大数据 软件定制 案例

本项目旨在构建一个覆盖全市30家医疗机构(包括7家中心医院、18家乡镇卫生院及5家民营医院)的区域性卫生数据中台。核心工作是对多源的医疗及公共卫生数据进行统一的实时采集、清洗、整合与治理，并基于此开发标准化统计报表，为区域卫生管理、决策支持提供数据。 平台核心任务是整合异构医疗数据，实现省、市平台的双向对接，并通过了国家最高等级的互联互通标准化成熟度四级甲等评测。

1.整合公司各业务系统中的财务相关数据，确保数据的准确性和完整性。 2.实施数据加工流程标准，构建公共层数据框架，以满足财务分析需求，并保障数据质量。 3.关键财务指标（如收入、应收、回款、库存等）进行深入分析，支持业务决策。

2021 年《个人信息保护法》、《互联网信息服务算法推荐管理规定》即将出台之际，对于个人隐私信息的监管保护不断收紧，企业网站、App 等面临紧迫的合规需求。 本产品为业内首个标准化、产品化的用户同意与授权管理平台。 C 端为 Web、iOS、Android、小程序等各端 SDK，功能包括：弹窗询问用户对信息采集、信息使用的授权意向，若不同意将阻断所有第三方 SDK 的信息采集；展示隐私条款；收集用户反馈；等等。 B 端为管理端，功能包括：用户授权意向的管理；用户反馈信息的全流程处理；授权弹窗与隐私条款的可视化编辑；等等。

本项目基于Matplotlib、Seaborn及Plotly库，实现多维度数据可视化。支持Excel/CSV数据导入，可快速生成折线图、热力图、交互式散点图等，适配销售、科研等多场景数据分析。代码模块化设计，新手易上手，还能自定义图表样式与交互逻辑，助力高效挖掘数据规律，输出专业可视化报告。

智慧轮渡可视化数字大屏：主要集成了包括九天达票务信息、轮渡运营驾驶舱、全球眼监控、自助身份补办机、停车场管理、气象等在内的六大模块；同时完成了轮渡大数据平台底座建设，集成国内天地图卫星图，在票务方面，对接九天达票务，可在大屏展示实时客流、游客画像、售票分析等数据；集成蓝卡停车场对接多类接口，实现车辆进出管理、名单查询与更新、远程抬杆等功能。自助身份证补办机接入登录、设备及旅客信息上报接口。针对海康全球眼实现区域与监控点信息获取、取流、云台操作等功能，为轮渡运营提供全方位、可视化的数据展示与管理支持。

通过引入知识图谱，我们的菜谱搜索系统将具备： - 结构化知识表达：以图的形式显式编码实体间的语义关系 - 增强推理能力：支持多跳推理和复杂关系查询 - 智能查询路由：根据查询复杂度自动选择最适合的检索策略 - 事实性与可解释性：基于图结构的推理路径提供可追溯的答案 极大的拓展大语言模型的能力，用较小的模型+知识图谱就可以实现超大参数模型的推荐能力。而且通过对大语言模型的量化和部署，可实现本地快速的推理，而不依赖云端网络。

智慧城市的大数据交通平台，功能包括摄像头，广播，LED显示器，红绿灯，路灯，环境检测器的系统功能。可以经过摄像头的算法进行红绿灯的控制，已经设备的出入库，报表统计。还需要用APP端给工作人员进行设备的维修报警，还需要调用ai算法进行设备的检测

水库资源管理系统是一款整合多维度数据的智能化管理工具，可实时采集水位、水质、降雨量、泄洪量等核心数据，通过可视化界面直观展示水库运行状态。系统具备智能预警功能，当指标超出安全阈值时自动报警，助力及时防控洪涝、干旱等风险。

1.民航大数据平台项目旨在解决民航数据分散、标准不统一的问题，构建统一的民航数据平台，形成行业标准参数和指标体系，实现"让业务少做配置和修改就能完成绝大部分业务"的目标。 2.系统分为三个核心子系统：业务系统、大数据集群和采集系统，实现民航运行数据的采集、存储、计算和管理。业务系统提供租户、用户、角色管理及数据源管理、任务管理等功能；大数据集群作为核心存储与计算系统，提供数据接入、存储、指标计算、查询及任务调度；采集系统负责对接各航空公司，获取QAR文件、飞行计划、ACARS报文、气象报文等运行数据。 3.业务流程为：Agent从航司系统获取原始数据→采集系统对接并存储数据→大数据集群进行分析计算→业务系统提供管理界面和数据服务，形成"数据采集-存储-分析-应用"的完整闭环，实现民航运行数据的标准化、规范化和高效利用。

1.省交通运输应急指挥中心平台工程旨在解决现有系统运行监测和应急指挥管理未实现一体化的问题，通过深化调研沟通，明确系统对接方式、主要对接内容及建设运维职责，确保工程顺利实施并发挥实效。项目基于"云上贵州"平台构建，充分利用其提供的各类中台服务，避免重复建设，节约投资。 2.系统已实现应急值守接报、应急资源管理、应急辅助决策、应急指挥调度、应急信息服务、应急评估、应急统计分析、数据维护等功能。核心功能模块包括运行监测与预警、应急资源管理、应急指挥调度、应急决策支持、应急信息管理等。通过数据采集方案和数据交换共享方案，系统整合了服务区卡口、重点运输车辆动态等关键数据，实现了对交通运输运行的全面监测。 3.业务流程采用"监测-预警-响应-处置-评估"的闭环模式：实时获取交通运行数据进行监测分析并预警；发生突发事件时，系统自动启动应急响应机制，进行资源调度和指挥决策；处置完成后，系统进行效果评估和总结，为后续应急工作提供经验。

数据获取与模型构建 以遥感和气象数据为基础估算区域碳汇。通过遥感影像计算植被指数与生态参量，构建数据集。处理气象数据用于碳汇模型及潜力估算，计算光合有效辐射参量。建立多种碳汇估算模型，如GPP/NPP、Rh、生态系统碳储量估算模型及基于碳卫星的模型。还有多种反演、预测、监测及评估模型，如高分辨率叶面积指数反演、未来碳汇潜力预测、树木生长监测、生态系统服务价值评估等模型。实现数据集生产工具及代码，自动化生产相关数据集与影像。 数据处理与管理 收集整理林业相关数据，提供图层树浏览。进行区域选择、方法学管理和空间分析统计。建设林业碳汇数据库并标准化处理数据。评估成林区域图斑合规性，管理数据的导入、编辑、存储、共享与安全。通过“规划选址一张图”进行空间分析与项目区域绘制。 项目管理 涵盖项目信息、样地、计入期、申报等多方面管理。可新增、编辑项目信息与边界，完善有效期，管理申报材料与进度。提供招投标、合同等服务，监测碳储量，提供成果评估与进度跟踪服务。设计监测方案，采集分析数据，编制报告并多维度统计项目情况。 子系统搭建 搭建高分辨率林业碳汇估算子系统，监测评估和预测预估关键要素。构建生态系统气象安全风险监测预警子系统，预警生态安全气象风险。建立生态系统气候环境影响评估子系统，评估气候对生态系统影响。开发森林碳汇分布及动态变化模拟平台，提供碳汇服务与可视化展示。 环境影响评估 通过卫星影像对比监测扰动与林业资源变化，评估区域绿化率、干旱情况、园林绿化健康。进行项目环境影响预评估、后评估与跟踪监测，设计减缓措施，提供法规咨询，组织公众参与并编制报告，生成碳汇储量分析报告。 样本库与模型及后台管理 按规则标注数据，管理模型资产，建立样本库，训练AI模型。后台中心包括消息、流程、权限、应用中心及日志管理，提供信息交流、流程管理、权限控制、应用权限管理和日志审计服务。 空间分析 具备基础浏览功能，如地图浏览、元素编辑、要素量算与图层控制。支持空间查询、缓冲区分析、叠加分析、网络分析和空间统计等操作。

业务定位 核心是破解微供指绩效 “主观模糊、责任模糊” 问题，建立工单积分、考核指标与人员绩效的关联机制，实现绩效量化评价。覆盖微供指全岗位的月度（聚焦工作职责、业务管控）与年度（结合月度均值、重点任务、专项考核）考核，同时向多部门推送工单指标数据，支撑跨部门考核协同。引入大模型后，进一步实现 “一工单一智评”，通过智能分析工单属性动态调整考核维度，推动绩效从结果评判转向过程管控与智能决策，助力团队效能提升。 核心功能要点 KPI指标库管理：内置工作职责类（如工作任务完成度，分多等级评分）、业务管控类（如工单监控）核心指标；支持自定义指标配置公式编辑器，自定义指标需考核小组审批。大模型可分析历史考核数据与业务结果的关联规律，推荐指标优化方向。 权重与算法配置：内置月度（工作职责与业务管控各占50%权重，扣减减项得分）、年度（多维度加权计算）绩效公式；支持按工单类型 / 等级调权重。大模型可依据实时业务场景（如暴雨抢修）动态调整权重，并留存算法版本支持回滚。 考核周期设置：含月度（自然月结算）、年度（自然年结算）基础周期，兼容日/周/季度及自定义周期；不同周期关联对应算法，可设自动计算触发时间。 自动化考核计算：对接多系统抓取工单数据，大模型通过零样本学习精准识别异常工单（如误报、重复）并生成根因报告；支持实时（工单完成10分钟内更新）与定时计算，自动生成多维度得分排名。 绩效反馈与溯源：分员工端（查得分、趋势）、领导端（查整体效率）看板；可穿透查看工单原始记录。大模型化身 “绩效教练”，基于得分数据推送个性化改进建议与培训课程，还能预审申诉材料提升复核效率。 辅助管理：大模型实时监测绩效数据，对异常波动、工单超时提前预警；支持操作日志审计、报表导出，结合自然语言处理实现考核规则智能问答与解读。

一、立项背景和目标​ 随着云计算技术的飞速发展，企业对云资源的需求日益增长。传统云资源计费方式存在计量不精准、计费规则固化、高并发场景下响应迟缓等问题，难以满足用户多样化的计费需求，也给云服务提供商的运营管理带来不便。基于此，云资源计费系统立项开发，核心目标如下：一是实现云资源使用数据的实时精准计量，确保计费数据的准确性；二是支持灵活的计费规则配置，满足不同用户的定制化需求；三是保障系统在高并发场景下的稳定运行与弹性扩展，提升用户体验；四是通过高效的数据管理，降低系统运维成本，提高运营效率。技术栈选用 Java、Spring Boot、k8s、MySQL、Redis，为目标实现提供支撑。​ 二、软件功能及核心功能模块介绍​ 系统核心功能模块围绕 “计量 - 计费 - 管理 - 支撑” 构建，各模块依托技术栈实现高效运作：​ 资源计量模块：基于 Java 多线程技术与 Spring Boot 框架开发，实时采集云资源（CPU 使用率、存储 IO、网络带宽等）的使用数据，按秒级频率获取数据并进行初步清洗，确保数据时效性与准确性。采集到的实时数据先暂存于 Redis，避免直接访问 MySQL 造成数据库压力。​ 计费规则管理模块：支持按时长、流量计费、按需付费等多种规则配置。规则数据存储于 MySQL，借助 Spring Boot 的接口实现动态更新，无需重启系统即可生效，满足用户灵活调整计费方式的需求。​ 账单生成与管理模块：根据计量数据与匹配的计费规则，自动计算费用并生成日 / 月账单。账单数据持久化存储于 MySQL。模块还支持账单导出、异常账单排查等功能，方便用户与运营人员管理。​ 容器化部署与弹性支撑模块：基于 k8s 实现系统容器化部署，实时监控各模块负载（如 CPU 使用率、请求量）。当负载过高时，k8s 自动扩容 Pod 实例；负载降低时，自动缩容，实现资源高效利用，保障系统在高并发场景下的稳定运行。​ 三、业务流程及功能路径描述​ 数据采集路径：用户使用云资源→资源计量模块通过 Java 多线程采集资源使用数据→访问 MySQL获取数据。​ 计费计算路径：计费规则管理模块从 MySQL 读取用户配置的计费规则→按规则计算实时费用→计算结果同步至MySQL。​ 账单生成路径：每日固定时段（凌晨 2 点）→系统同步全量计量与费用数据至 MySQL→按计费规则自动生成日账单→更新用户账户余额信息。​ 用户查询路径：用户发起账单查询请求→从 MySQL 读取数据→获取数据后返回给用户。​ 弹性扩展路径：k8s 监控系统各模块负载→当 CPU 使用率超阈值或请求量激增→自动增加 Pod 实例数量→负载下降后，自动减少 Pod 实例→实现系统弹性伸缩，保障稳定运行。​

主要是运算最大值。还有一些数学上的应用比如加减乘除，累加，内外层数的加减乘除，还有一些数学上的应用。还有一些嵌套循环，二维数组的应用加减什么的还有一些查找素数。还有学生管理系统，比如图书管理，药品管理，信息管理

基层医疗服务平台包含：居民健康档案管理系统 ，身心健康监测预警系统，居民身心健康管理系统，家庭医生服务支持系统，居民健康随访管理系统，健康信息发布系统，预约挂号系统，服务反馈与评价系统，在线诊疗系统，AI疑问识别系统。

智慧水务管理平台包含水厂管理，智慧管网管理，设备管理（设备台账，设备巡检），漏损管理，水压监测仪表管理，流量监测仪表管理，告警管理（告警规则，告警信息管理），智慧水务大数据分析，数据报表管理，智慧水务数据看板等。

【背景】 某部门用来以数据大屏的形式展示各年度的业绩数据 【功能】 （1）各类型基础数据录入、一级审核、二级审核。 （2）对数据进行统计分析与展示。 【主要操作流程】 录入数据-->一级审核-->二级审核-->数据大屏展示

立项背景和目标​：同花顺作为金融数据服务商，需实时采集股市、基金等公开数据以支持分析决策。本项目旨在开发一个自动化数据采集系统，解决手动获取效率低、易出错的问题。目标包括：采集每日金融数据（如股价、成交量等），涨停板数据，热门概念对应股票。 后续用于自动化每日复盘以及量化交易。 ​软件功能及核心模块​：系统核心功能包括：1) ​数据爬取模块​：基于Python的Scrapy框架，定时抓取同花顺官网、财经API等源；2) ​数据清洗模块​：使用Pandas处理缺失值、去重，确保数据一致性；3) ​存储模块​：将数据写入MySQL数据库，支持JSON格式导出；4) ​监控报警模块​：日志记录失败任务。

基于翻译服务，构建翻译产品。支持文本翻译、文档翻译 1.满足内网单位的翻译诉求 2.满足内网单位特定语料训练的诉求 3.支持各类文档格式文件的翻译，以及还原，维持原有的格式 4.提供api,支持三方的对接

项目背景和目标针对金属行业从业者 “获取行业新闻分散、手动整理效率低（单条新闻平均耗时 5 分钟）” 的痛点，开发自动化工具爬取金属信息网（http://www.metalinfo.cn）的新闻数据，解决 “信息碎片化” 问题。目标是批量获取新闻的标题、内容、发布时间、来源，为行业趋势分析、市场动态监测提供结构化数据支持。 软件功能和核心模块 列表页爬取模块：通过 POST 请求调用 API 接口（http://www.metalinfo.cn/json/search/list），支持分页参数（pageSize=20、current=1/2...），批量获取新闻基础信息（标题、发布时间、唯一标识 rid）； 详情页提取模块：根据列表页返回的 rid，通过 GET 请求调用详情 API（http://www.metalinfo.cn/json/resource/detail），提取完整正文内容和来源信息； 反爬处理模块：集成随机 User-Agent 池（模拟 Chrome/Safari/Android 浏览器）、动态延时策略（1-3 秒详情页间隔、2-4 秒分页间隔），规避网站频率限制； 数据存储模块：将结构化数据按 “标题、发布时间、来源、内容” 字段保存为 CSV 文件，支持直接导入 Excel 或数据库进行后续分析。 业务流程网站 API 接口分析→请求参数设计→反爬策略配置→列表页分页爬取→详情页关联提取→数据清洗与存储→支撑行业信息聚合应用。