京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据正进一步普惠于民,找工作不再难
在大数据时代,大数据不仅仅是一个技术、一种产业,也是一种生活方式。智慧医疗、智慧交通、智慧旅游,正深刻地改变和改善着人们的生活。
在2016贵阳国际大数据产业博览会上,随着大数据应用渗透到生活的方方面面,普通市民原来的“梦想”都已成为现实。从初识如云朵般缥缈,到如今的触手可及,大数据正进一步普惠于民。
“社会和云”精准服务市民
5月27日,在2016贵阳国际大数据产业博览会活动中,“家贵阳·众采客”APP正式上线。“众采客”通过发动线下普通市民来共同完成大量数据的实时采集,精准、系统化了解群众需求。
在以前的社会治理工作中,由于沟通不畅、信息不对称等原因,无法得到准确、客观反映群众需求痛点问题。随着大数据技术的深入研究与应用,政府的关注点日益聚焦于怎样利用大数据精准服务群众。
2015年6月,运用“互联网+”改善社会服务的新范式“社会和云”项目启动建设,着力解决痛点发现不及时、管理不精细、数据不关联、服务不精准、信息不对称等具体问题。
在建设内容上,“社会和云”主要搭建“一平台四应用”,将社会治理方方面面的数据汇聚关联,为精细化治理提供支撑,并建设“社会动员、网格管理、社区服务、辅助决策”四个应用系统。
其中,社会动员和社区服务是面向社、企、群提供服务的两个平台。通过整合公益服务供需两端,运用大数据对公益服务需求进行分析,引导服务提供方提供更有针对性的服务;在社区服务上,基于“社会和云”提供的数据支撑,助推社区物流、电商、养老、托幼、助残、家政、维修等服务行业发展,解决群众的多元化服务需求。
大数据让找工作不再难
“这两天,不少来自高校的参观者对我们‘职圈’很感兴趣,有合作意向。也有不少大学生在听了介绍后,马上下载APP进行体验。”5月27日,职圈科技有限公司市场经理刘术林不停为前来咨询的参观者介绍。
“职圈”受欢迎,与它的“接地气”分不开。“数据只有运用起来才有价值。‘职圈’就是大数据在与民生密切相关的教育求职领域的垂直深度应用。”职圈科技有限公司创始人兼CEO吕云说。
简单来说,“职圈”是一个大数据移动社交互联网平台,利用大数据算法,实现企业和求职者硬性条件的精准匹配,从海量数据中快速筛选定位人才,以高效率、低成本的方式向企业输送符合企业需求的高质量学生。
要实现精准匹配,有赖于大数据计算。基于200万历史简历数据和600万职位数据,“职圈”对职业和求职者进行聚类,构建日益完善的双向精准匹配模型。企业发布招聘信息,用精细的标签标明需要什么样的学生。求职者注册登录后,只需录入个人基本资料并提交,即可看到“职圈”推荐的符合条件的招聘信息,信息匹配精准度达90%以上。
自去年11月上线以来,“职圈”已有注册用户12万人,4000余家企业加盟。“近期,我们将把求职数据开放给高校。高校可对数据进行分析,得出相应就业质量报告,为学生提供更精准的就业服务和帮扶。”吕云说。
公交信息手中握
在贵阳市民林杨看来,等公交可是个难掌握的“技术活”,眼巴巴朝着公交驶来的方向张望,半个小时过去了还没见踪影,终于决定迂回转车,刚上车又看到要坐的直达公交缓缓驶来;又或者接连没上两辆挤得满满的车,想着第三辆一会儿就来了,却没料到久久等不到……
因此,当林杨在数博会展区看到“智行公交”展示时,他马上凑上前了解。打开智行公交APP界面,林杨输入某路公交(如1路车)进行查询。线路上正在行驶的1路公交车纷纷显示出来。点击其中一辆,到站大约还有多长时间也能马上知晓。如果第一辆车太挤,下辆车又只用2分钟就可以到,乘客就可以放心再等一等,不会再有不想挤车又怕下一辆公交车“遥遥无期”的担忧。
另一种情形,自动定位用户当前位置后,乘客输入目的地,智行公交马上获取所有能到达目的地的公交车辆信息,同时,显示每一路公交车距离站点还有多远,并实时更新到站时间。此外,经过简单设置,智行公交APP还可以到站自动提醒……
“真神奇,原来大数据并不都是难理解的‘高大上’,还是与我们生活息息相关的。”看完演示,林杨不由得感慨。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09