时间：2023-08-01 16:55:28
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关键词：数据挖掘技术；数据仓库技术；应用；发展前景；分析
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 12-0000-02
随着决策理论、计算机技术、人工智能、信息技术等各项先进技术的出现与发展，决策支持系统作为电子数据处理系统也有了得到了较快的发展。为了满足决策支持系统的发展需要，数据挖掘与数据仓库技术应运而生。可以说数据仓库与数据挖掘技术是建立在关系数据库、处理分布式技术以及网络技术的基础上而不断发展起来的，它能够通过分散的易购环境来解决数据源，并得到准确可靠的信息。要想解决信息技术在发展中的问题，就需要拥有大量的、准确可靠的信息。此时数据挖掘与数据仓库技术就发挥着非常重要的作用。以下就这两项技术的应用与发展前景进行分析。
一、 数据挖掘技术的概述
（一）数据挖掘技术的含义
所谓数据挖掘及时也就是在数据库中获得最有效的、潜在有用的、最有价值的以及最后能够被理解的模式的一种过程，从简单的含义来讲，数据挖掘技术也就是在大量的数据中获取更加有用的知识。它主要是建立在机器学习、模式识别等领域上发展起来的，并受到人们的广泛关注与青睐。在数据挖掘及时当中，数据分析是一项非常重要的技术，其中最为常见的分析方法有领悟式分析、相关关系分析、聚类分析等。其中聚类分析是最重要的一种分析方法。数据挖掘技术主要是为了满足用户的需要，将数据库当中的知识信息按照某种规律排列并提取出来的一项技术。在数据挖掘与分析的过程中，采用聚类分析法可以将含有一些主观因素的信息准确无误的传达给用户，满足用户的需要。
与传统支持查询为主的事务性操作数据库有着本质区别，具备以下四个特征：（1）面向主题。主题是一个抽象的概念。基于主题组织的数据，根据领域的逻辑内涵，分为独立的领域，互不交叉，并形成相应的数据视图，汇总表等，因此适于联机分析处理（OLAP）。（2）集成化。当数据从面向应用提取到数据仓库时，由于命名冲突、数据结构转换等的冲突，需要对原有数据进行抽取、清理、加工，形成一致的命名、变量度量、编码结构、物理属性等。（3）非违约性。由于数据仓库中的数据是历史数据，当数据集成到数据仓库后，不需要更改。仅限于装数据和访问数据；并不存在数据恢复，数据同步，修复死锁等复杂问题。（4）时变性。出于决策的需要，数据仓库中的数据需要标明时间参数，并随时间不断变化，即随着时间变化，不断有新的数据内容添加；不断导出和删除没用的数据内容；不断地重新综合数据。
（二）数据挖掘技术的具体步骤
在实际工作中，为了满足用户的需要，我们需要将数据挖掘技术运用在实际工作中，其主要工作流程为：首先需要对某一个问题进行定义；其次需要进行数据准备，并对一些数据进行预处理，了解其范围；再次，需要对数据库采取挖掘技术，获得需要的信息；最后，对获取的结果进行评估与解释、从狭义的角度来讲，数据挖掘也可以被定义为数据挖掘算法，它只是整个过程中的某一个步骤而已。
（三）数据挖掘技术的应用与发展前景
在实际工作中，数据挖掘技术所涉及到的理论知识有很多歌方面，其中主要包括模式发现构架、规则发现构架、微观经济学观点、基本概率和统计理论、基本数据压缩理论以及基于鬼马数据可理论等。其中模式发现构架也就是在整个源数据库当中发现只是模式的一个过程；规则发现构架也就是将去啊觉的信息与目标分为几个方面进行处理，以此来发现其中所蕴含的规则；基本概率和统计理论也就是将知识在一个源数据库当中通过概率进行随机分布的一个过程；微观经济学观点的存在主要是为了优化数据挖掘技术；基本数据压缩理论也就是需要将其当作压缩数据的一门技术；而基于归纳数据库理论也就是将数据挖掘技术当中一个对数据库的归纳方面。
在实际工作中，数据挖掘技术是近年来发展起来的一门新的技术，企业的快速发展、商业利益的不断强大会对其起到强烈的推动作用。根据统计，每年都会有新的数据挖掘方法与模型出现，越来越多的研究者也投入了该方面的研究。但是在其过程中，也有很多亟需解决的问题，例如数据挖掘方法的效率问题等。
二、 数据仓库技术的概述
（一）数据仓库技术的含义
随着社会的发展以及技术水平的不断提高，数据仓库技术也得到了飞速的发展。数据仓库技术主要是讲数据库中大量的数据通过整理分类，并将其贵纳入一个中央仓库当中，此时中央仓库可以对这些数据进行深入分析，最后满足用户的需要，以此支持管理者的决策。事实上，数据仓库属于一个整合式的、面向主题的一个数据整合，具有历史性与只读性的特点，它的主要目的也就是为了给企业管理者提供依据，以供他们决策。与数据挖掘技术相比，数据仓库技术可以使用户在很短的时间内从大量的数据库当中获得所需要的数据，而数据挖掘技术知识将数据库中有价值的信息挖掘出来。总而言之，数据仓库技术的运用使我们以全新的视角来认识数据的价值，使其充分发挥作用。
（二）数据仓库技术的组织形式
数据仓库技术是数据存储组织形式中的一项技术，根据其优先级别可以将数据仓库中所收录的数据分为四个层次，即：高度综合级、中度综合级、当前基本数据级以及历史数据级。在实际工作中，我们可以在多个数据库当中对一些原有的数据进行综合整理，使之进入当前基本数据级；在按照决策者的辅助决策来将数据进入到综合数据级中，经过实践的推移，这些原始的数据就会进入到历史数据级。不管是哪一级的数据，他们都是由元数据库进行组织并管理。所谓元数据库也就是对某一项数据进行阐释的其他数据，可以说是数据的字典。在数据仓库的基础上，我们可以将元数据库分为两个方面，由数据仓库的管理人员所操作的技术数据，技术数据是在数据环境由操作型向数据仓库转变的过程中所创建的，其内容为数据库端的源数据信息，包括了源数据名、属性和数据仓库中对应的转换数据，这些数据是管理员在数据仓库维护时明确数据信息的来源和位置的依据；用户与数据仓库之间采用的多维度商业模型中建立的客户端与服务器端的源数据映射，是由数据仓库用户使用的业务数据。这种业务数据能够提供给用户端直接的访问信息，而不必通过对数据库底层的开发技术进行了解。业务数据信息在业务运行过程中产生的与实际业务相关的数据，常用来开发决策支持工具。
（三）数据仓库技术的应用
将浏览器-服务器与客户机-浏览器两种应用模式有机结合而形成的一种应用模式也就是数据仓库技术在社会中的应用。数据仓库的客户端具有数据查询、交易、结果生成、报表形成等各种功能，而数据仓库的服务器就会向决策者提供相应的辅助服务，例如数据库的查询等。目前，在社会当中数据仓库技术应用最为普遍的形式是三层结构形式，也就是在客户机与服务器之间设置一个多维度的数据分析服务器，它的所用主要是为了规范与强化决策信息，并对两者之间的数据进行简化并处理，在整个过程中，它能够有效的减少数据传输的量，提高整个数据仓库的运行效率。
（四）数据仓库的发展前景。
近年来，随着社会的发展以及技术水平的提高，数据仓库技术也得到了飞跃的发展，并在社会的各个领域当中得到了广泛的关注与应用，在现代化、信息化的企业中充分发挥了该项技术的功能。数据仓库技术并不是将企业的数据库所代替，而是辅助数据库充分发挥其功能。数据仓库技术不仅能够满足用户的基本需求，还可以服务于高层领导者的决策，在领导者决策的过程中，数据仓库技术能够向他们提供更多丰富的信息资源，并对这些数据信息进行深入的分析，从而保证领导者的决策。但是从另一个方面来讲，正因为数据仓库技术的服务质量非常高，这就给数据仓库的建立加大的难度，即使数据仓库建立完毕，后期的维修与保养也必会造成更大的经济成本。
三、结束语
近年来，数据挖掘与数据仓库技术在我国得到了飞跃的发展，各个研究者也开始投入到该项目的研究当中，并取得了不错的成果。这两项技术在企业的信息处理当中发挥着非常重要的作用。随着社会的发展，数据挖掘与数据仓库技术在社会各个领域当中得到了广泛的应用，例如保险行业、营销行业、保健行业等领域当中用。随着各种计算机技术，如数据模型、数据库技术和应用开发技术的不断进步，数据挖掘技术和数据仓库技术也必将不断发展，以更科学优化的算法为各个领域提供数据分析的重要服务。
参考文献：
[1]张昀.数据挖掘技术研究[J].软件导刊，2009，9.
[2]刘志民.企业数据仓库的设计与实现[J].硅谷，2008，14：39-40.
大数据是信息技术快速发展的产物，其对教育系统能够产生深远的影响。以数据的形式呈现教育给教育领域带来了一次革新。在大数据模式之下，可以分析学生学习行为和变化的内在联系性，可以有效的挖掘教育领域更加深层次的问题。进入新世纪第一个十年间，大数据这个名词的出现为教育领域带来了全新的模式和挑战。学校在办学过程中，拥有了越来越多真实的、有用的、有价值的海量数据信息。这些强大的数据资源可以为教育发展提供强有力的智力支持和数据分析，在教育系统中大数据的应用具有强大的教育工具价值和时代意义。而积极探索将大数据如何应用到教育系统中，是需要我们重点思考的一个问题。
一、国外教育系统应用大数据的现状分析
大数据应用到教育系统中，能够对学生从小学到大学各个时期的学习行为、考试成绩以及职业规划进行详细的关联分析和研究。在国外很多这样的数据信息已经被国外政府机构完好的保存起来，用于今后的统计和分析。现阶段，大数据分析已经被应用到发达国家像美国、日本等国家的公共教育系统中，其成为了促进本国教育系统改革的重要信息基础。为了顺应时展的步伐，美国政府部门在2012年投入一项花费2亿美元的公共教育大数据计划，通过这个项目美国政府希望能够对美国的教育体系进行完善和改革。进入新世纪以后，在美国的教育系统中，逐渐兴起了一股在线教育的潮流，通过这种教育哈弗和麻省理工大学可以收集大量的数据，从而更好的研究世界各地各个国家的教学模式和学习行为，从而打造出适合不同国家学生学习的在线教育平台。通过记录学习者鼠标的点击数量，可以对学习者的学习行为和学习轨迹进行研究，发现不同类型的学习者对不同知识点的反应情况，用多少时间去学习，哪些知识点需要重复讲解或者强调，哪些学习工具和学习方式能够提高学生的学习效率。在追踪个人学习数据时，虽然是杂乱无序的，但是当很多人的数据收集到一定程度之后，群体行为就会在数据中呈现出一种规律，通过分析这些数据的内在联系性，在未来在线教育平台建设过程中才能弥补没有教师面对面交流指导存在的不足，提高知识传播的针对性，比如知识对受教者的投放强度、进度、反馈等。
二、大数据在教育领域应用的前景分析
1.利用大数据研究学生行为和变化内在的联系性
通过目前各类已广泛使用的教育信息系统途径，学生的行为会被各种数据所自动保留，例如学生在学校的时间、按时上课的情况、课堂听讲是否积极主动。在应用过程中以互联网技术和云计算等综合技术为基础，在对学生管理过程中，从数据库中寻找有价值的数据信息，经过全过程性和综合性分析，找到学生与知识之间存在的内在联系性，分析背后隐藏的逻辑关系，并做出合适的教学决策。在学校中积极应用计算机技术和智能通信设备保障了学生和家庭、学生和教师、学生和社会之间的沟通和交流。在大数据背景下，学生在学校的各种表现都可以用数据形式真真切切的反应出来。其能够表现当下学生的行为表现。一方面，可以通过学生之间的行为变化发现内在的联系性。一方面，大数据时代可以显示学生的历史行为，各种数据表单都能够记录下来。通过这些数据我们可以发现学生的学习兴趣，特长爱好等因素。另一方面，大数据可以通过云计算反应学生的变化趋势。学生的变化通常情况下都是不是很明显，只有当学生出现问题之后，才能发现，而数据从开始到结束是有时间差的，这样就可以通过数据提早发现学生的变化，避免产生不良的结果。
2.利用大数据挖掘学生内在特征
传统教学模式通常都以学生的考试成绩判断学生是否优秀，忽视了学生自主发展的空间。例如两个学生在物理考试中都取得了90分的成绩，从表面上看两个学生的分数是一样的，但是通过大数据分析可以发现，一个学生在学习过程中主要依靠的是思维能力，而另一个学生主要靠死记硬背取得高分，结果相同，但是过程明显不同，在未来这两个的人个各自的发展也不尽相同，其中以逻辑思维能力学习的学生，在今后的学习中能够更加顺畅，发展更加长远。而凭借记忆取得好成绩的学生思维能力不足，对今后的学习十分不利。相同的结果不一定具备相同的知识结构，成绩会掩盖一些不足的地方，会影响学生全面发展，而大数据能够反映学生阶段性的自我认知，对个人成长具有指导性作用，帮助学生弥补能力方面的不足，能够更加全面的反应学生在发展过程中存在的问题和风险。
几乎是所有的企业在生产经营过程中，均会形成各式各样的数据、资料，通过对这些大量的数据、资料展开深入的研究所获得的数据分析报告，在企业经营管理中可发挥十分重要的意义与作用。数据分析指的是通过科学的统计方法就收集的详细的数据、资料展开研究分析，以对数据、资料相关功能进行尽可能的挖掘开发，发挥数据的显著作用，即数据分析是一个为了获取可利用信息和产生结论而就数据、资料展开研究、分析的过程。数据分析的目的是挖掘提炼出众多看似错综复杂的数据资料潜在的有利信息，以归纳出分析事情的客观规律。由此可见，做好数据分析工作，对于促进企业的发展、提升企业经营管理能力，有着十分重要的现实意义与实质作用。
1.数据分析在企业经营管理中的意义
1.1支持营销运营管理
基于数据分析、数据挖掘方法的支持，在过去传统数据社会，一部分较为先进的企业便已经能够一定程度地达到洞察力促进科学规范营销运营管理的目的。在现如今大数据时代，企业用户的数据变得进一步多元、丰富，在对用户需求洞察满足方面企业变得愈加充分、精确，值得注意的是，在当前数据分析水平不断提升的情况下，企业作用于用户的洞察、满足能力基于数据、资料存储以及数据、资料研究分析方面将变得更为高效，鉴于此，支持企业营销运营管理全面步骤决策的数据、资料流能够同步于企业营销运营管理工作流，企业可通过统计归纳用户的以往消费行为数据以及用户实时的消费行为数据，第一时间针对相对应的用户制定出具备显著个性的营销手段，从而有效识别把握转瞬即逝的营销机会，积极促进企业营销命中概率的提升，最大程度地提升企业营销运营管理效率[1]。
1.2推动智能管道运营
就企业经营管理而言，企业智能管道的核心能力为，结合用户的活动行为，动态为用户提供推荐并配备互联网设备资源。在过去传统数据社会中，受技术条件有限难以满足及相关问题与用户体验动态测量相同等影响，企业通常无法有效的就智能管道运营需求予以满足；在现如今大数据时代，在数据分析水平不断提升的情况下，作用于半结构化设备数据动态收集、分析以及处理等相关技术的日趋成熟，将很大程度上推动企业智能管道运营管理运行的计划。企业智能管道运营管理达到机理与用户体验管理存在极大的相似之处，最主要的区别仅仅是，企业职能管道作用于用户产品消费行为活动测算的数据、资料相对应于提供推荐并配备互联网设备资源，于确保用户体验满足标准的情况下，全面配备、划分及归总企业互联网设备资源，经资源利用最大程度地实现，积极促进资源的尽可能优化[2]。
2.数据分析在企业经营管理中的作用
2.1完整客观的反映企业情况
企业常规的数据报表、调查资料，通常仅能够显现企业某一方面或者某一部分的情况，就算是获取的企业数据报表、调查资料十分全面，如果这些企业数据报表、调查资料未能够得到相应的研究、分析，也往往很难了解从中了解到企业的真实情况。为了完整客观的反映企业情况，务必要遵循“实事求是”原则，在收集企业全面数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，以提供给企业管理者科学规范的数据分析报告，为其在就企业发展做决策时提供有利依据。经严格加工制作及研究分析所得到的数据分析报告，相较于常规的数据报表，能够更加全面、系统及集中地反映企业客观实际。
2.2实行监督管理工作
监督属于数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的作用。数据分析部门在对企业数据、资料进行收集过程中，能够相对较为全面、如实地知晓行业经济动态及本企业运行发展状况，了解相关数据、资料的来龙去脉及口径范围，因此数据分析部门可有效的担负起对企业的多方面监督管理工作，包括企业运营发展部门相关政策方针有效落实与否、企业发展生产经营规划有效完成与否以及企业一系列经济指标有效实行与否等。在数据分析的作用下，可促进企业有效实行监督管理工作，以客观、完整地向企业管理者、相关部门做决策及制定企业发展计划时提供有利参考依据。
2.3参与科学化决策
对于任何一项经济行为发展，想要获取其客观规律性的见解并未易事，通常是要通过不断的分析、探索及实践，方可一步步构成认识。在现如今市场经济大环境下，还存在着诸多的市场经济比例进程、实现企业经济效益利润最大化以及实现集群产业结构优化等客观规律，均有待我们去逐步挖掘。鉴于此，就市场经济背景下客观经济规律展开研究分析，属于一项有着广阔发展前景的领域。数据分析部门可充分发挥详细数据、资料持有优势，进行针对的研究、分析，对数据、资料表层显现内容展开更深层次的剖析，挖掘出数据、资料中的潜在实质涵义，由理性认识代替感性发展认识，实现客观经济规律认识质的升华，达到显现企业发展现状以及企业内部关联和发展的目的，一方面促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业经济行为里程、企业发展现状以及企业发展方向，提升企业管理水平，一方面促使企业管理者及相关部门能够更有针对性地进行企业决策、计划制定，从而全面起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策作用。
2.4有利于数据深度利用
数据分析部门为了获取全面详细的数据、资料，需要对定期统计报表制度进行全面贯彻落实，或者需要采取一系列包括调查、普查以及抽查等各式各样形式的统计调查工作，这必然是一项十分复杂的系统工作，倘若仅仅将这些详细的数据、资料简单地汇总上报给国家和相关部门，以完成国家和相关部门制定的数据、资料收集任务，低下的数据、资料利用率，显然有愧于需要消耗长复杂的系统数据、资料收集工作[3]。由此可见，唯有早收集详细数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，展开各个层次、各个方面的综合深度利用，以使这些数据、资料转变为内容更加丰富化、形式更加多样化的重要深度信息。
2.5有助于提升员工素质
在数据、资料收集的基础上展开数据分析，采用一系列分析方法，根据数据、资料实情展开针对的研究分析，经数据分析工作的开展，不仅要找出数据、资料中潜在的问题，发觉数据、资料中的不和谐之处，还要分析问题出现的缘由，并制定出问题的解决对策。为了完成这一系列的高要求、复杂艰巨的工作，要求数据分析部门员工一方面需要具备完善的数据分析基础常规知识，具备相应的政策分析能力、经济理论知识，一方面需要掌握数据分析的开展方法，明确数据分析的前后关键步骤，此外还应当熟悉相应的经济技术要点，具备相应的数据、资料归纳分析水平，具备相应的写作技巧水平等。由此可见，数据分析部门在进行数据分析工作期间，势必会激发数据分析部门员工学习主观能动性，有效提升员工各方面综合素质，并逐步成为不仅能够进行数据分析编写分析报告还能够自经济层面进行数据编织统计的社会发展需求的综合型人才[4]。如此一来，不但可以更充分的发挥数据分析在企业经营管理中的作用，还能够提升数据分析工作的重要性地位，促进数据分析工作条件的有机改善。
3.完善企业数据分析工作的策略
3.1统一认识，加强领导
基于对数据分析在企业经营管理中意义与作用重要性统一的认识，企业相关数据分析部门应当严格对待数据分析工作，不仅要做好数据、资料调差收集工作，还要做好数据统计报表、做好数据分析工作，以为企业、企业管理人员提供科学有效的决策管理服务[5]。同时，企业管理人员同样要提升对数据分析工作的重视程度，面对企业数据分析既应当要求数据分析部门提供统计报表，严格要求数据分析工作环节、质量，有利领导数据分析工作的有序开展。
3.2实现计算机网络数据支撑
伴随着现如今市场经济体制改革的不断深入发展，企业管理人员一方面要明确认识到企业发展的实际处境，一方面要为企业日后发展制定“未雨绸缪”的策略。这就一定程度上要求了企业数据分析部门，应当采取一系列不同的数据分析方法，包括数据结构分析法、数据对比分析法、数据实时分析法以及数据预测分析法等方法，就企业数据、专利展开有效的研究分析，形成科学结论，提供给企业管理人员具备实质意义的意见建议。在企业数据分析方法的实践运用方面，既要结合分析内容需求及分析方法自身特点，采取以往有成功经验的方法手段，自各个角度就客观市场经济法律展开研究分析，同时基于对先进分析方法的运用，实现计算机网络数据支撑，促进数据分析预见性、研究分析深度升级，积极促进企业数据分析工作的有序开展[6]。
3.3提升数据分析人员素质
企业数据分析工作水平高低，受企业数据分析团队素质优劣重要影响。由此可见，企业数据分析人员应当结合企业、自身实际情况，对各方面数据分析相关基础知识、专业知识展开积极主动的学习，包括对市场营销知识、企业管理知识和经理理论知识的学习，对信息技术知识、财务会计知识的学习，对经济行为活动方针政策的学习等等，尽可能地提升自身业务知识水平，提升自身全面综合素质[7]。同时，企业数据分析人员还应当遵循“实践第一”原则，结合数据分析工作实践以一步步提升自身数据分析能力。经企业数据分析人员自身逐步的学习、实践，不断构建起一直不仅具备数据分析业务知识水平，又具备数据分析实践工作经验的，拥有综合素质的数据分析团队，积极促进企业数据分析工作的有序开展。
摘要：介绍了数据融合技术的基本概念和内容，分析了该技术在森林防火、森林蓄积特征的估计和更新、森林资源调查等方面的应用，提出该技术可应用于木材无损检测及精确林业。融合机器视觉、X射线等单一传感器技术检测木材及木制品，可以更准确地实时检测出木材的各种缺陷；集成GPS、GIS、RS及各种实时传感器信息，利用智能决策支持系统以及可变量技术，能够实现基于自然界生物及其赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实，建立基于信息流融合的精确林业系统。
多传感器融合系统由于具有较高的可靠性和鲁棒性，较宽的时间和空间的观测范围，较强的数据可信度和分辨能力，已广泛应用于军事、工业、农业、航天、交通管制、机器人、海洋监视和管理、目标跟踪和惯性导航等领域。笔者在分析数据融合技术概念和内容的基础上，对该技术在林业工程中的应用及前景进行了综述。
一、数据融合
1.1概念的提出
1973年，数据融合技术在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中得到了最早的体现。70年代末，在公开的技术文献中开始出现基于多系统的信息整合意义的融合技术。1984年美国国防部数据融合小组(DFS)定义数据融合为：“对多源的数据和信息进行多方的关联、相关和综合处理，以更好地进行定位与估计，并完全能对态势及带来的威胁进行实时评估”。
1998年1月，Buchroithner和Wald重新定义了数据融合：“数据融合是一种规范框架，这个框架里人们阐明如何使用特定的手段和工具来整合来自不同渠道的数据，以获得实际需要的信息”。
Wald定义的数据融合的概念原理中，强调以质量作为数据融合的明确目标，这正是很多关于数据融合的文献中忽略但又是非常重要的方面。这里的“质量”指经过数据融合后获得的信息对用户而言较融合前具有更高的满意度，如可改善分类精度，获得更有效、更相关的信息，甚至可更好地用于开发项目的资金、人力资源等。
1.2基本内容
信息融合是生物系统所具备的一个基本功能，人类本能地将各感官获得的信息与先验知识进行综合，对周围环境和发生的事件做出估计和判断。当运用各种现代信息处理方法，通过计算机实现这一功能时，就形成了数据融合技术。
数据融合就是充分利用多传感器资源，通过对这些多传感器及观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上的冗余或互补信息依据某些准则进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述。数据融合的内容主要包括：
(1)数据关联。确定来自多传感器的数据反映的是否是同源目标。
(2)多传感器ID/轨迹估计。假设多传感器的报告反映的是同源目标，对这些数据进行综合，改进对该目标的估计，或对整个当前或未来情况的估计。
(3)采集管理。给定传感器环境的一种认识状态，通过分配多个信息捕获和处理源，最大限度地发挥其性能，从而使其操作成本降到最低。传感器的数据融合功能主要包括多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测。
根据融合系统所处理的信息层次，目前常将信息融合系统划分为3个层次：
(l)数据层融合。直接将各传感器的原始数据进行关联后，送入融合中心，完成对被测对象的综合评价。其优点是保持了尽可能多的原始信号信息，但是该种融合处理的信息量大、速度慢、实时性差，通常只用于数据之间配准精度较高的图像处理。
(2)特征层融合。从原始数据中提取特征，进行数据关联和归一化等处理后，送入融合中心进行分析与综合，完成对被测对象的综合评价。这种融合既保留了足够数量的原始信息，又实现了一定的数据压缩，有利于实时处理，而且由于在特征提取方面有许多成果可以借鉴，所以特征层融合是目前应用较多的一种技术。但是该技术在复杂环境中的稳健性和系统的容错性与可靠性有待进一步改善。
(3)决策层融合。首先每一传感器分别独立地完成特征提取和决策等任务，然后进行关联，再送入融合中心处理。这种方法的实质是根据一定的准则和每个决策的可信度做出最优的决策。其优点是数据通讯量小、实时性好，可以处理非同步信息，能有效地融合不同类型的信息。而且在一个或几个传感器失效时，系统仍能继续工作，具有良好的容错性，系统可靠性高，因此是目前信息融合研究的一个热点。但是这种技术也有不足，如原始信息的损失、被测对象的时变特征、先验知识的获取困难，以及知识库的巨量特性等。
1.3处理模型
美国数据融合工作小组提出的数据融合处理模型，当时仅应用于军事方面，但该模型对人们理解数据融合的基本概念有重要意义。模型每个模块的基本功能如下：
数据源。包括传感器及其相关数据(数据库和人的先验知识等)。
源数据预处理。进行数据的预筛选和数据分配，以减轻融合中心的计算负担，有时需要为融合中心提供最重要的数据。目标评估。融合目标的位置、速度、身份等参数，以达到对这些参数的精确表达。主要包括数据配准、跟踪和数据关联、辨识。
态势评估。根据当前的环境推断出检测目标与事件之间的关系，以判断检测目标的意图。威胁评估。结合当前的态势判断对方的威胁程度和敌我双方的攻击能力等，这一过程应同时考虑当前的政治环境和对敌策略等因素，所以较为困难。
处理过程评估。监视系统的性能，辨识改善性能所需的数据，进行传感器资源的合理配置。人机接口。提供人与计算机间的交互功能，如人工操作员的指导和评价、多媒体功能等。
二、多传感器在林业中的应用
2.1在森林防火中的应用
在用MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)数据测定森林火点时的20、22、23波段的传感器辐射值已达饱和状态，用一般图像增强处理方法探测燃烧区火点的结果不理想。余启刚运用数据融合技术，在空间分辨率为1000m的热辐射通道的数据外加入空间分辨率为250m的可见光通道的数据，较好地进行了不同空间分辨率信息的数据融合，大大提高了对火点位置的判断准确度。为进一步提高卫星光谱图像数据分析的准确性与可靠性，利用原有森林防火用的林区红外探测器网，将其与卫星光谱图像数据融合，可以使计算机获得GPS接收机输出的有关信息通过与RS实现高效互补性融合，从而弥补卫星图谱不理想的缺失区数据信息，大大提高燃烧区火点信息准确度和敏感性。
2.2森林蓄积特征的估计
HampusHolmstrom等在瑞典南部的试验区将SPOT-4×S卫星数据和CARABAS-IIVHFSAR传感器的雷达数据进行了融合，采用KNN(knearestneighbor)方法对森林的蓄积特征(林分蓄积、树种组成与年龄)进行了估计。
KNN方法就是采用目标样地邻近k个(k=10)最近样地的加权来估计目标样地的森林特征。研究者应用卫星光谱数据、雷达数据融合技术对试验区的不同林分的蓄积特征进行估计，并对三种不同的数据方法进行误差分析。试验表明，融合后的数据作出的估计比单一的卫星数据或雷达数据的精度高且稳定性好。
2.3用非垂直航空摄像数据融合GIS信息更新调查数据
森林资源调查是掌握森林资源现状与变化的调查方法，一般以地面调查的方法为主，我国5年复查一次。由于森林资源调查的工作量巨大，且要花费大量的人力、物力和资金。国内外许多学者都在探索航空、航天的遥感调查与估计方法。
TrevorJDavis等2002年提出采用非垂直的航空摄影数据融合对应的GIS数据信息实现森林调查数据的快速更新，认为对森林资源整体而言，仅某些特殊地区的资源数据需要更新。在直升飞机侧面装上可视的数字摄像装置，利用GPS对测点进行定位，对特殊地区的摄像进行拍摄，同时与对应的GIS数据进行融合，做出资源变化的估计或影像的修正。
试验表明，融合后的数据可以同高分辨率矫正图像相比，该方法花费少，精度高，能充分利用影像的可视性，应用于偏远、地形复杂、不易操作、成本高的区域，同时可避免遥感图像受云层遮盖。
三、数据融合在林业中的应用展望
3.1在木材检测中的应用
3.1.1木材缺陷及其影响
木材是天然生长的有机体，生长过程中不可避免地有尖削度、弯曲度、节子等生长缺陷，这些缺陷极大地影响了木材及其制品的优良特性，以及木材的使用率、强度、外观质量，并限制了其应用领域。在传统木制品生产过程中，主要依靠人的肉眼来识别木材缺陷，而木材板材表面缺陷在大小、形状和色泽上都有较大的差异，且受木材纹理的影响，识别起来非常困难，劳动强度大，效率低，同时由于熟练程度、标准掌握等人为因素，可能造成较大的误差。另外在集成材加工中，板材缺陷的非双面识别严重影响了生产线的生产节拍。因此必须开发一种能够对板材双面缺陷进行在线识别和自动剔除技术，以解决集成材加工中节子人工识别误差大、难以实现双面识别、剔除机械调整时间长等问题。
3.1.2单一传感器在木材检测中的应用
对木材及人造板进行无损检测的方法很多，如超声波、微波、射线、机械应力、震动、冲击应力波、快速傅立叶变换分析等检测方法。超声技术在木材工业中的应用研究主要集中在研究声波与木材种类、木材结构和性能之间的关系、木材结构及缺陷分析、胶的固化过程分析等。
随着计算机视觉技术的发展，人们也将视觉传感器应用于木材检测中。新西兰科学家用视频传感器研究和测量了纸浆中的纤维横切面的宽度、厚度、壁面积、壁厚度、腔比率、壁比率等，同时准确地测量单个纤维和全部纤维的几何尺寸及其变化趋势，能够区分不同纸浆类型，测定木材纤维材料加固结合力，并动态地观察木材纤维在材料中的结合机理。
新西兰的基于视觉传感器的板材缺陷识别的软件已经产业化，该软件利用数码相机或激光扫描仪采集板材的图像，自动识别板材节子和缺陷的位置，控制板材的加工。该软件还具有进行原木三维模型真实再现的计算机视觉识别功能，利用激光扫描仪自动采集原木的三维几何数据。
美国林产品实验室利用计算机视觉技术对木材刨花的尺寸大小进行分级，确定各种刨花在板中的比例和刨花的排列方向；日本京都大学基于视觉传感器进行了定向刨花板内刨花定向程度的检测，从而可以通过调整定向铺装设备优化刨花的排列方向来提高定向刨花板的强度。在制材加工过程中，利用计算机视觉技术在线实时检测原木的形状及尺寸，选择最佳下锯方法，提高原木的出材率。同时可对锯材的质量进行分级，实现木材的优化使用；在胶合板的生产过程中，利用计算机视觉技术在线实时检测单板上的各种缺陷，实现单板的智能和自动剪切，并可测量在剪切过程中的单板破损率，对单板进行分等分级，实现自动化生产过程。Wengert等在综合了大量的板材分类经验的基础上，建立了板材分级分类的计算机视觉专家系统。在国内这方面的研究较少，王金满等用计算机视觉技术对刨花板施胶效果进行了定量分析。
X射线对木材及木质复合材料的性能检测已得到了广泛的应用，目前该技术主要应用于对木材密度、含水率、纤维素相对结晶度和结晶区大小、纤维的化学结构和性质等进行检测，并对木材内部的各种缺陷进行检测。
3.1.3数据融合在木材检测中的应用展望
单一传感器在木材工业中已得到了一定程度的应用，但各种单项技术在应用上存在一定的局限性。如视觉传感器不能检测到有些与木材具有相同颜色的节子，有时会把木板上的脏物或油脂当成节子，造成误判，有时也会受到木材的种类或粗糙度和湿度的影响，此外，这种技术只能检测部分表面缺陷，而无法检测到内部缺陷；超声、微波、核磁共振和X射线技术均能测量密度及内部特征，但是它们不能测定木材的颜色和瑕疵，因为这些缺陷的密度往往同木板相同。因此，一个理想的检测系统应该集成各种传感技术，才能准确、可靠地检测到木材的缺陷。
基于多传感器(机器视觉及X射线等)数据融合技术的木材及木制品表面缺陷检测，可以集成多个传统单项技术，更可靠、准确地实时检测出木材表面的各种缺陷，为实现木材分级自动化、智能化奠定基础，同时为集裁除锯、自动调整、自动裁除节子等为一身的新型视频识别集成材双面节子数控自动剔除成套设备提供技术支持。
3.2在精确林业中的应用
美国华盛顿大学研究人员开展了树形自动分析、林业作业规划等研究工作；Auburn大学的生物系统工程系和USDA南方林业实验站与有关公司合作开展用GPS和其他传感器研究林业机器系统的性能和生产效率。
目前单项的GPS、RS、GIS正从“自动化孤岛”形式应用于林业生产向集成技术转变。林业生产系统作为一个多组分的复杂系统，是由能量流动、物质循环、信息流动所推动的具有一定的结构和功能的复合体，各组分间的关系和结合方式影响系统整体的结构和功能。因此应该在计算机集成系统框架下，有效地融合GPS、GIS、RS等数据，解决这些信息在空间和时间上的质的差异及空间数据类型的多样性，如地理统计数据、栅格数据、点数据等。利用智能DSS(决策支持系统)以及VRT(可变量技术)等，使林业生产成为一个高效、柔性和开放的体系，从而实现林业生产的标准化、规范化、开放性，建立基于信息流融合的精确林业系统。
南京林业大学提出了“精确林业工程系统”。研究包括精确林业工程系统的领域体系结构、随时空变化的数据采集处理与融合技术、精确控制林业生产的智能决策支持系统、可变量控制技术等，实现基于自然界生物及其所赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实，以最小资源投入、最小环境危害和最大产出效益为目标，建立关于林业管理系统战略思想的精确林业微观管理系统。
[参考文献]
[1]高翔，王勇.数据融合技术综述[J].计算机控制与测量，2002，10(11)：706-709.
[2]龚元明，萧德云，王俊杰.多传感器数据融合技术(上)[J].冶金自动化，2002(4)：4-7.
[3]钱永兰，杨邦杰，雷廷武.数据融合及其在农情遥感监测中的应用与展望[J].农业工程学报，2004，20(4)：286-290.
[4]高德平，黄雪梅.多传感器和数据融合(一)[J].红外与激光工程，1999，28(1)：1-4.
【关键词】环境监测数据；分析；重要性
1.环境监测数据的特征及重要性
1.1环境监测数据的特征
环境监测数据规定了每一次监测获得的数据的可使用范围，超出该范围得出的数据就被视为是不合格的。这是因为监测数据是具有局限性的，这种局限性是为了保证监测数据的准确性与可靠性。同时，对于监测获得的数据要求具有完整性，不应该有缺失或是遗漏的现象。对于在规定范围内的监测数据，如果这些数据不仅具有代表性，还具备完整性，那么就达到监测的目的了[1]。
1.2环境监测数据的重要性
环境监测的重要性在于它能为环境的管理、规划、评价等提供科学、有力的依据。出于对我国正处于经济高速发展阶段的考虑，我们对环境监测应给予更高的重视。一般来说，环境监测数据的质量以及分析能力的高低可以反映出一个监测站工作能力，也体现了该监测站在环境保护工作所处地位的高低。
2.对环境监测数据的填制及整理要求
对于监测获取的相关图标和原始数据，要进行适当的整理和归类，以便后面的工作可以更加有利地开展与进行。在填制监测数据时就应该选取标准的记录表格，在填写时要尽量的专业化、规范化，并且要保证书写清晰、准确。对于原始数据的检查，要逐个地进行、确认，将那些不能真实地反映监测情况的数据去掉。这样做的目的是为了将数据整理得更有条理，更有实用性，减免不必要的反复检查，影响工作效率的提高。同时，还有一个问题需要注意，那就是作为监测数据确认的负责人不可以直接参与监测数据的采集工作[2]。
3.对环境监测数据的分析
环境监测是一种以环境作为对象，运用物理、化学和生物等技术手段，对污染物进行定性、定量和系统的综合分析，它是环境评价中的重要环节，贯穿环境影响评价的整个过程。
3.1利用统计规律进行分析
环境监测是以统计学为基础的，因此，这种分析方法经常被监测人员采用。这种分析方法包含了对环境要素的质量进行各种数学模式评价方法对监测数据进行解剖，利用它的内在规律性进行分析和利用，进而得出相关的论断。这种方法在环境规划、环境调查和环境评价的工作中使用较多[3]。
3.2通过对污染源的监测值来分析
监测人员可以通过对污染源的监测数据进行分析。其实，对污染物的监测对象不仅仅限于空气、地下水、土壤等，还有一个人们经常说的工业污染源。工业污染是有多种的，不同行业的工业就会有其不同的污染物产生。比如，对于化工行业来讲，它排出的有机物含量种类就较多多，而金属物质相对就较少一些；金属行业排出的污染物是有机物含量较少而金属物质含量较多等。如果在一个金属行业排除的废弃物中监测得出的结果显示是具有较多有机物的，那么对于这组监测数据应该重新考虑和分析，并从中找出原因。这也说明了一个问题，那就是监测人员在日常的工作当中要对管辖区内的生产企业相关情况进行了解，要根据不同的行业有针对性地选择相应的监测项目来监测这些污染企业，实行对他们的有效监督[4]。
3.3根据事物之间的相关性原理进行分析
这种分析法主要是基于事物本身具有的相互关系的原理来来进行的。一般来说，两个或者两个以上的监测数据之间往往会存在某一种的固定联系，监测人员可以根据这种固定的联系去分析数据之间的相关联系，也可以对单个已经实行控制质量措施的监测数据进行检测，验证是否正确。而对于一些例行的监测数据，则可以得出较为直观的判断。比如,氟含量跟硬度之间的关系。由于F与Ca、Mg形成沉淀物得容积度比较小,所以,在中性和弱碱性的水溶液当中,如果氟含量是在(mg/ L )级的,那么它的氟含量与Ca、Mg的含量就是呈显负相关的现象,也就是说跟硬度值是负相关的。因此，在高氟区内得出的水质监测结果显示的硬度监测值一般会比较低。如果获得的氟含量较高,得出的硬度监测值也很高,那么这类监测数据就需要进行重新分析[5]。
4.结语
随着我国环境保护的不断深入，监测人员要在使用各种分析方法的同时不断地去提尝试新的分析方法，要在原来的基础水平上更进一步地提高自己的综合分析能力，对提供的监测数据要有一种精益求精的精神，争取提供的数据更可靠更合理，业务技能不断地有新的进步。由于获取的环境监测数据与区域的过去和现在都有密切的联系，因此，监测人员要对监测区域的过去和现在的环境状况都要进行深入的了解和分析，在了解的基础上展开全面的探讨，这样才可以保证获取的监测数据更全面，更有说服力，质量更有保证。
参考文献
[1]叶萍.浅论环境监测数据的综合分析方法[J]中国环境管理干部学院学报, 2009, (01) .
[2]郭琦.环境监测在环境影响评价中的意义与建议[J].科技风, 2010, (15)
[3]孙晓雷.我国环境监测质量管理体系研究[J].科技传播, 2010, (15)
关键词：家具设计；室内装修；色彩心理；艺术氛围
中图分类号：J05 文献标识码：A 文章编号：1005-5312（2012）36-0218-01
一、室内陈设环境对艺术环境的塑造
室内环境的主要布局之一是家具的选择与陈设，这是室内装修一个重要的环节。通常而言，室内陈设还包括许多重要的细节：如陈设的环境、装饰的纹样、器物的造型、饰品的表达以及色彩的搭配。每一个细小的环节，都决定了室内环境的成败。室内陈设设计对于改善、优化室内环境起着非常重要的作用。具体体现在以下三个方面：
（一）创造温馨和谐的室内环境
在现实中很多建筑以密集的钢架、成片的玻璃幕墙、光亮的金属板材充斥室内空间，这些材料所表现出的生硬、冰冷的质感，容易使人们对空间产生了疏离感；而其他许多建筑则以刻板的线条、生硬的界面构成单调冷漠的空间形态，也使长期生存在其中的人们感到枯燥与厌倦。因此，丰富多彩的室内陈设以其绚丽的色彩、生动的形态、无限的趣味，给室内空间带来一派生机，有效地改善了室内的空间形态，柔化了空间感觉，冲淡了工业文明带来的冷酷感，能给人们以情感的抚慰。例如书房的布置，通常都是一张简单的书桌、一个单调的书架。这样简单的室内陈设未免太过单调，也容易让人产生厌倦感，而无法体味到书房带给人的安宁与温馨的感受。因此，如果在书房中，适当的穿插一些古诗古画、并且有条件的能够装裱一副名家书法，这自然能增添书房之中的书香气息。而如果一味的附庸风雅，不论阳春白雪，只是在书房中简单的罗列各家名帖，彰显主人的富有，这自然起不到营造艺术氛围的目的。
（二）突出室内空间风格，营造宜居人文环境
室内空间有各种不同的风格，陈设品的合理选择与陈设，对于室内空间风格的形成具有十分重要的影响。因为陈设品的造型、色彩、质感等都具有明显的风格特征，能够突出和强调室内空间的风格。一般而言，一个居家环境的好坏往往在客厅可见一斑。而客厅中最显眼的莫过于电视幕墙以及酒柜的装饰。一个温馨和谐的家居环境，必然给人带来一丝惬意的感受。电视幕墙的装饰显得尤为突出，很多的家庭没有利用其电视幕墙的良好空间，幕墙的色彩搭配很不恰当，令大大的一片空间显得突兀而又缺乏生机。鉴于此，鄙人认为，家庭的氛围应该是温馨与融洽的，因此，电视幕墙的色彩应该以暖色调为基础，色彩不宜太过绚丽，要以橘红、黄色以及相近的其他颜色搭配，形成一种心理上的亲近感；而且电视的左右应该留有一定的空隙，让电视机与周围饰品拥有一定的空间距离感，才能产生和谐的美感。
客厅中酒柜占据十分显眼的位置，酒柜的饰品搭配不当，容易造成疏离感。在中国人的文化氛围中，有“无酒不成席”之说。因此，酒柜上若是要彰显自身本土文化气息，就应当以白酒为尊，而如果是崇尚西欧北美风情，自然要以洋酒为主。不同的喜好，决定了不同的装饰样式。中国文化的酒柜要以古朴简约为主，体现我们国家厚重的历史文化气息，而西欧北美文化风情，则要以浪漫鲜活为纲，彰显小资与舒适风格。
（三）体现室内环境的地域特色，彰显不同地域的风土人情
现在许多陈设品的内容、形式、风格都体现了地域文化的特征。因此，我们在进行室内设计时，不但要通盘考虑整体的环境与艺术氛围的塑造，还需要表现出特定的地方特色时。这主要通过陈设设计来满足特定地域文化的生活形态。
例如现在的江南风格就很受大众的欢迎，许多的家居设计就在这个方面进行了大量的模仿。其实一个地方有一个地方的特色，刻意的模仿反而不能体现自身的地域特色。江南风情的流行，一方面是其特有的江南韵味，另一方面也离不开房产开发商的炒作。就家居宜人环境来说，江南的温婉婉约的风格的确是艺术氛围浓厚的一种体现，红木家居的陈设，绿色盆栽的衬托以及阳台橱窗的别致都别具一般风情。因此，打造宜人宜居环境要根据个人的审美取向以及地域特色倾向，才能将个性、爱好以及文化修养在家庭的环境中得以很好的体现。
二、结论
本文从家具设计和陈设，以及室内装修饰品对家居环境的影响入手，分析了艺术氛围的营造需要的艺术思维与眼光，最后重点解析了室内陈设环境以及不同地域文化特色对艺术环境的营造的重要作用，肯定了艺术与生活相互融合的主题。
参考文献：
[1]龚静芳.浅谈室内装饰环境的艺术氛围营造与陈设布置[M].环境艺术.
[2]李树森.谈装饰绘画与室内空间的关系[M].美术大观，2008（4）.
我看到过很多讨论数据产品的文章，但大家基本没有统一的认识，对概念的理解也不太认同，所以这里想简单写写自己的观点，主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。
一、什么是数据产品
要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义认知。我的理解是：广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策(甚至行动)的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。从这个角度讲，搜索引擎、个性化推荐引擎显然也是数据产品，由于产品形态已经比较成熟，所以很少被人划分到数据产品的概念里，另外，这类产品往往大都在数据外面穿了一层外衣，使非专业的用户并不能直观的感受到数据的存在。
除此之外的，便是狭义范畴的数据产品，比如大家熟知的淘宝数据魔方、百度指数、电商的CRM平台、各种公司内部的数据决策支持系统等都是数据产品，我后面会有个结构化的分类介绍。
二、为什么会有数据产品
人们日常的商业活动都是“决策”和“行动”的螺旋上升过程及交织在一起的子过程，主过程里的决策表示内心拿定一个主意要怎么做，要达到什么样的目标，行动是具体的执行过程，比如用户要解决出行不方便的问题，他的主决策可能是“买一辆适合自己的轿车代步”，而在具体行动过程中，马上又会面临“买什么车”、“在什么渠道买”等子决策问题。
所有的决策以及行动中的子决策过程都是基于“某种参考”的，最简单的参考可以是自己的直觉，好一点会依赖“过来人”的主观经验，但拍脑袋决策越来越难，所谓专家也屡屡被打假;而最优的决策需要依靠“证据”，定量的证据即时数据，随着数学、统计学、计算机科学的普及，数据在决策优化过程中的价值越来越大，在大数据时代尤其如此。
决策过程中，数据的价值可以通过什么来体现?不外乎三种：a.数据本身、b.数据服务、c.数据产品。举个例子来说，如果某用户想知道明天的天气是否适合出行，他可以直接看明天的气温数据，这个就是数据本身在发挥价值;他也可以咨询相关的数据分析师或咨询顾问，由他们提供人工的数据服务或解决方案来判定明天的天气;第三种方式便是使用数据产品，它把数据、数据模型以及分析决策逻辑尽可能多的固化到一个软件系统中，以更自动化、更准确、更智能的方式来发挥数据的决策价值。
三、数据产品的分类
在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型(如静态报表、DashBoard、即席查询)，到多维分析型(OLAP等工具型数据产品)，到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品、使能型数据产品等。数据型产品经理的前世今生，互联网的一些事
由于报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而多维分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营人员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。
所谓定制服务型数据产品，是基于用户的深层次需求，构建最适合当前业务痛点的数据模型、产品设计、可视化方案等。在这里数据产品充当的更像是服务提供者，而不是一个通用的工具。
智能型数据产品则会更多的将大数据的智能性融入产品，并与决策逻辑结合起来，发挥作用。比如，你可以有一套传统的会员营销系统，允许你按自己的规则筛选目标用户;而也可以在更智能的数据产品中这样来实现：输入你的营销目标及参数，比如要开展双十一母婴市场的促销活动，系统可以基于以往海量数据计算出应该选择什么品类的商品，在什么用户群中，以什么形式开展活动效果会更佳。
现有的大多数数据只是告诉你现在或未来的情况是怎样的，问题痛点出现在哪里，但却不能给出更完善的建议，甚至支持一个建议的执行。使能型数据产品要做的就是这样的工作，它不仅可以告诉你，哪些用户流失的倾向性大，还可以直接引导用户展开后续补救的执行流程，哪些细分群体需要通过促销活动刺激，哪些需要服务关乎，哪些需要为他提供专享的VIP业务，哪些需要更好的互动等等。
四、数据产品需求把握的特殊性
一个真正好的数据产品要首先把握一个核心——找到用户的真正核心需求、痛点。这句话对于非数据产品的产品经理来说简直就是天经地义的废话。但对于一个数据产品经理而言，得来却不那么容易，有其特殊性。
第一个特殊性，是需求层次特殊性，数据产品的用户中往往会有很多内部用户，他们对数据、数据分享、数据处理的理解和熟练程度各有不同，因此会提出各种不同层次的需求，概况起来大致包括：1).业务/管理需求;2).分析需求;3).数据需求。举例来说，某电商要改善全体用户的订单转化效率，这个便是第一类需求;为了完成此目标，会有很多工作要做，也会有很多分析需求随之产生，比如分析商品详情页的跳出趋势，便是第二列需求;而具体某某数据项的统计则属于数据需求。最可怕的便是，需求方遇到了问题(第一类需求)，指定了错误的分析策略(第二类需求)，有提出了明确的数据需求(第三类需求)。而对于数据产品经理，从数据需求，引导出分析需求，进而介入反应具体痛点问题的业务/管理需求，是一门必修课。
第二个特殊性，是内部数据产品需求方的特殊性，企业内部的数据产品的用户，既是是用户，也是自己的同事、朋友、领导、下属，他们本身就对产品经理的决策权有一定的干预能力，需要产品经理去平衡“理想与现实”，你懂的。这种情况对于非最高决策者直属的数据团队而言，尤为严重。
五、数据产品的三个关键要素
我认为，要成就一个数据产品，需要关注三个关键要素：1).数据、2).决策逻辑、3).行动流程。数据型产品经理的前世今生，互联网的一些事
数据的价值，毋庸置疑。它就像整体产品内部流淌的血液。具备什么样的数据类型、数据周期、数据粒度，往往会决定你的数据产品可以提供什么服务。
决策逻辑是很多平庸的数据产品所欠缺的，它们只是简单的、响应式的展示了需求方的报表。好的数据产品，应该可以帮助用户思考，尤其是将平时用户遇到业务痛点是的决策逻辑，部分或全部融合到数据产品后，可以可视化的、动态的、便捷的显性化决策的过程，提高用户的决策效率。
仅仅停留在发现问题、分析问题是不够的，我们还需要对问题的解决能力，这就涉及到第三个关键要素——行动流程。举个例子，当数据产品分析某个细分用户群时，发现最近一个月其活跃度明显下滑，那是否可以自动触发一个营销流程，基于用户的特征，开展个性化的“行动流程”，并在流程中的各个环节发挥数据的价值。
六、数据产品与大数据的关系
非常不想写这样的踩着三俗概念的解释性文字，因为大数据是一个被所有人提起，但几乎所有人又不明白的概念。我在这里写什么概念解释都是错的，徒增搜索引擎的“负荷”。
所以，还是回溯到核心价值角度来看：前面提到数据产品最大的价值在于辅助使用者优化决策，以及辅助决策价值的实现。如果把数据产品比作一台机器的话，那数据就像这台机器运转的原材料。“原材料”+“处理过程”+“结果展示与应用”≈数据产品。
而大数据当然也属于数据的范畴，它好比是一种更高效的原材料，可以提供更高效的价值(更多角度的、更深度的、更实时的信息与知识，尤其是预测性的知识)，“高效的原材料”+“高级的处理过程”+“高级的展示与应用”结果也是数据产品，当然你也可以土土称之为“大数据产品”。
再举个不专业的例子来理解：大家熟悉的“天气预报”就是一个典型的数据产品，它的原材料可能有很长时间段的温度、湿度、风力、日光强度、紫外线强度、PM2.5值、位置信息、卫星上的采集的各种数据、其它地面设备的各种专业的气象相关数据(示例而已，专业人士请自行补充);对这些数据的筛选、清洗、分析、挖掘等一系列“处理过程”可以得到未来几日在几个核心气象特征的数据值与概率(温度、风力、阴晴雨雪等);而我们看到的天气预报这款数据产品，则是将上述核心信息综合到一起，赋予视频+GIS的展示形式，以及复制大众在“行动”方面的建议(出行建议、穿衣指数、洗车指数等)而成的。
而这种大数据结合数据产品发挥更大价值的例子身边还有很多。试想，你如果能够准确预知明天某只股票的涨跌趋势，比费尽心思基于部分历史信息总结出来的规律要有价值的多;你如果可以知道下个月哪些用户会突然对母婴类商品大宗采购，也会节省很多“千人一面”的传统广告费用。
