在撰写计划书的过程中，需要结合实际情况进行灵活调整和修正。这些计划书范文旨在为大家提供一个参考和借鉴的基础，希望能够对大家的计划书编写有所帮助。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇一
3、目标是否能够得以实现。
搜集资料信息对招商工作来说，尤为重要。开发区招商过程原本就是一个收集信息、寻找机遇、寻求合作伙伴的过程。搜集资料要注意以下几点：
1、既要注重信息的针对性，但也不要放过信息的广泛性。如我们策划新闻发布会时，事先理所当然要重点收集与新闻发布会相关的资料及信息，但也不要放过附带而来的一些资料及信息。因为有时稍加留心就可以获得一些意外收获。这一点在广州经济技术开发区的招商史上不乏其例。如某广场项目就是偶尔从报刊上获得的一则消息而因此引进的。
2、要注意改进收集资料、获取信息的手段。信息瞬息万变，信息交换日益频繁，信息流量不断增加，获取信息的方式也在不断更新。我们要尝试采用各种先进的手段来收集信息。
3、要对信息及时加以处理，并提高加工处理信息的能力。信息是有时效性的，一定期限内信息才有价值，过时的信息是一钱不值的。我们要提高对信息的分析、处理和加工能力，对信息进行深加工，从而使信息的价值量大增。
制定招商方案的优劣直接影响招商策划后几个程序的进行，是开发区招商策划的一个重要程序，制定开发区招商方案的要考虑以下两个方面：
2、方案的可选择性，要同时制订各类方案，比较选择其中最合适、最理想的方案也就成为开发区招商策划中一个带有决策意义的重要环节。如果方案选择得好，继而进行的工业园招商工作就有可能取得好的成绩；选择各类招商方案要考虑一下几个因素：
a、要考虑开发区招商方案是否与开发区招商工作的长远战略目标相一致。前面已经提到，招商是一项系统工程，我们对本地区、本单位的招商工作要站在战略的角度进行准确的目标定位，在组织一项具体的招商活动时，首先要考虑招商方案是否与我们长远的招商目标相一致。
b、要选择成功率较高的一种方案。成功率的大小与方案的科学性和创造性有关，也与外方的政治、经济、宗教、文化、地理等因素有关，要选择双方有良好合作意向，把握较大的招商对象。
c、要选择成本较小，而效果又相对较好的一种方案。成本包括机会成本和货币成本。机会成本是指我们在得到一个机会时而又去另一个机会所付出的代价。如我们决定到国招商的同时，失去了在日本招商的可能性。我们在比较选择方案时，要选择机会成本和货币成本都较小，而效果又较好的一种方案。
实施的方案是在各类招商方案中经过了严格筛选和充分论证的，是可行和可靠的方案。因此，实施过程中要遵守原方案中制订的程序、原则和操作办法，不得随意变更时间、地点、出席会议的人员等，在万不得已的情况下才改变会议的有关事项。
开发区招商方案较为集中的实施阶段结束后，并不是园区招商方案全部过程的完结，更不是工业园招商策划的终止。跟踪调查招商方案主要提现在以下几个方面：
1、主动征询和收集外方(他方)对整个招商方案(如招商会)的意见。本次招商活动成功的地方在哪里?需要改进和注意的地方在哪里?通过收集这些反馈意见，对我们在以后进行类似的招商策划和制订招商方案时能有所借鉴。
2、对在招商活动中所捕捉到的信息要继续跟踪，对新接触的外商要保持联系，不要出现招商会一结束，信息和来往就随之终止的局面。对有意向的合作项目，要在方案实施之后创造条件促其尽快签约。
3、对在招商活动中已签约的项目要加快立项和报批工作，促使项目尽早上马，促使外资尽快到位，使合作项目进入实质性的实施和建设阶段。
4、对如何做好跟踪调查招商方案工作也应制订一个方案，分工到人，明确职责，并定期检查跟踪调查工作的成效。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇二
为了进一步落实公路工程质量工作会议精神，继续《开展公路工程基本数据打假年活动》。我们要以会议精神和要求作为今年工作重点，认真开展公路工程质量数据打假活动。我们认识到质量数据的重要性，要以求真务实的作风把数据的真实性和准确性作为工作的重点，加强和提高实验检测工作与内业资料的管理，要保证工程进度的同时要把工程质量意识放在第一位，牢固树立百年大计，质量第一的思想，确保工程质量。为了更好的落实基本数据打假年活动成立张晓凡为组长的基本数据打假活动小组，以组织的形式进行管理数据的真实性和准确性。把工作质量建立在科学可靠的实验检测数据基础上，对编造虚假数据等不良行为的人员，按有关规定进行严肃处理。
一、基本数据打假活动小组：
组长：
副组长：
组员：
二、工作目标：确保工程质量数据的准确性、真实性和完整性。
三、实施方案：
确、真实，试验检测人员要认真负责。
2、工程技术人员要积极参加上级部门组织的各种技术学习班，并到外市县学习先进经验，有步骤、有计划提高工程技术人员、试化验人员的技术水平。
3、要做到工程技术人员、试化验人员持证上岗，对工程中发现质量问题必须马上上报，不得隐瞒不报，以便把质量事故消灭在萌芽中，杜绝在工作中搞人情交易，编造假数据、假资料等违法乱纪行为。否则视情况给予警告、经济处罚、停止工作。
4、施工现场的各种原材料，成品半成品，严格执行有关的规定，采用抽样检测，现场抽查等手段，按规定检测频率逐批次进行抽检，合格后方可使用，不合格一律退回，对各种试验检测数据进行抽查，对重要工程质量检测数据进行全面检查检验，合格后方可使用，不合格一律退回。
5、工程内业是反映工程质量的重要依据，客观、真实、及时的内业资料对工程质量建设有着重要指导意义，它能及时发现问题和解决问题，也利于上级领导检查指导，所以要求工程内业人员对工程内业必须地当天完成，记录真实准确，实事求是。
6、在施工中认真执行公路工程质量评定标准，对各种试化验必须达到规定的频率，对不合格的部位及时通知施工工长进行处理，把质量问题消灭在萌芽中。
7、施工队长或施工技术负责人每天必须检查内业人员所做的工程内业资料，了解施工中的不足，以便发现问题和解决问题。
质检科长或项目技术负责人定期组织有关人员进行两个施工队的工程内业资料互检。
四、处罚：如有下列情况之一的给予批评教育，严重者给予经济处罚直至停止其工作：
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇三
无界投资控股集团作为一家以全球产业资源配置为核心的多元化运营管理企业，有着丰富产业园招商经验，并且已经成功打造了20几个产业园。关于如何制定产业园招商方案，我们总结出了以下8个要点，大家不妨对照着看，一定会让你的产业园招商工作更上一层楼。
自从杰克·特劳特的《定位》火了之后，各行各业便对“定位”两字视若发展的命脉，这在产业园的发展中同样如此。产业园定位要科学，园区应该根据自身的区位优势、资源禀赋等情况进行合理的发展定位、产业甄选。比如是一些相对偏僻的山区，那么产业园的定位就不适合高新产业。因此，产业园招商人员切不可盲目招商，而是应该是有选择的去招商。
产业园的发展目标其实是给企业的强心剂，企业之所以选择入驻产业园，一方面是冲着地方政策，但是更多的还是希望能够将企业做大做强，因此园区运营者需要告诉企业园区的目标及愿景，这也是吸引企业的一个亮点。
产业园基础设施的建设和产业配套，这两部分的重要性想必大家都知道，所以在制定产业园招商方案的时候，这部分也一定要写进去，一个优良的产业园区、一个有吸引力的园区，其服务配套应该是完善和健全的。试想，如果你的产业园不仅美观漂亮，生产性配套设施、生活性配套设施、服务配套也一应俱全，这可都是加分项。
每家企业都不一样，因此产业园区与企业之间的合作也一定会存在差异。这一部分在招商方案中也要明确的制定出来，在不影响整体的`情况，提供多样化的合作方式，尽最大的努力满足企业不同的需求同样是一件非常重要的事情。
企业的规模有大有小，因此企业对于厂房的要求及规模也不尽相同，对于那些对土地有需求的企业，方案中也可以制定出相应的政策，比如以土地的形式出让给他们。而对于规模相对小一些的企业，他们并不需要土地，那么我们就可以建设好厂房，让他们来使用，甚至在厂房的建设中，也可以让其自己去建设想要的厂房。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇四
中国社会科学评价中心荆林波《中国青年报》（2014年05月26日02版）。
大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革，首先要搞清楚什么是大数据，其次，要厘清大数据会带来哪些变革，最后，要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据？
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球ip流量达到1eb所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可翻番。
需要强调的是：所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共^v^门早两周时间预告2009年甲型h1n1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革。
如何应对大数据带来的挑战。
第一，大数据将成为各类机构和组织，乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内，大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲，企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争，工业时代引以自豪的厂房与流水线，变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台，而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用，成为当务之急。
第二，大数据的公开与分享成为大势所趋，政府部门必须身先士卒。
2013年6月在英国北爱尔兰召开g8会议，签署了《开放数据宪章》，要求各国政府对数据分类，并且公开14类核心数据，包括：公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月，我国^v^就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如^v^总理所强调的，社会信用体系建设包括政务诚信、商务诚信、社会诚信的建设，而政务诚信是“三大诚信”体系建设的核心，政府言而有信，才能为企业经营作出良好示范。作为市场监督和管理者，政府应首当其冲推进政务公开，建设诚信政府。为此，^v^通过《社会信用体系建设规划纲要（2014～2020年）》，要求依法公开在行政管理中掌握的信用信息，提高决策透明度，以政务诚信示范引领全社会诚信建设。
第三，机构组织的变革与全球治理成为必然的选择。
在工业时代，以高度的专业分工形成的韦伯式官僚制组织形态，确实具有较高的效率。然而，这种专业化分工一旦走向极致，就容易出现分工过细、庞大臃肿、条块分割等弊端，无法有效应对新的挑战。大数据技术提供了一种解困之道：在管理的流程中，管理对象和事务产生的数据流只遵循数据本身性质和管理的要求，而不考虑专业分工上的区隔，顺应了全球治理的需要。
1990年，时任国际发展委员会主席勃兰特，首次提出“全球治理”的概念。所谓全球治理，指的是通过具有约束力的国际规制（regimes）和有效的国际合作，解决全球性的政治、经济、生态和安全问题，以维持正常的国际政治经济秩序。为了顺应全球治理的浪潮，我国应当构建自己的全球治理理论。深化对全球化和全球治理的研究，为世界贡献中国对全球治理的先进理念。
当然，构建我国最新的全球治理理论，当务之急是构建我们的国家治理理论，夯实基础。《^v^中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化”。这充分体现了与时俱进的治理理念，切中了我们国家运行中的核心问题。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇五
根据安徽省第一次全国经济普查领导小组办公室（简称“省经普办”）下发的《安徽省第一次全国经济普查数据处理实施方案》和淮南市第一次全国经济普查领导小组办公室（简称“市经普办”）下发的《淮南市第一次全国经济普查实施方案》制定本方案。
一、组织模式。
淮南市第一次全国经济普查的数据处理工作在市经普办领导下，在省经普办数据处理组的技术指导下，按照“统一组织，统一程序，分级负责，分专业处理”的原则统一组织实施。各县（区）经济普查办公室设立数据处理组，数据处理组在本级经普办的统一领导下，在上级经普办数据处理组的技术指导下，负责组织实施本级经济普查的数据处理工作。各级数据处理组要建立岗位责任制，严格按照统一规范的数据处理流程，直接对原始普查表进行数据录入、审核，对基层表数据进行汇总，确保按时按质完成第一次全国经济普查数据处理工作任务。
二、实施步骤。
淮南市第一次全国经济普查数据处理工作分为三个阶段：
第一阶段为数据处理准备阶段，在2004年底前完成。本阶段的主要任务是作好普查数据处理前期的各项准备工作，主要包括：制订有关数据处理的各类标准，数据处理软件确定，数据处理工作试点，各级数据处理人员的培训，各级数据处理软硬件环境的准备，利用国家普查数据处理程序完成基本单位清查资料的数据录入并建立基本单位的名录库；完成个体经营户普查资料的数据录入和处理工作，在经济普查基本单位名录库的基础上分专业建立普查填表登记单位字典库。
第三阶段为数据加工汇总阶段，在2005年底前完成。本阶段的主要工作任务是：根据各级经普办制订的普查资料加工汇总计划，完成普查数据的分类汇总和排版制表等工作，并建立全市经济普查数据库。
三、主要工作任务。
(一)县(区)级。
1、制订本级经济普查数据处理实施方案。
2、准备本级经济普查数据处理的场地、机房和计算机设备。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇六
4.国有数字出版媒体利用大数据做出表率我国的国有数字出版单位属于“事业性质，企业管理”，同样也受到大数据的影响。国有数字出版单位生产力的未来提升，必然和大数据的获取、释放紧密相关。西方的媒体、政府、公民三者实行“媒体-政府-公民”三足鼎力趋势，三者之间保持相对独立，媒体得不到政府的资金或数据支持。我国的国有数字出版单位来源于国有传统媒体，充当着党和政府的喉舌，比其他商业媒体容易获得大数据。国有数字出版单位在不违背保密原则的前提下，应该尽可能和政府保持沟通，获得一个议题的全部数据，分析相关性，并最后释放到产品生产，这样就能在和他国媒体、其他商业媒体的竞争中保持自身的优势。国有数字出版单位对数据的获取和释放有着一定的依赖度：国有数字出版单位依赖政府收集数据的程度，国有数字出版单位依赖政府释放大数据的程度。大数据时代，国有数字出版单位的力量想壮大，数据权限的获取和释放程度是很重要的方面，国有数字出版单位在优先利用大数据将自身产品做大做强时，也就为其他商业媒体做出了表率，提示了一定的经营路径。
二、未来大数据技术在数字出版中存在的缺陷与挑战。
2.收集渠道闭塞搜集各种信息来完成大数据采集是数字出版未来的趋势，但目前的数字出版信息搜集仍存在一些缺点：数字出版产品在整个研发、生产、销售过程中还没有彻底完成信息化经营，整体搜集难度显得较大；数字出版的云存储平台根本不具备海量存储功能；数字出版中的内容商、平台商还没有完全转换成数据提供商，因此，他们无法及时获取数据；当前的数字出版产品无法记录消费者使用过程中的痕迹，因此即使数字出版中的内容商、平台商变成数据提供商，也无法记录数据。
3.高端数据分析人才极其匮乏对大数据进行分析，熟练运用hadoop、mapre-duce、分布式文件系统、并行计算框架等技术的人才十分缺乏，而很多高校的计算机和出版专业也没有专设数据分析研究方向来培养学生，这也直接导致数字出版领域的高端数据人才匮乏不堪。
4.数字出版商仍旧无法转变经营思路从数字发展趋势看，数字出版商要高度重视数据的搜集、整理和应用。目前数字出版内容商、平台商仍旧将自己的经营思路定于原始粗糙的财务分析软件分析基础上，没有从战略高度看待大数据的到来，没有意识到大数据对整个数字出版经营的重要价值。利用大数据进行产品设计、广告开发、效果测定、企业改革，需要一定的管理与经营思路转型。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇七
摘要：大数据分析技术使精准广告模式得以实现。众多通信运营商、电商平台纷纷进入广告代理市场，广告公司面临诸多困境，如关键数据的来源渠道受限，广告主对媒体的偏好转移。但大数据量化技术仍需要与营销方法结合，传统大众媒介在品牌塑造方面不可替代，广告主需要第三方监测公司降低广告投放风险，这些为广告公司突破困境提供了机遇，通过dsp+dmp的商业运作模式、“技术+创意”的一站式整合营销服务、“数量+质量”的内容营销策略和广告媒介多元与互动的精准传播平台等措施进行融合与创新，以适应全新的广告生态圈，并在竞争激烈的产业链中站稳脚跟。
关键词：大数据；精准广告模式；广告公司；融合与创新。
一、大数据背景下精准广告模式下广告市场面临的困境。
（一）新进入者的威胁。
（二）数据来源渠道受限。
广告行业在大数据时代主要竞争力来自于其专业化的数据库。广告公司虽然具有对消费者终端拥有专业的数据提炼和处理能力，但传统的数据获取途径已远远不能满足精准营销模式的要求，需要大数据库为广告主提供精准的消费者研究，从而制定更加精确有效的营销策略和广告，而目前第三方数据如谷歌、淘宝、百度和腾讯已自建dmp数据管理平台从事数据分析和管理工作，但这些dmp平台并不对外开放，更有甚者谷歌已开始禁止其他第三方数据管理平台对其关键数据的采购与交易，这对有些借助程序化采购获取数据来源的广告公司来说无疑是个打击。
（三）广告主媒体偏好转移。
在上述竞争压力下，传统广告公司要突破困境，必须利用大数据这一双刃剑，扬长避短，准确定位，以适应这一全新的广告生态圈，并在竞争激烈的产业链中站稳脚跟。
二、v告公司在大数据时代的机遇。
大数据分析技术实现了市场调查和市场细分领域的变革，极大地提高了市场细分的效率，使目标市场的精准定位成为可能，但从海量信息里面找到结果已然不能满足人们的需求，如何在海量信息中把碎片化、隐蔽式分布的数据重新组合、归类、排列、对比，剔除冗余干扰数据，获得反映用户真实需求的精准化、标准化数据，做到数据处理结果与用户真实需求高度匹配，进而为广告投放或营销决策提供有价值的参考，才是大数据真正的价值。很多广告公司在市场上经营多年，服务对象涉及各行各业，在消费者心理与行为、数据分析、营销策划等方面积累了丰富的营销经验，对于在海量数据中识别关键性数据，寻求用户数据背后的规律，发现和挖掘潜在需求，以及针对不同的营销目的，优化广告投放的受众质量，设计更容易被目标消费者接受的广告形式、以获得更好的用户响应率，销售转化率和品牌认知度等方面都具有敏锐的观察力和专业的判断力，利用大数据分析技术可以更好地为营销服务。
（二）传统大众媒介在品牌塑造方面不可替代。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇八
摘要：dt时代，最重要的是“大数据”。目前，大数据开发和应用正如火如荼地开展，然而真正实现落地的项目并不多见。大数据现在只呈现的是一个研究热点，迫切需要一种技术实现大数据精准开发应用。该文通过导入大数据概念，解释大数据包含的二元概念，分析“大统计”与“大数据”的区别，引出大数据技术之一“数据标识”方法与应用，用以标识人类行为数据和医学大数据开发应用的方法，文章进一步阐明“数据标识”的科学性和准确性，为大数据开发应用指引道路。大数据是人类行为轨迹生产出来的数据资源，大数据是关于人的研究，由于物理人体的边界清晰，医学大数据应用或将早于人类行为数据应用的成功，未来的人工智能离人们不再遥远。
关键词：大数据大数据技术医学大数据数据标识精准营销。
目前大数据应用还处在启蒙和探索阶段，能够成功落地的项目不多。大数据是一种以数据为资源的高科技，数据在大数据中的地位相当重要，其一，拥有资源数据本身就是不容易做到的事情；其二，拥有资源数据还要有使用数据的想法、数据目标和数据技术。能够拥有以上所述中的一点已经很难了，大数据项目落地则需要拥有以上两点，这可能也是大数据项目目前落地少的原因。需要第一点大数据资源数据的各单位有其各自的解决办法，这里不讨论获得数据的方法，只谈谈第二点中大数据准确应用的一些方法。
大数据是人类发展的第五个阶段，第一个阶段：农耕时代；第二个阶段：工业时代；第三个阶段：电汽时代；第四个阶段：it时代；第五个阶段：dt时代；第六个阶段：ai时代-人工智能。梳理一下人类发展的进程可以看出，人类的发展是由人力的简单粗放开始，逐渐发展为机器代替体力，精细的电汽文明逐渐代替简单粗放工作，解放了人类的双手，随后计算机的发展代替了人脑部分功能，人类进入了it时代。简单看以上人类发展进程：人类科技的发展是由简单粗放到精细准确，由机器代替人工的进程。进入dt时代的大数据技术应该是更精确、更高级的技术，数字是最精准的表达方式，数字集合出来的数据也应该是最精准的表达方式，事实上不是这样简单。
由大量数字或是数据进行运算，可以得到精确结果的方法是统计学，应该叫做大统计比较好，不是大数据。
2大数据精准使用需要“数据标识”
“数据标识”的原理和方法。
人类科技发展是向着更精准、更智能化的方向发展，dt时代的大数据是可以满足人类更精准和更智能化的需求。前面提到目前大数据落地项目少，尤其能够产生价值的项目少，归纳为不能很好地使用大数据是相当重要的原因，大数据是数据在模型中准确应用的科学技术。好的模型制作相当重要，但数据的理解也非常重要。理解好大数据中的数据才能很好地使用数据，才能做好大数据。在《大数据及其应用前景研究》中笔者写到过数据的理解是每个人的知识水平决定的。理解好大数据的数据还要掌握如何使用数据的技术，这种使用数据的技术是需要把数据精准地放入大数据模型上在计算机中运行，输入精准数据才能有精准运算结果，做到数据精准使用必须学会“数据标识”。
“数据标识”是笔者在做医信天下医学大数据医院排行榜的思考和心得，这里同大家分享和探讨。“数据标识”的方法是笔者在中国医学科学院医学信息所做医学数据库工作方法的延伸。查阅资料没有查到有关如何做好“数据标识”的文献。先介绍一下初期医学数据库建设的方法，这样可能有助于更好地理解“数据标识”原理、概念、依据和使用方法。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇九
一、传统广告的发展瓶颈与精准广告的兴起。
20世纪的著名广告人沃纳梅克说过：我知道我的广告费有一半是被浪费的，但我不知道是哪一半。这是对大众广告投放模式弊端的最好注解。大众广告呈现给每一位受众的信息都是一致的，而广告受众的需求却各有不同。因此，这些高昂花费在很大程度上是无效的。
精准推送和广泛覆盖相结合才能达到广告传播效果的最大化。针对消费者的区域、年龄、性别等人口统计属性进行的市场细分仍无法实现精准推送。针对vip客户的营销常常建立在精准的客户信息之上，但这种方式只针对小部分人群。可见大众传播时代的精准营销虽能解决“精准”的问题，却无法解决生产规模的问题。数据库营销在营销的“精准”之路上走出了更扎实的一步。但问题依然存在，以企业为主体的数据库是小规模而不经济的，此类数据库无疑是数据“孤岛”，同时必须耗费大量的人力物力进行专业的开发和维护，真正应用数据库营销的企业非常有限。
要在精准投放的同时达到广泛覆盖，广告必须有庞大的数据系统的支持。在信息增长急剧加速、大数据挖掘和分析技术逐渐成熟的背景下，精准广告应运而生，它利用数字采集、存储和分析技术预测用户的需求，并在恰当的时机将广告信息送达用户。广告传播不再将大众看作一个整体，而是将他们看作有着不同需求的个体。
二、精准广告研究概况。
（一）精准广告研究的总体情况。
2013年至今为精准广告业研究的逐步深入阶段。研究数量趋于平稳，从产业链、营销方式、传播方式等多角度探讨了精准广告，研究呈现逐渐深入之势。张辉锋等（2013）提出精准广告对整个广告业形成一种理念颠覆，广告的运作从以媒体为中心转为以消费者为中心，从创意驱动转向创意、技术共同驱动，同时广告传播的边际在趋于消融。刘英贵等（2013）在《新媒体传播中精准广告的营销方式研究》一文中将精准广告分为cookie跟踪式的精准投放和跨平台的微博精准营销两种模式，同时指出目前精准广告投放的滞后性和受众隐私安全的隐忧。倪宁等（2014）通过精准广告的实现过程，提出要确立以消费者为中心的广告传播策略。李晓霞等（2015）分析了大数据时代对精准广告传播的影响，并探讨了相应精准广告传播策略。曹军波（2015）提出精准广告的自动化、高效化的发展趋势。鞠宏磊等（2015）提出大数据精准营销从核心要素、产业流程、生产关系等方面重构了广告产业。
（二）目前精准广告研究中存在的问题。
1、概念界定问题。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇十
2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。
百分点基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下：
银行业大数据应用。
1、用户实时行为分析。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇十一
为贯彻落实《山东省人民政府办公厅关于印发济青烟国际招商产业园建设行动方案（20xx—20xx年）的通知》（鲁政办字〔20xx〕37号），进一步深化产业链精准招商，聚力引进支柱型、引领型世界500强企业，打造国际一流的高端产业招商先行区，特制定本工作方案。
（一）指导思想。以新时代中国特色社会主义思想为指导，牢固树立新发展理念，发挥山东新旧动能转换综合试验区“三核”城市、中国（山东）自由贸易试验区烟台片区等重大战略优势，以“引龙头、建链条、育集群”为总体目标，以高端化工新材料、海洋生物与医养健康、高端装备制造产业为主攻方向，以产业链招商为路径，围绕“延链、补链、强链”核心关键环节，瞄准价值链高端，紧盯世界500强企业，创新实施“标准地”招引，力争“引进一个、带动一群、辐射一片”，着力打造全国领先、具有全球影响力的高端产业集聚区。
（二）发展目标。20xx年,国际招商产业园落地1个世界500强企业、2个引擎性项目，构建形成“领军企业+产业集群+特色园区”的推进态势和“项目支撑+政策保障”的运行机制，产业规模达到900亿元。到20xx年，每个优势产业集聚区至少新落地1个世界500强企业、1个行业领军企业、一批延链补链强链标杆性企业、一批引擎性项目，构建形成主导产业鲜明、龙头企业带动、上下游配套拉动的产业生态圈，产业规模达到1600亿元。到20xx年，培育形成国内一流、世界知名的先进制造业集群，全方位迈向全球产业链和价值链中高端，产业规模达到3300亿元。
依托中国（山东）自由贸易试验区烟台片区、新旧动能转换综合试验区、中韩（烟台）产业园等重大战略功能区，重点打造高端化工新材料、海洋生物与医养健康、高端装备制造3大产业集聚区。
（一）高端化工新材料产业集聚区。
1.集聚区位置。位于烟台开发区大季家街道和潮水镇之间平畅河区域，规划面积20平方公里。
2.集聚区产业现状。集聚区拥有万华化学、万润股份等国内行业龙头企业，拥有聚合物表面材料制备技术国家工程实验室等多家省级以上创新平台，已形成基础化学原料制造、合成材料制造、专用化学品制造、橡胶制品业等多门类产业体系。其中，万华化学成功研发出第六代mdi的制造技术，成为中国第一家、全球第四家掌握mdi的制造技术的企业，mdi产能世界第一，跻身全球化工20强。万润股份生产的沸石系列环保材料适用于国际最高要求的汽车尾气排放标准。
3.集聚区产业培育及招引方向。加快调整高端化工先进基础材料产品结构，积极发展高端化工精深加工和高附加值品种，提高关键战略材料生产研发比重，前沿新材料取得一批核心技术专利，部分品种实现量产。
（1）高性能树脂。以万华化学为龙头聚力发展异氰酸酯、工程塑料、高端聚烯烃、高性能聚氨酯材料及制成品，建设全球产能最大、品种最全、竞争力最强的异氰酸酯基地。
（2）橡胶及弹性体。依托万华化学高性能热塑性弹性体创新平台，发展有机硅改性聚氨酯热塑性弹性体、聚烯烃热塑性弹性体、丁基橡胶/尼龙热塑性弹性体、聚酯型热塑性弹性体。
（3）电子化学品。依托万润股份等企业，发展平板显示用液晶和oled材料。
（4）先进无机非金属材料。依托万润股份，加强沸石催化剂在乘用车尾气催化治理、电厂烟气脱硝等领域的研发应用。
（二）海洋生物与医养健康产业集聚区。
1.集聚区位置。位于烟台开发区八角街道白银河以北区域、高新区核心区南部和牟平区沁水工业园内，规划面积23平方公里。
2.集聚区产业现状。集聚区内拥有“国家火炬计划海洋生物与医药特色产业基地”“国家山东创新药物孵化基地”“国家综合性新药研发技术大平台”等多个国字号招牌，培育了绿叶制药、东诚药业、荣昌制药、石药百克、迈百瑞等一批行业龙头企业和细分领域骨干企业，拥有国家综合性新药研发技术大平台示范企业3个、国家级企业技术中心1个、省级企业技术中心（工程实验室、研究中工程技术研究中心）19个，产品涵盖生物制药、医疗器械、诊断试剂与疫苗、现代中药、生物保健品等多个领域。其中，绿叶制药致力于抗肿瘤、中枢神经系统、心血管、糖尿病等领域的创新药物研发、生产和销售，入选“医药上市公司研发创新实力10强”。荣昌制药的系统性红斑狼疮（sle）新药泰它西普获得美国食品药品监督管理局（fda）ii期临床试验许可，并向国家药品监督管理局正式提交新药上市申请。石药百克的聚乙二醇化重组人粒细胞刺激因子注射液（津优力）技术上处于国内领先水平，上市占有率全国第一。
3.集聚区产业培育及招引方向。培育壮大生物医药、医疗器械、海洋健康产品等优势产业。
（1）生物医药。支持企业针对肿瘤、免疫系统疾病、心血管疾病和感染性疾病，开发长效注射用微球、微晶、透皮贴剂等高端制剂和基于新治疗靶点的抗体新药，搭建长效和靶向高端制剂及adc、双功能抗体等新型抗体技术平台。支持企业针对糖尿病、病毒感染等疾病，开发长效性基因重组蛋白质药物以及多联多价疫苗、基因工程疫苗、病毒载体疫苗、核酸疫苗等新型疫苗。
（2）医疗器械。支持企业发展掌握核心技术、临床价值大的体外诊断产品，包括高通量生化分析、免疫分析、分子诊断仪器及相关试剂；支持企业发展医用高压氧舱、气压舱、医用制氧等各类涉氧器械和用于口腔修复、皮肤修复、韧带修复、骨修复以及神经修复的各类组织修复材料新型产品。
（3）保健品和海洋健康产品。支持企业发展保健饮品、氨基酸类和人参类功能性保健食品及海洋生物制剂、海洋保健食品。
（4）高技术医药研发和产业化服务外包。围绕特色中间体和原料药、高端制剂、新型抗体等领域，支持建设一批高水平、国际化的综合性生物医药合同研发和生产服务平台。加大对car-t免疫治疗药物开发平台及抗体药物产业化生产工艺表征、工艺验证（pc/pv）关键共性技术平台的支持力度。
（三）高端装备制造产业集聚区。
1.集聚区位置。位于烟台开发区古现街道磁山周边区域和福山区北部智造芯城，规划面积平方公里。
2.集聚区产业现状。集聚区及周边产业基础雄厚，拥有汽车整车设计研发、新能源汽车核心零部件、工业机器人、增材制造等规模以上企业百余家，形成以上汽通用东岳（别克、雪佛兰品牌）整车制造、现代汽车整车设计研发中心和德尔福为龙头，涵盖新能源汽车研发设计、测试、成果转让及轻量化车身、发动机、变速箱、底盘、动力电池、整车电控和热管理系统等传统燃油及新能源汽车全产业链配套，是目前山东省最大的乘用车及动力总成生产基地。同时，在研发生产智能机器人、3d打印机及智能工厂等领域集聚了艾迪精密、路通精密、三迪时空等一批龙头企业，打造了烟台智能制造产业园等一批装备制造产业载体。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇十二
bigdataplatformanalysis。
softwareproduct。
聚光科技（杭州）股份有限公司。
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目录。
1.大数据背景。1。
2.1.定位。4。
3.1.背景定位。53.2.功能。5。
i
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1.大数据背景。
1.1.什么是大数据。
大数据最早在上世纪90年代被提出，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
现在，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3v特征”：量级（volume），速度（velocity）和多样性（variety）。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个v——value，价值；而ibm在其相关文档中给出的第四个“v”则是真实性（veracity)。
大数据的价值：在海量的规则或不规则数据之中，用新的数据处理手段，以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。
1.2.发展现状。
随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升，互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称，每天全球几十亿人使用计算机、gps设备、电话和医疗设备，产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家，他们的需求和习惯尚未被真正理解，如果能够借助大数据相关技术分析和挖掘数据背后的信息，将有助于认识需求、提供预测和防范危机。
大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以aaas（分析即服务）为主要标志的cloud2.0时代。
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项目使得卫生单位及早研制预防疫苗，及早控制疫情的扩散，大幅降低了流感的传播。
3、飞机票价高低和多早预购的关系。
也许大家会直觉地认为越早买机票就越可以买到较便宜的机票。一家叫farecast公司的创始人从他的亲身经验启发了一个新的服务。他发现坐他旁边的人比他晚好几天购买机票却比他的购买价格还低。于是他搜集了所有航空公司的票价与提前订购时间的数据关系，并建立了数学模型。现在我们任何人可以上到他的网站：，输入你的出发地和目的地，加上你要出发的时间，马上这个网页能告诉你是现在就赶快买票还是再等几天才买。
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3.环境数据中心。
3.1.背景定位。
环境管理部门每天要面对大量的数据，如环境监测数据、排污收费数据、排污申报数据、环境统计数据、环保信访数据、行政处罚数据、总量减排数据等。这些数据，往往存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题，给环境管理带来诸多困难。各业务系统也彼此独立，从而形成了一个个信息孤岛，数据难以共享，环境决策缺乏有效的数据支持，难以做到科学决策。因此，需要建立统一的环境数据中心，全面整合各类环境资源数据，实现数据的集中管理。使之成为环保各业务科室之间协同工作的数据中心，成为多媒体、文档资料和政策法规的存储中心，成为环保决策所需的数据仓库中心。
3.2.功能。
3.2.1.数据的管理。
数据中心的数据来源主要于：
4．数据直报系统：系统提供定制的录入界面，用户手工填报。
3.2.2.数据的管理。
1.文件的上传、修改、删除2.元数据的编辑。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇十三
新学期，贫困新生入学后无需专门填写资助表格，学校便可分析出他们是否需要资助，并智能匹配可提供的资助种类。电子科技大学开学前夕，已经利用大数据系统为1400余名贫困新生进行“数据画像”，并分别量身定制出个性化的资助方案。
2017年新学期开学，电子科技大学2017级新生获取电子录取通知书时，即可访问学校资助中心的“智助系统”，完成个人信息填报、在线照片上传等环节。通过智助系统，学校提前便可以采集到约40类新生数据，包括学号、专业、宿舍、生源地、高考成绩、是否单亲、是否残疾、是否五保户、是否办理生源地贷款等。
“在获取数据后，系统会运用大数据进行深入挖掘，分析新生的家庭经济情况、生源地经济情况、家庭组成情况，并对他们的贫困状态进行提前评估。”电子科技大学学工部部长于乐说，系统将针对每位新生的“数据画像”，生成相应的贫困指数，从而匹配对应的特别困难、困难、一般困难和不困难等贫困等级。
在对贫困状态进行精准评估后，系统还可以全面刻画贫困新生的群体画像，从而形成贫困学生特征集，将贫困学生划分为低保家庭、贫困地区、家庭负债、意外事故、单亲家庭等10大类。
“接下来就是智能匹配。由于不同的贫困学生有不同的贫困原因，所需也不尽相同。系统会根据新生的困难程度、应急程度等划分资助优先级，并根据其贫困状态智能匹配个性化的资助方案。”于乐说。
陈星(化名)是电子科技大学软件工程专业的一名2017级新生，在来学校报到前，他就收到了学校的新生路费、生活补助资助。原来家住山西省忻州市偏远山区的陈星，靠父母微薄的务农收入，还要供养患有脑血栓的爷爷，靠着政府的低保收入度日，系统在了解到他的情况后，便智能生成了相匹配的资助方案，其中就包括路费补助这一项。
于乐说，学校在资助方面共有143项资助项目，包括保障性资助和发展性资助两大类。此次新生报到大数据智能匹配的资助方案主要以保障性资助为主。
“保障性资助涵盖助学金、助学贷款、特困补助、临时困难补助等97项，这是给予学生的基础物质性保障，保证每一个学生的学业不受家庭经济条件的影响。”他说，针对偏远山区的学生，系统进行特征识别后，智能推送给他们新生路费和生活补助的资助方案;针对需要助学贷款的新生，学校也会提前推送信息提示所需材料、办理流程等，并为他们开通绿色通道。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇十四
1、负责公司大数据处理框架研发工作，设计与开发分布式存储、数据处理与分析架构。
2、负责大数据平台与产品和相关技术的追踪及研究。
3、负责大数据的处理工作，以及业务数据提取、加载、转换处理流程的开发和优化。
5、负责相关项目的技术支持和服务。
6、持续对系统的技术架构进行改进和优化。
1.负责大数据项目整体架构规划，包括应用架构、技术架构、物理架构和数据架构等；
3.负责项目对外技术沟通，具有较强的沟通，表达和文档撰写能力；
4.根据公司项目和业务发展特点，负责研究相关大数据前沿技术；
5.推动技术能力的沉淀。
1、建设大数据平台，主要技术为k8s,docker;。
2、跟进开源社区的更新，阅读文档，验证feature;。
3、阅读容器生态圈各组件的开源项目代码，开发新功能；
4、持续提升平台的性能和稳定性。
2、负责实时，离线数据分析处理及实时平台的建设和搭建。
3、熟悉。
flink。
流式计算引擎的使用以及源码原理，并且有相关的流式处理平台的经验。
4、java基础扎实，熟练掌握垃圾回收，网络，多线程编程，了解。
python。
或
scala5、负责大数据平台技术架构、数据架构的分析与设计；
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇十五
自减刑假释信息化办案平台建设运行以来，审判机关与刑罚执行机关、检察机关互联互通，实现办案部门、办理案件、办案人员、案件数据全覆盖，减刑假释案件办理在公开透明中进行，有效提高了减刑假释案件的办理质效。
信息化办案平台联通了监狱、法院、检察院办案系统，通过网络实现文书、材料等同步送达，做到网上信息共享、数据交换和协同办案。同时，对相关数据进行实时电子存档和监管，案件办理“全程留痕”，严格规范了案件办理程序，避免人为干预影响，还可对相关节点追溯回查，确保案件结果公平公正。此外，信息化办案平台同法院信息公开平台及全国法院减刑、假释、暂予监外执行信息平台实现无缝对接和信息共享，减刑假释案件立案公示、开庭公告和文书上网等均实现网络化运行。
省法院法官刘永生表示，疫情期间，通过减刑假释信息化办案平台进行视频庭审，减少了人员接触，确保案件相关人员的人身安全，为法官顺利办案提供了保障。
据悉，省法院和各中院通过减刑假释信息化办案平台累计线上办案12万余件，案件平均办理天数缩短到22天，有效节约了审判资源，推动司法流程公开透明，进一步提升了司法公信力。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇十六
说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。
（一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的。
第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括：
体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引。
服务外包：购买服务---简单服务。
让渡社会：众包---自助服务。
边界开放：数据开放---创造服务。
第二，是其技术演进，针对数据处理的技术。
首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去ioe的思路。
第三，是数据挖掘分析技术。
画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。
这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。
政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。
（二）政务大数据的定义及特点。
按照政府管理的数据来源和种类，可以分为下三类：
第一类业务数据：业务办理过程中采集和产生的数据。
第二类民意社情数据：对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。
第三类环境数据：通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。
在以前的电子政务建设阶段，政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上，而对第三类数据，特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，第三类数据的数据量和价值都在迅速增长，相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。
政务大数据与其他领域大数据相比具有鲜明的特点：
体积大，增速高：涵盖经济社会管理的方方面面，数据积累量巨大。每年处理的数据呈指数级增长。
种类多，价值大：以宏观经济基础数据为例：涵盖经济、社会、医疗、环境、工农业、教育、旅游等社会关键领域数据，具有极为重要的社会和经济价值。
垄断性，难获得：政府部门及公共企事业单位采集数据有些是专营的业务，一般企业是采不到，也买不到。
通过以上可以看出，政务大数据同传统数据相比，不仅包括结构化数据，更包括大量非结构化数据，且具有数据量大、应用价值大、速度快、种类繁多等特点。
我们要高度重视大数据应用对政务工作正在带来和将要带来的各种影响，充分认识推进大数据应用的必要性和紧迫性，加强顶层设计，分专业分步骤实施。
开展政务领域的`大数据应用首先是观念、思路的转变，转变电子政务建设主体，由政府营造创新发展环境，引导企业为主体开展电子政务建设，同时，我们政府也需要在实际工作中给予支持和指导，一方面采用给予适当的政府补贴和协助优秀电子政务解决方案的推广应用等方式，帮助初创企业快速成长；另外，在社会服务领域，政府退到后台，提供数据和基础服务，让企业直接面向社会提供贴近需求的服务。大数据在政务领域的应用可以涉及到政务领域方方面面，今天因为时间有限，就领导决策、社会管理、公共服务等几个方面做简单说明。
领导决策。
大数据的包容性将打开政府各部门间、政府与公众间的边界，信息孤岛现象大幅消减，数据共享开放成为可能，而数据开放使得公众更多的参与决策，这势必直接影响组织怎样作决策、谁来决策，甚至将改变决策过程和结果，同样会带来如下本质的改变：
直觉的判断被迫让位于精准的数据分析，人类必须依靠数据作决策，甚至将决策权完全交给数据。
公众多途径参与，必将深入影响政府决策。
社会管理。
政府数据与互联网数据相结合，分析艾滋病。
公共服务。
通过对政府面向市民的互动数据的分析，为市民提供更精细化和个性化的服务，如对政府呼叫中心海量非结构化的语音数据、服务过程和服务问题的分析处理，深度挖掘客服语音数据价值，可以更好的支撑服务和营销，进一步改进政务呼叫中心工作。另外通过大数据搜集和分析民众关心的问题，包括舆情、口碑等。为市民提供更好的服务。
二、政务大数据应用基础和前提。
开展政务大数据应用，需要具备哪些基础工作和必备条件。在政务领域开展大数据应用并不是从零开始，我们各级政府开展电子政务工作已经多年，在很多领域都做了很多工作，为政务大数据应用奠定坚实的基础，归纳起来有以下几个方面：
在信息资源管理的规章、制度、标准方面，国家和北京市政府相应制定并出台一系列规章制度，如《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》（中办发[2004]34号、《中华人民共和国政府信息公开条例》(国务院令第492号，2007）、《关于加强政务信息资源管理的若干意见》（京信发[2009]2号）、《北京市信息化促进条例》(2007)，第三章为信息资源开发利用、《政务信息资源共享交换平台管理办法》（京信办发[2008]13号）等。
强化政务信息资源管理的基础工作，如为加强电子政务基础工作，2006年市信息办发布《关于加强部门电子政务基础工作的通知》，要求全市各部门按照“四清两统一”要求，做好业务、服务和信息资源梳理与目录编制工作等基础工作。
信息资源基础建设设施方面，包括建立了完善的市共享交换平台、物联网应用支撑平台、移动管理平台、政务云、四大基础库、各类重要信息系统及信息资源库350余等基础设施及核心业务信息方面工作。
这些工作为开展政务领域大数据应用奠定坚实的基础。
三、北京市市级大数据平台顶层设计框架。
大数据在政务领域应用，区别于以往重要一点是:更加强调的事政务大数据的开放和共享，一是委办局之间政务数据资源的共享，二是面向社会公众开放政务数据资源。政府部门及相关公共企事业不但要尽可能地开放数据资源，还要以购买服务或资源换投资等方式引入政务应用与服务，发挥社会与市场的力量改善政府服务能力。政府数据的开放共享是大数据在政务领域应用的条件或前提。一些单位，如北京、上海分别建立了专门的网站，汇集各政府部门可开放的、有经济和社会利用价值的数据资源，为社会企业或个人服务开发者提供各类实时与非实时数据的下载和服务，目前已经取得了一些的成效，并举办了推广活动。如北京市政务数据资源网，成功举办了“2014年北京市政务数据资源网应用创意大赛”，得到了社会公众广泛的关注，也涌现出了“晒公益平台”、“优质幼儿园、中小学招生地图”、“掌上交通综合信息服务”等一批优质服务产品。
作为北京来说我们已经有了共享交换平台、物联网平台还有政府数据开放网站等重要的信息化基础设施，为什么还需要重新规划一个市级的大数据平台？它与现有的这些平台和系统是什么关系？与各委办局的大数据应用系统又是什么关系？这是由他的功能定位来确定的。这个平台不同于以往的共享交换平台，强调的是数据的融合、使用、落地。有些数据比如涉及政府内部数据如人口数据、医保数据等是买不到的。还有视频数据不是可以随便安摄像头采集的。还强调了对现有平台、系统及数据资源的调度管理。
四、智能交通大数据应用示范。
（一）新一代智能交通系统对数据整合需求。
交通共享交换数据中心（交通委与交管局）建设应列入日程，并统筹全市域的政府交通路况信息发布；政府部门之间数据融合共享，各类数据包括交通领域、城市规划、人口分布、法人及空间地理等数据融合共享，以从整体、系统上、研究缓解交通拥堵、保护环境的治本措施；政府to企业；企业to企业数据共享机制，加大交通数据资源向社会开放共享力度。
（二）交通领域数据与其他相关数据融合。
1、交通信息分散、碎片化情况。
市交通委掌握的浮动车实时路况信息、一卡通信息、道路基础设施等信息，主要覆盖范围五环内城市道路；交管局掌握的固定检测器实时路况信息、视频信息、交通事件、事故、施工等信息，覆盖范围为环路及城市快速路；经信委及其他局掌握的公众出行相关的地理空间、位置图层、应急物联网信息、人口、法人等信息；电信运营商的信令数据及互联网等信息，覆盖范围为全市域；来自交通台的广播信息，来自相关互联网微博、微信信息。
2、各类交通信息融合。
采用最新的大数据融合处理技术，通过市级政务大数据平台，由大数据应用需求单位负责具体实现各方数据的汇聚、加工融合与共享交换，形成更为全面、准确、及时的完整、全市域道路实时路况及出行位置信息服务。
以上工作研究团队成员有亚信、北航、中兴、数贝、太极等。现在正在搭建北京市政务大数据平台及应用示范的原型系统。下面我们看一下基于这个平台我们做的应用方案。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇十七
每个地方，都有其独特的产业，比如上海重点发展金融产业，杭州是电商圣地，义乌是小商品之都，深圳主打科技……每一个地方都有最适合其产业发展的规划，在打造一个园区的时候，首先应了解当地的产业资源，上下游配套。
那怎么才能知道当地的主打产业是什么，通过区域产业大数据分析技术，分析该区域集中经营的企业，都是从事什么业务，规模如何，是否形成产业集聚，通过大数据分析后，就可以从一个个数据中，判断该区域的核心产业是什么，最欠缺的产业是什么了。
对于一个产业园区来说，前期的定位和规划，代表着这个园区发展的天花板在哪里，是否能够实现可持续发展。了解了区域的产业情况之后，就要针对区域的产业规划，对园区进行定位。
比如爱就投通过平台的大数据技术，发现泰州姜堰聚焦新能源、智能制造两大主导产业以及大健康、电子信息两大战略性新兴产业，这就使得我们在打造园区时，需要围绕这几大产业体系进行产业规划。
当然，是千篇一律，还是差异化发展，是园区需要思考的问题。经过综合大数据分析，我们发现泰州曾经被称为应急产业之都，有非常深厚的应急产业基础。
于是根据当地该产业上下游配套情况，我们打造了中国泰州智能应急产业园，在短短几个月内，吸引了超过130家企业落户纳税。
雁群在迁徙之时，飞行的队伍中一只大雁会借助前一只大雁的羽翼产生的动力而飞行，这样会更省力。在园区招商的过程中，这样有着典型带头示范作用的头雁企业是不能少的。一个头雁企业甚至可以带动非常多上下游配套项目落户园区。
在实际招商过程中，爱就投通过大数据遴选除了各行各业的优质头部企业，通过吸引头部企业入驻来打造头雁效应，吸引该企业上下游项目入驻。
“外来的和尚会念经，但未必能念好经”，有时候与其侧重外部企业的引入，不如先尝试扶持本地企业成为龙头，带来产业集群效应。扶持当地企业或已落户企业成长，做大做强，辅导企业挂牌ipo，从而吸引更多潜力企业入驻，形成主体产业园区。
“天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往”，没有足够的利益，企业凭什么要背井离乡，迁移到其他地方？所以同时通过税收、土地、贴息贷款、科技奖励等手段，吸引潜力企业落户，也是一个方法。
但是不同的企业，对于政策的需求是不同的，比如在实际操作过程中，我们发现很多智能制造企业，需要搬迁设备，对于设备补贴、厂房补贴等方面有需求，于是我们通过大数据匹配技术，为企业匹配适合其企业发展的园区，满足企业的差异化需求。
企业发展，需要人才，产业发展，同样离不开人才的供给，不少地方已经开始筑巢引凤，吸引人才，谁的速度快，效率高，谁就能抢占人才高地。
但绝大多数企业，对各个地方的人才政策是不清楚的，为了方便企业匹配查询，爱就投大数据，也对人才政策及人才匹配方面，做了一些研究，可以帮助企业匹配适合的人才集聚园区。
要吸引企业落户，推动园区发展，就离不开资本的力量，通过资本杠杆撬动合伙伙伴和社会资源，助推产业快速发展是非常有效的手段。
那资本怎么来？很多企业落户后，还面临着出门找投资的困扰，实际上如果园区能够为企业匹配产业基金、投资公司，让企业和资方都能自主做选择，企业发展机会事半功倍。
顾名思义就是举办各类线下活动，比如展会活动，创业大赛等，通过一系列活动提高园区的知名度，吸引潜在企业，扩大招商选择范围。
通过线下活动吸引的项目，园区也可以对此进行大数据分析，分析什么样的企业对该园区感兴趣，什么样的企业有落户意向，以后招商也可以重点对这类项目进行突破。
企业发展最看重的就是市场了，如何将产业园区内的项目，捆绑销售给拟落户企业，或者推动园区企业之间的协同发展，联动发展，是需要研究的课题，这有利于降低招商难度，提高效率。
术业有专攻，当招商面临瓶颈时，可以尝试委托第三方进行招商，发挥专业招商机构、相关行业主管单位及行业协会的信息整合和人脉资源优势，通过建立合作关系进行委托招商，拓宽招商的视野，提高招商的针对性。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇十八
大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高，不允许业务中断，一般按照国标a级标准建设，以保证异常故障和正常维护情况下，正常工作，核心业务不受影响。
数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、综合布线系统等八大部分。
一、建筑装修系统。
是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域，主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调室、操作间等，为主机房提供服务的空间。此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供维护保障功能。
二、供配电系统。
是机房安全运行的动力保证。计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称为“设备供配电系统”，其供电质量要求非常高，应采用ups不间断电源供电来保证供电的稳定性和可靠性。辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助供配电系统”，其供电由市电直接供电。机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。插座应分为市电、ups及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。
三、空调新风系统。
是运行环境的保障。由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。此外，它还必须控制整个机房里尘埃的数量，对新风进行过滤，使之达到一定的净化要求。
四、防雷接地系统。
是整体机房安全运行的有力保障。机房雷电分为直击雷和感应雷，对直击雷的防护主要由建筑物所装的避雷针完成，机房的防雷（包括机房电源系统和弱电信息系统防雷）工作主要是防感应雷引起的雷电浪涌和其它原因引起的过电压。机房接地系统是否良好是衡量一个机房建设质量的关键性问题之一，机房一般具有交流工作地、安全保护地、直流工作地和防雷保护地四种接地方式，机房接地采用综合接地方案，综合接地电阻应小于1欧姆。
五、监控管理系统。
是整体机房的神经中枢。机房控制室，要求以最少的维护人员，运用最优化的运营维护手段，来实时监控每一个机房中设备所处的物理环境。其中，门禁系统、安保系统等要对整个机房进行无死角的全方位监控。此外，整体机房集中监控系统，包括了对机房内各种设备（配电盘、发电机、ups、空调机组、门禁、消防探头、监视图像等）及环境参数的监测。
六、机柜微环境系统。
是it设备真正的运行环境。机房建设中要充分考虑为每一个机架设置最优化的电源、配电、温度监测制、线缆管理，将机架、制冷、电源、管理与维护集成为一个整体解决方案，为机柜中的it设备提供可靠运行的微环境。
七、消防报警系统。
是整体机房安全运行的盾牌。火警探测系统，要具有温感、烟感探测器、红外探头，灭火系统大多都要采用气体灭火。这就要求在整体机房的建设中，必须规划建设钢瓶间、消防控制间和一些管道，从而达到全方位报警、分区灭火，最大限度地提高对火灾的防范能力。
八、综合布线系统。
是机房实现网络通讯的途径。综合布线系统是一套用于建筑物内或建筑群之间为计算机、通信设施与监控系统预先设置的信息传输通道。它将语音、数据、图像等设备彼此相连，同时能使上述设备与外部通信数据网络相连接。
大型数据中心基础设施的八大系统中，最重要的是空调和机柜微环境系统、供配电系统、智能监控管理系统。曙光cloudbasec4000机柜池级整体解决方案，提供机柜、空调、配电和监控四个子系统模块整合的一体化方案，做到给用户一个全面的、先进的、功能满足要求的一站式解决方案，并适应现代计算技术和业务模式对机房基础设施的节能性、扩展性及建设周期的新要求。
1、空调和机柜微环境系统。
以机柜群组为单位分区建设。将机柜面对面、背对背布置，机柜排之间做通道封闭处理，在机房内形成冷热隔离的风道，将水平送风的行间空调穿插在机柜排中布置，实现机房的高效制冷、节能降耗。
曙光cloudbasec4000行间空调，分为氟冷型和水冷型两种，可以提供单机柜最高10kw至30kw的制冷能力。室内机穿插在机柜排中布局，且与设备机柜为左右并柜布置，制冷模块前出风、后回风，与机柜设备的气流组织一致，配套网孔门机柜冷通道封闭系统，在两排机柜群组内、外形成冷热通道分离，机柜面对面摆放，面对面区域为冷通道，背面为热通道，气流组织见下图示意，这样可以避免冷热风混合现象，实现就近精确送风，提高机组的制冷效率。
图曙光c4000系统气流组织效果图。
机柜池级群组方式建设具有高扩展性，，适用于大型数据中心分期、模块化建设；行间水平送风空调，与机柜一体化设计，并柜安装、便捷高效，且不影响其它设备的运行，与其它电子设备可共存。
2、供配电系统。
采用双路市电接入和专用柴油发电机系统作为备用电源系统，通过ats自动切换开关进行切换，为数据中心内ups、机房空调、照明等设备提供高冗余供电。供配电系统采用双母线供电系统，配置两套独立ups供电系统及后端配电系统，在任一套供电母线需要维护或故障等无法正常供电的情况下，另一套供电母线仍能承担所有负载，保证机房正常供电。
机房内部配电采用pdm-pdu的分布式配电方式，从ups输出分配只各机柜池的列头配电模块，再有列配电模块分配给池级内的各台机柜供电，提高配电系统的扩展性和易管理性。
3、智能监控管理系统。
大型数据中心需要对电源、空调等设备运行状态进行管理，同时还需要对机柜微环境，如温湿度、漏水、烟感等参量进行监控，确保数据中心工作在一个正常的范围之内。
曙光cloudbase系统可监控机柜池级的温度、湿度、漏水、烟感、洁净度等各种环境参数，对数据中心设备运行参数和环境量实时监控和管理，同时配有功能强大的管理软件，具有设备生命周期管理、设备故障预警、故障应急响应等功能，实现远程监控和管理。可以统一集成到曙光it系统管理软件平台下监控，实现机房基础设施与it系统的智能化综合控制管理。
最优旅游大数据方案（汇总19篇）篇十九
项目数据分析报告是“项目数据分析师”以客观的态度和谨慎的作风，通过科学的市场调研，运用*的分析方法，秉承公正的原则，对项目的可行*进行全方位的分析及评估，为投资方的决策提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险，主要服务对象为中小型企业、国内外银行、投融资公司、*组织等机构。
项目数据分析报告的主要内容包括：项目提出的背景、项目基本情况(建设内容、建设规模、投资总额、市场前景、经济效益、社会效益、地理位置、交通条件、气候环境、人文环境、优惠政策等)、项目存在的问题、项目的战略分析、项目的管理架构分析、项目预测分析(市场、收入、成本)、财务分析(获利能力、偿债能力、发展能力)、不确定*分析、风险分析、结论和建议等。
第一章项目概述。
此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。
第二章项目市场研究分析。
此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。
第三章项目数据的采集分析。
此章包括数据采集的内容、程序等。
第四章项目数据分析采用的方法。
此章包括定*分析方法和定量分析方法。
第五章资产结构分析。
此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理*评价。
第六章负债及所有者权益结构分析。
此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。
第七章利润结构预测分析。
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断*分析。
第八章成本费用结构预测分析。
此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。
第九章偿债能力分析。
此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。
第十章公司运作能力分析。
此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。
第十一章盈利能力分析。
此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。
第十二章发展能力分析。
此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长*分析及发展潜力情况分析。
第十三章投资数据分析。
此章包括经济效益和经济评价指标分析等。
第十四章财务与敏感*分析。
此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定*与风险分析、社会效益和社会影响分析等。
第十五章现金流量估算分析。
此章包括全投资现金流量的分析和编制。
第十六章经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。
第十七章项目数据分析结论与建议。
第*章财务报表。
第十九章附件。