如何做大数据分析(五篇)
无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写作吧，借助写作也可以提高我们的语言组织能力。范文书写有哪些要求呢？我们怎样才能写好一篇范文呢？以下是小编为大家收集的优秀范文，欢迎大家分享阅读。
如何做大数据分析篇一
有权不可任性 【出处】
在今年的政府工作报告中，国家总理李克强在谈及简政放权时强调：“大道至简，有权不可任性。”
大数据分析：
2014年，政府交出了一张漂亮的简政放权成绩单：10多次国务院常务会议进行专题研究，2次电话会议全国动员，246项行政审批事项被取消和下放、149项职业认证被取消。获得感 【出处】
两会前夕，习近平再次强调，要把改革方案的含金量充分展示出来，让人民群众有更多获得感。政府工作报告提出基本实现高速公路电子不停车收费联网、综合治理农药兽药残留问题、大幅提升宽带网络速率等细节，力图让群众获得实实在在的获得感。健康中国 【出处】
“健康是群众的基本需求，我们要不断提高医疗卫生水平，打造健康中国。”李克强总理在作政府工作报告时，这句承诺得到了热烈的掌声。大数据分析：
“健康中国”最核心的是加快健全基本医疗卫生制度，让民众看得上病、看得起病、看得好病。《报告》提出要全面推开县级公立医院综合改革，在100个地级以上城市进行公立医院改革试点，破除以药补医，降低虚高药价，合理调整医疗服务价格，通过医保支付等方式减轻群众负担。互联网+ 【出处】
李克强总理提出“互联网+”行动计划，可以预见这将成为新兴产业和新兴业态的竞争高地。大数据分析：
互联网+新媒体=网络媒体 互联网+娱乐=网络游戏 互联网+零售=电子商务 互联网+金融=互联网金融 目前，“互联网+金融”已走入正轨，“互联网+交通”各方仍在博弈磨合。今年春节的全民“抢红包”就是互联网金融移动支付暗战传统金融的典型案例。仅除夕当天，微信红包的收发总量就达10.1亿个，1541万微博网友分享了由央视春晚及39位明星与商家送出的1.01亿个红包。书香社会 【出处】
书香社会今年第一次出现在《政府工作报告》中，李克强指出，要提供更多优秀文艺作品，倡导全民阅读，建设书香社会。大数据分析：
一个民族的文化自信离不开崇尚阅读、尊重文化的氛围，让阅读成为一座城市高贵的坚持。3月2日，国家新闻出版广电总局发布通知，将加快全民阅读立法进程，其中，“深圳读书月”作为“书香中国”的活动品牌，截至2014年已坚守了15年，15年参与总人次达1.06亿。创客 【出处】
今年“创客”一词第一次被写入《政府工作报告》。《报告》指出，互联网金融异军突起,电子商务、物流快递等新业态快速成长。李克强鼓励众多“创客”脱颖而出，文化创意产业蓬勃发展。大数据分析：
“创客”一词来源于英文单词"maker”，指把各种创意转变为现实的人。创客与众创、众包、众筹紧密结合，正在发挥经济新引擎的作用。
李克强总理今年1月初参观了深圳的柴火创客空间。《报告》中提到，2015年高校毕业生将达749万人，为历史最高。因此今年《报告》特别鼓励大学生大众创业、万众创新，有创新式解决就业问题的考量。中国已形成以北京、上海、深圳为三大中心的创客生态圈。深港通 【出处】
2015年政府工作报告首次提到深港通，并表示2015年将适时启动深港通的试点工作。大数据分析：
有评论认为，深港通核心不在于“通”，而在于“融”，不仅是深圳、香港两地股市的互联互通，更是金融、会计、法律等众多高端产业全面融合。“通”是领导一句话，“融”得市场十年功。南上资金依然会显得火热，北下资金则要看政策的安排。领跑者 追赶者 准备者
沈阳、株洲、伊犁、江阳 智慧城市6大关键词
城镇化、工业化、信息化、低碳、绿色、可持续。
北京、上海、广州、深圳、天津、武汉、宁波、南京、佛山、扬州、浦东新区 重庆、无锡、大连、福州、杭州、青岛、昆明、成都、嘉定、莆田、江门、东莞 智慧城市 【出处】
李克强在政府工作报告中提出，发展智慧城市，保护和传承历史、地域文化。大数据分析：
物联网、电子支付、云计算、4g网络„„2015年“两会”上，构建智慧城市成为代表委员关注的热点。事实上，“智慧城市”已成为全国新型城镇化的一种战略选择。据《中国智慧城市发展水平评估报告》，当前国内“智慧城市”发展水平可大致分为3种类型。为官不为 【出处】
政府工作报告指出：“目前少数政府机关工作人员乱作为，一些腐败问题触目惊心，有的为官不为，在其位不谋其政，该办的事不办。”这是政府工作报告中首次纳入治理庸官懒政内容。
大数据分析：
“为官不为”20年来首次写入政府工作报告，与反腐高压下少数官员群体“懒政”有关系。《报告》提出，要完善政绩考核评价机制，分3类对待：对实绩突出的，要大力褒奖；对工作不力的，要约谈诫勉；对为官不为、懒政怠政的，要公开曝光、坚决追究责任。7% 【出处】
政府工作报告中表示，2015年gdp增长目标在7%左右，居民消费价格涨幅3%左右，城镇新增就业1000万人以上。gdp“7%左右”不再是硬指标。大数据分析：
过去十年《政府工作报告》中gdp增长目标从8%缓慢降至2015年的7%，体现了自2013年以来中央强调的不简单以gdp论英雄。据报道，全国已有29个省主动降低了gdp的增长目标，上海甚至取消了gdp的增长目标。
回望
2014年政府工作报告 已改变生活的“新词” ● 互联网金融
“互联网金融”或许是最快被写入政府工作报告的经济新词汇之一。虽然在2014年的政府工作报告中只有一句“促进互联网金融健康发展”，但其火爆态势“一发而不可收拾”。最盛行领域：
1、打车服务；
2、网上购物；
3、网上银行；
4、互联网理财。
优点：起步门槛低；手续简单，无时间地域限制；收益高。风险：法律法规不健全；能否达到承诺的收益；监管和立法。● 舌尖上的安全
2014年“两会”政府工作报告提出了“一个严守、三个最严”，坚决治理餐桌上的污染，切实保障“舌尖上的安全”。
亿赞普（izp）大数据显示，2013年人们对食品安全的平均关注指数是40，2014年这一数据降为34，远低于2014年人们对汽车（98）、住房（85）、教育（80）、养老（73）和空气污染（61）问题的关注度。
2014年，排在食品安全搜索首位的始终是“食品安全法”。过去人们关心的是地沟油、三聚氰胺、地沟油等重大食品安全事件本身，现在则把目标从治标转向治本——监管和立法。● 企业黑名单
哪些企业会上黑名单？2014年“两会”政府工作报告中给出了答案：违背市场竞争规则，侵害消费者权益的企业。
最常出诚信问题黑名单的行业：
1、食品行业；
2、餐饮行业；
3、药品行业。
调查显示，近70%的人不了解什么是黑名单制度。大家最关心的问题包括：企业黑名单制度怎么建立？企业上黑名单的标准是什么？上了黑名单的企业要承担什么后果？
如何做大数据分析篇二
如何进行大数据分析及处理？
大数据的分析
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
1.可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2.数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3.预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4.语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集：etl工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、nosql、sql等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(nlp，natural language processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(nlu，natural language understanding)，也称为计算语言学(computational linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(ai, artificial intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类（classification）、估计（estimation）、预测（prediction）、相关性分组或关联规则（affinity grouping or association rules）、聚类（clustering）、描述和可视化、description and visualization）、复杂数据类型挖掘(text, web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1.大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（web、app或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库mysql和oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，redis和mongodb这样的nosql数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用
户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2.大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自twitter的storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3.大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到emc的greenplum、oracle的exadata，以及基于mysql的列式存储infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是i/o会有极大的占用。
4.大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的kmeans、用于统计学习的svm和用于分类的naivebayes，主要使用的工具有hadoop的mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理
如何做大数据分析篇三
1什么是大数据？ 云中大数据：融合技术
如今，大数据分析和云计算是全球企业最为关注的两大 it 话题，大数据分析提供独具价值的洞察，帮助企业打造竞争优势，启迪创新，推动收益增长。作为 it 服务的交付模式，云计算可以增强业务灵活性，提高生产力，同时增加效率，降低成本。
2大数据能给我们带来什么？
中国社会的急剧发展带来了数据的暴增，从街头的交通摄像头到商场的打折信息，再到网商的用户资料、信息，无不充斥着大量的数据，而在这背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？
大数据究竟能给我们带来什么？
信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，呈现跨越式的特征。比如手机里的信息不断地堆积，从最开始的通讯录到短信、彩信，再发展到现在的智能手机时代，更多的来自于应用的数据如微博等正在积累起大量的数据信息。放大到社会而言，产生的数据更是异常庞杂。毫无疑问，大数据时代已经来了。
什么是大数据？，数据已从 tb 级别跃升至 pb 级别；对大数据，现在比较流行的是用 4 个“v”来总结其四个层面的含义：容量巨大（volume）
数据类型多（variety），从普通的文字、视频、图片到逐渐增多的地理位置信息等，类型纷繁，已无规律可循；价值密度低（value），以视频为例，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据也许只有一两秒；处理速度快（velocity），实时分析对某些应用才更有意义，而不是批量式分析，即时处理已经成为趋势之一。
大数据的发展趋势和带来的机会
在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽略，企业数据被谈及的更多。企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。面对这些应用需求，企业依托自身的数据库系统就可以解决，例如应用少量 x86 服务器、客户端，再加上 sybase 系统、oracle 系统、unix 系统等。
随着互联网的快速发展，在企业数据还没有井喷的时候，我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了，比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据，这种非对称性数据充斥在我们周围，包括网络日志、点击流、电话记录、医疗记录、传感器和监控摄像头等等，各种来源的巨量数据种类丰富，让人无所适从。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘，无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候，也许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。因此，对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。
比如说，在淘宝庞大的用户群中，淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求？一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求？越来越多的应用需求推动着大数据的发展。更主要的是，未来可能各种传感器会出现在社会的各个地方，数据会更多，比如交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。如此巨量的数据，处理难度可想而知。
大数据给中国市场带来什么？
大数据应用需求在中国更加明显。中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网开始成型……大数据的时代正在到来，不仅有机遇，也存在挑战，且机遇大于挑战。
目前，网络搜索曾经在数据分析方面获得了一些机会，但远远不够，而且也是在相对偏窄的一个区域内利用信息，更多的数据散落在社会各个环节中，梳理分析出这些大数据带来的商业机会逐渐凸显价值。在中国市场，工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信
息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。
大数据背后的商业机会
在实现大数据的过程中，硬件和软件供应商都可以找到合适的位置和方法来实现自身的价值，因为大数据的实现需要硬件具备足够的性能、灵活性以及可靠性和软件层面的优化支持。从目前的企业计算领域来看，ia架构是承载和实现大数据的理想平台。对于数据分析来说，基于英特尔至强处理器的双路/多路平台具备开放式、普及性、易优化、灵活易扩展等特点，是实现大数据应用的出色载体。英特尔的双路至强处理器已经通过实践验证了自身在计算能力的领先性，而以其为基础的主流服务器和存储系统具备无可比拟的扩展性。对于商业智能来说，基于英特尔至强处理器的多路平台则具备高性能、高能效、灵活扩展以及高性价比等优势。
此外，英特尔还拥有类似于英特尔发行版 hadoop 这样的开源分布式架构以及相关的软件工具如编译器、函数库等，英特尔已经形成了完整的大数据解决方案。英特尔提供经过验证的方法和工具来优化 hadoop 部署，包括具有代表性的 hadoop 应用集合 hibench，和基于数据流的 hadoop 性能分析工具 hitune 等等。hadoop 对海量数据处理的支持，可以让用户不再依赖价格高昂的大型专有设备，而是通过大量 x86 服务器集群就可解决——利用较高性价比的 x86 服务器来搭配并行计算架构，从而可以以最符合经济效益的方式完成庞大的计算任务。
对于国内市场而言，对于大数据应用机会的重视和抓取已经越发明显，作为世界上人口最多的国家，中国产生数据的潜力可想而知，即便能掌握其中一部分大数据，对于企业发展也具有不可估量的价值。比如微博等社交网络平台上产生的大量碎片化信息，如果被合理应用，并精准分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，那么就能掌握下一个互联网发展机会抑或革命，这还仅仅是互联网层面，放眼到全行业，可以利用的机会则更多。而英特尔与产业合作伙伴的强大产业生态链能够满足行业需求的同时在大数据时代用创新技术将大数据背后的价值一一呈现，并促进更多商业机会的出现。
3大数据：落地正当时我们正处于一个信息大爆炸的时代：宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，视频通讯、医疗影像、地理信息、监控录像等视频记录，传感器、导航设备等非传统 it 设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据正在充斥整个网络。据权威市场调查机构idc预测，未来每隔 18 个月，整个世界的数据总量就会翻倍；到 2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到 35.2zb(1zb=10亿tb)。“大数据”时代正在来临！
“大数据”的价值
所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从 tb 级跃升至 pb 级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较复杂，超过 80% 都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中 rfid 的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的it系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。
全球知名咨询机构麦肯锡在关于“大数据”时代的研究报告中指出，数据已经渗透到了每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。在互联网时代，数据本身就是资产，而“大数据”则意味着这些资产正在变得庞大无比。虽然云计算可以为数据资产提供保管的场所和访问的渠道，但如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是“大数据”时代的核心问题。这就好比一座日益膨胀的矿山，虽然其中蕴含着大量的贵金属，但是要想获得这些价值，就必须解决筛选冶炼的问题。
“大数据”对it解决方案提出更高要求
在“大数据”时代，超过 80% 的数据都呈现非结构化状态，这些数据正在持续不断地增加，并且需要长时间存储，非热点数据也会被随机访问。这种情况与传统的、基于关系型数据库的核心数据存储方式有显著的差异。这种差异，使得传统的数据存储和管理解决方案无法胜任“大数据”时代的分析、管理和挖掘工作。传统的关系型数据库以及数据分析软件处理的结构化数据通常是gb级别的，很难适应“大数据”时代 tb、pb 级复杂数据类型的检索分析。同时，因为“大数据”时代数据每时每刻都在快速增长，传统解决方案也无法适应这种近乎无限的扩张性。为了适应“大数据”时代的到来，企业需要从技术、应用、硬件等各个层面做好准备，采用更新的it解决方案，才能满足“大数据”收集、存储、管理和分析的要求。
“大数据”时代的it解决方案，需要容纳数量庞大的用户和数据生产者，能够从企业及社区网络、移动智能终端、传感器及物联网、定位及地理信息设备中获得大量的视频、语音、图片、文字、产品信息、地理信息、时间信息等非结构化数据，并对这些海量复杂数据进行分析和挖掘，从而获得真正有价值的数据用于后续的经营。这种应用模式，要求“大数据”时代的it解决方案具备可变的数据接口和高效的数据导入、管理、分析、统计技术；能够支持pb级别的数据、支持非结构化以及结构化数据、支持每秒万次级查询，拥有更高的系统可靠性以及更高的统计分析效率，这就对计算能力、内存数据处理能力和管理能力提出了非常高的要求。
对于企业而言，“大数据”时代爆炸性增长的数据既是巨大的机遇，也将是巨大的挑战。在“大数据”时代，it解决方案既要能够更高效、低成本的存储和管理，也要能够更快速、灵活及稳定的检索和分析。而在这些方面，已经有不少厂商在努力围绕大数据整合解决方案，英特尔就是其中的佼佼者。首先，ia 架构广泛的普及率可以为企业提供更高的一致性，是承载和应对“大数据”的理想平台。英特尔® 至强® 处理器拥有更高的计算性能和内存数据处理能力，以其为核心的服务器和存储系统具备开放式、普及性、易优化、灵活等特点，具备无可比拟的扩展性，非常适合应对“大数据”的挑战。除此之外，英特尔还有包括 hadoop 这种开源架构等软件方案（如编译器、函数库等），也将对“大数据”的处理提供了更高的效能。这些软件方案通过优化底层算法，可实现更高的应用效率和更均衡的计算存储分布；与英特尔硬件技术相结合，可以提供更高的平台性能。同时，还能提供跨数据中心的hbase数据库虚拟大表功能，并且实现了 hbase 数据库复制和备份功能，在功能方面也更适应“大数据”时代管理分析的需要。这一切，都为收集数据、分析数据、优化数据、利用数据提供了坚实的基础。
中国的“大数据”时代
“大数据”时代的核心应用就是对已知的数据进行分析来为未来发展和企业经营提供参考。作为一个人口大国，中国在“大数据”时代拥有巨大的机会和挑战。机会在于，我国拥有世界上最多的人，从而可以提供最多的数据以供分析挖掘。而挑战则是，我们怎样才能从海量的数据中找出价值。凭借庞大的人口基数和市场，我国各行各业的规模都在不断扩大，从而制造出庞大的数据。电商、快递、企业的网站和it系统都承载了大量的数据；传统的大型超市、卖场、商场也集聚了大量的信息。特别是移动互联浪潮下各种手持智能终端的普及和定位设备的应用，也在不断产生大量的数据。如果能够对这些数据进行分析挖掘，找出有价值的信息，就能够大大促进中国企业的发展。比如，电信运营商可以对客服中心的数据进行分析来建立客服中心智能辅助平台，帮助运营商把客服中心从成本中心转变成营销中心；汽车厂商可以分析各大汽车论坛用户的海量评论来监控品牌口碑及舆情；电商企业可以分析用户的各种历史数据来挖掘用户的喜好，从而实现精准营销。面对“大数据”带来的机遇和挑战，我国政府在物联网“十二五”规划上把信息处理技术作为 4 项关键技术创新工程之一提出，其中就包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等“大数据”相关的重要技术。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。
“大数据”的未来
“大数据”的到来已经无可阻挡，这将考验我们的技术是否跟得上数据的爆炸。比如，智慧城市的建立将改变现在的城市生态，但是作为信息采集源头的数万个摄像头，如果通过实时高效的图像分析而实现有机结合，就是我们需要解决的问题。英特尔作为it上游领导厂商，通过深入了解 oem 厂商、isv、si 甚至用户的需求，将产业链上的每一环都紧紧扣在生态系统周围，使之发挥最大的能动性，来应对“大数据”时代的挑战。在电信、石油、交通、医疗以及制造等行业，英特尔以开发的架构支持新型的商业智能，将这一生态系统的力量发挥到极致。信息就是资源，谁掌握了“数据”，谁就掌握了未来。掌握大数据，就在当下。英特尔将利用各种软硬件技术资源，帮助合作伙伴发掘数据价值，从而应对“大数据”时代的挑战。
4大数据背后隐含的“商业秘密”
信息的密集爆发，带来了大量的数据堆积，数据的变化几乎没有一个循序渐进的过程，砰然爆发的速度太快了，从居家到社交，从生活到工作都会形成大量的数据，无论是有用的还是无用的数据都围绕在我们周围。我们不会在意大量的数据，但是对自己有用的数据是很在意的，最简单的一个例子，我们手机里的信息就不断地堆积，通讯录在增加，还有邮箱，如果说以前仅仅是短信息，那么现在还有彩信，照片，包括微博等等都堆积起大量的数据信息。
数据多了就显得凌乱，甚至乱序，而这仅仅是我们个人的一些信息就显得如此驳杂和繁多。那么对于社会公共信息来说，堆积起来的数据信息是超海量的，汇总进而分析这些数据的价值就变得非常关键，而且也潜在着非常巨大的商机。
大数据应用场景之一
每天开车上街，司机们很在意的是测速摄像头，对于公共资源维护者来说也在意这些数据，当然他们不仅仅是测速，更多的是道路信息采集。什么路段拥堵了，哪个路口出交通事故了，一些城市已经树立了交通指示屏，可以非常清晰明了地为司机提示哪条路段现在是什么情况，拥堵还是畅通，有没有交通事故等等，这都是对数据采集后的分析结果呈现。之前，我们在城市的路口常常可以看到很多交通地图，不过现在这种平面单一的指示正在被数字标牌所取代。当然不仅仅是路口，在商场、电梯，地铁、候机楼、包括楼宇的户外广告等等，都已经不再是简单的一个平面美女，更多地已经开始呈现数字化了。
大数据应用场景之二
各种尺寸的屏幕动态化呈现更多信息，如果说以前我们还惊奇于滚动的数字屏幕，那么随着信息化的快速发展，单纯地动感已经无法满足我们的需求，更广泛的信息呈现才是更迫切的一种需求。而且这种需求是双向的，对大众和商家都很重要。于是智能化数字标牌出现了。这类产品具备了互动的功能，用户可以用触摸或者体感的方式和它们进行交互操作，同时，它们都是联网的设备，可以与数据中心或者其他的数字标牌进行数据的传递，还可以搜集并分析数据，为不同的人群进行定制化的互动展示。这就是大数据的一种应用。英特尔还推出了一套智能系统，通过在数字标牌上的应用，实现丰富的功能。
大数据应用场景之三
在大量数据的背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？大数据，带来了一个全新的机会，这个机会需要软硬件的结合，需要大型数据的分析能力。在这方面，英特尔给予了硬件方面的强力支持，这里的硬件不仅仅是服务器端的，还有更多的终端产品，包括微小终端等等，都呈现数据分析后的结果以及快速分析的过程。
比如，英特尔的一款采用了酷睿 i5/i7 处理器的虚拟试衣镜 k-mirror。它能够通过红外线感应器，将试衣者的人体轮廓抓取出来，配合深度感应器测算人体与屏幕的距离，最后将预先存储在魔镜里面的虚拟衣服自然地搭配到试衣者的身体上。借助 k-mirror，试衣者无需穿上婚纱，便可以轻松、快速地进行选择与搭配，使得以往复杂繁琐的婚纱挑选与试穿过程变得简单随意且妙趣横生。目前已有众多婚纱影楼、服装零售店铺安装了这款体感式虚拟试衣镜，吸引了大量顾客体验这种高科技的试衣感受。
大数据应用场景之四
在移动市场我们常常听到精准营销，包括广告的投放等等。但是广告投资商非常在意的是自己的投放究竟获得了多少的回报和收益，或者自己的投放带来的反馈又是什么，在哪里的投放获得最大的回报率？这都存在着大量数据的分析和归纳。有国外媒体报道，ebay 的数据库每天增加 50tb，每天最少都有数百万次的商品查询，数据库每日增加 1.5 兆笔记录，数据库的总容量则已超过 9pb。每天新增的数据量庞大，数据库也极其庞大，从中分析顾客的浏览、消费行为就变成了一件很困难的事情。
大数据应用场景之五
再比如 facebook，每天都有数亿用户留下庞大的数据，包括大量的图片、影片等传统数据库系统较不擅长的非结构化数据。针对网络社交平台，一些公司已经开始研究和布局大数据的关键技术──hadoop。基于 hadoop 的海量数据分布式处理，可以不再依赖价格高昂的大型专属设备，而通过自建大量 x86 服务器群集来解决。它利用大量平价的服务器，搭配并行计算架构，以最符合经济效益的方式创造庞大的计算量。而且，英特尔可以提供经过验证的方法和工具来优化 hadoop 部署，包括具有代表性的 hadoop 应用集合 hibench，和基于数据流的 hadoop 性能分析工具 hitune 等等。
大数据应用之中国机遇
上述五个应用场景代表着现在市场和行业里对于大数据时代的典型描述，而对于国内市场而言，大数据分析和应用的机会也颇大，因为中国的用户量太庞大了，产生数据的潜力不可估量，如果能掌握其中一部分大数据就对企业发展具有意想不到的价值。我们正面临着大数据工业革命，不仅包含传统的结构化(或关联型)数据，而且也包含各类非结构化、非对称性数据。这些数据不仅尺寸庞大，而且增
长速度更快于摩尔定律。可以说，谁能合理地分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。
大数据之背后的故事
基于大数据的盛行，很多软硬件厂商都在寻求着适合自己的方向，而英特尔利用不同级别的处理器架构，不同的数据应用架构，以及相关的解决方案，帮助用户从端到端找到完整的解决办法。在大数据分析方面，灵活、强大和开放的解决方案更容易来实现现有需求以及未来的升级扩展。而英特尔正在利用开放的架构联合业界合作伙伴一同为大家打造不同的大数据方案，帮助用户解决实际难点。无论从应用、需求还是解决方案层面，大数据都已经到了“应时而生”的时代，而在这背后，从后端数据挖掘分析的厂商到应用的供应商都能从中找到黄金机会，在促进大数据时代的同时完成自己的商业目标。
如何做大数据分析篇四
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。
以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理：
1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。
关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本
2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。
关键词：入院治疗趋势分析
3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。
关键词: 公共健康记录、患者数据
4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。
关键词：循证、患者数据库
5.降低再入院率：看病费用之所以上涨，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。
关键词：记录、分析患者特点、识别高风险病人、特殊护理
6.保护患者的身份信息：unitedhealthcare等保险商利用大数据分析，使医疗诈骗犯和盗用身份者无所遁形。该公司对语音转文本的记录（比如打给呼叫中心的电话）进行分析，从而找出诈骗者。这家保险公司还利用大数据来预测哪类治疗方案更有可能成功。
关键词：患者信息保护、医疗诈骗
7.更高效的诊所：随着诊所的发展，协调医生和更多患者变得更具挑战性。以纽约州韦斯特切斯特县的westmed medical group为例，该诊所的医生从1996年的16人增加到现在的250人，就医人数达到25万，年收入为2.85亿美元。随着规模的扩大，它必须提高效率才能保持优势。利用大数据，该诊所能分析2200余种医疗过程。因此，它能简化工作流程，把某些临床任务从医生转移到护士手上，减少不必要的检查，提高患者满意度。和其他行业一样，大数据指明了从哪里入手可以改善医疗过程。
关键词：简化医疗工作流程、提高医生工作效率
我国“互联网+医疗”现阶段的发展：
当前，以阿里巴巴和腾讯为代表的互联网厂商不断与线下医院对接试水创新应用；移动医疗应用也颇受资本市场青睐，据不完全统计，数百家医疗健康互联网公司都走在融资的道路上。2014年到2015年，我国“互联网＋医疗”市场规模分别为29.5亿元、42.7亿元，增长率为44.7%。预计到2017年，这一数字将超过125.3亿元。
1.以挂号和支付起步
从8月9日开始，北京大学第一医院在支付宝中的服务窗向用户开放，它不但能实现在线预约挂号，还是全国首个应用“防黄牛模型”的医院线上服务。蚂蚁金服医疗行业总经理王博介绍：“利用实名信息，支付宝能精准匹配挂号人和就诊人。通过对用户的身份信息、行为特征、关系网络建立多维度的层次化体征体系，通过数据挖掘和建模，有效识别出黄牛身份，为医院建立‘黑名单’库。”
在线挂号正是“互联网+医疗”的绝佳“破冰”入口。以北京为例，北京市卫计委此前出台了多项措施：2016年底前，北京市属22家医院将全部取消现场放号，改为实施“非急诊全面预约”等，而预约的最主要途径就是互联网。在支付宝服务窗之外，腾讯同样在微信城市服务中，与包括“微医（挂号网）”在内的合作伙伴，共同推出统一挂号开放平台。据介绍，迄今为止，微信的挂号平台已经在60多个城市落地。
而在实现挂号预约后的下一步，则是支付。深圳市人社局局长王卫介绍说，从今年6月起，深圳成为全国首个通过互联网渠道完成医保移动支付的城市，参保人通过支付平台绑定加载金融功能的社会保障卡后，就可以在全市17家试点医院一键完成医保与自费的移动支付。“接下来深圳还将逐步探索扩大移动支付的使用场景，包括生育保险、大病门诊、住院、社康门诊、药店取药等，更加方便群众就医。”
2.硬件连接的慢病管理
9月20日，腾讯发布糖大夫二代智能血糖仪，新一代血糖仪不但支持wifi无线连接，甚至支持联通3g网络。
9月20日，腾讯发布糖大夫二代智能血糖仪，新一代血糖仪不但支持wifi无线连接，甚至支持联通3g网络。
糖尿病的数据化也成为互联网慢病管理的试水之举。丁香园创始人李天天表示：“互联网慢病管理有3个要素：一是要能收集数据。二是要能互动。比如患者可以收到微信提醒最近血糖控制得好不好，或者中秋节前提醒患者不能吃月饼。三是并非所有慢病都适合互联网管理，要挑选那些能管好的、容易的采集数据，能拉动互动的慢病先作探索。”
3.互联网医院未来之路
2015年12月10日，浙江大学医学院附属医院院长、心血管专家王建安教授，通过乌镇互联网医院的网上平台，为杭州患者黄女士开出全国首张在线电子处方。随着这张电子处方的开出，“互联网医院”真正走进公众视野。截至今年7月，乌镇互联网医院在线接诊量每天已超过2.1万人次；预计到今年年底，乌镇互联网医院的日接诊量将超过8万人次。乌镇互联网医院的开业，也让国内互联网医院如雨后春笋般出现。4月，微医、好大夫在甘肃、宁夏上线互联网医院；随后，七乐康与广州市荔湾区中心医院达成合作；6月，阿里健康网络医院落户甘肃金昌„„来自第三方的数据显示，截至今年9月，全国互联网医院试点已达35家。
互联网医院能干啥？所谓互联网医院，是指通过视频请医生诊疗，开具电子处方，药品快递到家的新型远程线上诊疗模式。其意义在于打破地域界限，既可以让偏远地区患者享受高水平的医疗服务，又可以提高大城市的医疗服务水平，还可以更合理地配置医疗资源。
我国“互联网+医疗”现阶段存在的问题：
我国目前医疗信息化的水平还比较低，患者的电子病历还没有充分建立起来，各医院的基本医疗数据没有实现互联互通，成了一座座“信息孤岛”，而且医院与患者之间也难以进行互动。这些都使得远程会诊、医疗大数据等发展得步履维艰。
互联网医疗要落地，必须建立在医疗信息化的坚实基础之上。医院要搭上互联网快车，就必须加强自身信息系统的建设。其中关键的一点就是要树立互联网思维，以需求为导向重塑医疗服务流程。信息化是工具，目的是满足人的需求，要以人为本。具体而言，信息化要理解患者的需求，减少他们在挂号、候诊、缴费等环节的负担；信息化更要助力医护人员的工作，有助于医疗服务水平和效率的提高。
如何做大数据分析篇五
__________________学院__________专业___________班级 姓名_______________ 学号_______________
………………………………（密）………………………………（封）………………………………（线）………………………………
密封线 内答 题 无 效
四川工商学院
2020－2021学年第二学期期末考试
《大数据分析基础》试题（a卷）
答卷说明：1、本试题共1页，1个大题，满分100分。
2、适用班级：20级财管，会计，审计(本)
题号
一
总分
总分人
分数
一、撰写大数据分析研究报告（共1题，总计100分）
1．考查内容和方式：
本课程采取撰写数据采集、挖掘和分析研究报告的形式，运用所学知识，自定主
题，撰写大数据分析研究报告。
具体要求如下：
1、要求每位学生自选主题，全面搜集资料，针对具体的数据进行采集、挖掘和分析方案，进行数据分析研究报告的撰写；
2、研究报告应选择恰当的分析方法和准确的撰写方案，做到理论与实际相结合；
3、报告逻辑清楚，结论明确，充分运用所学大数据采集、挖掘和分析的理论知识进行定性与定量分析，内容准确且严格按照给定的格式要求完成报告撰写及最终的排版打印，杜绝雷同与抄袭；
4、在分析的过程中要充分利用所学知识，并结合真实的采集数据。在分析的过程中，应有该数据的原始数据、具体的分析过程、分析结果，并对结果进行总结和归纳，得出结论。
2．考查审核方式：
1.期末卷面成绩由两部分组成：第一部分是报告内容完整与规范；第二部分是报告内容的质量水平，包括投资分析报告撰写的科学性、问题的针对性，建议与思考方向的可行性等；教师根据报告水平和质量，按照评分标准进行打分。
2.字数要求：不少于6000字。
沃尔沃汽车市场竞争力分析报告
一．当前状况：
1.2010~2018年沃尔沃在全球与中国都取得不错成绩,但与核心竞品奥迪、奔驰、宝马的销量差距持续扩大: 2010年沃尔沃全球销量落后奥迪、奔驰、宝马60~90万辆，2018年扩大至120~160万辆,翻了--倍左右;2010年沃尔沃在华销量落后奥迪、奔驰、宝马11~20万辆，2018年扩大至50~55万辆，翻了三倍多。2019~ 2025年中国乘用车市场将全面进入转型升级阶段，首购为主向再购为主转型、年轻用户为主向中年用户为主转型、百花齐放向快速集中少数品牌转型...在转型升级的大时代里,为了更好抓住机遇与克服挑战,沃尔沃与核心竞品都会进一步强化在中国市场的布局与投放力度,包括全面推进“新四化”等顶层战略、强化主流细分车市、抢占节能车战机、吸引中年用户等。但受制于规模优势不足、与吉利整合相对迟缓、品牌号召力不强、本土化车型几乎缺失等诸多因素, 2019~ 2025年沃尔沃与竞品的在华销量差距,极有可能持续扩大。未来十年中国25~ 50万元价区的高端车市将迎来蓬勃发展阶段,并将成为全球车市的最大新机遇,为全球高端品牌创造千载难逢的新发展机会。
2.2019~ 2025年建议吉利和沃尔沃努力实现“两个转变”: 加速由”放虎归山”的过渡性理念,向“合作共赢”的可持续性发展理念转型升级;加速由，“吉利是吉利，沃尔沃是沃尔沃”的过渡性合作策略，向“沃尔沃+吉利+领克+n=大吉利”的可持续性发展策略转型升级。积极规划“中国第二阶段发展战略”, 并升级为全球复兴3.0阶段核心内容与使命,抓住2021~2030年中国高端车市新机遇。
未来几年只要沃尔沃在华销量差距不再被奥迪、奔驰、宝马拉开,基于中国高端车市的蓬勃发展,将大规模缩小沃尔沃与奥迪、奔驰、宝马的全球销量差距。
二竞争对手:
前言
2010-2018年沃尔沃在全球与中国都取得不错成绩，但心核心竞品奥迪、奔驰宝马的销量差距持续扩大: 2010年沃尔沃全球销量落后奥迪、奔驰、宝马60-90万锅，2018年扩大至120 160万辆，翻了一怕左右;2010年沃尔沃在华销量落后奥迪。奔驰、宝马11-20万辆，2018年扩大至50-55万辆，翻了三倍多。
2019-2025年中国乘用车市场将全面进入转型升级阶段，首购为主向再购为主转型、年轻用户为主向中年用户为主转型。百花齐放向快速集中少数品牌转型.在转型升级的大时代里，为了更好抓住机遇与克服挑战，沃尔沃与核心竞品都会进一步强化在中国市场的布局与投放力度，包括全面推进 “新四化等顶层战略。强化主流细分车市、抢占节能车战机、吸引中年用户等。但受制于规模优势不足。与吉利整合相对迟缓、品牌号召力不强、本土化车型几乎缺失等诸多因素, 2019-2025年沃尔沃与竞品的在华销量差距。极有可能持续扩大。未来十年中国25-50万元价区的高端车市将迎来蓬勃发展阶段，并将成为全球车市的最大新机遇，为全球高端品牌创造千载难逢的新发展机会。
2019-2025年建议吉利和沃尔沃努力实现“两个转变”: 加速由“放虎扫山的过渡性理念，向“合作共赢”的可持续性发展理念转型升级:加速由“吉利题吉利，沃尔沃是沃尔沃”的过渡性合作策略，向“沃尔沃+吉利+领克+n=大吉利的可持线性发展策略转型升级积校规划“中国第二阶段发展战路”，并升级为全球复兴3 0喻段核心内容与使命.抓住2021-2030年中国高端车市新机遇。
未来几年只要沃尔沃在华销量差距不再被奥迪。奔池、宝马拉开，基于中国高端车市的勃发展。将大规模缩小沃尔沃与奥迪、奔驰宝马的全球销量差距。
三．提出问题
2010~ 2018年沃尔沃与竞品的销量差距持续扩大，尤其是在中国市场一位娱乐圈的明星曾自信地说：“如果我想自我介绍，这几十年我什么都不会做”，车上还有一个品牌有勇气这么说，这就是沃尔沃。今天，我们将着眼于2019年沃尔沃市场，了解沃尔沃市场及其可持续发展性。2019年注定是与往年不尽相同的一年。中美竞争、汽车产业饱和、绿色出行政策的提出、中国汽车市场的下滑趋势等国内外环境都不同程度地影响了汽车产业的发展。然而，在2019年前三季度，沃尔沃的销量达到了之前的最高纪录，达到了123551辆，比去年同期增长了15.2%。沃尔沃在中国的销量也在很大程度上影响了其整体销量，甚至起到了带动增长的作用。同期，沃尔沃在全球市场的销量为568663辆，同比增长8.1%。在这个经济萧条、多项因素影响且充满挑战的年份，沃尔沃以其销售业绩向我们证明了什么是“逆境生长”，什么是“靠实力吃饭”。
即便是吉利控股集团总裁李书福在对沃尔做调查分析时，也强调沃尔沃之所以销售业绩优异，是因为沃尔沃始终坚持以客户为核心，从客户角度看问题，解决问题
不断创造价值，为客户提供便利，让客户满意，我们必须坚持做一个不忘初衷，牢记使命的企业。在所有这些成功的背后，我们离不开坚实制度的支持。大局决定格局，格局决定布局，布局决定结果，李书福对沃尔沃汽车的总结，是对自身业务定位的认可，是对其战略的认可，是对其客户导向方式的无限支持。
从市场角度看，即使整个行业都很悲观，沃尔沃的销售状况依然没有改变。数据分析和阻力分析表明，沃尔沃已经经受住了时代的挑战，也有了坚定的时代立场。
四．最近的”，沃尔沃都做了些什么？
如袁小林在新年贺词里提到的那样，2020是一个一言难尽的代名词，因为过去一年经历了太多。其中影响最为深刻的还是新冠疫情，因此沃尔沃在去年一月底迅速推出保护员工、客户、业务伙伴健康的全民举措，并制定了针对经销商与供应商的一系列政策，全力确保业务价值链的稳定。此外，沃尔沃还捐赠了1100万人民币用于疫苗研发与提供医疗物资本职业务上也在有序进行，随着xc40纯电版的上市，沃尔沃正式推出了创新的直售体系。当然，还有更多事情在2020年被有序推进自从吉利收购沃尔沃之后，沃尔沃已经发展成为真正的全球车企，全球销量翻番，中国市场增长了5倍，这些都是“最近”一步一步慢慢做到的。同时，从“燃油”向“电动”的演进过程中，沃尔沃也根据自身情况制定了务实的实现路径，并保持着独立的思考。因为只有做好这些，才能走得更远，才能待。
五．相信“最远的”，是对信仰的坚持
事实上，相信未来也是一种精神力量，过去的艰难之所以能一个一个的克服，也是因为有对未来美好的期待。尤其是过去十年的发展，让沃尔沃有了更大的发展格局，而这种格局的产生则是来自于相信“最远的”。在消费者的认知中，沃尔沃是一个有内涵的豪华品牌，市场能有这种认知是因为沃尔沃的内涵是建立在对于安全、健康、可持续的极致追求上，建立在尊重生命、尊重自然的品牌基因上的。从产品到品牌调性都是充满温度与感情的，无论行业如何发展，沃尔沃的品牌调性充满正能量是不会变的，引导用户、行业积极向上的初衷不会变的。因为相信“最远的”，是对信仰的坚持。
六.做好“最近的”相信“最远的”，沃尔沃销量势如破竹
既做好了过去的具体业务、工作，又做好面对未来的准备、相信未来向好发展。因此，沃尔沃市场端表现向好是必然。
2020年，沃尔沃在中国大陆市场总销量166,300辆，同比增长7.6%，这是其全球单一市场的最高销量。可以说，2020年是沃尔沃乘风破浪前行的一年，其所倡导的”健康即豪华“品牌理念越发受消费者的认可。xc60、s90等主力车型在一些区域市场甚至出现了库存告急的情况。紧接着在今年1月份，沃尔沃销量共计19,122台，同比劲增91.4%，可谓势如破竹，这已经是其多个月销量出现双位数增长，收获了中国大陆市场单月零售最高销量具体车型上，xc60在1月销售7,084辆，表现依旧强劲，s90与xc90的1月销量分别达到4,438与2,082辆，同比分别大幅增长80%和66%；s60与xc40销量分别达到2,633与2,566辆，同比分别增长395%和130%。
看得出来，目前沃尔沃旗下主力产品销量基本处于迅速增长期，而之所以能这样“春风得意”，就是因为沃尔沃做好了“最近的”、也相信“最”。
写在最后
沃尔沃销量不断攀升，一是沃尔沃产品硬实力的体现，二是服务软实力的体现。2021年，沃尔沃处在一个里程碑后的全新起点，已经蓄势待发。有过去夯实的基础，又做好了面对未来的准备，沃尔政治环境(political)
国际关系方面，瑞典是最早同中国建交的西方国家号称建设的是民主社会
主义.中瑞关系平稳发展，两国在政治、经济、文化等各个领域和各个层次的交流与合作日益增多并取得显著成果。瑞典首相表示欢迎吉利与沃尔沃最终结盟，中国政府也对此事持鼓励态度，在经济和政策方面都给予了很多的支持。
中国民营汽车工业是政府大力扶持产业之一，拥有较多优惠政策。沃尔沃属于吉利子公司，在中国的运营可以避免许多外商限制壁垒。
2.1.2经济人口环境(economic)
国际经济环境方面，2008 年9月以来，近200年来逐渐形成的华尔街金融版
图，正遇“地毯式”的巨变。破产和另类成为华尔街的关键词。有着158年辉煌历史的雷曼兄弟公司轰然倒下，美林集团易主美国银行，大摩也寻求合并:美国最大储蓄银行一华盛 顿互惠银行也在为避免破产苦寻买-....受这次金
shot on mi 10 5g融风暴波及，西方各国经济普遍陷入衰退.而福特公司也因此债务缠身沃登高之路将会更顺畅。
（一）吉利汽车并购概况
1.并购双方公司简介。浙江吉利控股集团是一家大型民营企业集团，建于1986年，集团总部设在杭州，主要生产经营汽车和汽车零部件，集团现有吉利自由舰、吉利金刚、吉利远景、上海华普、美人豹等八大系列30多个整车产品，已跻身中国国内汽车制造企业“3+6”主流格局。沃尔沃（volvo），瑞典著名汽车品牌，被认为是目前世界上最安全的汽车，是北欧最大的汽车企业，也是瑞典最大的工业企业集团，世界20大汽车公司之一。1999年，福特以65亿美元的高价得到沃尔沃品牌，但是高价并没有换来高额利润，在过去几年里，沃尔沃品牌一直在亏损。
2.并购背景。沃尔沃汽车销售额在近年来一直下滑，随着2008年全球金融危机的蔓延，沃尔沃轿车、福特汽车出现巨额亏损。福特开始实行“one ford，one team”战略，卖掉那些不挣钱的品牌。世界金融危机，中国制造企业当然不可能独善其身，面临着产销量减少的困难。但是相对国外市场，中国国内汽车市场在政府的一些强有力政策的刺激下，仍保持着相对较快的增长速度，是全世界增长最快的汽车市场。从2009年2月开始，中国的汽车销售量就已超越头号选手美国，在3月份突破100万辆之后，连续4个月稳定在110万辆左右。而作为国内著名自主品牌之一的吉利汽车，其业绩也很骄人。2008年吉利汽车集团国内销量同比增长11.6%，出口同比增长79.8%，纳税额约10亿元。2009年吉利实现整车销售33万辆，同比增长48%；实现销售收入165亿元，同比增长28%，实现利税近24亿元。面对国际金融危机带来的严峻复杂的经济形势，吉利保持了国内行业十强的地位。
3.并购动因。（1）吉利实现战略转型。吉利汽车2001年进入汽车市场以来，一直是走低端市场路线，依赖低价格抢占市场。这虽然有利于提高市场占有率，但也造成产品利润率低下，品牌的附加值低等问题。因此在2007年5月17日，吉利集团公布《吉利新闻发言人授权就战略转型的相关问题发表谈话――吉利汽车进入战略转型期》，向人们传递信息：吉利将从低端走向高端，从价格优势走向技术领先，预示着吉利汽车将从价格战的“红海”向科技、品牌的“蓝海”转型。（2）吉利借volvo提升企业价值。我国中高端人群的收入随着经济的发展而增长，中国车市将能看到中高级市场的爆发。但吉利以低端汽车起步，汽车的品牌价值较低，在中高级市场较为被动。吉利拥有了volvo，就能提升企业价值，从而在中高端市场取得主动权。
综上所述，吉利并购volvo是为了获得volvo的专利技术以及优质品牌等无形资产。本文通过分析吉利并购行为前后公司盈利能力、营运能力和偿债能力的变化情况来分析吉利的并购行为是否成功，其包括并购融资策略是否正确
沃尔沃汽车未来五年的商业战略重点包括产品规划和开发、销售与市场、零配件采购、本地化生产及人才战略等几部分。
不断调查研究中国市场，在了解中国客户需求、了解竞争对手的基础上，规划进口产品和国产化的产品，设计满足中国消费者喜好的产品，快速适应中国市场的发展趋势和中国客户的不断变化的需求。上海总部基地是沃尔沃汽车集团中国区的行政中枢，位于上海的沃尔沃汽车中国技术中心的工作重点是高档轿车、电动车和新能源汽车的设计、研究和开发。在成都的沃尔沃汽车西部基地将以覆盖中国西部市场为主，参与和支持中国西部大开发。在大庆的沃尔沃汽车北部基地将以覆盖中国北部市场为主，其地理条件与纬度与瑞典相似，目的是参与和支持东北老工业基地振兴。沃尔沃汽车将加强对销售和市场的管理，4s店将从目前106家增加到220家，培训和优化销售服务人员，改善和提升客户体验和客户服务，大力加强沃尔沃汽车“全球豪华汽车品牌”的品牌建设工作。沃尔沃汽车将进一步优化在华的采购和供应商管理，进一步完善与执行沃尔沃全球采购的一贯战略。沃尔沃汽车将在中国和全球招聘数百名工程师，与位于瑞典哥德堡总部的全球研发总部同步在线工作，开发和设计面向全球和中国市场的汽车产品，并根据中国消费者的喜好和习惯为中国市场设计产品，培养和建设在中国整车设计能力。实施沃尔沃汽车在中国的人才战略，吸引外部人才和培养内部员工相结合，建立一支中西合璧，有向心力的团队，建立“全球型，本土化”的企业文化。
广汽集团总经理 冯兴亚冯兴亚：首先是对整个新能源市场发展路径的判断，技术上最成熟的是节能汽车和混合动力车型，接下来是电动车，因为电动车作为国家战略，无论是从能量密度、燃料电池的管理水平、充电基础设施来看，都对电动车的推广和增长有了一定的基础。接下来就是氢燃料电池，氢燃料电池相对于纯电动汽车需要突破的技术和空间还是非常大的，本身离商业化的应用还是有距离的。对氢燃料电池的研究主要还在前期的研发，示范性运行，还要在掌握各项技术，保证质量水平上再下功夫。广汽集团的氢能源的技术是以乘用车作为平台进行开发，氢能源的产品也很快会进入到示范运行的阶段，通过示范运行介入，一旦氢能源的使用环境成熟了就可以马上推进商业化的生产，主要还是发展阶段的问题。吉利控股集团总裁、吉利汽车集团ceo、总裁 安聪慧安聪慧：今年电动车结果好的是两端，一个是小型的，一个是大型的，大型的以新势力为主，小型的很多传统汽车企业在做。吉利的几何主要聚集在a级车市场，去年开始出来比较好，因为2b的市场比较多，去年、前年整个网约车、出租车大量使用，今年疫情对这一块市场冲击很大，所以在2b这块市场上，或者说一些运营车辆大幅度降低，所以吉利的几何相对来讲受的冲击比较大。当然我相信这是眼前的，随着时间的推移，我们在不同的细分市场都会有产品。李峰：起亚提出，到2025年纯电动车销售比例达到18%，这是短期的目标。长期目标是在2030年新能源汽车销售比例超过30%，从ice内燃机切换到nev新能源方向。未来，起亚将不再推出派生车ev，全部采用专用e-gmp平台，这个平台不会生产传统燃油车，燃油车基于i-gmp平台打造。从明年开始，在全球每年投放一款基于e-gmp平台打造的车型，到2027年总计投入7款车型。中国的第一款车会延迟半年以上，在2022年推出，内部研发代号是“cv”，正式的产品名称还没确定，其国产版本将于2022年国内正式推出。智库君：面对市场挑战和新四化趋势，企业如何转型？朱华荣：企业最大的困难就是创新、转型。在新的一轮市场竞争中，随着芯片技术，云计算、大数据等快速发展，汽车产业的格局正在重组。在这一轮或者新的重组格局里面会发生后进变先进，先进变后进，这是一个重构的过程。长安长期坚持技术投入，包括智能化、网联化，向科技公司转型。在转型过程中，从技术创新中迅速变现给产品创新。无论是在智能驾驶领域或者智能语音交互领域，都能迅速向客户提供他们所喜爱的产品。长安的智能化向三个方向转型：第一产品智能化，可以看到全新产品序列uni。第二个智能制造，降低成本、提升质量、提升效率；第三个智能管理。冯兴亚：数字化在新四化中是属于基础性的东西，数字化转型说起来很容易，但做起来很难。首先是思想转变，认识到数字化的迫切性和各项工作对数字化的迫切需求。其次是组织变革。数字化实施过程和现有组织体系、工作流程存在差别，以前有消费者驱动、市场驱动、产品驱动，需求驱动，现在我们以数字表现出来，引领、引导各项工作的开展，在工作流程上和组织方式上都会发生调整。企业在做出选择之后，就有了自己的命运道路。中国是全球最大的汽车市场，乘用车年产销超过2100万辆。在运营当中，我们自己照照镜子，就知道有太多可以提升的地方。这些都是价值点，客户会愿意支付货币来换这些价值，而那些我们没有做到的地方，就是我们的成长空间。李峰：起亚总部发布的未来战略“plan s（shift）”是对未来5-10年电动化的远景规划。规划已经确定，目标是成为全球电动车主机厂top3，致力于成为电动汽车领军品牌。智能化方面，到2025年，实现智能网联应用比例达到80%，adas智能驾驶系统应用比例达到60%，l4级无人驾驶投入量产。
