大数据产值评估

1. 如何运用大数据进行产业精准招商

撼地大数据技术，拥有1.8亿+全量企业数据，在产业园区招商引资工作上，积极发挥撼地招商产品优势，利用大数据算法，结合各产业园区情况，从产业定位、精准招商、监管评估等，全方位助力产业园区进行精准招商，推动经济高质量发展。

2. 大数据应用的第一、二、三产业价值

大数据应用的第一、二、三产业价值
大数据应用在目前已经得到了部分推广，其在IT、金融、交通、制造等多个方面已经开始提现价值。大数据应用的整体范围是从服务业开始，向第二、第一产业推广的，今后其在工农业领域也将发挥不亚于第三产业中的价值。
大数据应用的第三产业价值
大数据应用在理论上是可以让所有产业都从中获益的。而根据1985年我国统计局的产业划分来看，农、林、渔、牧被定为第一产业；工业和建筑业被定为第二产业；其他均为第三产业。而由于数据缺乏及从业人员等原因，第一、二产业的发展速度相对第三产业会有所迟缓。
第三产业一般被认为是服务业，其一般可分为流通部门和服务部门两种。而第三产业中汇聚了大量的数据以及大批科研中坚，因此大数据行业在第三产业中最先开展，效果也最为突出。
医疗健康方面，一些贴身设备可以收集用户的健康数据，从而建立一个专属的健康档案，通过运动、呼吸、心率、睡眠等多个角度来确定用户的需求，通过大数据分析为用户建立专属的解决方案。也可以在医院等场所收集患者信息，进行疫情的预测。
第三产业的数据产生量和处理能力都更高
交通方面，通过车辆位置、时间等信息确定路况，为驾驶员提供最快捷的路径选择， 避免堵车。在普通用户方面，利用手机收集地理位置等数据，结合地铁、公交等多种手段帮助用户找到最佳出行方式，同时利用这些数据进行数据库的更新，保障数据的完整无误。
金融方面， 利用机器学习及大数据对每一个信贷申请人进行全方位分析，对借款人过去的信用资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支的用户进行比较，减少欺诈损失、管理信贷风险以及不良信贷的问题。
电信方面，通过集成数据对客户流失的原因进行综合分，利用分析结果对于网络布局进行优化，为用户提供更好的服务；同时，对用户行为进行分析，及时推出符合用户兴趣的业务解决潜在流失用户问题。企业方面，发挥自身优势帮助企业收集、管理和评估大数据集，然后以可视化的方式将这些数据呈现给企业，帮助企业改进决策。
大数据应用的第二产业价值
大数据应用在第二产业之中与物联网有着密不可分的联系。物联网的发展，需要以RFID、工业大数据、传感器及其网络的应用为切入点，最终实现经济效益提升、安全生产和节能减排的目的。
钢筋水泥的大数据驱动
大数据一般具有种类多、数量大和实时性高的特点，而工业中的数据尽管多，可是普遍是以数据表格以及纸质数据为主的，这种数据管理方式存在诸多问题，也不利于数据分析。而随着工业化和信息化的结合，工业大数据得到了发展，但是数据依然是以非结构化数据为主。而大数据的发展并没有让工业数据采集变得容易，因此工业方面急需工业互联网的建设。
此外，工业数据如压力、温度等数据需要在语境中才能得到理解。如燃气轮机排气装置上的温度读数与机车的内部温度是完全不同，而如果采用传统方式分析可能需要的时间需要接近一个月，而在工业大数据应用后，这一周期得到了大幅缩短。
大数据应用的第一产业价值
在第一产业方面，种植业等一般需要大量经验的积累才能准确的掌握最大收益率。而借助大数据的力量则可以解决这一传统问题。
利用数据采集和数据分析，进行大量的采集点获取天气数据，结合天气模拟、土质分析、作物分析等做出综合判断，向农民推荐相关农作物进行种植，从而获得最大化收益。此外，可以在农田中布置传感器收集农田数据，将数据上传并进行分析后确定施肥、杀虫、灌溉以及防灾等时间，保障农作物的正常发展。
大数据种地是一种潮流趋势
渔业中可以利用探测器进行水质监测，分析确定含氧量等确定水质健康程度，帮助渔民及时了解养殖情况。林业和牧业也可以利用类似的方式获得相关帮助。
从第三产业的应用到第一、二产业推广，大数据应用的范围在不断推广。在未来，大数据还可能会向更多的领域拓展。

3. 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》。

4. 中国大数据产业特征包括哪些内容

以公有制为主体、多种所有。

5. 如何利用大数据评估幼儿的发展趋势

大数据挖掘体系打造基于艺人全方位的商业价值评估和传统的抽样调查体系相比，艾漫数据所构建的大数据挖掘体系在提供数据的准确性和多样性上，是传统数据调查方式所无法比拟的。
传统的抽样调查体系有着数据来源单一、数据样本小、时效性差、精确度不高等明显缺陷。
而艾漫数据的大数据挖掘体系能够通过全网数据抓取的方式进行挖掘分析，包括门户网站、纸媒、社区、视频、微博、SNS，都将成为数据的来源。
同时各项评估指标是实时抓取、动态跟踪，能够实时监控7000位明星，用户覆盖量超过7个亿。
而领先的自然语言处理技术能够进行命名实体识别，消除歧义，避免依赖关键词检索而带来的垃圾信息，保证每一位艺人对象数据的精确性。
同时还能够通过新闻事件的传播路径和溯源分析，从话题，事件，文章各个角度分析某次事件的传播态势和媒体效率。
此外，艾漫数据对艺人评估的数据分为媒体声音和公众声音不同来源，对艺人评价的观点挖掘和情感计算也要考虑外形、性格、专业技能、婚恋、公益……多个方面，力求多维度，细粒度全面立体反映明星的个人形象及社会形象。
海量的数据可以留存和追踪，以便掌控艺人热度和口碑随着时间而产生的变化趋势；
基于明星的粉丝属性、行为和社会关系也可以进行精准的受众分析。
而且这些数据分析都是可以根据不同的需求来灵活变化，定制个性化的分析维度。
比如可以通过对商业品牌的口碑分析和受众分析，能够为艺人提供更加精准的匹配代言；
也可以通过对各种娱乐对象的关联分析，来得出一个艺人在作品中的表现，以及参演作品的口碑到底如何。

6. 大数据时代 你的数据价值超乎想象

大数据时代：你的数据价值超乎想象
进入信息大爆发之后的年代，我们已经习惯了网络为自己带来的便利，习惯了足不出户便知天下事的豪情，习惯了动动手指便能购尽世间万物的爽利，但所谓有利就有弊，我们需要付出的代价则是个人数据。其实通过等价交换的原则来看，数据显然没有普通人认为的毫无价值。

我们在网络中畅游，每时每刻都在产生着数据，而这些数据若单独拿出来看，无法获得有效的价值，但是联动起来之后所带来的附加价值，更会震惊所有人。
数据从未缺少 只是还未被记录
从古至今，数据永远伴随在我们身边，不过在过去，由于我们的数据没有被有效的记录与整理，因此造成了数据上的浪费。而在现代社会，由于用户上网时的操作会被记录，因此以前得不到保留的数据存续了，用户的数据被集中起来进行归纳处理，价值便在归纳之后陡然显现。

举一个简单的例子，当我们需要在网上点一份外卖时，商户能够很轻易获得我们许多个人的信息，如送餐上门需要的家庭或者单位地址及电话；还能根据用户之前的消费习惯进行菜品上的调整， 如加辣或者不加辣；根据用户使用的移动支付渠道，可以了解用户的信用度以及是否拥有其他贷款等更多信息。
从以上的例子就能看出，如果有需要，商家甚至能够继续追踪下去，直至对用户进行完全的画像。这便是数据足够以后形成了大数据，而这也是大数据的特点，高容量、多样性、关联性强、应用价值高等特点。
尤其在即将到来的物联网时代，数据更会出现指数级增长，我们使用的所有智能设备都能完整的把我们所有行为通过数据记录下来。数据的骤然增长，也将对我们自身进行更为精准的画像。
数据的价值在于发现其背后的规律
简单来说，通过收集这些数据进行分析之后，将会发现大数据将比我们自身更了解自己。这其实不难理解，我们自己也无法准确记住每时每刻自己在做何事，但通过智能设备却能准确记录下来，并且还会进行整理分析。

不要小看数据的价值，当数据量还稀少时，由于缺乏联动性，因此价值还未显现，但是当样本足够多时，将会从中发现出必然的规律，而这些规律即是价值的体现。但是当数据量还不够多时，却可能得出错误的结论。
用抛硬币来举例，在绝对公平且没有外力干扰的情况下，当我们抛掷数量过少时，可能由于运气缘故造成同一面连续多次出现，这时可能会错误的认为其中一面出现的几率要比另一面更高。但是通过把抛掷的次数增加，会发现其实正反面出现的几率均趋近于二分之一，随着数据量的增多，这个数字也会与二分之一更加接近，这便是数据的价值，发掘其中的规律。
大数据时代下的精准营销
我们个人数据同理，大数据时代下，通过收集到足够多的数据进行分析后，可以挖掘其中背后潜藏的规律。而在发现出这些规律之后，除了能够为用户进行画像，还能为企业提升业务，降低运营成本，进行精细化运营做出更多的贡献。

比如通过收集某个客户的数据，可以知道这位客户喜欢运动、注重养生，特别喜欢在晚饭过后进行慢跑，甚至能够知道具体的跑步时长以及路线。对于电商可以对该客户推荐一些运动日用品，对于餐饮业则可以推荐一些适合养生的菜品，或者结合用户其他更多的数据，可以精准的判断其需求是什么，这样精准化运营将会使企业在节省大量成本的条件下创造更多价值。
当然，这样一来就带来了一个后果，那便是数据安全。个人数据也许将让企业更好的了解用户，让用户享受到更加优质的服务，但是当这些服务变成了骚扰，推荐变成了轰炸后，用户就已经明白自己的数据被泄漏了。
数据安全既是财产安全
个人数据的泄露是如今网络最常见的网络犯罪，而数据泄露也会对个人造成严重的困扰，小到信息骚扰推送，大到信用卡的盗刷以及个人信息冒用，严重的甚至会造成刑事犯罪。

因此对于用户而言，目前国内的个人数据安全形势非常严峻，由于特殊的国情使然，造成许多应用程序必须让客户开放自己的个人隐私数据才可以使用。有数据显示，目前手机APP越界获取个人信息已成为网络诈骗的主要源头，高达96.6%的安卓应用会获取用户手机隐私权限，而iOS应用的这一数据也高达69.3%。
通过这些被跨界获取的个人隐私数据，已经在全球都形成了一个庞大的“黑色产业”，年产值甚至高达上千亿元。这些黑产从业者，利用大数据进行精确推送，诱导用户消费，已经开始跨过了法律的边界。这些黑产庞大的流动资金，也在侧面证明了个人数据的价值，也希望用户能够明白自己的数据有多么珍贵。
小结
前段时间网络李彦宏说过，中国消费者乐意用自己的隐私数据换取便利。但需要注意的是，也许目前消费者不得不用自己的隐私去换取方便，但随着个人隐私数据重视程度的不断提升，这种企业也将不得不做出改变。
用户的数据是一处被掩埋的金矿，我们发现了，可以用它来获得更好的服务，但不是以强迫的方式，毕竟数据的所有权在用户本身。大数据时代，我们自身的数据更会价值连城。让用户明白自身数据的价值，让用户掌握自己的数据，让用户能够与企业平等相待，也是大数据时代的真正意义所在。

7. 大数据的经济价值体现在哪些方面

数据基础系统工程和应用系统工程。

发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，获得的数据不仅要及时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力。

因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。

(7)大数据产值评估扩展阅读：

注意事项：

1、对企业现有数据情况深入摸底，确定客户相关数据在各业务系统中的情况（分布/数据属性/关联性/数据质量等）

2、通过在各业务部门调研和访谈方式，以及用户研究的发展趋势，确定企业各部门未来的应用总体需求目标，并抽象为相关对客户属性/标签的需求。

3、在前两步工作的基础上，通过用户研究人员与大数据架构/分析人员的合作，完成相关的总体设计。

4、数据涉及的内部业务系统众多，而且开发商往往不同，加上各系统通常又被不同业务部门管理。 因此，从各部门各业务系统整合数据，要牵扯多方(管理方、开发方)的部门权限、利益和精力。相关的协调/推进通常比较低效。