贵阳市（全市）出生和死亡人口、自然增长率数据分析报告
2019版
前言
本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读贵阳市出生和死亡人口、自然增长率现状及趋势。贵阳市出生和死亡人口、自然增长率数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需要注明出处。
贵阳市出生和死亡人口、自然增长率数据分析报告深度解读贵阳市出生和死亡人口、自然增长率核心指标从出生人口，死亡人口，自然增长率等不同角度分析并对贵阳市出生和死亡人口、自然增长率现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现贵阳市出生和死亡人口、自然增长率价值信息，帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。
目录
第一节贵阳市出生和死亡人口、自然增长率现状 (1)
第二节贵阳市出生人口指标分析（均指全市） (3)
一、贵阳市出生人口现状统计 (3)
二、全国出生人口现状统计 (3)
三、贵阳市出生人口占全国出生人口比重统计 (3)
四、贵阳市出生人口（2016-2018）统计分析 (4)
五、贵阳市出生人口（2017-2018）变动分析 (4)
六、全国出生人口（2016-2018）统计分析 (5)
七、全国出生人口（2017-2018）变动分析 (5)
八、贵阳市出生人口同全国出生人口（2017-2018）变动对比分析 (6)
第三节贵阳市死亡人口指标分析（均指全市） (7)
一、贵阳市死亡人口现状统计 (7)
二、全国死亡人口现状统计分析 (7)
三、贵阳市死亡人口占全国死亡人口比重统计分析 (7)
四、贵阳市死亡人口（2016-2018）统计分析 (8)
五、贵阳市死亡人口（2017-2018）变动分析 (8)
六、全国死亡人口（2016-2018）统计分析 (9)
七、全国死亡人口（2017-2018）变动分析 (9)
八、贵阳市死亡人口同全国死亡人口（2017-2018）变动对比分析 (10)
第四节贵阳市自然增长率指标分析（均指全市） (11)
一、贵阳市自然增长率现状统计 (11)
二、全国自然增长率现状统计分析 (11)
三、贵阳市自然增长率占全国自然增长率比重统计分析 (11)
四、贵阳市自然增长率（2016-2018）统计分析 (12)
五、贵阳市自然增长率（2017-2018）变动分析 (12)
六、全国自然增长率（2016-2018）统计分析 (13)
七、全国自然增长率（2017-2018）变动分析 (13)
八、贵阳市自然增长率同全国自然增长率（2017-2018）变动对比分析 (14)
图表目录
表1：贵阳市出生和死亡人口、自然增长率现状统计表 (1)
表2：贵阳市出生人口现状统计表 (3)
表3：全国出生人口现状统计表 (3)
表4：贵阳市出生人口占全国出生人口比重统计表 (3)
表5：贵阳市出生人口（2016-2018）统计表 (4)
表6：贵阳市出生人口（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)
表7：全国出生人口（2016-2018）统计表 (5)
表8：全国出生人口（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)
表9：贵阳市出生人口同全国出生人口（2017-2018）变动对比统计表 (6)
表10：贵阳市死亡人口现状统计表 (7)
表11：全国死亡人口现状统计表 (7)
表12：贵阳市死亡人口占全国死亡人口比重统计表 (7)
表13：贵阳市死亡人口（2016-2018）统计表 (8)
表14：贵阳市死亡人口（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)
表15：全国死亡人口（2016-2018）统计表 (9)
表16：全国死亡人口（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)
表17：贵阳市死亡人口同全国死亡人口（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） .10
表18：贵阳市自然增长率现状统计表 (11)
表19：全国自然增长率现状统计分析表 (11)
表20：贵阳市自然增长率占全国自然增长率比重统计表 (11)
表21：贵阳市自然增长率（2016-2018）统计表 (12)
表22：贵阳市自然增长率（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)
表23：全国自然增长率（2016-2018）统计表 (13)
表24：全国自然增长率（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)
表25：贵阳市自然增长率同全国自然增长率（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%）14
2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月
目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)
（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)
中国人口增长趋势预测 摘要 人口总数的预测对未来资源分配，划分有着重要的意义，本文根据人口预测模型结合所给数据进行人口预测，并进行模型改进结合最小二乘法拟合出较理想的人口变化趋势。 第一问中，采用Logistic模型描述了人口的增长规律，通过简要的假设设置相应的预测系数 第二问中，根据表中所给的数据，运用Matlab以及Excel得出人口随时间变化的曲线 第三问中，通过运用非线性最小二乘法拟合，Matlab编程得到相关的系数x =r 万人，并判断模型的可用性。 .0 248205= 0253 m 第四问中，根据所得的模型，带入相关数值得到2030年人口数量将达到144210万人 第五问中，通过改进求解拟合参数的方法，将非线性最小二乘法改为线性最小二乘法估计模型参数，通过分析可知2030年可能会达到我国人口数量的峰值近似为145168万人，与国家人口预测结果基本相符合。 关键词：Logistic模型；最小二乘估计；Matlab；线性拟合
一. 问题提出 中国是一个人口大国，人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。关于中国人口问题已有多方面的研究，并积累了大量数据资料，对于表中所给出的数据，研究人口增长的规律。 问题一，作出适当的简化假设，在此基础上建立中国大陆人口群体增长的数学模型。 问题二，对表中所给出的数据，画出1949~2017年中国大陆人口总数随时间变化的曲线； 问题三，对第1问模型中的参数进行估计 问题四，预测2030年中国大陆的人口总数。 问题五，模型的评价与改进。 二．问题分析 由于人口的增长受到自然资源，环境条件等因素的影响，因此第一问的模型选取应该选用能够反映阻滞作用对人口增长率的影响，使增长率r能够随着人口数量的增长而下降，基于此选择了典型的人口增长模型logistic函数，并对相应的参数进行设置。 第二问中由Matlab能够得到表中数据的变化趋势。 第三问中对于大数据处理要得到模型中的相应参数需要用最小二乘法进行系数估计，通过分析曲线的特点评价模型的可用性。 在第四问，根据模型带入相应的时间预测对应的人口总数。 第五问中，由分析可知，线性最小二乘法估计参数要比非线性最小二乘法估计参数的精度要更高，因此通过观察人口增长率的曲线可以近似拟合成一次函数的现象，将估计参数的方法改为线性最小二乘法估计参数，并结合数据实际曲线，确定相应的模型参数。 三．模型的基本假设 （1）生育模式相对不变 （2）所用数据真实可靠 （3）不考虑生存空间等自然资源的制约,不考虑意外灾难等因素对人口变化的影 （4）较短的时期内的死亡率是稳定的
大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。
⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网
什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：
行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元 【报告编号】R331187 报告目录： 前言 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，
人口与计划生育常用统计公式 1、年平均人口数＝（年初人口数＋年末人口数）÷2 2、人口密度＝某地区人口数÷某地区面积 3、男性人口比例＝男性人口数÷总人口数 女性人口比例＝女性人口数÷总人口数 4、人口性别比＝（男性人口数÷女性人口数）×100 5、出生性别比＝（出生男婴数÷出生女婴数）×100 6、平均年龄： ①一岁一组平均年龄＝［（各个年龄×各年龄组人数）之和］÷总人数＋0.5 ②几岁一组平均年龄＝［（各个年龄组的最低值×各年龄组人数）之和］÷总人数＋（年龄组距÷2） 7、老年（人口）系数＝65岁（60岁）以上人口数÷总人口数 8、少年（人口）系数＝15岁（不包括15岁）以下人口数÷总人口数 9、出生率＝（年出生人数÷年平均人口数）×1000? 一孩出生率＝（年内一孩出生数÷年平均人口数）×1000? 10、一般生育率＝（年出生人数÷育龄妇女人数）×1000? 11、年龄别生育率＝（某一年龄妇女全年活产婴儿数÷该年龄组平均妇女人数）×1000? 12、总和生育率＝∑各年龄别生育率 13、终身生育率＝（同一批妇女一生所活产婴儿数÷同批妇女人数）×1000? 14、平均初婚年龄＝（初婚年龄×同龄初婚人数）之和÷全年初婚人数 15、初婚率＝（当年初婚人数÷该年年平均人数）×1000?
16、早婚率＝（早婚人数÷同期初婚人数）×100% 17、晚婚率＝（晚婚人数÷同期初婚人数）×100% 18、计划生育率＝（符合生育政策的出生人数÷总出生人数）×100% 19、出生孩次比例： ①一孩出生比例＝（出生一孩数÷总出生数）×100% ②二孩出生比例＝（出生二孩数÷总出生数）×100% ③多孩出生比例＝（出生多孩数÷总出生数）×100% ④计划外多孩率＝（计划外多孩出生数÷总出生数）×100% 20、二孩平均生育间隔＝｛（间隔一年人数＋间隔二年人数×2＋间隔三年人数×3＋间隔四年人数×4＋…）÷二孩出生总人数｝＋0.5 21、独生子女领证率＝（一孩妇女领取独生子女证人数÷已婚育妇女数）×100% 22、综合避孕率＝（已采取避孕措施的已婚育龄妇女人数÷已婚育龄妇女人数）×100% 23、一孩妇女放环率＝［一孩妇女放环（皮下埋植）人数÷一孩妇女人数］×100% 24、二孩妇女结扎率＝（二孩妇女结扎人数÷二孩妇女人数）×100% 25、多孩妇女结扎率＝（多孩妇女结扎人数÷多孩妇女人数）×100% 26、当年生育一孩妇女放环及时率＝［当年按时间要求三个月内放环（皮下埋植）一孩妇女人数÷当年应及时放环的一孩妇女人数］×100% 27、当年生育二孩妇女结扎及时率＝［当年按时间要求三个月内结扎二孩妇女人数÷当年应及时结扎的二孩妇女人数］×100% 28、人工流产率＝（人流引产数÷已婚育龄妇女数）×1000? 29、避孕措施有效率＝（当年落实避孕措施未出现意外妊娠的已婚育龄妇女
篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表 篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计（论文）开题报告 题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 据悉，“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数
第一章人口的变化 第一节人口的数量变化 一、人口的自然增长 1、影响人口自然增长的因素 人口增长受社会、经济、自然因素的影响，生产力水平是决定人口增长快慢的重要因素。一个地区人口的自然增长是由出生率和死亡率共同决定的，其计算公式为： 人口自然增长率=人口出生率-人口死亡率 【拓展】人口的机械增长：这是由人口迁移引起的（人口迁入量，人口迁出量）。 2、世界人口增长的时间差异 世界人口数量变化的总趋势是不断增长的，但是不同的历史时期，人口数量增长的特点不同。 【拓展】1999年10月12日，世界人口达到60亿；2011年10月31日，世界人口达到70亿。 3、世界人口增长的地区差异 世界人口增长存在地区上的差异，主要表现在发达国家与发展中国家之间、各大洲之间。 （1）大洲之间的差异 亚洲人口数量最多，非洲人口增长最快。欧洲、北美洲、大洋洲增长比较缓慢。 （2）国家之间的差异 二、人口的增长模式及其转变 1、人口增长模式的构成及类型 （1）构成：人口增长模式是由出生率、死亡率和自然增长率三项指标共同构成的。 （2）类型 根据不同历史阶段人口的出生率、死亡率和自然增长率，世界人口增长模式可以划分为原始型、传统型和现代型三种类型。
原始型传统型现代型 特 征 出生率高高低 死亡率高低低 自然增长率低高低 原因 （1）高出生率：① 没有控制生育②早 期的农业社会需要 多生子女，来帮助从 事农业 （2）高死亡率：① 战争频繁；②食物匮 乏③医疗卫生条件 差 （1）高出生率：①节育 还不普及②多生子女一 方面可以养老，另一方面 可以分担工作，增加收入 （2）低死亡率：生产力 水平提高，粮食供应和医 疗条件改善，人们寿命延 长 （1）低出生率：①生活水平 提高，社会和家庭观念开始 变化；②各种社会保险和福 利事业的发展等 （2）低死亡率：生产力水平 随着社会向工业化发展不断 提高，生活质量不断改善， 医疗水平不断提高 主要分布地区 发展中国家的个别 地区 大部分发展中国家，如印 度 欧日美等发达地区和少部分 发展中国家，如中国 2、人口增长模式的转变 历史发展表明，人口增长模式是由原始型向传统型，继而向现代型逐步过渡。 【结论】人口增长模式转变的根本原因是社会生产力的发展和生产力水平的提高。人口增长模式的转变开始于死亡率的下降，出生率的下降最终促使人口再生产类型转变的实现。 【拓展】区分人口增长三种模式的方法 ①从特征上区分：原始型是高高低，传统型是高低高，现代型是低低低。 ②从数值上区分：原始型和传统型的人口出生率都在 3.0℅以上，但传统型的死亡率相对较低，据此可以区分二者；现代型的人口出生率大致在1.5℅以下，而自然增长率在1%以下。 3、人口增长模式的地区分布 由于不同国家、地区的工业化进程和社会经济发展差异的扩大，世界人口增长模式的地区差异也随之扩大。（1）发达国家：属于现代型 （2）发展中国家：大多数尚未完成由传统型向现代型的转变 （3）全世界：由传统型转向现代型的过渡阶段
大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术
提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展
人口自然增长率 人口自然增长率指一定时期内人口自然增长数（出生人数减死亡人数）与该时期内平均人口数之比，通常以年为单位计算，用千分比来表示，计算公式为： 年内出生人数－年内死亡人数 人口自然增长率＝─────────────×1000‰ 年平均人口数 ＝人口出生率－人口死亡率 “番”与“倍” 增加一倍，就是增加100％; 翻一番，也是增加100％。除了一倍与一番相当外，两倍与两番以上的数字含义就不同了。而且数字越大，差距越大。如增加两倍，就指增加200％；翻两番，就是400％(一番是二，二番是四，三番就是八)，所以说翻两番就是增加了300％，翻三番就是增加了700％。“番”是按几何级数计算的，“倍”是按算术级数计算的。 计算翻番公式为： n＝[lg(报告期数÷基数)]÷lg2 n表示翻番数lg是常用对数符号 统计与估计 摘自国家统计局信息办 有些人不了解统计，甚至轻视统计，认为统计就是估计：估计就是随意计量。社会上曾流传着这样一句话：“会计差一分，急得头发昏；统计差一万，还在街上转”，认为统计可有可无。这些想法和观点是对统计的轻视，对估计的误解。统计不是估计，估计也不是随意计量，统计需要科学的估计，我们应正确理解统计和估计及其相互之间的关系。 统计是一种计量活动，估计是一种计量方法 统计是对社会经济现象数量方面的调查研究，主要从数量方面来描述社会经济现象。统计的涵义包括统计工作、统计资料和统计学三个方面。统计部门作为政府的一个职能部门，通过统计人员的辛勤工作，收集整理出反映社会经济现象方面的数据资料，为党和政府的宏观决策提供信息、咨询和参考意见。统计工作是一种生产活动，而且是一种反映社会经济现象数量方面的计量活动。而估计是根据已知数字，采用科学的方法来推算未知数字。显然，估计是一种计量方法，我们可以通过估计的方法，用已知数字来推算出我们想了解的未知数字。虽然统计和估计都离不开数字，具有数量性，但统计不是估计，统计的数字绝大多数是通过统计调查收集、整理得到，而不是靠估计推算取得的。
人口增长模型的确定 Prepared on 22 November 2020
题目：人口增长模型的确定 摘要 人口问题已成为当前世界上最普遍关注的问题之一，人口增长规律的发现以及人口增长的预测问题对一个国家制定长远的发展规划有着非常重要的意义。本文分别使用了马尔萨斯人口指数增长模型和阻滞增长模型，以美国1790-1980年间每隔10年的人口数量为依据，对接下来的每隔十年进行了预测五次人口数量。通过对比我们可以发现阻滞增长模型在预测准确度方面要明显优于原始的马尔萨斯人口指数增长模型。关键词：人口增长；马尔萨斯人口指数增长模型；阻滞增长模型；人口预测
一、问题重述 问题背景 1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示。 表1 人口记录表 问题提出 我们需要解决以下问题： 1.试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型，并对接下来的每隔十年预测五次人口数量，并查阅实际数据进行比对分析。 2.如果数据不相符，再对以上模型进行改进，寻找更为合适的模型进行预测，并对两次预测结果进行对比分析。 3.查阅资料找出中国人口与表1同时期的人口数量，用以上建立的两个模型进行人口预测与分析。 二、问题分析 首先，我们运用Matlab软件绘制出1790到1980年的美国人口数据图，如图1。 图1 1790到1980年的美国人口数据图 从图表中我们可以清晰地看到人口数在1790—1980年是呈增长趋势的，而且我们很容易发现上述图表和我们学过指数函数的图表有很大的相似性，所以我们很自然想
到建立指数模型。因此我们首先建立马尔萨斯模型，马尔萨斯生物总数增长定律指出：在孤立的生物群体中，生物总数N的变化率与生物总数成正比。 三、问题假设 为简化问题，我们做出如下假设： （1）在模型中预期的时间内，人口不会因发生大的自然灾害，突发事件或战争而受到大的影响； （2）所给出的数据具有代表性，能够反映普遍情况； （3）一段时间内我国人口死亡率不发生大的波动； （4）在查阅的资料与文献中，所得数据可信； （5）假设人口净增长率为常数。 四、变量说明 在此，对本文所使用的符号进行定义。 表2 变量说明 符号符号说明 N(0) 起始年人口容纳量 N(t) t年后人口容纳量 t 年份 r 增长率 五、模型建立 问题一：马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型 设：t表示年份（起始年份t=0），r表示人口增长率，N(t)表示t年后的人口数量。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储 介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据 量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民 都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动 产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种 爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦 苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求 非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取 得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头 过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对 于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处 理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。 大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。
大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1
一：大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2
统计业务培训提纲 一、基本状况指标： 1、总人口：总人口分户籍人口、常住人口、暂住人口 2、自然增长人数：期内出生人数-期内死亡人数 3、机械增长人数：期内迁入人数-期内迁出人数 4、人口净增长：自然增长人数+机构增长人数 5、人口平衡方程：期末总人口数=期初总人口数+（出生人数-死亡人数）+（迁入人数-迁出人数） 6、已婚育龄妇女占总人口的比重：指15至49周岁的已婚育龄妇女占总人口的比重。 二、婚姻状况 分为初婚、离婚、再婚、丧偶四种情况 初婚指初次登记结婚或初次事实婚姻。事实婚姻即非婚 同居，指男女双方没有履行法律规定或认可的结婚方式而同居生活。这种结合不具有婚姻的法律效力。 三、生育情况： 1、出生率：指在一定时期内出生人数与同期平均人口数之比。 计算公式： 2、孩次率：指一定时期内某一孩次的出生婴儿人数占同期 出生率出生人数 平均人口×1000‰
全部出生婴儿总数的比值。反映出生人口的孩次构成情况。 3策内出生人数与同期全部出生人数之比。用于反映一定政策要求下政策内生育与政策外生育的关系。 计算公式： 4、政策内二孩占二孩比重：期内政策内二孩出生占二孩出生总数的比例 5、出生性别比：指某一时期出生婴儿中，男婴与女婴的人数之比。一般表示为每100个活产女婴对应多少个活产男婴。一般该指标值在105±2范围内波动。 6、分孩次出生性别比 7、死亡率：指一定时期内全部死亡人数与同期内平均总人口之比，说明该时期人口的死亡强度。 孩次率政策生育率 死亡率
8、人口自然增长率：指一定时期内人口的自然增长数与同期平均人口数之比。用于说明人口自然增长的水平和速度的综合性指标。 计算公式： 或： 人口自然增长率=人口出生率-人口死亡率 9、出生漏报：指应统计上报的出生而未统计的出生为出生漏报。 10、出生统计误差率：反映出生的统计数与实际出生数的相对误差率为出生误差率。 计算公式： 11、一孩出生与初婚对比：指期内一孩出生人数与期内女性初婚人数的对比。 四、计划外怀孕情况： 1、已婚育龄妇女计划外怀孕率：指一定时期内计划外怀孕数与现有已婚育龄妇女人数之比。 计算公式： 出生统计误差率= 实际出生数 ×100% 实际出生人数-上报出生数
(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年5月
目录 1 移动互联推动运营商跨入大数据时代 5 2 通信大数据价值对比互联网、金融大数据特点显著 5 21、大数据技术助力运营商数据获取能力拓展 5 22、互联网企业大数据人群广度上仍有所不足 6 23、金融企业大数据在对人群属性定位在过于狭窄7 24、运营商大数据在定位用户O2O需求方面优势显著7 3 DT 时代通信大数据将迎来货币化大机会8 31、通信大数据可细分为五个产业环节9 32、采集环节价值并不显著10 33、非结构化数据特点推动大数据库卡位的价值11 331、创新公司高估值表明大数据底层架构体系受到欢迎12 332、Hadoop 体系将是大数据时代最有可能的发展方向12 333、适应DT时代运营商积极转变13 4 大数据分析将占据未来产业链技术能力核心16 41、分析工具类公司高估值表明大数据分析体系有较高价值16
42、大数据分析将是有别于传统数据分析的新市场17 43、大数据应用将是最大的蛋糕所在19 431、大数据营销公司获得市场青睐19 432、大数据变现将是整个大数据应用的最后一公里19 5、通信大数据应用将迎来蓝海时代20 51、大数据行业现状20 52、运营商大数据商业模式22 521、传统模式：经营分析24 522、第三方分析25 523、精准营销26 524、第三方合作27 53 运营商大数据市场规模28 531、运营商DSP 29 532、消费金融32 533、信息安全监测34 534、运营商大数据加大投入35
6、电信运营商大数据投资建议36 61、运营商大数据进入实质性商业阶段37 62、由互联网服务及行业信息化带来的大量数据所造就的大数据机遇38 63、大数据挖掘技术快速发展39 7、主要公司分析40 71、东方国信41 72、烽火通信42 33、荣之联43 74、风险提示44
大数据行业分析报告
目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)
一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面： 首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格
影响人口自然增长的因素 13地理科学2班 87 马登科 摘要:人口是一个国家构成的基本要素之一，人口的变动，影响人口的数量，人口的结构，以及生产劳动结构，进而影响经济发展，社会的进步，研究人口增长，分析人口增长的影响因素，制定合理的人口政策，对于经济的发展、社会的进步尤为重要。 关键词：人口的自然增长率、影响因素、人口政策 人口的自然增长率，是反映人口发展速度和制定人口计划的重要指标，也是计划生育统计中的一个重要指标，它表明人口自然增长的程度和趋势。指一定时期内人口自然增长数（出生人数减去死亡人数）与该时期内平均人口数之比，通常以年为单位计算，用千分比来表示，人口自然增长的水平取决于出生率和死亡率两者之间的相对水平，，是反映人口再生产活动的综合性指标。 影响人口自然增长的因素有社会因素和自然因素。社会因素有：政治因素，经济因素、科技医疗、军事因素、文化、教育、宗教、性别比等，自然因素有地质、气象气候因素。 （一）、社会因素，首先来看政治因素。 一、政治因素政治因素是影响人口自然增长的根本因素，对人口的在较短时间内具有迅速的影响，例如：1958年，中共八大二次会议，正式通过了“鼓足干劲、力争上游、多快好省地建设社会主义”的总路线，以尽快的改变经济文化落后的状况，“发起大跃进”运动，基建投资急剧膨胀，不切实际的实现高指标，导致瞎指挥、浮夸风泛
滥，计划部门使用夸大的数据，人力资源从农业被转移到工业，广大群众遇到了严重的困难，出现空前未有的饥荒。 结果：由表可知，除个别省份，全国大多数省份陷入大饥荒，人口大量死亡，人口的自然增长率极低有些省份为负，四川高达：‰；青海达到:‰;甘肃达到‰；河南达到：‰，劳动力数量急剧下降，经济发展滞后，人均GDP有的省份低至两位数，如青海仅为79元、四川仅为86元。 政府的政策的影响：政策对人口自然增长率的影响具有可操作性，持久稳定，目前世界上多数国家都实行计划生育政策，我国在20世纪70年代全面推行计划生育政策，为有效控制人口过快增长，缓解日益突出的人地矛盾提供了法律的保障，控制人口出生率及自然增长率。
1. 人口总量预测 (1)人口总量趋势外推模型 图 1 永康市1985年以来历年的人口变化 (2)人口增长率预测模型 人口增长率预测模型是根据计划生育有关指标而进行的一种人口预测方法。数学公式表示为： + 1( =) + P P n? k P （3-2）0 式中: P表示规划期总人口(人)，P0表示规划基期总人口(人)，ΔP表示规划期间人口机械增长数(人)，n表示规划年期，k表示规划期间人口自然增长率。人口自然增长率k可用出生率b和死亡率d表示： =（3-3） k- d b
图 2 永康市1989年以来历年的人口出生率、死亡率和自然增长率 图3 永康市1989年以来历年的户籍人口迁移数量
(3)人口离散预测模型 人口离散预测模型也即人口差分方程预测模型，又称“宋健模型”，是我国自行提出的比较成功的人口发展预测模型，能较好的运用人口普查资料对未来人口进行预测。该模型是根据分年龄的人口结构递推公式进行预测，模型的数学表达如下： 1 ,...,2,1,0) ()()](1[)1()()()()()](1[)(10002 1-=+?-=+????-=+∑m i t f t X t t X t X t k t h t t t X i i i i r r i i i μβμ （3-6） 式中：X 0(t)为t 年代0岁出生婴儿数，X i (t)为t 年代之年龄组人口数，μ00(t)为t 年出生婴儿当年死亡率，β(t)为妇女总和生育率，即社会人中平均意义下一个妇女在整个育龄时期的生育总数（r 2，r 1即为生育年龄的上下限），h i (t)为生育模式，反映某一地区某一个育龄妇女生育状态分布，k i (t)为t 年代之年龄组女性性别比，μi (t)为t 年代之年龄组人口死亡率，f i (t)为t 年代之年龄组净迁移数。 在模型的具体应用中，课题组工作的重点是如何确定公式3-6中的各种参数。①第五次人口普查资料中的数据是2000年11月1日的数据，而规划所需的数据是年末的数据，课题组将普查的户籍人口分龄人口数按比例修正到2000年底的统计人口总数作为X i (t)；②从普查资料来看45岁以下的性别比比较稳定，为了简化模型，t 年代之年龄组女性性别比k i (t)用常量 k 表示，即采用普查资料中的45岁以下的男女性别比=104.85(女性=100)推算，故k= 0.488326；③根据普查资料，妇女总和生育率取2000年的数据β(t)= 0.8795；④模型中出生婴儿当年死亡率μ00(t)假定与2000年出生婴儿当年死亡率的80%，即采用μ00=3.88‰。⑤从第五次人口普查资料看来，2000年分龄死亡率的数据波动较大，课题组结合1990第四次人口普查资料，对2000年分龄死亡率的数据进行移动平均处理，并采用死亡修正80%后作为死亡模式μi (t)1；⑥以第五次人口普查资料分龄生育率为生育模式h i (t)；⑦第五次人口普查统计2000年迁入人口2 032人，迁出人口5 777人，当年人口机械增长呈负增长，而根据统计年鉴数据（图6），2000年人口机械增长接近于零，故在本模型预测中先按封闭模型进行预测。 将上述确定的参数代入模型3-6，进行计算机模拟预测，得到如下结果：2007年人口总数为212 648人，2020年为200 600人。另人口机械按增长率预测模型取2000~2007年间的人口机械增长数为ΔP =1 000 7=7 000，取2008~2020年间为ΔP=2 000 13=26 000。则有2007年人口总数为219 648人，2020年为233 600人。 1 移动平均采用公式：μi =0.25μi-1+0.5μi +0.25μi+1