通过可视化手段，将坐标落在县 域内，用于快速定位偏移数据。 3 审核阶段质控—— 可视化校验 可视化校验 通过数据规律，利用可视化的方法，对数据进行横向校验。 直方图 可用于发现单位填写错误的异常 聚类分析 从数据离散性上发现异常 散点图 从数据的规律上发现异常 3 专题 退回数量 退回数量占比 畜禽 67601 条 98.89% 地膜 13728 条 36.39% 的手段，将数据制图，从图中发现潜 藏 的数据问题 通过新的规则和阈值范围，对各专业数据进行 补充校验 通过异常值检测算法，从统计学角度去发现异 常数据 竞争型神经网络与 GIS 相结合， 通过空间分 布 规律寻找异常数据 竞争型神经网络 +GIS 制图分析 补充校验 算法检测 4 系统异常值算法介绍 -3σ 原则 3σ 准则又称为拉依达准则，它是先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得 则可能为异常数据。 将聚类点落在地图上， 并获取每个点位周围点 位的情况。 学习，聚类 缓冲区分 析 竞争性神经网 络 计算异常数据 竞争型神经网络与 GIS 相结 合 结合空间分布规律寻找异常。 4 投入字段 播种面积、单产、机械收获面积、人工收获面积 聚类 将字段在神经元内进行学习，聚类 缓冲区范围选定 1 千米 异常判定条件选定 缓冲区内，同类别点比例小于 40%

实现对物理 流域的实时监控、 发现问题、 优化 调度的新型基础设施。 一 定义定位—定义 预报 基本内涵是以流域为单元， 遵循客观规律， 在总结 分析典型历史事件和及时掌握现状的基础上， 根据业务 需求， 采用基于机理揭示和规律把握、 数理统计和数据 挖掘技术等数学模型方法， 对水安全要素发展趋势做出 不同预见期 ( 短期、 中期、 长期等 ) 重点在防洪、 供水、 工程安全、 泥沙分析等专业模型， 及动态可视化模型等方面进行突破。 一是研究流域自然规律， 对降雨 - 产流 - 汇流 - 演进全过程洪水形成演变规律， 河道泥沙演变趋 势及 江湖关系变化机理， 水库群及引调水工程泥沙冲淤规律， 以及大坝渗流及变形的发展规律等进行研究， 研发机理分析模型。努力打造通用的水利专业工程软件包， 用于流域防洪、供水调度、工程安全、泥 聚焦水利工程体系科学精细调度， 集成应用各类 知识， 推进预报调度一体化智能化、 实体工程与数字孪生工程同步交互调度。 二是探索构建知识平台， 利用知识图谱和机器学习等技术实现对水利对象 关联关系和水利规律等知识的抽取、 管理和组合应用， 为数字孪生水利提供智 能内核， 支撑正向智能推理和反向溯因分析， 主要包括水利知识和水利知识引 擎， 水利知识经知识引擎组织、 推理后形成支撑研判、

云端管理，削减企业自身能源工程人力成本  及时发觉问题故障，设备自动化管理  结合峰谷平电价及用能需求优化调度设备策略 大数据  建立能耗设备模型，设备预警、效率分析  数据挖掘，能耗小号规律及能效提升空间  通过能耗数据、经营数据等分析企业经营状态，为第三方金融提供服务 能源大数据云平台解决方案 智慧能源管理平台—解决之道 01 面向政府 以地方政府能源大数据的汇集、解读、 多维度全面监控能耗运行状况，详细分析能耗动态及 时把控、优化设备管理状态。  为管理者避免中间环节，直观了解企业在经营、生产 中实时产生的能耗数据。  发掘设备运营规律，为优化设备调度做准备 功能  发掘隐性的设备故障风险  洞悉能源消耗规律，结合生产生活规律进行能耗匹配及计量 精确支路能耗分析 功能  帮助用户实时掌握各个区域的建筑总能耗情况和变化趋势  利用峰平谷用电挖掘节能潜力  了解分项用能情况，为控制能耗指明方向 17 度，每天可节省 150 元； 能耗配置优化空间，配置最优参数，能耗效率最大化 本图为热水 WEB 端运行效果图 本图为热水微信端运行效果图  长期监测设备能耗情况和变化趋势  寻找用能规律，提供需求供应最佳配比 功能  设置支路能耗预警值，超过阀值进行报警并推送消息  可根据具体支路进行报警提示  事后填报事故原因和处理人，便于管理优化 设备及能耗预警 能耗排名对比子系统

结合公安其它业务信息形成数据资源仓库， 可提供人车轨迹研判、多维数据查询，为 社区违法犯罪案件侦破，事后查证等业务 提供应用支撑。 小区感知数据全采，社区安全 隐患及时发现 重点 人员 管服 • 结合行为规律挖掘和针对性模型自动分 析，及时掌控重点人员的动态，对有违 法犯罪苗头的做到实时发现、及时采取 措施依法管理、控制，从根本上遏制重 点人员再次违法犯罪。 社区重点人群服务管理 目 录 • 一图展示 统计分析 趋势研判 决策支持 连续 1 个月 没有进出记录 已登记 居住人口出行分析 • 抓拍出行人脸记录与白名单库比对， 自动识别漏登和迁出人口信息，分 析落脚点 / 出行规律； • 通过系统提示、民警核查做到人员 数据及时更新保持鲜活 周一 ~ 周五 上午 7:00 至下 午 20:00 出入 10 次 周一 ~ 周五 上午 7:00 至下 午 20:00 出入 8 实有人口管理 身份预判 活跃地点 同行 / 同住人 员 出行规律分析 • 过人记录 • 过车记录 • 移动终端记录 人脸卡口 • 房屋属性 • 人员属性 公安业务数据 • 关系人属性 • 其他警务数据 轨 迹 大 数 据 业 务 大 数 据 • 关系发掘 • 归一化 • 标准化 数据融合 频次分析 规律分析 标签标记 轨迹追踪 团伙分析 窝点挖掘 数据碰撞

手段和方法，提高仓储管理决策的及时性、科 学性、有效性和可靠性，提升军队管理决策质量 效率， 激发军队管理决策的潜力； 能够促进军队管理决 策从“业务驱动”转变为“数据驱动”，让所有决策有 “数据”可循， 有“规律”可循。 对仓库物资信息进行动态监控、提高仓储资源利用率、完善仓储布局、优化仓储资源掉配。 有效提高基于仓库物资态势分析判断、科学合理的预测装备物资保障需求、拟制出精确可行的 物资保障方案。减少 2.4 三维仓储可视化平台 2.5 大数据分析研判平台 功能架构图 2.1 大数据管理系统 大数据管理系统 梳理 / 清洗 / 对比 / 分析 / 汇总 1 后勤物资仓储状态、消耗规律等数据是制订后勤保障计划的重要依据， 习惯上， 主要通过实验归纳、专家论证和数学建模等方法对物资管理、 消耗量进行预测和计算，受模型仿真颗粒度、数据样本数量不足等条件 影响， 难以得到合理的测算结果，影响了后勤保障的效率和效益。 构建仓储物资大数据中心，形成仓储物资全维度信息库，对下级单位后 勤物资采报数据提出标准要求，通过对相关关系进行分析统计，通过建 立不同资源优化配置和辅助决策的数学模型，以探索确定特定条件后勤 仓储物资保障管理规律，形成的新理论与新方法，将会为科学确定储备 规模、管理结构、仓储布局和物资调拨等指挥决策提供有力数据支撑。 2 2.1 大数据管理系统 2.2 大数据采报系统 大数据采报系统 大数据采报

云共享平台 u 专家系统 u 建立具有自学习能力的专家系统 ，实现与系统模型的数据交互； u 通过在线快速仿真分析和离线预案分析 ， 运行人员通过分析新问题和调试将操作经验归纳成 规律 ， 而这些规律可以通过知识管理累积为调度信息专家库； u 该系统具有调度方案的创建、 编辑、 调用、 保存调度方案的功能 ， 可将原有经验调度方案 总 结入库 ， 同时通过平台运行的调度方案自动保存入库； 构建机理模型 ，结合相关历史参数 ，对城市内涝与河湖水环境进行情景再现 ，便于应急演练和应对优化 l 柱状图、折线图、散点图、雷达图、和弦图、力导布局图等可交互的智能图表 ，跨维度 ，多角度关联分析数据 ，挖掘规律价值 ，为决策提供全面支撑 规划方案 需求分析 七个功能 u 二三维一张图 管理 1+7+3+3+N 投资估算 总体规划 采用智能终端与多种监测传感器 ，实现对点源污染数据的实时采集 自定 义 —— 数据分析 投资估算 规划方案 下游管道阻塞或坍 塌 规划方案 需求分析 一个中心 ——数据分析 • 根据在线数据与历史正常变化规律曲线的差异对比 ，辅助发现排水管网的事故隐患 ，提前预知风险。 上游管道阻塞或坍 塌 正常日变化 曲线 基于在线液位数据的事故风险判别 1+7+3+3+N 投资估算 总体规划

云共享平台 u 专家系统 u 建立具有自学习能力的专家系统 ，实现与系统模型的数据交互； u 通过在线快速仿真分析和离线预案分析 ， 运行人员通过分析新问题和调试将操作经验归纳成 规律 ， 而这些规律可以通过知识管理累积为调度信息专家库； u 该系统具有调度方案的创建、 编辑、 调用、 保存调度方案的功能 ， 可将原有经验调度方案 总 结入库 ， 同时通过平台运行的调度方案自动保存入库； 构建机理模型 ，结合相关历史参数 ，对城市内涝与河湖水环境进行情景再现 ，便于应急演练和应对优化 l 柱状图、折线图、散点图、雷达图、和弦图、力导布局图等可交互的智能图表 ，跨维度 ，多角度关联分析数据 ，挖掘规律价值 ，为决策提供全面支撑 规划方案 需求分析 七个功能 u 二三维一张图 管理 1+7+3+3+N 投资估算 总体规划 采用智能终端与多种监测传感器 ，实现对点源污染数据的实时采集 自定 义 —— 数据分析 投资估算 规划方案 下游管道阻塞或坍 塌 规划方案 需求分析 一个中心 ——数据分析 • 根据在线数据与历史正常变化规律曲线的差异对比 ，辅助发现排水管网的事故隐患 ，提前预知风险。 上游管道阻塞或坍 塌 正常日变化 曲线 基于在线液位数据的事故风险判别 1+7+3+3+N 投资估算 总体规划

技术的发展，为旅游产业的创新提供了新 1 动 0 能。 自主旅游时代 ， 旅游业将呈现出 “ 四大变革 + 四大发展 ” 的新变化。 新时代新发展 ， 面对未来 ， 旅游业者应了解旅 游发展规律 ，把握行业热点与趋势 ，顺势而为。 发展历程 （ 4 ）把握大势 第二，交通变革带来旅游空间的扩 目的地运营管理 整体设计思路 • 预警管理 • 互联网营销 • 其他 • 游客属性构成 • 游客交通分析 • 游客分布规律 • 游客消费行为 • 游客网络行为分析 • 游客预警 • 实时客流监控 • 游客量及趋势预 测 • 热门景区路线分 析 • 产业监测与应急指 大数据计算平 台 ② 旅游数据中心 ③ 数据采集系统 ④ 数据存储系统 大数据平台（数据挖掘分析）： 数据产品 对游客游前游后的网 络行为等进行分析， 挖掘游客多方面行为 特征，揭示旅游规律 及因素关系 分析游客的旅游消费 特点；游客的消费潜 力指数、电信消费能 力、刷卡频率。 包括应急预警、旅游预警、 预警事件、预警短信等内 容。 设定游客报警门限及报警 级别

| I I I I | I I I I | I I I I | I I I I | 识别和衡量问题 分析成因 决策支撑 解决问题 跟踪问题、评估成效 总结规律、自我学习、完善模型 基于大数据分析的智慧交通蓝图 大数据可全面支撑城市管理部门和业内企业需求 第三方数据资源 交通数据融合技术平台 城市交通统一数据模型 交通数据基础分析平台 交通专业分析模型 视化展现让专业用户精确 把握细节、快速得到分析结果 o 交通小区自动划分（含编辑工具） o 专业 OD 分析（多样可视化展现） 交通小区自动划分 交通小区手工微调 小区之间出行规律 出行规律多样展示 出行规律多样展示 小区连通性预测 城市规划 城市居民出行特征分析 19 信息来源基站分布 中位值 :4 23:00 06:00 居住地 : 在 23:00 ~ 6:00 中访问频率最高的地

基于地图直观显示火灾热点区域分布 火灾历史趋势对比 通过历史灾情的时空分布数 据与季节、天气 、建筑人 口分布情况等相关因素多维 度的回归分析，挖掘规律， 预测趋势 高发时段和原因统计 通过历史数据与相关因素的回归分析挖掘规律、预测趋势 多因素关联分析，挖掘规律 人口与损失的关系 降水量 / 温度 / 湿 度 火灾数量 降水量上升 1% , 火灾数量下降 0 .04%, 温度上升 % , % , 火灾数量增大 0 .4% • 历史灾情分布与水源等消防设施布局对比，寻找消防盲点区域，优化资源布局 • 通过历史数据与季节、天气 、建筑人口分布情况等相关因素多维度的回归分析，挖掘规律，预测 趋势 灾情与水源分布对比分析 人口和建筑分布 气象信息 消防风险隐患分级防控，防患于未燃 • 常态化的火灾隐患排查机制，以社 会单位火灾隐患排查、防火监督部 门火灾隐患核查为主线