大数据项目建议书

大数据项目建议书（推荐4篇）

大数据项目建议书 篇1

撰写格式

对于2015年大数据发展趋势预测，总结为这几个词：融合、跨界、基础、突破。

融合是说在产业里面，比如说在垂直行业的融合，在企业里面垂直融合，应用融合，技术融合等等。跨界，基于大数据使不同学科不同应用领域跨界。基础，就是说大数据发展亟待在一些基础方面进一步的夯实，2014年比2013年基础更强，期待2015年基础进一步的夯实，包括生态环境，包括大数据资源的共享。突破，我们会在预测在2015年在一些大数据的分析，大数据的一些系统方面能够取得相关性的突破。

这个趋势的报告来源于137位我们大数据专家委的委员和50位中关村产业联盟的会员，我们给出50个选项，每个专家委员给投票，同时给一些标注，最后我们在这个基础上给出了一个统计，最后结果是2015年度大数据发展的十大预测。

《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，分别是：

1、结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，这一方面得益于计算机硬件性能的突破，另一方面则依靠以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能够快速、并行处理海量数据。

2、数据科学带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代，许多学科表面上看来研究的方向大不相同，但是从数据的视角来看，其实是相通的。随着社会的数字化程度逐步加深，越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。数据科学作为一个与大数据相关的新兴学科出现，真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。针对大数据处理的理论研究上，新型的概率和统计模型将是主要的研究工具，学科基础理论的突破还难于在2015年出现。

3、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地。

4、大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算、等热点技术领域相互交叉融合，产生很多综合性应用。近年来计算机和信息技术发展的趋势是，前端更前伸，后端更强大。物联网与移动计算加强了与物理世界和人的融合，大数据和云计算加强了后端的数据存储管理和计算能力。今后，这几个热点技术领域将相互交叉融合，产生很多综合性应用。

5、大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实。内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。以Spark为代表的内存计算逐步走向商用，并与Hadoop融合共存，专为大数据处理优化的系统和硬件出现，大数据处理多样化模式并存融合，一体化融合的大数据处理平台逐渐成为趋势。其中有一个观点这种多元化一定程度上成为一体化，未来大数据多样化处理模式并存并且有可能成为一体化的平台。

6、大数据安全和隐私，这是我们第三年关于大数据热点问题趋势的预测，每一年这都是非常靠前关于大数据安全和隐私问题，这个反映我们专家我们用户一种期盼一种理解一种关注度，但是我们在大数据的安全和隐私保护方面，以及大数据涉及到资源国家主权这层面，实际上技术层面没有比较多的，这两年多以来没有比较长足的进步，这方面有一定的问题的，所以说大数据的安全持续令人担忧。

7、新的计算模式讲取得突破，去年前年我们在国内大量的去讲深度学习，今天我们发现一个很有意思的现象，在一些特定的领域发挥了作用，但是我们专家和工业界的人士更关注众包技术，也就是说可能未来不光是大数据讲深度学习。

8、各种可视化技术和工具提升大数据分析。进行分析之前，需要对数据进行探索式地考察。在此过程中，可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后，为了方便用户理解结果，也需要把结果展示出来。

9、大数据技术课程体系建设和人才培养是需要高度关注的问题。

10、开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择。如需了解请登录：

目

录

一、项目单位基本情况.............................................................................1.1项目单位基本情况 ······························································ 1.2项目单位财务状况 ······························································ 1.3公司股东及股本结构 ··························································· 1.4技术力量 ·········································································· 1.5知识产权情况 ···································································· 1.6技术储备情况 ····································································

二、项目的基本情况.................................................................................2.1项目名称 ·········································································· 2.2项目建设内容 ···································································· 2.3项目实施进度 ···································································· 2.4总投资及资金来源 ······························································ 2.5经济和社会效益分析 ··························································· 2.6各项建设条件落实情况 ························································

三、项目建设背景.....................................................................................3.1大数据发展现状 ································································· 3.2项目建设背景 ···································································· 3.3项目建设必要性 ································································· 3.4项目建设意义 ····································································

四、项目建设目标及任务..........................................................................4.1项目建设目标 ···································································· 4.2项目规划应用任务 ······························································

五、项目建设需求分析.............................................................................5.1用户需求 ·········································································· 5.2数据需求 ·········································································· 5.2.1数据资源现状 ····························································· 5.2.1数据资源发展趋势 ······················································· 5.3系统及应用需求分析 ··························································· 5.3.1节点管理 ··································································· 5.3.2主题管理 ··································································· 5.3.3元数据管理 ································································ 5.3.4公共代码管理 ····························································· 5.3.5数据采集 ··································································· 5.3.6数据整理比对 ····························································· 5.3.7数据交换 ··································································· 5.3.8数据访问 ··································································· 5.3.9数据备份与 恢复 ························································· 5.3.10标准管理 ································································· 5.3.11应用支持 ································································· 5.3.12运行管理 ································································· 5.4性能需求分析 ···································································· 5.5安全保障体系需求分析 ························································ 5.5.1系统安全可靠性需求 ···················································· 5.5.2数据安全保密性需求 ···················································· 5.5.3数据完整性需求 ·························································· 5.5.4实体的可鉴别性需求 ···················································· 5.5.5不可否认性需求 ·························································· 5.5.6对象和行为的可授权性需求 ··········································· 5.5.7统一信任与授权策略需求 ·············································· 5.5.8数据中心统一安全监督性需求 ········································ 5.6保障机制需求分析 ······························································

六、数据中心设计方案.............................................................................6.1设计原则 ·········································································· 6.1.1统一建设 ··································································· 6.1.2相对独立 ··································································· 6.1.3共建共享 ··································································· 6.1.4安全可靠 ··································································· 6.2数据中心平台设计 ······························································ 6.2.1平台总体架构 ····························································· 6.2.2信息资源 ··································································· 6.2.3支撑平台 ··································································· 6.2.4数据共享交换平台 ······················································· 6.2.5共享数据管理系统 ······················································· 6.2.6保障机制 ··································································· 6.2.7标准法规体系 ····························································· 6.2.8数据接口系统 ····························································· 6.2.9运行环境 ··································································· 6.3数据中心成效应用 ······························································

七、数据中心建设土建及公用工程............................................................7.1土建方案 ·········································································· 7.2给排水系统 ······································································· 7.3电气系统 ·········································································· 7.4道路绿化等其他系统 ···························································

八、节能...................................................................................................8.1 用能标准和节能规范 ··························································· 8.2能耗分析 ·········································································· 8.3 节能措施分析····································································

九、环境保护............................................................................................9.1环境保护执行标准 ······························································ 9.2建设期环境影响分析 ··························································· 9.3运营期环境影响分析 ···························································

十、组织机构与人力资源配置...................................................................10.1组织机构 ············································· 错误！未定义书签。10.2人力资源配置 ··································································

十一、组织管理与实施进度......................................................................11.1建设期管理 ·········································· 错误！未定义书签。11.2运营期项目管理 ···································· 错误！未定义书签。11.3建设工期和进度安排·························································· 11.4项目招投标 ·····································································

十二、投资估算与资金筹措......................................................................12.1投资估算 ········································································ 12.2资本金筹措 ····································································· 第十三章 财务评价...................................................................................13.1项目经济效益 ·································································· 13.2项目社会效益 ·································································· 第十四章 项目风险分析............................................................................14.1市场风险 ········································································ 14.2项目建设管理风险 ···························································· 第十五章 研究结论与建议........................................................................15.1结论 勤劳的蜜蜂有糖吃

大数据管理局相关工作情况汇报 篇2

按照会议要求，结合政府工作报告和我局工作职能，现将有关工作情况汇报如下：

一、20xx年工作完成情况

一是信息基础设施建设水平明显提升。

获批国家电信普遍服务试点城市，城区光纤和4G网络实现全覆盖。政务云承载能力大幅提升，支撑全市68项政务应用。

二是政务数据整合共享取得阶段性成效。

政务外网已覆盖425家政府部门，政务数据共享交换体系初步建立，成功举办数据应用与创新大赛。

三是大数据产业加快发展。

华为云、xx、xx、xx等重点项目相继落地，累计已有大数据相关企业80余家。积极探索大数据流通与交易。

四是大数据技术促进传统工业转型。

xx机器人、xx机床、xx等龙头企业率先建设智能工厂。初步构建10个工业大数据公共服务平台。

五是智慧城市“平台化、系统化、社会化”新模式初步建立。

“6+1”平台有序推进并取得阶段性成效，“互联网+政务服务”、智能交通、智慧卫生、智慧教育等领域发展不断深入，共享单车、移动支付等智慧服务开始普及。

二、2018年工作安排

一是积极打造网络强市。

力争全域光网覆盖，在部分领域试点应用5G技术，加快部署IPv6下一代互联网和NB-IOT窄带物联网，推进区域云中心建设。

二是聚焦智慧城市建设新体系。

建设和完善“6+1”平台，推进“互联网+政务服务”、智慧房产等项目建设。推进xx经济区智慧城市群试点项目联合建设。举办智慧城市（国际）创新大会。

三是聚焦大数据产业链条。

推动数据整合共享和有序开放，促进大数据双创。以3个产业聚集区为载体，完善产业链体系。发展健康医疗大数据领域应用试点。健全产业政策体系。

四是聚焦工业互联网。

加快工业互联网基础设施建设。开展工业互联网试点示范应用。引导50家企业上云。推动工业大数据创新平台建设。

三、过去五年工作回顾

全面贯彻落实国家“互联网+”和大数据发展战略，探索出智慧城市“平台化、系统化、社会化”建设新模式，信息基础设施建设水平不断改善，社会各领域智慧化应用扎实推进，城市治理能力和效率显著提升，大数据产业集聚效应逐步显现，大数据创新应用引领两化深度融合。

四、今后五年工作构想

全面贯彻落实党的十九大报告精神，以国家大数据综合试验区建设为核心，全面聚焦“智慧城市新体系、大数据产业链、工业互联网发展”三条主线，构建国内领先的新型智慧城市示范市、充满活力的区域性大数据集聚区和国家级工业大数据示范基地，努力探索大数据发展xx模式。

xx市大数据管理局

大数据项目建议书 篇3

现象学不仅是哲学而且是方法，现象学从一般意义来说有先验、解释、发生三种，这三种现象学所采用的研究方法一般有先验研究、解释学研究以及体验研究。在大数据背景下，使用者三种方法看待实验室研究，这三种方法能否成功运用，一要看先验研究以及解释学研究中确立的“意向性”，二是这种“意向性”能否成功运用到体验研究。

1大数据实验室的现象学先验研究

实验室研究一般会被误认为就是实证研究，实验是使用理性的逻辑作用于具体的实物，研究者会受到具体经验以及假设观念理论的影响，并且强调将这些因素“不带偏见”的面对客观事实，在实验室研究中我们必须紧紧地围绕研究对象。在新时代背景下使用现象学先验视角审视大数据实验室研究。

何为先验，康德说:“先验包含了一切质的可能”也就是说，先验就是对具体经验的超越，它包含了具体经验的一切。那么在大数据背景下，实验室的研究是结合世界上所有的数据，包含进了一切的人类知识。大数据下的实验室研究不仅是少数人参与到实验室的研究，而是通过全球化的数据连接，将单个实验室的研究扩展到全球，使实验室研究社会化，它集中人类的知识、智力以及资源进行最优化研究，它囊括了一切人类知识的总量。

从另一个方面来说，现象学的先验研究注重主体性，研究对象要围绕研究人员转，研究人员用自己的视角假设去迫使研究对象显示真相。在大数据背景下，实验室研究人员首先要构建的自己假设前见，确立自己的研究视角，接着再从海量的信息中，抽取符合自己“意向性”的信息。就像胡塞尔所说的“向来人们都认为，我们的一切知识都必须依照对象;但是在这个假定下，想要通过概念先天地构成有关这些对象的东西以扩展我们的知识的一切尝试，都失败了。因此我们不妨试试，当我们假定对象必须依照我们的知识时，我们在形而上学的任务中是否会有更好的进展”。大数据时代背景下，实验室研究人员可以充分自由的构建自己先验世界，再根据自己的先验世界去提取相关的信息，用这些信息去达到对实验对象本质的暴露。传统实验室研究总习惯于根据实验对象来确立所使用的知识及方法，按照确定的步骤进行相关的操作，正因为此，传统实验室研究中总会受到诸多的限制，科研人员的思维以及思想难以有大的突破。现象学中的先验研究，首先在思维上要求研究人员充分的发挥思想的作用，实验室研究中所作的一切都要围绕这个思想服务，而不是让科研人员屈服于研究对象，这种新的研究思维及方式在一定程度会促进重大科学的发生及发现。就像牛顿研究宇宙，试图去理解上帝奥妙的时候，它也是充分的构建自己的先验世界，宇宙构造可能会有多种情况，其发现万有引律，就是一个典型的例了，使用新的路径出发时总会在意外之中有重大发现。

2大数据实验室现象学解释学研究

解释学现象学重视实验室研究人员凭借研究自己的主见和前见与信息或文本开展对话，使研究刘象围绕研究人员转，但这并不意味着研究人员不顾事实或曲解及歪曲对象甚者编造数据。如果实验室研究人员在实验室研究中发现原有的假设不符合事实，那么实验室研究人员需要调整原来的假设使其符合事实。当然，当我们的假设与实验研究对象出现短时间的不符合时，实验室研究人员不可轻率的抛弃先前的假设和独特的视角，不可围绕着实验对象跑而缺乏主见。

解释学现象学中实验室研究人员的主见或前见在一定程度上有其适当之处。海德格尔指出，“任何解释工作之初都必然有这种先入之见，它作为随着解释就已经‘设定了的’东西是先行给定的，这就是说，是在先行具有、先行视见和先行掌握中先行给定的”，即实验室研究人员在进行相关的解释，是通过这种先行的要素起作用的，把实验室研究中的某一物解析为另一物时，起主要作用是具有以及掌握先行的视见而确定的。伽达默尔接着指出，“前见其实并不意味着一种错误的判断，它的概念包含它可以具有肯定的和否定的价值，他认为前见首先是判断的方式，它并不因为见解上的错误而受到排除，相反，前见是给定于最后考察一切事情中的决定性的要素之前，在胡塞尔和海德格尔那，前见都有其合理性。可以说，前见在大数据下实验室研究具有重大价值，实验室研究人员的确使广大的实验室研究人员与信息数据对话，具有高度的创造性，可以按照自己的前见进行相关的实验活动而不必摇摆不定。正是因为实验室研究人员有了自己的前见，才敢于冒险，不断的激发实验研究人员的创造性，在与数据信息的对话交流中，达到了视界的融合，使研究人员和数据信息两者都重新获得理解。

3大数据实验室的现象学参与式和体验式研究

在大数据时代背景下，实验室研究人员可以充分地构建自己的先验世界，进行相对应的先验研究。但先验研究因为过于强调研究人员的主体性，在一定程度上会产生唯我中心论，那么此时参与式研究就成为了解决先验研究中不足的一种方法。大数据时代背景下的实验室研究，研究人员根据自己的需求挑选所需的数据信息，经过数据技术的分析，得到所需的结果。但这不意味着在大数据下，实验研究人员仅作为一个旁观者，或只是对象性研究。在面对海量信息得到实验结果后，更重要的是要参与到实验中，根据数据信息所给的步骤结果，真正的动手操作，与实验对象所接触，“知觉”实验刘象，与实验对象之间建立亲密的某种关系。与实验刘象融为一体，将实验对象的发生变化与特定的因素联系在一起，去认真思考，以便达到对大数据所给相关知识的理解。参与式的现象学研究实际上已由原来探求知识的认识论转化为以“知觉”或操作者使用为特点的存在论。

不过，现象学当纯真非主体的做法是体验研究。而实证研究则是多数以逻辑概念思辨或以量化的数据统计，是与体验研究对立的。参与式与体验式在现象学研究中的差别在于，从主体上说参与式研究是自己，是自己参与到实验对象中间;体验式研究则是实验的对象，相当于实验对象自己研究自己，研究者不直接参与到研究对象中去，不干涉研究对象，研究者退居幕后，让实验对象任其自由自在变化的发展。比如说，一个实验研究人员要研究某地人群疾病发生的致病因数，除了经数据信息分析以及在实验室检验和分析样本外，实验研究人员要置身于当地人的生活中去，并对当地人的生活不加以任何形式的干扰，详细记录当地人每天的日常饮居;跟当地人不断的交流情感，倾听当地人与邻居、家人以及亲人的交往故事;观察当地人的劳作，详细了解他们的饮食以及生活的自然环境，将这些因素的联系以及相关的数据数值进行详细的记录。体验式研究不单要求实验室研究人员倾听、了解以及记录实验对象的事，使实验对象的思考和言说显示为“非对象性的言与思”，而且要确使实验研究人员在记录和分析实验报告的过程中尽可能的避免过度的归纳与概括，进而保持记录的“非对象性的言与思”。

4大数据实验室体验研究的路径

现象学研究在人文社科类的研究倍受重视，现在我国每年召开一次现象学与科技哲学学术研讨有意将现象学的研究方法引用到科学技术因为传统的实证研究过于重视研究结果，对研会域的结果过于乐观，而对研究的过程相对比较轻视。实证研究者确信他们收集的相关事实经验能理解和说明自己的考察对象。而现象学方法在一定程度上则是对实证研究的不信任和怀疑。现象学对实证研究的质疑主要有:人不能保证自己所听或所看的信息数据就是对象的本质，研究人员所使用的实证研究得出的结论不一定与事实的本质相符，进一步说，我们怎么才能真正认识别者。比如说，实验研究人员可以通过测量一张桌了的重量、宽度、长度以及了解桌了的用途和木质以及颜色等，实验研究人员也可观察一个病人的气色，通过仪器了解病人内部发病的机理，但对桌了和病人自身的秘密实验研究人员却无法去认识。因为研究人员所认识的只不过是从外部特征对桌了或病人的主观解释，都源于研究人员的“主观”意见，对其内在的本质却无从得知。

那么要如何认识对象的本质呢?现象学的体验式研究思路是:

第一，将自己置身于研究对象本身的特定环境和特定条件下，重视研究对象之间的环境体系及历史的联系和精神的交流。传统的实验室研究中充斥着实验现象、结果、数据以及结论等种种的分析等方面的知识考究，而对于研究对象精神联系，以及实验的情感态度，内心体验却少有考虑。与之相反现象学的体验式研究，更关注研究主体以及研究对象的内心体验或内在的精神联系。实验室研究人员在实验研究的过程中，内在的感情思想以及对问题的思考、实验过程的灵感以及顿悟，这些在现象学体验研究中将受到重视，而不是像实证研究中，为了达到确定的目的，而往往将实验科研人员的这些因素忽视掉。在现象学研究中，它关注实验研究者跟实验对象精神以及情感之间的联系。如果实验对象是人，那么我们将更加注重对象的内心体验，重视对象的内心承受力，对对方予以重视和尊重;如果实验的对象是物，那么我们在做研究的过程中应该将物与所处的环境体系以及相关的历史背景联系起来，以及实验对象对人的情感价值和精神的交融。

第二，对实验对象的体验描述要通过语言及“象”的艺术化来替代概念化而保持其完整性和真实性。在现象学中存在语言表述的困难，因为物即使存在而被认识，也很难言说，现象学所做的努力依然是使物能“言”，现象学的体验研究要依赖实验研究者个性化和艺术化的语言。现象学方法也可以说是带有“艺术性”的方法。从另一角度上来说，现象学这一词重要不在于“现”，而在于“象”。现象学来源于却不直面于现实世界，它是重在用类比中某物“象”某物的思维来阐述和理解现实。“象”虽然不是通过归纳和演绎方法得出，而是使用常规的科学方法去推理演绎得出，但类比的想象可以使人在人与自然对话中获得理解，在观察和实验的过程中可以获得灵感，在先验和经验世界搭建沟通桥梁，从而使实验室研究达到对经验的超越。

第三，实验研究人员与实验对象建立某种紧密的存在关系，放弃实验研究人员的研究态度。为什么要实验研究人员与实验对象建立紧密关系呢?一是因为实验对象无法言说。即使能言说，实验对象的体验也不是最初的真实体验。二是实验研究人员的复述也无法言说。实验研究人员难以复述实验对象的体验，或者说当实验研究人员再次复述实验对象描述的体验时就离实验对象最初的体验更加遥远。从另一个方面来说，即使研究人员用艺术化替代概念化的语言去阐述实验对象的体验，这种阐述不能保证实验对象体验的完整性和真实性。概念化的归纳总结以及艺术性的总结都不能对实验对象的体验进行描述，体验式的现象学研究的重点是体验而不是研究。当实验研究人员与实验对象在一起时，实验研究的过程就可以理解为要与实验对象建立某种紧密联系，实验研究人员的研究要由认识论中“要认识你”的态度转变为存在论中的“和你在一起”的态度。

5结束语

对于现象学而言，大数据下的实验室研究在一定意义上说并不完全是实证研究，在一定程度上，实验研究人员应该是实验对象的倾听者、交流者以及陪伴者。那么此时现象学的意向性就体现为精神或情感的关系。从表面上，看精神与情感是来源于观察和了解经验事实的基础上，但真正的精神和情感是来自于人的先验意识。实验研究人员对实验研究的动物有感情与同情心，是因为动物是人类的朋友，而不是动物给他的研究带来多大好处;实验科研人员对某一方面的实验对象现象敏感察觉，是他先天所俱来的内心精神的本能，而不是他对这看了多少书、了解了多少事实的经验。

大数据项目建议书 篇4

项目数据分析师学习数据分析课程

项目数据分析师（英文简称CPDA）是专业从事投资和运营项目数据分析的高级决策人，通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。

项目数据分析师主要包括从事数据挖掘和投资两大领域，在投资分析、信贷融资、企业经营管理、企业战略规划、决策管理等影响政府和企业重大决策的领域担任重要角色，主要为政府和企业进行重大决策提供科学、真实和准确的依据。

授课方式：

面授

项目数据分析师培训课程涉及到经济学、市场营销学、财务管理学、计量经济学、预测学、金融学等多方面知识，需要学员具备全面性理论基础知识贮备。我们对各个学科中项目分析所要用到的知识点进行了深入分析，在讲义中详细说明，使学员可在相对准确的领域内迅速掌握知识并加以运用。做到能够让学员将课本上所学的东西真正变为可以利用的有效工具。远程学习

时间为一年整，采取先进的同步教学方式，保证学习质量，具体特点如下：

a、面授期间（8天面授），更新课程五次，通过每周的更新课程，让学员不仅可以在面授前提前预习基础知识，而且可以通过远程学习中心提交作业、知识点自我测试、考试复习、习题解答、在线答疑、案例参与等综合项目更好的掌握知识。

b、面授结束后，学员还有11个月的远程学习时间，每月一次的课件更新，使学员不仅能顺利适应项目数据分析师的认证考试，而且可以掌握各种数据分析的拓展知识和技能，为分析师在未来能够胜任专业分析工作奠定深厚基础。

c、远程学习不仅有丰富的文字学习内容，而且大比例增加了音频、视频课件，使学员可以通过生动的课件完成阶段性学习。

d、远程学习中心为学员提供学习计划制定、班级交流、继续教育等功能，帮助学员自觉学习、实现更好的学习效果。

适用人群：

1、企业单位：

参与企业经营、决策管理、项目投资的职业经理人或高级决策人；

参与企业项目运营环节中涉及的包括市场分析、市场研究、生产、研究、评价、销售等各个环节的工作人员。

2、政府、事业机构：负责项目审核、审批和招商引资、项目评估、项目决策、政策制订等工作的政府机构领导者及相关从业者。

3、金融机构：银行或非银行金融机构、管理咨询公司、风险投资、金融产品研发、信贷等相关工作人员。

4、事务所：项目数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所等工作人员。