大數(shù)據(jù)平臺解決方案
申迪大數(shù)據(jù)平臺在研究基于深度學習的用戶通信行為分析平臺關(guān)鍵技術(shù)及在提升政府公共服務能力中的推廣應用，實現(xiàn)通信運營商相關(guān)數(shù)據(jù)的有效開發(fā)利用，助力政府公共服務能力的提升，包括重大節(jié)假日、重大活動實時人流監(jiān)測、人流趨勢預測及預警、城市規(guī)劃建設中的通信用戶行為時空分析及應急響應支持、公共安全中的電信詐騙防治、敏感用戶的追蹤、特定人群的用戶畫像分析、城市人口流動分析與預測等。
大數(shù)據(jù)平臺解決方案優(yōu)勢
讓數(shù)據(jù)洞察更具前瞻性。
可視化分析實時分析圖表
可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點。
數(shù)據(jù)挖掘算法-科學建模
基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點。
預測性分析
從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。
語義引擎
從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標簽關(guān)鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。
數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理
高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術(shù)研究還是在商業(yè)應用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。
大數(shù)據(jù)平臺模塊設計
大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)價值鏈
掌握警情分布情況，并實現(xiàn)可視化呈現(xiàn)。
實現(xiàn)基于基站位置的電信號碼報警人員位置信息可視化呈現(xiàn)，對報警電話的鏈路、基站和客戶數(shù)量的變化進行檢測和控制。
實時監(jiān)控重點區(qū)域人流量，并實現(xiàn)人流量預警。
通過移動通信技術(shù)手段對禪城區(qū)重點區(qū)域人流情況進行實時監(jiān)測，掌握節(jié)假日、重大活動期間人流情況并應急調(diào)度，加快疏散人流。
根據(jù)歷史數(shù)據(jù)自動學習、準確預測人流量。
提供重點區(qū)域人流實時數(shù)據(jù)、一年內(nèi)任意時段人流數(shù)據(jù)。并可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)信息，運用時間序列模型自動預測重點區(qū)域、重點時段的警情分布。
隨著我國經(jīng)濟和社會不斷發(fā)展，城市化進程快速推進，大量勞動力人口涌向城市，他們在城市中工作的同時，也增強了城市中人群的流動性和不確定性，為區(qū)域人流的日常管理、重點區(qū)域的治安管理帶來越來越大的困難和挑戰(zhàn)。龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個領(lǐng)域開始了決策量化進程，具有預判性及更精準的決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，“大數(shù)據(jù)分析”也將會成為城市治安管理、現(xiàn)代化指揮調(diào)度體系中的重要手段，為掌握、分析、預測社會治安新情況、新問題以及治安狀況趨勢提供科學、準確的數(shù)據(jù)依據(jù)。
支持socket、FTP協(xié)議，實時采集CDR信令數(shù)據(jù)和用戶號碼對應信息，根據(jù)數(shù)據(jù)源進行建模寬表的制作，將源數(shù)據(jù)存入分布式處理框架體系中，進行模型訓練、評估、調(diào)優(yōu)和結(jié)果固化，最后通過系統(tǒng)界面呈現(xiàn)分析后的數(shù)據(jù)及模型結(jié)果。
案情分布
基于信令數(shù)據(jù)與基站位置信息，在GIS上呈現(xiàn)電信號碼報警人員位置信息。
人流監(jiān)控
結(jié)合基站信息、地理位置信息，將運營商的人流信息在GIS上直觀的展現(xiàn)出來。
黑名單用戶檢測
對特定重點區(qū)域設定不同的黑名單，只要該黑名單用戶出現(xiàn)在重點區(qū)域，即觸發(fā)告警。
用戶畫像分析
系統(tǒng)支持通過查詢手機號碼或者身份證號碼，得到相關(guān)用戶的畫像分析結(jié)果，包括用戶的姓名、身份證號碼、電話號碼、出行軌跡信息、工作地、居住地信息、職業(yè)信息、誠信狀況、經(jīng)濟狀況。
用戶云度分析
系統(tǒng)支持查詢用戶號碼的云度網(wǎng)絡關(guān)系，直觀展現(xiàn)用戶一段時間的三度網(wǎng)絡關(guān)系。
基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的智能化IT運維，預測式的挖掘用戶剛需，使營銷更精準。
居民生活時空分析：基于A口信令數(shù)據(jù)挖掘分析居民生活時空軌跡、社交關(guān)系、出行路線等。達到大數(shù)據(jù)處理實時化，用戶軌跡直觀化，廣告營銷精準化。
公安110系統(tǒng)：基于基站位置信息，在GIS上及時呈現(xiàn)人員位置信息。
黑名單監(jiān)控告警：通過實時告警顯示及聲音告警提示黑名單用戶出現(xiàn)在監(jiān)控區(qū)域的時間，姓名、身份證號碼、電話號碼、大概地理位置。
間序列人流預測：根據(jù)以往歷史人數(shù)，運用時間序列模型，預測未來某個重點區(qū)域某個時間段的人數(shù)。
藍色是原始樣本，紅色是用模型模擬出來的效果和原始的數(shù)據(jù)很吻合，黃框是對未來時間的預測。
還可通過報告型分析服務，如區(qū)域常住人員分析、工作和非工作人員的對比分析、工作地TOPN排名統(tǒng)計分析、居民周末休閑活動行為分析和密集聯(lián)系人居住地分析等，針對性、真實性、論理性、典型性和時效性的開展一些營銷業(yè)務等。
大數(shù)據(jù)應用的五個典型應用場景：
利用大數(shù)據(jù)探索實現(xiàn)信息庫的充實。
客戶服務、保險、汽車、維修、醫(yī)藥等行業(yè)需要儲備規(guī)模巨大的知識庫，而龐大繁雜的解答手冊和知識系統(tǒng)會造成重復查詢，導致系統(tǒng)延遲和成本上升。
增強360度全方位客戶視圖實現(xiàn)客戶交互改進。
電信、零售、旅游、金融服務和汽車等行業(yè)將“快速抓取客戶信息從而了解客戶需求”列為首要任務。
利用運營分析實現(xiàn)運營優(yōu)化。
制造、能源、公共事業(yè)、電信、旅行和運輸?shù)刃袠I(yè)需要時刻關(guān)注突發(fā)事件、通過監(jiān)控提升運營效率并預測潛在風險。
利用數(shù)據(jù)倉庫擴充實現(xiàn)IT效率和規(guī)模效益提升。
企業(yè)需要增強現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫基礎架構(gòu)，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)傳輸、低時延、和查詢的需求，確保有效利用預測分析和商業(yè)智能實現(xiàn)性能和擴展。
利用安全性和智能擴展實現(xiàn)犯罪防范。
政府、保險等行業(yè)亟待利用大數(shù)據(jù)技術(shù)補充和加強傳統(tǒng)的安全解決方案。
隨著數(shù)據(jù)量的龐大，實時數(shù)據(jù)的價值也將逐步降低，需要不斷的將歷史數(shù)據(jù)歸檔管理，以便供歷史數(shù)據(jù)查詢、公檢法查詢、內(nèi)外部審計和書記挖掘預測、歸檔數(shù)據(jù)回遷之用。
