京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据驱动两化融合,以互联网+抓住时代命脉
5月26日至29日全球首届以大数据为主题的产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会在贵阳召开。李克强总理发来贺电,国务院副总理马凯、工业和信息化部副部长怀进鹏、阿里巴巴集团董事局主席马云、腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾、小米科技公司董事长雷军、富士康科技集团总裁郭台铭、宽带资本董事长田溯宁等领导、专家和业界精英齐聚一堂,踊跃参与,共同探讨大数据行业发展趋势。工业和信息化部工业文化发展中心(简称中心)作为本次博览会的协办单位、贵阳宣言的发起单位,在博览会期间组织了“一展区+三论坛+四仪式”等活动,充分发挥了其“弘扬中国工业文化,传播中国工业品牌精神,支撑中国工业经济转型,加强国际交流合作”的重要作用。
中心秉承了“精益求精,兼容并蓄”的理念,在“智能制造,智慧生活”展区中,汇集了蓝汛、富士通、浪潮、吾久智慧医疗等近百家来自大数据、智能制造、新能源、医疗等行业的国内外展商,其中不乏站在世界科技潮头的开拓者:中国自主研发的“无人机平台”、意大利的“柯马机器人”以及英国的“摩尔汽车”等。虽然所处领域不同,但他们都正在尝试通过大数据不断武装自身,更好引领智慧的脚步。
数博会期间,还举办了“2015中欧工业4.0高峰论坛”、“2015中国(贵阳)服务外包与呼叫中心发展论坛”及“2015第七届数字民航趋势发展峰会”等三大主题论坛。
2015中国(贵阳)服务外包与呼叫中心发展论坛中,文思海辉、博彦科技、浙大网新、INFOSYS、IDC、HP等国内外服务外包领军企业齐聚一堂。与会嘉宾围绕大数据时代将为产业带来的变化与机遇展开讨论。大数据与服务外包的融合,能够更好通过品牌、技术、渠道、商业模式等方面的创新提高服务产品的增加值,提升服务外包产业的利润空间,促进产业转型,形成属于中国自己的产业品牌与文化。
“2015中欧工业4.0高峰论坛”是数博会期间少数几个国际性峰会,德国太阳能移动联邦协会主席Andreas-MichaelReinhardt,欧盟中小企业联盟MartinaGerst,以色列Mobileye公司,摩根汽车,柯马集团,瑞士Kyburz公司介绍了很多欧洲工业发展的经验,涵盖工业4.0、物联网、大数据等多个方面。通过针对性的交流与沟通,使与会嘉宾能够从多角度、多层面、多领域、多区域吸收优良的“工业4.0营养”,促进现实产业的升级和发展。
“2015第七届数字民航趋势发展峰会”作为民航领域的顶尖级会议之一,在各航空公司、机场集团支持下,在浪潮集团、世纪互联公司等国内外优秀信息技术服务商协助下,就如何运用新技术提升管理水平、改善服务质量,提供个性化的航旅服务;如何充分利用移动APP、移动支付、智能终端等产品与技术提升产品和服务创新等话题展开了热烈讨论。
工业和信息化部工业文化发展中心主任罗民在活动中发表了讲话,他指出,制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。当前,全球正出现以工业互联网、智能制造为代表的新一轮技术创新浪潮,而大数据正是实现制造业真正转型升级的重要抓手。国务院发布“一带一路”战略以及“中国制造2025”战略,一再提高了要求制造业不断创新突破、转型提升的重要性与紧迫性。工业文化发展中心将本着“服务国家工业发展建设”的宗旨,以“培育和传播中国工业品牌”为使命,紧紧围绕国家新型工业化道路的战略部署,支撑政府、服务产业,促进产文结合,推动国际交流,努力提升文化对工业转型升级和制造强国建设的支撑和推动作用。
为更好的促进国内外产学研企的在大数据领域交流与合作,中心还牵头成立了“新能源汽车研究院”、“工业4.0研究院”、“工信行业信用建设和推进中心”以及“创新创业研究院”,作为我国工业发展转型的高级智库,服务政府决策,支撑企业发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10