2024年调研报告数据分析（共篇）大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从角度来看，信息结构类型大致经验了三次浪潮。必需留意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型始终存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构：结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到，多年来始终主导着IT应用。这是关键任务OLTP系统业务所依靠的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询；的其次次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜寻，这也是谷歌存在的理非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必需处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。很多大数据都是非结构化的，其浩大规模和困难性须要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。企业内部大数据处理基础设施普遍落后从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。以现阶段企业内大数据处理基础设施的状况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。但这只是短暂状况，“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展渐渐被淘汰出历史的舞台，在将来企业基础架构体系的硬件选用上，多核多路处理器以及SSD等设备会成为企业的首选。FacebookOpencomputeProject就在业界树立了榜样，OpencomputeProject利用开源社区的理念改善服务器硬件以及机架的设计。其数据中心PUE值也是领先与业内的其他对手。而在具有大数据处理需求的企业中52.2%的日数据生成量在100GB以下，日数据生成量100GB到50TB占据了43.5%，而令人惊异的是，日数据生成量50TB以上也有4.4%的份额。数据量持续的增长，公司将被迫增加基础设施的部署。专利费用将始终增加，而开源技术，则省了这笔始终持续的专利费。对于急需变更自己传统架构的企业而言，传统的结构化数据与非结构化数据的融合，成了全部人关切的问题。企业面对大数据处理的挑战与问题现今大数据呈现出“4V1C”的特点。既Variety：一般包括结构化、半结构化和非结构化等多类数据，而且它们处理和分析方式有区分；Volume：通过各种设备产生了大量的数据，PB级别是常态；Velocity：要求快速处理，存在时效性；Vitality：分析和处理模型必需快速改变，因为需求在变；complexity：处理和分析的难度特别大。从图中我们可以看出资源利用率低、扩展性差以及应用部署过于困难是现今企业数据系统架构面临的主要问题。其实大数据的基础架构首要须要考虑就是前瞻性，随着数据的不断增长，用户须要从硬体、软件层面思索须要怎样的架构去实现。而具备资源高利用率、高扩展性并对文件存储友好的文件系统必将是将来的发展趋势。应用部署过于困难也催生了大数据处理系统管理员这一新兴职业，其主要负责日常Hadoop集群正常运行。例如干脆或间接的管理硬件，当须要添加硬件时需保证集群仍能够稳定运行。同时还要负责系统监控和配置，保证Hadoop与其他系统的有机结合。而多格式数据、读写速度（读写速度是指数据从端点移动到处理器和存储的速度）以及海量数据是企业面临大数据处理急需解决的技术挑战。众所周知随着大容量数据（TBPB级甚至EB级）的出现，业务数据对IT系统带来了更大的挑战，数据的存储和平安以及在将来访问和运用这些数据已成犯难点。同时大数据不只是关于数据量而已。大数据包括了越来越多不同格式的数据，这些不同格式的数据也须要不同的处理方法。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。企业内部数据分析与挖掘工具应用现状云时代企业数据挖掘面临如下三点挑战。挖掘效率：进入云计算时代后，BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘，而面对引入互联网应用后海量的异构数据时，目前并行挖掘算法的效率很低；多源数据：引入云计算后，企业数据的位置有可能在供应公有云服务的平台上，也可能在企业自建的私有云上，如何面对不同的数据源进行挖掘也是一个挑战；异构数据：Web数据的最大特点就是半结构化，如文档、报表、网页、声音、图像、视频等，而云计算带来了大量的基于互联网模式供应的SaaS应用，如何梳理有效数据是一个挑战。抛去价格因素之外可以看出反应速度慢、操作不便利、数据不精确、分析不精确这四项是企业数据分析与数据挖掘面临的主要问题。商业化解决方案当然成熟，但成本也是自不待言的。而具备在开源平台之上处理分析大数据实力的数据科学家则成为另外的一种选择。数据科学家具备专业领域学问并具备探讨利用相应算法分析对应问题的实力，可帮助创建推动业务发展的相应的大数据产品和大数据解决方案。从调查结果中我们可以看出Hadoop占据了半壁江山，而同为开源的HBase也有将近四分之一的占有率。而商业化的数据分析与挖掘平台（如Teradata、Netezza、Greenplum总共只有13.9%的份额。短期来讲，开源分析将越来越广泛的运用，并且增长快速。长期来看，混合技术的应用将在高度竞争的市场上出现，两者将同样有巨大的需求。可以预见的是，Hadoop作为企业级数据仓库体系结构核心技术，在将来的10年中它将会保持增长。随着云时代的到来，企业面临的应用方式更加多元化，通过云的手段供应海量数据挖掘的方法，提高了挖掘的效率，增加了挖掘的精度，更利于挖掘应用的推广以及专业的行业学问库的构建。同时收集、存储浩大的新型数据充溢了挑战，然而分析这些数据的新方法才是帮助最胜利企业甩开竞争对手的利器。一、行业概况银行行业分类中纺织行业囊括了国标行业中的纺织业、化学纤维制造业和纺织服装／鞋／帽制造业三个子行业。三个子行业涉及产业链的上下游，并呈现一种整体的趋同性．本次行业分析以纺织业为主，化纤业及纺织服装业为辅。（一）整体状况2023年下半年起先，受刭国际经济、金融环境的严峻影响，纺织行业发展增速下降、指标呈现明显下滑、行业亏损加剧；08年下半年国家两次上调纺织服装的出口退税率至14%；09月国家公布《纺织正业调整和振兴规划》对纺织行业的政策力度加强；09年下半年纺织业多项指标有所回升、但行业颓势未得到根本改善。纺织行业09年整体行业指标如下表示（以三个子行业分别例示）（单位：亿元、%）（二）主要运行特点．1．产值同比增速接着回落，产销比保持较高水平．20231-8月规模以上纺织企业实现工业总产值23707.78亿元，同比增长7.50%，但较上年同期回落8.13个百分点，当年纺织业产销比始终维持在 97%-98%区间内．2023 1-8月份化纤行业实现工业总产值2484.68 亿元，同比削减5.04%， 该行业平均产销率 98.01%．2023 1-8月份服装业实现工 业总产值6849.83 亿元，同比增加14.4%，增速回落4.4 百分点，产销率略有下降．2．出口持续下降，面临贸易争端可能性加大． 1-8 月份纺织行业出口额为 1075 亿美元，同比下降 1.78%， 同时中国纺织品在美国、欧盟以及日本这三个主要贸易伙伴 的市场份额却持续上升，使得纺织行业出口与欧美经济体的 风险捆绑更为坚固，面临的贸易争端将越来越密集． 3．行业效益有所提升，利润增长稳定性欠佳． 09 年1-8 月，规模以上纺织企业实现利润总额844.71 亿元， 同比增长 12.28%．其中：化纤行业效益好转明显，2023 1-8月实现利润总额69.18 亿元，同比增加42.40%，化纤行 业利润上升主要得益于下半年化纤产品价格大幅反弹，但化 纤行业收入总额同比仍呈下降趋势． 4．行业亏损未得到明显改善． 09 年三个子行业亏损额均有不同程度削减，但纺织业和纺织 服装业亏损企业数仍呈上升趋势．化纤行业1-5 月亏损面及 亏损深度接着增加，6 月后在利润大幅提升的状况下，亏损 有所削减． 5．投资额小幅增加，市场信念略有复原． 09 年1-8 月纺织业累计投资额1882.45 亿元，同比增长6.55%， 新开工项目数为5194 个，同比增长23.34%． 6．内销占比逐步扩大． 2023 1-8月，规模以上纺织企业的内销产值为 18457.64 亿元，同比增长11.67%，内销占比为79.91%，同比上升3.31 个百分点． 7．具有地区高度集中特征． 纺织业销售收入前5 个省（市、区）分别为江苏、山东、浙 江、广东、河南，在全国占比合计为 54.42%;利润总额前 个省（市、区）分别是山东、江苏、浙江、河南、河北，合计占全国的比重为40.47%．化纤行业产量最大的省份是浙江 省，其次为江苏、福建和广东． 8．面临原材料价格上涨和人民币升值的后续压力． 2023 11月国内棉花(328)现货价格较年初上涨 30.58%， 已经接近06 年以来的价格高点，纺织企业选购 将难以避开．另一方面，人民币汇率升值压力近期再次成为焦点，2023 年的汇率走势将在很大程度上确定纺织出口的利 润空间． （三）行业总体评价及将来趋势分析． 国家两次上调纺织服装的出口退税率，并公布《纺织工业调 整和振兴规划》，国家政策对纺织行业的影响将是干脆和正 面的．但我国纺织行业将来面临的不确定因素仍较多．虽然 纺织行业部分指标改善，表现出触底回升的迹象，但效益提 升主要依靠产品及原料波动较大的化纤行业，最主要的行业 深层次的需求疲软问题未有明显改善，明年对纺织业出口仍 持悲观的看法占多数，且可能面临更为密集的贸易争端，同 时国内长期内需拉动尚需时间，而原料及汇率压力近在眼 前．因此预料明年纺织行业增速将接着小幅回落，或可能出 现企稳回升，行业整体风险仍较大． 二、银行纺织行业授信状况 （一）银行纺织行业限制力度较强，总体授信余额与年初相 比有所下降，整体占比不高． （二）客户结构有所优化，但仍大幅低于全行平均水平． （三）贷款担保方式以保证为主，信用占比不高． （四）关注类贷款比例及不良贷款率下降，但仍位于较高水 平，部分分行贷款质量较差． （五）纺织行业授信主要集中在江、浙、鲁、闽、粤等地区， 授信占比最高的5 家分行分别为浙江省分行、无锡分行、苏 州分行、宁波分行和山东省分行． 三、行业信贷投向指引 2023 年，基于银行客户特点和内部评级分析结果，全行对纺 织行业的接着实行限制进入的信贷政策，严格把握客户准入， 原则上不支持对两头在外、出口导向型纺织服装加工企业授 信：调整存量客户结构、尽一切可能和手段加固担保、加快 减退力度：业务发放以三个月内短期流贷和具备真实贸易背 景的贸易融资为主，不支持该行业固定资产及技术改造项目． （一）客户政策 1．从严把握新增授信． 纺织企业新增授信客户原则上须为十级评级5 级、PD 评级5 级以上，并满意全部资本化比率小 40%或资产负债率在 60% 以下，流淌资产周转率（次）大于1.8 或总资产周转率（次） 大于0.8，连续三年销售和利润增幅在5%以上，销售利润率 3%以上．其中：(1)有选择的支持符合国家纺织工业调整和振兴规划、国家产业政策、综合竞争实力强、规模效益显 著、品牌效应明显、产品附加值高、盈利实力强、在全国行 业排名前100 位、公司所覆盖产业链较长、具有自主创新和 销售网络的纺织大型集团企业．(2)审慎支持具备研发实力 和技术优势、有肯定规模效应、有竞争实力和议价实力、产 品档次高、能保持盈利空问、管理有序的大、中型工贸一体 化企业．(3)严格限制对化学纤维制造行业企业的新增授信，
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