大数据分析(BDA)及其在情报领域的应用

简单介绍了大数据概念,对大数据分析(BDA)技术与工具的发展趋势及其功能进行了研究;最后,以Objectivity公司的Objectivity/DB和InfiniteGraph两种大数据分析工具为例,重点分析了大数据分析在情报领域中的应用。

国内数据资产研究现状和研究前沿分析

为了解数据资产领域的研究现状,探索其研究热点和前沿,文章使用CiteSpace软件,从发文时间、作者、机构以及关键词等角度对数据资产领域进行可视化分析,研究对象为2004—2021年CNKI数据库中的中文相关文献。研究发现:随着社会的发展,对“数据资产”这一主题的关注度逐渐提高,但该领域的研究仍处于初级阶段,研究体系还不够成熟,该领域具有一定的研究前景。在该领域中,发文机构合作和作者合作已成为常态,但机构合作多局限于同一地区,而发文作者在机构内部和机构外部均有合作。关键词的聚类结果反映出数据资产化和数据治理及应用研究是该领域当前的热点。关键词突变分析结果表明,数据资产的定义、核算范围、估价方式以及管理成为研究重点,然而数据资产定义不一、确权困难、划分范围不明确以及估价方式繁多等问题为数据资产的研究带来困难。

特色农产品销售评价大数据的弱监督分析方法

针对特色农产品评价大数据多维度分析中,可信标签不足以及挖掘消费者各维度真实情感语义困难等问题。该研究提出了一种基于弱监督训练的深度学习方法。首先,通过主题模型分析大规模评论,提取产品评价主题和关键词。然后,结合句法依存和情感词典为评论生成不同维度的伪标签。最后,构建多标签多分类深度网络,在伪标签上进行弱监督学习。结果表明,该方法在红心柚评论数据集上取得89.2%的准确率和80.3%的F1值,比随机森林算法提升了7.1个百分点的准确率和11.5个百分点的F1值。相比Transformer模型,准确率提高5.6个百分点,F1值提高2.0个百分点,参数量减少了92%。该方法能从海量评论中高效提取产品评价维度和消费者关注点,为完善农产品质量和销售服务提供数据支持。

良性阵发性位置性眩晕患者七年大数据回顾分析

目的良性阵发性位置性眩晕(BPPV)是最常见的外周性前庭疾病,但目前我国尚缺乏对BPPV大样本数据的回顾性分析,本研究旨在为BPPV患者家庭疾病预警和防范提供相应的理论依据。方法回顾性选取2014年6月—2021年6月中国人民解放军总医院眩晕诊疗中心数据库中眩晕患者45807例的临床资料,其中符合BPPV诊断患者5883例,根据其类型分类,统计患者年龄、性别、就诊时间、首诊BPPV类型、复诊BPPV类型等信息。使用Python 3.7进行数据可视化。结果BPPV患者中,女性3909例,男性1974例,50~59岁人群BPPV患者最多,且各BPPV类型中,女性患者比例均高于男性患者。所有眩晕患者位置性试验(+)阳性率为12.8%。不同类型BPPV比例中后管BPPV比例为64.5%,水平管BPPV比例为30.9%。有1092例BPPV复诊记录,首次诊断BPPV至复诊阴性有411例,234例患者BPPV类型在2~6次的就诊过程中有改变,BPPV类型转换比较常见的是左右耳PC-BPPV之间变化(71例)。结论本研究大数据显示,BPPV患者主要分布在50岁左右人群,女性患者约为男性的2倍。LC-BPPV患者比例远高于前期研究数据,约占所有BPPV患者的30.9%。在长期随访中,除大部分患者的BPPV类型没有发生变化外,主要的耳石变化存在后管侧别之间、后管与水平管之间进行转换的趋势。

大数据背景下电商企业精准营销策略分析——评《电商数据分析与数据化运营》

随着互联网的普及和信息技术的飞速发展,大数据已经成为当今时代的标志性特征。同时,由于数据收集和处理技术的不断进步,大数据也已经成为现代商业决策的重要依据。大数据的崛起不仅改变了人们的生活方式,更在商业领域中引发了一场革命。

数智时代的信息分析方法:数据驱动、知识驱动及融合驱动

数智时代,面对大数据、大知识所带来的挑战,如何创新发展信息分析方法,关乎新时代信息分析工作的开展,关乎数据资源的开发利用。本文在梳理现有信息分析方法的基础上,提出数据驱动、知识驱动,以及数据与知识融合驱动的三种数智型方法思路。首先,提出基于文本、网络、音频、图像等的数据驱动以及与之相应的文本挖掘、图挖掘、音频挖掘、图像挖掘等信息分析模式;其次,提出基于专家知识库、通用知识库、领域知识图谱、通用知识图谱等的知识驱动信息分析模式;最后,提出基于特征、模型、决策三种层面的数据与知识融合驱动的信息分析模式。通过以上三种方法,构建能够系统融合大数据、大知识的信息分析方法,实现数智融合型信息分析,促进图书情报学科方法论发展,赋能国家决策和社会治理。图3。表1。参考文献59。

大数据分析在中医教学评价中的应用

在大数据和数字化转型的大背景下,文章分析、阐述了目前中医教学评价的困难以及如何将大数据技术应用在中医教学评价过程中,总结了大数据在中医教学评价过程中的应用方法。首先需要更加广泛地采集数据,包括静态数据、实时数据、非结构化数据等;然后通过系统化的数据标准体系构建,利用数据处理技术,建立全面的教学评价数据仓库;最后结合教学评价业务目标,构建动态数据分析模型,持续不断地以可视化方式直观输出评价结果,真正帮助教师、学生、教学管理者提高教学评价效率,为教学改革提供支撑。

公共数据开放如何促进数字化发展——基于模糊集定性比较分析的研究

随着新一代信息通信技术和计算技术的迅速发展,公共数据在经济、社会、行政、科学研究等领域发挥着越来越重要的作用。为帮助人们理解公共数据开放如何促进数字化发展,文章借助中国内地31个省份的国家统计数据和部分研究者开发的评估数据,利用模糊集定性比较分析方法,研究公共数据开放与其他因素共同推动数字化发展的途径。结果表明:公共数据开放可以与其他因素相结合,共同推动数字化发展。公共数据开放主要通过3条途径促进数字化发展,即研发经费投入型路径、市场规模拉动型路径、数字技术应用型路径。

产教融合背景下的大数据专业课程体系建设——以《数据分析与可视化》教材建设为例

针对产教融合背景下的大数据专业课程体系建设存在的问题,以《数据分析与可视化》教材建设为抓手,提出了产教融合视域下的教材供给侧改革方案,并以此为基础编写了相应教材,通过问卷调查反馈,教学改革效果良好。

基于大数据分析的医院医保监管研究

医保监管是新形势下医院医保管理工作的重要任务,在数据大爆炸的时代,大数据是推动医保治理体系和治理能力现代化的重要力量,是医院医保智能化管理不可或缺的技术手段。笔者基于大数据背景,以广西某三级医疗机构住院病人数据为研究样本,分析药品、诊疗项目数据的变化趋势,精准发现医保违规收费疑点,探索建立Excel软件与数据分析融合下的医院医保监管新模式。

基础教育资源配置大数据分析平台的整体架构与运行保障

教育大数据是反映基础教育资源配置现状、需求和问题的数据集合,也是重塑基础教育资源配置结构、构建良好教育生态的有效工具。教育大数据能够为资源精准配置提供客观依据、助力理性决策、拓展实践路径、提供监测反馈,可从数据资源层、处理层、分析层和可视化层,整体架构基础教育资源配置大数据分析平台,实现多学段基础教育数据精准采集、多模态基础教育数据分类储存、多因素基础教育数据指标计量、多维度基础教育数据结果呈现。基础教育资源配置大数据分析平台顺利运行的保障措施主要包括:政策跟进,赋予数据驱动合法地位;强化治理,保障平台教育数据质量;注重成效,发挥数据分析平台价值;多元联动,助力数据分析平台共建。通过这些措施,努力实现数据驱动基础教育资源优化配置,促进决策科学化、供给精准化、评估动态化。

期刊论文支撑数据FAIR原则的应用评估与案例分析

[目的/意义]FAIR原则在科技期刊的应用有助于增强期刊论文支撑数据的可发现、交互、共享与重用。评估FAIR实施情况有利于其推广实施,以期为我国期刊论文的支撑数据共享与重用提供有益参考。[方法/过程]本文在国外FAIR原则评估模型的基础上,综合考虑各模型的优势和指标设计特点,结合《数据分析与知识发现》期刊论文相关的科学数据特征,构建FAIR原则指标评价体系,基于该体系从4个维度分析调研结果,最后对中文期刊论文的支撑数据FAIR应用提出合理化建议与优化策略。[结果/结论]FAIR原则在期刊论文支撑数据的应用仍需进一步完善,科研人员的数据共享意识及对于FAIR原则的认知度远远不够,建议从宏观和微观两个层面推广FAIR原则及其实施,推动数据更加开放和可重用。

基于GIS与大数据分析的矿压监测预警平台

为响应国家关于加快煤矿智能化发展的号召,针对煤矿GIS“一张图”中巷道路径不能实现精确计算,矿压数据不能实现高效甄别、有效提取的问题,以及矿压预警需要实现在线推演、可视化展示的需求,提出建立基于GIS与大数据分析的矿压监测预警平台。采用GIS“一张图”、巷道结点-路径拓扑算法、多源异构监测数据处理技术、矿压大数据分析技术,搭建成能够实现矿井下复杂情况切实反映、矿压监测数据有效提取、采掘风险在线预测、可视化程度高的矿压监测预警平台。通过在李雅庄矿的实际应用,表明该系统运行稳定可靠,可有效提升煤矿的矿压风险监测预警。

数字经济背景下“电子商务数据分析”课程教学设计与实践

数字经济时代,大数据分析技术在电商行业企业发展中起着越来越重要的作用。但目前市场上电子商务数据分析人才的专业能力相对薄弱。通过对高校“电子商务数据分析”课程教学各环节进行深入分析,找出了影响电商数据分析人才能力提升的相关因素,指出高校应对该课程授课模式进行重构与设计,构建“双师共育、三阶递进”的教学模式,实行“三元五维”全过程综合评价,培养知识型、技能型、高素质的新型商务数据分析人才。

金融数据跨境流动的法律风险量化分析与规制建议

本文从国内外金融数据跨境流动相关立法和实践中提取风险因素,构建了金融数据跨境流动法律风险评估模型,并基于AHP层次分析法和FCE模糊综合评价法,采用国内首批通过数据出境安全评估的金融机构作为案例对该模型进行了实证检验。研究结果表明,数据出境前的合法性审核、数据业务需求评估和接收方合法性,是影响金融数据跨境流动法律风险的关键指标。根据评估结果,本文从监管角度提出了相关规制建议:制定更具针对性的风险评估指引,优化数据安全评估流程,并对金融数据出境范畴进行细化规定;平衡风险控制和数据流动效率,在确保风险可控的基础上,推动金融数据的合理跨境流动,促进金融市场的国际化发展。

美欧数据跨境流动治理政策共性内容要素分析与中国启示研究

[目的/意义]通过对美欧数据跨境流动治理政策进行深入调研和内容分析,旨在为我国数据跨境流动治理政策制定和管理实践提供启示与借鉴。[方法/过程]采用文献调研、网络调查和质性文本分析法,基于数据生命周期理论,梳理并分析美欧数据跨境流动治理政策内容,通过构建政策文本分析类目体系,提炼政策共性内容要素。[结果/结论]研究发现,美欧已将数据生命周期思想融入数据跨境流动治理政策,且二者存在诸多共性,体现出数据跨境流动政策制定的总体遵循。基于此,文章结合美欧政策内容共性要素,立足我国国情,围绕数据跨境流动中的“三难选择”问题,分别从保障个人数据权利、平衡数据跨境流动与数据安全、维护数据主权等方面提出对策建议,为我国数据跨境流动治理政策的制定与完善提供思路。

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。

大数据环境下信息管理类专业学生数据分析能力提升策略研究

随着信息技术的迅速发展和大数据时代的来临,大数据在当今社会各个领域扮演着越来越重要的角色。信息管理类专业学生的数据分析能力对于应对商业和管理领域日益复杂的挑战至关重要。然而,目前这些学生在数据分析能力方面存在一些问题,如缺乏实际操作经验,缺乏数据收集和整理的能力,以及统计学和数学基础薄弱等。为了提升学生的数据分析能力,文章提出优化课程设置,引入数据挖掘和机器学习等专业课程,增加实践项目和实习机会,提供数据分析工具应用培训和软件支持,以及加强师资队伍建设等策略。这些策略有助于学生提高数据分析技能,增强其在就业市场中的竞争力,为信息管理类专业学生在大数据环境下的职业发展提供有力支持。

基于体质测试大数据的灰色关联分析:建模与实证

目前,中国普遍采用电子仪器采集学生体质测试结果,积累了大量具有大数据特征的原始数据。在面对体质测试大数据时,如何利用数学模型找出测试项目之间的相关性,从而准确描述其相关性的强弱,具有科学意义。采用改进的灰色关联分析模型,对西部某高校31198名大学生体质测试大数据进行分析。该模型改变了传统邓氏模型的计算过程,使其适用于大数据。结果表明:BMI值对女生下肢耐力和爆发力有较大影响,是女生最重要的体质测试指标;肺活量对男生的耐力、灵活性和下肢爆发力有不同的影响,是男生最重要的体质测试指标;长跑,即男子1000 m跑、女子800 m跑和立定跳远,不仅是身体素质的2个最重要的指标,而且它们之间存在着很强的相关性。改进的灰色关联分析为大数据环境下体质测量指标之间的相关性分析提供了新的思路,为不同领域的大数据分析提供了建模参考。

招聘大数据分析在优化人才培养方案中的应用

通过探索开放性、交互性、动态性的分析模式,对招聘大数据进行采集、分析、可视化,追踪人才需求变动趋势,刻画行业企业的需求特征,提炼人才培养的职业素养,以适应经济发展、产业升级和技术进步对人才的需求。依据招聘大数据的特征分析,从发展的角度对人才培养、课程体系、教学内容进行持续性的优化,从而推进专业设置与产业需求对接、教学过程与生产过程对接、课程内容与职业标准对接。