京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据浪潮来袭 抓住机遇保卫“数字主权”
日前,国家统计局发布了《2014年国民经济和社会发展统计公报》,从人口总数到经济总量,从工业增加值到消费品零售总额,翔实而全面的数据,标注着一个大国的前行足迹,也让人感慨这背后的“大数据机遇”。
庞大的人口和市场,多元化的社会结构,日新月异的发展势头,都让经济社会各个领域产生了大量的数据,使得中国成为最有潜力的大数据生产国家。但更应看到,大数据之“大”,并不仅仅在于数量,更在于发掘数据的资源价值和战略地位,通过对大规模数据的收集、分析和应用,培育新产业、发现新的知识、创造新的价值,提供“大服务”、实现“大管理”。
可以预见,从战略地位而言,大数据之于21世纪,正如土地、矿产和水资源之于上个世纪。国际竞争将在很大程度上取决于数据资源的积累运用。大数据浪潮汹涌来袭,不仅是信息技术领域的革命,更将带来全新的创业方向、商业模式和社会管理模式。在经济、教育、科技、政府管理、国防等领域,决策将日益基于大数据的挖掘和分析,而非经验和直觉。
探索以大数据为基础的解决方案,不仅成为企业竞争力的来源,也将成为国家竞争力的一部分。联合国发布了《大数据促发展:挑战与机遇》白皮书,美国政府大力推行“大数据研究和发展”计划,各国政府接二连三发布相关计划,开始大数据方面的激烈竞争,以守护本国的数字主权,攻占产业发展战略制高点。面对群雄逐鹿的大数据竞争,我们不能落于人后,更当勇立潮头、有所作为。
目前,国内新产业、新业态、新产品不断涌现,尤其在互联网经济带动下,传统行业转型升级,新兴产业不断涌现,焕发出勃勃生机。看看2014年的统计数据,网上零售额超过2万亿元、网民达6.49亿人、互联网普及率达到47.9%,这都为我们发展大数据应用提供了巨大机遇。但同时,挑战与问题也随之而来,在国家层面,既缺乏对基础公共数据的及时收集和充分积累,又缺乏对各地区、各领域数据资源的开放、共享和挖掘;在企业层面,还缺乏挖掘利用大数据资源的核心技术、商业模式和产业支撑。如何在迎接挑战中抓住机遇,在解决问题中奋勇争先,成为促进中国大数据发展的重要命题。
去年7月,李克强总理在山东考察时指出,不管是推进政府的简政放权,放管结合,还是推进新型工业化、城镇化、农业现代化,都要依靠大数据、云计算。历史的机遇往往稍纵即逝,我们要下好先手棋,打好主动仗。当务之急,是从国家层面加快推进大数据战略的顶层设计,促进数据资源的开放、共享,为加快大数据发展提供制度保障。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29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