面向经济效益分析的商贸流通业总量数据统计方法

研究商贸流通业总量数据的变化趋势,对于流通企业经济效益的提高及管理层的经营决策具有重要战略指导意义。本文针对当前商贸流通业总量数据统计方法的缺陷与不足,提出基于BP神经网络的商贸流通业总量数据统计方法研究;构建一种商贸流通总量数据分析模型,并利用BP神经网络强大的数据处理和分析能力,将采集到的海量待处理总量数据分别进行预处理与分割;基于神经元节点建立输入向量与输出向量之间的函数关系,并确定出输入数据向量之间的权重比例关系,之后提取出流通业总量数据的数据流平均值、数据流均方差等关键特征向量,实现对商贸流通业总量数据之间关系的深度挖掘,为流通企业经济效益分析提供强有力的数据支撑。

用国际标准测度中国经济——关于中国SNA总量数据的实际估算

20世纪80年代以来,中国经济正在发生着由传统经济结构向现代工业化经济结构、由计划经济体制向新型市场经济体制、由实物经济向货币化经济的深刻转换。经济体系的转换迫切要求国民经济的统计与核算方法也随之发生根本的变化。事实上。

耦合异构性的科学数据中心数据总量指标评价分析

【目的】数据总量指标是衡量科学数据中心资源整合与服务能力的重要指标,然而由于科学数据中心具有不同的学科、级别、隶属系统、建设时长等背景,直接通过比较数据中心间的数据总量大小来判别数据中心的数据资源整合能力明显有失公允。【方法】本研究基于科学数据中心统计的数据资源总量数据,借助“中国科技资源共享网”“中国科学院科学数据中心”等公共服务平台收集了相关科学数据中心的异构性因素数据,利用虚拟变量、相关性分析等方法实现了异构性因素的量化及其对数据总量的影响分析,采用假设检验、最小二乘虚拟变量法等统计方法构建了耦合科学数据中心异构性的数据总量面板数据模型。【结果】消除了数据总量指标由于科学数据中心异构性造成的差异,实现了多种类型科学数据中心间数据总量的横向差异化比较研究。【结论】本研究首次提出了针对科学数据中心数据资源总量的异构性平差方法,对于开展科学数据中心的系统性和科学性评价具有重要借鉴。

基于OMI数据的周口市臭氧总量时空变化特征分析

利用2005—2018年周口市OMI数据,对臭氧总量时空变化特征进行了分析研究。首先,分析了周口市臭氧总量的年平均值空间分布特征,各年份臭氧年平均值基本呈纬向分布趋势,即周口市北部臭氧总量高、南部臭氧总量低;其次,对周口市臭氧总量的差值空间分布特征进行了分析,2005—2018年周口市中部地区的臭氧变化比较大;同时,对周口市臭氧总量年平均值的纬向变化特征行了分析,在小区域范围内,周口市的臭氧变化不符合纬向变化特征,随着纬度的增加臭氧总量整体变化不大。

国家数据局成立将有力赋能数字经济高质量发展

习近平总书记早在2013年就指出:大数据是工业社会的自由资源,谁掌握了数据,谁就掌握了主动权。全球正加快由IT时代迈向DT时代,未来的世界必将是得数据者得天下!我国是数据资源大国,根据中国网络空间研究院等机构发布的《国家数据资源调查报告(2021)》,2021年中国数据产量约占全球数据总量的9.9%,位列全球第二。而根据国际数据集团(IDC)的预测,到2025年中国拥有的数据总量将占到全球的27.8%,高居全球第一。然而我国大数据发展中长期存在权责不清、条块分割、管理分散等体制性瓶颈,导致数据开发利用水平不高、数据交易流动性不足、数据安全保障能力不强,造成大量数据资源被闲置,未能有效实现价值转化。如何加强数据资源管理体制机制改革创新,实现数据治理体系和治理能力现代化,已成为我国数字经济高质量发展中亟待破解的一项难题。

构建科学数据应用服务体系 驱动科学研究和技术创新

党的二十大报告中指出要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,要强化国家战略科技力量,优化配置创新资源。科学数据正是一种重要的创新资源,是科技创新和经济社会发展的重要基础,是科学发现和知识创新的重要依据与基石。当前,科学数据总量的极大增长、数据密集型科研范式的迅速发展以及科学研究对现代社会全方位的渗透等多种因素正在形成叠加效应。

大数据时代数据总量增长的新摩尔定律辨析——吉姆·格雷是否真的提出过新摩尔定律?

当前,所谓的吉姆·格雷新摩尔定律在学界渐有流行趋势。大多数引用该定律的中文文献中未注明相关出处,也没有结合统计数据加以验证。通过追溯溯源地分析相关中英文文献表述,逐步理清了国内有关新摩尔定律的各种来由,并没有发现吉姆·格雷提出新摩尔定律的直接证据。结合逻辑分析,以及全球数据量增长的相关统计,认为所谓的吉姆·格雷新摩尔定律表述有明显漏洞,据此推测吉姆·格雷并没有提出所谓的吉姆·格雷新摩尔定律,应该是国内一些学者对吉姆·格雷某些观点的误读。经过研究认为,新摩尔定律可以表述为全球数据总量每3年将翻一番。

基于OMI数据的福建省对流层臭氧总量时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)数据产品OMITO3e,提取福建省2015—2020年对流层臭氧总量信息,经数理统计和标准化处理,分析其时空分布特征及与近地层臭氧分布的异同点。结果表明,(1)福建省对流层臭氧总量在空间上总体呈现西北部高、东南部低,沿海经济发达的城市空间上呈现北部沿海地区高于中南部沿海地区的态势。与近地层臭氧的空间分布规律有很大差异,基本呈现相反状态。(2)对流层臭氧总量年际变化总体呈现增加趋势,排序为2019年>2020年>2018年>2015年>2017年>2016年,这与近地层臭氧年际变化趋势不同。(3)对流层臭氧总量月分布呈单峰型,峰值出现在4—6月,季节波动小,在31.8~42.9 DU之间,呈现春季>夏季>秋季>冬季的规律,而近地层臭氧浓度在4—5月和9—10月分别出现2个峰值区,季节波动相对前者更大,呈现春季>秋季>夏季>冬季的规律。

数据交易

央视财经:近日,中共中央、国务院对外发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》,又称“数据二十条”。“数据二十条”提出构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度,初步形成我国数据基础制度的“四梁八柱”。据测算,预计到2025年,中国产生的数据总量将达48.6ZB,约占全球的27.8%。“数据二十条”的出台,有利于充分激活数据要素价值,赋能实体经济,推动高质量发展。

高速存取数据蓝光存储系统架构设计

随着5G、社交网络、自媒体的发展,全社会数据总量呈现爆发式增长,2020年全球数据产生量预计达到47ZB(1ZB即10的12次方GB),而到2035年,这一数字将达到2142ZB,即年均增速平均为1.3倍,也就是约每3年翻一番,努力降低全社会长期保存数据的能耗和成本,成为需要迫切解决的问题,基于蓝光技术的存储系统,可以有效解决数据低成本、低功耗、长期存储问题。

加速数据资源优势转化 推动数据要素价值释放

随着数据基础制度的逐一落实,我国迎来了数据要素政策和环境的黄金发展期,从“数据大国”向“数据强国”加速迈进。国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告(2022年)》显示,2022年,我国大数据产业规模达1.57万亿元,同比增长18%;数据产量达8.1ZB,同比增长22.7%,占全球数据总量的10.5%。

有书共读

《数据简史》,数据是自然和生命的一种表现形式。古人结绳计数、勒石记事,客观地记录了人类的成长和社会的发展。今天,大数据时代,数据洪流激荡着时代的发展。信息化时代,人们更是将现实世界中的事物和现象以数据的形式存储到信息空间中,极大提升了数据生产的速度。据测算,到2025年,全球数据总量将达到175.8ZB,我们称为数据爆炸。数字经济时代,更是要充分发挥海量数据的优势,促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业、新业态、新模式。

CAB数据库特色及其功能

一、数据库概况农业和自然资源数据库(CAB Abstracts,CAB)是由国际应用生物科学中心世界(CABI)编辑出版。是目前世界规模较大、影响较深的著名农业文献数据库之一。收录自1972年130多个国家和地区世界各国农业及其相关学科文献14000余种出版物,数据总量达到460万条。CABI是非盈利性的国际组织,是具条约关系的政府间组织;现有41个成员国,中国1995年8月正式成为CABI成员国。

大数据时代会计信息化对企业财务管理的影响——评《化工企业规范化管理制度设计》

在企业财务管理工作当中,会计信息化是当前最主要的一个发展趋势。现在企业需要处理的数据总量越来越大,信息化水平的高低也对企业经济效益具有直接的影响,经过了多年的改革创新之后,会计信息化也取得了巨大的成果,工作开展的方式也出现了一定的变化,可以说正在向着大数据背景不断靠拢。

基于大数据的预测型营销投诉管控

投诉情况统计是营销服务工作的重要一环,从投诉分类及比例开展针对性的业务管控机制修改和提升是十分重要的服务质量提升途径。传统管理模式对与营销投诉数据的利用停留在采用历史数据总量进行同比、环比来分析现状投诉量/率状态。当现状投诉量/率好于历史水平,将由于缺乏有效抓手导致后续管理工作服务优势将无法得到巩固;当投诉情况坏于历史水平,只注重表面数据实施质量管控将会产生"幸存者偏差"。

捕捉“暗数据”

假如你是公司老板,正头疼人才流失过快问题,如何预知员工的离职倾向并采取行动?大数据可以帮忙。'比如这个员工老在晚上12点看什么网站、总是半夜刷门禁卡等,一些明显异常的行为会被捕捉到,用以判断他是否会离职,下一步去哪家公司。' Splunk中国区总经理严立忠说,公司预知员工的异常行为,就可以设置机密文件的访问权限,避免人员流动造成资产流失。

蓝光速存,开启大数据存储新篇章

现今,世界已经进入了由数据指导的大时代,关于大数据的应用和开发越来越受到人们的关注和热情。同时,随着互联网＋、移动互联网、物联网、云计算等信息技术的广泛应用,人们的生产生活又再次产生海量的大数据。有预测表明,到2020年,全世界的数据总量将达到44 ZB。

企业大数据挖掘与分析科研平台建设方案

大数据、移动互联网、社交媒体、自媒体和物联网技术的迅猛发展使得企业面临的数据量成指数增长。根据《数字宇宙》的研究结果显示,2020年全球新产生和重复复制的数据量将会超过40ZB,这个数值是2015年的12倍;中国的数据总量将在2020年超过9ZB,相比2015年增长20倍。数据量的爆发式增长必将带来了大数据技术和大数据服务市场的繁荣发展。数据量的增长是一种非线性的增长速度。

浅谈管网泄漏数据挖掘及应用

随着5G、NB-IOT载带物联网、云技术的发展,泄漏数据总量呈指数增长。如何从从庞大而冗余的泄漏数据中获取商业价值,为漏控管理者提供决策?这个问题已经成为漏控管理者所面临的现实问题。传统数据分析思维、理念和方法已不能满足现实需求,只有通过数据挖掘技术才能系统、科学、全面挖掘泄漏数据背后的规律,才能提高泄漏治理水平,减少漏控治理的成本、实现经济高效治理模式。

大数据应用,工业企业升级的王道

一份美国的统计材料显示,其制造业的数据总量居然超过了政府部门的数据总量。这个数据是让人惊讶的,因为笔者曾在2000年的一份统计报告中看到,政府数据要占到总体数据的80%。中国作为制造大国,面临美国的工业互联网、德国的工业4.0挑战,工业企业必须更新换代、产业升级,这不是一个上不上的问题,而是一个怎么上的问题,否则也许就会应了那句互联网上的黑话：＂毁灭你与你无关。＂那么从哪里开始升级,这是个问题。