
大数据新变化说出港城新常态_数据分析师考试
时至2015年过半。在减速换挡、转型升级中励志奋进的连云港经济,交出了上半年成绩单。今年,连云港用怎么样的成绩书写经济增速的新常态?当前风险与挑战究竟在哪里?港城经济巨轮向何处驶去?
观一叶而知时变。今年,经济结构和发展方式的深度调整与转型,正在成为港城经济的主基调,gdp10.8%左右的中高速增长,正在成为港城宏观经济的新常态。
一些主要经济发展指标,定格了半年来经济发展的新态势。
固定资产投资前六个月同比增长22.9%;公共财政上半年同比增长10.4%;社会消费品零售总额上半年同比实际增长11.4%。
风起于青萍之末。分析港城经济发展的大数据,清晰地看到连云港经济趋势发展的变化。
以固定资产投资为例,前六个月港城一产、二产、三产均呈现了19%以上的增幅。一产投资比重加快,港城农业正在进入高产农业时代。二产继续保持了20%以上的增幅,预示着我市工业总体发展稳定,而三产达到19%以上增幅,显示出我市服务业正在成为全市经济发展新引擎。特别是随着越来越多的政府公共服务,通过购买服务的方式进行市场化运作后,我市居民服务和其他服务业同比增长加快。
虽然我市经济各项指标依旧控制在合理区间,但是部门指标在6月份出现了回落的态势。这种情况的变化让人警醒。
稳中有忧,尤需考虑周全。今年,港城经济发展巨轮虽然依旧按照合理的航速前行,但是重大项目储备不足、科技创新力度不够、发展新引擎驱动力不够等就是必须提防的漩涡和暗礁;产能过剩问题依旧存在、环保风暴越演越烈、社会消费提振不利等就是用于突破的激流和险滩。
客观评价连云港经济的成绩和挑战,暴露自身的短处和不足,处理得好反而可能成为经济再平衡的契机。因为风险和机遇从来都是一对双胞胎。加速推进稳增长、调结构、防风险、惠民生的改革举措,按照项目落地化、措施务实化、工作扎实化的要求,扎实解决发展中存在的突出矛盾和问题,才能实现化险为夷、危中寻机,为实现更好发展提供可能。
幸运的是这种变化正在出现。连云港人紧紧抓住“一带一路”新的历史机遇,扎实推进类自贸区的全面改革,全面提升石化、装备制造、新医药三大支柱产业发展水平和质量,加速老城区改造等民生改善项目的推进……港城经济在提质增效升级的阶段,向着更加美好的国际海港城市不断迈进。定中有谋,稳中有力,下半年的港城经济大戏将更加精彩。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30