论文大数据和铁路十八点统计工作是大学硕士与本科铁路毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写铁路方面论文范文。
摘 要：随着大数据时代的到来,在不久的将来数据将会像土地、石油和资本一样,成为经济运行中的根本性资源.作为铁路统计工作的一员,笔者认为数据就是今后铁路发展的直接财富,就是核心竞争力,在这里笔者对大数据和铁路十八点统计工作做一简单的分析,请各位老师批评指教.
关键词：大数据；统计；提高；依据
中图分类号： F532 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）10-174-2
铁路运输统计工作是反映各级运输企业劳动成果和作业效率的重要指标.在日常运输生产、经营管理和宏观决策方面起着重要作用,例如,2014年铁路总公司下达的65项财务清算指标中,其中59项来自于运输统计数据,这些数据直接影响到运输企业的经济利益,并在为指导日常运输生产工作中提供重要和积极的依据作用.随着铁路运输生产和管理模式的变化,为及时反映运输生产经营情况,笔者认为大数据技术和统计工作一定能够紧密结合,成为向各级运输部门提供组织、指挥、决策的重要依据.
所谓大数据,是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯,大数据有四个特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity（简称4V特点）.大数据不仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度,是数据采集和分析等的前沿技术,从各种的数据中快速获得有价值信息的能力,这就说明大数据技术具备走向众多企业的潜力.
大数据技术在铁路统计工作的应用,就是把铁路运输全日的每个时段、每个环节、每个细节的数据采集起来加以细化规范,通过完善计算指标和严格的公式计算,得出铁路运输过程中每个步骤的各项数据,为各级管理层指挥日常运输生产、企业经营管理和宏观决策提供指向性的科学数据.
传统统计工作与大数据技术还是有区别的：大数据的特点是它通常来源于物联网,不是为了特定的数据收集目的而产生,而是人们一切可记录的信号,比如,从类型上看,传统数据基本上是结构型数据,也就是定量数据加上少量专门设计的定性数据有格式、有标准,能够用常规的统计指标或统计图表表现出来；大数据更多的是非结构型数据、半结构型数据或异构数据,包含一切可记录、可存储的信号,多样化、无标准、用传统的统计指标或统计图表难以加以表现.不同的网络信息系统有不同的数据识别方式,相互之间也没用统一的数据分类标准.譬如说现在许多数据库是非关系型的,不需要预先设定记录结构就能自动包容大量各式的数据.
按量化方式上看,传统数据的量化处理已有一整套完整的方式与过程,量化结果也可直接用于各种运算与分析,但大数据中大量的非结构化数据量化（结构化）和如何从中提取信息、如何与传统结构化数据对接是一个新的问题.正如Franks所说：“几乎没有哪种分析过程能够直接对非结构化数据进行分析,也无法直接从非结构化的数据中得出结论.”更重要的是“量化”的含义和结果及表现形式也不尽相同.
目前,国内外许多行业都把“大数据”的普及和应用作为决策者们制定下一步工作方案的重要依据.在这个大背景下,铁路运输企业要想走向市场型管理,全面落实自主经营的责、权、利,也要通过核算和分配投入产出比来实现企业效益的最大化.把大数据技术引入实际统计工作,统计工作就有可能成为大数据技术的一部分,人为地加以有效地规范管理这些数据使之有效有序,为我们的前瞻性思考预想出将要面临的具体问题,加以分析并计算出一个乃至几个结果可供参考.把统计研究的对象范围从结构型数据扩展到一切数据,重新全面思考数据的定义和分类方法,并以此为基础发展和创新统计分析方法.
现在十八点运输统计还是沿袭传统的作业方法,虽然引入了计算机参与部分计算,但是还是建立在人工操作的基础上,并以其结果作为铁路管理层指挥日常运输生产、企业经营管理和宏观决策的依据.
现行的十八点统计工作存在着许多问题,随着大数据技术的引入,可以扩大统计范围、改进计算方式和方法,完善
指标体系,可以更加全面和准确地反映日常运输生产经营情况,切实成为各级运输部门组织、指挥、决策的重要依据,比如：
①2005年生产力布局调整之后,各项规章制度和管理办法也相应改变,还是有很多细节不够完善,比如全路对“TZ”车型的认知和掌握混乱,给基层统计工作带来了困难,造成分界口交接列车相互推诿、“扯皮”.可以由上级权威部门牵头制订新的规章并以编程的形式用数据链接到基层站段,明确车站装卸、车辆归属和使用状态,将车型、车种、车号等相关数据汇总上报数据库,各级部门可以随时调取和掌握第一手资料.
②目前国家铁路总公司牵头在全路十八个铁路局都开通了“铁路局十八点运输统计通用系统”和“Business Objects”程序之后,确实挺高了各级十八点统计质量和工作效率.由于各级统计人员更迭,如何能让统计人员熟练地掌握和运用该系统,保障日常统计工作顺利完成的要求也客观地显现出来.可以利用现代化的设备和科学管理加强统计工作的监督和检查,提高统计数据的质量和工作效率,利用最广泛的数据收集和计算系统,通过科学分析从而提出将要出现的问题以及处理办法.
③大数据技术的引入,要求大力培养高学历、高素质的统计人才,为提高统计工作水平提供强有力的人力保障.据统计,现在铁路统计岗位的人员年龄在45岁以下的占78.8%,北京铁路局调度所统计人员的比例略低为47%；大专以及上学历占全路统计人员的比例是63%,北京局调度所为65%,总体知识化、年轻化的特点突出,而且还有继续在职考取更高学历的现象,这对新知识掌握快,对新设备上手快,对新的文件、电报理解能力强.全路统计工作持有高级技术职称的还是占少数只有1.6%,北京铁路局调度所统计室的高级职称比例截止到2015年只为1.5%,绝大部分还是中级或其以下级别,也就是说权威的统计专业人才还占少数,可以利用这个机会加强人员培训和统计专业知识和原理的补强.
④大数据技术引入统计工作,可以细化每个作业环节和过程,就像把一个庞然大物分解成分子和原子大小,数据采集是通过各个相关部门的大力配合,并在其中发现问题和解决问题.比如运行图的填记是对列车调度员的考验,必须要求图标填记完整；车站装车的各项表格和报表填记也是一项都不能缺少的；每日分界口交接列车和货运装卸车计划等等,每个人、每一项都要认真填记,这里存在很多不确定性,所以大数据技术分析结果存在直观性、客观性的同时也有逻辑不完善性,这就会造成衔接上的脱节,最终还是要通过人工干预才能出具客观、详细、可信的报告.
随着铁路事业的大发展,统计工作也要与时俱进,引进新的观念和技术,统计工作要为运输一线让路的观念应该得到转变,运输生产固然重要,统计工作是总结工作好坏的标尺,是制订下一步工作的依据,要懂得除了低头拉车还要抬头看路的道理,而且现在已经有部门和单位在这个领域开始探索了.
《时代杂志》曾经说过：“依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降,大数据时代已经到来”.大数据的潜在价值必然使商业模式和决策制定的管理变革发生翻天覆地的变化,正如大数据对于影视的价值,决策者可以根据观众的爱好设计剧情,满足观众的需要和良好的效益；又如全球著名的零售商——沃尔玛,是使用大数据的受益者之一,并创造了“啤酒与尿布”的经典案例,这说明大数据的价值不仅体现在商业价值上还有我们的生活习惯上.而我们的铁路企业又与人们的生活密切相关,在衣食住行中占很大比重.于是,在大数据时代背景下,铁路企业决策者们的决策关乎着整个企业的未来和希望.
麦肯锡在研究《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》中所言：“在全球经济的很多领域,大数据在以很多方式创造价值.”研究表明：随着消费者、公司、各个经济领域不断挖掘大数据的潜力,我们正处在一个巨大浪潮的尖峰,这个浪潮,就是大数据驱动的创新、生产率提高、经济增长以及新的竞争形势和新的价值的产生.在未来,数据将会像土地、石油和资本一样,成为经济运行中的根本性资源.在大数据时代,数据就是直接的财富,就是核心竞争力.我们铁路企业更要顺应这个时代趋势,让大数据技术为我们铁路事业的再次大发展做出更有价值和战略意义的贡献！
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参考文献：
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