如何拥抱大数据时代——访中国人民大学中国调查与数据中心主任袁卫
如何拥抱大数据时代——访中国人民大学中国调查与数据中心主任袁卫袁卫中国人民大学中国调查与数据中心主任，曾任中国人民大学常务副校长。
现任第六届国务院学位委员会应用经济学学科评议组、统计学学科评议组召集人，教育部社会科学委员会委员、中国统计教育学会副会长兼高校分会会长、全国应用统计专业硕士教育指导委员会常务副主任。
“数据”的63种面孔王卫东制图什么是大数据？也许你不能准确地给它下一个定义，但是，你知道或者不知道，它就在那里，已经渗透到你工作、生活的方方面面。
我们该如何应对这场被一些人称为“第四次科技革命”的全球新竞争？又如何培养适应大数据时代要求的高层次人才？日前，记者就此采访了中国人民大学中国调查与数据中心主任、中国人民大学原常务副校长袁卫教授。
■本报记者汪瑞林中国拥有数据资源优势记者：对于老百姓而言，大数据还是个新词汇，能否介绍一下大数据产生的时代背景以及目前国内外研究、应用的状况？袁卫：在上世纪80年代初，就已经有了大数据的概念和相关应用，但是它深入社会和百姓的视野，则是最近几年的事情。
2012年，美国政府由白宫牵头，启动了一个“大数据发展计划”，这个计划的推出被视为进入大数据时代的标志性事件，其重要性堪比1992年美国政府推出的“信息高速公路计划” （被视为进入网络时代的标志）。
在相似的时间，欧盟各国陆续开放了很多政府数据，日本也启动了一个大数据项目，联合国2012年发布大数据报告，全球掀起了大数据研究和应用的热潮。
大数据的发展，是以网络和计算机技术的高速发展为依托的。
1965年英特尔创始人之一的摩尔先生提出，未来的网络计算机发展，大体上每隔1 年到2年，等面积集成电路中的晶体管数量将会增加一倍，即计算速度会提高一倍，同等的计算，成本会降低一半。
经过近50年的实践，验证了摩尔先生的预测，也就是人们常说的“摩尔定律”。
计算机和网络科技的高速发展，使得大量网络数据，包括音频的、视频的、图片的、文本的各种各样的数据，得以保存，并转化为我们可以深入分析的数据。
于是，大数据的研究和应用也就水到渠成了。
记者：在大数据这个领域，我们和发达国家的差距大吗？袁卫：上世纪八九十年代，我们在很多科技领域和国外差距很大，但是进入互联网时代以后，这种状况逐渐改观。
进入大数据时代，我们可进一步缩小与美国等科技发达国家的差距，甚至具有后发优势，原因有三个方面：其一，在互联网时代，各种最先进的技术可以快速传播，基本上可以做到全球同步；其二，和微软的操作系统等软件不同，大数据绝大多数软件是开源的，很多网络技术也是公开的，中国的科学技术与教育工作者，只要具有足够的智慧和能力，完全可以追赶甚至在某个领域超过美国；其三，我们在数据资源上具有优势。
中国有13.5亿人，13.5亿个活动主体组织了各种社会经济关系，建立起各种社会、网络联系，在各种社会经济活动中产生大量的数据，这些数据是可以充分挖掘的资源。
我们起步稍晚，但是具有后发优势，在某些领域甚至可以达到国际先进水平，比如中国推进的智慧城市建设就很不错，还有微信社交平台、阿里小贷等，体现了中国的特色。
统计学科迎来“最好的时期”记者：您是统计学方面的权威专家。
在您看来，大数据对于统计学的发展有何影响？袁卫：统计学就是数据科学，大数据对统计学的发展影响巨大。
我个人认为，大数据对于统计学的发展，既是机遇又是挑战。
说它是机遇，是因为大数据研究和应用会带来大量人才需求，这对统计学的发展是一个巨大的利好，可以说，目前统计学发展正处于历史上最好的时期。
这几年，从全国范围看，统计学专业毕业生就业状况都不错，今后会更好。
说它是挑战，是因为大数据可能部分颠覆传统的统计方法。
比如有人认为，传统的统计方法讲究抽样，但是大数据使得我们可以对接近总量的数据进行分析，这样进行抽样调查的需求就会减少；还有人认为，传统的统计分析注重因果关系，但大数据情况下，只需明确两者之间有关系即可。
另外，过去强调分析的准确性，而在大数据情况下，允许存在一定的误差，等等。
我认为，大数据对统计学带来的上述挑战确实存在，但是不会导致传统抽样调查的需求减少。
因为大数据虽然数据量很大，但绝大多数情况下这些大样本都不是随机的，推断总体都有系统偏差，因而抽样调查等统计方法仍然是不可取代的。
此外，在很多时候，科研和商业应用、科学决策还是需要进行准确的统计分析的。
从人才培养的角度看，统计学在教学内容、教学方法、人才培养模式等方面需要进行变革，以适应大数据时代的人才素质要求，这是统计学科发展面临的另一挑战。
大数据应用是把双刃利剑记者：大数据在商业以及城市安全防范等领域已经有很多应用的成功案例，大数据将会给教育领域带来怎样的变革？袁卫：大数据将对教育产生非常深远的影响。
目前可以预见的，我想主要有两个方面：一是通过大数据，分析学生成长环境、兴趣爱好、能力特长等，有利于教育者对学生加深了解，有利于因材施教，使得根据学生个人兴趣、特长、能力进行个性化教育成为可能；二是带来教学内容、教学方式方法上的改变，立体化教学、案例教学、互动教学等方式的运用使得教学更加生动，MOOCs（慕课）就是大数据时代教学变革的一个例子。
大数据可以促进全世界优质教育资源共享，发挥每个教师的优势特长。
大数据将对教育产生一系列的深远影响，不可低估。
记者：但是，大数据的广泛应用，可能会导致侵犯他人隐私的情况发生，对此您怎么看？袁卫：在大数据时代，个人的相关数据信息轻易可得，个人隐私越来越不安全。
其实不仅仅是个人隐私，包括国家安全和企业的商业机密，也受到很大的威胁。
怎么办？我认为对于国家而言，一方面要积极推进数据对外开放，凡是不涉及个人隐私、国家安全和商业机密的数据，都应该公开，这样才能避免形成数据孤岛，充分发掘和利用数据资源；另一方面，在开放数据的同时要加强相关立法，这两个方面是互相补充的，只有这样，才能赶上时代发展的步伐，充分发挥我们这个人口大国、经济大国的数据资源优势。
从个人的角度讲，要加强个人信息防护意识，在上网发布相关信息时，要了解哪些是可以发的，哪些是不能发的，以免给自己带来困扰。
两个“交叉”探索人才培养之道记者：据了解，中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学和首都经贸大学5所高校组建了一个协同创新平台，以“应用统计专业硕士”为载体培养大数据分析方面的人才。
为何要采取这种多校合作的培养模式？袁卫：之所以采用这种协同创新、5校合作的培养模式，完全是由大数据人才的特点决定的。
第一个特点，大数据人才是多学科交叉型人才，不是某一个学科可以单独培养的。
大家知道，现在进行数据分析，要有数据库和软件等计算机方面的知识，还要有数学和统计方面的知识和能力。
这就涉及到中国学科体系中“统计学”和“计算机科学与技术”两个一级学科。
培养出的毕业生到了单位，可能还需要财经、新闻、生物医学和管理等方面的知识。
所以，大数据人才的培养，也需要计算机、统计学、数学等多学科共同参与。
第二个特点，这是一类应用型人才，必须重视实践环节。
他们毕业后不是去做研究，而是投身业界，要能很快上手。
这样的人才培养，不是仅在学校、在实验室、研究室里就能够培养出来的，而是要到实践中去，解决实际问题。
因此，这个协同创新平台，不仅有5所高校参与，还有人民日报、新华社、中央电视台等十余家媒体，中国移动、中国电信、中国联通、百度、阿里巴巴、腾讯等大数据公司和用人单位，包括云计算的一些基地共同参与，是一个“政、企、产、学、研”一体的人才培养平台，也就是说，人才培养环节是交叉的。
还有一点需要指出，为什么把人才培养的层次定位于硕士？目前全国有200多所本科院校开设统计学专业，75所高校设有统计学博士点，78所高校开办“应用统计硕士”专业学位。
在大数据时代，我们改革最急需的人才是硕士层次的，正好我们有“应用统计专业硕士”这样一个新的专业学位，利用这样一个协同创新平台来培养大数据人才，也与专业学位的改革精神相一致。
记者：这个大数据人才的培养方案，如何体现出“两个交叉”？袁卫：5所学校参与培养，就是出于学科交叉的考虑。
中国人民大学统计学院的学科、专业设置是综合的、应用的，理论和应用兼而有之，应用领域涉及卫生、健康、经济、社会、管理等，总体实力较强。
而北京大学和中国科学院大学，大家都知道，他们在计算机、数学和统计理论研究方面相当强，掌握大数据分析技术的前沿。
中央财经大学和首都经贸大学是财经类为主的院校，这两所学校侧重于应用人才的培养，特别是面向经济、管理、社会这样的领域。
他们和很多行业企业、金融机构有着密切联系。
这5所高校分别属于教育部直属高校、中国科学院的高校和地方高校3种类型，各有特色，优势互补，能够建成一个很好的、学科交叉的人才培养协同体。
培养环节的交叉，主要体现在企业、用人单位的参与上。
上面提到，有这么多的大数据企业、媒体单位参与合作。
他们把实际工作中遇到的问题带来，大家一起研究解决；他们把企业运作过程中产生的大数据拿过来，学生直接用这些真实的数据进行训练和研究。
记者：据了解，对这批大数据人才的培养，将采取团队教学的方式？袁卫：我们经过多次研讨，并参考了美国顶尖的20所大学大数据人才培养的方案和课程，确定了“大数据分析计算机基础”、“大数据分析统计基础”、“大数据分布式计算”、“大数据挖掘与机器学习”、“非结构化大数据分析”和“大数据建模案例研究”6门必修核心课程。
每门课程不是由一位老师来上，而是一个教学团队，5所学校各选一名最优秀的教师，然后5位老师一起研究一门课程、同上一门课程，而且还有大数据企业的专家参与。
初步估计，每门课程的教学团队会在10个人左右。
教学方式也有别于传统的课堂讲授，会采取案例教学和讨论班的方式，也可能是一个团队共同完成一个项目。
我们还采取双导师制，两位导师一位来自大学，一位来自企业界，50名学生，就有100名导师。
在这个协同创新机制里，还有一个特点，就是采取个性化的教学方式，从生源来看，首批学生主要来源于计算机和统计两个学科，计算机专业背景的本科生进来以后，将重点加强统计分析能力的培养，而统计、数学、物理等专业背景的本科生进来后，将重点加强计算机、大数据软件等方面的学习。
“黄埔一期”的历史使命是探路记者：目前国内大数据方面的人才供求情况如何？袁卫：2012年美国麦肯锡咨询公司提供了一份报告，对美国大数据人才需求进行了分析。
他们把大数据人才分为两类，一类叫做“数据经理或数据工程师、数据分析师”；另一类叫做“数据科学家”。
数据科学家熟练掌握计算机、统计、经济管理等技能，能够领导团队从海量数据中找出规律，发现知识，做出决策，创造价值。
根据麦肯锡的报告，到2018年，美国数据分析师的人才需求将达150万人左右，高层次的数据科学家的需求缺口在14-18万人。
中国的情况，目前在百度、阿里巴巴、京东等电子商务企业和腾讯等网络媒体大数据公司中有一些大数据方面的人才，但是能称得上大数据科学家的人才，非常非常少。
大数据时代的中国梦
涂子沛：大数据时代的“中国梦”2014-10-09 11:57来源:共识网作者:嘉宾：涂子沛 |采访人：杨传银、郑子蒙975次点击:我要评论我们未来的发展，不仅要重科技、重创新，快步迈向信息社会，还要建设一个公民社会。
因为只有在一个自由、平等的社会里，每一个人的创造力才能真正迸发出来，我们的社会才会涌现乔布斯、扎克伯格这种创新型人才。
创新，才是一个国家和社会持续发展的真正动力。
涂子沛在接受共识网专访 (郑子蒙 / 摄)嘉宾简介：涂子沛，信息技术从业者，多家报刊网站专栏作家，华南理工大学公共政策研究院副教授。
曾在国内的公共部门和信息领域工作十年，后辞去公职赴美读书，获卡内基梅隆大学信息技术科学硕士、公共管理硕士学位。
新著有《大数据：正在到来的数据革命》一书，已由广西师范大学出版社出版。
访谈时间：2012年7月2日下午访谈地点：广西师范大学出版社(北京贝贝特出版顾问有限公司)一、大数据：正在到来的数据革命杨传银：您写《大数据：正在到来的数据革命》这本书的初衷在哪里?您说这不是一本纯粹谈技术的书，而是以技术为背景探讨人和社会的关系的书，这个观察和写作的角度是从什么时候开始建立的?涂子沛：这本书应该说是时代浪潮的一个产物。
我是理工科出身，大学毕业后我的第一份工作就是数据库程序员。
十几年之后，我在美国的第一份工作是数据仓库程序员，从数据库变成了数据仓库，这也是我们从小数据时代进入大数据时代的明证。
但更巧的是，十几年前，我在中国为政府部门开发数据管理的软件，现在在美国的工作，恰恰又是为美国的政府部门提供数据管理、分析的解决方案。
这是一种“轮回”、也是一种“上升”，这种经历让我找到了一个很好的角度来观察、体验、分析两个不同国家如何解决、处理一个相同的问题。
无疑，中国在数据收集、使用和管理的各个方面，和美国相比都存在差距。
但我发现，最大的差距还是意识和态度。
我们的传统文化，长期重定性、轻定量;重观点、轻数据。
在现实生活中，数据也往往成为一个任人打扮的小姑娘，得不到应有的尊重，数据的公信力严重不足。
袁卫案例
袁卫民商法前沿：学术前沿演讲题目：统计方法在法律和法庭审判中的应用演讲人：袁卫中国人民大学常务副校长中国人民大学统计学教授、博士生导师主持人：王利明中国人民大学法学院院长中国人民大学法学院教授、博士生导师中国人民大学民商事法律科学研究中心主任中国法学会民法学研究会会长时间：2005年3月23日晚18：30地点：中国人民大学贤进楼B501会议室王利明：各位同学，大家晚上好！今天，我们非常荣幸地邀请到袁卫校长来为我们做题为“统计方法在法律和法庭审判中的应用”的演讲。
首先，请允许我代表法学院对袁校长的到来表示热烈的欢迎和衷心的感谢。
袁校长是我国首批经济统计学博士、中国人民大学常务副校长、统计学教授、博士生导师、国家有突出贡献的中青年专家、入选教育部首批跨世纪优秀人才培养计划，曾获“全国优秀教师”称号和首都“五一劳动奖章”，享受政府特殊津贴。
现为国务院学位委员会应用经济学学科评议组召集人、教育部经济学教学指导委员会成员、国家社科基金评审委员、中国统计学会副会长、中国统计教育学会副会长兼高校分会会长、北京市政府顾问团成员。
袁校长在应用数理统计、风险管理、精算学、保险学等方面都取得了显著的成就，主持过国家自然科学基金、国家社会科学基金等科研项目近20项，获得省部级以上教学科研奖励13项，在国内外学术刊物上发表论文70余篇，出版著作、教材、译著20余部。
他曾于1995到1996年在美国宾夕法尼亚大学华顿商学院做富布莱特（基金）访问学者。
先后在美国伯克利大学、宾夕法尼亚大学、乔治亚州立大学、加拿大麦吉尔大学、日本文部省统计数理研究所、匈牙利经济大学、香港大学、台湾辅仁大学等校进行学术交流和学术演讲。
今天，袁卫校长能在百忙之中抽出时间来法学院作演讲是我们的荣幸，也是对我们工作的极大支持，再次感谢校长。
袁卫：谢谢主持人的介绍。
今天来和法学院的同学做一下交流，向大家介绍一下统计在法律诉讼或者说是在法律与法庭审判中的应用，希望能够引起大家的兴趣，让大家有所关注，我想将来的法律工作者可能需要这样一个更宽的背景。
中国式现代化中的社会治理与大数据研究
中国式现代化中的社会治理与大数据研究随着科技的不断发展，大数据已经成为了新时代的重要资源。
利用大数据，可以获取更准确、更全面的信息，对于社会治理也大有裨益。
在中国式现代化中，社会治理成为了一个重要的问题，而大数据研究也成为了解决这个问题的重要手段。
本文将讨论中国式现代化中的社会治理与大数据研究的相关问题。
一、中国式现代化中的社会治理在中国，社会治理是一个广泛的概念，包括政府、社会组织、企业等各方的力量。
这些力量共同协作，在社会稳定、社会矛盾处理等方面发挥着重要的作用。
近年来，中国的社会治理工作得到了广泛重视，政府在这方面也采取了一系列有效措施。
如加强基层组织建设，发展社会工作，强化公共安全等方面的工作。
然而，中国的社会治理还面临着一些问题。
一方面，社会治理的有效性有待提高。
目前，社会治理缺乏机制保障，社会组织建设不够健全，社会信用体系不完善等问题仍然存在。
另一方面，社会治理面临着新的挑战。
当前，社会变革快速，社会矛盾复杂，社会治理的难度也在加大。
因此，如何有效改善社会治理，成为了中国式现代化中的一个必须面对的问题。
二、大数据在社会治理中的应用大数据不仅可以为企业提供商业价值，还可以为社会治理提供帮助。
在社会治理中，大数据进行预测性分析，可以预测风险和矛盾，为政府及时调整政策和部署资源提供支撑。
同时，大数据可以分析城市运行和居民行为，为政府规划和决策提供准确信息。
下面，我们将针对大数据在社会治理中的具体应用进行分析。
1、调度应用大数据可以对公共交通、地铁等城市交通状况进行实时监测与调度，提高城市交通运行效率。
同时，大数据可以对重大或灾害事件进行预测与预警，提高灾害预防能力；为政府调度路面资源、部署抢险队伍等提供支撑。
2、公共安全应用大数据可以监测国家重点领域、社会事件、舆情等信息，并对这些信息进行实时预警与风险评估，为政府把握突发事件控制提供支持。
同时，结合视频监控和人脸识别技术，大数据可以实现全方位的公共安全监测。
大数据开启人工智能时代
大数据开启人工智能时代作者：来源：《软件和集成电路》2018年第01期对话主持：中兴通讯云计算及IT研究院人工智能首席专家杜新凯（左一）对话嘉宾：医渡云（北京）技术有限公司CTO 徐济铭（左二）知盛集团全球CEO 王晓梅（中间）昆仑智汇数据科技（北京）有限公司CEO 陆薇（右二）哈尔滨工业大学副教授、智能技术与自然语言处理研究室副主任刘秉权（右一）在2017中国软件大会的“中国人工智能和大数据百人会·数智思享高峰论坛”上，四位来自产业界和学术界的高管、专家就“大数据开启人工智能时代”这一话题展开了深入讨论，分享了他们的真知灼见。
Q：怎么看待大数据和人工智能二者之间的关系？刘秉权：当今IT领域的三大支柱是人工智能、大数据、云计算。
如果人工智能是追求的目标，那么大数据和云计算则是人工智能的重要支撑。
当前人工智能发展的主流方向是深度学习，相当于大数据和深度学习的结合。
就我个人而言，我研究的方向是自然语言处理，近几年自然语言里最热的是多人对话，像聊天机器人、智能客服等。
人工智能的发展历程和自然语言处理比较吻合，因为自然语言处理是AI最重要的方向。
很明显的是传统的技术逐渐过渡到当前深度学习领域，包括多人对话，传统的方法用深度学习来解决。
在其他领域，除了多人对话外，像语音识别、自动驾驶、人机博弈等，都充分体现了近几年人工智能领域的发展。
近几年人工智能的发展有以下几个特点：第一，人工智能应用范围广，成绩显著；第二，人工智能的发展存在周期性。
当前深度学习延长了人工智能发展的周期，意义深远。
深度学习相比其他技术更贴近人脑的认知以及人的思维方式。
陆薇：昆仑智汇一直是用大数据和人工智能的技术来帮助工业企业解决问题和增加价值。
在人工智能和大数据的关系的问题上，我个人认为二者没有必然联系，二者的关系依赖于不同问题的规则机理，数据和规则机理有机结合，最终形成人工智能。
我举一个典型的例子，大家都非常熟悉AlphaGo，棋牌类的问题有非常清楚的规则和机理，比如下围棋的规则非常清楚，但是因为纵横十九道，有非常多的变化，其实我们面临的问题是计算不过来的问题，因为人的脑力有限，无法对棋局进行整体布局。
《统计研究》“中图分类号”要求
业， 只要我 们方 向正 确 ， 那么在人才培养上， 至 少 在 中等层 次人 才 培养 上是 有竞 争力 的 。 目前 国内 的试
《 统 计 பைடு நூலகம் 究》 “ 中图分 类 号 ＂ 要 求
《 统 计研 究 》 中 图分类 号 可参考 下 表 ， 并 与 以下 的文 献标识 码 列在 一行 用 五号宋 体标 示 。
交叉 学科 人 才 ， 除 了要 掌握 统计 学科 的统计 建模 、 数 据挖 掘 等技 能外 ， 还 需 具 备 计 算 机 学 科及 应 用 领 域 的相 关 知识 背景 ， 即学科交 叉 ； 其次 是要 培养 大数 据 分析 应用 型人 才 大 数 据 采集 、 管理、 分析 、 决 策 的综 合能 力 ， 需 要 政企 产学 研等 多部 门协 同培养 ， 即培 养 过程 交叉 。这 两个 交叉 决定 必 须协 同创 新 。大数 据
统 计 实 证 分 析 统 计 模 型 的 应 用 统 计 史 统 计 教 育
Ｃ ８ １ １ ０ ２ １ １ Ｏ ２ １ ２ Ｃ ８ １ ３
Ｃ ８ ｌ ２ Ｆ ２ ２ ２ ． ３ Ｃ ８ ２ ９ ． ２ ９ Ｃ ８ ２ ９ ． ２ ９・
统开 发者 、 商业 大数据 、 政 府 大 数 据 和 医学 大 数 据
等， 是 一个 面 向业界 人 才需 求单 位开 放 的平 台 ， 旨在
建成一个政 、 企、 产、 学、 研 有 机 融 合 的协 同创 新 平
台 。 中国人 民大学 袁卫 教授 的报告 给 国内高 校和 企 事 业 单位 的大 数据 人 才 培 养 指 明了 光 明 的前 景 ， 面
国 外 统 计 工 作
Ｃ ８ ２ ９ ． ２ ３ Ｃ ８ ｌ ６ Ｃ ８ ２ ９ ． １ Ｆ ２ ２ ２ Ｆ ２ ２ ２ ． ３ ３ Ｃ ８ １
219515443_金融科技背景下替代数据的应用与发展
2023年第6期总第293期征信CREDIT REFERENCENo.62023Serial No.293摘要：随着金融科技在征信领域的广泛应用，替代数据的有序共享已成为市场共识。
替代数据是传统信贷信息的有效补充，能够缓解信贷双方信息不对称问题，有效助力普惠金融发展。
目前，长三角征信链平台、台州模式和苏州模式等，实现了区域内替代数据共享，取得了很好的效果。
但是征信替代数据共享在监管、立法、数据处理技术、数据共享机制等方面仍需要进一步完善。
下一步，应当积极探索多平台合作，强化数据监管，完善相关法律法规体系，运用新信息技术促进数据流通，优化数据共享机制，推动替代数据在征信领域更广泛的应用。
关键词：金融科技；替代数据；数据共享；普惠金融中图分类号：F832.4；F273.1文献标识码：B 文章编号：1674-747X （2023）06-0059-06金融科技背景下替代数据的应用与发展王威（黄河科技学院，河南郑州450006）收稿日期：2023-03-02基金项目：国家社会科学基金项目（21BJL004）；河南省哲学社会科学规划项目（2022ZT21）作者简介：王威（1977—），女，河南滑县人，副教授，硕士，主要研究方向为数字金融、经济管理等。
在大数据、云计算、人工智能、区块链等技术创新发展的背景下，衍生出大量的替代数据，替代数据的使用为经济金融活动提供信用服务，为征信业发展提供了新的契机。
2020年11月6日，时任中国人民银行副行长陈雨露在第三届中国国际进口博览会上指出，普惠金融重点服务的对象往往是缺乏信贷记录，甚至是没有信贷记录的“白户”，人民银行正在积极研究解决这部分人群真实的金融诉求。
这是一项复杂的工程，但借助先进的数字化手段和替代数据等服务模式，有望予以解决。
2020年12月15日的“长三角征信一体化”会议中提出，替代数据在现代化征信体系中发挥重要作用，是借贷信息的有益补充。
市场化的替代数据征信信息互联互通是当前构建全覆盖社会征信体系的重要步骤。
如何拥抱大数据时代
如何拥抱大数据时代作者：袁卫来源：《中国信息化周报》2015年第38期大数据虽数据量大，但多数大样本都不是随机的，推断总体都有系统偏差，因而抽样调查等统计方法仍然是不可取代的。
在上世纪80年代初，就已经有了大数据的概念和相关应用，但是它深入社会和百姓的视野，则是最近几年的事情。
2012年，美国政府由白宫牵头，启动了一个“大数据发展计划”，这个计划的推出被视为进入大数据时代的标志性事件，其重要性堪比1992年美国政府推出的“信息高速公路计划”。
在相似的时间，欧盟各国陆续开放了很多政府数据，日本也启动了一个大数据项目，联合国2012年发布大数据报告，全球掀起了大数据研究和应用的热潮。
大数据的发展，是以网络和计算机技术的高速发展为依托的。
1965年英特尔创始人之一的摩尔先生提出，未来的网络计算机发展，大体上每隔1年到2年，等面积集成电路中的晶体管数量将会增加一倍，即计算速度会提高一倍，同等的计算，成本会降低一半。
经过近50年的实践，验证了摩尔先生的预测，也就是人们常说的“摩尔定律”。
计算机和网络科技的高速发展，使得大量网络数据，包括音频的、视频的、图片的、文本的各种各样的数据，得以保存，并转化为我们可以深入分析的数据。
于是，大数据的研究和应用也就水到渠成了。
上世纪八九十年代，我们在很多科技领域和国外差距很大，但是进入互联网时代以后，这种状况逐渐改观。
进入大数据时代，我们可进一步缩小与美国等科技发达国家的差距，甚至具有后发优势，在某些领域甚至可以达到国际先进水平。
大数据影响统计学发展统计学就是数据科学，大数据对统计学的发展影响巨大。
大数据对于统计学的发展，既是机遇又是挑战。
说它是机遇，是因为大数据研究和应用会带来大量人才需求，这对统计学的发展是一个巨大的利好，可以说，目前统计学发展正处于历史上最好的时期。
这几年，从全国范围看，统计学专业毕业生就业状况都不错，今后会更好。
说它是挑战，是因为大数据可能部分颠覆传统的统计方法。
统计与决策--袁卫
统计与决策袁卫中国人民大学副校长第一部分绪论同志们，同学们，大家好！下面我们一起学习统计与决策。
这一部分共分3个单元，第一单元介绍统计的应用，我把它称为绪论；第二单元介绍描述统计，就是搜集数据、整理数据的一些基本知识；第三单元介绍如何应用统计方法来帮助我们进行管理，进行决策。
首先，我们看一下什么是统计。
我们每一个人在做每一项工作时都会有自己对统计的认识，比如，我们经常在报刊上看到类似这样的消息：“思科公司（Cisco）在纳期达克周一收盘时的市值为5550亿美元”，这条信息就是一个统计分析的结果，就是经济管理统计的一项工作。
再比如，“50家最大公司CEO的年均收入是930万美元”，这是2000年福布斯报道的一个消息，这又是一个统计，里边含有一个概念，即：什么是“平均收入”，它反映了什么样的问题，能够带给读者什么样的信息？再看第三个，“股票平均能够使75%的投资者盈利”，这样的一条信息又意味着什么？我们在国内的报刊上也经常看到这样一些信息，比如：股票的一个百分比。
对于每一位投资者，当你进行投资选择的时候，这个百分比会有什么样的作用呢？统计，简单地说就是搜集数据、整理数据、分析数据的一些简单方法。
如果用更简单的方法给它下个定义，统计就是处理数据的一门科学。
更简单地说，统计学就是数据的科学。
由于现在任何一项工作在信息时代都有很多数据，我们在日常的工作和生活中都离不开数据，因而，统计离我们的生活很近很近。
下面我就分别介绍统计在经济管理中的一些主要应用，这里叫做统计在商务中的应用。
首先我举一个财务会计方面的例子。
会计师事务所在对某公司进行审计的时候，并不是要对它的每一笔流水都进行核实，因为通常一个规模较大的公司，一年的经济往来会有几万、甚至几十万笔，如果对每一笔业务都做逐项核对，会花费大量的时间、精力、人力、物力。
他们所做的工作是选择一个抽样的方式，从有效的应收帐款账目中抽取一小部分进行核实。
但是，根据对这一小部分账目核实的结果，他们就能对这个公司整体的经济运行状况做出一个结论，即：这个公司在财务方面是否合法，是否遵守规章制度，是否有财经方面的问题。
大学生网络社交圈层化特征、影响机理及应对策略
大学生网络社交圈层化特征、影响机理及应对策略目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目的与问题 (4)1.3 研究方法与数据来源 (4)二、文献综述 (5)2.1 国内外研究现状 (6)2.2 网络社交圈层化概念界定 (8)2.3 网络社交圈层化特征分析 (9)2.4 网络社交圈层化影响机理探讨 (10)2.5 应对策略研究 (11)三、研究方法与实验设计 (12)3.1 研究对象与样本选择 (12)3.2 研究工具与数据收集 (13)3.3 实验过程与操作 (15)四、数据分析与结果呈现 (15)4.1 数据预处理与描述性统计 (17)4.2 网络社交圈层化特征分析 (18)4.3 影响机理实证分析 (19)4.4 应对策略效果评估 (20)五、结论与展望 (22)5.1 研究总结 (23)5.2 研究贡献与局限性 (25)5.3 对未来研究的建议 (25)一、内容概要随着互联网技术的飞速发展，大学生群体在网络空间中的社交行为日益丰富，逐渐形成了具有独特特点的网络社交圈层。
这些圈层在大学生活中扮演着重要角色，对他们的思想观念、行为习惯和社交能力产生深远影响。
本文旨在探讨大学生网络社交圈层化的特征、影响机理及应对策略，以期为高校思政工作提供有益参考。
将分析大学生网络社交圈层化的基本特征，这包括圈层形成的影响因素、圈层内部的结构和功能以及圈层之间的互动和联系。
通过深入研究这些特征，我们可以更好地理解大学生在网络空间的行为模式和社交需求。
将探讨网络社交圈层对大学生产生的影响，这些影响可能体现在认知、情感、行为等多个方面，如信息传播、价值观形成、社交技能提升等。
还将分析圈层化对大学生个体发展和社会和谐可能产生的积极作用和潜在风险。
将提出应对大学生网络社交圈层化问题的策略，这包括加强网络行为管理和思想教育、促进圈层间的交流与融合、构建健康向上的网络文化氛围等。
通过实施这些策略，我们可以有效地引导大学生合理使用网络社交工具，促进他们的全面发展和社会适应能力的提升。
大数据时代下的公共管理创新
大数据时代下的公共管理创新作者：袁玉妹来源：《今日财富》2020年第05期从当前社会来看，我国处于大数据时代背景下，人们的生产生活和数字化信息有着密切联系。
政府机构以及普通人民都可以利用互联网来了解世界，或者获得大量的信息内容。
由此可见，要做好公共管理的改革工作，首先要从根本来进行入手。
政府机构应当认识到观念转变的重要意义，形成具有时代特征的思维模式，从而进行公共管理制度的改革工作，并且提供更为优化的公共服务。
本文主要从大数据时代的典型特点进行介绍，分析如何在大数据背景下开展公共管理创新工作，从而展现大数据时代的特殊意义。
我国信息技术水平大战迅速，给予科技领域极大的发展动力的同时，也促进大数据时代的发展。
人们的生产生活得到了极大的充实。
从各行各业的发展来看，人们在现代社会可以得到信息的途径有很多，但大数据时代的主要优势就是可以获得具有一定体系的整合数据。
因此，面对大量的信息数据，如何做好这些数据的整合工作也非常重要。
政府机构面对的管理对象是社会人群，在大数据的时代背景下，要做好政府的公共管理工作，就要更深入地掌握大数据时代的技术特点。
随着信息技术的高速发展，政府管理要跟上时代发展的步伐，利用新兴技术进行更为周到的管理服务，做好管理工作的改进调整，做好现代化的整治工作。
一、大数据的时代特点以及时代意义（一）特点从当前阶段来看，社会上并未对大数据有具体定义或者具体标准，但实际上，人们对于大数据的理解主要体现在以下几点：一是具有大批量的数据内容;二是具有一定体系的数据资源库;三是可以进行数据内容的分析整理。
随着社会的不断发展，社会的信息量总是在不断增加，同时这些信息内容没有具体的规范体系，交织错杂显得有些混乱无序。
面对复杂化的信息内容，处理数据的速度要跟上数据产生的速度，这样才能实现大数据的实际效率。
（二）意义大數据时代的实际意义，首先就是能够对数据内容进行更有目的性的筛选，这样可以根据数据内容的具体职能做好整理工作。