公共管理智能化

政府对社会的公共管理职能主要通过政策的颁布与实施体现，而政策的制定则依赖于对信息的充分掌握和科学的判断。知行大数据平台面向全网的强大数据采集、挖掘和分析能力能够为政府决策提供基于充分信息支持的智库作用。

社会事件监测

热点事件追根溯源，全过程监测。第一时间找到社会焦点事件产生的矛盾源头，为相关机构提供决策依据。通过在长期数据积累基础上的多维分析，为政府部门提供优化社会管理的合理建议。

反恐维安

过滤、关联关系Mapping,从互联网和移动互联网应用的海量信息中，侦测危害社会安全的信息苗头，防患于未然。快速运行和重复运行复杂的场景，挑选出最佳解决方案。

公共卫生监控

通过对特定数据源进行信息采集与分析，监控传染病、疫情、地方病等公共卫生问题的分布与传播情况。为政府部门提供真实的决策依据，快速高效的制定预案。

交通旅游热点预测

通过对互联网上的出行预订、咨询、评论等数据的分析，预测交通、旅游的空间、时间热点，帮助相关部门制定预案。合理分配资源，确保技能、位置、时间等多个方面与资产部署协调一致。

危机灾害应对辅助

通过对特定区域下线用户数和重新上线用户数对比分析，迅速判断自然灾害或危机造成的区域受损程度。深度挖掘有价值的情报见解，以制定及时丶有效的决策。

互联网舆情监测预警

全网舆情实时监测，如通过对电商、论坛、设计网站、微博、微信、行业新闻等非结构化信息的采集，经过机器学习技术，做到负面事件及时预警，掌握社情处置主动权。

税收监管覆盖提升

通过对监管企业重要信息监测与预警提示，提高征管能力，保证税源收入。预测税务中的欺诈和违规行为，快速发现可疑活动，通过有效的审计和调查弥补税收缺口。

智慧城市建设

通过动态分析经济发展、可持续性、交通运输和公民参与等数据，提高生活质量。以物联网为推动力，更具创新力和生产效率，提供更高水平的公民服务。

金融产品设计辅助

全方位获取和分析金融机构的目标客户信息，还能获取非结构化的数据，如客户对金融机构及其服务的评论、观点、看法等，通过情感分析，改进产品和服务，同时能够更快速、更准确地进行新产品设计。

大数据征信

帮助有需求的单位客户对接征信机构，降低数据接入成本，同时通过对征信数据的处理，减少数据可用性探索与分析难度，快速实现大数据征信在业务中的应用。

大数据风控

基于互联网用户行为数据的风控模型，帮助金融机构快速构建贯彻整个信贷生命周期的量化决策应用。管理和评价操作和合规风险。根据您的风险牌偏好，进行更好的风险管理。

同业情报

实时定向监测同业经营、服务等各种动态信息，如，新产品信息、利率浮动信息、公开的经营数据信息等，通过进行相关信息和数据的对比分析，保证金融机构在市场竞争中处于领先地位，保持竞争优势。

个性化保险

平台强大的非结构化数据挖掘和分析能力，能实现表面非关联数据的深刻洞察，将不同范畴内的静态数据和动态数据进行建模，为保险机构提供高水平的个性化保险产品设计支持。

金融交易反欺诈、反洗钱

将高频交易账户信息建模，与标准预设模型进行比对分析，提高金融机构反欺诈能力。对各平台非结构化数据的挖掘，结合金融机构业务数据，通过关联分析，为金融机构反洗钱提供线索挖掘和监控服务。

市场动态分析

每天为客户送上当日最新信息，让您第一时间掌握市场动态。监测高度相关的行业新闻，如财经新闻、行业热点、金融监管机构新闻等等。随时随地全面了解与您业务相关的媒体信息。

市场洞察

时刻掌握行业新闻与热点活动、环球金融新闻、信贷风险评估、法规重整、行业报告等有效信息，让您紧贴瞬息万变的市场走势，深度挖掘有价值的情报见解，以制定及时、有效的决策。

用户需求调研

传统的问卷调查、焦点访谈对目标人群覆盖率极低，基于互联网海量数据的用户行为统计与需求分析可以对数据进行交叉、关联等多角度计算，建立精确的需求模型，在统计学意义上更科学有效。

产品优化

基于大数据技术的产品改进是通过定量化地对用户使用产品的行为数据进行分析，找到产品存在的问题，科学合理的进行优化，使产品更加贴近真实的客户需求。

竞品分析

对用户关注的竞品作360°全方位画像，逆向推演竞品的产品设计、内在逻辑、功能列表、Higlights、lowlights,给用户提供全面准确的竞品情报和分析报告。

流行趋势分析预测

通过对电商、论坛、设计网站、微博、微信、行业新闻等非结构化信息的采集，运用多种算法，提前发现各类消费产品的流行变化趋势，提出设计改进方案，使企业的产品规划能够引领市场潮流。

精准营销与智能推送

用大数据为目标用户群进行画像，并进行标签化处理，然后通过聚类分析，再将产品或服务信息、促销信息等精确地传递给有效的目标用户，大幅度提高成交率。

个性化定价

在对目标客户进行真实需求分析与准确画像的基础上，可以按照客户个性化需求进行产品或服务的高度定制化，同时价格也将更加弹性，帮助企业提升毛利率。

“零库存”化管理

将客户服务记录等很多看似不相关的非结构化数据导入建模，就获得了更多的计算依据，能够大幅度提升库存设定的准确度。

客户服务改进

通过对全网信息的实时采集，及时发现客户服务中的问题，变被动解决问题为主动消除问题，同时基于客户的个性化画像可以为客户提供细致的差异化服务方案。

资源分配优化

通过预测未来何时何地需要什么样的资源，适应安全保障任务不断变化的需求。能够更加科学合理地分配人力、物力，在提升效率的同时大幅度的节约资源。

危机预防

通过长期数据监测与分析更准确地识别问题趋势，并给出合理的解决方案，和完善的数据支持在问题更严重、波及面更大之前予以解决，防止问题进一步发展扩大。

数据共享

通过整合几乎所有的数据源使得工作更具成效，并且交互式应用在不同的平台上，更加高效更加迅速的获得对所有相关信息的统一视图，指导调查和决策制定。

公共交通安全监测

收集、可视化和分析来自多个数据源的庞大的结构化和非结构化数据，为工作人员提供包含所有信息的全景视图，让他们可以实时区分可疑或合法的旅行者和货运。

教育科研

通关对已有结构化数据和非结构化数据的挖掘分析，加速和改善流程，为科研决策者提供制定前瞻性决策所需的洞察。使用预置的报表快速方便地生成最常见的报表。

入学管理

访问多个数据源的信息，在院校内轻松共享信息，发现模式和趋势。您可以吸引最适合的学生，尽可能留住学生，并在学生的整个生命周期与其保持紧密的关系。

院校发展

轻松访问并整合关于捐赠人、校友和潜在捐赠人的历史数据。建立预测模型确定捐赠人的捐赠可能性。经济有效地锁定捐赠可能性较高的目标。

战略规划决策辅助

通过对特定数据源进行信息采集并且对数据进行切分并预演战略规划中不同的场景会有怎样的结果。帮助学校制定正确精准的战略规划。

院校事务管理智能化

采集并通过分析学生入学、师资、课程、财务、招聘/薪酬、设施等信息，用以支持预算调整、审批或资源预测。为学校合理分配资源提供重要依据。

校园事件监测

热点事件追根溯源，全过程监测。第一时间找到校园焦点事件产生的矛盾源头，为相关部门提供决策依据。通过在长期数据积累基础上的多维分析，为学校提供优化管理的合理建议。

学校舆情监测

全网舆情实时监测，如通过对论坛、设计网站、微博、微信、行业新闻等非结构化信息的采集，经过机器学习技术，做到负面事件及时预警，掌握社情处置主动权。

教学质量优化

通关对已有结构化数据和非结构化数据的挖掘分析，如学生的课程数据，签到情况，选修课程等调整和改善教学流程，使学校能够更加合理的分配教学资源，帮助学生有效的获取知识。

能源资产和运营优化

关于资产和绩效的全面视图，优化资源分配战略。更少的计划外维护和停机时间。优化维护成本，更好的业绩和更高的设备可用性。避免能源的浪费。

整合运营和物流

从一个统一综合的信息源得到所有业务的清晰视图，包括多个部门、领域和分包商。合理调动能源，降低能源开发成本。

能源风险管理

自动化的精简流程帮助您管理风险，同时给予您更多的时间用于发现创收机会。更快更准确地制定战略决策。

能源大数据智能分析

更好的规划、报告和分析结果。更高的生产效率，更低的成本，更少的错误。通过对相关数据的分析整合，提供前瞻性的数据信息。

医院\医药企业舆情监测

系统7*24实时采集分析全网关注的医疗相关数据、监测境内外社交媒体平台，实时动态显示数据，秒级更新数据，便于早发现舆情。

负面舆情预警

系统支持设定告警关键词的方式，对用户定义的医疗监控主题信息进行告警，如医患纠纷、医疗事故、药品负面新闻等，方便及时掌握重点舆情信息，发现关注医疗类舆情后通过短信、邮件等方式实现离线告警，避免遗漏重要信息。

舆情事件跟踪

实时推送关注医疗舆情信息，及时跟踪负面舆情信息的来源、转载量、转载地址、地域分布、信息发布者等，对舆情事件进行倾向性与趁势分析，把握医疗舆情事件传播的路径，掌控舆情发展的态势。

舆情事件深度分析

能找出关注博文的传播源头，讨论数量及话题出现的最早和最近时间，直观展示不同平台相关话题的讨论比例，传播源头，识别微博言论的意见领袖，对重点关注博主的信息类型进行系统分析。

舆论正向引导

可以帮助医院相关部门在各大网络媒体，包括微博等新媒体平台快速传播信息，弘扬主旋律，传播正能量，引领社会正气，将舆论监督和正面宣传相结合。

深度总结

提供常规性报告、专题性报告、综合性报告服务，整合与之相关的舆情带来更深层次的理性思考，致力于舆情事件的追踪、分析与应对，为医疗相关部门提供专业的舆情应对建议以及数据分析服务。

医疗预后分析

分析海量结构化和非结构化的临床和运营数据，发现指示因子、病患/医疗服务提供者所关心的事情和其他能够影响病患医疗服务的问题。将这些洞察转换为有据可依的知识，帮助预测和改善预后。

医保大数据分析

发现影响整个机构不同部门数百万病患交易成本的关键因素。利用所获得的洞察提高医疗服务的价值，促进基于疗效的医疗报销系统发展。

海量数据覆盖

知行智库平台提供基于海量社会数据的建模、仿真和分析，跳出利用抽样数据对传统理论和假说进行证实的常规研究模式，使社会学研究的样本数量达到几何基数的增长，使研究成果在客观上更加科学公正。

跨学科分析

长期以来，社会科学内部各学科间区别明显，显著的表现在每个学科使用的数据和分析方法都自成体系，通过对海量的信息进行分析，利用人工智能和预测模型算法，可以有效地进行跨学科、多领域分析。

快速建模

知行智库平台积累了丰富的社会科学研究领域的数学模型，通过对海量数据的计算，可以从大量的征兆的累积中判断社会现象发生变质的临界点，较之传统的学科研究，大数据分析推断的成效可谓是立竿见影的。

定量分析

大数据的使用使得定性和定量两大阵营之间出现了一个混合地带。大数据海量的数据模型和全新的数据特征使得定量研究与定性研究在资料获得与分析方法方面逐步走向趋同，缓解了甚至重构了两者的关系。

仿真预测

通过对全网真实数据的采集和挖掘建立系统的结构模型和量化分析模型，结合社会科学的具体问题，预测论证社会现象发展趋势及其规律。