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工業場景

場景1：供應鏈優化

背景：汽車制造業十分重視供應鏈管理,通過提高供應鏈效率,降低生產/倉儲成本，拓展利潤空間，提高服務質量。對提高整體公司的市場競爭力具有關鍵性作用。 需求：通過RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術使企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，通過供應鏈上的大數據采集和分析，幫助企業持續進行供應鏈改進和優化。

場景2：產品故障診斷與預測

背景：自動化設備在使用過程中，會有很多不定性的設備故障。特別在食品或醫藥行業某些關鍵工藝段，設備的不確定性宕機帶直接帶來幾百萬級的損失。 需求：建立一套模型，可以針對性預估此類設備的宕機狀況，基于大數據進行算法分析，并通過提前布置人力或保養措施來盡可能減少宕機帶來的損失。

場景3：生產計劃與排程

背景：現階段，在離散生產行業里面，多品種，少批量已經成了一個行業特色. 針對此類行業(比如機加工行業)的高級排產系統也就成了業界一大難題。 需求：在客戶不定期訂單，機臺不定性宕機，人員技能參差不齊，原材料隨時短缺的等情形下，怎么實現做一個能實用的詳細生產計劃，能根據這個計劃合理安排后續的生產盡可能滿足各個客戶的交期。

場景4：加速產品創新

背景：隨著工業4.0及“互聯網+”浪潮的沖擊及品質消費的不斷升級，中國制造業正面臨著一觸即發的轉型風口。如何針對用戶的個性化需求做出快速反應，為用戶提供更好的產品和服務，如何做到將用戶的創意和需求真正變成產品交付到用戶手中，成為傳統制造企業成功轉型的關鍵。 需求：打造智慧產品采集用戶使用數據與產品運行數據，利用大數據對產品持續進行優化創新，從而提升市場競爭力。

場景5：節能

背景：伴隨著PM2.5不斷升高，低碳節能是未來發展趨勢，建筑作為城市中不可或缺的一部分，在節能方面更應受到重視。 需求：準確預測大型商業或者公共建筑的負荷功率對于建筑能源管理和節能十分重要。依賴于這些預測的負荷功率，運營管理人員、售電公司等主體可以提前制定和優化用電計劃，結合蓄電池儲能、分時電價、可再生能源發電情況等信息，達到綠色節能和降低運營成本的目的。（此場景將提供相關數據，選擇該場景并使用數據的選手請在提交的文件夾中附上答案。）

泛娛樂場景

場景1：大數據對影視業的核心價值：精準受眾畫像

互聯網時代，“受眾偏好”是影視劇成敗的重要因素。而大數據對影視產業鏈的核心價值正是“精準受眾畫像”。它主要通過各色各樣的“標簽”來實現，從而促使立項、策劃、制作、宣發、播映等環節的循環聯動，而不再像以前傳統影視生產模式的單向傳播。 需求：參賽者用大數據描述精準受眾畫像

場景2：大數據協助內容生產決策 影視行業本質上還是一個內容為王的領域。影視劇進入IP時代后，劇本話題性如何、人物關系與網絡關系如何；拍什么、誰來拍、誰來演、怎么播、拍什么類型等，都在大數據分析的基礎上，采取C2B的模式，根據市場需求和受眾需求進行創作。 需求：利用大數據技術分析特定受眾年齡結構、文化程度、地域分布、興趣表現、評論熱詞、喜歡的演員和導演、歷史觀影、觀劇風格等，為C2B內容創作乃至影視劇制作提供決策依據。

場景3：影視IP孵化開發 泛娛樂產業的核心思路在于IP價值的發掘和重塑。一批由網絡文學、動漫改編而來的電視劇、電影、網絡劇受到熱捧，大批資本涌入影視娛樂產業。但IP影視化機遇與挑戰并存，業界在IP立項、開發、影視化及廣告招商過程中面臨內容創作不成熟、IP估值過高、投資風險大等等諸多痛點。如何使用大數據發現潛力IP、評估IP價值、加速IP孵化？ 需求：使用大數據技術和人工智能算法，對影視IP的評估、交易、孵化等環節進行分析，提出解決方案智慧問診系統，為孵化投資提供決策依據。

場景4：游戲IP孵化開發 隨著大數據的驅動和泛娛樂業務相互協同發展，文學、游戲、影視、動漫等內容源之間會迸發出更加深層的聯動效應。任何一方的用戶都有可能成為其他方的潛在用戶，用戶的活躍也將逐漸改變不同產品形態之間的聯系。 需求：通過大數據幫助公司有效地分析目標用戶的需求方向，并實時運用于產品策劃、研發的各個環節，通過大規模數據模型優化IP選題和制作水平，上線前預估盈利能力等。

場景5：影視營銷策略和運營效率 不同的影視作品，擁有不同的受眾群體，其營銷推廣渠道、策略也不盡相同。首映會在哪個城市、哪家影院辦，平面廣告貼在哪個公車站，向誰推送衍伸品廣告，都將基于大數據做決策，而不是經驗或者隨機。某類型影視劇擁有怎樣的受眾群體？受眾群體的特點及匯集渠道在哪？如何使用大數據預測影視營銷的爆點？如何推動影視內容和品牌創意營銷？ 需求：通過大數據技術和人工智能算法指導影視制作公司進行精準營銷，提高運營效率。