京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据运营是智慧城市的核心_数据分析师考试
在智慧城市建设中,大数据作为建设“智慧城市”基础的数据信息支撑,其核心价值及重要性不容小觑,而要实现数据的整合分析,离不开企业的软硬件服务。易华录智慧城市BG常务副总裁马旭光在智博会现场接受记者采访时指出,易华录在智慧城市的定位是城市互联网运营商,更多是以运营为主。“我们理解,智慧城市不仅仅是建设,它的关键在于如何运营,或者讲一分建设九分运营,我们目标是帮助政府融合城市数据和民生数据,通过数据的开放,把城市连成一体。”
然而对于智慧城市的运营来讲,每个城市都有每个城市的痛点与症结所在,同时还有一个个的数据孤岛阻碍城市发展,这就成为地方政府打造智慧城市时绕不开的难点。马旭光认为,智慧城市的建设不能光靠企业为政府提供技术,而是应该服务和带动政府的治理、产业的升级和民生的改善。“针对地方政府的不同需求,我们需要一套完整的基础方案,这是不够的,易华录更关注的是城市大数据中心建设,特别是要把政府的开放数据和互联网数据进行融合应用,城市运营管理中心是它的一种展现形式。”
对于城市运营管理中心,易华录智慧城市BG总裁邢练军介绍它是以城市大数据中心为核心,并以天津津南的中小微融资服务平台为例,讲解城市运营管理中心的重要性。他说:“国家最希望资金能够流入实体经济,而融资服务机构最怕的是钱回不来,为了解决这个问题,天津市政府成立了一个基金来对融资服务机构的烂账进行一定的补贴,最核心的是通过智慧城市的运营管理中心大数据能力,获取融资企业的征信信息,包括企业法人、经营情况等,包括从工商、税务、电力、水务等部门获得的信息,这是基于大数据建立的征信系统,正是因为有了政府背景的企业征信系统,加快了融资的发放速度。这其中最核心的就是打破政府间的数据孤岛,让整个城市的信息和数据能够顺畅地流动,为企业和市民提供优质服务,这样的城市才能变得更加智慧。”
马旭光介绍易华录已经为全国32个城市提供了智慧城市完整的解决方案,为200以上个城市提供了智慧城市领域相关的服务。“今年我们的增长预期非常乐观,我们的目标是在智慧城市的建设和运营领域打造一个生态链,随着智慧城市试点的推进,我认为中国的智慧城市建设,在未来的3-5年,将面临一个加速发展的过程。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20