在數(shù)據(jù)收集方面通過物聯(lián)網(wǎng)設備收集城市的各類信息，如交通流量、天氣狀況、建筑結構等。這些數(shù)據(jù)為我司后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供了基礎。

運用大數(shù)據(jù)分析技術，對收集到的數(shù)據(jù)進行深度挖掘和處理。這包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)等步驟。在這個過程中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關系，找出可能的風險因素。

將機器學習或深度學習模型用到數(shù)據(jù)分析中，實現(xiàn)對災害的預測訓練個模型來預測火災的可能性，或者訓練個模型來預測地震的震級和發(fā)生地點。

將預測結果反饋給急管理部門，幫助他們制定急預案和采取行動會持續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)的變化，及時調整預測結果和對策略。

主要關注貨物的運輸過程中的溫度、濕度、位置等信息，以及貨物的狀態(tài)變化。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，優(yōu)化運輸路線，提高貨物的質量，減少損耗。

主要關注觀眾的觀看習慣、喜好、評價等信息，以及影視作品的播放量、票房等數(shù)據(jù)。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，預測影視作品的受歡迎程度，指導內容創(chuàng)作和市場推廣。