京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据服务供给侧改革
我国“十三五”的中心任务是提高经济增长的质量和效益,而推动供给侧改革构建高精尖经济结构也是为了更好地服务这个中心任务。可以说,宏观经济的质量和效益源于中观产业,中观产业又源于微观的市场主体即企业。所以,作为市场主体的企业质量好坏直接会给经济带来影响。
那么,在北京构建高精尖经济结构的大背景下,我们如何来判断哪些是高精尖的企业?哪些企业经济贡献非常大?哪些对外投资辐射特别强、专利技术多、人均纳税高,而且获得过国际资本和国内优质资源投资,单位能耗特别小呢?对此,北京市政协委员、龙信数据首席数据科学家屈庆超给出了答案。
屈庆超指出,当下运用大数据对企业信息进行监测不仅能为政府提供宏观经济数据,同时在中观上也能反映一个产业的发展动态,在微观上也能反映企业的相关信息,有助于精准助力供给侧改革,构建高精尖经济结构。
当下,政策的红利激发了市场的活力,从2014年到2015年,我国新增市场主体超过400万,相当于每分钟新增8家企业。这样庞大的微观群体集中的数据将能反应海量的信息。但由于政府部门各管一段,数据不透明,这就对他们识别哪些是高精尖企业,哪些是技术尖端企业等带来壁垒。
屈庆超对记者表示,“一个企业的发展其实是多维的,我们通过建立模型,测算出北京有将近3万家高精尖企业,这些企业无论在经济总量、研发投入、专利授权量和纳税方面都占到了北京市总量的50%以上。后来我们又详细地进行了划分,发现海淀区和朝阳区就占了50%以上的高精尖企业,其中海淀区占比最高。由此,能够得出结论,未来在高精尖产业构建中,海淀区会有很大的经济增长潜力。这就是大数据的作用。”
大数据的价值就在于它的应用。屈庆超又举例说,北京有1.6万家企业获得了风险投资,只占北京企业总数的1%,但他们的品牌商标数量却占了北京企业品牌商标总数的8%;这1%的企业同时占了北京总体企业专利数总量的11%;产品著作权占了北京市企业总量的12%。我们现在为什么需要大数据?原因就在于过去的统计方法在社会的变革中很难适应当前的需要了,我们的政府在做决策的时候需要更加精准、更加科学的数据,需要大数据和大数据思维,来实现治理能力的现代化,以便精准助力供给侧改革。
可以说,下一轮的信息革命将是内容的互联、数据的互联。相应地,政府职能的转变和未来对宏观经济的调控与管理的手段都将会继续优化和改进。屈庆超认为,未来的数据将不仅仅是政府部门的数据,还需和社会、互联网、大数据企业共建数据,使所研究的区域更有系统性。
因此,屈庆超建议,政府部门应协同大数据企业一起,把数据共建、共享起来,建立北京市的企业大数据融合中心,服务首都经济的精准治理。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11