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疫情实时大数据报告
近日，腾讯“守护者计划”旗下反诈骗联合实验室发布《第三季度反电信网络诈骗大数据报告》。报告中显示，第三季度诈骗热度指数为94，在7月、8月暑期期间尤其高发，在9月份开始下降，各项数据都得到控制。
据悉，腾讯守护者计划基于腾讯安全云库、腾讯手机管家、微信安全中心等海量大数据，定期发布诈骗热度指数，用于量化当季诈骗发生的情况，从而达到预警和教育的目的。
第三季度损失金额上升，暑期诈骗进入年度高峰期。
据《报告》显示，2016年第三季度诈骗指数为94，相较第二季度89的热度有所上升，诈骗案情延续从6月份就开始的暑期诈骗高发上升势头，并在7、8月份达到高峰，指数突破100。
据《报告》分析，诈骗分子趁着暑期的空档，瞄准学生及家长这个特殊群体，实施精准场景诈骗，从而提高诈骗成功率。自8月份起，连续出现了多起电信诈骗大学生致死的案件，引起全社会的广泛关注。
同时《报告》还指出，整个第三季度全国共接到用户标记4.26亿，环比上季度下降了3400万条;收到诈骗短信的人数环比减少1.9亿人;收到诈骗电话的人数环比减少了30%。
在诈骗率降低的同时，诈骗金额却在大幅度上升，损失金额共计56.4亿元，环比上升81.2%。大额的的财务诈骗屡屡发生拉高了总额以及暑期诈骗高发更多针对学生、老人等弱势群体造成单一案件危害变大都是诈骗金额上升的原因。
《报告》中的第三季度特辑《诈骗集团内部绝密培训资料曝光：一个菜鸟骗子的成长史》总结到，在三种诈骗手段里电信诈骗损失金额最大，占总损失金额的50.1%平均每起电信诈骗案件损失接近3.2万元，每10元就有5元是电信诈骗。在电信诈骗中仿冒公检法类诈骗居首，占总损失金额的11.5%。
《报告》分析得出，仿冒类电信诈骗之所以屡屡得手，在于其背后成熟的'黑色产业链，能够为骗子精准诈骗提供各种支持。通过人们对熟人的“大意”或者公检法的“恐慌”实施诈骗。而仿冒公检法类诈骗金额单一案件损失金额往往十分巨大。
手机病毒改头换面不断扩大覆盖，平均每一个手机病毒就能影响179台手机。
《报告》显示，第三季度支付类手机病毒数量在不断减少，从7月份31188种病毒，到9月份21763种病毒，下降30.2%;但是由于使用手机支付的用户越来越多，手机用户数量也不断上升，病毒的覆盖度更加广泛，感染的手机数量也在增长，到9月份达4666910台。
《报告》指出，相较于第二季度随着第三季度随着暑期和大学开学季，各种类似成绩单、通讯录的支付类病毒大量传播。以致各位学生家长频频上当，第三季度平均每一个病毒致179台手机中毒。
诈骗短信大幅度减少，麒麟伪基站实时检测系统全国落地成效显著。
从《报告》中我们可以看到，从7月到9月份，在各类手机垃圾短信中。诈骗短信从979万减少到621万，降低了36.5%。短信诈骗发生频率仅站所有诈骗案件的3%，损失金额仅占全部损失的1.5%。
自8月4日腾讯与公安部达成战略合作协议，大数据反诈骗产品“麒麟”伪基站实时检测系统将在全国公安部门落地。“麒麟系统”在上半年深圳、广州、北京等地试点以来取得了打击各类伪基站的重大成效，伪基站诈骗短信大大减少。
反伪基站神器——“麒麟”系统能够准确定位伪基站施以打击，利用有腾讯lbs精准的定位技术支持和腾讯手机管家海量的用户群体标记的黑产数据库，实现对正在发布欺诈信息的伪基站50米内的精准定位。
时至今日，电信网络诈骗团伙愈发呈现出专业化的“职业素养”，诈骗金额空前绝大。面对如此成熟的黑色产业链，推动反电信网络诈骗体系化建设的任务更是迫在眉睫。
基于腾讯安全17年对抗黑产的经验和能力，腾讯在反诈实践过程中，逐渐形成了一个以技术对抗为先行，行业联合共同防御，教育宣传为常态，围绕腾讯守护者计划平台运行的反信息诈骗的“腾讯模式”。“腾讯模式”自实践以来协助破获案件金额超过5亿元。
腾讯愿意拿出诚意和技术与所有的行业伙伴进行分享、合作，将自己的能力开放出来，让已验证有效的方式和技术能够在全国更深入地推广和落地，积极推动反电信诈骗体系化建设，真正为保护网民权益而服务。
文档为doc格式。
疫情实时大数据报告
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1.3亿，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9.1万次;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。
相关资料：
随着中国大数据产业的蓬勃发展，基于用户互联网使用行为洞察的大数据研究逐渐成为驱动经济增长和社会进步的重要基础和战略资源。国内最大的移动互联网健康医疗服务平台——“平安好医生”日前宣布，成立健康大数据研究院，通过洞察用户健康需求背后的行为逻辑，为互联网医疗行业创新个性化健康管理与医疗服务提供决策支持，助力卫生主管部门提升全民疾病预防与自我健康管理能力，为建设“健康中国”贡献力量。
平安好医生首席技术官王齐表示，平安好医生作为用户覆盖率和活跃度最高的互联网健康医疗服务平台之一，有着良好的数据基础和应用优势来发展健康大数据。研究院成立后，将通过用户使用行为的全平台跟踪监测，研究如何利用大数据提升平台精细化运营服务能力，促进在健康管理和辅助就医过程中用户体验。
在宣告成立的同时，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1.3亿，月度活跃用户超过2000万，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。每个平安好医生医学专家的全年在线接诊数量为9.1万次，每次问诊的平均时长为15分钟;儿科、妇科和皮肤科是全年咨询量最高的'热门科室;通过在线途径，用户的就医需求出现了全时段释放的特点，20，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;通过7*24小时全天候不间断的实时互动，家庭医生全科服务正在通过无远弗届的互联网向广大医疗资源匮乏地区的每一个家庭延伸，适合中国家庭健康需求的医疗服务可及性在大数据的助力下不断增强。
大健康产业观察家指出，基于在线问诊平台用户行为逻辑的医疗健康大数据如果应用得当，在医疗资源管理、个人医疗和保健服务方面作用积极，如保证药品安全性和可用性，降低医疗成本、使预防优先于治疗，制定有针对性的预防保健计划等。不过，能否找到隐藏在大数据中的有效信息，并应用于商业实践的效果仍有待检验。与此同时，数据只有流动起来才能打破‘信息孤岛’、释放数据价值，平安好医生首席技术官王齐呼吁，各家在线问诊平台联合起来，通过开放共享的方式，实现用户大数据的互联互通，使数据的应用真正助力推进国民健康的福祉。
大数据专业调研报告
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，并对收集的数据进行整理，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。
疫情实时大数据报告
1月12日消息，财新传媒、滴滴出行主办的“知道·大数据智慧城市论坛”今日在京举行，论坛上，滴滴出行联合第一财经商业数据中心发布了《2016智能出行大数据报告》(以下简称“《报告》”)。
《报告》覆盖全国重点城市，基于滴滴(含优步)平台全量数据解读中国城市出行，并通过智能出行情况反映城市交通、居民生活、热点事件及分享出行所带来的意义，具有极高的参考借鉴及深度分析价值。
三四线城市拥堵加剧北京人均每年“堵”掉近9000元。
拥堵是大家对交通最直接的感受之一，无论是“影响中国互联网发展30年”的后厂村路，还是“堵点网红”北京大山子路口，堵车总能引起人们的共鸣和吐槽。2016年，一线城市平均车速略有上升，三四线城市平均车速下降明显，从的26.2km/h降至2016年的25.3km/h。这一年中，平均车速增幅较大的前三个城市为大连、常州和青岛，而下降幅度最大的城市为丽江、嘉兴、三亚等。
根据高峰期拥堵延时指数，西安成为2016年堵城冠军，延时指数为1.79。20的拥堵冠军重庆今年位列第2位，而去年的亚军青岛2016年治堵效果显著，今年排名第9。受极寒天气、冰雪路面、市政建设等影响，哈尔滨也上榜十大堵城，位列第8位。
在此值得一提的是，尽管北京位列堵城第4名，但因“社会平均工资”较高，所以成了拥堵造成损失最高的城市，北京人每年损失8717元;在全国最堵的西安，人均拥堵成本为6960元，排名全国第3。
互联网行业工作时间长京东下班最晚。
在加班“重灾区”的互联网公司中，京东超越去年冠军奇虎360成为今年的“加班之王”，平均下班时间最晚，随后为360和阿里巴巴，看来这一年互联网行业中最拼命的还是电商公司。从年货节、美妆节、母婴节、双11到双12，节假日不够，电商造节来补，购物狂欢的背后也是无数员工加班加点的辛勤努力。在榜单前10名中，新浪、网易老牌门户网站也上榜，而今年的“网红公司”乐视位居第10，加班起来也很拼。
不仅加班多，互联网人群平均工作时间也偏长。相较于金融、传媒以及房地产等行业，互联网人群平均工作时间更长，每天超10小时，尤其是深圳码农，工作几乎占据了其一半的时间。而且码农们生活节奏更为固定，公司与家两点一线偏多。
媒体人异地奔波苦金融从业者“朝七晚五”
《报告》中，有一部分内容对当下关注度较高的传媒业、金融业、教师等几个职业群体做了分析，通过出行连接着生活的方方面面，通勤、餐饮、购物等各种出行场景，出行大数据进一步可以关照现实，看生活的潮起潮落。
《报告》发现“隔行如隔山”，每个行业出行差异较大。传媒人工作随机性较大，处于随时待命状态，出行峰值曲线较为平缓;同时他们的出差相比最为频繁，往返机场火车站及酒店的出行量接近1/5，密集的出差节奏使得他们一般直接从家出发奔赴外地。
金融从业者上班早下班也早，“朝七晚五”是他们的工作特点，同时他们应酬多夜生活也丰富，20%的人下班后直接奔向餐饮娱乐场所，夜晚餐饮订单也超出平均水平40%。同时，他们偏爱高档购物中心，北京的三里屯太古里、上海的`国金中心、正大广场都是“金领一族”经常光顾的地方。
出行数据看城市性格：绵阳最温情大连最小资。
《报告》还基于滴滴出行大数据平台的指数测算体系，发布d-index榜单，从不同维度窥见不同城市的性格特点。
根据滴滴顺风车免单占比，十大最温情城市为绵阳、南宁、金华、昆明、湖州等地，上榜的多为三四线城市。小城故事多，充满喜和乐，顺风车把陌生人连接在一起，共走一程路，惊喜和温情的故事总在路上发生着。
从目的地为健身场馆的数据来看，山西太原城市最爱健身的城市，其次为福州、佛山，一线城市中只有广州上榜;十大最爱读书之城长沙位列榜首，其次为青岛，温州;最休闲也就是去往休闲娱乐场所占比最高的城市为，南宁、太原、大连等;最小资的城市为大连、绍兴和上海，那里的人去往咖啡厅、酒吧、电影院占比最高;《报告》同时显示，天津位列十大海鲜之城冠军，重庆居于十大火锅之城榜首。
杭州智能渗透率居榜首贵阳发展前景可期。
作为世界领先的移动出行平台，滴滴出行基于大数据的机器学习技术,在中国超过400个城市为近4亿用户提供包括出租车、专快车、顺风车、公交、小巴、代驾、试驾、租车、企业级等多种出行服务。
从智能渗透率来看，一二线城市依然整体优势明显，杭州继续位居榜首。珠三角地区总体渗透率较高，在用户渗透率排名前10的城市中占据4席，分别是深圳、广州和东莞、珠海。
在各级城市月人均出行次数上，三四线城市与一二线城市相比仍有较大差距。月人均出行次数排名前五的城市依次是天津、青岛、北京、杭州、宁波。
根据智能渗透率，出行活跃度和便捷程度等综合指标测算的智能出行发展指数，杭州北京广州深圳成都排名前五，一线城市和省会城市明显更高。排名前20的城市中有8个为珠三角和长三角城市。而潜力城市(二、三、四线城市)多为长三角、珠三角和京津冀地区的二线和三线城市，西部城市贵阳排名第7，前景可期。
双十一网购大数据报告
近日，360搜索联合中国平安健康险发布国内首份《中国“癌症焦虑”大数据报告》(以下简称“报告”)，统计了不同年龄、性别、星座的受众对癌症的焦虑程度和种类，以及致癌原因，抗癌就医等其他方面信息。
年轻人更易焦虑。
不同于人们认为年纪大的人更容易对疾病产生焦虑心理的惯性思维，报告数据显示，25到34岁的年轻人更容易癌症焦虑，占比高达49%。
伴随着经济的飞速发展，中国转型步入压力社会，25到34岁的年轻人需要应对来自房价、工作、赡养父母的多重压力，难免会对各种疾病产生畏惧心理。另一方面，癌症早期各种身体不适的症状类似食欲减退、头疼乏力等病理反应，也年轻人焦虑患癌的一个重要因素。
肺部、胃部成两性共同重点关注对象。
报告显示，不同性别的人焦虑的癌症种类并不尽相同。男性最焦虑的十大癌症中，肺癌、直肠癌所占比例较高。而由于生理构造的不同，女性更怕患上乳腺癌、宫颈癌等。
尽管如此，人们对“肺癌、胃癌”的焦虑却是惊人的一致。睡眠严重不足、饮食几无规律、工作和心理压力过大，以及对胃部不适或胃部感染幽门螺杆菌不以为然，都是越来越多中青年人患胃癌的主要因素。青年人最近几年胃癌的发生情况经常在我们身边看到，胃癌不再是老年人专利，我们认为胃癌是越来越年轻化了，青少年胃癌的患病率一直高速上涨。一项最新发布的数据显示，近5年来，19至35岁的青年人胃癌发病率比30年前翻了一番，可见大家对癌症的关注度、焦虑度都如此之高并不无道理。
三聚氰胺、空气污染致癌风险等级较高。
三鹿奶粉中三聚氰胺含量超标事件余威不减，报告中显示33%的参与者都将三聚氰胺列为危险等级的第一级。可见，人们对饮食安全的关注度正在逐渐增加。
除此之外，人们对空气污染致癌的焦虑也占较高比例。研究显示，拥有大量人口、正处在快速工业化进程中的国家出现了空气污染加剧的`情况，亚洲地区是空气污染较为严重的地区，其中包括中国，随着暴露在颗粒物和空气污染中程度的增加，罹患肺癌的风险也相应增加。
公众保险意识增强，接近半数愿意参保。
74%的人在癌症焦虑产生之后，会选择搜索调整饮食结构、注意饮食习惯等方式的相关信息，以改善自身状况避免患病。43%的调查参与者愿意购买保险以降低癌症在经济上带来的危害，而在购买保险时，保险理赔、保险种类是用户重点关注的两大因素。
除了上述方面，报告还对患癌焦虑者海外就医区域分布、焦虑人群收入分布、学历分布等其他方面做了调查研究。方便用户更多元化、全方位的了解患癌焦虑，并对癌症处理方式等提供了一定参考价值。
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春运交通大数据报告
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]。
中国大数据发展报告
近日，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布《中国大数据发展报告》，首次面向31个省(区、市)发布大数据发展指数。该指数从人才、政策、投融资等多个维度进行全面分析，展示我国大数据发展情况，贵州获得多个第一。
该指数由政策环境、人才状况、网民信心等6个一级指标、11个二级指标构成。测评结果显示，全国大数据发展指数平均仅为47.15，总体仍处于起步阶段。在指数分项中，贵州的政策环境与网民信心指数分别为77.93和90.00，均居全国第一。
报告发布全国十大最具影响力的地方大数据政府机构，贵州有贵州省大数据局、贵州省发改委、贵州省经信委、贵州省信息中心、贵州省科技厅5家机构上榜，分别排名第一、第二、第四、第五、第七。此外，报告评选出最具影响力的十大大数据企业家，贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿以新闻媒体影响力6.87、自媒体影响力7.77、综合得分7.32的成绩位居第四。
据统计，20，全国各地积极部署大数据项目，政府投资大数据项目数量整体呈攀升态势，保持较高增速。在这份榜单中，贵州表现突出，以7.74%的占比排名第三。各地都依托产业园促进大数据发展。近年来，贵州抢抓机遇，凭借高海拔、低气温、低电价等天然优势和财税政策优惠发展大数据产业，关注度排名前二十的大数据产业园中，贵州就占3个，分别是贵阳经开大数据产业园、贵阳市大数据呼叫中心产业基地、贵州(乌当)大数据智慧产业基地，与江苏、四川在数量上并列第一。此外，全国各大国家级新区积极布局大数据产业，吸引大批优质大数据项目进驻，其中，贵安新区以87.59的高关注度遥遥领先，位居第一。
这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条相关数据，综合运用多种大数据分析方法，对我国大数据产业发展进行了全面分析。所以，称得上是用大数据来了解大数据。
报告显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。但是从地域上看，就有意思了。
国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出：“从地域分布，从各个省来说，北京排第一，这个不足为怪，东部沿海地区这些省份排在前面，大家也都能够想象。但是在西南地区，四川、重庆、贵州这三个地方异军突起，是我们大数据发展的第二个增长极。”
具体来看，各省份大数据发展指数的排名中，贵州、重庆、四川，紧随东部沿海省份，全部排进了前十名，领先任何一个中部省份。分析认为，这主要是地方政策引领的结果。这三个西部省市，早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。对于这种“弯道超车”现象，国家行政学院教授汪玉凯建议，这些地方下一步可以重点考虑产业落地问题：“它们是首先抓住了一个概念，然后占了一个先机。但是相对能够落地的产业应用还是比较少的，这是它们的软肋。所以我认为，你们一定要注意应用，要打造你的优势。”
人才短缺问题日益突出。
报告指出，数据管理环节漏洞较多，是大数据发展面临的首要问题，包括由此引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂等难点。而于施洋更关注的是另一大问题。
于施洋：“我们会发现，大数据领域里数据是有了，但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。比如说大数据的专业人才方面，现在分析类的人才，市场是供不应求，缺口非常大，而项目管理类的`人才，供给又远远大于需求，所以结构上还不平衡。高端的人才奇缺，这是最突出的问题。”
大数据投资热度持续攀升。
报告还披露，年各地政府投资大数据项目数量整体呈攀升态势。但是，在这些政府投资项目中，超过七成都是大数据平台和基础设施建设，应用层面的软件开发不到5%，“重建设、轻应用”的问题比较明显。这也再次引发了对大数据建设过剩甚至泡沫的担忧，不过，国家信息中心主任程晓波认为，作为新事物，大数据出现这样的问题是正常的。
程晓波：“正如前后，“互联网泡沫”第一次破灭，经过短暂调整后反而催生了互联网行业新一轮理性快速健康发展，所以说，我们认为，当前大数据发展不管面临什么问题，应该是一个行业初生阶段所必经的过程，也是一个‘理性回归’的过程。”
央广短评：发展大数据要谨防人才“眼高手低”
大数据的核心就是数据的抓取与分析，而分析环节，目前离不开人工设置变量，建立模型。所谓“差之毫厘，谬之千里”，大数据分析对人才的要求很高。但首份大数据发展报告却揭示，我国大数据人才能搞管理的不少，真正能做分析的却远远不够，这是典型的“眼高手低”，势必伤害大数据产业的长远发展。人才短板可以从教育方面着手弥补，探索新的人才培养模式。比如，将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面，增加大数据技术实践课程，重点提高学生的动手能力等。
大数据告诉你:情人节的正确打开方式。
德州市第十四次党代会召开以后德州跨进了新跑道德州市上下接好接力棒奋发有为使得德州市综合实力明显增强。尤其是建设协同发展示范区以来更为德州的发展注入了强心剂多项经济数据快速增长。
大数据勾勒山东人形象：山东人表情符使用率全国第二。
内敛、不善表达是不是你对山东人的印象?然而，大数据告诉你，可不是这样。相比文字，表情符号对感情的表达更细腻，也更活泼。大数据显示，2016年山东人在全国表情符号输入占比的统计中排名全国第二，仅次于广东省。
大数据毕业论文：大数据时代
伴随着科技进步，互联网及移动互联网的快速发展，云计算大数据时代的到来，人们的生活正在被数字化，被记录，被跟踪，被传播，大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。大数据犹如一把双刃剑，它给予我们社会及个人的利益是不可估量的，但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点。今年两会期间，维护网络安全被首次写入政府。
工作报告。
全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆也在会议上呼吁“政府对个人信息安全立法，加强监管，并在整个社会中树立起诚信文化”大数据时代下维护个人安全成为重中之重。
(一)数据采集过程中对隐私的侵犯。
大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的，其数据采集手段主要是通过计算机网络。用户在上网过程中的每一次点击，录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录，特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下，我们每时每刻都与网络连通，同时我们也每时每刻都在被网络所记录，这些记录被储存就形成了庞大的数据库。从整个过程中我们不难发现，大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集，但又无法阻止。因此，这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。
(二)数据存储过程中对隐私的侵犯。
互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上，并运用大量的信息技术对这些数据进行保护。但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理，但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大，账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。近些年来，受到大数据经济利益的驱使，众多网络黑客对准了互联网运营服务商，使得用户数据泄露事件时有发生，大量的数据被黑客通过技术手段窃取，给用户带来巨大损失，并且极大地威胁到了个人信息安全。
(三)数据使用过程中对隐私的侵犯。
互联网运营服务商采集用户行为数据的目的是为了其自身利益，因此基于对这些数据分析使用在一定程度上也会侵犯用户的权益。近些年来，由于网购在我国的迅速崛起，用户通过网络购物成为新时尚也成为了众多人的选择。但同时由于网络购物涉及到的很多用户隐私信息，比如真实姓名、身份证号、收货地址、联系电话，甚至用户购物的清单本身都被存储在电商云服务器中，因此电商成为大数据的最大储存者同时也是最大的受益者。电商通过对用户过往的消费记录以及有相似消费记录用户的交叉分析能够相对准确预测你的兴趣爱好，或者你下次准备购买的物品，从而把这些物品的广告推送到用户面前促成用户的购买，难怪有网友戏称“现在最了解你的不是你自己，而是电商”。当然我们不能否认大数据的使用为生活所带来的益处，但同时也不得不承认在电商面前普通用户已经没有隐私。当用户希望保护自己的隐私，行使自己的隐私权时会发现这已经相当困难。
(四)数据销毁过程中对隐私的侵犯。
由于数字化信息低成本易复制的特点，导致大数据一旦产生很难通过单纯的删除操作彻底销毁，它对用户隐私的侵犯将是一个长期的过程。大数据之父维克托・迈尔-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)认为“数字技术已经让社会丧失了遗忘的能力，取而代之的则是完美的记忆”[1]。当用户的行为被数字化并被存储，即便互联网运营服务商承诺在某个特定的时段之后会对这些数据进行销毁，但实际是这种销毁是不彻底的，而且为满足协助执法等要求，各国法律通常会规定大数据保存的期限，并强制要求互联网运营服务商提供其所需要的数据，公权力与隐私权的冲突也威胁到个人信息的安全。
(一)将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规范范畴。
大数据时代个人信息是构成现代商业服务以及网络社会管理的基础，对任何国家而言由众多个人信息组成的大数据都是研究社会，了解民情的重要战略资源。近年来大数据运用已经不再局限于商业领域而逐步扩展到政治生活等方方面面。国家也越来越重视通过对大数据的分析运用从而了解这个社会的变化以及人民的想法，甚至从中能够发现很多社会发展过程中的问题和现象，这比过去仅仅依靠国家统计部门的数据来的更真实全面，成本也相对较小，比如淘宝公布的收货地址变更数据在一定程度上揭示了我国人口的迁移，这些信息对于我国的发展都是至关重要的。
因此将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴具有重要的意义。2017年政府工作报告首次提出了“维护网络安全”这一表述意味着网络安全已上升国家战略。这是我国在大数据时代下对个人信息保护的重要事件，也具有里程碑的意义。
(二)加强个人信息安全的立法工作。
大数据时代对个人信息安全保护仅仅依靠技术是远远不够的，关键在于建立维护个人信息安全的法律法规和基本原则。这方面立法的缺失目前在我国是非常严重，需要积极推动关于个人信息安全的法律法规的建立，加大打击侵犯个人信息安全的行为。2017年两会期间全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆呼吁政府加强对个人信息安全的立法和监督，引起了社会各界广泛关注和重视，这充分说明这个问题已经成为一个重要的社会问题。我本人对个人信息安全立法工作有以下几点建议：第一，必须在立法上明确个人信息安全的法律地位。个人信息安全与隐私权“考虑到法律在一般隐私权上的缺乏，要对网络隐私权加以规范就有必要先完善一般隐私权的规定，因此首先应通过宪法明确规定公民享有隐私权。[2]”第二，必须从法律上明确采集数据的权利依据。由于在数据采集过程中经常发生对个人信息的侵害，因此无论是政府还是互联网运营服务商都必须遵循一定的原则和依据。政府采集数据的行为应该符合宪法的要求，而互联网运营服务商采集数据必须要经过当事人同意。第三，制定关于个人信息安全的专门法律。2017年国务院信息办就委托中国社科院法学所个人数据保护法研究课题组承担《个人数据保护法》比较研究课题及草拟一份专家建议稿。2017年，最终形成了近8万字的《中华人民共和国个人信息保护法(专家建议稿)及立法研究报告》。但到目前为止我国的个人信息保护法仍没有立法，因此加快这个立法过程是当务之急。
大数据报告
4月6日，联合交通部科学研究院对外发布《第一季度中国主要城市骑行报告》。该报告以ofo出行大数据为参考，首次采用城市骑行指数作为评估指标，对北京、上海、广州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座国内一二线城市的共享单车发展水平进行评估排名。
可以发现，在单车使用水平、节能减排水平、健康贡献水平、停车设施水平、服务环境水平和社会文明水平六个方面，每个城市的表现各有不同。行业专家分析称，该报告对透视我国城市慢行交通发展现状、追踪共享单车行业发展、推动智能绿色城市建设事业起到参考作用。
18~45岁人群成共享单车主要用户西安广州最男人、天津昆明最均衡。
报告显示，18~45岁人群成共享单车骑行的主力用户，占比接近90%，其中30岁及以下群体占比达到55%，30~45岁占比约35%。由此可见，共享单车的用户不仅覆盖年轻群体，也受到了中年群体的广泛认可和使用。
同时，在用户男女比例分布中，不同的城市区分为了两大派系。一个是以西安、广州为代表的五座城市成为了“最男人”的共享单车骑行城市，男性用户占比达到55.90%~59.70%，较高于女性用户。而以天津、昆明为代表的五座城市则成了“最均衡”的共享单车骑行城市，男女比例在48%~52%之间，可以说基本相差无几。但综合来看，女性用户占比能达到45%左右。
中国城市整体骑行水平53.6分空间巨大综合指数六大榜单昆明东莞上榜。
报告显示，20第一季度中国城市整体骑行水平为53.6分，其中北京以84.3位居榜首，上海、成都分别以79.3分和65.1分紧随其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、广州、南京、厦门、福州、武汉等八座城市也高于平均分，城市骑行水平较为领先。
而53.6的整体骑行水平虽然较满分100分来看属于偏低水平，但考虑到年初共享单车才迎来一波的快速发展，诸多方面尚不完善，例如城市停车设施的建设，北京、上海、杭州三城虽然达到13分以上，但其他20座城市停车设施平均得分仅为7.55分，远低于满分20分。未来，随着共享单车的健康发展、城市停车设施的建设、服务环境的提升等因素逐步完善，分数还将进一步上升。
报告同时给出“2017年第一季度主要城市六大榜单”，北京位列“停车设施相对完善”、“节能减排贡献最大”、“政府服务环境最好”三个榜单之首。昆明则成为“最爱骑共享单车的城市”，东莞成为“我骑行·我健康”的榜首城市。
城市文明程度杭州12.9分排第一20城q1累计骑行5.93亿公里。
报告针对社会文明程度，对各城市对共享单车的友好度进行了评分，杭州市以12.9分排名第一，南京、西安分别以12.75和12.22排名第二第三，北京仅以9.94分排名第九。在服务环境水平评估中，北京以满分15分位列第一。近期，全国各地陆续出台了针对共享单车的管理办法，如上海出台了《共享自行车服务规范》，成都推出了《成都市关于鼓励共享单车发展的试行意见》。
报告显示，我国20座城市第一季度累计骑行5.93亿公里，相当于绕地球14794圈，日均累计骑行距离为659万公里，相当于地球赤道的164倍。不仅如此，20个城市第一季度人均累计骑行消耗热量6840千卡路里，相当于燃烧掉1.8斤脂肪。
共享单车缓解城市交通出行难问题。
数据统计，从1995年至，随着民用汽车保有量从1040万辆攀升至1.9亿辆，自行车的.保有量却从6.7亿辆，急剧下降至3.3亿辆。汽车成为代步工具的同时，给城市交通和生态环境也带来了极大压力，城市居民的出行成本急剧上升。
专家认为，共享单车+公共交通的出行模式，正逐渐替代家用汽车+步行+公共交通的出行模式，快速发展中的共享单车正改善着我国城市居民的出行模式，也对我国交通新体系建设产生深远影响。
大数据报告
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7.1亿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。
春运大数据报告
20xx春节就回家过年是每一个中国人的盼望，一年一度的春运也随之成了牵动全社会的民生大事。那么，20xx春运客流量多少？20xx春运送量怎样？20xx年春运人数一共多少人次？下面小编整理的20xx春运大数据报告，一起来看看吧。
2月16日，高德地图发布了20xx年春运大数据。数据显示，从春运1月13日开始截至2月11日元宵节，广东省深圳、东莞、中山、佛山、广州5座城市占据人口迁出比例最高城市top5，可见流动人口数量很大。安徽省4座城市跻身人口迁入比例最高城市top10，也是春节“返乡”大省。
春运期间拥堵缓解最多的5座城市分别为贵阳市、东莞市、广州市、哈尔滨市、北京市，拥堵加剧最多的5座城市分别为清远、南充、唐山、衡阳、三亚。
同时高德地图宣布，20xx年高德地图用户春运实际驾车导航次数同比20xx年春运增长283%，超过9亿次，实际驾车导航总里程达到130亿公里，相当于往返地球与太阳之间43次。春运期间，高德地图躲避拥堵功能为全国用户节省时间约等于3520xx年。
春运迁徙：广东人口流动大安徽返乡人流多。
高德地图定位大数据分析显示，春节迁出人口比例最高的城市中，北上广深四座一线城市均入榜，除深圳、广州外，广东省还有东莞市、中山市、佛山市三个城市上榜，占据前五，足以见得广东省流动人口数量很大，春节期间“空城率”最高。与之对应，春节迁入人口比例最高的城市中前两名也在广东省，分别是梅州市和茂名市。安徽省占据迁入人口比例最高城市top10中的四席，安庆、苏州、亳州、六安入榜，可见安徽人外出务工也较多。另外春节迁入比例最高的城市中，南方城市占据主要位置，与人们对南方人更愿意外出闯荡的印象相符。
通过分析跨省返乡比例，高德地图得出了春运乡愁最浓的省份，分别是江西省、广西壮族自治州和湖南省。从春运大军的出行方式来看，广东省由于人口流动最大，乘坐飞机、汽车、火车的人数均最多。
春节出行：西湖又登最热景区三亚爱下馆子爱购物。
20xx年春节出游，杭州西湖风景名胜区又成为最热门的自驾旅游目的地，热门自驾景区top10中位列其后是大理古城、南京夫子庙、北海银滩、湘西州凤凰古城景区、横店影视城、都江堰景区、毛泽东故居、清明上河园和乌镇风景区。
除了出游以外，春节期间吃喝娱乐也是主要活动。通过高德地图大数据显示，驾车用户春节期间爱下馆子吃年饭的城市为三亚市、大同市、哈尔滨市、厦门市和北京市。春节期间光顾电影院占比最高的城市是台州市、乌鲁木齐市、温州市、汕头市和哈尔滨市。此外，春运期间最爱采买的城市为三亚市、香港特别行政区、沈阳市、北京市和天津市。
然而，春节假期还有人在加班。政府行政、医疗卫生、购物等春节期间很多人驻守岗位，培训、教育和科研行业也入围春节加班前十名，可见过年学习、研究热情不减。生活服务、酒店服务、餐饮服务和银行职员加班也较多。
春运交通：初六最堵贵阳东莞拥堵缓解最大。
春运期间，人口迁出可使大城市交通有所缓解，也同样使一些中小城市交通拥堵加剧。根据高德地图交通大数据分析显示，通过春运期间白天6-22点交通拥堵指数与平时对比，春运期间拥堵缓解城市top5分别为贵阳市、东莞市、广州市、哈尔滨市、北京市，深圳、上海位列北京之后;春运期间加剧城市top5分别为清远市、南充市、唐山市、衡阳市、三亚市。
整体来看，高德地图交通大数据监测的全国100个主要城市中，只有9座城市较平时拥堵加剧，超九成城市春运期间拥堵缓解。
同时，春运会导致一些火车站和机场周边交通压力上升。春节前夕，全国周边拥堵指数最高的火车站为哈尔滨站、西安站和石家庄北站;周边拥堵指数最高的机场为湛江机场、青岛流亭国际机场、大连周水子国际机场。节后返程时，全国周边拥堵指数最高的火车站是济南站、哈尔滨站、西安站，周边拥堵指数最高的机场为三亚凤凰国际机场、长沙黄花国际机场、绵阳南郊机场。
春运期间，正月初六为交通最拥堵的一天，全国高速拥堵指数比平时高出153%。
高德地图为助力春运出行推出了多项创新举措。节前在公安部指导下，高德地图联合近50家地方交管部门发布《20xx年春节出行预测报告》，同时高德地图春运先知路况预测系统也帮助数千万民众出行;节中，高德地图联合14省交警向跨省出行用户发出春运出行平安信息推送，并长期不间断地向数十家城市的交通诱导屏输出实时路况数据，服务民众出行。
值得关注的是，高德地图今日宣布，截至元宵节，春运期间(1月13日春运开始至2月11日正月十五)用户实际驾车导航超过9亿次，实际驾车导航总里程130亿公里，相当于往返地球与太阳之间43次。高德地图城际交通实际导航超过千万次，其躲避拥堵功能在春运期间为全国用户节省时间约3520xx年。同比20xx年春运，高德地图实际驾车导航次数增长283%。同时，春运出行期间，用户使用高德地图报平安功能向亲友发起报平安近2千万次，用户在春节回馈用户线上活动中砸金蛋近5千万个。
大数据专业调研报告
大数据中心，是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(bigdata,megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前我国的数据中心总数已接近100万。
二、行业分布。
作为信息化建设的核心内容，数据中心始终是金融、政府、能源、交通等行业的投入重点;而伴随着电信行业的转型和移动互联网的发展，idc也成为电信行业重点投资领域。此外ipdc互联网数据中心成为市场的热点，互联网提供商大规模建设云数据中心。
三、发展前景。
十二五”规划中明确了战略新兴产业是国家未来重点扶持的对象，其中信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一，将被重点推进。新一代信息技术分为六个方面，分别是下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路和以云计算为代表的高端软件。
四、选址要素。
1级别时，两路、或多路10kv进线应来自不同上级变电站，或同一变电站的不同的变压器。（目前，国内数据中心用户最多选用的一个电压等级。全国各个省市在具体设计和管理上略有不同。）。
c)35kv：不是所有地方都有该电压等级，在已有的可以选用的35kv用户站中，其每一路的容量一般不超过20mvad)110kv：当用户的单一回路用电负荷超过20mva级别时，需要考虑110kv变电站，或66kv变电站（在我国部分地区有分布）。监狱在中国采用大工业用电方式计费时，要按照变压器的装机容量记收基础电费（或按照最大装机容量记收基础电费），对于冗余度要求高的数据中心，如tire3或以上级别，需要双路市电供电，双路变压器设计的数据中心，过高的变压器装机量冗余度，将使得数据中心本身的基础电费成本过高，在单一回路市电需求功率30mva以上级别时，尽可能独立考虑独立的110kv变电站。
（备注：需要和当地国家电网规划和管理部门具体落实。）。
3.数据中心里大部分it和电气设备的耗电会转换为大量的热，所以需要一套有效的散热体系。通常情况下，数据中心更适合建设在室外环境温度常年比较低的区域；以便于数据中心的散热可以尽可能地使用自然冷源或延长使用自然冷源的时间，减少机械制冷的能耗。
6.数据中心建设目前还是一个高投入，高风险也是高产出的产业；对于选址方面，需要地方政府在政策上能够给予足够的扶持力度；包括：
2a)土地：地方政府在土地，位置、及土地性质继续协助安排；
b)电价：数据中心属于高能耗产业，由于本身对现场环境基本没有严重污染问题，相对其他高能耗产业，可以申请政府在电价上给予补贴；通常政府换届会影响，前期会有帮助，另外，对于项目后期的融资也会有影响。
d)科技补贴：地方政府可以针对技术含量比较高的数据中心行业，提供一定的科技补贴，以吸引投资。
g)bms自动化控制h)动力环境的监控i)网络。
j)it硬件服务，软件服务等一系列人才k)各主要设备供应商的技术支持人才。
目前在我国，这些专业的有经验的人才大部分聚集在一线城市里，最多可以布局的部分发达的二线城市；而我国能源充裕的地区，恰恰缺乏这方面的人才，是的在这些地区，数据中心交付时旺旺很难找齐合适人才来源，并在数据中心建设阶段，运维人员就应该陆续到岗，并需要跟进项目的建设，针对各专业系统，深入了解；在数据中心的测试验收阶段，需要基本全员到岗，并一同参与所有的测试，验收和接收工作；对于远离一线城市的偏远地区，如果不能落实人才问题，3数据中心的选址需要慎重考虑。
五、标准要求。
（一）自然地理环境1.避免地质灾害区域。
3.对空气污染的注意，尤其对于空气里的硫化物（如二氧化硫、硫化氢）含量污染。
5.远离危险品生产、储存、运输环境；（包括化工厂，炼油厂，加油站，储油罐，弹药库，烟花生产厂等）。
6.远离军事基地，演戏、实验基地。
9.避免在有民族矛盾、军事冲突、社会治安不稳定的地区及附近建设数据中心。
（二）配套设施。
数据中心的业务特点以及其质量和容量的要求，决定了数据中心对当地供电能力的要求，供电量必须保证充足和稳定。我们需要了解的因素包括：可用性——在了解当地电力供应情况的同时，我们需要权衡备选地点是否有多个成熟的电网;成本因素——我们还需要比较各种电力成本。也就是说，每千瓦时的动力源的成本应该足够低;具备替代的能源——决策管理层还需要考虑备选地点是否有诸如太阳能、风能、空气等可再生的能源，这将有助于企业打造更加绿色的企业形象。
双电源供电。
电对数据中心的重要性就像水对鱼儿的重要性一样，一旦数据中心发生断电情况，若没有很好的备份供电系统，诸多设备承载的业务就会发生中断，给数据中心带来严重损失。现在的数据中心供电都要考虑冗余，确保用电可靠性。
供电方案。
这是传统数据中心普遍采用的供电方案，数据中心采用两套供电输入系统，一套市电，一套备用电，备用电可以是蓄电池或柴油发电机组，市电是主用供电系统，当市电故障时，通过ats自动切换到备用电上，这样断电故障不会对后端设备产生影响。高精度的ups供电切换时间可以在30ms以下，可以满足绝大部分设备持续供电。
（三）成本因素。
对于一个建设项目来说，成本必然是一个必须反复权衡的因素。成本涉及到当地规划及土地价格、房屋建筑价格、租赁和物业价格、网络通讯费用、用电价格、5用水价格等多发因素。数据中心选址时，需要从通信基础设施的角度需要考虑各种因素。如：光纤主干线路及其距数据中心选址的距离。这将有助于衡量从光纤主干线路到数据中心选址所需投资的确切数据;光纤类型，这会影响传输速度;所在地通讯服务运营商的类型及其支持的服务模式;延迟因素，传输和交付延迟时间也将是一个重要的因素。
（四）政策环境。
良好的政策环境将有利于一个基地气候的形成，促进客户的选择和落户。需要考虑的因素包括：物业税、企业税和销售税。
（五）高科技人才环境。
人力资源主要包括：高校数据、it人员数量，其他科技教育机构数量。主要考察当地经济文化发展水平、科技教育环境、交通便利条件、人力资源供应及水平等方面，数据中心作为信息技术的集中体现，对各种社会资源的要求都非常高。
1、人员配置：
针对于不同的数据中心管理目标，相应的人员配置决策显然将会不同。对于c4的数据中心，要求运维人员做到全年7x24小时的值守。ui在美国的数据统计表明，全天候的值守可以将数据中心故障的发生率降低50%，对于提升整体数据中心的可用性有相当大的影响。为了实现全天候的值守，13个人的运维团队是最基本的配置，其中包括了数据中心机房经理1人，3名二线技术支持人员(覆盖电气、空调和弱电专业，可以在必要的时候顶替日常值班人员)，1名运维主管以及8名一线的运维技术人员。8名一线的运维人员分为4个班组，采用8小时或者12小时一班进行轮值。在这8名运维人员中，每一班需要有至少一名资深人员，具备对于现场紧急情况进行快速处置的能力。当然，这13人的运维团队只是最基本的配置人数，随着数据中心功率和设备数量的增长，运维人员在各个专业也应该有相应人数的补充，从而与工作量相匹配。
2、组织结构。
组织结构通常包括两方面内容：一是对机房内所有活动的角色和他们的工作职责进行准确的定义;二是呈现各角色之间的汇报关系以及运维团队与建筑工程、it系统、安防系统之间的工作界面。对角色和职责的准确定义可以将工作6内容细分到每个人身上，做到责任到岗、责任到人;各级之间的汇报关系是处理数据中心事件，尤其是紧急事件的方式依据，对不同等级的事件要明确上报的途径和终点。
（六）社会及当地的人力资源条件。
主要考察当地经济文化发展水平、科技教育环境、交通便利条件、人力资源供应及水平等方面，数据中心作为信息技术的集中体现，对各种社会资源的要求都非常高。
六、区域发展倾向。
目前全国性的数据中心和灾难备份中心主要集中在北京、上海和广东这几个地区，北京是各行业主管机关的所在地，全国众多的主要金融机构总部所在地，因此也是多数总部级数据中心的天然所在地。上海目前已经成为全国银行业数据中心的集中地，广东作为中国经济最发达地区之一，也是数据中心/灾备中心的集聚地。
造成数据中心选址倾向性有几个原因：一个是总部所在地的原因。第二是银行数据中心选址，对其它行业有影响。第三，由于信息不对称，很多领导决策的时候没有充分地考虑很多问题，凭感觉或者经验就决定了。第四，我们比较缺乏系统的考察指标。
七、建设方式。
（一）企业自建数据中心。
很多大型企业都拥有自己的数据中心，然后通过租用运营商的广域网线路，实现多个内部数据中心的互联。比如：军网、公安网、平安工程、银行行业、石油行业等，这些专网使用的都是专有的数据中心，由各大政府部门、企业主导自行创建的。
优势：自建的数据中心，使用非常灵活，可以根据自己需求任意改动，灵活性高，尤其这种自建的数据中心安全度最高，信息泄露，受攻击的可能性大为减少。劣势：这种数据中心投入大，建设成本高，具有封闭性，专为单个企业或部门提供服务。由于建设数据中心要申请工业建筑用地、要得到供电部门、建设部门的同意，手续非常繁琐。而且建成后到投入使用，往往需要几年的时间，建设周期长。
（二）租用运营商数据中心。
运营商提供场地、机柜、网络带宽和供电，互联网企业直接将设备放入运营商网络中即可。
优势：一般只要一周就可以建设完一个数据中心并投入使用，速度非常快，这种方式在互联网企业中非常普遍，这样互联网企业只需要关注自己的应用设备(主要是网络设备和服务器)运行状况即可，不必关心机房环境、空调、供电等一系列问题。虽然要向运营商支付不菲的租用金额，但仍可为互联网企业节省了大量的人力和物力。互联网企业而且可以根据自己的业务实际情况，在运营商的各级省市都去租用数据中心机房，迅速部署业务。
劣势：使用仍有一些限制，比如机房环境的维护、设备出入管理都受到运营商的限制。租用期限、新增机房面积都要和运营商沟通，需要运营商的同意才能实施。这些互联网企业要想发展的好首先就要和这些运营商搞好关系。
（三）租用数据中心提供的服务。
通过直接租用大型数据中心的服务，就可以部署自己企业的业务。比如可以根据自己的业务需求，向阿里云租用100gt的硬盘和200g的内存，10g的带宽，对于中小企业，满足这些性能的物理硬件完全不可见。
优势：这样企业用户可以完全聚焦于自己的应用业务，不必关心数据中心底层实现，也为企业节省了人力。
劣势：
1、故障恢复性难度大。当然这样的形式使得企业的核心业务稳定性与租用的数据中心运行稳定性关系较大，有时出现故障，由于企业自身看不到数据中心底层实现，只能甘等业务恢复。
2、有时还会出现互相推诿的情况，而由于租用方处于技术弱势方，往往故障所带来的损失很难得到补偿。
3、安全性无保障。除了上层应用，数据中心底层实现都不受自己控制，受到攻击都没有任何手段，因此安全性完全取决于承租的数据中心。因此在选择租用数据中心服务时，要对其数据中心的安全性进行充分考量。现在提供数据中心应用服务的还比较少，只有几家，竞争还不充分，这给中小企业选择的余地较少。
8年实现500亿元产值，成为国家政务资源后台处理与备份中心和国家级大数据处理中心。目前引进了四大运营商，中国联通、中国电信、中国移动和陕西广电网络，以及一个国家部委国家计生委的灾备中心。通过大数据的引领发展，带动信息产业的发展，带动软件包括装备制造产业的发展。
（二）重庆西永微电子产业园区：园区于2005年8月正式设立，规划面积30平方公里，其中产业区20平方公里，配套服务区（西部新城的城市中心区）10平方公里。园区产业以集成电路产业和软件及信息服务产业为主导，着力打造集设计、研发、制造、封装测试、应用以及配套于一体的集成电路产业和软件与信息服务产业集群。
（三）天津市滨海新区：部署建设大数据产业园区。一期规划布局1个大数据产业示范基地和3个大数据产业园区。其中，开发区云计算产业基地作为大数据产业示范基地；保税区数字出版基地、高新区软件与服务外包基地、塘沽海洋高新区作为3个大数据产业园区，争取成为国家级大数据产业基地。
（四）中关村大数据产业园：设立中关村软件园和清华科技园两个分园，建筑面积2.5万余平方米，已吸引了10余家符合条件的企业入驻。