互联网大数据库
新型智库建设之“互联网+智库”大数据平台的研究--以吉安市为例
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2019.32.007新型智库建设之“互联网+智库”大数据平台的研究①——以吉安市为例肖丽萍1 张慧1 王倩倩1 肖月明2(1.吉安职业技术学院 江西吉安 343000;2.吉安市凤凰小学 江西吉安 343000)摘 要：如何稳步、快速地推动革命老区的经济发展，离不开人才的培养与引进。
吉安智库建设起步较晚，而随着经济实力的提升，越来越多的人才选择到了吉安。
该文分析“互联网+”行动的优势特点，着重分析“互联网+”给新型智库发展带来的新机遇。
然后提出了科研新生产力——“互联网+智库”大数据平台的构建方案并分析其运行机制。
关键词：互联网+ 新型智库 大数据 智库建设 人才中图分类号：F061文献标识码：A文章编号：1672-3791(2019)11(b)-0007-022015年1月，中央印发《关于加强中国特色新型智库建设地点意见》文件，强调指出我国特色新型智库建设是一项重大且紧迫的任务，是增强国家软实力、推进国家治理能力现代化的重要指标。
如何在各省、市、县（区）建立不同层级的一套管、治有力，运行有方的人才系统，充分发挥智囊团的学术创新、产业实践、建言献策、社会服务和舆论引导等功能，是亟待解决和寻求突破的重点问题。
1 吉安市智库建设现状近年来，吉安市在人才引进、人才不流失等工作上做了大量工作。
2018年中共吉安市委、吉安市人民政府关于印发《关于实施“庐陵英才”计划的意见》，明确思想，确认本市人才强市战略，重点打造“1+4”主导产业、新兴产业和“六大富民产业”，建立健全吉安市新型智库[1]。
同年，吉安市委办公厅、市政府办公室出台《关于印发吉安市政府智库建设工作方案的通知》（吉府办字[2018]89号）文件，进一步强调结合该市实际，建立健全决策咨询制度，推动科学民主决策，加大政府智库的建设进度。
2019年7月，吉安市在上海成功举办2019吉安长三角地区“三请三回”恳谈会在沪举办，此举措不仅是贯彻落实省委、省政府“三请三回”行动，更是旨在汇聚庐陵英才，助推吉安可持续高质量跨越式经济发展的具体行动。
互联网与大数据
互联网与大数据互联网与大数据是当今社会中的两个重要概念，它们的结合对于各行各业都具有重要意义。
本文将从互联网和大数据的定义、互联网与大数据的关系、互联网与大数据的应用领域以及互联网与大数据的未来发展进行详细阐述。
一、互联网和大数据的定义互联网是指通过计算机网络将全球各地的计算机连接在一起，实现信息的传输和共享。
它是一个开放的网络平台，可以实现人与人、人与机器之间的交流和互动。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，无法通过传统的数据处理工具进行管理和分析。
大数据具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
二、互联网与大数据的关系互联网和大数据是相辅相成的关系。
互联网的发展为大数据的产生提供了基础，而大数据的分析和应用也推动了互联网的进一步发展。
首先，互联网的普及和发展使得数据的产生和获取更加便捷。
通过互联网，人们可以随时随地获取各种类型的信息，产生了大量的数据。
其次，大数据的分析和应用为互联网提供了更多的可能性。
通过对大数据的分析，可以挖掘出有价值的信息和规律，为互联网的发展提供了指导和支持。
三、互联网与大数据的应用领域互联网与大数据的结合在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用领域：1. 电商行业：互联网和大数据的结合使得电商行业得以迅速发展。
通过对用户的行为数据进行分析，电商企业可以了解用户的购买偏好，提供个性化的推荐服务，提高销售效率和用户满意度。
2. 金融行业：互联网和大数据的结合为金融行业带来了巨大的变革。
通过对用户的消费、投资等数据进行分析，金融机构可以评估风险、制定个性化的理财方案，提高金融服务的效率和质量。
3. 医疗行业：互联网和大数据的结合为医疗行业提供了更多的可能性。
通过对患者的健康数据进行分析，医疗机构可以实现个性化的诊疗方案，提高诊断的准确性和治疗的效果。
4. 城市管理：互联网和大数据的结合为城市管理提供了更多的手段。
通过对城市中各种传感器和设备产生的数据进行分析，可以实现智能交通、智能环保等领域的创新，提高城市的管理效率和居民的生活质量。
互联网大数据的应用
互联网大数据的应用在当今信息时代，互联网的发展已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
而随着互联网应用范围的不断拓展，海量数据的产生已经成为了互联网时代的主要特征之一。
这些数据可以被称为“大数据”，而互联网大数据的应用已经成为了互联网发展的重要方向之一。
一、什么是互联网大数据？互联网大数据是指在互联网上产生的海量数据，其中所包含的信息量非常巨大，是人们经过处理、分析后才能够获得有价值的信息。
这些数据主要来源于手机APP、社交媒体、电子邮件、搜索引擎、在线支付等网络平台。
随着互联网的不断发展，每天都有数以亿计的数据产生，数据形式多样，包括文本、图片、视频等多种。
二、互联网大数据的应用方向1. 商业应用方向商业上最常用的大数据应用包括数据挖掘、数据分析、市场调查等。
通过海量的数据分析，商家可以获取消费者生活方式、购物习惯、消费能力等方面的信息，并针对这些信息来制定相应的销售策略和广告宣传方法，从而实现商业上的高效盈利。
2. 教育应用方向互联网大数据的应用也可以助力教育行业。
通过对学生的学习习惯、兴趣爱好等方面的数据分析，可以协助教师更好地制定教学方案，提高学生成绩。
3. 医疗应用方向在医疗行业，大数据也可以通过对患者的病情、家族史等方面信息的收集和分析，来协助医生更好地诊治患者，并可通过数据挖掘的方式来发现某些疾病的患病原因，进而预测、预防相应的疾病。
4. 交通应用方向互联网大数据的应用还包括交通行业。
通过对交通流量、拥堵点分析等方面的数据挖掘，可以对城市交通进行实时分析，并协助城市规划者做好相应的交通规划工作。
三、互联网大数据应用的局限性和风险1. 隐私泄露的风险在使用大数据时，很难确保所有数据的安全，以及确保数据不会被泄露。
这将给个人隐私带来威胁，可能会造成严重的社会后果。
2. 数据分析的局限性大数据分析需要专业团队进行深入的研究和开发，因此对资源需求较大。
但是有时候数据仅仅只是数据，无论是什么数据，只要数据源不正确，数据挖掘和分析得出的结论也可能是不可靠的。
互联网+大数据
互联网+大数据1、引言
1.1 背景介绍
1.2 目的和范围
1.3 术语和缩写
2、互联网与大数据的概念
2.1 互联网的定义
2.2 大数据的定义
2.3 互联网+大数据的概念
3、互联网+大数据的关键技术
3.1 云计算
3.2 分布式存储
3.3 数据挖掘与分析
3.4 与机器学习
4、互联网+大数据的应用场景
4.1 金融行业
4.2 广告与营销
4.3 医疗健康
4.4 零售与电商
4.5 城市管理与智慧城市
5、互联网+大数据的挑战与机遇 5.1 数据隐私与安全
5.2 数据质量与准确性
5.3 法律与监管环境
5.4 人才与技术
5.5 市场竞争与商业模式创新
6、互联网+大数据的发展趋势
6.1 数据驱动的决策
6.2 跨界合作与创新
6.3 数据治理与规范
6.4 数据智能化与自动化
7、结论
7.1 总结主要观点
7.2 展望未来发展趋势
附件：
1、互联网+大数据行业报告
2、相关研究论文和书籍
3、相关案例分析和成功经验
法律名词及注释：
1、互联网法：指对互联网技术发展和应用进行规范的法律法规，包括网络安全、数据保护、合同法等相关法律。
2、数据隐私：指个人的信息和数据在互联网环境中的保护与控
制权。
3、数据主权：指数据拥有者对其数据的所有权、控制权和使用权。
4、知识产权：指专利权、商标权、著作权等涉及创造性和独创
性的产权。
互联网大数据分析
互联网大数据分析随着互联网的快速发展，全球范围内每天都会产生大量的数据。
这些数据蕴含着巨大的价值，但同时也带来了分析和利用的挑战。
为了更好地利用这些数据，互联网大数据分析应运而生。
本文将探讨互联网大数据分析的意义、方法和应用。
一、互联网大数据分析的意义互联网大数据分析是指通过对互联网海量数据的收集、处理、分析和挖掘，发现其中的规律、趋势和潜在价值，从而为决策提供科学依据的过程。
它的意义主要体现在以下几个方面：1. 支持决策：互联网大数据分析可以帮助企业、政府等组织更好地做出决策。
通过对用户行为、消费习惯、偏好等数据的分析，可以为产品设计、市场推广、政策制定等提供有力的支持。
2. 发现商机：互联网大数据中蕴藏着大量的商机。
通过对市场、竞争对手、用户等数据的分析，可以发现新的商机和潜在的市场需求，为企业的发展和创新带来新的机会。
3. 提升效率：互联网大数据分析可以帮助企业提升运营效率。
通过对供应链、生产流程、人力资源等数据的分析，可以发现问题和瓶颈，并提出优化方案，实现资源的合理配置和效率的提升。
二、互联网大数据分析的方法互联网大数据分析的方法多种多样，可以根据具体需求选择适合的方法。
以下是几种常用的分析方法：1. 关联分析：通过挖掘数据中的关联规则，分析不同变量之间的关系。
这种方法适用于发现用户的购买偏好、产品的相关性等。
2. 聚类分析：将数据按照相似度进行分组，从而得到不同的类别。
这种方法适用于市场细分、用户分类等。
3. 预测分析：通过建立预测模型，预测未来的趋势和结果。
这种方法适用于销售预测、市场需求预测等。
4. 文本分析：对文本数据进行挖掘，发现其中的情感、主题等信息。
这种方法适用于舆情分析、产品评论分析等。
三、互联网大数据分析的应用互联网大数据分析已经广泛应用于各个领域，以下是几个典型的应用案例：1. 电子商务：通过对用户的购买历史、点击行为等数据的分析，电商企业可以向用户提供个性化的推荐、精准的广告等服务，提升销售额和用户满意度。
《互联网大数据课件》
机器学习在大数据中的应用
机器学习是大数据分析的重要工具，可用于预测分析、模式识别和聚类分析 等。
大数据在企业管理中的应用
1
客户关系管理
通过大数据分析客户行为和喜好，提
供应链管理
2
供个性化的服务和推荐。
利用大数据分析供应链数据，提高生
产和分销的效率。
3
业务决策
通过大数据分析企业内外部数据，为 业务决策提供决策支持。
2
将计算任务划分为多个子任务，并行
处理，缩短处理时间。
3
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高 数据处理的效率和可靠性。
图像处理
使用图像处理算法对图像数据进行分 析和处理。
大数据存储技术
云存储
使用云平台将大数据存储在远 程的服务器上，提供高效的存 储和数据管理。
分布式文件系统
数据库管理系统
将大数据分散存储在多个节点 上，提供高可用性和可扩展性。
通过数据库来存储和管理大数 据，提供高效的查询和数据处 理能力。
大数据计算技术
批处理
对大析数据流，适 用于实时监控和预警等场景。
图计算
对图结构数据进行复杂计算 和分析，如社交网络分析。
大数据安全性问题
大数据的存储和处理过程中面临着数据隐私、数据泄露和数据安全的风险。保护大数据的安全至关重要。
《互联网大数据课件》
本课件将介绍大数据的定义和应用场景，以及互联网时代中大数据的重要性。 其中包括大数据的来源、分析方法、处理、存储和计算技术，以及安全性问 题。我们还将探讨人工智能、机器学习和大数据在企业管理、金融和医疗领 域的应用。
什么是大数据？
大数据是指海量、高速产生的数据集合，难以使用传统数据库工具进行处理和分析。
大数据的互联网分析应用
大数据的互联网分析应用引言随着互联网的普及和发展，网络上产生的数据量呈现爆炸式增长，这些海量的数据被称为大数据。
大数据的出现给互联网分析带来了很多机遇和挑战，它可以帮助企业更好地了解用户需求、优化产品设计、提高业务效率等。
本文将探讨大数据在互联网分析中的应用和意义。
1. 大数据的概念和特点1.1 概念大数据是指规模超过传统数据库处理能力的数据集合。
它的特点包括数据量大、速度快和多样化等。
大数据的产生主要来自互联网、社交媒体、物联网等多个渠道。
1.2 特点•数据量大: 大数据的主要特点是数据量巨大，传统数据库无法处理。
这些数据包含了用户的行为、偏好、社交关系等信息。
•速度快: 大数据的产生速度非常快，要求系统能够实时处理和分析数据。
•多样化: 大数据包含了结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等多种形式，需要相应的分析工具来提取有价值的信息。
2. 互联网分析的意义互联网分析是指通过对互联网上的数据进行收集、整理和分析，来获取有价值的信息和洞察力。
互联网分析可以帮助企业了解用户需求、优化产品设计、提高业务效率等。
以下是互联网分析的几个重要意义：2.1 了解用户需求互联网分析可以通过收集用户行为数据，如浏览记录、点击率等，来了解用户的兴趣和需求。
通过分析这些数据，企业可以调整产品设计、优化用户体验，提高用户满意度。
2.2 提高营销效率通过对互联网数据的分析，企业可以了解用户的购买习惯、消费偏好等信息，从而能够更加精准地进行广告投放和营销活动。
这样可以降低广告成本，提高营销效率。
2.3 优化产品设计互联网分析可以帮助企业了解产品的使用情况和用户对产品的评价，从而优化产品设计，提高产品的质量和用户体验。
通过分析用户的反馈数据，企业可以快速发现和修复产品中的问题。
2.4 提高业务效率互联网分析可以帮助企业了解业务运营情况，发现并解决业务流程中存在的问题。
通过对数据的实时分析，企业可以及时调整业务策略，提高业务效率。
互联网大数据介绍
市场规模不断扩大，预 计未来几年内将保持高 速增长
客户关系管理：通过对客户数据的 分析，提高客户满意度和忠诚度
03
供应链管理：通过对供应链数据的 分析，优化库存管理和物流配送
04
风险管理：通过对金融数据的分析， 预测和防范金融风险
市场营销
01
用户画像：通过大数据分析，精准定位目标客户群体
02
精准营销：根据用户画像，制定个性化的营销策略
03
市场预测：通过大数据分析，预测市场趋势，提前布局
04
客户关系管理：通过大数据分析，提高客户满意度和忠诚度
客户关系管理
客户数据整合：整 合客户信息，提供 全面的客户视图
客户细分：根据客 户特征和行为，细 分客户群体，制定 差异化营销策略
客户行为分析：分 析客户行为，预测 客户需求和购买意 愿
客户满意度管理：监 控客户满意度，及时 发现和解决客户问题， 提高客户忠诚度
数据产生速 度快：互联 网大数据的 产生速度非 常快，需要 实时处理和 分析
数据价值高： 互联网大数 据蕴含着丰 富的信息， 具有很高的 商业价值和 社会价值
01
02
03
04
互联网大数据的应用
市场营销：通过分析 用户行为，实现精准 营销
医疗保健：利用大数 据技术，提高医疗诊 断和治疗水平
交通管理：通过实时 数据分析，优化交通 流量和减少拥堵
数据处理技术
01
数据清洗：去除 重复、错误、缺
失的数据
02
数据集成：将不 同来源的数据整
合在一起
03
数据分类：根 据数据特征进
行分类
04
数据挖掘：通过 算法发现数据中
的模式和规律
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数据质量监控 异常返回分析 元数据管理系统
hbase
Scribe\firehose
建设路线
服务体系 各种服务体系
数据仓库 各种主题仓库
数据仓库 各种主题仓库
hadoop hbase Scribe\firehose
调度系统 监控系统 实时计算 资源及数据管理
元数据管理系统
高性能计算
分布式数据挖掘平台 hadoop优化、hadoop2.0、数据分离 面向普通用户和企业用户的实时查询、统计分析系统
2.小样本
大数据
1.数据全集
2.大样本（全集）
3.因果
4.非实时
3.关联
4.实时要求
先行 者们
用大数据的人们啊，你们在干啥？
淘宝
双11
350亿哪里来？
阿里巴巴
个性化LIST 搜索 搜索引擎
活动投放 物流宝
应用
首页 推荐 投放系统
。。。
业务系统
推荐引擎
。。。
离线建模
相似商品 类目关联 相似店铺 用户分群 相似品牌 购物周期
BD
BD,为何你如此的
屌！
定义大数据？
大交易数据
大交互数据
OLTP OLAP； 数据仓库
社交媒体数据 其他如（设备）
大数据集成
大数据处理
HADOOP
数据特征
传统数据
数据量 速度 多样性 价值 GB -> -> TB GB TB
大数据
TB -> PB 以上 TB -> PB 以上 持续，年增长 60% 持续，年增长 60% 多维数据 多维数据 数据挖掘，预测 数据挖掘，预测
IBM
我们准备好了，你们来
买吧！
IBM金融犯罪管理解决方案
方案
案例分析师利用现 有案例分析历史数 据，找出规律。
业务规则分析师 分解规则
调查员使用
IBM的ODM
ODM接受业务事件幵执行 事件规则判断，过来可以 欺诈交易给规则引擎处理
对于ODM规则引擎评分超 过一定分值的可疑欺诈交 易推送至案件管理平台， 由发欺诈调查员核实处理
第一阶段
第一阶段
第一阶段
应用案例
舆 情 监 测 微 报 告 风 声 墙 微 指 数 风 云 榜 电 影 口 碑
六 度 人 脉
用 户 流 失 预 测 竞 争 力 模 型 多 栖 倾 向 发 现
话用 口 题户 碑 识兴 模 别趣 型 图 谱
社用 圈 区户 子 地圈 属 位子 性 判发 标 别现 数据
新浪信息系统部 高级数据挖掘经 理 李云辉 新浪大数据处理
关于会议
关于会议
关于 主题
2013出门不提大数据感觉都不是IDC圈的人！
“大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，
还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”
——马云
BD
大数据是
啥？
数据获取周期长 分析需求撞墙
业务多需稳定 计算实时性
数据稳定性高 数据口径一致
能力
海量数据处理 能力
数据规范化 易用化、扩展 能力
数据开放、 安全管理能力
计算资源掌控 能力
数据质量管理 能力
数据 平台
hadoop
数据仓库 业务数据集市 SLA服务标准
数据指数 自助统计查询 数据校准管理
资源管理 调度系统 实时计算
商品
商品基本标签
商品质量评分
关键属性挖掘
商品生命周期
基础算法
品牌
挖掘工具 品牌分层模型 品牌相识模型 品牌排序模型 品牌特性模型 产品分析
物流
物流时效
预测补货模型
分仓模型
LBS模型
物流数据集市
物流雷达
350亿！ 不容易！
新浪
大数据之
路？
全景图
需求
用户量大增长快 产品多样更新快
需求量大变化快
需求多样计算复杂
用大智慧去匹配大数据，探索新的价值。
——马超
左右未来的四大趋势
社交网络将不仅包含 个人员，也将包括设 备，以及产品 移动应用 程序下载 的公司期待 2013年使用 内部企业社 交网络应用 首次超过PC销售额
的新开发应用将集成分析功能
左右未来的四大趋势
数据价值
1.华尔街根据民众情绪抛售股票； 2.对冲基金依据购物网站的顾客评论，分 析企业产品销售状况；
用 户 状 态 识 别
推 荐 模 型
内容模型 分情分 词感词 算词词 法库库
关系模型 元 距 离 分 组 兴 趣
商业模型 用户运营模 型
图用 户 基 础 视 用 户 样 本 库 用 户 影 响 力 用 户 成 熟 度
竞争基础 流 量 监 测 重 点 用 户
博文分析基础 用户关系基础 用户属性基础 用户行为基础 外部竞争基础
品牌偏好 价栺偏好 类目偏好 店铺偏好
。。。
任务提交 调度管理 数据源
IDE
GETWAY
天网调度
数据挖掘 服务器 在线数据龄性别预测
会员分层体系
母婴宝宝年龄预测 会员诚信度评估 商家诚信 预警模型 商家综合排序
用户个性化偏好 用户评价标签 商家排序 数据集市
基础支撑
商家
商家成长指数
ODM规则引擎对 可疑欺诈交易进 行评分，主要是 根据事件模式、 客户行为模式对 交易进行评分
自然语言描述风险匹配规则
规则表、规则树、自然语言、规则流描述各种风险规则
用户可以通过WEB使用！
完
谢谢聆听 欢迎指正
3.银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；
4.投资机构搜集幵分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹； 5.美国疾病控制和预防中心依据网民搜索， 分析全球范围内流感等病疫的传播状况； 6.美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博， 实时分析选民对总统竞选人的喜好。
对比传统
传统数据 1.结构化、关系性
关于 会议
2014.1.8-北京-国家会议中心-大数据分会B
关于会议
关于会议
关于会议
微软托管技术高 级架构师 王健 籍CloudOS之力， 鼓IDC云帆
乐蜂网大数据平 台部 高级经理 罗萌 乐蜂网大数据技 术与应用 IBM 新兴市场部 大数据中心总监 王晓梅 大数据时代下的 新机会，新价值 阿里共享业务事 业部数据挖掘专 李传福 大规模用户行为 数据分析 酷讯公司商业分 析总负责人（BI leader）秦宇 演讲主题：大数 据那些事
数据量稳定，增长不快 数据量稳定，增长不快 结构化数据为主 结构化数据为主
统计和报表 统计和报表
“大数据”指数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力。于此同时， 及时捕捉、存储、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力。正 在快速增长，就像摩尔定律一样。 ——mckinney global institute