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大數據公司調研通知范文 第一篇

大數據中心選址調研報告

一、數據中心概念

大數據中心，是指服務于大數據存儲、挖掘、分析和應用的數據中心。大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。目前我國的數據中心總數已接近100萬。

二、行業分布

三、發展前景

四、選址要素

通常情況下，如果數據中心用戶單獨自建用戶站，可選擇的電壓等級有以下幾種： a)380V:適合于小型數據中心，不在考慮范圍內

b)10KV：適用于兩路市電進入用戶站的總容量不超過20MVA的容量項目；即，每一路10KV市電進線容量不超過10MVA；當用戶的進線容量需求超過這個范圍時，可以考慮多路10KV進線的方式。對于數據中心的安全等級要求超過TIER2以上

1 級別時，兩路、或多路10KV進線應來自不同上級變電站，或同一變電站的不同的變壓器。（目前，國內數據中心用戶最多選用的一個電壓等級。全國各個省市在具體設計和管理上略有不同。）

c)35 KV：不是所有地方都有該電壓等級，在已有的可以選用的35 KV用戶站中，其每一路的容量一般不超過20MVA d)110 KV：當用戶的單一回路用電負荷超過20MVA級別時，需要考慮110 KV變電站，或66 KV變電站（在我國部分地區有分布）。xxx在中國采用大工業用電方式計費時，要按照變壓器的裝機容量記收基礎電費（或按照最大裝機容量記收基礎電費），對于冗余度要求高的數據中心，如TIRE3或以上級別，需要雙路市電供電，雙路變壓器設計的數據中心，過高的變壓器裝機量冗余度，將使得數據中心本身的基礎電費成本過高，在單一回路市電需求功率30MVA以上級別時，盡可能獨立考慮獨立的110 KV變電站。

大數據公司調研通知范文 第二篇

大數據審計調研報告

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xxx金審工程xxx為基礎的審計信息系統經過多年的建設發展，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xxx大數據xxx監督管理成為可能，更為實施以xxx大數據xxx為基礎的審計xxx全覆蓋xxx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展的必然要求。大數據不僅是信息技術的重大進步，更是發展理念的重大創新，對經濟社會發展起到重要作用，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建設，財政部門開展的xxx金財工程xxx覆蓋財政收支管理的業務應用系統，涵蓋了預算管理、國庫集中收付等業務，對財政部門的審計單位信息化的發展，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督付諸實施，如何在有限的時間內查找和發現問題，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、預算執行差異分析、預算與決算的對比分析都是使用系統大數據來完成的。相應地，財政預算執行審計要實現全口徑分析，必須使用系統數據。如利用國庫支付系統的數據，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xxx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。財政科聯合信息科，對預算編報系統、預算指標系統、非稅征管系統、決算編報系統等的財務和業務數據，集中進行多系統關聯、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

三、大數據審計發展方向 面對大數據時代對審計工作帶來的挑戰，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，從大量數據中發現蘊涵的數據模式和規律。

（二）應用大數據分析模式，實現審計方式從發現問題向風險預警轉變。

傳統審計工作以發現問題為主，對經濟形勢進行預測分析，因而須等到相關事件發生并且形成一定規模后，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模經濟、社會行為數據進行分析，對經濟社會相關異常動態實現早期關注，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平臺，實現單機審計向云審計轉變。

大數據公司調研通知范文 第三篇

2015年大數據發展情況調研報告

2015年大數據發展情況調研報告 一、發展現狀

（三）民生服務領域發展步伐加快。積極推進教育、衛生、環保、農牧業等領域信息化平臺建設工作。持續開展“三通兩平臺”工程，目前156所學校及相關 教育部門共計200多個單位已實現互聯互通；搭建了區域衛生信息協同平臺，累計為全盟95萬城鄉居民建立了健康檔案，為全盟37個蘇木鄉鎮衛生院和10個 社區衛生服務中心建立了醫院信息管理系統，為242個嘎查村衛生室安裝使用了嘎查村衛生室信息系統，實現了基本醫療、基本公共衛生和基本藥物的電子化管 理；建成了污染源在線監控平臺、空氣質量自動監測系統、重污染天氣預報預警系統、機動車尾氣檢測機構在線監控平臺，形成了對全盟重點污染源的在線監控；建 立xxxx羊肉全產業鏈追溯體系綜合服務平臺，將肉羊養殖、屠宰加工、精加工、物流配送、銷售五個環節信息集成，目前已累計為7413戶牧戶的161萬只 羔羊建立可追溯檔案，基本實現了“來源可追溯、去向可查證、責任可追究”。

（四）經濟運行管理領域發展初具規模。為更好地監管市場，食藥工商局為107192戶市場主體建立電子檔案信息。建立企業信用公示平臺，截至10月，全盟已對90591戶企業信用信息進行備案，備案率為。建設xxxx盟金財一期工程，覆蓋所有財政性資金，輻射各級財政部門和預算單位，進一 步提高財政資金分配和使用的安全性、規范性和有效性。

二、存在問題

（一）數據共享程度低。全盟大數據建設缺乏統一規劃和有力的領導，各個委辦局信息系統基本都屬于獨立縱向系統，數據平臺并未實現橫向互通；數據資源整合力度不夠，共享程度低，政府部門間重復建設現象嚴重。

（二）建設缺乏統一標準。目前，各平臺數據采集的基本要素、數據的來源、數據采集的方法及要求沒有統一標準，導致產生“信息孤島”。

大數據公司調研通知范文 第四篇

藍皮書旨在描述當前中國大數據在相關行業及典型代表企業應用的狀況，分析當前大數據應用中存在的問題和制約其發展的因素，并根據當前大數據應用的實際情況，對其未來發展趨勢做出研判。

藍皮書認為，從應用的角度看，大數據并非一個全新的產業，而是與已有產業融合，對已有模式的改造、升級和替代。制約大數據發展的往往并不是大數據本身，而是大數據所應用的行業和領域原本存在的問題，如行業管制、行政壟斷、要素不能自由流動，等等。因此，推動大數據應用的發展，需對不當的行業管理模式進行改革，對既有利益格局進行調整。即便在企業內部，大數據應用也不僅僅是個技術問題，而且是涉及業務流程重組和管理模式變革的問題，是對企業管理能力的一個考驗。

大數據應用的三個關鍵點

大數據應用的三個關鍵點是數據從哪里來？數據怎么用？成果誰買單？ 數據從哪里來？

數據怎么用？

數據怎么用是我們評價大數據應用的第二個關注點。《大數據綱要》規劃了許多大數據應用領域和方向，包括公共部門和產業領域，實際上是提出了許多需要大數據解決的問題或期待大數據完成的任務。如何解決這些問題，如何把數據資源轉化為解決方案，實現產品化，這是我們特別關注的問題。大數據只是一種手段，并不能無所不包、無所不用。我們關注大數據能做什么、不能做什么，現在看來，大數據主要有以下幾種較為常用的功能。

識別。在對各種因素全面追蹤的基礎上，通過定位、比對、篩選，可以實現精準識別，尤其是對語音、圖像、視頻進行識別，使可分析內容大大豐富，得到的結果更為精準。

畫像。通過對同一主體不同數據源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認識。對消費者畫像，可以精準推送廣告和產品；對企業畫像，可以準確判斷其信用及面臨的風險。

提示。在歷史軌跡、識別和畫像基礎上，對未來趨勢及重復出現的可能性進行預測，當某些指標出現預期變化或超預期變化時給予提示、預警。以前也有基于統計的預測，大數據大大豐富了預測手段，對建立風險控制模型有深刻意義。

大數據公司調研通知范文 第五篇

數據調研報告3篇

本文是關于數據調研報告3篇，僅供參考，希望對您有所幫助。

優撫保障工作事關國家的建設、經濟的發展、社會的穩定，是國家和社會為了對優撫對象進行優待、撫恤及其他物質上的照顧和精神上鼓勵的一種管理，是一項很特殊的社會保障制度，也是我國社會保障制度中的一個重要環節。其特定的保障對象稱為優撫對象，包括中國人民解放軍的現役軍人、革命傷殘軍人、復員退伍軍人、革命烈士家屬、因公犧牲軍人家屬、病故軍人家屬、現役軍人家屬。

為了以防有關優撫數據的不準確、資金管理使用不規范等問題的出現，防止和杜絕因為優撫數據不夠準確、資金管理使用方面不規范等問題而造成一些優撫資金的非正常現象的發生;我們應進一步明確重點優撫對象的人員底數;全面的采集、登記重點優撫對象的個人基本情況信息;使優撫資金管理使用制度更健全和完善。進行了一些調查與研究，在此與大家一起共同探討

一、優撫數據和資金管理現狀

我們對省市區進行調查，對象范圍普查的重點優撫對象為以下人員：①享受定期撫恤的革命烈士、因公犧牲、病故軍人遺屬;②享受定期撫恤的殘疾軍人;③享受定期定量補助的在鄉老復員軍人;④享受生活補助的帶病回鄉退伍軍人。相關數據如下:

(一)小區優撫數據

1、該區“三屬”共13人，全年共發放撫恤金1XX0元，春節慰問費達3025元。

2、該區“殘疾軍人”共45人，全年發放撫恤金達641840元，春節慰問費18852元。

3、該區“在鄉老復員軍人”共53人。其中解放戰爭時期入伍和參加了抗美援朝戰爭的復員軍人為30人，定期定量補助每人每月250元;建國后入伍未參加抗美援朝戰爭的復員軍人為10人，定期定量補助每人每月230元;現已發放全年定期定量補助金847680元,春節慰問費1XX元。

4、“帶病回鄉退伍軍人”共93人，定期定量補助每人每月100元，已發放

定期定量補助金35160元，春節慰問費9000元。

5、重點優撫對象醫療補助和醫療減免經費：“三屬”為23750元，“在鄉7-10級殘疾軍人”為39800元，“在鄉老復員軍人”為170000元，“帶病回鄉退伍軍人”為46780元，全年總合計為290430元。

6、重點優撫對象全年修房補助費合計110000元。

7、a、“14類參戰人員”身份認定的工作，現今為止共認定60人。其中區失業為30人，生活補助標準為200/月，全年生活補助金額為170000(含3人XX年3月份、1人5月份轉為退休前失業生活補助費共XX元);在區277人，生活補助標準為100元/月，全年生活補助金額為32400元;

b、“原8023部隊代管單位退役人員”失業及在鄉共10人，生活補助標準100元/月，全年生活補助金額為1XX元。

“14類參戰人員”及“原8023部隊代管單位退役人員”全年發放金額總合計為132400元。

以上全部對象發放金額總合計：176800元。

8、XX年度全區義務兵優待金發放合計871520元(預算)。其中：農村義務兵標準為每人每年2600元，人數為107人，合計為278200;城鎮義務兵標準為每人每年300元，人數為50人，合計為15000元。XX年共發放優撫金萬元，現役軍人優待金5370元/年，部分重點優撫對象優待。

(二)資金管理現狀

優撫安置資金基本都落實到位，基本做到了資金的嚴格管理和專項使用。該區民政局對于中央、省級財政下達的和市、縣(市、區)配套的專項資金也能夠及時足額撥付到位。各項優撫安置資金均嚴格按照標準執行，達到法律法規規定的各項保障水平，并且按照了國家的有關要求管理使用，做到了專款專用。具體如下：

XX年下半年，由上級撥付該區民政局優撫經費共為300萬元，7-12月份支出了285萬元,結轉下年15萬元。XX年1-6月承轉上年結余及上級撥付我區民政優撫經費為萬元，1-6月份支出萬元。

上述經費用于三屬、在鄉復員軍人、殘疾軍人等重點優撫對象的撫恤補助、醫療報銷和補助等項支出。自XX年7月份-XX年月份，省市區區民政優撫經費預算執行情況良好，加之區上建立了會計管理中心和國庫集中收付制度。省市區局嚴格按照區政府有關規定，所有資金、帳戶全部由會管中心和國庫集中收付中心管理。嚴格執行“收支兩條線”所有預算外收入全部納入區財政預算外專戶管理。

二、存在問題

通過調查，我們也發現了一些問題，主要有：

1.數據統計的不科學性，存在一些錯誤，數據更新也不夠及時。

2.該區重點優撫對象醫療補助資金結余數量較大，醫療補助工作力度有待加強;

3有關重點優撫對象參加的醫療保障落實不夠全面，因參加城鎮居民醫保工作開展時間不長，有關部門要求要以戶為單位參保，一些較困難的重點優撫對象沒有能力讓全家參保，個別重點優撫對象不愿意參加城市居民有關的醫療保險;

4.該區當前在優撫對象管理、資金使用管理方面都不同存在著人員數量不清的問題，對重點優撫對象動態變化的情況也掌握不準，對象基礎數據信息方面存在收集不齊的問題，同時也不能排除有優撫資金被侵占、挪用、截留甚至被個人貪污的現象;

5.優撫資金的使用問題，由于現在的一些銀行帳戶的管理制度，有關鄉鎮民政資金專戶全部被取消，一些民政資金從財政撥入鄉鎮財政所再通過財政所撥到鄉民政的帳上，這使民政資金過程變得復雜，民政資金并沒有按時撥付到位，造成不能及時的進行發放，民政資金也沒有進行專戶管理，這樣就難避免民政資金被擠占和挪用現象的出現，以致不能確保有關民政資金的安全;

6.基礎工作較差，主要體現在臺帳方面，優撫對象的數量顯示不夠明確，全貌也不清楚。

三、解決對策

為了進一步加強和規范民政優撫資金管理，針對以上問題，我們下階段將采取有效措施，加以整改。

(一)在優撫數據方面

(1)及時的上報有關自然減員情況。在優撫對象死亡后，該區應及時上報有關

民政局注銷，而不能隱瞞。同時應通知家屬帶鄉村的死亡證明、優撫對象的領取證及辦理喪葬補助領取人的有關證件，到區民政局辦理有關補助并及時注銷領取證。

(2)認真組織對象清查、數據錄入工作。對于發放的優撫資金，有關部門要詳細核對并準確無誤，在經局務會研究決定后，以民政局的名義報請區政府或區財政局審批。經過上級批準拔付后，按前面做好的預算名冊，所有重點優撫對象的基本情況必須重新進行審校登記，并建立檔案和數據庫。

(3)享受定撫、定補的重點優撫對象死亡后要及時上報注銷。各類重點優撫對象原則上不得超過去年人數，在鄉老復員軍人至少應達到5%的減員率。

(4)享受帶病回鄉退伍軍人生活補助的對象必須收集其帶病回鄉的依據證明材料。對享受了補助的國家機關、行政事業單位和安置部門分配了工作的退伍軍人要重點調查，并掌握詳細情況。

(二)在優撫資金管理這塊

(1)優撫對象的醫療補助資金應嚴格按照財政國庫管理制度的有關規定發放，列入政府收支分類科目中的“醫療保障”款“優撫對象醫療補助”項下。用于補助不同等級的殘疾軍人參加城鎮職工基本醫療保障繳費部分，統籌地區財政部門應根據參保人數和補助標準，直接核對并打入社會保障基金財政專戶，并將其納入該財政專戶城鎮職工基本醫療保險基金專賬中核算;用來補助其他優撫對象的醫療補助資金也應按縣級民政部門提供的用款計劃審核和撥付，以便做到專項資金專款專用。

(2)優撫經費實行封閉運行，社會化發放程序，由民政局將各類優撫資金下發到各核算中心，各核算中心負責撥付各信用社代發，優撫對象就憑個人有效證件、民政局發給的有關證件、個人手章到指定地點領取。民政優撫資金的使用范圍也必須嚴格按照規定的使用范圍支出：主要用于“三紅”即在區老紅軍、在區西路紅軍、在區失散紅軍;“三屬”即烈士遺屬、犧牲軍人遺屬、病故軍人遺屬;1—10級殘疾軍人;在鄉復員軍人;帶病回鄉退伍軍人;“兩參”人員：參戰和參試人員的撫恤補助。

(3)積極的去尋求民政資金社會化發放路徑，保證民政資金有序并有效運行。

按照上級有關文件精神，大部分民政資金都需實行社會化發放，特別是在優撫對象人頭經費的發放上，應由民政局撥到區，再由區通過核實后再撥到個人銀行帳戶，雖然這樣增加了一個環節，但卻能達到掌握自然減員，動態管理的目標。

(4)資金管理使用方面要做到手續健全，賬目清楚，進一步完善銀行社會化發放的管理辦法。各級財政和民政部門對上級和本級配套的優撫資金的使用情況要加強監督檢查，確保專款專用，及時足額發放，對因截留、挪用、滯留等原因不能確保優撫對象及時足額領到優撫金的單位和個人將依法予以處理，并追究有關單位責任人的領導責任;構成犯罪的移交司法機關追究刑事責任。

(5)建立起優撫資金使用責任的追究制度。不斷加強對優撫資金的監督檢查力度，對在管理和使用中出現截留、挪用、擠占和貪污等違法違紀問題的有關單位，并積極配合有關部門做好調查處理方面的工作，對于那些監管不力、督促不嚴的要嚴格追究有關責任人員的責任，對于那些克扣、貪污、挪用、擠占民政專項資金的人，給予嚴重處分，并追究有關領導的責任，構成犯罪的，依法追究其刑事責任。

(6)凡在中央、省財政負擔的優撫資金未下達之前，由市財政局、民政局共同研究按季提出資金預撥計劃，報請市政府同意后，于每季度首月10日前預撥各縣(市)區，各縣、(市)區要在收到資金的5日內足額落實配套資金。由各縣(市)區財政負擔的農村義務兵家屬的優待標準，按照當地農民人均純收入的70%確定，執行區別優待政策，并于國慶節前定額發放。對享受國家撫恤補助以后仍達不到當地中等以上生活水平的重點優撫對象，按相關文件規定標準發放優待金。

四、結束語

優撫工作是我xxx民在長期的革命和建設實踐中逐步形成并發展起來的一項傳統工作，它通過對以軍人及其家屬為主體的優撫對象實行物質照顧和精神撫慰，直接服務于軍隊和國防建設，是我國社會保障體系的重要組成部分。認真做好上述人員的有關保障工作，對加快國家經濟的建設、國防建設以及保持社會穩定具有非常重要的意義。

XX至2019年度ciscovisual networking index全球移動數據流量預測報告的最新年度更新顯示，更強大的移動設備和機器對機器(m2m)聯接的持續采用，以

大數據公司調研通知范文 第六篇

對于大數據市場的調研報告

一、調查對象及方法

二、調查內容分析

能力，當然是工作招聘最為核心的部分，不同的能力做不同的事。其中基本技能包括：計算機技術、編程和統計學、數學。專長技能包括：數據處理語言的熟練掌握（hadoop、SQL等）、計算機應用技術的熟練掌握（office軟件，特別是PPT的能力）、編程語言的熟練掌握（c++、c#、java等）、熟練掌握數據可視化工具等。

另外還有幾個重要的能力：英文閱讀書寫能力、學習能力、溝通表達能力、邏輯分析能力、執行力、敬業等

大數據是屬于IT行業的，它具有其它IT職位的一般性要求，這部分屬于基本的技能要求，專長技能則就大數據而言所需要掌握的技能。這兩部分在大數據行業中均是十分重要的。而外加的幾個重要能力是人才市場無論什么職位都需要的，亦是一個人從事工作的閃光點。

三、結語

我們將來必定會走入真正的社會，面臨各種挑戰。在社會過渡期——大學生活學習的我們必須為進入社會做好充分的準備。我們了解市場，分析市場并以此為依據來塑造自己從而應對市場。所以，我們應該為大學四年做好一個長遠的規劃，為人生指定一個目標，并為之努力，奮斗。

大數據公司調研通知范文 第七篇

大數據中心選址調研報告

一、數據中心概念

大數據中心，是指服務于大數據存儲、挖掘、分析和應用的數據中心。大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。目前我國的數據中心總數已接近100萬。

二、行業分布

三、發展前景

四、選址要素

通常情況下，如果數據中心用戶單獨自建用戶站，可選擇的電壓等級有以下幾種： a)380V:適合于小型數據中心，不在考慮范圍內

b)10KV：適用于兩路市電進入用戶站的總容量不超過20MVA的容量項目；即，每一路10KV市電進線容量不超過10MVA；當用戶的進線容量需求超過這個范圍時，可以考慮多路10KV進線的方式。對于數據中心的安全等級要求超過TIER2以上級別時，兩路、或多路10KV進線應來自不同上級變電站，或同一變電站的不同的變壓器。（目前，國內數據中心用戶最多選用的一個電壓等級。全國各個省市在具體設計和管理上略有不同。）

c)35 KV：不是所有地方都有該電壓等級，在已有的可以選用的35 KV用戶站中，其每一路的容量一般不超過20MVA d)110 KV：當用戶的單一回路用電負荷超過20MVA級別時，需要考慮110 KV變電站，或66 KV變電站（在我國部分地區有分布）。xxx在中國采用大工業用電方式計費時，要按照變壓器的裝機容量記收基礎電費（或按照最大裝機容量記收基礎電費），對于冗余度要求高的數據中心，如TIRE3或以上級別，需要雙路市電供電，雙路變壓器設計的數據中心，過高的變壓器裝機量冗余度，將使得數據中心本身的基礎電費成本過高，在單一回路市電需求功率30MVA以上級別時，盡可能獨立考慮獨立的110 KV變電站。

大數據公司調研通知范文 第八篇

關鍵詞 大數據時代；高校學報；辦刊現狀；調查研究

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2016）160-0034-01

隨著信息的爆炸增長，知識更新速度的加快，出版物大量涌現。在大數據時代下，高校學報的發展面臨著新的挑戰。為了深入了解當前我國高校學報辦刊的基本情況，筆者設計了調查問卷，并通過電郵的方式對部分高校學報進行調查，問卷共發出100份，其中重點院校學報占20%，其他一般本科院校、高職高專以及民辦高校學報占80%；回收問卷共78份，回收率為78%。現就調查問卷結果，對高校學報發展現狀及其存在問題做出以下分析。

1 高校學報辦刊基本情況

高校學報辦刊模式

高校學報辦刊模式主要有4種，分別是綜合性、專業性、大綜合小專業和大專業小綜合。從學校類型看，重點本科院校出版的學報一般不止一種，專業性的學報、大專業小綜合以及大綜合小專業學報都有。從辦刊模式比重看，綜合性學報占總數的，這類學報多集中在民辦高校和部分高職高專學報中。專業性占比重，大專業小綜合比重是，比重最大的是大綜合小專業模式，占。

從以上數據可得知，目前大部分高校學報的辦刊模式都集中在大綜合小專業的辦刊模式上。

稿源情況

學報經費來源和學校重視情況

從樣本數據上看，高校學報的辦刊經費主要來源于學校的撥款，也有的部分來源于版面費收入，但對外發行收入非常少，一般可以忽略不計。在問及學校對學報的重視程度時，對學報發展情況非常重視的有，比較重視的有，不太重視的有，而非常不重視有。結果表明，雖然大部分高校學報能得到學校的重視，但仍有部分高校學報辦刊比較困難。

2 高校學報辦刊存在的問題

辦刊模式僵硬，應變風險能力弱

大數據公司調研通知范文 第九篇

大數據在未來發展中的應用

第一方面：客戶分析。客戶分析主要分為個人客戶分析和企業客戶分析。個人客戶分析包括人口統計學特征、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等；企業客戶分析包括企業的生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、相關產業鏈上下游等數據。比如：

（3）企業客戶的產業鏈上下游數據。如果銀行掌握了企業所在的產業鏈上下游的數據，可以更好掌握企業的外部環境發展情況，從而可以預測企業未來的狀況；

第二方面：精準營銷。

（1）實時營銷。實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷，比如客戶當時的所在地、客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷（某客戶刷卡采購孕婦用品，可以通過建模推測懷孕的概率并推薦孕婦類喜歡的業務）；或者將改變生活狀態的事件（換工作、改變婚姻狀況、置居等）視為營銷機會；

（2）交叉營銷。即不同業務或產品的交叉推薦，如招商銀行可以根據客戶交易記錄分析，有效地識別小微企業客戶，然后用遠程銀行來實施交叉銷售；

（3）個性化推薦。銀行可以根據客戶的喜歡進行服務或者銀行產品的個性化推薦，如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在金融服務需求，進而有針對性的營銷推廣；

（4）客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。如招商銀行通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15個和7個百分點。

第三方面：風險管控。銀行可通過企業的產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析，量化企業的信用額度，更有效的開展中小企業貸款。

第四方面：運營優化。

大數據公司調研通知范文 第十篇

大數據技術市場調查報告：“BigData浪潮”迫使企業做出抉擇

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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帶來了新一輪的挑戰。對于有準備的企業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的必備技能。恰逢此時，CSDN專門針對企業相關人員進行了大規模問卷調研，并在數千份的調查報告中總結出現今企業大數據業務的現狀。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：

企業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的比例。可以看出面對大數據現今大部分企業還沒有完善其硬件基礎架構設施。以現階段企業內大數據處理基礎設施的情況來看50%的企業面臨大數據處理的問題（中小企業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業務的發展逐漸被淘汰出歷史的舞臺，在未來企業基礎架構體系的硬件選用上，多核多路處理器以及SSD等設備會成為企業的首選。Facebook的Open Compute Project就在業界樹立了榜樣，Open Compute Project利用開源社區的理念改善服務器硬件以及機架的設計。其數據中心PUE值也是領先與業內的其他對手。

而在具有大數據處理需求的企業中的日數據生成量在100GB以下，日數據生成量100GB到50TB占據了，而令人驚訝的是，日數據生成量50TB以上也有的份額。數據量持續的增長，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的專利費。對于急需改變自己傳統IT架構的企業而言，傳統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。

企業面對大數據處理的挑戰與問題

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別；Volume：通過各種設備產生了大量的數據，PB級別是常態；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數據系統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必將是未來的發展趨勢。

應用部署過于復雜也催生了大數據處理系統管理員這一新興職業，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定運行。同時還要負責系統監控和配置，保證Hadoop與其他系統的有機結合。

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面臨大數據處理急需解決的技術挑戰。眾所周知隨著大容量數據（TB級、PB級甚至EB級）的出現，業務數據對IT系統帶來了更大的挑戰，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。

企業內部數據分析與挖掘工具應用現狀

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