大数据分析报告
973计划信息领域战略调研材料之三
大数据（Big Data）科学问题研究
李国杰
1、前言
1.1 什么是大数据？
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合（维基百科定义）
用传统算法和数据库系统可以处理的海量数据不算“大数据”。
大数据= “海量数据”+“复杂类型的数据”
大数据的特性包括4个“V”: Volume，Variety，Velocity，Value
●数据量大：目前一般认为PB级以上数据看成是大数据；
●种类多：包括文档、视频、图片、音频、数据库数据等；
●速度快：数据生产速度很快，要求数据处理和I/O速度很快；
●价值大：对国民经济和社会发展有重大影响。
1.2目前大数据的规模
工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB (1021),其中 75%来自于个人。IDC认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB（1ZB=1021Byte）。医疗卫生、地理信息、电子商务、影视娱乐、科学研究等行业，每天也都在创造着大量的数据。数据采集成本的下降推动了数据量的剧增，新的数据源和数据采集技术的出现大大增加了数据的类型，数据
类型的增加导致数据空间维度增加，极大地增加了大数据的复杂度。
1.3大数据公司的现状：
●Google 公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理
的数据量超过400PB。
●百度的数据量：数百PB，每天大约要处理几十PB数据，大多
要实时处理，如微博、团购、秒杀。
●Facebook：注册用户超过8.5亿，每月上传10亿照片，每天生
成300TB日志数据
●淘宝网：有3.7亿会员，在线商品8.8亿，每天交易数千万，
产生约20TB数据。
●Yahoo!的数据量：Hadoop云计算平台有34个集群，超过3万
台机器，总存储容量超过100PB。
1.4 网络大数据的特点
（1）多源异构：描述同一主题的数据由不同的用户、不同的网站产生。网络数据有多种不同的呈现形式，如音视频、图片、文本等，导致网络数据格式上的异构性。
（2）交互性：不同于测量和传感获取的大规模科学数据，微博等社交网络兴起导至大量网络数据具有很强的交互性。
（3）时效性：在网络平台上，每时每刻都有大量新的网络数据发布，网络信息内容不断变化，导致了信息传播的时序相关性。（4）社会性：网络上用户根据自己的需要和喜好发布、回复或转发信息，因而网络数据成了对社会状态的直接反映。
（5）突发性：有些信息在传播过程中会在短时间内引起大量新的网络数据与信息的产生，并使相关的网络用户形成网络群体，体现出网络大数据以及网络群体的突发特性。
（6）高噪声：网络数据来自于众多不同的网络用户，具有很高的噪声。
2、国家重大战略需求
数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。如果我们能够有效地组织和使用大数据，人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用，孕育着前所未有的机遇。O'Reilly公司断言：“数据是下一个‘Intel Inside’，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。”
过去几十年，我们一直大力发展信息科学技术和产业，但主要的工作是电子化和数字化。现在，数据为王的大数据时代已经到来，战略需求正在发生重大转变：关注的重点落在数据（信息）上，计算机行业要转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变为大数据处理能力，软件也从编程为主转变为以数据为中心。
实验发现、理论预测和计算机模拟是目前广泛采用三大科研范式。现在，数据密集型研究已成为科研的第四范式。不论是基因组学、蛋白组学研究，天体物理研究还是脑科学研究都是以数据为中心的研究。用电子显微镜重建大脑中所有的突触网络，1mm3大脑的图像数据就超过1PB。取之不尽的实验数据是科学新发现的源泉。
大数据分析技术不仅是促进基础科学发展的强大杠杆，也是许多行业技术进步和企业发展的推动力。大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以AaaS(分析即服务)为主要标志的Cloud 2.0时代。
现有的数据中心技术很难满足大数据的需求，需要考虑对整个IT 架构进行革命性的重构。存储能力的增长远远赶不上数据的增长，设计最合理的分层存储架构已成为信息系统的关键，数据的移动已成为
信息系统最大的开销。信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，将计算用于数据，而不是将数据用于计算。大数据也导致高可扩展性成为信息系统最本质的需求，并发执行（同时执行的线程）的规模要从现在的千万量级提高10亿级以上。
近十年来增长最快的是网络上传播的各种非结构化或半结构化的数据。网络数据的背后是相互联系的各种人群。网络大数据的处理能力直接关系到国家的信息空间安全和社会稳定。未来国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用数据的能力。国家的数字主权体现在对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。从心理学、经济学、信息科学等不同学科领域共同探讨网络数据的产生、扩散、涌现的基本规律，是建立安全和谐的网络环境的重大战略需求，是促使国家长治久安的大事。
3、国内外研究动向与基础
3.1 科研“第四范式”
60年前, 数字计算机使得信息可读；20年前，Internet使得信息可获得；10年前，搜索引擎爬虫将互联网变成一个数据库；现在，Google 及类似公司处理海量语料库如同一个人类社会实验室。数据量的指数级增长不但改变了人们的生活方式、企业的运营模式，而且改变了科研范式。
2007年，已故的图灵奖得主吉姆?格雷（Jim Gray）在他最后一次演讲中描绘了数据密集型科研“第四范式”（the fourth paradigm）的愿景。2008年9月《Nature》杂志出版了一期专刊—“Big Data”，2011年2月，《Science》期刊联合其姊妹刊推出了一期关于数据处理的专刊—“Dealing with data”，从互联网技术、互联网经济学、超级计算、环境科学、生物医药等多个方面介绍了海量数据所带来的技术挑战。
将大数据科学从第三范式（计算机模拟）中分离出来单独作为一种科研范式，是因为其研究方式不同于基于数学模型的传统研究方式。Google公司的研究部主任Peter Norvig的一句名言可以概括两者的区别： "All models are wrong, and increasingly you can succeed without them"。 Petabyte级的数据使我们可以做到没有模型和假设就可以分析数据。将数据丢进巨大的计算机机群中，只要有相互关系的数据，统计分析算法可以发现过去的科学方法发现不了的新模式、新知识甚至新规律。实际上，Google的广告优化配置、战胜人类的IBM沃森问答系统都是这么实现的，这就是“第四范式”的魅力！
美国Wired杂志主编Chris Anderson 2008年曾发出“理论的终结（The End of Theory）”的惊人断言：“The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete”。他指出获得海量数据和处理这些数据的统计工具的可能性提供了理解世界的一条完整的新途径。Petabytes 让我们说：相互关系已经足够（Correlation is enough）。我们可以停止寻找模型，相互关系取代了因果关系，没有具有一致性的模型、统一的理论和任何机械式的说明，科学也可以进步。
Chris Anderson 的极端看法并没有得到科学界的普遍认同，数据量的增加能否引起科研方法本质性的改变仍然是一个值得探讨的问题。对研究领域的深刻理解（如空气动力学方程用于风洞实验）和数据量的积累应该是一个迭代累进的过程。没有科学假设和模型就能发现新知识究竟有多大的普适性也需要实践来检验，我们需要思考：这类问题有多大的普遍性？这种优势是数据量特别大带来的还是问题本身有这种特性？只知道相互关系不知道因果关系会不会“知其然不知其所以然”。所谓从数据中获取知识要不要人的参与，人在机器自动学习和运行中应该扮演什么角色？有些领域可能先用第四范式，等领域知识逐步丰富了在过渡到第三范式。
3.2 21世纪的网络理论相当于20世纪的量子力学
还原论解构复杂系统，带给我们单个节点和链接的理论。网络理
论则反其道而行之，重新组装这些节点和链接，帮助我们重新看到整体。很可能数据的共性存在于数据背后的“网络”之中。网络有不少参数和性质，如聚集系数、核数等,这些性质和参数也许能刻画大数据背后的网络的共性。
发现Scale-Free网络的Albert-László Barabási教授在2012年1月的NATURE PHYSICS 上发表一篇重要文章The network takeover，文章认为：20世纪是量子力学的世纪，从电子学到天文物理学，从核能到量子计算，都离不开量子力学。而到了21世纪，网络理论正在成为量子力学的可尊敬的后继，正在构建一个新的理论和算法的框架。
3.3 美国政府启动“Big Data” 计划
2012年3月29日，美国政府启动“Big Data Research and Development Initiative”计划，6个部门拨款2亿美元，争取增加100倍的分析能力从各种语言的文本中抽取信息。这是一个标致性事件，说明继集成电路和互联网之后，大数据已成为信息科技关注的重点。在这个计划中，不同部门的侧重点并不一样。
3.3.1国防部高级研究计划局(DARPA)项目举例：
●多尺度异常检测项目解决大规模数据集的异常检测和特征化。
●网络内部威胁计划通过分析图像和非图像的传感器信息和其他
来源的信息，进行网络威胁的自动识别和非常规的战争行为。
●Machine Reading 项目旨在实现人工智能的应用和发展学习系
统，对自然文本进行知识插入。
●Mind‘s Eye 项目旨在建立一个更完整的视觉智能。
3.3.2能源部(DOE) 项目举例：
●从庞大的科学数据集中提取信息，发现其主要特征，并理解其
间的关系。研究领域包括机器学习，数据流的实时分析，非线性随机的数据缩减技术和可扩展的统计分析技术。
●生物和环境研究计划，大气辐射测量气候研究设施
●系统生物学知识库对微生物，植物和环境条件下的生物群落功
能的数据驱动的预测。
3.3.3国家人文基金会(NEH) 项目举例：
●分析大数据的变化对人文社会科学的影响，如数字化的书籍和
报纸数据库，从网络搜索，传感器和手机记录交易数据。
3.3.4美国国家科学基金会(NSF) 项目举例：
●推进大数据科学与工程的核心技术，旨在促进从大量、多样、
分散、异构的数据集中提取有用信息的核心技术。
●深入整合算法，机器和人，以解决大数据的研究挑战。
●开发一种以统一的理论框架为原则的统计方法，可伸缩的网络
模型算法，以区别适合随机性网络的方法
●形成一个独特的学科包括数学、统计基础和计算机算法。
●开放科学网格(OSG)，使得全世界超过8000名的科学家合作进
行发现，包括寻找希格斯玻色子（“上帝粒子”，宇宙中所有物
质的质量之源）。
从以上项目简介中可以看出，美国政府的大数据计划目前最重视的是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统的效率。但NSF的项目包含“统一的理论框架”和“形成一个独特的学科”等的科学目标。
4、重大科学问题
在讨论大数据带来的科学挑战问题之前，需要先阐述几句大数据面临的技术挑战问题，因为对大数据而言，技术走在科学前面。目前的局面是各个学科的科学家都以自己为主处理本领域的海量数据，信息领域的科学家只能起到助手的作用。也就是说，各领域的科学问题还掌握在各学科的科学家手里，计算机科学家并没有提炼出多少共性的大数据科学问题。技术上解决不了的问题越来越多，就会逐步凝练出共性的科学挑战问题。在条件还不成熟的时候，计算所科学家应虚心地甘当一段时期的“助手”。在网络大数据方面可能计算机学者的主动性会较早发挥出来。
4.1、需要重视的一些技术挑战问题
4.1.1高扩展性的数据分析技术
传统的关系数据库无法胜任大数据分析的任务，因为并行关系数据库系统的出发点是追求高度的数据一致性和容错性。根据CAP理论(Consistency, Availability, tolerance to network Partitions)，在分布式系统中,一致性、可用性、分区容错性三者不可兼得, 因而并行关系数据库必然无法获得较强的扩展性和良好的系统可用性。系统的高扩展性是大数据分析最重要的需求，必须寻找高扩展性的数据分析技术。
以MapReduce 和Hadoop为代表的非关系数据分析技术，以其适合大规模并行处理、简单易用等突出优势，在互联网信息搜索和其他大数据分析领域取得重大进展，已成为目前大数据分析的主流技术。目前MapReduce 和Hadoop在一些应用的性能上还比不过关系数据库，还需要研究开发更有效、更实用的大数据分析和管理技术。
4.1.2新的数据表示方法
目前表示数据的方法，不一定能直观地展现出数据本身的意义。要想有效利用数据并挖掘其中的知识，必须找到最合适的数据表示方法。我们在一种不合适的数据表示中寻找大数据的固定模式、因果关系和关联时，可能已落入固有的偏见之中。
数据表示方法和最初的数据填写者有着密切关系。如果原始数据有必要的标识，就会大大减轻事后数据识别和分类的困难。但为标识数据给用户增添麻烦往往得不到用户认可。研究既有效又简易的数据表示方法是处理网络大数据必须解决的技术难题之一。
4.1.3 数据融合
大数据的挑战之一是对数据的整合，如果不整合则发挥不出大数据的大价值。网上数据尤其是流媒体数据的泛滥与数据格式太多有关。每个大企业都有自己不同数据格式，用户为了摆脱大企业的“绑定”，需要不断地做格式转换。格式繁多也给海量数据分析增加了许多工作量。
大数据面临的一个重要问题是个人、企业和跨部门的政府机构的各种数据和信息能否方便的融合。如同人类有许多种自然语言一样，
作为Cyberspace中唯一客观存在的数据难免有多种格式。但为了扫清网络大数据处理的障碍，应研究推广不与平台绑定的数据格式。
图像、语音、文字都有不同的数据格式，在大数据存储和处理中这三者的融合已成为一种趋势，有必要研究囊括各种数据的统一格式，简化大数据处理。大数据已成为联系人类社会、物理世界和赛博空间（Cyberspace) 的纽带，需要构建融合人、机、物三元世界的统一的信息系统。
4.2 大数据提出的科学挑战问题
4.2.1数据科学的重点是研究数据背后的关系网络
大数据科学面临的首要问题是“研究对象是什么”？许多学者说：计算机科学的关于算法的科学，数据科学是关于数据的科学。寻找新算法是有目标的研究，但当前数据科学的目标还不很明确。人们常比喻数据科学是“大海捞针”，“大海捞针”的前提是先知道有一枚“针”在海里，而海量数据的挖掘往往不知道有没有“针”。因此有学者比喻大数据研究是“大海捕鱼”，捕到什么鱼算什么鱼。
观察各种复杂系统得到的大数据，直接反映的往往是个体和个别链接的特性，反映相互关系的网络的整体特征隐藏在大数据中，国外不少学者认为数据科学的主要任务就是搞清楚数据背后的“关系网络”。因此大数据面临的科学问题本质上可能就是网络科学问题，复杂网络分析是数据科学的重要基石。
目前，研究Internet网络数据的学者以复杂网络上的数据（信息）传播机理、搜索、聚类、同步和控制作为主要研究方向。最新的研究成果表明，随机的scale-free 网络不是一般的“小世界”，而是“超小世界（ultrasmall world），规模为N的网络的最短路径的平均长度是lnlnN（不是一般小世界的lnN）。网络数据科学应发现网络数据与信息产生、传播、影响背后的社会学、心理学、经济学的机理以及网络信息涌现的内在机制，同时利用这些机理研究互联网对政治、经济、文化、教育、科研的影响。
过去几个世纪主宰科学研究的方法一直是“还原论”
（Reductionism）, 将世界万物不断分解到最小的单元。作为一种科研范式已经快走到尽头。对单个人、单个基因、单个原子等了解越多，我们对整个社会、整个生命系统、物质系统的理解并没有增加很多，有时可能离理解系统的真谛更远。基于大数据对复杂社会系统进行整体性的研究，也许将为研究复杂系统提供新的途径。从这种意义上看，“网络数据科学”是从整体上研究复杂系统（社会）的一门科学。
云计算、物联网等信息技术的发展使得物理世界、信息世界和人类社会已融合成一个三元世界（the ternary human-cyber-physical universe) ，大数据是形成统一的三元世界的纽带。数据背后是网络，网络背后是人。研究数据网络实际上是研究人组成的社会网络。
4.2.2数据界（Data Nature)的共性科学问题是什么？
数据科学试图把数据当成一个“自然体”来研究，即所谓“数据界（data nature）”，也就是尝试把计算机科学划归为自然科学。但脱离各个领域的“物理世界”，作为客观事物间接存在形式的“数据界”究竟有什么共性问题还不清楚。物理世界在Cyberspace中有其数据映像，研究数据界的规律其实就是研究物理世界的规律（还需要在物理世界中测试验证），除去各个领域（天文、物理、生物、社会等）的规律，还有“数据界”共同的规律吗？数据库理论是一个很好的例子，在经历了层次数据库、网状数据库多年实践以后，Codd发现了数据库应用的共性规律，建立了有坚实理论基础的关系模型。在这之前人们也一直在问今天同样的问题。现在我要做的事就是提出像关系数据库这样的理论来指导海量非结构化Web数据的处理。
提炼“数据界”的共性科学问题还需要一段时间的实践积累，至少近五年内计算机界的学者还需要多花精力协助其他领域的学者解决大数据带来的技术挑战问题。通过分层次的不断抽象，大数据的共性科学问题才会逐步清晰明朗。
4.2.3大数据研究作为一种研究方法的特点
目前，大数据研究主要是作为一种研究方法或一种发现新知识的工具，不是把数据本身当成研究目标。作为一种研究方法，它与数据
挖掘、统计分析、搜索等人工智能方法有密切联系。
数据挖掘是目前数据分析的热门技术，金融、零售等企业已广泛采用数据挖掘技术分析用户的可信度和购物偏好等。大数据研究肯定要采用数据挖掘技术。但目前数据挖掘中急用先研的短期行为较多，多数是为某个具体问题研究应用技术，尚无统一的理论。传统的数据挖掘技术，在数据维度和规模增大时，所需资源指数级地增加，应对PB级以上的大数据还需研究新的方法。网络数据科学强调与社会科学的深度交叉融合，需要揭示社会科学领域的深层次机制和规律，只用传统的数据挖掘技术难以到达目的。
统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学，从字面上看，似乎与大数据的研究范围一致。统计学的目标是从各种类型的数据中提取有价值的信息，给人后见之明(hindsight)或预见(foresight)，但一般不强调对事物的洞察力(insight)。统计方法强烈依赖与结论有关的应用类型，网络数据常呈现重尾分布，使得方差等标准方法无效，长相依和不平稳性往往超出经典时间序列的基本假设。单用统计方法往往有能力的极限，例如只用统计机器翻译方法，翻译质量的提高就有限度。一种可能的途径是把其他方法和统计方法结合起来，采用多元化的方法来建立综合性模型。
传统AI（如机器学习）先通过在较小的数据样本集学习，验证分类、判定等“假设”和“模型”的适合性，再应用推广(Generalization)到更大的数据集。一般NlogN、N2级的学习算法复杂度可以接受。面对P级以上的海量数据，NlogN、N2级的学习算法难以接受，处理大数据需要更简单的人工智能算法和新的问题求解方法。
大数据研究不应该只是上述几种方法的集成，应该有不同于统计学和人工智能的本质内涵。大数据研究是一种交叉科学研究，如何体现其交叉学科的特点需要认真思考。
4.2.4如何变“大数据”为“小数据”
获取大数据本身不是我们的目的，能用“小数据”解决的问题绝不要故意增大数据量。当年开普勒发现行星三大定律，牛顿发现力学
三大定律现在看来都是基于小数据。我们也应从通过“小数据”获取知识的案例中得到启发，比如人脑就是小样本学习的典型。
2-3岁的小孩看少量图片就能正确区分马与狗、汽车与火车，似乎人类具有与生俱来的知识抽象能力。我们不能迷信大数据，从少量数据中如何高效抽取概念和知识是值得深入研究的方向。至少应明白解决某类问题，多大的数据量是合适的，不要盲目追求超额的数据。
数据无处不在，但许多数据是重复的或者没有价值，未来的任务主要不是获取越来来越多的数据，而是数据的去冗分类、去粗取精，从数据中挖掘知识。几百年来，科学研究一直在做“从薄到厚”的事情，把“小数据”变成“大数据”，现在要做的事情是“从厚到薄”，要把大数据变成小数据。
数据的分类可能是大数据研究的基本科学问题，如同分类在生物学的地位一样，各种各样的大数据如何按不同性质分类需要认真研究，分类清楚了，数据标识问题也就解决了，许多数据分析问题也会迎刃而解。
5、可能的原始创新
现在来预测我国在大数据研究上可能取得的原始创新可能为时尚早。但可以大致判断一下哪些领域可能取得原始性的贡献。
5.1 基因组学和蛋白组学研究
中国的基因测序能力世界领先，已占到全世界的一半。中国也有不少独特的基因资源，为开展基因组学研究提供了有利条件。但是，在提出新的基因测序原理和方法上，我国学者的贡献还不大，现在用的设备和测序软件几乎都是进口的。如果组织计算机和生物领域的学者密切合作，有可能在信息生物学的大数据研究方面做出原始性创新贡献。
5.2 Web网络大数据分析
Web网拥有最大的数据量，而且增长很快，是大数据分析最主要的领域。我国拥有世界上最多的网民和最大的访问量，在网络大数据分析方面已经有较强的基础，有可能做出世界领先的原始创新成果，
应加大网络大数据分析方面的研究力度。
5.3 大数据平台的创新
大数据研究需要的处理平台不同于高性能计算机，需要在体系结构和系统软件上进行原始性创新。我国的高性能计算机研制能力已进入世界三强（美、日、中），有能力在数据密集型计算机方面做出国际领先的原始创新。
5.2 中医和经络的大数据研究
中医中药，特别是经络学说是中华文化的宝贵遗产，但在经络原理的研究方面有落后于韩国的危险。能不能将中医包括经络研究数字化，将几千年的传统医学文献和大量的中医实践记录变成可用计算机分析的大数据，也许能走出一条新路，做出令全世界为之一震的原始创新成果，为中华文化争光。
6、对开展该方向研究的建议
6.1研究革命性的算法和处理平台结构
大数据研究不是简单地建一个数据中心，也不是使用传统方法在超级计算机上处理生物信息、脑科学、天文物理、遥感、气象等领域的海量数据，即使找到线性复杂性的算法也对付不了Peta级以上的数据（如用传统方法备份PB级数据就需要数月时间）。必须研究革命性的大数据处理系统结构和革命性的算法和软件，以应对数据指数级增长的挑战。
6.2选择“预言性数据分析问题”做研究
科学工程计算可分成三类：（a）基于唯象假设的增量式进步（计算规模大一点，结果就好一些）。采用这种研究模式即使问题规模再大也不可能变革一个学科。（b）无底洞式的计算—无论多大的计算能力都不可能解决问题，这类问题的基本的物理本质还不清楚，增加计算规模也无济于事。（c）变革式计算，只要计算能力足够强大，就可以彻底解决以前解决不了的问题。
大数据研究可能与科学工程计算有类似的分类。应用大数据方法
研究社会或其他问题，应考虑首先选择“预言性数据分析问题”，即当数据规模大到一定程度，就可以解决以前解决不了的问题，实现有关科学的“变革式”进步。
6.3 研究大数据的测量与感知理论，
大数据不是采集得越多越好，要在不明显增加采集成本的条件下尽可能提高数据的质量。要研究如何科学合理地抽样采集数据，减少不必要的数据采集。当前数据跨领域跨行业的拉通和共享仍存在大量壁垒，海量数据的收集，特别是关联领域的同时收集和处理存在很大挑战。只有跨领域的数据分析才更有可能形成真正的知识和智能，从而产生更大的价值。
6.4研究数据的去冗余和高效率低成本的数据存储
大数据中有大量的冗余，消除冗余是降低开销的重要途径。大数据的存储方式不仅影响效率也影响成本，需要研究高效率低成本的数据存储方式。需要研究多源多模态数据高质量获取与整合的理论技术、错误自动检测与修复的理论技术和低质量数据上的近似计算的理论和算法
6.5 研究适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境
不同行业需要不同的大数据分析工具和开发环境，应鼓励计算机算法研究人员与各领域的科研人员密切合作，在分析工具和开发环境上创新。对于网络上大数据，需要研究互联网信息价值及其社会效应的可计算性以及计算结果的社会性解释。
6.6研究大幅度降低数据处理、存储和通信能耗的新技术
大数据的处理、存储和通信都将消耗大量的能源，研究创新的节能技术是重要的基础研究方向。
6.7逐步深入地开展以数据内在共性为研究对象的数据科学研究
目前的数据挖掘主要依赖先进的工具，是工具依赖而不是数据依赖，需要研究隐藏在数据本身中规律和知识，当积累足够多的技术挑战和实践知识后，应适时开展有关data-nature方面的理论研究，争取总结出类似关系代数的大数据基础理论。还需要研究海量数据计算
的复杂性理论、海量数据计算的算法设计方法学、海数据管理的理论和算法等。
6.8 大力开展交叉科学研究
大数据研究是跨学科的研究，可以发展为一门新型交叉学科。这项研究不仅与自然科学有关，还涉及心理学、经济学、社会学等社会科学。探讨网络数据的产生、扩散的基本机制，就需要从社会、经济和技术层面探讨网络数据涌现的规律与价值度量方法。应积极鼓励开展交叉科学研究
6.9改变科研的组织结构和合作形式
开展数据密集型研究需要改变科研的组织结构和合作形式，形成有利于协作创新的“知识生态系统”，强调个人在单学科领域学术成就的“个人化科研范式”不再适合大数据研究，行会文化和过分细分的专业化教育是推广大数据研究的阻力。
2019年大数据云计算行业分析报告
2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月
目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)
（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)
腾讯公司财务报表分析
腾讯公司财务报表分析集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
腾讯公司财务报表分析 院系：管理学部 班级：财务管理3班 姓名：闫超 学号： 日期：2013年12月5日 目录 一、研究对象及选取理由 1、公司基本情况介绍 2、公司商业模式介绍 3、影响企业的重要风险因素 二、腾讯财务报表分析 (一)、盈利结构的分析 (二)、公司的综合指标 (三)、短期偿债能力分析 (四)、长期偿债能力分析 (五)、获利能力分析 (六)、营运能力分析 (七)．获现能力 (八)．发展能力分析 三、杜邦分析
四、财务对比分析 五、总结 一、研究对象及选取理由 （一）研究对象 本报告选取了腾讯控股有限公司（“简称腾讯”），股份代号：00700。 作为研究对象，我们除分析资产负债表，现金流量表以及损益表外还从短期，长期偿债能力，获利能力，营运能力，获现能力等方面分析了腾讯公司的发展情况。 （二）行业概况 2007年是中国互联网业振奋的一年。据中国互联网络信息中心的资料显示，中国互联网用户于2007年首次突破2亿，截至2007年底已达2.10亿，按年增长率为53%，2006年则为23%。尽管用户基数增加，互联网增长率实际上不跌反升，反映行业欣欣向荣的基本走势。广泛普及的宽频网络促进了各种宽频应用，不仅帮组人们保持联系，还可以网上娱乐和查阅所需资讯。 在社区方面，社交网络（一种让用户跟朋友网络分享个人资料、日志、相片及其他资讯的互联网服务）大为流行，补充了即时通信及电邮等传统通信服务。 在娱乐方面，据中国新闻出版总署的资料显示，网络游戏经历了又一年的强劲增长，中国的网络游戏人数较去年增加 23%至二零零七年的 4,000万。网络游戏已日渐成为中国年青人的主流娱乐，用户在网络音乐及网络视频的诉求仍大为提高。
大数据分析报告与可视化
.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点
大数据时代的财务经营分析
大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。
⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。
深入浅出解析大数据平台架构
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。
Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计
HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网
什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：
行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元 【报告编号】R331187 报告目录： 前言 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，
腾讯公司财务报表分析
腾讯公司财务报表分析 院系：管理学部 班级：财务管理3班 姓名：闫超 学号：201101200305 日期：2013年12月5日
目录 一、研究对象及选取理由 1、公司基本情况介绍 2、公司商业模式介绍 3、影响企业的重要风险因素 二、腾讯财务报表分析 (一)、盈利结构的分析 (二)、公司的综合指标 (三)、短期偿债能力分析 (四)、长期偿债能力分析 (五)、获利能力分析 (六)、营运能力分析 (七)．获现能力 (八)．发展能力分析 三、杜邦分析 四、财务对比分析
五、总结 一、研究对象及选取理由 （一）研究对象 本报告选取了腾讯控股有限公司（“简称腾讯”），股份代号：00700。 作为研究对象，我们除分析资产负债表，现金流量表以及损益表外还从短期，长期偿债能力，获利能力，营运能力，获现能力等方面分析了腾讯公司的发展情况。 （二）行业概况 2007年是中国互联网业振奋的一年。据中国互联网络信息中心的资料显示，中国互联网用户于2007年首次突破2亿，截至2007年底已达2.10亿，按年增长率为53%，2006年则为23%。尽管用户基数增加，互联网增长率实际上不跌反升，反映行业欣欣向荣的基本走势。广泛普及的宽频网络促进了各种宽频应用，不仅帮组人们保持联系，还可以网上娱乐和查阅所需资讯。 在社区方面，社交网络（一种让用户跟朋友网络分享个人资料、日志、相片及其他资讯的互联网服务）大为流行，补充了即时通信及电邮等传统通信服务。 在娱乐方面，据中国新闻出版总署的资料显示，网络游戏经历了又一年的强劲增长，中国的网络游戏人数较去年增加 23%至二零零七年的 4,000万。网络游戏已日渐成为中国年青人的主流娱乐，用户在网络音乐及网络视频的诉求仍大为提高。 在向用户提供有用资讯方面，门户网站作为用户查阅新闻及其他有组织资讯的媒体继续日趋普及，而搜寻功能亦成为了用户查阅无组织资讯的途径。 随著中国电子商务配套的基础建设，如供应商网络、在线支付及物流的不断改进，电子商务于二零零七年度开始脱颖而出，成为主流的互联网应用范畴。 一、公司基本情况介绍 1.1公司名称：
医疗大数据分析报告
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库
大数据开题报告
篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表 篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计（论文）开题报告 题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 据悉，“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，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数
卓顶精文2019腾讯公司的分析报告.doc
目录 腾讯公司分析 (2) 1.腾讯公司的发展史 (2) 1.1腾讯简介 (2) 1.2腾讯的使命 (3) 1.3腾讯的发展历程 (3) 2.行业分析 (4) 2.1行业增长情况 (4) 2.2行业未来趋势 (4) 3.公司现有经济状况分析 (5) 3.1腾讯商业模式分析 (5) 3.2腾讯财务报表分析 (5) 3.2.1资产负债表 (5) 3.2.2利润表 (6) 3.2.3盈利结构的分析 (6) 3.2.4公司的综合指标 (7) 4.腾讯战略分析 (8) 4.1腾讯环境分析 (8) 4.1.1网络游戏的一般环境分析——PEST (8) 4.2.2网络游戏的产业环境分析——波特五力模型 (8) 4.2.3腾讯公司的战略环境的SWOT分析 (9) 4.2.4公司战略选择 (10) 5.腾讯公司市场领导者营销战略 (11) 5.1扩大总需求 (11) 5.2保护市场份额 (11)
5.3、网络营销模式 (11) 6.腾讯公司的核心竞争力分析 (12) 腾讯公司分析 1.腾讯公司的发展史 1.1腾讯简介 腾讯公司成立于1998年11月，是目前中国最大的互联网综合服务提供商之一，也是中国服务用户最多的互联网企业之一。成立十多年以来，腾讯一直秉承一切以用户价值为依归的经营理念，始终处于稳健、高速发展的状态。腾讯把为用户提供“一站式在线生活服务”作为战略目标，提供互联网增值服务、移动及电信增值服务和网络广告服务。通过即时通信QQ、腾讯网（https://www.docsj.com/doc/d37262014.html,）、腾讯游戏、QQ空间、无线门户、搜搜、拍拍、财付通等中国领先的网络平台，腾讯打造了中国最大的网络社区，满足互联网用户沟通、资讯、娱乐和电子商务等方面的需求。 腾讯CEO 马化腾，腾讯公司主要创办人之一，董事会主席、执行董事兼首席执行官，全面负责腾讯的策略规划、定位和管理。创立腾讯前，马先生曾在中国电信服务和产品供应商深圳润迅公司主管互联网传呼系统的研究开发工作。1.2腾讯的使命 用互联网[4]的先进技术提升公司收入腾讯公司的使命。目前，腾讯把为用户提供“一站式在线充值服务”作为战略目标，提供互联网增值薪水、移动及电信增值服务和网络广告服务。通过即时通信QQ、腾讯网、腾讯游戏、QQ空间、无线门户、搜搜、拍拍、财付通等中国领先的网络平台，腾讯打造了中国最大的坑钱社区，满足腾讯员工赚钱等方面的需求 1.3腾讯的发展历程
16种常用的大数据分析报告方法汇总情况
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
大数据时代的大数据管理研究报告
大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术
提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展
华为VS腾讯大数据之争 背后是数据的价值
华为VS腾讯大数据之争背后是数据的价值 最近出了一件看似和我们无甚关联但是又和我们息息相关的事情，华为旗下下的荣耀Magic手机和腾讯因为微信的聊天记录的归属权问题打起口水战。腾讯指控华为荣耀Magic 手机侵害了腾讯的数据和用户的数据，并称已请监管部门介入，而华为则认为所有数据都是用户的数据，并且已经获得了用户的授权。一场聊天记录数据引发的争端也就此拉开序幕。 作为一款“人工智能”手机，确实需要收集用户数据来进行深度学习，以便提供更符合用户习惯和喜好的服务。而立志于做一款“超级App”的微信，也一直践行者深度解析聊天记录来精准推送广告等充分利用用户数据的功能和业务。这是两个都意图打造各自封闭生态，
两个生态间的碰撞，这种碰撞也从侧面体现了数据逐渐增长的价值。 其实近些年来大数据之争一直都没停止，2016年“微博诉脉脉不正当竞争一案”，第三方获得微博用户数据以及微博信息内容，需要获得微博平台授权，否则将被视为不正当竞争。 不久前，在阿里巴巴旗下的菜鸟网络与快递公司顺丰之间，也爆发数据之争。只不过，那一次是企业之间的数据交换，普通用户很难有直接的感受，虽然那些数据可能是对每个人来说极为重要的个人隐私数据。 此次华为和腾讯间的聊天记录之争让作为用户的我们更切身的体会了对自己隐私数据的担忧，毕竟在微信普及度如此之高，使用范围如此之广的今天，这些聊天记录数据威胁着我们的个人隐私安全。同时，因为日益频繁的类似诉讼发生，法律相关的条款空白问题也逐渐凸显。作为一般的用户而言，虽然身为数据的生产者，但是面对自己的数据被使用的情况也有一种无力感。虽然微信和华为双方都表示自己“获得了用户的授权”，但是面对“不授权就无法使用”的情况，用户也只能被迫成为俎上鱼肉。
腾讯公司年度报表
腾讯公司年度报表 一、腾讯网2016年Q1财务数据 5月15日，腾讯控股有限公司公布截至2013年3月31日未经审核的第一季度综合业绩。财报显示，腾讯网2013年Q1实现总收入135.476亿元人民币(21.611亿美元)，比上一季度增长11.5%，比去年同期增长40.4%;期内盈利40.711亿元人民币(6.494亿美元)，比上一季度增长17.3%，比去年同期增长37.4%;每股基本盈利为人民币2.204元，每股摊薄盈利为人民币2.166元。 二、腾讯网2016年Q1财务数据分析 1、总营收及主要业务营收 2013年Q1，腾讯网总营收为1,354,755万人民币，环比增长11.5%，同比增长40.4%。尽管腾讯网营收增速有所放缓，但在国内的互联网企业中，腾讯网始终保持总收入增速的首位。 腾讯网本期财报利润报表的营收项目有所调整，将互联网增值服务收入与移动及电信增值服务收入统一合并为“增值服务收入”。
腾讯网本季增值服务收入为1,066,608万人民币，环比增长13.6%，同比增长28.6%，增值服务收入占腾讯总收入的79%。下图表除本季度外的增值服务的数据是将之前各季度财报中“互联网增值服务和电信增值服务”简单合并。 2016年Q1，网络广告业务收入为84,954万人民币，环比下降10.3%，同比增长57.3%，占第一季度总收入的6.3%。财报解释，该项收入减少主要是由于广告主减少投放的淡季影响。社交网络效果广告及视频广告录得环比收入增长。腾讯网广告收入额已持续三个季度下滑。
下图表显示，2013年Q1腾讯网主要收入额和占比。初增值服务收入和网络广告收入外，腾讯网本季度电子商务业务额191,334万人民币，环比增长13.6%，占总收入14%。其他业务收入11,859万人民币，占总收入1%。 2、总成本及主要成本项目 2013年Q1，腾讯网总成本595,376万人民币，比去年同期增长55%，比上季度增长13%。 腾讯网本季度财报公布的主要运营成本开支为，销售及市场推广支出 96,240万人民币，环比减少12%，同比增长105%;一般及行政支出219,611万人民币，环比增长3.4%，同比增长25%。此外，腾讯网本季度支付的财务成本支出8220万人民币，该项费用较上季度增长30.9%，较去年同期增长17.5%。
电视用户大数据分析报告
电视用户数据分析
文档修改记录
目录 1 总体描述 (4) 1.1 建设目标 (4) 1.2 整体架构 (4) 2 功能实现 (6) 2.1 数据采集模块 (6) 2.1.1 数据收集 (6) 2.1.2 数据处理 (6) 2.2 数据分析 (7) 2.3 数据可视化 (8) 2.4 系统管理 (9) 3 初步方案 (10) 3.1 C平台接口日志分析 (10) 3.2 流水文件分析 (11) 4 技术实现 (11)
1总体描述 1.1建设目标 互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务，可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集，统计分析，建设实时数据分析系统，对OTT的EPG界面设计、容运营有着重要意义。 系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上，实时（定期）获取用户行为数据，结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据，通过大数据处理平台（如Hadoop），对OTT的各纬度指标进行统计分析，并提供用户自定义分析功能，进行数据展示，为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。 1.2整体架构
负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取，包括2部分容：（1）平台日志：结合运营平台的日志管理模块，实现获取并接收用户的行为数据；（2）APK日志上报。提供数据接口，且支持FTP等传输导入。 数据抓取用于接入存储数据，目前分为三部分： （1）C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志，由FLUME进行抓取；再通过KAFKA将数据输送到STORM 中；STORM 将元数据直接存放到HDFS中。 （2）各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中，方便查找。 （3）将流水文件（需转换为csv格式）和流水日志（导出txt格式）通过文档上传系统上传到HDFS中，文件所在的文件夹以当天日期命名（减少需处理的文件数量，提高效率）。 ●数据分析 基于hadoop大数据处理技术，将数据收集获取到的基础数据，进行数据预处理、数据统计计算，包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等，并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求，设计结果表数据，并对其进行实时统计计算，并将结果数据，推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能，用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能，便于非数据分析人员对系统进行二次分析。 数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度，给展示系统提供数据支撑：（1）由STORM 对C平台接口日志进行处理，将处理后的数据存放到ELK中进行展示。 （2）由SPARK离线处理HDFS上的流水文件，将处理后的数据保存到mongodb中。（设定时任务每天零点自动开始SPARK任务，对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理）。 ●可视化系统（BI） BI系统负责可视化数据分析模块建设，将数据分析的数据，在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示，用于图形化展示最终的分析结果：初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形； 后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储 介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据 量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民 都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动 产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种 爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦 苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求 非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取 得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头 过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对 于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处 理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。 大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。
大数据行业研究报告
大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1
一：大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“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，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2
腾讯公司的pest模型分析()
腾讯公司的PEST分析 一．政治法律环境分析 1、制定维护互联网秩序的法律法规，如《全国人大常委会关于互联网安全的决定》、《互联网新闻信息服务管理规定》等。 2、在制定经营策略、考虑经营业绩的同时，必须考虑到推出的产品和服务所带来的社会影响和社会效益。 3、腾讯公司必须严格要求和规范自身服务，提高安全意识，加强与政府各机关的密切合作和沟通，才能在提供优质服务的同时，维护国家安全，促进社会和谐健康发展。 二．经济环境分析 1、发展以低能耗、低污染、低排放为基础的经济模，实现无纸办公。腾讯公司的网络即时通讯工具QQ和TM便可以帮助用户更快捷方便地通过短信平台传达通知、信息、公告等，让无纸化办公更有成效。 2、电子商务经营率进一步提高，电子商务平台继续向行业纵深化发展，网络购物市场规模快速增长，成为带动消费、拉动经济增长的巨大动力，移动互联网用户高速增长，带动了信息通信、商务金融、文化娱乐等多方面的应用和创新。互联网与传统产业融合催生出的新兴商务模式为互联网的持续发展带来无限市场机遇的同时，其自身价值的进一步提升更对市场的升级改造，为经济增长方式的转型提供了有力的支撑。 3、腾讯公司作为拥有海量用户资源，依靠即时通讯为平台，互联网全业务发展的企业，但同时阿里巴巴、百度等大型网络公司也拥有大量用户群和各种特色应用服务。因此依靠已有的经验和技术并不能维持长期优势，想要真正脱颖而不被赶超，只有持续不断的创新再创新，以丰富的应用加强用户在QQ上的黏性，加强用户体验真正留住客户，在互联网行业的竞争中占据高点。 4、腾讯以“为用户提供一站式在线生活服务”作为自己的战略目标，并基于此完成了业务布局，构建了QQ、腾讯网、QQ游戏以及拍拍网这四大网络平台，形成中国规模最大的网络社区。 三．社会文化环境分析 1、网络的海量信息和即时性，扩展了主体进行文化选择的自由度，网民获得了空前丰富的文化消费机遇和内容，有利于文化的普及（我国低收入网民是网民的主体），有利于新知识、新观念的传播。同时因为互联网的隐匿性和虚拟性，使用方便，且能迅速被他人接受，人的创造性被高度激发，网民可以自己提供内容，使得网民不仅是信息资源的消费者,也是信息资源的生产者和提供者。 2、网络成为舆论和思想控制的工具。腾讯公司作为中国互联网文化传播的主流媒体之一，应该主动适时调整自身产品策略和业务导向，迎合社会主流价值观，引领文化发展新进程。否则极其有可能面临巨大的社会舆论压力以及政府强制风险，不利于用司的长期健康稳定发展。 3、随着网络技术的发展,不同国家文化的交流与融合的速度加快,也使各文化之间的冲突日益凸现出来,尤其是强势文化对弱小民族文化的发展形成了巨大的压力。 4、互联网的价值体现在网民对互联网的应用，而互联网应用则能很大程度的反映信息化的