农机数字化大数据管理平台的设计——基于电子商务平台重复客户预测模型

随着信息技术和农机现代化的加速推进,数字化农机管理已成为当今农业发展的重要趋势。为此,基于电子商务平台重复客户预测模型,提出了一种基于Hadoop和物联网的农机数字化大数据管理平台,旨在将传统农业生产与信息技术有机结合,实现农机作业数据的实时监测、质量分析、预测与预警、决策支持等功能,为农机作业的自动化和精准化提供有力保障。

数字经济背景下高校大数据与会计专业课程思政建设研究

在数字经济背景下,企业正面临着数字化转型,大数据与会计专业课程思政建设也需与时俱进。伴随新质生产力的发展,企业对财会人才的需求逐渐由核算向管理型转变,企业对财会人才的综合素养,也提出了更高的要求。本文将针对目前高校大数据与会计专业课程思政建设中存在的对课程思政的认识与重视不够、思政元素挖掘与建设不深、思政元素融入与实践性不强等问题,提出以立德树人为根本任务,构建“一模式、三聚焦、三协同”的“一三三”思政育人体系,并探讨对应的建设保障机制,以期更好地推进数字经济背景下大数据与会计专业课程思政建设与发展。

政府大数据审计能力的结构、测度与应用评价

全面提升大数据审计能力已成为各审计机关构建高质量审计监督体系的共识。基于大数据审计基础理论和实践发展,提出大数据审计能力概念,从技术、数据和应用视角构建五大维度大数据审计能力评价模型,利用结构方程模型确定大数据审计能力各子要素构成的指标权重,分析各子要素的相互作用关系,并以某省16家地市级审计机关为例对大数据审计能力开展评价。基于评价结果提出以下建议:各审计机关应依据统一的信息化规范建设大数据审计平台,探索人工智能等新技术在审计场景中的应用,提升技术应用广度,优化大数据管理策略,建立跨级协同审计模式,重视组织和个人层面的保障体系与培养方法,致力于打造一支高素质、专业化的审计团队。

基于大数据分析的高校就业指导课程优化路径

高校就业指导课程作为帮助学生顺利就业的重要途径,其质量和效果直接影响着学生的就业前景。大数据技术的快速发展为高校就业指导课程的改革提供了新的契机,通过对海量就业市场数据、学生行为数据以及用人单位反馈数据的深入挖掘与分析,高校能更精准定位学生就业需求,优化课程内容与结构,提升课程的针对性与实效性。

位置大数据的联邦学习统计预测与差分隐私保护方法

针对分布式位置大数据收集导致的信息孤岛问题和位置隐私泄露面临的风险,提出一种基于联邦学习的位置大数据统计预测与隐私保护方法。首先,构建基于横向联邦学习的位置大数据统计预测发布框架,该框架允许各行政区域的数据收集者保留各自的原始数据,并使多个参与方通过交换训练参数来协同完成预测模型的训练任务;其次,针对具有时空序列特性的位置大数据密度统计预测问题,设计PVTv2-CBAM,以提高客户端预测结果的准确性;最后,提出一种差分隐私预算的动态分配和调整算法,并结合MMA(Modified Moments Accountant)机制实现对客户端模型的差分隐私保护。实验结果表明,相较于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)网络、卷积LSTM(ConvLSTM)模型,PVTv2-CBAM在Yellow_tripdata数据集和T-Driver轨迹数据集上预测的平均绝对误差分别降低0~62%和39%~44%;所提差分隐私预算动态分配和调整算法在调整阈值为0.3和0.7时,使模型预测的准确率与无动态调整相比分别提高了约5%与6%。以上结果验证了所提方法的可行性和有效性。

基于LightGBM和LSTM模型的电力大数据异常用电检测方法研究

随着双碳经济的提出,智能电网正朝着节能减排的方向发展,而用户的异常用电造成电力资源严重流失。针对传统异常用电检测方法精度低、运行效率慢等问题,提出了一种将LightGBM模型与改进的长短期记忆网模型相结合用于异常用电检测。通过采样和Lightgbm模型相结合进行异常检测,并通过改进长短期记忆网模型给出异常用电类别。通过试验分析了所提方法的优点。结果表明,与传统的检测方法相比,该方法能够快速有效地检测异常用户,检测准确率为98.64%。同时对异常数据进行有效分类,综合分类准确率为96.60%。为异常检测技术的发展提供了一定的参考。

面向复合型人才的“大数据分析”课程建设

在大数据分析技术深刻影响社会各领域的背景下,针对社会对具备大数据分析素养的复合型人才的需求,分析了当前高校作为人才培养主阵地所面临的挑战,探讨了“大数据分析”课程的教学改革方法。以北京航空航天大学计算机学院的“大数据分析”课程为例,阐述了其教学设计与实践过程。

基于大数据挖掘的宠物猫航空箱用户需求分析和设计研究

目的大数据中挖掘更加全面的用户需求,以优化宠物猫航空箱产品设计。方法提出了一种基于大数据挖掘来获取宠物猫航空箱用户需求并对其展开分析的研究方法。首先对UGC平台评论进行语义提取及处理;其次构建需求要素模型,分析用户需求特征关系并可视化呈现;再次通过用户信息数据挖掘和定性调研绘制用户画像;最后整合用户需求特征与用户画像以构建用户行为地图,总结用户总体需求,并转化为设计需求,指导进一步设计实践和案例验证。结果将设计需求映射为功能和解决方案,进行产品设计与开发,结合用户满意度检测验证其可行性。结论对设计实践进行体验评价,结果表明结合大数据挖掘和用户需求定性分析的方法,能够有效、全面获取宠物猫航空箱的用户需求,为后续产品设计优化研究提供科学依据。

制度松绑、数字治理生态与新质生产力——双重机器学习下大数据管理机构设立的准自然实验

数据具有边际报酬递增乘数效应,是打造新质生产力的新增长极。通过数据制度松绑将赋能新质生产力,助力高质量发展与中国式现代化。借助双重机器学习模型,选取2010—2022年省级面板数据,探讨大数据管理机构设立对新质生产力的影响,考察制度松绑、数字治理生态与新质生产力的内在联系与建链路径。研究发现:①以大数据管理机构设立为代表的制度松绑能有效促进新质生产力发展。大数据管理机构的设立推动数字政策环境、数字经济环境与数字社会环境优化,从而作用于新质生产力发展;②进一步分析发现,制度松绑带来的驱动效应受到异质性因素干扰,其中在高政府效率、高人力资本、高信息化水平地区的作用效果更强。研究结论为新质生产力嵌入制度变迁视角提供理论解读,为通过制度路径和治理体系推动新质生产力发展提供现实依据。

Hadoop大数据技术课程教学探索

文章首先阐述了Hadoop大数据技术课程知识体系及教学现状,然后提出了Hadoop大数据技术课程教学改革策略,最后对Hadoop大数据技术课程教学改革效果进行了分析,其中改革策略部分包括提高教学水平,优化教学资源;线上线下结合,优化教学模式;优化实践教学;等等。

贸易物流中大数据监管探究

大数据是数据量大、类型多样、处理速度快的数据集合,大数据是能够洞察一切的互联网之眸。将大数据新技术融入到贸易物流监管体系中,可以对物流各个环节进行全方位、细致的监管,极大地提高贸易物流监管的效率与执行力,特别是大数据能够提供全面的贸易和物流管理大视图,有利于提升贸易和物流行业的透明度。可以通过构建大数据监管的理论基础,优化大数据监管的流程,积极培育大数据监管人才等,来进一步优化大数据监管。

面向大数据专业人才培养的数字化案例资源构建

随着大数据产业的蓬勃发展,大数据相关专业的教育受到广泛关注。然而,实践教学与真实应用场景的分离成为大数据专业人才培养的一大挑战。为了解决这一问题,探讨了大数据专业核心课程数字化案例库的建设及其融入实践教学的创新方法,提出了构建系统化、系列化的数据资源案例库的路径。案例库构建采用动态分层设计,完整呈现大数据处理流程,支持动态扩展,旨在有效进行大数据相关专业的实践课程建设和实践教学,为大数据专业人才实践能力培养赋能。以高风险人口心脑血管疾病数字化案例为例,阐述了案例资源与理论教学融合的课程模式与课程实施过程。通过与国家级数据中心的合作,实现实践教学与真实应用场景的紧密结合。案例资源的建设将提升大数据专业学生的理论素养和实践能力。

大数据背景下农产品精准营销策略

该文主要探讨了大数据背景下农产品精准营销策略,旨在探讨如何利用大数据助力农产品企业提高营销效率和市场竞争力。该文首先指出了大数据背景下农产品市场面临的机遇和挑战,随后提出了大数据背景下农产品精准营销策略,包括消费者行为分析、市场细分与定位、个性化营销策略的制定等,最后提出了加大对农业大数据基础设施建设的投入力度、制定农业大数据相关标准和规范、加强对农产品企业的大数据培训和技术指导、开展大数据在农产品营销领域的创新应用研究等建议,以期促进农产品市场的规范化和现代化发展。

高职财务大数据分析课程数字化教学探索——基于SC教学理念

在数字化时代的浪潮中,探索基于以学生为中心(Student-Centeredness,简称SC)教学理念的数字化教学模式,以适应现代职业教育的需求并提升教学质量,对培养具备大数据分析能力的新型会计人才具有重要意义。通过在线学习等方式,为学生提供更加灵活、互动和个性化的学习体验,强调学生在教学过程中的主体地位,注重激发学生的学习兴趣和主动性。研究验证了财务大数据分析课程数字化作为一种新型教学模式的有效性。学生不仅能够掌握财务大数据分析的基本知识和技能,还能够将所学知识应用于实际问题的解决,实现学以致用的目标,更好地适应数字化时代的财务管理需求,提升自身的专业素养和实践能力。

数字时代经管类大数据分析课程教改研究——以“Python经济金融大数据分析”为例

数字时代下经管类分析课程需要进行与时代相适应的教学改革,特别是将Python编程与大数据分析等新兴技术融入课程体系。通过对“Python经济金融大数据分析”课程的教学研究,发现现有课程存在内容过于理论化、考核方式单一化、缺乏对学生综合应用能力的培养等问题。为此进行了系列改革,如课程内容的更新与优化、教学方法的创新等。通过改革前后的问卷调查与考核对比发现,这些措施的实施有效提升了学生的编程能力和解决实际问题的能力。该教改方案对数字时代下相关课程改革具有参考意义。

基于大数据背景的高职院校内部治理体系研究

中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》明确提出要“提升职业学校关键办学能力”,优化内部治理体系是高职院校提升关键办学能力的一项改革任务,为实现高职院校高质量发展保驾护航。目前,高职院校内部治理体系中存在法治思维淡薄、共治思维不充分、规章制度不健全、治理结构不合理等问题,导致内部治理体系运行低效。在大数据背景下,提升师生数字化治理素养、更新治理理念、提高治理能力、形成治理文化是优化高职院校内部治理体系的有效路径。

大数据背景下基于物联网的智慧农业助力乡村振兴发展

大数据与物联网宛如一对紧密交织的“科技纽带”,正以前所未有的深度和广度渗透进农业领域,催生智慧农业蓬勃兴起,为乡村振兴战略注入磅礴动力,勾勒乡村发展崭新蓝图。智慧农业驱动生态循环农业落地,以数据分析调配农业废弃物资源化利用,修复乡村生态,绘就“产业兴旺、生态宜居、生活富裕”的乡村振兴画卷。

基于大数据分析的采购决策支持系统设计

旨在设计一套基于大数据分析的采购决策支持系统。该系统采用Hadoop和Spark构建数据分析平台,运用机器学习算法进行需求预测和供应商评估,并使用混合整数规划模型,优化采购决策。通过在某制造企业的实施,系统在采购成本、库存周转、供应商管理等方面取得显著成效。结果表明,该系统能有效提升企业采购管理水平,为企业实现智能化采购提供了可行方案。

行政诉讼中大数据证据审查的困境与出路

行政诉讼实践中,大数据证据审查具有种类定位不一、审查强度有别和真实性争议大的特点。这折射了其所面临的三重困境,一是由新兴证据与封闭证据种类规则的不适应造成的种类定位难,二是由复审性要求与审查强度规则的不匹配造成的审查强度不当,三是技术或然性与真实性审查规则的不兼容造成的真实性审查难。未来有必要以证据方法逐渐取代证据种类,以比例原则为依据构建审查强度规则,并从数据和算法维度构建不同强度的真实性审查规则。

大数据视域下大众健身科学性判定方法及评估体系建设

本文通过分析大众健身的现状与问题,以及大数据在健身领域的应用潜力,探讨大数据视域下大众健身科学性判定的方法,通过分析大数据在健身数据收集、处理、分析及个性化推荐等方面的应用,将其与大众健身判定标准结合,构建一套综合评估体系,旨在有效提升大众健身的科学性和有效性,促进全民健身事业的健康发展。