
“互联网+”时代,大数据该如何交易_数据分析师考试
大数据产业在各地发展形态不一,或许,正是因为有当地政府部门的强力推动,才会成就贵阳大数据产业领先于全国的重要因素。
别把大数据产业“玩坏了”
在刚刚闭幕的贵阳国际大数据产业博览会上,阿里巴巴马云称大数据是未来最重要的一个能源。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,这才是它真正的价值。
“大数据就是一个金矿,但是没人会为金矿买单,作为消费者来讲,我们消费的是黄金。所以,大数据这个‘金矿’必须要经过清洗、建模、分析形成黄金,并通过价格交易实现价值。”日前,在接受光明记者专访时,贵阳大数据交易所总裁王叁寿表示,大数据最大的价值在于将它形成一种可交易的资源,这样它的价值才能体现出来。
王叁寿介绍说,贵阳大数据交易所是面向全国乃至全球提供数据交易服务,通过电子交易这种形式,利用大数据交易系统去撮合客户之间的大数据产品交易。“当前,大数据是中国‘互联网+’战略的一个重要支撑,是非常重要的趋势。套用马凯总理的话讲,我们在推动大数据与各个产业间的融合,推动数据服务及数据交易。”
“我们数交所实现会员交易制。不管你是买还是卖,都必须要成为会员。今年我们计划从100多家会员,到年底发展为1000多家会员。这也是今年的一个主要目标,会员多了才有数据,才会有更多的买方和卖方。”王叁寿说,数交所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。
规范大数据产业制度标准
5月25日,国务院副总理马凯出席贵阳数博会并发表讲话。他指出,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。中国政府将通过实施“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。
事实上,着力发展一个产业,政府所担当的角色和责任非常重要。贵阳大数据交易所作为全国首家数据交易中心,这种100%市场化运营的商业机构,它既不是公益组织,也不是行政服务部门。由此,政府在这其中便应起到引导和管理的职责。
“其实,通过数据交易所,我们所有的数据价格都会明码标价,但是目前我们只针对B2B,我们不针对B2C,我们不开展个人的会员交易。”王叁寿表示,数据的交易并非是底层数据,通过清洗格式等技术标准完成的交易数据,它只是一种商品,不存在侵犯任何人的隐私问题。
王叁寿告诉记者,从贵阳数交所这个角度讲,希望国家相关部委牵头制定6个方面的规定。
“第一,希望由国务院办公厅牵头指导,是否能将大数据交易所作为政府数据公开的一个窗口;第二,我们能不能在发改委和相关立法办的支持下,先行探索大数据交易方面的法律;第三,在工信部和科技部的指导下,我们能否继续完善交易数据的技术标准、数据的清洗格式标准;第四,我们能不能在中央网信办和公安部的指导下,完善大数据交易的安全标准;第五,在财政部支持和指导下,修改会计准则。因为大数据作为一种资产,它进入资产负债表是迟早的事情。但是数据作为一个公司的资产进入资产负债表,它必须要修改会计准则,这就需要财政部给予一些指导和支持;最后,希望中国证监会可以指导我们做一些监督和监察标准。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29