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關鍵詞：大數據 統計專業 核心
中圖分類號：G632 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2117（2014）10-0008-02
1 大數據的統計涵義
通常來說，凡是數據量超過一定大小，導致常規軟件無法在一個可接受的時間范圍內完成對其進行抓取、管理和處理工作的數據即可稱為大數據。業界通常用4個V（即Volume、Variety、Value、Velocity）來概括大數據的特征：數據體量巨大、數據類型繁多、價值密度低、處理速度快。
大數據潮流讓我們獲得了海量的數據，數據已經成為相關行業創造價值的重要資源。因此，許多IT企業和互聯網企業都已將業務范圍延伸至大數據產業，探索大數據驅動的業務模式。2012年，美國政府投資2億美元啟動的“大數據研究和發展計劃”，更是將大數據的研究上升到國家戰略層面。然而，大數據的真正意義不在于數據量的巨大，而在于對數據信息進行專業化的處理，核心是對數據進行分析。面對大數據，越來越多的領域都開始運用數學特別是統計學的工具，挖掘大數據中真正蘊藏的價值。正如西內啟在《看穿一切數字的統計學》書中所指出的，“從數據中得出有意義的結果，關鍵在于控制和減少誤差，得出因果關系，單純收集數據并加以全部量化分析在很多情況下會得出謬誤結果，”而科學的統計學方法是得出因果關系的最佳方法。
從統計學角度看，一方面，大數據具有類型繁多、結構復雜、體量巨大等特點，海量數據以分布式方式進行存儲，特別是圖片、音頻、視頻等非結構化數據的廣泛存在，傳統的統計方法和統計分析工具已無法滿足大數據分析的需要，亟需統計方法的革新。另一方面，數據分析結果需要用生動、直觀、容易被接受的方式展示給讀者，可視化分析能夠直觀地呈現大數據的特點，闡釋數據與數據之間的聯系。因此，統計學要挺立大數據潮頭，創新統計分析工具、可視化分析方法，以大數據的挖掘和應用為核心，將傳統文本、圖像的統計、分析向數據分析轉變，以適應大數據時代的發展及其對統計學帶來的挑戰。
2 大數據時代統計學教育面臨的挑戰與應對
據互聯網數據中心（Internet Data Center）預測，中國大數據技術與服務市場將會從2011年的7760萬美元快速增長到2016年的6.16億美元，而據業界專家估算，中國大數據市場的人才需求量至少為100萬人，其中統計人才、技術更是捉襟見肘。傳統數據收集和分析技術的知識結構已不能滿足大數據時代對“數據科學家”的要求，多家企業在面對大數據發展時遭遇人才瓶頸。大數據相關人才供給不足將會成為影響大數據市場發展的一個重要因素。
當前，全世界范圍內已有數百個高校開設了大數據分析專業?？▋然仿〈髮W和新澤西州立大學在培養目標和課程設置上項目設置偏重于計算機方向。課程設置偏重統計學與運籌學（包括決策科學）的典型學校有田納西大學和約克大學。2013年，北京航空航天大學與慧科教育合作開辦了國內首個“大數據技術與應用”軟件工程碩士項目研究生班，這是目前國內唯一一個培養大數據行業專業型人才的項目，但其培養目標、知識體系是面向計算機領域，而立足統計學基礎的大數據分析人才培養項目，在國內可謂是鳳毛麟角。
知者隨事而制。高等院校統計學專業要通過有效利用和整合人才培養資源，承擔大學人才培養的責任，駕馭大數據的浪潮，占領大數據發展人才培養的制高點，體現高等院校向社會、企業提供智力支撐，輸送企業亟需的復合型、實用性大數據分析人才的載體作用，確保產業科學、持續、高速的發展。一是教育資源的整合，走在前列的首都經濟貿易大學、北京大學、中國人民大學、中國科學院大學、中央財經大學五所應用統計專業碩士培養單位在北京成立了“中國大數據教育協同創新體”，在高校之間實現學科融合、優勢互補、強強聯合，通過共享優質資源平臺、共同建立課程體系、共同建設案例資源庫、聯合搭建實踐實訓平臺等多種形式，創新人才培養體制機制。二是高等院校教育資源與業界資源的整合，通過與國有超大型企業、互聯網翹楚的協同培養，立足應用統計專業碩士教育，建立人才培養基地，進行協同創新，探索構建應用統計（大數據分析）專業碩士人才協同培養模式。以緩解當前大數據人才供需矛盾為目的，建立“校校協同、校企協同、院系協同”的大數據分析方向人才協同培養模式，最終實現協同培養“數據科學家”的目標。[5]
3 面向大數據分析方向的應用統計專業碩士培養模式的構建
本研究認為，可以將大數據分析及相關的案例教學模式融入應用統計專業碩士學位研究生的培養過程，進而打破統計學傳統的以闡述統計理論、公式推導、數學計算為主的教學模式。以情境浸潤為基礎，為學生呈現統計學在大數據領域應用為核心的教學模式，可以培養學生對大數據的挖掘、整合、分析價值的能力，以期更好、更快地適應企業對數據分析師、數據科學家的需求。
3.1 科學構建課程體系，突出大數據分析特點
大數據具有強烈的行業特點，在充分借鑒國外大學成功經驗的基礎上，大數據分析專業碩士的課程設置，強化數據分析能力和數據挖掘能力，注重上述技術在金融等領域的應用。必修課在講授統計基礎理論（描述、多元、時序、空間、可視化等）課程的基礎上，為增強學生的大規模分布式計算技能，引入主流的大數據計算平臺，如Hadoop分布式平臺、MapReduce并行編程算法。與此同時，為提高學生動手能力，構建數據模型思維，開設《大數據分析案例》等多門課程。選修課方面，考慮到學生二次開發的需要，設置大數據開發基礎課程，如C++、Java等。為突出應用統計專業碩士側重應用的特點，開設面向數據的編程語言，如R、SAS、Python等課程。這些課程模塊的設置并非體現某一學科知識的縱深發展，而是將相關學科的知識融合，有利于突出大數據分析的特點。
3.2 創新教學培養模式，注重培用結合
以“編組”方式開展教學活動。授課教師和學生均采用團隊編組模式，多名教師協同工作，共同完成一門課程的授課任務。打破原有學科思維、教材的束縛。采用導師指導與集體培養相結合的方式。教師不可照搬舊有的教學大綱、課程內容，要學習和熟悉大數據相關知識體系與技術新進展，充分結合大數據分析需求和實際案例，使課程內容緊貼實際需求，注重培養學生對模型的理解，對數據的想象力，真正實現學以致用、培用結合。
采取“訂制化”培養模式，突出培養與應用相結合的特點，力爭做到人、崗的高度匹配?！坝喼苹迸囵B模式打破了目前應用統計專業碩士統一培養、與市場需求脫節的模式壁壘，教學實踐以市場需求為導向，依照企業的崗位標準、用人要求，強調以崗位需求制定培養方案，更好地滿足用人單位對大數據分析人才的需求。
3.3 開展校企協同培養，構建問題導向、項目牽引的實踐教學模式
根據國務院學位委員會的規定，應用統計學專業碩士學位研究生教育的目的是培養具有良好的統計學背景，系統掌握數據采集、處理、分析和開發的知識與技能，具備熟練應用計算機處理和分析數據的能力，能夠并適應行業或職業實際工作需要的應用型高層次人才。因此，要摒棄普遍存在的重理論輕實踐、重知識輕技能的教學方式。
協同創新培養在實踐教學中建立了以問題為導向，以項目為牽引的運作機制，強調實踐教學內容的呈現方式要面向企業需求，讓學生參與到企業的項目運行過程中，引導學生建立業務建模能力，培養學生的數據資源整合能力，激發學生參與項目的積極性和自覺性。學生不拘泥于學校的實驗實訓基地和各類實驗室，在第二學年中安排一定時間走出校門，進入到企業的實際環境中，參與企業的項目組織、實施過程，在實踐過程中提升自我認知能力，在實踐過程應用知識和理論研究實際問題的能力，培養和鍛煉數據資源整合能力、溝通協調能力、IT支撐能力、業務建模能力，真正實現面向能力培養的目的。指導教師方面，在案例教學和實習階段引進業務素質高、項目經驗豐富、對大數據發展有敏銳洞察力的企業高級數據分析人員，指導學生在實習實踐中提出問題、建立模型、解決問題的能力。
4 結語
應用統計（大數據分析）專業碩士人才協同培養模式，是一項可持續發展的應用統計專業碩士人才培養的新模式，是專業碩士教學實踐的創新舉措，也是在全國率先建立起來的立足統計學，在大數據分析人才層面建立的校校協同、校企系統辦學體。體現了面向能力培養、面向社會需求培養、面向人才價值培養的“三個面向”的培養目標，著重培養學生分析數據、處理數據、展示數據的能力，對于培養“高層次、實用性、復合型、國際化”大數據分析人才意義重大，同時也是順應大數據技術革命的浪潮，必將對大數據等新興技術產業的發展注入活力。
（首都經濟貿易大學，北京 100070）
參考文獻：
[1]劉軍.Hodoop大數據處理[M].人民郵電出版社，2013.
[2]大數據的四個典型特征[N].中國電子報、電子信息產業網，2012（12）.
[3]CCF大數據專家委員會.2014年大數據發展趨勢預測[J].中國計算機學會通訊，2014（1）：32-36.
【關鍵詞】大數據時代；運動訓練科學；研究方向
引 言
運動訓練科學的基本理論在1960至1970年基本形成，而研究則在1990年后正式開始。運動訓練科學屬于自然科學尤其是數學、化學、物理學、生物學、生理學等科學的產物。傳統的運動訓練科學遵循的是小數據研究理念與模式，然而，隨著大數據的到來，小數據所展現出來的碎片化、分散化的特點不能完全的反映運動訓練的模式，而大數據的分析存儲、收集、使用數據的能力則在運動訓練科學中逐漸應用。從訓練人員身上的傳感器、可穿戴設備以及場內的攝像頭，再到服務人員手中的互聯網以及終端設備，這其中大量的數據已經被收集起來，進而為以后的訓練服務應用。不論是受傷運動員的訓練還是教練的戰術布置，都已經更加完整已經呈現在我們面前。可見在大數據時代的到來，為運動訓練科學提供了重要的幫助。也為運動訓練科學領域注入了新的生機與活力，推動其在科學化研究和運動訓練現代化研究的發展，解決了在運動訓練中許多遺留下來的問題，并且提供了新的研究方法思路，為運動訓練科學開辟了一條新的研究道路。
一、大數據時代下運動訓練科學的研究現狀
在大數據的背景下，不論是運動員的恢復、預防或傷病，運動競賽的過程，運動的訓練的評價和效果，還是在競賽過程中的戰術分析與安排、運動員的選材、運動訓練的時間等都與大數據有著緊密地聯系。因此，在大數據時代下如何從眾多的數據中尋找在運動訓練中各種數據之間的聯系，發現隱藏在運動之中的秘密，從而準確的為運動員或者在訓練中提供有效的數據，幫助運動員到達合理的身體狀態與競賽成績是對運動訓練科學是極為必要的。如今大的數據的出現幫助在田徑、游泳、籃球、足球、棒球、羽毛球等運動提供了一定的數據支持，為競技賽場增添了一絲色彩，潛移默化的改變著運動訓練科學領域的認知。
高爾夫球運動受到了各國運動員的喜愛，如今運動員也正是依靠數據分析來幫助他們在技術方面、訓練方面更加全面，以此提高他們的訓練成績。例如Track Man技術是幫助運動員測量在每次擊球后的擊球方向、旋轉速度、角度和力度等，然后通過數據軟件等進行分析，幫助運動員了解自己的數據之后，更加針對性的進行訓練。在上個世紀八十年代，美國男子職業籃球聯賽就通過數據來展示運動員在場上的得分、進攻、掩護、擋拆、對抗數據，經過近四十年的數據積累，裁判可以根據比賽回放等來進行更好的判斷，教練也可以利用數據對戰術進行分析安排。截至目前為止，凡是聘請了數據分析師的球隊俱樂部平均勝率都打到六成以上，而其他俱樂部僅有40%的勝率。在某些運動中運動員可以通過佩戴傳感器來檢測運動員的心率、垂直彈跳以及加速度等，從而保障運動員的生命安全，并且制定相應的訓練，提高運動員的運動能力。
在德國，每一個足球場地四周布置傳感器，甚至在每位球員的訓練中也都放置了傳感器來對運動員的運動變化細節進行分析。這些數據會在很短的時間內傳到終端平臺中，有由教練對這些運動員的運動軌跡、攻擊范圍以及運球的速率等相關信息進行戰術分析；在網球的訓練中，也有許多場地安置了傳感器來捕捉網球的發球速率、旋轉、發球角度等來判斷球員的打法、擊球特點。為戰術的安排提供強有力的數據支持。而運動員的發球失誤率以及非受迫性失誤上升時，教練則會判斷球員的體力或者心理狀態不足。除了這兩項運動外，乒乓球、羽毛球、棒球等都通過這種獨特的數據方式來幫助球隊以最小的經濟利益獲取成功，從而提高運動員的比賽成績。
二、大數據背景下運動訓練科學的研究方向
（一）明確運動科學訓練研究對象
在大數據背景下要想確定運動訓練科學的研究方向，首先要明確習研究對象。而我國近代運動訓練科學是一種實體的研究，不依賴于其他事物外部復雜的實體。而在實體的研究中主要利用分解還原的研究方法，在數據的研究模式采用小數據研究。例如，在競技體育中將各項競技因素分開，單獨訓練體力或者技術，并且以彈跳力能力、心率肺活量、肌肉圍度等指標來確定運動員的能力。然而，在運動訓練科學的研究表明，實體是依附于關系的，關系甚至比實體更加重要。例如，核算與蛋白質相互作用產生生命，原子之間相互作用而產生分子。故而，對于訓運動訓練科學來說，關系要比實體更加重要。如果我們能在運動訓練科學中找到這些信息之間的聯系，就能準確的分析在運動訓練中的技巧與對策，從而提高運動員運動訓練的效率。
（二）明確運動訓練研究視角
我國近現代運動科學訓練都是單向度，如研究運動技術或者運動員的生理機能等。我國運動訓練科學的研究方向首先要由單向度多向度發展，促進運動訓練科學的有效進行。
結語
綜上所述，大數據時代的到來為我國運動訓練科學研究領域帶來了新的機遇。我們需要迎接\動訓練科學思維研究的變革，融入大數據的變遷，順應時代的變化，明確運動科學訓練研究的對象以及視角，提高運動員比賽能力和運動技巧，從而幫助運動員在比賽中取得良好的成績。
作者簡介：
白曼利（1981.3-），女，民族：漢族，籍貫：陜西咸陽，學歷：研究生，專業：體育教育，研究方向：運動訓練，職稱：副教授。
楊江林（1982.1-），男，民族：漢族，籍貫：云南麗江，學歷：大學本科，專業：體育教育，研究方向：運動訓練，職稱：副教授。
參考文獻：
1.房屋建筑結構和建筑高度的認知誤區
1.1對房屋建筑結構產生的誤區
人們根據房屋建造用料情況和建筑結構不同，主觀上把商品房分為磚混結構的和框架結構的。另外，對鋼筋混凝土結構（簡稱鋼混結構）的概念和前兩個概念攪在一起。在建筑學上，按建筑結構的材料分類，把建筑物分為磚木結構、磚混結構、鋼筋混凝土結構和鋼結構。而框架結構是按建筑物承重方式分類中的一種，另外還有承重墻結構、排架結構等。磚混結構和框架結構雖然是按不同標準分類的，但建筑學上鋼筋混凝土結構和框架結構是同一的。也就是說鋼筋混凝土結構就是框架結構，兩者可以同時使用。
1.2對房屋建筑高度的認識誤區
人們普遍認為6層（不包括隔熱層）以下的為多層，而把6層以上的統統稱為多層。建筑學上有更明細的分類，一般把兩層及兩層以下叫做低層，把兩層以上8層以下叫做多層，8層以上16層以下為中高層，16層以上24層以下為高層，24層以上稱為超高層。
2.房屋建筑結構與居住舒適度關系分析
2.1房屋進深長度對居住舒適度的影響
大多數人喜歡購買開闊進深長的房屋，其實這樣的房屋并不好。在建筑學中，住宅的進深是指一間獨立的房屋或一幢居住建筑內從前墻的定位軸線到后墻的定位軸線之間的實際長度。為了保證住宅具有良好的天然采光和通風條件，從理論上進，住宅的進深不宜過大。在住宅的高度(層高)和寬度(開間)確定的前提下，住宅進深過大，就使住房成狹長型、距離門窗較遠的室內空間自然光線不足；如果人為地將狹長空間分隔，則分隔出的一部分房間就成為無天然光的黑房間。黑房間當然不適于人們居住，補救的措施之一是將黑房間用于次要的生活功能和設施安置，如儲藏室、走道等，用人工照明來彌補天然光的不足。 這樣無形中增加了住戶電力的消耗。
2.2樓層高度對居住舒適度的影響
人民根據生活經驗和普通常識認為，住得越高離地面越遠，噪音也越小。實際情況是，根據聲音在多高層建筑群中的傳播反射原理，對于中高層建筑，噪音最大的在6-13層，而其他層噪音則相對較小。實際中根據樓盤層高不同還有區別，購房者需要根據情況實地考察，以確定噪音的大小。
2.3光線方位對居住舒適度的影響
很多購房者買房的時候往往喜歡選擇一單元中東邊的房子，因為中國地理位置在北半球，夏季晴天西邊太陽使人感覺屋里非常悶熱。西曬是人們購房中首先回避的因素。其實，以建筑學的視角來看，西邊的房屋反而更有優勢，因為東邊的房屋早上陽光雖好，但光線太強反而影響人的睡眠。西邊的房子光照時間長，可以有效殺滅室內空氣中的細菌，冬季溫度也相對東邊房子暖和。
2.4落地窗設計對居住舒適度的影響
現階段，落地窗稱為時尚，不僅美觀漂亮，而且使室內光線也充足。但是，大面積的落地窗，很容易讓房間變成“微波爐”，如果不使用隔熱保溫材料，將會使室內光線太強，夏季溫度太高，浪費空調資源。所以，不宜將所有窗戶都改為落地窗，適當保留帶有墻面的窗戶。
2.5房屋建筑結構對居住舒適度和安全度的影響
本文在第一個問題中已經說明框架結構和磚混結構是用不同的分類標準劃分建筑物類別，但是框架結構等同于鋼筋混凝土結構，兩者是可以相提并論的。至于兩者的抗震性能對比，首先分析磚混結構住宅，磚混結構住宅中的“磚”，是指一種統一尺寸的建筑材料，也有其他尺寸的異型黏土磚、空心磚等?！盎臁笔侵赣射摻?、水泥、沙石、水按一定比例配制的鋼筋混凝土配料，包括樓板、過梁、樓梯、陽臺、排檐。這些配件與磚做的承重墻相結合，所以稱為磚混結構住宅。由于抗震的要求，磚混結構住宅一般以多層住宅為主，其抗震性能要相對弱一些。框架結構的住宅即由鋼筋混凝土澆灌成承重梁柱，組成骨架，再用空心磚或預制的加氣混凝土、膨脹珍珠巖、陶粒等輕質板材作隔墻分戶裝配而成的住宅。墻主要是起圍護和隔離的作用，由于墻體不承重，可以用各種輕質材料制成。又叫現澆結構，它是以梁和柱來承重，它的梁、柱還有樓板都是現澆而成的。房屋的結構可以隨客戶的意愿而改變?，F澆的房子抗震度比較高，防水性比較好。目前，高層住宅的建筑結構主要采用這種方式。 框架比磚混的優勢是：一是空間開闊，因為梁柱結構可以使框架結構做到6米以上，而磚混結構由于承重能力有限，做到5米就不錯了；二是磚混結構最多只能做到6層，而框架結構可以做到100層以上的高樓。
1.1 索引對象的概念
數據庫對象是一種邏輯結構的集合，索引是供用戶快速查找到記錄的數據庫結構，在邏輯上和物理上都獨立于表的數據。索引可以在表內創建一個或多個列的組合，當建立索引以后表中數據會按照索引創建語句所定義的排序方式返回給用戶。索引有多種類型，除了標準索引外，還包括唯一索引、位圖索引、組合索引、基于函數的索引、反向鍵索引等。
建立索引能夠提高 SQL 語句執行的性能，減少磁盤I/O。無索引查詢，通常是全表搜索后才會得到結果，全表搜索會讓數據庫服務程序遍歷表中的所有記錄然后返回結果；而建立索引后查詢，可以讓數據庫服務程序快速地定位到表中的確定行。當表被刪除時所有與表相關的索引也將被刪除。
索引可以被創建、重建和刪除，索引建立語句：CREATE INDEX item_index ON itemfile （itemcode） TABLESPACE index_tbs；索引重建語句：ALTER INDEX item_index REBUILD；索引刪除語句：DROP INDEX item_index。
創建索引是為了提升數據庫查詢性能，在使用索引時需要注意以下情況：
1） 對于小表來說，使用索引對于性能不會有任何提高；
2） 當索引列中有極多的不同的數據和空值時索引會使性能有極大的提高；
3） 經常執行更新、修改操作的字段需要謹慎創建索引，因為更新索引的開銷會降低創建索引所期望獲得的性能；
4） 不要將索引與表存儲在同一個驅動器上，分開存儲會去掉訪問的沖突從而使結果返回得更快。
1.2 索引對象優化方法
在業務系統中針對索引對象的優化，主要包括三種方式：一是重建過高的索引層次；二是清除無效的索引；三是對索引碎片的清理。
2.2 風險防范措施
針對數據庫對象的優化，總體應該遵循如下的風險防范原則：
1） 確保數據庫備份完整可用；
2） 所有操作和檢查環節都使用事前完成并預演通過的腳本，避免臨時修改腳本；
3） 每部分完成，通過檢查確認無誤，再進行其它部分，避免互相干擾；
4） 專家現場支持，及時處理突發問題。
在遵循上述原則的基礎之上，對索引對象的優化需要注意以下風險：
1） 監測時間不夠，在一個監測周期內未操作過表，監測過后又用到了這個表，需要索引，但此時此索引已被列為被優化的對象；
2） 監控過后，需要取消在用索引的監控；
3） 監控時如果rebuild index ，會取消監控，同時索引標記為已使用，這種情況下會影響監控效果；
4） 監控時如果在做統計分析時涉及到此索引，索引也會標記為已使用，同樣影響監控效果。
為避免上述風險發生，通常采用的措施是在監控期間停止database、schema、table、index等級別的索引收集，避免影響監控效果。
2.3 優化效果分析
數據庫級別的性能數據主要是以下關鍵指標：響應時間、CPU時間、等待時間、物理讀，這些指標可以看出目前平均每事務的反應速度、每事務需要消耗的CPU與IO量。為了得到優化的效果，還需要保證進行數據對比的時間內，數據庫的負載基本相同。數據庫的負載指標一般以執行的事務數、Redo size等指標來表示。表1是某業務系統的這些指標在索引對象優化前后的對比數據。
通過索引對象的優化，可以從對比表中明顯看出性能得到了大幅提升，影響較大的數據庫操作瓶頸主要集中在大表的查詢操作、關聯表的更新操作、大業務數據的統計分析操作等，在優化后其操作響應時間已經能夠滿足用戶的業務需求。這些數據對比符合數據庫索引優化方案的預期成效，也說明索引對象對數據庫性能的重要影響。
3 總結
企業的業務系統經過長期的運作，積累了大量的業務數據，同時隨著業務增長、流程優化、人員變動等因素，會造成系統性能瓶頸。此時，需要運維和管理人員根據實際需求，按照系統優化原則，制定詳細、多番論證的優化方案，對系統實施優化，這樣才能滿足用戶不斷變化、業務不斷增長的需求。該文通過詳述數據庫索引對象的優化方法、應用案例，闡述了索引對象對系統性能影響的范圍和程度，并就優化方案給出了應遵循的原則和風險防范措施。在性能優化中，針對數據庫性能瓶頸，索引對象優化只是其中最常見的一種方案，具體優化還需要根據對系統長時間監測情況的分析，做出正確選擇。
參考文獻：
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【關鍵詞】煤巷；快速掘進；制約因素；施工技術
近年來，隨著煤礦業的不斷發展，煤巷掘進速度得到了顯著提升，從根本上促進了掘進技術的發展，但是采礦環境的日益復雜給煤巷掘進工作帶來了很大困難。煤巷快速掘進是一項系統工程，在高瓦斯條件下，掘進速度的快慢直接影響著采掘工作面的正常交替，而采掘速度不僅取決于現代化技術裝備，還與施工人員、施工工藝、施工組織、安全管理等方面有著密切聯系，如何在煤巷掘進施工中提高掘進速度，保證礦井采掘的平衡，降低采煤方式及其他工藝帶來的時間影響，最大限度提高煤巷掘進工作效率必須成為相關人員高度重視的問題。
1 煤巷快速掘進施工方式實施的制約性因素
近年來，隨著煤礦業的發展，礦井逐漸向深部擴展，采煤深度的不斷加深使礦井壓力也不斷增加，影響快速掘進速度；由于巷道跨度較大，掘進會對巷道造成很大的壓力，必須采取二次支護，而在回采掘進施工過程中，往往會出現煤炮現象，又必須進行多次支護，大大增加了施工成本和勞動成本；受到地質條件的影響，在煤層深部地段斷層出現斷層帶延長、圍巖破損、有害氣體比如沼氣濃度增大，大大增加了煤巷掘進施工的壓力，煤巷快速掘進施工中掘進機組難以發揮效能，也需要增加巷道支護和維護。
綜上，單純靠提高掘進機械化程度并不現實，要想提高煤巷快速掘進速度、掘進工作效率，首先應對施工現場的地質條件、煤層等進行調查，正確掌握當地的地質構造情況、煤層賦存情況、煤巖的性質、礦井條件等，其次，必須科學設計施工圖紙，對掘進施工過程進行精心組織，選擇合理的施工工藝、施工設備、運輸機械，積極引進先進技術，對掘進施工過程進行有效管理，避免返工，最大限度提高煤巷快速掘進速度。
2 煤巷快速掘進施工技術分析
2.1 優化巷道布置和支護工藝
在煤巷快速掘進施工中，由于要保證掘進速度，掘進工作緊張進行，在這種情況下，必須進行巷道布置的優化，可通過布置風道中間巷的方法有效避開上區段回采工作面的采動影響，風道中間巷可與回風巷保持40m純煤垛，當上區段回采工作面回采到一定距離且回風巷的礦井壓力趨于穩定時，進行回風巷的二期工程，這樣可以減少中間運輸環節，有效避免采動影響，這樣以來，在煤巷掘進施工中巷道的壓力就會降低，不會出現片幫或掉頂情況，那么在掘進時就無需進行二次支護，在之后的回采中也無需進行多次支護。支護前，要根據地質、煤層條件對支護方式進行嚴格選擇，必須保證支護安全和強度；合理確定掘進工作面，結合掘進施工現場的實際條件選擇最為合理的掘錨工藝技術，對錨桿支護參數進行優化，提高錨桿支護效果，盡量在確保安全使用的情況下將掘進工序減少，減少輔助工作量，降低施工人員的勞動強度，縮短支護的安裝時間。
2.2 合理選擇鉆爆工藝
通常，在煤巷快速掘進工程中，施工人員根據經驗布置炮眼具有一定盲目性，炮眼帶、炮眼間距無法滿足設計要求。在煤巷炮眼布置中多采用錐形掏槽，為了避免放炮對頂網帶來破壞，掏槽眼應布置在掘進工作面的中部或下部，輔助眼應考慮自由面的擴大范圍，周邊眼應考慮巷道的頂、幫由于爆破作用而產生的松動范圍，同時，周邊眼應與巷道的頂、幫輪廓線保持一定的距離；嚴格控制炮眼角度，提高炮眼利用率和爆破效果，另外，如果炮眼深度不夠，炮眼利用率就會大大降低，爆破效果無法達到預期目標，因此，還應合理確定掏槽眼深度，最好大于其他爆破眼深度20cm，并與其他炮眼保持在同一工作面。
在高瓦斯條件下進行煤巷快速掘進施工時，裝藥結構、裝藥量以及炮眼的封泥量合理與否將會直接影響爆破效果，最終影響掘進工作速度和工作質量。因此，在煤巷快速掘進中，裝藥方式應采用正向裝藥，將起炮藥卷放在距離炮眼最近的位置，為了提高爆破效果，還應將雷管和藥卷的聚能朝向炮眼底?？刂品饽嗔?，對于深度超過1m的炮眼，封泥量應高于0.5m，如果炮眼封泥量的填充長度不夠，跑眼內的爆破就無法完全反應，當遇上裝藥量大或炮眼數量少的情況，將導致沖炮情況的出現，造成煤巷工作面不平整，爆破效果和爆破利用率也會大大降低。爆破前，應對爆破順序進行設計，起爆時嚴格按照爆破順序一次爆破，盡量縮短延時，需要注意的是掏槽眼和輔助炮眼以及周邊眼不能同起爆。
2.3 合理設計施工組織
首先，應對工作面的地質條件進行了解，對掘進工作面進行劃分，并確定工作面參數和掘進順序，如果條件允許，可按照相關安全操作規程進行多頭掘進，從而提高掘進速度，保證工作面盡早投入使用。在掘進過程中，為了提高掘進速度，應對巷道的有效空間進行充分利用，按照施工順序組織其他工序與主要工序進行平行交叉作業，從而縮短每個工序所需時間，多工序平行交叉作業主要包括：交接班與安全、質量檢查、工程驗收的平行作業，工作面打眼與打錨桿眼的平行作業，支護與質量自檢、施工現場清理的平行作業，爆破前的裝藥與礦井瓦斯檢查、機械設備保護的平行作業，出產與清理的平行作業等。
2.4 加強掘進工作面局部管理
加強通風管理，隨著礦井深度的增加，工作面會出現異常變化，有害氣體量也會隨之增加，對于這種情況，派設專人加強對瓦斯的管理，隨時對工作面的瓦斯情況進行檢查，根據瓦斯濃度在工作面的回風流和進風流中分別安裝扇風機，保證工作面的供風量；設置瓦斯保護裝置和監測裝置，定期對裝置進行檢查和維修，為掘進工作的安全進行提供保障。另外，要加強對人員管理，建立全面的安全生產責任制度，加大對施工人員的技術培訓力度，使施工人員全面掌握掘進技術、工藝流程、規范要求等，不斷提高施工隊伍的是施工技能和綜合素質，并定期進行技術練兵，對優秀者予以獎勵，激發施工人員的責任心和工作積極性。
3 結語
總之，在煤巷快速掘進施工中，掘進速度的快慢直接影響著工作面的正常交替，也影響著巷道維護和礦井的安全生產。要提高煤巷掘進速度和工作效率，必須采取先進的施工工藝和技術，對施工組織進行科學的安排，合理布置巷道，做好巷道支護，加強對施工藝、程序、設備和人員等的管理，保證掘進技術的有效應用，將煤巷快速掘進技術推向更高水平，打開煤礦開采工作的新局面，使我國煤礦業創造更高的經濟效益和社會效益。
參考文獻：
[1]馬長樂，袁龍飛，張羽，胡萬勝，曹長江，魏紅磊.大斷面煤巷快速掘進施工工藝[J].煤礦安全，2013（5）.
[2]張松林，梁永久.煤巷快速掘進技術淺析[J].南北橋，2008（12）.
【關鍵詞】數據挖掘；決策樹；SQL；住房狀況
1.引言
本文是利用SQL Server數據挖掘對大規模數據集MovieClick進行挖掘，以便從大量繁雜的數據中獲取隱含中其中的信息[1-2]。MovieClick數據庫是通過收集客戶喜歡的電影的相關內容以及客戶自身數據的一個數據集，如Num bedrooms、Num cars、Marry Status、Age、Num bathrooms等信息。對影響用戶的住房的狀況的因素進行分析，得出影響因素的具體條件。
2.數據挖掘方法
數據挖掘（Data Mining）是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。
3.決策樹在預測中的應用
決策樹是同時提供分類與預測的常用方法。決策樹提供了一種展示類似在什么條件下會得到什么值這類規則的方法。比如，在貸款申請中，要對申請的風險大小做出判斷，圖是為了解決這個問題而建立的一棵決策樹，從中我們可以看到決策樹的基本組成部分：決策節點、分支和葉子[3-4]。每個分支要么是一個新的決策節點，要么是樹的結尾，稱為葉子。在沿著決策樹從上到下遍歷的過程中，在每個節點都會遇到一個問題，對每個節點上問題的不同回答導致不同的分支，最后會到達一個葉子節點。這個過程就是利用決策樹進行分類的過程，利用幾個變量（每個變量對應一個問題）來判斷所屬的類別（最后每個葉子會對應一個類別）。
3.1 決策樹算法具體分析
根據圖的結果展示，當臥室數量=4時，是否已婚對用戶是否擁有自己的住房的影響比較大，為婚姻狀況是未婚時，租房的概率會比擁有住房的概率有所增加。
4.模型評估
參考文獻
[1][加]韓家煒，[加]坎伯（Kamber，M.）.數據挖掘：概念與技術[M].北京：北京工業出版社，2001：3-4.
[2]王麗珍，周麗華，陳紅梅，等.數據倉庫與數據挖掘原理及應用[M].科學出版社，2005，7：10-13.
關鍵詞：數據包絡分析；技術效率有效；競爭力
醫療技術效率是考核醫院醫療服務水平和質量的重要依據之一，但往往是一項較為復雜的系統工作，需要多種科學有效的分析方法共同完成[1]。由運籌學家Charnes等人提出的數據包絡分析方法（DEA）可以有效應用于多投入、多產出的"相對效率評價"模型中[2]，本文旨在通過DEA模型對某綜合醫院專業相近的科室進行相對效率實證，從而為合理配置醫院資源提供有效信息。
1資料與方法
1.1一般資料 以某三甲綜合醫院8個相對穩定的外科專業為評價對象，經該8個科室負責人和醫院相關職能共同討論選取科室醫生數和床位數作為投入指標，以2014年上述8個科室門診人次、出院人次、手術人次和病床周轉次數作為產出指標。數據來源于醫院人力資源部和信息科，真實可靠。
1.2評價方法 DEA方法主要有CCR和BCC等模型。CCR主要用于判斷各科室在技術和規模兩方面是否同時有效；BCC模型主要是判斷各科室在現有規模下的單純技術有效。由于醫院的特殊性，在人員聘用、床位規模等方面有局限性，即使科室規模不有效，也不能通過擴張規模或縮小規模來進行優化，所以采用技術效率的模型（BCC模型）來評價醫院臨床科室的相對效率更符合實際情況[3]。
在既定投入的情況下，醫院更傾向于如何擴大產出，因此在選定BCC模型下，本文主要采用面向產出的BCC模型對醫院臨床科室工作效率進行實證。
2結果
2.1效率評價 在被評價的科室中，有三個科室達到總體有效，占全部被評價科室37.5%，相比于顧曉東等人的評價結果高8個百分點[3]。這三個科室在人力資源、規模配置等方面都達到合理水平，門診住院管理都較合理，產出均衡。另外的五個科室沒有同時達到技術效率和規模效率有效，還存在產能不足問題，或是有規模偏大或偏小等問題，見表1。
在技術效率未達到有效的科室中，外4科處于規模收益遞減，資源配置過剩，而另外四個科室均是產能增加，在門診人次或住院、手術人次或病床周轉率等方面仍有可提升空間。對于這些科室，可通過改善運營管理，改進病床管理手段提高周轉率，通過合理績效分配，有效質量考核等手段來提升科室產能，從而達到技術效率有效。
2.2投影分析 對于未達到有效的科室可以借助投影分析，使其達到相應的有效標準[4]。要達到技術有效，對于資源過剩的外4科可以減少2名醫生或使相應的產出值增加相應比例，在醫院無法對投入規模進行影響的情況下，應通過管理手段提高門診、住院、手術人次的產出，另外也應加強科室人才力量的培養，提高醫生隊伍的業務能力和技術水平。
對于另外4個無效科室，產出尚有不足，外5科和外6科無論是門診還是住院產出值均較低，特別是外6科，門診人次離最優尚有較大差距，可以通過聘用退休老專家等方式來加強門診力量，另外門診部的監管也有待加強，同樣的問題在外7科也有體現，雖然住院相差不大，但門診人次達到技術有效還有很大差距。外8科則是較均衡，進一步加強管理，很快就能達到門診住院產出最優，見表2。
3結論
數據包絡分析方法是一種先進的評價資源利用效率的方法，適合性質相近的綜合醫院臨床科室之間的橫向比較。當然，有效性是相對的，管理者可以根據DEA分析結果來調整投入規模，也可以此為依據，在管理層面上加強對臨床科室的監管和合理配置。本次實證采用性質相近的臨床科室進行橫向間的比較，既能清晰地看出目標科室的運行情況，又能較為準確的指出相對產出不足，對于優秀的科室應當更注重技術效率，從而做到"少投入，多產出"，避免系統過于龐大，人員冗余，使得資源浪費，不能得倒最優化管理。對于技術效率尚未達到有效的科室應更新管理理念，科學的利用有限的醫療資源，為患者和家屬提供高效、優質的服務，從而不斷提升自己的核心競爭力。
參考文獻：
[1]張航，趙臨，張馨予，等.三級綜合醫院技術效率與影響因素實證分析與評價[J].中華醫院管理雜志.2015，31（3）：195-197.
[2]陸瑤，許鋒.基于DEA模型構建醫院臨床科室績效評價體系的研究[J].中國醫學裝備，2013，10（9）：18-20.
一、對聚落空間形態的影響
1.教材分析
課程標準對本部分的要求是“結合實例，分析交通運輸方式和布局的變化對聚落空間形態的影響”。教材以浙江嘉興、沿運河城市為例，分別從交通運輸線的“興”和“衰”兩方面闡述交通運輸方式變化對聚落空間形態的影響；又以株洲、武漢城市空間形態發展變化與當地交通運輸布局變化之間的關系為例，說明交通運輸布局變化對聚落空間形態的影響。由此得出交通運輸方式和布局的變化在不同時期對聚落空間形態的影響是不同的（表1）。
2.圖像分析及處理
案例2“嘉興聚落形態的變化”中“圖5.5浙江嘉興略圖”圖像分析
嘉興聚落形態的變化體現了不同時期東南沿海平原地區城市發展的影響因素不同。嘉興早期主要受河運影響，城市沿河發展。后來主要受鐵路、公路和水運等多種運輸方式的影響，城市規模不斷擴大，城市形態不斷演變。
案例2“嘉興聚落形態的變化”中“圖5.5浙江嘉興略圖”圖文處理
（1）閱讀“嘉興聚落形態的變化”，列表比較不同時期嘉興城市形態的變化及其原因（表2）。
（2）閱讀“嘉興聚落形態的變化”，完成下列要求。
①浙江嘉興城市聚落形態的變化與哪些交通運輸方式有關？
②20世紀不同時期的交通運輸方式有何差異？（提示：從受自然條件影響程度、速度和效率等方面分析）
③嘉興的城市用地規模及空間形態有何變化？
④交通運輸方式及其變化對聚落空間形態有何影響？
“圖5.6株洲城市略圖”和“圖5.7武漢城市略圖”圖像分析
1949年前，株洲城市布局主要沿湘江呈條帶狀發展，主導因素是河流；現在，株洲城市用地規模大幅擴展，主導因素是鐵路。說明交通運輸線的發展變化使得城市規模和擴展方向不斷發生變化。武漢城市空間形態呈現沿江分布的特點，說明河運航道是影響武漢城市空間形態的主要因素。
“圖5.6株洲城市略圖”和“圖5.7武漢城市略圖”圖文處理
閱讀“圖5.6株洲城市略圖”、“圖5.7武漢城市略圖”和表3，完成下列要求。
①說出影響1949年以前株洲城市布局的主導因素，并說明理由；②分析京廣線和湘黔線的建成通車對株洲城市空間形態的影響；③與株洲相比，分析武漢城市空間形態仍沿江分布的主要原因。
二、對商業網點分布的影響
1.教材分析
課程標準對本部分的要求是“結合實例，分析交通運輸方式和布局的變化對商業網點分布的影響”。教材以山區和平原商業網點的密度比較，說明交通運輸方式和布局對商業網點分布產生的影響；再以沈大高速公路邊的服裝市場為例，說明高速公路出口以及城市快速干道沿線的商業中心深受交通通達度影響；最后以北京市商業中心為例，說明商業中心的形成和布局與交通運輸的發展和變化密切相關。由此得出交通運輸的布局在宏觀上很大程度影響著商業網點的分布密度，在微觀上影響商業網點的具體分布位置。商業中心可以分布在城市的幾何中心，但更多地與交通樞紐結合在一起，經交通樞紐向周圍地區輸入或輸出各種產品。集鎮的興衰也與交通運輸的布局密切相關。因此，商業網點進行選址時主要遵循交通最優原則。
2.圖像分析及處理
“圖5.8山區商業網點示意”和“圖5.9平原商業網點示意”圖像分析
山區與平原相比，山區地勢起伏大，人口少，居民點少（28個），交通線路少、方式單一，商業網點少（4個）、密度小，主要沿地勢低平的公路分布；而平原地勢開闊平坦，人口多，居民點多（56個），交通線路多、方式多樣，商業網點多（27個）、密度大，主要沿交通便利的公路分布。
“圖5.8山區商業網點示意”和“圖5.9平原商業網點示意”圖文處理
閱讀“圖5.8山區商業網點示意”和“圖5.9平原商業網點示意”，列表比較山區和平原交通運輸方式對商業網點分布的影響（表4）。
圖5.10“沈大高速公路邊的服裝市場”圖像分析
一個地區交通運輸的布局不僅會影響商業網點分布的密度，還會影響商業網點分布的具置。商業網點要有便捷的交通，才能吸引大量消費者。西柳服裝市場位于遼寧省鞍山市海城市西柳鎮內，擁有得天獨厚的交通區位優勢，沈大高速公路、中長鐵路、海溝鐵路在西柳縱橫交錯，交通運輸便捷。
案例3 “不同時期北京商業中心與交通的發展變化”圖像分析
北京商業中心的分布和變化大致分為四個階段：元朝時期的鐘鼓樓市場、明朝至民國時期多個商業網點格局、建國后形成的三足鼎立格局以及近年來環路沿線商業中心的出現。不同時期的交通運輸在不斷發展變化：元朝時鐘鼓樓市場的興衰與大運河的運輸地位及其衰落直接相關；明朝至民國時期多個商業網點的形成與內河航運的衰落以及城市交通干線、鐵路的發展有密切聯系；建國后出現的三足鼎立格局與公路、鐵路以及地鐵的發展有緊密聯系；近年來出現的環路沿線商業中心與環路和地鐵的修建是分不開的。
關鍵詞：交通事故；數據確實；相似原理
中圖分類號：TB
文獻標識碼：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.12.098
1引言
事故分析和再現的過程中，事故現場圖是必不可少的法律依據。但是往往在匆忙地繪制現場圖的過程中，造成了數據遺漏和缺失，給事故分析和再現工作帶來很大的困難。為了給事故處理提供更加有力的依據，對于現場圖中數據的缺失，采用必要的數據分析方法是非常必要的。
2實際案例分析
圖1是某事故現場圖，大貨車在事故發生的過程中在地面留下了清晰的制動痕跡，遺憾的是缺少了很長一段制動痕跡的長度，并且痕跡的形態有誤差。根據制動痕跡計算貨車的行駛車速，以及車輪抱死拖滑前的運動形態，根據這個現場圖提供的數據是不可能的。
根據現場圖來計算大貨車車速是不可能的，我們只能根據其有標注12m長度的制動痕跡來計算其行駛的最低車速，但這個車速較低，對分析案情沒有意義。但是我們能夠發現，根據現場圖所示的第一條制動痕跡的參數可以判斷此制動痕跡為一條斜線，因此大貨車在開始剎車時可能處于壓黃線行駛狀態。下面則判斷其開始剎車時是否處于壓線行駛狀態。
2.1計算大貨車車速與制動痕跡長度的關系
由現場圖可以看出，大貨車的制動痕跡為三段，我們假設這三段的長度分別為S1、S2、S3。當駕駛員開始踩剎車踏板到出現制動痕跡的這段時間內（制動協調時間），大貨車也是向前行駛的，我們假設在這段時間內其行駛距離為ΔS。
首先根據大貨車在地面上的制動痕跡，由動量守恒可以列出公式（1）：
12mv2=k1μmg（S1+S3）+k2μmgS2（1）
式中，m為大貨車、駕駛員及貨物的總質量（kg）；v為大貨車開始剎車時的瞬時速度（m/s）；k1為附著系數修正值；k2為附著系數修正值；μ為大貨車在干燥瀝青路面上制動時的附著系數；g為重力加速度（m/s2）；S1――大貨車在地面上留下的第一段制動痕跡的距離（m）；S2――大貨車兩段制動痕跡中間的距離（m）；S3――大貨車在地面上留下的第二段制動痕跡的距離（m）。
大貨車在制動協調時間內車速的降低量可由（2）式求出：
Δv=0.5μgt（2）
式中，Δv為制動協調時間內車速的降低量（m/s）；μ為大貨車在干燥瀝青路面上制動時的附著系數；g為重力加速度（m/s2）；t為踩踏時間和踩死時間之和（s）。
在制動協調時間內大貨車所行駛的距離可由（3）表示：
ΔS=[（v+Δv）2-v2]μg（3）
式中，ΔS為制動協調時間內大貨車所行駛的距離（m）；v為大貨車開始剎車時的瞬時速度（m/s）；Δv為制動協調時間內車速的降低量（m/s）；μ為大貨車在干燥瀝青路面上制動時的附著系數；g為重力加速度（m/s2）。
當然，由以上3式是無法求出大貨車的車速的，因為在以上3式中缺少相應的未知數S1的數值大小，但是我們卻可以得出S1與v之間的關系，即第一段制動痕跡的長度與開始剎車時的瞬時速度之間的關系。
2.2大貨車的運動形態
在E點處，大貨車開始制動，到D點時開始出現制動拖痕，到C點時第一段制動痕跡結束。如果在制動前大貨車沒有壓線行駛的話，則直線EC應不與中心雙黃線相交；如果壓線的話，則直線EC應與中心雙黃線相交。
利用三角形關系可以判斷虛線ED是否與中心雙黃線相交所示。
2.3大貨車是否壓線判斷
在圖3、圖4中：CD=S1，DE=ΔS，AC=2.7m，GD=1m，如果大貨車沒有壓線，則E點應在直線AG的右側，因此B點也應在直線AG的右側，這時有AC>BC（如圖2）；反之如果大貨車壓線，則有AC
由三角形相似關系可以得出：BCHC=CECD；因此：
BC=CE?HCCD=（S1+ΔS）?（AC-GD）S1（4）
F令BC=AC則：BC-AC=0（5）
聯立式（1）～（5）得：v=-15.62m/s=-56.23km/h（舍去）；
v=26.77m/s=99.97km/h。
因此由二次方程根的分布可以得出：如果-56.23km/h
顯然v9997km/h也是不符合實際的，所以能夠得出-56.23km/h
3結語
此方法雖然不能準確計算大貨車的開始剎車時的準確車速，但是根據車輛的最高設計時速得出了大貨車在開始剎車時處于壓黃線行駛狀態，已經違反了交通規則，這對交警事故責任的認定有很大的幫助，此方法雖然并不是對所有數據缺失的現場圖都有效，但其卻給我們提供了一種新的思路，開拓了思維。
