海南省房地产开发企业房屋新开工面积(按用途)综合情况3年数据专题报告2019版

海南省房地产开发企业房屋新开工面积（按用途）综合情况3年数据专题报告2019版

序言

本报告剖析海南省房地产开发企业房屋新开工面积（按用途）综合情况重要指标即房地产开发企业房屋新开工总面积，房地产开发企业住宅新开工面积，房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积，房地产开发企业办公楼新开工面积，房地产开发企业商业营业用房新开工面积等，把握海南省房地产开发企业房屋新开工面积（按用途）综合情况发展规律，前瞻未来发展态势。本报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。

海南省房地产开发企业房屋新开工面积（按用途）综合情况专题报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察，体现完整、真实的客观事实，为公众了解海南省房地产开发企业房屋新开工面积（按用途）综合情况提供有价值的指引，为需求者提供有意义的参考。

第一节海南省房地产开发企业房屋新开工面积（按用途）综合情况现状 (1)

第二节海南省房地产开发企业房屋新开工总面积指标分析 (3)

一、海南省房地产开发企业房屋新开工总面积现状统计 (3)

二、全国房地产开发企业房屋新开工总面积现状统计 (3)

三、海南省房地产开发企业房屋新开工总面积占全国房地产开发企业房屋新开工总面积比

重统计 (3)

四、海南省房地产开发企业房屋新开工总面积（2016-2018）统计分析 (4)

五、海南省房地产开发企业房屋新开工总面积（2017-2018）变动分析 (4)

六、全国房地产开发企业房屋新开工总面积（2016-2018）统计分析 (5)

七、全国房地产开发企业房屋新开工总面积（2017-2018）变动分析 (5)

八、海南省房地产开发企业房屋新开工总面积同全国房地产开发企业房屋新开工总面积

（2017-2018）变动对比分析 (6)

第三节海南省房地产开发企业住宅新开工面积指标分析 (7)

一、海南省房地产开发企业住宅新开工面积现状统计 (7)

二、全国房地产开发企业住宅新开工面积现状统计分析 (7)

三、海南省房地产开发企业住宅新开工面积占全国房地产开发企业住宅新开工面积比重统

计分析 (7)

四、海南省房地产开发企业住宅新开工面积（2016-2018）统计分析 (8)

五、海南省房地产开发企业住宅新开工面积（2017-2018）变动分析 (8)

六、全国房地产开发企业住宅新开工面积（2016-2018）统计分析 (9)

七、全国房地产开发企业住宅新开工面积（2017-2018）变动分析 (9)

八、海南省房地产开发企业住宅新开工面积同全国房地产开发企业住宅新开工面积

（2017-2018）变动对比分析 (10)

第四节海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积指标分析 (11)

一、海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积现状统计 (11)

二、全国房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积现状统计分析 (11)

三、海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积占全国房地产开发企业别墅、高档

公寓新开工面积比重统计分析 (11)

四、海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积（2016-2018）统计分析 (12)

五、海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积（2017-2018）变动分析 (12)

六、全国房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积（2016-2018）统计分析 (13)

七、全国房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积（2017-2018）变动分析 (13)

八、海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积同全国房地产开发企业别墅、高档

公寓新开工面积（2017-2018）变动对比分析 (14)

第五节海南省房地产开发企业办公楼新开工面积指标分析 (15)

一、海南省房地产开发企业办公楼新开工面积现状统计 (15)

二、全国房地产开发企业办公楼新开工面积现状统计 (15)

三、海南省房地产开发企业办公楼新开工面积占全国房地产开发企业办公楼新开工面积比

重统计 (15)

四、海南省房地产开发企业办公楼新开工面积（2016-2018）统计分析 (16)

五、海南省房地产开发企业办公楼新开工面积（2017-2018）变动分析 (16)

六、全国房地产开发企业办公楼新开工面积（2016-2018）统计分析 (17)

七、全国房地产开发企业办公楼新开工面积（2017-2018）变动分析 (17)

八、海南省房地产开发企业办公楼新开工面积同全国房地产开发企业办公楼新开工面积

（2017-2018）变动对比分析 (18)

第六节海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积指标分析 (19)

一、海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积现状统计 (19)

二、全国房地产开发企业商业营业用房新开工面积现状统计 (19)

三、海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积占全国房地产开发企业商业营业用房

新开工面积比重统计 (19)

四、海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积（2016-2018）统计分析 (20)

五、海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积（2017-2018）变动分析 (20)

六、全国房地产开发企业商业营业用房新开工面积（2016-2018）统计分析 (21)

七、全国房地产开发企业商业营业用房新开工面积（2017-2018）变动分析 (21)

八、海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积同全国房地产开发企业商业营业用房

新开工面积（2017-2018）变动对比分析 (22)

第七节海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积指标分析 (23)

一、海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积现状统计 (23)

二、全国房地产开发企业其它房屋新开工面积现状统计分析 (23)

三、海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积占全国房地产开发企业其它房屋新开工面

积比重统计分析 (23)

四、海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积（2016-2018）统计分析 (24)

五、海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积（2017-2018）变动分析 (24)

六、全国房地产开发企业其它房屋新开工面积（2016-2018）统计分析 (25)

七、全国房地产开发企业其它房屋新开工面积（2017-2018）变动分析 (25)

八、海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积同全国房地产开发企业其它房屋新开工面

积（2017-2018）变动对比分析 (26)

图表目录

表1：海南省房地产开发企业房屋新开工面积（按用途）综合情况现状统计表 (1)

表2：海南省房地产开发企业房屋新开工总面积现状统计表 (3)

表3：全国房地产开发企业房屋新开工总面积现状统计表 (3)

表4：海南省房地产开发企业房屋新开工总面积占全国房地产开发企业房屋新开工总面积比重统计表 (3)

表5：海南省房地产开发企业房屋新开工总面积（2016-2018）统计表 (4)

表6：海南省房地产开发企业房屋新开工总面积（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）4 表7：全国房地产开发企业房屋新开工总面积（2016-2018）统计表 (5)

表8：全国房地产开发企业房屋新开工总面积（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）..5 表9：海南省房地产开发企业房屋新开工总面积同全国房地产开发企业房屋新开工总面积（2017-2018）变动对比统计表 (6)

表10：海南省房地产开发企业住宅新开工面积现状统计表 (7)

表11：全国房地产开发企业住宅新开工面积现状统计表 (7)

表12：海南省房地产开发企业住宅新开工面积占全国房地产开发企业住宅新开工面积比重统计表 (7)

表13：海南省房地产开发企业住宅新开工面积（2016-2018）统计表 (8)

表14：海南省房地产开发企业住宅新开工面积（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）.8

表15：全国房地产开发企业住宅新开工面积（2016-2018）统计表 (9)

表16：全国房地产开发企业住宅新开工面积（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)

表17：海南省房地产开发企业住宅新开工面积同全国房地产开发企业住宅新开工面积（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)

表18：海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积现状统计表 (11)

表19：全国房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积现状统计分析表 (11)

表20：海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积占全国房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积比重统计表 (11)

表21：海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积（2016-2018）统计表 (12)

表22：海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)

表23：全国房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积（2016-2018）统计表 (13)

表24：全国房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)

表25：海南省房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积同全国房地产开发企业别墅、高档公寓新开工面积（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)

表26：海南省房地产开发企业办公楼新开工面积现状统计表 (15)

表27：全国房地产开发企业办公楼新开工面积现状统计表 (15)

表28：海南省房地产开发企业办公楼新开工面积占全国房地产开发企业办公楼新开工面积比

重统计表15表28：海南省房地产开发企业办公楼新开工面积占全国房地产开发企业办公楼新开工面积比重统计表 (15)

表29：海南省房地产开发企业办公楼新开工面积（2016-2018）统计表 (16)

表30：海南省房地产开发企业办公楼新开工面积（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）16 表31：全国房地产开发企业办公楼新开工面积（2016-2018）统计表 (17)

表32：全国房地产开发企业办公楼新开工面积（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）17 表33：海南省房地产开发企业办公楼新开工面积同全国房地产开发企业办公楼新开工面积（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (18)

表34：海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积现状统计表 (19)

表35：全国房地产开发企业商业营业用房新开工面积现状统计表 (19)

表36：海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积占全国房地产开发企业商业营业用房新开工面积比重统计表 (19)

表37：海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积（2016-2018）统计表 (20)

表38：海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (20)

表39：全国房地产开发企业商业营业用房新开工面积（2016-2018）统计表 (21)

表40：全国房地产开发企业商业营业用房新开工面积（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (21)

表41：海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积同全国房地产开发企业商业营业用房

新开工面积（2017-2018）变动对比统计表表41：海南省房地产开发企业商业营业用房新开工面积同全国房地产开发企业商业营业用房新开工面积（2017-2018）变动对比统计表 (22)

表42：海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积现状统计表 (23)

表43：全国房地产开发企业其它房屋新开工面积现状统计表 (23)

表44：海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积占全国房地产开发企业其它房屋新开工面积比重统计表 (23)

表45：海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积（2016-2018）统计表 (24)

表46：海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (24)

表47：全国房地产开发企业其它房屋新开工面积（2016-2018）统计表 (25)

表48：全国房地产开发企业其它房屋新开工面积（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）25 表49：海南省房地产开发企业其它房屋新开工面积同全国房地产开发企业其它房屋新开工面积（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (26)

项目产品定位报告作业指引

《项目产品定位报告》内容及写作要求一、项目定位结论的内容 1. 项目总体定位 [说明]本部分内容适用于含有两种及以上物业类型的项目，单一物业的项目可省略此部分。 1.1 市场定位 [要求]用清晰、简短的语句将项目的整体档次、形象、客户、功能和在市场中的位置描述清楚。在说明各类物业分别的市场定位后应描述不同物业类型市场定位之间的关系。可叙述定位依据，要求言简意赅，层次清晰。 1.2 物业构成 1．2．1物业形态的组成、各物业形态的规模； 1．2．2项目初步规划示意图 [要求]图示各物业类型分布位置。 1．2．3各物业之间的关系。 [要求]分析各物业类型之间在形象、产品、功能、客户、价格、销售进度等方面的相互影响。 1.3 开发策略 1.3.1经营方式； [要求]主要明确项目是销售还是持有经营、哪类物业进行销售，哪类物业持有经营，销售与持有的规模。 1.3.2分期方案 [要求]明确项目是否分期开发，各期开发规模，各期开发的物业类型。必要时附分期开发示意图。 1.3.3各物业的开发周期、销售周期及其相互关系。 [要求]详细安排项目各物业形态开发的基本时间节点，包括开盘（开业）、销售完成50%，销售结案、开工、竣工时间。附销售计划、资金计划表描述各物业形态开发周期的相互影响。

可叙述开发周期确定的依据，要求言简意赅，层次清晰。 2．住宅定位 [说明]本部分内容适用于以各种用地性质和立项形式开发的散售型居住用途物业，包含公建立项目的公寓等。 2.1 市场形象/主题概念 [要求]对住宅的市场形象进行概括性描述，明晰产品主题，提出产品开发着力点和支撑点。 2.2 客户定位 [要求] 可从年龄、社会身份、收入、置业目的、家庭结构、来源区域等多个角度界定客户群，选择多个客户群时应阐明不同客户群之间的影响，明确客户组合策略，清晰界定核心客户、重要客户、偶得客户。通过总结分析不同客户需求特点与本项目特征的吻合程度、客户量、客户可获取性等方面阐述客户定位的依据。 2.3 价格及其实现策略 [要求]住宅及配套商业等的价格，应注明价格是“毛坯”还是“精装”，包括开盘价、均价等。提出价格实现策略。 2.4 住宅具体产品建议 2.4.1产品开发总体策略 [要求] 提出产品开发总体思路，通常包括研发创新、复制公司已有产品线、以对标项目为原型进行微调等。 2.4.2建筑形式超高层、高层、小高层、多层（花园洋房）、独栋别墅、类别墅（双拼/Townhouse/叠拼）以及多种建筑形式的混搭或中间形态一梯几户是否带电梯 [要求] 通过以上几方面对建筑形式提出要求，如含有多种建筑形式，说明各种形式的建筑规模以及摆放位置建议。 2.4.3户型配比

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目录 1 大数据的概述 (1) 1.1 大数据的概念 (1) 1.1.1 大数据的发展 (2) 1.1.2 大数据的分类 (3) 1.2 大数据的四大特点 (4) 1.2.1 海量性 (4) 1.2.2易变性 (4) 1.2.3多样性 (4) 1.2.4高速性 (4) 1.3大数据时代对生活、工作的影响 (5) 1.4大数据时代的发展方向、趋势 (5) 1.4.1发展方向 (5) 1.4.2发展趋势 (6) 1.5企业应如何应对大数据时代 (7) 2 我国外贸型企业发展所面临的困难 (8) 2.1我国外贸型企业面临的困境 (8) 2.1.1 外贸型企业发展历程 (9) 2.1.2 外贸型企业的困境 (10) 2.2商业模式创新对我国外贸型企业发展的机遇 (11) 2.2.1 商业模式的创新概念 (11) 2.2.2 商业模式的创新特点 (11) 2.2.3商业模式创新可以为外贸型企业带来什么 (12) 3 基于大数据的分析，商业模式创新 (14) 3.1 加大数据处理分析能力 (14) 3.2 提高专业技术人员的技术水平 (14) 3.3 理论与实践相结合促进商业模式的创新 (15) 结论 (21) 致谢 (22) 参考文献 (22)

大数据研究报告范文

大数据研究报告范文篇一：大数据可行性研究报告大数据项目可行性研究报告20xx年前言可行性研究报告是从事一种经济活动（投资）之前，双方要从经济、技术、生产、供销直到社会各种环境、法律等各种因素进行具体调查、研究、分析，确定有利和不利的因素、项目是否可行，估计成功率大小、经济效益和社会效果程度，为决策者和主管机关审批的上报文件。中商产业研究院每年完成项目数量达数百个，在养老产业、商业地产、产业地产、产业园区、互联网、电子商务、民营银行、民营医院、农业、养殖业、生态旅游、酒店、机械电子等行业积累了丰富的项目案例，可对同行业项目提供具有参考性、建设性意见，为客户设计该项目的建设方案，完成包括市场和销售、规模和产品、厂址及建设工程方案、原辅料供应、工艺技术、设备选择、人员组织、实施计划、投资与成本、效益及风险等的计算和评价；内容详实、严密地论证项目的可行性和投资的必要性。我们策划编制的大数据X项目可行性研究报告在发改委、投资商与金融机构的审慎下处于同行领先水平。【出版日期】20xx年【交付方式】Email电子版/特快专递【价格】订制

大数据项目可行性研究报告第一章项目总论一、项目背景二、项目简介三、项目可行性与必要性分析四、主要经济指标说明五、可行性研究报告编制依据第二章项目建设单位介绍一、项目建设单位介绍二、经营业绩三、资质证书第三章大数据市场分析一、大数据行业发展现状二、大数据行业市场规模分析与预测三、大数据市场分析小结第四章项目总体规划一、项目定位二、项目功能三、主要服务内容第五章运营管理一、商业模式二、运营模式

产品定位报告汇总

宜春《汇金广场》项目产品定位报告为了保证本次市场研究的科学性以及价值可参考性，针对本地块的具体情况，制定相应完善周密的研究思路是不可或缺的工作之一。一、项目认知与理解 1、项目介绍项目地块位于宜春市宜阳路与高士北路延伸段交汇处，与宜春市最大原始深林公园袁山公园面临，东临市区宜春宜阳新区行政区，南面向宜春市原始深林袁山公园；从高士北路直通市中心15分钟，穿过市中心东风大街至宜春火车仅需10分钟车程；北面向宜春中学高中部，东面行政中心、成熟大型小区（都市春天、丽景山庄、泊铭翰、翰林世家、丰硕华庭等）、建材市场；西邻汽车城、沪昆高速。 2、技术经济指标项目占地41977平米，本地块分为两大部分，其中东面地块建设用地面积94322平方米，多层建筑面积30141.86平方米，高层建筑面积4581.27平方米，商铺建筑面积7007.22平方米，道路用地面积约6652.73平方米，绿化率30%，建筑密度为37.9%，容积率为2.01，由12栋多层、1栋11层小高层及底层为二层商铺组成。西面地块建设面积41730.35平方米，住宅建筑面积62249平方米，商业建筑面积32073平方米，绿化率35%，建筑密度为57.3%，容积率为4.44，由2栋32层高层、1栋17层小高层、二层裙楼及临街商铺组成。道路红线距离：临高士北路东面多层退5米，21米小高层退5米；临高士北路西面高层退5米。（后附：项目地块经济技术指标一览表）

3、开发背景宜春市三陆康实业有限公司创始于2004年，是一家以房地产开发为核心，集教育产业、物业管理、建筑施工、实业投资于一体的综合性民营企业。旗下现有越飞房地产开发（宜春）公司、远程物业发展公司、乐居工贸公司、宜春市第八建筑工程公司、华侨理工学校等多个控股和参股企业，是宜春市综合实力较强的民营企业之一。开发的地产项目有月亮湾、御园、乐居名都、乐居名郡、御景东方和御景香江，投资建设的宜春市重点项目有明月立交桥工程、平安路工程等，具有一定的当地品牌和口碑知名度。 4、周边配套医院：无学校：宜春中学（高中）银行：农村信用社超市：无商场：无农贸市场：无酒店：博能宾馆、一千零一夜宾馆娱乐：君悦KTV（博能）交通：17（内线）路、7路、11路、公园：袁山公园（深林公园）政府单位：国税局、消防中队、市公安局、城市展示馆、环保局、袁州区行政中心服务机构：联通公司、邮政、 5、地块理解 ①、经济指标：项目规模不大，由于项目地块分为两个地块，所以不具备大型规模

大数据课程论文资料

论文题目大数据下人均消费支出及影响因素姓名xxx 学号xxxxxxxx 院、系经济与管理学院、财税系专业财政学指导教师袁新宇 2016年10月20日云南师范大学教务处制

大数据下人均消费支出及影响因素摘要：随着互联网事业的不断发展，“互联网+大数据”的时代也随之而来，从而可以让我们通过大数据来分析更多的市场前景和人们的需要，然后可以把事业做得更好，更加适合社会发展的需要。本文将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而增加我国的居民收入，增加国家的GDP。只有不断提高居民的收入水平，才能刺激国内消费的增长。党的十八大也明确提出，到2020年要实现城乡居民收入比2010年增长一倍的目标。本文就如何运用宏观调控中财政政策和货币政策以及政府的一些其它政策提高居民收入水平，提出合理化方法。关键词：居民收入水平；财政政策；人均消费支出；货币政策一、引言根据国家统计局调查数据，2014年全国城镇居民人均可支配收入28844元，比上年增长9.0%，扣除价格因素实际增长6.8%。文章将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而让人民的生活水平有所提高。二、正文（一）研究的目的

本案例分析根据1995年～2008年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。近年来，我国经济的主要特征从供给不足进入了供给相对过剩、需求约束为主的发展阶段,内需不足的问题凸显。如何扩大消费需求、拉动经济增长，已经成为关键问题。党的十七大报告中提出了提高居民消费率、形成合理居民消费率的关于全面建设小康社会奋斗目标的具体要求。面对当前美国金融危机所引发的经济困境，如何深入考察我国居民消费行为、采取有效政策来振兴消费，将成为我们的研究主题。本文通过计量经济学的相关研究方法，从影响城乡居民的消费因素入手，分析了这些因素对消费的影响，以期获得解决问题和改善情况的新思路。（二）研究背景目前，国内学者对于我国居民消费问题主要是以城镇居民、农村居民或全体居民为研究对象，分别对其消费特征、影响因素和对策等问题进行深入研究，并在我国经济学界形成了相对盛行的四种代表性观点：居民收入分配不公说、居民消费行为说、福利制度改革说和居民消费结构升级换代说。国内学者通过建立自己的理论框架和经济计量模型以及根据理论假设运用中国的经验数据进行实证检验，或多或少都存在一定的局限，尤其是将城乡居民消费问题分开进行研究的现象十分普遍。本文建立误差修正模型的同时，建立城乡居民消费和诸多主要经济影响因素之间的经济计量模型，探讨经济影响因素对我国城乡居民消费的影响效应。近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。（三）理论分析 1、影响我国居民的消费的因素分析（1）政府支出根据凯恩斯的收入决定模型，政府支出对消费的影响主要是通过政府支出的收入效应来实现。政府支出分为购买性支出和转移性支出，这两种支出对居民消费的作用和手段等方面都有不同。购买性支出主要是作用于生产环节，在直接增加社会总需求的同时，通过间接增加居民收入水平，改善居民消费环境来减少对消费的约束，增加消费量。转移性支出作为一种资金单方面的、无偿的转移，主要是在分配环节发挥作用，通过直接增加接受者的收入水平对居民消费需求产生影响：一是通过社会保障支出、财政补贴和税式支出等手段调整收入分配结构，直接增加居民收入从而增强其消费能力。二是通过建立健全的社会保障制度以及大力发展社会事业来改变居民消费的支出预期，从而间接提高其消费意愿和边际消费倾向。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。一、项目范围的界定没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面：（1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。（2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。（3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析；二、关键业务流程分析业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口六、集群需求大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

关于大数据分析结课论文

大数据论文摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述

1.1大数据的定义和特征目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。

电视用户大数据分析报告

电视用户数据分析

文档修改记录

目录 1 总体描述 (4) 1.1 建设目标 (4) 1.2 整体架构 (4) 2 功能实现 (6) 2.1 数据采集模块 (6) 2.1.1 数据收集 (6) 2.1.2 数据处理 (6) 2.2 数据分析 (7) 2.3 数据可视化 (8) 2.4 系统管理 (9) 3 初步方案 (10) 3.1 C平台接口日志分析 (10) 3.2 流水文件分析 (11) 4 技术实现 (11)

1总体描述 1.1建设目标互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务，可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集，统计分析，建设实时数据分析系统，对OTT的EPG界面设计、内容运营有着重要意义。系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上，实时（定期）获取用户行为数据，结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据，通过大数据处理平台（如Hadoop），对OTT的各纬度指标进行统计分析，并提供用户自定义分析功能，进行数据展示，为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。 1.2整体架构

负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取，包括2部分内容：（1）平台日志：结合运营平台的日志管理模块，实现获取并接收用户的行为数据；（2）APK日志上报。提供数据接口，且支持FTP等传输导入。数据抓取用于接入存储数据，目前分为三部分：（1）C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志，由FLUME进行抓取；再通过KAFKA将数据输送到STORM 中；STORM 将元数据直接存放到HDFS中。（2）各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中，方便查找。（3）将流水文件（需转换为csv格式）和流水日志（导出txt格式）通过文档上传系统上传到HDFS中，文件所在的文件夹以当天日期命名（减少需处理的文件数量，提高效率）。 ●数据分析基于hadoop大数据处理技术，将数据收集获取到的基础数据，进行数据预处理、数据统计计算，包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等，并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求，设计结果表数据，并对其进行实时统计计算，并将结果数据，推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能，用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能，便于非数据分析人员对系统进行二次分析。数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度，给展示系统提供数据支撑：（1）由STORM 对C平台接口日志进行处理，将处理后的数据存放到ELK中进行展示。（2）由SPARK离线处理HDFS上的流水文件，将处理后的数据保存到mongodb中。（设定时任务每天零点自动开始SPARK任务，对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理）。 ●可视化系统（BI） BI系统负责可视化数据分析模块建设，将数据分析的数据，在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示，用于图形化展示最终的分析结果：初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形；后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。

大数据论文

计算机系统结构（论文）题目大数据的分析院系信息工程系专业计算机科学与技术年级2014级班级1471 姓名杜航学号201442051029 指导教师: 孙杨 2015 年12 月22 日

目录 1 绪论 (3) 2 大数据概述 (3) 2.1 什么是大数据 (3) 2.2 大数据的三个层次 (4) 2.3 云存储对大数据的促进作用 (5) 2.4 大数据未来的行业应用 (6) 3 大数据时代的机遇与挑战 (7) 3.1 机遇与挑战并存 (7) 3.2 大数据时代如何抓住机遇并应对挑战 (7) 4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状 (9) 4.1 境外的大数据发展 (9) 4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较…………………………………………………… 10 5 参考文献…………………………………………………………………………………………………

11 1 绪论说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托?迈尔?舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一。第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大量的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。

Google关于大数据处理的论文简述

Google关于大数据处理的论文简述7 2013年4月

目录一、简述 (3) 二、Google经典三篇大数据论文介绍 (3) 2.1、GFS (3) 2.2、MapReduce (5) 2.3、BigTable一个分布式的结构化数据存储系统 (6) 三、Google新大数据论文介绍 (6) 3.1、Caffeine：处理个体修改 (7) 3.2、Pregel：可扩展的图计算 (8) 3.3、Dremel：在线可视化 (8) 四、总结 (12)

一、简述 Google在2003年开始陆续公布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文，这也成为后来云计算发展的重要基石，为数据领域工作者开启了大数据算法之门。然而Google的大数据脚步显然不止于此，其后公布了Percolator、Pregel、Dremel、Spanner等多篇论文。没有止步的不仅是Google，很多公司也跟随其脚步开发了很多优秀的产品，虽然其中不乏模仿。主流的大数据基本都是MapReduce的衍生，然而把目光聚焦到实时上就会发现：MapReuce 的局限性已经渐渐浮现。下面将讨论一下自大数据开始，Google公布的大数据相关技术，以及这些技术的现状。从2010年之后Google在后Hadoop时代的新“三驾马车”——Caffeine、Pregel、Dremel再一次影响着全球大数据技术的发展潮流。但这还远远不够，目前Google内部使用的大数据软件Dremel使大数据处理起来更加智能。二、Google经典三篇大数据论文介绍 Google在2003年到2006年公布了关于GFS、MapReduce和BigTable 三篇技术论文。三篇论文主要阐述： 2.1、GFS 公布时间：2003年。 GFS阐述了Google File System的设计原理，GFS是一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高性能的服务。虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处，但是，我们设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的，不管现在还是将来，GFS和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同。所

专家深度解读最高法司法大数据专题报告

专家深度解读最高法司法大数据专题报告原标题：预防性侵，酒店网络是重点日前，最高人民法院信息中心、司法案例研究院发布2014年1月1日至2016年9月30日司法大数据专题报告，内容包括离婚纠纷、涉拐犯罪、性侵类犯罪等一审审结案件。数据背后有哪些更深层次的信息？记者采访了多位专家学者深入解读。报告 6％的案件涉及收买被拐妇儿专家买方获刑的比例会上升涉拐犯罪专题报告显示，2015年案件量较之2014年同比下降9.7%，2016年1月至9月案件量较之2015年同期下降4%。在全国法院审结一审拐卖妇女、儿童罪和收买被拐卖的妇女、儿童罪的案件中，94%的案件涉及拐卖妇女、儿童罪，6％的案件涉及收买被拐卖的妇女、儿童罪。被告人年龄主要分布在30岁至49岁之间，人数占比为63%。被告人主要为低学历人群，人数占比为94.2%。78.4%的被告人为农民，16.6%的被告人为无职业人员。54.3%的案件涉及拐卖儿童，42.2%的案件涉及拐卖妇女。在涉拐犯罪案件中，部分被告同时触犯强奸、诈骗、盗窃等罪名，被数罪并罚。在公安部刑侦局副巡视员陈士渠看来，随着公安机关打击和社会综合治理力度不断增强，并加大了对买主的打击力度，拐卖犯罪发案不断下降。中国政法大学反对人口贩运国际合作与保护中心主任张志伟认为，过去，买方几乎是不处罚的。刑法修正案（九）明确规定对买方处罚后，虽然涉及收买被拐卖的妇女、儿童罪占6％，比例不高，但是说明国家在不断加大对收买被拐卖妇女儿童的处罚，“随着时间的推移，估计买方获刑的比例会上升”。大数据显示，大部分被告人是农民，文化程度较低。这显示出拐卖犯罪有复杂的社会原因，不是简单的法律问题。从中也可看出，“强化义务教育法的实施，全方位解决社会弱势阶层受教育水平低的状态，让其有能力自力更生，对于杜绝犯罪发生是有实际价值和意义的。” 大数据显示，涉及拐卖儿童的案件高于涉及拐卖妇女的案件。张志伟认为，这虽然反映了打击拐卖儿童犯罪成效显著，但并不能说明拐卖妇女实际比例小，问题少。“拐卖妇女犯罪隐蔽性很强，大部分都涉及人身强迫问题，比如采取胁迫、滥用困难境遇、被诱骗沦落到色情行业等，很大比例的拐卖妇女案件并未浮出水面。”张志伟表示，“拐卖妇女案件中很多涉及强奸罪问题，严格来讲，买方实际上也涉及对被拐卖妇女的强奸。但是司法实践中对买方以强奸罪数罪并罚进行处理的较少，需要继续加大惩处力度。” 报告 96%的案件涉及子女抚养专家出台利于子女最大利益的法律规定离婚纠纷专题报告显示，2014年案件量为112余万件，2015年案件量为120余万件。2016年1月至9月案件量为104余万件，较2015年同比上升10.8%。在离婚后财产纠纷中，2015年案件量较之2014年同比上升11.7%，2016年1月至9月案件量较之2015年同期上升26.3%。在离婚后损害赔偿纠纷中，2015年案件量较之2014年同比上升32.4%，2016年1月至9月案件量较之2015年同期上升50.5%。全国离婚纠纷案件中，96%的案件涉及子女抚养问题，婚后1年至5年为婚姻破裂的高发期。45.9%的夫妻因感情不和向法院申请解除婚姻关系，27.8%的夫妻因家庭暴力向法院

大数据分析报告经典语录汇总情况

数据分析经典语录汇总【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议；做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点；第三，多动手，不动手，靠脑袋想是不够的，不要怕错，大不了错了重来。数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。【数据分析流程】首先明确分析目的，然后搭建分析体系，确定各个分析内容，进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成，最后检验是否达到分析目的！【数据挖掘流程】①业务理解：清晰定义业务问题；②数据理解：有什么数据，数据质量心中有数；③数据准备：数据抽样、转换、缺失值处理等；③建模：选择和应用不同的模型技术，调整模型参数；④评估：对前面步骤进行评估；⑤部署：把数据挖掘成果送到相应人手中，并进行日常监测和维护、更新。【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么？然后，再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。【数据分析5步走】1、锁定分析目标，梳理思路，叫纸上谈兵；2、把杂乱的数据整理出图表报表，用数据探业务，叫自问数答；3、锁定核心抓重点，设定最终算法，叫挟天子以令诸侯；4、梳理重点发现，准备剧本开拍，接受PK，叫才辨无双；5、效果梳理，总结经验，叫内视反听。【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。数据分析如果一开始数据分析方向就错了，所有努力都是徒劳，后果不堪设想。亲们，数据分析前先明确目的，再根据分析目的确定分析框架与内容，以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】：趋势分析：查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势，得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息；对比分析：自己和自己比，找趋势、规律；自己和别人比，找差异、问题。结构分析：拆字诀，子类目、属性值、新老会员、各个运营节点，都可拆。【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围；2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪，多次尝试；3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述；4、需要耐心和细致，不能出现任何疏漏，别一个老鼠害一锅汤；5、高级数据分析不一定是最好的，简单有效才是最好的。【如何用数据看透问题】1、确定指标，看数值；2、问题还不够明确？将指标层层分解；3、只看数值还不能确定问题？多周期看趋势；4、问题初步明确了，找不到原因或者发力点？将统计对象分类，拆解为不同角度来观察；5、参考行业对比数据，如果有的话...而每一步具体怎么走，全靠业务理解！

大数据行业分析报告

目录一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格

大数据分析系统需求

目录大数据分析系统需求天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

一、系统定位 (1) 二、功能模块 (2) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11) 1、系统定位

从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块：（1）爬虫系统（2）数据处理、存储、计算系统（3）数据人工智能分析、可视化系统（4）外部接口其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。 2、功能模块

大数据论文分析

大数据论文分析随着数据化时代的到来，对于人类如何处理分析数据提出了就巨大的疑问。在医疗，经济，通信等一些行业上已经开始了比较广泛的应用。 2014巴西世界杯于7月14日凌晨落下帷幕，德国战车1:0战胜阿根廷，第四次捧起大力神杯。与往届世界杯不同的是：数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。由此可以看出大数据分离我们的生活并不遥远，目前，大企业是最早采用大数据分析的，往往从个别部门开始使用大数据分析工具。我们每一个人都是数据的生产者。在美国，一些农场主——他们有GPS定位设备，他们的的农业机械设备也提供了大量数据，通过对这些数据的分析可以知道土壤肥力和湿度提高农业的生产率。美国作为当今世界上唯一的超级大国，他们的大数据分析业务发展比中国早了两年，许多集群规模已经达到了上千个节点，而中国只有十几个。中国大数据分析的案例我最早接触的是网络视频公司爱奇艺的应用，它们利用互联网收集信息的便利，研究客户在观看视频时播放，暂停，跳过等功能键的使用次数频率，从而得知客户爱观看的视频片段继而推出了既不影响剧情又没有过多大家不爱看的章节，一时间广受欢迎。但是大数据分析在为人们带来便利的同时也存在许多风险，相信大家对于不久前美国情报部门人员斯诺登披露的美国情报监控项目记忆深刻。美国利用其掌握的大量数据信息对喜多美国公民进行监控。而大数据分析其信息量巨大，如何保证期被合理利用与保护依然是分析公司面临的大问题。大数据分析的应用和发展前景分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利

住宅产品的定位及思路

住宅产品定位思路 1、住宅产品定位的常规套路是建筑风格、园林景观、户型配比、户型设计、智能化、新技术、内部配套和其他方面（车位、标志性建筑、红线外改造）建议等方面； 2、在做产品定位之前，要首先思考地块的基本条件，从区位、交通、周边配套、内部条件、规划指标等方面分析出地块的主要优劣势和地块属性特征，并且要思考到我们这个地块做出来的产品在市场上所会取得的市场地位，尤其要分析客户对于这个地块的市场认知，如果客户对这个区域很认知，那我们相对来说只要做符合主流的产品就能被客户接受，如果客户对这个区域不认可，那我们在做产品定位的时候就要想办法做一些手段，让客户觉得我们的这种产品是超值的或者是有吸引力的。从而指导我们产品定位过程中要规避的点和需要重点提升的点； 3、在做完地块分析以后，要明确地块的产品形态，主要是根据地块的经济指标来测算这个地块的产品组合形式； 4、在研究和考察地块的同时，要始终思考到这个地块在产品概念上面，有什么概念可以借用，或者说可以引入什么新的产品概念； 5、在我们明确了我们的产品的概念以后，我们在开始思考怎么把我们的产品概念落地，做进我们的产品定位报告里面，就是通过规划、建筑风格、园林景观、户型等方面把这个概念落地和支撑起来； 6、在做产品定位的时候，要能够通盘考虑，为后面的营销策划在产品推广上打下埋伏，并且在产品定位的时候，要充分考虑到市场上的产品状况，并与这些项目从产品概念策划上到具体产品定位上的差异化和引领； 7、在做产品定位的时候，要充分考虑到我们的产品定位要与市场上的其他同类型产品的差异化和引领，这种差异化和引领可以通过产品概念策划到具体将概念的落地来实现； 8、在做住宅产品户型排布的时候，要能根据推盘节奏和这几栋楼自身的位置情况来定户型排布； 9、完整的住宅产品定位的流程就是竞争项目市场调研、客户对地块的认知度评估、地块自身优劣势和属性、产品概念策划、产品定位（为营销策划插入伏笔）；一个楼盘的建造，有规模之分，有产品档次之分，购买层次更是不一样。因而，产品的定位显得尤为重要，必须在消费群体或买方市场中树立起楼盘的特殊形象。楼盘产品定位，说起来容易，做起来却很难，这完全是由于楼盘产品特殊性所决定。因为做楼盘不同于做一般商品，它存在销售周期较长的问题。这就要求在楼盘开发过程中对本身产品的设计需有一定超前性，不因为市场的变化使产品变得过时或滞销。产品定位对开发商而言，与其所要获取的利润或回报有着不可分割的关系。从通常意义上来说，产品定位市场涉及面较广，但定位的选择性却有限。这主要是因为定位受硬件和软件两大因素的影响，硬件一般包括规划指标，如：控高、容积率、密度、绿化率、停车泊位比例等全部由政府规划所决定，具有不可更改性。软件包括：资金、材料、工期、技术、施工等不确定因素的变数影响。从市场营销学来讲，楼盘产品的定位本身就是一个前期营销策略的演变过程。产品的定位，是在其选择和确立产品潜在目标客户基础上，通过前期营销策略的调整和深化过程，在相应固定目标客户中对楼盘的亮点予以全面发掘，并将最为突显的亮点予以全力推广或宣传，让客户对所开发楼盘留下一个良好的印象，并对楼盘产生一种“我选的就是它”的美好记忆，使楼盘在开发和营销初期就让买方产生一个相当深刻的印象或是特色独到的主体形象。产品定位，有着一般商品的共性，但房地产楼盘产品的定位，有着其他商品无可比拟的