數(shù)據(jù)分析的前景范文

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第1篇

大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)快速發(fā)展的產(chǎn)物，其對(duì)教育系統(tǒng)能夠產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。以數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)教育給教育領(lǐng)域帶來了一次革新。在大數(shù)據(jù)模式之下，可以分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為和變化的內(nèi)在聯(lián)系性，可以有效的挖掘教育領(lǐng)域更加深層次的問題。進(jìn)入新世紀(jì)第一個(gè)十年間，大數(shù)據(jù)這個(gè)名詞的出現(xiàn)為教育領(lǐng)域帶來了全新的模式和挑戰(zhàn)。學(xué)校在辦學(xué)過程中，擁有了越來越多真實(shí)的、有用的、有價(jià)值的海量數(shù)據(jù)信息。這些強(qiáng)大的數(shù)據(jù)資源可以為教育發(fā)展提供強(qiáng)有力的智力支持和數(shù)據(jù)分析，在教育系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用具有強(qiáng)大的教育工具價(jià)值和時(shí)代意義。而積極探索將大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到教育系統(tǒng)中，是需要我們重點(diǎn)思考的一個(gè)問題。

一、國外教育系統(tǒng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀分析

大數(shù)據(jù)應(yīng)用到教育系統(tǒng)中，能夠?qū)W(xué)生從小學(xué)到大學(xué)各個(gè)時(shí)期的學(xué)習(xí)行為、考試成績以及職業(yè)規(guī)劃進(jìn)行詳細(xì)的關(guān)聯(lián)分析和研究。在國外很多這樣的數(shù)據(jù)信息已經(jīng)被國外政府機(jī)構(gòu)完好的保存起來，用于今后的統(tǒng)計(jì)和分析。現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)被應(yīng)用到發(fā)達(dá)國家像美國、日本等國家的公共教育系統(tǒng)中，其成為了促進(jìn)本國教育系統(tǒng)改革的重要信息基礎(chǔ)。為了順應(yīng)時(shí)展的步伐，美國政府部門在2012年投入一項(xiàng)花費(fèi)2億美元的公共教育大數(shù)據(jù)計(jì)劃，通過這個(gè)項(xiàng)目美國政府希望能夠?qū)γ绹慕逃w系進(jìn)行完善和改革。進(jìn)入新世紀(jì)以后，在美國的教育系統(tǒng)中，逐漸興起了一股在線教育的潮流，通過這種教育哈弗和麻省理工大學(xué)可以收集大量的數(shù)據(jù)，從而更好的研究世界各地各個(gè)國家的教學(xué)模式和學(xué)習(xí)行為，從而打造出適合不同國家學(xué)生學(xué)習(xí)的在線教育平臺(tái)。通過記錄學(xué)習(xí)者鼠標(biāo)的點(diǎn)擊數(shù)量，可以對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)軌跡進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)不同類型的學(xué)習(xí)者對(duì)不同知識(shí)點(diǎn)的反應(yīng)情況，用多少時(shí)間去學(xué)習(xí)，哪些知識(shí)點(diǎn)需要重復(fù)講解或者強(qiáng)調(diào)，哪些學(xué)習(xí)工具和學(xué)習(xí)方式能夠提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。在追蹤個(gè)人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)時(shí)，雖然是雜亂無序的，但是當(dāng)很多人的數(shù)據(jù)收集到一定程度之后，群體行為就會(huì)在數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)出一種規(guī)律，通過分析這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系性，在未來在線教育平臺(tái)建設(shè)過程中才能彌補(bǔ)沒有教師面對(duì)面交流指導(dǎo)存在的不足，提高知識(shí)傳播的針對(duì)性，比如知識(shí)對(duì)受教者的投放強(qiáng)度、進(jìn)度、反饋等。

二、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用的前景分析

1.利用大數(shù)據(jù)研究學(xué)生行為和變化內(nèi)在的聯(lián)系性

通過目前各類已廣泛使用的教育信息系統(tǒng)途徑，學(xué)生的行為會(huì)被各種數(shù)據(jù)所自動(dòng)保留，例如學(xué)生在學(xué)校的時(shí)間、按時(shí)上課的情況、課堂聽講是否積極主動(dòng)。在應(yīng)用過程中以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計(jì)算等綜合技術(shù)為基礎(chǔ)，在對(duì)學(xué)生管理過程中，從數(shù)據(jù)庫中尋找有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，經(jīng)過全過程性和綜合性分析，找到學(xué)生與知識(shí)之間存在的內(nèi)在聯(lián)系性，分析背后隱藏的邏輯關(guān)系，并做出合適的教學(xué)決策。在學(xué)校中積極應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)和智能通信設(shè)備保障了學(xué)生和家庭、學(xué)生和教師、學(xué)生和社會(huì)之間的溝通和交流。在大數(shù)據(jù)背景下，學(xué)生在學(xué)校的各種表現(xiàn)都可以用數(shù)據(jù)形式真真切切的反應(yīng)出來。其能夠表現(xiàn)當(dāng)下學(xué)生的行為表現(xiàn)。一方面，可以通過學(xué)生之間的行為變化發(fā)現(xiàn)內(nèi)在的聯(lián)系性。一方面，大數(shù)據(jù)時(shí)代可以顯示學(xué)生的歷史行為，各種數(shù)據(jù)表單都能夠記錄下來。通過這些數(shù)據(jù)我們可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，特長愛好等因素。另一方面，大數(shù)據(jù)可以通過云計(jì)算反應(yīng)學(xué)生的變化趨勢(shì)。學(xué)生的變化通常情況下都是不是很明顯，只有當(dāng)學(xué)生出現(xiàn)問題之后，才能發(fā)現(xiàn)，而數(shù)據(jù)從開始到結(jié)束是有時(shí)間差的，這樣就可以通過數(shù)據(jù)提早發(fā)現(xiàn)學(xué)生的變化，避免產(chǎn)生不良的結(jié)果。

2.利用大數(shù)據(jù)挖掘?qū)W生內(nèi)在特征

傳統(tǒng)教學(xué)模式通常都以學(xué)生的考試成績判斷學(xué)生是否優(yōu)秀，忽視了學(xué)生自主發(fā)展的空間。例如兩個(gè)學(xué)生在物理考試中都取得了90分的成績，從表面上看兩個(gè)學(xué)生的分?jǐn)?shù)是一樣的，但是通過大數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，一個(gè)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中主要依靠的是思維能力，而另一個(gè)學(xué)生主要靠死記硬背取得高分，結(jié)果相同，但是過程明顯不同，在未來這兩個(gè)的人個(gè)各自的發(fā)展也不盡相同，其中以邏輯思維能力學(xué)習(xí)的學(xué)生，在今后的學(xué)習(xí)中能夠更加順暢，發(fā)展更加長遠(yuǎn)。而憑借記憶取得好成績的學(xué)生思維能力不足，對(duì)今后的學(xué)習(xí)十分不利。相同的結(jié)果不一定具備相同的知識(shí)結(jié)構(gòu)，成績會(huì)掩蓋一些不足的地方，會(huì)影響學(xué)生全面發(fā)展，而大數(shù)據(jù)能夠反映學(xué)生階段性的自我認(rèn)知，對(duì)個(gè)人成長具有指導(dǎo)性作用，幫助學(xué)生彌補(bǔ)能力方面的不足，能夠更加全面的反應(yīng)學(xué)生在發(fā)展過程中存在的問題和風(fēng)險(xiǎn)。

第2篇

幾乎是所有的企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中，均會(huì)形成各式各樣的數(shù)據(jù)、資料，通過對(duì)這些大量的數(shù)據(jù)、資料展開深入的研究所獲得的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，在企業(yè)經(jīng)營管理中可發(fā)揮十分重要的意義與作用。數(shù)據(jù)分析指的是通過科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法就收集的詳細(xì)的數(shù)據(jù)、資料展開研究分析，以對(duì)數(shù)據(jù)、資料相關(guān)功能進(jìn)行盡可能的挖掘開發(fā)，發(fā)揮數(shù)據(jù)的顯著作用，即數(shù)據(jù)分析是一個(gè)為了獲取可利用信息和產(chǎn)生結(jié)論而就數(shù)據(jù)、資料展開研究、分析的過程。數(shù)據(jù)分析的目的是挖掘提煉出眾多看似錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)資料潛在的有利信息，以歸納出分析事情的客觀規(guī)律。由此可見，做好數(shù)據(jù)分析工作，對(duì)于促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展、提升企業(yè)經(jīng)營管理能力，有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義與實(shí)質(zhì)作用。

1.數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的意義

1.1支持營銷運(yùn)營管理

基于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘方法的支持，在過去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)社會(huì)，一部分較為先進(jìn)的企業(yè)便已經(jīng)能夠一定程度地達(dá)到洞察力促進(jìn)科學(xué)規(guī)范營銷運(yùn)營管理的目的。在現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)變得進(jìn)一步多元、豐富，在對(duì)用戶需求洞察滿足方面企業(yè)變得愈加充分、精確，值得注意的是，在當(dāng)前數(shù)據(jù)分析水平不斷提升的情況下，企業(yè)作用于用戶的洞察、滿足能力基于數(shù)據(jù)、資料存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)、資料研究分析方面將變得更為高效，鑒于此，支持企業(yè)營銷運(yùn)營管理全面步驟決策的數(shù)據(jù)、資料流能夠同步于企業(yè)營銷運(yùn)營管理工作流，企業(yè)可通過統(tǒng)計(jì)歸納用戶的以往消費(fèi)行為數(shù)據(jù)以及用戶實(shí)時(shí)的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，第一時(shí)間針對(duì)相對(duì)應(yīng)的用戶制定出具備顯著個(gè)性的營銷手段，從而有效識(shí)別把握轉(zhuǎn)瞬即逝的營銷機(jī)會(huì)，積極促進(jìn)企業(yè)營銷命中概率的提升，最大程度地提升企業(yè)營銷運(yùn)營管理效率[1]。

1.2推動(dòng)智能管道運(yùn)營

就企業(yè)經(jīng)營管理而言，企業(yè)智能管道的核心能力為，結(jié)合用戶的活動(dòng)行為，動(dòng)態(tài)為用戶提供推薦并配備互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源。在過去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)社會(huì)中，受技術(shù)條件有限難以滿足及相關(guān)問題與用戶體驗(yàn)動(dòng)態(tài)測量相同等影響，企業(yè)通常無法有效的就智能管道運(yùn)營需求予以滿足；在現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)時(shí)代，在數(shù)據(jù)分析水平不斷提升的情況下，作用于半結(jié)構(gòu)化設(shè)備數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)收集、分析以及處理等相關(guān)技術(shù)的日趨成熟，將很大程度上推動(dòng)企業(yè)智能管道運(yùn)營管理運(yùn)行的計(jì)劃。企業(yè)智能管道運(yùn)營管理達(dá)到機(jī)理與用戶體驗(yàn)管理存在極大的相似之處，最主要的區(qū)別僅僅是，企業(yè)職能管道作用于用戶產(chǎn)品消費(fèi)行為活動(dòng)測算的數(shù)據(jù)、資料相對(duì)應(yīng)于提供推薦并配備互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源，于確保用戶體驗(yàn)滿足標(biāo)準(zhǔn)的情況下，全面配備、劃分及歸總企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源，經(jīng)資源利用最大程度地實(shí)現(xiàn)，積極促進(jìn)資源的盡可能優(yōu)化[2]。

2.數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的作用

2.1完整客觀的反映企業(yè)情況

企業(yè)常規(guī)的數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料，通常僅能夠顯現(xiàn)企業(yè)某一方面或者某一部分的情況，就算是獲取的企業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料十分全面，如果這些企業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料未能夠得到相應(yīng)的研究、分析，也往往很難了解從中了解到企業(yè)的真實(shí)情況。為了完整客觀的反映企業(yè)情況，務(wù)必要遵循“實(shí)事求是”原則，在收集企業(yè)全面數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料的同時(shí)，還應(yīng)當(dāng)開展嚴(yán)格加工制作及研究分析工作，以提供給企業(yè)管理者科學(xué)規(guī)范的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，為其在就企業(yè)發(fā)展做決策時(shí)提供有利依據(jù)。經(jīng)嚴(yán)格加工制作及研究分析所得到的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，相較于常規(guī)的數(shù)據(jù)報(bào)表，能夠更加全面、系統(tǒng)及集中地反映企業(yè)客觀實(shí)際。

2.2實(shí)行監(jiān)督管理工作

監(jiān)督屬于數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的一項(xiàng)十分重要的作用。數(shù)據(jù)分析部門在對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)、資料進(jìn)行收集過程中，能夠相對(duì)較為全面、如實(shí)地知曉行業(yè)經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)及本企業(yè)運(yùn)行發(fā)展?fàn)顩r，了解相關(guān)數(shù)據(jù)、資料的來龍去脈及口徑范圍，因此數(shù)據(jù)分析部門可有效的擔(dān)負(fù)起對(duì)企業(yè)的多方面監(jiān)督管理工作，包括企業(yè)運(yùn)營發(fā)展部門相關(guān)政策方針有效落實(shí)與否、企業(yè)發(fā)展生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)劃有效完成與否以及企業(yè)一系列經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有效實(shí)行與否等。在數(shù)據(jù)分析的作用下，可促進(jìn)企業(yè)有效實(shí)行監(jiān)督管理工作，以客觀、完整地向企業(yè)管理者、相關(guān)部門做決策及制定企業(yè)發(fā)展計(jì)劃時(shí)提供有利參考依據(jù)。

2.3參與科學(xué)化決策

對(duì)于任何一項(xiàng)經(jīng)濟(jì)行為發(fā)展，想要獲取其客觀規(guī)律性的見解并未易事，通常是要通過不斷的分析、探索及實(shí)踐，方可一步步構(gòu)成認(rèn)識(shí)。在現(xiàn)如今市場經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下，還存在著諸多的市場經(jīng)濟(jì)比例進(jìn)程、實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益利潤最大化以及實(shí)現(xiàn)集群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等客觀規(guī)律，均有待我們?nèi)ブ鸩酵诰颉ｈb于此，就市場經(jīng)濟(jì)背景下客觀經(jīng)濟(jì)規(guī)律展開研究分析，屬于一項(xiàng)有著廣闊發(fā)展前景的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)分析部門可充分發(fā)揮詳細(xì)數(shù)據(jù)、資料持有優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行針對(duì)的研究、分析，對(duì)數(shù)據(jù)、資料表層顯現(xiàn)內(nèi)容展開更深層次的剖析，挖掘出數(shù)據(jù)、資料中的潛在實(shí)質(zhì)涵義，由理性認(rèn)識(shí)代替感性發(fā)展認(rèn)識(shí)，實(shí)現(xiàn)客觀經(jīng)濟(jì)規(guī)律認(rèn)識(shí)質(zhì)的升華，達(dá)到顯現(xiàn)企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及企業(yè)內(nèi)部關(guān)聯(lián)和發(fā)展的目的，一方面促使企業(yè)管理者及相關(guān)部門能夠更為完整客觀地了解企業(yè)經(jīng)濟(jì)行為里程、企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及企業(yè)發(fā)展方向，提升企業(yè)管理水平，一方面促使企業(yè)管理者及相關(guān)部門能夠更有針對(duì)性地進(jìn)行企業(yè)決策、計(jì)劃制定，從而全面起到數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的參與科學(xué)化決策作用。

2.4有利于數(shù)據(jù)深度利用

數(shù)據(jù)分析部門為了獲取全面詳細(xì)的數(shù)據(jù)、資料，需要對(duì)定期統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度進(jìn)行全面貫徹落實(shí)，或者需要采取一系列包括調(diào)查、普查以及抽查等各式各樣形式的統(tǒng)計(jì)調(diào)查工作，這必然是一項(xiàng)十分復(fù)雜的系統(tǒng)工作，倘若僅僅將這些詳細(xì)的數(shù)據(jù)、資料簡單地匯總上報(bào)給國家和相關(guān)部門，以完成國家和相關(guān)部門制定的數(shù)據(jù)、資料收集任務(wù)，低下的數(shù)據(jù)、資料利用率，顯然有愧于需要消耗長復(fù)雜的系統(tǒng)數(shù)據(jù)、資料收集工作[3]。由此可見，唯有早收集詳細(xì)數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料的同時(shí)，還應(yīng)當(dāng)開展嚴(yán)格加工制作及研究分析工作，展開各個(gè)層次、各個(gè)方面的綜合深度利用，以使這些數(shù)據(jù)、資料轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)容更加豐富化、形式更加多樣化的重要深度信息。

2.5有助于提升員工素質(zhì)

在數(shù)據(jù)、資料收集的基礎(chǔ)上展開數(shù)據(jù)分析，采用一系列分析方法，根據(jù)數(shù)據(jù)、資料實(shí)情展開針對(duì)的研究分析，經(jīng)數(shù)據(jù)分析工作的開展，不僅要找出數(shù)據(jù)、資料中潛在的問題，發(fā)覺數(shù)據(jù)、資料中的不和諧之處，還要分析問題出現(xiàn)的緣由，并制定出問題的解決對(duì)策。為了完成這一系列的高要求、復(fù)雜艱巨的工作，要求數(shù)據(jù)分析部門員工一方面需要具備完善的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)常規(guī)知識(shí)，具備相應(yīng)的政策分析能力、經(jīng)濟(jì)理論知識(shí)，一方面需要掌握數(shù)據(jù)分析的開展方法，明確數(shù)據(jù)分析的前后關(guān)鍵步驟，此外還應(yīng)當(dāng)熟悉相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)要點(diǎn)，具備相應(yīng)的數(shù)據(jù)、資料歸納分析水平，具備相應(yīng)的寫作技巧水平等。由此可見，數(shù)據(jù)分析部門在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作期間，勢(shì)必會(huì)激發(fā)數(shù)據(jù)分析部門員工學(xué)習(xí)主觀能動(dòng)性，有效提升員工各方面綜合素質(zhì)，并逐步成為不僅能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析編寫分析報(bào)告還能夠自經(jīng)濟(jì)層面進(jìn)行數(shù)據(jù)編織統(tǒng)計(jì)的社會(huì)發(fā)展需求的綜合型人才[4]。如此一來，不但可以更充分的發(fā)揮數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的作用，還能夠提升數(shù)據(jù)分析工作的重要性地位，促進(jìn)數(shù)據(jù)分析工作條件的有機(jī)改善。

3.完善企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的策略

3.1統(tǒng)一認(rèn)識(shí)，加強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)

基于對(duì)數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中意義與作用重要性統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)，企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)分析部門應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格對(duì)待數(shù)據(jù)分析工作，不僅要做好數(shù)據(jù)、資料調(diào)差收集工作，還要做好數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)表、做好數(shù)據(jù)分析工作，以為企業(yè)、企業(yè)管理人員提供科學(xué)有效的決策管理服務(wù)[5]。同時(shí)，企業(yè)管理人員同樣要提升對(duì)數(shù)據(jù)分析工作的重視程度，面對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)分析既應(yīng)當(dāng)要求數(shù)據(jù)分析部門提供統(tǒng)計(jì)報(bào)表，嚴(yán)格要求數(shù)據(jù)分析工作環(huán)節(jié)、質(zhì)量，有利領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析工作的有序開展。

3.2實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)支撐

伴隨著現(xiàn)如今市場經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深入發(fā)展，企業(yè)管理人員一方面要明確認(rèn)識(shí)到企業(yè)發(fā)展的實(shí)際處境，一方面要為企業(yè)日后發(fā)展制定“未雨綢繆”的策略。這就一定程度上要求了企業(yè)數(shù)據(jù)分析部門，應(yīng)當(dāng)采取一系列不同的數(shù)據(jù)分析方法，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析法、數(shù)據(jù)對(duì)比分析法、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析法以及數(shù)據(jù)預(yù)測分析法等方法，就企業(yè)數(shù)據(jù)、專利展開有效的研究分析，形成科學(xué)結(jié)論，提供給企業(yè)管理人員具備實(shí)質(zhì)意義的意見建議。在企業(yè)數(shù)據(jù)分析方法的實(shí)踐運(yùn)用方面，既要結(jié)合分析內(nèi)容需求及分析方法自身特點(diǎn)，采取以往有成功經(jīng)驗(yàn)的方法手段，自各個(gè)角度就客觀市場經(jīng)濟(jì)法律展開研究分析，同時(shí)基于對(duì)先進(jìn)分析方法的運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)支撐，促進(jìn)數(shù)據(jù)分析預(yù)見性、研究分析深度升級(jí)，積極促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的有序開展[6]。

3.3提升數(shù)據(jù)分析人員素質(zhì)

企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作水平高低，受企業(yè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)素質(zhì)優(yōu)劣重要影響。由此可見，企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)當(dāng)結(jié)合企業(yè)、自身實(shí)際情況，對(duì)各方面數(shù)據(jù)分析相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)、專業(yè)知識(shí)展開積極主動(dòng)的學(xué)習(xí)，包括對(duì)市場營銷知識(shí)、企業(yè)管理知識(shí)和經(jīng)理理論知識(shí)的學(xué)習(xí)，對(duì)信息技術(shù)知識(shí)、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)知識(shí)的學(xué)習(xí)，對(duì)經(jīng)濟(jì)行為活動(dòng)方針政策的學(xué)習(xí)等等，盡可能地提升自身業(yè)務(wù)知識(shí)水平，提升自身全面綜合素質(zhì)[7]。同時(shí)，企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員還應(yīng)當(dāng)遵循“實(shí)踐第一”原則，結(jié)合數(shù)據(jù)分析工作實(shí)踐以一步步提升自身數(shù)據(jù)分析能力。經(jīng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員自身逐步的學(xué)習(xí)、實(shí)踐，不斷構(gòu)建起一直不僅具備數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)知識(shí)水平，又具備數(shù)據(jù)分析實(shí)踐工作經(jīng)驗(yàn)的，擁有綜合素質(zhì)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，積極促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的有序開展。

第3篇

摘要：介紹了數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本概念和內(nèi)容，分析了該技術(shù)在森林防火、森林蓄積特征的估計(jì)和更新、森林資源調(diào)查等方面的應(yīng)用，提出該技術(shù)可應(yīng)用于木材無損檢測及精確林業(yè)。融合機(jī)器視覺、X射線等單一傳感器技術(shù)檢測木材及木制品，可以更準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)檢測出木材的各種缺陷；集成GPS、GIS、RS及各種實(shí)時(shí)傳感器信息，利用智能決策支持系統(tǒng)以及可變量技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于自然界生物及其賴以生存的環(huán)境資源的時(shí)空變異性的客觀現(xiàn)實(shí)，建立基于信息流融合的精確林業(yè)系統(tǒng)。

多傳感器融合系統(tǒng)由于具有較高的可靠性和魯棒性，較寬的時(shí)間和空間的觀測范圍，較強(qiáng)的數(shù)據(jù)可信度和分辨能力，已廣泛應(yīng)用于軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天、交通管制、機(jī)器人、海洋監(jiān)視和管理、目標(biāo)跟蹤和慣性導(dǎo)航等領(lǐng)域。筆者在分析數(shù)據(jù)融合技術(shù)概念和內(nèi)容的基礎(chǔ)上，對(duì)該技術(shù)在林業(yè)工程中的應(yīng)用及前景進(jìn)行了綜述。

一、數(shù)據(jù)融合

1.1概念的提出

1973年，數(shù)據(jù)融合技術(shù)在美國國防部資助開發(fā)的聲納信號(hào)理解系統(tǒng)中得到了最早的體現(xiàn)。70年代末，在公開的技術(shù)文獻(xiàn)中開始出現(xiàn)基于多系統(tǒng)的信息整合意義的融合技術(shù)。1984年美國國防部數(shù)據(jù)融合小組(DFS)定義數(shù)據(jù)融合為：“對(duì)多源的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行多方的關(guān)聯(lián)、相關(guān)和綜合處理，以更好地進(jìn)行定位與估計(jì)，并完全能對(duì)態(tài)勢(shì)及帶來的威脅進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估”。

1998年1月，Buchroithner和Wald重新定義了數(shù)據(jù)融合：“數(shù)據(jù)融合是一種規(guī)范框架，這個(gè)框架里人們闡明如何使用特定的手段和工具來整合來自不同渠道的數(shù)據(jù)，以獲得實(shí)際需要的信息”。

Wald定義的數(shù)據(jù)融合的概念原理中，強(qiáng)調(diào)以質(zhì)量作為數(shù)據(jù)融合的明確目標(biāo)，這正是很多關(guān)于數(shù)據(jù)融合的文獻(xiàn)中忽略但又是非常重要的方面。這里的“質(zhì)量”指經(jīng)過數(shù)據(jù)融合后獲得的信息對(duì)用戶而言較融合前具有更高的滿意度，如可改善分類精度，獲得更有效、更相關(guān)的信息，甚至可更好地用于開發(fā)項(xiàng)目的資金、人力資源等。

1.2基本內(nèi)容

信息融合是生物系統(tǒng)所具備的一個(gè)基本功能，人類本能地將各感官獲得的信息與先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行綜合，對(duì)周圍環(huán)境和發(fā)生的事件做出估計(jì)和判斷。當(dāng)運(yùn)用各種現(xiàn)代信息處理方法，通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)這一功能時(shí)，就形成了數(shù)據(jù)融合技術(shù)。

數(shù)據(jù)融合就是充分利用多傳感器資源，通過對(duì)這些多傳感器及觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間或時(shí)間上的冗余或互補(bǔ)信息依據(jù)某些準(zhǔn)則進(jìn)行組合，以獲得被測對(duì)象的一致性解釋或描述。數(shù)據(jù)融合的內(nèi)容主要包括：

(1)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。確定來自多傳感器的數(shù)據(jù)反映的是否是同源目標(biāo)。

(2)多傳感器ID/軌跡估計(jì)。假設(shè)多傳感器的報(bào)告反映的是同源目標(biāo)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合，改進(jìn)對(duì)該目標(biāo)的估計(jì)，或?qū)φ麄€(gè)當(dāng)前或未來情況的估計(jì)。

(3)采集管理。給定傳感器環(huán)境的一種認(rèn)識(shí)狀態(tài)，通過分配多個(gè)信息捕獲和處理源，最大限度地發(fā)揮其性能，從而使其操作成本降到最低。傳感器的數(shù)據(jù)融合功能主要包括多傳感器的目標(biāo)探測、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、跟蹤與識(shí)別、情況評(píng)估和預(yù)測。

根據(jù)融合系統(tǒng)所處理的信息層次，目前常將信息融合系統(tǒng)劃分為3個(gè)層次：

(l)數(shù)據(jù)層融合。直接將各傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)后，送入融合中心，完成對(duì)被測對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)。其優(yōu)點(diǎn)是保持了盡可能多的原始信號(hào)信息，但是該種融合處理的信息量大、速度慢、實(shí)時(shí)性差，通常只用于數(shù)據(jù)之間配準(zhǔn)精度較高的圖像處理。

(2)特征層融合。從原始數(shù)據(jù)中提取特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和歸一化等處理后，送入融合中心進(jìn)行分析與綜合，完成對(duì)被測對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)。這種融合既保留了足夠數(shù)量的原始信息，又實(shí)現(xiàn)了一定的數(shù)據(jù)壓縮，有利于實(shí)時(shí)處理，而且由于在特征提取方面有許多成果可以借鑒，所以特征層融合是目前應(yīng)用較多的一種技術(shù)。但是該技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中的穩(wěn)健性和系統(tǒng)的容錯(cuò)性與可靠性有待進(jìn)一步改善。

(3)決策層融合。首先每一傳感器分別獨(dú)立地完成特征提取和決策等任務(wù)，然后進(jìn)行關(guān)聯(lián)，再送入融合中心處理。這種方法的實(shí)質(zhì)是根據(jù)一定的準(zhǔn)則和每個(gè)決策的可信度做出最優(yōu)的決策。其優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)通訊量小、實(shí)時(shí)性好，可以處理非同步信息，能有效地融合不同類型的信息。而且在一個(gè)或幾個(gè)傳感器失效時(shí)，系統(tǒng)仍能繼續(xù)工作，具有良好的容錯(cuò)性，系統(tǒng)可靠性高，因此是目前信息融合研究的一個(gè)熱點(diǎn)。但是這種技術(shù)也有不足，如原始信息的損失、被測對(duì)象的時(shí)變特征、先驗(yàn)知識(shí)的獲取困難，以及知識(shí)庫的巨量特性等。

1.3處理模型

美國數(shù)據(jù)融合工作小組提出的數(shù)據(jù)融合處理模型，當(dāng)時(shí)僅應(yīng)用于軍事方面，但該模型對(duì)人們理解數(shù)據(jù)融合的基本概念有重要意義。模型每個(gè)模塊的基本功能如下：

數(shù)據(jù)源。包括傳感器及其相關(guān)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)庫和人的先驗(yàn)知識(shí)等)。

源數(shù)據(jù)預(yù)處理。進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)篩選和數(shù)據(jù)分配，以減輕融合中心的計(jì)算負(fù)擔(dān)，有時(shí)需要為融合中心提供最重要的數(shù)據(jù)。目標(biāo)評(píng)估。融合目標(biāo)的位置、速度、身份等參數(shù)，以達(dá)到對(duì)這些參數(shù)的精確表達(dá)。主要包括數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、跟蹤和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、辨識(shí)。

態(tài)勢(shì)評(píng)估。根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境推斷出檢測目標(biāo)與事件之間的關(guān)系，以判斷檢測目標(biāo)的意圖。威脅評(píng)估。結(jié)合當(dāng)前的態(tài)勢(shì)判斷對(duì)方的威脅程度和敵我雙方的攻擊能力等，這一過程應(yīng)同時(shí)考慮當(dāng)前的政治環(huán)境和對(duì)敵策略等因素，所以較為困難。

處理過程評(píng)估。監(jiān)視系統(tǒng)的性能，辨識(shí)改善性能所需的數(shù)據(jù)，進(jìn)行傳感器資源的合理配置。人機(jī)接口。提供人與計(jì)算機(jī)間的交互功能，如人工操作員的指導(dǎo)和評(píng)價(jià)、多媒體功能等。

二、多傳感器在林業(yè)中的應(yīng)用

2.1在森林防火中的應(yīng)用

在用MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)數(shù)據(jù)測定森林火點(diǎn)時(shí)的20、22、23波段的傳感器輻射值已達(dá)飽和狀態(tài)，用一般圖像增強(qiáng)處理方法探測燃燒區(qū)火點(diǎn)的結(jié)果不理想。余啟剛運(yùn)用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，在空間分辨率為1000m的熱輻射通道的數(shù)據(jù)外加入空間分辨率為250m的可見光通道的數(shù)據(jù)，較好地進(jìn)行了不同空間分辨率信息的數(shù)據(jù)融合，大大提高了對(duì)火點(diǎn)位置的判斷準(zhǔn)確度。為進(jìn)一步提高衛(wèi)星光譜圖像數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性與可靠性，利用原有森林防火用的林區(qū)紅外探測器網(wǎng)，將其與衛(wèi)星光譜圖像數(shù)據(jù)融合，可以使計(jì)算機(jī)獲得GPS接收機(jī)輸出的有關(guān)信息通過與RS實(shí)現(xiàn)高效互補(bǔ)性融合，從而彌補(bǔ)衛(wèi)星圖譜不理想的缺失區(qū)數(shù)據(jù)信息，大大提高燃燒區(qū)火點(diǎn)信息準(zhǔn)確度和敏感性。

2.2森林蓄積特征的估計(jì)

HampusHolmstrom等在瑞典南部的試驗(yàn)區(qū)將SPOT-4×S衛(wèi)星數(shù)據(jù)和CARABAS-IIVHFSAR傳感器的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行了融合，采用KNN(knearestneighbor)方法對(duì)森林的蓄積特征(林分蓄積、樹種組成與年齡)進(jìn)行了估計(jì)。

KNN方法就是采用目標(biāo)樣地鄰近k個(gè)(k=10)最近樣地的加權(quán)來估計(jì)目標(biāo)樣地的森林特征。研究者應(yīng)用衛(wèi)星光譜數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)試驗(yàn)區(qū)的不同林分的蓄積特征進(jìn)行估計(jì)，并對(duì)三種不同的數(shù)據(jù)方法進(jìn)行誤差分析。試驗(yàn)表明，融合后的數(shù)據(jù)作出的估計(jì)比單一的衛(wèi)星數(shù)據(jù)或雷達(dá)數(shù)據(jù)的精度高且穩(wěn)定性好。

2.3用非垂直航空攝像數(shù)據(jù)融合GIS信息更新調(diào)查數(shù)據(jù)

森林資源調(diào)查是掌握森林資源現(xiàn)狀與變化的調(diào)查方法，一般以地面調(diào)查的方法為主，我國5年復(fù)查一次。由于森林資源調(diào)查的工作量巨大，且要花費(fèi)大量的人力、物力和資金。國內(nèi)外許多學(xué)者都在探索航空、航天的遙感調(diào)查與估計(jì)方法。

TrevorJDavis等2002年提出采用非垂直的航空攝影數(shù)據(jù)融合對(duì)應(yīng)的GIS數(shù)據(jù)信息實(shí)現(xiàn)森林調(diào)查數(shù)據(jù)的快速更新，認(rèn)為對(duì)森林資源整體而言，僅某些特殊地區(qū)的資源數(shù)據(jù)需要更新。在直升飛機(jī)側(cè)面裝上可視的數(shù)字?jǐn)z像裝置，利用GPS對(duì)測點(diǎn)進(jìn)行定位，對(duì)特殊地區(qū)的攝像進(jìn)行拍攝，同時(shí)與對(duì)應(yīng)的GIS數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，做出資源變化的估計(jì)或影像的修正。

試驗(yàn)表明，融合后的數(shù)據(jù)可以同高分辨率矯正圖像相比，該方法花費(fèi)少，精度高，能充分利用影像的可視性，應(yīng)用于偏遠(yuǎn)、地形復(fù)雜、不易操作、成本高的區(qū)域，同時(shí)可避免遙感圖像受云層遮蓋。

三、數(shù)據(jù)融合在林業(yè)中的應(yīng)用展望

3.1在木材檢測中的應(yīng)用

3.1.1木材缺陷及其影響

木材是天然生長的有機(jī)體，生長過程中不可避免地有尖削度、彎曲度、節(jié)子等生長缺陷，這些缺陷極大地影響了木材及其制品的優(yōu)良特性，以及木材的使用率、強(qiáng)度、外觀質(zhì)量，并限制了其應(yīng)用領(lǐng)域。在傳統(tǒng)木制品生產(chǎn)過程中，主要依靠人的肉眼來識(shí)別木材缺陷，而木材板材表面缺陷在大小、形狀和色澤上都有較大的差異，且受木材紋理的影響，識(shí)別起來非常困難，勞動(dòng)強(qiáng)度大，效率低，同時(shí)由于熟練程度、標(biāo)準(zhǔn)掌握等人為因素，可能造成較大的誤差。另外在集成材加工中，板材缺陷的非雙面識(shí)別嚴(yán)重影響了生產(chǎn)線的生產(chǎn)節(jié)拍。因此必須開發(fā)一種能夠?qū)Π宀碾p面缺陷進(jìn)行在線識(shí)別和自動(dòng)剔除技術(shù)，以解決集成材加工中節(jié)子人工識(shí)別誤差大、難以實(shí)現(xiàn)雙面識(shí)別、剔除機(jī)械調(diào)整時(shí)間長等問題。

3.1.2單一傳感器在木材檢測中的應(yīng)用

對(duì)木材及人造板進(jìn)行無損檢測的方法很多，如超聲波、微波、射線、機(jī)械應(yīng)力、震動(dòng)、沖擊應(yīng)力波、快速傅立葉變換分析等檢測方法。超聲技術(shù)在木材工業(yè)中的應(yīng)用研究主要集中在研究聲波與木材種類、木材結(jié)構(gòu)和性能之間的關(guān)系、木材結(jié)構(gòu)及缺陷分析、膠的固化過程分析等。

隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，人們也將視覺傳感器應(yīng)用于木材檢測中。新西蘭科學(xué)家用視頻傳感器研究和測量了紙漿中的纖維橫切面的寬度、厚度、壁面積、壁厚度、腔比率、壁比率等，同時(shí)準(zhǔn)確地測量單個(gè)纖維和全部纖維的幾何尺寸及其變化趨勢(shì)，能夠區(qū)分不同紙漿類型，測定木材纖維材料加固結(jié)合力，并動(dòng)態(tài)地觀察木材纖維在材料中的結(jié)合機(jī)理。

新西蘭的基于視覺傳感器的板材缺陷識(shí)別的軟件已經(jīng)產(chǎn)業(yè)化，該軟件利用數(shù)碼相機(jī)或激光掃描儀采集板材的圖像，自動(dòng)識(shí)別板材節(jié)子和缺陷的位置，控制板材的加工。該軟件還具有進(jìn)行原木三維模型真實(shí)再現(xiàn)的計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別功能，利用激光掃描儀自動(dòng)采集原木的三維幾何數(shù)據(jù)。

美國林產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)室利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)木材刨花的尺寸大小進(jìn)行分級(jí)，確定各種刨花在板中的比例和刨花的排列方向；日本京都大學(xué)基于視覺傳感器進(jìn)行了定向刨花板內(nèi)刨花定向程度的檢測，從而可以通過調(diào)整定向鋪裝設(shè)備優(yōu)化刨花的排列方向來提高定向刨花板的強(qiáng)度。在制材加工過程中，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在線實(shí)時(shí)檢測原木的形狀及尺寸，選擇最佳下鋸方法，提高原木的出材率。同時(shí)可對(duì)鋸材的質(zhì)量進(jìn)行分級(jí)，實(shí)現(xiàn)木材的優(yōu)化使用；在膠合板的生產(chǎn)過程中，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在線實(shí)時(shí)檢測單板上的各種缺陷，實(shí)現(xiàn)單板的智能和自動(dòng)剪切，并可測量在剪切過程中的單板破損率，對(duì)單板進(jìn)行分等分級(jí)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)過程。Wengert等在綜合了大量的板材分類經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，建立了板材分級(jí)分類的計(jì)算機(jī)視覺專家系統(tǒng)。在國內(nèi)這方面的研究較少，王金滿等用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)刨花板施膠效果進(jìn)行了定量分析。

X射線對(duì)木材及木質(zhì)復(fù)合材料的性能檢測已得到了廣泛的應(yīng)用，目前該技術(shù)主要應(yīng)用于對(duì)木材密度、含水率、纖維素相對(duì)結(jié)晶度和結(jié)晶區(qū)大小、纖維的化學(xué)結(jié)構(gòu)和性質(zhì)等進(jìn)行檢測，并對(duì)木材內(nèi)部的各種缺陷進(jìn)行檢測。

3.1.3數(shù)據(jù)融合在木材檢測中的應(yīng)用展望

單一傳感器在木材工業(yè)中已得到了一定程度的應(yīng)用，但各種單項(xiàng)技術(shù)在應(yīng)用上存在一定的局限性。如視覺傳感器不能檢測到有些與木材具有相同顏色的節(jié)子，有時(shí)會(huì)把木板上的臟物或油脂當(dāng)成節(jié)子，造成誤判，有時(shí)也會(huì)受到木材的種類或粗糙度和濕度的影響，此外，這種技術(shù)只能檢測部分表面缺陷，而無法檢測到內(nèi)部缺陷；超聲、微波、核磁共振和X射線技術(shù)均能測量密度及內(nèi)部特征，但是它們不能測定木材的顏色和瑕疵，因?yàn)檫@些缺陷的密度往往同木板相同。因此，一個(gè)理想的檢測系統(tǒng)應(yīng)該集成各種傳感技術(shù)，才能準(zhǔn)確、可靠地檢測到木材的缺陷。

基于多傳感器(機(jī)器視覺及X射線等)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的木材及木制品表面缺陷檢測，可以集成多個(gè)傳統(tǒng)單項(xiàng)技術(shù)，更可靠、準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)檢測出木材表面的各種缺陷，為實(shí)現(xiàn)木材分級(jí)自動(dòng)化、智能化奠定基礎(chǔ)，同時(shí)為集裁除鋸、自動(dòng)調(diào)整、自動(dòng)裁除節(jié)子等為一身的新型視頻識(shí)別集成材雙面節(jié)子數(shù)控自動(dòng)剔除成套設(shè)備提供技術(shù)支持。

3.2在精確林業(yè)中的應(yīng)用

美國華盛頓大學(xué)研究人員開展了樹形自動(dòng)分析、林業(yè)作業(yè)規(guī)劃等研究工作；Auburn大學(xué)的生物系統(tǒng)工程系和USDA南方林業(yè)實(shí)驗(yàn)站與有關(guān)公司合作開展用GPS和其他傳感器研究林業(yè)機(jī)器系統(tǒng)的性能和生產(chǎn)效率。

目前單項(xiàng)的GPS、RS、GIS正從“自動(dòng)化孤島”形式應(yīng)用于林業(yè)生產(chǎn)向集成技術(shù)轉(zhuǎn)變。林業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)作為一個(gè)多組分的復(fù)雜系統(tǒng)，是由能量流動(dòng)、物質(zhì)循環(huán)、信息流動(dòng)所推動(dòng)的具有一定的結(jié)構(gòu)和功能的復(fù)合體，各組分間的關(guān)系和結(jié)合方式影響系統(tǒng)整體的結(jié)構(gòu)和功能。因此應(yīng)該在計(jì)算機(jī)集成系統(tǒng)框架下，有效地融合GPS、GIS、RS等數(shù)據(jù)，解決這些信息在空間和時(shí)間上的質(zhì)的差異及空間數(shù)據(jù)類型的多樣性，如地理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、柵格數(shù)據(jù)、點(diǎn)數(shù)據(jù)等。利用智能DSS(決策支持系統(tǒng))以及VRT(可變量技術(shù))等，使林業(yè)生產(chǎn)成為一個(gè)高效、柔性和開放的體系，從而實(shí)現(xiàn)林業(yè)生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、開放性，建立基于信息流融合的精確林業(yè)系統(tǒng)。

南京林業(yè)大學(xué)提出了“精確林業(yè)工程系統(tǒng)”。研究包括精確林業(yè)工程系統(tǒng)的領(lǐng)域體系結(jié)構(gòu)、隨時(shí)空變化的數(shù)據(jù)采集處理與融合技術(shù)、精確控制林業(yè)生產(chǎn)的智能決策支持系統(tǒng)、可變量控制技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)基于自然界生物及其所賴以生存的環(huán)境資源的時(shí)空變異性的客觀現(xiàn)實(shí)，以最小資源投入、最小環(huán)境危害和最大產(chǎn)出效益為目標(biāo)，建立關(guān)于林業(yè)管理系統(tǒng)戰(zhàn)略思想的精確林業(yè)微觀管理系統(tǒng)。

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