報告的語言應該簡練明了，不過度使用專業(yè)術語，以便讀者能夠輕松理解。那么如何寫一份高質量的報告呢？首先，我們應該準確明確報告的目的和受眾，確保內容針對性和可讀性。其次，要收集充足的資料并進行適當的研究分析，確保報告內容的真實性和可信度。此外，合理組織報告結構，使用清晰簡潔的表達方式也是至關重要的。只有這樣，我們才能撰寫出一份有條理、具備說服力和可操作性的報告。了解一些當前流行的報告寫作趨勢和技巧，可以使我們的報告更符合時代和需求。
大數據社會實踐報告篇一
專業(yè)：
電氣工程及其自動化
姓名：
學號：
20xx年5月24日
xx水電站
1。不亂碰電站設備，保證電站設備安全和人身安全：
2。認真聽取電站工作人員的講解，了解電站的運行方式和供電方向：
3。參觀了解電站壩堤：
通過見習，把書本上的理論和現實中的技術結合起來，讓我們對所學過的各種儀器設備有一個感性的直觀認識，用所學過的知識去分析解決現實中的問題。除此外，見習還是我們在大學期間一門意義重大的必修課，是學院為培養(yǎng)高素質工程技術人才安排的一個重要實踐性教學環(huán)節(jié)，是將學校教學與生產實際相結合，理論與實踐相聯(lián)系的重要途徑。其目的是使我們通過見習在專業(yè)知識和人才素質兩方面得到鍛煉和培養(yǎng)，從而為畢業(yè)后去電力部門盡快熟悉工作，也開拓了我們的眼界。
xx年5月24日早晨，經過將近一個小時的車程，我們終于來到了賀州市桂東電力子公司----合面獅水電站。我們的車子一進入電站小區(qū)，就感到了一份濃濃的電氣獨有的氣息。當車子開往壩堤的那一刻，不禁覺得有一種熟悉而又神秘之感。熟悉是因為我們是電氣人，神秘是因為第一次接觸實際的東西。車子繼續(xù)前行，經過一條蒙陰道，而蒙陰道旁邊就是奔涌的賀江，聞到的是一股清涼的河水味，是水電站流出來的味道。車子停了，原來我們已經到了壩底。
下車時，看到的是一些工作人員在修剪電站變電區(qū)的草坪，每個人都穿著工作服和安全帽。雖然不是道閘操作、檢修操作，但是凡在現場環(huán)境下工作的，都必須按規(guī)章穿好工作服和戴上安全帽，這是一種原則，一種精神。同樣也是我們以后工作之中必須注意的事項，嚴謹、嚴謹，再嚴謹。
下車之后一位主任從電站監(jiān)控室里走了出來，微笑這迎接我們。他分別帶領我們參觀了蓄水堤壩、微機模擬控制屏、水輪機室和帶負荷拉閘室。
我們分批進入水輪機室，作為后一批進入的我，首先參觀了堤壩建設。我們一步一步往壩頂爬，慢慢體驗這壩堤的高度。在壩頂，看著堤壩兩邊水面的高度差有40多米，可見這能量是有多大?。≡倏纯匆缌骺子砍鏊畡?，嘆為觀止啊！
經過一天的見習，我更深入地了解了電氣人員應該有的素質：認真、嚴謹、有極高的安全的意識。希望自己以后認真學習，提高能力，個人綜合素質也要向上發(fā)展，盡管自己現在還存在著一些缺點和不足。在今后的學習中和畢業(yè)工作后，我還要更進一步嚴格要求自己，虛心向優(yōu)秀的同學、同事學習，繼續(xù)努力改正自己的缺點和不足，爭取在思想、學習、工作和生活等方面有更大的進步。
大數據社會實踐報告篇二
為全面貫徹落實黨的十九大和習近平總書記來川視察重要講話精神以及中央、省委、州委關于加強調查研究的決策部署，我單位在開展“大學習、大討論、大調研”活動中，積極探討全縣大數據中心智慧城市建設及調研，現將具體調研情況做如下匯報：
一、全縣交通運輸概況。
截止目前，全縣現有各級公路785.37公里，其中：國道213線128.21公里，省道301線35.64公里，縣道266.62公里，鄉(xiāng)道64.37公里，村道241.89公里，專用道41.81公里，隧道道路6.83公里，以縣城為中心的公路路網基本形成，并實現了公路“三個100%”，即：100%的國省公路黑色化、100%的縣鄉(xiāng)道路硬化、100%的村道水泥硬化。全縣共有客運班線14條、客運班車53輛，公交車20輛、出租車101輛、農村客運車輛105輛、目前通農村客運車輛建制村91個，鄉(xiāng)鎮(zhèn)15個。
二、目前交通運輸困境。
近年來，我縣的交通建設及道路運輸雖然取得了一定成績，公路通行及客貨運周轉能力得到大幅提升，廣大群眾的出行問題得到解決，但隨著經濟社會的發(fā)展和來松游客的大量增加，原有道路設施及運輸承載能力已不能適應當今需求，仍面臨著極大的困難：一是全縣農村公路的“建、管、養(yǎng)、運”存在范圍廣、站線長、任務重等難題。二是全縣農村客運存在輻射范圍嚴重不足的情況。三是道路安全運輸及日常出行存在嚴重的安全隱患。四是交通信息共享數據平臺嚴重滯后。
二、下一步打算。
1/2。
下一步，我單位將積極開展交通大數據中心建設相關工作。一是及時將農村公路建設情況通過政府信息網站、部門微信進行實時政務公開，完善共享數據平臺，提升行業(yè)內部信息公開化水平。二是積極開拓農村客運班線線路，建立客流量及班線數據共享平臺，提升農村出行的便捷性及時效性。三是建設航線、鐵路、公路、物流、營運車輛、從業(yè)人員、地理位置等共享基礎數據庫，以及行政許可、執(zhí)法管理、信用評價、應急指揮等主題數據庫，在合理控制權限的基礎上向行業(yè)各級管理部門及社會公眾提供綜合信息查詢、統(tǒng)計分析等信息共享服務。四是利用數據共享平臺，對營運車輛駕駛人及車輛信息進行聯(lián)網登記并公開，提升出行安全性，嚴厲打擊非法營運車輛。
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大數據社會實踐報告篇三
4月6日，聯(lián)合交通部科學研究院對外發(fā)布《第一季度中國主要城市騎行報告》。該報告以ofo出行大數據為參考，首次采用城市騎行指數作為評估指標，對北京、上海、廣州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座國內一二線城市的共享單車發(fā)展水平進行評估排名。
可以發(fā)現，在單車使用水平、節(jié)能減排水平、健康貢獻水平、停車設施水平、服務環(huán)境水平和社會文明水平六個方面，每個城市的表現各有不同。行業(yè)專家分析稱，該報告對透視我國城市慢行交通發(fā)展現狀、追蹤共享單車行業(yè)發(fā)展、推動智能綠色城市建設事業(yè)起到參考作用。
18~45歲人群成共享單車主要用戶西安廣州最男人、天津昆明最均衡。
報告顯示，18~45歲人群成共享單車騎行的主力用戶，占比接近90%，其中30歲及以下群體占比達到55%，30~45歲占比約35%。由此可見，共享單車的用戶不僅覆蓋年輕群體，也受到了中年群體的廣泛認可和使用。
同時，在用戶男女比例分布中，不同的城市區(qū)分為了兩大派系。一個是以西安、廣州為代表的五座城市成為了“最男人”的共享單車騎行城市，男性用戶占比達到55.90%~59.70%，較高于女性用戶。而以天津、昆明為代表的五座城市則成了“最均衡”的共享單車騎行城市，男女比例在48%~52%之間，可以說基本相差無幾。但綜合來看，女性用戶占比能達到45%左右。
中國城市整體騎行水平53.6分空間巨大綜合指數六大榜單昆明東莞上榜。
報告顯示，20第一季度中國城市整體騎行水平為53.6分，其中北京以84.3位居榜首，上海、成都分別以79.3分和65.1分緊隨其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、廣州、南京、廈門、福州、武漢等八座城市也高于平均分，城市騎行水平較為領先。
而53.6的整體騎行水平雖然較滿分100分來看屬于偏低水平，但考慮到年初共享單車才迎來一波的快速發(fā)展，諸多方面尚不完善，例如城市停車設施的建設，北京、上海、杭州三城雖然達到13分以上，但其他20座城市停車設施平均得分僅為7.55分，遠低于滿分20分。未來，隨著共享單車的健康發(fā)展、城市停車設施的建設、服務環(huán)境的提升等因素逐步完善，分數還將進一步上升。
報告同時給出“2017年第一季度主要城市六大榜單”，北京位列“停車設施相對完善”、“節(jié)能減排貢獻最大”、“政府服務環(huán)境最好”三個榜單之首。昆明則成為“最愛騎共享單車的城市”，東莞成為“我騎行·我健康”的榜首城市。
城市文明程度杭州12.9分排第一20城q1累計騎行5.93億公里。
報告針對社會文明程度，對各城市對共享單車的友好度進行了評分，杭州市以12.9分排名第一，南京、西安分別以12.75和12.22排名第二第三，北京僅以9.94分排名第九。在服務環(huán)境水平評估中，北京以滿分15分位列第一。近期，全國各地陸續(xù)出臺了針對共享單車的管理辦法，如上海出臺了《共享自行車服務規(guī)范》，成都推出了《成都市關于鼓勵共享單車發(fā)展的試行意見》。
報告顯示，我國20座城市第一季度累計騎行5.93億公里，相當于繞地球14794圈，日均累計騎行距離為659萬公里，相當于地球赤道的164倍。不僅如此，20個城市第一季度人均累計騎行消耗熱量6840千卡路里，相當于燃燒掉1.8斤脂肪。
共享單車緩解城市交通出行難問題。
數據統(tǒng)計，從1995年至，隨著民用汽車保有量從1040萬輛攀升至1.9億輛，自行車的.保有量卻從6.7億輛，急劇下降至3.3億輛。汽車成為代步工具的同時，給城市交通和生態(tài)環(huán)境也帶來了極大壓力，城市居民的出行成本急劇上升。
專家認為，共享單車+公共交通的出行模式，正逐漸替代家用汽車+步行+公共交通的出行模式，快速發(fā)展中的共享單車正改善著我國城市居民的出行模式，也對我國交通新體系建設產生深遠影響。
大數據社會實踐報告篇四
胡澤君審計長曾多次強調指出，要積極推進大數據審計，堅持科技強審，通過信息化、數字化，努力提高審計監(jiān)督的質量和效率。新形勢下，審計工作特別離不開大數據的支撐，利用大數據進行審計，或將成為審計機關應對復雜社會經濟管理形勢、提升審計工作質量的重要手段。以"金審工程"為基礎的審計信息系統(tǒng)經過多年的建設發(fā)展，目前正逐步建立和完善。同時，在政府各部門中社會保障大數據既具有較高的完整性，也兼具較高的準確性。這些得天獨厚的條件，不僅使審計對"大數據"監(jiān)督管理成為可能，更為實施以"大數據"為基礎的審計"全覆蓋"奠定了基礎。
一、大數據技術在財政審計方面的運用。
（一）運用大數據開展財政審計是時代發(fā)展的必然要求。大數據不僅是信息技術的重大進步，更是發(fā)展理念的重大創(chuàng)新，對經濟社會發(fā)展起到重要作用，對與數據密切相關的審計工作也必將產生深刻影響。當前，財政、稅務、人民銀行等部門普遍進行信息系統(tǒng)建設，財政部門開展的"金財工程"覆蓋財政收支管理的業(yè)務應用系統(tǒng)，涵蓋了預算管理、國庫集中收付等業(yè)務，對財政部門的審計單位信息化的發(fā)展，迫切要求運用大數據開展財政審計。
（二）運用大數據開展財政審計是推動完善國家治理的迫切需要。財政審計的范圍突破了傳統(tǒng)的財政收支概念，囊括了政府性收支的全部內容。全口徑預算的審查監(jiān)督付諸實施，如何在有限的時間內查找和發(fā)現問題，運用大數據開展財政審計成為推動完善國家治理的迫切需要。
（三）運用大數據開展財政審計是財政精細化管理的要求。在精細化管理要求之下，財政預算審查、預算執(zhí)行差異分析、預算與決算的對比分析都是使用系統(tǒng)大數據來完成的。相應地，財政預算執(zhí)行審計要實現全口徑分析，必須使用系統(tǒng)數據。如利用國庫支付系統(tǒng)的數據，通過對指標來源、資金性質、資金流向的跟蹤分析，實現所有財政資金全過程跟蹤審計。（四）大數據審計現在的運用情況。按照審計署的要求，建立了財政數據定期報送機制，每半年收集一次財政數據，并對收集的數據進行整理，生成審計人員可以使用的標準表。財政科聯(lián)合信息科，對預算編報系統(tǒng)、預算指標系統(tǒng)、非稅征管系統(tǒng)、決算編報系統(tǒng)等的財務和業(yè)務數據，集中進行多系統(tǒng)關聯(lián)、大數據比對。將數據分析形成的審計中間表和疑點表作為重點進行審計，提高了效率和增強指導性。審計結束后，強化經驗總結，形成數據采集轉換指南，歸集整理形成財政大數據審計模型方法體系表，為進一步深化大數據審計積累經驗。
二、社保審計大數據信息管理現狀。
（一）社保部門數據管理情況。一是社保業(yè)務實現網絡化。隨著金保工程的推進，社會保險"六險"統(tǒng)征已經實現，社會保障業(yè)務辦理正逐步向社區(qū)（村）、單位及個人延伸，社會保障業(yè)務一體化架構正逐漸完善。二是社保資金使用服務實現規(guī)范化。衛(wèi)生三級醫(yī)療服務網初步實現信息化，市級、縣級醫(yī)院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院醫(yī)療業(yè)務管理系統(tǒng)已經平穩(wěn)運行，鄉(xiāng)村衛(wèi)生管理一體化正逐步規(guī)范，居民人口及流動人口信息統(tǒng)計系統(tǒng)已趨于成熟。三是民政事業(yè)實現信息化。民政城鄉(xiāng)居民低保、醫(yī)療救助及優(yōu)撫等業(yè)務完成了由手工到信息化的轉變，數據也由紙質向信息化轉換。
（二）審計機關對社保數據的審計情況。審計機關在工作中采集了大量的財務數據和業(yè)務數據，但沒有對這些數據進行統(tǒng)一和規(guī)范地管理，一般是保存在審計人員的電腦中，很難實現與局內其他審計人員和所屬部門的數據共享，導致工作中出現重復采集數據的現象。由于大數據信息化環(huán)境下社保系統(tǒng)的特殊性，內部控制轉變?yōu)閷θ撕拖到y(tǒng)兩方面的控制，而且多數情況是以計算機自動控制為主。數據網絡安全存在隱患，大數據技術本身的技術架構，決定了采用"大數據"技術架構的系統(tǒng)安全防護的難度。
審計局在社保資金審計中，收集了醫(yī)保、養(yǎng)老、低保、公積金等民生資金的業(yè)務數據，建立了審計數據庫，信息技術人員和社保審計人員聯(lián)合對各類數據進行了深入分析。在審計分析中，首先明確所面臨問題的類型，然后根據類型的不同選擇具體的處理方法。例如，在做參保對象的信用分析時，首先明確該問題類型屬于分類，如果該問題類型無法用數據挖掘工具解決，那么就應當選擇另外更加適合的方法來進行解決。建立審計方法，對采集的業(yè)務數據、財政財務數據以及相關外部數據進行綜合分析，生成審計中間表和疑點分析數據，采取業(yè)務跟蹤、內控測試、數據比對等方式，發(fā)現審計疑點并進行分析、篩查和分類。運用"互聯(lián)網+"思維，注重外部數據的搜集和運用，包括企業(yè)登記信息、稅務征繳信息、車輛信息、房產信息等與社保審計相關的數據。注重發(fā)票查詢系統(tǒng)、企業(yè)信用公示系統(tǒng)等在公開資源的使用，積極挖掘和構建內、外部數據間潛在的關聯(lián)，尋找相關的線索和突破口，搭建多維度、立體式審計工作大數據平臺。（三）當前在社保審計中需解決的幾個問題。一是解決數據價值認識和利用問題。在審計機關還存在著有些對于數據價值觀念不強，不注重基礎社保數據的積累和分類工作，對于歷年的重要數據只是簡單記錄儲存，從不進行仔細分析進而指導工作實踐。對于多樣復雜的大體量的社保數據，要么簡要進行匯總統(tǒng)計，要么不知所措，甚至直接置之不理。就數據的分析方法而言，分析手段有限，專業(yè)性數據分析能力欠缺，不能夠深度挖掘數據價值，加以充分吸收利用。二是解決架構模式改變問題。隨著"大數據"、"云計算"在各行業(yè)的不斷應用，數據架構與以往相比有了很大的變化，對數據的采集利用提出了新的、更高的要求。三是解決高端數據人才培養(yǎng)問題。多培養(yǎng)通曉相關專業(yè)知識和信息技術的復合型的人才，培養(yǎng)一批懂得大數據，收集大數據，并且善于研究大數據，深挖大數據的專家。加大對現有信息管理人員的大數據培訓力度，掌握大數據相關技術。
三、
大數據審計發(fā)展方向面對大數據時代對審計工作帶來的挑戰(zhàn)，審計方式和途徑將實現以下四個方面的轉變。
（一）應用大數據分析技術，實現審計方法從數據驗證性分析向數據挖掘性分析轉變。
傳統(tǒng)的計算機審計，是通過電子數據采集轉換對數據進行驗證，通過構建查詢分析、多維分析等方法模型進行數據分析，而應用大數據分析技術，則能夠使審計數據分析逐步由傳統(tǒng)的驗證性分析向挖掘性分析轉變。挖掘性分析是指采用大數據處理技術，利用數據倉庫、數據挖掘和模型預測工具進行審計分析，從大量數據中發(fā)現蘊涵的數據模式和規(guī)律。
（二）應用大數據分析模式，實現審計方式從發(fā)現問題向風險預警轉變。
傳統(tǒng)審計工作以發(fā)現問題為主，對經濟形勢進行預測分析，因而須等到相關事件發(fā)生并且形成一定規(guī)模后，再根據搜集到的足夠數據進行分析研究，具有滯后性。而大數據技術可通過對跨領域的大規(guī)模經濟、社會行為數據進行分析，對經濟社會相關異常動態(tài)實現早期關注，利用其對異常數據的敏感性實現早期預警。審計可以運用大數據相關技術，對宏觀經濟社會風險問題展開初步分析。（三）應用大數據審計作業(yè)平臺，實現單機審計向云審計轉變。
以審計大數據為中心建設"云審計"平臺，實現遠程存儲和移動計算，使審計機關能夠通過網絡接入"云"實施審計，利用大數據分析、人工智能等信息技術，解決數據采集分析和管理中存在的問題，實現審計成果共享。其次，應完善聯(lián)網審計系統(tǒng)，逐步建立預算、執(zhí)行、財政、地稅、社會保障、醫(yī)療機構、公積金等重要行業(yè)和部門的審計實時監(jiān)督系統(tǒng)。再次，應建設審計數據綜合分析平臺，運用大數據技術，加大業(yè)務數據與財務數據、單位數據與行業(yè)數據，以及跨行業(yè)、跨領域數據的綜合比對和關聯(lián)分析，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力。最后，應推廣"總體分析、發(fā)現疑點、分散核實、系統(tǒng)研究"的審計模式。
（四）構建專業(yè)的審計分析隊伍，實現傳統(tǒng)紙質賬本審計向大數據審計轉變。
審計工作應實現"六大轉變"，即由單點離散審計向多點聯(lián)動審計轉變、由局部審計向全覆蓋審計轉變、由靜態(tài)審計向靜態(tài)與動態(tài)審計相結合轉變、由事后審計向事后與事中審計相結合轉變、由現場審計向現場審計與非現場審計相結合轉變、由微觀審計向微觀與宏觀審計相結合轉變。為此，需要在組織方式、人員結構、思維方式等方面與之相適應。在組織方式上，應嘗試開展無項目審計，依托審計數據中心積累的數據資源，橫向關聯(lián)比對分析，縱向深入挖掘分析，從數據中發(fā)現審計疑點和線索。在人員結構上，應不斷提升"四種能力"，即大數據分析能力、綜合研究能力、創(chuàng)新能力和跨領域知識運用能力，不斷加強對大數據先進理念和前沿技術的學習，掌握大數據分析方法，提升審計人員綜合素質。在思維方式上，應培養(yǎng)"數據先行"意識，以數據為核心，使數據分析在審計工作開展前先行實施，根據數據分析結果，有重點、有步驟、有深度地在審計實施過程中進行核查驗證、追蹤線索、發(fā)現問題，全面深化大數據技術在審計工作中的應用。
大數據社會實踐報告篇五
有些人感覺身體不舒服，但到醫(yī)院進行西醫(yī)體檢，各項指標都是正常。為此，很多人開始接受中醫(yī)體檢。昨天，南京市中西醫(yī)結合醫(yī)院在膏方文化節(jié)啟動儀式上，發(fā)布南京首個中醫(yī)體質檢測大數據報告：在該院對1000名參與中醫(yī)體檢的市民中，比較健康的人群只占33%，其余67%市民都處于亞健康狀態(tài)。據介紹，通俗來說，亞健康狀態(tài)，就是身體出現了不適，但還未到某些診斷的標準，因此體檢指標是正常的。
中醫(yī)將身體狀態(tài)分為9種體質。根據這份大數據報告，平和體質排在第一位，占比33%。平和體質也就是常說的健康狀態(tài)。其余8種體質人群，按照從高到低的順序排序依次為氣虛體質(約占12.7%)、陰虛體質(約占10.8%)、氣郁體質(約占9.3%)、陽虛體質(約占8.3%)、痰濕體質(約占8.1%)、濕熱體質(約占7.6%)、血瘀體質(約占6%)和特稟體質(約占4.2%)。
從主要人群分布分析，沒有明顯的職業(yè)和學歷差異，但是與測試者的生活習慣密切相關。比如，喜歡高熱量高脂肪飲食的人群，在痰濕體質的人群占比中最高;喜歡熬夜的人群，在陰虛體質的人群中占比最高;不愛戶外活動的人群，在氣郁體質的人群中占比較高。
南京市中西醫(yī)結合醫(yī)院治未病中心夏公旭副主任中醫(yī)師說，平和體質人群的總體特征是陰陽氣血調和，體態(tài)適中、面色紅潤、精力充沛，這個樣本的.數據主要以體檢中心和治未病中心的數據為主，大部分參與測試的人群都不是患者，而是以體檢為主的人群。但大部分沒有因為疾病到醫(yī)院就診的人群中，接近七成的人都是亞健康人群。
在亞健康的8種體質中，氣虛高居榜首。夏公旭說，氣虛常常是身體出現問題的最開始預警信號，不良生活習慣易致亞健康。針對亞健康狀態(tài)，選擇膏方調理身體，越來越受到人們的歡迎。但是，膏方進補不能盲目，否則不僅不能達到調理身體的目標，甚至事與愿違。今年，針對開具膏方的人群，南京市中西醫(yī)結合醫(yī)院均免費提供價值120元一次的中醫(yī)體質辨識檢測，讓市民根據不同體質有針對性地選擇相應的膏方。
對照一下，你可能屬于哪種體質?
為了讓市民了解亞健康狀態(tài)的8種體質，南京中西醫(yī)結合醫(yī)院進行了一些臨床特征的總結，市民不妨自我對照一下。
氣虛質。
性格內向，不喜冒險。不耐受風、寒、暑、濕邪。
陽虛質。
陽氣不足，以畏寒怕冷、手足不溫等虛寒表現為主要特征。耐夏不耐冬;易感風、寒、濕邪。
陰虛質。
陰液虧少，以口燥咽干、手足心熱等虛熱表現為主要特征。手足心熱，口燥咽干，鼻微干，喜冷飲，大便干燥，舌紅少津，脈細數。
痰濕質。
痰濕凝聚，以形體肥胖、腹部肥滿、口黏苔膩等痰濕表現為主要特征。面部皮膚油脂較多，多汗且黏，胸悶，痰多，口黏膩或甜，喜食肥甘甜黏,苔膩，脈滑。
濕熱質。
濕熱內蘊，以面垢油光、口苦、苔黃膩等濕熱表現為主要特征。面垢油光，易生痤瘡，口苦口干，身重困倦，大便黏滯不暢或燥結，小便短黃，男性易陰囊潮濕，女性易帶下增多，舌質偏紅，苔黃膩，脈滑數。
血瘀質。
血行不暢，以膚色晦黯、舌質紫黯等血瘀表現為主要特征。膚色晦黯，色素沉著，容易出現瘀斑，口唇黯淡，舌黯或有瘀點，舌下絡脈紫黯或增粗，脈澀。
氣郁質。
氣機郁滯，以神情抑郁、憂慮脆弱等氣郁表現為主要特征。神情抑郁，情感脆弱，煩悶不樂，舌淡紅，苔薄白，脈弦。
特稟質。
以過敏反應等為主要特征。常見哮喘、風疹、咽癢、鼻塞、噴嚏等。
大數據社會實踐報告篇六
眾所周知，鐵路向來是春運客運量最高的交通工具。相比去年，由于春運火車票只能提前30天購買，火車票搶票形勢更加嚴峻。
如圖所示，2016年春節(jié)提前一個月，旅客進入購票高峰。去哪兒網大數據預測，春節(jié)將至，2016年12月15日將進入旅客春運搶票高峰，此輪去程購票高峰將和去年一樣，一直持續(xù)到春節(jié)前結束。
2016年春運，互聯(lián)網售票量占總售票量的64.6%，占比超過一半，其中手機app發(fā)售車票1.5億張，售票總量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪兒網預測，生長在互聯(lián)網時代的90后將是20春運的主力軍。
在火車用戶畫像中，選擇乘坐火車回家的男女比例分別為52.5%、47.5%，其中90后人群占比高達43%，80后人群為27.8%，兩者占比超過70%，成為絕對的中堅力量。
近年春運，鐵路最熱門的出發(fā)地集中在北京、上海、成都、重慶和杭州。這些城市多屬于超一線和新一線城市，外來人口集中，也是多條鐵路線路的起始地。
一個顯著的變化是，購買快速鐵路車票的用戶比例不斷增加，選擇乘坐高鐵的人數占比達到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的'人群比例也達到了10.3%，整體超過了總數的一半。
去哪兒網大數據預測顯示，乘坐上海出發(fā)的高鐵線路人數最多，杭州、長沙、北京、廣州的票量緊隨其后。
與熱門出發(fā)地相對應的，重慶、上海、杭州、成都、鄭州是往年國內最熱門的目的地。這些城市周邊鐵路、公路、航空線路密集，以此作為中轉目的地的旅客也不在少數，搶票難度成幾何倍數增加。
非高鐵、城際等高速列車的出發(fā)地，北京最為熱門。不過與高速列車熱門出發(fā)地不同，緊隨其后的重慶、昆明、西安、鄭州出發(fā)的票量與北京之間相差并不多。
二、最難買航線已經進入搶票模式多數航班恢復全價。
從2016年春運的大數據看，預定高峰期出現在距離春節(jié)20天，這一天的預訂量創(chuàng)出近期以來的新高，與上個月同期環(huán)比增長100%。
大數據顯示，2017年春運出發(fā)最集中的日期是2017年1月24日，已經進入了乘飛機回家旅客的人數峰值期，全國重要的機場將進入到繁忙狀態(tài)。返程高峰則從大年初六即2017年2月2日開始。
三、85后成機票預訂主力軍天秤座成“空中飛人。
移動互聯(lián)網時代來臨，網上購票已經成為消費者最便捷的預訂方式。來自去哪兒網大數據顯示，選擇乘坐飛機回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例為9.8%，力壓群雄。
家鄉(xiāng)越北，越會提前購買回家的機票。去哪兒網機票專家分析，排名前十名的航線，以大機場往小機場飛為主，每天的航班數多在30班以內，是北京至廣州這種熱門航線航班數的三分之一。
根據去哪兒網大數據統(tǒng)計，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時間卻比其他航線早得多，堪稱最難買航線。在去哪兒網平臺預訂過年前三天回家的機票中，北京至佳木斯這條航線，用戶平均會提前36天。從深圳回海口更早，一般提前43天。
四、十條熱門空中回家路出爐平均飛行1416公里。
從熱門航線看，北京-成都、深圳-重慶、上海-哈爾濱、北京-三亞、廣州-重慶、深圳-成都、成都-北京、重慶-廣州、北京-哈爾濱、上海-成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。
去哪兒網統(tǒng)計了往年春運返鄉(xiāng)票量最高的50條航線，發(fā)現追逐夢想的人們，選擇求業(yè)、求學城市距離家鄉(xiāng)的平均飛行距離是1416.2公里，這幾乎是從深圳到西安的里程。
通過去哪兒網平臺訂票的用戶，大多選擇在早上7點就坐上飛機，按照平均離家距離1416公里來計算，飛行時間近3個小時，98.8%的用戶選擇乘坐經濟艙。
五、行李多禮物重專車成熱門接送工具。
春運期間，95%的旅客會有行李箱、背包以及各種禮品出行，為了能夠快速到達機場、火車站，專車接送機/站成為熱門出行工具。
去哪兒大數據顯示，北京、成都、深圳、上海、三亞、廣州、昆明、西安、哈爾濱、廈門等10個城市成為去哪兒接送機使用率最高的城市。
其中，在預約時間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天-4.1天預訂接送機服務;女性用戶明顯準備更加充分，其預約時間在4.1天-5.6天。
從出行時段上看，4點-11點為旅客乘車去機場、火車站高峰。其中5-6點出發(fā)人群最高，高達6.9%;10-11點又會出現小的高峰，出行占比為5.1%。數據顯示，使用接送機/站的用戶平均行駛27.2公里，平均時長為36分鐘。
大數據社會實踐報告篇七
摘要：大數據時代的數據格式特性首先讓我們先來了解一下大數據時代的數據格式特性。從it角度來看，信息結構類型大致經歷了三次浪潮。必須注意這一點，新的浪潮并沒取代舊浪潮，它們仍在不斷發(fā)展，三種數據結構類型一直存在，只是其中一種結構類型往往主導于其他結構：結構化信息這種信息可以在關...根據idc的調查報告預測到2020年全球電子設備存儲的數據將暴增30倍，達到35zb（相當于10億塊1tb的硬盤的容量）。大數據浪潮的到來也為企業(yè)帶來了新一輪的挑戰(zhàn)。對于有準備的企業(yè)來說這無疑是一座信息金礦，能夠合理的將大數據轉換為有價值信息成為未來企業(yè)的必備技能。恰逢此時，csdn專門針對企業(yè)相關人員進行了大規(guī)模問卷調研，并在數千份的調查報告中。
總結。
出現今企業(yè)大數據業(yè)務的現狀。在此我們也將調研結果展示與此以供大家參考。
大數據時代的數據格式特性首先讓我們先來了解一下大數據時代的數據格式特性。從it角度來看，信息結構類型大致經歷了三次浪潮。必須注意這一點，新的浪潮并沒取代舊浪潮，它們仍在不斷發(fā)展，三種數據結構類型一直存在，只是其中一種結構類型往往主導于其他結構：
結構化信息——這種信息可以在關系數據庫中找到，多年來一直主導著it應用。這是關鍵任務oltp系統(tǒng)業(yè)務所依賴的信息，另外，還可對結構數據庫信息進行排序和查詢；半結構化信息——這是it的第二次浪潮，包括電子郵件，文字處理文件以及大量保存和發(fā)布在網絡上的信息。半結構化信息是以內容為基礎，可以用于搜索，這也是谷歌存在的理由；非結構化信息——該信息在本質形式上可認為主要是位映射數據。數據必須處于一種可感知的形式中（諸如可在音頻、視頻和多媒體文件中被聽或被看）。許多大數據都是非結構化的，其龐大規(guī)模和復雜性需要高級分析工具來創(chuàng)建或利用一種更易于人們感知和交互的結構。
企業(yè)內部大數據處理基礎設施普遍落后。
從調查結果可以看出，接近50%的企業(yè)服務器數量在100臺以內，而擁有100至500臺占據了22%的比例。500至2000臺服務器則占據剩下28.4%的比例?？梢钥闯雒鎸Υ髷祿F今大部分企業(yè)還沒有完善其硬件基礎架構設施。以現階段企業(yè)內大數據處理基礎設施的情況來看50%的企業(yè)面臨大數據處理的問題（中小企業(yè)在面對大數據的解決之道應遵循采集、導入/處理、查詢、挖掘的流程）。
但這只是暫時狀況，“廉價”服務器設施會隨著企業(yè)業(yè)務的發(fā)展逐漸被淘汰出歷史的舞臺，在未來企業(yè)基礎架構體系的硬件選用上，多核多路處理器以及ssd等設備會成為企業(yè)的首選。facebook的opencomputeproject就在業(yè)界樹立了榜樣，opencomputeproject利用開源社區(qū)的理念改善服務器硬件以及機架的設計。其數據中心pue值也是領先與業(yè)內的其他對手。
而在具有大數據處理需求的企業(yè)中52.2%的日數據生成量在100gb以下，日數據生成量100gb到50tb占據了43.5%，而令人驚訝的是，日數據生成量50tb以上也有4.4%的份額。數據量持續(xù)的增長，公司將被迫增加基礎設施的部署。專利費用將一直增加，而開源技術，則省了這筆一直持續(xù)的專利費。對于急需改變自己傳統(tǒng)it架構的企業(yè)而言，傳統(tǒng)的結構化數據與非結構化數據的融合，成了所有人關心的問題。
企業(yè)面對大數據處理的挑戰(zhàn)與問題。
現今大數據呈現出“4v+1c”的特點。既variety：一般包括結構化、半結構化和非結構化等多類數據，而且它們處理和分析方式有區(qū)別；volume：通過各種設備產生了大量的數據，pb級別是常態(tài)；velocity：要求快速處理，存在時效性；vitality：分析和處理模型必須快速變化，因為需求在變；complexity：處理和分析的難度非常大。
從圖中我們可以看出資源利用率低、擴展性差以及應用部署過于復雜是現今企業(yè)數據系統(tǒng)架構面臨的主要問題。其實大數據的基礎架構首要需要考慮就是前瞻性，隨著數據的不斷增長，用戶需要從硬體、軟件層面思考需要怎樣的架構去實現。而具備資源高利用率、高擴展性并對文件存儲友好的文件系統(tǒng)必將是未來的發(fā)展趨勢。
應用部署過于復雜也催生了大數據處理系統(tǒng)管理員這一新興職業(yè)，其主要負責日常hadoop集群正常運行。例如直接或間接的管理硬件，當需要添加硬件時需保證集群仍能夠穩(wěn)定運行。同時還要負責系統(tǒng)監(jiān)控和配置，保證hadoop與其他系統(tǒng)的有機結合。
而多格式數據、讀寫速度（讀寫速度是指數據從端點移動到處理器和存儲的速度）以及海量數據是企業(yè)面臨大數據處理急需解決的技術挑戰(zhàn)。眾所周知隨著大容量數據（tb級、pb級甚至eb級）的出現，業(yè)務數據對it系統(tǒng)帶來了更大的挑戰(zhàn)，數據的存儲和安全以及在未來訪問和使用這些數據已成為難點。同時大數據不只是關于數據量而已。大數據包括了越來越多不同格式的數據，這些不同格式的數據也需要不同的處理方法。充分利用有用的數據，廢棄虛偽無用的數據，是數據挖掘技術的最重要的應用。
企業(yè)內部數據分析與挖掘工具應用現狀。
云時代企業(yè)數據挖掘面臨如下三點挑戰(zhàn)。挖掘效率：進入云計算時代后，bi的思路發(fā)生了轉換。以前是基于封閉的企業(yè)數據進行挖掘，而面對引入互聯(lián)網應用后海量的異構數據時，目前并行挖掘算法的效率很低；多源數據：引入云計算后，企業(yè)數據的位置有可能在提供公有云服務的平臺上，也可能在企業(yè)自建的私有云上，如何面對不同的數據源進行挖掘也是一個挑戰(zhàn)；異構數據：web數據的最大特點就是半結構化，如文檔、報表、網頁、聲音、圖像、視頻等，而云計算帶來了大量的基于互聯(lián)網模式提供的saas應用，如何梳理有效數據是一個挑戰(zhàn)。拋去價格因素之外可以看出反應速度慢、操作不方便、數據不準確、分析不準確這四項是企業(yè)數據分析與數據挖掘面臨的主要問題。商業(yè)化解決方案固然成熟，但成本也是顯而易見的。而具備在開源平臺之上處理分析大數據能力的數據科學家則成為另外的一種選擇。數據科學家具備專業(yè)領域知識并具備研究利用相應算法分析對應問題的能力，可幫助創(chuàng)建推動業(yè)務發(fā)展的相應的大數據產品和大數據解決方案。
從調查結果中我們可以看出hadoop占據了半壁江山，而同為開源的hbase也有將近四分之一的占有率。而商業(yè)化的數據分析與挖掘平臺（如teradata、netezza、greenplum等）總共只有13.9%的份額。短期來講，開源分析將越來越廣泛的使用，并且增長迅速。長期來看，混合技術的應用將在高度競爭的市場上出現，兩者將同樣有巨大的需求?？梢灶A見的是，hadoop作為企業(yè)級數據倉庫體系結構核心技術，在未來的10年中它將會保持增長。隨著云時代的到來，企業(yè)面臨的應用方式更加多元化，通過云的手段提供海量數據挖掘的方法，提高了挖掘的效率，增加了挖掘的精度，更利于挖掘應用的推廣以及專業(yè)的行業(yè)知識庫的構建。同時收集、存儲龐大的新型數據充滿了挑戰(zhàn)，然而分析這些數據的新方法才是幫助最成功企業(yè)甩開競爭對手的利器。
大數據社會實踐報告篇八
前幾年，上面還動不動將九億農民掛嘴邊，未來，我相信，上面也會經常說：九億城市人?；蛘?，更多。
我相信，就在不遠將來。
世界正經歷城市化，中國更是如火如荼。不久的將來，更大的城市，城市群，更多的人口，會成為常態(tài)。這盛況，我有生之年，應該能看到。
更大的城市，更多的人，絕大多數的人將生活在城市里。人們于是關心城市，關心它的一切。當然，也包括它的半徑。
有意思的是，目前，中國的城市半徑，普遍“不約而同”：約30km。
無論北京的16410km，上海的6340km，還是廈門的1699km，(島內128km)，半徑都在30km左右(廈門稍微小，主島太小)，這背后的原因，其實簡單：尖端科學的運用，以及科學的可復制型。
以前只有一線城市擁有的地鐵，現在在二線基本全面開花，甚至，有些三線也大干快上。究其原因，不過是科學的發(fā)明，運用到一定時間后，其成本不斷被降低，從而讓其他規(guī)模較小，財力叫弱的城市，也能造得起。
90年代的地鐵，以及建筑其上的銷品貿，現在，二線能夠“輕易”地復制，且因為經驗和時間的積累，建造更先進、科學，搭配更合理，技術更先進。北京、上海的地鐵一號線乘坐體驗，運營速度，技術應用，未必有蘇州、杭州的三號線好。
每一次技術的突破和革新，都讓城市半徑得到拓展。地鐵發(fā)明以前，是公路、鐵路時代，城市半徑遠沒有現在大，公路、鐵路發(fā)明之前，是馬車時代，繁華的長安城，老百姓靠馬車在城市里運行，東到西，十公里已經是極限。再大，活動極不方便(以馬車的平時速度計算)。
漢長安城面積達36平方公里,是古代面積最大的都城遺址之一。
現在城市的半徑得到極大提升，到達30km左右，地鐵功勞不可磨滅。地鐵不再是一線的標配，很多城市擁有地鐵，并且大干快上。中國城市的半徑，因此“不約而同”地擴展到同一長度。
地鐵已是城市最高級的技術，最前沿的科技運用。在新的革命性技術還未到來之前，城市的半徑，再難以突破。
那么，未來，城市的半徑到底怎樣呢?真的一直無法突破了?
在幾十年前，公交車是人們出行的重要交通工具，當然現在也是，那時的公交車，不但破舊，而且速度、載客量、技術都不如現在。
這是必然，技術在前進。
公交最明顯的變化，其實不是這些，而是運行方式。
開始公交都是首發(fā)尾至，一條條線路定好，一站一站站點定牢，司機早上出發(fā)，沿著線路，有序按序逐站停靠，到點，回到起點，下班。
后來，公交單獨劃出車道：公交專用，再后來，brt快速公交系統(tǒng)，不但線路專用，而且不再三五公里一站，而是拉長距離，提高速度，專程車道。
北京公交線路圖。
這，大大提高了公交的運行速度和效率。長路途的人，可以較快時間到達目的地。當然，其他的線路，還是按原計劃的行駛、?？?。
當一個城市的公交普及到線路全覆蓋，站點全覆蓋，還不能滿足市民出行要求時，專線，長距離的公交運行系統(tǒng)出現了。
鄭州brt。
其實，地鐵也會遵循這個規(guī)律。目前，絕大多數的地鐵網，還遠遠不夠做到線路全覆蓋，站點全程性。
紐約地鐵圖。
倫敦地鐵圖。
東京地鐵圖。
全國的城市，都在大干快上地，繼續(xù)建地鐵。
上海地鐵未來效果圖(2020)。
北京地鐵未來效果圖(2020)。
當大多數的城市地鐵網，像公交網一樣，全程覆蓋，并且全站點覆蓋時，地鐵的進化，就會朝公交的專車道，brt快速公交系統(tǒng)進發(fā)：長站點，專業(yè)性，快速度的地鐵，將不斷誕生。
那時，天安門到通州，30分鐘，南京路到臨港，30分鐘。
再以后，天安門到燕郊，30分鐘，南京路到昆山、太倉，30分鐘，------。
隨著地鐵的升級和改進，城市的半徑進一步被擴大。城市在不斷擴大，城市間的邊界，越來越模糊。在960萬平方公里上，除了幾片土地建滿高樓大廈，絕大多數的地方，將回歸森林。
地球一片綠海，“原始社會”再現。
因而，環(huán)保是個偽命題，保護生態(tài)就是扯淡，退耕還林根本就沒有必要。
作者：皮特。
公眾號：peter。
大數據社會實踐報告篇九
國家大數據(貴州)綜合試驗區(qū)將圍繞數據資源管理與共享開放、數據中心整合、數據資源應用、數據要素流通、大數據產業(yè)集聚、大數據國際合作、大數據制度創(chuàng)新等七大主要任務開展系統(tǒng)性試驗，通過不斷總結可借鑒、可復制、可推廣的實踐經驗，最終形成試驗區(qū)的輻射帶動和示范引領效應。
貴州是我國首個大數據綜合建設試驗區(qū)，在數據資源的積累和應用上有了一定基礎。自以來，貴州全面著手布局大數據產業(yè)，目標明確，就是要一步一步建成“中國數谷”。
貴州在大數據產業(yè)上的突破也得到來自國家層面的認可。6月17日，習近平總書記在考察貴陽大數據應用展示中心后表示：“貴州發(fā)展大數據確實有道理?！?08月31日，國務院發(fā)布《促進大數據行動綱要》，將大數據產業(yè)上升至國家戰(zhàn)略，明確提出要在貴州建設大數據綜合試驗區(qū)。1個月后，貴州啟動全國首個大數據綜合試驗區(qū)建設工作。年11月，貴州省委十一屆六次全會上，提出了“十三五”時期貴州經濟社會發(fā)展的總體要求。其中除了政治建設和黨的建設，只提了兩大戰(zhàn)略行動——大扶貧、大數據。
對大數據產業(yè)給予優(yōu)厚政策的背后，是貴州省發(fā)展智能制造的需求。5年前，貴州拉開工業(yè)強省戰(zhàn)略大序幕?！笆濉睍r期，全省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)由“十一五”末的2963家增加到20的3685家，實現總產值由4206億元增加到9598億元。2015年前三季度，全省規(guī)模以上工業(yè)增加值達到2621億元。在大數據產業(yè)的背景下，“貴州智造”漸成氣候。去年貴州工業(yè)規(guī)模翻番，增速居全國第一，產業(yè)結構一再優(yōu)化，對國民經濟的貢獻率保持在32%以上，成為經濟發(fā)展的主動力、財稅增收的主渠道、帶動就業(yè)改善民生的重要途徑。
通過制定產業(yè)發(fā)展規(guī)劃與優(yōu)惠政策、建設基礎設施與平臺、開放數據、舉辦商業(yè)模式大賽等，逐步構建大數據產業(yè)發(fā)展理念、思路與路徑，為企業(yè)落地發(fā)展與市場培育提供良好的土壤，貴州開始實現大數據產業(yè)的快速起步。
京津冀。
京津冀三地共同建設大數據綜合試驗區(qū)，將以大數據的思維、技術、模式、產品、服務等突破行政藩籬和區(qū)域界線，打造京津冀大數據綜合試驗區(qū)，將京津冀區(qū)域打造成為國家大數據產業(yè)創(chuàng)新中心、國家大數據應用先行區(qū)、國家大數據創(chuàng)新改革綜合試驗區(qū)、全球大數據產業(yè)創(chuàng)新高地。
京津冀將立足三地各自特色和比較優(yōu)勢，北京強化大數據創(chuàng)新和引導，天津側重于設備制造與集成，強化帶動和支撐，河北側重于大數據存儲，強化承接和轉化，形成北京中關村+天津濱海新區(qū)、武清+河北張家口、廊坊、承德和秦皇島“1+2+4”協(xié)同發(fā)展功能格局。不鼓勵在北京建設數據中心，三地將進行數據中心整合利用試驗探索，加快大容量骨干網絡設施建設，擴大基礎設施物聯(lián)網覆蓋，推動京津冀地區(qū)數據中心向張北等區(qū)域集中。”
在大數據的典型應用方面，三地將瞄準京津冀協(xié)同發(fā)展重大需求，推動開展大數據便民惠民服務，圍繞科技冬奧、環(huán)保、交通、健康、旅游、教育等重點領域，探索大數據創(chuàng)新應用、一體化服務協(xié)同和產業(yè)集聚。京津冀還將開展大數據交易流通試驗探索，以數據交易服務推動數據資源資產化，建立健全大數據交易制度，推動形成京津冀一體化數據資產交易市場。
近日發(fā)布的《北京市“十三五”時期軟件和信息服務業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中指出，三地將強化數據資源的統(tǒng)籌管理和利用，建立京津冀政府數據資源目錄體系，并進行公共數據開放共享試驗探索，推進公共基礎信息共建共享，建立統(tǒng)一的公共數據共享和開放平臺體系。
珠三角。
根據廣東省的數據機房建設情況估計，當前廣東省數據存儲量約為2300pb，成為了我國重要的大數據產業(yè)集聚區(qū)域，培育了一批實力較強的大數據創(chuàng)新企業(yè)，呈現出“廣深引領、珠三角集聚、粵北東西緊隨”的發(fā)展態(tài)勢。珠江三角洲地區(qū)依托廣州、深圳等地區(qū)的電子信息產業(yè)優(yōu)勢，發(fā)揮廣州和深圳兩個國家超級計算中心的集聚作用，在騰訊、華為、中興等一批骨干企業(yè)的帶動下，珠三角地區(qū)逐漸形成了大數據集聚發(fā)展的趨勢。其中，廣東粵數大數據有限公司深耕政府數據，正在建設立足廣東輻射全國的大數據產業(yè)聚集區(qū)。
8月，廣東開始研究制定珠三角國家大數據綜合試驗區(qū)推進方案，提出用5年左右時間，打造全國數據應用先導區(qū)和大數據創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新集聚區(qū)，搶占數據產業(yè)高地，促進經濟轉型升級，完善社會治理，建設具有國際競爭力的國家大數據綜合試驗區(qū)。，并為國家大數據發(fā)展探索新路徑、提供新經驗。
上海。
上海有很好的信息化基礎：正在編制大數據發(fā)展的實施意見，以對接國家發(fā)展戰(zhàn)略;將發(fā)起和設立大數據產業(yè)投資基金，目前已集約10億元資金;上海市政府數據服務網開放內容現已基本覆蓋各市級政府部門主要業(yè)務，涵蓋了12個重點領域，累計開放數據資源近900項。
上海市已經形成了由經信委、發(fā)改委、網信辦、科委等四個部門組成的工作機制。
上海將圍繞自貿區(qū)建設和科創(chuàng)中心的建設兩大戰(zhàn)略，在四大方面推動大數據發(fā)展，包括推動公共治理大數據的應用、推動大數據的科技創(chuàng)新和基礎性治理的工作和研究、推動大數據與公共服務基層社會治理相結合、在大數據方面進一步加強與長三角地區(qū)和長江經濟帶城市的合作等。
河南。
《河南省國民經濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》明確提出建設網絡經濟大省，實施大數據發(fā)展戰(zhàn)略。河南省大數據基礎支撐有力：人口、農業(yè)、交通、物流、經濟、民生等領域數據資源豐富，互聯(lián)網和移動互聯(lián)網用戶規(guī)模、移動互聯(lián)網接入流量均居全國前列;鄭州國家級互聯(lián)網骨干直聯(lián)點是全國十大骨干網互聯(lián)樞紐之一;與阿里巴巴、騰訊、百度等互聯(lián)網龍頭企業(yè)積極開展戰(zhàn)略合作，一批行業(yè)云及大數據平臺正在加快建設。
河南省建設國家大數據綜合試驗區(qū)的總體考慮是：堅持改革創(chuàng)新和市場需求導向，以深化大數據應用為主線，重點在管理機制創(chuàng)新、數據匯聚共享、重點領域應用、產業(yè)集聚發(fā)展等四個方面先行先試，大力提升大數據在促進轉型發(fā)展中的引領支撐作用，加快推動大數據與傳統(tǒng)產業(yè)融合發(fā)展，不斷提高政務民生大數據應用服務能力，探索形成一套適應大數據創(chuàng)新發(fā)展的管理機制和發(fā)展模式，為國家大數據戰(zhàn)略實施提供實踐經驗和有益借鑒。河南省發(fā)改委將按照國家大數據綜合試驗區(qū)建設總體安排，抓緊編制建設實施方案，明確建設目標、建設重點、時間表和路線圖，出臺有針對性的政策措施，全面推進試驗區(qū)建設。
重慶。
重慶建設國家大數據綜合試驗區(qū)的總體考慮是積極引領東部、中部、西部、東北等“四大板塊”發(fā)展，更加注重數據資源統(tǒng)籌，加強大數據產業(yè)集聚，發(fā)揮輻射帶動作用，促進區(qū)域協(xié)同發(fā)展，實現經濟提質增效。
據悉，早在，重慶市就制定了《大數據行動計劃》，提出要加快大數據產業(yè)布局，建設成為有國際影響力的大數據樞紐及產業(yè)基地。
為此，重慶進行了嘗試：建設仙桃數據谷，培育發(fā)展先導性前沿科技產業(yè)，構建具有國際競爭力的創(chuàng)新生態(tài)圈，吸引了億贊普、宏碁、錢寶、中興等一批龍頭企業(yè)入駐;“云端計劃”順利實施，云計算數據中心項目的建成投用為大數據資源庫的形成創(chuàng)造了基礎條件，引進的nec、神州數碼、騰訊等一批云計算應用服務龍頭企業(yè)將為大數據分析和應用積累良好的產業(yè)基礎。其中，重慶九次方大數據科技有限公司、國久大數據有限公司都是大數據公司中的佼佼者。
到，大數據產業(yè)成為重慶市經濟發(fā)展的重要增長極，在虛擬技術、云計算平臺技術、海量數據存儲、數據預處理、新型數據挖掘分析、信息安全技術、大數據關鍵設備7大領域突破一批關鍵技術，推動大數據技術在電子政務、民生服務、城市管理及相關重點行業(yè)廣泛應用，將大數據產業(yè)培育成全市經濟發(fā)展的重要增長極，打造2-3個大數據產業(yè)示范園區(qū)，培育10家核心龍頭企業(yè)、500家大數據應用和服務企業(yè)，引進和培養(yǎng)1000名大數據產業(yè)高端人才，形成500億元大數據產業(yè)規(guī)模，建成國內重要的大數據產業(yè)基地。
沈陽。
沈陽市委、市政府把大數據發(fā)展當成全市“一號工程”，在全國率先組建了正局級單位“沈陽市大數據管理局”，主要職責就是推動大數據發(fā)展和建設智慧城市，確定了以大數據發(fā)展為主體、智慧城市建設和傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級為兩翼的智慧產業(yè)“一體兩翼”發(fā)展思路。并發(fā)布了《沈陽市促進大數據發(fā)展三年行動計劃(-)》，將打造成為國家級大數據產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)、東北地區(qū)大數據集聚區(qū)，形成立足沈陽、輻射遼寧、帶動東北的市場布局。
沈陽市將大數據發(fā)展與智慧城市建設工作作為實現沈陽老工業(yè)基地振興發(fā)展的重要舉措。沈陽市實現大數據產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展和打造成為東北大數據中心，形成以大數據發(fā)展為主體、以智慧城市建設和傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級為兩翼的“沈陽模式”。
到，沈陽市大數據發(fā)展水平達到國內領先，沈陽市智慧城市“惠民、興業(yè)、善政”的目標初步實現，在大數據的引領下沈陽傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級的步伐不斷加快，以智能制造為核心的具有國際競爭力的裝備制造業(yè)基地逐步形成。大數據產業(yè)鏈不斷完善，大數據技術及解決方案在公共服務、城市管理及產業(yè)發(fā)展等方面的廣泛應用;城市及城市群的政府和企事業(yè)單位數據不斷開放。大數據布局基本形成，大數據相關產業(yè)規(guī)模力爭突破1000億元，加快促進并在渾南區(qū)、沈北新區(qū)、鐵西區(qū)等地打造沈陽大數據產業(yè)帶和2-3個大數據示范園區(qū)，培育大數據行業(yè)龍頭企業(yè)10家，大數據產業(yè)從業(yè)企業(yè)達到200家以上，引領帶動相關產業(yè)7000億元，建成一個國家級工業(yè)大數據示范基地，引領沈陽成為具有國際競爭力的智慧產業(yè)先導區(qū)、充滿活力的區(qū)域性大數據集聚區(qū)和全國智慧城市群典型示范區(qū)。
內蒙古。
內蒙古自治區(qū)憑借能源、地理位置及地方政府在支持大數據產業(yè)和應用發(fā)展等方面很有特色：在呼和浩特建設“草原云谷”——中國·內蒙古呼和浩特云計算產業(yè)基地，聚集中國電信、中國移動、中國聯(lián)通等一批云計算產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)核心企業(yè)和科研機構;全區(qū)首個云計算大數據創(chuàng)客中心在和林縣開園，近40家創(chuàng)新型企業(yè)。據了解，內蒙古蒙數大數據有限公司正基于政府大數據，實現從頂層設計、平臺搭建到產業(yè)推動的全鏈條合作。
十三五”期間，內蒙古呼和浩特市將把云計算產業(yè)作為轉型發(fā)展的抓手和創(chuàng)新發(fā)展的著力點，總體思路是以國家級數據中心建設為基礎，以數據的開發(fā)和應用為核心，以構建完成產業(yè)鏈為目標，著力引進一批國內外知名的云計算和大數據企業(yè)，建設一批領先水平的應用示范，突破和實施一批主導行業(yè)的核心技術，打造一批引領發(fā)展的云計算服務平臺。把呼和浩特市云計算產業(yè)打造成500億元以上的產值，力爭做到千億級的產業(yè)集群，為國家大數據行動計劃和“互聯(lián)網+”戰(zhàn)略的實施作出貢獻。
徐主任關于國家大數據綜合試驗區(qū)的意義，他認為，以建設國家大數據綜合試驗區(qū)為抓手，助力供給側結構性改革。積極試點探索大數據與傳統(tǒng)產業(yè)、區(qū)域經濟的融合發(fā)展，促進數據要素與其他生產要素的整合利用，提高產業(yè)組織效率，加速形成高質量、多層次的供給體系，重塑產業(yè)鏈供應鏈價值鏈，實現資源優(yōu)化配置，全面釋放數據紅利，推動供給側結構性改革。
專家認為，國家級大數據綜合試驗區(qū)帶來的機遇遠不止此。運用大數據可以實現三個突破，即：在政府數據的整合、共享和開放方面，以及政府治理和社會民生服務領域的應用方面實現突破;在推動制造業(yè)和互聯(lián)網融合方面實現新的突破;通過大數據更可以促進“雙創(chuàng)”的實現。
大數據社會實踐報告篇十
12月8日消息，第一財經商業(yè)數據中心發(fā)布的《2016中國互聯(lián)網消費生態(tài)大數據報告》顯示，中國7.1億網民將成為潛在的互聯(lián)網消費者。
80后、90后消費觀念大不同。
報告顯示，80后與90后作為互聯(lián)網消費領域的核心消費人群，90后在線上擁有鮮明消費特征，主要的標簽是娛樂至上、愛新鮮和個性化。90后在玩樂方面的興趣廣泛，既表現出對桌游、美食、夜生活的喜愛，也對二次元、游戲等虛擬領域有著更高的付費意愿。
相比較下，80后則更顧家，在互聯(lián)網理財、互聯(lián)網地產、電商等消費領域有顯著的消費特征，是互聯(lián)網消費的主力人群。從閱讀內容方面看，80后更加偏愛看健身、旅游、時尚、房產等話題的資訊;購物方面看，80后也更偏愛大家電、汽車用品、童裝等居家物品，由此可以看出，80后互聯(lián)網消費者特征的關鍵詞是家庭化、品質和資訊控。
網紅借力電商成“吸金王”
今年電商和社交的融合成為一個典型現象。數據顯示，紅人經濟的發(fā)展使得紅人店鋪的瀏覽成交高于一般女裝店鋪，近50%的粉絲有重復購買的行為，并且規(guī)模大的紅人店鋪比一般紅人店鋪轉化率高出57%?？梢钥闯鲭娚碳t人的店鋪具有粉絲粘性高、高瀏覽高轉化以及銷售爆發(fā)力強的優(yōu)勢。
便捷和品質成互聯(lián)網消費核心訴求。
移動互聯(lián)網的滲透和眾多新應用的興起使得我國互聯(lián)網消費生態(tài)不斷孕育繁衍，消費者的需求也因此更加清晰細分，便捷與品質的訴求是兩大明顯特征。
報告提出，消費趨勢的便捷主要體現在降低門檻、資源優(yōu)化、服務整合和隨時隨地四個特性。以滴滴出行為例，滴滴優(yōu)化夜間運力資源極大滿足了人們夜間個性化出行的需求。數據顯示，機場、火車站、餐飲等夜間交通資源不足的地方，使用滴滴出行的偏好度均呈現上升趨勢，體現出網約車滿足了消費者的`交通需求。
需求“品質化”則大大促進了商家運營發(fā)展軌跡的高端化、定制化、專業(yè)化和服務化。報告數據顯示，從趨勢上看，飛豬三年跟團游的增幅高于自由行的增幅，且跟團游中有近8成的訂單數是當地游，可以看出組件式的“diy自由行”已成為了消費者旅游出行的新風尚，同時也反映了多元化的自由行產品為消費者提供了更豐富的定制體驗。
大數據社會實踐報告篇十一
日前，首份基于第三方平臺的《2016保險理賠大數據報告》出爐。報告顯示，在細分險種上，境內旅游保險、普通門診保險、境外旅游保險、出國留學保險以及申根簽證保險等排名出險率前五，而自住型家財險的出險率是最低的。從年齡層觀察，25~29歲區(qū)間的被保人出險率最高，其次是18~24歲。
報告發(fā)現，男性在旅行、意外保險等險種上出險率明顯高于女性，“全身心”投入去“玩”的男性更喜歡冒險;相反，女性對自己身體顯得更加“自愛”，她們定期體檢和就醫(yī)頻率遠高于男性，因而在早期重疾發(fā)生時更容易被察覺。
從2016年慧擇網接到的理賠報案分析，在細分險種上，境內旅游保險、普通門診保險、境外旅游保險、出國留學保險以及申根簽證保險等排名出險率前五，而自住型家財險的出險率是最低的。從年齡層觀察，25-29歲區(qū)間的被保人出險率最高，其次是18-24歲。
梳理理賠人群整體畫像，“男女有別”的特征最值得玩味，這區(qū)別不僅體現在生理特征、思維方式上，甚至在衣食住行上風險的發(fā)生率都有差異。數據顯示，男性整體出險率(4.35‰)顯著高于女性(2.86‰)。尤其體現在境內外旅行保險中，男性的出險率是女性的2倍，其中較大的.差異體現在旅行理賠案中，男性因醫(yī)療和意外賠付案件占比較高。
慧擇的風控分析師認為，這與男性的性格特征和出行習慣上有很大的關聯(lián)，男性出游喜歡挑戰(zhàn)、愛嘗試新鮮事物，尤其是戶外運動、長途自駕游、海島旅游。他們出游真的是放開“全身心”投入去“玩”，而相反，女性則更多的是“享受”美景和購物的樂趣，更關注自身的安全。
不僅在旅行出險率上男性風險高于女性，在人身意外保險上，2016年男性的出險率也比女性高達3倍。2016年慧擇網人身意外賠案中，男性客戶占比高達75.54%，女性客戶占比為24.46%。
近年來重大疾病發(fā)病率日趨年輕化。慧擇網理賠統(tǒng)計顯示，31-50歲是重大疾病賠付集中的年齡段，占比超過六成。惡性腫瘤是重大疾病賠付的主要原因，約有八成的重大理賠是是因為罹患惡性腫瘤導致，緊跟其后的分別是急性心肌梗塞等心血管疾病和腦中風。
值得注意的是，女性相較于男性更重視身體健康，會定期規(guī)律體檢，或就醫(yī)頻率遠高于男性，伴隨現代醫(yī)療水平的提高，女性一些較為早期的重疾更易被察覺并且出險，尤其集中在一線城市?；蹞翊髷祿@示，甲狀腺癌的發(fā)病率近年明顯上升，其中約有三成的惡性腫瘤賠付均是甲狀腺癌導致，而25-40歲女性成了這個高發(fā)癌最青睞的對象。有分析指出，體內雌激素水平越高，越有助于甲狀腺疾病的發(fā)生。女性到25歲-45歲時，雌激素水平處于一個高位，尤其是40歲左右女性為高發(fā)群體。再加上年輕女性情緒不穩(wěn)定、精神壓力大、晚育等情況，導致內分泌紊亂，更容易受到癌細胞的侵襲。
不過，從重疾理賠金額來看，55.56%的重疾案件理賠金額在5萬元以下，理賠金額在15萬以上的占比不到10%。
隨著各種意外因素增加，我國游客保險意識提升，2016年旅游意外險投保的游客人數創(chuàng)歷史新高?；蹞窬W大數據顯示，“深圳—上?！笔菄鴥壬虅章眯锌腿死碣r發(fā)生率最高的航線，深滬兩地均為樞紐型機場，航班量很大，且經常遇到臺風、雷暴雨等不正常天氣，多變的氣候容易發(fā)生延誤，此外頻繁的航空管制也是造成延誤高發(fā)的重要因素。
出境游中，從出險率看，排名前列的國家從高到低依次是泰國、菲律賓、馬爾代夫、美國、尼泊爾、澳大利亞、法國、西班牙、俄羅斯和南非。境外理賠案件類型最多的是旅程延誤，海島類目的地延誤情況最嚴重，第二是旅程變更，其次是醫(yī)療、行李延誤，還有簽證拒簽、財務損失等。
法、意、西班牙等歐洲國家旅行的隨身財物盜搶的理賠人數比例遠超東南亞，很多人認為歐洲人素質很高，但事實是法國政府曾因為小偷泛濫而關閉埃菲爾鐵塔。數據顯示，日本連續(xù)多年名列亞太最安全的旅行之地。另外，美國、加拿大、澳大利亞是醫(yī)療費最高的境外游目的地，日均醫(yī)療費用為1980美元。
另外，通過梳理2016年理賠案件幾大常見拒賠原因，“屬于保單責任免除、既往病史出險、不屬于保單列明責任、出險不在保單有效期內、出險事故原因無保障責任、就診醫(yī)院不符合條款規(guī)定的醫(yī)院等級”等拒賠原因是消費者在理賠時應該注意避免踩到的“地雷”。
其中，“出險原因不屬于保單責任”是消費者常常誤認為“保險是忽悠人”的主要原因，必須提醒的是投保人在購買保險時需要了解產品保障什么樣的事故，事故是否有特定條件的約束，避免出險事故和保障責任名稱一致，但不符合事故的特定約束條件，最終無法賠付。比如，意外險看似簡單，但理賠時保險公司的拒賠決定往往會讓消費者覺得意外。意外險有界定的保障范圍，“高風險運動、過勞猝死、手術意外、因病摔傷”等多種情況就屬于免賠范圍。
大數據社會實踐報告篇十二
早在5000多年前，中國人就擁有了長伴一生的獨特印記——名字，但對于名字的研究，由于缺乏數據支持，從古至今都比較稀少。
日前，中國首份姓名大數據報告《2016大數據“看”中國父母最愛給寶寶起什么名》出爐。
該報告由清華大數據產業(yè)聯(lián)合會發(fā)起之一、清華大學“幸?？萍紝嶒炇摇敝С猪椖?、國內唯一以大數據和心理學為基礎進行姓名研究和起名服務的專業(yè)機構“起名通”耗時3個月完成，抽取整理了平臺540萬新生兒姓名數據、后萬姓名數據，并綜合覆蓋了11億人口的歷史數據，是國內首份關于名字的全景式報告。
備受關注的中國人重名情況到底有多嚴重，報告首次進行了披露：“中國前100個重名率最高的名字，在全國覆蓋的人口整體超過10%。”各個省份的重名嚴重度也有明顯差異。“東北三省，其每一個省的前100個熱名與該省人口之比，都能高于16%，而廣東省的爆款名覆蓋率則不到6%?！?/p>
再從年代看，隨著大眾受教育程度的普遍提升，重名情況已經有所好轉，“80后”的爆款名覆蓋率高達17%;而到了“00后”，這一比例下降到了8%。但名字的選擇范圍卻很狹窄。20新生兒的熱名一眼望過去，傻傻的分不清。報告認為，從眾心理，創(chuàng)新精神不足，以及家長普遍強調“過好自己的日子”、缺少更多元化的考慮，影響了新生兒名字的文化韻味、寄寓深意和精神風骨。而各大商業(yè)網站為吸引用戶點擊特設的“男孩女孩好名字帖”與“生肖取名宜忌”帖，則成為“10后”高重名率背后的兩大“黑手”。
最新一年的熱名榜單，還能看出新一代父母對孩子最集中的'期望是“陽光、快樂”，傳統(tǒng)對女子美麗溫柔的要求已經不占主流，男孩起名也不像其父輩更強調堅強偉大、個人奮斗。一些代表美德的字，如諾、芷、恩、允、謙，正開始受到年輕父母的青睞，體現了時代對于“德行”的呼喚。
此外，報告對中國人的民族性格，子隨父姓觀念的松動，父母在育兒中的參與度，中性現象，流行、地域和外來文化對新生兒影響等，都從姓名視角進行了深入剖析，并提供了多緯度榜單。
“dt時代的大數據，必將深入各行各業(yè)，以服務大眾為主，以給社會創(chuàng)造多少價值作為衡量標尺。姓名大數據報告的發(fā)布，是這樣一個大趨勢下的必然產物?！眻蟾骖I銜人張襦心表示，“名字反映了父母的價值觀，對孩子的性格引導具有重要意義。所以這份報告，不僅從姓名的微觀視角記錄了這個時代正往何處去，我們也希望它能為下一代文化素養(yǎng)和價值觀提升盡一點力量，幫助他們遇見更好的自己?！?/p>
大數據社會實踐報告篇十三
近日，騰訊“守護者計劃”旗下反詐騙聯(lián)合實驗室發(fā)布《第三季度反電信網絡詐騙大數據報告》。報告中顯示，第三季度詐騙熱度指數為94，在7月、8月暑期期間尤其高發(fā)，在9月份開始下降，各項數據都得到控制。
據悉，騰訊守護者計劃基于騰訊安全云庫、騰訊手機管家、微信安全中心等海量大數據，定期發(fā)布詐騙熱度指數，用于量化當季詐騙發(fā)生的情況，從而達到預警和教育的目的。
第三季度損失金額上升，暑期詐騙進入年度高峰期。
據《報告》顯示，2016年第三季度詐騙指數為94，相較第二季度89的熱度有所上升，詐騙案情延續(xù)從6月份就開始的暑期詐騙高發(fā)上升勢頭，并在7、8月份達到高峰，指數突破100。
據《報告》分析，詐騙分子趁著暑期的空檔，瞄準學生及家長這個特殊群體，實施精準場景詐騙，從而提高詐騙成功率。自8月份起，連續(xù)出現了多起電信詐騙大學生致死的案件，引起全社會的廣泛關注。
同時《報告》還指出，整個第三季度全國共接到用戶標記4.26億，環(huán)比上季度下降了3400萬條;收到詐騙短信的人數環(huán)比減少1.9億人;收到詐騙電話的人數環(huán)比減少了30%。
在詐騙率降低的同時，詐騙金額卻在大幅度上升，損失金額共計56.4億元，環(huán)比上升81.2%。大額的的財務詐騙屢屢發(fā)生拉高了總額以及暑期詐騙高發(fā)更多針對學生、老人等弱勢群體造成單一案件危害變大都是詐騙金額上升的原因。
《報告》中的第三季度特輯《詐騙集團內部絕密培訓資料曝光：一個菜鳥騙子的成長史》總結到，在三種詐騙手段里電信詐騙損失金額最大，占總損失金額的50.1%平均每起電信詐騙案件損失接近3.2萬元，每10元就有5元是電信詐騙。在電信詐騙中仿冒公檢法類詐騙居首，占總損失金額的11.5%。
《報告》分析得出，仿冒類電信詐騙之所以屢屢得手，在于其背后成熟的'黑色產業(yè)鏈，能夠為騙子精準詐騙提供各種支持。通過人們對熟人的“大意”或者公檢法的“恐慌”實施詐騙。而仿冒公檢法類詐騙金額單一案件損失金額往往十分巨大。
手機病毒改頭換面不斷擴大覆蓋，平均每一個手機病毒就能影響179臺手機。
《報告》顯示，第三季度支付類手機病毒數量在不斷減少，從7月份31188種病毒，到9月份21763種病毒，下降30.2%;但是由于使用手機支付的用戶越來越多，手機用戶數量也不斷上升，病毒的覆蓋度更加廣泛，感染的手機數量也在增長，到9月份達4666910臺。
《報告》指出，相較于第二季度隨著第三季度隨著暑期和大學開學季，各種類似成績單、通訊錄的支付類病毒大量傳播。以致各位學生家長頻頻上當，第三季度平均每一個病毒致179臺手機中毒。
詐騙短信大幅度減少，麒麟偽基站實時檢測系統(tǒng)全國落地成效顯著。
從《報告》中我們可以看到，從7月到9月份，在各類手機垃圾短信中。詐騙短信從979萬減少到621萬，降低了36.5%。短信詐騙發(fā)生頻率僅站所有詐騙案件的3%，損失金額僅占全部損失的1.5%。
自8月4日騰訊與公安部達成戰(zhàn)略合作協(xié)議，大數據反詐騙產品“麒麟”偽基站實時檢測系統(tǒng)將在全國公安部門落地?！镑梓胂到y(tǒng)”在上半年深圳、廣州、北京等地試點以來取得了打擊各類偽基站的重大成效，偽基站詐騙短信大大減少。
反偽基站神器——“麒麟”系統(tǒng)能夠準確定位偽基站施以打擊，利用有騰訊lbs精準的定位技術支持和騰訊手機管家海量的用戶群體標記的黑產數據庫，實現對正在發(fā)布欺詐信息的偽基站50米內的精準定位。
時至今日，電信網絡詐騙團伙愈發(fā)呈現出專業(yè)化的“職業(yè)素養(yǎng)”，詐騙金額空前絕大。面對如此成熟的黑色產業(yè)鏈，推動反電信網絡詐騙體系化建設的任務更是迫在眉睫。
基于騰訊安全17年對抗黑產的經驗和能力，騰訊在反詐實踐過程中，逐漸形成了一個以技術對抗為先行，行業(yè)聯(lián)合共同防御，教育宣傳為常態(tài)，圍繞騰訊守護者計劃平臺運行的反信息詐騙的“騰訊模式”。“騰訊模式”自實踐以來協(xié)助破獲案件金額超過5億元。
騰訊愿意拿出誠意和技術與所有的行業(yè)伙伴進行分享、合作，將自己的能力開放出來，讓已驗證有效的方式和技術能夠在全國更深入地推廣和落地，積極推動反電信詐騙體系化建設，真正為保護網民權益而服務。
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