大數據全景圖

A. HCR大數據戰略之三：全景洞察的消費者畫像模型

當前，基於大數據與標簽化思路的消費者畫像分析，成為B2C企業深入認知目標消費者特性的重要工具，並在電商、DSP廣告等互聯網企業發揮作用。越來越多的傳統B2C行業，也開始重視其價值。同時，更多的數據資源方(如運營商等)也希望憑借其大數據資源上的消費者畫像服務，獲得更多的衍生收入。

消費者畫像，本質作為消費者研究的一種量化形式，核心問題仍然是消費者的洞察。而HCR作為市場研究公司，在消費者研究方面有著長期的模型積累和經驗豐富的研究人員。如今，HCR藉助自身研究優勢，同時吸取其他系統優點，建立推出真正具有全景、深入洞察能力的消費者畫像模型。

HCR消費者畫像模型體系由兩大部分組成：標簽體系與相應的分析模型。首先我們來介紹一下標簽體系。

已經完成的標簽體系中，設計用戶標簽近200個(根據業務/.研究深入在不斷擴展中)，共分為5大類，如下圖(限於篇幅圖中僅列舉部分標簽)

數據來源 : 大數據平台部@HCR

HCR用戶標簽體系所具有的全景刻畫能力，主要表現在：

l 提供對消費者更全面的刻畫維度。當前眾多標簽體系(以電商和在線廣告為代表)基本是面向精準營銷和個性化推薦為目的，雖然也號稱全景，但實際標簽集中於購買興趣/愛好和消費傾向這些與後續營收相關的用戶特性。而這只是HCR用戶標簽的一個子集(第四大類)。仔細研究HCR的標簽體系你會發現，除了興趣愛好外，HCR的基本屬性、社會/生活屬性與行為習慣的相關標簽類，真正從消費者實際日常生活的更多基本角度(如健康/車輛使用/住房/移動通信/居住/日常交通等等)全面立體地描述消費者的特性。

l 標簽的刻畫粒度也更加細化。比如年齡段，常規的多採用70後/80後/90後這樣的劃分原則，而HCR除此之外還能提供更多描述粒度，如中學生/高中生(甚至高三學生)/大學生… 這對發現和細分目標用戶更有價值。

而HCR用戶標簽的深入洞察能力，則主要表現在：

l 更加豐富的標簽體系帶來更多洞察可能，但這還不夠，HCR首創引入了心理學屬性標簽(第五大類 共30多個)，融合了消費者研究的思想，以生活方式/個性/價值觀等深層標識，來揭示消費者的內在特性，使得我們能夠深入探查消費者的本性，也使得畫像結果有更泛化的應用價值。

l 更深入的演算法模型。基於標簽體繫上的分析演算法模型，在標注精度和廣度上都有了更大進步(見後面詳細介紹)

l 標簽的標注結果，加入程度指標來細化，這樣更准確地區分消費者對某種特性的貼近程度(如愛好游戲可分為輕度、中度和重度三種程度)。這對於更准確地理解消費者大有幫助。

與標簽體系一樣，HCR的標簽分析模型也具有獨特而有效的的分析方法。

l 主要通過行為類數據為分析依據

在標簽分析中，主要藉助行為類大數據(而非直接的屬性數據)來推演得到相應結果(如不是基於客戶身份證信息推導其性別標簽)。 這樣的方法，難度大，需要對行為理解更深入，但可以避免涉及大量用戶敏感信息，同時也更具有更好的適用性。

HCR認為，用戶的行為數據(當前主要為線上行為)主要由下幾種行為場景模式組成(這里瀏覽包含網頁與視頻)。當市面上大多數標簽研究聚焦於搜索/瀏覽和購物行為數據時，我們選擇了手機App使用行為這個獨特的突破口。

數據來源 : 大數據平台部@HCR

HCR消費者畫像分析團隊由HCR資深消費者研究員與大數據平台部挖掘演算法人員組成。雙方配合探索研發兼具研究與技術分析優點的可計算模型。

n 行為規則庫抽象用戶行為模式： 因為消費者的日常行為會反映其個人特性(標簽)，因此通過行為模式的推理就能為消費者打上相應標簽。相比其他方案，HCR通過研究員團隊，，把消費者行為推理思路進行抽象，得到可以用於自動分析的方法規則，記錄到規則知識庫。該規則知識庫是對消費者研究的經驗濃縮，覆蓋大量常規行為場景，並具有相當的洞察深度(如可以推演出生活方式等深層次標簽)，這是當前基於純技術驅動的分析方法所無法做到的。

n 規則推演引擎自動分析常規標簽標註：基於分析規則庫，挖掘演算法人員研發了智能推演演算法與自動處理程序，可快速計算消費者相關行為的統計/分布特性，並結合規則庫自動計算得到消費者的標簽(以概率值形式代表可能性)。自動推演引擎解決了符合規則特徵的海量用戶的標簽快速推演，模式具有獨創性，相關演算法正申請專利中。

n 機器學習演算法給更多消費者打標簽。實際分析中，很多標簽所對應的行為特點是隱性的，無法被發現和規則抽象。此時，挖掘演算法人員進一步通過機器學習演算法(有監督學習加推薦計算)，通過已標注標簽的消費者的行為特性，來推導大量未標注/新用戶的特性標簽，。這種機器學習的模式通過已分析消費者的結果，極大擴展了標簽可標注的用戶范圍。

在初步建立相關分析模型後，我們對移動互聯網用戶的App使用行為大數據進行了標簽分析的初步試驗。目標數據來自HCR HiMobile業務的數百萬移動互聯網匿名用戶的長期(2個月連續)App使用行為，共300多億記錄)，得到了良好的效果。下圖是其中某匿名用戶分析得到的實際畫像結果，非常具有代表性。

數據來源 : 大數據平台部@HCR

從圖里可以看出，該匿名屬性用戶的特性通過行為已被畫像結果有效勾勒出來(所有標簽通過可信度概率標示，右側灰色內容為分析得到的心理學屬性標簽)。無論目標描述的特性范圍和深度，都比其他系統有較大的優勢。

在大數據產業鏈中，HCR的定位是數據洞察者。而消費者畫像分析作為典型的研究洞察服務，將逐步成為HCR的核心競爭力，在未來得到不斷地加強和廣泛應用。主要的應用模式包括：

l 作為HCR所有消費者研究業務的基礎分析功能，幫助研究員在研究業務中洞察消費者的群體/個體特性。

l 為具有消費者畫像能力的企業(如電商)，提供更多角度的用戶畫像分析結果，作為其自身用戶畫像的有效補充，從而大大增加其產品推薦的精度與適用性。

l 為具有用戶行為大數據但缺乏用戶畫像能力的大量B2C企業(尤其移動互聯網企業)，以標准化API的方式，提供快速的標簽化分析服務，幫助企業輕松獲得用戶標簽化分析能力，從而將分析結果輕松應用於後續的業務服務中

在後續的研究工作中，HCR的消費者畫像團隊將繼續完善現有行為規則庫和演算法模型。並針對更多行為數據空間(如搜索和瀏覽)，擴展標簽的分析能力，力求使HCR消費者畫像分析成為最具競爭力的消費者洞察服務。

B. 線上數據才是大數據

線上數據才是大數據
今日關於「大數據」的討論達到了一個高峰，數據就是未來已經不置可否地成為了互聯網企業的未來新戰略發展的中心。什麼是大數據，大數據是如何產生價值的，大數據是無所不能的嗎，應用邊界在哪裡？這些問題，似乎人人都有一個模糊的概念，但始終沒有一個統一的答案。

說到大數據，首當其沖的應該是已經圍繞數據海洋中耕耘已久並衍生出金融借貸業務的阿里系。馬雲將集團下的阿里金融與支付寶兩項核心業務合並成立阿里小微金融，並將之前呼聲最高的接班人彭蕾安排到阿里小微金融掌舵，馬雲對未來數據戰場的重視可見一斑。作為籌備中的阿里小微金融服務集團數據平台，負責人馮春培也對數據有著獨到的見解，他向作者表示目前國內對於大數據的討論更偏重技術方向，即「如何沉澱數據」，對於數據的應用則思考較少。數據如何產生價值？這需要要從大數據的本質說起。
線上數據才是大數據
要搞清楚什麼是大數據，首先你要知道什麼樣的數據才是有用的。按照馮春培的理解，任何行為本身都會產生數據，但只有線上數據有可能被沉澱和利用。「比如不通過淘寶，原本人們的交易行為在線下也是產生數據的，只不過這種交易行為是私密的，除了買賣雙方，其他人是不知道我的交易行為的，同時交易雙方也是匿名的，從數據的性質上來說無法沉澱，從來源上來說也沒有一個方法能有效地收集。」
大數據是什麼？馮春培的理解似乎更貼近本質：「擁有數據的本質，是你對這個世界，你對這些人，你對這些企業，你對這個時代，有了一個更全面而清楚的認知，你能理解這些人的需求，你能理解這個世界的任何的變化。」
你可以這么理解，如果你是阿里系的深度用戶（比如淘寶賣家），他們掌握了你足夠多的數據，對你的信用評估也會更加全面，這個數據不僅可以在金融領域中起作用，比如幫助你在阿里小貸更方便的貸款，在生活中也可以反映你的信用狀況，「比如相親 ，你怎麼證明你的收入？你拿出支付寶的賬單，女孩子一看一年花了 100 萬，你說你的信用良好，每個月信用卡還的都很及時，比你說破嘴皮有用多了吧？」
數據就是生產資料
如果數據僅僅是作為輔助參考信息，也必要投入如此多的精力。從生產要素來說，數據到底是什麼角色？馮春培的定義是「生產資料」。「我們部門的名字是『商業智能部』，數據更多的像是一種業務的輔助決策，作為一個「參謀」的角色，現在我們要逐步的讓這個數據融入到我們的業務和產品這個流程裡面去，數據和業務就像兩個齒輪，能扣在一起轉。當我們對數據的挖掘和理解越來越強，最終數據不僅可以產生價值，還可以直接催生產品，比如阿里金融的一些數據，我們把它定義為生產資料。」
這就是阿里系未來要做的事情，把數據變成生產資料。與傳統的生產資料不同的是，數據是可以無限次使用的，並且是越使用越豐富的。
近期阿里巴巴在移動互聯網市場頻頻出手，未來也許有可能將數據進行融合，用戶的各種信息得以呈現在一個全景圖裡面，即使在完全陌生的城市，藉助這種服務，你也能知道附近哪家店支持支付寶付款，微博上哪個網友剛剛在附近的咖啡店歇腳。
數據分析是「大海撈針」
與大多數互聯網產品存在的問題相同，互聯網產生的數據是有可能被偽造的，同時也是無序的、碎片化的。
對於這一點，馮春培也毫不諱言，「短期的偽造數據當然是有可能的，用特定的維度去偽造數據也是完全可能的，但是因為我們的業務是基於長期數據進行跟蹤分析的，採納的維度也更廣，偽造數據的成本和難度會越來越大。按照我們現在的信用模型，偽造數據的收益是不太可能覆蓋成本的，那麼我們可以基本判斷，數據的真實性是有保障的。」
是否存在冗餘數據？馮春培的答案是「NO」，「即使現在的場景需求，或者我現在的眼光來看這個數據我覺得沒有用，但不意味著將來這個數據也是沒用的。」這同時也造成了一個問題——存儲的數據量會越來越大，但是在特定的應用場景中只需要用到一小部分數據，「確實，我們現在每一次的數據分析都是在『大海撈針』」。
數據加工流水線
數據是怎麼從每一次交易行為，最終變成一個個數據模型和最終產品的？

C. 一般用哪些工具做大數據可視化分析

酷屏是億信華辰的數據可視化產品，內置上百種可視化元素和六十餘內種風格各異的表格、導航容、統計圖等組件及SVG特效可供用戶選擇，通過設計與搭配，可衍生出成千上萬種可視化效果。在提供傳統的柱狀圖、餅圖、儀表盤等基礎圖表組件的基礎上，還提供了光暈圖、泡泡圖、流向地圖等十餘種新穎奪目的個性化圖表，更有獨特的3D全景視角，自由快捷製作各類互動式常規屏和大屏報表。

D. 360全景圖製作軟體有哪些一般都去哪裡下載

市面上現在有很多360全景圖製作軟體，但我聽說三維碧歲家的3D雲設計軟體比較好用，一方面是RTX實時光追渲染技術，渲染速度快；另一方面是結啟陪合悄慧蠢AI、大數據、雲計算技術，可以一鍵生成720°全景VR圖，還能在移動端、PC端自動適應瀏覽。這個軟體還不需要下載，直接在線使用就行，加速了解下。

E. 信也科技全景圖展示了什麼

信也科技全景圖，展示了目前信也科技的業務架構與技術架構。在業務架構方面，集團涵蓋了信貸科技、消費科技以及保險科技；在技術架構方面，技術研發平台、人工智慧、大數據、智能決策產品構成了信也的整個技術架構。

F. 數字孿生在新型智慧城市建設中的應用都有哪些

數字孿生在新型智慧城市建設中可以進行數字孿生流域建設、數字孿生排水管網、數字孿生橋梁防撞指揮等應用場景，進行數字化、精細化、可視化管理。

一、數字孿生流域政策環境：

2021年12月23日水利部召開推進數字孿生流域建設工作會議，水利部部長李國英提出：「數字孿生流域是以物理流域為單元、時空數據為底座、數學模型為核心、水利知識為驅動，對物理流域全要素和水利治理管理全過程的數字化映射、智能化模擬，實現與物理流域同步模擬運行、虛實交互、迭代優化」，同時強調以數字化、網路化、智能化為主線，以數字化場景、智慧化模擬、精準化決策為路徑，以算據、演算法、算力建設為支撐，加快推進數字孿生流域建設，實現預報、預警、預演、預案功能。

G. 企業數字化建設最佳實踐「全景圖」

新冠疫情加速了全球進入數據資產化時代的步伐，中國的企業面臨企業數字化轉型的新機遇，對於創業者來說，如何把握疫情之下的全球產業重構趨勢，重塑企業核心競爭力就顯得尤為重要。

而且，直接掌握企業命脈的企業管理者，對於數字化轉型都持認同態度，希望通過數字化轉型推動企業服務能力、提高客戶體驗。

但企業的數字化轉型之襲哪路，也不中枝是一蹴而就的，從IT角度來講，企業需要基於IT技術提供的支持，讓業務和技術產生真正的交互，企業掌握建設和使用技術的能力。另一方面，數據已經成為企業最重要的資產，搭建數字化平台，將可以有效利用數據為企業持續創造價值。

對於轉型中的企業來說，該如何去做選擇呢？近日，袋鼠雲戰略副總裁張旭就結合自己多年的實踐經驗，總結出了企業數字化建設最佳實踐「全景圖"，剖析了企業在數字化過程中的具體實施路徑。

企業數字化建設全景展示

自企業注重數字化之後，會發現有很多企業都是從傳統BI轉過來，或者從各種數據開始，搭建好技術或者產品就開始了。但是，企業數字化建設是一個非常龐大的體系，涉及到頂層設計、咨詢規劃、技術設施、數據運營等。甚至有很多企業，盡管認識到了數據價值，投入了大量的人力和資金，但是效果卻甚微。

從這一角度出發，如果企業要做數據中台的話，還是應該讓咨詢先行，做好數據化的頂層設計和咨詢規劃，然後就數據平台化、數據資產化、數據服務化，一直到數據價值化，這些是一個企業數字化建設的主航道，最終一定要去實現業務價值。而數據運營、組織保障層面，包括數據資產管理、數據治理、數據安全與標准等等，應該為主航道讓行。

當然，做數字化少不了基礎設施，無論是咨詢還是數據價值化等，每一步都需要相對好的工具去支撐，一方面可以提升效率，一方面也可以將產品固定下來。因此，企業在數字化建設路徑規劃時，應該分清主要內容和輔助內容，才能起到事半功倍的效果。

企業數字化建設全景圖

1、 數字化咨詢

數字化咨詢的第一步，應該是做企業數據化價值建設的調研報告，對企業有一個客觀全面的了解。

具體來看，在做業務調研時，可以了解業務流程和業務場景，了解各個崗位對數據的需求。接下來，需要做的是信息化調研，可以了解企業當前的信息化建設情況以及服務廠商，而且信息化是數據化的前提，數據化的建設也會反向推動信息化的提升，所以要做好信息化調研。最後，是數字化調研，可以了解企業的數據化架構、內容、成果。

如今，其實很多企業早就已經開始數字化的沉澱，但是現在需要共同去管理，因此還需要做一個數字化情況的整體評估，找到當前數據化的問題點和薄弱點，如企業資金的投入力量夠不夠、組織保障情況如何、整體框架等等。

在把現狀摸清楚之後，接下來的第二步，就是要做企業數據應用的規劃，也是回答數字化的價值所在。

《數據資產管理實踐白皮書（4.0版）》里是這么寫的，數字的價值當前沒有一個人能說得清楚，甚至當下看到拍培碼的價值，有可能是冰山一角。

盡管未來也許會如上所說，但是當下我們能做的就是，把企業中數據應用的場景和數據應用的可能性進行梳理，便於企業領導決策。

在這一層面，首先要做的是梳理清楚企業的業務架構，對企業進行全面調研，客觀描述企業架構，作為數據應用規劃的前提和依據。然後，進行數據應用場景的規劃，了解企業與數據應用，可以服務哪些崗位和場景，幫助各個崗位解決哪些問題。

有了數據應用規劃，接下來可以將數據應用場景層層拆解，細分到指標及標簽粒度，依據企業業務場景進行標准指標及報表體系構建，從而建立管理及維護機制，確保數據權威性和內部一致性。

通過這幾個維度的搭建後，最後就是把企業數據應用的規劃做一個優先順序排序，確定實施優先順序及行動路線。這樣的話，就可以判斷企業可以先做什麼，再做什麼。之所以這樣做，就是可以推動企業做一個至少兩到三年的規劃，體現數字化建設的價值。

2、數據平台化

第二部分是數據平台化，首先要做的，就是平台的選型標准與策略，主要分為五點：

第一，產品選型，包括資料庫、數據倉庫、開源大數據組建、大數據開發平台目前在數字化上，除了互聯網行業，最超前的就屬銀行業。目前，很多銀行前幾年就已經選取了數倉，也有大數據，二者並存於企業中，但這是有一定問題的，做不了實時計算。因此企業需要選擇適合自己業務價值的產品。

第二，上雲方案的選擇。企業應該選擇公有雲還是私有雲，或者是混合雲，這個是需要注意的。第三，如何與原有的體系進行融合。對於傳統企業來說，原有的數據倉庫屬於原有資產，但不能因為上新設施就將原來的設施全部推翻，要學會融合。

第四，數據互通的問題，也就是數據如何融合、數據如何互通，這也是很重要的一點。

第五，就是升級方案的選擇。企業如果上新了一堆東西，但是之後無法策劃下來，那就是問題了。因此，企業要對現有技術方案做一個完整的技術選型報告，解決掉上述五點問題。

在選擇完平台之後，接下來要做的是數據資源的盤點和匯聚。

對於企業來說，首先是要對所有的信息化系統等結構化數據進行摸排，了解企業真正可以使用的有多少，然後有多少需要上平台，盡管前期投入會很大，工期長，但是整體效益高。

最後，還有一種就是搭建中台投入大量人力和物力，將所有系統都放置其中。但是現在基本上是按照業務領域去選擇，比如營銷、物流、供應鏈等等，即能滿足當前需求又能兼顧部分未來發展，在需要擴展時相對方便，綜合投入產出也會很高。

3、數據資產化

數據資產，近幾年已經得到相對廣泛的認可，未來數據資產一定會納入財務體系，成為企業的無形資產。從這個角度出發，該如何看待數據資產呢？

第一，它可以匯聚全域數據；第二，可以構建可擴展的數據倉庫模型，相對比較靈活多變；第三，可以搭建完善的數據開發標准和規范；最後，奠定數據資產的基礎，支撐數據應用建設。

現在，我們最看重的就是最後一步，通過模型可以進行論證。在實際的觀察中，我們發現，健壯的數據資產商，可以降低應用開發50%的成本，提升50%的開發效率，百分之百提升復雜數據程序的成功率。

在數據資產的價值上，很多企業都覺得很重要，但是在實踐過程中只多了一個最小的成本方案，其實應該把數據資產層建起來，這樣當出現二十個、五十個甚至一百個數據應用的時候，就能體現其價值了。

另外，還要強調的三點：第一，需要讓老闆清楚數據資產，做到可視的感覺；第二，要學會管理，對於數據資產的上線下線要配合起來；第三，把數據應用支撐做好，有一個可變現的過程。做到了這三點，也就可以讓數據資產真正成為企業未來的核心資產管理范疇。

4、數據服務化

數據服務化的流程，在業務端產生了眾多的零散數據，分布在各個庫里或者是文件里，並沒有形成企業的數據資產，也沒有數據服務，直接就是數據應用。

但如今，我們強調數據資產和數據服務，就會把大量的數據資產編排成可用的數據應用服務，導入很多隱形的東西，比如數據API、標簽引擎、可視化分析大屏等等產品，將大量引擎的Deon關系放到數據服務層。當我們去做數據應用的時候，就是對服務層的高效利用，就可以把這一層做的更加 健康 ，以此來支撐數據應用。

總結來說，數據服務化是數據資產變現的過程，數據中台不但要承載數據資產，更要承擔大量在數據資產中的開發和加工工作，把數據資產提煉成為業務需要的和可以使用的數據，同時將這些數據以數據服務的形式直接提供也業務人員，或者間接的提供給應用系統來使用。

5、數據價值化

數據價值化是一個變現的過程，由於數據平台化、數據資產化、數據服務化的完整構建，數據應用得以在企業內部低成本、高效率的構建和試錯，數據化應用數量大幅增長，最終輸送到企業的各個層級、各個崗位和各種業務場景，從提升營收、降低成本、控制業務風險，提高業務效率，創新業務模式等多方面實現數據價值。

以鞋服企業李寧為例，在其每個店裡都有一個崗位叫買手，決定店內的采購資金的使用。假設一個買手有100萬資金，如何去分配購買鞋服的比例，購買的鞋子中的品類如何選擇，這個角色就需要根據市場的敏銳度去判斷，崗位在門店就很關鍵。如果這個角色做不好，就會出現物品滯銷，庫存很多需要打折，或者早早賣完等情況。

針對李寧這種情況，袋鼠雲當時去做了智能組貨的配置，通過對店周圍的人群、銷量進行分析，把這個東西列印出來給到買手，發現准確度超過了80%的買手的感覺判斷。最後呈現的效果看到銷量或者利潤都有相對明顯的提升，這其實就是數據的價值。

6、數據化運營與保障貫穿始終

最後要特別強調的是數據化的運營和保障。我們發現，數據供應鏈中的主流程中，每一個環節都需要去做保障。今天主要說的是數據組織，在很多的項目中遇到一個問題，就是袋鼠雲本身比較偏技術，但後來發現應該相對重視組織管理。

比如，阿里在做數據中台組織的時候，就把所有TO B相關的數據人員、數據分析師、數據開發，通通抽調到數據中台來，業務部門只負責提需求，隨後就會有一個專門的人來業務部門對接。在做完之後，把數據應用的結果反饋給業務部門，業務的價值高低，由業務部門來判斷，而數據生產部門只負責實現。

因此，我們建議，企業在數字化組織上一定有分工，技術部門去構建健壯的平台，業務部門負責業務價值。如果企業的數據應用還是相互獨立的，業務部門也是自己做自己的，就會產生很多阻礙，不利於發揮數據應用的最大價值。

因此，企業在數字化進程中，一定要讓數據化運營與保障貫穿始終，才能最大程度的保證企業數字化轉型的成功！

H. 360VR全景圖都有哪些用途

旅遊景點VR虛擬游覽
高解析度全景圖三維顯示風景秀麗的環境，給觀眾帶來身臨其境的體驗，結合風景名勝的導游圖向導，可以讓觀眾在景點之間自由穿梭，是促進旅遊景點，旅遊業的發展產品最佳創新。VR全景虛擬游覽顯示可用於製作景區宣傳和風景名勝的旅遊紀念品。
酒店在線三維全景虛擬展示應用展示
在互聯網預訂日益普及的時代，通過在酒店的網站上顯示酒店環境和住宿設施，這是吸引客戶的好方法。使用VR全景通過網路遠程瀏覽酒店的外觀，大廳，客房，會議廳和其他服務場所，以顯示酒店的舒適環境，給客戶帶來真實的體驗，並促進客戶預訂房間。提供酒店大堂中客房的全景顯示。您可以觀看每個房間的真實場景，而不必打擾客戶在每個房間的場地之間穿梭。方便客戶確認和選擇客房。這樣可以提高效率，並使用戶體驗更好。
房地產三維全景虛擬展示應用展示
房地產開發和銷售公司可以使用虛擬全景瀏覽技術來顯示房地產的外觀，房屋的結構，布局和室內設計。它們可以放置在網路終端上。買家可以在家中通過互聯網仔細查看房屋的各個方面，從而增加潛在客戶的購買慾望。可以將虛擬全景圖製作成多媒體光碟，並提供給家庭觀看者，並帶回家與更多人分享，提高客戶忠誠度並進行更准確和有效的傳播;可製成觸摸屏或大屏幕現場演示，為購房者提供方便，節省交易時間和成本;在住房博覽會現場使用全景展示會更加先進;如果是多階段開發，則將現有成品區域進行全景漫遊。這種數字組織和歸檔可以增加對消費者的信任，並促進以後購買的慾望。
——高性價比的房地產廣告推廣新選擇!
公司展示和促銷
公司在招商引資，業務洽談，人才交流等活動中，可以使用全景顯示器來提升公司的環境和規模。談判對象和客戶不僅可以通過零碎的照片或效果圖來做出決策，而且不需要逐行逐字逐句地研究公司的促銷文字，新穎的全景顯示屏彰顯了公司的實力和魅力。
VR全景商業店鋪展示
藉助三維全景虛擬顯示器，商城，家用建材，公司產品陳列室，專賣店，旗艦店和其他相關空間將不再受到時間和位置的限制。 三維
虛擬使訪問更加方便快捷。單擊滑鼠就像來到現場一樣，可以大大節省成本並提高效率。娛樂休閑空間三維全景虛擬展示應用展示
美容俱樂部，健身俱樂部，咖啡，酒吧，餐館和其他環境展覽會，藉助新的虛擬展示推廣方法，可以將環境優勢清楚地傳達給客戶，並創造超越競爭對手的有利條件。
汽車類VR全景應用程序
汽車內部的高質量全景展示，可顯示汽車內部和局部細節。可以從各個角度觀看汽車的全景顯示，可以在Internet上構建汽車展示，並且可以製作多媒體光碟並將其分發給客戶，從而使更多的人可以輕松地觀看和購買汽車。使汽車銷售更輕松，更有效。
特色場館三維 虛擬顯示應用程序
在博物館中，傳統的文字和圖片通常很難直觀地反映出博物館中的大量信息，對文物信息的管理也不容易。通過三維現實世界技術，博物館中的文物信息可以被完整，直觀地記錄下來，以方便管理文物信息。藉助博物館大樓或劇院的公寓或三維地圖導航，結合全景導航應用程序，觀眾只需單擊一下滑鼠，即可在各個場所自由移動，可以隨音樂一起全方位瀏覽和瀏覽和評論，並且更加身臨其境。結合對象三維全景顯示技術，參觀者不僅可以在科學技術博物館中瀏覽和訪問，而且可以分別選擇感興趣的文物。旋轉並放大和縮小以更仔細地看。虛擬導航系統被製成CD-ROM，可以作為CD禮物或促銷材料來提供。同時，博物館的數字保存對於收藏也非常有價值。
虛擬校園VR全景
在學校的宣傳介紹中，藉助三維全景虛擬校園展示，您可以隨時隨地參觀美麗的校園環境，展示學校的實力，並吸引更多的學生。可以發布到網路上讓更多的人身臨其境的看到我們的校園。
校園的VR全景照片被製成二維碼或鏈接，通過微信或朋友圈提供學校的多媒體宣傳和介紹，並且圖像也得到改善。學校多媒體教學應用程序：三維真實的漫遊系統也可以幫助學校教學應用程序。例如，可以為學校中的每個實驗室製作全景顯示器，並將其發布到網路中。學生可以預先通過網路瀏覽直觀地了解實驗室的位置，布局和實驗要求以及其他信息。

I. 大數據四個圖是什麼

柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖。
1、柱狀圖。主要是為了分析在特定的時間段內數據變化的情況以及進行各類數據的對比，具體可以分為柱狀對比圖和柱狀疊堆圖。
2、折線圖。主要是為了分析一段時間內的連續的數據的增長趨勢，可以判斷發展情況，主要是運用折線對比圖。陪鉛
3、餅圖。是蘆租好為了分析數據對某一類數據占數據總值的大小，從而判斷這類數據的發展情況或者是在總體中所做出的貢獻，主要運用的是環形餅圖和嵌套環形圖。
4、散點圖。是指在回歸分析中，型顫數據點在直角坐標系平面上的分布圖，散點圖表示因變數隨自變數而變化的大致趨勢，據此可以選擇合適的函數對數據點進行擬合。