蜜蜂實戰平台

針對高校大(dà)數據教學管理、項目實踐、科研服務、創新孵化等實際應用場景,提供基礎項目案例的數據采集,數據清洗,數據融合,數據計算,數據可視化全過程實戰環節,大(dà)數據實驗室提供穩定、可靠、高效的軟硬一(yī)體(tǐ)化大(dà)數據教學科研環境,以及完善的課程體(tǐ)系、項目數據和視頻(pín)、多樣化的教學手段和豐富的實戰案例。

大(dà)數據實戰平台的産品優勢
真機實驗訓練
真機實驗訓練

實驗室各模塊相對獨立,交互式的實驗任務、實驗指導、項目上機操作,教學視頻(pín)、考試評分(fēn)、數據監控等,保障學生(shēng)靈活、快速的掌握大(dà)數據核心技術及項目開(kāi)發能力。 

完善的課程體(tǐ)系
完善的課程體(tǐ)系

多年經驗的沉澱,研發出行業領先的大(dà)數據課程體(tǐ)系,根據不同學曆設置了本科、高職、職業三大(dà)方向,滿足不同高校大(dà)數據教學及實訓需求。 

典型大(dà)數據項目案例
典型大(dà)數據項目案例

提供行業典型應用案例的數據包和視頻(pín)包,以及配套實驗手冊,邊學邊練通過實際項目上機演練,多方位學習及訓練,做到學生(shēng)與企業需求無縫銜接,真正解決大(dà)數據人才缺口問題。 

交互式學習模式
交互式學習模式

提供完善課程體(tǐ)系、在線學習系統,以大(dà)數據課程學習、在線視頻(pín)、習題、線上測試、線上實驗爲主線,典型案例貫穿知(zhī)識點的學習模式,确保學生(shēng)掌握大(dà)數據項目技能。 

充分(fēn)支撐科研工(gōng)作
充分(fēn)支撐科研工(gōng)作

整合了數據采集、質量監控、數倉建模、數據視圖等,提供行業數據及案例用于基礎研究,科研人員(yuán)通過該系統方便對行業數據進行統計分(fēn)析,按需求生(shēng)成可視化數據報表。

我(wǒ)們積累的實際數據應用案例
本處列舉了政務+互聯網、公安交通快速快賠、深度洞察——運營車(chē)輛、
态勢感知(zhī)—傳播熱點、互聯網精準營銷四個案例,更多案例與平台試用歡迎聯系我(wǒ)們獲取。
政務+互聯網
政務+互聯網

案例來源于日常政務工(gōng)作,通過對所關注的民生(shēng)問題進行分(fēn)類,使用網絡爬蟲技術就相關業務關鍵詞從相應的網站、微博、論壇上進行搜索查找,将爬取到的數據内容彙聚到平台中(zhōng)進行整合以供分(fēn)析統計,及時了解公衆對公共事務的看法以及對各項政務執法和管理工(gōng)作的滿意度。

政務+互聯網  數據來源:政務官網、微博、論壇等。結合多方數據,
      綜合應用算法、模型、技術實現政務輿情分(fēn)析,并可視
      化展現,展現形式包括餅圖、雲标簽、折線圖等。
政務+互聯網   基本輿情:關鍵詞統計分(fēn)析;
政務+互聯網   精準輿情:各類輿情趨勢分(fēn)析、可自定義篩選關鍵詞;
政務+互聯網   雲标簽:分(fēn)析民衆留言,對頻(pín)繁出現的關鍵詞形成雲标簽;
      公衆評價:列表形式展示公衆評價詳情,并進行優劣分(fēn)析。

公安交通快處快賠
公安交通快處快賠

 案例來源于公安交通行業,市公安交通管理局主管全市道路交通安全管理的職責部門。
交管局快速處理中(zhōng)心,每天調度執法民警對突發的交通事故進行及時、快速規範的處理,并将與每個交通事故相關的各個維度數據記錄到系統中(zhōng),其中(zhōng)事故處理統計模塊通過對系統中(zhōng)已有數據進行統計分(fēn)析,可以得到很多有價值的分(fēn)析結果。
結合各系統數據,綜合應用算法、模型、技術實現對快處快賠案件的分(fēn)析,并進行可視化展現,展現形式包括熱力圖、柱狀圖、折線圖等。

公安交通快處快賠  事故發生(shēng)時間分(fēn)析:快處快賠事故發生(shēng)時間和趨勢分(fēn)析;
公安交通快處快賠  事故錄入人分(fēn)析:快處快賠錄入人對比分(fēn)析;
公安交通快處快賠  快處快賠案件詳情:快處快賠案件詳情展現,包含事故雙發信息和車(chē)
      輛信息、責任等;
公安交通快處快賠   快處快賠異常分(fēn)析:快處快賠案件異常分(fēn)析,以車(chē)輛和駕駛員(yuán)爲ID

      進行碰撞分(fēn)析,發現異常駕駛員(yuán)和車(chē)輛;

公安交通快處快賠   案件熱力圖:基于案件事故發生(shēng)地理信息,進行案件熱力圖展現。

深度洞察--運營車(chē)輛
深度洞察--運營車(chē)輛

 本案例來源于城市治理交通擁堵,提升交通治理能力。融合交通出行數據,構建交通大(dà)數據,對收集到的源數據進行更細分(fēn)地管理分(fēn)析,實現交通流量、交通熱點、交通基本運行時速的預測和預判。
深度洞察--運營車(chē)輛  數據來源:互聯網(紐約曆年出租車(chē)出行數據)城市交通
深度洞察--運營車(chē)輛  擁堵指數:将擁堵情況數字化,綜合反應道路網暢通或擁堵;
深度洞察--運營車(chē)輛  常規堵點:将擁堵情況較爲嚴重的位點進行排名,前五列爲
     常規堵點;
深度洞察--運營車(chē)輛  聯合分(fēn)析:結合天氣數據,挖掘擁堵指數與天氣之間潛在聯系;
深度洞察--運營車(chē)輛  曆史分(fēn)析:結合曆年數據,得出不同條件下(xià)交通擁堵趨勢。

态勢感知(zhī)--傳播熱點
态勢感知(zhī)--傳播熱點

 本案例來源于互聯網和自媒體(tǐ)行業,公衆可以更加自由地在網絡上對公共事務發表言論和看法,反映公衆對現實社會中(zhōng)各種現象所持的政治信念、态度、意見和情緒,快速分(fēn)析輿論趨勢,并積極引導輿論走向,維護社會穩定。

态勢感知(zhī)--傳播熱點    數據來源:互聯網上相應的網站、微博、論壇。
态勢感知(zhī)--傳播熱點    熱門數據分(fēn)析:敏感事件,敏感動态識别,有價值事件,監控擴散

        影響程度 ;
态勢感知(zhī)--傳播熱點    傳播軌迹分(fēn)析:某對象在社交網絡上的傳播過程會生(shēng)成其傳播路

        徑,通過對信息源的追溯,可自動生(shēng)成傳播路徑圖,可以環狀、

        樹(shù)狀等方式展現;
态勢感知(zhī)--傳播熱點    潛在關系挖掘:深入挖掘分(fēn)析人與人、事與事、人與事之間的關聯

       關系,自動生(shēng)成關系圖,可綜合所有信息分(fēn)析追溯到事件最早源

       頭;
态勢感知(zhī)--傳播熱點    傳播效果評估:通過分(fēn)析話(huà)題傳播路徑、輿論發生(shēng)地點來分(fēn)析傳播

       範圍和目标受衆是否符合預期效果,深度挖掘網民潛在需求和關注

       點,幫助政企合作獲得長遠發展和持續競争活力。

互聯網精準營銷
互聯網精準營銷

 整合原有企業信息化數據及互聯網相關數據,通過大(dà)數據技術,完成多項不同緯度數據分(fēn)析,幫助企業更好的洞察業務趨勢,獲取更爲精準的營銷策略。
數據來源:企業數據、互聯網數據
消費(fèi)者畫像,通過地理位置、訂單數據、訂單來源等維度進行分(fēn)析,建立群體(tǐ)消費(fèi)者畫像,爲消費(fèi)者有針對性的推薦,幫助企業更好的了解消費(fèi)者的需求;
消費(fèi)者漏鬥分(fēn)析,經過客戶分(fēn)析,将用戶進行分(fēn)層,即分(fēn)成泛用戶、潛在用戶、新用戶、老用戶等。通過分(fēn)析每層用戶的特征标簽進行業務優化。通過數據分(fēn)析我(wǒ)們可以在泛用戶人群中(zhōng)找出潛在客戶,在對潛在客戶進行活動觸達,促使潛在客戶變成新用戶。
用戶留存分(fēn)析:用來分(fēn)析用戶參與情況/活躍程度的分(fēn)析模型,考查進行初始行爲後的用戶中(zhōng),有多少人會進行後續行爲。這是衡量産品對用戶價值高低的重要指标。

經典案例
經典案例
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