越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù),這些大數(shù)據(jù)的屬性,包括數(shù)量,速度,多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性,所以,大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要,可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素;诖,大數(shù)據(jù)分析方法理論有哪些呢?
大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面
PredictiveAnalyticCapabilities(預(yù)測(cè)性分析能力)
數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù),而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。
DataQualityandMasterDataManagement(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)
數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。
AnalyticVisualizations(可視化分析)
不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶,數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)自己說話,讓觀眾聽到結(jié)果。
SemanticEngines(語義引擎)
我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn),我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)
可視化是給人看的,數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量,也要處理大數(shù)據(jù)的速度。
假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話,我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處,而不僅僅是挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)處理
大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時(shí)代理念的三大轉(zhuǎn)變:要全體不要抽樣,要效率不要絕對(duì)精確,要相關(guān)不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實(shí)有很多,但是根據(jù)長時(shí)間的實(shí)踐,筆者總結(jié)了一個(gè)基本的大數(shù)據(jù)處理流程,并且這個(gè)流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四步,分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析,以及挖掘。
采集
大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端的數(shù)據(jù),并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如,電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù),除此之外,Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。
在大數(shù)據(jù)的采集過程中,其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高,因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作,比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶,它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬,所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。
統(tǒng)計(jì)/分析
統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式計(jì)算集群來對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等,以滿足大多數(shù)常見的分析需求,在這方面,一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等,而一些批處理,或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大,其對(duì)系統(tǒng)資源,特別是I/O會(huì)有極大的占用。
導(dǎo)入/預(yù)處理
雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫,但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式存儲(chǔ)集群,并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來自Twitter的Storm來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算,來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大,每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆,甚至千兆級(jí)別。
挖掘
與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是,數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題,主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算,從而起到預(yù)測(cè)的效果,從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的Naive Bayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜,并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大,還有,常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。
大數(shù)據(jù)分析工具詳解 IBM惠普微軟工具在列
去年,IBM宣布以17億美元收購數(shù)據(jù)分析公司Netezza;EMC繼收購數(shù)據(jù)倉庫軟件廠商Greenplum后再次收購集群NAS廠商Isilon;Teradata收購了Aster Data 公司;隨后,惠普收購實(shí)時(shí)分析平臺(tái)Vertica等,這些收購事件指向的是同一個(gè)目標(biāo)市場——大數(shù)據(jù)。是的,大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨,大家都在摩拳擦掌,搶占市場先機(jī)。
而在這里面,最耀眼的明星是hadoop,Hadoop已被公認(rèn)為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái),EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對(duì)于大數(shù)據(jù)來說,最重要的還是對(duì)于數(shù)據(jù)的分析,從里面尋找有價(jià)值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面,我們就來看以下八大關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的工具。
EMC Greenplum統(tǒng)一分析平臺(tái)(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收購了其EMC Greenplum統(tǒng)一分析平臺(tái)(UAP)是一款單一軟件平臺(tái),數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和分析團(tuán)隊(duì)可以在該平臺(tái)上無縫地共享信息、協(xié)作分析,沒必要在不同的孤島上工作,或者在不同的孤島之間轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)。正因?yàn)槿绱,UAP包括ECM Greenplum關(guān)系數(shù)據(jù)庫、EMC Greenplum HD Hadoop發(fā)行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC為大數(shù)據(jù)開發(fā)的硬件是模塊化的EMC數(shù)據(jù)計(jì)算設(shè)備(DCA),它能夠在一個(gè)設(shè)備里面運(yùn)行并擴(kuò)展Greenplum關(guān)系數(shù)據(jù)庫和Greenplum HD節(jié)點(diǎn)。DCA提供了一個(gè)共享的指揮中心(Command Center)界面,讓管理員可以監(jiān)控、管理和配置Greenplum數(shù)據(jù)庫和Hadoop系統(tǒng)性能及容量。隨著Hadoop平臺(tái)日趨成熟,預(yù)計(jì)分析功能會(huì)急劇增加。
IBM打組合拳提供BigInsights和BigCloud
幾年前,IBM開始在其實(shí)驗(yàn)室嘗試使用Hadoop,但是它在去年將相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)納入到商業(yè)版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使組織內(nèi)的任何用戶都可以做大數(shù)據(jù)分析。云上的BigInsights軟件可以分析數(shù)據(jù)庫里的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),使決策者能夠迅速將洞察轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。
IBM隨后又在10月通過其智慧云企業(yè)(SmartCloud Ent
ERPrise)基礎(chǔ)架構(gòu),將BigInsights和BigSheets作為一項(xiàng)服務(wù)來提供。這項(xiàng)服務(wù)分基礎(chǔ)版和企業(yè)版;一大賣點(diǎn)就是客戶不必購買支持性硬件,也不需要IT專門知識(shí),就可以學(xué)習(xí)和試用大數(shù)據(jù)處理和分析功能。據(jù)IBM聲稱,客戶用不了30分鐘就能搭建起Hadoop集群,并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到集群里面,數(shù)據(jù)處理費(fèi)用是每個(gè)集群每小時(shí)60美分起價(jià)。
Informatica 9.1:將大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為大機(jī)遇
Informatica公司在去年10月則更深入一步,當(dāng)時(shí)它推出了HParser,這是一種針對(duì)Hadoop而優(yōu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換環(huán)境。據(jù)Informatica聲稱,軟件支持靈活高效地處理Hadoop里面的任何文件格式,為Hadoop開發(fā)人員提供了即開即用的解析功能,以便處理復(fù)雜而多樣的數(shù)據(jù)源,包括日志、文檔、二進(jìn)制數(shù)據(jù)或?qū)哟问綌?shù)據(jù),以及眾多行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)格式(如銀行業(yè)的NACHA、支付業(yè)的SWIFT、金融數(shù)據(jù)業(yè)的FIX和保險(xiǎn)業(yè)的ACORD)。正如數(shù)據(jù)庫內(nèi)處理技術(shù)加快了各種分析方法,Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop里面,以便充分利用所有這些處理功能,不久會(huì)添加其他的數(shù)據(jù)處理代碼。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族產(chǎn)品及Informatica平臺(tái)的最新補(bǔ)充,旨在滿足從海量無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中提取商業(yè)價(jià)值的日益增長的需求。去年, Informatica成功地推出了創(chuàng)新的Informatica 9.1 for Big Data,是全球第一個(gè)專門為大數(shù)據(jù)而構(gòu)建的統(tǒng)一數(shù)據(jù)集成平臺(tái)。
甲骨文大數(shù)據(jù)機(jī)——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系統(tǒng)包括Cloudera的Hadoop系統(tǒng)管理軟件和支持服務(wù)Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、 Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系統(tǒng)”。Oracle大數(shù)據(jù)機(jī)(Oracle Big Data Appliance),是一個(gè)軟、硬件集成系統(tǒng),在系統(tǒng)中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一個(gè)開源R。該大數(shù)據(jù)機(jī)采用Oracle Linux操作系統(tǒng),并配備Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫社區(qū)版本和Oracle HotSpot Java虛擬機(jī)。Big Data Appliance為全架構(gòu)產(chǎn)品,每個(gè)架構(gòu)864GB存儲(chǔ),216個(gè)CPU內(nèi)核,648TBRAW存儲(chǔ),每秒40GB的InifiniBand連接。Big Data Appliance售價(jià)45萬美元,每年硬軟件支持費(fèi)用為12%。
甲骨文Big Data Appliance與EMC Data Computing Appliance匹敵,IBM也曾推出數(shù)據(jù)分析軟件平臺(tái)InfoSphere BigInsights,微軟也宣布在2012年發(fā)布Hadoop架構(gòu)的SQL Server 2012大型數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。
統(tǒng)計(jì)分析方法以及統(tǒng)計(jì)軟件詳細(xì)介紹
統(tǒng)計(jì)分析方法有哪幾種?下面我們將詳細(xì)闡述,并介紹一些常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件。
一、指標(biāo)對(duì)比分析法指標(biāo)對(duì)比分析法
統(tǒng)計(jì)分析的八種方法一、指標(biāo)對(duì)比分析法指標(biāo)對(duì)比分析法,又稱比較分析法,是統(tǒng)計(jì)分析中最常用的方法。是通過有關(guān)的指標(biāo)對(duì)比來反映事物數(shù)量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。單獨(dú)看一些指標(biāo),只能說明總體的某些數(shù)量特征,得不出什么結(jié)論性的認(rèn)識(shí);一經(jīng)過比較,如與國外、外單位比,與歷史數(shù)據(jù)比,與計(jì)劃相比,就可以對(duì)規(guī)模大小、水平高低、速度快慢作出判斷和評(píng)價(jià)。
指標(biāo)分析對(duì)比分析方法可分為靜態(tài)比較和動(dòng)態(tài)比較分析。靜態(tài)比較是同一時(shí)間條件下不同總體指標(biāo)比較,如不同部門、不同地區(qū)、不同國家的比較,也叫橫向比較;動(dòng)態(tài)比較是同一總體條件不同時(shí)期指標(biāo)數(shù)值的比較,也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨(dú)使用,也可結(jié)合使用。進(jìn)行對(duì)比分析時(shí),可以單獨(dú)使用總量指標(biāo)或相對(duì)指標(biāo)或平均指標(biāo),也可將它們結(jié)合起來進(jìn)行對(duì)比。比較的結(jié)果可用相對(duì)數(shù),如百分?jǐn)?shù)、倍數(shù)、系數(shù)等,也可用相差的絕對(duì)數(shù)和相關(guān)的百分點(diǎn)(每1%為一個(gè)百分點(diǎn))來表示,即將對(duì)比的指標(biāo)相減。
二、分組分析法指標(biāo)對(duì)比分析法
分組分析法指標(biāo)對(duì)比分析法對(duì)比,但組成統(tǒng)計(jì)總體的各單位具有多種特征,這就使得在同一總體范圍內(nèi)的各單位之間產(chǎn)生了許多差別,統(tǒng)計(jì)分析不僅要對(duì)總體數(shù)量特征和數(shù)量關(guān)系進(jìn)行分析,還要深入總體的內(nèi)部進(jìn)行分組分析。分組分析法就是根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的目的要求,把所研究的總體按照一個(gè)或者幾個(gè)標(biāo)志劃分為若干個(gè)部分,加以整理,進(jìn)行觀察、分析,以揭示其內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律性。
統(tǒng)計(jì)分組法的關(guān)鍵問題在于正確選擇分組標(biāo)值和劃分各組界限。
三、時(shí)間數(shù)列及動(dòng)態(tài)分析法
時(shí)間數(shù)列。是將同一指標(biāo)在時(shí)間上變化和發(fā)展的一系列數(shù)值,按時(shí)間先后順序排列,就形成時(shí)間數(shù)列,又稱動(dòng)態(tài)數(shù)列。它能反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展變動(dòng)情況,通過時(shí)間數(shù)列的編制和分析,可以找出動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,為預(yù)測(cè)未來的發(fā)展趨勢(shì)提供依據(jù)。時(shí)間數(shù)列可分為絕對(duì)數(shù)時(shí)間數(shù)列、相對(duì)數(shù)時(shí)間數(shù)列、平均數(shù)時(shí)間數(shù)列。
時(shí)間數(shù)列速度指標(biāo)。根據(jù)絕對(duì)數(shù)時(shí)間數(shù)列可以計(jì)算的速度指標(biāo):有發(fā)展速度、增長速度、平均發(fā)展速度、平均增長速度。
動(dòng)態(tài)分析法。在統(tǒng)計(jì)分析中,如果只有孤立的一個(gè)時(shí)期指標(biāo)值,是很難作出判斷的。如果編制了時(shí)間數(shù)列,就可以進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,反映其發(fā)展水平和速度的變化規(guī)律。
進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,要注意數(shù)列中各個(gè)指標(biāo)具有的可比性?傮w范圍、指標(biāo)計(jì)算方法、計(jì)算價(jià)格和計(jì)量單位,都應(yīng)該前后一致。時(shí)間間隔一般也要一致,但也可以根據(jù)研究目的,采取不同的間隔期,如按歷史時(shí)期分。為了消除時(shí)間間隔期不同而產(chǎn)生的指標(biāo)數(shù)值不可比,可采用年平均數(shù)和年平均發(fā)展速度來編制動(dòng)態(tài)數(shù)列。此外在統(tǒng)計(jì)上,許多綜合指標(biāo)是采用價(jià)值形態(tài)來反映實(shí)物總量,如國內(nèi)生產(chǎn)總值、工業(yè)總產(chǎn)值、社會(huì)商品零售總額等計(jì)算不同年份的發(fā)展速度時(shí),必須消除價(jià)格變動(dòng)因素的影響,才能正確的反映實(shí)物量的變化。也就是說必須用可比價(jià)格(如用不變價(jià)或用價(jià)格指數(shù)調(diào)整)計(jì)算不同年份相同產(chǎn)品的價(jià)值,然后才能進(jìn)行對(duì)比。
為了觀察我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的波動(dòng)軌跡,可將各年國內(nèi)生產(chǎn)總值的發(fā)展速度編制時(shí)間數(shù)列,并據(jù)以繪制成曲線圖,令人得到直觀認(rèn)識(shí)。
四、指數(shù)分析法
指數(shù)是指反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變動(dòng)情況的相對(duì)數(shù)。有廣義和狹義之分。根據(jù)指數(shù)所研究的范圍不同可以有個(gè)體指數(shù)、類指數(shù)與總指數(shù)之分。
指數(shù)的作用:一是可以綜合反映復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的總體數(shù)量變動(dòng)的方向和程度;二是可以分析某種社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的總變動(dòng)受各因素變動(dòng)影響的程度,這是一種因素分析法。操作方法是:通過指數(shù)體系中的數(shù)量關(guān)系,假定其他因素不變,來觀察某一因素的變動(dòng)對(duì)總變動(dòng)的影響。
用指數(shù)進(jìn)行因素分析。因素分析就是將研究對(duì)象分解為各個(gè)因素,把研究對(duì)象的總體看成是各因素變動(dòng)共同的結(jié)果,通過對(duì)各個(gè)因素的分析,對(duì)研究對(duì)象總變動(dòng)中各項(xiàng)因素的影響程度進(jìn)行測(cè)定。因素分析按其所研究的對(duì)象的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)不同可分為對(duì)總量指標(biāo)的變動(dòng)的因素分析,對(duì)平均指標(biāo)變動(dòng)的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象數(shù)量變化對(duì)等關(guān)系的一種方法。它把對(duì)立統(tǒng)一的雙方按其構(gòu)成要素一一排列起來,給人以整體的概念,以便于全局來觀察它們之間的平衡關(guān)系。平衡關(guān)系廣泛存在于經(jīng)濟(jì)生活中,大至全國宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,小至個(gè)人經(jīng)濟(jì)收支。平衡種類繁多,如財(cái)政平衡表、勞動(dòng)力平衡表、能源平衡表、國際收支平衡表、投入產(chǎn)出平衡表,等等。平衡分析的作用:一是從數(shù)量對(duì)等關(guān)系上反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的平衡狀況,分析各種比例關(guān)系相適應(yīng)狀況;二是揭示不平衡的因素和發(fā)展?jié)摿;三是利用平衡關(guān)系可以從各項(xiàng)已知指標(biāo)中推算未知的個(gè)別指標(biāo)。
六、綜合評(píng)價(jià)分析
社會(huì)經(jīng)濟(jì)分析現(xiàn)象往往是錯(cuò)綜復(fù)雜的,社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況是多種因素綜合作用的結(jié)果,而且各個(gè)因素的變動(dòng)方向和變動(dòng)程度是不同的。如對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的評(píng)價(jià),涉及生活、分配、流通、消費(fèi)各個(gè)方面;對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)價(jià),涉及人、財(cái)、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標(biāo),就難以作出恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)。
進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)包括四個(gè)步驟:
1.確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,這是綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)和依據(jù)。要注意指標(biāo)體系的全面性和系統(tǒng)性。
2.搜集數(shù)據(jù),并對(duì)不同計(jì)量單位的指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行同度量處理?刹捎孟鄬(duì)化處理、函數(shù)化處理、標(biāo)準(zhǔn)化處理等方法。
3.確定各指標(biāo)的權(quán)數(shù),以保證評(píng)價(jià)的科學(xué)性。根據(jù)各個(gè)指標(biāo)所處的地位和對(duì)總體影響程度不同,需要對(duì)不同指標(biāo)賦予不同的權(quán)數(shù)。
4.對(duì)指標(biāo)進(jìn)行匯總,計(jì)算綜合分值,并據(jù)此作出綜合評(píng)價(jià)。
七、景氣分析
經(jīng)濟(jì)波動(dòng)是客觀存在的,是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經(jīng)濟(jì)波動(dòng),保持經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展,一直是各國政府和經(jīng)濟(jì)之專家在宏觀調(diào)控和決策中面臨的重要課題,景氣分析正是適應(yīng)這一要求而產(chǎn)生和發(fā)展的。景氣分析是一種綜合評(píng)價(jià)分析,可分為宏觀經(jīng)濟(jì)景氣分析和企業(yè)景氣調(diào)查分析。
宏觀經(jīng)濟(jì)景氣分析。是國家統(tǒng)計(jì)局20世紀(jì)80年代后期開始著手建立監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法,經(jīng)過十多年時(shí)間和不斷完善,已形成制度,定期提供景氣分析報(bào)告,對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)起到晴雨表和報(bào)警器的作用,便于國務(wù)院和有關(guān)部門及時(shí)采取宏觀調(diào)控措施。以經(jīng)常性的小調(diào)整,防止經(jīng)濟(jì)的大起大落。
企業(yè)景氣調(diào)查分析。是全國的大中型各類企業(yè)中,采取抽樣調(diào)查的方法,通過問卷的形式,讓企業(yè)負(fù)責(zé)人回答有關(guān)情況判斷和預(yù)期。內(nèi)容分為兩類:一是對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)總體的判斷和預(yù)期;一是對(duì)企業(yè)經(jīng)營狀況的判斷和預(yù)期,如產(chǎn)品訂單、原材料購進(jìn)、價(jià)格、存貨、就業(yè)、市場需求、固定資產(chǎn)投資等。
八、預(yù)測(cè)分析
宏觀經(jīng)濟(jì)決策和微觀經(jīng)濟(jì)決策,不僅需要了解經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中已經(jīng)發(fā)生了的實(shí)際情況,而且更需要預(yù)見未來將發(fā)生的情況。根據(jù)已知的過去和現(xiàn)在推測(cè)未來,就是預(yù)測(cè)分析。
統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)屬于定量預(yù)測(cè),是以數(shù)據(jù)分析為主,在預(yù)測(cè)中結(jié)合定性分析。統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的方法大致可分為兩類:一類是主要根據(jù)指標(biāo)時(shí)間數(shù)列自身變化與時(shí)間的依存關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè),屬于時(shí)間數(shù)列分析;另一類是根據(jù)指標(biāo)之間相互影響的因果關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè),屬于回歸分析。
預(yù)測(cè)分析的方法有回歸分析法、滑動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、周期(季節(jié))變化分析和隨機(jī)變化分析等。比較復(fù)雜的預(yù)測(cè)分析需要建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,求解模型中的參數(shù)又有許多方法。
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