無論是身處學校還是步入社會，大家都嘗試過寫作吧，借助寫作也可以提高我們的語言組織能力。范文書寫有哪些要求呢？我們怎樣才能寫好一篇范文呢？以下是小編為大家收集的優秀范文，歡迎大家分享閱讀。

如何做大數據分析篇一

有權不可任性 【出處】

在今年的政府工作報告中，國家總理李克強在談及簡政放權時強調：“大道至簡，有權不可任性?！?/p>

大數據分析：

2014年，政府交出了一張漂亮的簡政放權成績單：10多次國務院常務會議進行專題研究，2次電話會議全國動員，246項行政審批事項被取消和下放、149項職業認證被取消。獲得感 【出處】

兩會前夕，習近平再次強調，要把改革方案的含金量充分展示出來，讓人民群眾有更多獲得感。政府工作報告提出基本實現高速公路電子不停車收費聯網、綜合治理農藥獸藥殘留問題、大幅提升寬帶網絡速率等細節，力圖讓群眾獲得實實在在的獲得感。健康中國 【出處】

“健康是群眾的基本需求，我們要不斷提高醫療衛生水平，打造健康中國?！崩羁藦娍偫碓谧髡ぷ鲌蟾鏁r，這句承諾得到了熱烈的掌聲。大數據分析：

“健康中國”最核心的是加快健全基本醫療衛生制度，讓民眾看得上病、看得起病、看得好病。《報告》提出要全面推開縣級公立醫院綜合改革，在100個地級以上城市進行公立醫院改革試點，破除以藥補醫，降低虛高藥價，合理調整醫療服務價格，通過醫保支付等方式減輕群眾負擔。互聯網+ 【出處】

李克強總理提出“互聯網+”行動計劃，可以預見這將成為新興產業和新興業態的競爭高地。大數據分析：

互聯網+新媒體=網絡媒體 互聯網+娛樂=網絡游戲 互聯網+零售=電子商務 互聯網+金融=互聯網金融 目前，“互聯網+金融”已走入正軌，“互聯網+交通”各方仍在博弈磨合。今年春節的全民“搶紅包”就是互聯網金融移動支付暗戰傳統金融的典型案例。僅除夕當天，微信紅包的收發總量就達10.1億個，1541萬微博網友分享了由央視春晚及39位明星與商家送出的1.01億個紅包。書香社會 【出處】

書香社會今年第一次出現在《政府工作報告》中，李克強指出，要提供更多優秀文藝作品，倡導全民閱讀，建設書香社會。大數據分析：

一個民族的文化自信離不開崇尚閱讀、尊重文化的氛圍，讓閱讀成為一座城市高貴的堅持。3月2日，國家新聞出版廣電總局發布通知，將加快全民閱讀立法進程，其中，“深圳讀書月”作為“書香中國”的活動品牌，截至2014年已堅守了15年，15年參與總人次達1.06億。創客 【出處】

今年“創客”一詞第一次被寫入《政府工作報告》?！秷蟾妗分赋?，互聯網金融異軍突起,電子商務、物流快遞等新業態快速成長。李克強鼓勵眾多“創客”脫穎而出，文化創意產業蓬勃發展。大數據分析：

“創客”一詞來源于英文單詞"maker”，指把各種創意轉變為現實的人。創客與眾創、眾包、眾籌緊密結合，正在發揮經濟新引擎的作用。

李克強總理今年1月初參觀了深圳的柴火創客空間?！秷蟾妗分刑岬?，2015年高校畢業生將達749萬人，為歷史最高。因此今年《報告》特別鼓勵大學生大眾創業、萬眾創新，有創新式解決就業問題的考量。中國已形成以北京、上海、深圳為三大中心的創客生態圈。深港通 【出處】

2015年政府工作報告首次提到深港通，并表示2015年將適時啟動深港通的試點工作。大數據分析：

有評論認為，深港通核心不在于“通”，而在于“融”，不僅是深圳、香港兩地股市的互聯互通，更是金融、會計、法律等眾多高端產業全面融合?！巴ā笔穷I導一句話，“融”得市場十年功。南上資金依然會顯得火熱，北下資金則要看政策的安排。領跑者 追趕者 準備者

沈陽、株洲、伊犁、江陽 智慧城市6大關鍵詞

城鎮化、工業化、信息化、低碳、綠色、可持續。

北京、上海、廣州、深圳、天津、武漢、寧波、南京、佛山、揚州、浦東新區 重慶、無錫、大連、福州、杭州、青島、昆明、成都、嘉定、莆田、江門、東莞 智慧城市 【出處】

李克強在政府工作報告中提出，發展智慧城市，保護和傳承歷史、地域文化。大數據分析：

物聯網、電子支付、云計算、4g網絡??2015年“兩會”上，構建智慧城市成為代表委員關注的熱點。事實上，“智慧城市”已成為全國新型城鎮化的一種戰略選擇。據《中國智慧城市發展水平評估報告》，當前國內“智慧城市”發展水平可大致分為3種類型。為官不為 【出處】

政府工作報告指出：“目前少數政府機關工作人員亂作為，一些腐敗問題觸目驚心，有的為官不為，在其位不謀其政，該辦的事不辦?！边@是政府工作報告中首次納入治理庸官懶政內容。

大數據分析：

“為官不為”20年來首次寫入政府工作報告，與反腐高壓下少數官員群體“懶政”有關系?！秷蟾妗诽岢觯晟普兛己嗽u價機制，分3類對待：對實績突出的，要大力褒獎；對工作不力的，要約談誡勉；對為官不為、懶政怠政的，要公開曝光、堅決追究責任。7% 【出處】

政府工作報告中表示，2015年gdp增長目標在7%左右，居民消費價格漲幅3%左右，城鎮新增就業1000萬人以上。gdp“7%左右”不再是硬指標。大數據分析：

過去十年《政府工作報告》中gdp增長目標從8%緩慢降至2015年的7%，體現了自2013年以來中央強調的不簡單以gdp論英雄。據報道，全國已有29個省主動降低了gdp的增長目標，上海甚至取消了gdp的增長目標。

回望

2014年政府工作報告 已改變生活的“新詞” ● 互聯網金融

“互聯網金融”或許是最快被寫入政府工作報告的經濟新詞匯之一。雖然在2014年的政府工作報告中只有一句“促進互聯網金融健康發展”，但其火爆態勢“一發而不可收拾”。最盛行領域：

1、打車服務；

2、網上購物；

3、網上銀行；

4、互聯網理財。

優點：起步門檻低；手續簡單，無時間地域限制；收益高。風險：法律法規不健全；能否達到承諾的收益；監管和立法。● 舌尖上的安全

2014年“兩會”政府工作報告提出了“一個嚴守、三個最嚴”，堅決治理餐桌上的污染，切實保障“舌尖上的安全”。

億贊普（izp）大數據顯示，2013年人們對食品安全的平均關注指數是40，2014年這一數據降為34，遠低于2014年人們對汽車（98）、住房（85）、教育（80）、養老（73）和空氣污染（61）問題的關注度。

2014年，排在食品安全搜索首位的始終是“食品安全法”。過去人們關心的是地溝油、三聚氰胺、地溝油等重大食品安全事件本身，現在則把目標從治標轉向治本——監管和立法。● 企業黑名單

哪些企業會上黑名單？2014年“兩會”政府工作報告中給出了答案：違背市場競爭規則，侵害消費者權益的企業。

最常出誠信問題黑名單的行業：

1、食品行業；

2、餐飲行業；

3、藥品行業。

調查顯示，近70%的人不了解什么是黑名單制度。大家最關心的問題包括：企業黑名單制度怎么建立？企業上黑名單的標準是什么？上了黑名單的企業要承擔什么后果？

如何做大數據分析篇二

如何進行大數據分析及處理？

大數據的分析

從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；谌绱说恼J識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

1.可視化分析。大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2.數據挖掘算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3.預測性分析。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4.語義引擎。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。

5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術

數據采集：etl工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

數據存?。宏P系數據庫、nosql、sql等。

基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。

數據處理：自然語言處理(nlp，natural language processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(nlu，natural language understanding)，也稱為計算語言學(computational linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(ai, artificial intelligence)的核心課題之一。

統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。

數據挖掘：分類（classification）、估計（estimation）、預測（prediction）、相關性分組或關聯規則（affinity grouping or association rules）、聚類（clustering）、描述和可視化、description and visualization）、復雜數據類型挖掘(text, web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。

結果呈現：云計算、標簽云、關系圖等。

大數據的處理

1.大數據處理之一：采集

大數據的采集是指利用多個數據庫來接收發自客戶端（web、app或者傳感器形式等）的數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型數據庫mysql和oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，redis和mongodb這樣的nosql數據庫也常用于數據的采集。

在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰是并發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用

戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們并發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并且如何在這些數據庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

2.大數據處理之二：導入/預處理

雖然采集端本身會有很多數據庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自twitter的storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鐘的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

3.大數據處理之三：統計/分析

統計與分析主要利用分布式數據庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到emc的greenplum、oracle的exadata，以及基于mysql的列式存儲infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數據的需求可以使用hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是i/o會有極大的占用。

4.大數據處理之四：挖掘

與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型算法有用于聚類的kmeans、用于統計學習的svm和用于分類的naivebayes，主要使用的工具有hadoop的mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理

如何做大數據分析篇三

1什么是大數據？ 云中大數據：融合技術

如今，大數據分析和云計算是全球企業最為關注的兩大 it 話題，大數據分析提供獨具價值的洞察，幫助企業打造競爭優勢，啟迪創新，推動收益增長。作為 it 服務的交付模式，云計算可以增強業務靈活性，提高生產力，同時增加效率，降低成本。

2大數據能給我們帶來什么？

中國社會的急劇發展帶來了數據的暴增，從街頭的交通攝像頭到商場的打折信息，再到網商的用戶資料、信息，無不充斥著大量的數據，而在這背后，如何找出有用數據，如何發現規律，如何找到新的商業機會？

大數據究竟能給我們帶來什么？

信息時代的特征之一就是數據的密集爆發，而這種數據的變化沒有一個循序漸進的過程，呈現跨越式的特征。比如手機里的信息不斷地堆積，從最開始的通訊錄到短信、彩信，再發展到現在的智能手機時代，更多的來自于應用的數據如微博等正在積累起大量的數據信息。放大到社會而言，產生的數據更是異常龐雜。毫無疑問，大數據時代已經來了。

什么是大數據？，數據已從 tb 級別躍升至 pb 級別；對大數據，現在比較流行的是用 4 個“v”來總結其四個層面的含義：容量巨大（volume）

數據類型多（variety），從普通的文字、視頻、圖片到逐漸增多的地理位置信息等，類型紛繁，已無規律可循；價值密度低（value），以視頻為例，在連續不間斷監控過程中，可能有用的數據也許只有一兩秒；處理速度快（velocity），實時分析對某些應用才更有意義，而不是批量式分析，即時處理已經成為趨勢之一。

大數據的發展趨勢和帶來的機會

在大數據概念出來之前，個人制造的數據往往被忽略，企業數據被談及的更多。企業內部的數據多數都是結構性數據，并被企業在或多或少地利用著，無論是數據挖掘還是商業智能化應用都已經初露端倪。面對這些應用需求，企業依托自身的數據庫系統就可以解決，例如應用少量 x86 服務器、客戶端，再加上 sybase 系統、oracle 系統、unix 系統等。

隨著互聯網的快速發展，在企業數據還沒有井噴的時候，我們就發現個人用戶以及社會應用產生的數據已經開始爆發了，比如社交、交互式應用帶來了大量的網絡數據，這種非對稱性數據充斥在我們周圍，包括網絡日志、點擊流、電話記錄、醫療記錄、傳感器和監控攝像頭等等，各種來源的巨量數據種類豐富，讓人無所適從。此時傳統的硬件設備開始顯得捉襟見肘，無法滿足這種龐雜數據帶來的應用需求。很多時候，也許我們會認為這些數據里會有價值，但是卻不知道如何挖掘這些數據的內在價值，數據成為了堆砌。因此，對于數據精準分析的需求正在呼喚做數據分析的廠商們拿出下一步的舉動。

比如說，在淘寶龐大的用戶群中，淘寶賣家如何精準掌握一個新用戶的需求？一家飯館如何利用細節滿足每一個食客對于美味的需求？越來越多的應用需求推動著大數據的發展。更主要的是，未來可能各種傳感器會出現在社會的各個地方，數據會更多，比如交通、醫療等等，數據的采集已經不是問題，難點已經轉換為處理和分析。如此巨量的數據，處理難度可想而知。

大數據給中國市場帶來什么？

大數據應用需求在中國更加明顯。中國人口眾多，各行各業都呈現出極快的增長速度，電商、快遞、微博、社交等都承載了大量的個人信息；大型超市、賣場、商場、銀行等集聚了大量交易信息，日新月異的城市建設中，連接著更多數據采集傳感器和嵌入式設備的物聯網開始成型……大數據的時代正在到來，不僅有機遇，也存在挑戰，且機遇大于挑戰。

目前，網絡搜索曾經在數據分析方面獲得了一些機會，但遠遠不夠，而且也是在相對偏窄的一個區域內利用信息，更多的數據散落在社會各個環節中，梳理分析出這些大數據帶來的商業機會逐漸凸顯價值。在中國市場，工信部發布的物聯網“十二五”規劃上，把信

息處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。而另外 3 項關鍵技術創新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也都與大數據密切相關。

大數據背后的商業機會

在實現大數據的過程中，硬件和軟件供應商都可以找到合適的位置和方法來實現自身的價值，因為大數據的實現需要硬件具備足夠的性能、靈活性以及可靠性和軟件層面的優化支持。從目前的企業計算領域來看，ia架構是承載和實現大數據的理想平臺。對于數據分析來說，基于英特爾至強處理器的雙路/多路平臺具備開放式、普及性、易優化、靈活易擴展等特點，是實現大數據應用的出色載體。英特爾的雙路至強處理器已經通過實踐驗證了自身在計算能力的領先性，而以其為基礎的主流服務器和存儲系統具備無可比擬的擴展性。對于商業智能來說，基于英特爾至強處理器的多路平臺則具備高性能、高能效、靈活擴展以及高性價比等優勢。

此外，英特爾還擁有類似于英特爾發行版 hadoop 這樣的開源分布式架構以及相關的軟件工具如編譯器、函數庫等，英特爾已經形成了完整的大數據解決方案。英特爾提供經過驗證的方法和工具來優化 hadoop 部署，包括具有代表性的 hadoop 應用集合 hibench，和基于數據流的 hadoop 性能分析工具 hitune 等等。hadoop 對海量數據處理的支持，可以讓用戶不再依賴價格高昂的大型專有設備，而是通過大量 x86 服務器集群就可解決——利用較高性價比的 x86 服務器來搭配并行計算架構，從而可以以最符合經濟效益的方式完成龐大的計算任務。

對于國內市場而言，對于大數據應用機會的重視和抓取已經越發明顯，作為世界上人口最多的國家，中國產生數據的潛力可想而知，即便能掌握其中一部分大數據，對于企業發展也具有不可估量的價值。比如微博等社交網絡平臺上產生的大量碎片化信息，如果被合理應用，并精準分析、管理、挖掘這些數據的內在價值，那么就能掌握下一個互聯網發展機會抑或革命，這還僅僅是互聯網層面，放眼到全行業，可以利用的機會則更多。而英特爾與產業合作伙伴的強大產業生態鏈能夠滿足行業需求的同時在大數據時代用創新技術將大數據背后的價值一一呈現，并促進更多商業機會的出現。

3大數據：落地正當時我們正處于一個信息大爆炸的時代：寬帶普及帶來的巨量日志和通訊記錄，社交網絡每天不斷更新的個人信息，視頻通訊、醫療影像、地理信息、監控錄像等視頻記錄，傳感器、導航設備等非傳統 it 設備產生的數據信息，以及持續增加的各種智能終端產生的圖片及信息，這些爆炸性增長的數據正在充斥整個網絡。據權威市場調查機構idc預測，未來每隔 18 個月，整個世界的數據總量就會翻倍；到 2020 年，整個世界的數據總量將會增長 44 倍，達到 35.2zb(1zb=10億tb)?！按髷祿睍r代正在來臨！

“大數據”的價值

所謂“大數據”，一般具有幾個特點：首先是數據量很大，已經從 tb 級躍升至 pb 級；其次是區別于傳統的數據結構，“大數據”時代的數據結構比較復雜，超過 80% 都是非結構化數據，比如道路上的視頻監控數據、網上的流媒體數據、物聯網中 rfid 的感應數據，以及社交網絡上產生的各種數據等。這兩個特點，給數據存儲、管理和挖掘帶來了困難。第三，數據更新快，比如視頻監控每秒鐘都在進行，微博隨時都有人在更新；最后，是對數據的隨機訪問，這些更個人化的數據在存儲后被再次訪問的時間是不確定的。這兩點就要求新的it系統更夠更快地處理數據，并且能夠更智能地保存和管理數據。比如在某一天，你需要從監控錄像中找出某個人，那么就需要能夠迅速地查找、調用、分析之前保存的海量數據。“大數據”的這些特點，對數據搜索及管理提出了更高要求，因為在“大數據”時代只有經過分析提煉的關鍵數據才有價值。

全球知名咨詢機構麥肯錫在關于“大數據”時代的研究報告中指出，數據已經滲透到了每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。在互聯網時代，數據本身就是資產，而“大數據”則意味著這些資產正在變得龐大無比。雖然云計算可以為數據資產提供保管的場所和訪問的渠道，但如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，則是“大數據”時代的核心問題。這就好比一座日益膨脹的礦山，雖然其中蘊含著大量的貴金屬，但是要想獲得這些價值，就必須解決篩選冶煉的問題。

“大數據”對it解決方案提出更高要求

在“大數據”時代，超過 80% 的數據都呈現非結構化狀態，這些數據正在持續不斷地增加，并且需要長時間存儲，非熱點數據也會被隨機訪問。這種情況與傳統的、基于關系型數據庫的核心數據存儲方式有顯著的差異。這種差異，使得傳統的數據存儲和管理解決方案無法勝任“大數據”時代的分析、管理和挖掘工作。傳統的關系型數據庫以及數據分析軟件處理的結構化數據通常是gb級別的，很難適應“大數據”時代 tb、pb 級復雜數據類型的檢索分析。同時，因為“大數據”時代數據每時每刻都在快速增長，傳統解決方案也無法適應這種近乎無限的擴張性。為了適應“大數據”時代的到來，企業需要從技術、應用、硬件等各個層面做好準備，采用更新的it解決方案，才能滿足“大數據”收集、存儲、管理和分析的要求。

“大數據”時代的it解決方案，需要容納數量龐大的用戶和數據生產者，能夠從企業及社區網絡、移動智能終端、傳感器及物聯網、定位及地理信息設備中獲得大量的視頻、語音、圖片、文字、產品信息、地理信息、時間信息等非結構化數據，并對這些海量復雜數據進行分析和挖掘，從而獲得真正有價值的數據用于后續的經營。這種應用模式，要求“大數據”時代的it解決方案具備可變的數據接口和高效的數據導入、管理、分析、統計技術；能夠支持pb級別的數據、支持非結構化以及結構化數據、支持每秒萬次級查詢，擁有更高的系統可靠性以及更高的統計分析效率，這就對計算能力、內存數據處理能力和管理能力提出了非常高的要求。

對于企業而言，“大數據”時代爆炸性增長的數據既是巨大的機遇，也將是巨大的挑戰。在“大數據”時代，it解決方案既要能夠更高效、低成本的存儲和管理，也要能夠更快速、靈活及穩定的檢索和分析。而在這些方面，已經有不少廠商在努力圍繞大數據整合解決方案，英特爾就是其中的佼佼者。首先，ia 架構廣泛的普及率可以為企業提供更高的一致性，是承載和應對“大數據”的理想平臺。英特爾? 至強? 處理器擁有更高的計算性能和內存數據處理能力，以其為核心的服務器和存儲系統具備開放式、普及性、易優化、靈活等特點，具備無可比擬的擴展性，非常適合應對“大數據”的挑戰。除此之外，英特爾還有包括 hadoop 這種開源架構等軟件方案（如編譯器、函數庫等），也將對“大數據”的處理提供了更高的效能。這些軟件方案通過優化底層算法，可實現更高的應用效率和更均衡的計算存儲分布；與英特爾硬件技術相結合，可以提供更高的平臺性能。同時，還能提供跨數據中心的hbase數據庫虛擬大表功能，并且實現了 hbase 數據庫復制和備份功能，在功能方面也更適應“大數據”時代管理分析的需要。這一切，都為收集數據、分析數據、優化數據、利用數據提供了堅實的基礎。

中國的“大數據”時代

“大數據”時代的核心應用就是對已知的數據進行分析來為未來發展和企業經營提供參考。作為一個人口大國，中國在“大數據”時代擁有巨大的機會和挑戰。機會在于，我國擁有世界上最多的人，從而可以提供最多的數據以供分析挖掘。而挑戰則是，我們怎樣才能從海量的數據中找出價值。憑借龐大的人口基數和市場，我國各行各業的規模都在不斷擴大，從而制造出龐大的數據。電商、快遞、企業的網站和it系統都承載了大量的數據；傳統的大型超市、賣場、商場也集聚了大量的信息。特別是移動互聯浪潮下各種手持智能終端的普及和定位設備的應用，也在不斷產生大量的數據。如果能夠對這些數據進行分析挖掘，找出有價值的信息，就能夠大大促進中國企業的發展。比如，電信運營商可以對客服中心的數據進行分析來建立客服中心智能輔助平臺，幫助運營商把客服中心從成本中心轉變成營銷中心；汽車廠商可以分析各大汽車論壇用戶的海量評論來監控品牌口碑及輿情；電商企業可以分析用戶的各種歷史數據來挖掘用戶的喜好，從而實現精準營銷。面對“大數據”帶來的機遇和挑戰，我國政府在物聯網“十二五”規劃上把信息處理技術作為 4 項關鍵技術創新工程之一提出，其中就包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析等“大數據”相關的重要技術。而另外 3 項關鍵技術創新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也都與“大數據”密切相關。

“大數據”的未來

“大數據”的到來已經無可阻擋，這將考驗我們的技術是否跟得上數據的爆炸。比如，智慧城市的建立將改變現在的城市生態，但是作為信息采集源頭的數萬個攝像頭，如果通過實時高效的圖像分析而實現有機結合，就是我們需要解決的問題。英特爾作為it上游領導廠商，通過深入了解 oem 廠商、isv、si 甚至用戶的需求，將產業鏈上的每一環都緊緊扣在生態系統周圍，使之發揮最大的能動性，來應對“大數據”時代的挑戰。在電信、石油、交通、醫療以及制造等行業，英特爾以開發的架構支持新型的商業智能，將這一生態系統的力量發揮到極致。信息就是資源，誰掌握了“數據”，誰就掌握了未來。掌握大數據，就在當下。英特爾將利用各種軟硬件技術資源，幫助合作伙伴發掘數據價值，從而應對“大數據”時代的挑戰。

4大數據背后隱含的“商業秘密”

信息的密集爆發，帶來了大量的數據堆積，數據的變化幾乎沒有一個循序漸進的過程，砰然爆發的速度太快了，從居家到社交，從生活到工作都會形成大量的數據，無論是有用的還是無用的數據都圍繞在我們周圍。我們不會在意大量的數據，但是對自己有用的數據是很在意的，最簡單的一個例子，我們手機里的信息就不斷地堆積，通訊錄在增加，還有郵箱，如果說以前僅僅是短信息，那么現在還有彩信，照片，包括微博等等都堆積起大量的數據信息。

數據多了就顯得凌亂，甚至亂序，而這僅僅是我們個人的一些信息就顯得如此駁雜和繁多。那么對于社會公共信息來說，堆積起來的數據信息是超海量的，匯總進而分析這些數據的價值就變得非常關鍵，而且也潛在著非常巨大的商機。

大數據應用場景之一

每天開車上街，司機們很在意的是測速攝像頭，對于公共資源維護者來說也在意這些數據，當然他們不僅僅是測速，更多的是道路信息采集。什么路段擁堵了，哪個路口出交通事故了，一些城市已經樹立了交通指示屏，可以非常清晰明了地為司機提示哪條路段現在是什么情況，擁堵還是暢通，有沒有交通事故等等，這都是對數據采集后的分析結果呈現。之前，我們在城市的路口常?？梢钥吹胶芏嘟煌ǖ貓D，不過現在這種平面單一的指示正在被數字標牌所取代。當然不僅僅是路口，在商場、電梯，地鐵、候機樓、包括樓宇的戶外廣告等等，都已經不再是簡單的一個平面美女，更多地已經開始呈現數字化了。

大數據應用場景之二

各種尺寸的屏幕動態化呈現更多信息，如果說以前我們還驚奇于滾動的數字屏幕，那么隨著信息化的快速發展，單純地動感已經無法滿足我們的需求，更廣泛的信息呈現才是更迫切的一種需求。而且這種需求是雙向的，對大眾和商家都很重要。于是智能化數字標牌出現了。這類產品具備了互動的功能，用戶可以用觸摸或者體感的方式和它們進行交互操作，同時，它們都是聯網的設備，可以與數據中心或者其他的數字標牌進行數據的傳遞，還可以搜集并分析數據，為不同的人群進行定制化的互動展示。這就是大數據的一種應用。英特爾還推出了一套智能系統，通過在數字標牌上的應用，實現豐富的功能。

大數據應用場景之三

在大量數據的背后，如何找出有用數據，如何發現規律，如何找到新的商業機會？大數據，帶來了一個全新的機會，這個機會需要軟硬件的結合，需要大型數據的分析能力。在這方面，英特爾給予了硬件方面的強力支持，這里的硬件不僅僅是服務器端的，還有更多的終端產品，包括微小終端等等，都呈現數據分析后的結果以及快速分析的過程。

比如，英特爾的一款采用了酷睿 i5/i7 處理器的虛擬試衣鏡 k-mirror。它能夠通過紅外線感應器，將試衣者的人體輪廓抓取出來，配合深度感應器測算人體與屏幕的距離，最后將預先存儲在魔鏡里面的虛擬衣服自然地搭配到試衣者的身體上。借助 k-mirror，試衣者無需穿上婚紗，便可以輕松、快速地進行選擇與搭配，使得以往復雜繁瑣的婚紗挑選與試穿過程變得簡單隨意且妙趣橫生。目前已有眾多婚紗影樓、服裝零售店鋪安裝了這款體感式虛擬試衣鏡，吸引了大量顧客體驗這種高科技的試衣感受。

大數據應用場景之四

在移動市場我們常常聽到精準營銷，包括廣告的投放等等。但是廣告投資商非常在意的是自己的投放究竟獲得了多少的回報和收益，或者自己的投放帶來的反饋又是什么，在哪里的投放獲得最大的回報率？這都存在著大量數據的分析和歸納。有國外媒體報道，ebay 的數據庫每天增加 50tb，每天最少都有數百萬次的商品查詢，數據庫每日增加 1.5 兆筆記錄，數據庫的總容量則已超過 9pb。每天新增的數據量龐大，數據庫也極其龐大，從中分析顧客的瀏覽、消費行為就變成了一件很困難的事情。

大數據應用場景之五

再比如 facebook，每天都有數億用戶留下龐大的數據，包括大量的圖片、影片等傳統數據庫系統較不擅長的非結構化數據。針對網絡社交平臺，一些公司已經開始研究和布局大數據的關鍵技術──hadoop?；?hadoop 的海量數據分布式處理，可以不再依賴價格高昂的大型專屬設備，而通過自建大量 x86 服務器群集來解決。它利用大量平價的服務器，搭配并行計算架構，以最符合經濟效益的方式創造龐大的計算量。而且，英特爾可以提供經過驗證的方法和工具來優化 hadoop 部署，包括具有代表性的 hadoop 應用集合 hibench，和基于數據流的 hadoop 性能分析工具 hitune 等等。

大數據應用之中國機遇

上述五個應用場景代表著現在市場和行業里對于大數據時代的典型描述，而對于國內市場而言，大數據分析和應用的機會也頗大，因為中國的用戶量太龐大了，產生數據的潛力不可估量，如果能掌握其中一部分大數據就對企業發展具有意想不到的價值。我們正面臨著大數據工業革命，不僅包含傳統的結構化(或關聯型)數據，而且也包含各類非結構化、非對稱性數據。這些數據不僅尺寸龐大，而且增

長速度更快于摩爾定律。可以說，誰能合理地分析、管理、挖掘這些數據的內在價值，誰就有可能成為下一個行業巨頭。

大數據之背后的故事

基于大數據的盛行，很多軟硬件廠商都在尋求著適合自己的方向，而英特爾利用不同級別的處理器架構，不同的數據應用架構，以及相關的解決方案，幫助用戶從端到端找到完整的解決辦法。在大數據分析方面，靈活、強大和開放的解決方案更容易來實現現有需求以及未來的升級擴展。而英特爾正在利用開放的架構聯合業界合作伙伴一同為大家打造不同的大數據方案，幫助用戶解決實際難點。無論從應用、需求還是解決方案層面，大數據都已經到了“應時而生”的時代，而在這背后，從后端數據挖掘分析的廠商到應用的供應商都能從中找到黃金機會，在促進大數據時代的同時完成自己的商業目標。

如何做大數據分析篇四

大數據的意義在于提供“大見解”：從不同來源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法發現不了的趨勢。在利用大數據發掘價值的所有行業中，醫療行業有可能實現最大的回報。憑借大數據，醫療服務提供商不僅可以知道如何提高盈利水平和經營效率，還能找到直接增進人類福祉的趨勢。

以下是大數據在醫療行業的一些常見用途，包括商業運作和健康管理：

1.分析電子病歷：醫生共享電子病歷可以收集和分析數據，尋找能夠降低醫療成本的方法。醫生和醫療服務提供商之間共享患者數據，能夠減少重復檢查，改善患者體驗。但目前，大部分的電子病歷都無法共享，這在很大程度上是出于安全和合規的考慮，但找到一個安全的方法來挖掘患者數據，這能改善醫護質量并降低醫療成本。

關鍵詞：患者數據共享、信息安全、提高醫療質量、降低醫療成本

2.分析醫院網絡系統：不妨想想我們在分析入院治療的趨勢時獲得的好處。例如，對兒科病房醫療設備的統合分析可以更早地識別潛在的嬰兒感染趨勢?；蛘?，再想想減少術后葡萄球菌感染的好處。通過利用大數據，醫院可以知道，醫生在術后開的抗生素能否有效地防止感染。

關鍵詞：入院治療趨勢分析

3.管理數據用于公共健康研究：醫務人員會被鋪天蓋地的數據所淹沒。診所和醫院會提交關于健康狀況和免疫接種的數據，但沒有大數據的話，這些數據毫無意義。大數據分析能夠對患者的原始數據進行標準化整合，用以充實公共健康記錄，而豐富多樣的公共健康記錄能催生更合理的法規，并提供更好的醫療。

關鍵詞: 公共健康記錄、患者數據

4.循證醫學：大多數醫院和急診室都實行“食譜化醫學”，也就是說，醫生對收治的病人采用同一套檢查項目來確定病因。而利用循證醫學，醫生可以將病人的癥狀與龐大的患者數據庫進行比對，從而更快地做出準確診斷。在這里，大數據扮演的角色是從不同來源采集信息，并對數據實施標準化。在這種情況下，帶有“高血壓”的記錄就可以映射到另一條帶有“血壓升高”的記錄。

關鍵詞：循證、患者數據庫

5.降低再入院率：看病費用之所以上漲，原因之一是因為患者離開醫院30天內，再入院率居高不下。利用大數據分析，按照過往記錄、圖表信息和患者特點，醫院能識別高風險病人，并提供必要的護理，從而降低再入院率。

關鍵詞：記錄、分析患者特點、識別高風險病人、特殊護理

6.保護患者的身份信息：unitedhealthcare等保險商利用大數據分析，使醫療詐騙犯和盜用身份者無所遁形。該公司對語音轉文本的記錄（比如打給呼叫中心的電話）進行分析，從而找出詐騙者。這家保險公司還利用大數據來預測哪類治療方案更有可能成功。

關鍵詞：患者信息保護、醫療詐騙

7.更高效的診所：隨著診所的發展，協調醫生和更多患者變得更具挑戰性。以紐約州韋斯特切斯特縣的westmed medical group為例，該診所的醫生從1996年的16人增加到現在的250人，就醫人數達到25萬，年收入為2.85億美元。隨著規模的擴大，它必須提高效率才能保持優勢。利用大數據，該診所能分析2200余種醫療過程。因此，它能簡化工作流程，把某些臨床任務從醫生轉移到護士手上，減少不必要的檢查，提高患者滿意度。和其他行業一樣，大數據指明了從哪里入手可以改善醫療過程。

關鍵詞：簡化醫療工作流程、提高醫生工作效率

我國“互聯網+醫療”現階段的發展：

當前，以阿里巴巴和騰訊為代表的互聯網廠商不斷與線下醫院對接試水創新應用；移動醫療應用也頗受資本市場青睞，據不完全統計，數百家醫療健康互聯網公司都走在融資的道路上。2014年到2015年，我國“互聯網＋醫療”市場規模分別為29.5億元、42.7億元，增長率為44.7%。預計到2017年，這一數字將超過125.3億元。

1.以掛號和支付起步

從8月9日開始，北京大學第一醫院在支付寶中的服務窗向用戶開放，它不但能實現在線預約掛號，還是全國首個應用“防黃牛模型”的醫院線上服務。螞蟻金服醫療行業總經理王博介紹：“利用實名信息，支付寶能精準匹配掛號人和就診人。通過對用戶的身份信息、行為特征、關系網絡建立多維度的層次化體征體系，通過數據挖掘和建模，有效識別出黃牛身份，為醫院建立‘黑名單’庫?！?/p>

在線掛號正是“互聯網+醫療”的絕佳“破冰”入口。以北京為例，北京市衛計委此前出臺了多項措施：2016年底前，北京市屬22家醫院將全部取消現場放號，改為實施“非急診全面預約”等，而預約的最主要途徑就是互聯網。在支付寶服務窗之外，騰訊同樣在微信城市服務中，與包括“微醫（掛號網）”在內的合作伙伴，共同推出統一掛號開放平臺。據介紹，迄今為止，微信的掛號平臺已經在60多個城市落地。

而在實現掛號預約后的下一步，則是支付。深圳市人社局局長王衛介紹說，從今年6月起，深圳成為全國首個通過互聯網渠道完成醫保移動支付的城市，參保人通過支付平臺綁定加載金融功能的社會保障卡后，就可以在全市17家試點醫院一鍵完成醫保與自費的移動支付。“接下來深圳還將逐步探索擴大移動支付的使用場景，包括生育保險、大病門診、住院、社康門診、藥店取藥等，更加方便群眾就醫。”

2.硬件連接的慢病管理

9月20日，騰訊發布糖大夫二代智能血糖儀，新一代血糖儀不但支持wifi無線連接，甚至支持聯通3g網絡。

9月20日，騰訊發布糖大夫二代智能血糖儀，新一代血糖儀不但支持wifi無線連接，甚至支持聯通3g網絡。

糖尿病的數據化也成為互聯網慢病管理的試水之舉。丁香園創始人李天天表示：“互聯網慢病管理有3個要素：一是要能收集數據。二是要能互動。比如患者可以收到微信提醒最近血糖控制得好不好，或者中秋節前提醒患者不能吃月餅。三是并非所有慢病都適合互聯網管理，要挑選那些能管好的、容易的采集數據，能拉動互動的慢病先作探索?！?/p>

3.互聯網醫院未來之路

2015年12月10日，浙江大學醫學院附屬醫院院長、心血管專家王建安教授，通過烏鎮互聯網醫院的網上平臺，為杭州患者黃女士開出全國首張在線電子處方。隨著這張電子處方的開出，“互聯網醫院”真正走進公眾視野。截至今年7月，烏鎮互聯網醫院在線接診量每天已超過2.1萬人次；預計到今年年底，烏鎮互聯網醫院的日接診量將超過8萬人次。烏鎮互聯網醫院的開業，也讓國內互聯網醫院如雨后春筍般出現。4月，微醫、好大夫在甘肅、寧夏上線互聯網醫院；隨后，七樂康與廣州市荔灣區中心醫院達成合作；6月，阿里健康網絡醫院落戶甘肅金昌??來自第三方的數據顯示，截至今年9月，全國互聯網醫院試點已達35家。

互聯網醫院能干啥？所謂互聯網醫院，是指通過視頻請醫生診療，開具電子處方，藥品快遞到家的新型遠程線上診療模式。其意義在于打破地域界限，既可以讓偏遠地區患者享受高水平的醫療服務，又可以提高大城市的醫療服務水平，還可以更合理地配置醫療資源。

我國“互聯網+醫療”現階段存在的問題：

我國目前醫療信息化的水平還比較低，患者的電子病歷還沒有充分建立起來，各醫院的基本醫療數據沒有實現互聯互通，成了一座座“信息孤島”，而且醫院與患者之間也難以進行互動。這些都使得遠程會診、醫療大數據等發展得步履維艱。

互聯網醫療要落地，必須建立在醫療信息化的堅實基礎之上。醫院要搭上互聯網快車，就必須加強自身信息系統的建設。其中關鍵的一點就是要樹立互聯網思維，以需求為導向重塑醫療服務流程。信息化是工具，目的是滿足人的需求，要以人為本。具體而言，信息化要理解患者的需求，減少他們在掛號、候診、繳費等環節的負擔；信息化更要助力醫護人員的工作，有助于醫療服務水平和效率的提高。

如何做大數據分析篇五

__________________學院__________專業___________班級 姓名_______________ 學號_______________

………………………………（密）………………………………（封）………………………………（線）………………………………

密封線 內答 題 無 效

四川工商學院

2020－2021學年第二學期期末考試

《大數據分析基礎》試題（a卷）

答卷說明：1、本試題共1頁，1個大題，滿分100分。

2、適用班級：20級財管，會計，審計(本)

題號

一

總分

總分人

分數

一、撰寫大數據分析研究報告（共1題，總計100分）

1．考查內容和方式：

本課程采取撰寫數據采集、挖掘和分析研究報告的形式，運用所學知識，自定主

題，撰寫大數據分析研究報告。

具體要求如下：

1、要求每位學生自選主題，全面搜集資料，針對具體的數據進行采集、挖掘和分析方案，進行數據分析研究報告的撰寫；

2、研究報告應選擇恰當的分析方法和準確的撰寫方案，做到理論與實際相結合；

3、報告邏輯清楚，結論明確，充分運用所學大數據采集、挖掘和分析的理論知識進行定性與定量分析，內容準確且嚴格按照給定的格式要求完成報告撰寫及最終的排版打印，杜絕雷同與抄襲；

4、在分析的過程中要充分利用所學知識，并結合真實的采集數據。在分析的過程中，應有該數據的原始數據、具體的分析過程、分析結果，并對結果進行總結和歸納，得出結論。

2．考查審核方式：

1.期末卷面成績由兩部分組成：第一部分是報告內容完整與規范；第二部分是報告內容的質量水平，包括投資分析報告撰寫的科學性、問題的針對性，建議與思考方向的可行性等；教師根據報告水平和質量，按照評分標準進行打分。

2.字數要求：不少于6000字。

沃爾沃汽車市場競爭力分析報告

一．當前狀況：

1.2010~2018年沃爾沃在全球與中國都取得不錯成績,但與核心競品奧迪、奔馳、寶馬的銷量差距持續擴大: 2010年沃爾沃全球銷量落后奧迪、奔馳、寶馬60~90萬輛，2018年擴大至120~160萬輛,翻了--倍左右;2010年沃爾沃在華銷量落后奧迪、奔馳、寶馬11~20萬輛，2018年擴大至50~55萬輛，翻了三倍多。2019~ 2025年中國乘用車市場將全面進入轉型升級階段，首購為主向再購為主轉型、年輕用戶為主向中年用戶為主轉型、百花齊放向快速集中少數品牌轉型...在轉型升級的大時代里,為了更好抓住機遇與克服挑戰,沃爾沃與核心競品都會進一步強化在中國市場的布局與投放力度,包括全面推進“新四化”等頂層戰略、強化主流細分車市、搶占節能車戰機、吸引中年用戶等。但受制于規模優勢不足、與吉利整合相對遲緩、品牌號召力不強、本土化車型幾乎缺失等諸多因素, 2019~ 2025年沃爾沃與競品的在華銷量差距,極有可能持續擴大。未來十年中國25~ 50萬元價區的高端車市將迎來蓬勃發展階段,并將成為全球車市的最大新機遇,為全球高端品牌創造千載難逢的新發展機會。

2.2019~ 2025年建議吉利和沃爾沃努力實現“兩個轉變”: 加速由”放虎歸山”的過渡性理念,向“合作共贏”的可持續性發展理念轉型升級;加速由，“吉利是吉利，沃爾沃是沃爾沃”的過渡性合作策略，向“沃爾沃+吉利+領克+n=大吉利”的可持續性發展策略轉型升級。積極規劃“中國第二階段發展戰略”, 并升級為全球復興3.0階段核心內容與使命,抓住2021~2030年中國高端車市新機遇。

未來幾年只要沃爾沃在華銷量差距不再被奧迪、奔馳、寶馬拉開,基于中國高端車市的蓬勃發展,將大規模縮小沃爾沃與奧迪、奔馳、寶馬的全球銷量差距。

二競爭對手:

前言

2010-2018年沃爾沃在全球與中國都取得不錯成績，但心核心競品奧迪、奔馳寶馬的銷量差距持續擴大: 2010年沃爾沃全球銷量落后奧迪、奔馳、寶馬60-90萬鍋，2018年擴大至120 160萬輛，翻了一怕左右;2010年沃爾沃在華銷量落后奧迪。奔馳、寶馬11-20萬輛，2018年擴大至50-55萬輛，翻了三倍多。

2019-2025年中國乘用車市場將全面進入轉型升級階段，首購為主向再購為主轉型、年輕用戶為主向中年用戶為主轉型。百花齊放向快速集中少數品牌轉型.在轉型升級的大時代里，為了更好抓住機遇與克服挑戰，沃爾沃與核心競品都會進一步強化在中國市場的布局與投放力度，包括全面推進 “新四化等頂層戰略。強化主流細分車市、搶占節能車戰機、吸引中年用戶等。但受制于規模優勢不足。與吉利整合相對遲緩、品牌號召力不強、本土化車型幾乎缺失等諸多因素, 2019-2025年沃爾沃與競品的在華銷量差距。極有可能持續擴大。未來十年中國25-50萬元價區的高端車市將迎來蓬勃發展階段，并將成為全球車市的最大新機遇，為全球高端品牌創造千載難逢的新發展機會。

2019-2025年建議吉利和沃爾沃努力實現“兩個轉變”: 加速由“放虎掃山的過渡性理念，向“合作共贏”的可持續性發展理念轉型升級:加速由“吉利題吉利，沃爾沃是沃爾沃”的過渡性合作策略，向“沃爾沃+吉利+領克+n=大吉利的可持線性發展策略轉型升級積校規劃“中國第二階段發展戰路”，并升級為全球復興3 0喻段核心內容與使命.抓住2021-2030年中國高端車市新機遇。

未來幾年只要沃爾沃在華銷量差距不再被奧迪。奔池、寶馬拉開，基于中國高端車市的勃發展。將大規?？s小沃爾沃與奧迪、奔馳寶馬的全球銷量差距。

三．提出問題

2010~ 2018年沃爾沃與競品的銷量差距持續擴大，尤其是在中國市場一位娛樂圈的明星曾自信地說：“如果我想自我介紹，這幾十年我什么都不會做”，車上還有一個品牌有勇氣這么說，這就是沃爾沃。今天，我們將著眼于2019年沃爾沃市場，了解沃爾沃市場及其可持續發展性。2019年注定是與往年不盡相同的一年。中美競爭、汽車產業飽和、綠色出行政策的提出、中國汽車市場的下滑趨勢等國內外環境都不同程度地影響了汽車產業的發展。然而，在2019年前三季度，沃爾沃的銷量達到了之前的最高紀錄，達到了123551輛，比去年同期增長了15.2%。沃爾沃在中國的銷量也在很大程度上影響了其整體銷量，甚至起到了帶動增長的作用。同期，沃爾沃在全球市場的銷量為568663輛，同比增長8.1%。在這個經濟蕭條、多項因素影響且充滿挑戰的年份，沃爾沃以其銷售業績向我們證明了什么是“逆境生長”，什么是“靠實力吃飯”。

即便是吉利控股集團總裁李書福在對沃爾做調查分析時，也強調沃爾沃之所以銷售業績優異，是因為沃爾沃始終堅持以客戶為核心，從客戶角度看問題，解決問題

不斷創造價值，為客戶提供便利，讓客戶滿意，我們必須堅持做一個不忘初衷，牢記使命的企業。在所有這些成功的背后，我們離不開堅實制度的支持。大局決定格局，格局決定布局，布局決定結果，李書福對沃爾沃汽車的總結，是對自身業務定位的認可，是對其戰略的認可，是對其客戶導向方式的無限支持。

從市場角度看，即使整個行業都很悲觀，沃爾沃的銷售狀況依然沒有改變。數據分析和阻力分析表明，沃爾沃已經經受住了時代的挑戰，也有了堅定的時代立場。

四．最近的”，沃爾沃都做了些什么？

如袁小林在新年賀詞里提到的那樣，2020是一個一言難盡的代名詞，因為過去一年經歷了太多。其中影響最為深刻的還是新冠疫情，因此沃爾沃在去年一月底迅速推出保護員工、客戶、業務伙伴健康的全民舉措，并制定了針對經銷商與供應商的一系列政策，全力確保業務價值鏈的穩定。此外，沃爾沃還捐贈了1100萬人民幣用于疫苗研發與提供醫療物資本職業務上也在有序進行，隨著xc40純電版的上市，沃爾沃正式推出了創新的直售體系。當然，還有更多事情在2020年被有序推進自從吉利收購沃爾沃之后，沃爾沃已經發展成為真正的全球車企，全球銷量翻番，中國市場增長了5倍，這些都是“最近”一步一步慢慢做到的。同時，從“燃油”向“電動”的演進過程中，沃爾沃也根據自身情況制定了務實的實現路徑，并保持著獨立的思考。因為只有做好這些，才能走得更遠，才能待。

五．相信“最遠的”，是對信仰的堅持

事實上，相信未來也是一種精神力量，過去的艱難之所以能一個一個的克服，也是因為有對未來美好的期待。尤其是過去十年的發展，讓沃爾沃有了更大的發展格局，而這種格局的產生則是來自于相信“最遠的”。在消費者的認知中，沃爾沃是一個有內涵的豪華品牌，市場能有這種認知是因為沃爾沃的內涵是建立在對于安全、健康、可持續的極致追求上，建立在尊重生命、尊重自然的品牌基因上的。從產品到品牌調性都是充滿溫度與感情的，無論行業如何發展，沃爾沃的品牌調性充滿正能量是不會變的，引導用戶、行業積極向上的初衷不會變的。因為相信“最遠的”，是對信仰的堅持。

六.做好“最近的”相信“最遠的”，沃爾沃銷量勢如破竹

既做好了過去的具體業務、工作，又做好面對未來的準備、相信未來向好發展。因此，沃爾沃市場端表現向好是必然。

2020年，沃爾沃在中國大陸市場總銷量166,300輛，同比增長7.6%，這是其全球單一市場的最高銷量?？梢哉f，2020年是沃爾沃乘風破浪前行的一年，其所倡導的”健康即豪華“品牌理念越發受消費者的認可。xc60、s90等主力車型在一些區域市場甚至出現了庫存告急的情況。緊接著在今年1月份，沃爾沃銷量共計19,122臺，同比勁增91.4%，可謂勢如破竹，這已經是其多個月銷量出現雙位數增長，收獲了中國大陸市場單月零售最高銷量具體車型上，xc60在1月銷售7,084輛，表現依舊強勁，s90與xc90的1月銷量分別達到4,438與2,082輛，同比分別大幅增長80%和66%；s60與xc40銷量分別達到2,633與2,566輛，同比分別增長395%和130%。

看得出來，目前沃爾沃旗下主力產品銷量基本處于迅速增長期，而之所以能這樣“春風得意”，就是因為沃爾沃做好了“最近的”、也相信“最”。

寫在最后

沃爾沃銷量不斷攀升，一是沃爾沃產品硬實力的體現，二是服務軟實力的體現。2021年，沃爾沃處在一個里程碑后的全新起點，已經蓄勢待發。有過去夯實的基礎，又做好了面對未來的準備，沃爾政治環境(political)

國際關系方面，瑞典是最早同中國建交的西方國家號稱建設的是民主社會

主義.中瑞關系平穩發展，兩國在政治、經濟、文化等各個領域和各個層次的交流與合作日益增多并取得顯著成果。瑞典首相表示歡迎吉利與沃爾沃最終結盟，中國政府也對此事持鼓勵態度，在經濟和政策方面都給予了很多的支持。

中國民營汽車工業是政府大力扶持產業之一，擁有較多優惠政策。沃爾沃屬于吉利子公司，在中國的運營可以避免許多外商限制壁壘。

2.1.2經濟人口環境(economic)

國際經濟環境方面，2008 年9月以來，近200年來逐漸形成的華爾街金融版

圖，正遇“地毯式”的巨變。破產和另類成為華爾街的關鍵詞。有著158年輝煌歷史的雷曼兄弟公司轟然倒下，美林集團易主美國銀行，大摩也尋求合并:美國最大儲蓄銀行一華盛 頓互惠銀行也在為避免破產苦尋買-....受這次金

shot on mi 10 5g融風暴波及，西方各國經濟普遍陷入衰退.而福特公司也因此債務纏身沃登高之路將會更順暢。

（一）吉利汽車并購概況

1.并購雙方公司簡介。浙江吉利控股集團是一家大型民營企業集團，建于1986年，集團總部設在杭州，主要生產經營汽車和汽車零部件，集團現有吉利自由艦、吉利金剛、吉利遠景、上海華普、美人豹等八大系列30多個整車產品，已躋身中國國內汽車制造企業“3+6”主流格局。沃爾沃（volvo），瑞典著名汽車品牌，被認為是目前世界上最安全的汽車，是北歐最大的汽車企業，也是瑞典最大的工業企業集團，世界20大汽車公司之一。1999年，福特以65億美元的高價得到沃爾沃品牌，但是高價并沒有換來高額利潤，在過去幾年里，沃爾沃品牌一直在虧損。

2.并購背景。沃爾沃汽車銷售額在近年來一直下滑，隨著2008年全球金融危機的蔓延，沃爾沃轎車、福特汽車出現巨額虧損。福特開始實行“one ford，one team”戰略，賣掉那些不掙錢的品牌。世界金融危機，中國制造企業當然不可能獨善其身，面臨著產銷量減少的困難。但是相對國外市場，中國國內汽車市場在政府的一些強有力政策的刺激下，仍保持著相對較快的增長速度，是全世界增長最快的汽車市場。從2009年2月開始，中國的汽車銷售量就已超越頭號選手美國，在3月份突破100萬輛之后，連續4個月穩定在110萬輛左右。而作為國內著名自主品牌之一的吉利汽車，其業績也很驕人。2008年吉利汽車集團國內銷量同比增長11.6%，出口同比增長79.8%，納稅額約10億元。2009年吉利實現整車銷售33萬輛，同比增長48%；實現銷售收入165億元，同比增長28%，實現利稅近24億元。面對國際金融危機帶來的嚴峻復雜的經濟形勢，吉利保持了國內行業十強的地位。

3.并購動因。（1）吉利實現戰略轉型。吉利汽車2001年進入汽車市場以來，一直是走低端市場路線，依賴低價格搶占市場。這雖然有利于提高市場占有率，但也造成產品利潤率低下，品牌的附加值低等問題。因此在2007年5月17日，吉利集團公布《吉利新聞發言人授權就戰略轉型的相關問題發表談話――吉利汽車進入戰略轉型期》，向人們傳遞信息：吉利將從低端走向高端，從價格優勢走向技術領先，預示著吉利汽車將從價格戰的“紅?！毕蚩萍肌⑵放频摹八{?！鞭D型。（2）吉利借volvo提升企業價值。我國中高端人群的收入隨著經濟的發展而增長，中國車市將能看到中高級市場的爆發。但吉利以低端汽車起步，汽車的品牌價值較低，在中高級市場較為被動。吉利擁有了volvo，就能提升企業價值，從而在中高端市場取得主動權。

綜上所述，吉利并購volvo是為了獲得volvo的專利技術以及優質品牌等無形資產。本文通過分析吉利并購行為前后公司盈利能力、營運能力和償債能力的變化情況來分析吉利的并購行為是否成功，其包括并購融資策略是否正確

沃爾沃汽車未來五年的商業戰略重點包括產品規劃和開發、銷售與市場、零配件采購、本地化生產及人才戰略等幾部分。

不斷調查研究中國市場，在了解中國客戶需求、了解競爭對手的基礎上，規劃進口產品和國產化的產品，設計滿足中國消費者喜好的產品，快速適應中國市場的發展趨勢和中國客戶的不斷變化的需求。上?？偛炕厥俏譅栁制嚰瘓F中國區的行政中樞，位于上海的沃爾沃汽車中國技術中心的工作重點是高檔轎車、電動車和新能源汽車的設計、研究和開發。在成都的沃爾沃汽車西部基地將以覆蓋中國西部市場為主，參與和支持中國西部大開發。在大慶的沃爾沃汽車北部基地將以覆蓋中國北部市場為主，其地理條件與緯度與瑞典相似，目的是參與和支持東北老工業基地振興。沃爾沃汽車將加強對銷售和市場的管理，4s店將從目前106家增加到220家，培訓和優化銷售服務人員，改善和提升客戶體驗和客戶服務，大力加強沃爾沃汽車“全球豪華汽車品牌”的品牌建設工作。沃爾沃汽車將進一步優化在華的采購和供應商管理，進一步完善與執行沃爾沃全球采購的一貫戰略。沃爾沃汽車將在中國和全球招聘數百名工程師，與位于瑞典哥德堡總部的全球研發總部同步在線工作，開發和設計面向全球和中國市場的汽車產品，并根據中國消費者的喜好和習慣為中國市場設計產品，培養和建設在中國整車設計能力。實施沃爾沃汽車在中國的人才戰略，吸引外部人才和培養內部員工相結合，建立一支中西合璧，有向心力的團隊，建立“全球型，本土化”的企業文化。

廣汽集團總經理 馮興亞馮興亞：首先是對整個新能源市場發展路徑的判斷，技術上最成熟的是節能汽車和混合動力車型，接下來是電動車，因為電動車作為國家戰略，無論是從能量密度、燃料電池的管理水平、充電基礎設施來看，都對電動車的推廣和增長有了一定的基礎。接下來就是氫燃料電池，氫燃料電池相對于純電動汽車需要突破的技術和空間還是非常大的，本身離商業化的應用還是有距離的。對氫燃料電池的研究主要還在前期的研發，示范性運行，還要在掌握各項技術，保證質量水平上再下功夫。廣汽集團的氫能源的技術是以乘用車作為平臺進行開發，氫能源的產品也很快會進入到示范運行的階段，通過示范運行介入，一旦氫能源的使用環境成熟了就可以馬上推進商業化的生產，主要還是發展階段的問題。吉利控股集團總裁、吉利汽車集團ceo、總裁 安聰慧安聰慧：今年電動車結果好的是兩端，一個是小型的，一個是大型的，大型的以新勢力為主，小型的很多傳統汽車企業在做。吉利的幾何主要聚集在a級車市場，去年開始出來比較好，因為2b的市場比較多，去年、前年整個網約車、出租車大量使用，今年疫情對這一塊市場沖擊很大，所以在2b這塊市場上，或者說一些運營車輛大幅度降低，所以吉利的幾何相對來講受的沖擊比較大。當然我相信這是眼前的，隨著時間的推移，我們在不同的細分市場都會有產品。李峰：起亞提出，到2025年純電動車銷售比例達到18%，這是短期的目標。長期目標是在2030年新能源汽車銷售比例超過30%，從ice內燃機切換到nev新能源方向。未來，起亞將不再推出派生車ev，全部采用專用e-gmp平臺，這個平臺不會生產傳統燃油車，燃油車基于i-gmp平臺打造。從明年開始，在全球每年投放一款基于e-gmp平臺打造的車型，到2027年總計投入7款車型。中國的第一款車會延遲半年以上，在2022年推出，內部研發代號是“cv”，正式的產品名稱還沒確定，其國產版本將于2022年國內正式推出。智庫君：面對市場挑戰和新四化趨勢，企業如何轉型？朱華榮：企業最大的困難就是創新、轉型。在新的一輪市場競爭中，隨著芯片技術，云計算、大數據等快速發展，汽車產業的格局正在重組。在這一輪或者新的重組格局里面會發生后進變先進，先進變后進，這是一個重構的過程。長安長期堅持技術投入，包括智能化、網聯化，向科技公司轉型。在轉型過程中，從技術創新中迅速變現給產品創新。無論是在智能駕駛領域或者智能語音交互領域，都能迅速向客戶提供他們所喜愛的產品。長安的智能化向三個方向轉型：第一產品智能化，可以看到全新產品序列uni。第二個智能制造，降低成本、提升質量、提升效率；第三個智能管理。馮興亞：數字化在新四化中是屬于基礎性的東西，數字化轉型說起來很容易，但做起來很難。首先是思想轉變，認識到數字化的迫切性和各項工作對數字化的迫切需求。其次是組織變革。數字化實施過程和現有組織體系、工作流程存在差別，以前有消費者驅動、市場驅動、產品驅動，需求驅動，現在我們以數字表現出來，引領、引導各項工作的開展，在工作流程上和組織方式上都會發生調整。企業在做出選擇之后，就有了自己的命運道路。中國是全球最大的汽車市場，乘用車年產銷超過2100萬輛。在運營當中，我們自己照照鏡子，就知道有太多可以提升的地方。這些都是價值點，客戶會愿意支付貨幣來換這些價值，而那些我們沒有做到的地方，就是我們的成長空間。李峰：起亞總部發布的未來戰略“plan s（shift）”是對未來5-10年電動化的遠景規劃。規劃已經確定，目標是成為全球電動車主機廠top3，致力于成為電動汽車領軍品牌。智能化方面，到2025年，實現智能網聯應用比例達到80%，adas智能駕駛系統應用比例達到60%，l4級無人駕駛投入量產。