大数据

在越来越讲究绿色环保的今天，数据也提倡高效节能，绿色数据中心是未来的一个发展目标。建设绿色数据中心，可以达到节省运维成本、提高数据中心容量、提高系统的可靠性及可扩展的灵活性等效果。绿色数据中心是新一代数据中心发展的重要方向之一，建立并运行一个绿色数据中心包括先进的技术和策略。上海宝信数据中心有限公司（简称“宝信数据”），由上海宝信软件股份有限公司、上海万申信息产业股份有限公司、上海习云科技发展有限公司共同出资组建，专业从事云计算产业及数据中心的管理、运营、服务。公司战略定位是依托宝信数据中心战略发展规划，立足数据中心行业服务领域，造就具备核心竞争力的高科技企业。未来计划面向市场在云计算产业发展、数据中心服务、IDC租赁、运维管理等领域大展宏图。因此宝信数据需要一个更高效的大数据运作方式。Ebistrategy亦策软件的技术实力和实施经验让宝信数据在经过几番选型后最终敲定合作意向。宝信数据采用的亦策商业智能软件Qlik Sense，特有的关联技术，可脱离数据仓库架构，减少预设查询路径和预设层次结构复杂且风险大的工作。能够连接到多个数据源以提供更加全面的视角，而不影响性能，不是IT专业人员也能够自动描绘和连接数据源。数据叙事功能使分析共享更加直观，能与团队分享新的发现，让高效协作变得更加简单。管理人员可以在故事和实时分析之间切换或结合，快速找到问题，减少决策延迟。宝信数据通过亦策商业智能软件Qlik Sense的支持，在数据分析、数据可视化方面得以全面的提升，在数据采集与决策平台上更具效率。在IDC数据中心配套运营管理、节能保障等支持服务上拥有显著提升。规范并标准化运营管理体系，让软件与运维体系融于一体。为成为国际领先、国内最大的IDC 运营提供商打下坚实基础。到2017年，我国将围绕重点领域创建百个绿色数据中心试点，并制定绿色数据中心相关国家标准4项及绿色数据中心建设指南。在现有绿色数据中心工作基础上，优先在生产制造、能源、电信、互联网、公共机构、金融等重点应用领域选择一批代表性强、工作基础好、管理水平高的数据中心，开展绿色数据中心试点创建工作。Ebistrategy亦策软件将在更广泛的行业里显现自己的价值，让数据驱动高效的运维管理。

具体公司如下：第一家宝信软件上海乃至全国领先的非电信运营商体系的IDC服务商央企国资背景。第二家决赛科技在IDC数据中心。建设领域有着丰富的项目经验。央企国资背景第三家云赛智联公司核心业务为云计算大数据行业解决方案及智能化产品。上海国资背景第四家中国长城目前已经建成长城国产化云数据中心。央企国资背景第五家数据港这家公司是目前国内少数同时服务于阿里巴巴、腾讯、百度等三大互联网巨头的数据中心服务商。第六家中科曙光这家公司有着国家研究院做技术支持，在算力、大数据、云计算中都处于王者级别，未来很大概率能够参与到东数西算过程中。

大数据龙头股有福田汽车600166、浪潮信息000977、东华软件002065、梦网科技002123、高鸿股份000851、亚联发展002316、合众思壮002383、广联达002410、海联金汇002537。1、福田汽车600166：大数据龙头。公司是百度Apollo的合作伙伴，与百度就车联网、大数据、智能汽车和无人驾驶展开全面合作，共同打造面向未来的智能互联网商用汽车。2、浪潮信息000977：国内领先的云计算、大数据服务商，AI计算战略为支柱业务。3、东华软件002065：东华医为拟出资5000万元设东华医为大数据上海。4、梦网科技002123：2021年5月26日，中国国际大数据产业博览会在贵阳举行，梦网科技(002123)旗下全资子公司鞍山市云数科技发展有限公司参会。5、高鸿股份000851：大数据龙头。2014年6月17日晚间公告称，公司拟联合贵州旅游投资控股有限责任公司、贵州产业技术发展研究院，合计认缴资5000万元发起方式设立贵州大数据旅游产业股份有限公司，立足贵州，面向全国打造知名的大数据旅游平台运营公司。6、亚联发展002316：公司将积极投身智慧化浪潮，以第三方支付为切入，综合运用科技能力、大数据能力、资源匹配能力和数字化运营能力，为中小微商户的智慧经营进行多维度赋能，推动“上云用数赋智”产业政策的落地，助力于数字化生态的实现。7、合众思壮002383：2019年6月17日公告，公司与青海省大数据有限责任公司(以下简称“青海大数据公司”)本着发展、共赢、平等、互利的原则于2019年6月16日签订《战略合作协议》。8、广联达002410：经过近二十年的发展，公司业务领域由招投标阶段拓展至设计阶段和施工阶段；产品从单一的预算软件扩展到工程造价、工程施工、产业金融等多个业务板块的近百款产品，涵盖工具类、解决方案类、大数据、移动互联网、云、智能硬件设备、产业金融服务等业务形态；服务的客户从中国境内拓展到全球一百多个国家。9、海联金汇002537：公司金融科技板块主要从事第三方支付服务、大数据服务、移动信息服务、跨境电商服务及运营商计费结算服务业务；智能制造板块主要从事汽车及配件、家电配件等产品的生产与销售业务。拓展资料：大数据概念股龙头股还有：海量数据（603138）、科创信息（300730）、新国都（300130）、德生科技（002908）、真视通（002771）、拓尔思（300229）、思特奇（300608）、先进数通（300541）、同有科技（300302）、众应互联（002464）等。

公司方面介绍，公司不仅加强关键技术攻关，帮助金融机构建设“大数据管理平台”，同时依托大数据技术等，构建了自有的金融数据模型和数据管理机制。另外，随着金融机构愈加重视外部数据的引进和应用，外部数据成为不少金融机构的重要资产，神州信息自主研发的“外部数据服务平台”，通过建立有序合理的外部数据引入机制、内外数据融合处理机制、基于场景的数据应用机制，帮助金融机构引入农业、税务、工商等外部数据，助力南京银行建设“统一数据采集平台”。 业内介绍，数据挖掘在金融行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。但金融机构在全面风险预测分析时，很难通过自身积累的数据来实现。神州信息依托“大数据管理平台”“外部数据服务平台”，能够帮助金融机构引入大量外部数据做全面风险预测分析，找到线上业务尤其是信贷业务的风险点。 据悉，目前，神州信息正在助力人行某分行打造“数字央行”大数据平台，通过将辖内各金融机构的数据统一采集到人行端，进行较为宏观的经济形势分析或区域性系统风险的发现，助力人民银行2019年金融稳定工作。 另一方面，借助大数据分析技术，利用大数据挖掘算法和业务特征模型构建以及AI算法的融合，为金融监管机构风险识别、反洗钱线索调查等建设风险及反洗钱管控平台。近期，神州信息又中标人行某分支行的反洗钱业务。 在以精准营销服务助力金融机构引流获客、零售转型方面，目前，神州信息正与京东数字 科技 等重要合作伙伴推进数据营销业务，通过丰富的渠道、场景、数据，为金融机构提供精准营销的解决方案，最终以“数据应用模型+数据接口服务”的方式服务客户，助力客户实现精准客户画像分析、智能精准营销等。 公司方面表示，人工智能的落地和应用，离不开大数据的支撑。在传统的监管报送领域，神州信息将大数据、人工智能新技术与业务场景融合，已帮助30多家银行实现了基于大数据平台的监管报送，助力银行实现合规、安全、 健康 的发展，助力监管机构自上而下的风险管控。 来源: 证券时报网

近日，由赛迪传媒、中国大数据产业生态联盟等主办的“2020（第五届）大数据产业生态大会”在京举行，会上发布《2020中国大数据产业发展白皮书》，并揭晓“优秀大数据产品、解决方案及应用案例测评”结果， 神州信息自有知识产权的“银行外部数据平台”、“数据治理平台”、“三农金融服务平台”、“华苏智慧小区防疫系统”四项大数据产品全部成功通过测评认定。 “神州信息银行外部数据服务平台Sm@rtiDMS(Internal Data Management Service) ” 是面向银行业金融机构对外部数据管理和应用的大数据应用基础产品之一，能帮助银行落实大数据战略。通过外部数据服务平台的建设，实现了银行外部数据接入、数据整合和数据应用的外部数据体系化管理，规范银行外部数据应用流程。 “神州信息数据治理平台” 根据2018年《银行业金融机构数据治理指引》的指导建议和要求，为银行数据治理建设提供咨询服务和数据治理的实施。包括：建立数据文化、树立数据资产意识；构建数据治理框架体系；建立组织保障与制度办法；建立数据治理流程和有效的认责管理机制 ；搭建数据管控平台。 “神州信息三农金融服务平台” 面向农村产权流转交易、涉农资金监管、农村集体三资监管、产业扶贫、农村集体资产管理、新型经营主体管理、农业保险、农村征信、农产品电商等各类涉农应用需求，开展智慧农业金融对接与深度融合，优化与提升农业信息化产品的服务能力，打造农业农村的普惠金融、交易金融、产业金融、乡村发展金融以及农业农村金融征信生态圈。 “华苏智慧小区防疫系统” 运用大数据挖掘技术，依托自研的警务智能大数据平台（PSI），同时创新性地基于通信大数据及公安数据进行研发。实现了疫情管控人员出行状态的实时监控、实时位置跟踪，外来人员的智能化识别、外来车辆的智能化识别，公共区域、汇聚区域人员口罩佩戴实时监控以及体温监控等重点功能，着力提升基层民警、社区管理员及其它相关管理工作者在防疫工作中的重点人员监管效率，节省人力成本，帮助管理工作者对异常事件做到预知、预判、预防、预警和有效处置，有效支撑疫情防控工作开展，切实加强基层的安全保障能力和应急响应能力。

大数据行业龙头股有博睿数据、京蓝科技、永鼎股份、万方发展、中科星图、金信诺、三人行、华胜天成、吉大正元。1、博睿数据北京博睿宏远数据科技股份有限公司主营业务是为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务。公司主要的产品分为应用性能监测产品（APM）、网络性能监测产品（NPM）、大数据分析产品、质量控制产品。2、京蓝科技京蓝科技股份有限公司主营业务包括智慧生态运营服务、清洁能源服务综合在内的生态环保业务。主要产品有节水灌溉、基础建设、市政园林、地产园林、土壤修复、清洁能源、产品销售、运营维护、技术服务。3、永鼎股份江苏永鼎股份有限公司是一家主营光缆、电缆及通信设备、房地产等行业的公司，公司研制、生产和销售通信光缆、光器件、通信电缆、电力电缆、电力柜等系列产品，提供配套工程服务的专业公司。4、万方发展万方城镇投资发展股份有限公司主营业务方向为医疗信息化软件开发以及粮食加工、贸易等相关业务。公司主要产品包括基于电子病历的医院信息平台、人口健康信息平台、移动互联网医疗平台 。5、中科星图中科星图股份有限公司主营业务是面向国防、政府、企业、大众等用户提供数字地球产品和技术开发服务。主要产品是数字地球基础平台产品、数字地球应用平台产品。6、金信诺深圳金信诺高新技术股份有限公司从事以信号联接技术为基础的全系列信号互联产品的研发、生产和销售，为全球多行业顶尖的企业客户提供高性能、可设计定制的“端到端”的信号传输及连接的解决方案、产品和服务。7、三人行三人行传媒集团股份有限公司的主营业务是数字营销服务、场景活动服务和校园媒体营销服务。公司的主要服务是数字营销服务、场景活动服务、校园媒体营销服务等。8、华胜天成北京华胜天成科技股份有限公司的主营业务是系统集成、软件及自主产品业务及专业IT服务，公司主要产品包括系统产品及系统集成、软件及软件开发、专业服务。作为国内最早涉足云计算服务的企业之一，公司积极布局全产业链路，在云计算综合服务领域具有显著优势。9、吉大正元长春吉大正元信息技术股份有限公司的主营业务以密码技术为核心，开展信息安全产品的研发、生产和销售及服务

中创时代大数据集团待遇是很好的，因为中创时代大数据集团公司是国内比较著名的一家大型国企，享有很高的知名度和受欢迎度，企业内部的人才都是社会界高精尖型技术人才，同时，企业以资金雄厚作为后盾， 对每位员工发放的福利待遇都是极其优厚的。所以我认为，中创时代大数据集团待遇是很好的。

　　大数据行业利好消息不断，相关概念股成为市场焦点。分析认为，随着互联网的发展，海量数据连通变成现实，大数据行业将迎来爆发的高潮。相关提供IT基础设施和应用解决方案、从事大数据采集和拥有数据资源的企业将获得高速扩张的机遇，概念股有望成为市场上的“飞猪”。　　大数据政策将密集出台　　日前，工信部信息化和软件服务业司司长陈伟表示，工信部支持大数据技术和产业创新发展，提升大产业支撑能力，培育新业态新模式。工信部除制定《大数据产业“十三五”发展规划》外，还将出台促进大数据产业发展的推进计划。　　据介绍，工信部将组织实施“大数据关键技术及产品研发与产业化工程”，通过相关项目和资金引导支持关键技术产品研发及产业化，同时开发面向工业、电信、金融、交通、医疗等数据密集型行业的大数据应用解决方案。　　其实，大数据产业近期可谓政策利好不断。日前，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，提出未来5至10年我国大数据发展和应用应实现的目标，到2020年，我国将形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品；并且培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。　　事实上，自2014年3月“大数据”首次写入《政府工作报告》以来，政府层面一直在推进大数据产业的建设，相应的配套政策也在相继出炉。今年7月下发的《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中，所涉及的11项重点行动几乎全部提到对于大数据的应用，从根本上肯定了大数据在推动互联网与实体经济融合中的重要作用。　　业内人士认为，大数据已经成为国家竞争力的重要体现，预计大数据行业的政策将会密集出台。不同于基础软件行业处于追逐国际主流趋势，我国大数据产业在国际竞争中已崭露头角。“相关提供IT基础设施和应用解决方案、从事大数据采集和拥有数据资源的企业，将获得高速扩张的机遇。”　　民生证券广州营业部首席投顾赵金伟表示，从经济发展阶段来看，如果说第一阶段是通过规模化生产来解决现实经济的“供不应求”的状况的话，中国经济即将进入第二个发展阶段亦即柔性化生产来解决当前经济“供过于求”的问题，而柔性化生产的也就是去满足客户的个性化需求，使生产更具有针对性。而柔性化生产实现的基础和前提就是要准确识别客户需求，而实现这个功能最重要的就是“数据”，只有掌握足够多的数据并进行相应的数据分析，才能生产出满足客户不同需求的产品，“数据就是财富”。　　“大数据产业未来有望成为带动经济发展的主要引擎，其作用类似中国的房地产与汽车产业。”赵金伟指出，发展大数据第一离不开数据采集，数据采集必然将带动电子相关行业软硬件设备方面采购投入；数据分析必然会带动云计算、超级计算机服务器方面使用；分析的数据将指导企业生产更具有针对性满足客户需求，更有效促进和带动各个行业发展。　　大数据产业将迎来黄金增长期　　“数据已成为战略性资源。谁拥有更多数据，谁就拥有未来。”分析人士指出。随着中央不断加大力度推动数据开放，大数据产业商机无限，相关概念股有望成为资本上市的“飞猪”。东吴证券认为，大数据产业化高速发展，数据安全上升到新的高度。随着大数据的产业化发展，大数据从某种程度上已成为互联网经济的生产要素之一。　　分析认为，在未来5到10年，大数据产业将迎来黄金增长期。根据国家金融信息中心指数研究院发布报告显示，2016年我国大数据市场规模预计将达238亿美元。贵阳大数据交易所总裁王叁寿是这次《纲要》的起草人之一。在他看来，《促进大数据发展行动纲要》的作用是要激活中国大数据的资产价值，未来我国大数据的市场规模将达到上万亿元。　　“我们说大数据本身作为一种资产，它是无处不在的，但是，原来在没有《大数据发展纲要》这样一个顶层设计的时候，各级地方政府是没有把政府手里的数据资产激活的。政府手里掌握着大量的数据资产、数据资源，一旦把这个价值释放出来，我相信整个市场的规模会产生上万个亿，甚至成为继互联网以后最重要的一个产业。”王叁寿称。　　银河证券分析师沈海兵指出，行动纲要政策出台是一个重要的里程碑，大数据行业迎来加速发展期，相关基础设施投资建设将迎来高潮。华创证券则认为，大数据领域政策频出，拥有数据源及分析技术的公司得到难得的发展机遇，整个大数据板块有望成为未来几年的持续成长领域。　　而对于大数据行业的投资机会，赵金伟建议可从以下思路角度参与：(一)大数据产业布局带来的设备需求相关概念个股。大数据产业离不开超级服务器、超级存储设备等，这是大数据布局最先收益的行业。(二)行业内具有较好数据来源的上市公司。数据也有行业壁垒，对行业熟悉熟悉，行业数据来源广泛，尤其与政府相关部门有较长合作时间的上市公司，有望在“数字政务”、“智慧城市”建设中受益。　　个股方面，沈海兵表示看好大数据在工业、医疗、行政、旅游、交通、金融等各个行业垂直领域的应用，在政策和行业发展大趋势双重浪潮叠加之下，龙头企业迎来最佳发展契机。重点推荐东方国信（300166 公告, 行情, 资讯, 财报）、拓尔思（300299 公告, 行情, 资讯, 财报）、东方通（300379 公告, 行情, 资讯, 财报）、浪潮信息（000977 公告, 行情, 资讯, 财报）、宝信软件（600845 公告, 行情, 资讯, 财报）、易华录（300212 公告, 行情, 资讯, 财报）、千方科技（002373 公告, 行情, 资讯, 财报）等个股。　　安信证券建议重点关注，自身拥有大数据的公司：如科大讯飞（002230 公告, 行情, 资讯, 财报）、万达信息（300168 公告, 行情, 资讯, 财报）、恒生电子（600570 公告, 行情,资讯, 财报）、四维图新（002405 公告, 行情, 资讯, 财报）、用友网络（600588 公告, 行情, 资讯, 财报）、神州信息（000555 公告, 行情, 资讯, 财报）、千方科技等；以及为客户提供大数据分析、运营、服务的公司：东方国信、东方网力（300367 公告, 行情, 资讯, 财报）、超图软件（300036 公告, 行情, 资讯, 财报）、启明星辰（002439 公告, 行情, 资讯,财报）、东方通和拓尔思等。　　个股点将台　　东方国信　　近日，东方国信公告中标中国电信集团大数据汇聚平台项目；加上此前中标联通和移动的大数据集中项目，公司成为同时中标三家运营商大数据集中项目的公司。分析认为，东方国信成为行业内唯一一家帮助三大电信运营商实现大数据集中建设的大数据供应商，战略意义重大。　　“近年来，三大运营商都在积极布局大数据战略，探索数据为中心的、集中化和一体化的”平台+应用“的模式，通过构建集团统一的、集中、开放的大数据平台，并在此平台上构建多样化的应用，大数据平台成为转型的核心。公司作为运营商大数据平台的重要建设者，在未来的应用探索上具备天然优势，目前公司已经与运营商合作利用数据资源探索全新的大数据应用，落地值得期待。”安信证券报告称。　　据悉，东方国信是国内领先的BI应用软件提供商，依托在电信行业商业智能领域的技术和产品积累，近年来一直持续高速增长，今年上半年实现营业收入和净利润分别同比增长35.51%和50.85%。安信证券认为，公司发展战略非常清晰，通过内生外延相结合的方式拓展大数据在各行业的应用，国务院通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，明确表明大数据时代已经到来，公司作为行业绝对龙头将显著受益。　　易华录　　目前上市公司中唯一一家专注于提供城市智能交通整体解决方案的全国性企业。软件研发和应用能力排名第一。分析认为，公司凭借央企的品牌与信誉基础，长年为城市管理者提供信息化建设和维护，为政府部门进行城市管理、决策制定提供信息基础支撑和服务。成为城市信息化服务的运营主体和城市生活公共服务的市场体，具有政府大数据运营的衔发优势。　　据悉，作为中国智能交通及城市的行业龙头，易华录通过政府数据开放及自身数据沉淀，做大数据运营，进而利用互联网模式提供应用服务。目前正在全国跑马圈地，智慧城市项目订单收获不断。智能交通方面，综合服务平台转型C端，正背靠汽车后万亿蓝海市场。电子车牌方面，公司已占据数据入口，静待政策红利释放，实现向车联网的延伸。　　国海证券指出，公司从工程项目型公司正坚定向着互联网+政府大数据的运营型转型，将政府数据移动互联网化，构建生态体系，目标是做政府大数据的一级开发商。公司已经显示出获取项目建设权、数据获取权的能力，后面将进入运营模式打造阶段，发展前景看好。　　四维图新　　四维图新作为国内首家获得导航电子地图制作资质的企业，公司在国内率先从事导航电子地图商业化开发。上半年公司采取一系列动作，包括对图吧的控股、发布了趣驾2.0 车联网整体解决方案；凭借腾讯的海量内容资源、四维在前装市场绝对的领先优势、图吧等在消费端亿级别的用户基础，公司已形成云端基础服务+2B+2C 的完整生态链布局。　　“考虑到车联网将成为市场规模超越移动互联网的超级蓝海，公司作为车联网产业最核心受益标的，强烈看好公司成长为车联网巨头的潜力。”中信证券研报称，上半年公司在车联网产品和市场积极储备，在前装及后装领域与国内外主流车厂大力推进合作，预计下半年公司车联网业务即将爆发，趣驾用户量有望实现百万量级的井喷增长。　　渤海证券指出，除进行产业链布局和生态构建外，公司还依托业务优势积极进行流量变现，目前公司积极在UBI 车险、汽车后服务市场等领域进行商业模式探索，且已与多家保险公司进行深入交流，未来基于公司车联网生态系统的流量变现可期。　　千方科技　　公司是国内唯一实现跨路面交通、民航、轨道交通做大交通数据采集与平台的公司。9 月2日公告，子公司北大千方以现金5000万元收购冠华天视70%股权，抢占轨道交通数据端入口。业绩方面，上半年公司实现营业收入和净利润分别同比增长20%和27%。此外，公同预计1-9月实现净利润2-2.3亿元，同比增长29.14%-48.51%。　　渤海证券认为，公司通过内生+外延方式布局立体化交通服务，包括地下轨道交通、地上路面交通及民航信息等交通数据服务，还包括电子车牌、电子公交站牌、智慧停车场等其他交通服务，业务涵盖交通出行的各个领域，为C 端用户提供全方位交通出行服务。公司已几乎掌握全部C 端交通出行入口，未来依托交通出行这个高频次、强需求入口的流量变现将大有可为。　　“收购冠华进入轨交领域后，公司已经基本实现大交通数据采集布局。展望未来，公司有望大步迈向以运营制为主的大交通数据变现领域。商业模式变革意味着转型，而外延是互联网软件行业实现持续成长的重要支撑。”国泰君安称。公司近期收购12308 部分股权，积累300 万实名活跃用户，启动了首次针对互联网C 端领域的外延并购。变革大幕开启下资本运作能力释放，体外孵化注入和大额并购落地值得期待。站在当前时点，市场对于公司外延下转型成功概率亟待重估。

山西山城大数据集团有限公司是山西省的国有大数据企业，挺好的。1、山西山城大数据集团有限公司的综合成绩为7.3，其中57％的网民表示，促销速度快，前景良好，80％的网民表示，公司的管理层更为人性化。2、山西山城大数据集团有限公司是山西省的国有大数据企业。采取国家“互联网加”行动计划和“十四五”作为指导指导，我们应实施实施大数据战略的战略，培养数码经济，山西省党委党山西养智慧培养。省政府。它致力于为各国政府，行业和企业设计顶级大数据规划，提供大数据解决方案，并在山西省建立大数据生态系统，整合大数据，物联网和云计算。拓展资料：1、主要业务范围：数据处理服务;大数据服务;信息系统集成服务;技术服务，技术开发，技术咨询，技术交流，技术转让和技术推广;物联网技术服务;云计算设备的销售;互联网数据服务;数据处理和存储支持服务;信息技术咨询服务;软件开发;软件销售;2、山西山城大数据集团有限公司的办公地址位于世界着名的山西商业大都市太原，11楼，山西省太原市万宾区的Xikuang街70号。在2021年1月6日，在太原市场监督局注册和建立，注册资金1000万元。在公司的发展和增长的年度，我们始终为客户提供良好的产品和技术支持和声音售后服务。我们公司主要从事数据处理;大数据服务;3、计算机系统集成和通用布线;技术开发，技术推广，技术转让和计算机软件技术咨询;互联网信息服务;软件和硬件检测和检测;物联网技术服务;云计算设备的销售;互联网数据服务;数据处理和存储服务;信息技术咨询服务;软件开发和信息系统集成服务;软件产品销售;互联网接入服务;物联网系统集成和服务;公共安全信息系统集成与服务;工业智能系统集成与服务;信息和自动化工程;增值电信服务;通信服务;销售通信网络设备;租赁通信网络设备;房地产租赁运营;接受中国联通的委托来处理中国联通的移动业务（网络访问，收费，业务变革，所有权转移）和固定业务。希望能够给到你帮助。

湘邮科技合肥大数据研发中心好。根据查询相关资料信息：湘邮科技合肥大数据研发中心拥有一支专业的研发团队，能够独立开发、设计和生产各种类型的大数据、云计算和人工智能等产品。湘邮科技合肥大数据研发中心的研发团队技术水平领先于行业其他企业，能够为用户提供更高质量的产品和服务。湘邮科技合肥大数据研发中心与多家企业和机构合作，拥有广泛的合作伙伴资源，能够为用户提供更多元化、个性化的产品和服务。

一线互联网巨头都有涉及大数据业务，下面主要介绍的是一些创业型大数据公司，加粗的是该大数据细分领域的佼佼者！1、TalkingData数据增值服务2、碳云智能医疗大数据3、数梦工场政府大数据4、九次方政府大数据5、百分点大数据解决方案6、同盾科技数据安全7、百融金服金融大数据8、友盟数据增值服务9、通用数据数据存储10、EverString营销大数据11、海智BDP数据可视化12、秒针系统营销大数据13、AdMaster营销大数据14、光音网络营销大数据15、亿玛在线营销大数据16、数据堂数据交易17、明略数据大数据解决方案18、星环科技基础技术平台19、数联铭品大数据解决方案20、品友互动营销大数据21、金电联行金融大数据22、国政通数据交易23、亚信数据大数据解决方案24、晶赞科技营销大数据25、永洪科技数据可视化26、集奥聚合数据增值服务27、聚合数据数据交易28、华院数据大数据解决方案29、医渡云医疗大数据30、昆仑数据工业大数据31、国信优易数据交易32、邦盛金融基础技术平台33、银联智慧数据增值服务34、中澳科技公安大数据35、时趣互动营销大数据36、GrowingIO数据分析37、美林数据工业大数据38、人大金仓基础技术平台39、明朝万达数据安全40、国双科技数据可视化41、海云数据数据可视化42、翱旗科技大数据解决方案43、DataEye泛娱乐大数据44、通付盾数据安全45、TrustData数据增值服务45、数云信息营销大数据46、智慧足迹数据增值服务47、奥维云网数据交易48、巨杉数据库数据存储49、普林科技大数据解决方案

深圳市敏捷大数据处理有限公司不错。根据该公司官网提供的信息，敏捷大数据处理公司拥有一支技术力量雄厚的团队，在大数据处理、分析和挖掘等方面拥有丰富的经验和实践经验，能够针对客户需求进行个性化定制服务。

“十三五”规划涉及的主题及相关个股如下：一、环保板块：“十三五”期间，我国环保产业的全社会投资有望达到 17万亿。相关个股包括：东江环保(002672)、蒙草抗旱(300355)、永清环保(300187)等。二、碳排放中国明确提出了一些短期目标：计划于2017年启动全国碳排放交易体系。这份声明承诺意味着中国未来五年，将跑步进入低碳新纪元，预计低碳经济将成为十三五规划的重点方向之一，是值得中期关注的布局方向。相关个股包括：中电远达(600292)、菲达环保(600526)、三爱富(600636)等。三、人口老龄化按照国际老龄化的界定标准(60岁以上的老年人数量占总人口数量的10%)，我国于1999年即进入了老龄化。随着老龄化的深入，对经济与社会的负面冲击也愈发明显：一方面因劳动人口比例减少，人口红利不再甚至变成累赘，中国未富先老;另一方面，人口结构的变化导致需求结构变化，根据美日经验，房地产进入长周期下行通道，驱动中国经济增长的重要引擎失速。预计“十三五”时期，应对人口老龄化危机将从两方面发力：一是放松计划生育政策，提高人口出生率，降低底部老龄化压力;二是增加与养老相关的服务业供给，满足老龄人生活与精神层面的需求。二胎概念：戴维医疗(300314)、贝因美(002570)、威创股份(002308)等。养老概念：乐金健康(300247)、万达信息(300168)、东软集团(600718)等四、信息经济信息经济的内涵并不局限于“互联网+”。从存量上看，中国的信息产业已经初具规模，2014年中国信息产业消费规模为2.8万亿元，贡献GDP 0.8个百分比。从增量上看，在居民信息消费多样化与政策引导的刺激下信息经济发展迅速，2014年信息消费规模同比增长18%，而根据工信部的预测2015年将增长15%达到3.2万亿，成为增长新亮点。预计十三五时期，信息经济仍将是驱动经济增长的引擎之一，上下游产业链为市场提供投资机会。大数据：东方国信(300166)、天玑科技(300245)、银信科技(300231)信息安全：蓝盾股份(300297)、北信源(300352)、启明星辰(002439)五、智能制造随着人口红利的消失， 劳动力供给减少、人工成本上升和新一代劳动力制造业就业意愿的下降，对我国制造业的国际竞争力形成了巨大制约。推进“工业化和信息化”融合，抢先进入“工业4.0”时代，以保持第一大支出产业- 制造业竞争力，是我国无法不选择的一个命题。“中国制造2025”将成为传统制造企业打造智能工厂的标杆。“中国制造2025”将成为今年以至未来几年A股市场持续受关注的主题。相关个股包括：机器人(300024)、蓝英装备(300293)、三丰智能(300276)、沈阳机床(000410)等。六、国企改革　　国企改革顶层方案等国企改革相关文件陆续发布。推动国企整合重组，重点是在央企层面。新一届政府央企强强联合的思路主要是针对龙头企业进行整合，打造具有国际竞争力的“国家品牌”，避免企业在“走出去”的过程中产生恶性竞争、自相残杀，拓展海外市场、加快产能输出。未来央企整合方向在推动附加值较高、对出口带动作用较大、业务存在恶性竞争的央企进行合并同类项。　　央企重组相关个股包括：中国船舶(600150)、中船防务(600685)、东风汽车(600006)、东风科技(600081)、一汽轿车(000800)

未来最有价值的行业将是数据价值最大的行业，而最有价值的公司将是能设计好的商业模式把数据变现的公司。遵循自身拥有大数据和为客户提供大数据分析运营两条主线选择标的：一是自身拥有大数据的公司，如科大讯飞（002230）、万达信息（300168）、石基信息（002153）、恒生电子（600570）、四维图新（002405）、用友网络（600588）、神州信息（000555）、千方科技（002373）等；二是为客户提供大数据分析、运营、服务的公司，如东方国信（300166）、烽火通信（600498）、中瑞思创（300078）、东方网力（300367）、超图软件（300036）、启明星辰（002439）、东方通（300379）、拓尔思等光环新网（300383）、蓝鼎控股（000971）。

　大数据概念股龙头解析　　拓尔思(300229)：大数据技术领先，长期价值凸显，大数据处理技术业内领先，技术完善产品市场空间广阔。公司是大数据领域海量非结构化信息自动化、智能化处理领域的佼佼者，从底层技术、平台产品到应用产品和服务技术办局及产品完备，基于自主平台的企业搜索、机器挖掘、SMAS和OM等产品技术先进应用范围广阔，随着市场的城市未来前景广阔。　　科华恒盛(002335)：科华定位“数据中心基础设施解决方案提供商”，在中大型数据中心市场打破外资垄断优势，实现高端突破。即使2016年占数据中心市场10%份额，也有2倍以上成长空间。　　万达信息(300168)：目前平安城市和智能交通是各地政府在智慧城市建设中投入最大的细分领域，公司通过收购成功切入。一方面形成客户资源优势互补：浩特通信在四川地区拥有强大的客户资源，在历年“天网”建设中均中标。

征信大数据黑了，就是出现了不良信用记录，当出现不良信用记录，只能继续保持良好的信用，使用5年以后就不会再展示了。不能停用，停用后信息就不再更新了。根据《征信业管理条例》的规定，不良信息自不良行为或者事件终止之日起展示5年。对于账户处于正常开立期间的信贷业务，征信中心每个月都会进行更新。但是，信贷业务在销户或结清后，其信息就不会再更新了。扩展资料：对征信报告有异议需要您本人亲自到现场提出异议申请，届时，带上您自己的有效身份证件的原件及复印件就可以了，其中复印件要留给查询机构备查。个人有效身份证件包括：身份证、军官证、士兵证、护照、港澳居民来往内地通行证、台湾同胞来往内地通行证、外国人居留证等。另外，在查询时，您还需如实填写个人信用报告异议申请表。参考资料：中国人民银行征信中心-常见问题

大数据产业利好频出概念股将成为“飞猪” 　大数据行业利好消息不断，相关概念股成为市场焦点。分析认为，随着互联网的发展，海量数据连通变成现实，大数据行业将迎来爆发的高潮。相关提供IT基础设施和应用解决方案、从事大数据采集和拥有数据资源的企业将获得高速扩张的机遇，概念股有望成为市场上的“飞猪”。 　　大数据政策将密集出台 　　日前，工信部信息化和软件服务业司司长陈伟表示，工信部支持大数据技术和产业创新发展，提升大产业支撑能力，培育新业态新模式。工信部除制定《大数据产业“十三五”发展规划》外，还将出台促进大数据产业发展的推进计划。 　　据介绍，工信部将组织实施“大数据关键技术及产品研发与产业化工程”，通过相关项目和资金引导支持关键技术产品研发及产业化，同时开发面向工业、电信、金融、交通、医疗等数据密集型行业的大数据应用解决方案。 　　其实，大数据产业近期可谓政策利好不断。日前，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，提出未来5至10年我国大数据发展和应用应实现的目标，到2020年，我国将形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品；并且培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。 　　事实上，自2014年3月“大数据”首次写入《政府工作报告》以来，政府层面一直在推进大数据产业的建设，相应的配套政策也在相继出炉。今年7月下发的《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中，所涉及的11项重点行动几乎全部提到对于大数据的应用，从根本上肯定了大数据在推动互联网与实体经济融合中的重要作用。 　　业内人士认为，大数据已经成为国家竞争力的重要体现，预计大数据行业的政策将会密集出台。不同于基础软件行业处于追逐国际主流趋势，我国大数据产业在国际竞争中已崭露头角。“相关提供IT基础设施和应用解决方案、从事大数据采集和拥有数据资源的企业，将获得高速扩张的机遇。” 　　民生证券广州营业部首席投顾赵金伟表示，从经济发展阶段来看，如果说第一阶段是通过规模化生产来解决现实经济的“供不应求”的状况的话，中国经济即将进入第二个发展阶段亦即柔性化生产来解决当前经济“供过于求”的问题，而柔性化生产的也就是去满足客户的个性化需求，使生产更具有针对性。而柔性化生产实现的基础和前提就是要准确识别客户需求，而实现这个功能最重要的就是“数据”，只有掌握足够多的数据并进行相应的数据分析，才能生产出满足客户不同需求的产品，“数据就是财富”。 　　“大数据产业未来有望成为带动经济发展的主要引擎，其作用类似中国的房地产与汽车产业。”赵金伟指出，发展大数据第一离不开数据采集，数据采集必然将带动电子相关行业软硬件设备方面采购投入；数据分析必然会带动云计算、超级计算机服务器方面使用；分析的数据将指导企业生产更具有针对性满足客户需求，更有效促进和带动各个行业发展。 　　大数据产业将迎来黄金增长期 　　“数据已成为战略性资源。谁拥有更多数据，谁就拥有未来。”分析人士指出。随着中央不断加大力度推动数据开放，大数据产业商机无限，相关概念股有望成为资本上市的“飞猪”。东吴证券(601555,股吧)认为，大数据产业化高速发展，数据安全上升到新的高度。随着大数据的产业化发展，大数据从某种程度上已成为互联网经济的生产要素之一。 　　分析认为，在未来5到10年，大数据产业将迎来黄金增长期。根据国家金融信息中心指数研究院发布报告显示，2016年我国大数据市场规模预计将达238亿美元。贵阳大数据交易所总裁王叁寿是这次《纲要》的起草人之一。在他看来，《促进大数据发展行动纲要》的作用是要激活中国大数据的资产价值，未来我国大数据的市场规模将达到上万亿元。 　　“我们说大数据本身作为一种资产，它是无处不在的，但是，原来在没有《大数据发展纲要》这样一个顶层设计的时候，各级地方政府是没有把政府手里的数据资产激活的。政府手里掌握着大量的数据资产、数据资源，一旦把这个价值释放出来，我相信整个市场的规模会产生上万个亿，甚至成为继互联网以后最重要的一个产业。”王叁寿称。 　　银河证券分析师沈海兵指出，行动纲要政策出台是一个重要的里程碑，大数据行业迎来加速发展期，相关基础设施投资建设将迎来高潮。华创证券则认为，大数据领域政策频出，拥有数据源及分析技术的公司得到难得的发展机遇，整个大数据板块有望成为未来几年的持续成长领域。 　　而对于大数据行业的投资机会，赵金伟建议可从以下思路角度参与：（一）大数据产业布局带来的设备需求相关概念个股。大数据产业离不开超级服务器、超级存储设备等，这是大数据布局最先收益的行业。（二）行业内具有较好数据来源的上市公司。数据也有行业壁垒，对行业熟悉熟悉，行业数据来源广泛，尤其与政府相关部门有较长合作时间的上市公司，有望在“数字政务”、“智慧城市”建设中受益。 以上是小编为大家分享的关于大数据产业利好频出概念股将成为“飞猪”的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

16日，杭州互联网法院对原告淘宝(中国)软件有限公司(下称“淘宝公司”)与被告安徽美景信息科技有限公司(下称“美景公司”)涉“生意参谋”零售电商数据平台(下称“涉案数据产品”)不正当竞争纠纷案进行网上公开宣判。据悉，这是杭州互联网法院宣判的首例大数据产品不正当竞争纠纷案。原告淘宝公司开发、运营的涉案数据产品，是在收集网络用户浏览、搜索、收藏、交易等行为痕迹所产生的巨量原始数据基础上，以特定的算法深度分析过滤、提炼整合并经匿名化脱敏处理后形成的预测型、指数型、统计型等衍生数据，其呈现方式是趋势图、排行榜、占比图等，主要功能是为淘宝、天猫商家的网店运营提供系统的数据化参考服务，帮助商家提高经营水平。被告美景公司运营的“咕咕互助平台”及“咕咕生意参谋众筹”网站，以提供远程登录已订购涉案数据产品用户电脑技术服务的方式，招揽、组织、帮助他人获取涉案数据产品中的数据内容，并从中获取利益。杭州互联网法院通过明晰网络运营者使用网络用户信息正当性的评判标准，厘清用户信息、原始数据及数据产品的法律属性及权利边界，最终确认淘宝公司对涉案数据产品享有合法权益。该院认为，网络数据产品的开发与市场应用已成为当前互联网行业的主要商业模式，是网络运营者市场竞争优势的重要来源与核心竞争力所在。本案中，涉案数据产品系淘宝公司付出了人力、物力、财力，经过长期经营积累而形成的。涉案数据产品能为淘宝公司带来可观的商业利益与市场竞争优势，淘宝公司对涉案数据产品享有竞争性财产权益，对于侵犯其权益的不正当竞争行为有权提起诉讼。该院认为，美景公司未付出劳动创造，将涉案数据产品直接作为获取商业利益的工具，此种据他人劳动成果为己牟利的行为，明显有悖公认的商业道德，属于不劳而获“搭便车”的不正当竞争行为，如不加禁止将挫伤大数据产品开发者的创造积极性，阻碍大数据产业的发展，进而会影响到广大消费者福祉的改善。根据美景公司自行公布的用户数量、版本分类、收费标准计算，美景公司在本案中的侵权获利已超过200万元。根据《反不正当竞争法》相关规定，杭州互联网法院判令美景公司停止侵权行为并赔偿淘宝公司经济损失及合理费用共200万元。“大数据产业作为新型市场形态，目前正处在形成与新兴过程中，相关法律规范也处在探索创立阶段。为保障大数据产业的发展，在加大对侵权行为惩治力度充分保护大数据产品权利人合法权益的同时，审判实践中需积极探索创立相关裁判规则，充分发挥判决引领作用，规范大数据产品的开发与市场应用活动，明晰各相关主体对于数据产品的权利边界，引导大数据产业健康、有序发展。”杭州互联网法院承办法官沙丽说。这样就减少了时间不用去法院了。

成都大数据分析培训班较好的有：1、学大教育2、弘成教育3、新东方4、达内教育5、等等其他培训班1、学大教育学大教育创立于2001年，历经十七年的发展，已在全国127个城市设有621所学习中心。作为个性化教育的倡导者，学大教育尊重学生个体差异，坚持以学生的个性化发展为核心，以发掘学生潜能、全面提升综合素质为目标，借助智能化科技力量对学生进行因材施教。2、弘成教育弘成教育集团成立于1999年，是集高等教育、基础教育、国际教育、101远程教育、幼儿教育于一体的综合教育服务机构，成为国内成功登陆海外资本市场的网络教育全面服务提供商。弘成教育，十余年，凭借先进的技术、优质的资源及对教育的深厚理解，先后与百余所院校建立合作，提供从技术到招生、从项目服务到全面合作等灵活多样的服务模式。3、新东方新东方教育科技集团由1993年11月16日成立的北京新东方学校发展壮大而来，集团以培训为核心，作为中国著名私立教育机构，新东方教育科技集团于2006年9月7日在美国纽约证券交易所成功上市。4、达内教育达内时代科技集团有限公司成立于2002年9月。2014年4月3日成功在美国纳斯达克上市，融资1亿3千万美元。成为中国赴美国上市的职业教育公司，也是引领行业的职业教育公司。达内集团以中关村为依托，目前已在北京、上海、广州、深圳、大连、南京、武汉、杭州、西安、苏州、成都、沈阳等60个大中城市成立了200家学习中心，达内集团从创建之初就致力于打造成一个教育生态链，业务来源于产业，服务于产业发展。在互联网发展的不同阶段，达内的课程紧跟互联网发展的步伐，十几年不断的创新，打造覆盖IT全产业链的职业课程版图。扩展资料：如何选择培训机构注意事项：1、教学体系是否完善大数据技术纷繁庞杂，行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发等。市面所谓“大数据”机构85%基本讲的都是JAV数据或数据库学习。2、师资力量、硬件设施培训机构与传统院校教育的最大区别还是在于面向就业。院校教育的学习主要是面向应试及学历获取，就业并不是其主要的教学目的，更多的工作能力需要在工作中不断提高。而培训教育的唯一目标就是就业，所以培训机构和院校教育的讲师背景要求会有很大的不同。靠谱的培训机构讲师全部来自于大型互联网企业的大数据开发人员，有着非常强的实战能力。3、课程设置只要谈到学习，就离不开课程。也就是我们所要学习的知识和技术。课程是否合理直接决定了学生的知识结构和学习成果好的课程安排能够让学员有系统的学习，能够让小白也能够更快的入门，当然，课程还应该与市场需求相互对接，这样才能够让学员实现更好的成长。4、实训项目上面我们讲了课程的重要性，课程设置是否合理影响知识结构和学习成果，而项目经验将直接影响我们就业情况。实训项目一般包括JAVA项目，大数据项目，企业大数据平台等，不同的学习阶段配合不同的项目，加深学员对所学知识的理解和应用。5、招生门槛企业在招聘大数据开发人员时是有一定门槛，最低学历要求是统招大专（个别小众企业有可能会放宽要求）。所以，一家靠谱的培训机构在招生要求上肯定会设置一条：大专及以上学历。6、班型选择越来越多的人想进入大数据，但又不想付出太多。为了迎合大家的需求，一些培训机构推出什么“周末班”、“快速班”、“线上班”等等班型。大数据技术庞多复杂，短期内想掌握几乎不可能，一般0基础的学习周期是5个月左右，且是全日制的学习。7、现场试听真正有技术的大数据培训机构根本不怕学生来实地考察、现场试听，网上信息了解得再多，不如实地走访一番，成都的小伙伴们可以前往成都大数据实地考察。

这个里面的包含的东西多了，不过都是以java为基础的才比较好学。望采纳

大数据专业不分男女。大数据专业的前景比较广阔，虽然大数据专业的设立时间比较短，但是目前从就业情况来看，大数据专业已经在诸多专业当中脱颖而出了，这足以说明产业领域对于大数据专业人才的需求是非常旺盛的，而且随着大数据技术开始全面落地，未来产业领域会持续释放出大量的大数据相关岗位。所以女生学大数据也很好就业。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

：）在我们的生活中，所有人都在制造和分享数据——但并非所有数据都能得到合理使用。这种数据缺乏带来的信息不对称，导致了金融行业中“二八定律”的出现。二八定律：在当前利率非完全市场化与小微企业抵押担保品欠缺的情况下，采用传统信贷技术从事小微金融，需付出的边际成本与服务大企业相差不大，在信贷供给资源仍显稀缺的情形之下，银行具有提高授信门槛以迫使高风险客户退出信贷市场的动机，银行服务 80% 低端客户所带来的利润微乎其微，还不如将这部分客户赶出市场，全力支持 20% 的高端客户。——引用自《2013小微企业融资发展报告_中国现状及亚洲实践》多年来，金融一直是属于少部分人的。这不是金融机构们在作恶，而是自然的经济规律，是在资源有限的情况下最正常的分配现象。我认为，大数据对金融最重要的影响，在于其能使一部分长尾需求得到满足。金融行业是很有互联网机会的行业，更是很有大数据潜力的行业。大数据时代，互联网创新、平等、普惠的精神，将慢慢融入金融。这种二八定律会慢慢改变：*图片来源：麦肯锡全球研究院 国金证券研究所比如专注做小贷的阿里金融，其在利用大数据进行金融服务上是极具代表性的。我曾经总结过阿里金融在为客户放贷时抓取的数据：历史交易流水，贸易平台表现如页面管理、广告投放、社区行为等，这些数据包括客户在什么时间、在哪里、同谁做生意、商品数量的变化等等，可以反映其真实的信用状况。买卖双方交互行为分析：顾客的点击、收藏、反馈、评价情况等，所有信息最终会进入数据库进行定量，并将数值输入网络行为评分模型，从而对小微客户进行评级分层。用户提供的其他外部数据：海关进出口、税务、水电、物流、银行流水等方面的数据在线视频资信调查：与申请人的直接沟通，索取资料，对申请人的定性判断心理测试系统：对小企业主性格特质进行分析，通过假设情景模型判断客户的诚信程度外部互联网信息抓取：抓取客户在外部互联网上留下的数据痕迹和身份信息地区、行业与政策库数据，防范系统性风险的调整因素这些数据项中，有关于企业经营交易的信息，有商品、物流信息，甚至也有企业在互联网中的交互信息。拥有了这三方面的信息，阿里金融可以很清楚的了解借款人的真实情况，从而为那些没有合适的抵押担保品的小微企业放贷。而根据国金证券的“大数据”专题分析报告，大数据有三个主要来源：企业内部的经营交易信息物联网世界中商品、物流信息互联网世界中人与人交互信息、位臵信息等等这三个方面的数据信息和上面阿里金融拿来分析企业的数据十分对应。事实上，这三种数据在商业和金融领域，都有十分重要的作用。对金融机构来说，通过这三方面的信息可以很完整的判断出个人或企业的信用等级和综合状况，从而改善了目前个人、企业与金融机构之间信息不对称的状况，从而使金融机构有能力满足长尾人群的需求。·······························阿里金融的数据来源有其特殊性，当前的金融机构并不好复制。但是随着大数据技术的发展，可以想见将来的金融机构将会能更加直观、准确、全面的得到关于个人、企业的相关信息。（需要注意的一点是，虽然处理起来很复杂，这些数据获取的成本却是相对较低的，金融机构可以用较低的成本获得大量关于个人、企业的数据。这正是大数据能真正改变金融行业的前提。）当信息基本对称后，金融机构的很多风险控制方式就会不同，会从原来的要求抵押、担保、保证、高利率等补偿覆盖损失的措施，转变为通过大数据持续考察企业、个人资金用途、盈利能力的方式。更神奇的是，金融机构通过进行大数据的分析，可以精确地定位你的性格、偏好、意愿，可以随时随地精准满足你所在用户群的真实需求和潜在需求。上面这两种不同将会给金融机构带来多方位的改变：无论是风险控制、目标客户群、营销方式、经营模式甚至盈利模式，都会与现在这种专注于服务大客户的现状不同，这种不同是会同时出现在细节和整体的。那时——很多一直被忽视的人群会被重视起来。（其实就和互联网行业差不多，在互联网刚刚发展的初期，软件服务的都是专业人群，而当大家都能上网时，就得小白用户者得天下啦。）即使你一穷二白，是苦苦奋斗的底层，是有好项目却没有担保的小微企业，是年近古稀不懂新潮流不会理财的老人家，只要数据显示你值得信任或者有很大潜力，也依然会是金融机构们在意和争抢的客户。说不定，还会是贵宾级的哦。·········································当前的大数据要走的路还很长，但会有这么一天，金融将是普惠而创新的，高端用户有最适合他们的产品和服务，普罗大众也能得到自己最适合的贷款和投资。（关于大数据，其实有很多很好玩的可能性，也许在未来，你的字体书写都会决定你的信用等级哦，有空再补充上来。）···································

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据产生背景：进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。扩展资料大数据时代的特征1、数据量大（Volume）第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。2、类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。3、价值密度低（Value）第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。参考资料来源：百度百科-大数据时代

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大数据时代,招商快车十大精准营销案例2015年，招商快车——中国最大全渠道大数据营销服务供应商大动作频频，先后与志高、蒙牛、迪士尼、茅台集团、太太乐、三九集团、长松咨询、上海证大、昂立教育、优速通达十大知名品牌达成深度战略合作——从企业营销代运营到大数据精准营销匹配服务。截止目前，招商快车销售额同比增长350%，一线合作企业占比60%，势态喜人。互联网+大数据时代的来临，招商快车勇于突破，敢于先行，DSP商机速配平台、DMP数据营销平台应运而生，全渠道大数据营销服务供应商驻足当代。　　2015年是“互联网+”发展的元年，李克强总理在两会期间提出“互联网+”行动计划，互联网首次写入国家政策纲要，标志着互联网产业在新常态经济下的重要作用。随着互联网+战略的不断深化，大数据的话题在新媒体环境下裂变式传播，大数据一词也慢慢被大众所熟知，特别是在“云计算”和“物联网”的广泛应用，大数据的价值越来越受重视和关注。2015年9月5日，国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展和应用；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，无不标志着大数据时代的到来。　　思路决定出路。大数据时代如山洪猛兽滚滚而来，招商快车基于超过2000万的渠道商、创业者精准数据库，截止日前，招商快车已完成超过2000万IT软硬件设备升级的投入，打造以DSP商机速配平台为核心、以DMP营销数据平台为有力支撑的两大超级平台。依托大数据营销智能化应用、服务，致力于为处于不同生命周期的中国企业，围绕营销及金融价值链中所产生的商业困惑，提供一站式商业模式定位、渠道系统建设、营销内核构造、营销教练、营销外包、O2O解决方案、全网营销、微商解决方案、DMP营销数据应用、DSP商机速配服务、金融增值服务等全渠道大数据营销服务。　　十大精准营销案例。由于商业模式成功升级以及IT软硬件设备的成功导入，招商快车先后与志高、蒙牛、迪士尼、茅台集团、太太乐、三九集团、长松咨询、上海证大、昂立教育、优速通达十多家国内外知名企业达成深度合作，销售额同比增长350%，一线品牌企业客户占比60%，创下历史新高。　　（2015招商快车十大经典案例）　　以志高为例，招商快车结合双方知名度及影响力，为志高制定“互联网+家电+大数据营销”战略，一、提供营销拓展代运营服务；二、依托招商快车DMP营销数据平台为志高提供大数据营销配套；三、全渠道招商落地执行，帮助志高扩大国内外市场占有率，持续推进志高集团由“中国制造”向“中国创造”产业升级。　　大数据时代背景下的全球经济，是一场以信息科技为核心的商业革命，它将颠覆传统经济形式、重构全球经济格局新兴产业链。招商快车成功升级商业模式，致力于帮助中国企业提高生产力、降低运营成本，减少运营盲区，使资源配置合理化，经济效益最大化，从而实现国民经济与商业价值的战略双赢。以上是小编为大家分享的关于大数据时代,招商快车十大精准营销案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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年轻的李兆会曾做过这样的事。2009年，李兆会来到天堂，他大胆挥挥手，拿出888万元为当晚的客人买单。后来，在当晚的抽奖活动中，李兆会获得了价值400万元的—— 法拉利的大奖。当当时的老板李培生，走上舞台准备领奖时，李兆会说：“我不要任何跑车。我只想看看车晓"车晓，一个在娱乐圈不太受欢迎的女明星，对电影《非诚勿扰》中的“冷姑娘”这个角色仍然印象深刻。李兆会背负百亿债务消失，从他2017年到现在已经4年；如今大数据发展迅速，只要李兆会使用手机、电脑、住宿、打车其中一种服务都能立马发现他的踪迹，而且现在监控摄像遍布大街小巷想要不被发现也难，但是并没有发现他在哪里。海鑫钢铁集团是李兆会的父亲李海仓一手缔造出来的。这是一家民营企业，鼎盛时海鑫集团拥有万名员工，资产达到数十亿。李兆会是李海仓唯一的儿子，以后接班父亲的公司自然顺理成章。起初，每个人都认为他是一个艰巨的任务，但几年后，李兆会让所有人刮目相看。他曾经把自己的海鑫集团做大做强，拥有数十亿的净资产，甚至登上了“胡润Rich List”，获得了“山西".首富”的称号。当时的海鑫集团在李海仓的带领下发展得如日中天，但是偏偏有人眼红别人的成绩。2003年春节临近，李海仓的老乡冲进办公室，拿利器威胁李海仓，李海仓当然不会受威胁，然后那人就恼羞成怒，杀害了李海仓后，然后又畏罪自杀。除了山西首富的身份外，外界认识李兆会还因为他的另一个身份，那就是明星车晓的前夫，那时候两人的婚礼可以说也是非常高调的，据悉每个员工还收到500元的红包。可能很多人认识李兆会是源于他的第二个身份，也就是车晓的前夫。李兆会的人生可以说也是百般滋味了，山西最年轻的首富，又迎娶了当红的明星，然而之后剧情却出现大反转了，不仅离婚了，与此同时海鑫钢铁在2014年也开始宣布破产重整，并且面临高额的债务。在2017年的时候，李兆会就已经被限制出境了。从2017年到现在，李兆会已经消失4年了，为何大数据都无法找到他。与父亲兢兢业业在钢铁行业深耕不同，在国外学习管理的李兆会显然更懂得投资之道。在通过钢铁企业获利之后，李兆会开启了自己的投资之路。那些年，他一路顺遂，到2008年，李兆会以125亿身家成为“山西首富”，2年后，年仅29岁的李兆会登上胡润富豪榜。那些站在父辈肩膀上的后代似乎总能跑得更快，他们用几年时间便能超越父辈们的成绩。但是，这个世界是守恒的，来得快的东西，失去得也快。曾宣称要守住父亲的“基业”，但最终，钢铁厂停产直至宣布破产。集团的业务越来越差，钢铁行业也遇到了瓶颈期，资金链很快出了问题，这让李兆会很苦恼。而此时，李兆会也为海博鑫惠集团做了担保人。因为控制者实际上是他的妹妹，李兆会没有多想，但最后还是发生了债务纠纷。也正因为如此，李兆会才第一次被列入征信黑名单，这个锅真的有些不公平。房子漏水时，下了一整夜的雨。这时，李兆会的海鑫集团也发生了很大的变化。由于资不抵债，所有资产都被冻结。从此，李兆会跌入谷底，成了大家眼中的“害群之马”。

在如今大数据的时代，我们生活的方方面面以数据的方式被记录着。 包括所有人与事物的各种信息，来给决策、管理以及行为提供依据。现实生活中，人们通过大数据可以做出判断，得到想要的结果，大数据的应用体现在各个地方。 近年来，国家运用大数据、智能化技术查获了许多不法分子，取得了良好的成绩。 大数据通过记录数据挖掘、人脸识别以及覆盖摄像头等技术来找到相关人员。 但大数据应用的成功率并不是百分百，若当事人有刻意掩饰行踪、留下数据很少，那大数据的作用就会大大减少。 李兆会，李海仓之子，山西海鑫钢铁集团有限公司原董事长、总经理。 作为山西曾经最年轻的首富，其名声响遍全国。李兆会能够成为山西最年轻的首富，主要得益于他的父亲李海仓。李海仓一手创办了海鑫钢铁有限公司，却不幸被刺身亡。于是他的家业李兆会顺其自然地继承了。 22岁的李兆会继承了父亲的海鑫钢铁集团。 他运用自己在海外学习的知识以及见解在公司业务上做了大调整，公司迅速地发展起来。海鑫集团凭借产品的优势以及竞争实力，连续中标。2004年，海鑫集团成为国内民企纳税第一名。 2005年，李兆会收购了几家企业的股份，其中包括民生银行和华冠 科技 。 在这一年，即使市场行情不佳，但海鑫集团在李兆会的带领下年销售额达到了80多亿元的好成绩，净利润超过4亿，位居业内首位。 不得不承认，李兆会在经商方面颇有头脑。随着企业的发展，李兆会的身价也水涨船高。 2006年，在中国富豪榜中李兆会排名56名，并且成为了富豪榜上最年轻的企业家。 这一年的他，只有25岁。 在随后的几年，李兆会的事业发展得如火如荼。除此之外，李兆会还是个“股神”。 对于股市，他拥有敏锐的嗅觉，他在多家公司都持有一定的股份，在高价的时候又将其抛售，赚得盆满钵满。许多股民都会跟着李兆会买股，往往都是赚多赔少。 2010年，李兆会以身价100亿在胡润百富财富榜上排名85位，成为了山西最年轻的首富。 在事业最鼎盛的时期，他迎娶当红明星车晓，当时在 社会 上也引起了不小的轰动，许多外人也因为车晓知道了李兆会。 这让人万般羡慕的生活没过多久。李兆会把事业越做越大的同时，投资也越来越多。 他将大量的资金放到了资本市场里，导致资金无法正常运转，最终濒临破产，并且企业背负了巨额的债务，李兆会作为企业的负责人承担了责任。 2014年，海鑫钢铁被建龙集团收购，车晓也因一系列大变动与李兆会离了婚。 李兆会的人生瞬间从山顶跌落了悬崖，事业和爱情都双双葬送了。一个曾经在业内有巨大成就的人，如今变得一无所有，令人唏嘘。 2017年，海鑫钢铁被收购后，李兆会也被限制出境。 然而奇怪的是，李兆会就像是消失在人间了一般，四年来毫无音讯。 相关部门这几年运用大数据来追踪他，却一无所获。 今年9月15日，上海市第一中级人民法院公开公布了一则执行悬赏公告，前山西首富李兆会成被执行人，承担2.16亿元和利息的四分之一连带清偿责任。 倘若提供线索并成功找到李兆会，则奖励10万元。提供可执行财产线索奖10%，最高可奖励2100万元。 这则公告的发出引起了 社会 极大的关注，也让更多人知道了这件事情的来龙去脉。法院能够悬赏出那么高的赏金，可以看出李兆会的行踪确实难以寻找。 那为什么李兆会的行踪连大数据都找不到他呢？ 大数据记录的前提是留下数据。司法部门追踪一个人的行踪，可以通过查监控记录、查询到过住所、银行卡消费记录、人脸识别、乘坐交通工具等等方法。就像前文所说， 若有人刻意避开可查询数据的方式，可以掩盖行踪，想要找到人就变得难上加难。 而李兆会可能就是通过掩饰自己的行踪，导致无法通过大数据来找到他。 许多不法分子会通过这种方式来拐卖儿童或者逃跑，这就加大了相关部门通过大数据来找人的难度。 第二种可能就是李兆会早已逃往国外，逍遥法外。 一旦人出了国，他个人的数据就被保留在当地的国家里，而国家与国家之间的数据是不连通的。对于每一个国家来说，数据和资料都非常重要，不会轻易泄露，这自然也没法获取李兆会在国外的信息。 或许李兆会在企业面临破产之时就为自己以后做好了铺垫，将个人的财产与公司的资产做了分离，甚至转到了国外。 而在企业破产后，表面上的他无法偿还巨额的债务，实际一转身就逃之夭夭了。 第三种可能，李兆会可能已经离开人世。 面对压力与变故，他可能无法承受，选择了在无人发现的情况下自杀，并且位置相对隐蔽，直到现在还没有让人发现。人去世后，也就没有了数据，自然无法通过大数据找到他。 第四种可能，李兆会隐居于山林中，与世隔绝。 他的数据无法被捕获，位置不被发现。但这对于曾经享尽荣获富贵的李兆会来说，这种生活方式就只剩活着了，跟以往的生活是完全不同的。 所以在这个大数据的时代，大数据并不是万能的。 像李兆会的情况，他逃窜到国外逍遥法外的可能性会更大，国内也不乏许多犯罪者逃到国外的。即使如今生活状态与过往大相径同，但他能凭借聪明的头脑去想到解决方案也不是一件难事。 而他这样的行为，对于企业以及借贷方是极其不负责任的。即使他还活着，也难逃法律的制裁。随着 科技 的快速发展，会有更多找到目标人的方法。 即使已经改头换面、或者利用假身份生活，相信总有一天他会为自己的行为付出代价。

李兆会从首富到老赖无所不能的大数据，现在面对山西前首富李兆会时，似乎失灵了，这的确让人感觉很奇怪。那么李兆会现在到底身在何处，竟然连大数据也遍寻不到他的踪迹呢？目前有三种可能：避世隐身、被害和出境！如果不是前山西首富的头衔，以及一掷万金娶了女明星车晓，相信李兆会是谁，应该没有谁会关注。也正是因为这两件事，让李兆会成了被大众强烈关注的人物，特别是曝出他被悬赏2000万追查下落时，现在又跟人间蒸发似的，想不引起互联端的剧烈震动都很难。李兆会大数据为什么找不到？（1）基础信息改动。大数据也是以人的基础信息来进行查询的。比如说身份证号、手机号、人脸等、各种账动信息、设备信息等。这些基础信息的切换，会造成数据的查找切断。冒用他人身份证号、冒用他人手机号这样的事件，在现实生活中也是屡见不鲜。（2）外貌的改动类似人脸识别等的技术，基础是人像上的点位比对。如果人脸进行了改动、整容等，那识别的机会就会降低。（3）习惯的改动大数据的基础也是以人的行为为中心。比如说我们经常看某类电影，大数据也会经常推送此类电影。但是我后续不再看此类电影， 大数据推送此类电影的机会肯定会降低。（4）藏匿中国太大了，很多的地区交通不通畅，信息也没有那么及时，这些都可以造成一人元的藏匿。在有充足现金的情况下，这一情况并不难办到。在很多的三四线小城市，有的是现金交易，很多商店社区也根本没有摄像头。根本不需要什么产生什么消费信息、账动信息。（5）逃匿国外大数据的发展毕竟是后期才开始发展起来的，并不是非常的完美。比如境外区域的数据就很缺少。之前的旅游热，很多国家实现免签，或者落地签就能说明这点。在这样一种情况下，我国又存在大量的接壤边境线，换个身份逃匿海外，凭借李兆会的手段应该是可以办到。习惯高调作风的他，避世隐退并不适合李兆会根据李兆会之前迎娶女明星等前后风格的高调，他在国内遁迹隐身的可能性不大。除非他在经历了诸多的打击之后，真的心如死水，看破了一切，心灰意冷之际停用了所有的现代电子设备和代步工具，找了一个清静之处就此僻世，那么在这种情况之下，大数据找不到他是有可能的。但是，这种可能性不大。我们都知道江山易改，本性难移，也知道由奢入俭难。仅这两点，放在已经我行我素惯了，高调外向的李光会身上，就有些行不通，因此他避世隐身这个可能性基本可以排除了。父亲遇刺后身亡，会提高李兆会的安全防范意识大数据找不到李兆会，说明他可能脱离了大数据的跟踪。你知道，他是山西首富，钱可以保护他暂时的安全。山西是一个相对稳定的地方，像李兆会这样的传人物很少。曾经，李兆会的婚礼在全国备受瞩目，与著名女电影演员车晓结婚。富豪和女演员也是现在最常见的婚姻。遗憾的是，好景不长，这段短暂的婚姻以离婚结束，挥金如土的李兆分为车晓亿元的离婚费。李兆会是80后，继承父亲的产业后，成为年轻富豪的企业家。但是，他的商业道路不怎么走，因为巨额债务人类蒸发，消失是4年。对于李兆会突然间消失，有不少人说他可能遇害了。虽然存在这种可能，但是细细分析，这种可能性并不大。李兆会虽然已经破产，但破产的是他的家族企业，并不是他的个人。就是说李兆会仍然属于有钱人，只是财富不再像之前外界宣传的那么多而已。对于经历过父亲遇刺身亡的人来说，李兆会自然更明白如何保护好自己。按照这个逻辑推测，他肯定会雇用保姆，保护自己的安全，那么他被人所害这个说法也可以基本上排除了。也许已经悄走国外，避开大数据追查那就只有一种可能性了，已经离开国内，悄悄去了国外。对于像李兆会这样的人来说，虽然他已经从山西首富的神坛上跌落了下来，但并不代表他在巅峰时期积累的人脉和资源也会相应消失。只要他肯舍得花钱，让自己顺利出境的可能性还是有的。只有李兆会已经身在国外，大数据再怎么神通，找不到他也就可以理解了。毕竟大数据主要还是针对国内，至于境外目前应该还无法实现这一点。总结大数据不是一切。数据挖掘和数据分析是后期发展起来的。它们有强大的功能，但它们并不像电影和电视剧中那样引人入胜。大数据发挥作用的前提是基础数据量大。如果有人故意隐瞒自己的行踪，并尽可能少地花费数据，大数据将无法发挥作用。就像一个聪明的女人没有米就做不成砖一样。中国仍有许多被拐卖的儿童，由于这些年的基础数据不足而无法找到。即使有更好的大数据处理技术，也无法发挥实际作用。在刑事案件中，警方还将使用大数据来寻找人。最常见的方法是通过覆盖全国各地的摄像机找到人，并使用数据挖掘、人脸识别等技术找到相关人员。这已经类似于电影中的天眼系统。当然，它还没有发展到这一点。然而，并不是每个人都能使用它。在债务纠纷中,民事案件不是刑事案件,警方不能介入找人,否则会侵犯个人的合法权益。一般来说，当警察帮助寻找某人时，必须有亲属报告案件，例如报告某人失踪。显然,李兆辉的亲属不可能举报。对于李兆会这样的富豪来说，以上任何方法都有可能选择。寻找他，显然不仅仅是大数据，还需要采取刑事手段，多种方法并用，才能发现其痕迹。对此，你怎么看？

中道协联合满帮发布低碳大数据中国道路运输协会联合满帮集团发布《车轮上的低碳大数据》报告引发关注。报告以满帮集团优化货运组织方式提升效率实现科技减碳为例，介绍如何在提升货车实载率的同时，减少货车碳排放量，从而实现减碳增效的目的。报告指出，中国公路运输碳排放占全部交通运输领域总排放的80%以上，其中公路货运碳排放占60%以上。现阶段，重型卡车使用清洁能源的占比不足3%，其碳排放占公路货运的比重超过85%以上。因此解决公路货运“碳排放”难题，对于交通运输领域“碳达峰、碳中和”能否如期完成具有决定性作用。世界资源研究所(WRI)提出，中国实现道路交通运输领域“碳达峰、碳中和”需要三措并举，其中包括新能源汽车推广与应用、运输结构优化及车辆能效提升。值得一提的是，在运输结构优化环节，通过运输结构调整与运输效率提升，有望帮助道路交通实现23%的温室气体减排目标。以满帮平台为例，该平台通过优化货运组织方式提升运输效率实现科技减碳。报告中的案例提到，满帮平台精准匹配货主与司机信息，实现业务撮合。让常年往返于无锡、上海的货车司机张师傅的实载率提升，一趟往返减少碳排放量达到120千克。不仅如此，满帮平台为了降低平台货车空载率，推动零担拼车业务，帮助货车司机提高实载率。案例中提到，一名云南的货车司机分别将昆明的菠萝蜜和楚雄的葡萄拼单到一起，分别运往成都和重庆，而这一趟下来，他的实载率提升了42%，减少碳排放量达到425千克。正是因为货运组织的优化，货车司机用车轮丈量出全国十大“减碳公路”。其中，沪蓉高速、京沪高速、沈海高速位列前三，这些高速公路上的货车实载率在全国所有高速公路中是最高的，当然对应的减碳量也是最高的。运输效率提升了，实载率提高了，也就意味着货车司机可以降本增效。以满帮平台上的一位常年往返于天津和上海之间的货车司机缪师傅的13米平板货车为例，他通过满帮平台，找货距离至少所少50%，实载率提升了45%。对着应着，张师傅的货车一年减少约11吨的碳排放量约等于种类600棵树，而他也因此节省了约4400升柴油，折合油钱大约价值2.6万元。据悉，满帮集团近日对外发布了双碳战略——“满帮碳路计划”，表示将联动平台千万名司机共建共享碳普惠平台，通过优化运输组织方式、升级货运服务产品、增加网络密度、提高车货匹配效率、加大投入自动驾驶、鼓励使用新能源货车等多措并举的方式打好实现公路货运“碳达峰、碳中和”的硬仗。中国物流与采购联合会绿色物流分会执行副秘书长刘然认为，物流行业中不同业务模式的物流企业，积极探索、科学研究基于自身业务模式的碳减排方法学，对于带动整个行业低碳转型具有重要意义。满帮抓住了实现公路货运节能减碳最薄弱的环节——个体货车司机，从平台整体角度提升运输效率，激励司机减碳行为，核算碳减排量，形成碳资产，将实现经济效益、社会效益和环境效益的统一。

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用：（1）服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教（保健方案订阅、推送）；同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。（2）服务医生。临床决策支持，如用药分析、药品不良反应、疾病并发症、治疗效果相关性分析、抗生素应用分析；或是制定个性化治疗方案。（3）服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床试验设计的统计工具和算法、临床实验数据的分析与处理等方面，如针对重大疾病识别疾病易感基因、极端表现人群；提供最佳治疗途径。互联网是个神奇的大网，医疗大数据和软件定制也是一种模式，这里报价，这个手技的开始数字是一把柒中间的是叁儿零最后的是一泗贰五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。（4）服务管理机构。规范性用药评价、管理绩效分析；流行病、急病等预防干预及措施评价；公众健康监测，付款（或定价）、临床路径的优化等。（5）公众健康服务。包括危及健康因素的监控与预警、网络平台、社区服务等方面。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。下面列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。1、比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究。研究表明，对同一病人来说，医疗 服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定 临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从 长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国 通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元 投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互 操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分 析结果的有效性不是一件容易的事情。还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心 (医疗服务支付方)使用成本/效益比例来制定报销决策，因此即便他们通 过大数据分析找到更好的方法也很难落实。2、临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错 误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan 儿科重症病房的研究中，两个月内，临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。比如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、 CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库(就像IBMWatson做的)，从而给医生提出诊疗建议。此外，临床决策支持系统还可以使 医疗流程中大部分的工作流流向护理人员和助理医生，使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来，从而提高治疗效率。3、医疗数据透明度提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明，间接促进医疗服务质量的提高。根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据集，可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘，促进信息透明。流程图的目标是识别和分析临床变异和医 疗废物的来源，然后优化流程。仅仅发布成本、质量和绩效数据，即使没有与之相应的物质上的奖励，也往往可以促进绩效的提高，使医疗服务机构提供更好的服 务，从而更有竞争力。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务 机构带来额外的业绩增长潜力。美国医疗保险和医疗补助服务中心正在测试仪表盘，将其作为建设主动、透明、开放、协作型政府的一部分。本着同样的精神，美国 疾病控制和预防中心 。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。4、远程病人监控从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今后的用药和治疗方案。2010年，美国有1.5亿慢性病患者，如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护 系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历 数据库。举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增 加现象，这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门 诊医生预约量的目标。5、对病人档案的先进分析在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。付款/定价对医疗支付方来说，通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例，这将有潜力创造每年500亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。1、自动化系统自动化系统(例如机器学习技术)检测欺诈行为。业内人士评估，每年有2%~4%的医疗索赔是欺诈性的或不合理的，因此检测索赔欺诈具有巨大的经济意 义。通过一个全面的一致的索赔数据库和相应的算法，可以检测索赔准确性，查出欺诈行为。这种欺诈检测可以是追溯性的，也可以是实时的。在实时检测中，自动 化系统可以在支付发生前就识别出欺诈，避免重大的损失。2、基于卫生经济学和疗效研究的定价计划在药品定价方面，制药公司可以参与分担治疗风险，比如基于治疗效果制定定价策略。这对医疗支付方的好处显而易见，有利于控制医疗保健成本支出。对患 者来说，好处更加直接。他们能够以合理的价格获得创新的药物，并且这些药物经过基于疗效的研究。而对医药产品公司来说，更好的定价策略也是好处多多。他们 可以获得更高的市场准入可能性，也可以通过创新的定价方案，更有针对性疗效药品的推出，获得更高的收入。在欧洲，现在有一些基于卫生经济学和疗效的药品定价试点项目。一些医疗支付方正在利用数据分析衡量医疗服务提供方的服务，并依据服务水平进行定价。医疗服务支付方可以基于医疗效果进行支付，他们可以与医疗服务提供方进行谈判，看医疗服务提供方提供的服务是否达到特定的基准。研发医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。拿美国为例，这将创造每年超过1000亿美元的价值。1、预测建模医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及 早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司 的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。除了研发成本，医药公司还可以更快地得到回报。通过数据建模和分析，医药公司可以将药物更快推向市场，生产更有针对性的药物，有更高潜在市场回报和 治疗成功率的药物。原来一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用预测模型可以帮助医药企业提早3～5年将新药推向市场。2、提高临床试验设计的统计工具和算法使用统计工具和算法，可以提高临床试验设计水平，并在临床试验阶段更容易地招募到患者。通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快 临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议，并能找出最合适的临床试验基地。比如那些拥有大量潜在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更理想的，或 者在试验患者群体的规模和特征二者之间找到平衡。3、临床实验数据的分析分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对 其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或 者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。这些分析项目是非常重要的。可以看到最近几年药品撤市数量屡创新高，药品撤市可能给医药公司带来毁灭性的打击。2004年从市场上撤下的止痛药Vioxx，给默克公司造成70亿美元的损失，短短几天内就造成股东价值33%的损失。4、个性化治疗另一种在研发领域有前途的大数据创新，是通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。个性化医学可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和诊断。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。个性化医疗目前还处在初期阶段。麦肯锡估计，在某些案例中，通过减少处方药量可以减少30%~70%的医疗成本。比如，早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。5、疾病模式的分析通过分析疾病的模式和趋势，可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策，帮助其优化研发重点，优化配备资源。 新的商业模式大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。汇总患者的临床记录和医疗保险数据集汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可 以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医 学发展的速度。公众健康大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测 和响应程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时 的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。

中核佳联大数据服务有限公司港交所挂牌的意思是一家公司在香港地区的股票交易所上市进行股份的买卖交易。根据查询相关信息显示，中核佳联大数据服务有限公司港交所挂牌的意思是一家公司在香港地区的股票交易所上市进行股份的买卖交易。在香港股交所挂牌与在其他证券交易所挂牌的本质都是一样的，挂牌交易的公司的目的都是为了获得直接融资，让公司进一步发展。公司根据自身实际情况规划、是交易所上市的规则不同所选择的上市地点有所不同。

1 002236.SZ 大华股份 大数据 2 002268.SZ 卫士通 大数据 3 002279.SZ 久其软件 大数据 4 002415.SZ 海康威视 大数据 5 002439.SZ 启明星辰 大数据 6 002642.SZ 荣之联 大数据 7 300074.SZ 华平股份 大数据 8 300101.SZ 国腾电子 大数据 9 300170.SZ 汉得信息 大数据 10 300188.SZ 美亚柏科 大数据 11 300229.SZ 拓尔思 大数据 12 300231.SZ 银信科技 大数据 13 300245.SZ 天玑科技 大数据 14 300270.SZ 中威电子 大数据

在对生产体系进行智能化改造的大杨集团有限责任公司（以下简称“大杨集团”）服装定制工厂内我们看到，工人从电脑上远程接单后，利用智能排版系统，选好一件西装所需的各种面料，不到一分钟就能完成裁剪。 大杨集团总经理胡冬梅说：“我们最快的时间，4 个工作日就可以交付。一个非常快捷的生产闭环，就让消费者把定制服装从高大上的很贵、（交付时间） 很长、负担不起的产品，变成触手可达的、可以随手买到。” 创建于 1979 年的大杨集团，拥有 4000 多名员工，主要从事各类中高档服装产品的设计、生产、销售，年服装综合生产加工能力 1100 万件（套），年西服出口量600万件（套），年服装定制产量 200 万件（套）。85% 以上的产品出口，是全球最大的定制服装生产企业。 01 2 亿元打造全球服装智能化柔性定制工厂 西装的私人定制在欧美日等发达国家发展较为成熟，大杨集团的西装订单中，定制西装占有很大比重。对传统服装生产企业来说，私人定制这一向对小众的市场具有生产成本高、制造周期长、难以大规模生产及推广等痛点。要想破解这一瓶颈，企业必须对生产流程进行变革创新，通过发展信息化技术、进行智能化改造，将供应链柔性程度不断优化。 2016 年起，大杨集团开始对生产体系进行智能化改造，目前累计投入2 亿元打造大杨集团全球服装智能化柔性定制工厂。 大杨集团以深度定制和即时体验为目标，打造了定制服装工业互联网服务平台 Ustyylit。通过平台化发展，打通服装消费与服装设计、生产、物料、物流、客服之间的数据链，根据消费者个性化的定制需求，驱动服装设计、面辅料采购、版型选取、生产组织、计划排产、仓储物流、运营管理，汇聚遍布全球的面辅料供应商、制造工厂、贸易商、品牌商、零售店铺等资源，通过数据互联互通、协同生产，实现全球服装个性化定制的按需柔性智能定制生产，为消费者提供新型的体验式服装定制服务，推动数字经济与实体经济融合发展。基于该平台打造的“支持深度定制与即时体验的全品类服装个性定制化项目”入选 2020 工信部新型信息消费示范项目。 02 智能化、数字化贯穿生产销售全过程 大杨集团通过应用自主开发的高效生产管理信息系统，实现了上层数据集成分解、底层数据汇总分析、生产过程即时更新的基于数据动态管理的数字化车间。通过加强基础信息系统平台的开发，保障数据信息交换的稳定性、准确性，实现产品生产流程高效运转。 由智能化生产设备组建的规模化柔性定制生产线，满足单裁定制业务的生产工艺流程需求，解决产能问题，提高生产效率。实现了大批量生产与单量单裁定制生产的柔性组织，满足了大规模单量单裁定制化生产能力需求。 大杨集团对营销管理模式进行了数字化改造，不断提升面向全球客户和消费者的数字化服务能力，满足顾客差异化的需求，提供高品质产品和服务。通过自主研发量体标准和量体数据系统、千万级版型数据库、字典式编码统一物料管理系统，构建了基于定制服装的基础数据平台，为智能制造和智能服务奠定坚实的数据基础；通过构建高效的营销服务信息系统，实现了营销终端、生产工厂端、供应商端数据协同管理，实现全面紧密的合作。 通过逐步完善智能化生产体系，提升智能化、数字化水平，面向客户端、供应端、生产端、物流配送端的各环节，将单个客户的个性化需求进行模块化，组合后实现规模化生产，全面提升产业基础能力及现代化水平，大大提升了定制服装的产品质量、缩短了生产周期。 03 智能制造让小众高端消费变为大众 时尚 选择 改革开放以来，定制服装作为高端消费数量倍增。80 后、90 后消费者追求自己的服饰有个性化、 时尚 化特征，对定制服装需求更为强烈。 同时，人们体型的差异，对更为合身的定制服装需求增多。因此，服装私人定制需求端大幅提升。据测算，目前国内服装定制市场规模在 2000亿元左右。 大数据 + 智能制造突破量体、打板关键环节，柔性供应链实现定制服装的批量化生产，降低制造成本、缩短定制周期。技术端的进步使得服装私人定制这一小众高端消费变为大众的 时尚 选择。 胡冬梅介绍说：“定制服装的价格越来越亲民，早些年定制西装可能要三五千元一套，但是目前 2580 元就可以定制一套特别心仪的纯毛面料的西装。那么，如果通过线上一些促销活动，这样的定制服装甚至可能不用 1000 元就能买到。” 大杨集团全球营销网络已遍布20 多个国家和地区，开设单裁合作店面上千家。定制服装产品品类已由西装拓展到衬衫、裤子、大衣、女装、休闲装等 7 个品类，生产能力、交付能力、产品质量全球领先。2019 年，大杨集团单裁定制产品达到 130.4 万件（套），实现出口创汇 7000 余万美元，成为全球最大的定制服装生产企业。定制产品销售收入占集团整体业务营收比例由 2016 年的 14.1%，提升至 2019年的 36.2%，企业产品结构调整初见成效。2021 年，受全球疫情以及复杂多变的国际局势影响，大杨集团海外服装业务出现断崖式下滑，但定制服装生产，依然实现销售120 万件（套）。 2021 年 10 月 ，在中国服装行业最具规格的年度盛会——中国服装大会上，担任议题主席的胡冬梅，在“智能制造与人机融合”平行会议作了开题演讲，以大杨集团的数字化改造实践，同与会者分享了服装行业智能制造的体会。 2021 年 11 月，工业和信息化部每两年评定一次的“国家级工业设计中心”第五批名单公布，大杨集团凭借领先的设计研发能力以及技术创新与工业设计的深度融合能力，赢得了评审专家的高度认可，从众多参评企业中脱颖而出，成功获评“国家级工业设计中心”。 2021 年 12 月，在中国服装协会主办的第三届中国服装制造大会上，全国共有 12 家企业荣获“2021 中国服装产品创新基地”称号，大杨集团旗下的大连大杨服装定制 科技 有限公司名列其中。 大杨集团通过加强以技术中心、设计中心、信息中心、检测中心四大创新主体建设，加强与海外专家、国内科研院所的产学研合作，加强 科技 人才的管理培育，以创意设计为引领，以市场需求为导向，以顾客满意为目标，形成产品、服务创新体系，全面提升企业的核心竞争力。同时，坚持以信息化、数字化建设为核心，推动企业高质量发展。 截至目前，大杨集团已拥有国家级高新技术企业 6 家，国家级工业设计中心 1 个，国家级中小企业公共服务平台 1 个，国家级产品创新基地 1个，省级企业技术中心 1 个， 科技 创新服务机构 1 家，跻身世界服装行业五百强、全国服装行业百强企业行列。大杨集团近年先后获得“辽宁省省长质量奖”“全国五一劳动奖状”等多项荣誉。 “十四五”期间，大杨集团将积极推进“双循环”战略，在稳定国际市场的基础上，重点发展国内业务，围绕“品牌大杨、定制大杨、数字大杨、资本大杨、文化大杨”五个方面，全面提升集团的综合竞争力。 大杨集团将坚守“一群人、一辈子、一件事”的企业精神，继续打造以全球服装定制业务为重心的产业化发展道路，通过提升智能化、数字化水平，促进规模化服装定制业务的发展，为中国服装产业发展，为大连区域经济发展，为东北老工业基地振兴贡献新的力量。 Inside the garment factory of Dayang Group CompanyLtd. (Dayang Group for short), we see the workers finish tailoring a garment within one minute after they have received a remote order on the computer, completed smart typesetting, and selected the fabrics for the garment. “We can deliver the suit in 4 days. In this way custom-made garment becomes reachable to the consumer who had previously to spend more money and more time,” said Hu Dongmei, general manager of the garment group in Dalian. Established in the year 1979, Dayang Group has 4,000 employees and its business ranges from designing, producing, selling middle and top quality dress products. Its annual output amounts to 11 million pieces or sets. It exports 6 million pieces or sets of western-style dresses. Its annual custom-made garments are 2 million pieces or sets. As the largest custom- made garment producer in the world, 85% of its products are made for exportation. Since 2016, Dayang Group has undergone a transformation in AI production system and invested 200 million yuan in making the enterprise an international AI garment producer in flexible customization. By optimizing its AI production system, the group has placed its focuses on intellectualization and digitalization for the sake of its customers, suppliers, producers, and distributors. Its clients" personal needs are modulized before mass produced. Now its overall capacity in production has been increased and modernized. And the quality of its products has been improved and production cycle shortened. Since China has adopted the policy of reform and opening up to the world, a generation of young consumers has shifted their interest to personalized fashions. They are the ones who have a stronger desire for custom-made costumes and consequently there"s a great demand on the part of the customers. According to Hu Dongmei, the price is more and more customer-friendly. A business suit cost almost 5,000 yuan if it was custom made in the past,while its price has been cut in half to 2,580, even if it is of purely wool fabric. If it is ordered by online promotion, the price can be further reduced to less than 1,000. Today"s Dayang Group has market networks in more than 20 countries and regions and its cooperative tailor shops amount to over 1,000. Its products include 7 categories of shirts, trousers, overcoat, lady"s dress, and casual clothes. It has become a leading garment producer in the world in terms of its productivity, delivery, and quality. Up to now, Dayang Group has 6 high-tech enterprises of national class, one industrial design center of national class, one public service platform of national class, one innovation base of national class, one technical center of provincial enterprise, and one institution for science and technology innovations.The group is one of the world top 500 enterprises, a leading enterprise in top 100 garment producers in China, winners of Liaoning Governor"s Quality Prize, and National May 1 Labor Prize. (Trans. by G. Q.) 摄影：李 东

—— 以下数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。2020年，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模稳步增长。目前行业竞争格局从规模上看，以小型企业为主导;从地域分布上看，以北上广等一线城市为主;从行业应用方面看，以金融、医疗健康、政务等为主要类型;从投融资角度看，企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域是融资热点。大数据行业市场规模保持高速增长随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。根据中国信息通信研究院对大数据相关企业的调研数据，近年来我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2841亿元增长到5386亿元，增速连续四年保持在20%以上。根据近年来大数据行业市场规模增长态势，2020年大数据行业规模约为6670亿元。10-100人的小型企业占主导我国目前大数据领域的企业超3000余家，而超70%的大数据企业为10人至100人规模的小型企业，中小企业在产业蓬勃发展过程中发挥着重要作用。随着全球经济形势的变化和行业政策的实施，大数据中小企业面临的外部市场环境和依托的基础设施也发生重大变化从而影响企业规模分布。地域上以北上广为主根据信通院统计，我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境，人才创新，资金资源等因素影响，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。广东和上海市场环境开放，产业布局上以科技创新为重点，大数据相关企业布局较多，广东省大数据企业数量占比为18%，上海市占比为16%。行业应用领域丰富根据信通院对行业大数据应用相关企业统计整理。下图显示出行业大数据应用企业涉及的行业分布。从图中可以看出，金融、医疗健康、政务是大数据行业应用的最主要类型。除此之外依次是互联网、教育、交通运输、电子商务、供应链与物流、农业、工业与制造业、体育文化、环境气象、能源行业。企业服务为主要融资领域从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开，截止到2019年，企业服务领域的企业获投占比最高62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：1)交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。2)移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。3)人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。4)机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。5)互联网上的“开放数据”来源，如政府机构，非营利组织和企业免费提供的数据。

他的区别有8种：分别是：1、数据规模、2、数据类型、3.模式(Schema)和数据的关系、4.处理对象5、获取方式、6、传输方式、7、数据存储方面、8、价值的不可估量价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：1)交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。2)移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。3)人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。4)机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。5)互联网上的“开放数据”来源，如政府机构，非营利组织和企业免费提供的数据。

本月城市房价数据将分为省会城市整体房价数据及一线城市、一点五线城市、二线重点城市、重点关注城市等四类进行图表直观展示。一线城市：北京、上海、深圳、广州、天津一点五线城市：杭州、成都、重庆、南京、厦门、青岛、武汉二线重点城市：郑州、西安、苏州、长沙、合肥、济南、南昌、海口、福州重点关注城市：珠海、中山、惠州、东莞、无锡、威海、三亚、昆明、沈阳、大连、温州、石家庄、南宁监控数据中，省会城市有9个城市环比下跌，一线城市有3个城市均环比下跌；1.5线的1个城市均环比下跌；1个持平；二线的9个城市中，1个环比下跌，1个持平；重点监控的13个城市其中3个环比下跌。但数据层面的不能全信，你们懂的，数据都是包装过的，但趋势可以参考，价格分布可以参考。1省会城市(点击可查看清晰大图)看点：1、北京房价依旧最高，66165元/平，环比下跌2.63%。上海次之，48084元/平，环比下跌0.62%。2、南京、杭州、福州这三个省会城市均价过2万。3、统计的31个省会城市中，其中有9个城市环比小幅度下跌，20个城市环比不同程度上涨，太原和西宁均环比持平。4、长沙环比增长最高，达5.26%，石家庄同比增长最妖，高达79.05%。5、天津同比上涨仅次于石家庄，高达51.6%。2一线城市北京均价66165元/㎡，环比下跌2.63%，同比上涨47.39%。上海均价48084元/㎡，环比下跌0.62%，同比上涨17.72%。深圳均价46999元/㎡，环比上涨0.26%，同比下跌4.1%。广州均价26804元/㎡，环比上涨1.33%，同比上涨29.41%。天津均价26256元/㎡，环比下跌1.62%，同比上涨51.6%。3 一点五线城市杭州均价23960元/㎡，环比上涨4.47%。成都均价9616元/㎡，环比下跌1.45%。重庆均价8558元/㎡，环比上涨3.58%。南京均价26106元/㎡，环比基本持平。厦门均价45591元/㎡，环比上涨3.06%。青岛均价15520元/㎡，环比上涨0.7%。武汉均价15908元/㎡，环比上涨1.22%。4 二线重点城市郑州均价13856元/㎡，环比上涨2.08%。西安均价7827元/㎡，环比上涨3.59%。苏州均价15748元/㎡，环比基本持平。长沙均价9258元/㎡，环比上涨5.26%。合肥均价14340元/㎡，环比下跌1.07%。（以上回答发布于2017-06-06，当前相关购房政策请以实际为准）更多房产资讯，政策解读，专家解读，点击查看

云赛智联大数据。仪电集团还有F2320资产要注入云赛智联资产注入预期，，注销飞乐音响，打造千亿云赛，智慧中国，提升品牌知名度与行业影响力。

在这一领域的提供商主要是传统上领先的软硬件生产商，如浪潮信息(000977)、华胜天成(600410)、中兴通讯(000063)、方正科技(600601)、长城电脑(000066)、综艺股份(600770)。云计算是互联网和超级计算能力的结合，是一种通过网络以便捷、按需的形式从共享性可配置的计算资源池(这些资源包括网络、服务器、存储、应用和服务)中获取服务的业务模式。数十亿台个人电脑和其他设备(如智能手机)接入云计算中心，将带来工作方式和商业模式的彻底变革，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。云计算将成为第四次IT产业革命。云计算(cloud computing)是一种基于因特网的超级计算模式，由网格计算、公用计算、软件服务，三个步骤慢慢发展演变而来，代表下一代的因特网计算和下一代的数据中心。从市场规模看，根据预测，云计算市场将以28%的复合年增长率迅速扩张。到2012年，云计算技术将相当普及，五分之一企业将没有任何IT资产。因而，云计算有望成为继大型计算机、个人计算机、互联网之后的第四次IT产业革命。

大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。而大数据的主要特点就是数据量大、数据处理速度快、数据真实性高、数据类别复杂等，它们合起来被称为4V。大数据也可以应用在警察预测犯罪的发生、预测选举结果，同时还能通过手机定位数据和交通数据建立城市规划，现在医疗行业也在做大数据的分析。现在社会发展速度非常快，科技也很发达，信息的流通和人们之间的交流也非常密切，而大数据就是这个时代高科技的产物。对于大部分行业而言，怎么运用这些大规模数据是赢得竞争的关键，但同时，大数据在经济发展中的意义不能取代一切对于社会问题的理性思考。现在大数据行业非常的受欢迎，人才需要求量也非常大，而且企业给大数据工程师的薪资比一般工程师的薪资也要高很多。匿名用户大数据的含义包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。大数据概念包含：1.数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理；2.要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”；3.数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据；4.价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

先看什么是大数据？百科上的学术定义就不说了，搜一搜就能找到，超子感性的介绍一下大数据。首先是大数据的“大”这个“大”描述为“多”的话比较好理解。然后这个“多”可以指两个方面1、数据的量多，也就是有足够的样本数据，这样挖掘出来的数据价值可靠性更高，假如只有一两个数据，就算得出结论了你也不敢信啊。2、数据的种类多，可以是数字，文字，图片，视频，音频，销售数据等等都可以。相对大多数的应用场景，数据种类越多越丰富就越好。再看数据的高精度不管数据有多大量，多丰富。首先得要保证数据的精度，准确度。比如我要分析周边人群快销品的消费习惯，但是拿来了一大堆数码产品的销售数据。驴唇不对马嘴的数据再多也没价值。然后还要具有高度时效性这个时效性也可以分两个方面。1、数据本身的时效性，假如拿一堆10年前的数据来用，其实参考价值不大了，毕竟早已时过境迁了，当然也不是绝对的，只是相对于绝大多数的应用，越“新鲜”的数据，越好。2、数据处理的时效性，假如我拿到了一大批，种类丰富的“新鲜”数据，10年才能处理完，这样还有啥意义。所以从这方面而言，大数据并不是只有数据本身，还要包含数据的传输，储存，计算以及结果分发等一系列的处理技术。这些技术必须能都高效的加工数据，保证数据价值的时效性。总结一下，大数据可以感性的理解，就是大量的，丰富的，准确的，新鲜的海量数据，同时还要包含有能够高效处理这些数据的一系列技术。在销售领域，不管是线上还是线下，大数据都能提供相当大的帮助。感性的理解下。一、人群定位我们的产品谁在看，谁在关注，谁在购买我们的产品。通过数据的总结分析，准确定位转化率最大的人群，男生还是女生，老人还是年轻人，可以把流量精准的投放在转换率大的人群。二、地域定位分析不同地域的销售数据，哪个地域的量最大，哪个地域的销售潜力最高。都可以通过数据来挖掘，可以帮助我们安排销售策略的侧重点。三、产品定位什么产品卖的好，什么产品受欢迎。统计数据，根据结果可以安排不同产品的生产和销售方案。四、趋势定位通过数据规律，分析人群的潜在消费趋势，最大概率上，什么产品未来会好卖，可以帮助新产品方向的定位。简单的说，大数据就是为了挖掘数据背后的价值，帮助人们做决策，提供有效的依据。

大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。大数据金融的内容：基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。扩展资料：大数据金融的弊端：1、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。但同时，金融市场乃至整个社会管理的信息基础设施将变得越来越一体化和外向型，对隐私、数据安全和知识产权构成更大风险。就个人隐私而言，大数据的隐私问题远远超出了常规的身份确认风险的范畴。2、大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。大数据是人类设计的产物，大数据的工具(如Hadoop软件)并不能使人们摆脱曲解、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。例如，社交媒体是大数据分析的重要信息源，但其中年轻人和城市人的比例偏多，还存在大量由程序控制的“机器人”账号或“半机器人”账号。波士顿的 StreetBump应用程序为统计城市路面坑洼情况，从驾驶员的智能手机上收集数据，可能少计年老和贫困市民较多区域的情况;“谷歌流感趋势”曾高估了 2012年流感发病率。这说明依赖有缺陷的大数据可能给政府决策造成负面影响，还可能加剧社会不公。3、基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。大数据的使用正在改变金融市场，也需要改变监管市场的方式，以保证市场参与者负责地使用大数据。例如，2010年5月的“闪电暴跌”(flashcrash)令道琼斯工业平均指数 突然大跌，美国监管部门认为是高频交易造成了快速抛售引发的更多抛售。大数据中的一个数据点出错就能导致“无厘头暴跌”。监管机构限制大数据技术的使用，或是对其使用进行直接干预，其潜在风险是巨大的，应鼓励业界对更复杂的技术乃至更大数据的利用。参考资料来源：百度百科—大数据

随着大数据技术的进步，被用来做风控系统使用于金融系统中，现在是有几家软件公司可以换提供大数据金融风控系统模型的，我们公司就可以。为客户提供如下功能：1、多源化的数据采集：第三方数据、互联网数据、行业数据、政策数据等；2、行业决策模型构建：通过数据预处理，风控建模及执行训练构建基于行业的数据模型；3、事前审核准入：股东信息、企业经营信息、法人征信信息、信用信息、法院信息等生成企业评分卡；4、事中监控管理：通过行业风控决策模型，对人、事件、行为进行预测并控制风险；5、事后跟踪反馈：自动跟踪干预预警信息，流程化处理；6、开放平台：面对多行业、多角色用户自助式建立风控模型。

大数据风控在金融科技中的应用和问题一、为什么要用大数据风控？不论是银行还是消费金融公司，互联网小贷公司等其他金融机构，金融机构普遍有风控需求，底层业务逻辑几乎完全相同，只是面对客群，金融产品、风险偏好存在差异。银行等传统机构本质上是风险经营。一方面，监管层对金融机构的风控能力提出很高要求， 另一方面，风控直接会影响金融机构的利润水平。因此，大数据风控直接解决金融机构的核心需求，价值度最大。大数据风控能够能够在用户画像，反欺诈，信用评级等方面大大提高金融机构的效率和风控能力，是金融企业发展过程中必须结合的一项科技手段。二、大数据产业情况介绍目前大数据行业主要有三类玩家：以人行征信、鹏元征信、前海征信、银联智策为主的数据机构，他们特点是和传统的银行，公安部，工商局，航空公司，社保局等国家机关合作，提供公民基本身份证信息、银行卡信息、航空出行信息、企业工商信息等，他们的特点是对外提供数据查询，数据丰富有价值，缺点是风控产品偏弱。以蚂蚁金服、腾讯征信、百度金融为主的互联网公司，他们的特点是各自都有一块基于电商、社交、搜索的巨量数据，同时一些外部数据，形成自己的风控产品和数据输出能力，这些互联网公司刚开始只是和自己的战略合作企业合作输出风控，现在也慢慢对外提供2B的风控产品。同盾科技、百融金服、帮盛科技、聚信立、数美科技等创业技术公司，在互联网巨头还没有对外提供风控技术和传统数据机构风控技术还不强的时候，他们的出现弥补了P2P金融和现金贷对风控产品的巨大需求，他们的数据是整合多方数据源，不断的为2B企业提供风控模型和数据，并且获得了一些网贷数据积累。三、大数据风控的覆盖流程大数据覆盖信贷领域各个流程，重点是获客、身份验证和授信环节，贷中后环节。获客环节建立用户画像，跟踪用户完整生命周期；身份验证环节，通过身份验证，活体识别等技术解决申请人是否本人的问题，关联分析则是利用图关联技术，找出欺诈团伙；授信环节汇聚多方数据源，通过建模进行风险定价，金融科技服务商输出信用评分给机构使用；贷中后环节，主要是排查异常客户，及时报警，以及逾期客户失联修复等。大数据在信贷过程中的应用四、大数据风控的价值点分析1.数据大数据风控中什么是最重要的？答案是：数据。数据的大数据风控中的核心中的核心，没有什么比数据直接告诉金融机构某个目标客户是黑名单客户，逾期严重客户更简单和高效的事情了。数据最好能有海量数据，覆盖足够多的用户；用户数据价值密度高、噪音少，数据清洗容易；用户数据维度多，能够形成丰富的用户画像；自身业务场景能够获取有价值数据 。2.技术对于有些金融机构来讲，如果风控标准很严格，其实排查不能准入的客户其实是不难的，但是对于大部分金融机构来讲，风控和业务是互斥的，为了提高业务量，就必须降低准入标准，但是又要防范风险，这就需要借助技术手段，通过反欺诈建模和信用建模方式，对一下白户进行评估，以及评估客户信用水平，以决定是否准入。技术要求有强大的底层技术架构能力，良好的企业级产品输出能力和大数据清洗和建模能力，未来还需要结合Al等技术，形成智能的风控和反欺诈平台。3.场景理财，保险，汽车金融，现金贷等金融服务，对应的场景不同，对建模的要求也不同，建模能力要求对客户的业务场景非常理解，模型才能适合行业特征。需要经验丰富的建模团队和行业专家队伍；服务过行业标杆客户，了解客户的业务场景；深度理解业务需求。五、大数据风控的在信贷中应用我们以百融系统为例，介绍大数据风控在信贷过程中的流程：百融大数据风控应用贷款流程当前的信贷审批流程主要分为人工审核和自动审核，对于客户资质好，信用好的客户，只要能通过负面信息，欺诈信息，信用评估，那么系统自 动审批通过。对负面信息和欺诈风险没有通过的客户，系统可以自动拒绝或者申请人工复核，对于信用评分不高的客户，需要人工介入审核。六、常用的大数据行业数据央行征信报告：一般持牌金融机构有央行征信介入权限，包括个人的执业资格记录、行政奖励和处罚记录、法院诉讼和强制执行记录、欠税记录等。司法信息：最高法以及省市各级法院的最新公布名单，包括执行法院、立案时间、执行案号、执行标的、案件状态、执行依据、执行机构、生效法律文书确定的义务、被执行人的履行情况、失信被执行人的行为等信息。公安信息：覆盖公安系统涉案、在逃和有案底人员信息，包括案发时间、案件详情如诈骗案/生产、销售假药案等信息。信用卡信息：银行储蓄卡/信用卡支出、收入、 逾期等信息。航旅信息：包含过去一年中，每个季度的飞行城市、飞行次数、座位层次等数据。社交信息：包含社交账号匹配类型、社交账号性别、社交账号粉丝数等。运营商信息：核查运营商账户在网时长、在网状态、消费档次等信息。网贷黑名单：根据个人姓名和身份证号码验证是否有网贷逾期，黑名单信息。还有驾驶证状态，租车黑名单，电商消费记录等等。七、大数据行业存在的问题目前整个大数据行业面临的问题主要是客户隐私泄露问题，像公安，法院等信息由于信息敏感，其实是游走在法律监管空白地带。在百行征信成立之前，各家数据机构的数据其实没有打通，数据的有效性会打折扣，预计百行征信数据出来之后，因为结合了各家数据之长，数据连贯性会好一些。各个大数据公司在数据收集和清洗方式不同，会造成数据污染，这样输出的数据会有一定的不准确性。目前公民数据主要来自于线下收集和网络行为记录，数据的存在一定的滞后性，单纯线下收集的数据存在一定的延迟性。大数据还处于发展初期，目前比较大的问题还是数据量不够大，不够全，以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾，未来还需要结合人工智能和区块链，物联网等技术，实现数据的不可篡改，数据收集及时等能力，从而更好为金融服务。

从前到后从你教育背景(学过哪些课)到各个项目你负责的模块,问的很细(本以为他是物理学博士,但是所有的技术都懂)hadoop的namenode宕机,怎么解决先分析宕机后的损失，宕机后直接导致client无法访问，内存中的元数据丢失，但是硬盘中的元数据应该还存在，如果只是节点挂了，重启即可，如果是机器挂了，重启机器后看节点是否能重启，不能重启就要找到原因修复了。但是最终的解决方案应该是在设计集群的初期就考虑到这个问题，做namenode的HA。一个datanode宕机,怎么一个流程恢复Datanode宕机了后，如果是短暂的宕机，可以实现写好脚本监控，将它启动起来。如果是长时间宕机了，那么datanode上的数据应该已经被备份到其他机器了，那这台datanode就是一台新的datanode了，删除他的所有数据文件和状态文件，重新启动。Hbase的特性,以及你怎么去设计rowkey和columnFamily ,怎么去建一个table因为hbase是列式数据库，列非表schema的一部分，所以在设计初期只需要考虑rowkey和columnFamily即可，rowkey有位置相关性，所以如果数据是练习查询的，最好对同类数据加一个前缀，而每个columnFamily实际上在底层是一个文件，那么文件越小，查询越快，所以讲经常一起查询的列设计到一个列簇，但是列簇不宜过多。Redis,传统数据库,hbase,hive每个之间的区别(问的非常细)Redis是缓存，围绕着内存和缓存说Hbase是列式数据库，存在hdfs上，围绕着数据量来说Hive是数据仓库，是用来分析数据的，不是增删改查数据的，公司之后倾向用spark 开发,你会么(就用java代码去写。

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。在本文中，整理了在中国境内活跃的大数据领域最具影响力的企业，它们有的是计算机或者互联网领域的巨头，有的则是刚刚创办不久的初创企业。大数据致店一把柒叁二零一泗贰五零，但它们有一个共同点，那就是它们都看到了大数据带来的大机会，并毫不犹豫地挺进了这个领域。首先来盘点一下那些提供大数据工具的老牌厂商，看看他们是如何利用自身优势地位冲击大数据领域，并将新产品及新方案推广到新一轮技术浪潮当中?大数据是比云计算还要新兴的一个术语，但是从(表一)中列举的一些公司不难发现，在业内，大数据被科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括IBM、微软、谷歌、亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金这一市场;另外，很多初创企业也开始加入到大数据的淘金队伍中，如Cloudera、Clustrix等。但纵观国内大数据服务提供商市场，大数据这一概念，对国内企业来说或许还稍显陌生，在最具影响力的前30家企业中，国内企业几乎还是一片空白，相对来说，国内大数据起步较晚，但依旧有些企业不遗余力的投入大数据这片蓝海，并且发展态势良好，下面就来盘点下大数据领域国内的主力阵营吧!国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

　　大数据受益股　　编者按：大数据本身是一个问题集，云技术才是解决大数据问题集最重要、最有效的手段。一位资深的大数据专家如此评论。伴随着近期大数据成为市场关注焦点，曾经火热的云计算上市公司也再度受到关注。上周五在美国上市的两家云计算和大数据的交叉概念公司股价出现暴涨，首日涨幅均超过60%，再度显示了美国股市对于这个领域的热衷。而国际权威机构IDC推算，近三年全球云计算领域将有8000亿美元的新业务收入，尤其是云计算应用于大数据问题的分析研究的需求增速飞快。　　云公司的深度业务　　上周五在美国上市的两家公司将美股大数据和云计算的关注度推向新的高潮。　　从这两家公司的主营业务来看，Tableau主要为企业提供商业智能服务，其通过提供云商业智能服务器，让客户将商业数据存储在Tableau的云端，而Tableau软件则为企业完成各种海量数据处理，数据分析与报告生成。　　Marketo 主要提供云营销，即依靠云软件、搜索引擎以及社会化媒体做为主要媒介，通过网络，来最大化客户的营销范围。客户进入云平台后即共享所有营销数据与资源。　　从具体业务看，上述两家公司均以云计算为其核心技术能力，也都提供了为其他客户的大数据业务远程服务的商业模式，其中可见大数据和云计算关系密切。　　而从简单的资料和数据存储，走向商业模式的整体解决方案的提供，全球云计算公司的业务关注焦点也在逐步走向深度。　　云计算产业政策扶持力度更大　　根据2012年科技部专门印发了云科技发展十二五专项规划。规划提出，到十二五末期，在云计算的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术，在若干重点区域、行业中开展典型应用示范，实现云计算产品与服务的产业化，使我国云计算技术与应用达到国际先进水平。　　2012年国家发改委、财政部、工信部面向5个云计算试点城市，精心遴选了12个重点项目，支持资金规模高达15亿元。具体项目背后，则是国家重点扶持云计算产业，培育云计算服务龙头企业的宏伟远景。经过三年努力，发展一批面向智慧城市、智能交通、医疗卫生、中小企业等领域的云计算服务示范应用，培育10家左右在全国范围内用户规模千万以上，年收入超50亿元的云计算龙头企业，使云计算产业链的产值规模达到2000亿元。　　大数据概念股龙头　　华胜天成：　　公司在云计算领域起步较早，业务涉及电信、金融和邮政等多个行业。2011年公司募集资金近5亿元，主要投向云计算环境下的信息融合服务平台建设、服务型城市的新一代信息整合解决方案，目前投入基本完成，并开始产生效益。　　此外，公司推出的天成云机等云计算产品，融合云计算产业链中的先进技术与产品，为客户构建有效益的云计算平台，并提供随需应变和敏捷的云计算服务。目前公司已经在云计算产品方面积累了不少客户，预计今后几年公司在云计算特别是高端服务领域实现快速增长。　　华东电脑：　　公司是上海本土最早介入云计算领域的企业之一，凭借控股股东与地方政府战略合作的优势，正在大力度参与上海等地的智慧城市建设。另外，通过收购上海华讯网络公司，成为中国云计算全价值链解决方案提供商和服务商。　　同时，公司牵头的华云云计算产品与技术及应用示范服务中心建设项目获国家发改委批准，并获得1300万元专项资金支持，而华云计划是上海市云海计划重点支持项目，后续有望获得更多政策扶持。　　远光软件：　　公司主营电力行业软件，近年加大了对云计算、大数据、移动互联等新技术的研发投入。目前正在积极部署云平台，已搭建IAAS平台，为客户提供整套基于云平台的解决方案，并在云存储、云部署、云应用、云安全等各方面提供全面技术支持。　　在高端企业大数据管理业务，推出了贴近电力行业业务的高端BI解决方案。同时，公司大数据业务已实现软件部分基础架构的突破，并在燃料智能化管理系统、集团生产管理系统等产品上得到应用。

项目数据分析师分享：美国大数据工程师面试攻略方法/步骤先做一个自我介绍，本科南开后，加入了一个创业公司kuxun，做实时信息检索，后来进入百度基础架构组，搭建了Baidu App Engine的早期版本，随后去Duke大学留学，在攻读硕士期间，做跟Hadoop大数据相关的研究项目Starfish，之后在Amazon EC2部门实习，了解它们的内部架构，毕业后加入Linkedin，做广告组的架构，涉及Hadoop调优，Data Pipeline, Offline/Online, 实时系统。最新是在Coursera从事数据工程师工作。在多年工作中，除了对技术的不懈追求，也积累了大量的面试经验，从国内的一线互联网百度，阿里巴巴，奇虎，人人，到美国一线公司Facebook，Google，Linkedin，Twitter，Amazon，到热门Startup，Uber，Pinterest，Airbnb，Box，Dropbox，Snapchat，Houzz，拿到10+ offer，并且在Linkedin期间也面试过100+候选人，参与面试题制定，乐于分享并帮助很多人成功求职，实现目标。我们看一下这张硅谷地图，它坐落于美国加州，从圣何塞到旧金山的狭长地带，中间是San francisco bay，简称湾区。它的由来是这边有计算机核心处理器中离不开的硅，30年来，硅谷就发展成为无数技术性创业公司的摇篮。在20多年前，就有很多硬件公司的辉煌Intel，Oracle，Apple，Cisco成功上市，10年前，互联网的兴起，造就了Yahoo，Google，Ebay的神奇，而如今Tesla，Facebook，Twitter，Linkedin正扶摇直上，成为美股高科技股的领头羊。这些公司的市值从几十billion到几百billion，PE从负数到上千。疯狂的估值背后也改变了世界。如果说硅谷成功是有原因的，我觉得有两点。地理位置是得天独厚吸引大量人才，这里有Stanford和加州州立高校提供智力库的支持，在硅谷可以看到来自全世界的最聪明的人，中国人，印度人，犹太人构成这些Engineer的主力。虽然国内做技术自嘲为码农，但在硅谷成为一个优秀工程师还是收获颇丰。另一方面创业是一个永恒的话题，在Stanford有个说法空气中都飘扬中创业的味道，一些早期员工通过上市套现又积累经验成了天使投资，Y Combinator，各种技术forum，meetup，创业导师，都很活跃。资本的力量功不可没，早年VC通过投资，收购，上市放大形成一个雪球效应。大家总喜欢问什么是next big thing，哪一个是下一个facebook，下一个musk，根据统计10年能成就一个千亿以上的公司，目前这个进程正在缩短。我就拿Linkedin作为例子，介绍高科技公司（FLG）是什么样子。它是成立2003年的职业社交网站。在10年的发展中，也不是一下子爆发的，目前有3亿的全球用户，虽然跟Facebook，Google 10亿＋用户没法比，但是它有很好的护城河，用户定位高端精准，单位价值高。这张照片中左边这位是创始人Reid Hoffman，是Paypal黑帮成员，在硅谷也是呼风唤雨的大佬，目前是董事和投资人。中间这位是CEO Jeff，2013年被Glassdoor评为最佳CEO，作为职业经理人，成功帮助linkedin高速成长，他最喜欢提到transformation，希望我们每个员工能挑战自我，在各自岗位上进化。Linkedin提供了员工很好的福利，有号称湾区最佳的免费食堂，每个月一次的in day，hack day, 帮助员工内部创业的incumbator计划。它特点是数据驱动的开发产品，比如 People you may know, Job you may be interested, 我做过Sponroed Ads 都是需要很强数据背景和data scientist的支持。它的Biz model也很独特，有3个line，面向公司的招聘服务，面向广告商的市场服务，面向个人的订阅服务，还有最新Sales Solution，因为这么多可能性，成为华尔街的宠儿。说硅谷，除了那些已经成功的大公司，不得不说现在最新的创业动向，这些代表了未来下一个FLG。我总结了一些领域和代表公司：云计算(box, dropbox)，大数据(cloudera)，消费互联网(pinterest)，健康(fitbit)，通讯(snapchat)，支付(square)，生活(uber)。 这里是华尔街网站更新的最新融资规模，比如Uber就达到18Billion的估值，我当时拿到offer没去，还是觉得很疯狂，如果细看这张表，大家可以看到硅谷（蓝色）尤其是旧金山它们的融资规模远远大于其他地区，还是地理决定论。而在国内的两家xiaomi，jingdong都是在北京，而最近大家看到一些泡沫论，说什么阿里巴巴上市是否美股到顶，经纬VC创始人也提醒我们泡沫的风险，我无法判断。如果能参与到下一波浪潮里面去是很过瘾的。我推荐大家去看看 <浪潮之巅>，<奇点临近>，我还是很期待未来20年的技术革命。我个人热爱大数据，在硅谷这也是大家津津乐道的，有个笑话，big data is like teenage talking about sex, nobody know how to do it. 其实大家还是兴趣驱动就好，不要那么功利，大数据技术涉及太多，平常工作中也是慢慢积累，有无数的坑和技术细节需要克服。并不是说那个技术最热就要用哪个，如果你用不好，你的压力很大的，举个例子，你用某个开源数据库，发现它偶尔有数据丢失怎么办，如果这是线上服务，你不断收到报警，这时候你当时选用它的优点 scalable，容错性都没意义了。接着说大数据，这里面Hadoop作为行业标准，我面过的除了Google，微软不用，几乎所有的公司都在用，建议大家利用这个机会。这里面有三巨头，cloudera是老牌Hadoop咨询公司，Hadoop的创始人做CTO，Hortonworks也是很多Hadoop的committee，MapR是提出hdfs的erasure 编码方式高效而著名，它们都是融了巨资，模式也很像，先推出社区免费版，但有个商业版提供更好的管理。 而今年出现一匹黑马，Spark，简单说就是内存级别的计算，比Hadoop框架里能节约IO，利用缓存，能适应批处理，迭代，流式计算。这里看一下它的生态系统，如何学Hadoop是个循序渐进过程，先要理解学习它的core系统，HDFS, MapReduce, Common，在外围有无数的系统工具方便开发，我个人用过的是 Avro作为数据格式，Zookeeper作为选主的高可靠性的组件，Solr作为搜索接口，Pig搭建工作流，Hive 数据仓库查询，Oozie管理工作流，HBase 作为KV 分布式存储，mahout数据挖掘的库，Cassandra nosql 数据库。我建议初学的考虑Chinahadoop的课程。而Hadoop本身也是个进化过程，几年前0.19版本，到0.20, 0.23分流成Yarn架构最后进化成Hadoop2.0, Hadoop1.0 和 2.0 它们的接口和组件是完全不同的，但总体上Hadoop 2.0 是趋势，因为它有Yarn这样分离的资源管理平台，可以以插件的方式开发上面的Application，解放了生产力，而像Spark，Storm这些新型处理器也是支持Hadoop 2.0的。这里是Hortonworks它们提出来的社区版本架构，可以说标准的制定者，一流的公司制定标准，其他的公司一般用只能用它们提供的稳定版，没有多少话语权。但从事大数据，并不见得是要去这些制定标准的公司，大量的应用也是非常考验架构的灵活性。并且能看到实际的产品，很有成就感。说到今年火的，还是要看Spark。从去年至今，已经开了2届Spark大会，上千人的规模，无数人对比Hadoop 100倍的性能提升而兴奋。这里说它的背景是诞生于Berkeley的Amplab，它们有个很有名的BDAS(Berkeley Data Analytics Stack)，目前Spark已经成为Apache的顶级项目。去年这个实验室的教授跟学生出去成立Databricks公司，拉到两轮上千万的风投，有人成Spark是Hadoop的终结者吗？我看今年Spark大会上，所有的Hadoop大佬公司都是鼎力支持，像Cloudrea甚至放弃impala的一线支持而转变成Spark。如果这么发展下去，星星之火可以燎原啊。它里面用到Scala是一种函数式语言。里面的组件也很多，有Shark支持SQL类似Hive，有Spark Streaming，MLlib，Graphx，SparkR，BlinkDB。它的核心数据结构是RDD，可以跑在各种分布式系统上。总体上是个包容性＋侵略性的系统。我个人也很看好它们的发展。

编者按：5月26日上午，2019中国国际大数据产业博览会开幕式在贵阳国际生态会议中心举行。分析人士表示，大数据的发展得到了国家的高度重视，相关配套政策扶持的力度自然会不断强化，由此带来相关板块的投资机会也必将明显增加。《证券日报》特对大数据板块及个股进行分析梳理，发掘其中投资机会，供投资者参考。 7只大数据概念股合计吸金近5亿元 具体来看，创意信息、沙钢股份、浪潮软件、飞利信、天玑 科技 、宇信 科技 、人民网等7只个股期间均累计张逾10%。此外，中国长城、南天信息、华平股份、拓维信息、浙大网新、网宿 科技 、兴民智通、太极股份、汉得信息等9只个股紧随其后，期间也均累计张逾5%，还有包括同花顺、华东电脑、银信 科技 、朗玛信息、先进数通等在内的13只个股期间累计涨幅也均达到2%以上。 资金流向方面，5月20日至5月24日，板块中有22只个股累计实现大单资金净流入，人民网（25204.72万元）期间大单资金净流入金额居首，达到2亿元以上，此外，沙钢股份（7946.46万元）、东方国信（4450.84万元）、太极股份（3815.29万元）、飞利信（3424.66万元）、思创医惠（1070.57万元）、南天信息（1057.95万元）等6只个股期间也均累计受到1000万元以上大单资金追捧，上述7只个股期间合计吸金4.70亿元。 4家公司中报净利润预计同比翻番 从业绩方面梳理发现，在159家大数据相关上市公司中，有100家公司今年一季报净利润实现同比增长，占比超过六成。 其中有15家公司成长性尤为显著，2019年一季报净利润均实现同比翻番。具体来看，科大国创、东土 科技 两家公司报告期内净利润均同比增长超过10倍，此外，华胜天成、初灵信息、新国都、会畅通讯、东方通、拓维信息、拓尔思、大冷股份等8家公司一季报净利润同比增幅均在300%以上，同时，高伟达、安妮股份、五洋停车、报喜鸟、天源迪科等5家公司报告期内净利润也均同比增长超过100%。 板块中还有14家上市公司披露了2019年中报业绩预告，业绩预喜公司家数为8家。其中，东方通、报喜鸟、新国都、拓维信息等4家公司中报净利润有望在一季报良好基础上继续实现同比翻番。 对于中报预告净利润同比增幅居首的东方通，安信证券表示，公司剑指大安全领域，“基础安全+行业安全”能力进一步夯实。从2018年开始，公司更专注于智能安全领域的深耕与拓展，致力于成为大安全领域的核心企业。基础安全方面，2018年在以往用户与合作伙伴资源的基础上，公司继续加大“安可”项目的拓展力度，利用品牌和产品优势，取得了较大“安可”项目市场份额。行业安全方面，顺应国家5G、工业互联网等产业机遇，公司主打“安全+”市场升级战略，将安全融入工业互联网、智慧政务、 社会 治理、军工信息化等新兴领域，从运营商通信、信息安全扩展到多个行业的信息安全解决方案，拓展出行业数据安全、工业互联网安全、应急安全、军工信息化等新的行业安全领域，公司“大安全”产业布局逐渐清晰。 10家以上机构联袂推荐6只潜力股 机构评级方面，近30日内，有64只大数据概念股受到机构推荐，其中有16只概念股受到5家以上机构联袂给予“买入”或“增持”等看好评级，游族网络、创业慧康、苏宁易购、启明星辰、烽火通信、用友网络等6只个股期间机构看好评级家数更是达到10家以上，成为众多机构眼中的“香饽饽”。 对于近期机构看好评级家数居首的游族网络，西南证券认为，公司大力投入自主研发业务，精品 游戏 层出不穷。公司现有 游戏 发展良好，持续稳定为公司贡献流水收入，超精画质和优质 游戏 体验铸就深厚的竞争护城河。公司积极展开产品布局，通过产品多样化战略分散市场风险，依靠细分市场的成长为公司业绩创造新的爆点。随着公司多款大型新游陆续上线，公司有望迎来业绩收获期。 （编辑白宝玉策划赵子强张颖） 本文源自证券日报 更多精彩资讯，请来金融界网站(www.jrj.com.cn)

1，海康威视海康威视是全球领先的以视频为核心的物联网解决方案提供商，致力于不断提升视频处理技术和视频分析技术，面向全球提供领先的监控产品和技术解决方案。2，大华股份浙江大华技术股份有限公司系按照《公司法》的有关规定，经浙江省人民政府企业上市工作领导小组浙上市（2002）18号文批准，由杭州大华信息技术有限公司依法整体变更设立的股份有限公司，发起人为傅利泉、陈爱玲、朱江明、刘云珍、陈建峰。股份公司设立时以截至2001年12月31日经审计的净资产1,080万元按照1：1的比例折合股本1,080万股。3，华平股份华平信息技术股份有限公司是一家在中国A股上市的领先的多媒体通信系统提供商，致力于向社会提供成熟、先进的网络视频通信产品和专业的系统解决方案。4，中威电子中威电子公司是中威有限通过整体变更方式设立的股份有限公司。中威有限经天健事务所审计的截至2009年12月31日的净资产为5,008.54万元，按1.6695:1的比例折合成股本3,000万元，折股溢价2,008.54万元计入资本公积，整体变更前后股东持股比例不变。5，科大讯飞科大讯飞股份有限公司（IFLYTEK CO.,LTD.），前身安徽中科大讯飞信息科技有限公司，公司总部在合肥，成立于1999年12月30日，2014年4月18日变更为科大讯飞股份有限公司 ，专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成 。拥有灵犀语音助手，讯飞输入法等优秀产品。

炒股App：大数据丢在风口上的蛋尽管炒股App处于刚刚勃兴阶段，但业内几乎在短时间内迅速就其产品模式达成了共识——将交易与交流相结合，组建日常化的投资社区。在此之下，不同背景与定位的炒股App开始探索各自的商业模式，谋求符合自己的生存之道 ...据媒体报道，与2007年“大牛市”不同，2014年以来的大牛市伴随移动互联网的蓬勃发展，特别是微信、移动新闻客户端等加快了信息传播速度。2007年时，股票投资者还需要在同花顺、大智慧等PC客户端浏览行情；而今，几十个乃至近百个新式炒股App蓬勃而生，为无数赶赴牛市的“85后”新生代投资者提供参考。一场以炒股App寻找全新App增长点的创投热情，更在四五月间股市的“牛气冲天”中，被极度释放，进而又在6月末的一连串股市大跌之中，被非议无数。作为已经不再热门的App创业中的一支奇葩，在股市的风口上，炒股App到底能够走多远？社交应用的股票定制版？在有关提到此次炒股App热的媒体报道中，常有一段话，专门用来解析过去主要应用于PC的炒股软件和当下应用于手机的炒股App的区别：“尽管炒股App处于刚刚勃兴阶段，但业内几乎在短时间内迅速就其产品模式达成了共识——将交易与交流相结合，组建日常化的投资社区。在此之下，不同背景与定位的炒股App开始探索各自的商业模式，谋求符合自己的生存之道。”如果翻译成更为浅显的话语，可以理解为这些炒股App的基础架构颇类似微信、微博之类的社交应用，一些炒股达人则成为这一社交应用之中的微信公众号或者微博大V。当然，草根股民也可以用朋友圈，发表一下自己对股市的看法。这样的平台架构，其实在技术上已经没有多少难度可言，因此，其快速爆发的效率可以用“扎堆”来形容。据6月22日中国之声《新闻晚高峰》报道：“任意一个App Store，与‘炒股"相关的新式App有几十至近百个之多，包括公牛炒股、优顾炒股、短线放大器、投资堂等。”而火爆程度呢？“百度指数也显示，近一个月内关键词‘炒股软件"的搜索指数整体同比上升了834%，移动端同比上升超1000%。”如此红火的炒股App势头，它真正和过去大智慧、同花顺这样的PC客户端相比，当然并不仅仅是炒股社交化如此简单。以2011年就上线的炒股App股票雷达为例，其创始人冯月就坦言：在做法上，股票雷达要求投资者都必须公布自己的投资记录，形成交易数据公开；通过一定时间内的收益排名数据比较自动推出“股票高手”，允许用户跟着高手投资。一旦关注某个高手后，平台会自动向投资者发送该高手仓位实时变化消息。凭借“有迹可循”和“跟单交易”的新颖模式，股票雷达很快就吸引了首批用户，截至目前，股票雷达实盘日交易额已经有几亿元，股票雷达团队也已突破100人。这被冯月称之为是一种大数据的呈现，而真正对于股民来说，这其实就是一个实时的操作指南。这是以往大智慧、同花顺等老牌股票应用，主要提供一些股票推荐和相关资讯所不能及的。据《深市新开户个人投资者学历分析报告》显示，在2014年初到2015年3月31日之间的新开户投资者中，30岁以下人群占比达到37.7%。这一批在互联网土壤上生长起来的“85后”股市小白用户，跟着带头大哥混的思维逻辑就是他们炒股的刚性需求。一个前度玩家的新游戏对于炒股App和过去的炒股软件的区别，笔者有一个更为形象的比方，后者其实就是一款单机游戏，而大智慧们提供的各种资讯，则是股票这款游戏的玩家们，在一个封闭的小房子里，独自专研着属于自己的游戏攻略。你其实是一个人在战斗。个人在股市里摸爬滚打的长期经验和对信息的分析研判能力，将为一次又一次通关，增加一些成功的砝码。而前者，则是一款网络游戏，面对全新的关卡，一个新手往往顿时迷失了方向，如果沿用过去的方法，去研究游戏攻略，学费高、课程长、见效慢。但在社交平台上，可以有另一个选择，跟着有经验的老前辈、股票高手们一起，去开荒捞点战利品。当然，这依然不能保证通关，但至少这是摆在还不太懂股市的“票友”们最简单粗暴的炒股赚钱方式。其实，这两种模式之间，是有过渡阶段的，即在2007年上一轮牛市期间，在博客平台上一度跃红的那些荐股牛人，包括曾被誉为中国第一博后又因为诈骗罪而入狱的“带头大哥777”。所不同的是，这个中间阶段的过渡平台，依然延续着那些专家荐股、炒股达人的神话，加上信息的不透明性和仅仅为推荐而非真正实时操盘，而备受诟病。这就涉及一个所谓盈利模式的话题。即前代产品如大智慧、同花顺的盈利模式，其实最主要的还是作为一个平台，协助股民浏览行情、获取资讯、完成交易，并收取金融信息服务费用和少量的广告费用。这种其实还停留在过去“卖产品”的服务模式和股票门户平台的定位，在越来越海量的信息数据爆炸下，也越来越不合时宜，也更加地向摸爬滚打股海多年的重度股民方向发展，也使得其业绩一直表现乏力。5月的媒体报道中，一位分析师则对腾讯财经表示，大智慧一向擅长给资本市场讲故事，但其主业一直陷于巨额亏损，商业模式不可持续。反之走“跟高手炒股”概念的股票雷达、雪球等炒股App，则以反专业化的面目出现，即用“高手”这一概念，以及自己平台对大量碎片化信息数据的分析并简化成买进卖出的量化结果，让小白用户可以快速赚钱，并迅速地为自己的平台聚集起人气。“人气就是入口”，对于移动互联网的App们来说，有了人气，并用真正能赚到钱来黏住用户，盈利模式总会有的。到6月，据称股票雷达和雪球上的日均活跃用户数接近100万，对于一款“网络游戏”来说，社区的内容贡献问题、高手数量、跟随的小弟资源，均已盘活了。只是，在大牛市下，怎么炒都容易赚钱，矛盾不易爆发。但万一熊了呢？大数据！一个有关预测的局万一熊了，能不能真正让小白用户“跟高手炒股”赚到钱，就成为决定App黏合度的最终关键，为此，有志于炒股App的各路英雄，包括BAT们，都祭出了同一张牌——大数据。腾讯早在2012年就推出了“自选股”App，在其社交领域基础上打造“股票圈”；百度今年2月上线了选股App百度股市通，主推智能选股。阿里则在5月牵手第一财经，将第一财经专业的财经资讯、投研报告内容，通过支付宝“股市行情”端口直接抵达3亿支付宝用户。在某种意义上，腾讯的“自选股”颇为类似上述草根创业的炒股App，阿里则以更为专业和标准化生产采集的第一手资讯和服务压过传统炒股软件大智慧们一头。两大巨头的切入角度，均是以自己最优势而竞争对手难以山寨的平台力量，可谓刁钻，但尚不具备颠覆力量；而最具典范意义的则是百度的股市通，其号称基于百度每天数亿量级的政经类搜索数据和数百万新闻资讯信息，通过专业的数据挖掘和分析技术，将新闻信息、搜索数据与股票建立起相应的关系，以信息的热度变化来实时分析股票市场的变动。简言之，就是通过信息流的快速变化得出一个涨跌的大数据结论，这个大数据优势，只有百度具备，其原理颇为类似早前百度推出依托区域面积内使用百度地图的人数而形成的景区热力图，来帮助出行人士选择到底是看人海还是看风景。这一基于大数据和人工智能技术的“智能选股”服务，据其统计数据显示，上线3个月以来，百度股市通应用大数据推出的热点有685个。如果以每个热点的关联股票作为一个组合，平均仓位以当日开盘价买入，第二天开盘价卖出计算，有78%的热点题材股票是上涨的，且日均涨幅达到1.7%。如果按照A股1年240个交易日计算，年复利收益在理论上达到56倍。但这依然只是一个理论化的模型，其特点也仅仅是用数据的力量来分析海量信息流，跳过股民不关心的分析过程而直接导出一个预测结果，与“跟高手炒股”的区别，也主要在于一个是以算法来预测，一个则更多依靠经验来预测。且“跟高手炒股”目前也在探索一种经验型大数据的解决方案，如股票雷达等，也在考虑除了供应大量信息和订阅高手动态的方式之外，对信息数据以及高手们的实时动态，而形成一系列预测结果，甚至介入中信证券、广发证券、国金证券、方正证券、国联证券等老牌券商，以形成更具指导力的结果，供小白用户直接选择。怎么样的大数据分析方案，其实都只是各个入局炒股App根据自身优势与特点，对“真正能为小白客户实现简化投资”这一结果而找寻的出路，但真正能否预测到结果呢？正如抽样调查只能为选举结果提供参考系一样，仅仅来自于某些领域的大数据，其实也只是一个较大的参考系，而非全量的数据分析，其参考价值更大，但也仅仅只是参考，是更无限接近真相的一个预测。股市有风险，投资需谨慎。这句话同样适用于炒股App们，能否在牛市和熊市的不同阶段保持对用户的黏合性，能否总是保持正确，很重要。而这其中，除了科学的大数据参考外，还有那么一丝赌博的味道。以上是小编为大家分享的关于炒股App 大数据丢在风口上的蛋的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

不做样本控制。随机试验E的所有基本结果组成的集合为E的样本空间。样本空间的元素称为样本点或基本事件。

样本空间是随机试验E的所有基本结果组成的集合为E的样本空间。样本空间的元素称为样本点或基本事件。每一个随机试验相应的有一个样本空间，样本空间的子集就是随机事件。有些实验有两个或多个可能的样本空间。

指所有可被收集、存储和分析的数据的集合。大数据技术中的样本空间是指所有可被收集、存储和分析的数据的集合,包括结构化数据和非结构化数据,在大数据处理中,样本空间往往包含了海量的数据集合,这些数据集合可以是来自不同来源、不同领域和不同类型的数据。

指所有可被收集、存储和分析的数据的集合。大数据技术中的样本空间是指所有可被收集、存储和分析的数据的集合，包括结构化数据和非结构化数据，在大数据处理中，样本空间往往包含了海量的数据集合，这些数据集合可以是来自不同来源、不同领域和不同类型的数据。大数据技术是处理和分析大规模、复杂和多样化数据集的技术和方法，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节。

　　 点击查看>>> 中报大全 　　 截止8月1日，据数据统计，沪深两市共计169家上市公司披露中报，其中业绩同比增长的有137家，占比81.1%，同比下降的只有32家，占比18.9%%，八成以上公司完成了业绩同比增长，其中营收涨幅超过50%的有23家，占比16.8%。 　　在利润分配方面多数上市公司中期不分配不转增，但仍有七家公司施行送派，其中，次新股地素时尚(603587)，公司拟每10股派发现金股利10元(含税)，共计派发现金股利4.01亿元，最为引人注意，另外恒力股份(600346)利润分配10派2.5元，顺灏股份(002565)10派2.01元，大豪科技(603025)10转4.5股，也值得关注。 　　上市公司实施中期利润送转往往都有业绩底气，除云图控股营业收入同比下降0.47%以外，其他业绩均呈上涨之势，比如恒力股份2018上半年营业收入实现264.52亿元，较上年同期上升26.87%，归属于上市公司股东的净利润为18.82亿元，较上年同期8.09亿元增加了132.61%。顺灏股份营业收入同比增长10.19%，但净利润增长169.98%。 　　另外老白干酒的业绩增长两倍，根据财报，公司半年报实现营收14.59亿元，同比增长31.78%；实现净利润1.46亿元，同比增长208.01%。主要原因是，公司主营业务收入增长，毛利率增加，费用率下降。同时，公司完成对丰联酒业的收购，丰联酒业并表。 　　上半年由于金融去杠杆的影响，市场避险情绪较高，资金流向更倾向于现金流状况更优的板块，其中白酒板块业绩保持高增长，受经济波动较小，目前仍是机构抱团取暖的主要板块。另外，在消费升级带动良性需求增加以及高端酒价格上涨为次高端市场带来一定的空间，考虑到业绩增长的持续性和估值水平，食品饮料行业仍然是 2018 年下半年值得投资者关注的的行业。 　　科技股方面，深市一哥海康威视(002415)披露了2018年半年报：公司营业收入209亿，同比增长26.92%，归母净利润41.47亿元，同比增加26%，本身业绩还不错，不过营业收入的增速下滑，利润率下降，期间费用增加等成为市场担忧。 　　海康威视15年以前营收增速在40%以上，16年出现较大下滑，17年回升至35%以上，但18年上半年度下滑至26.92%，按成长股估值指标PEG来看，增速下滑，估值水平也应有所下降，所以本周市场表现较差。 　　随着国内安防市场饱和，海康威视的业绩压力也会逐渐增大，市场预测已到天花板也并非空穴来风，所以对于业绩下滑和估值较高的白马股也要注意风险。 　　中报掘金>>> 　　中报即将进入披露高峰期：主板公司盈利稳定 中小创业绩增幅放缓 　　电子行业中报普遍预喜 行业估值35倍为5年来最低 　　208份中报揭示四大机构新动向 15只个股获两类及以上机构交叉持有

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