交通擁堵指數發布系統
建設面向交叉口、路段、道路、區域不同空間維度的標準化指標體系，形成標準指標庫，提升指標監測權威性?；诘讓臃治鲋笜?，構建交通流態勢、違法態勢、事故態勢、天氣態勢業務模型，形成對交通流、交通違法、交通事故、天氣的基礎評價，作為分析評價系統的基礎能力。交通流態勢下基于多維指標體系的核心應用，通過監測指標變化，展示交叉口、路段、道路、區域的運行狀態。（1）交叉口運行監測在交叉口維度下，通過服務水平、飽和度···
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客服數據價值挖掘
智能化推薦
補貨預測
運輸線路規劃
排程設計
日志分析
企業大數據系統建設
概述
專注于大數據領域應用分析的研究和技術開發，為政府機構、金融行業、醫療行業、電信行業提供海量大數據分析技術服務和咨詢服務。大數據工具軟件包括前期實施咨詢，基礎數據處理，數據可視化，各類業務應用層模型與系統實施服務。典型應用場景如潛在用戶挖掘，用戶行為分析，客服數據價值挖掘，智能化推薦，補貨預測，運輸線路規劃，排程設計，日志分析等。
服務范圍
云計算規劃咨詢：幫助用戶梳理、分析云計算給業務發展帶來的促進作用和價值，進而幫助企業進行未來云計算服務藍圖規劃和云計算藍圖實施演進路線設計等。
大數據構架設計：基于主流技術框架為企業構建從基礎架構到大數據計算分析的一體化整體解決方案咨詢服務，如技術架構設計，技術框架選型等。
行業建模咨詢：基于公司數據科學平臺為證券、銀行、保險、互聯網金融、電信、醫療、零售等全行業應用建模咨詢服務，如風控，預測，圖像挖掘等。
客服數據價值挖掘：通過語義分析平臺的熱點發現、根源分析、典型意見等模塊實現各業務場景的功能模塊。
用戶畫像實施：通過用戶的基本屬性、行為數據結合文本分析、NLP技術、機器學習等技術構建的用戶畫像模型。
用戶行為分析：通過用戶行為數據構建，采用大數據特征提取技術而建立的用戶的興趣、偏好等消費行為分析數據。
智能推薦模型設計：通過用戶行為分析系統結合用戶興趣、偏好、消費頻度而建立的多維度多角度的智能推薦模型。
IoT物聯網集成：運用物聯網技術為企業、工業設備提供智能化、及時精準的設備管理和故障預警服務，降低企業運行風險。
語義分析模型設計：利用機器學習、NLP和人工智能等多種技術，從海量非結構化文本中快速構建知識挖掘分析處理。
日志分析集成：基于時間的數據序列、非結構化，無預設模式、異構化，數據格式多樣化、海量規模、離散分布，但內容具有關聯性。
行業爬蟲實施：采用大數據技術自動匯聚政策法規、行業動態、企業資訊、行業熱點等與企業經營密切相關的數據。
大數據算法集成：分類算法、聚類算法、深度學習、文本分析、推薦算法、圖挖掘算法領域的大數據開源算法的優化與二次開發服務。
