基于大數(shù)據(jù)的社會治理與決策支持(優(yōu)秀方案集)課件

1、徐桂林 總經(jīng)理基于大數(shù)據(jù)的社會治理與決策支持城市公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺建設(shè)道路橋梁基礎(chǔ)市政設(shè)施物流交通基礎(chǔ)服務(wù)體系山丘森林城市資源環(huán)境群體個體居民和游客工廠醫(yī)院基礎(chǔ)城市實體市民服務(wù)模型企業(yè)服務(wù)模型社會管理模型城市社會綜合模型構(gòu)建智慧城市智能政務(wù)智能樓宇智慧醫(yī)療智慧交通智慧金融智慧物流智能防災(zāi)面向城市社會治理決策的量化分析基于大數(shù)據(jù)的社會治理與決策支持靠傳統(tǒng)的思維方式和原有的認(rèn)識工具難以認(rèn)識復(fù)雜的社會巨系統(tǒng)需要思維方式和認(rèn)識工具的根本轉(zhuǎn)變和創(chuàng)新2認(rèn)識社會的思維方式認(rèn)識社會的數(shù)理方法認(rèn)識社會的感覺器官應(yīng)用案例在大數(shù)據(jù)的視野中， 我們怎么來描述一個？在大數(shù)據(jù)的技術(shù)中， 我們怎么來管住一個通過大數(shù)據(jù)融合分析

2、實現(xiàn)權(quán)力有效監(jiān)督的機制就是數(shù)據(jù)鐵籠風(fēng)險預(yù)警數(shù)據(jù)記錄效益分析誠信評價個人誠信檔案-管人風(fēng)險預(yù)警數(shù)據(jù)記錄效益分析誠信評價風(fēng)險預(yù)警數(shù)據(jù)記錄效益分析誠信評價我的執(zhí)法明細(xì)我的執(zhí)法軌跡勤務(wù)民警機關(guān)民警我的工作云我的時光軸我的執(zhí)法視頻數(shù)據(jù)記錄誠信評價風(fēng)險預(yù)警風(fēng)險預(yù)警數(shù)據(jù)記錄效益分析誠信評價效益分析風(fēng)險提醒預(yù)警推送我的手機上級的手機監(jiān)督部門的手機3天后4天后誠信評價風(fēng)險預(yù)警數(shù)據(jù)記錄效益分析誠信評價風(fēng)險預(yù)警數(shù)據(jù)記錄效益分析違法熱點圖我的執(zhí)法排名最近執(zhí)法趨勢我的執(zhí)法熱點圖執(zhí)法統(tǒng)計風(fēng)險預(yù)警數(shù)據(jù)記錄效益分析誠信評價風(fēng)險預(yù)警數(shù)據(jù)記錄效益分析誠信評價我的考勤信用我的時間銀行表彰記錄我的信用指數(shù)投訴處理業(yè)務(wù)制約模型加密“數(shù)

3、據(jù)鐵籠”的籠條和結(jié)構(gòu)個人誠信檔案構(gòu)建“數(shù)據(jù)鐵籠”的基礎(chǔ)和框架開啟執(zhí)法記錄儀初測確定駕駛?cè)司凭珳y試現(xiàn)場調(diào)查開具法律文書送醫(yī)院填寫血樣提取表抽取血液送檢錄入案件信息傳喚當(dāng)事人血檢報告復(fù)議受理立案偵查案件偵查移送審查起訴未開啟違規(guī)放行頂包不及時重復(fù)檢測違反流程程序錯誤干擾血樣提取非指定醫(yī)院置換未做筆錄未送達(dá)不合格未立案久拖不決取證不全面不按規(guī)定處罰不按規(guī)定審查GPS警車警員管理系統(tǒng)執(zhí)法記錄儀管理系統(tǒng)智能監(jiān)控系統(tǒng)酒駕管理信息系統(tǒng)酒精檢測管理系統(tǒng)六合一系統(tǒng)V3案事件信息系統(tǒng)執(zhí)法終端管理系統(tǒng)執(zhí)法考評系統(tǒng)信訪投訴信息系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程流程風(fēng)險支撐系統(tǒng)業(yè)務(wù)制約模型 管事以醉駕案件辦理監(jiān)督為例開啟執(zhí)法記錄儀初測確定駕

4、駛?cè)司凭珳y試現(xiàn)場調(diào)查開具法律文書送醫(yī)院填寫血樣提取表抽取血液送檢錄入案件信息傳喚當(dāng)事人血檢報告復(fù)議受理立案偵查案件偵查移送審查起訴未開啟違規(guī)放行頂包不及時重復(fù)檢測違反流程程序錯誤干擾血樣提取非指定醫(yī)院置換未做筆錄未送達(dá)不合格未立案久拖不決取證不全面不按規(guī)定處罰不按規(guī)定審查GPS警車警員管理系統(tǒng)執(zhí)法記錄儀管理系統(tǒng)智能監(jiān)控系統(tǒng)酒駕管理信息系統(tǒng)酒精檢測管理系統(tǒng)六合一系統(tǒng)V3案事件信息系統(tǒng)執(zhí)法終端管理系統(tǒng)執(zhí)法考評系統(tǒng)信訪投訴信息系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程流程風(fēng)險支撐系統(tǒng)數(shù)據(jù)匯聚業(yè)務(wù)建模個人執(zhí)法誠信檔案預(yù)警推送模塊預(yù)警反饋跟蹤大數(shù)據(jù)融合平臺貴陽市公安交通管理局 醉駕案件辦理監(jiān)督模塊第四類監(jiān)督帶來的變革通過大數(shù)據(jù)的方式

5、管住了人、管住了事、也就管住了權(quán)；是市委市政府利用大數(shù)據(jù)提升政府治理能力的實踐創(chuàng)新。城市塊數(shù)據(jù)中心以“社會治理”為主題點，以“人”為核心，同步實時整合公安體制內(nèi)、部辦委局及社會面的數(shù)據(jù)信息資源，并建立起各類平臺及數(shù)據(jù)的實時匯聚及有效監(jiān)管機制，即可得到全市關(guān)于社會動態(tài)基礎(chǔ)要素的全面性、準(zhǔn)確性和鮮活性的數(shù)據(jù)資源，形成城市的塊數(shù)據(jù)中心。思路突破目標(biāo)解決老問題創(chuàng)造新業(yè)務(wù)自流程化的社會治安管理敏捷的流程審批有組織的警務(wù)工作圈交流精準(zhǔn)警務(wù)精確管控精準(zhǔn)打擊精細(xì)服務(wù)經(jīng)驗型警務(wù)向數(shù)據(jù)型警務(wù)轉(zhuǎn)變貴陽公安塊數(shù)據(jù)指揮中心數(shù)據(jù)圖數(shù)據(jù)共享平臺應(yīng)用大數(shù)據(jù)的思維和手段，實時融合政府部門、社會、互聯(lián)網(wǎng)等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)筑以社會治理

6、為主題、以人為核心的塊數(shù)據(jù)共享平臺。塊數(shù)據(jù)指揮中心業(yè)務(wù)實戰(zhàn)應(yīng)用平臺塊數(shù)據(jù)指揮中心是一個偵查的平臺、一個實戰(zhàn)的平臺、一個產(chǎn)生新業(yè)務(wù)的平臺、一個自流程化貫穿始終的大數(shù)據(jù)平臺。實戰(zhàn)平臺偵查平臺業(yè)務(wù)平臺大數(shù)據(jù)平臺精確管控建立數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的自流程化管理體系，打破部門信息壁壘，倒逼主責(zé)部門形成數(shù)據(jù)自動上報、業(yè)務(wù)自動推送的機制，實現(xiàn)對影響社會不穩(wěn)定因素的精確管控。精確管控通過對數(shù)據(jù)的全面監(jiān)控和深度挖掘，打通現(xiàn)實和虛擬身份邊界，全息刻畫特定群體，關(guān)聯(lián)分析特定行為，實現(xiàn)對暴力恐怖和違法犯罪行為的精準(zhǔn)打擊。精準(zhǔn)打擊精準(zhǔn)打擊精細(xì)服務(wù)依托全面融合的塊數(shù)據(jù)資源，化解供給和需求的矛盾，創(chuàng)新平臺服務(wù)部門、部門便利民眾的政府

7、服務(wù)模式，實現(xiàn)政府對民生需求的精細(xì)服務(wù)。精細(xì)服務(wù)社會面管控標(biāo)準(zhǔn)地址庫 實有人口管理以圖管房標(biāo)準(zhǔn)地址庫公安互聯(lián)網(wǎng)委辦局運營商社會交易數(shù)據(jù)搜索數(shù)據(jù)犯罪數(shù)據(jù)上網(wǎng)數(shù)據(jù)聊天數(shù)據(jù)醫(yī)療數(shù)據(jù)報警數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)信訪數(shù)據(jù)案件數(shù)據(jù)禁毒數(shù)據(jù)通話數(shù)據(jù)實時位置數(shù)據(jù)消費數(shù)據(jù)行程數(shù)據(jù)郵件數(shù)據(jù)個人及企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)重要區(qū)域數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)地址索引庫數(shù)據(jù)監(jiān)督數(shù)據(jù)房與人的精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)地址庫標(biāo)準(zhǔn)地址庫 公安部科技信息化局 公安部治安局規(guī)范指導(dǎo)社會機構(gòu)地址常住人口地址社區(qū)警務(wù)系統(tǒng)地址歷史演變地址關(guān)聯(lián)映射人房關(guān)聯(lián)水物流WIFI購物門禁社保通訊煤氣電實有人口管理-以房管人整個區(qū)域數(shù)據(jù)的統(tǒng)計展現(xiàn)全域數(shù)據(jù)用水、用電、物流等生活相關(guān)的流動、鮮活數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)房屋數(shù)

8、據(jù)通過大數(shù)據(jù)分析比對，找到各類異常數(shù)據(jù)異常數(shù)據(jù)系統(tǒng)自動將異常數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為社區(qū)民警的核查任務(wù)，自動分發(fā)處理任務(wù)處置全息檔案實時數(shù)據(jù)實有人口管理-以房管人全域數(shù)據(jù)在地圖上圈選某一個區(qū)域，在系統(tǒng)上展示選定區(qū)域內(nèi)的全部數(shù)據(jù)，包括：房屋數(shù)量、面積、常駐人口數(shù)量、流動人口數(shù)量、暫住人口數(shù)量、重點人員數(shù)量、區(qū)域內(nèi)用水用電量，寬帶安裝量、廣電使用量、特種行業(yè)量、自住房數(shù)量、商業(yè)門面數(shù)量、企事業(yè)單位數(shù)量、出租屋數(shù)量等數(shù)據(jù)。房屋數(shù)據(jù)在地圖上選中某一棟具體的樓或者某一戶，在系統(tǒng)上展示選定樓或戶的具體數(shù)據(jù)，包括：房屋性質(zhì)、面積、戶主信息、用電情況、用水情況、寬帶數(shù)據(jù)、廣電數(shù)據(jù)、燃?xì)鈹?shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。同時，通過對上述數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)

9、分析，找到異常數(shù)據(jù)，并按照分級分類完成標(biāo)注。貴陽市塊數(shù)據(jù)指揮中心活動軌跡消費記錄交通信息通訊監(jiān)控水電煤氣登記信息物流數(shù)據(jù)WiFi數(shù)據(jù)出租屋數(shù)據(jù)異常下發(fā)任務(wù)民警調(diào)查核實出租屋核查重點人員核查重點人數(shù)據(jù)異常下發(fā)任務(wù)民警調(diào)查核實活動軌跡交通信息異常數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)楹瞬槿蝿?wù)四色預(yù)警基本信息席宇X身份證號碼：52012xxxxxxxxx6018性 別：男年 齡:27人員標(biāo)等：與重點地區(qū)通聯(lián)，與重點人員聯(lián)系手機：1858xxxx424戶籍地：龍崗鎮(zhèn)龍一村建設(shè)路與重點地區(qū)通聯(lián)，與重點人員聯(lián)系人員360全息檔案在大數(shù)據(jù)的視野中， 我們怎么來描述一個？在大數(shù)據(jù)的技術(shù)中， 我們怎么來分析一個企業(yè)企業(yè)個性化服務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)招

10、商引智全周期招商前：精準(zhǔn)招商變被動招商為主動招商招商中：精細(xì)化招商全流程智能跟蹤招商后：個性化服務(wù)解決招商最后一公里企業(yè)跟蹤的輔助支撐招商目標(biāo)詳細(xì)智能評價招商服務(wù)跟蹤與共享招商數(shù)據(jù)分析和挖掘企業(yè)/招商數(shù)據(jù)整合企業(yè)跟蹤數(shù)據(jù)建立全國企業(yè)數(shù)據(jù)建立招商項目數(shù)據(jù)建立目標(biāo)企業(yè)數(shù)據(jù)建立人才數(shù)據(jù)建立產(chǎn)業(yè)鏈整合策略生成招商目標(biāo)的智能評價招商目標(biāo)智能識別目標(biāo)企業(yè)塊數(shù)據(jù)建立招商項目塊數(shù)據(jù)建立招商引智數(shù)據(jù)源35數(shù)據(jù)獲取方式企業(yè)/招商數(shù)據(jù)源內(nèi)部數(shù)據(jù)外部數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)政府信息公開數(shù)據(jù)社交媒體數(shù)據(jù)媒體數(shù)據(jù)其他數(shù)據(jù)網(wǎng)站投促局?jǐn)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口互聯(lián)網(wǎng)爬蟲企業(yè)/招商數(shù)據(jù)其他委辦局?jǐn)?shù)據(jù)稅務(wù)局?jǐn)?shù)據(jù)工商局?jǐn)?shù)據(jù)落地項目數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)交辦

11、任務(wù)重大活動簽約數(shù)據(jù)項目洽談記錄數(shù)據(jù)其他數(shù)據(jù)目標(biāo)企業(yè)智能識別“投資機構(gòu)A”或“公司B”90分“公司C”70分“投資機構(gòu)A或公司B”+“公司C”組合 81分情緒指數(shù)潛在招商對象區(qū)域互補性資源共享度客戶資源總分1招商對象A854598792招商對象B702354403招商對象C69899578匹配度打分通過對總體貴陽市招商戰(zhàn)略和具體招商項目的需求分析，從全部企業(yè)數(shù)據(jù)庫中運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法提取目標(biāo)企業(yè)特征集，確定招商目標(biāo)企業(yè)。 協(xié)同價值整合模擬，獲得匹配度最高的目標(biāo)對象區(qū)域優(yōu)勢互補，加速提高覆蓋率和品牌知名度。產(chǎn)業(yè)鏈上下游資源共享，整合供應(yīng)商及客戶資源。財務(wù)、人力資源及采購資源整合，降本節(jié)能管理

12、。品牌多樣性化、市場定位精確化、消費者升級。協(xié)同價值 企業(yè)企業(yè)企業(yè)企業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM企業(yè)企業(yè)品牌多樣性、市場細(xì)化協(xié)同采購降本人力資源優(yōu)勢整合消費者升級財務(wù)合并衍生價值創(chuàng)造銷售渠道合并產(chǎn)業(yè)鏈上下游資源共享區(qū)域優(yōu)勢互補目標(biāo)企業(yè)數(shù)據(jù)公司所在地法律記錄注冊資本所屬行業(yè)專利稅務(wù)信息當(dāng)?shù)卣呒夹g(shù)信息產(chǎn)品信息年末現(xiàn)金流融資記錄主業(yè)收入股東成員創(chuàng)始人招聘記錄團(tuán)隊成員企業(yè)基礎(chǔ)信息企業(yè)動態(tài)信息企業(yè)人員信息企業(yè)其他信息企業(yè)全景圖數(shù)據(jù)分析與挖掘建立由企業(yè)基礎(chǔ)信息、企業(yè)動態(tài)信息、企業(yè)人員信息、企業(yè)其他信息等組成的企業(yè)塊數(shù)據(jù)；構(gòu)建企業(yè)精準(zhǔn)畫像與分析平臺，開展“線上+線下”一站式招商。實現(xiàn)項目信息與載體資源的

13、線上對接及流轉(zhuǎn)跟蹤。姓名基本介紹愛好籍貫性別職位是否是創(chuàng)始人手機號碼電子郵箱固定電話微信投資偏好投資案例學(xué)習(xí)經(jīng)歷工作經(jīng)歷所屬公司 .人員數(shù)據(jù)發(fā)布時間產(chǎn)品名產(chǎn)品網(wǎng)址產(chǎn)品介紹用戶數(shù)競爭對手 .產(chǎn)品信息專利數(shù)專利號軟著數(shù)商標(biāo)數(shù)網(wǎng)站數(shù)資產(chǎn)時效頒發(fā)時間 .無形資產(chǎn)信息時間融資額融資估值投資人 .融資信息資產(chǎn)總額負(fù)債總額主業(yè)收入年末現(xiàn)金流 .公司年報失信被執(zhí)行人執(zhí)行時間.法律信息公司名稱注冊資本所屬行業(yè)經(jīng)營范圍 .基礎(chǔ)信息股東名稱實繳出資出資方式 .股東信息分公司投資公司成立時間 關(guān)聯(lián)公司數(shù)據(jù)公司辦公區(qū)域場所面積租金實繳金額辦公場地數(shù)據(jù)政策申報需求融資需求融資成交三板需求展示完成掛牌完成新四版需求券商名稱

14、是否成功轉(zhuǎn)板 .服務(wù)數(shù)據(jù)招聘時間招聘職位地點月薪發(fā)布渠道 .招聘信息報道時間媒體名稱媒體類型關(guān)注數(shù)點贊數(shù)訪問數(shù)點評數(shù)點評分?jǐn)?shù) .媒體數(shù)據(jù)基礎(chǔ)屬性人員信息動態(tài)信息業(yè)務(wù)信息服務(wù)信息媒體評價信息企業(yè)全息畫像涵蓋500多個企業(yè)畫像維度，如：工商信息、知識產(chǎn)權(quán)、年報、產(chǎn)品、法院公告、融資記錄等。目標(biāo)企業(yè)多維度分析評價方式通過財務(wù)指標(biāo)、技術(shù)指標(biāo)、外部環(huán)境指標(biāo)、輿論指標(biāo)、人力資源指標(biāo)、行業(yè)指標(biāo)和稅務(wù)指標(biāo)7個維度，對并購目標(biāo)同其他企業(yè)進(jìn)行評價，通過其他企業(yè)的估值獲得企業(yè)的相對估值。結(jié)合AHP、CRITIC等主客觀權(quán)值算法、因子分析算法、DEA算法和Logistic Regression機器學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練目標(biāo)智

15、能估值預(yù)測模型AHP: Analytic Hierarchy ProcessCRITIC: Criteria Importance Though Intercrieria CorrelationDEA: Data envelope analyse初步智能評價在并購目標(biāo)識別中根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)、智能搜索歷史并購案例，相似性比對，選取最佳參照物，對目標(biāo)進(jìn)行估值。1.初步智能估值2.詳細(xì)智能估值詳細(xì)智能評價在盡職調(diào)查和招商談判過程中，結(jié)合公司內(nèi)部數(shù)據(jù)，對估值進(jìn)行修正。通過企業(yè)評價模型，分析招商目標(biāo)企業(yè)的發(fā)展實力，掌握公司的發(fā)展動態(tài)，預(yù)測企業(yè)未來的發(fā)展行為。目標(biāo)企業(yè)的智能評估-量化分析人力指標(biāo)行業(yè)指標(biāo)稅務(wù)指

16、標(biāo)90673250266630611969486167767734888744434587.31財務(wù)指標(biāo)技術(shù)指標(biāo)外部環(huán)境輿論指標(biāo)目標(biāo)企業(yè)跟進(jìn)策略招商策略成功因素失敗原因招商時間所屬行業(yè)公司業(yè)務(wù)注冊資本行業(yè)變化上下游變化公司定位媒體報道社交網(wǎng)絡(luò)交流進(jìn)度是否簽約洽談信息產(chǎn)業(yè)動態(tài)基本信息媒體動態(tài)跟進(jìn)動態(tài)數(shù)據(jù)分析與挖掘通過對招商案例的分析，獲得招商中的最佳交易策略，為今后招商策略的制定提供借鑒。通過對招商案例的分析，挖掘失敗失敗案例的原因：政策、資金等。分析在風(fēng)險發(fā)生前的預(yù)兆，為今后招商提供參考。通過對招商案例的分析，挖掘成功招商案例的因素，如：政府審批、公司戰(zhàn)略的影響范圍。招商引資檔案記錄市項目招引

17、的動態(tài)情況，包括初始信息項目、跟蹤信息項目、實質(zhì)性洽談項目、簽約項目等，梳理招商引資信息線索，掌握分析信息變化情況。招商檔案企業(yè)落地風(fēng)險早期預(yù)測 協(xié)同價值分析，并購對象質(zhì)量評估。 早期識別聲譽風(fēng)險，避開“差評”企業(yè)。 監(jiān)測競爭對手動態(tài)，保持適宜擴張速度。 政治、財務(wù)及人資等風(fēng)險實時監(jiān)控。風(fēng)險識別深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)縣企業(yè)雙方競爭對手公司高管政府政策自然語言處理情感分析實體抽取音頻數(shù)據(jù)識別情感分析人臉識別特征提取情感分析競爭風(fēng)險政治風(fēng)險上下游產(chǎn)業(yè)鏈風(fēng)險核心人員離職風(fēng)險實體抽取文本數(shù)據(jù)語音數(shù)據(jù)視頻數(shù)據(jù)圖片數(shù)據(jù)人員活動獲得競爭對手、高管等的活動：時間、地點、關(guān)聯(lián)人員。獲得高管、工會、政府對并購的情感。新聞

18、、社交媒體、論壇等輿情數(shù)據(jù)其他數(shù)據(jù)風(fēng)險識別獲取落地相關(guān)的各項風(fēng)險早期預(yù)測及產(chǎn)業(yè)鏈上下游的健康狀況評估。聲譽風(fēng)險財務(wù)風(fēng)險情感信息上下游資源 企業(yè)是貴陽市的招商目標(biāo)，根據(jù)輿情分析發(fā)現(xiàn)首旅集團(tuán)高層在上個月與遵義市有30次共同定位，應(yīng)引起一級關(guān)注，避免被競爭對手搶先。產(chǎn)業(yè)鏈整合及項目精準(zhǔn)落地策略生成產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)鏈落地策略BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出企業(yè)數(shù)據(jù)本地企業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)招商目標(biāo)基礎(chǔ)設(shè)施采集存儲數(shù)據(jù)加工流通交易應(yīng)用渠道服務(wù)安全針對市各個地區(qū)的定位、目標(biāo)、重點發(fā)展的業(yè)態(tài)，以及空間布局。全市所有招商地塊的基本情況、規(guī)劃紅線圖、合作意向和要求。結(jié)合本地企業(yè)數(shù)據(jù)、其他招商目標(biāo)的落地情況，為招商目標(biāo)提供產(chǎn)業(yè)鏈政策的落地策

19、略，實現(xiàn)個性化招商服務(wù)。區(qū)域定位各地區(qū)政府根據(jù)項目描述，自動智能識別符合招商需求的企業(yè)，精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)企業(yè)。區(qū)域企業(yè)整體發(fā)展分析、企業(yè)發(fā)展能力評價、企業(yè)創(chuàng)新效率指數(shù)評價，量化企業(yè)發(fā)展能力。招商引智SaaS平臺類似應(yīng)用：貴州省招投標(biāo)行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)聚合平臺與貴陽市招投標(biāo)行業(yè)協(xié)會合作，共同建設(shè)“貴州省招投標(biāo)行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)聚合平臺”，為“貴陽市政府?dāng)?shù)據(jù)交換共享平臺”輸送基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本平臺利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)收集招投標(biāo)各方主體等基礎(chǔ)信息、招投標(biāo)信息、新聞資訊等各類企業(yè)信用相關(guān)數(shù)據(jù)，行業(yè)及交易各方的評價數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)實現(xiàn)信息的綜合挖掘分析，建設(shè)企業(yè)誠信標(biāo)準(zhǔn)和評價體系。平臺一方面為公共資源交易中心、發(fā)

20、改委等部門提供數(shù)據(jù)分析和決策支持，另一方面為1000多家企業(yè)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。涵蓋企業(yè)、招投標(biāo)過程、產(chǎn)品及授權(quán)、企業(yè)人員等4大類共107個信息點數(shù)據(jù)；實現(xiàn)了貴州省159家招投標(biāo)信息發(fā)布平臺的全面覆蓋；通過網(wǎng)站和App形式對外發(fā)布相關(guān)信息，為相關(guān)企業(yè)提供數(shù)據(jù)服務(wù)；將進(jìn)一步接入貴陽市政府相關(guān)部門（發(fā)改委、住建局、財政局、公共資源交易中心等部門）的企業(yè)誠信數(shù)據(jù)，健全企業(yè)誠信數(shù)據(jù)。45類似應(yīng)用：貴州省招投標(biāo)行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)聚合平臺類似應(yīng)用：科技成果大數(shù)據(jù)平臺46科技成果/企業(yè)數(shù)據(jù)專家人才數(shù)據(jù)檔案成果/計劃專題數(shù)據(jù)檔案科技成果數(shù)據(jù)檔案科技計劃數(shù)據(jù)檔案企業(yè)數(shù)據(jù)檔案科技成果/企業(yè)/人才查詢和展示數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計專業(yè)服

21、務(wù)投融資對接服務(wù)科技成果評估科技成果/企業(yè)/人才查詢以科技成果為主線，將科技成果、企業(yè)、人才作為對象，對科技成果所處的行業(yè)、趨勢、成果同企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系等進(jìn)行，為科技成果轉(zhuǎn)化提供評估、交易撮合、投融資撮合等專業(yè)化的服務(wù)。行業(yè)資訊發(fā)布科技成果交易撮合關(guān)聯(lián)關(guān)系分析產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析資訊推送科技成果專題分析成果/企業(yè)/人才展示47政府投促局高新區(qū)科技局金融機構(gòu)銀行投資機構(gòu)區(qū)域股權(quán)市場企業(yè)國高新企業(yè)初創(chuàng)企業(yè)服務(wù)機構(gòu)政策申請機構(gòu)律師事務(wù)所特色算法引擎行業(yè)數(shù)據(jù)分析引擎科技成果評價引擎關(guān)聯(lián)關(guān)系識別引擎特 色 數(shù) 據(jù)國高企數(shù)據(jù)科技報告科技成果等科技成果大數(shù)據(jù)平臺招商引智政策制定科技中介產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)政策輿情監(jiān)測客戶獲

22、取標(biāo)的識別企業(yè)估值行業(yè)研究落地對接咨詢貸款對接融資對接技術(shù)咨詢客戶獲取盡調(diào)支持服務(wù)對接人才科技成果作者高新人才人才交流獵頭服務(wù)人才培訓(xùn)流動管理科技成果重大科技計劃專項基金項目轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化成果評價成果推廣成果展示需求48項目需求人才需求需求方供給科技成果人才供給方科技成果匹配引擎企業(yè)風(fēng)險評價引擎數(shù)據(jù)企業(yè)信息數(shù)據(jù)企業(yè)信息將科技成果和人才需求方所提出的需求同科技成果庫或科技成果供給方所提供的信息進(jìn)行匹配，為需求方自動推薦符合其需求的成果和人才；科技成果和人才的需求方和供給方在提交需求或提交成果時，同時提供企業(yè)或個人的信息，在進(jìn)行科技成果匹配的同時，對雙方的風(fēng)險進(jìn)行評價，提供給雙方。類似應(yīng)用：科技成果大數(shù)

23、據(jù)平臺在大數(shù)據(jù)的視野中， 我們怎么來描述？在大數(shù)據(jù)的技術(shù)中， 我們怎么來分析交通 電信級運營機房13個， 10GE線路側(cè)帶寬的視頻承載網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)承載網(wǎng)絡(luò)，光纖布設(shè)長度長達(dá)4000公里，共1109臺服務(wù)器節(jié)點協(xié)同調(diào)度；接入了全市1791路交通電子卡口、電子警察設(shè)備以及10180路高清監(jiān)控攝像設(shè)備，每天產(chǎn)生超過2000萬條電子卡口和電子警察記錄數(shù)據(jù)和超過1PB的視頻數(shù)據(jù)。貴陽智能交通大數(shù)據(jù)與云計算中心 貴陽市全市各區(qū)域車輛時空軌跡數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入，截止到2017-3-31 11:05-09，系統(tǒng)共累計接入160多億條數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)已突破50PB、圖片數(shù)據(jù)已突破10PB、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已突破250TB。貴陽

24、智能交通大數(shù)據(jù)與云計算中心大數(shù)據(jù)治理：黑車治理基于大數(shù)據(jù)的黑車分析52機器學(xué)習(xí)方法SVM支持向量機算法尋找最優(yōu)分類面正向樣本和負(fù)向樣本樣本來源：出租車/經(jīng)確定的黑車 VS 普通私家車在16:28:41 貴A90C38副駕駛乘坐一名穿紅色衣服女性在16:48:13 貴A90C38副駕駛乘坐一名穿灰色衣服男性53嫌疑黑車貴A90C38在2014年1月22日的9點、10點，下午16點到晚上23點都處于活躍狀態(tài)。該車在1月份整體每天活躍時間較長，從其活躍時間和活躍軌跡看，跟黑車非常相似。大數(shù)據(jù)治理：黑車治理大數(shù)據(jù)治理：出租車管理54基于大數(shù)據(jù)的出租車行為分析，如行駛特點，蹲點，趴活等違規(guī)行為分析。紅橙

25、黃綠藍(lán)嫌疑黑車的活動范圍以中心城區(qū)為主黑車1280個特征細(xì)化 全部嫌疑黑車8408輛 嫌疑職業(yè)黑車4705輛 正規(guī)的出租車6910輛黑車1280個特征細(xì)化嫌疑黑車的活動范圍以中心城區(qū)為主 532輛出租車存在高峰期趴活的嫌疑 分別有571輛和481輛出租車在早晚高峰存在明顯的換班現(xiàn)象 307輛出租車疑似在36個地點有蹲點嫌疑大數(shù)據(jù)治理：治理效果56車輛A為被伴隨車輛，車輛B為伴隨車輛，圖中顯示九個被抓拍的伴隨軌跡點，車輛A在時間2016-12-03 09:36:39出現(xiàn)在軌跡點“南浦路”，隨后相隔幾秒鐘，車輛B也出現(xiàn)在該軌跡點，接著一直伴隨到軌跡點“市南路（中國銀行）”（紅色坐標(biāo)），時間為201

26、6-12-03 09:48:33，然后兩輛車在此處停留長達(dá)一小時十五分鐘左右，而銀行也是伴隨車輛出行最頻繁的地點，緊接著在2016-12-03 11:03:21開始出現(xiàn)在“市南路與解放路交叉口”，并隨后伴隨了相當(dāng)長一段距離。56大數(shù)據(jù)治理：伴隨車治理57以套牌嫌疑車輛“XXX1266”為例，表格展示了該車輛被判斷為套牌車時被抓拍的部分信息，列“套牌時間1”和“套牌位置1”為其出現(xiàn)的一條軌跡，列“套牌時間2”和“套牌位置2”為另外一條軌跡，左下圖是根據(jù)經(jīng)緯度在二維空間地圖中的映射。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，該車輛在地圖左上角和右下角在相同時間段出現(xiàn)，且距離相距太遠(yuǎn)，所以存在明顯套牌嫌疑。57大數(shù)據(jù)治理：套

27、牌車治理 利用交通大數(shù)據(jù)平臺對交通流量分析，挖掘交通模型和車輛行為模型，利用交通仿真優(yōu)化平臺實現(xiàn)交通信號燈的配時方案進(jìn)行優(yōu)化。 在觀山湖區(qū)進(jìn)行了應(yīng)用示范，通過對應(yīng)用前后的數(shù)據(jù)分析，結(jié)果顯示道路交通量平均提升6.7%，最大提升25%,擁堵?lián)p失時間平均減少7%，最大減少26% ，取得了較好的效果。目前該系統(tǒng)定期對貴陽市交通方案進(jìn)行優(yōu)化。大數(shù)據(jù)治理：擁堵治理大數(shù)據(jù)架構(gòu)大數(shù)據(jù)時代我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)已不僅僅是單個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信息化水平提升和完善，而應(yīng)該考慮的是在大數(shù)據(jù)時代的今天，我們?nèi)绾卫么髷?shù)據(jù)技術(shù)、思路和方法給傳統(tǒng)的政府治理、民生服務(wù)帶來改變。 開放融合企業(yè)級體驗公共分析能力服務(wù)化最獨特的大數(shù)據(jù)平臺創(chuàng)新點以開放、標(biāo)準(zhǔn)通用格式，實現(xiàn)技術(shù)持續(xù)快速演進(jìn)；數(shù)據(jù)以開放格式存儲可確保業(yè)務(wù)連續(xù)性；不斷提升異構(gòu)兼容性，達(dá)到緩解廠商鎖定。開放融合匹配單位組織：實現(xiàn)統(tǒng)一管理，分權(quán)使用，兼容現(xiàn)有應(yīng)用架構(gòu)；積木式組合構(gòu)建：按需演進(jìn)，支持小規(guī)模起步，線性擴展；遵循行業(yè)安全和運維規(guī)范：提升人均運維效率，降低對高技能運維人員的依賴。企業(yè)級體驗公共分析能力服務(wù)化大數(shù)據(jù)應(yīng)用層：遵循分層解耦、服務(wù)化、應(yīng)用與服務(wù)分離的理念,持續(xù)在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域提供公共分析能力的抽象和服務(wù)化，從而有效支撐上層業(yè)務(wù)應(yīng)用的快速開發(fā)；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)層：