
大数据花开贵阳,为什么能_数据分析师考试
最近两年,地处内陆西南的贵阳市,被越来越频繁的与大数据联系在了一起。2014年4月,贵阳市在中国数据中心产业发展大会评比的“2013-2014年度数据中心优秀单位”中位居榜首。贵阳已建成国内乃至全球最大的数据集聚地之一,为“中国数谷”的构建创造了条件。不少人还惊奇的发现,贵阳上马了全国首个大数据战略重点实验室,成为国内首个全域公共免费Wi-Fi城市,建成国家工信部批准的首个国家级大数据集聚发展示范区。更令人称道的是,贵阳还致力于打通各类政务等公共信息和数据库,正在筹建数据禁毒、数据健康、数据敬老、数据慕课、数据智游(旅游)等块状集聚公共平台。
可以说,贵阳市目前已在大数据建设的各项基础项目和主体项目中,处于国内领先地位。这是如何做到的?贵阳所在的贵州省,即便在西南范围内,经济发展水平也处于跟跑地位,贵阳的资金、技术、人才等资源条件更是逊色于国内其他很多的一二线城市。从地理区位来看,贵阳距离周边其他各省的省会城市及直辖市重庆,都有不近的距离,即便高铁开通,也无法做到一小时内抵达(广州深圳、南京上海、杭州上海、北京天津之间均能实现一小时抵达),这意味着,很难实现省际之间省会城市(直辖市)在科技创新、工业项目、总部经济等领域的良性协同。为什么偏偏是贵阳,可以在大数据领域跻身国内第一方阵?
人们普遍关心的另一个问题是——无论是从国内外城市史的角度,还是从中国改革开放历程出发,都不难找出部分城市借助机遇,在某些产业领域率先崛起,但随后渐趋衰落的案例——贵阳在大数据领域的优势,能否得以持续?能否避免“起了个大早,赶了个晚集”式的尴尬?
解答以上两组命题,可以从《创新驱动力》这本书中找出答案。前面提到了贵阳相比周边一些省会城市、直辖市的相对劣势,但贵阳仍具有显著优势,一是无地震、无风灾、无旱涝;二是电能资源充足;三是气候条件适宜。这三项优势得以转化为驱动科技创新、大数据产业落户发展的助力,得益于贵阳市主动牵手中关村。有意思的是,地处北京海淀区的中关村,尽管已经孕育出类似硅谷模式的科技创新、产学研资合作链条,却面临发展空间不足的劣势。中关村的劣势,可以被贵阳的优势很好弥补,反过来,中关村的优势平移到贵阳,则可以发挥更大威力。
书中介绍指出,贵阳牵手中关村,更多地关注引进中关村的天使投资人、风险投资机制、科技资源、创新模式,并扎实做好服务科技创新的基础性工作,为此搭建起多个高效运转的园区。在笔者看来,贵阳推动本地技术交易平台建设,构建起网络化信息平台、打造体验式应用平台,这是得以让引入的中关村项目、人才、制度成果留得住,充分融入引入地科技创新发展的关键。
一个经济发展原本处于后发地位,科技创新和工业化水平较低的内陆省会城市,能在发力大数据过程中,成功引入资本、企业、项目和人才,与当地切实推动服务创新密不可分。贵阳市2014年列出了权力清单、负面清单、责任清单,优化程序清单,这不仅极大的减少了困扰创新发展、创业的规制负担,而且也使得当地打造的集成化、数字化公共服务平台在一个较为优良的管制理念的基础上上线。
书中第五至八章详细介绍了贵阳综合保税区、高新区、贵阳国家经济技术开发区、贵州双龙航空港经济区的筹建过程、功能设置、政策举措。这四大园区成为强有力驱动贵阳大数据产业发展、智慧城市建设、打造“中国数谷”的强劲四核。
贵阳的大数据,有别于国内其他一些城市的政策实践和产业运行。贵阳提出并实践的“块数据”,强调的是包括公共信息在内的各类信息的数聚,并因此实现多维无限的重组、裂变、升级。贵阳市也因此成为国内首个政府数据开放示范城市,上线国内首个大数据交易所,这些都使得贵阳一定程度上率先抢占了大数据战略的制高点——如果当地继续深入现有的改革、创新政策路径,深化改革,保持足够的开放姿态、学习精神和危机意识,破除束缚创新驱动、信息开放的体制机制和政策障碍,不因地方党政班子的换届调整而走回头路、折腾发展思路,就可以认为,至少在未来一些年内,贵阳仍将持续保持信息化、智慧城市、大数据产业等多方面发展优势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 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 ...
2025-08-20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。 ...
2025-08-14