大数

防雷和消防分数不用的主管部门，资质也是不同的如果要开展大数据机房的防雷工程，需要特种承包资质（防雷专业），资质审批部门是各省级住建部门开展消防工程的话，也需要消防资质

第一级防雷保护：当建筑物本身装有避雷系统（如安装有避雷针、引下线、地网、外部屏蔽时），根据IEC、VDE相关理论，在其建筑物内部的380/230V低压配电电路处，需要采用防雷器（箱）来建立电源线上的雷电保护等电位连接，可以避免雷电发生时引起的失火、爆炸、人身伤亡的危害；在此我们选用大放电电流100KA以上的防雷箱，安装于大楼总配电机房内。第二防雷保护：根据国际IEC61312和国内相关规范要求，应在各楼层电源总开关处和配置相应的防雷器作为保护。第三级防雷保护:机房供电电源UPS控制开关处,配置相应的防雷器作为保护。

利用大数据平台分析充分掌握游客来源地、年龄、兴趣偏好、消费偏好等游客画像，利用智能标签对客户进行区分，并准确找到游客兴趣点深度分析出用户的喜好与购买习惯，根据用户画像通过AI算法，以短信推送、矩阵APP推送、行为轨迹数据应用即时自动推送至各大服务应用，增大游客关注基数，精准触达用户需求，提升地区旅游消费。巨有科技研发推出“智慧景区旅游大数据中心”，帮助政府/景区，以及涉旅企业日常监督管理、游客接待统计、重大节假日、旅游旺季等时段对客流和视频实时监控及游客群体分析，实现景区游客预测，景区拥塞预警，远程调度指挥等作用。

好。西安交通大学大数据、深度学习及可靠性分析专业具有很好的就业前景和发展潜力，是一个面向未来发展的学科方向，结合了数据科学、机器学习、深度学习、可靠性分析等多个领域的知识。

文化工业是德国法兰克福学派的学者西奥多·阿多诺及马克斯·霍克海姆等人提出的概念，用以批判资本主义社会下大众文化的商品化及标准化。这个概念是阿多诺的哲学理论的中心，它首次出现于阿多诺的《启蒙辩证法》（1948年）。在这部著作中阿多诺称文化工业是从上向下“有意识地结合其消费者”。这部著作标志着批判理论早期的结束。

一些政府网站上有很多实例，你可以前往拜读一下，肯定有启发的。

主要职责：（一）牵头起草全县政务服务、政务信息化、数据管理的相关政策、地方标准和管理制度并组织实施。（二）负责拟订全县“数字政府”建设中长期规划和年度建设计划并组织实施。统筹智慧城市建设工作。（三）负责全县行政审批改革、审批服务便民化相关工作，负责全县政务服务事项目录管理和标准化建设。统筹推进全县“一网通办＂前提下＂最多跑一次＂改革工作。（四）统筹县级政务信息系统建设规划，提出项目建设具体意见。（五）统筹管理政务云平台、政务服务平台、金融服务共享平台和电子政务网络等。（六）统筹推进全县政务服务和数据管理体系建设，指导各乡镇（街道）各部门政务服务和数据管理机构开展工作。（七）统筹全县数据资源管理和建设工作。组织推动大数据研究、开发、应用和对外合作交流。承担大数据人才队伍建设工作。协调服务大数据产业发展。（八）统筹全县电子政务基础设施、信息系统、数据资源等安全保障工作，负责“数字政府”平台安全技术和运营体系建设，监督管理县级政务信息系统和数据库。（九）组织协调全县政务服务环境优化和评价工作，负责县级政务服务质量的监督管理。（十）完成县委、县政府交办的其他任务。内设机构：（一）办公室。负责机关日常运转工作，承担信息安全、保密、信访、政务公开、信息化、新闻宣传和财务等工作；负责起草领导讲话、综合性文件；承担机关和直属单位干部人事、机构编制、工资福利、教育培训等工作；承担大数据人才队伍建设工作；负责机关离退休干部工作，指导直属单位的离退休干部工作；负责机关和直属单位的党群工作、机关纪检监察工作。（二）电子政务股。负责全县政府系统电子政务的统筹协调、组织推进和监督管理；汇总和编制县级部门政务信息化建设工作任务清单并组织实施；组织全县政务信息化重大项目建设。评估县级部门政务信息化项目建设应用效果；负责县级政务云平台、政务服务平台（包括政务服务网、“互联网＋监管”系统等）、金融服务共享平台等建设管理，统筹协调县级部门业务应用系统建设；统筹规划和管理县级电子政务基础网络。负责县政府政务信息化的规划建设、技术与安全保障等工作。拟订全县政务服务、政务信息化、数据管理的相关地方标准和管理制度；拟订“数字政府”建设中长期规划和年度计划并组织实施；统筹县级政务信息系统建设规划，提出项目建设具体意见。负责组织制定政务云平台、政务服务平台和网络建设标准，以及大数据收集、储存管理、安全管理、开放和共享应用等技术规范和标准；拟订县级政务信息化购买服务标准和规范；统筹智慧城市建设工作。

第一，数字交互，可能打造零距离、弱中介的经济架构。区块链技术的“亮点”在于，它具有分布式、端对端、开源式、多中心的特征，有助于在商业社会的经济主体之间构建起“直接可靠的数字交互”，特别适用于交易对手多、交易环节多、管理链条长、离散程度高的实际场景。与此同时它的“暗点”是，端对端、弱中介的数字交互可能会冲击金融业的中介地位。中介是金融的内核和本源，如果金融中介的经济职能被淡化，那么金融中介业务的空间就可能被压缩，因此在数字化的时代，金融业必须创新自己的中介功能定位。第二、数字信任有可能推进，高效率、低成本的信任普惠。数字信任的价值在于，能在广域、高速的网络中，建立零时差、零距离的认证工具，节省信任形成所需要的时间和成本，目前数字化技术的应用在数字信贷领域已经取得了初步进展，这是创新型金融的“亮点”。但同时，这也会成为守旧型金融的“暗点”。如果金融机构的内部成本总是高于市场的平均成本，它对应的业务就可能被淘汰，金融机构也可能会失去核心的竞争力。第三，数字货币可能导向超主权、超银行的金融颠覆。李礼辉特别强调，应对全球性的数字货币保持警惕，因为它可能导向金融颠覆。这种颠覆性体现在两方面。一个是超主权。货币本质取决于公众的信任，全球有可能会出现超主权的数字货币系统，并且这种货币也许不再有明确的国别标签，只要它具备全球性的数字信任即可。一个是超银行。像Libra这样的数字货币有可能从支付清算入手，逐步进入储蓄、融资、投资、保险、资产交易等领域，渗透平民大众的经济生活，博取金融业的市场，这时也许就不再需要商业银行和第三方支付机构。

主要职责：（一）牵头起草全县政务服务、政务信息化、数据管理的相关政策、地方标准和管理制度并组织实施。（二）负责拟订全县“数字政府”建设中长期规划和年度建设计划并组织实施。统筹智慧城市建设工作。（三）负责全县行政审批改革、审批服务便民化相关工作，负责全县政务服务事项目录管理和标准化建设。统筹推进全县“一网通办＂前提下＂最多跑一次＂改革工作。（四）统筹县级政务信息系统建设规划，提出项目建设具体意见。（五）统筹管理政务云平台、政务服务平台、金融服务共享平台和电子政务网络等。（六）统筹推进全县政务服务和数据管理体系建设，指导各乡镇（街道）各部门政务服务和数据管理机构开展工作。（七）统筹全县数据资源管理和建设工作。组织推动大数据研究、开发、应用和对外合作交流。承担大数据人才队伍建设工作。协调服务大数据产业发展。（八）统筹全县电子政务基础设施、信息系统、数据资源等安全保障工作，负责“数字政府”平台安全技术和运营体系建设，监督管理县级政务信息系统和数据库。（九）组织协调全县政务服务环境优化和评价工作，负责县级政务服务质量的监督管理。（十）完成县委、县政府交办的其他任务。内设机构：（一）办公室。负责机关日常运转工作，承担信息安全、保密、信访、政务公开、信息化、新闻宣传和财务等工作；负责起草领导讲话、综合性文件；承担机关和直属单位干部人事、机构编制、工资福利、教育培训等工作；承担大数据人才队伍建设工作；负责机关离退休干部工作，指导直属单位的离退休干部工作；负责机关和直属单位的党群工作、机关纪检监察工作。（二）电子政务股。负责全县政府系统电子政务的统筹协调、组织推进和监督管理；汇总和编制县级部门政务信息化建设工作任务清单并组织实施；组织全县政务信息化重大项目建设。评估县级部门政务信息化项目建设应用效果；负责县级政务云平台、政务服务平台（包括政务服务网、“互联网＋监管”系统等）、金融服务共享平台等建设管理，统筹协调县级部门业务应用系统建设；统筹规划和管理县级电子政务基础网络。负责县政府政务信息化的规划建设、技术与安全保障等工作。拟订全县政务服务、政务信息化、数据管理的相关地方标准和管理制度；拟订“数字政府”建设中长期规划和年度计划并组织实施；统筹县级政务信息系统建设规划，提出项目建设具体意见。负责组织制定政务云平台、政务服务平台和网络建设标准，以及大数据收集、储存管理、安全管理、开放和共享应用等技术规范和标准；拟订县级政务信息化购买服务标准和规范；统筹智慧城市建设工作。

政务大数据的上下文范围“上下文”是软件工程里的常用词，是“context”的直接翻译，在java等编程语言中经常出现，通常指一组环境信息、容器信息或者状态信息，类似于中文里的“语境”。而“上下文范围”这个词，最早还是在徐锋老师的需求分析师课程见到，用以描述需求的范围边界。故此，政务大数据的上下文范围即政务大数据的运行环境和执行范围。在漫谈政务大数据系列文章的序“浅谈政务大数据的本质”一文中，提到政务大数据的本质就是政务。因此，讨论政务大数据的上下文边界，就是要明确政务的上下文边界。自20世纪80年代中期至今（近30年以来），电子政务的发展可以粗放式地分为以下三个主要的阶段：第一阶段：政务信息化阶段，以办公自动化、专项业务应用和双门户（互联网门户、政务网统一信息/应用平台）作为建设内容的重点，以政务电子化、政府上网和政务服务一体化为主要特征。传统的电子政务规划，可以归纳为“三网、四库、十二金”。政务的“三网”从逻辑域划分来讲，是指政务互联网（也成政府公众信息网，与互联网直接连通）、政务外网（也称政务专网，与互联网逻辑隔离[单向连通]，服务于信息交换，各个部门协同的办公业务资源网）和政务内网（与互联网物理隔离、物理上不连通，一般用于机关内部办公业务）。政务的“四库”一般指人口、法人单位、空间地理和自然资源、宏观经济等四个基础数据库，后来泛称为政务信息资源库这一个库。政务的“十二金”曾经是电子政务的重要建设内容，也曾是国家电子政务应用的顶层规划，但目前几乎不怎么提了。本着捋清发展轨迹的精神，在这里还是简单回顾一下。首先，“十二金”是泛指政府行政、监管和服务工作中涉及的“十二个”重要业务信息系统，事实上数量是超过十二个的（如：金宏、金财、金农、金盾、金保、金税、金关、金水、金质、金审、金卡、金贸、金企、金信[红盾]等等）。其次，“十二金”虽然广受诟病，但其在电子政务发展过程中的作用是里程碑式的、非常重要的。第二阶段：智慧城市阶段，以数字城市、市民一卡通、应急指挥、一站式行政服务大厅、全程网上政务服务、网格化治理、数据中心为主要建设内容，以城市整体、全局的视角，综合运用物联网、虚拟化、云计算等信息技术，提供协同、高效、综合的政务服务能力，智慧城市具体到智慧政府上，本质上是以“政务互联网+”为重要展现形式的，政务网络化是其主要特征。2014年3月，《国家新型城镇化规划（2014－2020年）》发布，8月，《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》（以下简称“意见”）发布，把在全国全面开花的智慧城市建设继续推向了一个新的高潮。在“意见”中明确指出，智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。建设智慧城市，对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提升城市可持续发展能力具有重要意义。相较于政务信息化阶段，本阶段是政务网络化，“整合”、“协同”、“互联”、“云化”、“智慧”是其关键词。2016年12月，在《国务院办公厅关于印发“互联网+政务服务”技术体系建设指南的通知》中，“政务互联网+”成为电子政务发展的新契机。第三阶段：以大数据、机器智能、区块链等技术应用为特征的新阶段，即现阶段。在政务信息化和智慧城市建设的基础上，政府越来越重视政务数据的综合治理、价值创造以及基于政务数据的模式创新。政务作业一体化、模型驱动的治理监管和智慧决策是其新的发展重点，政务数据化是其主要特征，未来必然实现数据的自治。自2015年至今，在国家中央政府层面，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》、《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》、《工业和信息化部关于印发大数据产业发展规划（2016－2020年）的通知》、《新一代人工智能发展规划》等关于大数据、人工智能的整体战略规划陆续浮出水面。其中，在《新一代人工智能发展规划》中，已经把“智慧城市”、“大数据”、“物联网”等技术集大成于人工智能的基础设施。可以预见，未来政务的发展方向也是会以“政务AI+”为主要方向的。与此同时，政务大数据将成为“政务AI+”的重要基石。综合上述的电子政务发展轨迹，每个阶段都对政务大数据的蓬勃发展起到了重要的推进作用。以政务大数据的数据视角来看已经基本完成了数据积累、汇聚和数据加工、治理阶段，下一步的工作重点是政务大数据的价值创造和模式创新。纵观电子政务的整个发展脉络、历程，政务的上下文边界是围绕着政府职能的变革、行使社会治理、监管及服务的业务模式发展而不断发展和衍化的。政务大数据的上下文边界伴随着政务的上下文边界的变化而变化。政务的上下文范围可以概括为围绕政府职能所开展的“作业”、“监管”、“治理”、“决策”、“服务”。相应地，政务大数据的上下文范围可以概括为在政府职能行使过程中所产生和利用的“业务数据”、“监管数据”、“治理数据”、“决策数据”和“服务数据”五类数据。业务作业数据：指政府机关或其他业务主体在进行业务活动开展过程中所产出或利用的数据。如在政务办公中，产出的工作文件、业务信息等。行政监管数据：指政府机关行使监督、管理的基准数据。如合规性检查标准、业务监管控制标准等。规范治理数据：指对政务大数据的标准化、规范化的约定，如业务数据元规范、元数据标准等，该部分数据同时服务于自上而下的“规划”、“治理”、“一致性保持”，以及自下而上的“汇聚”、“共享”、“交换”。决策分析数据：指基于政府监管职能的决策分析规则库、决策模型、决策引擎数据，用于支撑政务大数据的决策分析能力和自学习、自优化、自提升。综合服务数据：指给予政务大数据而组合以及创造出来的、具备新附加价值的服务数据，可以在政务活动中被再利用，也可以直接服务于使用者。上述政务大数据上下文范围的描述并未过于照搬已有的一些用词、用语，并不具有权威性，仅仅是结合新技术的发展以及在新阶段政务本身的发展，而进行的相关思考和探索。因此，也非常欢迎更好的意见或建议以及业务交流。

功能上的区别。政数局的工作职责是，组织起草政务服务和政务信息化相关规范性文件并组织实施，统筹推进数字政府改革建设，拟订建设规划和年度建设计划并组织实施，负责对政务信息化项目建设实施集约化管理，负责财政资金建设的政务信息系统项目立项审批，加强宏观管理和统筹协调等。数据资源安全体系建设。参与协调通信基础设施等其他基础设施建设。负责统筹协调推进公共数据共享开放工作。

大数据与风险社会的危机管理创新 德国社会学家乌尔里希·贝克1986年在《风险社会》一书中，首次提出风险社会的概念。人们普遍认为，它很好地描述和分析了当代社会的结构特征，为理解当下中国转型时期的社会风险，应对公共危机，提供了有益思路。大数据开启了一场新的数据技术革命，大数据技术的引入，可以重构传统的风险管理体制，再造危机管理流程，变革和创新政府管理思维。 　　社会转型与社会风险 　　根据贝克的理解，随着现代化的推进、科技的发展及经济全球化进程的加速，人类进入了一个风险频发的风险社会。虽然风险古已有之，但现代风险具有整体性、不可感知性、不确定性、全球性、自反性等传统风险所不具备的特性，它从根本上改变了工业社会的运行逻辑、社会动力和基本结构，使人类进行了一场“从短缺社会的财富分配逻辑向晚期现代性的风险分配逻辑的转换”。现代科技在推动社会发展的同时，也带来大量潜在的风险，这种“自反性”现代化的结果是，科技和现代化发展得越快、越成功，风险便越多、越突出。 　　此外，风险社会的另一个后果，便是社会的“个体化”。人们不再以阶级、家庭等制度性标准作为行动参照，而完全以自身作为决策主体；人们也不再以阶级地位，确定某人的家庭地位、观点、关系、社会、政治与认同。这是社会结构的巨大的变迁。在传统社会，个体遭遇风险，可被当成不由个体负责的事件；而在风险社会，则被视为个体的失败案例。这就导致风险在数量上增加，类型上更加复杂化，因为不同的人会遇到性质和形式不同的风险和罪责归因。 　　与此相关，风险社会的另两个结构性变化，是工作场所的多元化和工作的灵活化。传统单位里终身的全职工作，转变为充满风险的，多样、灵活和分散的就业体系，这带来了普遍的就业不安全感，并对现行的劳动保障体制及法律制度的合理性提出了质疑，给社会发展和政府管理带来了威胁与挑战。 　　风险社会与危机管理 　　经过30多年的高速发展，当代中国正处于社会转型和危机高发的风险社会阶段。现阶段我国不仅受到环境与资源的巨大制约，而且还需在尽可能短的时间内完成发达国家相当长时期内完成的社会变迁和结构转型。这种快速转型，可能导致社会结构出现断裂，带来频繁的社会危机和剧烈的社会震荡。20世纪80年代，拉美国家出现的“拉美陷阱”，原因正在于此。 　　一般而言，现代风险社会具有三大特征：风险的人化、制度化、普遍性。当前，我国正处于全球风险、社会转型风险混合叠加的高风险时期——由传统社会向现代社会转型，既存在机遇，也面临风险；经济全球化加速了全球信息与物质的流动，将我国裹入全球风险之中。近年来，源自国内外的一系列公共危机，清晰地表明我国业已步入高风险社会。 　　2003年非典以来，我国“一案三制”的应急管理架构，“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理为主”的危机管理体制，得以初步成形，并在若干重大危机应对中凸显优势。然而，随着经济、社会的急剧转型，这种集中资源的“拳头式”危机管理体制，问题和缺陷也日渐显现。例如，这种危机管理体制的理论预设是危机的“非常态”，将危机视为偶然事件，侧重于事后的应急处置，忽视前期预警和全流程监控，致使本可早期预防的危机频繁发生。同时，脱胎于传统官僚体制的政府危机管理体系立足危机“已然存在”的假设之上，依靠权力分工、责任认定和制度化的应急手段予以消除，但随着风险社会的来临，风险来源不断增多，变异性、扩散性日益增强，仅对危机进行局部改良已难以从根本上解决问题。因此，必须引进新的技术与方法，创新危机管理，推进治理体系和治理能力的现代化。 　　大数据与危机管理创新 　　大数据技术及管理模式的引入，能有效重塑危机管理体制的理念、机制和流程，提高危机管理的科学性和可预见性，促进现有体制结构性问题的解决。 　　重塑管理理念。风险社会的危机事件具有高度的复杂性、普遍性、衍生性和利益关联性。必须突破现有理念中“重应对、轻管理”的误区和“重权力、轻技术”的倾向，主动运用大数据的挖掘、分析、预测和流程整合能力，对危机生命周期的全程进行流程管理，实现从单一的事件应对向全流程管理的理念转变。避免聚焦于应对环节，忽视监测预防、缓解、评价、学习、反思等重要步骤。避免一次次成功的事件应对过后，处置能力和应急管理水平毫无长进，一事过后同类问题反复发生。大数据最大的价值在于预测，它能实现有预见性的管理。 　　变革管理体制。现代危机具有很强的跨领域性、衍生性、危害的全社会性，在此背景下，现行体制纵向分工的惯性与现代危机管理横向整合要求之间存在严重的功能性冲突和结构性矛盾，一个部门负责一种危机的模式也已无法适应当代危机管理的需要。而大数据技术及相关管理模式，能为现有体制及专业分工所致的信息壁垒提供很好的解决方法，原因在于管理流程中产生的数据流，只遵循数据本身的性质和管理的要求，而不考虑专业分工区隔。 　　再造管理流程。即依据危机管理数据流的传播方向而非专业分工来构建和再造管理流程，使危机管理体制围绕数据流形成相应的机构、团队和人员，有效提高管理流程整体的运行效能。 　　构建数据分享系统。大数据技术获取的全样本数据，是现代危机管理的基础。在创新管理体制的过程中，有必要从国家层面打破部门垄断和专业区隔，构建政府内部无缝衔接的大数据危机管理系统，为联合开展危机管理提供共享的管理数据网络，实现以大数据分析决策为核心的整合式危机管理效益的最大化。 以上是小编为大家分享的关于大数据与风险社会的危机管理创新的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据环境下政府信息化建设的思考信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，通过对大数据进行采集、存储和关联分析，从中可以发现新知识、创造新价值，这是新一代的信息技术和服务业态。简单地说，大数据是指可以进行捕捉、管理和处理的数据集合。从技术上看，大数据分析常和云计算联系到一起，大数据与云计算密不可分。在“创新社会治理体制”的时代背景下，我们必须牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。我国政府信息化建设存在的障碍因素。一是机制与观念方面的因素。传统政府运作体制和机制的障碍；缺乏科学的规划与标准；政府公务员在信息化建设的思想观念方面还有待提升。二是管理因素的影响。首先是缺乏科学统一的管理工作；其次是政府多数网站建设水平不高；再次是对信息基础设施的投资与建设不足。三是政府信息化管理与信息立法方面的因素。政府信息化管理存在着复杂性；政府信息化的安全性不高；立法工作滞后。四是信息发展落后与人员素质的影响。主要表现在我国信息化水平不高；地区化水平差异很大；政府公务人员整体素质偏低。加快政府信息化建设的对策措施。一是应确立符合工作实际的政府信息化战略思想。第一，在政府信息化的过程中，政府部门个别既得利益者必然会反对信息化工作的开展，需要对现阶段的政府机构进行重组，对服务职能进行二次分配，只有采取该种措施，才能保障各项政府信息得到顺利实施；第二，我国现有的规定，缺乏统一的技术标准，各部门分管各自的事情，为此，我们必须做好整体规划工作，制定出科学、统一的标准，避免出现各自为战的问题。这在其他国家信息化进程的推进中已经得到了充分的证实；第三，有的领导干部认为政府信息化建设将对自己既有利益格局造成冲击而产生抵触情绪。在政府推行信息化过程中，公务员是其中的关键性因素，他们必须要改变传统的思想观念，真真正正地为人民服务。二是加强组织领导，稳步推进我国政府信息化。首先，在各类因素的影响下，各个地区信息化主管部门多是以各自的“作坊方式”搞信息化建设。常见的如数据库类型、通讯协议、浏览器、服务器等都缺乏统一的标准，所以必须加强部门联通工作，为今后网上交互办公提供方便；其次，建立完善的维护和管理措施，从根本上提升政府信息服务质量。与此同时，要提高政府网站对于信息化的宣传力度，加快政府网站建设工作，政府部门应该积极主动提升自己的形象，从根本上促进自身发展；再次，解决资金问题，以收费和合作的方式偿还早期的投入和解决政府资金的不足。三是加强管理，建立和健全政府信息化法律和法规。第一，在未来的政府信息化进程中，需要为用户提供“在线服务”和“一站式”服务，因此在具体的实施过程中，必须要进行统一的规划，制定出科学的标准，只有采取该项措施，才能获得理想的建设成果；第二，政府信息化对于信息安全的要求是非常严格的，这就要求信息技术方面的整体研发必须由政府自主开发，并开发出安全性较高的信息技术手段；第三，要加紧制定出科学完善的信息法律体系，特别是在电子支付、电子签名以及电子交易上，应制定出完善的法律法规，使信息化进程顺利推进。四是加快政府信息化基础设施建设。目前我国有线电视、计算机、电信在全国范围内尚未实现“三网融合”，应尽快加强数字电视、无线互联网以及呼叫中心数据的联网融合，加快推进政府信息化基础设施工作的推进；从地域上来看，在我国东部地区和沿海地区，政府网站在信息资源和数量上都远远优于我国西部地区与欠发达地区。这就需要有差距的地方奋起直追，努力缩小差距，同时先进地区可以通过结对子的方式支援落后地区；在下一阶段，还要重视公务员的培训工作，给他们灌输新的知识，更新他们的思想观念，这不仅可以提升公务员的整体水平，也是政府信息化建设工作中需要解决的重点问题。以上是小编为大家分享的关于大数据环境下政府信息化建设的思考的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据开发的学习时间为期六个月，掌握的专业技术：Java基础，HTML、CSS与JavaScript，JavaWeb和数据库，Linux基础，Hadoop生态体系，Spark生态体系，Storm实时开发等。毕业就可以从事相关的工作，就业方向有：大数据系统研发，大数据应用开发，大数据分析等。

大数据培训班出来能就业。唯一可以确定的一点就是，大数据培训学习学到的知识掌握好的就业都比较容易的，尤其现在是在大数据行业蓬勃发展的这样一个环境下找到一份大数据技术工作还是容易的。但是，对于在大数据培训班毕业还什么都不会的，那就比较危险了，找工作那就难理，毕竟公司花大价钱是找可以干活的人而不是为了养闲人的。所以说大数据培训完之后，能不能找工作就看你咯，当然了，这也不能说和大数据培训机构就没有关系，如果选择的是一个不靠谱的培训机构，老师都教不好的话，那怎么学也不好找工作，所以找一家好的大数据技术培训机构也是非常重要的。虽说一般正规的大数据培训班都会签订就业合同的，但是一份合同并不是给你不好好学习的护身符，毕竟工作能力不行，哪个公司都不会要的。大数据培训就业情况的决定因素一、是否学到了真正的大数据技术。1、学员学习能力。2、培训机构教学及实战能力。3、是否为学院提供了真实的大数据项目。二、学员的学历（大数据开发对学历要求较高，最低门槛是大专及以上学历）三、学员的性格（是否适合大数据开发行业，是否可以与团队协作，是否善于交流融入到团队等）。四、培训机构的就业指导能力。

现在都知道有大数据培训，但是大数据学习需要有一定的功底，现在好多培训机构也不管你能不能学，只要你能交钱，全部照收不误。我是在尚学堂学习的java，之前也是只想学大数据。后来去尚学堂面试之后发现学不来，也试听了几节课 根本听不懂。就先学了java。准备工作一年之后再做大数据

大数据就业前景非常乐观。大数据作为一个全新互联网的产业，大数据仍然处于快速发展初期，在这个快速发展的领域，每时每刻都在产生新的事物。从整体发展角度评价，大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势。

其他信息：目前大数据人才基本来自于开发转行和培训机构，所以就业问题主要因素不在于是否是培训机构产出的人才。 大数据培训就业情况的决定因素 一、是否学到了真正的大数据技术 1、学员学习能力 2、培训机构教学及实战能力 3、是否为学院提供了真实的大数据项目 二、学员的学历（大数据开发对学历要求较高，最低门槛是大专及以上学历） 三、学员的性格（是否适合大数据开发行业，是否可以与团队协作，是否善于交流融入到团队等） 四、培训机构的就业指导能力 大数据培训班出来能找到工作吗 唯一可以确定的一点就是，大数据培训学习学到的知识掌握好的就业都比较容易的，尤其现在是在大数据行业蓬勃发展的这样一个环境下找到一份大数据技术工作还是容易的，但是，对于在大数据培训班毕业还什么都不会的，那就比较危险了，找工作那就难理，毕竟公司花大价钱是找可以干活的人而不是为了养闲人的。 所以说大数据培训完之后，能不能找工作就看你咯，当然了，这也不能说和大数据培训机构就没有关系，如果选择的是一个不靠谱的培训机构，老师都教不好的话，那怎么学也不好找工作，所以找一家好的大数据技术培训机构也是非常重要的。 虽说一般正规的大数据培训班都会签订就业合同的，但是一份合同并不是给你不好好学习的护身符，毕竟工作能力不行，哪个公司都不会要的。

这是互联网＋时代，这是大数据时代。但是 “不得不承认，对于学生，我们了解的太少！” （卡耐基）比较2500年前孔子时代的教育，和现今国内大部分中小学的教育模式，基本都是以教师主讲，学生听课，先进一些加上互助探究。课堂关注学生整体发展，对学生个体研究则少之又少。因材施教，有教无类，喊了2500年的教育口号，至今仍难实现。 大数据支持的教育，是智慧教育，是结合教育经验和大数据支持的全新教育教学改革。教育大数据具备以下特征：周期性强，复杂度高，价值高。中小学阶段，教育大数据应用主要体现在反馈，个性化和概率预测三个层面。教育大数据可以全面反馈个体学习者的学习状况，提供全方位的数据展示。从而根据每一位学生的实际，制定个性化的干预和指导，促进学生的自主成长和个性发展。提升对教育规律的认识深度、教育政策的制定方式，完善整个教育系统的结构，预测教育结果。通过大数据支持，现代教育将逐步成为一门实证科学，有据可依，有章可循的教育科学。 利用教育局建立的教学发展性评价系统，可以更加直观地发现学生的真实，真实学习状况，生活状况，甚至思想状况。 1，建立数据驱动的新型学习流程 传统课堂上，教师设计教学，引领、指导学生的学习活动，学生选择参与学习活动。 数据驱动的新型学习模式，教师依据大数据设计教学活动，进行教学测评，挖掘学生学习数据，确立新的教学目标，调整教学策略，重新设计教学活动。学生依据自身学习状况，确立学习角色，参与学习活动，在活动中调整学习策略，确立新的学习目标，投入到新的学习中。利用互联网＋的技术支持，记录，分析，反馈，促进教、学进步。 2，建立学生个人知识图谱 传统课堂上，教师的教学内容统一，教师讲授什么，学生学习什么。对于学生个体而言没有选择性，有些同学基础薄弱，对于先行知识还没有掌握，学习新知困难重重，课堂一知半解。有些同学已经完全掌握相关知识，课堂上不得不亦步亦趋，浪费时间。教师对于每个学生的知识体系了解不足，教学针对性不足，教学效率低下。 大数据驱动下的智慧教学，提供给每一位学生相应科目，相应学习单元的知识图谱，通过学习、检测、反馈、应用等活动，记录每个知识点的学习情况。教师依据学生个体知识图谱，安排教学活动，布置个性化学习活动。课堂的教学，从围绕时间展开，转为围绕学习进度展开，促进学生个体的进步发展。 3，针对学生采取个性化分析指导。 大数据改善了学生学习的三个层次：反馈，个性化和概率预测。通过对教育大数据，建立学生成长模型，包括品德发展、学业发展、身心健康、兴趣特长四个维度，使学生发展显示可视化、数据化，探索各种变量之间的关系，形成诊断性的预测。 通过大数据的分析，建立学生个性化的学业诊断。依据大数据，观察学生的出勤、课堂表现、平时作业以及考试等过程性评价的数据，就可以分析出学业成绩和学习行为各要素的相关性，进而针对学生个体形成诊断意见，提出个性化分析指导。2014级有一学生，中考入学成绩居年段20名，英语成绩处于中上层次。在高一上学期期中考试和期末考试中，英语学习成绩一路下滑，接近及格边缘。班主任、科任教师发现情况，及时到教研室查阅该生的各项成长数据，发现学习作息时间正常，在单词背诵、阅读理解、以及英语学习总时间上与其他优等生一致，唯有课时练习完成不及时不主动。与学生座谈，分析英语成绩下滑原因：在英语学习时间无差别的基础上，由于时间分配存在差异，在同步练习上花时间偏少，导致成绩与优等生差距拉大。引导学生改正学习习惯，课后及时复习，完成课时练习。数据显示，干预后，该生的英语成绩稳步上升，达到高点。 学生的成长具有特异性，利用大数据观察、记录、分析学生的成长历程，预测学生发展潜力，引导学生职业规划，促进学生个性化发展和健康成长。

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着职业的出现，证书也相继出现了，那么大数据分析师证书的含金量怎么样呢？ 大数据分析师证书含金量 CPDA数据分析师证书依照从业认证，从2003年设立开始，既不设立任何级别。学员只有通过严苛的考核并合格后，才能拿到行业协会颁发的数据分析师证书，取得从业资质。坚持CPDA数据分析师不区分等级，正是协会严格尊重国际惯例、遵守从业规范的结果。 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员，证书皆绑定考生真实身份，可在CPDA官网、查询，确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次，保证持证人的实力与权益。 中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书 》是中国数据分析业由协会唯一认可的、具有从业特征的证书体系，五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所，是承接项目数据分析报告唯一被市场及客户认可的资质证书。 大数据分析师的发展前景 在全球500强企业中，90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区，数据分析普遍被作为运营决策的前提要素，为社会经济的高速发展做出重大贡献。可以说，数据分析技术是一把让企业通向成功之门的金钥匙。 大数据在经济预警方面发挥重要作用；大数据分析成为市场营销的重要手段；大数据在临床诊断、远程监控、药品研发等领域发挥重要作用；大数据为金融领域的客户管理、营销管理及风险管理提供重要支撑。因此，大数据分析师的未来发展前景是很可观的。 大数据分析师的工资待遇 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724K（取自 1139 份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

1、垂直分析：主要是分析总体与部分之间的比例，对于某个项目占总体报表项目的比重，又叫做结构分析。第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。2、水平分析：主要是横向分析报表中变化率最大的项目，将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。3、趋势分析：趋势分析，是一种长期分析，计算一个或多个项目随后连续多个报告期数据与基期比较的定基指数，或者与上一期比较的环比指数，形成一个指数时间序列，以此分析这个报表项目历史长期变动趋势，并作为预测未来长期发展趋势的依据之一。趋势分析法既可用于对会计报表的整体分析，即研究一定时期报表各项目的变动趋势，也可以只是对某些主要财务指标的发展趋势进行分析。4、比率分析：将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。5、因素分析：又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。比如，销售收入取决于销量和单价两个因素，企业提价，往往会导致销量下降，我们可以用因素分析来测算价格上升和销量下降对收入的影响程度。6、比较分析：包括两个方面，一是企业内部的指标数据分析，比如销售额；二是和最主要的竞争对手进行对比分析，内容包括竞争力、财务能力等。

问题一：如何才能成为一个数据分析师？？？？？？ 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的 数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。 为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。 国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。 国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。 目前， *** 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱丹。　　项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。 ●数据分析在我国属于朝阳行业 数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。” ●高端人才的缺失制约......>> 问题二：想成为大数据分析师应该怎么做 我自学3个月Python三个月，现已收到数据分析员岗位的offer。 怎么做？ 两点。 选择一门工具，excel，r,python都可以 懂业务，会写数据分析报告 本人刚刚从零基础走过来，欢迎交流 问题三：如何快速成为数据分析师 去大 讲台 看看,无论从师 资 都是不错的,在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学,希望可以帮助到你。 问题四：大专生怎么成为大数据分析师 首先要懂这些呀，然后先去找公司上班，慢慢发展。如果不会 可以找一个技校学习下 问题五：如何考大数据分析师 没问题，如果你说是项目数据分析师的话。我也在考，经管，计算机，数学等都可以。大三以上。储备知识就是它的教材吧，数据分析基础，量化投资，量化经营，还有个战略管理，全是excel。报名的话发教材 技能要求 1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。 2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。 4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。 5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。 问题六：现在大数据分析师工资好高，想从事这一行业应该怎么做 科多的 课程就很不错 ， 就业也很好， 问题七：学统计学的怎样成为数据分析师？需要考取什么证书？怎么发展好？ 证书目前主流有两个 人民大学经济论坛主办的 《数据分析师》 英文简称：CDA 商业联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主主办的 《项目数据分析师》 英文简称：CPDA 【关于CPDA】 CPDA全名叫项目数据分析师，国内最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的分析，类似MBA课程。 课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，涵盖企业运营的每个环节，以数据分析方法来进行管理、经营、投资等分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。 目前很多课程没有实际可操作模型，而CPDA就有，其中介绍很多企业生产、管理、经营、投资分析和决策的案例和模型，目的也是为了使广大学员能够在管理岗位上能够有理论支持、实际模型可操作，使大家有切实可操作的实际模型去分析。 【关于CDA】 CDA全名是数据分析师，由中国人民大学经济论坛主办。主要是讲数据分析方法、技术和软件操作为主。 课程包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备的技术性培训，是从数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的流程，以及数据分析一些软件的操作。 【总结】 因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识。 如果你是已经工作，有一些基础，想做到管理层或已经是管理层，需要从企业经营管理的角度，以项目投资数据分析和企业经营数据分析为主要研究对象的学员，可以选择CPDA； 如果你是入门、转行零基础、基础薄弱、或只想做技术性工作为主的学员，首先的一步是掌握数据分析的方法和技术，这时你可以选择CDA。 另外，如果是研究算法的高级分析师、高级挖掘工程师、大数据分析师，可以参考其他相关的名师培训。 sc-cpda 数据分析公众交流平台 详细我资料 问题八：学哪些专业的人，做大数据分析这个职位比较合适 这个没有绝对的！ 都只是相对的， 要看做的数据分析工作偏向于哪个方面， 比如说：做营销数据分析，那肯定懂得营销的专业人士更有优势些； 做电商数据分析，那就是学IT出身的，相对合适些； 做品牌形象分析时，常会用到映射法，映射法是基于心理学的数据收集方法，那就是学心 理学的更合适些； 做投资分析师，学财务管理学的更合适； …… 问题九：学大数据可以做数据分析师么？哪里的要好一些？ 大数据的未来发展方向非常广，数据分析师也是其中的一个发展方向。我认为北京的光环大数据比较不错，有名师指导和项目实战。现在公司要的就是可以上手做项目的人，所以你可以去光环大数据看看。 问题十：随着大数据时代到来，做数据分析师好还是做数据库管理 都不错。数据库管理以后会偏向运维管理，数据分析师就会像精算一样，技术很专

中国统计网(中国统计网(iTongji.CN)-国内大数据分析第一门户)，国内最大的数据分析门户网站。提供大数据行业新闻，统计百科知识、数据分析、商业智能(BI)、数据挖掘技术，Excel、SPSS、SAS、R语言、数据可视化等在线学习、交流平台。数据熊猫(数据分析学习交流社区)数据熊猫社区是一个讨论大数据、数据分析、数据挖掘、统计分析软件(Excel、SPSS、SAS、hadoop等)商业智能、数据化管理、数据可视化等技术的爱好者...36大数据(36大数据 | 关注大数据和大数据应用)36大数据是一个专注大数据、大数据技术与应用、大数据学习的科技门户。讲述大数据在电商、移动互联网、医疗、APP及金融银行的大数据应用案例。统计之都(统计之都 (Capital of Statistics))中国统计学门户网站，免费统计学服务平台 | 做正直的统计学网站。

今日头条的slogan很清楚的告诉了我们，它的文章推荐机制是个性化推荐机制，最大化保证推送的精准度，尽量保证对的文章推荐给对的人，归根到底这个推荐算法关键是还在于对海量用户行为的数据分析与挖掘，个性化推荐的平台有很多，也许各家算法略有不同，但最终目的都是殊途同归，为实现最精准的内容推荐。今日头条的文章个性化推荐机制主要是：　　相似文章主题相似性的推荐：通过获取与用户阅读过文章的相似文章来进行推荐。　　基于相同城市的新闻：对于拥有相同地理信息的用户，会推荐与之相匹配的城市的热门文章。　　基于文章关键词的推荐：对于每篇文章，提取关键词，作为描述文章内容的一种特征。然后与用户动作历史的文章关键词进行匹配推荐。　　基于站内热门文章的普适性推荐：根据站内用户阅读习惯，找出热门文章，对所有没有阅读过该文章的用户进行推荐。　　基于社交好友关系的阅读习惯推荐：根据用户的站外好友，获取站外好友转发评论或发表过的文章进行推荐。　　基于用户长期兴趣关键词的推荐：通过比较用户短期和长期的阅读兴趣主题和关键词进行推荐。　　基于相似用户阅读习惯的列表推荐：计算一定时期内的用户动作相似性，进行阅读内容的交叉性推荐。　　基于站点分布来源的内容推荐：通过用户阅读的文章来源分布为用户计算出20个用户喜欢的新闻来源进行推荐。麻烦请采纳，谢谢。

2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。大数据新增企业数量的变化与新政策的出台密不可分。2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据由此正式上升为国家发展战略。2016年工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》，推动大数据产业进一步发展。另一方面，新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现相应快速增长。大数据企业地域分布以北上广为主根据中国信息通信研究院监测统计，当前我国活跃的大数据企业超过3000家。我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境，人才创新，资金资源等因素影响，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。依托京津冀大数据综合试验区，天津、石家庄、廊坊、张家口、秦皇岛等地大数据产业蓬勃发展，依靠良好的政策基础、科研实力、地理位置和交通优势，分别形成了大数据平台服务和应用开发、数字智能制造、旅游大数据等创新企业集聚中心，在信息产业领域形成了竞争优势。行业应用领域丰富，企业服务、医疗健康、金融等细分领域前景可期根据中国信通院对1404家涉及行业大数据应用的企业进行的统计整理，从中可以看出，金融、医疗健康、政务是大数据行业应用的最主要类型。除此之外依次是互联网、教育、交通运输、电子商务、供应链与物流、农业、工业与制造业、体育文化、环境气象、能源行业。从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开，截止到2019年，企业服务领域的企业获投占比最高为62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何？未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战？1、大数据产业进展显著过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划（2016-2020）》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。2、产业的五大困局虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。一是，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。二是，数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。三是，数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据（21.90 -5.19%,诊股）进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。四是，产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。五是，各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。

现代信息技术的发展为大数据的收集和分析提供了无限的可能，大数据时代的这一趋势也对教育产生了巨大的影响：一方面，在科技理性的指导下，通过多维度收集学生行为的数据并进行模型建构，可以对学生的学习行为进行预测;另一方面，大数据时代的人文主义转向使人们更关注教学活动的适应性，教育大数据的挖掘和利用可以更好地实现适应个人需求的定制化教学。国际数据公司(IDC)认为大数据时代数据有4大特点——数据的规模大、价值大、数据流转速度快以及数据类型多。大数据的挖掘和利用对教育——特别是课堂教学——产生着深远的影响。学习科学家索耶认为：越来越多的学习将经过计算机中介发生, 并产生越来越多的数据,我们有必要运用这些数据分析什麼时候有效的学习正在发生。所以数据挖掘可以用於探究行为与学习之间的关系,如学习者的个体差异与学习行为之间有何关系,不同行为又会导致何种不同的学习结果等。2012年美国发布《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》(Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Miningand Learning Analytics)提出大数据时代教育数据的特点：具有层级性、时序性和情境性，其中数据的层级性指，既收集教师层面的数据也收集学生层面的数据，既收集课堂数据也收集活动数据，为後期模型的建立提供了多维度的资源;数据的时序性是指，数据是实时的、连续的，为材料的前沿性提供了保障;而数据的情境性是指，数据是基於真实情境脉的，保证了模型的信度。大数据技术能够促进以学生为本的学习，数据不仅仅是科技理性指导下收集数据和拟合成模型，并针对学生的群体行为做出预测判断，还可能在固有模型的基础上，通过诊断学生在课堂中的行为表现，对固有模型进行修改，使课程内容更加适合学生的长尾需求，实现个性化教学。大数据的利用可以支持对教育活动行为的建模预测，还可能支持教育实践中的适应性教学。前者是後者的基础，後者是前者的深化。建模与预测导向的大数据应用大数据时代数据促进教育变革的方法之一是收集和分析处理数据，并进行预测。现如今，由於数据记录、存储与运算的便捷性，海量的、多层次的数据可以便捷地加以收集，由随机抽样带来的误差因此减小，建模和预测可以基於全数据和真实数据，因而就更为精确。大数据时代通过探求海量数据的相关关系获得盈利的最成功的案例是亚马逊的市场营销，亚马逊收集读者网上查阅行为和购买行为数据，建立读者偏爱阅读模型，预测读者购买的群体行为，实现书籍的推荐。近几年，教育研究的对象逐渐关注学生的学习行为，其背後是一种学习观的转变，学习被视为一种识知的过程(knowing about)，识知是一个活动，而不是将知识作为一个物品加以传递。识知总是境脉化的，而不是抽象的和脱离於具体情境的。识知是在个体与环境的互动中交互建构的，而不是客观准确的，也不是主观创造的。所以，学生的行为活动数据被认为是可以反映学生在学习过程这一情境化的动态变化进程中的情况。海量、多层次、连续的行为数据在收集後被拟合成模型，实现预测，如学习管理系统(LMS)的运用。然而，由於建模和预测依赖的基本原理为数理统计，其预判对象主要是学生的群体行为。1.案例分析学习管理系统(Learning Manage System)简称LMS，是基於网络的管理系统平台，用於监控学生学习活动行为，识别和预测学困生(student at-risk)，并为其提供相应的帮助。大多数LMS包括5个部分：有和课程相关的学习资料、用於确保学生提交作业与完成测试的评价工具、用於沟通的交流工具(如邮件、聊天室等)、用於确保教师记录和存储学生的学习活动并发布活动截止日期的课程管理工具、用於帮助学生学习回顾和跟踪学习进程的学习管理工具。在高校大量使用的BB(Blackboard)平台就是一个常见的学习管理系统。系统记录了学生参与选修的网上课程的种类、在线时长、阅读和浏览的文章数量，反映学习者的学习行为。2008年，Leah P.Macfadyen和Shane Dawson教授在加拿大不列颠哥伦比亚大学通过分析5个本科班级使用BB平台选修生物课的数据，建立了预测模型。平台记录了学生课程材料的使用情况、参与学业交流情况和完成作业提交和考试情况。大数据时代教育数据记录的层级性在这裏充分显现，课程材料的使用包括记录在线时长、邮件的阅读时间、邮件的发送时间、讨论信息的阅读时间等。参与学业交流记录了发布新讨论的时间、回复讨论的时间、使用搜索工具所花的时间、访问个人信息的时间、文件的浏览时间、浏览谁同时在线的时间、浏览网页连结的时间等等。评价模块记录了评价的阅读时长和提交评价的时间等。通过应用统计工具描述散点图，发现了在LMS记录下学生在线时长和学业表现呈相关关系。在进行多元回归时，研究者发现，学业成就处在後四分之一的学生在线时间略长於平均时间，而学业成就处於前四分之一的学生的在线学习时间低於平均水平。紧接着，研究人员为了作出预测，利用逻辑斯特回归生成了一个预测模型，通过收集学生的新的行为数据，预测学生是否处於真正参与了学习活动，并得出如下结论：讨论举行的次数、邮件信息发送量和测评的完成情况这三个维度构成的模型可以预测学生的学业水平情况。大数据时代，通过探求学生行为与学业水平之间的相关关系，建立模型，实现预测，能够对课堂教学产生重要影响。然而，数据建模过程中，为了保证模型的效度与信度，极端个别数据被处理，使模型只能实现群体行为的预测，不能针对学习者个体实现定制化和个性化。2.建模与预测的不足数据建模与预测的背後充分体现了实证主义的思想和方法。19世纪上半叶，以孔德为代表的社会学家提出了实证主义的基本信条：利用观察、分类，探求彼此的关系，得到科学定律。实证主义的哲学思潮到20世纪60年代，演变成一种科技理性，实践知识逐渐染上了工具性的色彩，专业活动存在於工具性的解决问题之中，所有的专业活动都被视为厘定目标、套用已知的方法解决问题的过程。这一期间，大量的学科被系统地整合发展，甚至包括教育学和社会学这样的「软科学」。用证据解决未知的问题，用数据预测未来一时成为潮流。学生活动行为数据的建模尤其侧重体验实证主义的思想，模型注重成功教学行为的共性，忽视教师与学生群体的独特性需求时，科技理性的主导有可能使课堂教学被视为独立於真实境脉的模块，只要教学行为取得成功，就会被数据抽象化，形成模型，对学生群体行为产生预测。科技理性有赖於人们认同的共有目标，教学实践目标的厘定极其复杂，包含巨大的不确定性和独特性，甚至，由於社会角色的不同，还会带来价值冲突。一个稳定的、为所有人所认同的目标不复存在，依据科技理性精神和方法推理预测的行为模式并不可能满足每一个人的需求，教育变革在大数据时代下出现新的取向。从数据模型到支持适应性学习在数据建模的基础上实现教学的适应性是大数据时代促进教育变革的另一成果。数据建模及行为预测依旧属於科技理性指导下的行为模式，可能会造成忽视学生个性需求的现象，而个性化需求正是知识社会的重要特徵，个性化的教育也受到教育研究者、政策制定者和教育实践者越来越多的关注。教育系统设计专家赖格卢斯认为，教育投入没有达到效果的一个很重要的原因是忽视了社会的转型。「社会已经从工业社会步入了资讯时代，劳动力市场对人才的要求不再是工业时代在流水线上操作的工人，而是具有创新性思维、决断力强的知识性人才。」教学面临从产生清一色的劳工转向产生有判断力和适应性能力的人群。2010年，OECD的报告《The Nature Of Learning》中指出，适应性能力(adaptive competence)是21世纪核心竞争力，包括在真实的境脉中灵活并有创造力地使用有意义的知识和技能。吴刚在《大数据时代的个性化教育：策略与实践》中提出了个性化教育的必要性和必然性，指出「只有利用信息技术所提供的强大支持，才有可能真正实现个性化学习」。大数据时代的来临，正是个性化教育发展的一个良好契机。2012年，美国颁布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》，提出大数据时代，通过收集在线学习数据，对数据进行分类和探寻数据之间关联的方式挖掘数据，形成数据模型。通过学生行为和模型的互动，形成适应性学习系统。概言之，我们可以以对行为数据的充分利用为基础，改变教学的内容和进度，构建适应性评价和教学系统，充分实现教育的定制化，满足学生的长尾需求。1.案例分析：适应性教学系统又称适应性学习系统，(Adaptive Learning Support System)，简称ALSS系统，强调基於资源的主动学习，认为学习不是知识的传递，而是学习者的自我建构。自上世纪90年代以来，研究者开发了不少适应性学习系统，如1998年De Bra开发的AHA系统，2003年，Brandsford和Smith开发的针对任务型学习的MLtutor系统，以及近几年颇受关注的翻转课堂(Flipped Classroom Model)简称FCM系统。内容传递模块：传递相关知识与信息支持学生的学习。学习者数据库：存储学生在参与教学活动中的相关行为。预测模块：包括学生信息和学生行为数据，跟踪学生的学习，并做出预判。显示模块：为学生生成行为报告。自适应模块：根据学生行为生成的报告，反馈到预置模型，为模型做出相应的改变，使之更符合学生。干预模块：使教师、系统管理者和领导可以在系统运行时实施人为干涉。学习者学习相关学科内容时，学习行为被记录跟踪下来，学生的学习行为数据被传送到後台，记录在学习者数据库内，作用於预测模块。预测模块通过改变内容传递模块，再次作用於学习者。在整个过程中，教师、教学管理者起干涉作用。适应性学习系统是一个交互的动态系统，系统往往会提供给学生一些学习行为建议。奥地利针对学生的问题解决的过程设计了一个适应性学习系统。适应性学习系统的第一步是教育数据挖掘(educational data mining)，简称EDM。数据挖掘的过程包括数据收集、数据预处理、应用数据的挖掘和诠释评价发展结果。Moodle提出了CMS数据挖掘系统(Course Management System)。研究者先使用原始数据进行建模，第一步是原始数据的收集，原始数据大约包含2007年73名用户产生的28000活动例子，2008年97名用户产生的265000份解决问题的案例和2009年45名用户产生的115000个活动案例。除了记录学生解答问题时产生的数据，原始数据还收集了学生的信息、问题的信息和解决问题的步骤;在对数据进行分类後，归纳出问题解决的类型，利用很擅长拟合连续数据的Markvo Models(MMs)的一个子模型DMMs拟合了如上的连续性数据，通过添加判断学生学习行为的结果模型和一系列监控和调节模块，构成了整个面向问题解决的适应性系统。当学生使用这个模型时，模型会根据学生的行为数据为学生提供他们所偏爱的解决问题的过程与方法。除了适应性教学系统，还有适应性评测系统。LON-CAPA(Learning Online Network with Computer-Assisted Personalized Approach)是一个计算机辅助的个性化网络学习测评平台，平台不提供课程设计和课程目标，而是一个教学工具。CAPA通过後台记录学生的基本资料，学生参与的互动交流、学业情况，针对学业课程中的疑难点，提供个性化的考试资源。2.适应性转向的意义在大数据时代，科技理性指导下的模型预判在面对结构不良的问题时显得应对能力不足。科技理性指导下的数据建模忽视学习的真实境脉，只能支持群体行为的预判，模型的推广可能会使人们忽视其实践成功背後的个体经验与具体情境，从而导致科技理性与哲学思辨对抗。然而，完全依靠哲学思辨和经验进行教学不仅不利於教育学科系统理论性的发展，也不利於课堂实践的管理与教师的培训。唐纳德·A.舍恩提出了一种适应性思维模式。他指出：「如果科技理性的模式在面对『多样』的情境时，是无法胜任、不完整的，甚至更遭的话，那麼，让我们重新寻找替代的、较符合实践的、富有艺术性及直觉性的实践认识。」适应性学习是在系统理论知识的指导下，针对个体差异，使学习内容和活动高度个性化的学习方式。适应性平衡了理性与经验的两难，英国学者Hargreaves(1996)首次提出基於证据的教育研究向医疗诊断学靠拢。临床诊断学和教育的相似之处在於，他们都要面对变动不居、极其复杂的环境，在这样一个结构不良的系统中，充分意识到客体(患者或者学生)的独特性与共性，利用系统的专业知识解决问题。Ralf St. Clair教授在参考医学临床实践研究的三要素後提出基於证据的教育研究的三要素——研究的证据、教育工作者的经验、学习者的环境与特点。其中，行为预测关注的是研究的证据，而适应性学习系统的建设则关注的是教育工作者的经验和学习者的环境与特点。从预测行为到支持适应性教学的转向，是一种人文主义的转向，教育研究的重点从关注研究的证据走向关注教育工作者的经验与学习环境特点，关注以证据支持个性化学习的实践变革。证据不再是其在科技理性时代所处的指导决策的角色，而是被视作一种资源，教育工作者在大量的基於证据的课堂教学决策中找寻最适合自己特点和学生特点的方式，推进课堂教学流程。也就是说，大数据的更重要价值在於支持适应性学习，满足个性化学习和个性化发展的时代需要。数据的预测功能依赖於大数据收集数据的全面性与处理数据的便捷性，根据统计学原理对群体行为做出预测，一定程度上弱化了个体特徵和具体情境。其主要指向行为预判。而适应性是在模型与客体的交互作用上改变模型，如图3所示，数据的适应性运转模型比预测模型多了一个循环(loop until)系统，使其更加契合个人需求，其主要指向实践改进。预测是支持个性化学习的基础，而支持个性化学习是预测功能的深化和转化——从整体人群到个体学习者、从理论模型到实践策略的转化。分析与启示大数据时代由於数据量大，数据收集与携带便捷，使海量学生行为数据被挖掘、收集，通过数据建模对学习者行为的分析变得比前大数据时代更为全面和可靠。数据时代在数据的挖掘和预测上固然潜力十足，但是大数据时代更多的价值是满足学习者的适应性长尾需求，在预测行为的基础上，修改教学模式，使之个性化与定制化。从数据建模走向支持适应性教学，支持对象从群体转向了个人，对教育活动的影响从对行为的认识转向了教育活动的实践，从科技理性指导下的去境脉转向了基於真实情境的教学活动。走向适应性，不仅改变人类行为方式，更重要的是改变了认知方式。前大数据时代人们在科技理性的指导下完全被数据证据左右(driven by the data)，教师和学生、教育决策者和学校形成传统社会契约关系，当事人把自己百分之百地交给专业工作人员，而专业工作人员遵守契约，对当事人全心全意地负责，从而使专业工作人员享受至高无上的垄断性地位。大数据时代，教师不再是知识的控制者，他通过参与学生的学习活动，根据学生的先拥知识和认知特点、个性需求，不断地调整教学步骤、教学进度和难度。学生不用完全将自己有如病人交付给医生一般完全托付给教师。在学习的过程中，通过与教师的互动交流，在教师的协助下，成为自己学习的主体，控制并对自己的学习负责。由於教师精力有限，大数据时代下网络计算机辅助学习系统可以为教师和学生提供辅助指导的机会。尽管如此，一方面，我们要拥抱大数据给我们带来的便捷的生活和高质量的教育，另一方面，我们需要保持警惕和防止因果关系和相关关系的误用，并且维护数据安全。在推理方面，教育工作者需要警惕将相关关系和因果关系误用，以Leah P.Macfadyen教授的前述案例为例，BB平台在线时间的长短和学生的学业成就有相关关系，而非因果关系，成绩优异的学生在线时间低於平均在线时间，但不能说低於平均在线时间的学习导致学生成绩优异而要求学生减少在线学习时间。此外，在信息安全方面，学生和教师的大量信息被收集和使用，在使用的过程中，必须制定相关私隐保护法，保证信息的安全，警惕数据滥用。学生的行为数据也不可以作为教师教学评优的依据，让大数据真正成为支持教学变革、提升教学效能、促进学生发展的手段，而不是控制教师和学生的工具。

就现如今的发展趋势而言，大数据技术的发展如火如荼。在各个领域都得到了广泛的应用，而且就其目前的发展情况来看，大数据技术具有十分良好的发展前景。

很好的。。。

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。市场格局——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。发展趋势与前景——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向——发展前景预测据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。

就现如今的发展趋势而言，大数据技术的发展如火如荼。在各个领域都得到了广泛的应用，而且就其目前的发展情况来看，大数据技术具有十分良好的发展前景。

趋势一：数据的资源化什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。另外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。趋势三：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。

　　围绕数据的整个产业链上，具有以下机会：　　1)数据的获得　　大量数据的获得，这个机会基本属于新浪微博等这类大企业，大量交易数据的获得，也基本属于京东，淘宝这类企业。小企业基本没机会独立得到这些用户数据。　　2)数据的汇集　　例如如果要能把各大厂商，各大微博，政府各个部门的数据汇集全，这个机会将是极大的。　　但，这个工作，做大了需要政府行为，做中档了，要企业间合作，做小了，也许就是一个联盟或者一个民间组织。　　3)数据的存储　　汇集了数据后，立即遇到的问题就是存储，这个代价极大，原始数据不能删除，需要保留。因此提供存储设备的公司，执行存储这个角色的公司，都具有巨大的市场机会，但是这也不属于小公司，或者早期创业者。　　4)数据的运算　　在存储了数据以后，怎么把数据分发是个大问题，各种API，各种开放平台，都是将这些数据发射出去，提供后续的挖掘和分析工作，这个也需要有大资本投入，也不适合小公司。　　5)数据的挖掘和分析　　数据需要做增值服务，否则数据就没有价值，big也big不到哪里去，是没有价值的big。因此这种数据分析和挖掘工作具有巨大的价值，这个机会属于小公司，小团体。　　6)数据的使用和消费　　在数据做到了很好的挖掘和分析后，需要把这些结果应用在一个具体的场合上，来获得回报，做数据挖掘和分析的公司，必须得找到这些金主才行，而这些金主肯定也不是小公司。　　大数据未来的形态，或者产业链结构一定是分层的，巨大的，价值的体现发生在各个层次，每个层次都是生态链的重要一环，都孕育着巨大的机遇和挑战，能做的唯有努力，做适合的工作。

所谓大数据其实就是为商业服务需要有相关商务能力团队才可以利用此信息作为公司支柱推荐关注贵州的商务精英在广州从事电商多年工作的经验新浪微博：三位粉

2023年我国大数据产业整体水平大幅提升。已形成数据存储与计算、数据管理、数据流通、数据应用、数据安全五大核心领域。大数据技术目前正处在落地应用的初期，从大数据自身发展和行业发展的趋势来看，大数据未来的前景还是不错的，具体原因有以下几点：第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。第二：大数据推动科技领域的发展。大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化社会的基础。第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。第四：产业互联网将推动大数据落地。当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡，产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业，可以说产业互联网的发展空间非常大，而大数据则是产业互联网发展的一个重点，大数据能否落地到传统行业，关乎产业互联网的发展进程，所以在产业互联网阶段，大数据将逐渐落地，也必然落地。

大数据概念包含几个方面的内涵吧1.数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。2.要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。3.数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。4.价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。大数据产业包括新兴的数据分析行业，或者厂商。如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或国内YonghongZ-Suite等商业大数据BI工具。

河南省大数据产业发展行动计划河南省政府办公厅印发《河南省大数据产业发展行动计划（2022—2025）》（以下简称《行动计划》），提出以释放数据要素价值为导向，夯实数字基础设施，培育数据要素市场，提升产业发展水平，深化融合创新应用，统筹产业发展与安全，加快构建“底座牢固、资源富集、创新活跃、应用繁荣、治理有序”的现代化大数据产业体系，目标是到2025年，基本建成全国领先、中部领跑的数据要素高效配置先导区、大数据产业创新发展区、大数据融合应用示范区。河南省是全国重要的工业大省、农业大省和人口大省，拥有极具开发价值的海量数据资源和大规模应用市场。今年以来强力推进大数据产业发展，认定了首批省级大数据产业示范园区，建立了大数据试点示范项目库，郑州数据交易中心也揭牌运营《行动计划》立足基础和优势，提出了以下主要任务：完善信息基础设施，优化升级5G网络、千兆光纤等网络基础设施，统筹布局数据中心，完善人工智能计算中心和超算中心等算力基础设施，加快建设工业互联网、交通、能源等融合基础设施培育数据要素市场，推动政务数据共享开放和行业数据开发利用，提升数据治理能力，建立数据要素价值体系，发展数据交易服务；提升产业创新能力，加快突破核心技术，建设创新平台和人才队伍，完善创新服务体系；推动产业链现代化，培育发展大数据产品，创新发展大数据服务，开发行业大数据推动重点行业价值链提升；优化产业发展生态，招引培育市场主体，推动产业集聚发展，优化产业服务体系；提升数治能力，强化大数据在政务、治理、民生等领域的应用；构建安全保障体系，完善数据安全保障体系，加快发展数据安全产业。《行动计划》明确了发展目标，到2025年，全省大数据产业规模突破2000亿元、年均增长率超过25%，打造20个以上国家级大数据产业发展试点示范项目，培育10家以上国内影响力强、具有一定生态主导力的领军企业，形成50项以上全国领先的技术、产品和服务，打造100个以上创新性强、应用范围广、业态模式新、推广价值大的大数据融合应用典型案例，力争产业规模居全国第一方阵。如何实现这些目标？河南省拟成立河南省大数据推进工作专班，建立协调推进工作机制，形成工作合力。加大政策支持力度，统筹利用河南省各类产业发展专项资金，支持大数据重点产品研发、产业发展试点示范项目建设、创新发展平台培育、优秀标杆企业发展等工作。

大数据应用的第一、二、三产业价值大数据应用在目前已经得到了部分推广，其在IT、金融、交通、制造等多个方面已经开始提现价值。大数据应用的整体范围是从服务业开始，向第二、第一产业推广的，今后其在工农业领域也将发挥不亚于第三产业中的价值。大数据应用的第三产业价值大数据应用在理论上是可以让所有产业都从中获益的。而根据1985年我国统计局的产业划分来看，农、林、渔、牧被定为第一产业；工业和建筑业被定为第二产业；其他均为第三产业。而由于数据缺乏及从业人员等原因，第一、二产业的发展速度相对第三产业会有所迟缓。第三产业一般被认为是服务业，其一般可分为流通部门和服务部门两种。而第三产业中汇聚了大量的数据以及大批科研中坚，因此大数据行业在第三产业中最先开展，效果也最为突出。医疗健康方面，一些贴身设备可以收集用户的健康数据，从而建立一个专属的健康档案，通过运动、呼吸、心率、睡眠等多个角度来确定用户的需求，通过大数据分析为用户建立专属的解决方案。也可以在医院等场所收集患者信息，进行疫情的预测。第三产业的数据产生量和处理能力都更高交通方面，通过车辆位置、时间等信息确定路况，为驾驶员提供最快捷的路径选择， 避免堵车。在普通用户方面，利用手机收集地理位置等数据，结合地铁、公交等多种手段帮助用户找到最佳出行方式，同时利用这些数据进行数据库的更新，保障数据的完整无误。金融方面， 利用机器学习及大数据对每一个信贷申请人进行全方位分析，对借款人过去的信用资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支的用户进行比较，减少欺诈损失、管理信贷风险以及不良信贷的问题。电信方面，通过集成数据对客户流失的原因进行综合分，利用分析结果对于网络布局进行优化，为用户提供更好的服务；同时，对用户行为进行分析，及时推出符合用户兴趣的业务解决潜在流失用户问题。企业方面，发挥自身优势帮助企业收集、管理和评估大数据集，然后以可视化的方式将这些数据呈现给企业，帮助企业改进决策。大数据应用的第二产业价值大数据应用在第二产业之中与物联网有着密不可分的联系。物联网的发展，需要以RFID、工业大数据、传感器及其网络的应用为切入点，最终实现经济效益提升、安全生产和节能减排的目的。钢筋水泥的大数据驱动大数据一般具有种类多、数量大和实时性高的特点，而工业中的数据尽管多，可是普遍是以数据表格以及纸质数据为主的，这种数据管理方式存在诸多问题，也不利于数据分析。而随着工业化和信息化的结合，工业大数据得到了发展，但是数据依然是以非结构化数据为主。而大数据的发展并没有让工业数据采集变得容易，因此工业方面急需工业互联网的建设。此外，工业数据如压力、温度等数据需要在语境中才能得到理解。如燃气轮机排气装置上的温度读数与机车的内部温度是完全不同，而如果采用传统方式分析可能需要的时间需要接近一个月，而在工业大数据应用后，这一周期得到了大幅缩短。大数据应用的第一产业价值在第一产业方面，种植业等一般需要大量经验的积累才能准确的掌握最大收益率。而借助大数据的力量则可以解决这一传统问题。利用数据采集和数据分析，进行大量的采集点获取天气数据，结合天气模拟、土质分析、作物分析等做出综合判断，向农民推荐相关农作物进行种植，从而获得最大化收益。此外，可以在农田中布置传感器收集农田数据，将数据上传并进行分析后确定施肥、杀虫、灌溉以及防灾等时间，保障农作物的正常发展。大数据种地是一种潮流趋势渔业中可以利用探测器进行水质监测，分析确定含氧量等确定水质健康程度，帮助渔民及时了解养殖情况。林业和牧业也可以利用类似的方式获得相关帮助。从第三产业的应用到第一、二产业推广，大数据应用的范围在不断推广。在未来，大数据还可能会向更多的领域拓展。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。楼主可以下载个FineBI试试呢。

大数据这个范围太广泛了，有的用来数据分析，有的用来数据采集，各有各的用途。

大数据产业集群是指以大数据技术和应用为核心，由企业、政府、高校、科研机构等多方组成的区域性、产业化的协同创新体系。其创新特征主要包括以下几个方面：1、多元化的合作伙伴：大数据产业集群通常涵盖了多个领域、行业和组织，可以汇聚不同类型的合作伙伴，包括政府部门、高校、科研机构、企业、投资机构等，并通过开放式的合作模式来促进产业协同创新。2、创新驱动的发展模式：大数据产业集群往往以创新引领为核心，紧密结合产学研一体化，通过技术研发、人才培养、投融资等方面的支持，推动园区内企业和组织的技术创新和实践探索，从而实现集群内部的技术优势转化和商业价值输出。3、聚集效应的经济规模：大数据产业集群具有聚集效应，使得在同一地域内的企业和组织能够通过资源共享、信息互通、市场协同等产生经济规模效应，提高集群的整体竞争力。4、开放式的创新环境：大数据产业集群为企业和组织提供了一个开放的创新环境，鼓励创新思维和实践，促进产业链上下游的知识和技术的交流与融合，同时也给创新创业者提供了更便捷的创新平台和资源支持。5、效率与可持续性：大数据产业集群通过优化产业布局和组织结构，强化供应链管理和服务体系建设，提高集群运营效率和服务水平，同时也注重生态环保和可持续发展，保证集群的长期稳健发展。

大数据产业顶层规划出炉,如何实现国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，从顶层规划角度系统部署我国大数据产业发展。业内分析认为，我国应通过聚焦行业应用、创新产学研机制、加强人才培养、促进成果转化等方面加快推动大数据及其相关产业发展。数据成战略资源国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，数据已成为国家基础性战略资源。深化大数据应用已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。大数据产业发展顶层规划也给出了明确的“创新导向”：计划在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。纲要的出炉也被认为是我国继“互联网＋”行动后，进一步从顶层规划上明晰大数据、云计算、移动互联、人工智能等前沿技术发展规划。用友网络董事长王文京认为，移动互联网、云计算、大数据等正成为社会发展、经济增长的重要驱动，数据资产也成为人类社会继财富资产、人力资产等之后的“第四种资产”，其重要性不言而喻。中国科学院院士、北京大学教授鄂维南认为，大数据正改变着实体经济与产业格局。例如，基于大数据的计算广告学改变了传统广告行业；一些企业正深入研究非结构化数据处理，以改变传统产业。聚焦人才培养各界人士认为，大数据作为新的计算方式，其对产业、实体经济的影响将极其深远。然而，以产业需求为导向的创新研发亟待提升，国内“数据人才”培养也需要进一步优化，以适应市场需求。首先，以产业需求为导向，成果及时落地转化，企业主体创新力量须得到调动。“在中国，数据科学发展的很多研究源于市场需求。比如，监控视频处理就是很重要的应用场景。如何让电脑对图像数据进行突破，可以智能判断，这就是很好的大数据科研突破口。”鄂维南说，尽管目前国内大数据产业发展很快，但也存在着缺乏以市场需求为导向的创新突破等问题。各方认为，唯有释放企业的创新活力，才能推动大数据关键领域取得突破，促进大数据科研成果转化为实际成果。其次，符合市场需求的人才培养应得到重视。北京大学校长林建华认为，进入数据时代，人们对获取、存储、分析、处理数据的能力亟待提升。因此，数据科学人才培养成为急需加强的方面。“可以看到产业内很多大企业用非常大的资源，争取学术界数据人才，各方面拉人才。可以说，大数据能否做成，关键在能不能聚焦人才培养。”而高校和产业界普遍认为，当前对大数据人才的培养仍相对滞后。北京航空航天大学软件学院院长孙伟认为，传统it教育很难将前沿技术和课堂传授知识结合起来，培养人才很难及时与产业接轨。高校创新人才培养应更加面向市场需求、技术前沿。以新模式助大数据产业突破分析认为，国内产业界对数据科学的前沿探索已经加速推进，部分高校也开始了“数据科学家”的培养。在此背景下，我国应进一步打通壁垒，以新模式探索产学研用结合，培育数据人才、助推以市场为导向的数据科学研究突破，促进产业加速发展。调查发现，以北京中关村为例，大数据已经在商业、金融、交通、医疗、教育等行业示范应用，100多家大数据创新企业从不同领域深植数据资源。同时，北京航空航天大学、浙江大学等高校与阿里云、慧科教育达成合作，计划3年内培养和认证5万名云计算和数据科学工作者。这些为数据人才培养提供产业与教育基础。模式的探索已现雏形。北京中关村管委会、海淀区政府、北京大学和北京工业大学等四方启动“北京大数据研究院”，启动建立大数据高精尖创新中心，推动人才培养和科研突破；并成立股份制技术成果转化中心，围绕热点领域产业需求，推动关键共性技术研发、行业大数据分析、成果转化等。鄂维南透露，研究院将主要聚焦包括交通大数据、金融大数据、移动互联网大数据、医疗大数据等方面，整合分析资源，支撑决策与产业发展。计划一到两年内，研究院将建立数据金融、医疗健康、交通数据、智慧城市、能源环境和气象等分中心，涉及数据与生物、化学、天体、神经科学等学科的交叉研究。各界认为，这种灵活的产学研结合机制将成为推动大数据快速发展的有效手段。王文京说，创新机制将有助于创新人才及时对接市场需求，让大数据切实影响改变产业现状。以上是小编为大家分享的关于大数据产业顶层规划出炉,如何实现的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。...，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署，编制本规划。 一、我国发展大数据产业的基础 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。 个人理解：大数据产业的界定 信息化积累了丰富的数据资源。 我国信息化发展水平日益提高，对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。政务信息化水平不断提升，全国面向公众的政府网站达8.4万个。智慧城市建设全面展开，“十二五”期间近300个城市进行了智慧城市试点。两化融合发展进程不断深入，正进入向纵深发展的新阶段。信息消费蓬勃发展，网民数量超过7亿，移动电话用户规模已经突破13亿，均居世界第一。月度户均移动互联网接入流量达835M。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源。我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。 个人理解：这些指标是信息化关注的指标，可供参考；智慧城市有哪些，可进一步了解 大数据技术创新取得明显突破。 个人理解：主要体现在软硬件方面，在平台建设方面，在智能分析方面，在开源技术方面。 大数据应用推进势头良好。 个人理解：大数据在互联网服务中提升网络社交、电商、广告、搜索等服务的个性化和智能化水平，催生共享经济等数据驱动的新兴业态；大数据加速向传统产业渗透， 大数据产业体系初具雏形 个人理解：表现在信息产业收入、大型数据中心、跨地区经营互联网数据中心（IDC）业务、云计算服务逐渐成熟。在大数据资源建设、大数据技术、大数据应用领域涌现出一批 新模式和新业态 。龙头企业引领，上下游企业互动的 产业格局 初步形成。基于大数据的 创新创业 日趋活跃，大数据技术、产业与服务成为社会资本投入的热点。 大数据产业支撑能力日益增强。 形成了大数据标准化工作机制，大数据标准体系初步形成，开展了大数据技术、交易、开放共享、工业大数据等国家标准的研制工作，部分标准在北京、上海、贵阳开展了试点示范。一批大数据技术研发实验室、工程中心、企业技术中心、产业创新平台、产业联盟、投资基金等形式的产业支撑平台相继建成。大数据安全保障体系和法律法规不断完善。 个人理解：大数据标准化工作机制（是什么），大数据标准体系，产业支撑平台 三、指导思想和发展目标 （一）指导思想 全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，坚持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，围绕实施国家大数据战略，以强化大数据产业创新发展能力为核心，以推动数据开放与共享、加强技术产品研发、深化应用创新为重点，以完善发展环境和提升安全保障能力为支撑，打造数据、技术、应用与安全协同发展的自主产业生态体系，全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力，加快建设数据强国，有力支撑制造强国和网络强国建设。 个人理解：精神，理念，围绕战略，目标，重点，切入点，预期效果 （二）发展原则 创新驱动 。瞄准大数据技术发展前沿领域，强化创新能力，提高创新层次，以企业为主体集中攻克大数据关键技术，加快产品研发，发展壮大新兴大数据服务业态，加强大数据技术、应用和商业模式的协同创新，培育市场化、网络化的创新生态。 个人理解：技术前沿，创新；大数据服务业态，创新生态； 应用引领 。发挥我国市场规模大、应用需求旺的优势，以国家战略、人民需要、市场需求为牵引，加快大数据技术产品研发和在各行业、各领域的应用，促进跨行业、跨领域、跨地域大数据应用，形成良性互动的产业发展格局。 个人理解：跨行业、跨领域、跨地域大数据应用，形成良性互动的产业发展格局 开放共享。 统筹协调。 安全规范。 （三）发展目标 到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 个人理解：这些指标体系，值得了解；大数据产业体系 —— 技术产品先进可控。 —— 应用能力显著增强。 —— 生态体系繁荣发展。 —— 支撑能力不断增强。 —— 数据安全保障有力。

大数据时代,招商快车十大精准营销案例2015年，招商快车——中国最大全渠道大数据营销服务供应商大动作频频，先后与志高、蒙牛、迪士尼、茅台集团、太太乐、三九集团、长松咨询、上海证大、昂立教育、优速通达十大知名品牌达成深度战略合作——从企业营销代运营到大数据精准营销匹配服务。截止目前，招商快车销售额同比增长350%，一线合作企业占比60%，势态喜人。互联网+大数据时代的来临，招商快车勇于突破，敢于先行，DSP商机速配平台、DMP数据营销平台应运而生，全渠道大数据营销服务供应商驻足当代。　　2015年是“互联网+”发展的元年，李克强总理在两会期间提出“互联网+”行动计划，互联网首次写入国家政策纲要，标志着互联网产业在新常态经济下的重要作用。随着互联网+战略的不断深化，大数据的话题在新媒体环境下裂变式传播，大数据一词也慢慢被大众所熟知，特别是在“云计算”和“物联网”的广泛应用，大数据的价值越来越受重视和关注。2015年9月5日，国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展和应用；奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好，无不标志着大数据时代的到来。　　思路决定出路。大数据时代如山洪猛兽滚滚而来，招商快车基于超过2000万的渠道商、创业者精准数据库，截止日前，招商快车已完成超过2000万IT软硬件设备升级的投入，打造以DSP商机速配平台为核心、以DMP营销数据平台为有力支撑的两大超级平台。依托大数据营销智能化应用、服务，致力于为处于不同生命周期的中国企业，围绕营销及金融价值链中所产生的商业困惑，提供一站式商业模式定位、渠道系统建设、营销内核构造、营销教练、营销外包、O2O解决方案、全网营销、微商解决方案、DMP营销数据应用、DSP商机速配服务、金融增值服务等全渠道大数据营销服务。　　十大精准营销案例。由于商业模式成功升级以及IT软硬件设备的成功导入，招商快车先后与志高、蒙牛、迪士尼、茅台集团、太太乐、三九集团、长松咨询、上海证大、昂立教育、优速通达十多家国内外知名企业达成深度合作，销售额同比增长350%，一线品牌企业客户占比60%，创下历史新高。　　（2015招商快车十大经典案例）　　以志高为例，招商快车结合双方知名度及影响力，为志高制定“互联网+家电+大数据营销”战略，一、提供营销拓展代运营服务；二、依托招商快车DMP营销数据平台为志高提供大数据营销配套；三、全渠道招商落地执行，帮助志高扩大国内外市场占有率，持续推进志高集团由“中国制造”向“中国创造”产业升级。　　大数据时代背景下的全球经济，是一场以信息科技为核心的商业革命，它将颠覆传统经济形式、重构全球经济格局新兴产业链。招商快车成功升级商业模式，致力于帮助中国企业提高生产力、降低运营成本，减少运营盲区，使资源配置合理化，经济效益最大化，从而实现国民经济与商业价值的战略双赢。以上是小编为大家分享的关于大数据时代,招商快车十大精准营销案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

如果在购物车中加入人工智能的算法模型，会有什么新的营销方式呢? 　　线上的购物车的概念源于线下商超的实体购物车，其主要作用是方便消费者在网站上购物，易于商品结算和抉择意向商品。购物车作为商品交易的中转站，全网每天有上亿用户在向购物车内添加中意的商品，顷刻间，就能产生过亿的销售额。 　　面对如此具大的流量，各家大厂都在惦记这个金矿。以往基于大数据的购物车营销，主要的产品形式为猜你喜欢和为你推荐，两者都是围绕用户的购物行为，用户商品爱好和用户画像属性展开，再经过大数据分析后，系统智能的推荐符合用户口味的商品。但是，这种营销方式是围绕购物车的商品或者用户画像推荐的其他商品，并非是对购物车内商品做营销策略，这种手段略微有点本末倒置了。 　　下文结合笔者的工作经历，讲述了如何基于购物车内商品，利用AI技术，设计一款购物车营销产品。 　　一、营销流程 　　商家端查看加购数据，如加购人数，加购件数，系统自动分析加购这部分人的画像数据，人群可以标签化 　　商家端根据自身需求，创建不同标签的人群的营销，例如可以选择新客户，老客户，15~25岁的用户群体，提供降价40元的服务 　　创建活动后，会触达给对应的覆盖人群。 　　第二天，商家端可以查看对应的营销数据。同时能够对比自然的转化率与促销后的转化率 　　二、商家端洞察购物车数据 　　购物车承载了所有的商品信息，包含商品名称，价格，店铺，促销，凑单和优惠券等。在进行大数据分析时，就需要把这些数据精分拆解清洗，提取有价值的部分。购物车的每件商品都可以看成一个实体，可能在不同的地点，不同的时间，有部分人把同一商品加进了购物车。这就说明这些群体是对这件商品感兴趣的，可能会下单，但却差些火候。也有部分人早早的就将商品加进了购物车，但却一直没有下单，临门却不入。 利用大数据技术，则可以把加购人群标签化，对不同标签的人群进行精准的营销策略，在一定程度上，能够提高购物车的转化。 　　如何进行呢?按照以下步骤： 　　商家加购数据盘点 　　产品需要考虑商家端和用户端。首先商家端需要了解自家的产品状况，销售情况，加购数据等，这样才能针对性的做营销策略。 　　商家端可以看到其店铺内的加购商品的人数，实时的计算某件商品，在多少人的购物车内，实时加购总件数，实时的库存。还能够查询到，这些商品的在未做干预的情况，自然的转化率情况(过去15天内加购该商品的消费者在昨日的转化率)。 　　列表中的商品按照加购人数从高到低排序，加购的人数越多代表这个商品越受欢迎。对加购人数多的商品进行营销干预，会起到更好的效果。当然，这里会把部分已经下架的，失效的商品自动的剔除掉。 　　画像部分把汇总所有用户的账户信息，画像纬度，从新客户，性别、消费层级、淘宝等级、地域5个纬度提供。画像将用户进行了标签化，利用这些标签，可以对其进行不同的营销动作。具体的分群策略可以看我的上一篇文章《基于大数据的会员任务营销，该怎么玩?》 　　商家可以单独对每个商品进行营销，根据自身品牌情况，投放给特定的人群，并进行低价，促销干预。 　　根据标签的选择，系统会根据用户在网站上的行为数据，提前预知已加购人群的转化比例，通过机器学习，能够自动过滤掉转化概率低的那部分用户群体。这里的计算规则是根据用户曾经是否购买过相同商品，或者是加入购物车是否是为了进行比价。 　　促销效果分析 　　通过用户分群能够了解你的客户群体特征，到底是什么样的人购买了你的商品或者对你的商品有意向，精准营销能够将这部分客户牢牢的抓在手里，用手段干预他们。对于商家来言，还需要效果分析数据。 　　圈定人数：活动覆盖的人群。系统能够计算符合活动标签和促销价格能够触达的人群 　　成交人数：活动开启后，提交订单的人数 　　触达人数：通过push和消息中心最终触达到的人群数量 　　成交金额：成交订单的总金额 　　三、消费者端触达的逻辑 　　当然，商家举办的所有活动都需要最终触达消费者端。基于购物车的营销，他的触达方式最优解就是在购物车参加活动的单品上进行用户触达，但只有覆盖的用户才会覆盖的到。触达方式分为： 　　购物车icon触达 　　购物车展示“限时”icon提醒，实时的促销倒计时提醒。时间的提醒能够增强消费者购物的紧迫感，通过促销和时间感提升喧嚣转化 　　降价提示，具体降价金额用红字展示，着重提醒。 　　消息中心触达 　　当活动开启时，在消息中心会收到push的营销内容，该内容为实时发送给已覆盖的人群。点击消息内容会跳转至购物车。不过这种push触达的方式效果并不是很好，点开率较低。具体的触达方式也可以看我的上一篇文章《基于大数据的会员任务营销，该怎么玩?》 　　结语 　　购物车的玩法多种多样，应该结合自家产品和研发能力评估当前阶段需要做哪些改进。但核心的目标是一致的，尽可能多的将购物车商品全部转化为订单，带来实际的收益。

近几年，数据的增长速度呈现爆炸式趋势，数据营利成为或将成为收入的主要来源。大部分的商业智能应用均针对营销决策，在这一领域的主要影响如下。 (1)、规划分析数据科学家为营销部门提供了对客户行为最新趋势的精湛分析，使营销人员能够制定全面的战略并为更有效的活动做好准备。这就是为什么很多营销主管会说数据驱动型营销对于在竞争激烈的全球经济中取得成功至关重要的原因。他们现在不仅能够将消费者定位为大群体，也可以将其定位为具有特定特征的分段子群体，从而使他们有可能单独修改，并适应每一个用众。(2)、私人定制用户体验是业务成功的基本先决条件之一。在大数据时代，营销人员能够定制操作，并改善客户旅程，使得几乎每一个客户都可以根据个人喜好来接受产品或服务。例如，Facebook单独存储和分析数十PB的用户生成数据。这样巨大的数据使得企业不仅可以确定目标群体的基本人口特征，还要深入了解个人用户的喜好。(3)、企业定价作为市场营销组合中最重要的因素之一，企业的定价始终需要分析和仔细的监测。但是自从应用大数据以来，营销人员可以实时调整产品和服务的价格。如今，企业有可能根据众多因素进行价格差异化。例如，电影院为普通消费者提供定期门票，但也为价格敏感的人士提供一定的奖励，如优惠券，周末促销等。(4)、 客户忠诚度忠诚消费者是每个企业的业务核心。他们是品牌产品或服务的推广者。调查显示，55%的美国消费者通过向他们的朋友和家人推荐他们喜欢的品牌和公司表达忠诚度。使用大数据，企业可以检测到常见的购买模式，调整他们的服务，最终扩大忠实消费者的基础。(5)、盈利能力正如人们现在可以看到的那样，不仅大数据有能力改善企业营销策略，而且还有助于改善其各个细分市场。由于商业智能服务的更多投入，广告是获得更多利润的因素之一。广告现在是个性化的，并针对特定的消费群体，这使得他们看起来更具吸引力，并且参与的机会大大改善了这种宣传方式。这就是为什么广告业尤其是在线广告在过去几年中稳步增长的原因。(6)、投资回报率令人惊讶的是，很多营销人员实际上并不知道如何衡量投资回报率。根据一些调查，一半的B2B营销主管认为很难将营销活动直接归因于收入结果，以作为预算合理化的一种手段。采用大数据消除了这个问题：它考虑到所有营销渠道，活动和投资，并对每个元素进行成本效益分析。这样可以使企业的营销活动和相应的预算得到回报。(7)、趋势预测数据科学能够分析当前的营销策略，但也有能力成功预测未来趋势。这就是为什么营销人员利用它来创建业务预测的原因，这使得他们能够更加积极主动，并且比竞争对手领先一步。在不断争取更多市场份额的环境中，大数据的这个功能对许多公司而言至关重要。如今，营销人员一直在寻找一种方法来利用人们所创建的大量数据。而随着数据科学的兴起，现在有可能对这些材料进行分析，并最终将其转化为富有成效的营销决策。

举个例子有一个软件机器，可以捕捉到来这一块区域的所有手机的IP地址，然后向这地址推送广告。这就是大数据的价值更不要说淘系的千人千面技术向潜在客户群提供意向的产品展会营销，是怎么找到潜在的客户来这里消费，一个道理

我们说上级领导机关的指示是正确的，决不单是因为它处于“上级领导机关”，而是它的内容是适合于1989年融合的大市场所需要的。

夯实营销基础：大数据观察消费者行为_数据分析师考试如今的市场营销手段已经和过去完全不同了，广告主对营销媒介渠道和营销手段的认知、选择也发生了翻天覆地的变化。　　在这个毫无疑问是史上最纷乱嘈杂的大时代里，消费者的行为不再是单纯的接受，而是更加自主，这样的关系模式导致了品牌不能依靠强制来获得关注，而要以更具渗透性的方式进行传播，这也势必要求更透彻的“Consumer Insight”即消费者洞察。　　说到如何深刻了解消费者，目前的确有几种主流的洞察方式，除了传统的市场调研之外，还有基于Cookie数据的洞察，以及基于搜索行为数据的洞察，每一种消费者洞察手段有各自的适应场景。　　传统的市场调查研究对消费者进行统计分析和研究的历史悠久，手段也相应成熟，能够清晰的定义被访者的年龄、性别、职业、收入等各方面特征，按照人口属性和产品行为属性维度进行综合分析，标签和维度很多，可以形成具象的典型用户画像。　　尤其是网络市场调研打破了线下调研的瓶颈，节省大量调查费用和人力，缩短信息反馈周期，在选定的地区内，获取相对庞大的样本数量。但对于用户具体行为轨迹、特定时间段数据的收集，市场调研仍有一定困难。　　并且，问卷调查的表达形式、提问的顺序、答案的方式与方法都是已经设计好的，调研只是基于问题的资料收集，因此，调查问卷主体内容设计的水平，将直接影响整体调查结果的价值。　　不成熟的大数据洞察　　大数据时代的来临，让消费者洞察有了进一步发展的可能，数据的捕获、存储、解读和利用可以提供各种尺度上的深刻见解。不用设计问卷，大数据能在不可取样的环境、打破“无时限取样”的限制。过往洞察手段做不到的，大数据可以做到；给不出的，大数据可以给。　　但有不少基于Cookie数据得出的洞察报告，通过分析数据库内每一个Cookie的网页浏览记录，找到用户的兴趣关注点，但因其数据量、过期时间、数据覆盖范围等因素，只能做较简单的数据分析，无法深度还原，很难捕捉到用户在一定时期内的准确需求。　　搜索巨头们提供的基于消费者搜索行为数据的洞察也是大数据洞察的一种，搜索平台拥有庞大的用户行为数据，实时洞察消费者需求，集成数据，进行结构化分析，的确也可以做出一定程度的洞察。　　但是搜索行为数据给出的洞察报告仅仅是基于特定区域内，或者局限于某特定搜索引擎的特点，掌握的是部分网络用户的部分网络行为，可以帮助企业看清楚有搜索行为这一块区域上人们的行为方式，但是无法知晓这部分人的后续动作是什么。哪些人有购买行为，哪些没有，两者有什么关系？单靠搜索行为数据，无法给出这些问题的答案。　　大数据洞察的理想状态　　大数据的真正价值不在于它的大，而在于它的全——空间维度上的多角度、多层次信息的交叉复现；时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现。　　大数据不是为了任何一个应用产生的，大数据分析客观要求我们根据不同的目标，使用统计、数学模型，从多层次的数据库中抽取数据，在数据和数据的关联和聚类分析中，寻找出有价值的信息。　　只要合理使用，这些庞大、多维度的数据，能够在任何地方、从任何角度以趋势图表等通俗易懂、科学合理的形式呈现出来。用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近真实，意味着企业越能够从这些新的数据中获取更敏锐的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。　　如果有能够掌握大数据标准、入口、汇集和整合过程的公司，能够获取全部网络用户和全部网络服务提供商的全部网络行为，跨网站、跨产品、跨终端、跨平台地驾驭大数据，在此基础上产生的数据洞察，无疑将为广告主带来全新的价值体验。以上是小编为大家分享的关于夯实营销基础 大数据观察消费者行为的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

九一数榜旗下包含互联网数字资产评估系统、品牌诊断分析系统、数据大屏内容展示定 制系统、AI智能机器人（行业）写稿系统、智能新闻热点数据分析系统、精准营销 关键词推荐系统 、媒体网红大号推荐系统。 九一数榜致力于做企业和机构的品牌大数据服务商，让营销决策更有数、让企 业投资决策更有据。

大数据营销以下几点好处有哪些好处1、大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化。2、大数据营销让社交网络营销等方式更具有价值。3、大数据营销让广告程序化交易更具合理化。4、大数据营销完成线上线下融合后进到多屏时代。5、大数据营销并不是“量”的存在而取决于“聪慧的数字生态”。6、大数据营销即创建一个数据建模让营销更为精准。7、大数据营销是对“小数据”分析过程中的数据运用。

大数据精准营销的价值和方法大数据营销价值：随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。大数据营销关键问题：问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do?大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。大数据营销系统组成：基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。网舟科技大数据营销项目的解决方案主体为：数据整合营销平台营销管理平台中心有一个通用的工作流引擎，以及创新生动的用户界面。它具有高度自动化的特点，基于角色的协作，工作流工具使营销上很容易定义流程规划和管理预算、资源和内容，细分客户，定义规则和机制，创建和重建模板，执行活动，捕捉反应，定义领导流程和结果分析。营销商根据需求动态的格式化内容协调所有营销过程与跨越多渠道的用户交互，而视觉框架使这一切变得更直观。大数据精准营销实现方式：通过一个表达式构建器、原始SQL、或通过预定的过滤器进行构造。即可以基于一个无限数量的隐式或显式条件下，利用底层营销数据：包括历史客户交易、人口统计、模型评分、营销历史以及浏览行为等实时变量，进行细分和决策规则的配置。支持Offer（针对不同特点客户所要提供的营销内容、素材等的供给物）与渠道(网站、手机应用、邮件短信等)的关联配置。数据营销后台可对各触点的推送offer中的推送规则、推送内容进行定义，还可实现多渠道、多波次的营销定义，并负责精准营销的推荐实施。以上是小编为大家分享的关于大数据精准营销的价值和方法的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据智能整合营销模式给企业带来的6大好处：1、迅速提升企业形象企业开展网络智能营销的首要目标是实现品牌词、产品词的全网曝光，从而提高企业知名度、品牌美誉度，带来客户询盘成交，实现销售业绩增长。2、迅速度过可能出现的舆论危机网络上的负面消息难以预测，企业如果不及时采取措施，很容易影响品牌形象，甚至会损失部分消费者。通过全网智能整合营销服务，企业能更从容地应对可能出现的舆情危机，更好地维护品牌形象。3、节省企业人力成本节省文案和内容策划人员开支：运用智能内容自动化生成，企业可以少招聘一个文案，用机器人撰写内容省时省力。智能内容生成助手：互联网内容创作服务产品，凭借其强大的NLP、深度学习等技术和丰富的素材资源，旨在为用户打造更新快、覆盖全、质量高的文章内容。创作效率高：机器自动生成，速度快，可迅速输出大量文章。创作质量高：采用语义分析，深度学习等计算技术，自动学习，及时形成知识积累。独立审核算法，自动把关，保证输出文章符合要求。节省技术人员开支：打通9大主流传播平台的可视化建站，一体化的运营后台设计，都需要招聘技术人员来实现，加上管理成本是一笔不小的开支。如果和九一数榜合作，这笔费用远远低于招聘技术人员的成本开支。节省美工设计人员开支：设计制作9大企业窗口展示平台需要美工设计的支撑，平时企业需要设计的海报内容系统可自动生成，节省了美工设计开支。节省媒介渠道发布人员开支：企业把营销文案和广告撰写设计好后，需要针对不同的渠道发布出去，需要有具备媒介资源能力的人沟通协调发布到不同的渠道，而和九一数榜合作后，九一数榜根据内容自动化选择渠道组合，根据人群自动化选择渠道组合，根据不同渠道特点及不同内容的特点，寻找共性，确定最合适的网络营销渠道，智能匹配网络营销渠道组合，形成渠道多层次的合力，打造智能营销媒体矩阵，多个网络营销渠道形成媒体传播链条，相互引流，影响用户决策，带来相应的销售，又为企业节省了一笔开支。4、节省渠道信息发布成本大量的媒体传播渠道，给推广人员、媒介人员带来了麻烦，同时成本高，九一数榜批量化采购资源，利用大数据智整合营销可以针对目标人群的内容分发，不会浪费渠道资源，节省企业传播渠道成本和信息发布成本。5、节省时间成本系统化的信息发布和传播让企业快速把产品信息发布到媒体平台，节省了产品推广的时间成本，如果企业自己招聘文案、美工、技术、媒介来设计、制作、撰写、发布是需要花费很多管理成本和时间成本的，专业的事情找专业的人干，无疑节省了大量的时间成本和试错成本，找九一数榜合作无疑加快了企业的运转效率。6、节省沟通成本和决策成本九一数榜随时跟踪分析网络营销效果，并提供数据报告，可视化方式监测网络整合营销效果，随时调整网络整合营销指标参数，监测网络整合营销过程，动态调整网络营销内容、渠道、参数以观察相应的网络整合营销效果变化，极大地方便营销人员的自主行为，找到最佳的整合营销传播方案，实现整合营销效果最大化收益，助力企业掘金互联网时代，无疑节省了企业的各种沟通成本、营销成本、决策成本。

什么是大数据营销，数据化促使营销行动目标明确、可追溯系统、可考量、可提升，进而铸就了以数据信息为关键的营销闭环控制，即消费—数据—营销—效果—消费。1、大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化2、大数据营销让社交网络营销等方式更具有价值3、大数据营销让广告程序化交易更具合理化4、大数据营销完成线上线下融合后进到多屏时代5、大数据营销并不是“量”的存在而取决于“聪慧的数字生态”6、大数据营销即创建一个数据建模让营销更为精准7、大数据营销是对“小数据”分析过程中的数据运用

网络营销大数据实际操作七步走对很多企业来说，大数据的概念已不陌生，但如何在营销中应用大数据仍是说易行难。其实，作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域，网络营销的数据化之路已有成熟的经验及操作模式。一、获取全网用户数据首先需要明确的是，仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。在收集、打通企业内部的用户数据时，还要与互联网数据统合，才能准确掌握用户在站内站外的全方位的行为，使数据在营销中体现应有的价值。在数据采集阶段，建议在搜集自身各方面数据形成DMP数据平台后，还要与第三方公用DMP数据对接，获取更多的目标人群数据，形成基于全网的数据管理系统。二、让数据看得懂采集来的原始数据难以懂读，因此还需要进行集中化、结构化、标准化处理，让“天书”变成看得懂的信息。这个过程中，需要建立、应用各类“库”，如行业知识库(包括产品知识库、关键词库、域名知识库、内容知识库);基于“数据格式化处理库”衍生出来的底层裤(用户行为库、URL标签库);中层库(用户标签库、流量统计、舆情评估);用户共性库等。通过多维的用户标签识别用户的基本属性特征、偏好、兴趣特征和商业价值特征。三、分析用户特征及偏好将第一方标签与第三方标签相结合，按不同的评估维度和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户划分成不同属性的用户族群，对用户的静态信息(性别、年龄、职业、学历、关联人群、生活习性等)、动态信息(资讯偏好、娱乐偏好、健康状况、商品偏好等)、实时信息(地理位置、相关事件、相关服务、相关消费、相关动作)分别描述，形成网站用户分群画像系统。四、制定渠道和创意策略根据对目标群体的特征测量和分析结果，在营销计划实施前，对营销投放策略进行评估和优化。如选择更适合的用户群体，匹配适当的媒体，制定性价比及效率更高的渠道组合，根据用户特征制定内容策略，从而提高目标用户人群的转化率。五、提升营销效率在投放过程中，仍需不断回收、分析数据，并利用统计系统对不同渠道的类型、时段、地域、位置等价值进行分析，对用户转化率的贡献程度进行评估，在营销过程中进行实时策略调整。对渠道依存关系进行分析：分析推广渠道的构成类型与网站频道、栏目的关联程度(路径图形化+表格展示);对流量来源进行分析：分析网站各种推广渠道类型的对网站流量的贡献程度;对用户特征及用户转化进行分析：分析各个类型的推广渠道所带来的用户特征、各推广渠道类型转化效率、效果和ROI。六、营销效果评估、管理利用渠道管理和宣传制作工具，利用数据进行可视化的品牌宣传、事件传播和产品，制作数据图形化工具，自动生成特定的市场宣传报告，对特定宣传目的报告进行管理。七、创建精准投放系统对于有意领先精准营销的企业来说，则可更进一步，整合内部数据资源，补充第三方站外数据资源，进而建立广告精准投放系统，对营销全程进行精细管理。以上是小编为大家分享的关于网络营销大数据实际操作七步走的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学，并且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：⑴新算法和统计学方法研究；⑵各类数据的分析和解释；⑶研制有效利用和管理数据新工具。

大数据这个高科技时代的产物未来趋势现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。那么对于大数据的四大趋势你了解吗?今日千锋就带你一起观望一下关于大数据的四大趋势。趋势一：数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。趋势三：科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。趋势四：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

物联网应用涉及国民经济和人类社会生活的方方面面，因此，“物联网”被称为是继计算机和互联网之 后的第三次信息技术革命。信息时代，物联网无处不在。由于物联网具有实时性和交互性的特点，因此 ，物联网的应用领域主要有如下。1、城市管理（1）智能交通（公路、桥梁、公交、停车场等）物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状 况”，还可以避免过载的车辆经过桥梁，也能够根据光线强度对路灯进行自动开关控制。 在交通控制方面，可以通过检测设备，在道路拥堵或特殊情况时，系统自动调配红绿灯，并可以向车主 预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。 在公交方面，物联网技术构建的智能公交系统通过综合运用网络通信、GIS地理信息、GPs定位及电子控 制等手段，集智能运营调度、电子站牌发布、IC卡收费、ERP（快速公交系统）管理等于一体。通过该系 统可以详细掌握每辆公交车每天的运行状况。另外，在公交候车站台上通过定位系统可以准确显示下一 趟公交车需要等候的时间；还可以通过公交查询系统，查询最佳的公交换乘方案。 停车难的问题在现代城市中已经引发社会各界的热烈关注。通过应用物联网技术可以帮助人们更好地找 到车位。智能化的停车场通过采用超声波传感器、摄像感应、地感性传感器、太阳能供电等技术，第一 时间感应到车辆停入，然后立即反馈到公共停车智能管理平台，显示当前的停车位数量。同时将周边地 段的停车场信息整合在一起，作为市民的停车向导，这样能够大大缩短找车位的时间。（2）智能建筑（绿色照明、安全检测等） 通过感应技术，建筑物内照明灯能自动调节光亮度，实现节能环保，建筑物的运作状况也能通过物联网 及时发送给管理者。同时，建筑物与GPs系统实时相连接，在电子地图上准确、及时反映出建筑物空间地 理位置、安全状况、人流量等信息。（3）文物保护和数字博物馆 数字博物馆采用物联网技术，通过对文物保存环境的温度、湿度、光照、降尘和有害气体等进行长期监 测和控制，建立长期的藏品环境参数数据库，研究文物藏品与环境影响因素之间的关系，创造最佳的文 物保存环境，实现对文物蜕变损坏的有效控制。（4）古迹、古树实时监测 通过物联网采集古迹、古树的年龄、气候、损毁等状态信息。及时作出数据分析和保护措施。 在古迹保护上实时监测能有选择地将有代表性的景点图像传递到互联网上，让景区对全世界做现场直播 ，达到扩大知名度和广泛吸引游客的目的。另外，还可以实时建立景区内部的电子导游系统。（5）数字图书馆和数字档案馆 使用RFID设备的图书馆／档案馆，从文献的采访、分编、加工到流通、典藏和读者证卡，RFD标签和阅读 器已经完全取代了原有的条码、磁条等传统设备。将RFID技术与图书馆数字化系统相结合，实现架位标 识、文献定位导航、智能分拣等。 应用物联网技术的自助图书馆，借书和还书都是自助的。借书时只要把身份证或借书卡插进渎卡器 里，再把要借的书在扫描器上放一下就可以了。还书过程更简单，只要把书投进还书口，传送设备就自 动把书送到书库。同样通过扫描装置，工作人员也能迅速知遭书的类别和位置以进行分拣。2、数字家庭 如果简单地将家庭里的消费电子产品连接起来，那么只是—个多功能遥控器控制所有终端，仅仅实现了 电视与电脑、手机的连接，这不是发展数字家庭产业的初衷。只有在连接家庭设备的同时，通过物联网 与外部的服务连接起来，才能真正实现服务与设备互动。有了物联网，就可以在办公室指挥家庭电器的 操作运行，在下班回家的途中，家里的饭菜已经煮熟，洗澡的热水已经烧好，个性化电视节目将会准点 播放；家庭设施能够自动报修；冰箱里的食物能够自动补货。3、定位导航 物联网与卫星定位技术、GSM／GPRS／CDMA移动通讯技术、GIS地理信息系统相结合，能够在互联网和移 动通信网络覆盖范围内使用GPs技术，使用和维护成本大大降低，并能实现端到端的多向互动。4、现代物流管理 通过在物流商品中植入传感芯片（节点），供应链上的购买、生产制造、包装／装卸、堆栈、运输、配 送／分销、出售、服务每—个环节都能无误地被感知和掌握。这些感知信息与后台的GIS／GPS数据库无 缝结合，成为强大的物流信息嘲络。5、食品安全控制 食品安全是国计民生的重中之重。通过标签识别和物联网技术，可以随时随地对食品生产过程进行实时 监控，对食品质量进行联动跟踪，对食品安全事故进行有效预防，极大地提高食品安全的管理水平。6、零售 RFID取代零售业的传统条码系统（Barcode），使物品识别的穿透性（主要指穿透金属和液体）、远距离 以及商品的防盗和跟踪有了极大改进。7、数字医疗 以RFID为代表的自动识别技术可以帮助医院实现对病人不问断地监控、会诊和共享医疗记录，以及对医 疗器械的追踪等。而物联网将这种服务扩展至全世界范围。RFID技术与医院信息系统（HIS）及药品物流系统的融合，是医疗信息化的必然趋势。8、防入侵系统 通过成千上万个覆盖地面、栅栏和低空探测的传感节点，防止入侵者的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性 入侵。上海机场和上海世界博览会已成功采用了该技术。 据预测，到2035年前后。中国的物联网终端将达到数千亿个。随着物联网的应用普及，形成我国的物联 网标准规范和核心技术，成为业界发展的重要举措。解决好信息安全技术，是物联网发展面临的迫切问 题。

大数据时代，网络整合营销的玩法则不再只是营销资源的叠加，而更多的是对各类渠道进行科学而又预见性的整合和使用，对于平台和渠道各方对于大数据的融合和互通就很重要。具体网络营销如何同传统营销结合：1、首先，企业应该了解自己的产品。不是什么样的产品都适合通过互联网进行营销推广，正确把握自身产品的特点是一切营销的基础。只有了解了产品自身的特点才能明确产品能够满足的市场需求，才能进一步描述出目标客户群体的特点。当然，产品销售出去后也并不是营销的结束，而恰恰是营销开始。2、其次，需要了解目标市场的消费者特征。在网络上并不是任何人都可能成为企业的客户。由于网络用户结构的复杂性，企业很难特别清晰的划分出目标市场的群体情况。但是，还是可以通过用户的某些特征对网络用户进行分类，进而实现把握目标市场消费群体的主要特征。3、再次，网络营销的战略推广。网络的好处之一就是有多种资源可以使用，企业可以根据自己的财务情况以及产品特点选择不同的营销传播方式。当然，消费者也可以通过主动的接受或者被动的告知来获取企业的营销内容。在面对海量信息的网络，任何想靠一种营销推广方式就将信息传递给目标消费者是不现实的。付费的广告、搜索排名等方式主要针对的客户群体是进行有目的搜索的消费者，虽然这种方式能够很好的向目标消费者传递产品或者企业信息，但是这种方式的弊端就是投入成本较大，而且一旦费用支持减少，效果就会立即减弱。非付费的方式非常多，其目的是扩大信息传播面，使目标消费者能够更容易的接触到企业、产品等信息，实现最终的销售。虽然非付费的方式能够很大幅度的节约营销成本，但是这种方式的效果难以保证，使用不当的话却能够带来负面影响。所以网络营销需要从战略的角度出发，有针对性的选择、综合使用几种传播方式，以达到营销推广的目的。这一步是网络营销的核心，是传统营销与网络有机结合的体现。4、最后，网络营销效果评估。虽然网络营销是一个新的营销方向且还处于发展阶段，不过还是可以对营销效果进行评估。付费方面可以通过在线系统的数据收集，进行投入产出比的计算，实现效果评估。非付费方面主要通过网络浏览量、转发情况、互动情况等细分项目进行评估，从而实现效果评估。结合两种方式，在实现网络营销的同时，也能够为企业提供及其丰富的市场数据，好的网络营销活动是企业一举多得的战略举措。

一、监测目标n 各类网络社区、论坛、贴吧、博客；n 微博、微信、客户端；n 各类报纸、杂志等相关的平面媒体；n 各类与“我”相关的网站、区域内有影响力的网站；n 各类百度、谷歌、360等搜索引擎，各类论坛、微博等提供的专业搜索引擎，各类重点网站提供的站内搜索等。二、监测方向n 最新舆情监测；n 敏感信息监测；n 领导信息预警；n 相关部门、重点企业舆情监测；n 分类、专题事件监测；n 自行设定的关注舆情监测；n 境外关注舆情监测。

1.大数据概述 大数据时代背景、大数据定义、特征、数据结构、度量价值、数据管理与技术、大数据科学和工程研究方向、大数据生态系统 2.大数据战略与商业模式变革 国内外大数据战略和大数据应用的商业模式变革 3.大数据平台的架构体系 大数据平台架构体系自上而下包括基础设施、数据采集、数据存储、数据处理、数据可视化、大数据应用、运维和数据安全 4.大数据数据整合、交换和交易 大数据平台整合、大数据与存储、大数据与网络、大数据与虚拟化技术整合、大数据环境的数据整合、大数据交换和数据交易 5.大数据管理和治理 大数据流程管理、大数据事务管理、大数据技术管理以及大数据质量管理阐述 6.大数据创新方法论 大数据创新理论指标体系、大数据创新重要环节和大数据创新最佳实践

综合评分是对用户的年龄、学历、工作单位、居住地址、经济收入水平、负债情况、信用状况等多方面进行评估审核才得出的综合评分。申请信用卡或者贷款因综合信用评分不足被拒，是无法查询到银行或持牌消费金融公司给打出的综合信用评分具体是多少的。不过可以去联系银行或持牌消费金融公司，询问工作人员具体原因，看看究竟是哪方面的问题导致综合信用评分不足。大部分人综合评分不足都是因为征信和大数据出了问题。可以自行去人民银行网点查询征信和去贝尖速查、小七信查、同盾数据这类大数据平台查询大数据。当然，综合评分不足也不一定就是信用不好的原因。既然是综合考量，还有可能是因为存在多头借贷情况、负债过高才导致综合信用评分不足，这些在大数据报告里都有体现。一般大家使用央行征信记录都会留下查询痕迹，这对借贷朋友来说是比较不利的，而且大部分网贷都是不上征信的，所以征信也查不到具体的网贷信息，但现在还可以通过“贝尖速查”了解自己的个人数据，没有查询记录的同时还可以了解更多网贷逾期信息，申请记录，失信信息，网贷黑名单等信息。扩展资料：网贷逾期了被爆通讯录合法？网贷逾期被爆通讯录的话，如果被暴力催收，是可以收集证据，向当地工商部门或者中国互联网金融协会进行举报的。如果想要避免催收被爆通讯录的情况，最好的办法就是按时还款，避免逾期情况的出现。因为不逾期的话，网贷平台是不会进行催收的，而不催收，自然也就不会被爆通讯录。当然，有些人是因为实在还不上而导致逾期的。而若是碰上利息过高的情况的话，是可以去查看利息是否有达到高利贷的标准的。而如果是高利贷的话，就可以向法院起诉对方。借款人只需还合法利息的部分。其实之所以被爆通讯录，是因为人们在申请网贷的时候，通常都是需要授权网贷平台读取自己的通讯录信息的。而如果不授权同意的话，一般就贷不了款。所以这就会导致借款人出现逾期情况后，网贷催收爆通讯录的情况难以避免。

　　自2014年3月贵州在北京举行大型推介会，推动大数据产业扬帆起航，至今已经整整一年。在高耸而又望不到边际的“云端”上，贵州从一砖一瓦开始夯基础，搭建了一座庞大的“云上贵州”系统平台，放飞了载满应用梦想的“7+N”朵云，引来了成百上千个企业项目在此安家落户。　　起步伊始，贵州在全国大数据行业便跑出了多项第一:建起第一个省级数据资源整合交换平台，第一个系统开放政府数据，创建第一个国家大数据产业发展试点示范区，打造大数据领域第一商业模式大赛。　　从“贵州发展大数据可能吗”，到“谈及大数据必谈贵州”，再到现在的“发展大数据必到贵州”，人们言语间的变化，折射出一份中国大数据产业发展的“贵州样本”。人们看到，贵州正像风一样在“云端”领跑，奔跑的身影堪称三个字形容:快!准!稳!　　教育行业也不例外，2013年对于教育来说是传统育研究走向科学实证的重大机遇。值得我们思考的是，大数据将给教育带来什么?如何通过大数据更好的教育学生?大数据对于教育是福还是祸? “大数据”是当今最热的概念之一，有人宣称掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界。进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。　　大数据(big data)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的创新沿着从数据到大数据，再到分析和挖掘，最后是发现和预测的方向发展。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的人关注。各行各业更加意识到，谁能率先实现大数据，谁对大数据的挖掘更为深刻，谁就将抢占未来先机。教育行业也不例外，2013年对于教育来说是传统育研究走向科学实证的重大机遇。值得我们思考的是，大数据将给教育带来什么?如何通过大数据更好的教育学生?大数据对于教育是福还是祸?　　翻转课堂、MOOC和微课程是大数据变革教育的第一波浪潮　　翻转课堂、MOOC和微课程的出现，改变了传统教育模式，从课堂老师滔滔不绝的讲解，到现在“视频再教育”。学生可以根据个人情况自主制定学习进度，老师可以根据学生在网上做题的情况，有针对性的了解学生学习上遇到的问题。传统课堂不再讲解新课，而成为学生当堂做作业、讲解问题或做实验的场所。　　　　

概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向随机变量各数学期望的算术平均值收敛的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说，这个定理就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。大数定律分为弱大数定律和强大数定律。

心理科学是现代科学已形成的七个学科群之一。与心理学有交叉的其他两个学科群是医学和社会科学。可见心理科学的发展和应用的空间非常巨大，其应用价值广泛而深远。大数据心理学是现代心理科学重要的二级学科，大数据与心理学结合，不仅给心理学研究应用带来了新方法，势必推动心理科学进入新的发展阶段，而且在各个领域都有着非常重要的意义和影响。随着科学技术的迅速发展，人类开始进入大数据时代，云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题，正在推动着新经济时代的发展。在科学领域、经济领域及社会生活的方方面面，呈现出海量数据特征，在海量数据中蕴含着人类各种行为、心理信息，如认真挖掘加以科学分析利用，将对创造思维、创新模式、产品个性化及管理决策等都具有极高的社会价值。大数据已被誉为21世纪发展创造的新动力。如何有效应用大数据、云计算等新信息技术，创造价值和财富，创造未来，是我们面临的巨大机遇和挑战。课程详情：心理测量与统计、心理学研究方法、社会心理学、人格心理学、管理心理学、组织行为学 、消费心理学 、数据挖掘导论、 大数据可视化、大数据技术概论 、云计算概论 、电子商务心理学 、 计算网络心理学 、 行为大数据心理 、数据心理建模 、社会心理大数据分析 、移动可穿戴技术及应用 、计算机支持心理援助

1、作为IT中的两个项目，两个都有很好地发展前景，现在的IT面临着巨大的人才缺口市场，急需有技术的专业人员，所以依市场情况来看，就业前景还是很好地。2、选择的话要依据你的个人的兴趣了，看你更倾向于哪一种。如果实在不知道该怎么选择的话，可以在一些网站上搜一下有关的视频进行了解，也可以在一些培训机构的官网上看一些试听课。3、总而言之，多做了解，多听、多看、多问，也可以向从事相关专业工作的人进行咨询，进而选择你更感兴趣的、更适合你的那一个。

作者 | 网络大数据 如今，城市交通拥堵状况日益严重。虽说智能交通布局在不断地完善，但交通管理仍旧收效甚微。数据独立存储难以融合应用、数据内在规律难寻、数据缺乏深度挖掘等诸多问题，其困难重重，该如何解决呢?不妨看看城市交通大数据可视化解决方案吧！ 交通动态看得见，交通管理更简便 “大数据可视化”能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行可视化呈现，通过贴合实战，从感官、操作、应用及数据四个维度解决交警个性化需求，构建业务场景深度应用，从而打通数据到决策的最短路径。交通管理者可以根据实战场景，利用各类图表、趋势图、视觉效果将庞杂枯燥的数据展现出来，进而深度挖掘内在数据规律，以此指导决策，助力城市交通健康的发展。 系统架构分明，场景动态清晰 通过前端感知系统，实时获取城市交通动态信息。将各个子系统的数据录入数据可视化平台进行融合、分析后，呈现出不同场景下的交通信息个性化视图，从而为城市交通的管理和调控提供指导依据。 01强大的数据源整合能力 数据接入灵活多变，支持静态数据、API、数据库、本地数据四种数据对接模式，其中数据库类型支持主流的MySQL、Oracle、MPP，满足庞大、繁杂、多样数据的集中汇聚展示，从而实现不单单是海量数据表面的业务处理而是通过清洗杂乱数据，优化数据结构来进行深层次的信息挖掘，发现数据的真正含义。 02丰富的图表组件搭建工具 提供丰富多样化的图表组件工具，支持包括圆饼图、极区图、地图、柱状图等超过1100项效果配置，用户可以根据实际应用需求进行组合使用。通过结合大屏形成的组件搭配展示给人一种视觉冲击，不仅仅是简单的把数字用图表表示，而是帮助用户，发现数据背后的规律。 03多样化的场景模板 数据可视化平台提供多种应用场景模板，合理运用搭配色彩、布局以及组件，解决用户设计难题。简单的修饰即可使用，业务全景一目了然。 04图形化的编辑界面 用户也可以通过友好的图形化编辑模式完成样式编辑和数据配置，创建属于自己的个性化需求模板，并且可以进行分享，无需编程能力就能轻松搭建可视化应用。 数据可视功能强大，应用场景遍地开花 从多个角度进行日常路网运行监测与协调管理、交通警情分析研判、重点人车管理，以满足常态下交通监测监管、应急状态下协同处置指挥调度的需要，满足交通行业各个场景的应用需求。 01交通态势可视化 通过对多项核心交通数据进行分析，实现交通态势评估，辅助交通管理部门依据交通评估结果动态跟踪、监测拥堵状态和预测变化趋势，为交通规划、交通优化的提供量化指标依据。 02设施运维管理 可视化运维基于系统中各种设备的运行状况，能及时直观的反映故障点位信息，包括设备在线情况、完好率以及设备故障类型，帮助运维人员解决问题、提高效率，让运维由繁化简，更加有效的保障智能交通系统的顺畅运行。 03重点车辆管控 通过构建重点车辆管控场景，可以帮助用户直观的了解到区域内所有重点车辆的类型和数量以及发放的通行证数量，实现对嫌疑车辆、布控车辆、涉案车辆、重点车辆等黑名单车辆实时监控告警强化交通管控力度。 04交通事件研判分析 针对历史交通流、交通违法、交通事故等数据进行分析汇总整合、专题化分析，达到科学细化管理目的，为交通管理部门在交通组织、警力部署、设备布设等方面的优化提供决策依据。 以上便是城市交通大数据可视化解决方案的有关介绍。 该方案不仅打通了各交警业务子系统间的数据壁垒，将交通大数据真正的价值发掘出来;更以丰富的视图展示满足了实战应用数据可视化场景需求，交通管理部门可通过清晰可视的交通动态图进行车流管控及警力调度，为城市交通的管理与健康发展带来极大的改善。

误区二

大数据创新的内容有这些：1、基于数据分析的预测分析：使用大数据分析技术来预测未来发展趋势，做出有效投资决策。2、人工智能和机器学习：利用大数据分析、深度学习技术实现自动化控制，实现自主决策。

大数据与会计专升本可以报考的专业有：会计学。该专业主要涵盖会计原理、财务报表编制和审计、成本管理等方面。毕业生可在各类企事业单位、会计师事务所、证券期货经营机构等从事会计、审计、财务分析等工作。想要报考会计学专业，需要具备一定的数学和计算机基础，同时要关注税法和会计准则的更新。财务管理。该专业注重公司财务决策的分析和实践。该专业涵盖公司理财、投资管理、资本运营等方面。毕业生可在各类企事业单位、投资银行、证券期货经营机构等从事投资分析、财务管理、咨询等工作。报考财务管理专业需要具备较强的沟通和协调能力，同时要关注金融市场的动态和宏观经济形势。审计学。该专业培养具备财务审计、管理审计和专项审计等方面知识和能力的专门人才。毕业生可在各类企事业单位、会计师事务所等从事审计、财务分析、咨询等工作。报考审计学专业需要具备扎实的会计和审计知识，同时要熟悉审计法规和标准。税务学。该专业培养具备税务筹划、税务代理和税务核算等方面知识和能力的专门人才。毕业生可在税务机关、会计师事务所、各类企事业单位等从事税务管理、税务代理、税务核算等工作。报考税务学专业需要熟悉税法和税收政策的变化，同时要具备较强的沟通和协调能力。总体来说，大数据与会计专升本可以报的专业都有较好的就业前景。

数据，已经是最重要的生产要素之一。 自2008年“大数据”概念被提出以来，这项技术快速对各行业进行“颠覆”。但数据在赋能行业、改变生活的同时，也频频引发乱象：大数据杀熟、隐私侵犯、数据黑产等问题考验着各国政府管理者，更影响了大数据产业的发展。 前一段时间，美国知名社交媒体平台脸书（Facebook）用户数据遭泄露，3天内曝光了5.33亿用户个人数据，其中涉106个国家和地区，泄露的信息包括用户在脸书的账户名、位置、生日以及电子邮件地址等，非常的详细。其中还包括不少知名人士和公众人物。 也许很多人对数据给我们造成的影响，并没有明显的感知，我们先用一些事例来说明数据带来的或大或小的影响。 2013年，电商开始根据用户的收藏夹、购物种类、搜索记录、浏览记录、相似推荐等数据，为每一位消费者量身定制自己的购物清单。这一年，余额宝横空出世，基于淘宝和支付宝的数据平台，余额宝可以及时把握申购、赎回变动信息，同时还可以利用 历史 数据把握客户的行为规律。不到半年时间，余额宝规模超1000亿、用户近3000万，相当于当年国内全部78只货币基金总规模的近20%。互联网与大数据结合的威慑力，让传统银行侧目。 2015年，基于大数据的个性化推荐第一次在双11中大放异彩：平台的跳失率首次达到个位数，用户只访问一个页面就离开的次数降到了一个 历史 新低，而个性化推荐系统引导的人数和人均引导页面数都是前一年的2 3倍。在交通、教育、医疗、智慧城市等领域，大数据也在快速渗透。 至此，人们对英国数据科学家及数学家克莱夫·哈姆比 (Clive Humby) 在2006年提出的口号“数据是新时代的石油”已经完全认可，在 科技 公司口中，它变成了另外一句表述：得数据者得天下。 数据大时代：得数据者得天下 英国皇家工程院院士郭毅可曾在节目中讲过一个故事：一家著名的制药公司，以上百万英镑的巨资，购买了一位罕见的癌症患者的数据。这家公司之所以愿意花这么多钱，是因为该患者患有6种癌症，他的数据在世界上几乎是独一无二的。 互联网巨头的数据之争 2017年6月，顺丰关闭丰巢自提柜和淘宝平台物流数据信息回传，阿里巴巴旗下物流平台菜鸟与顺丰在网络上隔空“掐架”，显现的是两者在客户数据信息控制权的深度较量；两个月后，华为Magic手机在尝试人工智能应用中，想调用微信数据时遭遇腾讯拒绝，进而引发纠纷。企业之间的竞争，变成了对“数据”的竞争。 被诟病无数的“大数据杀熟” 2018年，一些经常出差的网友发现，在携程预订机票或酒店时，同一件商品或者同一项服务，平台显示给老用户的价格要高于新用户。随后，携程被爆出利用大数据“杀熟”。随后携程回应，内部调查中未发现对使用同一账号，不同手机预定同酒店、同房型进行差别定价。 但对“大数据杀熟”的质疑不仅没有就此打住，反而波及到互联网打车、电商、外卖等领域，几乎成了互联网行业的“潜规则”。其背后的“推动力”则源于互联网平台的盈利压力——为了填平早期烧钱带来的巨额亏损，只能不断提价，而老用户对平台的粘性比新用户高，因此相对更能承受更高的价格。 个人隐私和“数据启蒙运动” 最早注册各种APP的那一批人，根本不会想到这些APP会背叛他们、贩卖他们个人隐私。因为互联网时代是免费的、是公开的、是尝鲜者的乐园。互联网时代也是快节奏的，它可以迅速淘汰掉弱者，迅速推翻前一个巨头。 在这些互联网公司咿呀学语的时候，都是懵懂无知的理想主义者：扎克伯格并不想在Facebook上放广告，拉里·佩奇只想做一个简单的网页搜索，杨致远想把雅虎变成一个互联网门户，陈士骏只想把 YouTube 变成人们分享小视频的广场。 Facebook、谷歌、雅虎，它们最早都不是广告公司，但都想不出更好的赚钱办法。于是创业者们发明了一种完美的模式——免费模式。用户注册免费，但个人数据会被网站追踪，用来推送广告。因为注册是免费的，所以Facebook、谷歌这样的公司用户量会出现暴增，可以迅速成为霸主。个人数据是无穷无尽的，只要认真挖掘，一定能卖个好价钱。 在免费模式里，你和我都不是这些APP的客户，而是这些APP的产品。我们的隐私数据会被他们提取、优化、处理，打包卖给出价最高的广告商。可用户的增长如果达到了饱和怎么办？那就从已有的用户身上挖掘更多的数据，用更高级的工具做出更细致的分析，卖给更多的广告商。 2018年，360创始人周鸿祎推崇“免费模式”，360快视频盗取了B站大量账号和视频，可以说是把“免费模式”做到了极致。互联网公司像从奶牛身上挤奶一样，从用户身上“挤”数据。 然后数据工程师用 Kafka、Storm、Hadoop、Spark 这些外行人根本没听说过的工具，仔细地把用户数据整理归类，然后给广告商端出来。一个谷歌的前部门经理曾说过，谷歌的核心竞争力不是搜索或者安卓，也不是地图或者日历，它的竞争力是能把用户数据变成钱。“把用户数据变成钱”，这才是免费模式的背后逻辑。 可随着Facebook隐私丑闻的爆发，人们越来越意识到，泄露个人网络隐私是危险的。这种个人隐私的觉醒，会带来一场“数据启蒙运动”，加上数字经济的崛起及在GDP中的占比越来越举足轻重。 这都推动着各国数据隐私立法，数据也不在仅仅是互联网企业争夺的对象，它已经上升到国家战略的层面上。数据安全已经是国家安全的一部分。 一场全球性的数据立法竞赛 世界上较早对数据立法的是欧盟。2018年5月25日，欧盟《通用数据保护条例》 （简称GDPR） 在成员国内正式生效实施。 该条例的适用范围极为广泛，比如：用户自己的数据，必须可以随时被自己查看、修改、删除、下载；任何公司，必须在收集用户数据之前，让用户签一个协议；收集16岁以下儿童数据，必须经过家长同意。 简言之，就是用户的数据，控制权必须要在用户手中。 其实，GDPR是欧盟2016年就已经颁布的隐私法，但他们给辖区内各大互联网公司两年的准备时间，直到2018年5月25日才开始执行。从执行日起，如果发现任何公司违反，要么罚2000欧元，要么是该违规公司4%的营业额，哪个罚得多交哪个。 在GDPR生效的第一天，Facebook和谷歌就被告了，理由是强迫用户同意共享个人数据。2019年1月，法国以谷歌违反欧盟GDPR隐私法为由，对谷歌处以5000万欧元 （约5700万美元） 的罚款。 大洋彼岸的美国也未闲着。2018年6月28日，美国加利福尼亚州颁布了《2018年加州消费者隐私法案》 （简称CCPA） ，对消费者隐私权和数据安全进行保护。CCPA被认为是美国国内最严格的隐私立法，于2020年1月1日生效。 此外，新加坡颁布并实施了《个人资料保护条例》，印度也公布《2019年个人数据保护法》草案。 全球性立法冲动的背后，是大家都逐渐意识到：谁如果在立法上落后一步，谁就将在数字时代处于被动态势。 尽管我国早在2017年就实施了《网络安全法》，但在数据领域并没有一部专属的法律规范。到了2018年9月，全国人大常委会公布了《中华人民共和国数据安全法》立法规划。 2021年6月10日，《中华人民共和国数据安全法》正式出炉，并将于2021年9月1日起实施，至此，中国也有了第一部针对数据安全的法律。 法律对数据确权的同时，还需要有操作层面的技术支撑。目前建立个人数据账户已经没有技术难度，一个可能的设想是，给个人配套一种类似身份证系统的个人数据授权账户系统。有这样一套系统，就可以使个人对数据授权，进而拥有对个人数据的主动权。

大数据与金融科目进行大数据和金融科目的研究和分析要学习基础的多元统计分析。大数据和金融科目的研究和分析需要进行大量的数据分析和处理工作。而多元统计分析是一种将多个变量联系起来进行研究和分析的方法，可以帮助我们更深入地理解数据之间的关系，从而得出更准确和可靠的数据分析结果。在大数据方面，多元统计分析可以帮助我们进行数据预处理、特征工程、模型建立和结果验证等方面的工作，从而提高数据分析的效率和准确性。

大数据和可以为现代教育提供许多有用的工具和资源，如下所示：1.数据分析和学习模式：通过学习学生的学习模式和数据分析，管理者可以更好地了解学生的学习进度和需要，提供个性化的教育资源和方法。2.自适应教育：通过结合和大数据技术，可以从每个学生的学习方式，以及知识、技能、兴趣等方面的个性化信息，为每个学生提供定制化的学习路线。3.学习助手：可以学习帮助学生解答问题，评估他们的学习进度和学习效果，并提供适当的学习建议和资源。4.虚拟实验室：大数据和可以为学生打造虚拟实验室，通过模拟实验，让学生对科学现象和实验原理具有更深入的理解。5.学习游戏：大数据和可以用来开发学习游戏，这些游戏可以根据学生的学习表现来提供挑战和奖励。6.大数据的自动阅卷：可以利用自然处理（NLP）技术自动阅卷，以更高效、公正地评估学生的作业和考试。总之，大数据和技术可以为现代教育提供更多的资源和手段，使教育更加化、个性化和有效化。

相信很多网站的站长每天工作时都要看网站数据统计(cnzz统计、百度统计、51拉),而且其中大部分人应该也只看网站的“浏览次数(PV)”,“独立访客(UV)”,“来路域名”,“搜索词”等这些大概的数据。但是,这些数据都只是一个表面的概览,而数据统计所包含的东西远远不止这些。作为一个出色的站长还需要做一些深层次的数据挖掘才能有助于进行网站推广、SEO等运营工作。接下来我们将以cnzz作为案例来分析下通过统计工具我们能挖掘到的以及我们能利用的东西。网站搜索词数据来做搜索引擎优化seo我个人是反感为了做搜索引擎优化而去写大量的无意义文章的,如果为了优化而优化,我们可能获得了流量,丢掉了用户。而根据搜索引擎的特点做一些顺理成章的优化则是必要的。通过数据统计工具,我们可以查看到最近一个月各大搜索引擎给我们带来的流量以及每天搜索词的变化。如果发现某一个关键词带来的流量突然下降,我们有必要查询下这个关键词排名情况,并且多增加一些链接指向包含该关键词的文章。如果我们能写出有价值的文章,还可以围绕该关键词写一个专题。网站用户体验我们有多少老访客网站吸引力,用户只来网站逛一次吗读者能在我们网站待多久这些数据都能从侧面反映读者对我们网站的关注程度和忠诚度。如果网站经常出现平均访问时间不超过一分钟的情况,那么站长真该反思了。一般来说,上面三个问题都是正相关的,老访客少也就意味着很多人只逛一次再也不回来,也意味着读者在网站看不了多久。对于采集站或者专做seo的网站,这些数据无关紧要,对于个人博客网站,这些数据基本上决定了网站的前途。“人群价值”数据所带来的价值“人群价值”是新推出不久的一个栏目。笔者无法判断这个数据是否准确,也不知道统计统计是怎么统计这么详细的数据的。从另外一个角度来说,我们既然看统计数据,肯定是要相信数据真实性的。这个数据和一般的原始数据不同,应该是使用大数据进行云计算最后挖掘出来的深层次数据。假设这个cnzz云计算已经进化的相当强大,那么”人群价值”这个数据是很多站长的福音。通过分析网站用户群体,站长们可以开展各项营销活动,如果流量做的不错,甚至可以结合“淘宝客”来创造收入。这项数据也可以用来吸引广告商,让他们更加明确他们投放广告的作用。举例来说,如果网站用户中“数码达人”占据的比例非常高,站长们可以吸引数码相机商家来投放广告。我们网站跟上了移动互联网的节奏吗根据下图,我们可以清楚的看到网站在移动端的访问情况。88.09的手机流量来源于移动浏览器直接访问,这里的直接访问有两种情况,1)直接输入网址2)收藏网址到收藏夹。8.84%的流量来源收移动到百度搜索,其他分别是QQ1.26%,微信1.26%,搜狗搜索0.18%.QQ流量一般来源于qq空间,如果我们qq拥有大量的单向好友,使用qq空间做网站推广是一个很好的方式。还有一些知名的自媒体人直接在qq空间开展推广,比如董董和木春。微信是现在自媒体的主要阵营,这一点上笔者做的并不好,来自微信的流量比较少。在微信上做网站推广多数情况是在文章中的”阅读原文”上做流量导入,很少直接在正文中推介网站,这也和微信粉丝的忠诚度有关联。从用户手机型号挖掘到什么用户”移动设备”这个数据我估计绝大多数站长没有关注过。笔者觉得这个数据是一块隐藏在角落里的瑰宝。我们站长一般情况下很难得知我们网站用户群的人群消费能力,用户阶层,用户价值等数据。如果说对于”人群价值”这个非原始且经过云计算生成的数据我们还抱有怀疑态度的话,那么“用户手机型号”这个基础原始数据是毋容置疑的。通过移动设备这项数据我们基本上能判断出用户价值。比如移动用户中合计有17%的用户在使用苹果,2.63%使用小米,1.97%使用vivo,1.32使用oppo。使用苹果的用户用户排名第一,在一定程度上能说明用户消费能力比较强。使用小米排第二位,能告诉我们网站年轻访客比较多,其中很多可能是学生群体。vivo和oppo则一定程度上反映了女性用户的数量。用户阶层的分布情况反过来能让我们更加明确网站的受众,反应了我们网站比较受到哪些用户群体欢迎。从而能让站长投其所好,更加专注到我们的目标人群活着是想办法扩展一些我们还没有触及到的用户群体。如果你还在天天盯着统计数据看甚至几个小时就要刷一次的,如果你从来只看大概数据而从来不仔细看看深层次数据的话,那么尝试着改变下你的习惯。尤其是当网站的流量越来越多的时候,我相信挖掘下统计数据会让我们有意想不到的收获。

1. 小学生生活中的大数作文400字 暑假时，我、彬彬妹妹和许慎哥哥一起去高原旅游。 彬彬妹妹的密码箱bai打不开了。彬彬爸爸决定试开密码箱的密码。 这一定很有趣！我们三个一听说，就过去凑热闹，想看看彬彬爸爸是怎样像柯南一du样试开密码箱的密码。 彬彬爸爸见到我们，出了一道题：“zhi密码有三位，每位是0~9中的任意数，最多有几种可能？”我想也没想，说：“每位十种可能，三位就是30种可能。”“再想想？”彬彬爸爸说。 “哎呦！脑子要爆了！”彬彬说着，挠了挠头。彬彬爸爸说：“想想：最小000，最大999。。”“哦！知道了！知道了！是999种”我说。“不对，还有000，是1000种。”听彬彬爸爸那么一说，我不禁挠了挠头。 “可是叔叔，如果密dao码是999，你从000开始试，内要试1000下吗？”许慎哥哥问。 “你这容个问题问得好，这是一种新的知识——概率。从最有可能的密码开始试起。彬彬妈妈说密码是彬彬的生日，一定是她设置时不小心弄错一个数，我们从彬彬生日旁边的几个数开始试起就行了。” 用这种方式试，果然没几下就试出来了。 数学在生活中，真是无处不在呀！我们可以用数学解决一些生活中的小问题。 2. 小学生生活中的大数作文400字 构成一个人体需要500万亿个细胞， 一天有24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟31536000 秒，中国的土地面积960万平方公里（9600000），中国是世界上人口最多的国家，人口有1,300,000,000（十三亿）多等等。 拓展：二、大数，有交易员术语，指汇率的头几位数字；数学用语，指两个数中较大的数；命运注定的寿限，如大数已尽等意思。还是印度佛教的数量单位。 二、含义1. 交易员术语，指汇率的头几位数字。2. 数学用语，指两个数中较大的数。 3.代表十的七十二次方.4.大数在编程中表示超过32位二进制位的数.5.命运注定的寿限。《东周列国志》第一回："只见杜伯、左儒齐声骂曰："无道昏君！你不修德政，妄戮无辜，今日大数已尽，吾等专来报冤。 还我命来！""。 3. 生活中的大数都有哪些 构成一个人体需要500万亿个细胞， 一天有24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟31536000 秒，中国的土地面积960万平方公里（9600000），中国是世界上人口最多的国家，人口有1,300,000,000（十三亿）多，中国最长的河流是长江，长度是6,397（六千三百九十七）公里，中国最大的湖是青海湖，周长360（三百六十）公里，面积4,500（四千五百）平方公里，中国最快的列车是上海磁悬浮列车，速度是每小时430（四百三十）公里，世界上最大的海洋是太平洋，面积是179,968,000（一亿七千九百九十六万八千）平方公里，世界上最大的洲是亚洲，面积是4,400（四千四百）万平方公里，世界上国土面积最大的国家是俄罗斯，面积是17,075,870（一千七百零七万五千八百七十）平方公里，世界上最高的山峰是珠穆朗玛峰，它的高度是8,848.8（八千八百四十八点八）米，世界上最长的河流是尼罗河，长度是6,671（六千六百七十一）公里，世界上最深的湖是贝加尔湖，深度是1,741（一千七百四十一）米无图。 4. 日常生活中有哪些大数写两句完整的话 人口，国土面积，国民生产总值。. 人体细胞个数。 地球离月球、太阳距离 买房需要的钱、买车需要的钱。. 500万亿，24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟31536000 秒，中国的土地面积960万平方公里（9600000），中国是世界上人口最多的国家，人口有1,300,000,000（十三亿）多，中国最长的河流是长江，长度是6,397（六千三百九十七）公里，中国最大的湖是青海湖，周长360（三百六十）公里，面积4,500（四千五百）平方公里，中国最快的列车是上海磁悬浮列车，速度是每小时430（四百三十）公里，世界上最大的海洋是太平洋，面积是179,968,000（一亿七千九百九十六万八千）平方公里，世界上最大的洲是亚洲，面积是4,400（四千四百）万平方公里，世界上国土面积最大的国家是俄罗斯，面积是17,075,870（一千七百零七万五千八百七十）平方公里，世界上最高的山峰是珠穆朗玛峰，它的高度是8,848.8（八千八百四十八点八）米，世界上最长的河流是尼罗河，长度是6,671（六千六百七十一）公里，世界上最深的湖是贝加尔湖，深度是1,741（一千七百四十一）米。如人口：黑龙江：454800 内蒙古：1100000 青海：720000 四川：485000 西藏：1210000 新疆：1660000 北京：13819000 河南92560000 天津9240000 上海132700000 5. 生活中的大数都有哪些 1、世界上最高的山峰是珠穆朗玛峰，它的高度是8,848.8（八千八百四十八点八）米。 2、世界上最大的海洋是太平洋，面积是179,968,000（一亿七千九百九十六万八千）平方公里。 3、中国最长的河流是长江，长度是6,397（六千三百九十七）公里。 4、中国是世界上人口最多的国家，人口数量为1390080000（十三亿九千零八万）人。 5、太阳直径为1392000000米。 6、地球表面积为5.1亿平方公里。 7、2013年世界人口为70.57亿。 8、世界上最深的湖是贝加尔湖，深度是1,741（一千七百四十一）米。 9、日地距离越为149597870千米。 10、构成一个人体需要500万亿个细胞。 扩展资料： 生活中的小数： 1、一粒米约中0.02克。 2、一颗黄豆的直径约为0.8厘米。 3、指甲盖的长度约为1厘米。 4、蔬菜的单价为1.2元。 5、普通头发的直径为60~90微米。

1、构成一个人体需要500万亿个细胞。 2、一天有24小时即1440分钟86400秒。 3、一年有365天有8760小时525600分钟31536000 秒。 4、中国的土地面积960万平方公里(9600000)。 5、中国最长的河流是长江,长度是6,397（六千三百九十七）公里。 6、中国最大的湖是青海湖，周长360（三百六十）公里，面积4,500（四千五百）平方公里。 7、中国最快的列车是上海磁悬浮列车，速度是每小时430（四百三十）公里。 8、世界上最大的海洋是太平洋，面积是179,968,000（一亿七千九百九十六万八千）平方公里。

1 青海湖面积为4583公里。

万：代表的是10的四次方。亿：代表的是10的八次方。兆：代表的是10的十二次方。京：代表的是10的十六次方。垓：代表的是10的二十次方。杼：代表的是10的二十四次方。穰：代表的是10的二十八次方。沟：代表的是10的三十二次方。涧：代表的是10的三十六次方。正：代表的是10的四十次方。载：代表的是10的四十四次方。极：代表的是10的四十八次方。恒河沙：代表的是10的五十二次方。阿僧□：代表的是10的五十六次方。那由它：代表的是10的六十次方。不可思议：代表的是10的六十四次方。无量：代表的是10的六十八次方。大数：代表的是10的七十二次方。主要应用领域：人口，国土面积，国民生产总值....人体细胞个数...地球离月球、太阳距离买房需要的钱、买车需要的钱....

地球与其他星球的距离。要多大有多大。

国家级看看