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本文目录

1. 我国濒临灭绝的动物有哪些
2. 在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些
3. 狭义的网络金融包括哪些

一、我国濒临灭绝的动物有哪些

1.白鱀豚，亦称：白鳍鲸、白鳍、白旗、白夹、青鳍、江马、中华江豚、扬子江豚及长江河豚等，是中国特有的淡水鲸类，仅产于长江中下游。

在20世纪80年代由于种种原因，白鱀豚种群数量锐减，2002年估计已不足50头，被誉为“水中的大熊猫”。白鱀豚自成一科，被列为国家一级野生保护动物，也是世界上12种最濒危的动物之一。2007年8月8日，《皇家协会生物信笺》期刊内发表报告，正式公布白鱀豚功能性灭绝。

2018年11月14日，《世界自然保护联盟濒危物种红色名录》（简称IUCN红色名录）更新发布，白鱀豚未被宣布野外灭绝。

2.华南虎，于1981年被列入CITES公约附录Ⅰ保护名单，亦称“中国虎”，华南虎头圆，耳短，四肢粗大有力，尾较长，胸腹部杂有较多的乳白色，全身橙黄色并布满黑色横纹。

华南虎毛皮上有既短又窄的条纹，条纹的间距较孟加拉虎、西伯利亚虎的大，体侧还常出现菱形纹，在亚种老虎中体型较小。

华南虎以草食性动物野猪、鹿、狍等为食，是中国的十大濒危动物之一、国家一级保护动物，红色物种名录极度濒危，在野外已灭绝。

3.麋鹿：又名“四不像”，是世界珍稀动物，属于鹿科。因为它头脸像马、角像鹿、颈像骆驼、尾像驴，因此得名四不像。

截至2011年8月，江苏盐城大丰湿地麋鹿总数达1789头；2013年6月，湖北石首市天鹅洲麋鹿保护区麋鹿总数达1016头。

4.雪豹，是一种重要的大型猫科食肉动物和旗舰种，由于其常在雪线附近和雪地间活动，故名“雪豹”。雪豹具有高度发达的分配血液、节呼吸等技能。

2016年9月，新龙县环林局与猫盟CFCA共同启动了新阶段野外猫科动物调查工作。至2017年11月，调查并确认甘孜州新龙县分布有雪豹。

5.大熊猫：属于食肉目、熊科、大熊猫亚科和大熊猫属唯一的哺乳动物，头躯长1.2-1.8米，尾长10-12厘米。体重80-120千克，最重可达180千克，体色为黑白两色，它有着圆圆的脸颊，大大的黑眼圈，胖嘟嘟的身体，标志性的内八字的行走方式，也有解剖刀般锋利的爪子。

大熊猫是世界上最可爱的动物之一。截至2018年11月，圈养大熊猫种群数量再创新高，全球圈养数量达到548只。

《中国濒危动物红皮书》是在世界自然保护联盟编写的；详细、全面地论述了中国濒危动物的濒危状况、致危因素、保护措施等，旨在使政府部门、科学界和公众较为清楚地了解中国的动物物种现状，提高政府官员及公众对中国濒危物种的保护意识，并针对现状制定和实施相应的保护措施。为中国物种的保护和持续利用提供科学依据。

其采用的物种濒危等级分为：野生绝迹、绝迹、濒危、渐危、稀有、易危等。全书共分4卷：鸟类、鱼类、两栖类、爬行类及兽类。

此外，中国濒危动物红皮书数据库收集了中国592个濒危动物物种的详细描述，包括了濒危的鱼类、两栖纲、爬行纲、鸟纲和哺乳纲的动物。

《中国濒危动物红皮书》的鸟类卷。论述了中国鸟类濒危物种的分类地位、濒危等级、种群现状、致危因素、现有保护措施、饲养繁殖状况等。

二、在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些

在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。在探索大数据商业模式的同时，大数据正加速在各行各业的应用，大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助，甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。

大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一种是怀疑大数据只是炒作，依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后，大数据产业告别了泡沫，进入更务实的发展阶段，从产业萌芽期进入了成长期。当前，如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。

国内外均有企业在推动大数据交易。目前，我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。

2014年2月20日，国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立，同日，中关村数海大数据交易平台启动，定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日，在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。

国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的研究员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，如“2015～2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015～2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等，这些咨询报告面向社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。

各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究，这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。

云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案，SaaS模式是云计算的最大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。

业内曾有专家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体，用户只需要将数据导入该平台，就可以利用该平台提供的丰富算法和模型，进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。数据由系统统一进行管理，能够区分私有和公有数据，可以保证私有数据只供持有者使用，同时支持多样数据源接入，适合分析各行各业的数据，易学好用、操作界面简易直观，普通用户稍做了解即可使用，同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。

机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大，但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队，因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司，这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力，这也是传统咨询公司的转型方向。比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示，大数据能使贵州农业节省60%的投入，同时增加80%的产出。该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。

党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出，加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。这是中共中央文件首次提出“智库”概念。

近几年，一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立，中国智库数量从2008年的全球第12位跃居当前第2位。大数据是智库的核心，没有了数据，智库的预测和分析将为无源之水。在海量信息甚至泛滥的情况下，智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。

研究认为，93%的行为是可以预测的，如果将事件数字化、公式化、模型化，其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循，事态的发展走向是极易被预测的。可见，大数据的应用将不断提高政府的决策效率和决策科学性。

随着大数据的价值被各行各业逐渐认可，拥有广大客户群的大中型企业也开始开发、建设自有平台来分析大数据，并嵌入到企业内部的ERP系统信息流，由数据来引导企业内部决策、运营、现金流管理、市场开拓等，起到了企业内部价值链增值的作用。

在分析1.0时代，数据仓库被视作分析的基础。2.0时代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL数据库。3.0时代的新型“敏捷”分析方法和机器学习技术正在以更快的速度来提供分析结果。更多的企业将在其战略部门设置首席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、营销经验丰富的人员进行各种类型数据的混合分析。

证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系。2002年诺贝尔经济学奖授予了行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史密斯，行为经济学开始被主流经济学所接受，行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入金融中。现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与股票行情对接，研究的是互联网的行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发出大数据投资工具，比如大数据类基金等。这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。

数据分析结果很多时候是其他行业的业务基础，国内目前对实体经济的电子商务化已经做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越来越流行，但是对于数据这种虚拟商品而言，目前还没有具体的线上交易平台。比如服装制造企业针对某个省份的市场，需要该市场客户的身高、体重的中位数和平均数数据，那么医院体检部门、专业体检机构就是这些数据的供给方。通过获取这些数据，服装企业将可以开展精细化生产，以更低的成本生产出贴合市场需求的服装。假想一下，如果有这样一个“大数据定向采购平台”，就像淘宝购物一样，可以发起买方需求，也可以推出卖方产品，通过这样的模式，外加第三方支付平台，“数据分析结论”这种商品就会悄然而生，这种商品不占用物流资源、不污染环境、快速响应，但是却有“供”和“需”双方巨大的市场。而且通过这种平台可以保障基础数据安全，大数据定向采购服务平台交易的不是底层的基础数据，而是通过清洗建模出来的数据结果。所有卖方、买方都要实名认证，建立诚信档案机制并与国家信用体系打通。

在国家将公民信息保护纳入刑法范围之前，公民个人信息经常被明码标价公开出售,并且形成了一个“灰色产业”。为此，2009年2月28日通过的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民个人信息罪，非法获取公民个人信息罪。该法条中特指国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员，不得将公民个人信息出售或非法提供给他人。而公民的信息在各种考试中介机构、房产中介、钓鱼网站、网站论坛依然在出售，诈骗电话、骚扰电话、推销电话在增加运营商话务量的同时也在破坏整个社会的信用体系和公民的安全感。

虽然数据交易之前是交易所规定的经过数据清洗的数据，但是交易所员工从本质上是无法监控全国海量的数据的。数据清洗只是对不符合格式要求的数据进行清洗，主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。因此，建立非营利性数据征信评价机构是非常有必要的，将数据征信纳入企业及个人征信系统，作为全国征信系统的一部分，避免黑市交易变成市场的正常行为。

除了征信评价机构之外，未来国家公共安全部门也许会成立数据安全局，纳入网络警察范畴，重点打击将侵犯企业商业秘密、公民隐私的基础数据进行数据贩卖的行为。

大数据已经从论坛串场、浮躁的观点逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面，其商业模式也多种多样。市场经验表明，存在买卖就存在商品经济，具体哪种商业模式占主流将由市场决定。而最终的事实将证明，大数据交易商品经济必然成为“互联网+”的重要组成部分。

三、狭义的网络金融包括哪些

网络金融，又称电子金融(e-finance)，是指基于金融电子化建设成果在国际互联网上实现的金融活动，包括网络金融机构、网络金融交易、网络金融市场和网络金融监管等方面。从狭义上讲是指在国际互联网(Internet)上开展的金融业务，包括网络银行、网络证券、网络保险,网络股票，期权等金融服务及相关内容；从广义上讲，网络金融就是以网络技术为支撑，在全球范围内的所有金融活动的总称，它不仅包括狭义的内容，还包括网络金融安全、网络金融监管等诸多方面。它不同于传统的以物理形态存在的金融活动，是存在于电子空间中的金融活动，其存在形态是虚拟化的、运行方式是网络化的。它是信息技术特别是互联网技术飞速发展的产物，是适应电子商务发展需要而产生的网络时代的金融运行模式。网络金融以客户为中心的性质决定了它的创新性特征。为了满足客户的需求，扩大市场份额和增强竞争实力，网络金融必须进行业务创新。这种创新在金融的各个领域都在发生

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