新员工培训数据总结

年复一年，日复一日，当一段工作完成后，或是一个项目结束后，回首工作与项目的过程，从中反思不足之处，可获得宝贵的成长经验。因此，我们需要写一份工作报告，但如何写出重点突出的总结呢？今天小编为大家精心挑选了关于《新员工培训数据总结》，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

第1篇：新员工培训数据总结

大数据培训总结材料

为期5天的“云计算与大数据技术及其应用高级研修班”已经结束。作为一名学员，我在这5天时间里聆听了王家耀院士、郭殿升教授、郑宇研究员等人的研究报告，对云计算、大数据和互联网+相关概念、技术有了更深的认识，对它们在各个领域的应用有了更进一步的了解，拓宽了思路，对我们接下来在科研和教学工作中研究云计算和大数据、讲授云计算和大数据、使用云计算和大数据都有很大的促进作用。下面我将对自己对云计算和大数据的认识以及如何使用相关技术服务于工作的设想做一个简单介绍。

1.云计算

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，它还没有一个一个统一的概念。美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology，NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算(Cloud Computing)是分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)、网络存储(Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Load Balance)、热备份冗余(High Available)等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会(SES San Jose 2006)首次提出“云计算”(Cloud Computing)的概念。它一出现就吸引了各方的关注：2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，推广云计算的计划;2008年2月1日，IBM(NYSE: IBM)宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心(Cloud Computing Center);2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进云计算;2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“OpenStack”开放源代码计划。云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望IT技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉，截至到2014年，云计算在需求方面已经有了一定的规模、在技术方面也已经基本成熟了。当前已经出现的云计算研究和应用主要体现在：云物联、云安全、云存储、云游戏、云计算等。

云计算包括基础设施即服务(Infrastructure-as-a- Service ，IaaS)、平台即服务(Platform-as-a- Service，PaaS)和软件即服务(Software-as-a- Service ，SaaS)三个层次的服务，涉及编程模式、海量数据分布存储、海量数据管理、虚拟化、云计算平台管理等热门技术，是当前最热门的科技词汇。当然云计算也存在一些问题，如数据隐私问、数据安全性、用户的使用习惯、网络传输问题、缺乏统一的技术标准等。

2.大数据

简单的说，大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，其关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 大数据具有容量大、种类多、速度快、可变性强以及真实、复杂等特征，其价值价值体现在：对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

为了加快大数据产业的发展，国务院于2015年9月印发《促进大数据发展行动纲要》，要求大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化;发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链;健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。以此为基础，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

4.高校的云计算和大数据

在当前时代，云计算和大数据已经成为时代需求，在这种潮流中，作为直接培养人才的高校应该走在研究大数据和使用大数据的前列。

(1)针对性教学。大数据应用于课堂教学，最大的影响可能就是我们将有能力去关注每一个学生的微观表现。运用大数据技术，不仅可以获得一个学生在课堂中的表现和行为，还可以对这个学生在课堂学习过程中的各种行为表现、情绪态度等进行全方位分析，从而得出学生学业的优缺点和对待学业的态度等。如果大数据技术能广泛地运用于课堂教学，那么我们在课堂中进行针对性教学就有了可能。

(2)开放式教育。近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。

(3)大数据考试。教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。学生的作业和考试中有一系列重要 的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学 生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。测学生是“如何”考试的能让研究者有效定型学生的学习行为。大数据要求教育工作者必须超越传统，不能只追求正确的答案，学生是如何朝着正确答案努力 的过程也同样重要。在一次考试中，学生个人和整体在每道题上花费了多少时间?最长的是多少?最短的是多少?平均又是多少?哪些此前已经出现过的问题学生答 对或答错了?哪些问题的线索让学生获益了?通过监测这些信息，形成数据档案，能够帮助教育工作者理解学生为了掌握学习内容而进行学习的全过程，并有助于向 他们提供个性化的学习模式。

现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，创造了“学习分析系统”——一个数据挖掘、模化和案例运用的联合框架，成为教学改革的重要力量。“学习分析系统”旨在向教育工作者提供了 解学生到底是在“怎样”学习的更多、更好、更精确的信息。举例来说，一个学生成绩不好是由于他因为周围环境而分心了吗?期末考试不及格是否意味着该学生并 没有完全掌握这一学期的学习内容，还是因为他请了很多病假的缘故?利用大数据的学习分析能够向教育工作者提供有用的信息，从而帮助其回答这些不太好回答的 现实问题。

教育工作者和研究者已经开发出从大数据中提取价值的5种主要的技术：

预测——觉知预料中的事实的可能性。聚类——发现自然集中起来的数据点。相关性挖掘——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。升华人的判断——建立可视的机器学习的模式。用模式进行发现——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”。实施这些技术就能够通过大数据来创建为提高学生成绩提供支持的学习分析系统。研究者们相信这些技术将帮助教育工作者更加有效地指导学生朝着更加个性化的学习进程迈进。

第2篇：普开数据培训项目开发实习总结

参加专业的it培训学校，实习两周以来，对于我这种酷爱计算机的人是多么好的体验机会。作为数学类专业的学生，如果一味的学习理论，不能去实践理论，那是多么悲哀呀。当得知有这样的机会时，很多同学都积极参加了。

就这样，大家带着新鲜好奇、实践理论的心情离开学校来到了普开数据实习了。

实习的他同学就敲过几百遍，才有现在的完美首页。听了经理的介绍，忽然觉得自己在学校敲的代码次数太少了，在接下来的日子了，我会每天都对前一天的项目代码多敲几遍。

一个行业你要喜欢它，也会喜欢它的文化，我很喜欢普开数据，在这里，环境优良，为我们每人准备了一台电脑，天气热，为我们安了空调，怕我们上火，哈哈，老师在上课期间怕影响我们上课静静的为我们倒水，严厉之中透漏着温柔，呵斥之中透漏着关怀。

在这里，我不是一个人而是家庭中的一员，和同学一起上下课，下了课一起打打闹闹的去吃饭，在业余时间还和老师聊聊天，或许这对于别人来说，这是人生中当学生时代最平常不过的事了，可对于我真的很珍贵，我很开心，我现在发现我也不是一个真的很喜欢独处的人，不能彻底的改变，但事实却在改变。

实习时间慢慢的在减少，而程序却相反——越来越难，越来越繁。因为一个小环节与大家拉开了距离，在一个庞大的项目中是不允许任何一处掉链子的。看到同学们早已“轻车熟路”操作自如了，而我却不知所措，立刻就有了压力。一天下来感受最深的就是那种巨大的差距。学校所学与实际应用中的脱节。

在普开数据为期两周的实习时间已悄然离去，刚来时的那种新鲜好奇早飞到了九霄云外，更多的是离开时的那种不舍和对自己及所学的反思。

通过实际项目的开发我有以下几点收获：

1.多向老师、同学虚心请教，也别说自己学的不怎么样，不然会大大减少自己的自信，从而与大家的差距越来越大。

2.编程以前一定要对整个项目有仔细的了解，最好能写好需求分析，这样在实际操作时就会更加调理，而且不会遗漏东西。

3.做任何项目都离不开团队合作。所以我们一定要注意团队合作意识，多和小组内的人交流。

4.在编程中一定要规范，绝对不可以随性。

总之，这次的实习使我受益匪浅，让我对大数据技术有了新的认识，使自己的专业知识在实际应用中得到了锻炼，让自己对编程在实际应用有了更加深刻的了解，拓宽了我的视野，也让我对自己的专业更加充满信心!因此要非常感谢学院的领导，老师们的陪伴以及安排的这次实习，不仅使我们得到了锻炼，更让我们看到了计算机专业领域的宽阔和美好的前景，激励我们在努力地学习专业知识地同时，更加注重理论和实践的结合，提高自己的专业素质和本领。

第3篇：《东莞市医疗行业数据库安全技术培训班》总结

——谢岗医院信息科 谢耀洪

一、 培训时间：

2011年7月11日9：30至16：30。

二、培训地点：

东莞理工学院信息安全实验室。

三、培训内容：

(一)医疗行业数据库安全与管理

从医疗行业网络安全的严峻形势入手，着重介绍目前数据库所面临的安全威胁以及数据库的防护手段和方法，帮助医疗行业IT管理人员解决核心数据库信息防泄漏及数据防篡改的问题，探讨现在面临的热问题，如患者隐私信息泄漏、保健档案泄密、随意统方、医保卡信息泄漏或篡改等恶意安全事件。从评估、检测、加固、审计等多个角度来解决目前困扰医疗行业的主要安全威胁。培训课主要议程有：

1、主流数据系统的攻击手段，

2、主流数据系统的防护措施，

3、攻击案例演示，

4、医疗系统数据库安全建设与安全管理问题技术解决手段，

5、实验展示。

(二)操作实验

建立医疗数据库环境，模拟黑客攻击和内部信息泄漏，通过部署数据库审计设备，监控到黑客对数据的攻击。

1、黑客攻击：模拟黑客对数据库进行注入、扫描等过程。

2、内部信息泄漏：模拟内部有权限的人员对数据库的违规操作，例如添加数据库帐号、对数据库信息导出等。

3、通过数据库审计设备 共3页第- 1 -页

的实时监控，发现黑客攻击和内部人员违规操作，并进行定位和跟踪。

四、培训过程：

9：30 – 12：00 、邀请专家吴嵩对医疗行业网络安全的演讲。

主题内容有：医疗行业的数据库安全

1) 数据库安全前言

2) 数据库安全漏洞

3) 安全数据库

4) 如何应对数据库漏洞

13：30 – 16：30、吴嵩对数据库安全功能演示。

1) 如何加强数据库安全

2) 多种身份鉴别机制

3) 多环节的数据加密功能

4) 细粒度的权限管理

5) 安全审计和审计分析

五：培训心得：

早上通过专家吴嵩对医疗行业网络安全的演讲，让我更深刻地了解到医院信息数据的重要性。医院数据库的信息慎为重要，包括有①电子病例;②病人隐私;③健康档案;④药价;⑤病例库;⑥特殊病人群;要防止该类数据外泄或被利用。安全管理方面，防止

1、外侵：如硬件损坏，暴力拆取;

2、内泄：即是内部人员泄漏出去;

3、管理安全：慎防root权限外漏。

要加强对数据库的安全管理，先从技术层面上加强硬件系统及人员技术的提升;再从应用层面加强，不定时对应用软件打上补丁，防止SQL注入;从管理

层面上要加强审计。

对于我个人来说，医院数据库安全能力得到了很大的提升，应用能力也得到了加强。配置安全数据库时应注重以下几方面：

1. 三权分立：系统管理员;系统安全员;系统审计员

2. 多种身份鉴别方式：口令鉴别;指纹鉴别;外部鉴别

3. 多环节数据加密：

4. 敏感数据加密：物理隔离;痕迹处理

5. 安全审计及踪迹分析：日志监控;安全分析

6. 细粒度权限管理：

通过这次对医疗行业数据库安全技术培训班，不仅加强了医疗行业信息安全性的认识，而且加强了对医院数据库安全的技术操作。

第4篇：大数据时代：中国迎来新挑战

日期：[2012年11月26日] 版次：[SA26] 版名：[深圳读本 深评] 稿源：[南方都市报] 网友

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嘉宾简介

涂子沛，知名信息管理专家、专栏作家，先后为《南方都市报》、《IT经理世界》多个报刊网站撰写专栏，著有《大数据》。涂子沛先生在中美两国都有广泛的技术、管理从业经历。

赴美之前，曾在中国省、市、县几级政府的不同部门工作过，现担任K IT Solutions软件公司亚太事务主任、中国旅美科技协会董事、匹兹堡分会主席。涂子沛先生毕业于卡内基梅隆大学，获信息技术科学硕士、公共管理硕士学位。

关于大数据，我会讲三方面的内容：第一，解读一下大数据现象;第二，谈谈大数据这个现象的意义;第三，讨论一下这个时代对我们意味着什么?具体有一些什么样的挑战?

五因素促成大数据形成

首先讲讲大数据现象。“数据”不是“数字”，对数字可以有很多解读，但是对数据来说，它就是一个有根据的数字，是对客观事件的记录，所以它不仅仅是数字。进入信息社会之后，“数据”的概念和内涵在不断丰富。因为人类发明计算机之后有一个外来词就是“database”，翻译成中文是“数据库”。人类的计算机最早只能处理数据和数字，后来计算机技术不断向前发展，可以处理图像、文档、视频、音频。这一切的东西，无论是文档还是视频、音频，都存放在数据库中，所以，后来大家就把它们统称为“数据”。

不仅是数据的内涵在扩大，数据的体积也在扩大。但是这个“大”的含义也是在不断演变的，最早提出“大数据”的时候，这个“大”意味着重要。到2000年，这个定义又开始慢慢转变，这时很多企业的数据业绩有“太”级别的数据了。2000年，有一个宾夕法尼亚大学的教授定义说“200太的数据是大数据”。我认为大数据不仅仅是从容量来看，容量不是那么重要，而是要从大含量、大价值方面来看。

“大数据”现象是怎么形成的?我认为有5个因素，包括摩尔定律、普适计算、数据挖掘、社交媒体、云计算，它们促成了“大数据”的形成。 首先说摩尔数据。1965年时，英特尔创始人戈登·摩尔发现了一个很重要的现象，总结出一个规律。他说同一个面积的芯片上晶体管的数量在成倍增长，每一到两年就增长一倍。这意味着存储量越来越大，计算量、计算的速度越来越快，越来越密集，同时价格在不断下降。从上世纪50年代人类开始有存储器之后到现在，它的价格下降了300万倍。

1988年时又出现了一个新现象，叫做“普适计算”，是马克·韦泽提出的。1988年，他说人类计算机浪潮应该有三组：第一组是主机阶段，很多人共用一个主机，这个主机非常大。然后，可以人手一机了，但是他说这不是终结，未来时代计算机变得非常微小，计算机会无处不在，甚至融入到日常环境中，你发现不到它在计算。我们现在是否已经进入这个时代了?个人的手机已经很小了，其实它就是一台个人电脑。还有无处不在的传感器。我们现在谈的互联网就是普适计算的一部分，覆盖全球的互联网就是它的一个子概念。它又为我们解决了一个新问题，这时人类收集数据的能力得到增强，不仅仅是保存数据了，我们还可以广泛收集数据，无处不计算。 1989年时，一个新的东西成为热点，这就是“数据挖掘”。超市通过数据挖掘、购买记录，判断出顾客的需要，定向投放广告。数据挖掘有两种：一种是对过去进行挖掘，发现规律，把这种规律提炼出来;一种是对未来进行预测。数据挖掘解决了一个新问题，这就是现在人类不仅收集、保存数据能力很强，分析数据的能力也得到了提高。

2004年之后又有了一个新现象，社交媒体出现了。这时不仅是信息系统，每一个人都在贡献数据。原来的信息记录是一个严整的、有格式的，数据库也是这样的，这个长度是一致的。但是到微博时代就变成了非结构化的数据，每个人都在贡献数据。微博不仅在中国起到了这样的作用，在全世界都起到了很重要的作用。我前两天在北师大和别人交流，他们谈到了一个很有意思的现象。说一个学生总结了一个现象，“信息只能传播信息，行动才能够引发行动”。其实公民社会就是一个可以产生集体行动的社会。

2006年，“云计算”出现了。上世纪80年代的公用电话网解决不了私密通话的问题，后来有一个新技术叫做虚拟技术(VPN )，它解决了这个问题。就是你在想与别人通话时，立刻运行这个软件，就可以架设一条虚拟专线。他们就把这种服务称为“云”。1997年时，就有教授把“云”和“计算”结合到一起。为什么?他们认为计算也会变成这样。不要你去买芯片、处理器，计算会成为一种服务，想要的时候就来。云计算有三种模式：第一种是软件即服务，也就是用互联网上的软件，而不用自己装软件。第二种是平台即服务，用它的软件后，连操作系统都不要装了。第三种是设施即服务，不仅系统不需要了，自己的计算机也不需要了，只需要一个显示器就可以了。 很多专业机构都认为“大数据”这个现象非常重要，是人类下一个创新竞争的前沿。2012年3月份，大数据甚至成为了美国的国家战略、国家行为，美国联邦政府把它上升到与当年的互联网和超级计算一样的高度。当年的互联网，美国政府投资5亿美元，现在对大数据的第一次投资也达到2亿多美元。

从“信息时代”走向“智能时代”

我认为大数据这个现象是一个革命性的变化，它意味着我们从“信息时代”迈向“知识时代”，最后再走向“智能时代”。

在信息时代，信息无所不在。信息时代再向前迈进就是知识时代，知识无所不在。知识是系统化的、有规律的、经过了分门别类整理的信息。进入大数据时代，不仅仅是知识无所不在，而且是智能无所不在。计算机最后就是发展到智能，能自己算，自动识别很多东西。大数据时代出现之后，数据成为一个重要的资源和创新的基础，成为这个生产过程当中一个基本的要素和资产。我们看到数据也可能成为一种可以交易的商品。数据最大的作用就是可增值性，通过整合可以发现新的知识。人类已经从软件时代进入了数据时代，正因为数据的重要，基于数据的创新和竞争成为企业、组织，甚至国家之间的一种竞争形式。

大数据还催生了很多管理创新。美国、英国三所大学合作，把240年庭审记录输入到电脑中去，进行分析，并且与其他数据进行整合，分析犯罪情况与社会的运行，经济情况的改变有没有关系。

社会科学在以前是很难量化的东西。你来研究我，我就会有一种抗拒，行为就被扭曲了。而这个时代的数据那么多，你的个人行为已经在网上被广泛记录了。当这些记录被整合到一起时，人的行为就可以量化了。

怎么去理解大数据?这绝对不能从体积上去理解，而是说人类现在分析数据的能力得到增强了。即使是小的数据，也能从中发掘出大的价值。美国为什么会有一些创新?因为数据是开放的，每个人都可以来挖掘。数据已经成了资产，成为一个创新的前沿，是一定要开放的，只有数据开放才能产生更大的价值。

中国需要法律规范数据发布

大数据对我们的未来意味着什么?意味着我们从知识时代向智能时代的迈进。最后来看一看大数据时代对我们究竟意味着什么样的挑战?特别是对于中国来说，意味着怎样的挑战?

互联网数据是如何产生的?主要是互联网和手机产生的。本来我们应该是个数据大国，但是很可惜，中国的数据很少。为什么?我认为是我们收集数据的意识比较差。即使有这种数据，数量也是比较低的，公信力也是比较差的。

还有一个很重要的方面是标签，就是你每发一条新的信息都要标签化，给这条信息来打标签。W eb3.0，这是一个什么时代?简单说，就是一个“打标签”的时代，它也叫做“羽翼网”，这时的搜索就会完全改变。“羽翼网”不仅仅是每个网站都有一个网址，每一个数据在网络上都有一个地址，你都可以找到那个数据。然后那个数据有很多标签对它进行定义，相同标签的数据可以自动联系起来。w eb2.0从另外一个角度来说，是一个“推时代”，是被动的时代。而未来时代是“拉时代”，主要权利在你，你想用什么数据在网上拉就行，而不是“推”。

中国数据质量低、公信力差，我们的传统也不重视数据，数据是一个任人打扮的“小姑娘”。我们还有另外一个问题，就是数据一致性低，这也是全世界面临的挑战。在大数据时代，数据要进行整合，这个系统和那个系统的数据要连接起来。这就牵涉到数据的定义了，我们现在面临的挑战是如何把各种不同的信息系统加总起来?现在在设计新系统时就要考虑数据定义必须和其他系统是兼容的，是可以对接起来的。

美国有《数据质量法》，公民、公司、组织对美国政府公布的数据是可以质疑的，可以提起审核、质疑，甚至最后可以打官司。中国也需要这样的法律来规范数据的发布。

在根本上，我们的文化传统或者我们这个国家，按文化传统来说是轻逻辑、轻数字的传统，在别的国家实现了数字化管理时，我们还是不能合理运用数据来进行管理。这就是“数据治国”。当然我们在用它的时候，不能说取代“依法治国”，这是两码事，不能把它极端化。因为数据代表了对客观世界的记录，数据的精神归根到底是一个尊重事实的精神，是一个理性的精神。你把角色建筑在数据之上，而不是建筑在意识形态之上，不是建筑在利益关系之上，而是建筑在事实之上。

还有一个挑战，这就是隐私权的挑战。我们认为隐私权是个人自由的一道屏障。大数据时代，如果有一种力量把所有的信息系统都加总，那你个人还有隐私吗?1974年时，美国就设立了《隐私法》，保护的主体就是数据。信息时代的个人隐私权也集中体现个人控制、编辑、管理自己数据和信息的一种权利。关于隐私权的变迁，在信息社会，隐私权的重心就体现在你的个人数据上。

数据开放和公开不一样

最后谈一谈开放数据。数据的价值在于整合，谁在这个社会中有最多的数据?政府是其中一个，你的数据需要整合，首先就要与人口、地理、天气、经济的信息这些最根本的数据进行整合，所以这部分数据是应该开放的。而开放这部分数据实际上也是有法理根据的，政府是纳税人供养的，它收集了我们的数据，但不开放给我们使用，这在法理上肯定是不合理的。

在这里，我还要强调一个概念，数据开放和数据公开是不一样的，我们可以举个例子来说明。例如你到商店中买东西，很显然，所有商品的价格是公开的，但是这不叫开放，什么叫开放?例如沃尔玛，把所有商品的价格以电子数据库的形式放到网上，这时另外一个公司可以把它的数据完全下载下来，立刻就与自己的数据对接起来。想象一下，如果所有的商店把它所有销售商品的价格开放到网上，会出现什么情况?这就是开放的效果，而不是公开的效果。

不能仅仅从数据公开的角度来理解数据开放，数据开放是能推进经济由粗放型增长向精细型发展转型的，是有利于经济转型的，是可以推动知识经济和网络经济发展的。数据开放还有什么作用?如果把数据库上的原始数据开放给公民，那么数据的公信力是否会提高?这可以让公民自己去计算。

数据开放的运动在海外绝对不仅仅是停留在政府层面，商业数据也在开放。从这个层面上来说，有一个新的词叫做“数据权”。它首先在英国产生，而不是在美国。开放数据不仅仅是一个知情权的问题，现在还是一个经济问题，是如何推动我国经济的转型升级的问题。 涂子沛

(本文为嘉宾2012年11月18日演讲稿，有删节。)

第5篇：新三板市场数据分析报告 - 中金在线

新三板市场数据分析报告

宝盈律师事务所

新三板市场数据分析报告

(一)

北京市宝盈律师事务所

新三板市场数据分析报告

宝盈律师事务所

前言

新三板市场是专门面向国家级高新区(目前在中关村园区试点)高成长的科技型、创新型非上市股份公司进行股权挂牌转让和定向增资的交易平台。经国务院批准，新三板于2006年1月23日正式启动。新三板是我国多层次资本市场的重要组成部分。

北京市宝盈律师事务所2008年开始涉足新三板法律服务，目前已为中关村园区的11家挂牌企业提供了新三板挂牌法律服务，同时正在为中关村园区外的苏州工业园区、无锡新区、上海张江、杭州高新区等十几个国家级高新区的50多家企业提供新三板法律服务，而且宝盈所已经为苏州工业园区、杭州高新区、厦门高新区、大庆高新区、潍坊园区、桂林园区第一家拟登陆新三板的企业提供了专项法律服务。

宝盈所在参与新三板法律服务过程中，深切的感受到对新三板市场的数据进行统计是一项很有意义的工作，有助于市场参与者(新三板中介服务机构、企业、投资机构等)全面了解市场及开展工作。值此新三板试点近六年，宝盈所针对现有99家新三板挂牌公司的基本数据进行了统计和分析，希望能够对新三板市场的建设带来有益的帮助。

北京市宝盈律师事务所

2011年11月

2 新三板市场数据分析报告

宝盈律师事务所

一、 数量

新三板市场从2006年1月23日设立以来，共有挂牌企业99家，其中2011年挂牌企业22家，均超出往年。挂牌的企业数量总体上呈增长趋势，例外是2010年少于2009年挂牌公司4家。

图表1：挂牌进度表(单位：家)

二、地区分布

在开展试点的中关村园区，99家新三板挂牌企业分布在八个区域，其中挂牌企业最多的是海淀区，有75家新三板挂牌企业。

图表2：地区分布图(单位：家)

二、 地区分布

在开展试点的中关村园区，99家新三板挂牌企业分布在八个区域，其中挂牌企业最多的是海淀区，有75家新三板挂牌企业。

图表2：地区分布图(单位：家)

3 新三板市场数据分析报告

宝盈律师事务所

三、行业分布

新三板挂牌企业多属于新能源、新材料、信息技术、生物与新医药、节能环保、新文化等新兴产业。

图表3：行业分布图(单位：家)

四、股本规模

新三板企业挂牌前股本最小的是500万，股本最大的是1.1亿元，平均股本为 2764.35万元。区间分布如下图(不含已转板公司)：

图表4：股本规模区间分布表

股本规模

500万-1000万(含1000万) 1000万-2000万(含2000万) 2000万-3000万(含3000万) 3000万-4000万(含4000万) 4000万-5000万(含5000万) 5000万-6000万(含6000万) 6000万-7000万(含7000万)

7000万以上

合计

4

公司数(家)

18 25 18 13 8 4 3 5 94 新三板市场数据分析报告

宝盈律师事务所

五、股权结构

新三板挂牌公司股权结构呈多样化，自然人控股公司中既含家族企业、夫妻控股企业，也有一般自然人控股公司，法人控股公司中，既有国有企业、事业单位控股的公司，也有创投机构投资的公司。具体分布如下图(不含已转板公司)：

图表5：股权结构分布图(单位：家)

注：因部分参股和控股公司重复计算，图表统计总数量超出未转板的94家挂牌公司。

六、营业收入

(一)新三板企业挂牌前一年营业收入平均值为 4557.54万元，其中最大为3.65亿元，最小为95.81万元。营业收入区间如下图(不含已转板公司)：

图表6：挂牌前一年营业收入区间图(单位：家)

5 新三板市场数据分析报告

宝盈律师事务所

(二)新三板企业挂牌前两年年营业收入平均值为 3564.72万元，其中最大为2.92亿元，最小为110.23万元。营业收入区间如下图(不含已转板公司)：

图表7：挂牌前两年营业收入区间图(单位：家)

七、净利润

(一)新三板企业挂牌前一年净利润平均值为453.84万元，其中最大为4249.92万元 ，最小为亏损204.53万元。区间统计如下图(不含已转板公司)：

图表8：挂牌前一年净利润区间图(单位：家)

6 新三板市场数据分析报告

宝盈律师事务所

(二)新三板企业挂牌前两年年净利润平均值为283.01万元，其中最大为2063.37万元 ，最小为亏损512.76万元。净利润区间统计如下图(不含已转板公司)：

图表9：挂牌前两年净利润区间图(单位：家)

把

八、主办券商情况

目前共有58家券商获得中国证券业协会新三板主办券商资格，占106家证券公司的半数，有28家券商已经成功推荐企业挂牌，其中推荐挂牌企业数量最多的券商是申银万国。(不含已转板公司)

图表10：主办券商推荐挂牌企业数量统计表(单位：家)

注：挂牌数量低于2家的主办券商未在此表中体现。

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九、定向增发情况

统计显示，目前共有21家新三板公司成功地完成了28次定向增发，其中有5家公司定向增发超过1次，其中北京时代(430003)定向增发次数最多，达到3次。

新三板公司中海阳在挂牌后4个月内就完成了第一次定向增发，是定向增发速度最快的企业，另外有9家公司在12个内就完成了首次融资。

新三板定向增发融资额共计14.27亿元，单次最大融资额为2.12亿元，单次最小融资额为780万元，单次平均融资额为5097.61万元。单个公司融资额最大的是中海阳(430065)，2010年和2011年分别融资1.125亿元和2.12亿元，共计3.245亿元。新三板企业定向增资平均每股价格为6.26元，最高为21.1元，最低为1.73元。定向增发摊薄后的静态市盈率平均为20.61倍，最大为39倍，最低为4.95倍。

十、机构投资者参与情况

新三板发展近六年来，机构投资者已经成为新三板市场中的重要成员，经统计共有73家机构投资者成为新三板公司的股东，其中大部分是投资机构。

图表11：活跃机构投资者参与定向增发情况表

机构投资者名称

上海天一投资咨询发展有限公司 杭州若禹经济信息咨询有限公司 成都恒利捷物资有限公司 北京慧识金投资咨询有限公司 上海汇银广场科技创业园有限公司

上海昌瑞钢铁有限公司 启迪中海创业投资有限公司

参与定向增发次数

5 5 4 4 3 3 3

作为新股东参与次数

3 0 3 2 1 2 2 注：参与定向增发次数少于3次的机构未在此表中体现。

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十一、转板情况

统计显示，新三板已经有5家企业成功转板到中小板或创业板。股东大会通过转板议案的有10家企业，发审委正式受理的3家，主动撤回申请文件的3家，发审未通过重新启动转板程序的2家。

图表12：转板进程图

说明：

1、本报告由北京市宝盈律师事务所提供。

2、本报告各项统计结果所依据的数据标本均来源于深圳证券信息有限公司的股份转让信息披露平台。

3、本报告的全部内容只提供给客户做参考之用。

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第6篇：大数据培训心得

一、学习总结

1. 大数据的定义

也叫巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理的时间内达到采集、管理 、处理、并整理成为帮助企业营或政府更积极目的资讯。

2. 4V特点

规模性(volume)、高速性(Velocity)、多样性(variety)、价值性(value)

3. 应用

采用某些技术，从技术中获得洞察力，也就是BI或者分析，通过分析和优化实现对企业未来运营的预测。

二、心得体会

在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途?在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。