数据

所谓的小非农数据，指的是ADP就业数据，反应的是私营部门的就业状况。大非农数据就是非农业的就业数据。原本只有非农数据，通常在每个月的第一个周的周五晚间20:30或21:30（北京时间）公布，后来又增加了一个ADP就业数据，公布时间通常是在每个月的第一个周的周三晚间20:30或21:30（北京时间）公布。之所以把ADP叫做小非农，是因为私营部门的就业数据，在很大程度上反映了非农业的就业情况，在变化趋势上基本和非农就业数据一致，对非农就业数据的公布有前瞻指引作用。因此，ADP就业数据又称小非农。

非农就业数据下次公布时间:02-05,21:30x0dx0a数据公布机构:美国劳工部x0dx0a发布频率:每月一次（每月的第一个周五公布，遇到特殊节假日或统计周期问题除外）x0dx0a统计方法:过去一个月非农业人口就业人口的变化x0dx0a 数据影响：x0dx0a公布值＞预期值，则利好美国经济及美元，利空非美。x0dx0a数据释义：x0dx0a非农业就业人数：为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形，该数据与失业率一同公布。由美国劳工部统计局在月第一个星x0dx0a期五美国东部时间8:30也就是北京时间晚上20:30前一个月的数据。x0dx0a关注原因：x0dx0a非农就业人数变化反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条；在没有发生恶性通胀的情况下，如数字大幅增加，显示x0dx0a一个健康的经济状况，对美元应当有利，并可能预示着更将提高利率，也对美元有利。非农就业指数若增加，反映出经济发展的上升，反之则下降。

非农就业数据下次公布时间:02-05,21:30x0dx0a数据公布机构:美国劳工部x0dx0a发布频率:每月一次（每月的第一个周五公布，遇到特殊节假日或统计周期问题除外）x0dx0a统计方法:过去一个月非农业人口就业人口的变化x0dx0a 数据影响：x0dx0a公布值＞预期值，则利好美国经济及美元，利空非美。x0dx0a数据释义：x0dx0a非农业就业人数：为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形，该数据与失业率一同公布。由美国劳工部统计局在月第一个星x0dx0a期五美国东部时间8:30也就是北京时间晚上20:30前一个月的数据。x0dx0a关注原因：x0dx0a非农就业人数变化反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条；在没有发生恶性通胀的情况下，如数字大幅增加，显示x0dx0a一个健康的经济状况，对美元应当有利，并可能预示着更将提高利率，也对美元有利。非农就业指数若增加，反映出经济发展的上升，反之则下降。

非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这三个数据每个月第一个周五北京时间（冬令时：11月--3月）21:30，（夏令时：4月--10月）20:30发布，数据来源于美国劳工部劳动统计局。 　　非农操作方法： 　　方法一：在非农来之前进一锁仓单，这对锁仓单可以通过看5分钟线，相对低做多，相对高做空，如果能这样先会有点盈利会做出手续费等，如果感觉这样比较麻烦，可以在消息公布前3分钟直接进锁仓单，各设50个点止损，80-120个止盈。 　　 　　方法二：双向挂单，在非农数据出来前3分钟白银挂一个120-150点左右的高位多单，低于现价120-150点左右的低位挂空单，各设止损50，止盈80-120。同样黄金挂15个点左右高位多单，,低于现价15个点左右的低位的挂空单，有一单成交之后就删除另外一个没有成交的单。如果数据没那么大的影响力到不了获利点位怎么办？那就在感觉到上攻乏力或下跌遇阻的时候手动平仓。 　　 　　方法三：在消息公布前约3分钟按消息预期做单，按消息预期同向做一单，设止盈与止损，一般盈亏比至少在2：1，用小亏博大盈，这种做法三次非农成功一次一般能保本

非农就业数据下次公布时间:02-05,21:30x0dx0a数据公布机构:美国劳工部x0dx0a发布频率:每月一次（每月的第一个周五公布，遇到特殊节假日或统计周期问题除外）x0dx0a统计方法:过去一个月非农业人口就业人口的变化x0dx0a 数据影响：x0dx0a公布值＞预期值，则利好美国经济及美元，利空非美。x0dx0a数据释义：x0dx0a非农业就业人数：为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形，该数据与失业率一同公布。由美国劳工部统计局在月第一个星x0dx0a期五美国东部时间8:30也就是北京时间晚上20:30前一个月的数据。x0dx0a关注原因：x0dx0a非农就业人数变化反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条；在没有发生恶性通胀的情况下，如数字大幅增加，显示x0dx0a一个健康的经济状况，对美元应当有利，并可能预示着更将提高利率，也对美元有利。非农就业指数若增加，反映出经济发展的上升，反之则下降。

其实非农数据有两种，一种是大非农数据，一种是小非农数据。由于这两个数据反映了美国经济的发展状况，因此不仅影响美元指数，还经常影响黄金市场的涨跌。非农数据好，那么经济发展好，对黄金是利空。相反，如果非农数据不好，对黄金市场的影响是正面的。非农大数据是美国劳工部劳工统计局发布的三个数据:非农就业人数、就业率和失业率。相对于小的非农数据，大的非农数据更能直观的反映美国目前的经济状况。非农数据会在每月第一个周五的20:30公布，比小型非农数据晚两天。小型非农数据往往在每月第一个周三的20:15发布。投资者通常在此时等待数据公布，根据数据判断金价的具体走势，从而获利。非农数据对黄金市场的影响主要集中在这两点。美国非农业人口的就业人数、就业率和失业率可以直观地反映出美国制造业和服务业的发展和壮大。经济发展越好，此时的黄金价格会越低，而经济发展不佳则能使黄金价格有一定的上涨。一般来说，非农数据只是一个数据，所以在实际操作中，大大小小的非农数据都可以影响黄金市场的走势，但并不能真正决定黄金市场的走势。

小非农是每个月初第一个星期的星期三，大非农是每个月初第一个星期的星期五，eia原油库存数据是每周三晚上十点半，eia天然气库存数据是每周四晚上十点半。你自己做现货的话，小心被业务员骗，最好自己多研究研究。仓位和资金管理是很重要的，合理的去规避风险。

内容和大非农数据有可能是会相反的，所以我认为有可能是会有截然不同的事情发生，我认为这些事情可能是需要进行一些。认识排序的

大非农数据的影响比小非农数据的影响要大【小非农】指的是美国自动数据处理公司，简称ADP发布的关于就业的数据，由于其是私营企业发布的调查，并没有官方准确，因此，仅仅作为投资者参考非农数据的一个标准。【大非农】指的就是美国的非农数据，非农数据指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这个数据是由美国劳工部劳动部门统计局统计的。大非农公布时间为每个月第一个周五北京时间21:30（冬令时：11月--3月）或20:30发布（夏令时：4月--10月）。非农人口通俗一点讲，就是不在农田里干活的，在城市里从事商业的，上班的。其实我们平日所说的非农数据，一般是指美国非农就业率，非农业就业人数与失业率这三个数值，由美国劳工部每月发布一次，一般情况下是在每个月的第一个周五的北京时间8点半或者9点半发布，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏。ADP反应的是私营部门的就业问题，直白来说，如果这个数据好，基本上就可以确定，非农会走好。如果就业人数高,则说明经济发展良好，则对美元指数是利好消息，反之,则为利空。不过二者之间短期内没有特别必然的联系，因为就业人数不仅仅跟宏观经济情况有关。其他领域，比如高科技行业的高速发展,可能会减少劳动力的需求，但是却能够极大地刺激经济增长。美国ADP就业数据和工厂订单数据，若ADP就业数据好于预期，投资者对周五非农数据的乐观预期将会打压美元，白银、原油可能因此受到支撑。因为如果就业人数高，则说明经济发展良好，则对美元指数是利好消息，反之，则为利空。若ADP就业数据好于预期，投资者对周五非农数据的乐观预期将会打压美元，黄金白银可能因此受到支撑；反之，若ADP就业数据差于预期，投资者对周五非农数据将会悲观，打压黄金白银，提振美元指数。可以说小非农是非农前的一次预期行情。

非农数据是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标，这些在金牛数据都有详细的说明。那么非农数据在哪看?首先，非农数据的公布时间为每个月的第一个周五北京时间(夏令时：4月--10月)20:30发布，(冬令时：11月--3月)21:30，是由官网发布的，但是国内公布需要时间，自己一般是在金牛数据查看，可以比其他的更快或更新的非农数据。因为非农数据可以极大地影响货币市场的美元价值，所以当然是更早知道更好，非农数据高于前值，利好美元，低于预期，利空美元，如果是小白的话，建议在金牛数据查看，而且他不仅有讲解和点评，还有栏目可以直接的去跟单，即使不会操作，也可以。

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小非农和大非农数据可能存在偏差。大非农指的是非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值，反映美国非农业人口的就业状况的数据指标，数据来源于美国劳工部劳动统计局。小非农指的是由ADP发布的私营部门非农数据，发布的就业人数比较权威。大非农大非农指的就是美国的非农数据，非农数据指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这个数据是由美国劳工部劳动部门统计局统计的。大非农公布时间为每个月第一个周五北京时间21:30(冬令时：11月--3月)或20:30发布(夏令时：4月--10月)。小非农小非农是由美国自动数据处理公司(简称ADP)发布的私营部门非农数据。发布的就业人数比较权威。小非农公布时间：小非农每月公布一次，一般在每个月第一个星期三公布，夏令时，一般在每个月的第一个周三晚20：15冬令时21：15)公布，对非农数据有一定的预示作用，人称“小非农”

TableAdapter.Update 方法根据传入的参数提供了若干次执行不同操作的重载。 了解调用这些不同方法签名的结果非常重要。 说明 如果您的应用程序不使用 TableAdapter，您就可以使用命令对象更新数据库中的记录（例如， ExecuteNonQuery）。 有关使用命令对象更新数据的更多信息，请参见下面的“使用命令对象更新记录”。 下表描述了各种 TableAdapter.Update 方法的行为： 方法 说明TableAdapter.Update(DataTable) 尝试将 DataTable 中的所有更改保存到数据库中。 （这包括从表中移除所有删除的行、将插入的行添加到表中、更新表中已更改的所有行。） TableAdapter.Update(DataSet) 虽然该参数带有一个数据集，但 TableAdapter 仍尝试将 TableAdapter 的关联 DataTable 中的所有更改保存到数据库中。 （这包括从表中移除所有删除的行、将插入的行添加到表中、更新表中已更改的所有行。） 说明 TableAdapter 的关联 DataTable 是最初配置 TableAdapter 时创建的 DataTable。 TableAdapter.Update(DataRow) 尝试将指示 DataRow 中的更改保存到数据库中。 TableAdapter.Update(DataRows()) 尝试将 DataRow 数组中任意行中的更改保存到数据库中。 TableAdapter.Update("new column values", "original column values") 尝试保存由原始列值标识的单行中的更改。 通常，当应用程序使用数据集以独占方式存储数据时，您使用的是带有 DataSet、 DataTable 或 DataRow 的TableAdapter.Update 方法。 通常，当应用程序使用对象存储数据时，您使用的是带有列值的 TableAdapter.Update 方法。 如果TableAdapter 没有带列值的 Update 方法，就表示已将 TableAdapter 配置为使用存储过程，或者已将它的 GenerateDBDirectMethods 属性设置为 false。 尝试从 “数据集设计器”内将TableAdapter 的 GenerateDBDirectMethods 属性设置为 true，然后保存该数据集以重新生成 TableAdapter。 如果TableAdapter 仍没有带列值的 Update 方法，该表就可能没有提供足够多的架构信息以区分各行（例如，未在表中设置任何主键）。 使用TableAdapter 更新现有记录 根据应用程序的需要，TableAdapter 提供了更新数据库中记录的不同方法。 如果应用程序使用数据集存储数据，则可以在所需的 DataTable 中简单地更新记录，然后调用 TableAdapter.Update 方法并传入 DataSet、 DataTable、 DataRow 或 DataRow 数组。 上表描述了不同的 Update 方法。 用带有 DataSet、DataTable、DataRow 或 DataRows() 的 TableAdapter.Update 方法更新数据库中的记录 通过直接编辑 DataTable 中的 DataRow，编辑所需的 DataTable 中的记录。 有关更多信息，请参见 如何：编辑数据表中的行。 在 DataTable 中对行进行编辑后，请调用 TableAdapter.Update 方法。 通过传入完整的 DataSet、 DataTable、 DataRow 数组或单个 DataRow，您可以控制要更新的数据量。 下面的代码显示如何编辑 DataTable 中的记录，然后调用 TableAdapter.Update 方法将更改保存到数据库中。 （此示例使用 Northwind 数据库 Region 表。） " Locate the row you want to update. Dim regionRow As NorthwindDataSet.RegionRow regionRow = NorthwindDataSet._Region.FindByRegionID(1) " Assign the new value to the desired column. regionRow.RegionDescription = "East" " Save the updated row to the database Me.RegionTableAdapter.Update(Me.NorthwindDataSet._Region) // Locate the row you want to update. NorthwindDataSet.RegionRow regionRow; regionRow = northwindDataSet.Region.FindByRegionID(1); // Assign the new value to the desired column. regionRow.RegionDescription = "East"; // Save the updated row to the database. this.regionTableAdapter.Update(this.northwindDataSet.Region); 如果应用程序使用对象存储应用程序中的数据，您就可以使用 TableAdapter 的 DBDirect 方法将数据从对象中直接发送到数据库。 这些方法可让您将各列的单个值传递为方法参数。 调用此方法用传入该方法的列值更新数据库中的现有记录。 以下过程使用 Northwind Region 表作为示例。 使用带有列值的 TableAdapter.Update 方法更新数据库中的记录 调用TableAdapter 的 Update 方法，以参数的形式为每一列传入新值和原始值。 说明 如果没有实例可用，请实例化您要使用的 TableAdapter。 Dim regionTableAdapter As New NorthwindDataSetTableAdapters.RegionTableAdapter regionTableAdapter.Update(1, "East", 1, "Eastern") NorthwindDataSetTableAdapters.RegionTableAdapter regionTableAdapter = new NorthwindDataSetTableAdapters.RegionTableAdapter(); regionTableAdapter.Update(1, "East", 1, "Eastern"); 使用命令对象更新记录 下面的示例使用命令对象直接更新数据库中的现有记录。 有关使用命令对象执行命令和存储过程的更多信息，请参见 将数据获取到应用程序。 Dim sqlConnection1 As New System.Data.SqlClient.SqlConnection("YOUR CONNECTION STRING") Dim cmd As New System.Data.SqlClient.SqlCommand cmd.CommandType = System.Data.CommandType.Text cmd.CommandText = "UPDATE Region SET [RegionDescription] = @RegionDescription WHERE [RegionID] = @RegionID" cmd.Parameters.AddWithValue("@RegionDescription", "East") cmd.Parameters.AddWithValue("@RegionID", "1") cmd.Connection = sqlConnection1 sqlConnection1.Open() cmd.ExecuteNonQuery() sqlConnection1.Close() System.Data.SqlClient.SqlConnection sqlConnection1 = new System.Data.SqlClient.SqlConnection("YOUR CONNECTION STRING"); System.Data.SqlClient.SqlCommand cmd = new System.Data.SqlClient.SqlCommand(); cmd.CommandType = System.Data.CommandType.Text; cmd.CommandText = "UPDATE Region SET [RegionDescription] = @RegionDescription WHERE [RegionID] = @RegionID"; cmd.Parameters.AddWithValue("@RegionDescription", "East"); cmd.Parameters.AddWithValue("@RegionID", "1"); cmd.Connection = sqlConnection1; sqlConnection1.Open(); cmd.ExecuteNonQuery(); sqlConnection1.Close(); 安全性 您必须具有访问正尝试连接到的数据库的权限，以及更新所需表中记录的权限。

不知道是不是我理解错误，如果只是跨表调用，我觉得很简单：A84，你直接点选A84这个单元格，然后按“=”号，然后从下边点选“上证指数”这个Sheet，这个时候显示的是上证指数这个表，然后点选单元格X，这时X格会被虚线框起来，然后直接回车，A84就能显示X格的内容了。具体的公式很简单：在A84输入“=上证指数!X”，这里的“X”就是你需要调用的上证指数X格的位置，比如“E6”，是2004-05-25的收盘价，公式就是“=上证指数!E6”。A85同样操作就行。

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1.首先速度变化不是在你的java程序变化时发生的，所以初步不应该考虑java程序问题2.由于是网络变化引起的，所以首先要考虑dns解析的问题，下面可能是这个问题产生的原因和解决办法3.以后问问题要写的详细一些比如java连接数据库的方式，如是否采用某些第三方的产品等。错误现象当安装 Microsoft 数据访问组件 (MDAC) 版本 2.6 后，每次尝试使用 IP 地址（而不是服务器名称）连接到 SQL Server 7.0 或 SQL Server 2000 数据库时所花的时间可能比预期的要长。在某些报告的情况中，其表现为向客户端应用程序报告“超时已过期”错误，而且连接尝试失败。请注意，如果您使用的是映射到 TCP/IP 地址的服务器别名，则可能会出现此错误。如果安装了 MDAC 2.5 或 2.1，则不会出现此问题。原因SQL Server 网络库的 Dbnetlib.dll 的 MDAC 2.6 版本尝试使用反向搜索来确定 IP 地址的主机名。如果客户端计算机具有较慢的域名服务 (DNS) 服务器或者没有 DNS 服务器，并且计算机上的本地 HOSTS 或 LMHOSTS 文件不包含 SQL Server 的 IP 地址的主机名，则反向搜索将在五秒钟后超时。请注意，这只是 SQL Server 驱动程序代码内部的超时，它可能会在客户端应用程序中生成超时错误，也可能不会。连接尝试可能会成功，但应用程序所建立的每一个新连接将出现相同的五秒钟延迟。解决方案若要解决此问题，请获取最新的 Microsoft SQL Server 2000 Service Pack。有关其他信息，请单击下面的文章编号，以查看 Microsoft 知识库中相应的文章：如何获取最新的 SQL Server 2000 Service Pack :(http://support.microsoft.com/kb/290211/)：要解决此问题，请获取最新的 Microsoft Data Access Components 2.6 Service Pack。有关其他信息，请单击下面的文章编号，以查看 Microsoft 知识库中相应的文章：如何获取最新的 MDAC 2.6 Service Pack (http://support.microsoft.com/kb/300635/)修复程序注意：以下修复程序是在 SQL Server 2000 Service Pack 2 之前创建的。该修复程序的英文版应具有以下或更新的文件属性：日期 版本 大小 文件名 平台 -----19-JUN-2001 2000.080.0304.00 86,082 Dbnetlib.dll x86替代方法若要解决此问题，请提供一些可靠的方法来执行 SQL Server 服务器 IP 地址的反向搜索，使用 SQL Server 计算机名（而不是 IP 地址），或者应用此修复程序。若要使用 HOSTS 文件或 LMHOSTS，请将 SQL Server 服务器的 TCP/IP 地址放在行的开头，后面接几个空格，然后是 SQL Server 服务器的计算机名。例如：123.123.123.123 myservername对于运行 Microsoft Windows NT 和 Microsoft Windows 2000 的客户机，HOSTS 或 LMHOSTS 文件位于 System32DriversEtc 目录；对于运行 Microsoft Windows ME、Microsoft Windows 98 或 Microsoft Windows 95 的客户机，HOSTS 或 LMHOSTS 文件位于 Windows 目录。

7月22日要去青岛游学，在去游学之前，再重温一下创始人张蕴蓝在混沌大学讲过的课，C2M传统制造业转型探索之路。这个课给了我很大的震撼，原来一个传统的服装行业，也可以数字化去实现整个生产链条的升级。 一件起订，消灭库存，先卖出衣服，再生产，7天内交付。 这些字眼后面，是酷特智能十几年的努力的成果。 什么是C2M，C就是Customer，就是消费者。 M就是Manufacturer，工厂。 整个意思就是消费者在终端先提出个性化需求，然后中间省略掉所有的中间渠道，直接对接M。 工厂直接满足消费者的个性化需求的这么一个商业模式。这个C2M模式有效解决了服装行业高库存的问题。完全跟传统工厂区别开来。 传统企业的模式，做了再卖，先生产完一堆衣服，然后到处找渠道去销售，销售不出去，最后就积压成为库存。 C2M，是卖了再做，流水线上的每件衣服，客户先付钱，然后在生产。 酷特智能本来就是一个西服定制的企业，通过这个C2M的模式，酷特智能的衣服成本下降了，普通老百姓也可以消费“西服定制”这种以往很高消费水平的衣服，而且买到的衣服是属于自己的个性化定制的东西。 对于酷特来说，再也不用为库存而担忧。只要消费者提出的需求，他们都可以快速的按需生产，没有任何的浪费。 这个商业模式，我们创新商学院7期一个同学老邓，参观完酷特智能之后，就引进了这套数字化的系统和模式，在自己的细分行业内也取得了特别好的成绩。 7月8日，酷特智能成功上市了，恭喜这家伟大的企业。 7月22日-24日，宗毅老师和任煜老师将要带着同学们一起去酷特游学，学习酷特是如何将一家传统的工厂改造成全数据驱动的智能工厂，还有学习酷特的数字化管理体系、功能工资制、车间无组长、无车间主任的扁平化管理是如何将做到的。非常值得期待。有兴趣一起去酷特游学的同学，可以跟我联系哦！~ 我是裂变学院广东分院詹玉玲，一个终身学习者，期待跟你一起去青岛酷特智能一起学习！

大概是因为你自定义的数据与实际数据类型不一样。所以筛选不出来试试将文本转换为数字储存

1、 股票交易行情软件 国内一般使用的就是通达信、同花顺、东方财富通，都是免费的。进阶版本有iFinD、Choice和Wind，这种属于金融终端，里面会有更丰富的资讯和数据，但价格不菲。 2、基金分析网站——天天基金 如果你想查基金净值、基金资产规模、基金成份股、基金业绩季度报告等跟基金有关的资料，全都可以来这里找。3、指数估值查询网站中证指数（站外链接不方便放，自行搜索即可）国政指数如果你想查A股各种指数，估值，成份股，跟踪指数的基金有哪些，都可以在这里找到答案。4、个股研报网站——东财 这是东财提供的能免费看研报的地方，我这是用中信大哥作为例子，你们把链接最后的6位代码换成你们想要查的个股代码就可以。5、宏观经济数据网站这可以查到世界各国的经济数据，包括美国、欧洲、东南亚，还可以查到当前各种货币的汇率。6、融资融券余额查询网站——同花顺 这可以查询还有多少杠杆资金留在场内，杠杆的使用量是一个十分有效的情绪指标。自10月以来的这波大跌，最主要就是杠杆强制平仓导致的。7、限售股解禁查询网站——东财解禁后的股票就会减持套现，如果解禁的股东数量多，那就要小心了，短期股价下跌的概率比较大。在买股票之前，建议都来查查限售股解禁。8、股权质押查询网站——东财 股权质押是当前A股最大的问题，随着股价下跌，大股东质押的股票面临爆仓，如果没有能力补交资金或者增加股票质押，股票就会被强制抛出市场，股价出现断崖式下跌。9、大宗商品价格走势网站——生意社生意社可以提供免费的价格查询功能，我在最初交易商品期货的时候，也是经常到生意社查资料，但一些比较深入的商品价格数据就需要付费购买了。之前有朋友不知道MDI价格急速下滑，会导致万华化学业绩受到影响。这个网站就可以帮到你。

这个目前好像，还没有。而且基金的净值排名一般是在晚上7点以后，才完全更新完的。你有足够的时间来看，真的没必要占用白天的时间。我买基金5年，白天很少看。我只看“酷基金网”里面的排名很全，添加自己的基金以后管理也很方便。假如你导入到Excel里被老总发现，那他会更生气的。投资基金用业余时间就可以了，没必要占用工作时间，这样对工作不好，不要因小失大。祝你投资顺利。

建议你基金定投！基金有开放式和封闭式两种，开放式基金可以直接在基金公司网站（需开通网银）或通过各个银行购买。封闭式基金必须开通股票帐户，象买卖股票一样购买。 开放式基金有货币型、债券型、保本型和股票型几种。货币型基金无申购赎回费，收益相当于半年到一年期存款，可以随时赎回，不会亏本。债券型基金申购和赎回费比较低，收益一般大于货币型，但也有亏损的风险，亏损不会很大。股票型基金申购和赎回费最高，基金资产是股票，股市下跌时基金就有亏损的风险，但如果股市上涨，就有收益。通过长期投资，股票型基金的平均年收益率是18%~20%左右，债券型基金的平均年收益率是7%~10%。 基金定期定额投资具有类似长期储蓄的特点，能积少成多，平摊投资成本，降低整体风险。它有自动逢低加码，逢高减码的功能，无论市场价格如何变化总能获得一个比较低的平均成本， 因此定期定额投资可抹平基金净值的高峰和低谷，消除市场的波动性。只要选择的基金有整体增长，投资人就会获得一个相对平均的收益，不必再为入市的择时问题而苦恼。 基金本来就是追求长期收益的上选。如果是定投的方式，还可以抹平短期波动引起的收益损失，既然是追求长线收益，可选择目标收益最高的品种，指数基金。指数基金本来就优选了标的，具有样板代表意义的大盘蓝筹股和行业优质股，由于具有一定的样板数，就避免了个股风险。并且避免了经济周期对单个行业的影响。由于是长期定投，用时间消化了高收益品种必然的高风险特征。 建议选择优质基金公司的产品。如华夏，易方达，南方等，建议指数选用沪深300和小盘指数。可通过证券公司，开个基金账户，让专业投资经理为你服务，有些指数基金品种通过证券公司免手续费，更降低你的投资成本。 钱不多， 不需要分散定投，用时间复利为你赚钱，集中在一两只基金就可以了。基金定投要选后端收费模式，分红方式选红利再投资就可以了

林卫云：女，1972年6月出生，中国国籍，无境外永久居留权，毕业于广州市广播电视大学会计学专业，专科学历。曾任广州市黄埔南方轴承厂出纳，广州骏生气门有限公司会计主管，广州朗信通讯科技有限公司会计主管，广州实讯通信科技有限公司财务负责人。现任广东奥飞数据科技股份有限公司董事、财务负责人。

河北省系统集成商名录编号 所在省市 单位名称 资质等级 首次获证日期111 河北省 华泰贝通网络科技有限公司 二级 2002-2-6172 河北省 唐山微尔电子股份有限公司 三级 2002-7-9404 河北省 河北汉佳电子科技有限公司 二级 2003-9-8430 河北省 河北天宇通信有限公司 三级 2003-9-29510 河北省 黔西南州通用办公设备有限公司 四级 2003-11-26528 河北省 河北远东哈里斯通信有限公司 三级 2004-5-25575 河北省 保定金迪地下管线探测工程有限公司 四级 2004-11-22603 河北省 河北省电子信息技术研究院 三级 2004-12-22654 河北省 石家庄开发区蓝地数字技术有限公司 四级 2005-6-10731 河北省 泰豪软件股份有限公司 一级 2005-11-1907 河北省 秦皇岛晨砻信息科技有限公司 四级 2006-4-29908 河北省 石家庄祥玉电子有限公司 四级 2006-4-29949 河北省 保定市天河电子技术有限公司 三级 2006-7-9998 河北省 石化盈科信息技术有限责任公司 一级 2006-7-271032 河北省 河北新远方科技有限公司 三级 2006-9-121056 河北省 河北华烨冀科信息技术有限责任公司 四级 2006-9-121091 河北省 河北天俱时自动化科技有限公司 三级 2006-10-231137 河北省 河北龙信科技有限公司 二级 2006-11-281192 河北省 邯郸市蓝龙电子科技工程有限公司 三级 2006-12-301193 河北省 河北三明科技有限公司 三级 2006-12-301215 河北省 石家庄市三联电子有限公司 三级 2006-12-301225 河北省 河北恒华信息技术有限公司 四级 2006-12-301413 河北省 石家庄希望计算机有限公司 四级 2007-4-181463 河北省 河北信通网络信息技术有限公司 二级 2007-6-111543 河北省 海湾消防网络有限公司 三级 2007-9-81567 河北省 石家庄融商伟业电子有限公司 四级 2007-9-81667 河北省 河北三佳电子有限公司 二级 2007-11-111729 河北省 承德市新龙电子有限责任公司 三级 2007-12-281740 河北省 河北昊天诚泰科技有限公司 三级 2007-12-281741 河北省 河北天翼科贸发展有限公司 三级 2007-12-281742 河北省 河北中信联信息技术有限公司 三级 2007-12-281767 河北省 石家庄开发区星弘达计算机有限公司 三级 2007-12-281768 河北省 石家庄欣诚数码电子有限公司 三级 2007-12-281842 河北省 河北世窗信息技术有限公司 四级 2007-12-281845 河北省 包头市新纪元信息技术有限责任公司 四级 2007-12-281887 河北省 河北航天信息有限公司 三级 2008-3-142100 河北省 河北电信设计咨询有限公司 二级 2008-6-162101 河北省 河北瑞风科技有限公司 二级 2008-6-162102 河北省 河北新禾科技有限公司 二级 2008-6-162115 河北省 廊坊开发区中油龙慧自动化工程有限公司 二级 2008-6-162133 河北省 石家庄泛安科技开发有限公司 二级 2008-6-162164 河北省 河北普瑞电子有限公司 一级 2008-6-162225 河北省 秦皇岛开发区天润计算机技术开发有限公司 三级 2008-8-152341 河北省 海南兆纬信息产业有限公司 三级 2008-8-152360 河北省 张家口市建达电子科技有限公司 四级 2008-8-152436 河北省 石家庄博士林科技开发有限公司 二级 2008-11-182465 河北省 河北全通通信有限公司 一级 2008-11-182524 河北省 石家庄市中讯科技有限公司 三级 2008-11-182525 河北省 石家庄开发区龙信科技发展有限公司 三级 2008-11-182526 河北省 河北网讯数码科技有限公司 三级 2008-11-182528 河北省 河北瑞普通信技术有限公司 三级 2008-11-182673 河北省 河北省电力建设第一工程公司 四级 2008-11-182760 河北省 河北诺特通信技术有限公司 三级 2009-2-232761 河北省 石家庄科林自动化有限公司 三级 2009-2-232762 河北省 河北思捷电子有限公司 三级 2009-2-232763 河北省 秦皇岛市泰信系统工程有限公司 三级 2009-2-232764 河北省 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司 三级 2009-2-232895 河北省 石家庄赛阳网络技术有限公司 四级 2009-2-233032 河北省 湛江万安景阳信息系统集成有限公司 三级 2009-5-113063 河北省 河北工业大学科技开发中心 四级 2009-5-113066 河北省 河北石龙数码科技有限公司 四级 2009-5-113145 河北省 河北旭达亿源科技有限公司 二级 2009-6-223192 河北省 河北万方中天科技有限公司 一级 2009-6-223229 河北省 蓝英通华（北京）技术有限公司 三级 2009-8-33251 河北省 石家庄市华正电子有限公司 三级 2009-8-33252 河北省 河北时金科技开发有限公司 三级 2009-8-33253 河北省 河北理工大学智能仪器厂 三级 2009-8-33372 河北省 合肥中讯科技发展有限责任公司 四级 2009-8-3

问题中提到两个大步骤：第一，设置取数公式第二，生成报表数据以下为详细解析步骤：一、设置取数公式也就是设置报表公式1、首先，打开一张报表。在这里，以一张资产负债表为例。将报表的状态换成“格式”状态，如下图2、选中要设置的科目，在这里演示“短期借款”这个科目期末余额的设置，先选中D4这个单元格，然后点击上面的“fx”按钮，如下图所示：3、这时，就会弹出“定义公式”对话框，如下图所示：4、输入公式，要取的值是短期借款的期末余额，所以要用期末函数QM（），短期借款科目编号是2001，所以公式的输入为QM("2001",月)，如下图所示：5、输完公式，点击“确认”之后，如果公式输入成功，就单元格就会显示“公式单元”四个字，如下图6、这时，我们如果要看短期借款的期末余额是多少，就要点击左下角“格式”，变回“数据”状态，会弹出提示框“是否整表重算”，如下图所示：7、点击“是”，就会变回“数据”状态，短期借款的期末余额数也会出来。由于只是演示，所以账套是没有数据的，如果大家对账套进行日常操作，是会有数据出来的。其他科目的期末余额都是同样的设置方法，大家根据企业自身需要进行设置就好了。二、生成报表数据1、先打开UFO报表--新建2、点击格式--报表模板3、选择相应的行业（会计科目）4、编辑会计科目，本月数fs(501,月,"贷",,年)，按照模板套用即可，双击即可弹出来公式编辑的界面，fs代表发生数。501代表会计科目，根据实际的会计科目可以对公式进行调整。5、第一种编辑本年累计数。这里有两种编辑方式。一种的公式为：?C6+select(?D6,年@=年 and 月@=月+1)，这种公式如果计算出正确的本年累计数就需要做表页的追加。切换到数据状态，点击编辑--追加--表页，追加12月的即可。6、第二种编辑本年累计数。公式为：LFS("5001",月,"借",,,"","","y")，LFS代表累计发生数。这种公式不用做表页的追加，直接单独的表页即可计算出来，当然这种公式也可以做表页的追加喔。扩展资料：改革开放40年百名杰出民营企业家名单（按姓氏笔画为序排列）丁佐宏 月星集团有限公司董事长万 隆 双汇集团董事长马 云 阿里巴巴集团董事局主席马化腾 腾讯公司董事会主席兼首席执行官马有福 青海雪舟三绒集团董事长王 伟 贵州兴伟集团公司董事长王 填 步步高集团董事长王文京 用友软件股份有限公司董事长兼总裁参考资料：百度百科-用友软件百度百科-王文京（用友总裁）人民网-改革开放40年百名杰出民营企业家名单发布！

全国人口中，汉族人口为1286311334人，占91.11%；各少数民族人口为125467390人，占8.89%。与2010年第六次全国人口普查相比，汉族人口增加60378693人，增长4.93%；各少数民族人口增加11675179人，增长10.26%。增速放缓，平稳增长，是我国总人口状况的主要特点。第七次全国人口普查领导小组副组长、国家统计局局长宁吉喆说，我国人口保持了一定水平的惯性增长。我国人口基数大，目前育龄妇女还有3亿多人，每年能够保持1000多万的出生人口规模。宁吉喆说，从近年来我国人口发展变化的趋势看，今后的人口增速将继续放缓。同时，人口增长还受人口年龄结构、人们的生育观念、生育政策、生育成本、公共卫生和健康水平等经济社会因素的影响，我国人口今后会达到峰值，但具体时间现在看还有不确定性，预计在未来一段时间内我国人口总量会保持在14亿人以上。

你看一下今天的换手排名，截止到现在14：15分，深圳市场的换手率第十名已经27%了。何况龙虎榜只能显示6位

第七次全国人口普查公报[1](第二号)——全国人口情况国家统计局国务院第七次全国人口普查领导小组办公室2021年5月11日根据第七次全国人口普查结果，现将2020年11月1日零时我国人口的基本情况公布如下：一、总人口全国总人口[2]为1443497378人，其中：普查登记的大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口共1411778724人；香港特别行政区人口[3]为7474200人；澳门特别行政区人口[4]为683218人；台湾地区人口[5]为23561236人。二、人口增长全国人口[6]与2010年第六次全国人口普查的1339724852人相比，增加72053872人，增长5.38%，年平均增长率为0.53%。图2-1 历次人口普查全国人口及年均增长率三、户别人口全国共有家庭户[7]494157423户，集体户28531842户，家庭户人口为1292809300人，集体户人口为118969424人。平均每个家庭户的人口为2.62人，比2010年第六次全国人口普查的3.10人减少0.48人。四、民族人口全国人口中，汉族人口为1286311334人，占91.11%；各少数民族人口为125467390人，占8.89%。与2010年第六次全国人口普查相比，汉族人口增加60378693人，增长4.93%；各少数民族人口增加11675179人，增长10.26%。注释：[1]本公报数据均为初步汇总数据。[2]全国总人口包括大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口、香港特别行政区人口、澳门特别行政区人口和台湾地区人口。[3]香港特别行政区的人口数为香港特别行政区政府提供的2020年底的数据。[4]澳门特别行政区的人口数为澳门特别行政区政府提供的2020年底的数据。[5]台湾地区的人口数为台湾地区有关主管部门公布的2020年底的户籍登记人口数据。[6]全国人口是指大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口，不包括居住在31个省、自治区、直辖市的港澳台居民和外籍人员。[7]家庭户是指以家庭成员关系为主、居住一处共同生活的人组成的户。来源：国家统计局网站

1、密码给你了也没用，wind的数据库账号是IP地址绑定的。去你们学校找wind终端找吧，你们学校管院或者财经学院应该有这个终端！2、亲你要的制造行业全部上市公司年报数据，我只能呵呵了，合计3000多家上市公司你慢慢找吧：）3、公司治理结构没有数据这个说法，你在wind或者锐思都找不到什么关于公司治理结构的数据既然你是写论文的，小编建议你选一个具体的行业，制造业下面的某个行业来写，要年报数据不应定要wind，可以去每个上市公司网站上去下年报，或者去巨潮资讯网站下。

1.大数据与小数据 2.大数据的内涵 （1） 数据类型方面 （2） 技术方法方面 （3） 分析应用方面 3.大数据的特征 多样性：随着互联网的发展和传感器种类的增多，诸如网页、图片、音频、视频、微博类的未加工的半结构化和非结构化数据越来越多，以数量激增、类型繁多的非结构化数据为主。非结构化数据相对于结构化数据而言更加复杂，数据存储和处理的难度增大。 时效性：大数据的时效性是指在数据量特别大的情况下，能够在一定的时间和范围内得到及时处理，这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。只有对大数据做到实时创建、实时存储、实时处理和实时分析，才能及时有效的获得高价值的信息。 价值型：包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 4.大数据与传统数据的区别 5.大数据的产生背景 1.按照大数据结构分类 2. 按照大数据获取处理方式分类 3.按照其他方式分类 1.销售机会增多 0. 商业大数据的来源 1. 客户 2. 市场 3. 商品 4. 供应链 0. 数据来源 2. 市场与精准营销 3. 客户关系管理 4. 企业运营管理 5. 数据商业化 0. 数据来源 2. 付款定价 3. 研发 4. 新的商业模式 5. 公共健康 1. 营销 2. 服务 3. 运营 4. 风控 大数据金融是指运用 大数据技术和大数据平台 开展 金融活动和金融服务 ，对金融行业 积累的大数据以及外部数据 进行云计算等信息化处理，结合传统金融，开展资金融通、创新金融服务。 1. 呈现方式网络化 大量的金融产品和服务通过网络呈现。 2. 风险管理有所调整 风险管理理念 ——财务分析（第一还款来源）、可抵押财产或其他保证（第二还款来源）重要性将有所降低。 风险定价方式 ——更注重将交易行为的真实性、信用的可信度通过数据来呈现。 对客户的评价 ——全方位、立体的/活生生的。 风险管理的主要手段 ——基于数据挖掘对客户进行识别和分类。 3. 信息不对称降低 4. 金融业务效率提高 在合适的时间、合适的地点，把合适的产品以合适的方式提供给合适的消费者。 5. 金融企业服务边界扩大 由于效率提升，其经营成本必然随之下降，最适合扩大经营规模。 金融从业人员个体服务对象会更多。 6. 产品是可控的、可受的 通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，其收益或成本、产品的流动性是可以接受的，其风险是可控的。 7. 普惠金融 大数据金融的高效率性及扩展的服务边界，使金融服务的对象和范围也大大扩展，金融服务也更接地气。 1. 放贷快捷，精准营销个性化服务 立足长期大量的信用及资金流的大数据基础之上，在任何时点都可以通过计算得出信用评分，并采用网上支付方式，实时根据贷款需要及其信用评分等数据进行放贷。 2. 客户群体大，运营成本低 大数据金融是以大数据云计算为基础，以大数据自动计算为主，不需要大量人工，成本较低，整合了碎片化的需求和供给，服务领域拓展至更多的中小企业和中小客户。 3. 科学决策，有效风控 根据交易借贷行为的违约率等相关指标估计信用评分，运用分布式计算做出风险评估模型，解决信用分配、风险评估、授权实施以及欺诈识别等问题，有效地降低了不良贷款率。 基于 电商平台基础 上形成的网上交易信息与网上支付形成的金融大数据，利用云计算等先进技术对数据进行处理分析而形成的信用或订单融资模式。 典型代表有 阿里小贷 ，基于对电商平台的 交易数据、社交网络的用户交易与交互信息和购物行为习惯 等的大数据通过 云计算 来实时计算得分和分析处理，形成网络商户在电商平台中的累积信用数据，通过电商所构建的网络信用评级体系和金融风险计算模型及风险控制体系，来实时向网络商户发放订单贷款或者信用贷款，例如，阿里小贷可实现数分钟之内发放贷款。 企业利用自身所处的 产业链上下游 （原料商、制造商、分销商、零售商），充分整合供应链资源和客户资源，提供金融服务而形成的金融模式。 京东商城、苏宁易购是供应链金融的典型代表。 在供应链金融模式当中， 电商平台只是作为信息中介提供大数据金融 ，并不承担融资风险及防范风险等。—— 渠道商为核心企业。

社融数据的利好，主要是针对金融行业，可以增加贷款供给，改善企业的融资能力和贷款可行性。同时，其他一些行业也受益于此。有关社融数据的板块主要包括银行、保险、证券、房地产、券商、风险投资、租赁担保等。首先，金融板块受益最明显，因为其改善了贷款供给和审批过程，使企业融资费用降低。此外，保险、证券等金融领域也受惠于社融数据。此外，房地产行业也可能从中受益，因为其可以减少对房地产的监管，加快开发和销售的步伐。另外，租赁担保等行业也可能从中受益，因为它们可以根据社融数据制定更加合理的风险费率。此外，社融数据还可以为借贷提供更精准的信用评价，从而降低金融机构的风险。这样一来，金融行业将得以转变为高效、低成本的模式，造福全社会。

IT？还是DT？阿里创始人马云：人类正从IT时代走入DT时代；IT时代以“我“为中心，DT时代则以“别人”为中心让别人更强大，开放和承担更多的责任DT，是数据处理技术（DataTechnology）的英文缩写；数据是对客观事物的逻辑归纳，是事实或观察的结果；DT时代，不单是技术的提升，更是思想观念的提升；沙龙主题：DT时代，以数据指导运营！PS：适合市场经理以上级别参与活动时间：2016年11月25日（周五）14:00_17:30（准点开始，提前到场）活动地点：汉督国际世鳌会议中心长城厅（广渠路39号，双井桥东200米）参加运营小咖秀的线下沙龙，必然要抱着四个目的1.总监及以上级别嘉宾的实战干货分享；2.结识更多运营圈好友，干货交流，换量合作；3.现场红包，中奖者可获得价值上万元的应用市场排名top3关键词优化；4.沙龙场地参观学习：百强企业，首府高校，直播现场，众创空间，品质咖啡；往期沙龙场地微软大厦，阿里巴巴，58赶集，阿里健康，智联招聘，奇虎360；北京大学，MeePark，星河空间，理想国，赚赚金融；万创空间，小样社区，纳什空间，帝景豪廷等等；沙龙内容1.干货分享环节（自由提问，每位嘉宾分享时间在30分钟）2.交流环节：圆桌论坛（时长控制在30分钟）3.合影交流环节：洽谈合作，学习交流，及晚宴报名特别鸣谢活动树是会议、活动的主办方与参与方之间的现实交互的活动管理平台。采用“互联网+双创”模式，聚合众创空间、创业项目、投资人等创新创业要素资源合作伙伴历届活动照片（部分）沙龙合作咨询：顽皮木偶，微信号：kuko1028

什么是融资融券？它是指证券公司向投资者出借资金供其买入证券，或出借证券供其卖出的经营活动。投资者向证券公司借入资金买入证券、借入证券卖出的交易活动，则称为融资融券交易，又称信用交易。 融资融券交易分为融资交易和融券交易两类。投资者向证券公司借入资金买入证券，为融资交易；投资者向证券公司借入证券卖出，为融券交易。 融资可以放大你的操作规模，如当你看好某只股票想大举介入而手中钱又不多时就可以向券商借钱买股票，当股票上涨到目标价后，你可以卖出股票清偿借款，从而放大你的收益。融券为你做空赚钱创造了条件，当你看跌某股时，你可以向券商借入该股，然后将其卖掉，等其下跌后你再买入该股票还给券商，从中获取差额。 那么，是不是所有股民都可以参与融资融券交易？不是！ 《证券公司融资融券业务试点管理办法》第十二条明确规定，如果你在证券公司从事证券交易不足半年、证券投资经验不足、缺乏风险承担能力或者有重大违约记录，证券公司就不能也不会向你融资、融券。也就是说，炒股不到半年的新股民首先被取消了资格，没有风险承受能力的股民也没资格。由于券商也担心风险，在制定条款时可能对客户的资金量有最低门槛的要求，这样资金量太小的股民可能就不能参与融资融券。 怎么玩：借钱还钱借股还股 《管理办法》第二十一条：客户融资买入证券的，应当以卖券还款或者直接还款的方式偿还向证券公司融入的资金。客户融券卖出的，应当以买券还券或者直接还券的方式偿还向证券公司融入的证券。 借钱还钱，借股票还股票。这意味着融资买入的证券下跌时，你需要追加资金以还款，融券卖出的股票上涨时，你也需要增加资金来买入同样数量的股票才能平仓。 谁将成融资融券的担保品？ 主要包括现金、上证所挂牌交易基金和债券、股票等三类。其中，对于股票担保品还列出了一系列限制性条件，包括上市交易满三个月；流通股本不低于2亿股，流通市值不低于10亿元；采样期间日均换手率不低于3%。日均波动率不超过3%，波动幅度不超过60%；持有1000股以上股东人数超过5000人；前50名流通股股东合计持股占流通股比例不超过60%；股票发行公司已完成股权分置改革；股票未受特别处理(非ST股)等。沪深300成份股，也包括上证50成份股将是券商乐于接受的抵押品。 融资融券对证券市场可能同时带来正面的和负面的影响。其中,正面影响包括: 首先,可以为投资者提供融资,必然给证券市场带来新的资金增量,这会对证券市场产生积极的推动作用。但出于控制风险的考虑,各市场都会对融资的比例有一定的限制,中国台湾地区证券融资余额占股市总市值的比重为1.5％,欧美国家也一般不超过2％,这样按照A股3万亿的市值,新增资金可能在450亿元左右,对市场有一定积极作用,但并不是决定性的。 其次,活跃市场,完善市场的价格发现功能。融资交易者是市场上最活跃的、最能发掘市场机会的部分,对市场合理定价、对信息的快速反应将起促进作用。欧美市场融资交易者的成交额占股市成交总量的18％-20％左右,中国台湾市场甚至有时占到40％,而卖空机制的引入将改变原来市场单边市的局面,有利于市场价格发现。 再次,融资融券的引入为投资者提供了新的盈利模式。融资使投资者可以在投资中借助杠杆,而融券可以使投资者在市场下跌的时候也能实现盈利。这为投资者带来了新的盈利模式。 而负面影响包括: 首先,融资融券可能助涨也可能助跌,增大市场波动,进而可能助长市场的投机气氛。 其次,可能增大金融体系的系统性风险。融资可能导致银行信贷资金进入证券市场,如果控制不力,将有可能推动市场泡沫的形成,而在经济出现衰退、市场萧条的情况下,又有可能增大市场波动,甚至引发危机。 打开盈利多元化之门 融资融券业务一旦开展,将对证券市场的发展产生一定的促进作用,也给证券公司带来更多的业务机会。同时,交易量的增加会增大证券公司的经纪业务收入。更重要的是,融资融券业务的开展,意味着证券公司盈利多元化不再是梦,而将成为现实。 在各类金融产品创新日益活跃的同时,交易方式和产品创新机会大大加强,券商的业务种类逐步增加,将会有着越来越多的收入来源。而《证券法》的修改为创新类券商相应的拓展业务打开了大门。融资融券业务就是这些新盈利渠道的重要一环。

大数据范畴已有很多成功的大数据使用，但就其效果和深度而言，当时大数据使用尚处于初级阶段，依据大数据剖析猜测未来、指导实践的深层次使用将成为发展要点。当时，在大数据使用的实践中，描述性、猜测性剖析使用多，决议计划指导性等更深层次剖析使用偏少。大数据管理系统远未形成，特别是隐私维护、数据安全与数据同享使用功率之间尚存在明显矛盾，成为限制大数据发展的重要短板，各界已经意识到构建大数据管理系统的重要意义。其间，隐私、安全与同享使用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面，数据同享敞开的需求非常火急;另一方面，数据的无序流通与同享，又或许导致隐私维护和数据安全方面的严重风险，必须对其加以标准和限制。数据规模高速增加，现有技能系统难以满意大数据使用的需求，大数据理论与技能远未成熟，未来信息技能系统将需求颠覆式创新和变革。近年来，大数据获取、存储、管理、处理、剖析等相关的技能已有显著发展，可是大数据技能系统尚不完善，大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。大数据在医疗行业的应用大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。(2)有效预防预测疾病。解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。大数据在金融行业的应用随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。(1) 精准营销。银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。(2) 风险管控。应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。(3) 决策支持。通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。(4) 服务创新。通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。(5) 产品创新。通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。大数据在零售行业的应用美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。(1) 精准定位零售行业市场。企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。(2) 支撑行业收益管理。大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。(3) 挖掘零售行业新需求。作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：全球大数据储量规模、全球大数据市场规模、全球大数据竞争格局等1、全球主要国家大数据战略布局大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为抢抓未来发展机遇的战略性技术，各国都将大数据产业上升至国家战略高度。2、全球大数据储量高速增长 2020年市场规模接近2000亿美元——全球大数据储量规模高速增长根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB。2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。根据全球知名数据提供商Statista的数据统计，2020年，全球大数据储量约为47ZB。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。——全球大数据产业规模持续增长 2026年将超过3600亿美元根据IDC数据，2020-2024年全球大数据市场规模在五年内约实现10.4%的复合增长率，预计2024年全球大数据市场规模约为2983亿美元，据此测算，2020年全球大数据市场规模约为1959亿美元，到2026年，全球大数据市场规模将超过3600亿美元。3、全球大数据产业竞争格局：美国大数据发展领先全球 中国逐步抢占市场——全球大数据中心主要分布在美国 中国占比持续提升根据Statista最新发布的统计数据，全球大数据中心主要集中在美国、中国及日本。截止2020年末，美国大数据中心数量占全球的比例达到39%，中国占比达到10%，日本为6%。同时，由2017-2020年全球大数据中心数量的分布变化趋势来看，中国的份额越来越大，说明中国大数据产业的潜在空间巨大。——美国在全球的大数据支出中所占份额超一半根据IDC《2021年V1全球大数据支出指南》数据，2021年全球大数据与分析(BDA)解决方案支出规模预计将达到2157亿美元，比2020年增长10.1%。从地域来看，美国是最大的市场，2021年BDA支出超过1100亿美元，其次是日本和中国，BDA支出预计分别达到124亿美元和119亿美元，另一个预计2021年BDA支出超过100亿的国家是英国。

　　近年来互联网的高速发展引领人类进入了一个信息量爆炸性增长的时代。每个人的生活中都充满了结构化和非结构化的数据。随着人类生活全面向互联网转移，大数据时代将会不可避免的到来。　　作为全球互联网的前沿概念，大数据主要包括两方面特征：一方面整个社会的信息量急剧增长，另一方面个人可获取的信息也呈指数增长。从科技发展的角度来看，“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物!并且随着这一趋势的不断深入，在不远的将来我们将身处于一个“一切都被记录，一切都被数字化”的时代。　　在这种背景下，对大数据的有效存储以及良好地分析利用变的越来越急迫。而数据分析能力的高低决定了大数据中价值发现过程的好坏与成败。本文以大数据时代的数据分析为主题，简明的阐述了国内大数据分析的发展现状、大数据的分析模式以及主要的分析技术、大数据时代数据分析的几个核心概念等相关问题。

大数据发展的行业有三个方向，大数据开发、大数据分析、大数据科研在2016年以前可能没多少人会认为这个行业的发展潜力有多大，但随着时代的进步，现如今大数据不是时时刻刻都在身边？大数据现今是存在于各个行业，比如，电信、金融、制造、物流、电商等也因此催生出了众多专业技术岗位。又从政策上来说，大数据是国家重点扶持项目，未来的一系列计划中，大数据都占据着十分关键重要的环节，自然是有着 不可多得发展机遇。从职业前景来看，大数据开发相比于其他的大数据相关职位如大数据分析，大数据科研都有着更广泛的应用，薪水高、待遇好，就业前景这方面也是非常好的。大数据行业发展未来可期

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。市场格局——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。发展趋势与前景——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向——发展前景预测据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等产业概况1、定义：大数据产业覆盖范围广根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：2、产业链剖析：大数据产业链庞大大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，信息智能化程度得到显著提升我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。产业发展现状1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域——大数据产业规模：2021年超过800亿元近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。2、细分市场一：金融大数据——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。——金融大数据应用场景过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。3、细分市场二：政府大数据——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达9.21亿，较2020年12月增长9.2%，占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。——政府大数据应用场景中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。4、细分市场三：互联网大数据——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元，同比增长21.2%。2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长0.1%。注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。——互联网大数据应用场景在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。产业竞争格局1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。产业发展前景：大数据将继续保持高速增长大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。预计2027年我国大数据市场规模将达到2930.9亿元，未来六年复合年增长率为22.6%。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。市场格局——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。发展趋势与前景——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向——发展前景预测据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

目前，我国大数据企业分布在产业链各个环节，包括大数据基础的硬件、软件支撑与大数据服务。行业龙头企业均专注其重点布局领域，在各个方向拥有明显的特有优势。在区域分布方面，中国大数据企业较为集中，主要分布在京津冀与东部沿海地区。行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。2、中国大数据细分产业结构根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占34%的比例，剩余由25%的大数据软件所构成。3、中国大数据行业应用领域分布情况从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。4、中国大数据行业区域集中度根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。从前瞻统计的大数据行业53家上市企业来看，大数据行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和接近30家，占比达到50%以上。因此，从区域分布来看，大数据企业的区域集中度较高。注：图中数据仅包含前瞻统计的53家上市企业。5、中国大数据行业企业业务布局及竞争力评价从大数据业务布局来看，代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区或京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。6、中国大数据行业竞争状态总结从五力模型角度分析，我国大数据产业链中参与者众多，面向各行各业的应用市场，分别在不同的层级竞争，在各个层级中，都聚集了大量企业，市场化程度高，竞争较为激烈;同时，大数据行业作为数字化发展过程中不可或缺的技术与手段，来源于生活的方方面面，各种大数据收集渠道与分析工具等众多，面临的替代品威胁较大。大数据行业的上游为基础支撑设施生产企业，包括硬件与软件设备，由于目前我国硬件与软件企业较多，且国产化越来越高，企业间竞争激烈，因此上游议价能力较弱;下游消费市场主要是各应用领域终端客户，由于行业现有竞争者较多，大数据产品与服务多样，客户的选择性较大，因此下游客户的议价能力较高。此外，大数据产业的中上游即硬件与软件等基础支撑的核心技术要求相对较高，但大数据行业的产品、服务与应用市场都极为广泛，各种技术的更新迭代较快，因此行业新进入者威胁相对较高。总体来看，中国大数据行业的竞争程度相对较为激烈。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

行业内主要企业：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：中国大数据行业市场规模、中国大数据产业下游分布我国大数据产业开始已进入深化阶段中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。2021年市场规模接近900亿元近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。大数据软件与服务的需求不断提升目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。不同类型大数据企业竞争程度差异极大目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。2、中国大数据细分产业结构根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占34%的比例，剩余由25%的大数据软件所构成。3、中国大数据行业应用领域分布情况从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。4、中国大数据行业区域集中度根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。从前瞻统计的大数据行业53家上市企业来看，大数据行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和接近30家，占比达到50%以上。因此，从区域分布来看，大数据企业的区域集中度较高。注：图中数据仅包含前瞻统计的53家上市企业。5、中国大数据行业企业业务布局及竞争力评价从大数据业务布局来看，代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区或京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。6、中国大数据行业竞争状态总结从五力模型角度分析，我国大数据产业链中参与者众多，面向各行各业的应用市场，分别在不同的层级竞争，在各个层级中，都聚集了大量企业，市场化程度高，竞争较为激烈;同时，大数据行业作为数字化发展过程中不可或缺的技术与手段，来源于生活的方方面面，各种大数据收集渠道与分析工具等众多，面临的替代品威胁较大。大数据行业的上游为基础支撑设施生产企业，包括硬件与软件设备，由于目前我国硬件与软件企业较多，且国产化越来越高，企业间竞争激烈，因此上游议价能力较弱;下游消费市场主要是各应用领域终端客户，由于行业现有竞争者较多，大数据产品与服务多样，客户的选择性较大，因此下游客户的议价能力较高。此外，大数据产业的中上游即硬件与软件等基础支撑的核心技术要求相对较高，但大数据行业的产品、服务与应用市场都极为广泛，各种技术的更新迭代较快，因此行业新进入者威胁相对较高。总体来看，中国大数据行业的竞争程度相对较为激烈。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

我国大数据产业开始已进入深化阶段中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。2021年市场规模接近900亿元近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。大数据软件与服务的需求不断提升目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。不同类型大数据企业竞争程度差异极大目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：大数据上市公司汇总、业务布局、业绩对比、业务规划等1、大数据行业上市公司汇总大数据企业按细分领域来看，主要包括大数据基础设施生产商、大数据软件研发商与大数据服务提供商。行业龙头企业多数实行全产业链一体化布局，例如领军企业易华录与美亚柏科。大数据基础设施生产商中，同有科技在大数据存储设备领域具有绝对优势地位;在软件研发领域，常山北明是中国软件行业最具影响力企业;我国大数据服务领域的上市企业最多，其中科创信息和神州岳泰分别在智慧政务与自然语言服务等方面处于行业领先地位。从区域分布来看，目前我国大数据行业上市公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于北京市与福建省。北京的大数据上市企业最多，在本报告统计的53家企业中，北京市的大数据行业上市公司高达20家，占比接近40%，代表企业有易华录、同有科技、神州泰岳与拓尔思等;另外广东省的大数据上市企业也较多，代表企业为欧比特与奥飞数据等。2、大数据行业上市公司业务布局对比从业务布局来看，行业主要领先上市企业的业务侧重点均有不同，例如美亚柏科主要利用大数据发展期精通的电子数据取证技术，欧比特则定位于卫星领域的大数据应用，软件龙头拓尔思则将大数据业务主要应用于政府、金融等领域。从各企业大数据业务布局的重点区域来看，大部分企业的布局重点均位于京津冀与东部沿海地区，例如行业龙头易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要产品与服务集中于华东、华南地区。3、大数据行业上市公司大数据业务业绩对比从中国大数据行业主要上市公司的经营业绩来看，行业龙头企业易华录与美亚柏科无论从业务营收规模，还是业务毛利率情况来看，经营业绩均较为亮眼，二者2020年大数据业务营收均超过10亿元，毛利率均处于50%以上的高水平。整体来看，行业主要上市公司的业务规模差距明显，毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层差异，例易华录、美亚柏科与拓尔思的毛利率水平均超过50%，而欧比特、常山北明与海量数据等毛利率平均水平仅在20%左右。4、大数据行业上市公司大数据业务规划对比在未来数字经济成为必然发展趋势的背景下，大数据作为最重要高新技术与手段之一，将形成巨大的蓝海市场。各行业主要上市公司纷纷在各自擅长的大数据细分领域规划布局，力争抢占市场先机，在各领域形成自身绝对优势。北京易华录计划在2021年继续扩大数据湖行业影响力，在十四五期间完成数据资产化服务提供商的战略转型;美亚柏科在未来1-2年来，将利用大数据技术继续提高安全领域的发展优势;欧比特则继续深耕卫星大数据领域，2021年围绕“珠海一号”开展卫星信息建设业务。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：大数据应用领域分布 互联网大数据、金融大数据、政府大数据市场规模 应用场景等应用领域分布：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。互联网大数据领域——互联网大数据应用场景在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。——大数据在互联网领域的应用占比过半，2021年市场规模有望突破3000亿面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系，如何从中提取有价值信息，建立用户模型，针对不同用户提供针对性产品，以此来提高用户体验，增加用户粘性，是当前互联网行业面对的主要挑战之一。社交网站、电商网站将是最需要大数据技术的两类网站，用户间关联性和消费行为是其关注的主要方面。根据赛迪数据，我国大数据产业在互联网领域的应用占比约为45.2%。据测算，2017年，中国互联网大数据产业规模达1604.7亿元，2020年约为2887.4亿元。注：上述互联网大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与互联网大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。政府大数据领域——政府大数据应用场景中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。——2020年政府大数据市场规模超900亿元根据赛迪数据，我国大数据产业在政府领域的应用占比约为14.5%。据此测算，2017年以来，我国政府大数据规模逐年增加。2017年，中国政府大数据产业规模达514.8亿元，2020年约为926亿元左右。注：政府大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与政府大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。金融大数据领域——金融大数据应用场景过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。——大数据在金融领域的应用空间巨大，2020年市场规模已超600亿金融数据是大数据商业应用最早的数据源，早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法，对抵押贷款用户进行统计分析，帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户。经过一年的运行，基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润。根据赛迪数据，我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算，2017年，中国金融大数据产业规模达333.7亿元，2020年约为600亿元。注：金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。2、中国大数据细分产业结构根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占34%的比例，剩余由25%的大数据软件所构成。3、中国大数据行业应用领域分布情况从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。4、中国大数据行业区域集中度根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。从前瞻统计的大数据行业53家上市企业来看，大数据行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和接近30家，占比达到50%以上。因此，从区域分布来看，大数据企业的区域集中度较高。注：图中数据仅包含前瞻统计的53家上市企业。5、中国大数据行业企业业务布局及竞争力评价从大数据业务布局来看，代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区或京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。6、中国大数据行业竞争状态总结从五力模型角度分析，我国大数据产业链中参与者众多，面向各行各业的应用市场，分别在不同的层级竞争，在各个层级中，都聚集了大量企业，市场化程度高，竞争较为激烈;同时，大数据行业作为数字化发展过程中不可或缺的技术与手段，来源于生活的方方面面，各种大数据收集渠道与分析工具等众多，面临的替代品威胁较大。大数据行业的上游为基础支撑设施生产企业，包括硬件与软件设备，由于目前我国硬件与软件企业较多，且国产化越来越高，企业间竞争激烈，因此上游议价能力较弱;下游消费市场主要是各应用领域终端客户，由于行业现有竞争者较多，大数据产品与服务多样，客户的选择性较大，因此下游客户的议价能力较高。此外，大数据产业的中上游即硬件与软件等基础支撑的核心技术要求相对较高，但大数据行业的产品、服务与应用市场都极为广泛，各种技术的更新迭代较快，因此行业新进入者威胁相对较高。总体来看，中国大数据行业的竞争程度相对较为激烈。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

目前，我国大数据企业分布在产业链各个环节，包括大数据基础的硬件、软件支撑与大数据服务。行业龙头企业均专注其重点布局领域，在各个方向拥有明显的特有优势。在区域分布方面，中国大数据企业较为集中，主要分布在京津冀与东部沿海地区。行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。2、中国大数据细分产业结构根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占34%的比例，剩余由25%的大数据软件所构成。3、中国大数据行业应用领域分布情况从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。4、中国大数据行业区域集中度根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。从前瞻统计的大数据行业53家上市企业来看，大数据行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和接近30家，占比达到50%以上。因此，从区域分布来看，大数据企业的区域集中度较高。注：图中数据仅包含前瞻统计的53家上市企业。5、中国大数据行业企业业务布局及竞争力评价从大数据业务布局来看，代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区或京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。6、中国大数据行业竞争状态总结从五力模型角度分析，我国大数据产业链中参与者众多，面向各行各业的应用市场，分别在不同的层级竞争，在各个层级中，都聚集了大量企业，市场化程度高，竞争较为激烈;同时，大数据行业作为数字化发展过程中不可或缺的技术与手段，来源于生活的方方面面，各种大数据收集渠道与分析工具等众多，面临的替代品威胁较大。大数据行业的上游为基础支撑设施生产企业，包括硬件与软件设备，由于目前我国硬件与软件企业较多，且国产化越来越高，企业间竞争激烈，因此上游议价能力较弱;下游消费市场主要是各应用领域终端客户，由于行业现有竞争者较多，大数据产品与服务多样，客户的选择性较大，因此下游客户的议价能力较高。此外，大数据产业的中上游即硬件与软件等基础支撑的核心技术要求相对较高，但大数据行业的产品、服务与应用市场都极为广泛，各种技术的更新迭代较快，因此行业新进入者威胁相对较高。总体来看，中国大数据行业的竞争程度相对较为激烈。

大数据的未来发展前景是值得肯定的，但是现在大数据人才出现了供不应求的情况。大数据行业就业市场较为活跃的地区主要集中在京津冀、长三角、珠三角、成渝等区域，但是从目前招聘数据来看，大数据人才还是不能满足市场的需求，因此现在学大数据未来的发展前景是非常好的。大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析还是在物联网和人工智能算法训练领域，都有着强大的需求。随着数据规模不断增大，企业需求持续增长，大数据人才成了刚性需求。大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，因为未来大数据人才就业面很广，就业机会很多，发展前景也是非常好的。2大数据工程师的薪资待遇大数据工程师职业发展路径分为5个阶段，每个阶段对应职位对应的薪资待遇是不一样的：有一年工作经验的实习工程师月工资在6000以上；有1-2年工作经验的助理工程师，月收入在13000-15000左右；有3年左右工作经验的大数据工程师，平均每个月能赚到20000左右；有5年左右工作经验的高级大数据工程师，月收入一般都在30000左右；有10年以上工作经验的首席工程师，月薪都是大于50000的。

大数据行业主要上市公司：目前国内大数据行业的上市公司主要有易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等。本文核心数据：2016-2023年国内大数据行业市场规模、2021年国内大数据企业所处发展阶段、2021年国内大数据企业所处行业20%的企业处于高质量发展阶段中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。根据数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。从我国大数据行业企业发展阶段来看，根据中国大数据网发布的《中国大数据产业白皮书(2021年)》显示，截至2021年8月31日，全国共有大数据企业6万余家，其中处于高质量发展阶段的企业数量达12432家，占比超过了20%。优质企业主要集中在信息传输、软件和信息技术服务业从行业分布来看，2021年16565处于健康发展阶段及以上阶段的优质大数据企业中，所处行业分布排名前三的领域分别为信息传输、软件和信息技术服务业、科学研究和技术服务业、租赁和商务服务业，企业数量分别为7225家、6441家和776家。优质头部企业主要集中在北上广从区域分布来看，2021年16565处于健康发展阶段及以上阶段的优质大数据企业中，所处区域分布排名前三的为北京市、广东省和上海市，企业数量分别为3531家、2745家和1651家，合计占比接近50%。具体看头部上市企业，前瞻统计了53家上市大数据行业显示，其中大部分也均分布在北京市、广东省和上海市，三省份合计有23家上市大数据企业。占比超过60%。可见我国大数据行业优质头部企业主要集中在北上广发达地区。总的来说，我国大数据行业呈快速发展态势，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%;其中处于高质量发展阶段的企业数量达12432家，占比超过了20%。而大部分优质企业主要集中在信息传输、软件和信息技术服务业，地区则主要分布在北上广发达地区。以上数据来源于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

行业内主要企业：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：中国大数据行业市场规模、中国大数据产业下游分布我国大数据产业开始已进入深化阶段中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。2021年市场规模接近900亿元近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。大数据软件与服务的需求不断提升目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。不同类型大数据企业竞争程度差异极大目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

——【干货】2022年中国大数据产业链全景梳理及区域热力地图行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：产业链全景图、区域热力地图、代表企业业绩情况、兼并重组动向大数据产业链全景梳理：大数据产业链庞大大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。大数据产业链区域热力地图：企业主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等地区从区域分布来看，目前我国大数据产业上市公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于北京市与福建省。北京的大数据上市企业最多，代表企业有易华录、同有科技、神州泰岳与拓尔思等;另外广东省的大数据上市企业也较多，代表企业为欧比特与奥飞数据等。根据企查猫数据，截止2022年10月26日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。大数据产业上市公司业绩情况：产业整体毛利率较高从大数据代表企业的业绩情况来看，大数据产业代表企业的毛利率均值达到35%，行业整体毛利率较高。从单独企业情况来看，行业主要上市公司的业务规模差距明显，毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层差异，例如美亚柏科与拓尔思的毛利率水平均超过50%。上市企业具体的业绩情况如下表所示：大数据产业兼并与重组动向：横向整合为主大数据产业的兼并重组涉及到各个行业领域，因此兼并重组事件较多。按照兼并重组目的来分类，可以分为横向整合、多元化、纵向整合、战略合作、业务转型和借壳上市/整体上市。根据统计的资料，截至2022年10月14日，大数据产业兼并重组目的主要以横向整合为主，发生事件数量占比约为85%。大数据产业的兼并重组涉及的行业包括企业服务、零售消费、物流、文娱传媒等。根据不同行业选取部分代表兼并重组事件总结如下：更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

方法一、用公式：在该列后面插入三空白列，比如原数据在A列，则B、C、D列公式分别为=LEFT(A1,FIND(" ",A1)-1)=MID(A1,FIND(" ",A1),FIND(" ",A1)-FIND(" ",A1))=RIGHT(A1,LEN(A1)-FIND(" ",A1))方法二、分列：选中这些数据，ctrl+H查找替换，将双空格全部替换成单空格，然后分列即可。

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以文华财经为准！

摘要：本周猪市又迎来了众多新消息。国家托市决心不改，公布了年内第十一批的猪肉收储通知；多家上市猪企发布5月份的生猪销售简报，从出栏量来看，大部分企业出栏环比出现下降，其中正邦降幅最为明显，有提前出栏的操作。具体请看下面分析：本周猪市热点01、5月猪企出栏数据出炉本周上市公司陆续公布了5月份生猪销售简报，从5家头部猪企的出栏数据来看，牧原、温氏、新希望、正邦出栏量与4月相比均有不同程度的减少。不过总出栏量是同比大幅增加，说明目前大场的出栏仍处在高位。其中牧原单月出栏586.3万头，比其他4家出栏总量还多236.04万头。值得收藏的是，根据行情宝统计数据显示，从去年至今，牧原的仔猪销售数量逐渐增多，并在5月份销量创下新高，为128万头，比一季度的仔猪销量总和还要多21万头。点评：近期仔猪价格上涨，部分地区仔猪价已超过600元/头，而牧原一头仔猪的成本仅为380元。现在仔猪利润要好于专业育肥户。另外猪企在持续亏损后，养猪行业资金普遍紧张，加大出栏仔猪的数量，可以快速实现现金流的补充，缓解企业的资金压力。02、正邦暴雷，亏损200亿后又有超5亿元商票逾期上市猪企中环比变化最大的是正邦，降幅为18.9%。正邦在公告中解释称是因为由于公司调减产能所致。而6月8日晚间，正邦科技发布公告称，截至公告披露日，逾期未兑付余额合计5.42亿元。这是公司首次出现商票逾期。点评：5月正邦科技商品猪出栏均重只有86公斤，远远低于110公斤的标准出栏体重。5月仔猪出栏占比也是高达41.67%。提前出栏的背后，亦可能与公司希望尽快回笼资金有关。03、第十一批收储，收储价越来越高近日华储网又公布了年内第十一批的猪肉收储消息，收储量4万吨，收储时间为6月2日。承储企业仍旧以社会库为主。截至目前年内累计计划收储43.8万吨。点评：截至目前，累计计划收储43.8万吨，实际成交量10.14万吨，成交率仅为23.15%。在大量流拍的情况下，国家还频繁的收储，目的是为提振市场信心。流拍率居高不下、起拍价格越来越高也说明市场对后市行情的一致性看好。来源：行情宝综合整理自华储网、各公司公告等

属于强周期行业的化工行业，其板块的股价方面也呈现出了明显的周期性。因此很多投资者为此都蜂拥而至。而作为化工行业的引领者，自然不少的投资者对鲁西化工十分追捧。那在这篇文章之中，我就来和大家聊聊鲁西化工。在进一步剖析鲁西化工之前，建议可先瞧一瞧这份这份化工行业龙头股名单，戳一戳就能浏览：宝藏资料！化工行业龙头股一栏表 一、从公司角度来看公司介绍：鲁西化工成立于1998年5月，并且于1998年8月在深圳证券交易所挂牌上市。公司主营业务为化工产业以及化工工程产业。主要产品包括聚碳酸酯、双氧水、己内酰胺等。鲁西化工经过了20多年的耕耘，不断拓展产业，逐渐发展为集化工新材料、基础化工、化肥、装备制造及科技研发于一体的综合性化工企业。接着我们就共同来研究一下鲁西化工到底有哪些过人之处！亮点一：品牌优势明显，具有较高的认知度在目前看来，公司的品牌口碑是很好的，在客户群体中已经树立起了化工行业领军企业的形象。不仅如此，公司在近几年还通过央视、地方卫视等媒体给品牌做了大力度的宣传，使得公司知名度有了持续上涨，为拓展公司业务打下了坚固的基础。亮点二：主营产品价格持续走高，看好公司未来发展随着疫情的不断好转，市场对于化工产品的需求也在渐渐回升。尤其是国际油价有了大幅度的上涨，而这就导致各种化工原材料的价格相比之前出现了大幅度的提高。特别是丁辛醇、有机胺，其价格创造出了近几十年来的历史新高，对业绩有着突出的贡献，分别完成了净利润15.44亿元和3.22亿元；而这些主要经营的产品的价格持续提高，也把公司的盈利能力提升了。篇幅不太够，假使你想深入认识更多关于鲁西化工的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】鲁西化工点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看2021年以来，在疫苗的加速普及以及流动性宽裕的情况下，国内外的衣食住行各领域需求都拥有了明显的提升，化工产品的供应小于需求。特别是国际油价猛地上涨，大大的增加了各种化工产品的需求量。从营业收入方面来说，在2021年上半年，在化工行业之中有380家上市公司的营业收入有所增长，占比达91.8%。这一数据也反映了一个情况，化工行业正迎来新一波的上涨！总之，各类化工产品与我们的日常生活息息相关，随着疫情的不断好转，化工产品的需求量在社会上必将会持续上升。因此我认为，鲁西化工作为化工行业的龙头企业完全可以乘着这股东风，获得进一步的发展。但是文章具有一定的滞后性，若是想更准确地知晓鲁西化工未来行情如何，直接打开下方链接，有专业的投顾替你诊股，看下鲁西化工现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测鲁西化工是高估还是低估？应答时间：2021-12-07，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

无统计学意义，因为模型P值>0.05，在5%显著性水平下，认为模型不显著。HUAWEI Mate 50 系列 领势而上超光变XMAGE影像，开启移动影像新体验，北斗卫星消息，与世界安心畅连，鸿蒙操作系统3.0，流畅安全，常用常新。华为商城广告HUAWEI S-TAG，更智慧的体验HUAWEI S-TAG，拥有更加智慧的体验，能与手机/手表快速配对，轻松互联。多种连接方式能够适应不同的使用场景，切换自如。还支持设备查找，智能提醒。华为商城广告需求预测的方法有哪些选FuturMaster （中文名称：北京欧维博思软件有限公司）是业界领先的供应链计划系统及解决方案提供商，致力于通过成熟的可配置系统为各类企业提供专业的端到端计划解决方案。

对的 进去要系统设置：管理中心进行系统设置，设置公司名称，IC卡工作模式、文件保存路径、文件保存天数、本地数据管理服务IP。

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华宇软件董事长由于涉嫌行贿已被立案调查，这件事情就已经把华宇软件推向了危险地步，华宇软件也因此得到了很多投资者的注意。刨除董事长被立案调查的事情，投资的价值，华宇软件有没有呢，下面我们就对此进行一下分析。在进一步了解华宇软件前，我整理了计算机应用行业龙头股名单，现在呈现给大家，点击就可以领取：宝藏资料！计算机应用行业龙头股一栏表一、从公司角度看公司介绍：北京华宇软件股份有限公司是一家以电子政务系统的产品开发与服务为基础建立的公司。公司将法律科技、智慧政务（含信创）、教育信息化作为最主要的三大业务板块。公司是经国家发改委、工信部、商务部、国家税务总局联合认定的国家规划布局内重点软件企业。简单介绍完华宇软件的基本情况之后，下面将从优点出发，分析华宇软件是否真的有投资价值。亮点一：法律科技龙头，中台战略助力业务效率提升作为软件服务企业，公司是国内法律科技市场的中起主要带头作用的企业，同时在教育信息化、市场监管等重要的软件服务市场走在行业的前面，属于领域之内很多重要技术应用的创新者和积极推动者。法律科技，属于公司的关键业务，公司坚持中台战略，业务逐渐从司法端拓展至执法端和守法端，主动地将AI、大数据、区块链等新技术融在一起，促成一体化法律服务平台战略的提出，达到司法、执法和守法的全景覆盖，对于提升公司软件能力的复用效率大有帮助在2020年，法律科技新签29.7亿元，较上一时期增长44%，有望建工修复主营业务。 亮点二：技术领先，应用创新领域保持先进水平公司通过对国际先进技术进行引进消化，建立了完整软件技术体系以及系统技术体系，持续不断地推进新的技术的应用与创新，应用能力与工程能力整体算是国内的头等水平。基于网络应用平台、研发测试平台、大数据平台、非结构化数据应用等长期积累，公司在人工智能、区块链、私有云、业务中台、数据中台、自主安全等应用创新领域保持了国内先进水平。因为篇幅的原因，还想知道更多关于华宇软件的深度报告和风险提示的话，全部都被我整理在这篇研报里面了，点击即可查看：【深度研报】华宇软件点评，建议收藏！二、从行业角度看就在十四五规划下的信息技术应用创新发展的加速之中，目前已成为数字化转型升级的新动能了。而且是在数字化战略转型建设关键时候，对政府整治能力提出了更高更新的要求，而且公共服务能力也提出了更新更高的要求，数字政府需求异常火热。另外，从党的十九大开始到现在，各级政法机关进一步深入实施大数据战略、推动智能化建设。政法委要工作为协调、指导审判、监察、公安和司法行政等多部门的工作，因而部门之间的协同性就已经成为了政法委信息化建设的重点。华宇软件在政务软件深耕多年，既有能力也有足够的竞争优势去争取更大的市场份额。总的来讲，自从政务系统的出现人民群众得到了大大的方便，政府人员也得到了大大的方便，在未来的时候扔要继续推广与完善，华宇软件有发展空间。可是这篇文章有一定的延后性质，如果想准确知道华宇软件在未来的发展行情的话，直接点击链接，会有专业的投顾帮你诊股，我们就一起去看一看华宇软件估值高估还是低估：【免费】测一测华宇软件现在是高估还是低估？应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

在平台的官网获取。经调查可以直接在网络搜索贵金属或者现货黄金，然后会有很多平台的官网，去他们官网下载一个行情分析系统。每日黄金交易价格可以通过上海黄金交易所、北京黄金交易中心等官方批准设立的交易机构进行查询。

简介：成都神鸟数据咨询有限公司是一家专业的民意调查和市场研究机构。公司成立于2008年1月，是成都博瑞传播股份有限公司（股票代码：600880）的子公司，是中国西部地区规模最大、最具实力的研究机构之一。我们的目标是为政府和企业客户提供高质量的研究服务——所有研究都基于事实的土壤和科学的方法。神鸟数据的服务由公共事务研究和商业问题研究两大服务板块构成。在公共事务研究领域，神鸟数据已经是国内的领先者。公司在公众民意调查、社会群体心理研究、公众满意度、公共机构服务测评及绩效评价、政府及组织形象、舆论导向及宣传策略、政务服务环境等各个领域都有丰富的经验和案例。公司通过持续的理论政策研究、技术研发投入和有力度的人力资源组合，率先研发了一系列公共管理服务研究指标体系并投入使用。在商业问题研究领域，公司致力于为客户提供深刻的市场洞察和全套市场研究服务的解决方案。在金融、保险、房地产、汽车、零售与快速消费品、IT与通讯、旅游、媒体与广告等各行业领域均形成了完善的调研服务体系。通过定性和定量全领域的研究服务，提供市场细分和需求、产品定位及市场机会、渠道规划、市场潜力和进入可行性、品牌形象与价值、认知及态度、消费动机和行为、价格弹性与销售预测、广告创意和效果、媒介接受渠道与促销效果、消费者使用习惯及满意度、新产品开发与定位、消费全景与消费者生活形态、神秘顾客连续追踪测评等多项专业产品与服务。法定代表人：刘乃贵成立时间：2007-11-05注册资本：1000万人民币工商注册号：510104000034672企业类型：其他有限责任公司公司地址：成都市锦江区工业园区三色路333号

成都神鸟数据兼职是真的。成都神鸟数据咨询有限公司成立于2007年，是上证上市公司博瑞传播(证券代码600880)旗下的专业研究咨询服务公司。

西安中科星图空间数据技术有限公司是2016-10-13在陕西省西安市注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股的法人独资)，注册地址位于陕西省西安市国家民用航天产业基地航拓路中段汇航广场B座9层。西安中科星图空间数据技术有限公司的统一社会信用代码/注册号是91610138MA6TYWRRXN，企业法人胡煜，目前企业处于开业状态。西安中科星图空间数据技术有限公司的经营范围是：空间数据处理及服务（除电信业务）；空间信息处理软件及硬件的开发、测试、销售；遥感应用工程的承包及技术服务；空间信息科技交流、推广及中介服务；摄影测量与遥感的内业、外业和监理；地理信息的软件开发、数据采集与数据处理；地理信息系统及数据库建设；地理信息系统工程监理；系统集成；工程测量的控制测量；地形测量；规划测量；建筑工程测量；市政工程测量；工程测量监理；地籍测绘；房产测绘；行政区域界限测绘；不动产测绘监理；计算机软硬及辅助设备、通信设备的销售。(依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动)。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。通过百度企业信用查看西安中科星图空间数据技术有限公司更多信息和资讯。

我觉得美国离“崩溃”不太远了，因为美国的经济形势非常糟糕，而且现在已经处于崩溃的边缘了。

所谓资金数据都是电脑按照人为想法计算的，没有很明确的具体数据所以说这些数据参考就可以了，希望可以帮到你

连接不上服务器。车来了数据暂时中断：意思是软件没有接收到车辆的GPS数据，无法显示车辆的到站信息，用户可以更换公交信息app尝试。意思是连接不上服务器了，可能是信号不好的原因。

具体表格没有。数字倒有。2007年中国城镇（部分）家庭平均收入为38840元。

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。

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想要我国的经济发展更上一层楼，那么交通运输行业的发展必不可少，下面我们就来好好聊一下交通运输行业的领头羊公司--大秦铁路。在开始分析大秦铁路前，我整理好的交通运输行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：交通运输行业龙头股一览表 一、从公司角度来看公司介绍：大秦铁路股份有限公司是以煤炭、焦炭、非金属矿、钢材、金属矿石等货物运输和旅客运输为主营业务的区域性、综合性铁路运输企业和国有控股公司。公司管辖大秦、北同蒲、侯阎、石太、太焦、京原、迁曹、宁岢、介西等铁路线路。路网纵贯三晋南北，横跨晋冀京津两省两市，线路营业里程为3099公里，经营区域覆盖晋、陕、蒙等省区市，在国家"西煤东运""北煤南运"的能源运输体系中占有重要地位。简单介绍了大秦铁路的公司情况后，我们来看下大秦铁路有什么亮点，值不值得我们投资？亮点一：技术体系优势公司的铁路煤炭重载运输技术体系不仅成熟先进，还安全可靠。其所辖大秦线已经具备了世界先进水平技术，而且每年的运货年也达到了最大，是一条专业的现代化煤炭运输路线，采用Locotrol、双线电气化、GSM-R等重载技术，拥有性能强悍的机车车辆等设备。公司依托北同蒲、宁岢线等万吨、2万吨装车点和秦皇岛煤炭接卸港口，组织了规模较大的自动化装卸项目和重载直达运输，让煤炭重载集运输系统变得高效率、更先进、更完整。 亮点二：得天独厚的战略地位优势公司拥有的铁路连接着我国北方地区最重要的煤炭供应方和中转枢纽，其实也属于很关键的战略位置。主要货源地山西省、内蒙古自治区煤炭资源丰富，为公司的货源方面保障了充足、稳定的供应。公司的大客户均为大型煤炭生产和经营企业，不光生产能力强，同时外运需求大，并且是公司长期、稳定的合作伙伴。由于篇幅受限，更多关于大秦铁路的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】大秦铁路点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看铁路货物运输是现代运输的主要方式之一，随着铁路技术装备和经营管理水平的进步，在我国现在以及以后的货物运输上都是主要力量，对国民经济发展起到重要的支撑作用。以后铁路运输行业将始终保遵循高质量发展的要求，继续对运输供给侧结构性改革进行深化，有利于多式联运的发展，加快货运信息化建设进度。在货运市场中铁路运输是无法替代的运输方式，行业前景相当乐观。总而言之，我觉得大秦铁路作为交通运输行业的翘楚，有望在行业变革之际，迎来高速发展。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道大秦铁路未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下大秦铁路现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测大秦铁路还有机会吗？应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

是同比，就是比去年，环比的话会强调的。一般来说，上升百分之零点几都是环比。上升幅度大了超过百分之一可能都是同比。

这个月的物价看起来有一些走高的趋势，而且也有一些浮动的比例，一些时段的波动比率还是比较大的。而且近期来的变化也是比较明显的。应该还会持续上涨。

【数据库原创】0716-0720当周全球汇市期市经济数据公布时间表http://www.chinavalue.net/Article/Archive/2007/7/15/72926_2.html

在CPI创新高的情况之下，菜价并不会出现上涨，而且是会不一定在一定的区间之内。之所以会有这样的论断，主要是因为现在属于丰收的季节，各种蔬菜都已经开始成熟，市场上的旺季量一直在不断的增加，而需求量是有限的，所以蔬菜的价格受到供给和需求的调整并不会出现大幅度的上涨。市场上蔬菜的供给在增长。各种蔬菜都已经成熟，而且都已经开始进入市场，在这种情况之下，供给量会越来越多。在供给大于需求的情况之下，市场就会进入买方市场，从而会推动整个菜市场蔬菜价格普遍下跌，普通老百姓将会以更低的价格购买到蔬菜。蔬菜的价格已经处于比较高的位置。虽然已经进入到了蔬菜成熟的季节，但是目前市场上的蔬菜的价格依然处于比较高的位置，运输的成本较高，而且人工的采摘成本也较高。蔬菜的价格推动了CPI的上涨，猪肉在这一段时间的价格也处于比较高的位置， CPI只不过是反映价格的一个指标而已，CPI本身并不推动蔬菜价格的上涨。石油的价格已经出现下跌的趋势。蔬菜的价格之所以会处于比较高的位置，一方面是因为蔬菜本质的价值比较高，另外一方面是因为运输蔬菜的成本比较高，最大的一个成本就在于运输成本，石油是最主要的一个动力来源，石油价格下跌也就意味着成本的下降，所以蔬菜的价格也会出现下降的趋势。通过以上三个方面的分析，我们可以发现蔬菜在未来的价格依然会处于稳定的状态。蔬菜的价格已经涉及到了普通老百姓的基本生活，农村的普通老百姓并不为蔬菜而发愁，但是城市里面的普通老百姓基本上都会购买蔬菜，而且餐饮行业是蔬菜最主要的消费行业。

美国的cpi指数每月公布一次，最近一次是昨天公布的。20:30 美国5月消费者物价指数年率 4.2% 20:30 美国5月核心消费者物价指数月率 0.2% 周五北京时间晚上8点30分准时公布你可以每月到这个网站实时获取http://www.dailyfx.com.hk/calendar/friday.html点击星期五，你就看到了，这个网站是提供国外经济数据的网站，所有国外经济数据都可以实时获取。