2023年春运迁徙大数据公布1 每逢农历新年前夕，离乡的打エ人都会返家过年，全国会出现大规模的高交通运输压力及堵塞的现象，简称为春运，更有地表最大规模人口迁徙之称。受到新冠疫情影响，今年的春运有何下面是小编为大家整理的2023年度春运迁徙大数据公布100篇（完整文档）,供大家参考。
2022年春运迁徙大数据公布1
每逢农历新年前夕，离乡的打エ人都会返家过年，全国会出现大规模的高交通运输压力及堵塞的现象，简称为春运，更有地表最大规模人口迁徙之称。受到新冠疫情影响，今年的春运有何变化呢？
根据百度地图的全国总体迁移趋势图，从1月10日起计算，今年人口迁移的态势每日都高于2021年。以1月17日的春运首日为例，全国迁徙规模指数为345.187，与去年同期的279.758相tt有一定上升，但仍然远低于前年；1月29日，全国迁徙规模指数为510.917，与去年同期的276.778相t比升幅较大。
在全国，广东是唯ーー个有着规模双向流动的省份，可见在吸引大量的人口聚集的同时，也是外出务工最多的省份之一。在1月25日至29日期间，广东省位列全国热门迁出地（出发地）及迁入地（目的地）的榜首。
数据显示，广东的迁出人口数量占全国迁出人口总量的17.17%至19.90%，同期排入前三的省份包括江苏、浙江、四川；广东的迁入人口数量亦占全国迁入人口总量的约十分之一，同期排入前三的"省份包括四川、安徽、湖南。
除了地区经济发展因素等，人口在地区间流动的差异还受到疫情等因素影响。今年，北京的迁徙规模不及常年，在最近5天的大数据中，北京在前十名迁出、迁入的城市中仅出现2次，且排名相对靠后。
上周，百度地图联合交通运输部公路科学研究院、综合交通运输六资料及应用技术交通运输行业研究中心（中路高科）等单位发布《2022春节假期出行指南》（下称《指南》），预测节前客运量将保持*稳，2月6日或将迎来返程高速拥堵高峰。
巛指南》显示，去程阶段受错峰出行等疫情防控倡议影响，除夕前每日客运量保持*稳，除タ当日下降明显，2月2日（正月初二）上午10时至中午12时或将出现全国高速拥堵小高峰。返程阶段，2月6日（正月初六）下午3时至5时或将迎来全国高速拥堵最高峰，2月15日（正月十五）后迎来返程复工客运量高峰。
据*联防联控机制春运エ作专班，2022年春运预计全国发送旅客11.8亿人次，日均2950万人次，较2021年同比增长35.6%，较2020年同tt下降20.3%。
2022年春运迁徙大数据公布100篇扩展阅读
2022年春运迁徙大数据公布100篇（扩展1）
——2021年全国城市地铁大数据公布200篇
2021年全国城市地铁大数据公布1
现代社会，地铁等轨道交通，已经越来越与我们的工作生活密切相关。最近两年，赶上疫情，国家限制减少不必要出行与人口流动，所以最近几年的地铁里程数增加了不少，但是客流数，客流强度，同比2020年，2019年增加的并不多。其中2021年全国城市轨道交通共完成客运总量237.1亿人次，对比2020年增长了大约35%，但是同比2019年的数据，仅为2019年的99.2%。这就意味着，大部分城市的地铁最高值记录，停留在了2019年。
以下是2021年地铁轨道交通大数据，我们结合青岛地铁来看一下（这里说的轨道交通包含地铁、轻轨、有轨电车等）。从客流量来看，一个青岛等于1/14个上海，一个青岛等于1/12个北京，一个青岛等于1/11个广州，一个青岛等于1/9个深圳，一个青岛等于1/4个成都。
从客流强度来看，一个青岛等于1/5个上海，一个青岛等于1/4个北京，一个青岛等于1/6个广州深圳，一个青岛等于1/4个成都，1/2个苏州。
从里程数据来看，一个青岛等于1/14个上海，一个青岛等于1/12个北京，一个青岛等于1/11个广州，一个青岛等于1/9个深圳，一个青岛等于1/4个成都。
对比数据，我们发现，青岛地铁的里程，大约为1/3个上海，1/2个，2/5个北京，1/2个广州，7/10个深圳，1/2个成都，比苏州的里程还多一些。
深圳地铁为什么赚钱，深圳地铁是全国地铁利润最好的，除了因为深圳地铁还有很多地铁商业资产之外，深圳客流强度是全国最高，也是一个重要的原因。北京运100个人，深圳能运130个人，并且深圳的票价远高于北京，你说深圳地铁能不赚钱吗？
综合以上数据，我们不难看出，目前的青岛地铁，确实里程与客流不匹配，与客流强度不匹配。总里程数在全国的排名比较靠前，但是客流数据在全国则排名倒数。
也许青岛市*正在下一盘大棋。通过地铁，串联市内各区，弱化城市位置的概念，允许各区百花齐放，允许市区、郊区先做大，后做强。这些规划，一旦实现，就意味着青岛将上一个新的城市台阶。
2021年全国城市地铁大数据公布2
过去的2021年，对于城市轨道交通建设来说，一方面*提高了各地兴建城市轨道交通的申报条件，另一方面则出台相关政策从严从紧控制轨道交通审批。2021年3月，由*、交通运输部等多部委联合制定的《关于进一步做好铁路规划建设工作的意见》正式发布，《意见》中明确指出严禁以新建城际铁路、市域（郊）铁路名义违规变相建设地铁、轻轨。
同年，湖南省*在回复网友关于轨道交通建设的提问中，也再一次明确强调当前国家严控城市轨道交通建设的力度没有改变，为切实防范化解地方*隐性债务，当下及未来仍将严格控制各城市、尤其是城市常住人口、一般地方公共预算收入不达标的地级市申报轨道交通建设规划。
在严格管控的2021年，我国虽然又有5个地市开通运营地铁，但全国已开通的43座城市过去一年新建地铁里程仅为1159.82公里（每座城市*均约新增26.97公里）。同时对于各地市上报的城市轨道交通规划进一步严控，2021年全年仅有佛山（第二期）、青岛和无锡（第三期）的轨道交通建设规划得以批复。那么过去一年在疫情防控下全国43座已开通地铁的城市中，有哪些城市分别在地铁里程、客流总量和客流强度三个方面表现出色呢？
城市地铁里程排名——上海保持领先
2021年我国共计有43城开通运营地铁线路（含轻轨、磁悬浮），其中相较于2020年新增5城，分别为洛阳、绍兴、嘉兴（海宁）、芜湖和佛山。
从运营里程来看，超过100公里以上的城市达到了24座，相较于2020年新增了2座，分别为南昌和无锡。
运营里程方面＞800公里的城市1座——上海；
运营里程＞500公里的城市有3座——北京、广州、成都；
运营里程＞300公里的城市有5座——武 汉、南京、深圳、重庆、杭州；
运营里程＞200公里的城市有6座——青岛、天津、西安、苏州、郑州、大连；
运营里程＞100公里的城市有9座——宁波、长沙、合肥、昆明、南昌、南宁、沈阳、无锡、长春。
以上运营里程超百公里的24座城市中，直辖市、省会和计划单列市占到22座，其他地级市2座。
截止到2021年底，上海市轨道交通全网络运营里程（含磁悬浮）达到829.60公里，成为我国首座运营里程突破800公里的城市，其中全自动驾驶线路运营里程也已增至167公里。
上海市首条地铁1号线开通运营于1993年5月28日，随后在2007年、2009年分别迎来了多条线路开通运营，并在2020年运营里程超过北京位居全国第一位。目前上海在建地铁线路有7条，总计约161.1公里，分别将于2024-2026年建成开通；拟建线路6条，约146公里，计划将于2022-2027年开工建设及建成运营。
“十四区”期间，上海市将计划建成轨道14号线、18号线一期，加快建设13号线西延伸、19号线、20号线一期、21号线一期、23号线一期等线路，加快规划建设12号线西延伸、15号线南延伸等，进一步提升中心城轨道网络覆盖密度，并加大川沙、宝山、虹桥、闵行四个主城片区轨道通达性，推动轨道交通覆盖所有区，到2025年市区线和市域（郊）铁路运营总里程达960公里，大概率成为我国首个运营里程超过一千公里的城市。
城市地铁里程排名——武 汉强势回归
另一个值得我们关注的城市是——武 汉！
2020年12月31日，武 汉市第四期地铁建设规划获*批复，这也算是给武 汉疫情一周年后的一份城建大礼。
过去一年武 汉市地铁5号线和16号线相继开通，运营总里程增至435.24公里，全国排名也一举上升3个位次，暂列全国第五位，中部地区第一位。
当前武 汉市在建地铁线路有4条（11号线东段二期、12号线、19号线和前川线），总计约133公里，预计将在2024年全部建成通车；同时根据武 汉第四期地铁建设规划显示，武 汉拟建线路还有6条（10号线二期、11号线三期、13号线、14号线、20号线和阳逻线二期），总计约152.2公里。根据武 汉“十四五”规划显示，到2025年武 汉市将形成 14 运营线路、总长约600公里的轨道交通网络体系，助力武 汉建设现代化国际性综合交通枢纽城市。
城市地铁增幅排名——省会城市发力，成都等11城无新增里程
2021年各城市新增地铁运营里程方面，仅有上海和武 汉新增里程达到百公里（101.60公里）和接近百公里（96.30公里），反应在地铁最新里程数排名中，哈尔滨、南昌和贵阳，分别以新增47.89公里、39.60公里和40.60公里全国名次攀升了8个和4个位次。
2013年6月，哈尔滨地铁1号线正式开通运营，这也意味着我国首条高寒地区地下有轨交通建成通行。哈尔滨曾在70年代和80年代根据不同需求分别组建筹备过地铁建设，但也因为不同原因（资金和发展方向）叫停和搁置了已经开工的地铁工程。直到2005年，在经历多轮编制和上报后《哈尔滨市轨道交通一期工程总体设计》正式进入审批，并在2007年得以批复，2008年开始拆迁工作，同年9月一期工程正式开工，全长14.33公里，建设周期为4年；2017年哈尔滨地铁3号线一期工程通车试运营；2021年哈尔滨地铁2号线一期、地铁3号线东南半环开通运营，哈尔滨地铁运营总里程达到79.61公里，新增47.89公里，全国城市里程排名上升至第27位，攀升8个位次。
目前哈尔滨在建线路为地铁3号线二期工程西北半环，预计将在2023年开通运营；拟建线路7条，总计约203公里。根据哈尔滨“十四五”规划显示，到2025年哈尔滨地铁通车里程将达到92公里，形成“十字+环线”的轨道交通网络。
此次哈尔滨、南昌和贵阳在全国地铁里程排名中增势显著的原因，一方面在于省会城市加大了地铁投资力度，另一方面在于其他部分省会城市2021年并无新增地铁里程。
这些并无新增地铁里程的城市有11座，分别为：成都、长沙、昆明、沈阳、福州、温州、呼和浩特、东莞、乌鲁木齐、兰州和太原。
以上城市中成都于2020年共有5条线路开通运营，同年也创造了全国城市一年开通地铁线路和新增地铁里程两项第一，截止到2021年底共开通运营地铁线路12条，总计518.5公里；同时在建线路共计9条，总长约218公里，将于2022-2024年建成；在不断发展轨道交通的.同时，也在大力拓展TOD建设以TOD建设引领城市空间优化和公共服务体系重构，打造城市消费新场景，大力发展流量经济，加快形成15分钟生活圈，整个“十四五”期间，成都的轨道交通发展还将再进一程。
无新增里程的城市中，根据当前各城市地铁客流强度显示，长沙和沈阳无疑是最为迫切需要开通更多里程的城市之一。
截止到2021年11月，长沙市月客流强度达到了1.103（万人次/公里），位列全国第5位；沈阳以1.07的月客流强度紧随其后位列第6位；目前两座城市已运营地铁里程数还未超过200公里，其中长沙市在建线路6条（含磁悬浮），总计约162公里，计划将于2022-2027年建成通车，其中2022和2024年长沙市将迎来新增里程爆发期，全国城市地铁里程排名也会相应上升；沈阳当下在建线路5条，总长约138公里，计划将于2022-2026年建成通车，其中2025年是沈阳多条线路集中通车的关键期，届时沈阳的全国里程牌名也会随之发生改变。
2022年春运迁徙大数据公布100篇（扩展2）
——2022年春节国内旅游数据公布100篇
2022年春节国内旅游数据公布1
8日，*联防联控机制召开新闻发布会，介绍春节期间及节后疫情防控工作有关情况。会上，文化和旅游部市场管理司副司长余昌国介绍，文化和旅游部统筹疫情防控和经济社会发展，全力做好春节假期文化和旅游假日市场各项工作。各地精心策划组织一批高质量文化文艺活动，文化馆、图书馆、博物馆通过线上线下相结合的方式开展丰富多彩的非遗、民俗等文化活动，为群众就近就便享受文化生活提供便利。
今年春节假期，国内旅游出游人数和旅游收入比2021年略有下降，与疫情前相比仍有较大差距，按可比口径分别恢复至2019年的73.9%、56.3%。据文化和旅游部数据中心测算，全国国内旅游出游2.51亿人次，同比减少2.0%；实现国内旅游收入2891.98亿元，同比减少3.9%。
余昌国表示，全国文化和旅游系统未发生重特大安全事故，假日市场总体安全*稳有序。传统民俗文化有机融入春节活动，文化迎春氛围浓厚。各地张灯结彩，扮靓古村古镇，年画、春联、窗花、庙会、龙舞、狮舞等年俗元素营造浓浓“年味”，非遗体验、民俗拜年等活动深受游客欢迎。各地群众广泛参与“视频直播家乡年”和全国“村晚”示范展示活动，在家门口和线上享*彩的文化盛宴，分享浓浓家乡年味。三星堆修复文物通过春晚与全国观众见面，掀起博物馆旅游热潮，“博物馆里过大年”逐步成熟并形成品牌。
同时，“周边游+深度游”模式凸显，近程旅游品质化、个性化趋势突出。春节假日期间，省内游、跨省游比例分别为78.3%、21.7%，近程自驾游、亲子游、主题公园游、冰雪游等短途休闲活动增量明显，在本地找“年味儿”成为越来越多人的过年选择。近程休闲活动提质升级，品质化、个性化产品更加契合春节出游需求。独栋民宿受欢迎，“包个小院儿过大年”成为时尚。
冰雪旅游热度提升，成为春节假日旅游的新亮点。在冬奥热情持续高涨的带动下，以冰雪项目为主的冰雪游在虎年春节假期较受欢迎。北京、辽宁、吉林、浙江、四川、新疆等地发布14条春节假期冰雪主题体育旅游精品线路，带热周边滑雪、温泉、非遗、研学、美食、酒店等业态。
此外，数字技术丰富文化和旅游新体验，线上活动丰富多彩。各级文化和旅游部门开展了云展览、云春晚、云讲座、云演艺等丰富多彩的线上文化服务活动。大年初一，“文艺*2022新春特别节目”通过文化和旅游部新媒体账号和各大新媒体*台同步直播，奏响了激昂奋进、大气磅礴的主旋律，引发网民热烈关注，当晚直播观看量突破1000万人次，全网话题关注量超过2.5亿。京剧《龙凤呈祥》等在线演播也广受好评。各地强化智慧 旅游技术应用，方便游客一站式获取预约、限流、疫情防控等信息，利用大数据引导游客错峰出游，实现科学管控、智慧限流。
2022年春运迁徙大数据公布100篇（扩展3）
——2022年春运迁徙大数据公布
2022年春运迁徙大数据公布1
每逢农历新年前夕，离乡的打エ人都会返家过年，全国会出现大规模的高交通运输压力及堵塞的现象，简称为春运，更有地表最大规模人口迁徙之称。受到新冠疫情影响，今年的春运有何变化呢？
根据百度地图的全国总体迁移趋势图，从1月10日起计算，今年人口迁移的态势每日都高于2021年。以1月17日的春运首日为例，全国迁徙规模指数为345.187，与去年同期的279.758相tt有一定上升，但仍然远低于前年；1月29日，全国迁徙规模指数为510.917，与去年同期的276.778相t比升幅较大。
在全国，广东是唯ーー个有着规模双向流动的省份，可见在吸引大量的人口聚集的同时，也是外出务工最多的省份之一。在1月25日至29日期间，广东省位列全国热门迁出地（出发地）及迁入地（目的地）的榜首。
数据显示，广东的迁出人口数量占全国迁出人口总量的17.17%至19.90%，同期排入前三的省份包括江苏、浙江、四川；广东的迁入人口数量亦占全国迁入人口总量的约十分之一，同期排入前三的"省份包括四川、安徽、湖南。
除了地区经济发展因素等，人口在地区间流动的差异还受到疫情等因素影响。今年，北京的迁徙规模不及常年，在最近5天的大数据中，北京在前十名迁出、迁入的城市中仅出现2次，且排名相对靠后。
上周，百度地图联合交通运输部公路科学研究院、综合交通运输六资料及应用技术交通运输行业研究中心（中路高科）等单位发布《2022春节假期出行指南》（下称《指南》），预测节前客运量将保持*稳，2月6日或将迎来返程高速拥堵高峰。
巛指南》显示，去程阶段受错峰出行等疫情防控倡议影响，除夕前每日客运量保持*稳，除タ当日下降明显，2月2日（正月初二）上午10时至中午12时或将出现全国高速拥堵小高峰。返程阶段，2月6日（正月初六）下午3时至5时或将迎来全国高速拥堵最高峰，2月15日（正月十五）后迎来返程复工客运量高峰。
据*联防联控机制春运エ作专班，2022年春运预计全国发送旅客11.8亿人次，日均2950万人次，较2021年同比增长35.6%，较2020年同tt下降20.3%。
2022年春运迁徙大数据公布100篇（扩展4）
——《大数据时代》读后感5篇
《大数据时代》读后感1
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧———巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的*机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
《大数据时代》读后感2
读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。
其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，*均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！
在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。
在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的`推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！
大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。
大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！
《大数据时代》读后感3
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的*机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
《大数据时代》读后感4
书中虽只是阐述了大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并未提及会对我们教育教学产生什么影响，但在这样的大环境之中，我们同样可以获得启示，寻求大数据在教育工作中可实现的价值。
1、教师角度：从基于经验到基于数据的教学转型
“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风，其特点是在观察和处理问题的时候，从狭隘的个人经验出发，不是采用联系、发展、全面的观点，而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中，我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点，从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的，这班学生和另一班学生也是存在差异的，那如何准确把握学生的起点呢？我想可以借助前测数据，它可以为有效教学指明了方向。
如教学“复式统计表”时，前期查找资料的时候就发现早在一年级上册P96的时候学生就见过复式统计表，意让学生初步认识统计表，渗透统计思想。而二三年级的书中练习也多有涉及，就是这种复式统计表没有“表头”，生活中的复式统计表也很多。既然在以前练习时碰到这么多次复式统计表，学生对复式统计表到底认识多少呢？我们对157名学生进行这样的调查（如下图），第1题：像上表这样的统计表以前见过吗？见过约占65%，没见过约占35%，学生在练习中碰到过、生活中也经常看见，但还是约35%的学生回答自己没见过，说明学生*时在看这个复式统计表的时候就浮于表面，所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程，加深学生对复式统计表的印象。第2题：上表中的16表示什么意思？能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人，约占41%；表达一半，如二班16人，或130~139厘米16人，约占22%，其他约占37%，真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到，需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。
基于这样的前测数据，我们将原先的教学设计进行修改，制定出符合这样学情的教学目标、教学重难点和教学流程，以实现“以生为本”的课堂。同样练习课和复习课，也可以借助本班学生的错题数据，准备适合这个班学生情况的教学设计。
2、学生角度：建立数据分析观念
未来肯定是“大数据时代”，那我们的学生作为未来的主人，在小学时应该掌握什么样能力呢？我想数据分析观念必不可少，2011年修订的《义务教育数学课程标准》（以下简称《课标》）把过去核心词里的“统计观念”，改成“数据分析观念”，就是希望身为老师的我们知道，数据分析是很重要的，并且希望教学能够构建适当的背景，让学生感受到数据分析是很重要的。那到底要让学生掌握数据分析观念的什么知识呢？
史宁中教授的《大数据与小学数学教育》这篇文章就阐述很清楚，他在文章中提到，结合大数据的主题，回想在“数据分析观念”中提到的三件事情是非常重要的。
第一件事情，感悟数据中蕴含的信息。要让孩子们知道，所有的道理不一定都是老师教的，不一定都是父母说的，也不一定是书本上说的，有一些信息，有一些道理是通过数据知道的。这个叫做数学的“实事求是”。有些东西是要经过思考的，根据什么来思考呢？根据事实思考，然后得出自己的结论。这样，孩子就可能会想问题，就可能会发现问题，提出问题，分析问题，解决问题。
第二件事情，知道数据中的信息可以用不同的办法获取。数据中的信息不像纯数学那样，只能靠一个办法得到。世界上绝对真理是不存在的，很多事情是相对的，相对的意思就是同样的数据，用不同的方法分析会得到不同的结论。因此它取决于这个人的判断准则，取决于他的价值观。什么样的办法好呢？大家讨论叫做民主，或者是最符合背景的方法就是一个好办法。这个是判断准则，也可以自己定。这个事情得从小开始重视，应该让孩子们知道，有些标准是老师定的，但是有些标准你也可以定。
第三件事情，感悟数据是随机的。可能这次取得的数据是这样的，下一次取得的数据是那样的。虽然是随机的，但是只要你取得相当多的数据之后，就能发现其中的规律性。
以上是读了这本书之后又找了一些相关文章阅读后，一些凌乱、零碎的想法，有些想法还得细细思考如何落实到自己的实际教学中，近期也一直在整理《基于作业中错题数据改进数学练习课的教学研究》的课题成果，通过对班级学生作业中错题数据的统计分析，从而发现其中典型错误、易错题等等，帮助教师确定练习课的重难点，就不会像书里的练习板块那样流水账式地复习，以此更有效地针对班级学情设计练习课教学，提高了练习课的效率；另一方面，也可以利用这些数据，知道各层次学生的错误点，分析原因，从而设计出针对不同层次学生的作业练习，让不同的学生能在作业中得到不同的发展，避免学生一直重复做已经掌握的题。
《大数据时代》读后感5
首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是”钉是钉，铆是铆”，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。
而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话！
其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。
作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争！
四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫！
当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。
毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响！
2022年春运迁徙大数据公布100篇（扩展5）
——大数据时代读后感1000字3篇
大数据时代读后感1000字1
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔——舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国*高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么，这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据；二、更杂：不是精确性，而是混杂性；三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。
大数据时代读后感1000字2
我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。从头说起吧，首先，书提出一个颠覆我以前认知的命题--”并非原子而是信息才是一切的本源“，将世界看做信息，看做可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲，因为我觉得，这是谈数据化世界的前提，自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理，把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里，我不由得反省下，我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓)，就是第一句话。因为回顾我整个思路，还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是，有很多观点的论述，会从哲学的高度论述。虽然，自己肚子没多少墨水，但是读这些描述的时候，就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字
当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。
在附上一些事例的时候，用作者提供的”本质“去看待时，很容易理解，确实是这么回事。好了，那么大数据到底改变了我们什么呢，作者给出3点，
大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。
第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(样本=总体)
第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度
第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们”是什么“而不是”为什么“。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。，出处：短美文，否则追究其责任，谢谢你的支持，我们会给做得更好!
正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与”过去的经验或积累的部分知识“相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见)；或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。
所以作者称之为revolution。
讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是，预测。这是大数据带来最核心的东西，动心的理由无须赘述，计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖，想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢，书中有段话我很喜欢
公*正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。
扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述
在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。
书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，”哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动“，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。
最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。
大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。
大数据时代读后感1000字3
“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一探究竟,我便选择了《大数据时代》一书。
作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。
书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。
为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。我们现在已处于网络时代 ,在我们日常简单的操作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、Farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。
在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物习惯,谷歌监视着我们的购物习惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。而我认为最大的忧患,是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。
于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的.自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。”这些话语仿佛是阳光,驱散我心中对大数据时代的担忧以及内心对其的恐惧。我认为,在坚守我们内心和自由意志下,大数据才会造福我们人类世界,发挥出它背后对人温暖的光芒。
面对时代的变革,我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。
2022年春运迁徙大数据公布100篇（扩展6）
——2021年全国财政收入数据公布200篇
2021年全国财政收入数据公布1
1月25日，2021年我国财政收支年报正式出炉。*数据显示，2021年全国一般公共预算收入20.25万亿元，突破20万亿元。全国一般公共预算支出24.63万亿元，增长0.3%。与此同时，2021年，新增减税降费超1万亿元。坚持*过紧日子，民生保障有力有效。
*表示，2022年，将积极推出有利于经济稳定的政策，政策发力适当靠前。将针对市场主体需求，实施新的更大力度组合式减税降费。精准聚焦制造业高质量发展，精准聚焦支持中小微企业、个体工商户纾困解难。
财政收入突破20万亿元
新增减税降费超万亿元
《经济参考报》记者从*25日在国新办举行的发布会上获悉，2021年，全国一般公共预算收入20.25万亿元，与2012年的11.73万亿元相比，接近翻一番。具体看，2021年收入比上年增长10.7%，与2019年相比增长*%，完成收入预算。
*副部长许宏才在发布会上指出，2021年中央和地方均有一定超收，主要是受经济恢复性增长、工业生产者出厂价格指数涨幅较高等因素拉动。这与经济运行总体态势和企业利润增长是相适应的，也是符合预期的。
值得关注的是，2021年财政收入增长是在超万亿元减税降费切实落实的情况下完成的。“2021年各项减税降费政策得到有效落实，没有通过增加市场主体税费负担的方式增加收入。”许宏才说，这反映了我国经济恢复确实达到了新的水*。
在刚刚过去的2021年，作为深化供给侧结构性改革的关键之举，我国精准实施减税降费，突出支持制造业升级和中小微企业及个体工商户。在“十三五”期间累计减税降费超过7.6万亿元基础上，2021年又新增减税降费超1万亿元。
不过，许宏才也指出，要理性客观看待财政收入的超收。虽然2021年财政收入实现超收，但与2019年相比，财政收入增长*%，两年*均增长3.1%，增幅低于GDP增长，财政收入占GDP的比重持续下降，财政支撑经济社会发展的压力仍然较大。
“去年的超收，我们按照预算法规定全部用于补充预算稳定调节基金，没有安排去年的支出。这会给今年的预算安排提供更多的资源和空间，也为保持今年的支出强度、推动财力下沉提供资金支持。”许宏才表示。
直达资金提升效能
重点领域保障有力
从财政支出看，全年全国一般公共预算支出24.63万亿元，同比增长0.3%。其中，中央本级支出下降0.1%，地方支出增长0.3%。
2021年，在前几年连续压减的基础上，中央部门带头过紧日子，中央本级支出3.5万亿元，剔除国防*、国债发行付息、储备等支出后，中央部门支出下降8.2%。
中央部门压减支出，腾出更多资金支持地方和基层。各级*也努力降低行政运行成本，同时基层“三保”等重点领域支出得到有力保障。全国教育支出3.76万亿元，比上年增长3.5%；社会保障和就业支出3.39万亿元，比上年增长3.4%；卫生健康支出1.92万亿元，2021年继续保持较高强度，支出规模与上年基本持*。
2021年，直达资金效能继续提升，惠企利民精准有效。*门实施常态化财政资金直达机制并扩大范围，全年中央财政共下达直达资金预算指标2.8万亿元，截至2021年12月31日，各地累计实现实际支出2.67万亿元，*央财政已下达的95%。在资金的使用方向上，直接用于就业方面的资金支出超过510亿元；用于养老、义务教育、基本医疗、基本住房等基本民生的支出超过1.92万亿元；用于支持保市场主体，相关直接惠企支出累计超过6000亿元。
将实施新的更大力度组合式
减税降费
2022年财政的钱怎么计划？对此，许宏才介绍，*正在认真分析形势，进行研究和测算。“总的来说，要结合经济的.增长，还要考虑很多不确定因素的影响，特别是要把实施更大力度的减税降费在预算收入中作出安排。”
许宏才表示，就*来说，贯彻落实中央经济工作会议精神，就是准确把握稳字当头、稳中求进的要求，落实好积极财政政策，稳定宏观经济大盘，积极推出有利于经济稳定的政策，政策发力适当靠前。
当前，我国经济发展面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力，外部环境更趋复杂严峻和不确定。1亿多市场主体是我国经济发展的底气、韧性所在，是稳住经济基本盘的重要基础。
“2022年将针对市场主体需求，实施新的更大力度组合式减税降费。”许宏才表示，主要从四方面发力： 一是聚焦制造业高质量发展，促进企业科技创新和更新创造。二是聚焦小微企业和个体工商户，促进市场主体加快发展增加活力。三是聚焦增强地方财力，为减税降费提供保障。四是坚决打击偷税漏税骗税，坚决制止乱收费。
北京国家会计学院财税政策与应用研究所所长李旭红对《经济参考报》记者表示，减税降费对于经济多方面的贡献是显性的。2021年我国优化和落实减税降费政策，切实降低实体经济企业成本，优化了税收营商环境，激活了市场活力，有力促进了高质量发展。
粤开证券首席经济学家、研究院院长罗志恒对记者表示，有必要出台新的减税政策提高市场主体的抗风险能力。同时，要体现结构性和精准有效性，尤其要强化对中小微企业、个体工商户、制造业、风险化解等的支持力度。
2021年全国财政收入数据公布2
2021年，*财政收入实现恢复性增长。**副部长许宏才25日在北京介绍，去年全国一般公共预算收入20.25万亿元(人民币，下同)，突破20万亿元，比上年增长10.7%，与2019年相比增长*%。中央和地方均有一定超收。
其中，税收收入17.27万亿元，同比增长11.9%；非税收入2.98万亿元，同比增长4.2%。在国新办举行的新闻发布会上，许宏才说，税收收入的增长是主体，财政收入增加主要是因为经济持续稳定恢复和价格上涨带动。2021年各项减税降费政策得到有效落实，没有通过增加市场主体税费负担的方式增加财政收入。
按不变价计算，2021年*国内生产总值(GDP)增长8.1%。如果按照现价计算，GDP增幅更高。许宏才说，财政收入按照现价计算，GDP增长为财政收入增长打下了良好基础。受经济持续稳定恢复以及大宗商品价格上涨等因素影响，*企业特别是上游企业营业收入和利润增幅较高，带动财政收入增长。
虽然2021年财政收入实现超收，但是两年*均增长3.1%，增幅低于GDP增速(两年*均增长5.1%)。许宏才说，财政收入占GDP的比重持续下降，财政支撑经济社会发展的压力仍然较大。近年来，中央财政持续压减本级支出，集中财力加大对地方的转移支付力度，并积极向中西部地区倾斜、向基层倾斜，为做好基层“三保”工作提供了有力的财政保障。
2021年，全国财政支出控制在*批准的预算以内，全国一般公共预算支出24.63万亿元、同比增长0.3%。许宏才介绍，各级*从严控制一般性支出，加强“三公”经费管理，降低行政运行成本。同时基层“三保”等重点领域支出得到有力保障，全国教育、社会保障和就业、卫生健康等支出较多。
2022年春运迁徙大数据公布100篇（扩展7）
——2022年春节“迁徙”变化100篇
2022年春节“迁徙”变化1
春运在一定程度上，可以说是*人口流动的晴雨表。春运的迁出地和迁入地，连接的不仅是两个不同的地方，更是家和远方。曾经的“地表最大规模人口迁徙”，这个春节又有何变化？
广东“双向流动” 迁入迁出均居首位
2021年是春运史上尤为特殊的一年，疫情的严峻形势让很多人成为了“原年人”。今年，随着国内疫情形势和多地返乡政策的调整，不少打工人返乡过节，也有一部分人选择留守过年。
根据百度地图迁徙大数据，观察1月10日以来的全国总体迁移趋势图，今年人口迁移的态势，按日统计，均高于2021年。
以两天数据为例：1月17日，2022年春运拉开序幕，今年春运首日，全国迁徙规模指数为345.187，与2021年(农历同期为279.758)相比有一定上升，但仍远低于2020年(农历同期为497.460)。
再如刚刚过去的1月29日，距离除夕还有两天，全国迁徙规模指数为510.917，与2021年(农历同期为276.778)相比升幅较大，但仍低于2020年(农历同期为621.211)。数据表明，随着节日假期的迫近，这场人口迁徙的趋势已处于高潮。
根据大数据，按省份分，在刚刚过去的1月25日至29日的五天中，全国热门迁出地(出发地)排在第一的均为广东省，迁出人口数量占全国迁出人口总量的17.17%至19.90%。五天中排入前三的省份主要集中在江苏、浙江、四川。
按省份分，1月25日至29日的五天中，全国热门迁入地(目的地)排在第一的也均为广东省，迁入人口数量占全国迁入人口总量的约十分之一。五天中排入前三的省份主要集中在四川、安徽、湖南。
按城市分，1月25日至29日的五天中，全国热门迁出地(出发地)多集中在广东省，如广州、深圳、东莞，以及四川成都。而在这五天中全国热门迁入地则较为有规律，前三名分别为重庆、成都、广州。
五日数据显示，不管是热门迁出地，还是热门迁入目的地，广东省都排名全国首位，并且遥遥领先。“双向流动”的广东省，在吸引大量的人口聚集的同时，也是外出务工最多的省份之一。
除了地区经济发展因素等，人口在地区间流动的差异还受到疫情等因素的影响。如今年的北京，迁徙规模不及常年，在最近5天的大数据中，北京在前十名迁出、迁入的城市中仅出现2次，且排名相对较为靠后。
根据日前发布的一份《2022春节假期出行指南》预测，节前客运量将保持*稳，2月6日或将迎来返程高速拥堵高峰。
《指南》显示，去程阶段受错峰出行等疫情防控倡议影响，除夕前每日客运量保持*稳，除夕当日下降明显，2月2日(正月初二)10：00-12：00或将出现全国高速拥堵小高峰。返程阶段，2月6日(正月初六)15：00-17：00或将迎来全国高速拥堵最高峰，2月15日(正月十五)后迎来返程复工客运量高峰。
据*联防联控机制春运工作专班，2022年春运预计全国发送旅客11.8亿人次，日均2950万人次，较2021年同比增长35.6%，较2020年同比下降20.3%。
2022年春节“迁徙”变化2
2月9日，百度地图发布2022春节出行大数据。迁徙大数据显示，2022年春运迁徙规模较去年农历同期有明显上升。截至2月6日（正月初六），春节期间全国人口迁徙规模日均值为去年农历同期的近两倍。春节前的迁徙规模峰值出现在1月29日（腊月廿七），春节后于2月6日达到峰值。
在正月初六返程浪潮中，广东、四川、江苏、湖南、山东、安徽、湖北、河南、广西、浙江成为全国最热门的十大人口迁入省份，广东以13.47%的迁入比例蝉联榜首；而全国十大迁出省份分别是四川、广东、湖南、安徽、河南、江苏、山东、湖北、广西、江西，其中除江西外，其他九个省份既是人口迁入大省，又是人口迁出大省。由于疫情防控政策趋于常态化、精细化，人们返乡担忧减少，今年春节人口迁徙整体规模与去年相比有所增长，既带回来亲情，又防得住疫情。
与人口迁徙规模的上升同步，今年全国高速*均拥堵里程、客运枢纽的客流指数均呈现上升趋势。百度地图交通出行大数据*台显示，2022年春节假期期间，全国高速*均拥堵里程达1047.88公里，较去年春节同期上升50.44%。全国高速*均拥堵里程峰值出现在2月6日15:30左右，拥堵里程峰值为8929.87公里，为近3年同期的最高值。
（2022年春节期间全国高速历史拥堵里程回顾）
春节假期期间，高速的交通压力较大。全国最堵的十大高速路段主要分布在成巴高速、汕湛高速、京珠高速、许广高速、沿海高速（江苏省盐城市灌溉总渠桥到九总河中桥北向南）、巴南高速、新扬高速、沿海高速（江苏省盐城市九总河中桥到富安互通主线桥北向南）、沪渝高速、广连高速，拥堵路段全部位于南方省市。
交通客运枢纽方面，春节假期期间的客流热力指数峰值出现在2月6日10:30左右。春节期间，客流热力指数最高的机场是上海浦东国际机场、上海虹桥国际机场、北京首都国际机场、北京大兴国际机场、重庆江北国际机场、成都双流国际机场、杭州萧山国际机场、西安咸阳国际机场、武 汉天河国际机场、南京禄口国际机场。客流热力指数最大的火车站是呼和浩特东站、上海虹桥站、南京南站、重庆北站、成都东站、西安北站、郑州东站、上海站、北京西站、武 汉站。
另外，全国重点旅游景区客流热力指数峰值出现在2月4日（正月初四）15:30左右。全国客流热力指数最高的十大景区为：温州市楠溪江、南京市玄武湖公园、青岛市青岛海滨风景区、重庆市武隆喀斯特旅游区、南京市南*庙-秦淮风光带、福州市于山风景名胜公园、杭州市西湖风景区、长春*春世界雕塑园、武 汉市黄陂木兰文化生态旅游区、大连市金石滩国家旅游度假区。
2022年春运迁徙大数据公布100篇（扩展8）
——大数据时代读后感3篇
大数据时代读后感1
3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在*的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过*教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！
张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！
此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！
大数据时代读后感2
读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，*教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的"专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的`教学去迎合将来的这个大数据时代。
大数据时代读后感3
世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于"防患于未然"。
《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了 "大数据"时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的"冲击"之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古*固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。
"我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系"，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条"看不见的线"将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本=总体;而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于"精确"，而是"混乱"，若不接受"混乱"，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以"是什么"而不是"为什么"的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即"让数据自己发声"，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。
这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年H1N1流行之时，通过检测检索词条，处理34。5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。
同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于预测，当敌人通过这种手段预测我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的导弹将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切"未来"将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有"大作为"的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。
对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以"先知、先觉"，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切!
2022年春运迁徙大数据公布100篇（扩展9）
——结婚星座配对大数据
结婚星座配对大数据1
白羊男夫妻 情侣配对统计
白羊男在恋爱阶段会选择射手女、水瓶女、处女女和天蝎女，而结婚时常会选择天蝎女、金牛女、天*女及摩羯女作为结婚对象。一句话总结：恋爱时找作的，结婚时找踏实的。
金牛男夫妻 情侣配对统计
金牛男在恋爱阶段会选择天蝎女、射手女、狮子女和摩羯女，将射手女、双子女、水瓶巨蟹白羊女作为结婚对象。一句话总结：经历了恋爱时天蝎摩羯的乏味，才知道双子射手活泼的重要。
双子男夫妻 情侣配对统计
由图中我们可以知道，双子男在恋爱时最常选择的也是双子女，其次是白羊处女和狮子女，而在结婚时，通常会被天蝎女、处女女和摩羯拿下。一句话总结：以不变应万变，松松拿下双子男。
巨蟹男夫妻 情侣配对统计
从图中我们可以看出，巨蟹男在恋爱时也是非常倾向天蝎女，其次就是傻白甜的白羊女；而结婚通常会选择双鱼女和金牛女。一句话总结：做个居家的男人，找个居家的女人。
狮子男夫妻 情侣配对统计
从图中，我们不难看出霸气的狮子男在恋爱时同样被心机girl天蝎女折磨的够呛，同样接受了金牛女的洗礼；结婚时则被柔情似水的双鱼拿下，同时也有不少选择了射手摩羯双子和白羊女。一句话总结：霸气狮子终会被柔情抚慰。
处女男夫妻 情侣配对统计
闷骚的处女男在恋爱时最常选择白羊女、双鱼女、双子女和狮子女；会选择天蝎女、狮子女、摩羯女作为结婚对象。一句话总结：婚前虐人，婚后*就是处女男的命运。
天秤男夫妻 情侣配对统计
天秤男恋爱和结婚差别较小，在恋爱时通常会选择狮子女、天秤女、巨蟹及双子女；结婚时常被狮子女、天秤女及水瓶女俘虏。一句话总结：爱上谁，就和谁结婚，这就是水瓶男。
天蝎男夫妻 情侣配对统计
腹黑天蝎男恋爱时容易爱上作妖的双鱼女、巨蟹女；而结婚对象通常是双子女、天秤女、水瓶女和巨蟹女。一句话总结：腹黑遇上水相和风向的女子们，要么被融化，要么被吹散！
射手男夫妻 情侣配对统计
花心的射手男在恋爱期间的确容易被超会做人的天*女和处女女吸引，同时也会很容易爱上双鱼女、金牛女和射手女；而结婚时则常会选择摩羯、金牛、天蝎这三大比较会谋划的星座女。一句话总结：不怕你花心，只怕你又花又没脑子！
摩羯男夫妻 情侣配对统计
务实的摩羯男在恋爱时就表现出了务实的本性，选择通常是金牛和天秤女；结婚则选择务实的摩羯女、傻白甜的白羊、温柔的双鱼女。一句话总结：摩羯男好好负责挣钱！
水瓶男夫妻 情侣配对统计
水瓶男在感情上可不是半瓶子水，恋爱时容易选择水瓶、狮子、白羊女；结婚时则会选择摩羯、水瓶、巨蟹、天秤女。一句话总结：终会选择和自己相当的女子！
双鱼男夫妻 情侣配对统计
多情的双鱼男恋爱会常常爱上双子女、双鱼女、水瓶女；而结婚则会选择巨蟹、处女和摩羯。一句话总结：爱情的幻想抵不过婚姻的现实！