1醫療數據分析模型

將醫(yi)(yi)(yi)院、醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)保健組織等(deng)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字化(hua)的(de)(de)醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)以特(te)(te)定(ding)的(de)(de)格式(shi)、協議發送到醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)進(jin)(jin)(jin)行(xing)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)與疾病(bing)(bing)(bing)(bing)預(yu)測(ce)．醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)提取(qu)(qu)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)：該模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)由醫(yi)(yi)(yi)院電(dian)(dian)子病(bing)(bing)(bing)(bing)歷系統(tong)負責實(shi)(shi)現，我們使用(yong)(yong)(yong)openEHR系統(tong)作(zuo)為(wei)(wei)醫(yi)(yi)(yi)院電(dian)(dian)子病(bing)(bing)(bing)(bing)歷系統(tong)，并在openEHR中(zhong)實(shi)(shi)現醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)提取(qu)(qu)功能．openEHR系統(tong)是一(yi)(yi)個開(kai)(kai)源、靈活的(de)(de)電(dian)(dian)子病(bing)(bing)(bing)(bing)歷系統(tong)，支(zhi)持HL7衛生信(xin)息(xi)交(jiao)換標準(zhun)(zhun)．很多(duo)醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)健康組織、政(zheng)府和(he)(he)(he)(he)(he)學術(shu)科研(yan)(yan)(yan)單位都使用(yong)(yong)(yong)openEHR進(jin)(jin)(jin)行(xing)開(kai)(kai)發和(he)(he)(he)(he)(he)科研(yan)(yan)(yan)工作(zuo)．如(ru)一(yi)(yi)種基(ji)(ji)于(yu)(yu)openEHR的(de)(de)患者病(bing)(bing)(bing)(bing)歷數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)管理(li)模(mo)(mo)型(xing)(xing)、openEHR等(deng)許多(duo)開(kai)(kai)源的(de)(de)電(dian)(dian)子病(bing)(bing)(bing)(bing)歷平臺(tai)的(de)(de)對比與評估和(he)(he)(he)(he)(he)基(ji)(ji)于(yu)(yu)openEHR的(de)(de)檔案(an)建模(mo)(mo)等(deng)．數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)交(jiao)換模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)：基(ji)(ji)于(yu)(yu)Web服(fu)(fu)(fu)務(wu)的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)交(jiao)換模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)使用(yong)(yong)(yong)醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)通(tong)信(xin)協議實(shi)(shi)現醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)與醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)提取(qu)(qu)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)交(jiao)換．Web服(fu)(fu)(fu)務(wu)是一(yi)(yi)個平臺(tai)獨立、松耦合的(de)(de)Web應用(yong)(yong)(yong)程(cheng)序(xu)．由于(yu)(yu)Web服(fu)(fu)(fu)務(wu)的(de)(de)跨平臺(tai)特(te)(te)性(xing)(xing)，許多(duo)模(mo)(mo)型(xing)(xing)與框架(jia)是基(ji)(ji)于(yu)(yu)Web服(fu)(fu)(fu)務(wu)構建的(de)(de)，如(ru)基(ji)(ji)于(yu)(yu)Web服(fu)(fu)(fu)務(wu)集成分(fen)布式(shi)資源和(he)(he)(he)(he)(he)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)流分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)測(ce)試等(deng)．在本文提出的(de)(de)醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)模(mo)(mo)型(xing)(xing)中(zhong)，使用(yong)(yong)(yong)Web服(fu)(fu)(fu)務(wu)來連接醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)和(he)(he)(he)(he)(he)醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)提取(qu)(qu)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)．醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)提取(qu)(qu)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)作(zuo)為(wei)(wei)Web服(fu)(fu)(fu)務(wu)的(de)(de)服(fu)(fu)(fu)務(wu)端(duan)，實(shi)(shi)現的(de)(de)方法(fa)(fa)包括存取(qu)(qu)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)、數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)預(yu)處(chu)理(li)、序(xu)列化(hua)等(deng)，改(gai)進(jin)(jin)(jin)后的(de)(de)模(mo)(mo)型(xing)(xing)要求實(shi)(shi)現指定(ding)維度(du)，指定(ding)屬性(xing)(xing)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)讀取(qu)(qu)．本文提出的(de)(de)醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)作(zuo)為(wei)(wei)Web服(fu)(fu)(fu)務(wu)的(de)(de)客戶(hu)端(duan)，通(tong)過(guo)HTTP服(fu)(fu)(fu)務(wu)向數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)提取(qu)(qu)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)請求獲取(qu)(qu)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)，并對數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)進(jin)(jin)(jin)行(xing)預(yu)處(chu)理(li)．醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)：我們使用(yong)(yong)(yong)Caisis開(kai)(kai)源平臺(tai)作(zuo)為(wei)(wei)醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)與疾病(bing)(bing)(bing)(bing)預(yu)測(ce)系統(tong)實(shi)(shi)現這一(yi)(yi)模(mo)(mo)塊(kuai)(kuai)．Caisis是基(ji)(ji)于(yu)(yu)Web的(de)(de)開(kai)(kai)源癌癥數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)管理(li)系統(tong)，一(yi)(yi)些臨(lin)床(chuang)醫(yi)(yi)(yi)學研(yan)(yan)(yan)究使用(yong)(yong)(yong)Caisis系統(tong)管理(li)和(he)(he)(he)(he)(he)歸(gui)檔數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字顯微圖像，通(tong)過(guo)向Caisis系統(tong)中(zhong)添加特(te)(te)征選(xuan)擇和(he)(he)(he)(he)(he)SVM算(suan)法(fa)(fa)，使用(yong)(yong)(yong)SVM算(suan)法(fa)(fa)對醫(yi)(yi)(yi)療(liao)(liao)(liao)(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)進(jin)(jin)(jin)行(xing)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)和(he)(he)(he)(he)(he)疾病(bing)(bing)(bing)(bing)預(yu)測(ce)，因此使用(yong)(yong)(yong)的(de)(de)特(te)(te)征選(xuan)擇算(suan)法(fa)(fa)需(xu)要基(ji)(ji)于(yu)(yu)SVM，可(ke)以提高數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)和(he)(he)(he)(he)(he)疾病(bing)(bing)(bing)(bing)預(yu)測(ce)過(guo)程(cheng)的(de)(de)效(xiao)率和(he)(he)(he)(he)(he)準(zhun)(zhun)確度(du)．

2數據分析模塊與算法(fa)

2．1SVM算法SVM算法最初(chu)是由Vapnik等(deng)人在(zai)1995年提出(chu)的一種可訓練的機器學(xue)習(xi)算法．依(yi)據統計(ji)學(xue)習(xi)理論(lun)、VC維理論(lun)和(he)結(jie)構風險(xian)最小化理論(lun)，從(cong)一定數目的樣本信息在(zai)學(xue)習(xi)能(neng)(neng)力(li)和(he)復雜度（對訓練樣本的學(xue)習(xi)程度）中(zhong)找到(dao)最佳折中(zhong)，以期望獲得(de)最好的推廣能(neng)(neng)力(li)（或稱泛化能(neng)(neng)力(li)）．

2．2基于SVM的(de)醫(yi)(yi)療(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據分析模塊(kuai)(kuai)將SVM分類(lei)算法應用到醫(yi)(yi)療(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據分析模塊(kuai)(kuai)中，進行疾(ji)病(bing)預測．基于SVM的(de)醫(yi)(yi)療(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據分析模塊(kuai)(kuai)，通(tong)過(guo)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據交換模塊(kuai)(kuai)獲取原始組數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據（患病(bing)病(bing)人醫(yi)(yi)療(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據和對照(zhao)組病(bing)人數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據）．通(tong)過(guo)特(te)征選擇過(guo)程(cheng)輸入到SVM分類(lei)器中進行訓(xun)練(lian)，訓(xun)練(lian)后(hou)可以對新的(de)醫(yi)(yi)療(liao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據進行分析預測．

3改進(jin)的(de)醫療數據交換模塊

摘要：結合凱(kai)里供電(dian)(dian)(dian)局(ju)電(dian)(dian)(dian)力營銷工作的(de)(de)實際，以電(dian)(dian)(dian)量銷售(shou)、電(dian)(dian)(dian)費回(hui)收、線損(sun)率(lv)等營銷指(zhi)標為監控重點(dian)，建立銷售(shou)數據分(fen)析系統(tong)，客觀(guan)的(de)(de)分(fen)析營銷工作中(zhong)的(de)(de)重點(dian)難點(dian)，客觀(guan)公正地評價下屬(shu)業績，導(dao)入競(jing)爭機制從而能更有針對性的(de)(de)解決問(wen)題(ti)。

關鍵詞(ci)：電力營銷；數據分(fen)析；實時(shi)監控；月(yue)度分(fen)析

1凱里供電局營銷工作概況

凱里供(gong)電(dian)局(ju)系(xi)(xi)中國(guo)南方電(dian)網公司(si)和(he)貴(gui)州(zhou)電(dian)網公司(si)領(ling)導(dao)下的(de)國(guo)家大二型企(qi)業(ye)(ye)(ye)，擔負供(gong)電(dian)轄區內15個縣(xian)（市）及湘黔電(dian)氣化鐵路(lu)的(de)電(dian)能供(gong)應、銷(xiao)售(shou)與服務(wu)任務(wu)，并(bing)為黔電(dian)入(ru)(ru)粵、黔電(dian)入(ru)(ru)湘的(de)重要通(tong)(tong)道，為貴(gui)州(zhou)電(dian)網公司(si)代管縣(xian)局(ju)最多（15個）的(de)供(gong)電(dian)企(qi)業(ye)(ye)(ye)。該(gai)(gai)局(ju)年售(shou)電(dian)量(liang)40億千(qian)瓦(wa)時，轄區內高(gao)能耗(hao)負荷(he)企(qi)業(ye)(ye)(ye)占總負荷(he)70％左(zuo)右，該(gai)(gai)局(ju)目前營(ying)(ying)銷(xiao)工(gong)作(zuo)面臨(lin)負荷(he)結構不合理(li)、代管縣(xian)局(ju)多的(de)復雜管理(li)形勢。如何有效的(de)調動代管縣(xian)局(ju)主動做好轄區內的(de)營(ying)(ying)銷(xiao)服務(wu)工(gong)作(zuo)，培育(yu)更多優質(zhi)負荷(he)，提高(gao)企(qi)業(ye)(ye)(ye)的(de)營(ying)(ying)銷(xiao)經(jing)營(ying)(ying)業(ye)(ye)(ye)績，成(cheng)為該(gai)(gai)局(ju)營(ying)(ying)銷(xiao)管理(li)工(gong)作(zuo)的(de)研究重點。為此，該(gai)(gai)局(ju)通(tong)(tong)過(guo)建(jian)立電(dian)力營(ying)(ying)銷(xiao)數據分析系(xi)(xi)統，客觀公正地評價下屬業(ye)(ye)(ye)績，導(dao)入(ru)(ru)競(jing)爭機制(zhi)，不斷提高(gao)該(gai)(gai)局(ju)的(de)營(ying)(ying)銷(xiao)工(gong)作(zuo)質(zhi)量(liang)。

2建立實時數據跟蹤(zong)監控系統

凱(kai)里供電(dian)局針對(dui)需要實(shi)時控制的(de)電(dian)量(liang)及(ji)電(dian)費回收等指標推行日(ri)報(bao)表和(he)帳目日(ri)報(bao)表、周(zhou)期性(xing)報(bao)表制度(du)，建(jian)立起銷(xiao)售狀況的(de)實(shi)時監控數(shu)據分析系統。這(zhe)里重(zhong)點介紹電(dian)量(liang)銷(xiao)售日(ri)報(bao)表和(he)電(dian)費回收進度(du)表。

一(yi)、財稅分權(quan)與經濟增長的計量分析

(一)數據(ju)(ju)說明。本(ben)文以中(zhong)國(guo)31個省市2007－2012年(nian)的(de)有關(guan)財稅分(fen)(fen)權(quan)、GDP的(de)數據(ju)(ju)進行面板分(fen)(fen)析。被解釋變量(liang):GDP，解釋變量(liang):財稅分(fen)(fen)權(quan)度(du)R，教育EDU，工業(ye)化進程GYH，稅收占GDP比(bi)重F，數據(ju)(ju)是(shi)在國(guo)泰安(CSMAR)、中(zhong)經網統計數據(ju)(ju)庫、歷年(nian)中(zhong)國(guo)統計年(nian)鑒等數據(ju)(ju)庫的(de)基礎(chu)上整理(li)而(er)成，且都經過了對數處(chu)理(li)。

(二)單位(wei)根檢(jian)驗。為了避(bi)免(mian)偽回歸(gui)現象，在進(jin)(jin)行回歸(gui)分析(xi)之前需(xu)要對相應數據(ju)進(jin)(jin)行單位(wei)根檢(jian)驗。LLC檢(jian)驗的(de)結果顯示:R、EDU、GYH、F、GDP變量序列(lie)在0．05顯著性水平下均是原序列(lie)平穩的(de)，不必(bi)協(xie)整可直(zhi)接(jie)構造回歸(gui)模(mo)型。

(三)面板回歸

1．財(cai)稅(shui)(shui)(shui)政策改革對(dui)(dui)(dui)經濟(ji)發(fa)展(zhan)(zhan)的(de)(de)(de)(de)整(zheng)體效(xiao)(xiao)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)。研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)財(cai)政分(fen)(fen)權(quan)對(dui)(dui)(dui)GDP的(de)(de)(de)(de)影(ying)響，本文參考黃顯(xian)林發(fa)表(biao)于2013年(nian)的(de)(de)(de)(de)《財(cai)稅(shui)(shui)(shui)政策演(yan)進(jin)(jin)對(dui)(dui)(dui)地(di)區產(chan)業(ye)結(jie)(jie)構發(fa)展(zhan)(zhan)水(shui)平的(de)(de)(de)(de)影(ying)響研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)－－基(ji)于分(fen)(fen)權(quan)背(bei)景下(xia)的(de)(de)(de)(de)省級面(mian)板(ban)(ban)數(shu)(shu)據分(fen)(fen)析(xi)》中的(de)(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)方(fang)法，以GDP為被解釋變(bian)量，R、EDU、GYH、F為解釋變(bian)量，建(jian)立(li)(li)(li)如(ru)下(xia)回歸(gui)模(mo)型(xing)(xing)(xing):本文同(tong)時(shi)采(cai)取(qu)面(mian)板(ban)(ban)數(shu)(shu)據的(de)(de)(de)(de)固(gu)定(ding)效(xiao)(xiao)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)模(mo)型(xing)(xing)(xing)和(he)隨機效(xiao)(xiao)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)模(mo)型(xing)(xing)(xing)進(jin)(jin)行回歸(gui)分(fen)(fen)析(xi)，同(tong)時(shi)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)用Eviews6．0采(cai)用廣義最小(xiao)二乘法(GLS)對(dui)(dui)(dui)模(mo)型(xing)(xing)(xing)進(jin)(jin)行估計(ji)，以免去對(dui)(dui)(dui)模(mo)型(xing)(xing)(xing)進(jin)(jin)行異(yi)方(fang)差檢驗，然后通過F檢驗和(he)Hausman檢驗為各(ge)個樣(yang)本組選擇混合OLS模(mo)型(xing)(xing)(xing)，或(huo)固(gu)定(ding)效(xiao)(xiao)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)模(mo)型(xing)(xing)(xing)，或(huo)隨機效(xiao)(xiao)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)模(mo)型(xing)(xing)(xing)。面(mian)板(ban)(ban)回歸(gui)模(mo)型(xing)(xing)(xing)選擇F檢驗的(de)(de)(de)(de)P值為0．0000，拒絕原(yuan)假設，可(ke)認為應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)該建(jian)立(li)(li)(li)固(gu)定(ding)效(xiao)(xiao)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)回歸(gui)模(mo)型(xing)(xing)(xing)，同(tong)時(shi)Hausman檢驗結(jie)(jie)果對(dui)(dui)(dui)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)的(de)(de)(de)(de)P值也為0．0000，拒絕原(yuan)假設，也認為應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)該建(jian)立(li)(li)(li)固(gu)定(ding)效(xiao)(xiao)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)回歸(gui)模(mo)型(xing)(xing)(xing)，因(yin)此2007～2012年(nian)31個省市的(de)(de)(de)(de)年(nian)度數(shu)(shu)據應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)該建(jian)立(li)(li)(li)個體固(gu)定(ding)效(xiao)(xiao)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)模(mo)型(xing)(xing)(xing)。固(gu)定(ding)效(xiao)(xiao)應(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)(ying)模(mo)型(xing)(xing)(xing)結(jie)(jie)果表(biao)明(ming)，回歸(gui)方(fang)程整(zheng)體顯(xian)著(zhu)(F=2470．712，P=0．000000＜0．01)，各(ge)回歸(gui)系數(shu)(shu)在0．05顯(xian)著(zhu)性水(shui)平下(xia)均顯(xian)著(zhu)不(bu)為0，調整(zheng)后的(de)(de)(de)(de)樣(yang)本決定(ding)系數(shu)(shu)為0．997802，模(mo)型(xing)(xing)(xing)擬合得非常好(hao)。EDU對(dui)(dui)(dui)GDP的(de)(de)(de)(de)影(ying)響最大(da)，R、F次之，GYH最小(xiao)。同(tong)時(shi)，R、EDU和(he)F對(dui)(dui)(dui)GDP均有顯(xian)著(zhu)的(de)(de)(de)(de)正向(xiang)影(ying)響，其系數(shu)(shu)分(fen)(fen)別(bie)為0．350122、0．484144、0．066664，說(shuo)明(ming)財(cai)稅(shui)(shui)(shui)分(fen)(fen)權(quan)、教育支出水(shui)平、稅(shui)(shui)(shui)收水(shui)平等都促進(jin)(jin)了經濟(ji)的(de)(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)(zhan)。而(er)GYH的(de)(de)(de)(de)系數(shu)(shu)為－0．041997，這說(shuo)明(ming)工(gong)業(ye)化進(jin)(jin)程對(dui)(dui)(dui)經濟(ji)的(de)(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)(zhan)有輕微(wei)的(de)(de)(de)(de)反向(xiang)作(zuo)用，這說(shuo)明(ming)工(gong)業(ye)化進(jin)(jin)程的(de)(de)(de)(de)加(jia)大(da)并沒有強烈促進(jin)(jin)經濟(ji)的(de)(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)(zhan)。

2．財(cai)(cai)稅(shui)政策改(gai)革對(dui)經濟(ji)(ji)發(fa)(fa)展的(de)(de)(de)(de)(de)區(qu)域差(cha)異(yi)效(xiao)應。由于地(di)方(fang)的(de)(de)(de)(de)(de)經濟(ji)(ji)水(shui)平(ping)、人(ren)力物力資源等的(de)(de)(de)(de)(de)差(cha)異(yi)，具體(ti)財(cai)(cai)稅(shui)政策改(gai)革對(dui)地(di)方(fang)經濟(ji)(ji)發(fa)(fa)展的(de)(de)(de)(de)(de)影響效(xiao)應可能會存在(zai)明顯的(de)(de)(de)(de)(de)地(di)區(qu)差(cha)異(yi)。因此有必要(yao)通(tong)過(guo)建(jian)立變(bian)(bian)系(xi)數(shu)(shu)模(mo)型(xing)(xing)來分(fen)析財(cai)(cai)稅(shui)分(fen)權(quan)對(dui)經濟(ji)(ji)發(fa)(fa)展的(de)(de)(de)(de)(de)地(di)區(qu)差(cha)異(yi)效(xiao)應。使用Eviews6軟件分(fen)別(bie)對(dui)本(ben)文的(de)(de)(de)(de)(de)面板數(shu)(shu)據進行變(bian)(bian)系(xi)數(shu)(shu)、變(bian)(bian)截(jie)距、不變(bian)(bian)系(xi)數(shu)(shu)模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)估計(ji)，得到殘(can)差(cha)平(ping)方(fang)和，通(tong)過(guo)建(jian)立協方(fang)差(cha)分(fen)析，構建(jian)F統(tong)計(ji)量(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)法來判別(bie)。根據變(bian)(bian)異(yi)系(xi)數(shu)(shu)模(mo)型(xing)(xing)估計(ji)出31個省市的(de)(de)(de)(de)(de)結果，在(zai)10%置信水(shui)平(ping)下，相關變(bian)(bian)量(liang)系(xi)數(shu)(shu)大(da)部(bu)分(fen)都通(tong)過(guo)顯著性檢驗，模(mo)型(xing)(xing)擬合程度很高。

摘(zhai)要：結合凱里供電(dian)局電(dian)力營(ying)銷(xiao)(xiao)工作的(de)(de)實際，以(yi)電(dian)量銷(xiao)(xiao)售、電(dian)費(fei)回收、線損率等營(ying)銷(xiao)(xiao)指標為監(jian)控重(zhong)點，建立銷(xiao)(xiao)售數據分析(xi)系統，客觀的(de)(de)分析(xi)營(ying)銷(xiao)(xiao)工作中(zhong)的(de)(de)重(zhong)點難(nan)點，客觀公正(zheng)地評價下屬業績，導入(ru)競爭機(ji)制從而能更有針對(dui)性(xing)的(de)(de)解決問題。

關鍵(jian)詞：電力營銷；數據分析(xi)；實時監控；月度分析(xi)

1凱(kai)里供電局營銷(xiao)工作概況

凱里供(gong)(gong)電(dian)(dian)(dian)(dian)局(ju)(ju)(ju)系(xi)中國南方(fang)電(dian)(dian)(dian)(dian)網(wang)公(gong)(gong)司和貴(gui)州電(dian)(dian)(dian)(dian)網(wang)公(gong)(gong)司領導(dao)下的(de)(de)(de)(de)國家大二型(xing)企(qi)業(ye)，擔負(fu)(fu)(fu)供(gong)(gong)電(dian)(dian)(dian)(dian)轄(xia)區(qu)內(nei)(nei)15個縣（市）及湘黔電(dian)(dian)(dian)(dian)氣(qi)化鐵路的(de)(de)(de)(de)電(dian)(dian)(dian)(dian)能供(gong)(gong)應、銷(xiao)(xiao)售(shou)與服務任務，并為黔電(dian)(dian)(dian)(dian)入(ru)粵、黔電(dian)(dian)(dian)(dian)入(ru)湘的(de)(de)(de)(de)重要通(tong)道，為貴(gui)州電(dian)(dian)(dian)(dian)網(wang)公(gong)(gong)司代(dai)管(guan)縣局(ju)(ju)(ju)最多(duo)（15個）的(de)(de)(de)(de)供(gong)(gong)電(dian)(dian)(dian)(dian)企(qi)業(ye)。該局(ju)(ju)(ju)年售(shou)電(dian)(dian)(dian)(dian)量(liang)40億千(qian)瓦時，轄(xia)區(qu)內(nei)(nei)高(gao)能耗負(fu)(fu)(fu)荷(he)企(qi)業(ye)占總負(fu)(fu)(fu)荷(he)70％左右，該局(ju)(ju)(ju)目前營(ying)銷(xiao)(xiao)工(gong)(gong)(gong)作(zuo)(zuo)面臨負(fu)(fu)(fu)荷(he)結構不合理、代(dai)管(guan)縣局(ju)(ju)(ju)多(duo)的(de)(de)(de)(de)復雜管(guan)理形勢。如何有效(xiao)的(de)(de)(de)(de)調動代(dai)管(guan)縣局(ju)(ju)(ju)主動做好轄(xia)區(qu)內(nei)(nei)的(de)(de)(de)(de)營(ying)銷(xiao)(xiao)服務工(gong)(gong)(gong)作(zuo)(zuo)，培育更多(duo)優質(zhi)負(fu)(fu)(fu)荷(he)，提(ti)高(gao)企(qi)業(ye)的(de)(de)(de)(de)營(ying)銷(xiao)(xiao)經營(ying)業(ye)績(ji)，成為該局(ju)(ju)(ju)營(ying)銷(xiao)(xiao)管(guan)理工(gong)(gong)(gong)作(zuo)(zuo)的(de)(de)(de)(de)研究重點。為此，該局(ju)(ju)(ju)通(tong)過(guo)建立電(dian)(dian)(dian)(dian)力營(ying)銷(xiao)(xiao)數據分析(xi)系(xi)統，客(ke)觀公(gong)(gong)正地評價(jia)下屬業(ye)績(ji)，導(dao)入(ru)競爭(zheng)機制，不斷提(ti)高(gao)該局(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)營(ying)銷(xiao)(xiao)工(gong)(gong)(gong)作(zuo)(zuo)質(zhi)量(liang)。

2建立實時數據跟(gen)蹤(zong)監控(kong)系統

凱里供(gong)電局針對(dui)需(xu)要實時控制(zhi)的電量及電費回收等(deng)指標推行日(ri)報(bao)表和帳目日(ri)報(bao)表、周期(qi)性(xing)報(bao)表制(zhi)度，建立起銷(xiao)售(shou)狀(zhuang)況(kuang)的實時監控數(shu)據分析(xi)系統。這(zhe)里重(zhong)點介紹電量銷(xiao)售(shou)日(ri)報(bao)表和電費回收進度表。

1系(xi)統中的(de)Agent結構與關系(xi)表示

系統中的智能(neng)(neng)Agent是具有(you)領域知識和(he)(he)模(mo)型嵌入，能(neng)(neng)自主工作和(he)(he)具有(you)語義互操作及協(xie)作交互能(neng)(neng)力(li)(li)，問題求解能(neng)(neng)力(li)(li)的智能(neng)(neng)實體(ti)，具有(you)自治(zhi)性、通信能(neng)(neng)力(li)(li)、推理和(he)(he)計算能(neng)(neng)力(li)(li)、協(xie)同(tong)、協(xie)調及協(xie)商能(neng)(neng)力(li)(li)等特性。

2.1數(shu)據(ju)抽(chou)取Agent

數(shu)(shu)據(ju)(ju)抽(chou)取(qu)Agent（DA）主(zhu)要實(shi)現對網上(shang)電(dian)子(zi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)交(jiao)(jiao)換的(de)(de)(de)(de)單證(zheng)(zheng)進(jin)行監控性(xing)或(huo)合法性(xing)的(de)(de)(de)(de)格式(shi)檢查，并從不同的(de)(de)(de)(de)單證(zheng)(zheng)中(zhong)(zhong)自(zi)動(dong)地(di)抽(chou)取(qu)出(chu)所需的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)項，提交(jiao)(jiao)給交(jiao)(jiao)互協調Agent，以便進(jin)行分析和統計。其對單證(zheng)(zheng)格式(shi)檢查的(de)(de)(de)(de)要求(qiu)，以及(ji)數(shu)(shu)據(ju)(ju)抽(chou)取(qu)的(de)(de)(de)(de)要求(qiu)統一由交(jiao)(jiao)互協調Agent管(guan)理。Agent實(shi)時監測網上(shang)電(dian)子(zi)交(jiao)(jiao)換系統單證(zheng)(zheng)的(de)(de)(de)(de)收發，當用戶收到(dao)或(huo)發送單證(zheng)(zheng)時，它就(jiu)會(hui)自(zi)動(dong)提取(qu)單證(zheng)(zheng)中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，根(gen)據(ju)(ju)單證(zheng)(zheng)的(de)(de)(de)(de)種類、知識庫中(zhong)(zhong)處理要求(qiu)，進(jin)行數(shu)(shu)據(ju)(ju)處理和存儲，并發送給交(jiao)(jiao)互協調Agent分析統計或(huo)報(bao)警。

2.2計算(suan)統計Agent

計算統計Agent（TA）主要(yao)對抽取出的(de)單證數(shu)(shu)據(ju)按類別、時間、對象等多(duo)角(jiao)度(du)，采用馬爾可(ke)夫、多(duo)元回(hui)歸、指數(shu)(shu)等多(duo)種方法進行分(fen)析統計。因此，需要(yao)建立(li)模型庫(ku)、知(zhi)識庫(ku)對不同的(de)單證進行不同要(yao)求(qiu)的(de)處理(li)。計算統計Agent的(de)組織結構圖(tu)如圖(tu)1所示。

1工程概況

江門世貿廣場(chang)項目(mu)位(wei)于江門市東(dong)(dong)(dong)華路與迎賓路交(jiao)匯(hui)處東(dong)(dong)(dong)南側，上部結構(gou)是鋼筋(jin)(jin)混凝土框架，剪(jian)力墻(qiang)結構(gou)，設兩層地(di)下(xia)室，基(ji)(ji)礎是預制鋼筋(jin)(jin)混凝土預應力管樁基(ji)(ji)礎。基(ji)(ji)坑(keng)(keng)平(ping)面呈扇形，面積(ji)約為(wei)(wei)16980m2，周長約為(wei)(wei)650m，場(chang)地(di)已(yi)挖土，移土整平(ping)，高程(cheng)約為(wei)(wei)3.9～4.9m。按(an)規劃要求(qiu)，場(chang)地(di)高程(cheng)開挖前平(ping)整為(wei)(wei)2.8～3.3m，基(ji)(ji)坑(keng)(keng)底(di)高程(cheng)為(wei)(wei)－3.85m，基(ji)(ji)坑(keng)(keng)開挖深度為(wei)(wei)6.35～7.15m。基(ji)(ji)坑(keng)(keng)的西南方向，地(di)表(biao)下(xia)方埋設有一條重(zhong)要管線，在對(dui)基(ji)(ji)坑(keng)(keng)監測的同時需對(dui)管線的沉降和(he)位(wei)移進行監測;基(ji)(ji)坑(keng)(keng)的東(dong)(dong)(dong)南方為(wei)(wei)一古廟，需監測其在基(ji)(ji)坑(keng)(keng)施工(gong)過程(cheng)中(zhong)的整體沉降量。

2基(ji)坑變形監測(ce)設計(ji)與實施(shi)

基坑的主(zhu)要監測(ce)項目由支(zhi)護結構(gou)樁(zhuang)頂位(wei)移、深層(ceng)位(wei)移、支(zhi)護結構(gou)應(ying)力、地下(xia)水位(wei)等項目組成。

2.1布設基準點

布設(she)基準(zhun)(zhun)點(dian)(dian)的(de)目(mu)的(de)是在(zai)長期觀測過程中(zhong)提供穩定的(de)起算數據。(1)位移基準(zhun)(zhun)點(dian)(dian)應布設(she)在(zai)遠離施工(gong)現場、結實穩定的(de)地方。水(shui)平位移監測基準(zhun)(zhun)點(dian)(dian)3個(ge)，工(gong)作基點(dian)(dian)3個(ge)，編號為(wei)J1～J6;(2)沉降基準(zhun)(zhun)點(dian)(dian)的(de)布設(she)位置應選在(zai)遠離施工(gong)現場且穩定的(de)水(shui)泥路(lu)上。布設(she)了(le)3個(ge)水(shui)準(zhun)(zhun)基準(zhun)(zhun)點(dian)(dian)，編號為(wei)G1～G3。

1HANA數據(ju)分(fen)析平臺采(cai)用(yong)的核(he)心技(ji)術

HANA數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)析平臺(tai)在軟(ruan)件(jian)方(fang)面(mian)，通(tong)(tong)過內(nei)存(cun)(cun)(cun)技(ji)術(shu)，應用程序能(neng)直(zhi)接(jie)處(chu)理電力企(qi)業數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)庫(ku)中的(de)(de)(de)各(ge)種數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)，并直(zhi)接(jie)在主內(nei)存(cun)(cun)(cun)中處(chu)理。主要(yao)技(ji)術(shu)包(bao)括行+列(lie)的(de)(de)(de)存(cun)(cun)(cun)儲、壓縮、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)區、增量數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)更(geng)新等。平臺(tai)采用的(de)(de)(de)軟(ruan)件(jian)包(bao)括數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)抽(chou)取(qu)工具、內(nei)存(cun)(cun)(cun)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)庫(ku)（含數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)庫(ku)服務器、建模工具Studio、客戶(hu)端工具）、報表展現層BusinessObjectsBI組件(jian)。在硬件(jian)方(fang)面(mian)，通(tong)(tong)過預(yu)配置的(de)(de)(de)軟(ruan)硬件(jian)結(jie)合(he)體，提供(gong)高性能(neng)的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)讀寫操作，并在內(nei)存(cun)(cun)(cun)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)庫(ku)里采用列(lie)式(shi)存(cun)(cun)(cun)儲從而(er)將更(geng)多的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)存(cun)(cun)(cun)入(ru)（列(lie)式(shi)存(cun)(cun)(cun)儲方(fang)式(shi)更(geng)適合(he)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)壓縮）。

2HANA數(shu)據分析平(ping)臺實施過程

數(shu)據(ju)分析平臺建(jian)設應(ying)遵循(xun)最大限度的考慮應(ying)用(yong)(yong)實用(yong)(yong)性、縮短(duan)實現周(zhou)期、降(jiang)低技術風險(xian)等因素。

2.1需求分析

需(xu)(xu)求(qiu)分(fen)析是(shi)要對(dui)用戶的訴求(qiu)或需(xu)(xu)求(qiu)進行深(shen)入了(le)解，并(bing)在需(xu)(xu)求(qiu)的基礎上對(dui)整個平臺進行一致約定。因此以重要性、分(fen)析的復雜性、數據(ju)量大小(xiao)、以及快速見(jian)效為原則(ze)，需(xu)(xu)求(qiu)分(fen)析需(xu)(xu)要明確下(xia)面的內容。

1海量數據處理流程

1.1數據采集

數(shu)據(ju)的采集是指利用(yong)傳感器、社(she)交網(wang)絡(luo)以及移(yi)動互聯網(wang)等(deng)方式獲(huo)得(de)的各種類型的結構(gou)(gou)化(hua)(hua)、半(ban)結構(gou)(gou)化(hua)(hua)以及非結構(gou)(gou)化(hua)(hua)的海(hai)量數(shu)據(ju)，這是一切數(shu)據(ju)分(fen)析的基礎。數(shu)據(ju)的采集需要解(jie)決分(fen)布(bu)式高速(su)高可靠數(shu)據(ju)的采集、高速(su)數(shu)據(ju)全映像等(deng)數(shu)據(ju)收(shou)集技(ji)術(shu)。還(huan)要設計質(zhi)量評估模型，開發數(shu)據(ju)質(zhi)量技(ji)術(shu)。而數(shu)據(ju)采集一般(ban)分(fen)為(wei)大數(shu)據(ju)智(zhi)能(neng)感知層：主要包(bao)括數(shu)據(ju)傳感體(ti)系(xi)(xi)、網(wang)絡(luo)通信體(ti)系(xi)(xi)、傳感適配體(ti)系(xi)(xi)、智(zhi)能(neng)識別(bie)體(ti)系(xi)(xi)及軟硬(ying)件資源接(jie)入系(xi)(xi)統，實現對海(hai)量數(shu)據(ju)的智(zhi)能(neng)化(hua)(hua)識別(bie)、定(ding)位、跟蹤(zong)、接(jie)入、傳輸、信號(hao)轉換、監(jian)控、初(chu)步處理和管理等(deng)。

1.2數據預處理

數據(ju)采集(ji)的(de)過程本(ben)身(shen)就有會有很多數據(ju)庫(ku)(ku)，但如果(guo)想達到有效分析海量數據(ju)的(de)目(mu)的(de)，就必(bi)將這些來(lai)自前端的(de)數據(ju)導入(ru)到一(yi)個(ge)集(ji)中的(de)大型分布式數據(ju)庫(ku)(ku)，或者(zhe)分布式存儲集(ji)群，而且在導入(ru)基礎(chu)上做一(yi)些簡單的(de)辨析、抽取(qu)、清洗等操作。

①抽(chou)取：因(yin)為(wei)我們通過各種途徑獲取的(de)數據(ju)可能存在多種結構和類(lei)型，而數據(ju)抽(chou)取過程可以(yi)(yi)有效地將這些復雜的(de)數據(ju)轉換為(wei)單一的(de)結構或者便于處(chu)理的(de)類(lei)型。以(yi)(yi)達到快速分析處(chu)理的(de)目的(de)。

一、汽(qi)車出口海關統(tong)計數據(ju)及揭(jie)示的問(wen)題

自入(ru)世以來,我(wo)(wo)國的(de)汽(qi)(qi)車出(chu)(chu)口發展極為(wei)(wei)迅速。由(you)海關統計數據,2001年(nian),中國汽(qi)(qi)車和汽(qi)(qi)車底盤(pan)出(chu)(chu)口額(e)為(wei)(wei)19374萬(wan)美元(yuan),出(chu)(chu)口數量(liang)(liang)為(wei)(wei)22779輛；到了(le)2005年(nian),中國汽(qi)(qi)車和汽(qi)(qi)車底盤(pan)出(chu)(chu)口額(e)已達到190396萬(wan)美元(yuan),出(chu)(chu)口數量(liang)(liang)為(wei)(wei)1084309輛。我(wo)(wo)國汽(qi)(qi)車出(chu)(chu)口總量(liang)(liang)上看(kan)成(cheng)績喜(xi)人,但細看(kan)下來，情況卻不容(rong)樂觀：據計算,中國入(ru)世五年(nian)來汽(qi)(qi)車和汽(qi)(qi)車底盤(pan)出(chu)(chu)口數量(liang)(liang)增長了(le)46.60倍(bei),而出(chu)(chu)口額(e)只增長了(le)8.83倍(bei),這與(yu)同時段進(jin)口額(e)增幅略超出(chu)(chu)進(jin)口數量(liang)(liang)形成(cheng)了(le)鮮明(ming)的(de)對比(bi)。

這一(yi)現(xian)象并非小問題：出(chu)(chu)(chu)口(kou)(kou)量增幅(fu)遠大于出(chu)(chu)(chu)口(kou)(kou)額(e)(e)是汽(qi)車(che)(che)大部分瞄準低端(duan)市場低價出(chu)(chu)(chu)口(kou)(kou)統(tong)計(ji)(ji)上的(de)表現(xian)。據海關(guan)統(tong)計(ji)(ji)分析顯示，2005年我國整車(che)(che)出(chu)(chu)(chu)口(kou)(kou)企(qi)業共有1025家(jia)，其中(zhong)(zhong)出(chu)(chu)(chu)口(kou)(kou)量在10輛以(yi)下(xia)的(de)就有600家(jia)，出(chu)(chu)(chu)口(kou)(kou)僅(jin)1輛的(de)有185家(jia)，近900家(jia)企(qi)業的(de)出(chu)(chu)(chu)口(kou)(kou)額(e)(e)僅(jin)占全國整車(che)(che)出(chu)(chu)(chu)口(kou)(kou)額(e)(e)約(yue)10%。隨著中(zhong)(zhong)國低價汽(qi)車(che)(che)及零部件的(de)出(chu)(chu)(chu)口(kou)(kou)，他(ta)國逐(zhu)漸采取反傾銷(xiao)和關(guan)稅壁壘措施(shi)來(lai)應對。

二、汽車出(chu)口(kou)價(jia)格低廉成因分析

低(di)價(jia)(jia)的(de)原因自然(ran)包括了中國的(de)勞(lao)動(dong)力(li)水平相(xiang)(xiang)對(dui)較(jiao)低(di)，但在全球化背景下(xia)，專業化分(fen)工日趨明顯(xian)，許多品牌汽車也選擇在勞(lao)動(dong)力(li)成本相(xiang)(xiang)對(dui)低(di)的(de)環(huan)境下(xia)生產，但同樣高價(jia)(jia)出售。這說明，低(di)價(jia)(jia)不僅是勞(lao)動(dong)力(li)成本低(di)導致。

汽(qi)車(che)出口低價(jia)的(de)另一原因(yin)是(shi)中國相(xiang)對(dui)缺乏自(zi)主品(pin)牌。從經濟學的(de)角(jiao)度看(kan)，同質產(chan)品(pin)的(de)價(jia)格(ge)(ge)需求彈性大(da)，顧(gu)客對(dui)價(jia)格(ge)(ge)的(de)變動極敏(min)感(gan)。生產(chan)同質產(chan)品(pin)的(de)廠商(shang)為使(shi)利(li)潤(run)(run)最(zui)大(da)化(hua)采取降價(jia)的(de)方案，最(zui)終基本只能得(de)到正常利(li)潤(run)(run)，無(wu)法獲得(de)超(chao)額利(li)潤(run)(run)。目前中國汽(qi)車(che)市場自(zi)主品(pin)牌還屈指可數(shu)，且大(da)部分局限(xian)于模(mo)仿(fang)水平，真(zhen)正進行自(zi)主創新(xin)開(kai)發(fa)出顧(gu)客很難找(zhao)到替代品(pin)的(de)汽(qi)車(che)的(de)情況還很少。汽(qi)車(che)大(da)量的(de)同質化(hua)使(shi)得(de)廠商(shang)選擇打價(jia)格(ge)(ge)戰(zhan)。

1材料與方法

1.1資料來源

AEFI數據(ju)來(lai)源于中國疑似(si)預防接種信息(xi)管(guan)理系統。疫(yi)苗接種數據(ju)來(lai)源于中國免(mian)疫(yi)規劃信息(xi)管(guan)理系統。1.2統計方法采用描(miao)述性流行病學(xue)方法，運用EXCEL2007進行統計分析。

2結果

2.1地區分布

2013年鞍山市(shi)共報(bao)告(gao)(gao)AEFI189例，與2012年相(xiang)比（35例）上升(sheng)了440%。縣級AEFI報(bao)告(gao)(gao)覆(fu)蓋率100%。各縣（市(shi)、區）AEFI報(bao)告(gao)(gao)數與2012年相(xiang)比上升(sheng)了55.56%～4200%。