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        城市安全生產(chǎn)畫像構(gòu)建與應(yīng)用探討

        2019-11-12 06:46:50胡燕祝教授
        安全 2019年10期
        關(guān)鍵詞:工作量畫像特征

        胡燕祝教授

        (北京郵電大學(xué) 安全生產(chǎn)智能監(jiān)控北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100876)

        0 引言

        目前,我國正處在發(fā)展的重要戰(zhàn)略機(jī)遇期,經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式轉(zhuǎn)換,傳統(tǒng)和新型生產(chǎn)經(jīng)營方式并存,各類事故隱患和安全風(fēng)險(xiǎn)交織疊加,既有的信息化手段難以做到安全生產(chǎn)周期性、關(guān)聯(lián)性的分析[1]。伴隨安全生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)量的不斷增加,數(shù)據(jù)類型和存儲(chǔ)方式的不斷更新,數(shù)據(jù)使用過程中暴露出很多問題:第一,數(shù)據(jù)來源多、規(guī)范不統(tǒng)一、管理?xiàng)l理性低;第二,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)較為分散,缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,不利于對多存儲(chǔ)來源數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合性、關(guān)聯(lián)性分析;第三,安全生產(chǎn)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析算法和模型研究不夠成熟和深入,亟待更深層次的挖掘研究;第四,面向政府和企業(yè)安全問題的大數(shù)據(jù)決策支持模型少,綜合輔助決策平臺(tái)及應(yīng)用少,大數(shù)據(jù)和人工智能輔助實(shí)際業(yè)務(wù)的研究不足。因此,在安全生產(chǎn)監(jiān)管過程中,迫切需要一系列能夠及時(shí)便捷檢索查詢、綜合分析安全因素、歸納分析系統(tǒng)科學(xué)的理論方法。尤其是利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行深入業(yè)務(wù)分析、提高事故監(jiān)測預(yù)警、隱患排查能力和加強(qiáng)安全生產(chǎn)監(jiān)管的技術(shù)與方法。畫像技術(shù)是將分布在多個(gè)存儲(chǔ)資源的數(shù)據(jù)整合起來,以信息標(biāo)簽集合的形式為業(yè)務(wù)人員提供數(shù)據(jù)服務(wù)。它能夠靈活地展示分析對象屬性與行為之間關(guān)聯(lián)性,是大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下更加準(zhǔn)確、快速的用戶信息反饋手段。它能夠降低數(shù)據(jù)獲取和操作的難度,賦能業(yè)務(wù)人員參與到更加深入的數(shù)據(jù)分析之中[2]。因此,畫像技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各類場景中。本文將對城市安全生產(chǎn)畫像的構(gòu)建方式、特征標(biāo)簽、展示應(yīng)用進(jìn)行探討,并以構(gòu)建實(shí)例的方式加以說明,以期為提升我國城市安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)化監(jiān)管水平提供有力支持。

        1 城市安全生產(chǎn)畫像及其構(gòu)建方法

        當(dāng)前,我國安全生產(chǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控在各行業(yè)獲得一定程度的普及,監(jiān)管部門也建立多級(jí)安全生產(chǎn)監(jiān)管系統(tǒng),隨之產(chǎn)生大量的結(jié)構(gòu)多樣、類型各異的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。但這部分?jǐn)?shù)據(jù)大多處于隔離使用、傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)或閑置待處理的狀態(tài),其反映的安全生產(chǎn)深層規(guī)律尚未得到充分挖掘,難以為安全生產(chǎn)信息管理、風(fēng)險(xiǎn)分析和協(xié)調(diào)指揮提供有力的數(shù)據(jù)支持。因此,需要借助大數(shù)據(jù)分析來提高安全生產(chǎn)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)利用能力,加強(qiáng)安全生產(chǎn)周期性、關(guān)聯(lián)性等綜合性特征分析,在做到檢索及時(shí)查詢、血緣分析的同時(shí),歸納安全生產(chǎn)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析方法,綜合分析風(fēng)險(xiǎn)因素,提高對風(fēng)險(xiǎn)因素的感知、預(yù)測和防范能力[3-4]。畫像分析是一種典型的大數(shù)據(jù)場景分析方法,通過將不同存儲(chǔ)資源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,能夠有效提高數(shù)據(jù)的利用效率,同時(shí)可以避免統(tǒng)一數(shù)據(jù)處理方式造成的資源浪費(fèi),精細(xì)化數(shù)據(jù)使用方式,有助于找準(zhǔn)服務(wù)的發(fā)力方向,提高決策效率,使各類服務(wù)對象都得到最好的服務(wù)[5]。

        1.1 畫像特征定義

        畫像最早出現(xiàn)在電商領(lǐng)域,是一類真實(shí)對象的虛擬代表,是多項(xiàng)特征或者標(biāo)簽的集合。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)的推動(dòng),電商領(lǐng)域利用數(shù)據(jù)手段將用戶的每一類信息抽象為標(biāo)簽,利用標(biāo)簽將目標(biāo)用戶(用戶背景、特征、性格標(biāo)簽、行為場景等)、用戶需求和產(chǎn)品設(shè)計(jì)聯(lián)系起來。這里的標(biāo)簽及本文后續(xù)將詳細(xì)闡述的特征,根據(jù)場景不同叫法略有差異,下文統(tǒng)稱為特征。畫像特征是一種語境描述方式,反映的是實(shí)體和實(shí)體間、實(shí)體和行為之間的一類關(guān)系[6],如圖1。

        圖1 畫像特征邏輯模型示意圖Fig.1 The sketch of portrait features

        畫像特征具有語義表達(dá)和短文本2個(gè)特點(diǎn)。語義表達(dá)要求畫像特征容易理解,使用者可以直觀理解特征含義和進(jìn)行業(yè)務(wù)層面的分析;短文本是表示特征含義唯一,不需要進(jìn)行更細(xì)的拆分[7]。這2個(gè)特點(diǎn)有利于畫像特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化提取,省去了不必要的規(guī)約過程,為后續(xù)分析提供支持。

        1.2 城市安全生產(chǎn)畫像構(gòu)建方法

        畫像是從語義層面對數(shù)據(jù)的綜合描述,以用戶為核心牽引的呈現(xiàn)模式。每個(gè)語義特征都是由詳細(xì)的記錄與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)支撐的,從抽象到細(xì)節(jié)去體現(xiàn)用戶畫像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[8]。不同于用戶消費(fèi)畫像、用戶行為畫像、用戶興趣畫像等其他領(lǐng)域畫像,城市安全領(lǐng)域畫像特征維度設(shè)計(jì)不存在人工屬性等指標(biāo),可以從動(dòng)態(tài)和靜態(tài)2個(gè)角度搜集數(shù)據(jù)挖掘特征,根據(jù)不同的安全生產(chǎn)畫像目的需要設(shè)計(jì)符合安全生產(chǎn)領(lǐng)域使用的分類方式;同時(shí),安全生產(chǎn)畫像的一些數(shù)據(jù)更新頻率較低但又十分重要,造成城市安全生產(chǎn)畫像的更新周期需要根據(jù)實(shí)際情況制定,如事故數(shù)據(jù)就是更新頻率較低但其重要性要高于其他數(shù)據(jù);此外,部分安全生產(chǎn)畫像特征存在分析門檻,由于企業(yè)類型不同,體量不同,安全員對應(yīng)的檢查工作量也不同,發(fā)現(xiàn)問題數(shù)量也會(huì)隨著企業(yè)類型而差異[9]。因此,在計(jì)算一些安全生產(chǎn)畫像特征時(shí),需要設(shè)定分析門檻,或者對原始數(shù)據(jù)做歸一化或相對值處理,來保證特征結(jié)果反映的是真實(shí)的安全狀況。

        城市安全生產(chǎn)畫像的構(gòu)建包括明確畫像目的、數(shù)據(jù)采集與清洗、分析建模和畫像展示4個(gè)環(huán)節(jié),圖2展示構(gòu)建安全生產(chǎn)畫像的流程圖。

        圖2 城市安全生產(chǎn)畫像流程圖Fig.2 Flow diagram of urban safety production portrait

        1.2.1 明確畫像目的

        構(gòu)建城市安全生產(chǎn)畫像的第一步是明確畫像目的,即畫像具體的服務(wù)對象及服務(wù)內(nèi)容。很多領(lǐng)域的畫像最終淪為形式主義,其中主要的一個(gè)原因就是畫像目的與實(shí)際業(yè)務(wù)相偏離,業(yè)務(wù)的目標(biāo)和畫像的導(dǎo)向不一致。因此,構(gòu)建安全生產(chǎn)畫像的第一步要從實(shí)際安全生產(chǎn)業(yè)務(wù)出發(fā),以畫像驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)為目的。

        1.2.2 數(shù)據(jù)采集與清洗

        數(shù)據(jù)采集和清洗的方法,因具體場景而定,一般是從各系統(tǒng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入,建立數(shù)據(jù)倉庫,再進(jìn)行主題數(shù)據(jù)下的清洗。特征計(jì)算準(zhǔn)確性的前提是數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確,底層數(shù)據(jù)的采集需要采用標(biāo)準(zhǔn)的字段和可操作性的采集流程,這樣才能節(jié)省分析建模時(shí)間,保證畫像分析的真實(shí)性和時(shí)效性。為了構(gòu)建真實(shí)有效的安全生產(chǎn)畫像,通過規(guī)范各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的獲取方式,再輔助以真實(shí)性判別算法,不斷完善系統(tǒng)數(shù)據(jù)的完備性和真實(shí)性,這也有助于進(jìn)一步掌握安全生產(chǎn)狀況的全面性和準(zhǔn)確性。

        1.2.3 分析建模

        分析建模是構(gòu)建城市安全生產(chǎn)畫像的關(guān)鍵步驟,主要包括特征維度的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)對象權(quán)重設(shè)計(jì)和特征提取3個(gè)方面。

        (1)特征維度設(shè)計(jì)就是以一種確定的邏輯分類方式對畫像特征進(jìn)行劃分,可根據(jù)數(shù)據(jù)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)劃分,也可以根據(jù)業(yè)務(wù)屬性或者服務(wù)對象的差異進(jìn)行劃分。

        (2)數(shù)據(jù)對象的權(quán)重設(shè)計(jì)是根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先設(shè)計(jì)。如對觀測值進(jìn)行分類提取和設(shè)定分析門檻,可根據(jù)企業(yè)產(chǎn)值將企業(yè)劃分為100萬以下規(guī)模企業(yè)、100~1000萬規(guī)模企業(yè)等,這就是對象分類;若只關(guān)注企業(yè)產(chǎn)值100萬以上的個(gè)體,這里100萬就是分析門檻。觀測數(shù)據(jù)的權(quán)重設(shè)計(jì)需要根據(jù)畫像目的設(shè)定。

        (3)特征提取是在完成特征維度設(shè)計(jì)和權(quán)重設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,對具體的觀測對象進(jìn)行數(shù)據(jù)的有效信息提取。一般可通過2種形式獲得:一種是已有數(shù)據(jù)或者按一定規(guī)則加工的數(shù)據(jù);另一種是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法獲取關(guān)聯(lián)性、綜合性的特征數(shù)據(jù)。當(dāng)畫像特征為類別變量時(shí),需注意特征取值封閉式分類思想,也就是說該特征取值可以遍歷所有類別,如世界上分為2種人,一種是學(xué)英語的人,一種是不學(xué)英語的人。

        1.2.4 畫像展示

        畫像特征往往能整理到幾十種甚至上百種,特征數(shù)量與其表征的群體數(shù)量存在一定的相互制約性,即當(dāng)畫像特征越多,畫像越清晰,畫像所代表的群體數(shù)量就越小,構(gòu)建畫像的成本就越高。所以畫像的顆粒度需要結(jié)合研究的實(shí)際需求和成本進(jìn)行設(shè)計(jì)。

        不同的數(shù)據(jù)對象和業(yè)務(wù)目的對應(yīng)不同的特征體系。實(shí)用的畫像是在整合各項(xiàng)計(jì)算資源基礎(chǔ)上,以特征為分析粒度,為使用者提供便捷的交叉分析功能。城市安全生產(chǎn)畫像的分析建模需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求詳細(xì)設(shè)計(jì)。

        2 城市安全生產(chǎn)畫像要素提取方法

        城市安全生產(chǎn)的數(shù)據(jù)包括企業(yè)安全生產(chǎn)、政府安全監(jiān)管、社會(huì)個(gè)人參與以及與此關(guān)聯(lián)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)全過程所形成的文本、音頻、視頻、圖片等海量數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)從來源角度包括4類主體:第一,對安全生產(chǎn)負(fù)有監(jiān)管職責(zé)的政府監(jiān)管部門,包括事故統(tǒng)計(jì)、執(zhí)法檢查、行政處罰、隱患排查等各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù);第二,從事生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)的企業(yè),在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù),如監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、安全管理人員檢查數(shù)據(jù)等;第三,企業(yè)員工在從業(yè)過程中產(chǎn)生的操作行為數(shù)據(jù)、管理類數(shù)據(jù)等;第四,安全中介、協(xié)會(huì)、媒體和個(gè)人等產(chǎn)生的安全記錄、評價(jià)及輿論數(shù)據(jù),如微信、微博、新聞、報(bào)告等安全生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)[10-11]。

        在實(shí)際構(gòu)建安全生產(chǎn)畫像時(shí),需要根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)情況綜合考慮。這里以某地應(yīng)急監(jiān)管部門的安全執(zhí)法檢查情況為例,介紹城市安全生產(chǎn)畫像構(gòu)建方法。該地應(yīng)急管理部門管轄區(qū)域分為8個(gè)小區(qū)域,由8組不同的執(zhí)法檢查小組負(fù)責(zé),既有數(shù)據(jù)包括為期6個(gè)月的行政檢查和行政處罰數(shù)據(jù),需要建立輔助該地應(yīng)急監(jiān)管部門進(jìn)行安全監(jiān)管工作安排與部署的畫像模型。

        為輔助該地應(yīng)急管理部門的工作部署,從工作量、工作安排和工作質(zhì)量3方面共計(jì)8項(xiàng)具體特征對該區(qū)域監(jiān)管工作服務(wù)畫像進(jìn)行描述,如圖3所示。需要注意的是,畫像的特征體系是開放的,并不存在一勞永逸的列舉結(jié)果。當(dāng)業(yè)務(wù)發(fā)生調(diào)整,新的數(shù)據(jù)對象進(jìn)入到業(yè)務(wù)系統(tǒng),此時(shí)就需要增加相應(yīng)的特征指標(biāo)。因此,依據(jù)不同的業(yè)務(wù)切面和數(shù)據(jù)資源,需要靈活調(diào)整畫像特征體系,以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)為出發(fā)點(diǎn),及時(shí)跟進(jìn)數(shù)據(jù)變化,才能取得最好的畫像分析效果。

        8項(xiàng)特征從3個(gè)方面對該地監(jiān)管力量的工作安排進(jìn)行描述,下面將具體介紹3類8項(xiàng)特征的提取方式與特征值。

        圖3 某地安全監(jiān)管畫像特征設(shè)計(jì)Fig.3 Features design of safety supervision portrait in certain place

        2.1 工作量類特征提取

        平均檢查時(shí)長表示執(zhí)法隊(duì)在某區(qū)域平均在每家被檢查企業(yè)的所花費(fèi)的檢查時(shí)長,如式(1),其中ti表示執(zhí)法隊(duì)第i次檢查時(shí)長,mins;N表示該區(qū)域的被檢查企業(yè)數(shù)量,個(gè)。

        平均檢查量表示執(zhí)法隊(duì)按小組執(zhí)行檢查工作時(shí),平均各組檢查企業(yè)數(shù)量,其定義如式(2),其中xj表示第j個(gè)執(zhí)法小組檢查企業(yè)數(shù)量,G表示執(zhí)法小組數(shù)量。

        執(zhí)法完成率Irio是指執(zhí)法隊(duì)實(shí)際檢查企業(yè)數(shù)量Creal與計(jì)劃檢查企業(yè)數(shù)量Cplan之比,如式(3)。

        通過對8個(gè)區(qū)域的工作量量化計(jì)算,可以獲得其特征數(shù)值,如圖4。

        2.2 工作安排類特征提取

        工作量均衡度是指各執(zhí)法小組工作量的均值與標(biāo)準(zhǔn)差之比,即反映執(zhí)法小組工作量波動(dòng)情況的倒數(shù)。這里取倒數(shù)是為了方便和其他特征保持一致性,即該值越大表示該區(qū)域執(zhí)法小組波動(dòng)性越小,如式(4)。V表示工作量均衡度,其中表示該區(qū)域執(zhí)法小組工作量均值,S表示該區(qū)域執(zhí)法小組工作

        圖4 工作量特征值Fig.4 The features of workload

        工作量均峰比是參考信號(hào)理論的特征提取方法,它是該區(qū)域執(zhí)法小組平均檢查量與前5%執(zhí)法小組工作量的均值的比值,反映執(zhí)法小組的數(shù)據(jù)傾斜情況,典型的有“一個(gè)人累死,其他人閑死”,如式(5)。其中表示排名在前5%的小組工作量均值。量的標(biāo)準(zhǔn)差。

        通過對8個(gè)區(qū)域工作安排情況量化計(jì)算,其特征值,如圖5。

        圖5 工作安排特征值Fig.5 The features of work schedule

        2.3 工作質(zhì)量類特征提取

        檢查力度Clevel是指各區(qū)域檢查企業(yè)數(shù)量與其企業(yè)總數(shù)之比,反映了該區(qū)域執(zhí)法檢查的抽樣力度,如式(6)。其中Ccheck表示該區(qū)域檢查企業(yè)數(shù)量,個(gè)。

        處罰力度Plevel是指該區(qū)域處罰企業(yè)數(shù)量與其檢查企業(yè)數(shù)之比,反映該區(qū)域處罰情況。如式(7),其中Cpun表示該區(qū)域處罰企業(yè)數(shù)量,個(gè)。

        處罰依據(jù)覆蓋率Pcov是指該區(qū)域在處罰企業(yè)使用的依據(jù)使用次數(shù)前80%的條目數(shù)量與所有處罰條目數(shù)量之比,反映了該區(qū)域處罰過程中的依據(jù)覆蓋情況,如式(8),其中Cquantity≥1-0.8表示使用次數(shù)前80%的條目數(shù)量,M表示所有處罰條目數(shù)量。

        通過對8個(gè)區(qū)域工作質(zhì)量情況量化計(jì)算,其特征值,如圖6。

        圖6 工作質(zhì)量特征值Fig.6 The quality features of work

        3 安全生產(chǎn)領(lǐng)域畫像可視化展示與應(yīng)用

        在完成安全監(jiān)管部門工作安排與部署的畫像模型維度設(shè)計(jì)和特征提取的基礎(chǔ)上,需要考慮畫像的可視化展示,為業(yè)務(wù)人員提供直觀準(zhǔn)確的支持。這里采用臉譜圖形式對畫像的各項(xiàng)特征進(jìn)行綜合展示。臉譜圖是一種多維度數(shù)據(jù)可視化分析方式,可以將15個(gè)維度數(shù)據(jù)用人臉部位的形狀和大小來表征。臉譜圖在平面視角下能夠形象地展示多維數(shù)據(jù),幫助使用者提高分析判斷能力,加快分析速度。

        為表現(xiàn)各項(xiàng)特征的綜合特性,這里補(bǔ)充1項(xiàng)整體特征,由于此處提出的8項(xiàng)畫像特征具有業(yè)務(wù)一致性,即數(shù)值越大表示相應(yīng)執(zhí)法隊(duì)具有更好的正面信息,因此該整體特征定義為8項(xiàng)特征標(biāo)準(zhǔn)化之后的和。此時(shí),建立9項(xiàng)特征與臉譜圖各部位的映射關(guān)系,具體對照關(guān)系,見下表。

        表 畫像特征臉譜圖映射關(guān)系表Tab. Mapping relation table of portrait feature face map

        最終可得到8個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的可視化臉譜圖,如圖7。

        圖7 城市安全生產(chǎn)監(jiān)管畫像-臉譜圖Fig.7 Urban safety supervision portrait-face map

        從圖7可看出,區(qū)域一、二和七,嘴巴較大,說明這3個(gè)區(qū)域在監(jiān)管力量總體部署上優(yōu)于其他5個(gè)區(qū)域。為了方便查看與比對分析,對以上8項(xiàng)畫像特征進(jìn)行聚類,將聚類分析與臉譜圖相結(jié)合,其可視化結(jié)果,如圖8。

        從圖8中可以看出,8個(gè)區(qū)域可分為4類觀測。

        (1)區(qū)域一工作均衡情況比較突出,其他各項(xiàng)特征均處于中上游。

        (2)區(qū)域二工作量均衡度、工作量均峰比、檢查力度和處罰力度4個(gè)特征均較低,但其處罰依據(jù)覆蓋率最優(yōu),說明該區(qū)域工作小組工作量差異性大,檢查和處罰比例較低,處罰類型多樣。

        圖8 城市安全生產(chǎn)監(jiān)管畫像-臉譜聚類圖Fig.8 Portrait-face cluster map of urban safety supervision

        (3)區(qū)域三、五和七屬于一類,平均檢查時(shí)長、平均檢查量和檢查力度數(shù)值較大,這3個(gè)區(qū)域工作量安排較大。

        (4)區(qū)域四、六和八屬于一類,該類執(zhí)法小組工作量差異較小,檢查力度和平均檢查量低,但是平均檢查時(shí)長較長,并且處罰力度較大。

        通過構(gòu)建城市安全生產(chǎn)監(jiān)管力量部署輔助畫像,可以幫助當(dāng)?shù)乇O(jiān)管部門迅速掌握下面各區(qū)域的具體信息和整體特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)區(qū)域間安全監(jiān)管中的差異性;同時(shí),通過臉譜聚類分析可以輔助當(dāng)?shù)乇O(jiān)管部門及時(shí)掌握當(dāng)?shù)匕踩a(chǎn)監(jiān)管的整體趨勢;此外,業(yè)務(wù)人員根據(jù)具體畫像特征可以開展更加深入安全生產(chǎn)問題的研究,為當(dāng)?shù)匕踩a(chǎn)監(jiān)管部門工作部署和輔助決策提供了有力的理論和數(shù)據(jù)支持。

        4 討論

        城市安全生產(chǎn)畫像具有集成化、可視化和實(shí)時(shí)化的特點(diǎn)。然而,畫像特征往往具有滯后性,尤其是在低頻場景下,例如安全生產(chǎn)事故,雖然其數(shù)量少,發(fā)生頻率較低,但其在安全生產(chǎn)領(lǐng)域具有十分重要的位置,需要在構(gòu)建城市安全生產(chǎn)畫像時(shí)謹(jǐn)慎設(shè)計(jì)分析權(quán)重。同時(shí),由于存在事故等安全生產(chǎn)領(lǐng)域發(fā)生頻率較低的部分?jǐn)?shù)據(jù),需要根據(jù)實(shí)際情況設(shè)計(jì)合適的滑動(dòng)分析窗口進(jìn)行畫像分析。此外,業(yè)務(wù)效用是城市安全生產(chǎn)畫像優(yōu)劣最直觀評價(jià)。好的城市安全生產(chǎn)畫像一定是業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的,并且其特征體系是動(dòng)態(tài)的,伴隨業(yè)務(wù)和時(shí)代發(fā)展,安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)填報(bào)的規(guī)范性和完整性不斷提高,業(yè)務(wù)描述特征會(huì)得到針對性調(diào)整,城市安全生產(chǎn)畫像及其特征亟待持續(xù)的研究。

        城市安全生產(chǎn)畫像是在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次計(jì)算重構(gòu),根據(jù)畫像與業(yè)務(wù)目的,提取原始數(shù)據(jù)承載的關(guān)鍵信息,雖然增加了計(jì)算與存儲(chǔ)成本,但是通過邏輯設(shè)計(jì),以核心需求為牽引,在犧牲數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)成本的同時(shí)加速了業(yè)務(wù)層分析的速度,擴(kuò)展了數(shù)據(jù)分析的范圍,為安全生產(chǎn)業(yè)務(wù)人員提供了一種不同于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的直觀分析模型。

        當(dāng)前我國安全生產(chǎn)領(lǐng)域需要不斷加強(qiáng)安全生產(chǎn)監(jiān)管大數(shù)據(jù)應(yīng)用,提高隱患排查與監(jiān)管能力。

        5 結(jié)論

        本文通過建立某地城市安全生產(chǎn)監(jiān)管力量部署輔助畫像,說明了城市安全生產(chǎn)畫像的構(gòu)建方法,在整合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源的基礎(chǔ)上,挖掘各類數(shù)據(jù)深層關(guān)系,滿足安全從業(yè)人員對業(yè)務(wù)分析與城市安全問題的長期需求,為安全監(jiān)管由粗放式向精細(xì)化轉(zhuǎn)變,由被動(dòng)響應(yīng)向主動(dòng)預(yù)見轉(zhuǎn)變,由經(jīng)驗(yàn)決策向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變,有效提高城市安全生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)的利用效能,促進(jìn)城市安全運(yùn)行和安全生產(chǎn)形勢的持續(xù)穩(wěn)定好轉(zhuǎn)。

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