人口大数据平台解决方案

人口大数据平台解决方案

目录

1.政策背景 (3)

2.解决方案 (3)

2.1.x数据模型算法 (3)

2.2.技术实现路线 (4)

2.2.1活跃用户分析统计 (4)

2.2.2工作/居住人口分析 (4)

2.2.3定点区域人口统计分析 (5)

2.2.4区域人流量监测 (6)

2.3.产品基础功能 (6)

2.4.x标准化产品 (9)

2.4.1数据集/报告 (9)

2.4.2城市月/点次API (12)

2.4.3数据能力开放DaaS平台 (16)

2.4.4大数据可视化平台 (18)

2.4.5城市感知平台 (22)

3.商业模式 (25)

4.产品报价参考 (26)

5.成功案例 (26)

1.政策背景

对政府和城市管理部门而言，居民的居住地和工作地，是一个重要的参考数据源。在规划和政策实施前，可通过了解居民的居住地和工作地，对城市内部小区的功能定位，以及小区周边基础设施的配置等，进行指导。在规划和政策实施后，又可以通过居住地和工作地的比例，评估规划效果，进而指导下一轮的规划。对两者的获取，传统的做法，是问卷调查，但调查的比例有限，难以大范围评估，而且周期也比较长。

以x手机信令数据为基础，从人口密集度、人口出行情况、交通路网信息、关键节点吞吐量、人口迁徙、人口结构特征等方面进行数据监测与分析，反映人口迁徙及交通拥堵情况，为其基础设置建设优先级提供决策辅助。

2.解决方案

2.1.x数据模型算法

x算法模型介绍：

●人口规模统计

根据x集团在当地活跃缴费用户数统计实际人口规模，参照x用户市场占比通过算法推测城市全量人口规模。最小时间粒度为小时分别以以下几种口径进行一天24小时人口统计。

●人口总数量

通过x当地付费活跃用户数推测城市人口总数量。

工作人口数：周一至周五9：00~17：00时间段内连续一个自然月用户累积所在时间最长的网格为用户工作地，统计其网格内工作人口数。分别统计在本市居住且在网格内工作的人数，网格内居住且在非本市工作的人数，非本市居住且在网格内工作的人数，网格内工作的外省人群数量。

●居住人口数

每天21：00~5：00时间段内连续一个自然月用户累积所在时间最长的网格为用户居住地，统计其网格内居住人口数。

常住人口数：连续在本市出现六个月，每个月的周一至周五每天在本市驻留不少于5个

小时，周六至周日在本市驻留不少于10个小时。

到访人口数：每天在本市出现不超过两次且每次在驻留不超过2个小时。

外省人口数：非本省人口。

●人流迁徙分析

分析目标城市人口职住（工作地、居住地）OD通勤，娱住（娱乐地、居住地）OD通勤，城市间人口流动分析。

●职住人口特征分析

分析目标城市工作人口和居住人口属性特征，包括性别比例、年龄构成、兴趣偏好。

●职住人口价值分析

分析目标城市工作人口和居住人口消费水平，通过上网日志标签数据推测职住人口是否拥有房产、汽车等。通过职住经常驻留的商圈位置点推测其消费场所。

2.2.技术实现路线

基于目前主流的大数据技术，建设人口监测与分析系统，对海量位置类大数据建模与计算，得到数据分析结果，为客户常住及流动人口监测与分析大屏提供有效数据和分析展示：

2.2.1活跃用户分析统计

本应用分析基于系统存储的历史信令数据或者实时接收的信令数据。主要实现区域活跃用户统计、工作人口和居住人口的分布以及活跃用户的属性分析。活跃用户定义：在一个自然月内上下旬分别至少出现一次通话或短信行为的用户。

2.2.2工作/居住人口分析

2.2.2.1功能描述：

通过对区县工作人口和居住人口的识别，统计各个区县工作人口和居住人口的数量分布以及全市常住人口数量，为解决全市及各区县常住人口的统计提供了数据支撑，同时也有利于分析早晚高峰形成的规律。

根据用户的不同时段在不同区县区域的信令数据，结合用户在工作时间与非工作时间在工作地或居住地的信令规律与特点，制定判断用户属性的规则（规则可配置，可实现不同需求的不同规则并行处理），根据规则分析获取目标区域用户的统计数据，并进行居住人口、工

作人口标签标示。

根据用户的出行停驻的规律性，将人口属性分为居住人口，工作人口和流动人口（非常住人口）。人们日常出行的规律休息时段在居住地，工作时段位于工作地。我们将休息时段在目标区域的用户划分为目标区域的居住人口（集合A ）；工作日工作时段在目标区域的用户划分为目标区域的工作人口（集合B ）；目标区域所有出现过的用户记为全集U 。那么集合A 与集合B 的交集，就工作居住均在目标区域的人口；从全集U 中除去居住人口和工作人口，就是自由流动人口，即集合A 与集合B 的并集在全集U 中的补集。

2.2.2.2 活跃用户属性分析

功能描述：

统计各个区域中的常驻及就业人口数量和属性，属性包括用户的年龄、归属、性别、居住地、就业地、通勤时间等用户属性。根据用户的不同时段在不同类型区域的信令数据，结合用户在工作时间与非工作时间在工作地或居住地的信令规律与特点，制定判断用户属性的规则，根据规则和ES 系统数据分析获取目标区域用户的属性统计数据，如人群的性别、年龄、所有人群流动属性（常住、工作、工作且常住、流动）、来源地（国家、省份、地市）等。

2.2.3 定点区域人口统计分析

对定点区域范围：明确定点监测点后，对机站进行布置和调试，按照四至闭合的原则圈定地域范围。

定点区域监测时段：对圈定地域范围内的用户数据进行跟踪监测，每晚9点至次日6点间在监测点内连续驻留时间超过4小时的用户为样本用户。样本用户中，连续3-5天在此地驻留用户为常住样本，其他为流动样本。

2.2.

3.1 定点区域常住人口属性分析（本市人口/外来人口）

对常住人口以及常住本市人口和常住外来人口进行识别。

B A

2.2.

3.2定点区域常住人口移动规律

对定点区域常住人口目标群体，分析常住人口工作地或活跃区域分布。

根据用户的不同时段在不同类型区域的信令数据，结合用户在工作时间与非工作时间在工作地或居住地的信令规律与特点，制定判断用户属性的规则（要求规则可配置，可实现不同需求的不同规则并行处理），根据规则分析获取目标区域用户的属性统计数据，如居住人口、工作人口等。

在此基础之上以天为周期，对不同类别划分区域内的人口出行数据进行统计分析。分析各区域间人口出行、流动规律。此分析包括以下三种情形：

①指定出发地（O），分析人口目的地分布；

②指定目的地（D），分析人口出发地分布；

③同时指定出发地（O）、目的地（D），分析两地（或多地）之间人口的流动情况。

2.2.

3.3定点区域常住人口流向分析

功能描述：

针对区域监测区域变动情况及变动人员的流向和人口变化进行动态监测。

2.2.

3.4定点区域实时动态人流量统计

统计定点区域一天24个时间点的人流量分布，对比不同时段人流量差异。

2.2.4区域人流量监测

2.2.4.1区域人流实时统计

在每天24个整点时刻，针对在目标区域范围内的手机用户存量情况的统计分析

2.2.4.2区域人流群体去向分析

截取一个时间点的客流群体，能够追踪该群体在未来几个时间点的去向（如出关比例，关内的其他区县去向等），并按采购人需要实时共享相关数据。

2.3.产品基础功能

x产品提供的大数据交付物分为数据集、报告和可视化平台三种，其中数据集和报告的功能点主要如下表所示：

2.4.x标准化产品

2.4.1数据集/报告

产品概述

基于x用户的行为轨迹以及属性标签，通过SS平台的脱敏加工后，结合客户需求，实现不同时空、用户属性视角下的数据统计及报告。

产品以Excel或者CSV表格的形式对外提供（可选制图与报告配套销售），内容为统计数据集，客户可基于数据结果直接进行问题的研究以及分析决策。

产品功能

1)职住娱的分布；

用于解决职住平衡，以及生产生活空间的判别；

2)通勤和游憩OD；

用于了解职住分离的情况，潮汐人口的流动，以及设施的服务范围等；

3)全目的的出行OD；

用以准确把握交通流的产生、吸引，以及时空分布等；

4)人口区域动态变化；

把握区域的活力，了解地块的利用效率，掌握区域变化的动态；

5)跨省跨域人口迁徙。

透析人口的大规模迁移和流动，评估人口政策的实施效果。

产品优势

1)灵活的规则设定

既可借鉴已有项目经验积累的数据处理规则，也可结合客户经验改进重写，建立新的模型；

2) 2.多样的指标体系

涵盖了政府决策支持，所需要的常驻、流动等全口径的人口数据，以及分布、迁徙等全时空行为；

3)高效的数据处理

有248台的集群负责原始数据的处理，另有50台的集群负责客户所需数据的加工；4)专业的行业经验

在人口统计领域，交通监测领域以及规划支持方面，有广泛和深入的项目合作；

5)完善的售后服务

以对客户有价值、解决客户问题为宗旨，对于结果数据的各种疑问，都会给与耐心的解答，并进行科学求证。

目标客户

1)政府部门，如统计、交通、住建等；

2)智慧城市集成商等；

3)咨询机构、高校和科研院所等。

应用场景

1)人口疏解、返乡、人口统计

为国家政府、统计部门提供人口疏解、返乡、人口统计等支持，助力解决人口数量、变迁、迁徙来源地和目的地等统计问题；

2)区域、城镇体系以及城市总体规划

面向区域、城镇体系以及城市总体规划等部门机构，解决现状评估、服务规划设计等问题；

3)区域监测

提供区域监测解决方案，帮助交通等部门了解区域人流量的变化，预警和监控等。

2.4.2城市月/点次API

2.4.2.1产品介绍

将城市以250M边长的网格均匀覆盖，以接口调用形式访问，提供每一网格（或区域）各维度的人群特征属性，为进一步开展商业洞察、选址分析、指数评估、潜客挖掘提供数据依据。

2.4.2.2产品功能

1)基础人流数据

按时间轨迹提供区域内的人流量、人口到访量、停留时长和到达次数等数据。

2)人群画像数据

汇总统计区域居住、工作、到访、娱乐人群数量，提供人群性别年龄比例、话费分布、终端机型分布等人口特征数据。

3)人群流动数据

提供一定区域内维度丰富的人群流动数据，包括外来人口来源地分布、职住娱分布、活动商圈分布、常驻人口居住来源分布等统计数据。

4)人群社会属性数据

针对区域人群的社会属性进行深度挖掘，提供人群学历、职业、兴趣偏好、消费和收入水平、房产和汽车情况以及家庭结构和收入情况等数据。

产品优势

1.低成本

2.4.2.3产品优势

1)低成本

2)多维度标准化API以低价格提供优质服务，满足客户基础商业洞察在大范围城市中

的应用需求。

提供基础人流数据、人群画像、人群流动、人群社会属性等众多维度数据。

3)高效率

API接口交付时间周期短，交付效率高。

4)灵活调用

根据不同客户不同城市点位需求，提供按城市月和点次等不同计费模式。

2.4.2.5目标客户

1)垂直行业大数据服务提供商，如商圈、零售行业咨询

2)房地产客户

3)连锁零售行业

2.4.2.5应用场景

1)商业洞察

可用于研究客户指定的商圈，洞察商圈内的人群属性、社会属性、职住来源地分布（如到访客群的居住地工作地分布）等。

2)选址分析

识别区域内的人口热力分布，快速锁定人口高密度区域，并获得区域人群属性。

3)指数评估

以网格为单位，提供网格内人口驻留及人口属性数据，可为客户建模、区域指数评估等提供数据支持。

4)潜客挖掘

针对到访客群，获得客群对应用户画像（如性别、年龄、终端、职业等属性），从而进行潜客挖掘。

接口规范：按照xAPI规范，按需构建HTTP请求，并获取结果数据（支持JSON方式返回）

使用限制：

A.每次请求调用区域小于等于5平方公里

B.调用次数：

a)包城市月模式，每日小于等于1000次数据输出（调用一个区域，算一次，返回区域汇总的一个结果）；

b)包点次模式，KV模式按次计费。

2.4.3数据能力开放DaaS平台

2.4.4.3产品概述

数据能力开放DaaS平台基于海量的x多维数据，采用Hadoop大数据生态体系搭建集群，支持Spark、Hive等多种大数据挖掘及建模技术的应用。为客户提供基于位置的洞察、选址、营销等数据分析服务。平台用户可以通过接口的形式，运行各类定制化数据模型，安全合规的获取维度丰富的统计数据集结果，以满足行业应用的需求。

2.4.

3.2产品功能

1)区域洞察

通过接口轮询的方式获取SQL计算指令，平台即时响应进行运算，接口输出基于位置的各类人口统计数据集，包括日人流量、小时人流量、职住人数、访客人数、职住矩阵、人群画像等统计维度，并且所有统计可以在空间和时间上进行用户去重处理。

2)客群发现

接口获取的运算指令，可以实现通过预设一组目标客户的画像特征，筛选出符合特征的用户群体，输出群体的工作地、居住地、常去娱乐地等位置特征，以辅助线下选址或营销。

3)自主建模

通过统计算法、机器学习等方法，基于平台多源数据，构建符合行业需求的应用模型。

2.4.

3.3产品优势

1)丰富的大数据资源

提供x3亿用户按月度更新的脱敏位置轨迹信息，基础属性信息，话费，终端，100+上网标签，10000+APP，籍贯，话单以及多种外源数据。

2)可扩展的计算资源

平台采用高配置服务器搭建的hadoop大数据计算集群，计算资源按需弹性配置，且用户之间的存储空间与计算资源独享。

3)成熟的行业应用模型

提供x在各个行业积累的数据算法及模型，即拿即用，例如用户消费指数模型、城市潮汐热力模型、区域联系度模型、客群来源分布模型。

4)支持多种建模方式

支持通过Spark SQL,Hive SQL脚本模型，支持scala编写spark应用，Mapreduce应用的部署，提供mlib库进行机器学习建模。

5)专业的技术服务

平台底层由大数据技术专家进行运维和调优，行业应用由各行业分析师提供针对性的解决方案制定，数据分析由数据专家进行模型的调试和脚本优化。

2.4.

3.4目标客户

1)零售行业解决方案提供商

2)地产行业解决方案提供商

3)户外媒体行业数据服务平台商

4)规划院、设计院、高校

5)智慧城市平台建设服务商

6)旅游行业解决方案提供商

2.4.

3.5应用场景

1)工作/居住人口分析

根据用户的不同时段在不同区县区域的信令数据，结合用户在工作时间与非工作时间在工作地或居住地的信令规律与特点。

2)活跃用户属性分析

统计各个区域中的常驻及就业人口数量和属性，属性包括用户的年龄、归属、性别、居住地、就业地、通勤时间等用户属性。

3)定点区域人口统计分析

对圈定地域范围内的用户数据进行跟踪监测，每晚9点至次日6点间在监测点内连续驻留时间超过4小时的用户为样本用户。样本用户中，连续3-5天在此地驻留用户为常住样本，其他为流动样本。

4)区域人流量监测

包括区域人流实时统计，在每天24个整点时刻，针对在目标区域范围内的手机用户存量

情况的统计分析；区域人流群体去向分析，截取一个时间点的客流群体，能够追踪该群体在未来几个时间点的去向。

5)城市规划分析

分析人群在城市内部的职住分布特征、通勤特征、人口数量时间变化特征等，辅助进行规划决策。

2.4.4大数据可视化平台

2.4.4.1产品概述

x大数据可视化平台是公司自主研发的大数据产品，采集x全国用户的手机信令数据和CRM系统属性数据，通过数据清洗、加工、处理和挖掘，运用领先的可视化技术，直观呈现海量数据隐含的巨大价值，提供人口监测与疏解、交通规划、公共安全、市场洞察等多样化决策支持。

2.4.4.2产品功能

人口分布

从不同空间尺度、时间粒度和人口属性出发，对人群的年龄性别比、月度话费支出、驻留时长分布、上网偏好、移动终端类型、职住比等特征进行多维度研究和分析。

出行分析

从不同空间尺度、时间粒度出发，研究通勤人口的距离成本、时间成本、出行时刻分布，刻画出行人口的出发地和目的地分布，描绘工作人口的居住地分布以及居住人口的工作地分布情况。

跨域迁徙路线

描绘城市区域内或全国省市之间的人口迁徙路线，研究目标区域内外的人口对比，人群流动目的地和出发地分布，以及出发时刻和到达时刻在时间维度上的分布情况，掌握人群流动脉搏。直观呈现区域间人群迁徙态势，快速了解人流迁徙规律和趋势。

区域人口洞察

以热力图的形式呈现人口分布情况，可任意选取目标区域进行研究，一键洞察区域人群的基础特征和行为偏好。此外，还自定义配置目标研究人群，洞察特定人群分布情况。

选址分析

基于x选址分析模型，实现对区域的360度全方位洞察。通过自由配置指标权重，可一键生成目标选址地块，简单快捷。

人流预警

通过对目标研究区域设置电子围栏，实时监测人口流动情况，设置预警值和警戒值，可视化展示人流态势；基于机器学习算法，预测人口流量的变化，从而为安保提供支持，为区域人民安全提供保障。

2.4.4.3产品优势

1)数据快速规范化处理

通过SS技术处理原始手机信令，将快速规范化的处理为250m*250m 、500m*500m 、2000m*2000m等不同尺度的人口数据网格。

2)领先的可视化技术

平台运用webGLM，热力图等技术，对位置数据进行处理，以丰富多样的图表形式进行呈现，直观感受人口变化动态。

3)数据更新速度快

依托全球最强大的手机信令处理平台，新的数据需求可在短时间内快速更新上线。

运营平台需求分析

运营平台需求说明 Form：产品部制作人：龚山艳日期：2011/11/28 TO：运营部 背景 目前的产品部缺少推出产品后对用户行为数据的收集分析，监测推向市场的产品（细分到二级功能栏目）用户使用状况及用户偏好。 运营BI平台需要实现的其中之一目标：满足产品经理对自己搭建的产品模块的各项流量数据指标进行对比，挖掘用户偏好，监控新推出的产品用户关注度等功能，以便于对产品细节进行改进。 目标 通过搭建运营BI平台进行用户行为数据统计，建立标准化模型，对产品进行按栏目分类、按时间、按PV、UV、用户停留时间等数据进行横纵向图表分析用户行为、数据挖掘，掌握产品推向市场的的总体表现，以及深度挖掘用户的喜好及用户的需求，分析产品的优势及不足之处，便于产品经理提出产品改进计划，不断推出更符合用户需求、具有竞争力的产品。 需求说明 一、需求概述 条件索引：时间、指标、栏目 时间维度：时段、周、季度及日历表自定义，日统计是分时段，周/月/季是按日统计（汇总值与每日值）； 主要指标： 1）流量指标--独立访客(UV)、IP、停留时间，访问量（PV）、人均浏览次数、人均在线时长； 2）运算指标--跳转率、回访率、流失率、其他流量指标占比； 3）用户分类指标--总用户、新用户、活跃用户、流失用户； 4）用户信息指标--访问频率、首次访问时间、最近一次登陆时间、访问频率、平均停留时间、所用操作系统、分辨率、用户属哪类（分析师、基金经理、研究员、投资顾问）； 栏目分级：一级、二级（栏目、功能键）见附表。 四大模块：全局运营分析、流量指标分析、用户信息分析、用户体验分析； 功能要求：报表展示、灵活查询对比、导出外部文件、数据有连惯性有精度、排除干扰因素；

基于大数据的能力开放平台解决方案精编版

基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个 小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业 务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台 整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

网站运营数据分析心得体会

摘要 网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等有了这些数据更合理的安排工作。 第1章前言 很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。 1.1网站分析的主要作用 网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性； 2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等； 4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持； 1.1.1网站站内分析的一种认识 网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行： 1.看看自己网站的名称 所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应； 2.分析自己的网站关键词

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

商业智能BI 数据分析平台解决方案

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信

息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

(完整word版)农村大数据平台解决方案

农村大数据平台解决方案

时间：2018年9月

1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)

农村大数据平台解决方案 根据《关于实施乡村振兴战略的意见》（中发〔2018〕1号）、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》（农办市〔2016〕30号）、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》（农市发〔2016〕5号）、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》（农市发〔2015〕6号）和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）等有关部署文件要求，公司经过大量的调研和论证，集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系，包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台 作为农村大数据平台的核心与基础，集成了大数据平台的多个底层组件，提供分布式存储（HDFS）、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算，ETL 调度与操作，实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务，图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。 平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转；为管理人员与数据工程师提供数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用，实现农业大数据分析人员的交流平台。 1

大数据平台安全解决方案

Solution 解决方案 大数据平台安全解决方案 防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生 方案价值 大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全 防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。 数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安 全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。 智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式， 并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。 提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能 提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能 提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境 方案亮点 如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.docsj.com/doc/6e13123597.html, 更多信息 志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。 关于志翔科技 北京志翔科技股份有限公司https://www.docsj.com/doc/6e13123597.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.docsj.com/doc/6e13123597.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔

数据共享交换平台解决方案

数据共享交换平台解决方案 1、概述 目前，政府职能正从管理型转向管理服务型，如何更好地发挥政府部门宏观管理、综合协调的职能，如何更加有效地向公众提供服务，提高工作效率、打破信息盲区、加强廉政建设已成为当前各级政府部门普遍关注和亟待解决的问题。国家“十五”计划纲要要求“政府行政管理要积极运用数字化、网络化技术，加快信息化进程”。各级政府、行政管理部门都面临着利用信息技术推动政务工作科学化、高效率的新局面。 随着电子政务建设的不断发展，政府拥有越来越多的应用数据，如何建立政府信息资源采集、处理、交换、共享、运营和服务的机制和规程，实现分布在各类政府部门和各级政府机关的信息资源的有效采集、交换、共享和应用，是电子政务建设的更高级的阶段和核心任务。信息资源只有交流、共享才能被充分开发和利用，而只有打破信息封闭，消除信息“荒岛”和“孤岛”，也才能创造价值。目前各级政府都在进行政务资源数据的“整合”，但“整合”什么？如何“整合”？“整合”后做什么？将是摆在政府各级领导面前的首要问题。 2、电子政务总体框架

由上图可以看出，数据共享交换平台交换体系共分为六个层次，分别是安全和标准体系、网络基础设施、信息资源中心、共享交换平台、应用层和展示层。 （1）展示层 通过建立综合信息集成门户系统为用户提供统一的用户界面，信息和应用通过门户层实现统一的访问入口和集中展现。 （2）应用层 应用层提供满足面向各类用户依据实际需求开展业务的需要。如支撑城市应急联动应用、辅助领导决策应用、城市管理应用、社会救助应用等。 （3）共享交换平台层 共享交换平台层为城市数据共享交换平台所在位置，连接各类应用和应用所需的信息资源，组织和整合各类数据、组件和服

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台 解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

一体化数据采集平台解决方案

数据采集一体化解决方案 第一章项目 1.1项目概况 近年来随着互联网信息化发展，大部分传统企业的信息化发展是相当迅速，对信息化监管更是需求很多，其中以商混行业较为突出。信息化监管不仅仅是企业本身的需要，也是诸如政府监管、民间自发组织商混协会监督、集团公司旗下多个商混站监控等的迫切需要。 1.2项目目标 结合市场情况及客户的实际需要，加强客户监管力度，提高质量水平，做到实时监控生产，满足客户监管要求，达到一体化监管目标。 1.3需求分析 由于客户多站点，管理比较粗放，信息化水平较低，监管困难，任务分配不均，导致资源浪费即有生产公司忙不过来，无生产公司空闲的资源浪费浪费，合理的分配也是一个重大需求。总结以上主要有以下两点需求 （1）实时监控生产状况并对各个企业进行数据分析（达到以单生产线为基础单元的目标） （2）通过平台监管合理分配生产：通过各企业生产情况进行多维度分析，进而合理分配任务 第二章数据采集一体化信息服务平台 该平台是以微软Microsoft SQLserver数据库为基础，B/S架构模式

进行部署，客户使用以浏览器为媒介查看采集数据，内部数据传输以服务端与采集端两个模块，属分布式系统 2.2数据采集一体化信息服务平台结构简介 通信协议采用TCP数据通信，Webservice对外统一接口等技术，实时的将各个节点的信息采集到平台端。 2.3采集客户端及服务端 本系统数据采集主要以混凝土拌合站生产数据信息采集及服务器端接收数据 采用TCP数据通信，使用计算机网络进行数据传输。客户端将采集到的数据实时发送到服务器端，已达到数据采集的目的。 只需要在客户机上部署采集模块实现采集上传，服务器端部署采集客户端接收采集端的数据 2.4技术要求 服务器端： 建议使用固定IP，无固定IP需申请域名，至少20M宽带，不建议移动网络，推荐电信，联通，服务器硬件依据客户商混站数量适当提高要求，建议增加UPS，增加硬件防火墙，安装杀毒软件采集端：采集端电脑能够连接Internet网络至少4M宽带 第三章平台后期维护 3.1 平台维护

游戏运营数据分析

任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日：

网站运营核心数据分析列表

第一项：日常性数据（基础） 1.流量相关数据： 1.1IP 1.2PV 1.3在线时间 1.4跳出率 1.5新用户比例 2.订单相关数据： 2.1总订单 2.2有效订单 2.3订单有效率 2.4总销售额 2.5客单价 2.6毛利润 2.7毛利率 3.转化率相关数据： 3.1下单转化率 3.2付款转化率。 简要说明： 1.因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2.因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3.由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠

EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。第二项：每周数据分析（核心） 用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 1.网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。 这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。 来说明下重要的数据指标： 1.1跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。 1.2回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较高，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。 1.3访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。 2.运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。

大数据平台构思方案计划

大数据平台构思方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大数据创业平台解决方案

大数据创业平台 解决方案

目录 1 建设大数据平台的目的 (3) 2 大数据平台带来的价值 (3) 3 投资建设的内容 (4) 3.1 大数据支撑体系建设 (5) 3.1.1 大数据支撑平台 (5) 3.1.2 数据管理子系统 (10) 3.1.3 创新创业管理子系统 (13) 3.1.4 数据统一展示门户子系统 (14) 3.1.5 用户及权限管理子系统 (17) 3.2 大数据平台运营维护服务 (19) 3.2.1 平台内部资源的监控管理 (19) 3.2.2 平台故障处理管理 (20) 3.2.3 日常平台管理任务自动化 (21) 3.2.4 故障处理自动化 (21) 3.3 科研专家和数据资源 (22) 4 项目收费和收益模型 (22) 4.1 平台运营服务 (22) 4.2 数据运营服务收益 (23) 4.3 大数据产业链发展促进收益 (23) 4.4 政府社会收益 (23) 5 项目建设阶段目标 (24)

1建设大数据平台的目的 大数据正在改变信息社会，我们正从IT时代走向DT时代。大数据产业，作为国家战略新兴产业，受到各级政府的高度重视。大数据产业建设，通过“政府引导、市场主导”的模式建设一个数据驱动的创新创业生态环境，改变当下政务数据的分散、独立的现状，充分利用“大众创业、万众创新”的创新创业热潮，积极建设一个以数据驱动的运营体系、创新创业生态、大数据产业链、政务数据共享交换、智慧城市大数据支撑平台为核心目的的大数据全产业链的生态环境。 以“一点创新，全盘激活”为引导思路，“一平台，多应用”为框架设计思路，在人才培育体系建立、就业岗位增加、产业发展空间和产值提升等方面真切的做到为政府提供全方位的服务，从而为产业发展现状形成标杆性的发展格局，夯实大数据产业发展基础。 进一步推进“大众创业、万众创新”，让创业创新成为经济增长的“倍增器”、发展方式的“转换器”，让“大众创业、万众创新”在全社会蔚然成风；支撑政府在更高的平台上实现经济可持续发展，为产业转型升级提供经验和启示。 2大数据平台带来的价值 创新创业大数据平台可以带来巨大的产业发展空间、解决诸多历史问题、明确城市产业的发展方向以及带动相关产业的协同发展，具体表现在：数据运营体系的建立：建立以数据为核心资产和驱动力的运营体系，全面利用智慧城市框架内各类垂直业务的运营数据、国信优易拥有的可访问的700T国家部分部委的政务数据、区域政府的各委办局的政务数据等高价值的数据资产，并为之配套形成标杆性的规范与标准，对于大数据产业发展方向无疑会产生标志性的里程碑意义。依托国信优易的未来国家级大数据共享促进中心的发展定位，创新创业大数据平台作为区域内唯一的国信优易所拥有的国家部委重要数据资源的访问接口，在未来以数据驱动的运营体系中会处于非常有利的发展格局。 创新创业生态的孵化：以数据为基础的创新创业平台，不仅迎合了国家“大众创业、万众创新”的政策，可以为政府服务，产生很多就业机会，形成有效的汇聚人才、吸引投资的强大磁场。数据作为政府的核心资产，有数据就有机遇，就会有人才培养和孵化的润土。

2017年创新创业大数据平台项目解决方案

2017年创新创业大数据平台项目 解决方案

目录 1 建设大数据平台的目的 (3) 2 大数据平台带来的价值 (3) 3 投资建设的内容 (5) 3.1 大数据支撑体系建设 (6) 3.1.1 大数据支撑平台 (6) 3.1.2 数据管理子系统 (13) 3.1.3 创新创业管理子系统 (17) 3.1.4 数据统一展示门户子系统 (18) 3.1.5 用户及权限管理子系统 (22) 3.2 大数据平台运营维护服务 (25) 3.2.1 平台内部资源的监控管理 (25) 3.2.2 平台故障处理管理 (27) 3.2.3 日常平台管理任务自动化 (27) 3.2.4 故障处理自动化 (28) 3.3 科研专家和数据资源 (29) 4 项目收费和收益模型 (29) 4.1 平台运营服务 (29) 4.2 数据运营服务收益 (30) 4.3 大数据产业链发展促进收益 (31) 4.4 政府社会收益 (31) 5 项目建设阶段目标 (32)

1建设大数据平台的目的 大数据正在改变信息社会，我们正从IT时代走向DT时代。大数据产业，作为国家战略新兴产业，受到各级政府的高度重视。大数据产业建设，通过“政府引导、市场主导”的模式建设一个数据驱动的创新创业生态环境，改变当下政务数据的分散、独立的现状，充分利用“大众创业、万众创新”的创新创业热潮，积极建设一个以数据驱动的运营体系、创新创业生态、大数据产业链、政务数据共享交换、智慧城市大数据支撑平台为核心目的的大数据全产业链的生态环境。 以“一点创新，全盘激活”为引导思路，“一平台，多应用”为框架设计思路，在人才培育体系建立、就业岗位增加、产业发展空间和产值提升等方面真切的做到为政府提供全方位的服务，从而为产业发展现状形成标杆性的发展格局，夯实大数据产业发展基础。 进一步推进“大众创业、万众创新”，让创业创新成为经济增长的“倍增器”、发展方式的“转换器”，让“大众创业、万众创新”在全社会蔚然成风；支撑政府在更高的平台上实现经济可持续发展，为产业转型升级提供经验和启示。 2大数据平台带来的价值 创新创业大数据平台可以带来巨大的产业发展空间、解决诸多历史问题、明确城市产业的发展方向以及带动相关产业的协同发展，具体表现在： 数据运营体系的建立：建立以数据为核心资产和驱动力的运营体系，全面利用智慧城市框架内各类垂直业务的运营数据、国信优易拥

数据标准管理平台解决方案

东南融通 行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构 数据标准制定策略

数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。

(完整版)数据交换平台解决方案

数据共享交换平台解决方案 1. 概述 在我国，政府职能正从管理型转向管理服务型，如何更好地发挥政府部门宏观管理、综合协调的职能，如何更加有效地向公众提供服务，提高工作效率、打破信息盲区、加强廉政建设 已成为当前各级政府部门普遍关注和亟待解决的问题。国家“十五”计划纲要要求“政府行政管理 要积极运用数字化、网络化技术，加快信息化进程”。各级政府、行政管理部门都面临着利用 信息技术推动政务工作科学化、高效率的新局面。 随着电子政务建设的不断发展，政府拥有越来越多的应用数据，如何建立政府信息资源采集、处理、交换、共享、运营和服务的机制和规程，实现分布在各类政府部门和各级政府机关 的信息资源的有效采集、交换、共享和应用，是电子政务建设的更高级的阶段和核心任务。 信息资源只有交流、共享才能被充分开发和利用，而只有打破信息封闭，消除信息“荒岛” 和“孤岛”，也才能创造价值。目前各级政府都在进行政务资源数据的“整合”，但“整合”什么？ 如何“整合”？“整合”后做什么？将是摆在政府各级领导面前的首要问题。 北京华迪宏图信息技术有限公司凭借自身丰富的电子政务建设经验、自主创新的技术研发优势，为各级政府机构的实际需求提供了政务资源整合的综合解决方案——华迪宏图数据共享 交换平台。 2. 电子政务总体框架 华迪宏图数据共享交换平台总体框架如下： 由上图可以看出，华迪宏图数据共享交换平台交换体系共分为六个层次，分别是安全和标准体系、网络基础设施、信息资源中心、共享交换平台、应用层和展示层。 （1）展示层 通过建立综合信息集成门户系统为用户提供统一的用户界面，信息和应用通过门户层实现统一的访问入口和集中展现。 （2）应用层