知、公共资源配置、政府现代化治理、宏观决策指挥、事件预测预警、 “城市病 ” 治理等功能。 一个城市大脑 ：基础数据资源 数据基础资源是采用“国家数据”标淮狹系建设的 ，包含城市人口、法小、宏观经济 : 地理装瘪等基础瘁氵 各类注题库氵 发沛悻等湟逊擞邮资 源，支持数据化科学决策与分析，为“哦蜘堀说话，用敝据决策，用数据管哩，用数据创新”提拱坚实保璋的数据支撑氵 “ ”

3. 跨源比对：当多个数据源差异超过阈值时触发人工复核，差异 阈值设置示例如下： 数据类型 允许差异阈值 股票价格 最新成交价±0.3% 财务报表科目 关键指标（如 ROE） ±5% 宏观经济数据 同比数据±1 个百分点 存储架构采用混合云部署，热数据（最近 3 年）存放于 SSD 云 存储，冷数据归档至对象存储，并通过以下技术实现高效检索：  时间序列数据库（如 InfluxDB）存储行情数据，支持毫秒级 MACD、RSI、布林带等指 标的离散化编码  统计特征提取：滚动窗口计算波动率、偏度、峰度等统计量  市场微观结构特征：订单簿不平衡度、买卖价差弹性系数  事件驱动特征：新闻情绪指数、宏观经济数据偏离度 模型架构选择 根据交易频率差异采用不同建模方案： 交易频率 推荐模型架构 输入数据周期 更新频率 高频交易 卷积神经网络+LSTM 混合架 构 tick 级数据 每分钟 日内交易 济周期和行业基本面趋势。本部分通过三个典型成功案例展示其可 行性。 案例一：基于宏观因子的股票多空策略 某头部量化私募 2019- 2023 年实施的策略，通过 5 个核心因子构建组合：  宏观经济景气度（PMI+工业增加值同比）  行业轮动动量（12 个月行业 ROE 变化率）  估值修复潜力（市净率历史分位数）  流动性溢价（M2 同比增速与社融差额）  政策敏感度（行业政策密度指数）

制作时间： 2023 年 睿利而行 项目的背景、目标、工作过程回顾 背景 目标 集团数字化总体解决方 案项目  集团内部面临着集团管控提升和企业运营优化 的双重任务  集团外部面临着宏观经济调整和新技术革命的 双重挑战  集团与所属企业数字化联系薄弱，数字化整体 发展道路不明确  通过顶层设计，在集团战略、业务和数字化体 系之间建立结构性联系  推动数字化体系从分散向整合转型，支持高效

品的交付周期和用户满意度。在这种背景下，基于信息化手 段，依托工业互联网平台提高各环节协作效率， 实现企业内 外部供应链协同优化， 成为家电企业数字化转型关注的焦点。 9.1.3 产品服务化 随着宏观经济增长放缓，家电消费需求增速明显回落， 家电企业通过不断丰富产品功能，优化产品结构，加速向附 加值更高的产业链上游转移。随着新一代信息技术的快速迭 代和不断成熟，家电产品正从单纯的功能性产品向智能化服

利整合和共享。 其次，用户需求方面，我们主要考虑以下几个用户角色的需 求：  政府部门：需要便捷的数据查询和分析工具，以便实现数据驱 动的决策。  企业：希望能够获取与自身相关的宏观经济和行业数据，帮助 其制定发展战略。  学术机构：需要能访问到各类研究数据和统计信息，以支持学 术研究和政策建议。  公共用户：对透明的数据公开有需求，期待能够获取与个人生 活息息相关的公共信息。

数据的分析， 为该企业提供了竞争对 手的产品性能参 数对比 、市场推广策略分析以及潜 在市场份额争夺点 等详细报告， 帮助企业制定针对 性的研发和市场推广 计划 。 • 市场趋势预测：综合考虑宏观经济数据 、行业政策 、 技术发展趋势以及市场需求数据， 运用时间序列分析 、 回归分析 、机器学习预测模型等方法， 对新材料市 场 的未来发展趋势进行预测 。例如， 预测某种新能 源电