大数据支撑疫情防控精准施策.docx
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大数据支撑疫情防控精准施策
大数据支撑疫情防控精准施策
一通信运营商大数据在智慧城市领域的重要意义
新型智慧城市以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为主要建设目标,通过体系规划、信息主导、改革创新,推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进,打造城市与国家协调发展的新生态。
通信运营商大数据、驱动成熟数字化转型具有打破各业务系统信息孤岛、构建数据融合共享、全域动态感知等新特点,已经成为提升政府治理能力、重构公共服务体系、促进产业经济发展的新动力和新途径。
截至2020年,全国已有山东、重庆、福建、广东、浙江、河南、吉林、广西、贵州等多个省份成立了大数据局,各级地方政府纷纷启动智慧城市大数据规划建设项目,市场爆发期即将到来。
智慧社会、智慧城市建设的核心是:
依托大数据、物联网、人工智能等技术手段,实现对“人”和“物”的智慧化管理。
未来通信运营商将在智慧城市的建设中扮演不可替代的角色。
(一)运营商数据特点
1.用户规模大
近年来,我国通信行业快速发展,移动电话的普及率持续攀升,为5G手机市场带来了大量潜在需求。
2018年全国移动电话用户普及率达到112.2部/百人,相比上年末提高10.2部/百人。
2019年1~5月全国移动电话普及率为113.9部/百人。
目前,全国已有24个省市的移动电话普及率超过100部/百人,移动电话用户数量近年稳定增长。
数据显示,2018年全国净增移动电话用户达到1.49亿户,总数达到15.7亿户,移动电话用户普及率达到112.2部/百人,比上年末提高10.2部/百人。
2019年1~5月全国移动电话用户达15.9亿户。
具体来看,2018年移动电话用户中,3G用户超1.4亿户,较上年末净增555万户;4G用户达11.65亿户,较上年末净增1.69亿户。
2019年1~5月移动电话3G用户数量为1.33亿户,较上年末减少744万户;4G用户达12.19亿户,较上年末净增5315万户。
整体来看,近年全国3G用户数量呈现缓慢下降趋势,而4G用户数量持续攀升。
在4G用户持续快速增长、流量资费不断下降、移动支付和移动应用不断完善等多积极因素的影响下,移动互联网用户保持高速增长。
2018年全国移动互联网用户将近14亿户,比上年末净增1.25亿户。
移动互联网用户规模保持增长,截至最新数据显示,2019年1~5月全国移动互联网用户将近13亿户,当月净增439万户。
图12014~2019年移动电话普及率情况
此外,随着各种线上线下服务加快融合,移动互联网业务创新拓展,带动移动支付、移动出行、移动视频直播、餐饮外卖等应用加快普及,刺激了移动互联网接入流量消费保持高速增长。
2018年,移动互联网接入流量消费达711亿GB,比上年大幅增长,增速较上年提高29个百分点。
全年移动互联网接入月户均流量(DOU)达4.42GB/月·户,是上年的2.6倍。
2019年1~5月,移动互联网累计流量达452亿GB,同比增长114.6%。
5月当月户均移动互联网接入流量(D0U)达到7.81GB/月·户,同比增长96.8%。
2.来源种类多
当前,通信运营商的大数据包括网络数据、业务运营支撑系统数据和运营商自有的互联网应用三种主要来源。
网络数据是用户在网络上产生的行为信息,包括位置数据、电话呼叫数据、上网日志、用户访问轨迹、开关机信息等。
业务运营支撑系统由业务支撑系统(BSS)和运营支撑系统(OSS)组成,包括实名信息、套餐信息、缴费记录、终端信息、通话记录等。
互联网应用数据是来自Web和App客户端的数据,其中通信运营商的App应用主要包括手机营业厅、应用商店和垂直应用。
常用的垂直应用包括中国移动推出的和通讯录、咪咕音乐、咪咕阅读等,中国联通推出的沃阅读、沃邮箱等,中国电信推出天翼视讯、翼支付、天翼阅读等。
3.使用价值高
一方面,我国通行手机用户实名制,可充分保证通信运营商电信大数据的真实可靠;另一方面,以实名制为基础,结合其他各类数据,最终可以形成完整的客户画像。
(二)大数据运营开启运营商新时代
目前,国内外运营商在大数据领域已经做了很多有益的尝试,运营商大数据市场处于启动阶段。
运营商大数据产业链可以分为大数据采集、大数据管理、大数据分析和大数据应用四个环节。
1.大数据采集
大数据采集主要利用BOSS系统和深度包检测(DPI)设备等收集各种结构化和非结构化数据。
采集网络数据,即用户在互联网上的访问信息、在电信网上的开关机和位置信息等,将越来越重要。
理论上,任何数据包通过运营商网络都是可探测的,相比互联网公司所得数据将更加全面。
2.大数据管理
大数据管理主要包括分布式数据库的软硬件等。
由于非结构化数据占比提升,但传统数据仓库无法满足需求,因而运营商对云计算平台和分布式数据库的需求也将随之上升。
通信运营商建立全国云基地、发布云品牌的目的不仅仅是售卖云主机,更是建立基于云技术的大数据运营中心。
3.大数据分析
大数据分析是运营商的最大短板。
大数据分析依赖于商业智能、数据挖掘、人工智能等新技术,互联网公司投入大量资金用于技术研发,相比之下,运营商所提供的数据分析和人工智能的技术能力缺乏竞争力。
“没有数据分析的数据是没有价值的数据”,因此运营商将与互联网公司强强联合进行大数据分析。
4.大数据应用
大数据应用分为对内应用和对外应用两类。
内部应用主要指运营商通过大数据对自身业务进行优化,外部应用主要指大数据的对外商业化。
目前,大数据应用领域的对外应用主要集中在对目标企业的增值服务和参与精准营销等。
(三)发展大数据,助力新型智慧城市建设
新型智慧城市的建设涉及多种基于5G的全新应用场景,而构建这些场景需要融入多种不同的技术及基础设施建设。
因此,在客观上,智慧城市的投资者需要具备较强的综合能力,专业化的城市运营商应运而生。
图25G时代运营商角色定位的思考
专业化城市运营商以深入的系统化思维、完善的规则框架和统一的标准体系协助政府对城市进行管理和运营,实现智慧城市的可持续发展。
通信运营商依托其5G通信网络资源的关键能力、大数据、云计算服务的天然优势,逐步将城市的各种智能设备连接起来,构建起统一高效的物联网平台,在智慧城市基础建设中发挥着不可替代的重要作用。
在提供高效的基础网络设施和连接服务的同时,通信运营商与智慧城市生态中的合作伙伴共同承接智慧应用的开发和建设,通过搭建生态环境,构建共建共治共享的新格局。
通信运营商大数据为智慧城市顶层规划、运营管理及产业发展,提供精准、全面、实时、高价值的数据分析和决策支撑,其价值主要体现在以下六方面。
一是实时性,通过实时获取用户产生的通话、手机上网、行为活动等信息,对用户信息进行实时筛选、归类、分析及展现,实现秒级的数据输出;二是持续性,只要用户终端开机即可不间断采集数据信息,数据资源的持续性可以实现对历史数据的追溯;三是规模性,海量手机用户样本为大数据应用服务提供坚实基础;四是真实性,通话、上网、位置移动等均属于由用户工作生活产生的真实行为,可提供真实可靠的大数据样本信息;五是安全性,通信运营商严格遵守原始数据不出局原则,只做大范围群体分析,不针对小众及细分群体分析,严格执行法律法规和管理规范;六是全面性,数据资源覆盖通信、上网行为、搜索行为、位置、身份、社交、支付、终端、时序等领域,范围广泛。
运营商基于庞大的通信网络和硬件基础,可以构建网联、云基、数智的城市“神经网络”。
城市大脑逐渐成为各城市的重要基础设施,散落在城市各个角落的数据资源,在物联网、云计算、人工智能等技术推动下,形成了城市大脑的“神经网络”。
打通城市“神经网络”意味着城市可以自我调节地运行,从而实现可持续发展。
通信运营商凭借在网络层、基础层、算力层、数据层的优势和积累,能够对城市建设的多个领域进行即时分析,有效调配公共资源,帮助完善社会治理,推动城市可持续发展。
每个手机用户的语音、电话及位置移动,都被记录成时空信息,这种海量信息汇集被称为人口的时空分布。
运营商大数据在位置时序洞察领域有非常成熟的技术和案例,如在人口洞察方面,能够实现对城市及区域的实时人口洞察,反映城市经济运行的整体情况;在经济洞察方面,能够通过整个城市经济圈人口的流动性,反映经济圈的经济情况;在商业门店选址方面,通信运营商大数据除自有的本网用户数据外,还可以融合异网、消费、房价、路网等外部多源数据,能够为商业门店布局及优化方案提供客观、科学的大数据决策支撑。
除此之外,通信运营商具备庞大的网、云、数等资源能力,优秀的资源整合集成能力,安全规范、经验丰富的运营能力,可打造数字孪生城市运营管理平台。
5G商用使得面向未来的泛在传感连接和数据传输网络走入现实,进一步推动城市累积数据从量变到质变,在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下,城市进入万物智联时代,数字孪生城市成为建设新型智慧城市的一条新兴技术路径,成为城市智能化、运营可持续化的前沿先进模式。
通信运营商可综合应用BIM、大数据、云计算、人工智能、三维可视化等技术手段,整合城市微单元空间数据与物联网感知数据,连接政府、企业和居民,打造统一的数字孪生城市运营管理平台,全面感知城市运行状态并及时为运营者提供决策建议。
总之,通信运营商可作为智慧城市平台运营服务商,以数字城市运营管理平台为核心,向政府和企业提供智慧城市及城市微单元运营、支持和维护等增值服务。
二通信运营商大数据在智慧城市领域的应用场景
通信运营商大数据在新型智慧城市领域的应用覆盖城市治理、公共服务、生态宜居和产业经济四大类几十个细分场景。
(一)城市治理
城市治理包括城市管理、公共安全、交通治理以及应急管理四个部分。
通过人口轨迹洞察,可以帮助进行人口疏解、交通规划,对重点人口进行监控,以及及时应对和处理突发情况。
1.城市管理——人口管理
运营商大数据可提供人口统计、常住和流动人口分析、籍贯结构分析、街道居住人口分布信息、街乡人员构成信息、外来人员情况分析、人口画像等。
通过整合人口库数据、地理信息数据、网格数据、运营商信令数据,帮助政府实时掌握人口和人流信息。
2.城市管理——人口疏解
通过信令数据对人群位置轨迹和活动规律进行跟踪和分析,同时结合人口库、交通视频卡口、房屋楼宇、水电气等数据,借助用户职住分析算法模型,并经过省/市统计局数据核对和校准后,可精确分析区域人口的职住特征,服务和支撑政府与相关委办局的人口疏解等工作。
3.城市管理——综合治理
运用大数据手段,结合网格化、人口数据、公安数据以及社会化数据,全面掌握辖区内多维信息,建立综合治理应用模型。
以主动发现城市运行中的核心矛盾和根本性问题为前提,以“疏”代“堵”,实现综治部门事件预测、精准处置,打造主动、高效的闭环管理。
4.公共安全——重点人口与区域监控
通过量化数据、地图呈现、热力图、直方图等直观的形式实时展现目标区域中被监控人员各维度数据,对区县、街道、乡镇和社区进行监督。
由此可支撑各级政府和公共安全管理部门实现重点人口监控、国际访客来源分析和驻时分布分析等事项,并可对特定人员进行持续分析和重点管控。
5.公共安全——电子围栏
利用地图划定的电子防区或录入相关公安数据,结合运营商数据信息,可通过构建电子围栏对重点群体进行监控,或基于案件筛选群体,从而协助公安部门缩小侦查范围或验证已有线索。
6.公共安全——雪亮工程深度融合
充分发挥运营商大数据“用户全覆盖、信息量大、高价值、真实性”的特性,与雪亮工程深入融合,积极整改“视频监控覆盖不全面、数据价值密度低”等问题。
突破监控区域,将监控范围扩展到摄像头以外,丰富人物位置、出行习惯、通信社交圈、上网习惯等信息,提高识别精准度,协同提升公共安全。
7.交通治理——实时交通管理
基于交通运营数据(卡口图像视频、车载射频、车联网、轨道闸机、GPS等)、交通设施数据,以及运营商数据等,采用大数据人工智能技术,对城市交通状况进行实时监控和分析,从而帮助政府有效监测交通信息,为交通规划和拥堵治理提供数据支持。
8.交通治理——交通疏堵
对重点区域进行人群OD迁徙分析、职住分析及交通出行指数分析,支撑公交、轨道交通、城际和城乡客运的线路规划和班次优化,使得公共交通尽可能覆盖城市人口密集区域、活动频繁区域,连接人群联系更频繁区域,方便职住距离更远区域的广大人群,从而指导交通线路规划、城市布局。
9.交通治理——轨道交通管理
采集地铁站台信令数据,对各地铁线路客流进行实时监控,分析地铁乘客出行特征,可视化呈现全天候站点流量分析、站点热度分析、乘客轨迹与换乘分析,帮助管理者对全局的掌控,辅助决策支撑。
10.交通治理——公交盲区引导与停车管理
基于用户出行特征(用户的位置运营商信令数据及工作地居住地标签)及出行轨迹分析(用户位置信息、GPS数据、地图POI数据)识别出行方式,发现公共交通盲区,判别停车高需求地区,指导公交规划、停车政策制定、停车区域规划和停车场建设。
11.交通治理——机场交通枢纽管理
结合机场航班数据、公共交通数据、出租车数据、运营商信令数据,对机场客流进行实时监控,分析客流出行特征,分析抵达人员去向,帮助旅客快速制定疏解方案。
12.应急管理——自然灾害应急处理
结合信令数据定位,协助应急管理领域做好危险预警、天气提醒、人员疏散、应急救援等工作。
13.应急管理——突发事件应急处理
应急管理应用可为政府、公安、应急指挥等多个部门提供多种数据应用服务,帮助政企单位更精准地开展相关工作,节省不必要的资源投入,提高工作效率和精细化管理能力。
14.应急管理——重大事件应急保障
针对大型活动、特勤任务等情况,建立应急预案,并提前模拟和可视化呈现预案实施效果,提高交通指挥、作战人员对预案的熟悉程度,增强处置突发事件的科学决策能力,充分做好应急保障工作,优化警力分布。
(二)公共服务
公共服务包括服务大厅的办事效率分析、各类民生服务等。
通过优化办事流程,提高政府办事服务效率,重点关注养老、就业等民生服务,提升百姓的心理感知。
1.公共服务——办事大厅服务提升
依据运营商信令数据采集分析,结合办事服务大厅视频数据,可以准确了解服务点到访人员规模及服务点办事高峰期,分析服务点办事效率、各服务点业务咨询情况及服务点关联度。
2.公共服务——精准短信
针对政府管理部门需求,向选定位置区域内的特定人群发送告警、告知、提醒、政策宣传等信息,如恶劣天气预警信息、森林防火提示信息、交通道路提醒信息、拆迁通知等。
3.公共服务——医疗服务提升
通过分析信令数据评估不同区域医疗资源配置情况以及患者就诊便利性。
使用大数据模型提供智能辅助决策,优化医院资源配置需求,发现就诊流程中存在的问题,了解同类型医院运营情况等,为医院优化服务流程、提升服务效能、提高核心竞争力提供数据参考。
4.公共服务——养老服务
依据空巢老人手机信令数据的每日对比分析,通过与家属、社区、民警的信息联动,安全有序地保障居家养老生活。
(三)生态宜居
生态宜居包括城市规划、环境治理等。
在城市规划领域,关注功能布局合理即缩短居住者日常生活圈半径。
居住者日常生活圈半径小代表居民出门办事移动距离短,合理化周边设施布局是制定合理城市规划方案的关键。
在环境治理领域,应用于为政府公共设施选址提供建议,如治理扬尘、提高空气质量,监控污水排放,保护河流湖泊生态环境等。
(四)产业经济
产业经济包括产业园区、金融服务、信用体系建设等。
通过监控各类经济运行指标,可实时掌控产业运行情况,帮助政府更好了解企业现状,优化营商环境,帮助企业良性发展。
1.产业经济分析
在现有统计工作基础之上,通过政务大数据、运营商大数据和互联网大数据的多源数据渠道融合,实现人口、企业、园区、产业经济等要素的有机结合。
针对“人口与就业”“资源与配套”“产业与经济”三个维度开展研究,形成一套基于人口画像的社会经济发展动态监测体系,为区域经济发展和社会治理提供大数据新引擎。
2.居民消费特征分析
基于统计局数据,结合信用卡消费数据、运营商信令数据、运营商用户数据标签,以及商城数据等,进行客群分布情况、消费行为和消费能力分析等,对区域居民消费能力特征进行识别分析,把握区域经济活跃程度。
3.新零售行业应用
基于传统基站信令数据和新型基站位置数据以及室内地图POI数据,通过Web应用呈现等方式,为各类零售企业(商场、便利店等)在各类使用场景(会员、拉新等)提供各类产品(洞察、触达等),承担赋能者、充当加速器。
4.金融行业应用
运营商大数据资源在国内具有较好的信息化基础。
基于用户基本信息、位置信息、消费信息、社交信息等,与银行、保险、证券、互联网金融等多个行业客户合作,带动金融行业多方面实现管理的转型和业务产品的创新。
5.旅游行业应用
运营商大数据能够掌握各个景区景点实时游客动态,依据此分析客流情况能够帮助旅游委、景区管委会了解旅游景点运行情况和客流规律等信息,提高景点服务质量。
三通信运营商大数据在智慧城市领域的创新实践
(一)通信运营商大数据支撑“疫情统一调度指挥”,助力科学防疫
为支撑湖北省前线抗击疫情的统一调度和指挥,助力科学防疫,中国移动等各家通信运营商努力增强数据支撑能力,为政府疫情防控提供了大数据统计分析等各类数据服务。
1.利用用户信令和话单信息,提供疫情用户群体流量和流向分析
截至2020年3月15日,湖北省共有179.61万移动用户在外省、6316名移动用户滞留国外,外省共有413.32万移动用户驻留湖北。
需要定量分析每日及14天潜伏期时段的统计数据,定性分析相关人群的流动情况以及湖北省内省外和国际漫游出访用户的分布情况。
根据政府防疫需求,依据相关法规,建立特定用户的高危接触用户筛查模型(即密接人员),协助省级联防联控机构开展当地防疫工作。
截至2020年4月12日,通信运营商大数据在疫情期间向湖北省内25个地市区县(政府和防控中心),提供了409批次的湖北省内用户漫入漫出的驻留分析数据;向工信部、外省(区市)政府、湖北省通信管理局、湖北省公安局等单位部门提供了近974批次疫情人口流动分析数据;配合工信部、湖北省通信管理局根据疫情发展不同阶段,进行疫情人流驻留、出行/返程、国际漫游驻留等大数据防控风险数据支撑。
2.根据疫情防控需要,统一推出“30天内漫游地查询”公益服务
鉴于人民群众及政府部门对流动人员行程信息核验的迫切需要,通信运营商依托自身大数据能力,在用户授权且保障用户隐私的前提下,利用信令和话单信息,面向个人用户本人提供“1~14天和16~30天内漫游地查询”公益服务,解决部分客户无法自证过往行程、无法返回居住地或工作地等问题。
目前已上线运营,截至2020年4月11日湖北省内累计查询次数达到198.07万次。
3.基于信令数据,进行人员位置异动分析
可通过识别手机所在位置(精度在500米之内)确定去过医院的用户,向政府提供可能发热人员及密切接触人群的基本情况。
4.依托数据融合分析,有效保障疫情防控指挥和一线医务人员的信息通信服务
基于医护人员、识别医院驻留人员信令、用户信用等级等数据融合分析,提供个性化免缓停机服务、免通信费服务。
5.结合信令数据分析人员流动情况,辅助政府精准施策
面向通信运营商在湖北省进行重点网络保障的516家医院,通过识别连续驻留医院2小时以上的用户并跟踪分析,每日医院驻留人数呈递减趋势,由2020年2月1日驻留医院的79万人减少至3月15日的20万人。
再通过对用户所在位置的经纬度分析,确定用户常驻地,在地图上呈现用户所在小区范围,协助湖北省各地市防疫指挥部制定有效的防控措施。
各大通信运营商针对大数据应用制定了严格的措施,确保数据存储、传输、使用各环节的安全合规,在充分保障数据安全和用户隐私的前提下,全面助力湖北省疫情前线精准防控。
(二)通信运营商大数据支撑“互联网+就业创业”,助力就业复工
2020年春节期间,因新冠肺炎疫情暴发,根据疫情防控和就业复工安排需要,中国移动联合河南省人力资源和社会保障厅深入开展相应的大数据分析。
一方面,通过从全省参加农村居民养老保险的农村人口匹配出的1976万移动号码用户群样本,应用移动定位数据,对春节期间全省劳动力流动情况进行分析。
另一方面,疫情期间,通信运营商每天对采集44T的原始数据进行位置解析,并使用30台主机服务器来支撑日常数据提供,累计编制638张全省农民工返乡返岗流动监测数据报表。
为疫情期间就业形势研判提供了重要依据,为政府各项决策提供了准确、及时、全面的数据支撑。
自2019年起,河南省持续推动人力资源和社会保障业务“数字化转型”,河南省人力资源和社会保障厅开展就业大数据项目,加快推进河南省“互联网+就业创业”工作实施。
截至2020年4月,大数据项目在建设联合实验室以实现双方数据资源共享和利用、就业指导大数据分析、高校毕业生大数据分析、农村劳动力大数据分析等方面开展了一系列合作。
特别是2020年春节期间,针对省内农民工返乡返岗流动监测专题建设相关模型进行分析,取得了很好的效果。
在疫情期间,符合条件的外出务工人员可开具电子证明,并通过由政府统一组织安排务工专机专车专列复岗复工。
据数据统计,政府累计组织专车专列49.77万次,复工包机20班,全省累计有组织劳务输出209.83万人。
大数据监测到的河南省返乡农民工中,节前返乡1580万人,其中省内市外返乡602万人,省外返乡978万人,截至3月底,节后外出务工1374万人,占节前返乡人数的86.95%,全面实现了预期的目标。
(三)通信运营商大数据支撑“高速公路车辆管控”,助力交通防疫
疫情发生以来,中国移动依托交通综合管理平台的交通大数据洞察能力为广东省疫情防控提供技术支撑。
例如,全省进入广东方向的联合检疫点对外省来粤车辆的司乘人员进行体温检测,要求司机如实填报省界联合检疫点登记表。
同时,广东省交通运输厅、江门市交通运输局、梅州市公安局和珠海市疫情防控指挥部办公室均提供“防疫短信发送”服务。
从路测情况来看,用户从进入基站小区到收到引导短信的时间在1~2分钟。
目前已对经过19个省界联合检疫点的外省来粤车辆司乘人员发送引导短信,引导他们进行体温检测及信息登记。
累计短信发送量超过400万条,每天持续发送引导短信,有效防止了疫情的蔓延。
在防疫特殊时期,广东省打造了交通综合管理平台智慧高速视频云联网服务。
该服务提供了全省19个高速公路省界联合检疫点的视频查看界面,省领导、省交通厅领导可以在广东省交通运输厅指挥大厅通过广东省高速公路视频云平台了解检疫点的实时情况。
这样的服务有助于疫情期间的指挥调度,为疫情防控科学研判、精准施策提供了有力的支撑,极大提高了抗疫时效,降低了可能因拥堵造成感染的风险。
广东省依托5G、云计算与大数据技术,汇集广东省交通运输厅现有系统数据、相关行业数据、运营商数据和互联网数据等,以数据样本体量作为重要参考,并对数据结构进行融合,采用大数据挖掘分析技术实现监测预警、指挥决策、公共服务、公众出行、分析预警、数据展示等综合应用服务,助力我国交通行业从智能交通迈向智慧交通,实现交通强国。
四通信运营商大数据发展方向
运营商大数据的六大特性赋予了其独有的价值,信令大数据的应用是一个有待持续更新迭代、深入挖掘的过程。
基于信令大数据的智慧城市应用也将不断拓展深度和广度,全面助力国家网络强国、数字中国、智慧社会建设。
从技术应用、市场需求等角度出发,通信运营商大数据还需要在以下三方面持续深耕。
(一)深耕人工智能/机器学习
目前全国已开展的信令大数据应用的建模方法以通用统计为主,未来将继续加强数据挖掘/机器学习能力。
(二)提升垂直行业领域专业性
通信运营商对于网络、通信等领域的研究较深入,对于交通、金融、新零售、旅游等专业领域,下一步需要持续发挥数据模型的专业
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