案例來源于日常政務工作，通過對所關注的民生問題進行分類，使用網絡爬蟲技術就相關業務關鍵詞從相應的網站、微博、論壇上進行搜索查找，將爬取到的數據內容匯聚到平臺中進行整合以供分析統計，及時了解公眾對公共事務的看法以及對各項政務執法和管理工作的滿意度。

? 數據來源：政務官網、微博、論壇等。結合多方數據，
????? 綜合應用算法、模型、技術實現政務輿情分析，并可視
????? 化展現，展現形式包括餅圖、云標簽、折線圖等。
?? 基本輿情：關鍵詞統計分析；
???精準輿情：各類輿情趨勢分析、可自定義篩選關鍵詞；
???云標簽：分析民眾留言，對頻繁出現的關鍵詞形成云標簽；
? ? ? 公眾評價：列表形式展示公眾評價詳情，并進行優劣分析。

?案例來源于公安交通行業，市公安交通管理局主管全市道路交通安全管理的職責部門。
交管局快速處理中心，每天調度執法民警對突發的交通事故進行及時、快速規范的處理，并將與每個交通事故相關的各個維度數據記錄到系統中，其中事故處理統計模塊通過對系統中已有數據進行統計分析，可以得到很多有價值的分析結果。
結合各系統數據，綜合應用算法、模型、技術實現對快處快賠案件的分析，并進行可視化展現，展現形式包括熱力圖、柱狀圖、折線圖等。

? 事故發生時間分析：快處快賠事故發生時間和趨勢分析；
? 事故錄入人分析：快處快賠錄入人對比分析；
? 快處快賠案件詳情：快處快賠案件詳情展現，包含事故雙發信息和車
????? 輛信息、責任等；
?? 快處快賠異常分析：快處快賠案件異常分析，以車輛和駕駛員為ID

? ? ? 進行碰撞分析，發現異常駕駛員和車輛；

???案件熱力圖：基于案件事故發生地理信息，進行案件熱力圖展現。

?本案例來源于城市治理交通擁堵，提升交通治理能力。融合交通出行數據，構建交通大數據，對收集到的源數據進行更細分地管理分析，實現交通流量、交通熱點、交通基本運行時速的預測和預判。
? 數據來源：互聯網（紐約歷年出租車出行數據）城市交通
? 擁堵指數：將擁堵情況數字化，綜合反應道路網暢通或擁堵；
? 常規堵點：將擁堵情況較為嚴重的位點進行排名，前五列為
?????常規堵點；
? 聯合分析：結合天氣數據，挖掘擁堵指數與天氣之間潛在聯系；
? 歷史分析：結合歷年數據，得出不同條件下交通擁堵趨勢。

?本案例來源于互聯網和自媒體行業，公眾可以更加自由地在網絡上對公共事務發表言論和看法，反映公眾對現實社會中各種現象所持的政治信念、態度、意見和情緒，快速分析輿論趨勢，并積極引導輿論走向，維護社會穩定。

??? 數據來源：互聯網上相應的網站、微博、論壇。
??? 熱門數據分析：敏感事件，敏感動態識別，有價值事件，監控擴散

??????? 影響程度 ；
??? 傳播軌跡分析：某對象在社交網絡上的傳播過程會生成其傳播路

? ? ? ? 徑，通過對信息源的追溯，可自動生成傳播路徑圖，可以環狀、

? ? ? ? 樹狀等方式展現；
??? 潛在關系挖掘：深入挖掘分析人與人、事與事、人與事之間的關聯

? ? ? ?關系，自動生成關系圖，可綜合所有信息分析追溯到事件最早源

? ? ? ?頭；
??? 傳播效果評估：通過分析話題傳播路徑、輿論發生地點來分析傳播

? ? ? ?范圍和目標受眾是否符合預期效果，深度挖掘網民潛在需求和關注

? ? ? ?點，幫助政企合作獲得長遠發展和持續競爭活力。

?整合原有企業信息化數據及互聯網相關數據，通過大數據技術，完成多項不同緯度數據分析，幫助企業更好的洞察業務趨勢，獲取更為精準的營銷策略。
數據來源：企業數據、互聯網數據
消費者畫像，通過地理位置、訂單數據、訂單來源等維度進行分析，建立群體消費者畫像，為消費者有針對性的推薦，幫助企業更好的了解消費者的需求；
消費者漏斗分析，經過客戶分析，將用戶進行分層，即分成泛用戶、潛在用戶、新用戶、老用戶等。通過分析每層用戶的特征標簽進行業務優化。通過數據分析我們可以在泛用戶人群中找出潛在客戶，在對潛在客戶進行活動觸達，促使潛在客戶變成新用戶。
用戶留存分析：用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考查進行初始行為后的用戶中，有多少人會進行后續行為。這是衡量產品對用戶價值高低的重要指標。