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1、經(jīng)濟大數(shù)據(jù)自動化機器人實驗系統(tǒng)簡介成都杰科力科技有限公司系統(tǒng)介紹經(jīng)濟大數(shù)據(jù)自動化機器人實驗系統(tǒng)基于融合后的政府數(shù)據(jù)和高頻的社會數(shù)據(jù),通過經(jīng)濟理論和大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)可視化等相結合的數(shù)字化手段,實時自動搜集數(shù)據(jù)、數(shù)字化可視化展示數(shù)據(jù)。系統(tǒng)包含地方經(jīng)濟運行監(jiān)測數(shù)字化實驗、旅游熱薦數(shù)據(jù)分析機器人實驗、地方招標熱點數(shù)據(jù)抓取機器人實驗、金融風險聲譽數(shù)據(jù)機器人實驗、用戶畫像數(shù)據(jù)分析機器人實驗等五大實驗。學生通過實驗的學習和操作掌握經(jīng)濟大數(shù)據(jù)時代自動化機器人的應用。提高學生的數(shù)據(jù)獲取與清洗能力、數(shù)據(jù)分析與挖掘能力以及數(shù)據(jù)可視化及分析能力。課程定位數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)嵱栆殉蔀閿?shù)字經(jīng)濟專業(yè)實訓體系的一部分,現(xiàn)在市面上已有經(jīng)

2、濟數(shù)據(jù)分析/挖掘?qū)嵱?、商務?shù)據(jù)分析/挖掘?qū)嵱?、智能?shù)據(jù)機器人實訓等,經(jīng)濟大數(shù)據(jù)自動化機器人實驗系統(tǒng)屬于智能數(shù)據(jù)機器人實訓。建議開課時間:大二或大三。建議課時:32-48課時。實驗內(nèi)容與項目概述實驗內(nèi)容與項目涵蓋五大單元,包括:地方經(jīng)濟運行監(jiān)測數(shù)字化實驗旅游熱薦數(shù)據(jù)分析機器人實驗地方招標熱點數(shù)據(jù)抓取機器人實驗金融風險聲譽數(shù)據(jù)機器人實驗用戶畫像數(shù)據(jù)分析機器人實驗地方經(jīng)濟運行監(jiān)測數(shù)字化實驗實驗背景地方經(jīng)濟運行監(jiān)測數(shù)字化實驗是利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲檢索各省及主要城市政府統(tǒng)計公報的數(shù)據(jù),利用Power BI可視化展現(xiàn)地方經(jīng)濟運行數(shù)據(jù)并進行監(jiān)測,簡化了人工搜索、整理和分析過程,能夠有效直觀的利用大數(shù)據(jù)、

3、數(shù)據(jù)可視化等相結合的數(shù)字化手段進行地方經(jīng)濟運行監(jiān)測。機器人通過分析統(tǒng)計局網(wǎng)站的地區(qū)、時段、經(jīng)濟指標等關鍵信息利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲檢索需要的地方經(jīng)濟數(shù)據(jù)。涵蓋經(jīng)濟動力指數(shù)、產(chǎn)業(yè)運行指數(shù)、區(qū)域運行指數(shù),如:一般公共預算收入、一般公共預算支出、GDP、GDP增速、財政總收入、一般公共預算收入增速、城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入等,以及土地、資本、勞動力等要素生產(chǎn)率。并利用Power BI進行可視化展現(xiàn),從經(jīng)濟感知切入,分階段建設“經(jīng)濟感知經(jīng)濟監(jiān)測成果運用評價反饋”4大場景,實時監(jiān)測地區(qū)經(jīng)濟運行的規(guī)律和風險。培養(yǎng)學生以經(jīng)濟學為根基,數(shù)字技術為手段,掌握現(xiàn)代經(jīng)濟學的基本方法,研究數(shù)字經(jīng)濟

4、的運行規(guī)律,規(guī)劃數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,適應地方經(jīng)濟建設和社會發(fā)展所需要的高素質(zhì)應用型專業(yè)人才。實驗內(nèi)容表1 地方經(jīng)濟運行監(jiān)測數(shù)字化實驗項目一級模塊二級模塊實驗項目名稱涉及平臺地方經(jīng)濟運行監(jiān)測數(shù)字化實驗項目導入培訓地方經(jīng)濟分析、RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲UipathPower BI實驗準備準備查詢省市清單列明各地方經(jīng)濟需要統(tǒng)計的數(shù)據(jù)關鍵詞準備RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲準備數(shù)據(jù)統(tǒng)計報表實驗實施輸入地區(qū)、時段、指標輸入RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲開展各地方統(tǒng)計局信息獲取,利用Power BI進行可視化展現(xiàn)實驗總結總結如何利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲提高數(shù)據(jù)查詢效率總結RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲在地方經(jīng)濟運行監(jiān)測

5、中的效用(1)實驗流程(工作程序)準備查詢省市清單及查詢經(jīng)濟指標關鍵詞輸入地區(qū)、時段、經(jīng)濟指標利用爬蟲語言開展各地方統(tǒng)計局信息查詢(2)實驗成果形成地方經(jīng)濟運行數(shù)據(jù)可視化圖表總結RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲在地方經(jīng)濟運行監(jiān)測中的效用旅游熱薦數(shù)據(jù)分析機器人實驗實驗背景旅游熱薦數(shù)據(jù)分析機器人使用前沿的AI智能分析技術,從海量數(shù)據(jù)中捕獲旅游目的地的關鍵詞,將旅游目的地大數(shù)據(jù)匯總并生成直觀的可視化圖表,方便用戶查看,將旅游大數(shù)據(jù)實現(xiàn)可視化,極大的提升了旅游服務。旅游熱薦數(shù)據(jù)分析機器人輸入登錄小紅書,在小紅書中搜索關鍵詞:例如“暑期親子游”,機器人負責采集搜索結果中所有的筆記標題和點贊數(shù),如果數(shù)據(jù)為空,發(fā)送郵件

6、通知用戶,將采集到的筆記標題和點贊數(shù)寫入Excel,讀取Excel表格中的筆記標題使用NLP進行詞義分析,提取地名,最后根據(jù)提取匯總的數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)表,生成可視化圖表,將復雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以交互的圖形,幫助用戶更好地理解分析數(shù)據(jù)對象,通過旅游大數(shù)據(jù)將旅游服務供應鏈的各參與方連接起來,實現(xiàn)旅游供應過程中服務流、信息流、價值流的“三流”合一,為旅游智慧營銷提供扎實數(shù)據(jù)支撐。旅游熱薦數(shù)據(jù)分析機器人可以幫助游客充分獲取旅游目的地的交通、住宿、旅游服務質(zhì)量及評價狀況等內(nèi)容,安排自身的行程,定制私人旅游線路。同時培訓學生人工智能與機器學習數(shù)據(jù)處理,將復雜未知數(shù)據(jù)的交互探索變得可行,為學生在工作中利用數(shù)據(jù)工具

7、提前做好鋪墊。實驗內(nèi)容表2 旅游熱薦數(shù)據(jù)分析機器人實驗項目一級模塊二級模塊實驗項目名稱涉及平臺 旅游熱薦數(shù)據(jù)分析機器人實驗項目導入培訓旅游背景情況、RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲UipathPower BI實驗準備準備查詢信息清單列出查詢條件關鍵詞準備RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲實驗實施輸入RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲自動打開小紅書,根據(jù)查詢條件采集搜索結果中所有筆記標題和點贊數(shù),如果數(shù)據(jù)為空,發(fā)送郵件通知用戶利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲將采集到的筆記標題和點贊數(shù)讀入到excel,并提取地名,生成數(shù)據(jù)表實驗總結總結旅游熱薦數(shù)據(jù)分析機器人在旅游信息獲取中的效用總結如何利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲提高復雜數(shù)

8、據(jù)處理能力(1)實驗流程(工作程序)準備查詢條件關鍵詞利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲自動打開小紅書,根據(jù)查詢條件采集搜索結果中所有筆記標題和點贊數(shù),如果數(shù)據(jù)為空,發(fā)送郵件通知用戶利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲將采集到的筆記標題和點贊數(shù)讀入到excel,并提取地名,生成數(shù)據(jù)表(2)實驗成果形成旅游熱薦數(shù)據(jù)表總結旅游熱薦數(shù)據(jù)分析機器人在旅游信息獲取中的效用地方招標熱點數(shù)據(jù)抓取機器人實驗實驗背景地方招標熱點數(shù)據(jù)抓取機器人實驗模擬人在計算機上的鍵鼠操作,并按照一定規(guī)則自動執(zhí)行招標信息獲取,進行跨平臺的數(shù)據(jù)采集、整理、錄入等操作,解決了企業(yè)員工在獲取招標信息過程中重復性高、效率低、數(shù)據(jù)量大的難點,極大的節(jié)省了企業(yè)員

9、工的時間,提高了工作的效率。機器人通過用戶填寫在excel表格中的招標網(wǎng)站與查詢條件,自動登錄各大招投標網(wǎng)站,利用數(shù)據(jù)爬蟲,進行信息抓取,獲取招投標信息并讀入到excel表格中,自動發(fā)送給指定聯(lián)系人。幫助用戶及時精準獲取優(yōu)質(zhì)標訊,把握全面項目信息,抓住優(yōu)質(zhì)商機。同時能夠培養(yǎng)學生利用人工智能與機器學習信息檢索與搜集,提高學生從互聯(lián)網(wǎng)中獲取知識與情報的能力,為學生在工作中利用數(shù)據(jù)工具提前做好鋪墊。實驗內(nèi)容表3 地方招標熱點數(shù)據(jù)抓取機器人實驗項目一級模塊二級模塊實驗項目名稱涉及平臺地方招標熱點數(shù)據(jù)抓取機器人實驗項目導入培訓地方招標、RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲Uipath實驗準備準備查詢信息清單列出查詢招標

10、網(wǎng)站列出查詢條件關鍵詞準備RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲實驗實施輸入RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲自動打開招標網(wǎng)站,抓取招標信息利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲將招標信息讀入到excel,并發(fā)送給指定聯(lián)系人實驗總結總結地方招標熱點數(shù)據(jù)抓取機器人在招標信息獲取中的效用總結如何利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲提高信息檢索能力(1)實驗流程(工作程序)準備查詢招標網(wǎng)站及查詢條件關鍵詞利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲自動打開招標網(wǎng)站,抓取招標信息利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲將招標信息讀入到excel,并發(fā)送給指定聯(lián)系人(2)實驗成果形成地方招標信息數(shù)據(jù)表總結地方招標熱點數(shù)據(jù)抓取機器人在招標信息獲取中的效用金融風險聲譽數(shù)據(jù)機器

11、人實驗實驗背景金融風險聲譽數(shù)據(jù)機器人實驗是利用機器人的智能化和自動化信息檢索大大簡化了企業(yè)信用人工搜索、整理和分析過程,節(jié)省了金融機構信貸員和信用評級人員、企業(yè)監(jiān)測人員的工作時間,并提升了效率。機器人通過分析天眼查、信用中國和相關關鍵詞等,利用數(shù)據(jù)爬蟲,并編制一份需要關注和判斷的標記excel列表,解釋不同企業(yè)的信用風險,幫助用戶以100倍的速度做出決策更新核心數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。該解決方案有助于減少95%以上的手工工作,并使團隊能夠以更高的精度處理更大的容量。同時能夠培養(yǎng)學生利用人工智能與機器學習智能風控,管控在金融中出現(xiàn)的信用風險,根據(jù)業(yè)務需求數(shù)字化構建金融風險機器人監(jiān)控能力,為學生在工作中利

12、用數(shù)據(jù)工具提前做好鋪墊。實驗內(nèi)容 表4 金融風險聲譽數(shù)據(jù)機器人實驗項目一級模塊二級模塊實驗項目名稱涉及平臺金融風險聲譽數(shù)據(jù)機器人實驗實驗項目導入培訓金融風險、RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲Uipath實驗準備準備查詢企業(yè)清單列明金融風險聲譽關鍵詞準備RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲準備信用查詢報表實驗實施輸入企業(yè)名稱輸入RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲開展天眼查、信用中國等信用信息查詢實驗總結總結如何利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲提高信用查詢效率總結金融風險聲譽機器人在金融機構風險管控中的效用(1)實驗流程(工作程序)輸入企業(yè)名稱準備查詢企業(yè)名單及金融風險聲譽關鍵詞利用RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲開展天眼查、信用中國

13、等信用信息查詢(2)實驗成果形成金融風險聲譽數(shù)據(jù)查詢報表總結金融風險聲譽機器人在金融機構風險管控中的效用用戶畫像數(shù)據(jù)分析機器人實驗實驗背景在各種服務行業(yè),從業(yè)人員或多或少都會自發(fā)地對客戶畫像,會用一些比較模糊或相對清晰的形容詞來描述自己的客戶群體,而對于數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)雖然不能像實體產(chǎn)業(yè)那樣面對面的交易得到清晰的用戶畫像,但是可以比較容易地獲得客戶消費數(shù)據(jù)和屬性特征數(shù)據(jù)。用戶畫像數(shù)據(jù)分析機器人實驗則是通過RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲獲取客戶地區(qū)分布、客戶價格敏感度、客戶購物習慣分析、客戶輿情等情況實現(xiàn)對客戶的精準營銷。通過該實驗則有助于培養(yǎng)學生利用數(shù)字化工具的信息化檢索能力,培養(yǎng)學生的大數(shù)據(jù)營銷能力,提高學習及工作效率。實驗內(nèi)容表5 用戶畫像數(shù)據(jù)分析機器人實驗項目一級模塊二級模塊實驗項目名稱涉及平臺用戶畫像數(shù)據(jù)分析機器人實驗項目導入培訓客戶畫像概念、流程與方法UipathPower BI實驗準備準備用戶清單分析用戶需求并確定客戶畫像指標準備RPA自動化數(shù)據(jù)爬蟲準備用戶畫像報表準備各種類型營銷方案實驗實施輸入用戶信息,如用戶賬號等確定客戶地域分布、購物平臺(移動端和PC端)、客單價、復購率、性別、購物時間、購買商品屬性等客戶畫像的

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