在制定實施方案時，需要考慮當前的情況和資源，并根據目標做出合理的安排和計劃。掌握以下實施方案的關鍵要素，您將能夠更好地應對各種挑戰和問題。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇一

美國國家標準和技術研究院對大數據做出了定義：“大數據是指其數據量、采集速度，或數據表示限制了使用傳統關系型方法進行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術來實現高效處理的數據?！蔽覀冋J為大數據價值鏈可分為：數據生成、數據采集、數據儲存以及數據分析。數據分析是大數據價值鏈的最后也是最重要的階段，是大數據價值的實現，是大數據應用的基礎，其目的在于提取有用的值，提供論斷建議或支持決策，通過對不同領域數據集的分析可能會產生不同級別的潛在價值。

雖然這些傳統的分析方法已經被應用于大數據領域，但是它們在處理規模較大的數據集合時，效率無法達到用戶預期，且難以處理復雜的數據，如非結構化數據。因此，出現了許多專門針對大數據的集成、管理及分析的技術和方法。

布隆過濾器：其實質是一個位數組和一系列hash函數。布隆過濾器的原理是利用位數組存儲數據的hash值而不是數據本身，其本質是利用hash函數對數據進行有損壓縮存儲的位圖索引。其優點是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識別率的大數據場合。

hash法，其本質是將數據轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優點是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點是難以找到一個良好的hash函數。

索引：無論是在管理結構化數據的傳統關系數據庫，還是管理半結構化和非結構化數據的技術中，索引都是一個減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要額外的開銷存儲索引文件，且需要根據數據的更新而動態維護。

trie樹：又稱為字典樹，是hash樹的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統計。trie樹的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。

并行計算：相對于傳統的串行計算，并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解，由若干個獨立的處理器完成各自的任務，以達到協同處理的目的。

傳統數據分析方法，大多數都是通過對原始數據集進行抽樣或者過濾，然后對數據樣本進行分析，尋找特征和規律，其最大的特點是通過復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升，大數據分析方法與傳統分析方法的最大區別在于分析的對象是全體數據，而不是數據樣本，其最大的`特點在于不追求算法的復雜性和精確性，而追求可以高效地對整個數據集的分析。總之，傳統數據方法力求通過復雜算法從有限的數據集中獲取信息，其更加追求準確性；大數據分析方法則是通過高效的算法、模式，對全體數據進行分析。

[2]黃曉斌，鐘輝新.基于大數據的企業競爭情報系統模型構建[j].情報雜志，20xx（03）.

專業大數據實施方案（通用17篇）篇二

今年，火車票預售期由春節前60天縮短至30天。昨天下午，去哪兒網通過對60多萬條飛機航線、50余萬條鐵路客運線進行大數據計算，對外發布了《春運大交通數據報告》，為回家旅客提供參考。報告顯示，20春運期間，預計鐵路車票中高鐵占比將超4成;航班出發最集中的日期是年1月24日，十大難買票航線中，北京占了一半。同時“怡起回家”福利通道已開啟，將為旅客提供最高金額達100元的火車票減免優惠券等多項福利。

火車票。

超四成人將坐高鐵。

鐵路向來是春運客運量最高的交通工具，據去哪兒網大數據預測，2017年12月15日將進入旅客春運搶票高峰，此輪去程購票高峰將和去年一樣，一直持續到春節前結束。

今年春運，鐵路最熱門的出發地集中在北京、上海、成都、重慶和杭州。這些城市多屬于超一線和新一線城市，外來人口集中，也是多條鐵路線路的起始地。一個顯著的變化是，購買快速鐵路車票的用戶比例不斷增加，選擇乘坐高鐵的人數占比達到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的人群比例也達到了10.3%，整體超過了總數的一半。乘坐上海出發的高鐵線路人數最多，杭州、長沙、北京、廣州的票量緊隨其后。

飛機票。

北京飛佳木斯特難買。

2017年春運出發最集中的日期是2017年1月24日，已經進入了乘飛機回家旅客的人數峰值期，全國重要的機場將進入到繁忙狀態，返程高峰則從大年初六即2017年2月2日開始。

北京至成都、深圳至重慶、上海至哈爾濱、北京至三亞、廣州至重慶、深圳至成都、成都至北京、重慶至廣州、北京至哈爾濱、上海至成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。據去哪兒網大數據統計，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時間卻比其他航線早很多，平均會提前36天。而從深圳回海口更早，一般提前43天，堪稱最難買航線。記者注意到，在“春運期間十大最難買線路”中，北京起飛地就占了一半。

接送站。

4點到11點為乘車高峰。

春運期間，95%的旅客會有行李箱、背包并攜帶各種禮品，專車接送機/站成為熱門出行工具。北京、成都、深圳、上海、三亞、廣州、昆明、西安、哈爾濱、廈門等10個城市成為去哪兒接送機使用率最高的城市。

在接送機/站的用戶中，25至35歲年齡段人群最高，占比48%，35至45歲占比也超過兩成。在預約時間上看，男性一般提前在出發前3.5天至4.1天預訂接送機服務;女性用戶明顯準備更加充分，其預約時間在4.1天至5.6天。

從出行時段上看，4點至11點為旅客乘車去機場、火車站高峰，其中5至6點出發人群最高，高達6.9%;10至11點又會出現小的高峰，出行占比為5.1%。

發福利。

買火車票最高減100元。

由華潤怡寶飲料(中國)有限公司和去哪兒網發起的2017“怡起回家”春節活動于昨天正式啟動。即日起至2017年2月11日，旅客打開去哪兒網app找到“怡起回家”專題可以參加紅包抽獎，覆蓋去哪兒網旗下機票、火車票、汽車票、接送機租車、度假、門票、酒店等全線產品。

其中，活動力度最大的是乘坐比例最高的“火車票”，活動為旅客提供了最高金額達100元的火車票減免優惠券，并可直接用于購票抵扣，還有千張“1元機票”秒殺、4000份車車代金券、4萬份出游保險等多種優惠。過年期間，旅客還將享受到國內外12條免費度假線路、3萬份怡寶定制紅包和1萬份出游保險的額外獎項。

相關。

北京至昆明高鐵首發。

記者從北京鐵路局獲悉，自2017年1月5日起，北京將首開昆明、福田和紹興方向高鐵列車，北京西至昆明南最快旅行時間較現行直達特快壓縮約21小時，實現“朝發夕至”。

鐵路部門提示，為了配合此次運行圖和下一步春運運行圖的調整，12月30日以后的火車票預售期調整為30天。按此計算，今日最遠可以買到2017年1月4日的火車票，有出行需求的旅客，可登錄中國鐵路客戶服務中心網站或通過車站窗口、火車票代售處、撥打北京鐵路局訂票電話(95105105)購買車票。

列車調整。

首開北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高鐵列車2對;。

首開北京西至福田高鐵列車2對，g71/2次、g79/80次;。

首開北京南至紹興北高鐵列車1對，g39/40次;。

增加1對北京南至商丘g1567/8次高鐵列車;。

延長3對快速列車運行區段：北京西至桂林北k21/2次延長至南寧;保定至南京k849/52/49、k850/1/0次延長至上海;天津至大同k608/5次延長至朔州;大同至秦皇島2604/1次改為朔州至秦皇島。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇三

在大數據時代的大數據管理形式不斷發展過程中，給企業發展帶來沖擊非常巨大。因此，企業要根據我國信息技術不斷發展的形式，對大數據管理框架進行全面的設計和創新，如圖1所示。在大數據的處理的過程中，主要是圍繞著數據資產進行管理的，同時對大數據時代的大數據管理制度，進行全面的規劃行、設計、創新，這樣對其它信息技術管理領域，提供了便利的條件。其實，大數據時代的大數據管理最主要的目的，就是將大數據的價值進行充分的展現。另外，在大數據時代的大數據管理框架不斷創新的過程中，有效的實現了大數據共享等性能，不斷擴大了大數據時代的大數據管理的內容，對我國現代化信息技術的發展，起到了重要的作用和意義。

2。2開發與內容的管理形式。

在不斷提高大數據時代的大數據管理形式的過程中，可以從兩個方面進行，一是大數據開發管理，二是內容管理。其中大數據開發管理注重于大數據管理的定義，和管理解決策略，對其大數據的存在價值，進行有效的開發。換句話說，其實也就是在大數據時代的大數據管理的過程中，對其管理形式的開發，對大數據的功能和價值，進行充分的理解。

大數據時代的大數據管理中的內容管理是指：企業對大數據進行不斷的獲取、使用、存儲、維護等工作活動。因此，傳統的大數據時代的大數據管理形式，已經無法滿足對這個時代發展需求。因此，在時代快速發發展的推動下，要對開發管理和內容管理，進行全面的創新和設計，對需要專門設定的管理形式，要給予高度的重視，可以利用的集合型的保存形式，進行全面的保存。

其實，大數據時代的大數據管理主要是為企業提供重要的發展方向，為企業提供重要的價值信息。大數據時代的大數據管理在數據應用和開發的過程中，起到了重要的銜接作用，也為我國信息技術的發展，打下了堅實的基礎。

在大數據時代的大數據管理的過程中，數據框架管理起到了重要的作用，并且與大數據開發的過程中，有很多相似的地方。在傳統的大數據時代的大數據管理的過程中，對其數據的開發、處理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在對大數據時代的大數據架構管理的過程中，對其操作形式，進行了全面的管理創新，避免受到范圍的限制。另外，隨著大數據不斷的增加，大數據構架管理可以根據大數據的用途，質量良好的應用形態。例如：社交網絡等形式。

與此同時，在最近幾年的發展中，大數據時代的大數據管理形式，也面臨著新的挑戰基機遇。以此，只有對大數據時代的大數據管理形式，對個人信息、隱私等進行全面的管理，避免個人信息、隱私等發生泄露、不對稱等現象的發生，這樣不僅僅企業在發展的過程中，提供了最大程度上的安全保障，也為大數據時代的發展，帶來了新的發展篇章。

3結語。

綜上所述，大數據時代是信息技術時代不斷發展的產物，不管對我國經濟的發展，還是人們在日常工作、生活的過程中，都起到了重要的作用和意義。因此，本文對大數據時代的大數據管理發展的歷程進行了簡要的分析，并對大數據時代的大數據管理形式，提出了一些可參考性的建議，只有對大數據時代的大數據管理形式，進行不斷的創新，對大數據時代的大數據管理框架，進行不斷的構建，也只有這樣的才能在最大程度上促進了我國信息技術的發展，也為我國各行各業的發展，提供了重要的發展方向，對我國經濟的發展，也起到了推動性的作用。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇四

隨著信息技術的飛速發展，現代社會中產生了大量的數據，而這些數據需要被正確的收集、處理以及存儲。這就是大數據數據預處理的主要任務。數據預處理是數據分析、數據挖掘以及機器學習的第一步，這也就意味著它對于最終的數據分析結果至關重要。

第二段：數據質量問題。

在進行數據預處理的過程中，數據質量問題是非常常見的。比如說，可能會存在數據重復、格式不統一、空值、異常值等等問題。這些問題將極大影響到數據的可靠性、準確性以及可用性。因此，在進行數據預處理時，我們必須對這些問題進行全面的識別、分析及處理。

第三段：數據篩選。

在進行數據預處理時，數據篩選是必不可少的一步。這一步的目的是選擇出有價值的數據，并剔除無用的數據。這樣可以減小數據集的大小，并且提高數據分析的效率。在進行數據篩選時，需要充分考慮到維度、時間和規模等方面因素，以確保所選的數據具有合適的代表性。

第四段：數據清洗。

數據清洗是數據預處理的核心環節之一，它可以幫助我們發現和排除未知數據，從而讓數據集變得更加干凈、可靠和可用。其中，數據清洗涉及到很多的技巧和方法，比如數據標準化、數據歸一化、數據變換等等。在進行數據清洗時，需要根據具體情況采取不同的方法，以確保數據質量的穩定和準確性。

第五段：數據集成和變換。

數據預處理的最后一步是數據集成和變換。數據集成是為了將不同來源的數據融合為一個更綜合、完整的數據集合。數據變換，則是為了更好的展示、分析和挖掘數據的潛在價值。這些數據變換需要根據具體的研究目標進行設計和執行，以達到更好的結果。

總結：

數據預處理是數據分析、數據挖掘和機器學習的基礎。在進行預處理時，需要充分考慮到數據質量問題、數據篩選、數據清洗以及數據集成和變換等方面。只有通過這些環節的處理，才能得到滿足精度、可靠性、準確性和可用性等要求的數據集合。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇五

數據分析出現在新的計算技術實現以后，分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入數據庫并且整合分析。但是由于發展的局限性對數據的使用更多的是準備數據，很少時間用在分析數據上。

(二)數據2.0時代。

2.0時代開始于20xx年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源于公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、傳感器和各種公開發布的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶占先機，開發出令人印象深刻的數據服務。

(三)數據3.0時代。

又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發展機遇的同時，也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。

隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業變革初見端倪。

(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者。

傳統的市場營銷過程是通過市場調研，采集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加注重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳，虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。

(二)大數據時代企業精準營銷成為可能。

在大數據時代下，技術的發展大大超過了企業的想象。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對于忠誠于某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值，那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。并且，企業不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業精準營銷出謀劃策。

(三)大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”

傳統的營銷和戰略的觀點認為，大規模生產意味著標準化生產方式，無個性化可言。定制化生產意味著個性化生產，但是只是小規模定制。說到底，大規模生產與定制化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。

京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里，京東無論是在銷售額還是銷售量都占到市場份額一半的'規模。之所以占據這樣的優勢地位，得益于大數據的應用，即京東的jdphone的計劃。

jdphone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業鏈的優質資源并聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對于后續用戶購物完成的售后數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特征便是企業不在單純的在企業內部分析數據，而是共享實現價值共創。所以，京東把這些數據用于與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位?？偟膩碚f，這個計劃是通過京東銷售和售后環節的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業規劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。

(一)數據分析要樹立以人為本的思維。

“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發展。

(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾。

大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒于此，首先企業需要明確核心數據的標準;其次企業要及時進行核心數據的歸檔;最后要有專業的數據分析專業隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。

(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造。

單純的企業內部數據已經無法滿足今天市場上顧客多樣性的需求，大數據的共享已經迫在眉睫。首先，可以通過擴展常規上下游渠道的數據。例如京東與上游供應商的合作。其次，與社會化媒體數據建立聯系。社會化媒體數據是外圍數據的一個重要來源。但是如果只是搜集并沒有把數據與企業本身營銷策略或者數據發布者建立聯系，那么數據就沒有發揮其應有的價值。最后，虛擬人脈交換獲取數據。比如建立企業自媒體收獲粉絲獲取數據等。

[1]岳占仁.大數據顛覆傳統營銷[j].it經理世界，20xx，17.

[2]單華.大數據營銷帶給我國網絡自制劇的思考――以《紙牌屋》為例[j].青年記者，20xx，26.

[3]魏伶如.大稻縈銷的發展現狀及其前景展望.遼寧大學新華國際商學院.

專業大數據實施方案（通用17篇）篇六

伴隨著科技進步，互聯網及移動互聯網的快速發展，云計算大數據時代的到來，人們的生活正在被數字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數據產生的背后隱藏著巨大的經濟和政治利益。大數據猶如一把雙刃劍，它給予我們社會及個人的利益是不可估量的，但同時其帶來個人信息安全及隱私保護方面的問題也正成為社會關注的熱點。今年兩會期間，維護網絡安全被首次寫入政府。

工作報告。

全國政協委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶也在會議上呼吁“政府對個人信息安全立法，加強監管，并在整個社會中樹立起誠信文化”大數據時代下維護個人安全成為重中之重。

(一)數據采集過程中對隱私的侵犯。

大數據這一概念是伴隨著互聯網技術發展而產生的，其數據采集手段主要是通過計算機網絡。用戶在上網過程中的每一次點擊，錄入行為都會在云端服務器上留下相應的記錄，特別是在現今移動互聯網智能手機大發展的背景下，我們每時每刻都與網絡連通，同時我們也每時每刻都在被網絡所記錄，這些記錄被儲存就形成了龐大的數據庫。從整個過程中我們不難發現，大數據的采集并沒有經過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產生的數據被互聯網運營服務商采集，但又無法阻止。因此，這種不經用戶同意私自采集用戶數據的行為本身就是對個人隱私的侵犯。

(二)數據存儲過程中對隱私的侵犯。

互聯網運營服務商往往把他們所采集的數據放到云端服務器上，并運用大量的信息技術對這些數據進行保護。但同時由于基礎設施的脆弱和加密措施的失效會產生新的風險。大規模的數據存儲需要嚴格的訪問控制和身份認證的管理，但云端服務器與互聯網相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數據安全。近些年來，受到大數據經濟利益的驅使，眾多網絡黑客對準了互聯網運營服務商，使得用戶數據泄露事件時有發生，大量的數據被黑客通過技術手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個人信息安全。

(三)數據使用過程中對隱私的侵犯。

互聯網運營服務商采集用戶行為數據的目的是為了其自身利益，因此基于對這些數據分析使用在一定程度上也會侵犯用戶的權益。近些年來，由于網購在我國的迅速崛起，用戶通過網絡購物成為新時尚也成為了眾多人的選擇。但同時由于網絡購物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實姓名、身份證號、收貨地址、聯系電話，甚至用戶購物的清單本身都被存儲在電商云服務器中，因此電商成為大數據的最大儲存者同時也是最大的受益者。電商通過對用戶過往的消費記錄以及有相似消費記錄用戶的交叉分析能夠相對準確預測你的興趣愛好，或者你下次準備購買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購買，難怪有網友戲稱“現在最了解你的不是你自己，而是電商”。當然我們不能否認大數據的使用為生活所帶來的益處，但同時也不得不承認在電商面前普通用戶已經沒有隱私。當用戶希望保護自己的隱私，行使自己的隱私權時會發現這已經相當困難。

(四)數據銷毀過程中對隱私的侵犯。

由于數字化信息低成本易復制的特點，導致大數據一旦產生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對用戶隱私的侵犯將是一個長期的過程。大數據之父維克托?邁爾-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)認為“數字技術已經讓社會喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”[1]。當用戶的行為被數字化并被存儲，即便互聯網運營服務商承諾在某個特定的時段之后會對這些數據進行銷毀，但實際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協助執法等要求，各國法律通常會規定大數據保存的期限，并強制要求互聯網運營服務商提供其所需要的數據，公權力與隱私權的沖突也威脅到個人信息的安全。

(一)將個人信息保護納入國家戰略資源的保護和規范范疇。

大數據時代個人信息是構成現代商業服務以及網絡社會管理的基礎，對任何國家而言由眾多個人信息組成的大數據都是研究社會，了解民情的重要戰略資源。近年來大數據運用已經不再局限于商業領域而逐步擴展到政治生活等方方面面。國家也越來越重視通過對大數據的分析運用從而了解這個社會的變化以及人民的想法，甚至從中能夠發現很多社會發展過程中的問題和現象，這比過去僅僅依靠國家統計部門的數據來的更真實全面，成本也相對較小，比如淘寶公布的收貨地址變更數據在一定程度上揭示了我國人口的遷移，這些信息對于我國的發展都是至關重要的。

因此將個人信息保護納入國家戰略資源的保護和規劃范疇具有重要的意義。2017年政府工作報告首次提出了“維護網絡安全”這一表述意味著網絡安全已上升國家戰略。這是我國在大數據時代下對個人信息保護的重要事件，也具有里程碑的意義。

(二)加強個人信息安全的立法工作。

大數據時代對個人信息安全保護僅僅依靠技術是遠遠不夠的，關鍵在于建立維護個人信息安全的法律法規和基本原則。這方面立法的缺失目前在我國是非常嚴重，需要積極推動關于個人信息安全的法律法規的建立，加大打擊侵犯個人信息安全的行為。2017年兩會期間全國政協委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶呼吁政府加強對個人信息安全的立法和監督，引起了社會各界廣泛關注和重視，這充分說明這個問題已經成為一個重要的社會問題。我本人對個人信息安全立法工作有以下幾點建議：第一，必須在立法上明確個人信息安全的法律地位。個人信息安全與隱私權“考慮到法律在一般隱私權上的缺乏，要對網絡隱私權加以規范就有必要先完善一般隱私權的規定，因此首先應通過憲法明確規定公民享有隱私權。[2]”第二，必須從法律上明確采集數據的權利依據。由于在數據采集過程中經常發生對個人信息的侵害，因此無論是政府還是互聯網運營服務商都必須遵循一定的原則和依據。政府采集數據的行為應該符合憲法的要求，而互聯網運營服務商采集數據必須要經過當事人同意。第三，制定關于個人信息安全的專門法律。2017年國務院信息辦就委托中國社科院法學所個人數據保護法研究課題組承擔《個人數據保護法》比較研究課題及草擬一份專家建議稿。2017年，最終形成了近8萬字的《中華人民共和國個人信息保護法(專家建議稿)及立法研究報告》。但到目前為止我國的個人信息保護法仍沒有立法，因此加快這個立法過程是當務之急。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇七

隨著大數據時代的到來，數據成為企業和個人獲取信息和分析趨勢的主要手段。然而，數據的數量和質量對數據分析的影響不能忽視。因此，在數據分析之前，數據預處理是必須的。數據預處理的目的是為了清理，轉換，集成和規范數據，以便數據分析師可以準確地分析和解釋數據并做出有效的決策。

二、數據清理。

數據清理是數據預處理的第一個步驟，它主要是為了去除數據中的異常，重復，缺失或錯誤的數據。一方面，這可以幫助分析師得到更干凈和準確的數據，另一方面，也可以提高數據分析的效率和可靠性。在我的工作中，我通常使用數據可視化工具和數據分析軟件幫助我清理數據。這些工具非常強大，可以自動檢測錯誤和異常數據，同時還提供了人工干預的選項。

三、數據轉換。

數據轉換是數據預處理的第二個步驟，其主要目的是將不規則或不兼容的數據轉換為標準的格式。例如，數據集中的日期格式可能不同，需要將它們轉換為統一的日期格式。這里，我使用了Python的pandas庫來處理更復雜的數據集。此外，我還經常使用Excel公式和宏來轉換數據，這些工具非常靈活，可以快速有效地完成工作。

四、數據集成和規范化。

數據集成是將多個不同來源的數據集合并成一個整體，以便進行更全面的數據分析。但要注意，數據的集成需要保證數據的一致性和完整性。因此，數據集成時需要規范化數據，消除數據之間的差異。在工作中，我通常使用SQL來集成和規范化數據，這使得數據處理更加高效和精確。

五、總結。

數據預處理是數據分析過程中不可或缺的一步。只有經過數據預處理的數據才能夠為我們提供準確和可靠的分析結果。數據預處理需要細心和耐心，同時，數據分析師也需要具備豐富的經驗和技能。在我的實踐中，我發現，學習數據預處理的過程是很有趣和有價值的，我相信隨著數據分析的不斷發展和應用，數據預處理的作用將越來越受到重視。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇八

按照《國務院辦公廳關于加強三級公立醫院績效考核工作的意見》(國辦發〔20xx〕4號，以下簡稱《意見》)明確的工作原則和要求，請各地根據本省實施方案，抓緊啟動三級公立中醫醫院績效考核工作。同時，為確保績效考核數據客觀真實可比，各地要對轄區內三級公立中醫醫院報送國家三級公立中醫醫院績效考核管理平臺(以下簡稱管理平臺)的數據進行質控，具體要求如下：

我局將于8月15日開放管理平臺，供三級公立中醫醫院自查填報的數據及佐證材料，同時供省級中醫藥主管部門開展數據質控工作。

(一)三級公立中醫醫院自查要求。各三級公立中醫醫院要根據《三級公立中醫醫院績效考核操作手冊》以及本地三級公立中醫醫院績效考核實施方案的要求，對醫院上報的數據和佐證材料進行認真核查和質量控制。

1.第一階段：國家監測指標4、6、7、11、12、16、27、52、54、57、64、65、66的質控工作由我局負責，非國家監測指標63的質控工作由國家發展改革委公共信用信息中心負責，上述數據質控完成后將嵌入管理平臺，供各地參考使用。指標52、53、54，請各三級公立中醫醫院根據實際情況，于8月23日前在國家醫療機構、醫師、護士電子化注冊系統(機構端)內對人員信息進行維護，麻醉和病理在崗醫師信息應當維護到具體科室。醫院應當于8月23日前完成除我局負責的其他國家監測指標的質控工作，形成第一階段分析報告(模板在管理平臺上下載)，報屬地省級中醫藥主管部門，并上傳至管理平臺。

2.第二階段：各三級公立中醫醫院應當在9月3日前完成非國家監測指標的質控工作(除指標63外)，形成第二階段分析報告(模板在管理平臺上下載)，報屬地省級中醫藥主管部門，并上傳至管理平臺。

(二)省級中醫藥主管部門數據質控要求。

1.核查醫療機構基本信息。8月28日前，按照《醫療機構管理條例實施細則》《國務院關于批轉發展改革委等部門法人和其他組織統一社會信用代碼制度建設總體方案的通知》《醫療機構基本標準(試行)》《20xx國家衛生健康統計調查制度》的要求，核查并規范三級公立中醫醫院的第一名稱、法人和其他組織統一社會信用代碼、醫療機構執業許可證登記號、醫療機構等級、醫療機構類別等，確保醫療機構信息真實準確。

2.核查病案首頁數據。10月1日前，各省級中醫藥主管部門依托本省份中醫病案質控中心，在國家病案管理質控中心及中國中醫科學院中醫藥數據中心的支持下，核查病案首頁相關數據。

3.核查績效考核相關指標數據。對轄區內三級公立中醫醫院上報的數據進行核查和質量控制，形成本地三級公立中醫醫院第一階段、第二階段績效考核整體數據質控分析報告(模板在管理平臺上下載)，分別于8月28日前、10月1日前上傳至管理平臺。

(一)補充指標59每百名衛生技術人員科研項目經費及指標61每百名衛生技術人員重點學科、重點?？平涃M投入佐證材料。各三級公立中醫醫院要于8月23日前將20xx年科研經費立項相關佐證材料及20xx年擁有的省級以上重點專科和重點學科項目經費投入佐證材料上傳至管理平臺(模板在管理平臺下載)。

(二)補充指標34重點監控化學藥品和生物制品收入占比指標數據。各三級公立中醫醫院要于8月23日前按照《關于印發第一批國家重點監控合理用藥藥品目錄(化藥及生物制品)的通知》(國衛辦醫函〔20xx〕558號)要求，對20xx—20xx年重點監控化學藥品和生物制品收入占比進行數據測算，并在管理平臺補充填報相關數據。

(一)根據操作手冊要求，數據來源標注為財務年報表的指標，各三級公立中醫醫院應當與本醫院財務年報數據進行比對，并按照財務年報表數據進行填報。如醫院與衛生健康行政部門(含中醫藥主管部門)沒有預算管理關系，或雖有預算管理關系但執行的是非醫院會計制度的，醫院應當認真核實數據，按照兩個階段的時間節點要求完成質控工作，并由省級中醫藥主管部門復核確認。

(二)各三級公立中醫醫院數據質控發現問題時，應當向屬地省級中醫藥主管部門報送書面報告，經同意后在管理平臺進行數據更正，填寫詳細的情況說明，并由省級中醫藥主管部門復核確認。省級中醫藥主管部門數據質控中發現的問題，要及時通知并督促轄區內相關醫院進行數據更正，并填寫情況說明。質控后的數據用于各地績效考核使用。

(三)各地要認真落實《意見》要求，搭建績效考核信息系統平臺，組建績效考核專家委員會，建立績效考核數據質量控制體系。對質控過程中發現的編造、謊報、瞞報等情況，我局將予以通報批評并取消醫院當年績效考核資格。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇九

各位小伙伴們:。

大家好！

我是負責編寫政治押題部分的清華學長，在整理資料的過程中有一些心得，在此分享給大家。首先要和大家說明的是，通過大量的數據分析和整理，師兄可以得出這樣的結論，即考研政治押題的套路無非兩種：

我們判斷一個機構是否押題成功，往往有兩個標準：一是材料是否命中；二是知識點是否命中?？梢哉f，只命中其中之一就算押中題目的話，其實是非常簡單的。因為每一年的熱點很有限，很多機構出的最后4套題常常題量不止四套，或者每個問題之間都沒什么關系，一個問都趕上一道大題了，完全是為了押題而出題，題目本身不具備質量。

一般來說，小伙伴們真正需要的是兩個標準都達到，但考研機構只要達到了其中之一，即算是押中了。這樣看來，我們就不難理解一些小伙伴們常常聽到某些機構年年都押到了百分之六七十，但真正考試的時候問題與材料都對上的卻很少，或者即便對上了也是小伙伴們自己都能想到的簡單考法一類的情況也就不足為奇。因此，大家在最后復習的這幾天時間里，切勿盲目背誦押題卷紙。我們購買押題卷子的目的是通過押題卷紙把握今年的熱點和重點，并進行模擬訓練。此外，大家也可以通過答案來熟悉知識點如何與材料結合，要如何套話，保證我們書寫量的足夠。而最后對知識點的把握，還是要回歸書本才行。

相信很多小伙伴們都應該看過我們為大家推出的政治押題板塊，其中的內容師兄在這里就不再贅述了。依法治國、抗日戰爭、apec、小平同志誕辰110周年等等，幾乎都是必考的內容。這些內容很有可能以大題的形式出現，而且形式也非常多樣：例如談談小平的改革開放和今天的'“頂層設計”；談談apec藍與人與自然；依法治國和道德與法律；抗日戰爭勝利和甲午海戰失敗，等等等等。以此，涉及的知識點真的非常多，不僅需要大家熟悉地把握這些熱點本身，還要對一些關聯到的知識點也要有清楚的認識?？梢哉f，這些內容占大綱的比例已經非常大了，要背誦的內容很多，大家一定要好好加油才是。

除此之外，還有很多內容雖然不在熱點之中，但同樣非常容易出題。特別是馬原和思修兩大部分，特別是單多選，常常就知識點直接命題。例如馬原直接考一道計算題，算一下有機構成或者是剩余價值率；或者出一個古詩詞或者小故事或名人警句，談一下涉及到哪些原理。大題上，思修也可以談一談理想，談一談大學生就業與創業之類。這些內容，各個機構押得也非常分散，帶有很強的運氣成分。這就要求大家對馬原的基本原理一定要熟練把握，思修也要會套話，能講出東西來。

特別是考取名校和跨考的同學，更是要努力在初試中取得靠前一些的成績，才能在復試中保持優勢。離考試只剩下幾天，現階段最好提分的就是政治和英語的寫作部分。師兄的一位好友考前一周臨時突擊政治，也考了57的成績，最后壓線進了清華。但這位同學本來是知名985理工類熱門專業前百分之十的成績，又非常有天賦，學神級別，才最終被錄取。大家既應該學習他突擊時的勁頭，也不能像之前他那樣太過輕視政治。政治是一門短時高效的學科，雖然背誦很辛苦，但是在這最后幾天的時間中，它最能給人回報。特別是對于不像師兄這樣考取京畿之地的小伙伴們，政治上七十也是不難的。最后師兄給大家一點小建議，我們背誦的時候不能只是對著背，還要多多動筆，寫的時候也要盡量工整。政治是一門也得多也會有辛苦分的學科，常年使用電腦和手機的大家，在這最后幾天里多多動筆，順便練練字，在考試的時候就會有下筆如飛的感覺。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇十

摘要：傳感器網絡協議作為傳感器與傳感器之間，傳感器與用戶之間的通信媒介，在數據傳輸過程中因缺乏數據管理，經常導致傳輸給用戶的數據是混亂的。針對上述問題，研究一種基于數據管理的傳感器網絡協議。該協議采用分層思想，將傳感器網絡協議分為四層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層，并將傳感器網絡協議層集合成網絡協議棧，完成數據有序傳輸。

關鍵詞：數據管理；傳感器；網絡協議；協議層；協議棧。

目前存在的傳感器網絡協議由于層次劃分的并不明確，經常導致采集到的數據出現混亂，不利于后期的數據管理（存儲、處理和應用等）[1]。因此為方便后期數據管理，在數據管理的前提下，對傳感器網絡協議進行研究，以期解決數據混亂的問題。首先構建傳感器網絡協議層，協議層主要包括物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層；然后將各層組合在一起構建傳感器網絡協議棧，協議棧主要為各層之間的數據傳輸提供軟件方面的指導。基于數據管理的傳感器網絡協議研究，為數據通信工作奠定基礎，加快了數據的`獲取，方便了數據傳輸。

一、傳感器網絡協議研究。

傳感器網絡是微電子技術、嵌入式信息處理技術、傳感器技術等幾種結合并構建的一種屬于計算機網絡。數據量大且繁雜是當代大數據時代的特點，如果不對數據加以處理，人們要想快速、有效獲得自己需要的數據，無疑大海撈針的，因此為應對當前傳感器網絡存在的問題，將設計好的網絡協議嵌入其中是當前研究的重點課題之一[2]。

（一）傳感器網絡協議層。

為解決傳統傳感器網絡協議劃分不明確，導致數據混亂，不利于數據管理的問題。本次研究的傳感器網絡協議明確劃分為4個層次，每個層次負責數據管理過程中的不同步驟，以規范數據流向。下圖1為是傳感器網絡協議結構圖。從圖1中可以看出，本次研究的傳感器網絡協議一共分為4層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層[3]。（1）物理層。傳感器網絡協議物理層主要負責定義物理通信信道和與訪問控制層之間的連接。簡單的說，就是接收或發送傳感器前端攝像頭采集到的數據，以及維護由以上數據構建的數據庫。（2）訪問控制層。傳感器網絡協議物理層主要負責物理層中數據的分類管理和傳輸。分類管理主要根據采集的數據類型進行分類確認，而傳輸主要是將分類結果進行傳輸。（3）網絡層。傳感器網絡協議網絡層是整個協議中的核心層次，主要負責傳感器與傳感器、傳感器與觀察者之間的通信以及信息交流。在網絡層中可以實現多種異構數據的兼容、融合以及轉換、傳輸，為后續數據管理做好前期的工作準備，使得不必在后期進行二次處理[4]。（4）應用層。傳感器網絡協議網絡層是整個協議中的最后一個層次，主要負責與用戶之間的數據交互，也就是將以上幾層的數據分析結果按照用戶的請求發送給用戶。

（二）傳感器網絡協議棧。

協議棧，又被稱為協議堆疊，是上述介紹的4個層次的總和，其實質反應了數據的往復傳輸過程。從下層協議的數據采集到數據傳輸再到上層協議的數據呈現，之后又從上層協議發出命令，命令下層傳感器進行數據采集。傳感器網絡協議棧協調了不同層級之間的數據屬性，在協議體系中，數據按照規定的格式加入自己的信息，形成數據位流，在各層級之間傳遞[5]。傳感器網絡協議標準采用了ieee802.15.4標準，各層級之間利用接入點實現數據交流和管理，一般接入點有兩個，一個接入點負責數據傳輸，另一個接入點負責數據管理。在傳感器運行過程中，各種不同屬性的數據在不同層級上奉行不同命令。這樣做有利于數據的有效分類，使得數據管理更為方便。

二、結束語。

傳感器能夠監測外部環境信息并按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求，廣泛應用工業生產、機械器件制造、災害監測、氣象預測等諸多領域。但是由于傳感器的監測是實時監測，所以數據量過于龐大，如果不加以管理，將會直接影響后期數據分析結果。本次研究針對上述問題，將數據管理作為中心指導思想，進行傳感器網絡協議研究，以期為數據管理做出技術支持。

參考文獻。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇十一

但沒人做過。

每個人都以為其他人做過，

因為每個人都聲稱自己做過。

這個比喻為尚處在萌芽幼齒階段的大數據蒙上了一層有趣且曖昧的意味。

在本次sdcc(中國軟件開發者大會)上，一些真槍實彈地做過大數據的高中生行業精英，向小伙伴們普及了一些有趣的冷知識。

大數據的隱秘魅力就在于，他比你都了解你。你以為你每次按下手機按鍵的動作都是一樣的嗎?哈哈圖樣圖森破。

來自今日頭條的技術副總裁楊震原告訴童鞋們，他們正在測試的“黑科技”，恰恰能從你點擊按鍵的時間和手指面積，推測出你當時的情緒。你的漫不經心、憤怒或者感動，都能夠成為后臺為你推送何種消息的依據。未來，如下場景可期：

那么這種“恰到好處“的情緒拿捏和大數據有什么關系呢?實際上對你情緒的推測是建立在對你多次正常點擊的記錄之上的。這種行為數據甚至在你還未意識到的時候，就“出賣”了你的情緒。

今日頭條技術副總裁楊震原在分析一個按鈕的平均觸摸時間。

銀行每天的交易賬目流水的統計數據，并不是大數據，而每個用戶在拿號之后等待了多久才排到，有多少用戶罵娘，有多少用戶過于焦急憤而離去，這些真正的行為才是大數據。

楊震原又舉了今日頭條在應用中的另一個例子。

實際上，你在一篇文章的什么位置停留多久，然后劃動了多遠，在新的位置停留了多久，是否看了評論，看了幾條評論，都可以按順序被記錄下來。接下來就是通過算法評估讀者的興趣所在。

csdn創始人蔣濤也特別提到，美國電商平臺wish正是用大數據的方法，根據每個人的數據不同，“看人下菜碟”地推薦你可能喜歡的貨品，三年時間已經發展成北美最大的電商之一。

所以，一個悲傷的消息是：未來如果你要隱藏自己的身份，不僅僅要變裝易容偽造指紋，甚至連點擊手機，查看文章的習慣都要改變了。

如果要想知道有多大比例的人喜歡gv，那么只需要做好抽樣調查就可以了，沒有必要對所有人進行調查。但是如果你想要推銷宅腐的周邊智能硬件產品，則需要逐個排查每個人“獨特”的興趣愛好。

所有數據一個都不能少，這就是所謂的“全量加工”，這些數據的制造者正是各大廠商利潤的源泉。

360商業產品首席架構師劉鵬是一名網紅，他在很多場合都強調：全量加工才是大數據。他說，涉及到個性化推薦、計算廣告、個人征信這些場景，大規模的計算就是無法避免的。

從技術角度來說，之所以大數據可以做到這么精準，也主要得益于技術的進步。感知設備被豐富地用在五花八門的硬件上，使得以前無法記錄的數據，現在都可以被記錄了。

大數據應該交給機器做決策，而不是交給人做決策。

這種洋溢著對人類深深不信任感的論斷同樣來自于劉鵬。在他眼中，大數據是為機器提供的食糧。而能夠駕馭大數據的人類基本只有兩種：數據科學家和統計工作者。

it企業中養一群科學家的可能性為零。而人類的判斷往往基于宏觀、戰略，不可能有精力做到“因事而異”。相比之下機器的判斷比人類更加細致。比如為每個用戶比如畫像、貼標簽。所以，要想把大數據利用透徹，愚蠢的人類還是暫時靠邊站吧。

“數據”這兩個字，天然給人一種完美而且精準的感覺。在這方面，大數據要挑戰你的底線。作為數字廣告領域的大牛，劉鵬強調，大數據可以存在半一致性這樣模棱兩可的屬性。換句話說，允許數據錯誤和丟失。

納尼?錯誤的數據也是好數據嗎?沒錯。由于數據量巨大，而且分析半天往往沒什么有用的收獲(價值密度低)，分析者往往需要選取一些特征數據做加工，而對于這些特征數據，也許還要簡化之后再加工。所以最終大數據要達到的結果是難得糊涂，卻一針見血。

所以，如果有人向喜愛人民網的你推薦草榴的時候，先不要發火，你可能只是大數據的一個錯誤罷了。

如果你是一個魯莽的人，最想知道這個情況的無疑是你的汽車保險公司，想必你的保費會居高不下;如果你是一個謹小慎微的人，最想知道的也是保險公司，因為它可以用打折的保費吸引你投保。

在你身上，甚至存在一個精確的“岀險率”數字。這個聽上去很驚悚的數字恰恰是保險公司利潤的來源。因為不掌握這樣大數據的個人，是無法計算自己的岀險率的。保險公司恰恰利用這種信息不對稱，給一個岀險率是萬分之一的人開出了千分之一的保價，相當于賺了十倍的利潤。

數據比它看上去的樣子更險惡，這是大數據業內人士的普遍共識。即使隱去了你的姓名電話等等敏感信息，只保留你和其他人聯系的記錄，熟悉你的人完全可以猜到你的身份。目前大數據的安全性，在他人的惡意之下，顯得力不從心。

隱私問題，制度只能解決20分，剩下的80分要靠技術進步來解決。

劉鵬如是說。期待市場倒退到前大數據時代，似乎沒有希望了。

如何精確統計出有多少人喜愛蒼井空，有多少人喜歡武藤蘭，但是又不泄露到底是誰喜歡蒼老師，誰喜歡武老師，這是目前大數據的最前沿研究。

有關大數據的政策再嚴格，沒有一套可靠的保密技術，數據的安全都是無從談起的。隱私算法、數據脫敏、數據隔離。都是研究的方向。在此之前，各位的大數據還都在相對危險的狀態。這也是為什么目前法律沒有禁止數據買賣，而各大巨頭卻不敢將數據出售的原因。當然，大數據庫市場價目前比較低也是一個重要的原因。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇十二

（趙元）。

最近閑暇之余我讀了徐子沛先生的《大數據》一書，真是讓我受益匪淺?！洞髷祿酚纸凶觥洞髷祿赫诘絹淼臄祿锩贰Ｈ珪ㄟ^講述美國在過去的半個世紀里所發生的關于信息、技術方面的典型案例，來為讀者剖析出一個淺顯易懂的“大數據”。

《大數據》一書，之所以珍貴、便于閱讀，在于徐子沛先生在寫作過程之中，將原本高、精、尖的數據專業的專業術語，轉而用淺顯易懂的話語來表現，使得本書成為了一本平易近人的科普讀物。使得閱讀此書的讀者無論年齡、專業、學識，都能最大限度的接觸到書中所闡釋的基本知識。而我作為一個農行從業四年的員工，當然也有屬于我自己的一些感想：

《大數據》一書之中，所提出的一個關鍵性的問題就是為什么在近幾年出現了“大數據”這一詞語？作者舉出了美國在2009年的相關數據，我從中發現了對該問題給出的一些答案。書中舉例，麥肯錫《大數據：下一代創新，競爭和生產率的前沿》報告中進行估算，政府848pb，傳媒行業715pb，離散制造業966pb。正是針對相關數據指標的增長，以及當前以全球化為背景的數據信息開放化，各類信息的自由化等原因，導致了面對數據的分析，以及數據的處理，數據的預測和數據的決策都有了更高的要求。這些要求導致我們在針對經濟全球化，交流多元擴大化，各個專業管理與發展的精細化必須有一個相對宏觀的經濟分析頭腦。書中使我感觸最深的是，針對美國目前發展中的大事件以及現象，例如，美國礦難的悲情歷史，街頭警察的創新創奇，美國最熱的交友信息平臺facebook與推特，以及美國糾結百年的統一身份證的問題等，都一一分析了其背后所蘊含的經濟學、金融學道理，以及這些時間的背后數據對于美國政府，公民以及社會的種種挑戰。書中針對美國半個世紀的發展歷程，逐一的分析其內涵，并將美國的發展與進步的基本原因歸結為開放和創新。正是因為在這個時代美國強調對于互聯網的最大利用化，才有了即使面對壓力和強大的經濟困難還在穩步前進的現代美國。

這本書給了我最大的啟迪，說實話不是那些經濟學案例，也不是那些幾年前的數據信息。而是一種如何發展的理念。美國正是有了開放和創新才有了如今不斷發展中的世界第一強國。而我們中國對于開放和創新卻還沒有做出最好的詮釋。雖然我國的改革開放，技術創新已經取得了一定的成績，但是面對發達國家我相信其中的差距也是不言而喻的。大到一個國家，小到一個集體，都離不開開放和創新。讀了徐子沛先生的《大數據》，我思考最深的不是國家的改革與創新，而是我身處的農行的發展與創新。

作為一個在農行工作了四年的員工，我熱愛的著我的崗位，也熱愛著我為之努力奮斗的中國農業銀行。面對農行未來的創新與發展，在對了這本書以后我針對自身的崗位得出了一些不盡成熟的想法：一方面，我們農行有自己的理財產品，而我行主要的營銷方法還是有些被動，我的一點想法是可以多做集中性質的營銷，例如在浦口區農行網點附近繁華地段發放宣傳單，或者針對有需要的企業可以進行集體宣傳，使我行的優質產品深入人心，從而也可以提升我行的基本效益。例如去年舉行了幾場“新老客戶答謝會”，如果舉辦的次數再多一點，我覺得效果會更好。

另一方面，對于我行的創新產品我也有一些想法。創新是任何個人，企業，乃至國家的發展原動力。那么，我行也應該響應時代的召喚。近日，正值旅游的黃金時期，很多人選擇出境旅游，但是有很多國家不支持銀聯卡，所以很多人想辦理visa或mc的信用卡，但是信用卡辦起來需要至少半個月的時間，且要求比較高。所以現在有的銀行正在發行visa或mc的借記卡，且申領條件比較簡單、速度快。我行可以參照并大力開發這一領域。

以上兩點只是我個人的一點想法，雖然還有些稚嫩，有些不成熟，但是這兩點是我看了徐子沛先生的《大數據》一書以后，基于我對農行的熱愛，有感而發，由心而生的。

2013年09月。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇十三

眾所周知，鐵路向來是春運客運量最高的交通工具。相比去年，由于春運火車票只能提前30天購買，火車票搶票形勢更加嚴峻。

如圖所示，2016年春節提前一個月，旅客進入購票高峰。去哪兒網大數據預測，春節將至，2016年12月15日將進入旅客春運搶票高峰，此輪去程購票高峰將和去年一樣，一直持續到春節前結束。

2016年春運，互聯網售票量占總售票量的64.6%，占比超過一半，其中手機app發售車票1.5億張，售票總量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪兒網預測，生長在互聯網時代的90后將是20春運的主力軍。

在火車用戶畫像中，選擇乘坐火車回家的男女比例分別為52.5%、47.5%，其中90后人群占比高達43%，80后人群為27.8%，兩者占比超過70%，成為絕對的中堅力量。

近年春運，鐵路最熱門的出發地集中在北京、上海、成都、重慶和杭州。這些城市多屬于超一線和新一線城市，外來人口集中，也是多條鐵路線路的起始地。

一個顯著的變化是，購買快速鐵路車票的用戶比例不斷增加，選擇乘坐高鐵的人數占比達到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的'人群比例也達到了10.3%，整體超過了總數的一半。

去哪兒網大數據預測顯示，乘坐上海出發的高鐵線路人數最多，杭州、長沙、北京、廣州的票量緊隨其后。

與熱門出發地相對應的，重慶、上海、杭州、成都、鄭州是往年國內最熱門的目的地。這些城市周邊鐵路、公路、航空線路密集，以此作為中轉目的地的旅客也不在少數，搶票難度成幾何倍數增加。

非高鐵、城際等高速列車的出發地，北京最為熱門。不過與高速列車熱門出發地不同，緊隨其后的重慶、昆明、西安、鄭州出發的票量與北京之間相差并不多。

二、最難買航線已經進入搶票模式多數航班恢復全價。

從2016年春運的大數據看，預定高峰期出現在距離春節20天，這一天的預訂量創出近期以來的新高，與上個月同期環比增長100%。

大數據顯示，2017年春運出發最集中的日期是2017年1月24日，已經進入了乘飛機回家旅客的人數峰值期，全國重要的機場將進入到繁忙狀態。返程高峰則從大年初六即2017年2月2日開始。

三、85后成機票預訂主力軍天秤座成“空中飛人。

移動互聯網時代來臨，網上購票已經成為消費者最便捷的預訂方式。來自去哪兒網大數據顯示，選擇乘坐飛機回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例為9.8%，力壓群雄。

家鄉越北，越會提前購買回家的機票。去哪兒網機票專家分析，排名前十名的航線，以大機場往小機場飛為主，每天的航班數多在30班以內，是北京至廣州這種熱門航線航班數的三分之一。

根據去哪兒網大數據統計，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時間卻比其他航線早得多，堪稱最難買航線。在去哪兒網平臺預訂過年前三天回家的機票中，北京至佳木斯這條航線，用戶平均會提前36天。從深圳回?？诟?，一般提前43天。

四、十條熱門空中回家路出爐平均飛行1416公里。

從熱門航線看，北京-成都、深圳-重慶、上海-哈爾濱、北京-三亞、廣州-重慶、深圳-成都、成都-北京、重慶-廣州、北京-哈爾濱、上海-成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。

去哪兒網統計了往年春運返鄉票量最高的50條航線，發現追逐夢想的人們，選擇求業、求學城市距離家鄉的平均飛行距離是1416.2公里，這幾乎是從深圳到西安的里程。

通過去哪兒網平臺訂票的用戶，大多選擇在早上7點就坐上飛機，按照平均離家距離1416公里來計算，飛行時間近3個小時，98.8%的用戶選擇乘坐經濟艙。

五、行李多禮物重專車成熱門接送工具。

春運期間，95%的旅客會有行李箱、背包以及各種禮品出行，為了能夠快速到達機場、火車站，專車接送機/站成為熱門出行工具。

去哪兒大數據顯示，北京、成都、深圳、上海、三亞、廣州、昆明、西安、哈爾濱、廈門等10個城市成為去哪兒接送機使用率最高的城市。

其中，在預約時間上看，男性一般提前在出發前3.5天-4.1天預訂接送機服務;女性用戶明顯準備更加充分，其預約時間在4.1天-5.6天。

從出行時段上看，4點-11點為旅客乘車去機場、火車站高峰。其中5-6點出發人群最高，高達6.9%;10-11點又會出現小的高峰，出行占比為5.1%。數據顯示，使用接送機/站的用戶平均行駛27.2公里，平均時長為36分鐘。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇十四

短短幾天把涂子沛先生的《大數據》這本書瀏覽一遍，結合去年北大繼續教育學院進行現代管理學科學習時，老師介紹這本書時的精髓、內涵時的情景，寫這篇。

心得體會。

現將淺薄體會與老師同學們一起交流，部分內容參考了書內容和涂子沛先生的觀點，希望老師同學給予批評指正。

“一個真正的信息社會，首先是一個公民社會”，這是全書的一個出發點，這個出發點就是說，“信息社會最大的特點就是，信息的自由流動?！蓖孔优嬖跁械挠^點是：如果沒有人的平等，沒有人的自由，信息能夠自由流動嗎？如果沒有人的平等，我們這個社會彼此另外壓抑另外一個人，我們的創造力怎么迸發出來？我們每個人都面臨大數據時代思維變革的挑戰。

涂先生在書中說出“大數據時代的公民生活”，題目他在書中來演繹公民生活的時候，它的背景是“大數據”時代。首先他講了“什么是大數據時代”，在研究一個現象的時候，首先要研究它的定義，研究它的內涵，咱們就先把數據給它抽走，看看代表是什么。數據不是數字，數據是有跟列的數字，當他在書中談到數據的時候，我們想到的是它代表計算，代表精確，代表理性，代表科學，代表事實。大家說姚明很高，到底有多高，你最后說兩米多左右，這就是一個精確的事實。數據的出現也是人類認識這個世界，不斷地向前推進的需要，人類發現需要精確的數字，就好像回到剛才的例子，你說很高很高，到底有多高，我們看，人類歷史上很多重大的文明推進和演進都跟數據離不開，比如說度量衡的發明，貨幣的發明，再比如二進制的發明最后導致計算機的發明，最背后就是數據。

他在書中有一個新的詞叫database--數據庫。這個詞完全是一個外來的詞，1。

計算機最早是計算數字和處理數字，那時候就存在database，后來隨著計算機能力的不斷增強，它可以處理文字、圖片、視頻、聲音等等，但所有這些都放在database，所以他在書中把這所有的一切都稱為數據，這時候數據的內涵擴大了。其實大家要知道數據的內涵在擴大，還有一些其他的事情也在發生變化，就是說數據的容量在增大。八十年代的時候就有人提出bigdata這個概念，那時候的“大數據”的還不是現在“大數據”的概念。“大數據”這個概念不斷的演變，最早有人就預見到說有一天數據會比程序更加重要，比軟件更加重要，它是指重要性。所以我們往大了說，可以說這是一個大的機器，一個大的房子，也可以說是一個大容物。書中說的：到2000年的時候，賓夕法尼亞大學有一個教授出來定義，那時候企業的數據已經到泰了，他說200泰的數據就是大數據了，那泰到底是什么樣的單位呢？比如全世界最大的圖書館是美國國會圖書館，美國國會圖書印刷品的含量，不包括電子圖書加起來是15泰，北師大應該是2個泰或者更少，這個數據就叫“泰”。

2代公民的生活。data在五年的時候，應該有一個創始人，他發現一個東西：同一個計算機芯片，同一個面積上晶體管的數量每一到兩年就要增加一倍，這意味著什么？意味著計算機處理的能力越來越強，存儲的能力也越來越強，同一個面積上東西越來越多，越來越密，一到兩年就增加一倍，物力存在器的性能不斷上升，價值不斷的下降。有一個考證說，從五十年代起最早的存儲器發明到現在，存儲器的價格下降了300萬倍，大家可以想想，歷史上還有什么商品它的價格能在半個世紀下降300萬倍？而摩爾定律也成為了一個代名詞，呈指數形發展的變化，急劇變化的狀態，劇變的變化。我們可以看看，這個圖代表摩爾定律，是條直線，為什么是直線呢？因為沒辦法畫，如果嚴格按刻度來畫的話應該是一條橫軸的曲線。涂先生在書中分析了：“1988年一個科學家提出了普適計算，普適計算提的不多，大家都提物聯網。物聯網是普適計算一個子概念，人家計算機的浪潮是分階段的：第一個階段是主機階段，到80年代由于微軟、蘋果一直到個人電腦的階段，88年互聯網之后，科學家說這不是結果”。

“一個主動你就能改變的時代，因為資源就在那里，你不能去等其他的人”這是涂先生的觀點。他說說影響公民的第一點：公民最主要的精神是什么？是積極地介入，積極地改變。影響我們公民的第二點，書里面有很多關于“大數據”時代的隱私文化，有的專家說87%都不能定位，只要通過“大數據”挖掘就會定位，這是影響我們公民生活的一個巨大的挑戰，就是隱私權的挑戰，而隱私權是一個非常重要的問題，是對個人自由的憑照。他為什么用這么大的篇幅來寫隱私權利呢？也是因為我覺得，我們中國社會特別需要隱私權利，不僅是政府在侵犯公民的隱私權利，我們公民彼此之間也在不停地侵犯隱私權，而且大家習以為常。但是隱私權是一個文明社會的標志，越文明的社會，越注重隱私權，個人才越有自由，隱私權是把自己跟公共生活劃分開的一條界線，保障個人的自由。社交媒體讓我們進入一個前所未有人文相連的時代，這影不影響我們的公民生活？這是最大的隱患，為什么？它把我們人跟人連接起來，我們知道人跟人一旦連接起來，1+1大于2的作用。

總之，使我感受到當前我們正生活在，每天都不同、都高速度發展、激烈競。

4爭和大數據時代。我們每個人都必須面對大數據時代、結合實際面對挑戰，要相信“想不到事情會發生，想不到的速度會發生”。要及時更新知識、廣納信息、梳理思維及時做出正確判斷、做好工作學習生活中的精準決策。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇十五

有人說生活像一團亂麻，剪不斷理還亂；我說生活像一團亂碼，盡管云山霧罩惝恍迷離，最后卻總會撥云見日雨過天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團亂碼叫做大數據，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機。

這玄機說來也簡單，就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關系轉而投奔相關關系。說來簡單，其實卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我覺得作者是個典型的實用主義者，在美帝國主義萬惡的壓迫下，始終追逐性價比和利益最大化，居然放棄了追求共產主義真理最基本的要求！不像我們在天朝光芒的籠罩下，從小就開始學習和追求純粹的共產主義唯心科學歷史文化知識啦！這或許就是我們永遠無法獲得諾貝爾獎、永遠無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實小學時候，我就想過這個問題，相信所有的人都問過類似的問題，例如現在仍然很多人在問，媽的從來沒人知道我每天擺攤賺多少錢，你們他媽的那人均收入四五千是怎么算出來的。中國是抽樣的代表，因為中國人最喜歡用代表來表現整體，最典型的例子莫過于公布的幸福指數滿意指數各種指數永遠都高于你的預期，你完全不清楚他是怎么來的，一直到最后匯總成三個代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說這么多顯得自己是個憤青，其實只是想表達“樣本=總體”這個概念在科技飛速發展的今天，在世界的不同角落，還是會體現出不同的價值，受到不同程度的對待及關注。在大數據觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時關注的重點從事物內在的發展規律轉移到事物客觀的發生情況上。

大數據的出現，必然對諸多領域產生極大的沖擊，某些行業在未來十年必將會得到突飛猛進的發展，而其他一些行業則可能會消失。這是廢話，典型的三十年河東三十年河西的道理，就像三十年前的數理化王子們，現在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器；就像三十年前職業高中的學生才學財會學銀行，如今這幫孫子一個個都開大奔養小三攢的樓房夠給自己做墓群的了；當然也不乏像生物這種專業，三十年前人們不知道是干啥的，三十年后人們都知道沒事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長河中卻恰恰選了這么一個專業，這也是為什么我現在在這寫讀后感而沒有跟姑娘去玩耍的原因。其實乍一看這個題目，我首先想到的是精益生產的過程控制，比如六西格瑪，這其實就是通過對所有數據的分析來預測產品品質的變化，就已經是大數據的具體應用了。而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數據中，肯定是要出現很多與總體反應出的規律相違背的個體，但是無論如何這也是該事件中一般規律的客觀體現的一種形式，要遠遠好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結論。換句話說，也大大減少了排除異己對表達事物客觀規律的影響。就好比是統計局統計中國人民的平均收入一樣，這些數怎么這么低啊，這不是給我們國家在國際社會上的形象抹黑么，刪掉刪掉；這些數怎么這么高啊，這還不引起社會不滿國家動蕩啊，刪掉刪掉。所以說，大數據至少對反應客觀事實和對客觀事實做預測這兩個方面是有非常積極地意義的。而這個新興行業所體現的商機，既在如何利用數據上，又在如何取得數據上。

先說數據的利用，這里面表達的就是作者在通書中強調的對“相關關系”的挖掘利用。相關關系與因果關系便不再贅述，而能夠對相關關系進行挖掘利用的企業其實缺不多，因為可以相信未來的大數據庫就像現在的自然資源一樣，必將因為對利益的追逐成為稀缺資源，而最終落在個別人或企業或部門的手中。想想無論當你想要做什么事情的時候，都有人已經提前知道并且為你做好了計劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。

而對于數據的獲取，我覺得必然是未來中小型企業甚至個人發揮極致的創造力的領域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準確的數據是必然的發展趨勢，鑒于這三個維度事實上都無法做到極致，那么對于數據獲取方式的爭奪肯定將成就更多的英雄人物。

現在回頭從說說作者書中的觀點中想到的，p87中關于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個被瘋狗咬傷的小孩，在接種了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。這是個非常有意思的案例，因為小孩被狗咬傷而患病的概率僅為七分之一，也就是說，本事件有85%的概率是小孩根本就不會患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而這疫苗到底是有效沒效，通過這個事件似乎根本就沒有辦法得到驗證。這就好比某人推出個四萬億計劃，但實際上國際經濟形勢就是好轉，哪怕你只推出個二百五計劃，gdp都會蹭蹭的往上漲，而且又不會帶來四萬億導致的嚴重通脹、產能過剩、房價泡沫等問題。那你說這四萬億到底是救了國還是誤了國？回到我自己的工作領域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關系，典型的從工作前的`風險評估，到調查事故的taproot或者五個為什么，無一不是邏輯推理得到結果的產物。而事實上，如果能做到信息的豐富采集和匯總的話，找出事物之間的相關性，對提高工作環境的安全系數是極為有利的。這個點留著，看看可不可以在未來繼續做進一步研究。

p89說了常用的兩種因果推理方式，分別是憑直覺的快速推理和經過分析的慢速推理。有意思的是很多時候直覺反而比分析來得成功率要更高。作者是想利用這個例子來說明因果關系是多么的不可靠，也想表達出靠分析試驗得到結果的過程成本有多高。其實我是想說，因果關系更多面向的是未來，是沒有對新鮮事物發展做出的預測，而相關關系更多的是對已經存在的事物未來發展的預測，側重點不同而已。

p135里面關于山上小球的描述，它的能量是隱藏的、潛在的。這個觀點我很喜歡，也很悲觀。這正說明了社會上的一種現象。很多人，雖然沒有站在巨人的肩膀上，但是當他們站在親爹干爹的路虎上保險箱上高背椅上時，就是擁有別人無法企及的力量。最近一直在背馬丁老兄的i have a dream，真真切切體會到自由、公正、平等對一個社會，一個國家繁榮發展的重要性。實干興邦、空談誤國，那就先從建立一個公平的社會秩序開始吧！

p163里面大概講述了商家是怎么通過大數據獲得的信息來進行商業推廣的。這里我只想用我的三張信用卡發卡銀行做一下比較。首先是交通銀行，這張卡最近半年幾乎沒怎么用，交行也從來都無聲無息，我考慮已經可以把這張卡扔掉了；去年因為國航里程申請了一張中信的信用卡，但是今年開始也已基本停用，因為之前一段時間一直使用，中信銀行這幾個月頻繁與我聯系，推薦各種業務，多次要給我提供貸款或者提高透支額度，我幾次都想要不然就換回來繼續用它好了；招商銀行的卡也是我用得比較久的一張，近期每月的消費基本都穩定在幾千，偶爾也有一萬多快兩萬的時候，當然這不是因為我消費，只是因為出差比較多自己墊錢多而已，但是招商銀行從未與我聯系給我提升額度，盡管我的月消費額度都已經基本達到信用卡的上限了，有時候甚至不得不使用別家的信用卡。最差的自然是中行，首先是預約了國航金卡的信用卡，結果聯系了兩次我都在出差，就再也不與我聯系了，半年多了我還沒有拿到我的卡，而作為工資卡的借記卡，多年來仍然是每天網上付款最多2000，我的使用記錄明明經常一個月有好幾天都達到2000的頂值，甚至我都主動打過電話要求更改，都給我答復是必須到柜臺辦理。說完這幾個例子，我想中國的銀行業與歐美發達國家銀行的差距就已經是顯而易見了。真的很難以想象這種企業能在世界500強中排名那么靠前，是因為黑了中國人民多少錢。而通過對visa和mastercard的案例描述，則清晰的說明了一個成功的銀行是怎么通過對數據收集進行行為預測，最終改變消費者消費習慣的。

然后想說說關于免費導航等應用的使用。天下沒有免費的午餐，這是亙古不變的真理。你以為你可以只花點流量費就能舒服方便的使用衛星導航了么，你去過的每一個地方，時間，逗留市場都已經被人家記錄下來賣給商家啦，哪天你打車找到一家麥當勞，剛停下車服務員就送上一套板燒雞腿漢堡套餐可樂換陽光橙不加冰的時候你可千萬不要驚訝，因為你已經無時無刻不暴露在別人的監視之下了。

最后想用文中引用的莎士比亞的一句話作為結尾，凡是過去，皆為序曲。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇十六

4月6日，聯合交通部科學研究院對外發布《第一季度中國主要城市騎行報告》。該報告以ofo出行大數據為參考，首次采用城市騎行指數作為評估指標，對北京、上海、廣州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座國內一二線城市的共享單車發展水平進行評估排名。

可以發現，在單車使用水平、節能減排水平、健康貢獻水平、停車設施水平、服務環境水平和社會文明水平六個方面，每個城市的表現各有不同。行業專家分析稱，該報告對透視我國城市慢行交通發展現狀、追蹤共享單車行業發展、推動智能綠色城市建設事業起到參考作用。

18~45歲人群成共享單車主要用戶西安廣州最男人、天津昆明最均衡。

報告顯示，18~45歲人群成共享單車騎行的主力用戶，占比接近90%，其中30歲及以下群體占比達到55%，30~45歲占比約35%。由此可見，共享單車的用戶不僅覆蓋年輕群體，也受到了中年群體的廣泛認可和使用。

同時，在用戶男女比例分布中，不同的城市區分為了兩大派系。一個是以西安、廣州為代表的五座城市成為了“最男人”的共享單車騎行城市，男性用戶占比達到55.90%~59.70%，較高于女性用戶。而以天津、昆明為代表的五座城市則成了“最均衡”的共享單車騎行城市，男女比例在48%~52%之間，可以說基本相差無幾。但綜合來看，女性用戶占比能達到45%左右。

中國城市整體騎行水平53.6分空間巨大綜合指數六大榜單昆明東莞上榜。

報告顯示，20第一季度中國城市整體騎行水平為53.6分，其中北京以84.3位居榜首，上海、成都分別以79.3分和65.1分緊隨其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、廣州、南京、廈門、福州、武漢等八座城市也高于平均分，城市騎行水平較為領先。

而53.6的整體騎行水平雖然較滿分100分來看屬于偏低水平，但考慮到年初共享單車才迎來一波的快速發展，諸多方面尚不完善，例如城市停車設施的建設，北京、上海、杭州三城雖然達到13分以上，但其他20座城市停車設施平均得分僅為7.55分，遠低于滿分20分。未來，隨著共享單車的健康發展、城市停車設施的建設、服務環境的提升等因素逐步完善，分數還將進一步上升。

報告同時給出“2017年第一季度主要城市六大榜單”，北京位列“停車設施相對完善”、“節能減排貢獻最大”、“政府服務環境最好”三個榜單之首。昆明則成為“最愛騎共享單車的城市”，東莞成為“我騎行·我健康”的榜首城市。

城市文明程度杭州12.9分排第一20城q1累計騎行5.93億公里。

報告針對社會文明程度，對各城市對共享單車的友好度進行了評分，杭州市以12.9分排名第一，南京、西安分別以12.75和12.22排名第二第三，北京僅以9.94分排名第九。在服務環境水平評估中，北京以滿分15分位列第一。近期，全國各地陸續出臺了針對共享單車的管理辦法，如上海出臺了《共享自行車服務規范》，成都推出了《成都市關于鼓勵共享單車發展的試行意見》。

報告顯示，我國20座城市第一季度累計騎行5.93億公里，相當于繞地球14794圈，日均累計騎行距離為659萬公里，相當于地球赤道的164倍。不僅如此，20個城市第一季度人均累計騎行消耗熱量6840千卡路里，相當于燃燒掉1.8斤脂肪。

共享單車緩解城市交通出行難問題。

數據統計，從1995年至，隨著民用汽車保有量從1040萬輛攀升至1.9億輛，自行車的.保有量卻從6.7億輛，急劇下降至3.3億輛。汽車成為代步工具的同時，給城市交通和生態環境也帶來了極大壓力，城市居民的出行成本急劇上升。

專家認為，共享單車+公共交通的出行模式，正逐漸替代家用汽車+步行+公共交通的出行模式，快速發展中的共享單車正改善著我國城市居民的出行模式，也對我國交通新體系建設產生深遠影響。

專業大數據實施方案（通用17篇）篇十七

數據，對于我們現代社社會來說，已經是再熟悉不過了。大量化（volume）、多樣化（variety）、快速化（velocity）和大價值（value）。這四個v就是大數據的基本特征。每天我們都不得不和數據打交道，比如我們平常所說得“眼觀六路，耳聽八方，”就是生活中一個很好的的收集數據的例子。還有，在我們平時的學習中，我們對于一些學習上的數據的整理等等?？梢哉f，數據已經成為了我們的影子一樣，無時無刻的在我們的身邊活動。

拿到《大數據》這本書時，吸引我的不是書評的內容，而是書的封面上的一句話“除了上帝，任何人都可以用數據說話。”也就是說，上帝可以不用數據來說話，但是，作為一個平常人，我們做事，言論等都必須用數據來說話。用數據論來證我們的觀點正確性。

那么數據真的就是那么重要嗎？其實不然，數據果真有那么的重要。作者在書中大量應用世界頭號強國美國的例子來說明美國是如何利用數據以及數據在美國人的利用下，是如何造福美國人的。使得美國人走上了民主、發展的道路。書中還引用了大量的利用數據的案例，以及利用數據會有什么樣的后果。當然，作者在書中也很明確的表達了自己觀點，也就是數據要被人利用，利用的好了，造福人類，否則，禍害無窮。

毫無疑問，我們正處在一個真正意義的大數據時代。但是，大數據浪潮的來龍去脈如何？數據技術變革何以能推動政府信息的公開、透明和社會公正？又何以給我們帶來無限的商機，既便利又危及我們每個人的生活？《大數據》給了我們一個很好的答案。在拿到徐子沛《大數據》時，與其說這是個新概念，還不如說就是一個現實。信息技術的迅速發展和普遍應用，存儲能力的膨脹，網絡傳輸的便捷，必然產生巨大的數據量。即使是一個公司，經過多年的積累，產生的數據也是驚人的。每天繁多的數據，這就是要求企業要很好地存儲數據，利用數據通過數據，使得數據說話，提升企業的業績和知名度。

對于一個企業來說，比較實際的倒是關注一下企業微觀大數據，如何充分利用現有的、能夠得到的和自己創造的數據，采用《大數據》里提及的新技術、新方法、新理念，篩選、組織、關聯、分析，精細化管理和挖掘數據，探索規律性的東西，指導企業活動。盡可能多的獲取數據，首先是要有心，對于公司員工來說，隨時隨地注意收集客戶數據、需求數據、產品數據、市場數據、資源數據等，經過整理，把它變成公司的數據資產；然后是要有據，信息與數據最大的不同，就是數據是能夠度量或者確定的信息，不能“毛估估”，收集數據要精細化，要準確；其次要有序，數據需要存儲，更加需要整理，單個數據沒有很大意義，靜止的數據也沒有很大意義，有價值的數據是流動的、與其他數據交互作用的。一個大雜燴的數據庫，在需要時讓人找不到北，沒有任何意義。再次，需要技術支持，大量的數據如何檢索，如何關聯，單靠人腦是不行的，需要建立基于特定理論的數據處理系統來分析管理。對于一個企業，最理想的是建立一個類似人類神經系統的數據管理系統，采用各種信息終端采集內部和外部信息，通過分析、歸納、篩選，形成管理數據，某些數據可以成為系統的“本能”，一旦觸發能夠自動做出反應；某些數據可以成為組合信息提交大腦綜合分析，作出決策和反應。數據應該為人服務，這是一條基本原則。在大數據時代始終發揮人的主觀能動性，采用先進的理念和技術駕馭數據，讓人們生活更方便，工作效率更高，勞動強度降低，為社會創造更多的物質財富和精神財富。

在中國，統計部門提供的數據，是各級政府部門和廣大人民群眾了解國家社會經濟發展和人民生活狀況主要渠道。只有真實可靠統計數據，才能使政府決策有的放矢，人民了解國家經濟與人民生活的真實狀況。如果統計數據虛假不實，就會誤導政府和人民，讓政府失信于人民。因此，我們一定把握好數據的生命線—質量關，確保給國家和人民提供準確、真實、可靠、無誤的數據。

二、如何高效有序地收集數據？

收集數據的目的是為分析利用數據。通過數據分析挖掘數據背后隱含的經濟規律及有利于提高效率、改進工作的因素，提高政府管理、決策和人民生活水平，實現“用數據改進管理”。因此，作為統計人，不僅要做好數據收集的及時有效和真實正確，更重要的是要善于分析利用數據，寫好專業分析報告，發現問題、支撐決策、評估績效的目的。

此外我們還可以看到不少政府機構或者其他一些組織也在開始大數據解決他們遇到的一些問題。在本書的最后一章，作者告訴了我們大數據可能帶來的壞處。如：通過大數據可能我們的個人各種信息、隱私會很容易地被大數據的擁有者找到，這些信息，可能被政府用來監管我們等；通過大數據可以預測可能發生的事，或者預測我們人個人本書即將做的行為，書中有個例子：警察通過大數據分析得出一個人即將可能犯罪，并把它逮捕了，但事實上這個人現在并沒有犯罪。也許這就限制、約束了我們個人的自由。

看完這本書，顛覆了自己之前的一些想法：以前我們認為錯誤的數據是沒有用，我們需要保證統計的數據的準確性，但是在大數據中，錯誤的數據也是有用的，它和其他所有相對正確的數據一起構成了整體，也就算不了什么了。我們同樣可以從這些數據中得出比較正確的預測和分析。google利用人們搜索的關鍵字來預測和判斷某個地區是否發生流感，google通過分析這個地區的人們搜索和流感有關的詞的數量等來分析得出。google從互聯網抓取數以億記的各種語言、各種翻譯水平的翻譯結果，使用其翻譯出來的準確率比那些微軟使用正確的詞庫翻譯出來的句子準備率更高。我自己的感想是，其實大數據無處不在，只要我們細心，我們就可以挖掘出身邊的那些大數據，并做一些有意義的是，就像書中說的那樣，我們不需要強求每條數據都那么真實準確，但是從大量的數據中我們就可以得出相對準備的結果。未來成功的公司必定是是那些擁有大量數據、并使用那些數據為大眾提供服務的公司。