大數據分析背景

A. 大數據產生的背景哪些

「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用系統的規模迅速擴大，行業應用所產生的數據呈爆炸性增長。

動輒達到數百TB甚至數十至數百PB規模的行業，企業大數據已遠遠超出了現有傳統的計算技術和信息系統的處理能力，因此，尋求有效的大數據處理技術、方法和手段已經成為現實世界的迫切需求。

人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

(1)大數據分析背景擴展閱讀：

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big
data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big
data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

B. 大數據背景下的信息安全問題探討

大數據背景下的信息安全問題探討
大數據具有體量巨大、類型繁雜、處理速度快、價值密度低四大特點，因此，對於個人來說，難以處理極其龐大的數據，只有國家和大型企業等組織或集團才有可能獲取到各種敏感信息；大數據所搜集提取的個人信息可能連本人都不完全知曉，比如個人的行為特徵、語言風格、愛好興趣等。在大數據時代如何保護個人敏感信息或隱私，必將成為高難度的世界課題。
2013年6月，美國前中情局雇員斯諾登曝光了始於2007年小布希時期美國國家安全局和聯邦調查局啟動的代號為「棱鏡」的秘密項目。美國國家安全局通過接入雅虎、谷歌、微軟、蘋果等9家美國互聯網公司中心伺服器，對郵件、圖片、視頻、電話等10類數據進行監控，以搜集情報，監視民眾的網路活動。「棱鏡」項目緣於2004年美國政府的「星風」監視計劃。但是，當時小布希政府由於法律程序等敏感問題而做出讓步，美國本土的監聽項目有所縮減。為了「星風」計劃的繼續進行，小布希政府通過司法程序將「星風」監視計劃分拆成由國家安全局執行的4個監視計劃，包括「棱鏡」、「主幹道」、「碼頭」和「核子」，均交由美國家安全局執掌。「棱鏡」項目用於監視互聯網個人信息。「主幹道」和「碼頭」項目負責存儲和分析通信和互聯網上數以億兆計的「元數據」。元數據主要指通話或通信的時間、地點、使用設備、參與者等，不包括電話或郵件等的內容。「核子」項目負責內容信息的獲取，截獲電話通話者對話內容及關鍵詞，通過攔截通話以及通話者所提及的地點，來實現日常的監控。由此可見，斯諾登不僅揭露了美國的大規模竊聽計劃，更揭示了大數據時代國家信息安全保護問題。大數據的分析與使用，無論對個人（如跟蹤健康狀況防範疾病）、對企業（如了解市場偏好以有效安排產品設計生產營銷）乃至對國家（如防範疫情或恐怖主義）顯然都有巨大的好處，從商業用途來說，谷歌、微軟、雅虎等互聯網公司，完全可以通過它們掌握到的數以百萬計、千萬計甚至億萬計的數據，經由「超級計算」，准確推斷消費者的愛好及習慣、商品的銷售額、疾病疫情的發展趨勢。商業如此，在政治、經濟、軍事等方面亦存在諸多的用途和潛在利益。像「棱鏡」計劃里涉及的谷歌、雅虎、蘋果、微軟等大網站，人們每天由於各種業務需要，會把大量個人信息輸入其中，但常常並不被事先告知數據的用途。而這些數據會被企業或政府用來進行一些特殊的計算或分析，如通過對大數據的分析預測來對人們尚未實施的行為進行懲罰。比如「大數據之父」舍恩伯格曾披露過一個例子：在美國有一個計劃名為「預測式配警」，通過對大數據分析來預測美國某個城市的某條街道的某個時段是犯罪高峰時段，然後在那個位置部署更多的警力。從此該地區居民將長時間被監控，這是一種變相的侵犯或懲罰。他們不是因為做錯事，而是因為某個計算機的演算法預測他們可能做錯事而被懲罰了，顯然這是不公平的。美國國安局擁有的正是類似的一套基於「大數據」的新型情報收集系統，這套名為「無界爆料」的系統，以30天為周期，從全球網路系統中接收到970億條訊息，再通過比對信用卡或者通訊記錄等方式，能幾近真實地還原個人的實時狀況。當然，像谷歌這樣的商業組織也有可能掌握同樣量級的信息而進行商業預測分析。因此，必須建立一套規則予以規范和約束對大數據的收集和使用。第一，雖然這些信息儲存在不同的伺服器上，但這些數據是用戶的資產，擁有權屬於用戶自己而不是這些公司，這是必須明確的，就像財產所有權一樣，個人隱私數據也應該有所有權。第二，利用大數據、雲計算技術給用戶提供信息服務的公司或企業，需要把收集到的用戶數據進行安全存儲和傳輸，這是企業的責任和義務。第三，如果企業或政府要使用用戶的信息，一定要讓用戶有知情權和選擇權，泄露用戶數據甚至牟利，不僅要被視作不道德的行為，而且是非法行為。大數據時代的數據存儲和應用方式是跨地域甚至是跨國界的。作為國家層面要將大數據上升為國家戰略，奧巴馬政府在2012年3月將「大數據戰略」上升為最高國策，像陸權、海權、空權一樣，將對數據的佔有和控製作為重要的國家核心能力。我國也應從國家高度重視大數據，在對其進行安全保護、政策制定需要重視三個方面：一是要正視數據霸權，要清醒認識到我國在網路控制權、關鍵技術和高端設備等方面，還受制於西方。二是要明確主權，數據作為一種重要的戰略資源，無論是個人擁有還是國家擁有，都要納入到主權范圍裡面來考慮。三是要有治權，因為有主權不一定能夠管治。比如：數據存到國外，雲計算跨越國境，可能不在你的主權范圍之內。要區別對待不同的數據，對確需保護的數據，必須有切實可靠的手段進行有效管理。如果做不到對數據的有效管理，大數據就必然面臨失控的危險。政策界定安全責任問題。大數據的安全問題涉及政府、相關企業、網路運營商、服務提供者，以及數據產生者、使用者等方方面面，必須對各自的安全責任有明晰的政策界定。信息安全風險存在於數據的全生命周期之中，從技術思路、產品開發、用戶使用、服務管理，各個環節均要分擔相應的安全責任。監管保障基礎設施安全問題。大數據的發展離不開電信網路甚至工控系統等關鍵基礎設施，其安全可靠同樣依賴於這些基礎設施，受供應鏈全球化、產業私有化的影響，網路與關鍵基礎設施間的安全日趨復雜，一國的大數據可能存放在別國的網路中，一國的基礎設施可能同時服務於多個國家，高度的全球相互依賴性，挑戰著原有的國家主權觀念。所以，關鍵基礎設施的安全監管體系十分重要，我國需要盡快確立對供應鏈的實質性國家安全審查和對基礎網路的常態化安全監管。
網路空間沖突管理問題。大數據的資源價值越來越高，圍繞大數據的爭奪和沖突就越來越激烈。大數據的生成、處理和利用方式，將極大改變各種沖突的表現方式和破壞烈度。通過立法與國際合作應對包括知識產權的保護、網路犯罪的處置、網路破壞活動特別是網路恐怖主義的打擊以及網路戰爭的威脅。

C. 大數據的產生背景是什麼

大數據有兩種含義：
一種是大批量的數據。量級有多大？比如通常讀一本幾百萬字的電子小說，每天專注地快速地閱讀，少說用時也需7-15天，而文檔在手機、電腦上存儲佔用空間有多大呢？10MB而已，也就是說如果按照7天處理10MB文字，推算1GB的內容需耗時710+天，相當於兩年時間，而當下互聯網企業每天產生的數據量是10GB-10000GB不等，這樣的數據量，如果用一個人去處理的話，每天的數據量得花20年到20000年，在時間長度和成本上而言幾乎是不可能實現的，因為這才是一天的數據量。同樣可以感受一下存儲成本：大家手機、電腦都有存儲空間，手機256GB應該為主流了，電腦2TB（2048GB）左右，即便存儲空間應景很大，而實際企業生產中用不了幾天就存儲不下了。大家想像一下，如果打開一個1GB大小的EXCEL或者TXT文本文檔會發生什麼現象呢？有興趣的小夥伴可以試一試，你會發現電腦變得超級慢超級卡，而且你甚至都打不開這個文檔。
第二種就是大數據處理技術，簡稱大數據。對企業而言企業絕對不能接受上述現象的發生，因為數據處理不了，相當於干再多活都不知道哪些賺了哪些賠了，企業是要靠賺錢來存活的，如果為了處理數據再購買更高性能的機器作為伺服器去處理這些信息，那成本將會極其高昂，企業負擔不起，於是乎就有人發出這樣的疑問：
有沒有一種可以讓很多台廉價的機器組建成一台牛逼的機器的技術？就好比合體技能一樣？
有需求就有大牛，很快，一項新的計算機計算技術框架——分布式數據處理框架誕生了，目的很明確，就是解決了上面提到的疑問——讓很多台廉價的機器組合起來變成了一個牛逼的、專門針對短時間內處理大量數據的系統，這就叫大數據處理技術。
如果你還是覺得理解不透徹，可以去多易教育的官網看看帶有圖片和講解視頻的專欄，通俗易懂的讓你迅速了解什麼是大數據，畢竟多易是大數據培訓行業的領頭羊嘛！

D. 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

E. 大數據背景下構建市場監管知識庫的戰略價值

大數據背景下構建市場監管知識庫的戰略價值_數據分析師考試

「大數據浪潮，洶涌來襲，與互聯網的發明一樣，這絕不僅僅是信息技術領域的革命，更是在全球范圍啟動透明政府、加速企業創新、引領社會變革的利器」，塗子沛在《大數據：正在到來的數據革命》一書中這樣寫道。面對移動互聯和信息技術的不斷興起和發展，大數據已經越多越多的占據著人們的生活，就連風靡全球的NBA比賽也不例外。專業的數據分析師會在每場比賽中記錄每位球員的得分多少、哪個區域得分較多等一系列數據，以此分析每位球員的命中率，為整支隊伍的球隊建設和戰略戰術助力獻策，甚至可以預測每個賽季的比賽結果等等。大數據已經深入到人們日常生活的方方面面，當然對於政府部門也是同樣，大數據背景下，政府機構也將構建行政執法知識體系，構建市場監管知識庫，為進一步提高執政能力做出更大努力。

一、大數據引領政府市場監管走向新征程

2014年8月，深圳市市場和質量監督管理委員召開了關於大市場監管職能轉變及監管方式創新的徵求意見會，會上提及了《深圳市市場和質量監督管理委員會關於推進大市場監管職能轉變及監管方式創新的意見（徵求意見稿）》，在此意見中提出了要將「大數據」監管應用於市場監管，而這也是這一意見稿中的突出亮點之一。運用大數據進行市場監管，必將是未來市場監管發展的必經趨勢。在整個市場監管體系中，搭建行政執法知識體系顯得尤為重要，構建市場監管知識庫成為其中不可或缺的一部分。

在市場監監管的知識庫中包括數字博物館、特色詞庫、業務條線、精品專區以及熱搜等五個模塊，其中業務條線可以細化為：競爭執法、消費維權、網路監管、商標監管、廣告監管、合同監管、質量監管和食品葯品監管等多個方面，逐步開展大數據監管專項研究，運用科學的數據分析方法，全面提高監管能力和效率。

二、政府構建大數據市場監管知識庫的巨大戰略價值

從我國政府的發展現狀和未來發展方向來看，合理利用大數據是我國建設服務型政府有利的技術支持和根本保障，而積極構建市場監管知識庫卻是利用大數據的最好體現。構建市場監管知識庫的戰略價值主要體現在以下四個方面：

第一，有利於政府決策的科學化。市場監管知識庫的構建，將為政府在市場監管方面提供更多的知識、案例、數據，幫助政府合理有效的利用這些資源，做出分析和判斷，提出更合理更科學的決策，減少各方行政資源的浪費，極大地提升了政府的行政效率，提高市場監管的精準度，使不良企業逐漸退出市場，保障了企業經營運轉的良好市場環境。

第二，有利於政府機構的精簡化。利用大數據構建知識庫，可以使政府機構逐漸走向扁平化，精簡職能部門，使職能相近或重復的部門進行合並和刪減，加快信息和知識的傳遞速度，減少有效數據的誤用，增加數據的效用性，保證市場監管的速度和時效，更好的完成市場監管的職能，並且有效的進行職能部門的知識管理和知識傳遞。

第三，有利於維護消費者權益。從構建知識庫的模塊和業務條線來看，市場監管的涉及面逐漸擴大，幾乎將損害消費者權益的方面全部納入進來，加之大數據的收集和分析，能夠切實有效的處理不合法的消費行為和事件，為消費者營造良好的消費環境和市場氛圍，也為相關產業的發展和政策的制定提供可靠科學的數字依據。

第四，有利於政府創新能力的培養。利用大數據構建市場監管知識庫，從一定意義上講，就是符合信息社會的發展趨勢，加快政府從傳統型轉向服務型和知識型的新舉措，是政府行政能力創新的極大體現，是市場監管由此走向知識管理的必經之路，只有不斷加強知識庫的建設，完善政府在市場監管方面的知識管理，才能使我國政府的行政能力不斷增強，創新能力不斷增強，進而不斷提升我國的競爭實力。

三、國外政府大數據的實踐與戰略

不僅我國政府在不斷利用大數據構建知識庫，在國外也早已掀起了構建大數據政府的熱潮。早在2013年3月29日，奧巴馬政府便公布了「大數據研發計劃」（Big Data Research and Development Initiative），目的便是希望政府機構可以積極利用和挖掘大數據，不斷鞏固市場監管的數據基礎和地位，實現政府的智能決策，為大數據的政府時代奠定基礎。

此外，還有法國政府也在積極響應大數據的時代號召。2013年，法國生產振興部部長Arnaud Montebourg、數字經濟部副部長Fleur Pellerin和投資委員Louis Gallois在第二屆巴黎大數據大會(le congrès Big Data)的第二天共同宣布了「法國政府為促進大數據領域的發展，將以新興企業、軟體製造商、工程師、信息系統設計師等為目標，開展一系列的投資計劃」這項重大決定，目前，法國政府將投入1150萬歐元用於支持7個未來投資項目，這足以證明法國政府對於大數據領域發展的高度重視，而這些決定的目的也是想通過發展大數據及其實踐作用，進一步促進法國在大數據領域的發展以及大數據對政府和對民眾生活的重大意義。

除了歐美發達國家的大數據政府戰略之外，2013年6月，日本安倍內閣公布了新IT戰略——「創建最尖端IT國家宣言」，該宣言強調了2013年～2020年，日本政府以發展開放公共數據和大數據為核心的新IT國家戰略，旨在把日本建設成為一個具有「世界最高水準的廣泛運用信息產業技術的社會」。由此可以看出，世界各國都已在大數據的浪潮中不斷前進，奮勇向前。

四、我國政府的大數據實踐案例

2013年11月15日黨的十八屆三中全會上正式發布了《中共中央關於全面深化改革若乾重大問題的決定》，其中提到了國家治理體系和治理能力現代化。這就要求我國政府不斷提高行政效率，加快轉變為服務創新型政府，而這一目標的實現，離不開大數據的支持。對於大數據的的利用，我國政府在摸索的道路中也取得了一定的成就。

例如，在2013年召開的第二屆工商行政管理創新發展高層研討會上，大數據挖掘技術構建的企業發展工商指數這一創舉成為了會議的焦點之一。這一指數的構建樣本來源於國家工商總局的國家經濟戶籍庫，其數據量多達5500萬家的企業和個體戶。由此可見，構建大數據市場監管的知識庫體系，可以為大數據的後續利用提供樣本和服務，進一步體現了知識庫構建的重大戰略價值。該指數是一個名為「企業發展和宏觀經濟發展關系研究」課題組進行構建的，其成員分別是國家工商總局、首經貿財稅數據研究所以及著名的龍信數據公司，它將在預測宏觀經濟走勢方面發揮著不可小視的作用。一旦具有一個先導性的指標體系，我國政府就能在經濟政策和宏觀調控方面做出更為科學嚴謹的決策，為我國的經濟發展貢獻力量。這一指數的提出，從一定意義上肯定我國政府在大數據利用方面的努力，也為後續其他部門政府在監管和行政中利用大數據知識庫提供了借鑒和模板，希望能從已有和逐漸被挖掘的數據中提取更多的信息，產生更大的價值，實現真正的政府行政信息化。

五、結語

大數據時代已經來臨，它代表著信息技術未來發展的戰略走向，也將引發技術領域跨越式發展。如何利用好這一「21世紀的新石油」成了我國政府面臨的新機遇也是新挑戰。只有不斷加快數據的收集，加強數據的分析，完善數據的利用，才能不斷健全政府的市場監管職能，打造公開透明的服務型政府，成為極具競爭力的知識型政府。

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F. 中國大數據的提出的時間和背景是什麼發展情況和現狀分別是什麼樣的

大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年，中國政府在美國提出《大數據研究和發展計劃內》並且批復了「十容二五國家政務信息化建設工程規劃」，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代才真正大面積的開始
發展和現狀是：（一）市場規模快速增長，供給結構初步形成 市場規模快速增長。十二五以來，我國大數據產業從無到有，全國各地發展大數據積極性較高，行業應用得到快速推廣，市場規模增速明顯。易觀國際數據顯示，2011-2014年，我國大數據市場規模分別為37.4億元、47.3億元、59億元和75.7億元，年平均復合增長約為27%。易觀國際同時預測，2015、2016年我國大數據市場規模將保持約30%的增長速度，在十二五末市場規模接近100億元。

G. 大數據發展背景及研究現狀

2015年左右，大數據相關政策規劃密集出台，同期為大數據企業新增數量頂峰時期。近年來，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模日趨成熟。大數據產業主體從「硬」設施向「軟」服務轉變的態勢將更加明顯，面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新。

大數據企業數量持續增長，增速與政策出台密切相關

根據IT桔子統計，大數據企業的快速增長階段出現在2013-2015年，增長速度在2015年達到最高峰。2015年後，市場日趨成熟，企業新增開始趨於放緩，大數據產業逐漸走向成熟。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

H. 大數據分析的目的是什麼

1、分析現狀

分析現狀是我們數據分析的基本目的，我們需要明確當前市場環境下，我們的產品市場佔有率是多少，注冊用戶的來源有哪些，注冊轉化率是多少，購買轉化率是多少，競品是什麼，競品的發展現狀如何。

我們和競爭對手相對，優勢有哪些，不足又有哪些等等，都是屬於對於現狀的分析。這里包括兩方面的內容，分析自己的現狀和分析競爭對手的現狀。

2、分析原因

分析原因是數據運營者用得比較多的了，做運營的人，在具體的業務中，不光要知道怎麼了，還需要知道為什麼如此。在業務上，我們經常會遇到某天用戶突然很活躍，有時用戶突然大量流失等，每一個變化都是有原因的，我們要做的就是找出這個原因，並給出解決辦法，這些就是分析原因。

3、預測未來

數據分析的第三個目的就是預測未來，所謂未雨綢繆，用數據分析的方法預測未來產品的變化趨勢，對於產品的運營者來說至關重要。

作為運營者，可根據最近一段時間產品的數據變化，根據趨勢線和運營策略的力度，去預測未來的趨勢，並用接下來的一段時間去驗證這個趨勢是否可行，而且實現數據驅動業務增長。

(8)大數據分析背景擴展閱讀：

大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1、交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2、人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3、移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4、機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。

機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。