大数据 AI大模型-智慧统计大数据平台解决方案(2023版)

大数据+AI大模型助力统计局数据分析业务（参考方案）大数据平台简介一、目录CONTENT统计业务融合场景三、AI大模型介绍二、PART01大数据产品简介数据方法论数据实施三大关键措施关键能力凸显数据价值助力企业构建核心价值产品的整体架构大数据赋能政企行业数据服务PART02AI大模型的特点大模型的定义及特点大语言模型（LLM）通常指的是深度学习中的大型神经网络，如GPT、BERT、ResNet等，它们都有许多层和大量的参数，使用深度学习技术和海量数据集来学习复杂的模型，并理解、总结、生成和预测新内容”。非线性表示能力特征学习多模态数据处理可迁移关联分析强化学习和预测大模型在数据分析领域的优点可扩展性和适应性大模型性能先进，快速响应数据训练快，自动标注跨部门、多用户、多应用、多任务准确任高，随着训练数据增多而更准确自适应学习大模型在数据分析领域的优点大模型和大数据之间是相辅相成、相互促进的关系大数据指的是规模庞大、类型复杂、处理速度快的数据集合，通常包括结构化数据和非结构化数据。大数据具有广泛的应用场景，例如推荐系统、广告投放、客户关系管理等。在大数据的背景下，大模型可以通过对数据进行深度学习训练，从中提取出复杂的特征和规律，实现各种任务，例如图像识别、自然语言处理、机器翻译等。大模型可以通过对大数据的训练，不断地优化和更新自己的参数，从而提高自身的准确性和泛化能力。同时，大数据可以提供更多的样本和场景，帮助大模型更好地学习数据分布和规律，从而提高对未知数据的预测能力。大数据也可以为大模型提供更多的输入和反馈，从而使其更好地适应不同的场景和任务。例如，在自然语言处理任务中，大数据可以为模型提供更多的语料库和语言模型，从而提高模型的语言理解和生成能力。同时，大数据也可以为模型提供更多的用户反馈和交互数据，从而提高模型的个性化和智能化程度。PART03统计业务融合场景宏观全域数据资产管理科科杰科科科杰杰数据建模人员规模化数据应用/分析第三方数据基础平台批流一体数据开发人员 数据分析人员业务（运营、销售、市场）人员存算分离数据开发管理平台（KeenBDP）实时计算平台（Keen

Stream）数据同步系统（Keen

Dsync）数据质量管理（Keen

DQM）数据标准管理（KeenDSM）数据指标管理（Keen

Index）数据标签管理（KeenTAG）数据资产目录（Keen

Asset）数据服务平台（Keen

DaaS）

数据科学平台（Keen

DSP）数技技据资源资产化

数据资产服务化

数据治理

数据仓库

数据资产目录

数据集市

数据服务目录Enterprise

Applications Reporting BI Portal ESB Mobile WebApp Data

Services统一WorkSpace云原生大数据技术工程&AI基础设施KeenData

Lakehouse

湖仓一体湖仓一体OracleCDHMPP云数仓全域数据资产建设与管理数据集成治理系统建设统计大数据库各业务分库及对应模型建设前期调研数据调研业务调研需求分析数据域划分面向业务，对业务过程或者维度进行抽象划分明确指标明确原子指标明确派生指标构建总线矩阵标准&规范定义指标体系，包括原子指标、修饰词、时间周期和派生指标。1.构建一致性逻辑维度及维度属性；

2.构建一致性度量及指标（原子指标、派生指标）3.定义规范数据接入层把操作系统数据几乎无处理地存放数据同步、清洗、保持历史明细模型设计构建一致性维度模型（DIM）构建一致性事实模型（DWD）汇总模型设计构建公共汇总模型（MID）构建对象体系模型（ODM）实施研发指标构建模型实施代码研发运维部署任务调度构建统一数据服务数据质量数据测试质量监控面向需求设计构建应用数据模型（APP）业务部门参与调研、盘点和规划数据标准确立数据汇聚数据模型构建数据处理数据资产管理数据调研数据盘点数据规划明确业务过程所属的数据域明确业务过程和维度的关系KeenData产品核心功能数据标准化治理产品实施落地构建统一、规范、可共享的全域数据体系和各个子域模型，帮助企业建立完善的信息化解决方案，全面支撑公司业务发展，规范作业流程、提高工作效率,减少重复劳动，保障数据的准确性。统计数据实时智能分析数据开发IT研发分析师面向对象产品特色简单易用：提供SQL语义的数据分析处理能力，降低流数据的分析处理门槛高性能：任务作业支持百万级吞吐，数据计算秒级延迟，让流计算规模化、实时化高容错、高可用：系统会自动处理容错，调度并且管理资源，不影响业务可用性数据不重复、不丢失：完善的消息追踪框架和复杂的事务性处理，保证数据计算不重复不丢失产品定位实时计算处理中心，服务企业实时数据处理场景应用场景实时数据清洗、实时数仓构建、实时大屏、实时风控、实时分析统计业务查询服务科科杰杰科科技技科杰杰科科技技数据开发IT研发分析师产品定位大数据服务发布中心，直接将数据结果多种形式发布服务API面向应用提供授权服务应用场景数据资产发放赋能、API统一授权管理、API统一监控、API策略管理产品特色统一API管理：提供快速将数据表生成API的能力，且支撑将已有API快速注册，实现API的统一发布和应用授权管理；安全可靠：数据服务认证采用Token、AKSK等方式进行，充分保证安全性和可靠性；全流程实时监控：提供多维度的API实时运行监控功能，支持检测不同应用API的运行状况。高性能、稳定性：数据服务采用弹性资源架构设计，系统根据服务的情况自动进行计算资源分配，支持弹性扩展简单易用：提供界面化配置化方式生成API，为高阶用户提供SQL模式生成API，支持多表关联、复杂查询和聚合函数。面向对象大模型在统计分析领域的应用场景经济预测：使用大模型分析历史数据来预测经济指标，如CPI&PPI、GDP增长、失业率、财政收入、CRI变动等。时间序列分析：利用深度学习中的特定模型（如LSTM、Transformer）分析时间序列数据，如股票市场、商品价格和季节性变化。自然语言处理：处理和分析文本数据，例如对公开数据进行情感分析、主题分类或信息提取。图像和视频数据分析：例如，使用计算机视觉技术分析卫星图像以监测城市化进程、农业产量或自然灾害。人口统计学分析：利用大模型预测人口增长、迁移模式或分析人口结构的变化。关联分析：在大数据中找出潜在的关联和模式，例如，消费者购买行为与经济条件之间的关系。互动查询助手：构建基于大模型的聊天机器人，以帮助公众或研究人员查询统计数据或获取相关信息。知识图谱构建：将结构化和非结构化数据整合为知识图谱，以提供更直观、连接性强的数据视图。推荐系统：为政府部门或公众提供与其需求和兴趣相关的统计报告和数据集。数据驾驶舱案例示意图业务场景一：实时监控和预测消费者价格指数(CPI)场景：

实时监控和预测消费者价格指数(CPI)背景：

消费者价格指数(CPI)是衡量商品和服务的价格变动的重要指标，对于中央银行、政府和投资者来说都具有重要意义。传统上，CPI的计算通常基于周期性的市场调查和抽样调查。大数据+大模型应用数据来源：电子商务网站的商品价格社交媒体上的消费者评论和反馈移动支付应用中的交易数据供应链管理系统中的原材料成本数据处理：实时抓取电子商务网站上的商品价格变动通过文本分析技术分析社交媒体上的消费者情绪和反馈分析移动支付数据来了解实际的交易价格和交易量追踪供应链数据以了解可能影响产品成本的因素实时分析和预测：利用机器学习算法，结合多源数据进行实时的CPI计算和预测。模型可以预测近期的价格趋势，并及时警告可能的通货膨胀或通货紧缩。结果：统计局能够实时监测市场上的价格变动，并迅速作出响应，为政府和中央银行提供及时、准确的数据支持。与传统的CPI调查相比，大数据方法可以更快、更全面地捕捉市场变化，从而提高决策的准确性。业务场景二：人口流动性和城市化趋势分析场景：

人口流动性和城市化趋势分析背景：

随着经济的发展和城市化的进程，人口流动性越来越高。对人口迁移和城市化的准确掌握对于政府规划、基础设施建设、公共服务提供等领域都至关重要。大数据+大模型应用数据来源：移动终端(含手机)定位数据公共交通使用数据（例如地铁、公交卡刷卡信息）社交媒体中的地理位置分享电子商务和快递配送地址数据数据处理：利用移动电话定位数据，实时追踪人口流动和密度变化。通过公共交通使用数据，分析城市内部的流动热点和通勤模式。利用社交媒体地理位置数据，获取人们的休闲和旅游习惯。电子商务和快递数据可以帮助了解人们的居住和工作地址。深入分析：结合多源数据，构建人口迁移和城市化的模型，预测未来的人口分布和城市扩张趋势。分析人口流动与经济、教育、医疗等公共服务的关系，为政府决策提供依据。结果：统计局能够更加准确地了解人口流动的实时情况和长期趋势，为城市规划、交通布局、公共服务配置等提供数据支持。通过对大数据的深入分析，可以预测未来的人口流动热点，及时调整政策和资源配置。业务场景三：农业产量预测和食品安全监控场景：

农业产量预测和食品安全监控背景：

农业是许多国家的基础产业，而食品安全对公众健康至关重要。使用大数据技术可以更加准确地预测农作物的产量，并及时发现食品安全问题。大数据+大模型应用数据来源：卫星和无人机对农田的实时监控数据气象数据，如温度、降水、湿度等土壤传感器和水质检测数据农产品的供应链信息在线和社交媒体上关于食品安全的反馈和评论数据处理：利用卫星和无人机数据，评估作物生长情况和可能的病虫害。结合气象数据，预测可能影响作物生长的天气模式。土壤和水质数据可以用来分析对作物生长有益或有害的因素。通过分析供应链数据，可以追踪农产品从种植到市场的整个过程。深入分析：结合上述数据，构建模型预测各种作物的产量和可能的食品安全风险。社交媒体上的反馈和评论可以用来实时监控食品安全问题，及时发现并处理问题。结果：统计局能够更加准确地预测农业产量，为农业政策制定和市场调节提供依据。通过实时监控，可以及时发现和处理食品安全问题，保护公众健康，并增加消费者对食品的信心。这个场景展示了大数据如何在农业和食品安全领域发挥作用，使得预测更为准确，监控更为及时。业务场景四：人口老龄化分析与预测场景：

人口老龄化分析与预测背景：随着生育率的下降和人们寿命的延长，许多国家面临着人口老龄化的问题。这对社会福利、医疗保健和劳动力市场都产生了影响。为了应对这一挑战，统计局需要准确分析和预测老龄化的趋势。大数据应用数据来源：户籍数据与人口普查数据医疗健康记录（如医院就诊、药物使用等）养老金和社会福利的发放记录劳动力市场数据（如就业率、退休年龄等）数据处理与分析：利用户籍数据和人口普查数据来获得各年龄段的人口分布情况。分析医疗健康记录，评估老年人的健康状况和医疗需求。通过养老金和社会福利发放记录，了解老年人的经济状况和生活质量。利用劳动力市场数据，预测未来的劳动力供需状况。深入分析与预测：结合各种数据，构建人口老龄化的模型，预测未来几十年的老龄化趋势。根据预测结果，为政府决策提供依据，如医疗资源配置、养老政策制定、劳动市场政策调整等。结果：统计局能够更加准确地评估和预测人口老龄化的速度和规模。基于数据驱动的预测结果，政府可以提前制定相应的策略，为老龄化社会做好准备。业务场景五：中小企业发展趋势分析与支持场景：

中小企业发展趋势分析与支持背景：中小企业（中小微企业）是经济的重要组成部分，它们为城市提供大量的就业机会，推动经济创新和增长。统计局希望通过大数据应用，更好地了解这些企业的发展状况，并为政府提供数据支持，以制定针对性的支持政策。大数据+大模型应用数据来源：企业注册、税务、信贷、出口等相关数据企业社交媒体和在线市场行为数据行业相关报告和市场研究数据其他公共和私有数据源（例如，消费者反馈、产品评价等）数据处理与分析：分析中小企业的增长率、行业分布、地域集中度等基本特征。评估企业的融资需求和融资难度，包括信贷获取的难易度、融资成本等。利用在线数