一个雷达站的数据意识:数据记录之变,源自思维理念之变

油机轰鸣,雷达飞转……夏日,西北某地。天刚蒙蒙亮,空军某旅某雷达站热闹起来。从睁开眼那一刻起,站长刘楠就在思考:这一天,该练什么呢?

进入夏季,各类演训任务增加,单兵体能需要加强,装备操作正在寻求突破……刘楠反复衡量,最后梳理出当天的训练重点。这些重点,最终变成一串串数据,记录在他随身携带的“训练手册”里。

这本训练手册,堪称刘楠的“秘笈”。站里的训练计划、重难点课目、成绩分析……都会记在手册里,成为他指导训练的“钥匙”。

这本训练手册,也见证了该站从军事训练后进单位向旅军事训练先进行列的转变。

3年前,刘楠担任雷达站站长,训练按部就班展开。让刘楠烦恼的是:每次上级考核,站里的训练成绩总是靠后。

带着疑问,刘楠开始仔细观察雷达站每个人的训练情况,渐渐养成了记录的习惯。一开始,刘楠只是简单地记录训练考核的成绩;后来,他开始记录单次训练暴露出来的问题;再后来,被他记到本子上的,还有重难点课目中影响训练成绩的因素……

数据记录之变,源自思维理念之变。

一次考核,平时训练成绩靠前的下士石毅豪突然滑坡,而平时训练成绩平平的上等兵喻中科却突飞猛进。原来,两人抽到的考核想定难度不一样。这个细节,引起了刘楠的注意:不同难度考核想定的成绩,不能成为衡量训练水平的依据。

从那以后,刘楠的训练手册里又多了一类不同于以往的内容——不同想定难度下,容易出错的数据。用他的话说,这是想定中的“坑”。通过分析这些“坑”,刘楠将想定难度划分等级,解决了想定难度不统一而导致的训练水平不易掌握的问题。

“大量的数据往往包含很多冗余甚至无用的信息,这时就需要数据清理与整合。”在刘楠看来,训练教学也是一种算法,要靠数据来不断优化,“拿机下练习来说,每个课目都有标准,标准分很多要素,分别对应不同类别人员所掌握的各种信息。”

前不久,雷达站参加旅里的军事训练考核。刘楠将平日里记录的训练数据进行了复盘,大家对照这些数据,攻关弱项,巩固强项,最终取得了不错的成绩。

一个雷达站的数据意识

■解放军报特约通讯员胡勇华

雷达站哨兵在晨曦下站岗。彭文敬摄

“打赢未来战争,我们需要更多的一手数据”

5月初,西北某地,一场实战化演练拉开战幕。

“发现目标!”看着雷达屏幕上的多个参数,空军某旅某雷达站操纵员、二级上士徐卫拿起笔不停地记录。笔下,地理环境、气象条件、装备性能、作战指挥等数据跃然纸上。

与此同时,训练教室内,该雷达站站长刘楠也像往常一样更新着手中的训练手册。这一天,谁的成绩进步了、哪个课目突破了……每名官兵的训练情况清晰可见。

“一手数据为部队建设提供了精准的决策依据。打赢未来战争,我们需要更多的一手数据。”刘楠说,未来战争,作战数据像弹药、油料一样,成为作战保障的必备要素。以往由于缺乏数据意识,作战数据流失的情况屡见不鲜。演训活动中,数据“饥渴”的现象时有发生。

近些年,该站经历了训练模式升级和装备更新换代。以往演训中,该站部分官兵不重视作战数据的采集与运用。有的官兵甚至认为,只要熟练掌握新装备就能值好班,采集数据没什么意义。

在该站党支部及时引导下,官兵们认识到,数据是打赢现代战争的基础,离开数据支撑,就无法做到知彼知己。只有掌握大量的作战数据,才能先敌一步、快敌一招。

围绕作战数据的需求、生成、管理和运用,该站抽组力量按照自下而上、定时更新、按需共享的原则,研究制订动态数据基础建库、动态采集、交互共享和日常管理等机制。

“一次演训活动的数据采集可能意义不大,但多次数据积累,就能换取更高的战斗力价值。”该站指导员陈昌晖说,作战数据库已经成为他们制订训练计划、组织重大演习的“参谋”。

那年,上级组织反干扰训练,检验雷达站干扰处置能力。干扰机升空不久,雷达屏幕出现满屏雪花。操纵员一心想在干扰中寻找目标,却忽视了干扰变化和参数变化的数据。战斗结束,这些重要数据白白流失了。

吃一堑长一智。他们区分作战、训练、装备、后勤、人力等方面搭建数据库,形成信息采集、数据加工、资源共享、分类储存的管理使用机制。每条情报、每个指令、每个经验成果,都以数据形式固化。

人人采集数据,人人以数为据。近年来,每逢战备演练、实兵对抗和联合训练等演训活动,雷达站官兵上阵地、进方舱,采集、论证了大量作战数据。

雷达站官兵举行升旗仪式。胡勇华摄

“不重视提高信息处理能力,在未来战场就要吃大亏”

午后,雷达站训练教室里,随着键盘敲击声起起落落,一行行战斗数据落在了屏幕上。

每次演练结束,雷达站都会进行数据整理。这项工作,落在报务员、一级上士王威威身上。

整理完数据,王威威接下来还要对数据进行前期预处理,为后续的值班训练做准备。“雷达情报对数据精度有很高的要求,原始数据越准确,对值班的贡献率就越大。”王威威说。

那次演练,让站长刘楠至今刻骨铭心。

演练前,刘楠精心排兵布阵。操纵员经验丰富,还有历史作战数据辅助。战斗打响后,雷达屏幕的信息数据越来越多,大家有些手忙脚乱。等到他们好不容易“去伪存真”,制订出对策时,对方目标已不见踪影……

演练复盘,官兵们找到了原因:只重视情报收集,忽视了信息的加工处理,是失败的根源所在。

“海量信息也能‘淹死人’!”看着录像回放的一个个场景,刘楠感慨地说,“不重视提高信息处理能力,在未来战场就要吃大亏。”

“不能让作战数据仅仅记在登记本上,必须打通数据建设与数据使用的‘最后一公里’。”刘楠带领官兵把作战所需的各类庞杂信息汇聚起来,经过高效处理加工,变成及时、恰当、管用的方法指南。

分析数据,必须搞透各个专业岗位的“家底”。这份“家底”,让油机员何智通深感厚重。在实战化训练中,他和班里的骨干以历年来参加的演训任务数据分析为起点,将油机作战环境、故障症候、油耗等数据量化归档,为训练提供数据支撑。

“好比沙中淘金,我们必须具备高效的数据信息筛选、加工和处理能力。若无‘深加工’能力,即使拥有了海量作战数据,其蕴藏的战斗力价值也难以被挖掘出来。”刘楠说。

前不久,该站一名高级军士赴戈壁滩参加实兵对抗,就尝到了运用数据的甜头。得益于日常数据分析的经验,这名雷达操作号手准确判断对方空袭企图,为上级提供了精准的雷达情报。

“数据库里,经过实战化演练检验的数据越来越多”

在数据运用上,该站曾走过一段弯路。比如过分强调“越多越好”,一开始就让大家广泛涉猎多个领域,结果造成顾此失彼。

后来,在实践中,他们逐渐找到了数据运用的关键——把数据运筹嵌入作战体系。

作为数据分析的把关者,刘楠带着业务骨干深入调研,形成作战数据需求报告,对数据进行科学分类。同时,结合正在开展的演训任务,把整合的演训数据放到任务中检验,反复印证数据可靠性。

“在作战数据使用上,若没有日常训练中的‘水乳交融’,怎么可能有战场上‘琴瑟合鸣’的战斗力?”刘楠说,建立数据库的最终目的是平时好用、战时善用。

谈起雷达站官兵的数据意识,刘楠感到欣慰:“数据库里,经过实战化演练检验的数据越来越多。这些经过检验的数据,极大提升了部队战斗力。”

说话间,刘楠调取某特情数据,并向雷达操纵员发出操作指令。操纵员很快搜索到演练区域目标的精确坐标。随后,一架架战机相继起飞拦截。

演练还在继续。对抗双方各种各样的空情数据纷至沓来,雷达站官兵应对自如,作战数据供应充沛顺畅。

近年来,刘楠带着官兵在雷达情报处置训练中,将目标性能参数、装备性能参数、操作使用参数、人员能力参数等多个作战数据融合,形成“从数据到决策”的快速反应链路,化数据优势为决策优势。

用数据指导行动,用数据创新驱动。一次演练,雷达突发故障,雷达技师林永庆找出整理的历史故障数据,很快找到故障源头并修复;一次任务,雷达操纵员运用日常积累的数据,准确判断出目标数量,得到上级肯定。

“学会‘养数据’,不断积累各类业务所需的数据;学会‘管数据’,确保数据的可见可查;学会‘用数据’,用数据驱动训练,提升战斗力。”如今,刘楠带领雷达站官兵探索的数据分析法已经在战备、训练、管理等方面铺开。

“数据数据,以数为据”

■何红光

随着云计算、人工智能等先进技术的迅猛发展及其在军事上的应用,军事数据在打赢未来战争中将发挥越来越重要的作用。“千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金。”从某种程度上讲,谁掌握了数据优势,谁就可能在战争中游刃有余,更容易赢得胜利。

当前,部队正在加速转型,各种要素资源重组、优化,从而形成海量数据。在海量数据中,隐含着战斗力生成的钥匙,蕴藏着打赢未来战争的密码。鲜花在眼前,并不意味着蜂蜜在手中。用好数据,远不止数据的采集和容量的积累这么简单。

数据的威力在于转化。用好数据,离不开对数据的分析与挖掘。日常演训中产生的海量数据,往往包含很多冗余甚至无用的信息,必须对其去伪存真,去粗取精,对其分析整合。只有寻找出隐藏在数据海洋里的重要关联信息,从中发现和掌握规律,才能激活数据、保鲜数据、运用数据,真正为指挥员定下决心、形成决策方案提供基本遵循。

数据是为打仗服务的。未来战争中,打仗就是打数据。只有在火热的演训场充分检验手中的数据,才能让数据库中的每一个数据经得起实战的检验,才能切实发挥数据在战斗力建设方面的支撑作用。数据库作为数据的集合,制约着数据效能的发挥。谁拥有了先进的数据库,谁就相当于拥有了战场上领先对手的“武器库”,也就取得了战场上的主动权。

THE END
1.3.1数据采集(一)数据采集的步骤与方法一手数据的正式版定义是:通过研究者实施的调查或实验活动获得的数据。 所以,要想获得一手数据,有两种方法:调查 或 实验。 调查 通过调查得到的一手数据叫做调查数据。调查数据是针对社会现象的。比如说,调查现在的经济形势、人的心理现象、工厂效率等等。 https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80625426
2.论文的数据分析部分怎么写自建数据(一手数据) 研究者也可以根据研究目的收集一手数据。主要包括通过调查问卷收集、或者通过网络爬虫等软件收集等。 通过调查问卷获取实证研究所需数据是常见的数据获取方法。该方法最为重要的是保证数据的质量。需要从指标设计、抽样方法、样本容量、调查方法、问卷设计、组织计划与质量控制等方面增强调查数据的有效性https://www.sibikeedu.com/wp/17721/
3.深圳市政府数据开放平台数据接口详情更新日期:2024-12-13上架日期:2020-04-29更新频率:按日数据量:100,316条数据容量:902,844调用量:710,424次下载量:8,995次浏览量:32,499次开放方式:无条件开放数源单位:深圳市住房和建设局 数据简介:一手商品房成交信息(按日统计) 数据接口服务文档 https://opendata.sz.gov.cn/data/api/toApiDetails/29200_01903510
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6.22采集数据:用好一手数据和二手数据数据分析思维课采集数据:用好一手数据和二手数据 郭炜 避免因果倒置 鉴别数据可信度 分析竞争对手或整体行业趋势 行业内的数据 数据质量要大于数据量的要求 数据采集和计算要从最明细的数据开始 数字化升级转型应从核心或创新业务流程开始 可通过数据采集、建立流程业务系统、用户访谈、调研问卷获取 数据可控 用户访谈、调研问卷、内部https://time.geekbang.org/column/article/419188
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