预测未来50年的生命科学重大进展

德国预测中国未来30年!看后彻底震惊

德国预测中国未来30年！看后彻底震惊德国预测中国未来30年！看后彻底震惊 2015-09-15 14:30 编辑：wyj 核心提示：2040年，东方世界的财富超过西方世界，中国人均GDP达到20万，成为发达国家。中国登月成功德国媒体预测中国未来30年，惊呆了!可能? 2016年，中日韩-东盟成为世界上最大的自由贸易区。中国成功发射载人登月航天器。首名中国女航天员成为有史以来第一个登上月球的中国人。全国超过10亿观众在中秋节亲眼目睹了现代版的嫦娥奔月。 2017年，中国宣布建成科技创新型国家，这项计划始于2005年，终于利用12年时间完成。中国产业升级初步完成，中国企业的生产线更多的设立在非洲，印度，东南亚，拉丁美洲，中国本土制造比例逐渐下降。 2018年，龙芯处理器占领国际CPU超过10%市场份额，中国国产汽车大量占领广大发展中国家市场，中国国内汽车拥有率达到20%，个人移动终端(那个时候估计不用手机了，应该是掌上电脑的感觉吧)拥有率超过80%，按照绝对数量，全部位居世界第一。 2019年，朝鲜韩国结成自由经济体，经济总量位居世界第7位。当年全球GDP排行为1美国，2中国，3日本，4

德国，5英国，6法国，7朝鲜韩国经济体，8意大利，9印度。 2020年，中国海军在东海与日本自卫队发生小规模冲突，中国海军随即占领钓鱼岛，宣布钓鱼岛为中国固有领土。并希望日方保持克制，不要使冲突升级。最终中日谈判解决争端，日本承认钓鱼岛属于中国，中国支持日本收回北方四岛之主权。 2021年，一种以学习中华礼仪，复兴中华文化为目的的仿古私塾在民间兴起。有条件的家庭纷纷送孩子去这种私塾学习古礼，古文，古文化和琴棋书画，以增加孩子的修养。以往的英语，钢琴，芭蕾，素描等等培训机构逐渐被冷落。中国未来航母编队示意图 2022年，中国宣布启动反分裂国家法，统一台湾。五星红旗升起在台北上空，并派20万精锐部队登陆台湾维持秩序。中国政府在台湾推行一国两制，台湾体制维持不变，但是取消台湾军权，收编为中国人民军，由中央统一管理。 2023年，中国大型空间站建成。北斗卫星导航系统初步完成，从此，伽利略，GPS在中国成为纯民用，军用全部采用北斗系统。 2024年，中国第三个航母编队建成。活动区域，南海。

相对强弱指数(RSI)预测未来走势

相对强弱指数（ＲＳＩ）预测未来走势相对强弱指数（ＲＳＩ）相对强弱指数是通过比较一段时期内的平均收盘涨数和平均收盘跌数来分析市场买沽盘的意向和实力，从而作出未来市场的走势。 1．计算公式和方法ＲＳＩ＝[上升平均数÷(上升平均数＋下跌平均数)]×100 具体方法：上升平均数是在某一段日子里升幅数的平均而下跌平均数则是在同一段日子里跌幅数的平均。例如我们要计算九日ＲＳＩ，首先就要找出前九日内的上升平均数及下跌平均数，举例子如下：日数收市价升跌第一天２３．７０第二天２７．９０４．２０第三天２６．５０１．４０第四天２９．６０３．１０第五天３１．１０１．５０第六天２９．４０１．７０第七天２５．５０３．９０第八天２８．９０３．４０第九天２０．５０８．４０第十天２３．２０２．８０（１－１０天之和) ＋１５．００＋１５．４０ ───────── ────────── １５÷９＝１．６７１５．４０÷９＝１．７１第一天ＲＳＩ＝[1.67÷(1.67+1.71)]×100=49.41 第十天上升平均数=4.20+3.10+1.50+3.40+2.80/9=1.67 第十天下降平均数=1.40+1.70+3.90+8.40/9=1.71 第十天ＲＳＩ=[1.67÷(1.67+1.71)]×100=49.41 如果第十一天收市价为25.30,则第十一天上升平均数=(1.67×+2.10)÷9=1.72 第十一天下跌平均数=1.71×8÷9=1.52 第十一天ＲＳＩ=[1.72÷(1.72+1.52)]×100=53.09 据此可计算以后几天的ＲＳＩ。同样，按此方法可计算其他任何日数的ＲＳＩ。至一用多少日的ＲＳＩ才合适。最初ＲＳＩ指标提出来时是用１４天，１４天作为参数则成为默定值。但在实际操作中，分析者常觉得１４天太长了一点，才有５天和９天之方法。 2．运用原则：（１）受计算公式的限制，不论价位如何变动，强弱指标的值均在０与１００之间。（２）强弱指标保持高于５０表示为强势市场，反之低于５０表示为弱势市场。（３）强弱指标多在７０与３０之间波动。当六日指标上升到达８０时，表示股市已有超买现象，如果一旦继续上升，超过９０以上时，则表示已到严重超买的警戒区，股价已形成头部，极可能在短期内反转回转。（４）当六日强弱指标下降至２０时，表示股市有超卖现象，如果一旦继续下降至１０以下时则表示已到严重超卖区域，股价极可能有止跌回升的机会。（５）每种类型股票的超卖超买值是不同的。在牛市时，通常蓝筹股的强弱指数若是８０，便属超买，若是３０便属超卖，至于二三线股，强弱指数若是８５至９０，便属超买，若是２０至２５，便属超卖。但我们不能硬性地以上述数值，拟定蓝筹股或二三线股是否属于超买或超卖，主要是由于某些股票有自己的一套超买/卖水平，即是，股价反覆的股票，

大数据预测：4个特征,11个典型行业

在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震预测，还有双色球彩票。大数据预测的典型应用领域互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。 1、体育赛事预测世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程 64 场比赛，准确率为 67%，进入淘汰赛后准确率为 94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索过去 5 年内全世界 987 支球队（含国家队和俱乐部队）的 3.7 万场比赛数据，同时与中国彩票网站

中国未来九大预测

中国大趋势：中国未来十年的九大预测 2012-03-05 字号：小中大日前，由笔者撰写的《中国大趋势4：中国经济未来十年》上市，书中提出了中国经济未来十年的九大预测： 1、世界将从“海洋时代”回归到“陆地时代” 大家不要再预测第四次科技革命，因为第四次科技革命已经来临，高铁就是第四次科技革命的主力，中国在第四次革命上已经占据先机，这点包括美国总统奥巴马在内的领袖人物已经看的非常清楚，由于政治原因，他们很难对中国进行赶超，因为高铁是公共产品，没有一个强大的政府是不可能建设成高铁的。在未来十年世界将掀起一股国家间修建高铁的热潮，这将标志着世界将由海洋时代回归到陆地时代。在这个时代中国是具有先机的，到时候亚欧大陆将结合的更加紧密，欧洲、亚洲、阿拉伯世界的地缘政治将重新改写，阿拉伯世界的重要性将被重新凸显出来。目前中国正在与17个国家协商关于建设亚欧高速铁路网络事宜，计划在十年内修建三条高铁线路贯穿南北，连通欧亚。届时，乘坐时速超过200英里的火车，从伦敦到北京只需要两天时间。这三条计划线路分别为，一条向北延伸经俄罗斯到德国，与欧洲铁路系统会合；一条向南延展连接越南、泰国、缅甸以及马来西亚等东南亚国家；另有一条线路将连接中国与英国、新加坡、印度及巴基斯坦。目前，伊朗、巴基斯坦和印度正就铺设高铁线与中国谈判，而东南亚方向的线路已经先期在云南省开工。在工程标准方面，中国希望所有线路规格与国内高铁保持一致，越南方面已表示同意，其他国家还在协商中。这项伟大的工程在未来十年将成为现实。 2、中国将面临最后一个“黄金十年” 很多人在看空中国的人很多，既有海外的，也有中国的，但是中国的发展大潮并不会因为这些人而消退，中国民众也不能听信这些带有政治性的忽悠，中国经济未来十年仍然是“黄金十年”，当然这黄金十年，笔者主要指的是经济，而不包含民生，因为经济是经济学者可以预测的，而民生是政治，是没有规律可循的。如果我们，特别是商业人士过度恐惧，就会错判机遇，以至于丧失机遇。未来十年的机遇中国以前没有，今后也不会有。与之前相比，将来十年中国经济增加的优势首要表现在量上，中国人均GDP从十几美圆增加到4000美圆，用了六十多年，可是再增加4000美圆，或许只需几年时间，从这个角度讲，将来十年的经济增加将远远超过以前几十年的增加；假如与今后比照，将来十年中国经济增加的优势则表现在速度上，这或许是中国继续经济高速增加的最后十年。中国人均GDP到达15000美圆今后也将进入一个低速增加期。从这两个方面本人们就能够看出，将来十年是一个何等的黄金时期，这必将是中国经济“从质变到质变”的十年。 3、世界将上演“日本行情” 日本自经济泡沫破裂后，在近20年的时间内除了在1997年前后实行适度从紧的政策外，日本绝大部分时间都在实行的低利率、零利率和量化宽松政策，这是因为政府拥有大量的财政赤字，政府负债的同时，日本企业也背负了巨大债务，导致日本不能加息，因为一加息，政府和企业的还贷负担就会大大加重，从而导致经济恶化，萧条重新回归。世界主要发达国家都面临着较高的偿债任务，而从技术上看，日本、美国以及欧盟的不少国家都已经财政破产，他们要摆脱高额的债务，除了不断的平衡预算之外，就是开动印钞机稀释债务，这都会导致这些国家将长期处于极低的利率水平，而这些国家将会出现这些资本大出逃，将逃向高利率国家进行资本套利。 4、中国将“拯救式”崛起在人们的印象中，中国崛起必然对其他国家构成挑战，但历史并不是这样的，因为除了“挑战式崛起”之外，还有一种崛起方式为“拯救式崛起”，同样美国的崛起也不是通过“挑战式崛起”实现的，

【股票技术分析】如何根据波动预测价格未来的走势

【股票技术分析】如何根据波动预测价格未来的走势【核心提示】波浪理论是技术分析大师R?E?艾略特所发明的一种价格趋势分析工具，它是一套完全靠观察而得来的规律，可用以分析股市指数、价格的走势，也是世界股市分析上运用最多，而又最难于了解和精通的分析工具。艾略特认为，不管是股票还是商品价格的波动，都与大自然的潮汐、波浪一样，一浪跟着一波，周而复始，具有相当程度的规律性，展现出周期循环的特点，任何波动均有迹可循。因此，投资者可以根据这些规律性的波动预测价格未来的走势，在买卖策略上实施应用。 1、波浪理论的四个基本特点 1.股价指数的上升和下跌将会交替进行。 2.推动浪和调整浪是价格波动两个最基本型态，而推动浪（即与大市走向一致的波浪）可以再分割成五个小浪，一般用第１浪、第２浪、第３浪、第４浪、第５浪来表示，调整浪也可以划分成三个小浪，通常用Ａ浪、Ｂ浪、Ｃ浪表示。 3.在上述八个波浪（五上三落）完毕之后，一个循环即告完成，走势将进入下一个八波浪循环； 4.时间的长短不会改变波浪的形态，因为市场仍会依照其基本形态发展。波浪可以拉长，也可以缩短，但其基本形态永恒不变。总之，波浪理论可以用一句话来概括，即“八浪循环”。 2、波浪理论基本要点 1.一个完整的循环包括八个波浪，五上三落。 2.波浪可合并为高一级的浪，亦可以再分割为低一级的小浪。 3.跟随主流行走的波浪可以分割为低一级的五个小浪。 4.1、3、5三个推动浪中，第3浪不可以是最短的一个波浪。 5.假如三个推动论中的任何一个浪成为延伸浪，其余两个波浪的运行时间及幅度会趋一

致。 6.调整浪通常以三个浪的形态运行。 7.神奇数字组合是波浪理论的数据基础。 8.经常遇见的回吐比率为0.382、0.5及0.618。 9.第四浪的底不可以低于第一浪的顶。 10.波浪理论包括三部分：形态、比率及时间，其重要性以排行先后为序。 11.波浪理论主要反映群众心理。参与的人越多其准确性越高。图1 在盛世赢家软件（可百度免费下载）中，图1为隆平高科（000998）2007年10月31日～2008年9月16日日线图，如图中明显标出了波浪理论的八浪循环过程。其中第2浪回调未破第1浪的低点，第3浪是最长的一浪，第4浪调整没有跌穿第1浪的高点，而第5浪是衰竭浪，比起第3浪段，股价容易在第5浪高位做双头。而之后，该股走出A-B-C三浪下跌的走势。 3、波浪的形态浅析一般说来，八个浪各有不同的表现和特性（可参照图1）：第1浪：几乎半数以上的第１浪，是属于营造底部型态的第一部分，出现在长期盘整完成之后，第１浪的涨幅通常在５浪中最短。第5浪：这一浪是下跌浪，其调整下跌的幅度相当大，几乎吃掉第１浪的升幅，经常形

浅谈大数据及展望未来

浅谈大数据及展望未来 XXX （班级:2班，学号:**********）引言早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模

市场需求预测

市场需求预测所谓预测就是根据过去和现在已有的材料和知识来推测未来。把握事物变化的规律，有一定的难度，也具有一定的科学性。市场需求预测，就是对未来潜在市场需求量进行推断和估计。市场预测是对市场发展的未来趋势的科学预计、测算和判断，是在大量历史与现实依据的基础上，经过严密的分析、测算和判断来获得的。市场指某一产品全部现实的和潜在的购买者的总和。潜在市场：指那些表明对某个市场上出售的商品有某种程度兴趣的顾客群体。有效市场：是由一群对某一产品有兴趣、有收入和通路的潜在市场顾客组成。合格有效市场：是指对在某个市场上出售的商品有兴趣、有收入和可取得该商品的合格的顾客群体。目标市场（又称为服务市场）：是公司决定要在合格有效市场上追求的那部分。渗透市场：是指那些已经买了这种公司产品的顾客群体。那么，什么是市场需求呢？科特勒在《市场营销管理》一书中所下的定义是：“一个产品的市场需求是指在一定的地理区域、一定的时期内、一定的营销环境和一定的营销计划下，特定顾客群体可能购买的产品总量”。市场需求预测的类型：1.根据预测范围的不同，有宏观市场需求预测、行业需求预测和企业需求预测三种。宏观市场需求预测是从全社会商品销售或社会消费品零售的角度，对未来一定时期的市场需求总量的预测。行业需求预测是工商企业从合理组织生产和经营的角度出发，对未来一定时期具体市场对某类或某种商品的购买量的推测和估计。2.按照预测时间的长短，有长期预测、中期预测和短期预测之

分。长期预测是指对五年以上的市场环境变化及其对市场需求的影响的预测，有的可能包括整个产品生命周期或者更长时期；中期预测是指有关一年以上、五年以内的市场需求变动趋势和可能的市场形势的预测；短期预测是指一年以内的市场需求的预测。3.按预测方式的差异，市场需求预测可分为判断预测和计量预测。判断预测是指预测者主要依据自身的经验、直觉或者有关的知识，对未来一定时期市场需求变动趋势所进行的估计。计量预测，又叫定量预测，是依据已知的各种数据资料，利用预测模型，通过计算获得对未来一定时期市场需求水平预测值的预测方式。市场需求预测的作用：为企业制定市场营销计划、进行市场营销决策提供依据，评价市场营销机会，选择目标市场，确定新产品开发及上市时机。营销主管需要估计的有：总市场潜量，地区市场潜理，实际销售额，市场份额。总市场潜量：是在一定的时期内，在一定的行业营销努力水平和一定的环境条件下，一个行业全部公司所能获得的最大销量（数量或金额）。一个常用的估计方法是：Q= n×q×p（Q= 总市场潜量，n= 在一定的假设下，特定产品的购买者数量，q= 一个购买者的平均购买数量，p= 每一平均单位的价格）。地区市场潜量：公司需要估计各个不同城市、地区和国家的市场潜量，一种是主要用于为工业用户服务的厂商所采用的市场组合法，另一种是主要由为消费者服务的厂商所采用的多因素指数法（先识别影响市场需求潜量的因素，然后加权求和）。

科学解谜：数学模型能否预测未来

科学解谜：数学模型能否预测未来在普通人看来，数学和历史似乎是永远都挨不着边的两件事，就像文科生惧怕数字，而理科生敬畏文字。不过，偏偏却有这样的人试图用公式、数据去描述原本是用文字记录的历史。人类社会是如何从一个个小部落演变到今天这样一个庞大而复杂的形态，这个问题就有研究人员用数学进行了回答。近期，在《美国国家科学院院刊》上发表的一篇由美英跨学科团队合著的论文，通过数学模型研究表明，激烈的战争是大型复杂社会进化的驱动力。推演历史英美的研究将重点放在军事创新的传播以及生态的地理因素的互动上。论文合著者之一美国国立数学生物综合研究所（NIMBioS）科学活动部主任、特聘教授加福利特（SergeyGavrilets）在接受《中国科学报》电话采访时表示，他们的模型是在一个通用的理论框架——文化多层次选择（CMLS）的指导下建立的。这个理论框架是指，社会之间的竞争是社会向复杂进化的主要驱动力。因此加福利特和他的合作者们选取了战争为模型的重要参数。而在他们的数学模型中需要做的就是将战争的强度量化。 “就我们所关注的历史时期，公元前1500年～公元1500年，

可以利用与战马相关的技术的传播作为战争激烈程度的代表。”加福利特说，“同时，文化多层次选择的理论也暗示了崎岖地形作战中山区更易防守。” 他们的模型显示，在公元前1500年～公元1500年期间，欧亚非地区与“马”相关的军事技术创新主导了这些地区的战争，比如战车和骑兵。同时，地理因素也在影响社会变革。因为生活在欧亚草原的游牧民族影响了周边的农耕民族，从而使进攻战这一形式很快传播开来。他们的研究预测，战事越激烈的地方越有可能出现更高级的社会结构。众所周知，农业是复杂社会崛起的必要条件，但在英美联合建立的数学模型中，农业的传播虽然是必需的，却远没有成为复杂社会崛起的充分必要条件。“农业的传播并没有非常明确地解释更大型的社会崛起的时间和地点，而战争却作出了大多数的解释。”加福利特告诉《中国科学报》记者，“不过农业对文化特质发展的影响起到了阻止大型社会分裂的作用。” 加福利特表示，这项研究之所以令人兴奋，是因为他们所还原的历史并不是在描述发生了什么，而是可以量化并精确地解释历史规律。 “大”与“小”之中中国科学技术大学科技哲学教研部科技哲学专业教授程晓舫近几年也一直致力于通过建立数学模型来研究历史发展

2020年中国经济现状与未来走势

2020年中国经济现状与未来走势以零售业、餐饮业和旅游出行为主的消费行业成为本次疫情的“重灾区”。预计本次疫情对中国消费市场的负面影响将超过2003年的SARS疫情。在SARS 疫情传播的2003年，全国最终消费支出对GDP增长贡献率为35.4%，而时至2019年底，中国的最终消费支出对GDP增长贡献率已达到57.8%。若参照2003年SARS期间对社会消费品零售总额的影响幅度，保守估计2020年第一季度社会消费品零售总额同比增速为3%。从行业细分领域来看，受影响最大的是餐饮行业。以餐饮行业巨头西贝莜面村为例，其在全国60多个城市拥有400多家门店，而目前其门店业务已基本暂停。据西贝负责人预计，春节前后的一个月时间将损失营收7至8亿元，而公司的现金流也仅能支撑3个月。其次是受季节因素影响较大的旅游出行和酒店业。这些企业同样在租金、人力等运营成本和现金流上承压，甚至面临破产风险。与此同时，百货、购物中心遭受重创。受疫情影响，原本红火的春节购物季客流骤减，多地缩短营业时间或延缓开业。目前，包括宜家、苹果零售店及万达广场等均选择暂停营业。部分网上消费亦未能幸免。以本地生活类服务平台为例，餐饮和生鲜配送在本次疫情的影响下有所下降。一方面，各地社区和物业对网上配送的范围和时间进行了限制。此外，激增的网上购物和服务需求使线上企业在供应链管控、库存、物流配送方面受到挑战。同时，疫情冲击下，全国快递业在春节期间的运力短缺也对电商平台造成一定程度影响。

重压之下，消费行业供应链的上下游开始自救。百货业方面，万达、华润等商业地产陆续宣布减免商户租金；餐饮行业也试图通过增加线上销售比例的方式挽回本次疫情带来的损失；此外，如美团在内的多家生活服务类平台也通过免除佣金、延长年费、赠送收银系统对餐饮商户提供多种帮扶措施。此外，国家的帮扶政策也将为2020年的消费市场争取更多喘息的机会。目前，全国各地政府鼓励大型商务楼宇、商场、市场运营方对中小微租户适度减免疫情期间的租金，并纷纷出台对采取减免租金措施的租赁企业给予适度财政补贴。针对本次疫情，我们预计未来中国消费市场将遭受不同程度的影响。从短期来看，2020上半年除商超和便利店以外的实体零售收入将大幅减少。但由于上半年的季节性消费的时机已过，加上消费者对于经济前景的担忧，全年消费市场总体难以超过疫前水平，预计全年社会消费品零售总额增速将低于8%。与此同时，各类电商和社区生活服务的价值在本次疫情中得到凸显。虽在供应链、库存、物流方面仍存在不足，但仍然发挥了关键性作用。预计2020年实物商品网上零售额占社会消费品零售总额的比重将持续提升；同时全年网上商品和服务零售额增速有望突破20%。另外，被零售技术所驱动的无人配送、食品安全等领域也将受到更广泛关注。

预测是大数据核心价值

预测是大数据核心价值人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能，对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个概率。从天气预报看大数据预测的四个条件在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0 为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震预测，还有双色球彩票。

大数据时代：预测未来5年各行业发展趋势

大数据时代：预测未来5年各行业发展趋势大数据及互联网思维给了人类做整体未来决策有了超越以往的前所未有的体系支撑，用今天大数据的思维去重新提升传统行业，将对已有行业的潜力再次挖掘，甚至彻底改变这一行业。 1.零售业传统零售业对于消费者来说最大的弊端在于信息的不对称性。在《无价》一书中，心理实验表明外行人员对于某个行业的产品定价是心里根本没有底的，只需要抛出锚定价格，消费者就会被乖乖的牵着鼻子走。而C2C,B2C却完全打破这样的格局，将世界变平坦，将一件商品的真正定价变得透明。大大降低了消费者的信息获取成本。让每一个人都知道这件商品的真正价格区间，使得区域性价格垄断不再成为可能，消费者不再蒙在鼓里。不仅如此，电子商务还制造了大量用户评论UGC。这些UGC真正意义上制造了互联网的信任机制。而这种良性循环，是传统零售业不可能拥有的优势。预测未来的零售业,第一，会变成线下与线上的

结合，价格同步。第二，同质化的强调功能性的产品将越来越没有竞争力，而那些拥有一流用户体验的产品会脱引而出。第三，配合互联网大数据，将进行个性化整合推送(现在亚马逊就已经将首页改版为个性化推送主页)。相关推荐：管理培训课程 2.批发业传统批发业有极大的地域限制，一个想在北京开家小礼品店的店主需要大老远的跑到浙江去进货，不仅要面对长途跋涉并且还需要面对信任问题。所以对于进货者来说，每次批发实际上都是一次风险。当B2B出现之后，这种风险被降到最低。一方面，小店主不需要长途跋涉去亲自检查货品，只需要让对方邮递样品即可。另一方面，随着信任问责制度的建立，使得信任的建立不需要数次的见面才能对此人有很可靠的把握。预测未来的批发业。第一，在互联网的影响下，未来的B2B应当是彻底的全球化，信任问题会随时间很好的建立。第二，在互联网繁荣到一定程度后，中间代理批发商的角色会逐渐消失，更多直接是B2C的取代。 3.制造业

致马云先生的一封公开信

致马云先生的一封公开信：经济学家不能“刻舟求剑”企业家亦忌“叶公好龙” 马云先生：你好，近日你发表了一个有影响力的言论，几乎全面否定了经济学家对于未来趋势的预测洞察力。坦率地说，本人觉得这个判断有点武断，这对于中国那些有真知灼见的宏观战略趋势研究者并不公平，也可能会误导一些企业家，使其更自以为是，继续靠拍脑袋决策，面对全新的中国企业要靠“宏观周期把握力”竞争的时代，在对未来的更加迷失迷茫中被淘汰掉。显然，你对企业家征询经济学家对未来宏观经济周期和未来市场趋势的看法不以为然，认为企业家自己感受到的更值得相信——“（如果）听经济学家对于未来经济怎么看，我觉得特别悲哀，我说春江水暖鸭先知，假如企业家要去听经济学家，这些企业家一半已经死掉了。”你给出的理由是：“经济学家首先是个数学家，他对数学的模式很有兴趣，他对总结一个商业模式很有兴趣，企业家是对于未来有兴趣，经济学家对昨天有兴趣，所以你让一个对昨天有兴趣的人去判断未来，这是悲哀。” 对于一些优秀的企业家对于未来市场有着异乎寻常的预测力，我是认同的。过去20年中，本人接触过数百位企业家，深入交流过的也有上百位，其中有些具备对未来市场的特殊洞察力，比如福耀玻璃

的曹德旺先生，他在2007年初预测美国金融危机，令很多经济学家汗颜。所幸的是，本人是在2006年初预测美国金融危机，是国内最早的预测者，否则真的不好意思给企业家写这封信。然而，少数优秀的企业家并不代表大多数具备这种能力，因此，如果过度看低经济学家的水平，这或可增强企业家的自信，但也容易助长一些企业家由自信走向自大，更加容易忽视有真知灼见的战略预测意见。在这里，本人作为一个宏观战略趋势预测者（不是经济学家，本人不是经济学科班出生，从不承认自己是个经济学家），想和你就经济学家的定位和功能，企业家如何与宏观预测专家进行有效合作，进行较为深入的探讨。首先，“经济学家对昨天感兴趣”似有不妥，如果换成“经济学对昨天感兴趣”更妥帖些。本人以为：经济学从它被总结和诞生出来的第一天开始，就已经是昨天的了，因为经济学是经济学家对过去发生的经济现象和他认为正确的内在规律的总结，是过去式的。但经济学家不应该是过去式的，经济学家研究过去，是为了把握货币、金融、经济演变的内在规律，进而推演预测未来趋势，为当下企业和投资决策服务的。否则，“经济学家”就应该更名为“经济考古学家”。不可否认的是，现实并不乏“考古经济学家”。他们仍然动辄援引卡尔〃马克思、亚当〃斯密怎么说，或美国怎么样。如果中国现实和他们讲的不一样，那就是现实错了，就应该向经典标准靠拢，一些学院派的教授具有这个特点。这些人也可以说是“教条主义者”，

安全事故预测(正式版)

文件编号：TP-AR-L9720 In Terms Of Organization Management, It Is Necessary To Form A Certain Guiding And Planning Executable Plan, So As To Help Decision-Makers To Carry Out Better Production And Management From Multiple Perspectives. （示范文本）编订：_______________ 审核：_______________ 单位：_______________ 安全事故预测(正式版)

安全事故预测(正式版) 使用注意：该安全管理资料可用在组织/机构/单位管理上，形成一定的具有指导性，规划性的可执行计划，从而实现多角度地帮助决策人员进行更好的生产与管理。材料内容可根据实际情况作相应修改，请在使用时认真阅读。一、事故预测原则 1.连贯事物发展的各个阶段具有连续性和稳定性，采取这种连贯原则进行分析和研究应可以从过去和现在推测未来，作出准确的预测。 2.系统把预测对象及所涉及的各种事件或因素，视为一个系统，进行综合考察和研究。可以全面地分析问题，从而克服片面性，提高预测的科学性。 3.实事求是在预测过程中，从客观事实出发，尊重历史资

料，认真分析研究现状，如实地反映可能出现的问题和结果。只有从客观事实出发，参照已往事物发展变化的规律性，分析未来发展趋势才能获得比较准确的预测结果。 4.大量观察预测要从大量调查研究中求得一般的规律，避免以偏概全。二、事故预测方法预测方法种类繁多，据统计至今已有150 种以上，常用的也有二三十种。主要预测方法及其分类有： 1.经验推断预测法 (1)头脑风暴法。 (2)德尔菲法。 (3)主观概率法。

过去预测未来行为面试法【最新版】

过去预测未来行为面试法问题引入: 你是一个合格的企业面试官吗? 什么是行为面试? --又称行为描述面试(BDI) 关注被面试者过去实际发生过的行为依据候选人对其过去实际行为的描述来评价其胜任力前提假设:过去的行为是预测未来行为的最好指标 6月24日(星期日)上午9:00--12:00 冯亚杰老师主讲人力资源管理师实操课【行为面试法】由于讲义人手一份需手工制作成册，所以参加听课人员需找教务老师备注登记姓名，如没有登记不得进入教室听课，名额30人(教室容纳人数)，截止登记时间为6月22日下午14:00前;

注意: 1.此次实操课凡2018年11月新参加考试学员无需预约; 2.无预约登记的往届学员禁止进入教室上课; 3.电话预约过的同学需凭听课证入场并领取讲义材料，不能出示听课证者不得进入教室，感谢配合与理解。 4、非本校学员，参加此课程需支付500元学费(市场价980元)，如听课当天在我校报名培训班(学历除外)，则500元可直接计入到学费中。上课地址:北京科技大学会议中心【海淀区学院路251号(北京科技大学南一门)(志新桥西北角)上课教室进门看指示牌

上课内容: 主讲目录:1.有效的面试方法简介 2.胜任力模型的开发3.设计行为面试题目4.行为面试的主持招聘面临新的问题与挑战简历量大，筛选不精细;简历量小，不敢严格筛选; 人才评价标准不明确;面试凭主观感觉;面试流程不系统; 内部面试官人手不足;专业性欠缺;业务部门评价标准不统一;

面霸太多;离职率高; 面试的两个紧要任务挖掘信息:充分利用有限的时间，得到你想要的那些和目标岗位有关的信息预测业绩:对应聘者与岗位要求相关的胜任力水平做出判断

准确预测企业的未来

准确预测企业的未来 (杂志刊期：2002年09月)第1页共2页预测未来是一切商务运作的基础。利用科学理论对经济活动与发展趋势的记录进行分析，对制定企业未来发展规划至关重要。 Bob Namvar 俗话所讲的"未雨绸缪"在实际的管理工作中是必须的，但前提是建立在对企业未来发展的尽量准确的预测上，而不是漫无目的、毫无头绪的随机行为。决策者在作出一项对企业影响深远的重大决策前，必须有足够的、基于对过去的总结和对未来的展望得来的证据来支持自己。预测当然不能象神话那样准确，但管理者对整个社会的政治、经济、文化发展态势的深入了解，对自己企业的战略、文化、产品、员工、客户、竞争对手的深刻认识，还有现代的技术手段的辅助，能让预测变得尽可能合理。本文介绍了一些预测手段，读者可以酌情选择加以运用到管理实践中去。现代经济理论发展迅速，首先是商业周期理论的产生、反映经济增长与倒退的各种经济指标不断建立，计算机应用分析程序的发展也日新月异。所有这些都对新型经济预测技术的发展起到了促进作用。"温故而知新"是大多数预测人员预测理念的关键。这并不意味着将来只是历史的重复，或者历史是预测未来唯一的依据。显然，社会经济

形势与全球经济发展趋势绝非一成不变。但是，采用合理的理论框架，对历史发展趋势进行分析，就能够为预测提供最充分的资料。如何起步如果你以前一直认为商业预测不过是凭空臆想，你就必须遵循如下步骤，才能逐渐建立起一个正规的预测程序: ●确定问题。 ●决定如何用科学预测解决问题。 ●确定需要预测的具体项目。 ●为预测工作设定适当的完成目标、解决问题的时限。 ●了解并研究其它企业过去进行类似定向预测时采用的技术与理论。 ●听取多方建议，尤其要认真研究正反两方面的意见、权衡利弊。 ●分析企业的自身条件与限制，选择相应的预测模式。 ●进行预测工作。 ●充分分析、掌握预测结果。 ●制定决策，并根据预测的结果采取相应措施。 ●实行跟踪总结，对照预测结果与实际结果的差异。 ●根据具体情况，对预测模式或技术进行相应调整。采用以上步骤，有助于了解宏观经济的基本形势，并掌握企业常用的预测技术。商业预测技术有两种分类方法：一是按时间分类，二是按定性与定量为标准对预测技术进行归类。

事故预测理论

事故预测方法发展与研究引言：根据安全系统工程课程的内容，我选取了事故预测理论为专题，对其进行了学习与理解，并将所得所获整理成本文。事故预测是安全决策科学化的基础，对主动掌握事故预防和遏制事故的发生具有重要意义。它在分析、研究系统过去和现在安全可知信息的基础上，利用各种知识和科学方法，对系统未来的安全状况进行预测，以便对事故进行预报和预防。典型的事故预测理论主要有回归预测法，情景分析法、时间预测法、马尔可夫链状预测法、灰色预测法、人工神经网络预测法等。 1. 归预测法回归预测是根据历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定模型参数，据此作出预测。回归预测中的因变量和自变量在时间上是并进关系，即因变量的预测值要由并进的自变量值来旁推。回归预测要求样本量大且样本有较好的分布规律。根据自变量的多少可将回归问题分为一元和多元回归，按照回归方程的类型可分为线性回归和非线性回归。可见，该方法对于想要分析的系统的数据量要求较大，即该模型是建立在大量的事故统计基础之上的。来自实践的事故数据可靠和真实,运用的数学方法或手段正确, 建立的事故预测数学模型所预测未来时间内的事故就相当准确,对于预防事故和搞好安全生产就会起到指导性作用。所以，归预测法的运用关键是事故数据的真实性和数学方法的正确采用以及实践知识的积累

2. 情景分析法情景分析法(Scenario Analysis)普遍适用于对缺少历史统计资料或趋势面临转折的事件进行预测。情景分析法目前发展很快，在事故预测方面常结合其他定量方法，根据情景分析得到最有可能发生的情景方案对其进行调整优化将会使预测的结果更加合理。常见的事故情景分析的技术有事件树、故障树和Petri网等。从事件排序、事件因素、事件之间的依赖性、建模时间以及差错恢复能力等方面对这3种技术进行了对比。发现Petri网对事故发展提供了较好的时间描述，而事件树侧重于分析事件的因素，故障树侧重于梳理出影响事故发生的主要事件。目前研究的热点是管理者智力模型的伸展、组织学习的引发和加速过程等。通过对模糊环境的分解，情景分析法能够有效处理组织在战略层面学习的3种隐藏瓶颈：1)情景分析通过向决策者们呈现偏离的影像和分享经验的机会来提高他们对未知事物的发掘，并以此来激励决策者们不同智力模型问的融合，克服了内在的感知迟钝；2)情景分析向决策者们展示未来发展情景，并实现战略选择的结果，由此人为地缩短了阻碍战略学习的反馈延迟，加速了组织的学习进度；3)情景分析能有效地处理团队间的高度一致和高度分歧两种情况，避免公司组织中由于群体思想的危险和个人意见分歧而导致研究瘫痪。一个组织要想提高他们联合决策的灵活性，不可避免的会面临进退两难的境况，大多数人的意见相同是基于例行公事智力模型，但是一旦不期望的变化发生，智力模型需要具有感知结构外信号的能力，否则团队将变得视野

浅谈大数据发展现状及未来展望

浅谈大数据发展现状及未来展望中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。一、大数据的发端与发展从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格

一个可以预测未来的指标,三个案例解释存货

一个可以预测未来的指标，三个案例解释存货提到财务指标，很多人都会说“这些都是过时了的数据”。可真的如此吗？其实，有一个指标不仅可以描述过去，也可以成为分析未来的“水晶球”。这个指标就是——存货。上市公司无论是囤积原材料，还是提早生产成品，都是一定程度上为未来主动或被动地做准备，而存货也就成了公司未来业绩增长的压力或者动力。本期同样有三个案例。罗莱家纺：去库存进行中，压力犹在记者在采访一位纺织服装行业资深人士的时候，他就表示，零售企业经营的好坏如何，收入只是一方面，预示着未来的关键指标则是存货。 “我们普遍认为存货太高不好，当然，存货增加还有另外一种情况，就是企业看好市场所以囤积大量产品。如果当时的市场行情很好，企业的人员储备充足，能够和当年的Kappa 一样找到细分市场的空白点。那么，存货的增速超过收入增速是可以的。” 他表示，这里也有一个度，存货增速可以超过收入增速，但也不能超过太多，因为服装是时尚性产品，女装的销售周期大概是一两个月，男装是两三个月，家纺长一点是三到六个月。所以企业一般最多多备两三个月的存货，像多备半年以上的存货往往是有问题的。这几年，纺织服装行业一直处于去库存的阶段。罗莱家纺（002293.SZ）曾一度和其他两家公司以“家纺三剑客”出现在资本市场且风光无限，但是后来因为存货的问题，而出现利润的下滑。去年，罗莱家纺的营业收入同比增长率为-7.37%，净利润同比增长率为-13.07%。截至去年年底，罗莱家纺的存货为6.85亿元，占总资产的比例为25.9%，而在2012年底，公司的存货为6.18亿元，占比为26.41%，可见公司的存货占比略有减少。公司的存货主要可以分为原材料、在产品以及库存商品三大类，其中原材料的账面价值为1.87亿元，在产品的账面价值为3791.74万元，库存商品为4.6亿元，可见库存商品占到了67.25%，原材料占到了27.22%。而对比同行业两家公司，罗莱家纺在2013年的存货与营业收入之比为27.15%，而富安娜（002327.SZ）和梦洁家纺（002397.SZ）的这项指标分别为30.76%和37.89%。