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【0103截图看过来】争议!周涛炮轰中国大数据交易**存在数据造假问题

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    发表于 2016-1-3 16:53 |只看该作者 |倒序浏览
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    导语:大数据行业的人对贵阳市轰轰烈烈打大数据战役的情况并不陌生,从百度新闻可以看到,关于贵阳大数据的情况,那简直是2天一篇PR稿,一周一个会的节奏。大数据说白了还是技术的事情,技术方面没有重大的突破,你有钱有人有势都是不成的。不是说贵阳不好,而是,政府该扶持的难道不是本地特色产业么?大数据,你贵阳有人才吗?没有。大数据不能够当作政府的面子工程来做,也不能当作某些领导的业绩来做,只有脚踏实地一点一点的去做,毕竟,在中国,大数据的战役才刚刚开始。这段话是我个人一直想说的。

    大数据与调研报告以及主观臆断最不同的区别是什么?

    是客观性,是数据的真实性、是综合大量的样本事件挖掘出的结果。脱离了数据的真实性和客观性,一切大数据都是扯淡!

    —————以下内容来自数之联公司———————

    近日,《大数据时代》的中文译者、数之联集团CEO周涛宣称:《2015年中国大数据交易**》完全是编造数据!

    在今年的贵阳国际大数据产业博览会上,贵阳大数据交易所推出的《2015年中国大数据交易**》隆重亮相。在这本高分量的**里面,分16个行业对整个中国大数据产业的发展情况进行了预测:跨度5年,一共16个图,在不同的页面进行了展示。

    当周涛所在的数之联团队对这本行业纲领性**进行研究时发现,各个行业的单个预测看起来似乎都很合理,但一旦把不同行业的5年增长率预测集中到一张表格中,令人瞠目结舌的结果就产生了!每个行业每年的增长率全部都一样!所有大数据应用细分市场2014-2020年的增长率有着惊人的一致性:2015年的增长率在38%左右,2016年的增长率在61%左右,2017年的增长率在201%左右,2018年的增长率在111%左右,2019年的增长率在160%左右,2020年的增长率在71%左右。

    对此,刚刚成为2015年度中国科技创新人物候选人的周涛教授笑谈到:这东西要不是造假的,我把这些数据涮火锅吃掉!所以说, 大数据的书的数据也不敢信啊!

    《2015年中国大数据交易**》中细分市场2014-2020年的增长率一览表

    增长率2015年201年2017年2018年2019年2020年
    大数据应用37.28%60.60%200.20%110.87%160.09%71.70%
    金融大数据38.68%60.96%200.54%111.11%160.67%71.70%
    政府大数据38.87%60.88%200.73%111.24%160.32%71.70%
    医疗大数据39.39%62.07%200.98%111.42%160.42%72.15%
    企业大数据39.75%62.22%202.54%111.92%161.37%72.97%
    电商大数据38.33%61.21%200.96%111.40%161.07%71.70%
    能源大数据38.58%61.04%201.05%111.15%161.14%72.15%
    教育大数据34.60%61.88%202.57%111.70%162.12%73.03%
    物流大数据38.04%61.48%201.84%112.01%161.49%72.62%
    电信大数据37.43%60.77%200.52%111.10%160.64%71.70%
    农业大数据39.82%62.55%202.00%112.13%162.40%72.71%
    气象大数据38.25%60.88%201.25%111.60%160.99%72.30%
    地理大数据36.96%60.97%201.59%111.36%161.29%72.49%
    环境大数据38.99%62.08%202.03%112.15%162.44%72.73%
    保险大数据34.60%61.88%202.57%111.70%162.12%73.03%
    互联网大数据37.93%60.85%201.15%111.53%160.90%71.70%
    对2015年中国大数据交易**数据合理性的质疑

    图表1-16是2015年中国大数据交易**对大数据应用市场的趋势预估,我们来看看它所评估的大数据各细分市场每年的增长率。

    图表 1:2012-2020年中国大数据应用市场规模

    [url=][/url]

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表 2:2014-2020年中国金融大数据应用市场规模

    [url=][/url]

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表 3:2014-2020年政府大数据应用市场规模

    [url=][/url]

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表 4:2014-2020年中国医疗大数据应用市场规模

    [url=][/url]

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表 5:2014-2020年中国企业大数据应用市场规模

    [url=][/url]

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表 6:2014—2020年中国电子商务大数据应用市场规模

    [url=][/url]

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表 7: 2014-2020年中国能源大数据市场应用规模

    [url=][/url]

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表8: 2014-2020年中国教育大数据应用市场规模

    [url=][/url]

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表9: 2014-2020年中国物流大数据应用市场规模

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表 10: 中国电信大数据市场规模预测

    [url=][/url]

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表 11:2014—2020中国农业大数据应用市场规模

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表12: 2012-2020年中国气象大数据应用市场规模

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表13:2014-2020年中国地理大数据应用市场规模

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表 14:2014-2020年中国环境大数据应用市场规模

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表15:2014-2020年中国保险大数据应用市场规模

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    图表16:2014-2020年中国互联网大数据应用市场规模

    (来源:2015年中国大数据交易**)

    对上面大数据应用各细分市场每年的增长率做一个简单的汇总,形成了以下表格:

    图表17:2015年中国大数据交易**各细分市场每年增长率情况

    看了这个表格之后是不是有了有趣的发现?所有大数据应用细分市场2014-2020年的增长率有着惊人的一致性:2015年的增长率在38%左右,2016年的增长率在61%左右,2017年的增长率在201%左右,2018年的增长率在111%左右,2019年的增长率在160%左右,2020年的增长率在71%左右。

    但从实践上来讲,大数据应用市场由于历史数据的积累量,数据的变现价值不同(如图表18所示),会呈现不同的增长趋势。那么金融大数据、能源大数据、政府大数据、医疗大数据、企业大数据、电商大数据、物流大数据、电信大数据、农业大数据等细分市场每年的增长速度基本一致的原因到底是什么呢?可能只有方案编制者才知道了。

    图表18:重点行业大数据应用表现与成熟度

    (来源:中国行业大数据应用市场专题研究报告2015)

    [url=]周涛原博文链接[/url]

    周涛简介

    周涛,中国大数据青年领军人物,2015年度科技创新人物候选人,成都数之联科技集团CEO兼首席科学家,瑞士弗里堡大学博士,电子科技大学教授、博士生导师、大数据研究中心主任、互联网科学中心主任,《大数据时代》中文译者,主要研究方向为大数据挖掘和复杂性科学,出版专著5册,发表期刊论文300余篇,其中近200篇发表在国际SCI期刊上,包括Physics Reports, PNAS, Scientific Reports等顶尖期刊。论文SCI引用超过4500次,Google Scholar引用超过9400次。曾获得中国青年科技奖,教育部自然科学一等奖,国家自然基金委优秀青年科学基金,入选中组部万人计划。


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