京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
贵阳style :大数据博览会彰显超前意识
距离“2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会”开幕还有不到十天时间,前期的预热与不断释放的峰会亮点,已经引发社会各界的高度关注。而在一个经济发展水平与发达地区仍有较大差距的西部城市,举办这样一场以大数据为主题的全球性峰会,其所展现出的超前意识,显而易见。
在世界范围内,举办以大数据为主题的峰会与展会,也尚属首次。事实上,贵阳这次峰会的定位就为国际性,所邀请的嘉宾与参展企业不仅有来自互联网大数据行业的领头羊,其所确立的目标也是要为国际大数据产业的发展建言献计,凝聚共识与智慧。比如为进一步促进和规范全球大数据产业的发展和应用,这次峰会将在世界各地的大数据行业专家、学者参与和见证下,共同发布《大数据贵阳宣言》。
据介绍,鉴于大数据环境下的网络信息安全形势变化,在这项将于贵阳数博会首日发布的《大数据贵阳宣言》中,40余家企业、机构及媒体共同呼吁各种组织结构要从法律、监管、技术保障、道德自律等多个角度加强数据安全和保护,以促进大数据及其网络信息安全产业发展。在大数据发展短短几年的时间,贵阳就率先提出并倡导以实际方式维护大数据安全,无疑体现了一种可贵的前瞻性和对大数据时代与产业发展的深刻洞见。
对于贵阳而言,这种超前意识不止体现于对大数据发展的准确认识,而表现在对互联网时代地方发展的一种超前预判。较之于传统的经济发展时代,互联网时代的一种最大优势正体现在,它打破传了如工业时代来临时的发展路径,即先由发达地区再传递到落后地区的产业迁移秩序。也就是说,只要具备足够的开放心态和视野,经济欠发达地区仍可以借助互联网时代的特点实现在技术革命与经济转型上的赶超。事实上,当下国家提出的互联网+计划,其主要初衷正在于此。
就此来看,贵阳能够认识到互联网所带来的前所未有的机遇,恰恰是对于互联网+计划和其内涵的深刻领会。在借助发展大数据产业的外部优势,如环境、资源、政策等之于,贵阳面向全国征求大数据创意设计和应用产品,吸引开发团队参与,也体现了一种开放式思维。此外,还将推进全域公共免费WiFi、开放政府数据与市场,都可视为是发展大数据产业的一种基础准备,对于其他城市而言,同样不乏借鉴意义。
互联网时代的来临颠覆了以往现成的经济发展模式与方式,可以预见,它将引发的是新一轮产业发展的重新洗牌。对于在传统经济发展形态中不占优的地区而言,只要具备一定的超前意识,抓住互联网产业的发展契机,就等于为自己抓住了新一轮经济发展的头张牌,实现后发赶超,大有可为。期待大数据博览会的召开,只是这种超前意识变现为经济发展指数的开始。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05