安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)智能平臺

安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)智能平臺的通知》（國辦發(fā)〔2015〕20號）要求各省、自治區(qū)、直轄市人民安全專業(yè)人才、行政許可、監(jiān)測檢驗、應(yīng)急救援、事故責(zé)任追究等信息共建共享，消除信息孤島。要大力提升安全生產(chǎn)“大數(shù)據(jù)”利用能捷、歸納分析系統(tǒng)科學(xué)，實現(xiàn)來源可查、去向可追、責(zé)任可究、規(guī)律業(yè)務(wù)系統(tǒng)，涵蓋綜合辦公、行政審批、非煤礦山監(jiān)管、應(yīng)急預(yù)案與資標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，難以實現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通和資源共享，造成“信息孤島”，與重點安委會成員單位也沒有實現(xiàn)信息互通；此外，業(yè)務(wù)系統(tǒng)功能不完善，尚未實現(xiàn)業(yè)務(wù)全覆蓋，業(yè)務(wù)面對全國依然嚴(yán)峻的安全生產(chǎn)形勢和黨中央國務(wù)院大數(shù)據(jù)是創(chuàng)新安全監(jiān)管監(jiān)察模式的必然之路，構(gòu)建“大數(shù)據(jù)、大安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)智能管控平臺主要以安監(jiān)大數(shù)據(jù)建模設(shè)計和可視化應(yīng)用場景展現(xiàn)為方向，通過運用大數(shù)據(jù)的思維、技術(shù)、工具深入挖商、輿情、事故等其他單位的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，盡可能多的豐富其他部門業(yè)實現(xiàn)安監(jiān)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù)場景；平臺兼容可復(fù)制、可擴植的安監(jiān)數(shù)據(jù)模型；兼容開源的可視化工具。利用前沿的渲染技術(shù)，加強整個平臺的展示效果，實現(xiàn)直觀、動態(tài)、互動、智能的可視化界向數(shù)據(jù)源，擴展業(yè)務(wù)場景服務(wù)，如：安全生產(chǎn)事故智能分析、安全生安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)智能管控平臺，需要實現(xiàn)各省安監(jiān)內(nèi)部、外部及相關(guān)單位的安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集、處理、融合、存儲、管理、分析、應(yīng)用，以安全生產(chǎn)海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)采集、挖掘分析、可視化展示等技術(shù)手段為支撐，服務(wù)于安全生產(chǎn)科學(xué)監(jiān)管。因此，本項目建全面梳理安監(jiān)領(lǐng)域內(nèi)部、外部相關(guān)數(shù)據(jù)，內(nèi)部數(shù)據(jù)的安全隱患排查數(shù)據(jù)、安全風(fēng)險管控數(shù)據(jù)、安全事故數(shù)據(jù)、安監(jiān)監(jiān)察執(zhí)法數(shù)據(jù)、職業(yè)病數(shù)據(jù)、企業(yè)自查自改自報數(shù)據(jù)等內(nèi)部數(shù)據(jù)，以及與監(jiān)相關(guān)氣象、環(huán)境等外部數(shù)據(jù)，采集海量的安監(jiān)相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)安監(jiān)大數(shù)據(jù)挖掘分析，以安監(jiān)業(yè)務(wù)需求為向?qū)?，如安全生產(chǎn)事故特征、規(guī)律挖掘分析，隱患風(fēng)險分析等，明確挖掘分析目標(biāo)，選擇挖數(shù)據(jù)挖掘分析的結(jié)果，通過最佳的可視化手段進行展示，是幫助用戶直觀了解展示內(nèi)容的重要部分，此外，針對不同的分析需求，需針對安監(jiān)領(lǐng)域突出的安全生產(chǎn)問題，如安全隱患高發(fā)、安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)挖掘分析算法模型，包括分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)降維、時間序列、識別、預(yù)測、優(yōu)化等算法模型，并提供調(diào)用服務(wù)，以滿足不同安基礎(chǔ)服務(wù)平臺需求主要包括數(shù)據(jù)源管理、數(shù)據(jù)加工管理、數(shù)據(jù)質(zhì)建立一個集成化的信息資源管理流程，使之具備有效處理和利用各類數(shù)據(jù)資源的能力，滿足數(shù)據(jù)加工處理、資源管理、信息融合、分機制，可實現(xiàn)對資源目錄的信息檢索、目錄導(dǎo)出與數(shù)據(jù)調(diào)取，并為各針對數(shù)據(jù)加工管理的工作需要：需要通過大規(guī)模，可擴展算法的ETL實現(xiàn)數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換、加載功能；保障數(shù)據(jù)正確、完整、規(guī)范安全生產(chǎn)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（如企業(yè)基本情況、風(fēng)險隱患、應(yīng)急資源、統(tǒng)業(yè)務(wù)上雖然建設(shè)和歸集很多信息系統(tǒng)，但是大量政府?dāng)?shù)據(jù)沉寂在各部門中，部門之間的數(shù)據(jù)交互較少，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)相對獨立，數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性不強，無法提取有效的數(shù)據(jù)，且存在應(yīng)用結(jié)構(gòu)、技術(shù)結(jié)針對數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的工作需要：需要通過建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量分析機制，實現(xiàn)對信息資源庫中的數(shù)據(jù)不斷地進行數(shù)據(jù)校驗、比對，完基于開放式服務(wù)架構(gòu)，對外提供標(biāo)準(zhǔn)的Web服務(wù)接口，支持各個針對數(shù)據(jù)服務(wù)管理的工作需要：需要數(shù)據(jù)形成主題庫之后的另一要實現(xiàn)對重點行業(yè)領(lǐng)域企業(yè)安全管理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、監(jiān)管監(jiān)一源多用”的服務(wù)模式，迫切需要建設(shè)數(shù)據(jù)分析模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘安全生產(chǎn)領(lǐng)域涉及行業(yè)廣、種類多，目前國內(nèi)其他省份初步建成安監(jiān)領(lǐng)域存在海量數(shù)據(jù)，可視化分析主要應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分基于大數(shù)據(jù)的手段，通過安全生產(chǎn)事故規(guī)律識別、特征提取、關(guān)精準(zhǔn)監(jiān)管、科學(xué)決策，推動政府安全生產(chǎn)監(jiān)管、企業(yè)安全生產(chǎn)管理水府內(nèi)部、相關(guān)部門、互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)數(shù)據(jù)，保證大數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果的安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范不健全，數(shù)據(jù)不全面、質(zhì)量不高、時效性差，影響了數(shù)據(jù)分析挖掘、決策支持與可視化展示等，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)雖然各省安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)匯聚了大量的數(shù)分析、梳理、整合現(xiàn)有安全生產(chǎn)監(jiān)管監(jiān)察數(shù)據(jù)指標(biāo)，建立融合多個數(shù)現(xiàn)各省安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)中心已經(jīng)建成，包含結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征：由達夢統(tǒng)一采集的省內(nèi)DOCX、WPS）、演示文稿（PPT、PPTX、DPS）、Excel（XLS、XLSX、智能管控平臺要求必須兼容數(shù)據(jù)中心所有數(shù)據(jù)，并將文檔型文件4、工信部《關(guān)于印發(fā)《國家電子政務(wù)“十二五”規(guī)劃》的通知》8、關(guān)于進一步加強政務(wù)部門信息共享建設(shè)管理的指導(dǎo)意見（發(fā)2、計算機軟件測試文檔編制規(guī)范，GB/T9386GB/T26236.2-2010，GB/T26236.3-2010；塊，便于系統(tǒng)功能組合、擴展和提升，有利于保護投資，使投資率和大數(shù)據(jù)是創(chuàng)新安全監(jiān)管監(jiān)察模式的必然之路，構(gòu)建“大數(shù)據(jù)、大安監(jiān)大數(shù)據(jù)智能管控平臺主要以安監(jiān)大數(shù)據(jù)建模設(shè)計和可展現(xiàn)為研究方向，旨在通過運用大數(shù)據(jù)的思維、技術(shù)、工具深入挖掘做到隱患識別及事故分析預(yù)警。通過整合政府與企業(yè)、輿情數(shù)據(jù)，建商、輿情、事故等其他單位的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，盡可能多的豐富其他部門業(yè)實現(xiàn)安監(jiān)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù)場景；平臺兼容可復(fù)制、可擴植的安監(jiān)數(shù)據(jù)模型；兼容開源的可視化工具。利用前沿的渲染技術(shù)，加強整個平臺的展示效果，實現(xiàn)直觀、動態(tài)、互動、智能的可視化界向數(shù)據(jù)源，擴展業(yè)務(wù)場景服務(wù)，如：安全生產(chǎn)事故智能分析、安全生平臺基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)平臺、大數(shù)據(jù)挖掘分析平臺、大數(shù)據(jù)可平臺軟件應(yīng)基于國際標(biāo)準(zhǔn)的J2EE多用邏輯層、數(shù)據(jù)存儲分離，從架構(gòu)上保證系統(tǒng)的靈活、高效、可支持跨平臺應(yīng)用。采用B/S模式，使用戶端可以通過瀏覽器訪問和維護Weblogic、Jboss、To有眾多的廠家和產(chǎn)品，其中不乏優(yōu)秀的軟件產(chǎn)J2EE是一種利用Java2平臺來簡化諸多與多級企業(yè)解決方案的開發(fā)、部署和管理相關(guān)的復(fù)雜問題的體系結(jié)構(gòu)。J2EE技術(shù)的基礎(chǔ)就是許多優(yōu)點，例如“編寫一次、到處運行”的特性、方便存取數(shù)據(jù)庫的J2EE提供了一個企業(yè)級的計算模型和運行環(huán)境用于開發(fā)和部署（Service-OrientedArchitect面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)是一個組件模型，它將應(yīng)用程序的WebService（Web服務(wù))是一種分布式的計使用Web服務(wù)，可以在Web站點放置可編程的元素，發(fā)布能滿足為SOAP協(xié)議是所有供應(yīng)商都支持的標(biāo)準(zhǔn)，避免了在CORBA、DCOM普遍性：Web服務(wù)使用HTTP協(xié)議和XM易用性：Web服務(wù)的概念易于理解，任何開發(fā)語言都可以用來編面進行應(yīng)用，當(dāng)系統(tǒng)中出現(xiàn)“生產(chǎn)”和“消費”的速度或穩(wěn)定性等因素不一致的時候，就需要消息隊列，作為抽象層，彌合“消息”是在兩臺計算機間傳送的數(shù)據(jù)單位。消息可以非常簡單，例如只包含文本字符串；也可以更復(fù)雜，可能包含嵌入對象。消息被發(fā)送到隊列中，“消息隊列”是在消息的傳輸過程中保存OAuth（開放授權(quán)）是一個開放標(biāo)準(zhǔn)，允許用戶授權(quán)第三方移動RandomForest、XGBoost、SVM、DBSCAN、K-means等；深度學(xué)習(xí)自然語言處理模型，如詞向量語義模型、機器翻譯語義整個前端人機交互系統(tǒng)與可視化應(yīng)用均采用M象）的域模型或表示內(nèi)容的數(shù)據(jù)訪問層（偏向以數(shù)據(jù)為中心）；視圖布局以及外觀；視圖模型（ViewModel）是暴露公共屬性和命令數(shù)據(jù)在智能管控基礎(chǔ)服務(wù)平臺總的流向是平臺數(shù)據(jù)讀取模塊從還可以申請/審批數(shù)據(jù)服務(wù)、監(jiān)控任務(wù)、瀏覽數(shù)據(jù)、追溯數(shù)據(jù)和日志圍將在一段時間鎖住該用戶，登錄失敗時可自動關(guān)閉登錄頁、結(jié)功能，不同的業(yè)務(wù)功能只能訪問指定的文件和數(shù)據(jù)庫表，從而實系統(tǒng)正式部署運行時，應(yīng)從中間件或web服務(wù)器上，設(shè)置最大并發(fā)數(shù)、最大網(wǎng)絡(luò)流量限制。對于異常訪問，能夠主動切斷連接，保登錄時，第一個會話將結(jié)束；或者能控制在第一會話結(jié)束時，該安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)智能管控平臺主要以安監(jiān)大數(shù)據(jù)建模設(shè)計視化展現(xiàn)為研究方向，旨在通過運用大數(shù)據(jù)的思維、技術(shù)、工具深入體系，做到隱患識別及事故分析預(yù)警。通過整合政府與企業(yè)、輿情數(shù)功能定位于實現(xiàn)通用的大數(shù)據(jù)、管理、服務(wù)與應(yīng)用平臺，該平臺兼容從系統(tǒng)功能上說，智能管控基礎(chǔ)服務(wù)平臺解決了兩個維度的主要2、提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源服務(wù)訪問體系，對上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的平臺主要實現(xiàn)安監(jiān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)的需求，滿足安監(jiān)領(lǐng)域采集各進的設(shè)計理念，以組件化為主，逐步完善組件庫，組件與組件之間保的各個平臺，包括智能管控平臺，就是有基礎(chǔ)服務(wù)平臺、流程組件，對省安監(jiān)局?jǐn)?shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)進行梳理與歸集，并引入九次方大數(shù)按照數(shù)據(jù)源需求的要求，智能管控平臺數(shù)據(jù)源建設(shè)兼容國內(nèi)常見PostgreSQL、KingBase、GB大數(shù)據(jù)智能管控平臺在處理非結(jié)構(gòu)化文件數(shù)據(jù)時，默認(rèn)使用的環(huán)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的接入按照數(shù)據(jù)中心所提供的定手段獲取社會數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。通過移動應(yīng)用分散采集，將數(shù)據(jù)內(nèi)容的梳理，實現(xiàn)網(wǎng)格信息采集的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化。通過網(wǎng)格化、精上述所有數(shù)據(jù)資源產(chǎn)品和數(shù)據(jù)形態(tài)，基本能夠做到全部涵蓋已經(jīng)在接入點向安監(jiān)大數(shù)據(jù)智能管控平臺注冊時，智能管控平臺會自接入點的管理員可以根據(jù)需要設(shè)置本接入點的類型（只能收、只如果要新增接入點，由使用單位或部門提出書面申請，經(jīng)系統(tǒng)平入點編號)不允許修改.修改后的接口在智能管控基礎(chǔ)服務(wù)平臺上能如果接入點的管理員認(rèn)為其定制的接入點已沒有使用意義或已并刪除與它有關(guān)的在服務(wù)器(JMS)的隊列.刪除接入點的信息要在智根據(jù)需要,可以按類型、狀態(tài)查詢各個接入點的情況，可以統(tǒng)計部門前置機安裝應(yīng)用適配器系統(tǒng)。應(yīng)用適配器系統(tǒng)負(fù)責(zé)自動從部部門前置機安裝消息中間件產(chǎn)品作為信息軟件系統(tǒng)，與中心服務(wù)轉(zhuǎn)換、加載功能；保障數(shù)據(jù)正確、完整、規(guī)范地加載到目的地；解決數(shù)據(jù)清洗功能包括但不限于：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)去臟、數(shù)據(jù)修正和增量數(shù)據(jù)加載、流式（實時）數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)加載過程控制、數(shù)據(jù)校清洗、加載模塊通過可視化的數(shù)據(jù)處理工具實現(xiàn)，該工具應(yīng)該提根據(jù)需求通過頁面可視化配置清洗規(guī)則，完成規(guī)整化處理；對清數(shù)據(jù)加工成果最終形成數(shù)據(jù)主題集，主題集數(shù)據(jù)落地存儲時同時不斷地進行數(shù)據(jù)校驗、比對，完成不規(guī)范數(shù)據(jù)的清洗和過濾，建立問數(shù)據(jù)質(zhì)量控制部件支持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則需求的手動配置和自動化優(yōu)化建議，依據(jù)歷史運行信息自動調(diào)整算法、閥值、優(yōu)先級建議；支支持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量的數(shù)值、波動、平衡性、關(guān)聯(lián)性、一致性監(jiān)控。數(shù)數(shù)據(jù)質(zhì)量包括數(shù)據(jù)的完整性、唯一性和參考完備性、一致性、及時性、準(zhǔn)確性等，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)重復(fù)、缺少數(shù)據(jù)、錯誤的數(shù)據(jù)值、缺乏數(shù)據(jù)對應(yīng)、錯誤的數(shù)據(jù)依賴、計算錯誤、無效關(guān)聯(lián)、錯誤為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)整合配置需要經(jīng)過配置審分析、連接分析、鍵值分析等，通過箱線圖等統(tǒng)計學(xué)工具，清楚數(shù)據(jù)2)第二維：準(zhǔn)確性，即數(shù)據(jù)能否正確表述實際情況或可核實7)第七維：一致性，即值在所有系統(tǒng)和文件中表示的含義相8)第八維：重復(fù)性，即系統(tǒng)內(nèi)或系統(tǒng)間是否存在特定記錄的不斷地進行數(shù)據(jù)校驗、比對，完成不規(guī)范數(shù)據(jù)的清洗和過濾，容、結(jié)構(gòu)和異常，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量度量并明確目標(biāo)，設(shè)計和實施數(shù)據(jù)質(zhì)量異常和異常值，以便更進一步的探查和分析。數(shù)據(jù)管理員、業(yè)務(wù)分功能，不僅能夠用其進行檢查，而且還能夠修正數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。異常一致之處。一旦明白問題所在，就可以制定或修改業(yè)務(wù)規(guī)則，以從源元數(shù)據(jù)的范圍包括數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)詞典、字段維度、元數(shù)據(jù)管理包括元數(shù)據(jù)定義、存儲、查詢、維護、檢查和分元數(shù)據(jù)的范圍包括數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)詞典、字段維度、元數(shù)據(jù)管理包括元數(shù)據(jù)定義、存儲、查詢、維護、檢查和分元數(shù)據(jù)對象層，通過對元數(shù)據(jù)項進行組裝，形成不同的元數(shù)據(jù)對象，數(shù)據(jù)元的全生命周期管理，并為各業(yè)務(wù)、各委辦局提供數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，在經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換、整合后形成的，并提供對外服務(wù)。由重整合的過程，甚至需要人工干預(yù)，為了保證數(shù)據(jù)的正確性，必須對數(shù)據(jù)服務(wù)是數(shù)據(jù)形成主題庫之后的另一種數(shù)據(jù)共享方式，動態(tài)的問接口，可實現(xiàn)對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、Hadoo種數(shù)據(jù)的統(tǒng)一查詢、檢索訪問。通過該服務(wù)，可以訪問、查詢相關(guān)委數(shù)據(jù)檢索包含關(guān)鍵字檢索、時間/時間段檢索等多維度的檢數(shù)據(jù)服務(wù)嚴(yán)格的訪問權(quán)限控制，支持對單次、固定時間周期等條服務(wù)編排是數(shù)據(jù)服務(wù)發(fā)布之后，將多個不同服務(wù)按照不同需求進運行監(jiān)控，從數(shù)據(jù)庫、軟件、硬件等維度進行系統(tǒng)實時監(jiān)控、運運行監(jiān)控，從數(shù)據(jù)庫、軟件、硬件等維度進行系統(tǒng)實時監(jiān)控、運傳輸監(jiān)控的主要任務(wù)是對平臺本身和流過平臺的數(shù)據(jù)包進數(shù)據(jù)流量和狀態(tài)的監(jiān)控，首先是對于所有通過平臺進行的數(shù)據(jù)總據(jù)狀態(tài)（例如等待處理、正在進行、處理完畢、回執(zhí)收到、處理中斷對平臺自身運行狀態(tài)的查詢和監(jiān)控，是為了確認(rèn)平臺自身的運行是否正常。查詢和監(jiān)控的對象主要是構(gòu)成平臺的各類軟件運行實體對平臺的遠(yuǎn)程監(jiān)控，是指通過監(jiān)控命令的交換，對系統(tǒng)中的遠(yuǎn)端平臺通過網(wǎng)絡(luò)連接了許多不同的節(jié)點，通過監(jiān)控系統(tǒng)能對分布在平臺涉及中心數(shù)據(jù)庫，前置節(jié)點數(shù)據(jù)庫等多套數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，通過通過建設(shè)大數(shù)據(jù)模型管理引擎，為場景模型提供各類業(yè)變化，實現(xiàn)人機交互。數(shù)據(jù)可視化展示服務(wù)，提供一個數(shù)據(jù)可視化集模型數(shù)據(jù)管理包含數(shù)據(jù)讀取和數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)讀取是從數(shù)據(jù)中各省安監(jiān)大數(shù)據(jù)智能管控平臺是基于上述流程進行的模型設(shè)計，開發(fā)和驗證，進而滿足對數(shù)據(jù)分析和挖掘方面的需求。其中，對業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)模型的優(yōu)化是指在模型上線運行后，依據(jù)模型的實際使用情平臺中模型管理模塊，在滿足上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，模型實現(xiàn)動態(tài)從視圖模板中選擇需要的視圖，然后給視圖配置數(shù)據(jù)來源及字段通過可視化管理最終生成可視化視圖庫，擁有視圖調(diào)用可視化業(yè)務(wù)應(yīng)用場景：安全生產(chǎn)形勢評估、事故智能分析、通過行業(yè)安全生產(chǎn)形勢可以對各地區(qū)、行業(yè)安全生產(chǎn)活通過對基礎(chǔ)管理數(shù)據(jù)、系統(tǒng)內(nèi)隱患數(shù)據(jù)、系統(tǒng)外事故風(fēng)險數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、特殊時期數(shù)據(jù)的匹配，形成企業(yè)安全生產(chǎn)管理寬表，使用相關(guān)分析、因子分析、主客觀賦權(quán)等方法確定影響因子及權(quán)重，計2.對全量寬表進行相關(guān)分析、因子分析等，確定重要影響因4.讀取社交媒體、新聞門戶等互聯(lián)網(wǎng)信息，對企業(yè)安全生產(chǎn)運用大數(shù)據(jù)思維，通過企業(yè)外部數(shù)據(jù)對行業(yè)安全生產(chǎn)管理實運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將海量的政府?dāng)?shù)據(jù)加以整合分析，提度，與政府?dāng)?shù)據(jù)生成的評價指數(shù)相互配合，更加立體化地進