水污染治理产业数据分析.

水污染治理产业数据分析.
水污染治理产业数据分析.

我国水污染治理产业数据分析

【格林大讲堂】

2015年水污染治理行业的资金来源主要集中在两个方面:

一是政府本身加大对水污染治理行业的资金投入;

二是政府放手让更多社会企业进入水污染治理行业建设中来, 扩大行业建设队伍。

水污染治理产品生产销售收入 885亿元,约占行业总收入的 30%; 污水污泥资源化循环利用业总收入约 90亿元,约占行业总收入的 3%; 其他领域收入约为 441亿元,约占行业总收入的 15%。

武汉格林环保有完善的服务体系和配套的专业环境工程团队, 秉着崇高的环保责任和义务长期维护提供免费的污水处理解决方案, 是湖北省工业废水运营管理行业中的品牌。 18年来公司设计并施工了上百个交钥匙式的污水处理工程。 25家上市企业的主营业务为供水、污水处理、水处理设备制造等, 2015年度的总营业收入为 1034.73亿元,约占 2015年度水污染治理行业总收入的 30.1%;总净利润为187.42亿元。

其中,污水处理二级行业的项目数为 614个,占生态建设和环境保护项目总数的62.8%; 污水处理二级行业的项目投资需求为 1446亿元, 占生态建设和环境保护项目总投资需求的 27.5%。

2015年,我国从事水污染治理产业的单位总计 7000余个,我国水污染治理产业实现销售总收入约 2950亿元,比 2014年增长 18%左右。

水污染治理行业的四大领域 2015年的行业销售收入分别为:

水污染治理设计施工收入 354亿元,约占行业总收入的 12%;

因此,采用这部分企业 2015年度生产经营中的主要经营参数和发展数据, 经汇总分析和趋势推算, 得出的 2015年全国水污染治理行业市场发展情况客观、可信。

列入 2015年水污染治理行业基本情况抽样调查的共计 128个环保企业, 尽管在企业数量上只选取了不到百分之二的环保企业作为调查对象, 但这些企业整体上却聚集了大约 40%的行业销售总收入;而且,这部分企业的主要经营方向不同程度地覆盖了我国水污染治理行业的四个主要领域。

水污染治理设施运营业收入 1180亿元,约占行业总收入的 40%;

根据中国环境保护产业协会水污染治理委员会(以下简称:水委会 2016年抽样调查数据统计, 2015年度, 85家中小企业在水污染治理各个领域实现的收入总额约为 113.85亿元,约占水污染治理行业总收入的 3.8%; 25家主板上市企业的收入总额为 1034.73亿元,约占水污染治理行业总收入的 35.1%。

水污染治理企业海外并购“风起云涌”, 海外并购案例地点, 涉及美国、意大利、新西兰、挪威、瑞士、泰国、瑞典等国家,符合国家“一带一路”等鼓励“走出去”的政策方向。

18家新三板上市企业的收入总额为 27.77亿元,约占水污染治理行业总收入的0.94%。合计采集的样本数为 128家企业, 2015年共计实现销售收入 1176.35亿元,约占全行业当年销售总收入的 40%。截至 2016年 1月 31日, 生态建设和环境保护行业 (主要包括污水处理、综合治理、湿地保护等二级行业 PPP 项目共计 978个,项目总投资需求 5264亿元。

中国水污染现状及治理

中国水污染现状及治理 摘要: 分析目前我国水污染的现状及成因,提出治理水污染的措施,以改善我国目前严峻的水污染形势,促进可持续发展。 关键词: 水污染防治 一、水污染的定义 水污染指污染物进入河流、湖泊、海洋或地下水中,使水质和底泥的物理、化学性质或生物群落组成发生变化,造成水质恶化,降低水体的使用价值和功能,危害人体健康或者破坏生态环境的现象。 二、我国水污染的主要来源 1、工业废水 在工业生产中,热交换、产品输送、产品清洗、选矿、除渣、生产反应等过程均会产生大量废水。产生工业废水的主要企业有初级金属加工、食品加工、纺织、造纸、开矿、冶炼、化学工业等。 2、生活污水 生活污水是来自家庭、机关、商业和城市公用设施及城市径流的污水。新鲜的城市污水渐渐陈腐和腐化使溶解氧含量下降,出现厌氧降解反应,产生硫化氢、

硫醇、吲哚和粪臭素,使水具有恶臭。生活污水的成分99%为水,固体杂质不到1%,大多为无毒物质,另外还有各种洗涤剂和微量金属;生活污水中还含有大量的杂菌,主要为大肠菌群。另外生活污水中氮的磷的含量比较高,主要来源于商业污水、城市地面径流和粪便、洗涤剂等。 3、医院污水 一般综合医院、传染病医院、结核病院等排出的污水含有大量的病原体,如伤寒杆菌、痢疾杆菌、结核杆菌、致病原虫、肠道病毒、腺病毒、肝炎病毒、血吸虫卵、钩虫、蛔虫卵等。这些病原体在外环境中往往可生存较长时间。因此,医院污水污染水或土壤后,能在较长时间内通过饮水或食物途径传播疾病。此外,水体中贝类具有浓缩病菌和病毒的能力,故水体污染后,生食水中贝类有很大的危险。 4、农田水的径流和渗透 我国广大农村,习惯使用未经处理的人畜粪便、尿液浇灌菜地和农田。过几十年来,化肥、农药的用量在迅速增加,土壤经施肥或使用农药后,通过雨水或灌溉用水的冲刷及土壤的渗透作用,可使残存的肥料及农药通过农田的径流,而进入地面水和地下水。农田径流中含有大量有病原体、悬浮物、化肥、农药及分解产物。农药种类繁多,性质各异,故毒性大小也不相同,有的农药无毒或基本无毒,有的可引起急慢性中毒,有的可能致癌、致突变和致畸,有的对生殖和免疫机能有不良影响。 5、废物的堆放,掩埋和倾倒

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据,通常是万亿或EB的大小,如此庞大的数据,寻找一个合适处理工具非常必要,今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面,在面对庞大而复杂的大数据,选择一个合适的处理工具显得很有必要,工欲善其事,必须利其器,一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍,也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代,挖掘大数据价值,及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。此外,Hadoop依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。,高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ,高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动 态平衡,因此处理速度非常快。 ,高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications(高性能计?算与通信)的缩写° 1993年,山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U:高性能计算与通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划,该计划的实施将耗资百亿 美元,其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络 传输性能,开发千兆比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向:如何设计企业级大数据分析平台? 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心,不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表,或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上,我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储,这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all,新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式: 文档数据库:数据结构是类JSON,可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系;

列簇数据库:基于查询进行设计,有宽行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的设计决策; 索引数据库:基于搜索进行设计,在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(Analysis)。 搜索和查询的区别在于,对返回内容的排序,搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上,而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上,要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入,要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入,但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈,后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上,其实也存在着二八原则: 20%的数据发挥着80%的业务价值; 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看,不管是数据存储处理、分析还是挖掘,最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库,比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是,将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上,供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

2015年水污染治理行业分析报告

2015年水污染治理行业分析报告 2015年4月

目录 一、行业管理 (5) 1、行业监管体系 (5) (1)行业主管部门 (5) (2)行业自律性组织 (5) 2、行业法律法规和业政策、法规 (6) (1)相关法律法规 (6) (2)产业政策 (6) 二、水处理行业概况 (9) 1、水处理的定义及水处理行业的构成主体 (9) (1)水用户 (9) (2)水务企业 (10) (3)水处理服务企业 (10) 2、我国水环境的概况 (11) (1)我国人均水资源贫乏,水资源分布区域结构不合理,未来水资源供需存在较大缺口 (11) (2)污水排放总量持续增加,远超环境容量,水体污染严重的情况尚未得到本质改观 (13) (3)水资源总体利用效率偏低,尤其是农业用水效率偏低 (15) (4)地下水过度开采加剧,开发利用达到极限 (16) 3、水处理市场规模及发展趋势 (17) (1)城镇供水 (17) (2)城镇污水处理 (19) (3)农村污水处理 (21) (4)工业废水处理 (22)

三、进入本行业的主要障碍 (24) 1、技术壁垒 (24) 2、资质壁垒 (24) 3、市场先行壁垒 (25) 4、资金壁垒 (25) 四、影响行业发展的有利和不利因素 (26) 1、有利因素 (26) (1)国家的产业政策支持 (26) (2)市场空间广阔 (26) (3)社会环保意识增强 (27) (4)污水处理的提标改造为行业进步带来新的发展空间 (27) 2、不利因素 (28) (1)行业市场化竞争机制有待完善 (28) (2)行业内企业创新能力弱、技术水平偏低 (28) 五、行业风险特征 (29) 1、宏观经济波动和产业政策变化风险 (29) 2、宏观经济周期性风险 (29) 3、行业竞争风险 (29) 六、行业竞争格局 (30) 1、甘肃金桥给排水与工程(集团)有限公司 (31) 2、扬州澄露环境工程有限公司 (31) 3、陕西华陆化工环保有限公司 (32) 4、新疆德蓝股份有限公司 (33) 5、新疆旭日环保股份有限公司 (33)

中国水污染治理总体思路及解决方案

前言 环境问题一直是世界各个国家关注的事情,随着人类社会的高速发展,我国的环境危机问题日益严重,几乎很快就要成为一个污染大国。国家环境保护总局副局长潘岳曾警告:“如果我们的环保脚步跟不上进度,我们经济奇迹就会结束。中国的环境如果再这样恶化下去,将影响到国家经济、大众健康、社会稳定与国家的尊严。” 一、政府行为与决策决定环保成效及未来发展 马克思在《政治经济学批判》中指出,每个人在追求自己的私人利益的时候,也就不知不觉地为普遍利益服务。在市场经济范围内,个人的利己行为对社会利益的贡献是正面的。 但是,环保产业却是例外。宏观来看,无论是社会、国家还是个人或某个特定团体在谋求财富利益的时候,都需要有个良好的可持续发展的环境资源,这是共同的基础;而从微观的角度,恰恰是相反的。作为个人或某个特定团体来讲,面对有限的环境资源,为了努力创造个体的财富,则最终以通过抢占资源、破坏环境而达到目的。因此,环保产业是一个“宏观需求与微观需求”对立的产业。环保产业很难用一般市场模式去套用。生搬硬套的套用之下,就会出现很多南辕北辙的政策悖论。 因此,环保产业不能简单地把它推向市场化,而需要政府积极地加以干预。也因此,政府对环保产业的总体治理思路,是决定中国环保政策成败的关键所在。 过去十多年的环境保护(污水治理)效果不尽人意,也许,是政府的总体环保治理思路出错了! 二、现行总体环保治理思路应进行适时调整! 中国污水治理的总体思路,概括而言就是:“每个城市(县镇)建立一个污水厂”。用管网将全城的污水收集到污水厂,集中处理之后,排入江河湖海。这就是“集中式”污水处理思路。一直以来,集中式的处理模式就被广泛的应用,各级政府已经将环保与“大型污水厂建设”划上了等号。 但是,中国这么多年来的环保治理“越治越污”,其中最根本的原因当属集中式处理这一总体思路了。 1,管网建设,中国城市不堪重负 从各种口径的数字测算,大概可以得出一个概念,配套的污水收集管网投资成本大概是污水厂的3-5倍,平均算4倍吧。如此一来,我们不难算出一个行业收益率:按照1000元/吨.天的污水厂投资成本,加上4000元配套管网投资,每天每吨的污水治理投资成本在5000元左右;作为这个投资的补偿,即使按照0.8元/吨的居民排污费征收,每吨每天污水治理毛利大约在0.2元,以此补偿5000元的投资成本,年回报率仅有1.46%,远远低于社会平均资金使用成本。换句话说,这个产业根本不具备市场化的基础。

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些? 大数据是目前最火热的名词之一,从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主:一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商;另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天,大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢? 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告,作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM,过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二,总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中,甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名,但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具,但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据,另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世,但同时也推出过一系列大数据产品,其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃,包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

我国水污染治理行业发展分析报告

总结:我国水污染治理行业2007年进展报告 ——录入时刻:2008-11-15 中国环境爱护产业协会水污染治理专业委员会 据中国水委会消息 1 2007年度行业进展概况 2007年,以“太湖蓝藻”为首的水污染事件的发生,引起了从中央到地点各级政府以及一般民众对水环境问题的极大关注。国务院成立了以温家宝总理为组长的节能减排工作领导小组,出台了一系列重大政策措施,地点各级政府和社会各方面也不断加大节能减排工作力度。这些都给水污染治理行业的进展带来了新的机遇和更大的挑战。2007年,水污染治理行业接着保持了稳定进展的态势。2007年前三季度,全国两项要紧污染物排放总量首次出现双下降的局面,其中COD同比下降0.28%,这与水污染治理行业的进展壮大是分不开的。 2007年,中央财政安排了235亿元支持节能减排,其中与水直接相关的中西部都市污水处理厂配套管网建设资金和“三河三湖”水污染防治资金分不占65亿元和50亿元。2007年国家环保总局环保科研项目经费突破了3亿元,相当于过去5年环

保科研项目经费的总和。国家的重视和资金投入的增加保障了本行业在2007年度的进展。 1.1 水污染治理设施运营业进展情况 水污染治理设施运营业进展较快,随着全国污染治理市场化工作的不断深入,水污染治理设施社会化运营工作得到了加强。依照国家环保总局的要求,污染治理设施运营企业必须得到资质许可,操作人员必须通过培训,持证上岗,以改变运营操作人员素养不高,设施运营缺乏制度规范,大多处于低水平运作的状态,2007年,国家环保总局开展的全国污染治理设施运营情况调研发觉, 670家被检查的持证单位,以工业废水和生活污水治理设施运营为主的,占75%以上,讲明污废水设施运营业进展十分显著。自己2006年以来,全国各地陆续开展的污废水处理工培训,取得了较好的效果,进一步推动了水污染治理运营服务业的进展。 1.2 水污染治理工程服务进展情况 都市污水和工业废水治理工程业进展稳步上升。2000到2005年,我国污水处理厂建设速度举世罕见,新增污水处理能力相当于建国后50年建设总量的两倍,都市污水处理率达到51.8%,2006年全国都市污水处理率又提高4个百分点,达到56%。

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档,用户可以熟练的操作本系统,包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集,熟练使用日志查询、日志搜索功能,并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员:最终用户

项目负责人:即所有负责项目的管理人员 测试人员:测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块,分别为 1):仪表盘 2):应用中心 3):策略配置 4):系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

水污染治理产业数据分析.

我国水污染治理产业数据分析 【格林大讲堂】 2015年水污染治理行业的资金来源主要集中在两个方面: 一是政府本身加大对水污染治理行业的资金投入; 二是政府放手让更多社会企业进入水污染治理行业建设中来, 扩大行业建设队伍。 水污染治理产品生产销售收入 885亿元,约占行业总收入的 30%; 污水污泥资源化循环利用业总收入约 90亿元,约占行业总收入的 3%; 其他领域收入约为 441亿元,约占行业总收入的 15%。 武汉格林环保有完善的服务体系和配套的专业环境工程团队, 秉着崇高的环保责任和义务长期维护提供免费的污水处理解决方案, 是湖北省工业废水运营管理行业中的品牌。 18年来公司设计并施工了上百个交钥匙式的污水处理工程。 25家上市企业的主营业务为供水、污水处理、水处理设备制造等, 2015年度的总营业收入为 1034.73亿元,约占 2015年度水污染治理行业总收入的 30.1%;总净利润为187.42亿元。 其中,污水处理二级行业的项目数为 614个,占生态建设和环境保护项目总数的62.8%; 污水处理二级行业的项目投资需求为 1446亿元, 占生态建设和环境保护项目总投资需求的 27.5%。 2015年,我国从事水污染治理产业的单位总计 7000余个,我国水污染治理产业实现销售总收入约 2950亿元,比 2014年增长 18%左右。 水污染治理行业的四大领域 2015年的行业销售收入分别为: 水污染治理设计施工收入 354亿元,约占行业总收入的 12%;

因此,采用这部分企业 2015年度生产经营中的主要经营参数和发展数据, 经汇总分析和趋势推算, 得出的 2015年全国水污染治理行业市场发展情况客观、可信。 列入 2015年水污染治理行业基本情况抽样调查的共计 128个环保企业, 尽管在企业数量上只选取了不到百分之二的环保企业作为调查对象, 但这些企业整体上却聚集了大约 40%的行业销售总收入;而且,这部分企业的主要经营方向不同程度地覆盖了我国水污染治理行业的四个主要领域。 水污染治理设施运营业收入 1180亿元,约占行业总收入的 40%; 根据中国环境保护产业协会水污染治理委员会(以下简称:水委会 2016年抽样调查数据统计, 2015年度, 85家中小企业在水污染治理各个领域实现的收入总额约为 113.85亿元,约占水污染治理行业总收入的 3.8%; 25家主板上市企业的收入总额为 1034.73亿元,约占水污染治理行业总收入的 35.1%。 水污染治理企业海外并购“风起云涌”, 海外并购案例地点, 涉及美国、意大利、新西兰、挪威、瑞士、泰国、瑞典等国家,符合国家“一带一路”等鼓励“走出去”的政策方向。 18家新三板上市企业的收入总额为 27.77亿元,约占水污染治理行业总收入的0.94%。合计采集的样本数为 128家企业, 2015年共计实现销售收入 1176.35亿元,约占全行业当年销售总收入的 40%。截至 2016年 1月 31日, 生态建设和环境保护行业 (主要包括污水处理、综合治理、湿地保护等二级行业 PPP 项目共计 978个,项目总投资需求 5264亿元。

系统和数据分析

第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能: ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所(SAS Institute Inc.)经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务,并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域,SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块,可完成不同的任务,主要模块有: ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE(基础)——初步的统计分析 SAS/STAT(统计)——广泛的统计分析 SAS/QC(质量控制)——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR(规划)——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS(预测)——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML(距阵运算)——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH(图形)——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS(外部数据库接口)——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST(面向任务的通用菜单驱动界面)——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP(数据处理交互式菜单系统) SAS/AF(面向对象编程的应用开发工具) 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT,供用户

2014年水污染治理行业分析报告

2014年水污染治理行业分析报告 2014年7月

目录 一、行业管理体制及相关法律法规政策 (4) 1、行业管理体制及主管部门 (4) 2、相关法律法规及产业政策 (4) 二、行业发展概况及发展趋势 (6) 1、水污染的分类及主要处理技术 (6) 2、我国水污染治理形势严峻 (7) 3、水污染治理发展趋势 (8) (1)集中式生活污水处理面临瓶颈,分散式处理具有广阔的市场 (8) (2)工业废水排放标准提高,迫切需要先进、高效、低成本的污水处理技术 (9) (3)工业废水的集中治理将成为工业水污染治理的重要方向 (10) (4)专业运营服务市场日益成熟 (10) 三、上下游产业链分析 (11) 1、上游行业分析 (11) 2、下游行业分析 (11) 四、影响行业发展的有利与不利因素 (12) 1、有利因素 (12) (1)产业政策支持 (12) (2)社会环保意识增强 (12) (3)污水治理发展模式的转变带来广阔市场前景 (13) (4)污水治理相关技术水平日益提高 (13) 2、不利因素 (13) (1)行业市场化竞争机制有待完善 (13) (2)行业内企业整体实力偏低 (14) 五、行业周期性、区域性、季节性特征 (14)

1、行业的周期性特征 (14) 2、行业的区域性特征 (15) 3、行业的季节性特征 (15) 六、市场规模情况 (15) 1、城镇生活污水处理设施建设、升级改造市场 (15) 2、农村及畜禽养殖污水治理市场 (16) 3、工业废水治理市场 (17) 七、主要风险 (18) 1、政策风险 (18) 2、市场需求风险 (18) 3、市场竞争风险 (19) 八、行业竞争格局 (19) 1、北京碧水源科技有限公司 (20) 2、蓝星环境工程有限公司 (21) 3、广东新大禹环境工程有限公司 (21) 4、扬州澄露环境工程有限公司 (21)

医疗大数据分析应用平台

医疗大数据分析应用平台产品解决方案 (初稿) 本应用平台产品的总体方案思路是:基于目前医疗服务机构及相关机构已有的HLI、NHLI、HIS等有关系统形成并积累的医药医疗大数据和信息,采用最新的大数据技术、云计算技术、BI和数据挖掘技术,形成对医疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示分析效果(Insight),揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势,揭示患者个体的独有特质并形成个性医疗,将医疗行业的宏观大势与每个患者的微观个体定性定量描述有机结合,达到支撑和形成医疗行业新应用场景和新服务模式。“医药医疗大数据”是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产,但需要新计算处理模式。 1.背景介绍 根据国际著名分析机构Gartner给出的定义:大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息,然后通过各种手段将信息转化为洞察力,从而做出正确决策,并最终推动业务发展。通过一系列分析处理,大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略,获取前所未有的客户洞察,支持客户购买行为,并构建新的业务模式,进而赢得竞争优势。 随着人们的生活水平不断提高,健康也越来越受到家庭的关注。2009 年2 月27 日,我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示,截止至2008 年,我国居民脑血栓,糖尿病,高血压等慢性病病例数达到2.6亿,占全国总人

数的20%,其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%,同时这些病人中的治疗率只有25%,控制率仅为6%,糖尿病病人中,能坚持做到规范治疗的也只有33%。由此我们可以看出,建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略,实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。通过慢性病的早期诊断和监护,不仅能提前预防和控制各种疾病,还能帮助他们合理用药,减少医药开支。另一方面,我国公共医疗卫生资源紧缺,城乡医疗卫生资源的差距比较大,城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的2.5倍以上,比如,占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%,而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%,优质的医疗卫生资源集中分布在城市,尤其是大城市。因此,实现城乡之间的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。 同时,随着国家积极倡导“3521”医疗系统建设,我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高,预计在全国会出现上百个医疗数据中心,每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据,数量多、更新快且类型繁杂,使医院数据库的信息容量不断膨胀,这就产生了医疗大数据。医疗大数据通常具有以下特征: (1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域,并且数据呈持续增长的趋势。依照医疗行业的相关规定,患者的数据通常至少需要保留50 年。 (2) 服务实时性: 医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。例如: 临床中的诊断和用药建议、健康指标预警等。 (3) 存储形式多样化: 医疗数据的存储形式多种多样,例如各种结构化数据表、非( 半) 结构化文本文档、医疗影像等。 (4) 高价值性: 医疗数据对国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克

化工行业水水污染治理现状

化工行业水水污染治理现状 水污染的根源 工业排污及废弃物引起水污染工业废水是水环境污染主要源头之一,近20年来,虽然我们对工业废水加强加大了处理,但污水的排放量还在不断的增加,工业废水排放量中,乡镇企业排放量为29.2亿L,是整个工业排放量的14.5%。由于乡镇企业的废水废气处理率、处理达标率和符标率等3项指标都很低,所以,导致农村的水环境也不断恶化。同时,工业固体废物的排放形成污染的关键,固体废弃物的堆放不但要占用大量的土地,还对空气,地下水,河流等造成了巨大的环境危害,而且使江湖面积缩小,影响水资源的利用。固体废物中的有害物会渗入地下,造成农、渔类产品污染。 中国水污染治理存在的问题及对策 中国水环境主要有三个问题,洪涝灾害、干旱缺水、水污染,当中影响最大的就是水污染。尽管这20多年来,国家在水污染防治方面出台了不少的明文法规,但还是没有把水资源作为一个衡量国家经济发展的重要条件,对水污染的治理和水资源的开发,还缺乏综合的考虑,有点只顾眼前利益,不顾长远发展的问题,这也加剧了我国资源环境的矛盾,阻碍了国家正在全力实施了可持续发展战略。可见,我们必须加大水环境污染问题的治理。由于我国经济发展起步晚,整经济情况和法律保障都比较落后,中国水污染防治工作长期都是以加强法制教育为主,经济处罚为辅中国水污染防治,由分散治理为主。而现在,我们应将以前的治理模式转向集中控制与分散治理相结合,实行全程控制,清洁生产,由单一的浓度控制,转向浓度控制和总量控制相结合,由区域管理为主,转向区域管理与流域管理相结合的指导思想的转变。 国务院规定,全国所有工业污染物排放都要达到相关的标准,特别对新企业,要实行三同时制度,这为今后的污水治理工作奠定了良好的法律基础。我们今后的工作就是要强化监督和执法,从源头做起,以法律老控制污染,最终保护我们的水资源,保障水资源的可持续利用。在治理水污染的过程中,要避免将水环境整治工作同行政强制措施完全等同起来,其监督力度和执法能力都是必须得到保证的,强化城市污水处理厂设施的的运行管理和监督,

水污染治理之污泥处理行业前景

水污染治理之污泥处理行业前景 1、行业介绍 污泥是污水处理后的产物,是一种由有机残片、细菌菌体、无机颗粒、胶体等组成的极其复杂的非均质体。污泥的主要特性是含水率高(可高达 99%以上),有机物含量高,容易腐化发臭,并且颗粒较细,比重较小,呈胶状液态。污泥中含有大量有机物,如苯、氯酚、多氯联苯、多氯二苯并呋喃和多氯二苯并二恶英等;寄生虫卵等病原微生物;镉、铬、铜、锌等重金属,如处理不当,很容易对环境造成二次污染。 2、水污染治理行业市场前景广阔 《“十三五”全国城镇污水处理及再生利用设施建设规划》指出,到2020年底,实现城镇污水处理设施全覆盖。城市污水处理率达到95%,其中地级及以上城市建成区基本实现全收集、全处理;县城不低于85%,其中东部地区力争达到90%;建制镇达到70%,其中中西部地区力争达到50%;京津冀、长三角、珠三角等区域提前一年完成。地级及以上城市建成区黑臭水体均控制在10%以内。直辖市、省会城市、计划单列市建成区要于2017年底前基本消除黑臭水体。地级及以上城市污泥无害化处置率达到90%,其他城市达到75%;县城力争达到60%;重点镇提高5个百分点,初步实现建制镇污泥统筹集中处理处置。城市和县城再生水利用率进一步提高。京津冀地区不低于30%,缺水城市再生水利用率不低于20%,其他城市和县城力争达到15%。 “十三五”期间规划新增污水管网12.59万公里,老旧污水管网改造2.77万公里,合流制管网改造2.88万公里,新增污水处理设施规模5022万立方米/日,提标改造污水处理设施规模4220万立方米/日,新增污泥(以含水80%湿污泥计)无害化处置规模6.01万吨/日,新增再生水利用设施规模1505万立方米/日,新增初期雨水治理设施规模831万立方米/日,加强监管能力建设,初步形成全国统一、全面覆盖的城镇排水与污水处理监管体系。 2015 年 4 月,国务院正式发布《水污染防治行动计划》(简称“水十条”),提出到 2020 年,全国水环境质量得到阶段性改善,污染严重水体较大幅度减少,饮用水安全保障水平持续提升,地下水超采得到严格控制,地下水污染加剧趋势

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标:包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节,如网站流量指标对应的是网站运营环节,销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标,将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量:即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额:销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价:即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利:销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除没有计入成本的期间费用(管理费用、财务费用、营业费用)。

毛利率:衡量电商企业盈利能力的指标,是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数(UV):指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站,统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户,这样每当被标记cookie的用户访问网站时,统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术,对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV):即页面浏览量,用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次,用户对同一页面的多次访问,访问量累计。 人均页面访问数:即页面访问数(PV)/独立访客数(UV),该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本:该指标指在流量推广中,广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率(Bounce Rate):为浏览单页即退出的次数/该页访问次数,跳出率只能衡量该页做为着陆页面(LandingPage)的访问。如果花钱做推广,着落页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长:页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商网站,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量:人均页面浏览量是指在统计周期内,平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

2016年水污染治理行业简析(完美版)

(此文档为word格式,可任意修改编辑!) 2016年4月

目录 一、行业管理和法律政策 2 1、行业管理体制及主管部门 2 2、行业主要法律法规及政策 3 二、上下游产业链4 三、行业发展趋势 5 四、行业市场规模 6 五、行业主要企业简况7 1、北京碧水源科技有限公司7 2、江西金达莱环保股份有限公司7 3、蓝星环境工程有限公司7 4、广东新大禹环境工程有限公司8 5、扬州澄露环境工程有限公司8

污水、废气处理,即利用一定的技术方法、专用设备系统,将污水、废气中所含污染物质分离或将其转化为无害物质,从而使污水、废气得到净化,达到国家规定的排放标准。随着工业化、城市化进程的加快,污水、废气污染问题随之扩散到各个领域,给生态环境带来巨大压力,并加剧了水资源的紧张,污水、废气处理及再生利用日益成为经济发展和环境资源保护不可或缺的组成部分。 一、行业管理和法律政策 1、行业管理体制及主管部门 目前,我国的环保职能分割为三大方面:污染防治职能分散在海洋、港务监督、渔政、渔业监督、军队环保、公安、交通、铁道、民航等部门;资源保护职能分散在矿产、林业、农业、水利等部门;综合调控管理职能分散在发改委、财政、经贸(工信)、国土等部门。 我国对环境保护和污染防治采取分级、分部门的监管体制。各级环保部门为行业的主管部门,对环境保护工作实行统一监督管理;同时,水利部、建设部、发改委等各级政府部门对污染治理业务的开展、经营资质等方面进行管理。此外,污染治理企业也

受到中国环境保护产业协会、中国环保机械行业协会等行业自律组织的监督管理。 2、行业主要法律法规及政策 环保工程施工及设备安装行业为技术密集型行业,产品具有专业程度强、附加价值高、涉及行业领域广泛等特点,其发展程度是衡量国家工业综合技术水平的重要标志,是国民经济持续、稳定发展不可或缺的组成部分,是国家产业政策重点支持行业。 二、上下游产业链 污水、废气污染治理行业的上、下游行业如下图所示: 三、行业发展趋势 当今社会,一方面是工业化、城市化不断加速发展,以及与此相伴随的人口急剧膨胀,导致用水需求量巨大;另一方面,巨大的用水需求实现,又产生了巨大的污水排放,导致对水环境的污染和破坏日益严重,加剧水资源的短缺。这样一种趋势处在高位运行。从而,污水处理及再生利用所承载的功能越来越突出。水是基本的自然资源,是组成生命世界和生态环境的基础要素,是任何其他

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