大数据立项

❶ 大数据中心建设需要具备哪些条件

您好！大数据中心是近几年才发展起来的，仅2011年到年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约713.2万平方米，总机房面积约400万平方米。数据中心建设条件主要包括以下方面：
一、能源供应：数据中心三分之一以上的预算将是环境成本。数据中心约60%的资产支出和50%的运营成本都与能源有关。在确保高性能的同时，将冷却散热降至最低是云数据中心实现“绿色”所必须要做的，这就要求更科学、更合理的供电方式和制冷系统的配置。
二、气候因素：虽然气温、台风、洪水、干旱等自然气候因素都是云数据中心布局的影响因素，但温度条件是需要重点考虑的气候因素。所在地的常年平均气温是影响云数据中心能耗的决定性因素之一，甚至是决定PUE高低的重要因素。
三、地质条件：地壳稳定，发生地质灾害的可能性小，为数据中心的阶段内的稳定运营提供保证。
目前我国数据中心产业虽然已经开始呈现出向规模化、集中化、绿色化、布局合理化发展的趋势，也涌现出一些成功的案例。比如鄂尔多斯大数据中心，该数据中心机房严格按照国际领先的行业设计标准，集IDC设计理念和绿色节能技术于一体，与世界一流IDC保持同步，能够为全社会提供同等级服务的数据中心。

❷ 大学生科研立项课题 本人是学统计的 才大二 想做大数据方向的课题 有没有什么好的建议 和统计或者数

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义
2011-10-23 23:05

王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。

我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。

下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。

由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除了数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

❸ 大数据对城市规划将有怎样的影响

个人判断不是规划换一批人来做，而是行业会细分。一部分人倾向于通过数据分析，判断问题症结，解决建成区问题，优化格局；另一批人更偏向于设计，提供不同的解决方案。

其实判断大数据对城市规划未来的影响，看看当下大数据在城市规划领域的处境多少能够明白些。在现在的城市规划中大数据在研究中是热门事物，但在实际项目中却不是。在城市规划实务中，大数据分析一般作为专题研究附在如总体规划等较高层面的发定规划之中。除上海、北京等一线城市及二线主要城市，少有城市有专门的大数据研究专题，个人接触到的也仅上海2040的上轮总规评估与武汉市总体规划的评估有涉及相应技术，其他项目基本无涉及，仅按需要自己使用。究其原因如下，想到哪些写哪些，排名无先后顺序：
1、难立项。难立项主要体现在两个方面，其一是因为城市规划属于法定流程，明文规定相应程序所需要的内容，由于大数据技术方法多样，多针对特异性的具体问题研究，这给大数据研究应用法定化带来极大难点。怎么给一个或多个合适的名头立项、立法定流程，如何定价，都是大难题，而这也是现在以专题形式依附总体规划的主要原因之一。其二是主管部门分散，城市规划业务主要针对住建、城建、规土口，但大数据（算上智慧城市建设吧）很多时候是工信部主导，跨部门操作也是一个问题。
2、高成本、低收益（这里仅指项目收益，不谈社会收益）。目前，大数据在城市领域多立于学术研究领域，可以说很多时候是研究兴趣使然下的自发行为。一项技术如果难以以模式化的方式应用，就很难降低成本，那么就很难在市场上大范围推广，在城市规划领域正是如此。对于一般的项目，比如一个1平方公里的旧城更新的控规项目，应用大数据分析需要几个模块？解决哪些问题？需要投入哪些成本？又能够带来哪些收益呢？有没有替代方案，替代方案又会有多大差距，不用大数据分析，仅用常规数据做数据分析能否得到相近的成果？会不会增加项目的时长？思考完这些问题，再算笔账就会发现，当下在大量控规、城市设计等项目中，运用大数据分析很可能是不划算的。
3、没有数据的时候怎么办？虽然城市规划进入了存量规划时代，但即使是存量规划过程中也有大量新建的过程，部分地块必然是要采用推平重建的方式（或者说是重要手段之一），大数据可以给出方案的限制，可以比选方案，但方案从无到有怎么产生？
（想到再补充）
如果上述问题得以解决，那么大数据一定能够改变这个行业，不过这需要时间。有可能因为数据安全、隐私等问题，最终大数据分析的业务完全由规划局或是其他政府部门完成也说不定，我相信那时，城市的大数据运营中心应该已经建成了。也可能有专门的运营公司运营，并完成相应的分析报告，这些报告最终成为规划的基础材料。可能今后大数据分析会成为单独立项的东西，支持的也不仅仅是城市规划，而是城市的全部过程。

❹ 大数据立项

先简单建立一个大数据应用模型，等待日后有新的体会，再来修改完善。

首先第一步是确定课题、组建团队、获得资源。这一步看似有三部分，但实际上，这三部都是同时进行并且完成，并且在有规模的公司内部立项，将直接获得以上支持。

第二步是建立一个简单的数据模型，内容包括有案例分析、数据准备、数据建模以及验证等。

第三步是部署生产，将获得的简单数据模型先布置到应用场景，开始获得数据反馈。

第四步是持续调优，根据反馈的数据，不断调整迭代数据模型，提高模型预测精度。

不同的场景可能会有不同的应用模式，以上是我暂时罗列出的简单框架

❺ 大数据如何助力电网企业商业创新

大数据如何助力电网企业商业创新

在“互联网+”“工业4.0”“共享经济”等不同热词的引领下，现今的中国经济有了一系列新的阐释。虽然这些主张不尽相同，但核心思想都与大数据有着密切的关系。大数据对打通业务壁垒、发现商业价值具有重要支撑作用，促进了互联网、金融等领域企业的市场开拓、产品研发、客户服务。今年，国务院相继印发《运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》《促进大数据发展行动纲要》，这表明大数据已上升为国家战略，并具备推动传统产业升级转型的重要作用。由大数据带来的商业模式创新，也给企业带来了新的发展契机，电网企业亦是如此。

但电网企业大数据在应用方面有两种做法不可取。一是将大数据作为新概念，将原有商业模式、管理模式进行包装，最终结果往往过于空洞且不尽如人意；二是将大数据作为新的IT技术，在没有明确战略意义与发展路径的前提下，仅依靠信息化应用的方式进行实施推广，最终结果往往成为信息系统的立项依据且发挥作用有限。电网企业如何应用大数据，如何使之成为推动管理创新、商业模式创新与产业革命的内在动力，成为大数据应用中的关键问题。要实现电网大数据的商业模式创新，建立大数据的系统思维至关重要，表现为应用格局、应用主线与应用基础三个方面。

首先，要建立能源大数据的商业生态系统格局。这意味着电网企业开展大数据应用不能局限于本企业掌握的电力数据及相关客户数据、设备数据，而应从促进能源生产、供应、存储、消费的产业格局下发挥电网企业的数据资源优势。未来电网企业要将电力、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用，发挥能源大数据“黏合剂”与“助推剂”作用，在产业层面探索建立具有“平台”特征的完整能源生态系统。“黏合剂”主要是指对其他企业的吸引力以及形成平台模式后的协同效应，“助推剂”主要是指对能源产业生产、消费革命以及企业发展转型的推动作用。对电网企业来说，在以能源大数据为基础的生态系统中占据主导地位具有十分重要的意义。一方面，电网企业的价值将不再局限于传输电力流的物理盈利模式，而是能够通过信息、知识、数据的汇集与分享创造价值，增强核心竞争力；另一方面，电网企业通过吸引社会资本及不同主体的参与，共建互利合作的商业环境，可提升企业的科技创新与可持续发展能力。

其次，要以电力能源价值链延伸为主线，转变应用模式。电网面向内部大数据分析、应用已具备成熟基础，在电力负荷预测、电网设备状态监测、配网故障抢修精益化管理等方面积累了大量经验。未来，电网企业对数据资产的应用重点将体现内部数据与外部数据的交叉应用，这也将进一步拓展企业商业空间，实现业务价值链向电网外部延伸。一方面，由发现电网运行规律转向提升用户价值。在电力供给、需求、客户负荷特征等数据分析基础上，注重对用户的数据挖掘与价值发现。在需求侧管理、家庭能源管理、节能服务、智能家居、合同能源管理、95598客户服务等业务中缩短与用户的距离，挖掘用户行为的特点，加强对用户需求与体验的引导与满足，不仅使公司具备应对电力市场化改革与数据化竞争的技术优势，还会为社会促进节能减排、实现“两个替代”等作出贡献。另一方面，由支撑内部管理转向提供外部服务，公司不仅能够通过数据分析提升运营管理效率，还可将数据资产作为一项产品或服务进行变现。一是借鉴大数据交易所的运营模式，将底层数据清洗、脱敏、建模，转化为可视化后的数据结果，使数据资产能够在隐私得到保护的前提下进行交易；二是对相关行业提供数据咨询服务，如用电行业能耗数据、居民用电特征数据、电力数据APP软件等；三是提供征信数据产品，向P2P、商业银行等终端客户广泛提供信用报告、信用评分及反欺诈、商业决策等产品。

最后，要加快建设统一的基础数据管理平台，形成平等、共享的创新创业氛围。以往电网企业在数据利用方面以业务系统设计的功能为主，数据可二次利用程度较低，不利于不同部门、员工开展商业模式创新。产生这种情况的主要原因是各信息系统的数据编码、元数据规则不同，且一些信息系统在初期开发就将功能固化难以二次修改完善。未来，围绕基础数据的融合、共享是开展商业模式创新的重要前提与基础。一方面，建设统一的基础数据管理平台，以全面、准确、实时、高效为原则，整合现有信息系统，对数据资产中涉及敏感信息的经营管理与客户数据可采用清洗、脱敏、建模等技术手段，保证处理后的数据能够被公司大多数部门与单位共享；另一方面，加快形成数据资产创新创业机制，鼓励各单位建立以产品需求、应用需求为导向的数据资产开发小组，提高数据资产的利用效率与质量。

电网企业要顺应大数据发展趋势，立足企业，服务社会，深化大数据商业模式创新，将能源大数据作为实现企业发展战略的催化剂，发挥对“全球能源互联网”建设、“两个替代”方面的助推作用，将数据资产作为推动传统产业转型升级、建设创新型社会的驱动因素，全面提升服务客户、服务社会的水平。

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❻ 科研立项的步骤怎么做啊

一般都是有以下的步骤：

1、申报者撰写项目申报书并经所在部门审核同意；

2、所有待申报项目的开题报告，提交研究所办公室初审；

3、由研究所办公室组织学术委员会召开项目评审会，就该课题的立题意义、社会推广的预期效果、技术路线的可行性、课题组成员及经费预算等进行论证，提出评审意见，并上报有关部门审批；

4、研究所提供的课题，经研究所学术委员会评审后，报研究所领导审批；

5、得到经费的合作课题，应将课题相关资料及合同复印件报研究所办公室登记、备案；

6、上报科研项目应列入研究所年度工作计划。

科研立项种类：

1、国际合作课题；

2、国家、省、市、区科技部门立项及中标课题；

3、上级下达的科研项目和研究任务；

4、学院立项、研究所自选的课题；

5、合作课题（有经费支持）；

6、其他项目或课题（相关学会、机构等）。

(6)大数据立项扩展阅读

据中国政府网消息，国务院近日印发关于优化科研管理提升科研绩效若干措施的通知。通知要求优化科研项目和经费管理，包括简化科研项目申报和过程管理，精简科研项目申报要求，减少不必要的申报材料。

通知要求简化科研项目申报和过程管理。聚焦国家重大战略任务，优化中央财政科技计划项目形成机制，合理确定项目数量。加快完善国家科技管理信息系统，2018年底前要将中央财政科技计划(专项、基金等)项目全部纳入。

逐步实行国家科技计划年度指南定期发布制度，并将指南提前在网上公示，加强项目查重、避免重复申报，增加科研人员申报准备时间；精简科研项目申报要求，减少不必要的申报材料。

针对关键节点实行“里程碑”式管理，减少科研项目实施周期内的各类评估、检查、抽查、审计等活动；自由探索类基础研究项目和实施周期三年以下的项目以承担单位自我管理为主，一般不开展过程检查。

通知提出，合并财务验收和技术验收。由项目管理专业机构严格依据任务书在项目实施期末进行一次性综合绩效评价，不再分别开展单独的财务验收和技术验收，项目承担单位自主选择具有资质的第三方中介机构进行结题财务审计，利用好单位内外部审计结果。

通知要求，推行“材料一次报送”制度。整合科技管理各项工作和计划管理的材料报送相关环节，实现一表多用。国家科技管理信息系统按权限向项目承担单位、项目管理专业机构、行业主管部门等相关主体开放，加强数据共享，凡是国家科技管理信息系统已有的材料或已要求提供过的材料，不得要求重复提供。

项目管理专业机构和承担单位要简化报表及流程，加快建立健全学术助理和财务助理制度，允许通过购买财会等专业服务，把科研人员从报表、报销等具体事务中解脱出来。

通知要求，赋予科研人员更大技术路线决策权。科研人员具有自主选择和调整技术路线的权利，科研项目申报期间，以科研人员提出的技术路线为主进行论证，科研项目实施期间，科研人员可以在研究方向不变、不降低申报指标的前提下自主调整研究方案和技术路线，报项目管理专业机构备案。

科研项目负责人可以根据项目需要，按规定自主组建科研团队，并结合项目实施进展情况进行相应调整。

通知要求，赋予科研单位科研项目经费管理使用自主权。直接费用中除设备费外，其他科目费用调剂权全部下放给项目承担单位。项目承担单位应完善管理制度，及时为科研人员办理调剂手续。对于接受企业或其他社会组织委托取得的项目经费，纳入单位财务统一管理，由项目承担单位按照委托方要求或合同约定管理使用。

高校和科研院所要简化科研仪器设备采购流程，对科研急需的设备和耗材，采用特事特办、随到随办的采购机制，可不进行招投标程序，缩短采购周期；对于独家代理或生产的仪器设备，按程序确定采取单一来源采购等方式增强采购灵活性和便利性。

通知还要求，避免重复多头检查。科技部、财政部要会同相关部门加强科研项目监督检查工作统筹，制定统一的年度监督检查计划，在相对集中时间开展联合检查，避免在同一年度对同一项目重复检查、多头检查。

探索实行“双随机、一公开”检查方式，充分利用大数据等信息技术提高监督检查效率，实行监督检查结果信息共享和互认，最大限度降低对科研活动的干扰。

❼ 大数据助力企业革命

大数据助力企业革命_数据分析师考试

新的计算时代已经到来，我想大家对此是毫无质疑的，我们看到了云计算、社交媒体、物联网，还有移动，这样一些新的技术正在改变我们每天的思考方式、行为模式和生活模式。在带给普通人很多便利的情况下，这样一些科技技术对我们的企业，企业的决策者也带来了很大的危机感。 在IBM全球的CEO调研中，我们发现，企业CEO们纷纷表示科技已经成为未来5年影响企业决策层最重要的一个因素。当他们感受到新的科技技术带给企业的很多商机的同时，其中也有不少人害怕落伍于这些科技技术，从而错失了未来的发展机会。

而在新的计算时代，大数据悄然成为一项新的技术代名词，它的核心是什么？我想用管理大师，也是《世界大趋势》、《亚洲大趋势》和《中国大趋势》的作者约翰?奈斯比特的一句话来概括：大数据是下一代的自然资源，它是人类历史上第一次产生的经济体，这个经济体是基于信息这样一个关键信息，它不但是可续的而且是可自我生成的，我们想用完它是不可能的，可我们却有可能被它淹没。
顶尖科技发展的趋势正在影响着企业竞争的新格局，很多企业也非常敏感的捕捉到这些动态，并不断的探索如何运用这些科技趋势来探索新的业务模式，甚至改变行业发展的模式。

与此同时，来自IBM商业价值研究院的一份调查报告也显示出，大部分企业并没有做好相关的准备。这份报告以全球企业的决策层领导者为调查对象，请这些企业的决策层领导者们选出最影响企业竞争力的科技趋势有哪些，以及他们所在的企业对这些趋势的准备程度。从调查结果来看，企业决策层们认为有五大趋势会影响企业的竞争力，这包括移动设备的增值、生态系统之间的协作、非结构化数据的爆炸、云平台及方案、智能连接的系统，同时，大多数决策层们表明他们还未做出成熟的应对方案。

转型变革势在必行

来自于全球CEO们的看法，全球超过75%的精英企业的CEO们认为在今天的互联网时代必须产生一个新的人才战略，过去那种用传统的规章制度来规范员工的制度已经落伍，在新的时代，需要员工们能够充分的协作、合作，企业需要通过价值体系来激励员工。 分享一个小的故事，2013年3月份IBM在全球员工中做了一个“价值脑风暴”的活动，活动维持了4天，我们的组织者们利用IBM的大数据以及协作平台，搭建了一个全球社交的平台，全球有超过25万的员工一起加入到这样的活动中。

有近34万人次造访，还有近13万的留言帖。我们的CEO，以及她的智囊团同时利用我们自己的大数据分析技术，深入的分析了近13万的留言帖,通过结论帮助智囊团一起制定如何围绕IBM的3个核心价值制定了新的9点做法，并在员工中推广这9点做法。可想而知，因为这9点做法实际上是来自于员工的互动，自己的声音，它很自然的在员工中得到了最大程度的共鸣和认可。

来自全球最优秀的企业的CEO们，有超过70%的人认为在今天这个时代，企业必须建立一个非常强大的业务分析和洞察的能力，然后非常深入的了解你的客户，去快速响应客户的需求，以个性的服务来赢得客户。 例如，一个来自法国，名叫欧诗丹的负责家具用品的客户，他们希望通过线上客户使用行为的分析，帮助企业制定针对客户细分市场的需求策略。这个过程中他们使用了IBM的解决方案，在对线上客户分析的基础上，结合现有资料库中客户的基本信息，完善客户档案，制定个性化的针对客户的细分需求的服务方案。此方案给企业带来的价值是：线上成长超过了50%；线上收入增长了将近17倍。

大数据推动行业创新

大数据在我们看来不只是一个技术上的概念，更是企业的一个商业战略，基于信息和数据资源的一个商业战略，而各行各业也都面临着大数据的挑战。

政府行业

我们知道政府行业对于潜在的一些威胁是非常敏感的，我们接触到的一个政府客户需要对声音进行分析，并且他的需求是把分析时间从一个小时级别降低到一个秒级别。在采用IBM大数据技术之后，他们成功地把250TB的声音数据查询降低到70毫秒，大大增强了实时响应的速度。

电力行业

电力行业拥有大量的数据，包括电力网络的数据等等。所以，电力行业拥有非常好的大数据应用土壤。通过调研，我们了解到一家电力企业的客户，希望通过分析PB级别的数据值，从中找到方式和方法更好地预测如何进行电力维修、如何提高产能。最终，通过使用IBM的深度分析设备的大数据技术手段，以上这些需求分析在几分钟内就完成了。

医疗行业

利用大数据的技术手段，一家医院实现了对早产儿身体数据的实时监控，根据这些数据的分析，医生可以提前24小时发现早产儿的病况，这24个小时对于这一类的病人来讲是生和死的区别，而医院通过使用大数据技术手段把之前的不可能变为可能。

零售行业

我们知道零售行业对于存货是非常看重的，存货管理的好坏往往影响它利润的空间，我们接触到一个零售行业的客户，他们对存货的查询能力不满意，于是在IBM的帮助下，他们改进了传统的数据仓库的方法，引入大数据深度分析的一体机重新进行迁移，并且进行建模，使得他们查询能力提高了80%。同样在股票证券，在电信运营等行业也有相关案例。

深挖大数据的价值

我们认为大数据从技术角度来讲不只是一个技术，一个产品，它应该是一个集成的平台，它能够帮助我们和客户很好的管理具有四维特性的一些数据，并且从四维特性的数据中获取洞察，帮助企业实现价值体现。有些人认为大数据是买一些硬件存储这些数据就够了，但其实这对企业来说远远不够，一个企业只有从大数据中获取价值，这些数据对你来讲才是真正有价值的，如果它不能给你带来任何价值的话，它其实就是一堆垃圾。

下面我就一些令人兴奋的大数据应用场景做一些介绍。 Constant Contact是一家关注电邮营销的美国公司，它的主要业务是针对全球50万的中小企业做营销推广，他希望运用大数据的技术分析350亿封电子邮件，并从中提取信息，帮助他的企业用户制定精准的电子邮件推送策略，包括客户在哪个时间段发送电子邮件能够得到最佳的回复等。最终，在利用IBM大数据技术后，Constant Contact的分析能力提高了40倍，客户电子邮件的回复率提高了15%到25%。目前，他们正希望进一步利用大数据技术对回复邮件中的细节信息进行分析，希望帮助客户寻找到新的业务价值成长点。 我们在全球的客户大数据使用场景中进行了一个总结，发现了五个具有高价值的大数据应用场景，这五个高价值的大数据应用场景，不仅给企业带来了价值回报，实际获益收入，同时也是具有高复制性的大数据应用场景。

大数据探索、寻找，可视化，通过理解所有的大数据来更好了解业务现状； 增强360度客户视图，整合内部及外部信息源，获取真正的统一客户视图； 安全及情报扩展，实时降低风险，发现欺诈及监控网络安全； 运维分析，分析多种多样的机器数据来提高业务表现； 数据仓库扩展，集成大数据和数据仓库能力来提高运维管理效率。 我们认为大数据对于企业的采用和探索，如果只从技术角度去探求，只从技术角度去立项，这样的大数据的价值对于企业的挖掘实际上是不够充分的，只有企业从领导力上进行一个变革，转变新的思维才能真正推动企业利用大数据来进行转型和创新。

在大数据的落地过程中，我们发现大数据技术给企业的业务层面带来的变革是非常明显的，企业在今天这样一个大数据时代，是完全能够利用这样一些科技技术的进步，去发掘企业内部的推动力，推动企业创新和转型。

所以，这也使得企业的业务层面的参与，甚至是主导大数据的变革是必不可少的，同时也需要企业的核心决策层的领导力，以及创新力一起参与、制定一个大数据战略。

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❽ 中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛大数据相关的项目有哪些

1 中国“互联网+”大学生创新创业大赛
2 “挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛
3 “挑战杯”全国大学生创业计划竞赛
4 全国大学生英语竞赛
5 米兰设计周-中国高校设计学科师生优秀作品展
6 中美青年创客大赛
7 全国高校数字艺术设计大赛
8 全国大学生信息安全竞赛
9 全国大学生创新创业计划训练年会展
10 全国大学生市场调查与分析大赛
11 两岸新锐设计竞赛“华灿奖”
12 全国大学生广告艺术大赛
13 全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛
14 全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛
15 全国大学生工程训练综合能力竞赛
16 外研社全国大学生系列赛
17 ICCC国际学生设计大赛
18 全国大学生城市管理竞赛
19 中国大学生公共关系策划创业大赛
20 全国三维数字化创新设计大赛
21 东南•中国建筑新人赛
22 全国高等院校“BIM”应用技能比赛
23 全国高校商业精英挑战赛
24 台湾国际学生创意设计大赛
25 艾景奖国际园林景观规划大赛
26 中国人居环境设计学年奖
27 全国大学生工业设计大赛
28 中国设计红星奖
29 美国大学生数学建模竞赛
30 中国包装创意设计大赛
31 全国大学生微观结构摄影大赛
32 新西兰最佳设计奖
33 德勤税务精英挑战赛
34 PIP中国平遥国际摄影大展
35 “新丝路-NEW IDEA”工业设计大赛
36 “《英语世界》杯”翻译大赛
37 “创青春”全国大学生创业大赛
38 全国大学生创新创业计划训练年会展
39 德国iF设计奖
40 德国红点设计奖
41 全国大中学生海洋文化创意设计大赛
42 全国大学生移动通信技术创新大赛
43 全国大学生数字媒体科技作品及创意竞赛
44 全国高等学校大学生测绘科技论文大赛
45 全国设计大师奖
46 中国高等院校设计艺术大赛
47 全国大学生创新体验竞赛
48 亚太地区大学生数学建模竞赛
49 科创杯数学建模竞赛
50 经开杯全国大学生创新创业大赛

❾ 大数据建设需要怎么做

首先是收集需求，接着根据需要定制产品，然后再实施，大方向就是这样

❿ 你要的大数据标准都在这里

NIST 1500-4 大数据通用框架草案 第四卷 安全与隐私.pdf

NIST 大数据定义（草案）.pdf

大数据安全标准化白皮书2017 .pdf

大数据安全标准化白皮书（2018版）.pdf

大数据标准化白皮书（2018）.pdf

大数据标准化白皮书（2020版）.pdf

1 基础

GB T 35295-2017 信息技术 大数据 术语.pdf

GB T 35589-2017 信息技术 大数据 技术参考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技术 大数据 接口基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大数据 术语》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大数据标准体系总体架构.pdf

2 数据

GBT 18142-2017 信息技术 数据元素值表示 格式记法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第1部分： 框架 ISOIEC11179-1 2004， IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第2部分： 分类 ISOIEC11179-2 2005， IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第3部分： 注册系统 元模型与基本属性 ISOIEC11179-3 2003， IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第4部分： 数据定义 的形成 ISOIEC11179-4 2004， IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第5部分： 命名和标 识原则 ISOIEC11179-5 2005， IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第6部分： 注册 ISOIEC11179-6 2005， IDT.txt

GBT 23824.1-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 1部分： 数据元 ISOIEC TR20943-1 2003， IDT.txt

GBT 23824.3-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 3部分： 值域 ISOIEC TR20943-3 2004， IDT.txt

GBT 30881-2014 信息技术 元数据注册系统 (MDR)模块 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分： 参考 模型.txt

GBT 32392.2-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分： 核心 模型.txt

GBT 32392.3-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分： 本体 注册元模型.txt

GBT 32392.4-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分： 模型 映射元模型.txt

GBT 32392.5-2018 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分： 过程 模型注册元模型.txt

GBT 32392.7-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第7部分： 服务模型注.txt

GBT 32392.8-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第8部分： 角色与目标 模型注册元模型.txt

GBT 32392.9-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第9部分： 按需模型选 择.txt

GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt

3 技术

YDT 3772-2020 大数据 时序数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3773-2020 大数据 分布式批处理平台技术要求与测试方法.txt

YDT 3774-2020 大数据 分布式分析型数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3775-2020 大数据 分布式事务数据库技术要求与测试方法.txt

大数据开放与互操作技术

信息技术 大数据 互操作 技术指南 拟研制.txt

大数据生存周期处理技术

GBT 32908-2016 非结构化数据访问接口规范.txt

GBT 36345-2018 信息技术 通用数据导入接 口规范.txt

信息技术 大数据 面向分 析的数据检索与存储技术 要求 在研.txt

大数据集描述

GBT 32909-2016 非结构化数据表示规范.txt

GBT 34945-2017 信息技术 数据溯源描述模型.txt

GBT 34952-2017 多媒体数据语义描述要求.txt

GBT 35294-2017 信息技术 科学数据引用.txt

GBT 38667-2020 信息技术 大数据 数据分 类指南.txt

GB T 38667-2020 信息技术 大数据 数据分类指南.pdf

4 平台、工具

GBT 38673-2020 信息技术 大数据 大数据 系统基本要求.txt

GBT 38675-2020 信息技术 大数据 计算系 统通用要求.txt

GB T 37721-2019 信息技术 大数据分析系统功能要求》.pdf

GB T 37722-2019 信息技术 大数据存储与处理系统功能要求.pdf

GB T 38633-2020 信息技术 大数据 系统运维和管理功能要求.pdf

GB T 38643-2020 信息技术 大数据 分析系统功能测试要求.pdf

GB T 38676-2020 信息技术大数据存储与处理系统功能测试要求.pdf

JRT 0206—2021 证券期货业大数据平台性能测试指引.pdf

YDT 3762-2020 大数据 数据挖掘平台技术要求与测试方法.txt

5 安全和隐私

GAT 1718-2020《信息安全技术 大数据平台安全管理产品安全技术要求》.txt

GBT 大数据系统软件安全防护指南》标准草案.pdf

GB T 35274-2017 信息安全技术 大数据服务安全能力要求 立项.pdf

GB T 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南.pdf

YDT 3736-2020 电信运营商大数据安全风险及需求.txt

YDT 3741-2020 互联网新技术新业务安全评估要求 大数据技术应用与服务.txt

YDT 3800-2020 电信网和互联网大数据平台安全防护要求.txt

信息安全技术电信领域大数据安全防护实现指南.doc

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