署名 “ 用数据说话” -- 经营分析系统介 绍 2 通过课程，大家能得到什么？ 2 、掌握数据分析的要素 和步骤，提高数据分析工 作效率； 3 、运用经分系统和重点 应用，遇到分析的问题找 到最佳解决途径。 1 、激发对数据分析的兴 趣，积极使用经分系统解 决实际工作问题； 3 数据分析无处不在 数据分析无处不在，需要大家的积极探索… … “ 大数据时代”惊喜都去哪了？ 谷歌也曾利用大数据预测流感爆发的时间、 Farecast 票价预测工具可以预测飞机票的价格， 亚马逊可以预测用户喜欢的商品，这些都是大 数据的杰作。 大数据时代，惊喜都去哪了？ 4 目 录 一、入门知识——数据分析是什么 三、案例透视——经分应用干什么 二、系统解析——经分系统有什么 1.1 何谓数据分析 1.2 数据分析价值 1.3 数据分析步骤 2.1 经分系统的演进过程 2.2 经分系统的两级架构 2.3 经分系统的主要内容 2.4 经分系统的使用对象 2.5 经分系统应用全景图 3.1 市场健康度分析 3.2 流量战略地图 3.3 量化薪酬系统 5 何谓数据分析 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将 它们加以汇总和理解并消化，以求最大化开发数据的功能，发挥数据作用。 数据分析是

城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 城市安全风险综合监测预警平台 -数据融合管理系统 （大数据平台） 数据实施治理方案 I 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 目 录 1. 数据融合需求分析.................................................................................. .................8 1.2.1. 城市安全领域海量数据采集汇聚难......................................................................................................8 1.2.2. 缺乏各务系统间多维数据的关联................................ ....................8 1.2.3. 缺少城市安全应用的数据支撑服务......................................................................................................8 1.2.4. 缺乏数据共享服务，业务难以联动............................

钢铁行业 PDM 系统数据使用安全解决方案 目 录 2. 钢铁行业 PDM 系统离线数据面临问题 1. 钢铁行业 PDM 系统离线数据使用现状 4. 钢铁行业数据内容安全关键技术实现 3. 钢铁行业解决方案以及目标实现策略 PDM 管理下的信息环境 3 产品数据 产品结构管理 更改管理 工作流程 CAD/CAM 文档知识管理 S 电子数据 仓库管理 图纸 / / 文档 加工数据 更改单 说明书 主模型 生产系统 PDM 管理下的信息环境 4 产品数据 产品结构管理 更改管理 工作流程 CAD/CAM 文档管理 S 电子数据 仓库管理 图纸 / 文档 加工数据 更改单 说明书 主模型 生产系统 重点介绍 : 行业：钢铁（板、型、带材等）； 特点：与离散型装备制造等行业不同，属于流程型制造行业， 也是资本密集和设备密集型工业； PDM 系统离线图文档数据使用现状 1 2 3 采购 文档 / 图纸 在线管理 使用者间 交流方便 • 文档审批工作流管理 • 自动通知和发布 PDM 系统图纸浏 览 (CAD 集成 ) • 文档 / 图纸 统一编 号系统化 / 标准化 • 文档历史记录管理 PDM 数据 存储 PDM 系统的统一图纸文档管理现状 PDM 系统 图文档统一管 理 PDM 系统 图文档统一管

智慧园区大数据智能化 管理系统建设方案 制作时间： 2020 年 06 月 10 日 谢谢观看 制作时间： 2020 年 06 月 10 日

基于工业大数据的发电行业数字孪生管理系 统 基本情况 1. 承担单位基本情况 哈尔滨电气科学技术有限公司（简称哈电科技）是由哈尔滨电气 股份有限公司（简称哈电股份）牵头发起并 100%出资建立的发电设备 制造业集科研、新产品开发与科技成果工程化、产业化推广应用为一 体的科技型公司。结合我国发电设备制造业产业规模和结构不断优化 调整、制造工艺研发能力不断提高、新产品新技术不断涌现、关键核 为目 标，开展创新研究，带动和促进发电设备制造行业整体技术发展和进 步。 目前哈电科技主营业务包括工业互联网数据服务、工业数字孪生 解决方案、智能发电服务、智能农业管理、工业自动控制系统装置制 造、储能技术服务、新能源技术、海洋工程关键配套系统开发、海洋 工程装备系统研发、制造、销售等。 2. 案例的意义及必要性 “碳达峰、碳中和”目标下，我国能源结构不断调整，电能绿色 低 企业中可能存在多种孤立的平台、系统，无法协同工作，甚至升级维 护困难；设备的管理水平待升级，由于行业连续安全生产的需求，设 备故障导致生产中断会造成巨大损失；缺乏多学科的交互融合，没有 突破各专业领域的鸿沟；智能化角度单一，多侧重于智能信息集成展 示以及智能管理等层面，在生产过程中的智能化应用较少。 基于以上挑战，本项目搭建哈电发电特色工业互联网应用技术平 台（简称工业互联网平台）打通发电设备从数据接入、存储、管理、

大数据支撑下的智慧城市公共服务 进入 2012 年，大数据的关注度与日俱增： 1 月达沃斯世界经济论坛，大数据是主 题之一； 3 月美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》，正式启动“大数据发 展计划”； 5月联合国发布报告《 Big Data for Development ： Challenges & Opportunities 》；《纽约时报》文章《 The Age of Big Data Data 》，使普通民众开 始意识到大数据的存在，以及其对于日常生活的影响。 关于智慧城市建设的一些思考 进入 2012 年，大数据的关注度与日俱增： 1 月达沃斯世界经济论坛，大数据是主 题之一； 3 月美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》，正式启动“大数据发 展计划”； 5月联合国发布报告《 Big Data for Development ： Challenges & Opportunities Opportunities 》；《纽约时报》文章《 The Age of Big Data 》，使普通民众开 始意识到大数据的存在，以及其对于日常生活的影响。 因地制宜 我们在研究智慧城市的时候，首先要对区域的功能定位和社会经济总体情 况进行分析定位，这样后面才能提出有针对性的方案，契合客户需求，得 到对方特别是领导的认可。 • 城市（无论大城市还是小城镇）关注的一个重点是服务公众，衣食住行，养老、医疗、教育等

基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化研究 摘要：本文研究基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化方案，旨在提升煤矿安全管理的精准性和效率。随着 煤矿行业面临日益复杂的安全管理需求，传统的安全监测手段已经无法满足矿井环境中多变的安全挑战。基于大 数据技术的应用，通过多源数据的采集、处理和分析，为煤矿安全管理提供新的解决方案。文章深入探讨煤矿安 全监测技术的现状与发展趋势，分析大数据在煤矿安全监测和 的实际应用，并提出结合大数据分析与 机器学习优化安全预警系统的方案。通过对多个矿井案例的实证分析，验证该优化方案在预警准确性、响应速度 和事故预测能力方面的显著提升，显著降低误报和漏报率。研究表明，大数据技术的引入使煤矿安全管理从传统 的经验预测转向更加科学、智能的系统化管理，为煤矿生产的安全性和矿工生命安全提供更强有力的保障。 关键词：大数据；煤矿安全；监测系统；预警系统；智能化 1 中图分类号: 代科技手段提高煤矿安全监测和预警系统的智能化水 平，成为当前煤矿安全领域亟待解决的关键问题。陈 孝慈等提出大数据在煤矿安全领域的应用具备数据多 样性和复杂性的特点，因此需要建立一套完整的大数 据治理体系，通过数据分析技术提高安全管理的精准 性和可操作性[1]。牛莉霞等则从风险治理模式出发， 探讨了大数据背景下煤矿安全风险治理的模式与方法， 强调数据采集、处理和分析在风险评估和管理中的重 要作用[2]。高晶等基于数据挖掘技术，构建了煤矿安

智能探测系统- XX 气象+大数据平台建设 技术规范书 I 目 录 第一章 项目概述.......................................................................................1 1 项目名称......................................................... 第二章 项目建设方案...............................................................................4 1 XX 气象+大数据平台建设..................................................................................4 1.1 建设内容.. 2 气象+大数据平台 PaaS 层.........................................................................5 1.3 气象+大数据资源层建设.........................................................................79 1.4 数据及系统迁移方案设计