大數據時代與經濟管理的前沿

① 大數據管理與應用就業方向及前景

• 專業簡介

大數據管理與應用專業以互聯網+和大數據時代為背景，主要研究大數據分析理論和方法在經濟管理中的應用以及大數據管理與治理方法。

• 培養目標

該專業培養知識、能力、素質全面發展，系統掌握經濟管理基礎理論、大數據分析方法和管理技能，具有創新意識、實踐能力和國際視野的經濟管理創新人才。

• 知識能力

1.掌握經濟管理基礎理論和現代信息管理理論；

2.掌握常用的大數據分析方法以及相關前沿理論知識；

3.熟練使用量化分析工具和商業應用軟體；

4.具有良好的大數據管理能力和商業倫理道德觀；

5.具備批判性思維和可持續學習能力。

考研方向
大數據技術與應用軟體工程、大數據分析與應用方向工程碩士FAQ

主要課程
微觀經濟學、宏觀經濟學、管理學基礎、運籌學、應用統計、計量經濟學、商務數據分析、多元統計分析與R建模、時間序列分析方法、大數據基礎設施、面向對象程序設計、資料庫系統、數據倉庫與數據挖掘、文本分析與文本挖掘、網路社會媒體營銷分析、量化金融方法等。

就業方向和就業前景
該專業畢業生可繼續深造，到國內外的著名高校，研究所等繼續從事商業分析，數據科學等相關的研究生學習，也可以到企事業單位的，數據分析部門，商業智能部門等從事數據分析師，商業智能分析師，數據科學家，首席數據官等職位。

② 大數據時代下對實體經濟和虛擬經濟的未來的發展看法

隨著大數據與金融業的飛速發展，實體經濟與虛擬經濟已形成共存。

它們兩者的關系是互利互惠，又相互牽制影響。實體經濟是虛擬經濟的基礎，忽視實體經濟的發展，盲目追求虛擬經濟，會造成金融泡沫，產生金融危機，對經濟有巨大的傷害。

虛擬經濟發展好了可成為促進實體經濟發展的一種動力，實體經濟一方面也會促進虛擬經濟的進步。
比如說大數據把消費者的喜愛偏好，通過淘寶平台適時地推薦給消費者，會促進網路購買，購買需求達到一定數量，會導致線下實體商店或工廠如雨後春筍出現，接單後就開始生產與備貨，這樣而言實體經濟與虛擬經濟都得到了相互促進。所以我國要把這兩種經濟整合起來，發揮相互促進的作用，這樣的話我國的經濟將會得到飛速發展。
從目前來看，雖然中國虛擬經濟不及西方發達國家，但是發展速度未來超過西方，指日可待。如果對虛擬經濟進行適量適度的發展，能夠提高經濟的效率，促進現代企業制度的發展與完善。大數據的淘寶消費也是引證了這一點，你喜歡什麼網路平台就給你推送什麼。
未來監管虛擬經濟，促進虛擬經濟適度的發展，可能會加強實行以下的措施。
(1)加強金融監管
加強對金融的監管，把金融相關率控制在合理的范圍之內。金融相關率是根據Gdp與m2的關系核算得到。其作用可用來表示實體經濟與虛擬經濟的背離程度。近幾年來，雖然我國的經濟在不斷進步，但我國的金融相關率卻一直處於上升狀態，說明實體經濟與虛擬經濟的背離情況越來越嚴重，金融監管的嚴格管控勢在必行。

(2)先發展虛擬經濟來促進實體經濟增長
把多種類的經濟發展模式進行整合，我國的虛擬經濟才會真正得到動力。相關的科技管理部門在未來會優先的發展高新技術產業，用高新技術來滿足金融業發展的需求。金融機構不斷突破與創新，發售相關金融產品，大力的對綠色貸款進行扶植，對低碳產業進行大規模的扶持。
【拓展資料】
虛擬與實體經濟相背離一個標准，它被稱為金融相關率。影響金融相關率的重要指標速度是貨幣化的比率。

③ 大數據對於管理理論與實踐的影響

大數據對企業管理的影響：
.大數據對企業管理思想的影響
大數據時代的來臨改變了企業的內外部環境，引起了企業的變革與發展。企業越來越智能化，管理實現了信息化。企業中的數據收集、傳輸利用需要現代管理思想的支撐。
大數據環境下的企業管理應當以人為本，在實踐的基礎上運用現代信息化技術，採用柔性管理，將數據當做附加資產來看待。企業運營離不開數據的支撐，企業管理當中如果不能夠深刻認識到大數據的重要性，僅僅以公司短期盈利作為目標，是缺乏戰略性的思考。有效的利用數據分析結果，提前進行預測，抓住市場先機、顧客需求，就能主動贏得市場，才能在企業管理與銷售業績上創造出更大的財富。
2.大數據對企業管理決策的影響
大數據背景下數據的分析利用是企業決策的關鍵。首先，大數據的決策需要大市場的數據。基於雲計算的大數據環境影響到企業信息收集方式、決策方案選擇、決策方案制定和評估等決策實施過程，對企業的管理決策產生影響。大數據決策的特點體現在數據驅動型決策，大數據環境下的管理決策對於企業不僅是一門技術，更是一種全新的決策方式、業務模式，企業必須適應大數據環境對管理決策的新挑戰。
其次，大數據對決策者和決策組織提出了更高的要求。大數據時代改變了過去依靠經驗、管理理論和思想的決策方式。管理決策層根據大數據分析結果發現和解決問題、預測機遇與挑戰、規避風險。這就要求決策層具有較高的決策水平。由於大數據背景下需要企業全員的參與，動態變動環境下，決策權力更加分散才有利於企業做出正確的決策。這就要求企業的組織更加趨於扁平化。
3.大數據對企業人力資源管理的影響
人力資源是企業中最寶貴的資源，是企業創造核心競爭力的基礎。基於大數據技術，企業將大大提高人力資源管理的效率和質量。有效的加快人力資源工作從過去的經驗管理模式向戰略管理模式的轉變。
公司從員工招聘到績效考核與培訓，積累了大量的各類非線性數據，這些數據都是無形的資產，利用大數據技術，將這些數據進行整合分析利用，能夠為企業帶來巨大貢獻。首先，在員工招聘上，只需將單位用人要求與員工各項能力數據相匹配，結合人力資源招聘的經驗，便可輕松選出符合要求的員工。其次，在績效考核上，進行標准化管理，將員工日常的各類數據進行分析，設定等級標准，即可得出客觀公正的考核結果。這大大排除了績效管理的主觀性與不全面性。最後，根據大數據的分析結果，針對不同員工區別培訓，更有效率的提高了培訓水平。
4.大數據對企業財務管理的影響
大數據使財務管理的模式和工作理念顛覆性的改變。首先，財務管理更加穩健。公司將各類財務數據在大數據技術下進行發掘，提純出更多有用的財務信息，及早的發現財務風險，為管理決策者提供重要的決策依據，做出正確的決斷。其次，財務數據的處理更加及時高效。財務數據在企業日常運營當中舉足輕重，企業的各項交易都依賴於財務數據的分析，企業基於大數據，通過對財務數據的分析和處理，能夠改進財務管理工作的運行模式，並且是有效率的，企業資金資本運作成本降低和壓縮了，利潤相應提高了。企業資源最豐富的積累，最基礎的財務數據，通過大數據技術進行對財務數據，整理和分析，實現了企業價值增值。
總結：

大數據時代對企業的管理提出了更高的要求。信息化時代下企業每天都在產生大量的數據，大數據時代下，這些數據影響著企業管理的方方面面，它改變著企業的管理思想與管理模式，使企業的決策更加准確高效，使人力資源管理工作更便捷，使企業財務管理穩健、績效考核客觀公正，企業管理中應加強收集分析利用這些數據，確保數據的准確與安全防護。將傳統經驗、理論管理與大數據管理決策想結合，適應時代發展，將企業做大做強。

④ 在互聯網＋及大數據時代,組織及管理者面臨著哪些新的挑戰和機遇

大數據泛指巨量的數據集，因可從中挖掘出有價值的信息而受到重視。《華爾街日報》將大數據時代、智能化生產和無線網路革命稱為引領未來繁榮的三大技術變革。有報告指出數據是一種生產資料，大數據是下一個創新、競爭、生產力提高的前沿。世界經濟論壇的報告認定大數據為新財富，價值堪比石油。因此，發達國家紛紛將開發利用大數據作為奪取新一輪競爭制高點的重要抓手。
大數據時代的來臨
互聯網特別是移動互聯網的發展，加快了信息化向社會經濟各方面、大眾日常生活的滲透。有資料顯示，1998年全球網民平均每月使用流量是1MB（兆位元組），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等於1024MB），2014年將是10GB。全網流量累計達到1EB（即10億GB或1000PB）的時間在2001年是一年，在2004年是一個月，在2007年是一周，而2013年僅需一天，即一天產生的信息量可刻滿1.88億張DVD光碟。我國網民數居世界之首，每天產生的數據量也位於世界前列。淘寶網站每天有超過數千萬筆交易，單日數據產生量超過50TB（1TB等於1000GB），存儲量40PB(1PB等於1000TB)。網路公司目前數據總量接近1000PB，存儲網頁數量接近1萬億頁，每天大約要處理60億次搜索請求，幾十PB數據。一個8Mbps（兆比特每秒）的攝像頭一小時能產生3.6GB數據，一個城市若安裝幾十萬個交通和安防攝像頭，每月產生的數據量將達幾十PB。醫院也是數據產生集中的地方。現在，一個病人的CT影像數據量達幾十GB，而全國每年門診人數以數十億計，並且他們的信息需要長時間保存。總之，大數據存在於各行各業，一個大數據時代正在到來。
信息爆炸不自今日起，但近年來人們更加感受到大數據的來勢迅猛。一方面，網民數量不斷增加，另一方面，以物聯網和家電為代表的聯網設備數量增長更快。2007年全球有5億個設備聯網，人均0.1個；2013年全球將有500億個設備聯網，人均70個。隨著寬頻化的發展，人均網路接入帶寬和流量也迅速提升。全球新產生數據年增40%，即信息總量每兩年就可以翻番，這一趨勢還將持續。目前，單一數據集容量超過幾十TB甚至數PB已不罕見，其規模大到無法在容許的時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理。
數據規模越大，處理的難度也越大，但對其進行挖掘可能得到的價值更大，這就是大數據熱的原因。首先，大數據反映輿情和民意。網民在網上產生的海量數據，記錄著他們的思想、行為乃至情感，這是信息時代現實社會與網路空間深度融合的產物，蘊含著豐富的內涵和很多規律性信息。根據中國互聯網路信息中心統計，2012年底我國網民數為5.64億，手機網民為4.2億，通過分析相關數據，可以了解大眾需求、訴求和意見。其次，企業和政府的信息系統每天源源不斷產生大量數據。根據一個公司的調研報告，全球企業的信息存儲總量已達2.2ZB（1ZB等於1000EB），年增67％。醫院、學校和銀行等也都會收集和存儲大量信息。政府可以部署感測器等感知單元，收集環境和社會管理所需的信息。2011年，英國《自然》雜志曾出版專刊指出，倘若能夠更有效地組織和使用大數據，人類將得到更多的機會發揮科學技術對社會發展的巨大推動作用。
大數據應用的領域
大數據技術可運用到各行各業。宏觀經濟方面，IBM日本公司建立經濟指標預測系統，從互聯網新聞中搜索影響製造業的480項經濟數據，計算采購經理人指數的預測值。印第安納大學利用谷歌公司提供的心情分析工具，從近千萬條網民留言中歸納出六種心情，進而對道瓊斯工業指數的變化進行預測，准確率達到87%。製造業方面，華爾街對沖基金依據購物網站的顧客評論，分析企業產品銷售狀況；一些企業利用大數據分析實現對采購和合理庫存量的管理，通過分析網上數據了解客戶需求、掌握市場動向。有資料顯示，全球零售商因盲目進貨導致的銷售損失每年達1000億美元，這方面的數據分析大有作為。
在農業領域，矽谷有個氣候公司，從美國氣象局等資料庫中獲得幾十年的天氣數據，將各地降雨、氣溫、土壤狀況與歷年農作物產量的相關度做成精密圖表，預測農場來年產量，向農戶出售個性化保險。在商業領域，沃爾瑪公司通過分析銷售數據，了解顧客購物習慣，得出適合搭配在一起出售的商品，還可從中細分顧客群體，提供個性化服務。在金融領域，華爾街「德溫特資本市場」公司分析3.4億微博賬戶留言，判斷民眾情緒，依據人們高興時買股票、焦慮時拋售股票的規律，決定公司股票的買入或賣出。阿里公司根據在淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和講究誠信的企業，對他們發放無需擔保的貸款。目前已放貸300多億元，壞賬率僅0.3%。
在醫療保健領域，「谷歌流感趨勢」項目依據網民搜索內容分析全球范圍內流感等病疫傳播狀況，與美國疾病控制和預防中心提供的報告對比，追蹤疾病的精確率達到97%。社交網路為許多慢性病患者提供臨床症狀交流和診治經驗分享平台，醫生藉此可獲得在醫院通常得不到的臨床效果統計數據。基於對人體基因的大數據分析，可以實現對症下葯的個性化治療。在社會安全管理領域，通過對手機數據的挖掘，可以分析實時動態的流動人口來源、出行，實時交通客流信息及擁堵情況。利用簡訊、微博、微信和搜索引擎，可以收集熱點事件，挖掘輿情，還可以追蹤造謠信息的源頭。美國麻省理工學院通過對十萬多人手機的通話、簡訊和空間位置等信息進行處理，提取人們行為的時空規律性，進行犯罪預測。在科學研究領域，基於密集數據分析的科學發現成為繼實驗科學、理論科學和計算科學之後的第四個範例，基於大數據分析的材料基因組學和合成生物學等正在興起。
報告推測，如果把大數據用於美國的醫療保健，一年產生潛在價值3000億美元，用於歐洲的公共管理可獲得年度潛在價值2500億歐元；服務提供商利用個人位置數據可獲得潛在的消費者年度盈餘6000億美元；利用大數據分析，零售商可增加運營利潤60%，製造業設備裝配成本會減少50%。
大數據技術的挑戰和啟示
目前，大數據技術的運用仍存在一些困難與挑戰，體現在大數據挖掘的四個環節中。首先在數據收集方面。要對來自網路包括物聯網和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。其次是數據存儲。要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。第三是數據處理。有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。第四是結果的可視化呈現，使結果更直觀以便於洞察。目前，盡管計算機智能化有了很大進步，但還只能針對小規模、有結構或類結構的數據進行分析，談不上深層次的數據挖掘，現有的數據挖掘演算法在不同行業中難以通用。
大數據技術的運用前景是十分光明的。當前，我國正處在全面建成小康社會征程中，工業化、信息化、城鎮化、農業現代化任務很重，建設下一代信息基礎設施，發展現代信息技術產業體系，健全信息安全保障體系，推進信息網路技術廣泛運用，是實現四化同步發展的保證。大數據分析對我們深刻領會世情和國情，把握規律，實現科學發展，做出科學決策具有重要意義，我們必須重新認識數據的重要價值。
為了開發大數據這一金礦，我們要做的工作還很多。首先，大數據分析需要有大數據的技術與產品支持。發達國家一些信息技術（IT）企業已提前發力，通過加大開發力度和兼並等多種手段，努力向成為大數據解決方案提供商轉型。國外一些企業打出免費承接大數據分析的招牌，既是為了練兵，也是為了獲取情報。過分依賴國外的大數據分析技術與平台，難以迴避信息泄密風險。有些日常生活信息看似無關緊要，其實從中也可摸到國家經濟和社會脈搏。因此，我們需要有自主可控的大數據技術與產品。美國政府2012年3月發布《大數據研究與發展倡議》，這是繼1993年宣布「信息高速公路」之後又一重大科技部署，聯邦政府和一些部委已安排資金用於大數據開發。我們與發達國家有不少差距，更需要國家政策支持。
中國人口居世界首位，將會成為產生數據量最多的國家，但我們對數據保存不夠重視，對存儲數據的利用率也不高。此外，我國一些部門和機構擁有大量數據卻不願與其他部門共享，導致信息不完整或重復投資。政府應通過體制機制改革打破數據割據與封鎖，應注重公開信息，應重視數據挖掘。美國聯邦政府建立統一數據開放門戶網站，為社會提供信息服務並鼓勵挖掘與利用。例如，提供各地天氣與航班延誤的關系，推動航空公司提升正點率。
大數據的挖掘與利用應當有法可依。去年底全國人大通過的加強網路信息保護的決定是一個好的開始，當前要盡快制定「信息公開法」以適應大數據時代的到來。現在很多機構和企業擁有大量客戶信息。應當既鼓勵面向群體、服務社會的數據挖掘，又要防止侵犯個體隱私；既提倡數據共享，又要防止數據被濫用。此外，還需要界定數據挖掘、利用的許可權和范圍。大數據系統本身的安全性也是值得特別關注的，要注意技術安全性和管理制度安全性並重，防止信息被損壞、篡改、泄露或被竊，保護公民和國家的信息安全。
大數據時代呼喚創新型人才。預測大數據將為全球帶來440萬個IT新崗位和上千萬個非IT崗位。預測美國到2018年需要深度數據分析人才44萬—49萬，缺口14萬—19萬人；需要既熟悉本單位需求又了解大數據技術與應用的管理者150萬，這方面的人才缺口更大。中國是人才大國，但能理解與應用大數據的創新人才更是稀缺資源。
大數據是新一代信息技術的集中反映，是一個應用驅動性很強的服務領域，是具有無窮潛力的新興產業領域；目前，其標准和產業格局尚未形成，這是我國實現跨越式發展的寶貴機會。我們要從戰略上重視大數據的開發利用，將它作為轉變經濟增長方式的有效抓手，但要注意科學規劃，切忌一哄而上。

⑤ 大數據時代的管理信息系統發展趨勢

「人類正從IT時代走向DT時代，」2014年三月在北京舉行的一場大數據產業推介會上，阿里巴巴集團創始人馬雲在主題演講中發表了他的這一最新觀點。這個被視為商界傳奇的中國電子商務創始人，同時透露了阿里巴巴未來將加大在無線客戶端和大數據平台及人才的投入意向。
「阿里巴巴是大數據的紅利獲得者。」在演講開頭，馬雲就為阿里巴巴集團從去年開始推出余額寶等互聯網金融產品而引發世界關注做出了戰略「解密」——這源起於阿里巴巴從五年前開始推出的大數據、雲計算戰略。「從五年前開始，我們在雲計算上面押了很多寶，才誕生了互聯網金融，如果沒有數據支持，互聯網金融是不可想像的。」
馬雲提出，人類已經從IT時代走向DT時代，IT時代是以自我控制、自我管理為主，而DT(Datatechnology)時代，它是以服務大眾、激發生產力為主的技術。這兩者之間看起來似乎是一種技術的差異，但實際上是思想觀念層面的差異。
「未來的競爭不再將按照電力等能源擁有對區域競爭進行劃分，今後拼的是人才和創新價值的能力，拼的是你的數據能夠給社會創造多少價值，用數據掙錢才是未來真正核心所在，靠控製成本做生意，我估計以後這樣的生意做不好，做不大。」業界分析認為，從馬雲此番表態以及阿里巴巴現有的產業布局來看，未來，包括數據處理、綜合處理、語音識別、商業智能軟體等在內的線下數據採集整合，將成為阿里巴巴的下一步發展重點。
隨著大數據技術的快速發展， 企業和政府部門開始已經開始運用大數據來進行業務的分析、預測和決策。最近國家相關部門就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習，體現了國家對大數據的重視。那麼，在即將到來的2018年，大數據將有哪些發展趨勢呢？
1、 機器學習繼續成為智能分析核心技術
近年來，機器學習已經開始滲透到生活各個領域：客服機器人、垃圾郵件過濾、人臉識別、語音識別、個性化推薦……隨著大數據分析能力的不斷提高，2018年機器學習將繼續在智能分析方面發揮重要作用。
2、 多種科技和學科交叉融合
大數據技術的發展不僅能夠將網路計算中心、移動網路技術和物聯網、雲計算等新型尖端網路技術充分地融合成一體，促進不同科學技術的交叉融合，同時還能夠促進多學科的交叉融合，充分發揮出交叉學科和邊緣學科在新時代的新功能與效用。
3、政府大數據將迅速發展
近日，國家相關部門就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習，指出將推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。因此，2018年政府將步入大數據建設快速發展的新階段。
4、物聯網、雲技術、大數據和網路安全深度融合
數據管理技術，如數據質量控制、數據准備、數據分析以及數據整合等方面的融合程度將在2018年達到新的高度。當我們對智能設備的依賴程度增加時，互通性以及機器學習將會成為保護資產免遭網路安全危害的重要手段。
5、基於知識圖譜的大數據應用將成為熱門應用場景
知識圖譜的應用場景非常廣泛，比如搜索、問答、推薦系統、反欺詐、不一致性驗證、異常分析、客戶管理等。2018年，基於知識圖譜的大數據應用將衍生出更多熱門應用場景。
6、隱私的保護與大數據的安全備受關注
大數據應用在帶來便利的同時，也暴露了一系列問題，人們開始擔心個人信息的安全，騷擾電話、賬戶盜用、地址泄露……如何保護隱私大數據也將提上日程。
綜上所述，大數據持續上升的發展趨勢已經不可阻擋，更多的企業和人都在逐步逐步重視這塊。

⑥ 大數字管理和經濟與金融哪個發展前景更好

大數據管理和經濟與金融，發展前景都不錯的。

大數據管理是以互聯網+和大數據時代為背景，主要研究大數據分析理論和方法在經濟管理中的應用以及大數據管理與治理方法。

主要專業方向有商務數據分析、商務智能、電子健康、大數據金融、數據挖掘、大數據管理與治理等。

該專業旨在培養掌握管理學基本理論，熟悉現代信息管理技術與方法，善於利用商務數據去定量化分析，並能最終實現智能化商業決策的綜合型人才。本專業將堅持「厚基礎、寬知識、重思想、重創新、重實戰」的培養理念，採取因材施教的模式，採用全新的課程教學體系，培養具有國際視野、創新意識、創新能力及領導潛質的高級管理人才。

經濟與金融是一門普通高等學校本科專業，屬金融學類專業，基本修業年限為四年，授予經濟學學士學位。

專業要求學生掌握經濟學和金融學復合型專業知識體系，並且有一定的科研能力和創新精神。畢業後可以進入國家經濟管理部門，服務於證券公司、投資銀行、商業銀行、保險公司、各類投資基金及管理公司等金融機構，以及在管理與財務咨詢公司和大型工商企業就業，或者選擇在國內外高校繼續深造。

該專業旨在培養經濟與金融專業方面的知識及理論，能應用所學知識進行相關工作的能力，能在經濟和金融活動中進行實際工作的高層次金融人才。

⑦ 大數據管理與應用是做什麼的

大數據管理與應用主要是做數據的定量化分析，並能最終實現智能化商業決策的版。

大數據管理與權應用以互聯網+和大數據時代為背景，主要研究大數據分析理論和方法在經濟管理中的應用以及大數據管理與治理方法。主要專業方向有：商務數據分析、商務智能、電子健康、大數據金融、數據挖掘、大數據管理與治理等。

(7)大數據時代與經濟管理的前沿擴展閱讀：

大數據管理與應用的主幹課程：

微觀經濟學、宏觀經濟學、管理學、會計學、統計學、概率論與數理統計、Python程序設計、程序設計語言、演算法與數據結構、資料庫原理與應用、離散數學 、數據挖掘、統計分析方法、大數據創新實踐、機器學習、大數據分析實訓、Hadoop基礎、數據採集與分析、Nosql資料庫、數字化運營、數據可視化、大數據商業分析、自然語言處理、互聯網理論與應用、計算機視覺、人工智慧導論、大數據行業案例、Hbase資料庫等。

⑧ 大數據時代的治理轉型

大數據時代的治理轉型

大數據技術在商業領域已經顯示出提供「解決方案」的驚人能力，同樣可以在國家治理、政府治理、社會治理中運用
國務院通過的《關於促進大數據發展的行動綱要》為未來中國的大數據發展指明了方向。然而，與全球主要發達國家相比，中國仍處於大數據發展的初級階段。如何構築大數據時代的國家競爭發展優勢將具有深遠的戰略意義。
大數據時代的國際競爭格局
當前，大數據正煥發出變革的力量，並正在改變各國綜合國力增速，重塑未來國際戰略格局，主要表現在以下方面。
首先，大數據成為經濟社會發展新的驅動力。隨著物聯網、雲計算、移動互聯網等網路新技術的應用和發展，社會信息化進程進入數據時代，海量數據的產生與流轉成為常態。未來20年，全球50億人將實現聯網，這將使全球數據量呈幾何式快速增長。預計到2020年，全球數據使用量將達到約40ZB（1ZB=10億TB），將成為新的重要驅動力。
其次，大數據將成為重要的戰略資源和核心資產。世界各國對數據的依賴快速上升，國家競爭焦點已經從資本、土地、人口、資源的爭奪轉向了對大數據的爭奪，制信（數）權成為繼制陸權、制海權、制空權之後的新制權。大數據使得數據強國與數據弱國的區分不再以經濟規模和經濟實力論英雄，而是決定於一國大數據能力的優劣。
第三，大數據將改變國家治理的架構和模式。大數據不僅是一場技術和經濟革命，更是一場國家治理的變革。大數據可以通過對海量、動態、高增長、多元化、多樣化數據的高速處理，快速獲得有價值信息，提高公共決策能力。另外，數據主權的提出也使政府、企業和個人的角色發生轉變，使國家治理結構逐步實現從國家獨大的治理結構轉向多元共治，從封閉性治理結構轉向開放性結構，從政府配置資源模式轉向市場配置資源模式的轉變，作為基礎設施的大數據和作為基礎性制度的大數據同時存在。
最後，大數據安全已經成為國家最重要的戰略安全之一。藉助大數據革命，美國等發達國家全球數據監控能力升級，確保自身在網路空間和數據空間的主導地位。各種國家信息基礎設施和重要機構所承載著的龐大數據信息，如由信息網路系統所控制的石油和天然氣管道、水、電力、交通、銀行、金融、商業和軍事等，都有可能成為被攻擊的目標，大數據安全已經上升成為國家安全極為關鍵的組成部分。
主要國家大數據戰略在行動
當前，世界各國紛紛利用大數據提升國家競爭能力和戰略能力。
1.美國大數據戰略的全球領導力。美國政府最先對大數據技術革命做出戰略反應，利用大數據提升國家治理水平和國家競爭優勢。迄今為止，美國政府在大數據方面實施了三輪政策行動。
第一輪是2012年3月，白宮發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」，該計劃有兩個目標：一是用大數據技術系統改造傳統國家治理手段和治理體系；二是形成新的經濟增長業態和板塊。
第二輪是2013年11月，白宮推出「數據-知識-行動」(Data to Knowledge to Action)計劃，進一步細化了利用大數據改造國家治理、促進前沿創新、提振經濟增長的路徑。這是美國向數字治國、數字經濟、數字城市、數字國防轉型的重要舉措。
第三輪是2014年5月，美國總統辦公室提交《大數據：把握機遇，維護價值》政策報告，強調政府部門和私人部門緊密合作，利用大數據最大限度地促進增長和利益，減少風險。
2.歐盟「數據驅動經濟戰略」框架初顯。歐盟在2014年發布了《數據驅動經濟戰略》，有望近期內成為歐盟經濟單列行業，為歐盟恢復經濟增長和擴大就業，做出巨大貢獻。歐盟在大數據方面的活動主要涉及兩方面內容：（1）研究數據價值鏈戰略計劃；（2）資助「大數據」和「開放數據」領域的研究和創新活動。數據價值鏈戰略計劃包括開放數據、雲計算、高性能計算和科學知識開放獲取四大戰略。主要原則是：高質量數據的廣泛獲得性，包括公共資助數據的免費獲得；作為數字化單一市場的一部分，歐盟內的數據自由流動；尋求個人潛在隱私問題與其數據再利用潛力之間的適當平衡，同時賦予公民以其希望形式使用自己數據的權利。
3.亞太地區國家紛紛搶佔大數據戰略制高點。亞洲一些國家在大數據發展中緊追其後。日本積極謀劃利用大數據改造國家治理體系，對沖經濟下行風險。2013年6月，安倍內閣正式公布新IT戰略《創建最尖端IT國家宣言》，以開放大數據為核心的IT國家戰略，把大數據和雲計算衍生出的新興產業群視為提振經濟增長、優化國家治理的重要抓手。
韓國科學技術政策研究院2011年正式提出「大數據中心戰略」以及「構建英特爾綜合資料庫」。同時，韓國社會專職部門制定應對大數據時代計劃。2012年，韓國國家科學技術委員會就大數據未來發展環境發布重要戰略規劃。2013年，在朴槿惠總統「創意經濟」的新國家發展戰略指引下，韓國未來創造科學部提出「培養大數據、雲計算系統相關企業1000個」的國家級大數據發展計劃以及《第五次國家信息化基本計劃（2013-2017）》等多項大數據發展戰略。
總體來看，國外政府大數據政策措施體現出如下明顯特徵：一是頒布戰略規劃進行整體布局，搶佔大數據先機；二是注重構建配套政策，包括人才培養、產業扶持、資金保障、數據開放共享等，為本國大數據發展構築良好的生態環境。
中國准備好了嗎
大數據對於中國的戰略意義毋庸置疑。2013年，中國大數據產業市場規模為34.3億元，同比增長率超100%。然而，與國外先進國家相比，中國大數據發展卻面臨非常嚴峻的風險與挑戰。
1.大數據戰略儲備能力不足，尚缺乏國家頂層設計。從主要發達國家的大數據發展經驗看，美國等國持續強化國家戰略的頂層設計，重點關注大數據對創新能力、國家安全能力、產業競爭力等國家競爭優勢的重構，持續推出大數據國家戰略規劃。目前，中國明確大數據發展戰略的中央部門和政府部門較少，更多是產業界和學術界的探討，大數據戰略的國家頂層設計尚未進入議事日程。此外，大數據治理不是技術問題，而是具有系統性、全局性的戰略問題，需要有全面推動大數據戰略實施的權力部門和核心決策機構。而這些機制設計，中國都明顯缺失和缺位。
2.條塊分割體制壁壘和「信息孤島」，阻礙數據開放和共享。據統計，中國政府掌握著80%以上的數據，政府作為政務信息的採集者、管理者和佔有者，具有其他社會組織不可比擬的信息優勢。但由於信息技術、條塊分割的體制等限制，各級政府部門之間的信息網路往往自成體系、相互割裂，相互之間的數據難以實現互通共享，導致目前政府掌握的數據大都處於割裂和休眠狀態。同時，由於政府部門業務管理信息系統開發和建設的「部門化」，政府信息系統出現「系統林立」和分裂狀態，政府公共信息資源重復採集現象嚴重，信息摩擦和治理成本偏高。總體而言，政府開放數據的程度遠遠落後於世界領先國家。
3.傳統治理思維和治理體制在大數據時代出現明顯的不適應，並引發新的難題。大數據正在重構政府、市場、社會三者之間關系模式，然而，現有國家治理思維和治理體制已經明顯不適應這種大數據時代新趨勢的變化。特別是如果經濟體制、行政體制和社會管理體制改革不能有效跟進，既得利益主體很可能將大數據技術帶來的國家治理契機轉化為既得利益的手段和工具，可能引發新的「權力尋租」、新的「數字鴻溝」等問題。
4.法治建設滯後，維護「數據主權」的法律法規標准及配套政策嚴重缺失。目前，中國大數據法治建設明顯滯後，用於規范、界定「數據主權」的相關法律缺失，缺乏有效的大數據法律框架。
一是對於政府、商業組織和社會機構的數據開放、信息公開的相關法律法規尚待進一步完善，尤其缺乏企業和應用程序中關於搜集、存儲、分析、應用數據的相關法規。
二是沒有對保護本國數據、限制數據跨境流通等做出明確規定。金融、證券、保險等重要行業在華開展業務的外國企業將大量敏感數據傳輸、存儲至其國外的數據中心，存在不可控風險。
三是大數據技術應用與產業發展剛剛起步，缺乏與之相配套的法律法規及政策。
將大數據發展規劃上升為全面的國家戰略
大數據引發的經濟社會革命才剛剛開始，需要全面提升大數據在國家經濟發展和治理方面的重要戰略地位。
1.完善大數據發展的國家頂層設計。要在「行動綱要」基礎上，加快形成大數據國家戰略，包括中長期路線圖與實施重點、目標、路徑。統籌布局，加快大數據發展核心技術研發；推進大數據開放、共享以及安全方面的相關立法與標准制定；搶抓全球科技革命和產業革命戰略機遇，重構國家綜合競爭優勢。
一是把數據主權納入國家核心利益的戰略范疇，加快大數據立法、法律法規和標準的制定。
二是規劃重點領域的大數據研究計劃，布局關鍵技術研發方向，強化大數據基礎設施建設和人才培養，加強對大數據產業的扶持，做好體制機制、資金、法規標准等方面的保障，為後期專項政策制定、項目規劃等提供依據。
三是借鑒國外政府大數據戰略經驗，制定符合中國國情的大數據配套政策路線圖，注重從戰略技術能力儲備和戰略應用實施兩個角度，釋放大數據發展的潛能。
2.構建國家大數據倉庫。應加快G2G（政府與政府之間）、G2B（政府與企業之間）、G2C（政府與公民之間）的大數據開放與共享，盤活大數據資產。
一是加強大數據基礎設施建設。全面推進實施「寬頻中國」戰略，持續支持下一代互聯網、第四代移動通信、公共無線網路、電子政務網、行業專網和物聯網等網路基礎設施建設，建立政府「雲平台」，統籌監測數據管理平台、公眾民情採集與服務數據管理平台、公共安全與應急管理數據管理平台、政府管理績效考評數據管理平台、資源統籌與經濟預警監測數據管理平台。
二是加強基礎數據整合。一方面，整合來自於政府職能部門及業務部門的數據信息資源，推動和規范誠信機構建設，提供完整、准確、及時的企業和個人誠信信息，推進大數據徵信體系建設；另一方面，推動國家基礎數據開放共享進程，打造透明、智慧政府，推動國家、省、市、縣四級大數據交換共享，打通信息橫向和縱向的共享渠道，推進跨地區、跨部門信息資源共享和業務協同，並在此基礎上最終建成國家大數據倉庫。
3.運用大數據，全面提升公共服務水平。從全球領先國家經驗看，社會治理體系和公共服務體系是運用大數據進行改造提升的最有潛力領域。
一是將大數據更廣泛實踐於污染防治、城市規劃、交通、醫療健康、教育、國家安全、社會輿情、軍事等重要領域，在智能交通、智慧醫療、智慧教育、智慧軍工、國防等方面實現重大模式創新。
二是利用大數據加快政府自身革命，制定政府大數據開發與利用的負面清單、權力清單和責任清單。
三是利用大數據實施監管和反腐。大數據給網路問政、網路監督和技術反腐提供了強大的技術支撐，可以利用大數據建立國民滿意度指數、腐敗指數以及清廉指數等。
4.利用大數據創新政府決策方案。大數據技術在商業領域已經顯示出提供「解決方案」的驚人能力，同樣可以在國家治理、政府治理、社會治理方面中運用。以通信網、互聯網、移動互聯網、物聯網四張網為支撐，可以提出大數據智慧城市解決方案、大數據新農村建設解決方案、大數據金融解決方案、大數據智能終端解決方案、大數據位置服務解決方案、大數據教育解決方案、大數據文化創意解決方案、大數據環境解決方案、大數據製造解決方案、大數據生物健康解決方案、大數據中小企業數據中心解決方案、大數據服務平台解決方案、大數據信息安全解決方案等，為大數據戰略真正落地找到突破口。
5.充分挖掘釋放大數據變革、創新經濟的潛能。首先，通過大數據實現製造業數字化、智能化及下一代信息技術的深度融合。要做好大數據與工業寬頻建設的對接，率先將工業寬頻的傳輸、工業大數據採集、數據中心的計算應用等環節整合起來，建立完善的工業互聯網體系和中國的工業4.0體系。
其次，鑒於目前中國的人口要素紅利在「退潮」，土地、資源、環境等生產要素日益緊張，要將大數據作為新的戰略性生產要素釋放出來，建立多元參與的協同創新聯盟，增強產學研合作集成研發能力，激勵基於大數據資源的創新創業，推動經濟實現高質量增長。
再次，利用大數據研判，預測宏觀經濟形勢，開發「經濟增長形勢判斷預測系統」、「物價變化高頻判斷系統」、「金融市場信心判斷系統」、「房地產景氣判斷系統」等，增強對經濟形勢判斷的科學性、精準性。
6.開展全球大數據交流合作。全球主要國家都已提出本國大數據國家戰略，特別是美國、日本等國的數據量非常龐大。中國可通過大數據外交，與之展開國際合作，特別是在應對氣候變化、糧食安全、疾病災害、恐怖主義等領域，以及在「一帶一路」戰略推進過程中，豐富公共外交領域的大數據建設。
此外，可利用大數據技術掌握全球性數據情報和全球焦點事件發展態勢。建議實施中國版「全球脈動」（Global Pusle）項目。聯合國於2009年推出「全球脈動」項目，提出大數據是納米技術和量子計算之後的一個顛覆性變化，用這個技術對Twitter和Facebook等互聯網數據和文本信息開展實時分析監測，使用語言解密軟體對互聯網世界進行「情緒分析」，可以對疾病、動亂、種族沖突提供早期預警。中國可以實施類似的大數據全球情報智能監測項目，對全球重大趨勢進行早期預警，切實維護和保障國家安全。

⑨ 怎樣理解計量經濟學的重要作用

線性假設是線性模型最基礎也是最重要的假設。而之前我們也有提及所謂的簡單線性回歸也就是指模型僅包含兩個變數X和Y。這里的X，Y和觀測值並沒有關系，只是根據線性模型刻畫出的變數之間的關系：Y可以被看作成是一個關於X的單元函數 （比如說小樹苗的高度，可以看成是受到施肥量的一個單元函數）。

這一講比較重要，會涉及一些模型識別的本質，和計量經濟的基礎概念，可能會講得比較長一些。我決定把識別估計篇分為兩部分，第一部分主要講識別，第二部分主要講估計，今天模型識別這一部分主要分為一下幾塊：

識別的基本概念；
如何理解識別；
存在性；
唯一性；

識別估計篇（一）
識別的概念：
線性假設給模型提供了識別的基礎，這里不可避免地我們就要來講一下識別這個詞到底是什麼概念。識別這個詞可以說是貫穿整個計量經濟學的研究，識別這個詞許多學過統計的人都有接觸過，但是真的問到識別究竟是什麼許多人也很難說出一個所以然來，甚至可能許多人會混淆模型「識別」的概念，最常見的兩種混淆是：

「模型識別與「模型估計」混淆；
「模型識別」與實證中我們常說的「因果識別」混淆;
「模型識別」究竟是什麼？在數理統計中，一旦我們對所觀測到的現象建立了概率參數模型，參數模型一旦確定，我們就可以判斷模型是否「可識別」。而這里所謂的「可識別」，指的就是不可能存在兩組不同的參數使得在兩組不同的參數下，我們觀察到「等價」的觀測值。

⑩ 大數據管理與應用專業就業方向及前景分析,未來好就業嗎

大數據管理與應用專業就業方向及前景分析如下：該專業培養知識、能力、素質全面發展，系統掌握經濟管理基礎理論、大數據分析方法和管理技能，具有創新意識、實踐能力和國際視野的經濟管理創新人才。該專業畢業生可繼續深造，到國內外的著名高校，研究所等繼續從事商業分析，數據科學等相關的研究生學習，也可以到企事業單位的，數據分析部門，商業智能部門等從事數據分析師，商業智能分析師，數據科學家，首席數據官等職位。

一、大數據管理與應用專業簡介

大數據管理與應用專業以互聯網+和大數據時代為背景，主要研究大數據分析理論和方法在經濟管理中的應用以及大數據管理與治理方法。

二、大數據管理與應用專業知識能力

1.掌握經濟管理基礎理論和現代信息管理理論；
2.掌握常用的大數據分析方法以及相關前沿理論知識；
3.熟練使用量化分析工具和商業應用軟體；
4.具有良好的大數據管理能力和商業倫理道德觀；
5.具備批判性思維和可持續學習能力。