蔡 青
(湖南環(huán)境生物職業(yè)技術(shù)學(xué)院,湖南 衡陽 421005)
目前我國正處在一個重要的發(fā)展、轉(zhuǎn)型階段,新興行業(yè)不斷涌現(xiàn),傳統(tǒng)行業(yè)逐漸消亡,就業(yè)崗位的多元化和不穩(wěn)定狀態(tài)逐漸顯現(xiàn),因此越來越多的高校畢業(yè)生選擇自主創(chuàng)業(yè)[1]。但是盲目創(chuàng)業(yè)是不明智的,有靶向目標(biāo)的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃才是創(chuàng)業(yè)成功的基石。在當(dāng)前高速發(fā)展的時代中精準(zhǔn)把握市場脈絡(luò)走向,挑選更加符合科學(xué)規(guī)律的創(chuàng)業(yè)方式,是當(dāng)今需要解決的矛盾之一[2]。由于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可將海量信息在統(tǒng)計、分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行提煉,因此可利用大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)手段指導(dǎo)創(chuàng)業(yè),并制定出科學(xué)合理的創(chuàng)業(yè)路徑。該文結(jié)合多種方法對數(shù)據(jù)的概率樣本進(jìn)行分級評價,判斷數(shù)據(jù)的有效性,并有效解決隨著數(shù)據(jù)值的增加而出現(xiàn)的不完全覆蓋問題,從而使大數(shù)據(jù)分析創(chuàng)業(yè)樣本數(shù)據(jù)更加合理[3]。具體做法如下:首先,在大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,隨機(jī)采集數(shù)據(jù)樣例,使用計算方法來判斷樣本合理性,確定特征值和趨勢走向。其次,再依照計算出來的最終結(jié)果尋找樣本變量的主要目標(biāo),構(gòu)建有針對性的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃。最后,構(gòu)建出基于大數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)。該系統(tǒng)可根據(jù)社會需求對創(chuàng)業(yè)行為進(jìn)行引導(dǎo),輔助創(chuàng)業(yè)人員走對路、快走路,從進(jìn)而實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)發(fā)展。
該系統(tǒng)的硬件設(shè)計是以MyEclipse8.5 為開發(fā)平臺,借助Java 平臺完成系統(tǒng)編程,搭建MySQL 數(shù)據(jù)庫和開發(fā)系統(tǒng),進(jìn)而為設(shè)計出一種有效的路徑規(guī)劃模式,保證創(chuàng)業(yè)者選擇路徑的直觀化和最優(yōu)化[4],該系統(tǒng)采用了B/S 三層架構(gòu)模式,確立了“高內(nèi)聚、低耦合”的設(shè)計原則。整體設(shè)計的關(guān)鍵點(diǎn)是具有最高指導(dǎo)價值路徑規(guī)劃的分層結(jié)構(gòu)。分層結(jié)構(gòu)中每層都相對獨(dú)立,可以進(jìn)行單獨(dú)調(diào)試,也可以連接為整體進(jìn)行統(tǒng)一修改,從而簡化了創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃的構(gòu)成與影響創(chuàng)業(yè)路徑的因素從而能,使設(shè)計更有層次感、更清晰[5]。系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)分為4 層,即應(yīng)用層、邏輯層、數(shù)據(jù)采集層和接口層。
其中,智能采集模塊處于數(shù)據(jù)采集層,用于采集系統(tǒng)運(yùn)算所需的參數(shù)、數(shù)據(jù)和制約條件等信息。然后經(jīng)過RS-485接口將信息連接到GPRS 網(wǎng)絡(luò),按照TCP/IP 協(xié)議發(fā)送到上位機(jī),將其作為創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。因?yàn)镽S-485 接口具有更高的共模能力和較高的靈敏度,所以在該創(chuàng)業(yè)路徑分析中有更加廣泛的適用形式,可在總線上靈活連接其余的接口[6]。級聯(lián)模塊可與多個分支同步通信,通過GPRS 網(wǎng)絡(luò)連接入總線,可使接入管理更高效,并提高系統(tǒng)利用率。處于(此處的“數(shù)據(jù)采集層”是前一句說的“數(shù)據(jù)層”嗎?請保持名稱統(tǒng)一)須和。而后將信息-網(wǎng)絡(luò)-接口所以廣可。
1.1.1 應(yīng)用層
應(yīng)用層包括傳輸調(diào)度、PCM 調(diào)度、VPN 調(diào)度、調(diào)度管理、調(diào)度應(yīng)用等功能模塊,并在此基礎(chǔ)上完成傳輸管理[7]。
1.1.2 邏輯層
邏輯層則提供系統(tǒng)各項(xiàng)功能的人機(jī)交互界面,以Web 瀏覽器模式顯示于終端屏幕,因此安裝Web 瀏覽器后不必另外安裝顯示軟件。
1.1.3 數(shù)據(jù)采集層
在收集、統(tǒng)計數(shù)據(jù)后,數(shù)據(jù)采集層將得到的結(jié)果作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),進(jìn)而對這些數(shù)據(jù)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,對時間信息進(jìn)行詳細(xì)分析,并建立時間維度排序[8]。具體做法是使用定時分析進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控,并采用閾值法分析邏輯層的數(shù)據(jù)數(shù)量序列。按照創(chuàng)業(yè)路徑信息數(shù)據(jù)的不同數(shù)值對比分析判斷,觀察監(jiān)控結(jié)果,看其是否存在異常,以便生成安全服務(wù)信息。
1.1.4 接口層
接口層結(jié)構(gòu)如圖1 所示。整個接口服務(wù)層的結(jié)構(gòu)采用簡化設(shè)計,可以方便尋找網(wǎng)絡(luò)的通信接口端點(diǎn)。這樣的網(wǎng)絡(luò)接口可以平衡負(fù)荷,提高寬帶的效率及安全性。在設(shè)備安裝上,將網(wǎng)口和端口綁定,共享同一個IP,該做法可實(shí)現(xiàn)文件可視化,并為接口信息導(dǎo)出提供支持。在實(shí)際工作中,大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)的通信異常一般是由其他插件引發(fā)的。接口若有相應(yīng)異常,在線檢測二次回路即可以準(zhǔn)確定位信號異常,從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)業(yè)務(wù)自動檢測數(shù)據(jù)的功能。
圖1 接口層結(jié)構(gòu)圖
1.2.1 基于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)業(yè)樣本采集
在大數(shù)據(jù)時代,獲取信息的速度相對更快,但信息數(shù)量也會更多,數(shù)據(jù)也更多樣化[9]。因此在收集大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)樣本過程中會出現(xiàn)采集數(shù)值較大的情況,這就需要采樣網(wǎng)絡(luò)候選數(shù)據(jù)并記錄隨機(jī)樣本案例。為了方便記錄,該文設(shè)S-為數(shù)據(jù)樣本記錄,將隨機(jī)選取的調(diào)查數(shù)據(jù)視為近似于兩階段原則的特征樣本。在2 個階段的處理過程中,第一階段是收集總樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,第二階段是根據(jù)第一階段收集的數(shù)據(jù)特征開展下一步的調(diào)查和樣本抽取工作,得到樣本有效性概率。該文將調(diào)查過程中設(shè)置的樣本數(shù)據(jù)的總量設(shè)為i,其變量值則為xi1,xi2,…,xip,且i=1,2,...,n。在數(shù)據(jù)采集過程中,將由高階組成的向量設(shè)為σ。因此創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)搜索的單位特征算法如公式(1)所示。
式中:ι為樣本在采集過程中的隨機(jī)合理性;ε為數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)分析下的普遍概率;V為對大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)樣本進(jìn)行采集的數(shù)據(jù);U為總體樣本數(shù)據(jù);S-為數(shù)據(jù)樣本記錄。
基于上述算法收集創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)的信息參數(shù),并調(diào)整這些數(shù)據(jù)的最終估算值。為了確保創(chuàng)業(yè)樣本數(shù)據(jù)的合理性,還需要進(jìn)一步改造、尋找節(jié)點(diǎn),保證公式(1)的計算結(jié)果大于隨機(jī)樣本的參數(shù)值,并在迭代過程中不斷收集數(shù)據(jù),以得到最優(yōu)值,從而保證創(chuàng)業(yè)樣本的數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定和精準(zhǔn)。
1.2.2 AdaBoost 算法規(guī)劃樣本訓(xùn)練
在建立數(shù)據(jù)搜索的單位特征算法的基礎(chǔ)上,為了能綜合考評各因素對創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃的影響,需要對其進(jìn)行加權(quán)處理[10]。具體做法如下:首先,根據(jù)創(chuàng)業(yè)數(shù)值的迭代函數(shù)構(gòu)建回歸樹,并對因變量及自變量的數(shù)值函數(shù)關(guān)系進(jìn)行評判,形成完整的創(chuàng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合。其次,對上述算法及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行分類,對不同層次數(shù)據(jù)采集做出反應(yīng),進(jìn)行數(shù)據(jù)上的誤差投影,以便更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。為了分析并實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)在運(yùn)用于實(shí)例中的各項(xiàng)相關(guān)需求,需要確定其數(shù)據(jù)管理邊界并定義交互對象。當(dāng)系統(tǒng)將結(jié)果輸出時,路徑規(guī)劃作為一個獨(dú)立的系統(tǒng)不與其他系統(tǒng)交互,其數(shù)據(jù)管理邊界會更加清晰。該文將樣本集設(shè)為(ai1,ai2,…,ain),不同樣本之間的初始權(quán)值wi(a)即則如公式(2)所示。
式中:a為規(guī)劃變量;b為2 種不同類型的分區(qū)結(jié)果。
其中初始權(quán)值僅代表該影響因素的基本影響能力,而在實(shí)際情況中,由于背景環(huán)境不同,各影響因素會出現(xiàn)波動,因此需要對權(quán)值進(jìn)行動態(tài)管理。具體做法如下:首先,依照樣本的權(quán)重來構(gòu)建一個創(chuàng)業(yè)規(guī)劃路徑。其次,再規(guī)劃新的路徑和創(chuàng)業(yè)樣本,逐漸在測試中增加定義錯誤的樣品,并觀察這種錯誤樣本的權(quán)重值。再次,再把迭代的次數(shù)假設(shè)為n次,在AdaBoost 算法中隨意尋找某個參數(shù)λ(t),將λ(t)定義為最直觀權(quán)重的評估,如公式(3)所示。
式中:φ(t)為創(chuàng)業(yè)路徑樣本訓(xùn)練權(quán)重值。
由于樣本之間的誤判會導(dǎo)致檢測率全盤下降,因此需要增加輔助樣本,以提升樣本檢測率。融合算法可對創(chuàng)業(yè)信息路徑樣本數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系進(jìn)行合理有效的排列,利用上述方法對樣本進(jìn)行訓(xùn)練,可以保證訓(xùn)練結(jié)構(gòu)趨勢數(shù)據(jù)的獨(dú)立性,避免出現(xiàn)判斷誤差。
1.2.3 基于利潤率分布方程的創(chuàng)業(yè)路徑選擇
創(chuàng)業(yè)路徑選擇的真正難點(diǎn)不在于觀點(diǎn)的對立,而在于用數(shù)學(xué)語言描述這兩種觀點(diǎn)時分析方法的不可調(diào)和性。創(chuàng)業(yè)路徑選擇分配的數(shù)學(xué)模型規(guī)定了生產(chǎn)要素、按固定比例或可自由替換2 個極端中僅剩的條件要素和分配理論方法的關(guān)鍵條件要素,應(yīng)該以創(chuàng)業(yè)路徑選擇作為主要考慮基準(zhǔn)。在基于利潤率分布方程的創(chuàng)業(yè)路徑選擇中,由于企業(yè)經(jīng)營的不確定性,個體資本利潤率會隨機(jī)變化,創(chuàng)業(yè)路徑利潤率之間的差異也會隨著時間的推移而增大,這被稱為利潤率分布的擴(kuò)散現(xiàn)象,可以通過公式(4)來計算。
式中:t為推移時間天數(shù)(設(shè)置的什么時刻?);Z(r,t)為經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)資本對利潤率的分布資本密度;d為資本擴(kuò)散系數(shù);r為區(qū)域資本流過速率。
當(dāng)利潤率水平在1 個較小范圍內(nèi)時,資本金額就是資本總額。資本轉(zhuǎn)移現(xiàn)象對企業(yè)利潤分配有2 個影響,即資本轉(zhuǎn)移會引起利潤率變化,對利潤率較低的樣本會相對減少產(chǎn)品供應(yīng),剩余資本的利潤率則逐漸升高。資金被撤回轉(zhuǎn)移到其余的樣本,這個樣本必須有較高的利潤率,才會出現(xiàn)產(chǎn)品的供給量升高、開始的啟動資金利潤率下降的情況。因此該文根據(jù)公式(4)所示的利潤率分布方程,采用基于大數(shù)據(jù)分析的方法來設(shè)計創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng),建立了基于利潤率分布方程的創(chuàng)業(yè)路徑選擇流程,如圖2 所示。
圖2 創(chuàng)業(yè)路徑選擇流程圖
該流程有利于對創(chuàng)業(yè)路徑數(shù)據(jù)儲存進(jìn)行調(diào)節(jié)和改善。需要在錯綜復(fù)雜的環(huán)境中,跟蹤調(diào)查并挖掘創(chuàng)業(yè)路徑的樣本數(shù)據(jù),而后依照收集到的結(jié)果進(jìn)一步計算其利潤率分布,并在頁面上顯示出計算結(jié)果。當(dāng)利潤率分布結(jié)果符合實(shí)際情況時,直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行評估,最后確定創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃信息的系統(tǒng)輸出。如果利潤率分布存在擴(kuò)散現(xiàn)象,則需要對信息采集進(jìn)行評價,并對創(chuàng)業(yè)路徑數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析。只有利潤率水平在一定范圍內(nèi)時,才可以進(jìn)行下一步的評估工作,最后制定創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃信息系統(tǒng)輸出。為保證創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃中數(shù)據(jù)特性挖掘的有效性和合理性,需要對各種創(chuàng)業(yè)路徑的潛在利潤率進(jìn)行計算,并分析各種路徑的利潤空間,以便能為創(chuàng)業(yè)者提供中肯的路徑建議。
該試驗(yàn)需要對創(chuàng)業(yè)樣本和傾向得分值的變化進(jìn)行挖掘和分析,并分析樣本運(yùn)行數(shù)據(jù)的安全性要求,有針對性地對運(yùn)行質(zhì)量傾向進(jìn)行合理調(diào)整,數(shù)值樣本數(shù)據(jù)也需要通過網(wǎng)絡(luò)信息處理。此外,還需要在不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中建立不同的數(shù)據(jù)評價,以便于對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析和研究,確保創(chuàng)業(yè)樣本數(shù)據(jù)收集的合理性。然后按照該文的設(shè)計思路,收集大數(shù)據(jù),分析創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃的樣本特征,改進(jìn)其處理流程。
試驗(yàn)例舉了2 家創(chuàng)業(yè)初期的紡織品電商店鋪數(shù)據(jù),將二者數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。一家電商按照傳統(tǒng)模式運(yùn)營,另一家電商使用基于大數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)來輔助運(yùn)營,然后而后對同時起步的這2 兩家電商的創(chuàng)業(yè)情況進(jìn)行做分析。此次試驗(yàn)要求電商店鋪后臺使用系統(tǒng)一致、平臺一致,且販賣商品類型也大體一致。
為了驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計的有效性,并保證測試結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性,該試驗(yàn)在相同的試驗(yàn)環(huán)境和參數(shù)下,比較了2 家紡織品電商店鋪的應(yīng)用效果。具體測試結(jié)果見表1。
表1 系統(tǒng)測試結(jié)果
表1中的測試結(jié)果表明:隨著時間的增加,創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)的有效性呈上升趨勢,應(yīng)用創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)的電商6—8 月比3—5 月的盈利比率更高。而應(yīng)用傳統(tǒng)模式電商的盈利比率增長較為緩慢,并且總體利潤也要低于應(yīng)用該創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)的電商。對企業(yè)來說,利潤很大程度上影響著企業(yè)的發(fā)展進(jìn)程。而使用該系統(tǒng)的電商的盈利比率要高于普通電商24.4%,可以看出基于大數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計是非常有效的,既能滿足研究需求,也可以幫助創(chuàng)業(yè)企業(yè)在創(chuàng)業(yè)道路上更快速地前進(jìn)。
在大數(shù)據(jù)時代的背景之下,該系統(tǒng)設(shè)計充分利用大數(shù)據(jù)給創(chuàng)業(yè)者帶來的優(yōu)勢和機(jī)會,篩選過濾各種各樣的信息,為創(chuàng)業(yè)路徑實(shí)踐提供了較為高效的選擇,構(gòu)建了更遼闊的創(chuàng)業(yè)路徑實(shí)踐平臺。創(chuàng)業(yè)者需要不斷豐富自己的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn),從根本處激發(fā)對創(chuàng)業(yè)的熱情和干勁,也要遞增性地激勵自我,建立良好豐富的激勵機(jī)制來完成路徑建設(shè)。例如百事通在月底會議上會依照各個門店的銷售營業(yè)額開展豐富的折扣活動,以激勵門店為業(yè)績沖刺。在新形勢下,行業(yè)的發(fā)展周期大大縮短。各個行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者都要做好方向規(guī)劃,使用有力度的數(shù)據(jù)分析以及創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃來完成自我創(chuàng)業(yè)工作的評估和設(shè)計,加快創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的進(jìn)程,為未來的進(jìn)一步發(fā)展和規(guī)劃做準(zhǔn)備。除此之外,大數(shù)據(jù)背景下的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)路徑選擇,可以借助大數(shù)據(jù)分析開發(fā)各種創(chuàng)業(yè)路徑規(guī)劃模式,為創(chuàng)業(yè)者未來的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。