文档介绍：电力传媒大数据项目建设方案
目
录
CONTENTS
2
项目背景
1
建设内容
3
建设思路
2
应用场景
4
价值与效益分析
5
政策引领趋势：媒体融合传播正能量
2014年，中央全面深化改革存储
服务器
网络设备
标准体系建设
13
数据
资源管理规范
业务系统接入
与数据整合集
成技术规范
数据管理标准
业务数据标准
数据应用标准
数据资源使用权限
数据资源相关主体责任
数据资源管理基本原则
应用集成
数据集成
网络集成
平台数据交换监控体系
数据交换标准
数据资源目录
应用效果评价标准
应用流程标准
应用成熟度评价标准
数据库设计与运行管理规范
数据采集标准
数据标签体系
数据使用规范
技术标准
管理标准
数据安全标准
电力传媒大数据运营平台标准体系
大数据平台：数据融合
14
政策法规数据
新闻数据
互联网数据
产业经济数据
电力企业数据
权威报告数据
多源数据采集
梳理和清洗数据
数据转换和建立结构
数据组合，建立分析数据集
数据标签化处理
智能地将多种数据源中的相关数据提取、融合、梳理整合成一个独立灵活的分析数据集，该数据集可随数据源的变化重组、调整和更新。
内外部数据融合
15
待数据采集和存储完成之后，选择目标数据并进行数据预处理，过程包括：数据清理、数据集成、数据转换和数据规约
通过建造和评估模型，将其参数被校准为理想的值
评估得出的结果是否符合第一步的商业目的
将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式
将数据的各个属性值多维数据的形式表示，构成数据图像，对数据进行更深入的观察和分析
数据准备
模型建立
模型评估
部署
数据可视化展示
大数据平台：数据分析
大数据平台：技术架构设计
数据基础
数据融合
业务延伸
项目推进计划
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阶段一
阶段二
阶段三
建设内容
应用场景扩展
数据资产运营
精准营销
目
录
CONTENTS
项目背景
1
建设内容
3
18
建设思路
2
应用场景
4
价值与效益分析
5
对内服务
智能信息查询
整合电力新闻网、政策法规、人物信息、行业标准等数据，通过优化数据挖掘技术，将电力传媒信息数据进行分类整合和关联计算，进一步地重组挖掘，为用户提供海量数据多维度精细检索、专题信息智能聚合分析服务，更好地满足用户的检索统计需求。
传播力监测
整合互联网发布、转载、评论、事件演化、传播路径等信息，建立传播力评价体系，围绕媒体融合趋势，通过大数据技术与应用场景为媒体运营等文化传播机构提供全方位的传播力监测服务，从而加强媒体机构的传播力、公信力和引导力，提升中电传媒集团的综合传播影响力。
编辑记者绩效考核
对外服务——To G
辅助决策
根据电力企业和行业动态信息、技术推广信息及背景资料，通过对数据挖掘分析，使用各种相关分析和预测算法建立决策模型，提供备选方案，并对各种方案的评价和优选提供大数据支撑，帮助监管部门明确决策目标和进行问题识别，为监管部门做出正确决策提供必要支持。
科学预测预警
汇聚电煤价格走势变化、煤炭供求信息、运输信息等数据，对数据经过清洗、脱敏处理之后，进行深入挖掘和关联分析，通过对海量数据的分析可以掌握电力供应能力发展变化的规律和趋势，从而可以帮助监管部门健全完善预测预警机制，及时发布预警级别等相关信息，化解风险，保障发展。
对外服务——To B
用户信用评价
通过分析营销历史数据、电量数据、档案数据、设备数据，提取欠费或窃电用户的关键特征，使用机器学****的方法学****用户的相关属性和行为，建立判别规则和特征模型。基于对行为模型的研究，帮助企业从多个维度对用户信用进行评价，建立电费风险评价体系，最大限度地降低企业的利益损失。
企业广告宣传
基于电力传媒大数据平台，根据电力金融投资机构的浏览行为、搜索主题、关键词等数据，采用多维度定向技术和智能优化算法，筛选出符合投放需求的受众，向其展示匹配的广告内容并进行连续动态推送，为企业等广告主提供最佳一站式在线精准宣传。
或者叫做”风险评估”
或者叫做”精准营销”
目
录
CONTENTS
项目背景
1
建设内容
3
22
建设思路
2
应用场景
4
价值与效益分析
5
效益分析
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效益分析
树立垂直媒体大数据的样板效应
带动电力行业大数据发展
成功的模式输出
以电力传媒大数据项目为基础样板，快速建