大数据分析背景

A. 大数据产生的背景哪些

“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。

动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业，企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。

人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

(1)大数据分析背景扩展阅读：

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big
data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big
data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

B. 大数据背景下的信息安全问题探讨

大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点，因此，对于个人来说，难以处理极其庞大的数据，只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息；大数据所搜集提取的个人信息可能连本人都不完全知晓，比如个人的行为特征、语言风格、爱好兴趣等。在大数据时代如何保护个人敏感信息或隐私，必将成为高难度的世界课题。
2013年6月，美国前中情局雇员斯诺登曝光了始于2007年小布什时期美国国家安全局和联邦调查局启动的代号为“棱镜”的秘密项目。美国国家安全局通过接入雅虎、谷歌、微软、苹果等9家美国互联网公司中心服务器，对邮件、图片、视频、电话等10类数据进行监控，以搜集情报，监视民众的网络活动。“棱镜”项目缘于2004年美国政府的“星风”监视计划。但是，当时小布什政府由于法律程序等敏感问题而做出让步，美国本土的监听项目有所缩减。为了“星风”计划的继续进行，小布什政府通过司法程序将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，包括“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”，均交由美国家安全局执掌。“棱镜”项目用于监视互联网个人信息。“主干道”和“码头”项目负责存储和分析通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”。元数据主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。“核子”项目负责内容信息的获取，截获电话通话者对话内容及关键词，通过拦截通话以及通话者所提及的地点，来实现日常的监控。由此可见，斯诺登不仅揭露了美国的大规模窃听计划，更揭示了大数据时代国家信息安全保护问题。大数据的分析与使用，无论对个人（如跟踪健康状况防范疾病）、对企业（如了解市场偏好以有效安排产品设计生产营销）乃至对国家（如防范疫情或恐怖主义）显然都有巨大的好处，从商业用途来说，谷歌、微软、雅虎等互联网公司，完全可以通过它们掌握到的数以百万计、千万计甚至亿万计的数据，经由“超级计算”，准确推断消费者的爱好及习惯、商品的销售额、疾病疫情的发展趋势。商业如此，在政治、经济、军事等方面亦存在诸多的用途和潜在利益。像“棱镜”计划里涉及的谷歌、雅虎、苹果、微软等大网站，人们每天由于各种业务需要，会把大量个人信息输入其中，但常常并不被事先告知数据的用途。而这些数据会被企业或政府用来进行一些特殊的计算或分析，如通过对大数据的分析预测来对人们尚未实施的行为进行惩罚。比如“大数据之父”舍恩伯格曾披露过一个例子：在美国有一个计划名为“预测式配警”，通过对大数据分析来预测美国某个城市的某条街道的某个时段是犯罪高峰时段，然后在那个位置部署更多的警力。从此该地区居民将长时间被监控，这是一种变相的侵犯或惩罚。他们不是因为做错事，而是因为某个计算机的算法预测他们可能做错事而被惩罚了，显然这是不公平的。美国国安局拥有的正是类似的一套基于“大数据”的新型情报收集系统，这套名为“无界爆料”的系统，以30天为周期，从全球网络系统中接收到970亿条讯息，再通过比对信用卡或者通讯记录等方式，能几近真实地还原个人的实时状况。当然，像谷歌这样的商业组织也有可能掌握同样量级的信息而进行商业预测分析。因此，必须建立一套规则予以规范和约束对大数据的收集和使用。第一，虽然这些信息储存在不同的服务器上，但这些数据是用户的资产，拥有权属于用户自己而不是这些公司，这是必须明确的，就像财产所有权一样，个人隐私数据也应该有所有权。第二，利用大数据、云计算技术给用户提供信息服务的公司或企业，需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输，这是企业的责任和义务。第三，如果企业或政府要使用用户的信息，一定要让用户有知情权和选择权，泄露用户数据甚至牟利，不仅要被视作不道德的行为，而且是非法行为。大数据时代的数据存储和应用方式是跨地域甚至是跨国界的。作为国家层面要将大数据上升为国家战略，奥巴马政府在2012年3月将“大数据战略”上升为最高国策，像陆权、海权、空权一样，将对数据的占有和控制作为重要的国家核心能力。我国也应从国家高度重视大数据，在对其进行安全保护、政策制定需要重视三个方面：一是要正视数据霸权，要清醒认识到我国在网络控制权、关键技术和高端设备等方面，还受制于西方。二是要明确主权，数据作为一种重要的战略资源，无论是个人拥有还是国家拥有，都要纳入到主权范围里面来考虑。三是要有治权，因为有主权不一定能够管治。比如：数据存到国外，云计算跨越国境，可能不在你的主权范围之内。要区别对待不同的数据，对确需保护的数据，必须有切实可靠的手段进行有效管理。如果做不到对数据的有效管理，大数据就必然面临失控的危险。政策界定安全责任问题。大数据的安全问题涉及政府、相关企业、网络运营商、服务提供者，以及数据产生者、使用者等方方面面，必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中，从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理，各个环节均要分担相应的安全责任。监管保障基础设施安全问题。大数据的发展离不开电信网络甚至工控系统等关键基础设施，其安全可靠同样依赖于这些基础设施，受供应链全球化、产业私有化的影响，网络与关键基础设施间的安全日趋复杂，一国的大数据可能存放在别国的网络中，一国的基础设施可能同时服务于多个国家，高度的全球相互依赖性，挑战着原有的国家主权观念。所以，关键基础设施的安全监管体系十分重要，我国需要尽快确立对供应链的实质性国家安全审查和对基础网络的常态化安全监管。
网络空间冲突管理问题。大数据的资源价值越来越高，围绕大数据的争夺和冲突就越来越激烈。大数据的生成、处理和利用方式，将极大改变各种冲突的表现方式和破坏烈度。通过立法与国际合作应对包括知识产权的保护、网络犯罪的处置、网络破坏活动特别是网络恐怖主义的打击以及网络战争的威胁。

C. 大数据的产生背景是什么

大数据有两种含义：
一种是大批量的数据。量级有多大？比如通常读一本几百万字的电子小说，每天专注地快速地阅读，少说用时也需7-15天，而文档在手机、电脑上存储占用空间有多大呢？10MB而已，也就是说如果按照7天处理10MB文字，推算1GB的内容需耗时710+天，相当于两年时间，而当下互联网企业每天产生的数据量是10GB-10000GB不等，这样的数据量，如果用一个人去处理的话，每天的数据量得花20年到20000年，在时间长度和成本上而言几乎是不可能实现的，因为这才是一天的数据量。同样可以感受一下存储成本：大家手机、电脑都有存储空间，手机256GB应该为主流了，电脑2TB（2048GB）左右，即便存储空间应景很大，而实际企业生产中用不了几天就存储不下了。大家想象一下，如果打开一个1GB大小的EXCEL或者TXT文本文档会发生什么现象呢？有兴趣的小伙伴可以试一试，你会发现电脑变得超级慢超级卡，而且你甚至都打不开这个文档。
第二种就是大数据处理技术，简称大数据。对企业而言企业绝对不能接受上述现象的发生，因为数据处理不了，相当于干再多活都不知道哪些赚了哪些赔了，企业是要靠赚钱来存活的，如果为了处理数据再购买更高性能的机器作为服务器去处理这些信息，那成本将会极其高昂，企业负担不起，于是乎就有人发出这样的疑问：
有没有一种可以让很多台廉价的机器组建成一台牛逼的机器的技术？就好比合体技能一样？
有需求就有大牛，很快，一项新的计算机计算技术框架——分布式数据处理框架诞生了，目的很明确，就是解决了上面提到的疑问——让很多台廉价的机器组合起来变成了一个牛逼的、专门针对短时间内处理大量数据的系统，这就叫大数据处理技术。
如果你还是觉得理解不透彻，可以去多易教育的官网看看带有图片和讲解视频的专栏，通俗易懂的让你迅速了解什么是大数据，毕竟多易是大数据培训行业的领头羊嘛！

D. 大数据行业发展现状与未来前景分析

近年来，全球正大步迈向大数据新时代，数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下，行业大数据得以高速发展，应用于各个领域，根据IDC发布的有关数据预测，2025年市场规模将达到19508亿元的高点。

全球大数据储量呈爆发式增长

随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

E. 大数据背景下构建市场监管知识库的战略价值

大数据背景下构建市场监管知识库的战略价值_数据分析师考试

“大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器”，涂子沛在《大数据：正在到来的数据革命》一书中这样写道。面对移动互联和信息技术的不断兴起和发展，大数据已经越多越多的占据着人们的生活，就连风靡全球的NBA比赛也不例外。专业的数据分析师会在每场比赛中记录每位球员的得分多少、哪个区域得分较多等一系列数据，以此分析每位球员的命中率，为整支队伍的球队建设和战略战术助力献策，甚至可以预测每个赛季的比赛结果等等。大数据已经深入到人们日常生活的方方面面，当然对于政府部门也是同样，大数据背景下，政府机构也将构建行政执法知识体系，构建市场监管知识库，为进一步提高执政能力做出更大努力。

一、大数据引领政府市场监管走向新征程

2014年8月，深圳市市场和质量监督管理委员召开了关于大市场监管职能转变及监管方式创新的征求意见会，会上提及了《深圳市市场和质量监督管理委员会关于推进大市场监管职能转变及监管方式创新的意见（征求意见稿）》，在此意见中提出了要将“大数据”监管应用于市场监管，而这也是这一意见稿中的突出亮点之一。运用大数据进行市场监管，必将是未来市场监管发展的必经趋势。在整个市场监管体系中，搭建行政执法知识体系显得尤为重要，构建市场监管知识库成为其中不可或缺的一部分。

在市场监监管的知识库中包括数字博物馆、特色词库、业务条线、精品专区以及热搜等五个模块，其中业务条线可以细化为：竞争执法、消费维权、网络监管、商标监管、广告监管、合同监管、质量监管和食品药品监管等多个方面，逐步开展大数据监管专项研究，运用科学的数据分析方法，全面提高监管能力和效率。

二、政府构建大数据市场监管知识库的巨大战略价值

从我国政府的发展现状和未来发展方向来看，合理利用大数据是我国建设服务型政府有利的技术支持和根本保障，而积极构建市场监管知识库却是利用大数据的最好体现。构建市场监管知识库的战略价值主要体现在以下四个方面：

第一，有利于政府决策的科学化。市场监管知识库的构建，将为政府在市场监管方面提供更多的知识、案例、数据，帮助政府合理有效的利用这些资源，做出分析和判断，提出更合理更科学的决策，减少各方行政资源的浪费，极大地提升了政府的行政效率，提高市场监管的精准度，使不良企业逐渐退出市场，保障了企业经营运转的良好市场环境。

第二，有利于政府机构的精简化。利用大数据构建知识库，可以使政府机构逐渐走向扁平化，精简职能部门，使职能相近或重复的部门进行合并和删减，加快信息和知识的传递速度，减少有效数据的误用，增加数据的效用性，保证市场监管的速度和时效，更好的完成市场监管的职能，并且有效的进行职能部门的知识管理和知识传递。

第三，有利于维护消费者权益。从构建知识库的模块和业务条线来看，市场监管的涉及面逐渐扩大，几乎将损害消费者权益的方面全部纳入进来，加之大数据的收集和分析，能够切实有效的处理不合法的消费行为和事件，为消费者营造良好的消费环境和市场氛围，也为相关产业的发展和政策的制定提供可靠科学的数字依据。

第四，有利于政府创新能力的培养。利用大数据构建市场监管知识库，从一定意义上讲，就是符合信息社会的发展趋势，加快政府从传统型转向服务型和知识型的新举措，是政府行政能力创新的极大体现，是市场监管由此走向知识管理的必经之路，只有不断加强知识库的建设，完善政府在市场监管方面的知识管理，才能使我国政府的行政能力不断增强，创新能力不断增强，进而不断提升我国的竞争实力。

三、国外政府大数据的实践与战略

不仅我国政府在不断利用大数据构建知识库，在国外也早已掀起了构建大数据政府的热潮。早在2013年3月29日，奥巴马政府便公布了“大数据研发计划”（Big Data Research and Development Initiative），目的便是希望政府机构可以积极利用和挖掘大数据，不断巩固市场监管的数据基础和地位，实现政府的智能决策，为大数据的政府时代奠定基础。

此外，还有法国政府也在积极响应大数据的时代号召。2013年，法国生产振兴部部长Arnaud Montebourg、数字经济部副部长Fleur Pellerin和投资委员Louis Gallois在第二届巴黎大数据大会(le congrès Big Data)的第二天共同宣布了“法国政府为促进大数据领域的发展，将以新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划”这项重大决定，目前，法国政府将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目，这足以证明法国政府对于大数据领域发展的高度重视，而这些决定的目的也是想通过发展大数据及其实践作用，进一步促进法国在大数据领域的发展以及大数据对政府和对民众生活的重大意义。

除了欧美发达国家的大数据政府战略之外，2013年6月，日本安倍内阁公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”，该宣言强调了2013年～2020年，日本政府以发展开放公共数据和大数据为核心的新IT国家战略，旨在把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。由此可以看出，世界各国都已在大数据的浪潮中不断前进，奋勇向前。

四、我国政府的大数据实践案例

2013年11月15日党的十八届三中全会上正式发布了《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，其中提到了国家治理体系和治理能力现代化。这就要求我国政府不断提高行政效率，加快转变为服务创新型政府，而这一目标的实现，离不开大数据的支持。对于大数据的的利用，我国政府在摸索的道路中也取得了一定的成就。

例如，在2013年召开的第二届工商行政管理创新发展高层研讨会上，大数据挖掘技术构建的企业发展工商指数这一创举成为了会议的焦点之一。这一指数的构建样本来源于国家工商总局的国家经济户籍库，其数据量多达5500万家的企业和个体户。由此可见，构建大数据市场监管的知识库体系，可以为大数据的后续利用提供样本和服务，进一步体现了知识库构建的重大战略价值。该指数是一个名为“企业发展和宏观经济发展关系研究”课题组进行构建的，其成员分别是国家工商总局、首经贸财税数据研究所以及著名的龙信数据公司，它将在预测宏观经济走势方面发挥着不可小视的作用。一旦具有一个先导性的指标体系，我国政府就能在经济政策和宏观调控方面做出更为科学严谨的决策，为我国的经济发展贡献力量。这一指数的提出，从一定意义上肯定我国政府在大数据利用方面的努力，也为后续其他部门政府在监管和行政中利用大数据知识库提供了借鉴和模板，希望能从已有和逐渐被挖掘的数据中提取更多的信息，产生更大的价值，实现真正的政府行政信息化。

五、结语

大数据时代已经来临，它代表着信息技术未来发展的战略走向，也将引发技术领域跨越式发展。如何利用好这一“21世纪的新石油”成了我国政府面临的新机遇也是新挑战。只有不断加快数据的收集，加强数据的分析，完善数据的利用，才能不断健全政府的市场监管职能，打造公开透明的服务型政府，成为极具竞争力的知识型政府。

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F. 中国大数据的提出的时间和背景是什么发展情况和现状分别是什么样的

大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年，中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划内》并且批复了“十容二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始
发展和现状是：（一）市场规模快速增长，供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来，我国大数据产业从无到有，全国各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。易观国际数据显示，2011-2014年，我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元，年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测，2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度，在十二五末市场规模接近100亿元。

G. 大数据发展背景及研究现状

2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。

大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关

根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

H. 大数据分析的目的是什么

1、分析现状

分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何。

我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

2、分析原因

分析原因是数据运营者用得比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。

3、预测未来

数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。

作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。

(8)大数据分析背景扩展阅读：

大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1、交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。