时空大数据：挑战与机遇
时空大数据的特点和应用(一)2024
时空大数据的特点和应用（一）引言概述时空大数据是指以时空为基础，利用大数据技术获取、存储、处理以及分析的数据集合。
时空大数据的应用潜力巨大，对于许多领域来说，可以帮助提高决策的准确性和效率。
本文将从时空大数据的特点和应用出发，探讨其在不同领域的重要性和实际运用。
一、时空大数据的特点1. 数据规模庞大：时空大数据的特点之一是数据量巨大，具有海量、高维的特点。
2. 时空性强：时空数据的要素包括时和空，涉及时间和地理位置等关键信息。
3. 多源异构性：时空大数据涉及的数据源多样化，并且数据格式、数据结构等存在差异。
4. 实时性要求高：时空大数据分析对数据的实时性要求较高，需要快速获取和处理实时数据。
5. 隐私和安全性需要保障：时空大数据中包含大量个人隐私信息，隐私和安全性的保护是使用时空大数据的重要问题。
二、时空大数据的应用1. 城市交通管理- 实时交通监测：利用时空大数据对交通状况进行实时分析，帮助交通管理部门及时采取相应的调控措施。
- 交通网络优化：通过分析时空大数据，优化交通网络，提高交通流量的效率。
2. 环境监测和气象预测- 空气质量监测：利用时空大数据分析城市空气质量的时空变化规律，并预测未来趋势，用于环境管理和健康保护。
- 极端天气预警：通过时空大数据的分析，提前预警极端天气事件，为相关部门和民众做好应对准备。
3. 金融风控- 欺诈检测：通过分析时空大数据，识别金融欺诈行为的特征，从而帮助金融机构及时发现和防范风险。
- 信用评估：基于时空大数据分析个体信用的时空变化趋势，为金融机构提供信用评估和风险控制的支持。
4. 健康医疗- 疾病流行监测：利用时空大数据分析病例的时空分布规律，预测疾病的传播趋势，帮助制定疫情防控措施。
- 健康管理：通过分析个人的时空行为数据，为个体提供健康管理指导和个性化服务。
5. 基础设施管理- 城市规划优化：利用时空大数据分析人口流动、地理信息等，优化城市规划，提高城市的可持续发展能力。
大数据机遇与挑战
大数据时代的机遇与挑战任志鹏13108224摘要：信息技术的飞速发展，特别是物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的进步，数据正以巨大的速度迅速增长和积累。
麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。
世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。
然而如此重大的机遇也伴随着相当程度的挑战，在技术上还有诸多障碍，在社会影响方面，大数据对人们的传统生活方式和安全隐私也构成威胁。
关键词：大数据云计算数据获取数据存储数据处理数据可视化隐私安全大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
因此，云计算甚至可以让你体验每秒十万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。
用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
大数据时代的机遇：1．“大数据决策”成为一种新决策方式。
依据大数据进行决策，从数据中获取价值,让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。
信息技术与社会变革数字时代的机遇与挑战信息技术对社会的影响
信息技术与社会变革数字时代的机遇与挑战信息技术对社会的影响信息技术与社会变革：数字时代的机遇与挑战在当今数字化时代，信息技术对社会产生了深远的影响，给人们的生活、工作和社交方式带来了巨大的变革。
本文将探讨信息技术对社会的影响，并分析其中存在的机遇与挑战。
一、信息技术对经济的影响信息技术的发展促进了数字经济的兴起，为经济增长和创新提供了无限可能。
通过信息技术，人们可以远程办公、在线购物、跨界合作等，使得经济活动更加高效便捷。
同时，信息技术也推动了新兴产业的崛起，如云计算、大数据、人工智能等，为经济发展注入了新的动力。
然而，信息技术的快速发展也带来了一系列挑战。
数字经济的发展使得传统产业面临转型困难，许多就业岗位被自动化替代。
此外，信息技术也引发了数据安全和隐私保护等问题，需要加强相关法律法规及监管措施。
二、信息技术对教育的影响信息技术为教育领域带来了广阔的发展前景。
通过互联网和在线学习平台，人们可以随时随地获取知识和教育资源，打破了传统教育的时空限制。
同时，数字化教育也提供了个性化学习的机会，根据学生的不同需求和能力定制教学内容，提高学习效果。
然而，数字化教育也面临一些挑战。
信息技术的广泛应用需要教育机构和教师具备相应的技术能力，这对教育从业者提出了新的要求。
此外，数字化教育还需要解决在线教学的质量监管和学生隐私保护等问题。
三、信息技术对社交与交流的影响信息技术的发展改变了人们的社交方式和交流方式。
社交媒体的兴起使得人们可以随时与朋友、家人保持联系，并便捷地分享生活中的点滴。
此外，信息技术也提供了各种在线沟通工具，使得远距离的交流变得更加便利。
然而，信息技术对社交与交流也带来了一些问题。
社交媒体上的虚假信息和谣言泛滥，给信息的真实性和可信度带来了挑战。
此外，愈发频繁的在线交流也可能导致人与人之间的面对面交流减少，进而影响社会互动与沟通的深度与质量。
四、信息技术对隐私与安全的影响随着信息技术的高速发展，个人隐私和信息安全面临新的挑战。
时空大数据的分析与挖掘
时空大数据的分析与挖掘随着互联网和移动通信技术的日新月异，数字化社会的数据规模持续增长。
在此基础上，时空大数据应运而生。
时空大数据是指依靠综合传感、定位、通信、计算、存储和数据挖掘等技术手段所获得的具有时空特征、涉及多个领域、多个层次、多个时段的海量数据。
如何利用这样的数据资源进行分析和挖掘，是21世纪的挑战和机遇。
一、时空大数据的特点时空大数据与传统数据相比，具有以下特点：1.数据规模庞大：时空大数据的数量级非常大，超过一千亿条以上。
由于其容量巨大，非常难以高效地处理和存储。
2.数据类型多样：时空大数据来源广泛，可以是气象、地理、交通、通信、社交网络等各个领域的多维数据信息。
3.数据时效性强：时空大数据因其具有时效性，对数据实时性、准确性要求非常高。
4.数据空间分布广泛：时空大数据的采集需要分布式传感、地理定位等技术的支持。
因此，数据在时间和空间上的分布是不均匀的，例如人口、交通等在城市中心区域的数据要比郊区的数据密度更高。
二、时空大数据的应用1.智慧城市：城市大数据是由城市规划、环境、交通、社会安全、教育和旅游等众多领域的数据信息综合分析而得到的数据状态。
智慧城市是以人为本，将技术与城市管理相结合的新型城市模式。
在这个新型城市中，通过与人工智能、物联网技术相结合，可以实现城市的智能化、高效化、可持续化和公平化。
2.交通运输领域：交通运输体系是城市生命线之一，是社会发展的重要基础。
时空大数据可以帮助交通运输监测、预测、规划和运营，提高交通运输系统的安全性、可靠性和效率，并促进运输管理优化、资源配置合理化、运输体系智能化。
3.应急管理体系：时空大数据可以用于防灾减灾、精准救援和灾后重建等方面。
例如在地震、洪涝等灾害发生时，时空大数据技术可以快速、精准地定位灾区，提升救援效率，并指导灾后重建工作。
三、时空大数据的分析方法1.数据预处理：时空大数据往往是异构分布、不完整、缺失、冗余和噪声等多方面问题，因此需要对时空大数据进行清洗、去重、规整和压缩等预处理。
时空大数据
02
PART TWO
“互联网+”与大数据
2.“互联网+”与大数据
2015年3月5日上午举行的十二届全国人大三次会议上，李克强总理 在《政府工作报告》中首次提出“互联网+”，制定了“互联网+”行动计 划，旨在推动移动互联网、物联网、云计算、大数据等与现代制造业结合， 促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展 国际市场。
1.引言
成立的研究机构： 1. 国 家 超 级 计 算 天 津 中 心 大 数 据 处 理 技 术 与 应 用 国 家 地 方 联 合 工程实验室 2.中国科学院大学工程管理与信息技术学院大数据工程技术研究室 3.浙江省海洋大数据工程技术重点实验室 4.江苏省大数据工程技术实验室（创建于 2011 年，依托单位：南京信 息工程大学） 5.南京大学PASA大数据实验室（创建于2010年，依托单位：南京大学） 6.四川省成都市电子科大大数据研究中心（创建于2014年，依托单位 ： 成都电子科技大学） 7.京津翼大数据研究中心（创建于 2015 年，依托单位：首都经济贸易 大学）
2.“互联网+”与大数据 如何认识大数据
• 定义
关于大数据的定义，目前还没有一个统一的公认的说法。综合Gartner公 司的 Merv Adrian 、麦肯锡全球数据研究所、 Wikipedia 和大数据研究机构
Cartner等给出的定义（概念），可以认为：
大数据是指其规模（体量）和复杂程度（多样性）都常常超出了目前数据 库管理软件和传统数据处理技术在可接受的时间内（快速性）收集、存储、管 理、检索、分析、挖掘和可视化（价值）能力的数据集的聚合。
1.引言
9. 段云峰，秦晓飞著，大数据的互联网思维 [M] ，电子工业出版社， 2015.10 10. （美）埃里克·西格尔著，周昕译，大数据预测 [M] ，中信出版社， 2015.4 11. （美）Bernard Marr著，秦磊，曹正凤译，智能大数据SMART准则： 数据分析方法、案例和行动纲领[M]，电子工业出版社，2015.10 12. （美）陈封能，（美）斯坦巴赫，（美）库玛尔著，范明等译，数 据挖掘导论（完整版）[M]，人民邮电出版社，2011.1 13. （美）Michael Manoochehri著，戴志伟，许杨毅等译，寻路大数 据：海量数据与大规模分析[M]，电子工业出版社，2014.11 14. 杨旭著，重构大数据统计[M]，电子出版社，2014.8 15. 杨轶莘著，大数据时代下的统计学[M]，电子出版社，2015.9 16. 陈建英，黄演红著，互联网+大数据—精准营销的利器[M]，人民邮 电出版社，2015.8
大数据时代的挑战演讲稿
大数据时代的挑战演讲稿尊敬的各位领导、各位来宾，大家好！今天，我很荣幸能够在这里和大家分享关于大数据时代的挑战。
随着科技的不断发展，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
它的出现为我们带来了许多便利，但同时也带来了一系列的挑战。
首先，大数据时代面临的挑战之一就是数据隐私和安全问题。
随着大数据的不断增长，我们的个人信息也变得越来越容易被泄露和滥用。
这不仅对我们个人的隐私构成了威胁，也对整个社会的安全造成了影响。
因此，我们必须加强数据隐私保护和信息安全意识，建立健全的法律法规和技术手段来保护我们的数据安全。
其次，大数据时代也面临着数据管理和分析的挑战。
随着数据量的不断增加，如何高效地管理和分析这些海量的数据成为了一个亟待解决的问题。
我们需要不断创新技术手段，提高数据管理和分析的效率，以更好地发掘数据的潜在价值。
此外，大数据时代也带来了人才短缺的挑战。
在这个信息爆炸的时代，我们需要大量的专业人才来处理和分析数据。
然而，目前的人才供给却远远满足不了市场的需求。
因此，我们需要加强对数据人才的培养和引进，为大数据时代的发展提供强有力的人才支持。
最后，大数据时代也面临着道德和伦理的挑战。
在数据的收集和使用过程中，我们必须严格遵守道德和伦理规范，尊重个人隐私和权益，避免数据的滥用和歧视性使用。
总而言之，大数据时代虽然给我们带来了许多机遇，但同时也带来了诸多挑战。
我们需要不断创新，加强合作，共同应对这些挑战，为大数据时代的可持续发展做出积极的贡献。
谢谢大家！。
大数据时代的机遇与挑战
感 器等 感知 单元 ， 收 集环 境 和 社会 管 起 出售 的商品 ， 还 可从 中细 分顾 客 群
理 所 需的信 息。 ２ ０ １ １ 年， 英国《 自 然》 杂志 曾出版专刊指 出， 倘 若 能够更有效
地 组 织和 使 用大数据 ， 人 类 将得 到更
体， 提供 个性 化服 务 。在金 融领 域 ， 华 尔街 “ 德 温 特 资 本 市场 ” 公 司分析
手机 数据 的挖 掘 ， 可 以分 析 实 时动态
过 分析 网上 数 据 了解客 户需 求 、 掌握
市场 动 向。 有 资料 显示 ， 全 球 零 售 商
因盲 目进 货 导 致 的销 售 损 失每 年 达
的 流 动人 口来 源 、出行 ，实时 交通 客 流信息及 拥堵情况 。 利用短信 、 微博 、
大 数 据 技 术 可 运 用到 各 行 各 业 。
企业 的交 易状 况 筛选 出财务 健 康 和 讲 亿 美元 ； 利用大数 据分析 ， 零售 商可增
究诚信 的企业 ， 对他 们发 放 无需担保 的贷款 。目前 已放贷 ３ ｏ ｏ ． ￣亿 元 ， 坏 账
率仅０ ． ３ ％。
加 运 营利 润６ ０ ％， 制 造 业设 备装 配成 本会 减 少５ （ ） ％。
着丰 富的 内涵和 很 多规 律 性信 息 。根 据 中国互联 网络 信 息中心 统计 ， ２ ０ １ ２
年 年底 我 国网民数 为５ ． ６ ４ ＇ ｆ ￣， 手机 网
１ ０ ０ ０ ＂ ｆ Ｌ 美元 ， 这 方面 的数 据 分析 大有 微信 和搜 索引擎， 可以收集热点事件，
宏 观 经 济方 面，Ｉ Ｂ Ｍ 日本 公 司建立 经 济 指标 预 测 系统 ， 从 互联 网新 闻 中搜
大数据时代统计学面临的机遇与挑战
大数据时代统计学面临的机遇与挑战大数据给统计学带来了机遇、挑战和紧迫感。
描述大数据的环境，利用大数据的目的和大数据带来的变革；介绍国内外有关大数据的研究动向；探讨大数据包含的信息，大数据的预处理、抽样和分析方法。
大数据抽样数据分析一、大数据及其目的狭义地讲，大数据是一个大样本和高维变量的数据集合。
针对样本大的问题，统计学可以采用抽样减少样本量，达到需要的精度。
关于维数高的问题，需要变量选择、降维、压缩、分解。
但认知高维小样本存在本质的困难。
广义地讲，大数据涵盖多学科领域、多源、混合的数据，自然科学、人文社会、经济学、通讯、网络、商业和娱乐等各领域的数据集相互重叠连成了一片数据的海洋。
各学科之间数据融合和贯通，学科的边界己重叠和模糊。
大数据涉及各种数据类型，包括文本与语言、录像与图像、时空、网络与图形。
二、大数据的信息和问题大数据是多源异质的、覆盖不同范围的数据。
为了融合各种数据，需要对数据来源、数据的获取方式和数据描述进行形式化，以支撑数据分析。
大数据来自多种渠道，存在抽样偏倚、随机的和非随机的误差、无意的和有意的错误。
数据收集的准则与数据分析和决策的准则不相符合，有些数据不是原始数据，而是推断的结果，数据的循环使用导致偏差和噪音被放大。
数据量大不一定有用的信息多，大量的含偏差数据甚至会破坏信息。
应意识到分析大数据也许会得到虚假知识，而自己却不知情。
在大数据环境下，收集数据的人也许不清楚未来使用数据的人要做什么；使用数据建模的人也许不清楚数据是如何得到的；使用模型的人也许不知道模型是从什么数据得出来的。
因此，难免人们会根据自己的意图过分地解释模型，超出了原始数据所包含的信息范围。
获取的数据也可能存在选择偏倚，如医院就诊的病人和使用互联网的人不能代表研究总体。
大数据难免存在不响应和缺失数据，有些数据是随机缺失的、非随机缺失的，因为敏感问题或隐私问题而缺失的。
不同研究收集不同的、有重叠变量的数据集。
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2.“互联网+”与大数据
大数据时代的到来的动因
• 企业经济效益的推动
• 信息技术革命的推动
从电子计算机的诞生，到数字化及数据存储设备的发展，到数据的在线 （网络）传输，再到数据的智能化处理及智能服务，尤其是基于智能感知技术 的穿戴设备的兴起，伴随而来的是分布式协同并行计算、网格计算、云计算和 互联网技术的飞速发展，反映了大数据时代到来的脉络。
2.“互联网+”与大数据
大据时代的到来
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2011年的数据总量已高达 1.82ZB，相当于当时全球每人平均生产200GB以上数据。IBM的研究称，整 个 人 类 文 明 所 获 得 的 全 部 数 据 中 ， 有 90% 是 2011-2012 年 生 产 的 ， 预 计 到 2020年，全世界所产生的数据规模将达到2012年的44倍。这将是一个“除了 上帝任何人都必须用数据来说话”的时代的到来。
2.“互联网+”与大数据
大数据时代的到来的动因
• 各国政府看好大数据的应用前景是决定性因素
2012年3月，美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》 2012年4月，英国，美国，德国，芬兰和澳大利亚联合推出“世界大数据 周”活动 2013年9月，美国政府发布了第二轮大数据研究项目 2014年5月，美国白宫发布了2014年全球大数据白皮书的研究报告《大 数据：抓住机遇，守护价值》 2014年我国首次将大数据写入政府工作报告 中国国务院于2015年印发《促进大数据发展行动纲要》 2016年3月公布的国家《十三五规划纲要》提出了“大数据战略及行动计 划”
电出版社，2015.8
1.引言
17. 吴朝晖，陈华钧，杨建华著，空间大数据信息基础设施[M]，浙江大 学出版社，2013.1
18. （美）库兹韦尔著，李庆诚，董振华，田源译，奇点临近（2045年， 当计算机智能超越人类）[M]，机械工业出版社，2016.3
19. （美）杰瑞·卡普兰著 ，李盼译，人工智能时代（人机共生下财富、 工作与思维的大未来）[M]，浙江人民出版，2016.4
1.引言
15.智能地学信息处理湖北省重点实验室（创建于2015年，依托单位： 中国地质大学（武汉）） 16.华东师范大学数据科学与工程研究院（创建于2012年，依托单位华 东师范大学） 17.山东农业大学农业大数据研究中心 18.厦门大学云计算域大数据研究中心 19.华中科技大学大数据— 数据流联合研究中心 20.石油大学大数据研究中心 21.清华大学遥感大数据研究中心 22.湖南大学大数据处理与行业应用研究中心（创建于2013年，依托单 位：湖南大学） 23.北京大学大数据技术研究院（创建于2014年，依托单位北京大学）
1.引言
面临的问题：
1、论述商业大数据的多（受商业利益驱动）的多，研究科学大数据的 少（科学决策驱动不够） 2、研究一般大数据的多，而涉及时空大数据的少，这涉及对大数据与 时空大数据本质的认识问题 3、研究大数据统计分析的多，真正研究大数据挖掘与知识发现的少 4、试图掌握（拥有）大数据的多，而真正应用大数据的少，有的甚至 不知道怎样应用大数据 5、数据隐含价值→技术发现价值→应用实现价值或数据→大数据统计 分析与挖掘→决策支持的大数据技术系统尚未形成 6、大数据的产业化还刚刚起步，更未形成大数据产业体系（软件产品、 软硬件集成产品、数据产品） 7、数据科学的边界还不够清晰，大数据理论研究薄弱，更未形成大数 据理论体系
2.“互联网+”与大数据 “互联网+”：
本质 “互联网+”本质上是互联网、物联网、云计算等新兴
信息技术在各行各业“全工作流”、“全产业链”、“全价值链”中的 深度融合集成创新应用，使之成为现代制造业、生产性服务业发展的新 动力。
意义
现在“互联网+”已经开始融入各行各业。可以说，我们这个时
代已经就此打上了“互联网+”的烙印，中国已经开启了“互联
12. （美）陈封能，（美）斯坦巴赫，（美）库玛尔著，范明等译，数 据挖掘导论（完整版）[M]，人民邮电出版社，2011.1
13. （美）Michael Manoochehri著，戴志伟，许杨毅等译，寻路大数 据：海量数据与大规模分析[M]，电子工业出版社，2014.11
14. 杨旭著，重构大数据统计[M]，电子出版社，2014.8 15. 杨轶莘著，大数据时代下的统计学[M]，电子出版社，2015.9 16. 陈建英，黄演红著，互联网+大数据—精准营销的利器[M]，人民邮
网+”时代的大门，将引起一场科技革命和产业变革。
2.“互联网+”与大数据
特征 跨界融合。+，就是跨界，就是变革，就是开放。 创新驱动。传统的资源驱动方式→创新驱动发展。 重塑结构。打破原有的社会结构、经济结构、地缘结构、文
化结构、管理模式。
尊重人性。互联网力量之强大最根本的是源于对人性最大限
度的尊重，对人体验的敬畏，对人的创造性的重视。真正体现“以人为 本”。
开放生态。“互联网+”本身就是开放的，重要的是化解掉
过去制约创新的环境，真正实现“大众创业、万众创新”。
连接一切。这是“互联网+”的目标。
2.“互联网+”与大数据
大数据时代的到来
最早提出大数据时代到来的是全球知识咨询公司麦肯锡，该公司 称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的 生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产率增长 和消费盈余浪潮的到来”。
2. （美）BillFranks著，黄海，车皓阳，王悦等译，驾驭大数据[M]， 人民邮电出版社
3. （美）著，王斌译，大数据挖掘[M]，人民邮电出版社，2013.2 4. （英）迈尔-舍恩柏格著，袁杰译，删除：大数据取舍之道[M]，浙
江人民出版社，2013.1 5. 涂子沛著，大数据[M]，广西师范大学出版社，2012 6. （美）Jure Leskovec，Anand Rajaraman，Jeffrey David Ullman
1.引言
“大数据”正在成为人类社会创造大价值，一切靠数据说话，凭 数据决策，已经成为人们必须面对的问题。正因为如此，关注并从事该领 域研究的人越来越多，特别是近几年来，一些学者撰写和出版了不少有关 大数据的著作，各地先后成立了不少大数据方面的中心、实验室、研究院 等。
1.引言
撰写出版的著作：
1. （英）迈尔-舍恩伯格，（英）库克耶著，盛杨燕，周涛译，大数据 时代[M]，浙江人民出版社，2013.6
23. 王家耀等编著，网格地理信息服务概论[M]，科学出版社，2014.6
1.引言
成立的研究机构： 1. 国 家 超 级 计 算 天 津 中 心 大 数 据 处 理 技 术 与 应 用 国 家 地 方 联 合 工程实验室 2.中国科学院大学工程管理与信息技术学院大数据工程技术研究室 3.浙江省海洋大数据工程技术重点实验室 4.江苏省大数据工程技术实验室（创建于2011年，依托单位：南京信 息工程大学） 5.南京大学PASA大数据实验室（创建于2010年，依托单位：南京大学） 6.四川省成都市电子科大大数据研究中心（创建于2014年，依托单位 ： 成都电子科技大学） 7.京津翼大数据研究中心（创建于2015年，依托单位：首都经济贸易 大学）
02 PART TWO “互联网+”与大数据
2.“互联网+”与大数据
2015年3月5日上午举行的十二届全国人大三次会议上，李克强总理 在《政府工作报告》中首次提出“互联网+”，制定了“互联网+”行动计 划，旨在推动移动互联网、物联网、云计算、大数据等与现代制造业结合， 促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展 国际市场。
1.引言
9. 段云峰，秦晓飞著，大数据的互联网思维[M]，电子工业出版社， 2015.10
10. （美）埃里克·西格尔著，周昕译，大数据预测[M]，中信出版社， 2015.4
11. （美）Bernard Marr著，秦磊，曹正凤译，智能大数据SMART准则： 数据分析方法、案例和行动纲领[M]，电子工业出版社，2015.10
1.引言
8.中国国际经贸大数据研究中心（创建于2012年，依托单位：国家工业和信息 化部和电子商务协会） 9.中国教育大数据研究院（创建于2015年，依托单位：曲阜师范大学和中国统 计信息服务中心） 10.农业互联网大数据中心（创建于2015年，依托单位：中国农业大学和软通动 力信息技术（集团）有限公司） 11.环保大数据研究中心（创建于2014年，依托单位：西安交通大学） 12.中国旅游大数据研究中心（创建于2015年，依托单位：北京第二外国语学院） 13.国家级大数据产业发展集聚区（创建于2015年，依托单位：贵阳·贵安） 14.武汉东湖大数据交易中心（创建于2015年，依托单位：武大吉奥、武汉智慧 产业园、汉口银行、武汉东湖创投）
2016年3月18日公布的《十三五规划纲要》中提出，实施网络强国 战略、实施“互联网+”和大数据战略及行动计划，分别在第三篇第十七章， 第四篇专栏6（智慧农业），第五篇第二十三章及专栏8，第六篇第二十六 章、第二十七章和第二十八章及专栏9，第八篇及专栏13（智慧城市）……， 都提到了“互联网+”、大数据、智慧城市、智慧农业、智慧交通，等等。
著，王斌译，大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理（第2版） [M]，人民邮电出版社，2015.7 7. （美）坎塔尔季奇著，王晓海，吴志刚译，数据挖掘：概念、模型、 方法和算法(第2版)[M]，清华大学出版社，2013.1 8. （美）Jiawei Han等著，范明等译，数据挖掘：概念与技术[M]，机 械工业出版社，2012.3
20. （美）雷·库兹韦尔著，盛杨燕译，人工智能的未来（揭示人类思维 的奥秘）[M]，浙江人民出版社，2016.3