經濟數據展示精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇經濟數據展示，期待它們能激發您的靈感。

篇1

那么，新人站長怎樣才能收集哪到自己想要的數據來進行分析呢？下面談談我在收集數據方面的一點心得：

問題一：怎么收集符合要求的數據

我在收集符合要求的站點時采用以下方法：

1、 蜘蛛查找法

1）：首先，先去導航網站找到相關的站點，一個一個的查找符合要求的;

2）：其次，在查找到符合要求的站點中，從他們的友情鏈接中再次尋找符合要求的站點;

3 ）：最后，在第二次符合要求的站點中繼續上面的方法。

注：前提是在瀏覽器中裝ALEXA統計插件。（以多少ALEXA排名為收集目標 ）

2、門戶站點子頻道

為什么去門戶站點的子頻道尋找目標呢？因為，門戶站點的子頻道友鏈質量很高，符合要求的站點也有許多。這樣就 為下一步分析節省了的很多時間。

3、站點聯盟

每個行業站點都有自己的聯盟站群。找到與自己站點相關的聯盟站群網站來收集數據也是個不錯的方法。

總結：

1）：以上是我做數據收集的三種方法，雖然很費事可減少了重復率的發生。

2）：數據收集的過程是很枯 燥的，關鍵在于堅持及有較強的執行力。

問題二、如何分析收集到的站點

想要的數據已經收集完畢了，那接下來的工作就是對所收集的站點進行分析啦。下面由段軒來講解分析一個站點需要 什么數據作為參考：

首先，我轉換角度想：如果自己是站長尋找友情鏈接需要什么數據作為參考。

其次，如何把這些數據做精做好，讓看數據的人一看就明白是怎么回事。

設想：如果我做友情鏈接的話會需要以下幾種數據作為參考：

ALEXA排名、谷歌PR值、百度權重、雅虎外鏈、百度快照、百度/谷歌收錄量、PR輸出值、關鍵詞密度、域名注冊信息、日均訪問量。如圖：

總結：只有確定了自己以哪個角度來看待收集到的數據，并想從這些數據中得到哪些有用的數據，才能在分析數據時游刃有余的提煉出有價值的信息。切 記：換位思考是分析數據的第一要素。

問題三、如何提煉有價值數據？

經過初步收集的數據來看，我覺得在排版上還是不夠讓人一眼就能看出來哪些是有價值哪些是沒有價值的。因為我一開始收集數據時是以網站名稱字數來排序的，如圖：

后來我按照網站ALEXA排名高低來排序，只有表格美觀了才能讓人讀懂表中所要體現的數據價值。如圖：

圖解：相比第一張報表改進后的報表一眼就能讓人看出來網站的排名情況，其他分析項目自然而然的就一目了然了。

篇2

關鍵詞：

1.引言

在數字油田總體框架設計中，中間部分是中心數據層。本文闡述的主要對象是中心數據層中的“地質錄井庫”（簡稱“錄井庫”），是中心數據庫之一，它的建設是在目前優先建設數字油田規劃中勘探主營業務部分的戰略思路的指導下進行的。

2.錄井庫建設方針的形成

任何項目的建設都需要有一個方針，有一個方向性的指向，錄井庫的建設當然也不例外。要進行數字油田建設，數據庫作為現代信息的載體和基礎是必須建設的，首先需要研究怎么樣來建好這個錄井庫，為此展開庫建設方針的探索。

2.1數據模型

數據模型是一個可用于描述數據庫結構的概念集合，類似于軍事中的戰場沙盤和勘探開發中的三維地質模型，都是現實的縮影。

從產生過程可以總結出數據模型是現實世界經過三層抽象而形成的，具有邏輯和物理獨立性的特點。例如：對于樣品分析，現實世界是從取樣到出分析結果的全過程，經過視圖抽象，形成各個分析項目的報表視圖，再經過概念抽象，找出各種分析項目之間的共同點，都需要取樣、需要分析、需要得出指標數據，并且理清存在的流程關系，最后經過物理抽象形成物理模型進而按照他們之間的關系在數據庫中建立取樣數據表，分析數據表，指標數據表這些邏輯對象，當然更深層次的是物理模型已經將這些對象對磁盤、內存等硬件資源的分配也做好了設計。因此要建設好錄井庫，就要畫好數據模型這張圖紙。對于模型的研究就是對于主庫結構的研究。

2.2石油數據模型發展簡史

中石油數據模型的發展劃分為三代，第一代是勘探、開發、鉆井數據庫邏輯模型，第二代是勘探開發核心邏輯模型，第三代是伴隨著信息規劃A字頭項目產生的PCEDM核心模型。這三代模型在中石油信息發展史上都有著一定的作用。第一代模型實現了從無到有的轉變，但是隨著業務需要的發展，他不能滿足勘探開發一體化的需求；接踵而來的第二代數據模型，在業務涵蓋程度上有了很大的提升，可以說非常貼合油田業務實際，但是還是沒有實現勘探開發一體化；而2008年產生的PCEDM直接在實體模型的設計上就解決了勘探開發一體化，并且能夠描述新生的分支井、及水平井業務。

信息規劃中油氣田勘探錄井（即正在使用的A01、A02、A07系統）使用PCEDM模型，其直接相關部分的6個系統，使用PCEDM模型或者使用與PCEDM之間的具備完美接口的模型體系。同時PCEDM作為模型標準在今年將要出版。

在A01、A02項目應用過程中，可以認識到，PCEDM具有強整體性、高適應性、可擴展性、符合油田業務發展需要的發展中的石油數據模型。同時這也是錄井庫建設方針產生的主要原因。

2.3錄井庫建設方針分析

按照數字油田規劃的整體安排和部署思路，錄井庫在油田總的中心主庫搭建平臺下，選擇以PCEDM為基礎，并按照業務需要進行擴展而形成的，保持了主庫三方面的優勢，分別體現在業務管理、信息管理和部署方式的戰略意義上。

勘探開發協同研究是目前油田業務發展的趨勢。按照斯倫貝謝公司提出的信息建設架構，勘探開發協同研究是建立在由地理信息導航平臺所支撐的數據管理平臺之上的，而數據管理平臺又是由專業庫和項目庫通過一次集成產生的一體化集成平臺所支撐的。在業務管理上涵蓋地質錄井生產等各個環節，建立統一有機的聯系。形成多個專業庫分支的集成，在大部分專業上替代了一次集成的過程。  在信息管理方面，錄井庫是一個按照面向對象的理論整體設計，模塊化使用的模型，具有強整體性、高適應性、可擴展性。正因為這樣的性質，我們能夠根據各個專業的細節在不改變模型核心（Core）的基礎上進行擴展建設，從而形成電子LJPCEDM。LJCEDM架構符合數字油田建設中“起步晚，起點高”的戰略思路。從目前中石油信息建設的趨勢來看，A字頭重點信息項目以PCEDM為主數據庫，大慶、塔里木等數家油田將原有專業庫向PCEDM數據庫改造。直接選擇以PCEDM為基礎的LJPCEDM無疑是站在了高起點上。同時多專業整體性的PCEDM正是能夠克服目前油田信息管理人員較少，分散建設專業庫力量不足的困難，能夠使用較少的資源實現數字油田勘探開發主營業務的初步支撐。

3. 錄井庫建設規劃

錄井庫建設的思路是以A01、A02數據庫原型為基礎，參考PCEDM相關模型資料，借助PowerDesigner、PL/SQL、Access、Visual Studio等研究工具，以專業數據正常化研究和資源建設貫穿整個庫建設過程，通過搭建錄井庫模型研討平臺，展開對PCEDM這個面向對象的概念模型的深層認識和擴充建設工作。

地質錄井庫建設的目標：全面支撐數字油田在勘探開發結構化數據方面的存儲、管理和應用的數據庫，在此基礎上，將庫的體系擴展到數字油田的各個領域。

地質錄井庫的架構設計上，采用LJPCEDM為核心數據管理層，PCDM2002作為應用層緊密包裹在LJPCEDM的周圍，并以此更好的支持原有勘探開發系統，支持正常化采集和勘探開發研究項目環境進而支撐核心目標。

為了實現這個架構，完成我們的設想，達到核心目標。需要把錄井庫建設的工作拆解開來分步四步實施：

* 第一步，建設LJPCEDM原型

* 第二步，伴隨建設優化模型

* 第三步，建設業務應用層

* 第四步，建設主庫技術知識網

目前第一步已經順利完成，第二步建設正在進行，第三步和第四步都處與設計階段。后面三步工作在技術力量允許的情況下可以交叉進行。

對于已經建設完成的LJPCEDM原型，要做三方面的工作，分別是模型信息統計、A01、A02數據整合和PCEDM模型擴充方法研究。其中用到了眾多Oracle的技術，如數據字典信息應用、遞歸查詢運用、觸發器運用等等。第一步雖然已經完成，但是通過了近期數據庫技術的深入學習發現A01、A02同步得來的LJPCEDM原型還有很過需要完善的部分。例如A02數據同步至主庫可以使用快照同步技術從而提高主庫數據的時效性和準確性。從這點上來看，庫的建設是一個不斷完善的過程。

正在進行的第二步建設有一條非常明確的中軸線，那就是伴隨數據正常化和資源建設的過程建設符合主營業務要求的LJPCEDM。優化擴充建設的原因主要包括：相對業務缺失模塊、原設計存在漏洞、缺少關鍵信息字段、部分字段類型不符等方面。

第三步建設工作主要是進行業務應用層設計，按照四個步驟進行：

首先在資源建設的過程中，按照PCDM2002的標準進行數據 收集和整理工作，其次在數據正常化的過程中，按照PCDM2002的標準進行數據采集的規范和相關報表的統一，然后在現行的應用項目的實施過程中保留符合PCDM2002標準的中間視圖，最后實施以PCDM2002為標準的主庫應用層主題項目。在這樣的安排下實現業務應用層“總體設計，分步滲透，集中建設，全面支持高速應用”的目標。

第四步建設庫技術知識網是建立在前面提到的庫模型研討建設平臺之上的，主要設計功能有三個。一是滿足主庫結構動態，二是研發出能夠使用的庫管理平臺，三是提供一個各級業務專家能夠提出業務需求和參與建設意見的討論平臺。我們的庫運維團隊和各級業務專家在這個平臺上扮演各自的角色，共同構筑主庫技術知識網絡，最終達到更好的推進和完善數字油田應用的目標。

4. 錄井庫建設工作階段分析

錄井庫建設工作到目前雖然剛剛啟步，但是我們取得了一系列突破性的研究成果。

4.1思想認識提升

第一點表現是：認清了主庫與分庫建設與數據正常化和資源建設的關系。正常化建設的方法概括的講就是通過對數據源點的調研了解和掌握新數據從產生到歸檔的整個流程，同時分析和對比同類報表，最終建設好數據層依附與LJPCEDM的客戶端和行業通用報表的過程。資源建設的方法概括的講就是通過對數據源點進行詳細的數據收集、整理、審核等一系列規范化操作，最終將數據資源遷移加載至LJPCEDM的過程。我們不難發現，無論是正常化建設還是資源建設最后都是要建立在LJPCEDM之上的，即主庫是正常化和資源建設成果實體構成的核心。當然正常化和資源建設都能推進主庫模型朝著更符合業務管理需求的方向發展。因此主庫和分庫的建設與正常化建設的關系是相互促進、互為保障；與資源建設的關系是規范建設，共同推進。

第二點表現是：認清了數據管理和業務管理的關系。在這近一階段的數據遷移工作中，通過一些典型的實例討論我們逐漸認識到主庫不只是數據的載體，同時還是數據的管理工具，更是業務管理思路的集中抽象體現。為此數據管理和業務管理之間應該是相互促進共同進步的，業務管理的先進經驗要及時的體現到數據模型設計中，同時先進的數據管理模型也應該推廣至業務管理中。

4.2庫原型形成

為了能夠更好的控制設計思路與物理實現的一致性，第一步就是要精確的統計數據庫中各表的數據量和確定各表主外鍵關系。為了得到這些信息，引入了系統視圖信息循環運用的辦法和遞歸查詢的靈活運用。

ORACLE10中存在著41000多個用于記錄系統信息的數據字典，其中就包括用于記錄數據庫中用戶數據表信息的USER_TABLES和記錄主外鍵信息的USER_CONSTRAINTS和主外鍵字段信息的USER_CONS_COLUMNS，靈活的運用這些數據字典中的信息我們能夠快速的統計出一個數據表的使用情況和模型的結構。

通過統計監控確保數據庫的邏輯結構跟設計思路的一致性。為庫原型的形成提供了技術保障。

4.3建設方法論

笛卡兒在《方法論》(Discours de la méthode)中指出，研究問題的方法分四個步驟，我們按照這四個步驟也總結出了LJPCEDM建設方法的四個方面：

第一個步驟：永遠不接受任何我自己不清楚的真理，只要沒有經過自己切身體會的問題，不管有什么權威的結論，都可以懷疑。這一點告訴在建設LJPCEDM的過程中任何單位和個人關于PCEDM的理論都可以懷疑，只有實際存儲并能良好應用的結構才可信。

第二個步驟：可以將要研究的復雜問題，盡量分解為多個比較簡單的小問題，一個一個地分開解決。因此LJPCEDM的建設要按照專業的劃分，逐個進行研究，理清生產實際中的各類關系，以便更好的抽象出物理模型。

第三個步驟：將這些小問題從簡單到復雜排列，先從容易解決的問題著手。因此LJPCEDM研究專業的順序要按照油田建設總體規劃進行，先易后難，“急用先建，以用促建”。

第四個步驟：將所有問題解決后，再綜合起來檢驗，看是否完全，是否將問題徹底解決了。因此在建設完成后我們應該從綜合應用上整體評價LJPCEDM的建設效果。

綜上所述，總結出了在批判的接受現有PCEDM模型理論的基礎上，按照數字油田總體建設規劃先易后難、“急用先建、以用促建”的要求分專業精細研究擴展建設，最終以能否良好的服務應用為唯一檢驗標準的LJPCEDM建設方法。

4.4擴展建設實踐

截止目前，已經在野外、綜合錄井、氣測、地層巖性、油氣顯示、探井生產井、新技術等幾個方面按照LJPCEDM建設方法展開了擴展建設的實驗性實踐,圍繞地質錄井主庫建設要做好四項工作。

（1）繼續完善PCEDM到LJPCEDM的轉化工作，努力建設一整套覆蓋錄井專業的特色主庫模型結構

相關專業的數據和分析化驗等專業數據模型的完善建設需要緊密結合數據正常化和資源建設的步伐開展研究擴展工作。預計在下一段時期催涉及專業覆蓋面上與數據正常化建設同步完成LJPCEDM的構建，從而保證數據正常化和資源建設成果的保存。

（2）基于Oracle Spatial技術的空間數據庫擴展

篇3

關鍵詞 競技體育 大數據 機遇 挑戰

中圖分類號：G811 文獻標識碼：A

數據，一直以來都是體育科研工作者所關注的熱點問題。近年來，伴隨著信息時代的數據大爆炸，大數據這一概念應運而生。它的出現不僅僅意味著技術的發展，甚至推動了時代的變革。大數據時代，數據將充斥著社會的各個領域，而體育從某種角度來看就是一個數據的集合，因此對科學研究來說，體育無疑是合適的大數據試驗場。然而一直以來，我國競技體育領域數據的相關工作發展都不甚理想。面對即將來臨的大數據時代，中國競技體育應當總結、學習國外相關領域發展的先進經驗，順應時代潮流的變動，主動探索這一新生的領域。在新的時代中，探索出一條符合自身特點的可持續發展道路。

1大數據與競技體育

大數據時代，通過物聯網、云計算等新的大數據技術方式的應用，能夠使原來分散的競技體育資源可以在競技體育系統內部高效配置，從而大大改進競技體育管理與決策方式，并進一步提高競技體育信息化、現代化水平。在競技體育領域，大數據的作用主要表現在數據挖掘和數據可視化上。

1.1數據挖掘與競技體育

數據挖掘技術，能為職業體育俱樂部提供更多、更全面的球員評估指標、比賽分析指標。通過在數據和運動員表現之間建立模型，幫助體育俱樂部在選擇運動員之前就能很好的了解運動員的現有運動水平和預測發展潛力；幫助體育俱樂部對現有運動員的運動水平有客觀的認識，并配置相應的訓練計劃。例如美式橄欖球聯盟（NFL）運用生物傳感技術、數據挖掘技術對參加選秀的大學球員進行評估，以選拔出有潛力的運動員；美國職業棒球大聯盟（MLB）的球隊奧克蘭運動家俱樂部，通過數據分析法在聯盟中率先采用上壘率這一指標來尋找和考核球員，而數據分析則幫助奧克蘭運動家隊成為了美國職業棒球史上首支取得20連勝的隊伍，幫助球隊煥發第二春。這一案例在美國職業棒球領域引發轟動，各大俱樂部紛紛開始雇用專職的數據分析員。

1.2數據可視化與競技體育

數據可視化往往是數據挖掘之后的產物，與數據挖掘密不可分，專業的數據公司在將數據挖掘與數據可視化結合這一方面往往做得更好。IBM公司追蹤了四大滿貫賽事八年來的全部8128場比賽，收集了4100萬個數據，為每一個大滿貫選手模擬了一個對比數據庫。基于這一數據庫，IBM推出了Slam Tracker系統，這一系統能夠能針對性地為比賽選手提供最優戰術，為觀眾提供著更為直觀生動的觀賽體驗，并且幫助觀眾更加準確的感知比賽過程。

2大數據時代競技體育的機遇與挑戰

伴隨著技術的不斷革新，競技體育領域收集到的數據量越來越大、數據采集速度越來越快；數據類別越來越多、數據越來越準確，這無疑為競技體育帶來了機遇與挑戰。

2.1大數據時代競技體育的機遇

美國職業籃球聯盟（NBA）無疑順應時代潮流、抓住機遇的典型案例。就數據獲取而言，NBA聯盟的各支球隊廣泛應用SportVU技術，在每座球館的上空會懸掛著6個超高清攝像頭，每秒鐘能夠抓取25幀圖片。這些攝像頭采集到的數據通過復雜的計算公式與比賽的play-by-play數據同步，能夠在90秒內便發回報告。每個球員的每個動作、每次傳球、每次投籃、每次觸球……一切的一切都被記錄了下來。

就數據的挖掘而言，通過SportVU追蹤系統，有研究者成功建立量化防守表現的數學模型，并將其可視化。他們通過計算防守的對位和時間，最終得到了一系列量化指標，防守能力的量化的能夠讓人們能夠更加清晰地了解一名球員的價值。面對大數據時代NBA采取的是開放的態度，積極引入能帶來變革的技術，對各支球隊而言海量的數據就是無窮的寶庫，順應潮流并選用合適的數據挖掘方案就能在這座寶藏中獲得珍寶。

2.2大數據時代競技體育的挑戰

數據科學在某些競技體育項目上的運用，并不能代表大數據在競技體育系統的廣泛運用。以足球運動為例，相比數據分析在橄欖球、棒球、籃球等項目廣受追捧，數據分析足球項目明顯“遇冷”。足球運動的數據收集進展遠遠落后于其他運動，借助技術的發展，近年來涌現出一批網站，這些網站將比賽的數據統計結果更好的展現給了觀眾。通過網站提供的信息讓你可以知道哪個球員一場比賽乃至一個賽季的各項統計數據，還有一些類似熱點圖和傳球線路圖等的圖片方式更好的呈現這些數據。然而這些數據也僅僅只是數據而已，如何對這些數據進行挖掘，如何通過數據建立模型進而能對關鍵能力進行量化是亟待解決的問題。

目前我國體育數據統計主要由國家主導、體育院校、運動隊參與，展現出一個自下而上匯總數據的過程。國家統計局的相關體育統計數據主要表現了我國體育的宏觀數據，而各個體育院校和運動隊的數據具有一定偏向性，用于研究的數據樣本規模、代表性能否能適應大數據時代數據依舊存疑；我國競技體育領域的信息化水平較低，數據的收集與存儲手段相對原始，與國外先進水平相差較大，數據挖掘專業的人才缺口巨大。據相關報道，中超球隊江蘇舜天隊的數據分析，其實只是人工統計的簡單記錄，包括犯規、越位、射門、搶截等等基本信息。然而在數據科學應用較晚的足球領域，專業的數據公司已經可以依據體育場內安裝8個角度不同的熱成像功能攝像機，獲得全場畫面、所有球員的跑動路線，后續便可生成跑動距離等數據，或者對照比賽視頻分析定義球員與動作。

同時大數據本身也存在一定的問題，數據不懂社交。大腦在數學方面很差勁，但是大腦懂得社會認知。人們擅長反射彼此的情緒狀態，擅長偵測出不合作的行為，擅長用情緒為事物賦予價值。數據不懂背景。人類的決策不是離散的事件，而是鑲嵌在時間序列和背景之中的。經過數百萬年的演化，人腦已經變得善于處理這樣的現實。人們擅長講述交織了多重原因和多重背景的故事。數據偏愛潮流，忽視杰作。當大量個體對某種產品迅速產生興趣時，數據分析可以敏銳地偵測到這種趨勢。但是，一些重要的產品在一開始就被數據擯棄了，僅僅因為它們的特異之處不為人所熟知。然而對于競技體育而言，一些運動員杰出的表現正是通過一些特異的數據展現。

通過計算機，我們可以快速、準確的提取數據、進行數據分析。然而在某些方面機器卻沒有辦法取代人。計算機在目前的技術水平下尚不能識別某些精確動作和動作背后的情感、認知因素，仍然存在大量需要人來解釋的信息，設想一下在某年的夏季轉會窗口，一個球隊的球探想要為球隊物色一名出色的球員，兩名上賽季表現平平的球員擺在球探面前，如果球探僅僅觀看了兩名球員的賽場表現，而沒有去研究他們的統計數據，那么他很有可能建議球隊誰都不要買；如果他僅僅查看了球員的比賽數據，而沒有去現場觀看他們比賽，他可能就會建議球隊買下其中一名。然而正確的結論往往是將傳統的比賽偵查和對球員的數據分析兩者相結合起來，另外一名球員可能才是更好的那一個。

3相關建議

針對大數據時代競技體育系統存在的挑戰：

首先應當解決的問題是建立順應大數據時展的競技體育數據收集與共享平臺，強化各個體育院校和運動隊之間的數據共享，體育主管機構通過對數據的匯總與收集建立數據庫、云平臺，實現對數據的良性反饋，進而助力體育科研。同時依據具體運動具體分析，制定適應具體運動項目的數據收集與挖掘方案。

其次，應當大力推動數據科學在競技體育領域的運用，加大投入，著力提高我國競技體育領域的信息化水平，培養一大批體育數據科學人才。也可以參考國外先進經驗，委托或者建立專業的體育數據公司進行數據收集和挖掘工作。

注釋

[1] 維克托?邁爾?舍恩伯格.大數據時代[M].浙江人民出版社，2013.

篇4

一、反貪偵查中電子數據的常見類型及技術方法

學界對于電子數據的討論由來已久，對其定義和界定并沒有統一的定論。一般而言，所謂“電子數據”即電子形式的數據信息，強調的是記錄數據的方式而非內容。而以電子數據為基礎的各種存在形式可以統稱為電子證據。電子數據是各類電子證據的本質，是各種外在表現形式的內在屬性和共同特征。電子證據在本質上是電子數據，其外在表現形式具有多樣性、不確定性且易于更改。

（一）電子數據的常見類型

在偵查工作中常見的電子數據類型主要有以下幾種：

1.文字處理文件。即通過文字處理系統形成的文件，由文字、標點、表格、各種符號或其他編碼文本組成。不同類型的文字處理軟件生成的文件不能兼容（如Word和WPS），使用不同代碼規則形成的文件也不能直接讀取。所有這些軟件、系統、代碼連同文本內容一起，構成了字處理文件的基本要素。隨著信息化和無紙化辦公的不斷推進，Office、WPS等文檔，word文檔、excel表格等已經逐漸取代過去的紙質文件成為個人或單位記錄信息的主要方式，這類office、WPS等文檔已成為反貪偵查工作的重點關注對象，浙江省反貪部門查辦案件中，已經有通過電子數據技術，恢復已刪除的計算機word文檔，為案件偵查提供證據材料的成功案例。

2.圖形處理文件。即由計算機專門的軟件系統輔助設計或輔助制造的圖形數據，通過圖形人們可以直觀地了解非連續性數據間的關系，使得復雜的信息變得生動明晰。辦案中較為常見的圖形處理文件包括相片、錄音和錄像等。需要注意的是，新刑訴法規定的第八種證據包括視聽資料和電子數據，這種設置就是因為這兩種證據之間存在相互關聯、相互交叉的地方，所以將二者歸為同一的證據種類。常見的圖形處理文件如手機信息、電子郵件、即時通訊信息、錄音錄像等。特別是智能手機、電腦以及網絡的普及，利用手機、電腦等工具追溯相關案件信息已成為浙江省反貪辦案的常見方法。如浙江省某區院在查辦行賄人王某時，通過查看其手機，發現了受賄人周某與其短信頻繁，并有銀行賬戶資金往來的短信提醒，該類信息的獲取為偵查指明了方向，為深挖窩串案奠定了良好基礎。

3.數據庫文件。即由若干原始數據記錄所組成的文件。數據庫系統的功能是輸入和存儲數據、查詢記錄以及按照指令輸出結果，它具有很高的信息價值，但只有經過整理匯總之后，才具有實際的用途和價值。辦案中常見的數據庫文件多為電子賬目。由于貪污和瀆職類犯罪大多會涉及到單位的賬目，而現在的單位又大多都采用電子記賬，因此電子賬目是常會接觸到的電子數據表現形式之一，主要包括包含賬目內容的電子表格和由賬目管理軟件生成的電子賬簿等。

（二）獲取電子數據的常用技術方法

1.電子數據的復制技術。指從待鑒定的設備中把電子數據復制出來，以固定證據數據，并保證這個證據數據的原始性和證據數據的完整性。待鑒定設備是指存儲、處理或者傳輸二進制數據的設備，包括計算機、通信設備、網絡設備、電子數據存儲設備等。該技術主要涉及到各種設備中存儲數據的寫保護技術、主比特的數據復制技術、可信值的校驗技術和數據擦除技術。實踐中，在搜查犯罪嫌疑人辦公室和家庭時，遇有不能輕易挪動的電子設備時，偵查人員通常采用該種技術進行取證固定，確保相關信息的不遺失。

2.刪除數據恢復技術。是對電子數據中被刪除、覆蓋、損害或者加密的文件進行還原恢復。主要涉及有文件系統級的恢復技術，如系統崩潰后恢復里面的證據文件，系統文件應用級的恢復技術，數據庫的恢復文件以及錯誤文件修復技術和加密文檔的破解技術。辦案中比較多運用的是對手機信息的恢復，如浙江某區院在查辦受賄人張某時，通過扣押其手機發現其手機短信中有不少有價值的內容，但犯罪嫌疑人的反偵查意識很強，僅保留一兩天的短信，而通信運營商一般僅能查詢一個月內的短信，偵查人員便與技術部門合作，對張某的手機短信進行恢復，從已刪除的短信中獲取了大量偵查信息，為偵查取證和審訊突破奠定基礎。此外，對電腦刪除信息的恢復逐漸成為辦案人員掌握犯罪嫌疑人性格特征、成長規律、生活習慣的重要方式方法，著名的港臺明星陳冠希“艷照門”事件中的艷照即來自于電腦已刪除信息的恢復，雖然陳冠希已刪除了這些照片，但有人使用恢復技術恢復了這些信息并傳播至網上，從而造成了惡劣影響。

3.數據搜索分析技術。指在繁復的數據中搜索特定的信息加以關聯，并進行有效分析。如文件屬性分析，文件的數字摘要分析，日志分析等等。主要涉及對于文本信息的搜索關聯技術和圖像、音頻、視頻內容的識別技術和海量數據的分析技術，從中查找對偵查有幫助的信息。比如公安部在查辦馬加爵案件中，辦案人員對馬加爵經常使用的電腦進行分析，發現在案發前后，馬加爵曾大量瀏覽一些省市的人文、地理信息，辦案人員通過數據搜索技術進行分析，發現馬加爵對海南的地理、人文信息瀏覽頻率最高，公安部隨即將辦案重點轉至海南，并在其他技術的配合下在海南將馬加爵抓獲。

4.手機話單分析技術。指根據偵查工作對話單分析的實際需求，借助統計學、數學集合等相關理論和谷歌衛星地圖的服務支撐，通過邏輯組合計算，按事先設定條件，對大量的通話數據進行程序處理，實現重要數據篩選、統計圖表生成、可疑號碼排查、新啟用號碼快速鎖定和歷史通話軌跡的可視化顯示等功能。浙江溫州市院已于2009年自主開發了手機話單分析系統，該系統具有話單數據自動導入、歷史通話位置查詢、歷史通話軌跡可視化顯示、新號碼自動搜索、關系分析、身份比對、統計分析等多項功能，只要掌握了涉案對象的手機號碼，就可以通過該系統準確獲取涉案對象的關系圈、生活規律、活動軌跡等信息，為抓捕對象、輔助審訊提供助力。目前該系統推廣至浙江各市院，并在反貪辦案中發揮了顯著效用，為節省辦案資源、提高偵查效率提供了強大助力。

二、反貪偵查中運用電子數據的工作現狀

浙江省檢察系統一直以來都高度重視電子數據技術工作，并確定省院反貪局、反瀆局、技術處三個部門為主要責任部門，扎實推進電子數據技術工作，逐步形成集基礎系統、應用系統和管理系統為一體的職務犯罪偵查技術支撐體系。2010年以來全省累計完成各類電子數據技術支持170余件次，主要有計算機硬盤數據恢復、手機通訊錄與短信恢復、網絡數據搜索與恢復、數字圖像比對等四類，取得了一定的工作成效。今年3月，省院反貪局、反瀆局和技術處聯合下發了《關于加強職務犯罪偵查中電子數據等技術應用的通知》，對電子數據技術工作進行了具體部署。經過多年的努力，浙江省偵查辦案使用電子數據取得了長足進步，逐步邁上了規范化的正軌，有力推動了偵查科技化、偵查現代化的進程。但不可否認的是，與公安、安全等運用成熟的部門相比，反貪偵查運用電子數據還處于初級階段，辦案實踐中還存有不少問題亟待解決：

（一）對電子數據的思想認識需進一步提高。偵查人員受傳統證據觀念的影響，對于電子數據這一新型證據形式缺乏理性的認識，對電子數據檢驗鑒定技術缺乏必要的了解，對電子數據的獲取和鑒定程序尤其缺乏應有的重視。這一方面與電子數據提取與鑒定技術尚不完善有關，但另一方面也與基層反貪干警的應用意識不強，對電子數據的重要性認識不夠密切關聯。部分基層反貪部門的領導甚至片面地認為這是技術部門一家的事情，偵查人員只需提供扣押的物品即可。隨著信息化的不斷深入，電子數據將越來越多出現在偵查辦案與調查取證中，對電子數據的思想認識亟待提高。

（二）電子數據的取證流程與管理制度需進一步完善。電子數據具有高科技性、隱蔽性、易改性和形式多樣性等特點，這就決定了電子數據的取證要兼具合法性和專業性，一方面對電子數據的取證必須要由偵查人員來主導，確保取證合法，另一方面電子數據的專業性決定了取證程序包括扣押、鑒定等必須由專業人員來實施，才能保證電子數據取證到位。目前，高檢院雖然制定《人民檢察院電子數據鑒定程序規則（試行）》，但對于電子數據勘驗檢查等技術環節均未制定相應的標準操作程序，各地實踐的操作隨意性大，一線干警在對犯罪嫌疑人進行搜查、扣押時，很少或甚至不邀請技術人員共同參與，他們往往遵循傳統的搜查、扣押方法，這就可能使電子數據未能及時提取，或者破壞電子數據的完整性，最終影響到電子證據的效力。

（三）電子數據專業的技術力量需進一步加強。目前浙江省檢察機關從事電子數據技術工作有資質的鑒定人和助理鑒定人僅有20名，專職技術人員很少，絕大多數檢察院由信息技術人員兼職開展此項工作。信息技術人員雖然都具備計算機、網絡技術等的專業背景，但對于電子數據的提取、檢驗鑒定缺乏相關的專業知識和實戰經驗，程序意識和證據意識也較為缺乏，對偵查工作更是一知半解，電子數據技術人員的業務能力和水平距離偵查辦案的實際需求，尚需不斷培訓提高。同時，一線的偵查干警雖然掌握傳統的辦案模式，但熟悉電子數據技術并熟練掌握取證流程的寥寥無幾，各地獲取、鑒定和運用電子數據還處于較為初級的階段。

（四）電子數據的取證能力和運用技巧需進一步提高。目前，偵查辦案中運用較多的是手機話單分析系統，對公安機關運用成熟的如電子數據搜集技術、恢復技術、保全技術、數據時間檢驗分析技術、硬件逆向分析技術、電子郵件檢驗技術等技術還處于摸索階段，一線干警運用電子數據服務于辦案的能力還不強。如公安機關較為常見的電子數據恢復技術，一線反貪干警在搜查、扣押犯罪嫌疑人物品時，很少或甚至沒有扣押手提電腦、臺式電腦、移動硬盤等電子數據的存儲介質的習慣，對電腦、手機恢復刪除數據以服務于偵查取證更是少之又少。偵查干警對電子數據的取證能力與運用技巧遠滯后于信息社會打擊腐敗的發展需要，亟待進一步提高。

（五）偵查部門與技術部門的配合需進一步密切。電子數據的取證有賴于偵查人員與技術人員的通力合作，但實踐中，受制于部門壁壘、部門本位主義、主觀認識不到位等因素的影響，基層反貪部門對邀請技術人員參與偵查的認識不夠，日常協調、加強溝通、尋求支持的不多，更多的是在錄音錄像等常規工作上才求助于技術人員，邀請技術人員協助參與辦案的不多。如電子數據的取證要求具備完整性、安全性和連續性，其收集、固定與獲取不能在原始介質上進行，這就要求技術人員必須參與現場勘驗、搜查、扣押等工作，確保數據完整、無誤，而實踐中搜查、扣押很少邀請技術人員的參與；再如偵查人員對技術部門的電子數據技術水平不了解、不掌握，一些有用的電子數據由于缺乏有效的配合往往遺失，影響了后續的偵查進程。偵查人員與技術人員的工作合力尚未形成。

三、加強電子數據取證工作的具體舉措

（一）提高對電子數據技術工作的認識

新刑事訴訟法明確了電子數據的法律定位，兩院三部頒布的《關于辦理死刑案件審查判斷證據若干問題的規定》規定了電子郵件、電子數據交換、網上聊天記錄、網絡博客、手機短信等電子證據的審查內容，對電子數據技術工作提出了新的更高要求，將對反貪工作的執法辦案帶來明顯影響。一方面，電子數據豐富了證據種類，增加了證明犯罪事實的方法和途徑，為促進偵查方式的轉型拓寬了途徑，另一方面也有利于促進反貪干警偵查水平的提高，引導偵查工作逐漸走上偵查現代化、信息化的道路。各地要進一步重視電子數據的重要性和可行性，切實提高在檢察機關執法辦案中應用電子數據技術的認識，以貫徹落實新刑事訴訟法為契機，認真抓好電子數據技術應用工作。

（二）規范電子數據技術在辦案中的應用

無規矩不成方圓，電子數據應當依一定的程序和方法進行提取、固定和鑒定，以確保電子數據的真實性、完整性和有效性。目前高檢院對電子數據各項技術工作程序規定尚未完善，建議有條件的地方出臺電子數據技術工作規則，明確了電子數據的勘驗、送檢、鑒定、運用等應用流程，規范了電子數據的技術文書格式，以推動電子數據技術運用的委托手續齊全、辦案人員與技術人員職責分明、操作程序公開透明。

（三）建立健全電子數據技術的應用協作機制

電子數據專業性強，開展難度高，需要多個部門之間的通力配合。反貪部門要主動加強與技術部門的協調配合，建立明確的應用協作機制，通過部門間聯席會議、聯絡員、信息交流和情況通報等多種形式的信息共享機制，強化協作配合的一體化意識，形成工作合力；偵查人員尤其要樹立主動應用電子數據技術手段的意識，特別是在大要案、窩串案和新領域、新類型案件中，積極尋求技術人員的技術支持，充分發揮專業人員的專業優勢，把應用電子數據技術作為重要的偵查手段運用好、發揮好，為反貪辦案提供新的助力。

篇5

在我國步入網絡時代之后，商品與服務模式的交易發生了深刻的轉變，網絡交易日益頻繁，利用網絡交易模式既可以降低成本，還可以優化營銷效果。網絡經濟憑借自身快捷、高效的優勢，成為我國國民經濟中的有機組成部分，逐步被社會大眾所接受。本文主要針對大數據時代網絡經濟可持續發展模式進行分析。

關鍵詞:

大數據時代;網絡經濟;可持續發展模式

隨著社會經濟的發展和互聯網技術的進步，人們在互聯網上的活動越來越多，這些活動產生了非常龐大的數據集，對這些數據集的科學處理和應用就是大數據。大數據為社會經濟的發展帶來了新的機遇，也給傳統的經濟帶來了巨大的沖擊。本文就大數據的概念，以及大數據對網絡經濟的影響進行了詳細的闡述。

一、大數據概述

大數據是原先就存在與物理學、天文學以及金融界等各個領域，只是幾年來隨著網絡的飛速發展，在社會當中體現出了越來越多的能量，逐漸引起了相關領域專家的廣泛關注。美國在2013年就啟動了大數據研究和發展計劃，并且在其上面投入了巨大的財力和物力，他們已經意識到，大數據在這信息發達的時代，必將產生巨大的作用。我國在“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃中，也提出了把大數據進行產業化發展。一時之間各大學術刊物都紛紛發表了大數據探究性文章，大數據成為了社會的熱點問題。大數據，簡要的說就是通過普通軟件無法在有效時間內收集、分析、處理、應用的大規模數據信息。這里所說的大規模通常超過了100TB，并且是高速、實時的數據流。大數據一般具有數據規模大、種類多、價值密度低、處理速度快四個特征。

二、互聯網經濟的發展

互聯網經濟是社會經濟隨著網絡的發展，而出現的一種新的經濟形態，它主要是人們通過網絡進行消費活動的經濟現象。在互聯網經濟中，商品的生產、消費，和主體的經濟行為包括信息的獲取，市場發展方向的預測、企業發展方向的決策等過程都依賴與互聯網。互聯網經濟主要有以下幾個方面的特征:

1、效率高。在互聯網經濟中，交易雙方的交流突破了時間和空間的限制，交易過程也無需等候，極大地提高了工作效率。

2、成本低。消費者可以通過透明的交易平臺進行商品的選擇，而賣方減少了實體店資金的投入，降低了應運成本。

3、風險大。一方面存在著信譽風險，網絡平臺的審核機制存在一定的漏洞，給不法分子可乘之機，造成了信譽風險的形成。另一方面，互聯網的網絡安全，為客戶的個人信息以及資金造成一定的威脅。

4、覆蓋廣。因為互聯網經濟沒有時間和空間的限制，受到了廣大青年消費者的青睞，消費群體覆蓋面較為廣泛。

5、發展快。隨著電子商務的快速發展，互聯網經濟也得以迅猛的發展。

三、大數據與互聯網經濟的關系

大數據的來源，主要依賴于消費群體通過網上交易留下的信息，以及人們的生產和生活在網絡上留下的痕跡，比如網頁的瀏覽、網購等活動。大數據技術就是在這龐大的數據集內提取出有效信息，進行綜合分析和判斷，判斷出消費者的消費傾向、社會的發展方向，給企業的生產和經營以科學的指導意見。大數據產業實現盈利的關鍵就在于大數據信息的含量和價值。根據IDC和相關部門對大數據調查的結構，大數據蘊含著以下幾個方面的價值。對消費群體進行詳細的劃分，根據劃分結果對每一類群體采取相應的商業行為。2、運用大數據，分析出消費者最新的消費動向，對商品的滿意程度，以及對商品新功能的期望等等，利用這些分析結果為廠家提供科學生產的指導意見。3、提高大數據研究成果產業化，帶動整個產業的發展。4、有利于企業對于商業模式和商品服務的創新。與傳統的商業模式相比較，傳統的商業模式是通過生產、營銷的效果來看生產方向的對錯，而大數據背景下的網絡經濟模式，是通過對以后將會產生的營銷效果的預測來指導生產。大數據在數據分析和預測方面的功能使傳統商業無法比擬的。由此可見，大數據的存在，為企業的生產方向提供了科學的依據，進行有的放矢地投資和生產，避免了盲目生產帶來產品滯銷的危險。另外網上交易有效降低了交易成本。大數據依賴云計算技術，為網絡經濟的發展提供了更多的數據資源，降低供需雙方信息的不對稱，順暢了供需渠道，提高了網絡交易的效率。但由于大數據所要求的軟硬件環境以及監管機制等都越來越嚴格，這便對網絡經濟的發展提出了更高的要求。當然，大數據雖然可以完善信息的傳遞模式，但是在信息監管機制的影響下，差異性供給主體或者需求主體可能會利用自身的優勢獲取更多信息，加劇了信息的不平等性，繼而引發惡性競爭，為此，政府需要從宏觀角度進行調控，規范各方交易，構建出完善的競爭格局，保證網絡經濟行為可以有序的發展。且就我國的情況來看，還缺乏網絡經濟發展的法律監管體系，無法促進網絡經濟的可持續發展，尤其是在大數據時代，虛擬經濟的風險更大，為此，必須要做好立法監管工作，制定出能夠規范和引導網絡交易的法律體系，從支付和交易環節來保證網絡經濟的有序發展。

四、結語

總之，互聯網經濟的發展，為企業的經營模式的改革起到了促進作用，網絡的發展有帶動了人們網上活動頻率的增加。網上大量的數據信息，為企業的發展帶來了巨大的契機，如何利用網絡數據對企業的發展方向進行精準的判斷，將是企業在互聯網經濟背景下面臨的重要問題。在將來，大數據所存在的問題和困難都會得到良好的解決，屆時大數據將會發揮出巨大的魅力，推動世界經濟的進一步發展。

參考文獻：

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