大数据时代的优势范文

大数据时代的优势篇1

［关键词］大数据;国有企业;管理模式

1引言

当今时展快速，经济也有很大的提升，很多中外合资企业发展快速，对于国有企业来说是一大挑战。想要在大数据背景下可以持续发展，就要结合大数据发展，利用优势，扬长避短，基于大数据背景下创新管理方法，改革管理体系，调整管理中心。现在的很多国有企业的发展都受到严重的限制，只有结合实际进行改革才可以对国有企业的未来有帮助。国有企业具有丰富的历史和优势，相较于很多私营和中外合资的企业来说，国有企业在政治上的扶持有一定的优势。

2大数据的相关概述

一是大数据的基本概念。大数据，简单来说就是很多的信息量的集合，在短时间里没有办法通过普通的软件进行集合或者分析，需要通过大数据整合，运用别的软件进行归纳分析，常见的大数据用于精准营销、征信分析、消费分析等。就如平时经常看的“抖音”，不同的人喜好不一样，通过后台的大数据匹配推送更加喜欢的视频，这个就是大数据的功劳。大数据可以结合平时观看较多的种类进行调整，给观看者更加舒服的休闲体验。大数据可以汇集信息，整合筛选。在如今的运用更加广泛，很多的企业都有自己的大数据处理系统。通过大数据的分析，结合当地的消费习惯和消费人群，推出更加精准的商品，更方便消费者选取。［5］通过大数据可以对一些零散的信息进行汇总和筛选，将有用的信息结合推出一套新的经营方式。大数据的产生，顺应时代的潮流，也是当今时代快速发展的产物，由于它的产生对各个方面都起到了很大的帮助，不论是对于消费者还是经营企业者来说，它都是一大福音。大数据可以帮助消费者更加舒心地进行消费体验，也可以给企业建议，让企业的调整有明确的方向，更加适用消费者的心理。二是大数据的优势非常明显。虽然大数据看似简单，但是它所需要处理的信息量非常庞大，需要很多的人才和技术的支持才可以实现。也正因为这一需求，它不仅促进了市场的发展，也促进了人们对于知识的渴求，更激发了很多研究人员对于大数据的研究，很多地方也开展了对于大数据专业的学习。大数据是顺应时代的产物，它的优势就是顺应人们的需要，是不为抗拒的。如今的信息量非常大，数据的产生就帮忙解决了这一困难，它可以有效地处理很多的信息和排除无用信息，也因为这一优势，如今被广泛运用于各大企业和APP。就好像改革一样，大数据也是一样的，顺应时代的发展，它就将有很好的发展前景，与时展相悖，它将被时代所淹没，所以大数据在经过合理的调整后，更加适用于市场也更加合理。虽然大数据的优势非常的明显，但是它的缺点也很容易被不法分子所利用。所以在了解大数据优势的前提下，还应该合理利用大数据，对大数据进行调整和完善，将信息的保密做到最佳，保护每个人的信息完整和人身安全。三是大数据的未来前景是非常广泛的。如今看来，大数据只用于后台统计分析、兴趣爱好推广等各方面，但是在大数据如此鲜明的优势条件下，它可运用的范围还很广泛。不仅可以应用于生活之中，在将来的科研里也有一定的实用性。大数据的未来一定是充满前景的，在如今很多人对于大数据的研究前提下，将来的运用领域一定会有非常大的突破。大数据是顺应时代产生的，所以它的未来前景一定非常的广阔。它可以运用于企业、软件等各个方面，它也可以在生活中对人们提供帮助。合理的运用大数据，可以将很多的信息进行归纳，总结得到更有利于生活的信息，有利于企业的发展，对于人们的日常生活也有一定的促进作用。虽说大数据如今发展得还不是非常的完善，但是国家投入了非常多的经济和人才进行研究。不断完善大数据的各个方面，相信将来大数据一定可以又严密，又更加适用于如今社会。

3基于大数据背景下的企业管理问题

如今的企业管理具有一定的传统性，因为国有企业一直都归属于国家管理，拥有着得天独厚的政治扶持和经济帮助，其管理具有一定的腐朽性。想要彻底打破这一现象并不是一朝一夕就可以达成的，相较于很多的外资企业来看，国有企业的产品方向和使用方向推荐人群并不非常的广泛，它主要推向于国内的是人群使用，并且对于消费、价格等都有一定的局限性。任何一个企业拥有好的条件，就会使内部人员具有一定的懈怠，没有办法激发他们的斗志和创新能力。［1］所以想要帮助企业管理更加优化，就需要对内部人员的思想进行一定的调整。现在很多的企业人员都倾向于使用大数据处理问题。大数据对于信息的归纳总结具有非常独特的优势，所以得到了非常广泛的使用。如今的企业管理在产品销售方面也有一定的局限性，它们大多倾向于国内的各个消费者，而他们的消费渠道也非常单一，产品也没有本质的突破，所以如今很多人宁愿购买海外进口的产品，也不愿意消费国货就是这一原因。想要打开自己的消费渠道就需要在利用大数据的前提下对消费者进行统计，了解他们所需要和最渴望的，将研发的方向更倾向于如今消费者更加需要的才是企业应该做的。如今的企业可以利用大数据进行系统的改革，顺应时代的潮流，有利于企业未来的发展，也可以使企业的发展方向更加多元化。

4基于大数据背景下的国有企业管理以及创新

4.1利用信息技术完善考核机制

大数据的一大优势就是它的信息技术非常的完善，它可以结合多方面的信息进行总结、归纳和筛选。所以运用它的优势可以对企业管理具有很大的帮助，可以帮助企业管理进行考核，提高内部人员有一定的竞争力，也可以了解企业内部人员的不同优势，将人才放在应该存在的地方。运用大数据可以了解到如今企业所面临的危险和不足，将一些优势的地方进行保持，并且将今后的研发重点放在不足的地方。大数据的最大优点就是对于信息的收集能力非常的强，对于信息在处理和分析再通过系统设定之后就会自动完成，不需要投入大量的人力、物力进行分析和汇总。相较于曾经的调查问卷，需要很多人完成，并且信息量也有很大的问题，大数据就非常完美地规避了这一问题。［2］所以，合理利用大数据对国有企业的改革具有一定的优势。如今的国有企业依靠着国家的扶持和政治的帮助，他们具有非常良好的发展前景。在经过大数据的帮助下，他们调整生产的方向，调节内部人员的积极性，为未来的发展奠定了良好的基础。

4.2加强培训力度提升整体塑造

都说任何一个企业离不开员工，任何一个员工的整体素质对于企业的未来都有一定的影响。好的员工可以创造更多的价值，可以对企业的未来具有更多的引导性。有积极的作用，而不良的员工，他们懈怠工作，对于工作的处理具有一定的局限性，这非常不利于企业的发展。拥有了大数据之后，可以对每一个员工的任务和完成度进行综合，对他们的表现和业绩进行归纳和总结，也有利于年底的表扬。有了大数据的处理后，他们就会更加注意自己的业绩，也更加刺激了他们的积极性。［4］通过大数据的信息汇总，可以得到每个员工的优点和缺点。不同的人才要分配在不同的岗位上才能体现价值，根据大数据的意见进行人才的调整。对于一些能力不足的员工，将他们的不足点汇集。并且进行一定的专业培训，有利于他们对于工作的了解和工作的完成。

4.3利用媒体数据创新改进模式

如今的新媒体越来越多，很多企业发现了新媒体的优势进行推广，所以利用媒体数据创新改进也是非常重要的。根据不同的媒体数据，可以得到如今消费者的消费方向和消费取向。利用媒体的数据可以将企业将来的研发方向进行调整，对于发展重点也可以进行转移，可以更加快速的寻找到如今社会更加需要的方面［3］。拥有明确的方向，才可以有动力去完成。具有明确的目标才可以制订完善的计划去达到标准，所以根据媒体数据，可以得到如今的时代风向以及需求，根据不同人群制定出不同的标准。类似于如今人们更加重视养生，不论是中年人还是老年人，对于身体越来越重视。通过调查也可以发现，如今很多的保健品购买量急剧增加，特别是经过了疫情的影响，有人对于自身的健康具有了更大的重视。所以对于食品行业，他们的食品安全也更加重视。这只是一个例子，可以利用媒体数据来进行企业改革，对调整方向都具有一定的指导性作用。

5结论

大数据是顺应时代的产物，它的利用前景非常良好。不论是如今的社会运用，还是学校的专业设置都让人们意识到大数据是非常重要的。由于大数据的使用时间不长，还存在着一些问题，所以投入了很多技术和人才进行研究，也积极培养这一方面的优秀人才，所以各大院校也积极开展了有关大数据的专业学习。合理的利用大数据对于社会的发展有积极作用，但是如果不正当运用大数据，也会使社会的秩序产生非常严重的后果。大数据的优势非常的明显，而缺点也非常的明显。由于信息归纳，很容易透露个人信息对于人们的隐私会造成一定的影响，在如今大数据的社会下，很多人觉得自己越来越透明，也正是这个原因，所以大数据是一把双刃剑，一定要合理利用。

参考文献:

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［5］李越恒.企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”［J］．人力资源管理，2018(2):112－113.

大数据时代的优势篇2

[关键词]大数据；高校；档案；服务

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.24.112

[中图分类号]G717.24；G270.7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）24-0-01

每一场信息技术变革都对人们的生活与认知方式产生深远的影响，高校档案信息服务人员必须认识大数据时代自我提升的紧迫性与必要性，从传统档案信息服务理念中转变过来，积极探索基于大数据背景下高校档案信息服务水平提升的有效策略，提升档案信息服务的能力与水平。

1 高校档案信息服务水平提升的必要性

1.1 高校档案信息服务水平提升是顺应大数据时代的必然要求

大数据时代，数据信息量庞大、数据信息类型丰富、数据信息的密度偏低、信息处理速度快。大数据时代的这些特点，迫切需要高校档案信息服务做出相应的改变，采取有效的措施实现自身的新发展，否则就难以满足大数据时代的发展要求，难以发挥高校档案信息资源的价值。

1.2 高校档案信息服务水平提升是数据信息服务的时代需求

大数据时代，人们的信息获取观念产生了重大转变，社会需要信息供体转变信息供给方式，树立“数据为主”的信息服务观念。高校传统的档案信息服务显然已经难以适应社会以“数据为主”的信息服务理念，必须基于社会档案信息服务需要，建立新型的档案信息服务模式，顺应信息时代的要求。

1.3 高校档案信息服务水平提升是促进自我发展的内在要求

大数据时代，信息量巨大，资源类型丰富，高校档案信息服务面临着新的发展形势。高校档案信息传统服务已经表现出一定的滞后性，服务面不广，服务缺乏灵活性、便捷性，大大制约了高校档案事业的进一步发展。高校档案管理工作只有进一步提升档案信息服务水平，才能实现由内而外的发展，扩大档案管理工作影响力。

2 大数据时代高校档案信息服务水平提升策略

2.1 基于大数据理念合理定位，深挖高校档案信息资源价值

2.1.1 基于大数据理念合理定位

大数据时代，信息资源的价值是所有信息供体与需求对象关注的重点。高校档案信息服务水平的提升必须基于大数据时代档案信息供给与需求特点，科学合理定位高校档案信息服务方向。高校根据档案信息服务定位，做到因校制宜，因人定制，积极寻找适合高校档案管理特点的大数据技术产品，提升档案信息服务的智能化水平。

2.1.2 推动高校档案信息资源增值

大数据为高校档案资源的挖掘创造了便捷的条件，也为档案资源的共享搭建了平台。高校档案信息资源管理者，必须利用大数据时代资源量巨大、信息类型丰富等优势，深入挖掘高校档案信息资源价值，摆脱狭隘的档案资源建设观念，拓展档案信息资源建设的广度与深度。

2.2 推动档案信息资源内外整合，构建智能化信息服务平台

2.2.1 加强信息资源整合意识

大数据时代，高校档案工作要获得更好发展，必须根据大数据时代资源结构特点，进一步优化档案信息资源结构，拓展资源建设的视角，推动高校传统档案资源与最新档案信息资源整合，发挥高校档案资源自身优势；同时，加强高校档案资源与第三方高校档案资源、网络档案资源的整合，使高校档案资源建设走出封闭式建设模式，利用外在档案信息资源进一步优化高校档案资源结构。

2.2.2 提高服务平台智能化水平

大数据时代的一个显著特点是信息处理速度快速，因此，高校档案信息服务人员必须借助信息技术优势，进一步提高档案信息服务平台智能化水平。高校要根据档案信息服务定位，完成档案信息服务平台的更新与升级，为用户提供快速、便捷的档案信息服务。

2.3 充分运用云计算的架构优势，推动高校档案数字化升级

2.3.1 推动信息数字化升级

高校档案信息管理者要提升服务水平，必须推动档案信息的数字化升级。档案信息的数字化升级是一项复杂的工作，既要保证档案信息数字化升级的技术含量，又要确保档案信息数字化升级过程中的信度。

2.3.2 凸显云技术架构优势

为了进一步提升档案信息数字化升级效率，高校要充分利用云技术优势，发挥云技术在高校档案信息数字化建设中的架构优势，突出档案信息资源运用的灵活性与可扩展性，满足用户更高层次的档案信息需求。

2.4 加强档案信息服务思想认识，探索档案服务多元化模式

2.4.1 树立资源共享理念

大数据时代，信息资源服务理念应该是发挥档案信息资源的最大价值。高校档案信息服务必须转变思想理念，根据档案资源的运用价值与权限进行合理分类，在确保档案资源安全的前提下，进一步加强档案资源共享理念，使档案信息资源发挥更大的价值。

2.4.2 探索多元服务模式

大数据背景下，档案是一种资源，能够被转化为实际的价值。这就需要高校档案信息服务人员积极探索多元化服务模式，从服务高校行政部门，向服务全校师生、服务社会转变，最大程度上发挥高校档案资源的价值。档案信息资源的多元化服务模式需要进一步深化，根据资源类型与用户群体特征，构建多元化、个性化、业务化档案信息服务新模式。

3 结 语

高校档案信息服务人员必须提升服务意识，加强实践探索，基于大数据时代特点，积极探索高校档案信息服务水平提升的有效路径，使高校档案工作贴近时代需求，始终焕发出生命力，推动高校档案事业发展。

主要参考文献

大数据时代的优势篇3

关键词：电信业关联挖掘；变化趋势；三元素编码； PSO

中图分类号：TP301.6 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2013.06.014

0 引言

电信行业的竞争愈演愈烈使运营商面对着严重的客户流失的问题。如何将管理活动精确细分、重视营销的个性化来挽留客户防止客户流失成为各大运营商关注的焦点[1]。客户的日常通信行为为运营商积攒了大量的数据，这些数据蕴藏着丰富的客户消费行为习惯，对客户的消费行为、客户服务信息和缴费情况等数据进行分析挖掘可以对客户实施个性的客户业务推荐来挽留客户，提升客户价值[2-3]。通过关联规则进行客户的业务推荐是各大运营商常用的技术，伴随着各种改进的关联挖掘算法也出现了各种优秀的数据仓库与挖掘系统应用在电信业的客户消费行为数据挖掘中[4-5]。

客户在消费行为中常常存在着一定的趋势属性，传统的关联挖掘算法应用在电信业客户消费行为分析挖掘中仅仅将客户的消费记录数据进行单独的数据预处理，通过频繁项集的计算来进行支持度与置信度约束下的关联挖掘[6-7]。这种方法忽略了记录间存在的变化与联系，造成了关联挖掘的误判，挖掘的效果达不到要求。

为此提出了动态感知PSO关联的电信业客户消费行为分析方法。将群体智能的搜索优化技术通过目标函数的设计与关联规则挖掘进行联系。使用重要时间点压缩的方法对连续数据进行预处理与相似形度量，这种处理可以保留数据的趋势属性。通过包含时间变化的三元素微粒进行粒子的编码，并且通过目标函数的反馈来动态调整粒子的更新参数。实验证明，这种机制下的电信业客户消费行为关联挖掘准确率较高且挖掘的效率也大大提升，有很强的实用价值。

1 关联挖掘的数据预处理

电信业客户消费行为关联分析的数据源来自多个表或者系统，在客户的通信消费记录中大部分是连续型的数据，而关联规则处理的数据应该是离散型的数据。传统的离散方法是采用区间化的数据处理办法，将连续型的数据区间化分为不同的子区间，并且使用某一个数值代替该区间中的所有数据，设代表客户消费行为的某一属性，且，将划分为

每一个区间分别使用一个值来代表。这种处理方法会丢失数据中蕴藏的很多信息，特别是无法将客户消费行为的变化趋势信息保留。本文使用时间压缩的方法来进行数据的离散化。对离散化的数据使用相似形度量的方法来进行频繁模式的获取。

设客户的某一属性的时间变化趋势如下图的曲线所示：

图1 趋势属性的时间压缩图

在图1 中选取重要时间点作为区间的划分边界点，如上图横坐标的所示，设对应的属性数据值为，如果存在个子序列的划分，上述的曲线可以表示为：

（3）

为了描述上述的属性的趋势信息，使用最小二乘法的思想，将每一个序列分别拟合为直线，这样每一个区间就可以表示为一个元模式，，每一个元模式不但表述了该属性在区间的范围还相应提供了区间变化的趋势信息，这样时间序列的模式表示为：

（4）

将关注属性的压缩时间点进行同步后，对每一个时间序列的属性进行上述的区间化，不但可以表征该数据的区间范围，还将该数据所属的区间变化趋势表现，实际证明这种区间化的方法能够更好地应用在电信业客户消费行为的关联分析中。

在一些变量中由于业务的原因，某些变量之间存在着巨大的相关性，比如客户的长途次数与长途时间这样的变量在建模的过程中同时使用是没有必要的，有时对模型的运行还会存在一定的副作用。数据预处理中关于变量的约简就是尽量地减少信息量情况下寻找更低维的变量。主成份分析法是统计中最主流的约简方法，但是本身的结果就是若干信息量的综合，即使经过了因子旋转处理后也难于优化[8]。本文选用下面的两种简单的步骤进行维数简约：

1）利用众数的分析方法找出微效变量，特别是众数表示值为0的一些变量，比如某客户的国际长途次数这样的变量，就可以在模型中去掉。

2）利用相关系数的分析方法解决变量间存在的线性冗余的问题：

（5）

两两变量经过相关系数公式的分析以后，选取的高度相关组中的某一变量作为代表。如果则要根据实际的模型情况对变量约简进行分析。

在数据挖掘的整个过程中，数据的预处理的工作量能占到80%。电信业的IT系统众多，其企业结构数据异常复杂，客户的数据分布在呼叫中心、渠道支撑、计费帐务、结算系统等数据结构可能不同的系统中，高质量的数据能够更加准确地表示关联模型挖掘。

3 动态感知PSO的消费关联分析

关联挖掘算法是采用频繁项集的计算来进行，这种计算方式主要读取某种交易数据在交易库中出现的次数，没有把握这些数据中存在着的变化信息。粒子群优化算法（PSO）是群体智能中经典的优化算法，本文将粒子进行三元素的模式编码，通过目标函数的反馈动态调整粒子的更新，实验结果证明这种方法能够更加快速准确地对电信业客户消费进行关联分析。

PSO的思想是设计一定数目的粒子，在未知量的维空间中进行函数的最优化。电信业客户消费行为关联分析的粒子为；式中代表将要分析的消费属性的个数也就是搜索空间的维度，映射到关联挖掘中就代表交易中出现的项。本文使用三元素模式对粒子的具有时间属性的变量进行编码。经过合理的细分以后，不但可以表示每一个连续属性处的区间，还能将其所处的变化趋势表示出来。经过三元素编码的粒子可以表示为：该粒子是将式（3）进行时间压缩以后的对具有时间趋势属性比如本地通话费来进行的编码，第个粒子空间更新的速度示为；第个粒子的历史最优位置为；整粒子群的最优位置为，粒子可以根据如下的目标函数公式来进行速度与位置的更新：

（6）

上式中

是分别表示设置的支持度与置信度。粒子的位置与速度更新的公式如下：

（7）

式（7）中， 为微粒群优化迭代次数，和是在区间[0，1]上的随机数，这两个随机数能够有效保持微粒群优化的多样性。和是两个学习因子通常取值为2，这两个系数可以保证粒子对全局位置的学习能力。可以有效维护全局与局部的搜索能力的平衡。一般的方法会将该值设为特定的经验值或者线性降低，这种方式经常会使函数极易收敛到局部的极值点。本文采用目标函数反馈的动态感知来调整的数值。

（8）

式（8）中与分别代表种群在与次的全局最优适应值。指数可以代表两次迭代中适应度值的比较率，当比值小于1的时候，迭代趋向总体收敛，此时的搜索步长越大全局搜索能力越强；当比值大于1的时候迭代趋向总体发散，步长越小，局部的搜索能力越强，上述系数的更新充分使用了目标函数的信息，整个搜索的启发性大大加强。

4 实验结果分析

本文基于中国电信某市分公司的2011年的客户消费数据库数据为基础进行实验仿真，数据主要采集于中国电信的BOSS、DSMP等数据系统共600000条数据记录。这些记录来自2011年的全年，本文在数据预处理阶段的时间划分采用每一周的时间周期进行区间划分。在Windows XP系统下结合 MATLAB的仿真平台进行算法的仿真训练。设定最小支持度与信任度下共进行了30条关联规则挖掘，以下部分规则及其支持度与置信度：

1）性别为女性—炫铃（s=3%，conf=70%）

2）性别为男性+手机报—掌中宽带（s=3%，conf=69%）

3）月消费金额大于600+掌中宽带—掌中股市（s=4%，conf=72%）

4）一周之内消费市话增长率大于1—家庭套餐（s=3%，conf=70%）

5）某段时间客户访问网站次数持续增加—掌中宽带（s=4%，conf=73%）

图2是对四种算法对不同支持度下某种规则挖掘的运行时间对比图：

从2图可以看出，经过群体智能的关联规则挖掘算法运行时间的性能有了很大的提高。

为了验证本文的关于时间趋势属性的编码与离散化对关联规则挖掘的准确度优势，引入了误荐率的评价指标，如果在关联中挖掘了某种客户消费的规则，可以采取对其推荐某项业务服务，如果不符合客户的需求则表现为一次错误推荐，误荐率用下式表示：

（11）

图3是对20个关联属性，300位客户进行了误荐率计算。采取传统的频繁项集获取方法与本文提出的时间趋势三元素编码的方法进行误荐率的对比：

图3可知在大部分的规则约束下，使用趋势属性的三元素编码以后进行PSO优化规则挖掘的误荐率小于传统的方法。这种算法能够切实反映客户的业务规则，提供更为高效的个。

5 结束语

本文针对电信业中客户消费形式变化多样且数据量巨大的特点，结合传统的关联挖掘算法无法结合时间属性把握客户消费的变化趋势而出现关联误判，效率不高的问题。提出了动态感知PSO关联的电信业客户消费行为分析方法。在数据预处理的阶段使用时间点压缩法对连续数据进行离散化，粒子的编码使用包含趋势属性的三元素模式对粒子进行编码，为了保证粒子的更新能力与全局搜索能力的维持提出了两种粒子更新的动态感知变量。实验结果证明，这种方法在关联挖掘的过程中效率较高，误荐率得到了有效的控制具有很强的实用价值。

参考文献

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大数据时代的优势篇4

随着大数据的广泛使用，人们对大数据投以更多的关注，并运用大数据的优势改变生活，为生活和工作提供较为便利的方式。针对大数据分析为新闻报道提供的便利、大数据分析在深化新闻报道中的应用两个方面，笔者进行详细的介绍，增加人们对大数据的了解，并以此促使更多的行业使用大数据技术分析，促使各行业结合自身的实际状况发展。

一、大数据分析为深化新闻报道提供便利

咨询公司是最早提出大数据时代的行业，大数据时代拥有着传统数据时代不能比拟的资源和便利，可以为人们的生活和工作提供大量的信息资源，并从中总结出符合人们使用需求的信息，其提供资源的信息含量传统数据时代和普通信息技术工具无法下载和使用，更不能为各行业的发展提供有力的数据分析。而大数据时代可以综合整理、分析并使用大量的信息资源，从中为各行业帅选出最有利且有效的信息资源。

近年来，随着互联网的发展，信息技术已经存在于生活中的每一个角落。而信息技术的普及促使人们对大数据充满向往，并且希望利用大数据的优势解决生活和工作中的问题，大数据时代的到来已经成为社会发展的必然趋势。新闻报道顺应时代的发展，使用大数据分析从大量的新闻信息中筛选出报道所需的真实信息，且保证新闻报道的时效性，增加人们的新闻报道的信任度，促进新闻行业的发展。大数据分析应用在新闻报道中，可有效深化新闻报道，拓展报道的深度和广度，体现出大数据分析的优势和价值。新闻报道运用大数据技术优势，汇总人们对热点事件的意见等信息，对其进行分析，总结出人们关注的事件重点，从而结合重点进行深入报道，剖析事件的原委，将事件的真相呈现在人们面前。大数据分析对大量的信息进行汇总、分析、整理和使用，?樾挛疟ǖ捞峁┍憷?。新闻报道使用大数据分析，保证新闻行业的健康且快速的发展，同时为人们提供真实性更高、时效性更强的新闻信息。

二、大数据分析在深化新闻报道中的应用

随着大数据技术的使用，新闻报道利用大数据分析的优势，深化新闻报道，为新闻行业的发展提供基础条件，增加新闻报道的观众，逐渐改变新形势下新闻行业发展状态。下文详细分析大数据分析在深化新闻报道中的应用方向，促使新闻行业拥有更为广阔的发展前景。

（一）运用大数据分析，加快新闻报道速度

新闻记者和数据分析人员运用大数据分析的优势，可以对更多的数据进行快速的分析和整理，从中筛选出新闻报道需要的信息，及时为新闻用户提供信息。新闻报道中可以通过卫星传递的数据等信息进行分析或是预测，及时将天气变化信息传递给用户；也可以通过网络在最短的时间内了解我国或是国际社会中的热点事件，并对用户普遍关注的事件实施跟踪报道，使用户通过网络了解到更多的信息。可见，新闻记者在报道中运用大数据技术，可以有效加快报道的速度，缩短报道时间，为新闻报道赢得良好的声誉和发展机会。

新闻从业人员可以明显的体会到大数据分析的优势，促使新闻行业广泛使用大数据分析技术，从而有效缩短各界人士对新闻事件的反应时间，并通过大数据全新的技术和方法加速新闻信息的传递时间，可使运用大数据分析的新闻单位占有报道的先机，不仅能够控制报道成本，还能增加新闻信息的访问量，有利于自身的发展。

（二）运用大数据分析，创新新闻报道角度

新闻行业运用大数据分析，对新闻事件进行分析的同时，分析用户的关注点，并结合用户的需求对事件进行重点分析，以用户的角度报道新闻事件，改变以往新闻记者按照自身经验和社会发展展开报道的角度。新闻报道只有充分的考虑用户的需求，才能为自身赢得发展的机会和良好的口碑。因此，新闻行业运用大数据分析技术，创新新闻报道角度，且以用户的需求为原则。

同一事件在不同人的眼中有着不同的意义。新闻记者要善于发现并利用这一点，通过大数据分析平台，对用户对事件的关注点进行分析，掌握用户真正关心的话题，并就此话题展开报道。同时，新闻用户众多，关注点也不会集中在一个方面，新闻记者与数据分析人员将大数据分析平台整理的数据进行合理的使用，从不同的角度报道新闻事件，使用户从不同的角度了解事件的发展动态，了解自身生活的环境变化。

（三）运用大数据分析，增加新闻报道深度

增加新闻报道深度是新闻行业运用大数据分析的重要工作方向。主要是运用大数据分析技术，对新闻事件进行深入的分析，了解事件的真实性，并分析事件的起因，使用户明确改事件的发生是必然还是偶然，降低用户对事件的猜测，有利于社会的和谐发展。随着网络的发展，信息传递速度加快，人们可以随时随地获取信息，但是，人们无法判别信息的真实性。此时，新闻记者运用大数据分析技术，剖析事件发生的时间、地点等信息，并将信息综合分析，从而得出真实的结论。剖析事件的过程非常复杂，涉及数据量非常庞大，个人很难对数据进行深入的了解和分析，而大数据不仅可以减少分析时间，还可以运用技术手段了解事件的真相，并还原真相，使用户走出误区，增加新闻事件的真实性。新闻行业运用大数据分析，增加新闻报道的深度，还原事件真相，及时消灭虚假信息，为用户提供真实的新闻环境。

（四）运用大数据分析，准确定位切入点

新闻报道主要应用的是数据，数据的准确性和及时性对新闻报道有着重大影响。而大数据分析可以准确定位新闻报道的切入点，进而对新闻事件展开深入的分析和报道。针对不同的新闻事件需要寻找不同的切入点，而切入点主要以用户关注的重点话题为主，需要新闻记者运用大数据分析，从大量的信息中总结出用户关心的重点话题，从而以此为切入点对新闻事件展开报道，解决用户的需求。新闻报道准确定位切入点，提供用户所需信息，并引导用户以乐观积极的态度面对新闻事件，使社会在正能量的环绕下发展，不仅有利于加快国家的发展脚步，更是为用户营造良好的生活和工作环境。大数据分析在新闻行业的发展中占据重要位置，新闻从业人员要正确认识大数据分析，并运用其优势，准确定位新闻事件的切入点，提高报道的准确性。

总结

大数据时代的优势篇5

谈到边际优势战略以及日本经济的成功，我们不免想起“东亚模式”和“雁行模式”。本文的研究也将反映出“东亚模式”和“雁行模式”之间的本质联系，这同样有益于我国在发展同东亚国家或地区的经济关系方面政策的制定。

 

一、文献回顾

按照主体的不同，对国际投资和国际贸易的关系的研究可以分为两大类。一类以东道国为主体，研究东道国外来投资和对外贸易之间的关系。这种研究除了母国和东道国之外涉及到第三国，投资和贸易之间的关系也相对疏松。另一类以母国为主体，研究母国对东道国投资与两国贸易之间的关系。在此只涉及母国和东道国，投资与贸易之间的关系相对密切。本文的研究即属于后者，本文中的国际投资指对外直接投资，即fdi。

首先对国际投资与贸易关系进行研究的是1999年诺贝尔经济学奖得主mundell(1957)。mundell的研究以标准的古典国际贸易模型为基础，通过严格的假定，得出了国际投资替代国际贸易的结论。在随后的60年代，又有学者的研究支持了投资替代贸易的结论，其中较著名的是vernon(1966)的产品生命周期理论。按照该理论，一般情况下，投资和贸易只是一种转化关系，只有在投资提早发生的情况下，才发生投资对贸易的替代，而在技术进步日益加快的条件下，新产品的生命周期不断缩短，因此国际投资对国际贸易的替代越来越明显。另一个研究来自于johnson(1967)。johnson认为，关税导致的对外投资使不具有比较优势的进口替代部门获得了发展，因此减少了对外贸易量。

70年代开始出现投资和贸易具有互补性的研究成果。helmberger和schmitz(1970)的研究证明生产要素流动和商品贸易可能既有替代关系也有互补关系。这一时期最著名的论著来自于。日本小岛清教授(1977)。小岛清特别强调国际分工的重要性，将对外投资和贸易统一在国际分工的基础上，指出国际投资不是简单的资本流动而是包括资本、技术、管理方式和人力资本的总体转移。因此，对外投资应从本国处于比较劣势的边际产业依次进行，这就是本文所谈边际优势战略的理论基础。按照小岛清的理论，国际投资一方面可以通过相近水平的技术转移把东道国的比较优势发掘出来，另一方面使母国集中资源开发新的技术并形成新的产业，因此将会扩大两国的贸易。

无论是mundell的贸易与投资替代模型，还是小岛清的互补模型，都是从传统理论的分析框架上衍生出来的，并没有经过实证的检验(梁志成，2001)。这既有统计数据残缺不全的限制，也有计量方法与工具上的局限。20世纪80年代以来，贸易和直接投资的实证研究取得了突破性的进展，同时更多的研究成果证明投资与贸易之间具有互补关系。lipsey和weiss(1981)依据美国70年代的统计数据，对美国跨国企业在发展中国家所设立的子公司的生产和母公司的出口行为进行了研究，发现同类产品的子公司的年产量与母公司对这些国家的出口总量呈正相关关系。lipsey等人(1984)还进一步研究发现这种正相关或至少非负相关广泛存在于美国近80%的产业部门中。helpman和krugman(1985)的研究表明，在要素禀赋不对称和规模报酬递增的情况下，由于跨国公司的专有资产很难通过外部市场达成交易，就会存在大量的公司内贸易和对中间产品的需求，对外投资将会带动母国的出口贸易。ethier(1986)的研究给出了同样的结论。grossman和helpman(1989)把产品的成长内生化，证明了在一个动态的模型中国际化生产和贸易可以是同时扩大的。然而，markuson和svensson(1985)则利用要素比例模型揭示了商品贸易和要素流动(fdi)的相互苯系，指出两者之间究竟表现为替代还是互补，依赖于贸易和非贸易要素之间是“合作”还是“非合作”的问题。

90年代的研究延续了80年代的趋势。hufbauer、lakdawalla和malani(1994)的研究进一步证实了上述lipsey和weiss(1981)的结论，他们重点研究了美国80年代以来的情况，发现在整个时间跨度中出口与fdi一直保持着正相关关系。随后gramham(1996)的研究也证实了这一点。pattie(1994)根据对外投资的动机不同将fdi分为市场导向型、生产导向型和贸易促进型3类，认为只有市场导向型fdi容易替代对外贸易，而后两种类型投资则增加贸易。gray(1998)的研究得出了近似的结论。pfaffermayr(1994)就奥地利fdi和出口之间的因果关系进行了分析，发现它们之间具有双向的因果关系。jun和singh(1992)研究了1969—1993年间11个世界上最大引资国的出口和fdi的关系，其中有4个国家显示出口是fdi的格兰杰原因，只有一个国家显示fdi是出口的格兰杰原因，其余6国显示出口和fdi之间不存在显著的因果关系。与此同时，porter(1990)、hein(1992)、lucas(1993)、crosse和trevino(1996)、crosse(1997)等都证明了国际投资与国际贸易之间存在高度的相关性。但不可忽视的是，beldelbos和sleuwaege。(1998)的研究支持了mundell的结论，即在东道国存在贸易保护的情况下，fdi会替代母国的出口贸易。

2000年以后的研究以大量具体的实证研究为特征，且研究结果以fd!与贸易之间具有互补关系为主。张如庆(2005)的研究显示我国对外投资不是进出口变化的原因，对外投资对贸易总额的影响不明显，而项本武(2005)得出的“中国对外投资是出口创造性和进口替代型”的结论对此给予了解释。王洪亮和徐霞(2003)证明了日本对华直接投资和中日贸易之间的确存在着长期的互补关系，fdi和制成品的出口具有双向的因果关系，但fdi和进口仅有单向的因果关系。王洪庆、张浩和朱荣林(2004)的研究表明，美国在华投资与对中国总进口、工业品进口之间存在双向的因果关系，与工业品出口之间存在单向的因果关系，投资与出口以及中美的初级产品进出口之间均不存在因果关系。同时，王洪庆和朱荣林(2004)的研究表明，东盟对华直接投资积极地推动了中国与东盟贸易的发展，且投资对进出口贸易的贡献率较高。李保明和刘震涛(2004)的实证结果显示，两岸贸易总额、大陆进口和出口均表现出关于台商投资的显著正相关性，这说明台商投资对两岸贸易具有显著的促进作用。此外，stone和jeon(2000)研究认为贸易与海外直接投资之间为互补关系，且两者之间贸易更倾向于为主导因素；韩国学者lim和moon(2001)证明，当发达国家向不发达国家投资，而投资是新设立的或者投资产业在母国是夕阳产业时，fdi和贸易之间是正相关关系；blonigen(2001)深入到产品层次进行了分析，发现贸易和fdi之间既有替代也有互补的关系，而且替代效应的发生不是逐步的，而是短时间急剧变化的。

基于本文研究的侧重，在此再对边际优势战略和小岛清的边际优势理论进行进一步的说明。边际优势战略的概念来源于小岛清的边际优势理论，但应该注意的是，边际优势战略所代表的经济行为早已存在，只是由小岛清概括出来。边际优势理论更多地是一种国际投资理论，但因为它把国际投资和国际贸易在同一基础上进行分析，所以对投资和贸易的关系也给予了研究。同时也正因为它侧重于国际投资的研究，对两者关系的研究也并不全面。按照边际优势理论，对外投资应该从国内处于边际优势即相对劣势的产业开始，而处于相对优势的产业则进行对外贸易。按照小岛清的分析，对边际产业的产品需求应通过向海外投资的企业进口来实现。所以，小岛清论述的投资与贸易的关系也更多地是母国投资与进口之间的关系，这是一种单向的正相关关系。但与此同时，小岛清也论述了两国生产可能性边界的扩张和贸易总量的增加，间接地论述了投资和出口的关系，这同样是单向的正相关关系。但是，基于边际优势战略，对投资和贸易之间的关系作这样的理解还远远不够，况且如上所说，小岛清的理论是基于对现象的描述与分析，没有通过计量方法得到实证检验，而本文将在上述方面给予补充和进一步的研究。

二、日本对东亚投资和贸易的历史进程及两者关系的描述

二战以后至20世纪60年代，通过美国的帮助和自身的经济改革，日本经济得以恢复并实现了高速增长。而正是在60年代以后，很多东亚国家和地区(主要是亚洲“四小”、东盟四国和中国)纷纷实现了经济起飞和长期快速发展，使东亚地区成为了世界经济发展的热点，以至于使人将这种发展状态称为“东亚奇迹”。很久以来，对“东亚奇迹”的研究存在着大量的各种形式的成果。在这些成果中，我们不难发现两个最受人关注的词汇：东亚模式和雁行模式。通过这两种模式的论述，可以发现，先期发展起来的日本对上述东亚国家和地区的经济发展起到了重要的作用。东亚模式揭示了上述东亚国家和地区对日本经济发展经验的借鉴和模仿，因而东亚模式被认为源于“日本模式”(孔凡静，1999)，同时东亚模式更多地强调了贸易尤其是出口的重要性。雁行模式揭示了日本与这些东亚国家或地区的国际分工关系，强调了日本对这些国家和地区的投资(尤指直接投资)的重要性。所以，东亚模式和雁行模式的研究都说明了日本与这些东亚国家或地区的经济联系在“东亚奇迹”中的关键作用。在此也可以理解，本文研究的日本对东亚国家或地区的投资和贸易之间的关系反映了东亚模式和雁行模式的本质联系。

如上所述，本文采用的作为日本投资和贸易对象的东亚国家和地区是亚洲“四小”、东盟四国和中国，这是基于“东亚奇迹”研究的惯例，而且这些国家或地区与日本有更强的经济联系，因此也具有更好的代表性。在此不再对日本与这些国家或地区的双边关系下的数据进行描述，而是对日本与这些国家和地区的总体之间的数据及其表示的关系进行研究。这是因为，东亚作为一个密切联系的整体，日本与这些国家和地区的双边经济联系往往会延伸到第三方，在此意义下，单独描述日本与一方的经济联系并不比描述日本对其他东亚国家和地区的总体的经济联系有更好的解释力。而且，后者让我们保持了与后面研究的连贯性。

图1显示了日本对上述东亚国家和地区的投资和贸易(出口和进口)自1965—2003年的变化趋势。不难看出，无论投资、出口和进口都保持了长期快速增长的态势。同时，图1也显示了投资和贸易(出口和进口)之间很好的相关性，但是这种相关性只延续到1997年。1997年对3种数据来说都是一个波峰，相对于1997年，这3种数据在1998年都大幅下降。而且之后，出口和进口状况在短期内得到恢复，而投资始终(截至2003年)没有恢复到1997年的水平。我们知道，1997年发生了举世闻名的东亚金融危机，因此不难理解，日本的投资战略发生了重大调整，使相关数据发生了结构性变化，这在后面的检验中也得到了证明。

三、数据分析和模型设定

(一)数据说明

本文日本对上述东亚国家和地区的投资、出口和进口的数据均来自日本总务省统计局网站的统计资料，这些数据是以日本与单一国家或地区的统计值列出的，基于前面谈到的理由，本文将这些数据进行了加总。对于出口和进口，1985年(含)以前的数据单位为百万日元，之后的数据单位为十亿日元。为了统一单位，本文将1985年(含)以前的数据单位转化为十亿日元，并作了四舍五入处理。对于投资，原始数据的单位为百万美元，本文将之乘以汇率并将单位转化为十亿日元，并同样作了四舍五入的处理。其中，汇率数据来源于世界货币基金组织(imf)数据库，汇率为年终值。

(二)断点检验

在上面日本对东亚投资和贸易的历史进程的描述中我们看到，发生金融危机的1997年，投资和贸易的金额开始了大幅度减少，在之后的几年中，出口和进口得到了恢复，而投资却延续了下降的趋势。这似乎显示，相对于1997年(含)以前，日本对东亚投资和贸易之间的关系发生了变化。下面对此给以检验，即断点检验(chow breakpoint test)。既然投资相对于出口和进口之间的关系发生了变化，我们的检验依据投资为因变量、出口和进口为自变量的单方程模型来进行。根据断点检验的原理，考察在1997年前后投资与出口和进口的关系是否发生了变化，即考察出口和进口的系数是否发生了变化。检验结果如下(见表1)。

通过表1的检验结果显示，无论是通过f检验法还是似然比法，都可在1%的显著水平上拒绝“无断点”的原假设。也就是说，在1997年的前后，投资相对于出口和进口发生了趋势变化，或者说，投资与出口和进口之间的关系发生了结构性变化。因此，本文对边际优势战略下投资和贸易关系的研究采用1997年(含)以前的数据。

(三)单位根检验

由于经济数据一般具有长相关性，上述3种数据可能存在单位根，也就是说它们的时间序列可能是非平稳的。为了避免由于数据的非平稳性带来的伪回归，下面对3种数据进行单位根检验。

根据adf(augmented dickey-fuller)单位根检验的要求，最优滞后结构的选择主要依据aic(akaike information criterion)和sic(schwarz information criterion)两个准则，如果两者一致则选择一个最优滞后阶，不一致则选择两个。本文首先是对水平(1evel)数据进行单位根检验，而后对一阶差分数据进行单位根检验，但基于文章篇幅的考虑，检验结果合并于一表中(见表2)。

通过表2的单位根检验结果可以看出，投资、出口和进口的水平数据都存在单位根。为了确定变量的单整阶数，本文对投资、出口和进口的一阶差分数据进行单位根检验。同样从表2可以看出，投资、出口和进口的一阶差分数据不存在单位根。由此也说明，上述投资、出口和进口的水平数据为一阶单整或（1）过程。

（四）模型设定

由于本文研究的是日本对东亚投资与其对东亚出口和进口两个方面的关系，即要验证投资与出口之间和投资与进口之间是否存在因果关系，本文采用格兰杰因果关系检验法(granger causality test)作为主要研究手段。

根据格兰杰因果关系检验法，可以认为有关投资(fdi)、出口(ex)和进口(1m)的预测信息全部包含在这些变量的时间序列中。格兰杰因果关系检验的原理是判断某些变量的信息是否能改进对其他变量的预测，具体到本文，即为检验过去的投资、出口或进口是否会对未来的出口、进口或投资有影响。可以通过估计var模型来实现这一目的。对于本文的研究，有两种var模型可供选用：一种是直接表示投资与出口或投资与进口的关系的两变量的var模型；另一种是在考虑到另一变量影响的条件下综合反映两变量(投资与出口或投资与进口)关系的三变量的var模型。笔者认为，在考虑到其他变量影响的条件下来考察两个变量的关系更加符合本文研究的实际。因此，本文模型设定如下：

    其中，fdi、ex、im分别代表日本对东亚的投资、出口和进口，α、β、γ为不同变量的系数，u1t、u2t、u3t为随机扰动项，t表示时间。检验投资对出口是否具有格兰杰因果关系，即检验β1i和β2i是否全不显著；检验投资对进口是否存在格兰杰因果关系，即是检验γ1i和αi3是否全不显著。该模型还可以检验日本对东亚出口和进口之间是否存在因果关系，但这不是本文的主要研究对象，因此只做附带性的考察。

四、经验结果及相关分析

根据格兰杰因果关系检验的原理，我们应该首先进行上述var模型的参数估计，而在此之前一项重要的工作是进行最优滞后结构的确定。然而限于文章的篇幅，在此只能省略最优滞后结构的确定过程而仅显示其结果，即：

 

由日本对东亚的投资、出口和进口组成的var模型的最优滞后阶为6。在此基础上，我们进行var模型的参数估计。同样基于篇幅的考虑，估计结果不再列出。下面，我们对var模型的参数估计结果进行f检验，即得到如下格兰杰因果关系检验结果(见表3)。

通过表3可以看到：(1)可以在10%的显著性水平上拒绝“投资不是出口的原因”的原假设，所以投资是出口的原因，但不能拒绝“出口不是投资的原因”的原假设，所以出口不是投资的原因，因此，投资对出口具有单向的因果关系；(2)可以在5%的显著性水平上拒绝“投资不是进口的原因”的原假设，所以投资是进口的原因，同时，可以在1%的显著性水平上拒绝“进口不是投资的原因”的原假设，所以进口也是投资的原因，因此，投资与进口具有双向的因果关系；(3)从程度的比较来看，投资与进口的关系相对于投资与出口的关系更加密切。

此外，通过表3还可以发现，出口是进口的原因，但进口不是出口的原因，出口对进口具有单向的因果关系。这并非是本文关注的问题，但与此相关有一个问题值得关注和解释：出口是进口的原因，进口是投资的原因，那么是否能推论出出口也是投资的原因，如果能如此推论，则和前面得出的结论相矛盾。如何对此给以解释呢？当然，答案是不能做此推论。这是因为，与日本对东亚出口相关联的进口是对一些在日本居于相对优势产业的具有较高科技含量的产品的进口，这部分进口构成日本出口生产要素的需求；而与日本对东亚投资相关联的进口是对一些在日本居于边际优势(即相对劣势)产业的产品进口，这些产业尽管在日本有需求但由于生产成本或经济结构调整等因素而无法生产，因而构成了对外投资。所以，出口推动的进口和推动投资的进口不具有相同的内容，因此上述推论不成立。但是，这个不成立的推论更深刻地说明了本文研究的边际优势战略下日本对东亚投资与出口和进口之间的关系。

五、结论和相关研究展望

本文的研究证明，在边际优势战略下，对外投资与本国出口和进口之间存在如下关系：(1)对外投资推动本国出口的增加，本国出口对本国对外投资没有作用或作用不明显；(2)对外投资推动本国进口的增加，本国进口同样推动本国对外投资的增加；投资与进口的关系相对于投资与出口的关系更加密切。

如果简单地认为前述文献回顾中的研究是基于一般条件，上述结论相对于在一般条件下对投资与贸易关系的研究结果具有如下特点：(1)在边际优势战略下，投资与贸易(出口和进口)不存在替代效应，只存在互补效应，或者说替代效应可以忽略，而在一般条件下对投资与贸易关系的研究中替代效应和互补效应同时存在；(2)一般条件下对投资与贸易关系的研究更多地关注投资与出口的关系，而在边际优势战略条件下，投资与进口的关系更加密切，因而应受到更多的关注；(3)一般条件下的研究中完全忽略了进口对投资的推动作用，而在以边际优势战略为条件的研究中，进口对投资的作用是所有因果关系中最强的一项。

而且，本文通过日本对东亚国家或地区投资、出口和进口的数据，不但研究了边际优势战略下投资与出口和进口之间的关系，同时也证明了日本对东亚国家和地区的投资的确以边际优势战略为基础。这很好地说明了日本在和东亚国家或地区经济交往中所依据的基本原则，进一步说明了“雁行模式”和“东亚模式”的形成原因，因而对我国对外投资战略的选择以及与东亚国家或地区的经济交往策略都有很好的借鉴意义。

大数据时代的优势篇6

【关键词】移动互联网时代 中国联通 3G

2008年10月15日，中国联通与中国网通融合，命名为中国联合网络通信有限公司（简称中国联通）。2009年9月28日，中国联通在全国285个城市同步启动3G正式商用，开启以“3G领先与一体化创新战略”发展的新时代。

一、联通3G（WCDMA）的优势

（一）丰富的终端优势

3G拍照发放，移动、电信、联通三家运营商分获TD-SCDMA、CDMA2000、WCDMA运营牌照，网络制式的不同决定终端无法通用，每种制式下手机的种类、性价比、产业链的成熟度都将影响着业务的拓展，联通3G（WCDMA）无疑独占先机。

WCDMA成熟的产业链，丰富的手机终端，很好的终端性价比，奠定了联通3G业务更好、更快发展的基础。

（二）WCDMA网络技术优势

除了终端优势，WCDMA网络具有移动高速下载的技术优势。其提供的下载处理能力与有线宽带相当，峰值速率达14.4M/S，真正体现WCDMA应用优势的业务主要有移动办公、手机微博、手机视频、手机监控等。随着客户规模的扩大以及内容应用带来的便利服务，WCDMA网络应用将成为手机客户消费的主流。

从技术角度来看，WCDMA数据传输带宽最宽，速度最快，同一小区内可以支持更多的用户流畅使用，技术优势明显。

（三）业务应用丰富

WCDMA业务应用包括：移动办公、手机微博、手机视频和视频监控等。随着智能终端的普及，WCDMA网络客户规模的不断扩大，社交网络、手机商店、手机媒体等新的内容应用也会不断涌现。

（四）全球漫游范围最广

WCDMA的3G制式在全球100多个国家有组网，全球市场占有率77%。对国内经常出国的商务客户，进行全球漫游，WCDMA是不二选择。

二、移动互联网时代，联通3G大有可为

随着3G增值业务的不断更新与完善，数据业务收入将大幅上涨，在运营商总体收入中的占比将呈现出不断上升的趋势。

在2G和2.5G时代，受移动带宽的制约，移动业务的领域主要是在语音、短信、邮件等简单的应用模式，离企业级数据业务应用还有较大差距。3G的到来极大推动企业数据业务引入移动业务模式，尤其是随着无线带宽技术和手机智能化的高速发展，党政机关、大中企业信息应用的移动化、整合化正形成一种趋势。移动互联时代的到来，影响着社会生活的方方面面，同时也带来一种全新的生活方式，中国联通应凭借着3G（WCDMA）的网络、终端和运营优势，主动调整，顺势而为，全面参与到社会移动信息化建设中来。

（一）助力信息强政，提升电子政务能力

在全面打造3G领先的战略体系中，推动政府信息化，助力服务型政府建设是重要一环。以沃3G应用推动电子政务建设，促进建立服务型、响应型、数字化政府，加强行业监督和执法管理，促进行政效能、执法质量、服务水平的提升。掌上政务可以实现随时随地的信息浏览、在线互动、时政学习、移动办公等应用；公车监控系统实现车辆定位、时速监控、超速报警、路径回播等功能；综合执法系统为执法部门提供视频指挥、集群对讲、即时通信交流、位置信息服务交互等服务；交警执法系统可采用3G网络搭建新型移动执法平台和电子眼测速平台，大大提升执法效率。

（二）推动信息兴业，加速产业升级转型

回顾信息通信技术的演进，其向前迈出的每一步，都为企业应用带来了新的变革。互联网的出现，促使企业信息化从最初的单机时代，经过局域网阶段，迈向了互联网时代。而伴随着3G的到来，企业信息化最终将迈向一个更高水平、更丰富实现手段的移动互联网时代。

全新的技术和旺盛的需求下，通过与行业、企业开展战略合作，在移动办公、物联网及电子商务三大重点领域推广行业信息化应用，重点创造新形势下的营销管理、便捷周到的物流管理、生产现场的安全管理等企业级应用，开发可在大多数领域中规模应用的标准化解决方案，提升各行业的信息化水平，加速产业升级。

（三）促进信息惠民，打造幸福和谐家园

在推动社会信息化建设的过程中，坚守惠民宗旨；针对百姓关注的教育、就业、医疗、理财、交通出行等热点问题推出针对性的信息化解决方案。运用科技成果给广大用户不仅带来效率的提升，更要通过服务带来更多的贴心、放心和安心；平安校园、手机支付、数字社区、远程医疗、电子站牌、求职通等服务民生的项目正逐渐推广开来。

三、体验式营销

回首通信行业的发展，语音业务时代，消费者更多关注价格、服务等层面的需求，而3G时代，基于数据业务的丰富应用如何让用户充分体验和并获得认同，是摆在运营商面前的首要问题。

经济演进的过程随着消费形态的改变，已从过去的农业经济、工业经济、服务经济转变至“体验式经济”，所谓体验经济，是指企业以服务为重心，以商品为素材，为消费者创造出值得回忆的感受，传统经济主要注重产品的功能强大、外形美观、价格优势，现在趋势则是从生活与情境出发，塑造感官体验及思维认同，以此抓住消费者的注意力，改变消费行为，并为产品找到新的生存价值与空间。

随着3G产品、应用和服务逐渐被消费者感知和接受，以运营商为主导的3G体验式营销成为有别于2G时代的全新的营销推广模式，在服务人员的技能技巧、营业厅的硬件设施以及店面整体陈列上凸显3G业务的差异化，结合目标群体的活动特点将“请进来”和“走出去”相结合，尽可能多地接触目标群体，扩大体验范围，提升3G影响力和社会认知度。在某种意义上，体验式营销的效果决定了3G市场的份额。

体验式营销的开展要与联通的创新文化结合起来，不断增加新的体验内容，在营销的同时要有介绍、有体验、有互动，形成一个层层递进的体验系统，这种创新的形式更有利于受众接受和感知3G业务，另外，还要将这种营销模式系统化、规范化，以便复制推广，形成雪球效应。

四、前景与未来

国内通信运营商正在实现由语音业务向数据业务转型，差异化竞争无疑是一大突破口。利用领先、成熟的技术优势，未来WCDMA业务将向多样化、个性化、多媒体化、智能化以及分组化方向发展，图像、话音与数据相结合的多媒体业务和高速数据业务将是未来的业务方向。

WCDMA网络目前已经是全球大部分运营商首选，国际上也有了网络部署和运营的丰富经验可以借鉴。联通需要把WCDMA的技术优势转化为产业链的优势，提供针对细分用户群的特色业务，发挥体验式营销策略，获得差异化的竞争实力，有望快速实现“三分天下有其一”的战略目标。

参考文献

[1]何永江.3G时代中国联通LBS业务发展模式探讨.《信息通信技术》，2011年02期

[2]杨玲玲.构建移动互联网多元商业模式.《通信企业管理》，2010年01期

大数据时代的优势篇7

关键词：大数据 金融业 优势 发展方向

互联网的飞速发展，导致相关数据量呈现爆炸式增长，海量数据将会为各大行业带来新一波技术红利。对于金融业这个对数据极度敏感的行业，数据运用的重要性不言而喻，能够高效运用海量数据的金融机构，必定会在未来的竞争中脱颖而出。

一、迎来大数据时代

伴随着互联网的飞速发展，大量数据正通过我们周围的设备不断产生，社交网络、在线购物、支付平台等等都在收集着数据。我们每天产生的数据量正在以指数级增长，2015年全球大数据储量达到8.61ZB，而今后十年，用于存储数据的全球服务器总量还将增长十倍。大数据正在以惊人的速度、数量和品种于各行各业中产生，大数据时代迎面而来。

作为又一个充满创新、竞争和生产力的高科技前沿，大数据以其多源、海量、异构的特性冲击着我们身边的每一个领域，已然成为继云计算、物联网之后信息技术领域又一次颠覆性的技术变革。对大数据合理、有效地运用不仅会改变生产和消费的商业行为模式，同时也会引起信息数据在数量、频度和运用等方面的巨大变革。通过对大容量数据的收集、整理与分析，发掘新的内容，创造出新的价值，带来“新知识”与“大发展”，大数据将开启一次崭新的、重大的时代转型。

二、大数据时代下金融业的优势

金融业作为一个与数据极度关联的行业，能够在当前环境中抓住机遇，积极适应大数据时代的金融机构将会得到更好的发展，进而实现自身竞争力。面对大数据时代，需要我们运用全新的逻辑与思维，以数据化的方法解决我们遇到的问题，运用大数据提升洞察力，拓展知识的广度与深度，进而帮助金融机构识别趋势并利用这些数据来获得竞争优势，创造可观的经济价值。就大数据时代而言，金融业具有得天独厚的发展优势，这主要源于以下三点：

（一）数据运用传统行业

金融业从最早的信用评级模型到后来的市场营销模型，直到现在的各类投资收益模型，近些年其对数据分析的实践操作经验将极大地辅助其向“大数据”分析跨越。

（二）相关人才集中行业

金融业作为一个信息密集型服务产业，其信息技术等部门拥有大量的IT技术开发与应用人才，并逐年增加对信息系统的投资力度，使得其对数据的挖掘、应用能力不断提升。

（三）数据收集多源行业

金融机构自身拥有大量结构化数据来源，如客户的账户信息、资金交易记录、证券交易记录等，与此同时还拥有网上银行交易记录、电商平台交易记录、证券投资收益曲线等非结构化数据。这些多维度的统计数据极大地便利了金融业对数据的挖掘，也体现出金融业强大的数据收集能力。

三、大数据时代下金融业的发展方向

大数据时代金融业的发展方向将发生巨大改变，需要金融机构迎合时代浪潮，以谋求长远发展，从而在新一轮的竞争中获得一席之地。对于金融机构未来发展方向的展望，本文归纳为以下五点：

（一）单一数据源向多数据源转变

对于传统金融机构而言，其数据来源大多为自身结构化的金融信息，如财务信息等，但在当前时代，金融机构的数据来源急速增长，引入投资者交易行为、客户评分、公共事业缴费记录等多方面、多维度的数据，从而可以更精确、更有效、更客观地进行分析评价。所以对于各金融机构而言，获取更多源、更强有效的关联数据变得越来越重要。

（二）基础数据分析向复杂数据分析转变

对海量数据的分析，不同于之前简单的数据分析，它需要更复杂的统计技巧来获得准确的结果。金融机构目前对于结构化数据的利用率较低，面对非结构化数据则更缺乏基本的处理机制和系统化的挖掘方法，所以加快建立大数据分析体系，充分挖掘数据资源价值，创建大数据时代新的数据分析方法，这将成为未来金融机构的数据深研方向。

（三）群体营销模式向个体营销模式转变

在大数据时代，通过对客户在社交媒体、多媒体终端等渠道产生的各类非结构化信息进行解析，金融机构可以将每一个客户数据化，进而可以为客户构建崭新的360度数字画像，分析粒度由群体精细为个体，从而可以分析个体客户需求，并及时提供与之匹配的金融产品和个性化服务，提升客户满意度。

（四）传统决策模式向数据决策模式转变

大数据使得决策模式发生转变，由传统的“基础数据+经验”决策模式向“数据证据”决策模式转变。大数据更强调决策建立在牢固的证据基础上。传统的决策模式依赖于简单数据分析和高层管理经验，而大数据时代全量数据分析使得分析结果更具客观性和决策支持性，所以金融机构未来的决策过程将会以数据为核心，围绕客观数据进行决策判断。

（五）传统风险评估向数据风险评估转变

大数据的运用使得金融机构的风险评估系统更加全面、客观。传统风险评估可能只是来源于对财务报表的研究，但是大数据时代下，金融机构可以利用企业的多角度关联数据进行参考评估，比如对于某家物流企业，银行可以通过第三方平台对其客户满意度、货物运输量、物流效率等方面进行了解，从而客观评价其经营状况。所以目前也有越来越多的股份制银行主动与阿里巴巴、腾讯等企业进行合作，进而以大数据思维建立起自己的新型风险评估体系。

四、结束语

大数据的时代已经到来，对于金融业而言，未来的发展势必聚焦在创新、复杂的业务方向，所以必须转变现有思维模式，重新审视自身核心竞争力，主动投身于互联网大数据，将大数据的收集与挖掘作为企业经营的核心资产，提高资源分配效率，从而使自身在未来的竞争中能够脱颖而出。

参考文献：

[1]雷晨宁.大数据时代金融业面临的机遇和挑战[J].商场现代化，2015（13）：164-164

[2]刘晓曙.大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略[J].科学通报，2015（z1）：453-459

大数据时代的优势篇8

关键词:低碳经济;农业产业结构调整;优化分析

中图分类号:S-03 文献标识码:A 文章编号:1674-0432(2010)-10-0208-1

0 前言

随着世界经济的持续增长,人类的生存环境也随之恶化。与此同时,资源供给与需求增长之间的矛盾日趋激化。因此必须要在低碳经济下对农业产业结构进行调整,进一步优化农业区域布局,以形成科学合理的农业产业结构,为农业农村经济发展提供新动力、拓展新空间、开辟新领域。

1 研究方法

本文将对云南省农业主导产业中的粮食、烤烟、畜牧等主要产业进行测度和分析,以提出云南省农业产业结构调整的战略举措,从而合理布局主导产业、优化区域产业结构,提高农业生产效益,减少农业投入品使用,促进农业节能减排和碳汇农业发展。比较优势的具体测量指标为比较优势指标(含规模优势指数,生产优势指数,效益优势指数),农业碳源指数,低碳优势指数。所有评价指标都以1作为分界标准线,取值大于1代表有优势,取值小于1代表没有优势。

2 全省优势农业产业结构优化分析

2.1 玉米产业结构优化分析

依据《云南统计年鉴》,根据云南省16个地(州、市)的玉米产业规模优势、生产优势、效率优势测量指标显示,昭通、曲靖、文山、普洱、临沧的规模优势指数平均值分别为2.67、2.13、1.84、1.44和1.30,说明这五个地(州、市)的玉米种植规模具有绝对优势;测度生产优势结果显示,昆明、玉溪、大理、楚雄、曲靖、保山、红河的生产指数平均值分别为:1.53、1.50、1.38、1.30、1.27、1.15、1.00,说明这七个地(州、市)在玉米单产上有明显优势。测度效率优势显示,文山、昭通、曲靖、大理、怒江、普洱、临沧的效益指标平均值分别为:2.94、2.72、2.16、1.92、1.53、1.04、1.01,这充分表明上述地(州、市)的生产效率很高。

2.2 水稻产业结构优化分析

依据《云南统计年鉴》,根据云南省16个地(州、市)的水稻产业规模优势、生产优势、效率优势测量分析,普洱、红河、文山、大理、保山、临沧、曲靖、西双版纳的规模优势指数平均值分别为1.96、1.91、1.35、1.33、1.25、1.19、1.10和1.04,说明这八个地(州、市)的水稻种植规模具有绝对优势;测度生产优势结果显示,曲靖、玉溪、昆明、楚雄、大理、保山、红河的生产指数平均值分别为:1.84、1.35、1.18、1.14、1.12、1.06、1.00,说明这七个地(州、市)在水稻单产上有明显优势。程测度效率优势显示,西双版纳、德宏、楚雄、保山、普洱、红河、大理的效益指标平均值分别为:2.62、2.04、1.42、1.36、1.35、1.22、1.12,这充分表明上述地(州、市)的生产效率很高。

2.3 薯类产业结构优化分析

依据《云南统计年鉴》,根据云南省16个地(州、市)的薯类产业规模优势、生产优势、效率优势测量分析,曲靖、昭通、文山、昆明的规模优势指数平均值分别为4.70、4.57、1,50和1.04,说明这四个地(州、市)的薯类种植规模具有绝对优势;测度生产优势结果显示,玉溪、楚雄、曲靖、昆明、大理的生产指数平均值分别为:1.58、1.45、1.32、1.31、1.29,说明这五个地(州、市)在薯类单产上有明显优势。程测度效率优势显示,曲靖、昭通的效益指标平均值分别为:2.58、1.89,这充分表明了曲靖、昭通的生产效率很高。

2.4 烤烟产业结构优化分析

依据《云南统计年鉴》,根据云南省16个地(州、市)的烤烟产业规模优势、生产优势、效率优势测量分析,曲靖、昆明、玉溪、红河、楚雄、大理、昭通的规模优势指数平均值分别为3.14、1.55、1.39、1.33、1.24、1.15和1.06,说明这七个地(州、市)的烤烟种植规模具有绝对优势;测度生产优势结果显示,玉溪、迪庆、红河、楚雄、大理、昆明的生产指数平均值分别为:3.29、1.58、1.11、1.10、1.06、1.01,说明这五个地(州、市)在烤烟单产上有明显优势。程测度效率优势显示,玉溪、楚雄、曲靖、昆明、红河、大理的效益指标平均值分别为:2.92、1.71、1.43、1.29、1.19和1.14,这充分表明了上述地区的烤烟生产效率很高。

2.5 生猪产业结构优化分析

根据云南省16个地(州、市)的生猪产业规模优势、生产优势、效率优势测量分析,曲靖、昆明、大理、红河、昭通、文山、楚雄的生产优势指数平均值分别为4.06、1.61、1.53、1.46、1.34、1.22和1.09,说明这七个地(州、市)具有生产优势。测度效率优势显示,曲靖、大理、玉溪、楚雄、昆明、保山的效益指标平均值分别为:1.87、1.17、1.13、1.11、1.06和1.00,这充分表明了上述地区的生猪生产效率很高。

3 全省农业低碳优势优化分析

根据云南省16个地(州、市)的烤烟,玉米,稻谷,牛,羊,化肥,水田,旱地等主要碳排放源的数量规模,采用近似测量分析方法估算碳排放强度。经测算,迪庆、西双版纳、丽江、怒江、玉溪、普洱、昆明的农业碳排放强度指数分别为0.06、0.42、0.59、0.81、0.81、0.82和0.84,说明这7个地(州、市)具有低碳优势。

4 小结

本章以统计数据为依据,通过优势指数的比较分析,进一步确定了发展的优势区域,为加快调整云南农业产业结构,大力发展低碳农业,优化农业区域布局,提供了理论支撑,提出了一系列科学建议。