京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的挖掘价值
世界已进入互联网和物联网迅速发展时代,未来社会生活将以移动互联网为基础,借助大数据技术,最终形成三大数据中心——社会数据中心、家庭数据中心和个人数据中心。中国经过30多年的发展积累了巨大的能量,需要带动周边地区共同发展才能保持中国经济结构的平衡,“一带一路”顺势而出,带动亚洲地区的资源共享以及中国的发展繁荣。
大数据助力“一带一路”调研。随着大数据时代的来临,计算机技术、云储存技术、处理技术等飞速发展使得数据采集的规模、广度以及速度,数据的处理速度与准确性都得到全面的提高,促进“一带一路”调研价值飞速升。在“一带一路”建设中,大数据调研可以成为决策的基础和前提。例如,高铁、港口和信息基础设施等投入修建的过程中,涉及沿线国家的生活习俗和民族风情、经济发展和政治稳定的状况均是决策过程中必须纳入思考范围的因素,通过前期调研,借助大数据,中央有关部门更好地在“一带一路”上开展公共外交,促进地区的人文交流,保证“一带一路”的顺利进行。
大数据助力“一带一路”协调。在大数据时代,资讯高度发达,数据随处可见。可以对数据进行整合,建立“一带一路”的大数据决策系统,将杂乱无章的数据进行整理、处理,通过建模分析、可视化分析等实现数据的价值与意义。通过借助于大数据决策系统,决策高层能够统揽全局,对“一带一路”的事务进行全面协调,通过系统的强大数据分析能力,判断未来的变化趋势,知晓沿线国家的政经动态,审查沿线国家内部的利益纠纷,全面规避“一带一路”建设过程中遇到的风险,有条不紊地推进“一带一路”建设。
大数据助力“一带一路”预警。大数据预警系统在专家的协助下,结合历史数据和国家现有数据,以建立可供参照的国家健康形态指标体系。预警系统的指标项目根据获取的数据量而定,通过大数据技术,项目指标将会越来越精确。之后把“一带一路”沿线国家的相关数据输入,与指标体系进行比对。当超过正常阈值时,决策预警系统就会发出警报,提醒决策者和专家关注出现的各种问题,以便采取正确的对策。
“中国工业4.0”必然顺应潮流
放眼全球,发达国家利用技术优势,已然开始推进工业4.0的脚步:德国提出了“工业4.0”战略,努力探索未来工业生产的新途径;美国政府喊出“再工业化”“能源互联网”等口号,推出了一系列“先进制造业”计划;而日本、韩国也利用智能技术准备迎头赶上。
“中国工业4.0”,始于互联。随着互联网时代的到来,“连接”成为各行各业的一个关键点,“中国工业4.0”必将顺应潮流,使“连接”无处不在:将所有的设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密联系在一起,通过无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施等,使得现实世界与数字世界紧密联结在一起,融会贯通成一个智能网络,持续不断地保持数字信息的交流。
“中国工业4.0”,高度集成。随着互联网技术的全面普及,企业能够有效地对生产、运营、人力、资金流等进行内部管理,各种信息以大数据的形式集中;行业内部、行业之间彼此透明程度加强,企业彼此之间的联系无处不在,最终实现价值链上不同企业的资源信息的整合,实现了从产品设计、生产制造到物流配送、使用维护等产品全流程的管理与服务。
“中国工业4.0”,核心为数。技术的发展使得产品的生产、储存、运输、销售、使用、淘汰等数据可以被准确全面地记录、传输、处理和加工,促进产品的升级改进。而通过对大数据的审视,使得企业的运营数据被有效地获取处理,能够促使企业在研发、生产、运营、营销和管理方式上进行创新,为企业提供创新动力,同时可以使企业管理者和参与者以全新的视角审视价值链,为企业创造更多的战略优势。
“中国工业4.0”,转变为产。随着“工业4.0”时代的到来,物联网和务联网必将慢慢取代传统企业的互联方式并渗透到工业的各个环节,催生出更加智能化、个性化、人性化的生产模式,从而推动生产方式由大规模生产向个性化定制转型、由生产型制造向服务型制造转型,由要素驱动向创新驱动转型。
“中国制造2025”促使“中国工业4.0”顺利落地。“中国制造2025”将促使“中国工业4.0”时代的信息技术与制造技术深度融合,使中国制造业实现数字化、网络化、智能化制造;实现中国制造业的要素驱动转向创新驱动;由高资源消耗、大污染排放向绿色制造转变;在国际舞台的竞争力由低成本竞争转向高质量竞争。最终实现通过工业的发展使中国更加繁荣强大,并促使中国由制造大国向制造强国转变。
互联网+
所谓“互联网+”,是指以互联网为主的一整套信息技术(包括移动互联网、云计算、大数据、物联网等配套技术)在经济、社会生活各部门的传播、应用,并不断促使数据流动释放价值的过程。
“互联网+”之生产要素构成,数据资源。2015年,互联网已经进入新的拐点,“互联网+”开启了大数据时代的大门。所有数据和信息在云端的存储是这一时代来临的标志。移动互联网、物联网、车联网催生的各种智能硬件,拥有着比PC互联网更加实时且高效的数据采集能力。海量数据正在生产生活众多领域不断产生、积累和变化,大数据由此也从概念认知走向实践认知。随着数据呈现出爆发性增长的态势,大数据已经渗透到各行业的业务领域,成为重要的生产要素,大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。所以,数据资源正和土地、劳动力、资本等生产要素一样,成为促进经济增长的基本要素。
互联网+”之生产要素流通,数据交互。随着互联网的飞速发展,社交网站、社交软件、交流群等正在发生质的变化。“互联网+”改变了数据要素交换的速度与方式,使数据要素发生数量化的、结构化的、价值化的、规模化的变化,从而使生产发生天翻地覆的变化。此外,“互联网+”进一步推动了DT时代的到来,“云计算+大数据”成为新的生产工具,而数据本身成为新的劳动对象。在新的数据驱动交易模式下,数据的投入远比物质投入要大,大数据通过互联网对公众公开共享,激发了人们的创新潜力,促进了新创业模式的产生。
“互联网+”之生产要素价值,数据应用。随着网络速度的显着提升和计算机能力的增强,大数据应用迎来了新的契机。同时,社交网络数据、机器数据等分析需求的释放,使得大数据产业兴起的外部环境形成。数据作为诸如电子商务数据、金融交易数据等必要驱动成分的同时,数据产品的研发更为数据资源的汲取提供了新的渠道。由于“互联网+”的推动,海量数据的积累和交换以及分析与运用,极大地促进了生产效率的提高,为充分挖掘数据要素的价值提供了超乎寻常的力量。根据数据研究显示,以“数据驱动型决策”模式运营的企业,其生产力普遍可以提高5%~10%,由此可看出,数据作为生产要素,愈发显示出其价值增值的优势。
总结
随着用户对大数据价值的认可,各行业巨头都积极加大对大数据的投资,使得大数据渗透到更广阔的领域。无论是在医药行业,还是在制造业、零售业、服务业等,都有其巨大的社会价值和空间。
互联网时代,数据就是金钱。金融业、制造业、零售业都已拥有大量的数据,且正以几何级增长。对于电子商务企业来说,更大的潜在机会正隐藏于大数据中,通过大数据处理分析手段对海量数据进行深度挖掘与分析,可以让企业更加了解客户需求,进而提供个性化的商品和服务。据麦肯锡调查报告,零售商接触大数据不到3年,却可以利用它增加营业毛利超过60%。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 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 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 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 ...
2026-07-30