
大数据产业将带动贵阳关联产业大发展(2)_数据分析师培训
思路既定,行动便有指南。
未来,贵阳将实施“强基工程”、“筑云工程”、“智端工程”、“掘金工程”,打造西部区域通信枢纽,形成贵州省大数据云服务产业集群,打造智能终端产业集群,培育大数据应用市场,让大数据成为带动贵阳产业转型升级的新引擎。
■ 故事点击
1.智能停车带来5000万产值
“智慧城市停车查询与引导公共服务平台项目实施后,预计每年至少可为公司创收4560万元。” 贵州英特利智能控制工程研究有限责任公司法人代表姚凯学说,这是大数据带来的产业发展新机遇。
英特利公司是由中航工业贵州红林机械有限公司和贵州大学在多年合作创新的基础上,为适应国内外智能技术发展需要建立的产学研联合的经济实体。
该公司是省信息产业厅认定的“贵州省软件企业”,也是“贵阳市创新型企业”,近年来共申报国家专利46项,累计授权28项。
姚凯学说,随着贵阳市机动车辆日益增加,对停车场停车位的需求越来越大。一些大型停车场目前也基本只靠人工指引,浪费了很多时间和成本。另外,临时短期预定停车位的服务,由于缺乏技术,很多停车场还无法满足这一需求。
英特利公司开发的智慧城市停车查询与引导系统,就能解决上述问题。这套系统利用大数据、云计算以及物联网技术,建立一个大数据分析处理平台,包括存储贵阳市停车场的地理位置信息、车位数量、种类以及停车场的车位等信息。
姚凯学说,车主只需下载一个专用APP,在贵阳市的任一位置,就能知道附近有哪些停车场,有多少停车位以及收费标准等;进入安装了智能系统的停车场时,停车场的物联网设备可智能识别车辆,自动引导车辆停入空车位;车主还可通过手机提前预订停车位,解决停车高峰期难找停车位的问题。对于大的停车场,车主可以通过终端或手机查询自己的车子所在的准确位置。基于海量的信息,还能协助公安、交通部门做好相应工作。
姚凯学算了一笔账,贵阳现有机动车70万辆,若50%的车主使用智能手机系统客户端,服务费按每月10元计算,一年收入3200万元;若预定车位每年每人2次,每次按5元收取,则收入300万元;若声讯费收入、增值服务费每年收入100万元,广告收入每年约960万元,每年收入4560万元。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02