登录后查看消息通知
遇见数据集
金卡智能集团股份有限公司

金卡智能集团股份有限公司

企业

金卡智能集团股份有限公司成立于2004年,属计算机、通信和其他电子设备制造业,主营信息系统集成服务,电子设备及电子元器件。面向燃气安全监控、时序预测、燃气管网风险管理等领域提供数据服务,开放燃气终端报警自适应阈值数据(燃气安全监控、时序预测)、燃气管网及负荷风险联动模型数据(燃气管网风险管理、预测分析)、中原地区多日不用气及户内安全风险告警数据(独居老人、安全风险评估),支撑预警干预与风险管控。

燃气安全监控时序预测燃气管网风险管理电子通信设备高新技术企业
成立于 2004 年浙江省http://www.jinka.cn/marketing@china-goldcard.com

数据概览

57
数据集总量
1,305
总浏览量
0
关注人数
2025-05-29
最近更新
分类统计

相关机构

  • 铨
    铨盛聚碳科技股份有限公司
    拥有数据集:3个
    企业
  • 湖
    湖北汉江之星科技有限公司
    拥有数据集:3个
    企业
  • 深
    深圳市智搜信息技术有限公司
    拥有数据集:3个
    企业
  • 盐
    盐城兴北实业投资有限公司
    拥有数据集:3个
    企业
  • 航
    航天万源云数据河北有限公司
    拥有数据集:3个
    企业

数据集列表

杭州市三大运营商通讯质量评估数据
通讯质量评估
数据分析
通过大数据分析某地区各个运营商的抄表率,评估各个运营商的通讯质量,反馈给燃气公司,燃气公司根据通讯质量排名可以后续进一步问询表具供应商燃气公司,确认通讯模组型号,为后续采购安装新燃气表适配选用移动、联通、电信通信模组参考;也可为城市建设运营商基站信号覆盖情况提供参考。1、数据获取 在金卡物联网采集平台上获取地区、运营商、运营商设备总数、运营商每日通讯设备总数、抄表日期。 2、规则设定 根据运营商设备总数、运营商每日通讯设备总数、抄表日期等信息,运营商每日通讯设备总数/运营商设备总数*100%,计算出单日运营商抄表率。根据单日运营商抄表率,按照分级规则单日运营商抄表率>=96%定义为高,94%<=单日运营商抄表率<96%定义为中,单日运营商抄表率<94%定义为低,对运营商通讯质量等级进行分级。 3、结果输出 运营商通讯质量等级 4、问题处置 根据该地区的运营商通讯质量等级分布,燃气公司可以为后续的燃气表适配通信模组提供参考;也可为城市建设运营商基站信号覆盖情况提供参考
浙江省数据知识产权登记平台2025-05-28 更新450
西南地区缴费渠道及缴费模式分析数据
缴费分析
运营优化
对于燃气费用缴费运营公司而言,用户缴纳的费用其可以获得收益,对于用户而言,先交费还是后交费,缴费平台是否便利,以及平台是否给予优惠都对其缴费行为有影响。通过大数据分析该地区用户喜欢的缴费渠道和缴费模式,有利于运营公司开展对缴费渠道商的谈判,提升其运营收益。1、获取不同地区的数据,缴费渠道:支付宝、微信、营业厅、一体机,缴费模式:预付费/后付费,设备类型、地址区域等信息;2、结合各区域的技术发展(信号覆盖),用户习惯(缴费时间、月度用气量)等信息,对缴费渠道及模式进行分析;3、通过构建决策树或随机森林模型,得出各区域缴费渠道的可扩展度。
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-13 更新280
中原地区缴费渠道及缴费模式分析数据
缴费分析
数据建模
对于燃气费用缴费运营公司而言,用户缴纳的费用其可以获得收益,对于用户而言,先交费还是后交费,缴费平台是否便利,以及平台是否给予优惠都对其缴费行为有影响。通过大数据分析该地区用户喜欢的缴费渠道和缴费模式,有利于运营公司开展对缴费渠道商的谈判,提升其运营收益。1、获取不同地区的数据,缴费渠道:支付宝、微信、营业厅、一体机,缴费模式:预付费/后付费,设备类型、地址区域等信息;2、结合各区域的技术发展(信号覆盖),用户习惯(缴费时间、月度用气量)等信息,对缴费渠道及模式进行分析;3、通过构建决策树或随机森林模型,得出各区域缴费渠道的可扩展度。
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-13 更新170
京津冀地区缴费渠道及缴费模式分析数据
缴费分析
运营优化
对于燃气费用缴费运营公司而言,用户缴纳的费用其可以获得收益,对于用户而言,先交费还是后交费,缴费平台是否便利,以及平台是否给予优惠都对其缴费行为有影响。通过大数据分析该地区用户喜欢的缴费渠道和缴费模式,有利于运营公司开展对缴费渠道商的谈判,提升其运营收益。1、获取不同地区的数据,缴费渠道:支付宝、微信、营业厅、一体机,缴费模式:预付费/后付费,设备类型、地址区域等信息;2、结合各区域的技术发展(信号覆盖),用户习惯(缴费时间、月度用气量)等信息,对缴费渠道及模式进行分析;3、通过构建决策树或随机森林模型,得出各区域缴费渠道的可扩展度。
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-13 更新340
西南地区基于压力监测的用气安全异常预警数据
燃气安全
机器学习
通过大数据分析燃气用户的表具压力值数据,结合历史压力数据和用气设备信息,分享压力异常规律,计算压力异常风险区间值,对实际使用中的风险及时预警,预防燃气事故。1、获取地区、户号、预警时间、预警时压力、预警时小时用气量、同时期地区最大用气量、同时期地区最小用气量、同时期地区平均用气量、是否安装壁挂炉、是否安装热水器、表具型号、口径等数据项 2、分析用气压力异常的规律、识别用户用气高峰和低峰期关联规律,根据用气量数据获取平均值、峰值、波动率,结合用户用气环境和季节变化给出压力异常发生与用气行为特征的关联规律 3、使用机器学习算法(随机森林、支持向量机、神经网络等)进行分类或回归分析识别用户异常用气行为、计算出用气安全系数、划分风险区间进行精准预警。 4、根据计算的压力异常风险区间值,及时向用户和燃气公司是否发出预警,防止潜在的燃气事故。
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-13 更新200
吉林省缴费渠道及缴费模式分析数据
燃气缴费
数据分析
对于燃气费用缴费运营公司而言,用户缴纳的费用其可以获得收益,对于用户而言,先交费还是后交费,缴费平台是否便利,以及平台是否给予优惠都对其缴费行为有影响。通过大数据分析该地区用户喜欢的缴费渠道和缴费模式,有利于运营公司开展对缴费渠道商的谈判,提升其运营收益。1、获取不同地区的数据,缴费渠道:支付宝、微信、营业厅、一体机,缴费模式:预付费/后付费,设备类型、地址区域等信息;2、结合各区域的技术发展(信号覆盖),用户习惯(缴费时间、月度用气量)等信息,对缴费渠道及模式进行分析;3、通过构建决策树或随机森林模型,得出各区域缴费渠道的可扩展度。
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-13 更新160
东南沿海地区缴费渠道及缴费模式分析数据
缴费分析
运营优化
对于燃气费用缴费运营公司而言,用户缴纳的费用其可以获得收益,对于用户而言,先交费还是后交费,缴费平台是否便利,以及平台是否给予优惠都对其缴费行为有影响。通过大数据分析该地区用户喜欢的缴费渠道和缴费模式,有利于运营公司开展对缴费渠道商的谈判,提升其运营收益。1、获取不同地区的数据,缴费渠道:支付宝、微信、营业厅、一体机,缴费模式:预付费/后付费,设备类型、地址区域等信息;2、结合各区域的技术发展(信号覆盖),用户习惯(缴费时间、月度用气量)等信息,对缴费渠道及模式进行分析;3、通过构建决策树或随机森林模型,得出各区域缴费渠道的可扩展度。
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-13 更新120
西北地区缴费渠道及缴费模式分析数据
缴费分析
策略优化
对于燃气费用缴费运营公司而言,用户缴纳的费用其可以获得收益,对于用户而言,先交费还是后交费,缴费平台是否便利,以及平台是否给予优惠都对其缴费行为有影响。通过大数据分析该地区用户喜欢的缴费渠道和缴费模式,有利于运营公司开展对缴费渠道商的谈判,提升其运营收益。1、获取不同地区的数据,缴费渠道:支付宝、微信、营业厅、一体机,缴费模式:预付费/后付费,设备类型、地址区域等信息;2、结合各区域的技术发展(信号覆盖),用户习惯(缴费时间、月度用气量)等信息,对缴费渠道及模式进行分析;3、通过构建决策树或随机森林模型,得出各区域缴费渠道的可扩展度。
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-13 更新120
吉林省基于压力监测的用气安全异常预警数据
燃气安全
机器学习
通过大数据分析燃气用户的表具压力值数据,结合历史压力数据和用气设备信息,分享压力异常规律,计算压力异常风险区间值,对实际使用中的风险及时预警,预防燃气事故。1、获取地区、户号、预警时间、预警时压力、预警时小时用气量、同时期地区最大用气量、同时期地区最小用气量、同时期地区平均用气量、是否安装壁挂炉、是否安装热水器、表具型号、口径等数据项 2、分析用气压力异常的规律、识别用户用气高峰和低峰期关联规律,根据用气量数据获取平均值、峰值、波动率,结合用户用气环境和季节变化给出压力异常发生与用气行为特征的关联规律 3、使用机器学习算法(随机森林、支持向量机、神经网络等)进行分类或回归分析识别用户异常用气行为、计算出用气安全系数、划分风险区间进行精准预警。 4、根据计算的压力异常风险区间值,及时向用户和燃气公司是否发出预警,防止潜在的燃气事故。
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-13 更新190
东南沿海地区基于压力监测的用气安全异常预警数据
用气安全
数据分析
通过大数据分析燃气用户的表具压力值数据,结合历史压力数据和用气设备信息,分享压力异常规律,计算压力异常风险区间值,对实际使用中的风险及时预警,预防燃气事故。1、获取地区、户号、预警时间、预警时压力、预警时小时用气量、同时期地区最大用气量、同时期地区最小用气量、同时期地区平均用气量、是否安装壁挂炉、是否安装热水器、表具型号、口径等数据项 2、分析用气压力异常的规律、识别用户用气高峰和低峰期关联规律,根据用气量数据获取平均值、峰值、波动率,结合用户用气环境和季节变化给出压力异常发生与用气行为特征的关联规律 3、使用机器学习算法(随机森林、支持向量机、神经网络等)进行分类或回归分析识别用户异常用气行为、计算出用气安全系数、划分风险区间进行精准预警。 4、根据计算的压力异常风险区间值,及时向用户和燃气公司是否发出预警,防止潜在的燃气事故。
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-13 更新370
关于我们
遇见数据集——让每个数据集都被发现,让每一次遇见都有价值。
数发科官网www.sfktec.com
联系我们
selectdataset@iotsh.com.cn
商业合作
数据驱动未来,携手共赢发展
© 2023-2026 上海数据发展科技有限责任公司 版权所有
沪ICP备17003045号-15沪公网安备31010402336585号
热门搜索