时间：2022-04-18 02:50:14
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇调研数据分析报告，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
随着数据的爆炸式增长，“大数据”一词受到了越来越多的关注，很多领域已经开始应用大数据。大数据技术不仅能应用于数字出版中，在传统的纸质出版中也有应用前景。本文拟以医学出版为例，探讨大数据时代下，医学出版选题策划的思路转变，以及面临的问题与挑战。
一、大数据时代素描
“大数据”是人们给信息爆炸所产生的巨量数据起的一个简单的名字。一方面，这些数据蕴藏着巨大的潜在价值，人们迫切需要更先进的技术，对其进行实时处理；另一方面，技术的进步，包括云计算、分布式计算等方法的应用，极大地提升了信息处理能力，提供了广阔的研究空间，使大数据分析成为可能。
很多人认为“大数据”就是指数据量大，这是一个误区。大数据的本质是发现和理解了信息与信息之间的关系，是思维的变革，而这种变革主要表现在以下三方面。首先，大数据强调的不是随机样本，而是全体数据。为了实现“全体数据”，需要我们尽可能多地搜集、保存与行业相关的各类数据和信息。其次，大数据时代，人们不再一味追求精确，而是承认混杂性。因此，人们需要对于非结构化数据给予更多的关注。也就是说，我们不仅要关注图书销量、读者群构成、直接反馈；也要关注鼠标点击、驻留在一本书的时间，后续购买、关联购买情况，购买地点等。这些看似杂乱的信息，可能蕴藏着巨大的商机和价值。再次，大数据不再追求因果关系，而是关注事物之间的相关性。例如，沃尔玛通过数据分析发现，在飓风来临的季节，不仅手电筒的销量增加了，某一种牌子的蛋挞的销量也增加了，因此，沃尔玛在飓风季节来临时，将库存的蛋挞摆放在靠近手电的位置，以增加销量。在医学出版中，我们也可以通过数据分析，找出与读者的购买行为或阅读需求相关的要素。
二、大数据在医学出版选题策划中的应用前景
1. 教材出版
各个出版社都很重视教材出版。不管是新编教材还是修订教材，调研都是启动编写的基础。教材调研，需要先搜集开设本专业学校的名单，逐个寄出调研函。学校的名单主要来源于相关学会、教职委、行职委提供的资料，但需结合前一版教材或相关书籍发货的省市分布数据，有些时候这两者有较大出入。例如，提供的名单中，河南省没有学校招生，但出版社前三年的发货资料中，河南省每年的教材发货数很大。另外调研函发出后，回收也存在一定困难，通常只能做到部分回收。正因为学校的名单很难搜集齐全，调研函也不能全部回收，这种传统方式上的调研，虽然力求全面，但仍是一种抽样调查，很难涵盖整个行业的样本量和全部信息。
在大数据时代，一切都可以被数据化，大数据强调的不是抽样样本，而是全体数据，因此将数据分析引入教材调研，可以对互联网上有关专业的开设省份、招生学校、招生人数等信息进行分析，得出更全面的数据分析报告。在教材修订、搜集反馈意见时，也可以通过搜集论坛、网购机构的销售记录、读者评论等，分析需要增加、删减及修改的内容。在遴选主编、副主编及编者时，编辑同样可以通过分析网站上的会议情况、会议日程、发言频率和题目、各领域专家的专业特长，确定其学术影响，以及在教材中适合担任的角色，并将这些信息形成分析报告，供决策者参考。
2. 学术专著
在传统出版模式下，学术专著的选题方式属于经验型，由策划编辑提出选题，报出版社选题会讨论。选题委员会由社领导、经验丰富的老编审、生产及销售部门负责人等组成。选题会上讨论的依据主要是以往选题的销售情况及市场反馈，当前市场同类书的情况，以及其他出版社类似图书的销售情况。这种选题论证方式所参考的数据，只是整个出版市场数据的一部分。而利用大数据，人们可以获得整个医学图书市场的书目信息、销售情况，并进行分析。通过数据分析得出的报告，可以形象地理解成一批有无限经验的策划编辑、生产人员和销售人员讨论后得出的结论。理论上，这种论证模式更客观、更有说服力。
现有的医学相关网络社区、数据库的资源已经十分丰富，通过对诸如丁香园医学论坛、中国期刊网（CNKI）、PubMed等的搜索记录、浏览记录、用户留言，以及对亚马逊、当当网的专业图书购买记录的分析，可以筛选出各个专业领域的热点，并对相关用户的地理位置、年龄、职称等信息进行分析，准确定位读者人群，并预测市场容量，为图书选题提供参考。
3. 应急出版
应急出版对于医学出版社来说是一个很重要的部分，在遇到较大的公共卫生事件或异常天气时，公众很需要专业出版社出版的相关预防书籍普及防范知识，医师也需要专业书籍补充相关知识，专业出版社有义务为他们提供高质量的出版物。例如人民卫生出版社在2003年“非典”暴发时紧急出版的SARS诊治、防范等方面的图书，以及在2013年出版的《实面“霾”伏――“雾霾”中的生活与健康》。如果等到公共事件或异常天气已经暴发再组织编写，出版时间容易滞后。
大数据分析在应急出版方面将会有明显的优势。例如，谷歌公司通过对检索词条的分析，提前几周时间预测甲型H1N1流感爆发。这个案例对于应急出版是一个很好的启示。编辑可以通过类似的数据预测方式，如在流感暴发前，即组织编写流感预防及治疗相关的书籍。再如，如果能够通过网络的搜索词条，或者同诸如中央气象台等单位合作，共享数据库，提前预测会有严重雾霾天气出现，就能提前组织专家编写，为书籍出版赢得宝贵的时间。同时，可以通过搜索频率预测印刷册数，避免过多的库存。
三、医学编辑应对大数据时代的策略
1. 医学编辑应做好基础工作
一是立足自身，做好医学编辑出版的大数据基础工程建设。例如进一步实现网络化、电子化和标准化，为实现大数据的应用打好基础。只有将出版物网络化、电子化，才能使与出版相关的信息和数据成为可以搜集的资源；大数据技术可以分析杂乱的数据，数据的标准化可以为数据分析提供更多便利。
二是学习借鉴，建立基于云计算等先进信息技术的新型工作模式。例如民生银行开发的小微金融数字地图平台，通过这种地图将数据可视化，由此提供相应的信息分析、营销实务等服务。出版社如果建立类似的平台，将销售数据可视化，就能为选题策划工作提供更多的服务。
三是寻求协作，引接信息产业界力量。例如一些新兴的提供数据分析技术服务的公司，同它们积极合作开展大数据分析研究工作，推动研发基于大数据的智能选题策划系统。
关键词:经分系统;KPI;过程管理;支撑管理体系;支撑流程
中图分类号:F224文献标识码:A文章编号:1009-2374(2010)07-0106-02
KPI是保障公司战略目标实现的重要工具,KPI管理主要包括指标预测分解、指标监控预警和指标问题分析三部分。
随着国内宏观经济增幅减缓、通信行业重组、3G技术的应用等内外环境因素影响,现在的通信市场竞争更趋激烈,要求生产一线加快市场反应速度,提高营销资源的使用效益。因此迫切需要尽快提升一线市场KPI指标考核预警能力。
一、KPI管控存在的问题分析
目前一线分公司在KPI管控上仍存在一些不足,主要体现在三个方面:(1)KPI异动发现及时性不足,市场反应速度大大降低;(2)由于采用人工监控方式,指标监控时不够全面,造成经营决策易受到片面的影响;(3)数据分析不深入,由于缺乏系统支撑,分析人员只能凭业务经验进行判断,容易错失数据背后隐藏的重要信息。
二、KPI管理中的关键点
在实践中,我中心将“过程管理”理论有效贯穿在贵州移动KPI过程管理体系中,抓住KPI管理中的关键点,实现KPI过程管理体系在经分系统中的落地实施,主要关键点包括:(1)KPI启动过程管理:包括KPI设计、KPI目标制定、KPI进度规划、KPI任务分解;(2)KPI执行过程管理:包括KPI实现、KPI监控、KPI分析、KPI问题诊断及解决;(3)KPI控制过程管理:包括KPI成果确认、KPI绩效考核。
三、KPI管控支撑流程
基于以上“过程管理”的思路指导,完善丰富了KPI管控支撑流程如下:
(一)KPI提取
确定需要考核的指标,既可以选择考核指标,也可根据地州公司本身关注业务重点,确定需要进行系统监控的指标。
(二)KPI分解
可为分公司、县公司、片区制定可考核、可量化、可实现的KPI任务值,便于进度考核。提升各级管理人员对KPI的分析、解读、规划能力。
(三)过程跟踪
在各级主管“领取”了指标之后,对指标的具体的实施、执行进行过程管理。定期(按月、按季度)提供各层级KPI指标完成情况报表,从中可以查看KPI指标完成进度。
(四)KPI优化
根据KPI指标完成进度情况进行深入分析,发现KPI指标背后隐藏的信息,及时发现异常情况,促进KPI的健康发展。
(五)KPI考核
通过下沉到一线的标准、量化的数据展示,为KPI考核提供依据。
根据KPI管控的五大流程,在经营分析系统中设计了相应的五个功能模块来加以实现,通过五大功能模块(KPI指标库模块、动态目标管理模块、外部数据引入模块、自动考核报表模块、新业务经营分 析模块)的开发,实现KPI支撑体系在经分系统的固化。
四、KPI过程管理支撑体系的主要创新点
KPI过程管理支撑体系的主要创新点在于促进了经分系统从数据支撑、数据分析系统向绩效管理、诊断管理系统的转变:
1.从数据支撑向运营管理转变:以地州一线应用为目标,促进经分系统由数据分析型向一线分公司营销服务工作平台转型。
2.从数据分析向绩效管理转变:通过数据业务健康度模型和数据集市的应用,加强KPI的量化管理。
3.从数据支撑向诊断问题转变:实现KPI诊断的自动化,图文并茂的展示预警信息。
五、KPI支撑管理体系的效益分析
KPI支撑管理体系自2008年1月起相继在全省投入使用,有效的提升了地州公司KPI管理水平,取得了较好的效益:
1.实现了指标闭环管理,满足一线生产运营实际需求,系统自动生成指标进度展示、指标考核以及分析报告。
2.KPI预警效率大大加强:(1)预警及时性:1)决策支撑数据与分析报告平均生成周期由原来的15个工作日缩短到6～10个工作日;2)完整的决策、执行、跟踪、反馈、评估平均周期由原来的50个工作日缩短到30个工作日;3)市场分析人员平均每月完成的业务深度分析成果由原来的1～2项提升3～5项。(2)预警范围:原有预警分析靠手工针对重点的几个KPI进行分析,系统实现后,可以对涉及全省各个县市、片区的所有KPI指标进行预警;(3)预警的准确性:原有的预警分析每个分公司、每个分析人员都有不同的标准,系统实现后,通过统一的算法得到口径一致的结果,既提高了预警准确性,又使得分公司间的横向比较有了统一的标准。
关键词:卫生经济;分析报告;档案管理
中图分类号:F294.1
文献标志码:A
文章编号:1673-291X(2009)21-0187-02
几年来,我们坚持撰写卫生经济分析报告,对于促进医院卫生经济发展,给领导提供科学决策起到了重要的作用。卫生经济分析报告的特点是及时快速、预测分析,可以对医院整体或某个科室的经济运作快速点评,发现新情况,出现新问题,总结新经验,预测发展趋势,把握发展机遇,收到了良好的社会效益和经济效益。凭借我们档案管理中的丰实资料信息,立足为经济建设服务,在实践中探索一些规律,积累了一些经验作为学习交流。
一、卫生经济分析报告定义和实质
什么叫卫生经济分析报告?这在文本里找不到的,它是实践中的具体总结。我想,这样来概括:卫生经济分析报告是对医院经济运行,卫生改革经济建设中某一时期出现的新经验、新情况、新问题进行总结、分析、预测的报告。它要求对新经验进行总结,对新情况进行梳理,对新问题进行剖析,对发展情景进行预测,对可能出现的风险提出预警,对未来的发展机遇予以揭示,对下一步工作措施提出对策建议。
卫生经济分析报告与传统的报道体裁相比有什么区别?特点在哪里?卫生经济报告有情况、有数据、有分析、有文字、有图表还有网络媒体,它让人看了以后知道情况,知道前因后果,知道趋势,还能够发现机会,看到风险,并得到对策。
怎么撰写卫生经济分析报告呢?首先要领会文体实质,它有五大特性。
系统性。卫生经济分析报告是集中、全面的分析,是一个完整的链,它涵盖行业宏观经济,关联医疗服务及专科行业间的情况,包括历史数据和最新业绩数据研究。从整体看,有月度、季度、年度卫生经济分析报告,有不同专业科室和特色专科,单病种和多病种的分析报告。因为卫生经济分析报告能够系统反映一定时期医院整体或某个科室卫生经济、服务质量的全貌,能为持续发展研究提供参考,具有史料价值,因而具有生命力。
前瞻性。卫生经济分析报告不仅要对昨天进行总结,对今天进行剖析,还要对明天进行预测,既预测风险,也预测机会。特别注意的是,预测必须是在数据、事实和分析基础上的预测,而不是主观的臆断或者猜测;是在把握规律的基础上得出的科学结论。预测是否准确直接关系到经济报告的影响力和行业竞争力。
操作性。卫生经济分析报告要提出措施和建议,而且要切实可行、具体明白,报告中的观点和建议贴近实际,切忌抽象笼统难以实施。
专业性。卫生经济分析报告面对专业人士,分析专业问题,分析的视觉要专业,分析的问题要专业,分析的过程也要专业,让专业人士看了认同;让非专业人士看了受启发、有收获。做到专业性的前提熟悉某一个专科、某一个病种、某一个医技部门的变化,把握这一学科领域的走势,要具备较强的理论基础和敏锐的洞察力,具备数据分析能力,掌握科学的分析方法。
多手段。卫生经济分析报告不仅有文字、有数据,还有图片、图表、网络媒体的手段,将专业的道理讲的深入浅出,一目了然,建立让决策者掌控医院了解市场的有效渠道。用别人都看得明白的方式揭示别人看不明白的道理,不可用别人看不明白的方式揭示别人早已明白的道理。
二、撰写卫生经济分析报告要把握六个要素
怎么撰写卫生经济报告呢?还要把握住六个要素。
一要有鲜明观点。卫生经济分析报告需要鲜明地亮出档案管理者自有的观点,不需要借他人之口表述。观点要鲜明,不能似是而非,体现档案管理者掌握丰实调研资讯,独立的判断,不是简单集合他人的观点。观点的形成必须从履行职能出发,贴近实际,富有理论上的创新精神。
二要有深入分析。分析报告,顾名思义,分析是核心内容。离开了分析,分析报告就不存在了。分析的重点在难点和热点上,要学会别人都懂的文字说清别人不懂的道理,在说服力上下工夫。
三要有趋势预测。有了深入分析,才有可能做出预测。预测要着眼大局,把握方向,预测的正确与否是要接受实践检验的。独立思考、独立判断是卫生经济分析报告的基本要素,见人之未见并得到事实的印证更是分析报告追求的境界。
四要有风险预警。帮助医院和基层科室规避风险等为他们创造经济效益。有了分析,有了前景的预测,也就不难看出风险。风险提示有三个要素:一是明确提出风险之所在;二是提出风险之措施,不能只看病不开药方,或开出的药方治不了病;三是及时,只有及时向受众提出预警,才有研究风险、研究措施、出于防范的时间和机遇。
五要有机会揭示。帮助医院和科室创造效益。卫生经济分析报告不仅要预警风险,还要揭示发展机会。在这里要注意三点:一定要准确揭示,不能产生误导,让机会成陷阱。二是可行性。三是合法性。结合自身的管理模式和具备的条件把握发展机遇,做出正确的抉择。
六要有对策建议。卫生经济分析报告有理论分析,有规律揭示、有措施、有对策。
以上六个要素只能说是撰写卫生经济报告的重点。有了这六个要素,加上数据图表比对表现形式,就构成了卫生经济分析报告的基本特质,这些特质就决定了卫生经济报告的文体写法。
三、卫生经济报告策划和调研
随着房地产企业市场竞争的加剧，结合培养方案市场调研能力是本专业学生的必备能力。也因此市场调研这门课程在培养方案体系里承担着呈上启下的关键性作用。它不是简单的实训课，而是培养学生就业能力的技能实训课程。因此在教学设计环节在尊重教学规律的基础上紧扣市场需求。通过调查发现，企业在进行目标项目地块拍卖前，就要对所选地块进行评估，评估数据来自于市场调研数据，在对数据整体分析的基础上，完成地块可行性分析报告。这些都离不开市场调研人才，那怎样的教学设计才能满足企业的需求呢？笔者认为，课程教学融入企业工作活动过程，企业活动过程指导课程教学设计才能最大程度的满足企业需求。基于这样的设计理念，在《房地产市场调研》这门课程典型任务有市场调研计划的制定，问卷的制作，实际调研、数据整理与分析和调研报告撰写等五个任务。整个项目要求学生以组为单位完成所在区域市场的实际地块调研。调查内容包括地块的地貌、区域市场房价、小区物业满意度、小区入住率、配套设施满意度、项目竞争对手、楼盘信息及消费者购买心理等各个子项目的调研。按照一个调研一个主题的原则，每个小组选定一个调研主题，以班级为单位完成一个完成项目的子调研内容。班级作为校园“实体企业”进行残酷的市场竞争，由课程教学团队教师含企业专家完成对最终调研报告的评价，并评选出具有可执行性的小组。
首先是房地产市场调研计划的制定，在明确主题的基础上，通过融入“5WIH”六要素来完成对事件的统筹安排能力。第一个“W”是Why，也就是为什么要做这件事？清楚目的后才能做到有的放矢，提高我们的实训效果。第二个“W”是What－－调研那些具体的内容呢？第三个“W”Where－－在什么地方进行调研活动；第四个“W”When－－调研活动中各项事务的执行时间段或者结束的时间点；第五个“W”Who－－人物分工是怎样，哪些人完成哪些事情，调研对象都选取的是符合哪些特征的人；第六个“W”How－－怎样执行？通过哪些调研方法，借助怎样的手段，最终完成整个调研项目。
其次，各个小组按照“实体企业”调整后的调研主题修改完成最终的调研计划，并讨论制作相应主题下的调查问卷。从问卷的逻辑性，卷首语的设计以及调研对象甄别等反复多次推敲，在课程教学团队教师的指导下完成针对性调查问卷，规避问卷制作中常犯的十种错误，如一题多问，答案界定模糊，歧义性问句，多重否定句，假设性问题，诱导性问题，数组重叠，敏感问题的忽略印证，逻辑排序混乱，调研导语无针对性等。在逐一进行点评后，由小组成员共同完成修改，并提交调研问卷。在首次修改后调查问卷，每个小组制作不少于20份的问卷进行试调，并从试调过程中发现问题并对问卷进行再次的修改，结合教学团队教师总体建议完成正式版调研问卷。各小组严格按照自己的调查计划进行实际调查环节，小组组长负责组织小组成员实际调查，教师团队进行抽查式考核，确保调研数据来源的真实性，把好实际调查中的首道关，这也是为了更好的锻炼学生的社会实践能力，以便今后更快的适应市场需求。
再次，数据整理和分析能力是市场调查的核心能力，房地产市场调查也不例外。对各小组搜集回来的调查问卷第一步先进行废卷甄别。第一类废卷是填写不完整的调查问卷；第二类废卷通过顾客甄别部分，在调研公司或者房地产行业从事工作的工作人员不作为目标调研对象者，剔除这一类废卷；第三类废卷就是在问卷填写过程中所有答案均为其他并未填写内容的，也视为无效问卷；第四类废卷是最难，也是最需要剔除的废卷，那就是前后相互应证的两个问题出现矛盾。比如购房首选为别墅，但是家庭月平均收入不足一万元者。前后逻辑矛盾与现实市场极为不符，这说明该被访者未真实表达自己的意思，只是应付性完成问卷。这一类也是必须要剔除的。在剔除完四类无效或者废卷后，调研样本过少，无法真实反应市场实际的情况的，要进行补调，直到样本能够客观反应总体实际为止。至此，数据采集和整理就告一段落。接下来就是数据的分析，在这个阶段我们一般借助两种工具，一种是专业的统计分析软件“SPAA”（统计产品与服务解决方案）软件和微软平台的“EXCEL”软件，在《统计学》系统的班级，我们要求学生通过“SPAA”软件完成对调查问卷的分析，让学生在做的过程中完成对统计软件的操作和学习，对还未进行《统计学》系统学习的班级，我们要求学生用“EXCEL”表格进行数据分析。并指导学生不同图形所适用的条件，比如饼状图是整体为“1”时，占比分析最常用的的图形；折线图是趋势分析是最常用的图形；其他的建议采用柱状图。到此为止市场调研活动进入到攻坚阶段。撰写市场调研报告。
最后，市场调研报告是我们整个《房地产市场营销》课程的收官之作，课程教学效果的最终体现，能力培养最后承载物。在对调研的格式进行要求后，更核心是调研报告内容的编撰。“实体企业”分部门提交房地产市场调研报告，并制作ppt对小组（部门）的调研的成果进行汇报。电子档的调研报告第一稿提交后，由教学团队教师分组指导，提出修改意见，因为之前各个环节的控制，报告的修改更多集中在文字的表述，数据的描述以及排版等问题上，为了让学生的报告具有市场价值，教师们会指导学生团队进行多次修改，有的甚至多达10多次。最终提交该课程的成果———市场调研报告。教师团队和企业专家对学生的汇报进行现场点评，并评出名次。让学生在学的过程中形成“你追我赶”的良性循环。这样的教学设计完成后，学生的团队意识、合作精神、文字撰写、数据搜集、数据分析等各个方面的能力均得到了提升，职业素养也在实训过程逐步建立。此时的他们，完全有能力完成小型的市场调研项目。因为他们清楚整个市场调研的流程及其注意事项，并能准确把握住市调的核心。这样培养出来的学生，企业非常的欢迎。因为他们真正实现了工作与学习的融合。
作者：康媛媛单位：重庆建筑工程职业学院
俗语有云：“不以规矩不成方圆。”“规矩”对企业来说，就是大家通常所说的“标准”，做企业更是“不以标准不成方圆”。但凡发展强大的企业，都有一整套完整的营销管理标准，并能制定严格监督考核标准强力执行。没有标准的企业，永远管不好，也更不可能做大做强。——北京方德智业营销咨询机构董事长 孟跃
山王酒业（为了规避同业竞争，山王酒业为化名）作为河南省一家区域名酒企业，因建厂较早，生逢机会，又加上实力雄厚，曾一度登上某市区域王者的宝座。近几年，由于外省列强入侵（如汾酒、郎酒、洋河），内有诸侯并起（如宋河、仰韶），山王酒业的处境十分艰难。为了维护区域王者地位，山王酒业上迎强敌，下挡乱战，虽倾尽全力，但终因为原有的管理体制粗放杂乱，营销策略缺乏章法，团队缺乏战斗力等原因，有心杀敌却无力回天，只得眼睁睁地看着自己的营业额从原先的数个亿一路下滑至一亿左右。
2008年，山王酒业终于明白了只有“从别人手里抢生意”才能发展自己的竞争形式，开始与方德智业公司合作，全面导入标准化营销管理模式。
经过数月的市场调研和企业内部诊断，我们发现山王酒业在组织管理、决策机制、绩效考核、营销模式和作业工具应用上都非常粗放和薄弱。例如企业根本就没有通晓营销的业务经理和主管，半数业务员都是送货员兼搬运工，几乎没有精力维护市场。
面对这样一个“外强中干”的问题企业，方德项目组提交企业第一份报告就是《山王酒业营销管理宪法》，其中重点就把制定的一系列企业标准化营销管理制度纳入了本部宪法之中。有了自己的“宪法”以后，所有员工都必须按“宪法”中的规定进行标准化作业。比如，业务员必须遵循市场“四基工程”标准化，对市场终端进行产品铺货、达标陈列、价格维稳和定期回访等，同时企业督察部人员按照市场督察标准对业务人员进行考核。
山王酒业董事长看完这部宪法之后，给予的评价是“如此一部宪法，可定天下，它将一切营销执行和市场监控都变得‘有章可循、有法可依’”。
在《山王酒业营销管理宪法》中，方德智业公司将企业的标准化按不同类别进行了系统地整理，共分为十大块，涵盖了营销系统的主要方面，并快速制定多套标准化操作模板。如此一来，企业员工在实际工作中都有了明确的工作方向和考核的标准，企业的运营效益自然就得到了快速地提升。
1、终端建设标准化
没有终端建设标准以前，山王酒业的流通、餐饮终端显得杂乱无章，严重损害了企业的品牌形象。《山王酒业终端建设执行标准》出炉以后，市场一线人员在进行餐饮、流通终端建设时，就可以依据手册中的标准对终端店进行建设，像门头制作、POP张贴、产品陈列等都有统一的标准可遵循，业务人员按照这个标准就可以把工作做得有条不紊。山王酒业的市场终端开始变得整齐划一，营造了良好的销售氛围。
2、数据分析标准化
山王酒业以前缺乏市场一线资料的收集和分析，企业高层对市场一线的真实情况不甚了解，很多决策的制定仅仅依靠个人的经验，难免会出现一些问题或导致市场决策不及时。现在有了专业的数据分析结果给予指导，因而避免了很多决策上的失误。数据分析标准化制度推行以后，企业财务部和市场部根据标准化的数据分析模型，形成月度、季度、年度的销售数据和市场的费用支出情况的综合数据分析，并形成数据分析报告，及时提交到企业高层，为企业决策提供了强有力地数据支持。
3、市场信息反馈标准化
市场信息的研究将为企业营销活动提供重要参考，从而使营销更加有目的性，更有效率，更容易促进销售，另外还可以让企业的决策更加科学与实用。然而山王酒业以前对这一块却没有给足够的重视。市场信息反馈标准化制定以后，市场一线销售人员必须根据信息反馈标准化模板按时如实填写，形成定期的市场信息反馈制度，这样企业就加强了对市场一线销售信息的最及时掌控，市场上出现什么情况或问题企业领导层都能及时发现，做到防微杜渐。
4、市场监督管理标准化
企业的政策在市场上不能落实到位，产品的铺货不及时，市场上出现窜货现象等等问题的出现，往往都是因为企业没有做好市场监督，山王酒业前几年就经常出现这些状况，严重影响了市场的良性发展。如今，企业有了完整的市场监督管理标准，并形成《山王酒业集团市场监督手册》这个标准化的监督手册，督察人员根据手册中的监督标准进行严格监督，这些危害企业的问题就得以杜绝了。
5、高层市场督察标准化
高层市场督察不同于一般的市场监督，对企业特别是高层人员来说尤为重要，是高层了解市场和激励市场一线人员的重要手段。山王酒业高层在形成定期、定市场、定人员的市场走访制度以后，不仅掌握了最真实的一线市场状况，而且很多市场在高层监督下都得到了不同程度的提升。方德智业公司还协助企业高层在走访市场的过程逐步实现“现场办公”，就地解决市场问题，极大鼓舞团队士气。
6、经销商管理标准化
由于外来品牌及本土品牌的不断进攻，该省白酒市场发生了翻天覆地的变化，山王酒业的经销商体系正在遭遇竞争对手的不断瓦解，这给企业带来了极大的危机。为此，我们针对山王酒业经销商队伍的实际状况，制定出有效强化和管理经销商以及分销商队伍的标准化高效管理模式，即《金牌经销商成长计划执行细案》，把经销商和企业两者打造成了共同发展的利益共同体，让企业安稳地渡过了危机。
7、渠道管理标准化
为了加强对渠道的掌控，根据山王酒业在市场上的销售状况，制定出符合企业的销售渠道管理的标准化作业工具，如餐饮终端、烟酒店、团购、大客户、流通等标准化操作手册，可以切实强化销售团队在整个渠道管理中的积极作用。经过对渠道标准化的管理，山王酒业的销售渠道变得更加牢固，更有效率。
8、营销预算管理标准化
针对企业销售公司、部门经理、业务员以及财务部门等，制定的一整套标准化营销预算管理办法，使山王酒业的预算管理更加科学，避免了很多不合理费用的出现，为企业节省了大量资金。
9、会议制度标准化
形成区域主管述职报告的标准化。通过制定会议汇报及流程的标准化，形成区域主管级别的企业人员进行月度述职报告，对其所辖区域进行本月销售完成状况的分析，以及下月度工作具体开展的办法进行汇报。区域主管述职报告标准化的实施，不仅激励了山王集团区域主管的工作，还加强了企业对区域市场发展状况的掌控。
10、企业员工绩效考核标准化
电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。
大数据在电信行业应用的总体情况
目前国内运营商运用大数据主要有五方面：(1)网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；(2)市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；(3)客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；(4)企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；(5)数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。
第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。
(1)基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。
(2)网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。
利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。
德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。
法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长；
第二方面，市场与精准营销。此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。
(1)客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术(如分类、聚类、RFM等)进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。
(2)关系链研究。运营商可以通过分析客户通讯录、通话行为、网络社交行以及客户资料等数据，开展交往圈分析。尤其是利用各种联系记录形成社交网络来丰富对用户的洞察，并进一步利用图挖掘的方法来发现各种圈子，发现圈子中的关键人员，以及识别家庭和政企客户；或者分析社交圈子寻找营销机会。如在一个行为同质化圈子里面，如果这个圈子大多数为高流量用户，并在这个圈子中发现异网的用户，我们可以推测该用户也是高流量的情况，便可以通过营销的活动把异网高流量的用户引导到自己的网络上，对其推广4G套餐，提升营销转化率。总之，我们可以利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。
(3)精准营销和实时营销。运营商在客户画像的基础上对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，并在在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求，实现精准营销。如我们可以利用大数据分析用户的终端偏好和消费能力，预测用户的换机时间尤其是合约机到期时间，并捕捉用户最近的特征事件，从而预测用户购买终端的真正需求，通过短信、呼叫中心、营业厅等多种渠道推送相关的营销信息到用户手中。
(4)个性化推荐。利用客户画像信息、客户终端信息、客户行为习惯偏好等，运营商可以为客户提供定制化的服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知；或者在应用商城实现个性化推荐，在电商平台实现个性化推荐，在社交网络推荐感兴趣的好友。
第三方面，客户关系管理。此方面包括客服中心优化和客户生命周期管理。
(1)客服中心优化。客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道，因此客服中心拥有大量的客户呼叫行为和需求数据。我们可以利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户的行为特征、选择路径、等候时长，并关联客户历史接触信息、客户套餐消费情况、客户人口统计学特征、客户机型等数据，建立客服热线智能路径模型，预测下次客户呼入的需求、投诉风险以及相应的路径和节点，这样便可缩短客服呼入处理时间，识别投诉风险，有助于提升客服满意度；另外，也可以通过语义分析，对客服热线的问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，对于发生量较大且严重的问题，要及时预警相关部门进行优化。
(2)客户关怀与客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开等五个阶段的管理。在客户获取阶段，我们可以通过算法挖掘和发现高潜客户；在客户成长阶段，通过关联规则等算法进行交叉销售，提升客户人均消费额；在客户成熟期，可以通过大数据方法进行客户分群(RFM、聚类等)并进行精准推荐，同时对不同客户实时忠诚计划；在客户衰退期，需要进行流失预警，提前发现高流失风险客户，并作相应的客户关怀；在客户离开阶段，我们可以通过大数据挖掘高潜回流客户。国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。如SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出离开决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失；而T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半。
第四方面，企业运营管理。可以分为业务运营监控和经营分析。
(1)业务运营监控分可以基于大数据分析从网络、业务、用户和业务量、业务质量、终端等多个维度为运营商监控管道和客户运营情况。构建灵活可定制的指标模块，构建QoE/KQI/KPI等指标体系，以及异动智能监控体系，从宏观到微观全方位快速准确地掌控运营及异动原因。
(2)经营分析和市场监测。我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析，主要分为经营日报、周报、月报、季报以及专题分析等。过去，这些报告都是分析师来撰写。在大数据时代，这些经营报告和专题分析报告均可以自动化生成网页或者APP形式，通过机器来完成。数据来源则是企业内部的业务和用户数据，以及通过大数据手段采集的外部社交网络数据、技术和市场数据。分析师转变为报告产品经理，制定报告框架、分析和统计维度，剩下的工作交给机器来完成。
第五方面，数据商业化。数据商业化指通过企业自身拥有的大数据资产进行对外商业化，获取收益。国内外运营商的数据商业化都处于探索阶段，但相对来说，国外运营商在这方面发展的更快一些。
(1)对外提供营销洞察和精准广告投放。
营销洞察：美国电信运营商Verizon成立了精准营销部门Precision Marketing Division。该部门提供精准营销洞察(Precision Market Insights)，提供商业数据分析服务。如在美国，棒球和篮球比赛是商家最为看中的营销场合，此前在超级碗和NBA的比赛中，Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等；美国电信运营商Sprint则利用大数据为行业客户提供消费者和市场洞察，包括人口特征、行为特征以及季节性分析等方面。
精准广告投放：Verizon的精准营销部门基于营销洞察还提供精准广告投放服务；AT&T提供Alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。
(2)基于大数据监测和决策支撑服务。
客流和选址：西班牙电信于2012年10月成立了动态洞察部门DynamicInsights开展大数据业务，为客户提供数据分析打包服务。该部门与市场研究机构GFK进行合作，在英国、巴西推出了首款产品名为智慧足迹(Smart Steps)。智慧足迹基于完全匿名和聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流分析和零售店选址服务。
[关键词]文本挖掘 可视化工具 专利分析 竞争情报
[分类号]G353.1 G306
随着知识经济全球化进程的加快，专利文献作为反映科技发展，特别是技术发展态势的重要情报源，在科技战略制定中发挥着日益重要的作用，如何对其开展有效分析，辅助政府部门、科研机构、高新企业进行专利战略布局和专利技术研发，成为情报机构开展情报分析、战略决策的重要方向。专利分析离不开高效分析工具的支持，专利分析方法、分析工具的合理使用是决定信息分析水平、效率以及质量的重要因素。本文首先对专利信息分析进行简要概述，并对国外常用专利分析工具进行系统调研，以期为国内人员开展专利信息分析工作提供借鉴。
1 专利信息分析概述
专利信息分析是竞争情报分析的重要形式，是在对专利文献进行筛选、鉴定、整理基础上，利用文献计量学方法，对其所含的各种信息要素进行统计、排序、对比、分析和研究，从而揭示专利文献的深层动态特征，了解技术、经济发展的历史及现状，进行技术评价和技术预测。
专利信息分析流程分为准备期、分析期和应用期三个阶段。准备期是保证专利信息分析达到目标的基础；分析期是专利信息分析工作的主体，主要包括数据采集和数据分析两个阶段；应用期是分析工作的延伸，是专利信息分析的价值体现，各阶段具体包括的内容见图。
2 专利分析工具的主要功能
随着信息技术飞速发展，文本挖掘、信息可视化技术已被应用到专利分析领域，众多专利分析工具应运而生，尽管不同分析工具各有专长，但总的来说专利分析工具功能主要有以下两点：
2.1 数据清洗
数据清洗又称数据规范，是影响专利分析效果至关重要的一步，其作用是为专利分析提供准确的数据，主要包括：①对检索到的专利文献进行相关性筛选，将符合条件专利文献纳入分析数据集；②同一概念不同写法进行规范，以消除同一概念、同一事物不同写法造成的分析误差。
2.2 分析方法实现及其结果可视化显示
专利分析方法通常分为定性分析、定量分析和拟定量分析，分析工具可实现的方法主要包括基本统计分析、共现分析、聚类分析和引证分析4类：
・基本统计分析：是指依据专利文献标引项，对专利申请时间、申请人、申请机构、申请国家、同族专利量等指标进行统计，用于把握专利文献分布状况及其发展态势。分析结果通常以列表、直方图表形式展现。
・共现分析：是指相同或不同类型特征项信息共同出现的现象。通过对专利分类号、专利权人、申请时间、申请国、专利技术焦点等进行组配统计，用于揭示专利信息的内容关联和特征项所隐含的知识。分析结果显示方式主要有共现矩阵和曲线图。
・聚类分析：是指利用聚类技术将同一数据集中的专利，按照技术类别聚成不同的子类，以揭示该特定技术领域内各个子领域的分布情况，分析各主要竞争对手专利分布情况。目前专利聚类主要基于主题，呈现结果可以按竞争对手和时间顺序进行浏览。聚类结果展现方式主要有聚类地图、结构化数据聚类和非结构化数据聚类。
・引证分析：是指对专利的引用和被引用情况进行分析。通过研究专利间的引用关系及其规律，探求技术间的联系和发展规律，跟踪不同技术专利网络，反映特定技术领域的生命周期以及竞争对手间的技术依赖关系。分析结果呈现主要有引证表、引证树和引证地图。
3 国外常用专利分析工具
本部分重点列举国外常用专利分析工具，并依据分析工具可分析的数据源，将其分为非结构化数据分析工具、结构化数据分析工具和混合型数据分析工具三大类。
3.1 非结构化数据分析工具
非结构化数据分析工具是指用于分析专利全文、期刊论文、网页内容等非结构化数据的软件，主要包括ClearForest、OminiViz和TEMIS。
3.1.1 ClearForest ClearForest是美国Thomoson Reuters公司开发的具有强大功能的文本分析工具，包括先进的文本标记抽取平台、分析平台以及开发环境。其最具特色功能是可以将非结构化数据转化为结构化数据，如从论文、网页等非结构化文本中抽取相关词语生成结构化数据，进而对结构化数据进行文本挖掘，如分类、聚类，生成列表、共现矩阵、聚类图等。此外该工具还提供文本分析可视化功能，用于挖掘类问隐含关系和发现新知识。
3.1.2 OminiViz OminiViz是英国BioWisdom公司开发的一款单机版可视化数据分析软件。该软件有两大特色：①分析数据类型广泛，可对数值数据、分类数据、基因序列、化学结构以及专利、论文等多种数据类型进行分析；②整合复杂的统计算法、文本算法对大规模数据进行分析生成可视化图谱辅助用户对数据的理解，可视化图谱主要有Galaxy图、CoMet图、ThemeMap和聚类图等。
3.1.3 TEMIS TEMIS是美国TEMIS公司开发的一款用于商业智能的文本挖掘工具。其特色功能是支持概念化检索，依靠强大的数据算法、语言学算法将多语种、多种文本类型的非结构化数据转化为结构化数据，对其进行数据提取、分类、聚类等。TEMIS价格昂贵限制了在国内的应用。
3.2 结构化数据分析工具
结构化数据分析软件主要用于对数据库中的专利信息、文献题录信息进行分析，主要包括Thomson Data Analyzer(简称TDA)、VantagePoint、Quosa、RefViz、STN AnaVist和Vxinsight。
3.2.1 Thomson Data Analyzer TDA是美国Thomson Reuters与Search Technology公司联合推出的数据挖掘和可视化分析工具，由Search Technology公司的Van―tagePoint引擎提供技术支持。TDA除支持德温特世界专利索引(DII)、Web of Science和Pubmed等常用数据库外，还支持Excel数据的导入。TDA软件提供强大的数据清洗功能保证了数据分析的准确性，支持基本统计、共现分析、聚类分析，并可自动生成列表、矩阵、聚类图、报告等。
VantagePoint软件与TDA软件功能基本类似，在此不再赘述。
3.2.2 Qaosa Quosa是美国Quosa公司开发的一款集文献检索、全文下载、文献管理分析于一体的单机版
文本挖掘工具。该软件支持Ovid、PubMed、美国专利数据库等的直接搜索，可将PDF全文下载到本地进行组织管理，并可对文献进行概念提取和聚类。其文献全文自动下载、最新进展追踪、PDF文献信息自动识别以及全文分析功能是同类文献管理软件所不具备的，但其分析功能与专业类文献分析软件相比功能还较少。
3.2.3 RefViz RefViz是美国Thomson Reuters公司开发的单机版文献信息分析可视化软件。该软件主要特色是具备强大的语义分析功能，可利用词库工具对数据进行清洗，分析结果可生成Galaxy视图和二维矩阵视图。但是RefViz仅能分析结构化数据，如来自文献数据库或文献管理软件的文献题名、摘要、主题词等信息，不能分析非结构化数据。
3.2.4 STN AnaVist STN AnaVist是美国化学协会分支机构化学文摘服务社(CAS)与FIZ Karlsruhe开发的一款科技文献、专利文献文本分析可视化软件。该软件可对化学文摘、DII、欧洲专利和美国专利等多个数据库进行分析，并可利用CAS词表对机构、技术术语进行数据规范。其主要特色是可采用聚类技术生成研究内容全景分析图。
3.2.5 Vxinsight Vxinsiht是美国能源部桑地亚(sandia)国家实验室开发的一款免费的单机版文本分析可视化软件。该软件的主要特色是采用三维虚拟地图的形式来模拟聚类信息，以揭示科技文献、专利、蛋白、基因问的相关性。
3.3 混合型数据分析工具
混合型数据分析软件是一类可分析结构化数据和非结构化数据的软件，主要包括Aureka，M－CAMDoors，Wisdomain和PatAnaIyst，这些工具都整合了专利数据库检索功能。
3.3.1 Aureka Aureka是美国Thomson Reuters公司开发的在线知识产权管理分析平台，提供专利检索、管理、分析(专利引证分析、专利地图分析等)、预警等功能。在专利分析方面，ThemeScape提供聚类分析可生成专利地图，Citation Tree提供引文分析可生成引证树，揭示专利信息间的相互关联，为用户技术研发与自主创新、专利评价与评估、专利权保护、企业联营与合作或兼并等的生产经营决策活动提供帮助。该软件数据清洗功能较弱是其主要不足。
3.3.2 Wisdomain Wisdomain是美国Wisdomain公司开发的一个专利分析解决方案，整合FOCUST、PatentMagnet、PatentFamilyTree、PatentLab-II 4个工具，支持美国、欧洲、中国、日本、韩国、世界PCT专利检索以及Inpadoc法律状态检索，提供基本统计、共现分析和引证分析功能，分析结果可以列表、聚类图、引文图、二维或三维图形显示。
3.3.3 Delphion专利信息平台 Delphion是美国Thomson Reuters公司开发的专利信息服务平台，集成Snapshot、Corporate Tree、PatentLab-II、Text Clustering、Citation Link 5个工具，分别提供在线分析、公司名称规范、列表和直方图等图表生成、文档聚类、引文分析功能。该平台收录范围广、整合分析工具多是其主要特色，但其按服务项目、专利下载数量收费的服务模式，使得一般用户难以承受其高昂的费用。
3.4 专利分析工具比较
以上对国外常用的非结构化数据分析工具、结构化数据分析工具、混合型数据分析工具进行了简单介绍，下面将从分析工具类型、分析数据源、主要功能、结果呈现、用户群5个方面，对12个分析软件进行比较，见表2。
非结构化数据分析工具，主要基于语义分析技术，将非结构化数据转化为结构化数据，进而利用强大的分析功能对其进行分析。这三款软件中，ClearForest、TEMIS价格昂贵，限制了在国内的应用；Ominiviz为单机版软件使用便捷，除具有文本挖掘功能外还具有强大可视化功能，其可视化功能在众多软件中尤为出众。
结构化数据分析工具，主要用于分析结构化数据。TDA是目前国内科技文献、专利文献分析应用较多的软件，支持20多种文献数据源，是目前已知文献信息分析工具中支持数据最为广泛的软件，且支持Excel文件(含中文)的导入；此外该软件具有强大的数据清洗功能、自动生成专利报告功能，这些功能是其他软件无法比拟的；但是TDA在专利地图制作、文献结果可视化方面还存在不足，在专利分析中需与其他专利分析工具联合应用。Quosa和Refviz主要用于期刊文献的管理和分析，支持数据源较少；STN AnaVist自带技术术语、机构分析词表可用于专利文献数据清洗，但对大规模数据库的清洗仍是该软件面临的巨大挑战。Vxinsight是本文介绍的分析工具中唯一一款免费的软件，主要特色是可以生成二维、三维聚类地图用于揭示专利、文献间的关系，但该软件在专利分析方面功能较弱。
混合型数据分析工具，除提供专利分析功能外，还提供专利文献检索、数据下载功能，文中提到的三个分析工具分析功能完备，均具有数据清洗功能，提供基本统计、共现分析、聚类分析、引文分析(仅对美国专利进行分析)，并可对分析结果进行可视化显示。但这三个工具在专利分析方面各有其优势与不足，如Aureka可采用聚类分析生成主题(词汇)地形图，用于专利技术主题分布研究，而在专利国家、机构分析分析方面由于缺乏数据清洗功能，分析结果准确性不足：Wisdomain仅能分析自带数据库检索结果，不具有数据导入功能；Delphion主要用于专利数据检索，在数据分析方面相比Aureka和Wisdomain功能较弱。
4 结语
专利分析工具是顺利开展专利信息分析的重要保障，分析工具的好坏将直接影响专利分析的效率和结果的准确性，在应用专利分析工具时，还应注意以下几点：
・融会信息分析思维，选择恰当分析工具。国外专利分析工具众多，在开展专利分析工作时，应根据不同的分析目的、拟解决的问题，结合不同分析工具的主要功能，选择恰当的分析工具。由于国内购买国外产品途径不畅、价格较高等原因，目前国内应用较多的主要有TDA、Aureka和Ominiviz。
规范市场主体与行业标准
当前网络舆情产业的发展，最明显的标志是舆情产业体系基本形成，目前已初步形成了以科研机构、媒体单位及第三方实体三种类型的市场主体，但没有形成统一的服务标准。
首先，政府既是舆情管理的主体，又作为大客户推动舆情产业发展。与软件开发公司合作，衍生了数千家软件，引发舆情监测软件领域混战，但大部分软件专业技术含量低，目前通过国家工信部资质认定的监测软件不到100家。
其次是新华网、人民网等媒体单位拥有舆情产业的核心资料――信息源及一定垄断程度的客户源，于是各大媒体据此优势，推出舆情分析报告、舆情公关等相关服务。媒体既作为运动员又作为裁判员，透支自身的影响力，各自为战。
再就是第三方实体包括科研机构、民间机构以及从公关公司、媒体公司转型的商业机构。第三方实体应该是真正市场的主体，但目前缺少完整连续的产业链。无论哪一种产业化模式，都缺少规范而成熟的商业模式，没有形成统一的行业标准及富有特色的舆情业务。
所以目前政府部门一方面要主导制定统一的舆情产业服务标准，细化行业服务准则，另一方面则要大力扶持新型有特色的舆情企业，如集“产学研用”为一体的“大瀚舆情”实体，从学术研究、舆情调研与应对等角度入手，将科研成果应用于产业化发展。同时在一些舆情企业相对形成规模的大城市和特大城市，规划设计有利于舆情企业集约化、规模化发展的舆情产业园及互联网产业园，以拓展舆情产业链。
加强政策引导与市场环境优化
舆情产业是信息服务产业的一个新型业态，更是文化产业的重要领域，随着大数据时代的来临，如何将舆情数据转化为有助于社会政治经济发展的重要资源，如何通过舆情数据分析来辅助决策，这显得相当重要。尤其在政府治理层面，为应对层出不穷的社会公共危机事件，必须掌控复杂的舆情并引导舆论，政策资源应向舆情产业倾斜。一方面在充分调研舆情产业市场的前提下，制定有益于舆情产业化的优惠政策，优先舆情产业实体享受财税支持等。另一方面，将全国舆情产业发展纳入整体规划，制订舆情管理师、舆情分析师、新闻发言人等舆情行业专业人员从业资格及其培训机构标准等，国家工信部、人社部及国信办等主要主管部门形成统一规划，将舆情培训规范化、制度化、科学化，升级舆情产业的培训市场，以此形成系统化、全覆盖的舆情产业政策体系。
开发衍生产业链，激活隐性商机
此次座谈会的任务是总结今年农产品加工业监测与预警工作，分析存在的主要问题，提出下一步加强此项工作的思路及具体任务。下面我谈四方面意见。
一、2012年农产品加工业监测与预警工作取得较好成效
一年来，在各参与单位和行业专家学者的共同努力下，农业部农产品加工局农产品加工业监测分析与预警工作较好地完成了预定任务，为下一步工作奠定了良好基础。
一是定期报告持续监测行业运行状态，为有关部门提供决策参考。首先，对农产品加工11大类行业运行情况进行定期监测，及时反映行业的运行状况，为各省级主管部门掌握行业运行态势，指导行业发展提供决策参考。其次，对谷物磨制、食用植物油制造、果菜汁及果菜汁饮料制造、蛋品加工、屠宰及肉类加工、蜂产品加工等6个重点行业开展了第一季度、半年度和三季度监测，对行业发展动态进行分析与研判，形成定期报告16篇。上述6个重点行业占农副、食品、饮料三大食品加工类行业的比重为37%，而这三大食品加工类行业占整个农产品加工业的比重达到52%以上。因此，从一定意义上说，对这6个重点行业的监测大体反映了农产品加工业、尤其是食品类加工业的发展态势，具有重要的指导意义。此外，首次编制了《中国农产品加工业运行分析报告（2011年）》，对2003～2010年历史数据进行了整理分析，为各级行政管理部门及有关单位，了解农产品加工业发展情况提供了可靠的资料信息，也为今后深入进行行业发展分析研究奠定了基础。
二是专题报告及时预警行业重大问题，引起一定反响。2011年以来，针对行业热点问题和突发事件，不定期开展分析研究，形成专题报告8份，以农业部信息、部长专报等形式及时向农业部领导及相关司局反映。其中，《国际对冲基金利用炒作食品安全事件沽空我国领军食品企业现象应引起关注》和《我国肉类加工能力过剩、外资介入过深，行业潜在风险加大》两篇专题报告得到高鸿宾副部长批示。同时，通过网络等途径对外预警信息，引导行业健康发展，并引起了一定反响。如的《我国小麦粉加工业结构性产能过剩问题突出》被新华网、新浪等多家知名网络媒体相继转载，并被农民日报头版刊登，在社会上引起了关注，对推动行业发展起到了一定作用；以工作动态形式编发的《蜂蜜新国标引争议》引起相关部门注意，在一定程度上推动了蜂蜜国标的修订工作；在中国国家农产品加工信息网上《关注多菌灵农残超标》，呼吁企业高度重视，积极采取有效措施应对，避免由此带来的不利影响。
三是工作规范逐步健全，为监测预警工作顺利开展提供保障。在分析报告编制方面，形成了定期运行报告和不定期专题报告相结合的工作制度。今年，农业部农产品加工局正式开展了季报、半年报、年报的监测分析工作，逐步探索出了较为规范的报告框架和基本格式，对各部分内容提出了具体要求，确保监测分析报告能全面、准确地反映行业总体情况及特点。同时，针对行业内热点问题和突发事件，不定期专题报告与预警信息。在行业监测分工方面，初步建立了技术专家、经济专家、行业协会、政府职能部门四方协调统一的工作机制。技术专家从专业角度对行业发展状况进行分析，编写报告初稿；经济专家从市场、贸易等角度补充分析，完善报告内容；行业协会从把握运行特点和态势方面提出建议；农业部农产品加工局加工处综合政府职能、宏观政策等内容，修改并确定终稿。为提高监测报告和专题报告质量，建立了专家会商制度。今年年中，邀请来自中国农业科学院农产品加工研究所、农业部规划设计研究院农产品加工工程研究所、农业部农村经济研究中心、行业协会、企业等方面的专家针对上半年行业发展情况以及热点问题、突发事件进行了多次研讨会商，确保监测报告和专题报告的真实性与准确性。
四是专家队伍不断壮大，涵盖面扩展、互补性增强。通过一年多的重点行业监测预警工作积累，初步组成了一支综合性的专家队伍，总人数近100人。专家来源广泛，既有中国农业科学院农产品加工研究所、农业部规划设计研究院农产品加工工程研究所、农业部农村经济研究中心等事业单位的研究人员，也有肉研中心、北京蔬菜院、中国农业大学、华中农大等科研院校的专家教授，还有罐头、肉类、饮料等行业协会的专家，以及典型企业的企业家代表。队伍结构合理，既有科研领域的技术专家，也有经济领域的行业专家，还有从事生产、加工和贸易的管理人员。其中，三分之一直接参与监测报告的起草与撰写，三分之二参与报告研讨会商，形成了核心专家与专家分工协作、优势互补的良好局面。
五是数据服务平台日趋完善，数据定时更新、功能不断优化。通过和国家统计局、轻工业协会以及部分行业协会合作，实现了数据采集与汇总工作常态化。目前，按月度采集农产品加工业各项指标数据，并建立了包括总产值、销售产值、主营业务收入、利润总额、税金总额、从业人员数量等核心指标的数据库，定期为省级主管部门、有关专家提供数据服务。同时，为充分发挥数据库的作用，设计开发了农产品加工业数据分析系统；通过不断地优化系统结构，实现了数据汇总、查询、分析等功能。
总体来看，农产品加工业监测分析与预警工作已经走上了正轨，取得了一定的成果，在社会上引起较多关注，发挥了一定作用。
二、目前存在的主要问题
经过一年多的探索与实践，农产品加工业监测分析与预警工作取得了一定的成效。但是，仍然存在许多问题，亟待加强与改进。
一是工作机制有待进一步完善。由于农产品加工业监测分析与预警工作开展的时间不长，参与单位和专家之间的合作协调机制还不完善，没有充分发挥各单位和专家的优势；监测分析报告的会商机制也还不健全，没有形成定期会商的制度，团队内部专家之间、与相关行业协会之间的信息交流与共享不够，导致对热点问题的发现和研究还存在一定的滞后性。
二是预警信息发现机制尚未形成。目前，技术专家以完成定期监测分析报告为主。在主动跟踪热点问题、突发事件，及时预警潜在问题等方面没有形成有效的工作机制。
三是第一手数据资料缺乏。目前，监测报告的数据来源以国家统计局官方数据为主，由于数据口径过于宽泛，不具有针对性，不能准确反映某一行业的状况。同时，专家参与相关行业会议和调研的次数有限，对第一手数据的掌握较少，使得目前的监测报告仅停留在对现有数据的分析上，缺乏对行业深层次问题的挖掘。
四是报告的及时性和针对性有待增强。由于国家统计局每月的数据较晚，监测报告对行业动态的把握存在一定的滞后性；特别是对行业热点问题、突发事件反映较少，针对性不强等问题亟待改进。此外，还缺乏对国家出台的农产品加工业相关政策执行效果的跟踪研究。
三、下一步工作思路与任务
今后，农业部农产品加工局要继续贯彻“边建设、边运行、边出成果”的原则，围绕监测数据汇总与分析研判相结合、决策参考与行业引导相并重的工作目标，健全定期分析、动态报告、及时预警制度，进一步加强专家队伍建设。力争通过3到5年的努力，分区域、分品种对农产品加工各行业发展情况实行动态监测，对突出问题和潜在隐患及时预警信息，着力打造农产品加工行业信息公共服务平台，形成权威信息渠道，引导行业健康发展。
四、主要措施
一是加强调查研究，及时发现热点难点突出问题。监测分析与预警工作专家要加强行业调研，积极参加相关行业的会议，全面掌握第一手材料，及时反映产业发展热点问题、焦点问题和难点问题，侧重反映产业发展的共同需求和共同难题，对行业提出建议并形成书面报告；要加强行业重点企业的调研，及时发现企业面临的困难与问题，提出建议并形成专题报告。
二是完善工作机制，进一步推进监测分析与预警工作。要加强监测分析报告会商机制，形成定期会商和针对突发问题会商的制度，促进行业内技术专家、经济专家与行业协会之间的信息交流，确保报告的准确性；健全热点问题的发现机制，通过信息交流平台定期提醒专家关注行业内的热点问题；完善信息共享机制，专家参与调研及行业会议的成果及时与团队共享，农业部农产品加工局的工作动态也要及时发给专家；建立培训机制，加快专家知识更新、增加知识储备、拓宽知识面，提高专家的相关工作能力。
三是利用研发体系进行布点，加强企业信息采集与监测。将预警工作与研发体系建设相结合，利用研发体系的监测点，收集农产品加工数据。在全国选择一批农产品优势产区和集中地区、农产品加工业重点地区，定期监测分析区域内农产品加工主要行业运行情况，及时报告区域内行业突发事件；选择一批重点行业的领军企业，定期监测企业运行情况，及时报告行业重点企业的突况与热点问题，进一步丰富数据库。
“互联网+”背景下，随着企业对O2O商业模式的青睐有加，带动了线上企业电商网站和线下传统渠道对营销专业人才需求的迅猛增长。与互联网时代相应，企业对营销专业人才的素质也提出了新的要求:网络化复合型人才的需求加大，同时，大数据时代企业对营销人员的市场调研以及数据处理能力的要求提高，这已成为高校市场营销专业发展顺应时局应积极应对的问题。目前现代线上教育也正在挑战着高校的生存。《市场营销》课程教学必须顺势而为，积极变革。
［关键词］
互联网+;市场营销;课程教学改革
一、“互联网+”背景下市场营销专业人才需求的变动趋势
(一)“互联网+”背景下企业对营销专业人才需求增长迅猛
伴随着互联网技术的成熟运用以及电子商务的迅猛发展，越来越多的电商企业和传统企业更为青睐O2O(即OnlineToOffline)商业运营模式。互联网已经成为企业促成交易，为顾客提供更加体贴入微的系列服务的快捷方便的通路，成为帮助众多的企业打破时空界线，开拓广阔的世界市场的开放的扩展平台，以及与顾客亲密接触的便捷的链接媒介。艾瑞咨询《2015年度数据电商O2O篇》显示，伴随着中国网购市场的不断成熟，跨境电商、农村电商成为新的增长点，移动网购发展势头强劲，2015年交易额高达2.1万亿元，年增速为123.2%;其中B2C网购交易规模增长迅速，高达2.0万亿元，占国内网购交易额的52.2%，首次超越C2C交易规模。B2B电商运营平台营业收入超200亿，增速高达6.9%。从2015年我国电子商务市场交易规模看，已高达16.2万亿，增长了21.1%。2015年12月27日《中国自营式企业网购分析报告》预测，2016－2018年，我国企业网购交易年均增长率将保持在30%，到2018年末，B2B网购规模将达到28.6万亿元。我国网购市场可谓发展势头猛进。国内众多的企业已纷纷借助互联网，将线下的体验、促销、售后服务等一系列活动与线上的市场推广、客户服务、交易活动有机地融合在一起，立体式全方位打造企业的核心竞争力。目前，众多电商企业不断加快了线下渠道的扩展步伐，以苏宁与阿里的结盟、阿里入股银泰、京东与全国百家便利店联手等即可见一斑。传统企业也正在不断向线上发力，借助电商服务机构加速企业线上电商运营平台的构建，国内电商企业平台的数量和规模正在迅速增大。与之相伴，随着市场经济运行机制的不断完善和发展，更多的企业对市场营销理念的精髓的领悟也在不断深入，众多的企业正在丰富着市场营销的理论，推陈出新，把营销理念提升到企业战略高度去进行科学的布局。以上诸多因素，都使得企业对营销专业人才的需求呈现出猛增的态势。据羊城晚报2015年12月08日14:15《会计专业:供应过剩热转冷市场营销:需求旺盛再吃香》所述，“近来市场营销专业的市场需求也很旺，学生就业不愁。”“电商的兴起，给市场营销类专业的毕业生提供了更多的就业机会。”500余家招聘企业中“互联网+”企业占四成，京东商城招聘人员中终端销售管理类人员就达到55人，占招聘总数的68.7%。企业对市场营销专业人才的需求上升明显。
(二)企业对营销专业人才的需求呈现出网络化复合型趋势
电商企业和传统企业的O2O商业模式的快速扩展，在为市场营销专业人才提供了数量巨大的空缺岗位的同时，也对营销专业人才的综合素质提出了更高的要求，呈现出网络化复合型的变动趋势。“互联网+”背景下，企业急迫需要一批踏实敬业、勤奋肯干的懂电子商务平台运营规律的能够进行营销策划，文案撰写，可以熟练使用网络促销新媒体工具的营销复合型人才。
(三)大数据时代企业对市场调研及数据处理型营销专业人才的需求扩大
互联网技术的成熟运用，为众多的企业有效地分析客户端碎片化、个性化的大数据提供了更为便利的条件。大数据分析为企业在未来精准营销，为顾客提供全方位的定制化营销服务成为可能。《大数据大利润–数据信息图》指出，若企业通过数据分析，举办有针对性的促销活动，与群发邮件相比，促销产品可获得288%平均利润增长。《消费升级里的中国:电商消费大数据勾勒出在线商业图景》以数据分析为我们清晰科学地解读了当前我国电商消费的变化趋势……众多的企业以及像亚玛逊等网站已由电商平台角色向大数据服务机构转变，他们通过对客户端大数据的科学分析和运用，为企业做出正确科学的决策奠定了坚实的基础，帮助企业将有限的资金、人力、物力等资源用到了刀刃上，从而全面提升了企业的核心竞争力，为企业创造了可观的利润回报。大数据时代的精准营销、个性化营销促使企业更加强调市场营销队伍整体的市场调研和数据处理能力的全面提升。企业对营销专业人才的需求也将向市场调研能力和数据处理能力的需求倾斜。
二、“互联网+”背景下《市场营销》课堂教学改革的思考
高校专业品牌的塑造往往是通过依靠所培养的学生的综合素质与社会需求的吻合度来构筑的。因此，市场营销专业人才培养目标必须与企业对该专业人才的需求的动态变化紧密接轨。而课堂教学则是有效落实专业培养目标的致胜关键，也是链接理论教学与实践转换的重要的桥梁和纽带。“互联网+”背景下，伴随移动终端的普及，高校学生所能够获取知识的渠道更加方便、快捷;再加上全球开放的互联网MOOC、微课等新的教学形式和内容的层出不穷，这些社会教育服务机构汇积了全球最优秀的师资力量于一体，在线教育正极大地冲击并挑战着传统高校的生存地位。当前，高校若单纯依赖于单一层面的知识传授，已然无法满足现代教育的要求。作为高校以及高校的教师，如何进行定位，已迫在眉睫。当前，针对网络化复合型人才需求加大以及大数据时代对市场调研与数据分析营销专业人才需求的紧迫需求，《市场营销》课堂教学需要紧跟时代步伐，立足“以学生为主体”，以工作过程为导向，对教学内容进行分解，以学生网络化复合型素质培养为核心，有效利用互联网技术，积极转变教师的角色，进行积极改革，以适应企业对营销专业应用型人才的综合素质的要求的变化所带来的挑战。现就《市场营销》课程教学改革提出以下几点思考:
(一)树立新的教学理念，以工作过程为导向，科学设计课程教学内容模块
互联网———知识大爆炸时代，学生获得知识信息已不再困难，知识获得的渠道多样而开放。传统的课堂教学模式以“学习是知识的获得”的认知心理学作为依据，以教师为主导，学生常处于被动的接受知识的角色地位，即俗称的“填鸭式”教学当前已受到了极大的挑战。传统的课程教学模式在激发和全面提升学生的创造性、创新性、学习能力等综合素质方面存在一定的欠缺。建构主义理论倡导通过“学习环境创设”，以“学习是知识的建构”为核心理念，教师通过创设一定的特设场景，大胆尝试以职场项目的工作过程为线索，将课程内容进行模块化分解，引导学生不断地模拟和演练职场岗位所需要完成的各项任务，翻转课堂教学，将学生“被动的学习”转化为激发学生的探索、创新的热情，以学生“在做中学”，学生“在教中学”，来推动学生从单一地吸收理论知识向全面提升学生的实践能力和综合素质的科学转换。以燕京理工学院《市场营销》课程为例，自2013年一直积极尝试着以营销管理的工作流程即市场分析→战略定位→营销策划→营销计划的组织管理为逻辑脉络，来构筑课程教学内容模块。自2013年初至2015年，一直以模拟项目教学为主进行尝试，当前已参加学校的福特基金“以学生为主体”的项目课题研究，通过引入英纽林等企业的产品进入课堂，把学生分成项目小组，按照企业产品项目市场开拓的全过程，对课程内容进行调整，分解成从市场调研分析→产品营销战略定位→产品营销策划→项目方案的实施几大模块，通过项目小组的“做”，亲身体验工作设计以及方案的实操，以项目组的实际业绩作比较，来验证学生们对理论知识的掌握程度。
(二)积极引入企业经理人进校园，采用多元化教学策略，带动学生进行项目实施
“互联网+”背景下，大量的免费网络公开教学资源供应对高校的生存提出了严峻的挑战。高校必须改变单一层面的知识传授角色，以“树人”为核心，从培养具备创新能力、团队合作精神、较强的学习和研究能力、积极健康的人格的应用型专业人才方面的核心价值，以此作为超越互联网教育平台所无法比拟的优势，来应对线上教育和全球化国际教育市场竞争的严重冲击。在处理教授理论知识与培养学生综合能力素质的关系时，《市场营销》课程需要积极建设多元化的教学环境，通过引进企业经理人进课堂，作为传统教学的有效补充。在理论教学过程中，通过精心构筑产品项目执行的工作全过程，将学生导入不断的“处理问题→调查分析→策划→实施”的学习过程中去，以提升学生的创造性思维并提升学生项目的执行能力。互联网时代，网络化复合型营销人才的培养势在必行。通过依托状元汇企业的线上平台，请企业经理进入课堂，让学生在线上实际演练网上建店、网店的装修，包括店标的设计、产品的图示以及产品文案的撰写、网店促销活动方案的设计与实施等内容，让学生在实际项目的操作过程中，去深入体会理论知识的内涵，从而培养学生的创意思维、团队合作精神以及动手能力。
(三)变革教学方法，尝试翻转课堂，向全面提升学生的综合素质转变
互联网时代，学生获取信息的渠道很广，教师必须努力转变单一的“知识传授者”的角色，以向激发学生探究问题的引路人和指导者的角色转变。想办法激发学生的学习自主性，布置项目和任务，重视学生的探究性学习，通过学生“做中学”，学生“教学生”，教师在学生学习的全过程中进行有利的引导，以协助学生项目小组进行问题的探索→思考→实践→再探索，”授之以渔“，将工具和方法教给学生，组织学生亲自去做，搜集资料，学习知识，结合项目去研究，并且将课程模块内容分配给各项目小组的学生，每个项目组将理论模块的知识以PPT的形式呈现并在课堂进行讲解，以提升学生的信息搜集整理、撰写以及团队合作和语言表达能力，从而达到全面提升学生整体综合素质的目标。
(四)课程教学测评体系由应试评价向过程评价和能力评价转化
“互联网+”背景下，营销专业为突破并超越MOOC、微课等线上教育迅猛扩展所形成的困窘之势，必须深度挖掘传统教育不同于现代线上媒体教学的独特价值及其魅力所在。现代线上媒体教学的确在突破时空界限，学习灵活，富有弹性具有极强的竞争优势，然而仅仅依靠现代线上教育媒体单一的知识传授，尚无法满足学生综合素质诸如创新创意思维、学习能力、团队精神和健康人格的方面的塑造，这正是其无法比拟和难以完全取代高校地位的根本所在。正因为如此，《市场营销》课程教学必须与时俱进，立足以“树人”为核心，应以学生创新思维、学习能力、团队精神和健康人格等方面综合素质的培养和全面提升作为重点，积极调整课程教学测评体系，由单一的应试评价向过程评价和多维度的能力评价相转化。传统的《市场营销》课程教学的测评体系，通常采用期末成绩这种单一的应试评价来甑别学生的优劣，这样往往会导致学生平时课堂的参与热情不高，只是期末突击学习，背诵课本重点内容来应付学习，从而导致所培养出的学生高分低能，学生综合能力素质测评陷入缺乏科学性的恶性循环。此次改革需要将课程教学测评的重点放在过程中，以能力素质所能得以体现的阶段性成果，分阶段进行考核评价，按照知识和能力素质所形成的规律，激发学生“做”的积极性，帮助学生在从感知→概括→应用的思考的全过程中去建立和形成科学的思维逻辑方法、独立学习能力、团队合作和良好的人际关系处理习惯、健康的人格，并培养学生在“做”的过程中形成持之以恒的探索精神。以《市场营销》课程为例，拟以阶段性市场分析报告、营销策划案、策划案的执行报告按照职场营销工作的全过程，分解课程的教学内容，在将教学内容模块化的前题下，将学生测评体系向过程测评和能力测评进行转化。当然，若想真正贯彻实施，这需要学校层面人事部门在对学校教师的工作绩效考评体系同步进行一定的调整，从而确保并且激发教师敢于尝试和大胆改革的意愿。面对“互联网+”背景下现代线上多种教学模式的冲击，高校必须积极思考其立命之根本，防患于未然，积极改革，以“树人”为核心，变革课程教学，以增强其竞争力。
作者：李玮 单位：燕京理工学院
参考文献:
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［2］冯雪.2015年电商交易达16.2万亿元［EB/OL］.
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为适应铁路向现代物流转型发展，应重点发挥铁路统计的咨询功能，提高统计分析质量，为铁路的发展当好参谋。针对铁路劳动统计分析中存在的问题，提出加强铁路劳动统计分析的对策，即提高对铁路劳动统计工作的认识、强化铁路劳动统计人员业务素质、建立符合现代人力资源管理特点的铁路劳动统计指标体系、提高铁路劳动统计分析报告质量、加强铁路劳动统计信息系统的建设。
关键词：
铁路；统计工作；劳动统计分析
目前，铁路正在向现代物流转型发展，全面参与现代物流业竞争，最终实现“既保安全，又有效益”的双赢目标。为此，铁路劳动统计分析应适应铁路改革发展形势，在完成劳动统计信息、计划进度监督及辅助财务核算等传统职能的基础上，重点发挥劳动统计咨询职能，提高劳动统计分析质量，为完善工资分配机制、优化人力资源配置、提高铁路企业劳动效率提供决策意见和建议，为铁路的发展当好参谋和助手。
1铁路劳动统计分析现状
铁路劳动统计分析通过研究铁路运输生产过程中劳动力的数量、构成、分配、使用及其再生产等经济现象，为铁路各级领导做出科学、合理的决策提供支持。在市场经济条件下，铁路政企分开，要求统计工作能及时提供准确、完整的统计资料，加强统计监督，做好统计分析。但是，统计工作仍然没有摆脱以运输生产统计为主的传统模式，重填报、轻分析、轻预测；劳动统计分析超前性、预测性信息比重小，缺乏动态的评价、分析、监督和预测，难以满足铁路参与市场竞争的需要，与铁路进入市场后对劳动统计分析工作的要求存在差距。为此，铁路劳动统计分析工作应积极适应铁路建设现代物流企业的新目标，特别是通过加强劳动统计分析，准确、及时地反映铁路运输生产经营中的新情况、新问题，并提供具有预见性和先导性的劳动统计分析，为铁路全面参与现代物流业竞争，最终实现铁路安全效益双赢的目标提供决策支持。铁路劳动统计分析是指运用统计学的方法和铁路劳动相关理论，研究描述铁路劳动经济现象，揭示铁路劳动经济现象的本质和规律，为铁路单位和上级主管部门经营管理决策、宏观调控提供服务。目前，铁路劳动统计分析主要存在以下问题。
（1）认识存在偏差。铁路运营模式主要以保证运输安全和完成运输任务为导向，在制定人力资源调配及工资分配方案时，对人员配置是否最优、工资激励效果是否最佳等关键因素缺乏科学评估。因此，铁路相关管理部门对统计分析的需求不足导致劳动统计分析内容仍然以提供数据为主，劳动统计人员对统计分析的认识不到位[1]，缺乏对铁路运输经济问题的深入挖掘剖析。
（2）劳动统计人员业务素质有待提高。目前，铁路劳动统计人员在业务素质方面存在以下问题。一是部分劳动统计从业人员没有系统地接受过统计专业的培训，学历低、年龄大，专业素质不高，接受和理解能力较差，利用优化统计方法欠缺。二是劳动统计人员变动频繁，新的劳动统计人员大多是临时换岗，没有参加过专业的统计业务培训，劳动统计分析质量受到影响[2]。三是统计队伍大而不强，目前全路92.8%的统计人员都分布在基层一线，全路有超过一半的劳动统计人员没有技术职称，大量劳动统计人员以工代干。
（3）劳动统计指标体系有待完善。铁路向现代物流转型发展要求统计及核算指标应积极与市场接轨，应建立健全劳动统计指标体系，采用一系列相互关联、相互交叉的指标从多角度考核，进行全面、准确的衡量与评价。现行的铁路劳动统计指标体系以有关铁路劳动统计规则和劳动统计报表为基础，重生产统计和数量统计，而反映运输生产质量和效率的指标不足，难以适应铁路向现代物流转型发展的要求。
（4）分析报告质量有待加强。一是统计分析方法与实际结合不紧密。统计人员在开展劳动统计分析时，较多采用比较法、分组法等一些基本分析方法，但应用多元分析法、聚类分析法、预测法等分析方法较少[3]。二是分析目标不明确。很多劳动统计分析报告对经济现象的成因挖掘不深入，与铁路运输生产经营、效率效益结合得不够紧密[4]，不能及时反映铁路运输经营活动中出现的新情况、新事物，以及存在的问题。三是劳动统计信息采集范围较窄。统计人员只重视对铁路内部劳动统计资料的收集，对外部市场数据，以及和劳资管理关系密切的生产经营数据关注不足，缺乏与外部市场的比较分析[5]，难以发挥劳动统计分析的管理决策支撑作用。
（5）劳动统计信息化建设滞后。目前全路劳动统计信息系统建设仍然以报表管理为重心，以统计台账作为基础数据的载体，数据颗粒度较大，统计分析不精细。例如，工资台账中的基础数据登记的是财务凭证的支出信息[6]，该信息很难细分到车间、班组及个人；主要工种台账由基层劳动统计人员通过手工方式由本单位其他信息库登记加工而来，不仅耗时耗力，其准确性也很难得到保障。数据颗粒度大导致报表数据仅能满足开展宏观分析，很难适应人力资源精细化管理的需要。
2加强铁路劳动统计分析的对策
2.1提高对铁路劳动统计分析的认识在铁路向现代物流转型的关键时期，应加强劳动统计管理，以劳动统计分析工作为支点，提升工资分配效能，激发广大铁路职工增收创效的积极性，优化劳动生产组织，促进铁路劳动生产率的提升。铁路企业应加强对劳动统计工作的领导，把加强劳动统计分析与提升劳动统计数据质量放在同等重要的位置上。一是高度重视，借助各类谈心、座谈、调研等活动，提高统计人员对劳动统计分析工作重要性的认识。二是加大铁路劳动统计分析在工作考核中的力度，从制度上保障劳动统计分析的重要地位[7]。三是组织铁路基层单位优秀的劳动统计人才，选择热门课题加强研究，加强针对性强、实用性强的专题分析，以点带面，促进各级劳动统计人员开展劳动统计分析的积极性和主动性。
2.2强化铁路劳动统计人员业务素质基层劳动统计人员岗位变更频繁是长期以来影响统计人员整体业务水平的重要因素，新岗人员较多，业务水平难以得到快速提升。因此，铁路劳动统计主管部门应坚持不懈地抓好劳动统计基础管理。一是加强既有劳动统计人员的稳定性及后备劳动统计力量的培养，解决劳动统计人员频繁变更带来的工作质量不稳定问题。二是通过对劳动统计人员开展递进式指导和帮助，全力提升劳动统计人员业务素质，解决劳动统计人员分析能力欠缺的问题。三是加强劳动统计分析评比工作，在劳动统计人员中形成“比、学、赶、帮、超”的氛围，以提高铁路劳动统计分析人员的学习积极性。四是积极采纳优秀的劳动统计分析意见和建议，切实改善铁路企业人力资源管理，充分体现劳动统计人员的工作价值，提升其开展统计分析、服务经营管理的能动性。
2.3建立铁路劳动统计指标体系长期以来，铁路劳动统计指标体系以满足国家对铁路行业统计需求为导向，虽然也根据铁路企业特点进行了一定程度的细化，但总体上看，反映铁路企业效率、效益的指标不足。铁路在向现代物流转型过程中，应加强投入产出管理，在保证社会效益的基础上实现铁路企业运营效率及收益最大化。对劳动统计分析工作而言，需要在满足国家对铁路行业统计调查的基础上，根据现代企业人力资源管理的特点，结合铁路劳动力管理的实际情况，在反映人员使用效能、工资分配效率、投入产出效益方面做更进一步的研究，如增加反映时间利用程度、企业员工素质、职工健康状况、职工流动情况等方面的指标，不断完善铁路劳动统计指标体系，全面反映铁路企业人力资源管理使用情况。
2.4提高铁路劳动统计分析报告质量铁路劳动统计分析报告应具备准确性、时效性、针对性、逻辑性等特点，提高铁路劳动统计分析报告质量应注意以下问题。一是紧跟热点问题，选好分析题材。铁路劳动统计分析的选题关系到劳动统计分析报告是否具有实用性，应结合铁路运输经济发展的热点、焦点，为铁路运输生产决策提供分析依据[8]。二是建立有效模型，多维度分析问题。当前对铁路运输经济发展规律的分析大多依靠劳动统计数据挖掘，仅依靠历史数据的增长比较很难反映运输生产实际，应建立科学的数据分析模型，从不同层面、不同角度，按不同时期对劳动统计数据进行多角度、高质量的分析，如在铁路劳动工资统计数据的分析中，通过建立适当的分析模型，可以分析得到各铁路局劳动生产率和当地不同劳动力素质对铁路运输经济产值的贡献度，为铁路劳动力政策提供科学参考。三是关注数据时效性，确保分析效果。铁路劳动统计分析既要重视基础统计数据质量，同时也要重视数据的时效性，应多渠道关注铁路劳动统计数据及内外部市场数据变化，提供具有参考价值的劳动统计分析报告。四是紧跟政策变化，深入调查研究。劳动统计人员应及时、全面地掌握国家、地方政策变化，以及铁路运输经营政策，把握劳动统计分析的工作重点。此外，还应深入基层单位进行劳动统计调查研究，多看、多听、多分析基层情况，选择熟知的、可掌握的内容开展分析，写出有价值的劳动统计分析报告。
2.5加强铁路劳动统计信息系统的建设铁路劳动统计分析工作应根据铁路管理的实际需求，加强劳动统计信息系统的建设。一是认识到劳动统计信息系统既是铁路统计信息系统的一个子系统，也是铁路信息化建设的一部分，与其他业务系统、统计系统有着密不可分的联系。因此，必须站在全路统计信息化建设的高度上，在统一规划、统一标准的前提下开发建设劳动统计信息系统。二是在劳动统计信息系统设计上应摒弃以往报表汇总上报的模式，直接由信息源点获取数据，即从人力资源信息系统、财务核算系统、运输生产系统，以及其他统计专业系统中获取与人员、工资、劳动生产率有关的数据，在此基础上深入开展各类统计分析。三是充分利用大数据加强铁路劳动统计分析，并与传统的抽样调查获取的小数据相结合，对铁路向现代物流转型中与劳动就业、工资分配、社会保险、劳动安全等方面的情况、问题、成果、经验进行统计分析，提高铁路劳动统计分析质量。
3结束语
在铁路向现代物流转型发展的过程中，铁路劳动统计人员应充分利用丰富的数据资源，开展劳动统计分析，切实提高数据生产能力、数据分析能力和全面服务能力，把握精准的方向，创造出铁路劳动统计分析精品，真正使大量的统计成果通过劳动统计分析工作为铁路各部门所共享，提高咨询服务水平，为铁路效益、效率的提升提供强有力的参谋服务。
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关键词：高职统计学 教学案例 引导式项目 教学法应用
中图分类号：C8-4 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）10（b）-0088-02
F阶段从大多数学生的角度看来，统计代表着报纸上的CPI上涨数值、城市人均平均用水量等较为无用的数据分析，令人感到厌烦。但是在实际生活中，不管是企业的生产运营，还是药品的最新研制以及电视台的收视率等都离不开统计学的理论指导以及方法指引。在这样的条件下，强化高职院校的统计学教学显得至关重要。在进行统计学的教学中，案例引导式逐渐被广泛性的应用，并且取得了显著的教学效果。该文着重于以学习理论的构建为基础，对于以往传统的教学方式进行一定的改革，并且及时探讨了统计学的教学方法在高职院校教学中的有效设计以及应用。
1 对于案例引导式项目教学法设计的分析
案例引导式项目教学法着重于以学生为中心进行教学，重点强调以学生为课堂认知的主体以及知识层面的主动构建者。教师通过实际的案例积极引导学生进行统计学的学习，在合作学习中实现学生知识迁移的具体要求，这样的教学方式的设计要重点遵循以下几点：
首先，以学生为教学中心，教师要积极发挥引导以及协作用。在进行统计学的教学过程中，学生要充分发挥自身的主观能动性以及创新精神；与此同时，教师的指导作用不能够被忽视，教师是课堂的构建者以及学生学习的监督促进者，要对整个教学的设计方案以及组织进行负责，并且要积极参与到学生的谈论中来。
其次，以统计教学的内容为基础。在进行统计学的教学中，要着重于以现实生活中的社会经济现象作为素材选取重点项目，针对于教学素材的选取，是师生共同参与的教学活动，项目的难度要能够适应于学生，既包括基础性的教学知识点，又能够充分培养学生解决问题的积极性。
再次，善于以引导案例作为项目学习的有效手段。教师采用将项目分解的方式将教学项目分解成多个子项目，将项目任务作为目标进行典型案例的设计，并且由案例创设出各种学习的情境，进而实现统计学知识的构建以及项目的学习。针对于具体案例的设计要综合性的考虑以下几点：第一，案例要有一定的针对性，对于每一个项目任务所能够涉及的知识点都与案例一一对应；第二，案例要有一定的代表性，教师选用的案例要起到启发学生的作用，引发学生的拓展性思考；第三，选用的案例之间要相互联系，要按照项目的完成情况而设计，避免出现案例独立存在的现象；第四，案例具备一定的实践性，要采用实际存在的案例，不是凭空想象出来的；第五，案例的难度要适中，符合学生对于知识的认知规律，以便于学生能够很好地理解项目，进而逐渐能够掌握项目的核心思想以及构建的过程。
最后，按照学生完成项目的具体情况对学生的学习效果进行评价。在课程完成以后，由学生自己先进行自我评估，然后教师再对学生的项目工作进行检测并且做出一定的评价，通过师生之间的探讨，进而评判学生在项目工作中出现的各种问题、学生应对问题的解决办法以及学生对项目改进的具体措施。
2 优化案例引导式项目教学法在高职统计学中的有效应用
按照实际案例引导式项目教学法设计中的具体要求，以某高职院校的会计专业的统计学教学中采用了该种实践性的教学方法。统计学的教学项目主要包括：“某市高职院校学生的消费行为统计”总项目；四个分项目：统计调研的设计方案、统计调查整理、统计数据分析、统计分析报告；八个引导案例，形成1+4+8的项目案例体系，并且保证在35课时的教学中逐渐完成项目实践，效仿“某高职院校学生的消费行为统计”的项目实现各个项目小组的研究项目。并且将项目进行分解之后，将统计教学的过程逐渐趋于流程化，为完成项目任务设计典型案例，逐渐引导学生的学习，分阶段的进行学习，由浅及深，逐渐递进。
对于案例引导式的项目教学中主要包括项目教学学习以及项目教学实践两个重要环节。
第一个环节：示范性的项目学习，包含以下几个步骤：
第一步骤：将示范性的案例项目引入并且将项目进行分解。教师要设计出：“某市高职院校学生的消费行为统计”统计教学的设计项目，按照统计设计的流程将这一项目逐渐分解为“该市高职院校学生消费行为调研方案设计”、“该市高职学生实际消费行为调研”、“该市高职学生消费行为数据分析”、“该市高职学生消费行为分析调研报告”四个重要的子项目。
第二步骤：确定各个项目的实施任务。教师在仔细研究知识点的情况下要提出相应的教学任务，使得学生能够确定自己需要完成的具体任务以及内容，了解自己欠缺的专业知识以及操作技能，并且采取一定的方式激发学生的求知欲望以及自主学习性，并且按照统计学的内容进行划分，总共设计了八个项目研究任务。
第三步骤：教师要选择相对典型的案例，将项目引导学习。对于每一个项目的研究任务，教师要对选择最为恰当的案例进行实际教学，并且创设出各种情景，实现学生对统计知识的构建；学生通过教学实际案例的效仿以及课下实际案例的实践过程进而展开项目的学习。
第四步骤：对示范项目的成果进行展示。教师在课堂上要及时展示出“该市高职学生的消费行为统计”的研究课题项目，并且对项目的完成情况做出一定的点评，针对于研究项目开发中统计调查的数据以及分析方案进行相应的总结，逐渐将学生的统计学知识进行巩固以及完善，做到有效地激发学生的学习热情以及创造动力。
第二个环节：进行实际项目实践，包括下面几个步骤：
第一步骤：将实施项目小组进行划分。在进行统计学开课阶段，教师要依据科学分组、异质分组以及平衡分组等原则进行小组划分，按照学生的实际学习成绩、知识整体构造、学习掌握能力以及性格特点等具体方面进行权衡考虑，然后搭配性划分，将学生合理化地进行划分，分成十个项目小组，每个小组的成员保持在6～8人，教师要指导小M之间进行谈论以及学习。
第二步骤：对于统计研究项目的选定。教师进行研究项目的选定，要围绕着学生感兴趣或者熟悉的话题，教师以正确的方式引导学生自己提出项目。然后教师和学生之间共同探讨的情况下，确定研究项目。在进行项目的确定时，要具体综合考虑到项目的实用价值、项目的数据来源、项目的工作量以及项目的实用意义等。
第三步骤：具体项目的实施。由小组内的项目负责人组织成员，就小组内研究项目的主题进行研究讨论，并且将成员明确分工。成员之间既要做到分工明确，又要互相协调合作，共同解决项目中遇到的难点、疑点。教师在这过程中一定要强化学生的合作以及交流，并且及时记录项目发展的近况。
第四步骤：教师和学生联合评定小组的项目成绩。教师要按照项目教学的实际要求，进而提出小组项目研究的评价规定，确定好各个小组的评价内容以及评分标准等。教师按照小组研究项目的实际完成情况进行公平的测评。
3 结语
综上所述，现代化的教育中人性化的教育理念受到社会的重点关注，案例教学正是体现这一教学理念的有效方法。尤其是针对于统计学这门学科而言，大量的数据使得统计学学科变得枯燥且没有趣味，教师在进行教学中通过案例进行引导教学正好可以有效地避免传统教学中枯燥无趣的不足之处。统计案例在实际的应用中具有较强的目的性以及针对性，教师面对不同层次的学生也能够很好地进行教学，打破传统教学方法中死记硬背的弊病，要采用灵活的教学方式，强化学生自身的统计素养以及综合素质。
参考文献
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