钱塘工业大数据

㈠ 金融行业如何用大数据构建精准用户画像

用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。

为了精准地描述用户特征，可以参考下面的思路，从用户微观画像的建立→用户画像的标签建模→用户画像的数据架构，我们由微观到宏观，逐层分析。

首先我们从微观来看，如何给用户的微观画像进行分级呢？如下图所示

总原则：基于一级分类上述分类逐级进行细分。

第一分类：人口属性、资产特征、营销特性、兴趣爱好、购物爱好、需求特征

市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，搞的用户画像是一个巨大而复杂的工程。但是费力很大力气进行了画像之后，却发现只剩下了用户画像，和业务相聚甚远，没有办法直接支持业务运营，投入精力巨大但是回报微小，可以说是得不偿失，无法向领导交代。

    事实上， 用户画像涉及数据的纬度需要业务场景结合 ，既要简单干练又要和业务强相关，既要筛选便捷又要方便进一步操作。用户画像需要坚持三个原则，分别是人口属性和信用信息为主，强相关信息为主，定性数据为主。下面就分别展开进行解释和分析。

描述一个用户的信息很多，信用信息是用户画像中重要的信息，信用信息是描述一个人在社会中的消费能力信息。任何企业进行用户画像的目的是寻找目标客户，其必须是具有潜在消费能力的用户。 信用信息可以直接证明客户的消费能力，是用户画像中最重要和基础的信息 。一句戏言，所有的信息都是信用信息就是这个道理。其包含消费者工作、收入、学历、财产等信息。

我们需要介绍一下强相关信息和弱相关信息。 强相关信息就是同场景需求直接相关的信息，其可以是因果信息 ，也可以是相关程度很高的信息。

如果定义采用0到1作为相关系数取值范围的化，0.6以上的相关系数就应该定义为强相关信息。例如在其他条件相同的前提下，35岁左右人的平均工资高于平均年龄为30岁的人，计算机专业毕业的学生平均工资高于哲学专业学生，从事金融行业工作的平均工资高于从事纺织行业的平均工资，上海的平均工资超过海南省平均工资。从这些信息可以看出来人的年龄、学历、职业、地点对收入的影响较大，同收入高低是强相关关系。简单的将，对信用信息影响较大的信息就是强相关信息，反之则是弱相关信息。

用户其他的信息，例如用户的身高、体重、姓名、星座等信息，很难从概率上分析出其对消费能力的影响，这些弱相关信息，这些信息就不应该放到用户画像中进行分析，对用户的信用消费能力影响很小，不具有较大的商业价值。

用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。

例如可以将年龄段对客户进行划分，18岁-25岁定义为年轻人，25岁-35岁定义为中青年，36-45定义为中年人等。可以参考个人收入信息，将人群定义为高收入人群，中等收入人群，低收入人群。参考资产信息也可以将客户定义为高、中、低级别。定性信息的类别和方式方法，金融可以从自身业务出发，没有固定的模式。

将金融企业各类定量信息，集中在一起，对定性信息进行分类，并进行定性化，有利与对用户进行筛选，快速定位目标客户，是用户画像的另外一个原则。

下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。

什么用户 ：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。

以上列举了互联网主要的用户标识方法，获取方式由易到难。视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。

什么时间 ：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。时间戳，为了标识用户行为的时间点，如，1395121950（精度到秒），1395121950.083612（精度到微秒），通常采用精度到秒的时间戳即可。因为微秒的时间戳精度并不可靠。浏览器时间精度，准确度最多也只能到毫秒。时间长度，为了标识用户在某一页面的停留时间。

什么地点 ：用户接触点，Touch Point。对于每个用户接触点。潜在包含了两层信息：网址 + 内容。网址：每一个url链接（页面/屏幕），即定位了一个互联网页面地址，或者某个产品的特定页面。可以是PC上某电商网站的页面url，也可以是手机上的微博，微信等应用某个功能页面，某款产品应用的特定画面。如，长城红酒单品页，微信订阅号页面，某游戏的过关页。

内容 ：每个url网址（页面/屏幕）中的内容。可以是单品的相关信息：类别、品牌、描述、属性、网站信息等等。如，红酒，长城，干红，对于每个互联网接触点，其中网址决定了权重；内容决定了标签。

注：接触点可以是网址，也可以是某个产品的特定功能界面。如，同样一瓶矿泉水，超市卖1元，火车上卖3元，景区卖5元。 商品的售卖价值，不在于成本，更在于售卖地点。 标签均是矿泉水，但接触点的不同体现出了权重差异。这里的权重可以理解为用户对于矿泉水的需求程度不同。即愿意支付的价值不同。

标签 权重

矿泉水 1 // 超市

矿泉水 3 // 火车

矿泉水 5 // 景区

类似的，用户在京东商城浏览红酒信息，与在品尚红酒网浏览红酒信息，表现出对红酒喜好度也是有差异的。这里的关注点是不同的网址，存在权重差异，权重模型的构建，需要根据各自的业务需求构建。

所以，网址本身表征了用户的标签偏好权重。网址对应的内容体现了标签信息。

什么事 ：用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏 等等。

不同的行为类型，对于接触点的内容产生的标签信息，具有不同的权重。如，购买权重计为5，浏览计为1

红酒 1 // 浏览红酒

红酒 5 // 购买红酒

综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式： 用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容） ，某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上**标签。

如：用户A，昨天在品尚红酒网浏览一瓶价值238元的长城干红葡萄酒信息。

标签： 红酒，长城

时间： 因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r=0.95

行为类型： 浏览行为记为权重1

地点： 品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9（相比京东红酒单品页的0.7）

假设用户对红酒出于真的喜欢，才会去专业的红酒网选购，而不再综合商城选购。

则用户偏好标签是：红酒，权重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用户A：红酒 0.665、长城 0.665。

上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。

本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。

核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。内容地址、行为类型、时间衰减，决定了权重模型是关键，权重值本身的二次建模则是水到渠成的进阶。模型举例偏重电商，但其实，可以根据产品的不同，重新定义接触点。

比如影视产品，我看了一部电影《英雄本色》，可能产生的标签是：周润发 0.6、枪战 0.5、港台 0.3。最后，接触点本身并不一定有内容，也可以泛化理解为某种阈值，某个行为超过多少次，达到多长时间等。

比如游戏产品，典型接触点可能会是，关键任务，关键指数（分数）等等。如，积分超过1万分，则标记为钻石级用户。钻石用户 1.0。

百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中 ，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。

金融企业内部的信息分布在不同的系统中，一般情况下， 人口属性信息主要集中在客户关系管理系统 ， 信用信息主要集中在交易系统和产品系统之中 ，也集中在客户关系管理系统中， 消费特征主要集中在渠道和产品系统中 。

兴趣爱好和社交信息需要从外部引入 ，例如客户的行为轨迹可以代表其兴趣爱好和品牌爱好，移动设备到位置信息可以提供较为准确的兴趣爱好信息。社交信息，可以借助于金融行业自身的文本挖掘能力进行采集和分析，也是可以借助于厂商的技术能力在社交网站上直接获得。社交信息往往是实时信息，商业价值较高，转化率也较高，是大数据预测方面的主要信息来源。例如用户在社交网站上提出罗马哪里好玩的问题，就代表用户未来可能有出国旅游的需求；如果客户在对比两款汽车的优良，客户购买汽车的可能性就较大。金融企业可以及时介入，为客户提供金融服务。

客户画像数据主要分为五类， 人口属性、信用信息、消费特征、兴趣爱好、社交信息。 这些数据都分布在不同的信息系统，金融企业都上线了数据仓库（DW），所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中，并且依据画像商业需求，利用跑批作业，加工数据，生成用户画像的原始数据。

数据仓库成为用户画像数据的主要处理工具，依据业务场景和画像需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加工等，生成用户画像需要的原始数据。

用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到这五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。

依据用户画像的原则，所有画像信息应该是五大分类的强相关信息。强相关信息是指同业务场景强相关信息，可以帮助金融行业定位目标客户，了解客户潜在需求，开发需求产品。

只有强相关信息才能帮助金融企业有效结合业务需求，创造商业价值 。例如姓名、手机号、家庭地址就是能够触达客户的强人口属性信息，收入、学历、职业、资产就是客户信用信息的强相关信息。差旅人群、境外游人群、汽车用户、旅游人群、母婴人群就是消费特征的强相关信息。摄影爱好者、游戏爱好者、健身爱好者、电影人群、户外爱好者就是客户兴趣爱好的强相关信息。社交媒体上发表的旅游需求，旅游攻略，理财咨询，汽车需求，房产需求等信息代表了用户的内心需求，是社交信息场景应用的强相关信息。

金融企业内部信息较多，在用户画像阶段不需要对所有信息都采用，只需要采用同业务场景和目标客户强相关的信息即可，这样有助于提高产品转化率，降低投资回报率（ROI），有利于简单找到业务应用场景，在数据变现过程中也容易实现。

千万不要将用户画像工作搞的过于复杂，同业务场景关系不大， 这样就让很多金融企业特别是领导失去用户画像的兴趣，看不到用户画像的商业，不愿意在大数据领域投资。为企业带来商业价值才是用户画像工作的主要动力和主要目的。

金融企业集中了所有信息之后，依据业务需求，对信息进行加工整理，需要对定量的信息进行定性，方便信息分类和筛选。这部分工作建议在数据仓库进行，不建议在大数据管理平台（DMP）里进行加工。

定性信息进行定量分类是用户画像的一个重要工作环节，具有较高的业务场景要求，考验用户画像商业需求的转化。其主要目的是帮助企业将复杂数据简单化，将交易数据定性进行归类，并且融入商业分析的要求，对数据进行商业加工。例如可以将客户按照年龄区间分为学生，青年，中青年，中年，中老年，老年等人生阶段。源于各人生阶段的金融服务需求不同，在寻找目标客户时，可以通过人生阶段进行目标客户定位。企业可以利用客户的收入、学历、资产等情况将客户分为低、中、高端客户，并依据其金融服务需求，提供不同的金融服务。可以参考其金融消费记录和资产信息，以及交易产品，购买的产品，将客户消费特征进行定性描述，区分出电商客户，理财客户，保险客户，稳健投资客户，激进投资客户，餐饮客户，旅游客户，高端客户，公务员客户等。利用外部的数据可以将定性客户的兴趣爱好，例如户外爱好者，奢侈品爱好者，科技产品发烧友，摄影爱好者，高端汽车需求者等信息。

将定量信息归纳为定性信息，并依据业务需求进行标签化 ，有助于金融企业找到目标客户，并且了解客户的潜在需求，为金融行业的产品找到目标客户，进行精准营销，降低营销成本，提高产品转化率。另外金融企业还可以依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息及时为客户推荐产品，设计产品，优化产品流程。提高产品销售的活跃率，帮助金融企业更好地为客户设计产品。

利用数据进行画像目的主要是为业务场景提供数据支持，包括寻找到产品的目标客户和触达客户。金融企业自身的数据不足以了解客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息。

金融企业可以引入外部信息来丰富客户画像信息，例如引入银联和电商的信息来丰富消费特征信息，引入移动大数据的位置信息来丰富客户的兴趣爱好信息，引入外部厂商的数据来丰富社交信息等。

外部信息的纬度较多，内容也很丰富，但是如何引入外部信息是一项具有挑战的工作。外部信息在引入时需要考虑几个问题，分别是外部数据的覆盖率，如何和内部数据打通，和内部信息的匹配率，以及信息的相关程度，还有数据的鲜活度，这些都是引入外部信息的主要考虑纬度。外部数据鱼龙混杂，数据的合规性也是金融企业在引入外部数据时的一个重要考虑， 敏感的信息例如手机号、家庭住址、身份证号在引入或匹配时都应该注意隐私问题 ， 基本的原则是不进行数据交换，可以进行数据匹配和验证。

外部数据不会集中在某一家，需要金融企业花费大量时间进行寻找。外部数据和内部数据的打通是个很复杂的问题， 手机号／设备号／身份证号的MD5数值匹配是一种好的方法 ，不涉及隐私数据的交换，可以进行唯一匹配。依据行业内部的经验，没有一家企业外部数据可以满足企业要求，外部数据的引入需要多方面数据。一般情况下，数据覆盖率达到70%以上，就是一个非常高的覆盖率。覆盖率达到20%以上就可以进行商业应用了。

金融行业外部数据源较好合作方有 银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信，各大电商平台等 。市场上数据提供商已经很多，并且数据质量都不错，需要金融行业一家一家去挖掘，或者委托一个厂商代理引入也可以。独立第三方帮助金融行业引入外部数据可以降低数据交易成本，同时也可以降低数据合规风险，是一个不错的尝试。另外各大城市和区域的大数据交易平台，也是一个较好的外部数据引入方式。

用户画像主要目的是让金融企业挖掘已有的数据价值，利用数据画像技术寻找到目标客户和客户的潜在需求，进行产品推销和设计改良产品。

用户画像从业务场景出发，实现数据商业变现重要方式。 用户画像是数据思维运营过程中的一个重要闭环，帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销，以及产品设计。用户画像就是一切以数据商业化运营为中心，以商业场景为主，帮助金融企业深度分析客户，找到目标客户。

DMP（大数据管理平台）在整个用户画像过程中起到了一个数据变现的作用。从技术角度来讲，DMP将画像数据进行标签化，利用机器学习算法来找到相似人群，同业务场景深度结合，筛选出具有价值的数据和客户，定位目标客户，触达客户，对营销效果进行记录和反馈。大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。

DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户，筛选出稳健投资人，激进投资人，财富管理等方面等客户，并且可以触达这些客户，提高产品转化率，利用数据进行价值变现。DMP还可以了解客户的消费习惯、兴趣爱好、以及近期需求，为客户定制金融产品和服务，进行跨界营销。利用客户的消费偏好，提高产品转化率，提高用户黏度。

DMP还作为引入外部数据的平台，将外部具有价值的数据引入到金融企业内部，补充用户画像数据，创建不同业务应用场景和商业需求，特别是移动大数据、电商数据、社交数据的应用，可以帮助金融企业来进行数据价值变现，让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。

用户画像的关键不是360度分析客户，而是为企业带来商业价值 ，离开了商业价值谈用户画像就是耍流氓。金融企业用户画像项目出发点一定要从业务需求出发，从强相关数据出发，从业务场景应用出发。用户画像的本质就是深度分析客户，掌握具有价值数据，找到目标客户，按照客户需求来定制产品，利用数据实现价值变现。

银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

到银行网点来办业务的人年纪偏大，未来消费者主要在网上进行业务办理。银行接触不到客户，无法了解客户需求，缺少触达客户的手段。分析客户、了解客户、找到目标客户、为客户设计其需要的产品，成了银行进行用户画像的主要目的。银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。

银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。利用DMP进行基础标签和应用定制，结合业务场景需求，进行目标客户筛选或对用户进行深度分析。同时利用DMP引入外部数据，完善数据场景设计，提高目标客户精准度。找到触达客户的方式，对客户进行营销，并对营销效果进行反馈，衡量数据产品的商业价值。利用反馈数据来修正营销活动和提高ROI。形成市场营销的闭环，实现数据商业价值变现的闭环。另外DMP还可以深度分析客户，依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交需求、信用信息来开发设计产品，为金融企业的产品开发提供数据支撑，并为产品销售方式提供场景数据。

简单介绍一些DMP可以做到的数据场景变现。

A 寻找分期客户

利用发卡机构数据＋自身数据＋信用卡数据，发现信用卡消费超过其月收入的用户，推荐其进行消费分期。

B 寻找高端资产客户

利用发卡机构数据＋移动位置数据（别墅／高档小区）＋物业费代扣数据＋银行自身数据＋汽车型号数据，发现在银行资产较少，在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务。

C 寻找理财客户

利用自身数据（交易＋工资）＋移动端理财客户端／电商活跃数据。发现客户将工资／资产转到外部，但是电商消费不活跃客户，其互联网理财可能性较大，可以为其提供理财服务，将资金留在本行。

D 寻找境外游客户

利用自身卡消费数据＋移动设备位置信息＋社交好境外强相关数据（攻略，航线，景点，费用），寻找境外游客户为其提供金融服务。

E 寻找贷款客户

利用自身数据（人口属性＋信用信息）＋移动设备位置信息＋社交购房／消费强相关信息，寻找即将购车／购房的目标客户，为其提供金融服务（抵押贷款／消费贷款）。

来源: 钱塘大数据二次整理，TalkingData的鲍忠铁原文出处，

㈡ 企业核心竞争力如何“看数据”

“判断企业的核心竞争力，就要看它为行业提供了多少数据和标准规范，广义来说就是提供了多少知识给行业。”中国工程院院士谭建荣说。

“上述技术都很好，但都不能替代产品设计技术和产品制造技术。”谭建荣提醒，中国制造业需要在创新能力、知识产权和核心技术三个方面再做努力。

数据显示，2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元。但行业存在如产品数据格式不统一、物联接入设备不能自主可控、标准化不统一、平台技术架构复杂、网络安全等发展瓶颈和挑战。

演讲中，谭建荣还就工业大数据的分类技术、建模技术、聚类技术、匹配技术等关键技术做了介绍。

“现在数据太多，真正有用信息被掩盖了，发现信息的成本更高，效率更低。”谈及分类技术，谭建荣说。他还就匹配技术介绍，工业大数据的关键还有优化、可视技术，数据需要可视化，否则就是一堆乱码。

内容来源：中国新闻网

㈢ 杭州发展前景怎么样

行业主要上市企业：海康威视(002415);恒生电子(600570);士兰微(600460);300033(同花顺);大华股份(002236);中控技术(688777);立昂微(605358);泰格医药(300347);华东医药(000963)等

本文核心数据：杭州产业结构;杭州支柱产业;杭州产业空间布局

杭州产业整体布局情况

——构建“5+3”现代产业体系 打造九大标志性产业链

近20年来，杭州市产业发生了较大的变化。杭州最初从制造业起步，曾以“工业兴市”为发展战略。受金融危机影响，杭州工业面临发展低谷，于是转变产业发展思路，以“服务业优先”破解难题，推动第三产业蓬勃发展，特别是文化产业及大旅游产业。进入信息时代，杭州抓住机遇，大力发展数字经济产业，助推杭州经济更上一层楼。2019年，杭州提出“新制造业计划”，首次将数字经济和制造业列为高质量发展“双丛者链引擎”。

产业变迁至今，杭州市形成了“5+3”现代产业体系——五大支柱产业和三大先导产业。其中，五大支柱产业包括文化产业、旅游休闲、金融服务、生命健康、高端装备制造;三大先导产业包括人工智能、云计算大数据、信息软件。此外，进入“十四五”，杭州加大推动制造业高质量发展，提出打造“九大标志性产业链”，包括视觉智能(数字安防)、生物医药与健康、智能计算、集成电路、网络通信、节能与新能源汽车、智能家居、智能装备、现代纺织与时尚。

在现代化服务产业中，杭州着重发展生产性服务业和生活性服务业。其中，生产性服务业的优势产业主要有数字服务、金融科技、文化创意、智慧物流;未来将加快发展研发、设计、会计、法律、会展等产业。生活性服务业则主要聚焦于健康、养老、育幼、文化、旅游、体育、家政、物业、快递、助残等。

——“一核九星”升级“三心八副” 主城区范围扩大

2021年以来，杭州的城市规划不断变化。2021年4月，杭州进行区划调整。2021年5月公示的《杭州市国土空间总体规划(2021-2035年)草案》提出了“一核九星”的空间发展格局。“一核”是由上城、拱墅、西湖、滨江组成的核心城区，成为“大杭州”的强劲极核;“九星”即由紧密联动型的萧山、余杭、临平，融核提升型的钱塘、富阳、临安，生态赋能型的桐庐、淳安、建德组成“九大星城”。

然而，在2022年2月杭州规自局官网一篇题为《规划引领向未来》的文章中，“一核九星”说法消失，取而代之的是“三心八副”。杭州第三中心横空出世——云城和未来科技城成为与武林湖滨、钱新奥体并列的城市新中心。具体来看，“三心八副”空间发展格局的“三心”主要是武林和湖滨地区、钱江新城(奥体博览城、钱江世纪城)、云城和未来科技城(南湖科学中心);“八副”则为萧山、钱塘、临平、富阳、临安、桐庐、建德、淳安8个副城。相较于早前提出的“一核九星”，“三心八副”布局的主城范围更大。

——“东整、西优、南启、北建、中塑” 加快主城区建设脚步

在主城区的建设上，杭州早就开始发力。2019年杭州提出主城区要着力做好“东整、西优、南启、北建、中塑”5篇文章。

东整，就是要完成大江东产业集聚区和杭州经济技术开发区的整合，条件成熟后争创国家级新区，成为展示我国先进制造业发展水平的重要窗口。

西优，就是要在优化城西科创大走廊的管理体制、创新资源、公渗孙共服务上取得新进展，加快科技重器建设，努力建成全球数字科创中心,成为展示我国未来科技创新的重要窗口。

南启，即全面启动湘湖和三江汇流区块规划建设，争取将这一区块建成杭州未来发展新的增长极和全嫌隐浙江省“四大建设“融合发展的示范区，成为展示我国现代化新型城市建设的重要窗口。

北建，就是要高标准推进大城北区块建设，既突出城市副中心功能，又突出产业功能，增强可持续发展动力，成为展示我国城市有机更新成果的重要窗口。

中塑，即持续深化西湖综保工程，加快之江文化产业带和大运河文化带规划建设，打造国际文化创意中心，推动固本塑魂，成为展示中华文明影响力、凝聚力、感召力的重要窗口。

杭州各行政区、省辖县级市、市辖县的定位不同。上城区是杭州中心区域，主要打造高端服务业中心、消费中心、宋韵文化传承展示中心等;拱墅区是杭州中心区域，主要打造时尚之都、数字新城、运河明珠;西湖区是杭州核心城区，着重构建“双核、五圈”的空间发展格局，积极打造展示西湖、西溪“双西”胜景;滨江区是首批国家级高新技术产业开发区之一，在“天堂硅谷·硅谷天堂“的愿景下，加快建成世界一流高科技园区的实践样板;萧山区推进“产城人文”深度融合，高水平建设“亚运国际城·数智新萧山”;余杭区处于杭州大城西的中心，是城西科创大走廊的核心区，科技创新优势突出，在最新的“三心八副”城市发展格局中，余杭区也被列入了中心区;富阳区聚焦“产业富阳”，打造全省先进制造业示范区，高水平描绘现代版富春山居图;临安区是城西科创大走廊重要一极，以青山湖科技城为主战场，将建设成为国内“硬科技”创新策源地;临平区处于G60科创大走廊和杭州城东智造大走廊的交汇点，是杭州融入长三角、接轨大上海的第一桥头堡;钱塘区定位世界级智能制造产业集群、长三角地区产城融合发展示范区、杭州湾数字经济与高端制造融合创新发展引领区等;桐庐县定位杭州后花园，是杭州大都市区重要经济增长极和浙江大花园“耀眼明珠”;淳安县是特别生态功能区以及“绿水青山就是金山银山”实践创新基地，也是著名景区千岛湖所在地;建德市是杭州“新制造业”产业基地，航空装备、航空经济等优势突出。

——各区产业规划蓝图浮出水面 构建现代产业体系是主旋律

从各行政区、省辖县级市、市辖县的产业规划来看，构建现代产业体系、打造先进制造产业集群等是杭州未来的发展方向。其中，各区产业发展方向各不相同。例如，上城区主要发展金融服务、消费服务等产业，余杭区主要发展人工智能、集成电路、关键基础软件等产业，建德市主要发展通航产业、生命健康、旅游休闲、水产业等。

杭州产业结构分布情况

——产业结构呈“三二一”格局 第三产业优势明显

从杭州的产业变迁来看，金融危机后，杭州的第三产业发展迅速，目前已成为杭州的主要产业。近年来，杭州市三次产业结构呈现“三二一”格局，2021年三次产业(第一产业、第二产业、第三产业)比重为1.8：30.3：67.9，第三产业优势突出。

——五大支柱产业：增加值整体呈增长态势 文化产业贡献最大

2017-2021年，杭州市五大支柱产业合计增加值整体呈增长态势，2021年突破8000亿元，达到8037亿元，同比增长10.5%。2021年一季度，杭州市五大支柱产业合计增加值为2169亿元。

注：1)2018年后文化产业统计范围有所变化;2)金融服务采用金融产业数据;3)生命健康采用健康产业数据。

从各细分产业来看，文化产业是贡献最大的细分产业。2021年，文化产业、旅游休闲、金融服务、生命健康、高端装备制造业五大支柱产业的增加值分别为2586、1068、2191、1332、860亿元。其中，文化产业占比达到32%，金融服务占比接近30%，为27%。

——三大先导产业：增长速度较快 信息软件产业规模最大

2017-2021年，杭州市三大先导产业均呈现增长态势，其中人工智能和信息软件产业增长迅速。2021年，杭州市人工智能产业实现营业收入2072亿元，同比增长33%;云计算大数据增加值为1615亿元，同比增长16%;信息软件增加值为3933亿元，同比增长14%。

注：1)人工智能产业采用营业收入数据;2)信息软件产业采用软件与信息服务产业数据。

从各区先导产业布局来看，上城区、拱墅区、西湖区、滨江区、萧山区、余杭区等布局较为完善。上城区重点发展信息软件、大数据、智能家居产业，拱墅区重点发展大数据产业，西湖区重点发展人工智能、云计算大数据产业，滨江区重点发展人工智能、工业软件、大数据产业，萧山区重点发展人工智能、工业大数据产业，余杭区重点发展人工智能、关键基础软件产业，临平区重点发展大数据产业，钱塘区重点发展人工智能、信息软件产业，桐庐县重点发展视觉智能、人工智能产业，淳安县重点发展旅游大数据产业，建德市重点建设公共大数据平台。

——九大标志性产业链：未来主攻方向 大打“数字牌”

“十三五”时期，杭州提出重点打造“1+6”产业集群。进入“十四五”，杭州提出要打造制造业九大标志性产业链，包括视觉智能(数字安防)、生物医药与健康、智能计算、集成电路、网络通信、节能与新能源汽车、智能家居、智能装备、现代纺织与时尚。在未来一段时间内，这九大产业链都将是杭州的“主攻”方向。其中，视觉智能(数字安防)已经成为杭州的特色产业。同时，值得注意的是，作为“数字经济第一城”，这九大标志性产业链中至少有6项与数字经济、信息行业紧密相关，包括视觉智能(数字安防)、智能计算、智能家居、智能装备、集成电路、网络通信。

杭州开发区(园区)主导产业

为了优化产业平台空间和功能定位，杭州市近年来对园区开启了三轮整合，2021年发布的《关于做好全市开发区(园区)整合提升工作的通知》标志着第三轮整合正式开始。具体来看，杭州将全市开发区(园区)总数从35个整合为17个，并将重点打造杭州钱塘新区、杭州城西科创大走廊、杭州高新技术产业开发区、萧山经济技术开发区、富阳经济技术开发区、余杭经济技术开发区等6个高能级战略平台。

目前，17个平台主导产业主要集中在数字经济、高端装备制造、生命健康、新材料、时尚产业等。比如，钱塘新区重点发展集成电路、生命健康、智能汽车与智能装备等;城西科创大走廊重点发展数字经济、生命健康、智能装备等;杭州高新区重点发展数字经济、生命健康、集成电路等。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《杭州市数字经济行业市场前瞻与投资规划分析报告》。

㈣ 悲，唐诗情绪的主流(节选自钱塘大数据)

对《全唐诗》近5万首诗的情绪分析结果，展示如下：

可能出乎很多人的意料，代表大唐气象的唐诗应该以积极昂扬的情绪为主，怎么会是“悲”、“思”、“忧”这样的情绪占据主流呢？而 “喜”、“乐”这样的情绪却占据末流呢？

接下来，笔者着重来分析下“悲”这个情绪占据主流的原因。

从常见的唐诗写作题材上说，带有“悲”字基调的唐诗较多，也多出名诗佳句，比如唐诗中常见的几种情结，如”悲秋情结“、”别离情结“、”薄暮情结“和”悲怨情结“，都体现出浓重的“悲情”色彩。

古人云：“悲愤出诗人”，它点破了人的成就与所处的环境、心境有某种关系。就像司马迁所说：“夫《诗》、《书》隐约者，欲遂其志之思也。昔西伯拘羑里，演《周易》；孔子厄陈、蔡，作《春秋》…大抵贤圣发愤之所为作也。此人皆意有所郁结，不得通其道也…”回顾古今中外的著名的诗人和作家，几乎无一不是曾有一段被排挤，诽谤，不得志和身处逆境之经历，有些甚至还很悲惨。正是在这种悲难，恶劣环境中，才使得其奋发图强。

重要的是，唐诗中的“悲”不仅仅是做“儿女态”的悲，更是具有超越时空纯宴、怜悯苍生以及同情至美爱情的大慈大悲。如下：

陈子昂的《登幽州台歌》，“前不见古人，后不见来者。念天地之悠悠，独怆然而涕下。”从时间与空间两个角度把悲凉拉长了。
李白的《将进酒》中“君不见明镜高堂悲白发，朝如青丝暮成雪”，以及《梦游天姥吟留别》中“世间行乐亦如春裤族此，古来万事东流水”让人唏嘘！还有《长相思》第一首中“天长路远魂飞苦，梦魂不到关山难。长相思，摧心肝。”

杜甫的《登高》中“无边落木萧萧下，不尽长江滚滚来。万里悲秋常作客，百年多病独登台。”老病残躯，孤苦无依独登台，心中悲凉陡然而生。《石壕吏》中“老妪力虽衰，请从吏夜归。急应河阳役，犹得备晨炊”等句语言朴实，但极具张力！

白居易的《长恨歌》末尾“七月七日长生殿，夜半无人私语时。在天愿作比翼鸟，在地愿为连理枝。天长地久有时尽，此恨绵绵无绝期。”相爱而不能相聚，生死遗恨，没有尽头扒弊！

㈤ 工业新媒体平台钱塘号到底是怎样一个平台

钱塘号是工业新媒体平台。其是由杭州钱塘大数据交易中心自主开发的、中国首次在世界互联网大会上正式发布并上线的、覆盖工业全产业链新媒体推广与互联的平台。这种“小而美”的体态，天然具备精准传播的特点。未来的自媒体平台，垂直化传播是大势所需，而且随着社会分工越来越细化，这一特点会被进一步放大。

• 钱塘号一方面致力于帮助工业企业、工业管理和研究机构、工业领域新旧媒体和自媒体在移动端获得更多曝光和关注，实现品牌传播和内容变现；

• 另一方面将为杭州钱塘大数据交易中心的“钱塘资讯平台”和“交易平台”输出更优质的内容和信息，创造更好的用户体验。

工业新媒体平台钱塘号将工业大数据带到了算法智能分发的这条道路上——基于大数据挖掘、推荐引擎、智能算法，为用户、企业、机构、媒体等提供了专业的服务信息和资源。

• 对自媒体人来说，钱塘号解决了泛工业领域内自媒体人“巧妇难为无米之炊”的难题，使得那些“姗姗来迟”的自媒体人不用苦心孤诣地熬过漫长的“粉丝培育期”也能够迅速凭借优质的内容脱颖而出。钱塘号对于内容资讯的智能推送，会将创作者创作的内容智能地推荐给对此类内容感兴趣的人。

• 对用户而言，钱塘号基于用户的兴趣而推荐的个性化工业资讯可以很好地满足用户碎片化时间里的阅读需求，实现工业资讯与用户的精准连接。

• 对工业企业和机构而言，钱塘号对于资讯和内容的精准投放、多渠道传播，多点落地，帮助工业企业和机构的品牌达到广泛传播、价值最大化，从而打造工业领域最有价值的行业垂直信息生态圈。

钱塘号的诞生顺应移动互联时代特点，凝聚社会新媒体、个人、企业和机构力量，纵向连接供、产、销，横向集结各类专业服务信息和资源，开放式打造全域互联互通的企业经营新生态，是工业大数据领域的一次有益的探索和创新。

目前钱塘号涵盖了工业领域内——智能制造、物联网、工业数据、工业智库、工业安全等23大板块。可以说，主打“工业大数据+算法智能分发”的工业新媒体平台钱塘号，在已经日趋僵化的自媒体格局上又撕开了一条口子——立足工业领域，做一个新媒体开放共享与互联平台，或许这确实是乘势揭竿而起的新一轮机遇。

㈥ 浙江省杭州市钱塘区有几个大工厂

杭州士兰微投资五十亿的工厂座落于浙亩卖江省会城市杭州湾钱塘新区共4个工厂，分别是士兰集成士兰集昕李耐茄士兰明芯及美乐卡哪察，士兰集成士兰集昕8英寸手机芯片已量产，士兰明芯及美乐卡专攻LED芯片也已量产，国家及当地政府大力扶持，国家之重器相信中报业绩会大幅提升，其股价还在底部值的拥有

㈦ 杭州钱塘区,临江街道5年后会发展怎么样

截止到2023年3月22日，亏宽5年后发展更好。
经查询杭州市政府发布的规划可知，杭州市钱塘区临江街道被列入2022年度浙江美丽城镇建设省级样板创建名单，实现工业总产值6.37亿元，同比增速11%，未扰枯来5年发展销李亮会更好。
并且杭州市钱塘区临江街道锚定“省级样板”目标，以“比学赶超”的志气锐气、“首位担当”的勇气豪气，咬定目标不放松，积极打造工业特色型。

㈧ 有哪些爬虫交易平台

不知道题主抄说的是不是网络爬虫呢？看袭到下面有一个回答说的是生物性质的爬虫吧。
那我就说些不是网络爬虫的交易平台吧
钱塘大数据（我一般在整这给平台进行数据交易）
东湖大数据
贵州大数据交易所
中关村数海大数据交易平台
出名的就这几个吧，其余的不太了解
愿采纳！

㈨ 萧山科技城的未来发展是怎么样

区域分析-萧山科技城版块

萧山科技城位于杭州钱塘江南岸江畔，地处国家级经济技术开发区萧山经济技术开发区，西连钱江世纪城，东接杭州临空经济示范区及大江东新城，总规划面积约50.7平方公里，其中核心区3.3平方公里，是钱塘江南岸一颗冉冉升起的明珠。

一、地理位置

萧山科技城位于杭州钱塘江南岸江畔，地处国家级经济技术开发区萧山经济技术开发区，规划范围东至空港经济区，南至杭甬高速，西与北至钱塘江，是杭州拥江发展的重要节点，与钱江世纪城、2022亚运核心区紧密相连，更与杭州临空经济示范区构成钱江南岸大湾区建设的发展轴线。萧山科技城核心区距萧山国际机场10公里，核心区距亚运村8公里;距钱江世纪城中心10公里;距钱江新城大约12公里。未来的机场快线，串连起萧山国际机场、杭州南站、杭州东站，还有快速路网、地铁等将把萧山打造成交通方便的国际化板块。按照萧山科技城的发展规划，它将会成为杭州的“钱江国际城、江南新天堂”。

二、人文环境

萧山，典型的江南水乡，这里河渠成网，湖泊星罗，濒海临江，水的环境孕育了萧山的水文化。秀美的山川赋予萧山人灵气和智慧，雄阔的江海开阔了萧山人的视野与胸襟。水，给萧山人带来灾患，也滋润着这片热土。在与水的搏斗中，萧山人铸就了自己的灵魂——萧山精神。

如今，又发扬“敢与强的比、敢同勇的争、敢向高的攀、敢跟快的赛”的“四敢精神”，以更强烈的竞争意识、争先精神、创业激情和创新能力，成为推进萧山现代化建设的力量源泉。萧山通江达海的地理位置，则造就了萧山人开放的性格，引领萧山人走向全国，走向世界。

三、板块产业

萧山科技城位于杭州钱塘江南岸江畔，地处国家级经济技术开发区萧山经济技术开发区，总规划面积约 .7平方公里，其中核心区3.3万平方公里。其功能定位为国际科创源地、人才荟萃高地、生态宜居福地，目标是打造成为以生命科学、信息技术、科技金融、新能源新材料、高端装备制造、文化传媒等为主导产业的集总部办公、星级酒店、特色商业、精致住宅、滨水社区、主题公园等于一体的产城融合的新型国际化都市区。

萧山科技城内已有在生命科学领域创新创业的清华长三角研究院创新中心、

中科院海洋生物技术转移中心等领先的生物技术企业入驻。截止至2017年1月，

科技城核心区也已引进200余家科技型企业，4.2万平方米的孵化器大楼已投用。传化、万向集团、英国怡和、慧芯智识、竹石生物、华烯新材料，浙江广电的浙江国际影视中心，钱塘大数据交易中心、工业大数据实验室也已相继入驻萧山科技城，浙江工业大数据创新中心也将在萧山科技城进行筹建，中英产业新城也将坐落于萧山科技城。未来在产业方面，包括智能制造产业园、国际科创园、科技城创业谷。其中，科技城创业谷作为萧山科技城的重要创新载体，建成后以完善科技城的城市功能配套，汇聚一批高端创新要素，提升科技城的核心竞争力，预计年底结顶，2020年投入使用。

四、区域配套

从吴山广场出发的地铁7号线（建设中），一路穿过奥体、钱江世纪城、萧山机场到达大江东，在萧山科技城同样设有站点。

另外，机场快速路已经通车，不仅能快速到达萧山机场，飞往全世界各地，更能快速到达世纪城、滨江、钱江新城等。滨盛路和江南大道—奔竞路也将向东延伸，进入萧山科技城，成为滨江一路和滨江二路，打通萧山科技城与钱江世纪城、亚运村的通路网，沿江区域整体贯通。设想中的同协隧道、新城路隧道，也将让萧山科技城与江北岸愈加畅达，方便承接江北岸的产业、人才及需求的外溢。今后三年，萧山科技城将开启以道路交通为主要内容的基础建设，拉开城市框架，强化与周边地区的无缝对接，特别是3.3平方公里核心区内，将形成“四横五纵”的路网架构。

（一）教育资源

杭州惠灵顿公学:位于杭州萧山科技城的国际教育园，包括杭州市萧山区惠立学校和杭州外籍人员子女学校。其建筑面积74000平方米，内部的设施可供学生们进行学术课程活动和课外活动。杭州市萧山区惠立学校和杭州惠灵顿外籍人员子女学校将围绕“思既往 明开来”的办学愿景，将学生培养成为具有包含“慎思、独立、个性、包容”惠立特质以及国际视野的未来公民。

新通国际学校小学:新通国际教育集团（总部：浙江杭州同时也是中国文化的海外传播者。

红垦学校:杭州市萧山区红垦学校位于杭州市萧山区红泰四路，东连萧山机场，南接沪昆高速，西傍G20峰会场，北临钱塘江，是一所2016年约2亿、建筑面积38388平方米、36个班规模的九年学制公办学校，硬件全市领先。

（二）医疗资源

IHG：3公里以内，总为8.4亿元。它由英国国际医疗集团（IHG）输入国际水平的医院管理、尖端技术和人才NHS

（三）商业配套

距前湾国际邻里中心（规划)：项目内的商业综合配套。

五、政策规划

2017年底，以《杭州市拥江发展四年行动计划（2018-2021年》提前实施“拥江发展”战略。2018年年初1月23日，正式公布《杭州市拥江发展战略规划（草案）》公示，杭州版图将再度“扩容”，江南城、下沙城、之江新城、未来科技城、临空经济示范区5个区域将升级为与原中心城区同等的地位。且预于2021年亚运会前取得显著进展，加快产业转型，呈现杭城新景象。萧山科技城将打造成为以生命科学、信息技术、科技金融、新能源新材料、高端装备制造、文化传媒等为主导产业的集总部办公、星级酒店、特色商业、精致住宅、滨水社区、主题公园等于一体的产城融合的新型国际化都市区。

综上所述：

当下萧山科技城版块比较适合在滨江、钱江新城、钱江世纪城乃至九堡、下沙周边工作生活的人群，不久的将来，融创江南壹号院和前湾国际社区等第一批萧山科技城的楼盘也将随着都市圈的形成而价值逾显。