实施国家大数据战略

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哈佛刘军：看好未来中美医疗大数据合作
2015年11月17日 07:55T中
中国非常需要医疗大数据，对医疗数据的融合和利用将是未来数年健康医疗领域非常重要的一部分
　　·财新网·（记者 陈沁 实记者 韩瑿璇）医疗大数据领域正在成为新的风口。麦肯锡研究报告估计，美国的医疗大数据产业总产值在3000亿美元（约合1.9万亿人民币）左右，而中方许多专家的观点认为中国的这一数字可能远不止于此。国务院近日通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，鼓励和规范有关企事业单位开展医疗健康大数据创新应用研究。
　　哈佛大学统计系终身教授、清华大学统计学研究中心主任刘军近日在北京接受财新记者专访时表示，对医疗数据的融合和利用将是未来数年健康医疗领域非常重要的一部分，非常看好中美未来在大数据领域的合作。
　　由刘军牵头的清华大学医疗大数据中心近日在清华大学校园内揭牌成立。该中心由清华大学统计学研究中心与安诺析思国际咨询（Analysis Group）联合发起成立。
　　刘军表示，与其他大数据相比，医疗大数据复杂性更高，需要多层次的知识积累，难点在把知识和数据结合起来。“如果只是说把数据简单做一些集成，形成简单的观察表象上的相关性，画几个图，其实是把很多本质性的东西忽略掉了。在这些基础上怎么进一步去挖掘、去寻找、去预测，这是一个非常大的问题，不论是从学术上还是到实践上都是非常具有挑战性的。”
　　他介绍说，在与医院进行合作时发现，有许多医院的构架、构造以及数据平台存在许多缺陷。“如何将第一线真正的经验和需求与理论方面的数据研究打通，是我们非常重要的一个课题。”
　　刘军表示，中国非常需要医疗大数据。从民生的角度看，随着人口老龄化，疾病健康的需求会越来越高，而医疗资源相对来讲还有很大局限性。如何把医疗在平均的意义上提高，尤其在一些偏远地区，在一些不容易接触到好的医疗设施的地区进行提高，这是国家层次上非常重要的问题。“通过数据平台，通过人工智能方面的研究和发现，来提高一般人的病情诊断、疾病预测和疾病预防等等都会起到非常好的作用。”
　　从商业上来讲，医疗大数据也是非常重要的课题。药物发展、精准医疗与大数据的利用都有联系。“比如将生物分子、遗传因子、病症病状的数据相结合，更精准地来预测哪种药物更有效，这是未来要实现的一个目标。”刘军说。
　　美国的医疗大数据发展多年，从政府层面投入很大。刘军介绍说，美国在全国范围内建立起了20几个中心，负责收集附近州县的医疗数据并整合，中心内有专门的研究人员，各中心之间也有联系，搭建了一个可研究的数据平台。
　　他表示，医疗大数据是一个投入大、见效需要时间的领域。美国医疗大数据研究刚刚开始进入比较有成果的阶段，今后五到十年，会有更大的、更全局性的效果出来。
　　刘军说，中国也可以建立一些这种中心，重要的是把数据结构统一化，将医疗具体的病例、案例或者诊断标准化，把数据结构进行推广。“作为医院来说可以用，也可以遵循，也可以从国家的角度来调动数据。”
　　目前国内在医疗大数据领域的相关法律法规尚待完善，学界和医疗界对此也有很多呼吁的声音。刘军介绍说，美国国立卫生研究院（NIH）有很多规定，比如如果是政府资助的项目就一定要在多长时间内把数据提交到国家的平台，然后国家根据各种规定，把数据的敏感性去掉之后再给研究人员使用，使用的过程也非常严格。
　　“大数据的一个重要特点就是需要共享。数据是非竞争性的资源，不像能源，你用了我就用不了。”刘军说，大数据研究很多情况是，可能单一个数据看不出来，要把几类数据融合到一起然后会有比较有意思的新发现。这就需要把各类数据或是相关的数据有机结合在一起，需要各个部门的合作。“如果大家把这些东西都藏在自己腰包里的话，有可能谁都做不出任何东西出来。所以如果能从国家的角度统筹调度，会有更好的效果。”
　　对于普通人来讲，医疗大数据将为个人就医提供很大便利。刘军解释说，一个病人来就诊，大数据研究的一些结果可以提供帮助，例如根据其他与他病症差不多的人是如何治疗的，治疗的结果怎么样，吃哪些药，有一些什么样的作用，一些什么样的副作用，价位如何。得到这些信息后，可以帮助病人就医，同时也是帮助医生做诊断，做药物推荐等等。
　　刘军是国际知名的统计学家。他在贝叶斯分析、蒙特卡洛方法、生物信息学、遗传学等领域做出了一系列奠基性的工作，对统计理论、复杂系统优化、基因组学、信号处理等领域都产生了非常深远的影响。2002年获得统计学界的最高荣誉COPSS奖，2010年获得华人数学界的最高荣誉晨星应用数学金奖，2012年获得泛华统计协会杰出成就奖。2010至2013年间担任《美国统计学会会刊》（JASA）的联合主编，他还是国际数理统计学会会士(IMS Fellow)和美国统计学会会士（ASA Fellow） 。
　　“我一直认为统计是数据分析的灵魂，也是数据挖掘非常重要的思想方法和手段。”刘军说，统计界里的华人力量非常大，有很多一流的人才，比如美国各大一流的统计系都有很多华人，哈佛统计系终身教授有三位是华人，斯坦福统计系终身教授有两位是华人，宾夕法尼亚大学、哥伦比亚大学、耶鲁大学每个大学都有两到三个甚至是更多的华人教授。
　　“这些华人教授不是给人家作为装饰的，而是真正是在系里，各个方面起到重要的领导作用和地位。”刘军说，美国的华人阶层对数据有非常强的实力，如果能参与中国大数据发展将有非常大的优势。“我们已经开始尝试合作，参与中国大数据发展，未来会有更多人参与其中。”■

买入逻辑

跳水好1大家等很久了

金融科技云服务?

价值投资者的丧钟：巴菲特在IBM上巨亏20亿美刀！
来源:cnr.cn 2015年11月11日
今日的A股不温不火，晓峰也就把视线放到了海外，一则消息令晓峰大为震惊！巴菲特上周五宣布，在IBM的投资上已经损失了20亿美元！

这则消息对国内众多的价值投资者信徒来说可谓晴天霹雳！简直是让人信仰崩塌的节奏啊？！

巴菲特从2011年开始买入IBM以来，过去四年多时间，共计购入130亿美元的IBM普通股股票。

晓峰从时间推算巴菲特介入IBM的成本：2011年1月是全年的最低点，月K线显示最低价为146.64，最高价为164.35。根据最新收盘价135美元，倒推浮动亏损比例，也就是20亿美元除以130亿美元，亏损比例为15.38%，那么，持仓的成本应该是158美元左右。也就是处于2011年1月K线的中上部分。

从中我们可以看出巴菲特的操作风格：

第一，如果说是一次性建仓，也基本是正常的， 130 亿一次性在 2011 年 1 月买入。

（晓峰：会不会太激进了啊？原来价值投资者是这么买股票的！？股神让大家长见识了！）

第二，在持有的 4 年过程中，没有做过高抛低吸降低成本的操作。

(晓峰：如此应该可以最大程度的控制公司运作的成本，因为不需要安排专门的人员负责日常的买卖。价值投资者，就是买入持有。）

第三，之后到过 215.9 美元的价格，巴菲特没有减仓。因为他说了，对 IBM 并非短期投资。他指出，四年多以前他开始买入时，就已经计划长期持有。

（晓峰：只能呵呵，幸福的美股投资人啊。）

为什么呵呵，看了道指和上证综指走势的比较你就明白了：

Get到了没？在完成了2008年次贷危机大跌的那个行情之后，道指是慢牛行情，上证则是非牛非熊行情。所以在道指的背景下，做价值投资是相对容易成功的，因为系统性风险较小，可以忽略。而在上证的背景下，做价值投资，买入持有难度就相对高了很多。股神价值投资亏了15%，但那些在4000点还配资买股，坚定持有要做价值投资的人，最后都死无全尸了……

相信晓峰写到这，又有价值投资的信徒要说了，那些投机分子，做股票就是听消息，不能静下心来做研究，找到真正有价值的股票。

晓峰又要呵呵了。不妨让我们看看股神投资IBM的所谓价值：“IBM仍然有盈利能力，并产生显著的现金流。”听起来是不是和听故事没什么两样？差别仅在于投资分子电话里听到一个消息就买入股票，而价值投资者把这个消息刨根问底了一番，而已。

另外，从巴菲特对IBM的操作中，可以看到，价值投资者对技术分析确实是深恶痛绝，否则难以想象他会一点不运用技术的手段做一些差价！晓峰已经听到技术派在呵呵了，那是他不会技术分析好嘛。。。
???

A股市场正被理性资金和外资所抛弃！?

最近出现一个很明显的现象，操纵?？资金越来越吃紧了。从上周爆拉券商放出1.4万亿的极致以来，每天的成交额都在不断下降。

说明操纵资金??买入后后劲不足，那么昨天尾盘的砸盘就并不是出货，而是兑现一些现金来为今天的操纵准备资金。今天早盘操纵力量不足，所以低开并低走了一段时间后，操纵资金？？才开始待抛压相对较轻时开始回拉，午后1点52分加大回拉力度，但跟风盘很少，而两市今天主力资金净流出200亿，说明大资金从10月份就开始的流出始终在持续中。

按照平均每天100亿的流出量来计算，国庆节后到今天，大资金合计净流出超过2500亿，也即某类资金合计散户共买入2500亿以上。沪股通连续第17个交易日净流出，说明外资跑路毫不犹豫，通过沪股通通道跑路的外资达到近200亿。

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目前的市场形成了大资金流出，某类资金带领小资金炒作的标志性“诱多”盘面。各项技术指标继续超买，之所以不跌的原因我已经说了很多遍，因为不许跌。

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当然成交量不会骗人，这两周的拉升保守估计投入资金为1200-2000亿之间。解放了大批的3600点之上被套牢产业资本和外资。

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双降后释放的6000亿，3000亿使用在将股市维持在3100-3300点震荡，2000亿将指数由3300点拉至3600点之上，那么后续顶多还有1000亿可以使用，钱印的快花的也快。

那么后市就将可能发生两种情况，如果还想继续下去，就必须主动回撤兑现一些现金来在关键时刻拉升，或者继续强行维持该点位，而继续“双降”或降准。目前市场上也确实有此类呼声，当然，借口是CPI下行趋势加快。

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不懂，真的吗？转股评

杨百万：提防单日中长阴

财经特种兵狙击手
11-11 15:12

中午提到早盘成交较昨日的震荡继续缩量。昨日是缩量震荡，今天继续缩量震荡，同时近两天的震荡股价并不出现明显的下跌，这属于典型的强势震荡，应视为蓄势动作，强势震荡的结果往往是再次放量上攻。可以看出，早盘市场给出的信息与昨天的分析相吻合，所以接下来的市场操作难点在于一旦再次拉升是否要阶段离场。

以午后走势来看，大盘再次回试五日线无果，随后在券商股的拉动下刷新日内高点后回落，与此同时，近期持续强势的小板股票延续着强势格局。伴随着大盘连续两天缩量震荡，明天大盘再次放量上攻的条件已经成熟了，对照之前分析，这里一旦再次上攻要考虑离场与否的问题，究竟是否要离场则需要遵循技术面给出的提示，而这个位置上，我们发现深成指走势很有特点。

由目前深成指日线走势来看，这个指数自上周三放量大阳之后，在大阳的基础上持续小阳线走高，这种形态是一个比较常见的形态，多数情况会出现一个单日的中长阴下杀，从而引发调整。同时深成指目前已经逼近了8月19日的收盘价附近，这将令8月中旬的套牢盘存在变现离场冲动，形态结合点位，接下来投资者要提防单日中长阴下跌。

由于深成指更多的代表小板股票走势，一旦杀出中长阴则表示中小盘股会出现幅度较大的单日下跌，预期幅度大，因此值得离场规避。对于中长阴可能出现的时间点，虽然明天就比较危险，但是考虑到沪指和深成指目前状态不同和两者的协调问题，若明日沪指再次放量上攻，则市场又将出现分化，小板将出现滞涨，一旦出现这种走势，则周四开始要小心。

封面看国家电网如何玩转大数据

国家电网杂志
11-09 18:51
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作为国家战略，大数据已成为国家下一个创新、竞争和发展的前沿，也必然成为企业提升核心竞争力的战略制高点。

中国信息通信研究院近期发布的《2015年中国大数据发展调查报告》预测，今年中国大数据市场规模将达到115.9亿元， 增速达38%； 预计2016 年至2018 年中国大数据市场规模还将维持40% 左右的高速增长。

今年1 月，国家电网公司正式启动企业级大数据平台的研发和试点工作。目前，大数据技术已经在电网运行、经营管理、优质服务三大业务领域得到广泛应用，推动国家电网从“业务驱动”向“数据驱动”转变。

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优势在哪里？

电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。

国网智能电网研究院的数据显示，截至去年年底，国家电网公司管理结构化数据49.75TB，非结构化数据213TB，营销基础数据130TB，用电信息采集数据达43TB，且信息化数据平均每天以10TB 的速度增长。

国家电网公司信息通信部主任王继业表示，研究和应用大数据是提质增效和推动电网发展方式、公司发展方式转变的迫切要求。国家电网公司“三集五大”体系和坚强智能电网建设，积累了体量大、类型多、价值高、速度快等典型大数据特征的运营数据，具备了推广大数据应用的基础条件。

应用哪些领域？

电网运行。以推动智能电网创新发展为出发点，积极推进大数据技术在智能电网发、输、变、配、调、用六大环节的广泛应用。

经营管理。以促进公司经营管理模式创新发展为出发点，积极推进大数据技术在电网规划、配网运行、运营监测和人财物集约化管理等方面的广泛应用。

优质服务。以促进优质服务能力提升和新型业务形态发展为出发点，积极推进大数据技术在智能电表增值服务、电动汽车运营管理和需求侧管理等方面的广泛应用。

试点效果怎么样？

国网山东电力：借助大数据的预警、监测和分析，今年1 月至6 月，全省10 千伏线路故障停电同比下降30.1%，延期送电同比下降70.8%；全省开展配网不停电作业84734 次， 同比增长171%， 多供电量2.7 亿千瓦时；深化配电自动化实用化应用，馈线自动化正确动作784 次，分界开关正确动作1237 次，减少停电23.4 万时·户。

国网江苏电力：以用户信息采集数据为样本，开展负荷预测工作。 今年4 月份，江苏电力用大数据预测8 月6日将迎来今年最大负荷值8440 万千瓦，实际上在8 月5日出现了最高负荷值8480 万千瓦，预测准确率99.53%。

国网福建电力：通过对城区配变负荷、设备、客户以及气温数据的挖掘分析，开展城网配变重过载预警分析场景应用，识别出52台新增重载配变、13台新增过载配变，预警准确率超过80%。

国网客户服务中心：目前，客服中心日均处理话务请求量35 万余件。为进一步提高人工服务接通率，减少客户的等待时间，客服中心依托大数据技术，建立了“实时话务展现及预测”“基于故障事件用户感知度的主动服务”等场景应用，工作效率显著提升。例如，通过应用实时话务展现及预测场景，人工服务接通率提升了8% 左右，服务效率和效果进一步得到优化。

…………

下一步应用重点？

2015年~2016年，国家电网公司将完成企业级大数据平台设计研发工作，并在总部及26家省公司部署实施。

到2020年，国家电网公司将在现有一体化信息平台基础上，建成总部和省公司两级部署的具有国际先进水平的基于云架构的企业级大数据平台，大数据成为推动智能电网创新发展的关键核心技术。（更多精彩内容，详见《国家电网》杂志第11期）

本期编辑｜王文

国家电网杂志

人物画像 ：大数据时代的心灵捕手

数据分析
11-09 

大数据时代，基于大数据与标签化思路的人物画像分析，已经成为企业深入认知目标消费群特性的重要工具。实际上，人物画像作为消费者Profile建模内容，在研究行业已经开展多年。其本质是对消费者内在特征的一种量化描述，是通过外在行为及属性的分析，勾画出人物内在的特征，从而实现对消费者的深度洞察。

人物画像：最早来源于行为主义心理学的应用。

行为主义心理学认为：心理学通过行为的研究确定刺激和反应之间的联结规律，可以通过外部行为了解人的内心，从而预测人们在已知刺激后，将会发生什么样的反应。

心理学最著名的一个经典人物画像案例莫过于“疯狂炸弹手”了。

20世纪40-50年代纽约著名的 “疯狂炸弹手” 马特斯基在16年间放置了33枚炸弹，其中22枚爆炸，共导致了15人受伤。每次爆炸前，“疯狂炸弹手”都会发一封“警告信”。纽约警察一直因为没有足够线索无法破案，后来求助于心理学家詹姆士·布鲁塞尔(Dr.James A.Brussel)。心理学家在阅读了大量卷宗，经过对炸弹手所有现有资料的深度分析，反复思索后，Brussel给疯狂炸弹手画出了如下的一副“画像”

@HCR大数据平台部

而这张 “罪犯画像” 到底精确到什么程度呢？几乎准确的说出了包括性别、性格、年龄、外貌、居住地区、家庭情况等详细信息，可以说 “精准” 的令人瞠目结舌。 当警探们根据信息最终逮捕马特斯基的时候，他的穿着都与詹姆士.布鲁塞尔的描述一致。“一件双排扣外套，扣子扣得整整齐齐。”

当詹姆士-布鲁塞尔（Dr.James A.Brussel）最终向人们展示这幅精准的“人物画像”时，我们看到这正是基于“疯狂炸弹手”的各种蛛丝马迹的行为，经过深度分析完成的一个对于“人”深层次的解读。

更令人惊叹的是，在“疯狂炸弹手”马特斯基入狱后的几十年间，詹姆士-布鲁塞尔（Dr.James A.Brussel）曾经多次拜访过他，马特斯基每次都穿戴整齐，举止合宜，始终符合当年那张“人物画像”的描述。这种“精准”甚至也经历了时间的考验！

时间流转到半个世纪后的今天。

大数据、云计算、人工智能扑面而来，关于“人”的各种碎片信息，随时随地都在转化为可量化的数字。“人物画像”也开始更为广泛应用于消费者研究领域。

尤其市面上一些广为流传的“人物画像”更多的是应用于以电子商务、在线广告为代表的精准营销、购物推荐领域。当我们越来越享受智能化处理时代的高效与便捷的时候，不要忘记人工智能之父奥兰多-图灵曾经提醒过我们“机器拥有智慧，一定程度上会欺骗人类，但我们不知道的是，到底是哪一部分？”

即将到来的双十一，我们正在遭遇尴尬的网购体验。也许你不过是搜索了一部冰箱的信息，后续就会不停的收到各种品牌家电的推荐广告。即使你已经买过了，不再有需求，也要忍耐一段时间的广告轰炸。如果你选择了冰箱境遇会更糟糕，商家会给你配套个屌丝牌插线板。即使这种“不准确”会无意间将失去耐心的消费者推向友商，但我们还是看到了商家的诚意，他们利用科技的力量，不断表达着他们对客户的“理解”。

那么“准”与“不准”到底是因为什么产生的呢？难道在信息以TB计算的今天，分析预测能力还不如50年前，依靠纯人工分析的“罪犯画像”来的准确么？

让我们暂时停下脚步，来仔细回顾下“疯狂炸弹手”这个经典犯罪心理学案例，到底给我们带来了怎样的启发？

詹姆士-布鲁塞尔所作出的“人物画像”之所以精准，是因为经过各种蛛丝马迹的摸索，最终的落脚点在“人”本身，更为注重的是这个人行为表象下所反应出来的更为深层次的信息，例如：性格特点、人生观、价值观。

领导干部应关注大数据治理的哪些理念
今年8月份，国务院正式发布了《促进大数据发展的行动纲要》，其中明确提出“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”。这个纲要为政府部门利用大数据提升治理能力指明了发展方向。刚刚闭幕的十八届五中全会在谈创新发展理念时，首次提出实施国家大数据战略，这就要求各级领导干部改变过去的传统惯性的思维方式，用大数据的思维方式去思考解决问题。

总的来说，我们认为，领导干部大数据思维方式的建立是一个循序渐进的过程。

需从“经验主义”向“数据主义”决策转变，真正认识到数据的价值。先抛开大数据的概念不提，我们国家的政府信息化和电子政务系统已经实施了很多年，各政府部门也积累了大量关系国计民生的数据，但政府部门的领导干部在决策的过程中往往还是“经验主义”主导，甚至不少领导不知道本部门有哪些数据，数据放在哪里。因此，领导干部首先需要了解自己本部门的数据状况，这些数据目前有哪些主要的应用场景，已经为本部门管理水平和公共服务能力的提升发挥了哪些作用，是否曾经共享给其他兄弟部门以发挥更大的价值等基本问题。另外，还需对数据的价值和作用有基础理解，有意识地提升数据支持决策的能力。

以利他分享的大数据思维思考政府数据共享开放。目前很多政府部门的数据实际上是处于信息孤岛状态，数据由于没有与其他部门进行共享，也没有实现开放，使得数据的价值发掘非常有限。而且，很多政府部门的领导把自己部门的数据看作是部门利益的基础，认为数据的共享开放输出就意味着利益的输出，这种现象在数据能力强的部门体现得尤为明显。领导干部需要认识到部门的数据如果不流动起来，不与其他的外部数据进行融合，就会成为死数据，而真正发挥价值的是活数据。数据的外部性说明数据的价值不是只存在于内部，站在更高的层次和角度考虑政府数据共享才能使得数据的价值最大。

不少领导干部以政府数据的安全为由，或多一事儿不如少一事儿的心理对政府数据开放持拒绝或者消极态度。纵观国外政府数据开放的历程，基本是从信息公开起步，在数据开放方面本着“开放为默认，不开放为特例”的原则才使得数据开放成为建设智慧城市或智慧政府的重要基础。需要认识到政府的数据开放其实是在利用社会力量实现政府治理现代化的目标，因此，把与民生相关的、经过脱敏的政府数据开放给民众以及企业会促进基于大数据的创新创业发展，也才能让数据通过流动和融合发挥更大的社会和经济价值。

在服务型政府创建过程中，大数据对于政府提升管理效率、科学决策能力和公共服务水平都能够起到关键作用。服务型政府的愿景是政府能够为百姓提供互动、主动、有效的个性化公共服务，而大数据正是提供智慧服务的基石，尤其在智慧城市建设中起的作用最为显著。领导干部需要从这些目标中总结大数据所起到的价值和作用，有的放矢地开展大数据相关项目规划和实施。

麦肯锡发布的《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》的研究报告中指出，大数据在经合组织中的欧洲国家公共管理部门将会创造1500亿到3000亿欧元或更高的潜在经济价值。这些经济价值主要通过政府公共管理机构开支的减少、增强透明性及税收的增加、效率以及服务有效性的提升等多方面来体现。例如，在公共管理领域，德国联邦劳工局通过使用大数据策略为10个区域中心和178个职业介绍所提供全方位的辅导及支援服务，在提升效率及节约成本方面都有明显的改进。