
大数据产业将带动贵阳关联产业大发展(1)_数据分析师
贵阳的“大数据”时代来了。
从“北京·贵阳创新驱动区域合作”系列活动的开展,中关村贵阳科技园落地开花,到三大运营商数据中心相继落户,再到贵州·北京大数据产业发展推介会的举行,贵阳正一步步走向“大数据时代”的怀抱中。
大数据产业腾云而来,不仅激活了贵阳打造发展升级版的一池春水,也为贵阳其他产业的发展提供了新的机遇。
正像人们说的那样,大数据的魅力就在于它能与农业、工业以及服务业等产业深度融合,并带动这些产业转型升级、提速发展。
伴随着大数据产业发展,新的思维方式、科技方式、创新理念和新的市场机遇也纷纷融入到贵阳产业发展的大潮中。与此同时,贵阳各大产业也纷纷抢抓机遇,努力斩获属于自己的那份“蛋糕”。
有人问:发展“大数据”,能给贵州、贵阳产业带来什么?
贵阳市工信委的专家回答,大数据是云计算、物联网、移动互联网等新技术、新模式发展的产物,它具有数据量大、类型复杂、内容变化快的特征,蕴含广泛的应用价值和巨大的市场机会,将改变新一轮产业竞争格局,推动经济社会的深刻变革。概括来说,可形成四个产业圈——
一是基础设施层,三大电信运营商数据中心和宽带网络是贵州发展大数据产业的基础。二是云内容及其应用层,如动漫、数字影视、数字出版、游戏、地理空间信息系统、金融后台、物联网、服务外包等。三是端产品的制造层,如智能家电、平板电脑、笔记本电脑、信息材料、电子元器件、智能手机等。四是产业辐射层,可以带动智慧城市、智能交通、数字城管、智慧社区、互联网金融、智慧旅游、电子商务等产业发展。
“这就是大数据的魅力,它能与农业、工业以及服务业等产业深度融合,并带动这些产业转型升级,提速发展。”正在贵阳着手开发“市民一卡通”项目的贵州创毅讯联科技有限公司总经理苗劲风说,在农业领域,可以建农业市场大数据模型,让产销衔接更畅通,帮助农民规避风险;而当下很火的电子商务就是基于大数据,对原有服务业模式的提升;工业领域引入数据分析提升工作效率,更是举不胜举。
市工信委相关负责人说,发展“大数据”,是贵阳市实现产业转型和新型工业化的战略选择,是贵阳市统筹经济发展与生态文明建设的必由之路。目前,贵阳已有部分企业借助大数据来培育产业新的增长点。
贵阳发展大数据产业,带动产业转型升级的方向和目标很明确。贵阳提出,实现大数据产业与商业、金融、高端制造、新材料、节能环保、旅游等领域的深度融合和创新应用,加速农业、制造业和服务业等产业转型升级,对一、二产业的带动规模超过1000亿元。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 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在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23