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
【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11