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Web可视化数据大屏
——以务工人员分析场景为例
“务工人员”用户识别需求背景概述“务工人员”用户识别数据方案设计基于梧桐大数据平台的“务工人员”用户识别实践
“务工人员”用户识别需求背景概述园区的务工人员来源地需求劳动力市场和经济发展如果当地的劳动力市场供应不足,那么园区就需要从其他地区吸引劳动力。如果当地经济发展迅速,那么智慧园区就需要不断地招聘和培训新员工,以满足不断增长的需求。园区的务工人员来源地需求受到当地劳动力市场和经济发展的影响人口迁移政策法规随着城市化进程的加速,许多人从农村地区迁移到城市,这就会导致城市劳动力市场的紧张。因此,园区需要从其他地区吸引劳动力,以保持其业务正常运转人口迁移也是影响园区务工人员来源地需求的一个重要因素政府可能会制定一些政策,鼓励或限制某些地区的人员流动。此外,政府的就业政策和移民政策也会影响智慧园区的务工人员来源地需求。政策法规也会影响园区的务工人员来源地需求随着数字技术迭代加快,如何准确把握场景特征,清晰地开展业务分类设计,变得日益重要。以创新应用场景为靶向开展数据治理和交换共享,是数字政府建设背景下一体化政务数据资源体系实现价值、获取资源、不断发展的重要路径。当下,政府数据开放已取得长足进展,但仍存在较大改进空间,因此要加强政务数据资源社会化开发利用、打造数据应用典型创新场景,例如,政府数据在“务工人员”场景的应用尤为重要,农民工群体的流动和就业形势对社会贫困、城乡差距、城市经济和社会服务等问题演化有着重大影响。
“务工人员”用户识别需求背景概述人社局经信委园区管委会园区管委会优化园区务工资源配置:通过大数据可视化,园区管委会可以更准确地了解园区内的人力资源需求和分布情况,从而优化资源配置经信委企业画像和精准服务:通过移动大数据,对本地企业进行精准画像,了解企业的经营状况、企业员工工作情况,产品特点、市场需求等情况核对账目人才招聘和就业服务:利用移动大数据,分析所辖区域内的园区企业的人才需求和流动情况,为企业提供更精准的人才招聘服务该场景的数据分析及应用可服务于以下客户群:园区管委会、经信委、人社局。
“务工人员”用户识别需求背景概述通过移动的信令数据可以分析某一个或者多个园区的劳动力来源情况,能力支持区域定义:包括自定义的各类园区、居民中心等,展示的区域信息包括:区域名称、区域位置、区域特征、人口总数,分析内容包括:县区、本地市、本省务工人员的人数、迁徙趋势、年龄分析、性别分析等。通过大数据技术从大量普通用户中识别出“园区务工人员”群体特征,园区管委会就可以在用工荒的时候提前储备更多劳动力。本案例数据有以下7个数据模型表分析园区务工人员的活动轨迹和用户画像信息。输入表:用户画像信息月表:用户的行为标签数据,由用户行为表和用户信息表字段汇总而成。用户驻留区县TOP5:用户月驻留时间最长的区县、地市、省份。用户区县拉链出入日表:用户历史的行为轨迹,在某时刻进出的基站信息。用户重点区域出入日表:用户在各个园区的行为轨迹信息变化。输出表:务工人员信息表:用户的基本信息,不随数据周期变化。务工人员行为表:用户行为月表2个月的用户行为数据。务工人员标签:已确定每年2月份(春节前后)统计“务工人员”的用户清单。
“务工人员”用户识别需求背景概述字段名类型说明备注imei_noStringIMEI号码(来自于用户终端)T-1月imsiStringIMSIT-1月msisdnString手机号码T-1月sexString身份证性别T-1月genderString性别T-1月age_lvlString年龄分档T-1月ageBigint年龄T-1月area_idString区域标识T-1月city_codeString地市编码T-1月prov_idString省份编码T-1月statis_dateString统计日期T-1月is_wg_userBigint是否务工人员T-1月用户画像信息月表字段名类型说明备注report_provString上报省T-1月statis_dateString统计月份T-1月dur_order_noInt停留时间TOP序号T-1月TOTAL_RESID_DURABigint全月驻留时长(分钟)T-1月weekend_resid_frequBigint周末0点-24点驻留天次T-1月live_resid_frequBigint一月前日19点-7点驻留天次T-1月work_resid_frequBigint工作日9点-17点驻留天次T-1月weekend_RESID_DURABigint周末0点-24点驻留时长(分钟)T-1月LIVE_RESID_DURABigint一月前日19点-7点驻留时长(分钟)T-1月WORK_RESID_DURABigint工作日9点-17点驻留
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