企业数据报告范文汇总(通用11篇)

报告通常要具备简明扼要、条理清晰、重点突出、图文并茂的特点。在写报告时，可以运用一些逻辑推理和分析方法，以深入剖析问题并提出合理的结论。报告写作是一项需要不断练习和改进的技能，希望以下范文能给您带来一些灵感。

企业数据报告范文汇总篇一

其实，企业应该不应该有自己的战略目标？答案是肯定的，如果没有目标，我们的发展就会失去了方向，必然在发展中，误入歧途，对企业造成灾难性的结果。可任何的目标，都应该有自己的适用范围和发展轨迹。就像嫦娥一号奔月一样，她的飞行轨迹和轨道控制，都是控制在既定的轨迹上，并随时根据飞行轨迹，进行测控，调整。可嫦娥只能飞向月球，而不能飞到火星，土星，甚至飞出太阳系。

企业的发展，如建筑楼宇，需要地基，一层一层的建造，每一层，都需要认真对待，才不会出现空中楼阁，甚至。才不会让我们的辛苦付诸东流，才不会让一些没有责任的建筑师，只为了自己的腰包而任意施为。

所以，企业的战略目标一定要是可行的，哪怕我么的目标，看起来并不完美，或者很土。因为要知道，所缺少的不是皇帝的新装，而是实实在在可以御寒的外衣。

只有企业的发展一步一个脚印，踏实而为，才建成参天巨厦。如果只为了所谓的新装，而必将找的世人的歧笑，企业也会因不契合实际的目标，服从沉重的代价，甚至被市场淘汰。面对中小企业，特别是民营企业，他们的首要目标，仍然是生存。对于中小企业来讲，生存就是企业的战略目标。哪怕对于一些已经具有一定实力的企业来讲，仍然是为了生存。因为相对于其他大型的企业来讲，仍然显的势单力薄。所以，中小企业的战略目标应该围绕着生存，更好的生存来制定战略规划。

投机心理，赌博心理都已经不适合企业的发展。虽然企业在经营的过程中积累了一定的资金，但还没有达到一个企业破茧化蝶临界点。对于这时的企业，如果用外力的手段，加快化蝶过程，极可能导致蝶死蛹破。如果企业没有达到量变的临界点，那么就没有必要实施外科手术式的战略调整。仍然应该以量变为前提，加强量的积累。

无论任何时候，利润，是企业唯一的动力。战略目标，战略规划，无不是为了利润而来。如企业不能获得利润，战略目标和规划还有什么样的意义。企业发展一定的时候，的确遇到了瓶颈，但这些瓶颈并不是靠战略目标和规划来就能彻底的解决的。有的企业，为了突破瓶颈，不惜重金，让所谓的战略专家为之出谋划策，扭转乾坤。希望靠一条点石成金的策略，让企业实现质的飞跃和转变，似乎，成功就在眼前。在这些企业经过一两年的折腾之后，发现，根本就没有多大的改变，甚至因为牵扯了很大的精力，导致原有的销量下滑，利润没有增长，甚至亏损。

中小企业，应该以销量，利润的增长为战略目标。只有利润的不断积累，才可能去实现企业的质变。会有人说，这样的战略目标和企业以前的做法，有什么改变么？答案是肯定的，并不是我们以利润，销量的增长为战略目标，就不能推动企业的发展。企业发展，是靠利润来支撑的，如果没有饭吃，任何美好的前景都是海市蜃楼，没有任何意义的。因此，在没有达到质的转变之前，量的增长阶段，仍然是以利润为战略目标，是最佳的选择。但以利润为战略目标，并不意味什么都没有改变。企业的竞争环境，资源环境，社会环境都在发生着改变，也必将影响利润的增长。而我们以利润为战略目标，将带动各个方面的改变。我们为了实现利润的目标，我要调整销售思路，营销环境，服务意思，争取更多的市场份额等等。这些都将带动企业的发展。

企业的战略目标，不应是空洞的策划，规划，而应该是符合企业发展规律的科学决策。战略规划应该根据企业的具体情况来进行。一个公司或个人，仅仅凭着战略的理论和所谓案例，那只能是纸上谈兵，战场上，一败涂地。

企业数据报告范文汇总篇二

摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步，透过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率，并能够在超多的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题，并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。

关键词：软件工程;数据挖掘;解决措施;。

在软件开发过程中，为了能够获得更加准确的数据资源，软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代，人工获取数据信息的难度极大。当前，软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征，体此刻以下三个方面:。

(1)在软件工程中，对有效数据的挖掘和处理;。

(2)挖掘数据算法的选取问题;。

(3)软件的开发者该如何选取数据。

1在软件工程中数据挖掘的主要任务。

在数据挖掘技术中，软件工程数据挖掘是其中之一，其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段，数据的预处理;第二阶段，数据的挖掘;第三阶段，对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性，但是也存在必须的差异，其主要体此刻以下三个方面:。

1.1软件工程的数据更加复杂。

软件工程数据主要包括两种，一种是软件报告，另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的，但是两者之间又有必须的联系，这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。

1.2数据分析结果的表现更加特殊。

传统的数据挖掘结果能够透过很多种结果展示出来，最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲，它最主要的职能是给软件的研发人员带给更加精准的案例，软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息，同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。

1.3对数据挖掘结果难以达成一致的评价。

我国传统的数据挖掘已经初步构成统一的评价标准，而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中，研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息，所以数据的表示方法也相对多样化，数据之间难以进行比较，所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出，软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。

2软件工程研发阶段出现的问题和解决措施。

软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。

2.1对软件代码的编写过程。

该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息，在数据库中搜集到能够使用的数据信息。通常状况下，编程需要的数据信息能够分为三个方面:。

(1)软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集能够重新使用的代码;。

(2)软件的研发人员能够搜寻能够重用的静态规则，比如继承关系等。

(3)软件的开发人员搜寻能够重用的动态规则。

包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中，通常是利用软件的帮忙文档、寻求外界帮忙和搜集代码的方式实现，但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题，比如:帮忙文档的准确性较低，同时不够完整，可利用的重用信息不多等。

2.2对软件代码的重用。

在对软件代码重用过程中，最关键的问题是软件的研发人员务必掌握需要的类或方法，并能够透过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员超多的精力。而透过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码，同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序，该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似，最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:。

(1)软件的开发人员建立同时具备例程和上下文架构的代码库;。

(2)软件的研发人员能够向代码库带给类的相关信息，然后对反馈的结果进行评估，建立新型的代码库。

(3)未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序，便于查询，极大地缩减工作人员的任务量，提升其工作效率。

2.3对动态规则的重用。

软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟，透过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的，并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:。

(1)软件的研发人员能够规定动态规则的顺序，主要表此刻:使用某一函数是不能够调用其他的函数。

(2)实现对相关数据的保存，能够透过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。

(3)能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。

3结束语。

在软件工程的数据挖掘过程中，数据挖掘的概念才逐步被定义，但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量，同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲，在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲，它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中能够发现，该技术虽然已经获得必须的效果，但是还有更多未被挖掘的空间，还需要进一步的研究和发现。

参考文献。

[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[j].电子技术与软件工程，(18):64.

[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[j].中国新通信，2017，19(13):119.

企业数据报告范文汇总篇三

方剂中药物的研究。

2数据挖掘术在神经根型颈椎病治方研究中的优势。

规律时，选取了100张治方，因该病病因病机复杂，证候不一，骨伤名师张玉柱先生对该病的治则治法、药物使用是不同的。因此他们利用excel建立方证数据库，采用sppsclementine12.0软件对这些数据的用药频次、药物关联规则及药物聚类进行分析，最后总结出张氏骨伤治疗腰椎间盘突出症遵循病从肝治、病从血治、标本兼治的原则，也归纳出治疗三种不同证型的腰突症的三类自拟方。由此看出数据挖掘技术在方剂研究中的应用对数据背后信息、规律等的挖掘及名家经验的推广具有重大好处，因此数据挖掘技术在神经根型颈椎病的治方研究中也同样发挥着巨大的作用。

3数据挖掘技术在神经根型颈椎治方中的应用进展。

经典中治疗神经根型颈椎病的治则、治法及用药规律是吻合的，是临床用药的积累和升华，可有效地指导临床并提高疗效;另一方面也为中药新药的创制带给处方来源，指导新药研发[13]。

4小结。

数据挖掘技术作为一种新型的研究技术，在神经根型颈椎病的治方研究中的运用相对于其他领域是偏少的，并且基本上是研究文献资料上出现的治方，在对名老中医个人治疗经验及用药规律的总结是缺乏的，因此研究范围广而缺乏针对性，同时使用该技术的相关软件种类往往是单一的。此刻研究者在研究中医方剂时往往采用传统的研究方法，这就导致在大数据的研究中耗时、耗力甚则无能为力，同样也难以精准地提取大数据背后的隐藏的潜在关系和规则及缺乏对未知状况的预测。产生这样的现状，一方面是很多研究者尚未清楚该技术在方剂研究中的优势所在，思维模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚该技术的操作技能及软件种类及其应用范围。故以后应向更多研究者普及该技术的软件种类、其中的优势及操作技能，让该技术在临床中使用更广，产生更大的效益。

参考文献。

[2]曹毅，季聪华.临床科研设计与分析[m].杭州:浙江科学技术出版社，:189.

[4]陈丈伟.数据仓库与数据挖掘[m].北京:清华大学出版社，:5.

[5]杨玉珠.数据挖掘技术综述与应用[j].河南科技，，10(19):21.

[8]李曙明，尹战海，王莹.神经根型颈椎病的影像学特点和分型[j].中国矫形外科杂志，，21(1):7-11.

企业数据报告范文汇总篇四

在计算机技术迅速发展的今天,企业可以从大量加密产品中选择他们需要的'产品,以便满足企业各个方面的数据通讯安全需要.那么,如何选择称心如意的加密产品呢?(山东)。

作者：任卫成作者单位：刊名：电子科技英文刊名：itage年，卷(期)：“”(15)分类号：关键词：

企业数据报告范文汇总篇五

根据《xxxx统计局关于开展工业和投资统计基础数据质量检查工作的通知》123号文件精神，我区xx于20xx年9月9日进行了工业统计数据质量检查工作，认真按照文件的要求逐项落实自查自纠、边查边改措施。现将我区开展工业统计数据质量检查纠改的工作情况作如下报告：

1、工业企业专业统计人员匮乏，素质有待加强。大部分工业企业统计人员都以兼职为主，业务素质不高，虽然大部分统计人员都有统计员资格，但对工业统计指标理解还存在很大的出入，对上报的数字认为以税收无关，随意性比较大，大部分企业统计人员对统计报表中的`指标关系和逻辑关系缺乏严谨的态度。企业统计人员大都为“半路出家”，专业素质参差不齐，业务水平极需加强。

计经验的人员大量流失；部分小企业财务人员都为兼职会计（一个会计师做几个企业的会计账），难以系统细致地进行统计工作。不少企业对统计工作不够重视，在更换兼职统计人员（财务人员）后，没有对本企业的基层统计报表妥善保管，导致丢失或缺漏。

3、基层统计力量薄弱、工作量大，统计精度不高。工业统计内涵复杂、涉及行业众多，新兴行业不断涌现，经济成份日趋复杂，同时，随着工业统计向更细、更全面的进一步发展，报表指标更加繁多，专业性更强，统计的难度也在不断加大。工业统计的基础在企业，企业工作人员少，工作量大，不能专心从事某一项工作，对于各种报表也是疲于应付。我区统计局人员设置偏少，工业企业报表涉及范围大、数量大，除了正常的工业指标统计外还涉及工业企业能源统计、工业企业水资源消费统计、工业企业销售与库存统计、工业企业科技活动统计等常规月报、季度、年报。工业统计只有一人负责，上级对应部门包括工交、能源、社会科技等。在缺少人员的情况话还要兼顾各种定期和不定期的抽样调查或全面调查（如经济普查、农业普查、人口劳动力调查等）。由于人员少，工作量大，很多统计资料没有进行整理、归档等工作；对各种报表指标的审核也有疏漏；对企业统计人员也没有进行细致的指导和培训工作。造成部分统计资料缺失；统计数据有偏差。

2、建议上级主管部门加大对统计部门的重视力度。增加人员和经费投入。

3、建议上级统计执法部门对相关企业加大执法力度。

企业数据报告范文汇总篇六

在当今信息时代，数据已经成为企业发展的关键资源。为了更好地应对日益激烈的市场竞争，我参加了一次企业数据培训，旨在提升自己的数据管理与分析能力。通过这次培训，我收获了很多知识和经验，深刻体会到数据在企业中的重要性，以及如何有效地利用数据来支持决策和创新。

第二段：认识到数据的价值。

在培训的过程中，我们先是了解了数据在企业管理中的价值。数据可以帮助企业追踪销售情况、分析市场趋势，从而更好地了解消费者需求，优化产品设计与营销策略。同时，数据分析还可以发现企业内部的问题，比如生产线的效率低下或者员工的潜力未被充分发挥。因此，合理利用数据可以帮助企业减少风险，提高运营效率，并为企业的长期发展提供有力支持。

第三段：学习数据分析工具和方法。

除了了解数据的价值，我们还学习了一些常用的数据分析工具和方法。比如，通过Excel软件可以对大量数据进行汇总和分析，而Tableau软件则可以帮助我们构建直观的数据可视化图表，使得数据分析更加直观和易懂。此外，我们还学习了一些统计学知识，如回归分析和假设检验等，以便更深入地挖掘数据背后的规律和关联。这些工具和方法的学习使我对数据的处理和分析有了更全面和系统的认识，也提高了我的数据处理能力和解决问题的能力。

第四段：数据驱动的决策和创新。

培训中的一个重点是如何将数据应用于决策和创新。通过对数据进行分析，我们可以发现一些隐藏在背后的规律和趋势。在制定决策时，可以根据这些规律和趋势来进行预测和判断，减少决策的盲目性和不确定性。例如，在市场营销中，可以根据用户的购买历史和偏好进行精准定制，提高销售额和客户满意度。此外，数据还可以帮助我们发现创新的机会。通过对市场数据和竞争对手的分析，可以识别出新产品或服务的需求，并提出相应的创新解决方案。

第五段：总结与展望。

通过这次企业数据培训，我认识到数据在企业中的重要性，并学会了如何利用数据来支持决策和创新。数据分析工具和方法的学习提高了我处理和分析数据的能力，培养了我的数据思维和解决问题的能力。我相信，在以后的工作中，我可以更好地利用数据来推动企业的发展和创新，并取得更好的业绩。同时，我也意识到数据管理和分析是一个不断学习和进步的过程，随着数据的快速发展和变化，我将继续不断学习和探索新的数据技能和方法，以适应日益复杂且竞争激烈的商业环境。

企业数据报告范文汇总篇七

截至2001年6月底，经外经贸部批准或备案的非金融类境外中资企业总数已达6439家，中方协议投资总额已达77．82亿美元。在开展对外直接投资的过程中，中国企业不可避免地将会遇到一系列的策略选择问题，如投资国别的选择、投资所有权形式的选择等等。许多中国企业对外直接投资失败的重要原因就是在这些策略选择上出现了失误。因此，必须特别注意对外直接投资策略的选择。

一、国别或地区策略。

选择国别或地区时应遵循的总原则是：第一，选择我们进去后有比较优势的国家或地区，而不是全球遍地开花；第二，选择我们进去后产品有市场的国家或地区；第三，依据不同行业的项目性质选择确定是进入发达国家还是发展中国家；第四，在其他条件相同时，采取由近及远的策略，优先考虑周边国家。

从总体上来看，中国的企业实力、科技水平和产品竞争力与发达国家相比还存在差距。我们拥有比较优势的国家主要是发展中国家，原苏联体系中的国家以及与我国西部相邻的`国家等。在发展中国家中，应尽量选择那些市场规模较大、对企业产品需求较多、欢迎外来投资、且与中国保持良好经济关系的国家。从中近期来看，发展中国家(包括经济转轨国家)中的印度、巴基斯坦、印尼、越南、巴西、阿根廷、墨西哥、哈萨克斯坦、俄罗斯、尼日利亚等国家，拥有众多的人口和庞大的消费群体，经济增长较快，并且我国许多产业相对于其国内产业具有很强的竞争优势，是许多国内企业进行对外直接投资理想的目标国。另外，周边国家与我国在政治、经济、文化等方面比较接近，有的属于同一个文化圈，相对来说，本国企业对周边国家的投资机会和市场条件更熟悉，所以在这些国家或地区开展境外投资往往更容易成功，因此，周边国家也可以作为我国企业开展对外直接投资的目标国。当然，就具体的项目和具体的企业而言，只要我们有自己的比较优势，只要产品有市场，我们也可以进入发达国家市场。

无论是到哪一类国家进行投资，都要注意对该国的投资环境进行充分的、具体的分析与评估。

二、行业或项目策略。

科学地选择对外直接投资的行业或项目，要注意考虑到以下几个因素：(1)不同产业所处的发展阶段。处于不同发展阶段的产业在国际上的竞争程度不同，对外投资企业决策者所应奉行的竞争战略也应当有所不同。(2)中国企业自身的优势。充分运用自身的优势要素，才能获得最大效益或比较利益。企业独特的和通用的优势要素共同构成了企业特有的竞争力，这是企业制定和选择产业或项目策略的重要依据之一。(3)企业是遵循一元化发展还是多元化发展道路。原则上，一个企业在国内搞什么，到国外以后也应当搞什么，即坚持一元化发展和横向发展。当然，中国企业走向境外时也可以开展多元化经营，但与一元化经营相比，要更为谨慎，因为多元化经营比一元化经营对企业优势要素和竞争力的要求更高。

[1][2][3]。

企业数据报告范文汇总篇八

摘要：大数据和智慧旅游都是当下的热点，没有大数据的智慧旅游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。

关键词：大数据;智慧旅游;数据挖掘;。

1引言。

随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智慧旅游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智慧旅游发展的有力支撑，没有大数据带给的有利信息，智慧旅游无法变得“智慧”。

2大数据与智慧旅游。

旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。20，江苏省镇江市首先提出“智慧旅游”的概念，虽然至今国内外对于智慧旅游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智慧旅游中的作用出发，把智慧旅游描述为:透过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象带给服务[2]。这必须义充分肯定了在发展智慧旅游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智慧旅游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智慧旅游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

3大数据挖掘在智慧旅游中存在的问题。

我国提出用十年时间基本实现智慧旅游的目标[3]过去几年国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是在借助大数据推动智慧旅游的可持续性发展中大数据所产生的价值却亟待提高原因之一就是在收集、储存了超多数据后对它们深入挖掘不够没有发掘出数据更多的价值。

3.1信息化建设。

智慧旅游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。透过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，能够实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。

但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及超多部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。

大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景十分广阔，但是应对超多的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，透过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法透过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。

3.3数据安全。

数据安全事件屡见不鲜伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹如何保证这些信息被合法合理使用让数据“可用不可见”[4]这是亟待解决的问题。同时在大数据资源的开放性和共享性下个人保密和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外经过大数据技术的分析、挖掘个人保密更易被发现和暴露从而可能引发一系列社会问题。

大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。

3.4大数据人才。

大数据背景下的智慧旅游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智慧旅游的构建还缺乏超多人才。

4解决思路。

在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘就应被放在重要位置;在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智慧旅游大数据人才。

参考文献。

企业数据报告范文汇总篇九

作为现代企业中的一名员工，数据分析和处理已经成为了我们工作中必不可少的一部分。为了提高个人和团队的数据处理能力，我参加了一次企业数据培训，下面将分享一下我的心得体会。

第二段：明确目标，学以致用。

在数据培训的过程中，我学会了一些理论知识和实践技巧，但最重要的是学到了如何将所学应用于实际工作。数据分析并不仅仅是为了掌握一些工具和方法，更重要的是能够解决实际问题。因此，我在培训中努力学习了不同种类的数据分析工具和技巧，并在日常工作中进行了实践。通过将所学应用于工作中，我能够更好地理解和利用数据，提高工作效率。

第三段：加强团队合作，共同解决问题。

数据培训不仅仅是个人的学习，更是团队间的合作。在培训中，我有机会和来自不同部门的同事合作，共同解决一些实际问题。通过团队合作，我们能够互相学习和借鉴，向前辈员工请教，并分享自己的心得体会。这种合作不仅仅是为了解决当下的问题，更重要的是培养了我们的团队合作意识和能力，为未来的工作打下了基础。

第四段：不断学习，持续提升自己。

数据培训不是一次性的学习，而是一个持续的过程。在培训中，我意识到了学习是一个不断迭代的过程，不断地接触新知识和新技术，并不断地将其应用于实际工作中。每个人的数据处理能力都会有所差异，但只有通过不断学习和提升，才能与时俱进，不被时代所淘汰。

第五段：总结。

通过这次企业数据培训，我不仅仅学会了一些数据分析的理论知识和实践技巧，更重要的是培养了自己解决实际问题和团队合作的能力。我相信，只要不断学习和提升，将所学应用于实际工作中，我将能够更好地处理和利用数据，提升自己的职业能力。我会将这次培训所学持续应用于工作中，并继续努力学习，不断提升自己的能力，为企业的发展做出更大的贡献。

（注：此为AI生成文章，仅供参考。）。

企业数据报告范文汇总篇十

摘要：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术也应运而生。为了高效有序的医疗信息管理，需要加强数据挖掘技术在医疗信息管理中的实际应用，从而提升医院的管理水平，为医院的管理工作及资源的合理配置提供多样化发展的可能性。笔者将针对数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用这一课题进行相应的探究，从而提出合理的改进建议。

关键词：挖掘技术；医疗信息管理；应用方式。

数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术，能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型，形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点，从而针对其应用现状进行探究，以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施，希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。

数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理，并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中，应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立，同时以多种形式出现，例如文字信息、基本信号信息、图像收集等，也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且，数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同，在数据挖掘技术应用过程之中，既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征，同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导，同时在实际的医疗诊断过程之中，也可以向医生提供患者的患病信息，并且辅助治疗的进行[1]。所以，在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升，也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现，需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵，从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。

2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化。

在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的基础[2]。

想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。

医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。

3结语。

医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升.

参考文献：

[2]廖亮.数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用[j].中国科技信息,20xx(11):54,56.

企业数据报告范文汇总篇十一

摘要：随着科学技术的快速发展，各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法，其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用，我们利用庞大的移动终端数据网络，加强了基于gsm网络的户外终端定位，从而提出了3个阶段的定位算法，有效提高了定位的精准度和速度。

关键词：学习算法;gsm网络;定位;数据;。

移动终端定位技术由来已久，其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前，移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域，由于移动终端定位技术能够带给精准的位置服务信息，所以其在市场上还是有较大的需求的，这也为移动终端定位技术的优化和发展，带给了推动力。随着通信网络普及，移动终端定位技术的发展也得到了一些帮忙，使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时，传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位，目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改善，取得了不错的效果，但也遇到了许多问题，例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求，还有想要利用较低的设备成本，实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究，期望能够帮忙其更快速的定位、更精准的定位，满足市场的需要。

数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中十分重要的一步。数据挖掘其实指的就是在超多的数据中透过算法找到有用信息的行为。一般状况下，数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一齐，透过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依靠于概率分析，然后进行相关性决定，由此来执行运算。

而机器学习算法主要依靠人工智能科技，透过超多的样本收集、学习和训练，能够自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论，虽然能够应用的领域和目标各不相同，但是这些算法都能够被独立使用运算，当然也能够相互帮忙，综合应用，能够说是一种能够“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域，人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的潜力较强。

而且对于问题数据还能够进行精准的识别与处理分析，所以应用的频次更多。人工神经网络依靠于多种多样的建模模型来进行工作，由此来满足不同的数据需求。综合来看，人工神经网络的建模，它的精准度比较高，综合表述潜力优秀，而且在应用的过程中，不需要依靠专家的辅助力量，虽然仍有缺陷，比如在训练数据的时候耗时较多，知识的理解潜力还没有到达智能化的标准，但是，相对于其他方式而言，人工神经网络的优势依旧是比较突出的。

2以机器学习算法为基础的gsm网络定位。

2.1定位问题的建模。

建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础，把定位的位置栅格化，面积较小的栅格位置就是独立的一种类别，在定位的位置内，我们收集数目庞大的终端测量数据，然后利用计算机对测量报告进行分析处理，测量栅格的距离度量和精准度，然后对移动终端栅格进行预估决定，最终利用机器学习进行分析求解。

2.2采集数据和预处理。

本次研究，我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内，我们测量了四个不同时间段内的数据，为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性，我们把其中的三批数据作为训练数据，最后一组数据作为定位数据，然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据，就要在不同的时间内进行测量，按照测量出的数据信息的经纬度和平均值，再进行换算，最终，得到真实的数据量，提升定位的速度以及有效程度。

2.3以基站的经纬度为基础的初步定位。

用机器学习算法来进行移动终端定位，其复杂性也是比较大的，一旦区域面积增加，那么模型和分类也相应增加，而且更加复杂，所以，利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程，会随着定位区域面积的增大，而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位，则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格，如果想要定位数据集内的相关信息，就要选取对边长是一千米的小栅格进行计算，而如果是想要获得边长一千米的大栅格，就要对边长是一千米的栅格精心计算。

2.4以向量机为基础的二次定位。

在完成初步定位工作后，要确定一个边长为两千米的正方形，由于第一级支持向量机定位的区域是四百米，定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息，相对于一级向量机的定位而言，二级向量机在定位计算的时候难度是较低的，更加简便。后期的预算主要依靠决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小，定位的精准度将越来越高，而由于增加分类的问题数量是上升的，所以，定位的复杂度也是相对增加的。

2.5以k-近邻法为基础的三次定位。

第一步要做的就是选定需要定位的区域面积，在二次输出之后，确定其经纬度，然后依靠经纬度来确定边长面积，这些都是进行区域定位的基础性工作，紧之后就是定位模型的训练。以k-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据，对于这些信息数据，要以大小为选取依据进行筛选和合并，这样就能够减少计算的重复性。当然了，选取的区域面积越大，其定位的速度和精准性也就越低。

3结语。

近年来，随着我国科学技术的不断发展和进步，数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究，我们证明了，在数据挖掘的过程中，应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科，它能够帮忙我们提升定位的精准度以及定位速度，能够被广泛的应用于各行各业。所以，对于机器学习算法，相关人员要加以重视，不断的进行改良以及改善，切实的发挥其有利的方面，将其广泛应用于智能定位的各个领域，帮忙我们解决关于户外移动终端的定位的问题。

参考文献。

[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[d].北京邮电大学，2014.