xx 大学 智慧化校园数据挖掘建设方案 目录 一、项目背景.................................................................................................................................. 1 1. 国家政策........................... ...................................................................................... 7 3. 构建学校数据挖掘系统和分析展示平台...........................................................................7 四、总体规划...... ............................12 1. 数据挖掘存储平台............................................................................................................12 2. 数据挖掘分析展示平台................................

竞争情况分析、客/用户情况分析、营销管理分析、营业情况分析、客服质量分析以 及其他专题分析等功能分析点为分析要素，并结合固定/预定义报表、即席查询、 OLAP 分析、常规图展示、信息告警以及数据挖掘等实现手段，对电信业务、市场情 况进行全面、深入地分析。 1.3 系统建设原则 在系统建设过程中，将遵循以下原则：  整个系统的建设将按照三层架构的原则进行建设。经营分析系统在逻辑结构 部系统较多，为将系统建设风险降至最低，本次系统工程建设需要分步实施， 对系统进行多次割接。 2 总体设计 2.1 设计思想 系统的建设涉及到数据库、数据仓库、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘、人 工智能和统计学等多种学科与技术的交叉，同时必须考虑多种系统平台与工具的集成， 因此系统的技术实现必须遵循以下要求：  开放性 为保证系统的开放性，系统构建中要尽量使用主流的硬件平台（主机、网络设备 说明： 1、 图中绿色圆框中各主机是为从系统长远建设所需要并行性而设计的，在系统建设初期，由 于系统压力较小，从投资效益而言，也可先以单机形式考虑； 2、 系统建设初期，报表查询服务器、数据挖掘服务器、WEB 服务器、管理监控服务器等也 均可以并入 OLAP 服务器，随系统扩展后可分别单独移出。  数据仓库服务器 数据仓库服务器主要承担着从接口将数据按数据仓库模型进行整理、规 范

2022 Natural Gas: Leading the Damage Prevention Industry 哪些技术进步有助于减少天然气行业的损失？ 5. 挖掘 5.1 呼叫设施定位请求 5.2 白线 5.3 定位参考编号 5.4 预挖掘会议 5.5 设施重新安置 5.6 单独的定位请求 5.7 一次呼叫接入 （ 24/7 ） 5.8 积极回应 5.9 设施所有者 / 运营商未能回应 5.10 找到验证 标记保存 5.27 回填 5.28 竣工文件 5.29 非开挖挖掘 5.30 与相邻设施的紧急协调 5.31 提供地下设施地点不收取任何费用 5.32 真空开挖 5.33 设施所有者在挖掘期间提供监控 完整性管理 - 防第三方损害 5.18 挖掘观察员 5.19 挖掘容忍区 5.20 容忍区内的挖掘 5.21 不明设施 5.22 暴露设施保护 5.23 查找请求更新 紧急人员通知 5.26 紧急开挖 DAe AN VD SHo 增强积极响应 定位请求信息， 设施图， 照片和虚 拟清单 软挖掘工具 真空挖掘和水力挖掘 移动挖掘机应用程序 地理围栏 地理围栏， 使电子设备 GPS 和数字测绘技术 挖掘区域电子白线 挖掘设备上集成 GPS 预测分析工具 使用移动设备 其他先进技术 空中巡查 ， 包括 无人驾驶飞机 PE 管定位技术 o 声学定位技术

置于盒中为死棋， 置于局中才主动”， 智能化、高效能、自学习是未来风险决策的提升方向 金融风险决策的趋势及变化 • 基于数据湖、数据 仓库的数据链路，落 表后进行准实时、离 线分析 “ 热挖掘、实时用”， 数据需要完成知识萃 取与实时应用才能更 好的产出价值 策略转变 从“被动防范”转向“主动防御” • 以机器学习、时序分析、 人工智能开展动态风险管理 的“模型对抗” 技术迭代 估 知 识 推 理 知 识 融 合 知识挖掘 知识应用 NLP OCR 识 别 语音识别 知识抽取 指 代 消 解 实 体 消 歧 半结构化数据 结构化数据 非结构化 富文本数据 调用通用 AI 能力 实 体 抽 取 属 性 抽 取 关 系 抽 取 事 件 抽 取 知识加工 关键词 提取 解析器 视频识别 知识抽取与因子挖掘 画像、报告 代理智能体 多模态 催收记录 • 客户交互记 录 • 交易流水数据 • 消 费流水 • POS 转账行为 • 规则挖掘 通过大模型技 o 推荐指 标 和规则， 提供语义化的策略建议 指 标 挖掘 通过大模型技 o 挖掘并生成指 标逻 辑，自动评 估 指 标 效果 AI 挖掘实验室 以智能化驱动、工具化落地为核心设计理念，兼顾效率、精度 与可解释性，为风控团队构建更快、更准、更闭环的策略优化

等技术，实现对市分散的空 间信息资源整合、共享和充分利用，为大数据云平台工程提供地理 信息与业务数据的在线共享与交换支撑。  数据分析平台 数据分析平台是集数据的目录管理、数据交换、数据处理的分 析与挖掘、数据的可视化展现为一体的综合支撑平台。  流程管理平台 通过对网格化服务管理的梳理，再造社会治理工作流程，将信 任服务、授权服务和工作流等业务流程有机融合紧密结合在一起， 构成安全的工作 2.1 升级完善地理信息服务 2.2.2.2 升级改造流程服务 2.2.2.3 建设数据分析服务 大数据云平台工程要依托自身建立的“块数据关系库”进行社会治 理数据的分析和挖掘。大数据云平台工程进行数据分析和挖掘的目 的可以分为决策支持、精准推送和态势感知三个方面。 大数据云平台工程的决策支持有别于传统专业化系统通过数据 分析生成的支持数据报表。基于“块数据”的大数据云平台工程，其数 社会问题的根源，避免了传统管理方式中出现的“头疼医头、脚疼医 脚”现象，使政府的资源能够发挥出最大效果。 政府对老百姓的精准推送也是需要大数据云平台工程中对“块数 据”进行分析和挖掘作为基础的。通过大数据云平台工程对社区百姓 生活状态分析，结合医疗、教育、房屋、车辆等相关信息进行挖掘， 可以找到社区百姓近期所需要的政府服务项目。例如大数据云平台 工程通过数据的分析，得知某一居民处于适婚年龄，并在医院建立 孕妇档案。大数据

25 .1 分布式计算框架 25 .2 内存计算框架 25 .3 流式计算框架 26 .4 分析引擎 26 .4.1 垂直搜索 26 .4.2 信息挖掘 27 .4.3 数据比对 27 .5 人工智能 27 第 6 章 数 据 管 理 29 . 29 .1 数据集成监管 29 39 .5 提供数据资源共享服务 40 第 8 章 数 据 应 用 与 可 视 化 41 . 41 .1 综合查询系统 41 .2 大数据分析挖掘工具 42 .2.1 超级档案 42 .2.2 大数据碰撞比对工具 42 .2.3 风险预测分析 43 第1章项目概述 .1 建设背景 数据是国家基础性战略资源，是 度低、标准不统一的存储状况，并按照大数据技术存储架构实现各类数据 资源的分类存储，满足数据资源深度挖掘应用分析需要。 （4） 应用接口服务。深化数据资源服务总线建设，依托服务总线开发数据查 询、比对、分析等多种类型应用服务接口，面向业务提供可定制、个性化 的数据资源服务，解决部门间信息资源的交互共享、数据复用等问题。 （5） 示范应用建设。利用大数据技术在海量数据挖掘、分析研判等方面的技 术优势，建立大数据技术的搜索引擎、可视化关系分析、多维度统计分

中南的后裔 指导教师：张海波 成 员：万文娇 孔慧琳 魏羽璠 黄 菡 智能手环使用现状及产品发展分析报告 ——基于电商平台消费者购买评价的文本挖掘与武汉市的抽样调查 I 摘要 随着人工智能技术不断取得新的突破，一系列智能生活硬件逐步走进普通大 众的日常生活中。智能手环凭借入门级的售价和产品方案的标准化，市场渗透率 在智能可穿戴设备领域中一马当先，远远超过智能手表、智能眼镜等其他产品。 策略？针对第一个问题， 我们通过抓取电商平台评论文本，使用大数据挖掘的 方法，了解消费者对产品的好评度以及关注点。针对第二个问题，通过实地调查 的方式，结合现有用户使用情况和非用户潜在价值，对智能手环未来发展策略提 出有针对性的可取建议。 考虑到在当今的移动互联网时代，通过电商平台进行网络购物已成为人们生 活中一种普遍的消费方式。利用文本挖掘的方法通过爬取天猫平台和京东平台上， 小米手环的全部可抓取评论数据，共计 小米手环的全部可抓取评论数据，共计 468100 条。经过数据清洗后，使用中文 分词、构建语义网络与 LDA 主题模型等算法和模型，实现对文本评论数据的情 感倾向性判断以及所隐藏信息的挖掘与分析，以有效、准确的从互联网电商评论 数据中分析出消费者对小米手环的好评度、关注点以及抱怨点，对小米手环的功 能、优缺点进行初步的评价，为线下问卷调查提供方向和思路。 在问卷调查实施中，我们进行了试调查和正式调查两轮调查。在正式调查中，

业务人员 • 业务用户：提出业务需求，并制定优先级 • 业务分析师：有较深的行业业务知识，通过分析业务数据提供决策支持 • 数据科学家：具有专业领域知识、统计分析背景和计算机技术基础，从数据中挖掘有效 信息以解决业务深度分析需求 • 机器学习专家：具有统计学思维、丰富的编程和数据建模经验，通过开发算法进行业务 分析和预测 技术人员 • 平台 / 系统架构师：软件工程师背景，对大数据、云计算有较深的理解，负责技术选型 目的关键组成要素，对 大数据来说，它甚至更 加重要。企业的数据必 须随时可被需要数据的 人员使用和获得。 大数据平台产品建设和应用方案 调研报告 - 大数据分析能力（应用） 查询与报表 数据挖掘 数据可视化 预测建模 优化 65% 67% 71% 77% 91% 模拟仿真 自然语言文本 地理空间分析 流分析 视频 分析 语音 分析 35% 43% 大数据平台产品建设和应用方案 智慧的医疗 智慧的市民服务 智慧的公共安全 智慧的交通 •实时路况发送 •公交到站提醒 •通畅路线规划 •远程会诊 •智慧处方 •临床决策系统 •犯罪信息挖掘 •突发事件响应 •高危位区域统计、预警 智慧的公共事业 •智能用电分析 •环境状况分析预测 •水处理 / 水资源管理 •智能就业匹配 •政策舆情分析 •商品优惠客户匹 配 全面感知 充 分

点和推广。与此同时，搭建数据 仓库平台，统一定义元数据标准， 建立和完善“多维数据存储 （ MOLAP ）”平台，建立基于数 据仓库的知识库、决策分析模型； 基于数据仓库和数据集市进行数 据挖掘，实现分析、决策类的复 杂税收分析应用功能。 结合金税工程三期应用 系统建设，建立综合数 据分析平台，完成“操 作型数据存储（ ODS ）” 及其应用功能的设计、 ROLAP Portal O S D 汇总数据 。。。。 。 。 。。 第一阶段综合数据分平台建设内容 综合数据分析平台功能展现 第二阶段 决策支持系统建设内容 纳税评估 数据挖掘 功能展现 知识管理 决策分析 后台数据平台 绩效管理 。。。。。 神经元网络 一户式查询 生产系统查询 一案式查询 执法监督 一员式查询分析 一科式查询分析 一局式查询分析 网络公共服务库 决策分析缓冲库 渠道应用 决策支持应用 商业智能 数据仓库 交换库 信息集成平台 智能仪表板 即席查询 统计报表 告警 多维分析 数据挖掘 市场细分 SCV 应用 分析型应用平台 Touch Panel Internet Verification

空气质量指数 水质量指数 人均收入指数 就业指数 社会保障指数 消费活力指数 社会舆情指数 社交活力指数 城市居民人均可支配收入 农村居民人均可支配收入 人均储蓄 党媒首页指数 社交平台挖掘 12345 社交平台挖掘 网络求职数与劳动力数比 低保率 救助人口比 低保平均金额 救助平均金额 微博、微信、博客、论坛成 员数 社交平台登录频率 社交平台消费时间 社交平台影响力指数 正面舆情指数 负面舆情指数 知 识 数据运维 数据之源 数据生产区（原始数据） 结构化数据 文本文件 多媒体数据 描述类数据 信息发现区 知识发现区 知识挖掘区 知识展现区 知识交互区 基于大数据的应用体系 ODS 数据魔方 多维数据关联 主数据 数据台账 关键索引 大数据挖掘 行业规则 大数据可视化 数据多维报表 大数据操纵 数据 APIS 大数据检索 机构内部数据 社会数据 互联网数据 数据安全 2 退而结网，打造大数据湖泊 3 大数据平台、架构与实现 4 大数据可视化，看得见的数据 18 软件兼容基础架构 数据 采集层 物理 存储层 逻辑 存储层 并行 计算层 算法层 挖掘 分析层 服务 接口层 调度监控层 ETL Hadoop Sqoop Hadoop Flume Pyspider Kafka Hadoop HDFS HBase Hive MPP Greenplum