大陸大數據

1. 盤點政府推動大數據應用及發展的舉措

盤點政府推動大數據應用及發展的舉措
一、政府：推動大數據應用的最關鍵力量
（一）政府掌握大量最具應用價值的核心數據，是推動大數據應用的最關鍵力量
根據麥肯錫大數據研究報告指出， 各個行業利用大數據價值的難易度以及發展潛力 對比下，政府利用大數據難度最低而潛力最大。
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另一方面政府開放大數據運用已經是大勢所趨：
1、 政府掌握了大量最具應用價值的核心數據。 過去十多年來政府投資進行了大量電子政務或者稱為政府信息化的工作，後台積累了大量的數據，而這些數據和公眾的生產生活息息相關。有研究表明政府所掌握的數據使政府成為了一個國家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心數據存在於政府的後台 。
2、 開放數據本身就是政府在大數據時代提供的一項公共服務。 政府數據本質上是國家機關在履行職責時所獲取的數據，採集這些數據的經費來自於公共財政，因而這些數據是公共產品，歸全社會所有，應取之於民，用之於民。
3、 政府開放數據供社會進行增值開放和創新應用，推動經濟增長乃至整個經濟增長方式的轉型。 數據是互聯網創新的重要基礎，如果政府不開放這一部分數據，很多創新應用沒有數據作為支持，數據開發者能利用政府開放的數據，提供更好的服務，創造更多的價值， 這個過程能夠提高整個國家在大數據時代的競爭力。
4、 政府開放數據推動經濟增長獲得的稅收高於單純賣數據獲得的收入。 201 年世界經合組織在關於開放政府數據的報告中提到政府通過開放數據推動經濟增長，從而獲得的稅收收入遠高於單賣數據所能獲得收入。開放數據激發經濟活力從而得到稅收提升，這是一個良 性循環，更是一個能創造巨大公共價值的全局性的戰略。
（二） 國內外政府開放數據的情況
在 2009 年奧巴馬簽署開放政府數據的行政命令後，這些年來開放政府數據已成為了世界性的一個趨勢。美國聯邦數據平台 Data.gov 上線後，在美洲、歐洲、亞洲等地，開放政府數據已成為了政府的一項重要工作。美國聯邦政府的開放政府數據平台開放了來自多個領 域的 13 萬個數據集的數據。這些領域包括圖中所列的農業、商業、氣候、生態、教育、能源、金融、衛生、科研等十多個主題。這些主題下的數據都是美國聯邦政府的各個部委所開放的。英國、加拿大、紐西蘭等國在 2009 年之後都建立起了政府數據開放平台，成為 了國際信息化和大數據領域的一個重要趨勢。
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在我國， 2011 年香港特區政府上線了 data.gov.hk，稱為香港政府資料一線通。上海在 2012年 6 月推出了中國大陸第一個數據開放平台。之後，北京、武漢、無錫、佛山南海等城市也都上線了自己的數據平台。
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（三）、 大數據對於政府治理具有極大的價值
大數據其實對政府的治理帶來了全新的價值，無論是對宏觀經濟的決策能力、產業聚集能力、協同治理能力、社會管理能力、公眾服務能力、快速響應能力的提升，大數據都可以在有很大層面上幫助政府治理。
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（四）、大數據上升至國家戰略成為共識。
大數據時代，對大數據的開發、利用與保護的爭奪日趨激烈，制信權成為繼制陸權、制海權、制空權之後的新制權，大數據處理能力成為強國弱國區分的又一重要指標。國際上以美國為代表的發達國家紛紛布局大數據產業，相繼推出大數據相關政策，大力支持大數據產 業在本國的發展。以美國為例，美國從開展關鍵技術研究、推動大數據應用和開放政府數據三方面布局大數據產業，尤其在開放政府數據方面非常積極，通過 Data.gov開放 37 萬個數據集，並開放網站的 API 和源代碼，提供上千個數據應用。我們認為，大數據未來將 引發新一輪大國競爭，大數據對整個世界的影響力會呈現爆發性增長趨勢，因此包括我國在內的國家會在政策支持力度上不斷提升，大數據戰略將上升至國家戰略已毋庸臵疑。
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（五）、 我國 高度重視大數據未來發展
自去年 3 月「大數據」首次出現在《政府工作報告》中以來，國務院常務會議一年內 6次提及大數據運用。近期在 6 月 17 日的國務院常務會議上，李克強總理再次強調「我們正在推進簡政放權，放管結合、優化服務，而大數據手段的運用十分重要。」 7 月 1 日， 國務院辦公廳印發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》。
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（六）. 各部委行動時間表已經確，我國大數據發展面臨歷史性機遇
值得注意的是，近期國務院出台文件對各個部委推進大數據任務制定了明確的時間表，很多推進工作任務要求在 2015 年 12 月底前出台政策並實施，近期將是我國大數據發展政策出台的密集期。

表 3： 各部委推進大數據應用時間表
序號工作任務負責單位時間進度1加快建立公民、法人和其他組織統一社會信用代碼制度。發展改革委、中央編辦、公安部、民政部、人民銀行、稅務總局、工商總局、質檢總局2015 年 12 月底前出台並實施2全面實行工商營業執照、組織機構代碼證和稅務登記證「三證合一」、 「一照一碼」登記制度改革。工商總局、中央編辦、發展改革委、質檢總局、稅務總局2015 年 12 月底前實施3建立多部門網上項目並聯審批平台，實現跨部門、跨層級項目審批、核准、備案的「統一受理、同步審查、信息共享、透明公開」。發展改革委會同有關部門2015 年 12 月底前完成4推動政府部門整合相關信息，緊密結合企業需求，利用網站和微博、微信等新興媒體為企業提供服務。網信辦、工業和信息化部持續實施5研究制定在財政資金補助、政府采購、政府購買服務、政府投資工程建設招投標過程中使用信用信息和信用報告的政策措施。財政部、發展改革委2015 年 12 月底前出台並實施6充分運用大數據技術，改進經濟運行監測預測和風險預警，並及時向社會發布相關信息，合理引導市場預期。發展改革委、統計局持續實施7支持銀行、證券、信託、融資租賃、擔保、保險等專業服務機構和行業協會、商會運用大數據為企業提供服務。人民銀行、銀監會、證監會、保監會、民政部持續實施8健全事中事後監管機制，匯總整合和關聯分析有關數據，構建大數據監管模型，提升政府科學決策和風險預判能力。各市場監管部門2015 年 12 月底前取得階段性成果9在辦理行政許可等環節全面建立市場主體准入前信用承諾制度。 信用承諾向社會公開，並納入市場主體信用記錄。各行業主管部門2015 年廣泛開展試點， 2017 年 12 月底前完成10加快建設地方信用信息共享交換平台、部門和行業信用信息系統，通過國家統一的信用信息共享交換平台實現互聯共享。各省級人民政府，各有關部門2016 年 12 月底前完成11建立健全失信聯合懲戒機制，將使用信用信息和信用報告嵌入行政管理和公共服務的各領域、各環節，作為必要條件或重要參考依據。在各領域建立跨部門聯動響應和失信約束機制。建立各行業「黑名單」制度和市場退出機制。推動將申請人良好的信用狀況作為各類行政許可的必備條件。各有關部門，各省級人民政府2015 年 12 月底前取得階段性成果12建立產品信息溯源制度，加強對食品、葯品、農產品、日用消費品、特種設備、地理標志保護產品等重要產品的監督管理，利用物聯網、射頻識別等信息技術，建立產品質量追溯體系，形成來源可查、去向可追、責任可究的信息鏈條。商務部、網信辦會同食品葯品監管總局、農業部、質檢總局、工業和信息化部2015 年 12 月底前出台並實施13加強對電子商務平台的監督管理，加強電子商務信息採集和分析，指導開展電子商務網站可信認證服務，推廣應用網站可信標識，推進電子商務可信交易環境建設。健全權益保護和爭議調處機制。工商總局、商務部、網信辦、工業和信息化部持續實施14進一步加大政府信息公開和數據開放力度。除法律法規另有規定外，將行政許可、行政處罰等信息自作出行政決定之日起 7 個工作日內上網公開。各有關部門，各省級人民政府持續實施15加快實施經營異常名錄制度和嚴重違法失信企業名單制度。建設國家企業信用信息公示系統，依法對企業注冊登記、行政許可、行政處罰等基本信用信息以及企業年度報告、經營異常名錄和嚴重違法失信企業名單進行公示，並與國家統一的信用信息共享交換平台實現有機對接和信息共享。工商總局、其他有關部門，各省級人民政府持續實施16支持探索開展社會化的信用信息公示服務。建設「信用中國 」網站，歸集整合各地區、各部門掌握的應向社會公開的信用信息，實現信用信息一站式查詢，方便社會了解市場主體信用狀況。各級政府及其部門網站要與 「信用中國 」網站連接，並將本單位政務公開信息和相關市場主體違法違規信息在「信用中國 」網站公開。發展改革委、人民銀行、其他有關部門，地方各級人民政府2015 年 12 月底前完成17推動各地區、各部門已建、在建信息系統互聯互通和信息交換共享。在部門信息系統項目審批和驗收環節，進一步強化對信息共享的要求。發展改革委、其他有關部門持續實施18健全國家電子政務網路，加快推進國家政務信息化工程建設，統籌建立人口、法人單位、自然資源和空間地理、宏觀經濟等國家信息資源庫，加快建設完善國家重要信息系統。發展改革委、其他有關部門分年度推進實施， 2020 年前基本建成19加強對市場主體相關信息的記錄，形成信用檔案。對嚴重違法失信的市場主體，按照有關規定列入「黑名單」，並將相關信息納入企業信用信息公示系統和國家統一的信用信息共享交換平台。各有關部門2015 年 12 月底前實施20探索建立政府信息資源目錄。各有關部門2016 年 12 月底前出台目錄編制指南21引導徵信機構根據市場需求，大力加強信用服務產品創新，進一步擴大信用報告在行政管理和公共服務及銀行、證券、保險等領域的應用。發展改革委、人民銀行、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果22落實和完善支持大數據產業發展的財稅、金融、產業、人才等政策，推動大數據產業加快發展。發展改革委、工業和信息化部、財政部、人力資源社會保障部、人民銀行、網信辦、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果23加快研究完善規范電子政務，監管信息跨境流動，保護國家經濟安全、信息安全，以及保護企業商業秘密、個人隱私方面的管理制度，加快制定出台相關法律法規。網信辦、公安部、工商總局、工業和信息化部、發展改革委等部門會同法制辦2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法規的，按照立法程序推進）24推動出台相關法規，對政府部門在行政管理、公共服務中使用信用信息和信用報告作出規定，為聯合懲戒市場主體違法失信行為提供依據。發展改革委、人民銀行、法制辦2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法規的，按照立法程序推進）25建立大數據標准體系，研究制定有關大數據的基礎標准、技術標准、應用標准和管理標准等。加快建立政府信息採集、存儲、公開、共享、使用、質量保障和安全管理的技術標准。引導建立企業間信息共享交換的標准規范。工業和信息化部、國家標准委、發展改革委、質檢總局、網信辦、統計局2020 年前分步出台並實施26推動實施大數據示範應用工程，在工商登記、統計調查、質量監管、競爭執法、消費維權等領域率先開展示範應用工程，實現大數據匯聚整合。在宏觀管理、稅收征繳、資源利用與環境保護、食品葯品安全、安全生產、信用體系建設、健康醫療、勞動保障、教育文化、交通旅遊、金融服務、中小企業服務、工業製造、現代農業、商貿物流、社會綜合治理、收入分配調節等領域實施大數據示範應用工程。

2. 中國目前在大數據行業的發展情況如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

3. 大數據考研有哪些學校

大數據考研有清華大學、復旦大學、廈門大學、中山大學、上海交通大學等等都是很不錯的。

復旦大學校名取自《尚書大傳》之「日月光華，旦復旦兮」，始創於1905年，原名復旦公學，1917年定名為復旦大學，是中國人自主創辦的第一所高等院校。2017年，學校入選「雙一流」建設高校名單，確立了27個「雙一流」建設學科，是一所世界知名、國內頂尖的綜合性研究型大學。

在QS世界大學排名中列全球第40位，復旦大學位列國內高校第3位。在學術影響力方面，復旦進入ESI世界前1%的學科領域數19個，位列中國大陸高校第2名（並列），其中，化學、材料科學、臨床醫學、葯理學與毒理學進入全球1‰。

交流合作

近年來，復旦大學同全球40多個國家和地區的270多所大學和機構簽訂有合作協議，師生每年出國約8000人次，每年接受海外來訪人員約5000人次，每年舉辦國際會議約100場。

以上內容參考：網路——復旦大學

網路——大數據

4. 國內真正的大數據分析產品有哪些

國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層——數據報表層——數據分析層——數據展現層
第二維度：用戶級——部門級——企業級——BI級

1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。

Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。

BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。

2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。

Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份——商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。

3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS統計分析功能

4、表現層
表現層也叫數據可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點展現功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實，近年來Excel的可視化越來越棒，配上一些插件，使用感更佳。
PPT：辦公常用，用來寫數據分析報告；
Xmind&網路腦圖：梳理流程，幫助思考分析，展現數據分析的層次；
Xcelsius軟體：Dashboard製作和數據可視化報表工具，可以直接讀取資料庫，在Excel里建模，互聯網展現，最大特色還是可以在PPT中實現動態報表

5. 大數據在哪些領域有應用前景

1、電商行業
電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。
2、金融行業
大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
3、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。