大數(shù)據(jù) AI大模型-智慧統(tǒng)計大數(shù)據(jù)平臺解決方案(2023版)

大數(shù)據(jù)+AI大模型助力統(tǒng)計局數(shù)據(jù)分析業(yè)務（參考方案）大數(shù)據(jù)平臺簡介一、目錄CONTENT統(tǒng)計業(yè)務融合場景三、AI大模型介紹二、PART01大數(shù)據(jù)產品簡介數(shù)據(jù)方法論數(shù)據(jù)實施三大關鍵措施關鍵能力凸顯數(shù)據(jù)價值助力企業(yè)構建核心價值產品的整體架構大數(shù)據(jù)賦能政企行業(yè)數(shù)據(jù)服務PART02AI大模型的特點大模型的定義及特點大語言模型（LLM）通常指的是深度學習中的大型神經網絡，如GPT、BERT、ResNet等，它們都有許多層和大量的參數(shù)，使用深度學習技術和海量數(shù)據(jù)集來學習復雜的模型，并理解、總結、生成和預測新內容”。非線性表示能力特征學習多模態(tài)數(shù)據(jù)處理可遷移關聯(lián)分析強化學習和預測大模型在數(shù)據(jù)分析領域的優(yōu)點可擴展性和適應性大模型性能先進，快速響應數(shù)據(jù)訓練快，自動標注跨部門、多用戶、多應用、多任務準確任高，隨著訓練數(shù)據(jù)增多而更準確自適應學習大模型在數(shù)據(jù)分析領域的優(yōu)點大模型和大數(shù)據(jù)之間是相輔相成、相互促進的關系大數(shù)據(jù)指的是規(guī)模龐大、類型復雜、處理速度快的數(shù)據(jù)集合，通常包括結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)具有廣泛的應用場景，例如推薦系統(tǒng)、廣告投放、客戶關系管理等。在大數(shù)據(jù)的背景下，大模型可以通過對數(shù)據(jù)進行深度學習訓練，從中提取出復雜的特征和規(guī)律，實現(xiàn)各種任務，例如圖像識別、自然語言處理、機器翻譯等。大模型可以通過對大數(shù)據(jù)的訓練，不斷地優(yōu)化和更新自己的參數(shù)，從而提高自身的準確性和泛化能力。同時，大數(shù)據(jù)可以提供更多的樣本和場景，幫助大模型更好地學習數(shù)據(jù)分布和規(guī)律，從而提高對未知數(shù)據(jù)的預測能力。大數(shù)據(jù)也可以為大模型提供更多的輸入和反饋，從而使其更好地適應不同的場景和任務。例如，在自然語言處理任務中，大數(shù)據(jù)可以為模型提供更多的語料庫和語言模型，從而提高模型的語言理解和生成能力。同時，大數(shù)據(jù)也可以為模型提供更多的用戶反饋和交互數(shù)據(jù)，從而提高模型的個性化和智能化程度。PART03統(tǒng)計業(yè)務融合場景宏觀全域數(shù)據(jù)資產管理科科杰科科科杰杰數(shù)據(jù)建模人員規(guī)模化數(shù)據(jù)應用/分析第三方數(shù)據(jù)基礎平臺批流一體數(shù)據(jù)開發(fā)人員 數(shù)據(jù)分析人員業(yè)務（運營、銷售、市場）人員存算分離數(shù)據(jù)開發(fā)管理平臺（KeenBDP）實時計算平臺（Keen

Stream）數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)（Keen

Dsync）數(shù)據(jù)質量管理（Keen

DQM）數(shù)據(jù)標準管理（KeenDSM）數(shù)據(jù)指標管理（Keen

Index）數(shù)據(jù)標簽管理（KeenTAG）數(shù)據(jù)資產目錄（Keen

Asset）數(shù)據(jù)服務平臺（Keen

DaaS）

數(shù)據(jù)科學平臺（Keen

DSP）數(shù)技技據(jù)資源資產化

數(shù)據(jù)資產服務化

數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)資產目錄

數(shù)據(jù)集市

數(shù)據(jù)服務目錄Enterprise

Applications Reporting BI Portal ESB Mobile WebApp Data

Services統(tǒng)一WorkSpace云原生大數(shù)據(jù)技術工程&AI基礎設施KeenData

Lakehouse

湖倉一體湖倉一體OracleCDHMPP云數(shù)倉全域數(shù)據(jù)資產建設與管理數(shù)據(jù)集成治理系統(tǒng)建設統(tǒng)計大數(shù)據(jù)庫各業(yè)務分庫及對應模型建設前期調研數(shù)據(jù)調研業(yè)務調研需求分析數(shù)據(jù)域劃分面向業(yè)務，對業(yè)務過程或者維度進行抽象劃分明確指標明確原子指標明確派生指標構建總線矩陣標準&規(guī)范定義指標體系，包括原子指標、修飾詞、時間周期和派生指標。1.構建一致性邏輯維度及維度屬性；

2.構建一致性度量及指標（原子指標、派生指標）3.定義規(guī)范數(shù)據(jù)接入層把操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)幾乎無處理地存放數(shù)據(jù)同步、清洗、保持歷史明細模型設計構建一致性維度模型（DIM）構建一致性事實模型（DWD）匯總模型設計構建公共匯總模型（MID）構建對象體系模型（ODM）實施研發(fā)指標構建模型實施代碼研發(fā)運維部署任務調度構建統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)質量數(shù)據(jù)測試質量監(jiān)控面向需求設計構建應用數(shù)據(jù)模型（APP）業(yè)務部門參與調研、盤點和規(guī)劃數(shù)據(jù)標準確立數(shù)據(jù)匯聚數(shù)據(jù)模型構建數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)資產管理數(shù)據(jù)調研數(shù)據(jù)盤點數(shù)據(jù)規(guī)劃明確業(yè)務過程所屬的數(shù)據(jù)域明確業(yè)務過程和維度的關系KeenData產品核心功能數(shù)據(jù)標準化治理產品實施落地構建統(tǒng)一、規(guī)范、可共享的全域數(shù)據(jù)體系和各個子域模型，幫助企業(yè)建立完善的信息化解決方案，全面支撐公司業(yè)務發(fā)展，規(guī)范作業(yè)流程、提高工作效率,減少重復勞動，保障數(shù)據(jù)的準確性。統(tǒng)計數(shù)據(jù)實時智能分析數(shù)據(jù)開發(fā)IT研發(fā)分析師面向對象產品特色簡單易用：提供SQL語義的數(shù)據(jù)分析處理能力，降低流數(shù)據(jù)的分析處理門檻高性能：任務作業(yè)支持百萬級吞吐，數(shù)據(jù)計算秒級延遲，讓流計算規(guī)?；崟r化高容錯、高可用：系統(tǒng)會自動處理容錯，調度并且管理資源，不影響業(yè)務可用性數(shù)據(jù)不重復、不丟失：完善的消息追蹤框架和復雜的事務性處理，保證數(shù)據(jù)計算不重復不丟失產品定位實時計算處理中心，服務企業(yè)實時數(shù)據(jù)處理場景應用場景實時數(shù)據(jù)清洗、實時數(shù)倉構建、實時大屏、實時風控、實時分析統(tǒng)計業(yè)務查詢服務科科杰杰科科技技科杰杰科科技技數(shù)據(jù)開發(fā)IT研發(fā)分析師產品定位大數(shù)據(jù)服務發(fā)布中心，直接將數(shù)據(jù)結果多種形式發(fā)布服務API面向應用提供授權服務應用場景數(shù)據(jù)資產發(fā)放賦能、API統(tǒng)一授權管理、API統(tǒng)一監(jiān)控、API策略管理產品特色統(tǒng)一API管理：提供快速將數(shù)據(jù)表生成API的能力，且支撐將已有API快速注冊，實現(xiàn)API的統(tǒng)一發(fā)布和應用授權管理；安全可靠：數(shù)據(jù)服務認證采用Token、AKSK等方式進行，充分保證安全性和可靠性；全流程實時監(jiān)控：提供多維度的API實時運行監(jiān)控功能，支持檢測不同應用API的運行狀況。高性能、穩(wěn)定性：數(shù)據(jù)服務采用彈性資源架構設計，系統(tǒng)根據(jù)服務的情況自動進行計算資源分配，支持彈性擴展簡單易用：提供界面化配置化方式生成API，為高階用戶提供SQL模式生成API，支持多表關聯(lián)、復雜查詢和聚合函數(shù)。面向對象大模型在統(tǒng)計分析領域的應用場景經濟預測：使用大模型分析歷史數(shù)據(jù)來預測經濟指標，如CPI&PPI、GDP增長、失業(yè)率、財政收入、CRI變動等。時間序列分析：利用深度學習中的特定模型（如LSTM、Transformer）分析時間序列數(shù)據(jù)，如股票市場、商品價格和季節(jié)性變化。自然語言處理：處理和分析文本數(shù)據(jù)，例如對公開數(shù)據(jù)進行情感分析、主題分類或信息提取。圖像和視頻數(shù)據(jù)分析：例如，使用計算機視覺技術分析衛(wèi)星圖像以監(jiān)測城市化進程、農業(yè)產量或自然災害。人口統(tǒng)計學分析：利用大模型預測人口增長、遷移模式或分析人口結構的變化。關聯(lián)分析：在大數(shù)據(jù)中找出潛在的關聯(lián)和模式，例如，消費者購買行為與經濟條件之間的關系?；硬樵冎郑簶嫿ɑ诖竽Ｐ偷牧奶鞕C器人，以幫助公眾或研究人員查詢統(tǒng)計數(shù)據(jù)或獲取相關信息。知識圖譜構建：將結構化和非結構化數(shù)據(jù)整合為知識圖譜，以提供更直觀、連接性強的數(shù)據(jù)視圖。推薦系統(tǒng)：為政府部門或公眾提供與其需求和興趣相關的統(tǒng)計報告和數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)駕駛艙案例示意圖業(yè)務場景一：實時監(jiān)控和預測消費者價格指數(shù)(CPI)場景：

實時監(jiān)控和預測消費者價格指數(shù)(CPI)背景：

消費者價格指數(shù)(CPI)是衡量商品和服務的價格變動的重要指標，對于中央銀行、政府和投資者來說都具有重要意義。傳統(tǒng)上，CPI的計算通常基于周期性的市場調查和抽樣調查。大數(shù)據(jù)+大模型應用數(shù)據(jù)來源：電子商務網站的商品價格社交媒體上的消費者評論和反饋移動支付應用中的交易數(shù)據(jù)供應鏈管理系統(tǒng)中的原材料成本數(shù)據(jù)處理：實時抓取電子商務網站上的商品價格變動通過文本分析技術分析社交媒體上的消費者情緒和反饋分析移動支付數(shù)據(jù)來了解實際的交易價格和交易量追蹤供應鏈數(shù)據(jù)以了解可能影響產品成本的因素實時分析和預測：利用機器學習算法，結合多源數(shù)據(jù)進行實時的CPI計算和預測。模型可以預測近期的價格趨勢，并及時警告可能的通貨膨脹或通貨緊縮。結果：統(tǒng)計局能夠實時監(jiān)測市場上的價格變動，并迅速作出響應，為政府和中央銀行提供及時、準確的數(shù)據(jù)支持。與傳統(tǒng)的CPI調查相比，大數(shù)據(jù)方法可以更快、更全面地捕捉市場變化，從而提高決策的準確性。業(yè)務場景二：人口流動性和城市化趨勢分析場景：

人口流動性和城市化趨勢分析背景：

隨著經濟的發(fā)展和城市化的進程，人口流動性越來越高。對人口遷移和城市化的準確掌握對于政府規(guī)劃、基礎設施建設、公共服務提供等領域都至關重要。大數(shù)據(jù)+大模型應用數(shù)據(jù)來源：移動終端(含手機)定位數(shù)據(jù)公共交通使用數(shù)據(jù)（例如地鐵、公交卡刷卡信息）社交媒體中的地理位置分享電子商務和快遞配送地址數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理：利用移動電話定位數(shù)據(jù)，實時追蹤人口流動和密度變化。通過公共交通使用數(shù)據(jù)，分析城市內部的流動熱點和通勤模式。利用社交媒體地理位置數(shù)據(jù)，獲取人們的休閑和旅游習慣。電子商務和快遞數(shù)據(jù)可以幫助了解人們的居住和工作地址。深入分析：結合多源數(shù)據(jù)，構建人口遷移和城市化的模型，預測未來的人口分布和城市擴張趨勢。分析人口流動與經濟、教育、醫(yī)療等公共服務的關系，為政府決策提供依據(jù)。結果：統(tǒng)計局能夠更加準確地了解人口流動的實時情況和長期趨勢，為城市規(guī)劃、交通布局、公共服務配置等提供數(shù)據(jù)支持。通過對大數(shù)據(jù)的深入分析，可以預測未來的人口流動熱點，及時調整政策和資源配置。業(yè)務場景三：農業(yè)產量預測和食品安全監(jiān)控場景：

農業(yè)產量預測和食品安全監(jiān)控背景：

農業(yè)是許多國家的基礎產業(yè)，而食品安全對公眾健康至關重要。使用大數(shù)據(jù)技術可以更加準確地預測農作物的產量，并及時發(fā)現(xiàn)食品安全問題。大數(shù)據(jù)+大模型應用數(shù)據(jù)來源：衛(wèi)星和無人機對農田的實時監(jiān)控數(shù)據(jù)氣象數(shù)據(jù)，如溫度、降水、濕度等土壤傳感器和水質檢測數(shù)據(jù)農產品的供應鏈信息在線和社交媒體上關于食品安全的反饋和評論數(shù)據(jù)處理：利用衛(wèi)星和無人機數(shù)據(jù)，評估作物生長情況和可能的病蟲害。結合氣象數(shù)據(jù)，預測可能影響作物生長的天氣模式。土壤和水質數(shù)據(jù)可以用來分析對作物生長有益或有害的因素。通過分析供應鏈數(shù)據(jù)，可以追蹤農產品從種植到市場的整個過程。深入分析：結合上述數(shù)據(jù)，構建模型預測各種作物的產量和可能的食品安全風險。社交媒體上的反饋和評論可以用來實時監(jiān)控食品安全問題，及時發(fā)現(xiàn)并處理問題。結果：統(tǒng)計局能夠更加準確地預測農業(yè)產量，為農業(yè)政策制定和市場調節(jié)提供依據(jù)。通過實時監(jiān)控，可以及時發(fā)現(xiàn)和處理食品安全問題，保護公眾健康，并增加消費者對食品的信心。這個場景展示了大數(shù)據(jù)如何在農業(yè)和食品安全領域發(fā)揮作用，使得預測更為準確，監(jiān)控更為及時。業(yè)務場景四：人口老齡化分析與預測場景：

人口老齡化分析與預測背景：隨著生育率的下降和人們壽命的延長，許多國家面臨著人口老齡化的問題。這對社會福利、醫(yī)療保健和勞動力市場都產生了影響。為了應對這一挑戰(zhàn)，統(tǒng)計局需要準確分析和預測老齡化的趨勢。大數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)來源：戶籍數(shù)據(jù)與人口普查數(shù)據(jù)醫(yī)療健康記錄（如醫(yī)院就診、藥物使用等）養(yǎng)老金和社會福利的發(fā)放記錄勞動力市場數(shù)據(jù)（如就業(yè)率、退休年齡等）數(shù)據(jù)處理與分析：利用戶籍數(shù)據(jù)和人口普查數(shù)據(jù)來獲得各年齡段的人口分布情況。分析醫(yī)療健康記錄，評估老年人的健康狀況和醫(yī)療需求。通過養(yǎng)老金和社會福利發(fā)放記錄，了解老年人的經濟狀況和生活質量。利用勞動力市場數(shù)據(jù)，預測未來的勞動力供需狀況。深入分析與預測：結合各種數(shù)據(jù)，構建人口老齡化的模型，預測未來幾十年的老齡化趨勢。根據(jù)預測結果，為政府決策提供依據(jù)，如醫(yī)療資源配置、養(yǎng)老政策制定、勞動市場政策調整等。結果：統(tǒng)計局能夠更加準確地評估和預測人口老齡化的速度和規(guī)模。基于數(shù)據(jù)驅動的預測結果，政府可以提前制定相應的策略，為老齡化社會做好準備。業(yè)務場景五：中小企業(yè)發(fā)展趨勢分析與支持場景：

中小企業(yè)發(fā)展趨勢分析與支持背景：中小企業(yè)（中小微企業(yè)）是經濟的重要組成部分，它們?yōu)槌鞘刑峁┐罅康木蜆I(yè)機會，推動經濟創(chuàng)新和增長。統(tǒng)計局希望通過大數(shù)據(jù)應用，更好地了解這些企業(yè)的發(fā)展狀況，并為政府提供數(shù)據(jù)支持，以制定針對性的支持政策。大數(shù)據(jù)+大模型應用數(shù)據(jù)來源：企業(yè)注冊、稅務、信貸、出口等相關數(shù)據(jù)企業(yè)社交媒體和在線市場行為數(shù)據(jù)行業(yè)相關報告和市場研究數(shù)據(jù)其他公共和私有數(shù)據(jù)源（例如，消費者反饋、產品評價等）數(shù)據(jù)處理與分析：分析中小企業(yè)的增長率、行業(yè)分布、地域集中度等基本特征。評估企業(yè)的融資需求和融資難度，包括信貸獲取的難易度、融資成本等。利用在線數(shù)