京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
抓好三类大数据应用_数据分析师考试
“大数据是中国发展的一大机遇。”6月17日,中国工程院院士潘云鹤做客中央党校中央国家机关分校大讲堂时说。
人类正进入大数据时代,各国都在关注这一变化。中国也不例外。对此,潘云鹤指出,中国政府要抓好城市大数据、行业和企业大数据、科技大数据这三类重要大数据的应用,为民众、企业、政府做好服务。
与网上呈现的大数据信息相比,城市大数据则更重要、更富有应用价值,它涵盖了城市建设、环境、企业产业、教育、医疗卫生、食品、文化等多方面。
那么,谁有能力聚集和连接这些数据呢?是公司、公共机构,还是政府?潘云鹤认为,这要依靠权威机构、技术和市场的合作。
其中,政府应在城市大数据的管理与开放中起主导作用。这主要表现在:促进知识服务业发展,创造新的市场与技术;确保个人信息不受侵犯、公共信息安全与共享;提高城市管理能力与决策水平,更好为市民提供服务。
“中国工业化与城市化的环境和政府结构有利于发展城市大数据。如果做得好,中国可以用城市大数据来深化智能城市的发展。”潘云鹤说。
在潘云鹤看来,把行业和企业大数据应用好,对我国经济结构调整和经济转型升级极为有利。他举例说,我国物流业整体能力不强,尤其是占国内运输75%以上运量的公路物流,相比发达国家落后近20年。在欧美,物流成本占物价的10%~15%,中国为20%~40%;欧美的物流费用占GDP的10%,中国为18%。
“有货的找不到合适的司机,有车的找不到合适的货源。这就是大数据能够发挥作用的地方。”潘云鹤说。
传化公路港平台在这方面进行了有益的尝试:线上线下联动,以卡车司机为主要服务群体,以全网运力交易市场为核心模式,全力打造了全网络化服务产品,组成一个公路物流的信息化智能指挥体系,实现全网范围内的运力调度采购、实时监控。
潘云鹤介绍说,该平台利用大数据提升了物流效率,降低了物流成本,使配货时间从72小时降低到6~9小时,平均降低工业企业运输成本40%。同时,通过集约化管理,有效改善了公路物流“小、散、乱、差”的面貌。
“工业结构调整、产业升级,不是空喊口号。中国的经济管理部门应该去研究行业生态环境、城市生产生态环境,运用大数据具体分析什么是薄弱环节,进而将新型城镇化、深度信息化和工业化升级版深度融合。”潘云鹤强调。
关于科技大数据的应用,潘云鹤谈到,中国工程院从2012年开始建设中国工程科技知识中心,以连接多个数字图书馆、专业数据库和相关网站,使数据能够从不同的角度重新组织并获得新的认识。
“大数据在研究宏观、中观、微观经济和社会问题上都很重要。”潘云鹤说,“我国可以利用体制的优越性,政、产、学结合,果断地占领大数据战略的制高点,使其运行迅速智能化。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14