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聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人類行為。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。聚類源于很多領域，包括數學、計算機科學、統計學、生物學和經濟學。在不同的應用領域，很多聚類技術都得到了發展，這些技術方法被用作描述數據，衡量不同數據源間的相似性，以及把數據源分類到不同的簇中。

聚類分析是一組將研究對象分為相對同質的群組的統計分析技術。主要應用于探索性的研究，其分析的結果可以提供多個可能的解，選擇最終的解需要研究者的主觀判斷和后續的分析。

（來源：文章屋網 ）

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關鍵字：城市競爭力；省會城市；聚類分析

一、研究方法

聚類分析（Cluster Analysis）是對多數行統計樣本進行定量分類的一種多元統計分析方法。 本文采用SPSS軟件編制的聚類分析法程序, 把樣本按照競爭力的強弱進行分類。通過分析各類城市的共同點，找出各類城市的優勢和差距，以便城市能針對性地制定提高其競爭力水平的對策。在這里，聚類方法選用的是聚類分析分析中的Q型系統聚類法，距離采用歐氏距離。

二、聚類分析操作步驟和結果

省會城市由于其特殊的政治地位而獲得了額外的資源，一般都是各省的政治、經濟、文化中心，省內其它城市也不可能與其相比。由于政治地位的作用，中國的中心城市享有掌握和使用更多資源的權利，一般來說，也必然比各省內的其它城市具有更大的競爭力。

基于上述原因，為宏觀分析評價石家莊城市競爭力水平，本文樣本城市的選取主要以同等級別的省會城市為主體，選取了石家莊、哈爾濱、長春、沈陽、濟南、南京、杭州、福州、廣州、海口、鄭州、合肥、武漢、長沙、南昌、南寧、太原、西安、貴陽、昆明、成都、銀川等省會城市，對這些城市競爭力進行聚類較分析，進一步了解石家莊競爭力的整體狀況。

1．聚類分析操作步驟

首先把各城市的競爭力水平的綜合評判分值進行消除量綱的標準化處理。

2.聚類結果

將標準化數據進行Q型系統聚類前，根據聚合系數隨著分類數變化得碎石檢驗圖，確定分為四類，然后采用迭代聚類中的重心法（Centriod clustering），將樣本城市競爭力水平劃分為四類，可以得到聚類譜系圖。通過對聚類譜系圖進行分析，各類所包含的樣本城市如下：（見表1）。

三、城市競爭力綜合評價

（1）{上海}為第一類。這座城市是我國最大的國際化城市之一，他代表著我國城市競爭力的最高水平，其綜合經濟實力遠遠超過其它城市，鮮明地具有旗幟性的作用。{沈陽、濟南、杭州、南京}為第二類緊隨其后，這類城市的競爭力水平也很高，水平僅次于第一類城市。他們具有良好的區位優勢和經濟實力，同時具備完善的城市設施和較好的人才資源。

（2）{哈爾濱、長春、成都、武漢、福州、西安、昆明、鄭州、石家莊、長沙、海口}為第三類，這類城市多位東北、華北、華中、華東、西北、西南等我國各大區域的核心省會城市，在各大區域范圍內有著雄厚的經濟基礎，交通便利，城市設施比較完善，由于這些優勢，這11座城市也吸引了一大批人才，為自身的發展提供了良好的外部條件，因此該類省會城市的競爭力水平相對較高。

（3）{合肥、貴陽、銀川、太原、南寧、南昌}為第四類城市，這類城市主要包括地處中西部省會城市，他們與前積累相比，既不是中西部大區域的手為核心城市，也不是地處沿海，所以相對落后，競爭力較低，需要進一步加大基礎設施人力方面的投入，使自身的競爭力真正得到提高。

四、提升石家莊城市競爭力的戰略性建議

針對石家莊未來的發展和綜合競爭力的提高，站在戰略的高度審視石家莊今后的發展，在政策取向上應該把握好以下幾個方面：

（1）充分利用比較優勢，保護性利用不可再生要素。中國城市在與國際城市競爭時，更多地是具有勞動力和資源等方面的比較優勢，中西部城市在與東部沿海城市競爭時，也主要是具有勞動力和資源等方面的比較優勢。因此，石家莊市要充分應用自身的比較優勢。

（2）擴大對科技、教育等領域的關注。中國城市經濟即將進入科技推動型的時期，科學技術和人力資本在城市價值創造中的作用將越來越重要。

（3）擴大對外開放，通過學習和交流不斷實現創新。落后城市通過廣泛開放引進和兼收并蓄地學習可以迅速削弱先進城市的相對優勢和自身的劣勢。石家莊市要特別重視、積極鼓勵國內外城際間的經濟、科技、社會、文化等領域的交流和合作，鼓勵市內外機構和人士的各種民間的非正式交往，以營造有利于創新的城市環境。要主動加快城市參與經濟區域一體化和全球化的進程，開放各類市場，促進城市的分工和協作，以迅速形成自身的集合優勢。

作者單位：孫立娟劉勝花北華航天工業學院

侯石柱河北工業大學分院

參考文獻：

[1]郝壽義，倪鵬飛.中國城市競爭力研究[J]．經濟科學，1998，（3）：96-98.

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關鍵詞:數據庫課程;個體差異;分類教學實踐模式

同濟大學計算機科學與技術專業作為國家教育部第三批高等學校特色專業建設點,秉承“夯實基礎、面向應用、培養創新、國際接軌”的辦學宗旨,在創造性的“一體兩翼”人才培養模式下,完善了本科教育課程體系,完成了學科方向布局、分類分層培養課程體系建設[1]。基于總的學科發展與各級各類專業人才培養規劃的目標,我們對主干課程之一的數據庫課程進行了教學模式的研究與探索。

數據庫技術是計算機信息系統中的核心和基礎,是應用最廣泛的技術之一,也是計算機科學技術發展最快的領域之一。數據庫課程不僅是計算機科學與技術專業、信息安全專業、信息管理專業等的必修課程,也是大部分非計算機專業的選修課程。通過數據庫課程的教學,學生應掌握數據庫系統的基礎理論、基本技術與實踐技能。在同濟大學計算機系的本科專業必修課數據庫課程的教學實踐中,一方面由于學科發展和分類分層培養目標的確立,使得該課程的教學實踐模式與體系需要進行新的規劃與設計;另一方面,數據庫課程相關的教學和實踐環節中,學生所表現出來的學習興趣、知識背景、創新能力以及未來的就業取向等多方面的差異,也對于傳統的課堂教學模式提出了新的挑戰和研究課題。要取得好的教學與實踐效果,讓學生更好地發揮所長,需要不斷的研究與探索課程的教學實踐模式。

基于計算機系學科發展與專業人才培養總體規劃,根據數據庫課程自身的特點、數據庫相關研究和應用技術的發展,并參考國際、國內一些主要大學數據庫課程的教學資源和科研文獻,我們提出一種數據庫課程分類分層教學模式:根據培養目標、學習興趣、知識背景和創新能力的不同將學生分為3種類型,有針對性地調整和完善課程的教學內容和實踐環節,對不同類型的學生采用不同的教學方式,側重不同的教學與實踐內容,更好地體現該課程教學的基礎性、科學性、先進性與實用性。

1課程的教學對象分類

計算機科學與技術本科專業的培養目標為:培養具備良好的科學素養,系統地掌握計算機科學與技術,包括計算機硬件、軟件與應用的基本理論、基本知識和基本技能與方法,能在科研部門、教育單位、企業、事業、技術和行政管理部門從事計算機教學、科學研究和應用的計算機科學與技術學科的高級專門人才[2]。

但是,同一年級同一專業學生的學習興趣、知識背景和創新能力并不完全相同,如有的學生數學基礎好、擅長理論分析,有的學生編程能力強、喜歡軟件開發,有的學生則傾向于計算機應用系統的管理。因此,基于計算機科學與技術專業和信息安全專業的人才培養總體規劃,根據學生的個體差異,我們將數據庫課程的教學對象與培養目標分為以下3種類型:

1) 理論強化型。學生通過課程學習將具備堅實深入的數據庫理論知識,掌握扎實的實驗技能,具有良好的科學素養和較強的創新能力,能獨立開展科研和實際工作。

2) 工程研發型。學生通過課程學習將掌握數據庫基礎理論和主流數據庫軟件產品,以及數據庫系統分析和設計方法,具備較扎實的研究與開發數據庫應用系統的技能,成為國內乃至國際認可的高級研發型工程技術人才。

3) 應用管理型。學生通過課程學習將掌握數據庫系統基礎理論,以及數據庫系統開發與管理的基本方法,熟悉主流數據庫軟件產品,能較好地設計、管理與評估數據庫項目方案。

目前,國內已有許多高校,以不同形式的實驗班或培訓課程,對不同類型的學生分別培養。如清華大學的“計算機科學實驗班”、北京大學的“元培計劃實驗班”、同濟大學的“圖靈班”和“卓越工程師班”等。在數據庫課程分類教學與實踐模式研究探索中,我們把計算機系特色教學的“圖靈班”、“卓越工程師班”和其他學生分別作為數據庫課程教學的理論強化型、工程研發型和應用管理型對象。

2課程的分類教學與實踐模式

對于上述3種不同培養目標的學生,我們在數據庫課程的教學總綱基礎上,有針對性地設計不同的教學方案,調整課堂授課內容的廣度和深度,選用不同教材,安排不同的課程實驗與課程設計,開展不同的課后活動,引導學生研究與解決不同的開放思考問題,盡量充分調動不同類型學生的學習積極性和主動性,使學生能根據自身的發展目標、研發能力和學習興趣等在各自擅長和需要拓展的領域內得到更充分的發展。

2.1分類調整授課內容

數據庫課程的基本教學內容主要包括:數據庫基本概念、關系數據庫基礎理論、關系數據庫標準語言SQL、數據庫安全性、數據庫完整性、關系查詢處理和查詢優化、數據庫恢復技術、并發控制、數據庫設計與實現以及數據庫技術的新進展等。對于不同類型的學生,我們有針對性地拓展和加強不同部分的知識。

1) 對于理論強化型學生,拓展和加強關系數據庫理論知識,強化數據庫管理系統(DBMS)原理與相關算法實現,如存儲、索引、查詢處理及其優化、事務處理、并發控制、數據庫恢復等的機制與主要算法。教材上傾向于國外原版教材,即《Database System Concepts》[3] 輔之以《Database Management Systems》[4]和《Database Systems: The Complete Book》[5]。

2) 對于工程研發型學生,在關系數據庫理論知識基礎上,強化DBMS的底層算法實現與數據庫系統工程設計方法,介紹基于一種主流數據庫產品的應用系統設計與實現。教材上使用國內經典教材結合國外原版教材,即《數據庫系統概論》[6] 輔之以《Database System Concepts》[3]和《Database: Principles, Program- ming, and Performance》[7]。

3) 對于應用管理型學生,則在關系數據庫理論知識基礎上,強化關系數據庫的查詢優化技術、數據庫事務處理技術、數據恢復和并發控制技術、DBMS的安全技術和完整性檢查技術,介紹基于主流數據庫產品的應用系統設計、開發與管理技術。教材上使用國內經典教材,即《數據庫系統概論》[6]輔之以《Database System Concepts》[3]和《數據庫系統原理》[8]。

2.2分類安排課程實驗

數據庫課程的實驗內容主要包括:數據庫安裝與配置、數據庫使用、SQL語言使用、數據庫安全性、數據庫完整性和數據庫編程等。對于不同類型的學生,我們在課程實驗中有針對性地安排了不同的內容。

1) 對于理論強化型學生,課程實驗將完成6～8個DBMS底層算法的研究與實現,主要包括存儲、索引、查詢處理、查詢優化、事務處理、并發控制、數據庫恢復等算法,另外還有一個理論方法探索或實際應用系統研發的綜合大作業。

2) 對于工程研發型學生,課程實驗將完成4～5個DBMS底層算法的實現,如存儲、索引、查詢處理與優化等的算法,完成1～2個通過ODBC訪問數據庫、數據庫設計與應用開發實驗,一個實際系統工程研發相關的綜合大作業。

3) 對于應用管理型學生,課程實驗將完成6～8個數據庫應用系統設計與管理相關的部分實驗,主要包括安裝了解DBMS、SQL數據定義與查詢、SQL更新與視圖,數據庫事務處理、數據恢復與并發控制、數據安全性與完整性以及一個實際應用開發管理相關的綜合大作業。

2.3分類進行課程設計

數據庫課程設計的目的是讓學生加深對數據庫系統基礎理論知識的理解,提高數據庫應用系統設計與開發的實踐能力,全面拓展數據庫原理課程相關的綜合研發能力。通過課程設計實現一個實際的數據庫應用系統,熟悉并能靈活運用所學基礎理論,掌握數據庫應用系統的設計方法、開發技術,提高分析問題和解決問題的能力,強化動手能力,進一步了解和研究分析DBMS的體系結構與主要技術,并在一定程度上把握課程相關的理論技術發展與前沿動態。數據庫課程設計的主要內容包括3個方面。

1) 數據庫應用系統的研發:綜合運用數據庫理論與技術方法設計一個較完善的有實際意義的數據庫;掌握流行數據庫管理系統SQL Server/ORACLE/ DB2等的應用與開發技術;利用高級語言開發完整的數據庫應用系統。

2)DBMS研究分析以及功能實現與擴展:以開源代碼的DBMS為基礎熟悉并研究分析DBMS的體系結構、基本功能及其實現,完成一些系統功能的實現和進行相應的可擴展性研發,形成系統分析報告、算法實現軟件包和技術文檔。

3) 領域研究綜述與熱點問題研究探討:跟蹤數據庫相關領域的理論與技術發展,完成相關的前沿研究或技術問題的綜述,對領域熱點問題開展研究探討,形成綜述報告、技術報告或研究論文。

對于不同類型的學生,我們開展不同主題的課程設計,有不同的考查側重:

1) 對于理論強化型學生,課程設計更強調在開源代碼的數據庫系統如Postgres上,針對DBMS底層實現做進一步研究與擴展,以3～5人的課題小組為單位,分析開源DBMS的體系結構和主要的技術方法,并對其中某方面進行重點研究與擴展實現;此外,強調對領域前沿的了解,對某方面理論與技術研究的綜合把握與研究分析,并能對一些領域熱點問題展開研究探討,完成領域某方面的綜述報告和研究論文。

2) 對于工程研發型學生,課程設計強調在Oracle或SQL Server等數據庫產品基礎上,以實際應用為背景,以3～5人的課題小組為單位,設計一個中等規模的數據庫應用系統,并要求對系統研發過程中的各個設計與技術實現環節能夠有較全面的把握;此外,強調對領域技術動態的了解,并能對領域技術和應用有較全面的認識和分析,對實際系統研發能形成有效的技術方案和分析報告。

3) 對于應用管理型學生,課程設計將以3～5人的課題小組為單位,在Oracle或SQL Server等數據庫產品基礎上,構建一個實用的數據庫系統,強調數據庫的設計方法和過程的全面把握,以及對項目研發過程中各個實踐環節的全面調度與管理;此外,強調對領域研究與技術動態的了解,對系統開發與應用相關的知識體系和管理模式有較全面的認識和分析,能對實際項目開發與管理形成有效的方案和分析評估報告。

2.4分類開展課后活動

數據庫課程以各種形式的課后活動,培養不同類型學生對課程的學習興趣,是對課堂教學的有益補充。

1) 對于理論強化型學生,增加一些相關的領域研究現狀和動態的介紹,提出一些開放思考問題,引導學生更深入、廣泛地了解相關理論與技術的研究和發展現狀,培養學生對本學科的學術前沿的研究熱情和研究能力。由教師引導學生去找尋一些課程相關的理論與技術熱點或難點問題,主要追蹤數據庫領域的重要國際會議與國際期刊,國際會議如SIGMOD/PODS、VLDB、ICDE等,國際期刊如ACM Transactions on Database Systems (TODS)、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)、VLDB Journal等,以及追蹤國際國內一些著名的數據庫研究小組,學生以自由組合小組形式展開針對某個主題的研究探討,完成領域綜述以及研究論文,并在討論課上做口頭報告;更進一步鼓勵學生加盟數據庫相關領域導師的實驗室和課題組,參與相關的實際科研項目的研究。

2) 對于工程研發型學生,增強數據庫前沿理論研究與應用技術的介紹,培養學生對本學科的理論與技術前沿的研究探索熱情和研發能力,由教師或企業研發人士引導學生去探討一些相關的理論與技術熱點問題,完成領域技術分析報告以及研究或技術型論文,并在實驗課上做口頭報告;鼓勵學生參與相關導師的實驗室和課題組,具體開展一些相關實際課題的研發;引導學生在小學期的企業實習期間有效地參與和完成實踐項目的調研和分析設計與實現工作。

3) 對于應用管理型學生,加強數據庫軟件產品和應用案例的介紹,培養學生對本學科技術前沿的研究探索熱情和應用管理能力,邀請企業數據庫工程師舉行講座,引導學生去思考一些相關的技術熱點問題,完成領域綜述以及數據庫系統開發案例分析報告,并在實驗課上做口頭報告;鼓勵學生參與相關導師的實際項目研發;引導學生在小學期的企業實習期間有效地參與相關企業項目的研發與管理實踐的調研分析。

3結語

數據庫課程分類教學與實踐模式是計算機本科專業課程教學的一種新模式的探索,通過對學生個體

差異的分析,有針對性地分類采用不同的教學內容、集中實驗以及課程設計和課外輔導,因材施教。在數據庫課程教學研究與實踐中,我們針對計算機科學與技術專業和信息安全專業的本科生探索和逐步應用分類教學和實踐模式,在課堂教學、實驗教學、課程設計、課外實踐等多方面進行了探索,從學生們的課程作業、實驗報告、技術分析報告、應用系統設計、DBMS分析報告、領域綜述報告、研究或技術論文、參與相關導師的研討班與課題工作、期中和期末考試等情況來看,分類教學和實踐模式在較大程度上激發了學生的學習和研究的熱情與潛力,大部分同學取得了較好的學習和實踐效果。當然,我們還需要不斷研究數據庫課程教學與實踐各個環節,特別是課程自身的體系與數據庫日益發展的相關領域的研究與技術應用間的關聯,以探索更合理、更優化的教學實踐模式。

參考文獻:

[1] 蔣昌俊,苗奪謙,王曉國,等.“一體兩翼”的創新人才培養模式[EB/OL]. [2009-02-19]. 高教教學參考,2009,3(1):1. /Model1024.asp?id=1425.

[2] 同濟大學計算機科學與技術系. 計算機科學與技術專業培養計劃(2006修訂)[EB/OL]. [2009-09-30]. cs.tongji. /prog/InforWeb/publish/newsdetail.jsp?newsno=904.

[3] Abraham Silberschatz,Henry F. Korth,S. Sudarshan. Database System Concepts(影印版)[M]. 5th ed. New York:McGraw- Hill,2006.

[4] Raghu Ramakrishnan,Johannes Gehrke. Database Management Systems[M]. 3rd ed. New York:McGraw-Hill,2002.

[5] Hector Garcia-Molina,Jeffrey D. Ullman,Jennifer D. Widom. Database Systems:The Complete Book[M]. New Jersey: Prentice Hall,2002.

[6] 王珊,薩師煊. 數據庫系統概論[M]. 4版. 北京:高等教育出版社,2006.

[7] Patrick O’Neil,Elizabeth O’Neil. Database:Principles,Programming,and Performance[M]. 2nd ed. San Fransisco: Morgan Kaufmann,2001.

[8] 李建中,王珊. 數據庫系統原理[M]. 2版. 北京:電子工業出版社,2004.

Classified Teaching and Its Practice Model for Database System Course

GUAN Ji-hong1, WEI Qing-ting1, 2

(1.Department of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai 201804, China;

2.School of Software, Nanchang University, Nanchang 330046, China)

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故障原因分析

遇到先前用得好好的閃盤，突然變身到“未格式化”狀態的情況，請一定要保持冷靜。首先考慮是否存在插口接觸不良的問題，檢查步驟也很簡單。將閃盤重新拔插一次，換插到其他USB插口上，或把閃盤插到其他電腦上看看，一步一步檢查下來，絕大多數“未格式化”的閃盤都能正常使用了。

如果排除了接觸不良的因素，閃盤仍然不能正常使用，那就有可能是閃盤的分區表遭到了破壞。我們可以嘗試用數據恢復軟件R-Studio來搜救數據。

R-Studio大搜救

打開R-Studio，在目錄樹中用鼠標右鍵點擊閃盤盤符，然后在右鍵菜單中選擇“掃描”。如果在掃描設置窗口中正確設置了掃描范圍、掃描文件類型等參數，就能達到最佳搜救效果。如果對此不熟，那就用默認的設置也行（如圖1所示）。

R-Studio的全面掃描速度相當快，掃描1GB容量的閃盤，只需不到2分鐘時間。掃描完成后，會出現“識別1”、“識別2”之類的選項，那是R-Studio掃描出來的分區信息，直接點擊進去，即可查看掃描結果（如圖2所示）。

在掃描結果中勾選需要恢復的文件，點擊右鍵，選擇“恢復標記的內容”，然后指定恢復路徑即可。

軟件名稱: R-Studio漢化版

軟件版本: 4.0 Build 124045

授權方式: 共享軟件

軟件大小: 5.79MB

下載地址: 省略/soft/8654.htm

獨特的映像功能

如果閃盤有急用，不能慢慢等待完成數據恢復操作，我們也可以用R-Studio的映像功能將“現場”保存下來，然后直接把閃盤重新格式化后使用。以后需要恢復數據時，直接在映像文件中操作即可。

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【關鍵詞】 相對比較評估方法； 因子分析； 聚類分析； 實證分析

企業價值評估作為一項綜合性的資產評估，是幫助企業實現財務管理目標的有力手段之一，在企業經濟活動中應用廣泛。現有的企業價值評估方法主要有成本法、相對比較評估法和收益現值法；主要的評估模型有現金流折現模型、股利折現模型、剩余收益模型、期權定價模型和EVA模型等。

相對比較評估方法由于使用簡單、易于理解而在實踐中得到了廣泛的應用，然而該方法也極易被誤用，特別是在可比公司的選擇方面，尤其在我國，市場發育還沒有健全，很難找到在風險和增長等方面完全一樣的參照企業，人們有時只憑主觀經驗選擇可比公司，容易造成人為操縱的結果。為了找到相似度更高的可比公司，本文將建立基于因子分析和聚類分析的相似度模型，對可比公司進行選擇。

一、相對比較評估方法簡介

由定義可以看出，使用相對比較評估方法要具備兩個條件：一是為了便于對可比公司進行價格比較，必須將市場價格標準化，通常做法是用股票市場價格除以利潤、賬面價值、營業收入等指標計算出一些數值作為比較乘數；二是需要找出與被評估企業相似的可比公司，并根據其市場價值進行差異調整。

（一）常用的比較乘數

3.股票價格/銷售額（P/S）

近年來很多評估人員開始使用P/S乘數，該乘數較P/E或P/B乘數而言，有很多優勢：首先，P/S乘數在使用時沒有條件限制，而市盈率及市凈率可能會因為是負值而在評估時變得沒有參考意義；其次，由于股票價格、銷售收入受會計政策的影響較小，P/S乘數不容易被人為擴大。

（二）可比公司的選擇和差異調整

參照企業的選取主要考慮行業、資產結構、財務等標準，一般應選取在行業、主導產品或主營業務、企業規模、市場環境、資本結構以及風險度等方面相同或相近的公司。因此，相關性的大小對目標企業的評估價值有較大影響，相關性越強，得出的目標企業的評估價值越可靠、合理。

差異調整的方式有以下三種：一是主觀調整，即從公司風險、收益等方面分析單個乘數和平均乘數差異較大的原因，剔除一些異常值；二是乘數調整，即對基本乘數進行復合調整；三是行業回歸，即當可比公司之間在多個變量上都有差異時，可以用乘數和基本變量進行回歸，當可比公司數量較大，且乘數和基本變量之間的關系較為穩定時，該方法較為合理。

下面筆者將介紹因子分析和聚類分析原理，建立基于因子分析和聚類分析的可比公司相似度模型，選出相關性強、相似度大的可比公司，并用SPSS18.0統計軟件進行實證驗證。

二、實證分析

筆者設計的相似度模型需要建立指標體系，依據該指標體系，進行因子分析和聚類分析，在可比公司中尋找與被評估企業最為相似的一組目標公司。

影響企業相似度的相關指標很多，為了能更準確清晰地說明問題，筆者只考慮易得到準確數據的定量因素對企業相似度的影響，選取財務指標中的若干項作為指標體系。另外，實證分析已經證明，股票價格對企業內在價值的反應程度高，并且能夠通過每股收益、每股賬面凈資產、每股經營現金流量等指標判斷企業價值預測的合理性。所以，本文將股票價格作為被解釋變量，用股價驗證預測結果的可靠性。

綜上，相似度模型的指標體系包括盈利能力指標、經營能力指標、增長能力指標、償債能力指標、綜合指標五大類。其中，第一類包括銷售毛利率、主營業務利潤率兩個指標；第二類包括存貨周轉率、總資產周轉率兩個指標；第三類包括凈資產周轉率、主營業務增長率、凈利潤增長率三個指標；第四類包括流動比率、速動比率、資產負債率三個指標；第五類包括每股收益、每股賬面凈資產、每股經營現金流量三個指標，具體如圖1所示。表1和表2中的X1—X13表示圖1中從銷售毛利率開始依次往右到每股經營現金流量的13個指標。

2.樣本公司的選擇及數據選取時間的確定

（1）選取2010年上海證券交易所電子類行業31家上市公司為樣本（除去ST類公司1家、2012年上市的公司2家，剩余31家公司）。

（2）樣本上市公司財務指標數據均為2010年年報數據。

（3）因為所選樣本上市公司的年報均于3月底之前披露，所以選取2011年4月1日的收盤價為估測值，并與真實值對比，作為檢驗提出模型正確性的依據之一。

3.模型分析結果

（1）因子分析結果

利用SPSS18.0軟件對31家樣本公司的13個指標按照主成分分析技術進行因子提取，結果如表1、表2。

從表1和表2可以看出，13個變量可以提取出5個因子，這5個因子能解釋原有13個變量信息的82.445%。所以，因子提取后，原有變量的信息丟失較少，提取結果較為理想。

（2）聚類分析結果

聚類分析是將因子分析的結果作為聚類分析的條件進行相似公司的分組。

由表3和表4可知31家公司的分類情況及每類數量。其中，第一類有20個公司，包括海潤、安彩、北礦等公司；第二類有7個公司，包括科力、三安等公司；第三類有4個公司，包括旭光、士蘭等公司。

（3）誤差分析

31家公司分類后，第一類的平均P/E值為80.3，第二類的平均P/E值為197.7，第三類的平均P/E值為353。由于每類的公司相似度很高，所以每類內的P/E值的精確度也高。本文從聚類后的三類中各隨機抽取出法拉電子、東陽光鋁、彩虹股份3家公司，分別以分類前的行業平均P/E值、分類后各公司所在類的平均P/E值估測各樣本公司在2011年4月1日的股票價格（表5、表6），對比兩組預測的誤差率。

對比表5和表6，用行業平均P/E值預測股價的平均誤差率為52.23%，而用分類后的平均P/E值預測的三支股票股價的平均誤差率僅為-9.54%，明顯比前者的誤差率小。由此可以說明，基于因子分析和聚類分析的相似度模型是合理和有效的，分類后的每類內可比公司的相似度大，并且用該法得出的平均P/E值可以較準確地預測出該類內公司股票的價值。

三、結論

本文提出了利用因子分析和聚類分析模型建立相似度模型進行可比公司選擇的方法。建立相似度模型把可比公司進一步縮小的過程，實際上就是差異調整的過程，因為可比公司越是相似，差異調整也就越小，所以，相似度模型的建立達到了將可比公司的選取和差異調整合二為一的效果。

該方法為可比公司的選擇提供了新的思路和方法。與傳統的單因素的相對比較方法相比，該方法有助于進一步提高相對比較評估方法的科學性和規范性。但是，本文提出的相對比較方法的改進主要建立在財務指標上，影響公司可比性的因素除了財務指標外，還有很多定性因素，如公司戰略、企業文化等，如何將定量計算和定性分析相結合是下一步的研究重點。

【參考文獻】

[1] 胡玄能.談企業價值的評估方法[J].北京市經濟管理干部學院學報，2001（4）：90-92.

[2] David B. Audretsch·Albert N. Link. Valuing an entrepreneurial enterprise[J]. Springer Science+Business Media，2012：139-145.

[3] 金在溫，查爾斯·W.米勒.因子分析——統計方法與應用問題[M].格致出版社，2012.

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伴隨著計算機和網絡技術的不斷發展，人們在享受其帶來的高品質生活的同時，也遭受著各種安全問題的侵擾，網絡攻擊一刻也沒有停過。傳統的網絡安全防御手段如防火墻、入侵檢測系統（Intrusion Detection System，IDS）、身份認證等雖已得到廣泛應用，但是面對日新月異的攻擊方法，它們也只能被動“接招”。蜜罐技術的提出和應用，大大提高了網絡安全系統的主動防御能力和對未知類型攻擊的響應速度。

蜜罐（Honeypot）從本質上來說是一種資源，其本身價值是引誘攻擊者對網絡進行攻擊。蜜罐能夠實時監視攻擊者的所有活動，誘惑或者欺騙入侵者，轉移攻擊目標使他們優先攻擊蜜罐系統，并從捕獲到的數據中學習入侵者使用的工具、方式和方法，從而贏得研究入侵對策的時間。

蜜罐按照交互能力主要分為低交互型和高交互型，前者的價值在于檢測，為網絡提供直接的安全保護；而后者的價值在于對惡意軟件及黑客攻擊的捕獲和分析。蜜罐系統主要包括了網絡誘騙、數據控制、數據捕獲、數據報警、數據分析和日志遠程存儲等功能模塊。由于蜜罐系統一般要結合防火墻、路由器和IDS來進行數據控制，因此，整個蜜罐系統的數據包括防火墻日志、IDS網絡數據包和日志、蜜罐本身日志等。數據報警通常借助一些監視工具（例如Swatch）來實現，通過字符串模式匹配去判斷，然后實現 Email等方式報警[1]。

1研究現狀

蜜罐技術作為一種新型的網絡安全技術，已經得到國外很多研究機構和公司的重視。目前該領域較大型的研究項目有：致力于部署分布式蜜罐的“分布式蜜罐項目組”（Distributed Honeypot Project）；研究蜜罐網絡誘騙技術的“蜜網項目組”（Honeynet Project）；而“蜜網研究聯盟”（Honeynet Research Alliance）在此領域有較大影響。“分布式蜜罐項目組”主要研究將蜜罐散布在網絡的正常系統和資源中，利用閑置的服務器端口進行欺騙，將欺騙分布到更廣范圍的IP地址和端口空間中，從而增大欺騙在網絡中的百分比。“蜜網項目組”致力于提高人們的網絡安全意識，同時提供必要的網絡安全知識及該組織開發的開源工具軟件。“蜜網研究聯盟”主要是通過使用蜜罐網絡這樣一個真實的環境來研究入侵者使用的工具、策略和動機，其所有的研究成果都是開放的，向整個安全研究領域公布。目前蜜罐網絡研究的重點被放在數據捕獲和數據分析上，以提高蜜罐網絡的易用性，即增加工具軟件的界面友好性和操作的簡便性等，并在此基礎之上提出了第三代蜜罐網絡結構模型。

我國在蜜罐技術研究方面起步較晚，2001年才對其立項研究。2004年9月北京大學計算機研究所正式成立的蜜罐網絡項目研究組，開展“狩獵女神”項目研究，該研究組于2005年2月22日正式成為“蜜網研究聯盟”的一員。這是我國第一個正式研究蜜罐技術的組織，標志著我國蜜罐技術研究與世界接軌[2]。

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【關鍵詞】電力上市公司 績效評價 聚類

一、引言

按照現代企業制度的要求，國家電力公司和電力集團公司將提高管理層次，經營中心將以集權管理為主，即主要作為出資者來參與子公司的管理。省（網）電力公司作為子公司，將成為履行企業職能的獨立法人實體和市場競爭主體。關于上市公司績效評價體系的研究，在國外可謂是相當流行，理論也相當成熟，但我國在這方面的研究卻相對落后，對實際操作的指導性不強。

本文根據中國證券報2006年對上市公司財務數據的披露，結合電力公司自身的特點，著重強調與電力企業有關的行業參數，來構建電力上市公司績效的評價指標體系，指標如下：獲利能力：資產利潤率、凈資產收益率、經營凈利率；償債能力：流動比率、速動比率；運營能力：總資產周轉率、存貨周轉率、應收賬款周轉率、主營成本比例、營業費用比例、凈利潤現金含量、主營收入現金含量；成長能力：凈利潤增長率；資本結構：長期負債比率、股東權益比率。至此，電力上市公司經營業績評價指標體系初步確定為五個方面共計18個指標，比較全面地反映了公司經營業績的各個方面。

二、動態聚類法（K-means聚類法）

系統聚類法雖然可以找到比較好的聚類結果，但是由于需要建立類間距離矩陣、類直徑矩陣、損失函數值矩陣等，還需要進行全面的兩兩比較，運行效率太低。而且當樣品總數比較大時，數據的存儲量和操作量都十分巨大，以致難以進行下去。

為了克服系統聚類法效率太低的缺點，就得避開全面的計算和比較，在局部分析的基礎上，做出較為粗略的分類，然后再按某種最優的準則進行修正，直至分類比較合理為止。基于這種思想產生了動態聚類法，又稱為逐步聚類法。其算法如下：

步驟1：給定n個樣本，樣本集xi（i=1，2，…，n）把n個向量分為c個組Gi，初始化聚類中心ci 。典型的做法是從所有數據點任取c個點。

步驟2：劃分過的組一般用一個c×n的二維隸屬矩陣U來定義。如果第j個數據點xj屬于組i，則U中的元素uij為1；否則，該元素取0。一旦確定聚類中心ci，可導出如下使J最小的uij：

其中是價值函數，當選擇歐幾里德距離為組中向量與相應聚類中心間的非相似指標時，價值函數可定義為：

步驟3：計算價值函數，如果它小于某個確定的閾值，或它相對上次價值函數質的改變量小于某個閾值，則算法停止。

K-means算法中類別數的確定：上述K-means算法是在類別數c給定情況下進行的，當類別數未知時，可以采用以下方法進行確定：使用K-means算法時，可假定類別數c=1，c=2，…，分別使用K―均值算法，顯然Je隨c的增加而減少，當c=N時，Je=0；分類數c的選擇可從Je―c拐點圖上確定。當數據集表現為?個聚類時而迅速減少；這時，Je再增加聚類數，相當于把已經密集的群體再分開，這時，雖有減少，但減少的速度很慢，在Je―c拐點圖上可以找出一個拐點，在拐點之后，隨著c的增加，Je緩慢減少，直至分為N個（N為樣本總數聚類時Je為零）。但是，并非所有情況都能找到合適的A點，這時，利用Je―c拐點圖確定分類數c失敗。

三、實例

根據中國證券監督委員會網站和新浪財經網站所公布的電力上市年度報告，本文收集了2006年25家電力上市公司的15項數據，應用SPSS軟件進行聚類分析。K-means聚類法，稱為快速聚類分析（Quick Cluster），它可以有效地處理多變量大樣本的樣品聚類分析（Q型聚類分析）。根據SPSS軟件進行K均值聚類分析，本文把電力企業上市公司分為4類，分析結果如下：應用SPSS軟件進行K-Means聚類，當采用動態聚類對25家電力上市公司分為四類時，經過2次迭代過程聚類中心就已不發生變化，分類結果如下：第一類包括：魯能泰山、深南電A、魯能泰山、東方熱電、閩東電力、深南電B；第二類包括：豫能控股；第三類包括：皖能電力、汕電力A、皖能電力；第四類包括：韶能股份、寶新能源、建投能源、穗恒運A、深能源A、粵電力A、韶能股份、寶新能源、建投能源、漳澤電力、長源電力、贛能股份、吉電股份、黔源電力、粵電力B。

從上市公司因子得分情況看，對每一類上市公司進行分析，具有以下特點：第一類：這類電力上市公司經營績效評價最差，表現為：資產利潤率、凈利潤增長率，凈資產收益、經營凈利率、存貨周轉率低，其余幾個方面處于一般水平；第二類：這類電力上市公司經營績效評價為中，表現為：存貨周轉率高、主營成本比高、凈利潤增長率高、長期負債比率低；第三類：最明顯的特點是凈利潤增長率高，其余的指標一般，評價為良好；第四類：這一類樣本較多，各個指標數值均衡，公司綜合實力強，評價為優。分類評級結果專家評價結果相符，符合企業的實際情況。

四、結論

利用多元統計分析中的聚類分析，可以有效地對電力上市公司進行分類，為電力企業績效評價提供參考，具有一定的理論意義和實際用用價值。下一步工作需要對分類后的企業績效結合實際情況進行分析，提出具體提高企業績效的策略。

【參考文獻】

[1] 夏華麗：電力企業績效評價及提升途徑研究[D].武漢大學，2005.

[2] 田麗：上市公司經營業績評價體系選擇及應用研究[D].華北電力大學（北京），2004.

[3] 黃輝：淺論企業績效評價非財務指標的設置[J].四川會計，2001（4）.

[4] 曹衛、丁曉虹：我國電力行業上市公司業績的綜合評價與分析[J].江蘇廣播電視大學學報，2006（2）.

[5] 黎米芳：企業也評價指標體系重構[J].四川會計，2001（3）.

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1、簡單糖類的統稱。經水解僅能得到單糖類分子。

2、通常是指具有甜味的單糖和寡糖。

糖的分類：

1、根據碳原子數分為丙糖，丁糖，戊糖、己糖。

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關鍵詞：政策工具；發展歷史；內涵；分類

中圖分類號：D33/37

文獻標識碼：A

文章編號：1672-3198(2009)13-0043-02

1　政策工具的發展歷史及成果

1.1　國外政策工具的發展歷史及成果

對于政策工具研究最早是在20世紀50年代中期由達爾和林德布洛姆撰寫的文章《論現代國家采取的政治――經濟技術》中提出來的。但政策工具研究興起于20世紀80年代。20世紀80年代初的時候，荷蘭的吉爾霍德委員會便得出了以下結論：政策工具知識的缺乏和不足是導致政策失敗的重要原因。所以，為了解決這個問題我們需要建立和發展一門政策工具理論并將之付諸實踐。這時期最有影響力的著作要數1983年胡德的《政府的工具》。到了20世紀90年代及本世紀初，政策工具的研究得到了迅速地發展。目前，它已成為了當代西方公共管理學和政策科學研究的一個焦點主題，同時也正在成長為一個新的學科分支。這一時期的代表作無非要數以下兩本了：一是20世紀90年代初的蓋伊?彼得斯和馮?尼斯潘主編的《公共政策工具；對公共管理工具的評價》；二是萊斯特?M?薩拉蒙主編的《政府工具――新治理指南》。其中筆者尤其要指出《公共政策工具――對公共管理工具的評價》一書，該書是1992年春在荷蘭鹿特丹大學舉行的政策工具研討會上的論文集，在眾多教材中較為全面地反映了當時政策工具研究的狀況，是一本讓我們更好地了解公共政策工具并做進一步研究的很好的參考書。

根據上文知道西方政策工具的真正興起與發展是在20世紀80年代之后，那么其原因有哪些呢?筆者借鑒了陳振民等學者的著作，將原因概述為以下四點：一是政府的管理和政策的執行是很復雜的，這就導致人們對政策執行工具的反思；二是此時西方一些福利國家相繼失敗，政府的工作效率低下，政策時常失靈，人們產生了了解政策失靈的原因和解決方案的強烈要求，而不少解決方案就存在于政策工具的理論之中；三是現代的社會科學領域的學者們開始注重理論與實踐的緊密結合，導致他們對工具性知識的更多地追求；四是政策工具是政策科學研究領域的問題之一，政策科學自身發展到一定階段，自然會將政策工具納入研究重點之一。

1.2　國內政策工具的發展歷史及成果

在我國關于政策工具的研究是在本世紀初才慢慢被國內學者所重視的，所以說它在我國的起步較晚，屬于新興研究領域，自然所取得的成果也是有限的。據我國國家圖書館和北京大學圖書館藏文獻進行檢索發現，我國目前還沒有真正意義上的政策工具專著，只有一本中文版譯著，是由顧建光翻譯《公共政策工具：對公共管理工具的評價》一書所得，于2007年1月由中國人民大學出版社出版。其余的成果主要是教材和論文。對公共政策研究進行介紹的教材筆者所知道的主要有：張金馬主編的《政策科學導論》(1992年版)；張國慶主偏的《現代公共政策導論》(1997版)；陳振民主編的《政策科學》(1998年版)；陳振民編著的《公共政策分析》(包括2002、2003年兩版)；陳慶云主編的《公共政策分析》(2006)；陶學榮主編的《公共政策學》(2006)；郭紅玲主編的《公共政策學導論》(2007)；陳潭主編的《公共政策學原理》(2008)；嚴強主編的《公共政策學》(2008)等等。其中還有一本是2006年出版的由龐詩所譯的豪特利和拉米什的《公共政策研究――政策循環與政策子系統》一書，其內容也有關于政策工具的介紹。至于論文也有數篇：2003年的主要是張成福的《論政府治理工具及其選擇》；2004年的主要有陳振民的《政府工具研究與政府管理方式》；2005年的主要有盧霞的《政府工具研究的新進展》，徐程的《政府工具視角：一種審視政府治理的新途徑》，王偉昌的《新“治理”范式與政府工具研究》，儲亞萍的《論作為政府管理工具的合同》；2006年的主要有陳振民的《政府工具研究的新進展》，呂志奎的《公共政策工具的選擇――政策執行研究的新視角》，周奮進等的《政府“治理工具”的選擇與行政行政制約》，余瑤的《當代中國政府工具選擇芻議》，朱喜群的《論政府治理工具的選擇》；2007年主要有楊衛玲的《公共信息；政府治理工具箱中最有效的“軟工具”》；2008年姜國兵的《對公共政策工具五大主題的理論反思》，等等。

2　政策工具的內涵

政策工具又稱為治理工具，政府工具，國內外眾多學者都對其從不同的角度做了不同的定義，表述各異。國外主要有以下一些定義：尼德漢認為工具是“公共機構可以合法獲得的統治可能性”。霍格威爾夫認為“工具是行動者能夠使用或潛在地加以使用，以便達成一個或更多目標的事物”。林格林將工具定義為：“致力于影響和治理社會過程的具有相似特征的一系列政策活動”。美國學者萊斯特和斯圖爾特認為政策工具是政策執行的技術。澳大利亞學者歐文?E?休斯把政府工具定義為：“政府的行為方式，以及通過某種途徑用以調節政府行為的機制”。另一個美國學者薩拉蒙則認為工具是“一個行動者能夠使用或潛在地加以使用，以便達成一個或更多目的的任何事物”。而豪利特和拉米什則指出，政策工具是政府賴以推行政策的手段，是政府在部署和貫徹政策時擁有的實際方法和手段。

國內知名學者陳振民、張成福、陶學榮、嚴強等等都對政策工具的內涵作發表了自己的看法。有的認為政策工具是實現政策目標或結果的手段；有的認為政策工具指的是政府將其實質目標轉化為具體行動的路徑和機制，是政府治理的核心，沒有政策工具，便無法實現政府的目標{有的則認為政策工具是“公共部門或社會組織為解決某一社會問題或達成一定的政策目標而采用的具體手段和方式的總稱”等等。

從以上定義我們可以看出，雖然各個學者對政策工具的定義千差萬別，但這些定義都體現了共同的基本屬性一一公共政策主體在執行政策過程中，在達成政策目標中所采取的手段、方法和途徑。結合這些定義，筆者認為政策工具是公共政策制定主體，尤其是執政黨和政府部門選擇的并具體加以運用以執行公共政策，達成政策目標，從而解決政策問題的途徑和手段。

3　政策工具的分類

3.1　政策工具的分類簡介

關于政策工具的分類，學者們也是由于角度不同眾說紛蕓，表述各異。綜合起來有以下一些分類結果：荷蘭經濟學家科臣(另一表述為德國經濟學家基爾申)最早試圖對政策工具加以分類。他關注的是一系列執行經濟政策從而獲

得最優化結果的工具。他整理出了64種工具，但是只是列舉，并未作系統化的分類。美國政治學家羅威、達爾和林德布洛姆等人對這些工具進行了寬泛的分類，認為可以分為規制性工具和非規制性工具兩大類。薩拉蒙在前人研究的基礎之上又加上了開支性工具和非開支性工具兩種類型。胡德相比較前幾位學者來說提出了稍顯系統化的分類框架，他認為所有的政策工具無一例外的都會使用到以下四種資源中的任一種或幾種。這四種資源是信息、權威、財力和可利用的正式組織。麥克唐納和艾莫爾則根據工具所要求達到的目標將之分為四類：命令型工具、激勵型工具、能力建設型工具和系統變遷型工具。施耐德和英格拉姆等人的分類與之有些類似，他們認為政策工具可分為激勵型工具、能力建設型工具、符號與規勸型工具和學習型工具四類。著名政策分析家狄龍將政策工具分為法律工具、經濟工具和交流工具三類。這種分類方法在西方比較受推崇。另一種更新近的三分法是管制性工具、財政激勵工具和信息轉移工具。加拿大公共政策學者霍萊特和拉梅什根據政策工具的強制性程度將政策工具分為強制性工具、自愿性工具和混合性工具。此種分類方法在眾多方法中更具解釋力、更合理，在下文，筆者將對之進行詳細介紹。加拿大政策科學布魯斯.德林和理查德.菲德也是根據政策工具的強制性程度將政府工具分為自律型政策工具和全民所有型政策工具，前者強制程度最低，而后者強制程度最高。這種分類為政策工具分類體現政府與社會之間的關系做了基礎性的貢獻。歐文.E.休斯認為政府的干預都可以通過供應、補貼、生產和管制這四方面的經濟手段得以實現。林德和彼得斯則認為政策工具是多元化的，它們可以包括命令條款、財政補助、管制規定、征稅、勸戒、權威和契約。奧斯本和蓋布勒在《改革政府》一書中將政策工具比作是“政府箭袋里的箭”，并將之分為以下三類：傳統類工具、創新類工具和先鋒類工具。E?S?薩瓦斯認為政策工具有政府服務、政府間協議、契約、特許經營、補助、市場、用戶付費、志愿服務等等。

以上是西方對政策工具的大致分類情況，接下來我們看一下國內主要的分類情況。國內學者的分類總結起來主要有三種，一種是張成福在《公共管理學》中的分類，他政府介入的程度將政策工具分為政府部門直接提供財貨與服務、政府部門委托其他部門提供、簽約外包、補助或補貼、抵用券、經營特許權、政府販售特定服務、自我協助、志愿服務和市場運作。第二種是陳振民的分類，他認為政策工具可分為三大類：市場化工具、工商管理技術和社會化手段。最后一種是陶學榮的分類，他將政策工具則分為：經濟性工具、行政性工具、管理性工具、政治性工具和社會性工具五類。

3.2　政策工具分類的不足和困難

(1)不足。

雖然很多學者對在政策工具分類上做出了嘗試，關于這方面的成果也不少，正如上文所述的那樣。但是我們不得不承認政策工具的分類依然存在不少問題。有的分類太過于寬泛不夠具體，從而不便操作。比如說林德布洛姆等人作出的分類。有的分類選用的是列舉法，太過于具體。最大的弊端是難以窮盡，不科學嚴謹。有的分類沒有相互區別、相互排斥。有的分類又太注重借鑒企業的分類了，從而有忽視“公共性”的嫌疑。有的分類對諸如談判、說服等非正式工具沒有加以重視。

篇10

關鍵詞：數據采集 數據處理 大數據 城市管理

中圖分類號：G254.1 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）11（c）-0077-02

關于大數據一種說法是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。而這種實時性正是研究者最為關注的特征，通過加工處理，可以形成輔助各領域、各階層科學決策的支撐性數據。因此現在大數據技術領域研究數據處理算法正在成為一種潮流，產生很多新穎、有效的算法，不過這些都沒有從根本上解決管理領域的數據應用難題，人類生活息息相關的城市管理領域無法高效使用大數據的問題就是如此，而且顯得尤為突出。

1 城市管理工作的困惑

城市管理是一個十分復雜的復合型系統工程，它涉及到行政工商管理、交通管理、通訊電力管理、食品蔬菜供給、污水雨水處理、治安、環境保護等等的方方面面，而各方面的工作又相互牽連、相互掣肘，幾乎無解。換一個角度思考，城市管理的根本宗旨一定是提升廣大居民和訪客生活的舒適度和便捷程度，如果能最大限度地了解大家的難處，最大程度地提升大家的滿意度，城市管理工作的決策與實施就會輕而易舉、水到渠成。這種轉變非常有意義，而且在某種程度上將其模型變成了大數據收集與處理的問題，不過這一問題的解決難度也是眾所周知的。

2 城市管理科學化的根本途徑

（1）傾聽廣大市民和訪客的心聲。

科學管理城市首先要深入了解廣大常駐人員、游客和來訪人員的真實感受，只有實時、準確地了解到這些感受并依據這些感受做出管理調整才能真正地提升管理水平。以前進行這種了解的途徑只能采用派出調研人員的方法，其了解的質和量都難以保證。隨著新媒體的產生和廣泛使用，這一工作變得便捷和高效了，通過QQ、微信、微博或其他專業的網站等工具可以最大限度地了解廣大人民群眾的心聲。

（2）掌握第一手基層情況資料。

科學化管理城市與掌握城市運行的第一手資料也關系重大，各街道、社區及主干道的衛生情況；各干道、支線的交通流量；各河流湖泊和重要水體的污染情況；糧油蔬菜價格變動等情況都左右著一個城市的舒適度。

（3）不同管理部門信息共享。

即便掌握了以上信息，如不能及時通報有關部門，也不能起到科學管理的作用，而通報除了增加人力物力等成本外，還會削弱管理部門的主觀能動性，最為合理的方法是共享這些信息，各部門可以依據自己的需求以最便捷的方式隨時獲取，并根據這些信息主動及時地采取管理措施。

3 破解數據處理難點的方法

以上信息獲取并不困難，難點在于大量數據收集的后期處理工作。由于這些數據基本上都是以非結構化的形式出現的，處理成可應用的數據有很大的難度，現在大數據處理技術也幾乎不可能將其直接處理成便捷易用的結構化數據。如何將浩瀚繁雜的城市管理需要使用的數據收集起來，很多城市都做了大量的工作和有益的探索，其中比較成功的做法是聘用城市管理信息員或監督員，他們活躍在城市的各個區域，把城市管理中出現的問題以圖片和文字的形式傳回城市信息中心，由于是半專業化管理，他們會對收集的信息進行預處理，處理后的數據也更加適合信息中心的再加工。

有鑒于此做法，可以簡單改變信息收集方法并擴大一下信息征集范圍，就可以解決大量城市管理信息的采集和預加工問題，比如：由這些信息員（或監督員）建立一定范圍的QQ群、微信群或微博團體，他們作為群主（兼管理員），成員涵蓋他們管轄范圍的各行各業的人員，組成一個龐大的信息收集、信息反饋團隊，他們利用各自的感官去發現城市管理中的問題，或提供城市系統運行過程中的現場數據，并將這些數據發給信息員，由信息員分類并進行適當的預處理后發到指定類別的庫中，這一過程信息員的工作量較大，也很考驗其責任心和工作能力。

一種可行的變通方式是城市信息中心編制一個全市統一的信息提交系統，該市居民可以按類別歸口進入不同的系統模塊使用，當然這里還要包含提交問題所在區域信息，信息提交后會通知信息員進行審核并確認提交到信息中心，再由信息中心做加工處理并共享。相應區域的城市管理信息員會收到其所在區域的已經分類的城市管理信息，其所要做的工作僅僅是對這些信息進行審核并提交。可以斷定在這種完備的發送、審核、提交流程管理下，這些數據不論從分類的準確合理性，還是從數據的可用性上都會基本滿足后期再加工的要求。

4 城市管理大數據的進一步處理

以上處理還只是一個起步階段，雖然解決了數據可用的問題，但易用性和決策支持力度仍有不足，進一步處理可以將這些數據加工成行業和部門方便使用的各種態勢圖。比如：可以有城市衛生狀況態勢圖，反映整個城市不同區域的衛生狀況；交通狀況態勢圖，反映城市各干道、支交通擁塞情況等等，凡此種種，既起到了實時反饋作用，更起到了實時監督作用，最為重要的是解決施政工作的透明化問題。把問題擺在面上，讓懶政者無處遁形，可以預見城市管理將出現驚人的轉變。

5 結語

大數據時代城市管理應該有新的變化，如何用好城市實時信息成為關鍵問題。大數據應用一定程度上類似于垃圾再利用，首先需要解決的是分類收集的問題，建立城市信息回收管道，并利用現有的城市信息員或監督員機制，對廣泛收集的信息進行審核和預處理，使信息具備結構化或半結構化的特征，再進一步建立城市信息中心的大數據處理體系，大數據在城市管理工作中將起到越來越大的作用。

參考文獻

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[3] 王元卓，靳小龍，程學旗.網絡大數據：現狀與展望[J].計算機學報，2013，36（6）：1125-1135.