
解读大数据行业在2017年的新发展
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?今日的比格数据,我们来一起解读大数据行业在2017年的新发展。
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 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。
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33.9%,32.7%,29.4%,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?
大数据分析对企业的发展越来越重要, 35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据,22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划,仅仅有7.8%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,38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5% 的企业分析历史数据;通过机器学习(+微信关注网络世界),辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5% 。
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著提升。
大数据助力企业发展 企业在哪些领域会应用大数据?
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
这么多企业应用大数据,大数据将会为这些企业带来什么收益呢?
55.8%的企业表示应用大数据后实现了更智能的决策;应用大数据提升了运营效率的企业占比为48.2%,这两个影响最为显著。应用大数据更好的管理风险,创造新的业务收入,增强生产能力的企业也占有一定比重。
随着大数据技术和机器学习技术的进步,大数据在各行各业的应用还将继续加强。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12