大数据分析范文
推荐第1篇：大数据分析
1什么是大数据？ 云中大数据：融合技术
如今，大数据分析和云计算是全球企业最为关注的两大 IT 话题，大数据分析提供独具价值的洞察，帮助企业打造竞争优势，启迪创新，推动收益增长。作为 IT 服务的交付模式，云计算可以增强业务灵活性，提高生产力，同时增加效率，降低成本。
2大数据能给我们带来什么？
中国社会的急剧发展带来了数据的暴增，从街头的交通摄像头到商场的打折信息，再到网商的用户资料、信息，无不充斥着大量的数据，而在这背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？
大数据究竟能给我们带来什么？
信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，呈现跨越式的特征。比如手机里的信息不断地堆积，从最开始的通讯录到短信、彩信，再发展到现在的智能手机时代，更多的来自于应用的数据如微博等正在积累起大量的数据信息。放大到社会而言，产生的数据更是异常庞杂。毫无疑问，大数据时代已经来了。
什么是大数据？
，数据已从 TB 级别跃升至 PB 级别；对大数据，现在比较流行的是用 4 个“V”来总结其四个层面的含义：容量巨大（Volume）
数据类型多（Variety），从普通的文字、视频、图片到逐渐增多的地理位置信息等，类型纷繁，已无规律可循；价值密度低（Value），以视频为例，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据也许只有一两秒；处理速度快（Velocity），实时分析对某些应用才更有意义，而不是批量式分析，即时处理已经成为趋势之一。
大数据的发展趋势和带来的机会
在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽略，企业数据被谈及的更多。企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。面对这些应用需求，企业依托自身的数据库系统就可以解决，例如应用少量 x86 服务器、客户端，再加上 Sybase 系统、Oracle 系统、Unix 系统等。
随着互联网的快速发展，在企业数据还没有井喷的时候，我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了，比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据，这种非对称性数据充斥在我们周围，包括网络日志、点击流、电话记录、医疗记录、传感器和监控摄像头等等，各种来源的巨量数据种类丰富，让人无所适从。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘，无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候，也许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。因此，对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。
比如说，在淘宝庞大的用户群中，淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求？一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求？越来越多的应用需求推动着大数据的发展。更主要的是，未来可能各种传感器会出现在社会的各个地方，数据会更多，比如交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。如此巨量的数据，处理难度可想而知。
大数据给中国市场带来什么？
大数据应用需求在中国更加明显。中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网开始成型……大数据的时代正在到来，不仅有机遇，也存在挑战，且机遇大于挑战。
目前，网络搜索曾经在数据分析方面获得了一些机会，但远远不够，而且也是在相对偏窄的一个区域内利用信息，更多的数据散落在社会各个环节中，梳理分析出这些大数据带来的商业机会逐渐凸显价值。在中国市场，工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信
息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。
大数据背后的商业机会
在实现大数据的过程中，硬件和软件供应商都可以找到合适的位置和方法来实现自身的价值，因为大数据的实现需要硬件具备足够的性能、灵活性以及可靠性和软件层面的优化支持。从目前的企业计算领域来看，IA架构是承载和实现大数据的理想平台。对于数据分析来说，基于英特尔至强处理器的双路/多路平台具备开放式、普及性、易优化、灵活易扩展等特点，是实现大数据应用的出色载体。英特尔的双路至强处理器已经通过实践验证了自身在计算能力的领先性，而以其为基础的主流服务器和存储系统具备无可比拟的扩展性。对于商业智能来说，基于英特尔至强处理器的多路平台则具备高性能、高能效、灵活扩展以及高性价比等优势。
此外，英特尔还拥有类似于英特尔发行版 Hadoop 这样的开源分布式架构以及相关的软件工具如编译器、函数库等，英特尔已经形成了完整的大数据解决方案。英特尔提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。Hadoop 对海量数据处理的支持，可以让用户不再依赖价格高昂的大型专有设备，而是通过大量 x86 服务器集群就可解决——利用较高性价比的 x86 服务器来搭配并行计算架构，从而可以以最符合经济效益的方式完成庞大的计算任务。
对于国内市场而言，对于大数据应用机会的重视和抓取已经越发明显，作为世界上人口最多的国家，中国产生数据的潜力可想而知，即便能掌握其中一部分大数据，对于企业发展也具有不可估量的价值。比如微博等社交网络平台上产生的大量碎片化信息，如果被合理应用，并精准分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，那么就能掌握下一个互联网发展机会抑或革命，这还仅仅是互联网层面，放眼到全行业，可以利用的机会则更多。而英特尔与产业合作伙伴的强大产业生态链能够满足行业需求的同时在大数据时代用创新技术将大数据背后的价值一一呈现，并促进更多商业机会的出现。
3大数据：落地正当时我们正处于一个信息大爆炸的时代：宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，视频通讯、医疗影像、地理信息、监控录像等视频记录，传感器、导航设备等非传统 IT 设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据正在充斥整个网络。据权威市场调查机构IDC预测，未来每隔 18 个月，整个世界的数据总量就会翻倍；到 2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到 35.2ZB(1ZB=10亿TB)。“大数据”时代正在来临！
“大数据”的价值
所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从 TB 级跃升至 PB 级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较复杂，超过 80% 都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中 RFID 的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。
全球知名咨询机构麦肯锡在关于“大数据”时代的研究报告中指出，数据已经渗透到了每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。在互联网时代，数据本身就是资产，而“大数据”则意味着这些资产正在变得庞大无比。虽然云计算可以为数据资产提供保管的场所和访问的渠道，但如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是“大数据”时代的核心问题。这就好比一座日益膨胀的矿山，虽然其中蕴含着大量的贵金属，但是要想获得这些价值，就必须解决筛选冶炼的问题。
“大数据”对IT解决方案提出更高要求
在“大数据”时代，超过 80% 的数据都呈现非结构化状态，这些数据正在持续不断地增加，并且需要长时间存储，非热点数据也会被随机访问。这种情况与传统的、基于关系型数据库的核心数据存储方式有显著的差异。这种差异，使得传统的数据存储和管理解决方案无法胜任“大数据”时代的分析、管理和挖掘工作。传统的关系型数据库以及数据分析软件处理的结构化数据通常是GB级别的，很难适应“大数据”时代 TB、PB 级复杂数据类型的检索分析。同时，因为“大数据”时代数据每时每刻都在快速增长，传统解决方案也无法适应这种近乎无限的扩张性。为了适应“大数据”时代的到来，企业需要从技术、应用、硬件等各个层面做好准备，采用更新的IT解决方案，才能满足“大数据”收集、存储、管理和分析的要求。
“大数据”时代的IT解决方案，需要容纳数量庞大的用户和数据生产者，能够从企业及社区网络、移动智能终端、传感器及物联网、定位及地理信息设备中获得大量的视频、语音、图片、文字、产品信息、地理信息、时间信息等非结构化数据，并对这些海量复杂数据进行分析和挖掘，从而获得真正有价值的数据用于后续的经营。这种应用模式，要求“大数据”时代的IT解决方案具备可变的数据接口和高效的数据导入、管理、分析、统计技术；能够支持PB级别的数据、支持非结构化以及结构化数据、支持每秒万次级查询，拥有更高的系统可靠性以及更高的统计分析效率，这就对计算能力、内存数据处理能力和管理能力提出了非常高的要求。
对于企业而言，“大数据”时代爆炸性增长的数据既是巨大的机遇，也将是巨大的挑战。在“大数据”时代，IT解决方案既要能够更高效、低成本的存储和管理，也要能够更快速、灵活及稳定的检索和分析。而在这些方面，已经有不少厂商在努力围绕大数据整合解决方案，英特尔就是其中的佼佼者。首先，IA 架构广泛的普及率可以为企业提供更高的一致性，是承载和应对“大数据”的理想平台。英特尔® 至强® 处理器拥有更高的计算性能和内存数据处理能力，以其为核心的服务器和存储系统具备开放式、普及性、易优化、灵活等特点，具备无可比拟的扩展性，非常适合应对“大数据”的挑战。除此之外，英特尔还有包括 Hadoop 这种开源架构等软件方案（如编译器、函数库等），也将对“大数据”的处理提供了更高的效能。这些软件方案通过优化底层算法，可实现更高的应用效率和更均衡的计算存储分布；与英特尔硬件技术相结合，可以提供更高的平台性能。同时，还能提供跨数据中心的HBase数据库虚拟大表功能，并且实现了 HBase 数据库复制和备份功能，在功能方面也更适应“大数据”时代管理分析的需要。这一切，都为收集数据、分析数据、优化数据、利用数据提供了坚实的基础。
中国的“大数据”时代
“大数据”时代的核心应用就是对已知的数据进行分析来为未来发展和企业经营提供参考。作为一个人口大国，中国在“大数据”时代拥有巨大的机会和挑战。机会在于，我国拥有世界上最多的人，从而可以提供最多的数据以供分析挖掘。而挑战则是，我们怎样才能从海量的数据中找出价值。凭借庞大的人口基数和市场，我国各行各业的规模都在不断扩大，从而制造出庞大的数据。电商、快递、企业的网站和IT系统都承载了大量的数据；传统的大型超市、卖场、商场也集聚了大量的信息。特别是移动互联浪潮下各种手持智能终端的普及和定位设备的应用，也在不断产生大量的数据。如果能够对这些数据进行分析挖掘，找出有价值的信息，就能够大大促进中国企业的发展。比如，电信运营商可以对客服中心的数据进行分析来建立客服中心智能辅助平台，帮助运营商把客服中心从成本中心转变成营销中心；汽车厂商可以分析各大汽车论坛用户的海量评论来监控品牌口碑及舆情；电商企业可以分析用户的各种历史数据来挖掘用户的喜好，从而实现精准营销。面对“大数据”带来的机遇和挑战，我国政府在物联网“十二五”规划上把信息处理技术作为 4 项关键技术创新工程之一提出，其中就包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等“大数据”相关的重要技术。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。
“大数据”的未来
“大数据”的到来已经无可阻挡，这将考验我们的技术是否跟得上数据的爆炸。比如，智慧城市的建立将改变现在的城市生态，但是作为信息采集源头的数万个摄像头，如果通过实时高效的图像分析而实现有机结合，就是我们需要解决的问题。英特尔作为IT上游领导厂商，通过深入了解 OEM 厂商、ISV、SI 甚至用户的需求，将产业链上的每一环都紧紧扣在生态系统周围，使之发挥最大的能动性，来应对“大数据”时代的挑战。在电信、石油、交通、医疗以及制造等行业，英特尔以开发的架构支持新型的商业智能，将这一生态系统的力量发挥到极致。信息就是资源，谁掌握了“数据”，谁就掌握了未来。掌握大数据，就在当下。英特尔将利用各种软硬件技术资源，帮助合作伙伴发掘数据价值，从而应对“大数据”时代的挑战。
4大数据背后隐含的“商业秘密”
信息的密集爆发，带来了大量的数据堆积，数据的变化几乎没有一个循序渐进的过程，砰然爆发的速度太快了，从居家到社交，从生活到工作都会形成大量的数据，无论是有用的还是无用的数据都围绕在我们周围。我们不会在意大量的数据，但是对自己有用的数据是很在意的，最简单的一个例子，我们手机里的信息就不断地堆积，通讯录在增加，还有邮箱，如果说以前仅仅是短信息，那么现在还有彩信，照片，包括微博等等都堆积起大量的数据信息。
数据多了就显得凌乱，甚至乱序，而这仅仅是我们个人的一些信息就显得如此驳杂和繁多。那么对于社会公共信息来说，堆积起来的数据信息是超海量的，汇总进而分析这些数据的价值就变得非常关键，而且也潜在着非常巨大的商机。
大数据应用场景之一
每天开车上街，司机们很在意的是测速摄像头，对于公共资源维护者来说也在意这些数据，当然他们不仅仅是测速，更多的是道路信息采集。什么路段拥堵了，哪个路口出交通事故了，一些城市已经树立了交通指示屏，可以非常清晰明了地为司机提示哪条路段现在是什么情况，拥堵还是畅通，有没有交通事故等等，这都是对数据采集后的分析结果呈现。之前，我们在城市的路口常常可以看到很多交通地图，不过现在这种平面单一的指示正在被数字标牌所取代。当然不仅仅是路口，在商场、电梯，地铁、候机楼、包括楼宇的户外广告等等，都已经不再是简单的一个平面美女，更多地已经开始呈现数字化了。
大数据应用场景之二
各种尺寸的屏幕动态化呈现更多信息，如果说以前我们还惊奇于滚动的数字屏幕，那么随着信息化的快速发展，单纯地动感已经无法满足我们的需求，更广泛的信息呈现才是更迫切的一种需求。而且这种需求是双向的，对大众和商家都很重要。于是智能化数字标牌出现了。这类产品具备了互动的功能，用户可以用触摸或者体感的方式和它们进行交互操作，同时，它们都是联网的设备，可以与数据中心或者其他的数字标牌进行数据的传递，还可以搜集并分析数据，为不同的人群进行定制化的互动展示。这就是大数据的一种应用。英特尔还推出了一套智能系统，通过在数字标牌上的应用，实现丰富的功能。
大数据应用场景之三
在大量数据的背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？大数据，带来了一个全新的机会，这个机会需要软硬件的结合，需要大型数据的分析能力。在这方面，英特尔给予了硬件方面的强力支持，这里的硬件不仅仅是服务器端的，还有更多的终端产品，包括微小终端等等，都呈现数据分析后的结果以及快速分析的过程。
比如，英特尔的一款采用了酷睿 i5/i7 处理器的虚拟试衣镜 K-mirror。它能够通过红外线感应器，将试衣者的人体轮廓抓取出来，配合深度感应器测算人体与屏幕的距离，最后将预先存储在魔镜里面的虚拟衣服自然地搭配到试衣者的身体上。借助 K-mirror，试衣者无需穿上婚纱，便可以轻松、快速地进行选择与搭配，使得以往复杂繁琐的婚纱挑选与试穿过程变得简单随意且妙趣横生。目前已有众多婚纱影楼、服装零售店铺安装了这款体感式虚拟试衣镜，吸引了大量顾客体验这种高科技的试衣感受。
大数据应用场景之四
在移动市场我们常常听到精准营销，包括广告的投放等等。但是广告投资商非常在意的是自己的投放究竟获得了多少的回报和收益，或者自己的投放带来的反馈又是什么，在哪里的投放获得最大的回报率？这都存在着大量数据的分析和归纳。有国外媒体报道，eBay 的数据库每天增加 50TB，每天最少都有数百万次的商品查询，数据库每日增加 1.5 兆笔记录，数据库的总容量则已超过 9PB。每天新增的数据量庞大，数据库也极其庞大，从中分析顾客的浏览、消费行为就变成了一件很困难的事情。
大数据应用场景之五
再比如 Facebook，每天都有数亿用户留下庞大的数据，包括大量的图片、影片等传统数据库系统较不擅长的非结构化数据。针对网络社交平台，一些公司已经开始研究和布局大数据的关键技术──Hadoop。基于 Hadoop 的海量数据分布式处理，可以不再依赖价格高昂的大型专属设备，而通过自建大量 x86 服务器群集来解决。它利用大量平价的服务器，搭配并行计算架构，以最符合经济效益的方式创造庞大的计算量。而且，英特尔可以提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。
大数据应用之中国机遇
上述五个应用场景代表着现在市场和行业里对于大数据时代的典型描述，而对于国内市场而言，大数据分析和应用的机会也颇大，因为中国的用户量太庞大了，产生数据的潜力不可估量，如果能掌握其中一部分大数据就对企业发展具有意想不到的价值。我们正面临着大数据工业革命，不仅包含传统的结构化(或关联型)数据，而且也包含各类非结构化、非对称性数据。这些数据不仅尺寸庞大，而且增
长速度更快于摩尔定律。可以说，谁能合理地分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。
大数据之背后的故事
基于大数据的盛行，很多软硬件厂商都在寻求着适合自己的方向，而英特尔利用不同级别的处理器架构，不同的数据应用架构，以及相关的解决方案，帮助用户从端到端找到完整的解决办法。在大数据分析方面，灵活、强大和开放的解决方案更容易来实现现有需求以及未来的升级扩展。而英特尔正在利用开放的架构联合业界合作伙伴一同为大家打造不同的大数据方案，帮助用户解决实际难点。无论从应用、需求还是解决方案层面，大数据都已经到了“应时而生”的时代，而在这背后，从后端数据挖掘分析的厂商到应用的供应商都能从中找到黄金机会，在促进大数据时代的同时完成自己的商业目标。
推荐第2篇：大数据分析政府工作报告
大数据分析政府工作报告： 那注定牵动生活的十大新词
有权不可任性 【出处】
在今年的政府工作报告中，国家总理李克强在谈及简政放权时强调：“大道至简，有权不可任性。”
大数据分析：
2014年，政府交出了一张漂亮的简政放权成绩单：10多次国务院常务会议进行专题研究，2次电话会议全国动员，246项行政审批事项被取消和下放、149项职业认证被取消。 获得感 【出处】
两会前夕，习近平再次强调，要把改革方案的含金量充分展示出来，让人民群众有更多获得感。政府工作报告提出基本实现高速公路电子不停车收费联网、综合治理农药兽药残留问题、大幅提升宽带网络速率等细节，力图让群众获得实实在在的获得感。 健康中国 【出处】
“健康是群众的基本需求，我们要不断提高医疗卫生水平，打造健康中国。”李克强总理在作政府工作报告时，这句承诺得到了热烈的掌声。 大数据分析：
“健康中国”最核心的是加快健全基本医疗卫生制度，让民众看得上病、看得起病、看得好病。《报告》提出要全面推开县级公立医院综合改革，在100个地级以上城市进行公立医院改革试点，破除以药补医，降低虚高药价，合理调整医疗服务价格，通过医保支付等方式减轻群众负担。 互联网+ 【出处】
李克强总理提出“互联网+”行动计划，可以预见这将成为新兴产业和新兴业态的竞争高地。 大数据分析：
互联网+新媒体=网络媒体 互联网+娱乐=网络游戏 互联网+零售=电子商务 互联网+金融=互联网金融 目前，“互联网+金融”已走入正轨，“互联网+交通”各方仍在博弈磨合。今年春节的全民“抢红包”就是互联网金融移动支付暗战传统金融的典型案例。仅除夕当天，微信红包的收发总量就达10.1亿个，1541万微博网友分享了由央视春晚及39位明星与商家送出的1.01亿个红包。 书香社会 【出处】
书香社会今年第一次出现在《政府工作报告》中，李克强指出，要提供更多优秀文艺作品，倡导全民阅读，建设书香社会。 大数据分析：
一个民族的文化自信离不开崇尚阅读、尊重文化的氛围，让阅读成为一座城市高贵的坚持。 3月2日，国家新闻出版广电总局发布通知，将加快全民阅读立法进程，其中，“深圳读书月”作为“书香中国”的活动品牌，截至2014年已坚守了15年，15年参与总人次达1.06亿。 创客 【出处】
今年“创客”一词第一次被写入《政府工作报告》。《报告》指出，互联网金融异军突起,电子商务、物流快递等新业态快速成长。李克强鼓励众多“创客”脱颖而出，文化创意产业蓬勃发展。 大数据分析：
“创客”一词来源于英文单词\"Maker”，指把各种创意转变为现实的人。创客与众创、众包、众筹紧密结合，正在发挥经济新引擎的作用。
李克强总理今年1月初参观了深圳的柴火创客空间。《报告》中提到，2015年高校毕业生将达749万人，为历史最高。因此今年《报告》特别鼓励大学生大众创业、万众创新，有创新式解决就业问题的考量。中国已形成以北京、上海、深圳为三大中心的创客生态圈。 深港通 【出处】
2015年政府工作报告首次提到深港通，并表示2015年将适时启动深港通的试点工作。 大数据分析：
有评论认为，深港通核心不在于“通”，而在于“融”，不仅是深圳、香港两地股市的互联互通，更是金融、会计、法律等众多高端产业全面融合。“通”是领导一句话，“融”得市场十年功。南上资金依然会显得火热，北下资金则要看政策的安排。 领跑者 追赶者 准备者
沈阳、株洲、伊犁、江阳 智慧城市6大关键词
城镇化、工业化、信息化、低碳、绿色、可持续。
北京、上海、广州、深圳、天津、武汉、宁波、南京、佛山、扬州、浦东新区 重庆、无锡、大连、福州、杭州、青岛、昆明、成都、嘉定、莆田、江门、东莞 智慧城市 【出处】
李克强在政府工作报告中提出，发展智慧城市，保护和传承历史、地域文化。 大数据分析：
物联网、电子支付、云计算、4G网络„„2015年“两会”上，构建智慧城市成为代表委员关注的热点。 事实上，“智慧城市”已成为全国新型城镇化的一种战略选择。据《中国智慧城市发展水平评估报告》，当前国内“智慧城市”发展水平可大致分为3种类型。 为官不为 【出处】
政府工作报告指出：“目前少数政府机关工作人员乱作为，一些腐败问题触目惊心，有的为官不为，在其位不谋其政，该办的事不办。”这是政府工作报告中首次纳入治理庸官懒政内容。
大数据分析：
“为官不为”20年来首次写入政府工作报告，与反腐高压下少数官员群体“懒政”有关系。《报告》提出，要完善政绩考核评价机制，分3类对待：对实绩突出的，要大力褒奖；对工作不力的，要约谈诫勉；对为官不为、懒政怠政的，要公开曝光、坚决追究责任。 7% 【出处】
政府工作报告中表示，2015年GDP增长目标在7%左右，居民消费价格涨幅3%左右，城镇新增就业1000万人以上。GDP“7%左右”不再是硬指标。 大数据分析：
过去十年《政府工作报告》中GDP增长目标从8%缓慢降至2015年的7%，体现了自2013年以来中央强调的不简单以GDP论英雄。据报道，全国已有29个省主动降低了GDP的增长目标，上海甚至取消了GDP的增长目标。
回望
2014年政府工作报告 已改变生活的“新词” ● 互联网金融
“互联网金融”或许是最快被写入政府工作报告的经济新词汇之一。虽然在2014年的政府工作报告中只有一句“促进互联网金融健康发展”，但其火爆态势“一发而不可收拾”。 最盛行领域：
1、打车服务；
2、网上购物；
3、网上银行；
4、互联网理财。
优点：起步门槛低；手续简单，无时间地域限制；收益高。 风险：法律法规不健全；能否达到承诺的收益；监管和立法。 ● 舌尖上的安全
2014年“两会”政府工作报告提出了“一个严守、三个最严”，坚决治理餐桌上的污染，切实保障“舌尖上的安全”。
亿赞普（IZP）大数据显示，2013年人们对食品安全的平均关注指数是40，2014年这一数据降为34，远低于2014年人们对汽车（98）、住房（85）、教育（80）、养老（73）和空气污染（61）问题的关注度。
2014年，排在食品安全搜索首位的始终是“食品安全法”。过去人们关心的是地沟油、三聚氰胺、地沟油等重大食品安全事件本身，现在则把目标从治标转向治本——监管和立法。 ● 企业黑名单
哪些企业会上黑名单？2014年“两会”政府工作报告中给出了答案：违背市场竞争规则，侵害消费者权益的企业。
最常出诚信问题黑名单的行业：
1、食品行业；
2、餐饮行业；
3、药品行业。
调查显示，近70%的人不了解什么是黑名单制度。大家最关心的问题包括：企业黑名单制度怎么建立？企业上黑名单的标准是什么？上了黑名单的企业要承担什么后果？
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利用大数据分析绩效
一般来说，在公司中对员工的绩效考评标准主要有2种：上级评价和业务数据体现（如果有的话）。不仅有主观评论也有客观数据，使得考评结果不倾向于任何一方。
然而，大部分情况下，业务数据很难用数字表示，只有少数特定职位可以有精确业务数据，而这些数据也很容易被变通的理解。
如果要使绩效数据真正帮助到公司发展，来确认哪些部门为公司做出重要贡献，哪些员工的工作真正起到实际作用，就要在部门间和部门内做横向和纵向对比。
而这些对比不能以业务数据来分析，因为每个部门功能不同，工作情况也不同，并且业务数据无法体现真实的工作效率，只能做总结性的对比，特别是销售业绩，也许某个部门或员工为产品市场推广做了大量工作并起到积极作用，最终导致了他人销售业绩增长，如果业绩分析错误也就等于误判了市场发展方向。
如果要真实的体现所有员工或部门的效率，就要用一种标准化且统一的方式，那就是记录每一个员工的每一个工作情况，计算其平均或合计工作数量，实际完成速度，有效完成数量。拿上面说到的销售部和市场部的例子来讲，市场部本月工作数量和效率明显高于上一个月，而销售部的工作量却保持持平状态，如果销售业绩提高了，则说明市场推广起到明显作用。当然，这只是一个简单的例子，其中还要考虑其他各种因素，这时，最好的方法还是要去确认关键项目的实际工作内容。
PACKS办公管理（搜索）的设计不仅为员工提供了更有效的工作方式，还能为业绩提供有效的数据支撑，在需要确认项目工作明细时，也能发现工作中的细节问题，同时还保证了员工个人事务的隐私。
推荐第4篇：旅游大数据分析及解决方案.
2016花溪旅游大数据报告 高原明珠·灵秀花溪
序言
Introduction 研究范畴本报告以花溪游客为调研对象,花溪旅游产业发展为研究目标,对游客概况、游客兴趣、旅游行为偏好、旅游路径进行多角度分析,对花溪区旅游客源地市场、花溪区游客特
征做定性分析。
编著说明本报告中的数据主要通过互联网手段收集,部分数据来自公共服务 机构提供的报告。由于数据采集受时 间和样本量的限制,故本报告中涉及 的数据不具有绝对性。数据来源
报告数据由百度提供。同时结
合携程、蚂蜂窝、同程等渠道的数据,综合2016年花溪游客行为数据、区域旅游产业数据、互联网舆情数据进行游客画像分析、旅游舆
情和品牌等分析。 名词解释
术语说明
互联网资产是指某个形象和品牌在互联网的信息量; 网络诉求指网民借助所有互联网工具来解决自身的某种需要; 本报告中所称的诉求多为旅游信息的获取需要。
网络服务信息指目的地通过互联网为网友提供的旅游服务信息; 线上产品供应量旅游服务提供商通过互联网平台为游客提供的产品数量; 活动热力反应某个区域人流活动频繁度的指标; 活力值以年为单位产生的信息量;和某个主体相关的网络信息量越大,说明该主体的活力值越高。本报告中的数值经过加权处理。
路径指游客在旅游目的地的线路轨迹; 检索(量指网友通过搜索引擎或网络搜索工具,搜索关键词的行为,一般通过搜索次数来定义检索量;
潜在诉求诉求是某种道德、动机、认同,或是说服受众应该去做某件事的理由。潜在诉求是指隐藏在诉求背后的原由。
搜索热点网民在某个时段集中搜索某个关键词的主题或内容,该关键词成为热点。
4 32 1目录CONTENTS 花溪区旅游市场发展趋势分析与发展建议 2016年花溪旅游产品研究2016年花溪旅游形象研究 2016年花溪游客研究5花溪旅游发展综合情况分析
贵阳市花溪区作为首批创建“国家全域旅游先行示范区”的城市,拥有宜居的环境、丰富的旅游资源、
淳朴的民风和悠久的文化,未来旅游业发展前景广阔,有巨大的潜力,渐渐成为旅游投资界的新宠。P art 1 综合情况分析
2016年花溪区发展路线图 截至目前,贵州全省88个县(市区
均对外公开各项发展数据。贵州县域各项排名榜单相继出炉,通过对经济、旅游、搜索排行等各项数据的梳理整合,得出贵州县域经济20强发展曲线图,展示了贵州经济发展表现最杰出的县及市区。报告显示,花溪区
已经超越遵义县、清镇市,经济表现指标在全省88个县(市区中位居第五。 云岩区 南明区
盘县花溪区钟山区 红花岗区 七星关 清镇市兴义市 西秀区 汇川区 水城县
开阳县凯里市威宁县 都匀市 金沙县 遵义县
白云区 仁怀市 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0.5 1 1.52 2.53 搜索指数 经济指数
贵州县域20强发展曲线图
地产巨头纷至沓来,共筑花溪贵阳生态人居名片。
2013年,碧桂园集团首次进驻花溪,保利、恒大房企紧随其后,2016年,中铁、美的、亨特、万科
等实力开发商也纷纷落子花溪,共同构筑花溪人居价值与经济发展动力。 短短两年,核心区域地价已经翻了两倍,升值趋势强劲。 名企大盘扎堆,花溪区成地产新宠 恒大项目 溪谷 美的国宾府 亨特项目 保利溪湖 金元项目 碧桂园
城市级旅游配套升级,打造贵阳休闲娱乐购物核心
2016年伊始,在国家旅游局公布的首批国家全域旅游示范区创建单位中,花溪区榜上有名。花溪区旅游资源丰富,拥有国家级风景名胜区青岩古镇、天河潭、花溪
公园、孔学堂、十里河滩、花溪平桥、红岩峡谷等旅游景点。政府与时俱进,势必把花溪打造成为一个文化旅游创新的区域,从而带动人流量的激增及经济快速发展。
贵安新区——国家级新区,为花溪的发展提供了新生的力量和底气,创业的火苗,正在这里生根发芽。
花溪大学城:智慧人居示范区
花溪大学城入住人数2015年2016年增幅 贵州师范大学22000人25000人↑30% 贵州财经大学19000人24700人↑57% 贵州医科大学11000人13000人↑20% 贵阳中医学院8200人13000人↑48% 贵州民族大学1030人3700人↑26.7% 贵州城市职业学院2000人2600人↑6% 贵州轻工职业技术学院9650人11430人↑17.8%
花溪大学城位于贵阳市西南部、贵州贵安新区东部,根据财政部2015年4月2日公布的消息,贵安新区被列入海绵城市建设试点。
截至目前,花溪大学城竣工校舍面积达350万平方米,共有9所高校入驻,入住学生9.1万人。
以便捷高速的交通,畅享从容生活脚步 贵阳素有堵城之称。花溪
区在发展生态文化旅游的同 时,大力规划轨道交通,贵阳 轨道交通3号线、S1线在花溪 都有停靠站点,让花溪和市区 之间的联系更为紧密,道路畅 通。
运用百度地图大数据分析系统,采集并分析游客的行为数据,进行重点数据的提取和汇总;根据手机实
时位置信息分析游客行为,对花溪游客群进行研究。 P art 2 游客研究 游客特征分析 56% 44%
联合国世界卫生组织(WHO 经过对全球人体素质和平均寿命的测定,对人类年龄的划分标准作出了新规定:该规定将人的一生分为五个年龄阶段:44岁以下为青年人;45岁
至59岁为中年人;60至74岁为年轻的老年人;75至89岁为老年人;90岁以上为长寿的老年人。
18以下 14% 18-2435% 25-3424% 35-44 20% 45-54 4% 55-64 2% 65以上1% 花溪游客年龄段分析
花溪游客男性占比56%,女性占比44%。
花溪游客年龄构成,18-24岁群体占比最高35%,25-34岁群体占24%。主要游客为青年群体。
游客消费情况分析 交通34% 酒店26% 餐饮16% 景区9% 购物7% 娱乐项目5% 其他2% 住宿交通 吸金能力 更强劲
从游客月收入情况来看,收入在3000-5000元的群体占比最高,其次为5000-8000元人群。
20000 400006000080000100000120000140000160000备注:上图纵轴单位为“人” 花溪游客消费比例中交通及住宿占比最大,占据整体消费的50%以上,其次为餐饮和旅游消费,合计占比约25%。
29.92% 21.27%
15.41% 10.93% 9.53%7.78%3.34% 1.82% 0.00%10.00%20.00%30.00%40.00% 驴友
汽车迷游戏玩家体育爱好者教育达人影视迷财经高手 购物狂
2016年花溪区游客兴趣主要集中在三大类消费类、娱乐类、职业类此三类人群中
累计占比最高的是娱乐类 游客兴趣爱好分类 往返花溪交通
从游客的交通方式看,外省来花溪的游客中,汽车是第一选择,铁路位居第二,飞机位居第三。省内其他市州来花溪的游客则以汽车为主要交通方式,其次选择火车,选择飞机的游客不足1%。
56.39% 32.79% 10.82% A.全部来花溪游客交通方式
汽车铁路民航 25.3% 55.1% 19.6% C.外省来花溪游客交通方式 汽车铁路民航 75.05% 24.24% 0.71% B.省内其他市州来花溪游客交通方式汽车铁路民航 客源地分布一数据显示,花溪区游客主要集中
于贵州省内及周围省市,外省游客主要来自广东、四川、重庆、湖南、北京。 总体来讲,65.9%的游客来自于贵州、广东、四川。
综合分析,花溪区客源市场分为:一级市场,贵州省及周边省市(四川、湖南、重庆;二级市场,北京,广东;三级市场,云南省、广西省,浙江省。
多少新疆 西藏 青海 甘肃
四川 贵州 广西 湖南 湖北 重庆 陕西 宁夏山西 河南 河北 北京 天津 辽宁 内蒙古 黑龙江 吉林 广东 江西 安徽
山东 江苏 浙江 福建 台湾 海 南 上海 澳门 香港 云南 按省份分析 客源地分布二 按城市分布
数据显示,花溪旅游对贵阳及周边地 区的游客吸引力最强,其次是一线发达城 市游客,主要以北京、重庆、上海、广州 和深圳为主。
依据城市维度对市场分级,一级市
场:贵阳及周边地区,北京、上海、重 庆;二级市场:广州、深圳、杭州、武 汉;三级市场:成都。
(以上市场分级依据综合搜索指数、距目的地距离及人均GDP形成,仅供参 考
0.1% 0.2%0.4%
1.3%1.6% 2.4% 15.5% 35.2% 43.3% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 其他 宗教朝拜 探亲访友购物 学习体验
商务出差开拓孩子的眼界 休闲度假
观光旅游游客出行目的分析
青年人花溪吸引青年群体超过50%,年轻人的休闲观光游需求强烈。重娱乐
青年游客更倾向于轻松简 单的旅游形式,他们更喜 欢欣赏自然风光,享受生 活。 一日游
大部分游客游览花溪的时 间长度仅为1天,当日返 回的居多,一日游占比 高。 快增长
青岩古镇、天河潭等景区 影响力不断提升,带动花 溪区旅游消费活动更加频 繁,饮食、交通、住宿、购物需求加大。 需求多元化
随着花溪游客数量的不断增长,不同年龄层次及地区的游客需求更加多元化,游客对花溪区的环境、健康养生和运动体验需求也渐渐出现,休闲活动将不再是观光、徒步或放松。
选择更多
花溪区旅游资源丰富,青岩古镇、天河潭、高坡等景点近年来旅游热度持续走高,伴随古镇游、文化旅游的迅速蹿红,游客来花溪旅游的选择范围更广,在选择景区时也将引入省内更多景区做参考,进行对比。
重享受
从游客的兴趣和客源地市场状况看,花溪游客主要以青年群体为主,旅游目的集中在观光旅游和休闲度假;游客主要兴趣在于饮食、娱乐、休闲、游戏等方面,此类活动对服务有着较高的要求。提升旅游目的地服务,升级诸如酒店、商场、亲子教育、娱乐等设施,都将使花溪区旅游产品更加丰富。
游客特征小结
百度花溪旅游形象研究主要通过分析花溪区内各景区的关注度、知名度以及互联网资产排名对花溪
区旅游形象进行分析研究,对花溪旅游品牌进行定位,对未来发展方向进行合理预估。
P art 3 旅游形象研究
花溪旅游景区综合指数排名
景区综合指数排名如下:青岩古镇、花溪公园、天河潭、镇山民族文化村、高坡、红岩峡谷、摆弓岩瀑布、鬼架桥……
8983757166 78 通过景区客流量、游客搜索排名、网站口碑评价分析得知 十里河滩 最受关注。
潜力景区:青岩古镇、高坡苗族乡、花溪公园 镇山民族文化村 天河潭
花溪公园高坡苗族乡 青岩古镇十里河滩数据根据
携程网、蚂蜂窝、百度旅游数据所得 花溪旅游景区口碑排行榜 2016年花溪各景区热度指数 花溪区 青岩古镇 4.40 天河潭2.56
花溪公园 4.60 十里河滩 6.68高坡苗乡2.15 镇山村1.59 图片为贵阳花溪、青岩古镇、天河潭和花溪公园在黄金周假期及平时搜索趋势的比较,从
百度大数据图表可以看出,”贵阳花溪”搜索指数全年维持平稳发展,少有波动;各景区在节假日黄金周期间搜索指数均达到峰值,尤其在国庆节小长假期间,各景区搜索指数均达到全年最高值,“贵阳花溪”的搜索指数远远低于各景区搜索数据。
从季节角度来看,夏季和秋季是花溪旅游旺季,暑假期间各景区搜索指数明显提升。花溪凉爽宜人的气候,适宜休闲度假,在暑期更受网民追捧。
五一黄金周 十一黄金周 暑假
花溪旅游搜索指数对比分析 旅游
公园湿地门票 牛肉粉 青岩镇古镇
乡村教育苗寨景色 特 色 设施 小康 资源典雅
杂志花期别墅信息 遗址 服务 导游 商业 农家 寺庙 周末 时间公馆 宜人
热词从侧面反映出一个目的地的形象。
从游客搜索热词矩阵可以看出,除景区、风景、好玩等泛名词外,古镇、苗寨、湿地公园、青岩镇等名词曝光量较高,网民对花溪的印象多集中于这几个
景区。 花溪旅游热词 花溪旅游形象提升建议 整合优势资源,塑造主题形象
依托花溪独特的人文风情、优美的自然生态景观、厚重的历史文化、浓郁的民族风情等,打造独特的旅游形象。以“高原明珠,灵秀花溪”为整体品牌,全面推介花溪旅游形象。
借助网络手段,开展市场活动
建议通过网络开展旅游形象推广及游客满意度调查等市场活动,从而在网络上塑造花溪区优美、舒适、文明、方便、安全的整体旅游形象。
加强舆情监控,营造网络形象
网络传播的力度强、速度快,影响力非常大。建议采用大数据舆情监控系统,采取正确的处理策略加强游客舆论引导,塑造花溪旅游良好形象。
根据花溪旅游产品的现状,对现有旅游产品及路线进行研究;为使花溪旅游产品更具有独特性、创
新性而进行分析。塑造“灵秀花溪”的形象,推动花溪旅游的整体发展。 P art
4 产品研究
在线旅游预订成为客源地游客预订花溪旅游的首选平台 四川
重庆湖南在线预订花溪旅游产品的潜力较大,在网络渗透率更高的重庆市该比例相对高。
贵阳景区搜索指数排名中,花溪区青岩古镇景区搜索指数远远高于其他景区,位列榜首。贵阳景区搜索指
数排名前十位的景区中,花溪共有3 家景区上榜,分别为:青岩古镇、天
河潭、花溪公园,且搜索指数较高。贵阳景区百度搜索指数排名TOP10050010001500200025003000 贵阳河滨公园 白云公园
息烽集中营旧址花溪公园甲秀楼 红枫湖 天河潭 黔灵山公园 南江大峡谷 青岩古镇
花溪游客游览主要区域青岩古镇天河潭花溪公园十里河滩 花溪洛平枢纽站 花溪党武客运站 花溪燕楼乡客运站
花溪车站
1、以花溪公园为核心的中心城区;
2、青岩古镇、天河潭景区周边;游客首选一日游产品,游览线路包括花溪公园、天河潭、青岩古镇景区。游客由客运站来,游览结束后当日返回贵阳市区。
产品销售渠道分析2016年花溪旅游产品在各大OTA 网站的销售数量存在较大差距。总体来讲,青岩古镇相关产品在各大平台均有销售。去啊是花溪旅游产品的重要销售平台,平台上销售青岩古镇相关产品的商家较多,上架商品量最大。
200 400 600 800 1000 1200 1400 携程同程途牛
去啊去哪儿驴妈妈纵轴单位:个SPU 花溪青岩古镇天河潭花溪公园
通过对2016年花溪旅游在百度移动端的大数据进行分析,可了解游客旅游信息需求特征、出行特征、
来源特征、旅游产品偏好等特征,可为政府及旅游业者的决策提供参考。 P art 5 分析与建议
2016花溪旅游大数据分析小结
旅游资源丰富整体旅游形象不丰满休闲度假游受追捧 高铁出行更便捷 景区知名度持续走高 青年群体占主流
客源市场较为集中旅游产品开发还有空间 花溪旅游发展建议 搭建智慧旅游“云”平台
鼓励企业开发各种旅游应用,与“吃、住、行、游、购、娱”旅游要素结合,生成各类服务数据和消费数据,建设花溪智慧旅游体系,汇总上述服务数据并提供给游客,使得游客有更多选择;消费数据汇入花溪旅游数据中心,为主管部门提供大数据旅游行业监控支持。搭建花溪智慧旅游服务平台,提高旅游服务质量,助力花溪旅游产业升级。
重视口碑,利用网络平台塑造整体品牌形象
使用互联网口碑营销方法,利用各大网络平台、旅行社区对花溪旅游进行整体推广,例如:微博、Facebook、百度旅游等。在线策划一系列粉丝互动活动,利用游客评价、游记分享、旅行攻略塑造花溪整体旅游形象,进行品牌宣传。充分利用网络平台丰富的资源和传播力量,树立花溪旅游良好口碑,提升旅游形象。
升级花溪旅游产业大数据监测平台
强化现有花溪旅游数据中心的数据采集工作,进行相关的软硬件配置,实现吃、住、行、游、购、娱等供给侧数据的自动化收集。监测花溪旅游产业,对景区客流量、游客行为、旅游产品等进行分析,及时发现问题并提出解决方案,推动花溪“大数据+旅游”融合发展。
花溪旅游发展建议
加强旅游大数据服务平台建设,丰富花溪旅游产品
组建专业化服务团队,利用网络手段搭建花溪大数据旅游服务平台,为景区提供相应的账号运维服务,推广花溪大数据旅游服务平台,为平台带来更多流量和消费者。提升花溪旅游的知名度,开发花溪的特色旅游产品,在各大OTA网站进行同步推广,为游客提供更多选择,为花溪带来更多游客。
增加在线旅游营销渠道
部署相关通信网络和软硬件,利用VR,在线旅游体验馆等新渠道丰富花溪旅游宣传渠道,吸引游客关注,为游客提供更多个性化选择,打造花溪旅游品牌,提升花溪旅游的影响力。
建设乡村旅游大数据运营平台
花溪区丰富的自然旅游资源以及浓郁的少数民族文化为乡村旅游发展提供了良好条件,建设区域多功能在线服务平台,配置自助导游系统,引导游客在旅游目的地进行深度游玩,从而延长游客在花溪的停留时间,将花溪打造为休闲度假旅游胜地。
2016年12月
推荐第5篇：医疗大数据分析报告（定稿）
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。
以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理：
1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。
关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本
2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。
关键词：入院治疗趋势分析
3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。
关键词: 公共健康记录、患者数据
4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。
关键词：循证、患者数据库
5.降低再入院率：看病费用之所以上涨，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。
关键词：记录、分析患者特点、识别高风险病人、特殊护理
6.保护患者的身份信息：UnitedHealthcare等保险商利用大数据分析，使医疗诈骗犯和盗用身份者无所遁形。该公司对语音转文本的记录（比如打给呼叫中心的电话）进行分析，从而找出诈骗者。这家保险公司还利用大数据来预测哪类治疗方案更有可能成功。
关键词：患者信息保护、医疗诈骗
7.更高效的诊所：随着诊所的发展，协调医生和更多患者变得更具挑战性。以纽约州韦斯特切斯特县的Westmed Medical Group为例，该诊所的医生从1996年的16人增加到现在的250人，就医人数达到25万，年收入为2.85亿美元。随着规模的扩大，它必须提高效率才能保持优势。利用大数据，该诊所能分析2200余种医疗过程。因此，它能简化工作流程，把某些临床任务从医生转移到护士手上，减少不必要的检查，提高患者满意度。和其他行业一样，大数据指明了从哪里入手可以改善医疗过程。
关键词：简化医疗工作流程、提高医生工作效率
我国“互联网+医疗”现阶段的发展：
当前，以阿里巴巴和腾讯为代表的互联网厂商不断与线下医院对接试水创新应用；移动医疗应用也颇受资本市场青睐，据不完全统计，数百家医疗健康互联网公司都走在融资的道路上。2014年到2015年，我国“互联网＋医疗”市场规模分别为29.5亿元、42.7亿元，增长率为44.7%。预计到2017年，这一数字将超过125.3亿元。
1.以挂号和支付起步
从8月9日开始，北京大学第一医院在支付宝中的服务窗向用户开放，它不但能实现在线预约挂号，还是全国首个应用“防黄牛模型”的医院线上服务。蚂蚁金服医疗行业总经理王博介绍：“利用实名信息，支付宝能精准匹配挂号人和就诊人。通过对用户的身份信息、行为特征、关系网络建立多维度的层次化体征体系，通过数据挖掘和建模，有效识别出黄牛身份，为医院建立‘黑名单’库。”
在线挂号正是“互联网+医疗”的绝佳“破冰”入口。以北京为例，北京市卫计委此前出台了多项措施：2016年底前，北京市属22家医院将全部取消现场放号，改为实施“非急诊全面预约”等，而预约的最主要途径就是互联网。在支付宝服务窗之外，腾讯同样在微信城市服务中，与包括“微医（挂号网）”在内的合作伙伴，共同推出统一挂号开放平台。据介绍，迄今为止，微信的挂号平台已经在60多个城市落地。
而在实现挂号预约后的下一步，则是支付。深圳市人社局局长王卫介绍说，从今年6月起，深圳成为全国首个通过互联网渠道完成医保移动支付的城市，参保人通过支付平台绑定加载金融功能的社会保障卡后，就可以在全市17家试点医院一键完成医保与自费的移动支付。“接下来深圳还将逐步探索扩大移动支付的使用场景，包括生育保险、大病门诊、住院、社康门诊、药店取药等，更加方便群众就医。”
2.硬件连接的慢病管理
9月20日，腾讯发布糖大夫二代智能血糖仪，新一代血糖仪不但支持WiFi无线连接，甚至支持联通3G网络。
9月20日，腾讯发布糖大夫二代智能血糖仪，新一代血糖仪不但支持WiFi无线连接，甚至支持联通3G网络。
糖尿病的数据化也成为互联网慢病管理的试水之举。丁香园创始人李天天表示：“互联网慢病管理有3个要素：一是要能收集数据。二是要能互动。比如患者可以收到微信提醒最近血糖控制得好不好，或者中秋节前提醒患者不能吃月饼。三是并非所有慢病都适合互联网管理，要挑选那些能管好的、容易的采集数据，能拉动互动的慢病先作探索。”
3.互联网医院未来之路
2015年12月10日，浙江大学医学院附属医院院长、心血管专家王建安教授，通过乌镇互联网医院的网上平台，为杭州患者黄女士开出全国首张在线电子处方。随着这张电子处方的开出，“互联网医院”真正走进公众视野。截至今年7月，乌镇互联网医院在线接诊量每天已超过2.1万人次；预计到今年年底，乌镇互联网医院的日接诊量将超过8万人次。 乌镇互联网医院的开业，也让国内互联网医院如雨后春笋般出现。4月，微医、好大夫在甘肃、宁夏上线互联网医院；随后，七乐康与广州市荔湾区中心医院达成合作；6月，阿里健康网络医院落户甘肃金昌„„来自第三方的数据显示，截至今年9月，全国互联网医院试点已达35家。
互联网医院能干啥？所谓互联网医院，是指通过视频请医生诊疗，开具电子处方，药品快递到家的新型远程线上诊疗模式。其意义在于打破地域界限，既可以让偏远地区患者享受高水平的医疗服务，又可以提高大城市的医疗服务水平，还可以更合理地配置医疗资源。
我国“互联网+医疗”现阶段存在的问题：
我国目前医疗信息化的水平还比较低，患者的电子病历还没有充分建立起来，各医院的基本医疗数据没有实现互联互通，成了一座座“信息孤岛”，而且医院与患者之间也难以进行互动。这些都使得远程会诊、医疗大数据等发展得步履维艰。
互联网医疗要落地，必须建立在医疗信息化的坚实基础之上。医院要搭上互联网快车，就必须加强自身信息系统的建设。其中关键的一点就是要树立互联网思维，以需求为导向重塑医疗服务流程。信息化是工具，目的是满足人的需求，要以人为本。具体而言，信息化要理解患者的需求，减少他们在挂号、候诊、缴费等环节的负担；信息化更要助力医护人员的工作，有助于医疗服务水平和效率的提高。
推荐第6篇：大数据分析：习近平用典300句
大数据分析：习近平用典300句
杜文明 蒋 波
——读《习近平用典》
学习习近平总书记历次重要讲话，他善于运用古代典籍、经典名句来阐述思想。诸子百家，唐诗宋词，被他信手拈来，寄意深远，而用典的背后是“治世”。梳理《习近平用典》一书，他曾引用近300条典故。他最常引用的书籍是哪些，最多引用哪些大家的名句，从中也能折射出习近平总书记的一些治理思想和执政风格。
最常引用《论语》：从儒学经典中寻找解决现实难题的方法
习近平总书记在所有讲话中引用次数最多的是源自儒学经典的名言。其中，他引用《论语》11次，《礼记》6次，《孟子》4次，《荀子》3次，《尚书》、《二程集》等儒学经典著作也被多次引用。
这不是偶然的，习近平总书记对儒学的关切由来以久。早在2013年11月26日，他参观儒家圣地曲阜孔府，在孔子研究院，拿起《孔子家语通解》和《论语诠解》这两本书翻阅，说要“读一读”；2014年5月4日，习近平总书记到北大看望了中华孔子学会会长汤一介；2014年9月24日，习近平总书记在北京参加了纪念孔子诞辰2565周年国际学术研讨会，他对儒家文化价值观的论述成了当时的舆论热点，推动了对中国传统哲学思想的关注。
在纪念孔子诞辰2565周年国际学术研讨会上，习近平总书记指出，中国优秀传统文化中蕴藏着解决当代人类面临的难题的重要启示。随后，他一口气举例列出了多种优秀古代思想：自强不息，以民为本，为政以德，革故鼎新，以德立人，以诚待人，清廉从政、勤勉奉公，俭约自守，居安思危等等。
当前的中国，国际形势风云变幻，国家治理千头万绪，深化改革繁重复杂，各种思想碰撞激荡。习近平总书记引用的儒家经典，或谈敬民，如《孟子》中“乐民之乐者，民亦乐其乐；忧民之忧者，民亦忧其忧”；或谈为政，如《论语》中的“政者，正也。其身正，不令而行；其身不正，虽令不从”；或谈立德，如《二程集》中的“一心可以丧邦，一心可以兴邦，只在公私之间尔”；或谈外交，如《礼记》中的“万物并育而不相害，道并行而不相悖”等等，无不是从当下中国的现实出发，针对当下中国最紧迫的问题所谈。 从儒家经典中寻找解决现实难题的办法，从中国传统文化中汲取治国理政的养分，这也是习近平总书记重视儒家经典的原因。
最青睐苏东坡：借古人政绩观呼唤以民为本以廉为首的官员人格习近平总书记引用典故最多的古代名人是谁？答案是苏轼。
习近平总书记引用苏轼的7个名句，并多次表示他很喜欢苏轼的一句话——“天下之患，最不可为者，名为治平无事，而其实有不测之忧。坐观其变而不为之所，则恐至于不可救。”他对苏轼的青睐可见一斑。 苏轼作为“唐宋八大家”之一的文学家身份为中国人民所熟识，而他其实还有着另一个身份——政治家。他从政为官40年，曾经历过三次巨大的贬谪生涯，但一直坚持为官以民为本，坚持做人以廉为首，理政以廉为上。即使是在被贬后，仍然专注于为民办实事。在徐州，他亲自带领官员防洪、筑堤；在杭州，他疏浚西湖，修筑苏堤；在广东惠州，他引泉入城，供百姓饮用。此外，各地的东坡井、东坡书院，惠州的东坡孤儿院，海南的东坡医所……也都是苏轼为民创下的实绩。
这与习近平总书记对好干部的标准是非常契合的。习近平总书记曾在全国组织工作会议上鲜明地指出，好干部的标准，大的方面说，就是德才兼备。新时期好干部标准是什么？他概括为：信念坚定、为民服务、勤政务实、敢于担当、清正廉洁。习近平总书记对苏轼名句的引用也说明了这一点。“为国不可以生事，亦不可以畏事”，强调干部要有担当和判断；“天下之患，最不可为者，名为治平无事，而其实有不测之忧。坐观其变而不为之所，则恐至于不可救”，提醒干部要“智者见于未萌”，“对已经看得清的方面，要深入研判、早作谋划、从容应对；对暂时难以看清的方面，要密切跟踪、未雨绸缪、灵活应对”；“临大事而不乱，临利害之际不失故常”，指向青年干部成长过程中易出现的误区“朝令夕改”、“急于求成”、“自以为是”、“眼高手低”；“物必先腐，而后虫生”，指出“一些党员、干部出这样那样的问题，说到底是信仰迷茫、精神迷失”。 最契合时代：以“道”戒奢，依“法”治国，推“墨”实干
儒家经典之外，道、法、墨三家的经典语录也是习近平总书记讲话和文章中的高频词。在《习近平用典》中，道家、法家、墨家的经典言论分别出现8次（《老子》6次、《庄子》2次）、9次（《韩非子》4次、《管子》4次、《尸子》1次）和1次（《墨子》）。
产生于2000多年前的道家，素来讲究辩证法，主张“怀素抱朴”，推崇人与自然的和谐，反对腐败与奢侈，这对今日中国的社会转型仍有着举足轻重的现实意义。在党的群众路线教育实践活动总结大会上，习近平总书记引用《老子》中“为之于未有，治之于未乱”的句子，告诫广大党员干部要保持清醒头脑、增强忧患意识，居安思危、防患未然；而早2008年的中央党校进修班开学典礼上，习近平总书记亦引用“祸莫大于不知足，咎莫大于欲得”，提醒党员干部要谨防“贪欲”之害，干干净净做人。
“法者，治之端也。”十八届四中全会之后，中国法治进程进入快车道，“法治”的理念也不断深入人心，这成为习近平总书记治国理政最为醒目的标志之一。以韩非子为集大成者的法家思想，也成为习近平谈治国理政的重要思想来源之一。
“奉法者强则国强，奉法者弱则国弱”、“道私者乱，道法者治”。习近平总书记曾在不同场合，不止一次地强调要“严明党的纪律”、重视“法治思维”和“法治方式”。
“老实做人、做老实人，是共产党员先进性的内在要求，是领导干部‘官德’的外在表现，也是我们党的一贯主张。”习近平总书记对党内的“老实人”推崇有加。
墨子作为先秦百家中的实干家，以“兼爱非攻”为立派思想，强调对和平理念的坚定信念。“慧者心辨而不繁说，多力而不伐功，此以名誉扬天下。”习近平总书记曾借墨子之语肯定“老实人”。他认为官员只有从实际出发，尊重事实、尊重科学，不唯上、不唯书、只唯实，最终才能得到群众的认可、社会的肯定。
推荐第7篇：大数据分析如何影响企业文化
大数据分析如何影响企业文化
来源：赛迪网
正如远在石器时代，我们的祖先发现并能够控制火之后，我们的文化经历了令人难以置信的变迁。所以，当我们的企业开始接触到先进的以大数据形式提供的信息时，我们的现代企业文化也必然会相应的发生一定的变化，更重要的一点是，如果大数据尚未对您企业的文化产生任何影响，那可能是您使用大数据的方法不正确。
大数据影响您企业文化的具体方式取决于您企业的数据类型，以及您企业打算用这些数据信息来做什么。举个例子来说，一家公司的主要营收来自服装销售。那么，其编制和收集的数据应包括有关目标销售地区的详细人口信息；适当的大数据分析将揭示一定的消费趋势。该公司找寻这些趋势的方式会影响其整体文化。
企业文化与人力资源
人力资源部门在企业文化起着很大的作用，正是从人力资源部门开始，企业的网络和员工开始步入工作正轨的。人力资源部门的数据意味着企业网络的基础，以及企业员工在企业内部的成长是更为个人化的。人力资源经理在员工升职候选人选拔时，可以从一个业务部门中的硬数据着手，并分析提拔该员工可能给业务部门带来的效益，以及可能带来的缺点。该候选人曾在什么部门工作过，服务了多长时间？在此期间，其所在业务部门的绩效增长情况是怎样的？
在企业的人力资源文化方面，招聘经理考评和看待企业现有和潜在员工的方式会创造一种非常具体且明确定义的企业文化感知。更好的数据分析意味着更为具体和固定的企业文化。营销文化与大数据
营销企业的人口统计工作与整个公司的文化有着非常大的关系，故而大数据也将对其整个企业文化带来十分深远的影响。毕竟，营销企业绝对不能将时间和资金浪费在针对那些根本不会关心您企业产品的人来做广告。基本上，流线型的分析将迫使您企业摆脱低效率的做法，重点关注能为客户带来什么价值，进而帮助企业挣钱。
传统的营销方案告诉企业主进行广泛撒网似的广告媒体投放，包括：电视、广播、平面广告、网络广告和社交媒体。而利用大数据库和有效的分析则意味着，现在的企业可以清楚地看到其营收来源于那些广告投放，而广泛撒网似的广告投放无疑是时间和资金的浪费。这将如何影响企业文化呢？其迫使企业去了解和迎合企业客户的个性和想法。广告活动将随着客户而发生变化。所以最终是消费者的需求真正定义了企业。
金融，贸易和大数据分析
得益于大数据分析，即使是银行和贸易机构也正在经历企业文化的变化。这些机构必须以复杂的数学公式的形式密切关注交易模式和投资模式，进而存储，探索和解释这些模式，这意味着其能够帮助银行和股票专家节约时间和金钱。
大数据分析对于金融业的人士意味着什么？这意味着一种几乎千篇1律的工作方法不容许有任何错误的文化。在金融业方面，大数据特异性的高层次细节越来越重要，比个人报告更可靠。在未来，如果您不遵循大数据分析，您可能会被您自己的雇主或客户起诉。交易和银行文化变得更加激烈和科学。
大数据策略
如果您的企业正在考虑收集大数据并对其进一步的进行分析，准备好对您企业的经营策略进行根本性的变革。保持业务结构的灵活。您可能需要改变您企业的招聘策略，以便更适合您的统计的需要，并改变您优秀员工的工作时间，以便在业务需求高峰时间能够随时找到他们。对于您的营销部门来说，事情会变得更为精简，减少无效的广告计划，加大最有效广告的投放力度。如果您跟随大数据的步伐，您企业的文化可能会一直持续的发生改变，但这将是一个更为健康的文化。
推荐第8篇：高速公路运行大数据分析报告
交通运输部科学研究院、综合交通大数据应用中心起草的国内首部以大数据视角研究的《2016年中国高速公路运行分析报告》(以下简称《报告》)正式发布。该《报告》以全国(北京、内蒙古、海南、西藏、新疆除外)26个省份高速公路联网收费数据(80亿条)为基础，分别从高速公路总体运行、物流通道、城镇化、长江经济带、热点聚焦五个维度，全面解读经济新常态下高速公路运行新特征，及由高速公路运行角度展现的我国经济发展新特点、物流通道新特征、城镇化发展新趋势、长江经济带战略新动态、行业热点政策新影响。 《报告》分为五部分，本部分重点从宏观经济视角分析我国高速公路运行规律和客货运输特征，分析新经济特点带动下的高速公路运行新动态，力求为政府部门决策、相关机构研究和社会公众出行提供重要参考。
推荐第9篇：贪腐官员忏悔辞大数据分析
自由谈 来源：凤凰评论原创出品 2014.12.23
“官员悔过书”的大数据分析
在奥古斯丁那里，“我忏悔故我在”，落马官员们把它转化为，“我忏悔故我的政治命运可能还在”。在这种功利赤裸的转换中，我们从没有看到良心的位置，和赎罪的叩问。
“私念像精神鸦片，麻痹了我，使我灵魂出窍，闯下大祸；私念像脱缰的野马拉着我奔向深渊……” 不用搜索，不用浪费多少脑细胞，估计你也能很快大致判断，讲话者为何身份，讲话背景是什么。 是的，这是南京原市长季建业的悔过书。高墙内外，落马官员摇身一变，之前夸夸其谈廉政建设，而今声泪俱下现身说法，季建业不是第一个，亦非最后一个。
日前，有媒体报道提及，至少53名落马官员进行过公开忏悔，其中，近六成人发表自己的贪腐史，剖析个人贪腐原因；有14人“我是农民的儿子”开头。
虽然不少忏悔者告别了官场生涯，但成为标配的悔过书，已构成另一种的官场话语。那么，从大数据的角度看，作为一种独特且自成一体的话语体系，用大数据的思维分析来看，落马官员的忏悔，到底有何规律？ 分析之一：高频词汇同质化
在小说《安娜•卡列尼娜》的开头，托尔斯泰这样写道：幸福的家庭都是相似的，但不幸的家庭各不相同。用这句话的前半句，来套用落马官员自陈的堕落缘由，再合适不过。
浏览落马官员的忏悔书，你总能发现，他们坠入深渊，要么是“放松了世界观的改造”，要么是在“金钱（或者美色）的诱惑面前失去了抵抗”，或者是“脱离了组织生活”，“法律意识淡薄”。防线一松懈，自然而然，“利己主义”、“享乐主义”或“拜金主义”乘虚而入。
此外，信仰、纪律、底线、廉洁、信念，这些词汇更是信手拈来。这些饱含德化色彩的词汇和概念，官员在位讲，落马也讲，在源头上，它发轫于党纪党规的思维模式。这可以看做一种呼应，有无反思效果姑且不谈，除去话语使用上的惯性，其中的一些功利因素不可忽视：官员的不少忏悔会写在双规期间，大谈德化话语，意在将问题限定在党内处分层面。
2012年03月23日，湖北黄石的《东楚晚报》以头版整版篇幅，刊登了一份当地落马官员袁小安撰写的“悔过书”，一时成为网络热点。不过，该报电子版很快就删除了头版内容。
官员忏悔在词汇使用上的同质，还不止于此。正如媒体盘点的，“我是农民的儿子”成为不少落马官员钟爱的开头，比如，原中共安徽省委副书记王昭耀曾忏悔道，“我家祖祖辈辈是农民，我是农民的儿子”。虽然“农民的儿子”后来“忘记了党的培养”，“走上了歧路”，不过，这个草根出身的身份抛出来时，博取同情、呼求宽大的动机，并不难看出。 分析之二：八股体例套路化
“忏悔体”的套路化，不仅体现在遣词造句上，还体现在悔过书的谋篇布局上。不妨看看官员的忏悔录，其结构，多数是三段论式的。
第一部分，落马官员通常会“痛说革命家史”，从自己是“农民的儿子”讲起。如果不是“农民的儿子”，那也无碍，有一个凄苦的经历，也够了。比如前安徽省副省长王怀忠，当庭忏悔时，就强调自己的孤儿经历。总之，尽量把自己步步爬升的曲折展现出来，将苦难的过去剖白给世人看，对接底层的怜悯和共鸣。 有的官员被剥脱了政治生命，有的甚至剥脱了“同志籍”，这些官员“向何处去”？自述家史的艰辛，在这里，有一种回归底层的意味。回不回得去，群众接受不接受，另当别论，动机摆在那里，姿态已到位。就好像一个盗窃被抓现行的小偷，你还没开始批评，他就痛哭流涕地诉说生活的艰辛和人生的苦难，总有点让人狠不下心的味道。
道尽艰辛，忏悔往往进入第二层面。如何丢掉信仰，如何“放松了世界观的改造”，在各个位置上怎样贪污腐败堕落，吃拿卡要，收了谁的钱，竹筒倒豆子地讲出来。理论上，悔过书中有没有这些内容，事实都会被严查，写进判决，对外公开。不过，交代腐败史的环节却鲜有官员省略，哪怕是记流水账，也要交代清楚，聊表“诚意”。
用媒体的话来讲，“痛说革命家史”之后，往往是“狠斗私字一闪念”。要忏悔就要道歉，向谁道歉，放松了世界观的改造，对不起“党和人民”，辜负了“组织的培养”、“领导的信任”，欺骗了“群众的感情”。面向未来，在今后，一定要“痛改前非”、“洗心革面”。
从过去讲到现在和未来，以时间为轴，官员忏悔完成了毫无保留的“交心”。当然，具体到各个落马官员而言，交代的过程可能有所打乱，甚至有所省略，但套路却如出一辙。
分析之三：忏悔模板标准化
通过以上分析，我们可以看到这样一种文本格式：
我出身××（可以是“农民的儿子”，可以出身贫寒……），从小××（吃苦耐劳的成长史一定要再现），经过××努力，成为公务员……
担任××以后，我××（“放松了世界观的改造”，或者“没有抵挡住金钱的诱惑”，廉政词汇要活学活用，大谈信仰丢失准没错）……先后收了××（谁）的××（多少钱）……
我对不起××（党和人民，或者领导，或者组织），我××后悔（形容词要用得浮夸，比如痛心疾首就比追悔莫及有力），今后，我一定××……
2007年7月11日，安徽省能源集团有限公司原党委书记张绍仓当庭悔过，然而记者发现，其悔过书和《检察日报•廉政周刊》在2007年5月29日以《“我的错误是在无监督约束下发生的”》为题刊发的悔过书有几处雷同。
这样的文本，可以套用到所有落马官员身上，贪官忏悔，等于在做填空题。所以，在这块土地上，忏悔是出奇地容易，且随时进行，尽管它是廉价的。
分析之四：语言战术表功化
真正给忏悔打上个人印记的，往往是各自夹带的私货。
夹带私货的手法，不限于“农民的儿子”开头。比如，张曙光在二审的忏悔中说道，“在党和各级政府的领导下，我们上百个工厂，几千名工程师，几万名职工干了整整7年，形成了中国自己的高速铁路体系”。说完贪腐历史，不忘高调表功，潜台词呼之欲出。
2014年10月17日，张曙光及其辩护人表示，他为中国铁路建设和发展作出了重大贡献，应认定为有重大立功表现。但这一请求并未被认定为立功。
当然，并不是所有官员，都讲完问题直接讲成绩，赤裸裸表功，更多的忏悔，是将问题和成绩巧妙地糅杂在一起。比如，原铁道部部长刘志军就谈到，“本应该为中国铁道、为中国梦做更多的贡献，但是因为放松了自己的学习”。“更多的贡献”是无法兑现了，但“现有的贡献”却通过它的忏悔之口说出来。换了一种隐蔽的形式，功劳还是表了。
没有功劳，也有苦劳。江西省副省长胡长清就表示，“我是书法家，求你们不要杀我，我就留在这里免费给你们写字，天天写，每天给你们写一幅。”姿态低入尘埃，软磨硬泡，只求保住性命。虽然拙劣，却也是战术的一种。
将忏悔战术玩到极致的，上述这些人还不算。忏悔功利化，也是个官场战术的问题，官员落马后依旧将这套战术用得游刃有余者，当属成克杰。他在纪委环节忏悔道，“接受党和国家的一切处理，不需要辩护”，态度诚恳，不卑不亢，岂料庭审环节，推翻之前的交代被他完全推翻，强调自己的行为只能算是工作失误，为政治生命做最后一搏。
落马官员在忏悔时，战术运用不止于此，比如有的官员深度不够、字数来凑，有的官员将责任推到“亲戚朋友”，有的官员避重就轻，怪组织没提醒……
无法真正忏悔的贪腐官员 现在见诸网络的官员忏悔录，其实远不止上述媒体盘点的53篇。仅仅《检察日报》的贪官忏悔录栏目，从2006年连载至今，已有数百篇。忏悔的滥觞，以及格式化的写作模式，也说明忏悔的警示后人的功能，并没有如预期般起作用。相反，它将落马官员的功利暴露无遗。
这些动辄悔不当初、声泪俱下的落马官员，其实没有学会过忏悔。在位时，他们被官场话语和思维模式所浸淫，讲话靠秘书写稿，一旦身陷囹圄，那套日常挂在嘴边的廉政用语和思维得到了接续，但是忏悔却得亲力亲为。没有绕身的智囊，只能用标准化的模板套。
这样的忏悔，毫无深刻可言，面向内心的追问，只能追溯到某种肤浅的东西上去。就好像刘铁男的儿子刘德成回忆的，“小的时候每次我爸骑车带我去奶奶家的时候，都不走大路，都串胡同，跟我说这样近，做人要学会走捷径”。在刘德成的忏悔中，“走上歧途”跟“从小走捷径”关联起来，看似有理有据，以小见大，实则毫无逻辑，忏悔到这个层面，徒有形式。
专栏作者王书亚曾这样写道，当奥古斯丁说到忏悔时，包含着类似法庭审判的场景。这场景有三个因素，一是有审判者，他倾听、问责，并施恩赦免；二是场景的透明性。人可以审判人的行为，但人不知道人的心。第三是公开的见证。
落马官员的忏悔，在这三个层面都存在着缺席。在审判者意义上，官员的忏悔，通常是面向党和人民这样的大词，更功利者，直接面向决定他命运的组织，对组织说话，恳求组织的宽宏大量，而非对那些被权力伤害的人。中国落马官员的忏悔里，看不到审判者的位置。
之于透明性层面，同样如此。看看那些表功者吧，他们甚至毫不掩饰地谈政绩，这样的忏悔只能审判官员的行为，官员的良心并没有得到审判，尽管他们将信仰挂在嘴边。至于公开的见证，在技术上确实做到了，但是徒有公开见证的忏悔，没有审判者，没有透明，有何意义？
在奥古斯丁那里，“我忏悔故我在”，没有学会忏悔的落马官员，把它转化为，“我忏悔故我的政治命运可能还在”，在这种功利赤裸的转换中，我们从没有看到良心的位置。 在这个没有上帝的土地上，忏悔贪官与自己的和解，总是如此容易。
推荐第10篇：大数据分析平台的需求报告
大数据分析平台的需求报告
提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。
一、项目范围的界定
没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面：
（1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析；
二、关键业务流程分析
业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程 2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程
三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入 3.1.1 XX系统数据 3.1.1.1 数据清单… 3 3.1.1.2 关联规则… 3 3.1.1.3 界面… 3 3.1.1.4 输入输出… 3 3.1.1.5 处理逻辑… 3 3.1.1.6 异常处理… 3 3.2 增量数据导入 3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询
四、非功能性需求 4.1 性能 4.2 安全性 4.3 可用性 …
五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口
六、集群需求
大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器 6.2.2 命名服务器 6.2.3 数据服务器
七、其他 …
第11篇：如何进行大数据分析及处理？
如何进行大数据分析及处理？
大数据的分析
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
1.可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2.数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3.预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4.语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Proceing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Claification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or aociation rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1.大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用
户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2.大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3.大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4.大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理
第12篇：信息技术背景下的大数据分析（定稿）
信息技术背景下的大数据分析
全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。
2015年8月31日，国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。”在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。
在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来阐述大数据的一些分析方法和技术。
一、数据关联性分析
（一）问题的提出
先来探讨数据的关联性问题。“健康体检项目”是基于标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性，数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价值。
我们认真分析了《2012年项目报告》所提供的数据。从2012年项目数据来看，学生的学业成绩标准达成指数、高层次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？
（二）问题的分析
通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关，是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学业水平低下吗？2014年6月，在郑州市义务教育质量健康指数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩下降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要两个方面同时着力，不能分别对待。
（三）问题的解决
基于以上探索，笔者所在学校于2014年提出了“学校发展五大主题”：教师专业发展、学科组建设、课程建设、办学特色、师生阅读，将师生关系融入到教师专业发展和学科组建设中去，使之成为有机的结合体。通过后续的数据对比也发现两者可以同时成长，虽无法证明两者的因果关系，但却能说明其存在着关联性。但是更多的信息技术，比如微课技术并没有得到很好地推广，缺乏相关数据及经验的支撑。
二、数据指向性分析
（一）问题的提出
在推进教学评一致性的过程中，微课可以促进教育的多元化和公平性，评价可以为目标的达成度和教学的有效性提供有力的证据，是否就能够说明课堂教学的价值需要过程性的评价？一般来说，过程性评价包括课堂中的评价（评价任务的设置与实施）、课后评价（作业的布置与反馈）、形成性评价（阶段性的面向目标的评价）和其他的内部评价方式。
为了更好地为课堂教学质量提供诊断结果和改进的依据，需要引进基于网络信息技术的“必由学学习诊断系统”，它可以为我们的教学提出明确的改进方向，可以用数据指向课堂教学活动。但是面对庞大的数据，如何使之成为真正得力的助手就需要我们去分析数据，让数据的指向性更加明确。
（二）问题的分析
通过使用学习诊断系统，我们拿到了一些数据，可以看出在某些具体题型上的问题，可以有效地缩小我们分析问题的范围。经过继续分析数据，虽然能够发现其可以将问题的指向更加明确，看哪一个知识点哪一种题型得分较低，但是指向性依然不够明确。我们所需的指向性是要能够直接指向课堂教学的，直接面向课堂教学的，对此，我们还需要继续做一些工作。
数据就是冷冰的数据，还需要实践的证据作为佐证。因此，我们进一步查看了任课教师在所涉及知识点内容所使用的教案和学习卷，更加细致地分析问题所在。是概念性知识呈现方式不当还是程序性知识结构梳理不到位，是课堂评价任务落实不够还是课后的评价存在问题等。只有这样，才能将数据真正的还给一线老师，让老师明白阶段性的教学存在着哪些问题，有利于直面教学中的问题，从而改进教学。
（三）问题的解决
要想使学习诊断系统成为课堂教学的助手，首先需要为每一份评价工具标准准确地测试目标，也就是说，每一道题目考查的知识点是什么？所呈现的题型是什么？要提前标注出来。其次要为每一道题目提供适当的解释，不能不顾及学生学习情况而一味地堆砌测试题。最后要对数据进行分析，使之指向课堂教学的改进。通过学习诊断系统的使用，促进课堂教学能力和学生学业水平的提升。
三、数据改进教学的基本要求
（一）数据分析的基本方面
1.可视化分析。在任何情况下数据可视化是数据分析工具最基本的要求。要借助信息技术将数据转化为可视化的、可以直观展示的数据，让数据自己说话，让人看到结果，要让我们取得的数据更直观地呈现教学中存在的问题。
2.数据挖掘。可视化是给人看的，数据挖掘是了解数据、掌握情况必不可少的。如何让数据说话就是如何去挖掘数据背后的问题，就是去分析数据间的关联性和数据的指向性。
3.预测性分析。数据挖掘可以更好地理解数据，而预测性分析可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。通过技术优化可以判断一些基本的趋势和走向。
4.数据质量和数据管理。数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的、高质量的分析结果。
（二）数据的高信度
数据是用来研究问题、分析问题的，因此不论什么样的数据采集都要达到高信度这个基本要求。为了保证数据的高信度，建议在采集数据时确保公平公开，在使用数据时遵循客观的原则。不能拿诊断性数据指责采集的对象，不能将内部评价作为考核考评的依据，不能将过程性评价数据用来进行横向对比。
（三）数据的合理性
某些时候为了获取更多的数据，或者为了成为“大数据”而罗列数量庞大而又毫无关联的测试内容，不仅会影响被测试人对测试的抵触，也不利于数据的分析和整理。一些无关的评价维度会造成逻辑的混乱，为数据的有效分析设置障碍。而好的数据收集需要有适切的评价目的、合理的评价维度，不同的答案应该得到不同的结论，避免是非选项。好的数据收集过程会成为大数据展现其强大一面的助推器。
总之，在我们使用学业诊断系统的过程中，不仅有效地改进了课堂教学，顺利地推进了基于标准的教学，将教学评一致性的理念进一步体现出来，同时也提升了教师的课堂教学能力和学生的学业水平。在数据分析的过程中也更好地体现出不同教学手段为教学效果带来的变化，让更多的信息化教学手段发挥出更好的作用。
（作者单位：郑州市第五中学）
第13篇：教育大数据分析领域竞品分析
互联网教育大数据分析领域竞争产品分析报告
中国的教育永远没有解决学生如何独立思考、自由精神和人格平等的问题，永远没有让学生提出疑问、不找标准答案，没有解决如何锻炼他们的创造能力的问题。——俞敏洪
【中国互联网教育整体趋势】
纵观中国教育互联网产业，截止到2015年11月31日，通过数据显示，记录在案的互联网教育公司共有1487家，在整体互联网企业中占比约7%，比例在其他诸行业中较为靠前。在细分方向上，在线教育创业的四大龙头分别K
12、儿童早教、职业教育、语言学习，它们总共囊括65%互联网教育市场份额。这个行业的创业在产品模式和参与者背景上都出现了一些新变化，家教O2O在创业项目中变着越来越频繁。数据显示教育+O2O项目中，有超过60%的产品都2014年之后才成立的，而且在2015年的上半年又一波较为集中的获投热潮。越来越多传统教育的从业者甚至是传统教育机构的创办者，也出现在了互联网教育的创业市场中，比较典型的有疯狂老师、轻轻家教、跟谁学等。其中很多公司都获得了投融资的支持：
对于互联网教育，BAT在2015年都有不同程度的加码布局。 百度在今年上半年最主要的动作，是在今年6月时拆分旗下的作业帮，成立独立新公司——小船出海教育科技（北京）有限公司，并且在9月时引入红杉和君联资本的投资。这是百度对自身业务的又一次“精兵简政”，也是百度“航母计划”的试水和实践，有助于进一步提升和完善百度在O2O和K12教育上的市场布局。 阿里巴巴在今年5月份把淘宝同学升级为淘宝教育，并表示将展开更多与线下教育机构的合作，帮助优质的线下机构向线上机构转型。而在就在刚刚过去的一周，阿里还推出了在线直播客产品，并针对农村等教育资源匮乏地区，联合第三方服务商筹备建立云识别技术平台，打造K12在线教育内容库，建设乡村的云端课堂。 腾讯在今年除了进一步发展自身的腾讯课堂业务之外，也对在线教育的创业公司（疯狂老师和易题库）进行了金额不低的投资，从家教O2O和K12智能题库两个细分领域进行布局。
【中国互联网教育“教育大数据分析”行业趋势】
在通过对中国互联网教育的整体趋势分析中，我们可看出在线教育创业的四大龙头分别为K
12、儿童早教、职业教育、语言学习，而在我们将“教育大数据分析”应用深入的12K教育当中，真正涉及到“大数据分析”的公司确是屈指可数。
“中国教育大数据研究院”2015年9月19日成立。我国已有不少学校和机构开始了数据挖掘的探索，但仍处于实验阶段，并且多数只应用于本校学生不对外互联。
另外，通过对互联网产品知名门户网站“36氪”、“虎嗅”、“人人都是产品经理”“品图网”等的搜索发现，现国内知名度较大的一家互联网教育企业“深圳远景同程”，拥有 “阅卷易” 与 “码上学” 两大在线教育平台，功能包括：
1) “阅卷易”，主要服务于一线的初中教师，为其提供智能组卷、联考和混考阅卷、作业布置、统计分析等服务； 2) “码上学”，App 是与 “阅卷易” 相配合的初中学生客户端，拥有测练诊断报告、个性化分层作业、智能错题本、同城名校名卷、巩固练习等功能。
这两个平台的主要作用是为教师减轻教学负担、收集数据进行教学参考；为学生和家长提供常态化、贯穿学业全过程的考试和练习评价系统，提供符合学生实际能力的个性化学习方案。
除“深圳远景同程”外，更多的互联网教育公司并没有涉足“教育大数据分析”行列，当然也不排除仍有很多处在理论实践阶段中的小型创业公司。所以，目前看来“教育大数据分析”拥有巨大的市场空间，而我们也具备了厚积薄发的能力。
【我们在“教育大数据分析”中的行业优势】
在“教育大数据分析”工作中，我们已积累了多年的实践经验
1) 核心技术已攻克并在实践中得以验证。
2) 对教育理念深刻理解，熟识整个教学、教务流程。
3) 初步建立了科学的，得到教育权威机构认同的评测数学模型。 4) 稳定团结，精干的研发团队。
【总结】 中国互联网教育中针对12K教育的产品主要集中在在线教育、多媒体教学等。而这样的“互联网+教育”模式，并不能从根本上解决教学中的痛点。在所有的教育公司中，我觉得都犯了一个比较严重的错误，忘了一个核心点，也就是学习本身这件事情，永远是一个苦差事，它不是一件好玩的事情。老师、家长和学生心目中大部分人考虑的，不是线上还是线下，也不是时尚还是不时尚，他们考虑的是，无论线上线下，最终的学习要求到底有没有达到。“教育大数据分析”将致力于运用科学的手段减轻老师教学负担，减轻学生课业负担。让学生在学习成绩逐步提升的过程中能够轻松学、愉快学。
第14篇：精准营销下的大数据分析利用
大数据模式下的精准营销
于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。
其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。
网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impreion)等指标。
再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。
第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。
而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。
对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。
以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。
案例分享
背景：爱点击的客户，国内最知名的电子商务网站之一，希望能提高ROI(投资回报率)和线上交易数量
挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的ROI，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。
优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量
第一步：网站再定向
广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：
有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。
第二步：搜索再定向(search retargeting)及购买第三方受众分类数据
一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。
首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。
在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费CPA下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。
第三步：利用机器学习(Machine Learning)进一步扩大客户的数量
用户来进行定位广告投放。XMO的算法可以对比客户的CRM消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，XMO能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然CPA轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。
什么是机器学习(Machine Learning)? (摘自维基百科Wikipedia) 机器学习是人工智能的核心，根据数据或以往的经验，通过设计算法来模拟背后机制和预测行为，并获取新的数据。这是一个重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的过程。研究者可以
通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。
观点总结
多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。
首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。 总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。
第15篇：双11数字背后的大数据分析
双11数字背后的大数据分析
从2009年的5200万到2014年的571亿，双11当天销售额的增速坐上了火箭。梳理这6年的双11，数字是让商家和消费者肾上腺素迅速蹿升的一个最直接因素。但数字只是露出水面的冰山一角，水面下支撑这些数字的是物流、云计算、金融服务的升级，是商家自身业务结构的调整，消费习惯的转变，是竞争对手的态度转变，第三方开发者的大量入驻，以及整个商业格局的变迁。被6年双11的实战所改变的，除了阿里，还有整个生态系统上的各个物种！
光棍节变身消费节
2009年，为了给成立不久的淘宝商城(2012年改名天猫)提升知名度，阿里员工想在网上搞一个购物节，秋冬交替时节是消费者购物旺季，为了错开十一黄金周和12月的圣诞节，这个购物节的时间被锁定在11月，“光棍节”11·11这个好记的数字被现任阿里巴巴集团COO张勇拍板定下。第一年双11，从平台到商户，可谓两眼一抹黑，只有27个商户被“忽悠”着加入双11，“试试看”、“销存货”、“给个面子”是商家的普遍心态。当天5200万的销售额，远超淘宝商城平时的规模，但萌芽中的双11并未在当时引发震惊。第二年，GMV一下子蹿升到9.36亿，超过了香港当年一天的零售额。几位温州老板在饭局上聊到双11，一个说我销售了多少多少，另一个不服气，就这样，双11的口碑迅速在商户间传播。这一年，激增的交易额，加上那年冬天全国各地的大雪，让爆仓的快递业捉襟见肘。采用第三方物流模式的阿里巴巴，开始思考物流整合。
2012年双11的GMV从前一年的33.6亿迅速攀升至惊人的191亿元，阿里巴巴首次在园区内竖了一块巨大的电子屏幕，直播交易数据变化。2014年10日晚在阿里巴巴西溪园区里看到，面积将近100平方米的电子屏新添加了“点亮全球”的元素，交易来往的两个国家或地区会出现一道交易流光束。将2014视为双11全球化元年的阿里，在通过天猫国际、速卖通和淘宝海外连接全球。
大数据里挖掘大商机
阿里巴巴的数据中心目前已攒下了超过100PB的数据，相当于1亿部高清电影、580亿本藏书。如何让这些数据产生价值？“双11”是最好的试金石。阿里巴巴技术部门的负责人表示，今年“双11”期间，活动页面、商品排序全部由算法决定，“这就像一场游戏，数据是变量，算法就是规则，设定什么样的游戏规则，将决定游戏最终的结果”。今年7月，TCL收到了一份来自阿里巴巴的建议：希望该公司能在“双11”期间主推4K超高清电视。“我们当时很犹豫，因为这个产品非常新，价格又昂贵，消费者能否接受还是个未知数。”该公司电子商务部负责人表示。
基于阿里巴巴提供的分析数据，TCL最终决定冒险将该产品投产并备货。果不其然，在“双11”大家电预售中，这款电视的预订量非常可观，受此影响，4K电视的市场份额也从过去的8%快速跃升至60%。
从关注流量转向大数据分析，服饰公司A21也在今年“双11”之前做了一个大胆的尝试：锁定1000个老客户，通过分析他们喜欢的款式后，将新品快递过去，并告诉这些客户：如果衣服喜欢就付款，不喜欢就退回来。结果，90%的人都很喜欢寄送的服装并买单。“大数据的分析，能够预测下一阶段的消费热点，并给商家提出建议。”阿里巴巴技术部门的负责人说，通过大数据，商家可以将理性的数据分析和对消费者的感性分析结合起来，从而更清晰地了解消费者的购物决策，挖掘前所未有的商机。
大数据为余额宝护航
38分28秒总成交额突破百亿，今年的“双十一”数据正在继续不断刷新历史。然而，作为支付主要手段之一的余额宝，面临一年中最大单日赎回的日子，需要有充足的头寸和各种机制保障基金流动性。
今年的“双十一”和去年有什么不同呢？
天弘增利宝货币（余额宝）基金经理王登峰表示：“最大的不同有三点。首先，布局的资金更多了，以充分保障基金流动性；其次，经过一年多不断研究改良的经验，今年的大数据分析更为精细，我们对客户申购赎回情况、客户结构、客户行为特征都有了更深刻的理解，大数据对投资预测的支持也更为精准；第三，相比于去年上线不足5个月就首 次成功应对‘双十一’，今年的‘双十一’我们不但有经验可循，还有了充足的准备期，半年前我们就在为‘双十一’做准备，近半年来我们都在陆续安排资金在‘双十一’前后到期，充分保障基金流动性。”
王登峰告诉记者：“我们和公司电商、大数据中心有着密切的沟通机制，能够及时沟通反馈影响投资的各种重要信息，在他们的支持、配合下，我只需要重点关注三个数字：用户数、转化率和客单价。淘宝的客单价很稳定，人均几百元，增速也很有规律。我们可以借助这些数据以及运营活动的执行情况，精准的计算出申购赎回数额，为了安全起见，还会在这个赎回量的基础上加一个安全垫，就有效解决‘双十一’的流动性问题了。”
数字背后的巨变
业内人士分析称，电商行业所涉及的无外乎信息流、资金流和物流，双11这5年给这三流带来了深刻变革，最明显的一个效应是，让中国的云计算跻身世界领先地位。“如果没有双11这5年的实战，就不会有阿里云的今天。”阿里巴巴集团COO张勇近日在接受《第一财经日报》记者采访时称，这几年越来越多的商户将系统迁移到阿里的聚石塔平台，2012年双11有大约30%的订单产生在阿里云平台上，去年这个比例上升到70%，而今年双11将至少有90%以上的订单出自云端，云计算带给商户的稳定性得到了检验。
在双11中受了刺激的快递业开始加投入、调结构，但其增长速度仍赶不上电商的增速。阿里组建了菜鸟网络，用技术整合快递业。用马云的话说，“菜鸟定，天下定。”为应对竞争，像京东等自营电商也加速在全国扩容仓库和快递员。多家银行相关负责人在今年双11前的媒体沟通会上表示，为服务好双11的支付环节，已对银行内部IT系统进行了升级。
苏宁相关负责人对《第一财经日报》记者说，连续两届、每年11月份的O2O购物节正在改造苏宁全国1600多家线下门店的功能，它们不只是3C商品的销售渠道，而是转型为新品展示的窗口、线上大促销的联动拓展，以及各种用户增值服务的提供场所。
第16篇：流域水质大数据分析平台建设方案
1 项目概述
党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。
2 建设目标
以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。
通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。 3 系统建设内容
3.1 水环境大数据采集
大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。
3.2 水环境大数据管理
获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。
3.3 水环境大数据分析应用
应用水环境模型、大数据等技术实现水环境质量模拟预测、污染源-水质响应关系建立，集流域各断面自动监测系统、排向该水域的污染源废水在线监控系统、排污申报系统、移动执法系统等，采集整合河流断面自动监测数据、手工监测数据、流域排口监测数据、污染源数据等，建立流域水系关系、河流与断面的关系、断面与排口关系、排口与企业关系、企业与污染因子关系五种数据关系，当某一个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时，判定其污染程度，同时进行污染溯源，通过水环境模型预测出下游的污染水质变化趋势况，给出处置措施建议并提供评估管理。
第17篇：第二届大数据分析国际会议ICBDA情况简报
第二届大数据分析国际会议情况简报
2017 IEEE 2nd International Conference on Big Data Analysis
(ICBDA 2017) “Big data”（大数据）时代已经来临
为了迎接大数据时代的到来，更好地交流大数据的实践经验，进一步推进大数据技术创新与应用，展示国内外大数据领域的最新科研成果。2017年第二届大数据分析国际会议于2017年3月10-12日在中国北京成功召开。
此次大会很荣幸地邀请到了来自西交利物浦大学的关圣威教授出任大会主席，除此之外，另有来自浙江大学的陈为教授、中国科学院大学的徐君教授、加州州立大学东湾校区的杜宏伟教授、日本早稻田大学的Hayato YAMANA教授、台湾国立清华大学的黄能富教授以及来自澳门大学的方正天教授特邀作为大会的主讲专家。
此次会议共收到来自世界各地投稿共405篇，在委员会的严格筛选下，最终有198篇稿件脱颖而出，有资格入选并出版到会议论文集。
会议设置了十四个分会场，与会代表围绕“数据工程理论与技术Data engineering theory and technology”、“数据结构设计与算法Data structure design and algorithm”、“大数据分析与处理Big data analysis and proceing”、“数据挖掘data mining”、“数据聚类及算法Data clustering and algorithm”、“数据安全与管理Data security and management”、“政企社会大数据分析Big data analysis for Enterprise, Government and Society”、“大数据工程应用Big data application in engineering”、“大数据技术及应用Big data technology and Application”等九大主题进行踊跃的讨论。旨在为计算机大数据领域发展献计献策，推动该领域技术协同创新和产业优化升级。此次会议也为各学院机构与企业对接搭建了平台，同时也为后续的合作发展夯实了基础。
ICBDA2016&ICBDA2017已连续分别在杭州和北京成功举办。在会场上，与会作者积极发言，会场气氛十分热烈。所有发表在ICBDA2016&ICBDA2017论文集上的文章也成功入库IEEE数据库并被EI核心以及Scopus等著名检索机构收录。
本次会议旨在促进计算机大数据等领域的学术交流与合作，为研究人员、工程师、学者以及来自世界各地的专业人士提供一个交流研究成果的平台。以期达到资深专家和与会代表探讨交流，总结当前取得的成绩，研讨未来大数据的发展趋势，响应国家号召，为祖国未来发展贡献出学术界人士的一份力。
第18篇：智慧公安情报研判系统开发大数据分析系统开发
智慧公安情报研判系统开发大数据分析系统开发
随着互联网相关前沿科技的加速应用，各地的智慧警务建设如火如荼，因为对于各地来说，智慧警务的构建在现代社会显得尤为重要。并且随着大数据的进一步发展，各地公安通过向科技要警力，要战斗力。从而致使公安干警全面进入大数据时代。
1、全面呈现重点目标基础信息
完成重点目标建筑物的周边环境、内部结构，室内设置，包括内部门口、通道、楼梯以及单位和楼层负责人的基本信息等数据的采集，分别以空中全景、室内全景、平面图和2.5维图的形式进行全面呈现。 并可通过移动警务通、移动终端随时进行查看，使指挥员、战斗员在赶赴现场的过程中能够先期对现场基础信息进行全面了解。
2、应急处突预案管理 智慧公安系统开发：前面138中间2315后面3201 建立突发事件现场指挥、处置预案数据库，通过重点目标空中全景图上所分布的各警种图标，指挥员可以对警力分布和职责分工做到全面了解，各参战单位和参战人员能够清楚的了解自己所担负的任务和执行任务的位置。
3、预案推演 系统接入公安网，各警种均可利用本系统，安排部署本单位警力实现了对突发事件的模拟布警指挥、网上推演。
4、GPS警力监控调度
当突发事件发生时，可通过警用350M集群查看案发现场周边警力，并进行指挥调度，安排离案发地附近的警力到达现场。
5、精确调警
针对发生的突发事件，通过系统预设的预案，对所有参战单位以短信通知进行一键式调警。
进一步加强公安应急处突工作，提高应急处突能力，根据各地公安应急处突工作部署要求，将城市中容易受到侵害的重点区域、部位、场所，如：市政府、车站、学校、大型商场等，依托GIS平台，利用实景三维技术，实现了建筑物周边实景三维环境及内部360度全景影像展现，全面了解案发现场真实环境，应用于现场应急处突工作，使参战人员身临其境，制定科学预案，辅助决策指挥。
源中瑞按照“科信+警种”的战略部署，努全面构建科学、完整、涵盖全警种的智慧警务系统。能有效的全面提升公安实战效能和为民服务能力，让每一个民警、每一个市民都能真真切切感受到智慧警务带来的福利。
第19篇：中国餐饮消费需求大数据分析报告
2015中国餐饮消费需求大数据分析报告
“口味”仍旧是餐饮消费者最关注的因素，也是差评最高的因素。如何提升“口味”是餐饮发展重中之重。
该报告从互联网数据洞察消费者需求为出发点，以包括爬虫技术-信息归类算法-情感判断算法在内的智能语义分析处理方法为研究方法，对线上点评大数据进行分析，在餐饮业消费者研究领域，此种多维度调研方法尚属首例，为大数据在餐饮行业应用的典范。
在社交媒体发达的今天，餐饮消费者已经逐渐形成了实时点评的习惯。从餐饮点评网站――大众点评的评论数量来看，近两三年来，用户的评论数量有较大的增加：从2013年评论3000万条，到2015年年初，点评数量就已经达到了6000万条。
与传统的调研不同，线上点评的数据量非常庞大，可覆盖到各品类、各地区的消费者意见，从大数据角度更完整地把握消费者需求。成熟的语义分析技术可大大提升大数据的梳理、解读效率，可实现对非结构化的中文语句进行系统化地梳理：完整抓取、准确的断句、精准的情感判断及归类，对大数据的评论解读可以更加快速和到位，优化分析效率。
此报告抓取了北京、上海、广州、沈阳、南京、杭州、武汉和成都八个城市的点评数据，对中式正餐、中式快餐、西式简餐以及新兴餐饮品类典型案例-烤鱼进行了消费者需求画像，共抓取了57万条在线点评，通过口味、服务、环境、地理位置、优惠/团购、上菜速度、等位、性价比等八个维度进行分析，是当前国内餐饮消费者喜好和差评的真实写照。
中国饭店协会韩明会长表示，今天的中国餐饮业进入动力转换、结构转型的新时期，在互联网+和大众消费主导的双重推动下，餐饮企业的适应环境面临全新的颠覆性挑战。
面对新的挑战，餐饮企业不仅需要产品的转型、服务的转型、营销方式的转型，最关键的是根本上的理念转型，在科学分析、精准提炼基础上真实判断新一代的消费群体的差异化和特色化需求。
此报告不仅仅可以对当前餐饮业的经营、管理、质量、出品、营销提供指导，更主要的帮助餐饮业投资者和经营者重新梳理他们对消费市场的理解和思考，从而对今后的投资和经营战略提供科学的参考。
报告研究发现，“口味”仍旧是餐饮消费者最关注的因素，也是差评最高的因素。如何提升“口味”是餐饮发展重中之重。“服务”也属于差评率高的因素。对于逐渐成为餐饮消费的主力人群的80后90后新生代而言，餐饮消费更趋向为“体验消费”。“优惠/团购”的关注度反而低于预期，餐饮企业大力开展团购促销的经营方式值得反思。
《2015中国餐饮消费需求大数据分析报告》研究重点及研究结果：由于85.2%的消费者在外就餐选择多为中式正餐和快餐，此份报告以此为研究重点，并以烤鱼为新兴餐饮代表做研究分析。八大指标中，等位、上菜速度、地理位置是“便捷性”三大指标，除等位外，另外两个指标评论相对较少，并且消费者一旦具备品牌意识，品牌意识会弱化用户对地理位置的选择。
基于消费者对八大维度关注程度不同，报告对差评来源进行分析，得到中式正餐、中式快餐、西式简餐的改进方向为：依据不同城市差异针对八大维度差异化对待。
以下附关注因素、餐品在各程度现状及差评程度图表，源自报告。
从上表可以看出，消费者最关注中式正餐口味，但中式正餐等位差评最多的是等位，可见中式正餐在等位方面有很大提升空间，对这个维度的提升，能够降低差评率提高用户黏性。现今出现在等位方面做出改进并取得一定成绩的有海底捞等。
报告将烤鱼列为新兴餐饮，其实是用烤鱼代表现今出现的垂直单品餐饮如夹克的虾、叫个鸭子、黄太吉等。这类细分餐饮品牌把控口味、降低选择品类、提高服务质量，因此在当下很受欢迎。
从上表数据来看，尽管不同城市不同类型餐厅，用户需求不同，但口味是餐厅首要考量因素，这也符合餐饮口味具有地域性特点。以烤鱼这一单品为例分析现今新兴餐饮，口味是绝大多数餐厅最受关注的因素，其次是服务和等位，因此，餐饮回归餐品本质本身十分重要。而团购等优惠措施带来的用户流量，一旦对餐厅餐品有所不满，会直接反馈到对口味的差评上去。此外，尽管餐品品质是基础，其他维度因素并非不受用户关注，餐厅据自身情况提升某一维度，将其变成自己的增量，有助于提高效益和发展想象空间。
第20篇：关于法国等电力公司大数据分析应用情况汇报
关于法国等电力公司大数据分析应用情况汇报
为掌握国外电力公司大数据分析应用情况，对法国、美国、日本、澳大利亚、中国香港的主要电力公司大数据资产管理和大数据分析情况进行资料查找，现将了解的情况总结如下。
一、法国电力
法国电力集团(EDF)是一家国有综合性跨国能源公司，拥有欧洲最大的电力生产系统，在核电、水电和可再生能源等清洁能源领域具有较强的国际竞争力。作为全球领先的电力基础设施服务提供商，法国电力公司非常重视大数据在企业运营分析管理中的作用，通过设立专业机构、完善数据基础、增强分析能力，不断发掘数据资产价值，为企业战略转型与服务升级提供有效的决策支撑。
（1）建立独立机构支持运营决策 法国电力在客户关系管理数据库中，对用户信息进行全面搜集，成立运营分析中心，专门负责对客户数据进行分析，以对销售管理进行支撑。以项目制的形式负责向销售、营销和财务控制在内的六个业务部门提供客户行为分析支撑，以改善这些部门的服务质量并实现客户的最大化保留。
（2）运用大数据技术挖掘数据资产价值 目前全法已经安装3500万智能电表，电表产生的数据量将在5-10年内达到PB级。智能电表采集的主要是个体家庭的用电负荷数据。这些电表数据，结合气象数据、用电合同信息及电网数据，构成了法国电力的大数据。考虑到大数据的广泛应用前景，针对自身海量数据的特性及其处理需求，法国电力的研发部门成立了大数据项目组，借助大数据技术研究海量数据的处理架构，实现用电负荷的精细化测量，降低信息决策系统与运行操作系统之间的延迟。
二、美国电力
美国在智能电网的工程应用方面处在世界前列，应用涉及用户行为分析、需求响应分析、设备风险分析、系统风险评估、能效分析、决策支持等多个领域。
美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部12个数据源系统及来源于其服务地区内的200万台智能电表的数据进行了集成，总计10TB的云图像数据，集成分析3500万条数据，每天约传输8GB/2.2亿条数据，年收益预计可达200万美元。其中，AMI 管理模块（图2-1），可快速查看电表状态、隐患区域、部署进度以及焦点问题，优化AMI的全寿命周期管理，提高AMI系统运行效率，降低公司运行成本；收入保护模块（图2-2）能够识别欠费/窃电行为，改进收费和服务策略，降低非技术性线损。
图 2-1 C3能源分析引擎平台中AMI管理模块操作界面
图 2-2 BG&E公司收入保护模块界面
美国Con Edison公司与MIT、哥伦比亚大学联合开发了基于机器学习的配电网故障风险评估系统。该系统在纽约供电公司进行了试点应用（图2-3），可针对馈线和设备（电缆、配变等）进行故障风险等级评估，用于指导停电检修、提高设施维护效率、提升配电网可靠性。
图2-3 配电网故障风险评估系统
美国Battelle研究中心利用IBM公司的流处理软件InfoSphere及高兼容性服务器Netezza开展太平洋西北智能电网示范项目（Pacific Northwest Smart Grid Demonstration Project）研究，该项目参与单位包括来自美国西北五州的11家公共或私人电力供应商，Bonneville电力局和华盛顿大学等，通过分析近6万名电力用户在动态电价下的用电信息，研究准实时条件下（智能电表采集频率5分钟/次）的需求响应、价格波动、能量消耗、窃电监测等交互行为。图2-4给出了华盛顿大学内建筑的用能情况，它集成了华盛顿大学校内建筑的智能电表数据，可分析各建筑用能情况与准实时天气关系等。
图 2-4华盛顿大学内建筑的用能分析
美国UCLA大学可持续发展中心（CCSC）联合LA水利电力部（LADWP）、政府规划办公室（GOPR）共同开发了洛杉矶电力地图（LA Electricity Map）。该地图以街区为单位将人口信息、收入信息、街区环境信息等社会经济信息与用电信息、用水信息、排放垃圾信息等耗能信息全部集合在一起，以加州地图形式展示了2011年1月到2012年6月之间数据（图2-5），从而直观展示社区周期、能耗、碳排放量等可持续发展重要指标。为城市规划提供了直观有效的辅助依据，也可以按照图中显示的停电频率较高、过载较为严重的街区进行电网设施的优先改造。作为城市内能源应用趋势的可视化分析工具，该地图有助于更直观地讨论如何进行能源投资，提高能源效率以及制定公共政策。
图2-5 LA电力地图
为更新日趋老化的电力基础设施，同时也作为新的智能电网计划的一部分，芝加哥电力大力推广使用智能电表。预计到2018年，将有超过四百万智能电表被安装和投入使用，此举可为用户节约超过一亿七千万的费用。到目前为止，芝加哥地区已经有将近30万智能电表被安装且投入使用。很快，使用智能电表的居民将覆盖整个芝加哥地区。智能电表是智能电网技术的一个重要组成部分，它给人们提供了更可靠的电力支持和更多的省钱机会。智能电网计划致力于改造芝加哥的电力使用情况，使更多的家庭和企业节省资源和金钱。因此，芝加哥政府非常支持新一代的智能电网技术，并将此作为智能基础设施建设的一部分。新的基础设施投资，为长期的经济增长和居民生活水平的提高奠定了坚实的基础。此外，芝加哥电力在智能电表推广过程中同步规划建设AMI体系，贯通营销、GIS、工作指令、天气预测等多个信息系统，建立“用户智能平台”进行大数据关联分析，结果应用于供需求侧响应、能效、资产负荷分析等多个商业功能模块。
三、日本电力
日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题，日本总务省于2012年7月新发布“活跃ICT日本”新综合战略，今后日本的ICT战略方向备受关注。其中最为关注的是其大数据政策（从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力），日本正在针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨，以期对解决社会公共问题作出贡献。
2012年10月份，东京电力公开招标采购家庭用智能电表，大崎电器等公司参与投标，东电计划到2018年将90%的东电家庭用户的机械式电表更换为智能电表，总计约为1700万台。 关西电力公司则采用大崎电器子公司enegate的智能电表产品进行试验运行，预计该公司今后的量产规模将达100万台，大崎电器今年的总投资额将达50亿日元。东光电器与东芝共同组建的东光东芝电表系统公司主要面向写字楼、公寓楼等开发智能电表，目前正积极拓展产品销路。此外，野村不动产也将于2013年开售公寓专用型节能电表。智能电表可以实现用电量数据在用户和供电公司之间的智能传送，能够有效节电，初步预计日本国内的市场规模约为7000万台，5年后智能电表的需求将占全部电表需求的80%。目前，东京电力与关西电力已经开始试运行智能电表联动系统，各电表厂商正通过加大投资、开发新产品等方式积极抢夺这一市场。大崎电器工业计划于年内依托埼玉县事务所新设智能电表工厂，产品主要面向东京电力公司，根据东电提供的设计规格进行研发、生产等作业。
2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。
四、澳大利亚电力
澳大利亚国家电力委员会从2007 年开始在全国范围内推行高级量测体系（Advanced Metering Infrastructure，AMI）项目，引入分时电价（基于时间间隔计量），使用户能够更好地管理电能消耗。澳大利亚政府推行电力市场的改革不仅仅是为了提高供电效率，而且通过改善电价制度，提高对能耗的控制以及减少温室气体排放。2011年，澳大利亚电力巨头新南威尔士州能源公司宣布开始一项全新的智能电表项目。这一项目旨在使其用户更好的管理和控制用电量。部分用户作为志愿者可以选择安装电表，并将通过电脑、智能手机和网络浏览器的操作及应用对用电量进行详细记录。事实上尽管输电网络已经运营了数个世纪，但网络运营商在输电网的维护和输电网低压段输送损耗等问题上仍缺乏经验。到目前为止，公共事业部门虽然已经在整个城市的高压输电段布置了输送损耗监控，但对于低压段的输电线路故障和输送损耗还依赖于用户传递过来的信息。
五、中华电力
从1999年开始，中华电力公司根据英国资产管理协会的PAS55标准，组建电力系统事业部，成立资产管理部，以支撑实体资产全过程管理为目标，依托关键业务信息系统平台，成立数据分析组织体系，分综合业绩、资产绩效、成本绩效和业务分析等多个场景开展数据资产管理。通过开展资产全生命周期管理，依据国际标准，科学的加大固定资产投资，通过10年时间将用户平均（故障）停电时间从40分钟降低到接近2分钟。通过合理的增加资产规模，优化网架结构，提升设备品质，中华电力公司电力系统事业部的单位供电成本从87港元/千千千瓦时下降到75港元/千千瓦时（如下图所示）。
