目前，大数据的应用非常广泛。那么，如何挖掘大數据的价值，来帮助政府解决实际的问题，我们在这边做了很多年的研究，接下来我将做一些具体应用层面的展示。我们可以看到全球智能终端的数据大概有50亿条，最核心、最集中的数据还是在中国，密集度非常高。
我们为什么叫做从城市观象台“观”城市，分析所有城市的动向呢？
因为我们在这个基础上做了大量的数据积累，基于TalkingData移动设备位置数据，分析整个城市人口分布、人口变化、人口流动，职住等，再结合空间地图分析可以应用于人口统计、城市规划、交通运营、旅游管理以及社会安全等领域，帮助相关部门做一些人口决策支撑。
既然来到青岛，我就举个关于青岛旅游的例子。青岛是个旅游城市，我们在今年4月1日至5日，把青岛游客来源地分布做了统计和排名，分析了前十位的省份分布，河南省排在首位，其次是省内以及周边省的游客。我们还给每一个人做具体画像：女性占比多，且游客以家庭为单位的人群为主，26～35岁人群占比52.27%，整体看游客以家庭人群为主，消费兴趣以服装鞋帽、餐饮为主。青岛游客热力图反映了青岛整个城区游客的分布情况，可以看到青岛市区、崂山区、黄岛区游客聚集。
大家在冬天都非常喜欢去滑雪，全国冰雪旅游人群主要集中在东北、华北、东部沿海地区这三大核心区域，以及中西部省会城市的次核心区域，长三角、珠三角地区是南方最主要的冰雪旅游人群聚集地。我们也在这方面帮助当地的旅游部门做了很多工作。从黑龙江的一个冰雪节的热力图上可以看到，黑龙江省冰雪旅游景区客源地覆盖全国，省外游客主要来自京津、长三角以及珠三角地区，而北京市冰雪旅游景区客源地主要集中在京津冀一带，以及上海和广东。吉林省冰雪旅游景区的外地游客主要来自周边的沈阳、哈尔滨，以及北上广深这四大城市，而辽宁省冰雪旅游景区以省内游客为主，外地游客主要来自北京。河北省冰雪旅游景区游客主要来自冀北、京津一带，而内蒙古各景区冬季游客以周边省份和北京、广东为主。
许多游客喜欢在冬季或夏季去新疆阿勒泰。阿勒泰是全国著名的旅游胜地，闻名遐迩的喀纳斯湖风景区吸引着大量的国内外游客。从阿勒泰旅游部门的历史统计数据，以往每年到喀纳斯的游客大概为1000到2000万。2016年，我们帮助喀纳斯当地的旅游委做了深度分析，实际上2016年到喀纳斯的真实游客人数只有353万人，女性占比55%。另外从2016年阿勒泰地区客群的年龄分布来看，占比最多的年龄段是26～35岁，占比53%，其次是19～25岁，占比21%，第三是36～45岁，占比17%。三个年龄段总计占比达到91%，说明19～45岁年龄段的游客是阿勒泰旅游的客源主力军。从2016年阿勒泰地区客源地（省/市/区）来看，新疆自治区区内的客源最多且远高于其他地区。针对这些情况，我们做了一些能够提升当地景区的规划，以及能更好地服务游客的服务项目。
回归到城市里面的人，TalkingData其实是在打造一个数据生态。目前，我们有51个智能数据的覆盖终端，用户大概有6.5亿。我们在整个城市人口的特征分析上也做了360度的洞察，即基于TalkingData移动设备属性、线上/线下行为数据、位置数据，结合城市各类数据，形成对人口特征深度刻画和洞察。
在大数据的分析层面，我们做了城市产业、公共服务资源的特征分析，助力政府资源合理规划配置。在城市建设方面，我们需要分析整个人口的基础属性，比如来源地、常驻地、行为偏好、位置轨迹、通行分布等情况，这些可以应用在大量规划决策的业务当中。例如，基于TalkingData移动位置数据，结合运营商数据，实时分析城市交通路况、城市高速路况、城际出行，利用大数据能力支持道路规划、交通调查、交通运营、路况监测，提供决策支撑。基于TalkingData数据的统计分析，帮助政府合理规划加速实现新型城镇化建设，改善区域的服务，提升生活的品质。
以上是我们积累的一部分应用场景。我们公司命名为TalkingData，公司重视用数据说话，用数据真正帮助用户解决实际问题。我们目前总部是在北京，上海、深圳都有办公室，同时在美国的硅谷成立了大数据的创新实验室，联合当地的斯坦福大学等院校做一些创新性的研究。
我们希望在中国大数据的领域，搭建一个开放的生态圈，与合作伙伴一起帮助政府和企业实现数据的最大价值。在金融、商圈、航空、旅游方面，我们帮助客户做一些获客，同时利用自己海量的数据和算法帮助用户解决问题。我们目前在国有银行覆盖率达40%，对银行、券商做了大量深度的研究。TalkingData开办了腾云大学，致力于让数据科学在国内能够更加普及，来弥补国内对数据科学领域了解的欠缺，让他们的数据科学家能够更有力地支持传统企业利用数据解决实际问题。我们有很多专业的数据科学家，联合行业内的数据专家，会定期跟我们的合作伙伴和用户做一些技术层面和业务层面的分享。
