大數(shù)據(jù)應(yīng)用型產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法及行業(yè)案例大數(shù)據(jù)應(yīng)用型產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法及行業(yè)案例目錄認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)第一節(jié)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品生態(tài)鏈第二節(jié)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品規(guī)劃設(shè)計(jì)方法第三節(jié)電力、交通、政府、教育、醫(yī)療第四節(jié)各行業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品案例目錄認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)第一節(jié)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品生態(tài)鏈第二節(jié)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品規(guī)劃大數(shù)據(jù)的定義及特點(diǎn)大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)大數(shù)據(jù)思維認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)第一節(jié)大數(shù)據(jù)的定義及特點(diǎn)認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)第一節(jié)大數(shù)據(jù)的定義12大數(shù)據(jù)的提出大數(shù)據(jù)最早在上世紀(jì)90年代被提出，麥肯錫在2012年的評(píng)估報(bào)告中指出“大數(shù)據(jù)時(shí)代”已經(jīng)到來，使得人們對(duì)于大數(shù)據(jù)重要性的認(rèn)知和關(guān)注度進(jìn)一步增加。大數(shù)據(jù)的概念麥肯錫給出的定義：大數(shù)據(jù)是大小超出常規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)工具獲取、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集，即大數(shù)據(jù)是現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段很難處理的大型、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，涉及采集、存儲(chǔ)、搜索、共享、傳輸和可視化等方面。1.大數(shù)據(jù)定義及特點(diǎn)大數(shù)據(jù)的定義12大數(shù)據(jù)的提出大數(shù)據(jù)最早在上世紀(jì)90年代被提出大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)ValueVolume容量Variety種類Velocity速度價(jià)值數(shù)據(jù)量巨大處理速度快數(shù)據(jù)類型眾多1.大數(shù)據(jù)定義及特點(diǎn)裝1ZB

的文件大概需要10

億塊1TB

的硬盤，連接起來的話足夠繞地球兩圈半！這些硬盤大約重

50

萬噸，還沒有算裝硬盤的機(jī)柜，若想把這些硬盤物理上云，需要長(zhǎng)征五號(hào)運(yùn)載火箭運(yùn)送

2

萬次。10%的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，90%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來源多：搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)、通話記錄、傳感器.....格式多：文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號(hào)....數(shù)據(jù)價(jià)值高時(shí)效性要求高1秒定律：這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒，但是具有很高的商業(yè)價(jià)值數(shù)據(jù)價(jià)值密度低，但經(jīng)過清洗、整合和建模分析，可形成高價(jià)值的商業(yè)業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)ValueVolumeVarietyVeloci2.大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)業(yè)務(wù)平臺(tái)IT生產(chǎn)系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)內(nèi)精耕細(xì)作精準(zhǔn)營(yíng)銷策劃全景客戶視圖實(shí)時(shí)智能決策洞察銷售商機(jī)精準(zhǔn)營(yíng)銷模式洞察客戶偏好風(fēng)險(xiǎn)防控咨詢決策外部合對(duì)外價(jià)值創(chuàng)造 作伙伴運(yùn)用大數(shù)據(jù)發(fā)揮產(chǎn)品營(yíng)銷價(jià)值，為企業(yè)一線員工提供更全、更準(zhǔn)、更快的營(yíng)銷數(shù)據(jù)和決策支持能力優(yōu)化客戶感知用大數(shù)據(jù)為最終客戶工作生活學(xué)習(xí)娛樂等帶來便利和享受，反過來促進(jìn)運(yùn)營(yíng)商的業(yè)務(wù)發(fā)展推送貼身產(chǎn)品提升上網(wǎng)體驗(yàn)豐富產(chǎn)品信息加強(qiáng)使用粘性創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)模式用大數(shù)據(jù)幫助合作伙伴創(chuàng)造價(jià)值，也從中拓展新的盈利模式提升內(nèi)部管控全面掌握企業(yè)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)高效管控、績(jī)效考核、資源優(yōu)化、信息協(xié)同等能力輔助經(jīng)營(yíng)決策洞察業(yè)務(wù)現(xiàn)狀推動(dòng)業(yè)務(wù)營(yíng)銷挖掘產(chǎn)品商機(jī)助力一線營(yíng)銷2.大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)業(yè)務(wù)平IT生產(chǎn)系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)內(nèi)精3.大數(shù)據(jù)思維數(shù)據(jù)思維變革

從樣本思維到總體思維：小數(shù)據(jù)時(shí)代，統(tǒng)計(jì)抽樣會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的偏差，大數(shù)據(jù)時(shí)代，處理的數(shù)據(jù)從樣本數(shù)據(jù)變成全部數(shù)據(jù)

從關(guān)注因果關(guān)系到關(guān)注相關(guān)關(guān)系：小數(shù)據(jù)時(shí)代，人們執(zhí)著于現(xiàn)象背后的因果關(guān)系,而有限的樣本數(shù)據(jù)無法反映事務(wù)間的相關(guān)性大數(shù)據(jù)時(shí)代，人類通過對(duì)大數(shù)據(jù)的處理，放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求，轉(zhuǎn)而關(guān)注相關(guān)關(guān)系，捕捉現(xiàn)在，預(yù)測(cè)未來

從精確思維到容錯(cuò)思維：由于是全樣本數(shù)據(jù)，人們不得不接受數(shù)據(jù)的混雜性，而放棄對(duì)精確性的追求大數(shù)據(jù)時(shí)代，允許不精確，接受混雜性，容錯(cuò)性更強(qiáng)

從自然思維到智能思維大數(shù)據(jù)思維最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變?cè)谟趶淖匀凰季S轉(zhuǎn)向智能思維，使得大數(shù)據(jù)像具有生命力一樣，獲得類似于“人腦”的智能，甚至智慧。3.大數(shù)據(jù)思維數(shù)據(jù)思維變革從關(guān)注因果關(guān)系到關(guān)注相關(guān)關(guān)系：01大數(shù)據(jù)思維的核心是利用數(shù)據(jù)解決問題02大數(shù)據(jù)關(guān)注“有用”03由關(guān)注精確度轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注效率04關(guān)注定制產(chǎn)品大數(shù)據(jù)思維數(shù)據(jù)思維的關(guān)注點(diǎn)01大數(shù)據(jù)思維的核心是利用數(shù)據(jù)解決02大數(shù)據(jù)關(guān)注“有用”03大數(shù)據(jù)產(chǎn)品生態(tài)鏈第二節(jié)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品定義及分類中國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)全景圖大數(shù)據(jù)產(chǎn)品示例大數(shù)據(jù)產(chǎn)品生態(tài)鏈第二節(jié)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品定義及分類數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)檢索引擎Hadoop非實(shí)時(shí)檢索引擎數(shù)據(jù)分析緩存Hadoop分布式持久化存儲(chǔ)知識(shí)庫(kù)標(biāo)簽化結(jié)構(gòu)化處理數(shù)據(jù)清洗過濾引擎內(nèi)部數(shù)據(jù)源非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源彈性爬蟲引擎集群APIDMP行業(yè)解決方案業(yè)務(wù)分析平臺(tái)外部數(shù)據(jù)源MySQL

/

Redis

/

Mongo

/

Pig，ElasticSearchSpark

/

HiveKafka/RedisETL/Flume/Sqoop最終交付數(shù)據(jù)分析&檢索數(shù)據(jù)索引&緩存持久化存儲(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)簽化數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)獲取大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)檢索引擎Hadoo基礎(chǔ)產(chǎn)品——非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)采集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集是將不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并清洗翻譯，。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML,HTML、各類報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息等等。除銀河超算數(shù)據(jù)平臺(tái)的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)采集工具外，還針對(duì)機(jī)器日志數(shù)據(jù)專門設(shè)計(jì)了日志采集工具，使機(jī)器數(shù)據(jù)更加方便的管理基礎(chǔ)產(chǎn)品——非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)采集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集是將不規(guī)則或不完整基礎(chǔ)產(chǎn)品——非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)采集合規(guī)性要求——滿足網(wǎng)絡(luò)安全法的合規(guī)性要求，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)日志采集、存儲(chǔ)、管理、檢索日志作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)——將日志數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行管理，為數(shù)據(jù)綜合開發(fā)進(jìn)行數(shù)據(jù)儲(chǔ)備日志分析展示——直接利用分析展示功能，進(jìn)行對(duì)日志分析、處理、可視化展現(xiàn)日志預(yù)處理——將日志工具作為日志的預(yù)處理工具，為其他應(yīng)用程序提供數(shù)據(jù)支持。基礎(chǔ)產(chǎn)品——非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)采集合規(guī)性要求——滿足網(wǎng)絡(luò)安全法的合基礎(chǔ)產(chǎn)品——數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)產(chǎn)品——數(shù)據(jù)可視化1.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品定義及分類源數(shù)據(jù)型技術(shù)平臺(tái)型數(shù)據(jù)應(yīng)用型公安交通教育醫(yī)療政府各工業(yè)4.0……運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)管理平臺(tái)數(shù)據(jù)可視化ETL數(shù)據(jù)采集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)服務(wù)API

數(shù)據(jù)資源管理系統(tǒng)數(shù)倉(cāng)建模系統(tǒng)工作流調(diào)度系統(tǒng)業(yè)務(wù)分析建模算法模型庫(kù)圖形化報(bào)表ETL工具運(yùn)維管理可視化的集群管理多樣的部署方式多維度的監(jiān)控……信息系統(tǒng)ERPCRMSCM機(jī)器日志音視頻物聯(lián)網(wǎng)社交媒體非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品就是幫助用戶理解數(shù)據(jù)從而去獲得洞察/預(yù)測(cè)，產(chǎn)生某種行為的產(chǎn)品。1.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品定義及分類源數(shù)據(jù)型技術(shù)平臺(tái)型數(shù)據(jù)應(yīng)用型公安交通2.中國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)地圖大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)按基礎(chǔ)支撐、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用相互交融，協(xié)力構(gòu)建了完整的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈。數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)服務(wù)基礎(chǔ)支撐來源：2019中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書2.中國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)地圖大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)按基礎(chǔ)支撐、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用2.中國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)地圖基礎(chǔ)支撐數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用來源：2019中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書2.中國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)地圖基礎(chǔ)支撐數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用來源：2019中3.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品案例—基礎(chǔ)支撐類功能產(chǎn)品示例來源：四方偉業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品及服務(wù)能力3.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品案例—基礎(chǔ)支撐類功能產(chǎn)品示例來源：四方偉業(yè)大數(shù)3.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品案例—數(shù)據(jù)服務(wù)類數(shù)據(jù)資源管理產(chǎn)品來源：四方偉業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品及服務(wù)能力3.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品案例—數(shù)據(jù)服務(wù)類數(shù)據(jù)資源管理產(chǎn)品來源：四方偉業(yè)3.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品案例—數(shù)據(jù)應(yīng)用類人工智能模型企業(yè)多維畫像企業(yè)商群分析企業(yè)信用評(píng)分消保維權(quán)分析主體發(fā)展預(yù)測(cè)監(jiān)管支撐體系Supervisionandsupport

system公共服務(wù)體系Publicservice

system消保維權(quán)Protection

andprotectionof

rights產(chǎn)業(yè)布局Industrial

layout企業(yè)信用Enterprise

credit主體發(fā)展Thedevelopment

ofthe

subject精準(zhǔn)監(jiān)管Precision

supervision其他Other精準(zhǔn)服務(wù)Precision

service業(yè)務(wù)模型可視化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源：四方偉業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品及服務(wù)能力3.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品案例—數(shù)據(jù)應(yīng)用類人工智能模型監(jiān)管支撐體系公共服大數(shù)據(jù)應(yīng)用型產(chǎn)品規(guī)劃及設(shè)計(jì)方法第三節(jié)XX大數(shù)據(jù)規(guī)劃案例數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法通用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)架構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用型產(chǎn)品規(guī)劃及設(shè)計(jì)方法第三節(jié)XX大數(shù)據(jù)規(guī)劃案例1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—整體藍(lán)圖框架從福田業(yè)務(wù)管理和數(shù)據(jù)運(yùn)用的關(guān)注點(diǎn)出發(fā)，結(jié)合XX的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)福田大數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目整體藍(lán)圖框架技術(shù)平臺(tái)系統(tǒng)改進(jìn)建議業(yè)務(wù)分析架構(gòu)業(yè)務(wù)改進(jìn)建議權(quán)限管理目標(biāo)管理13456做什么？如何做？2業(yè)務(wù)分析體系為什么做？設(shè)立項(xiàng)目總體目標(biāo)和各業(yè)務(wù)域分目標(biāo)；梳理業(yè)務(wù)重要價(jià)值點(diǎn)；明確主要分析場(chǎng)景；完善指標(biāo)管理體系；搭建企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；整合各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)；建立面向決策層的管理駕駛艙1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—整體藍(lán)圖框架從福田業(yè)務(wù)管理和數(shù)據(jù)1.XX大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品規(guī)劃案例—建設(shè)目標(biāo)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)目標(biāo)1決策支持、管理透明，工作提效研發(fā)采購(gòu)生產(chǎn)分銷服務(wù)高質(zhì)量、低成本、及時(shí)交付促進(jìn)銷量增長(zhǎng)、優(yōu)化庫(kù)存結(jié)構(gòu)、提升訂單交付能力企業(yè)價(jià)值鏈各業(yè)務(wù)域本期目標(biāo)采購(gòu)目標(biāo)分銷目標(biāo)績(jī)效目標(biāo)質(zhì)量目標(biāo)管理聚焦、提升效率、提升價(jià)值全生命周期質(zhì)量管理總目標(biāo)基于環(huán)節(jié)基于全流程1.XX大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品規(guī)劃案例—建設(shè)目標(biāo)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)目標(biāo)11.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法體工系程與與管質(zhì)理量分析主題主要場(chǎng)景導(dǎo)入XX各業(yè)務(wù)模塊標(biāo)準(zhǔn)分析框架業(yè)務(wù)調(diào)研關(guān)注重點(diǎn)進(jìn)行全面業(yè)務(wù)訪談和現(xiàn)狀調(diào)研識(shí)別當(dāng)前業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)和關(guān)注重點(diǎn)針對(duì)業(yè)務(wù)重點(diǎn)確定分析主題基于業(yè)務(wù)主題設(shè)計(jì)主要場(chǎng)景和指標(biāo)1最佳實(shí)踐23451.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法體工系1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法獲利能力營(yíng)銷能力銷量分析區(qū)域管理渠道管理市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)經(jīng)銷商管理營(yíng)銷活動(dòng)綜合分析庫(kù)存分析營(yíng)銷網(wǎng)絡(luò)洞察能力客戶屬性綜合分析客戶分類商機(jī)漏斗客戶行為潛客線索客戶價(jià)值客戶轉(zhuǎn)化客戶流失服務(wù)能力一般維修機(jī)油保養(yǎng)投訴建議索賠客戶關(guān)懷增值服務(wù)綜合分析保修商業(yè)保險(xiǎn)營(yíng)運(yùn)能力銷售效率訂單管理運(yùn)輸配送倉(cāng)儲(chǔ)撿配財(cái)務(wù)核算綜合分析人力績(jī)效預(yù)測(cè)能力計(jì)劃能力導(dǎo)入分銷業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)分析框架：根據(jù)XX分銷SMEA（Sale

Management&

Effective

Analytics）模型以及汽車行業(yè)最佳實(shí)踐，企業(yè)分銷業(yè)務(wù)的提升主要基于以下五大核心能力的建設(shè)。1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法獲利能力1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法識(shí)別當(dāng)前業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)和關(guān)注重點(diǎn)：綜合業(yè)務(wù)關(guān)注點(diǎn)，系統(tǒng)支持度和項(xiàng)目周期因素，建議本項(xiàng)目重點(diǎn)關(guān)注以下業(yè)務(wù)領(lǐng)域。1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法識(shí)別當(dāng)前1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法銷售業(yè)績(jī)分析市場(chǎng)份額分析庫(kù)存結(jié)構(gòu)分析庫(kù)齡結(jié)構(gòu)分析營(yíng)銷能力計(jì)劃總量分析計(jì)劃分配優(yōu)化預(yù)測(cè)結(jié)果分析預(yù)測(cè)模型建立訂單質(zhì)量分析訂單周期分析采購(gòu)效率分析生產(chǎn)產(chǎn)能分析資金效率分析物流時(shí)效分析物流質(zhì)量管理庫(kù)存質(zhì)量管理通道管理分析庫(kù)位管理分析銷售盈利分析銷售成本核算銷售費(fèi)用分析人力規(guī)模分析人均效能分析營(yíng)運(yùn)能力銷量分析庫(kù)存分析區(qū)域管理渠道管理營(yíng)銷活動(dòng)經(jīng)銷商管理營(yíng)銷網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)區(qū)域銷售分析跨區(qū)監(jiān)察分析渠道績(jī)效分析渠道潛力分析新渠道開拓活動(dòng)效果評(píng)估活動(dòng)執(zhí)行分析活動(dòng)設(shè)計(jì)支持經(jīng)銷商運(yùn)營(yíng)分析經(jīng)銷商返利經(jīng)銷商管理分析網(wǎng)絡(luò)布局分析交叉銷售分析優(yōu)劣勢(shì)分析競(jìng)品競(jìng)爭(zhēng)分析計(jì)劃能力 預(yù)測(cè)能力 訂單管理銷售效率運(yùn)輸配送倉(cāng)儲(chǔ)撿配財(cái)務(wù)核算人力績(jī)效結(jié)果分析 影響因素分析核心業(yè)務(wù)輔助支持訂單周期分析識(shí)別當(dāng)前業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)和關(guān)注重點(diǎn)：綜合業(yè)務(wù)關(guān)注點(diǎn)，系統(tǒng)支持度和項(xiàng)目周期因素，建議本項(xiàng)目重點(diǎn)關(guān)注以下業(yè)務(wù)領(lǐng)域。1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法銷售1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法#關(guān)注領(lǐng)域訂單全流程分析訂單預(yù)測(cè)能力提升訂單計(jì)劃分析銷售漏斗管理訂單提報(bào)質(zhì)量分析生產(chǎn)過程追溯訂單物流環(huán)節(jié)優(yōu)化實(shí)銷錄入準(zhǔn)確性銷售視圖分析庫(kù)存分析評(píng)估網(wǎng)絡(luò)布局評(píng)價(jià)網(wǎng)系協(xié)同分析經(jīng)銷商管理績(jī)效經(jīng)銷商運(yùn)營(yíng)績(jī)效調(diào)車分析政策費(fèi)用分析12345678911121314實(shí)現(xiàn)難度包含業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)難度和技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度。業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)難度指現(xiàn)狀具備的業(yè)務(wù)流程完整程度、業(yè)務(wù)執(zhí)行程度、業(yè)務(wù)信息的完善程度；技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度指現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)程度、系統(tǒng)內(nèi)信息可采集程度，以及未來BI系統(tǒng)在年內(nèi)可完成程度；業(yè)務(wù)價(jià)值包含分銷業(yè)務(wù)影響重要性及分銷業(yè)務(wù)需求的緊急性。業(yè)務(wù)影響重要性指任務(wù)對(duì)業(yè)務(wù)管理可視化及效率提升的影響程度；業(yè)務(wù)需求緊急性指通過各業(yè)務(wù)部門訪談中了解到的需求響應(yīng)度；業(yè)務(wù)價(jià)值高低低 實(shí)現(xiàn)難度

高1345671391012811214目前可完成的全部工作任務(wù) 目前可部分完成的工作任務(wù) 未來完成工作任務(wù)1015151616針對(duì)業(yè)務(wù)重點(diǎn)確定分析主題：

結(jié)合前期分銷業(yè)務(wù)訪談關(guān)注的主要業(yè)務(wù)內(nèi)容，識(shí)別藍(lán)圖工作重點(diǎn)。1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法#關(guān)注領(lǐng)1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法銷售業(yè)績(jī)分析市場(chǎng)份額分析庫(kù)存結(jié)構(gòu)分析庫(kù)齡結(jié)構(gòu)分析經(jīng)銷商運(yùn)營(yíng)分析銷商管理分析渠 渠道 道績(jī) 潛效 力分 分析 析新渠道開拓區(qū)域銷售分析跨區(qū)監(jiān)察分析絡(luò)布局分析交叉銷售分析營(yíng)銷能力計(jì)劃總量分析計(jì)劃分配優(yōu)化預(yù)測(cè)結(jié)果分析預(yù)測(cè)模型建立采購(gòu)效率分析生產(chǎn)產(chǎn)能分析資金效率分析物流時(shí)效分析物流質(zhì)量管理庫(kù)存質(zhì)量管理通道管理分析庫(kù)位管理分析銷售盈利分析銷售成本核算人力規(guī)模分析人均效能分析營(yíng)運(yùn)能力活 活 活動(dòng) 動(dòng) 動(dòng)效 執(zhí) 設(shè)果 行 計(jì)評(píng) 分 支估 析 持優(yōu)劣勢(shì)分析競(jìng)品競(jìng)爭(zhēng)分析銷商返利經(jīng)銷商管理營(yíng)銷網(wǎng)絡(luò)渠道管理 營(yíng)銷活動(dòng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)計(jì)劃能力預(yù)測(cè)能力訂單管理銷售效率運(yùn)輸配送倉(cāng)儲(chǔ)撿配財(cái)務(wù)核算人力績(jī)效12經(jīng)13經(jīng)11

網(wǎng)9銷量分析10庫(kù)存分析1結(jié)果分析 影響因素分析核心業(yè)務(wù)輔助支持3 5 7 8訂 訂 訂單 單 單質(zhì) 周 周量 期 期分 分 分析 析 析16銷售費(fèi)用分析15區(qū)域管理項(xiàng)目關(guān)注分析主題針對(duì)業(yè)務(wù)重點(diǎn)確定分析主題：綜合業(yè)務(wù)關(guān)注點(diǎn)，系統(tǒng)支持度和項(xiàng)目周期因素，建議項(xiàng)目關(guān)注分析主題。1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法銷售1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法及時(shí)性分析訂單提報(bào)訂單狀態(tài)分析過程結(jié)果訂單流程分析訂單提報(bào)訂單審核生產(chǎn)提報(bào)入中心庫(kù)出中心庫(kù)車輛驗(yàn)收車輛實(shí)銷銷售結(jié)果視圖庫(kù)存分析時(shí)間狀態(tài)分析流程改進(jìn)促進(jìn)銷售效果提量結(jié)果分析促進(jìn)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化訂單流程管理銷量分析(實(shí)銷數(shù)量的多維度結(jié)果分析、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析、區(qū)域經(jīng)銷商排名)（庫(kù)存結(jié)構(gòu)、庫(kù)齡，調(diào)車、跨區(qū)檢查的分析）(提報(bào)訂單所處狀態(tài)節(jié)點(diǎn)及各環(huán)節(jié)的查詢分析)訂單有效性(訂單的提報(bào)有效性分析)(訂單提報(bào)的質(zhì)量、有效性、審核通過率等分析)(各交付周期的交付及時(shí)性分析)費(fèi)用分析（商務(wù)政策費(fèi)用的統(tǒng)計(jì)分析，費(fèi)用使用均衡性的分析）訂單周期分析(提報(bào)訂單各環(huán)節(jié)時(shí)間周期的分析)訂單質(zhì)量分析基于業(yè)務(wù)主題設(shè)計(jì)主要場(chǎng)景和指標(biāo)：通過業(yè)務(wù)流程分析，確定業(yè)務(wù)關(guān)注范圍。1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法及時(shí)性分1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法工作重點(diǎn)藍(lán)圖框架業(yè)務(wù)關(guān)注范圍業(yè)務(wù)分析場(chǎng)景設(shè)計(jì)總體業(yè)務(wù)概覽銷量分析銷售業(yè)績(jī)分析市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析銷售區(qū)域分析庫(kù)存分析庫(kù)存結(jié)構(gòu)分析庫(kù)齡分析調(diào)車分析跨區(qū)監(jiān)察3. 促銷費(fèi)用分析3.1

費(fèi)用分布分析訂單分析訂單質(zhì)量分析訂單狀態(tài)分析訂單周期分析銷量分析庫(kù)存分析關(guān)注庫(kù)齡分析；包含整體的庫(kù)存產(chǎn)品結(jié)構(gòu)分析和每個(gè)經(jīng)銷商的庫(kù)存產(chǎn)品結(jié)構(gòu)分析；調(diào)車管理分析分析調(diào)車數(shù)量、調(diào)車次數(shù)、調(diào)車周期等；統(tǒng)計(jì)分析，不同庫(kù)存狀態(tài)下調(diào)車比例；促銷費(fèi)用管理分析經(jīng)銷商間的促銷費(fèi)用分配合理性；分析產(chǎn)品線間的促銷費(fèi)用分配是否科學(xué)合理有效；訂單分析基于業(yè)務(wù)主題設(shè)計(jì)主要場(chǎng)景和指標(biāo)：確定主要業(yè)務(wù)分析場(chǎng)景。1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法工作重點(diǎn)1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法目標(biāo)用戶主要指標(biāo)分析維度系統(tǒng)支撐銷量、計(jì)劃完成率、庫(kù)存數(shù)量、存銷比、超期車占比、促銷費(fèi)用、訂單有效性；有DMS、SAP系統(tǒng)支持；相關(guān)計(jì)劃數(shù)據(jù)需要手工錄入；根據(jù)業(yè)務(wù)內(nèi)容分為四個(gè)主要的分析主題，整體、概要地掌握分銷的業(yè)務(wù)情況；在每個(gè)主題內(nèi)展現(xiàn)核心指標(biāo)，并展示各品牌的業(yè)務(wù)情況；指標(biāo)可實(shí)現(xiàn)每日更新，便于管理者了解當(dāng)下的商業(yè)狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)警情況；總部領(lǐng)導(dǎo)及分銷管理部人員；各事業(yè)部領(lǐng)導(dǎo)；按時(shí)間：年、半年、季、月、當(dāng)日；按產(chǎn)品：BUA、BUC、BUD；業(yè)務(wù)場(chǎng)景基于業(yè)務(wù)主題設(shè)計(jì)主要場(chǎng)景和指標(biāo)：業(yè)務(wù)分析指標(biāo)設(shè)計(jì)目的和價(jià)值管理者可從銷量、庫(kù)存、促銷、訂單四個(gè)方向，全局了解分銷整體業(yè)務(wù)情況，根據(jù)主要指標(biāo)變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)薄弱環(huán)節(jié)；每個(gè)業(yè)務(wù)模塊，都可橫向?qū)Ρ雀鞣制放魄闆r，快速識(shí)別品牌業(yè)績(jī)差異；1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法目標(biāo)用戶1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法基于業(yè)務(wù)主題設(shè)計(jì)主要場(chǎng)景和指標(biāo)：業(yè)務(wù)分析指標(biāo)可視化1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—業(yè)務(wù)分析體系設(shè)計(jì)工作方法基于業(yè)務(wù)1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—實(shí)施方案《銷量多維度分析模型》 《促銷費(fèi)用多維度分析模型》《庫(kù)存結(jié)構(gòu)多維度分析模型》《訂單得分多維度分析模型》核心指標(biāo)35

個(gè)《銷量業(yè)績(jī)分析》——集團(tuán)頁(yè)/品牌頁(yè)《庫(kù)存結(jié)構(gòu)分析》——集團(tuán)頁(yè)/品牌頁(yè)《庫(kù)齡分析》 ——集團(tuán)頁(yè)/品牌頁(yè)《促銷費(fèi)用分析》——集團(tuán)頁(yè)/品牌頁(yè)《訂單質(zhì)量分析》——集團(tuán)頁(yè)/品牌頁(yè)《分銷業(yè)務(wù)分析總覽》開票銷量、實(shí)銷量、目標(biāo)銷量、計(jì)劃完成率、市場(chǎng)端庫(kù)存數(shù)量、市場(chǎng)端存銷比、市場(chǎng)端庫(kù)齡結(jié)構(gòu)、店端庫(kù)存數(shù)量、廠端庫(kù)存數(shù)量、在途庫(kù)存數(shù)量、促銷費(fèi)用、訂單有效性、提報(bào)訂單數(shù)量、客戶訂單比例、訂單審核通過率……駕駛艙11

個(gè)多維分析模型4

套《事業(yè)部分銷業(yè)務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)報(bào)表》固定報(bào)表13

張《各品牌經(jīng)銷商庫(kù)存情況排名周報(bào)報(bào)表》《訂單全生命周期明細(xì)清單報(bào)表》 《各事業(yè)部促銷返利情況報(bào)表》《各業(yè)務(wù)銷量和計(jì)劃完成率分析報(bào)表》

《各事業(yè)部商務(wù)政策情況報(bào)表》《各業(yè)務(wù)庫(kù)存數(shù)量周報(bào)報(bào)表》 《各業(yè)務(wù)訂單有效性指標(biāo)完成情況表》《各業(yè)務(wù)超期車周報(bào)報(bào)表》 《各業(yè)務(wù)不同訂單類型的數(shù)量和占比情況表》《BUA/B/C的超6個(gè)月庫(kù)齡率完成情況表《》各品牌訂單得分?jǐn)?shù)量及占比情況表》《BUA/B/C的存銷比完成情況表》截止12.31日完成內(nèi)容

截止1.26日完成內(nèi)容

截止2月底完成內(nèi)容1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—實(shí)施方案《銷量多維度分析模型》 1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)訂單提報(bào)數(shù)量正式訂單數(shù)量維度統(tǒng)計(jì)方式BU/A/B/C/D/E/F（以主數(shù)據(jù)為準(zhǔn)）；整車編碼、訂單編號(hào)；經(jīng)銷商、經(jīng)銷商地址（省/市/縣）；訂單提報(bào)日期（年、半年、季、月）；其中：提報(bào)訂單數(shù)量、正式訂單數(shù)量

取值頻率為日；取數(shù)范圍-來源-DMS-來源-DMS-來源-DMS13

訂單審核通過率拓陸者福田戴姆勒歐馬可時(shí)代年累計(jì)

=

累計(jì)加和1~X月數(shù)值月累計(jì)

=

累計(jì)加和某月中1~X日數(shù)值同比

=（當(dāng)期值-去年同期）/當(dāng)期值環(huán)比

=（當(dāng)期值-上期值）/當(dāng)期值平均值

=

累加值/累加數(shù)量結(jié)構(gòu)比重

=

某品牌數(shù)值/總體數(shù)值……伽途輕型商用車經(jīng)銷商系統(tǒng)內(nèi)提報(bào)訂單數(shù)量；DMS審核通過且成功上傳SAP的訂單數(shù)量正式訂單數(shù)量訂單提報(bào)數(shù)量客戶訂單比例2 4銷售訂單數(shù)量=8 訂單得分以提報(bào)訂單經(jīng)銷商的存銷狀況作為評(píng)估，訂單得分=A+B；同整編車輛的最高庫(kù)存天數(shù)，計(jì)算得分A；同整車編碼，存銷比=（當(dāng)月累計(jì)訂單+庫(kù)存）/前3月均實(shí)銷，計(jì)算得分B；-來源-DMS7 訂單有效性T月正式訂單在T月至（T+3）月期間的實(shí)銷狀況

實(shí)銷量(T~T+3）訂單有效性

=T月正式訂單數(shù)量-來源-SAP訂單審核通過時(shí)間統(tǒng)計(jì)DMS中，訂單通過審核的完成時(shí)間點(diǎn)；=

客戶訂單數(shù)量-來源-DMS5-來源-DMS-來源-DMS6 GPS物流時(shí)間啟運(yùn)時(shí)間：統(tǒng)計(jì)GPS開始運(yùn)送時(shí)間點(diǎn)；送達(dá)時(shí)間：統(tǒng)計(jì)GPS送達(dá)的時(shí)間點(diǎn)；*不含福戴1.XX大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃案例—統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)訂單提報(bào)數(shù)量2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—大數(shù)據(jù)產(chǎn)品工作流程概述三大核心數(shù)據(jù)產(chǎn)品是以數(shù)據(jù)、算法、計(jì)算力為核心，結(jié)合跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISP-DM），形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作流程。CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘流程大數(shù)據(jù)產(chǎn)品工作流程分析框架導(dǎo)入 業(yè)務(wù)調(diào)研 數(shù)據(jù)處理 分析模型建設(shè) 產(chǎn)品原型設(shè)計(jì) 實(shí)施/運(yùn)營(yíng)迭代專題分析研究分析框架設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀診斷數(shù)據(jù)來源調(diào)研數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)預(yù)處理分 分 決析 析 策模 模 策型 型 略建 驗(yàn) 建設(shè) 證 設(shè)數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)產(chǎn) 數(shù) 技品

據(jù)

術(shù) 運(yùn)

迭需規(guī)方編測(cè)上營(yíng)

代求范案碼試線管

優(yōu)設(shè)

設(shè)

設(shè) 理

化計(jì)計(jì)

計(jì)項(xiàng)目管理文檔管理2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—大數(shù)據(jù)產(chǎn)品工作流程概述三大核心數(shù)據(jù)產(chǎn)2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—分析框架導(dǎo)入通過通用專題分析模型、同類行業(yè)分析實(shí)踐資料收集與分析，初步設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品分析框架，以聚焦業(yè)務(wù)需求及數(shù)據(jù)需求調(diào)研。以互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)典獲客模型ARRR模型為例Acquisition用戶傳播產(chǎn)生收入用戶留存用戶轉(zhuǎn)化用戶分享用戶活躍用戶留存激活轉(zhuǎn)化用戶獲取 獲客成本ActivationRetentionRevenueReferAARRR從整個(gè)用戶生命周期入手，包括Acquisition用戶獲取，Activation用戶轉(zhuǎn)化，Retention用戶留存與活躍，Revenue用戶產(chǎn)生收入，到發(fā)起傳播Refer。模型框架用戶獲取指標(biāo)渠道物料投放用戶活躍且產(chǎn)生收入用戶留存物料帶來用戶的轉(zhuǎn)化用戶傳播核心指標(biāo)?素材出價(jià)?點(diǎn)擊費(fèi)用（CPC）?素材CTR核心指標(biāo)?落地頁(yè)點(diǎn)擊率?落地頁(yè)下載轉(zhuǎn)化率?安裝包大小核心指核心指標(biāo)標(biāo)核心指?用戶?用戶標(biāo)留存率活躍度?分享?有效?用戶率使用率生命周?分享?人均期頁(yè)回流使用時(shí)?ARPU率長(zhǎng)值2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—分析框架導(dǎo)入通過通用專題分析模型、同2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—業(yè)務(wù)調(diào)研（1）數(shù)據(jù)產(chǎn)品與各種系統(tǒng)需求調(diào)研活動(dòng)的流程類似，通過業(yè)務(wù)調(diào)研，能夠從經(jīng)營(yíng)思路、

管理模式、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)資源等多個(gè)維度全面透徹地梳理業(yè)務(wù)，

總結(jié)業(yè)務(wù)面臨的問題，

作為后續(xù)工作的輸入。階段 業(yè)務(wù)訪談 流程梳理 數(shù)據(jù)梳理 差距分析 優(yōu)化建議內(nèi)容方法輸出業(yè)務(wù)定位管控模式組織架構(gòu)業(yè)務(wù)流程業(yè)務(wù)痛點(diǎn)業(yè)務(wù)目錄崗位目錄業(yè)務(wù)對(duì)象系統(tǒng)目錄業(yè)務(wù)-流程-業(yè)務(wù)對(duì)象-數(shù)據(jù)元梳理表深度訪談?wù){(diào)研問卷數(shù)據(jù)分析行業(yè)研究業(yè)務(wù)現(xiàn)狀診斷報(bào)告數(shù)據(jù)資源目錄分類標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題問題分析對(duì)標(biāo)分析競(jìng)品分析業(yè)務(wù)管理優(yōu)化數(shù)據(jù)資源管理優(yōu)化應(yīng)用系統(tǒng)優(yōu)化需求收集匯總四表兩圖注：四表兩圖-四表主要是崗位目錄、業(yè)務(wù)目錄、信息資源目錄、系統(tǒng)目錄，兩圖：組織架構(gòu)圖、業(yè)務(wù)流程圖需求采集表2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—業(yè)務(wù)調(diào)研（1）數(shù)據(jù)產(chǎn)品與各種系統(tǒng)需求2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—業(yè)務(wù)調(diào)研（2）通過常用調(diào)查表，實(shí)現(xiàn)職能業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)映射結(jié)構(gòu)化。2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—業(yè)務(wù)調(diào)研（2）通過常用調(diào)查表，實(shí)現(xiàn)職2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—業(yè)務(wù)調(diào)研（3）數(shù)據(jù)來源梳理示例2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—業(yè)務(wù)調(diào)研（3）數(shù)據(jù)來源梳理示例2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—數(shù)據(jù)處理通過數(shù)據(jù)的ETL（抽取-轉(zhuǎn)換-加載），開展數(shù)據(jù)采集、清理、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化及數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系建立，為模型研究打下數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。采集內(nèi)容Excel數(shù)據(jù)表（包括非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征提取）WebService外部數(shù)據(jù)抓取WebService組件示例清理內(nèi)容不完整的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)重復(fù)的數(shù)據(jù)示例存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)導(dǎo)入示例工作內(nèi)容技術(shù)工具Kettle

數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)清洗工具數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)示例示例數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—數(shù)據(jù)處理通過數(shù)據(jù)的ETL（抽取-轉(zhuǎn)換2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—分析模型建設(shè)（1）基于大數(shù)據(jù)的主題分析模型建設(shè)、驗(yàn)證及決策策略關(guān)聯(lián)是大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的核心內(nèi)容。數(shù)據(jù)分析四步：描述型分析診斷型分析預(yù)測(cè)型分析指導(dǎo)型分析示例基于統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證基于比例驗(yàn)證基于案例驗(yàn)證示例業(yè)務(wù)特征提取業(yè)務(wù)策略庫(kù)建設(shè)分析數(shù)據(jù)-策略匹配規(guī)則建設(shè)工作內(nèi)容分析模型構(gòu)建分析模型驗(yàn)證決策策略關(guān)聯(lián)模型驗(yàn)證方法圖片來源：/liukecun0614/article/details/766580512.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—分析模型建設(shè)（1）基于大數(shù)據(jù)的主題分2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—分析模型建設(shè)（2）數(shù)據(jù)產(chǎn)品通常會(huì)涉及多種數(shù)據(jù)分析方法的綜合應(yīng)用。描述型分析示例描述型分析是用來概括、表述事物整體狀況以及事物間關(guān)聯(lián)、類屬關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。通過統(tǒng)計(jì)處理可以簡(jiǎn)潔地用幾個(gè)統(tǒng)計(jì)值來表示一組數(shù)據(jù)地集中性（如平均值、中位數(shù)和眾數(shù)等）和離散型(反映數(shù)據(jù)的波動(dòng)性大小，如方差、標(biāo)準(zhǔn)差等)。診斷型分析示例診斷型分析需要進(jìn)一步的鉆取和深入，細(xì)分到特定的時(shí)間維度和空間維度，依據(jù)數(shù)據(jù)的淺層表現(xiàn)和自身的歷史累積經(jīng)驗(yàn)來判斷現(xiàn)象/問題出現(xiàn)的原因。預(yù)測(cè)型分析示例預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)分析利用各種高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)，包括利用預(yù)測(cè)模型，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來分析當(dāng)前和歷史的數(shù)據(jù)，從而對(duì)未來或其他不確定的事件進(jìn)行預(yù)測(cè)。指導(dǎo)型分析示例指導(dǎo)型分析通過

“已經(jīng)發(fā)生什么”、“為什么發(fā)生”和“什么將發(fā)生”，也就是綜合運(yùn)用上述提及的描述型分析、診斷型分析和預(yù)測(cè)型分析，對(duì)潛在用戶進(jìn)行商品/服務(wù)推薦和決策支持。來源：/data-analysis/744084.html2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—分析模型建設(shè)（2）數(shù)據(jù)產(chǎn)品通常會(huì)涉及2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)（1）可視化設(shè)計(jì)：利用現(xiàn)有成熟的BI技術(shù)和工具，對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行可視化展示原型設(shè)計(jì)，以提升用戶理解數(shù)據(jù)及直觀決策?？梢暬S度梳理可視化表現(xiàn)形式設(shè)計(jì)定制可視化原型設(shè)計(jì)工作內(nèi)容設(shè)計(jì)工具PowerBI帆軟BI及報(bào)表設(shè)計(jì)工具Echart.js2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)（1）可視化設(shè)計(jì)：利用現(xiàn)2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)（2）產(chǎn)品需求規(guī)格設(shè)計(jì)：對(duì)產(chǎn)品的功能、性能、交互及其他需求進(jìn)行梳理，開展產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)及文檔編寫。功能用例交互需求接口需求非功能需求示例UC設(shè)計(jì)Demo設(shè)計(jì)PRD文檔編制需求評(píng)審會(huì)議工作內(nèi)容需求分析原型圖設(shè)計(jì)需求確認(rèn)UML圖類圖用例圖狀態(tài)圖時(shí)序圖活動(dòng)圖原型圖設(shè)計(jì)工具示例產(chǎn)品文檔結(jié)構(gòu)示例來源：《數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)》來源：《人人都是產(chǎn)品經(jīng)理》用例文檔來源：《人人都是產(chǎn)品經(jīng)理》2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)（2）產(chǎn)品需求規(guī)格設(shè)計(jì)：2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—數(shù)據(jù)規(guī)范設(shè)計(jì)（3）產(chǎn)品數(shù)據(jù)規(guī)范設(shè)計(jì)：結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際，通過BOR法，確定數(shù)據(jù)規(guī)范范圍、結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，并將數(shù)據(jù)規(guī)范整合產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的過程。實(shí)體關(guān)系邏輯圖設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)字典數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)項(xiàng)業(yè)務(wù)代碼工作內(nèi)容數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)梳理數(shù)據(jù)交互視圖數(shù)據(jù)CRUD矩陣元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)采集需求（數(shù)據(jù)埋點(diǎn)）模型設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)規(guī)范編審BOR法交互邏輯圖來源：https:///a/164093465_468714示例示例實(shí)體屬性表來源：中國(guó)聯(lián)通IT系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)規(guī)范來源：中國(guó)電信業(yè)務(wù)管理平臺(tái)數(shù)據(jù)規(guī)范示例2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法—數(shù)據(jù)規(guī)范設(shè)計(jì)（3）產(chǎn)品數(shù)據(jù)規(guī)范設(shè)計(jì)：3.通用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)介紹針對(duì)不同類型數(shù)據(jù)處理需求，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用主流做法，建議采用集成成熟開源組件與自主研發(fā)組件的模式，主要包括數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析服務(wù)、數(shù)據(jù)管理等組件，技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)規(guī)劃如下圖所示：組件技術(shù)集成平臺(tái)來源：大數(shù)據(jù)：技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐指南3.通用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)介紹針對(duì)不同類型數(shù)據(jù)處理需求，各行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品案例第四節(jié)國(guó)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品案例技術(shù)公司大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品案例各行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品案例第四節(jié)國(guó)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品案例1.

國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（1）生產(chǎn)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例上海各配網(wǎng)故障搶修福建各配變重過載四川各停電優(yōu)化應(yīng)用江蘇各負(fù)荷預(yù)測(cè)應(yīng)用來源：大數(shù)據(jù)優(yōu)秀產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用解決方案案例集（2016）1.國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（1）生產(chǎn)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例福建1.國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（2）來源：大數(shù)據(jù)優(yōu)秀產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用解決方案案例集（2016）經(jīng)營(yíng)管理領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例浙江各用電行為分析安徽各防竊電預(yù)警湖北各量?jī)r(jià)費(fèi)損監(jiān)測(cè)遼寧各政策性電價(jià)和清潔能源補(bǔ)貼執(zhí)行效果分析1.國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（2）來源：大數(shù)據(jù)優(yōu)秀產(chǎn)品、服務(wù)和1.國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（3）優(yōu)質(zhì)服務(wù)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例來源：大數(shù)據(jù)優(yōu)秀產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用解決方案案例集（2016）國(guó)網(wǎng)客服中心話務(wù)量預(yù)測(cè)客戶畫像1.國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（3）優(yōu)質(zhì)服務(wù)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例來1.國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（4）解決方案架構(gòu)來源：大數(shù)據(jù)優(yōu)秀產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用解決方案案例集（2016）國(guó)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)總體架構(gòu)國(guó)網(wǎng)一體化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型1.國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（4）解決方案架構(gòu)來源：大數(shù)據(jù)優(yōu)秀交通行業(yè)解決方案TRANSPORTATIONINDUSTRYSOLUTIONS52交通行業(yè)解決方案TRANSPORTATIONINDUSTR【解決方案】交通大數(shù)據(jù)——河北高速公路53該項(xiàng)目是國(guó)內(nèi)高速公路交通領(lǐng)域首個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用。項(xiàng)目以推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”在高速公路運(yùn)營(yíng)管理和公眾出行服務(wù)中的運(yùn)用為目標(biāo)，結(jié)合河北高速本地信息化建設(shè)現(xiàn)狀及實(shí)際用戶需求，制定項(xiàng)目策略規(guī)劃，并實(shí)現(xiàn)了路況、微波車檢、ETC、設(shè)備狀態(tài)、MTC、氣象等多源異構(gòu)海量數(shù)據(jù)的抽取整合管理及基于Hadoop的存儲(chǔ)計(jì)算，徹底打破了河北高速各類數(shù)據(jù)的信息孤島現(xiàn)象。平臺(tái)還實(shí)現(xiàn)了路況數(shù)據(jù)、收費(fèi)數(shù)據(jù)、氣象等數(shù)據(jù)間多維度關(guān)聯(lián)分析和挖掘應(yīng)用，為保障路網(wǎng)運(yùn)行和決策調(diào)度提供多層次實(shí)時(shí)、有力的數(shù)據(jù)支撐?！窘鉀Q方案】交通大數(shù)據(jù)——河北高速公路53該項(xiàng)目是國(guó)內(nèi)高速公【解決方案】交通大數(shù)據(jù)——車輛特征識(shí)別系統(tǒng)54基于車輛品牌的落腳點(diǎn)分析、首次入城、同行車輛分析、頻繁過車、套牌車輛篩選、行車軌跡重現(xiàn)、包圍圈查詢等經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)的公安實(shí)戰(zhàn)功能。【解決方案】交通大數(shù)據(jù)——車輛特征識(shí)別系統(tǒng)54基于車輛品牌的交通大數(shù)據(jù)——車輛特征識(shí)別系統(tǒng)55數(shù)據(jù)架構(gòu)圖交通大數(shù)據(jù)——車輛特征識(shí)別系統(tǒng)55數(shù)據(jù)架構(gòu)圖車輛特征識(shí)別系統(tǒng)以圖搜車，快速檢索對(duì)于有明顯特征的嫌疑車輛，比如年檢標(biāo)志、紙盒、吊墜掛件、碰撞標(biāo)記等進(jìn)行以圖搜車。系統(tǒng)特點(diǎn):圖像特征預(yù)提取、結(jié)構(gòu)化識(shí)別。支持多區(qū)域特征復(fù)合搜索。支持相似度、車型、車牌號(hào)、車身顏色檢索排序。56車輛特征識(shí)別系統(tǒng)以圖搜車，快速檢索56車輛特征識(shí)別系統(tǒng)57夜間車輛特征識(shí)別以圖搜車系統(tǒng)針對(duì)夜間車輛圖片的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了獨(dú)特的夜間車輛圖片識(shí)別算法，通過對(duì)夜間各種光照條件下的卡口圖片特征進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，構(gòu)建夜間車輛特征模型。保證夜間車輛識(shí)別具有極強(qiáng)的魯棒性(抗干擾性)和適應(yīng)性。車輛特征識(shí)別系統(tǒng)57夜間車輛特征識(shí)別車輛特征識(shí)別系統(tǒng)面部遮擋檢測(cè)系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)車輛駕駛員放下遮陽(yáng)板或者遮擋面部的異常行為，特別是夜間放下遮陽(yáng)板的車輛是作案重點(diǎn)排查對(duì)象。58車輛特征識(shí)別系統(tǒng)面部遮擋檢測(cè)58車輛特征識(shí)別系統(tǒng)不系安全帶自動(dòng)檢測(cè)不系安全帶檢測(cè)系統(tǒng)，利用機(jī)器深度學(xué)習(xí)的算法，通過對(duì)卡口圖片的多種特征進(jìn)行分析，全自動(dòng)檢測(cè)駕駛員是否佩戴安全帶59解決方案:檢測(cè)速度快，可支持海量卡口圖片分析，普通服務(wù)器每天可處理50萬張左右的高清圖片自動(dòng)過濾有爭(zhēng)議圖片，降低人工復(fù)審核成本。系統(tǒng)準(zhǔn)確率高，大于90%違章圖片數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推送給交警違章處罰平臺(tái)可處罰車輛特征識(shí)別系統(tǒng)不系安全帶自動(dòng)檢測(cè)59解決方案:基于PGIS(公安警用地圖)的可視化展示60豐富的圖上作業(yè):卡口點(diǎn)位可視化展示、車輛行駛軌跡重現(xiàn)和播放、卡口點(diǎn)位地圖選擇、地圖測(cè)距等功能基于PGIS(公安警用地圖)的可視化展示60豐富的圖上作業(yè)立體化防控體系–人車軌跡關(guān)聯(lián)61立體化防控體系–人車軌跡關(guān)聯(lián)61政府行業(yè)解決方案GOVERNMENTINDUSTRYSOLUTIONS62政府行業(yè)解決方案GOVERNMENTINDUSTRYSO政務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域63政務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域63政務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)總體架構(gòu)64政務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)總體架構(gòu)64【解決方案】精準(zhǔn)扶貧65緊緊依托識(shí)別對(duì)象、幫扶措施、項(xiàng)目安排、資金管理、退出機(jī)制、干部選派、管理監(jiān)督、考核評(píng)價(jià)、督促檢查“九個(gè)精準(zhǔn)”為核心判斷依據(jù)來建設(shè)運(yùn)行精準(zhǔn)扶貧監(jiān)管平臺(tái)。對(duì)象識(shí)別精準(zhǔn)化扶貧資金公開化扶貧數(shù)據(jù)融合化扶貧主體明確化扶貧部門協(xié)作化扶貧項(xiàng)目責(zé)任化對(duì)象監(jiān)管項(xiàng)目監(jiān)管績(jī)效監(jiān)管【解決方案】精準(zhǔn)扶貧65緊緊依托識(shí)別對(duì)象、幫扶措施、項(xiàng)目安排【解決方案】公共資源交易分析實(shí)現(xiàn)對(duì)依法必須招標(biāo)的項(xiàng)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析研究，為行政監(jiān)督部門提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)實(shí)現(xiàn)對(duì)招標(biāo)項(xiàng)目、標(biāo)段信息、中標(biāo)單位、中標(biāo)金額、中標(biāo)項(xiàng)目經(jīng)理(總監(jiān))等數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。實(shí)現(xiàn)對(duì)招標(biāo)人、招標(biāo)代理、投標(biāo)人、社會(huì)公眾、各類接入平臺(tái)等注冊(cè)使用情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)66【解決方案】公共資源交易分析實(shí)現(xiàn)對(duì)依法必須招標(biāo)的項(xiàng)目進(jìn)行統(tǒng)【解決方案】信用大數(shù)據(jù)67【解決方案】信用大數(shù)據(jù)67【解決方案】社區(qū)網(wǎng)格化管理68【解決方案】社區(qū)網(wǎng)格化管理68【解決方案】納稅人全景畫像69納稅人畫像是借鑒用戶畫像的概念，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過數(shù)據(jù)特征工程對(duì)納稅人進(jìn)行全方位描述，通過標(biāo)簽體系加以呈現(xiàn)，抽象出一個(gè)納稅人的信息全貌?！窘鉀Q方案】納稅人全景畫像69納稅人畫像是借鑒用戶畫像的概【案例展示】鄂爾多斯國(guó)稅局可視化展示70【案例展示】鄂爾多斯國(guó)稅局可視化展示70【案例展示】廣州地稅政務(wù)數(shù)據(jù)項(xiàng)目71【案例展示】廣州地稅政務(wù)數(shù)據(jù)項(xiàng)目71【案例展示】廣東省網(wǎng)上辦事大廳數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)72【案例展示】廣東省網(wǎng)上辦事大廳數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)72【案例展示】河南省政務(wù)數(shù)據(jù)共享交換平臺(tái)73【案例展示】河南省政務(wù)數(shù)據(jù)共享交換平臺(tái)73【案例展示】貴州省信用大數(shù)據(jù)分析74【案例展示】貴州省信用大數(shù)據(jù)分析74教育行業(yè)解決方案EDUCATIONINDUSTRYSOLUTIONS75教育行業(yè)解決方案EDUCATIONINDUSTRYSOL校園綜合情況分析產(chǎn)品觀星臺(tái)——校園綜合情況分析平臺(tái)基于教育大數(shù)據(jù)的專業(yè)解決方案，產(chǎn)品從高校所關(guān)注的重要指標(biāo)為主線，包括招生、教學(xué)、輿情、信息化、網(wǎng)絡(luò)安全、學(xué)生安全、科研成果、一卡通、圖書館等方面建立分析模型。與高校共同建立業(yè)務(wù)模型，共同挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，輔助校領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行管理決策。76校園綜合情況分析產(chǎn)品觀星臺(tái)——校園綜合情況分析平臺(tái)76校園信息化發(fā)展趨勢(shì)77互聯(lián)網(wǎng)校園校園網(wǎng)建設(shè)，寬帶接入互聯(lián)網(wǎng)為教學(xué)、科研、管理提供網(wǎng)絡(luò)才做的基礎(chǔ)環(huán)境信息化校園數(shù)字化校園實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源共享，電子辦公，校園一卡通，教學(xué)教務(wù)等校園實(shí)際應(yīng)用大數(shù)據(jù)校園整合信息化數(shù)據(jù)，通過高級(jí)計(jì)算對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘建模，輔助教學(xué)決策，預(yù)測(cè)未來第一階段第二階段第三階段校園信息化發(fā)展趨勢(shì)77互聯(lián)網(wǎng)校園校園網(wǎng)建設(shè)，寬帶接入互聯(lián)網(wǎng)信高校數(shù)據(jù)痛點(diǎn)78數(shù)據(jù)管理無標(biāo)準(zhǔn)多業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分散不可見無法預(yù)判無法輔助決策專業(yè)大數(shù)據(jù)人才匱乏無法監(jiān)控業(yè)務(wù)過程非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法挖掘價(jià)值傳統(tǒng)校園信息化“痛點(diǎn)”高校數(shù)據(jù)痛點(diǎn)78數(shù)據(jù)管理多業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分散不可見無法預(yù)判專業(yè)高校潛在大數(shù)據(jù)79校園業(yè)務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化為主，部分非結(jié)構(gòu)化互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化為主機(jī)器數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化為主數(shù)據(jù)來源一所高校大約數(shù)據(jù)量業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)50G全部無線接入數(shù)據(jù)200G1個(gè)月上網(wǎng)日志數(shù)據(jù)12T1個(gè)月教務(wù)系統(tǒng)招生就業(yè)學(xué)工系統(tǒng)資產(chǎn)一卡通監(jiān)控圖書館微博QQ微信貼吧新聞監(jiān)控WiFi路由門禁一卡通機(jī)器設(shè)備…………高校潛在大數(shù)據(jù)79校園業(yè)務(wù)系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)機(jī)器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源一所大數(shù)據(jù)是信息化技術(shù)的延伸80現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳統(tǒng)信息系統(tǒng)體系業(yè)務(wù)自動(dòng)化數(shù)據(jù)沉淀無法完成的任務(wù)：校園信息全貌無法集中展現(xiàn)多維度業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無法聯(lián)合分析對(duì)學(xué)生狀態(tài)的感知不即時(shí)數(shù)據(jù)管理難度大不標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)實(shí)校園大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)體系數(shù)據(jù)建模智能智能特征的補(bǔ)充，為高校新的管理理念提供技術(shù)的可行性依據(jù)：被動(dòng)向主動(dòng)轉(zhuǎn)化；管理向運(yùn)營(yíng)及服務(wù)型的轉(zhuǎn)化；大數(shù)據(jù)是信息化技術(shù)的延伸大數(shù)據(jù)是信息化技術(shù)的延伸80現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳統(tǒng)信息產(chǎn)品架構(gòu)81大數(shù)據(jù)技術(shù)模塊一卡通業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)機(jī)器數(shù)據(jù)Web日志無線認(rèn)證日志車流量監(jiān)控互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)教務(wù)學(xué)工圖書館學(xué)籍科研視頻新聞微博貼吧論壇DPI數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙決策輔助綜合校情評(píng)教輿情……招生綜合分析學(xué)生人口分析學(xué)生行為分析學(xué)生畫像績(jī)點(diǎn)成績(jī)分析教師人口分析教學(xué)質(zhì)量分析教學(xué)壓力分析科研成果分析畢業(yè)生預(yù)警安全失聯(lián)預(yù)警就業(yè)綜合分析口碑輿情監(jiān)控圖書館分析一卡通分析網(wǎng)絡(luò)行為監(jiān)控監(jiān)控圖像識(shí)別……數(shù)據(jù)管理集群產(chǎn)品架構(gòu)81大數(shù)據(jù)技術(shù)模塊一卡通業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)機(jī)器數(shù)據(jù)Web日產(chǎn)品亮點(diǎn)82學(xué)生安全教學(xué)質(zhì)量招生質(zhì)量校風(fēng)聲譽(yù)就業(yè)質(zhì)量用戶畫像高校在社會(huì)口碑外界負(fù)面評(píng)價(jià)突發(fā)事件傳播招生計(jì)劃完成度招生策略制定新老專業(yè)認(rèn)可度心理異常預(yù)警失聯(lián)預(yù)警惡劣學(xué)生行為學(xué)業(yè)預(yù)警院系專業(yè)教學(xué)評(píng)估畢業(yè)學(xué)位通過率畢業(yè)去向統(tǒng)計(jì)就業(yè)行業(yè)情況專業(yè)對(duì)口情況學(xué)生畫像教師畫像貧困生畫像產(chǎn)品亮點(diǎn)82學(xué)生安全教學(xué)質(zhì)量招生質(zhì)量校風(fēng)聲譽(yù)就業(yè)質(zhì)量用戶畫像觀星臺(tái)亮點(diǎn)價(jià)值學(xué)業(yè)預(yù)警:通過歷史成績(jī)、借書情況、上網(wǎng)情況、早餐次數(shù)、懲罰記錄等信息進(jìn)行深度挖掘分析，實(shí)時(shí)呈現(xiàn)校園完成學(xué)業(yè)存在風(fēng)險(xiǎn)的人群。及時(shí)識(shí)別、及早干預(yù)，幫助學(xué)生回到正確的軌道上來。83沉迷游戲預(yù)警:通過上網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、上網(wǎng)應(yīng)用、上網(wǎng)時(shí)間段、學(xué)習(xí)成績(jī)、就餐規(guī)律、宿舍門禁記錄等信息進(jìn)行深度挖掘分析，實(shí)時(shí)呈現(xiàn)校園沉迷游戲的人群。及時(shí)識(shí)別、及早干預(yù)，幫助學(xué)生迷途知返，順利完成學(xué)業(yè)。疑似貧困人群:通過月均消費(fèi)金額、每餐消費(fèi)金額和超市購(gòu)物等信息進(jìn)行深度挖掘分析，識(shí)別真正的貧困生，甄別偽貧困生。實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧，實(shí)現(xiàn)資源的公平分配。觀星臺(tái)亮點(diǎn)價(jià)值學(xué)業(yè)預(yù)警:83沉迷游戲預(yù)警:疑似貧困人群:觀星臺(tái)亮點(diǎn)價(jià)值84孤僻人群預(yù)警:通過消費(fèi)記錄、借書記錄、門禁記錄、上網(wǎng)時(shí)間段、社交媒體發(fā)帖等信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)深度分析和挖掘，識(shí)別出校園孤僻人群。及時(shí)預(yù)警、及時(shí)進(jìn)行心理疏導(dǎo)，避免引起校園悲劇。疑似失聯(lián)預(yù)警:通過消費(fèi)記錄、校園網(wǎng)登錄記錄、宿舍門禁記錄、學(xué)校大門出入記錄等信息進(jìn)行深度挖掘分析，實(shí)時(shí)呈現(xiàn)校園疑似失聯(lián)的人群。及時(shí)預(yù)警、盡早采取措施，消除安全隱患。疑似裸貸人群:通過異常消費(fèi)記錄、異常行動(dòng)軌跡、異常門禁記錄、異常上網(wǎng)記錄、異常社交媒體言論等信息進(jìn)行深度挖掘分析，識(shí)別校園疑似裸貸人群。盡早采取措施償還貸款，消除人身安全威脅，避免走上不觀星臺(tái)亮點(diǎn)價(jià)值84孤僻人群預(yù)警:疑似失聯(lián)預(yù)警:疑似裸貸人群:招生綜合情況分析COMPREHENSIVEANALYSISOFENROLLMENT招生宣傳效果分析不同招生渠道、形式的效果，數(shù)據(jù)分析后調(diào)整招生策略專業(yè)認(rèn)可度新老專業(yè)在各個(gè)地方生源情況，分析專業(yè)在不同地域的認(rèn)可度全校招生趨勢(shì)歷年全校招生情況，以及預(yù)測(cè)未來招生趨勢(shì)，熱點(diǎn)地域分析院系生源地分析每個(gè)院系、班級(jí)可直接了解學(xué)生來源地域的情況生源地?zé)崃Ψ植纪ㄟ^全國(guó)地圖了解生源地總體情況，熱力顏色可了解主要生源地區(qū)，可下鉆到縣市級(jí)別招生綜合情況分析COMPREHENSIVEANALYSIS學(xué)生綜合情況分析COMPREHENSIVEANALYSISOFSTUDENTS學(xué)生人口數(shù)據(jù)分析通過對(duì)學(xué)生學(xué)籍、來源地、性別、人數(shù)等人口信息統(tǒng)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解全校學(xué)生概貌成績(jī)綜合情況分析針對(duì)學(xué)生績(jī)點(diǎn)成績(jī)和及格率以及其他畢業(yè)和學(xué)士學(xué)位相關(guān)成績(jī)進(jìn)行分析畢業(yè)生預(yù)警通過學(xué)生成績(jī)分析對(duì)即將畢業(yè)但不符合畢業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)生進(jìn)行預(yù)警，輔助輔導(dǎo)員采取措施。學(xué)生畫像/類型標(biāo)簽根據(jù)業(yè)務(wù)建立學(xué)生的用戶畫像，通過分析學(xué)生的行為數(shù)據(jù)可以給每個(gè)學(xué)生進(jìn)行定性標(biāo)簽。學(xué)生綜合情況分析COMPREHENSIVEANALYSIS就業(yè)綜合情況分析COMPREHENSIVEANALYSISOFEMPLOYMENT就業(yè)單位分析就業(yè)率趨勢(shì)分析畢業(yè)去向分析就業(yè)薪酬分析能夠分析學(xué)生就業(yè)單位類型、以及單位所處行業(yè)領(lǐng)域，可分析得出專業(yè)對(duì)口企業(yè)，以及與高校匹配度高的企業(yè)通過分析就業(yè)率的發(fā)展趨勢(shì)來判斷高校教學(xué)質(zhì)量的具體成績(jī)，從而調(diào)整教學(xué)方式和內(nèi)容。了解畢業(yè)學(xué)生的去向，包括就業(yè)、創(chuàng)業(yè)、待業(yè)、讀研等方面，以及IT類職位或非IT類職位等方面。就業(yè)全球分布通過全球地圖，查看高校畢業(yè)學(xué)生就業(yè)企業(yè)分布情況，了解人才走向并挖掘。了解就業(yè)學(xué)生的薪酬福利，分析可得出不同專業(yè)畢業(yè)后的薪酬待遇情況。專業(yè)對(duì)口程度專業(yè)課程內(nèi)容與企業(yè)需求度的匹配對(duì)口程度，通過分析數(shù)據(jù)和結(jié)果報(bào)告來調(diào)整專業(yè)課程內(nèi)容，已達(dá)到培養(yǎng)合適市場(chǎng)的人才就業(yè)綜合情況分析COMPREHENSIVEANALYSIS教師綜合情況分析COMPREHENSIVEANALYSISOFTEACHERS教師隊(duì)伍的整體水平是高校教育質(zhì)量的保障，通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)不同職稱的教師進(jìn)行分析，可以幫助教師人才引進(jìn)、教師工作壓力飽和度、教學(xué)質(zhì)量評(píng)估、科研項(xiàng)目成果等方面進(jìn)行觀察，直接找到提升或預(yù)防依據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)建模設(shè)計(jì)教師畫像，可以對(duì)教師進(jìn)行類型細(xì)分，更容易定位，找到每個(gè)老師擅長(zhǎng)的業(yè)務(wù)內(nèi)容。教師數(shù)據(jù)檔案，使教師基本信息、所授課程、教學(xué)質(zhì)量、科研成果、工作強(qiáng)度級(jí)別、業(yè)務(wù)類型一目了然，盡收眼底。教師人口分析人數(shù)學(xué)歷性別教學(xué)質(zhì)量評(píng)估深度算法模型職稱專業(yè)教齡關(guān)聯(lián)學(xué)生成績(jī)科研項(xiàng)目成果熱點(diǎn)課題產(chǎn)出師生比分析學(xué)生滿意度工作壓力負(fù)荷度教師數(shù)據(jù)檔案出勤情況畢業(yè)校合同期……業(yè)務(wù)類型畫像工作活躍度教師綜合情況分析COMPREHENSIVEANALYSIS口碑聲譽(yù)輿情監(jiān)控互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用令信息高速傳播的同時(shí)也導(dǎo)致了高校輿情事故的頻發(fā)，高校如何進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和對(duì)重大事件預(yù)警、如何面對(duì)危機(jī)中的網(wǎng)絡(luò)輿論、如何合理利用媒體正確引導(dǎo)輿論，扭轉(zhuǎn)被動(dòng)局面，維護(hù)校園安全穩(wěn)定，正是令高校無從下手的頑疾。觀星臺(tái)的口碑聲譽(yù)輿情監(jiān)控讓學(xué)校維護(hù)良好的形象勢(shì)在必行。通過爬蟲引擎抓取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，并與預(yù)設(shè)預(yù)警主題關(guān)鍵詞進(jìn)行對(duì)比分析，實(shí)時(shí)監(jiān)控互聯(lián)網(wǎng)輿情信息，針對(duì)校園敏感事件做出及時(shí)預(yù)測(cè)并提供預(yù)警報(bào)告，有效輔助領(lǐng)導(dǎo)決策，大幅度縮小高校敏感輿論事件的傳播范圍。WORDOFMOUTHREPUTATIONPUBLICOPINIONMONITORING信息爬取信息拆解自定義分類持久化存儲(chǔ)預(yù)警機(jī)制報(bào)告定制設(shè)置監(jiān)測(cè)時(shí)間信息呈現(xiàn)輿情信息呈現(xiàn)郵件提醒短信提醒平臺(tái)提醒口碑聲譽(yù)輿情監(jiān)控互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用令信息高速傳播的同時(shí)也導(dǎo)致了科研成果熱點(diǎn)追蹤

HOTPURSUITOFSCIENTIFICRESEARCH研究熱點(diǎn)爬取語義化分析熱點(diǎn)追蹤持久化存儲(chǔ)對(duì)本?？蒲袛?shù)據(jù)進(jìn)行分析，可清楚的得知每個(gè)科研項(xiàng)目的成果、企業(yè)貢獻(xiàn)、科研投入產(chǎn)出等結(jié)構(gòu)。通過對(duì)中國(guó)知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)等主流學(xué)術(shù)型網(wǎng)站內(nèi)容爬取，并進(jìn)行語義分析，可及時(shí)了解當(dāng)下科研熱點(diǎn)，從而指導(dǎo)本校科研組的課題方向，緊貼科研領(lǐng)域趨勢(shì)，保持前沿的科技成果。當(dāng)下最熱的研究方向研究課題是否前沿科研成果有哪些哪些企業(yè)對(duì)科研有貢獻(xiàn)科研投入是否科學(xué)科研成果熱點(diǎn)追蹤

HOTPURSUITOFSCIENT學(xué)生行為追蹤分析STUDENTBEHAVIORTRACKINGANALYSIS停留1次9:00-9：10停留1次9:20-10：30停留1次10：40-12：40停留2次13：40-14：4016：00-17：40最后一次到達(dá)18:00王思洋計(jì)算機(jī)學(xué)院1402566449：00宿舍下線9：20第二食堂上線10：00第二食堂下線