探讨应用前景与案例分析 (探讨应用前景的方法)

应用前景探讨与案例分析

一、引言

随着科技的飞速发展，新技术、新应用层出不穷，给人们的生活带来了极大的便利和改变。
对于任何一项新技术或应用来说，其应用前景的探讨都是至关重要的。
本文旨在通过对特定应用的前景探讨及案例分析，为读者提供一个清晰的认识和展望。

二、应用前景探讨方法

1.市场调研

对于任何一项技术或应用，市场调研都是探讨其前景的基础。
通过市场调研，我们可以了解消费者的需求、竞争对手的情况、市场规模及增长趋势等信息。
这些信息有助于我们预测技术的应用场景、潜在市场以及可能面临的挑战。

2.技术评估

技术评估是对技术的成熟度、发展趋势以及创新性的评价。
通过对技术的评估，我们可以预测技术未来的发展方向，以及其在特定领域的应用潜力。

3.行业趋势分析

行业趋势分析可以帮助我们了解行业的发展方向、政策环境以及竞争格局。
通过对行业趋势的分析，我们可以预测技术或应用在行业中的可能地位，以及其在未来市场中的竞争力。

三、案例分析

以人工智能（AI）在医疗领域的应用为例，探讨其应用前景。

1.市场调研：随着人工智能技术的不断发展，其在医疗领域的应用逐渐受到关注。
从智能诊疗、医学影像识别到智能康复，人工智能正在改变医疗行业的生态。
市场调研显示，越来越多的医疗机构开始采用人工智能技术，以提高诊疗效率和服务质量。

2.技术评估：人工智能技术在医疗领域的应用已经取得了显著的成果。
例如，深度学习技术在医学影像识别方面的应用，可以帮助医生更准确地诊断疾病。
随着算法的不断优化和硬件性能的提升，人工智能在医疗领域的应用将更加广泛。

3.行业趋势分析：随着人口老龄化的加剧，医疗行业对高效、准确的诊疗技术的需求日益迫切。
人工智能在医疗领域的应用将成为一个重要的趋势。
政府对医疗行业的支持力度也在加大，为人工智能在医疗领域的应用提供了良好的政策环境。

四、应用前景展望

基于以上分析，人工智能在医疗领域的应用前景广阔。
随着技术的不断发展和市场的不断拓展，人工智能将在医疗领域发挥更大的作用。
例如，人工智能可以帮助医疗机构提高诊疗效率，降低医疗成本，提高服务质量。
人工智能还可以帮助医生进行疾病预测和健康管理，为个性化医疗提供支持。

五、挑战与对策

尽管人工智能在医疗领域的应用前景广阔，但仍面临一些挑战。
例如，数据隐私和安全问题、技术成熟度及可靠性问题、法律法规和伦理问题等。
为了克服这些挑战，我们需要采取以下对策：

1.加强数据隐私和安全保护：医疗机构需要加强对患者数据的保护，确保数据的安全性和隐私性。
同时，还需要制定相关的法律法规，规范人工智能在医疗领域的使用。

2.推动技术研发和创新：为了提高人工智能在医疗领域的可靠性和准确性，我们需要不断推动技术研发和创新。
这包括优化算法、提高硬件性能等。

3.加强合作与沟通：政府、企业、医疗机构和患者之间需要加强合作与沟通。
共同推动人工智能在医疗领域的应用和发展，解决可能出现的问题和挑战。

六、结论

通过对应用前景的探讨及案例分析，我们可以看到人工智能在医疗领域的应用前景广阔。
尽管面临一些挑战，但我们可以通过加强数据隐私和安全保护、推动技术研发和创新以及加强合作与沟通等对策来克服这些挑战。
相信在不久的将来，人工智能将在医疗领域发挥更大的作用，为人们的健康提供更好的保障。

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专栏 | 电力大数据应用模式与前景分析

本期，C君非常荣幸地邀请到了国家电网能源研究所的孙艺新老师。 能源行业作为国民经济与社会发展的基础，不可避免地正在受到大数据的深刻影响。 在下文中，孙艺新老师结合案例，系统分析了国外几种电力大数据应用案例，并分析了未来的应用前景，可供读者参考借鉴。 本文原载于《中国电力企业管理》，转载请联系作者获得授权。 大数据对打通业务壁垒、发现商业价值具有重要支撑作用，已为互联网、金融等拥有海量数据的企业在市场开拓、产品研发、客户服务等方面发挥了重要作用。 电力大数据则是从能源领域为人们重新开启了认识世界、改造世界的大门。 电力大数据 人类从远古进化到现代，能源的每一次进步都带来了生产力的巨大飞跃。 如今，能源革命与信息技术革命发生交汇，智能电网、新能源的快速发展与移动终端、物联网、云计算的迅速普及，将为各个产业带来巨大的商业价值。 电力大数据不仅是大数据技术在电力行业的深入应用，也是电力生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进电力及能源产业发展及商业模式创新。 从商业模式创新来看，电力大数据的内涵包括以下三个方面：一是打破电力发、输、配、售不同阶段的数据壁垒，数据范围涵盖电力生产运营全过程；二是注重电力领域综合分析预测，对不同类型能源消耗、用电行为特征、电力供需形势、用电企业经营趋势等问题进行综合预判，能够显著提高电力生产消费预测的准确性与及时性；三是注重能源领域商业模式创新，充分挖掘能源数据价值，从信息服务、数据分析等方面为智慧城市、智能电网、智能家居等领域提供新的盈利模式。 电力大数据拓宽了电力行业乃至能源产业的广度与深度，给传统企业带来机遇与挑战。 一方面，电力大数据能够对电力供给侧、需求侧进行有机整合与“跨界”应用，为创新商业模式与管理模式提供了机遇；另一方面，电力大数据使传统电力行业的边界变得模糊，使其自然垄断地位与路径依赖优势受到不同程度的颠覆与挑战。 国外电力大数据应用模式 目前，电力大数据理念尚处于逐步发展过程。 从国外主要实践案例来看，已初步形成了三类应用模式。 以电力为中心的能源数据综合服务平台该模式通过建立一个分析与应用平台，集成能源供给、消费、相关技术的各类数据，为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。 该模式中，电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势，具备成为综合服务平台提供方的条件。 典型案例是美国德克萨斯州奥斯丁市实施的以电力为核心的智慧城市项目（见图1）。 该项目以智能电网设备为基础，采集了包括智能家电、电动汽车、太阳能光伏等类型详细用电数据以及燃气、供水数据，形成一个能源数据的综合服务平台。 图1奥斯丁智慧城市项目商业模式示意图该项目已在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的平台服务支撑作用。 一是在消费者能源管理方面，为居民能源消费、住宅节能、交通出行等提供优化建议，促进节能环保。 例如，识别环保住宅的能耗降低比例可达27%；对居民太阳能电池板安装朝向进行优化，可使发电量增加49%等。 二是为企业提供电动汽车、智能家电等产品开发与技术测试服务。 例如，将电力数据与汽车里程、分时电价、油价数据结合，可提供电动汽车性能分析、充电站布局优化，并根据用户习惯确定最佳充电时间等服务。 为智能化节能产品研发提供支撑 该模式主要将电力大数据、信息通信与工业制造技术结合，通过对能源供给、消费、移动终端等不同数据源的数据进行综合分析，设计开发出节能环保产品，为用户提供付费低、能效高的能源使用与生活方式方案。 以智能家居产品为例，该模式既可为居民用户提供节能降费服务以及快捷便利的用户体验，也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等发挥作用。 该模式中，电网企业不一定具备产品研发优势，但利用电力数据采集与分析方面的优势，既可通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理，也可通过共同参与研发并在产品销售中获取收益。 该模式的典型案例是美国NEST公司研发的智能恒温器产品的商业模式（见图2）。 该产品可以通过记录用户的室内温度数据、智能识别用户习惯，并将室温调整到最舒适状态。 图2NEST产品商业模式示意图产品制造商、电力企业、用户三方形成共赢：作为产品制造商的NEST公司免费获得合作企业提供的部分电力数据，借此完善预测算法，并通过多种方式（恒温器设备、互联网、分析报告）展示分析结果；电力企业在智能恒温器支持下，改进需求侧管理，节约发电装机与调峰成本；用户使用产品自动控制房间温度，并节省用电费用。 据报道，售价250美元的NEST恒温器每年可在电费和供热开支方面为家庭节省173美元，一年时间已节省了2.25亿千瓦时的能量，相当于2900万美元费用。 面向企业内部的管理决策支撑 电力大数据对能源企业自身同样具有重要价值。 通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合，可充分挖掘客户行为特征，提高能源需求预测准确性，发现电力消费规律，提升企业运营效率效益。 对于电网企业，该模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度，增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性，有效支撑决策管理。 该模式的典型案例是法国电力公司智能电表大数据应用（见图3）。 法国电力在筹建大数据研究团队初期，选择用户负荷曲线为突破口，将电网运行数据与气象、电力消费数据、用电合同信息等进行实时分析，以更为准确地预测电力需求侧变化，并识别不同客户群的特点，通过优化需求侧管理，改进投资管理与设备检修管理，提升运营效率效益。 其中通过优化需求侧管理，使电网日负荷率提高至85%左右，相当于减少发电容量1900万千瓦。 图3 法国电力大数据支撑内部决策应用示意图电力大数据应用前景 未来电力大数据的应用前景主要是在已有模式的基础上，进一步发挥“粘合剂”与“助推剂”作用，推动能源产业探索建立具有“平台”特征的完整能源生态系统。 “粘合剂”主要是指对其他企业的吸引力以及形成平台模式后的协同效应，“助推剂”主要是指对能源产业生产、消费革命以及企业发展转型的推动作用。 参照电商领域中的阿里集团，该公司成立以来逐渐形成了“数据”与“平台”良性发展的商业模式，收入主要来源于向卖家提供的互联网营销服务和从交易额中抽取的佣金。 一方面，阿里通过淘宝、支付宝、余额宝等产品构建了完整的商业生态系统，吸引用户参与到平台中，并采集整理用户大数据；另一方面，阿里通过用户大数据的分析与挖掘，在电子商务、金融、交通、娱乐等不同领域中建立竞争优势，不断巩固壮大其商业生态系统。 2013年，阿里集团的中国零售平台交易额达2480亿美元，营业收入493亿元，利润率高达45%。 电力大数据下的能源生态系统将为能源企业及相关产业提供一个数据采集、整理、分析、应用、共享、交易等为一体的平台，为参与方提供信息咨询、节能环保、产品研发、管理支撑等服务，为消费者提供节能降费服务及相关产品。 可应用的领域包括智慧城市、智能电网、新能源、电动汽车。 智能楼宇、智能家电、智能家居、移动终端等一系列相关产业。 电力企业在以电力大数据为基础的生态系统中占据主导地位，具有十分重要的作用。 一方面，新一轮电力市场改革下，电力企业可以摆脱传统的盈利模式，通过挖掘大数据资源增强企业竞争力；另一方面，电力企业通过吸引社会资本及不同主体的参与，共建互利合作的商业环境，发挥电力大数据在智慧城市、智能家居中的重要支撑作用，提升相关企业的科技创新与可持续发展能力。 积极布局推进电力大数据应用 电力大数据对电力工业优化内外部资源、发展智能电网与构建全球能源互联网具有重要支撑作用，对电网企业创新商业模式、主导建立能源生态系统具有重要意义。 电网企业需持续关注其发展动态，积极谋划布局。 未来智能电网采集的数据将全面覆盖从主干网到配电网、区域用户和大用户微网，乃至家庭小用户局域网。 在此背景下，传统数据存储、计算能力将产生瓶颈，必须运用大数据的采集、处理技术对当前SCADA系统、数据中心、分析预测系统进行全面升级与改造。 一是开展大数据应用的顶层设计工作。 在企业集团层面建立大数据应用的组织协调机构，研究能源领域大数据与公司、电网发展的协同关系，并对其盈利模式、应用领域、合作机制及分工等全局性问题开展专项研究，在未来竞争领域中占据主动。 二是做好信息与技术储备工作。 探索建立稳定、可靠的公司内外部数据获取渠道，以及数据共享机制；超前研究制定适用于大数据环境的技术处理方案，提升信息系统处理能力。 三是积极培育人才队伍，开展前期应用试点工作。 在电网、产业、科研单位中组建大数据研发攻关团队，在安全、生产、经营等业务中开展应用试点探索。

大数据在哪些领域有应用前景？

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。 例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。 这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。 下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病更简单。 过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。 这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。 下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。

(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。 借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。 如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。 在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。 在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。 同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。 通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。 通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。 当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。 当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。 麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。 下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。

(1) 精准营销。

银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。 内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。 发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。 通常需要分析这个区域流动人口是多少消费水平怎么样客户的消费习惯是什么市场对产品的认知度怎么样当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。 需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。 企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

什么是大数据，大数据时代有哪些趋势？

大数据为什么有很好的发展前景：

第一：大数据自身能够创造出更多的价值。 大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。 随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。 目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。

第二：数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。

第三：大数据产业链逐渐形成。 经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

大数据股票龙头一览表

行业主要上市公司：易华录()、美亚柏科()、海量数据()、同有科技()、海康威视()、依米康()、常山北明()、思特奇()、科创信息()、神州泰岳()、蓝色光标()等

本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义：大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：

2、产业链剖析：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。 自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展

2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。 此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。

当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。 数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。 在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域

——大数据产业规模：2021年超过800亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的6197亿元增长至2021年的8631亿元，复合年增长率达到180%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。

——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主

从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，

CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为405%、257%和338%。 近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。 未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。 大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。

CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为191%、165%、152%和139%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。

2、细分市场一：金融大数据

——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升

从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。

近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。 2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。 2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。 随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。 目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

3、细分市场二：政府大数据

——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升

从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。 截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达921亿，较2020年12月增长92%，占网民整体的892%。 “十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。 2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。 截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。 加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。 大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。 舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

4、细分市场三：互联网大数据

——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升

在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。 企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。 2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入亿元，同比增长212%。

2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长01%。

注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。 2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

产业竞争格局

1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区

根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。 其中，广东省的大数据企业最多。

2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐

根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。

大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。 在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。

政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。 工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。

注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。

产业发展前景：大数据将继续保持高速增长

大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。 伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。 预计2027年我国大数据市场规模将达到亿元，未来六年复合年增长率为226%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

八除八等于多少

大数据股票龙头一览表:

1、福田汽车：大数据龙头股。 2021年第二季度公司实现总营收1606亿，同比增长-1072%；毛利润为1517亿。 公司是网络Apollo的合作伙伴，与网络就车联网、大数据、智能汽车和无人驾驶展开全面合作，共同打造面向未来的智能互联网商用汽车。

2、高鸿股份：大数据龙头股。 2021年第二季度，公司实现总营收1925亿，同比增长739%，净利润为6323万，毛利润为1317亿。 公司持有贵州大数据旅游公司30%；主营建设贵州大数据旅游云平台，提供贵州省高分辨率遥感空间信息在各行业的应用服务；18年9月25日公告，子公司与IDC运营商设立合资公司。 大数据概念股其他的还有：芭田股份、长信科技、恒华科技、安恒信息等。

龙头股票有哪些:

大数据股票龙头股票主要有海量数据（）、科创信息（）、新国都（）、德生科技（）、真视通（）、拓尔思（）、思特奇（）、先进数通（）、同有科技（）、众应互联（）等。

龙头股是指在某一行业中具有影响和号召力的股票，起到带头的作用，其涨跌往往对其他同行业板块股票的涨跌起引导和示范作用。 龙头股的技术面表现和成交量都会远远强于同时间的大盘和板块。

龙头股具备的条件：

1、龙头股必须从涨停板开始，涨停板是多空双方最准确的攻击信号，不能涨停的个股，不可能做龙头。

2、龙头股必须是低价股，只有低价股才能得到股民追捧，一般不超过10元，因为高价股不具备炒作空间。

3、龙头股流通市要适中，适合大资金运作和散户追涨杀跌，大市值股票和小盘股都不可能充当龙头。

4、龙头股必须同时满足日KDJ，周KDJ，月KDJ同时低价金叉。

5、龙头股通常在大盘下跌末期端，市场恐慌时，逆市涨停，提前见底，或者先于大盘启动，并且经受大盘一轮下跌考验。

最后提醒：龙头股并不是一成不变的，它的地位往往只能维持一段时间。

解八除八等于（ 1/ ）

∵A除B = B ÷ A = B/A

∴除8

答八除八等于1/

电子商务系统的应用前景

首先，一个行业的发展前景要考虑的因素有很多。 在一定程度上，严格来说，电商并不是一个行业，而是一个平台或是一个资源。 通过网络，行业的概念是指从事国民经济中同性质的生产或其他经济社会的经营单位或者个体的组织结构体系。 电商也有很多的形式，比如淘宝、京东，很多人可以入驻进去，为那些想要做电商提供一个平台和流量资源。 还有微信的社交平台，新兴出一批微商和代购人员，微信的社交平台也为这些提供了平台和资源。 所以电商并不是一个行业，而是一个平台和资源。 电商卖的东西很多，服饰类、化妆品类、食品类、电器类等等，其实这才是行业细分，所以不能单独的去说电商行业。 服饰现在竞争力较大，所以这个行业前景不太大，就看运营如何来运营，而我们新出的一些产业，服务行业和养生系列的行业前景是很大的。 现在的宠物用品市场却很大，不管是线上还是线下。 行业发展前景好，不管是做线上还是线下，都会好，所以不能单独的去定义电商的这个行业发展前景。 电商是现在这个社会给大众提供的最好的资源和平台。 目前主流的平台主要是传统电商平台，比如淘宝、京东、拼多多，还有就是社交类的电商平台，比如抖音、快手等对于新手首先肯定要选择门槛比较低的平台，这样起步会容易一点，像京东、天猫入驻费就很高，对于新手来说，如果资金不是很充足的话不建议去做;目前拼多多是一个比较火的平台，但是过去做的基本上都是在淘宝上做了很多年的，还有就是去处理尾货的，大家也都了解拼多多基本上都是一些低价产品，打价格战，对于新手来说，竞争环境过于恶劣，是不太建议去做的;剩下就是淘宝，这个平台发展到现在，规则也比较完善，市场的包容性也很强，低端、中高端都有，用户信赖度也比较高，如果从淘宝入手，也更能掌握一些电商的核心玩法，后期想做其他平台也会容易一点。 所以传统电商平台来看，选择淘宝会更好一点社交类平台的潜力是很好的，目前也处于爆发期，就抖音来说，2020年带货成交额超5000亿，是2019年的三倍多，还有更多的机会等待挖掘但是社交电商的门槛相对来说也会高一点，不是所有人都适合做，什么样的人适合做呢?和传统电商可以选择网上的批发网站相比，社交电商更需求一手货源。 首先相对于大主播有固定的合作方，一些小卖家没有经验和带货基础是很难谈合作的，而淘宝联盟、精选联盟这些高佣平台也没有那么好做，价格没有什么优势，利润空间也很小，所以不建议选择。 而且就直播带货来说，货源的稳定性也很重要，这些平台的库存，包括发货时间、售后等都是不可以把握的，一旦直播间爆了，库存跟不上，就是一个很大的问题，直播带货最重要的就是口碑。 虽然传统电商也会烧直通车，但是只要一个款爆了，权重上去，后面即使不推广的销量也是比较稳定的。 而社交电商对流量需求更大一些，我见过不少卖家都是靠信息流推广砸钱硬堆上去的，多的一天就能烧个几十万，只要投入产出比可以，有多少砸多少，所以你没有充足的资金，这种玩法你是玩不了的。 一个好的主播对于社交电商来说很重要，这也是社交电商的特性，但是好的主播并没有那么容易找，每天开直播的人很多，但是流水多的主播并不多，还是看主播的能力。