一、產業基礎薄弱怎么辦？

要解決產業基礎薄弱的問題，可以從以下幾個方面入手：

一是加強基礎配套設施建設，提高抵抗自然災害的能力；

二是培養產業技術人才，提高產業科技含量；

三是加大資金投入，深挖產業發展潛力；

四是以市場為導向，調整產業結構，不斷創新產業發展模式。

二、產業數據來源？

1.流動數據。也可以稱之為物聯網，這些數據可接連到您的IT網絡連接設備。當這些數據來到您的網絡設備上時，您需要進一步對其分析來決定那些數據是否有意義，其中有意義的可以保留，而那些沒意義的則可以刪除。關于流動數據的更多理解，您可以閱讀其相關白皮書。

2.社交數據。社交數據在社交互動中越來越具有吸引力，尤其是它的營銷功能。但是這些數據通常是在非結構化或半結構化形式,對于一個公司當使用和分析這些數據信息的時候，不僅要考慮數據的規模,大數據應用也是一個獨特的挑戰。

3.公開來源。龐大的數據可以通過打開數據源，像美國政府的數據，CIA世界各國概況或者歐盟開放數據門戶等等。

三、大數據產業是第幾產業？

大數據反指第三產業，大數據主要源自于互聯網為基礎的各類數據平臺，它們牽扯到我們工作，生活的各個領域，給各行各業都密切相關，所以大數據還是遍布廣大的，上至互聯網，下至我們的手機，手機卡，銀行卡，以及旅游，住宿，都可能被包括在大數據之內，就連我們吃的飯，穿的衣服，它們可能都知道。

四、中國三大數據產業園區？

2018年中國產業園區綜合發展實力TOP10榜單出爐。據榜單顯示，中關村大數據產業園（中關村軟件園和清華科技園兩個分園）、貴安綜保區信息產業園、上海市北高新服務園、仙桃數據谷/仙桃國際大數據谷、鹽城市大數據產業園進入2018年中國大數據產業園區綜合發展實力TOP10榜單前五。其中，中關村大數據產業園（中關村軟件園和清華科技園兩個分園）以得分0.83分位列榜首；其次，貴安綜保區產業園和上海市北高新技術服務園分別位列第二和第三，兩者得分僅相差0.01分，得分分別為0.55分和0.54分。

五、數字產業和數據產業的區別？

1、概念不一樣

產業數字化是數字經濟的核心引擎，產業數字化理解成傳統一、二、三產業。由于應用數字技術所帶來的生產數量和生產效率提升，其新增產出構成數字經濟的重要組成部分。

大數據驅動傳統產業向數字化和智能化方向轉型升級，是數字經濟推動效率提升和經濟結構優化的重要抓手。

2.作用不同

大數據為傳統產業的創新轉型、優化升級提供重要支撐，引領和驅動傳統產業實現數字化轉型，推動傳統經濟模式向形態更高級、分工更優化、結構更合理的數字經濟模式演進。

六、數據產業有哪些？

數據內容業主要是指從事數據的收集、處理、傳播、存儲、流通的產業群體，其產品以信息為主，涉及到社會的各行各業，如數據采集部門(各類數據中心、情報中心、開發中心、檔案館等)；數據處理加工部門(各類數據處理加工企業、科學技術研究機構、銀行、保險機構、財政部門、稅務機構、計算機中心等)；數據傳播部門(宣傳機構、新聞、出版、廣播、電視等)…

七、三大三新重點產業領域指的是大健康 大數據？

三大三新指的是大數據、大健康、大物流、新制造、新材料、新能源。

八、產業數據分類分級框架？

（１）二分法。主要依據占有大數據的情況，分為大數據產業和大數據衍生產業。大數據產業主要指自身生產數據或者獲取數據的存儲、分析、應用類產業。大數據衍生產業主要指從事大數據產業所需要的基礎設施和技術支持類產業。

（２）三分法。主要依據數據的營銷模式將大數據產業分為３類：①應用大數據進行用戶信息行為分析，實現企業自身產品和廣告推介的產業；②通過對大數據進行整合，為用戶提供從硬件、軟件到數據整體解決方案的企業；③出售數據產品和為用戶提供具有針對性解決方案的服務產業。

（３）五分法。按照產業的價值模式分為大數據內生型價值模式、外生型價值模式、寄生型價值模式、產品型價值模式和云計算服務型價值模式。

九、數據產業包括哪些內容？

數據內容業主要是指從事數據的收集、處理、傳播、存儲、流通的產業群體，其產品以信息為主，涉及到社會的各行各業，如數據采集部門(各類數據中心、情報中心、開發中心、檔案館等)；數據處理加工部門(各類數據處理加工企業、科學技術研究機構、銀行、保險機構、財政部門、稅務機構、計算機中心等)；數據傳播部門(宣傳機構、新聞、出版、廣播、電視等)……..；

　　數據服務業指以獨特的策略和內容幫助用戶解決問題的社會經濟行為，包括系統集成、增值網絡服務、數據庫服務、數據傳輸服務、數據咨詢服務等，它是以數據產品為社會提供服務的專門的行業綜合體。

　　數據軟、硬件研發制造業是指從事數據技術設備和元器件的研發和制造的行業。

十、產業數據分析方法？

1、構成分析

在統計分組的基礎上計算結構指標，來反映被研究總體構成情況的方法。應用構成分析法，可從不同角度研究投資構成及其變動趨勢，觀察投資構成與產業結構、社會需要構成的適應關系，可以揭示事物由量變到質變的具體過程。 例如要了解某公司各季度銷售收入情況，可以使用構成分析。

2、同類比較分析

在同類事物之間通過比較分析揭示其相異點而產生新認識的方法。在實際研究中人們經常會遇到一些表面上相同但實際上并不同的現象，如果對這些現象不仔細地進行比較研究，就有可能以假當真，或以真當假。因此，在分析研究中對新發現的現象不要輕易地歸類，應該認真地反復進行比較研究，尤其對那些小的差異點，更不能放過。同類比較分析經常應用到與競爭對手分析中，例如食品行業同一類食品的銷量比較，鞋服行業同一類型鞋子的對比分析等。

3、漏斗法

漏斗法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用于像新用戶的開發、購物轉化率這些有變化和一定流程的分析中，有趣的是很多的互聯網app也通過類似的算法來主導內容的傳播。

4、相關分析法

相關分析是研究兩個或兩個以上處于同等地位的隨機變量間的相關關系的統計分析方法。

相關分析法常用于，對總體中確實具有聯系的標志進行分析，其主體是對總體中具有因果關系標志的分析。它能描述客觀事物相互間關系密切程度并用適當的統計指標表示出來的過程。

5、聚類分析法

聚類分析法是理想的多變量統計方法，主要有分層聚類法和迭代聚類法。聚類分析也稱群分析、點群分析，是研究分類的一種多元統計方法。

例如，我們可以根據各個銀行網點的儲蓄量、人力資源狀況、營業面積、特色功能、網點級別、所處功能區域等因素情況，將網點分為幾個等級，再比較各銀行之間不同等級網點數量對比狀況。

6、分組分析

將客體（問卷、特征、現實）按研究要求進行分類編組，使得同組客體之間的差別小于各種客體之間的差別，進而進行分析研究的方法。其特點在于不依賴于原始資料分布的正常性假設，可以按任意規律分布，在分析既包括數量資料，又包括質量資料的混合資料時尤為重要。例如某公司上半年每月銷量與收入情況分析。