京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
贵阳数博会:“大数据”时代 中国经济在“质变”
核心观点:中国经济网贾文和认为,大数据早已和推动中国经济“爬坡过坎”、“提质增效”的宏大战略紧密相连。不管是加快政府简政放权、放管结合和转变职能,还是打造大众创业、万众创新和增加公共产品、公共服务的“双引擎”,都离不开合理利用大数据。
牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格在其著作《大数据时代》中写道,大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉,还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。
如今,大数据概念就像这个盛夏一般持续火热,让急于寻求经济增长新动力的中国,仿佛发现了一剂良药。
5月26日至29日,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举行。会议以“大数据时代的变革、机遇和挑战”为主题。举行展览展示、峰会论坛和创新大赛等活动,综合呈现大数据技术、应用和发展趋势。
大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次重大技术变革。未来,大数据将渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素。欧美不少发达国家已将大数据发展与应用作为提升国际竞争力的重大战略。
作为全球网民数量最多的国家、最大的电子信息产品生产基地和最具成长性的信息消费市场,中国目前已经成为世界重要的大数据资源集聚地和大数据应用市场,大数据产业快速发展,产业链加速形成,正在对经济社会发展发挥着越来越重要的作用。
《2015年中国大数据产业白皮书》显示,2014年中国大数据市场规模达到767亿元,同比增长27.83%,预计到2020年,中国大数据市场规模将达到8228.81亿元。大数据技术已经深入融合到金融、教育、医疗、农业、电信、交通等各个行业。
今年以来,国务院印发了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态》、《中国制造2025》等政策文件,正在制定并即将出台的“互联网+”推动计划将积极推动大数据、云计算、移动互联网等以现代技术的融合发展,这一系列的政策举措将为信息技术和产业发展创造更加有利的环境和条件。
有一种声音认为,技术进步带来失业增加。但总的来看,效率提高必然加速企业发展,从而增加更多岗位和机会,技术进步并不是消灭传统产业,而是促进传统产业转型升级。随着转型的加速,技术和金融方面的人才缺口较大;云计算和大数据经济来临,也涉及到原有商业模式的转型和调整;不适应的人需要进行大数据的应用教育,这也是大数据带来的就业机遇。
在大数据的背景下,中国经济正在发生“质变”。去年以来,在经济增速放缓的情况下,就业率不降反增,重要原因是中央政府一直在深化改革,推出商事制度改革等一系列简政放权举措,促使中小微企业井喷式增长,而这些企业的经营业务大多数都是依托于互联网来展开。
当然,在发展大数据的同时,还应该重视个人信息保护的问题。通过法律来确定信息保护的边界和管理权限的边界,并且要避免立法的碎片化,还要关注在大数据环境下的不同利益主体,用技术手段去主动实现信息保护,使得信息处理过程更透明,保证用户享有真正的选择权和知情权。
维克托·迈尔·舍恩伯格最具洞见之处在于,他指出大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例,对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
贵阳数博会开启了一个全新时代,这种新型服务业将深刻影响经济社会各个领域。更重要的是,大数据早已和推动中国经济“爬坡过坎”、“提质增效”的宏大战略紧密相连。不管是加快政府简政放权、放管结合和转变职能,还是打造大众创业、万众创新和增加公共产品、公共服务的“双引擎”,都离不开合理利用大数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 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 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 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, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01