敏捷数据分析
智慧园区平台主要包含三大模块：智能化应用系统、绿色节能管理和政务办公服务平台
广州中国科学院软件应用技术研究所开发的智慧园区信息服务平台面向的对象包括园区管理者、运营商、政府部门、企业和业主
用户的多元化对平台的需求各不相同，因此对不同用户的需求进行分析，研究各类应用的面向对象和领域，通过统一服务管理平台实现应用定制化是最终可以面向各类服务对象的关键
智慧园区信息服务平台智能化应用系统是针对园区管理推出的，通过研究各类企事业单位的运行现状和管理需求，所研发的综合智能化管理系统，主要包括考勤、门禁、停车场、电梯控制、访客登记、消费管理、电子巡更、资产管理等园区综合服务应用
其典型应用是广州软件所智慧园区工程中心为南沙区行政中心定制研发的智慧园区信息服务平台
南沙区行政中心智慧园区信息服务平台主要包括智能停车、访客登记、感应式门禁通道管理、电梯控制、会议自动签到以及多功能消费管理六个子系统
采用业内首创的超薄双频rfid复合卡，集成有源和无源芯片于一卡，打造全新的园区智能化管理和自动化的体验模式
有源部分具备优良的远距离自动感应识别效果，用于停车场管理、感应式门禁和会议自动签到等，只需将卡作为工作证佩戴，无需主动刷卡，到达设定的感应距离便可自动识别，大大提高了车辆人员的通行和识别速度
无源部分可存储个人信息、账户资金等内容，具备良好的信息安全加密手段，用于餐饮消费等小额支付场景
无源部分芯片采用国际统一标准，具备16个存储空间，每个存储空间相对独立，可扩展至各种其他应用
同时还可作为一种备用手段，用于停车场管理、门禁管理、电梯管理和会议签到等系统
调查显示，建筑能耗占国民经济总能耗的1/3，空调和照明则占总耗能的80%以上
如何有效解决能源浪费对于园区耗能管理具有十分重大的意义
智慧园区信息服务平台绿色节能管理系统是针对园区能源管控推出的，通过研究各类园区和企事业单位的能源消耗和节能控制需求，所研发的综合节能管理系统，主要包含智能照明管理、空调节能自控和节水控制等系统
其典型应用是东莞松山湖科技产业园区的智慧路灯照明管理系统
B. 如何做数据分析
分析数据前没有明确的目的
其实这点问题大家应该都有存在，就拿我自己说，每天打开网站我都会在第一时间site一下自己的网站，接着就会看一下网站的各项数据，比如IP来源、用户跳出率等，但这些都是些表面的工作，因为之前在A5上看文章，说一个成功的站长应该具有超强的数据分析能力，所以我才增加了数据查看这一个步骤，但说实话这个步骤对我来说并没有什么实质性的帮助，就像高中时老师让我们经常看“错题集”一样，我们知道这是好学生的标准，但当自己真的去看“错题集”的时候，未免会流于形式，趋于面子工程，看了和没看一样，所以既然站长每天都要查看数据了，不如有个目标，比如今天我分析一下用户地区分布怎样，然后因地制宜，加强那个地区的网上影响力等等，做一些真正有益的事情，不让自己看到数据只是一味的自怨自艾。
没有提高时间利用率
大家可能觉得我在扯淡，数据分析怎么会和时间利用率扯上关系，其实并不是这样，做什么事情都要讲究个效率，当大家以为数据分析就是想起什么就做什么的话，那就大错特错了，数据分析掌握一定的步骤，不仅可以节省自己的时间去做网站其他的动作，也可以让自己的分析结果变得更加准确，有说明力。一般情况下，我分析数据会遵循收集数据>>整理数据>>分析数据>>美化表格这几个步骤，因为这几个步骤可以让我的数据得到一个从表面到深层次的过度，打个比方，比如我看到今天的网络贡献IP是2000个，那么我就要总结一下其他的搜索引擎的IP站点数目，然后分析一下贡献率的不同，最后在进行优化的时候着重处理，使得数据不再是单纯的数字，至少为我的网站建设贡献一份力量，所以从这个角度上说，我们在进行数据分析的时候，一定要要预估一下每一个步骤需要花多少时间，哪一步比较重要，需要花更多的时间等，做到有重点的分析。
只收集不分析，数据的作用没被挖掘出来
这点就算是自我批评了，因为就我而言，我经常犯的一个错误就是，数据收集和分析的处理不得当，很多时候我花费在数据收集的环节时间过多，以至于自己手里的数据往往因为时间的不充足而得不到有效地分析，就像自己之前用了1个星期做用户回头率分析，结果最后因为网站改版直接影响到权重，用户点击率直线下降，数据也不具有说明了说明力了。还有一个原因就是自己总觉得以后的时间长着呢，数据先收集着，以后再做分析，就是这样拖拉的心态才使得自己的数据没有丝毫用处，仅仅是空架子而已。所以从这点说，数据分析重点应该在于分析，应该以最快的速度收集完数据，才有更多的时间整理和分析，最后经过分析的数据才是最有价值的。
收集数据“贪婪”，无法进行数据的整理导出
这也是大家的通病，很多时候我们收集数据总会落入大、杂的误区，不管什么内容通通收录帐下，这样长久以来就会让网站表格里的内容越来越多，上次我做表格的时候，数据直接填到了最后一页，让我看的自己都晕了，还怎么谈数据的分析和总结呢?所以站长在进行数据分析的时候，一定要做到有的放矢，不能照单全收，收集数据的时候就应该先过滤一下，什么数据对于网站有帮助，什么数据只是参考价值，做到心里有数，这样可以减少工作量，也能让日后的分析过程变得轻松一点。
不能用数据进行有效地“举一反三”
很多时候我们应该透过表面看本质，看到自己的用户跳出率很高，那么我们就要对用户IP来源、用户主要分布地区、用户回头率等进行一系列的分析，然后再做一个表格进行有效地整理，而不是看着用户跳出率这一个表单而“黯然神伤”，毕竟一个数据不能说明问题，只能显现问题，所以我们要分析排名前十的某类网站，那就要知道这个行业什么样的网站才是最好的，最好的行业网站应该具备什么条件，把这些条件列出来，然后根据条件去收集网站的数据，最后满足所有条件的网站就是最好的行业网站之一了。
EXCEL不美观，不清晰
通常情况下，我们做数据分析的时候会采用excel表格记录，而一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据，还能让我们静下心来分析数据，试想一个标满数据、红线的表格怎么会让我们在第一时间找到自己想知道的事情呢?所以从这个角度上讲，站长应该多联系一下excel，多出一份漂亮的数据分析，不仅可以让自己快速找到网站存在的毛病，还能让自己看的舒服点，一举两得。
还是执行力的问题
这点就算我提一百遍，还是有很多站长不以为然，因为即使我们不分析数据，网站还是会运转，并不会因为我们分析数据而使网站发展更加顺利，同样不去分析数据也不会给网站带来直接的弊端，更重要的是站长每天都有很多其他工作需要做，数据分析说实话很费时间，所以基于数据分析没有即时利益，很多站长放弃了，对于这个我不想多说什么，我只打一个比喻，你处于一个高污染的环境，你觉得是一天做一个检查安全呢，还是一年做一次检查安全呢?有些“毛病”还是及早发现比较好，你觉得呢?!
C. 好用的数据分析工具有哪些
数据分析再怎么说也是一个专业的领域，没有数学、统计学、数据库这些知识的支撑，对于我们这些市场、业务的人员来说，难度真的不是一点点。从国外一线大牌到国内宣传造势强大的品牌，我基本试用了一个遍，总结一句话“人人都是数据分析师”这个坑实在太大，所有的数据分析工具无论宣传怎样，都有一定的学习成本，尤其是要深入业务实际。今天就我们用过的几款工具简单总结一下，与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
经过多家产品的试用，个人感觉无论功能怎样的工具，都需要一定的学习成本，因为数据分析毕竟是一个专业的领域，每一个工具都有自己的设计逻辑和操作方式，只是有难有易罢了！在选择工具的时候，需要结合自己的实际业务需求出发，进行总结和对比。可以申请试用哦！