百度大數(shù)據(jù)查詢平臺（免費大數(shù)據(jù)查詢平臺）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于百度大數(shù)據(jù)查詢平臺的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、大數(shù)據(jù)可視化分析平臺哪個好？

• 2、怎么用百度大數(shù)據(jù)

• 3、請問有免費的大數(shù)據(jù)分析平臺嗎？

• 4、在百度上的搜索大數(shù)據(jù)都會查到嗎

一、大數(shù)據(jù)可視化分析平臺哪個好？

星環(huán)科技

星環(huán)信息科技主要從事大數(shù)據(jù)時代核心平臺數(shù)據(jù)庫軟件的研發(fā)與服務，被Gartner列為國際主流Hadoop發(fā)行版廠商。其產(chǎn)品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流處理引擎Transwarp Stream和數(shù)據(jù)挖掘組件Transwarp Discover。

帆軟軟件

帆軟軟件由報表軟件FineReport起家，目前已成為報表領域的權威者，擁有10年企業(yè)數(shù)據(jù)分析的行業(yè)經(jīng)驗。后發(fā)布的商業(yè)智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式數(shù)據(jù)庫、多維數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)可視化分析；提供PC端、移動端、大屏的可視化方案，廣泛應用于銀行、電商、地產(chǎn)、醫(yī)藥、制造、電信、制造、化工等行業(yè)，擁有成熟的行業(yè)化解決方案。

數(shù)據(jù)可視化類

數(shù)字冰雹

數(shù)字冰雹主營大數(shù)據(jù)可視化業(yè)務，提供集設計、程序開發(fā)、硬件集成為一體的解決方案，廣泛應用于航天戰(zhàn)場、智慧城市、網(wǎng)絡安全、企業(yè)管理、工業(yè)監(jiān)控等領域。

海云數(shù)據(jù)

海云數(shù)據(jù)的產(chǎn)品——圖易能夠集成用戶內(nèi)部系統(tǒng)大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在真實的數(shù)據(jù)源上，將行業(yè)大數(shù)據(jù)進行多維度的可視分析。目前主要應用于公安、航空、快消、制造、金融、醫(yī)療、信息安全等領域。

星圖數(shù)據(jù)

星圖數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)服務公司，涉及線上零售、線上娛樂、線上教育等領域?；诜植际酱髷?shù)據(jù)獲取與存儲系統(tǒng)進行大數(shù)據(jù)處理及分析，具有自有的大數(shù)據(jù)分析體系和云計算處理技術。

用戶行為/精準營銷分析類

大數(shù)據(jù)技術使得用戶在互聯(lián)網(wǎng)的行為，得到精準定位，從而細化營銷方案、快速迭代產(chǎn)品。這方面的廠商有GrowingIO、神策數(shù)據(jù)等。

GrowingIO

GrowingIO是基于互聯(lián)網(wǎng)的用戶行為數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，具有無埋點的數(shù)據(jù)采集技術，可以通過網(wǎng)頁或APP的瀏覽軌跡、點擊記錄和鼠標滑動軌跡等行為數(shù)據(jù)，進行實時的用戶行為數(shù)據(jù)分析，用于優(yōu)化產(chǎn)品體驗，實現(xiàn)精益化運營。

神策數(shù)據(jù)

與GrowingIO類似，也是基于用戶網(wǎng)絡行為，采集數(shù)據(jù)進行分析。技術上提供開放的查詢 API 和完整的 SQL 接口，同時與 MapReduce 和 Spark 等計算引擎無縫融合，隨時以最高效的方式來訪問干凈、規(guī)范的數(shù)據(jù)。

分析服務類

提供輿情分析的有百度統(tǒng)計、品友互動、Talking data、友盟、中科數(shù)據(jù)等等。

百度統(tǒng)計

百度統(tǒng)計是專業(yè)的網(wǎng)站流量分析工具，和GA類似，提供免費的流量分析、來源分析、網(wǎng)站分析等多種統(tǒng)計分析服務，能夠告訴用戶訪客是如何找到并瀏覽用戶的網(wǎng)站，在網(wǎng)站上做了些什么，以此來改善訪客在用戶的網(wǎng)站上的使用體驗。

Talking Data

TalkingData是獨立的第三方移動數(shù)據(jù)服務品牌。其產(chǎn)品及服務涵蓋移動應用數(shù)據(jù)統(tǒng)計、移動廣告監(jiān)測、移動游戲運營、公共數(shù)據(jù)查詢、綜合數(shù)據(jù)管理等多款極具針對性的產(chǎn)品及服務。在銀行、互聯(lián)網(wǎng)、電商行業(yè)有廣泛的數(shù)據(jù)服務應用。

友盟+

第三方全域大數(shù)據(jù)服務提供商，通過全面覆蓋PC、手機、傳感器、無線路由器等多種設備數(shù)據(jù)，打造全域數(shù)據(jù)平臺。提供全業(yè)務鏈數(shù)據(jù)應用解決方案，包括基礎統(tǒng)計、運營分析、數(shù)據(jù)決策和數(shù)據(jù)業(yè)務等，幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)化運營和管理。

二、怎么用百度大數(shù)據(jù)

• 百度大數(shù)據(jù)+

• 連接垂直行業(yè)，深挖用戶價值

• 精準拓展客戶，高效經(jīng)營管理

• 百度大數(shù)據(jù)+，是百度開放的新商業(yè)“能源庫”，旨在面向行業(yè)關鍵訴求，開放百度大數(shù)據(jù)核心能力，幫助企業(yè)先人一步創(chuàng)造新商業(yè)機會、實現(xiàn)用戶體驗的升級換代。

• 百度大數(shù)據(jù)+，基于百度的海量用戶數(shù)據(jù)，同時與行業(yè)垂直數(shù)據(jù)深度結(jié)合，挖掘百度用戶千萬級標簽數(shù)據(jù)，幫助行業(yè)客戶對用戶進行空間和時間360度的立體洞察。

• 百度大數(shù)據(jù)+，提供的預測、推薦等深度模型，發(fā)揮百度大腦和深度學習的優(yōu)勢，幫助行業(yè)客戶，實現(xiàn)行業(yè)趨勢的深入洞察、客群的精準觸達、分群精細定價和風險防控等。

百度大數(shù)據(jù)+，率先與O2O、零售、旅游、房地產(chǎn)、保險、金融等行業(yè)的新銳先鋒合作，推動和實現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務的愿景。

面向客戶

餐飲、影院、美容美發(fā)等生活服務商戶

解決方案

商圈競爭分析

通過海量LBS定位數(shù)據(jù)，實時披露人流熱力圖幫助客戶了解店鋪所在商圈當前的客流水平、對比同類店鋪上座率，發(fā)布店鋪當前競爭力排名，及時定位店鋪問題快速優(yōu)化解決。

客流智能分析

實時監(jiān)控店鋪客流情況，分析新/老顧客比例、重復顧客率、駐店時長及進店時段分布等情況，全面掌握店鋪運行情況，輔助經(jīng)營情況及時判斷。

顧客立體洞察

從性別、年齡、行業(yè)、學歷、常駐地點等基本特征多維度立體化地了解到店顧客，結(jié)合店鋪業(yè)態(tài)深度挖掘消費者興趣愛好、消費水平、產(chǎn)品類型偏好、人生階段等特征，提供全面度全方位顧客特征解析，明確需求定位進行精準營銷，提升客單價和消費體驗。

顧客精準觸達

通過對到店消費者精準的偏好分析，構(gòu)建lookalike模型，打破商圈地緣限制，觸達更多潛在顧客，提升到店；結(jié)合到店顧客需求分析和挖掘，挖掘二次營銷點、提升客單價和老顧客重復消費概率。

輿情口碑分析

大規(guī)模機器學習模型深度挖掘全網(wǎng)數(shù)據(jù)，全面實時掌控店鋪受歡迎程度、同業(yè)態(tài)流行產(chǎn)品及相關熱度，及時了解市場風向標、監(jiān)測店鋪口碑健康度，把握危機公關黃金時間。

應用案例

某高端連鎖餐飲店鋪與百度大數(shù)據(jù)達成合作，通過實時客流統(tǒng)計入店率、成交率、客單價，分析挖掘出高價值明星店與待改進門店，及時優(yōu)化提升不足；根據(jù)到店新老顧客比例分析定位到某家門店老顧客近期到店有下降，進而推出老顧客回饋套餐，一星期后，老顧客到店率提升15%、周合計銷售額增長27%。通過與門店CRM系統(tǒng)打通助力會員管理、會員到店實時觸達，用戶體驗得到極大提升。

面向客戶

大型購物商城、連鎖商超、垂直類零售商等零售企業(yè)，及零售業(yè)咨詢服務公司

解決方案

精準定向營銷

融合到店消費客戶的畫像、消費數(shù)據(jù)和百度線上特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建lookalike模型，鎖定潛在目標客戶群體，通過線上線下多種渠道觸達，進行有的放矢的個性化推送及精準營銷。

會員價值管理

零售企業(yè)會員畫像以及線下消費行為數(shù)據(jù)，疊加百度線上畫像及行為特征，構(gòu)建商場會員流失預警模型以及商場會員價值評估模型。針對高價值會員以及高流失風險會員，分別進行個性化精準推送，從而達到高價值會員挖掘以及流失會員挽留等會員管理的目的。

顧客深度洞察

從6大維度全面準確地刻畫到店顧客的線上線下行為特征，從基本屬性到行為模式，從消費水平到人生階段，多維度立體化地幫助零售企業(yè)全面認識自己的顧客，輔助經(jīng)營管理。

客流智能預測

實時監(jiān)控商場和店鋪的到店客流情況，分析新/老顧客比例、重復顧客率、駐店時長及進店時段分布等情況，基于過往歷史數(shù)據(jù)進行客流分析預測，并可在此基礎上調(diào)整產(chǎn)品和倉儲運營、優(yōu)化停車排隊等服務安排和客流引導，從而提升顧客到店體驗及消費粘性。

價值收益

輔助精準營銷，提升營銷轉(zhuǎn)化

深入洞察消費客戶的基礎上找到更精準的潛在客戶群體，通過線上線下多種渠道進行有的放矢的個性化推送及精準營銷，能有效提升潛在客戶識別度以及捕獲率，從而大幅提升廣告投放的ROI，保證營銷活動的轉(zhuǎn)化效果。

優(yōu)化會員管理，拉動收入增長

基于大數(shù)據(jù)的流失預警模型，能及時有效地識別有流失傾向的會員，分析原因后有針對性的執(zhí)行流失挽回方案，能有效降低會員流失率；根據(jù)會員價值評估模型進行的個性化精準推送，也能激活高價值會員的潛在消費，有效提升高價值會員的ARPU值，為零售企業(yè)帶來整體收入有效增長。

深入洞察顧客，輔助經(jīng)營管理

幫助零售企業(yè)更全面立體的了解到店顧客，據(jù)此優(yōu)化產(chǎn)品、供應鏈、倉儲、運營、服務等多方面，降低經(jīng)營管理成本，間接提升收入增長。

預測線下客流，提升消費體驗

通過獲取的實時到店客流情況，分析預測線下客流，提前安排產(chǎn)品倉儲、停車排隊、引流導購等，借助大數(shù)據(jù)的力量幫助提升線下到店的消費體驗及顧客粘性。

應用案例

深入洞察顧客，輔助經(jīng)營管理

百度大數(shù)據(jù)和朝陽大悅城進行深度合作，對其消費者群體進行多維刻畫和細分，基于特定消費者群體歷史線下消費行為特征與其在百度線上全局行為數(shù)據(jù)進行融合打通，學習消費者群體的品牌偏好和消費特征，對其會員進行精準個性化優(yōu)惠信息短信觸達，會員到店消費率 +11%，其中不活躍會員到店消費率+53%，拉動朝陽大悅城19天內(nèi)會員消費總金額（GMV） +12%，同時提升會員消費體驗和顧客粘性。此外基于大悅城現(xiàn)有進場顧客群體洞察分析以及周邊人群分析對比，對大悅城潛在會員及消費能力進行預測，指導大悅城線上線下精準營銷，有力拉新。

面向客戶

景區(qū)、旅游局、OTA、旅行社、酒店、航空公司、旅游咨詢類機構(gòu)等

解決方案

旅游行業(yè)宏觀分析

應用百度海量搜索數(shù)據(jù)，及時、有效反映旅游行業(yè)酒店、交通、票務等細分行業(yè)經(jīng)營狀況，提高經(jīng)濟監(jiān)測的全面性和及時性。

通過省、市、景區(qū)多維度搜索數(shù)據(jù)分析，宏觀掌控旅游行業(yè)趨勢數(shù)據(jù)，了解各大景區(qū)、酒店、OTA在網(wǎng)民心中的搜索份額和認知度。

目的地游客特征多維分析

從性別、年齡、消費水平、酒店偏好、目的地偏好、游客來源去向等多個維度對目的地游客進行全面交叉分析，輔助景區(qū)、酒店、旅行社、航空公司進行游客市場細分、客源流失分析及潛在市場挖掘，有效進行精準營銷及新產(chǎn)品線路研發(fā)。

實時客流量監(jiān)控及預測

實時監(jiān)控目的地當前人群密度，并對未來2小時及未來3-7日客流量及擁擠風險進行預警；輔助景區(qū)、政府進行相應的人力、運力安排，保障游客出行安全及體驗；幫助酒店、旅行社、OTA基于線路客流量進行房源調(diào)配、熱點線路產(chǎn)品銷售備貨、航線運力調(diào)配。

實時輿情監(jiān)控

通過對多個平臺輿情數(shù)據(jù)的整合分析，輔助景區(qū)、政府、旅游企業(yè)等及時把握輿情事件影響面、網(wǎng)民情感傾向、主要傳播節(jié)點、及游客關注要點，有效進行輿論引導并制定相應措施，整體提升旅游服務體驗。

價值收益

提升精準營銷能力

通過對目的地游客特征分析，幫助景區(qū)、酒店、旅行社、航空公司進行客源市場細分及潛在市場挖掘，優(yōu)化營銷投放渠道，提升營銷精準度。

優(yōu)化安全管理效率

區(qū)域人群分布熱力圖、客流量預測及風險預警，輔助景區(qū)/政府合理安排人力、運力，提升旅游體驗，降低安全風險。

提高游客服務質(zhì)量

輔助景區(qū)、政府、旅游企業(yè)全面、實時、有效把握輿情事件影響面，有效進行輿論引導并制定相應改進措施，整體提升旅游服務體驗。

應用案例

九寨溝

九寨溝景區(qū)通過與百度大數(shù)據(jù)達成合作，利用百度大數(shù)據(jù)提供的客流量預測服務，在景區(qū)網(wǎng)站進行實時客流量預測呈現(xiàn)，提前預知當日及未來2日九寨溝客流量，方便游客進行行前決策；同時景區(qū)結(jié)合百度預測結(jié)果，制定不同客流量下景區(qū)安全運營人力及運力安排方案，在旅游小長假及黃金周有效進行相應安排及游客疏導，提升景區(qū)運營效率及游客游覽體驗。

峨眉山

峨眉山景區(qū)購買百度大數(shù)據(jù)旅游行業(yè)全面解決方案，全方位提升游客在峨眉山景區(qū)的旅游體驗。

1、通過對峨眉山游客多維度分析，判斷峨眉山重點客源市場分布，進行客源市場細分，準確發(fā)現(xiàn)潛在市場，優(yōu)化營銷重點和渠道，實現(xiàn)精準營銷；

2、利用百度提供的景區(qū)客流量預測服務，結(jié)合預測數(shù)據(jù)，提前進行峨眉山景區(qū)運營人力安排，優(yōu)化安全管控效率；

3、通過百度輿情系統(tǒng)進行峨眉山景區(qū)輿情監(jiān)控，及時了解游客正負面反饋，改善旅游服務， 同時通過網(wǎng)絡輿情事件網(wǎng)絡關注度及熱點事件診斷，可以輔助判斷景區(qū)階段性網(wǎng)絡營銷效果。

面向客戶

房地產(chǎn)公司、物業(yè)、中介、營銷代理商等

解決方案

城市人口動態(tài)分析

分析城市人口分布、人口密度、常駐人口變化趨勢、人群日常和節(jié)假日移動軌跡，幫助地產(chǎn)商更清晰、及時、全面地了解目標城市（地區(qū)）人口概況，為選地及營銷推廣等決策提供參考依據(jù)。

目標客戶特征分析

從年齡、職業(yè)到購房需求、消費習慣、線下行為偏好等，全面細致描繪目標人群特征，幫助開發(fā)商挖掘并了解目標用戶，制定相應銷售策略，輔助線下定點營銷。

精準受眾營銷

針對已購房用戶、潛在購房用戶的特征分析，利用百度大數(shù)據(jù)的lookalike模型，找到更多的潛在消費者群體進行針對性廣告投放。

行業(yè)、項目、品牌輿情分析

分析目標城市（地區(qū)）人群對房地產(chǎn)行業(yè)是否積極樂觀、以及對自身樓盤和競品項目的評價、購房意愿對比等，幫助了解消費者/潛在消費者的關注點，指導項目、品牌的提升方向并進行針對性營銷。

價值收益

了解城市人口，助力科學選地

掌握城市變化速度，了解城市人口分布和移動情況，為地塊客流預判和新樓盤選址提供數(shù)據(jù)支持，同時也幫助地產(chǎn)商更精準評估地塊價值。

線上線下精準營銷，降低投放成本

顛覆基于傳統(tǒng)調(diào)研數(shù)據(jù)得到的營銷策略，把廣告費投到更有效果的渠道，把地推人力放到目標人群更集中的地區(qū)，有的放矢地投放廣告，提升廣告效果和轉(zhuǎn)化率，同時降低投放成本。

跟蹤消費者動態(tài)，優(yōu)化營銷策略

第一時間知道消費者和潛在消費者對自身樓盤、競品樓盤的態(tài)度，關注哪些問題，對價格、戶型、優(yōu)惠政策等是否滿意，支持地產(chǎn)商制定更有吸引力的營銷策略，提升項目和品牌的口碑。

應用案例

與知名房地產(chǎn)商多個樓盤合作，幫助其分析目標客戶進行精準廣告投放，提升廣告效果，降低銷售費用。

利用百度大數(shù)據(jù)將看房客戶、附近區(qū)域意向客戶等潛在客戶的數(shù)據(jù)進行分析，如購房需求特點、消費特征、日常通勤路線等，得到潛在客戶的用戶特征，利用大數(shù)據(jù)lookalike模型，在線上找到更多意向客戶，針對性投放廣告。

此外，通過分析定位目標人群線下活動區(qū)域，找到高覆蓋地區(qū)，選擇高效戶外媒體，進行針對性的地推活動。將500~1000元的有效電話成本，降低到200~400元左右。

面向客戶

金融機構(gòu)：銀行、P2P公司、小貸公司

解決方案

精準受眾營銷

挖掘和分析營銷產(chǎn)品現(xiàn)有客戶的線上及線下行為特征，包括客戶的常訪地點、行為特征、關注偏好等，構(gòu)建lookalike模型，通過模型尋找到與轉(zhuǎn)化客戶特征相似的更多潛在目標客戶，進行精準的受眾營銷——在合適的地方，針對合適的目標用戶，進行有的放矢的線上及線下營銷推廣。

客戶流失預測

挖掘和分析現(xiàn)有客戶線上及線下行為特征，結(jié)合金融機構(gòu)客戶的業(yè)務數(shù)據(jù)變動情況，構(gòu)建客戶流失預警模型，有效識別即將流失的客戶，從而采取一定的業(yè)務措施進行高價值客戶挽留，降低客戶流失率。

償債能力評估

根據(jù)貸款客戶線上線下行為特征的挖掘，判斷客戶資產(chǎn)狀況、負債狀況、消費水平、健康狀況等內(nèi)容，全面評估客戶償債能力，幫助銀行、P2P、小貸公司等金融機構(gòu)評估貸款客戶的償債能力，從而拒絕或減少償債能力較低的客戶貸款金額，降低金融機構(gòu)的風險資金投入。

償債意愿識別

通過貸款客戶的線上線下行為特征，挖掘客戶拒絕履約特征，判斷客戶信用情況，識別客戶欺詐風險，從而拒絕欺詐風險高（償債意愿低）的客戶貸款，降低金融機構(gòu)的風險資金投入。識別方法包括：

虛假信息挖掘：多維度交叉驗證，識別虛假信息

重大風險識別：識別信用卡套現(xiàn)、身份偽造、高頻貸款等高危信息

多重黑名單過濾：法院失信、網(wǎng)站用戶信息泄露、偷稅漏稅黑名單等

價值收益

深入洞察客戶，提高營銷效果

幫助金融機構(gòu)深入洞察客戶，更全面的了解客戶，從而針對不同產(chǎn)品或業(yè)務服務的特征，找到更精準的客戶，在恰當?shù)木€上或線下渠道進行更精準的營銷，提高金融機構(gòu)的營銷精準度、廣告投放的ROI以及線上線下營銷活動的效果。

降低客戶流失，提升客戶黏性

幫助金融機構(gòu)有效的識別有流失傾向的客戶，分析客戶流失原因，從而有針對性的開展客戶挽留工作并提升業(yè)務能力，降低高價值客戶流失比率，提高老客戶保留率，有效減少收入負增長，為金融機構(gòu)帶來可觀的收入增長效益。

豐富客戶信息，優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)

幫助金融機構(gòu)更全面立體的了解客戶信息，全方面、綜合性的判斷客戶的還款能力，根據(jù)不同客戶還款能力的不同，給予不同額度的授信，從而實現(xiàn)真正的個性化授信，優(yōu)化整體信貸結(jié)構(gòu)。

識別欺詐風險，提高風控質(zhì)量

幫助金融機構(gòu)了解貸款客戶歷史信用情況及其信用特征，有效識別具有欺詐風險的客戶，拒絕欺詐風險高的客戶申請，從而降低風險資金的投入，提高整體風控質(zhì)量及風險識別效率。

應用案例

多維度挖掘用戶特征，幫助金融機構(gòu)識別優(yōu)質(zhì)客戶，防范欺詐風險。金融風控的服務接口共被調(diào)取45萬次，命中風險客戶650戶，按每戶授信額度平均5000元計算，節(jié)約風險敞口達325萬元。

面向客戶

保險公司

解決方案

精準受眾營銷

保險潛在客戶群體大、行為多樣化、不可預測性強。大數(shù)據(jù)lookalike模型，在對目標客群精準理解的基礎上，可以找到更多具有目標客群特點的人群，協(xié)助精準營銷。

差異化、精細化產(chǎn)品定價

精細化定價決定著保費收入是否能轉(zhuǎn)化為更多的利潤。大數(shù)據(jù)綜合評價模型，在傳統(tǒng)定價方案基礎上，增加對每個客戶的綜合了解，以便制定更精確的價格方案。

針對壽險，利用大數(shù)據(jù)分析能力對承保客戶進行健康狀況分析、行業(yè)安全性與健康性評估、興趣偏好風險等級評估等，精細甄別完美體、標準體、次標準體。

針對車險，通過對客戶常出沒地點的事故發(fā)生情況，急剎車、急轉(zhuǎn)彎等不良駕駛行為出現(xiàn)情況，駕駛行為穩(wěn)定性判斷等數(shù)據(jù)進行建模提供個性化定價能力。

客戶欺詐騙保預警

除了歷史有過騙保行為之外還有更多角度可為核保工作帶來提升。從真實身份交叉驗證、健康狀況分析、職業(yè)狀況立體驗證等多個維度建立大數(shù)據(jù)信用模型，綜合評價客戶特質(zhì)和購買保險的真正意向。有效識別拒保體。

價值收益

提升營銷效果，提升轉(zhuǎn)化率

精準定位目標客群的特征，預測目標客群的行為。在合適的時間合適的場合直接觸達目標客群，減少不必要的營銷渠道投資，從而提高營銷轉(zhuǎn)化率，帶來ROI提升。

個性化差異定價，降低賠付率

了解保戶真實需求，全方位衡量保戶自身價值與出險概率。抓住低風險保戶，差異化甄別高風險保戶。從而降低賠付率，也讓保戶得到實惠。實現(xiàn)保險公司與保戶雙贏策略。

全方位風控策略，降低風控成本

提前發(fā)現(xiàn)客戶潛在特征，多方位評估減少信息不對稱，第一時間定位拒保體。使防范騙保的工作更提前更精確。從源頭減少騙保行為，降低風控成本。

應用案例

多維度挖掘用戶特征，幫助金融機構(gòu)識別優(yōu)質(zhì)客戶，防范欺詐風險。金融風控的服務接口共被調(diào)取45萬次，命中風險客戶650戶，按每戶授信額度平均5000元計算，節(jié)約風險敞口達325萬元。

三、請問有免費的大數(shù)據(jù)分析平臺嗎？

思邁特軟件Smartbi致力于為企業(yè)客戶提供一站式商業(yè)智能解決方案。Smartbi適用于企業(yè)級數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)將異構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)取數(shù)到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中。

Excel更多是個人辦公數(shù)據(jù)處理工具。做企業(yè)級的商業(yè)數(shù)據(jù)分析，通常數(shù)據(jù)來自不同的業(yè)務系統(tǒng)，需要數(shù)據(jù)工程師整合到數(shù)據(jù)倉庫或者介入大數(shù)據(jù)平臺，然后清洗、在輸出到數(shù)據(jù)層工前端的數(shù)據(jù)分析。整個過程涉及到業(yè)務部分——業(yè)務數(shù)據(jù)庫——數(shù)據(jù)倉庫——數(shù)據(jù)/BI部門——業(yè)務部門。而Smartbi可以連接企業(yè)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)清洗、整合數(shù)據(jù)，利用細致的權限分發(fā)數(shù)據(jù)和圖表看板，多人合作形成可視化報告。

BI軟件數(shù)據(jù)處理指的是在數(shù)據(jù)分析之前對數(shù)據(jù)進行清洗（extract）、轉(zhuǎn)換（transform）、加載（load），簡稱ETL。源數(shù)據(jù)可能來自不同的業(yè)務系統(tǒng)，它們有不同的數(shù)據(jù)格式，也包含一些冗余的信息。ETL負責將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后，進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘提供決策支持的數(shù)據(jù)。

我們使用excel做數(shù)據(jù)計算的時候，往往需要用戶進行大量復雜繁瑣的的平面單元格公式計算，而用Smartbi進行數(shù)據(jù)分析時，我們直接在搜索頁面輸入想要分析的內(nèi)容，通過AI人機對話，系統(tǒng)自動分析出可視化圖，圖表也是根據(jù)分析情況自動給推薦的。Smartbi自然語言分析基于預訓練的語言模型，賦予智能機器人（下文簡稱小麥）強大的語言解析能力，能快速的將對應的信息反饋給用戶，致力于幫助用戶更智能的進行大數(shù)據(jù)分析，以推動業(yè)務發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級。

用戶可在系統(tǒng)通過語音或者文字輸入的方式傳遞自然語言，Smartbi會自行解析后將對應業(yè)務主題的數(shù)據(jù)分析結(jié)果或者對應的問答信息反饋給用戶，提供了更智能的用戶交互方式，極大的簡化了數(shù)據(jù)分析的過程。用戶也可在前端對小麥反饋的結(jié)果進行核實，提供對應的信息給小麥自動調(diào)優(yōu)。

思邁特軟件Smartbi經(jīng)過多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實踐經(jīng)驗，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級報表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

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四、在百度上的搜索大數(shù)據(jù)都會查到嗎

＜strong＞在百度上的搜索大數(shù)據(jù)都會查到。＜/strong＞

真正意義上的搜索引擎，通常指的是收集了因特網(wǎng)上幾千萬到幾十億個網(wǎng)頁并對網(wǎng)頁中的每一個詞（即關鍵詞）進行索引，建立索引數(shù)據(jù)庫的全文搜索引擎。當用戶查找某個關鍵詞的時候，所有在頁面內(nèi)容中包含了該關鍵詞的網(wǎng)頁都將作為搜索結(jié)果被搜出來。在經(jīng)過復雜的算法進行排序后，這些結(jié)果將按照與搜索關鍵詞的相關度高低，依次排列。現(xiàn)在的搜索引擎已普遍使用超鏈分析技術，除了分析索引網(wǎng)頁本身的內(nèi)容，還分析索引所有指向該網(wǎng)頁的鏈接的URL、AnchorText、甚至鏈接周圍的文字。所以，有時候，即使某個網(wǎng)頁A中并沒有某個詞比如“惡魔撒旦”，但如果有別的網(wǎng)頁B用鏈接“惡魔撒旦”指向這個網(wǎng)頁A，那么用戶搜索“惡魔撒旦”時也能找到網(wǎng)頁A。而且，如果有越多網(wǎng)頁（C、D、E、F??）用名為“惡魔撒旦”的鏈接指向這個網(wǎng)頁A，或者給出這個鏈接的源網(wǎng)頁（B、C、D、E、F??）越優(yōu)秀，那么網(wǎng)頁A在用戶搜索“惡魔撒旦”時也會被認為更相關，排序也會越靠前。搜索引擎的原理，可以看做三步：從互聯(lián)網(wǎng)上抓取網(wǎng)頁→建立索引數(shù)據(jù)庫→在索引數(shù)據(jù)庫中搜索排序。從互聯(lián)網(wǎng)上抓取網(wǎng)頁 利用能夠從互聯(lián)網(wǎng)上自動收集網(wǎng)頁的Spider系統(tǒng)程序，自動訪問互聯(lián)網(wǎng)，并沿著任何網(wǎng)頁中的所有URL爬到其它網(wǎng)頁，重復這過程，并把爬過的所有網(wǎng)頁收集。

以上就是關于百度大數(shù)據(jù)查詢平臺相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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