京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据报告 国内条件得天独厚有新机遇
第1页:国内外大数据的发展状况及应用
大数据无疑是近期最时髦的词汇了。不管是云计算、社交网络,还是物联网、移动互联网和智慧城市,都要与大数据扯上关系。大数据已经成为有特别含义的专用词汇,不在单指数据体量大。
"大数据分析"通过数据分析来发现现状,找到导致现状的根源要素,并且通过模型与预测分析技术来对改善进行预测与优化,并且实现企业运营各个领域的持续改善与创新。
目前,在对大数据的价值的态度上,除了6.9%的企业认为数据没有价值以外,绝大多数企业都认为数据具有或可能具有很高的价值,可见大数据的价值已经在企业中获得了广泛的认可。未来随着越来越多的大数据分析平台和工具的开始广泛应用,大数据的价值将会被进一步释放并获得企业认可。大数据发展究竟如何?它能给我们带来什么?或许很多人还不清楚,今天我们就来讨论一下。
一、国内外大数据的发展状况及应用
1、大数据已深耕于经济领域且创造了巨大的经济价值
美国的大数据产业已经创造了巨大的价值,具体表现在:
1)大数据使美国医疗服务质量得到提高。
对于医疗服务的提供方和支付方来说,在减少医疗成本的同时不断提高医疗质量和效率仍然是一个难以实现的目标,而这也是改善民生的重大机遇。2010年,全美医疗支出占国内生产总值的17.9%,比2000年增长13.8%。而且,某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加,正在消耗更多的医疗资源。
对这些疾病和其他相关健康服务的管理将深刻地影响国家的福祉。在这方面大数据可以发挥作用。为在广大人群中取得最有效的医疗效果,更多地使用电子健康记录(电子健康档案),并与新的分析工具相结合,将提供挖掘信息的机会。研究人员可以利用信息寻找有效的统计趋势,并依据真实的医疗服务质量开展医疗评估。
2)大数据使美国的交通更加便利。
通过完善信息和自动驾驶功能,大数据有可能在许多方面彻底改变交通的面貌。开车的人多,交通堵塞就多,其后果是浪费能源,造成全球气候变暖,耗费时间和金钱。手持设备、车辆和道路上的分布式传感器则可以提供实时交通信息。这些信息,再加上更好的自动驾驶功能,可以使驾驶更安全,交通堵塞更少。智能汽车日益互联的新型交通生态系统有可能彻底改变道路使用方式。
3)大数据使美国的教育质量得到提升。
大数据可以对美国教育及其在全球经济中的竞争力产生深远影响。例如,通过深入地跟踪和分析学生的在线学习活动——精细至每个鼠标点击动作,研究人员能够确定学生的学习方式和提高学习的方法。这种分析可以针对成千上万的学生进行,而不是孤立的小型研究。课程和教学方法,无论是在线的,还是传统的,都可以根据大规模分析所收集到的信息进行修订。
第2页:大数据提高了美国的征税效率。
4)大数据提高了美国的征税效率。
由于迅速发现异常的能力日益增加,政府税务部门可以缩小“税收缺口”,即纳税人应付税款与其自愿缴税额之间的差额,并且对于那些试图进行不当纳税申报的人,会深刻地改变他们的行为方式。大多数税务机构实行“自愿缴税与追讨欠税并举”的模式。在这种模式下,它们接受纳税人的纳税申报单并办理退税,并对一部分纳税申报单进行抽查,以找出有意或无意欠税的情况。
大数据则能够提高欺诈检测的水平,在纳税申报之初就揭露违规情况,减少问题退税的发放。资料表明,在医疗领域每年产生3000亿美元的潜在价值;在公共管理部门,每年产生2500亿美元的潜在价值;在个人位置数据领域,每年产生1000亿美元的市场;在零售业能够增加60%的营业额;在制造业部门,能够降低50%的产品开发及装配成本。
5)大数据在欧洲公共管理部门得到深入应用。
大数据在oecd组织中的欧洲国家公共管理部门创造了1500到3000亿欧元或更高的潜在经济价值,这些经济价值主要通过政府公共管理机构开支的减少、转移支付的下降及税收的增加来实现。三是全球大数据人才需求将上升并且出现供需缺口。gartner咨询公司预测,到2015年,大数据人才需求达到440万人,人才需求缺口将达到三分之一。
2、欧美等发达国家把数据资产上升到国家信息战略高度
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05