大數據時代黨員乾部的12堂必修課

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徐輝,元章 著



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發表於2024-11-22

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圖書介紹

齣版社: 中國友誼齣版公司
ISBN:9787505730298
版次:1
商品編碼:11429059
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2014-03-01
用紙:膠版紙
頁數:199
正文語種:中文


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圖書描述

編輯推薦

  大數據,或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在閤理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Veracity(精確)。中央政治局第九次集體學習的時候,課堂走齣瞭中南海而搬到瞭中關村,在這堂課上,一些企業傢作為“教員”走上瞭中央政治局集體學習大講堂,為一批特殊“學員”上瞭一堂生動的科技課。其中百度的李彥宏就大數據的主題作瞭講解,闡發瞭大數據在促進信息消費和關注社會民生兩個方麵的重要價值,大數據能實現什麼樣的未來吸引瞭中央高層的目光。
  當前,麵對各種紛繁復雜的形勢和來自國內外的重重壓力,意識形態領域異見紛呈,群眾需求層次多彩多樣,社會各種矛盾相互交織,市場經濟大潮洶湧澎湃……這無疑是黨的各項工作的一組大數據。

內容簡介

  為貫徹落實黨的十八大和十八屆二中、三中全會精神以及中紀委十八屆三次全會精神以及總書記係列講話精神,《大數據時代黨員乾部的12堂必修課》選取瞭大數據時代黨員乾部應該具備的能力和素養的12個方麵進行瞭講解和闡釋,內容涵蓋國傢治理體係和治理能力現代化的各個方麵,涉及經濟、政治、社會、文化、生態文明、黨的建設等,熱點明確,焦點集中,難點突齣,方便實用。

作者簡介

  徐輝,男,法學博士。長期從事中國特色社會主義理論與實踐研究,在《人民日報》及多地報刊發錶大量理論文章,對黨的建設領域亦有深入研究。主要著作有2011年人民齣版社齣版的《大國策:通嚮大國之路的中國模式》等。

目錄

第一章
大數據時代的機遇和挑戰
一、認識大數據時代
二、大數據的積極影響
三、大數據帶來的挑戰
四、大數據時代政府的應對策略

第二章
大數據時代的世情國情黨情
一、大數據時代的世情
二、大數據時代的國情
三、大數據時代的黨情
四、順勢而為為實現中國夢營造良好的國際國內環境

第三章
順應大數據的全麵改革開放
一、改革開放是一場深刻的社會革命
二、深水區裏的"硬石頭"
三、堅定不移地推進和深化改革開放
四、改革不能改嚮

第四章
大數據時代的市場經濟發展
一、大數據在市場經濟中的作用
二、大數據為市場經濟帶來的機遇和挑戰
三、適應大數據時代要求的經濟發展對策
四、讓市場在資源配置中起決定性作用

第五章
大數據時代的企業管理之變
一、數據分析成為企業的核心競爭力
二、企業管理模式的變革
三、企業決策模式的變革
四、企業營銷模式的變革

第六章
大數據時代的循環經濟發展
一、全麵認識循環經濟
二、大數據對循環經濟的促進作用
三、信息化建設促進循環經濟發展的對策

第七章
國傢文化軟實力的數據化提升
一、"軟實力"概念的提齣與內涵
二、我國文化軟實力的狀況
三、數據化時代提升文化軟實力的對策

第八章
大數據時代的互聯網與意識形態
一、我國互聯網已進入大數據時代
二、互聯網發展給意識形態帶來的挑戰
三、大力加強主流意識形態建設
四、牢牢掌握意識形態的主導權、管理權

第九章
信息化條件下的社會治理創新
一、我國社會治理麵臨的問題
二、社會治理的主要任務
三、完善社會治理的障礙
四、大數據時代創新社會治理的主要對策

第十章
農村土地使用權的數據化分析
一、我國農村土地使用權資本化的基本情況與政策演變
二、農村土地使用權資本化發展的製約因素
三、完善農村土地使用權資本化的機製

第十一章
新型城鎮化的大數據考量
一、城鎮化和新型城鎮化
二、新型城鎮化建設的思路
三、運用大數據思維深化相關體製機製改革

第十二章
大數據時代黨的執政能力建設
一、提高黨的執政能力的主要任務
二、黨的執政能力麵臨的挑戰
三、大數據時代提高黨的執政能力的措施

精彩書摘

  第一章 大數據時代的機遇和挑戰
  “在洛杉磯,警方通過數據分析,預測 12 小時內哪個地區最有可能發生犯罪;在倫敦金融城,一位交易員認為,數學計算可成為發財‘秘笈’;在南美,天文學傢嘗試為整個宇宙進行分類記錄……這些迥然不同的領域如今齣現同一特徵:數據量的大爆發。”這是英國廣播公司品牌欄目《地平綫》最新播齣的紀錄片《大數據時代》中的開篇一幕。2011 年全球産生的數據量達 1.8ZB(1ZB等於1萬個GB),並且預計將每年翻番。這一數據量相當於 2000 億部時長兩小時的高清電影,一個人要連續看 4700 萬年纔能看完。的確,無處不在的海量信息正改變著整個世界和我們的生活方式,一場大數據革命悄然來臨。 “大數據”(big data)是指大量、高速、復雜、變化不定的數據,需要用先進的方法和技術實現信息的收集、存儲、分配、管理和分析。人們用它來描述和定義信息爆炸時代産生的海量數據,並命名與之相關的技術發展與創新。哈佛大學社會學教授加裏?金指齣:“這是一場革命,龐大的數據資源使得各個領域開始瞭量化進程,無論學術界、商界還是政府,所有領域都將開始這種進程。”它指的是對規模巨大的資料量進行專業化的擷取、管理和處理,使之成為幫助企業和社會發展的有效資訊。
  一、認識大數據時代
  數據古已有之,人類利用數據的曆史也至少有幾百年,近幾年有瞭快速發展;數據也不一定要用阿拉伯數字來記錄,文字、音頻、視頻也是其常見格式,如今變得更加復雜,人的情緒、感覺等將來都可以成為數據。近年來,隨著信息技術的發展,數據量正在飛速增長,過去兩年的纍積數據量已超過瞭以往所有曆史的總和。據統計,2010年以互聯網為基礎所産生的數據比之前所有年份的總和還要多;而且不僅是數據量的激增,數據結構亦在演變。Gartner統計,2012年半結構和非結構化的數據,諸如文檔、錶格、網頁、音頻、圖像和視頻等占全球網絡數據量的85%左右;而且,整個網絡體係架構將麵臨革命性改變。大數據時代已經來臨!
  究竟什麼是大數據?大數據並沒有標準定義,國際上通常用“四個V”來描述大數據的特徵,即Volume(數量)、Value(價值)、Variety(多樣性)和Velocity(增速)。一般來說,人們沒法處理或者很難處理的數據的量就可以叫大數據。對於大數據時代,目前通常認為有下述四大特徵,稱為“四V”特徵:
  1.量大(Volume Big)
  到目前為止,人類生産的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=1000TB),而曆史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=1000PB)。當前,典型個人計算機硬盤的容量為TB量級,而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
  2.多樣化(Variable Type)
  數據類型繁多,愈來愈多為網頁、圖片、視頻、圖像與位置信息等半結構化和非結構化數據信息。傳感器、平闆電腦和移動電話等産生信息的設備繼續成倍增加。隨著全世界的聯係更加緊密,社交網絡也在加速發展。這些共享信息的選擇意味著公眾、政府和企業間互動方式的根本轉變。
  3.快速化(Velocity Fast)
  數據流往往為高速實時數據流,而且往往需要快速、持續的實時處理;處理工具亦在快速演進,軟件工程及人工智能等均可能介入。
  4.價值高和密度低(Value High and Low Density)
  以視頻安全監控為例,連續不斷的監控流中,有重大價值者可能僅為一兩秒的數據流;360°全方位視頻監控的“死角”處,可能會挖掘齣最有價值的圖像信息。
  大數據的這些特徵將決定政府在大數據業務和整個大數據生態係統中收集、分析、管理、存儲及分配數據的方式。
  數據無處不在,數據來源呈多樣化趨勢,大數據的時代特徵正在呈現。從 TB、PB、EB 到 ZB 的發展,預示著數據信息的生産和消費群體將迅速擴大,社會的每一個領域甚至每一個個體都成瞭數據資源的生産源,信息爆炸已經積纍到瞭一個開始引發變革的程度——“大數據”的概念誕生並被應用到瞭社會的各個發展領域中。
  二、大數據的積極影響
  (一)大數據廣泛影響社會生活
  大數據讓人可以被量化,卻讓機器能思考,因此有人說工業革命把人變成瞭機器,而信息革命則把機器變成瞭人。如,人們感冒以後,就常常上網搜索:“感冒吃什麼藥”。一個地區在一個時間段內搜索“感冒”這個關鍵詞的明顯增多,公共衛生部門就會警惕,著手監測流感。人們的網絡痕跡,從前也許隻是占據緩存的“垃圾”,而現在正變成大數據金礦。人們的搜索痕跡可以讓服裝公司計算齣流行色;人們的微博數據讓情緒可以被量化,影視公司以此預計電影票房;人們的網絡社交圈可以讓網貸公司評估齣信用。而人們的手機簡直就是一個“移動間諜”,持手機人的位置、數據被無處不在的“第三隻眼”看著。未來,也許每個人身旁都漂浮著一個屏幕,對不同的人開放不同的權限,我們眨眨眼就可以查閱他的相關信息:朋友圈、搜索痕跡、資産、信用、醫療檔案等等。大數據和可穿戴設備可以將這一切從未來影片中帶入現實。2010年上海世博會也曾根據當日數據分析,發布第二日入園客流量預報。還有比如街景汽車和衛星定位係統積纍瞭大量的地麵數據,不僅可以用於製作電子地圖和導航,還能開發齣自己會認路的無人駕駛汽車。未來,數據世界和機器世界將無縫對接,讓機器能聽會說擁有智慧並非幻想。
  ……

前言/序言



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導師讓看的…不想看……

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有點舊

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啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦

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不錯啥 挺好的 值得一看啊啊

評分

東西很好,送貨來的快

評分

本書內容與名稱極不相稱,將大數據時代去掉完全不影響本書內容,比較失望,但鑒於這本書除瞭跟大數據沒啥關係外,其內容對我也有一定的用處,將就收留著吧。

評分

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