大(dà)數據實戰平台 - 蜜蜂考試平台 - 蜜蜂實戰平台

蜜蜂實戰平台

針對高校大(dà)數據教學管理、項目實踐、科研服務、創新孵化等實際應用場景，提供基礎項目案例的數據采集，數據清洗，數據融合，數據計算，數據可視化全過程實戰環節，大(dà)數據實驗室提供穩定、可靠、高效的軟硬一(yī)體(tǐ)化大(dà)數據教學科研環境，以及完善的課程體(tǐ)系、項目數據和視頻、多樣化的教學手段和豐富的實戰案例。

大(dà)數據實戰平台的産品優勢

真機實驗訓練

實驗室各模塊相對獨立，交互式的實驗任務、實驗指導、項目上機操作，教學視頻、考試評分(fēn)、數據監控等，保障學生(shēng)靈活、快速的掌握大(dà)數據核心技術及項目開(kāi)發能力。

完善的課程體(tǐ)系

多年經驗的沉澱，研發出行業領先的大(dà)數據課程體(tǐ)系，根據不同學曆設置了本科、高職、職業三大(dà)方向，滿足不同高校大(dà)數據教學及實訓需求。

典型大(dà)數據項目案例

提供行業典型應用案例的數據包和視頻包，以及配套實驗手冊，邊學邊練通過實際項目上機演練，多方位學習及訓練，做到學生(shēng)與企業需求無縫銜接，真正解決大(dà)數據人才缺口問題。

交互式學習模式

提供完善課程體(tǐ)系、在線學習系統，以大(dà)數據課程學習、在線視頻、習題、線上測試、線上實驗爲主線，典型案例貫穿知(zhī)識點的學習模式，确保學生(shēng)掌握大(dà)數據項目技能。

充分(fēn)支撐科研工(gōng)作

整合了數據采集、質量監控、數倉建模、數據視圖等，提供行業數據及案例用于基礎研究，科研人員(yuán)通過該系統方便對行業數據進行統計分(fēn)析，按需求生(shēng)成可視化數據報表。

我(wǒ)們積累的實際數據應用案例

本處列舉了政務+互聯網、公安交通快速快賠、深度洞察——運營車(chē)輛、
态勢感知(zhī)—傳播熱點、互聯網精準營銷四個案例，更多案例與平台試用歡迎聯系我(wǒ)們獲取。

政務+互聯網

案例來源于日常政務工(gōng)作，通過對所關注的民生(shēng)問題進行分(fēn)類，使用網絡爬蟲技術就相關業務關鍵詞從相應的網站、微博、論壇上進行搜索查找，将爬取到的數據内容彙聚到平台中(zhōng)進行整合以供分(fēn)析統計，及時了解公衆對公共事務的看法以及對各項政務執法和管理工(gōng)作的滿意度。

數據來源：政務官網、微博、論壇等。結合多方數據，
      綜合應用算法、模型、技術實現政務輿情分(fēn)析，并可視
      化展現，展現形式包括餅圖、雲标簽、折線圖等。
   基本輿情：關鍵詞統計分(fēn)析；
   精準輿情：各類輿情趨勢分(fēn)析、可自定義篩選關鍵詞；
   雲标簽：分(fēn)析民衆留言，對頻繁出現的關鍵詞形成雲标簽；
公衆評價：列表形式展示公衆評價詳情，并進行優劣分(fēn)析。

公安交通快處快賠

案例來源于公安交通行業，市公安交通管理局主管全市道路交通安全管理的職責部門。
交管局快速處理中(zhōng)心，每天調度執法民警對突發的交通事故進行及時、快速規範的處理，并将與每個交通事故相關的各個維度數據記錄到系統中(zhōng)，其中(zhōng)事故處理統計模塊通過對系統中(zhōng)已有數據進行統計分(fēn)析，可以得到很多有價值的分(fēn)析結果。
結合各系統數據，綜合應用算法、模型、技術實現對快處快賠案件的分(fēn)析，并進行可視化展現，展現形式包括熱力圖、柱狀圖、折線圖等。

事故發生(shēng)時間分(fēn)析：快處快賠事故發生(shēng)時間和趨勢分(fēn)析；
事故錄入人分(fēn)析：快處快賠錄入人對比分(fēn)析；
快處快賠案件詳情：快處快賠案件詳情展現，包含事故雙發信息和車(chē)
輛信息、責任等；
快處快賠異常分(fēn)析：快處快賠案件異常分(fēn)析，以車(chē)輛和駕駛員(yuán)爲ID

進行碰撞分(fēn)析，發現異常駕駛員(yuán)和車(chē)輛；

案件熱力圖：基于案件事故發生(shēng)地理信息，進行案件熱力圖展現。

深度洞察--運營車(chē)輛

本案例來源于城市治理交通擁堵，提升交通治理能力。融合交通出行數據，構建交通大(dà)數據，對收集到的源數據進行更細分(fēn)地管理分(fēn)析，實現交通流量、交通熱點、交通基本運行時速的預測和預判。
數據來源：互聯網（紐約曆年出租車(chē)出行數據）城市交通
擁堵指數：将擁堵情況數字化，綜合反應道路網暢通或擁堵；
常規堵點：将擁堵情況較爲嚴重的位點進行排名，前五列爲
常規堵點；
聯合分(fēn)析：結合天氣數據，挖掘擁堵指數與天氣之間潛在聯系；
曆史分(fēn)析：結合曆年數據，得出不同條件下(xià)交通擁堵趨勢。

态勢感知(zhī)--傳播熱點

本案例來源于互聯網和自媒體(tǐ)行業，公衆可以更加自由地在網絡上對公共事務發表言論和看法，反映公衆對現實社會中(zhōng)各種現象所持的政治信念、态度、意見和情緒，快速分(fēn)析輿論趨勢，并積極引導輿論走向，維護社會穩定。

數據來源：互聯網上相應的網站、微博、論壇。
熱門數據分(fēn)析：敏感事件，敏感動态識别，有價值事件，監控擴散

影響程度；
傳播軌迹分(fēn)析：某對象在社交網絡上的傳播過程會生(shēng)成其傳播路

徑，通過對信息源的追溯，可自動生(shēng)成傳播路徑圖，可以環狀、

樹(shù)狀等方式展現；
潛在關系挖掘：深入挖掘分(fēn)析人與人、事與事、人與事之間的關聯

關系，自動生(shēng)成關系圖，可綜合所有信息分(fēn)析追溯到事件最早源

頭；
傳播效果評估：通過分(fēn)析話(huà)題傳播路徑、輿論發生(shēng)地點來分(fēn)析傳播

範圍和目标受衆是否符合預期效果，深度挖掘網民潛在需求和關注

點，幫助政企合作獲得長遠發展和持續競争活力。

互聯網精準營銷

整合原有企業信息化數據及互聯網相關數據，通過大(dà)數據技術，完成多項不同緯度數據分(fēn)析，幫助企業更好的洞察業務趨勢，獲取更爲精準的營銷策略。
數據來源：企業數據、互聯網數據
消費者畫像，通過地理位置、訂單數據、訂單來源等維度進行分(fēn)析，建立群體(tǐ)消費者畫像，爲消費者有針對性的推薦，幫助企業更好的了解消費者的需求；
消費者漏鬥分(fēn)析，經過客戶分(fēn)析，将用戶進行分(fēn)層，即分(fēn)成泛用戶、潛在用戶、新用戶、老用戶等。通過分(fēn)析每層用戶的特征标簽進行業務優化。通過數據分(fēn)析我(wǒ)們可以在泛用戶人群中(zhōng)找出潛在客戶，在對潛在客戶進行活動觸達，促使潛在客戶變成新用戶。
用戶留存分(fēn)析：用來分(fēn)析用戶參與情況/活躍程度的分(fēn)析模型，考查進行初始行爲後的用戶中(zhōng)，有多少人會進行後續行爲。這是衡量産品對用戶價值高低的重要指标。

經典案例

我(wǒ)們緻力于讓教師教學更輕松，學生(shēng)實訓更便捷

免費試用>

聯系方式