大数据全景图

A. HCR大数据战略之三：全景洞察的消费者画像模型

当前，基于大数据与标签化思路的消费者画像分析，成为B2C企业深入认知目标消费者特性的重要工具，并在电商、DSP广告等互联网企业发挥作用。越来越多的传统B2C行业，也开始重视其价值。同时，更多的数据资源方(如运营商等)也希望凭借其大数据资源上的消费者画像服务，获得更多的衍生收入。

消费者画像，本质作为消费者研究的一种量化形式，核心问题仍然是消费者的洞察。而HCR作为市场研究公司，在消费者研究方面有着长期的模型积累和经验丰富的研究人员。如今，HCR借助自身研究优势，同时吸取其他系统优点，建立推出真正具有全景、深入洞察能力的消费者画像模型。

HCR消费者画像模型体系由两大部分组成：标签体系与相应的分析模型。首先我们来介绍一下标签体系。

已经完成的标签体系中，设计用户标签近200个(根据业务/.研究深入在不断扩展中)，共分为5大类，如下图(限于篇幅图中仅列举部分标签)

数据来源 : 大数据平台部@HCR

HCR用户标签体系所具有的全景刻画能力，主要表现在：

l 提供对消费者更全面的刻画维度。当前众多标签体系(以电商和在线广告为代表)基本是面向精准营销和个性化推荐为目的，虽然也号称全景，但实际标签集中于购买兴趣/爱好和消费倾向这些与后续营收相关的用户特性。而这只是HCR用户标签的一个子集(第四大类)。仔细研究HCR的标签体系你会发现，除了兴趣爱好外，HCR的基本属性、社会/生活属性与行为习惯的相关标签类，真正从消费者实际日常生活的更多基本角度(如健康/车辆使用/住房/移动通信/居住/日常交通等等)全面立体地描述消费者的特性。

l 标签的刻画粒度也更加细化。比如年龄段，常规的多采用70后/80后/90后这样的划分原则，而HCR除此之外还能提供更多描述粒度，如中学生/高中生(甚至高三学生)/大学生… 这对发现和细分目标用户更有价值。

而HCR用户标签的深入洞察能力，则主要表现在：

l 更加丰富的标签体系带来更多洞察可能，但这还不够，HCR首创引入了心理学属性标签(第五大类 共30多个)，融合了消费者研究的思想，以生活方式/个性/价值观等深层标识，来揭示消费者的内在特性，使得我们能够深入探查消费者的本性，也使得画像结果有更泛化的应用价值。

l 更深入的算法模型。基于标签体系上的分析算法模型，在标注精度和广度上都有了更大进步(见后面详细介绍)

l 标签的标注结果，加入程度指标来细化，这样更准确地区分消费者对某种特性的贴近程度(如爱好游戏可分为轻度、中度和重度三种程度)。这对于更准确地理解消费者大有帮助。

与标签体系一样，HCR的标签分析模型也具有独特而有效的的分析方法。

l 主要通过行为类数据为分析依据

在标签分析中，主要借助行为类大数据(而非直接的属性数据)来推演得到相应结果(如不是基于客户身份证信息推导其性别标签)。 这样的方法，难度大，需要对行为理解更深入，但可以避免涉及大量用户敏感信息，同时也更具有更好的适用性。

HCR认为，用户的行为数据(当前主要为线上行为)主要由下几种行为场景模式组成(这里浏览包含网页与视频)。当市面上大多数标签研究聚焦于搜索/浏览和购物行为数据时，我们选择了手机App使用行为这个独特的突破口。

数据来源 : 大数据平台部@HCR

HCR消费者画像分析团队由HCR资深消费者研究员与大数据平台部挖掘算法人员组成。双方配合探索研发兼具研究与技术分析优点的可计算模型。

n 行为规则库抽象用户行为模式： 因为消费者的日常行为会反映其个人特性(标签)，因此通过行为模式的推理就能为消费者打上相应标签。相比其他方案，HCR通过研究员团队，，把消费者行为推理思路进行抽象，得到可以用于自动分析的方法规则，记录到规则知识库。该规则知识库是对消费者研究的经验浓缩，覆盖大量常规行为场景，并具有相当的洞察深度(如可以推演出生活方式等深层次标签)，这是当前基于纯技术驱动的分析方法所无法做到的。

n 规则推演引擎自动分析常规标签标注：基于分析规则库，挖掘算法人员研发了智能推演算法与自动处理程序，可快速计算消费者相关行为的统计/分布特性，并结合规则库自动计算得到消费者的标签(以概率值形式代表可能性)。自动推演引擎解决了符合规则特征的海量用户的标签快速推演，模式具有独创性，相关算法正申请专利中。

n 机器学习算法给更多消费者打标签。实际分析中，很多标签所对应的行为特点是隐性的，无法被发现和规则抽象。此时，挖掘算法人员进一步通过机器学习算法(有监督学习加推荐计算)，通过已标注标签的消费者的行为特性，来推导大量未标注/新用户的特性标签，。这种机器学习的模式通过已分析消费者的结果，极大扩展了标签可标注的用户范围。

在初步建立相关分析模型后，我们对移动互联网用户的App使用行为大数据进行了标签分析的初步试验。目标数据来自HCR HiMobile业务的数百万移动互联网匿名用户的长期(2个月连续)App使用行为，共300多亿记录)，得到了良好的效果。下图是其中某匿名用户分析得到的实际画像结果，非常具有代表性。

数据来源 : 大数据平台部@HCR

从图里可以看出，该匿名属性用户的特性通过行为已被画像结果有效勾勒出来(所有标签通过可信度概率标示，右侧灰色内容为分析得到的心理学属性标签)。无论目标描述的特性范围和深度，都比其他系统有较大的优势。

在大数据产业链中，HCR的定位是数据洞察者。而消费者画像分析作为典型的研究洞察服务，将逐步成为HCR的核心竞争力，在未来得到不断地加强和广泛应用。主要的应用模式包括：

l 作为HCR所有消费者研究业务的基础分析功能，帮助研究员在研究业务中洞察消费者的群体/个体特性。

l 为具有消费者画像能力的企业(如电商)，提供更多角度的用户画像分析结果，作为其自身用户画像的有效补充，从而大大增加其产品推荐的精度与适用性。

l 为具有用户行为大数据但缺乏用户画像能力的大量B2C企业(尤其移动互联网企业)，以标准化API的方式，提供快速的标签化分析服务，帮助企业轻松获得用户标签化分析能力，从而将分析结果轻松应用于后续的业务服务中

在后续的研究工作中，HCR的消费者画像团队将继续完善现有行为规则库和算法模型。并针对更多行为数据空间(如搜索和浏览)，扩展标签的分析能力，力求使HCR消费者画像分析成为最具竞争力的消费者洞察服务。

B. 线上数据才是大数据

线上数据才是大数据
今日关于“大数据”的讨论达到了一个高峰，数据就是未来已经不置可否地成为了互联网企业的未来新战略发展的中心。什么是大数据，大数据是如何产生价值的，大数据是无所不能的吗，应用边界在哪里？这些问题，似乎人人都有一个模糊的概念，但始终没有一个统一的答案。

说到大数据，首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。马云将集团下的阿里金融与支付宝两项核心业务合并成立阿里小微金融，并将之前呼声最高的接班人彭蕾安排到阿里小微金融掌舵，马云对未来数据战场的重视可见一斑。作为筹备中的阿里小微金融服务集团数据平台，负责人冯春培也对数据有着独到的见解，他向作者表示目前国内对于大数据的讨论更偏重技术方向，即“如何沉淀数据”，对于数据的应用则思考较少。数据如何产生价值？这需要要从大数据的本质说起。
线上数据才是大数据
要搞清楚什么是大数据，首先你要知道什么样的数据才是有用的。按照冯春培的理解，任何行为本身都会产生数据，但只有线上数据有可能被沉淀和利用。“比如不通过淘宝，原本人们的交易行为在线下也是产生数据的，只不过这种交易行为是私密的，除了买卖双方，其他人是不知道我的交易行为的，同时交易双方也是匿名的，从数据的性质上来说无法沉淀，从来源上来说也没有一个方法能有效地收集。”
大数据是什么？冯春培的理解似乎更贴近本质：“拥有数据的本质，是你对这个世界，你对这些人，你对这些企业，你对这个时代，有了一个更全面而清楚的认知，你能理解这些人的需求，你能理解这个世界的任何的变化。”
你可以这么理解，如果你是阿里系的深度用户（比如淘宝卖家），他们掌握了你足够多的数据，对你的信用评估也会更加全面，这个数据不仅可以在金融领域中起作用，比如帮助你在阿里小贷更方便的贷款，在生活中也可以反映你的信用状况，“比如相亲 ，你怎么证明你的收入？你拿出支付宝的账单，女孩子一看一年花了 100 万，你说你的信用良好，每个月信用卡还的都很及时，比你说破嘴皮有用多了吧？”
数据就是生产资料
如果数据仅仅是作为辅助参考信息，也必要投入如此多的精力。从生产要素来说，数据到底是什么角色？冯春培的定义是“生产资料”。“我们部门的名字是‘商业智能部’，数据更多的像是一种业务的辅助决策，作为一个“参谋”的角色，现在我们要逐步的让这个数据融入到我们的业务和产品这个流程里面去，数据和业务就像两个齿轮，能扣在一起转。当我们对数据的挖掘和理解越来越强，最终数据不仅可以产生价值，还可以直接催生产品，比如阿里金融的一些数据，我们把它定义为生产资料。”
这就是阿里系未来要做的事情，把数据变成生产资料。与传统的生产资料不同的是，数据是可以无限次使用的，并且是越使用越丰富的。
近期阿里巴巴在移动互联网市场频频出手，未来也许有可能将数据进行融合，用户的各种信息得以呈现在一个全景图里面，即使在完全陌生的城市，借助这种服务，你也能知道附近哪家店支持支付宝付款，微博上哪个网友刚刚在附近的咖啡店歇脚。
数据分析是“大海捞针”
与大多数互联网产品存在的问题相同，互联网产生的数据是有可能被伪造的，同时也是无序的、碎片化的。
对于这一点，冯春培也毫不讳言，“短期的伪造数据当然是有可能的，用特定的维度去伪造数据也是完全可能的，但是因为我们的业务是基于长期数据进行跟踪分析的，采纳的维度也更广，伪造数据的成本和难度会越来越大。按照我们现在的信用模型，伪造数据的收益是不太可能覆盖成本的，那么我们可以基本判断，数据的真实性是有保障的。”
是否存在冗余数据？冯春培的答案是“NO”，“即使现在的场景需求，或者我现在的眼光来看这个数据我觉得没有用，但不意味着将来这个数据也是没用的。”这同时也造成了一个问题——存储的数据量会越来越大，但是在特定的应用场景中只需要用到一小部分数据，“确实，我们现在每一次的数据分析都是在‘大海捞针’”。
数据加工流水线
数据是怎么从每一次交易行为，最终变成一个个数据模型和最终产品的？

C. 一般用哪些工具做大数据可视化分析

酷屏是亿信华辰的数据可视化产品，内置上百种可视化元素和六十余内种风格各异的表格、导航容、统计图等组件及SVG特效可供用户选择，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。在提供传统的柱状图、饼图、仪表盘等基础图表组件的基础上，还提供了光晕图、泡泡图、流向地图等十余种新颖夺目的个性化图表，更有独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表。

D. 360全景图制作软件有哪些一般都去哪里下载

市面上现在有很多360全景图制作软件，但我听说三维碧岁家的3D云设计软件比较好用，一方面是RTX实时光追渲染技术，渲染速度快；另一方面是结启陪合悄慧蠢AI、大数据、云计算技术，可以一键生成720°全景VR图，还能在移动端、PC端自动适应浏览。这个软件还不需要下载，直接在线使用就行，加速了解下。

E. 信也科技全景图展示了什么

信也科技全景图，展示了目前信也科技的业务架构与技术架构。在业务架构方面，集团涵盖了信贷科技、消费科技以及保险科技；在技术架构方面，技术研发平台、人工智能、大数据、智能决策产品构成了信也的整个技术架构。

F. 数字孪生在新型智慧城市建设中的应用都有哪些

数字孪生在新型智慧城市建设中可以进行数字孪生流域建设、数字孪生排水管网、数字孪生桥梁防撞指挥等应用场景，进行数字化、精细化、可视化管理。

一、数字孪生流域政策环境：

2021年12月23日水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议，水利部部长李国英提出：“数字孪生流域是以物理流域为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理全过程的数字化映射、智能化模拟，实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化”，同时强调以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，以算据、算法、算力建设为支撑，加快推进数字孪生流域建设，实现预报、预警、预演、预案功能。

G. 企业数字化建设最佳实践“全景图”

新冠疫情加速了全球进入数据资产化时代的步伐，中国的企业面临企业数字化转型的新机遇，对于创业者来说，如何把握疫情之下的全球产业重构趋势，重塑企业核心竞争力就显得尤为重要。

而且，直接掌握企业命脉的企业管理者，对于数字化转型都持认同态度，希望通过数字化转型推动企业服务能力、提高客户体验。

但企业的数字化转型之袭哪路，也不中枝是一蹴而就的，从IT角度来讲，企业需要基于IT技术提供的支持，让业务和技术产生真正的交互，企业掌握建设和使用技术的能力。另一方面，数据已经成为企业最重要的资产，搭建数字化平台，将可以有效利用数据为企业持续创造价值。

对于转型中的企业来说，该如何去做选择呢？近日，袋鼠云战略副总裁张旭就结合自己多年的实践经验，总结出了企业数字化建设最佳实践“全景图"，剖析了企业在数字化过程中的具体实施路径。

企业数字化建设全景展示

自企业注重数字化之后，会发现有很多企业都是从传统BI转过来，或者从各种数据开始，搭建好技术或者产品就开始了。但是，企业数字化建设是一个非常庞大的体系，涉及到顶层设计、咨询规划、技术设施、数据运营等。甚至有很多企业，尽管认识到了数据价值，投入了大量的人力和资金，但是效果却甚微。

从这一角度出发，如果企业要做数据中台的话，还是应该让咨询先行，做好数据化的顶层设计和咨询规划，然后就数据平台化、数据资产化、数据服务化，一直到数据价值化，这些是一个企业数字化建设的主航道，最终一定要去实现业务价值。而数据运营、组织保障层面，包括数据资产管理、数据治理、数据安全与标准等等，应该为主航道让行。

当然，做数字化少不了基础设施，无论是咨询还是数据价值化等，每一步都需要相对好的工具去支撑，一方面可以提升效率，一方面也可以将产品固定下来。因此，企业在数字化建设路径规划时，应该分清主要内容和辅助内容，才能起到事半功倍的效果。

企业数字化建设全景图

1、 数字化咨询

数字化咨询的第一步，应该是做企业数据化价值建设的调研报告，对企业有一个客观全面的了解。

具体来看，在做业务调研时，可以了解业务流程和业务场景，了解各个岗位对数据的需求。接下来，需要做的是信息化调研，可以了解企业当前的信息化建设情况以及服务厂商，而且信息化是数据化的前提，数据化的建设也会反向推动信息化的提升，所以要做好信息化调研。最后，是数字化调研，可以了解企业的数据化架构、内容、成果。

如今，其实很多企业早就已经开始数字化的沉淀，但是现在需要共同去管理，因此还需要做一个数字化情况的整体评估，找到当前数据化的问题点和薄弱点，如企业资金的投入力量够不够、组织保障情况如何、整体框架等等。

在把现状摸清楚之后，接下来的第二步，就是要做企业数据应用的规划，也是回答数字化的价值所在。

《数据资产管理实践白皮书（4.0版）》里是这么写的，数字的价值当前没有一个人能说得清楚，甚至当下看到拍培码的价值，有可能是冰山一角。

尽管未来也许会如上所说，但是当下我们能做的就是，把企业中数据应用的场景和数据应用的可能性进行梳理，便于企业领导决策。

在这一层面，首先要做的是梳理清楚企业的业务架构，对企业进行全面调研，客观描述企业架构，作为数据应用规划的前提和依据。然后，进行数据应用场景的规划，了解企业与数据应用，可以服务哪些岗位和场景，帮助各个岗位解决哪些问题。

有了数据应用规划，接下来可以将数据应用场景层层拆解，细分到指标及标签粒度，依据企业业务场景进行标准指标及报表体系构建，从而建立管理及维护机制，确保数据权威性和内部一致性。

通过这几个维度的搭建后，最后就是把企业数据应用的规划做一个优先顺序排序，确定实施优先级及行动路线。这样的话，就可以判断企业可以先做什么，再做什么。之所以这样做，就是可以推动企业做一个至少两到三年的规划，体现数字化建设的价值。

2、数据平台化

第二部分是数据平台化，首先要做的，就是平台的选型标准与策略，主要分为五点：

第一，产品选型，包括数据库、数据仓库、开源大数据组建、大数据开发平台目前在数字化上，除了互联网行业，最超前的就属银行业。目前，很多银行前几年就已经选取了数仓，也有大数据，二者并存于企业中，但这是有一定问题的，做不了实时计算。因此企业需要选择适合自己业务价值的产品。

第二，上云方案的选择。企业应该选择公有云还是私有云，或者是混合云，这个是需要注意的。第三，如何与原有的体系进行融合。对于传统企业来说，原有的数据仓库属于原有资产，但不能因为上新设施就将原来的设施全部推翻，要学会融合。

第四，数据互通的问题，也就是数据如何融合、数据如何互通，这也是很重要的一点。

第五，就是升级方案的选择。企业如果上新了一堆东西，但是之后无法策划下来，那就是问题了。因此，企业要对现有技术方案做一个完整的技术选型报告，解决掉上述五点问题。

在选择完平台之后，接下来要做的是数据资源的盘点和汇聚。

对于企业来说，首先是要对所有的信息化系统等结构化数据进行摸排，了解企业真正可以使用的有多少，然后有多少需要上平台，尽管前期投入会很大，工期长，但是整体效益高。

最后，还有一种就是搭建中台投入大量人力和物力，将所有系统都放置其中。但是现在基本上是按照业务领域去选择，比如营销、物流、供应链等等，即能满足当前需求又能兼顾部分未来发展，在需要扩展时相对方便，综合投入产出也会很高。

3、数据资产化

数据资产，近几年已经得到相对广泛的认可，未来数据资产一定会纳入财务体系，成为企业的无形资产。从这个角度出发，该如何看待数据资产呢？

第一，它可以汇聚全域数据；第二，可以构建可扩展的数据仓库模型，相对比较灵活多变；第三，可以搭建完善的数据开发标准和规范；最后，奠定数据资产的基础，支撑数据应用建设。

现在，我们最看重的就是最后一步，通过模型可以进行论证。在实际的观察中，我们发现，健壮的数据资产商，可以降低应用开发50%的成本，提升50%的开发效率，百分之百提升复杂数据程序的成功率。

在数据资产的价值上，很多企业都觉得很重要，但是在实践过程中只多了一个最小的成本方案，其实应该把数据资产层建起来，这样当出现二十个、五十个甚至一百个数据应用的时候，就能体现其价值了。

另外，还要强调的三点：第一，需要让老板清楚数据资产，做到可视的感觉；第二，要学会管理，对于数据资产的上线下线要配合起来；第三，把数据应用支撑做好，有一个可变现的过程。做到了这三点，也就可以让数据资产真正成为企业未来的核心资产管理范畴。

4、数据服务化

数据服务化的流程，在业务端产生了众多的零散数据，分布在各个库里或者是文件里，并没有形成企业的数据资产，也没有数据服务，直接就是数据应用。

但如今，我们强调数据资产和数据服务，就会把大量的数据资产编排成可用的数据应用服务，导入很多隐形的东西，比如数据API、标签引擎、可视化分析大屏等等产品，将大量引擎的Deon关系放到数据服务层。当我们去做数据应用的时候，就是对服务层的高效利用，就可以把这一层做的更加 健康 ，以此来支撑数据应用。

总结来说，数据服务化是数据资产变现的过程，数据中台不但要承载数据资产，更要承担大量在数据资产中的开发和加工工作，把数据资产提炼成为业务需要的和可以使用的数据，同时将这些数据以数据服务的形式直接提供也业务人员，或者间接的提供给应用系统来使用。

5、数据价值化

数据价值化是一个变现的过程，由于数据平台化、数据资产化、数据服务化的完整构建，数据应用得以在企业内部低成本、高效率的构建和试错，数据化应用数量大幅增长，最终输送到企业的各个层级、各个岗位和各种业务场景，从提升营收、降低成本、控制业务风险，提高业务效率，创新业务模式等多方面实现数据价值。

以鞋服企业李宁为例，在其每个店里都有一个岗位叫买手，决定店内的采购资金的使用。假设一个买手有100万资金，如何去分配购买鞋服的比例，购买的鞋子中的品类如何选择，这个角色就需要根据市场的敏锐度去判断，岗位在门店就很关键。如果这个角色做不好，就会出现物品滞销，库存很多需要打折，或者早早卖完等情况。

针对李宁这种情况，袋鼠云当时去做了智能组货的配置，通过对店周围的人群、销量进行分析，把这个东西打印出来给到买手，发现准确度超过了80%的买手的感觉判断。最后呈现的效果看到销量或者利润都有相对明显的提升，这其实就是数据的价值。

6、数据化运营与保障贯穿始终

最后要特别强调的是数据化的运营和保障。我们发现，数据供应链中的主流程中，每一个环节都需要去做保障。今天主要说的是数据组织，在很多的项目中遇到一个问题，就是袋鼠云本身比较偏技术，但后来发现应该相对重视组织管理。

比如，阿里在做数据中台组织的时候，就把所有TO B相关的数据人员、数据分析师、数据开发，通通抽调到数据中台来，业务部门只负责提需求，随后就会有一个专门的人来业务部门对接。在做完之后，把数据应用的结果反馈给业务部门，业务的价值高低，由业务部门来判断，而数据生产部门只负责实现。

因此，我们建议，企业在数字化组织上一定有分工，技术部门去构建健壮的平台，业务部门负责业务价值。如果企业的数据应用还是相互独立的，业务部门也是自己做自己的，就会产生很多阻碍，不利于发挥数据应用的最大价值。

因此，企业在数字化进程中，一定要让数据化运营与保障贯穿始终，才能最大程度的保证企业数字化转型的成功！

H. 360VR全景图都有哪些用途

旅游景点VR虚拟游览
高分辨率全景图三维显示风景秀丽的环境，给观众带来身临其境的体验，结合风景名胜的导游图向导，可以让观众在景点之间自由穿梭，是促进旅游景点，旅游业的发展产品最佳创新。VR全景虚拟游览显示可用于制作景区宣传和风景名胜的旅游纪念品。
酒店在线三维全景虚拟展示应用展示
在互联网预订日益普及的时代，通过在酒店的网站上显示酒店环境和住宿设施，这是吸引客户的好方法。使用VR全景通过网络远程浏览酒店的外观，大厅，客房，会议厅和其他服务场所，以显示酒店的舒适环境，给客户带来真实的体验，并促进客户预订房间。提供酒店大堂中客房的全景显示。您可以观看每个房间的真实场景，而不必打扰客户在每个房间的场地之间穿梭。方便客户确认和选择客房。这样可以提高效率，并使用户体验更好。
房地产三维全景虚拟展示应用展示
房地产开发和销售公司可以使用虚拟全景浏览技术来显示房地产的外观，房屋的结构，布局和室内设计。它们可以放置在网络终端上。买家可以在家中通过互联网仔细查看房屋的各个方面，从而增加潜在客户的购买欲望。可以将虚拟全景图制作成多媒体光盘，并提供给家庭观看者，并带回家与更多人分享，提高客户忠诚度并进行更准确和有效的传播;可制成触摸屏或大屏幕现场演示，为购房者提供方便，节省交易时间和成本;在住房博览会现场使用全景展示会更加先进;如果是多阶段开发，则将现有成品区域进行全景漫游。这种数字组织和归档可以增加对消费者的信任，并促进以后购买的欲望。
——高性价比的房地产广告推广新选择!
公司展示和促销
公司在招商引资，业务洽谈，人才交流等活动中，可以使用全景显示器来提升公司的环境和规模。谈判对象和客户不仅可以通过零碎的照片或效果图来做出决策，而且不需要逐行逐字逐句地研究公司的促销文字，新颖的全景显示屏彰显了公司的实力和魅力。
VR全景商业店铺展示
借助三维全景虚拟显示器，商城，家用建材，公司产品陈列室，专卖店，旗舰店和其他相关空间将不再受到时间和位置的限制。 三维
虚拟使访问更加方便快捷。单击鼠标就像来到现场一样，可以大大节省成本并提高效率。娱乐休闲空间三维全景虚拟展示应用展示
美容俱乐部，健身俱乐部，咖啡，酒吧，餐馆和其他环境展览会，借助新的虚拟展示推广方法，可以将环境优势清楚地传达给客户，并创造超越竞争对手的有利条件。
汽车类VR全景应用程序
汽车内部的高质量全景展示，可显示汽车内部和局部细节。可以从各个角度观看汽车的全景显示，可以在Internet上构建汽车展示，并且可以制作多媒体光盘并将其分发给客户，从而使更多的人可以轻松地观看和购买汽车。使汽车销售更轻松，更有效。
特色场馆三维 虚拟显示应用程序
在博物馆中，传统的文字和图片通常很难直观地反映出博物馆中的大量信息，对文物信息的管理也不容易。通过三维现实世界技术，博物馆中的文物信息可以被完整，直观地记录下来，以方便管理文物信息。借助博物馆大楼或剧院的公寓或三维地图导航，结合全景导航应用程序，观众只需单击一下鼠标，即可在各个场所自由移动，可以随音乐一起全方位浏览和浏览和评论，并且更加身临其境。结合对象三维全景显示技术，参观者不仅可以在科学技术博物馆中浏览和访问，而且可以分别选择感兴趣的文物。旋转并放大和缩小以更仔细地看。虚拟导航系统被制成CD-ROM，可以作为CD礼物或促销材料来提供。同时，博物馆的数字保存对于收藏也非常有价值。
虚拟校园VR全景
在学校的宣传介绍中，借助三维全景虚拟校园展示，您可以随时随地参观美丽的校园环境，展示学校的实力，并吸引更多的学生。可以发布到网络上让更多的人身临其境的看到我们的校园。
校园的VR全景照片被制成二维码或链接，通过微信或朋友圈提供学校的多媒体宣传和介绍，并且图像也得到改善。学校多媒体教学应用程序：三维真实的漫游系统也可以帮助学校教学应用程序。例如，可以为学校中的每个实验室制作全景显示器，并将其发布到网络中。学生可以预先通过网络浏览直观地了解实验室的位置，布局和实验要求以及其他信息。

I. 大数据四个图是什么

柱状图、折线图、饼图、散点图。
1、柱状图。主要是为了分析在特定的时间段内数据变化的情况以及进行各类数据的对比，具体可以分为柱状对比图和柱状叠堆图。
2、折线图。主要是为了分析一段时间内的连续的数据的增长趋势，可以判断发展情况，主要是运用折线对比图。陪铅
3、饼图。是芦租好为了分析数据对某一类数据占数据总值的大小，从而判断这类数据的发展情况或者是在总体中所做出的贡献，主要运用的是环形饼图和嵌套环形图。
4、散点图。是指在回归分析中，型颤数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。