1、Datawhale 数据科学协同平台 ? ?务?研? ?！? 匮?2017?务? ?研? ?研?研?研 ?研?。

2、运维、数据、运营薪资增长潜力低；多数数据从业者愿意承担相关技术责任，但认为监管机构和团队管理者更应该对技术/数据带来的后果负责任；高校传授技能与市场需求匹配存在偏差:高校注重数理基础，市场更看重实操技能。
什么是数据团队在2017年的顶级数据团队建设全景报告中，我们提到:“数据团队是通过数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据洞察等步骤，利用数据科学来为组织提供辅助决策、效率提升和流程简化等服务的组织。
”在数据价值逐渐落地、人工智能技术崛起和全行业数据化转型的2018年，我们对数据团队也有了新的定义和要求。
数据团队除了上述职能，还需站在战略高度，为公司今后的数据资源布局和数据人才布局。
换言之，数据团队应承担起公司的管理职能。
什么是顶级数据团队?“一家公司的顶级数据团队，必言产品。
不再是公司的中央数据部门解决公司数据问题， 而是整个公司都在解决整个公司的数据。
能够达到这个境界，不再单纯依靠某个部门解决数据问题，而是整个公司都在产生依靠数据，才能说是顶级数据团队。
”红杉资本中国合伙人、前阿里巴巴集团副总袭/数据委员会会长 车品觉数据团队发展现状人才市场需求明显增长，绝大部分集中在一线及新一线城市专业数据团队的建设需要实行持久性、针对性的人才储备与培养。
在2017年的调查中，我们发现数据。

3、础设施的发展。
数据网络的痛点浅层问题数据模型和安全问题数据模型问题是蚂蚁雄兵和大象流的问题，这些问题是由于数据特性的改变而产生的。
安全问题是，零信任、自安全这样的数据安全的目标如何实现。
这是互联网、AI时代的新挑战。
深层问题建立数据视角的架构体系AI已经深刻地改变通信和信息产业，必须建立整套新的基础设施的观点。
为了解决数据权利和隐私问题，产业呼唤新的数据驱动的架构体系和运营理念。

4、部分预算是在营销执行层面，按照每年1亿的营销投入，如果通过数据能提升1%的精准度，就能节省100万的成本，这是企业能最直接看到的真金白银。
3.战略视角的营销策略在打通生产，销售，电商，服务等数据后，市场部就能看到更加连贯的全局数据，可以站在更高维度，看待营销在公司战略布局中的定位和作用。
4.提升市场部内部运营的整合度当市场部内部职能划分过细，需要通过数据来串接营销运营过程中的市场研究一市场策略一营销执行一效果考核，避免内部信息不对称，提升运营效率。
5.加强市场部和其他部门间协作当企业内部组织架构达到一定复杂度，市场部需要通过数据对接其他部门的运作，在企业统一的考核体系下，在企业内部证明自身价值，争取更多资源。
6.支撑业务的数字化转型:“数字营销”现在不只是营销词汇，数据中台所拥有的资源(数据/IT设施/考核规则/运营人员)，除了支持营销场景，也可以构建各种数字化转型的业务场景，成为CMO和CEO/CGO/CDO对话的核心资本。
很有意思今夭讨论建立营销数据中台的，除了市场部和IT部门，有很多需求来自更高层的CEO,COO(首席运营官)，CGO(首席增长官)，这些高层的诉求是通过“数据中台”来解决业务问题(例如产能过剩，人员效能，获宫)，支持企业的创新业务(例如新零售，金融科技，数宁化管理)。

5、 证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责条款 Veeva：生命科学领域生命科学领域 SaaS 龙头龙头 云计算和数据产业链系列报告 62020.4.10 中信证券研究部中信证券研究部 核心观点核心观点 许英博许英博 科技产业首席分析师 S41 陈俊云陈俊云 前瞻研究高级分析师 S01 Veeva 为专注于生命科学领域为专注于生命科学领域。

6、3 总结与展望  01 总结与展望  02 地球大数据支撑可持续发展目标报告（2019） 序 前言 执行摘要 案例汇总表 地球大数据服务联合国可持续发展目标 14 数据密集型范式 14 地球大数据 15 地球大数据支撑 S.。

7、享的关键，实现大数据价值创造最大化的基础。
根据欧盟的测算，2016年，欧盟开放数据直接市场规模预计为553亿欧元。
2016至2020年，市场规模增长36.9%，到2020年达到757亿欧元，包括通货膨胀调整。

8、识与数据的交叉与集成，生成地理空间上更清晰、更丰富和更完整的信息产品以用于复杂的、频繁的决策分析和支持，服务于 SDGs 落实的分析、评估和监测工作，能为可持续发展做出贡献。
本报告通过利用地球大数据的优势和特点，推动地球大数据服务于 SDG 2 零饥饿、SDG 6清洁饮水和卫生设施、SDG 11 可持续城市和社区、 SDG 14 水下生物和 SDG 15 陆地生物等五个 SDGs中的 11个指标的监测与评估，在数据产品、技术方法、案例分析和决策支持方面做出了新的探索。
在 SDG 2 零饥饿方面，本报告瞄准指标 SDG 2.4.1 从事生产性和可持续农业的农业地区比例，综合采用中国及其他国家的中高分辨率遥感卫星数据，结合农业统计数据、地面调查数据、气象站点数据等多源数据，融合遥感信息提取模型、统计模型、生态模型等，提出了指标 / 亚指标的评估方法，实现了指标 / 亚指标的评估和发展进程的监测。
对中国粮食生产环境影响的研究发现，2000 年以来，单位产量的环境影响（用地、用水、化肥过施风险）呈降低趋势，粮食生产系统朝着更为可持续的方向发展，同时，以城镇化为主要特征的土地利用变化正施加负向影响。
报告提出统筹农田管理与土地管理，是构建可持续粮食生产体系，帮助实现 SDG 2 零饥饿目标的重要途径。
在SDG 6清洁饮水和卫生设施方面，本报告遴选了地球大数据技术支撑的 SDG 6.3.。

9、面重组传统流程和模式，认知学习与团队协作方式产生变化;另一方面，数据科学是具有社会泛化效应的增长技术引擎，作为时代支撑型技术会引起跨领域的产业转型和升级。
因此,有关数据科学的应用价值既需要关注垂直创新价值，同时也要关注生态创新价值。
和鲸认为，数据科学教育项目有别于传统学科项目，需要具备协同性、整合性、敏捷性和生态化的特征，要完整的打造一体化的数据科学教育项目，需要完成4个阶段性任务以构建完整的教育流程:数据科学知识体系的掌握：完备的数据科学理论知识和技能理论、数据治理;阶梯式实践路径与实战项目：分析管理云端化平台化;认知数据科学项目的负责性;团队协同与分工;真实行业场景中创造业务价值：真实场景价值;创新落地;多元背景团队的协同;开放生态的深度连接：生态玩家的有机结合;立体化流程搭载。

10、 - 1 - 敬请参阅最后一页特别声明 刘道明刘道明 分析师分析师 SAC 执业编号：执业编号：S04 许隽逸许隽逸 分析师分析师 SAC 执业编号：执业编号：S01 廖馨瑶廖馨瑶 联系人联系人 卫星视角：洞察经济双循环卫星视角：洞察经济双循环 主要结论主要结论： 目前，国内国外经济恢复不同步、全球供应链不。

11、后的关键驱动力。
然而，数据质量和可访问性问题继续破坏机器学习策略，只有能够利用高质量数据和数据科学专业知识快速部署其模式的企业才能获得竞争优势。
本报告包括：金融服务中最新的机器学习趋势和使用案例；COVID-19如何影响机器学习模式和投资；采用机器学习的主要障碍；金融数据科学家的角色如何演变；证明机器学习是现实而非“炒作”的技术进步。

12、岁及以上的美国用户相比，德国受众与流媒体的交互度高出近 10%。
而令人惊讶的例外出现在英国，有78%的受访者表示，他们从未使用过智能手机观看流媒体。
因为疫情的原因中国有超过 70% 的消费者称自己通过流媒体观看更多内容。
而土耳其紧随其后，有 70.7% 的用户观看更多流体。
第三位是的是新加坡有61.8%。
在接受问卷调查的消费者中，平均有 52.5% 的人称他们自防疫封锁以来，他们通过流媒体观看了更多的视频内容。
只有 12% 的消费者流媒体用量有所下降，此比例仅为智能手机端视频流媒体消费者的四分之一。
文本由栗栗-皆辛苦 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源Adjust：移动流媒体报告（21页）点击下载PDF原文。

13、降了-4.7%。
与此同时，也有一些行业和职业在疫情期间继续增长。
第二季度，科技行业的工资增长了3.4%，同比增长了3%。
尽管医疗行业因过度工作和收入减少而负担沉重，特别是在许多择期手术被推迟或取消的医院，但第二季度和同比增长了3.3%。
疫情对工作时间和工资的影响在经济衰退期间，工资往往不会被削减，这种现象被称为名义工资刚性。
但Covid-19使许多组织陷入了意想不到的紧张状态，时间安排也不明确，一些组织选择了减薪而不是裁员。
然而，减薪仍然只影响少数人，特别是专业受薪职业。
根据调查，疫情时期只有7%的员工工资有所下降。
行业对工资的影响从各个行业来看，工资增长与去年相比都有所放缓，但实际上并没有出现负增长。
2018年7月至2019年7月，所有行业的平均工资增长率为1.2%。
2019年7月至2020年7月，这一比例降至0.8%。
这比本报告5月份的工资同比增长高出0.1%。
2019年，与工作机会相关的工资增长了3.3%，2020年仅增长了0.8%。
这也比5月份略有改善。
职业对工资的影响按职业划分的工资增长显示，2019年至2020年期间有所增长，这比我们5月份的报告有所改善，在该报告中没有增长。
与2019年2.4%的增长率相比，2020年与新工作相关的职业工资增长率为1.3%。
员工工作满意度员工对职业满意度最高的行业包括77%的非营利组织、72%的教育。

14、境中接收感知并采取影响该环境的行动的智能代理，通常作为软件程序来实现。
为了影响行为，人工智能系统旨在对人类的学习、推理和自我修正等智能过程进行机器模拟。
诺华公司正在利用数据和数字技术的力量重塑医学形象，在三大领域运用数据科学和人工智能(AI)：1.开发新的疗法和药物在临床前阶段，正在探索人工智能的应用，以了解疾病生物学和候选药物;在临床阶段，帮助目标人群和设计干预研究;以及在发展数字疗法和设备，以实现持续监测。
2.业务流程和操作的优化人工智能的应用正在探索中，它可以通过自动化、优化和重新设计流程来改进临床开发、制造和供应链中的流程。
在业务服务领域，我们使用人工智能来确保效率、有效性，并推动卓越运营和法规遵从性。
3.与患者、医疗专业人员和合作伙伴的接触目前正在探索人工智能的使用，以加强与医疗保健系统的利益相关者和参与者的接触，目的是支持患者并产生见解。
诺华认为，人工智能系统的任何开发、应用或使用都应遵循以下道德原则。
问责诺华致力于对人工智能的设计和使用建立强有力的治理，这种严格的治理包括适当的领导和监督、风险和影响评估、适当的政策和程序、透明度、培训和认识、监测和核查、应对和执行。
 减轻偏见人工智能系统中使用的数据和算法需要满足诺华对公平和不歧视的坚定承诺，特别是人工智能系统用于敏感领域，这些领域与药物开发、社会经济效益、招聘和人身安全相关事。

15、同期的98.73%;营业收入29030.9万元，同比2020年增长9.3倍，同比2019年增长8.73%。

16、它是一种状态，在这种状态下，用户可以根据数据中发生的事情，在任何给定的时刻采取行动。
什么是主动智能?指一种持续智能的状态，其中的技术和过程支持从实时的、最新的数据触发即时的行动。
二、隧道视觉vs周边视觉：基于查询的线性数据探索是严格的、耗时的，而且只能到此为止。
“问、等待、回答”的周期给分析师带来了不适当的负担，并最终限制了他们的洞察力这种方法不利于跟上业务发展的步伐。
对于所有技能水平的用户(不仅仅是专家)来说，要想像专家一样发现见解，他们需要在所有数据中进行交互式、自由形式的数据探索。
没有边界，没有等待。
这需要一个数据分析平台来结合大量的数据源，并在用户与之交互时提供高性能的计算和关联。
有了这种扩展的视野和随之而来的力量，人们可以以思考的速度工作。
有限视野还是全貌?选择是显而易见的。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：Qlik：现代数据分析指南：7种加速业务洞察的方法。

17、随着机器学习在金融服务领域的成熟，以及数据科学家扮演更具有战略意义的角色，Refinitiv的新研究揭示了企业是如何加倍投资以获得优势的。
COVID-19只是让数据驱动的策略和在人工智能（AI）和机器学习（ML）方面的投资变得更加重要。
随着以往与人才、技术和资金相关的挑战逐渐减少，企业已经为大规模实施机器学习打下了坚实的基础。
数据科学社区的增长，无论是在规模上还是在影响力上，是这些发展背后的关键驱。

18、高。
上市生命科学公司的全球收入细分以下是亚太地区各国最新政策分析：一、中国中国的“十四五”规划和“健康中国2030”倡议都将生命科学列为七大战略性增长产业之一。
未来几年，有关部门将加大对自主技术开发的支持力度，提高国内市场的医疗生产能力。
研发能力将集中在一线城市，并具有全球竞争力。
香港特别行政区是中国内地企业的重要筹款中心。
自从2018年4月，香港证券交易所推出了一项吸引生物技术公司上市的新制度，共有43家医疗保健和生物技术中国公司在主板上市，共筹资370亿港元(合48亿美元)。
这一数字相当于香港特别行政区上市的总市值的0.6%。
位于香港香港大学科技园的生物医学技术集群，作为中国的产业中心，通过与大海湾地区的合作和整合，未来几年药品生产能力将进一步加强。
二、印度在印度，卡纳塔克邦2017-2022年生物技术政策简化了行政和审批流程，以吸引对生命科学部门的投资。
该政策还简化了对更大投资的财政奖励和优惠，支持新兴技术的研发，并帮助组建初创企业。
最新的Telangana生命科学政策还为研究提供租金和投资补贴以及财政激励，包括与行业赞助者共同资助特定产品的开发。
三、新加坡自20世纪80年代以来，新加坡政府一直为大型制药公司和小型生物技术初创企业提供生态系统和基础设施。
在第六个科学和技术计划(RIE2020)中，政府承诺将40亿新元(30亿美元)用于卫生和生物医学科学，包括研究项目拨款和科学。

19、 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。
1 证券研究报告证券研究报告 行业研究/专题研究 2020年12月20日 环保 增持（维持） 检测及服务 增持（维持） 1谱尼测试谱尼测试(300887 SZ,增持增持): 民营检测主力，民营检测主力， 业绩拐点显现业绩拐点显现2020.12 2 环保环保/公用事业公用事业: 行业周报 （第五十周） 行业周报 （第五十周）。

20、2018 ? ? AR O A D M A PT O A TOP DATA-DRIVEN ENTERPRISE ? ? ?9?9? ? ? ?9?8? ?9? ?.?8?.?8? ? ?3? ? ? ?2?。

21、Sheng Luo GPU Data prep includes joins, variable transformations CPU Cluster Configuration CPU nodes 61 GiB memory, 8 vC。

22、GTC China , Dec 2020 NVIDIA E2E ETHERNET SOLUTION ACCELERATE DATA SCIENCE 2 WHAT IS DATA SCIENCE Data Science is a blend。

23、202096 a b 2019121 2020112020 122 2020110 c 2020122 50128241 50 Zhanwei Du, Lin Wang, Simon Cauchemez, Xiaoke Xu, Xianwe。

24、p印度的增长故事展示了许多成功的模式。
但是，该国的总体发展仍然不一致，一些国家和某些地区在关键的社会和经济指标上落后。
各州人民的生活水平存在着高度的多样性。
由于邦间和地区间的显著差异，迫切需要一个类似印度理想地区转型TAD的政府项目，该项目。

25、p 生物技术产业快速发展，实验耗材市场潜力可观pp 根据生命科学实验耗材市场及关键制造技术的现状挑战与对策刘佳吴茉莉数据，2019年全球生命科学实验室耗材的市场规模为387.4亿美元，预计2023年将达到677.57亿美元左右， 20192。

26、行业产品涉及范围广泛，国内中东部市场潜力有待激发pp实验室用品涉及领域广泛，下游行业增长推动科学服务发展。
科学服务行业下游可分为三类：第一类是科研机构，如化学实验室生物科学研究所应用测试机构等;第二类是教学和科研一体的高校院所实验室;第三。

27、科学服务行业作为服务国家创新驱动转型升级战略的关键行业，受到国家高度重视。
科学服务业的发展一方面可以促其更有效地服务于科技创新，发挥催化剂作用，重 点解决我国科技资源配置分散封闭重复建设等问题，激发创新动力，促进科技与经 济深度融合;另。

28、开放银行业务已成为一项举措，它有可能通过改善零售银行业的竞争和创新来扰乱零售银行业。
pp但是，开放银行业是否能够产生可持续的价值这是一个与所有开放式计划相关的问题，考虑到价值从现有实体转移到新实体，目的是提高创新和客户利益。
这对于目前处于。

29、实验室耗材也称实验耗材，是指生物医药卫生和健康等相关学科领域科学研究新产品开发诊断检测等相关活动所必需的实验用品，包括一次性塑料耗材和其他耗材等，主要用于细胞培养和收获生物实验移液溶液过滤和分离贮存等。
与实验室大型仪器设备相比，实验室耗材。

30、在企业层面，路桥费燃油费和劳动力成本是公路货运行业成本的主要组成部分，通过节约油耗应用ETC和油卡等便捷方式在一定程度上能够实现成本节约。
pp1.公路货运成本构成分析pp近年来，公路货运市场主体实现集约化发展，通过组织效率的提升大幅降低了。

31、中国在1997年之前的发文量远低于其他四个国家，从2003年开始，发文量呈现出快速增长的趋势，并在2003年2007年时间段2008年2012年时间段2013年2017年时间段均超过日本德国和英国。
日本德国和英国的发文增长趋势相对较平缓。

32、13座城市提供数据下载量字段;5座城市拥有API调用次数的统计元数据;14座城市设置了数据评价功能,并公开了评分或评价内容,只有7座城市同时公开评分和评价内容;18座城市提供了数据请求模块,其中16座城市设计了专门系统来实现这一功能。
但只有。

33、我们曾经生活在一个非此即彼的世界。
您要么懂得如何编程，要么与高级分析技术无缘。
要么学习RPython 和或 SAS，要么请人帮您攻克难关。
Tableau相信，为了真正地扩充人类智能，我们需要为技术能力千差万别的用户提供丰富的功能。
我。

34、秘地复种指数和l阁能够为定拉分析耕地利用强度和l可持续利用状况提供科学曼史据文稼。
案例开展的年ff刹1指数监测显示. 中阁复种指数总体垒略微下降趋势。
然而 . 遥感监测显示近 20 年全国粮食总产最均加了约29. 且绝大多敛年份粮食产最。

35、第阶段：基础功能卡基础功能网卡即普通网卡提供2x10G或2x25G带宽吞吐，具有较少的硬件卸载能力，主要是Checksum，LROLSO等，支持SRIOV，以及有限的多队列能力。
在云平台虚拟化网络中，基础功能网卡向虚拟机VM提供网络接入的方。

36、 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。
1 证券研究报告 金工金工 中证行业分类修订解读中证行业分类修订解读与科学性分析与科学性分析 华泰研究华泰研究 2021 年 12 月 23 日中国内地 深度研究深度研究 整体。

37、2022 年深度行业分析研究报告 1. 科学研究，仪器先行 . 7 1.1 科学仪器应用广泛 .7 1.2 产业支撑科学仪器发展 .8 2国产化率较低，中国市场广阔 . 9 2.1 分析仪器市场容量巨大 .9 2.2 国产化率较低，进口替代。

38、研究洞察无边界企业科学和数据激发的创新火花 IBM 商业价值研究院无边界企业科学和数据激发的创新火花 技术正在改变全球企业的业务模式，创造新的增长机遇，并且建立全新的成本和效率基准。
有了大规模应用 AI自动化区块链物联网 IoT5G云计算和。

39、IBM 商业价值研究院全球最高管理层调研 第 20 期 从数据科学 到数据外交 全球最高管理层调研之 首席信息官洞察 基于数据工业化的新世界 1913年，亨利福特 Henry Ford 建立了第一条用于汽车批量生产的移动式装配线。
1 而现在。

40、 DNA 数据存储的现在和未来 中国科学院上海生命科学信息中心 上海市生物工程学会 2019 年 9 月 DNA 数据存储的现在和未来 合成生物学快讯 2019 年第 9 期 总期第九十三期 DNA 数据存储的现在和未来 编者按编者按： 2。

41、2017 科学早教大数据解读 本次数据统计概况 微博母婴联合微博数据中心中国关心下一代工作委员会儿童发展研究中心科学早教与业委员会，从2017年3月至6月历时3个月的时间，利用2016年6月至2017年5月12个月的微博数据分析1.26万份。

42、 1 各项声明请参见报告尾页。
各项声明请参见报告尾页。
xml 力学力学测试测试受益进口替代受益进口替代，电化学电化学分析分析打造第二增长打造第二增长极极 专精特新系列二专精特新系列二 核心观点：核心观点： 公司是国产结构力学性能测试分析系。

43、 2017 石墨烯技术专利分析报告 2017 石墨烯技术专利分析报告石墨烯技术专利分析报告 作者: 王国华 周旭峰 汪伟 刘兆平 Report on Patenting Activity of Graphene TechnologyRepo。

44、2018 石墨烯技术专利分析报告 2018 石墨烯技术专利分析报告 2018 石墨烯技术专利分析报告石墨烯技术专利分析报告 作者: 王国华 刘兆平 周旭峰 汪伟 韩雪 马经博 Report on Patenting Activity of 。

45、 2015 石墨烯技术专利分析报告 2015 石墨烯技术专利分析报告石墨烯技术专利分析报告 作者: 王国华 周旭峰 汪伟 刘兆平 Report on Patenting Activity of Graphene TechnologyRepo。

46、2021 石墨烯储能领域应用专利分析报告2021 石墨烯储能领域应用专利分析报告2021 石墨烯储能领域应用专利分析报告石墨烯储能领域应用专利分析报告作者：韩雪 邓伟 周旭峰 刘兆平2021 Report on Patenting Acti。

47、20212021 年中国互联网广告数据报告年中国互联网广告数据报告 前言：矩步方行，踵事增华前言：矩步方行，踵事增华 迄今为止，中国互联网广告数据报告以下简称报告已连续发布了六个年度，我们怀着树立客观视角与行业分析标杆的愿景，忠实记录和发现。

48、纳米研究前沿分析报告中国科学院科技战略咨询研究院国家纳米科学中心CHINESEACADEMYOFSCIENCES2017 年 8 月纳米研究前沿分析报告编写组指导顾问 国家纳米科学中心刘鸣华总体设计 中国科学院科技战略咨询研究院冷伏海 边文。

49、 生命科学创新报告新兴研发趋势的数据驱动观点Christopher McKenna： 科睿唯安专业服务和咨询全球负责人Steve Arlington博士， 皮斯托亚联盟总裁2科睿唯安 生命科学创新报告目录简介 .3代表性创新摘要 .3关键信。

50、友盟首席数据官 张军The Essence of Internet Data Science:CustomersDataJun ZHANG,COO,Umeng28218年手机网民规模及增幅S单位:万名Ta口红消失的互联网下半场,a口红消失的。

51、金融电子化厦门演讲,2016.11.24,大数据在金融行业价值挖掘中的应用,吕本富教授,目 录,引言一数据与大数据二数据分析的类型三大数据催生新经济四大数据塑造新模式五发掘信用价值的对比,商鞅说,强国知十三数欲强国,不知国十三数,地虽利,民。