大數據背景下的獻漿員招募分析及策略規(guī)劃

周峰

原料血漿的稀缺現狀在一定程度上對國家血液制品的持續(xù)發(fā)展與人民群眾的健康保障有著至關重要的影響，同時“漿源拓展”也是上海公司戰(zhàn)略規(guī)劃重點之一。在現今大數據的時代下，數據挖掘已經成為一項成熟的計算機技術。在獻漿員招募策略規(guī)劃方面，一直處于經驗判斷、大面積撒種等招募方式，其結果常常是投入了大量的人力、物力，但收效甚微。而利用數據挖掘技術分析獻漿員及其所供血漿的相關信息這一創(chuàng)新理念，正是基于傳統(tǒng)的招募方式給予大量的數據分析作為支撐，并結合各采漿公司實際情況，從而對制定發(fā)展獻漿員計劃的決策提供有效地支持，進一步拓展供漿員發(fā)展的思路。

內容：

1. 確定挖掘主題：獻漿員主題、原料血漿主題、血漿質量三大主題。

2. 建立多維星型模型（見圖1）：通過對大量數據進行提取、清洗與轉換，構建數據挖掘模型。

3. 挖掘結果與分析（見圖2）：通過分析圖1數據模型中數據之間的潛在關聯，并根據關聯發(fā)生的概率以及重要程度，得出我們所關注的一些獻漿員特點及供漿規(guī)則。

結果：

此項目通過1年多的調研、設計、開發(fā)與測試，并在2014年下半年正式對上海公司下屬各采漿公司實施應用，搭建平臺，從多個角度為獻漿員的招募與發(fā)展提供決策支持。

①穩(wěn)定獻漿員隊伍的結構特點；

由圖2可以得出：假定年采漿次數在17次以上作為穩(wěn)定獻漿員隊伍，根據得出規(guī)則可以快速鎖定長期穩(wěn)定的獻漿員的一些共性，以此便于在招募新漿員時，可以更有針對性擴大長期穩(wěn)定的獻漿者隊伍。

② 影響獻漿員采漿頻次的多種因素；

另一方面，由圖2還可以得出：獻漿次數較少的獻漿員的一些特點，為分析影響獻漿次數少的原因提供有效支持。

③獻漿員獻漿頻次與區(qū)域分布的關聯及特點。

圖3為宜春、開陽公司2014年獻漿員獻漿與分布區(qū)域關聯分析結果。由圖3清晰可見，獻漿頻次高低與獻漿員所屬區(qū)域分布也有著一定的關聯，為今后分區(qū)域重點拓展?jié){源指明方向。

綜上所述的技術創(chuàng)新，是在大數據背景下，運用先進成熟的數據挖掘計算機技術，緊緊圍繞上海公司戰(zhàn)略發(fā)展目標，突破傳統(tǒng)思維與模式，緊密結合下屬各采漿公司實際情況，研究開發(fā)更深層次的血源管理信息化應用的人工智能決策系統(tǒng)，從嶄新的角度進一步為獻漿員招募提供更“精細化”的切入點。同時，這一創(chuàng)新技術的應用對后繼血源管理信息化技術平臺的拓展與提升（如，通過對血漿檢測數據或投料數據的挖掘與分析，可研究如何提高血漿質量與產量）具有非常意義。