
抓住大数据发展新机遇
抓住大数据发展新机遇,要加大科技创新力度,以大数据为内容增加科技供给,加快大数据成果转化和应用。全市上下、各行各业都要更加积极地抓住大数据发展新机遇,抓紧与大数据共生共融、创新发展,共同谱写打造创新型中心城市的磅礴乐章。
抓住大数据发展新机遇
——二论以习近平总书记在全国科技创新大会上的重要讲话精神为遵循打造创新型中心城市
习近平总书记在全国科技创新大会、两院院士大会、中国科协第九次全国代表大会上强调,推动科技发展,必须准确判断科技突破方向,判断准了就能抓住先机。贵州、贵阳之所以能在大数据方面取得一定成绩,正是因为看到和抓住了新一轮科技革命和产业变革的历史机遇。以习近平总书记在全国科技创新大会上的重要讲话精神为遵循打造创新型中心城市,我们要更加深刻地认识到,大数据等新一代互联网技术正深刻改变着世界,必须把握这一历史机遇,抢占先机、把握先机、赢得未来。
在经济发展进入新常态的背景下,靠什么培育新的增长动力和竞争优势?答案毫无疑问是创新。只有坚持创新发展,加快科技创新,才能推动发展方式从要素驱动转向创新驱动、从依赖规模扩张转向提高质量效益,为经济保持中高速增长、产业迈向中高端水平提供坚实支撑和强劲动力。我们要进一步增强打赢大数据突围战的责任感和紧迫感,认清发展大数据的先天优势、先发优势、先行优势,抓住大数据发展新机遇,以只争朝夕的劲头,加快补齐短板、做强长板,推动大数据发展取得更大成绩,开创打造创新型中心城市的崭新局面。
抓住大数据发展新机遇,要倍加努力、乘势而上,谋求更大作为。全国科技创新大会、两院院士大会、中国科协第九次全国代表大会的顺利召开,吹响了建设世界科技强国的号角,我国科学技术发展将迎来又一个春天,包括大数据在内的前沿科技将更受关注。成功举办2016数博会,让全国、全球关注贵阳,更加坚定了贵阳发展大数据的信心和决心。本月初,全省大数据战略行动推进大会召开,省委主要领导强调,要坚定不移实施大数据战略行动,加快建设国家大数据综合试验区,让“智慧树”茁壮成长,让“钻石矿”流光溢彩,引领和推动全省经济社会更好更快发展。我们要用好各种有利因素,把更多人力物力财力投向大数据核心技术研发,确保继续保持先发优势,不断抢占更多制高点。
抓住大数据发展新机遇,要加大科技创新力度,以大数据为内容增加科技供给,加快大数据成果转化和应用。在经济发展新常态下,经济增长必须依赖在创新基础上的效率提高。科技创新是所有创新的核心,当前,特别要抓住供给侧结构性改革的机遇,以大数据为内容增加科技供给,加快大数据成果转化和应用,增加大数据商用、政用、民用产品和服务;以大数据引领经济转型升级,因地制宜探索差异化创新路子,加快发展新经济,培育壮大新动能;以大数据提升政府治理能力,积极推进“互联网政务”,推动政府决策科学化、政府管理精准化、政府服务便利化,实现“人在干、数在转、云在算、天在看”;以大数据服务社会民生,推动大数据与群众衣食住行、健康医疗和社会公共服务等相融合,更好地解决民生“痛点”“堵点”“难点”问题。
大数据既是大机遇、大变革,又是大产业、大红利。站在新的起点上,贵阳发展大数据底气更足、信心更强。全市上下、各行各业都要更加积极地抓住大数据发展新机遇,抓紧与大数据共生共融、创新发展,共同谱写打造创新型中心城市的磅礴乐章。
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