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大數(shù)據(jù)平臺解決方案優(yōu)勢

讓數(shù)據(jù)洞察更具前瞻性。

  • 可視化分析實(shí)時(shí)分析圖表

    可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)。

  • 數(shù)據(jù)挖掘算法-科學(xué)建模

    基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式,更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)。

  • 預(yù)測性分析

    從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn),通過科學(xué)的建立模型,便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù),從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

  • 語義引擎

    從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞、或其他輸入語義,分析,判斷用戶需求,從而實(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn)和廣告匹配。

  • 數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

    高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理,無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

大數(shù)據(jù)平臺模塊設(shè)計(jì)

大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)價(jià)值鏈

  • 掌握警情分布情況,并實(shí)現(xiàn)可視化呈現(xiàn)。

    實(shí)現(xiàn)基于基站位置的電信號碼報(bào)警人員位置信息可視化呈現(xiàn),對報(bào)警電話的鏈路、基站和客戶數(shù)量的變化進(jìn)行檢測和控制。

  • 實(shí)時(shí)監(jiān)控重點(diǎn)區(qū)域人流量,并實(shí)現(xiàn)人流量預(yù)警。

    通過移動通信技術(shù)手段對禪城區(qū)重點(diǎn)區(qū)域人流情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,掌握節(jié)假日、重大活動期間人流情況并應(yīng)急調(diào)度,加快疏散人流。

  • 根據(jù)歷史數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)、準(zhǔn)確預(yù)測人流量。

    提供重點(diǎn)區(qū)域人流實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、一年內(nèi)任意時(shí)段人流數(shù)據(jù)。并可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)信息,運(yùn)用時(shí)間序列模型自動預(yù)測重點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)時(shí)段的警情分布。

  • 生成階段
  • 獲取階段
  • 傳播階段
  • 洞察階段
  • 應(yīng)用階段
  • 衰退階段

生成階段

隨著我國經(jīng)濟(jì)和社會不斷發(fā)展,城市化進(jìn)程快速推進(jìn),大量勞動力人口涌向城市,他們在城市中工作的同時(shí),也增強(qiáng)了城市中人群的流動性和不確定性,為區(qū)域人流的日常管理、重點(diǎn)區(qū)域的治安管理帶來越來越大的困難和挑戰(zhàn)。龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了決策量化進(jìn)程,具有預(yù)判性及更精準(zhǔn)的決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出,“大數(shù)據(jù)分析”也將會成為城市治安管理、現(xiàn)代化指揮調(diào)度體系中的重要手段,為掌握、分析、預(yù)測社會治安新情況、新問題以及治安狀況趨勢提供科學(xué)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)依據(jù)。

獲取階段

支持socket、FTP協(xié)議,實(shí)時(shí)采集CDR信令數(shù)據(jù)和用戶號碼對應(yīng)信息,根據(jù)數(shù)據(jù)源進(jìn)行建模寬表的制作,將源數(shù)據(jù)存入分布式處理框架體系中,進(jìn)行模型訓(xùn)練、評估、調(diào)優(yōu)和結(jié)果固化,最后通過系統(tǒng)界面呈現(xiàn)分析后的數(shù)據(jù)及模型結(jié)果。

傳播階段

  • 案情分布

    基于信令數(shù)據(jù)與基站位置信息,在GIS上呈現(xiàn)電信號碼報(bào)警人員位置信息。

  • 人流監(jiān)控

    結(jié)合基站信息、地理位置信息,將運(yùn)營商的人流信息在GIS上直觀的展現(xiàn)出來。

  • 黑名單用戶檢測

    對特定重點(diǎn)區(qū)域設(shè)定不同的黑名單,只要該黑名單用戶出現(xiàn)在重點(diǎn)區(qū)域,即觸發(fā)告警。

  • 用戶畫像分析

    系統(tǒng)支持通過查詢手機(jī)號碼或者身份證號碼,得到相關(guān)用戶的畫像分析結(jié)果,包括用戶的姓名、身份證號碼、電話號碼、出行軌跡信息、工作地、居住地信息、職業(yè)信息、誠信狀況、經(jīng)濟(jì)狀況。

  • 用戶云度分析

    系統(tǒng)支持查詢用戶號碼的云度網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,直觀展現(xiàn)用戶一段時(shí)間的三度網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。

洞察階段

基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的智能化IT運(yùn)維,預(yù)測式的挖掘用戶剛需,使?fàn)I銷更精準(zhǔn)。

居民生活時(shí)空分析:基于A口信令數(shù)據(jù)挖掘分析居民生活時(shí)空軌跡、社交關(guān)系、出行路線等。達(dá)到大數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)化,用戶軌跡直觀化,廣告營銷精準(zhǔn)化。

公安110系統(tǒng):基于基站位置信息,在GIS上及時(shí)呈現(xiàn)人員位置信息。

黑名單監(jiān)控告警:通過實(shí)時(shí)告警顯示及聲音告警提示黑名單用戶出現(xiàn)在監(jiān)控區(qū)域的時(shí)間,姓名、身份證號碼、電話號碼、大概地理位置。

間序列人流預(yù)測:根據(jù)以往歷史人數(shù),運(yùn)用時(shí)間序列模型,預(yù)測未來某個(gè)重點(diǎn)區(qū)域某個(gè)時(shí)間段的人數(shù)。

藍(lán)色是原始樣本,紅色是用模型模擬出來的效果和原始的數(shù)據(jù)很吻合,黃框是對未來時(shí)間的預(yù)測。

還可通過報(bào)告型分析服務(wù),如區(qū)域常住人員分析、工作和非工作人員的對比分析、工作地TOPN排名統(tǒng)計(jì)分析、居民周末休閑活動行為分析和密集聯(lián)系人居住地分析等,針對性、真實(shí)性、論理性、典型性和時(shí)效性的開展一些營銷業(yè)務(wù)等。

應(yīng)用階段

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的五個(gè)典型應(yīng)用場景:

  • 利用大數(shù)據(jù)探索實(shí)現(xiàn)信息庫的充實(shí)。

    客戶服務(wù)、保險(xiǎn)、汽車、維修、醫(yī)藥等行業(yè)需要儲備規(guī)模巨大的知識庫,而龐大繁雜的解答手冊和知識系統(tǒng)會造成重復(fù)查詢,導(dǎo)致系統(tǒng)延遲和成本上升。

  • 增強(qiáng)360度全方位客戶視圖實(shí)現(xiàn)客戶交互改進(jìn)。

    電信、零售、旅游、金融服務(wù)和汽車等行業(yè)將“快速抓取客戶信息從而了解客戶需求”列為首要任務(wù)。

  • 利用運(yùn)營分析實(shí)現(xiàn)運(yùn)營優(yōu)化。

    制造、能源、公共事業(yè)、電信、旅行和運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)需要時(shí)刻關(guān)注突發(fā)事件、通過監(jiān)控提升運(yùn)營效率并預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn)。

  • 利用數(shù)據(jù)倉庫擴(kuò)充實(shí)現(xiàn)IT效率和規(guī)模效益提升。

    企業(yè)需要增強(qiáng)現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)傳輸、低時(shí)延、和查詢的需求,確保有效利用預(yù)測分析和商業(yè)智能實(shí)現(xiàn)性能和擴(kuò)展。

  • 利用安全性和智能擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)犯罪防范。

    政府、保險(xiǎn)等行業(yè)亟待利用大數(shù)據(jù)技術(shù)補(bǔ)充和加強(qiáng)傳統(tǒng)的安全解決方案。

衰退階段

隨著數(shù)據(jù)量的龐大,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的價(jià)值也將逐步降低,需要不斷的將歷史數(shù)據(jù)歸檔管理,以便供歷史數(shù)據(jù)查詢、公檢法查詢、內(nèi)外部審計(jì)和書記挖掘預(yù)測、歸檔數(shù)據(jù)回遷之用。

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