京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据报告 国内条件得天独厚有新机遇
第1页:国内外大数据的发展状况及应用
大数据无疑是近期最时髦的词汇了。不管是云计算、社交网络,还是物联网、移动互联网和智慧城市,都要与大数据扯上关系。大数据已经成为有特别含义的专用词汇,不在单指数据体量大。
"大数据分析"通过数据分析来发现现状,找到导致现状的根源要素,并且通过模型与预测分析技术来对改善进行预测与优化,并且实现企业运营各个领域的持续改善与创新。
目前,在对大数据的价值的态度上,除了6.9%的企业认为数据没有价值以外,绝大多数企业都认为数据具有或可能具有很高的价值,可见大数据的价值已经在企业中获得了广泛的认可。未来随着越来越多的大数据分析平台和工具的开始广泛应用,大数据的价值将会被进一步释放并获得企业认可。大数据发展究竟如何?它能给我们带来什么?或许很多人还不清楚,今天我们就来讨论一下。
一、国内外大数据的发展状况及应用
1、大数据已深耕于经济领域且创造了巨大的经济价值
美国的大数据产业已经创造了巨大的价值,具体表现在:
1)大数据使美国医疗服务质量得到提高。
对于医疗服务的提供方和支付方来说,在减少医疗成本的同时不断提高医疗质量和效率仍然是一个难以实现的目标,而这也是改善民生的重大机遇。2010年,全美医疗支出占国内生产总值的17.9%,比2000年增长13.8%。而且,某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加,正在消耗更多的医疗资源。
对这些疾病和其他相关健康服务的管理将深刻地影响国家的福祉。在这方面大数据可以发挥作用。为在广大人群中取得最有效的医疗效果,更多地使用电子健康记录(电子健康档案),并与新的分析工具相结合,将提供挖掘信息的机会。研究人员可以利用信息寻找有效的统计趋势,并依据真实的医疗服务质量开展医疗评估。
2)大数据使美国的交通更加便利。
通过完善信息和自动驾驶功能,大数据有可能在许多方面彻底改变交通的面貌。开车的人多,交通堵塞就多,其后果是浪费能源,造成全球气候变暖,耗费时间和金钱。手持设备、车辆和道路上的分布式传感器则可以提供实时交通信息。这些信息,再加上更好的自动驾驶功能,可以使驾驶更安全,交通堵塞更少。智能汽车日益互联的新型交通生态系统有可能彻底改变道路使用方式。
3)大数据使美国的教育质量得到提升。
大数据可以对美国教育及其在全球经济中的竞争力产生深远影响。例如,通过深入地跟踪和分析学生的在线学习活动——精细至每个鼠标点击动作,研究人员能够确定学生的学习方式和提高学习的方法。这种分析可以针对成千上万的学生进行,而不是孤立的小型研究。课程和教学方法,无论是在线的,还是传统的,都可以根据大规模分析所收集到的信息进行修订。
第2页:大数据提高了美国的征税效率。
4)大数据提高了美国的征税效率。
由于迅速发现异常的能力日益增加,政府税务部门可以缩小“税收缺口”,即纳税人应付税款与其自愿缴税额之间的差额,并且对于那些试图进行不当纳税申报的人,会深刻地改变他们的行为方式。大多数税务机构实行“自愿缴税与追讨欠税并举”的模式。在这种模式下,它们接受纳税人的纳税申报单并办理退税,并对一部分纳税申报单进行抽查,以找出有意或无意欠税的情况。
大数据则能够提高欺诈检测的水平,在纳税申报之初就揭露违规情况,减少问题退税的发放。资料表明,在医疗领域每年产生3000亿美元的潜在价值;在公共管理部门,每年产生2500亿美元的潜在价值;在个人位置数据领域,每年产生1000亿美元的市场;在零售业能够增加60%的营业额;在制造业部门,能够降低50%的产品开发及装配成本。
5)大数据在欧洲公共管理部门得到深入应用。
大数据在oecd组织中的欧洲国家公共管理部门创造了1500到3000亿欧元或更高的潜在经济价值,这些经济价值主要通过政府公共管理机构开支的减少、转移支付的下降及税收的增加来实现。三是全球大数据人才需求将上升并且出现供需缺口。gartner咨询公司预测,到2015年,大数据人才需求达到440万人,人才需求缺口将达到三分之一。
2、欧美等发达国家把数据资产上升到国家信息战略高度
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20