世界大数据范文

2022-05-21

第一篇:世界大数据范文

读《大数据时代》有感:大数据与小生活

大数据与小生活

--读《大数据时代》有感

施佳驰

不知从什么时候开始,"大数据"这个词悄然成为了我们的常用词汇;我们也不知从什么时候开始,迈进了"大数据时代".那么,大数据时代究竟是一个怎样的时代?英国"大数据时代的预言家"维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思 库克耶的《大数据时代》对此有着详细而深刻的洞见。

一、什么是大数据?

根据《大数据时代》中所说,"大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉,大数据还为改变市场、组织机构以及政府与公民关系服务。"、"大数据即一种新型的能力:以一种前所未有的方式,通过对海量 数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。" 大数据有两层含义,第一层含义,大数据是一个总结性的概念,是对海量数据的总称;第二层含义即书本中所指出的,是一种新型的能力与方式。区别于小规模数据时代的抽样分析,大数据时代,分析的样本不再需要经过抽样,直接将全体数据进行更快更准确地分析。

二、大数据的核心是什么?

大数据的核心应当是减少冗余,提高资源配置效率。根据收集到的数据分析、挖掘出庞大数据库独有的价值,以便进行干预或提供相应的资源与服务。自古以来,人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程,大数据作为一种新型的生产工具,它能让我们通过分析海量的数据,得知该如何更有效地分配稀缺的资源。

如医院通过对某个病人病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析,便可以准确了解病人的生活情况与生活环境,精确地指出症结引起原因所在,只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预,便可以了,避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。

同样的道理,如果银行通过分析某一申请人的家庭情况、消费历史、生活习惯、财务习惯、网页浏览记录等各方面的数据,便可以清晰了解此申请人各方面的情况,甚至可推测其内心的真实想法与将要采取的做法,从而判断申请人的贷款申请资格,决定该不该授信,授信多少等内容,所有的信息在大数据时代,能在系统中搜索一下,几分钟便能全部收集完成。相比以前,()申请人申请后,银行得派出两名客户经理上门进行访问、调查、收集电信、征信等多方面的信息,再进行人工分析、鉴别等过程,耗费的时间多不说,风险也相对更高。

可见,大数据的运用不但提高了工作效率,节省了机构与申请人的时间,更能基于精确的信息,确保风险可控,且保证了授信给该申请人的正确性,将有限的资金用在刀刃上,提高资源配置质量。

三、什么是大数据思维?

书中指出,大数据思维是一种意识,认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。大数据与三个重大的思维转变有关:首先,要分析与某事物相关的所有数据,而不再依靠分析少量的样本;其次,乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确度;最后,我们的思维不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。

大数据思维应当是一种意识,认识到大数据的无穷威力,并积极拥抱这个繁荣的时代;世界上的一切都是信息,都是可以量化分析的信息。如果将相关的信息进行交互分析,便能获得"上帝的视觉"——窥视知道分析对象的一切,包括所思所想;获得的信息可以通过类比,准确推测分析对象的想法以及未来行为;根据推测出来的内容进行干预或服务,从而获得商业机会;在一切均有记忆、一切均能收集、能更加准确预测未来的时代,我们或许受困于过去的行为;在这个时代,对隐私权、公平与正义的探讨上升至一个新的语境。

四、新的时代,我们该怎么办?

老子说,无为而治。因此,我们还是该吃饭就吃饭,该逛街就逛街,想吃甜点便吃甜点,过自己的生活,努力自己的工作。大数据是一种意识,更是一种工具,所有的工具最终都是为了让我们生活得更加方便、更加如意,而作为最高智慧生物的我们,要做的,便是习学如何通过这新的工具,改造世界,创造生活。

当然,西方也有谚语:预测未来最好的办法是创造未来。面对新的时代,我们,努力将生活过成自己想要的样子,便是最好的信条。

第二篇:大数据时代的“数据解读”

褚宝福 鲍静 摘 要:大数据时代提高学生解读数据能力是我们提升教学有效性的新课题。面对《经济生活》教材中的众多经济数据,我们不能止步于浅层次的文本阅读,还需要将它们从“知识”“情感”和“思想”三个维度上进行解读,使其融入知识、能力及情感态度价值观“三维”目标之中,为拓宽学生知识视域、提升学习能力、培育正性情感、树立正确价值观服务。 关键词:经济数据 知识性解读 能力性解读 思想性解读 褚宝福,男,浙江省嘉善高级中学,中学高级教师;鲍静,女,浙江省嘉善高级中学,中学一级教师。 大数据时代,学会正确解读数据已成为人们应具备的重要技能之一。因此,培养和提升学生解读数据能力就成为我们提升教学有效性的新课题。普通高中思想政治课教科书中设置了大量的数据,仅人民教育出版社2014年3月第6版普通高中必修

一、经济数据的知识性解读 所谓知识性解读,指的是教师在教学时,能够从纵横两个视角引导学生对《经济生活》中的数据进行解读,让学生获取相关的经济学知识,以达成思想政治课的知识目标。 1.基于纵向视角的知识性解读。从纵向视角对经济数据进行知识性解读,强调的是对一定的经济数据进行历史性考察,并据此解读出相应的经济学知识。如对教科书第10页“2010年4月8日人民币对美元的汇率中间价为682. 59,2013年4月8日人民币对美元的汇率中间价为626.5”这一数据,我们的历史性考察分两步:首先是选择四个典型的历史时期来考察汇率情况。一是1953年到1972年,国家实行计划经济,实行严格管制和固定不变的汇率政策,使人民币对美元的汇率基准价长期稳定在246.1上。二是1981年至1993年,国家实行对外开放,发展社会主义市场经济,为扶持出口,增加外汇收入,人民币对美元的汇率基准价控制在149和195.8之间。其中1985年至1993年国家为平衡国际收支,实行官方牌价与外汇调剂价格并存的政策,使人民币对美元的汇率基准价由293.6逐渐上升到576.2。三是1994年至2005年,为进一步完善发展社会主义市场经济体制,国家逐步形成了以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制。人民币对美元的汇率基准价保持在835与819间浮动。四是2005年7月21日起至今,实行以市场供求为基础的、参考一蓝子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。人民币对美元的汇率基准价水平由797上升到619,并呈稳中有升的特点。其次,在上述四个时期考察的基础上,我们可引导学生解读出这样一些基本的经济学知识:一是我国的汇率政策是为适应并促进不同时期经济社会发展的需要而制定的,期间经历一个由严格管制向市场逐渐过渡的历史过程,并呈日趋市场化开放化的发展趋势。二是汇率是以另一国货币来表示的本国货币的价格,其高低最终由外汇市场决定,但同时也会受到国家政策等因素的影响;三是一国汇率数据的变动会对该国经济发展和居民生活带来一定的影响。我国人民币汇率总体呈上升趋势,这对我国经济发展和人民生活既有利也有弊,需要我国防范汇率风险等。 2.基于横向视角的知识性解读。从横向视角对经济数据进行知识性解读,强调的是对经济数据横向间的各类关系进行分析,并解读出其中所蕴涵的经济学知识。如对教材第66页“财政收入”这一数据,我们的知识性解读也分两步进行:首先将教材上“2012年财政收入”来源项目细化,并选择典型项目进行横向分析。一是分析财政收入、税收收入、非税收收入的数量及关系:2012年财政收入117210亿元(不含债务收入),税收收入100601亿元,非税收收入16639. 24亿元,分别占全部财政收入的85. 83%和14. 20%。二是分析税收中几个主要税种的数量及关系:国内增值税26415.5亿元、国内消费税7875. 58亿元、营业税15747. 64亿元、企业所得税19654亿元、个人所得税5820. 28亿元、关税103.5亿元等,其中国内增值税已成为我国目前税收的主要来源,企业所得税次之,营业税居第三,然后是国内消费税和个人所得税,关税数量较少。三是分析非税收收入中主要项目数量及关系:行政事业性收费4579. 54亿元、国有企业利润1154. 02亿元、罚没1559. 81亿元等,其中行政事业性收费最多位居第一,而国有企业上交利润相对比较少,低于各类罚没收入。四是几类主要国有企业利润数量及关系:烟草企业252. 64亿元、石油化工企业308.

45、电力企业76. 74亿元、煤炭企业106. 54亿元、电信企业106. 90亿元、电子企业1. 65亿元、金融企业0.33亿元、转制科研企业1.88亿元等,其中石油化工、煤炭、电力等资源类国有企业利润占总利润的42. 61%,而科技为主的国有企业利润只占总利润的9.5%。其次在上述分析的基础上,我们可引导学生解读出这样一些基本经济学知识:一是税收是依法取得财政收入的基本形式,是财政收入的主要来源。二是增值税、营业税、企业所得税等是国家收入的主要来源,但也直接影响企业的生存和发展。当前的税收改革特别是“营改增”,对国家税收总量及企业发展与竞争力影响甚大。三是非税收收入中行政事业性收费太多,而国有企业上交利润偏低,与国有经济的性质、地位及作用不匹配。四是国有企业利润结构不合理,其中资源类国有企业的利润占利润总量过高而科技类国有企业利润偏低,这表明我国仍需要大力推进经济发展方式的转型升级。

二、经济数据的能力性解读 所谓能力性解读,指的是教师在教学时,能够引导学生运用比较、综合两种方法对《经济生活》中的经济数据进行解读,提升学生分析数据和概括数据的能力,以达成思想政治课的能力目标。 1.基于比较方法的能力性解读。运用比较方法对经济数据进行能力性解读,强调的是对不同的经济数据,依据一定的标准进行相应的比较,以培养和提升学生分析数据的能力。如对教材第82页虚线框中的“农村居民人均纯收入”和“城镇居民人均可支配收入”数据的能力性解读,可分下述两种情况:首先,对同一经济主体在不同时间点上的数据进行纵向比较性解读,以培养学生纵向分析数据的能力。如可将教材82页上“农村居民”和“城镇居民”两类经济主体的经济数据,分别补充上2013年和2014年的最新数据,形成下述比较表格: 依据上述表格数据,引导学生分别分析从2009年至2014年农村居民人均纯收入和城镇居民人均可支配收入数据变动的特点:城乡居民人均收入逐年增加,但农村居民收入增长速度快于城镇等。其次,对同一时间点上不同经济主体的数据进行横向比较性解读,以培养学生横向分析数据的能力。我们同样可依据上述表格,引导学生分析我国在2009年至2014年期间,每年农村居民和城镇居民人均收入数据的差异情形:城镇居民收入高于农村居民,绝对差距数据在拉大等。 2.基于综合方法的能力性解读。运用综合方法对经济数据进行解读,强调的是在一定的范围内对不同经济主体的经济数据进行相应的综合,以培养学生的数据概括能力。一般我们可选择两种主要范围展开综合性解读:首先就同一教学单元中的经济数据进行综合性解读,以培养学生从单元经济数据中概括出相应结论的能力。如对第二单元“生产、劳动与经营”中的主要数据,我们按照因果联系的逻辑原则,将“我国主要产品产量居世界位次”、“城乡居民储蓄存款余额”、“储蓄存款利息和股票价格”、“投资理财的分配数额”、“保险理赔数额”等数据进行综合,形成下述数据体系:依据上述体系,引导学生对①②③④四组原因结果关系进行概括,可得到这样的结论:随着我国我国经济不断发展、经济实力不断增强,居民储蓄余额不断增加,同时由于国家经济的发展和居民储蓄余额的增加,会引起居民投资理财途径的多样,而这会进一步提高了居民的储蓄余额和国家经济的发展,由此在居民投资与国家经济发展间形成了相互促进的良性互动。总之,一国经济的发展与投资间存在着密切的关系,需要我们正确地处理。其次对教材中不同单元中经济数据进行综合性解读,以培养学生从不同单元经济数据中概括出相应结论的能力。如对第二单元“生产、劳动与经营”和第三单元“收入与分配”中的众多数据,我们同样可依照因果联系的逻辑原则,进行综合,形成下述综合体系: 依据上述体系,引导学生对①②③④⑤⑥六组原因结果关系进行概括,可得到这样的结论:第一,随着我国经济的发展,不仅带来居民投资增多和日趋多样,而且还促使国家财政收入、企业收入和居民收入不断提升及财政支出数量的增加。第二,我国居民投资和财政投资的增加,必然促进我国经济的发展。第三,国家财政收入的增加、企业利润、居民收入的不断提升,也必将推动我国经济的发展。第四,在国家财富一定情况下,投资的增加会引起收入的减少,而收入的增加会引起投资的减少,两者存在此消彼长的关系。第五,国家、企业和个人之间收入分配结构的变化会影响国家经济的发展,同样国家投资结构和居民投资变动也会影响国家经济的发展。总之,一国经济的发展既需要投资的作用,也需要消费的作用,因此必须协调好投资与消费的关系,实现经济的转型与持续发展。

三、经济数据的思想性解读 所谓思想性解读,指的是教师在教学时,能够引导学生从现象和原因两个层面对《经济生活》中众多经济数据进行解读,让学生接受情感熏陶和价值观教育,以达成思想政治课的情感态度价值观目标。 1.基于现象层面的思想性解读。经济数据本身较为抽象枯燥,缺乏情感,但与数据形成、变动相关的经济现象却是具体、丰富的。教学时,我们可借助这些现象进行情感性解读,让学生接受情感熏陶、培养学生积极向上的正性情感。如对教材89页中的“投资和消费对经济增长的贡献率”数据,我们在教学时可分两种情形进行:首先选择与“投资对gdp增长贡献率”的经济现象进行解读,如列举各省市县政府投巨资建设“美丽乡村”,培养学生热爱乡村的情感。其次,我们选择与“消费对gdp增长贡献率”数据相关的经济现象进行解读,如例举因书香社会建设而形成的“阅读消费”现象培养学生热爱读书的情感喜好。 2.基于原因层面的思想性解读。经济数据本身反映的是一种客观事实,显得呆板和冷漠,缺乏生动的教育性。但数据产生及变动背后的原因,却值得人深入思考。教学时借助这些数据背后的原因,我们可以让学生了解党和政府所做出的各种努力和探索,进而借此进行价值观教育,以帮助学生树立正确的价值观。如对教材89页中的“投资和消费对经济增长的贡献率”数据,我们可以对其进行补充扩展并形成下述表格,然后分两种情形进行解读。 首先选择“投资对gdp增长贡献率”数据进行原因性解读。我国2000年至2014年“投资对gdp增长贡献率”呈现由低到高、再由高到低的变动特点,主要原因有二:一是我国投资政策由偏向追求发展速度转向追求发展质量与效益,二是投资结构由偏重经济建设转向民生发展。这样的解读,不仅可使学生认识到我们党和政府立足经济发展的实际,制定和实施科学的投资政策,实现了经济的平稳运行,而且还能体会到政府在制定和实施投资政策时始终坚持“以人为本、以民为本”的出发点和落脚点,从而有利于学生树立乐于为国家、为民众奉献的正确价值观。其次选择“消费对gdp增长贡献率”数据进行原因性解析。自2010年后我国“消费对gdp增长贡献率”保持持续增长态势,其背后的重要原因是政府贯彻落实科学发展观,扩大内需、提高城乡居民生活水平,努力实现经济发展方式的转型。这样的原因解读,不仅让学生认识到政府根据经济发展的客观规律,充分发挥消费对经济的拉动作用,实现经济发展方式的转型,而且还能真正体会到政府在制定和实施消费政策时同样始终坚持提升人民生活水平、满足人民需要这一社会主义生产的本质与目的,从而有利于学生树立以人民利益为最高的价值标准和价值追求。 学会筛选、分析、解读数据,是大数据时代生存发展的必备技能。普通高中教科书中的数据,作为一种教学资源,不应该只停留于浅显的阅读文本层次上。我们需要站在培养学生适应时代发展要求的新高度来解读,将知识、能力、情感态度价值观等目标融入经济数据的教学之中,让枯燥的、抽象的,甚至是呆板的、冷漠的经济数据富有灵性,充满情感。 (责任编辑:刘丹)

第三篇:学大数据,选择成都大数据培训学校要慎重

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学大数据,选择成都大数据培训学校要慎重

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大数据的火爆,让很多企业都意识到发展大数据的重要性,那么是不是所有企业都可以成为大数据公司?

美国麦肯锡公司近期开出了一张书单,列出利用大数据进行自我发展的一些潜力行业,其中就有电信、金融、保险、信息、交通、医疗等,都可以利用大数据技术,从中获得很大的发展空间。

大数据将是软件产业一个非常重要的发展方向。

我们知道,现在从IT时代走向DT时代,也就是数据技术的时代。将来每一家公司都有可能成为一家大数据公司,大数据将成为一种核心的竞争力。刚刚在贵阳召开的数博会显示,大数据将成为中国“十三五”期间重点规划的产业,这将是坚定不移的战略。

在2016年第二十届中国国际软件博览会专题论坛上,华盛顿大学陈一昕教授表示:一些行业通过与大数据有机结合,比如在电信行业,电信运营商的中国移动、中国电信、中国联通(600050),包括一些其他的公司,比如亚信、东方国信(300166)等等,作为电信运营商,都能做好大数据的变现业务。 目前而言,电信行业其实面临着非常大的挑战,随着国家提出降费的要求,运营商的流量被管道化,公众因此就会利用微信等工具,进而导致运营商可能面临着新的发展困境,竞争也由此更加激烈。

在电信运营商看来,他们的数据其实是一块非常重要的资产,也就是说,公众可以看到电信运营商拥有稳定的数据源,每个人手机上时刻产生大量数据,包括用户的套餐、和谁通话、基站位置、地理位置、有没有欠费等数据,以及数据的变现问题。陈一昕说:“电信运营商拥有着一座巨大的数据金矿,但是,如何把这些金矿当中的矿石打造成金戒指,这是运营商面临的巨大挑战。” 医疗行业和大数据结合,会有非常大的潜力。关于这一业务,第一次驱动力是医保核算,以医院的需求为指导。第二次是互联网+医疗,通过新医改,医疗信息化,特点是以政府需求为主导,以共享为核心的区域医疗信息化。目前,第三次浪潮的驱动力应该说是移动医疗、大数据分析,其特点是健康管理,不光是在医院内部,同时也在医院外部。 国信安教育基地

我们可以看到随着医疗行业的重大变化,它的数据量是越来越大了,其从原来简单的结构化数据,到现在的医疗大数据,其中包含了大量的非结构化的数据,比如说像图像、文档。中国一个中等城市50年积累的数据达到10个PB,如何处理和分析挖掘这些数据价值,相信这里面有巨大的市场。

教育行业,也是我国信息化战略的重要组成部分。陈一昕表示,目前在线学习市场,也是非常大的市场,在线教育市场以年均18%的速度在增长,2017年预计在线学习人数达到1.2亿人,基础教育一年的数据量也是非常庞大的,我们可以看到一年的数据量达到ZB级别,利用教育的数据、互联网的技术,以及云计算等等,这些技术促使在线教育繁荣。陈一昕觉得,未来教育还是线上线下相结合的模式。就像以前的计算机技术收到追捧一样,在DT时代,大数据培训开始受到重视。

金融行业,在大数据的技术来看,我们可以看到金融行业是大数据技术,相对而言,它是走在前面的行业,因为金融行业更依赖于数据。很多层面上,金融业的大数据技术是走在其他行业前面的,包括银行要对用户进行风险分析,精准控制。保险业更需要通过大数据,对用户进行分析,进行潜在用户的挖掘,对欺诈行为进行预防。另外在证券行业,现在量化交易也是发展非常快,对股价的预测、对投资的趋势等等都可以用大数据的技术来进行管理,进行优化。 陈一昕同时强调了医疗养老数据的安全隐私这一块,数据不会丢失,数据不会恶意的泄露或者盗窃,从数据安全角度来看是非常重要的。

四川地处中国大西南,肥沃的土地,丰富的自然资源,悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化,构成了多样性的自然和文化旅游资源。如今在广大农村地区,越来越多有前瞻性的家长鼓励自己的孩子去学习一门技术,因为他们已经意识到:技术人才在就业方面更具优势。在这个拼爹的时代,拼背景?拼人脉?我们并没有优势,只有掌握一门技术,才能在就业场上拥有自己的一席之地。俗话说的好:掌握一门技术,走遍天下都不怕。那么,学什么技术有前途呢?

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大数据技术的发展方向很多,如果想做大数据可视化的朋友注意了,可视化正面临这样的挑战。

拓展性和动态分析是可视化的两个主要的挑战。举例来说,对大型动态数据,原本A问题的答案和B问题的答案也许在同时应对AB两个问题时就不适用了。基于可视化的方法迎接了四个挑战,并将它们转化成以下的机遇。 多源:开发过程中需要尽可能多的数据源。

体量:使用数据量很大的数据集开发,并从大数据中获得意义。

质量:不仅为用户创建有吸引力的信息图和热点图,还能通过大数据获取意见,创造商业价值。

高速:企业不用再分批处理数据,而是可以实时处理全部数据。

大数据可视化的多样性和异构性(结构化、半结构化和非结构化)是一个大问题。高速是大数据分析的要素。在大数据中,设计一个新的可视化工具并具有高效的索引并非易事。云计算和先进的图形用户界面更有助于发展大数据的扩展性。

可视化系统必须与非结构化的数据形式(如图表、表格、文本、树状图还有其他的元数据等)相抗衡,而大数据通常是以非结构化形式出现的。由于宽带限制和能源需求,可视化应该更贴近数据,并有效地提取有意义的信息。可视化软件应以原位的方式运行。由于大数据的容量问题,大规模并行化成为可视化过程的一个挑战。而并行可视化算法的难点则是如何将一个问题分解为多个可同时运行的独立的任务。 国信安教育基地

高效的数据可视化是大数据时代发展进程中关键的一部分。高维可视化越有效,识别出潜在的模式、相关性或离群值的概率越高。 大数据可视化还有以下几点问题:

视觉噪声:在数据集中,大多数对象之间具有很强的相关性。用户无法把他们分离作为独立的对象来显示。

信息丢失:减少可视数据集的方法是可行的,但是这会导致信息的丢失。 高速图像变换:用户虽然能观察数据,却不能对数据强度变化做出反应。 大型图像感知:数据可视化不仅受限于设备的长宽比和分辨率,也受限于现实世界的感受。

高性能要求:在静态可视化几乎没有这个要求,因为可视化速度较低,性能的要求也不高。

可感知的交互的扩展性也是大数据可视化面临的挑战。可视化每个数据点都可能导致过度绘制而降低用户的辨识能力,通过抽样或过滤数据可以删去离群值。查询大规模数据库的数据可能导致高延迟,降低交互速率。

在大数据的应用程序中,大规模数据和高维度数据会使进行数据可视化变得困难。当前大多数大数据可视化工具在扩展性、功能和响应时间上表现非常糟糕。可视化分析过程中,不确定性是有效的考虑不确定性的可视化过程巨大挑战。

可视化和大数据面临许多的挑战,下面是一些可能的解决方法:

1. 满足高速需要:一是改善硬件,可以尝试增加内存和提高并行处理的能力。二是许多机器会用到的,将数据存储好并使用网格计算方法。 2. 了解数据:请合适的专业领域人士解读数据。

3. 访问数据质量:通过数据治理或信息管理确保干净的数据十分必要。 4. 显示有意义的结果:将数据聚集起来到一个更高层的视图,在这里小型数据组和数据可以被有效地可视化。

5. 处理离群值:将数据中的离群值剔除或为离群值创建一个单独的图表。 成都国信安专业的大数据培训机构,成都国信安温馨提示:更多大数据学习资料关注成都国信安官方网站。 国信安教育基地

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第四篇:贵阳大数据交易所 规范交易 亮剑大数据经济

大数据不仅改变了我们的价值思维,也将改变中国的经济格局。以前的贵州省,俨然是有如桂林山水甲天下一样的美景,旅游是贵州省的标签,但是整体经济发展并不好。现如今,云计算和大数据的时代,让贵州抓住了机会,“云上贵州”成为新的代名词,成为全国关注的焦点,经济“弯道超车”成为可能。 抢滩大数据,架设新引擎

前不久,贵阳国际大数据产业博览会的盛景历历在目,不仅受到国家高度重视,企业广泛参与,更不乏BAT、甚至国际化巨头的身影。

从客观条件来讲,贵阳特殊的地形、气候因素,温度较为适宜,而且不适合发展化工、重工等产业,推进大数据产业的建设是时代大势所趋。 从深层次讲,贵州是全国率先开放政府数据的城市,尽管全国很多地方政府都在推动大数据产业的建设,但贵州省却是第一个以全省之力推动其发展的地区,因此获得了阿里巴巴、富士康等大企业的大力支持。

如今,数据中心集群地、中国数谷、数博会、数交所、大数据战略重点实验室、全城公共免费Wi-Fi无线热点等先后落地,为贵州的经济发展架设了新引擎。 看清价值,政府推动数据公开 中国已经来到转型期的关键时期,政府致力于通过实施“互联网+”行动计划,利用互联网、大数据、云计算为大众创业、万众创新提供平台数据和服务支撑。国务院副总理马凯在贵阳国际大数据产业博览会上指出,大数据已经成为新时代最具价值的宝藏之一。某种程度上说,谁拥有了大数据谁就拥有了未来。

数据在哪?统计显示,随着电子政务建设的不断发展,各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据,掌握着全社会信息资源的80%,其中包括3000余个数据库,数据“金矿”已经形成,亟待挖掘。

但是,长期以来,这些信息大多处于不对外公开状态,难以体现数据的价值。比如,部门之间、上下级之间的政府信息相互割裂,不共享,形成一个个“信息孤岛”,不仅制约了政府社会治理水平,也让百姓深受其苦,甚至出现了老百姓跑断腿证明“我妈就是我妈”的笑话,引起总理震怒。

清华大学经济学博士研究生冯煦明表示,人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上,开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在档案馆的文件中,数据永远只能是一堆数据;如果放在开放平台上,就有可能被深度挖掘,变成有用的信息,使社会运行更加高效。

认识到大数据的价值,国家领导人多次公开表态推动政府数据开放。自去年3月“大数据”第一次出现在《政府工作报告》中以来,就被李克强在不同的场合多次提及。仅去年就有6次国务院常务会议的议题与大数据运用有关。李克强总理曾表示:“不管是推进政府的简政放权,放管结合,还是推进新型工业化、城镇化、农业现代化,都要依靠大数据、云计算、所以,它应该是大势所趋,是一个潮流。”

紧接着2015年5月,国务院办公厅印发《2015年政府信息公开工作要点》,提出积极稳妥推进政府数据公开,为政府大数据的公开提供了政策支撑。 政府大数据公开在行动

据了解,我国正在积极推动加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准方面的工作。

近日,国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》,明确工信部、国家标准委员会、国家发改委、质检总局、网信办、统计局等多部门建立大数据标准体系,研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等工作,计划将于2020年前出台并实施。

中国工信部部长苗圩在贵阳国际大数据产业博览会上说,工信部将编制实施软件和大数据产业“十三五”发展规划,支持软件企业和工业企业跨界融合、协同创新,在基础软件等重点领域突破一批核心技术,并加快安全可靠信息系统建设,全面提高信息安全保障综合能力。 在近日召开的大数据产业“十三五”发展规划编制工作组会议上,贵阳大数据交易所作为规划编制组成员单位参加了会议,并在会上就大数据清洗工作等内容提出了建议,受到了工作组其他成员的高度认可。随着国家在部署运用大数据优化政府服务和监管、提高行政效能上的不断加强,地方政府对于开放数据的态度正在逐渐转变,步伐也在不断加快,北京、上海等全国多个地方政府均在一定程度上开放了政府数据,起到了引领和示范作用。 开放数据,交易放大价值

政府数据不仅要开放,也要自由流动,如同银行货币,只有加速其流动,才能创造巨大的效益,促进经济增长。阿里巴巴董事局主席马云称大数据是未来最重要的“能源”。然而,如何让大数据通过转换,成为真正意义上的资产,让大数据资产在更大范围内合法规范化的商品交易和流通,才能体现数据的真正价值。

从过程来讲,数据的产生、收集是第一步,数据的分析、处理是第二步,将处理的数据进行交易,放大数据的价值是第三步,也是最核心的一步。大数据作为资产,必须经过清洗、分析、建模、可视化之后,才能进行交易,才具有价值。

贵阳大数据交易所总裁王叁寿曾表示,如今,大数据就像空气一样无处不在,深入渗透到社会生活的各个领域。但是,这些数据还需要进一步的加工才能发挥价值。他打了个比方,数交所的交易数据加工出来的商品,就像调鸡尾酒一样,几种酒调和在一起,融合后再卖给客户,这是交易所的价值。 数据交易,规范化运作先行

提到数据,消费者往往非常敏感,尤其是将数据明码标价进行变现,实现互联互通,让消费者产生了很多疑问:有没有一个规范化的平台,确保数据交易的合法、安全、可靠?值得一提的是,以大数据产业为制高点,贵阳大数据交易所(下称“数交所”)成为国内首家数据交易中心。

从企业性质上,它既不是公益组织,也不是行政服务部门,而是100%市场化运营的商业机构。面向全国乃至全球提供数据交易服务,通过电子交易,利用大数据交易系统撮合客户之间的大数据产品交易。数据品种覆盖了政府、医疗、金融、企业、电商、交通、社会等30多个领域。

从运营模式上,数交所采用会员制,对会员的资质审查除了卖方数据合法性与价值,还会约束买方会员的数据使用准则,确保不能滥用。目前,已有天弘基金、京东、华为、软通动力、中国人寿、中国联通等150余家会员单位,预计到年底发展为1000多家会员,将进一步放大数据交易的价值。

另外,数交所只针对B2B,不针对B2C,不开展个人的会员交易。而且交易的数据不是底层数据,而是通过清洗格式等技术标准完成的交易数据,让它变成一种商品,不存在侵犯个人隐私的问题。 据悉,数交所的所有交易环节都在法律法规和政府监管下进行,交易所也成立了专家委员会,不仅监管大数据来源的合法性,也对大数据购买后是否被滥用做了很多约束。

贵阳大数据交易所总裁王叁寿强调,数交所是一个资源聚合平台,不是一种简单的业务,而是生态圈的圆心。围绕大数据交易所,将衍生出大数据资产评估、大数据融资单方、大数据信用等很多产业链。 结语

总之,贵阳大数据交易所从时机、运营模式和规范化方面,已经成为中国的领头羊,再加上贵州省政府靠科技转型的决心,以及国家层面的大力支持,贵阳大数据交易所的前景已经非常明朗。

第五篇:成都大数据培训学校哪家好?学习大数据怎么样

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成都大数据培训学校哪家好?学习大数据怎么样

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中国每年有大量的计算机类毕业生进入企业,企业会把那些程序员列入优秀人才加以重视呢?斩获高薪的程序员需要哪些素质呢? 规范化、标准化的代码编写习惯

作为一些外国知名软件公司的规矩,代码的变量命名,代码内注释格式,甚至嵌套中行缩进的长度和函数间的空行数字都有明确规定,良好的编写习惯,不但有助于代码的移植和 纠错,也有助于不同技术人员之间的协作. 有些代码发烧友叫嚣高水平程序员写的代码旁人从来看不懂,这种叫嚣只能证明他们自己压根不配自称程序员,代码具有良好的可读性,是程序员基本的素质需求。再看看整个Linux的搭建,没有规范化和标准化的代码习惯,全球的研发协作是绝对不可 想象的。 需求理解能力

程序员需要理解一个模块的需求,很多小朋友写程序往往只关注一个功能需求,他们把性能指标全部归结到硬件,操作系统和开发环境上,忽视了本身代码的性能考虑,有人曾经放言说写一个广告交换程序很简单,这种人从来不知道在百万甚至千万数量级的访问情 况下的性能指标是如何实现的。对于这样的程序员,你给他深蓝那套系统,他也做不出太 极链的并访能力。性能需求指标中,稳定性,并访支撑能力以及安全性都很重要,作为程 序员需要评估该模块在系统运营中所处的环境,将要受到的负荷压力以及各种潜在的危险 和恶意攻击的可能性,就这一点,一个成熟的程序员至少需要2到3年的项目研发和跟踪经 验才有可能有心得。

成都是国家历史文化名城、中国最佳旅游城市和南方丝绸之路的起点、“十大古都”之一。2600多年的建城史孕育了都江堰、武侯祠、杜甫草堂、金沙遗址等众多名胜古迹。最近,很多30岁以上的朋友在咨询,我这个年龄了,学习IT技术,可不可以?老师认为,30岁以上的朋友,应该是很理性成熟的一类人,大多都已经成家立业。因此,学不学习相信他们自己都会有一个全面而且理性的判断。老师只是客观的给30岁以上的朋友来交流探讨这个问题! 形形色色的IT培训相关信息,难免让大家眼花缭乱,但是没关系,经过小编的整理,希望大家能够对其认识更深一步!接下来就让小编带你来看看IT培训相关的情况吧~请看下文~ 国信安教育基地

随着科技的进步,大数据从科学前沿逐渐深入到各行业。2017年中国的大数据行业有什么新动态?大数据行业整体市场规模如何?大数据行业前景如何?如何助力企业发展?

1、大数据行业整体市场规模及预测

整体来看,2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势,市场规模达到了 234 亿元,和去年相比增速超过 0.39。随着政策的支持和资本的加入,未来几年中国大数据规模还将继续增长,但增速可能会趋于平稳。 国信安教育基地

2、大数据在各行业应用状况 企业哪些方面最需要大数据?

根据大数据分析结果,将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面,此外,在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据0.339,0.327,0.294,0.29。整体来看,大数据的应用范围广泛。 多少企业应用到了大数据? 国信安教育基地

大数据分析对企业的发展越来越重要,0.351以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;0.342的企业正在考虑应用大数据,0.229的企业在未来1年有应用大数据的计划,仅仅有0.078的企业暂不考虑应用大数据。 这些企业如何使用大数据?

根据数据显示,4成的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;3.7成 的企业分析历史数据;通过机器学习,辅助企业管理者更好地决策的企业占比为 国信安教育基地

0.225。

3、各行业大数据的发展水平如何?

我国行业大数据总体发展水平较好,在各行业都有应用。其中,金融大数据、政务大数据的应用水平最高,同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。

4、大数据助力企业发展企业在哪些领域会应用大数据? 国信安教育基地

大数据应用最广泛的top3领域是营销分析、客户分析和内部运营管理。其中,营销分析占比6成以上;50.2%的企业使用大数据进行客户分析;48.4% 的企业运用大数据进行内部运营管理。 大数据应用对企业的影响

既然大数据的市场规模这么大,在各个领域企业的受重视程度高。那么随之而来的就是大数据人才的需求量。全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份权威的详细分析报告显示,预计到2018年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上,大数据渗透的行业领域非常广泛,互联网、金融、没有售、汽车、能 国信安教育基地

源、保险、教育等,到处需要大数据项目来做创新驱动。大数据数据分析或大数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。

国信安着眼于大数据整个产业链,目前除在人才培养这块领域有一定知名度之外,还开展校企合作,高校大数据专业共建、企业内训、与企业合作大数据项目、人才猎头服务等业务。

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