方案的制定应当考虑风险和不确定因素，以减少后期可能出现的问题和障碍。在制定方案之前，我们需要明确问题的关键点和核心需求。下面是一些最新的方案经验分享，供大家参考和学习。
旅游大数据方案篇一
根据安徽省第一次全国经济普查领导小组办公室（简称“省经普办”）下发的《安徽省第一次全国经济普查数据处理实施方案》和淮南市第一次全国经济普查领导小组办公室（简称“市经普办”）下发的《淮南市第一次全国经济普查实施方案》制定本方案。
一、组织模式。
淮南市第一次全国经济普查的数据处理工作在市经普办领导下，在省经普办数据处理组的技术指导下，按照“统一组织，统一程序，分级负责，分专业处理”的原则统一组织实施。各县（区）经济普查办公室设立数据处理组，数据处理组在本级经普办的统一领导下，在上级经普办数据处理组的技术指导下，负责组织实施本级经济普查的数据处理工作。各级数据处理组要建立岗位责任制，严格按照统一规范的数据处理流程，直接对原始普查表进行数据录入、审核，对基层表数据进行汇总，确保按时按质完成第一次全国经济普查数据处理工作任务。
二、实施步骤。
淮南市第一次全国经济普查数据处理工作分为三个阶段：
第一阶段为数据处理准备阶段，在2004年底前完成。本阶段的主要任务是作好普查数据处理前期的各项准备工作，主要包括：制订有关数据处理的各类标准，数据处理软件确定，数据处理工作试点，各级数据处理人员的培训，各级数据处理软硬件环境的准备，利用国家普查数据处理程序完成基本单位清查资料的数据录入并建立基本单位的名录库；完成个体经营户普查资料的数据录入和处理工作，在经济普查基本单位名录库的基础上分专业建立普查填表登记单位字典库。
第三阶段为数据加工汇总阶段，在2005年底前完成。本阶段的主要工作任务是：根据各级经普办制订的普查资料加工汇总计划，完成普查数据的分类汇总和排版制表等工作，并建立全市经济普查数据库。
三、主要工作任务。
(一)县(区)级。
1、制订本级经济普查数据处理实施方案。
2、准备本级经济普查数据处理的场地、机房和计算机设备。
旅游大数据方案篇二
2、围绕目标进行随后的一切工作；
3、目标是否能够得以实现。
搜集资料信息对招商工作来说，尤为重要。开发区招商过程原本就是一个收集信息、寻找机遇、寻求合作伙伴的过程。搜集资料要注意以下几点：
1、既要注重信息的针对性，但也不要放过信息的广泛性。如我们策划新闻发布会时，事先理所当然要重点收集与新闻发布会相关的资料及信息，但也不要放过附带而来的一些资料及信息。因为有时稍加留心就可以获得一些意外收获。这一点在广州经济技术开发区的招商史上不乏其例。如某广场项目就是偶尔从报刊上获得的一则消息而因此引进的。
2、要注意改进收集资料、获取信息的手段。信息瞬息万变，信息交换日益频繁，信息流量不断增加，获取信息的方式也在不断更新。我们要尝试采用各种先进的手段来收集信息。
3、要对信息及时加以处理，并提高加工处理信息的能力。信息是有时效性的，一定期限内信息才有价值，过时的信息是一钱不值的。我们要提高对信息的分析、处理和加工能力，对信息进行深加工，从而使信息的价值量大增。
制定招商方案的优劣直接影响招商策划后几个程序的进行，是开发区招商策划的一个重要程序，制定开发区招商方案的要考虑以下两个方面：
2、方案的可选择性，要同时制订各类方案，比较选择其中最合适、最理想的方案也就成为开发区招商策划中一个带有决策意义的重要环节。如果方案选择得好，继而进行的工业园招商工作就有可能取得好的成绩；选择各类招商方案要考虑一下几个因素：
a、要考虑开发区招商方案是否与开发区招商工作的长远战略目标相一致。前面已经提到，招商是一项系统工程，我们对本地区、本单位的招商工作要站在战略的角度进行准确的目标定位，在组织一项具体的招商活动时，首先要考虑招商方案是否与我们长远的招商目标相一致。
b、要选择成功率较高的一种方案。成功率的大小与方案的科学性和创造性有关，也与外方的政治、经济、宗教、文化、地理等因素有关，要选择双方有良好合作意向，把握较大的招商对象。
c、要选择成本较小，而效果又相对较好的一种方案。成本包括机会成本和货币成本。机会成本是指我们在得到一个机会时而又去另一个机会所付出的代价。如我们决定到国招商的同时，失去了在日本招商的可能性。我们在比较选择方案时，要选择机会成本和货币成本都较小，而效果又较好的一种方案。
实施的方案是在各类招商方案中经过了严格筛选和充分论证的，是可行和可靠的方案。因此，实施过程中要遵守原方案中制订的程序、原则和操作办法，不得随意变更时间、地点、出席会议的人员等，在万不得已的情况下才改变会议的有关事项。
开发区招商方案较为集中的实施阶段结束后，并不是园区招商方案全部过程的完结，更不是工业园招商策划的终止。跟踪调查招商方案主要提现在以下几个方面：
1、主动征询和收集外方(他方)对整个招商方案(如招商会)的意见。本次招商活动成功的地方在哪里?需要改进和注意的地方在哪里?通过收集这些反馈意见，对我们在以后进行类似的招商策划和制订招商方案时能有所借鉴。
2、对在招商活动中所捕捉到的信息要继续跟踪，对新接触的外商要保持联系，不要出现招商会一结束，信息和来往就随之终止的局面。对有意向的合作项目，要在方案实施之后创造条件促其尽快签约。
3、对在招商活动中已签约的项目要加快立项和报批工作，促使项目尽早上马，促使外资尽快到位，使合作项目进入实质性的实施和建设阶段。
4、对如何做好跟踪调查招商方案工作也应制订一个方案，分工到人，明确职责，并定期检查跟踪调查工作的成效。
旅游大数据方案篇三
为了进一步落实公路工程质量工作会议精神，继续《开展公路工程基本数据打假年活动》。我们要以会议精神和要求作为今年工作重点，认真开展公路工程质量数据打假活动。我们认识到质量数据的重要性，要以求真务实的作风把数据的真实性和准确性作为工作的重点，加强和提高实验检测工作与内业资料的管理，要保证工程进度的同时要把工程质量意识放在第一位，牢固树立百年大计，质量第一的思想，确保工程质量。为了更好的落实基本数据打假年活动成立张晓凡为组长的基本数据打假活动小组，以组织的形式进行管理数据的真实性和准确性。把工作质量建立在科学可靠的实验检测数据基础上，对编造虚假数据等不良行为的人员，按有关规定进行严肃处理。
一、基本数据打假活动小组：
组长：
副组长：
组员：
二、工作目标：确保工程质量数据的准确性、真实性和完整性。
三、实施方案：
确、真实，试验检测人员要认真负责。
2、工程技术人员要积极参加上级部门组织的各种技术学习班，并到外市县学习先进经验，有步骤、有计划提高工程技术人员、试化验人员的技术水平。
3、要做到工程技术人员、试化验人员持证上岗，对工程中发现质量问题必须马上上报，不得隐瞒不报，以便把质量事故消灭在萌芽中，杜绝在工作中搞人情交易，编造假数据、假资料等违法乱纪行为。否则视情况给予警告、经济处罚、停止工作。
4、施工现场的各种原材料，成品半成品，严格执行有关的规定，采用抽样检测，现场抽查等手段，按规定检测频率逐批次进行抽检，合格后方可使用，不合格一律退回，对各种试验检测数据进行抽查，对重要工程质量检测数据进行全面检查检验，合格后方可使用，不合格一律退回。
5、工程内业是反映工程质量的重要依据，客观、真实、及时的内业资料对工程质量建设有着重要指导意义，它能及时发现问题和解决问题，也利于上级领导检查指导，所以要求工程内业人员对工程内业必须地当天完成，记录真实准确，实事求是。
6、在施工中认真执行公路工程质量评定标准，对各种试化验必须达到规定的频率，对不合格的部位及时通知施工工长进行处理，把质量问题消灭在萌芽中。
7、施工队长或施工技术负责人每天必须检查内业人员所做的工程内业资料，了解施工中的不足，以便发现问题和解决问题。
质检科长或项目技术负责人定期组织有关人员进行两个施工队的工程内业资料互检。
四、处罚：如有下列情况之一的给予批评教育，严重者给予经济处罚直至停止其工作：
旅游大数据方案篇四
2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。
百分点基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下：
银行业大数据应用。
1、用户实时行为分析。
旅游大数据方案篇五
一、传统广告的发展瓶颈与精准广告的兴起。
20世纪的著名广告人沃纳梅克说过：我知道我的广告费有一半是被浪费的，但我不知道是哪一半。这是对大众广告投放模式弊端的最好注解。大众广告呈现给每一位受众的信息都是一致的，而广告受众的需求却各有不同。因此，这些高昂花费在很大程度上是无效的。
精准推送和广泛覆盖相结合才能达到广告传播效果的最大化。针对消费者的区域、年龄、性别等人口统计属性进行的市场细分仍无法实现精准推送。针对vip客户的营销常常建立在精准的客户信息之上，但这种方式只针对小部分人群。可见大众传播时代的精准营销虽能解决“精准”的问题，却无法解决生产规模的问题。数据库营销在营销的“精准”之路上走出了更扎实的一步。但问题依然存在，以企业为主体的数据库是小规模而不经济的，此类数据库无疑是数据“孤岛”，同时必须耗费大量的人力物力进行专业的开发和维护，真正应用数据库营销的企业非常有限。
要在精准投放的同时达到广泛覆盖，广告必须有庞大的数据系统的支持。在信息增长急剧加速、大数据挖掘和分析技术逐渐成熟的背景下，精准广告应运而生，它利用数字采集、存储和分析技术预测用户的需求，并在恰当的时机将广告信息送达用户。广告传播不再将大众看作一个整体，而是将他们看作有着不同需求的个体。
二、精准广告研究概况。
（一）精准广告研究的总体情况。
2013年至今为精准广告业研究的逐步深入阶段。研究数量趋于平稳，从产业链、营销方式、传播方式等多角度探讨了精准广告，研究呈现逐渐深入之势。张辉锋等（2013）提出精准广告对整个广告业形成一种理念颠覆，广告的运作从以媒体为中心转为以消费者为中心，从创意驱动转向创意、技术共同驱动，同时广告传播的边际在趋于消融。刘英贵等（2013）在《新媒体传播中精准广告的营销方式研究》一文中将精准广告分为cookie跟踪式的精准投放和跨平台的微博精准营销两种模式，同时指出目前精准广告投放的滞后性和受众隐私安全的隐忧。倪宁等（2014）通过精准广告的实现过程，提出要确立以消费者为中心的广告传播策略。李晓霞等（2015）分析了大数据时代对精准广告传播的影响，并探讨了相应精准广告传播策略。曹军波（2015）提出精准广告的自动化、高效化的发展趋势。鞠宏磊等（2015）提出大数据精准营销从核心要素、产业流程、生产关系等方面重构了广告产业。
（二）目前精准广告研究中存在的问题。
1、概念界定问题。
旅游大数据方案篇六
中国社会科学评价中心荆林波《中国青年报》（2014年05月26日02版）。
大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革，首先要搞清楚什么是大数据，其次，要厘清大数据会带来哪些变革，最后，要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据？
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球ip流量达到1eb所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可翻番。
需要强调的是：所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共^v^门早两周时间预告2009年甲型h1n1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革。
如何应对大数据带来的挑战。
第一，大数据将成为各类机构和组织，乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内，大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲，企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争，工业时代引以自豪的厂房与流水线，变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台，而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用，成为当务之急。
第二，大数据的公开与分享成为大势所趋，政府部门必须身先士卒。
2013年6月在英国北爱尔兰召开g8会议，签署了《开放数据宪章》，要求各国政府对数据分类，并且公开14类核心数据，包括：公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月，我国^v^就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如^v^总理所强调的，社会信用体系建设包括政务诚信、商务诚信、社会诚信的建设，而政务诚信是“三大诚信”体系建设的核心，政府言而有信，才能为企业经营作出良好示范。作为市场监督和管理者，政府应首当其冲推进政务公开，建设诚信政府。为此，^v^通过《社会信用体系建设规划纲要（2014～2020年）》，要求依法公开在行政管理中掌握的信用信息，提高决策透明度，以政务诚信示范引领全社会诚信建设。
第三，机构组织的变革与全球治理成为必然的选择。
在工业时代，以高度的专业分工形成的韦伯式官僚制组织形态，确实具有较高的效率。然而，这种专业化分工一旦走向极致，就容易出现分工过细、庞大臃肿、条块分割等弊端，无法有效应对新的挑战。大数据技术提供了一种解困之道：在管理的流程中，管理对象和事务产生的数据流只遵循数据本身性质和管理的要求，而不考虑专业分工上的区隔，顺应了全球治理的需要。
1990年，时任国际发展委员会主席勃兰特，首次提出“全球治理”的概念。所谓全球治理，指的是通过具有约束力的国际规制（regimes）和有效的国际合作，解决全球性的政治、经济、生态和安全问题，以维持正常的国际政治经济秩序。为了顺应全球治理的浪潮，我国应当构建自己的全球治理理论。深化对全球化和全球治理的研究，为世界贡献中国对全球治理的先进理念。
当然，构建我国最新的全球治理理论，当务之急是构建我们的国家治理理论，夯实基础。《^v^中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化”。这充分体现了与时俱进的治理理念，切中了我们国家运行中的核心问题。
旅游大数据方案篇七
二、建设目标。3
三、建设内容。4
（一）专业核心课程。4
1.专业核心课程范围。42.建设周期和建设数量。4
（二）通识教育在线课程。5
（三）网络自选（拓展）课程。5
1.建设方式。52.学习方式。63.学分置换。6
（四）原精品资源共享课、网络共享课等。6
四、建设方案。6
（一）大数据教学平台功能简介。7
（二）六大功能模块。7
1.网络教学门户网站。72.课程中心。7
xxx学院大数据教学平台建设规划
一、建设背景
自2012年起，美国各顶尖大学陆续开设了以慕课（mooc-大型开放式网络课程）为主的网络学习的平台，在网上提供免费课程。coursera、udacity、edx三大课程提供商的兴起，给更多学生提供了系统性学习的可能。美国哈佛大学、麻省理工、加州理工等高校前后累计投入近2.4亿美元，用于开发网络化课程。加之以微课、翻转课堂等为代表的新的教学方式不断创新突破，使得课程网络化重新定义了学校，重新定义了教师，甚至也重新定义了学生，提供了一种全新的知识传播模式和学习方式，必将引发全球高等教育的一场重大变革。
当前国内、省内高校在课程网络化建设方面均取得了一定成绩。其中，西安交通大学建立了较为完备的网络公开课学习的平台，涵盖工学、理学、管理学等七大学科，具备线上学习、考试、互动等功能；周口师范学院则建立了较为详细的大数据分析系统，能够实现对学生出勤、就餐、图书阅读等方面的大数据分析。但是，上述高校在课程网络化建设方面还存在着以下不足：
第一，重通识轻专业。国内高校，特别是985高校较为重视自身网络资源共享课的建设（即慕课），建设水平相对较高；省内高校，则是通过引进智慧树、尔雅等通识教育课程，构建通识教育网络平台。但是，各高校专业核心课程网络化建设普遍较为薄弱，即使是建设较好的西安交通大学，也仅是将部分专业核心课程用于跨专业通识教育，并没有依托优势专业，构建基于网络的专业核心课程体系，供在校学生学习使用。
第二，重整体轻细节。北京大学、清华大学、郑州大学的课程建设整体情况较好，多数课程都拥有较为系统的教学大纲、讲义、ppt和试题库。但是，上述学校在线课程时长均为45分钟左右，系按照传统课堂要求录制的一整节教学内容，学生网络学习与在课堂听课效果一样，缺乏基于微课、微视频等工具对课程进行细化讲解，无法突出重要知识点。
第三，重讲授轻反馈。各高校建成的网络教学平台中，均设有互动模块用于教师与学生进行线上交流。但是，由于缺少有效的监督和激励机制，多数互动平台处于零活动状态，既没有学生提问，也没有教师解疑答惑，学生网络学习质量只能简单依靠在线习题进行验证。
第四，重建设轻管理。在被调查院校中，除西安交通大学、浙江大学上线的网络课程能够顺利访问外，其他学校均存在视频打不开、课程内容不完整，甚至网页不能正常访问等情况，说明课程网络化建设后期管理存在较大漏洞，不能完全保证学生随时学习、随地学习的要求。
第五，重成绩轻运用。各高校在课程网络化建设方面投入较大，知名高校均聘请上市网络企业进行页面设计和功能设计，建设效果较好。但是，除兄弟师范学院外，各高校均没有以大数据为基础，形成建设效果总结报告和发展规划，且兄弟师范学院在形成报告后，也没有完全将该报告中反馈的问题应用于实际教学。
有鉴于此，我校在课程网络化建设过程中，既要发挥慕课线上教育的优势，又要结合微课成果简化、多样传播的特点，同时兼具翻转课堂将学习决定权让渡给学生的原则，采取兼容并包、取长补短的方式，以大数据为基础，加快推进课程网络化建设，显著提升我校教学水平和教学质量。
二、建设目标
根据当前高等教育发展趋势，以及慕课、微课、翻转课堂等新方法、新工具的发展方向，结合我校转型升级发展具体需求，对我校本科课程网络化建设提出以下建设目标：
第一，以专业核心课程为重点，加快推动教学方式改革。通过3年建设，基本建成以三级知识点分类为依托，以课堂讲授、网络课堂、微课、微视频、课程试题库为基础的“课堂学习+网络学习”的专业核心课程教学新体系，并逐步向全校所有课程延伸。
第四阶段：2020年以后，逐步完成全校所有专业核心课程网络化建设。
（二）通识教育在线课程
通识教育在线课程是第一课堂在课下的延伸和拓展，既是提升学生综合素质的渠道，也是进行开放式和探究式学习的重要平台。在前期引进尔雅通识课程的基础上，我校将采取引进与自建相结合的方法，以“科学素养、人文素养、艺术素养”三大模块为主，每年遴选5门左右深入开展通识教育在线课程建设。
通识教育在线课程在供本校学生学习的同时，鼓励任课教师或课程教学组向校外提供课程资源共享服务。任课教师或课程教学组通过向校外共享课程资源所获收益，归任课教师或课程教学组所有。
（三）网络自选（拓展）课程
网络自选（拓展）课程是在专业课程基础上，对学生综合能力和素养的进一步提升。我校将按照自愿、自主的原则，鼓励和支持网络自选（拓展）课程建设。
1.建设方式
各学院以基层专业教研室为单位，根据自身专业特点，在学生完成专业基础课程学习后，通过自建（建设标准参照通识教育在线课程）或引进相结合，建设3-5门与本专业学习有关的网络自选（拓展）课程，上传至大数据教学平台，进一步强化学生专业能力。
2.学习方式
学生根据各专业提供的网络自选（拓展）课程资源，在大数据教学平台上（或手机app）根据学习要求自主完成学习。
3.学分置换
学生完成网络自选（拓展）课程后，由各学院教学办公室统一认定，确定可置换的学分数量和课程，经学院教学负责人签字确认后报送教务处备案。
（四）原精品资源共享课、网络共享课等
2013-2016年获准立项建设的省、校级精品资源共享课、网络视频公开课、精品课程等在建项目，均可按照专业核心课程、通识教育在线课程和网络自选（拓展）课程的建设要求和建设标准进行后续建设。教务处将对建设质量较好、建设效果明显的项目进行后期资助，并优先推荐国家级、省级课程建设项目。
四、建设方案
以下建设方案均采用本地部署模式。
（一）大数据教学平台功能简介
我校大数据教学平台以学生为中心，基于“线上+线下”、“平台+课程”的教学新理念，通过课堂讲授、辅助学习和自主学习相结合，逐步实现传统课堂教学与现代网络技术的融通运用，构建混合式教学新模式。
通过大数据教学平台实现教学互动功能、资源共享功能、移动学习功能、教学门户的建设，达到教师能够进行课程建设、教学监控、资源共享、学生能够自主学习的目的，并实现所有数据的整合，最终建设成一个理念领先、技术先进、国际化特色突出的网络教学中心。
（二）六大功能模块1.网络教学门户网站
该网站能够实现教学新闻公告动态显示，有具校园代表性的大图片展示区，具备信息发布和页面自定义、访问统计分析、统一检索等功能；具备链接进入大数据教学平台各功能模块的功能；具备多种资源排行展示，如精品课程排行、课程网站排行、课程资料排行等功能；并且支持对本校课程进行检索。
2.课程中心
能够兼容包括camtasiastudio等在内的微课编辑工具，支持按照课程三级知识点在线创建、编辑、修改各种类型的微课；实现按照课程知识点编辑排序讲义、ppt、微课。
2.2通识教育在线课程
实现按照各二级学院或学科专业为单位的网络自选（拓展）课程分类、排序。
2.4原精品资源共享课、网络共享课
能够将前期已有的精品资源共享课、网络共享课上线。以上4大课程子系统均应包括“教-学互动平台”：该平台能够提供全面的网络教学功能，包括作业、考试、通知、互动课堂、pbl教学、资料、统计等。同时，在教学过程中，能够直接无缝对接各种在线资源，实现名师课程视频、教材教参、文献资料等的轻松调用，为教与学随时随地提供资源支持。师生可以在互动课堂模块通过音视频、文字互动，实现远程授课、辅导。在4大课程子系统中均支持辅助教学、闯关式网络教学、混合式翻转课堂教学等多种教学模式。课程建设过程中可插入作业、视频、图书作为任务点，通过任务点是否完成来对学生行为进行监控。详尽的学习统计能够统计出每个学生的学习进度、学习行为轨迹、作业分数、视频观看情况、图书阅览情况、参与讨论次数等。教师可以为每个班级制定学习计划。将课程章节定时开放给学生，也可以设置闯关式学习，学生必须将章节中全部人物点完成才能进入下一节，控制学生的学习流程，监控学习结果。
3.移动学习空间
可以通过电脑、手机、平板等终端设备，为每个学生打造个性化主页，记录学习历程。同时，可以满足学生与学生之间、学生与老师之间的学习互动交流。同时考虑到学校其他平台较多，学习空间应支持外部平台接入，方便学生与老师使用。
4.教师发展中心
以教学研究和教学改革为中心，能够提供培训服务、课程评估、资源共享等功能。主要内容应包括中心简介，政策文件，通知公告，名师风采，教师培训，教学督导，学院风采，教学论坛，资源下载等功能模块。
5.教学管理中心5.1教学评估
能够统计教学过程中所产生的数据，可以对老师的教学情况、学生的学习情况、课程的访问情况等进行全面的、可视化的统计分析，以帮助学校和老师更好的进行教学评估管理。
5.2教学资源管理
能够对学校教师和院系手中的各种教学资源进行系统的归类和整理，并将文件加以统一的管理和存储，实现教务处对于这部分教学资产真实、有效的管理和控制；提供统计和分析系统，使教务处能够准确掌握校内各种教学资源的分布状态，并以此为依据，对未来的教学资源建设进行合理的规划。
5.3oa系统
文件发布：实现教务文件在线发布、在线阅读，教务处能够对文件阅览情况进行实时监控；项目评审：实现教学研究项目、教学团队、精品课程等项目的在线申报、在线评审。
6.教学质量工程
能够协助学校进一步提高教学质量工程项目生命周期管理。主要包括政策文件发布，在线项目管理，项目统计分析和项目成果展示等，全面满足学校质量工程的项目管理需求。同时，平台还提供附件文档的在线阅读、项目公文模板自定义等特色功能，让质量工程更方便、更灵活。
7.备课资源库（备选项）
能够实现与图书馆、外部网络资源的对接，供教师教学和备课使用。（此项功能为备选功能）
（三）各功能模块要求
总体要求：大数据教学平台面向30000名师生同时在线开放，在系统的兼容性、稳定性、安全性、可靠性等方面有严格的要求：
实现新闻公告动态显示，热门教学视频动态显示，有校园具代表性的大图片展示区，生动记录教师学生们的学习和生活。
除常规门户网站所包含内容外，还应包括教学成果展示板块，具备多种资源排行展示，如精品课程排行、课程网站排行、课程资料排行、及热门专业排行，包含学校特色的人才培养方案、教学组织运行的功能。
2.课程中心2.1课程创建
在课程中心模块中，应支持在线创建课程、设置课程的学分考核机制、设置课程展示模板等，以及学生在线听课、在线阅读、在线提问、在线作业、在线考试、在线互动讨论、学分审核、获得学分等。
（1）课程共建
支持多位老师共建一门课程，使课程内容更加丰富，同时减轻了教师工作负担。
（2）助教功能
支持添加助教功能，老师可以选择合适人选来担当本门课程助教，协助批改作业、考试阅卷等教学活动。
（3）双模板选择
支持基于章节和知识点两种模板创建课程，三步完成课程创建：．．．．．选择模板、编辑课程信息、编辑章节或知识点内容。要求实现microsoftoffice和wps文档、ppt直接上传，同时支持常见视频格式上传。
（4）课程封面
内容包括课程名称（中英文）、课程封面、课程相关信息、课程介绍、教学资源等内容，要求编辑界面简洁明了、操作简单，原位编辑、灵活方便。
（5）课程编辑
在课程内容编辑中，要求与microsoftoffice和wps的无缝对接，支持直接粘贴、复制，并具备与microsoftoffice和wps相一致的在线编辑功能。在编辑过程中，可以根据课程内容添加图片、文档、音频，视频，网页，作业；可以对插入的微课、微视频等资源设置任务点，防拖拽，防窗口切换等，使学生在观看视频的过程中不能进行其他操作；在视频的播放过程中，可以插入与视频相关的图片、ppt，可以在视频中添加相关的测验，学生只有在正确回答相关问题后才能进行后续视频内容的学习。
上述内容要求能够实现原位编辑，不需进入后台，即可在网页原位进行编辑操作。
2.2课程教学（1）多模式教学
平台应支持网络辅助教学（专业核心课程）、网络教学（通识教育在线课程、网络自选（拓展）课程和原精品资源共享课、网络共享课），翻转课堂、pbl（问题式学习）等多种现代化教学模式。
其中，网络辅助教学，指的是教师运用平台上传教学所需的资料（如ppt、讲义、教案、教学大纲、课程习题库等文本文件，以及微课（5-10分钟）、微视频（20分钟左右）等网络资源），在线布置作业（可设置闯关模式）、批改作业，与学生进行讨论答疑等活动。
网络教学，指的是教师通过平台上传完整的课程讲座视频（涵盖所有教学内容，每讲45分钟），学生可以在校内通过无线网络（校园wifi）和有线网络自主学习，可以突破传统课堂人数限制。
翻转课堂，指的是将课程学习的过程由线下实体课堂反转到线上网上教学。首先由学生在线上进行自主的课程学习，在实体课堂中老师主要进行讨论与答疑等活动。
pbl教学，指的是将学习与具体任务或问题挂钩，使学生能够在平台上自主预习任务问题，教师能够实时监控学生预习进度，并及时进行解疑答惑。
在该平台下，教师可以根据各自实际需求和学校对课程建设的具体要求，灵活选择教学模式。同时，还应具备学分管理系统，能够监控学生学习过程，设置各项学习指标权重，统计学习成绩，并在学生学习结束后能够给出相应的学分。
（2）学习过程管理
该平台以学习过程管理为核心，开展作业、考试、答疑、讨论、评价等教学活动。
学生在登录平台后，可以直接查看自己四年全部课程总体学习进度和某一门课程的单科学习进度。（如果教师在课程中设置了闯关模式，则学生必须完成相应的任务后才能够进行后续学习）。
即从作业发布、接收到批阅，全部流程都在网上完成，学生可以在线接收作业、做作业、关注作业的反馈情况，随时查看教师的评语及成绩。学生可以对任意作业进行收藏，将自己认为重要的知识点集中到一起当作之后学习的要点。
如果教师在作业中设置了闯关模式，则学生必须完成指定作业内容后，方能进入下一步作业。
（4）在线测试
教师端信息包括两个方面：
工作量统计，主要包括教师发作业、批量作业、试卷、试题、讨论答疑、学生对教师授课的满意度、教授的学生的成绩等数据汇总，同时，系统支持原始数据导出。
学生学习统计，主要包括完成的作业、参加的考试与考试得分、提出的问题、参加过的讨论、读过的书、看过的视频等数据汇总，按汇总的数据对学生进行排名，并能够精确显示学生学生行为轨迹。在作业统计中，能够根据教师设置的每份作业的权重，统计出学生网络学习总成绩。同时，系统支持原始数据导出。
（2）学生端
学生端信息，主要包括学生各门课程学习进度和大学四年总体学习进度。
2.4教学互动（1）学生问题讨论
平台为学生提供在线提问功能。根据学生输入的问题题目内容，自动为学生推荐与该问题相似的问题，同时推送与问题相关的学习资料(如视频、图书、文档文献等)，辅助学生自主解决问题。为了提高解答的质量，学生在提问的过程中，可以选择解答范围，包括允许所有人解答、允许某位教师解答。师生可以就课程学习进行讨论，答疑，增强师生的互动，加深学生对知识的理解。
（2）教师在线答疑
教师在线回答学生提出的问题，可通过系统消息或手机、邮件等及时反馈给学生。当有新的问题时，系统会在教师平台页面自动提醒，或者通过手机、邮件等形式提醒教师，方便教师与学生之间的即时沟通。教师可以对答疑库中的问题进行管理，如建立精品答疑库，将问题分类，便于系统自动为学生精准地推送问题，提高疑问的解决效率。
3.移动学习空间
移动学习空间包括pc终端和移动app两种模式。3.1pc终端
pc终端主要集中于课程中心，在此不再赘述。3.2移动app移动app包括ios和android两种类型，两种类型操作界面、操作流程应基本一致，且均能够支持平板操作。
（1）移动教案
按照教学计划，教师可提前在移动端上组织教学内容，有序安排资料推送、签到、问答、抢答、投票等教学活动，方便课堂发放并易于复用；教材、作业、考试、通知、学生管理等移动教学功能，支持教师进行移动教学。
（2）课堂签到
教师在移动端发布课堂签到，学生直接用手机通过扫描教师课前打印好的二维码进行签到，签到结果可同步保存在课堂教学教师app端和pc端。
（3）随机提问与调查
教师发布随机选人，系统会自动在已经签到的学生中随机选择学生回答问题，并可以进行结果投射；教师可以在课堂上实时发布调查问卷，学生通过移动端进行投票，教师端可以立即统计投票结果。
（4）学习监控
对于学生在线观看微课、微视频具备监控功能，如视频防拖曳、防快进等。
（5）闯关学习
学生可以通过pc或app查询作业列表，完成作业并能够展示已完成、已批改的作业，并能够查看每次作业成绩和总成绩。
（7）在线互动
学生可以通过pc和app查看老师、管理员发给自己的通知、调查问卷、问答、讨论话题等消息信息，且所有消息都支持有是否阅读标示。
（8）在线考试
教师可以在课程中发布考试试卷和查看考试分项统计结果，学生同样可以通过客户端进行在线考试和查看考试信息。
（9）课程显示
在pc或app教师端，能够显示本学期教师所承担的课程信息；在学生端，能够显示本学期所修的课程信息。
4.教师发展中心4.1文本显示模块（1）中心简介
对教师发展中心进行简单介绍（2）政策文件
能够发布教师发展中心的各项文件、通知。（3）名师风采
对学校名师进行展示（含照片和简历）。（4）教师培训
主要分为岗前培训，专题活动，名师讲坛，网络培训，实践教学等功能。
（5）教学督导
主要发布相关的督导动态，督导制度等内容。（6）教学论坛
支持教师在教学论坛交流自己的教学方法与教学心得。4.2视频展示模块（1）视频展示
展示与教学相关的优秀培训视频。（2）资源下载
教务处收到申报的项目，将进行分级评审，级别分为：院、系或职能部门初审，评审办公室初审，专家在线评审，评审委员会集体评议。泛雅提供了完整的在线评审流程及简单易操作的后台管理体系，评审人只需按步操作即可。评审项目。
5.2通知公告
该平台能够发布教学方面的各类文件、通知，并能够向各二级教学单位进行推送和点击打开情况查询。
5.3教学组织和专业设置
该平台能够显示各二级教学单位的网站链接和全校专业设置情况。
5.4大数据平台统计汇总
能够实现按二级学院和专业分类显示在线课程各项信息统计。6.教学质量工程
教学质量工程项目，指的是教学团队、精品课程、专业综合改革试点等项目。该平台的建设宗旨是打造教学质量与教学改革工程综合支撑平台及项目申报评审及管理平台。质量工程项目的建设主要包括政策文件的传达，课程、专业、教材与教学团队建设的线上管理。可实现教研项目网上申报、评审、立项与成果展示。
（1）课程建设
课程建设包括校级、省级、国家级的精品课程及优秀课程展示。（2）专业建设
包括特色专业展示及专业改革试点的公布，人才培养示范专业、各类各级教学实验班展示。
（3）教学团队建设
包括校级、省级优秀教学团队建设的展示。（4）教材建设
包括省级、国家级重点教材及校园精品教材的展示。（5）教学名师
包括校级省级教学名师的展示。7.备课资源库（备选项）
旅游大数据方案篇八
为大力推进信息技术与工商业务的深度融合，落实市政府和省工商局要“加强信息化建设”和“加强大数据应用”的相关要求，提升数据说话、科学分析、动态监管、支撑发展的水平，结合我市工商信息化和大数据应用的实际，市工商行政管理局决定建设“工商大数据中心”项目。为保证项目顺利实施，特制订本工作方案。
建设“工商大数据中心”项目是我市工商行政管理的重大项目，该项目的建成，一是有利于工作效率的提高。原来比较烦琐的统计数据获取将变的较为简便，业务部门的统计分析工作质量与效率将得到有效提高，真正靠数据说话。二是有利于服务能力的提升。数据的统计分析能力将得到大大提升，可以根据实际需求对数据作进一步的专题分析，服务于政府、社会的能力将得到有效提升，真正做到科学分析。三是有利于辅助决策能力的增强。数据统计更加快捷，分析更加高效，展示更加直观，为政府、领导提供辅助决策的能力必将得到进一步增强，从而真正做到科学决策、动态监管。
二、项目建设的目标。
（一）构建市工商局市场主体信息数据库，为全局数据分析及其他业务需求奠定数据源基础。
（二）根据国家工商总局及市政府相关统计业务需求，实现常用相关市场主体信息多维度组合统计查询，同时满足业务部门日常查询及统计分析数据工作需求。
（三）借助可视化报告系统，对定期经常性数据统计分析工作进行自动生成发布，有效提升日常数据分析工作效率。
（四)对数据查询统计结果进行多维统计分析展示，实现多种可视化图表(包含静态和动态）直观展示构成、对比、趋势等变化情况，满足领导直观高效掌握市场主体情况的要求。
（五）建设市工商局大数据分析展示中心，通过运用数字化大屏集中展示各类统计分析成果、可视化报告，并对业务部门辅助决策、行动部署及可视化监控指挥等需求提供支持。
（六）根据市地方经济建设特点及宏观政策规划要求，逐步开展专题分析研究。
三、项目建设的组织领导。
为了保证项目建设顺利开展，市工商局成立“工商大数据中心”项目建设领导小组，负责“大数据中心”建设的具体工作。由副局长任组长，办公室主任、注册处处长、个企处处长、公平处处长、外资处处长、消保处处长、市场处处长、商标处处长、广告处处长、财务处处长、监察室主任、信用处处长、网监分局分局长、信息中心主任、副主任参加，领导小组下设办公室，由兼任主任。各成员单位职责为：
注册处：负责“大数据中心”项目建设中的内资各类市场主体数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。
个企处：负责“大数据中心”项目建设中的相关监管数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。
公平处：负责“大数据中心”项目建设中的各类经济案件数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。
外资处：负责“大数据中心”项目建设中的外资各类市场主体登记和监管数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。
消保处：负责“大数据中心”项目建设中的消费者权益保护和各类投诉数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下和相关消保组织的协调沟通。
市场处：负责“大数据中心”项目建设中的各类有形市场数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。
商标处：负责“大数据中心”项目建设中的各类商标数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。
广告处：负责“大数据中心”项目建设中的各类广告数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。
财务处：负责“大数据中心”项目建设中的经费保障。负责项目经费的预算和调整；负责每年财政拨款支付部分按照合同规定的履行。
信用处：负责“大数据中心”项目建设中的合同监管数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；督促、提醒各相关业务处室做好企业信用数据的收集、清洗核对工作；负责系统上下的协调沟通。
网监分局：负责“大数据中心”项目建设中的本地区网络商品经营者与服务经营者数据的收集、清洗核对和数据分析模型需求的提出；负责系统上下的协调沟通。
信息中心：负责“大数据中心”项目建设中的技术支持与保障。负责项目建设中的环境搭建、软硬件的正常运行和日常维护保障；负责项目招投标和实施与运行维护过程中与相关服务商的协调工作。
(一)2015年12月30日前，完成项目前景调研，专家论证，项目采购、资金和专项申报，招投标，工程监理聘请，评标、中标及结果公示等。
(二)2016年2月29日前，完成首次项目例会，施工场地现场勘查复量及发布初步设计方案及效果图，建设合同签署，组织机构搭建，数据源的获取，数据分析模型及应用需求的提出。
(三)2016年12月31日前，完成场地建设和环境搭建，建立信息数据分析库，运用数据清洗、抽取、加载、转换等技术，实现对市场主体等各类信息数据的多维检索、统计、分析、可视化展示等各项功能。
五、工作要求。
（一）切实加强领导。要按照市工商局的统一部署，把“工商大数据中心”项目建设作为一项重要工作来抓，要明确部门分工，指定专人负责，加强协调，上下联动，积极配合，扎实有序地推进工作开展，确保完成项目建设任务。
（二）精心组织实施。要按照市局分步实施的计划精心制定工作计划，从硬件平台的搭建、数据清洗和日常应用的维护等环节入手，落实任务责任，明确工作时限、标准和要求，确保项目建设工作顺利推进。
旅游大数据方案篇九
新学期，贫困新生入学后无需专门填写资助表格，学校便可分析出他们是否需要资助，并智能匹配可提供的资助种类。电子科技大学开学前夕，已经利用大数据系统为1400余名贫困新生进行“数据画像”，并分别量身定制出个性化的资助方案。
2017年新学期开学，电子科技大学2017级新生获取电子录取通知书时，即可访问学校资助中心的“智助系统”，完成个人信息填报、在线照片上传等环节。通过智助系统，学校提前便可以采集到约40类新生数据，包括学号、专业、宿舍、生源地、高考成绩、是否单亲、是否残疾、是否五保户、是否办理生源地贷款等。
“在获取数据后，系统会运用大数据进行深入挖掘，分析新生的家庭经济情况、生源地经济情况、家庭组成情况，并对他们的贫困状态进行提前评估。”电子科技大学学工部部长于乐说，系统将针对每位新生的“数据画像”，生成相应的贫困指数，从而匹配对应的特别困难、困难、一般困难和不困难等贫困等级。
在对贫困状态进行精准评估后，系统还可以全面刻画贫困新生的群体画像，从而形成贫困学生特征集，将贫困学生划分为低保家庭、贫困地区、家庭负债、意外事故、单亲家庭等10大类。
“接下来就是智能匹配。由于不同的贫困学生有不同的贫困原因，所需也不尽相同。系统会根据新生的困难程度、应急程度等划分资助优先级，并根据其贫困状态智能匹配个性化的资助方案。”于乐说。
陈星(化名)是电子科技大学软件工程专业的一名2017级新生，在来学校报到前，他就收到了学校的新生路费、生活补助资助。原来家住山西省忻州市偏远山区的陈星，靠父母微薄的务农收入，还要供养患有脑血栓的爷爷，靠着政府的低保收入度日，系统在了解到他的情况后，便智能生成了相匹配的资助方案，其中就包括路费补助这一项。
于乐说，学校在资助方面共有143项资助项目，包括保障性资助和发展性资助两大类。此次新生报到大数据智能匹配的资助方案主要以保障性资助为主。
“保障性资助涵盖助学金、助学贷款、特困补助、临时困难补助等97项，这是给予学生的基础物质性保障，保证每一个学生的学业不受家庭经济条件的影响。”他说，针对偏远山区的学生，系统进行特征识别后，智能推送给他们新生路费和生活补助的资助方案;针对需要助学贷款的新生，学校也会提前推送信息提示所需材料、办理流程等，并为他们开通绿色通道。
旅游大数据方案篇十
大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高，不允许业务中断，一般按照国标a级标准建设，以保证异常故障和正常维护情况下，正常工作，核心业务不受影响。
数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、综合布线系统等八大部分。
一、建筑装修系统。
是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域，主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调室、操作间等，为主机房提供服务的空间。此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供维护保障功能。
二、供配电系统。
是机房安全运行的动力保证。计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称为“设备供配电系统”，其供电质量要求非常高，应采用ups不间断电源供电来保证供电的稳定性和可靠性。辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助供配电系统”，其供电由市电直接供电。机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。插座应分为市电、ups及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。
三、空调新风系统。
是运行环境的保障。由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。此外，它还必须控制整个机房里尘埃的数量，对新风进行过滤，使之达到一定的净化要求。
四、防雷接地系统。
是整体机房安全运行的有力保障。机房雷电分为直击雷和感应雷，对直击雷的防护主要由建筑物所装的避雷针完成，机房的防雷（包括机房电源系统和弱电信息系统防雷）工作主要是防感应雷引起的雷电浪涌和其它原因引起的过电压。机房接地系统是否良好是衡量一个机房建设质量的关键性问题之一，机房一般具有交流工作地、安全保护地、直流工作地和防雷保护地四种接地方式，机房接地采用综合接地方案，综合接地电阻应小于1欧姆。
五、监控管理系统。
是整体机房的神经中枢。机房控制室，要求以最少的维护人员，运用最优化的运营维护手段，来实时监控每一个机房中设备所处的物理环境。其中，门禁系统、安保系统等要对整个机房进行无死角的全方位监控。此外，整体机房集中监控系统，包括了对机房内各种设备（配电盘、发电机、ups、空调机组、门禁、消防探头、监视图像等）及环境参数的监测。
六、机柜微环境系统。
是it设备真正的运行环境。机房建设中要充分考虑为每一个机架设置最优化的电源、配电、温度监测制、线缆管理，将机架、制冷、电源、管理与维护集成为一个整体解决方案，为机柜中的it设备提供可靠运行的微环境。
七、消防报警系统。
是整体机房安全运行的盾牌。火警探测系统，要具有温感、烟感探测器、红外探头，灭火系统大多都要采用气体灭火。这就要求在整体机房的建设中，必须规划建设钢瓶间、消防控制间和一些管道，从而达到全方位报警、分区灭火，最大限度地提高对火灾的防范能力。
八、综合布线系统。
是机房实现网络通讯的途径。综合布线系统是一套用于建筑物内或建筑群之间为计算机、通信设施与监控系统预先设置的信息传输通道。它将语音、数据、图像等设备彼此相连，同时能使上述设备与外部通信数据网络相连接。
大型数据中心基础设施的八大系统中，最重要的是空调和机柜微环境系统、供配电系统、智能监控管理系统。曙光cloudbasec4000机柜池级整体解决方案，提供机柜、空调、配电和监控四个子系统模块整合的一体化方案，做到给用户一个全面的、先进的、功能满足要求的一站式解决方案，并适应现代计算技术和业务模式对机房基础设施的节能性、扩展性及建设周期的新要求。
1、空调和机柜微环境系统。
以机柜群组为单位分区建设。将机柜面对面、背对背布置，机柜排之间做通道封闭处理，在机房内形成冷热隔离的风道，将水平送风的行间空调穿插在机柜排中布置，实现机房的高效制冷、节能降耗。
曙光cloudbasec4000行间空调，分为氟冷型和水冷型两种，可以提供单机柜最高10kw至30kw的制冷能力。室内机穿插在机柜排中布局，且与设备机柜为左右并柜布置，制冷模块前出风、后回风，与机柜设备的气流组织一致，配套网孔门机柜冷通道封闭系统，在两排机柜群组内、外形成冷热通道分离，机柜面对面摆放，面对面区域为冷通道，背面为热通道，气流组织见下图示意，这样可以避免冷热风混合现象，实现就近精确送风，提高机组的制冷效率。
图曙光c4000系统气流组织效果图。
机柜池级群组方式建设具有高扩展性，，适用于大型数据中心分期、模块化建设；行间水平送风空调，与机柜一体化设计，并柜安装、便捷高效，且不影响其它设备的运行，与其它电子设备可共存。
2、供配电系统。
采用双路市电接入和专用柴油发电机系统作为备用电源系统，通过ats自动切换开关进行切换，为数据中心内ups、机房空调、照明等设备提供高冗余供电。供配电系统采用双母线供电系统，配置两套独立ups供电系统及后端配电系统，在任一套供电母线需要维护或故障等无法正常供电的情况下，另一套供电母线仍能承担所有负载，保证机房正常供电。
机房内部配电采用pdm-pdu的分布式配电方式，从ups输出分配只各机柜池的列头配电模块，再有列配电模块分配给池级内的各台机柜供电，提高配电系统的扩展性和易管理性。
3、智能监控管理系统。
大型数据中心需要对电源、空调等设备运行状态进行管理，同时还需要对机柜微环境，如温湿度、漏水、烟感等参量进行监控，确保数据中心工作在一个正常的范围之内。
曙光cloudbase系统可监控机柜池级的温度、湿度、漏水、烟感、洁净度等各种环境参数，对数据中心设备运行参数和环境量实时监控和管理，同时配有功能强大的管理软件，具有设备生命周期管理、设备故障预警、故障应急响应等功能，实现远程监控和管理。可以统一集成到曙光it系统管理软件平台下监控，实现机房基础设施与it系统的智能化综合控制管理。
旅游大数据方案篇十一
每个地方，都有其独特的产业，比如上海重点发展金融产业，杭州是电商圣地，义乌是小商品之都，深圳主打科技……每一个地方都有最适合其产业发展的规划，在打造一个园区的时候，首先应了解当地的产业资源，上下游配套。
那怎么才能知道当地的主打产业是什么，通过区域产业大数据分析技术，分析该区域集中经营的企业，都是从事什么业务，规模如何，是否形成产业集聚，通过大数据分析后，就可以从一个个数据中，判断该区域的核心产业是什么，最欠缺的产业是什么了。
对于一个产业园区来说，前期的定位和规划，代表着这个园区发展的天花板在哪里，是否能够实现可持续发展。了解了区域的产业情况之后，就要针对区域的产业规划，对园区进行定位。
比如爱就投通过平台的大数据技术，发现泰州姜堰聚焦新能源、智能制造两大主导产业以及大健康、电子信息两大战略性新兴产业，这就使得我们在打造园区时，需要围绕这几大产业体系进行产业规划。
当然，是千篇一律，还是差异化发展，是园区需要思考的问题。经过综合大数据分析，我们发现泰州曾经被称为应急产业之都，有非常深厚的应急产业基础。
于是根据当地该产业上下游配套情况，我们打造了中国泰州智能应急产业园，在短短几个月内，吸引了超过130家企业落户纳税。
雁群在迁徙之时，飞行的队伍中一只大雁会借助前一只大雁的羽翼产生的动力而飞行，这样会更省力。在园区招商的过程中，这样有着典型带头示范作用的头雁企业是不能少的。一个头雁企业甚至可以带动非常多上下游配套项目落户园区。
在实际招商过程中，爱就投通过大数据遴选除了各行各业的优质头部企业，通过吸引头部企业入驻来打造头雁效应，吸引该企业上下游项目入驻。
“外来的和尚会念经，但未必能念好经”，有时候与其侧重外部企业的引入，不如先尝试扶持本地企业成为龙头，带来产业集群效应。扶持当地企业或已落户企业成长，做大做强，辅导企业挂牌ipo，从而吸引更多潜力企业入驻，形成主体产业园区。
“天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往”，没有足够的利益，企业凭什么要背井离乡，迁移到其他地方？所以同时通过税收、土地、贴息贷款、科技奖励等手段，吸引潜力企业落户，也是一个方法。
但是不同的企业，对于政策的需求是不同的，比如在实际操作过程中，我们发现很多智能制造企业，需要搬迁设备，对于设备补贴、厂房补贴等方面有需求，于是我们通过大数据匹配技术，为企业匹配适合其企业发展的园区，满足企业的差异化需求。
企业发展，需要人才，产业发展，同样离不开人才的供给，不少地方已经开始筑巢引凤，吸引人才，谁的速度快，效率高，谁就能抢占人才高地。
但绝大多数企业，对各个地方的人才政策是不清楚的，为了方便企业匹配查询，爱就投大数据，也对人才政策及人才匹配方面，做了一些研究，可以帮助企业匹配适合的人才集聚园区。
要吸引企业落户，推动园区发展，就离不开资本的力量，通过资本杠杆撬动合伙伙伴和社会资源，助推产业快速发展是非常有效的手段。
那资本怎么来？很多企业落户后，还面临着出门找投资的困扰，实际上如果园区能够为企业匹配产业基金、投资公司，让企业和资方都能自主做选择，企业发展机会事半功倍。
顾名思义就是举办各类线下活动，比如展会活动，创业大赛等，通过一系列活动提高园区的知名度，吸引潜在企业，扩大招商选择范围。
通过线下活动吸引的项目，园区也可以对此进行大数据分析，分析什么样的企业对该园区感兴趣，什么样的企业有落户意向，以后招商也可以重点对这类项目进行突破。
企业发展最看重的就是市场了，如何将产业园区内的项目，捆绑销售给拟落户企业，或者推动园区企业之间的协同发展，联动发展，是需要研究的课题，这有利于降低招商难度，提高效率。
术业有专攻，当招商面临瓶颈时，可以尝试委托第三方进行招商，发挥专业招商机构、相关行业主管单位及行业协会的信息整合和人脉资源优势，通过建立合作关系进行委托招商，拓宽招商的视野，提高招商的针对性。
旅游大数据方案篇十二
每个地方都有自己独特的产业。比如，上海重点发展金融业，杭州是电商圣地，义乌是小商品之都，深圳重点发展科技……每个地方都有最适合自己产业发展的规划。在建设园区时，首先要了解当地的产业资源和上下游配套设施。
那么如何才能知道当地的主要产业是什么，通过区域产业大数据分析技术，分析区域内集中的企业从事什么样的业务，规模有多大，是否形成产业集聚。经过大数据分析，我们可以从一个个数据中判断出该地区的核心产业是什么，最缺乏的产业是什么。
对于一个工业园区来说，早期的定位和规划，代表着园区发展的天花板在哪里，能否实现可持续发展。在了解了本地区的产业情况后，要根据本地区的产业规划对园区进行定位。
当然，是同向发展还是差异化发展，是园区需要思考的问题。经过全面的大数据分析，我们发现台州曾被称为应急产业之都，有着非常深厚的应急产业基础。
为此，我们根据当地产业上下游配套条件，建设了中国台州智慧应急产业园，短短几个月就吸引了130多家企业落户纳税。
雁群在迁徙之时，飞行的队伍中一只大雁会借助前一只大雁的羽翼产生的动力而飞行，这样会更省力。在园区招商引资过程中，离不开这样具有典型引领作用的头雁企业。一家头雁企业甚至可以带动众多上下游配套项目落户园区。
“外来的和尚会念经，但未必念得好。”有时候，与其专注于引进外部企业，不如尝试扶持本土企业成为龙头，带来产业集群效应。支持本地企业或入驻企业发展壮大、做大做强，引导企业ipo上市，吸引更多有潜力的企业入驻，形成产业园区主体。
“天下熙熙，皆为利；天下熙熙，皆为利。”没有足够的效益，企业何必背井离乡，搬到外地？因此，通过税收、土地、贷款贴息、科技奖励等手段吸引有潜力的企业落户也是一种方式。
企业的发展需要人才，产业的发展同样离不开人才的供给。不少地方开始筑巢引才。谁速度快、效率高，谁就能抢占人才高地。
吸引企业落户，推动园区发展，离不开资本的力量。通过资本杠杆撬动合作伙伴和社会资源，推动行业快速发展，是非常有效的手段。
资金是怎么来的？不少企业落户后，还面临着走出去找投资的困扰。事实上，如果园区能为企业牵线搭桥，为产业基金和投资公司牵线搭桥，让企业和管理层自主选择，企业的发展机会将事半功倍。
顾名思义，就是举办各种线下活动，如展示活动、创业大赛等，通过一系列活动提升园区知名度，吸引有潜力的企业，扩大投资选择范围。
通过线下活动吸引的项目，园区还可以进行大数据分析，分析什么样的企业对园区感兴趣，什么样的企业有落户意向。今后，招商还可以重点在这类项目上突破。
企业发展最重要的是市场。如何将产业园内的项目捆绑销售给入驻企业，或者促进园区内企业之间的协同发展、联动发展，这是一个需要研究的课题，有利于降低招商引资难度，提高效益。
旅游大数据方案篇十三
为贯彻国家大数据战略，落实《_关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）和《大数据产业发展规划（2016-2020年）》（工信部规〔2016〕412号），切实做好大数据产业发展试点示范项目遴选工作，特制定本方案。
一、总体思路。
以促进大数据产业创新发展为主线，推动大数据与实体经济深度融合，围绕大数据关键技术产品研发、重点领域应用、产业支撑服务、资源整合共享四个方面，遴选一批大数据产业发展试点示范项目，通过试点先行、示范引领，总结推广可复制的经验、做法，推进大数据产业健康有序发展。
以推动关键技术产品研发为重点。围绕大数据全生命周期各阶段需求，支持数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等共性关键技术研究。以应用为导向，鼓励产品研发，建立完善的大数据工具型、平台型和系统型产品体系。
-1绕数据采集存储、分析挖掘、安全保护等环节突破关键技术瓶颈，打造大数据产品服务体系。
1.大数据存储管理。鼓励面向领域的高可靠、低延迟、强实时大数据存储管理系统引擎、大数据存储管理系统体系架构和实现技术研制，支持研发工具型、平台型、系统型大数据采集、存储和管理产品，并实现产业化推广和应用，具备良好社会经济效益。
2.大数据分析挖掘。支持开发面向多元异构分布式数据资源的数据处理、分析、挖掘、可视化等关键技术产品研发，加快大数据分析挖掘产品和应用解决方案产业化进程，并进行推广和应用，具备良好社会经济效益。
（二）大数据重点领域应用试点示范。
鼓励大数据在重点行业的深入应用，促进跨行业大数据的融合创新，提升民生服务中大数据运用能力，推动大数据与各行业融合发展。
4.产业创新大数据应用。支持开发工业大数据产品和平。
-3础通用标准及工业等重点应用领域的标准研制；支持建立大数据标准试验验证和符合性检测平台，在重点行业、领域、地区开展大数据关键、急需标准的应用验证，强化标准符合性检测，提升标准对市场培育、行业管理的支撑作用。
（四）大数据资源整合共享开放平台试点示范支持政府数据资源和社会数据资源的整合，促进互联互通，提高共享能力。
9.政务数据共享开放平台。鼓励将市场监管、违法失信、企业生产经营、消费维权等数据进行整合汇聚和关联分析，构建跨地域、跨部门、跨业务的数据统一共享开放平台。优先支持信用、交通、环保、医疗、卫生、科技、教育、文化等民生保障服务相关领域政务数据的整合共享和开放应用，提升支撑决策和风险防范能力。
10.公共数据共享开放平台。支持数据资源丰富的科研机构、行业协会、社会组织、重点企业等单位建立公共数据共享开放平台，实现行业公共数据资源的有效整合和开放，向社会提供数据资源、计算能力、开发环境等基础资源以及基于数据的政策咨询、技术支持、创业孵化等服务。
四、申报条件和程序。
-5地方各类财政资金、产业投资基金支持试点示范项目。加强政府、企业和金融机构的对接，引导金融机构对示范项目予以支持。
（三）组织试点示范宣传推广。
组织开展“大数据产业发展示范项目全国巡展”、经验交流会、座谈会等系列活动，对试点示范经验进行总结，对优秀成果进行多渠道宣传推广，充分发挥试点先行、示范引领作用，扩大社会影响。
旅游大数据方案篇十四
项目数据分析报告是“项目数据分析师”以客观的态度和谨慎的作风，通过科学的市场调研，运用*的分析方法，秉承公正的原则，对项目的可行*进行全方位的分析及评估，为投资方的决策提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险，主要服务对象为中小型企业、国内外银行、投融资公司、*组织等机构。
项目数据分析报告的主要内容包括：项目提出的背景、项目基本情况(建设内容、建设规模、投资总额、市场前景、经济效益、社会效益、地理位置、交通条件、气候环境、人文环境、优惠政策等)、项目存在的问题、项目的战略分析、项目的管理架构分析、项目预测分析(市场、收入、成本)、财务分析(获利能力、偿债能力、发展能力)、不确定*分析、风险分析、结论和建议等。
第一章项目概述。
此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。
第二章项目市场研究分析。
此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。
第三章项目数据的采集分析。
此章包括数据采集的内容、程序等。
第四章项目数据分析采用的方法。
此章包括定*分析方法和定量分析方法。
第五章资产结构分析。
此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理*评价。
第六章负债及所有者权益结构分析。
此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。
第七章利润结构预测分析。
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断*分析。
第八章成本费用结构预测分析。
此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。
第九章偿债能力分析。
此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。
第十章公司运作能力分析。
此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。
第十一章盈利能力分析。
此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。
第十二章发展能力分析。
此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长*分析及发展潜力情况分析。
第十三章投资数据分析。
此章包括经济效益和经济评价指标分析等。
第十四章财务与敏感*分析。
此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定*与风险分析、社会效益和社会影响分析等。
第十五章现金流量估算分析。
此章包括全投资现金流量的分析和编制。
第十六章经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。
第十七章项目数据分析结论与建议。
第*章财务报表。
第十九章附件。
旅游大数据方案篇十五
说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。
（一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的。
第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括：
体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引。
服务外包：购买服务---简单服务。
让渡社会：众包---自助服务。
边界开放：数据开放---创造服务。
第二，是其技术演进，针对数据处理的技术。
首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去ioe的思路。
第三，是数据挖掘分析技术。
画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。
这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。
政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。
（二）政务大数据的定义及特点。
按照政府管理的数据来源和种类，可以分为下三类：
第一类业务数据：业务办理过程中采集和产生的数据。
第二类民意社情数据：对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。
第三类环境数据：通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。
在以前的电子政务建设阶段，政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上，而对第三类数据，特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，第三类数据的数据量和价值都在迅速增长，相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。
政务大数据与其他领域大数据相比具有鲜明的特点：
体积大，增速高：涵盖经济社会管理的方方面面，数据积累量巨大。每年处理的数据呈指数级增长。
种类多，价值大：以宏观经济基础数据为例：涵盖经济、社会、医疗、环境、工农业、教育、旅游等社会关键领域数据，具有极为重要的社会和经济价值。
垄断性，难获得：政府部门及公共企事业单位采集数据有些是专营的业务，一般企业是采不到，也买不到。
通过以上可以看出，政务大数据同传统数据相比，不仅包括结构化数据，更包括大量非结构化数据，且具有数据量大、应用价值大、速度快、种类繁多等特点。
我们要高度重视大数据应用对政务工作正在带来和将要带来的各种影响，充分认识推进大数据应用的必要性和紧迫性，加强顶层设计，分专业分步骤实施。
开展政务领域的`大数据应用首先是观念、思路的转变，转变电子政务建设主体，由政府营造创新发展环境，引导企业为主体开展电子政务建设，同时，我们政府也需要在实际工作中给予支持和指导，一方面采用给予适当的政府补贴和协助优秀电子政务解决方案的推广应用等方式，帮助初创企业快速成长；另外，在社会服务领域，政府退到后台，提供数据和基础服务，让企业直接面向社会提供贴近需求的服务。大数据在政务领域的应用可以涉及到政务领域方方面面，今天因为时间有限，就领导决策、社会管理、公共服务等几个方面做简单说明。
领导决策。
大数据的包容性将打开政府各部门间、政府与公众间的边界，信息孤岛现象大幅消减，数据共享开放成为可能，而数据开放使得公众更多的参与决策，这势必直接影响组织怎样作决策、谁来决策，甚至将改变决策过程和结果，同样会带来如下本质的改变：
直觉的判断被迫让位于精准的数据分析，人类必须依靠数据作决策，甚至将决策权完全交给数据。
公众多途径参与，必将深入影响政府决策。
社会管理。
政府数据与互联网数据相结合，分析艾滋病。
公共服务。
通过对政府面向市民的互动数据的分析，为市民提供更精细化和个性化的服务，如对政府呼叫中心海量非结构化的语音数据、服务过程和服务问题的分析处理，深度挖掘客服语音数据价值，可以更好的支撑服务和营销，进一步改进政务呼叫中心工作。另外通过大数据搜集和分析民众关心的问题，包括舆情、口碑等。为市民提供更好的服务。
二、政务大数据应用基础和前提。
开展政务大数据应用，需要具备哪些基础工作和必备条件。在政务领域开展大数据应用并不是从零开始，我们各级政府开展电子政务工作已经多年，在很多领域都做了很多工作，为政务大数据应用奠定坚实的基础，归纳起来有以下几个方面：
在信息资源管理的规章、制度、标准方面，国家和北京市政府相应制定并出台一系列规章制度，如《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》（中办发[2004]34号、《中华人民共和国政府信息公开条例》(国务院令第492号，2007）、《关于加强政务信息资源管理的若干意见》（京信发[2009]2号）、《北京市信息化促进条例》(2007)，第三章为信息资源开发利用、《政务信息资源共享交换平台管理办法》（京信办发[2008]13号）等。
强化政务信息资源管理的基础工作，如为加强电子政务基础工作，2006年市信息办发布《关于加强部门电子政务基础工作的通知》，要求全市各部门按照“四清两统一”要求，做好业务、服务和信息资源梳理与目录编制工作等基础工作。
信息资源基础建设设施方面，包括建立了完善的市共享交换平台、物联网应用支撑平台、移动管理平台、政务云、四大基础库、各类重要信息系统及信息资源库350余等基础设施及核心业务信息方面工作。
这些工作为开展政务领域大数据应用奠定坚实的基础。
三、北京市市级大数据平台顶层设计框架。
大数据在政务领域应用，区别于以往重要一点是:更加强调的事政务大数据的开放和共享，一是委办局之间政务数据资源的共享，二是面向社会公众开放政务数据资源。政府部门及相关公共企事业不但要尽可能地开放数据资源，还要以购买服务或资源换投资等方式引入政务应用与服务，发挥社会与市场的力量改善政府服务能力。政府数据的开放共享是大数据在政务领域应用的条件或前提。一些单位，如北京、上海分别建立了专门的网站，汇集各政府部门可开放的、有经济和社会利用价值的数据资源，为社会企业或个人服务开发者提供各类实时与非实时数据的下载和服务，目前已经取得了一些的成效，并举办了推广活动。如北京市政务数据资源网，成功举办了“2014年北京市政务数据资源网应用创意大赛”，得到了社会公众广泛的关注，也涌现出了“晒公益平台”、“优质幼儿园、中小学招生地图”、“掌上交通综合信息服务”等一批优质服务产品。
作为北京来说我们已经有了共享交换平台、物联网平台还有政府数据开放网站等重要的信息化基础设施，为什么还需要重新规划一个市级的大数据平台？它与现有的这些平台和系统是什么关系？与各委办局的大数据应用系统又是什么关系？这是由他的功能定位来确定的。这个平台不同于以往的共享交换平台，强调的是数据的融合、使用、落地。有些数据比如涉及政府内部数据如人口数据、医保数据等是买不到的。还有视频数据不是可以随便安摄像头采集的。还强调了对现有平台、系统及数据资源的调度管理。
四、智能交通大数据应用示范。
（一）新一代智能交通系统对数据整合需求。
交通共享交换数据中心（交通委与交管局）建设应列入日程，并统筹全市域的政府交通路况信息发布；政府部门之间数据融合共享，各类数据包括交通领域、城市规划、人口分布、法人及空间地理等数据融合共享，以从整体、系统上、研究缓解交通拥堵、保护环境的治本措施；政府to企业；企业to企业数据共享机制，加大交通数据资源向社会开放共享力度。
（二）交通领域数据与其他相关数据融合。
1、交通信息分散、碎片化情况。
市交通委掌握的浮动车实时路况信息、一卡通信息、道路基础设施等信息，主要覆盖范围五环内城市道路；交管局掌握的固定检测器实时路况信息、视频信息、交通事件、事故、施工等信息，覆盖范围为环路及城市快速路；经信委及其他局掌握的公众出行相关的地理空间、位置图层、应急物联网信息、人口、法人等信息；电信运营商的信令数据及互联网等信息，覆盖范围为全市域；来自交通台的广播信息，来自相关互联网微博、微信信息。
2、各类交通信息融合。
采用最新的大数据融合处理技术，通过市级政务大数据平台，由大数据应用需求单位负责具体实现各方数据的汇聚、加工融合与共享交换，形成更为全面、准确、及时的完整、全市域道路实时路况及出行位置信息服务。
以上工作研究团队成员有亚信、北航、中兴、数贝、太极等。现在正在搭建北京市政务大数据平台及应用示范的原型系统。下面我们看一下基于这个平台我们做的应用方案。
旅游大数据方案篇十六
在不久前举办的以“创新ict，助力融合医疗”为主题的华为融合医疗论坛上，华为正式发布了《华为医疗行业白皮书》，对当前医疗行业信息化现状进行了深入剖析，“融合医疗”也成了与会者津津乐道的一个主要话题。
新应用亟待融合基础设施。
有分析师指出，我国医疗信息化的重心正在发生改变，逐渐由原来的以部门为核心构建it系统转变为以医生、护士的工作为核心构建it系统。从医院的角度来看，以病患的需求为核心，建立跨学科的医疗服务平台日益流行。
医疗业务、手段和工具的融合，也需要有融合的基础设施来支撑。华为在ict融合解决方案领域一直走在业界前列。华为企业业务bg医疗行业解决方案首席架构师温长城表示，华为希望将其创新的ict融合解决方案更好地用于融合医疗服务，助力国内数字医疗以及区域医疗建设。事实上，华为在这方面已经取得了显著进展，比如福建龙岩人民医院基于华为的云计算技术构建了医疗云，将原有业务进行整合，实现了无pc办公，不仅将医护人员的工作效率提高了一倍，而且大大降低了整体拥有成本。
温长城分析说：“从技术的角度讲，医疗信息化的很多解决方案与华为擅长的运营商领域的信息化解决方案有相通之处。华为将多年来在运营商领域积累的技术和实践经验运用于医疗领域，可达到事半功倍的效果。我们进军医疗行业信息化领域，急需解决的问题是了解医疗行业用户的真实需求，将融合的ict技术更好地用于医疗行业。”
云计算、大数据刚开始。
在医疗行业，云计算和大数据也是关注的焦点。记者从采访中了解到，大多数医院的数据总量在10tb以下，而现在常见的大数据应用是pb级的。而且目前很多医院尚处于数据整合阶段，没有精力或能力去做大数据分析。“目前医疗行业的大数据应用主要集中在区域医疗领域。”温长城说，“医疗行业正在逐步推动大数据应用，尤其在区域医疗领域，大数据有其现实需求，如医政管理。”
“从虚拟化到云计算是一个逐步演进的过程。现在，用户通过一些软件实现了服务器的整合，未来还会对系统、数据进行更进一步整合，让数据的流通和访问更容易。在区域医疗领域，云化已经是一个基本的需求，而医院却刚开始实施云计算。”
旅游大数据方案篇十七
大数据应用并不是一贴能够包治百病的灵丹妙药，不能寄希望于通过简单数据梳理就能解决企业积累下来的所有难题。富士通也没办法提供一款放之四海而皆准的大数据解决方案。
黄邦瑜就像老裁缝，一个手握大数据，利用ict技术，为客户公司量体裁衣，并提供高端定制解决方案的信息技术裁缝。之所以比作裁缝，主要是为了和流水线式的粗暴生产区别开来。
作为富士通（中国）信息系统有限公司副总裁，黄邦瑜对于当下众多企业在大数据应用上的浮躁心有不满。在他看来，现在的大数据已经被某些人演绎成为包治百病的“一贴灵”，甚至完全背离了大数据的核心价值。
“但大数据应用并不等于简单的信息梳理。大数据的应用通常需要有扎实的it基础，来不得浮躁，否则很难让解决方案达到预期的效果。”黄邦瑜指出。
作为全球范围内的ict领航企业，富士通拥有传统基础架构和云计算基础，但富士通并不大规模地生产模式化的解决方案，就是为了让企业客户通过定制化的服务，找到更适合自己的解决方案。
需要量体裁衣。
自2012年起，富士通加大了推广行业解决方案的力度，并在中国市场上倾注了更大的热情。正是因为如此，富士通在中国的企业形象也在发生着巨大的改变。曾经那个只会生产笔记本和打印设备的制造商，已经一去不复返。
富士通正在通过其多年积淀的ict技术，转型成为一家基于大数据的企业解决方案提供商。在与中国客户打交道的过程中，黄邦瑜发现，不少缺乏扎实it基础的中国企业，把“大数据”看成了解决所有问题的“灵丹妙药”，在引进“大数据”解决方案的过程中显得过于浮躁。
黄邦瑜：大数据的应用在国际上也是个新事物，中国、日本和欧美等国家都仍处在研发阶段，我个人认为中国同日本、欧美等先进国家相比，在大数据的研发和应用的水平上并没有太大的差距。
如果说有差距，我觉得最大的差距还是体现在客户的成熟度上。欧美、日本等国家的企业客户相对更成熟一些，因为他们过去在业务层面和it层面的积淀都比较深厚，这让他们在大数据的应用上会有更明确、更具体、更战略的方向和想法。
在中国，一些it基础并不扎实的企业可能会进入一个比较浮躁的误区，希望大数据可以变成一贴灵药，能够马上解决他们过去积累的所有问题。其实富士通在应用层面上也没有能够放之四海而皆准的大数据解决方案。因为给企业提供的大数据方案，它本身就是针对不同客户要解决的不同问题“量体裁衣”而设计的，是需要通过与客户共同研讨，不断改进，逐步完善，才能最终形成。
富士通拥有很好的硬件技术、软件技术和it技术，但是要帮助客户找出规律，关键还是要根据客户的业务，企业不能指望富士通来告诉你所有的一切。如果可以的话，富士通就直接去做汽车、医疗或者其他行业了。
大数据解决方案，从本质上来说就是客户和it供应商一起去发掘规律的过程。就像制造业存在着大量的数据，但是很难有一种解决方案，刚好把企业经营者想要找的所有规律都找到。
富士通拥有很多大数据业务和应用场景的介绍，因为我们发现，大数据并不是一个像软件一样成型的方案，你拿光碟过来一装就能立刻解决所有的问题，而是一种我们称之为“最佳实践”的模式，即客户能够针对一个特定的问题或业务场景，把想要发掘的问题告诉富士通，然后我们一起去解决这个问题。
在中国，我最担心的就是有客户跟我说，富士通你给我提个方案吧，用了这个方案，研发、生产、市场等各种各样的问题都能解决了。坦白讲，这个真的做不到。
旅游大数据方案篇十八
环境数据中心
大数据平台分析
bigdataplatformanalysis
softwareproduct
聚光科技（杭州）股份有限公司
内部资料注意保密
目录
1.大数据背景。1
2.1.定位。4
3.1.背景定位。53.2.功能。5
i
内部资料注意保密
1.大数据背景
1.1.什么是大数据
大数据最早在上世纪90年代被提出，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
现在，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3v特征”：量级（volume），速度（velocity）和多样性（variety）。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个v——value，价值；而ibm在其相关文档中给出的第四个“v”则是真实性（veracity)。
大数据的价值：在海量的规则或不规则数据之中，用新的数据处理手段，以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。
1.2.发展现状
随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升，互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称，每天全球几十亿人使用计算机、gps设备、电话和医疗设备，产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家，他们的需求和习惯尚未被真正理解，如果能够借助大数据相关技术分析和挖掘数据背后的信息，将有助于认识需求、提供预测和防范危机。
大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以aaas（分析即服务）为主要标志的cloud2.0时代。
内部资料注意保密
项目使得卫生单位及早研制预防疫苗，及早控制疫情的扩散，大幅降低了流感的传播。
3、飞机票价高低和多早预购的关系
也许大家会直觉地认为越早买机票就越可以买到较便宜的机票。一家叫farecast公司的创始人从他的亲身经验启发了一个新的服务。他发现坐他旁边的人比他晚好几天购买机票却比他的购买价格还低。于是他搜集了所有航空公司的票价与提前订购时间的数据关系，并建立了数学模型。现在我们任何人可以上到他的网站：，输入你的出发地和目的地，加上你要出发的时间，马上这个网页能告诉你是现在就赶快买票还是再等几天才买。
内部资料注意保密
3.环境数据中心
3.1.背景定位
环境管理部门每天要面对大量的数据，如环境监测数据、排污收费数据、排污申报数据、环境统计数据、环保信访数据、行政处罚数据、总量减排数据等。这些数据，往往存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题，给环境管理带来诸多困难。各业务系统也彼此独立，从而形成了一个个信息孤岛，数据难以共享，环境决策缺乏有效的数据支持，难以做到科学决策。因此，需要建立统一的环境数据中心，全面整合各类环境资源数据，实现数据的集中管理。使之成为环保各业务科室之间协同工作的数据中心，成为多媒体、文档资料和政策法规的存储中心，成为环保决策所需的数据仓库中心。
3.2.功能
3.2.1.数据的管理
数据中心的数据来源主要于：
4．数据直报系统：系统提供定制的录入界面，用户手工填报。
3.2.2.数据的管理
1.文件的上传、修改、删除2.元数据的编辑
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