MERITDATA-美林數(shù)據(jù)業(yè)務介紹

股票代碼：831546美林數(shù)據(jù)技術股份有限公司簡介0102030405公司概況業(yè)務及產品客戶及應用案例

核心能力公司運營美林數(shù)據(jù)股份有限公司，股票代碼：831546公司總部位于西安高新區(qū)，旗下有一個全資子公司（北京美林振華科技發(fā)展有限責任公司）及2個研發(fā)中心，在西安、北京設有研發(fā)基地及營銷中心，在全國30余省市設有辦事處和現(xiàn)場服務隊伍。公司軟件能力成熟度已達到國際CMMI5級水平，擁有ISO9001、國家雙軟認定、國家武器裝備科研生產單位三級保密資格及國防科技工業(yè)涉密業(yè)務咨詢服務資質，具備承擔涉密業(yè)務的資格。美林概況數(shù)據(jù)價值顯而易用，提升國家產業(yè)競爭力美林使命專注數(shù)據(jù)價值發(fā)掘，國內領先的大數(shù)據(jù)分析技術、產品與服務提供商國內最早擁有自主知識產權數(shù)據(jù)挖掘平臺的高端數(shù)據(jù)分析服務提供商頂尖院士團隊支撐，擁有全球領先的數(shù)據(jù)挖掘算法與卓越的數(shù)據(jù)建模能力軟件能力成熟度達標國際最高級別CMMIML5級的企業(yè)國內首家軍工制造業(yè)大數(shù)據(jù)落地方案提供商以數(shù)據(jù)驅動業(yè)務，面向電力、軍工制造、金融等領域提供應用一體化大數(shù)據(jù)解決方案美林主營業(yè)務大數(shù)據(jù)應用行業(yè)解決方案

數(shù)據(jù)分析工具

基礎設施大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的TEMPO+軍工制造電力金融健康教育智慧城市智慧社區(qū)智慧院所智慧工廠營銷數(shù)據(jù)分析運營管控分析數(shù)據(jù)資產管理生產數(shù)據(jù)分析用知感傳存美林主營業(yè)務美林數(shù)據(jù)圍繞大數(shù)據(jù)產業(yè)鏈的分析、挖掘、可視化展示及應用一體化的核心環(huán)節(jié)，為客戶提供應用一體化的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)與應用集成、數(shù)據(jù)應用開發(fā)平臺產品、服務及相關解決方案。0102030405公司概況業(yè)務及產品客戶及應用案例

核心能力公司運營產品與解決方案行業(yè)數(shù)據(jù)分析服務大數(shù)據(jù)運營++（探索落地）創(chuàng)新“數(shù)據(jù)跨界應用”模式強化“數(shù)據(jù)驅動業(yè)務”模式01我們提供的產品（服務）+平臺01

美林成功研發(fā)并推出了具有完全自主產權的TEMPO系列大數(shù)據(jù)產品平臺，包含數(shù)據(jù)分析平臺（Tempo-DataAnalysis）、數(shù)據(jù)集成與管控平臺（Tempo-DataIntegrated）、數(shù)據(jù)應用開發(fā)平臺（Tempo-DataAppDev）三大產品平臺體系，涵蓋了數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等大數(shù)據(jù)核心產業(yè)鏈，為客戶提供產品、相關技術服務與解決方案，目前已在多行業(yè)應用，得到一致認可。自主產權TEMPO系列產品數(shù)據(jù)驅動業(yè)務

電力大數(shù)據(jù)分析與挖掘，為能源行業(yè)更加高效、低耗、綠色的發(fā)展提供新動力TEMPO+電力行業(yè)解決方案數(shù)據(jù)驅動業(yè)務

國內首家軍工制造業(yè)大數(shù)據(jù)落地方案提供商TEMPO+制造業(yè)解決方案數(shù)據(jù)驅動業(yè)務

擁有自主產權產品的金融數(shù)據(jù)分析方案提供商TEMPO+金融行業(yè)解決方案基于公司TEMPO系列自主產權產品，為電力、制造業(yè)、金融行業(yè)及其他客戶，提供數(shù)據(jù)解決方案實施服務、數(shù)據(jù)分析挖掘咨詢服務、數(shù)據(jù)分析應用開發(fā)服務。01TEMPO+行業(yè)數(shù)據(jù)分析服務大數(shù)據(jù)解決方案實施服務123大數(shù)據(jù)分析咨詢服務大數(shù)據(jù)應用開發(fā)服務01TEMPO+數(shù)據(jù)跨界應用

0102030405公司概況業(yè)務及產品客戶及應用案例

核心能力公司運營電力軍工制造國家電網(wǎng)公司中國電力科學研究院國網(wǎng)智能電網(wǎng)研究院南京南瑞集團公司中國西電集團公司東方電氣集團公司中國航空工業(yè)集團公司中國航天科技集團公司中國航天科工集團公司中國兵器工業(yè)集團公司中國船舶重工集團公司中國電子科技集團公司金融其他中信建投證券股份有限公司中信銀行股份有限公司中國鐵道科學研究院國家保密局01美林主要客戶01美林制造業(yè)大數(shù)據(jù)應用兵器工業(yè)203研究所應用系統(tǒng)集成平臺兵器工業(yè)205研究所應用系統(tǒng)集成平臺兵器工業(yè)206研究所應用系統(tǒng)集成平臺兵器工業(yè)248廠應用系統(tǒng)集成平臺兵器工業(yè)258廠應用系統(tǒng)集成平臺中航工業(yè)某集團綜合信息集成平臺項目中航工業(yè)（慶安、陜飛、試飛、哈飛門戶）中航工業(yè)（哈飛、動研所、渦輪院門戶）中航工業(yè)東安門戶項目中航工業(yè)南方公司企業(yè)門戶項目中航工業(yè)直升機研究所企業(yè)門戶項目中航工業(yè)空導院企業(yè)門戶項目國電總部企業(yè)門戶集中部署設計與實施國電陜西全省/河南全省企業(yè)門戶實施南方電網(wǎng)總部企業(yè)門戶咨詢與規(guī)劃數(shù)據(jù)集成類（MDM、DW、BI）數(shù)字化車間集成類中國核動力研究設計院保密綜合管理平臺中航工業(yè)西安113廠數(shù)字化車間集成項目保密綜合管理平臺兵器工業(yè)203研究所應用系統(tǒng)集成平臺兵器工業(yè)205研究所應用系統(tǒng)集成平臺兵器工業(yè)206研究所應用系統(tǒng)集成平臺兵器工業(yè)248廠應用系統(tǒng)集成平臺兵器工業(yè)258廠應用系統(tǒng)集成平臺中航工業(yè)某集團綜合信息集成平臺項目中航工業(yè)（慶安、陜飛、試飛、哈飛門戶）中航工業(yè)（哈飛、動研所、渦輪院門戶）中航工業(yè)東安門戶項目中航工業(yè)南方公司企業(yè)門戶項目中航工業(yè)直升機研究所企業(yè)門戶項目中航工業(yè)空導院企業(yè)門戶項目國電總部企業(yè)門戶集中部署設計與實施國電陜西全省/河南全省企業(yè)門戶實施南方電網(wǎng)總部企業(yè)門戶咨詢與規(guī)劃門戶集成類（Portal）中國兵器工業(yè)集團公司保密綜合管理平臺中國兵器工業(yè)某研究所保密綜合管理平臺中國核工業(yè)集團公司保密綜合管理平臺中國核動力研究設計院保密綜合管理平臺中核四〇四有限公司保密綜合管理平臺航天科技保密綜合管理平臺合作推廣中航工業(yè)紅原航空鑄造工業(yè)公司保密綜合管理平臺西安工業(yè)大學保密綜合管理平臺01美林制造業(yè)大數(shù)據(jù)應用降低次品率運營管理產品研發(fā)質量提升運營管理產品線優(yōu)化指導生產產品質量優(yōu)化模型精益生產規(guī)范化管理降低成本供應鏈安全保障提高生產效率深入分析挖掘運營管控提升提供決策支持控制預算規(guī)范化管理運營管理提高生產效率降低成本提高生產效率運營管理提高生產效率指導生產物資采購型號設計倉儲配套交付計劃質量篩查交付計劃廠商供貨采購申請采購合同電子元器件合格品科技部研究室物資部質量部生產部外部補損耗申請配套出庫不合格品元器件13000多種，每年平均增長1000種。目前元器件庫存約600萬件，占用大量資金元器件采購采用定期采購模式，平均每月集中采購一次，平均采購周期45天左右。采購申請發(fā)起不及時、采購周期波動、生產借用等均會導致配套缺件，影響產品交付而生產能力的波動、生產計劃的調整、倉儲和加工過程中的損耗又會對采購產生影響現(xiàn)狀分析XXX所元器件供應流程示意01制造企業(yè)安全庫存1、減少庫存及資金占用，提高庫存周轉率（資金占用減少30%）2、縮短采購周期，提高物資供應能力，減少配套缺件（縮短至30天）業(yè)務目標典型大數(shù)據(jù)問題元器件種類多、庫存數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)來源不同，數(shù)據(jù)格式不同元器件采購預測影響因素多且呈非線性，常規(guī)統(tǒng)計方法難以處理元器件安全庫庫存設置由采購人員經驗所得，難以定量分析。01制造企業(yè)安全庫存元器件全供應鏈需求模型全供應鏈數(shù)據(jù)元器件需求數(shù)據(jù)成本數(shù)據(jù)訂貨成本、倉儲成本其他數(shù)據(jù)預處理安全庫存適用度分析定期采購定量采購安全庫存量安全庫存量最大庫存量最大庫存量訂購量總成本訂購量總成本再訂購點結論適用度較高，且定期采購成本低適用度較高，且定量采購成本低適用度較低，采取其他措施源數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)準備模型構建及分析元器件物資供應解決思路01制造企業(yè)安全庫存庫存流入庫存現(xiàn)狀庫存流出采購需求采購周期訂貨周期采購交付率庫存賬齡庫存周轉率資金占用元器件周轉曲線客戶滿意度各元器件采購需求，包括研究室采購申請及生產部補損耗申請各元器件采購平均時長，包括采購響應時長及合同執(zhí)行時長各元器件采購需求達成情況，即入庫數(shù)在訂貨數(shù)中占比各元器件定期采購模式下訂貨間隔時長各元器件累計倉儲時長，按照先進先出法統(tǒng)計各元器件倉儲占用金額，以財務核算方法為準各元器件流轉情況，即累計出庫數(shù)同平均庫存對比結果各產品按時配套占計劃配套比重按產品統(tǒng)計各供應環(huán)節(jié)所需元器件數(shù)量曲線全局元器件損耗各元器件年度/月度平均損耗及原因元器件物資供應優(yōu)化關鍵因素01制造企業(yè)安全庫存獲得了采集的原始數(shù)據(jù)之后，經過業(yè)務分析，對以下記錄進行刪除操作：刪除C11（采購訂單編號）以47開頭的記錄；刪除C6（倉庫）為空、C8（金額）為0、C9（數(shù)量）為0的記錄；刪除收貨日期比采購申請日期小的記錄；刪除了老的物料編碼記錄；根據(jù)拉依達準則（3δ準則）刪除異常采購周期記錄。采購周期異常值某種元器件的采購周期分布數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)預處理——數(shù)據(jù)清洗01制造企業(yè)安全庫存模型構建——安全庫存適用度物料需求量越大越好物料需求波動越小越好物料需求覆蓋月份越多越好安全庫存適用度建立計算模型度量規(guī)則Step1歸一化：分別將將物料需求量、物料需求波動、物料需求覆蓋月份歸一化處理；Step2建立評價模型如下:q=-0.1*ln(x)*sqrt(x^2+2*y^2)?z(1)其中，x為歸一化月度均需求量，y為歸一化覆蓋月份數(shù)，z為歸一化月度需求標準差。q為模型輸出，分布范圍為[0,1]。01制造企業(yè)安全庫存模型構建——定期采購定期采購模式是定期對庫存進行盤點并發(fā)出訂單（如周、月、季度），每期的訂購量不盡相同。

01制造企業(yè)安全庫存模型構建——定量采購定量采購系統(tǒng)對庫存水平進行連續(xù)的監(jiān)控，且當庫存量下降至一定的水平（再訂購點）R時，就進行新的采購。

01制造企業(yè)安全庫存物供業(yè)務優(yōu)化---安全庫存適用度安全庫存適用度指標分析：2014年電子元器件（13000多種）安全庫存適用度分析結果如下：2.度量指標小于0.1的物料占52.6%。3.超過0.5的約占1%，推薦設置安全庫存

1.模型用來評價電子元器件適合做安全庫存的程度。01制造企業(yè)安全庫存實際效果：通過物供業(yè)務優(yōu)化，針對關鍵物料分別制定安全庫存和采購策略，采購周期平均縮短10天至15天，基本實現(xiàn)將采購周期平均縮短至1月左右的目標；大幅降低關鍵物料的庫存，企業(yè)資金占用減少超過30%以上。01制造企業(yè)安全庫存5.應用效果4.模型案例：株洲鉆石刀具廠是國內最大的刀具生產廠商，其長期致力于切削數(shù)據(jù)庫的研究，積累了國內數(shù)據(jù)量最豐富，涵蓋刀具最全面的刀具切削數(shù)據(jù)庫，但較國外競爭對手來說，無法應用這些數(shù)據(jù)提供對刀具壽命的準確預測服務，因此導致大量客戶的流失。通過引入數(shù)據(jù)挖掘技術，一方面準確實現(xiàn)了不同條件下對刀具使用壽命的準確預測，滿足了不同客戶的需求，另一方面提升了企業(yè)在國內外市場的競爭力。3.建模方法如何準確預測不同型號刀具在切割不同材料時的剩余壽命？收集影響刀具使用壽命的特征（不同刀具、不同材料）：切削速度進給量/F切削寬度/Ae切削深度/Ap硬度/HB控制模型：數(shù)據(jù)預處理算法：條件抽樣、規(guī)范化、變量選擇、屬性降維等；數(shù)據(jù)挖掘算法：SVM算法研發(fā)了一套刀具數(shù)據(jù)庫專家系統(tǒng)，針對不同型號刀具在不同條件下切割不同材料進行壽命預測，預測的相對誤差小于1%。2.數(shù)據(jù)理解1.業(yè)務理解案例—產品優(yōu)化5.應用效果4.模型案例：某鋼鐵企業(yè)是中國最大的特種鋼材生產企業(yè)，在其某條硅鋼生產線上，由于多種復雜因素的作用，成品表面有時會形成一種稱為縱條紋的瓦楞狀缺陷?？v條紋缺陷不僅影響產品的外觀效果，而且對產品的物理性能如層間電阻，電磁性能和疊片性能等有著直接的影響，其縱條紋缺陷鋼占生產量的30%左右，每年給企業(yè)帶來巨大的損失。通過數(shù)據(jù)挖掘技術對生產工藝流程數(shù)據(jù)進行深入分析和挖掘，建立產品質量優(yōu)化模型，減低次品率，提升產品質量。3.建模方法如何提升硅鋼產品的生產質量？收集到可能產生縱條紋的影響因素（15個）：連鑄中包溫度：t1,t2,t3連鑄拉速：v1,v2,v3鑄坯成分：C,Si,Mn,S,P,Al粗軋出口溫度：RT0精軋出口溫度：FT6卷取溫度：CT控制模型：數(shù)據(jù)預處理算法：異常值處理、缺失值處理、規(guī)范化、標準化等；數(shù)據(jù)挖掘算法：L1/2稀疏迭代分類2.數(shù)據(jù)理解1.業(yè)務理解348.38CSi+660CAl-1.09445RT0-1.1681FT6+1412.7257<0次品率30%次品率1.8%下降案例—質量提升電力大數(shù)據(jù)

典型案例介紹01美林大數(shù)據(jù)應用01美林大數(shù)據(jù)應用電力大數(shù)據(jù)分析營銷大數(shù)據(jù)解決方案運檢大數(shù)據(jù)解決方案運監(jiān)大數(shù)據(jù)解決方案用電行為分析用電量預測供電服務分析用戶信息等級評價……配網(wǎng)搶修精益化物資消耗與安全庫存設備全生命周期管理設備故障管理企業(yè)盈利能力分析項目進度預測綜合計劃與預算購售電全過程管理…………加速實現(xiàn)“以電力生產為核心”向“以客戶為中心”的轉變快速適應電力體制改革（營配分離）對供電企業(yè)帶來的影響客戶價值實現(xiàn)基于對用戶行為的分析，以刻畫用戶行為模式為核心。針對不同類型的用戶采用不同的服務模式。-優(yōu)質潛力用戶，將采用主動提前服務的方式。例如主動上門辦理業(yè)擴報裝。-潛在風險用戶，將采取主動預防的方式以減少其欠費風險。-主動發(fā)現(xiàn)行為異常用戶，減少竊電損失。-同時結合階梯電價、分時電價策略向用戶提供用電合理化建議。-通過對海量客戶用電信息進行用戶行為模型建模，提煉出不同的用戶類型，使快速分析用戶行為成為可能。（傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方式是無法完成用戶行為模型提煉，如果針對每一個用戶進行建模將是海量的）-通過數(shù)據(jù)挖掘算法實現(xiàn)潛在用戶行為模式的發(fā)現(xiàn)，而非傳統(tǒng)方式的統(tǒng)計所能實現(xiàn)的。-模型的自適應能力降低了后期模型培訓和學習的人工干預。方案競爭力解決方案01電力營銷大數(shù)據(jù)-客戶行為分析方案核心是客戶細分及客戶識別，首先根據(jù)客戶的用電基本信息、用電量、繳費渠道、欠費等數(shù)據(jù)對客戶進行聚類分析，得出客戶用電特征及客戶類別特征，其次通過關聯(lián)分析建立用戶評價模型，最終基于客戶細分結果構建客戶識別模型，實現(xiàn)新增用戶的價值識別和預測。類別1：發(fā)展勢頭良好型客戶，其當前價值較高、潛大價值大、信用狀況好，但該類客戶存在拖欠電費和用電不安全情況。主要分布在XX區(qū)域類別2：貢獻度較高客戶，當前價值高、潛在價值較好，信用狀況好，峰時谷時基本不用電，也基本不拖欠電費，但該類客戶雖然與供電企業(yè)交互表現(xiàn)較沉默，但投訴率高，對供電企業(yè)滿意度不高。該類用戶在全省分布情況XX。類別3：該類客戶屬于不穩(wěn)定型客戶，當前價值和潛在價都不高，信用狀況一般，年均用電增長率高。主要分布在XX客戶服務用電檢查應用場景節(jié)能降耗場景1：針對第1類客戶，加強其用電檢查的力度，指派專人加強安全用電指導，對因功率因數(shù)過低而產生力率調整費的客戶，及時提供改善功率因數(shù)的技術指引。（操作人員）場景2：針對第1類客戶，優(yōu)先開展現(xiàn)場節(jié)能降耗技術診斷，并提供技術支持和節(jié)能指導。（操作人員）場景3：在服務資源有限的前提下，優(yōu)先對第2、3類投訴率高、不穩(wěn)定的客戶群體開設95598的綠色優(yōu)先通道。（決策人員）問題背景全省3000萬用戶每年產生每年近1.5億條用電行為信息，包括大量客戶服務數(shù)據(jù)，以及由此引起的大量電網(wǎng)運維、調度數(shù)據(jù)，如何整合利用這些數(shù)據(jù)對用戶進行更精細化劃分，為新客戶發(fā)現(xiàn)、已有客戶潛力預測、電網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃等提供數(shù)據(jù)決策支撐。數(shù)據(jù)整合問題分析大數(shù)據(jù)建模結果分析大客戶行為分析居民用戶行為分析針對大客戶的用電行為進行分析，得出大客戶用電特征，并根據(jù)用電特征預測其未來用電行為。居民用戶行為分析，得出居民用電特征，并根據(jù)用電特征預測其未來的用電數(shù)據(jù)趨勢。針對不同的對象01電力營銷大數(shù)據(jù)-客戶行為分析案例背景2025/2/135目前，在對用戶用電量明細數(shù)據(jù)進行監(jiān)測時，無法預測用戶用電量的合理區(qū)間，經常使用的方法是用電量不低于歷史最低值，這種監(jiān)測方法無法根據(jù)用電量隨季節(jié)、地域、行業(yè)的變化規(guī)律，更不易發(fā)現(xiàn)用戶用電異動情況。本場景希望能通過時間序列技術、分析用電量的發(fā)展趨勢和滯后影響，通過預測地區(qū)、行業(yè)的用電量，對用電量進行閾值設置，監(jiān)測不同行業(yè)、不同地區(qū)的電量異動，進而挖掘用電異動客戶。運營監(jiān)測的漏斗式監(jiān)測業(yè)務模型省用電量監(jiān)測行業(yè)用電量監(jiān)測地區(qū)用電量監(jiān)測地區(qū)行業(yè)用電量監(jiān)測用戶用電量監(jiān)測電力運監(jiān)大數(shù)據(jù)-用電量預測總體思路2025/2/136用電總量監(jiān)測按照月份進行監(jiān)測并通過上下波動區(qū)間的設置尋找異動點（售電量）行業(yè)用電量監(jiān)測以行業(yè)為監(jiān)測分析對象，按月份監(jiān)測并通過上下波動區(qū)間的設置尋找異動點地區(qū)行業(yè)用電量監(jiān)測按照月份對地區(qū)下的行業(yè)進行監(jiān)測并通過上下波動區(qū)間的設置尋找異動點用戶用電特征分析結合用電量閾值監(jiān)測范圍，根據(jù)用戶自身用電行為進行數(shù)據(jù)比對，尋找異常用戶以及用電特征。地區(qū)用電量監(jiān)測以地市為監(jiān)測分析對象，按月份監(jiān)測并通過上下波動區(qū)間的設置尋找異動點按照從上至下的監(jiān)測思路，用時間序列技術，計算用電量的預測值，并設置合理波動區(qū)間，用電量超出波動區(qū)間的認定為業(yè)務異動，先對遼寧省總電量進行異動分析，然后分別對每個行業(yè)、每個地區(qū)進行異動分析，根據(jù)異動情況，選擇指定地區(qū)異動行業(yè)進行分析，最后定位到異動用戶。案例背景電力運監(jiān)大數(shù)據(jù)-用電量預測數(shù)據(jù)采集及處理2025/2/137月份電量20100176014527892010026201855111201003711764078320100470500284832010056892396464201006709891479720100771600933392010087371890168201009752873093220101074665518802010118098939276201012801604846920110191675959612011027640705145201103860709353720110484625477532011058029184063單位客戶編號行業(yè)類別月份電量鞍山23000588（一）采礦業(yè)2010011006080鞍山23000663（二）制造業(yè)201002929940鞍山23485378三、建筑業(yè)2010031953360鞍山23485378（二）制造業(yè)2010041726800鞍山23485378（二）制造業(yè)201005273000鞍山23485378（二）制造業(yè)2010060鞍山23485381（二）制造業(yè)201007658200大連23485743（二）制造業(yè)201001489450大連23485743（二）制造業(yè)2010021207400大連23485743（二）制造業(yè)201003788400大連23485785（二）制造業(yè)2010041419000大連23485785（二）制造業(yè)2010051653000大連23485785（二）制造業(yè)2010061039900大連23485785（二）制造業(yè)2010071790200阜新23485828（二）制造業(yè)2010011002080阜新23485828（二）制造業(yè)2010029240阜新23643299（二）制造業(yè)201003388600……………

通過用戶應收表聚合每個客戶每個月的用電量，和客戶基本檔案表聯(lián)合篩選，4年總共選取189089個客戶的電量明細信息。將用戶用電量數(shù)據(jù)根據(jù)需要按地區(qū)、行業(yè)進行匯總，得到時間序列數(shù)據(jù)。案例背景電力運監(jiān)大數(shù)據(jù)-用電量預測模型構建2025/2/138時間序列算法：ARIMA輸入變量：用電量輸出變量：用電量預測值樣本：2010年1月至2013年12月的月頻度數(shù)據(jù)，根據(jù)研究對象不同，樣本范圍分別為，遼寧省、遼寧各地市、遼寧各行業(yè)、遼寧各地市各行業(yè)交叉的用電量匯總數(shù)據(jù)。案例背景電力運監(jiān)大數(shù)據(jù)-用電量預測模型結果及分析392025/2/1對于全省用電總量閾值的設定：發(fā)現(xiàn)指標在時間序列的變化特征，確定數(shù)據(jù)在一定時間階段內穩(wěn)定（業(yè)務穩(wěn)定）采用時間序列算法來進行遼寧省用電量閾值的設定。上限：預測值+2*344341359下限：預測值-2*344341359年月用電量備注2013029499524658超出下限用電總量時間序列分析省用電量監(jiān)測行業(yè)用電量監(jiān)測地區(qū)用電量監(jiān)測地區(qū)行業(yè)用電量監(jiān)測用戶用電量監(jiān)測案例背景電力運監(jiān)大數(shù)據(jù)-用電量預測模型結果及分析402025/2/1對于行業(yè)用電量閾值的設定：發(fā)現(xiàn)指標在時間序列的變化特征，確定數(shù)據(jù)在一定時間階段內穩(wěn)定（業(yè)務穩(wěn)定）采用時間序列算法來進行行業(yè)用電量閾值的設定，此處以制造業(yè)為例進行模型建立。上限：預測值+2*351500707下限：預測值-2*351500707年月201302用電量6120554474備注超出下限行業(yè)用電量時間序列分析省用電量監(jiān)測行業(yè)用電量監(jiān)測地區(qū)用電量監(jiān)測地區(qū)行業(yè)用電量監(jiān)測用戶用電量監(jiān)測案例背景電力運監(jiān)大數(shù)據(jù)-用電量預測模型結果及分析412025/2/1對于地區(qū)用電量閾值的設定：發(fā)現(xiàn)指標在時間序列的變化特征，確定數(shù)據(jù)在一定時間階段內穩(wěn)定（業(yè)務穩(wěn)定）采用時間序列算法來進行行業(yè)用電量閾值的設定，此處以本溪為例進行模型建立。上限：預測值+2*40981865下限：預測值-2*40981865年月201302用電量806571388備注超出下限省用電量監(jiān)測行業(yè)用電量監(jiān)測地區(qū)用電量監(jiān)測地區(qū)行業(yè)用電量監(jiān)測用戶用電量監(jiān)測地區(qū)用電量時間序列分析案例背景電力運監(jiān)大數(shù)據(jù)-用電量預測模型結果及分析422025/2/1對于地區(qū)行業(yè)用電量閾值的設定：發(fā)現(xiàn)指標在時間序列的變化特征，確定數(shù)據(jù)在一定時間階段內穩(wěn)定（業(yè)務穩(wěn)定）采用時間序列算法來進行行業(yè)用電量閾值的設定，此處以本溪制造業(yè)為例進行建模。上限：預測值+2*40981865下限：預測值-2*40981865年月201302用電量644532115備注超出下限省用電量監(jiān)測行業(yè)用電量監(jiān)測地區(qū)用電量監(jiān)測地區(qū)行業(yè)用電量監(jiān)測用戶用電量監(jiān)測地區(qū)行業(yè)用電量時間序列分析案例背景電力運監(jiān)大數(shù)據(jù)-用電量預測模型結果及分析432025/2/1根據(jù)本溪制造業(yè)用電量預測分析中的結果，其中2013年2月份下降趨勢比較明顯,在此分析下降趨勢超過監(jiān)測范圍-0.08214（公式為：（本期下限值-上期預測值）/上期預測值）的用戶，共38戶，同時結合用戶的2月份用電量的下降值綜合評估客戶的狀況，通過下降量乘以增長率，然后將所有監(jiān)測范圍的內用戶得分進行歸一化。得分越高，說明該用戶越值得關注。綜合評分的方法為監(jiān)測分析人員提供了重點關注用戶的優(yōu)先排序，提高了聚焦關鍵用戶的效率，用戶用電量快速下降的根本原因需要監(jiān)測分析人員具體分析。省用電量監(jiān)測行業(yè)用電量監(jiān)測地區(qū)用電量監(jiān)測地區(qū)行業(yè)用電量監(jiān)測用戶用電量監(jiān)測用戶用電量監(jiān)測案例背景電力運監(jiān)大數(shù)據(jù)-用電量預測案例：某集團公司經過信息化建設的快速期，已經完成各專業(yè)系統(tǒng)的建設，但仍不能及時、全面掌握集團公司的整體運營狀態(tài)，無法快速有效地進行集中決策，跨業(yè)務部門壁壘依然存在，導致運營管控的作用難于有效發(fā)揮。通過建設運營監(jiān)測分析平臺，及時、全面、準確地掌握公司經營業(yè)績、管理績效與核心資源狀況，發(fā)現(xiàn)、協(xié)調解決與公司發(fā)展要求不相適應的問題，深度分析異動或問題產生的原因、影響因素、呈現(xiàn)的風險以及未來趨勢,為提升部門專業(yè)管理水平提供管理支持、為提升集團總體運營水平提供決策支持。案例—運營管控提升金融大數(shù)據(jù)

典型案例介紹01美林大數(shù)據(jù)應用案例：某券商西北分公司，作為陜西地區(qū)客戶資源最廣，交易量最大的事業(yè)部。多年來積累了大量的客戶交易數(shù)據(jù)和客戶信息，系統(tǒng)累計沉淀了10余年數(shù)據(jù)，交易系統(tǒng)積累了2700多萬條記錄，CRM系統(tǒng)積累了120000余條客戶記錄，由于營銷更多的依賴人的經驗判斷，電話營銷其中無效客戶達到48%，購買率只有1%。如何從海量的數(shù)據(jù)中精準定位客戶是當前面臨的巨大挑戰(zhàn)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術對用戶行為數(shù)據(jù)進行深入分析和挖掘，建立精準推薦模型，提升客戶響應率和客戶轉化率。通過實施本產品，客戶響應率提升為43%，客戶轉化率提升為26%。

精確的數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)導入靜態(tài)指標交易指標風險指標盈虧指標經營指標精準推薦引擎需求驗證數(shù)據(jù)清洗+指標計算客戶篩選任務執(zhí)行營銷看板客戶視圖任務下達提醒服務基本信息賬戶信息交易信息資金流水客服關系大盤數(shù)據(jù)營銷數(shù)據(jù)精準的定位精細的管理營銷結果被有效感知，數(shù)據(jù)價值得以充分利用在線數(shù)據(jù)抽取用戶行為數(shù)據(jù)采集算法模型訓練客戶畫像分析金融大數(shù)據(jù)-精準營銷0102030405公司概況業(yè)務及產品客戶及應用案例

核心能力公司運營超過17年的電力行業(yè)服務經驗電力業(yè)務與發(fā)展變革的深刻理解電網(wǎng)業(yè)務與大數(shù)據(jù)技術融合能力穩(wěn)步提升的電力大數(shù)據(jù)市場份額良好的市場口碑和品牌知名度成熟領先的大數(shù)據(jù)分析挖掘產品與技術+自主安全可控軍工制造領域的核心資質資深的業(yè)務領域專家電力行業(yè)經驗的跨界復制能力善于解決關鍵領域關鍵性問題成熟的大數(shù)據(jù)應用方法論深度挖掘和數(shù)據(jù)跨界整合能力國內金融客戶需求畫像模型國內頂尖的院士團隊技術支撐美林核心競爭力美林以數(shù)據(jù)分析與挖掘的產品與技術研發(fā)為主，并向數(shù)據(jù)資產管理和數(shù)據(jù)應用延伸總體研發(fā)策略，通過產品與技術研發(fā)，知識產權積累和品牌培育等方式，在該領域形成產品與技術領先的市場地位。同時利用好交大等高校的前沿理論和技術前沿成果，打造行業(yè)技術領先地位。4+核心技術數(shù)據(jù)挖掘算法技術系列高維可視化技術系列數(shù)據(jù)挖掘平臺技術系列數(shù)據(jù)資產管理技術系列打造具備鮮明行業(yè)特點的大數(shù)據(jù)核心技術平臺專利及知識產權涉及領域:海量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)與應用集成數(shù)據(jù)可視化30+美林核心技術及產權美林外部專家團隊徐宗本首席科學家中國科學院院士靖穩(wěn)峰數(shù)據(jù)挖掘應用專家楊宜康數(shù)據(jù)挖掘專家博士郭建峰

計算金融首席科學家孟德宇空間數(shù)據(jù)分析專家韓博

信息技術專家王璞

海量數(shù)據(jù)處理專家美林內部專家團隊強勁數(shù)據(jù)挖掘算法專家吳垌沅制造業(yè)數(shù)據(jù)資產管理劉宏電力行業(yè)大數(shù)據(jù)專家宋龍制造業(yè)數(shù)據(jù)架構專家錢方精益生產專家張超軍用軟件研制管理專家黃蓉電力數(shù)據(jù)分析專家白朝旭系統(tǒng)架構師王錕平臺架構師0102030405公司概況業(yè)務及產品客戶及應用案例

核心能力公司運營02蘭州辦事處1999

銀川辦事處2007北京美林振華（子）公司2009昆明辦事處2001南京辦事處2008鄭州辦事處2003株洲辦事處2011上海辦事處2012成都辦事處2012

哈爾濱辦事處2012合肥辦事處2013長春辦事處2012沈陽辦事處2012濟南辦事處2012武漢辦事處2012總部：西安1998新疆辦事處2013

西藏辦事處2012

三大營銷中心：西安、北京、南京其余均為辦事處美林服務網(wǎng)絡02公司運營流程架構核心業(yè)務領域戰(zhàn)略規(guī)劃與市場策劃管理流程集成產品研發(fā)(IPD)管理流程生產研發(fā)過程質量管理流程（CMMI5）全面質量管理體系（ISO9001）大客戶營銷管理體系流程支撐體系管理流程（人力資源、行政、財務）02美林運營流程02客戶供應商客戶戰(zhàn)略規(guī)劃與Marketing戰(zhàn)略規(guī)劃年度商業(yè)計劃與預算任務書開發(fā)品牌管理定價標準管理*業(yè)務計劃監(jiān)控與評估需求管理市場信息合作管理IPD營銷計劃制造新產品導入采購支持CMMI技術服務開發(fā)驗證發(fā)布生命周期計劃概念CRM營銷活動管理線索管理機會點管理投標管理合同管理銷售管理客戶管理融資管理渠道管理運作與維護問題處理主動支持任務書市場導入（營銷計劃）制造新產品導入預測服務工程導入合同交付計劃合同交付采購信息*材料評審*溝通培訓需求確認投標項目管理業(yè)務專家支持*客戶信息準確*客戶問題管理ISC計劃采購制造交付（含工程安裝及服務交付）退貨