大数据在铁路统计中的应用,该文是铁路统计类有关毕业论文题目范文跟铁路和浅谈大数据和统计有关毕业论文提纲范文.
铁路统计论文参考文献：
摘 要：大数据时代到来,给铁路统计带来了前所未有机遇和挑战.本文从大数据的特点出发,详细分析了大数据应用于铁路统计中存在的障碍,提出了树立大数据思维、建立大数据平台、加强信息化与人才建设和重视统计分析、统计模型等建议,为大数据时代铁路统计的发展打下良好的基础.
关键词：大数据铁路统计应用
随着互联网技术的发展,大数据已经融入到社会生产和生活的方方面面,小到人们的衣食住行,大到国家的宏观决策,都有大数据的身影.我们已经身处大数据时代,大数据已经触及社会每个角落.大数据技术的成熟,可以帮助企业整合更多的数据,并从海量数据中挖掘出隐藏价值.这对铁路统计来说既是机遇又是挑战.怎样深刻地认识和把握这一发展契机,怎样更好理解和应对这一挑战,迫使我们需要充分了解大数据的概念和特征,重新审视铁路统计现有的工作过程,提出新的统计思想理念.
一、大数据特征和优点
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产.大数据记录了所有物的所有行为,具体到铁路统计既包括既包括客票、货票、编组单、劳动工资、物资统计等原始记录,也包括各种统计报表和专项分析等.大数据与传统的数据相比,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征.铁路通过建立统计大数据平台,可以克服铁路统计各专业信息相对独立、缺少共享途径、数据整合处理能力弱等不足,通过规范各统计专业和系统,建立一整套统一的统计的数据编码规则,实现对统计数据统一编码和统一管理,最大程度的实现统计信息共享,进一步满足铁路运输生产、经营管理和决策支持的需要.
二、大数据在铁路统计应用中面临的挑战
(一)缺少有效的信息共享
作为铁路信息化的重要组成部分,铁路统计信息化建设起步相对较早,应用也较为广泛.铁路统计部门作为数据管理部门,承担着统计数据的收集、整理、存储、分析和发布任务.随着信息化的不断深入,铁路各统计专业也适时开发了一批专业统计信息系统,多年来随着不断学习、引进一些国内外先进的信息技术,对专业统计信息系统进行了优化和升级,为铁路运输生产提供了大量的优质统计信息服务.然而早期由于缺乏整体层面上的信息化规划,各铁路信息化系统独立建设,自成体系,各专业统计系统间缺乏统一的接口标准和技术规范,各系统数据孤立,兼容性差,各统计系统间信息共享程度低,造成信息割裂,综合处理能力弱.
(二)缺少统一的统计编码体系
当前铁路统计的信息源点分布在铁路运输车、机、工、电、辆和铁路物资等各业务系统和统计系统中,各业务部门根据自身需要制定了一系列信息编码方案,有时对同一数据源点由于用途不同,描述和度量都不尽相同.这对统计数据横向关联和整合带来难度.因此迫切需要构建统一的统计编码体系,给每一个数据一个唯一标识码,除了在本系统中使用,在与其他系统进行信息交换,也应携带此唯一标识码,保证在不同系统间共享数据的一致性.这也为铁路统计大数据平台统一、集中管理数据创造了基础.
(三)统计工作模式较为陈旧
传统的铁路统计工作模式,统计数据是分专业从站段、铁路局到总公司,按照固定的报表格式逐层汇总上报,基层站段在分专业上报统计数据和报表的时候,因为专业特征明显,在数据源信息采集的时候只关心与本专业相关的属性,对其他属性进行筛选,经过层层上报汇总,专业性就更加明显.这就造成对于同一数据源,由于上报的统计数据侧重点不同,重复采集,浪费了大量的人力物力.
(四)缺乏大数据人才
经过多年的运营积累,铁路统计各专业积累了很多专业人才,无论是货车统计、客车统计、机车统计、精密统计等运输统计人才,还是综合统计、物资统计、设备统计等综合统计人才都比比皆是.但是,处于大数据时代的初期,铁路系统对外联系较少,信息相对较为闭塞,一些具有过硬专业素质,同时又具备大数据思维,能够从海量大数据中发掘价值的统计专家和计算机专家复合型人才就显得尤为稀缺了.
三、促进大数据在铁路统计工作中应用的相关对策
(一)树立大数据思维
随着信息技术的不断发展,大数据云计算成为可能.一些传统的较为成熟的铁路统计理论和实践方法体系,将面临前所未有的挑战.铁路统计也应当在大数据的背景下顺应新形势加以转变.一是不再抽取随机样本,而是注重全体数据.随着计算机计算和存储能力的增强,以往遥不可及的全信息存储和计算成为可能,所有信息都被数据化,可以不用抽样调查,而是采用全体数据进行全面分析.这样做避免了抽样调查局限性,可以全面的揭示细节信息.二是不再追求精确度.以往抽样调查需要分析的数据少,所以就必须尽可能的提高记录的精确度.但是大数据时代,信息数据海量,单个数据的精确度对整个数据集的影响甚微,因此不必要求大数据每数必准,而是应该更加关注数据的价值提纯.三是不再追求因果关系,而是相关关系.在大数据时代,无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;不是所有的事情都必须知道现象背后的原因,而是要让数据自己“发声”.
(二)建立统一编码的大数据云计算平台,提高信息共享度
大数据时代的到来,由于数据来源广泛、类型多样,数据量大,传统的铁路统计数据的采集、分析、挖掘和发布各流程,将发生深刻的变化.以往铁路各专业统计各自为阵,自成体系的局面将彻底打破.要构建一个统一、协调、有序、优化的统计大数据平台,整合各专业统计数据源,加大统计数据资源的开发共享和开放利用.建立统一的统计基础编码,解决各专业统计信息源点数据标准不统一,指标口径杂乱,数据之间难以整合和衔接的问题.将统计信息源点结构化数据以及半结构化数据按照统一的统计基础编码进行标准化全信息的采集.同时大数据平台,支持对各类数据的自动化采集,并对采集过程全过程管理.通过云平台,实现各类统计相关原始数据的集中汇总,实现统计信息的“一次采集、多次使用”,铁路统计人员也能更加便捷的利用统计数据做好分析和预测工作.
(三)加强信息化建设和大数据人才的培育
铁路统计大数据应用,是建立在先进信息系统之上的,因此必须要加强信息化建设,通过完善可靠的计算机软硬件设备,使得大数据及时可靠迅速的处理,为铁路统计工作顺利开展打好基础.同时要着力加强大数据人才的培育,通过各种形式的培训,使得每位统计人员,既具备良好的职业素养与扎实的业务知识,也熟悉计算机软硬件和建模的数据分析师.
(四)重视统计分析,探索建立铁路统计模型
传统的铁路统计工作是在数据确定之后再利用这些数据分析加工,得出结论.这在大数据时代已经显得滞后了,有了大数据的支持,统计人员可以更加便捷和迅速的获取各种统计数据,通过这些数据,随时分析铁路企业在经营和管理中存在的问题和薄弱环节,提出改进措施.利用大数据云平台建立一些统计模型,提前预判走势,及时发现运行的趋势性问题,为管理层决策打好基础.同时统计大数据也解决了统计信息披露相对滞后,难以满足信息及时性的不足,将统计事后分析向事中及事前分析转变.
四、结束语
铁路已进入大数据时代,在充分认识铁路统计工作特点的基础上,利用统计大数据平台,开展多层次、多角度的数据分析.运用聚类分析、回归分析等更多的统计分析手段,充分发现统计数据价值,让数据说话,进而促进铁路发展,实现价值最大化、创造更多的经济效益和社会效益.
参考文献：
[1]维克托?迈尔?舍恩伯《大数据时代》
[2]陈宪宇.大数据的商业价值[J].企业管理.2013(03)
作者简介：张志华,上海市,中国铁路上海局集团有限公司客货运输统计所.
本文总结，本文论述了关于铁路和浅谈大数据和统计方面的相关大学硕士和铁路统计本科毕业论文以及相关铁路统计论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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