大數據產值評估

1. 如何運用大數據進行產業精準招商

撼地大數據技術，擁有1.8億+全量企業數據，在產業園區招商引資工作上，積極發揮撼地招商產品優勢，利用大數據演算法，結合各產業園區情況，從產業定位、精準招商、監管評估等，全方位助力產業園區進行精準招商，推動經濟高質量發展。

2. 大數據應用的第一、二、三產業價值

大數據應用的第一、二、三產業價值
大數據應用在目前已經得到了部分推廣，其在IT、金融、交通、製造等多個方面已經開始提現價值。大數據應用的整體范圍是從服務業開始，向第二、第一產業推廣的，今後其在工農業領域也將發揮不亞於第三產業中的價值。
大數據應用的第三產業價值
大數據應用在理論上是可以讓所有產業都從中獲益的。而根據1985年我國統計局的產業劃分來看，農、林、漁、牧被定為第一產業；工業和建築業被定為第二產業；其他均為第三產業。而由於數據缺乏及從業人員等原因，第一、二產業的發展速度相對第三產業會有所遲緩。
第三產業一般被認為是服務業，其一般可分為流通部門和服務部門兩種。而第三產業中匯聚了大量的數據以及大批科研中堅，因此大數據行業在第三產業中最先開展，效果也最為突出。
醫療健康方面，一些貼身設備可以收集用戶的健康數據，從而建立一個專屬的健康檔案，通過運動、呼吸、心率、睡眠等多個角度來確定用戶的需求，通過大數據分析為用戶建立專屬的解決方案。也可以在醫院等場所收集患者信息，進行疫情的預測。
第三產業的數據產生量和處理能力都更高
交通方面，通過車輛位置、時間等信息確定路況，為駕駛員提供最快捷的路徑選擇， 避免堵車。在普通用戶方面，利用手機收集地理位置等數據，結合地鐵、公交等多種手段幫助用戶找到最佳出行方式，同時利用這些數據進行資料庫的更新，保障數據的完整無誤。
金融方面， 利用機器學習及大數據對每一個信貸申請人進行全方位分析，對借款人過去的信用資料與資料庫中的全體借款人的信用習慣相比較，檢查借款人的發展趨勢跟經常違約、隨意透支的用戶進行比較，減少欺詐損失、管理信貸風險以及不良信貸的問題。
電信方面，通過集成數據對客戶流失的原因進行綜合分，利用分析結果對於網路布局進行優化，為用戶提供更好的服務；同時，對用戶行為進行分析，及時推出符合用戶興趣的業務解決潛在流失用戶問題。企業方面，發揮自身優勢幫助企業收集、管理和評估大數據集，然後以可視化的方式將這些數據呈現給企業，幫助企業改進決策。
大數據應用的第二產業價值
大數據應用在第二產業之中與物聯網有著密不可分的聯系。物聯網的發展，需要以RFID、工業大數據、感測器及其網路的應用為切入點，最終實現經濟效益提升、安全生產和節能減排的目的。
鋼筋水泥的大數據驅動
大數據一般具有種類多、數量大和實時性高的特點，而工業中的數據盡管多，可是普遍是以數據表格以及紙質數據為主的，這種數據管理方式存在諸多問題，也不利於數據分析。而隨著工業化和信息化的結合，工業大數據得到了發展，但是數據依然是以非結構化數據為主。而大數據的發展並沒有讓工業數據採集變得容易，因此工業方面急需工業互聯網的建設。
此外，工業數據如壓力、溫度等數據需要在語境中才能得到理解。如燃氣輪機排氣裝置上的溫度讀數與機車的內部溫度是完全不同，而如果採用傳統方式分析可能需要的時間需要接近一個月，而在工業大數據應用後，這一周期得到了大幅縮短。
大數據應用的第一產業價值
在第一產業方面，種植業等一般需要大量經驗的積累才能准確的掌握最大收益率。而藉助大數據的力量則可以解決這一傳統問題。
利用數據採集和數據分析，進行大量的採集點獲取天氣數據，結合天氣模擬、土質分析、作物分析等做出綜合判斷，向農民推薦相關農作物進行種植，從而獲得最大化收益。此外，可以在農田中布置感測器收集農田數據，將數據上傳並進行分析後確定施肥、殺蟲、灌溉以及防災等時間，保障農作物的正常發展。
大數據種地是一種潮流趨勢
漁業中可以利用探測器進行水質監測，分析確定含氧量等確定水質健康程度，幫助漁民及時了解養殖情況。林業和牧業也可以利用類似的方式獲得相關幫助。
從第三產業的應用到第一、二產業推廣，大數據應用的范圍在不斷推廣。在未來，大數據還可能會向更多的領域拓展。

3. 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》。

4. 中國大數據產業特徵包括哪些內容

以公有制為主體、多種所有。

5. 如何利用大數據評估幼兒的發展趨勢

大數據挖掘體系打造基於藝人全方位的商業價值評估和傳統的抽樣調查體系相比，艾漫數據所構建的大數據挖掘體系在提供數據的准確性和多樣性上，是傳統數據調查方式所無法比擬的。
傳統的抽樣調查體系有著數據來源單一、數據樣本小、時效性差、精確度不高等明顯缺陷。
而艾漫數據的大數據挖掘體系能夠通過全網數據抓取的方式進行挖掘分析，包括門戶網站、紙媒、社區、視頻、微博、SNS，都將成為數據的來源。
同時各項評估指標是實時抓取、動態跟蹤，能夠實時監控7000位明星，用戶覆蓋量超過7個億。
而領先的自然語言處理技術能夠進行命名實體識別，消除歧義，避免依賴關鍵詞檢索而帶來的垃圾信息，保證每一位藝人對象數據的精確性。
同時還能夠通過新聞事件的傳播路徑和溯源分析，從話題，事件，文章各個角度分析某次事件的傳播態勢和媒體效率。
此外，艾漫數據對藝人評估的數據分為媒體聲音和公眾聲音不同來源，對藝人評價的觀點挖掘和情感計算也要考慮外形、性格、專業技能、婚戀、公益……多個方面，力求多維度，細粒度全面立體反映明星的個人形象及社會形象。
海量的數據可以留存和追蹤，以便掌控藝人熱度和口碑隨著時間而產生的變化趨勢；
基於明星的粉絲屬性、行為和社會關系也可以進行精準的受眾分析。
而且這些數據分析都是可以根據不同的需求來靈活變化，定製個性化的分析維度。
比如可以通過對商業品牌的口碑分析和受眾分析，能夠為藝人提供更加精準的匹配代言；
也可以通過對各種娛樂對象的關聯分析，來得出一個藝人在作品中的表現，以及參演作品的口碑到底如何。

6. 大數據時代 你的數據價值超乎想像

大數據時代：你的數據價值超乎想像
進入信息大爆發之後的年代，我們已經習慣了網路為自己帶來的便利，習慣了足不出戶便知天下事的豪情，習慣了動動手指便能購盡世間萬物的爽利，但所謂有利就有弊，我們需要付出的代價則是個人數據。其實通過等價交換的原則來看，數據顯然沒有普通人認為的毫無價值。

我們在網路中暢游，每時每刻都在產生著數據，而這些數據若單獨拿出來看，無法獲得有效的價值，但是聯動起來之後所帶來的附加價值，更會震驚所有人。
數據從未缺少 只是還未被記錄
從古至今，數據永遠伴隨在我們身邊，不過在過去，由於我們的數據沒有被有效的記錄與整理，因此造成了數據上的浪費。而在現代社會，由於用戶上網時的操作會被記錄，因此以前得不到保留的數據存續了，用戶的數據被集中起來進行歸納處理，價值便在歸納之後陡然顯現。

舉一個簡單的例子，當我們需要在網上點一份外賣時，商戶能夠很輕易獲得我們許多個人的信息，如送餐上門需要的家庭或者單位地址及電話；還能根據用戶之前的消費習慣進行菜品上的調整， 如加辣或者不加辣；根據用戶使用的移動支付渠道，可以了解用戶的信用度以及是否擁有其他貸款等更多信息。
從以上的例子就能看出，如果有需要，商家甚至能夠繼續追蹤下去，直至對用戶進行完全的畫像。這便是數據足夠以後形成了大數據，而這也是大數據的特點，高容量、多樣性、關聯性強、應用價值高等特點。
尤其在即將到來的物聯網時代，數據更會出現指數級增長，我們使用的所有智能設備都能完整的把我們所有行為通過數據記錄下來。數據的驟然增長，也將對我們自身進行更為精準的畫像。
數據的價值在於發現其背後的規律
簡單來說，通過收集這些數據進行分析之後，將會發現大數據將比我們自身更了解自己。這其實不難理解，我們自己也無法准確記住每時每刻自己在做何事，但通過智能設備卻能准確記錄下來，並且還會進行整理分析。

不要小看數據的價值，當數據量還稀少時，由於缺乏聯動性，因此價值還未顯現，但是當樣本足夠多時，將會從中發現出必然的規律，而這些規律即是價值的體現。但是當數據量還不夠多時，卻可能得出錯誤的結論。
用拋硬幣來舉例，在絕對公平且沒有外力干擾的情況下，當我們拋擲數量過少時，可能由於運氣緣故造成同一面連續多次出現，這時可能會錯誤的認為其中一面出現的幾率要比另一面更高。但是通過把拋擲的次數增加，會發現其實正反面出現的幾率均趨近於二分之一，隨著數據量的增多，這個數字也會與二分之一更加接近，這便是數據的價值，發掘其中的規律。
大數據時代下的精準營銷
我們個人數據同理，大數據時代下，通過收集到足夠多的數據進行分析後，可以挖掘其中背後潛藏的規律。而在發現出這些規律之後，除了能夠為用戶進行畫像，還能為企業提升業務，降低運營成本，進行精細化運營做出更多的貢獻。

比如通過收集某個客戶的數據，可以知道這位客戶喜歡運動、注重養生，特別喜歡在晚飯過後進行慢跑，甚至能夠知道具體的跑步時長以及路線。對於電商可以對該客戶推薦一些運動日用品，對於餐飲業則可以推薦一些適合養生的菜品，或者結合用戶其他更多的數據，可以精準的判斷其需求是什麼，這樣精準化運營將會使企業在節省大量成本的條件下創造更多價值。
當然，這樣一來就帶來了一個後果，那便是數據安全。個人數據也許將讓企業更好的了解用戶，讓用戶享受到更加優質的服務，但是當這些服務變成了騷擾，推薦變成了轟炸後，用戶就已經明白自己的數據被泄漏了。
數據安全既是財產安全
個人數據的泄露是如今網路最常見的網路犯罪，而數據泄露也會對個人造成嚴重的困擾，小到信息騷擾推送，大到信用卡的盜刷以及個人信息冒用，嚴重的甚至會造成刑事犯罪。

因此對於用戶而言，目前國內的個人數據安全形勢非常嚴峻，由於特殊的國情使然，造成許多應用程序必須讓客戶開放自己的個人隱私數據才可以使用。有數據顯示，目前手機APP越界獲取個人信息已成為網路詐騙的主要源頭，高達96.6%的安卓應用會獲取用戶手機隱私許可權，而iOS應用的這一數據也高達69.3%。
通過這些被跨界獲取的個人隱私數據，已經在全球都形成了一個龐大的「黑色產業」，年產值甚至高達上千億元。這些黑產從業者，利用大數據進行精確推送，誘導用戶消費，已經開始跨過了法律的邊界。這些黑產龐大的流動資金，也在側面證明了個人數據的價值，也希望用戶能夠明白自己的數據有多麼珍貴。
小結
前段時間網路李彥宏說過，中國消費者樂意用自己的隱私數據換取便利。但需要注意的是，也許目前消費者不得不用自己的隱私去換取方便，但隨著個人隱私數據重視程度的不斷提升，這種企業也將不得不做出改變。
用戶的數據是一處被掩埋的金礦，我們發現了，可以用它來獲得更好的服務，但不是以強迫的方式，畢竟數據的所有權在用戶本身。大數據時代，我們自身的數據更會價值連城。讓用戶明白自身數據的價值，讓用戶掌握自己的數據，讓用戶能夠與企業平等相待，也是大數據時代的真正意義所在。

7. 大數據的經濟價值體現在哪些方面

數據基礎系統工程和應用系統工程。

發展大數據的關鍵，是要有獲得數據的能力和方法，獲得的數據不僅要及時、完整、准確地存儲下來，而且要及時、完整、准確地傳輸到數據需求者。有了數據，還必須有足夠的計算能力。

因此基礎系統工程包括了數據採集、匯聚、傳輸、存儲、計算資源、大數據應用平台、雲計算平台、數據資源池、數據分析挖掘工具軟體、數據產權管理、數據標准體系、數據安全體系等。

(7)大數據產值評估擴展閱讀：

注意事項：

1、對企業現有數據情況深入摸底，確定客戶相關數據在各業務系統中的情況（分布/數據屬性/關聯性/數據質量等）

2、通過在各業務部門調研和訪談方式，以及用戶研究的發展趨勢，確定企業各部門未來的應用總體需求目標，並抽象為相關對客戶屬性/標簽的需求。

3、在前兩步工作的基礎上，通過用戶研究人員與大數據架構/分析人員的合作，完成相關的總體設計。

4、數據涉及的內部業務系統眾多，而且開發商往往不同，加上各系統通常又被不同業務部門管理。 因此，從各部門各業務系統整合數據，要牽扯多方(管理方、開發方)的部門許可權、利益和精力。相關的協調/推進通常比較低效。