大數(shù)據(jù)平臺解決方案
申迪大數(shù)據(jù)平臺在研究基于深度學習的用戶通信行為分析平臺關鍵技術及在提升政府公共服務能力中的推廣應用，實現(xiàn)通信運營商相關數(shù)據(jù)的有效開發(fā)利用，助力政府公共服務能力的提升，包括重大節(jié)假日、重大活動實時人流監(jiān)測、人流趨勢預測及預警、城市規(guī)劃建設中的通信用戶行為時空分析及應急響應支持、公共安全中的電信詐騙防治、敏感用戶的追蹤、特定人群的用戶畫像分析、城市人口流動分析與預測等。
<abbr id="si0q2"></abbr> 大數(shù)據(jù)平臺解決方案
申迪大數(shù)據(jù)平臺在研究基于深度學習的用戶通信行為分析平臺關鍵技術及在提升政府公共服務能力中的推廣應用，實現(xiàn)通信運營商相關數(shù)據(jù)的有效開發(fā)利用，助力政府公共服務能力的提升，包括重大節(jié)假日、重大活動實時人流監(jiān)測、人流趨勢預測及預警、城市規(guī)劃建設中的通信用戶行為時空分析及應急響應支持、公共安全中的電信詐騙防治、敏感用戶的追蹤、特定人群的用戶畫像分析、城市人口流動分析與預測等。
大數(shù)據(jù)平臺解決方案優(yōu)勢
讓數(shù)據(jù)洞察更具前瞻性。
可視化分析實時分析圖表
可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點。
數(shù)據(jù)挖掘算法-科學建模
基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點。
預測性分析
從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。
語義引擎
從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。
數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理
高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數(shù)據(jù)平臺模塊設計
大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)價值鏈
掌握警情分布情況，并實現(xiàn)可視化呈現(xiàn)。
實現(xiàn)基于基站位置的電信號碼報警人員位置信息可視化呈現(xiàn)，對報警電話的鏈路、基站和客戶數(shù)量的變化進行檢測和控制。
實時監(jiān)控重點區(qū)域人流量，并實現(xiàn)人流量預警。
通過移動通信技術手段對禪城區(qū)重點區(qū)域人流情況進行實時監(jiān)測，掌握節(jié)假日、重大活動期間人流情況并應急調(diào)度，加快疏散人流。
根據(jù)歷史數(shù)據(jù)自動學習、準確預測人流量。
提供重點區(qū)域人流實時數(shù)據(jù)、一年內(nèi)任意時段人流數(shù)據(jù)。并可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)信息，運用時間序列模型自動預測重點區(qū)域、重點時段的警情分布。
隨著我國經(jīng)濟和社會不斷發(fā)展，城市化進程快速推進，大量勞動力人口涌向城市，他們在城市中工作的同時，也增強了城市中人群的流動性和不確定性，為區(qū)域人流的日常管理、重點區(qū)域的治安管理帶來越來越大的困難和挑戰(zhàn)。龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個領域開始了決策量化進程，具有預判性及更精準的決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，“大數(shù)據(jù)分析”也將會成為城市治安管理、現(xiàn)代化指揮調(diào)度體系中的重要手段，為掌握、分析、預測社會治安新情況、新問題以及治安狀況趨勢提供科學、準確的數(shù)據(jù)依據(jù)。
支持socket、FTP協(xié)議，實時采集CDR信令數(shù)據(jù)和用戶號碼對應信息，根據(jù)數(shù)據(jù)源進行建模寬表的制作，將源數(shù)據(jù)存入分布式處理框架體系中，進行模型訓練、評估、調(diào)優(yōu)和結果固化，最后通過系統(tǒng)界面呈現(xiàn)分析后的數(shù)據(jù)及模型結果。
案情分布
基于信令數(shù)據(jù)與基站位置信息，在GIS上呈現(xiàn)電信號碼報警人員位置信息。
人流監(jiān)控
結合基站信息、地理位置信息，將運營商的人流信息在GIS上直觀的展現(xiàn)出來。
黑名單用戶檢測
對特定重點區(qū)域設定不同的黑名單，只要該黑名單用戶出現(xiàn)在重點區(qū)域，即觸發(fā)告警。
用戶畫像分析
系統(tǒng)支持通過查詢手機號碼或者身份證號碼，得到相關用戶的畫像分析結果，包括用戶的姓名、身份證號碼、電話號碼、出行軌跡信息、工作地、居住地信息、職業(yè)信息、誠信狀況、經(jīng)濟狀況。
用戶云度分析
系統(tǒng)支持查詢用戶號碼的云度網(wǎng)絡關系，直觀展現(xiàn)用戶一段時間的三度網(wǎng)絡關系。
基于大數(shù)據(jù)分析技術的智能化IT運維，預測式的挖掘用戶剛需，使營銷更精準。
居民生活時空分析：基于A口信令數(shù)據(jù)挖掘分析居民生活時空軌跡、社交關系、出行路線等。達到大數(shù)據(jù)處理實時化，用戶軌跡直觀化，廣告營銷精準化。
公安110系統(tǒng)：基于基站位置信息，在GIS上及時呈現(xiàn)人員位置信息。
黑名單監(jiān)控告警：通過實時告警顯示及聲音告警提示黑名單用戶出現(xiàn)在監(jiān)控區(qū)域的時間，姓名、身份證號碼、電話號碼、大概地理位置。
間序列人流預測：根據(jù)以往歷史人數(shù)，運用時間序列模型，預測未來某個重點區(qū)域某個時間段的人數(shù)。
藍色是原始樣本，紅色是用模型模擬出來的效果和原始的數(shù)據(jù)很吻合，黃框是對未來時間的預測。
還可通過報告型分析服務，如區(qū)域常住人員分析、工作和非工作人員的對比分析、工作地TOPN排名統(tǒng)計分析、居民周末休閑活動行為分析和密集聯(lián)系人居住地分析等，針對性、真實性、論理性、典型性和時效性的開展一些營銷業(yè)務等。
大數(shù)據(jù)應用的五個典型應用場景：
利用大數(shù)據(jù)探索實現(xiàn)信息庫的充實。
客戶服務、保險、汽車、維修、醫(yī)藥等行業(yè)需要儲備規(guī)模巨大的知識庫，而龐大繁雜的解答手冊和知識系統(tǒng)會造成重復查詢，導致系統(tǒng)延遲和成本上升。
增強360度全方位客戶視圖實現(xiàn)客戶交互改進。
電信、零售、旅游、金融服務和汽車等行業(yè)將“快速抓取客戶信息從而了解客戶需求”列為首要任務。
利用運營分析實現(xiàn)運營優(yōu)化。
制造、能源、公共事業(yè)、電信、旅行和運輸?shù)刃袠I(yè)需要時刻關注突發(fā)事件、通過監(jiān)控提升運營效率并預測潛在風險。
利用數(shù)據(jù)倉庫擴充實現(xiàn)IT效率和規(guī)模效益提升。
企業(yè)需要增強現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫基礎架構，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)傳輸、低時延、和查詢的需求，確保有效利用預測分析和商業(yè)智能實現(xiàn)性能和擴展。
利用安全性和智能擴展實現(xiàn)犯罪防范。
政府、保險等行業(yè)亟待利用大數(shù)據(jù)技術補充和加強傳統(tǒng)的安全解決方案。
隨著數(shù)據(jù)量的龐大，實時數(shù)據(jù)的價值也將逐步降低，需要不斷的將歷史數(shù)據(jù)歸檔管理，以便供歷史數(shù)據(jù)查詢、公檢法查詢、內(nèi)外部審計和書記挖掘預測、歸檔數(shù)據(jù)回遷之用。
