基于数据智能分析的高校创业人才培养机理研究

研究基于灰狼优化极限学习机(GWO-ELM)的数据智能分析,建立高校学生创业人才培养的预测模型,对人才培养过程中学生的创业意向进行准确预测。结果表明:创业是可培养的,高校创业人才培养体系具有“叠加质变”的特征,创业人才培养中各要素的影响强度不一,而学生主体要素具有“内生成长”的特征。基于此,文章提出了加强顶层设计,增强多重知识网络的嵌入;注重精准施策,强化关键性教育因素的正向影响;强化主动性人格的培养,激发学生的创业动机和行为等建议。

基于大数据技术的医院财务数据智能分析及应用

随着大数据技术的逐渐成熟与普及,医院作为医疗健康领域的核心机构,正在积极探索大数据在财务管理中的应用路径。在面对日益复杂的医院运营环境时,医院科学、有效地进行财务数据分析显得尤为重要。文章首先阐述医院财务数据的特性及管理中存在的问题,然后列举财务数据智能分析方法,如数据预处理与清洗、数据建模与分析工具、智能分析技术与算法的应用、可视化与交互式分析等,旨在帮助医院优化财务管理方式,提高决策效率,预防财务风险,并更好地为患者服务。

大规模抽水蓄能电站设备状态大数据智能分析系统

实施背景随着南网储能公司所辖电站越来越多,传统设备资产运维管理模式与人力资源、设备可靠性要求日益提升的矛盾日益显现,需要应用数字技术为业务赋能,推动电站设备管理数字化转型,提高劳动生产率,提高运维效益与设备运行可靠性,助力南方电网公司高质量发展。

工业大数据智能分析与应用创新团队建设探究

随着信息化、数字化、智能化的快速发展,新一代信息技术产业逐渐替代传统产业成为新的支柱产业,新的信息技术融入工业企业产业链的各个环节,物联网、大数据、人工智能、云平台、通信等新兴技术在工业企业中得到全面的应用推广。大数据、工业互联网、人工智能、物联网等技术正在引领着工业朝着智能化方向发展,以工业互联网为关键要素的新一代技术正逐渐成为企业进行转型升级的利器,这不仅成为宏观层面的行业共识,也正在从微观层面为企业带来有效的价值。然而,工业互联网的发展,还面临数据资源呆滞、数据管理不透明、数据孤岛等问题,以及企业实际效益不明显等挑战。为此,工业大数据智能分析与应用创新团队的建设也迫切进入新的发展阶段,成了影响企业和国家未来发展的一项重要因素,创新团队与工业转型升级之间有着非常紧密的联系。文章主要分析了双高建设背景下工业大数据智能分析与应用创新团队的建设中存在的问题以及如何快速发展。

互联网招聘大数据智能分析——评《大数据优秀产品、服务和应用解决方案案例集》

大数据时代的到来,使各种大数据衍生产品、服务及应用技术应运而生,让人们全方位感受到大数据带来的便利。不仅在家居生活、交通出行、休闲娱乐等方面,人们可以依靠大数据提供的便利来规划自己的生活;在企业职场,招聘者和求职者同样享受这场“数据风暴”为企业和工作带来的惊喜。

高校教师专业发展数据智能分析系统的应用研究

高校在教师专业发展评价过程中积累的大量历史数据中蕴含教师专业发展的规律、趋势等有重要价值的信息,而数据智能分析技术尤其适用。通过建立教师发展数据仓库,以教师的职称、学历、教龄、指标等维度展开分析,发现其中的规律。结果表明,分析系统能够快速发现教师发展过程中的影响因素,对教师发展相关决策提供重要数据支持。

基于数据挖掘的电网数据智能分析的研究

数据挖掘是对数据进行分析理解,揭示数据内部关联规则的一门技术,是数据分析的主要手段之一。它能够从大量有噪音的数据中,挖掘出其蕴藏的知识信息。其挖掘模式主要包括聚类模式、序列模式、关联模式、分类模式等。电网数据智能分析系统运用数据挖掘算法,对电网的设备信息、运行数据、日报数据进行分析,清理大量初始数据,按照电网运行的特点,分析和因素有关的数据,将其记录到数据库,通过相应的挖掘算法,获得所需的数据,从而为电网的安全运行提供理论基础和支持。本文主要论述了数据挖掘的概念、模型,电网数据智能分析系统的设计模式、体系等,对有关技术进行简单的分析。

基于大数据智能分析的教育装备精准化管理策略和实践研究

教育装备作为教育发展的物质基础和支撑条件,在教育教学中的作用愈加凸显。基于大数据智能分析技术,运用信息化管理手段,进行精准化管理以提高教育装备使用效益,是发挥教育装备最大应用效益行之有效的策略。

大数据智能分析在铸造企业人力资源管理中的应用

大数据技术以其强大的数据搜集、计算、分析、整合以及模拟预测能力,让人类对事物发展的特征能够形成前所未有的透彻理解。在经济领域,以大数据为代表的互联网技术的飞速发展让现代企业的运营管理走上了更加高效、便捷的道路,为企业的生产、经营、销售、管理等多个环节提供了强大的助力,让企业能够以最低廉的成本获得最大的收益,可以说,大数据技术的应用是不亚于电力革命的一次伟大技术进步。

多种环境信息管理系统的数据智能分析研究——基于四川省第二次全国污染源普查数据采集与管理系统整合

对第二次全国污染源普查、环境统计、排污许可证管理等多个环境信息管理系统进行了梳理和现状分析。结果表明第二次全国污染源普查系统缺乏后期数据动态更新,降低了应用价值;环境统计数据真实性有待检验,系统结构老旧,存储空间不满足要求;排污许可证系统专业性要求高,且系统数据待填充;固定污染源综合监管平台和重点污染源监测数据管理与共享平台统计源不全面,源指标不充分;重点区域、流域环境监测自动站针对水和大气环境质量现状,缺乏污染源产排量信息;各数据系统存在管理应用系统、数据库和管理层级多样化,数据指标和采集范围不统一等问题。以问题为导向,提出包括数据归集技术、数据清洗技术、数据展示技术、数据安全性保障等步骤的数据智能分析研究方法,探索生态环境大数据管理的应用前景,助力精准治污。

基于网络的多节点中医体质自主测评与数据智能分析系统

中医体质是评价体质状况的内在本质,揭示体质的主要矛盾,在体质评价中占主导地位,是诊断体质状况的"本"。根据中医体质基础理论,提出了中医体质自主评测与数据智能分析系统的体系结构,设计了系统功能模块。以医院体检者为研究实例,实现了系统的总体设计,有效地解决了中医体质类型数据的采集、存储、分析和可视化表达问题。最后,通过实际应用,验证了系统的有效性和实用性。

大数据智能分析及数据挖掘探讨

大数据智能分析和数据信息的挖掘指的是由大量的数据信息中提取更根本以及更实用的具有统计规律的信息的一类关键方法,也是挖掘有价值信息的重要方式。使用文献研究方法以及系统方法,对于大数据智能分析和数据信息挖掘方法实施介绍,提出此方法涉及到的核心技术,对此类技术实施介绍,给出大数据信息挖掘种类、流程及实际应用,并说明大数据挖掘技术的相关技术,期望为大数据智能分析及数据挖掘的工作提供参考。

基于大数据智能分析的可视化技术研究

如何从海量的数据中提取有用信息,并对提取的信息进行分析、智能化处理,以及对分析结果进行可视化处理,将数据信息以最直观的形式展现出来,这是当前大数据研究需要处理的一系列问题。为此,重点探究了怎样实现数据智能可视化,为推动数据智能化的不断发展提供帮助。

面向企业创新服务的大数据智能分析机制探讨

大数据智能分析是企业技术创新的新希望，也是科技信息机构在服务转型的压力下所面临的新机遇。应用大数据智能分析，企业可以从海量多样的数据中，深入挖掘并呈现满足创新需求的各种关联信息，获得洞悉，并做出更为准确的创新决策。文章面向企业技术创新服务，讨论大数据智能分析系统的机制，并以大数据类型——结构化和非结构化数据为中心，介绍它们不同的处理技术。由于计算机处理结构化数据的简易性和精准性，文章将数据的结构化处理技术作为主要的议题进行讨论，介绍实用的标准技术DITA。最后，以作者研发项目为例，介绍与大数据分析有关的工作及展望。

基于Python的在线教育数据智能分析应用研究

随着移动互联网的发展与应用普及,在线教育已成为主流的学习模式之一,在线教育数据的智能分析应用需求日趋迫切。文章首先厘清了在线教育数据智能处理中的常见问题,然后介绍了基于Python的表格数据处理技术和数据可视化技术,接着开发了一套在线教育数据智能处理分析程序,最后基于小鹅通平台导出的在线教育数据加以实践应用。应用结果表明,程序强大的处理分析能力可以提高工作效率与教学有效性。

基于医用耗材精细化管理的智能大数据成本分析研究

目的 实现对医用耗材的智能大数据成本分析,提升医疗机构医用耗材成本控制管理水平。方法 基于医用耗材SPD精细化管理及供应链延伸服务,建立医用耗材商品字典多维度分类、科室成本核算分析、术式成本核算分析,引入BI智能大数据分析平台工具,控制医用耗材使用及管理成本。选取2022年11月科室二级库房的补货流程中各环节花费时间为实验组数据。对照组由医护人员按照传统模式的业务步骤进行模拟计时,然后比较实验组和对照组在耗材申领、耗材核对、库房管理等业务步骤所花费的时间。结果 实现手术成本的动态透视多层级联动分析、医用耗材合理性使用智能分析,医护人员耗材管理事务所占用的时间由65.9 min减少至38.95 min,满意度由89.47%提升至94.74%。结论 通过医用耗材SPD精细化管理及智能大数据成本分析,细分医院内部医用耗材管理的颗粒度,降低医院耗占比,实现耗材管理效率提升和耗材成本下降双目标,对医疗机构医用耗材管理有一定的借鉴意义。

大数据分析与智能决策教学的产教融合探讨——基于财务管理专业

大数据时代,信息技术加速创新与应用落地,先进技术在企业管理中的应用日益广泛,经济社会已全面开启数字化转型之路,财务管理人员需要掌握大数据分析与智能决策等先进方法以应对财务管理工作模式变革与职能转型,这也为高校人才培养带来挑战与新课题。本文基于财务管理专业对大数据分析与智能决策教学的产教融合进行探讨,明确了产教融合目标,并设计出加强需求分析和多元化课程设计、促进师资培训与团队建设、构建多层次实践教学体系、创新教学方法、完善考核评估内容等产教融合实践路径,为产教融合的顺利开展提供参考。教师的实践教学和创新教学能力直接影响教学效果,因此关注财务管理专业大数据分析与智能决策教学师资队伍建设问题,推动教学改革的深入,培养具有实务技能和操作技能的大数据分析与智能决策人才,实现大数据时代人才培养目标,具有十分重要的理论和实际意义。

电力运营监控数据智能分析方法研究

一、前言随着电力行业的发展和信息技术的进步,电力运营监控数据的规模和复杂度不断增加,这些数据源自各种设备、传感器和系统,记录了电力网络的运行状态、能源消耗情况以及设备健康状况等重要信息。仅仅收集和存储这些数据远远不够,更为关键的是如何从这些海量数据中提取有价值的信息,并进行深入分析,以支持电力系统的稳定运行、故障预防和性能优化。

智能数据可视分析技术综述

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势.

人工智能驱动开源大数据分析工作提质升级

以人工智能为代表的智能技术的革命性突破在众多领域带来颠覆性的变革,并逐渐向大数据分析领域渗透.网络开源数据凭借其广泛性、可获得性、多样性等优势,使其在社会公共安全治理工作中得到越来越多的重视,但也存在信息量大、数据过载、真实性难以保证等固有缺陷,利用人工智能技术可重塑开源数据收集、存储和处理的方式,也会改变智能数据分析与生产应用的关键环节.本文探讨了人工智能背景下开源数据分析工作面临的新机遇和挑战,阐述了依托人工智能技术进行开源大数据分析的工作方法和实践路径,对智能化大数据分析工作的改进和提升进行了有益的探索.