大數(shù)據(jù) AI大模型-智慧統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案(2023版)

大數(shù)據(jù)+AI大模型助力統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)（參考方案）大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)介一、目錄CONTENT統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)融合場(chǎng)景三、AI大模型介紹二、PART01大數(shù)據(jù)產(chǎn)品簡(jiǎn)介數(shù)據(jù)方法論數(shù)據(jù)實(shí)施三大關(guān)鍵措施關(guān)鍵能力凸顯數(shù)據(jù)價(jià)值助力企業(yè)構(gòu)建核心價(jià)值產(chǎn)品的整體架構(gòu)大數(shù)據(jù)賦能政企行業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)PART02AI大模型的特點(diǎn)大模型的定義及特點(diǎn)大語(yǔ)言模型（LLM）通常指的是深度學(xué)習(xí)中的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如GPT、BERT、ResNet等，它們都有許多層和大量的參數(shù)，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和海量數(shù)據(jù)集來(lái)學(xué)習(xí)復(fù)雜的模型，并理解、總結(jié)、生成和預(yù)測(cè)新內(nèi)容”。非線性表示能力特征學(xué)習(xí)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理可遷移關(guān)聯(lián)分析強(qiáng)化學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)大模型在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的優(yōu)點(diǎn)可擴(kuò)展性和適應(yīng)性大模型性能先進(jìn)，快速響應(yīng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練快，自動(dòng)標(biāo)注跨部門、多用戶、多應(yīng)用、多任務(wù)準(zhǔn)確任高，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)增多而更準(zhǔn)確自適應(yīng)學(xué)習(xí)大模型在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的優(yōu)點(diǎn)大模型和大數(shù)據(jù)之間是相輔相成、相互促進(jìn)的關(guān)系大數(shù)據(jù)指的是規(guī)模龐大、類型復(fù)雜、處理速度快的數(shù)據(jù)集合，通常包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，例如推薦系統(tǒng)、廣告投放、客戶關(guān)系管理等。在大數(shù)據(jù)的背景下，大模型可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從中提取出復(fù)雜的特征和規(guī)律，實(shí)現(xiàn)各種任務(wù)，例如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器翻譯等。大模型可以通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，不斷地優(yōu)化和更新自己的參數(shù)，從而提高自身的準(zhǔn)確性和泛化能力。同時(shí)，大數(shù)據(jù)可以提供更多的樣本和場(chǎng)景，幫助大模型更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布和規(guī)律，從而提高對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)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(yīng)不同的場(chǎng)景和任務(wù)。例如，在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，大數(shù)據(jù)可以為模型提供更多的語(yǔ)料庫(kù)和語(yǔ)言模型，從而提高模型的語(yǔ)言理解和生成能力。同時(shí)，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(gè)性化和智能化程度。PART03統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)融合場(chǎng)景宏觀全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理科科杰科科科杰杰數(shù)據(jù)建模人員規(guī)?；瘮?shù)據(jù)應(yīng)用/分析第三方數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)批流一體數(shù)據(jù)開發(fā)人員 數(shù)據(jù)分析人員業(yè)務(wù)（運(yùn)營(yíng)、銷售、市場(chǎng)）人員存算分離數(shù)據(jù)開發(fā)管理平臺(tái)（KeenBDP）實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)（Keen

Stream）數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)（Keen

Dsync）數(shù)據(jù)質(zhì)量管理（Keen

DQM）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理（KeenDSM）數(shù)據(jù)指標(biāo)管理（Keen

Index）數(shù)據(jù)標(biāo)簽管理（KeenTAG）數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄（Keen

Asset）數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（Keen

DaaS）

數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)（Keen

DSP）數(shù)技技據(jù)資源資產(chǎn)化

數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)化

數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄

數(shù)據(jù)集市

數(shù)據(jù)服務(wù)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(shù)工程&AI基礎(chǔ)設(shè)施KeenData

Lakehouse

湖倉(cāng)一體湖倉(cāng)一體OracleCDHMPP云數(shù)倉(cāng)全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)與管理數(shù)據(jù)集成治理系統(tǒng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)庫(kù)各業(yè)務(wù)分庫(kù)及對(duì)應(yīng)模型建設(shè)前期調(diào)研數(shù)據(jù)調(diào)研業(yè)務(wù)調(diào)研需求分析數(shù)據(jù)域劃分面向業(yè)務(wù)，對(duì)業(yè)務(wù)過(guò)程或者維度進(jìn)行抽象劃分明確指標(biāo)明確原子指標(biāo)明確派生指標(biāo)構(gòu)建總線矩陣標(biāo)準(zhǔn)&規(guī)范定義指標(biāo)體系，包括原子指標(biāo)、修飾詞、時(shí)間周期和派生指標(biāo)。1.構(gòu)建一致性邏輯維度及維度屬性；

2.構(gòu)建一致性度量及指標(biāo)（原子指標(biāo)、派生指標(biāo)）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(wú)處理地存放數(shù)據(jù)同步、清洗、保持歷史明細(xì)模型設(shè)計(jì)構(gòu)建一致性維度模型（DIM）構(gòu)建一致性事實(shí)模型（DWD）匯總模型設(shè)計(jì)構(gòu)建公共匯總模型（MID）構(gòu)建對(duì)象體系模型（ODM）實(shí)施研發(fā)指標(biāo)構(gòu)建模型實(shí)施代碼研發(fā)運(yùn)維部署任務(wù)調(diào)度構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)測(cè)試質(zhì)量監(jiān)控面向需求設(shè)計(jì)構(gòu)建應(yīng)用數(shù)據(jù)模型（APP）業(yè)務(wù)部門參與調(diào)研、盤點(diǎn)和規(guī)劃數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)確立數(shù)據(jù)匯聚數(shù)據(jù)模型構(gòu)建數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)盤點(diǎn)數(shù)據(jù)規(guī)劃明確業(yè)務(wù)過(guò)程所屬的數(shù)據(jù)域明確業(yè)務(wù)過(guò)程和維度的關(guān)系KeenData產(chǎn)品核心功能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化治理產(chǎn)品實(shí)施落地構(gòu)建統(tǒng)一、規(guī)范、可共享的全域數(shù)據(jù)體系和各個(gè)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(wù)發(fā)展，規(guī)范作業(yè)流程、提高工作效率,減少重復(fù)勞動(dòng)，保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)智能分析數(shù)據(jù)開發(fā)IT研發(fā)分析師面向?qū)ο螽a(chǎn)品特色簡(jiǎn)單易用：提供SQL語(yǔ)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(wù)作業(yè)支持百萬(wàn)級(jí)吞吐，數(shù)據(jù)計(jì)算秒級(jí)延遲，讓流計(jì)算規(guī)?；?、實(shí)時(shí)化高容錯(cuò)、高可用：系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)處理容錯(cuò)，調(diào)度并且管理資源，不影響業(yè)務(wù)可用性數(shù)據(jù)不重復(fù)、不丟失：完善的消息追蹤框架和復(fù)雜的事務(wù)性處理，保證數(shù)據(jù)計(jì)算不重復(fù)不丟失產(chǎn)品定位實(shí)時(shí)計(jì)算處理中心，服務(wù)企業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)清洗、實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)構(gòu)建、實(shí)時(shí)大屏、實(shí)時(shí)風(fēng)控、實(shí)時(shí)分析統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)查詢服務(wù)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(chǎn)品定位大數(shù)據(jù)服務(wù)發(fā)布中心，直接將數(shù)據(jù)結(jié)果多種形式發(fā)布服務(wù)API面向應(yīng)用提供授權(quán)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)放賦能、API統(tǒng)一授權(quán)管理、API統(tǒng)一監(jiān)控、API策略管理產(chǎn)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(cè)，實(shí)現(xiàn)API的統(tǒng)一發(fā)布和應(yīng)用授權(quán)管理；安全可靠：數(shù)據(jù)服務(wù)認(rèn)證采用Token、AKSK等方式進(jìn)行，充分保證安全性和可靠性；全流程實(shí)時(shí)監(jiān)控：提供多維度的API實(shí)時(shí)運(yùn)行監(jiān)控功能，支持檢測(cè)不同應(yīng)用API的運(yùn)行狀況。高性能、穩(wěn)定性：數(shù)據(jù)服務(wù)采用彈性資源架構(gòu)設(shè)計(jì)，系統(tǒng)根據(jù)服務(wù)的情況自動(dòng)進(jìn)行計(jì)算資源分配，支持彈性擴(kuò)展簡(jiǎn)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(guān)聯(lián)、復(fù)雜查詢和聚合函數(shù)。面向?qū)ο蟠竽Ｐ驮诮y(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)：使用大模型分析歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如CPI&PPI、GDP增長(zhǎng)、失業(yè)率、財(cái)政收入、CRI變動(dòng)等。時(shí)間序列分析：利用深度學(xué)習(xí)中的特定模型（如LSTM、Transformer）分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如股票市場(chǎng)、商品價(jià)格和季節(jié)性變化。自然語(yǔ)言處理：處理和分析文本數(shù)據(jù)，例如對(duì)公開數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)分析衛(wèi)星圖像以監(jiān)測(cè)城市化進(jìn)程、農(nóng)業(yè)產(chǎn)量或自然災(zāi)害。人口統(tǒng)計(jì)學(xué)分析：利用大模型預(yù)測(cè)人口增長(zhǎng)、遷移模式或分析人口結(jié)構(gòu)的變化。關(guān)聯(lián)分析：在大數(shù)據(jù)中找出潛在的關(guān)聯(lián)和模式，例如，消費(fèi)者購(gòu)買行為與經(jīng)濟(jì)條件之間的關(guān)系。互動(dòng)查詢助手：構(gòu)建基于大模型的聊天機(jī)器人，以幫助公眾或研究人員查詢統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或獲取相關(guān)信息。知識(shí)圖譜構(gòu)建：將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合為知識(shí)圖譜，以提供更直觀、連接性強(qiáng)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(guān)的統(tǒng)計(jì)報(bào)告和數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)駕駛艙案例示意圖業(yè)務(wù)場(chǎng)景一：實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)場(chǎng)景：

實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)背景：

消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)是衡量商品和服務(wù)的價(jià)格變動(dòng)的重要指標(biāo)，對(duì)于中央銀行、政府和投資者來(lái)說(shuō)都具有重要意義。傳統(tǒng)上，CPI的計(jì)算通?；谥芷谛缘氖袌?chǎng)調(diào)查和抽樣調(diào)查。大數(shù)據(jù)+大模型應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)源：電子商務(wù)網(wǎng)站的商品價(jià)格社交媒體上的消費(fèi)者評(píng)論和反饋移動(dòng)支付應(yīng)用中的交易數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)中的原材料成本數(shù)據(jù)處理：實(shí)時(shí)抓取電子商務(wù)網(wǎng)站上的商品價(jià)格變動(dòng)通過(guò)文本分析技術(shù)分析社交媒體上的消費(fèi)者情緒和反饋分析移動(dòng)支付數(shù)據(jù)來(lái)了解實(shí)際的交易價(jià)格和交易量追蹤供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)以了解可能影響產(chǎn)品成本的因素實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的CPI計(jì)算和預(yù)測(cè)。模型可以預(yù)測(cè)近期的價(jià)格趨勢(shì)，并及時(shí)警告可能的通貨膨脹或通貨緊縮。結(jié)果：統(tǒng)計(jì)局能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)上的價(jià)格變動(dòng)，并迅速作出響應(yīng)，為政府和中央銀行提供及時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。與傳統(tǒng)的CPI調(diào)查相比，大數(shù)據(jù)方法可以更快、更全面地捕捉市場(chǎng)變化，從而提高決策的準(zhǔn)確性。業(yè)務(wù)場(chǎng)景二：人口流動(dòng)性和城市化趨勢(shì)分析場(chǎng)景：

人口流動(dòng)性和城市化趨勢(shì)分析背景：

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市化的進(jìn)程，人口流動(dòng)性越來(lái)越高。對(duì)人口遷移和城市化的準(zhǔn)確掌握對(duì)于政府規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、公共服務(wù)提供等領(lǐng)域都至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)+大模型應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)源：移動(dòng)終端(含手機(jī))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(wù)和快遞配送地址數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理：利用移動(dòng)電話定位數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)追蹤人口流動(dòng)和密度變化。通過(guò)公共交通使用數(shù)據(jù)，分析城市內(nèi)部的流動(dòng)熱點(diǎn)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(xí)慣。電子商務(wù)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(jié)合多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建人口遷移和城市化的模型，預(yù)測(cè)未來(lái)的人口分布和城市擴(kuò)張趨勢(shì)。分析人口流動(dòng)與經(jīng)濟(jì)、教育、醫(yī)療等公共服務(wù)的關(guān)系，為政府決策提供依據(jù)。結(jié)果：統(tǒng)計(jì)局能夠更加準(zhǔn)確地了解人口流動(dòng)的實(shí)時(shí)情況和長(zhǎng)期趨勢(shì)，為城市規(guī)劃、交通布局、公共服務(wù)配置等提供數(shù)據(jù)支持。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的深入分析，可以預(yù)測(cè)未來(lái)的人口流動(dòng)熱點(diǎn)，及時(shí)調(diào)整政策和資源配置。業(yè)務(wù)場(chǎng)景三：農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)和食品安全監(jiān)控場(chǎng)景：

農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)和食品安全監(jiān)控背景：

農(nóng)業(yè)是許多國(guó)家的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，而食品安全對(duì)公眾健康至關(guān)重要。使用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)農(nóng)作物的產(chǎn)量，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)食品安全問(wèn)題。大數(shù)據(jù)+大模型應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)源：衛(wèi)星和無(wú)人機(jī)對(duì)農(nóng)田的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?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(zhì)檢測(cè)數(shù)據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的供應(yīng)鏈信息在線和社交媒體上關(guān)于食品安全的反饋和評(píng)論數(shù)據(jù)處理：利用衛(wèi)星和無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)，評(píng)估作物生長(zhǎng)情況和可能的病蟲害。結(jié)合氣象數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)可能影響作物生長(zhǎng)的天氣模式。土壤和水質(zhì)數(shù)據(jù)可以用來(lái)分析對(duì)作物生長(zhǎng)有益或有害的因素。通過(guò)分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，可以追蹤農(nóng)產(chǎn)品從種植到市場(chǎng)的整個(gè)過(guò)程。深入分析：結(jié)合上述數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型預(yù)測(cè)各種作物的產(chǎn)量和可能的食品安全風(fēng)險(xiǎn)。社交媒體上的反饋和評(píng)論可以用來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控食品安全問(wèn)題，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理問(wèn)題。結(jié)果：統(tǒng)計(jì)局能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量，為農(nóng)業(yè)政策制定和市場(chǎng)調(diào)節(jié)提供依據(jù)。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理食品安全問(wèn)題，保護(hù)公眾健康，并增加消費(fèi)者對(duì)食品的信心。這個(gè)場(chǎng)景展示了大數(shù)據(jù)如何在農(nóng)業(yè)和食品安全領(lǐng)域發(fā)揮作用，使得預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確，監(jiān)控更為及時(shí)。業(yè)務(wù)場(chǎng)景四：人口老齡化分析與預(yù)測(cè)場(chǎng)景：

人口老齡化分析與預(yù)測(cè)背景：隨著生育率的下降和人們壽命的延長(zhǎng)，許多國(guó)家面臨著人口老齡化的問(wèn)題。這對(duì)社會(huì)福利、醫(yī)療保健和勞動(dòng)力市場(chǎng)都產(chǎn)生了影響。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，統(tǒng)計(jì)局需要準(zhǔn)確分析和預(yù)測(cè)老齡化的趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)源：戶籍?dāng)?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(huì)福利的發(fā)放記錄勞動(dòng)力市場(chǎng)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?dāng)?shù)據(jù)和人口普查數(shù)據(jù)來(lái)獲得各年齡段的人口分布情況。分析醫(yī)療健康記錄，評(píng)估老年人的健康狀況和醫(yī)療需求。通過(guò)養(yǎng)老金和社會(huì)福利發(fā)放記錄，了解老年人的經(jīng)濟(jì)狀況和生活質(zhì)量。利用勞動(dòng)力市場(chǎng)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)的勞動(dòng)力供需狀況。深入分析與預(yù)測(cè)：結(jié)合各種數(shù)據(jù)，構(gòu)建人口老齡化的模型，預(yù)測(cè)未來(lái)幾十年的老齡化趨勢(shì)。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)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(dòng)市場(chǎng)政策調(diào)整等。結(jié)果：統(tǒng)計(jì)局能夠更加準(zhǔn)確地評(píng)估和預(yù)測(cè)人口老齡化的速度和規(guī)模。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)結(jié)果，政府可以提前制定相應(yīng)的策略，為老齡化社會(huì)做好準(zhǔn)備。業(yè)務(wù)場(chǎng)景五：中小企業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析與支持場(chǎng)景：

中小企業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析與支持背景：中小企業(yè)（中小微企業(yè)）是經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，它們?yōu)槌鞘刑峁┐罅康木蜆I(yè)機(jī)會(huì)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新和增長(zhǎng)。統(tǒng)計(jì)局希望通過(guò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，更好地了解這些企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，并為政府提供數(shù)據(jù)支持，以制定針對(duì)性的支持政策。大數(shù)據(jù)+大模型應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)源：企業(yè)注冊(cè)、稅務(wù)、信貸、出口等相關(guān)數(shù)據(jù)企業(yè)社交媒體和在線市場(chǎng)行為數(shù)據(jù)行業(yè)相關(guān)報(bào)告和市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)其他公共和私有數(shù)據(jù)源（例如，消費(fèi)者反饋、產(chǎn)品評(píng)價(jià)等）數(shù)據(jù)處理與分析：分析中小企業(yè)的增長(zhǎng)率、行業(yè)分布、地域集中度等基本特征。評(píng)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)