2021年大数据资产交易中心项目可行性深度研究报告word版

大数据资产交易中心项目可行性研究报告

大数据资产交易中心项目可行性研究报告（此文档为word格式,下载后您可任意修改编辑！）

目录

一、项目建设背景和必要性

3

1.1项目名称 (3)

1.2建设单位概况 (3)

1.3项目提出的背景 (3)

1.4项目建设的必要性 (5)

二、....................................................................................................................... 项目选址

9

三、....................................................................................................................... 建设规模

9

四、....................................................................................................................... 建设内容

9

4.1总体建设思路 (9)

4.2硬件及设备明细 (11)

4.3软硬件设备表及系统设计预算 (13)

4.4大数据资产交易中心实施方案 (14)

4.5各功能中心建设内容 (16)

4.6安全系统设计 (18)

五、项目建设期

20

六、项目总投资及资金筹措

20

七、主要技术经济指标

20

八、.................................................................................................................................. 组织机构与人力资源配置 .. (21)

九、项目实施进度表

23

十、风险分析 (25)

十^一、结论与建议 (27)

一、项目建设背景和必要性

1.1项目名称

某某大数据资产交易中心项目（以下简称：交易中心）

1.2建设单位概况

某某公司

1.3项目提出的背景

2014年3月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中，2015 年一年内国务院常务会议6次提及大数据运用。在2015年7月和9 月，国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》和《促进大数据发展行动纲要》。

大数据成为推动经济转型发展的新动力。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。

大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增

强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。

大数据成为提升政府治理能力的新途径。大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设与社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化。

大数据是云计算、物联网、移动互联网、智慧城市等新技术、新模式发展的产物，它具有数据量大、类型复杂、内容变化快的特征，蕴含广泛的应用价值和巨大的市场机会，将改变新一轮产业格局，推动经济社会的深刻变革。作为新兴产业业态，大数据产业在国内外尚未形成垄断，整个行业正处于积极的竞相发展布局阶段。

在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。为了把握大数据产业革新浪潮带来的战略机遇，各地市政府积极发展大数据产业，建设大数据基地，推进大数据应用。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。随着大数据技术的成熟和发展，大数据在商业上的广泛应用，有关大数据的交互、整合、交换、交易也日益增多。

1.4项目建设的必要性

1.4.1大数据产业将带来可观的经济价值

从2015年至2020年，全球数据规模将增长十倍，几乎每两年翻一番。到2020年，中国数据规模占全球比例将达到18%，届时将超过美国，位居世界第一。面对如此巨大的大数据规模，将数据转化为经济价值势在必行。

麦肯锡曾经测算了大数据对美国健康医疗、欧洲政府公共管理、个人位置数据、美国的零售业及制造业等五个领域带来的经济价值。在美国的医疗领域每年能够产生3000亿美元的潜在价值，是每年西班牙医疗开销的2倍；在欧洲的公共管理部门，每年能够产生2500 亿欧元的潜在价值，超过希腊GDP规模；美国个人位置大数据服务，能够产生8500亿美元的市场规模；零售业大数据能够帮助增加60% 的利润；在制造业部门，大数据的广泛渗透应用能够降低50%的颤

音研发、制造、装配成本。

尽管大数据对中国带来的潜在价值还未有机构估算，但对照全球大数据发展规模以及潜在价值规模，不难想象，通过大数据资产交易助推大数据产业发展，将为某某及某某，乃至整个中国带来不可估量的经济效益。

1.4.2助力某某及某某省经济发展

（一）某某及某某经济转型刻不容缓

某某省是中国最大的资源型城市聚集省份，资源型城市在某某省经济总量中占有很大比重，2015年，全球经济总需求收缩，某某省经济发展遇到多年未有的下行挑战，油、煤、粮、木四大传统产业领域集中出现负向拉动。以某某市为例，原油等大宗商品价格波动，受资源约束某某石油减产，某某市经济出现历史上首次负增长，完成地区生产总值2983.5亿元，下降

2.3%。某某省经济转型已刻不容缓。

（二）大数据是转型升级的契机

目前，在新常态背景下，为找到结构调整、动能转换那把“金钥匙”，从东部沿海到西部内陆，众多省份都不约而同瞄准大数据这一信息技术前沿领域，将其视为弯道超车、加速发展的新蓝海。以贵阳市为例，贵阳市自2013年就开始发展大数据产业，目前已成立了中国首个大数据战略重点实验室、中国首个全域公共免费WIFI城市、

中国首个块上集聚的大数据公共平台、中国首个政府数据开放示范城市和中国首个大数据交易所等。贵阳借力大数据后发赶超，2014年

及2015年贵州省GDP增速分别为10.80、10.70%。可以预言的是：以大数据、云计算、物联网为代表的新一代信息技术与现代制造业、生产型服务业融合创新，打造新的经济增长点，必将为大众创业、万众创新提供开放的环境，提供产业智能升级的有力支撑。

（三）大数据将促进某某及某某省传统产业转型

某某省林业、农业、石油、煤炭等资源丰富，又毗邻俄罗斯，无论油、煤、粮、木四大传统产业还是跨境贸易等领域，政府及产业龙头企业都积累了大量政务和产业数据，通过大数据资产交易中心，可以把沉睡的数据转换化为真正意义的资产，并让大数据资产在全国乃至全球范围流通，产生价值，交易中心将作为数据价值的权威鉴证者，让数据变成政府决策、企业经营的第一决策要素。促成数据资产的供需对接，推动某某省大数据产业化发展，以大数据发展反哺实业，促进某某省经济发展及传统产业转型升级。

（四）数据资产交易新模式打破交易市场瓶颈

目前虽然其他省市陆续成立大数据交易市场，但有很多制约大数据交易发展的因素没有得到解决，某某大数据资产交易中心通过……，数据资产评估，数据产权登记、大数据征信等大数据技术手段，将数据转化为可交易商品（数据资产），解决数据安全、数据资产定价难、数据资产权属等制约大数据交易发展的客观因素，打破行业信息壁垒，优化提高生产效率，保证数据资源安全流通，数据交易高效进行。同时，交易中心交易方式有别于其他类型的大数据交易市场，完全符合《国务院关于清理整顿各类交易场所切实防范金融风险的决定》和《国务院办公厅关于清理整顿各类交易场所的实施意见》的有关规定。

（五）大数据将推动某某及某某省创新金融服务实体经济

企业通过交易中心客观信用评价体系（数据资产化应用成果），

以数据转化信用来评价企业价值，引导银行等金融机构真正服务实体经济，推动金融的创新以及经济的快速转型，解决某某及某某中小企业融资难问题，加强某某省企业的市场竞争能力，促进新常态下的经济良性增长。目前该体系在全国已被多家商业银行认可并开展总对总合作，已在北京、上海、浙江、江苏、贵州等地为当地中小微企业获得无抵押无担保纯信用贷款超过60亿元，最大单笔6800万元，最小单笔98万元，服务中小微企业1000余家，迄今无一笔不良。同时为民生、广发、国开等商业银行提供贷后量化风险监管服务超过800亿元。

（六）推动大数据产业发展培育某某省经济新增长点

大数据是生产力。大数据资产交易中心的建立，将盘活某某及某某省产业数据，吸引全国大数据行业机构在某某落户，形成大数据产业聚集圈。届

时不但能将闲置的老产业园升级成为新兴大数据产业园区，而且能提升当地就业率，留住高端人才。

例举……模式：数据好比石油，不经过提炼加工就无法使用，而数据加工环节就将形成类似“富士康”的数据加工产业，为大量的数据交易提供支撑。……可以解决多层次人才的就业问题，数据粗加工以手动加工处理为主，可以解决一部分普通百姓就业，数据精加工则以基础研究和核心技术为支撑，提供高端人才就业机会。与此同时，……还能够吸引数据创客参与数据价值再造与提升，促进某某创业与创新环境，激发大数据产业活力，带动资本市场入驻，形成大数据产业链。随着数据的挖掘和分类，数据存储需求也将扩大，加之某某油、煤、粮、木四大传统产业经过三十多年发展沉淀的数据，将形成中国最大的石油数据备份中心、煤炭数据备份中心、林业数据备份中心、农业数据备份中心等大数据中心，围绕这些产业数据中心，将形为价值密度最高、数据存储量最大的专业园区，参考其他省市规划，未来五年可形成百万台服务器规模，千亿级的产值规模。可以预测，大数据产业的发展未来将为某某拉动10%的GDP提升和20%的就业提升，为某某培育经济新增加点。

综合来看，建设某某省某某大数据资产交易中心，符合现在某某省经济发展及产业转型需要，目前某某大数据产业还处于起步阶段，尚未形成产业规模，而且落后于国内省份，需要快速发展建设。

二、项目选址

本项目选址：某某……

三、建设规模

某某大数据资产交易中心项目总投资1亿元。

交易数据类型包括：政府大数据、医疗大数据、金融大数据、企业大数据、电商大数据、能源大数据、交易大数据、交通大数据、

商品大数据、消费大数据、信用卡数据、教育大数据、社交大数据、社会大数据等。

该项目力争于2016年12月建成运营。项目全部建成后，近期目标：预计年交易额某某元以上，年缴税某某元，营业收入某某元以上，直接解决就业某某人，间接就业某某人。远期目标：预计年交易额某某元以上，年缴税某某以上，营业收入某某元以上，直接解决就业某某人，间接就业某某人。

四、建设内容

4.1总体建设思路

本项目建设内容主要包括“1 个平台和6大配套服务中心”，即大数据资产交易平台、数据资产加工中心（……）、数据资产评估中

心、数据资产登记中心、数据交易商征信中心、数据信用金融中心、 数据应用实验中心（创客空间）

交易中心整体架构图

该项目以数据资产挂牌电子交易为主要形式，基于“大数据 +产 业+金融”搭建交易平台；基于大数据资产交易中心，为交易双方提 供集中且安全的交易环境，并以公平、公正、公开、合法的交易规则 规范交易行为；利用大数据产业化运作优势，为交易主体提供包括数 据加工、数据资产评估、数据资产登记等多种增值服务，辅助交易的 顺利开展；采用大数据征信技术将贯穿交易全过程， 解决交易主体的 信用问题，保障数据认定的公信力；通过数据资源流通速度、深度、 广度不断升级，推动大数据应用创新。

本项目将依托某某省和某某市区位优势和传统产业优势， 推进农 业、石油化工、煤炭煤化工等传统资源产业与大数据的创新融合，加 快农业现代化步伐、提升工业转型升级。

监管内容：市场准人“交垢円容旬坎 交易信息披宓 交易中心冈卸控制和冈险菅炷岂蛮、交旨资金托管监管 投资者;

数据采集 < 数据说敏脱密 4 数据产权登记

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4.2硬件及设备明细

4.3软硬件设备表及系统设计预算

软硬件设备及系统设计预算表

表4-2 单位：万元

4.4大数据资产交易中心实施方案

目前，国内数据交易尚处于初级阶段，存在很多制约数据交易规模化发展的因素。首先，大量数据源未被激活。大多数数据拥有者缺乏专业数据处理和分析手段，没有数据资产化的路径；其次，数据源活性不够。在面对数据资产权益及数据安全问题，数据拥有者普遍存在恐惧心理或没有足够的动力；然后，相对于其他商品，数据作为商品被用来交易的历史十分短暂。尤其在我国，专业的数据处理、数据评估等中间环节极度缺乏，而这正是大数据流通和交易的中枢所在。上述制约因素使得数据商品的价值无法充分体现，导致数据供给和需

求之间存在巨大的差距，严重抑制了数据流通和交易的活跃度。虽然目前国内的大数据交易市场陆续建立，然而由于普遍采用最基础的撮合交易模式，无法满足我国数据市场的供给端和用户端的需求，难以

形成规模化。因此，将“数据”变成资产，快速实现有效的交易，已经成为打破行业信息壁垒，优化提高交易效率，深度推进大数据产业发展的关键。

某某大数据资产交易中心设立相应的大数据登记、评估及监管机制，一是通过数据资产登记与公示制度，限制数据交易权限，判断数据安全性和合法性；二是利用数据资产评估机构对数据进行审查，判断数据是否可以合法交易，并在可合法交易的基础上进行定价；三是发挥数据监管机构职能，对数据来源以及数据加工安全性进行管理。以大数据应用为落脚点，以大数据资产交易为核心，利用科学定价方法，突破大数据资产评估瓶颈，保证数据资源安全流通，数据交易高效进行。

具体实施步骤如下：

首先，开展大数据基础设施“……”建设，完善数据源开发、数据采集、数据挖掘、数据整理、数据分析、数据存储等。

其次，与第三方专业数据评估机构建立合作机制，以科学的数据资产定价保证数据交易实现。

再次，开发建设全国首家大数据资产交易平台。

然后，与金融机构合作建设数据信用金融中心，通过将企业自身经营数据资产化形成金融信用报告，银行根据报告向企业发放无抵押无担保纯信用贷款。

最后，建设健全某某大数据配套产业，如数据创客空间，数据评估实验

室等，形成筹数、筹智、筹资基础环境，进而加速某某省大数据产业化发展，以大数据发展反哺实业，促进某某省经济发展及传统产业转型升级。

4.5各功能中心建设内容

4.5.1大数据资产交易平台

某某大数据资产交易中心的交易平台设计为“数据资产”交易，即源数据通过归类、剔除、清洗，分析、检验等大数据技术处理，变成可交易资产，经过数据资产登记、数据资产进行评估定价后在交易平台上进行交易。通过挂牌电子交易完成数据资产的买卖。

4.5.2数据资产加工中心（……）

该中心通过对源数据可交易性进行分析，将产生定位信息的数据

（例如通话记录）和非定位数据（例如统计数据）分类，交易平台对产生定位信息的源数据进行采集、分类、清洗、脱敏脱密等可交易化加工处理，经过审查和多次论证安全性之后方能进行交易；同时，通

过对数据购买方的需求分析，对多个数据提供方的源数据进行数据叠加、数据建模、分析计算、数据可视等资产化加工处理，形成数据资产在交易平台上挂牌出售。

4.5.3数据资产评估中心

该中心与国内知名的数据资产评估机构合作，为交易平台数据提供方提供数据资产评估服务，解决数据交易等业务中关于数据资产评估的相关问题，在数据资产变现的业务中承担关键角色。数据评估机构给出的数据定价将更具公允性和公信力，为挂牌数据的实际交易价格提供重要参考。由数据评估机构评估后的数据在交易所挂牌时将获得更高的交易信用等级。

体育用品市场研究报告范本

Record the situation and lessons learned, find out the existing problems and form future countermeasures. 姓名：___________________ 单位：___________________ 时间：___________________ 体育用品市场研究报告

编号：FS-DY-20452 体育用品市场研究报告 报告综述 报告以庞大的体育用品行业数据库为基础，采用定性和定量两种统计分析方法，以数据报告的形式，客观、准确的对行业发展概况、行业市场饱和度、供应商议价能力、行业竞争激烈程度以及行业投资价值经济指标进行了分析，并列出了体育用品行业最具投资价值的50家企业。使用户对于投资该行业所需资本、所要承担的风险以及预期收益有了全面准确的认识，从而帮助用户规避投资风险，使得投资收益最大化。 一、我国体育用品业发展现状 体育用品业在我国是一个新兴产业，既没有形成支柱产业，也没有成为主导产业，但这是一个市场潜力很大，特别是社会功能较强，还有可能成为我国主要出口创汇的产业之一。一般讲，体育用品业的发展依靠两个条件，一是本国体

育事业的发展，二是该国经济繁荣和人民生活水平的提高。近代体育发展至今已有百年历史，而体育在我国的真正兴起不过是50多年。在贫穷落后的旧中国，体育是极少数富人娱乐的“专利”，所以在全国没有一家像样的体育用品器材厂，体育用品根本谈不上形成行业。新中国成立后，在党和各级政府的关心支持下，我国体育用品业随着体育事业的发展发生了质的飞跃，到了70年代中期，我国京、津、沪、穗、黑五大体育用品近百家的生产基地基本形成，北京、天津、上海、广州四大体育用品供给系统日臻完善，这对满足全国体育事业发展的需要、对促进我国体育事业快速发展起到了积极作用。党的十一届三中全会以后，我国体育工作者紧紧围绕党的经济工作这条主线，与相关部门一道在体育用品的研制、开发、生产、销售等以及培育市场、促进行业发展等一系列问题上开始新的实践和探索。 （一）成立中国体育用品联合会，逐步改变行业管理体制 从建国初期到党的十一届三中全会，在近30年里，我国体育用品企业大多是隶属轻工系统的小厂。随着市场经济的

贵阳大数据交易所 规范交易 亮剑大数据经济

贵阳大数据交易所规范交易亮剑大数据经济 大数据不仅改变了我们的价值思维，也将改变中国的经济格局。以前的贵州省，俨然是有如桂林山水甲天下一样的美景，旅游是贵州省的标签，但是整体经济发展并不好。现如今，云计算和大数据的时代，让贵州抓住了机会，“云上贵州”成为新的代名词，成为全国关注的焦点，经济“弯道超车”成为可能。 抢滩大数据，架设新引擎 前不久，贵阳国际大数据产业博览会的盛景历历在目，不仅受到国家高度重视，企业广泛参与，更不乏BAT、甚至国际化巨头的身影。 从客观条件来讲，贵阳特殊的地形、气候因素，温度较为适宜，而且不适合发展化工、重工等产业，推进大数据产业的建设是时代大势所趋。 从深层次讲，贵州是全国率先开放政府数据的城市，尽管全国很多地方政府都在推动大数据产业的建设，但贵州省却是第一个以全省之力推动其发展的地区，因此获得了阿里巴巴、富士康等大企业的大力支持。 如今，数据中心集群地、中国数谷、数博会、数交所、大数据战略重点实验室、全城公共免费Wi-Fi无线热点等先后落地，为贵州的经济发展架设了新引擎。 看清价值，政府推动数据公开 中国已经来到转型期的关键时期，政府致力于通过实施“互联网+”行动计划，利用互联网、大数据、云计算为大众创业、万众创新提供平台数据和服务支撑。国务院副总理马凯在贵阳国际大数据产业博览会上指出，大数据已经成为新时代最具价值的宝藏之一。某种程度上说，谁拥有了大数据谁就拥有了未来。 数据在哪?统计显示，随着电子政务建设的不断发展，各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据，掌握着全社会信息资源的80%，其中包括3000余个数据库，数据“金矿”已经形成，亟待挖掘。 但是，长期以来，这些信息大多处于不对外公开状态，难以体现数据的价值。比如，部门之间、上下级之间的政府信息相互割裂，不共享，形成一个个“信息孤岛”，不仅制约了政府社会治理水平，也让百姓深受其苦，甚至出现了老百姓跑断腿证明“我妈就是我妈”的笑话，引起总理震怒。 清华大学经济学博士研究生冯煦明表示，人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上，开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在档案馆的文件中，数据永远只能是一堆数据;如果放在开放平台上，就有可能被深度挖掘，变成有用的信息，使社会运行更加高效。 认识到大数据的价值，国家领导人多次公开表态推动政府数据开放。自去年3月“大数据”第一次出现在《政府工作报告》中以来，就被李克强在不同的场合多次提及。仅去年就有6次国务院常务会议的议题与大数据运用有关。李克强总理曾表示：“不管是推进政府的简政放权，放管结合，还是推进新型工业化、城镇化、农业现代化，都要依靠大数据、云计算、所以，它应该是大势所趋，是一个潮流。” 紧接着2015年5月，国务院办公厅印发《2015年政府信息公开工作要点》，提出积极稳妥推进政府数据公开，为政府大数据的公开提供了政策支撑。

征信业务系统可行性研究报告

国内信用证业务系统可行性研究报告

目录 第一章引言 (4) § 1.1编写目的 (4) § 1.2项目背景和目标 (4) § 1.2.1项目名称及参与单位 (4) § 1.2.2项目目标 (4) § 1.2.3项目背景 (5) § 1.3术语解释 (6) § 1.4条件约束 (7) § 1.4.1项目实施具备的条件 (7) § 1.4.2项目实施的约束 (9) § 1.5参考资料 (9) 第二章系统需求及现状 (10) § 2.1系统需求概述 (10) § 2.2对现有系统的分析 (13) 第三章技术方案 (14) § 3.1对建议方案的描述 (14) § 3.1.1系统设计原则 (14) § 3.1.2系统网络结构 (15) § 3.1.3系统软件结构与功能 (16)

§ 3.1.4系统接口设计 (19) § 3.1.5系统通讯方式 (19) § 3.2和现有系统的比较 (19) § 3.3和相关系统的关系 (20) § 3.4采用建议系统可能带来的影响 (20) § 3.5实施风险 (20) 第四章技术可行性评价 (21) 第五章投资与效益分析 (22) § 5.1项目投资情况 (22) § 5.2。项目效益分析 (23) § 5.3项目收益投资比 (26) § 5.4项目投资回收周期 (26) 第六章社会因素方面的可行性 (26) 第七章可选技术方案 (27) 第八章结论 (29)

第一章引言 § 1.1编写目的 本报告为国内信用证业务系统开发的可行性研究报告。本报告对国内信用证业务系统需求和系统实现技术、处理流程等方面的可行性进行了分析论证，对系统的基本情况、开发的目标、总体要求、及我行现有系统的关系做了一般性说明，并从项目技术方案、经济效益、社会效益、项目管理与风险等方面力求准确、清晰、完整地评估用户的需求，从而为项目决策提供科学依据。 本报告在调研和论证所选定开发方案的可行性同时，使任务提出者与开发者双方对项目的需求有一个共同的理解，并使之作为整个开发工作的前提和基础，供系统分析、概要设计、详细设计等阶段参考。 本系统可行性研究报告读者对象为软件开发项目管理者、决策者及相关业务部门的人员。 § 1.2项目背景和目标 § 1.2.1项目名称及参与单位 § 1.2.2项目目标 充分利用我行现有系统资源，依托各分行“城市综合网”，并以“资金清算系统”为信息传递渠道，在全行范围内实现信用证信息的安全、准确、快捷运转。达到促进我行结算业务发展，增加我行支付结算中间业务收入的目

DNA测序结果分析

学习 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（本图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。由于临床专业的研究生，这些东西是没人带的，只好自己研究。开始时大概的知道等位基因位点在假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对了数千份序列后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两

个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下： 说明：第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面1～2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

消费金融行业深度研究报告

消费金融行业深度研究报告 1 消费金融：价值与成长属性兼具的优质赛道 1.1 消费金融的概念 1.1.1 消费金融的基本定义 为消费者购物提供资金融通，称作消费金融。狭义的消费金融主要是指包括旅游、医疗、家电、餐饮等消费品短期贷款，广义的消费金融则包括住房按揭贷款、车贷以及经营性贷款等。消费信贷一般无需抵押担保，具有单笔授信额度低，期限相对短小灵活，审批速度快的特点。本文所述消费金融是狭义的消费金融，即消费信贷，消费贷是指银行或非银金融机构以及其他资方采取信用、抵押、质押担保或保证方式，以商品型货币形式向个人消费者提供的信用。按接受贷款对象的不同，消费信贷又分为买方信贷和卖方信贷。买方信贷是对购买消费品的消费者发放的贷款，卖方信贷是以分期付款单证作抵押，对销售消费品的企业发放的贷款。 消费金融的本质上是借贷关系的延伸，随着互联网的使用场景不断拓展，消费信贷也不断向着更为广泛的群体覆盖。短期的消费信贷是将用户的财富积累和消费支出在时空上 进行调配。为当期无法覆盖的居民消费提供资金支持。 目前主流的消费金融参与机构有商业银行、持牌消费金融公司、互联网消费金融平台等，其中互联网消费金融包括网络小贷、P2P、电商分期等，而以这些机构为主的国内消费

金融模式大致分为三类：1）现金贷模式；2）消费贷模式；3）助贷模式。其中，现金贷在严格意义上不属于消费信贷的范围，但在实际业务中，消费场景也是现金贷的重要流向，所以本文暂时将其纳入研究范围之内。 1.1.2 消费金融的业务流程 消费信贷的业务流程可归纳为贷前、贷中和贷后三大环节。从贷前风险准入、贷中授信审批、贷中放款、贷后状态跟踪到贷后催收。1）贷前：消费金融企业通过自有渠道获客或借助第三方平台导流等方式拉新，并审核客户的身份信息和贷款资质，经由征信中心或平台数据建立风控模型和定价模型，划分客户风险等级。2）贷中：消费金融企业将资金端和资产端进行合理匹配，利用自有资金直接放款或撮合客户信贷需求与其他资金方，收取贷款利息或手续费等。3）贷后：消费金融平台根据消费者使用的信贷产品，分别对客户进行还款提醒，定期收取本金或利息，对逾期客户进行催收并收取逾期费用。此外，消费金融平台还需要对客户进行回访，不断对风控模型进行调整和完善，优化审核和风险定价模型，以提高平台综合运营能力。 在贷前阶段，首要步骤是身份核实，即通常以用户证照信息为基础，并借助到生物识别以及OCR技术实现身份证识别和银行卡绑定以判断借款人身份。同时，身份核实也是反欺诈的核心，通常情况下，恶意欺诈是用户借用、伪造他人

2018年体育行业新三板深度研究报告

２０１８年体育行业新三板深度研究报告

目录 行业空间巨大，追赶时机已至 (5) 对比国外：体育产业落后，空间巨大 (5) 多维度对比，总量差距大 (5) 产业内部分解：结构待优化 (6) 时机已至：消费升级驱动，政策催化 (7) 回望美国：消费升级大势所趋 (7) 对比日本：文体娱机遇正好 (8) 政策催化：明确2020年五万亿目标 (9) 对比影视行业：发展路径有所不同 (11) IP属性不同，体育发展速度更慢 (11) 供需：体育IP垄断，影视渠道占优 (11) 产业链：体育产业链长，赛事运营尤其重要 (12) 线上线下关系：体育以线下为主导 (12) 资本布局的差异性 (14) 体育资本布局：海外俱乐部与媒体版权 (14) 行业属性与国内现状下，重点关注赛事运营公司 (14) 赛事运营的投资价值与对比分析 (15) 行业掘金，当选赛事运营 (15) “赛事运营+”：从单一环节切入全产业链 (16) 体育之窗（834358）：掌握顶级资源的体育运营平台 (16) 欧迅体育（430617）：体育赞助翘楚，发力IP运营 (18) 博克森（832338）：体育传播龙头，集团覆盖全产业 (20) 梅珑体育（835282）：冰雪赛事运营龙头，拓展精品小众赛事 (21) “+赛事运营”：赛事级别低，辅助体育用品宣传 (23) 凯路仕（430759）：运动休闲自行车提供商，赛事广告效应强 (23) 中源欧佳（832604）：渔具提供商龙头，发展钓鲫巡回赛 (24) 图表目录 图1：世界主要国家体育产业增加值占GDP比重 (5) 图2：2006-2015年体育产业增加值及在GDP占比变动（亿元） (5)

高通量测序NGS数据分析中的质控

高通量测序错误总结 一、生信分析部分 1）Q20/Q30 碱基质量分数与错误率是衡量测序质量的重要指标，质量值越高代表碱基被测错的概率越小。Q30代表碱基的正确判别率是99.9%，错误率为0.1%。同时我们也可以理解为1000个碱基里有1个碱基是错误的。Q20代表该位点碱基的正确判别率是99%，错误率为1%。对于整个数据来说，我们可以认为100个碱基里可能有一个是错误的, 在碱基质量模块报告的坐标图中，背景颜色沿y-轴将坐标图分为3个区：最上面的绿色是碱基质量很好的区，Q值在30以上。中间的橘色是碱基质量在一些分析中可以接受的区，Q值在20-30之间。最下面红色的是碱基质量很差的区。在一些生信分析中，比如以检查差异表达为目的的RNA-seq分析，一般要求碱基质量在Q在Q20以上就可以了。但以检查变异为目的的数据分析中，一般要求碱基质量要在Q30以上。 一般来说，测序质量分数的分布有两个特点： 1.测序质量分数会随着测序循环的进行而降低。 2.有时每条序列前几个碱基的位置测序错误率较高，质量值相对较低。 在图中这个例子里，左边的数据碱基质量很好，而右边的数据碱基质量就比较差，需要做剪切（trimming），根据生信分析的目的不同，要将质量低于Q20或者低于Q30的碱基剪切掉。 2）序列的平均质量 这个是碱基序列平均质量报告图。横坐标为序列平均碱基质量值，纵坐标代表序列数量。通过序列的平均质量报告，我们可以查看是否存在整条序列所有的碱基质量都普遍过低的情况。一般来说，当绝大部分碱基序列的平均质量值的峰值大于30，可以判断序列质量较好。如这里左边的图，我们可以判断样品里没有显着数量的低质量序列。但如果曲线如右边的图所示，在质量较低的坐标位置出现另外一个或者多个峰，说明测序数据中有一部分序列质量较差，需要过滤掉。 3）GC含量分布 这个是GC含量分布报告图。GC含量分布检查是检测每一条序列的GC含量。将样品序列的GC 含量和理论的GC含量分布图进行比较，用来检测样品数据是否有污染等问题。理论上，GC含量大致是正态分布，正态分布曲线的峰值对应基因组的GC含量。如果样品的GC含量分布图不是正态分布，如右图出现两个或者多个峰值，表明测序数据里可能有其他来源的DNA序列污染，或者有接头序列的二聚体污染。这种情况下，需要进一步确认这些污染序列的来源，然后将污染清除。 4）序列碱基含量

大数据区域市场研究报告33

数据交易的经济价值 建立?大数据交易所的可研分析 中关村?大数据交易产业联盟副秘书长 北京铭科实创科技有限公司CEO 刘铭

?大数据时代背景 数据交易所的定位 数据交易所的产品与服 务 数据交易所的建设途径

数据时代?大背景?大数据的资产积累 ?大数据的价值模式 ?大数据的变现途径 ?大数据的?金融属性

2013 年中国产生的数据总量超过0.8ZB （相当于8亿TB ），2 倍于2012 年，相当于2009 年全球的数据总量，预计到2020 年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB 数千亿网页 几十亿次搜索/天 交易数据、商家数据 社交、游戏数据 用户上传数据 BAT 代表的互联网公司 1000PB 100PB 30PB 100PB 上网记录、通话信息、位置 银行开户、交易 智能电表、水表 电信、金融、电力 10PB 30PB 公共安全、医疗、交通 实时摄像 300PB/Y 交通运行调度 医疗影像、档案 100PB/Y 气象、教育、地理、政务 商业、制造、农业、流通 生产数据 设计数据 监控数据 金融税务教育等 政府智慧城市 卫星预报 200PB 10PB

数据资产蕴涵巨大的商业和社会价值 3000亿美元——美国智慧医疗年度潜在价值 2500亿欧元——欧洲公共管理的潜在年度价值6000亿美元——服务提供者利用全球个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余 60％的增加——零售商利用大数据可获得的运营利润50%的减少——制造业设备装配成本

数据的间接价值通过应用体现 数据源（交易、科研、互动、传感） 数据获取和治理 数据存储 计算处理 分析和可视化 数据驱动的决策数据直接变现

中国保险深度和保险密度的研究

中国保险深度和保险密度的研究 （08经济班刘想念20084083031） ［内容摘要］：在中国十一届三中全会以后，我国进入了改革开放的历史新时期，经济突飞猛长。我国的保险业从1980年以来，也不甘落后，取得了一定程度上的发展。本文主要依据相关关系原理，以保险密度和保险深度为基础，对中国从1980年到2008年的保险行业的发展的情况进行了分析，揭示出了保险业与经济发展、人口的相互联系、相互促进的关系，通过对保险业、保险密度、保险深度的一些情况的分析从而为保险领域的一些决策作出依据，并预测未来保险行业的发展前景与趋势。 ［关键词］：保险密度、保险深度、经济发展、GDP、人口数量、保险产业、回归分析 一．保险密度和保险深度 保险密度和保险深度是衡量保险行业发展情况的两个重要指标。保险密度是按照一国的全国人口计算的人均保费收入。它反映了一个国家保险的普及程度和保险业的发展水平。保险深度是指保费收入占国内生产总值（GDP）的比例。它是反映一个国家的保险业在其国民经济中的地位的一个重要的指标。从保险密度和保险深度这两个指标，可以看出中国保险行业的发展情况及它与世界同行

业水平的差距。 2004年，我国保险深度为2.6%，保险密度为380元。而2004年世界平均保险深度已达8.1%，平均保险密度已达470美元。我国保险业虽然自保险行业恢复以来，一直保持着快速增长的势头，但与世界相比，中国的保险深度和保险密度远远低于发达国家。市场的有效需求没有得到较好的释放，中国的保险市场应该采取有效的措施来提升保险行业的快速发展。 二．中国保险密度和保险深度的现状 根据本人的研究，中国保险行业的发展有以下特点： 1.保险行业起步较晚，保险市场开发不足，且保险市场尤其是广大 农村市场发育不成熟。 2.受到我国经济发展水平的制约，中国保险市场的有效需求不足， 保险产品结构单一。 3.由于受文化传统、风俗习惯的影响，广大消费者尤其是农村地区 的保险意识不强，保险观念比较传统落后。 4.社会公众对保险的信任度低，而且部分保险人员的素质不是很高， 加上理赔相对比较困难，使得老百姓对保险公司的信任度较低。 5.中国在加入WTO以后，外国保险企业参与国内竞争，中国保险企 业受到一定的影响。 以下是中国从1980—2008的保费收入和GDP、人口数量的增长情况（图中所用数据均以当年的价格计算）

全基因组重测序数据分析

全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排 突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使 得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组 学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。 实验设计与样本 （1）Case-Control 对照组设计； （2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）； 初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基 因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需 要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。

大数据交易中的产权问题研究

大数据交易中的产权问题研究 摘要：大数据交易平台的建立让信息不再是一座座孤岛。然而我国大数据交易尚处于起步阶段，在相关法律政策缺失的情况下，大数据交易面临着巨大的产权风险。文章在调查国内外大数据交易的法律政策与实践现状基础上，对交易过程中涉及的授权合法性、交易安全、交易成本、交易公平、隐私保护等产权问题进行了分析，为我国的大数据交易从法律政策的制定、行业法规的建立、产权环境的改善等方面提出建议。 关键词：大数据；产权交易；产权 中图分类号：D913.4 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016073 Study on the Property Right Issues in Big Data Trade Abstract First， legal policy and practice of big data trade at home and abroad is investigated. Then，the property issues involved in the transaction process are analyzed， including the legality of the authorization，transaction security，transaction cost，justice of exchange， privacy protection and so on. Finally， in view of the problems found，the author puts forward the corresponding suggestions about the establishment of the

征信行业深度研究报告

征信行业深度研究报告(说明：此文为WORD文档，下载后可直接使用)

目录 一、征信产业链 二、征信产业价值 （一）精确界定授信方可以接受的风险程度（二）加速授信过程 （三）国家信用体系的基石 三、征信产业核心环节 （一）数据来源 （二）征信执业牌照 （三）评分模型 四、互联网与征信系统 （一）互联网助推征信系统发展 （二）征信系统为互联网金融发展提供坚实基础五、国外征信系统发展 （一）美国征信系统 （二）欧洲征信系统 （三）日本征信系统 六、我国征信系统发展 （一）发展概况 （二）发展模式 （三）市场空间 （四）法律监管

互联网推动征信行业发展 数据显示我国互联网发展程度已较高：根据CNNIC数据2013年我国网民接近6亿，未来5年将提升到60%以上；艾瑞咨询数据显示2013年我国网络购物规模达到1.8万亿，占社会消费品零售总额的7.8%的比重。 欧美和日本等国征信行业发展历程表明互联网极大地推动了征信行业的发展，在经历近20年快速发展后达到成熟。我们判断由于我国互联网的继续快速发展，征信行业将进入快车道。 我国征信行业千亿蓝海将逐步开启 《中国征信业发展报告（2003－2013）》显示，截止2012年我国征信机构达到140家左右，总规模达20亿，相较于美国近800亿市场和日本40亿市场仍有较大的差距。 我们判断如我国采取市场化模式，按照现有价格、企业及个人总数的体量，在发展成熟后我国征信行业仅个人征信市场总空间将在1000亿左右，相较目前不到20亿的体量有50倍的成长，是名符其实的蓝海。 牌照发放为征信行业最大的机会 征信产业链较为简单，分为上游的数据提供商、中游的征信公司、下游的征信需求方，其中中游细分为牌照公司和具有评分模型的公司，是产业链最为重要的分支。 上游数据分布在电商、银行、国家公共机构等手中，是征信行业的起点，但较为分散；中游的评分模型获得突破非短期之功，因此牌

高通量基因组测序中 测序深度,覆盖度

高通量基因组测序中，什么是测序深度和覆盖度？ 1G=1024M 测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。(测序深度=总数据量20M/基因组大小2M=10X) 覆盖度是指测序获得的序列占整个基因组的比例。由于基因组中的高GC、重复序列等复杂结构的存在，测序最终拼接组装获得的序列往往无法覆盖有所的区域，这部分没有获得的区域就称为Gap。例如一个细菌基因组测序，覆盖度是98%，那么还有2%的序列区域是没有通过测序获得的。 1、全基因组重测序是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因 序的个体，通过序列比对，可以找到大量的单核苷酸多态性位点(SNP)，插入缺失位点(InDel，Insertion/Deletion)、结构变异位点(SV， 技术路线 提取基因组DNA，利用Covaris进行随机打断，电泳回收所需长度的DNA片段(0.2~5Kb)，加上接头, 进行cluster制备(Solexa)或E-PCR (SOLiD)，最后利用Paired-End(Solexa)或者Mate-Pair(SOLiD)的方法对插入片段进行重测序。图1-1，以SOLiD为例，说明整个实验方案。

也称目标外显子组捕获，是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA 捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。是一种选择基因组的编码序列的高效策略，外显子测序相对于基因组重测序成本较低，对研究已知基因的SNP、Indel 等具有较大的优势。 外显子(expressed region)是真核生物基因的一部分，它在剪接(Splicing)后仍会被保存下来，并可在蛋白质生物合成过程中被表达为蛋白质。外显子是最后出现在成熟RNA中的基因序列，又称表达序列。既存在于最初的转录产物中，也存在于成熟的RNA分子中的核苷酸序列。在人类基因中大约有180,000外显子，占人类基因组的1%，约30MB。

中国保险业研究报告

中国保险业研究报告 2003-04-29资料来源：全景网络 一、行业发展状况 1．保险行业的特点 保险业是经营风险的特殊行业。保险是专门以风险为经营对象、为人们提供风险保障的一种特殊的制度安排，是一种风险转移的机制，同时具备储蓄功能。与一般的企业相比，保险业具有投资需求大、经营周期长、利润率稳定的特点，是典型的以创新来推动增长的金融产业。其中产险业具有高度周期性[1]。 2．社会保险和商业保险 保险按其目的可分为社会保险和商业保险。社会保险指由国家通过立法对公民强制征收保费，形成保险基金，以对投保人提供保障的一种社会保障制度。它具有强制性，并不以盈利为目的。运行中若出现赤字，国家财政将给予支持；商业保险是按商业原则经营，以盈利为目的的保险形式。保险企业独立核算、自主经营、自负盈亏。截至2002年底，我国的社会保障基金总资产达到1241.9亿元，商业保险公司总资产达6494.1亿元。本文的主要研究对象是商业保险。 3．中国保险业发展状况 中国保险业尚处于成长初期，发展速度较快。全国保费收入由1980年的4.6亿元增加到2002年的3053.14元，年均增长速度34.4%，远远高于同期GDP增长速度。现保费收入世界排名在15-20位之间。 从世界各国保险业的发展经历看，寿险业的发展速度大大高于非寿险业。我国保险业的发展也经历了相同的变化：从1992至2002十年间，寿险保费收入的年均复合增长率达到42.8%，而产险保费收入的增长仅为18.1%；1980年保险业全面恢复时，寿险保费收入几乎为零，1992年，寿险保费收入占总保费收入的比例达到30.4%，1997年，寿险保费收入开始超过产险，2002年，寿险保费收入占总保费收入的比例达到74.5%，而且这一趋势还将继续下去。 伴随着保费收入以大大高于国民收入和人口数量增长的速度增加，我国的保险深度（保费收入/GDP）和保险密度（保费收入/人口总数）这两个保险市场成熟度指标不断增长。截至2002年底，中国保险深度达到3%，保险密度为237.6元，较之世界发达国家保险深

项目建议书(大数据方向)

XXX大数据资产交易中心 项目建议书 （代可研报告） 编制：XXXX 二Ｏ一X年X月

目录 一、项目建设背景和必要性 (2) 项目名称 (2) 建设单位概况 (2) 项目提出的背景 (3) 项目建设的必要性 (4) 二、项目选址 (7) 三、建设规模 (7) 四、建设内容 (7) 总体建设思路 (7) 硬件及设备明细 (8) 软硬件设备表及系统设计预算 (11) 大数据资产交易中心实施方案 (12) 各功能中心建设内容 (13) 安全系统设计 (15) 五、项目建设期 (16) 六、项目总投资及资金筹措 (16) 七、主要技术经济指标 (16) 八、组织机构与人力资源配置 (18) 九、项目实施进度表 (20) 十、风险分析 (21) 十一、结论与建议 (23) 一、项目建设背景和必要性 项目名称 XXX大数据资产交易中心项目（以下简称：交易中心） 建设单位概况 合资公司...

项目提出的背景 2014年3月，“大数据”首次出现在《政府工作报告》中，2015年一年内国务院常务会议6次提及大数据运用。在2015年7月和9月，国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》和《促进大数据发展行动纲要》。 大数据成为推动经济转型发展的新动力。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。 大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。 大数据成为提升政府治理能力的新途径。大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设与社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化。 大数据是云计算、物联网、移动互联网、智慧城市等新技术、新模式发展的产物，它具有数据量大、类型复杂、内容变化快的特征，蕴含广泛的应用价值和巨大的市场机会,将改变新一轮产业格局，推动经济社会的深刻变革。作为新兴

保险行业分析报告

保险行业分析小组基本结论：我国的保险密度和保险深度与国际水平相比还有很大差距，保险市场发展前景看好，保险市场业务收入将继续增长，但增长速度将放缓，一方面是因为经营方式的转变，另一方面缘于宏观调控的影响。虽然中资保险公司凭借地理优势，在国内保险市场上占有领导地位，但随着我国保险市场开放程度的加大，外资比重将不断增加，会逐步蚕食中资保险公司的市场份额。就经营方面来看，目前我国保险资金的投资收益不理想，在投资渠道放宽的背景下，有较多的改善机会。目前产险处于亏损的边缘，经营费用支出需要压缩，主要寿险公司的经营状态尚可。当前我国保险公司的资本充足率偏紧，但整体偿付能力尚处于正常状态。保险市场的整体格局一、保险密度和保险深度近年来，我国保险密度（按常住人口计算的人均保费收入）和保险深度（保费收入占国内生产总值的比重）整体呈现上升趋势。2004年我国保险密度为元，北京、上海、天津分别以2490元、1763元和791元的保险密度位列全国前3位。当前我国保险密度总体上呈东、中、西递减之势，与当地的经济实力成正向关系。2004年我国保险深度为%。全国约三分之二的省份的保险深度在2%3%之间，超过3%的有北京、上海、山西、新疆、辽宁5个地区。就代表保险业整体水平的保险密度和保险深度指标而言，我国与世界发达水平差距很大。2003年发达国家保险密度平均为2764美元，约为

我国的倍，保险深度平均水平为%，大约是我国的倍。正是由于差距很大，也表明我国保险业的发展前景令人看好。表1：近几年我国保险密度和保险深度指标年度保险密度（元）保险深度 1999年 % 2000年 % 2001年 % 2002年 % 2003年 % 2004年 % 资料来源：保监会资料和鹏元资信保险业数据二、产险和寿险的市场份额对比 2005年1至7月间，我国保费行业实现业务收入亿元，其中寿险业务收入亿元，产险业务收入亿元，分别占总保费收入的％和％，寿险业务占有显然的主导地位，但产险业务收入的增长率高于人身险。表2：2005年7月底我国保险行业收入构成险种收入（亿元）市场份额同比增长寿险 % % 产险 % % 合计 % % 资料来源：保监会资料和鹏元资信保险业数据实际上，寿险在我国保险业发展历程中起步较晚，1982年才由中国人民保险公司恢复开办，当年的保费收入159万元，不过该业务的发展速度很快，在整个保险市场份额的比例也不断增加，目前已稳定在75%左右的市场份额。同时，寿险业务的种类也不断趋于多样化，已经由80年代的几十种增加到目前的数百种。2000年以前，我国寿险市场上以传统储蓄型产品（非分红险、意外伤害险、健康险以及补充医疗险）为主。为应对降息对寿险业务的影响，2000年后，我国寿险市场中的投资连结保险、分红产品以及万能寿险等投资险种相继上市，并取得了快速增长。相对而言，

征信业务系统可行性研究报告

国内信用证业务系统 可行性研究报告 目录 第一章引言.............................................................. 错误!未指定书签。 §1.1编写目的......................................................... 错误!未指定书签。 §1.2项目背景和目标 ........................................... 错误!未指定书签。 §1.2.1项目名称及参与单位......................... 错误!未指定书签。 §1.2.2项目目标............................................... 错误!未指定书签。 §1.2.3项目背景............................................... 错误!未指定书签。 §1.3术语解释......................................................... 错误!未指定书签。 §1.4条件约束......................................................... 错误!未指定书签。 §1.4.1项目实施具备的条件......................... 错误!未指定书签。 §1.4.2项目实施的约束.................................. 错误!未指定书签。 §1.5参考资料......................................................... 错误!未指定书签。第二章系统需求及现状........................................ 错误!未指定书签。

体育用品市场研究报告

( 研究报告) 姓名：____________________ 单位：____________________ 日期：____________________ 编号：YB-BH-047756 体育用品市场研究报告Sports Goods Market Research Report

体育用品市场研究报告 报告综述 报告以庞大的体育用品行业数据库为基础，采用定性和定量两种统计分析方法，以数据报告的形式，客观、准确的对行业发展概况、行业市场饱和度、供应商议价能力、行业竞争激烈程度以及行业投资价值经济指标进行了分析，并列出了体育用品行业最具投资价值的50家企业。使用户对于投资该行业所需资本、所要承担的风险以及预期收益有了全面准确的认识，从而帮助用户规避投资风险，使得投资收益最大化。 一、我国体育用品业发展现状 体育用品业在我国是一个新兴产业，既没有形成支柱产业，也没有成为主导产业，但这是一个市场潜力很大，特别是社会功能较强，还有可能成为我国主要出口创汇的产业之一。一般讲，体育用品业的发展依靠两个条件，一是本国体育事业的发展，二是该国经济繁荣和人民生活水平的提高。近代体育发展至今已有百年历史，而体育在我国的真正兴起不过是50多年。在贫穷落后的旧中国，体育是极少数富人娱乐的“专利”，所以在全国没有一家像样的体育用品器材厂，体育用品根本谈不上形成行业。新中国成立后，在党和各级政府的关心支持下，我国体育用品业随着体育事业的发展发生了质的飞跃，到了70年代中期，我国

京、津、沪、穗、黑五大体育用品近百家的生产基地基本形成，北京、天津、上海、广州四大体育用品供给系统日臻完善，这对满足全国体育事业发展的需要、对促进我国体育事业快速发展起到了积极作用。党的十一届三中全会以后，我国体育工作者紧紧围绕党的经济工作这条主线，与相关部门一道在体育用品的研制、开发、生产、销售等以及培育市场、促进行业发展等一系列问题上开始新的实践和探索。 （一）成立中国体育用品联合会，逐步改变行业管理体制 从建国初期到党的十一届三中全会，在近30年里，我国体育用品企业大多是隶属轻工系统的小厂。随着市场经济的发展，这些企业从产品的开发到经销理念，已经不能适应新形势要求。体育事业的发展和日益增长的社会需求，使一大批合资、独资、集体、私营个体企业脱颖而出，在很短的时间里，一个跨系统、多种经济体制并存的中国体育用品业得以茁壮成长。与此同时，一个能够协调体育用品企业与用户间的关系和带有指导服务职能的多部门、跨系统的社团组织，由原国家体委牵头，有纺织、轻工、兵器、化工、针织百货、进出口等单位参加的中国体育用品联合会于1993年经国家批准正式成立，世界体育用品联合会秘书长出席了成立大会。从此，结束了几十年由一个系统独家生产、独家管理的历史，我国体育用品业的发展步入了一个新的发展阶段。七年来，中国体育用品联合会努力遵照办会宗旨，紧密团结全国体育用品生产、流通企业，并根据章程和会员的要求，在为企业服务、推动联合、发展体育用品生产、培育市场、促进流通、扶植推广名牌以及在与国际体育用品组织的友好交往等方面，组织、开展了一系列的活动，得到了社会各界的好评。 （二）办好中国体育用品博览会，培育市场、拓宽消费领域