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因为你百度搜的这个链接不对
先进学校官网、再进数据库
这个是公共数据库？
↑用楼上的链接进去
楼上楼上的链接才是对的
我之前也是你这样
后来才发现是链接错了
我看到过这个，你不要在意第一个链接，这是服务系统，没有服务系统才是正确~
。。。。。我还以为公共数据库又崩了
进官网的那个
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1.75亿学生的选择
文章多次用到了数据表示,这样写的好处是什么
一,增加了文章的准确性,使读者更易相信.二,为中心论点提供了论据
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数据简洁，精确，客观
扫描下载二维码同样数据竟有不一样解读 是为何？
来源：财经综合报道
作者：李迅雷 lixunlei
　　摘要：一季度的经济数据公布了，迎来无数解读。有乐观的，也有悲观的，还有不少属于喜中有忧的。为何同样的数据，会得到那么多不同的结论呢？我认为，这与观察期或观察样本的权重给予、评判经济好坏的标准和对数据表象与背景的把握度等有关。此外，还可能与屁股决定脑袋有关。
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　　用放大镜和望远镜看事物会有差异
　　在当今信息社会里，数据发布的频率越来越高，数据的波动会对趋势判断起到扰动作用。因此，如何给当期发布的数据确定一个合理的权重，是客观、理性判断未来趋势的重要一环。因为预测有很多种方法，在定量分析法中，主要有因果分析法、计量模型分析法（包括回归分析法、投入产出分析法等）和时间序列分析法。无论运用哪一种分析法，大家比较容易犯的错误，就是给即期数据给予较大的权重，这是因为刚刚公布的数据对于研究人员的“大脑刺激”较为强烈。
　　在因果分析的权重上需要分清哪些是当期的因果关系，哪些是滞后的因果关系。比如，一季度房地产开发投资增长了6.2%，比2015年年末的1%增速大幅提升。但这主要是去年下半年房地产销量大幅上升的滞后反应（滞后6个月），不能据此认为房地产开发投资增速会持续上升。毕竟房地产投资增速的长期拐点在2010年就出现了（增速达33%），如果把去年1%的增速作为向上的拐点，那岂不是中国经济新一轮周期又开始了？
　　此外，当抽取样过小时，权重理应也要做下调。如一季度固定资产投资增速上升了10.7%，但不能以此来推断今年的固定资产投资增速要超过去年，因为一季度固定资产的投资总额只占全年投资总额12%左右，占比过低，故在做分析时，所给予的权重也不应太高。
　　在时间序列的权重分配上，有时确实很无奈，因为观察期毕竟有限。如库兹涅茨曲线是上世纪50年代诺贝尔奖获得者、经济学家库兹涅茨用来分析人均收入水平与分配公平程度之间关系的一种学说。其倒U型曲线理论的提出，更多是基于统计分析，他所收取的样本数据表明，收入不均现象随着经济增长先升后降，呈现倒U型曲线关系。而皮凯蒂在研究中发现，库茨涅茨所取样本的时间太短，从1914年到上世纪70年代是一段异常的历史时期，其间收入贫富差距和财富股票（相对于国民年收入）大幅下降。然而，从上世纪70年代起，财富及收入差距一直在上升，回到20世纪前的水平。
　　笔者十分认可《二十一世纪资本论》作者皮凯蒂的这一结论：统计在很多时候会骗人，因为所取的样本时段有问题。人的生命周期短暂，故观察到的时间段也往往不长，这几乎是所有经济学家所提出的理论不能成为颠覆不破真理的根本原因。
　　因此，我还是主张用望远镜看宏观，太多短期数据其实是在制造噪音，影响大家的判断力。如对于一季度经济数据的解读，应该建立在过去一年甚至五年的趋势分析基础上，因为短期数据不可能改变对长期趋势的基本判断。年初还在提供给侧结构性改革的五大目标，怎么可能一下子全社会需求大增呢？怎么可能要迎来新一轮周期呢？螺纹钢上涨了，煤炭上涨了，这究竟是长期超跌的反弹，还是代表大宗商品大周期的见底回升呢？用望远镜看更清楚。经济的长期走势必然是符合长期逻辑的，而短期走势往往只是辩证逻辑起作用――围绕均线上下波动。
　　评判标准差异导致结论迥异
　　一季度的GDP增速、固定资产投资增速和工业增加值增速等的数据都不错，于是就有了开门红之说。但是，这只是体现量的数据，对经济活动的评价，是否还应该，或者更应体现质呢？如企业的盈利增速、平均ROIC、银行坏账率、居民的收入增长、全社会债务水平、社会公共服务水平等。
　　若一个国家经济增速很快，但债务的增速快于经济增速，那增长就不可持续。中国在2008年之前，GDP的增速超过债务的增速，2009年至今，企业、政府和居民的债务总和增速大大超过GDP增速。这就是大家担心危机爆发的原因。当然，我并不认为2008年中国经济就是健康，其实2008年之前中国经济是欠账式增长，没有去以丰补欠，才导致了目前的负债式增长。
　　企业是一个国家经济的基本元素，企业强则国家经济强。从目前看，尽管企业的盈利状况有所改善，但债务的上升更快。如财政部网站上对月份国有及国有控股企业的财务状况做了披露：
　　2月末，国有企业资产总额亿元，同比增长15.6%；负债总额亿元，同比增长17.9%；所有者权益合计亿元，同比增长11.2%。（1）中央企业资产总额亿元，同比增长18.3%；负债总额亿元，同比增长22.6%；所有者权益合计亿元，同比增长9.9%。（2）地方国有企业资产总额亿元，同比增长12.5%；负债总额亿元，同比增长12.5%；所有者权益合计亿元，同比增长12.6%。
　　最近，信用债市场的到期债券违约事件频发发生，其中25只违约债券中仅有8只完成了兑付，其余17只至今仍悬而未决。违约后完成兑付的绝大多数是民企发行人，通过资产重组、争取银行流动性支持等途径兑付了债券。而违约的地方国企、央企等大多已经连年亏损，积重难返，政府支持力度下降，且债务重组需经层层上报，协调难度较大，重组进展较慢，拖累债券兑付。这说明，在高负债的情况下，即便被认为最有信用保障的国企也难履约。
　　此外，居民的收入水平和收入增长情况也是反映经济质量的重要指标。产能过剩问题除了供给端因素外，需求端的有效需求不足也是一个重要因素。马桶盖的疯抢反映了本土企业难以为富裕和中产阶层提供有效供给，但该群体占中国总人口的比重不足10%，90%的中低收入群体中大约还有一半的人口没有用上马桶（座便器），这就是因收入水平较低导致的有效需求不足问题。
　　一季度居民可支配收入增速为6.5%，低于GDP增速，这是问题之一；问题之二是贫富差距过大，且城镇人口之间还在扩大，农村人口之间也在扩大，这是导致消费水平提升缓慢的主要原因。
　　一个经济体良性循环，应该是企业盈利增长&居民的收入增速&税收增速&GDP增速，如果反过来了，则社会债务水平就会上升，经济结构就会扭曲。中国目前的情况，似乎是反过来了。
　　看数据表象和探究数据背后使观点分野
　　记得20年前我在原君安研究所做分析师的时候，时任总裁告诫分析师们说，千万不要根据股价的技术图形写推荐报告，因为他也可以将股价走势的漂亮图形通过交易做出来（当时君安是资本市场老大）。交易数据是真实的，虽然无法造假，却可以操纵，但上市公司的业绩等基本面不会因为股价的上涨而改变。
　　同样道理，面对一大堆的经济数据，如果仅仅是根据公布的几个数据进行简单演绎，那这与中国股市第一代的技术分析师们有什么区别呢？
　　比如，你可以根据M1高增长的特点，说货币流向实体，中国经济已经脱虚向实了。或者看到工业增加值回升、出口回升和投资回升，判断GDP增速已经见底，二季度会继续上升――这一判断没错，但别忘了，今后一年或五年会怎样？为了稳住GDP，所付出的代价有多大？请看下面两张图吧：
　　按第一季度新增贷款4.61万亿，第一季度新增贷款一般占全年30%左右的比例推算，今年的新增贷款规模大约为15.4万亿，这就要创出历史天量了。其中一季度个人房贷就增加了1万亿，居民加杠杆非常明显。从新增社会融资总额对应的一季度名义GDP总额看，只有2.4倍，应该也是历史新低了。说明靠大规模融资推动经济增长的难度也越来越大了。
　　海通宏观研究于博提供
　　中国3月末的货币乘数已经接近06年的最高点（5.1），但06年属于经济高增长、低通胀阶段，企业盈利增速两位数。所以，如今商业银行这样的扩张，风险很大。
　　不少人认为4月份应该降准，理由是核心CPI并不高，且央行MLF到期量很大，会影响流动性。但本人从下图去分析，感觉不应该降准。因为商业银行的信用扩张过大，大宗商品价格的上涨也会传导到CPI。所以，数据样本的种类越多，对于分析判断客观性的提升还是有利的。
　　商业银行的信用扩张有多猛
　　海通宏观研究于博提供
　　通过数据分析，不难发现，三月份的投资和信贷数据上升非常猛烈，从而让GDP增速维持平稳。但是，为了一个数据的完美，却需要那么多各类经济活动做铺垫，代价似乎大了点。我始终认为，GDP是结果，而不是目标，因为一个经济体的好坏，不是一个GDP决定的。一旦把某些反映经济体量的数据作为目标了，则经济行为就会被扭曲。当年大跃进，就像想让钢铁产量赶英超美，结果导致了三年饥荒。就算钢铁产量超过了，你还是应该穷国。
　　利益驱使会导致结论不同
　　俗话说，屁股决定脑袋。数据本身是客观存在的、中性的，但数据也是无时无刻不被各种利益主体所利用的。如商业机构的分析师有时还得兼顾客户利益，这也是为何卖方报告中十分罕见建议卖出某某股票的研究报告的原因。股市中也有一句大家皆知的话，叫“听某人讲观点便知道他的仓位”。
　　记得在粉碎四人帮之前，官媒总是说，“中国经济形势一派大好，而且越来越好。资本主义一天天烂下去，社会主义一天天好起来。”，这当然与事实不符。但1978年之后，官媒对过去中国经济的评价却变成了“国民经济已经到了崩溃的边缘”，这一评价是否就客观了呢？一个已经建立起完整而独立的工业体系、尽管物资短缺但却“既无内债、又无外债”的经济体怎么可能崩溃呢？
　　因此，同样的数据会有不同的解读，解读者的利益差异也是一个重要因素。对于读者而言，也需要分析作者的观点是否受到其利益的影响。对于本人也不例外，本篇尽管是分析对当下经济形势判断出现差异的原因的，但分析过程同样也可能掺杂着本人对经济的主观解读和预测。尽管我不认为自己的观点不代表所在商业机构或团体，力求客观公正，但也可能因为前面陈述的三种因素而犯下错误。
　　在电子化时代，绝大部分进入互联网的电子文档都会永存在世，都可以通过时间来检验真伪。因此，这对于读者判断作者的真伪诚信、水平高低越来越便捷了。的确，在需要鼓舞士气的时候，信心比黄金更重要，但信心需要建立在对数据的分析结论令人信服的基础之上。如果得出的结论与现实差距过大，信心也就难以树立起来。
　　（本文仅代表作者个人观点）
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(责任编辑：单秀巧 UF011)
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大数据概念，虽然火了很多年，但仍有很多企业，尤其是传统企业，对大数据一知半解，乍一听，以为是卖数据的。在比邻弘科COO万智华看来，大数据之所以这么火，最直接的能力是帮企业提升销售转化，将用户数据快速变现
来源：数据猿 作者：杨胜利
大数据这一概念，虽然火了很多年，但是仍然有很多企业，尤其是传统企业，对大数据一知半解，乍一听，以为你是卖数据的。大数据的应用领域很宽泛，拥有数据分析能力的公司也不少，甚至网络时代人人都提大数据，似乎不提大数据就显得没有逼格，然而大数据绝对不是海量数据积累这么肤浅，也绝不仅仅只是拥有上亿用户这么简单。那么问题来了，究竟什么是大数据？大数据到底能干什么？
大数据到底能干什么？
大数据应用于企业给企业带来领域知识，每个行业、细分领域都有自己独特的领域知识，大数据的能力在于，即使你此前从未涉足某领域，也能通过大数据快速获得相关领域知识。当你身处某个行业，大数据则能告诉你目标用户是谁？潜客在哪？产品因哪些缺陷而导致销量不佳。未来应该何时开发新品，何时改进老产品，又何时调整市场策略？通过大数据的解读最终作用于企业提高核心竞争力与利润率。大数据作用于人则能告诉你，疾病隐患在哪？哪个医院更适合你？未来你的兴趣点应该放在哪里？什么才是更适合你的职业规划？那么，大数据又是如何完成对数据深度解析的呢？
对海量数据进行身份识别与关联匹配是挖掘价值的第一步
比邻弘科COO万智华说指出：我们需要对多样性的海量数据源进行清洗。举个例子：给你一个社交账号，你是否知道对方是谁？长相？身材？婚否？收入？需求？这里的社交账号就是一个数据源，仅有一个社交账号或海量社交账号毫无意义。
接下来最重要的工作是身份识别，身份识别简单讲就是将社会个体“人”的各种属性一一关联，关联即关系，万物负阴而抱阳，阴阳相生，万事万物之间都有着千丝万缕的关系，将这种关系一一对应后就可以具象地表述人、事、物，从而运用大数据分析能力达到预测的目的。
以具体行业为例，汽车行业面对的用户群非常庞大，而最终购车行为却反向减少，对于车企而言，通过已购车用户样本分析关联用户的各种属性、标签后，构建三维立体的数据模型，再根据这个模型对应的属性、标签去匹配相应的关联人群。身份识别的意义在于丰满、具象化目标用户、潜在用户，并准确定位他们。
快速捕获与区分刚需用户与潜在用户，完成价值归类
万智华还提到，用户永远是企业发展的命门，通过大数据实现对用户的身份识别与关联匹配，结合到每一个行业，就会产生强关联用户和弱关联用户，探索现在即找到强关联目标用户，他们是强需求、刚性需求。应用于企业营销，你可以去做产品推荐、活动推送，做精准触达，这一部分群体可以马上转化为销售利润，这通常是企业当下重要的诉求之一。
而弱关联则只是表明个体“人”，非强需求，他们作为潜在用户在观望你，并游离在产品周边，如果以传统视角来看，你永远无法触及他们，但在大数据技术下，潜在用户变得具象和清晰，比如你可以知道，他们没有购买产品是因为设计不够炫，或是你的促销点不足以触动他，他们犹豫不决是因为你的定位和他们的认知都不对等。弱关联应用于企业可帮企业对其产品线、营销策略、产品改进、新品上市、价格策略等一系列响应动作，运筹帷幄，掌控时局，进而提升企业核心竞争力，品牌影响力和市场利润，这里就蕴藏着大数据预测未来的力量。
对于数据的清晰、关联，再到用户的定位与挖掘，最终都是为了解决具体的需求，那么在实际应用层面，大数据最重要的价值与意义在哪？
大数据最直接的能力是帮企业提升销售转化，将用户数据快速变现
从企业角度来说，大数据被广泛应用于用户挖掘，销售线索寻找，产品改进，营销推广等等，有痛点才会需要寻找解决方案，比如汽车、金融、母婴等行业，他们的用户往往在一个阶段完成消费，或是产品属于细分领域很难抓取精准用户，又或者市场进入低谷，企业发展急需转型。大数据不仅可以针对企业提供用户挖掘与销售线索，实现销售转化，还可以依据用户画像对企业市场决策提供依据。
大数据通过整合全维度数据实现对用户的精准分析，及时输出有价值的线索信息，抓取有消费需求的热潜客与销售线索实现销售转化，还能扩大营销线索，提高非店面新增潜客线索量。
大数据还能盘活企业自有CRM数据，通过对用户信息补全，让企业全面了解目标用户的需求，并实时激活那些真正有需求的用户，实现转化，让企业CRM原有的沉睡用户真正发挥价值。
大数据通过触媒分析，帮企业重新认识媒体渠道的作用与效果，策划更有效的媒体投放策略，再结合用户的需求分析，以更精准的方式帮企业提升媒体投放的转化率。
比邻弘科的一次奶粉品牌天猫店推广案例中，通过大数据锁定精准目标用户进行触达，最终在一个月时间内，完成6万人进店，4000个购买转化，平均购买转化率8%。其中3600购买用户为新客，当前活动ROI为3，三个月之内新客持续购买，ROI为12。相比传统渠道推广的转化而言，大数据8%的转化率是相当惊人的。这基于对人群的精准锁定，有了大数据，KPI就不是问题。
大数据间接与深层意义在于帮企业探索市场增量
万智华还指出，通常，大数据应用方比较关注是否在当下产生可见的效果。比如对企业而言，通常急于利用大数据带来销售转化与变现，但从宏观来看，虽然可以通过大数据应用获得有价值的销售线索，但这样的数据无法规模化，现有的刚需用户群体会趋于饱和，大多数制造业或传统行业在发展中会遭遇这样的瓶颈：当达到用户规模饱和值时，再往上提升非常艰难，甚至阻挡不住企业销量和利润下滑的趋势。渠道优势等核心竞争力在互联网时代已经不复存在。企业苦思突破点在哪？如何拉动用户需求？这就需要大数据的分析与预测力来精准锁定目标用户，再比如投资，强关联投资的个体是刚性需求，而弱关联的个体则始终只停留在浏览、关注这个层面，那么强关联的个体规模是有限的存量价值，因为不是所有个体都马上有投资行为，而弱关联的个体虽不是刚需但通过策略、市场、运营可以使之向刚需转化。这个基数具有无限大的增长空间，是未来最有潜力可挖的增量价值。
大数据更深层的意义就在于带领企业预测并启发未来无限广阔的增量价值，提高核心竞争力，创造长久价值。大数据服务公司在普及大数据应用业务时，不要把大数据刻意包装得太复杂，让人有种深不可测的感觉，其实大数据就是这么简单，一切都是为了转化！无论是当下变现的转化，还是未来增量市场的慢慢转化。
注：本文由&比邻弘科&投稿数据猿。
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