中国大数据发展调查报告(2018年)
2019年中山狼卷及答案
2019年中山狼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。
陕西省“电商时代”商务数据分析人才需求
陕西省“电商时代”商务数据分析人才需求作者：张文来源：《商业文化》2020年第11期进入21世纪以来，科技的迅猛发展，使得计算机技术在经济发展的各个领域得到了深层次应用。
伴随而来的是“电商时代”的兴起，它提升了社会经济的发展速度，颠覆了传统的商业模式，改变了人们的消费方式。
与之相关的数据量也在呈现爆炸性增长。
与此同时，对于专业数据分析运用人才的需求量日益加大，如何在人才培养的过程中，适应社会经济和企业对于人才的需求，是我们关注和亟待解决的问题。
陕西省充分利用本省的教育资源优势，发挥高校作用，通过调整对高校专业定位，明确人才培养目标，施行相关人才培养模式，从而在很大程度上弥补了人才的需求缺口。
商务数据分析人才的需求早在2015年，国务院就印发了《国务院关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》（国发〔2015〕24号）。
文件指出，要大力发展电子商务，与现代商务的快速发展相伴随而来的是数据流量的增长，由此说明了商务数据和现代商务发展之间的关联性。
2016年，国务院又印发了《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，提到全球新一轮科技革命和产业变革从蓄势待发到群体迸发的关键时期将在未来的5到10年出现。
物联网、云计算、大数据、人工智能等技术所代表的信息革命进程将加速推进，成为国家实力新的标志之一。
有专家指出，电商数据分析人才将成为制约传统行业发展电商的重要障碍，如何聚集专业社会资源搭建电商数据应用人才培养平台，是解决电子商务人才匮乏问题的当务之急。
为了更好地贯彻落实国家关于新兴产业发展规划，陕西省在2017年发布了《陕西省“十三五”电子商务发展规划》。
其中提到，陕西省全省到2020年，电子商务交易总额达8000亿元，年均增长25%左右，计划比“十二五”末翻一番。
而網络零售交易额年均增长达20%，突破1700亿元。
国家大数据战略的持续推进，大数据运用新模式不断创新，广泛应用于我国工业、农业、服务业、商业等领域。
数据科学与大数据技术
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。
大数据分析与挖掘ppt课件
计算能力和能提供的数据的大小
团队通过在网络围棋对战平台上
最强人类对手，百万级的对弈落
子去训练
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数据挖掘：Data Mining 大数据管理与挖掘案例
随着我们通过电话、信用卡、电子商务、互联网和电子邮件留下更多 的生活痕迹，大数据不断增长的商业影响也在如下时刻表现出来： 你搜索飞往哈尔滨的航班，然后便看到网站上出现了当地宾馆的
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数据挖掘：Data Mining 时间序列分析
时间序列预测即以时间序列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行 引伸外推，预测其发展趋势的方法，简单来说就是从已知事件测定未知事件。
时间序列数据的趋势变动可分为以下四点： 趋势性、周期性、随机性、综合性 预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。
打折信息 你光顾的商店在对顾客行为进行数据挖掘的基础上获取最大化的
利润 用算法预测人们购票需求，航空公司以不可预知的方式调整价格 智能手机的应用识别到你的位置，因此你收到附近餐厅的服务信
一卡通大量使用，乘客出行的海量数据
预埋传感器，收集车流量、客流量信息
卫星地图数据对道路交通情况进行分析
出租车提供实时数据,了解主要道路的路况
智能手机使用地图应用,分析出实时的道路交通拥堵状况、出行流
动趋势或特定区域的人员聚集程度
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对大数据的初步认识(3) 大数据分析电信诈骗
根据2015年的统计数据，我国公民个人信息泄露数量已经达到40亿条 左右。
刚取了通知书就有助学金诈骗电话 刚买了房就有无数装修公司的电话……
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大数据的基本特征
用4个V来总结：Volume、Variety、Value和Velocity
中国省域大数据发展指数分析报告
中国省域大数据发展指数分析报告一总体情况评估中国省域大数据发展评估是基于大数据发展指数3.0评价指标体系，依据国家官方数据和权威机构数据，从大数据政用、商用、民用三个维度对全国31个省（区、市）进行综合评估，最终得出各地区2018年大数据发展指数。
（一）总体排名从本次评价结果来看，北京和广东的大数据发展状况依然处于全国领先的地位，其大数据发展指数得分均在60.00分以上。
各地区大数据发展指数的平均得分为39.09分，有12个省份超过总指数平均分，所占比例达到38.7%。
其中，北京、广东、浙江、上海和贵州分别位列此次大数据发展指数排名的前5位，大数据发展状况处于全国前列。
排名第一的北京总得分为74.11分，是排名最低的西藏总得分的7倍左右，差距较2017年有所缩小，但省域间大数据发展的差距依然明显（见表1）。
|Excel下载表1 2018年各地区大数据发展指数评价结果从2018年各地区大数据政用、民用和商用指数的平均得分来看（见图1），大数据政用指数依然占据着较为重要的位置，大数据民用指数逐渐赶超，大数据商用指数发展则相对缓慢。
这种情况主要表现在排名较为靠前及多数排名位于中等偏下的地区，如贵州、吉林、黑龙江、宁夏等，大数据民用得分均高于商用得分，表明其大数据在民用方面的重要性正在显现。
图1 2018年各地区大数据政用、民用和商用指数得分情况（二）历年排名对比从2016～2018年各地区大数据总指数排名来看，各地区大数据发展指数排名变化较为稳定。
除宁夏和湖北外，2018年排名较2016年排名变化幅度均在0～4个位次。
变化最大的宁夏由2016年的第30名上升至2018年的第21名，提升了9个位次（见表2）。
分析发现其在政用、商用方面的指数得分并未出现大幅波动，但在民用方面的指数得分较高。
近年来，宁夏在聚焦数据资源共享开放、提升政务民生服务水平方面重点突破，搭建互联互通的数据流通渠道，通信基础设施得到快速发展，已形成以银川、中卫两市为核心，错位发展、齐头并进的良好发展态势，这些都在不同程度上提升了宁夏大数据发展指数的得分与排名。
2018年下半年事业单位联考C类综合应用能力真题及答案
2018年下半年全国事业单位联考《综合应用能力》真题（C类）（贵州、青海）一、给定资料资料1从20世纪30年代至今，科学界从未停止对暗物质的探索。
那么，什么是暗物质？找到它难在哪里？探索它又有何意义？2015年12月17日，由中国科学院总体研发的我国首颗暗物质粒子探测卫星“悟空”发射升空，它的一个使命就是寻找暗物质存在的证据。
一般情况下，凭借肉眼或借助工具就能看到普通物质，但暗物质是个例外。
暗物质最早是天文学家观测宇宙时“发现”的。
20世纪30年代，瑞士天文学家茨威基研究发现：在星系团中，看得见的星系占总质量的1/300以下，而99%以上的质量是看不见的。
这一结论意味着星系团中有某种神秘物质被人忽略。
在当时，多数人并不认同茨威基的观点。
不过，后来的宇宙观测结果越来越验证这一观点的可信性。
因为按照万有引力原理，物体围绕中心旋转，越往外转动速度越低。
但20世纪70年代，科学家在观测宇宙一些星系中的恒星运行速度时发现，往外看，围绕中心的速度并不都是衰减下去，有些和内圈恒星的速度差不多。
理论上讲，越往外，物质越少，引力也越小，速度也应该越低。
科学家由此推测：外圈的那些能被直接观测到的、数出来的星星数目变少了，但其实内部的物质数量并没有减少，引力也没有变小，只不过没被观测到而已。
这些天文观测直接看不到的物质被称为暗物质。
“虽然我们从来没有直接‘看到’宇宙中存在这种物质，但我们却发现了由于这种物质的引力作用对于其他可见的物质运动的影响，这是我们断定宇宙中存在这种物质的理由。
”中科院高能物理所研究员毕效军说。
暗物质的物理组成到底是什么？毕效军说，通常认为暗物质是一种不发光、不发出电磁波、不参与电磁相互作用的全新粒子。
与通常物质一样，暗物质也有引力作用。
根据引力效应，天文学家估算，宇宙由27%的暗物质，68%的暗能量和5%的普通物质组成。
这些看不见的“大多数”就像披上了隐身衣一样，使得长期以来在宇宙中占比最多的东西反而是人类最迟也是最难了解的，至今仅知道它们存在，还不清楚它们的性质。
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年中国新能源乘用车大数据研究报告
２０１８年中国新能源乘用车大数据研究报告目录一 新能源乘用车车型产品结构分析（一）车型分布（二）主要用途分布（三）燃料类型分布（四）电池及电机配套类别二 整车运行特征分析（一）日均行驶里程对比分析（二）不同车速下经济性指标分析（三）车辆运行电池温度情况（四）实际续航里程与工况法标称里程的分析（五）节能减排效果三 运行故障分析（一）整车故障分析（二）电池、电机相关故障分析四 充电行为特征（一）上线车辆与充电车辆对比分析（二）应用快充车辆占比情况（三）充电开始时间（四）开始充电ＳＯＣ值图表目录表１ 新能源乘用车不同燃料类型及各细分车辆占比表２ 插电式乘用车不同储能材料及电池外形分布表３ 不同燃料类型私家车百公里电耗情况表４ 不同用途纯电动乘用车不同车速段百公里平均耗电量表５ 纯电动出租车不同季节不同车速段百公里平均耗电量表６ 纯电动乘用车不同带电量实际续航与工况续航差异率表７ 采用磷酸铁锂的纯电动乘用车故障分布表８ 采用锰酸锂的纯电动乘用车月平均故障分布表９ 方形动力电池纯电动乘用车月均故障分布表１０ 采用方形动力电池的插电式乘用车故障分布表１１ 采用软包动力电池的插电式乘用车月均故障分布表１２ 采用永磁同步电机新能源乘用车月均故障分布图１ 纯电动乘用车各细分车型及不同用途接入数量占比图２ 插电式乘用车各细分车型及不同用途车辆数量占比图３ 纯电动乘用车不同用途及各细分车辆占比图４ 插电式乘用车不同用途及各细分车型占比图５ 纯电动乘用车不同储能材料及电池外形分布图６ 纯电动乘用车不同车型储能材料及电池外形分布图７ 纯电动乘用车不同电机类型的车型和用途分布图８ 插电式乘用车不同车型储能材料及电池外形分布图９ 纯电动乘用车不同用途的日均行驶里程对比分析图１０ 不同燃料种类乘用车中私家车的日均行驶里程分布情况图１１ 插电式租赁车与纯电动租赁车日均行驶里程分布情况图１２ 纯电动乘用车不同车型早晚高峰平均电耗图１３ 不同用途纯电动乘用车不同车速下累计消耗ＳＯＣ占比图１４ 纯电动出租车不同车速不同季节情况下耗电量占比图１５ 不同区域乘用车月平均电池启动温度情况图１６ 典型省市乘用车中私家车月平均电池启动温度情况图１７ 典型省市纯电动出租车月平均启动温度情况图１８ 不同季节实际续航平均里程与工况里程差值比图１９ 纯电动乘用车不同日均行驶里程段单车年耗电量图２０ 纯电动乘用车不同日均行驶里程段单车年减排量图２１ 纯电动乘用车不同日均行驶里程段单车年节油量图２２ 不同用途新能源乘用车单车年均减排量图２３ 纯电动乘用车不同类型故障年累计量占比图２４ 插电式乘用车不同类型故障年累计量占比图２５ 纯电动乘用车各细分车型不同类型故障年累计量分布图２６ 插电式乘用车各细分车型不同类型故障年累计量分布图２７ 三元材料纯电动乘用车故障占比图２８ 三元材料插电式乘用车故障占比图２９ 磷酸铁锂纯电动乘用车故障分布图３０ 采用软包动力电池的纯电动乘用车月均故障分布图３１ 采用圆柱形动力电池纯电动乘用车月均故障分布图３２ 乘用车月充电车辆数／ 月上线车辆数图３３ 乘用车不同用途月充电车辆占比图３４ 不同用途纯电动乘用车月快充车辆占比一 新能源乘用车车型产品结构分析从车型分布、主要用途分布、燃料类型分布和电池及电机配套类别四个维度对新能源车型及配套零部件的分布情况进行分析，可全面了解国内市场中新能源乘用车的产品结构与特点。
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报告目录
前言 .............................................................................................................................. 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 （ห้องสมุดไป่ตู้）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