❶ 廣東省經濟和信息化委員會的人員編制

省經濟和信息化委（省國防科學技術工業辦公室）機關行政編制205名。
其中廳級領導版職數：主任1名、副權主任5名（含增設1名副主任分管國防科學技術工業工作），省中小企業局局長（兼任省民營經濟發展服務局局長）1名、省大數據管理局局長（兼任總經濟師）1名；
正處級領導職數32名（含總工程師1名、機關黨委專職副書記1名、省中小企業局（省民營經濟發展服務局）副局長3名）、副處級領導職數44名。

❷ 蘇州市新聞辦公室主任什麼級別

國務院辦公廳秘書長，正部級。鄉鎮政府（或縣某局）辦公室主任，股級。中間隔著萬重山
根據「辦公室」的級別來定的，如果只是一般單位的辦公室主任，那就沒有級別關於吳琦等同志職務調整的通知
蘇府人〔2021〕2號
各市、區人民政府，蘇州工業園區、蘇州高新區、太倉港口管委會；市各委辦局，各直屬單位：
經研究決定：
吳琦同志任市政府辦公室主任；
范建青同志任市政府副秘書長；
顧建明同志任市政府副秘書長，兼任市大數據管理局局長，免去市政府辦公室副主任職務；
李晶同志兼任市大數據管理局副局長；
免去沈志棟同志市政府副秘書長、市政府辦公室主任、市政府新聞發言人、兼任的市大數據管理局局長職務。
蘇州市人民政府
2021年1月28日

圖片

市政府關於李勇、楊芳同志職務任免的通知
蘇府人〔2021〕3號
各市、區人民政府，蘇州工業園區、蘇州高新區、太倉港口管委會；市各委辦局，各直屬單位：
經研究決定：
李勇同志任市政府新聞辦公室主任；
免去楊芳同志市政府新聞辦公室主任職務。
蘇州市人民政府
2021年1月28日

圖片

市政府關於孫勇同志免職的通知
蘇府人〔2021〕4號
各市、區人民政府，蘇州工業園區、蘇州高新區、太倉港口管委會；市各委辦局，各直屬單位：
經研究決定：
免去孫勇同志市公務員局副局長職務。
蘇州市人民政府
2021年1月28日

圖片

市政府關於沈玉明同志職務調整的通知
蘇府人〔2021〕5號
各市、區人民政府，蘇州工業園區、蘇州高新區、太倉港口管委會；市各委辦局，各直屬單位：
經研究決定：
沈玉明同志任市公務員局局長。
蘇州市人民政府
2021年1月28日
來源：蘇州市人民政府官網

❸ 你對大數據和智慧交通時代如何改進城市交通管理工作有哪些建議

大數據時代的城市交通管理關鍵要解決數據來源問題，打破現有部門、機構之間因為利益關系而對數據共享和交換的障礙，讓公眾參與到交通基本狀態信息的採集是一個必然有效的途徑，只是目前面臨各種法律法規的難題，以及網路覆蓋導致的速率和交通管理機構沒有提供便捷的數據採集上傳的入口。

解決了數據採集問題以後，其他的數據分析、決策分析和行政監管等工作，就看管理部門的執行力了。即便沒有行政作為的突破，借用商業運作也能對交通管理起到很好的促動作用。

❹ 大數據(Big Data)」一詞已經變得沒有以往那麼紅火了，為什麼會這樣呢

原因在於是在於盲目迷戀數據，不加批判地使用，那會引發災難。

盲目迷戀數據與誤用

「大數據」的問題並不在於數據本身很糟糕，也不在於大數據本身很糟糕：謹慎應用的話，大型數據集還是能夠揭示其它途徑發現不了的重要趨勢。正如茱莉婭·羅斯·韋斯特（Julia Rose West）在最近給Slate撰寫的文章里所說的，盲目迷戀數據，不加批判地使用，往往導致災難的發生。

從本質來看，大數據不容易解讀。當你收集數十億個數據點的時候——一個網站上的點擊或者游標位置數據；大型公共空間十字轉門的轉動次數；對世界各地每個小時的風速觀察；推文——任何給定的數據點的來源會變得模糊。這反過來意味著，看似高級別的趨勢可能只是數據問題或者方法造成的產物。但也許更重大的問題是，你所擁有的數據通常只是你真正想要知道的東西的一個指標。大數據不能解決那個問題——它反而放大了那個問題。

例如，民意調查被廣泛用作衡量人們在選舉中的投票意向的指標。然而，從湯姆·布拉德利（Tom Bradley）1982年在加州州長競選中敗北，到英國脫歐公投，再到特朗普的當選，數十年來結果出乎意料的選舉一再提醒我們，民意測驗和人們實際的投票意向之間並不總是完全一致。Facebook以往主要通過用戶有沒有點贊來估量他們對特定的帖子是否有興趣。但隨著經過演算法優化的動態信息開始大量出現標題誘餌、點贊誘餌和嬰兒照片——導致用戶滿意度明顯下降——該公司的高層逐漸意識到，「點贊」這事並不一定意味著用戶真的喜歡特定的內容。

指標和你實際上要估量的東西之間的差別越大，過於倚重它就越危險。以來自奧尼爾的著作的前述例子為例：學區使用數學模型來讓教師的表現評估與學生的測驗分數掛鉤。學生測驗分數與不在教師控制范圍內的無數重要因素有關。大數據的其中一個優勢在於，即便是在非常嘈雜的數據集里，你也可以發現有意義的關聯性，這主要得益於數據量大以及理論上能夠控制混雜變數的強大軟體演算法。例如，奧尼爾描述的那個模型，利用來自多個學區和體系的學生的眾多人口結構方面的相關性，來生成測驗分數的「預期」數據集，再拿它們與學生的實際成績進行比較。（由於這個原因，奧尼爾認為它是「大數據」例子，盡管那個數據集並不夠大，沒達到該詞的一些技術定義的門檻。）

試想一下，這樣的系統被應用在同一所學校裡面——拿每個年級的教師與其它年級的教師比較。要不是大數據的魔法，學生特定學年異常的測驗分數會非常惹眼。任何評估那些測驗的聰明人，都不會認為它們能夠很好地反映學生的能力，更不用說教他們的老師了。

而前華盛頓特區教育局長李洋姬(Michelle Rhee)實行的系統相比之下更不透明。因為數據集比較大，而不是小，它必須要由第三方的咨詢公司利用專門的數學模型來進行分析解讀。這可帶來一種客觀性，但它也排除掉了嚴密質問任何給定的信息輸出，來看看該模型具體如何得出它的結論的可能性。

例如，奧尼爾分析道，有的教師得到低評分，可能不是因為他們的學生表現糟糕，而是因為那些學生之前一年表現得出奇地好——可能因為下面那個年級的教師謊稱那些學生表現很好，以提升他自己的教學評分。但對於那種可能性，學校高層並沒什麼興趣去深究那種模型的機制來予以證實。

加入更多指標

並不是說學生測驗分數、民意調查、內容排名演算法或者累犯預測模型統統都需要忽視。除了停用數據和回歸到奇聞軼事和直覺判斷以外，至少有兩種可行的方法來處理數據集和你想要估量或者預計的現實世界結果之間不完全相關帶來的問題。

其中一種方法是加入更多的指標數據。Facebook採用這種做法已有很長一段時間。在了解到用戶點贊不能完全反映他們在動態消息當中實際想要看到的東西以後，該公司給它的模型加入了更多的指標。它開始測量其它的東西，比如用戶看一篇帖子的時長，他們瀏覽其點擊的文章的時間，他們是在看內容之前還是之後點贊。Facebook的工程師盡可能地去權衡和優化那些指標，但他們發現用戶大體上還是對動態消息里呈現的內容不滿意。因此，該公司進一步增加測量指標：它開始展開大范圍的用戶調查，增加新的反應表情讓用戶可以傳達更加細微的感受，並開始利用AI來按頁面和按出版者檢測帖子的標題黨語言。該社交網路知道這些指標沒有一個是完美的。但是，通過增加更多的指標，它理論上能夠更加接近於形成可給用戶展示他們最想要看到的帖子的演算法。

這種做法的一個弊端在於，它難度大，成本高昂。另一個弊端在於，你的模型加入的變數越多，它的方法就會變得越錯綜復雜，越不透明，越難以理解。這是帕斯誇里在《黑箱社會》里闡述的問題的一部分。演算法再先進，所利用的數據集再好，它也有可能會出錯——而它出錯的時候，診斷問題幾無可能。「過度擬合」和盲目相信也會帶來危險：你的模型越先進，它看上去與你過往所有的觀察越吻合，你對它越有信心，它最終讓你一敗塗地的危險就越大。（想想次貸危機、選舉預測模型和Zynga吧。）

❺ 南京市大數據管理局屬於副廳級還是正處級

南京市大數據管理局屬於市政府直屬機構，應該屬於正局級建制，其實換算成國標就是副廳級，但裡面各處室也是正處級建制。。。

❻ 鹽城市大數據辦公室主陸曉剛屬於什麼行政級別

大數據（來big data），指無法在一源定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

❼ 馬雲做大數據怎麼賺錢

隨著大數據時代的來臨，大數據早已不再神秘。帶給我們眾多的沖擊，每個人都應當與時俱進、不斷提升，放棄殘缺的守舊思想，大膽接受新的挑戰。
任何一家有EXCEL表格的公司，都敢說自己是大數據公司;任何一個地方政府公開有數字的PDF文檔，就敢說是政府大數據公開。以至於業界人士擔憂，某天大家再聽這個概念都麻木了，然而行業還是沒有做出多少事情。
區域數字鴻溝巨大
說起掘金大數據，一定繞不開政府數據。地方政府掌握著80%以上的數據。每隔一段時間，從中央到地方，都會發布關於大數據開放的政策。高層談新經濟，言必稱大數據。
而在執行層面，目前地方政府大多處於觀望狀態。關注政務數據領域的清華大學數據科學研究院執行副院長韓亦舜表示，政府數據開放並沒有那麼復雜，需要有地方能真正去實踐和摸索，做一些事情，當下所有的人都在談數據開放，但做實事的不多。
韓亦舜曾建議西部一些地方政府借大數據發展的機會，率先開放數據獲得先發優勢，另外同步做好信息化補課。
6月份，筆者見到一位來北京尋求合作的西部省份地理信息測繪局局長，他長期在部委工作，前些年調到地方當部門一把手，發展大數據思路清晰，不過讓他苦惱的是，當地信息化水平不高，很多地方沒有數據，有的數據還在紙上。
他醞釀出台一個規定，以後所有的圖都不準畫在紙上，必須上網，以電子化的形式存儲。當下他最想解決的問題是信息化，先收取數據，然後通過建立地方數據中心的形式，與企業合作，做地理信息垂直領域的數據開放和挖掘。
走在前沿的貴州省，希望以發展大數據彎道超車，實現新經濟的騰飛。然而從數據開放的程度來看，當地一些職能部門，所謂的公開數據還停留在提供PDF文件階段，遠非結構化的數據，按照國際數據公開標准來說，並不能算政府數據公開。
單從數據開放來看，思路最清晰規劃更具體的，還是廣東、上海等發達地區。對於地方政府的大數據園區來說，發達地區好比「富二代」，一出生就含著金湯匙，但大部分地區還是「窮二代」，需要更大力度的數據挖掘與開放。由於各地在大數據方面存在差距，不同區域的數字鴻溝會繼續深化。
飢渴的大數據創業公司
在掘金大數據的背景下，企業早已經等不及了。早些年，部分企業通過各種交易手段，獲得政府數據。在數據開放的背景下，部分企業還在依託不規范交易，已經有政府部門被巡視組查出了因數據交易衍生腐敗。
一部分企業希望參與政府數據公開進程，幫助政府做數據公開。比如數據堂公司與貴陽市政府共建數據生態城市。還有一批公司，則是急速擴張，跟各地政府成立相關的合資公司。
當然，還有轉型大數據二次創業的公司。在貴陽數博會上，筆者見到很多大數據公司，就是以前賣電腦和軟體開發的IT公司，轉型做大數據，業務范圍無所不在，包括智慧城市、軟體開發、智慧農業、醫療等。
除上述歸類外，企業為了獲取政府數據，採取各種「曲線救國」的招式。前不久，筆者熟悉的一家南方大數據創業公司，為了獲取某西部城市政府部門數據，報名參加當地的創業大賽，希望通過得獎，引起當地政府重視，達成數據合作。
這家公司的CEO在參賽間隙，拖著行李箱與當地國企聯絡，希望能夠以合資的形式成立公司，共同挖掘當地數據。
這位CEO還通過各種方式，找到該市分管大數據的負責人，希望能夠談成合作。他勾畫的藍圖很美好：獲取一個城市的數據，做成樣板，然後在全國復制，迅速從0到1成為該行業的「寡頭」企業。
不過，目前還沒有關於這家公司取得實質進展的消息，但這家公司尋求政府大數據開放的決心和路徑，頗具有典型性。
政府資源導向，仍是目前很多數據公司努力的方向。很多大數據公司在融資過程中，強調一定要有國有資本進入，而且堅決遠離境外資本。
從2015年國內最大的幾筆大數據創業公司的融資情況來看，幾乎都有國有資本進入，即便只佔很小的比重。在某大數據公司融資發布會上，筆者隨機問了幾家投資機構選擇投資這家公司的原因，答案驚人一致：有政府數據資源。
而在一些專家和專業投資人看來，從價值投資的角度，一是真正有技術優勢的公司，二是有自己數據源的公司。依託政府資源的公司，從長遠來說，並沒有太大的投資價值。
樂觀者認為，政府數據開放最終會走向規范化，有科技含量的公司最終會在泡沫破滅後存活下來。
BAT能否領軍?
BAT中的某一家，會成為全球最大的數據公司么?
在專業人士看來，媒體喜歡造概念，這個說法很不專業。因為數據就像石油一樣，每個地理區間都有，誰儲存了多少，很難量化和比較。
馬化騰和張小龍都說，他們很焦慮，因為用戶花在微信上的時間太多了。不過馬化騰又說，微信公眾號是騰訊前三年最偉大的發明，因為可以把人留在微信上，大家就離不開了。
BAT三家公司一方面通過自身的數據，做出反映數字中國的圖譜，甚至把脈經濟走向;另外也在建立自身的數據生態體系;以網路為代表，則認為大數據的最終應用是人工智慧。
京東CTO張晨告訴筆者，因為京東有自己的物流體系，其電商數據包括詳細的消費者畫像。張晨說，如果通過電商大數據分析，提高精準服務水平，能提高銷售一個百分點，對京東來說都是很大的大數據價值變現。
互聯網企業的數據，在整個大數據生態中，能夠起到多大作用，各方都在摸索。很多人認為，互聯網企業的數據價值被高估了。
比如韓亦舜認為，相對實體經濟來說，互聯網企業的數據，更多是第三產業，是對消費者端的，相對整個實體經濟，比如說製造業體系產生的數據，互聯網數據並不算多。
「互聯網只是個工具。」國家統計局一位原副局長在一次數據研討會上直言。他認為，互聯網是傳遞現代數據的工具，不能唱得比實體經濟還高。
至於BAT如何從大數據掘金，筆者聊了很多業內人，聽得都不太明白，仍不得解。一家企業CEO表示，現在大家的思路其實都不清晰。
6月份，馬雲在一次活動上說，阿里是一家大數據公司，不過我們也不知道怎麼用數據掙錢。

❽ 什麼是旅遊大數據

「大數據」作為時下最時髦的詞彙，開始向各行業滲透輻射，顛覆著很多特別是傳統內行業的管理和容運營思維。在這一大背景下，大數據也觸動著旅遊行業管理運營者的神經，攪動著旅遊行業管理運營者的思維；大數據在旅遊行業釋放出的巨大價值吸引著諸多旅遊行業人士的興趣和關注。那麼，對於旅遊行業來說，如何應用數據、應用在哪些方面，大地雲游通過本文為您解答。
2017年全國旅遊工作會議上，國家旅遊局局長李金早在工作報告中指出，「著力加強旅遊數據中心建設，提升旅遊信息化水平」、「改革旅遊統計制度」、「加強國家旅遊產業運行監測和應急指揮平台建設」、「持續推動旅遊信息化工作」等進行了詳細的安排部署。如今的數據已經成為一種重要的戰略資產，在未來的商業競爭中占據重要位置。