)據(jù)的處理至關(guān)重要，這不僅僅是數(shù)據(jù)處理準確度的問題，更是數(shù)據(jù)處理效率的問題。良好的程序代碼應(yīng)該包含好的算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。
3對海量數(shù)據(jù)進行分區(qū)操作
對海量數(shù)據(jù)進行分區(qū)操作十分必要，例如針對按年份存取的數(shù)據(jù)，我們可以按年進行分區(qū)，不同的數(shù)據(jù)庫有不同的分區(qū)方式，不過處理機制大體相同。例如SQL Server的數(shù)據(jù)庫分區(qū)是將不同的數(shù)據(jù)存于不同的文件組下，而不同的文件組存于不同的磁盤分區(qū)下，這樣將數(shù)據(jù)分散開，減小磁盤I/O，減小了系統(tǒng)負荷，而且還可以將日志，索引等放于不同的分區(qū)下。
4建立廣泛的索引
對海量的數(shù)據(jù)處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等字段，都要建立相應(yīng)索引，一般還可以建立復(fù)合索引，對經(jīng)常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數(shù)據(jù)時，曾經(jīng)在一個ETL流程中，當插入表時，首先刪除索引，然后插入完畢，建立索引，并實施聚合操作，聚合完成后，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。
5建立緩存機制
當數(shù)據(jù)量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設(shè)置的好差也關(guān)系到數(shù)據(jù)處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數(shù)據(jù)聚合操作時，緩存設(shè)置為100000條/Buffer，這對于這個級別的數(shù)據(jù)量是可行的。
6加大虛擬內(nèi)存
如果系統(tǒng)資源有限，內(nèi)存提示不足，則可以靠增加虛擬內(nèi)存來解決。筆者在實際項目中曾經(jīng)遇到針對18億條的數(shù)據(jù)進行處理，內(nèi)存為1GB，1個P4 2.4G的CPU，對這么大的數(shù)據(jù)量進行聚合操作是有問題的，提示內(nèi)存不足，那么采用了加大虛擬內(nèi)存的方法來解決，在6塊磁盤分區(qū)上分別建立了6個4096M的磁盤分區(qū)，用于虛擬內(nèi)存，這樣虛擬的內(nèi)存則增加為4096*6+1024=25600M，解決了數(shù)據(jù)處理中的內(nèi)存不足問題。
7分批處理
海量數(shù)據(jù)處理難因為數(shù)據(jù)量大，那么解決海量數(shù)據(jù)處理難的問題其中一個技巧是減少數(shù)據(jù)量。可以對海量數(shù)據(jù)分批處理，然后處理后的數(shù)據(jù)再進行合并操作，這樣逐個擊破，有利于小數(shù)據(jù)量的處理，不至于面對大數(shù)據(jù)量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進行，如果不允許拆分數(shù)據(jù)，還需要另想辦法。不過一般的數(shù)據(jù)按天、按月、按年等存儲的，都可以采用先分后合的方法，對數(shù)據(jù)進行分開處理。
8使用臨時表和中間表
數(shù)據(jù)量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成后，再利用一定的規(guī)則進行合并，處理過程中的臨時表的使用和中間結(jié)果的保存都非常重要，如果對于超海量的數(shù)據(jù)，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作，可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。
9優(yōu)化查詢SQL語句
在對海量數(shù)據(jù)進行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優(yōu)良的SQL腳本和存儲過程是數(shù)據(jù)庫工作人員的職責，也是檢驗數(shù)據(jù)庫工作人員水平的一個標準，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關(guān)聯(lián)，少用或不用游標，設(shè)計好高效的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數(shù)據(jù)使用游標，運行3個小時沒有出結(jié)果，這是一定要改用程序處理了。
10使用文本格式進行處理
對一般的數(shù)據(jù)處理可以使用數(shù)據(jù)庫，如果對復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理，必須借助程序，那么在程序操作數(shù)據(jù)庫和程序操作文本之間選擇，是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網(wǎng)絡(luò)日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），對它進行處理牽扯到數(shù)據(jù)清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫再做清洗。
11定制強大的清洗規(guī)則和出錯處理機制
海量數(shù)據(jù)中存在著不一致性，極有可能出現(xiàn)某處的瑕疵。例如，同樣的數(shù)據(jù)中的時間字段，有的可能為非標準的時間，出現(xiàn)的原因可能為應(yīng)用程序的錯誤，系統(tǒng)的錯誤等，這是在進行數(shù)據(jù)處理時，必須制定強大的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則和出錯處理機制。
12建立視圖或者物化視圖
視圖中的數(shù)據(jù)來源于基表，對海量數(shù)據(jù)的處理，可以將數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基于視圖進行，這樣分散了磁盤I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區(qū)別。
13避免使用32位機子
目前的計算機很多都是32位的，那么編寫的程序?qū)?nèi)存的需要便受限制，而很多的海量數(shù)據(jù)處理是必須大量消耗內(nèi)存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數(shù)的限制也十分重要。
14考慮操作系統(tǒng)問題
海量數(shù)據(jù)處理過程中，除了對數(shù)據(jù)庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統(tǒng)的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用服務(wù)器的，而且對系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性等要求也比較高。尤其對操作系統(tǒng)自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。
15使用數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)庫存儲
數(shù)據(jù)量加大是一定要考慮OLAP的，傳統(tǒng)的報表可能5、6個小時出來結(jié)果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此處理海量數(shù)據(jù)的利器是OLAP多維分析，即建立數(shù)據(jù)倉庫，建立多維數(shù)據(jù)集，基于多維數(shù)據(jù)集進行報表展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。
16使用采樣數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)挖掘
基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數(shù)據(jù)，一般的挖掘軟件或算法往往采用數(shù)據(jù)抽樣的方式進行處理，這樣的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數(shù)據(jù)的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經(jīng)對1億2千萬行的表數(shù)據(jù)進行采樣，抽取出400萬行，經(jīng)測試軟件測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。
還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數(shù)值型的聚合比對字符型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。
海量數(shù)據(jù)是發(fā)展趨勢，對數(shù)據(jù)分析和挖掘也越來越重要，從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要準確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數(shù)據(jù)的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。
參考文獻：
篇6
一、云模型的介紹
云模型主要是定性和定量轉(zhuǎn)換的模型。在模糊數(shù)學(xué)和隨機數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上采用云模型來統(tǒng)一描畫出語言值中存在的大量隨機性、模糊性和二者間的關(guān)聯(lián)性。用云模型來表示自然語言中的基元即語言值，用云的數(shù)字特征即期望、熵以及超熵來表示語言值的數(shù)學(xué)性質(zhì)。它既體現(xiàn)了代表定性概念值的樣本中的隨機性，又體現(xiàn)了隸屬程度的不確定性，從而展示了隨機性和模糊性之間的關(guān)聯(lián)。目前，云模型被廣泛的應(yīng)用到信任評估、圖像分割和時間序列挖掘等領(lǐng)域上。
二、大數(shù)據(jù)典型相關(guān)分析的現(xiàn)狀
人們在工程實踐項目和科研工作中收集到的大量數(shù)據(jù)大部分都具備大數(shù)據(jù)的特性，但是把大數(shù)據(jù)作為一個獨立的科學(xué)來研究是比較新鮮的。其主要相關(guān)的研究領(lǐng)域有：生物信息領(lǐng)域，一部分學(xué)者研究了生理電大數(shù)據(jù)的壓縮和存儲等方面問題，將生物學(xué)研究中的搜集到的數(shù)據(jù)可以看做大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，一些科學(xué)家研究了大數(shù)據(jù)挖掘中存在的在線特征的選擇問題；大數(shù)據(jù)程序開發(fā)以及存儲方面，一些科學(xué)家研究了大數(shù)據(jù)和云計算現(xiàn)狀等。在現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)研究過程中，還存在諸多不成熟的地方，需要對其進行進一步的完善。雖然一些學(xué)者探討了在云計算平臺下的大數(shù)據(jù)存儲方法，但是并沒有對大數(shù)據(jù)典型相關(guān)分析進行研究，也沒有提出云模型下的大數(shù)據(jù)典型相關(guān)分析方法，使得這一類的研究比較缺乏，因此，就需要加強對大數(shù)據(jù)典型相關(guān)分析的研究，提出切實可行的方法，從而完善大數(shù)據(jù)典型相關(guān)分析，來滿足大數(shù)據(jù)研究的需求。
三、基于云模型下的大數(shù)據(jù)典型相關(guān)分析方法
1、執(zhí)行大數(shù)據(jù)典型相關(guān)分析的流程。大數(shù)據(jù)典型相關(guān)分析的流程包括：首先，在各個云端上依據(jù)當前云端中的數(shù)據(jù)，運用逆向云發(fā)生器形成云數(shù)字特征；其次，把各個端點云傳送到中心云端，采用多維云進行合并，最終在中心云端中生成中心云；再者，依據(jù)中心云，采取正向云發(fā)生器生成中心云滴；最后，在中心云滴上實行典型相關(guān)分析。2、端點云的生成方法。利用逆向云發(fā)生器，在云端中的數(shù)據(jù)中生成云，就是端點云的生成過程。本文主要采用的是多維的逆向正態(tài)云發(fā)生器。為了提高在大數(shù)據(jù)中多維逆向正態(tài)云發(fā)生器生成云的效率，可以在隨機采樣的方法下，采取啟發(fā)式的策略生成云。3、多維云的合并方法。在進行多維云合并時，每次只能進行一對云的加法計算。當采用反復(fù)調(diào)用方式使，每合并一次云，其新生云需要加入合并的操作中，使云的總體數(shù)量只能減少一個，大大降低了合并的效率。在大數(shù)據(jù)的背景下，由于受到數(shù)據(jù)存儲或者收集方法的影響，就會使不同云端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也不盡相同，因此，在合并各個云端傳遞到中心云端的云時，要充分地考慮各云端數(shù)據(jù)的差異。
四、影響大數(shù)據(jù)典型相關(guān)分析方法的因素
1、中心云滴群的大小。隨著云滴群的規(guī)模不斷的擴大，典型相關(guān)分析的系數(shù)誤差也逐漸下降，當達到一定程度時，其下降的速度趨向平緩的狀態(tài)。這就顯示出適當?shù)脑龃笤频稳旱囊?guī)模，可以有效地降低典型相關(guān)系數(shù)誤差，通過少量的云滴可以體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)中包含的相關(guān)性。2、云端數(shù)量。不同云端數(shù)量對典型相關(guān)系數(shù)的誤差有著不同的差異性，當云端數(shù)量不斷增多時，其運行的速度也相對提高。3、數(shù)據(jù)容量。隨著數(shù)據(jù)容量的不斷增大，其對應(yīng)的典型相關(guān)系數(shù)的誤差也隨之上升。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，典型相關(guān)分析系數(shù)的誤差有一定的波動性，同時期上升的幅度比較小。
五、總結(jié)
基于云模型的大數(shù)據(jù)典型相關(guān)分析方法主要是在小容量的中心云滴群中進行典型相關(guān)分析操作，從而提高在大數(shù)據(jù)環(huán)境下執(zhí)行典型相關(guān)分析的效率。為了能夠快速生成中心云滴，改進了多為逆向正態(tài)發(fā)生器，進而提高了大數(shù)據(jù)下云的生成效率。同時也總結(jié)了多維云合并計算的方法，提升了云合并的速度和質(zhì)量。為之后類型的研究工作提供了可靠的理論依據(jù)，進一步完善了云模型的大數(shù)據(jù)典型相關(guān)方法。
參 考 文 獻
篇7
一、短距離跑中的“擺動”技術(shù)
1.從擺與蹬占用時間上分析
有關(guān)資料表明：優(yōu)秀短跑運動員一側(cè)腿的支撐時間僅占一個復(fù)步時間的22.1%，即蹬地時間，而擺動時間則占到77.9%，兩者之比為1∶3.5。所以，實際上不到1/4的時間是著地和蹬伸階段，而另3/4以上的時間都在擺，因此，從時間上看“擺”要比“蹬”重要得多。
2.從擺的技術(shù)動作上分析
在運動中擺的動作，是支撐到下次支撐中間的轉(zhuǎn)折環(huán)節(jié)，扒地也好，著地也好，一系列動作都是靠擺動正確與否來完成的。擺動不好，直接影響到下一個動作的完成質(zhì)量。如果著地動作不好，勢必造成前支撐阻力大，又可能造成步幅短等。跑動中重視擺動技術(shù)，注重擺蹬結(jié)合，以擺促蹬，有效地提高后蹬效果，從而提高跑的經(jīng)濟性和實效性。
3.從跑的技術(shù)本身分析
近幾年通過對世界優(yōu)秀短跑選手的技術(shù)分析研究發(fā)現(xiàn)：“快擺”技術(shù)發(fā)揮著重大的作用，“快速擺動”已替代了“充分的后蹬”。現(xiàn)代短跑的先進技術(shù)，可以認為，快速蹬地，大幅度向前上方送髖抬腿，積極而有力的扒地是現(xiàn)代短跑技術(shù)的發(fā)展趨勢，而其中又以快速大幅度的擺動腿為關(guān)鍵性的技術(shù)。
二、短距離跑中的“屈蹬”技術(shù)
由于塑膠跑道的運用，特別是高質(zhì)塑膠的出現(xiàn)和過去所使用煤渣道相比，膠道的彈性大大增加了。這就使我們過去傳統(tǒng)的“后蹬型”技術(shù)即所謂的髖、膝、踝三關(guān)節(jié)充分蹬直的技術(shù)已不再適應(yīng)其變化的要求，取而代之的則是“屈蹬”技術(shù)。
1.從“屈蹬”技術(shù)的實效性分析
支撐腿后支撐時膝角變化小，蹬伸動作轉(zhuǎn)換自然、連貫、迅速，有利于提高步頻。小腿傾角后蹬角小，利于增大向前水平速度，減小重心波動，提高跑的實效性，協(xié)調(diào)步幅與步頻的關(guān)系，達到節(jié)省體力的目的。強調(diào)向前上方快速高抬擺動腿時適當減小后支撐腿髖、膝、踝三關(guān)節(jié)充分蹬直的幅度，以加大向前的實效性。
2.從“屈蹬”技術(shù)的前擺速度分析
“屈蹬”技術(shù)有利于減小大小腿折疊角度（即擺動時膝角最小值）縮短折疊時間，提高擺動腿的前擺速度和幅度，因為折疊角度越小，前擺阻力臂越小，而前擺時的角速度就越大，那么大腿帶動小腿前擺的速度也就加快。
三、短距離高速跑中的放松技能
近年來，隨著訓(xùn)練和比賽條件的改善，塑膠跑道的普及以及訓(xùn)練水平的科學(xué)化，訓(xùn)練手段呈現(xiàn)多樣化，而放松跑技術(shù)在短跑中則成為一項重要的技術(shù)因素。所謂的高速跑中的放松技術(shù)是運動員在短跑運動過程中，生理、心理、運動負荷都能相互適應(yīng)。在短距離跑中放松技術(shù)是快速擺動技術(shù)的發(fā)揮和利用，技術(shù)的好壞可以說直接影響著運動成績。
1.運動中的放松技術(shù)可以增強髖的運動能力
現(xiàn)代短跑技術(shù)中髖是人體水平加速的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，以髖為軸的高速擺動――平動運動是短跑運動和短跑技術(shù)的本質(zhì)特征。現(xiàn)代短跑技術(shù)注重在高速運動中整體運動環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)配合和高速跑動中肌肉的放松協(xié)調(diào)，在短跑中放松可以使肌肉協(xié)調(diào)用力、增強關(guān)節(jié)的靈活性和柔韌性，增大運動幅度。
2.高速跑中的放松可以增強擺動力量的發(fā)揮
如果短跑運動員下肢力量發(fā)展不均衡，腿的前群肌肉發(fā)達，后群力量較弱，則前擺大后擺小，就會形成“坐著跑”。而后群較前群發(fā)達，則前擺小后擺大，就易形成后撩小腿的毛病。如果髂腰肌力量不足，不利于大腿高抬，使大腿前擺不到位，大腿得不到放松，易疲勞、緊張。腰部肌群也如此，如果腹肌強背肌差，上體就會出現(xiàn)前傾，不利于腿部動作的完成。可以看出，高速跑中的放松技術(shù)就是擺動技術(shù)和擺動力量的發(fā)揮和利用，它是高水平短跑運動員提高運動成績不可忽視的因素，是短跑技術(shù)的核心，而這恰恰與現(xiàn)代短跑技術(shù)發(fā)展所呈現(xiàn)的新特點――“快速擺動”技術(shù)相
吻合。
篇8
【Key words】Civil aviation meteorological database system； Oracle； Down； inactive； LOCAL=NO
0 引言
民航氣象數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)和商用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，對各類氣象資料進行有效的組織與管理，采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型和用戶界面，從而實現(xiàn)對氣象資料的有效存儲和快速檢索，并具有分布調(diào)用、高度共享和安全可靠等性能，為航空氣象服務(wù)、氣象業(yè)務(wù)與科研培訓(xùn)提供有力的支持。航空氣象情報及氣象資料的及時、準確、標準化獲取是保障民航安全運行的重要基礎(chǔ)。本文介B了一起由數(shù)據(jù)庫進程數(shù)達到最大導(dǎo)致民航氣象數(shù)據(jù)庫進程頻繁宕機故障，并給出了故障問題處理方法。
1 民航數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡介
民航氣象數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是具有飛行氣象情報及氣象資料的制作、交換、備供、存儲等功能的信息系統(tǒng)，包括通信分系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫分系統(tǒng)、預(yù)報平臺及服務(wù)平臺四部分[1]，如圖1所示。
1.1 通信分系統(tǒng)
通信分系統(tǒng)是民航氣象數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)系統(tǒng)，它主要實現(xiàn)各類氣象資料的接收、檢查、處理，并根據(jù)一定的規(guī)則向其它系統(tǒng)及地區(qū)中心進行資料分發(fā)，同時實現(xiàn)氣象中心、地區(qū)中心與航站之間的數(shù)據(jù)交換。通信分系統(tǒng)將獲取的各種氣象數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)庫分系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫分系統(tǒng)將這些數(shù)據(jù)進行分類、解析和處理后存儲在數(shù)據(jù)庫中。
1.2 數(shù)據(jù)庫分系統(tǒng)
數(shù)據(jù)庫分系統(tǒng)采根據(jù)存儲數(shù)據(jù)的用途及時間劃分為實時庫、歷史庫及臨時庫，分別滿足不同的業(yè)務(wù)與服務(wù)的要求。數(shù)據(jù)庫分系統(tǒng)又分為資料處理子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫管理子系統(tǒng)。
（1）資料處理子系統(tǒng)對服務(wù)器data目錄下接收到的氣象信息進行分析分解，質(zhì)量控制后入庫；
（2）數(shù)據(jù)庫管理子系統(tǒng)采用C/S模式，對資料處理、數(shù)據(jù)庫等進行實時監(jiān)控與管理，預(yù)報平臺與服務(wù)平臺則通過獲取Oracle數(shù)據(jù)庫中的氣象資料，以不同的形式展現(xiàn)給用戶。數(shù)據(jù)庫管理子系統(tǒng)主要側(cè)重于對數(shù)據(jù)庫中氣象資料的管理。提供的主要功能有：系統(tǒng)登錄、資料處理、數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)庫恢復(fù)、日志和統(tǒng)計、告警、用戶管理、進程管理、系統(tǒng)配置、窗口、幫助等。
1.3 預(yù)報平臺
預(yù)報平臺（民航氣象信息綜合處理系統(tǒng)）利用氣象實時數(shù)據(jù)庫資料，通過對數(shù)據(jù)庫中的氣象資料進行檢索、分析、處理，制作成文本、圖形等形式的氣象產(chǎn)品，為航空氣象預(yù)報人員提供服務(wù)。
1.4 服務(wù)平臺
氣象信息服務(wù)平臺從數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)產(chǎn)品，以WEB形式展示向航空氣象用戶提供航空氣象產(chǎn)品及服務(wù)。
2 故障現(xiàn)象
民航氣象數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)運行環(huán)境：硬件環(huán)境為IBM服務(wù)器；操作系統(tǒng)為AIX5.2；數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)為oracle 10g。
數(shù)據(jù)庫運行一段時間后，資料處理子系統(tǒng)相關(guān)進程自動停止運行，導(dǎo)致621客戶端及相關(guān)協(xié)議單位無法檢索到最新資料，且重新啟動后再次停止運行或直接無法重新啟動。
3 故障分析
通過查看數(shù)據(jù)庫相應(yīng)進程診斷文件方法檢查故障原因，數(shù)據(jù)庫診斷文件是獲取有關(guān)數(shù)據(jù)庫活動信息的一種方法，用于解決數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)的一些問題，主要包含有關(guān)數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的重要事件的一些信息，這些文件能更好的對數(shù)據(jù)庫進行日常的管理。
5 結(jié)束語
本文介紹了一起民航氣象數(shù)據(jù)庫常見故障，即達到進程最大連接數(shù)后導(dǎo)致相關(guān)用戶進程頻繁down機問題，造成用戶無法獲取最新報文和自觀數(shù)據(jù)，一般較為普遍的處理方法為采用修改系統(tǒng)最大進程連接數(shù)后重新啟動數(shù)據(jù)庫，但是民航氣象數(shù)據(jù)庫對系統(tǒng)停機重啟要求較高，重啟數(shù)據(jù)庫將導(dǎo)致用戶無法及時獲取數(shù)據(jù)，具有一定的安全風險。本文主要利用Oracle數(shù)據(jù)庫中遠程連接進程的共同特點，都含有關(guān)鍵字“LOCAL=NO”，然后經(jīng)根據(jù)關(guān)鍵字“LOCAL=NO”篩選出inactive進程使用“kill -9”強行殺掉[4]，此方法可以實現(xiàn)在不重啟數(shù)據(jù)庫情況下解決ORA-0020問題。
【參考文獻】
[1]太極計算機股份有限公司，民航氣象衛(wèi)星傳真廣播系統(tǒng)用戶手冊[M].1-60.
篇9
在經(jīng)濟全球化的趨勢下，隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展和人民幣升值的預(yù)期，外資正以各種方式不斷進入房地產(chǎn)市場，以追逐利潤獲取豐厚收益，從而使得房地產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為繼通訊設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)之后的外商投資第二大行業(yè)。與此同時，伴隨著蓬勃發(fā)展的房地產(chǎn)市場和熱度空前的房地產(chǎn)開發(fā)投資，房地產(chǎn)價格正在節(jié)節(jié)攀升，使得高房價已經(jīng)成為與上學(xué)貴、看病難并稱的新三大民生問題之一，引起了社會各界的普遍關(guān)注。那么，不斷流入房地產(chǎn)市場的外資是否對持續(xù)攀升的房價產(chǎn)生了推波助瀾的作用呢，是否是房價上漲的又一重要影響因素呢？為了正確認識外資進入房地產(chǎn)市場將導(dǎo)致房地產(chǎn)價格泡沫的風險，我們有必要研究作為外資流入重要途徑的外商直接投資對我國房地產(chǎn)價格的影響。
二.文獻綜述
針對FDI對我國房地產(chǎn)價格的影響問題，我國學(xué)者進行了一些理論探索和實證分析。劉洪玉(2002)從房地產(chǎn)市場與資本市場的關(guān)系、房地產(chǎn)金融與投資開發(fā)的發(fā)展趨勢等角度，探討了國際資本投資中國房地產(chǎn)市場的可能趨勢以及國際資本進入對中國房地產(chǎn)市場的影響。鄭航濱(2006)利用利率平價理論、購買力平價理論、預(yù)期理論作為解釋境外資本流入房地產(chǎn)市場的依據(jù)，研究了境外資本的進入對我國房價的影響效應(yīng)。梁立俊，操陳敏（2007）通過采用VAR 模型對我國八年的商品房價格與房地產(chǎn)開發(fā)中FDI的投入額月度數(shù)據(jù)進行分析。證明FDI增長是商品房價格上漲的一個因素，同時FDI的沖擊對商品房價格的增長是持續(xù)性的。范東君，單良(2009) 基于1999―2006年省際面板數(shù)據(jù)，研究房地產(chǎn)開發(fā)利用FDI以及其他因素對我國房地產(chǎn)價格的影響，并計算出各個要素對房地產(chǎn)價格上漲的貢獻程度，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)FDI對我國房地產(chǎn)價格的上升具有正向作用。黃書權(quán)（2010）運用灰色關(guān)聯(lián)理論對我國FDI與房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展、房地產(chǎn)價格之間的關(guān)系進行實證研究。研究結(jié)果表明：FDI對我國房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有正向的推動作用。
總之，多數(shù)學(xué)者是通過運用時間序列分析方法從不同角度分析了FDI對我國房地產(chǎn)價格的影響，這些研究具有著重要的理論和現(xiàn)實意義。但與此同時亦忽略了我國各省份間FDI水平和房地產(chǎn)發(fā)展狀況的差異。
三.理論模型
為了研究FDI對房地產(chǎn)價格的影響，我們將各省房地產(chǎn)價格作為因變量，而自變量中，供給方面可設(shè)變量FDI、國內(nèi)投資額，需求方面設(shè)置變量居民人均可支配收入，并加入CPI以剔除價格水平對房地產(chǎn)價格的影響。
由于本文是基于全國31個省的數(shù)據(jù)進行實證檢驗，故該計量檢驗涉及對面板數(shù)據(jù)的處理。本論文是對31個省分別進行估計，需要考慮各個省的差異，故采用固定效應(yīng)變截距模型來說明FDI對房地產(chǎn)價格的影響。此外，考慮到截面?zhèn)€數(shù)較多而時間序列個數(shù)較少，采用了截面加權(quán)回歸的方式進行檢驗。因此我們可以構(gòu)建如下固定效應(yīng)變截距模型方程來反映FDI對房地產(chǎn)價格的影響：
式中，下標i、t分別代表省份和時間，P為房地產(chǎn)銷售價格，ID為房地產(chǎn)業(yè)國內(nèi)投資，IF為房地產(chǎn)業(yè)外商直接投資，Y代表人均居民可支配收入，CP表示居民消費價格指數(shù)， 表示與各地區(qū)相關(guān)的、時間上恒定的因素，為隨機擾動項。在自變量中，考慮到供給因素對房地產(chǎn)價格影響的滯后，我們采用其各省份前一年的指標，使得分析更加合理。此外，為了消除解釋變量間的異方差和自相關(guān)性，可以對解釋變量和被解釋變量取自然對數(shù)進行模型改進。
四.實證分析
1.變量選取及數(shù)據(jù)處理
本文根據(jù)中國1999―2007年31個省（市、區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，運用上述模型對FDI對我國房地產(chǎn)價格的影響進行實證分析。數(shù)據(jù)來自于中國統(tǒng)計年鑒（2000―2008），中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒（1999―2008），并經(jīng)綜合整理所得。其中，對數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計見表1：
2.實證過程與結(jié)果
本文選用固定效應(yīng)的面板模型分析FDI對房地產(chǎn)價格的影響，根據(jù)整理的數(shù)據(jù)，利用eviews6.0軟件對模型進行估計，得到如下計量結(jié)果，其中全國31個省(市、自治區(qū))固定影響變截距模型估計結(jié)果為下式，反映各省(市、自治區(qū))差異的的估計結(jié)果為表2。
從上式可以看出，國內(nèi)投資、FDI、居民可支配收入及居民消費價格指數(shù)四個變量大約解釋了房屋銷售價格變動的95%；其中， FDI的流入對房地產(chǎn)價格的影響為正，回歸系數(shù)為0.008831，且在5%的水平下顯著。由于各變量均取自然對數(shù)，這就意味著FDI流入房地產(chǎn)每增加一個百分點，房地產(chǎn)價格就會上升0.008831個百分點。此外，表2說明了我國31個省之間由于地域的差異所導(dǎo)致的房屋銷售價格的顯著差異。
從上述計量結(jié)果中可以看出，F(xiàn)DI對我國房地產(chǎn)的價格上漲有正向的推動作用，但其影響有限，產(chǎn)生此種現(xiàn)象的原因在于：一方面，為謀求豐厚的投資回報，F(xiàn)DI利用我國房地產(chǎn)市場尚未形成有效的市場定價機制，趁機通過操縱市場來推高房價，并導(dǎo)致境內(nèi)民間資金的跟風入市，從而進一步炒高房價，使得房地產(chǎn)價格與真實價值脫離。因此，F(xiàn)DI對我國房地產(chǎn)價格上漲具有明顯的正效應(yīng)；另一方面，由于流入我國的FDI主要集中于制造業(yè)，其占FDI總量超過60%，而房地產(chǎn)業(yè)作為FDI流入的第二大行業(yè)，僅占FDI總量的10%左右。因此，實際進入房地產(chǎn)業(yè)的FDI相對于我國龐大的房地產(chǎn)業(yè)資金總量來說是相對較小的，對房地產(chǎn)業(yè)的影響有限。
五．研究結(jié)論
對于上述實證結(jié)果，我們必須清楚的認識到，F(xiàn)DI是置于房地產(chǎn)市場中的一把“雙刃劍”，其在改善房地產(chǎn)市場資本結(jié)構(gòu)，發(fā)揮外資企業(yè)在房地產(chǎn)開發(fā)中的技術(shù)、管理優(yōu)勢的同時，也將由于資本的逐利性和投機性使FDI短期內(nèi)刺激房地產(chǎn)需求的增加，在供給變化不大的情況下，直接引發(fā)房地產(chǎn)價格的迅速上升。而當房價上漲到一定程度后，外資的大量流出將會對房地產(chǎn)市場產(chǎn)生很大沖擊，從而引發(fā)房地產(chǎn)泡沫的破裂。我們需要充分利用各種金融、法律手段和政策法規(guī)在宏觀層面進行監(jiān)管和調(diào)控，通過對房地產(chǎn)領(lǐng)域的境外資金進行合理引導(dǎo)，規(guī)避其不利影響，使之對我國房地產(chǎn)行業(yè)健康發(fā)展起到較好的推動作用。對此可提出如下政策建議：
首先，要完善政策制度，引導(dǎo)FDI合理流向房地產(chǎn)業(yè)。從上述實證分析的結(jié)果可以看出，現(xiàn)階段外資流入對我國房地產(chǎn)業(yè)的影響是相當有限的。為使外資對我國房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展發(fā)揮更大的積極作用，政府應(yīng)當出臺相應(yīng)的有利于外商投資的政策，同時完善房地產(chǎn)市場監(jiān)管制度，避免利用FDI進行投機活動。針對我國地區(qū)發(fā)展程度的差異，政府應(yīng)積極引導(dǎo)FDI投向需要資金支持，有利于當?shù)胤康禺a(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展的區(qū)域。通過引進民間資本、加快資產(chǎn)重組的方式增強自己的綜合實力，使得我國的房地產(chǎn)企業(yè)的發(fā)展真正能夠?qū)崿F(xiàn)多元化、市場化、國際化，進而更好的推進我國房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展。
參考文獻：
[1] 黃書權(quán).我國FDI與房地產(chǎn)業(yè)關(guān)系的灰色關(guān)聯(lián)分析.四川經(jīng)濟管理學(xué)院學(xué)報,2010（02）
[2] 范東君,單良.FDI對我國房地產(chǎn)價格影響的實證研究―基于省際面板數(shù)據(jù)分析.云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2009（02）
篇10
一、氣象資料壓縮技術(shù)的概述
現(xiàn)階段，我國的圖像、音頻以及視頻等多媒體技術(shù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)獲得了長足的進步，對與氣象數(shù)據(jù)資料壓縮有關(guān)的壓縮沒有太多的研究。一般情況下，在氣象界中多是使用格點資料編碼的方式對氣象資料進行壓縮，但是也所都過于簡單，沒有根據(jù)氣象資料的實際特征進行，因此壓縮效果沒有達到預(yù)期的效果。
從氣象資料壓縮的方法來看的話，氣象資料壓縮所使用的技術(shù)可以分為三種，無損、近無損以及有損。無損的壓縮技術(shù)可以將氣象數(shù)據(jù)信息中的信息全部保留出來，但是壓縮效率還有待提高；無損壓縮具備很高的壓縮效率，但是氣象數(shù)據(jù)資料中較為重要的信息很可能被丟失；近無損的壓縮方法則是對上面兩種方法的一種有機結(jié)合，不僅大大提高了氣象數(shù)據(jù)資料壓縮的效率，而且還能有效控制信息的丟失量。
二、熵和信息的冗余度
信息中存在的被評判的信息量就被稱之為熵，在一個事件的集合中，例如xi（i=1，2……，N）中，它的概率是pi，并且所有概率的之和是1。
在概率空間中，事件中的概率不相等，從而造成了平均的不肯定度或者是平均的信息量就被稱為熵H：
（1）
在氣象事件中，概率的分布函數(shù)在分布的過程中越均勻的話，熵就會越大，信息量也就會越大；而概率分布越集中的話，熵就會越小，信息量也就會越小。熵在應(yīng)用的過程中，代表的是平均的信息能量。
三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的二次預(yù)測模型
1.二維線性的預(yù)測。通過多年的實踐證明，在對氣象數(shù)據(jù)資料進行壓縮時，最主要的是要減少數(shù)據(jù)中存在的熵，也就是盡最大努力的將相鄰格點之間存在的相關(guān)性消除。在余弦進行變換的過程中，與正交變換的相差不大，能夠最大限度的消除冗余，但是它的變換系數(shù)是浮點數(shù)，有截斷誤差的存在，無法實現(xiàn)實際意義上的無損壓縮。因此為了實現(xiàn)氣象資料的無損壓縮的目的，就必須尋求一種方法不僅能夠去除冗余的相關(guān)性，又能實現(xiàn)無損壓縮的方法，預(yù)測可以實現(xiàn)二者的要求。預(yù)測的原理是：在一個數(shù)列中，通過前面的m個點，來對第n個點的數(shù)值進行估算，如果估算的結(jié)果較為準確的話，那么預(yù)測結(jié)果的誤差所對應(yīng)的絕對值與方差也會越小，誤差就被嚴格控制在0左右，相鄰格網(wǎng)之間的相關(guān)性也被消除的所剩無幾，這時，只需要工作人員對預(yù)測的誤差開始編碼的工作即可，有效降低了編碼工作需要的平均碼長。
2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).對人類大腦的結(jié)構(gòu)與思維進行模擬作為人工網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的基礎(chǔ)。目前在我國氣象中使用較為廣泛且起到明顯效果的就是向后傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而在氣象格網(wǎng)資料最常見的就是3層向后傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)模型可以使用下列的公式進行表示：
（2）
（3）
在公式中，X―輸入層；
Y―隱含層；
Z―輸出層矢量；
―輸入層和隱含層之間存在的連接權(quán)與閾值；
―隱含層和輸出層之間存在的連接值與閾值。
而網(wǎng)絡(luò)輸出層可以使用下列的函數(shù)進行表示：
（4）
（5）
不斷的對節(jié)點間存在的連接權(quán)與閾值進行調(diào)節(jié)，從而可以得出氣象資料在進行輸入輸出工作時所存在的規(guī)律。將能量函數(shù)引入到BPNN中：
（6）
在公式中， Z0―理想中的期望輸出矢量。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強的學(xué)習能力，能夠?qū)Ψ蔷€性進行來良好的擬合，因此可以在之前的氣象資料壓縮技術(shù)的基礎(chǔ)上，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠提高預(yù)測的準確度，將冗余信息進行剔除，從而實現(xiàn)無損壓縮。
綜上所述，在我國氣象的格點資料在壓縮過程中，不僅具備較好的線性關(guān)系，而且還具備著非線性的信息，要最大程度的消除相鄰格網(wǎng)之間存在的相關(guān)性，以保證氣象格點資料實現(xiàn)無損壓縮的目的。二維線性預(yù)測的方法就具備良好的壓縮效率，且進行編碼的速度也較快，但是壓縮效果不好。因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用，實現(xiàn)了在氣象網(wǎng)格資料的無損壓縮，為傳輸技術(shù)中提供了一種有效的嘗試。
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篇11
〔中圖分類號〕G201 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2016）02-0167-04
〔Abstract〕This paper systematically studied relevant research outputs and compared respective research status on open research data policy home and abroad.In order to provide references for promoting relevant research，this paper discussed the characteristics of relevant research home and abroad，pointed out the shortages of current research in China，and finally evaluated the future research trends on open research data policy in China.
〔Key words〕research data；open data policy；research status；research trend
科學(xué)數(shù)據(jù)（Scientific Data），也稱科研數(shù)據(jù)（Research Data），與科學(xué)論文一樣也被視為重要的科研產(chǎn)出，也是一種具有潛在經(jīng)濟價值的戰(zhàn)略資源。開放科學(xué)數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)驅(qū)動科學(xué)研究起到了關(guān)鍵作用，越來越多的研究是建立在對已有科學(xué)數(shù)據(jù)重用的基礎(chǔ)之上的。因此，完整保存并開放獲取先前研究的科學(xué)數(shù)據(jù)，對于順利開展后續(xù)研究、推動科學(xué)進步具有重要意義。開放科學(xué)數(shù)據(jù)在國家科技創(chuàng)新中的戰(zhàn)略地位不斷提升，目前在開放規(guī)模和開放程度上均達到了前所未有的水平。通過開放科學(xué)數(shù)據(jù)改善社會生活受到眾多投資者、出版商、科學(xué)家和其他利益相關(guān)者的高度關(guān)注，歐洲、美國以及眾多國際組織與研究機構(gòu)都積極建立開放科學(xué)數(shù)據(jù)的政策保障與管理機制。如美國已經(jīng)形成了以“完全與開放”為基本國策的科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享法規(guī)體系；經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）頒布了《公共資金資助的科學(xué)數(shù)據(jù)獲取原則與指南》，以指導(dǎo)成員國制定與完善科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策；歐盟“地平線2020計劃”將科學(xué)數(shù)據(jù)新增為開放存取的對象并要求逐步達到開放性可獲取，并啟動了旨在促進科學(xué)數(shù)據(jù)獲取和再利用的“科學(xué)數(shù)據(jù)開放先導(dǎo)性計劃”[1]。
我國早在2002年就已正式啟動科學(xué)數(shù)據(jù)共享工程，并先后在六大領(lǐng)域共計24個部門開展了科學(xué)數(shù)據(jù)共享工作。2006年以來，中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館提出并開展了科學(xué)數(shù)據(jù)與科技文獻跨界集成服務(wù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究和開發(fā)。目前，我國在科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的制定和完善方面，與美國、英國、澳大利亞、日本、韓國、臺灣等國家和地區(qū)相比仍顯滯后。本文針對國內(nèi)外科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的研究現(xiàn)狀進行了比較分析，在此基礎(chǔ)上探討了國內(nèi)外相關(guān)研究的特點以及我國現(xiàn)有研究的不足，并對我國科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的未來研究動向進行了評判。
1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀分析
對從CNKI和萬方數(shù)據(jù)兩大中文數(shù)據(jù)庫檢索到的相關(guān)文獻進行閱讀和梳理發(fā)現(xiàn)，我國針對科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的相關(guān)研究可以概括為以下5個方面：
1.1 建立開放科學(xué)數(shù)據(jù)政策保障機制的理論性研究
目前已有較多成果是針對建立和完善科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策法規(guī)的頂層設(shè)計展開論證，如劉細文（2009）指出，美國、英國以及眾多國際組織與研究機構(gòu)都就科學(xué)數(shù)據(jù)開放獲取問題，積極建立政策保障與管理機制并廣泛推行相關(guān)服務(wù)與實踐，其政策舉措主要圍繞科學(xué)數(shù)據(jù)交流渠道各環(huán)節(jié)，集中體現(xiàn)在數(shù)據(jù)開放資助、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)合法保護、數(shù)據(jù)保存以及數(shù)據(jù)共享利用五大方面[2]。王晴（2014）指出：國內(nèi)外20余個組織相繼制定或?qū)嵤┝?0余條旨在促進科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享的政策法規(guī)，根據(jù)制定主體和效力范圍可以分為宏觀、中觀和微觀3個層面，共同形成了一個較為完備并在不斷完善的制度體系[3]。
1.2 針對國內(nèi)外各類科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策的調(diào)查研究 目前已有部分成果針對多種政策主體（如高等院校、科研資助機構(gòu)、信息服務(wù)機構(gòu)等）的有關(guān)開放科學(xué)數(shù)據(jù)的聲明、指南以及政策法規(guī)等各類政策文本展開了調(diào)查分析，如司莉等（2013）考察了美國、英國、澳大利亞3個國家的科研管理機構(gòu)、高校制定的數(shù)據(jù)管理政策以及政府制定的數(shù)據(jù)公開政策，并指出：發(fā)達國家的政府部門都制定了科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策，對科學(xué)數(shù)據(jù)的保存與管理等均作了明確具體的規(guī)定。我國政府也應(yīng)制定完善的科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策，從政策層面對科學(xué)數(shù)據(jù)的開放共享進行指導(dǎo)和規(guī)范[4]。司莉等（2014）針對英美10所高校的科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策，從一般政策、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)訪問與保存、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全與保護以及數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)6個方面進行了調(diào)查與比較，揭示了英美兩國大學(xué)科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策的特點與差異，指出通過借鑒國外大學(xué)科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策的良好實踐，推動我國大學(xué)相關(guān)政策法規(guī)的制定和[5]。唐源等（2015）針對國外典型醫(yī)學(xué)相關(guān)機構(gòu)的科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策從科學(xué)數(shù)據(jù)開放資助、科學(xué)數(shù)據(jù)匯交、科學(xué)數(shù)據(jù)保存、數(shù)據(jù)共享利用4個方面的政策內(nèi)容進行文獻調(diào)研和網(wǎng)站調(diào)研，指出國外政策制定者從政府到機構(gòu)自身以及期刊等具有多重身份，政策內(nèi)容集中于數(shù)據(jù)匯交和共享計劃。
1.3 科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策利益主體的開放共享行為研究 由于開放科學(xué)數(shù)據(jù)的利益主體一般要受到相關(guān)政策法規(guī)的制約，因此也可視為科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的利益主體。國內(nèi)的相關(guān)研究成果主要包括：①單一利益主體的開放共享行為的共享意愿及影響因素分析，如張晉朝（2013）通過問卷調(diào)查方法和結(jié)構(gòu)方程模型，分析了我國高校科研人員科學(xué)數(shù)據(jù)共享意愿的影響因素，指出科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享工作的順利開展不僅要關(guān)注技術(shù)維度，還要關(guān)注社會環(huán)境因素、內(nèi)在激勵、人際信任等人文維度[7]。②針對單一利益主體的開放共享行為的演化博弈分析，如莊倩等（2015）建立了參與科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享的科研人員之間的演化博弈模型，揭示了科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享博弈中存在的"公共品困境"及其原因，指出為促進我國科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享健康有序發(fā)展，不能僅從國家層面制定和完善相關(guān)的戰(zhàn)略規(guī)劃，還要從政策法規(guī)層面建立相應(yīng)的激勵機制[8]。
1.4 制定開放科學(xué)數(shù)據(jù)相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)政策法律問題的研究 雖然目前科學(xué)數(shù)據(jù)具有著作權(quán)已經(jīng)成為共識，但其使用存在著作權(quán)界定不清及其利益分配不當?shù)葐栴}，尤其是科學(xué)數(shù)據(jù)二次研發(fā)過程中的著作權(quán)分配問題。司莉等（2015）從科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享中的授權(quán)方式、數(shù)據(jù)出版及引用、技術(shù)措施、制度與法規(guī)、科學(xué)數(shù)據(jù)二次利用5個方面分別探討了科學(xué)數(shù)據(jù)著作權(quán)保護存在的問題及對策，指出我國應(yīng)結(jié)合知識產(chǎn)權(quán)保護法、著作權(quán)法、專利法和中華人民共和國政府信息公開條例等已有法規(guī)條例，盡快建立完善的科學(xué)數(shù)據(jù)著作權(quán)保護體系[9]。
1.5 基于政策文本分析的科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策實證研究 目前國內(nèi)的相關(guān)研究成果非常有限，主要是通過內(nèi)容分析法進行政策文本分析，如裴雷（2013）通過內(nèi)容分析法構(gòu)建了基于政策文本的上下位政策概念一致性的測算框架，并對我國12個領(lǐng)域的科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策文本進行內(nèi)容編碼和實證分析，探討了當前我國科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策在吸收、擴散和創(chuàng)新過程中的政策文本質(zhì)量[10]。
2 國外研究現(xiàn)狀分析
對從Springer、Emerald和Elsevier三大外文數(shù)據(jù)庫檢索到的相關(guān)文獻進行閱讀和梳理，可以發(fā)現(xiàn)國外科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策研究所涉及的研究主題更為廣泛，可以大致概括為以下5個方面：
2.1 制定科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的理論探討與實踐研究
國外學(xué)者針對這一研究主題的研究成果也比較豐富，如Childs S等（2014）探討了作為實現(xiàn)開放科學(xué)數(shù)據(jù)的機制――科研數(shù)據(jù)管理（RDM）的作用以及它帶給記錄管理者的機遇，并指出開放科學(xué)數(shù)據(jù)議程的前提是盡可能公開可用的數(shù)據(jù)，在開放科學(xué)數(shù)據(jù)的背景下仍然存在方法、倫理、政策和實踐等層面的問題[11]。Higman R等（2015）借鑒行動者網(wǎng)絡(luò)理論（Actor Network Theory）并結(jié)合政策分析過程和案例研究方法，考察了在英國高等教育機構(gòu)中建立科學(xué)數(shù)據(jù)管理（RDM）政策與實踐的驅(qū)動因素，以及科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享在科學(xué)數(shù)據(jù)管理過程中的關(guān)鍵作用[12]。
2.2 科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策利益主體的開放共享行為研究 國外學(xué)者針對科研人員的開放共享行為的共享意愿及其影響因素展開了較為系統(tǒng)的實證研究，如Wicherts J M等（2011）對心理學(xué)期刊中的統(tǒng)計結(jié)果顯著與數(shù)據(jù)共享意愿的相關(guān)性進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)科研人員不愿意共享數(shù)據(jù)的主要原因在于：統(tǒng)計結(jié)果不構(gòu)成充分的證據(jù)以及更有可能存在明顯的錯誤，并強調(diào)了建立科學(xué)數(shù)據(jù)的強制性歸檔政策的重要性[13]。Sayogo D S等（2013）指出科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享存在多重障礙與挑戰(zhàn)：①技術(shù)上的障礙；②社會、組織和經(jīng)濟上的障礙；③法律和政策上的障礙，并通過問卷調(diào)查得出影響科研人員開放共享意愿的幾個關(guān)鍵因素：數(shù)據(jù)管理技能、組織參與、法律與政策需求、向數(shù)據(jù)集提供者致謝[14]。
2.3 面向科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策利益主體的開放共享服務(wù)研究 國外學(xué)者針對高校圖書館、研究型圖書館、信息服務(wù)機構(gòu)的科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享服務(wù)實踐展開了廣泛的研究，國內(nèi)的相關(guān)研究主要是對國外科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)實踐的案例研究及調(diào)查分析，如Nielsen H J等（2014）認為科學(xué)數(shù)據(jù)管理（RDM）是圖書館員和信息專業(yè)人員的潛在職責，研究型圖書館是選擇、保護、組織與利用科學(xué)數(shù)據(jù)的最佳場所，并應(yīng)積極參與到其所在學(xué)科領(lǐng)域的特定領(lǐng)域的分析研究[15]。Tenopir C等（2014）指出數(shù)據(jù)密集型科學(xué)的出現(xiàn)和數(shù)據(jù)管理規(guī)范的制定，驅(qū)動高校圖書館為其教師和學(xué)生開展數(shù)據(jù)管理服務(wù)（RDS），并通過調(diào)查研究建立了圖書館員、圖書館、信息服務(wù)機構(gòu)參與數(shù)據(jù)管理服務(wù)的評價基準[16]。
2.4 針對專業(yè)領(lǐng)域科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的政策分析研究 國外學(xué)者針對天文、氣象、地球、生物、醫(yī)學(xué)等自然科學(xué)以及心理學(xué)、倫理學(xué)等社會科學(xué)專業(yè)領(lǐng)域的科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策進行了政策分析研究，如Harris R等（2015）考察了參與開放地球觀測數(shù)據(jù)的八國集團、歐盟和國際組織的21個政策文本和法律文書――八國集團（G8）開放數(shù)據(jù)、全球綜合地球觀測系統(tǒng)（GEOSS）數(shù)據(jù)共享原則、經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）科學(xué)數(shù)據(jù)原則與指南、歐洲環(huán)境信息指令等，指出地球觀測領(lǐng)域開放數(shù)據(jù)政策應(yīng)更加明確、完整地說明開放獲取的條件，以期充分實現(xiàn)開放地球觀測數(shù)據(jù)的潛在利益[17]。
2.5 基于政策文本分析的科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策實證研究 國外學(xué)者進行政策文本分析時除了運用常規(guī)的內(nèi)容分析法以外，還創(chuàng)新性地引入了語義網(wǎng)分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等研究方法，如Jung K等（2015）對韓國《開放公共數(shù)據(jù)指令》（OPDD）的政策文本進行了語義網(wǎng)分析，并指出：利用語義網(wǎng)的概念模型及分析過程有助于確定各類公共政策針對的主要問題及解決視角的一致性[18]。
3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的比較分析
對國內(nèi)外科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的相關(guān)研究進行對比，可以發(fā)現(xiàn)具有以下幾個特點：①總體來看，我國學(xué)者針對科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策各研究主題的相關(guān)研究，目前大多處于對國外先進政策實踐的案例研究與調(diào)查分析階段。②國內(nèi)外針對科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的相關(guān)研究目前主要以英美兩國的政策實踐為主，原因在于英美兩國已經(jīng)建立起相對完善的科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策法規(guī)體系，如經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）于2007年頒布了《公共資助科學(xué)數(shù)據(jù)開放獲取的原則和指南》，提倡所有的獲公共資金支持得到的科學(xué)數(shù)據(jù)都應(yīng)能被公眾獲取、共享。美國、英國等一些重要基金機構(gòu)也提出了科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策指南，如美國國家科學(xué)基金會（NSF）、美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）、美國國家航空航天局（NASA）、英國研究理事會（RCUK）等，要求所有獲得資助的項目提交科學(xué)數(shù)據(jù)的開放共享計劃。美國科技政策辦公室（OSTP）于2013年簽署了關(guān)于“提高聯(lián)邦政府資助的科學(xué)研究結(jié)果的訪問”的備忘錄，要求由聯(lián)邦資金資助所產(chǎn)生的非保密的科學(xué)數(shù)據(jù)，應(yīng)該存儲并為公眾提供免費的最大化訪問[19]。③國內(nèi)外對于具體專業(yè)領(lǐng)域的科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的研究相對較多，但對于國家統(tǒng)一綜合層面的科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策研究十分有限。
對比國內(nèi)外開放數(shù)據(jù)政策研究的現(xiàn)狀不難看出，國內(nèi)相關(guān)研究主要存在以下不足：①目前的研究成果主要是針對國外高等院校、信息服務(wù)機構(gòu)和科研資助機構(gòu)的科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享政策的調(diào)查研究與比較分析，但從整體來看這類研究成果的研究內(nèi)容比較分散、系統(tǒng)性不強；②已有研究針對參與科學(xué)數(shù)據(jù)開放的單一利益主體（如研究人員）的開放共享行為進行了演化博弈分析，尚未發(fā)現(xiàn)針對參與科學(xué)數(shù)據(jù)開放的多個利益主體之間的演化博弈分析的相關(guān)研究；③針對科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的政策文本分析目前主要采用內(nèi)容分析法，尚未展開借鑒多學(xué)科理論與方法的政策文本分析方法的探索性研究；④尚未展開針對科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策群的政策協(xié)同研究，已有學(xué)者針對政府數(shù)據(jù)的開放數(shù)據(jù)政策與數(shù)據(jù)安全政策的協(xié)同關(guān)系展開研究[20]，如黃道麗等（2015）分析了美國政府的開放數(shù)據(jù)政策與網(wǎng)絡(luò)安全政策之間的沖突與協(xié)調(diào)[21]，但尚未發(fā)現(xiàn)有針對科學(xué)數(shù)據(jù)展開的類似研究；⑤尚未從政策科學(xué)的研究視角展開系統(tǒng)性的科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策評估研究。
4 我國未來研究動向評判
通過以上的比較分析，筆者認為，我國圖書情報及相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域研究者應(yīng)展開協(xié)作研究，并從以下5個方面強化和拓展這一重要的跨學(xué)科研究領(lǐng)域。
4.1 各類科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的調(diào)查與比較分析
針對主要發(fā)達國家的政府部門、高等院校與科研機構(gòu)以及各類國際組織的有關(guān)開放科學(xué)數(shù)據(jù)的聲明、指南以及政策法規(guī)等各類政策文本展開廣泛的調(diào)查分析，比較和分析各類政策文本中有關(guān)一般政策、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)保存、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)等方面內(nèi)容的特點與差異，合理借鑒發(fā)達國家在政策的系統(tǒng)性、一致性、完善性方面的經(jīng)驗，為推進我國科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的制定與完善提供必要的參考借鑒。
4.2 科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策多個利益主體的博弈分析
現(xiàn)有的研究成果主要是針對參與科學(xué)數(shù)據(jù)開放的單一利益主體（如研究人員）的博弈分析，在后續(xù)研究中可針對參與科學(xué)數(shù)據(jù)開放的多個利益主體（研究人員、科研機構(gòu)、數(shù)據(jù)中心、資助者、出版者、第三方用戶等）之間的利益訴求關(guān)系展開研究，建立參與科學(xué)數(shù)據(jù)開放的多個利益主體之間的演化博弈模型，探索促進多個利益主體開放科學(xué)數(shù)據(jù)的激勵機制，為從微觀層面制定和完善科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策提供演化博弈的理論框架。
4.3 基于多學(xué)科方法的科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策文本分析
值得關(guān)注的研究方向包括：①借鑒多學(xué)科理論與方法對政策文本進行內(nèi)容分析，如借鑒扎根理論的“信息提取-歸納-概念化-重組”思想，對各類科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策文本進行解構(gòu)、分類和比較，提取科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的區(qū)分要素，確定政策文本結(jié)構(gòu)化編碼體系和分類標準，將政策文本轉(zhuǎn)化為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，建立類定量化的政策文本分析框架。②基于知識單元的政策文本分析方法的探索性研究，如借助于語義網(wǎng)分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，探索政策文本的詞匯分析單元之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系，并可通過軟件工具進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析及可視化展示。
4.4 各類科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的政策協(xié)同研究
值得關(guān)注的研究方向包括：①科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策群內(nèi)部的政策協(xié)同研究。通過內(nèi)容分析法對各類科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策進行政策文本分析，從政策連續(xù)性、政策互補性、政策交叉性、政策缺失性及政策矛盾性等多個維度考察科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策群內(nèi)部的政策協(xié)同。②科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策群與數(shù)據(jù)安全政策群的政策協(xié)同研究。借鑒協(xié)同論思想和政策協(xié)同理論及工具，設(shè)計科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策群與《中華人民共和國保守國家秘密法》、《中華人民共和國科學(xué)技術(shù)保密規(guī)定》以及其他相關(guān)部門頒布的保密規(guī)定等數(shù)據(jù)安全政策群的政策協(xié)同機制，制定科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策群與數(shù)據(jù)安全政策群的政策協(xié)同策略。
4.5 科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的政策分析與評估研究
將側(cè)重于定性分析的政策分析研究與側(cè)重于定量分析的政策評估研究相結(jié)合，針對科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策，從政策科學(xué)的學(xué)科視角進行多角度的政策分析與評估研究，如針對科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策完整的生命周期中的每一環(huán)節(jié)――政策提案、政策制定、政策實施、政策反饋和政策調(diào)整，綜合運用多種政策科學(xué)相關(guān)理論、方法與工具進行系統(tǒng)性的政策評估研究；運用層次分析法、模糊綜合評判法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法和灰色關(guān)聯(lián)度法等政策評估方法，建立科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策評估指標體系并進行指標權(quán)重分析，采用數(shù)學(xué)模型及軟件工具構(gòu)建科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策評估模型并進行模擬實驗。
5 結(jié) 論
通過CNKI和萬方數(shù)據(jù)兩大中文數(shù)據(jù)庫以及Springer、Emerald和Elsevier三大外文數(shù)據(jù)庫，筆者對國內(nèi)外現(xiàn)有的科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的相關(guān)研究成果進行了比較研究，并在此基礎(chǔ)上探討了國內(nèi)外相關(guān)研究的特點：目前國內(nèi)的相關(guān)研究基本處于對國外先進政策實踐的案例研究與調(diào)查分析階段，國內(nèi)外針對科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的相關(guān)研究目前主要以英美兩國的政策實踐為主。結(jié)合科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究與實踐進展，我國在這一跨學(xué)科研究領(lǐng)域未來可能出現(xiàn)五大研究動向：①各類科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的調(diào)查與比較分析；②科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策多個利益主體的博弈分析；③基于多學(xué)科方法的科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策文本分析；④各類科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的政策協(xié)同研究；⑤科學(xué)數(shù)據(jù)開放政策的政策分析與評估研究。從而推動我國開放科學(xué)數(shù)據(jù)的政策保障與管理機制的建立。
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篇12
Analysis of Relevant Factors of Prevention of Antimicrobial Prophylaxis in in-Patients in Plastic Hospital
LI Ge-hong,SUN Bao-yan,LI Shao-ying,HUANG Jin-jing
(Plastic Surgery Hospital, PUMC,Beijing 100041,China)
Abstract：ObjectiveTo analyze the rationality in antimicrobial prophylaxis in patients during perioperative time in plastic hospital.MethodsFrom 1989 to 2003，48 958 records were at random reviewed,26575 cases male，22383 female. The average time in hospital was 12.32 days. Analysisand research was performed to the rationality in antimicrobial prophylaxis in patients during perioperative time in plastic hospital. ResultsAntimicrobial prophylaxis was applied to 46 611 in the in-patient accounting for 95.21% in total in-patient. The main medicine include cephalosporins, penicillin, aminoglycoside and 2-Methyl-5-nitroimidazole-1-ethanol. Combination drug was used in 6 352 patients accounting for 13.62%. Nosocomial infection happened in 359 cases accounting for 4.79%. Prevention of antimicrobial prophylaxis postoperation was used in 39 982 cases accounting 85.78%. ConclusionTherapeutic guidelines on antimicrobial prophylaxis in perioperative time shoud be made to guide the Reasonable use of antibiotics in clinic. Computer management testing system of antimicrobial prophylaxis should be made to increase the strength of management supervision which can make the management ofantimicrobial prophylaxis into rule and system.
Key words: plastic surgery; perioerative trentment; prevent diseases; antibiotic
在整形外科領(lǐng)域，抗生素的使用范圍比較寬泛，圍手術(shù)期預(yù)防性應(yīng)用抗生素是預(yù)防術(shù)后感染、增加手術(shù)安全性、提高治愈率的有力措施。然而，若不能合理的使用抗生素，不僅造成經(jīng)濟上浪費，還會帶來許多不良反應(yīng)，如造成醫(yī)院內(nèi)耐藥菌株積聚、細菌或真菌的二重感染、藥物毒性或過敏反應(yīng)等，而增加患者發(fā)生醫(yī)院感染的危險性。為此，筆者對我院1989～2003年住院患者圍手術(shù)期預(yù)防性抗生素的使用情況進行調(diào)查，對使用的抗生素種類、使用方法和各科抗生素使用規(guī)律進行分析，擬找出適合整形領(lǐng)域中抗生素合理使用的方案，使抗生素的應(yīng)用更能有效的發(fā)揮作用。
1材料和方法
1.1研究對象：隨機抽取本院1989～2003年期間在整形外科醫(yī)院住院手術(shù)且已出院的病例共48958 例，男 26 575例，女22 383例，平均住院時間12.32 天。
1.2方法：根據(jù)有關(guān)規(guī)定制定整形外科圍手術(shù)預(yù)防性抗生素應(yīng)用合理性評價標準，根據(jù)標準對住院病例圍手術(shù)期預(yù)防性抗生素使用情況進行分析，并進行合理性評價。其中手術(shù)切口按《臨床外科學(xué)》分類法進行分類；醫(yī)院感染診斷按《醫(yī)院感染診斷標準（試行）》全國統(tǒng)一診斷標準；預(yù)防性抗生素合理性應(yīng)用評價參考抗感染藥物使用管理及指導(dǎo)原則，結(jié)合本院實際制定的使用抗生素管理制度以及預(yù)防性抗生素的應(yīng)用范圍等制定《整形外科圍手術(shù)預(yù)防性抗生素應(yīng)用合理性評價標準》（見表1）。用藥適應(yīng)征：I類切口手術(shù)不主張使用抗生素，但下列情況除外：①應(yīng)用人工血管或其他移植物；②遠處有感染灶；③有易患感染的伴隨疾病、營養(yǎng)不良、接受激素治療或全身情況差者；④估計分離組織廣泛，手術(shù)時間長，局部組織血供不良。II類切口的手術(shù)有兩種情形也應(yīng)使用抗生素：①屬上述清潔手術(shù)需用抗生素的范圍；②胃癌手術(shù)、大腸或末端回腸手術(shù)、小腸手術(shù)有腸管供血不良以及有膽管阻塞的膽道手術(shù)等。污染與污穢的手術(shù)也稱為第Ⅲ、Ⅳ類切口應(yīng)全部預(yù)防性應(yīng)用抗生素，此時預(yù)防與治療沒有太大區(qū)別，但考慮到抗生素的應(yīng)用可預(yù)防感染的遠處播散、預(yù)防切口和組織分離面的感染，仍將其列入預(yù)防性抗生素使用范疇。
2結(jié)果
2.1一般情況：全組有46 611例預(yù)防性應(yīng)用抗生素，占住院患者總?cè)藬?shù)的95.21%。主要的藥物種類為頭孢菌素類氨基糖苷類、甲硝唑等。聯(lián)合用藥占6 352人次，占抗生素使用總?cè)藬?shù)的13.62%。發(fā)生醫(yī)院感染的359人次，占住院總數(shù)的4.79%。術(shù)后預(yù)防性使用抗生素的有39 982人，占預(yù)防性應(yīng)用抗生素總?cè)藬?shù)的 85.78%。根據(jù)表1所示標準可知，我院預(yù)防性應(yīng)用抗生素多屬于經(jīng)驗性用藥。用藥指征基本合理，使用劑量、給藥方法合理。但在給藥時機、用藥時間、合理選擇藥物和聯(lián)合用藥的選擇上，存在不合理性。沒有把握住用藥時機，在術(shù)前和術(shù)中使用人數(shù)比例低；術(shù)后平均用藥時間過長；聯(lián)合用藥存在選藥不當，標本送檢和藥敏監(jiān)測未受重視。
2.2 預(yù)防性抗生素使用指征過寬，半數(shù)以上的Ⅰ類手術(shù)都使用了抗生素，而所有的II類手術(shù)也都無一例外的使用了抗生素；而且不同類型切口手術(shù)均存在著預(yù)防性抗生素使用時機不當?shù)默F(xiàn)象，各類手術(shù)絕大多數(shù)是在術(shù)畢回病房后才使用，違背了預(yù)防性抗生素的使用原則；在術(shù)后使用時間上過長，I類、II類手術(shù)的抗生素使用情況與規(guī)范相比差距較大。（見表2）
2.3調(diào)查II類切口手術(shù)術(shù)后預(yù)防性抗生素使用情況顯示，聯(lián)合用藥指征過寬，有的甚至超過4種，從藥物配伍禁忌和藥代動力學(xué)方面考慮更顯示為濫用。
2.4醫(yī)院感染情況：48 958例病例中，共發(fā)生醫(yī)院感染359 例次，其中，I類切口手術(shù)92例次，感染率為 25.63%，Ⅲ類切口手術(shù)感染267例次，感染率74.37%。在359例次感染中，標本送檢率11.92%。
3討論
預(yù)防性抗生素要合理選擇。理想的圍手術(shù)期抗生素應(yīng)具有高效殺菌能力、抗菌譜廣、高度的組織滲透力、有效濃度時間長、副作用少及恰當?shù)膬r格等特點。所以選用高血清蛋白結(jié)合力、高組織滲透力、低機體總清除率、半衰期長的抗生素作為長時間手術(shù)的預(yù)防性用藥，可以在一次給藥后無需追加，血液與組織中仍有足夠的藥濃度，這樣種類的抗生素是一個不錯的選擇。半衰期長的預(yù)防性用藥還有減少副作用發(fā)生率的優(yōu)點，因而對一些預(yù)期時間長，術(shù)后感染率高的手術(shù)應(yīng)提倡使用。
預(yù)防性抗生素的給藥一般采用靜脈途徑。我院幾乎都采用頭孢拉定術(shù)前肌注，術(shù)后加入9%生理鹽水中靜滴的方式。目前有觀點認為：靜脈推注優(yōu)于靜脈滴注。理由是雖然兩種方式到達切口的純凈藥量相等，當單劑量推注后藥物在切口組織中出現(xiàn)的速度快得多，峰濃度要高得多。靜脈推注后，切口組織中抗生素濃度即與血液中相等，在以后數(shù)小時內(nèi)，切口組織中濃度比血液中高，并將維持到再給一次劑量時。而靜脈滴注抗生素，切口中濃度將在一段時間后才與血液中相等，且以后數(shù)小時內(nèi)始終低于血液中的水平。
預(yù)防性抗生素使用要把握使用時機，及時術(shù)中追加。在臨床上，由于各種原因?qū)е率中g(shù)開始時間無法確定，影響了臨床醫(yī)生正確掌握預(yù)防性應(yīng)用預(yù)防性抗生素的使用時機，使其成為預(yù)防性抗生素的合理使用中一個較突出的問題。因而有人建議由麻醉醫(yī)師負責預(yù)防性抗生素的給藥和術(shù)中追加，這也不失為一種好的辦法。
篇13
1.1 一般資料
2011年1-6月和2013年1-6月我院出院的腹腔鏡膽囊手術(shù)（膽囊結(jié)石、膽囊息肉、慢性膽囊炎、急性膽囊炎早期）等，病歷數(shù)分別為 147份和 119份，兩年同期數(shù)據(jù)進行對比分析。
1.2 方法
對抗菌藥物用藥指征、用藥時機、用藥療程、選藥合理性及住院總費用、藥品費用、抗菌藥物費用等進行分析評價。抗菌藥物規(guī)范使用評判標準依據(jù)《抗菌藥物臨床應(yīng)用指導(dǎo)原則》、《衛(wèi)生部辦公廳關(guān)于抗菌藥物臨床應(yīng)用管理有關(guān)問題的通知》（簡稱“38號文件”）評判標準見表1。
1.3 手術(shù)條件
手術(shù)在層流凈化手術(shù)室進行，按要求做好消毒準備工作等。
2 結(jié)果
2.1 腹腔鏡膽囊手術(shù)費用情況
2011年1-6月腹腔鏡膽囊手術(shù)147份，2013年1-6月腹腔鏡膽囊手術(shù)119份，同期數(shù)據(jù)相比，平均住院總費用、平均總藥費用、平均抗菌藥物費用分別下降了7.9%、11.1%、30.22%。見表2。
2.2 腹腔鏡膽囊手術(shù)中抗菌藥物使用情況
2011年與2013年1-6月抗菌藥物統(tǒng)計結(jié)果顯示，專項整治活動后，抗菌藥物使用天數(shù)明顯縮短，由4.4天縮短到2.1天，抗菌藥物使用由98.63%減少到31.93%；抗菌藥物品種選擇合理率由77.38%增長到84.21%；給藥時機合理率由6.71%增長到71.95%；用藥療程合理率由16.67%增長到72.27%。見表3。
3 討論
3.1我院圍手術(shù)期抗菌藥物濫用現(xiàn)象得到了極大的改善。專項整治活動開始后，我院制定措施，不定期對臨床科室的手術(shù)病例進行動態(tài)監(jiān)測，隨機抽查科室的病例，發(fā)現(xiàn)存在不合理應(yīng)用抗菌藥物的病例，立即派臨床藥學(xué)室人員到臨床科室進行現(xiàn)場指導(dǎo)。又進一步制定了控費指標，落實到人。調(diào)查結(jié)果顯示，腹腔鏡膽囊手術(shù)中抗菌藥物費用有了明顯的下降，下降了30.22%，并未增加手術(shù)感染機率。
3.2擇期性腹腔鏡膽囊切除術(shù)是否需用抗生素預(yù)防尚存在爭議，國外多數(shù)學(xué)者主張不用，理由是感染率很低，僅0.5%，而國內(nèi)則大多使用抗生素。合理的選擇看來應(yīng)當是：預(yù)計能順利完成的單純膽囊切除（如膽囊隆起性病變），不必預(yù)防用藥；估計腹腔鏡膽囊切除操作困難、有可能中轉(zhuǎn)手術(shù)者，或有感染高危因素者，則應(yīng)該使用抗生素預(yù)防〔1〕。我國外科手術(shù)患者抗菌藥物使用率達到了97%，然而真正需要使用抗菌藥物的患者比例還不到20%〔2〕。2011年1-6月份147份病歷中145份使用了抗菌藥物，2013年1-6月份119份病歷中只有38份使用了抗菌藥物。抗菌藥物使用率明顯下降。
3.3 抗菌藥物品種選擇：2011年1-6月份調(diào)查病歷顯示抗菌藥物主要集中在頭孢呋辛、頭孢他啶、頭孢哌酮等；2013年1-6月份調(diào)查病歷顯示抗菌藥物主要集中在頭孢呋辛、頭孢美唑等。依照“38號文件”中“常見手術(shù)預(yù)防用藥抗菌藥物表”，肝膽系統(tǒng)手術(shù)首選第二代頭孢菌素，有反復(fù)感染史者可選頭孢曲松或頭孢哌酮或頭孢哌酮/舒巴坦。抗菌藥物品種選擇合理率由77.38%增長到84.21%，還需進一步提要。
3.4 抗菌藥物給藥時機：2011年1-6月份調(diào)查病歷中抗菌藥物給藥時機合格率僅為6.71%，主要集中在術(shù)前未用藥而術(shù)后用藥，個別情況是術(shù)前給藥過早；2013年1-6月份調(diào)查病歷中抗菌藥物給藥時機合格率提高到71.95%，依然存在術(shù)前未用藥而術(shù)后用藥的問題。《抗菌藥物臨床應(yīng)用指導(dǎo)原則》明確指出，預(yù)防用藥的最佳時機應(yīng)在術(shù)前0.5—2h內(nèi)給藥或在麻醉開始時給藥，若手術(shù)時間超過3h或者失血量>1500ml，則應(yīng)根據(jù)藥物半衰期，術(shù)中追加用藥1次。術(shù)后給藥則錯過了最佳的給藥時機，預(yù)防效果不如術(shù)前。因此不應(yīng)在病房內(nèi)或是書后給予抗菌藥物，應(yīng)該在手術(shù)室內(nèi)給藥〔3〕。
3.5 抗菌藥物療程：抗菌藥物使用天數(shù)明顯縮短。《抗菌藥物臨床應(yīng)用指導(dǎo)原則》規(guī)定，接受清潔-污染手術(shù)者的手術(shù)時預(yù)防用藥時間亦為24小時，必要時延長至48小時。
3.6 抗菌藥物用法用量：預(yù)防用藥單次劑量偏大，如頭孢呋辛單次使用量2.25g，說明書明確指出，預(yù)防手術(shù)感染頭孢呋辛的預(yù)防量應(yīng)為1.5g。加大劑量，增加了不良反應(yīng)的發(fā)生幾率。因此，應(yīng)按規(guī)定規(guī)范使用。
專項整治活動后，我院圍手術(shù)期抗菌藥物使用情況成效顯著，但仍未達到理想水平，仍需繼續(xù)努力。
參考文獻
