京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国大数据产业发展前景浅析_数据分析师培训
大数据是今年IT界最热的词之一,但大数据究竟能为我们带来什么?一直让普通人摸不着头脑。其实大数据在调整计生政策、养老金缺口、改善交通等政府决策中发挥着越来越重要的作用。各企业不断加大在大数据领域的布局。前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》数据显示,2012年全球大数据产业总体规模为114亿美元,2013年总体规模增长至180亿美元,到2017年大数据市场规模有望接近500亿美元。虽然全球经济持续放缓,但大数据市场的增长趋势不会受到影响。
2014年年初,国家卫生和计划生育委员会宣传司司长毛群安在新闻发布会上表示,针对“单独二孩”政策调整,对此前10年的数据进行了分析,并进行了数据模拟。毛群安所说的数据模拟正是由国家人口管理与决策信息系统(PADIS系统)完成的。
意想不到的结果,还体现在交通领域。据了解,在我国一些城市,决策者正从城市规划入手来解决公共交通所不能解决的拥堵问题。因为,通过PADIS的人口与经济数据分析发现,这些城市交通问题是经济中心与人口中心的偏移造成的,跨区式出勤需求是造成交通拥堵剧增的重要原因。
“发达国家近年来利用微观仿真技术模拟国家重大政策调整及评估其影响已经兴起,对我们来说,这种技术才刚刚应用。”通过大数据建模,可以逼近事物的本质,但我们未必可以用它来直接指导决策。就拿人口预测来说,大数据仅仅能为政府决策提供技术准备,最终的决策还需要决策者从多方面来综合考量。”史文钊相信,用大数据技术,把决策从黑盒子放入白盒子,技术向前走出的一小步,必将带动科学决策的一大步。
在欧美国家,大多数国家推出的相关战略中都或多或少涉及了大数据产业发展根据一项调查,2012至2013年度,欧美国家1217家营业额收入超过10亿美元的企业中,643家企业制定了大数据战略,其中7%的企业至少投入了5亿美元、15%的企业至少投入了1亿美元发展大数据。
相比起在市场上的火热,大数据在大多数国家的公共领域中应用遇冷。这一方面可能是因为大数据能带来的好处难以量化,另一方面,公共部门具体实施起来会有较多约束,个人隐私权保护、政府机构间数据共享等问题仍有待解决。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06