雄鹰队口号有哪些
经济自由主义是一种支持个人财产和契约自由权利的意识形态。
经济自由主义主张限制政府在经济事务中的操控，让市场机制发挥调节资源的作用。
经济自由主义包括斯密的经济自由主义和新自由主义。
经济自由主义（economic liberalism）：提倡市场机制，反对人为干涉经济的经济理论和政策体系。
最初作为一种口号由法国路易十五的外交大臣达让逊提出，后来魁奈等人确认社会中存在着不以人的意志为转移的自然秩序支配着社会的发展。
亚当·斯密宣扬“一只看不见的手”的原理，对经济自由思想做了进一步的发挥。
“自由经济”思想是斯密整个经济学说的中心，李嘉图也阐明过同样的思想。
经济自由主义在资本主义世界是长期发挥重要作用的思想主张。
[1] 经济自由主义者并非无政府主义者，他们并非一概反对政府的作用，然而在绝大多数的案例中，他们的研究结果都表明，政府的干预过度了。
[1] 亚当·斯密在《国富论》一书中，认为在商品经济中，每个人都以追求自己的利益为目的，在一只 “看不见的手”的指导下，即通过市场机制自发作用的调节，各人为追求自己利益所做的选择，自然而然地会使社会资源获得最优配置。
[1] 20世纪30年代凯恩斯国家干预主义取代了经济自由主义而占据统治地位。
到了70年代，在凯恩斯主义面对“滞涨”局面而束手无策的形势下，资本主义世界又纷纷兴起了新的经济自由主义思潮。
它认为：生产资料私有制是一切经济活动的前提，特别是市场经济中一切活动的前提；交换和市场的自发运行有充分 的效率；自由贸易是最好的外贸政策。
新自由主义是坚决反对政府的过多干预。
[1] 新自由主义不同于斯密经济自由主义之处在于，斯密经济自由主义主张实行完全自由放任，新自由主义则一般都主张在国家干预下强调经济自由。
[1] 经济自由主义是古典自由主义中的经济部分。
经济自由主义理论发展于启蒙时代，亚当·斯密被视为第一个阐述此思想的学者。
他主张政府对经济的干预应降至最低，但他也不反对由国家提供一些基本的公共财产。
一些发展于18世纪的理论，认为人们只要保留他们拥有的经济设备，而不是交由国家控制，那么将会创造出一个和谐、平等且日益繁荣的社会。
这加强了18世纪末期，走向资本主义经济制度的潮流，后来随着第二次工业革命的进行在19世纪末20世纪初转为垄断资本主义制度，并发展向国家垄断资本主义。
私有财产和个人契约组成了自由主义的基础。
早期的理论，假设个人经济活动是大量建立在自我利益之上，（看不见的手）让他们在没有任何限制之下行动将产生最佳的结果，（自发秩序）并提供了最低标准的公共资讯与正义。
例如，没有任何人被允许去胁迫或窃取。
经济自由主义支持政府除去市场的限制，并认为国家有提供公共财的合法地位。
例如，亚当·斯密认为国家应担任起提供道路、运河、学校与桥梁等私有实体无法有效执行的角色。
然而，他更喜欢使用者对这些财货的消费付出一定比例的费用（如公路收费系统）。
另外，他支持能促成自由贸易的报复性关税，也提倡著作权和专利以激励创新。
最初，经济自由主义是用来对抗，支持封建特权、贵族传统和君主为了他们本身利益而运转国家经济的人士，而这些到了19世纪末到20世纪初被大量废除。
19世纪中期，林肯遵循辉格党的经济自由主义，包括增加国家控制如铁路的供应和管理。
太平洋铁路法（Pacific Railway Acts）提供了第一条跨大陆铁路的发展依据。
今日，经济自由主义结合了古典自由主义、新自由主义、自由意志主义和保守主义的一些学派，特别是自由保守主义。
云计算，大数据，智慧城市 将给生活带来什么变化
以云计算的处理速度推进云产业发展，大数据时代提供最优的解决方案，智慧城市不单是马路上有WIFI。
大数据对品牌营销究竟有什么用
大数据营销的主要价值源于以下几个方面：第一，用户行为与特征分析显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。
有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。
无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗
或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二，精准营销信息推送支撑过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。
究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。
相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
第三，引导产品及营销活动投用户所好如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。
例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。
又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四，竞争对手监测与品牌传播竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。
品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。
例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。
在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。
大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户
有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。
从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。
例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。
只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。
事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
第八，SCRM中的客户分级管理支持面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。
大数据应用可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。
例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。
又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。
之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
第十，市场预测与决策分析支持对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。
沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。
只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。
更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。
要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
大数据时代，我国数据量究竟有多大
从2013年初开对于大数据爆发的焦虑感，紧，不由自主地入的甚至无力的感觉，驱动众多行业业和团体去关注和开始接触和了解大 数据，自觉或不自觉的，主动或不得已地去融入这波洪流。
但是，真的说到大数据，我们中国到底有多少数据量，它们都分布在哪些行业，哪些数据是目 前可用的，哪些行业已经在使用数据，进入产业互联网和数据引导的变革了
可能看到的版图依旧模糊。
因此，我们怀抱很好的希望，以第一个吃螃蟹并期待来自行业的矫正和拍砖的态度，首先尝试对于国内各个领域，行业以 及机构的数据拥有情况，使用情况以及未来路径做一个粗犷地调研、梳理和判断，对大数据时代我国各个领域数据资产的拥有和使用情况，也就是我们数 据资产的家底做个盘点，也对各个行业、系统进军大数据，以及拥抱产业互联网的进度和未来做个简单判断。
事实上，大数据之题无疑繁若星辰，然而只 有在相对完整的视图下，繁星若尘，我们才可得以一窥天机。
从我们手头掌握的数据来看，2013年度，中国存储市场出货容量超过1个EB（1EB=多少），存储总量而IDC曾经发布的预测表明在未来的3-4年，中国存储总 容量可能达到18个EB。
从数据存储市场的需求来看，互联网、医疗健康、通信、公共安全以及军工等行业的需求是主要的，且上升态势明显。
鉴于存储和服务器的紧密相关，我们从已经获得的资料可以知道，目前全球运行的服务器总量超过5000万台，美国国内运行的服务器总体容量接近 1000万台。
从各种市场公开数据来看，2013年中国内地服务器销售总数接近为100万台。
大体估算，截止到2013年底，中国内地整体在运行的服务器总数 量在300万台以上。
从现有存储容量看，中国目前可存储数据容量大约在8EB-10EB左右，现有的可以保存下来的数据容量大约在5EB左右，且每两年左右会翻上一倍。
这些 被存储数据的大体分布为：媒体\\\/互联网占据现有容量的1\\\/3，政府部门\\\/电信企业占据1\\\/3，其他的金融、教育、制造、服务业各部分占据剩余1\\\/3数据量 。
公开数据显示，互联网搜索巨头百度2013年拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。
此外，电信、医疗、金 融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。
在目前被广泛引用的IDC和EMC联合发布的“2020年的数字宇宙”报告 预测到2020年，全球数字宇宙将会膨胀到40ZB，均摊每个人身上是5200GB以上，这个量将会如何被有效存储和应用，我们眼下还很难想象。
然而我们 看到该报告指出，从现在起到2020年，全球数字宇宙的膨胀率大约为每两年翻一番。
事实上，根据上述调查结论和服务器容量调查，我们也能做出个相对 合理的推断：目前，全球产生的数据量中仅有1%左右的数据能够被保存下来，也就是说今天全球能够被保存下来的数据也就是在50EB左右，而其中被标记 并用于分析的数据更是不到10%。
作为全球人口和计算设备保有量的大国，我国每年所能产生的数据量也极为庞大，有数据说2014年甚至可能达到ZB级别，但是真正被有效存储下来的 数据仅仅是其中极微少部分，中国保存下来数据占全球数据的比例大约在10%左右，也就是上面说的5EB。
这些数据中，目前已被标记并用于分析的数据仅 达到500PB左右，也是接近10%的一个比例。
伴随着云计算迅速普及和各行业，各企业和部门对于数据资产保存和利用意识的增强，以及通过互联网、大数据对产业进行变革的意愿，未来2-3年一 定会有越来越多的行业、大企业步入到PB、百PB、甚至EB级别数据俱乐部，未来3-3年中国的数据总量也将呈翻倍上升态势，我们预测2015年中国就可能 突破10EB数据保有量，被标签和分析利用数据量也将上升到EB级别，这些数据增长中互联网、政务、医疗、教育、安全等行业和领域所做贡献最大，而相 对传统的物流、生产制造、甚至农业等领域数据拥有量的增长将更加明显。
大数据怎么发挥大价值
大数据运营（BDO）不仅包含传统的数据收集和可视化、数据库营销等，而且逐渐的脱离了最初的数据驱动原则，而是以企业整体目标（比如游戏KPI的完成）为导向，以运营为驱动，涵盖运营的各个方面，以大数据为重要依据，以大数据分析结果为评判标准，构建企业的“数据运营”的文化
