基于俄羅斯東部地區(qū)多維度指標(biāo)大數(shù)據(jù)分析的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)探索

趙龍 王強(qiáng) 王天華 華曉杰 由建偉

【摘要】本文基于對(duì)俄羅斯東部地區(qū)的政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)及文化等方面的大數(shù)據(jù)采集、清洗以及建立數(shù)據(jù)分析模型，同時(shí)利用相應(yīng)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。最后給大學(xué)生創(chuàng)業(yè)提出了指導(dǎo)性建議。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 維度 創(chuàng)業(yè)

【基金項(xiàng)目】黑龍江省教育科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（GJD2015070），黑龍江省高等教育學(xué)會(huì)項(xiàng)目（16G389），黑龍江東方學(xué)院教學(xué)改革研究項(xiàng)目（HDFHX170315）。

【中圖分類號(hào)】 G647.38 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-3089（2018）30-0268-02

引言

從歷史維度看，人類社會(huì)正處在一個(gè)大發(fā)展大變革大調(diào)整時(shí)代。世界多極化、經(jīng)濟(jì)全球化、社會(huì)信息化、文化多樣化深入發(fā)展，和平發(fā)展的大勢(shì)日益強(qiáng)勁，變革創(chuàng)新的步伐持續(xù)向前。各國(guó)之間的聯(lián)系從來沒有像今天這樣緊密，我們東北三省的高校學(xué)生一定要深入理解我國(guó)的“一帶一路”與“歐亞經(jīng)濟(jì)聯(lián)盟”的內(nèi)涵，充分思考如何利用中俄東部地區(qū)合作開發(fā)的契機(jī)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)實(shí)踐。本文主要論述了基于俄羅斯東部地區(qū)政治、經(jīng)濟(jì)、自然、社會(huì)以及文化等綜合指標(biāo)大數(shù)據(jù)分析的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)探索的關(guān)鍵路徑。

一、俄羅斯東部地區(qū)多維度指標(biāo)大數(shù)據(jù)采集與清洗

1.數(shù)據(jù)采集的維度

（1）政治維度

雖然經(jīng)濟(jì)決定政治已是大多數(shù)人的共識(shí)，但我們決不能忽視政治對(duì)經(jīng)濟(jì)的反作用。俄羅斯為了加快東部地區(qū)開發(fā)的步伐，非常重視同世界各國(guó)的合作，出臺(tái)了一系列優(yōu)惠政策。但是我們知道，任何國(guó)際合作都是在維護(hù)本國(guó)利益的前提下進(jìn)行的，所以再具體國(guó)際合作開展過程中存在各種各樣的摩擦和阻力，俄羅斯也不例外。我們需要將“政治”因素作為主要的維度進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

國(guó)家的“一帶一路”戰(zhàn)略給我們帶來了前所未有的創(chuàng)業(yè)機(jī)遇?！耙粠б宦贰背h是當(dāng)今時(shí)代最宏大的一體化構(gòu)想。近年來，俄中在基礎(chǔ)設(shè)施、物流、自然資源開采和加工等合作領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展。

（2）經(jīng)濟(jì)維度

俄羅斯東部地區(qū)自然資源十分豐富，在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中以資源為依托獲取財(cái)富積累，使得東部地區(qū)不論是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)還是主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)選擇都標(biāo)有濃重的資源印記，同時(shí)時(shí)間的推移東部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中依賴資源拉動(dòng)增長(zhǎng)的弊端也日益凸顯。俄羅斯基本經(jīng)濟(jì)特征可歸納為以下兩點(diǎn)：

1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單薄且不均衡：由于歷史上遠(yuǎn)東地區(qū)曾被作為蘇聯(lián)時(shí)期國(guó)家軍事前沿的重地，遠(yuǎn)東地區(qū)的開發(fā)使其經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)形成“畸輕畸重”和“原料化”的特征。區(qū)內(nèi)重工業(yè)、軍事工業(yè)發(fā)達(dá)，而輕工業(yè)落后，農(nóng)業(yè)發(fā)展低效，第三產(chǎn)業(yè)不發(fā)達(dá)。但本地區(qū)蘊(yùn)含著十分豐富野生魚類和動(dòng)物資源和原生態(tài)的旅游資源。在遠(yuǎn)東發(fā)展基金支持下，俄遠(yuǎn)東地區(qū)正在實(shí)施一批重大項(xiàng)目，其中包括建設(shè)“濱海1號(hào)”和“濱海2號(hào)”國(guó)際交通走廊。兩國(guó)農(nóng)業(yè)部門正在為讓中國(guó)消費(fèi)者能夠享用俄遠(yuǎn)東綠色生態(tài)的農(nóng)產(chǎn)品而不懈努力。

2）人口稀少造成經(jīng)濟(jì)規(guī)模十分有限：俄羅斯東部地區(qū)擁有1200多萬平方公里的土地，而人口卻僅有不到2600萬，人口密度僅為2人/平方公里。俄羅斯政府2007年提出的東北大開發(fā)戰(zhàn)略，但由于勞動(dòng)力資源的稀少，使這一國(guó)家經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略收效甚微。東部地區(qū)的人口問題也造成了其市場(chǎng)十分有限。俄政府制定的“遠(yuǎn)東及外貝加爾地區(qū)開發(fā)規(guī)劃”遲遲未有多大進(jìn)展，多年來，由于俄的疑慮和擔(dān)心，以及經(jīng)濟(jì)不景氣導(dǎo)致投入不足，遠(yuǎn)東地區(qū)開發(fā)實(shí)際上并沒有得到深入推進(jìn)。

（3）其他維度

除政治、經(jīng)濟(jì)維度外，為了使我們的數(shù)據(jù)模型更加完善我們還要從自然、社會(huì)以及文化三個(gè)維度去采集數(shù)據(jù)。很多人將“社會(huì)”和“文化”這些軟指標(biāo)忽視，其實(shí)社會(huì)的意識(shí)形態(tài)和文化特征對(duì)我們進(jìn)行跨境合作、跨境創(chuàng)業(yè)的成敗是很有影響的。

2.數(shù)據(jù)清洗的必要性與過程

數(shù)據(jù)清洗（Data cleaning）是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)的過程，目的在于刪除重復(fù)信息、糾正存在的錯(cuò)誤，并提供數(shù)據(jù)一致性。為了使模型有更加穩(wěn)定的輸出，我們要將俄羅斯東部地區(qū)政治、經(jīng)濟(jì)、自然、社會(huì)以及文化等綜合指標(biāo)數(shù)據(jù)中的“噪聲”去除。

數(shù)據(jù)清洗，一般是這么幾個(gè)過程：標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、降維。

（1）標(biāo)準(zhǔn)化（數(shù)值化）

由于原始數(shù)據(jù)往往存在各種不同格式的數(shù)據(jù)形式，比如如果你要處理的數(shù)據(jù)是數(shù)值型，但是原始數(shù)據(jù)也許有字符型或者其他，那就要對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作。處理的方式可以很簡(jiǎn)單也可以很復(fù)雜，我采取過的一個(gè)方法是：對(duì)字符串取值，按照ANSI碼值求和得到字符串的值，如果值太大，可以取一個(gè)適當(dāng)?shù)馁|(zhì)數(shù)對(duì)其求模，本質(zhì)上就是映射到一個(gè)區(qū)間了。然后就得到數(shù)值型的數(shù)據(jù)了。

（2）歸一化

由于原始數(shù)據(jù)各個(gè)維度之間的數(shù)值往往相差很大，比如一個(gè)維度的最小值是0.01，另一個(gè)維度最小值卻是1000，那么也許在數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，計(jì)算相關(guān)性或者方差啥的指標(biāo)，后者會(huì)掩蓋了前者的作用。因此有必要對(duì)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化工作，也就是將它們都映射到一個(gè)指定的數(shù)值區(qū)間，這樣就不會(huì)對(duì)后續(xù)的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生重大影響。

（3）降維

由于原始數(shù)據(jù)往往含有很多維度，也就是咱們所說的列數(shù)。比如對(duì)于銀行數(shù)據(jù)，它往往就含有幾十個(gè)指標(biāo)。這些維度之間往往不是獨(dú)立的，也就是說也許其中之間若干的維度之間存在關(guān)聯(lián)，也許有他就可以沒有我，因此咱們可以使用數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析來降低數(shù)據(jù)維度。我使用過的一個(gè)方法是：主成分分析法。

二、數(shù)據(jù)模型建立與數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)模型主要包括的功能為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析、數(shù)據(jù)相關(guān)性分析、數(shù)據(jù)聚類分析、數(shù)據(jù)回歸分析等。其中，數(shù)據(jù)相關(guān)性分析模塊是指在相應(yīng)的路徑下導(dǎo)入所需要的分類文件，之后選擇變量，應(yīng)用MTC的方法來對(duì)變量相關(guān)性問題展開分析。借助多變量之間的相關(guān)性數(shù)據(jù)分析來對(duì)數(shù)據(jù)中各個(gè)變量的關(guān)聯(lián)大小問題進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析模塊能夠應(yīng)用關(guān)聯(lián)性的規(guī)則算法來來對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)之間的影響問題展開分析，在分析之后確定數(shù)據(jù)之間有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則。數(shù)據(jù)分析分類模塊需要在一定路徑下導(dǎo)入分類數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)聚類分析模塊能夠借助數(shù)據(jù)間相關(guān)性的大小問題來實(shí)現(xiàn)對(duì)導(dǎo)入數(shù)據(jù)信息的自動(dòng)化分類管理。

三、數(shù)據(jù)挖掘

通過介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，針對(duì)目前大學(xué)生自主創(chuàng)業(yè)中存在的種種困難，利用數(shù)據(jù)挖掘中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)俄羅斯東部地區(qū)政治、經(jīng)濟(jì)、自然、社會(huì)以及文化等綜合指標(biāo)大數(shù)據(jù)分析，從而挖掘出比較適合大學(xué)生自主創(chuàng)業(yè)的選擇。

通過對(duì)各個(gè)維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，結(jié)合大學(xué)生可抵御風(fēng)險(xiǎn)水平得到如下結(jié)論：1）采用互聯(lián)網(wǎng)+模式進(jìn)行創(chuàng)業(yè)為最優(yōu)模式。2）綠色食品與跨境自助游是優(yōu)選創(chuàng)業(yè)方向。3）創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)中最好要有俄羅斯高校的學(xué)生或俄羅斯留學(xué)生。3）有了“互聯(lián)網(wǎng)+”平臺(tái)，邊貿(mào)不再只是職業(yè)商人的專利。4）國(guó)家的“振興東北”政策給我們大學(xué)生創(chuàng)業(yè)實(shí)踐提供了內(nèi)生動(dòng)力。