结合大环境分析趋势（以贷款利率下限取消为例）
——大道至简之十八
时寒冰
同一种政策，同一种措施，并不一定导致相同的结果。必须放在大环境之下才能做明确、准确的判断。
比如，同样是加息，在一些时候会导致市场的暴跌，而在另外一些时候，它导致的结果却是上涨[见下图：2002年2月—2011年2月的利率调整及次日的股市走势]。
为什么同样一个措施，结果会有如此大的不同呢？
环境不同所致。
一般情况下，加息会提高资金的成本，导致流动性收紧，从而，引发股市的下跌。另一方面，加息会吸引一些资金从股市抽离出来，存入银行（这与股市持
续上涨，赚钱效应明显的时候，储蓄资金向股市流动是一个道理），从而引发股市下跌。
但是，当货币持续超发，流动性泛滥时候，加息的作用几乎可以被忽略。不仅如此，市场更容易理解为“靴子落地了”，认为是利空出尽，反而更大胆地买入股票。所以，2007年3月到2007年9月的持续加息，每一次导致的结果都是股市在第二天上涨，最猛烈的一次涨幅高达5.38%。
这种情况直到次贷危机恶化后，发生了逆转。无论加息还是降息，市场大多选择下跌，最疯狂的一次，是在降息后的第二天股市下跌达4.69%。因为，此时的大环境是资金紧张，降息不足以抵消这一负面的影响力。
所以，分析货币政策必须放在大环境之下才能看清楚。
2013年7月19日晚间，央行宣布从2013年7月20日起取消金融机构贷款七折利率下限，进一步推进利率市场化改革。
主要内容是：一、取消金融机构贷款利率0.7倍的下限，由金融机构根据商业原则自主确定贷款利率水平。二、取消票据贴现利率管制，改变贴现利率在再贴现利率基础上加点确定的方式，由金融机构自主确定。三、对农村信用社贷款利率不再设立上限。四、为继续严格执行差别化的住房信贷政策，促进房地产市场健康发展，个人住房贷款利率浮动区间暂不作调整。
利率的市场化改革是大势所趋。这有利于消除行政干预资金交易的弊病，促使市场主体更自由地进行资金交易，同时为下一步的汇率市场化、人民币国际化做铺垫。但存款利率上限的维持，仍是一个巨大阻碍。
很多人认为，央行取消金融机构贷款七折利率下限，对资本市场是一个重大利好。
那么，我们应该怎么看呢？
中央的用意当然是非常积极和明确的，降低企业的借贷成本，促使资金向实体经济流动，促进经济结构的调整。
问题是，大环境是否也配合呢？
让我们来结合大环境进行分析。
Scott Besley和Eugene F.Brigham在其著作中，把影响货币成本的基本因素归结为四个：生产机会；消费时间偏好；风险；通货膨胀。影响货币成本的因素是比较复杂的，而贷款利率放开以后，它最终还是由供给和需求的相互作用来决定的。
假如供给持续增加，远远大于需求，或者说，供给充分满足需求之后还有剩余，就处于资金充裕、流动性泛滥的大环境之中，那么，取消金融机构贷款七折利率下限，无疑会进一步降低企业、个人的借贷成本，刺激企业和个人的借贷需求，促使企业投资行为的扩张和经济效益的提高，当然，也有利于股市和大宗商品的上涨。
但是，假如资金供给无法满足需求，处于资金短缺，流动性紧张（相对而言）的大环境之下，那么，取消金融机构贷款七折利率下限的作用几乎可以忽略。因为，资金供不应求，就意味着资金“昂贵”，哪个银行愿意把有限的资金放到收益率低的地方？逐利毕竟是银行的本能。
取消金融机构贷款七折利率下限的作用会体现在哪些方面呢？
1）对银行相关的既得利益主体，或者与银行有特殊关系的人特别有利。他们可以因此搞权力寻租，把资金低价从银行贷出来再去放高利贷——这种情况其实早就出现了[参见2013年7月18日新闻：苏州三银行行长落马，涉嫌勾结小贷公司放高利贷https://www.doczj.com/doc/255553545.html,/2013-07-18/156277793.html]。
2）对掌控权力或者非常靠近权力的人或企业，比如，对地方政府平台、央企国企这样的背景深厚的利益主体非常有利。他们可以通过特殊关系拿到更多利率更低的贷款。
问题是，一旦以低息套出贷款向外放高利贷的情况频繁发生，或者，地方政府平台、央企国企以更低的利息拿走贷款，社会上其他主体所需的资金供给将大大减少,毕竟银行的贷款额度是有限的！这样，民营企业的贷款难度将更大，贷款成本将更高！因为，早在2004年10月，我国就取消了贷款利率上限，但考虑到当时城乡信用社贷款定价机制尚不完善，暂时保留了对其贷款利率的上限管
理，并将利率上限由基准利率的2倍扩大至2.3倍，而这次，把农村信用社贷款利率的上限也取消了。
缺少了制度的保证，缺少了贷款利率上限的限制，金融机构贷款七折利率下限的取消，在资金紧张的情况下，会导致以民营企业为主体的资金成本的上涨而非下降。假如中国不出台进一步的刺激政策，那么，在此前提之下，这种做法对资本市场而言，实际上是略微偏空的，至少算不上一些人所说的“重大利好”。对实体经济而言则更倾向于偏空。
因此，一个政策或措施，只有放在大环境下看，才能看得更清楚。
假如还不能确定它对市场的影响，那么，可用《大道至简之十七：参照物中找趋势》中讲的分析方法，来做进一步的更为明确的判断，把握好趋势，理性做好决策。
于2013年7月21日
中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告 （2015-2020年） 报告编号：1579399
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.doczj.com/doc/255553545.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 报告名称：中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告（2015-2020年） 报告编号：1579399 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥6750 元可开具增值税专用发票 网上阅读：https://www.doczj.com/doc/255553545.html,/R_QiTaHangYe/99/DaShuJuDeXianZhuangHeFaZhanQuShi.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 产业现状 大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。 市场容量 继物联网、移动互联网、云计算之后，大数据再次挑动整个IT产业的神经。这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产，更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥，大数据让“智能之门”从来没有像现在这样距离我们之近。现阶段企业要积极引入大数据技术，还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合，在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值，最终帮助企业推开智慧之门。众所周知，依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合，大数据大幅降低了普通企业获得“智慧”的门槛。而在过去，商业智能才是企业获得“智慧”的主要技术手段，一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现，需要专用硬件和专业ETL工具，项目投资不菲而且建设周期长，这就让大量中小企业对商业智能望而却步。正是基于此，当同样能给企业带来“智慧”的大数据一出现，就受到企业的普遍欢迎。全
大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向
方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台，让你深入接触大数据，实现你的高薪就业梦，北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。
读《未来二十年经济大趋势（现实篇）》感想 当今世界时局错综复杂，国内外各种政治、经济与社会因素彼此交织影响，趋势走势众说纷纭，莫衷一是。国际形势，美国货币政策的改变，俄乌两国交恶，中东冲突频发，中日钓鱼岛纠纷；放眼国内，中国经济进入转型期，增速进入新常态，新的形势将如何影响政治经济走向，又会对港口生产以及我们的生活产生何种影响？著名趋势研究学者时寒冰出版了其最新作品《时寒冰说未来二十年经济大趋势》，对其进行了分析预测。 时寒冰对当下以及未来经济形势的预测，所借助的“趋势研究”，说到底也就四个字“找出规律”，简单、实际。这也是古往今来真正有效预测的不二法门。古人云：“履霜而知坚冰至”，说的其实就是依靠发现和掌握规律来推算未来。只是道理虽简单，真要运用到人类社会与经济领域却是难上加难，因为牵涉因素实在太多，难以窥尽全貌，自然无法得出精确的判断。因此，优秀的趋势研究者，需要有多重的视野：纵向上熟知历史发展，以大局观把握整体走势；横向上结合多学科、多领域知识加以综合分析，不致盲人摸象，以偏概全。而时寒冰在本书中便是沿着这两个方向展开论述的。他首先带领读者以客观角度重温改革开放以来中国经济所走过历程，厘清中国经济现状的前因后果；随后以中美两大经济体的密切关系和彼此纠缠为背景，以经济为主线，辅以金融、政治、地缘、历史、军事、能源等多个角度，全方位分析经济表象背后的大国角逐和全球博弈。其视角兼具宏大与深入，令人叹为观止。
时寒冰的这本《现实篇》大部分都是对过去和现状的分析概括，而尚未真正展开“预测”。不过这可不意味着本书内容只是枯燥的铺垫。他的论述数据详实、观点尖锐，毫不讳言的阐述着国家发展之中错误决策所带来的隐忧。书中对中国经济重心在2003年前后从实体制造业向虚拟房地产业转移的趋势更是进行了十分尖锐的批判。这对于至今仍沉醉在“支柱产业”的繁荣之中的各级政府，以及忙于“炒房”的企业和个人来说，无疑是当头棒喝。也正是有了对历史的客观认识，我们才能把握当前纷繁芜杂的现实。 本书对现实的分析，围绕中美两国展开。这自然是因为中美是全球两个最大的经济实体，且两者之间的“恐怖平衡”更是世界经济现状中最显著的特点，对此不可不察。不过这并不意味着其他地区就不重要，书中对于中东局势、俄乌争端、中日矛盾等地缘政治冲突，也有详尽论述。其实书中叙及的金融及政治事件，并非什么机密，我们从每日新闻中也可获得相关信息。然而普通人眼中彼此分割，如同碎片的新闻事件，在作者这样的趋势研究者眼中，却是联系密切的线索，是战略大棋局上牵一发而动全身的落子。其间透出的，是观察者把握全局、高屋建瓴的过人视角，更是其看破表象，洞察内里的犀利眼光。更为难能可贵的是，书中在进行论述时，既以扎实的资料和全面的数据体现了经济学分析的严谨一面；又能做到逻辑清晰，深入浅出，流畅通晓，令并非经济学专业人士的普通人也能读懂。作者没有在书中直接把分析的答案告诉读者，而是让读者和他一起经历推演，并通过自己的判断得出结论，这无疑进一步增加了其结论的信服力。
智慧健康医疗 1、CAD在医疗健康领域的英文全称是（）Computer Aided Diagnosis 2、不属于AI健康医疗生态系统的是（）制药生态 3、不属于慢性疾病的是（）艾滋病 4、AI院前管理包括（）预测和干预 5、AI医疗健康技术体系的基础层不包括（）芯片 6、AI医疗健康发展的核心要素是（）数据 7、我国首次研发的AI医疗系统是面向（）中医 8、第3次AI浪潮的到来主要依赖于（）深度学习 9、目前AI医疗健康市场最成熟的是（）辅助医疗影像诊断 10、我国慢性疾病增加，与老龄化加剧的关系（）强相关 11、AI医疗健康的核心技术体系主要包括（）传感器技术存储技术传输技术 12、AI辅助诊断属于（）院中管理 13、婴幼儿时期的环境暴露不会影响个体后期的身体健康。错误 14、以下不属于大数据时代特征的是（）数据处理速度迅速提升 15、以下哪一项不是人工智能发展的必要条件（）机器学习 16、以下哪一项不属于健康医疗大数据来源（）购物数据 17、以下不属于机器学习研究范畴的是（）专家系统 18、以下属于人工智能在医疗领域应用的是（）多选疾病预测辅助诊断药物个性化推荐 19、以下对大数据描述正确的是（）大数据本质在于数据的关联分析 20、以下不属于弱人工智能特点的是（）自适应能力 21、人工智能技术发展出现几次低潮的原因包括（）多选算法研究瓶颈计算能力瓶颈数据有限 22、以下说法正确的是（）人工智能就是深度学习 23、以下说法正确的是（）健康医疗领域数据存在孤岛现象 24、以下说法正确的是（）即使在大数据时代，统计分析仍然具有重要的作用 25、以下关于人工智能、机器学习和深度学习说法正确的是（） 机器学习或深度学习是实现人工智能的一种方法
工业大数据分析技术与前沿技术趋势 工业大数据具有实时性高、数据量大、密度低、数据源异构性强等特点，这导致工业大数据的分析不同于其他领域的大数据分析，通用的数据分析技术往往不能解决特定工业场景的业务问题。工业过程要求工业分析模型的精度高、可靠性高、因果关系强，这样才能满足日常工业生产需要，而纯数据驱动的数据分析手段往往不能达到工业场景的要求。工业数据的分析需要融合工业机理模型，以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数据的分析，从而建立高精度、高可靠性的模型来真正解决实际的工业问题。因此，工业大数据分析的特征是强调专业领域知识和数据挖掘的深度融合。本节主要对时序模式分析技术、工业知识图谱技术、多源数据融合分析技术等三种典型的工业大数据分析技术进行介绍。 1 时序模式分析技术 伴随着工业技术的发展，工业企业的生产加工设备、动力能源设备、运输交通设备、信息保障设备、运维管控设备上都加装了大量的传感器，如温度传感器、振动传感器、压力传感器、位移传感器、重量传感器等，这些传感器在不断产生海量的时序数据，提供了设备的温度、压力、位移、速度、湿度、光线、气体等信息。对这些设备传感器时序数据分析，可实现设备故障预警和诊断、利用率分析、能耗优化、生产监控等。但传感器数据的很多重要信息是隐藏在时序模式结构中，只有挖掘出背后的结构模式，才能构建一个效果稳定的数据模型。
工时序数据的时间序列类算法主要分六个方面：时间序列的预测算法如ARIMA，GARCH 等；时间序列的异常变动模式检测算法，包含基于统计的方法、基于滑动窗窗口的方法等；时间序列的分类算法，包括SAX 算法、基于相似度的方法等；时间序列的分解算法，包括时间序列的趋势特征分解、季节特征分解、周期性分解等；时间序列的频繁模式挖掘，典型时序模式智能匹配算法（精准匹配、保形匹配、仿射匹配等），包括MEON 算法、基于motif 的挖掘方法等；时 间序列的切片算法，包括AutoPlait 算法、HOD-1D 算法等。 工业大数据分析的一个重要应用方向是对机器设备的故障预警和故障诊断，其中设备的振动分析是故障诊断的重要手段。设备的振动分析需要融合设备机理模型和数据挖掘技术，针对旋转设备的振动分析类算法主要分成三类：振动数据的时域分析算法，主要提取设备振动的时域特征，如峭度、斜度、峰度系数等；振动数据的频域分析算法，主要从频域的角度提取设备的振动特征，包括高阶谱算法、全息谱算法、倒谱算法、相干谱算法、特征模式分解等；振动数据的时频分析算法，综合时域信息和频域信息一种分析手段，对设备的故障模型有较好的提取效果，主要有短时傅里叶变换、小波分析等。 2 工业知识图谱技术 工业生产过程中会积累大量的日志文本，如维修工单、工艺流程文件、故障记录等，此类非结构化数据中蕴含着丰富的专家经验，利用文本分析的技术能够实现事件实体和类型提取（故障类型抽取）、事件线索抽取（故障现象、征兆、排查路线、结果分析），通过专家知
大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ? B. 否
大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分）
A. 是 ? B. 否 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3分）
A. 是 ? B. 否 知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 2012年7月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3分） ?
探索大数据和人工智能参考答案 1、下列选项中，不是大数据发展趋势的是？ A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 2、2012年7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立（）一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台。 A. 首席数据官 B. 首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 3、在Spark的软件栈中，用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指？ A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景？ A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是？ A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是（）年诞生的？ A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些？ A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、（）？
A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（） A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中，用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是？ A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是？ A. 重复学习 B. 深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 15、对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么？ A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，请问它的英文缩写是？ A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中，哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架？ A. Kafka
现代通信技术及发展前景 信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门都可称作信息部门。 信息技术能够延长或扩展人的信息功能。信息技术可能是机械的，也可能是激光的；可能是电子的，也可能是生物的。 信息技术主要包括传感技术，通信技术，计算机技术和缩微技术等。 传感技术的任务是延长人的感觉器官收集信息的功能；通信技术的任务是延长人的神经系统传递信息的功能；计算机技术则是延长人的思维器官处理信息和决策的功能；缩微技术是延长人的记忆器官存贮信息的功能。当然，这种划分只是相对的、大致的，没有截然的界限。如传感系统里也有信息的处理和收集，而计算机系统里既有信息传递，也有信息收集的问题。 目前，传感技术已经发展了一大批敏感元件，除了普通的照像机能够收集可见光波的信息、微音器能够收集声波信息之外，现在已经有了红外、紫外等光波波段的敏感元件，帮助人们提取那些人眼所见不到重要信息。还有超声和次声传感器，可以帮助人们获得那些人耳听不到的信息。不仅如此，人们还制造了各种嗅敏、味敏、光敏、热敏、磁敏、湿敏以及一些综合敏感元件。这样，还可以把那些人类感觉器官收集不到的各种有用信息提取出来，从而延长和扩展人类收集信息的功能。 通信技术的发展速度之快是惊人的。从传统的电话，电报，收音机，电视到如今的移动电话，传真，卫星通信，这些新的、人人可用的现代通信方式使数据和信息的传递效率得到很大的提高，从而使过去必须由专业的电信部门来完成的工作，可由行政、业务部门办公室的工作人员直接方便地来完成。通信技术成为办公自动化的支撑技术。 计算机技术与现代通信技术一起构成了信息技术的核心内容。计算机技术同样取得了飞
大数据发展趋势答案
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大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ?
答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ?
? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了!
未来十年大趋势（深度好文） 2015-05-22王明夫 点击标题下「投资观察网」可快速关注 我从三个方面向大家传达我对中国政经大势的观察和体会：一是中国未来十年的三大趋势；二是世界形势与全球格局；三是宏观着眼、微观着手，讲大势、方向感与企业微观选择的关系。 中国未来十年的三大趋势 1 全面深化改革和市场化 十八届三中全会有二大看点：一是中央全面深化改革领导小组的成立，意味着要超越部门本位、打破利益集团，让市场在资源配置中起决定性作用；二是紧抓社会重大关切，比如说国企产权改革、行业准入、破除垄断、土地流转、户籍、司法独立、劳教取消、简政放权、环境治理、对外开放等等。 二大看点清晰地展现出政府总体的施政逻辑：全面深化改革，通过改革来切实解决社会问题，实现发展与民生。 2 新技术、新经济、新商业 新技术正在改造和重构经济与商业。这股新技术浪潮包括移动互联网、大数据、O2O、工业4.0、新能源、新材料、生物技术、环保节能、航天、军工等等。在新技术浪潮的冲击下，一系列传统行业和商业模式面临着全新竞争、彻底改造甚至全面颠覆。
比如说只要亚马逊这种商业模式成功了，沃尔玛就要衰败；如果淘宝和京东会成功，那么百货商场和传统的商业就会倒下；如果微信成功了，那么三大运营商就只能走向管道化；如果阿里和腾讯金融能成功，那么工商银行、平安银行就没戏了；如果小米或者锤子成功了，那么诺基亚、摩托罗拉就会倒闭；如果余额宝能够成功，那么传统基金就会有大问题；移动支付出来了，传统信用卡就会被取消掉；乐视TV能成，那么海信、康佳、TCL就会倒下。 这里我们不得不提到一个人，那就是马斯克。马斯克已经做了3个创业，首先是移动支付Paypal，这曾经是一个非常火爆的明星股。接下来他做了第二个创业，就是特斯拉。这个产品非常厉害，它已经超越汽车成为了移动终端。他的第三个创业项目是SpaceX火箭，让发射卫星的火箭能够重复使用。如果这个技术稳定了，中国最强大的航天技术就会被它替代。 中国辛辛苦苦搞出来的高铁技术，我们都很自豪，可是马斯克做的第四个创业项目如果成功了，那么中国高铁一夜之间就会out。他的第四个创业项目叫时光隧道，马斯克要建一条从纽约到旧金山的真空隧道，没有任何阻力，这样从纽约发一趟列车，50分钟就能到旧金山，而现在飞机要飞五个半小时。马斯克三十几岁做了四个创业，每个都是石破天惊。我想说的不是他的传奇故事，而是想告诉你们：创新无所不在，人类社会会出现很多个马斯克，他们的创新能力会颠覆掉传统的一切。所以在新技术浪潮的冲击下，商业社会正在狼烟四起、改朝换代。亚马逊和小米是两个代表性的缩影，这两个例子能使我们更深刻地理解创新对商业意味着什么。 亚马逊： 亚马逊的业务轨迹是这样的：早年它卖书成功后，有了流量和客户，这时候它就开始卖百货。然后它超前投资了平台功能，首先是数据，记录消费行为，然后是物流，最后是云计算。随后它提供了出色的 KDP（Kindle和出版服务）。去年在移动购物上，亚马逊也遥遥领先。我前天还看新闻里提到，亚马逊开始用无人机配送东西。
大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式
计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩
行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、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。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入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重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要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”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.doczj.com/doc/255553545.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市
解析中国城市未来发展的九大趋势 【2010年10月上下半月VIP 会员免费更新下载】454份 5.2G 解析中国城市未来发展的九大趋势中国城市化是中国也是全球21世纪最重要的事件之一，中国城市未来发展无疑将为全球和中国的诸多领域同时带来机遇与挑战。分析未来中国城市化发展的关键影响因素，了解未来中国城市发展的基本趋势，无论对于区域、国家或是国际，政府、企业或是非营利机构，投资者、旅游者或是居民，未来进行前瞻性的决策，都具有重要意义。 一、未来城市化的主要影响因素 1、经济发展及其布局：内需比重扩大，服务业比重增加。经过30多年的改革开放和高速发展，中国已经基本实现小康。按照国际一般规律，当人均收入超过3000美元，进入中下发展水平阶段，国民消费需求将迅速增长，中国正处在工业化的中期和城市化的加速期，以消费为主体的内需增长正在释放，正像外部需求为沿海地区发展提供巨大市场一样，国内巨大的需求为全国发展提供了巨大的市场。同时，随着中国工业化外向型解析中国城市未来发展的九大趋势、外延式扩张发展模式走到尽头，中国正在面临外需和工业“双难依赖”的新形势，加快城市化进程必将成为推进国民经济发展的战略选择，不仅可以有力地释放被结构扭曲压抑的潜在生产力，有效地提高国名经济的整体效益，更是新阶段国民经济发展的带动力量。 2、资源环境状况及布局：资源稀缺，空间分布不均。中国水资源时空分布不均匀，南北自然环境差异大。以水资源为例，北方地区缺水严重，有9个省市人均水资源不到500立方米，实属少水地区。目前，中国内地现有的661座城市中，约有600座城市供水不足，420多座城市缺水，110座城市严重缺水，30座特大城市长期缺水。就土地资源而言，世界范围来看，中国是土地人均占有量于较小的国家，国家内人均土地面积从东南向西北逐步增加。2008年中国耕地为18.26亿亩，到2020年将减少到18.05亿亩。这也就是说，在未来11年里能够农转非的耕地是2074万亩，平均每年不足190万亩。
2017 年公需科目《大数据前沿技术及应用》 第八章：大数据发展趋势答案 1、大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式，确定判断某件事情必然发生。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：B 2、大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 3、大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据” 。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 4、2011 年，IBM 的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 5、2012 年 7 月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 6、机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A
7、由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 8、大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 9、人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 10、知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 11、大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 12、当前，企业提供的大数据解决方案大多基因 Hadoop 开源项目。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 13、北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 14、数据结构”是指不存储数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。（3 分）
农商银行未来发展9大趋势 农村商业银行是农村金融体系改革的产物，其前身是立足于广大农村的农村信用社。在1979年国家恢复农业银行，拉开了农村金融体制改革的序幕，在此阶段农村信用社归属农业银行管理，是农业银行的下属单位，与农业银行有行政隶属关系。在1996年国务院发布的《关于农村金融体制改革的决定》中明确规定农村信用社与农业银行脱离行政隶属关系，农村信用社独立经营。在2001年11月全国首家农村商业银行张家港农村商业银行由农村信用社改制成立，拉开农村信用社股份制改制的序幕，随后有多家农村商业银行相继改制建立；2004年下半年，随着北京、上海、天津等省市农商行改革试点的全面铺开，农村信用社改革全面加速。 自改制以来，农村商业银行的发展突飞猛进，无论是机构数量还是资产规模、税后利润都得到迅速攀升，在农村金融体系中占有的越来越重要的地位。同时，得益于经营能力和风险管理水平的提升，农商行不良贷款率有所下降，但是国内经济增速放缓后，它们将面临的风险管理仍不容忽视。加上实际存在的“影子银行”、“民营银行”、与及快速发展的农村市场，都使得农商行所面对的竞争只会越来越激烈。 农村商业银行正处于战略转型的关键时点。 目前，农商行已形成了多样化的发展趋势，面临着来自外部和内部的多重挑战。一方面，规模增速正呈现逐年放缓趋势，本地市场增长受限，同业竞争加剧市场份额侵蚀。另一方面，农商行的盈利能力仍落后于其他类型商业银行，其收入结构、资产结构和经营效率仍待改善。同时，还应加强内部管理，注重组织架构和人力资源管理，提升风险管理能力，保障战略规划和业务转型的有效实施。 农商行主要发展趋势 趋势一：跨区域发展 农村商业银行的跨区域发展不仅是其银行规模增长与业务扩张的必然结果，而且通过跨区域发展，农村商业银行有利于降低区域性风险和优化合理配置资源。农村商业银行在发展之初，主要是为当地区域经济服务，因此其地域集中度、行业集中度较高。在经济形式发生变化，地区经济及行业经济发展受到影响的时候，
大数据未来五年发展趋势统计分析报告 随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么,大数据行业整体市场规模如何,大数据行业前景如何?下面跟随物联网解决方案供应商及其蓝牙模块、iBeacon厂家云里物里科技一起来看下。 (一)大数据行业整体市场规模及预测 整体来看，2017年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了234亿元，和去年相比增速超过39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 (二)大数据在各行业应用状况 (1)企业哪些方面需要大数据? 根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。 (2)多少企业应用到了大数据?
大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。 (3)这些企业如何使用大数据? 根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5%的企业分析历史数据;通过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5%。 (三)各行业大数据的发展水平如何? 我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。
大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 （江苏省科学技术情报研究所，江苏南京210042） 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源，如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程，概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据；现状；趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟，以及智能移动终端的普及，全社会的数据量呈指数型增长，全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念，信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题，人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库，为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术，而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义，各行各业有着自己的见解，但总体而言，其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司（IDC）给出的报告指出，大数据技术描述了一种新一代技术和构架，以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章，但是当数据累积到一定程度时，就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析，利用大数据分析技术，从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势，最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，他指出大数据将带来巨大的变革，改变人们的生活、工作和思维方式，改变人们的商业模式，影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代，“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念，他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义，还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期，在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注，相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年，Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年，Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今，是大数据发展的成熟阶段，越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度，一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村（1985－），男，山东临沂人，江苏省科学技术情报研究所实习研究员，从事电子政务相关工作。 - 115 -