2018年中国大数据发展调查报告

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中国大数据发展调查报告

中国大数据发展调查报告

中国大数据发展调查报告
2024年,中国继续致力于促进大数据发展,在各行业的应用率急剧
攀升。

据《2024中国大数据发展调查报告》显示,2024年以来,中国大
数据应用率不断攀升,此后,到2024年,应用率更是翻倍增长,从2024
年的6.5%到2024年的13%,其表现出了中国在大数据发展方面的显著
成就。

在各行业中,大数据的应用最为普及的是金融业,大数据在金融业的
应用率达到了近60%,在这一行业,大数据在信用评估、抵押贷款、金
融风险识别等方面有了广泛的应用。

其次是政府行业,其应用率达到35%,大数据在提高政府的行政管理效率以及调节经济周期等方面有着重
要的作用。

此外,大数据在医疗行业和教育行业也有着越来越多的应用,
应用率达到了20%以上。

除了行业应用率的提高外,中国大数据发展报告还指出,中国在大数
据创新领域也呈现出急于发展的态势,根据发布的报告,2024年至2024年,中国大数据创新指标相比增长了7倍,远超全球平均水平,这表明中
国在大数据创新方面正处于领先地位。

大数据的发展不仅影响了传统的行业,而且也赋予了全新的发展思路。

数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术
2、工程背景与研究背景
授课教师应具备与所讲授课程相匹配的能力(包括操作能力、程序设计能力和解决问题能力),承担的课程 数和授课学时数限定在合理范围内,保证在教学以外有精力参加学术活动、进行工程和研究实践,不断提升个人 专业能力。
总体上应符合教育部《普通高等学校基本办学条件指标(试行)》(2004)的相关要求。
2016年,教育部审批通过北京大学、对外经济贸易大学、中南大学三所高校开设“数据科学与大数据专业 (代码080910T)”,作为计算机科学与技术专业类(代码0809)下的特设专业,可授工学或理学学位。
2020年,教育部颁布了《普通高等学校本科专业目录(2020年版)》,数据科学与大数据技术专业为工学门 类专业,专业代码为080910T,属计算机类专业,授予理学或工学学士学位。
发展历程
时代背景
专业建设
1990年代中后期,美国的金融业和连锁零售业开始出现较大规模的信息化基础设施发展,形成了早期成规模 的信息化数据沉淀,进而在商业中对数据使用转化成生产力的早期需求开始逐渐显现。2005—2007年,在商业调 查与咨询行业内,“Big Data”(大数据)一词被提出并开始被讨论,在此之前,数据就是数据,狭义指能被统 计的可数字化资料,广义泛指各类信息,包含文本、图片、音频、视频等。
数据科学与大数据技术
中国普通高等学校本科专业
01 发展历程
03 培养规格
目录
02 培养目标 04 课程体系
05 教学条件
07 发展前景
目录
06 培养模式
数据科学与大数据技术专业是一门普通高等学校本科专业,属于计算机类专业,基本修业年限为四年,授予 理学或工学学士学位。
该专业培养德、智、体、美、劳全面发展,掌握数据科学的基础知识、理论及技术,包括面向大数据应用的 数学、统计、计算机等学科基础知识,数据建模、高效分析与处理,统计学推断的基本理论、基本方法和基本技 能。了解自然科学和社会科学等应用领域中的大数据,具有较强的专业能力和良好的外语运用能力,能胜任数据 分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才。

关于大数据的社会调查与实践的调查报告

关于大数据的社会调查与实践的调查报告

关于大数据的社会调查与实践的调查报告大数据已经成为当今社会发展的重要驱动力之一。

它的出现和发展给我们的生活和工作带来了巨大的影响。

为了更好地了解大数据在社会中的调查与实践,本文将从多个角度对大数据进行调查和分析,并探讨其在不同领域的实际应用。

一、大数据的社会调查大数据的社会调查是指通过收集、整理和分析大量的数据来了解社会现象、问题和趋势的研究方法。

在当今信息爆炸的时代,各种设备和系统不断产生着数据,包括社交媒体、电子商务、物联网等等。

通过对这些数据的分析和挖掘,可以发现隐藏在其中的有价值的信息。

1. 大数据在市场调查中的应用市场调查是商业决策的重要依据,而大数据的应用使得市场调查更加精准和高效。

通过对大量用户的行为数据进行分析,可以了解用户的购买偏好、消费习惯等信息,从而帮助企业更好地了解市场需求,优化产品设计和营销策略。

2. 大数据在社会研究中的应用大数据在社会研究中也发挥着重要作用。

通过对社交媒体、博客、新闻等大量文本数据的分析,可以了解人们的情感倾向、舆论动向等信息,帮助研究者更好地了解社会现象和问题,为政策制定提供科学依据。

二、大数据的实践案例除了社会调查,大数据在实际应用中也有着广泛的领域。

1. 大数据在医疗健康领域的应用随着医疗信息化的发展,大量的医疗数据被记录和存储。

通过对这些数据的分析,可以发现潜在的疾病风险和治疗效果,为临床医生提供决策支持。

同时,大数据还可以帮助医疗机构进行资源配置和病例管理,提高医疗服务的效率和质量。

2. 大数据在城市规划中的应用城市是大数据的重要应用领域之一。

通过对城市交通、环境、人口等数据的分析,可以了解城市的运行情况和问题,为城市规划和管理提供科学依据。

例如,大数据可以帮助优化交通流量,减少拥堵;优化城市布局,提高资源利用效率等。

3. 大数据在金融领域的应用金融领域对大数据的需求尤为迫切。

通过对大量的金融交易和市场数据的分析,可以预测市场趋势、风险评估等,帮助投资者和金融机构做出更明智的决策。

中国大数据时代发展调查报告

中国大数据时代发展调查报告
数据分析技术
包括机器学习、深度学习、自然语言处理等,用于对数据进行高级分析和解释 。
数据安全与隐私保护挑战
数据安全挑战
包括数据泄露、数据篡改、数据破坏等,需要采取一系列安全措施来保护数据。
隐私保护挑战
包括个人隐私泄露、敏感信息泄露等,需要制定严格的隐私保护政策和法规,并采用隐私保护技术来 保护个人隐私。
提高数据质量和治理水平。同时,加强人才培养和技术创新,推动大数
据应用向更高层次发展。
05
政府监管与政策建议
政府监管现状及问题分析
监管体系逐步完善
中国政府逐步建立了较为完善的大数据监管体系,包括法律法规、技术标准、安全审查等 方面。
数据安全与隐私保护问题突出
随着大数据的快速发展,数据安全与隐私保护问题日益突出,政府需要加强监管,确保数 据安全和隐私保护。
大数据产业发展迅速
中国大数据产业已经形成了较为完整的产业链,包 括数据采集、存储、处理、分析等环节。
大数据技术创新能力不断 提升
中国在大数据技术研发方面投入了大量资源 ,创新能力不断提升,为产业发展提供了有 力支撑。
对未来发展的展望
进一步拓展应用领域
加强产业协同创新
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓 展,未来大数据技术将在更多领域得到应 用,如智能制造、智慧城市等。
大数据对经济社会的影响
大数据技术能够处理海量数据,挖掘出有价值的信息,对经济社会 产生深远影响。
大数据在国家战略中的地位
各国政府纷纷将大数据作为国家战略,推动大数据技术的发展和应 用。
调查目的与范围
调查目的
通过对中国大数据时代的发展进行调查,分析大数据技术在中国的发展现状、趋势和挑战,提出相应的政策建议 和发展策略。

中国公安信息化行业现状及公安信息化政策与成果分析

中国公安信息化行业现状及公安信息化政策与成果分析

常考基础诊断
1.有关生态系统成分的判断 (1)一个完整生态系统的结构应包括生物群落及其无机环境( × ) (2)生产者都是自养生物,但未必都是植物;消费者营异养生活,但未必 都是动物( √ ) (3)细菌都是分解者,但分解者并不都是细菌( × ) (4)生产者、分解者是联系非生物的物质和能量与生物群落的桥梁,其中 生产者是生态系统的基石( √ ) (5)理论上分析,只有消费者不是生态系统必需的基础成分( √ )
2.有关食物链与食物网的判断 (1)在捕食食物链中,食物链的起点总是生产者,占据最高营养级的是不 被其他动物捕食的动物( √ ) (2)自养型生物一定都是生产者;腐生型生物一定都是分解者;生产者一 定处于第一营养级( √ ) (3)在生态系统的营养结构中,食物网可使每种生物都限定在同一营养级 上( × ) (4)生态系统的食物链中营养级越高的生物,其体型必然越大( × )
第九单元 生物与环境
第30讲 生态系统的结构与能量流动
[考纲要求] 1.生态系统的结构(Ⅰ)。 2.生态系统中能量流动的生态系统的结构 考点二 生态系统的能量流动 矫正易错 强记长句 重温高考 演练模拟 课时作业
考点一
生态系统的结构
知识梳理
1.生态系统的概述 (1)概念:生态系统是由生物群落 与它的 无机环境 相互作用而形成的统 一整体。 (2)范围:有大有小,地球上最大的生态系统是 生物圈 。 (3)结构:由组成成分 和 营养 结构(食物链和食物网)构成。 (4)功能:进行 物质循环、能量流动、信息传递 。
(2)食物网 ①概念:在一个生态系统中,许多食物链彼此相互交错连接成的复杂 营养结构 。 ②形成原因:生态系统中,一种绿色植物可能是 多种 植食性动物的食物, 而一种植食性动物既可能吃多种 植物,也可能被 多种 肉食性动物所食。 ③特点:同一种消费者在不同的食物链中,可以占据不同的 营养级 。 (3)食物链和食物网的作用:生态系统 物质循环和能量流动 的渠道。

大数据调研报告(多篇)

大数据调研报告(多篇)

大数据调研报告(多篇)根据IDC的调查报告预测到20XX年全球电子设备存储的数据将暴增30倍,达到35ZB(相当于10亿块1TB的硬盘的容量)。

大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。

对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿,能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。

恰逢此时,CSDN专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研,并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。

在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。

大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。

从IT角度来看,信息结构类型大致经历了三次浪潮。

必须注意这一点,新的浪潮并没取代旧浪潮,它们仍在不断发展,三种数据结构类型一直存在,只是其中一种结构类型往往主导于其他结构:结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到,多年来一直主导着IT应用。

这是关键任务OLTP系统业务所依赖的信息,另外,还可对结构数据库信息进行排序和查询;半结构化信息——这是IT的第二次浪潮,包括电子邮件,文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。

半结构化信息是以内容为基础,可以用于搜索,这也是谷歌存在的理由;非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。

数据必须处于一种可感知的形式中(诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看)。

许多大数据都是非结构化的,其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。

企业内部大数据处理基础设施普遍落后从调查结果可以看出,接近50%的企业服务器数量在100台以内,而拥有100至500台占据了22%的比例。

500至20XX年台服务器则占据剩下%的比例。

可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。

以现阶段企业内大数据处理基础设施的情况来看50%的企业面临大数据处理的问题(中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程)。

2019年高考模拟预测卷(中山狼卷)语文含详细解析

2019年高考模拟预测卷(中山狼卷)语文含详细解析

2019年中山狼押题预测卷语文试卷注意事项:1.答卷前,考生务必将自己的姓名和座位号填写在答题卡上。

2.回答选择题时,选出每小题答案后,用铅笔把答题卡对应题目的答案标号涂黑。

如需改动,用橡皮擦干净后,再选涂其它答案标号。

回答非选择题时,将答案写在答题卡上。

写在本试卷上无效。

3.考试结束后,将本试卷和答题卡一并交回。

一、现代文阅读(36分)(一)论述类文本阅读(9分,每小题3分)阅读下面的文字,完成1~3题。

文化自信是人类特有的一种具有超生物性、超自然性、超现实性的文化生命机能, 是人类社会实践在个体生命内部建构的高级文化结构, 也是人类主观能动性和文化创造性的具体表现。

从大的方面看, 中国学人最关注的一直是文化发展的物质条件与客观环境, 并由此形成了“物质在前, 精神在后”的客观语境。

但在某种意义上, “物质在前, 精神在后”的思维定势在当下不仅相当流行, 而且已成为影响当代文化研究的一个深层病症, 很多虚假的学术问题与错误判断正是由此而生。

就中国文化发展的现状而言, 在文化发展的物质条件与外部环境解决以后, 主体方面的素质与能力正在变得更加重要。

而对文化发展主体因素与语境的忽视与无知, 在某种意义上正是当代文化思考和建设出现过多混乱与闹剧的根源。

要想深入探讨中国文化发展问题, 首先要做的是进行“从客观到主体”的语境调整。

中国文化的发展不仅需要强大的经济实力与综合国力, 同时也需要主体必须具有一定的特殊结构或达到相当的发展水平。

对于文化自信这种文化生命机能也是如此。

自近现代以来, 人们普遍将中国文化自信的衰落归结为物质条件或社会制度等“硬件”方面的问题, 这是形成文化发展客观语境或经济决定论的重要原因。

而从主体语境开始则意味着, 需要一种什么样的主体条件, 才能理解或完成中华文化自信的当代建构。

由此可知, 主体语境构成了文化自信的研究、阐释与现实重建的深层理论框架。

在主体语境中, 文化自信的消长取决于其作为文化生命机能的性质与存在方式。

2018年中国高等教育国际化发展状况调查报告

2018年中国高等教育国际化发展状况调查报告

中国高等教育国际化发展状况调查报告为深入贯彻党的十八大和十八届三中、四中全会精神,进一步扩大教育开放,加强高等教育大数据建设,全面了解我国高校国际化发展状况,受教育部委托,今年5月中国教育国际交流协会正式开展“2015中国高等教育国际化发展状况调查”工作。

此次调查收到556所本科高校填报的问卷,内容包括国际化战略、组织与管理、教师、学生、课程与教学、科研、中外合作办学、境外办学、国际交流与合作等9个方面的57项指标。

报告介绍了高等教育行业相关概述、中国高等教育产业运行环境、分析了中国高等教育行业的现状、中国高等教育行业竞争格局、对中国高等教育行业做了重点企业经营状况分析及中国高等教育产业发展前景与投资预测。

您若想对高等教育产业有个系统的了解或者想投资高等教育行业,本报告是您不可或缺的重要工具。

19年,全国高等教育在校生3431万人,较19年3460万人减少29万人;毕业生人数达到727万,比19年的699万人数增加26万。

其中,普通高等学校教职工234.46万人,比19年增加4.83万人。

普通高等学校校舍总建筑面积87196.18万平方米,教学科研仪器设备总值3731.08亿元。

此外,我国高等教育招生数和在校生规模持续增加。

我国高等教育进入大众化发展阶段,发展空间巨大。

国内高等教育中不但存在公办教育和民办教育之间的竞争、普通教育与职业教育的竞争,同时随着留学热高涨,国内高等教育业面还临着国外高等教育的竞争。

为此,教育部不断加强和促进中外高等教育的合作。

当前公办高等学校和民办学校都走特色化道路,但公办高等学校师资力量雄厚,又有国家政策的扶持,产学研一条龙,比民办学校起点高、速度快。

我国高等教育市场的市场集中率仍然非常高,民办高校无论是从学校数量还是从培养学生数量上都只占绝对少数,在校生与招生数量的增长以及实现大众化的绝对主力是公立高校。

另外,我国高等教育区域化特征和矛盾日益显现,在和谐发展、促进教育公平的政策环境引导下,近些年来,我国对于中西部高等教育的发展重视程度不断提高,着力完善高等教育全面、协调、可持续发展,促进区域间和各类高等教育的和谐发展。

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中国大数据发展调查报告..................................................................................................................... III 观点摘要 .........................................................................................................................4 一、调查背景 ..................................................................................................................6 (一)调查方法及样本 ....................................................................................................................... 6 (二)报告术语界定 ........................................................................................................................... 7 二、大数据产业规模 ........................................................................................................8 (一)大数据产业总体规模............................................................................................................... 8 (二)大数据核心产业规模............................................................................................................... 9 (三)细分领域规模 ........................................................................................................................... 9 三、大数据应用 .............................................................................................................10 (一)大数据应用现状 ..................................................................................................................... 10 (二)大数据应用场景 ..................................................................................................................... 13 (三)大数据应用带来的效果......................................................................................................... 13 (四)大数据应用的主要障碍......................................................................................................... 14 (五)未来大数据投入趋势............................................................................................................. 15 四、大数据资源 .............................................................................................................16 (一)数据规模.................................................................................................................................. 16 (二)数据来源.................................................................................................................................. 16 (三)数据类型.................................................................................................................................. 18 (四)数据共享.................................................................................................................................. 19 (五)数据管理.................................................................................................................................. 20 五、大数据平台 .............................................................................................................21 (一)建设模式.................................................................................................................................. 21 (二)自建大数据平台模式............................................................................................................. 22 (三)采购公有云服务模式............................................................................................................. 24 (四)大数据产品选型 ..................................................................................................................... 25 六、政策需求和资源需求 ...............................................................................................26 (一)政策需求.................................................................................................................................. 26 (二)资源需求.................................................................................................................................. 27
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