在天津举行的2016 中国国际矿业大会大数据分论坛上，国土资源部国际与科技合作司司长姜建军指出，当前矿业行业转型迫在眉睫，政府行业企业都在积极应对，无论是地方政府出台的帮扶政策，还是主管部门及协会推动的兼并整合，以及企业自身管理的降本增效，这些都离不开大数据的支持。由于矿产资源是极其复杂的大宗商品行业，行业的供给和需求一直处于波动状态，如果政府行业、企业在决策过程中不利用大数据，未对未来的趋势进行准确的预判，就会一直处于滞后市场的被动局面。[17]不仅政府开始关注大数据预测功能在矿业经济发展中的运用，还有一些学者也将注意力放到了利用大数据对矿业经济进行预测的可行性上，如王娜在《基于大数据的碳价预测》一文中，为了研究大数据是否有助于预测碳排放权价格，讨论了结构化数据和非结构化信息对预测碳价所起的作用。文中的实证分析表明，网络结构ADL 模型明显优于其他模型，可以获得较高的预测准确性，更适合基于大数据的预测。[18]肖克炎等在《大数据思维下的矿产资源评价》一文中以大数据时代的预测思维方法，结合重要矿产资源潜力评价具体工作，探索了矿产资源预测评价的基本理论基础，总结了在数字化、信息化时代矿产资源预测评价的主要工作流程。建立数字化预测数据平台、根据预测矿产模型进行数据清洗、编制预测要素图件、建立预测模型、圈定预测靶区和成矿远景区、进行资源潜力估算等是预测评价的基本任务与流程。[19]随着大数据技术的深入普及和成熟，其预测功能在矿业经济中必将得到更深层次的应用。
【注释】
[1]鞍钢矿业大数据管理解决方案的实施与应用[N].世界金属导报，2014-6-17.
[2]王海荣，刘珂.基于Hadoop的海量数据存储系统设计[J].科技通报，2014（9）：127-130.
[3]鞍钢矿业大数据管理解决方案的实施与应用[N].世界金属导报，2014-6-17.
[4]秦雅静，等.湖南省矿业生态化发展探讨[J].价值工程，2014（29）：302-303.
[5]相洪波.我国绿色矿业发展现状分析及对策建议[J].中国国土资源经济，2016（10）：48-51.
[6]马军.环境保护呼唤大数据平台[J].中国生态文明，2016（1）：74-77.
[7]屈茂辉，张杰.采矿业安全事故风险预防水平的模型建构及其解释[J].湖南大学学报（社会科学版），2011（1）：136-140.
[8]曾胜.重大危险源动态智能监测监控大数据平台框架设计[J].中国安全科学学报，2014（11）：166-171.
[9]曾胜.重大危险源动态智能监测监控大数据平台框架设计[J].中国安全科学学报，2014（11）：166-171.(www.xing528.com)
[10]郑志来.基于大数据视角的社会治理模式创新[J].电子政务，2016（9）：55-60.
[11]曾胜.重大危险源动态智能监测监控大数据平台框架设计[J].中国安全科学学报，2014（11）：166-171.
[12]赵腊平.关于当前矿业形势及发展趋势的研判与思考[J].中国国土资源经济，2017（2）：9-12.
[13]维克托·迈尔·舍恩伯格，周涛.大数据时代生活、工作与思维的大变革[J].人力资源管理，2013（3）：174.
[14]维克托·迈尔·舍恩伯格，周涛.大数据时代生活、工作与思维的大变革[J].人力资源管理，2013（3）：174.
[15]陈从喜.矿业发展转型离不开“大数据”[N].中国国土资源报，2016-9-20.
[16]陈从喜.矿业发展转型离不开“大数据”[N].中国国土资源报，2016-9-20.
[17]许勇.矿业需要大数据平台[N].中国黄金报，2016-9-23.
[18]王娜.基于大数据的碳价预测[J].统计研究，2016（11）：56-62.
[19]肖克炎，等.大数据思维下的矿产资源评价[J].地质通报，2015（7）：1266-1272.
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
