利用大数据的项目

利用大数据的项目合同编号：__________合同双方：甲方：名称：__________地址：__________联系人：__________联系电话：__________电子邮箱：__________乙方：名称：__________地址：__________联系人：__________联系电话：__________电子邮箱：__________鉴于甲方拥有利用大数据的项目需求，乙方具备提供相关服务的能力，经双方友好协商，特订立本合同，以便共同遵守。第一条项目内容1.1本项目涉及利用大数据进行__________（项目具体内容）。（1）大数据采集与处理；（2）数据分析与挖掘；（3）数据可视化；（4）项目实施与技术支持；（5）其他相关服务。第二条项目进度及期限2.1本项目预计开始时间为__________年__________月__________日，结束时间为__________年__________月__________日。2.2乙方应按照甲方的要求，确保项目进度如下：（1）__________阶段：__________年__________月__________日前；（2）__________阶段：__________年__________月__________日前；（3）__________阶段：__________年__________月__________日前。2.3乙方如因特殊情况需调整项目进度，应提前通知甲方，并协商解决。第三条技术标准及质量要求3.1乙方应按照甲方的技术要求及质量标准，提供本项目服务。3.2乙方应保证其提供的技术及数据安全可靠，不得含有病毒、恶意代码等有害物质。3.3乙方应对本项目中的关键技术及商业秘密保密，不得泄露给第三方。第四条费用及支付4.1本项目费用为人民币__________元（大写：_______________________元整）。（1）合同签订后__________日内，支付人民币__________元作为预付款；（2）项目验收合格后，支付人民币__________元作为尾款。4.3乙方开具正规发票，甲方按国家相关规定予以报销。第五条项目验收5.1项目验收标准：（1）乙方按照甲方要求完成项目各项任务；（2）项目成果符合甲方技术要求及质量标准；（3）甲方对项目成果满意。5.2项目验收程序：（1）甲方在项目完成后__________日内进行初步验收；（2）乙方协助甲方进行详细验收；（3）甲方在验收合格后__________日内出具验收报告。第六条违约责任6.1乙方未按照约定时间、质量完成项目的，应按照合同约定承担违约责任。6.2甲方未按照约定时间支付费用的，应按照合同约定承担违约责任。6.3双方的其他违约行为，应按照合同约定承担相应的违约责任。第七条争议解决7.1双方在履行合同过程中发生的争议，应通过友好协商解决；协商不成的，可以向有管辖权的人民法院提起诉讼。第八条其他约定8.1本合同一式两份，甲、乙双方各执一份。8.2本合同自双方签字（或盖章）之日起生效，有效期为__________年。8.3本合同未尽事宜，双方可另行协商补充。甲方（盖章）：__________乙方（盖章）：__________代表（签名）：__________代表（签名）：__________签订日期：__________年__________月__________日一、附件列表：1.项目需求说明书2.技术方案文档3.数据安全协议4.用户手册5.验收标准和方法6.项目进度计划表7.费用明细表8.乙方提供的相关资质证明9.甲方提供的相关业务许可二、违约行为及认定：1.乙方未按照约定时间、质量完成项目的，属于违约行为。2.甲方未按照约定时间支付费用的，属于违约行为。3.双方未按照合同约定履行其他义务的，属于违约行为。三、法律名词及解释：1.大数据：指规模巨大、类型繁多的数据集合，可通过大数据技术进行采集、存储、处理、分析和挖掘，以发现有价值的信息。2.数据采集：指从各种数据源获取原始数据的过程。3.数据分析：指对采集到的数据进行整理、处理和分析，以提取有价值的信息。4.数据挖掘：指从大量数据中发现隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。5.数据可视化：指将数据以图形、图像等形式展示，以便更直观地理解和分析数据。6.违约行为：指合同一方未履行合同约定的义务的行为。四、执行中遇到的问题及解决办法：1.问题：项目进度延误解决办法：双方协商调整项目进度计划，必要时乙方增加人力、加班赶工。2.问题：数据质量不符合要求解决办法：乙方重新采集、处理数据，直至满足甲方要求。3.问题：技术支持不足解决办法：乙方加强技术支持团队，提供远程或现场支持。4.问题：甲方支付延迟解决办法：甲方按照合同约定按时支付，必要时双方协商解决支付问题。5.问题：项目成果验收不合格解决办法：乙方根据甲方反馈进行修改和完善，直至验收合格。五、所有应用场景：1.企业级数据挖掘