大数据告诉你第3期

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时尚达人大数据告诉你最受欢迎的时尚博主

时尚达人大数据告诉你最受欢迎的时尚博主时尚是当代社会中备受关注的话题之一，而时尚博主则是引领时尚潮流的重要推手。

他们的穿搭、购物推荐和时尚见解，对于广大时尚爱好者来说都具有很高的参考价值。

那么，什么样的时尚博主才是最受欢迎的呢？通过大数据分析，我们可以发现一些规律，下面就为大家介绍一下。

1. 穿搭搭配的独特个性时尚博主的穿搭搭配是他们最吸引人的地方之一。

根据大数据分析，最受欢迎的时尚博主通常具有独特的个性和风格。

他们敢于尝试各种不同的穿搭组合，展示出与众不同的时尚品味，给读者带来不一样的视觉冲击。

无论是摩登、复古还是街头风格，这些博主总能找到适合自己的独特风格，并通过自身的穿搭搭配展示给读者。

2. 真实可信的时尚体验在时尚博主的世界里，真实可信是最重要的词汇之一。

大数据分析表明，最受欢迎的时尚博主注重分享真实的时尚体验。

他们在博客中展示的购物推荐、搭配技巧和时尚见解都来自于自己的实际经历，而不是简单地通过网络搜索或模仿他人。

读者们能够感受到时尚博主真实的生活态度和品味，从而建立起信任和亲近感。

3. 多元化的时尚内容随着时尚行业的发展，时尚内容也呈现出越来越多样化的趋势。

最受欢迎的时尚博主懂得抓住时代的脉搏，通过分享各种不同的时尚内容来满足读者的需求。

除了穿搭搭配和购物推荐，时尚博主还会分享美妆技巧、护肤心得、旅行体验等等。

他们更像是读者们的时尚顾问，帮助他们在时尚世界中找到更多的乐趣和灵感。

4. 与读者的互动和反馈时尚博主的成功离不开与读者之间的互动和反馈。

通过大数据分析，我们可以看到最受欢迎的时尚博主懂得与读者建立起积极的互动关系。

他们会回复读者的留言和评论，分享与读者的交流互动，甚至会邀请读者参与到一些时尚活动中。

通过积极的互动和反馈，时尚博主能够更好地了解读者的需求，为他们提供更有针对性的时尚内容。

5. 专业性与个人品味的平衡最受欢迎的时尚博主之所以成功，是因为他们能够在专业性和个人品味之间找到平衡。

大数据告诉你,为什么你老婆晚上越来越不愿意让你碰了

大数据告诉你，为什么你老婆晚上越来越不愿意让你碰了最近经常有男性朋友给小编发邮件，说自从进入三十来岁，和老婆晚上羞羞的越来越少了。

不知道是谁出了问题，按说正是三十如狼、四十如虎的年龄，为什么老婆晚上越来越不愿意让你碰了?那么小编从调查来看，大体有如下原因:第一:出轨。

无论是身体出轨也好，精神出轨也好。

我们来看一下大数据:之前网易对336名女性调查显示,婚后女性的出轨率为%,在这精神出轨占%,肉体出轨占%。

肉体出轨远远高于精神出轨，这说明，很多女性不在是想想而已，而是想了就马上去做。

作为对比，2010年的出轨率是40%。

再看下面这三组大数据:所以，毫无疑问，大数据告诉我们，最重要的原因就是婚外情。

当男性朋友发现了自己老婆越来越不愿意让自己碰的时候，就要好好沟通一下了。

第二:健康。

当前中国人的身体素质在走下坡路，调查显示，办公室白领一族久坐不动，盆腔疾病非常普遍，而盆腔疾病是引起晚上羞羞不适的最重要的原因。

第三:过劳。

社会节奏变快，工作强度变大，部分职业女性回家之后还要照顾家人孩子，所以疲惫，身体和心里的疲惫让女性不愿意再做，也懒得再做那些事，就像身体被掏空。

第四:缺乏新鲜感。

三十多岁的年纪，上有老，下有小，而且夫妻多结婚多年，早没有了新鲜感，年轻时候的一晚几次都不累，都不烦，逐渐到了现在，我摸着你的手就像左手摸右手。

毫无新鲜感的夫妻，注定也是没有激情的夫妻生活。

那么针对以上大数据分析，男人遇到这种情况该如何去做呢:1.及时沟通感情，防止情感出了意外;2.注意锻炼身体，不适的话早看医生;3.别把工作当成最重要的了，要学会劝说老婆放空自己;4.度点浪漫吧，这一招对从18到80的女性都是屡试不爽的。

大数据告诉你：哪些家庭的孩子,学习成绩更优秀1

组织家庭娱乐活动的家庭，成绩优秀的小学生比例分别为17.74%、27.35%和39.19%。圝圝进一步对每周家庭成员共进晚餐的情况进行调查时发现，成绩优秀的学生家庭，
“几乎每天”和差的学生家庭。
有意思的是，“爸爸经常和孩子做的事”对小学
生的学业水平影响明显。在成绩优秀的小学生中，
圝圝自理能力强的小学生学习能力也强。当问及“孩子分内的事情总让您帮忙，您
会怎么办”时，在成绩优秀的小学生中，“要求孩子自己的事自己做”的比例最高，
为43.11%，“有求必应”的比例最低为2.12%。在孩子专门负责一两项家务活的家庭里，孩子成绩优秀的比例也相对较高。圝圝这样看来，并非把所有的时间都留给孩子学习和休息才是明智的选择。那些认为“只要学习好，做不做家务都行”的家庭中，子女成绩优秀的比例为3.17%，而持有“孩子应该做些家务”观点的家庭中，此比例为86.92%，两者相差悬殊。
善于听取孩子意见的家庭孩子成绩更优秀
圝圝成绩优秀的学生家庭更多采用协商、民主的亲子互动模式。数据显示，“会听取孩子意见”的家庭，子女成绩优秀的占39.11%，而子女成绩较差的比例仅为1
9.90%。
圝圝面对教育分歧，父母选择“私下再协商”的家庭，其子女成绩优秀的比例高达76.10%，而成绩较差的学生家庭选择比例仅为11.98%。
本次调查还发现，家庭结构对小学生学业水
平有显著影响。离异和再婚家庭中孩子成绩优秀的比例大大降低；而在成绩较差的小学生中，单亲和再婚家庭又占了相对较高比例。
父母经常读书看报孩子成绩更优秀
圝圝数据显示，“阅读型”家庭子女成绩优秀的比例更高。闲暇时父母经常“读书看报”
的家庭中，其子女成绩优秀的比例为31.31%，高于“看电视、玩电脑、手机”（27.43 %）、“朋友聚会、打牌娱乐”（24.90%）等家庭。

“互联网+”大数据时代数据科学的发展方向及应用分析

第3期2021年2月No.3February，20210 引言大数据最重要的是其庞大有用的信息，把有用的数据经过专业化的处理，就体现出数据极大的价值。

大数据对于企业准确把握每一个客户的需求，结合客户的需求制定营销战略，提高企业销售额具有重要的作用。

未来大数据技术战略将在各领域、各行业中得到广泛的应用，其中是网络平台和软件的开发，最明显地在网络平台购物能感觉想要的东西，购物平台或软件会就会自动推荐，使得人们的生活更加方便、快捷，同时对推动国民经济的发展有积极作用。

1 现阶段“互联网+”大数据发展状况分析随着网络信息技术的高速发展，用户规模在不断地扩大，相关的行业增加呈直线上升的趋势。

移动手机成了人们日常生活中必不可少的电子产品，互联网的数据进行连接，只需一部手机就可以随时随地观看新闻，还可以用手机购物，互联网时代极大地改变了人们的生活。

例如：以前出行还要到很远的车站买票，并且售票处人多需要排队，浪费时间。

如今一部手机就可以网上购票，节省时间的同时避免了不必要的麻烦。

大数据的发展促进了计算机软件的开发，使得办公和学习更加方便。

随着互联网时代的到来，大数据使得企业能够准确地掌握客户的需求，帮助企业结合客户的需求，推荐最佳的产品，提高企业效率，同时用户在很短的时间内能够快速地找到自己需要的产品。

互联网和大数据的终极目标是用户，体验最能体现出互联网和大数据的价值，围绕用户而服务[1]。

因此，未来“互联网+”大数据发展中，重视用户体验和反馈，而不是过于重视数据结果。

2 “互联网+”大数据时代科学发展分析对大数据进行应用，数据信息的收集、存储和提取数据中有价值的信息才是极其重要的。

在人们日常信息的浏览中就可以提取每个用户的需求和爱好，收集数据只是其中最基础的环节，可以给出一个大概的信息；大数据重要的功能是信息储存，网络计算机有很强的计算能力，存储也是大数据中的一个环节，有利于互联网相关企业对用户进行全面管理，有助于企业对不同类型的用户进行分类，给用户提供作者简介：顾文钧（2000— ），男，江苏南通人，本科生；研究方向：数据科学与大数据统计。

大数据告诉你真正的有钱人是什么样的

大数据告诉你真正的有钱人是什么样的1啥是大众富裕阶层？《白皮书》显示，中国大众富裕阶层福布斯中文版定义的大众富裕阶层是指，个人可投资资产在60万人民币至600万人民币之间（约1 0万美元~100万美元）的中国中产阶级群体。

其中，个人可投资资产包括个人持有的流动性资产，如现金、存款、股票、基金、债券、保险及其他金融性理财产品，以及个人持有的投资性房产等。

2从事哪些行业？受访的中国大众富裕阶层主要集中于贸易、金融和制造业三个行业，从受访大众富裕阶层所在单位性质来看，民营企业占比51.7%，另外，中国正处于从传统产业向新兴产业的转型时期，TMT（电信、媒体和科技）行业正在力压房地产。

3财富来源都有啥？《白皮书》显示，工资/奖金、企业经营或企业分红、金融产品投资所得依然是受访大众富裕阶层主要的财富来源。

55.1%的受访大众富裕阶层的财富主要来源于工资或奖金，这一比例相较前两年降幅超过2个百分点。

紧随其后的是企业分红（33.1%）和金融产品投资（29.7%），与去年相比，前者下降的比率正好与后者升高的相持平，约为2个百分点。

相对于房地产投资（16.0%），金融产品投资让更多大众富裕阶层受益，约占财富来源的29.7%。

4 年龄分布受访大众富裕阶层中，男女比例分别为55.1%和44.9%，总体趋于平衡。

同时在年龄分布上，30岁~49岁之间的受访者已占逾六成，其中“30岁~39岁”，受访者所占比例较去年有所上升，达到35%，在大众富裕阶层中起到中流砥柱的作用。

这一年龄段的人群正处在个人能力的高峰时期，同样也处在职业发展或创业的黄金时段。

此外“30岁以下”的受访者占比也达到19.0%，其中不乏创业有成的年轻人。

5学历分布受访大众富裕阶层的学历总体较高，拥有本科及以上学历的占64.8%，其中本科学历为55.4%，硕士及博士学历的也有将近10%的比例。

6大众富裕阶层的幸福感看到了吧，大众富裕阶层普遍感到“幸福”和“比较幸福”，明确表示“不幸福”的仅占到1.8%。

大数据告诉你,中国家庭教育现状

大数据告诉你，中国家庭教育现状依菲工作室2015-12-27 13:29:14家庭教育小学资讯学校动态阅读(29036)评论(2)声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。

举报12月22日，全国妇联儿童工作部召开了第二次全国家庭教育现状调查结果发布会，发布了全国家庭教育现状调查的主要结果和核心数据。

此次调查以中小学生父母为主要调查对象，调查范围覆盖北京、天津等28个省区市的93个市县。

调查方式以问卷调查为主，辅以文献研究和网络调查。

此次调查都有哪些新发现呢？我们一一看来。

1、家长的家庭教育观念和行为整体状况趋好九成左右父母对未成年人家庭保护的法律规定表示认同；九成以上父母自我感觉家庭关系良好，八成以上觉得自己和孩子快乐；父母对自身教育职责的认识趋于理性，家长最看重的教育责任，排在前五位的依次是：“培养良好行为习惯”、“教孩子明辨是非”、“教孩子学会自我保护”、“家长以身作则”和“创造温馨的家庭环境”；父母的生育观更注重家庭生活充实和自身人生美满；父母的人才观趋于社会的主流价值观并且更加务实，父母首选是希望孩子成为“敬老爱幼有家庭责任感的人”，比例达到78.3%，其次是“身心健康阳光快乐的人”，达到76.1%，第三是“遵纪守法诚实守信的人”，占65.7%。

2、家长的家庭教育还存在一些突出的倾向性问题多数父母存在不同程度的养育焦虑，父母最担心孩子的事，排在前六位的依次是：“人身安全问题”、“学习成绩不好”、“没养成好的行为习惯”、“心理健康问题”、担心孩子“身体不好”和“沉迷网络”；家庭教育分工中母亲唱主角，父亲“缺位”近一半；调查还发现，目前父母过于关注孩子的学习，7成以上父母“陪孩子写作业”；部分父母缺乏对孩子劳动、运动等能力的培养，父母认为孩子最差的是“家务劳动能力”。

家长在有关儿童法律的学习方面欠缺，认真学过的不足一成。

3、家庭教育面临着互联网发展的新挑战互联网普及大势所趋，孩子上网近七成，66.8%的父母说自己孩子上网，农村孩子上网率达到57.7%；父母在互联网应用上不具优势，坦承“孩子比我强”和“我跟孩子不相上下”的超过六成；互联网对孩子的作用让父母喜忧参半；对孩子上网，高达95.6%的家长表示会管；七成以上父母利用互联网获得家庭教育知识和帮助，自媒体运用最多，获取家教知识和帮助的渠道排在前四位的依次是：“微信公众平台”、“QQ/微信家长群”、“孩子所在学校/班级网站”、网上家长学校”。

大数据告诉你中国实体经济到底有多惨

大数据告诉你，中国实体经济到底有多惨！中国实体经济形势不好天天讲，月月讲，年年讲，讲得大家都听厌了。

但是中国实体经济具体有多严峻？数据摆在这里一看，你就会发现，出口、消费和投资三驾马车，在拉动实体经济方面，都慢慢靠不住了。

这三个出路，都越来越不好走了。

具体原因，一是原材料、人工、能源等成本上涨，压缩利润空间；二是人民币升值导致出口成本上升，制造业纷纷外逃；三是民营企业融资成本高，投资增速减缓；四是民众消费意愿不足，内需不振。

【出口下垂】先说中国的出口形势，这几年来出口增速一直在减缓，有很多月份出口甚至出现了环比负增长。

整体出口的疲态，是由多方面原因造成的。

本来最近几年全球化过程遭遇挫折，国际贸易就有所停滞。

中国制造业的高成本也导致了产品成本上涨，在国际市场上竞争力削弱。

首先，最近一年汇率的增长，从去年人民币兑美元位于6.9:1的低位重新涨到了今年6.6:1的高位，对中国的出口很不利。

其次，今年以来原材料成本一直在上涨，而且涨势较快。

衡量原材料价格的工业企业原料、燃料、动力购进价格指数（PPIRM）今年增长很迅猛，多个月同比增长率保持在8%以上。

具体体现在工业原材料上，则是生产原料如铜从7月份以来，从最开始的45000元/吨涨至53000元/吨；包装原材料如瓦楞纸由2016年10月14日的3105元/吨涨至现在5300元/吨以上。

实际上，中国的实体经济经历了全面的成本上升。

2016年全国实体经济企业原材料成本同比上升7.21％，用地及房租成本同比上升9.7%，用电成本同比增长2.91％，用工成本同比增长6.84％，而营业收入的增速仅为2.04％，营收根本赶不上各项成本的增长，利润空间持续被压缩。

所以就有了最近几年的实体经济外迁潮：2014年，福耀玻璃在美国俄亥俄州成立新工厂，最近几年福耀玻璃在海外累计投资将近12亿美元；富士康预计将在印度建厂，投资50亿美元；2017年初希捷苏州工厂关停……这个名单还能继续列下去。

大数据告诉你-中国家庭教育现状

大数据告诉你-中国家庭教育现状中国的家庭教育一直是近年来人们关注的热点话题之一。

随着互联网技术的普及和大数据的应用，越来越多的人通过数据来了解和讨论中国的家庭教育现状。

本文就从大数据的角度出发，探讨一下中国家庭教育现状。

家庭教育的定义家庭教育是指家长在日常生活中对子女进行的有意识的、刻意的、有组织的、有计划的教育。

家庭教育的对象是家庭成员中的未成年人，其目的是培养其身心健康、人格健全、知识丰富、道德高尚、能力全面的个性化人才。

家庭教育现状的数据分析家庭教育投入据国家统计局发布的报告，中国家庭教育投入变化趋势如下：•2015年，全国家庭教育投入约4129亿元人民币。

•2016年，全国家庭教育投入约4704亿元人民币，增长了14%。

•2017年，全国家庭教育投入约5266亿元人民币，增长了12%。

•2018年，全国家庭教育投入约5857亿元人民币，增长了11%。

可以看出，中国的家庭教育投入呈现逐年增长的趋势。

家庭教育水平根据《中国网民家庭教育发展报告》显示，全国家长对自己孩子的教育水平评价为：优秀占32%、良好占48%、一般占18%、较差占2%。

其中，优秀和良好的比重占到了80%以上，说明了大多数家庭教育水平还是比较高的。

但在不断大的教育投入下，良好的水平还应该得到进一步的提高。

家庭教育时间据《2018年中国家庭教育调查报告》显示，中国父母每天陪伴孩子的时间为1.5~2小时，其中母亲陪伴时间占大多数。

而近年来，由于双职工模式的普及，父母陪伴时间可能会受到一定程度的影响。

因此，在未来，需要有更为全面的调查来了解我国家庭教育时间的具体情况。

家庭教育方式家庭教育方式类型很多，根据《2018中国家庭教育蓝皮书》数据显示，总体上来说，中式家庭教育方式占据了主导位置。

其中，主要的方式有如下几种：1.严格式教育这种教育方式强调纪律性、权威性和孩子服从性，鼓励孩子多做家务，锻炼孩子的独立能力。

2.和谐式教育这种教育方式强调家庭的温馨与和谐，注重互相理解和沟通，鼓励孩子自由发挥，发挥个人特长。

大数据告诉你：苹果、蜜桔、葡萄等水果的涨跌规律

⽔果价格⾛势存在着较为规律的季节性波动。

相同之处是均受节假⽇影响较为明显，即在元旦、春节前后价格⾛⾼。

不同之处在于，不同⽔果⽣长周期不同，集中上市时间的差异造成其价格⾛势⼜有所不同。

苹果价格涨跌规律
2007年1⽉-2017年12⽉的富⼠苹果全国批发平均价，统计其⽉度涨跌规律。

统计显⽰，上涨概率最⼤的是2⽉，10年间有8年上涨，上涨概率为80%，其次为1⽉，9年间有7年出现上涨，上涨概率为78%。

统计显⽰，上涨概率最⼤的是2⽉，10年间有8年上涨，上涨概率为80%，其次为1⽉，9年间有
统计数据显⽰，上涨概率最⼤的是12⽉，11年间有11年上涨，上涨概率为100%，其次为5⽉、6⽉，12年间有9年出现上涨，上涨概率为75%。

统计显⽰，上涨概率最⼤的是11⽉、1⽉、5⽉，12年间有11年上涨，上涨概率为92%，其次
相同之处：主要表现消费⽅⾯，即我国⽔果消费受节假⽇效应影响显著。

⾹蕉的价格则在年内出现三个阶段性⼩⾼峰，第⼀段是从3⽉前后逐步上涨，在5⽉前后达到⾼峰，之后逐步⾛低；
从7、8⽉份价格⾛低速度趋缓，9⽉份后价格再次快速下滑，直⾄11⽉逐渐企稳后⾄2⽉达到阶段性新⾼。

⾹蕉价格的⾛势波段起伏与不同产区的⾹蕉上市时间是⾼度相关的。

葡萄的价格的变化趋势较为平滑，即在5⽉份达价格处于年内最⾼，6⽉开始逐渐⾛低，8⽉前后达到年内低点，之后逐步回升。

由于葡萄的保存难度较⼤，因此葡萄的价格与库存量、库存时间具有较强的相关关系。

葡萄的上市时间为6-8⽉，⾃6⽉开始，随着新葡萄的上市，市场供应量增加，价格逐渐⾛低；。

大数据告诉你,压线考生去哪了(浙江·文科篇)

大数据告诉你，压线考生去哪了?（浙江·文科篇）高考大数据，让我们玩转高考，让我们看看那些在各个批次控制线上的考生他们如何选志愿？浙江考生的上线情况分布2014年浙江文科：112500人；本科上线人数：39013人；上线率：34.68%批次文科录取人数本科一批621 6642本科二批485 30527高职单考单招292 31966本科三批292 425图一：文科本科一二批录取情况分布文科一本线上5分的考生，去了什么院校？选了哪些志愿？文科一本线上621.0～625.0分的考生共有1755人，被289所高校录取。

都上文科一本线了，那么是不是都进了一本院校呢？还有机会冲进名校吗？大数据告诉你，现实残酷，可是也会有惊喜！拭目以待，一起看看这个分数段都进了什么院校吧！透过数据，我们发现，虽然分数达到了一本线上，但是由于对招生政策、志愿填报技巧应用的差异，明显还是几家欢喜几家忧的，闲话少表，直接看数据：在这个分数区间段内，有3位考生，去了2所985高校。

有12位考生，去了6所211高校。

本分数段考生在985院校的去向院校名称专业名称人数武汉大学哲学类 1中南大学新闻传播学类 2本分数段考生在211院校的去向院校名称专业名称人数东北师范大学马克思主义理论类 1东北师范大学新闻传播学类 1东华大学机械类 1南京农业大学金融学类 1海南大学外国语言文学类 1海南大学工商管理类 1贵州大学工商管理类 1宁夏大学外国语言文学类 2宁夏大学工商管理类 3 以接近一本压线的分数，进了985、211高校无疑是幸运的。

但是同样在一本线上，还有1438名考生却实际录取到了二本高校。

院校名称人数院校名称人数院校名称人数北京物资学院 1 广西民族大学 1 浙江中医药大学滨江学院16天津科技大学 1 重庆文理学院 2 杭州师范大学钱江学院17中国民航大学 2 四川外国语大学7 湖州师范学院求真学院22天津农学院 1 西南政法大学 6 绍兴文理学院元培学院32天津师范大学 2 贵州工程应用技术学院 1 温州大学瓯江学院15天津外国语大学8 云南财经大学 4 浙江工商大学杭州商学院19天津商业大学 2 西安石油大学 1 嘉兴学院南湖学院31河北师范大学 1 陕西中医学院 1 中国计量学院现代科技学院9衡水学院 2 陕西理工学院 2 浙江财经大学东方学院41山西大学 1 宝鸡文理学院 1 黑龙江财经学院 1运城学院 1 西北政法大学8 青岛黄海学院 1山西财经大学 3 兰州理工大学 1 山东协和学院 1沈阳理工大学 1 天水师范学院 2 云南大学旅游文化学院 1大连外国语大学10 西北民族大学 2 云南师范大学商学院 5吉林农业大学 1 山西中医学院 1 青岛理工大学琴岛学院 1通化师范学院 2 长沙医学院 1 山东财经大学燕山学院 1吉林师范大学 1 辽宁对外经贸学院 2 中国石油大学胜利学院 1吉林工程技术师范学院 1 江西科技学院 5 河北经贸大学经济管理学院 1吉林财经大学 3 浙江万里学院62 南昌工学院 1 黑龙江科技大学 4 吉林华桥外国语学院 2 南昌大学科学技术学院 1 齐齐哈尔大学 1 上海立信会计学院9 华东交通大学理工学院 1 大庆师范学院 2 浙江科技学院18 江西中医药大学科技学院 2 哈尔滨商业大学 1 宁波工程学院 3 江西师范大学科学技术学院 1 上海电力学院 1 合肥学院 2 福州大学阳光学院 1 上海海洋大学 6 烟台大学 1 厦门大学嘉庚学院 1 上海师范大学14 潍坊学院 1 福州大学至诚学院 2 上海海关学院 2 洛阳理工学院 1 集美大学诚毅学院 1 上海体育学院 1 新乡学院 1 福建师范大学协和学院 3 南京林业大学 1 成都学院 1 河南大学民生学院 1 南京中医药大学 3 琼州学院 1 新疆大学科学技术学院 1 江苏师范大学 2 扬州大学7 无锡太湖学院 2南京财经大学8 三江学院 1 四川外国语大学重庆南方翻译学院1浙江理工大学21 南京审计学院10 重庆师范大学涉外商贸学院 1 浙江农林大学16 江西科技师范大学 2 重庆工商大学派斯学院 1 温州医科大学 2 西安培华学院 1 燕山大学里仁学院 1 浙江中医药大学12 北方民族大学 2 长春光华学院 1 浙江师范大学14 北京城市学院 3 长春理工大学光电信息学院 1 杭州师范大学65 江苏理工学院 1 长春财经学院 1 湖州师范学院 3 浙江财经大学74 长春建筑学院 1 绍兴文理学院10 衢州学院 4 吉林动画学院 1 台州学院 4 湖南财政经济学院 1 安徽建筑大学城市建设学院 1 温州大学23 电子科技大学中山学院 1 阜阳师范学院信息工程学院 1 丽水学院14 广西财经学院 1 长春大学旅游学院 1 浙江工商大学47 上海金融学院 6 北京工商大学嘉华学院 1 嘉兴学院 1 宁波大学28 长沙理工大学城南学院 2中国计量学院56 浙江传媒学院7 上海外国语大学贤达经济人文学院1安徽理工大学 2 海南师范大学 1 温州大学城市学院22 安徽农业大学 1 河南城建学院 1 广西大学行健文理学院 2 安徽师范大学 1 重庆工商大学 1 广西科技大学鹿山学院 1安庆师范学院 1 上海杉达学院8 广西中医药大学赛恩斯新医药学院2安徽财经大学 3 上海政法学院 6 贵州大学科技学院 1 集美大学 2 浙江树人学院44 南京理工大学紫金学院 2 福建师范大学 1 九江学院 2 南京航空航天大学金城学院 3 泉州师范学院 1 大连民族学院 1 东北师范大学人文学院 1 华东交通大学 1 上海商学院 3 南开大学滨海学院 2 东华理工大学 1 广东培正学院 2 武汉理工大学华夏学院 1 江西中医药大学 1 湖南涉外经济学院 2 成都理工大学工程技术学院 1 赣南医学院 1 海口经济学院 1 四川师范大学成都学院 1江西师范大学 4 武昌理工学院 1 四川外国语大学成都学院 1 赣南师范学院 1 烟台南山学院 2 西安建筑科技大学华清学院 1 井冈山大学 2 武汉生物工程学院 2 西安财经学院行知学院 2 山东科技大学 1 中国劳动关系学院 1 中国传媒大学南广学院 1 济南大学 1 湘潭大学兴湘学院 1 南京理工大学泰州科技学院 2 山东建筑大学 1 重庆大学城市科技学院 1 三亚学院 3 山东财经大学 4 东南大学成贤学院 1 上海师范大学天华学院 2 郑州轻工业学院 1 西安翻译学院 1 西北工业大学明德学院 1 中原工学院 1 浙江越秀外国语学院39 天津理工大学中环信息学院 1 河南牧业经济学院 1 南昌理工学院 2 北京中医药大学东方学院 1 河南大学 1 宁波大红鹰学院16 南京工业大学浦江学院 1 周口师范学院 2 山东英才学院 4 南京信息工程大学滨江学院 1 商丘师范学院 1 浙江大学城市学院11 苏州大学应用技术学院 2 河南财经政法大学 2 浙江大学宁波理工学院16 江苏师范大学科文学院 1 郑州航空工业管理学院 1 大连理工大学城市学院 1 南京邮电大学通达学院 2 武汉科技大学 4 沈阳城市学院 1 南京财经大学红山学院 1 湖北大学 1 湖北大学知行学院 1 青岛工学院 1武汉体育学院 1 武汉纺织大学外经贸学院1 山东财经大学东方学院 1中南民族大学 1 武汉工商学院 2 华中农业大学楚天学院 1 长沙理工大学 1 湖北经济学院法商学院 5 天津大学仁爱学院 1 邵阳学院 1 浙江工业大学之江学院8 四川大学锦江学院 1 怀化学院 3 浙江师范大学行知学院24 西安理工大学高科学院 2南华大学 1 宁波大学科学技术学院17 北京第二外国语学院中瑞酒店管理学院1海南大学 2 杭州电子科技大学信息工程学院17 同济大学浙江学院26广东财经大学 1 浙江理工大学科技与艺术学院11 上海财经大学浙江学院12桂林电子科技大学 2 浙江海洋学院东海科学技术学院16 浙江外国语学院19广西中医药大学 1 浙江农林大学暨阳学院36 总计1438玉林师范学院 1 温州医科大学仁济学院15通过对文科621.0～625.0分共1755名考生的专业选择分析，发现"工商管理类,外国语言文学类,中国语言文学类,法学类,经济与贸易类,教育学类,新闻传播学类,公共管理类,金融学类,经济学类"是这一分数段的考生最关注的热点专业。

央视《大数据时代》第五集未来已来

《特别呈现》 20190705 大数据时代第五集未来已来
本期节目主要内容：这是一个数据大国对未来的畅想，以大数据为基础的智能时代正在来临。从传统到前卫，从辗转突围到涅槃复兴，大数据将引导整个社会全方位升级和变迁。未来已来到我们中间，它时刻丰富着我们的生活。数据激起的波澜，已经在时代的时光之河里发出铿锵声响。大数据已经成为人类追逐梦想的强大引擎。（《特别呈现》 20190705 大数据时代第五集未来已来）
该片是国内首部大数据产业题材纪录片节目细致而生动地讲述了大数据技术在政府治理民生服务数据安全工业转型未来生活等方面给我们带来的改变和影响
央视《大数据时代》第五集未来已来
《大数据时代》集数： 5集
简介：该片是国内首部大数据产业题材纪录片，节目细致而生动地讲述了大数据技术在政府治理、
民生服务、数据安全、工业转型、未来生活等方面给我们带来的改变和影响。立即观看点击如下目录在线观看
桃源钓翁辑
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大数据告诉你哪些城市的教育资源最丰富

大数据告诉你哪些城市的教育资源最丰富随着社会的发展和进步，教育资源的丰富程度对一个城市的发展和竞争力起着至关重要的作用。

然而，要确定哪些城市拥有最丰富的教育资源并不是一件容易的事情。

幸运的是，随着大数据的出现和发展，我们可以通过对大数据的分析和研究，得出哪些城市的教育资源最为丰富。

本文将根据大数据分析的结果，向您介绍其中一些城市。

首先，通过对师资力量的考量，我们能够得出一些城市拥有最丰富的教育资源。

优秀的教育师资是一个城市教育发展的重要保障。

大数据显示，上海、北京和深圳是中国教育资源最丰富的城市之一。

这些城市拥有数量众多且质量上乘的教师队伍，他们具备高学历、丰富的教学经验和创新教学理念。

这些优秀的教师能够提供高质量的教育教学服务，提高学生的学业成绩和综合素质。

其次，通过对教育设施和学校数量的考量，我们可以得出一些城市的教育资源更为丰富。

例如，北京、上海和广州等一线城市在学校数量和教育设施方面占有明显优势。

这些城市拥有众多的高水平学府和现代化教育设施，这些设施为学生提供了良好的学习环境和丰富的课外活动资源。

这些学校和设施不仅能够提供优质的教育资源，还能够培养学生的综合素质和社会适应能力。

大数据还可以通过对教育支出和投入的衡量，来评估一个城市的教育资源丰富程度。

当一个城市愿意在教育方面增加投入，提高教育质量和促进教师的发展时，这个城市的教育资源往往更为丰富。

以杭州为例，作为浙江省的省会城市，杭州一直将教育置于重要位置。

通过大数据的分析，我们可以看出，杭州在教育投入方面一直保持较高的水平。

这种高额的教育投入为杭州市提供了一系列的教育资源，包括师资队伍的建设、教育设施的改善以及教育教学的创新与发展。

除了以上提到的城市，还有一些其他的城市也在教育资源丰富程度方面表现出色。

例如，成都、重庆和武汉等中西部地区城市，也在近年来致力于加大教育投入并提高教育质量。

这些城市通过丰富的课程设置和创新的教学模式，为学生提供更多选择和更广阔的发展空间。

交通运输大数据作业

第九章二、练习题解：（1）利用SPSS：图形-旧对话框-散点图，绘制图如下：从散点图可以看出，产量与生产费用之间为正的线性相关关系。

（2）通过SPSS：分析-回归-线性，得到下列结果：解：（1）通过SPSS：图形-旧对话框-散点图，分析-相关-双变量，得到下图：由图可以看出，相关系数r=0.998，二者之间为高度的正线性相关关系。

（2）利用SPSS：分析-回归-线性，人均GDP作自变量得到下图结果：（3）利用SPSS：分析-回归-线性，人均GDP作自变量得到下图结果：（4）利用SPSS：分析-回归-线性，人均GDP作自变量得到下图结果：得到：Significance F<0.05，拒绝原假设，表明人均GDP与人均消费水平之间的线性关系显著。

（5）人均GDP 为5000时：y ̂5000=734.69+0.309×5000=2279.69（元）预测人均消费水平为2279.69元。

（6）当a =0.05时，t 0.052(7−2)=2.571,s e =247.3035。

置信区间为：y ̂0±t a 2s e √1n +(0x )2∑(x −x )2n i=1=2279.69±2.571×247.3035√17+(5000−12248.42857)2854750849.7=2279.69±287.4即（1992.29，2567.09）。

预测区间为：y ̂0±t a 2s e √1n +(x )2∑(x −x )2n i=1=2279.69±2.571×247.3035√17+(5000−12248.42857)2854750849.7=2279.69±697.8即（1581.89，2977.49）。

解：利用SPSS ：分析-回归-线性，航班正点率作自变量，得到下面结果：（1）由上图知，常数系数为430.189，航班正点率系数为-4.701估计的回归方程为：ŷ=430.189−4.701x。

大数据告诉你哪些城市是最适合养儿育女的

大数据告诉你哪些城市是最适合养儿育女的近年来，随着经济的快速发展和生活水平的提高，越来越多的家庭开始关注养育子女的问题。

然而，在不同的城市之间，养儿育女的环境和条件存在较大的差异。

那么，大数据告诉我们哪些城市是最适合养儿育女的呢？本文将通过大数据的分析和挖掘，回答这个问题。

首先，大数据可以为我们提供城市的教育资源情况。

通过对各个城市的教育资源进行统计和分析，我们可以了解到哪些城市拥有更好的学校、更多的教育机构和更丰富的教育课程。

这些教育资源的充足与否，直接影响着孩子们接受教育的质量和水平。

根据大数据的分析，北京、上海、广州等一线城市以及杭州、南京等其他一些发达城市在教育资源方面优势较大，适合养育子女。

其次，大数据可以为我们提供城市的医疗条件情况。

随着人们生活水平的提高，健康问题越来越受到重视。

良好的医疗条件和服务对于养育子女来说至关重要。

通过大数据的分析，我们可以得知哪些城市拥有更完善的医疗设施、更优质的医疗资源和更专业的医生团队。

据大数据统计，上海、北京、广州等一线城市在医疗条件方面相对较好，适合养育子女。

此外，大数据还可以为我们提供城市的安全环境情况。

对于家庭来说，安全环境是最重要的考量之一。

通过大数据的分析，我们可以了解到哪些城市的治安情况较好、犯罪率较低。

据大数据显示，天津、重庆、成都等西部地区城市在安全环境方面相对较好，适合养育子女。

另外，大数据还可以为我们提供城市的生活成本情况。

生活成本的高低直接影响着家庭的经济压力。

通过大数据的分析，我们可以了解到哪些城市的生活成本较低、消费水平较为适中。

大数据结果显示，成都、重庆、郑州等城市生活成本较低，适合养育子女。

而在大数据提供的各类信息领域中，大数据对于城市的空气质量等环境因素的挖掘和分析也逐渐发展起来。

因此，通过大数据的分析，我们还可以了解到哪些城市的空气污染情况相对较轻，环境质量较好。

据统计显示，杭州、厦门、青岛等城市的空气质量较好，适合养育子女。

串通投标行为大数据分析研究

中国招标/ 2024年第3期在招投标领域，串通投标始终是各级招投标监管部门监督、查处和打击的重点，但因其隐蔽性强、认定难、查处难，成为招投标领域久治不愈的“顽疾”。

大数据技术的飞速发展及其在招投标领域的广泛应用，给招投标中串通投标行为大数据分析带来了全新的解题思路。

分析主体分析主体即串通投标大数据由谁来分析。

实践中，各地区因招投标管理和服务体制机制存在差异，开展串通投标大数据分析的主体也各有不同，有的是公共资源交易（或招投标）综合监管部门，有的是招投标行业行政主管部门，还有的是公共资源交易平台运行服务机构（公共资源交易中心）。

各地对串通投标大数据分析主体的看法不同，部分地方招投标各相关管理和服务部门都在开发建设，造成了一定的资金和资源浪费；部分地方公共资源交易中心认为，应该由招投标行政监督部门负责，而行政监督部门则认为其职能仅是给公共资源交易中心提供的线索进行核实认定。

不同部门认知的偏差导致串通投标大数据分析工作的“缺位”和“错位”。

笔者收集了近年来部分关于公共资源交易领域大数据分析的文件和表述。

第一，2015年8月，国务院办公厅印发的《关于印发整合建立统一的公共资源交易平台工作方案的通知》（国办发〔2015〕63号）提出：“转变监督方式。

各级行政主管部门要运用大数据等手段，实施电子化行政监督，强化对交易活动的动态监督和预警。

”第二，2016年6月，国家发展和改革委员会（以下简称国家发展改革委）等14部委印发的《公共资源交易平台管理暂行办法》（十四部委令第39号）提出：“各级行政监督管理部门应当运用大数据技术，建立公共资源交易数据关联比对分析机制，开展监测预警，定期进行效果评估，及时调整监管重点。

”第三，2017年3月，国家发展改革委等6部门印发的《“互联网+”招标采购行动方案（2017—2019年）》（发改法规〔2017〕357号）提出：“强化信息大数据应用。

适应‘互联网+’趋势，运用大数据理念、技术和资源，依托电子招标投标系统特别是公共服务平台，依法高效采集、有效整合和充分运用招标采购信息数据，为行政监督部门和市场主体提供大数据服务。

让大数据来告诉你，各种银元含银量是多少

让大数据来告诉你，各种银元含银量是多少从中国银元诞生以来，官方的银元含银量几经变迁，大体的变化过程是，主币从90%含银逐渐降低到89%含银，辅币拿五角来说，从86%到84%，再到80%，最后到70%的过程，含银量下降是主要变迁方向。

大头的含银量，根据民国三年公布的《国币条例》，银币有四种一圆银币：银九铜一五角银币：银七铜三二角银币：银七铜三一角银币：银七铜三辅币均为有限法偿，公差千分之三。

再参考民国六年的《国币法草案》，其中规定一元银币：银八九，铜一一中元银币：银七铜三二角银币：银七铜三一角银币：银七铜三（这就是官方大头的含银量）再看清代龙洋，根据光绪三十三年《度支部奏进呈新铸通用银币并议定成色分量奏折》，银币有四种：七钱二分银币：银九铜一三钱六分银币：银八五铜一五一钱四分四里银币：银八二，铜一八七分二厘银币：银八二，铜一八（注，到宣统二年，又有改变，但基本维持在主币银九，辅币银八的范围）从以上对比可以看出，大头的主币一圆的含银量，从民国三年规定的银九降到了银八九。

另外辅币的含银量民国时期固定在银七铜三，这比清代的龙洋辅币成色大大降低。

究其原因，主要是由于铸造新币成本太高造成的！不得不降成色以实现普及并增加利润。

银币的铸造成本到底需要多少呢？根据梁启超叙述：一元主币，法价与实价相等，外加铸费六厘，而此六厘不足供购银及工作之需，计每铸一枚，应亏四厘左右，此迳购原料以铸新币所亏之数也。

旧银元成色不齐，故起市价在国币法价之下，今若认为与国币有同一之效力，则每枚应亏三分一厘余，此改旧为新所亏之数也。

（摘自《币制局总裁梁启超呈大总统为胪陈铸币计划文（附说贴）》民国三年九月）面对主币如此巨大的亏损额度，显然降低成色可以有一定的弥补作用，但毕竟主币的定位是本位币，无限法偿，故而不能大幅降低成色，这就得从辅币中另寻办法。

在清代，贰角，一角的铸币也是有盈余的，如今辅币成色又进一步降低，这使得铸造辅币的盈余增长明显，这一方面能弥补铸造主币的亏损，另一方面也能贴补国家财政。

央视大数据时代第三集观后感

央视大数据时代第三集观后感
第三集决策之智主要是利用大数据技术进行预测分析，这不仅会影响政府的决策，也影响着许多社会问题如何决策。

（计算机的核心问题就有决策和博弈）。

第一个例子是共享单车的停放问题，有一类人专门负责对共享单车的违规行为进行举报和骑回热点地区，他们被称为“摩族猎人”。

通过对数据的采集利用建立合适的电子围栏，合理约束用户停放区域。

同时，共享单车行业也面临着调度问题，通过大数据更好实现合理的调度比单纯的投放量增大更有效果，也能很好解决拥塞问题。

第二个是利用大数据规划道路和出行轨迹。

利用大家手机的定位数据，当然隐私也是很重要的。

还需要做的工作是对数据进行分析清洗和建模。

第三个是利用大数据对商品买卖等相关数据进行统计，以便于进行监管。

《大数据时代》第三集观后感

《大数据时代》第三集观后感【中英文版】Episode 3 of "Big Data Age" left a profound impression on me.The episode highlighted the transformative power of big data in various aspects of our lives, from healthcare to urban planning.观看《大数据时代》第三集后，我深受启发。

这一集展示了大数据在我们生活中的各个方面的变革力量，从医疗到城市规划。

One aspect that particularly stood out was the use of big data in healthcare.The episode showcased how data analysis can help doctors and researchers predict diseases and develop more effective treatments.特别值得一提的是大数据在医疗方面的应用。

这一集展示了数据分析如何帮助医生和研究人员预测疾病并开发更有效的治疗方法。

Furthermore, the episode discussed the potential benefits and challenges of using big data in urban planning.It showed how data-driven decision-making can lead to more efficient transportation systems and reduce traffic congestion.此外，这一集还讨论了大数据在城市规划中使用的前景和挑战。

它展示了数据驱动的决策如何导致更高效的交通系统并减少交通拥堵。