大数据报告【汇编8篇】

由网友分享时间：2024-03-17 14:35:30

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大数据报告【第一篇】

项目数据分析报告是“项目数据分析师”以客观的态度和谨慎的作风，通过科学的市场调研，运用*的分析方法，秉承公正的原则，对项目的可行*进行全方位的分析及评估，为投资方的决策提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险，主要服务对象为中小型企业、国内外银行、投融资公司、*组织等机构。

项目数据分析报告的主要内容包括：项目提出的背景、项目基本情况(建设内容、建设规模、投资总额、市场前景、经济效益、社会效益、地理位置、交通条件、气候环境、人文环境、优惠政策等)、项目存在的问题、项目的战略分析、项目的管理架构分析、项目预测分析(市场、收入、成本)、财务分析(获利能力、偿债能力、发展能力)、不确定*分析、风险分析、结论和建议等。

第一章项目概述。

此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。

第二章项目市场研究分析。

此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。

第三章项目数据的采集分析。

此章包括数据采集的内容、程序等。

第四章项目数据分析采用的方法。

此章包括定*分析方法和定量分析方法。

第五章资产结构分析。

此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理*评价。

第六章负债及所有者权益结构分析。

此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。

第七章利润结构预测分析。

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断*分析。

第八章成本费用结构预测分析。

此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

第九章偿债能力分析。

此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。

第十章公司运作能力分析。

此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。

第十一章盈利能力分析。

此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。

第十二章发展能力分析。

此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长*分析及发展潜力情况分析。

第十三章投资数据分析。

此章包括经济效益和经济评价指标分析等。

第十四章财务与敏感*分析。

此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定*与风险分析、社会效益和社会影响分析等。

第十五章现金流量估算分析。

此章包括全投资现金流量的分析和编制。

第十六章经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。

第十七章项目数据分析结论与建议。

第*章财务报表。

第十九章附件。

大数据报告【第二篇】

胡泽君审计长曾多次强调指出，要积极推进大数据审计，坚持科技强审，通过信息化、数字化，努力提高审计监督的质量和效率。新形势下，审计工作特别离不开大数据的支撑，利用大数据进行审计，或将成为审计机关应对复杂社会经济管理形势、提升审计工作质量的重要手段。以"金审工程"为基础的审计信息系统经过多年的建设发展，目前正逐步建立和完善。同时，在政府各部门中社会保障大数据既具有较高的完整性，也兼具较高的准确性。这些得天独厚的条件，不仅使审计对"大数据"监督管理成为可能，更为实施以"大数据"为基础的审计"全覆盖"奠定了基础。

一、大数据技术在财政审计方面的运用。

（一）运用大数据开展财政审计是时代发展的必然要求。大数据不仅是信息技术的重大进步，更是发展理念的重大创新，对经济社会发展起到重要作用，对与数据密切相关的审计工作也必将产生深刻影响。当前，财政、税务、人民银行等部门普遍进行信息系统建设，财政部门开展的"金财工程"覆盖财政收支管理的业务应用系统，涵盖了预算管理、国库集中收付等业务，对财政部门的审计单位信息化的发展，迫切要求运用大数据开展财政审计。

（二）运用大数据开展财政审计是推动完善国家治理的迫切需要。财政审计的范围突破了传统的财政收支概念，囊括了政府性收支的全部内容。全口径预算的审查监督付诸实施，如何在有限的时间内查找和发现问题，运用大数据开展财政审计成为推动完善国家治理的迫切需要。

（三）运用大数据开展财政审计是财政精细化管理的要求。在精细化管理要求之下，财政预算审查、预算执行差异分析、预算与决算的对比分析都是使用系统大数据来完成的。相应地，财政预算执行审计要实现全口径分析，必须使用系统数据。如利用国库支付系统的数据，通过对指标来源、资金性质、资金流向的跟踪分析，实现所有财政资金全过程跟踪审计。（四）大数据审计现在的运用情况。按照审计署的要求，建立了财政数据定期报送机制，每半年收集一次财政数据，并对分享的“大数据报告【汇编8篇】”，生成审计人员可以使用的标准表。财政科联合信息科，对预算编报系统、预算指标系统、非税征管系统、决算编报系统等的财务和业务数据，集中进行多系统关联、大数据比对。将数据分析形成的审计中间表和疑点表作为重点进行审计，提高了效率和增强指导性。审计结束后，强化经验总结，形成数据采集转换指南，归集整理形成财政大数据审计模型方法体系表，为进一步深化大数据审计积累经验。

二、社保审计大数据信息管理现状。

（一）社保部门数据管理情况。一是社保业务实现网络化。随着金保工程的推进，社会保险"六险"统征已经实现，社会保障业务办理正逐步向社区（村）、单位及个人延伸，社会保障业务一体化架构正逐渐完善。二是社保资金使用服务实现规范化。卫生三级医疗服务网初步实现信息化，市级、县级医院、乡镇卫生院医疗业务管理系统已经平稳运行，乡村卫生管理一体化正逐步规范，居民人口及流动人口信息统计系统已趋于成熟。三是民政事业实现信息化。民政城乡居民低保、医疗救助及优抚等业务完成了由手工到信息化的转变，数据也由纸质向信息化转换。

（二）审计机关对社保数据的审计情况。审计机关在工作中采集了大量的财务数据和业务数据，但没有对这些数据进行统一和规范地管理，一般是保存在审计人员的电脑中，很难实现与局内其他审计人员和所属部门的数据共享，导致工作中出现重复采集数据的现象。由于大数据信息化环境下社保系统的特殊性，内部控制转变为对人和系统两方面的控制，而且多数情况是以计算机自动控制为主。数据网络安全存在隐患，大数据技术本身的技术架构，决定了采用"大数据"技术架构的系统安全防护的难度。

审计局在社保资金审计中，收集了医保、养老、低保、公积金等民生资金的业务数据，建立了审计数据库，信息技术人员和社保审计人员联合对各类数据进行了深入分析。在审计分析中，首先明确所面临问题的类型，然后根据类型的不同选择具体的处理方法。例如，在做参保对象的信用分析时，首先明确该问题类型属于分类，如果该问题类型无法用数据挖掘工具解决，那么就应当选择另外更加适合的方法来进行解决。建立审计方法，对采集的业务数据、财政财务数据以及相关外部数据进行综合分析，生成审计中间表和疑点分析数据，采取业务跟踪、内控测试、数据比对等方式，发现审计疑点并进行分析、筛查和分类。运用"互联网+"思维，注重外部数据的搜集和运用，包括企业登记信息、税务征缴信息、车辆信息、房产信息等与社保审计相关的数据。注重发票查询系统、企业信用公示系统等在公开资源的使用，积极挖掘和构建内、外部数据间潜在的关联，寻找相关的线索和突破口，搭建多维度、立体式审计工作大数据平台。（三）当前在社保审计中需解决的几个问题。一是解决数据价值认识和利用问题。在审计机关还存在着有些对于数据价值观念不强，不注重基础社保数据的积累和分类工作，对于历年的重要数据只是简单记录储存，从不进行仔细分析进而指导工作实践。对于多样复杂的大体量的社保数据，要么简要进行汇总统计，要么不知所措，甚至直接置之不理。就数据的分析方法而言，分析手段有限，专业性数据分析能力欠缺，不能够深度挖掘数据价值，加以充分吸收利用。二是解决架构模式改变问题。随着"大数据"、"云计算"在各行业的不断应用，数据架构与以往相比有了很大的变化，对数据的采集利用提出了新的、更高的要求。三是解决高端数据人才培养问题。多培养通晓相关专业知识和信息技术的复合型的人才，培养一批懂得大数据，收集大数据，并且善于研究大数据，深挖大数据的专家。加大对现有信息管理人员的大数据培训力度，掌握大数据相关技术。

三、

大数据审计发展方向面对大数据时代对审计工作带来的挑战，审计方式和途径将实现以下四个方面的转变。

（一）应用大数据分析技术，实现审计方法从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变。

传统的计算机审计，是通过电子数据采集转换对数据进行验证，通过构建查询分析、多维分析等方法模型进行数据分析，而应用大数据分析技术，则能够使审计数据分析逐步由传统的验证性分析向挖掘性分析转变。挖掘性分析是指采用大数据处理技术，利用数据仓库、数据挖掘和模型预测工具进行审计分析，从大量数据中发现蕴涵的数据模式和规律。

（二）应用大数据分析模式，实现审计方式从发现问题向风险预警转变。

传统审计工作以发现问题为主，对经济形势进行预测分析，因而须等到相关事件发生并且形成一定规模后，再根据搜集到的足够数据进行分析研究，具有滞后性。而大数据技术可通过对跨领域的大规模经济、社会行为数据进行分析，对经济社会相关异常动态实现早期关注，利用其对异常数据的敏感性实现早期预警。审计可以运用大数据相关技术，对宏观经济社会风险问题展开初步分析。（三）应用大数据审计作业平台，实现单机审计向云审计转变。

以审计大数据为中心建设"云审计"平台，实现远程存储和移动计算，使审计机关能够通过网络接入"云"实施审计，利用大数据分析、人工智能等信息技术，解决数据采集分析和管理中存在的问题，实现审计成果共享。其次，应完善联网审计系统，逐步建立预算、执行、财政、地税、社会保障、医疗机构、公积金等重要行业和部门的审计实时监督系统。再次，应建设审计数据综合分析平台，运用大数据技术，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据，以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。最后，应推广"总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究"的审计模式。

（四）构建专业的审计分析队伍，实现传统纸质账本审计向大数据审计转变。

审计工作应实现"六大转变"，即由单点离散审计向多点联动审计转变、由局部审计向全覆盖审计转变、由静态审计向静态与动态审计相结合转变、由事后审计向事后与事中审计相结合转变、由现场审计向现场审计与非现场审计相结合转变、由微观审计向微观与宏观审计相结合转变。为此，需要在组织方式、人员结构、思维方式等方面与之相适应。在组织方式上，应尝试开展无项目审计，依托审计数据中心积累的数据资源，横向关联比对分析，纵向深入挖掘分析，从数据中发现审计疑点和线索。在人员结构上，应不断提升"四种能力"，即大数据分析能力、综合研究能力、创新能力和跨领域知识运用能力，不断加强对大数据先进理念和前沿技术的学习，掌握大数据分析方法，提升审计人员综合素质。在思维方式上，应培养"数据先行"意识，以数据为核心，使数据分析在审计工作开展前先行实施，根据数据分析结果，有重点、有步骤、有深度地在审计实施过程中进行核查验证、追踪线索、发现问题，全面深化大数据技术在审计工作中的应用。

大数据报告【第三篇】

今年，火车票预售期由春节前60天缩短至30天。昨天下午，去哪儿网通过对60多万条飞机航线、50余万条铁路客运线进行大数据计算，对外发布了《春运大交通数据报告》，为回家旅客提供参考。报告显示，20春运期间，预计铁路车票中高铁占比将超4成;航班出发最集中的日期是年1月24日，十大难买票航线中，北京占了一半。同时“怡起回家”福利通道已开启，将为旅客提供最高金额达100元的火车票减免优惠券等多项福利。

火车票。

超四成人将坐高铁。

铁路向来是春运客运量最高的交通工具，据去哪儿网大数据预测，2017年12月15日将进入旅客春运抢票高峰，此轮去程购票高峰将和去年一样，一直持续到春节前结束。

今年春运，铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市，外来人口集中，也是多条铁路线路的起始地。一个显著的变化是，购买快速铁路车票的用户比例不断增加，选择乘坐高铁的人数占比达到了%，选择乘坐城际铁路的人群比例也达到了%，整体超过了总数的一半。乘坐上海出发的高铁线路人数最多，杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。

飞机票。

北京飞佳木斯特难买。

2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日，已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期，全国重要的机场将进入到繁忙状态，返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。

北京至成都、深圳至重庆、上海至哈尔滨、北京至三亚、广州至重庆、深圳至成都、成都至北京、重庆至广州、北京至哈尔滨、上海至成都，这十条是往年最热门的空中回家路。据去哪儿网大数据统计，北京至佳木斯的航线，在众多热门航线中并不起眼，但订票时间却比其他航线早很多，平均会提前36天。而从深圳回海口更早，一般提前43天，堪称最难买航线。记者注意到，在“春运期间十大最难买线路”中，北京起飞地就占了一半。

接送站。

4点到11点为乘车高峰。

春运期间，95%的旅客会有行李箱、背包并携带各种礼品，专车接送机/站成为热门出行工具。北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。

在接送机/站的用户中，25至35岁年龄段人群最高，占比48%，35至45岁占比也超过两成。在预约时间上看，男性一般提前在出发前天至天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分，其预约时间在天至天。

从出行时段上看，4点至11点为旅客乘车去机场、火车站高峰，其中5至6点出发人群最高，高达%;10至11点又会出现小的高峰，出行占比为%。

发福利。

买火车票最高减100元。

由华润怡宝饮料(中国)有限公司和去哪儿网发起的2017“怡起回家”春节活动于昨天正式启动。即日起至2017年2月11日，旅客打开去哪儿网app找到“怡起回家”专题可以参加红包抽奖，覆盖去哪儿网旗下机票、火车票、汽车票、接送机租车、度假、门票、酒店等全线产品。

其中，活动力度最大的是乘坐比例最高的“火车票”，活动为旅客提供了最高金额达100元的火车票减免优惠券，并可直接用于购票抵扣，还有千张“1元机票”秒杀、4000份车车代金券、4万份出游保险等多种优惠。过年期间，旅客还将享受到国内外12条免费度假线路、3万份怡宝定制红包和1万份出游保险的额外奖项。

大数据报告【第四篇】

近期成立的深圳市综合交通运行指挥中心囊括深圳全市24个交通信息化系统和海量的交通基础数据，上述问题应该也是其重点的研究方向。

抛砖引玉：

分析案例1：结合公交车gps数据、乘客刷卡信息等数据，能够获取每辆公交车每个站点停车时间、上下车乘客数量、乘客精细时空轨迹等，再此基础上应该可以做“公交车线路、站点、发车频次优化”、“典型居住区和就业地的通勤出行分析”等分析。

分析案例2：结合rfid、gps等数据，能够获取车辆精细化时空轨迹信息，能够对行车辆行驶轨迹、路段行程时间可靠性、od分布(起点-终点)等进行数据分析，应该能替代部分传统交通规划和交通需求分析的内容，理论上应该更加实时可靠。

[大数据理论指导交通数据分析的方法]。

大数据报告【第五篇】

在线问诊发展至今几乎是移动医疗的标配，也成为越来越多用户的选择，其中积累的医疗大数据也耐人寻味。昨日，国内最大的移动互联网健康医疗服务平台——平安好医生发布《国民健康大数据报告》，数据显示，儿科健康问题的咨询者，超过一半是1990年以后出生的年轻母亲，而广东、北京和山东的用户更愿意在健康保健商品上花钱。

平安好医生健康大数据研究院发布了第一份研究成果——《2016国民健康大数据报告》。据了解，该报告以平安好医生平台全样本数据为支撑，覆盖实名注册用户亿，月度活跃用户超过万，日均在线问诊量40万人次的在线健康医疗行为大数据，从健康管理和线上就医两大维度，对互联网健康医疗服务典型使用人群关注的健康问题，自身的健康状况和对待健康的态度，以及进行健康管理的行为进行了盘点、归纳和剖析。根据平安好医生平台的大数据分析发现，儿科健康问题的咨询者，超过一半是1990年以后出生的年轻母亲;来自于中学生提问者的咨询需求，其中超过6%与整形美容相关;50到60岁的中老年女性日行万步，是健步运动的典型爱好者;而观看健康直播的主要群体是20-35岁的年轻男性;广东、北京和山东的用户更愿意在健康保健商品上花钱。

在对用户的全平台使用行为进行数据分析的同时，报告也对平安好医生医学专家团队一年来线上服务积累的数据进行了梳理。数据显示，每个平安好医生医学专家的全年在线接诊数量为万次;儿科、妇科和皮肤科是全年咨询量最高的热门科室，在线就医需求最热门的时段是夜间。，每一名医生在凌晨0点到6点要接待1万名用户提出的夜间咨询，占到总咨询量的10%以上。

大数据报告【第六篇】

12月8日消息，第一财经商业数据中心发布的《中国互联网消费生态大数据报告》显示，中国亿网民将成为潜在的互联网消费者。

80后、90后消费观念大不同。

报告显示，80后与90后作为互联网消费领域的核心消费人群，90后在线上拥有鲜明消费特征，主要的标签是娱乐至上、爱新鲜和个性化。90后在玩乐方面的兴趣广泛，既表现出对桌游、美食、夜生活的喜爱，也对二次元、游戏等虚拟领域有着更高的付费意愿。

相比较下，80后则更顾家，在互联网理财、互联网地产、电商等消费领域有显著的消费特征，是互联网消费的主力人群。从阅读内容方面看，80后更加偏爱看健身、旅游、时尚、房产等话题的资讯;购物方面看，80后也更偏爱大家电、汽车用品、童装等居家物品，由此可以看出，80后互联网消费者特征的关键词是家庭化、品质和资讯控。

网红借力电商成“吸金王”

今年电商和社交的融合成为一个典型现象。数据显示，红人经济的发展使得红人店铺的浏览成交高于一般女装店铺，近50%的粉丝有重复购买的行为，并且规模大的红人店铺比一般红人店铺转化率高出57%。可以看出电商红人的店铺具有粉丝粘性高、高浏览高转化以及销售爆发力强的优势。

便捷和品质成互联网消费核心诉求。

移动互联网的渗透和众多新应用的兴起使得我国互联网消费生态不断孕育繁衍，消费者的需求也因此更加清晰细分，便捷与品质的诉求是两大明显特征。

报告提出，消费趋势的便捷主要体现在降低门槛、资源优化、服务整合和随时随地四个特性。以滴滴出行为例，滴滴优化夜间运力资源极大满足了人们夜间个性化出行的需求。数据显示，机场、火车站、餐饮等夜间交通资源不足的地方，使用滴滴出行的偏好度均呈现上升趋势，体现出网约车满足了消费者的`交通需求。

需求“品质化”则大大促进了商家运营发展轨迹的高端化、定制化、专业化和服务化。报告数据显示，从趋势上看，飞猪三年跟团游的增幅高于自由行的增幅，且跟团游中有近8成的订单数是当地游，可以看出组件式的“diy自由行”已成为了消费者旅游出行的新风尚，同时也反映了多元化的自由行产品为消费者提供了更丰富的定制体验。

大数据报告【第七篇】

早在5000多年前，中国人就拥有了长伴一生的独特印记——名字，但对于名字的研究，由于缺乏数据支持，从古至今都比较稀少。

日前，中国首份姓名大数据报告《2016大数据“看”中国父母最爱给宝宝起什么名》出炉。

该报告由清华大数据产业联合会发起之一、清华大学“幸福科技实验室”支持项目、国内唯一以大数据和心理学为基础进行姓名研究和起名服务的专业机构“起名通”耗时3个月完成，抽取整理了(*)，并综合覆盖了11亿人口的历史数据，是国内首份关于名字的全景式报告。

备受关注的中国人重名情况到底有多严重，报告首次进行了披露：“中国前100个重名率最高的名字，在全国覆盖的人口整体超过10%。”各个省份的重名严重度也有明显差异。“东北三省，其每一个省的前100个热名与该省人口之比，都能高于16%，而广东省的爆款名覆盖率则不到6%。”

再从年代看，随着大众受教育程度的普遍提升，重名情况已经有所好转，“80后”的爆款名覆盖率高达17%;而到了“00后”，这一比例下降到了8%。但名字的选择范围却很狭窄。20新生儿的热名一眼望过去，傻傻的分不清。报告认为，从众心理，创新精神不足，以及家长普遍强调“过好自己的日子”、缺少更多元化的考虑，影响了新生儿名字的文化韵味、寄寓深意和精神风骨。而各大商业网站为吸引用户点击特设的“男孩女孩好名字帖”与“生肖取名宜忌”帖，则成为“10后”高重名率背后的两大“黑手”。

最新一年的热名榜单，还能看出新一代父母对孩子最集中的'期望是“阳光、快乐”，传统对女子美丽温柔的要求已经不占主流，男孩起名也不像其父辈更强调坚强伟大、个人奋斗。一些代表美德的字，如诺、芷、恩、允、谦，正开始受到年轻父母的青睐，体现了时代对于“德行”的呼唤。

此外，报告对中国人的民族性格，子随父姓观念的松动，父母在育儿中的参与度，中性现象，流行、地域和外来文化对新生儿影响等，都从姓名视角进行了深入剖析，并提供了多纬度榜单。

“dt时代的大数据，必将深入各行各业，以服务大众为主，以给社会创造多少价值作为衡量标尺。姓名大数据报告的发布，是这样一个大趋势下的必然产物。”报告领衔人张襦心表示，“名字反映了父母的价值观，对孩子的性格引导具有重要意义。所以这份报告，不仅从姓名的微观视角记录了这个时代正往何处去，我们也希望它能为下一代文化素养和价值观提升尽一点力量，帮助他们遇见更好的自己。”

大数据报告【第八篇】

国家大数据(贵州)综合试验区将围绕数据资源管理与共享开放、数据中心整合、数据资源应用、数据要素流通、大数据产业集聚、大数据国际合作、大数据制度创新等七大主要任务开展系统性试验，通过不断总结可借鉴、可复制、可推广的实践经验，最终形成试验区的辐射带动和示范引领效应。

贵州是我国首个大数据综合建设试验区，在数据资源的积累和应用上有了一定基础。自以来，贵州全面着手布局大数据产业，目标明确，就是要一步一步建成“中国数谷”。

贵州在大数据产业上的突破也得到来自国家层面的认可。6月17日，习近平总书记在考察贵阳大数据应用展示中心后表示：“贵州发展大数据确实有道理。”208月31日，国务院发布《促进大数据行动纲要》，将大数据产业上升至国家战略，明确提出要在贵州建设大数据综合试验区。1个月后，贵州启动全国首个大数据综合试验区建设工作。年11月，贵州省委十一届六次全会上，提出了“十三五”时期贵州经济社会发展的总体要求。其中除了政治建设和党的建设，只提了两大战略行动——大扶贫、大数据。

对大数据产业给予优厚政策的背后，是贵州省发展智能制造的需求。5年前，贵州拉开工业强省战略大序幕。“十二五”时期，全省规模以上工业企业由“十一五”末的2963家增加到20的3685家，实现总产值由4206亿元增加到9598亿元。2015年前三季度，全省规模以上工业增加值达到2621亿元。在大数据产业的背景下，“贵州智造”渐成气候。去年贵州工业规模翻番，增速居全国第一，产业结构一再优化，对国民经济的贡献率保持在32%以上，成为经济发展的主动力、财税增收的主渠道、带动就业改善民生的重要途径。

通过制定产业发展规划与优惠政策、建设基础设施与平台、开放数据、举办商业模式大赛等，逐步构建大数据产业发展理念、思路与路径，为企业落地发展与市场培育提供良好的土壤，贵州开始实现大数据产业的快速起步。

京津冀。

京津冀三地共同建设大数据综合试验区，将以大数据的思维、技术、模式、产品、服务等突破行政藩篱和区域界线，打造京津冀大数据综合试验区，将京津冀区域打造成为国家大数据产业创新中心、国家大数据应用先行区、国家大数据创新改革综合试验区、全球大数据产业创新高地。

京津冀将立足三地各自特色和比较优势，北京强化大数据创新和引导，天津侧重于设备制造与集成，强化带动和支撑，河北侧重于大数据存储，强化承接和转化，形成北京中关村+天津滨海新区、武清+河北张家口、廊坊、承德和秦皇岛“1+2+4”协同发展功能格局。不鼓励在北京建设数据中心，三地将进行数据中心整合利用试验探索，加快大容量骨干网络设施建设，扩大基础设施物联网覆盖，推动京津冀地区数据中心向张北等区域集中。”

在大数据的典型应用方面，三地将瞄准京津冀协同发展重大需求，推动开展大数据便民惠民服务，围绕科技冬奥、环保、交通、健康、旅游、教育等重点领域，探索大数据创新应用、一体化服务协同和产业集聚。京津冀还将开展大数据交易流通试验探索，以数据交易服务推动数据资源资产化，建立健全大数据交易制度，推动形成京津冀一体化数据资产交易市场。

近日发布的《北京市“十三五”时期软件和信息服务业发展规划》中指出，三地将强化数据资源的统筹管理和利用，建立京津冀政府数据资源目录体系，并进行公共数据开放共享试验探索，推进公共基础信息共建共享，建立统一的公共数据共享和开放平台体系。

珠三角。

根据广东省的数据机房建设情况估计，当前广东省数据存储量约为2300pb，成为了我国重要的大数据产业集聚区域，培育了一批实力较强的大数据创新企业，呈现出“广深引领、珠三角集聚、粤北东西紧随”的发展态势。珠江三角洲地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成了大数据集聚发展的趋势。其中，广东粤数大数据有限公司深耕政府数据，正在建设立足广东辐射全国的大数据产业聚集区。

8月，广东开始研究制定珠三角国家大数据综合试验区推进方案，提出用5年左右時間，打造全国数据应用先导区和大数据创业创新集聚区，抢占数据产业高地，促进经济转型升级，完善社会治理，建设具有国际竞争力的国家大数据综合试验区。，并为国家大数据发展探索新路径、提供新经验。

上海。

上海有很好的信息化基础：正在编制大数据发展的实施意见，以对接国家发展战略;将发起和设立大数据产业投资基金，目前已集约10亿元资金;上海市政府数据服务网开放内容现已基本覆盖各市级政府部门主要业务，涵盖了12个重点领域，累计开放数据资源近900项。

上海市已经形成了由经信委、发改委、网信办、科委等四个部门组成的工作机制。

上海将围绕自贸区建设和科创中心的建设两大战略，在四大方面推动大数据发展，包括推动公共治理大数据的应用、推动大数据的科技创新和基础性治理的工作和研究、推动大数据与公共服务基层社会治理相结合、在大数据方面进一步加强与长三角地区和长江经济带城市的合作等。

河南。

《河南省国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确提出建设网络经济大省，实施大数据发展战略。河南省大数据基础支撑有力：人口、农业、交通、物流、经济、民生等领域数据资源丰富，互联网和移动互联网用户规模、移动互联网接入流量均居全国前列;郑州国家级互联网骨干直联点是全国十大骨干网互联枢纽之一;与阿里巴巴、腾讯、百度等互联网龙头企业积极开展战略合作，一批行业云及大数据平台正在加快建设。

河南省建设国家大数据综合试验区的总体考虑是：坚持改革创新和市场需求导向，以深化大数据应用为主线，重点在管理机制创新、数据汇聚共享、重点领域应用、产业集聚发展等四个方面先行先试，大力提升大数据在促进转型发展中的引领支撑作用，加快推动大数据与传统产业融合发展，不断提高政务民生大数据应用服务能力，探索形成一套适应大数据创新发展的管理机制和发展模式，为国家大数据战略实施提供实践经验和有益借鉴。河南省发改委将按照国家大数据综合试验区建设总体安排，抓紧编制建设实施方案，明确建设目标、建设重点、时间表和路线图，出台有针对性的政策措施，全面推进试验区建设。

重庆。

重庆建设国家大数据综合试验区的总体考虑是积极引领东部、中部、西部、东北等“四大板块”发展，更加注重数据资源统筹，加强大数据产业集聚，发挥辐射带动作用，促进区域协同发展，实现经济提质增效。

据悉，早在，重庆市就制定了《大数据行动计划》，提出要加快大数据产业布局，建设成为有国际影响力的大数据枢纽及产业基地。

为此，重庆进行了尝试：建设仙桃数据谷，培育发展先导性前沿科技产业，构建具有国际竞争力的创新生态圈，吸引了亿赞普、宏碁、钱宝、中兴等一批龙头企业入驻;“云端计划”顺利实施，云计算数据中心项目的建成投用为大数据资源库的形成创造了基础条件，引进的nec、神州数码、腾讯等一批云计算应用服务龙头企业将为大数据分析和应用积累良好的产业基础。其中，重庆九次方大数据科技有限公司、国久大数据有限公司都是大数据公司中的佼佼者。

到，大数据产业成为重庆市经济发展的重要增长极，在虚拟技术、云计算平台技术、海量数据存储、数据预处理、新型数据挖掘分析、信息安全技术、大数据关键设备7大领域突破一批关键技术，推动大数据技术在电子政务、民生服务、城市管理及相关重点行业广泛应用，将大数据产业培育成全市经济发展的重要增长极，打造2-3个大数据产业示范园区，培育10家核心龙头企业、500家大数据应用和服务企业，引进和培养1000名大数据产业高端人才，形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地。

沈阳。

沈阳市委、市政府把大数据发展当成全市“一号工程”，在全国率先组建了正局级单位“沈阳市大数据管理局”，主要职责就是推动大数据发展和建设智慧城市，确定了以大数据发展为主体、智慧城市建设和传统产业转型升级为两翼的智慧产业“一体两翼”发展思路。并发布了《沈阳市促进大数据发展三年行动计划(-)》，将打造成为国家级大数据产业创新发展试验区、东北地区大数据集聚区，形成立足沈阳、辐射辽宁、带动东北的市场布局。

沈阳市将大数据发展与智慧城市建设工作作为实现沈阳老工业基地振兴发展的重要举措。沈阳市实现大数据产业创新发展和打造成为东北大数据中心，形成以大数据发展为主体、以智慧城市建设和传统产业转型升级为两翼的“沈阳模式”。

到，沈阳市大数据发展水平达到国内领先，沈阳市智慧城市“惠民、兴业、善政”的目标初步实现，在大数据的引领下沈阳传统产业转型升级的步伐不断加快，以智能制造为核心的具有国际竞争力的装备制造业基地逐步形成。大数据产业链不断完善，大数据技术及解决方案在公共服务、城市管理及产业发展等方面的广泛应用;城市及城市群的政府和企事业单位数据不断开放。大数据布局基本形成，大数据相关产业规模力争突破1000亿元，加快促进并在浑南区、沈北新区、铁西区等地打造沈阳大数据产业带和2-3个大数据示范园区，培育大数据行业龙头企业10家，大数据产业从业企业达到200家以上，引领带动相关产业7000亿元，建成一个国家级工业大数据示范基地，引领沈阳成为具有国际竞争力的智慧产业先导区、充满活力的区域性大数据集聚区和全国智慧城市群典型示范区。

内蒙古。

内蒙古自治区凭借能源、地理位置及地方政府在支持大数据产业和应用发展等方面很有特色：在呼和浩特建设“草原云谷”——中国·内蒙古呼和浩特云计算产业基地，聚集中国电信、中国移动、中国联通等一批云计算产业链各环节核心企业和科研机构;全区首个云计算大数据创客中心在和林县开园，近40家创新型企业。据了解，内蒙古蒙数大数据有限公司正基于政府大数据，实现从顶层设计、平台搭建到产业推动的全链条合作。

十三五”期间，内蒙古呼和浩特市将把云计算产业作为转型发展的抓手和创新发展的着力点，总体思路是以国家级数据中心建设为基础，以数据的开发和应用为核心，以构建完成产业链为目标，着力引进一批国内外知名的云计算和大数据企业，建设一批领先水平的应用示范，突破和实施一批主导行业的核心技术，打造一批引领发展的云计算服务平台。把呼和浩特市云计算产业打造成500亿元以上的产值，力争做到千亿级的产业集群，为国家大数据行动计划和“互联网+”战略的实施作出贡献。

徐主任关于国家大数据综合试验区的意义，他认为，以建设国家大数据综合试验区为抓手，助力供给侧结构性改革。积极试点探索大数据与传统产业、区域经济的融合发展，促进数据要素与其他生产要素的整合利用，提高产业组织效率，加速形成高质量、多层次的供给体系，重塑产业链供应链价值链，实现资源优化配置，全面释放数据红利，推动供给侧结构性改革。

专家认为，国家级大数据综合试验区带来的机遇远不止此。运用大数据可以实现三个突破，即：在政府数据的整合、共享和开放方面，以及政府治理和社会民生服务领域的应用方面实现突破;在推动制造业和互联网融合方面实现新的突破;通过大数据更可以促进“双创”的实现。

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