2016年河南各行业职工平均工资数据
2016年河南各行业职工平均工资数据
一、上年度河南省城镇居民人均可支配收入22398.03元/年;
二、上年度河南省城镇居民人均消费性支出14821.98元/年;
三、上年度河南省农村居民人均纯收入8475.34元/年;
四、上年度河南省农村居民人均年生活消费支出5627.73元/年。
五、上年度河南省城镇非私营单位在岗职工年平均工资37958元
六、上年度河南省各行业职工平均工资
1、农、林、牧、渔业为24457元/年。
2、采矿业为55899元/年。
3、制造业为33936元/年。
4、电力、燃气及水的生产和供应业为45252元/年。
5、建筑业为32746元/年。
6、交通运输、仓储和邮政业为44421元/年。
7、信息传输、计算机服务和软件业为45120元/年。
8、批发和零售业为31485元/年。
9、住宿和餐饮业为27404元/年。
10、金融业为63376元/年。
11、房地产业为37211元/年。
12、租赁和商务服务业为31270元/年。
13、科学研究、技术服务和地质勘查业为46603元/年。
14、水利、环境和公共设施管理业为32018元/年。
15、居民服务业和其他服务业为29041元/年。
16、教育为39843元/年。
17、卫生、社会保障和社会福利业为39414元/年。
18、文化、体育和娱乐业为31648元/年。
19、公共管理和社会组织为34137元/年。
注：上年度年全国城镇居民人均可支配收入26955元
2020年大数据行业发展报告出炉
2020年大数据行业发展报告出炉 马云曾经说过一句话，当今以及未来的世界当中，最珍贵的能源就是大数据。随着云计算和大数据技术的兴起和快速发展，大数据技术应用已经融入到了各行各业。很多公司已经从大数据中获益。 大数据不仅运用在财务核算上，更能在从研发到采购、生产、物流、营销、客户、订单管理等等一系列企业运营上发挥作用。借助数据管理，企业不仅可以有效预估和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，业务拓展提供决策依据。因此大数据产业的发展将可以几大的促进企业的进步，实现跨时代的变革。 2016-2021年大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告认为，2017年大数据行业将呈现六大趋势： 1.将会推出更多的分析工具 随着数据量的不断增长，数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法，但是新兴分析工具也不可小觑。 Spark是其中之一，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。 这些新兴分析工具操作简单，对用户没有任何编码知识要求。 Microsoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具， MicrosoftRServer和LightningCRM平台，非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。 2.实时数据分析将获得更多关注 技术专家预测，2017年企业将需要实时数据分析工具，来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据，如GoogleAnalytics和Clicky。高德纳资讯公司预测，到2018年，近50%的企业都将面临隐私泄露问题。事实
2020教育大数据行业趋势及存在的问题
2020年教育大数据行业趋势及存在的问题 2020年
目录 1.教育大数据行业前景趋势 (4) 1.1产品种类趋于多样化 (4) 1.2数据安全意识不断增强 (4) 1.3产学研合力谋求突破 (5) 1.4教育数据研究人员不断增加 (5) 1.5市场发展前景广阔 (6) 1.6行业协同整合成为趋势 (6) 1.7生态化建设进一步开放 (7) 1.8需求开拓 (7) 2.教育大数据行业现状 (8) 2.1教育大数据行业定义及产业链分析 (8) 2.2教育大数据市场规模分析 (10) 2.3教育大数据市场运营情况分析 (10) 3.教育大数据行业存在的问题 (13) 3.1数据标准有待完善 (13) 3.2数据采集覆盖面窄 (13) 3.3模型构建专业性不足 (14) 3.4产品服务单一 (14) 3.5开放共享尚未形成 (15) 3.6隐私保护有待完善 (15)
3.7供应链整合度低 (15) 3.8产业结构调整进展缓慢 (15) 4.教育大数据行业政策环境分析 (16) 4.1教育大数据行业政策环境分析 (16) 4.2教育大数据行业经济环境分析 (17) 4.3教育大数据行业社会环境分析 (17) 4.4教育大数据行业技术环境分析 (17) 5.教育大数据行业竞争分析 (19) 5.1教育大数据行业竞争分析 (19) 5.1.1对上游议价能力分析 (19) 5.1.2对下游议价能力分析 (19) 5.1.3潜在进入者分析 (20) 5.1.4替代品或替代服务分析 (20) 5.2中国教育大数据行业品牌竞争格局分析 (21) 5.3中国教育大数据行业竞争强度分析 (21) 6.教育大数据产业投资分析 (22) 6.1中国教育大数据技术投资趋势分析 (22) 6.2中国教育大数据行业投资风险 (22) 6.3中国教育大数据行业投资收益 (23)
2002年全国各省职工平均工资对比
江西科技师范大学 基础统计分析 多因素方差分析 一个完整的社会统计分析 题目（中文）：2002年各省职工平均工资 院（系）：法学院 专业：社会工作 学生姓名：凌丹丹 学号：20110359 指导老师：曾丽萍 2013年06月25日
一、前言 在我国，由于地区经济发展有很大的差异，导致各地的人们平均收入差异很大，又由于各种单位之间的投资和发展差异，导致个工作单位之间的薪工待遇差别很大。地区之间的巨大收入差异，是导致地区之间人们生活水平产生巨大差异的主要原因。收入的不公使得人们无法很好的公平的享受改革开放带来的成果，收入差距过大亦会产生一系列的社会问题，导致社会社会的不稳定。为了更好的发展我国经济，我们应当积极了解和解决这些问题。而各个单位之间的待遇差距，会导致人才的流动不合理，不利于一些单位的发展，如城镇集体单位，由于其工资待遇不高，可能无法招到高素质人才，不利于其发展。这两大问题困扰着中国社会经济的发展，我们作为中国公民应当尽自己的所能去解决这两个问题。 为了详细了解各地区之间的职工收入差异及其原因，以及各种单位待遇差距，我们搜集了2002年除港澳台三个省之外的其余31个省的职工工资数据，并运用社会统计SPSS软件进行了分析。 二、研究方法 1.运用基础统计分析的方法，进行描述统计分析； 2.运用基础统计分析的方法，进行探索性统计分析； 3.运用相关分析的方法，进行了两个变量间的相关分析； 三、结果分析
1.职工平均工资地区差异大，地区职工平均差异受到除经济发展外的其他因素的影响 表1.1 从表1.1中我们得出2002年职工平均工资最高的是24766元，是西藏自治区，而平均工资最低的是9174元，是河南省。地区差异大，这是社会共同感受。但这个结果又大大的出乎人们的意料，在人们的认知以及平常的生活所感觉到的不一样。这个意料之外的结果是职工平均工资最高的省份竟然是西藏自治区，人们通常认为会是上海或者北京地区，很难相信会是西藏。事实上上海、北京经济发展程度远远超过西藏地区，为何却无法超过西藏地区?这是因为除了经济发展因素，还有其他因素影响一个地区的经济，进而影响该地的职工平均工资 中/央政府每年对西藏都有大量的财政补贴和直接投资，其他省份每年也都有对西藏各地的对口援助，2002年中央对西藏的财政补贴是131亿，占当年当地财政支出的95%；而当年西藏的GDP总量是160亿。20-02年西藏的总人口是270万，这131亿摊到每个人头上大约是近5000元钱。这是造成西藏地区职工平均工资偏高的一个重要因素。 由此可见，影响一个地区经济的因素有很多，不能只抓主要的，却忘了其他因素，这样会导致判断的失误。 2.不同性质的工作单位待遇差别明显，有些单位地区待遇差别大 表2.1
全省历年在岗职工平均工资一览表
全省历年在岗职工平均工资一览表 年度平均工资 1996 367 1997 427 1998 467 1999 467 2000 482 2001 582 2002 659 2003 775 2004 881 2005 1077 2006 1278 2007 1496 2008 1848 寿县统计局 （2010年3月28日） 2009年，全县人民在县委、县政府的正确领导下，认真贯彻党的十七大和十七届三中、四中全会精神，深入贯彻落实科学发展观，积极应对各种严重困难和严峻挑战，努力克服国际金融危机带来的不利影响，加快双向融入，扎实推进各项工作，全力以赴保增长、保民生、保稳定，实现国民经济平稳较快发展，各项社会事业全面进步，新农村建设加快推进。 一、综合 国民经济保持平稳增长。初步核算，全年地区生产总值（GDP）93.4亿元，按可比价格计算，比上年增长12.2%。其中，第一产业增加值36.1亿元，增长6.3%；第二产
业增加值30.4亿元，增长19.5%；第三产业增加值26.9亿元，增长10.7%。人均生产总值6850元（折合1003美元），比上年增加690元。三次产业结构由2008年的41：29.5：29.5调整为2009年的38.6：32.6：28.8。 从业人员收入平稳增加。年末全县从业人员76.2万人。其中，第一产业51.5万人；第二产业11.8万人；第三产业12.9万人。2009年末在岗职工2.7万人；在岗职工年平均工资20242元，同比增长8.1%。 经济社会发展中存在的主要困难和问题是：经济总量不大，人均水平较低；农业和农村经济基础仍然比较薄弱；工业项目投资规模不大，高新企业和高附加值企业较少，主导产业竞争力有待加强；财政收入总量低，收支矛盾仍然突出。
教育行业的大数据未来发展趋势
教育行业的大数据未来发展趋势 大数据引领的风潮仍在继续，大数据革命推动各个领域的发展和变革，教 育已经逐渐迈入大数据时代，那么大数据在教育行业有什么样的发展趋势呢? 趋势一：数据的采集和分析成为基石 教育数据采集与深度分析成为各应用系统的必备功能。教育信息化市场产 品类型丰富，涵盖教学、管理、教研、培训等多种业务。随着教育大数据战略 与应用价值的逐步凸显，越来越多的信息化应用系统将加强数据采集与深度分 析方面的功能，以采集更丰富的教育数据，提升信息系统的智能性和产品竞争力。此外，为了辅助用户解读和理解数据分析结果，可视化技术也越来越流行，成为各应用系统的基础性技术。 趋势二：产品体系多样化 教育大数据产品体系更加丰富、多样化。随着国家考试招生制度的改革及 其他一系列教育改革的推进，应试教育将逐步转向真正的素质教育。提分将不 再是广大师生和家长的唯一需求，教育的需求会变得越来越多样化和个性化。 为了满足用户的多元化需求，教育大数据市场将出现越来越多提供特色服务的 产品。据某机构调查，我国基础教育领域大数据产品主要的需求是学习分析、 预警类产品，辅助教育管理、决策类产品，教育教学评价类产品和个性化服务 类产品。 趋势三：产业链分工精细化
教育大数据产业链分工更加精细化、服务更加专业化。追求极致是互联网 思维的要点之一。为了持续提升教育服务的质量和专业度，教育大数据产业将 进一步细化分工，产业链条之间的协同和运作将更加高效、专业。每个环节都 将由专门的提供商提供最专业、最优质的服务。基础教育大数据市场有望出现 一批专门从事教育数据采集、数据安全或教育数据挖掘的优秀本土企业。 趋势四：数据安全意识不断增强 教育数据安全与隐私受到广泛关注，成为产品质量评估的核心指标。随着 社会公众数据安全与隐私保护意识的不断增强，教育大数据产品需要进一步提 升数据安全性能。政府及教育机构在采购教育信息化产品时，数据安全将成为 重要的考量点和评估指标。教育信息化相关标准制定单位，也会将数据安全与 隐私保护作为核心内容纳入标准体系。达不到数据安全标准的企业产品，将面 临巨大的被市场淘汰的风险。 趋势五：产学研合力谋求突破 越来越多的企业寻求与高校、科研机构及中小学校的深度合作。教育大数 据产品的成功研发与应用推广，单靠企业的力量难以完成。企业一方面需要准 确把握中小学的实际教育需求，另一方面又要与高校、科研机构协同攻克关键 技术难题，设计有效的产品应用模式与策略。因此，教育大数据市场将呈现企、校、研广泛合作的态势，三方优势互补、有效协同，涌现一批优秀的、接地气 的教育大数据产品。 趋势六：人才培养意识开始凸显 高校纷纷加强教育大数据技术课程体系建设和人才。培养数据人才匮乏是 影响我国教育大数据产业发展的重要因素。高校承担着教育大数据专门人才培 养的重任，未来将有更多的高校开设教育大数据课程或者设立相关专业方向。
“上年度职工月平均工资”详解
“上年度职工月平均工资”详解 社平工资全称为上年度职工月平均工资，其与劳动者有着切身利益关系。 一、社平工资标准决定了解除或终止劳动合同经济补偿基数的上限 《劳动合同法》第四十七条第二款规定，劳动者月工资高于用人单位所在直辖市、设区的市级人民政府公布的本地区上年度职工月平均工资三倍的，向其支付经济补偿的标准按职工月平均工资三倍的数额支付，向其支付经济补偿的年限最高不超过十二年。可见，经济补偿基数的上限受制于社平工资标准的3倍，社平工资决定着高薪入群的经济补偿上限，超过社平工资3倍的，劳动者工资再高，对经济补偿已经无任何意义。举例，同样月薪3万的高管，同样的工作年限，在不同城市获得的经济补偿数额是不同的。全国社平工资最高地区和最低地区标准相差近一半，即使拿的工资一样多，但经济补偿可能会相差一半。 二、社平工资标准决定了经济补偿征税的起点 《关于个人与用人单位解除劳动关系取得的一次性补偿收入征免个人所得税问题的通知》（财税〔2001〕57号）规定，个人因与用人单位解除劳动关系而取得的一次性补偿收入（包括用人单位发放的经济补偿金、生活补助费和其他补助费用），其收入在当地上年职工平均工资3倍数额以内的部分，免征个人所得税；超过的部分按照《国家税务总局关于个人因解除劳动合同取得经济补偿金征收个人所得税问题的通知》（国税发〔1999〕178号）的有关规定，计算征收个人所得税。比如某地区上年职工年平均工资为30000元，则劳动者获得的经济补偿金在90000元内可免征个人所得税，注意这里是上年职工平均工资3倍而非上年职
工月平均工资3倍，一字之差，结果截然不同。 三、社平工资标准决定了缴存住房公积金的月平均工资上限 《财政部国家税务总局关于基本养老保险费基本医疗保险费失业保险费住房公积金有关个人所得税政策的通知》（财税[2006]10号）第二条规定，根据《住房公积金管理条例》、《建设部财政部中国人民银行关于住房公积金管理若干具体问题的指导意见》（建金管[2005]5号）等规定精神，单位和个人分别在不超过职工本人上一年度月平均工资12%的幅度内，其实际缴存的住房公积金，允许在个人应纳税所得额中扣除。单位和职工个人缴存住房公积金的月平均工资不得超过职工工作地所在设区城市上一年度职工月平均工资的3倍，具体标准按照各地有关规定执行。 四、社平工资标准决定了工伤待遇中“本人工资”的下限和上限 工伤待遇中很多项目均是以“本人工资”作为计算基数的，比如：一次性伤残补助金标准，一级伤残为27个月的本人工资，二级伤残为25个月的本人工资，三级伤残为23个月的本人工资，四级伤残为21个月的本人工资。根据《工伤保险条例》的规定，本人工资，是指工伤职工因工作遭受事故伤害或者患职业病前12个月平均月缴费工资。本人工资高于统筹地区职工平均工资300%的，按照统筹地区职工平均工资的300%计算；本人工资低于统筹地区职工平均工资60%的，按照统筹地区职工平均工资的60%计算。 五、社平工资标准决定了工伤死亡的丧葬补助金标准 《工伤保险条例》第三十九条规定，职工因工死亡，其近亲属按照下列规定从工伤保险基金领取丧葬补助金、供养亲属抚恤金和一次性工
国家发布的2010全国在年岗职工年平均工资
一、国家发布的2010全国在年岗职工年平均工资 5月4日，最高人民法院下发通知，公布了2011年作出国家赔偿决定涉及的侵犯公民人身自由权的赔偿标准，具体数额为每日142.33元。 国家统计局昨天公布，2010年城镇非私营单位在岗职工年平均工资（即原“全国在岗职工年平均工资”）数额为37147元，比上年增加4411元，日平均工资为142.33元，比上年增加16.9元。 二、伤亡赔偿标准 伤亡赔偿标准2011年已施行最低额数39.8万元。职工因工死亡，其直系亲属按照下列规定从工伤保险基金领取丧葬补助金、供养亲属抚恤金和一次性工亡补助金： (一)丧葬补助金为6个月的统筹地区上年度职工月平均工资； (二)供养亲属抚恤金按照职工本人工资的一定比例发给由因工死亡职工生前提供 主要生活来源、无劳动能力的亲属。标准为：配偶每月40%，其他亲属每人每月30%，孤寡老人或者孤儿每人每月在上述标准的基础上增加10%。核定的各供养亲属的抚恤金之和不应高于因工死亡职工生前的工资。供养亲属的具体范围由国务院劳动保障行政部门规定； (三)一次性工亡补助金标准为48个月至60个月的统筹地区上年度职工月平均工资。具体标准由统筹地区的人民政府根据当地经济、社会发展状况规定，报省、自治区、直辖市人民政府备案。 三、有关赔偿计算 1、医疗费赔偿计算公式 医疗费赔偿金额=诊疗费+医药费+住院费+其他医用费用 2、住院伙食补助费赔偿计算公式 住院伙食补助费赔偿金额=18元×住院天数 3、营养费赔偿计算公式 营养费赔偿金额=根据伤残情况参照医疗机构意见确定 4、受害人误工费赔偿计算公式
误工费赔偿金额=受害人固定收入（天/月/年）×误工时间或者（上年度在岗职工平均工资（城镇）÷365日）×误工天数 5、陪护费赔偿计算公式 陪护费赔偿金额=陪护人的原收入×陪护时间或者同等级别护工报酬标准×陪护时间 6、交通费赔偿计算公式 交通费赔偿金额=实际发生的交通费用（凭票） 7、住宿费赔偿计算公式 住宿费赔偿金额=一般公职人员出差住宿标准×住宿天数 8、残疾赔偿金计算公式 （1）受害人在60岁以下 城镇居民残疾赔偿金=上年度城市居民人均可支配性收入×20年×伤残赔偿指数农村居民残疾赔偿金=上年度农民家庭人均纯收入×20年×伤残赔偿指数 （2）受害人在60-74岁之间 城镇居民残疾赔偿金=上年度城市居民人均可支配性收入×[20年－（受害人实际年龄－60岁）]×伤残赔偿指数 农村居民残疾赔偿金=上年度农民家庭人均纯收入×[20年－（受害人实际年龄－60岁）]×伤残赔偿指数 （3）受害人在75岁以上 城镇居民残疾赔偿金=上年度城市居民人均可支配性收入×5年×伤残赔偿指数农村居民残疾赔偿金=上年度农民家庭人均纯收入×5年×伤残赔偿指数 9、残疾辅助器具费赔偿计算公式 残疾用具费=普通适用器具的合理费用 10、被抚养人生活费赔偿计算公式 （1）被抚养人在18周岁以下
历年全国在岗职工平均工资
历年全国在岗职工平均工资(1992年~2008年) 历年全国在岗职工平均工资(1992年~2008年)_樂樂_新浪博客 2008年，全国城镇单位在岗职工平均工资为29229元，与2007年相比，全国城镇单位在岗职工平均工资增加了4297元，增长17.2%，增幅回落1.5个百分点。扣除物价因素，实际增长11.0%。 2007年，全国城镇单位在岗职工平均工资为24932元，是1978年的40.5倍，年均增长13.6%。 2006年，全国城镇单位在岗职工平均工资21001元，比上年增长14.4%，扣除物价因素，实际增长12.7%； 2005年，全国城镇单位全国在岗职工平均工资18364元，比上年增长14.6%，扣除物价因素，实际增长12.8%； 2004年，全国城镇单位在岗职工平均工资16024元，比上年增长14.1%，扣除价格因素，实际增长10.5%； 2003年，全国城镇单位在岗职工平均工资14040元，比上年增长13%，扣除价格因素，实际增长12%； 2002年，全国城镇单位在岗职工平均工资12422元，比上年增长14.3%，扣除价格因素，实际增长15.5%； 2001年，全国城镇在岗职工平均工资为10870元，比上年增长16%，扣除价格因素，实际增长15.2%； 2000年，全国城镇在岗职工平均工资为9371元，比上年增长12.3%，扣除价格因素，实际增长11.4%； 1999年，全国城镇在岗职工平均工资为8346元，比上年增长11.6%，扣除价格因素，实际增长13.1%； 1998年，全国城镇职工平均工资为7479元，比上年增长6.6%，扣除价格因素，实际增长7.2%； 1997年，全国城镇职工平均工资为6470元，比上年增长4.2％，扣除价格因素，实际增长1.1％； 1996年，全国年城镇职工平均工资为6210元，比上年增长12．9％，扣除价格因素，实际增长3．8％；
大数据对教育的影响
随着计算机互联网、移动互联网、物联网、平板电脑、手机的大众化和微博、论坛、微信等网络交流方式的日益红火，数据资料的增长正发生着巨大的变化。 大数据兴起的第一个原因是数据量越来越大。从监测的数据来看，数据量越来越多，每年都会翻番，数据一直在飞速增长；针对即时数据的处理也变得越来越快；通 过各种终端，比如手机、PC、服务器等产生的数据越来越多。大数据兴起的第二个原 因也是最重要的原因就是科技的进步导致了存储成本的下降，这使得设备的造价出现 大幅下降。新技术和新算法的出现是大数据火起来的第三个原因。最后一个原因也是 最本质的原因就是商业利益的驱动极大地促进了大数据的发展。 在教育行业，随着MOOC（massive open online courses）的流行，大数据对教育的影响也逐渐显露头角。大数据之所以会对教育产生巨大的影响，这与 MOOC 教育有着 千丝万缕的关系。在大数据时代里，教师将主要致力于挖掘与学生学习相关的表现， 探寻最适合学生学习的方法，而不是依赖于某些周期性的能力测试。教师可以分析到 学生已经掌握了什么，什么方法对学生来说是最有效的学习路径。通过对在线学习等 工具的分析，可以评估学生在线学习行为的时间长度，以及学生们如何获得电子资源，如何迅速地掌握概念。 大数据主要在四个方面对教育产生了影响，主要体现在：（一）改变教育研究中 对数据价值的认识。大数据与传统数据最核心的区别体现在信息采集的方式以及对数 据的应用上。传统数据的采集方式相对来说只能够彰显出学生的群体水平，而非个人 水平。而大数据最大的特点和优点是可以逐个去关注到学生的微观表现，例如他在不 同学科课堂上“开小差”的次数分别为多少，他在一道题上逗留了多久，等等。（二）方便教师更全面了解每一个学生。大数据让教师能够更方便获得每一个学生在学校中 的真实信息，例如：在不同考试中的错误对比分析情况，有利于开展个性化教育。另外，也能够帮助教师根据学生整体学习情况选择最合理、最能让全体学生接受的教学 模式，从而提高教师的工作效率和学生的学习效率。（三）帮助学生进行个性化高效 学习。学生借助“大数据”，可以更好地了解自己的学习状况，针对性开展自主学习，提高学习效率。教育领域的大数据跟当下发展得如火如荼的在线教育密不可分，当前 的教育模式不再仅仅局限于老师讲，学生听、期中期末考试评分等等。大数据帮助我 们以全新的视角判断事物的可行性和利弊性；详尽地展现了在传统教学方式下无法察 觉到的深层次学习状态，进而有条件为每个学生提供个性化教学服务。（四）增强教 师责任心和强化师德建设。因为在大数据平台下，教师之间的竞争更加明显和强化， 教师要不断提高自己的文化素养和教育素养来应对这种竞争。例如：在大数据之前， 教师教书授业的好坏，对他个人影响甚微。而如今，不认真备课、授课的老师将逐渐 被市场淘汰或事业停滞不前。 与其他行业的大数据相比，教育行业大数据目前数据量依旧比较小，远小于当下 如火如荼的电商行业的商业数据。所以当前阶段主要还是以传统教学为主，并一定程 度上结合大数据所带来的便利共同促进学生的发展。但在不远的将来，大数据一定会 对教育产生更深远的影响，能更好地服务于基础教育以及高等教育。同时，有利必有弊，大数据同样也能带来“隐私”忧患，如何避免将来教师恶意利用大数据而对部分 学生进行隔离教学也是今后该值得思考的问题。另一方面，教师应该根据大数据的 “监督”作用去增强自身责任心和强化自身道德建设，而不是想着钻大数据的“漏洞”使得自己看起来富有责任心和道德高尚，这点尤为重要。
大数据在教育行业中的应用
1.大数据在实验室管理方面的应用 海量数据已经使我们进入了大数据时代，数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来，基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多，其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。 2009年，东华大学教务处处长吴良提出实验室智能化管理的思路，并将材料学院作为试点单位。实验室智能化管理即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。实验室智能管理过程中记录了学生在实验室内所有的活动情况，包含学生进入实验室的情况，使用的仪器设备情况，使用仪器设备时长等，以及所有仪器的电流、电压都可以监控。如今，东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。东华大学通过实验室智能管理系统进行各个方面的数据采集，并对数据进行深度挖掘，形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些实验室申请的设备根本不必购买，哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩，最后实现教育经费使用的集约高效；也可以结合大数据的分析和模拟，建立新型的实验教学课程。 另外，华东大学智能实验室利用云平台（东华云）通过服务器虚拟化和实验教学资源管理系统进行管理，简化了管理流程, 节约了管理成本, 提高了服务器资源申请的灵活性，实现了实验资源管理的信息化和透明化。目前，东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理，数据显示，智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响，学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。 2.大数据在校园网用户行为分析方面的应用 经过多年的积累，人类的数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃，大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的变化，而校园网的出现则是传统“言传身教”教育的一次革命。中职学生思想尚不成熟，自律力和识别能力不强，对于开放式的网络有些迷茫。校园网学生用户行为分析的研究是通过对校园网络的测量和分析，挖掘和发现网络中呈现出来的各种行为规律，同时识别一些异常网络行为，最后将用户行为分析展示。这样以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网，从而使校园网真正成为学生获取知识的平台，提高学生的整体综合素质。 广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统，该系统从网站浏览信息、网站发帖留言、搜索关键词、网络购物等四个维度来描述基于校园网的学生用户行为。通过对网络内容的分析，可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络
大数据行业生态图谱
大数据行业生态图谱3.0——信息图 发表于2014-05-29 15:07| 1774次阅读| 来源中国大数据| 2条评论| 作者佚名 大数据分布式文件系统风险投资 摘要：2012年，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。两年后的今天，经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。 【编者按】创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。他对大数据市场的几个最为关键的演变趋势做出预测。 以下为原文： 2012年，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。两年后的今天，经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。（期间bloomberg推出过一个2013版大数据生态地图）
在大数据生态地图3.0版中，Turck从一个风险投资者的角度对两年来大数据市场的最新发展进行了深入的研判，并对未来趋势进行解读，以下是Turck眼中大数据市场的几个最为关键的演变趋势： 竞争加剧：创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。例如一些创业项目类别，例如数据库（无论是NoSQL还是NewSQL），或者社交媒体分析，目前正面临整合或去泡沫化（随着Twitter收购BlueFin和GNIP，社交分析领域的整合已经开始） 虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，当然，这类大数据创业本来就是资金密集型项目。 大数据市场尚处于初期阶段：虽然大数据的概念已经热炒了数年，但我们依然处于市场的早期阶段，虽然过去几年类似Drawn和Scale这样的公司失败了，但是相当多的公司已经看到了胜利的曙光，例如Infochimps、Causata、Streambase、ParAccel、Aspera、GNIP、BlueFinLanbs、BlueKai等。 还有不少大数据创业公司已经形成规模和气候，并且获得了海量融资，例如MongoDB已经募集2.3亿美元，Plalantir9亿，Cloudera1亿。但是就成功的IPO或公司而言，市场尚处于早期阶段（虽然已经有Splunk、Tableau等成功IPO）。 此外，目前阶段一些传统IT巨头已经展开了收购大战，例如Oracle收购BlueKai和IBM收购Cloudant。在很多大数据创业领域，创业公司们依然在为市场领袖的地位展开混战。 从炒作回归现实：虽然经过几年声嘶力竭的热潮后，媒体对大数据已经有些审美疲劳，但这恰恰是大数据真正落地的重要阶段的开始。未来几年是大数据市场竞争的关键时期，企业的大数据应用从概念验证和实验走向生产环境，这意味着大数据厂商的收入将快速增长。当然，这也是一个检验大数据是否真的有“大价值”的时期。 大数据基础设施：虽然Hadoop已经确立了其作为大数据生态系统基石的地位，但市场上依然有不少Hadoop的竞争和替代产品，但这些产品还需要时间进化。基于Hadoop分布式文件系统的开源框架Spark近来成为人们讨论的热门话题，因为Spark能够弥补Hadoop的短板，例如提高互动速度和更好的编程界面。而快数据（实时）和内存计算也始终是大数据领域最热门的话题。一些新的热点也在不断涌现，例如数据转换整理工具Trifacta、Paxata 和DataTamer等。 时下一个关键的争论是企业数据是否会转移到云端（公有云或者私有云），如果是，什么时候会发生？一些基于云端的Hadoop服务创业公司例如Qubole、Mortar坚信从长远看所有企业数据最终都会转移到云端。
大数据热点技术综述
第43卷第3期 2017年3月 北京工业大学学报 JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Vol.43 No.3 Mar. 2017大数据热点技术综述 陈军成\ 丁治明\高需2 (1.北京工业大学计算机学院，北京100124 ; 2.中国科学院软件研究所，北京100190) 摘要：大数据是当前学术界和工业界关注的热点，从大数据文件系统、大数据分布式存储策略、大数据资源调度 以及大数据计算框架等几个方面阐述了当前典型的大数据相关技术及热点技术，并进一步指出下一步可能的研究 方向：如何通过语义提髙计算效率以及如何髙效处理时空大数据. 关键词：大数据；数据存储；计算框架 中图分类号：U461; TP308 文献标志码：A 文章编号：0254 -0037(2017)03 -0358 - 10 doi：10.11936/bjutxb2016090005 Survey of Big Data Hot Techniques C H E N Juncheng1, D IN G Z h im in g1,G A O X u2 (1. College of Computer Science，Beijing University of Technology，Beijing 100124，China； 2. Institute of Software，China Academy of Sciences，Beijing 100190，China) Abstract：B ig data attracts a tten tion o f academ ia and in d u s try.A c co rd in g to the basic features o f b ig data and c u rre n t c h a lle n g e s，the ty p ic a l b ig data’s technologies o f b ig data file system were presented.The storage stra te g y，resource sc h e d u le，b ig data co m p utin g fra m e w o rk，and e sp ecially hot techniques were d is trib u t e d.L a s t，th is paper po in ts out two possible research d ire c tio n s，w h ic h are im p ro v in g com pute e fficie n cy through data sem antic and processing te m p o ra l-sp a tia l b ig data e ffic ie n tly. Key words：b ig d a ta;data storage;com p utin g fram ew ork 近年来，大数据迅速成为工业界和学术界争相 讨论的热点，甚至引起了国家层面的关注.美国政 府将大数据看作“未来的新石油冶，我国政府则在 2015年正式发文《促进大数据发展行动纲要》，从国 家层面引导大数据相关产业的发展. 根据维基百科的定义，大数据又称为巨量数据、海量数据、大资料等,是指无法通过人工或者计算 机，在合理的时间内达到截取、管理、处理并整理成 为人类所能解读的形式的信息[1]，通常应用于商业 模式及趋势的发现与探究、疾病预测、实时交通等领 域，特别是在科学研究领域，如脑科学、基因科学、生 物工程等.通常情况下，科学家面对的是海量数据，很难直接发现其中的因果关系，然而，借助大数据相 关技术手段，科学家能相对容易地发现其中的关联 关系.这种关联关系可以进一步指引科学家深入探 究其中的因果关系. 与传统的数据相比，大数据具有5 V特征，即数 据规模庞大（volum e)、速度快（v e lo c ity)、形态多 (v a rie ty)、识别困难（v e ra c ity)以及价值大但价值密 度低（v a lu e)等.大数据系统通常需要解决如何高 效存储数据、如何处理瞬间爆发的数据以及如何应 对形态各异的结构化、半结构化以及非结构化数据 等问题. 针对这些问题，国际巨头G oogle、F acebook、 收稿日期：2016-09-02 基金项目：国家自然科学基金资助项目（91546111);北京市博士后基金资助项目（Q6007011201602) 作者简介：陈军成（1980—)，男，讲师，主要从事大数据、软件测试与分析方面的研究，E-mail：juncheng@ bjut. edu. cn
2012中国职工平均工资
2012中国职工平均工资：金融业年薪近9万最高国家统计局17日按“非私营单位”和“私营单位”两个组别发布了2012年的职工平均工资，两组平均工资均跑赢GDP和CPI，但增幅较上年有所回落。不同组别、不同行业从业人员工资差距仍然较大，私营单位平均工资仅为非私营单位的61.5%。 经济放缓工资增幅回落 据发布，去年全国城镇非私营单位就业人员年平均工资为46769元，与2011年的41799元相比，增加了4970元，同比名义增长11.9%。扣除物价因素实际增长9.0%。 私营单位就业人员年平均工资为28752元，与2011年的24556元相比，增加了4196元，同比名义增长17.1%。扣除物价因素实际增长14.0%。 据羊城晚报记者了解，去年我国GDP增长7.8%，CPI上涨2.6%，即两个组别职工平均工资均跑赢了GDP和CPI。但同时，去年我国城镇非私营单位和城镇私营单位就业人员年平均工资的名义增长速度，分别比上年回落2.5和1.2个百分点。 对此，国家统计局分析，去年我国GDP增幅回落1.5个百分点，经济增速放缓影响工资增幅有所回落。去年全国共有25个省份调整了最低工资标准，平均增幅达20.2%;23个省份发布了2012年工资指导线，基准线提高幅度多在14%以上，为工资的较快增长提供了政策支撑。企业为防止人员流失，解决“招工难”现象，也促进了平均工资水平的增长。 不同行业工资差距大 数据显示，私营单位与非私营单位职工平均工资差距较大。私营单位就业人员年平均工资仅为非私营单位平均工资水平的61.5%。 此外，不同行业工资差距仍较大。从非私营单位职工平均工资看，年薪最高的是金融业89743元，是该类别全国平均水平的1.92倍;而最低的是农、林、牧、渔业22687元，仅是全国平均水平的49%。从私营单位职工平均工资看，最高的信息传输、软件和信息技术服务业39518元，是该类别全国平均水平的1.37倍;最低的也是农、林、牧、渔业21973元，是全国平均水平的76%。 国家统计局指出，2012年工资水平的地区差距、行业差距、岗位差距仍然存
大数据的热点、痛点与机会
大数据的热点、痛点及机会 2013-12-30 楚落电商360 一、大数据是不是一个昙花一现的概念炒作？ 有人说，2013年是大数据元年，其实即将过去的2013年实在是不平凡的一年，不仅仅是大数据元年，还有人认为2013年也是互联网金融元年。2013年里，大数据很热，热得连我这个与金融数据打了十几年的交道的人也很是吃惊。在过去的十几年里，数据分析一直是一个很小众的事情，我向来很难向我的朋友们解释我所从事的职业。可是，仿佛突然一夜之间所有人都明白了。现在我只要一提我的专业是数据分析，所有人都频频点头。很多事情，一旦到了每一个人都
在热议的时候就变得很可疑。即使是在数据分析师的小圈子里，也有很多人质疑大数据是不是又一次炒作，不过又是一个硬件厂商为了卖硬件搞出来的噱头。 对此，我的观点有点不一样。在以前的文章里，我曾经提到过，我认为：（1）物联网；（2）云存储，云计算；（3）大数据；（4）4G网络及其它互联网技术构成了信息时代的第三次浪潮。它们是不可分离的四个组成成分，将构成人类社会的神经系统。其中物联网是获取信息的触角；云存储云计算是信息存储的仓库；大数据是进行分析并给出指令的大脑；而4G以及今后的其它互联网技术革新技术则是信息传输的通道。它们紧密结合，相互作用，每一项技术都受到其它技术的影响，每一项技术的发展都将反过来推动整体技术的提高与发展。 这四项技术结合而形成的信息时代第三次浪潮，对于人类社会的影响绝不亚于个人计算机的产生，以及互联网的出现。如果说个人计算机的产生让信息开始个人化，互联网的出现创建了一个虚拟世界，那以物联网，大数据为代表的第三次浪潮将帮助人类社会链接虚拟世界与现实世界并且逐步形成人类社会的神经系统建立自学习能力。 由此可见，从这个层面来看，大数据绝对不是一个昙花一现的概念，它将在今后的很多年中一直伴随我们。正如互联网产生的初期出现过.com泡沫一样，大数据在发展的初期也免不了发烧。正如Garnter公司2013年技术成熟度曲线所揭示的一样，大数据技术正处在过热期的顶端，所以的确热得有点过了头。大家不难发现，很多人都在讨论大数据，但是明白大数据是什么，同时真正利用并产生了切切实实效果的企业并不多。在过热期之后便是低谷区。
2010年全国各省各行业城镇在岗职工平均工资汇总(国家统计局2011年5月3日最新公布)
2010年全国各省各行业城镇在岗职工平均工资汇总（国家统计局2011年5月3日最新公布） (2011-07-16 16:55:05) 标签： 2010年城 镇 在职职工 平均工资 2010年全国各省各行业城镇在岗职工平均工资汇总（国家统计局2011年5月3日最新公布） 2010年城镇非私营单位在岗职工年平均工资主要情况 国家统计局2011-05-03 11:00:04 2010年城镇非私营单位在岗职工年平均工资统计数据汇总工作已经完成，现予以公布。 一、2010年城镇非私营单位在岗职工年平均工资主要数据 2010年全国城镇非私营单位在岗职工年平均工资为37147元，与2009年的32736元相比，增加了4411元，同比增长13.5%，增幅提高1.5个百分点。 表1：2010年分地区的城镇非私营单位在岗职工年平均工资 单位：元，% 2009年2010年增长率 总计32736 37147 13.5 东部地区38002 42810 12.7 中部地区27478 31594 15.0 西部地区29120 33130 13.8
东北地区28383 31882 12.3 北京58140 65683 13.0 天津44992 52963 17.7 河北28383 32306 13.8 山西28469 33544 17.8 内蒙古30699 35507 15.7 辽宁31104 35057 12.7 吉林26230 29399 12.1 黑龙江26535 29603 11.6 上海63549 71874 13.1 江苏35890 40505 12.9 浙江37395 41505 11.0 安徽29658 34341 15.8 福建28666 32647 13.9 江西24696 29092 17.8 山东29688 33729 13.6 河南27357 30303 10.8 湖北27127 32588 20.1 湖南27284 30483 11.7 广东36355 40358 11.0 广西28302 31842 12.5 海南24934 31025 24.4 重庆30965 35326 14.1 四川28563 33112 15.9 贵州28245 31458 11.4 云南26992 30177 11.8 西藏48750 54397 11.6 陕西30185 34299 13.6 甘肃27177 29588 8.9 青海33561 37182 10.8 宁夏34082 39144 14.9 新疆27753 32361 16.6 表2：2010年分行业的城镇非私营单位在岗职工年平均工资
2018年大数据应用热点与发展趋势报告
２０１８年大数据应用热点与发展趋势报告 摘 要： 十九大报告提出建设 数字中国 的宏伟目标，这是我党在 系统总结以往数字技术在中国的实践经验二科学认识和把握 其发展规律的基础上做出的最新战略部署三大数据价值创造 的关键在于大数据的应用三通过案例跟踪研究二应用专题分 析二专业媒体监测以及专家访谈等研究方法，本报告从 数
字中国 发展历程与进展二 数字中国 背景下的中国大数 据发展状况二中国大数据应用热点聚焦与中国大数据应用发 展趋势四个方面进行分析与总结三此外，结合一年来对中国 大数据发展与应用的分析和研究，特别是大数据管理专业委 员会专家的智慧贡献，本报告从不同的视角对２０１９年及未来 一段时间大数据的发展趋势进行了预判三 一 “数字中国”发展历程与进展 自１９９８年美国在国际上首次提出 数字地球 概念以来，以美国为代表的发达国家借助地理空间信息二计算机网络通信等技术与地球科学高度综合集成，实现仿真地球发展变化二服务政府决策二数据融合共享等目标三此轮信息化浪潮推动全球大数据进入快速发展期，大数据研究也日益成为经济二科技二互联网等领域关注的 香饽饽 三越来越多的国家将大数据研究及应用纳入国家发展战略，中国也不例外三大数据正成为继海防二空防二边防之后，另一个大国博弈的空间三随着新时代下大数据的不断发展和研究二应用的逐步深入，大数据必将为服务全球气候变化二防灾减灾二低碳发展等方面做出积极贡献三 党中央审时度势，在十九大报告中明确提出了建设 数字中国 的宏伟目标，这是我党在系统总结以往数字技术在中国的实践经验二科学认识和把握其发展规律基础上做出的最新国家战略部署三所谓 数字中国 ，通俗地讲，就是数字技术在中国经济社会各领域广泛应用及其发挥的作用三与２１世纪末美国提出基于ＧＩＳ技术的 数字地球 概念相比， 数字中国