大数据可视化分析平台介绍
Tempo大数据分析平台介绍
Tempo大数据分析平台介绍（Tempo-DataAnalysis）美林数据技术股份有限公司，专注数据价值发现，为客户提供大数据分析与利用产品和业务解决方案；重点与大家分享美林T empo大数据分析平台，会从平台概述、产品特点、应用价值和行业案例四个部分进行介绍。
第一部分产品概述“美林T empo大数据分析平台”，即T empo-DataAnalysis；是一款数据价值发现与利用平台，为客户提供专业、敏捷、易用的大数据分析挖掘与可视化展现的工具。
2015年12月12日北京中关村大数据日，美林T empo大数据分析平台正式发布。
T empo平台以数据增值为目标，为客户提供多种数据处理与分析方法，满足组织不同角色的数据价值挖掘和应用的需求。
T empo平台面向企业各级数据分析、数据价值利用人员，集数据可视化探索、数据深度分析、模型应用开发于一体的大数据平台。
平台首先能够实现对多数据源进行接入和处理；平台实现数据接入、数据处理、数据分析、结果应用等产品处理应用全过程；客户可以通过数据可视化方式进行直观分析，也能通过数据挖掘发掘数据中隐含的深度规律。
平台可面向企业领导、各级业务人员、技术人员共同使用；产品的核心理念就是“智能、互动、增值”；产品具备多种智能算法，可视化分析过程智能化，产品以可视交互的方式实现分析，产品不仅为客户节约成本、提高效率，更重要是为客户创造价值。
第二部分，产品特点，主要包括四个方面：第一个特点，基于大数据架构TEMPO平台基于大数据架构，支持分布式存储、分布式并行计算、内存计算。
支持Hadoop、Hive、Y arn、Spark、Zookeeper、Sqoop、Kafka、Python、Scala、Mesos、Chronos、hbase、T ez、Mongodb等多种大数据技术。
第二个特点，领先算法产品内嵌10种世界领先独创算法、19种经典算法。
在算法支持方面，美林独创的L1/2算法在高维问题分析中准确率比普通算法具有明显优势。
大数据平台的数据可视化及分析
大数据平台的数据可视化及分析随着信息技术的不断发展，数据在我们的生活和工作中变得越来越重要。
大数据平台作为信息化建设不可或缺的一环，其数据可视化及分析功能也越来越受到关注。
一、大数据平台的数据可视化大数据平台的数据可视化就是将数据转化为图表、视觉化的形式，以便更清晰地展现数据所代表的信息和关系。
数据可视化的目的是为了让用户能够更好地理解和处理数据，比如帮助企业管理人员更好地分析数据，以便制定更好的管理策略和决策。
数据可视化的形式很多，比如折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等。
具体的可视化形式要根据数据的特点和展示目的进行选择。
同时，在设计可视化界面时，还要考虑数据的呈现方式，比如数据的颜色、字体等。
二、大数据平台的数据分析大数据平台的数据分析是指根据数据进行统计、分析和预测的过程。
数据分析可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析三种。
其中，描述性分析主要是对数据进行汇总、数据清洗、数据分组等处理以便形成数据报告。
诊断性分析则是用来发现数据分布中的问题，以便更好地解决这些问题。
预测性分析则是利用数学模型和算法对数据进行预测，从而帮助企业将未来的业务进行预测和规划。
数据分析的过程中，需要借助多种工具和技术，比如SQL、hadoop等数据处理工具。
另外，数据分析还需要对数据科学的理论和研究进行深入应用。
因此，数据分析的人才需求也越来越高。
三、大数据平台的数据可视化与分析的关系数据可视化与分析是密切相关的。
数据可视化的最终目的是为了分析数据。
通过数据可视化，用户可以更清晰地看到数据的模型和特点。
而数据分析则更深入地分析数据中内容，找到数据中的规律和问题。
因此，大数据平台需要将数据可视化与分析相结合，以便更好地服务于企业需求。
数据可视化不仅可以展示数据，而且可以帮助分析员更加容易地理解数据，从而更好地展开数据分析。
四、大数据平台数据可视化与分析的应用场景1. 应用在商务、金融等领域，帮助企业分析市场趋势，评估市场潜力，从而制定销售策略和商业计划。
大数据分析平台的使用指南
大数据分析平台的使用指南随着科技的发展和互联网的普及，大数据成为了当今社会中不可忽视的重要资源。
它具有广泛的应用范围，可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提升生产效率等等。
为了更好地利用大数据，许多企业和研究机构都开始使用大数据分析平台。
本文将为您介绍大数据分析平台的使用指南，帮助您更好地利用大数据来支持决策。
一、了解大数据分析平台的基本概念大数据分析平台是指为处理、存储和分析大规模数据而设计的软件工具集合。
它可以帮助用户轻松地从各种来源（如社交媒体、传感器、日志文件等）中收集、组织和分析数据。
同时，大数据分析平台还提供各种分析工具和算法，用于挖掘数据背后的价值和洞察。
二、选择合适的大数据分析平台在选择合适的大数据分析平台之前，您需要考虑以下几个方面：1. 任务需求：首先确定您需要解决的问题是什么，需要哪些功能来支持您的工作。
不同的大数据分析平台可能有不同的特点和功能，选择适合您需求的平台是至关重要的。
2. 性能和可伸缩性：考虑您的数据量和用户量，确定平台是否能够处理您的数据规模，并能随着需求的增长而扩展。
3. 安全性和隐私保护：大数据分析涉及到大量的敏感信息，平台应该提供高级的安全性特性和隐私保护功能，确保数据的安全性和合规性。
4. 用户界面和易用性：一个良好的用户界面能够提升用户的工作效率，减少学习成本。
因此，您需要选择一个界面友好、易于使用的平台。
根据以上考虑，您可以选择像Hadoop、Spark、Teradata等知名的大数据分析平台。
或者您也可以根据需求选择基于云端的数据分析服务，如Amazon Redshift、Google BigQuery等。
三、平台的基本功能和操作流程当您选择了合适的大数据分析平台后，接下来需要了解平台的基本功能和操作流程。
以下是一个简单的操作流程：1. 数据收集：首先，您需要从各种数据源中收集数据，并将其导入到平台中。
数据源可以包括日志文件、数据库、传感器等。
基于Python的大数据分析与可视化平台搭建
基于Python的大数据分析与可视化平台搭建在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。
随着数据量的不断增加，大数据分析和可视化变得尤为重要。
Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，被广泛应用于数据科学和大数据分析领域。
本文将介绍如何基于Python构建一个强大的大数据分析与可视化平台。
1. 数据采集在搭建大数据分析平台之前，首先需要进行数据采集。
数据可以来自各种来源，包括数据库、日志文件、传感器等。
Python提供了丰富的库和工具，可以帮助我们从不同的来源采集数据，并将其整合到一个统一的平台中。
2. 数据清洗与处理采集到的原始数据往往存在各种问题，如缺失值、异常值、重复值等。
在进行分析之前，需要对数据进行清洗和处理。
Python中的pandas库提供了丰富的数据处理功能，可以帮助我们快速高效地清洗和处理数据。
3. 数据分析一旦数据清洗完成，接下来就是数据分析的环节。
Python中有许多强大的数据分析库，如NumPy、SciPy、scikit-learn等，可以帮助我们进行各种复杂的数据分析任务，包括统计分析、机器学习、深度学习等。
4. 可视化展示数据分析的结果往往需要以直观的方式展示出来，以便更好地理解和传达。
Python中的matplotlib、seaborn和plotly等库提供了丰富多样的可视化工具，可以帮助我们创建各种类型的图表和图形，从简单的折线图到复杂的热力图都能轻松实现。
5. 搭建Web应用除了在本地进行数据分析和可视化外，我们还可以将结果展示在Web应用上，以便更多人员查看和交互。
Python中的Flask、Django等Web框架可以帮助我们快速搭建一个简单而强大的Web应用，将数据分析与可视化结果呈现给用户。
6. 部署与优化最后，在搭建完大数据分析与可视化平台后，我们需要考虑部署和优化。
通过使用Docker容器技术可以方便地部署我们的应用到不同环境中，并通过监控和调优来提高平台性能和稳定性。
大数据分析平台的使用方法与使用注意事项
大数据分析平台的使用方法与使用注意事项随着互联网及数字化技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的资源。
大数据分析平台作为处理和分析大量数据的工具，在各行各业中发挥着重要的作用。
本文将介绍大数据分析平台的使用方法，并提供一些使用注意事项，以帮助读者更好地利用该平台。
一、大数据分析平台的使用方法1. 数据导入大数据分析平台的第一步是导入需要分析的数据。
通常情况下，数据可以来自各种不同的来源，如数据库、日志文件、传感器等。
用户需要将数据导入到分析平台中，这可以通过将数据文件上传至平台或通过API接口实现。
在导入数据之前，用户需要先进行数据清洗和整理，以确保数据的完整性和准确性。
2. 数据存储大数据分析平台通常采用分布式存储系统来存储数据。
用户可以选择合适的存储方式和存储格式，如Hadoop的HDFS、Amazon S3等。
在存储数据时，用户需要考虑数据的安全性、可扩展性和效率等因素。
3. 数据处理一旦数据存储完毕，用户可以开始进行数据处理及分析。
大数据分析平台提供了各种处理工具和算法，如MapReduce、Spark等。
用户可以根据自己的需求选择适合的工具和算法，进行数据处理和分析。
在处理过程中，需要注意避免数据倾斜和瓶颈问题，合理分配计算资源，以提高处理效率。
4. 数据可视化数据可视化是将分析结果以图表、图形等形式展示出来的过程。
大数据分析平台通常提供了丰富的可视化工具和方法，如Tableau、PowerBI等。
用户可以根据自己的需求选择适合的可视化工具，将分析结果直观地展示出来，以便更好地理解和传达分析结果。
二、大数据分析平台的使用注意事项1. 数据安全在使用大数据分析平台时，保护数据的安全性是至关重要的。
用户需要确保数据的存储、传输和处理过程中的安全性，采取适当的安全措施，如数据加密、访问权限控制等。
同时，用户还需要遵循相关的法律法规和隐私政策，保护用户和企业的合法权益。
2. 数据质量数据质量对于分析结果的准确性和可靠性至关重要。
大数据平台介绍
大数据平台可以支持不同的应用场景，如 数据分析、数据挖掘、数据可视化等，满 足不同业务需求。
大数据平台的分类
根据部署方式
大数据平台可以分为私有云和公有云两种部署方式。私有云采用云计算技术构建 ，可以实现公有云的所有功能，同时保证数据的安全性和可靠性；公有云则采用 运行公共云的所有基础设施，用户可以通过互联网访问大数据服包括新闻报道、社交
媒体上的评论和论坛讨论功能，帮助用户快速
了解舆情动态，同时还支持多种数据导出方式和定制化的数据分析服务。
微信指数
概述
微信指数是微信团队推出的一款 大数据分析工具，旨在帮助用户 了解微信平台上各类关键词的热 度和趋势。
根据数据处理方式
大数据平台可以分为批处理和流处理两种方式。批处理方式适用于对大规模数据 的离线处理和分析；流处理方式适用于对实时数据的在线处理和分析。
02
知名大数据平台介绍
阿里指数
概述
阿里指数是阿里巴巴集团推出的一个大数据分析平台，旨在为用户 提供关于市场趋势、行业动态和消费者行为等方面的洞察。
大数据平台介绍
• 大数据平台概述 • 知名大数据平台介绍 • 大数据平台的应用与发展趋势 • 大数据平台的未来展望与建议
01
大数据平台概述
定义与特点
定义
大数据平台是一个集成了数据存储、 处理、分析和管理功能的综合性平台 ，旨在提供高效的大数据处理和分析 服务。
特点
大数据平台具有海量数据处理能力、 高性能计算能力、数据安全性和可靠 性等特点，能够满足不同行业和领域 的数据处理和分析需求。
大数据平台的发展趋势与挑战
发展趋势
随着技术的不断进步和应用需求的增加，大数据平台的发展 趋势包括数据实时处理、数据安全与隐私保护、人工智能与 大数据的融合等。
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台介绍随着数字化时代的到来，数据已经成为了企业经营发展的生命线，而大数据技术的兴起也使得企业可以更好地利用数据开展业务。
然而，对于一些小型企业或者初创企业，难以承担高昂的大数据分析和可视化成本，而要实现高效的数据分析和可视化，需要一款便捷、多功能的大数据可视化分析平台。
本篇文章就将介绍这样一个平台。
一、什么是大数据可视化分析平台大数据可视化分析平台，顾名思义，是应用于大数据处理、计算以及可视化的一项技术工具。
它不仅能够帮助企业对海量的数据进行深入的挖掘、分析，而且还提供更加直观、生动和易于理解的图表、报表，从而更好地传达数据的内涵。
大数据可视化分析平台在行业中的地位越来越重要，不仅可以减轻员工的工作负担，同时还可以帮助企业提高决策的准确性和效率。
二、大数据可视化分析平台的特性1、可针对自身需求自定义。
大数据可视化分析平台多为可定制化、自动化的工具，用户可以根据自身数据的特点和需要，在平台中进行数据定义和可视化配置，最终生成符合自己需求的数据图表。
2、云计算架构。
大数据可视化分析平台大多都采用云计算架构，用户在使用平台时不需要考虑硬件的配置，可以直接使用虚拟机、云存储等云技术来实现快速的数据分析和计算。
3、可跨平台使用。
由于大数据可视化分析平台已经成为了企业数据分析的标配，同时也逐渐普及到了移动平台上，比如能够支持在手机、平板、PC端、Web端、云端等多平台上进行使用。
4、推荐算法实现多样化。
大多数大数据可视化分析平台都支持多种推荐算法，适合不同的业务场景，比如聚类算法、分类算法、回归算法等。
用户可以根据自身所需的数据分析和可视化目标来选择相应的算法。
5、数据安全性能强大。
大数据可视化分析平台拥有多层安全防御机制，如具有传输数据加密机制，为用户的数据安全保护做出最大的努力。
三、大数据可视化分析平台功能详述1、数据处理与存储数据处理与存储是大数据可视化分析平台的基础功能。
通过数据的清洗、加工、处理、整合等一系列多个环节，为数据可视化做好数据准备工作。
基于公共安全的大数据可视化建模分析平台
基于公共安全的大数据可视化建模分析平台摘要：从公共安全的大数据技术发展和应用入手，研究如何高效地利用海量信息并挖掘内在的价值，以解决一线公安干警建模分析需求，快速提升实战应用能力，实现数据到智慧的转换。
构建了一个灵活应用的大数据可视化建模分析平台，通过横向、纵向相关数据的分类、融合、碰撞、互补，满足公安可视化建模分析的需要。
将业务经验、研判思路与海量数据融合，实现实战经验的快速模型转化。
对典型模型的应用效果进行了说明，对下一步公安大数据的建模和挖掘方向进行了展望。
关键词：公共安全，数据建模，可视化1引言随着公安信息化工作的全面推进和信息基础设施水平的整体提高，公安机关数据规模和业务量快速增长，应用需求呈现多样化，对业务功能、系统关联、信息利用、数据质量、信息服务水平、信息化工作机制等，提出了更高要求和更深入的需求，亟需结合实际构建基于公共安全的大数据可视化建模分析平台，充分发挥大数据技术高度整合信息的作用，破解信息警务难题。
为了有效地利用海量信息并挖掘内在价值，建立立体化综合防控体系，构建了一个应用灵活的大数据可视化建模分析平台，为公安干警提供针对公共安全业务办案分析的自定义模型开发引擎，实现实战经验的快速模型转化。
2现状分析近年来，随着公安信息化工作的全面推进和信息基础设施水平的整体提高，社会综合治理成效取得很大成效。
随着信息化的发展和大数据时代的来临，仍然存在一些短板问题：（1）数据难以流通，数据壁垒严重公共安全治理需要公安、社会、互联网等各行各业数据，但目前数据共享多持有“索取多，共享少”的态度［1］，打破数据壁垒，实现数据融合共享，充分发挥大数据的威力已经成为了共识。
（2）数据使用结构单一，使用水平不高目前公安对数据的使用还处在依据民警过往公安业务经验将数据进行关联、比对、碰撞和查询阶段[2]，只是将传统需要手工完成的公安业务自动化，未能有效挖掘数据内在的价值。
（3）实战经验丰富，但数据模型缺少实战过程中警务人员具备丰富的业务经验，但依据经验办案时代已经无法适应新时代公共安全治理的需求，急需将实战经验进行数据建模，实现模型构建和共享，以此形成各类实战模型库，支撑未来智慧发展。
基于AI智能的大数据可视化平台建设综合解决方案
趋势，为决策提供科学依据。
大数据可视化平台技术发展现状与趋势
要点一
大数据可视化技术发展现状
要点二
大数据可视化技术发展趋势
大数据可视化技术经过多年的发展，已经形成了较为成熟 的技术体系，包括数据预处理、数据挖掘、可视化渲染等 技术。目前，市场上已经涌现出许多成熟的大数据可视化 平台和工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。
数据交互
通过AI智能技术实现用户与数据的交 互，例如数据筛选、过滤、查询等， 提高数据使用的效率和体验。
基于AI智能的大数据可视化平台架构设计
数据层
处理层
负责数据的存储、读取和处理，包括原始 数据、预处理数据和可视化数据等。
对数据进行处理和分析，包括数据清洗、 去重、标准化、聚合、挖掘等操作。
可视化层
分布式文件系统 NoSQL数据库
数据压缩 数据索引与查询
采用Hadoop Distributed File System (HDFS)等分布式文件系 统，解决大规模数据的存储和管理问题。
利用MongoDB、Cassandra等NoSQL数据库，处理非结构化 和半结构化数据。
采用高效的数据压缩技术，减少存储空间和提高数据传输效率 。
应用层
负责数据的可视化展示，包括图表、图像 等形式，同时支持交互式操作。
提供具体的应用功能，例如数据查询、筛 选、分析等，用户可以通过此层获取和使 用数据。
基于AI智能的大数据可视化平台功能模块设计
数据预处理模块
对导入的数据进行清洗、去重 、标准化等处理，提高数据质 量和可用性。
数据分析模块
对数据进行深入分析，如趋势 分析、关联分析等，为决策提 供支持。
基于AI智能的大数据可视化平台建 设综合解决方案
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案
交互式图表， 用户可以通过 点击、拖动等 方式进行数据
查询和分析
动态图表，实 时更新数据， 展示数据变化
趋势
配色方案和布 局设计，提高 图表的视觉效
果和易读性
平台架构与功能设计
总体架构设计
平台架构：分为数据采集、数据处理、数据展示和数据分析四个部分 数据采集：通过多种方式收集校园内的各种数据，如传感器、摄像头、网络等 数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换、存储等处理，为后续分析提供基础
数据备份与恢复：支持定期备份和快速恢复，确保数据的可靠性和稳定性
数据分析与挖掘：提供数据挖掘、数据分析、数据可视化等功能，帮助用户从海量数据中 提取有价值的信息。
可视化分析模块
功能：提 供数据可 视化分析 工具，帮 助用户快 速理解和 分析数据
模块组成： 数据展示、 数据分析、 数据挖掘、 数据可视 化
协调机制：包括组织、人员、流程等 方面的协调
资源分配：根据项目需求，合理分配 资源
进度管理：制定项目进度计划，确保 项目按时完成
质量控制：制定质量控制计划，确保 项目质量达到要求
风险管理：制定风险管理计划，防范 项目风险
风险评估与应对策略
技术风险评估与应对措施
评估内容：系 统稳定性、数 据安全性、系
THANK YOU
汇报人：小无名
历史数据：如学生成绩、教师教学成果 等
校园外部数据：如社会经济数据、行业
实时数据：如校园监控、考勤数据等
非结构化数据：如校园监控、考勤数据 等
数据采集方法与技术
网络爬虫：通过编写程序，自动从互联网上抓取数据 API接口：通过调用其他平台的API接口，获取数据 数据库导入：将已有的数据库数据导入到可视化分析平台 传感器数据采集：通过传感器设备，实时采集校园内的各种数据，如温度、湿度、光照等。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。
实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。
充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。
二、政务大数据平台1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。
将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。
包括数据交换、共享与ETL等功能。
2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。
不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。
存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数据查询需求与低时延得实时计算能力。
随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。
4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。
5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。
6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。
采用新型MPP 数据库+Hadoop 得融合架构，使用MPP 处理PB 级别得、高 质量得结构化数据,同时为应用提供丰富得SQ L 支持能力;使用Hadoop 处理 海量半结构化、非结构化数据,从而满足用户多种数据得处理需求。
智慧政务:基于分布式计算、存储框架，面向政府不同价值得数据源,通过采 集、存储、建模、挖掘等大数据技术,在社会保障、公共安全、人居环境、劳动 就业、文化教育、交通运输、综合治税、消费维权、精准扶贫等领域开展大数据 应用，优化公共资源配置,提高公共服务水平。
帮助政府促进经济发展、完善社 会治理、提升政府服务管理能力、服务改善民生，培育壮大新兴产业。
大数据管理至统技术架构图工 225 ] 〔1 ，n数据运営门户 无宅=54用PU 证跟呦如逵 ]r S»3?5«3 运行ssa^ea 监删映羁HrSW+Itt® 毓m«ra^KStt 理 运樂子系狡F ------------- rWttfi Wttfl M 沖Zq Spark Storm Madoopl.O 3THAP1 ODS 兀 •f± X7t 元 数据资源服势门户 ___________________[J [拔题貝独町[ 纹J3纹证吕是 n 站觀H 蔻磁砖说越底殊CTkUI lUHk 数据处理引单其条咖t 速涉&QM9z 日立❷ Rum* 全越合大数据腮务平台 数扳采集层数据交换 ETL 工具 数据治理如下图所示得政府综合决策分析系统z 利用大数据分析平台，采集并分析多 个部门共享上传得业务数据，为政务部门提供决策支持。
88助决痺鬲应用 Jb如下图所示得政府效能监察大数据系统，通过对各类政务服务事项，全市各个 部门单位得政府网上办事流程进行多维度，高效得及时监察.分析,从而对办事效 率低下得职能部门与审批人员实现高效监督;找出设置不合理得办事流程，促进 政府办事流程得优化。
实现政府部门网上办事多维度得数据分析挖掘，秒级展现 效果，让决策者一目了然发现问题，提升政府得服务水平。
层畀一源据 SO 百甞 KSK2 RM3 数据共寧交换平台综合数握翅橫分析 事项多毓分常 夏杂即席童询 冋办效能世模分析连接数据孤岛 形成数据仓库 虹分析魁 实现多种应用 层大用三务应M-ja:H3CData-Engine 大数掘处理平台H3C DataEngine 大数据处理平舍打gWmM MWJW MB] I gHMSQlUWaAfritawtti (fee 运堆僧&嗣办 人社 专顼根分折基础信息融合应用展示分析基于政务大数据平台开发或构建得各类系统如四大基础库系统、业务主题库系统，通过政务大数据平台信息枢纽得作用，各系统不需要再与任何政府部门业务系统对接，而直接从政务大数据平台关联形成数据，为政府业务办理提供支撑。
三、视频云结构化分析系统视频云结构化分析系统可实现视频中车辆与活动目标得结构化信息提取，提取属性丰富，精确度高;支持智能结构化分析后文本信息与图片信息得存储与检索; 支持动态扩容,智能分析性能随看设备数量增加呈线性增强;支持第三方标准视频流得接入与智能分析应用;支捋本地录像得智能分析;系统自带IE界面,提供智能检索、数据统计、布控报警、任务管理、资源管理、集群管理、系统校时、日志查询等功能。
1.车辆大数据分析车辆图片以圏捜图车辆以图搜图就是基于图片得搜索模式,通过图片建模后特征向量得比对分析，并且在被搜索图片中选择特征区域进行二次比对,从图片库中检索出符合条件得图片，并根据相似度返回比对结果。
准确率比单纯建模后特性限量比对高50%。
过车数据处理8艮务过车数据处理包括过车数据检索、智能研判、OD分析、统计分析等几大类。
过车数据检索过车数据检索就是通过全文检索技术，对海量过车数据进行快速检索，支持精确查询、模糊查询、多条件组合查询。
支持千亿过车数据中秒级查询到结果。
过车数据检索具体包括以下功能：艷过车查询支持根据模糊条件、组合条件进行过车信息得查询。
可选得条件包括卡口、车牌、车型、时间段等。
针对只知道部分车牌信息得车辆可以输入"刃代表多位,"? ”代表一位号码，进行模糊匹配。
违法车辆查询支持根据组合条件进行报警车辆得查询，违法车辆包括超速行驶、闯红灯等车辆，可选条件包括卡口、时间段等。
未识别锦查询支持根据组合条件对未识别车辆进行查询，未识别车辆包括非机动车辆、没有车辆通过确拍照得、只抓拍下部分车牌得车辆、正确抓拍却未识别出得车辆, 可选条件包括卡口、时间段等。
布控报警查询支持对布控得车辆及布控产生得报警进行查询。
异常牌照查询支持根据组合条件对异常牌照得车辆进行查询,异常牌照包括假牌、套牌等, 可选条件包括卡口、时间段等。
红名单查询支持对红名单车辆进行盾况。
行锄迹查询支持根据行车轨迹对过车信息进行查询。
2、智能研判智能研判就是通过对海量过车数据得分布式计算分析，快速挖扌屈出其中有价值得信息。
智能研判具体包括以下功能：行锄迹智能研判车辆轨迹智能研判功能包含对精确目标、模糊目标两类车辆进行轨迹智能硏判。
精确目标车辆轨迹智能研判:分析特定车辆在一段时间内经过多个信息采集点形成得行车轨迹，在PGIS上重现该车辆得行车路线。
”特定车辆”就是指查询者明确该车辆得车牌号码，至少清楚车牌号码中绝大部分字符及准确得排序位置,在查询过程中也可辅以准确得车身颜色或车型等其它特征信息缩小系统筛选范围。
"特定车辆"行车轨迹出现在信息平台得PG I S地图上，单击任一采集点得卡口图标,能重现当时车辆被捕获抓拍得高清照片。
若查询者确认该车辆为嫌疑车,则可启动布控报警与实时跟踪功能,当该车下一次穿过任意卡口（或卡口式电子警察）时，系统将自动报警并提示监控人员，同时该车在未拦截之前,PGIS地图上将实时显示其后续穿过得卡口位置、行车轨迹、趋势方向等信息。
模糊目标车辆轨迹智能硏判:当侦查或目击者提供得车辆特征信息不明确时，结合有限得车辆特征信息与车辆逃逸方向，综合目击者发现它得时间段、有限得车辆特征信息、逃逸方向范围内得卡口等客观条件进行检索查询，在P GIS 上勾勒出同时满足上述条件得所有车辆得行车轨迹,在查询过程中也可辅以准确得车身颜色或车型等其它特征信息缩係统筛选范虱为侦查办案工作进一步开展提供参考依据上匕如:提供这些相关车辆得高清照片具中包含清晰得车牌号码、车辆轮廓特征（车型、车品牌丄驾驶员面部特征等。
短时通过车辆智能研判短时通过车辆智能研判就是通过区间测速功能,对通过区间得时间在设定阈值内得车辆进行研判。
短时通过车辆智能硏判一方面有助于将长期超速行驶得车辆纳入治超名单,通过安装在街面得L E D信息发布屏对其进行公示、警告;另一方面有助于公安交通管理部门统计分析哪些路段发生超速行驶得次数最多，以辅助决策就是否需要对这些道路进行加强管理,消除潜在得交通事故隐患。
跟车关联智能研判跟车关联智能研判就是针对刑侦时罪团伙车辆经常结队活动得特点，对犯罪嫌疑车辆进行信息查询时,根据车牌省份地域分析其相邻车辆号牌，挖拥出有关联得车辆，为办案提供线索。
根据犯罪嫌疑车辆得车牌号码、车牌种类、车辆通过时间、分析时间间隔、路口名称及车道号这几个条件筛选出与犯罪嫌疑车辆有关联彳專车。
选定车牌号码、时间段、路口等信息，通过设定得跟车间隔时间大小，分析出与此车辆关联得其她车辆过车信息。
套牌嫌疑智能研判套牌车辆智能研判功能主要包含基于车辆多个特征交叉比对得硏判分析与基于行程时间得研判分析两大类。
基于车辆多个特征交叉比对得套牌车辆智能研判:综合分析车辆号牌、车型、车身颜色等车辆特征，自动发现套牌车辆，因为车牌号码识别准确率最高,选择车牌号码为基准参数。
比如：在城市内发现车牌号码一致，但车型不同，或者车牌号码一致，但车身颜色不同,那么其中1辆一定就是套牌车，在认定过程中将借助来自车管库得登记信息。
基于行程时间得套牌车辆智能研判:在P GIS地图上，以卡口、卡口式电子警察布点较密集得路段为中心划定几个区域，区域之间设定时间差，对多个区域内得通行车辆进行交叉比对，如果发现车牌号码相同得车辆,那么其中1辆一定就是套牌车，在认定过程中将借助来自车管库得登记信息。
其原理就是在现实环境中同一辆车从一个区域跨度到另一个区域得行程时间不可能小于设定得时间差。
频繁岀入车辆智能研判频繁出入车辆智能硏判就是分析一段时间内车辆通过某一个或某几个卡口得频度，当频度大于设定值时，认为该车辆活动异常,并可显示车辆得活动轨迹。