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小暑的詩句范文第1篇

【關鍵詞】數字化校園 共享數據 共享數據庫

一、什么是數字化校園？

校園信息化（“數字化校園”）是以網絡為基礎，利用先進的信息化手段和工具，實現從環境（包括設備、辦公空間、研究空間、教學空間等）、資源（如圖書資料及專業數據庫、教師講義與課件、網上專業資訊等）到活動（包括教、學、科研、管理、服務、辦公等）的數字化，在傳統校園的基礎上，構建一個既對應又有本質不同的數字空間，拓展現實校園的時間和空間維度，為師生提供網上信息交流環境，提升傳統校園的效率，擴展傳統校園的功能，創建電子校務、教育資源、虛擬社區及網絡服務的數字化虛擬大學教育環境，最終實現教育過程的全面信息化，從而達到提高教學質量、科研和管理水平與效率的目的。

二、數字校園的組成

一個完整的數字校園網由基礎平臺和應用系統等組成，如圖1

（一）基礎平臺

該系統的兩大基礎支撐環境：基礎網絡系統和應用支撐平臺（包括主機系統、存儲系統、網絡系統、安全系統等基礎硬件設備，由數據庫系統、應用服務器、目錄服務器等構成的數字校園應用系統的數據匯聚、運行支撐環境）。

（1）基礎網絡平臺：以光纖骨干網絡實現樓宇之間光纖連接，以雙絞線（或無線）連通全部樓宇內的信息點。

（2）門戶平臺：統一信息門戶是數字校園各應用系統中各項功能集成和部署的平臺，它把分散于各個系統的不同功能有效地組織起來，為各類用戶提供一個統一的信息服務入口。

（3）統一身份認證平臺：統一身份認證及授權平臺的目的就是要解決不同的網絡應用系統用戶名和口令不統一的問題，期望提供統一的授權機制及一套方便、安全的口令認證方法，用戶只要一個用戶名和口令就可以使用校園網絡上他有權使用的所有應用系統。

（4）共享數據平臺：共享數據平臺是為各應用系統之間提供數據交流，是數字化校園的核心。

（二）應用業務系統

包括：辦公自動化系統，學生信息管理系統，科研管理系統，后勤管理系統，人事等網絡管理信息系統，綜合查詢系統，課程中心系統，一卡通系統等。 轉貼于

三、目前校園數字化網建設中存在的問題

隨著校園網建設的逐漸升溫，很多地區和學校將校園網建設以及整個系統的投資規模作為評判學校辦學條件、教學水平的重要指標，甚至成為學校評定“重點”院校必不可少的依據。但是隨著數字校園建設的不斷深入，各種應用系統的開發和投入應用，數字化校園中的問題也會不斷暴露出來。如信息“孤島”現象嚴重，各應用系統、各部門缺乏數據交換標準，數據重復冗余，導致了各部門相互之間同一信息不一致；沒有形成“綜合統一的門戶”，導致用戶獲取信息非常困難，有用的信息不能及時共享，數據的利用率不高等。

四、共享數據平臺在數字化校園建設中的重要作用

為避免上述情況，各應用系統必須做到數據共享，只有數據共享之后才能保證數據一致，減少冗余，提高利用率。因此建立數據平臺，通過建立共享數據庫，統一學校內各個系統的數據，提供集中的數據交換，實現系統間的資源共享是校園建設中的基石。

數據平臺是收集、處理和存儲各類共享信息數據，并為全校提供信息共享服務的平臺。通過該平臺將學校內的各類數據進行數據集成、集中存儲，通過統一的可靠性、安全性方面的設計，對用戶提供穩定、可信的數據服務。

（一）整合資源，實現數據的高效存取

將各類共享信息數據，存放于共享數據庫中，使得數據的存放更為精簡有效，避免存取不需要的數據，并且減少了數據存取時的開銷，同時能夠保證數據及時更新，保證了全校信息的一致性，有利于管理部門的工作。

（二）整合平臺，實施有效的安全防護與管理

隨著校園網提供的信息服務質和量的提升，對信息安全的需要也越來越強烈。同時，校園網提供更高層次服務的時候，對于用戶的身份認證、服務權限管理的要求也相應地提高。原來各個服務系統各自為政的身份認證的方式難以達到這個要求。這就必須要一個獨立的，高安全性和可靠性的身份認證及權限管理系統。該系統可以完成對整個校園網用戶的身份和權限管理，同時讓用戶無需頻繁登錄，方便使用。

（三）共享數據，實現數據的合理有效安全存儲

這也是建設數據平臺的最重要的原因。網絡建設的目的全在于應用，正是有了各種應用項目，才使得網絡成為今天教學、科研、管理等工作開展時不可缺少的重要手段和工具。各個管理信息系統之間的數據共享交換以共享數據庫作為橋梁，通過建立和完善權限管理，部門間的信息查閱只需通過數據維護者管理簡單的授權，就可以輕松查看、導出。而數據是這些應用系統運行的基礎，所以，數據存放的合理性和安全性就顯得特別的重要。通過建立共享數據庫，應用系統之間不再具有直接的數據關聯，數據交換統一由業務數據庫與共享數據庫之間完成。應用系統之間無直接數據聯系，各應用系統耦合度降低，從而使得各應用系統數據庫的安全性增強，同時共享數據又能集中存儲、集中管理。

五、共享數據平臺建設

共享數據平臺的建設目標：是以教育部頒發的《教育管理信息化標準》和相關行業信息標準為基礎，結合學校實際情況，統一數據交換標準，建立安全高效、充分共享的數據平臺；規范信息從采集、處理、交換到綜合利用的全過程，逐漸形成有效的信息化管理的運行機制，為學校領導和有關部門利用信息、分析決策提供支持，為學校的教學管理和人才培養提供高效的信息服務。

共享數據平臺建設應要滿足以下要求：(1)建立統一的信息標準，避免信息標準混亂，信息不能交流和共享。(2)各應用系統運行依賴于其他系統的數據，需要能夠自動從其他系統中獲得所需數據，避免重復錄入。(3)各應用系統需要為其他系統提供所需數據，具有自動的方式支持應用系統對外提供共享數據。(4)需要在全校共享使用的公共數據，應該明確原始數據的產生單位和維護單位，原則上按照誰產生，誰維護的模式，確保數據的唯一性。(5)應用系統之間的數據共享需要基于一種安全、可管理的模式進行。

信息平臺的建設主要包含以下內容：(1)制定數據字典，建立共享數據平臺。根據國家和教育部的《學校管理信息標準》，結合各校的實際情況，統一學生的信息編碼規范，制定學生數據字典。同時通過各部門的溝通協調，整理各業務系統的主要數據，建立基礎數據庫。(2)構建數據集成平臺，實現全校數據共享。在制定統一數據交換標準的基礎上，構建共享數據中心交換平臺，保證業務系統之間能夠通過共享數據平臺實現數據共享。(3)制定統一業務系統數據庫建設標準。(4)構建數據分析模型，為學校領導分析決策提供支持。(5)建立和完善運行機制，保障系統持續運行。

六、結束語

共享數據平臺的建立是校園信息化過程中的重要一環，建立一套信息化標準和設計一個合理、適用的共享數據平臺則是實現校園網統一規劃、疏導全校數據流，是整個校園網絡信息管理系統可持續發展并上升到一個新的高度的根本保證。共享數據平臺將校園中分散的數據資源集中存放，提高了數據的共享性，加強了數據的安全性。

雖然人們對于數字校園共享數據平臺的構建已經進行了一些研究和探索，并對高等院校教育信息化的進展起到了良好的促進作用，但隨著社會與技術的發展，共享數據平臺的構建仍然會面臨許多新的課題。如怎樣實現數據平臺的自動擴充和開放管理，如何創建以用戶為中心的信息服務體系等等，都需要不斷進行深入的研究與創新。

參考文獻

[1]王慧.卞藝杰.淺談數字化校園中數據中心的建設．大眾科技.

[2]傅秀斌.資源建設呼喚整合[J]．中國教育網絡，2005，（1）.

小暑的詩句范文第2篇

在那兩年前，小貓布拉在馬路上可憐的出生了，要知道馬路上到處是人呀！沒有任何一個人能同情布拉，卻是貓的仇人巨鼠格丁冒著生命危險從鼠洞鉆出來把布拉這只半巴掌都不到的小貓從街上拖進鼠洞。

都說動物睜開第一只眼睛看到什么就會把什么認作媽媽的，偏偏布拉看到的是巨鼠格丁，可想而知，格丁就成了布拉的“媽媽”。

格丁是鼠王，布拉卻是貓王的“掌上明珠”，布拉慢慢長大了，明白了自己是一只貓，一只貓王的寶貝，而自己的救命恩人卻是一只老鼠，一只巨鼠而已！更何況，貓于鼠為敵呀！！布拉猶豫著、思前想后決定要報答格丁！布拉雖然成為了貓中新任貓王，但仍然為老鼠們四處尋找食物，簡直成為了貓性老鼠！不光幫老鼠找食物，還不咬巨鼠那些幫助自己的老鼠！！！

巨鼠格丁很是為難，布拉是貓王，自己是鼠王。是讓布拉帶領著貓群來吃這些弟兄還是......

小暑的詩句范文第3篇

關鍵詞：數據中心 硬件平臺 數據庫 安全性

在信息技術迅猛發展的今天，社會的許多領域中正在引發各種深層的信息化變革。我國的高校也充分利用信息技術來推進其信息化改革。所謂“數字化校園”，指的是高校利用網絡技術、計算機技術和通信技術對學校與教學、科研、管理和生活服務等有關的所有信息資源進行全面地、科學規范地管理，并對這些信息資源進行整合和集成的信息化建設的重點工程。“數據中心”（Internet Data Center，簡稱IDC），則指的是在“數字化校園”建設過程中，以電信級機房設備向校園各用戶提供專業化和標準化的數據存放業務和相關服務的統一支持環境。

1.大專院校數字化校園建設現狀所面臨的問題

隨著科學技術以及我校建設示范院校的投入，學校數字化校園的建設也有了很大進展，特別是最近幾年來，我校在網絡基礎設施、信息系統建設方面都有了大的發展。良好的網絡環境使得校園網絡應用系統和用戶都達到了相當的規模，初步實現了網上辦公、網上管理、網上教學和網上服務等。但是在數字化校園建設的過程中也發現了不少問題：

1.1 起步晚，投入少

從2000年開始，國內一些重點高校如清華、北大、復旦、南大等就開始有步驟地進行數字化校園建設，目前一般已建立了公共數據庫平臺、網上辦公系統、校園一卡通系統以及多個基于公共數據平臺的管理信息系統。而大專院校數字化校園的建設最近幾年才剛剛起步，并且可以投入的經費數量、技術力量與這些本科院校都存在一定的差距。

1.2軟硬件發展不夠協調

不少院校在規劃校園網、選擇設備時，考慮先進性多，而考慮與之相適應的應用方案較少，在基礎設施“硬”的方面過于追求先進，而在信息、應用“軟”的方面缺乏考慮。目前千兆校園網骨干網利用率已基本達到極限，路由器、交換機、防火墻處理能力不足，出口網絡帶寬不足。

1.3信息缺乏有效共享、業務系統不能協同

在信息化建設的過程中，由于缺乏全局統一的系統規劃，應用系統建設容易各自為政，信息難以交換，形成信息孤島，更難以在更高的層次上進行信息的處理，如信息挖掘、決策支持等。信息缺乏有效的共享，對整個學校應用系統的效率和準確性都產生了重大的影響。

2.數據中心建設的指導思想和構成

數據中心由兩部分組成：一是由若干機房設備共同搭建起來的硬件平臺；二是部署在硬件平臺之上的包含業務系統、數據庫以及數據倉庫等的軟件平臺。以我校數字化校園建設為例：

在現有信息化建設基礎上，統一標準，統一規劃，分階段實施，進行數據整合、應用集成、業務協同，實現信息資源共享。

數據中心的建設思想有五點：統一的數據平臺、統一的數據管理、統一的數據接口、統一的數據標準和統一的設備管理。

數據中心為各種數據的訪問、交換、使用提供一個統一的數據平臺；學校各個職能部門與其他相關部門之間的數據交換文件必須通過數據中心統一實現交換和共享。數據分布采用集中分布方式，設備管理也采用集中式管理方式。數據和設備盡量集中，保證統一的安全的數據處理和設備管理，并能實現數據異地集中備份。

數據中心軟件平臺由各個業務系統、公共數據庫、業務數據庫和數據倉庫構成。

各個業務用系統是部署在應用服務器上的處理各個業務的軟件，它們有統一的門戶認證、它們中的數據有的來自公共數據庫，有的來自業務數據庫。

公共數據庫用來存儲公共基礎數據，即在各個業務系統或多個業務系統中使用的公共數據。

業務數據庫用來存儲業務數據，即各個業務部門相對獨立使用的業務活動的微觀事務處理級數據。包括教學、學工、科研等業務中的數據。

數據倉庫用來存儲宏觀決策數據，即支持學校領導決策者的決策級數據。

3.探討解決問題的基本思路方法

3.1硬件平臺總體的規劃設計

硬件平臺分為3個主要的應用組——應用和數據庫服務器組、門戶和認證服務器組、LDAP服務器組。

3.1.1應用和數據庫服務器組

應用和數據庫服務器組采用兩臺服務器，通過Cluster集群軟件組成一個集群，采用主備方式工作，提供不間斷對外服務。即主機工作的同時，備機處于監聽狀態，當主機出現故障時，備機自動解體主機工作；當主機恢復后，再接管備機的工作。

應用和數據庫服務器組是整個數字化校園最核心的部分，要求高可靠性、高穩定性、高吞吐性，同時要能解決單點故障。

3.1.2門戶和認證服務器組、LDAP服務器組

門戶和認證服務器組和LDAP服務器組各采用兩臺服務器，通過負載均衡器組成一個集群，采用并行方式工作，提供不間斷對外服務。即由負載均衡器平均分配并發訪問到每臺服務器，當一臺服務器出現故障不會中斷對外的服務。

3.2數據中心安全性設計

數據中心安全架構劃分為五個層次：環境和硬件層、網絡層、操作系統層、數據庫層、應用層。其中前三者屬于硬件平臺，后兩者屬于軟件平臺。

3.2.1硬件平臺的安全防護

環境和硬件層可采取的安全防護措施有：對環境進行嚴格的指標限制，設置完善的環境控制系統；配置早期火災報警系統和消防系統。

網絡層可采取的安全防護措施有：采用安全掃描技術了解網絡中存在的安全隱患；采用防火墻，結合路由器和虛擬局域網的網段隔離技術，根據功能、保密水平和安全水平的不同將整個數據中心網絡分段進行隔離。

操作系統層的安全問題的解決依賴于系統的掃描和入侵檢測技術。操作系統需要安裝功能全面、智能化的檢測工具，來幫助系統管理員進行定期檢測和修復操作系統安全漏洞的工作。

我校“數字化校園”硬件平臺，為了更好地做好安全防護工作，在網絡規劃上采用了單一防火墻劃分內外區的模式，來提高整個平臺的安全。

3.2.2軟件平臺的安全防護

數據庫層的安全問題分為三方面：

*重要數據的安全性

在諸如財務和Web用戶賬號等重要數據上采用加密存貯方式保證數據安全性，并可針對重要數據做備份。

*運行的安全性

采用歸檔模式運行數據庫，并定期進行備份，除了可正常執行恢復操作外，在遇到突況時可利用不完全恢復方式來保證數據庫正常運行。

*數據庫容錯容災的功能

容錯是為了防止網絡內部的某些子系統出現故障，而容災是為了防止由于自然災害等導致的整個系統全部或大部分發生問題。數據庫容錯容災系統包含了數據存儲子系統、數據備份子系統、數據恢復子系統三個方面，以確保數據庫在災難發生時能夠保證正在運行的應用系統能夠在短時間內得到恢復，并且保證數據庫中的數據的完整性和一致性。

4.結論

“數字化校園”是高校信息化建設的必然結果。而數據中心建設在整個建設過程中占據著舉足輕重的地位，它能將信息化管理提升到一個更高的管理水平。希望本文中的體會和經驗能夠給大家帶來一些幫助，相信將數據中心建設好必將給高校信息化建設奠定扎實的基礎。

參考文獻：

[1]沈培華,王映雪,蔣東興等.清華大學數字校園建設與思考[J].管理信息系統,2002,(2)

[2]顧瑞,張珍義等.數字化校園建設問題分析及對策研究[J].福建電腦,2008,(3):62-63

[3]徐斌,陳俊良.“數字南大”的建設研究與實踐.教育信息化,2004，（7）

[4]萬里鵬等.中國高校數字化校園建設與思考[J].情報科學,2004,(3)

[5]李海霞,韓錫斌,程建鋼.數字校園中資源中心的研究與構建J.中國電化教育,2005

小暑的詩句范文第4篇

關鍵詞:數據庫營銷;數據倉庫;數據挖掘;關聯分析;聯機分析處理

中圖分類號:TP391文獻標識符:A文章編號:1009-3044(2010)13-3312-02

Discussion about Realizing Database Marketing System's Key Technology

CHEN Ping, WANG Li-gang

(Nanjing College of Information Technology, Nanjing 210046, China)

Abstract: Data marketing that use collected data forecast customers future purchasing. First creating a enterprises database, finding valuable hidden information in the database or data warehouse, then analyzing data in the database by using data mining technology, finally summarizing the valuable information into a structural model, that are key technology of realizing database marketing system successfully. It improves efficiency and profit of enterprise but lower the cost.

Key words: database marketing; data warehouse; data mining; relational analysis; OLAP

1 概述

IT的發展提供了嶄新的營銷渠道和營銷手段,如網上營銷和數據庫營銷。網上營銷只是提供一種新的信息溝通工具,而數據庫營銷則提供了一種全新的營銷模式,因為它可使營銷者更迅速、更準確低抓著消費者的需要,甚至能使營銷者比消費者本人更了解其需要。所以在最近幾年內,數據庫營銷的理念在行業內不斷被提到,而且其技術也迅速得到發展。下面筆者就簡單地談一下實現數據庫營銷系統的關鍵技術。

2 數據庫營銷

2.1 數據庫營銷的概念

數據庫營銷(Database Marketing)將營銷數據建立成數據庫,并通過對數據庫內數據的分析,進行市場營銷活動[1]。

具體來說,就是將客戶的銷售歷史數據等營銷數據建立數據庫,并根據對數據庫內數據的分析,確認目標客戶,迅速準確地獲知其需求,了解其特征,傳達產品和服務的相關信息,以便更有效地進行市場營銷活動,維系顧客和提高銷售額。其旨在建立互信共贏的客戶關系,數據庫服務過程本身即可視為數據庫營銷過程。數據庫的數據必須是動態的,可擴充的和及時更新的,涵蓋現有客戶和潛在客戶。

2.2 數據庫營銷的特點

與傳統的數據庫營銷相比,網絡數據庫營銷的獨特價值主要表現在三個方面[2]:

1)動態更新

數據庫營銷具有數據量大、易于修改、能實現動態數據更新、便于遠程維護等多種優點,還可以實現顧客資料的自我更新。網絡數據庫的動態更新功能不僅節約了大量的時間和資金,同時也更加精確地實現了營銷定位,從而有助于改善營銷效果,這是其他的營銷技術所不能比的。

2)顧客主動加入

僅靠現有顧客資料的數據庫是不夠的,除了對現有資料不斷更新維護之外,還需要不斷挖掘潛在顧客的資料,這項工作也是數據庫營銷策略的重要內容。在沒有借助互聯網的情況下,尋找潛在顧客的信息一般比較難,要花很大代價。而在網絡營銷環境中,有超過50%的顧客愿意提供自己的部分個人信息,這樣就便于營銷工作的進行。顧客在登記的時候,一般是將信息填寫在一些表格中,例如,我們注冊會員用戶時填寫的信息。但是,營銷人員在對顧客進行登記時需要從他們的實際利益出發,合理地利用顧客的主動性來豐富和擴大顧客數據庫。在某種意義上,郵件列表可以認為是一種簡單的數據庫營銷,數據庫營銷同樣要遵循自愿加入、自由退出的原則。

3)改善顧客關系

優秀的顧客數據庫是網絡數據庫營銷取得成功的重要保證。在互聯網上,顧客希望得到更多個性化的服務,比如,顧客定制的信息接收方式和接收時間,顧客的興趣愛好、購物習慣等等都是網絡數據庫的重要內容,根據顧客個人需求提供針對性的服務是網絡數據庫營銷的基本職能,因此,網絡數據庫營銷是改善顧客關系最有效的工具。

2.3 實現數據庫營銷的關鍵技術

數據庫營銷是運用收集到的數據來預測用戶未來的購買行為,成功實現數據庫營銷系統的關鍵在于三方面組件的集成:存儲在數據倉庫或數據處理機中的事實數據;在數據庫或數據倉庫中尋找有價值的隱藏事件,使用統計技術或預測模型工具對數據進行分析,將有意義的信息歸納成結構模式,供企業決策時參考,這種技術就是數據挖掘技術;功能強大的展示工具[3-5]。

2.3.1 建立數據庫

首先,要把營銷過程中需要的數據建成一個數據庫,為了便于對具體以及過去的數據進行分析,一般建立一個數據倉庫。

按照數據倉庫之父W. H. Inmon的描述,數據倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合,用于支持管理決策[4]。

整個數據倉庫系統是一個包含四個層次的體系結構,具體如圖1所示。

下面對圖1中的部分組件進行介紹:

數據源:是數據倉庫系統的基礎,是整個系統的數據源泉。通常包括企業內外部信息。這些信息可以是存放在關系數據庫中的數據,也可以是文檔數據。

數據的存儲與管理:是整個數據倉庫系統的核心。針對現有各業務系統的數據,進行抽取、清理,并有效集成,按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫(通常稱為數據集市)。

OLAP服務器:對分析需要的數據進行有效集成,按多維模型予以組織,以便進行多角度、多層次的分析,并發現趨勢。其具體實現可以分為:ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中;MOLAP基本數據和聚合數據均存放于多維數據庫中;HOLAP基本數據存放于RDBMS之中,聚合數據存放于多維數據庫中。

前端工具:主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以及各種基于數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對OLAP服務器,報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。

2.3.2 使用數據挖掘技術分析數據

數據挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程[6]。

其主要任務是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。

①關聯分析。數據關聯是數據庫中存在的一類重要的、可被發現的知識。關聯分析目的是找出數據庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閥值來度量關聯規則的相關性[7-8]。

②聚類分析。聚類是把數據按照相似性歸納成若干類別,同一類中的數據彼此相似,不同類中的數據相異。聚類分析可以建立宏觀的概念,發現數據的分布模式,以及可能的數據屬性之間的相互關系。

③分類。分類就是找出一個類別的概念描述,它代表了這類數據的整體信息,即該類的內涵描述,并用這種描述來構造模型,一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的算法而求得分類規則。

④預測。預測是利用歷史數據找出變化規律,建立模型,并由此模型對未來數據的種類及特征進行預測。預測關心的是精度和不確定性,通常用預測方差來度量。

⑤時序模式。時序模式是指通過時間序列搜索出的重復發生概率較高的模式。與回歸一樣,它也是用己知的數據預測未來的值,但這些數據的區別是變量所處時間的不同。

⑥偏差分析。在偏差中包括很多有用的知識,數據庫中的數據存在很多異常情況,發現數據庫中數據存在的異常情況是非常重要的。偏差檢驗的基本方法就是尋找觀察結果與參照之間的差別。

數據挖掘的主要流程是:定義問題、數據準備、數據挖掘、結果分析、知識的運用。

用于挖掘的對象有關系數據庫、面向對象數據庫、數據倉庫、文本數據源、多媒體數據庫、空間數據庫、時態數據庫、異質數據庫以及Internet等。

目前,常用的數據挖掘有:神經網絡方法、遺傳算法、決策樹方法、粗集方法、統計分析方法等。

3 結束語

數據挖掘能夠基于顧客的年齡、性別、人口統計數據和其他類似因素,對顧客購買某一具體貨物的可能性做出預測;識別出具有相似瀏覽習慣的顧客;辨別出具體的顧客偏好,以便提供改進的個人服務;找出高頻率地被組合在一起的所有產品組。據此,公司可獲得新顧客、留住老顧客、增加顧客的消費額。這樣既降低了成本,又提高了營銷的成功率。故數據挖掘的強大功能可以確保企業數據庫營銷的順利開展。

參考文獻:

[1] 許多頂.網絡數據庫營銷[J].商業研究,2002,9:119-121.

[2] 陳曉紅.企業信息化建設的模糊綜合評判[J].運籌與管理,2003(6).

[3] 楊麗,馬玉磊,張丹.數據挖掘技術在CRM中的應用研究[J].新鄉學院學報,2009,6:66-67.

[4] 李石君,王漢飛,周洞汝.關系數據庫中統計關系的挖掘和應用[J].計算機工程與應用,2000,(6):117-118.

[5] 李從東,徐志英.基于數據挖掘的企業關系管理系統構建[J].現代管理科學,2009,8:23-25.

[6] 韓家煒,堪博.數據挖掘:概念與技術[M].北京:機械工業出版社,2006:56-62.

小暑的詩句范文第5篇

消費是人類社會經濟生活中的重要行為和過程，任何社會都離不開消費。在我國，隨著社會主義市場經濟體制的確立，消費在全民經濟生活中的作用更顯重要。因此對消費函數的研究具有十分重要的現實意義。消費函數是指居民的消費支出和決定消費的變量之間的關系。

消費傾向是凱恩斯在《就業、利息和貨幣通論》中研究有效需求原理時提出的重要概念。他在研究“當就業量處于既定水平時，什么因素決定消費的總量”時，將消費傾向定義為：存在于YW(即用工資單位衡量的既定的收入水平)和CW(即在該收入水平下的消費開支)之間的函數關系X，即CW=X(YW)。凱恩斯認為，當就業量增加時，實際收入總量也會增加。社會的心理狀態是：當實際收入總量增加時，總消費量也會增加，但其增加的程度不如收入，即邊際消費傾向0

我國學術界通常在研究消費和收入之間的關系時，用線性方程來描述消費函數：C=a+b×Y。其中，C代表實際消費支出，Y代表實際國民收入，a和b都是大于零的常數，a代表收入Y為零時的消費，叫做自發消費，b×Y是隨著收入變化而變化的消費，叫引致消費。b稱為邊際消費傾向，其的經濟含義是收入每增加一單位相應的消費增加量，即b=ΔC/ΔY，也就是凱恩斯的dCW/dYW。

現在一些學者已經開始對凱恩斯的邊際消費傾向0

本文借鑒熊正賢，翟有龍提出的凱恩斯消費函數的拓展模型，對寧波市市區居民的消費函數作實證分析，論證MPC>1的情況的存在。

二、消費函數模型及解釋

在西方消費理論中，最早提出消費需求函數理論的凱恩斯的分析中，收入指的是現期收入，凱恩斯的理論被稱為“絕對收入假定”。隨后，西方其他經濟學者從對收入的不同理解出發，提出了不同的理論，主要有杜森貝的“相對收入假定”、莫迪利安尼等人的“生命周期假定”、摩根等人的“消費決策影響收入假定”等。其中，凱恩斯的“絕對收入假定”和杜森貝的“相對收入假定”應用最為廣泛。凱恩斯認為，實際消費支出是實際收入的函數，消費支出主要取決于當期的收入，不考慮過去的和未來收入。杜森貝認為，消費并不取決于當期絕對收入水平，而是取決于相對收入水平，即相對于其他人的收入水平和相對于本人歷史上最高的收入水平。本文主要以凱恩斯的絕對收入假定為基礎，對消費者函數做探討。

馬斯洛在層次需求理論中把人們的需求分成生理需求、安全需要、歸屬與愛的需要、尊重需要和自我實現的需要五類，依次由較低到較高層次。生理需求和安全需求是基本需求，其他需求是非基本需求。人們只有滿足了最基本的需求后，才會考慮非基本需求。因此可以把消費資料分為兩部分，即滿足基本需求的部分和滿足非基本需求的部分。從彈性的角度來看，滿足基本需求的消費資料接近于無收入彈性，與人們的收入水平關系較少，即人們收入水平的變化幾乎不引起消費量的改變。而滿足非基本需求的消費資料有收入彈性，與人們的收入水平關系密切，即人們收入水平的變化會引起消費量的改變，例如人們對高檔服飾的消費，外出旅游等。因此也可以把滿足基本需求的消費資料叫接近無收入彈性的消費資料，滿足非基本需求的消費資料叫有收入彈性的消費資料。

由于消費資料分為接近無收入彈性的消費資料和有收入彈性的消費資料，令C1為對接近無收入彈性的消費資料的消費，C2為對有收入彈性的消費資料的消費，則人們的總消費需求C=C1+C2，其中C2=βYα。C2=βYα表示對有收入彈性的消費資料的需求，是收入水平Y的函數，β表示收入變動對消費變動的敏感系數，α是一個相對穩定的系數，可以看成是由科技進步、經濟發展、消費條件與環境、消費習慣等決定的一個綜合參數。其值穩定，一定時期內可看成常數。α的取值分為以下幾種情況：0

(1)當0

(2)當α=1時，C2的收入彈性等于1，邊際消費傾向為ΔCΔY=β保持不變。

(3)當α>1時，C2的收入彈性大于1，邊際消費傾向為ΔCΔY=βαYα-1，由于α>1，βαYα-1隨著Y的增大而遞增，所以邊際消費傾向遞增。

下面是取不同值時所構成的數學模型及經濟含義：

(1)當0

此時表示消費的增加量小于收入的增加量，即邊際消費傾向遞減。這說明當消費者在每次的收入增加以后，逐次減少消費的增加量，而把收入用于儲蓄。在經濟水平欠發達地區，如農村地區，這種情況比較常見。在那里，居民喜歡將收入儲蓄起來，用于未來子女教育、自身養老等方面。

(2)當α=1時，C=C1+C2=C1+βY

此時表示消費的增加量與收入的增加量維持一個恒定不變的比例，即β。這說明消費者的消費傾向保持不變。

(3)當α>1時，C=C1+C2=C1+βYα

此時表示消費的增加量大于收入的增加量，即邊際消費傾向遞增。這說明消費者在每次收入增加以后，逐次增加消費的增加量，有超前消費和借貸消費的傾向。在經濟發達地區，如沿海地區，這種情況比較常見。在那里，人們越來越傾向于提前消費，如通過借款、貸款等方式購買房子、汽車等。

三、實證分析

寧波市屬于沿海發達城市，其市區居民消費水平應該符合邊際消費傾向遞增的情況。為了進行論證，基于前述模型，對寧波市區居民的消費函數進行實證分析。

(一)回歸模型的建立

用1990年至2004年的寧波市區居民人均可支配收入數據和市區居民人均消費性支出數據，見表1(數據來源：2005年寧波市統計年鑒)，以市區居民人均消費性支出數據為C，以市區居民人均可支配收入數據為Y，根據模型C=C1+βYα建立寧波市區居民的消費函數。

在消費函數模型C=C1+βYα的基礎上，采用線性回歸方法進行擬合。由于α的具體數值難以測算，因此先假定α的一系列取值，指數函數中因變量對自變量數值變化敏感性很強，所以在在試探取α值時，先選擇取α=1，然后再逐步加減0.01。然后令X=Yα，得到X的值，則C=C1+βYα模型變化為線性模型C=C1+βX，用SPSS軟件的回歸分析功能對X和C進行一元線性回歸分析，得出消費函數。在回歸參數能通過檢驗的基礎上，不同的α的取值，會有相應的不同的消費函數，這時應該選取擬合效果好的消費函數。判定系數R2=SSRSST=1-SSESST，SST為總離差平方和，SSR為回歸平方和，SSE為殘差平方和，各樣本觀測點與樣本回歸直線靠得越緊，SSR/SST就越大，直線擬合得越好。判定系數R2測度了回歸直線對觀測數據的擬合程度，反映了回歸效果的好壞。R2越接近1，表明回歸直線的擬合程度越好。

當α選取不同的值時，把表1數據用SPSS軟件作回歸分析，得到了很多一元線性回歸方程。回歸結果顯示回歸方程的判定系數R2都很接近1，則擬合程度都很好；都通過了線性回歸關系的顯著性檢驗(F檢驗)；也通過了自變量X的回歸系數的顯著性檢驗(t檢驗)(p=0.000

從表2可知當時α∈(0.90，0.99)，常數項t統計量的p值均大于0.05，通不過檢驗。在實際的回歸過程中，當α=0.91和α=0.90時，常數項的估計值為負值，而且01時，常數項t統計量的p值隨著α的增大而減小。當α=1.02時，p值=0.0391.02時，p值都小于0.05，都通過了檢驗。因此α≥1.02，時，回歸方程是有意義的。在通過了檢驗的回歸方程中選取R2最大的回歸方程作α=1.02為消費函數，則可以選時的回歸方程為消費函數。

可見R2=0.986，擬合效果很好，且回歸系數都通過了檢驗。

回歸方程為：C=500.559+0.587X=500.559+0.587Y1.02

(二)彈性消費資料比重的計算

寧波市區居民有收入彈性的消費資料的需求占總消費比重趨勢。由C=C1+C2=C1+βYα，可知有收入彈性的消費資料的需求占總消費比重趨勢為βYαC×100%=C-C1C×100%。將歷年C的數據和C1=500.559代入計算，得表3。

表3 收入彈性的消費資料的需求占總消費比重年份比重199069.25%199173.00%199277.29%199384.05%199488.73%199591.01%199692.35%199793.04%199893.67%199993.32%200093.74%200194.71%200294.67%200395.22%200495.56%用SPSS軟件根據表3的數據作序列圖如下：

彈性消費資料占總消費資料比重的序列圖

(三)結果分析

由回歸分析得出的消費函數C=500.559+0.587X=500.559+0.587Y1.02可知寧波市區居民的邊際消費傾向遞增，即MPC>1，這與前面建立的消費模型相符。由彈性消費資料占總消費資料比重的序列圖可知，隨著時間的推移，寧波市區居民對有收入彈性的消費資料的需求所占的比重越來越大。

由于改革開放，寧波的經濟得到了飛速的發展，寧波市區居民的收入水平也隨之有了大幅度的提高。居民的基本需求得到滿足后，越來越重視非基本需求，如購車，旅游等。寧波居民對寧波未來經濟的進一步發展充滿信心，對未來的收入水平的進一步提高持樂觀的態度，表現為邊際消費傾向遞增，因而越來越多的市區居民有超前消費和借貸消費的傾向，通過借貸增加對非基本資料的消費，因此非基本需求消費資料在居民的總消費中所占的比重越來越高。

四、結論

通過對寧波市區居民消費函數的實證分析，可知確實存在MPC>1的情況。說明凱恩斯理論只是一種從普遍現象中概括出來的一般理論，只是針對收入和消費的直接關系，卻沒有考慮到不同國家在不同發展階段的特殊國情以及由此對居民收入和消費造成的不同影響。同時也說明凱恩斯消費函數的拓展模型是比較恰當和全面的。