大数据时代党员干部的12堂必修课

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徐辉,元章 著



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发表于2024-11-22

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图书介绍

出版社: 中国友谊出版公司
ISBN:9787505730298
版次:1
商品编码:11429059
包装:平装
开本:16开
出版时间:2014-03-01
用纸:胶版纸
页数:199
正文语种:中文


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图书描述

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  大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。中央政治局第九次集体学习的时候,课堂走出了中南海而搬到了中关村,在这堂课上,一些企业家作为“教员”走上了中央政治局集体学习大讲堂,为一批特殊“学员”上了一堂生动的科技课。其中百度的李彦宏就大数据的主题作了讲解,阐发了大数据在促进信息消费和关注社会民生两个方面的重要价值,大数据能实现什么样的未来吸引了中央高层的目光。
  当前,面对各种纷繁复杂的形势和来自国内外的重重压力,意识形态领域异见纷呈,群众需求层次多彩多样,社会各种矛盾相互交织,市场经济大潮汹涌澎湃……这无疑是党的各项工作的一组大数据。

内容简介

  为贯彻落实党的十八大和十八届二中、三中全会精神以及中纪委十八届三次全会精神以及总书记系列讲话精神,《大数据时代党员干部的12堂必修课》选取了大数据时代党员干部应该具备的能力和素养的12个方面进行了讲解和阐释,内容涵盖国家治理体系和治理能力现代化的各个方面,涉及经济、政治、社会、文化、生态文明、党的建设等,热点明确,焦点集中,难点突出,方便实用。

作者简介

  徐辉,男,法学博士。长期从事中国特色社会主义理论与实践研究,在《人民日报》及多地报刊发表大量理论文章,对党的建设领域亦有深入研究。主要著作有2011年人民出版社出版的《大国策:通向大国之路的中国模式》等。

目录

第一章
大数据时代的机遇和挑战
一、认识大数据时代
二、大数据的积极影响
三、大数据带来的挑战
四、大数据时代政府的应对策略

第二章
大数据时代的世情国情党情
一、大数据时代的世情
二、大数据时代的国情
三、大数据时代的党情
四、顺势而为为实现中国梦营造良好的国际国内环境

第三章
顺应大数据的全面改革开放
一、改革开放是一场深刻的社会革命
二、深水区里的"硬石头"
三、坚定不移地推进和深化改革开放
四、改革不能改向

第四章
大数据时代的市场经济发展
一、大数据在市场经济中的作用
二、大数据为市场经济带来的机遇和挑战
三、适应大数据时代要求的经济发展对策
四、让市场在资源配置中起决定性作用

第五章
大数据时代的企业管理之变
一、数据分析成为企业的核心竞争力
二、企业管理模式的变革
三、企业决策模式的变革
四、企业营销模式的变革

第六章
大数据时代的循环经济发展
一、全面认识循环经济
二、大数据对循环经济的促进作用
三、信息化建设促进循环经济发展的对策

第七章
国家文化软实力的数据化提升
一、"软实力"概念的提出与内涵
二、我国文化软实力的状况
三、数据化时代提升文化软实力的对策

第八章
大数据时代的互联网与意识形态
一、我国互联网已进入大数据时代
二、互联网发展给意识形态带来的挑战
三、大力加强主流意识形态建设
四、牢牢掌握意识形态的主导权、管理权

第九章
信息化条件下的社会治理创新
一、我国社会治理面临的问题
二、社会治理的主要任务
三、完善社会治理的障碍
四、大数据时代创新社会治理的主要对策

第十章
农村土地使用权的数据化分析
一、我国农村土地使用权资本化的基本情况与政策演变
二、农村土地使用权资本化发展的制约因素
三、完善农村土地使用权资本化的机制

第十一章
新型城镇化的大数据考量
一、城镇化和新型城镇化
二、新型城镇化建设的思路
三、运用大数据思维深化相关体制机制改革

第十二章
大数据时代党的执政能力建设
一、提高党的执政能力的主要任务
二、党的执政能力面临的挑战
三、大数据时代提高党的执政能力的措施

精彩书摘

  第一章 大数据时代的机遇和挑战
  “在洛杉矶,警方通过数据分析,预测 12 小时内哪个地区最有可能发生犯罪;在伦敦金融城,一位交易员认为,数学计算可成为发财‘秘笈’;在南美,天文学家尝试为整个宇宙进行分类记录……这些迥然不同的领域如今出现同一特征:数据量的大爆发。”这是英国广播公司品牌栏目《地平线》最新播出的纪录片《大数据时代》中的开篇一幕。2011 年全球产生的数据量达 1.8ZB(1ZB等于1万个GB),并且预计将每年翻番。这一数据量相当于 2000 亿部时长两小时的高清电影,一个人要连续看 4700 万年才能看完。的确,无处不在的海量信息正改变着整个世界和我们的生活方式,一场大数据革命悄然来临。 “大数据”(big data)是指大量、高速、复杂、变化不定的数据,需要用先进的方法和技术实现信息的收集、存储、分配、管理和分析。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里?金指出:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”它指的是对规模巨大的资料量进行专业化的撷取、管理和处理,使之成为帮助企业和社会发展的有效资讯。
  一、认识大数据时代
  数据古已有之,人类利用数据的历史也至少有几百年,近几年有了快速发展;数据也不一定要用阿拉伯数字来记录,文字、音频、视频也是其常见格式,如今变得更加复杂,人的情绪、感觉等将来都可以成为数据。近年来,随着信息技术的发展,数据量正在飞速增长,过去两年的累积数据量已超过了以往所有历史的总和。据统计,2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多;而且不仅是数据量的激增,数据结构亦在演变。Gartner统计,2012年半结构和非结构化的数据,诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等占全球网络数据量的85%左右;而且,整个网络体系架构将面临革命性改变。大数据时代已经来临!
  究竟什么是大数据?大数据并没有标准定义,国际上通常用“四个V”来描述大数据的特征,即Volume(数量)、Value(价值)、Variety(多样性)和Velocity(增速)。一般来说,人们没法处理或者很难处理的数据的量就可以叫大数据。对于大数据时代,目前通常认为有下述四大特征,称为“四V”特征:
  1.量大(Volume Big)
  到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=1000TB),而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=1000PB)。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
  2.多样化(Variable Type)
  数据类型繁多,愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。传感器、平板电脑和移动电话等产生信息的设备继续成倍增加。随着全世界的联系更加紧密,社交网络也在加速发展。这些共享信息的选择意味着公众、政府和企业间互动方式的根本转变。
  3.快速化(Velocity Fast)
  数据流往往为高速实时数据流,而且往往需要快速、持续的实时处理;处理工具亦在快速演进,软件工程及人工智能等均可能介入。
  4.价值高和密度低(Value High and Low Density)
  以视频安全监控为例,连续不断的监控流中,有重大价值者可能仅为一两秒的数据流;360°全方位视频监控的“死角”处,可能会挖掘出最有价值的图像信息。
  大数据的这些特征将决定政府在大数据业务和整个大数据生态系统中收集、分析、管理、存储及分配数据的方式。
  数据无处不在,数据来源呈多样化趋势,大数据的时代特征正在呈现。从 TB、PB、EB 到 ZB 的发展,预示着数据信息的生产和消费群体将迅速扩大,社会的每一个领域甚至每一个个体都成了数据资源的生产源,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度——“大数据”的概念诞生并被应用到了社会的各个发展领域中。
  二、大数据的积极影响
  (一)大数据广泛影响社会生活
  大数据让人可以被量化,却让机器能思考,因此有人说工业革命把人变成了机器,而信息革命则把机器变成了人。如,人们感冒以后,就常常上网搜索:“感冒吃什么药”。一个地区在一个时间段内搜索“感冒”这个关键词的明显增多,公共卫生部门就会警惕,着手监测流感。人们的网络痕迹,从前也许只是占据缓存的“垃圾”,而现在正变成大数据金矿。人们的搜索痕迹可以让服装公司计算出流行色;人们的微博数据让情绪可以被量化,影视公司以此预计电影票房;人们的网络社交圈可以让网贷公司评估出信用。而人们的手机简直就是一个“移动间谍”,持手机人的位置、数据被无处不在的“第三只眼”看着。未来,也许每个人身旁都漂浮着一个屏幕,对不同的人开放不同的权限,我们眨眨眼就可以查阅他的相关信息:朋友圈、搜索痕迹、资产、信用、医疗档案等等。大数据和可穿戴设备可以将这一切从未来影片中带入现实。2010年上海世博会也曾根据当日数据分析,发布第二日入园客流量预报。还有比如街景汽车和卫星定位系统积累了大量的地面数据,不仅可以用于制作电子地图和导航,还能开发出自己会认路的无人驾驶汽车。未来,数据世界和机器世界将无缝对接,让机器能听会说拥有智慧并非幻想。
  ……

前言/序言



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这是我复制过来的,我自己懒得写了,但这也是我想表达的意思。我为什么喜欢在京东买东西,因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样,因为在京东买的东西太多太多了,导致积累了很多未评价的订单,所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久,有买到很好的产品,也有买到比较坑的产品,如果我用这段话来评价,说明这款产品没问题,至少85分以上,而比较垃圾的产品,我绝对不会偷懒到复制粘贴评价,我绝对会用心的差评.

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