视侦通：利用视频数据的力量，获得可操作的见解，做出明智的决策并优化您的运营

在当今以数据为中心的世界中，视频数据正成为一种强大的资产，企业可以利用它来获得宝贵的见解并推动业务增长。视侦通是一个尖端的视频分析平台，使企业能够释放其视频数据的强大力量，从而做出明智的决策和优化运营。

从视频数据中提取价值

视侦通采用先进的人工智能算法和机器学习技术，将原始视频数据转换为有价值的见解。通过分析视频内容，平台可以提供以下信息：

• 受众分析：识别视频观众的特征，例如年龄、性别、种族和情绪。
• 参与度指标：测量视频的观看时间、跳出率

---

什么是数字化？

数字化，是2020年出现的高频词。它不是一个新词，只是疫情的原因让这个词有了更大的实际意义和更广阔的推动力，远程办公，轻量服务，传统企业转型需求在这一年不断激增。

常说的数字化转型，其实是针对企事业单位的，企业以提升自身竞争力为根本目标，以数字化技术为基础，数据运维为核心，推动业务模式、运营流程、管理体系等方面数字化的战略举措。

数字化是技术手段革新在其他领域的应用，它的终极目的是促进商业模式的转型，大多数商业模式的变化都需要技术支撑，而每一次技术的变革，也催生了新的商业模式。商业模式，是对一个组织如何行使其功能的描述，是对其主要活动的提纲掣领式的概括，它定义了公司的客户、产品和服务。

触想应用实拍

传统单位在数字化时代，随着市场的快速变化、科技的发展、消费者消费模式的改变、各种跨界竞争对手出现，势必要紧跟时代做出转变，寻找新的增长点，否则它将会被新的经济模式抛下。企业数字化有几大板块，智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸，不同类型的企业单位对各板块的数字化的需求不同，整体流程下来包涵数字化战略、数字化体系、数字化项目开发以及数字化平台运营。

数字化工厂是众多类型企业中最具代表性的数字化案例，业务职能囊括可视化看板管理、日常异常处理、例行报表经营分析、绩效分析人员考核、科学决策职能预测，MES生产管理系统。完整的数字化工厂解决方案从供应链到制造管理，再到数字化营销，具体表现更是贯穿工厂运营的方方面面。

触想应用

制造运营管理组件：

PMC、生产计划、计划排程、采购下单、物料齐套、库存查询、库存优化、仓位管理、盘点平账、收货上架、线边仓储、AGV配送、成品入库、订单发货、物流配送

质量管理：

品质规划、产品设计质量控制、供应商品质控制、来料品质控制、工序质量控制、成品品质控制、不合格品质、持续改善

生产管理：

工单管理、委外加工、电子SOP、 物料条码、转产管理、工装夹具、防呆防错、作业报工、工艺控制、辅料管控、人员管理、异常报警

运维管理：

设备点检、设备维修、备件管理、运行监控、故障管理、能耗监控、车辆管理、车辆出入、调度管理、人员出入、门禁管理、考勤管理、人事管理

数字化是一个庞大的工程，国内工厂数字化走在了最前端，复杂的生产流程和效益集约是推动数字化发展的动因，工厂数字化直观表现是软件与硬件集成，内核仍然是现代化先进的生产管理经验，制定标准，掌控每一个环节，每个环节都一目了然，一切有序进行。

怎样理解互联网行业“数据分析”的意义

本文通过以下七部分拆解数据分析：一、什么场景和行业需要数据分析二、数据分析会骗人吗？三、怎样排除虚假流量？四、PC端数据分析指标&方法论五、电商、金融行业数据分析六、数据分析的趋势七、怎么培养数据分析的能力？第二部分拆解六、七部分六、数据分析的趋势第一个趋势，大数据的对面不是小数据，而是深数据。 大数据以用户量级取胜，同样的营销和经营打法只适用于固定的一类属性的人，转化率不变，分母变大，扩展更多的人群基数，是大数据打法的制胜关键。 深数据是说限定一个人群，然后把精力放在收集这群人的购物各个阶段的数据上，用各种各样的营销和经营策略在用户各个购物阶段上进行关怀，提升的是某一个用户的转化率，但分母不变，制胜关键与大数据打法不同，对一个人购物阶段的数据越完整、判断越精准越好。 用户基数再大总会有天花板，所以后续的竞争会有相当一部分企业尤其是大企业转向深数据的应用方向。 第二个趋势，大数据采集的壁垒可能会进一步降低。 现在各家采集的数据都是自己使用，不愿意公开，或者是采集标准不同，不相信别人采集数据的准确性。 这样会造成同一个数据源就会被重复采集，既浪费了硬件资源，也浪费了人力资源。 其实对于同一个数据来说，只要采集的方法相同，只需要采集一次，共享就可以了。 后面随着数据分析领域的标准化和统一化，数据资源会产生更多交换和交易，在数据采集这个环节会占用更少的精力，从而做更多的数据分析的事情，让数据能产生更高的价值。 第三个趋势，我认为数据分析的岗位可能慢慢就会消失了。 数据分析岗位的消失在近几年不会出现，但未来十年内不好说。 我认为数据分析的技能对所有互联网从业者来说，就像对于办公软件以及语言的掌握一样，会成为人人必备的技能。 第四个趋势，机器学习的发展将最大限度实现程序化数据应用。 目前数据应用的很多环节都在应用机器学习，比如程序化购买、自动化广告素材优化、智能商品推荐等等，但相互之间是割裂的，还需要人去做各个环节的串联。 机器学习会慢慢替代人来串联一个一个的程序化模块，程序化的整体数据应用方案将会覆盖互联网领域。 这四个趋势我认为是我们很快就能够看得到的。 七、怎么培养数据分析的能力？第一个建议，方向比努力还要重要。 数据分析并不是一个特别细分的领域，它里面包含了很多的方向。 作为一个数据分析的入门者，当你了解了数据分析行业概况之后，你要做的一件事情就是了解这个行业有哪些方向，选择一个方向深挖。 数据分析有三个常见的发展方向。 一是数据挖掘；二是数据建模和数据应用；三是商业数据分析。 每个方向都不容易到达巅峰，所以尽快确定主攻方向，尽快扎进去有助于迅速成长为一个领域的专家，和其它专家共同协作攻克数据分析领域更前沿的课题。 第二个建议，懂生意比懂数据重要。 一开始我们就谈到数据的价值是要最终服务于某个具体业务的，所以要想让数据发挥更高价值，对于业务知识的掌握是需要重视的，否则数据分析结果和业务存在距离或不能落地，不能实现商业增值，数据就会因此贬值了。 第三个建议，在场景里做分析比理论分析更重要。 第一方面，优化流量。 流量并不是跟媒体或用户斗智斗勇，其本质是面向竞争对手的战争，要争取用同样的价钱买到更多的流量或者同样的流量花的钱更少。 有时太关注用户属性或媒体价格，反而忽略了和竞争对手的博弈关系，这种博弈需要人的参与，单纯依靠机器博弈会忽视场景做出错误决策。 第二方面，用户体验输出。 你面向的是用户，所以更重要的是你的内容如何跟用户产生共鸣。 并不是说你设计的多漂亮、运行的多流畅，而是涉及到用户情感和用户感受层面，这也是量化指标难以驾驭的，需要加入人脑对于场景的理解才能做好。 第四个建议，注重人机协作。 对刚入门的数据分析师，我非常建议把人机协作这件事情提上日程，作为重点学习的方面，善于利用机器的力量代替人的力量，把人解放出来做人更擅长做的事情，人机配合最大化。 机器擅长数据清洗、数据建模、数据预警、数据可视化等，所以提升数据分析能力一定是面向未来的，善于让机器去做它更擅长的事情，人去弥补机器的不足，更高效地完成分析工作，节省下来的时间就用来提升人独有的能力。

常用的大数据工具有哪些？

未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。 采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。 通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。 通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。 数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。 未至科技小蜜蜂网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品，它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新，实现灵活的网络数据采集目标，为互联网数据分析提供基础。 未至科技泵站是一款大数据平台数据抽取工具，实现db到hdfs数据导入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中，能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题，为大数据仓库提供传输管道。 未至科技云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础，并在各个环节辅以人工服务，使得数据中心能够安全、高效运行。 根据云计算数据中心的不同环节，我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等，满足各个环节的需要。 面向用户我们提供面向政府和面向企业的解决方案。 未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术, 包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。 基于Hadoop MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。 CKM的一个重要应用领域为智能比对, 在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。 未至科技数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具，展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。

若对本页面资源感兴趣，请点击下方或右方图片，注册登录后

搜索本页相关的【资源名】【软件名】【功能词】或有关的关键词，即可找到您想要的资源

如有其他疑问，请咨询右下角【在线客服】，谢谢支持！