大数据标准化白皮书2018

大数据白皮书2024（二）引言概述：随着科技的不断发展，大数据已经成为了企业和组织中的不可或缺的一部分。

2024年，大数据的发展将进一步加速，并为各行各业带来更多的机遇和挑战。

本文将以大数据白皮书2024（二）为切入点，从五个大点出发，分别阐述大数据在社会、经济、科技、教育和医疗领域的应用和影响。

正文内容：1. 大数据在社会领域的应用a) 大数据助力城市管理和规划：- 实现智慧城市的建设和发展- 提升城市交通、环境和安全管理的效率b) 大数据在社会治理中的作用：- 改善政府决策和公共服务- 实现社会风险防控和公共安全的提升c) 大数据驱动社交媒体和网络平台：- 改善广告和营销策略- 推动个性化服务和用户体验的提升d) 大数据助力社会创新和公益事业：- 促进科研和创新的进步- 加强社会组织和非营利机构的运营和服务能力e) 大数据在法律和法律制度中的应用：- 改善司法判决和执法效率- 加强数据隐私和信息安全的保护2. 大数据在经济领域的应用a) 大数据驱动商业智能和决策：- 提升企业竞争力和市场份额- 优化供应链和产品设计b) 大数据在金融行业中的应用：- 改进风险管理和决策制定- 推动普惠金融和金融科技的发展c) 大数据促进新兴产业的崛起：- 加速人工智能、物联网和云计算等行业的发展 - 为创业者和创新企业提供更多机会和支持d) 大数据在市场营销和销售中的应用：- 实现个性化营销和广告定制- 提高销售效率和客户满意度e) 大数据推动数字经济的发展：- 促进互联网经济和在线消费的增长- 增强数字技术和数据治理的能力和规范3. 大数据在科技领域的应用a) 大数据支持科学研究和创新发展：- 推动基础科学和应用科学的进步- 加速技术创新和产业升级b) 大数据在人工智能领域的应用：- 提供数据驱动的智能决策和预测- 促进机器学习和深度学习技术的发展c) 大数据助力智能制造和工业互联网：- 提高生产效率和质量- 推动智能制造和工业数字化转型d) 大数据在物联网中的应用：- 实现设备和物品之间的互联互通- 改善供应链和物流管理的效率e) 大数据推动区块链和密码学的发展：- 加强数据安全和隐私保护的能力- 提升数字资产和交易的可信度和可追溯性4. 大数据在教育领域的应用a) 大数据改善教学和学习环境：- 个性化教育和学习资源定制- 提升教育质量和学生表现b) 大数据支持教育决策和政策制定：- 提供教学评估和效果分析的依据- 优化教育资源配置和学校管理c) 大数据推动在线教育和远程学习的发展： - 扩大教育覆盖范围和机会均等性- 提高学习效率和灵活性d) 大数据助力教育研究和教师培训：- 支持教育科研和教育改革的进展- 提升教师专业发展和能力提升e) 大数据促进教育与产业融合：- 提供人才需求和供给的匹配度- 支持教育培训和职业发展的衔接5. 大数据在医疗领域的应用a) 大数据在医疗诊断和治疗中的作用：- 提供个性化用药和疾病管理方案- 改善医疗效率和患者体验b) 大数据支持医疗决策和临床研究：- 提供医学数据分析和模型预测- 促进疾病预防和医学进展c) 大数据助力医疗资源配置和优化：- 提高医疗服务的均等性和可及性- 优化医疗机构的运营和管理d) 大数据推动医疗健康产业的发展：- 加速生物科技和医药研发的进展- 推进数字医疗和远程医疗的应用e) 大数据在公共卫生和健康管理中的应用：- 实现疫情分析和预警系统- 改善健康干预和健康数据管理总结：到2024年，大数据将在更多领域发挥重要作用，如社会、经济、科技、教育和医疗等。

大数据产业发展白皮书前言大数据是国家基础性战略资源，是21 世纪的“钻石矿”。

党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，提出“实施国家大数据战略”，出台《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设“数据强国”。

“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧产业和发展动能转换接续的关键时期，全球新一代信息技术产业正处于加速变革期，国内市场应用需求处于爆发期，我国大数据产业发展面临重要的发展机遇。

本白皮书首先回顾和阐述了大数据的内涵及产业界定，并以大数据产业几个关键要素为核心，重点从大数据技术发展、数据资源开放共享、大数据在重点行业的应用、大数据相关政策法规等四个方面分析了最新进展，力求反映我国大数据产业发展状况的概貌。

最后结合我国大数据发展最新状况及问题，提出了进一步促进大数据发展的相关策略建议。

目录前言 (2)一、大数据产业发展概述 (1)（一）大数据再认识 (1)（二）大数据产业界定 (3)（三）大数据关键问题 (6)二、大数据技术发展趋势 (8)（一）社交网络和物联网技术拓展了数据采集技术渠道 (8)（二）分布式存储和计算技术夯实了大数据处理的技术基础 (12)（三）深度神经网络等新兴技术开辟大数据分析技术的新时代 (15)三、大数据资源开放与共享 (23)（一）数据资源总量评估 (23)（二）政府数据共享 (25)（三）政府数据开放 (31)（四）数据交易流通 (34)1、国内外大数据交易现状 (34)2.隐私保护与行业自律 (39)3、我国大数据交易面临的问题 (44)四、重点行业大数据应用 (47)（一）大数据应用整体情况 (49)（二）各领域应用进展情况 (49)1.电信领域 (50)2.金融领域 (55)3.政务领域 (58)4.交通领域 (61)5.医疗领域 (65)（三）大数据应用发展趋势 (71)五、大数据政策法规 (72)（一）政府数据开放与信息公开 (72)1.国际趋势 (74)2.我国法律政策现状 (76)3.立法展望 (78)（二）个人数据保护 (78)1.国际趋势 (80)2.我国立法现状 (80)3.立法展望 (83)（三）跨境数据流动 (84)1.国际趋势 (84)2.我国法律政策现状 (86)3.立法展望 (88)（四）数据权属问题 (89)1.国际趋势 (90)2.国内法律政策现状 (90)3.立法展望 (92)六、结论与建议 (92)（一）避免盲目跟风，大数据热潮还需冷思考 (94)（二）推动开放共享，倒逼信息化建设升级 (98)（三）强调供需对接，拉动技术产业跨越发展 (102)（四）完善法律制度，切实保障数据安全 (104)（五）突出地方特色，形成差异化的区域产业布局 (108)一、大数据产业发展概述（一）大数据再认识大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。

2018年人工智能标准化白皮书1. 一、概述随着科技的飞速发展，人工智能已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。

从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，人工智能技术的应用已经变得日益普及。

然而，随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，相关标准化工作也显得尤为重要。

2. 二、人工智能标准化的重要性人工智能涉及多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。

由于人工智能技术的应用涉及到众多领域，缺乏统一的标准将导致各种技术和产品之间的隔阂。

人工智能标准化的重要性不言而喻。

3. 三、国际标准化组织的作用国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）等组织已经开始制定人工智能标准。

通过制定统一的标准，可以促进不同国家和地区之间的合作和交流，推动人工智能技术的国际化发展。

4. 四、我国的人工智能标准化工作我国在人工智能标准化方面也取得了一定的成绩。

国家标准化委员会成立了人工智能标准化工作组，制定了一系列人工智能领域的国家标准。

我国还积极参与国际标准化组织的工作，推动人工智能国际标准的制定。

5. 五、人工智能标准化面临的挑战尽管人工智能标准化工作取得了一定进展，但仍面临一些挑战。

首先是人工智能技术的迅猛发展，在新技术不断涌现的标准化工作也需要不断更新。

由于人工智能涉及的领域广泛，各个领域之间的标准需求差异较大，如何协调各方利益也是一个值得思考的问题。

6. 六、未来人工智能标准化的展望随着人工智能技术的不断发展，人工智能标准化工作也将进入一个新的阶段。

在未来，人工智能标准化将更加注重技术的创新和应用的实际需求，同时加强国际合作，推动人工智能标准的国际化发展。

7. 七、总结人工智能标准化是推动人工智能技术发展和应用的重要保障。

我国应加大人工智能标准化工作力度，积极参与国际标准化组织的工作，推动人工智能标准的国际化发展。

我国还需注重人工智能标准化工作与实际产业应用的结合，从而更好地推动我国人工智能产业的发展和国际化竞争力的提升。

人工智能的核心技术是什么？《人工智能标准化白皮书（2018）》1 机器学习机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。

基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。

根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

（1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

监督学习监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括回归和分类。

监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。

监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。

无监督学习无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律，最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。

无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。

主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。

强化学习强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。

由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。

强化学习的目标是学习从环境状态到行为的映射，使得智能体选择的行为能够获得环境最大的奖赏，使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。

数据白皮书发布制度数据白皮书发布制度是针对组织、机构在数据处理活动过程中，为应对数据安全威胁与监管合规要求，而建立的一套规范和指南。

该制度旨在促进数据资产的开发利用、价值实现与安全保护之间的平衡，并确保组织、机构在数据处理活动中能够履行合规义务。

在数据白皮书的发布过程中，需要明确以下几点：1. 发布的目的和背景：组织、机构需要明确数据白皮书发布的目的和背景，以便读者能够更好地理解白皮书的内容和意义。

2. 发布的内容：数据白皮书应包括组织、机构在数据处理活动中的战略规划、组织架构、流程规范、风险管理等方面的内容。

此外，还应对数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节进行详细阐述，并提供相应的解决方案和最佳实践。

3. 发布的范围和受众：组织、机构需要明确数据白皮书的发布范围和受众群体，以便更好地确定发布方式和渠道。

一般来说，数据白皮书适用于组织内部员工、合作伙伴及监管机构等。

4. 发布的时间和频率：组织、机构需要根据实际情况确定数据白皮书的发布时间和频率。

通常来说，数据白皮书应定期发布，以便及时更新数据处理活动的战略规划、组织架构、流程规范等方面的内容。

5. 发布的审批程序：为确保数据白皮书的质量和合规性，组织、机构需要建立相应的审批程序。

审批程序应包括撰写、审核、修改、定稿等环节，并需经过相关部门或专业人士的审核和批准。

6. 发布后的跟踪与评估：数据白皮书发布后，组织、机构需要对其实施情况进行跟踪和评估。

通过收集反馈意见和建议，及时发现和处理问题，不断完善和优化数据处理活动的过程和规范。

7. 宣传和培训：针对新发布的数据白皮书，组织、机构应进行适当的宣传和培训，以确保员工和合作伙伴能够充分了解和遵守其中的规定和要求。

可以通过内部通讯、培训课程、专题讲座等方式进行宣传和培训。

8. 定期更新和维护：数据处理活动是一个动态的过程，因此数据白皮书也需要定期进行更新和维护。

组织、机构应定期审查和修订数据白皮书，以反映数据处理活动的变化和更新。

任务1.1 工业大数据概述在工业领域中，工业大数据围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。

其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。

工业大数据能够促进形成企业和消费者之间的信息主动反馈机制，为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径，将大大提升产品服务价值，为制造业转型升级开辟了新途径。

工业大数据具备双重属性：价值属性和产权属性。

一方面，通过工业大数据分析等关键技术能够实现设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节智能化水平的提升，满足用户定制化需求，提高生产效率并降低生产成本，为企业创造可量化的价值；另一方面，这些数据具有明确的权属关系和资产价值，企业能够决定数据的具体使用方式和边界，数据产权属性明显。

工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。

本书从8章来对工业大数据分析这门课进行阐述。

分别为第一章：工业大数据概述、第二章：工业大数据预处理、第三章：工业大数据特征工程、第四章：工业大数据统计分析方法、第五章：工业大数据统计图表方法、第六章：工业大数据挖掘、第七章：Python语言编程和SQL语言编程方法、第八章：工业大数据挖掘评估八个章节来描述。

1.1.1工业大数据的相关概念及简介近年来，随着信息化和技术产业化的不断创新和发展，人们提出了以智能技术为基础的生产理念，并在世界范围内开始了新一轮的智能化的工业革命。

我们都知道，发展国内制造业是增强国家综合能力和国际竞争力的重要途径。

2018.05 / 27行业趋势
ublic Sectors
（本栏责编：周萌）
信安标委2018年第一次工作组“会议周”召开
4月14日，全国信息安全标准化技术委员会（以下简称信安标委）2018年第一次工作组“会议周”在武汉召开。

中央网信办网络安全协调局副巡视员杜巍参加会议并致辞，信安标委秘书长杨建军以及各工作组组长和副组长以及来自260余家单位的600余名专家参加了此次会议。

杜巍在致辞中结合我化工作提出三点要求：一要以习近平新时代中国特
色社会主义思想为指引，以建设网络强国为目标，紧密围绕当前和今后一段时期国家网络安全和信息化建设重点工作而开展网络安全标准化工作；二要充分发挥“会议周”平台作用，真正发挥集体智慧，切实为标准的质量提升提供智力支持；三要高度重视标准质量，把提升标准质量放在第一位，处
理好已发布标准、正在制定标准之间的衔接关系。

此次会议发布了《大数据安全标准化白皮书（2018版）》、《汽车电子网络安全标准化白皮书（2018版）》和《网络安全标准实践指南—个人信息安全
江兴、吴曼青、樊邦奎等院士围绕工业互联网安全等内容作主题报告。

“强网论坛”以“新时代、新
视角下的一流网络安全人才培养”征文活动。

设备类型主要有家用路由器、网络摄像头、会议系统这将加快物联网的普及。

未来，亟须完善行业监管，。

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牵头编写单位（排名无先后）：中国信息通信研究院、广州信安数据有限公司、中国光大集团、国家开发银行、南方电网有限责任公司、中国移动浙江公司、中国外运股份有限公司参与编写单位（排名无先后）：国家能源集团信息公司、中国电信集团有限公司企业信息化部（数据中心）、南方电网数字电网研究院有限公司、石化盈科信息技术有限责任公司、联通大数据有限公司、北京百度网讯科技有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、华为技术有限公司、阿里云计算有限公司、杭州数梦工场科技有限公司、成都四方伟业软件股份有限公司、浩鲸科技编写组成员（排名无先后）：中国信息通信研究院：魏凯、姜春宇、李雨霏、刘海燕、闫树广州信安数据有限公司：骆阳中国光大集团：刘巍国家开发银行：钟晓良南方电网有限责任公司：陈彬中国移动浙江公司：傅一平中国外运股份有限公司：宋清波国家能源集团信息公司：牟岩中国电信集团有限公司企业信息化部（数据中心）：周文红、张振南方电网数字电网研究院有限公司：甘杉石化盈科信息技术有限责任公司：蔡春久、辛华联通大数据有限公司：谢云龙、樊利安北京百度网讯科技有限公司：霍琦、龚政腾讯科技（深圳）有限公司：孙龙君、农益辉华为技术有限公司：刘念、李庆波阿里云计算有限公司：朱松、解敏杭州数梦工场科技有限公司：念灿华、漆可欣、郝滨、李楷成都四方伟业软件股份有限公司：刘俊良、李岳璘、周刚、王军浩鲸科技：佘琼渠前言数据标准（Data Standards）是保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。

数据标准管理是规范数据标准的制定和实施的一系列活动，是数据资产管理的核心活动之一，对于政府和企业提升数据质量、厘清数据构成、打通数据孤岛、加快数据流通、释放数据价值有着至关重要的作用。