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  • 大数据应用

    万次阅读 2017-10-05 11:46:31
    大数据应用 随着web4.0时代的到来,数据将成为企业的最大资产。运营商所含有的数据是不可限量的,同时其带来的价值也是无法估量的。充分利用运营商的数据以及互联网大数据技术,能够为企业带来意想不到的效果。 ...

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    大数据应用

    随着web4.0时代的到来,数据将成为企业的最大资产。运营商所含有的数据是不可限量的,同时其带来的价值也是无法估量的。充分利用运营商的数据以及互联网大数据技术,能够为企业带来意想不到的效果。

    1.应用

        对内:网络优化、异常检测、大数据报表、用户轨迹、协同警方监控及判案、智慧城市

    对外:用户画像、客户细分、精准营销、追踪用户、产品推荐

    1.1对内

    1).网络优化:

    方案:通过分析用户行为日志,统计哪一时间段用户流量高峰,进行早期预测,合理分配流量,从而使资源利用最大化。

    2).异常检测(用户信用、机器节点监测/预测):分类、预测

    方案:通过对用户的信用数据以及用户的消费日志,使用朴素贝叶斯或逻辑回归模型进行分类计算,从而预测出不良用户,此时,我们可以对这类低信誉用户加以防范或采取限购措施。对机器进行异常检测,通过统计分析机器运行日志,使用逻辑回归模型或SVM模型进行二值分类计算(正常、异常),从而提前预测故障机器,不必等机器真正宕机后进行修复操作。

    3).大数据报表:日志统计

    方案:对流量日志及用户的定位日志进行统计分析,按季度产出用户流量报告,类似滴滴出行报告、高德地图城市交通分析/交通拥堵报告。同时对用户的行为日志、公司的业绩日志及相关日志进行关联分析生成大数据报表,充分利用大数据报表可令决策者更清晰了解公司走向,及时制定相应决策,令决策者更有效地管理公司。

    4).用户移动轨迹:位置定位、定位信息

    方案:统计分析用户行为数据,识别出其常住地,以及通过点位数据将用户的行为轨迹打印出来。例如,通过用户在哪儿经常打电话,可以识别出其常驻地,判断家、工作单位、以及其他常驻地。例如,通过分析用户的地理位置,构建模型,使用逻辑回归模型,预测用户五一期间去迪士尼旅游的概率,及用户出行的概率。

    5).协同警方监控及判案:

    方案:利用通话记录及移动规矩定位罪犯常驻点,同时构建模型预测罪犯活动地点。

    6).智慧城市:日志分析、流量监控

    方案:利用用户移动轨迹,可以识别人口流量走势,制定相应流量疏导及交通方案。

    1.2对外

    1).用户画像:统计

    方案:收集数据,ETL数据预处理,模型计算,给用户打标签,以及对标签进行组合;利用用户行为数据计算用户画像。将用户所有的标签综合起来,勾勒出该用户的整体特征与轮廓。可充分构建用户的全量数据,并将数据打通,形成拓扑关联。

    例如:用户画像数据主要包括五大部分:基础数据、终端数据、消费数据、活跃数据、单一用户画像的数据。

    注:

    1、 用户画像要建立在真实的数据之上;
    2、 当有多个用户画像的时候,需要考虑用户画像的优先级,通常建议不能为超过三个以上的persona 设计产品,这样容易产生需求冲突;

    3、 用户画像是处在不断修正中的。

    2).客户细分:聚类

    方案:利用运营商客户消费数据及其订单数据,使用机器学习中的聚类算法,可将用户数据聚类为多个簇,而每一簇代表一类用户,我们变可以有针对性的对这类用户投放相应的产品。例如:我们可将用户细分为A、B、C,分别代表VIP用户、普通用户、游客用户,因此我们可以有针对性地对他们投放个性化产品,令资源最优分配。

    3).精准营销、个性化营销:统计+聚类+分析

    方案:通过对检索日志进行统计分析,了解用户的潜在需求,实现针对用户需求的广告进行精准投放。利用之前做好的用户画像实现精准营销。

    4).追踪用户:预测、召回

    通过逻辑回归模型对用户进行预测,识别哪些用户是忠实用户,哪些用户将要离开,对将要离开的用户制定策略进行召回,同时对忠实用户给予优惠以防止竞争者将用户拉走,并充分利用忠实用户,以该用户为中心点带动其周边人群使用产品,此时需借助相似度计算方法,计算出其周边用户并给予相应引导令其加入。

    5).产品推荐、个性化营销:推荐算法、关联算法/规则

    利用用户行为数据计算出用户画像,结合关联规则及推荐算法(这里主要使用协同过滤算法,因为主要涉及用户及其周边人群)对用户进行个性化推荐;联合常驻位置信息,有针对性服务推荐,在不同位置给予不同的信息推送,此时需借助客户细分及用户移动轨迹。

    当前的推荐算法大都基于数据挖掘技术,通过对大量的用户行为数据进行分析及挖掘来发现相关的用户行为模式。

    2.系统架构

    系统的整体架构如下图1所示。

    图1系统架构

    实现步骤:

    1.数据采集:采集多维数据抽取数据结构,使用Hadoop构建全量数据集;

    2.数据预处理:基于采集回来的多维度数据,采用ETL方法对其各类数据进行结构化处理及加载,构建数据特征;

    3.数据存储对于ETL处理后的标准化结构数据,建立数据存储管理子系统,归集到底层数据仓库(Hive),这一步很关键,基于数据仓库,对其内部数据分解成基础的同类数据集市;

    4.数据建模:基于归集分解的不同数据集市,利用各类算法对数据集进行数据建模以及相应的算法设计;

    5.模型计算:使用构建好的模型对数据预处理后的特征数据进行计算;

    6.数据展现:最后根据建立的各类数据模型及算法,结合前端不同渠道不同业务特征,根据渠道触点自动匹配后端模型自动展现用户个性化产品和服务。

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  • 生态环保大数据应用平台建设方案 智慧环保大数据应用平台建设方案
  • 上期简单介绍了大数据,了解了大数据应用的可行性与必然性,事实上也的确如此,大数据在公共管理(某省的最多跑一次),教育行业(某省交通厅大数据建设),税务行业(某省税务大数据平台应用建设),信息管理(某省人口库...

    上期简单介绍了大数据,了解了大数据应用的可行性与必然性,事实上也的确如此,大数据在公共管理(某省的最多跑一次),教育行业(某省交通厅大数据建设),税务行业(某省税务大数据平台应用建设),信息管理(某省人口库建设)等等方面都有很多建树,本文以智慧交通为主题介绍下主流大数据应用的总体架构设计

    云服务

    首先了解下基于云计算的三种服务模式,现在的大数据总体架构基本上都是基于此来设计

    IaaS :基础服务,处在云服务的最底层,是一些基础资源设施,如ECS

    PaaS:平台服务,用户无需关注底层硬件和操作系统技术,可进行不间断的扩展,如容器应用OpenShift

    SaaS:软件服务,可把技术,管理等都交给第三方,在平台上做自己的软件业务,可拿来即用,如我们经常碰到的微信,QQ等

    通俗理解拿披萨来说,IaaS是用来烤披萨的烧火炉;PaaS是披萨面饼,你可以在面饼上面放任何你想放的东西来做各种口味披萨;SaaS是包装,用来把披萨按你所需来包装买卖

    总体架构

    如图展示了数据从源端接入上云到平台层,再到应用层接入层的整体架构,由于内容过多,这里省略了平台层和应用层之间的数据层架构,下面逐一介绍时会说到这个层次

    源端数据层结构:这一层严格意义上还属于云下数据,数据分为三种类型结构化数据,半结构化数据和非结构化数据,由于大数据云计算平台只支持数据,不支持图片影音这些非结构化数据,到时候还需要把这些数据进行标准化结构化

    类型:按业务来分,数据的类型可分为离线数据(比如财务统计),准实时数据(比如天气情况)和实时数据(比如实时车流量),三种数据类型的如何采集和对应到哪个平台,篇幅有限,下篇推文再讲

    其他:此外采集频率,数据标准,数据合成等细节篇幅有限,下篇推文再讲

    平台层存储平台:数据上云需要根据实际业务把数据上云到对应平台,如分析型数据库,大数据平台,文档数据库,对象存储等

    计算平台:这里主要指大数据离线计算平台,算法平台,部分也有流计算和数据库开发计算

    应用平台:一些与大数据平台相结合的生态应用平台,如监控管理,Datahub等

    数据层

    数据层由于是多层联合,环环相扣,血缘性很高,叫数据服务平台更为恰当些,这里就是PaaS层,用户可以在这里对标准治理后的数据进行各种加工和分析,然后把输出结果推送到应用层,应用层数据再推送到在线数据库供前端应用调用

    数据层根据业务基本上可分为以下层次

    原始层:可更细分几个区,分别存放原始数据,标准清洗后的数据,以及其他层次回馈过来的数据,是云上数据最初始的一层

    中间层:为了不使数据过度冗余,使平台简洁化,一般数据离线采集都会采用全量+增量=全量的方式,这样只需要第一次上全量,后续按照调度每次上增量即可,故此中间层就可以存放合并后的全量数据供上层调用;此外一些公共数据如代码数据也可以放在这个层

    应用层:存放各种加工好的应用数据,基础主体数据等,后续直接通过数据集成工具,把该层的应用数据按业务需求按时推送到在线热数据库供前端应用调用

    应用层

    该层主要是实际业务应用

    由于我对交通行业了解不够深入,只能暂时根据自己的思路和轮岗经验提出下面的几个应用,如有过于幼稚和可笑,请见谅

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  • 大数据应用案例分析

    2017-10-22 22:57:09
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  • 13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事

    万次阅读 多人点赞 2018-03-15 10:27:48
    现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把,并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。大数据应用案例之电视媒体 对于体育爱好者,追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不...

          大数据真的太神奇了,真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。大数据目前是当下最火热的词了,你要是不知道大数据这个概念,都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把,并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。


    大数据应用案例之电视媒体

      对于体育爱好者,追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情,因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。

      而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT,它已经可以在iOS和Android设备,以及在Web浏览器上使用,它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目,在电视的哪个频道上找到,并让他们在比赛中进行投票。对于谷歌电视和TiVo用户来说,实际上 RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。

      该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名,用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。

    大数据应用案例之社交网络

      数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图,其中就包括hadoop战略部署。

      五年前,LinkedIn只是一家普通的科技公司。而现在,其俨然成为一个工程强国。 LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。不像Voldemort,这是继亚马逊Dynamo数据库之后的一个最终一致性关键值存储,用于高速存储某些确定数据,Espresso作为一个事务一致性文件存储,通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性,该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。

    大数据应用案例之医疗行业

         Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。

      在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。

          它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

          Express Scripts就是这么一家处方药管理服务公司,目前它正在通过一些复杂模型来检测虚假药品,这些模型还能及时提醒人们何时应该停止用药。 Express Scripts能够解决该问题的原因在于所有有关数据。因为它每年管理着1.4亿处方,覆盖了一亿美国人和65,000家药店,虽然该公司是能够识别潜在问题的信号模式,但它也使用数据来尝试解决某些情况下之前曾经发现的问题。

      同时,Express Scripts还着眼于一些事情,如他们所开处方的药物种类,甚至有人在网上谈论医生。如果一个医生的行为被标记为红色的旗帜,那么他在网络上是个好人的形象,更是你所需要的医生。

    大数据应用案例之保险行业

      保险行业并非技术创新的指示灯,然而MetLife保险公司已经投资3亿美金建立一个新式系统, 其中的第一款产品是一个基于MongoDB的应用程序,它将所有客户信息放在同一个地方。

          MongoDB汇聚了来自70多个遗留系统的数据,并将它合并成一个单一的记录。它运行在两个数据中心的6个服务器上,目前存储了24TB的数据。这包括MetLife的全部美国客户,尽管它的目标是扩大它的国际客户和多种语言,同时也可能创建一个面向客户的版本。它的更新几乎是实时的,当新客户的数据输入时,就好像Facebook墙一样。

      大多数疾病可以通过药物来达到治疗效果,但如何让医生和病人能够专注参加一两个可以真正改善病人健康状况的干预项目却极具挑战。安泰保险目前正尝试通过大数据达到此目的。

      安泰保险为了帮助改善代谢综合症患者的预测,从千名患者中选择102个完成实验。在一个独立的实验室工作内,通过患者的一系列代谢综合症的检测试验结果,在连续三年内,扫描600,000个化验结果和18万索赔事件。将最后的结果组成一个高度个性化的治疗方案,以评估患者的危险因素和重点治疗方案。这样,医生可以通过食用他汀类药物及减重5磅等建议而减少未来10年内50%的发病率。或者通过你目前体内高于20%的含糖量,而建议你降低体内甘油三酯总量。

    大数据应用案例之职业篮球赛

      专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况,然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据,可否找到两三个制胜法宝,或者至少能保证球队获得高分? Krossover公司正致力于此。

      在每场比赛过后,教练只需要上传比赛视频。接下来,来自Krossover团队的大学生将会对其分解。等到第二天教练再看昨晚的比赛时,他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频,毫不夸张地分析所有的可量化的数据。

    大数据应用案例之能源行业

      智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。

      维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。

    大数据应用案例之社会生活

      印度有一档非常受欢迎的电视节目Satyamev jayate,该节目整理并分析社会民众关于争议话题的各种意见,包括女性堕胎、种姓歧视和虐待儿童等社会热点问题,并使用这些数据来推进政治改革。

      虽然目前只播放了13集,但是来自各方的反馈数据不容小觑。

    -来自印度电视和世界各地的YouTube上的400万观众;

    -超过1.2亿人在其网站、Facebook,Twitter,YouTube和移动设备上已连接Satyamev jayate;

    -超过800万的人通过Facebook,网络注释,文本消息及电话热线等方式发送14万个回应,每周有超过10万个新观众进行回应。

    大数据应用案例之公路交通

      在洛杉矶开过车的人一定都经历过那里噩梦般的交通拥堵情况。目前政府在I-10和I-110州际公路上建立了一条了收费的快速通道。政府可通过大数据引导驾驶人员在该通道上的行驶情况,保证交通畅通。

      施乐就是参与此次项目的公司,它的抗拥塞项目,包括用ExpressLanes、动态定价,上升的需求等等以维持某种秩序的想法。施乐公司的首席技术执行官Natesh Manikoth表示,如果司机支付给驾驶热车道(高占用收费系统),他必须保证车速每小时45英里左右。如果交通开始拥堵,私家汽车的支付价格将上升,以减少他们进入,而将车道用于高占用率的车辆,例如公共汽车和大巴车。

      施乐还有另一个项目在洛杉矶称为ExpressPark, 目标是让人们知道他们何时即将离开房子,在哪能找到停车场和花费金额。不仅要确保定价,同时更要确保数据实时到达用户手中。例如,应当提前40分钟告知用户停车位置。

    大数据应用案例之汽车制造

      当问起汽车的制造过程,大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特,在产品的研发设计阶段,大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。

      比如,福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者,门会自动打开、便捷智能,但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题,但后来根据对社交媒体的关注和分析,发现很多人都在谈论这些问题。

    大数据应用案例之零售业

    “我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。”Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。

      零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。

    大数据应用案例之总统竞选

      许多人通过Facebook更新个人状态、分享图片以及他们"喜欢"的内容。奥巴马的总统竞选运动也通过使用社交网络的各种数据功能完成了竞选,他们不仅通过社交网络寻找支持者,而且还通过社交网络召集了一批志愿军。

      早在2006年,Facebook联合创始人,克里斯·休斯就建议扎克伯格在网站上推出相关服务,帮助总统候选人在Facebook上建立个人主页,以便他们进行形象推广。2006年9月,Facebook全面开放,用户数量爆炸式增长,在年底达到1200万。这一过程恰好有利地推升了奥巴马的知名度。此后,在克里斯的辅佐下,奥巴马掀起了一系列的网络活动,在Facebook、MySpace等社交网站上发表公开演讲、推广施政理念,赢得大量网民支持,募集到5亿多美元的竞选经费。

      最终,"黑人平民"战胜了实力雄厚的对手,成为美国历史上第一位黑人总统,之后,在第二次的选举中更获得连任。此次选举被认为是美国民主的巨大进步,而互联网则提供了前所未有的实施手段,其中尤以Facebook代表的社交网站最为突出,以至于有人戏称之为"Facebook之选"。

    大数据应用案例之电子邮件

    MailChimp的核心业务是提供电子邮件服务,它在一年内为大约300万用户发送了350亿封邮件。不过真正能体现MailChimp未来价值的则是该公司对这些邮件数据的处理和分析。

    MailChimp的一个重要任务就是搞清楚如何帮助客户更好地了解他们所发送的信息。考虑到这一点,该公司建立了一个服务叫Wavelength,向客户展示了与他们相似的其他讯息。这个系统使得Wavelength能够储存公司数据库中每个邮件地址发生的互动。这意味着告诉了你,用户打开了什么样的邮件,何时打开,他们点击了什么链接,还有订阅了什么邮件。MailChimp也有一个功能叫做Ecommerce360,能让客户通过转换来跟踪点击。

    大数据应用案例之音乐

      十多年前,音乐元数据公司Gracenote收到来自苹果公司的神秘忠告,建议其购买更多的服务器。Gracenote照做了,而后苹果推出iTunes和iPod,Gracenote从而成为了元数据的帝国。

      在车内听的歌曲很可能反映你的真实喜好, Gracenote就拥有此种技术。它采用智能手机和平板电脑内置的麦克风识别用户电视或音响中播放的歌曲,并可检测掌声或嘘声等反应,甚至还能检测用户是否调高了音量。这样,Gracenote可以研究用户真正喜欢的歌曲,听歌的时间和地点。

    Gracenote拥有数百万首歌曲的音频和元数据,因而可以快速识别歌曲信息,并按音乐风格、歌手、地理位置等分类。

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    本次大赛以“创新·价值·未来”为主题,由温州市总工会、温州市人力资源和社会保障局、温州市大数据发展管理局、国网温州供电公司四家单位联合主办, 温州图盛科技有限公司、温州腾悦网络科技有限公司共同承办。

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    本次大赛旨在通过赛前动员和宣传,营造大数据应用创新比学赶超氛围,激发温州大数据专业人员创新活力;通过赛前培训,帮助选手更准确把握大数据价值产生的规律,提升大数据应用创新和价值变现能力;通过搭建比赛擂台和交流平台,发掘一批优秀成果,培养一批专业基础扎实、技术能力出众、熟悉数据挖掘算法、精通数据可视化展示手段的优秀数据分析人才,为温州大数据未来赶超发展打好基础。

    据了解,大赛自今年3月份启动以来,各相关单位踊跃报名,共有62个参赛项目进入初赛,其中30个项目脱颖而出,将在6月份进行决赛。大赛设一等奖3名、二等奖5名、三等奖7名,其中,获得一、二等奖主创人员将被授予“温州市职业技能带头人”称号。同时,赛后将在获奖项目路演推广、大数据人才交流联络、项目与资本对接上下功夫。市总工会计划创建数据应用创新工作室,推动大数据专业人才队伍建设,助力温州大数据产业发展。

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    (点击查看大图)

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    来源:温州新闻客户端

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    千次阅读 2018-03-27 11:27:03
    随着大数据应用越来越广泛,应用的行业也越来越低,每天都可以看到大数据的一些新奇的应用,从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据分析影响,但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值...
  • 大数据应用方向思考

    2017-10-02 11:51:00
    国内大数据的宣传早已过热,很多区县级政府也在考虑成立大数据局,政府对大数据热几乎没有抵抗力,企业没有紧跟就对了,在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的,毕竟大数据应用是一个经济问题,...

空空如也

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