
大数据敲开“智慧海南”门
国务院近日发布了《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》明确指出,2018年底前建成国家政府数据统一开放平台,率先在信用、交通、医疗等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放。
说到大数据,对于很多人来说,已经不再是一个新鲜的概念。近年来,移动互联网、物联网、云计算等新技术、新应用、新发展模式的推陈出新,更使互联网变得越来越“无所不在”,由此而产生的数据越来越多、越来越“大”。大数据有何价值?大数据和老百姓的生活有何关系?大数据又能为政府管理、企业营销带来什么变化呢?
近日,记者从中国移动海南分公司了解到,目前该公司的大数据分析处理已经在政府及多个行业,尤其是旅游和金融行业中得到应用。每天,海量的数据资源被处理为通俗易读的数据,并与政府、企业掌握的组织数据进行交换、转换、匹配和关联,挖掘出社会价值和商业价值,从而提高政府精细化管理能力,提高企业市场竞争力。
企业
经营
大数据是精准营销强力引擎
再过几周就是国庆黄金周了,届时省内的旅游景区人流量急剧上升,又将给景区的安保工作带来不小的压力。景区人流分流有没有更有效的手段?答案是:有,借助大数据。
“通过移动大数据对景区的人流量进行统计、分析、监控、预测,提前采取分流措施。”中国移动海南分公司市场经营部副总经理陈菊蕾表示。
早在去年,中国移动海南分公司就与省旅游委合作,利用“智慧旅游”海南游客信息实时统计分析系统,对旅游业相关主体依据搜集到的游客消费动向、旅游资源状况等数据进行量化分析,并及时调整、制定相应的策略,为游客提供更好的服务。
对于旅游景区来说,大数据应用可以提供决策性参考,使景区能更精准营销,找到不同时节的不同客源,平衡淡旺季销量,预警当天或未来的景区流量,合理疏导,提高游客的舒适度。
陈菊蕾表示,大数据分析方便了政府与旅游企业对行业的管控,同时也体现对景区、对游客的负责态度。
金融
征信
大数据为个人征信插上翅膀
除了旅游行业,中国移动的大数据分析也应用到了传统银行的网点选址建设上以及金融征信上。
陈菊蕾介绍,移动海南分公司近期还将与浦发银行海南分行合作,通过对用户消费习惯、分布特点、属性等大数据的分析技术,突破银行传统布局与选址所面临的问题,提升传统银行业务的敏捷性。
近年来,国家对社会信用体系的建设重视程度越来越高。缺少数据的征信,恰如没有字迹的书籍,毫无价值可言。移动大数据如何服务于金融征信呢?
陈菊蕾介绍,在征得用户的许可后,通过对用户的通信行为、位置轨迹、消费记录、社交圈等数据进行挖掘、分析,可以有效地评估个人信用,为金融行业的信用卡和贷款发放、风险控制等提供决策依据。
当然,在大数据背景下,数据服务和个人信息保护两者之间如何保持平衡也是热点话题。中国移动海南分公司对此又如何平衡?
陈菊蕾表示,在移动内部,用户信息安全遵循着三个原则:第一,确保面向用户数据分析是群体性分析而不是个体,关注的是群体性的趋势行为而不是个体的行为,因此它不会涉及到用户隐私及其滥用;第二,如使用到个人的信息,一定会事先征求用户同意;第三,对用户数据进行足够强度的加密,包括安全存储和安全传输、安全访问。
政府
管理
大数据助力政府精细化管理
我省是台风多发地。每逢台风来临前,如何快速有效监控到人群分布并疏散,成了政府相关部门面临的紧迫问题。
这个时候,大数据就能派上用场了。陈菊蕾介绍,移动大数据分析可以进行人流监控,提前预知人流情况,并根据数据变化启动相应管理预案,从而避免台风来临时部分人群未能及时疏散的危险发生。大数据人流监控有利于公共区域管理,还可以应用于城市交通、停车场布局、广场人流控制等方面。
除此之外,大数据还可以深挖城市规划、治安防控、应急保障、公共安全、环境监管、交通等方面的信息数据应用,协助政府促进社会治理精细化、信息化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14