張海波

【摘 要】隨著互聯(lián)網(wǎng)+時代的到來，人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)生活產(chǎn)生了更加龐大的數(shù)據(jù)集合。這些數(shù)據(jù)的誕生也產(chǎn)生了一些新的高新技術(shù)——這也是當(dāng)下最炙手可熱的大數(shù)據(jù)技術(shù);而在社區(qū)管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，更能精準(zhǔn)、高效的滿足當(dāng)下諸如老年、殘障人士的康復(fù)需求以及減少社區(qū)工作者的一些繁瑣工作。本文將以此為論述背景，以一些具體的實例來闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在社區(qū)管理中的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)技術(shù);社區(qū)管理;多元線性回歸;數(shù)據(jù)可視化

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指那些超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù)。它對于數(shù)據(jù)的整體數(shù)量和轉(zhuǎn)輸?shù)乃俣纫蟊容^嚴(yán)格，或者其結(jié)構(gòu)不適合原本的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

對于社區(qū)工作者和相關(guān)企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在兩個方面：分析使用和二次開發(fā)。對大數(shù)據(jù)進行分析能揭示隱藏其中的信息。并通過提取的這些信息來制定出未來的一些規(guī)劃安排。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在社區(qū)管理中的應(yīng)用

首先通過有關(guān)人員在社區(qū)中進行走訪記錄所需要的數(shù)據(jù)，回訪結(jié)束后第一時間將數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫中進行保存。之后便進行對數(shù)據(jù)的初步清洗，剔除無關(guān)或是缺失數(shù)據(jù)。然后再將清洗之后的數(shù)據(jù)進行一個初步的整理分析，最后通過相應(yīng)的可視化軟件將最后的數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過圖像直觀的展現(xiàn)出來，便于后續(xù)的分析當(dāng)前的一些數(shù)據(jù)結(jié)果以及預(yù)測未來的變化。

三、具體應(yīng)用案例（某區(qū)域所有老年人主要支出的數(shù)據(jù)預(yù)測）

通過選取了某社區(qū)內(nèi)近一年小區(qū)老人主要開支的幾個項目如疾病支出、護工支出、保健品支出、日常生活支出、其他支出這五項，通過建立合理的數(shù)學(xué)模型來預(yù)測出未來一段時間該社區(qū)老年人主要支出的一個大的方向來針對于老年人群體制定一個合理的計劃來減小老年人的不必要開支，減輕老年人的生活負擔(dān)。

如下表某區(qū)域內(nèi)社區(qū)老人近一年的開支（節(jié)選）：

四、分析的步驟及結(jié)果

通過分析F值，分析其是否可以顯著地拒絕總體回歸系數(shù)為0的原假設(shè)（p<0.01或者0.05），若呈顯著性，表明之間存在著線性關(guān)系，至于線性關(guān)系的強弱，需要進一步進行分析

通過R?值分析模型擬合情況，同時對VIF值進行分析，若模型呈現(xiàn)共線性（VIF小于10或者5，嚴(yán)格為10），建議使用嶺回歸或者逐步回歸。

分析X的顯著性;如果呈現(xiàn)出顯著性（p值小于0.05，嚴(yán)格則需小于0.01）;用于探究X對Y的影響關(guān)系結(jié)合回歸系數(shù)B值對比分析X對Y的影響程度確定得到模型公式。

回歸效果如下表格：

上表格展示了本次模型的分析結(jié)果，包括模型的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)、t值、VIF值、R?、調(diào)整R?等，用于模型的檢驗，并分析模型的公式。

1.線性回歸模型要求總體回歸系數(shù)不為0，即變量之間存在回歸關(guān)系。根據(jù)F檢驗結(jié)果對模型進行檢驗

2.R?代表曲線回歸的擬合程度，越接近1效果越好

3.VIF值代表多重共線性嚴(yán)重程度，用于檢驗?zāi)Ｐ褪欠癯尸F(xiàn)共線性，即解釋變量間存在高度相關(guān)的關(guān)系（VIF應(yīng)小于10或者5，嚴(yán)格為5）

從F檢驗的結(jié)果分析可以得到，顯著性P值為0.000***，水平上呈現(xiàn)顯著性，拒絕了回歸系數(shù)為0的原假設(shè)，同時模型的擬合優(yōu)度R?為0.926，模型表現(xiàn)比較優(yōu)秀，因此模型基本滿足要求。對于變量共線性表現(xiàn)，VIF全部小于10，因此模型沒有多重共線性問題，模型構(gòu)建良好。

模型的公式如下：

y=-900559.158+22.016 * 疾病支出+132151.431 * 保健品支出+17.080 * 日常支出-263.564 * 其他-176707.479 * 護工支出

從這個模型的公式中我們不難發(fā)現(xiàn)在老年人支出費用中占比最大的是護工和保健品的支出。

針對于上述為了更直觀的看到模型的效果，需要對模型進行擬合，擬合最終效果如下圖：

從上圖我們能很直觀的看出所建立模型的預(yù)測值與真實值相差不大，這也從側(cè)面的反映出我們模型建立的合理性。

通過上述模型公式我們不難推斷出未來一段時間內(nèi)社區(qū)老人的主要開支情況，并及時的制定相關(guān)計劃對社區(qū)內(nèi)的老人進行幫扶。

五、前景展望

社區(qū)管理面對的是是一個龐大的居民群體，其中不乏一些特殊群體諸如老年、殘障群體，這一部分群體的生產(chǎn)生活的需求往往可能被人們所忽視，但通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，我們能更好地搜集分析并制定相應(yīng)的方案，來滿足這一群體的需求從而構(gòu)建一個和諧美好的社區(qū)。

機遇和優(yōu)勢往往遠大于我們所要面臨的問題，通過此技術(shù)我們能擺脫傳統(tǒng)上一些比較落后的社區(qū)管理手段，對于一些社區(qū)問題我們能用更科學(xué)、高效的手段進行解決，同時，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)我們能更清楚地了解社區(qū)的實時動向，并及時的根據(jù)所轄社區(qū)內(nèi)的一些數(shù)據(jù)動向制定合理的方案來滿足居民所需。

參考文獻：

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[2]張鋒軍. 大數(shù)據(jù)技術(shù)研究綜述[J]. 通信技術(shù)，2014（11）：1240-1248.

（作者單位：西南科技大學(xué)城市學(xué)院）