大数据势不可挡 为“双创”助力搭台
在今年5月份举办的2015贵阳国际大数据产业博览会上，李克强总理就曾强调，中国是人口大国和信息应用大国，拥有海量数据资源，发展大数据产业空间无限。积极推动各行各业依托大数据创新商业模式，实现融合发展，助力大众创业、万众创新，促进中国经济保持中高速增长、迈向中高端水平。
此次常务会的议题之一，是讨论研究《关于促进大数据发展的行动纲要》，突出围绕“政府大数据建设”和“创造健康发展的大数据环境”这两项核心内容展开。在大数据时代，开放是鼓励大众创业、万众创新的必由之路。数据作为一种特殊的创新资源，永远不会被消耗，只会在层层使用中不断被传递，放大。会议决定，要推动政府信息系统和公共数据互联共享，消除信息孤岛，加快整合各类政府信息平台。并优先推动交通、医疗、就业、社保等民生领域政府数据向社会开放，不断提高社会治理水平。
大数据被称为互联网时代的第四种商业模式。若对大数据商业价值的挖掘和商业模式的创新仅仅停留在个别领域，大数据应用也就无法遍地开花，形成产业发展之势。引导支持大数据产业发展方面，坚持以企业为主体，市场为导向。加大政策、资金的扶持力度，营造宽松公平的环境。深化大数据在各行业创新应用，催生新业态、新模式，让开放的大数据成为促进创业创新的新动力。
2015年是大数据深入发展的一个重要年份，但大数据背景下的信息安全也让人担忧。如何顺应时代的特点、顺应互联网技术发展的特点加强网络安全和信息安全的保护，是摆在我们面前很重要的一个问题。会议强调，要不断强化信息安全保障，完善产业标准体系，依法依规打击数据滥用、侵犯隐私等行为。政府既要“扶持”，为大数据产业创造一个健康发展的环境，又要“引导”、“规范”，保障信息安全。以确保让各类主体公平分享大数据带来的技术、制度和创新红利。
李克强总理说：“大数据产业的潮流不可阻挡，我们要顺势而为。”在全球经济下行的趋势下，最需要的就是创新，无疑数据是推动创新最重要的资源。大数据产业给不同国家和地区发展带来了机遇，为推动实现更高效、更绿色、更惠民的发展提供了新的思路。希望通过政府的一系列对大数据战略的扶植政策，共同培育全民大数据创业的土壤，为助力大众创业与万众创新，添上最兴旺的的一把火。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
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在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
