拓展數據成果

❶ 取得的主要成果

通過多種方法綜合對水源區生態環境質量的定量研究，取得了如下的主要成果及認識:

(1)水源區生態環境現狀調查和研究表明，水源區生態環境問題突出，表現在: ①水土流失嚴重; ②森林資源退化; ③人地矛盾十分突出; ④環境污染形勢嚴峻; ⑤礦山環境不斷惡化。

(2)初步建立了水源區的土地利用/覆被遙感圖像分類體系，進行了水源區土地利用/覆被信息數據統計和變化趨勢分析。遙感技術和地理信息技術相結合，以 1989 年和 2000年的 LandsatTM 遙感數據源為依據，運用 ENVI 和 PHOTOSHOP 等圖像處理軟體和 MapGIS地理信息系統軟體，進行了水源區土地利用/覆被變化研究，建立了該區的土地利用/覆被遙感圖像分類體系。根據影像特徵建立判讀標志，採用人機交互方式進行———影像判讀，採用屏幕數字化方式提取兩個時相的土地利用/覆被信息，進行土地利用/覆被信息的數據統計和變化動態分析，揭示出該區土地利用/覆被變化與生態環境之間的關系。

(3)定性與定量相結合進行了水源區生態環境敏感性與生態功能評價。研究表明，水源區屬土壤侵蝕中度敏感區、生物多樣性及生境極敏感區及高度敏感區; 南部丹江口水庫庫體周圍和丹江支流的水體周圍是重要的水源涵養區; 北部山區是重要的生物多樣性保護區; 丹江口庫區及周圍的淺山丘陵區是重要的土壤保持區。

(4)建立了水源區的生態環境質量評價指標體系和評價標准。在系統分析研究該區域生態環境現狀基礎上，建立了該區的指標體系和評價標准。此次研究選取了與生態環境質量關系密切的氣象、水資源、地形地貌、植被、土壤、人口與土地、災害和環境污染 8項一級指標，23 項二級指標。

(5)多種方法綜合對水源區生態環境質量的定量研究表明，該區生態環境質量一般。目前該區的生態環境已經受到一定程度的破壞，生態系統結構有變化，但尚可維持基本功能，受干擾後易惡化，生態問題顯現。人類活動是導致該區生態環境惡化的主要原因，近期內生態環境仍然表現為繼續惡化的趨勢。

(6)對水源區生態環境進行了預警研究。在現狀評價基礎上，依據歷年統計資料趨勢外推獲取預警時段 2010 年和 2020 年的預測數據。結果表明: 未來 15 年，水源區生態環境質量處於一般狀態，生態環境呈現逆向演化趨勢，惡化速度不容忽視。根據警度區間劃分表可知，警情逐漸由中警向重警逼近，生態環境質量由一般狀態向惡劣狀態過渡。因此，需要對水源區進行報警。

(7)提出控制水土流失與面源污染，進行森林資源的培育、保護與可持續利用，加強生物多樣性的保護，合理開發與保護礦產資源等生態環境建設對策; 提出建立健全生態環境法制和體制管理，建立生態環境建設的經濟保障機制，加大水源區城鎮基礎建設投入，加強水質和生態環境監測手段，加強環境保護生態建設宣傳與公眾參與等保障措施。

❷ 數據分析能給企業帶來哪些成果

1.積極主動和預測需求
企業機構面臨著越來越大的競爭壓力，它們不僅需要獲取客戶，還要了解客戶的需求，以便提升客戶體驗，並發展長久的關系。客戶通過分享數據，降低數據使用的隱私級別，期望企業能夠了解他們，形成相應的互動，並在所有的接觸點提供無縫體驗。 為此，企業需要識別客戶的多個標識符（例如手機、電子郵件和地址），並將其整合為一個單獨的客戶ID。由於客戶越來越多地使用多個渠道與企業互動，為此需要整合傳統數據源和數字數據源來理解客戶的行為。此外，企業也需要提供情境相關的實時體驗，這也是客戶的期望。
2.大數據對精細化運營的價值
大數據對於企業提供的營銷價值是毋庸置疑的，同樣大數據給予企業做精細化運營也會提供很多幫助。比如，企業可以根據收到的大量用戶數據構建一些關於用戶體驗的檢測模型，用來分析關注企業用戶的屬性。並且利用這些模型分析出用戶使用產品或者購物行為的關鍵接觸點，然後檢測每個接觸點相互間的轉化率。
3.緩沖風險減少欺詐
高效的數據和分析能力將確保最佳的欺詐預防水平，提升整個企業機構的安全：威懾需要建立有效的機制，以便企業快速檢測並預測欺詐活動，同時識別和跟蹤肇事者。將統計、網路、路徑和大數據方法論用於帶來警報的預測性欺詐傾向模型，將確保在被實時威脅檢測流程觸發後能夠及時做出響應，並自動發出警報和做出相應的處理。數據管理以及高效和透明的欺詐事件報告機制將有助於改進欺詐風險管理流程。
4.通過大數據能讓企業有效激活用戶
企業做運營很重要的一點就是對老用戶的激活，但是怎樣激活老用戶，以及和用戶更好的進行有效溝通，幾乎是企業都撓頭的問題。但是運用大數據技術可以讓企業對用戶生命周期進行管理和挖掘，讓企業對不同生命周期的用戶進行標簽化的管理，讓企業及時把相關運營信息推送給不同生命周期的用戶。
5.個性化服務
公司在處理結構化數據方面仍然有些吃力，並需要快速應對通過數字技術進行客戶交互所帶來的不穩定性。要做出實時回應，並讓客戶感覺受到重視，只能通過先進的分析技術實現。大數據帶來了基於客戶個性進行互動的機會。這是通過理解客戶的態度，並考慮實時位置等因素，從而在多渠道的服務環境中帶來個性化關注實現的。

❸ 大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些

【導讀】目前，大數據分析是一個非常熱門的行業，一夜間，似乎企業的數據已經價值連城。企業都在開始嘗試利用大數據來增強自己的企業業務競爭力，但是對於大數據分析行業來說，仍然處於快速發展的初期，這是一個快速發展的領域，每時每刻的都在產生新的變化。那麼你知道大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些嗎?還不清楚的一起來了解了解吧!

1.基於雲的大數據分析

Hadoop是用於處理大型數據集的一個框架和一組工具，這個最初被設計工作在物理機的集群上，但是目前這種現象已經改變，越來越多的基於雲中的數據處理器技術出現，例如亞馬遜利用雲的數據BI的託管長款，谷歌BigQuery中的數據分析服務，IBM的Bluemix雲平等等，這些都是基於雲的大數據分析平台。

2. Hadoop：新的企業數據操作系統

Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演變成分布式資源管理器，它可能將是數據分析的一個通用的操作系統。有了這些系統，你可以將不同的數據操作和分析操作插入到Hadoop分布式存儲系統中來執行。

3.更多的預測分析

隨著大數據的發展，分析師不僅會嗯更多的數據一起工作，而且還將處理大量的許多屬性的工具。但是隨著大數據行業的發展，針對舊數據的分析更多的是為了提供預測的功能，畢竟人們更希望利用原有的數據來對未來產生有利的用途。

4. 更多更好的NoSQL

替代傳統的基於SQL的關系資料庫的產品被稱為NoSQL資料庫，如今被迅速的普及在特定種類的分析應用程序中。而且這一勢頭在持續增長，據估計，預計未來將有15至20個開源的NoSQL資料庫共同存在，他們各自有的的專長，這些資料庫會得到快速的發展。

5.在內存分析

使用內存資料庫來加快分析處理的方式如今越來越受歡迎，很多用戶都非常喜歡這種方式，目前很多基於內存的分析管理工具以及出現，其中以亞馬遜的HANA一體機尤為明顯。

除了分析軟體看好這個市場，作為全球的企業級市場的處理器生產商，英特爾也非常看好這一領域的發展，從目前其產品推出的發展趨勢來看，其內存支持將會越來越大，一些特定的產品甚至支持的比硬碟的容量還要大。

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❹ 想用數據來展現前端團隊的工作成果，可以用哪些數據

用了什麼新框架新技術，

用了新框架新技術之後開發效率提高了多少，
提高在哪些方面，專
載入速度提屬升了多少，
用戶體驗提升了多少，
節省了多少請求，
幫公司節省了多少帶寬，
寫了多少組件，
組件的復用率如何，
代碼規范做得怎樣，
代碼量優化做得怎麼樣，
注釋率提升了多少，
有沒有做出一些實用的工具給其他崗位的人使用，
開發過程有沒有優化，
自動化程度提升了多少，
多了去了.......

❺ 二調主要成果有哪些

第二次土地調查的主要成果 通過開展第二次土地調查工作，全面獲取覆蓋全國的土地利用現狀信息和集體土地所有權登記信息，形成一系列不同尺度的土地調查成果。具體成果主要包括：數據成果、圖件成果、相關文字成果和土地資料庫成果等。 （一）數據成果 1、各級行政區各類土地面積數據； 2、各級行政區基本農田面積數據； 3、不同坡度等級的耕地面積數據； 4、各級行政區城鎮土地利用分類面積數據； 5、各級行政區各類土地的權屬信息數據。 （二）圖件成果 1、各級土地利用現狀圖件； 2、各級基本農田分布圖件； 3、市縣城鎮土地利用現狀圖件； 4、土地權屬界線圖件； 5、第二次土地調查圖集。 （三）文字成果 1、綜合報告 （1）各級第二次土地調查工作報告； （2）各級第二次土地調查技術報告； （3）各級第二次土地調查成果分析報告。 2、專題報告 （1）各級基本農田狀況分析報告； （2）各市縣城鎮土地利用狀況分析報告。 （四）資料庫成果 形成集土地調查數據成果、圖件成果和文字成果等內容為一體的各級土地調查資料庫。主要包括： 1、各級土地利用資料庫； 2、各級土地權屬資料庫； 3、各級多源、多解析度遙感影像資料庫； 4、各級基本農田資料庫； 5、市（縣）級城鎮地籍信息系統。 五、第二次土地調查的組織實施

❻ 成果數據統計

(一)統計原則

專題因子分布現狀統計數據:以1975年MSS基準數據、多監測周期衛星數據1∶25萬專題因子分布現狀遙感解譯圖為基礎。

專題因子動態變遷統計數據:以1975年MSS基準數據與第一監測周期，第一監測周期與第二監測周期，1975年MSS基準數據與末次監測周期等多監測時段1∶25萬動態變遷遙感監測成果圖件為基礎。

統計單元:全國、省域(國家最新發布)和流域。

單位:km²。

(二)統計因子

現代冰川雪線、海岸線、沙質荒漠化土地、鹽鹼質荒漠化土地、水蝕荒漠化土地、石漠化、河流湖泊、濕地及城市擴展等專題因子。

(三)面積統計明細表

1.現代冰川雪線

中國現代冰川變化類型面積統計，附錄B表1、表2。

中國雪線高度統計，附錄B表3。

2.海岸線

中國海岸線變化類型面積統計，附錄B表4、表5、表6。

中國海岸線變化類型面積匯總統計，附錄B表7。

3.中國荒漠化

中國荒漠化土地類型面積統計，附錄B表8、表9、表10。

中國石漠化土地類型面積統計，附錄B表11、表12、表13。

中國荒漠化土地變化類型面積統計，附錄B表14、表15。

中國石漠化土地變化類型面積統計，附錄B表16、表17。

4.中國河流湖泊、濕地

中國濕地類型面積統計，附錄B表18、表19、表20。

中國濕地類型變化面積統計，附錄B表21、表22。

5.中國城市擴展

中國城市擴展變化面積統計，附錄B表23。

❼ 大數據發展前景以及最新的研究成果有哪些

參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》顯示，中國目前的大數據應用環境和技術相對於美國而言，在整體技術水平、應用環境、國民意識、商業環境、技術廠商、技術平台上面相差超過5年左右。在大數據應用的國家戰略層面落後的也較多。
目前了解到的信息是上海政府計劃建設大數據產業園，通過政府自身投資來建立大數據平台，吸引中小企業將信息系統及數據放到政府主導的數據平台上，政府將利用此平台來挖掘數據信息，提供數據信息報告。另外一個大數據應用是地方政府請一些大數據公司來開發輿情檢測系統，及時了解社會輿論。無論是大數據產業園還是輿情監控。我個人認為沒有抓住大數據優勢的核心，大數據產業園的管理機制和創新動力不足，無法發揮大數據計算的優勢，反而浪費了大量的投資，效率較低。輿情監控本身就無法發揮大數據的商業應用優勢，反而阻礙大數據產業的商業應用。我們應該提供大數據產業優惠政策，在資金、場地、稅收、科研方面提供外部支持，讓企業自身投入到大數據產業建設之中，從企業自身商業需求出發，投入資金來發展大數據產業。
最後總結一下，大數據時代將會給人類社會帶來巨大變化，它是一個好的工具，就像計算機一樣，幫助人們提升社會生產效率，了解事物真相，認識客觀規律。重要的大數據可以幫助政府和企業進行科學決策，降低決策風險，加快進入智慧社會。

❽ 成果數據查詢

資源評價工作完成以後，便形成了資源評價成果數據，成果數據查詢主要針對評價成果的資源量參數數據，以常規油氣、煤層氣、油砂、油頁岩四個資源序列為查詢資源類型主體，以評價單元為查詢對象目標，進行成果數據的查詢。成果數據查詢同時還包括對查詢結果的匯總和匯總結果的統計分析。查詢結果和匯總、統計結果並列顯示。

在資源評價成果查詢界面，選擇查詢主體和查詢目標。

查詢設置選擇完成後，進行成果查詢，生成查詢結果，並且同時對查詢結果進行匯總，顯示匯總統計信息（圖5-72）。

❾ 數據挖掘的主要成果有哪些

好像有一個尿布和啤酒的故事,是關於數據挖掘的事.