大数据精准帮扶(精准帮扶数据欧洲数据框架)

我想找一些可以提供精准数据的平台或者渠道,有靠谱的嘛?求推荐。_百度...

1、艾媒数据中心(data.iimedia.cn)是全球知名的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMedia Research 艾媒咨询旗下行业研究数据库。

2、定位精准度，我会推荐百度，因为我目前常用百度地图。侧重不同吧，百度和腾讯不生产数据，需要向四维购买，高德是专业地图数据出身。

3、找客户***的软件推荐客源宝。客源宝APP是一个融合了全国各地各行各业的客户***的客源***集平台，软件使用方便，操作简单，只需选择你想要开发的城市，输入想要搜索的行业关键词，就能精准匹配企业名称、联系电话和地址。

4、常用的抖音数据分析平台有很多，比如巨量算数、飞瓜、抖查查这些，其中我比较了解巨量算数，因为巨量算数是巨量引擎旗下的品牌，官方数据更精准。

数据分类分级框架性思路?

数据分类分级框架性思路是一种将数据按照不同的属性进行分类、分级的思维方式。一般来说，数据分类分级的框架可以分为以下几个方面：数据的性质分类：将数据按照其性质进行分类，例如定量数据和定性数据。

多维法是指对分析对象从多个维度去分析，这里一般是三个维度，每个维度有不同数据分类，这样代表总数据的大正方体就被分割成一个个小方块，落在同一个小方块的数据拥有同样的属性，这样可以通过对比小方块内的数据进行分析。

数据模型可以从不同的角度和层面来观察数据，这样提高了分析的灵活性，满足不同的分析需求、这个过程叫做OLAP(联机分析处理)。当然它涉及到更复杂的数据建模和数据仓库等，我们不用详细知道。

） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

针对监测对象,如何做到精准帮扶

1、发动社会团体、商会、企业在就业帮扶上尽可能多地提供业岗位，开拓就业渠道，积极引导有劳动能力的脱贫监测户全部实现就业。(三) 对因病可能致贫的脱贫监测户。

2、按照缺什么补什么的原则，根据监测对象的风险类别、发展需求等开展针对性帮扶。

3、识别监测对象：这可能包括贫困家庭、失去工作或收入来源的家庭、低收入家庭、残疾人、老年人、失业者、流动人口等。

4、法律依据 《边缘户、脱贫监测户帮扶工作暂行办法的通知》第四点 分类施策，精准帮扶，***取区别于建档立卡贫困户的帮扶措施，本着“坚持标准、量力而行、突出重点”的原则，根据边缘户遇到的实际困难，***取针对性帮扶措施。

5、监测户可享受的帮扶措施是：城乡居民最低生活保障；临时救助；教育补助。

6、在检测对象录入系统10天内落实帮扶。监测对象识别程序 监测对象识别认定。严格按照“农户申请、入户核实、村级评议（公示）、乡镇联合审核、县级审定”五步流程，开展识别认定。监测对象标注风险消除。

数据分析架构及方法

1、数据***集。它是我们的原材料，因为任何分析都是需要数据源；数据挖掘。它可以说是最“高大上”的部分，也是整个商业价值所在。数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所谈的商业智能BI 数据可视化。

2、先确定分析报告的主体架构，只有清晰的架构，才能规划好整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据，这样能够体现出强大的逻辑性。

3、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

4、数据概览和数据拆分 数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。这里基本上就是之前说的数据分析方法了。

5、在信息架构分析表中，我加入少量项目管理的元素。界面分布表中，我加入UIMock、静态样式和接口集成的开发进度，描述界面设计和前端开发是否完成。数据关系该步骤分析数据和数据之间的关联，将指导设计数据库结构。

6、几种常见的数据分析分析方法： 周期性分析(基础分析) What ：主要是从日常杂乱的数据中，发现周期性出现的现象，而从避免或改善问题的发生。常见的两种周期：自然周期和生命周期。