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。

矿山档案大数据分析与智能决策支持研究

文章旨在探讨矿山档案大数据分析与智能决策支持的关键问题和挑战及其在提高矿山运营效率、降低风险和促进可持续发展方面的潜力。大数据分析技术能够从庞大的档案中提取有价值的信息,识别潜在的趋势和问题,为决策提供数据支持。同时,智能决策支持系统可以利用这些分析结果,帮助管理者做出更明智的决策,优化矿山运营,提高生产效率,降低成本,减少事故风险。

输配电运行大数据分析与智能决策设计

本研究通过数据分析模型和智能决策模型的综合应用,探索提升电力系统运行管理性能的方法。试验结果表明,在电力系统日益复杂的环境下,综合利用大数据分析和智能决策设计,能显著提高输配电运行的整体性能。然而在实际应用中仍面临数据安全性、设备兼容性等挑战。未来研究方向包括引入先进的人工智能技术、加强数据隐私保护等,以推动电力系统运行管理的现代化和智能化。

电力系统通信中的大数据分析与智能决策支持系统设计

文章旨在探讨电力系统通信中的大数据分析与智能决策支持系统设计。通过分析电力系统通信的架构与组成,以及大数据技术在其中的应用,提出了一套智能决策支持系统的设计方案。系统综合运用数据采集、处理、分析以及挖掘等技术手段,旨在实现对电力系统通信的实时监测和智能决策支持。通过对案例的研究和验证,证明了该系统在提高电力系统通信运行效率和智能化水平方面的有效性与可行性。通过文章的研究,能够提高电力系统通信的运行效率和智能化水平,为电力系统的稳定运行提供支持。

基于大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统

针对塔里木油田产运储销信息化方面的不足以及核心智能应用的缺乏,创新性提出深度融合大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统开发思路,利用大数据和人工智能技术,通过数据收集、数据清洗和数据变换,全面收集和精准分析油田生产过程中产生的大量数据。在产运储销平衡模块中,拟使用长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络处理和分析动态数据,采用随机森林(Random Forest, RF)构建模拟预测模型,使用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化目标结果。油田智能分析辅助决策子系统在线诊断模块使用基于阈值的异常检测自编码器模型,实时监测设备运行状态。应急救援在线训练模块采用决策树构建决策支持模型,提供智能决策支持。基于大数据和人工智能的油田智能分析辅助决策子系统打破了传统油田生产管理的局限性,提高了整体运营效率和资源利用效率,为油田行业的智能化发展提供了新的思路和方法。

基于大数据技术的企业智能决策分析系统的研究与分析

随着信息时代的到来,企业面临着越来越复杂的数据结构和庞大的数据量,如何从海量数据中提取有价值的信息,并做出准确的决策是十分关键的问题。因此,基于大数据技术的企业智能决策分析系统应运而生。其不仅可以帮助企业实现数据驱动决策,还可以帮助企业及时捕捉市场机会,并进行对未来发展的预测。

基于人工智能的电子商务中的数据分析和决策支持

本文深入探讨了人工智能在电子商务数据分析和决策支持中的重要性和应用。首先,介绍了人工智能与电子商务的概念。其次,分析了人工智能运用于电子商务企业的作用。再次,基于对人工智能在电子商务数据分析和决策支持中应用的探讨,总结出了其对企业发展和市场竞争的重要性和前景展望。最后,阐述了电子商务中人工智能技术的应用风险及应对办法。通过本文的研究和分析,希望读者能加深对人工智能在电子商务数据分析和决策支持中应用的理解,认识到其对企业创新和发展的重要性,从而引领企业走向数据驱动和智能化的发展道路。

基于大数据分析的智能采购决策支持系统研究

在数字化时代的背景下,企业采购活动面临着日益复杂多变的市场环境和竞争压力。基于此,本文探讨了大数据技术在采购决策中的应用,分析了现有采购系统存在的问题,如数据处理能力不足、供应商评估主观局限、监控预警能力缺失等,提出了基于大数据的智能采购决策支持系统的技术实现路径,包括构建数据管理平台、运用先进技术深度分析、建立供应商智能评估模型等。实践效果表明,该系统能显著提高采购决策准确性与效率,优化供应商管理。

基于大数据分析的智能决策支持系统设计

本文围绕智能决策支持系统(intelligence decision supporting system,IDSS)的设计与实现展开研究,旨在探讨基于大数据分析的IDSS在企业决策中的应用路径与方法。通过整合海量数据、数据挖掘技术与机器学习算法,系统优化了资源配置、增强了企业的预测能力,并实现了对市场环境的实时响应与监控。结果表明,IDSS在提升企业决策科学性与效率方面具有显著优势,尤其在金融、医疗、物流等行业中具有广泛的应用前景。该系统的开发与应用不仅能提高企业的运营效率,还为未来智能化决策的研究提供了理论与实践基础。

基于深度学习的煤矿掘进机电设备运行数据分析与智能决策支持研究

本研究针对煤矿掘进机电设备在运行中所面临的数据处理和决策挑战,提出了一个基于深度学习的分析与智能决策支持系统。研究首先通过深度学习技术,特别是长短时记忆网络(LSTM)和深度强化学习(DRL),对掘进机电设备的运行数据进行分析,并准确预测设备状态。接着,利用所建立的模型进行智能决策,以优化设备性能和延长使用寿命。实验结果表明,该系统能显著提高煤矿机电设备的运行效率和安全性,相比于传统方法,该系统在准确性和可靠性方面均有显著提升。

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。

智能管理会计报告中的数据可视化与决策支持研究

本文深入探讨了数据可视化对智能管理会计报告的多方面影响,包括提高报告的可读性和理解性,加快数据分析和报告生成速度,以及增强数据呈现的动态性和互动性。此外,详细论述了提升数据可视化与决策支持效率的具体策略。这些策略涵盖使用高级分析工具和软件,开发定制化的可视化模板,采用实时数据更新和展示技术,集成人工智能与机器学习算法,引入预测分析和趋势识别,以及增强跨部门数据整合能力等。通过这些策略,智能管理会计报告的准确性和效率都将有显著的提升。

档案大数据环境下的情报分析与决策支持服务创新研究

档案大数据已成为档案事业创新发展的新动能。档案部门在长期管理与实践中积累了海量、权威的原始记录数据,充分挖掘和利用档案大数据的情报价值,对提升档案工作服务水平、推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。在阐释档案大数据内涵、特征与情报价值的基础上,探讨了档案大数据环境下情报分析的创新路径,并提出该环境下决策支持服务的优化策略。

智能手机GNSS数据质量分析与随机模型建立

为提高移动智能终端定位精度,利用小米8和华为Mate20手机采集多个卫星系统的观测数据并进行质量分析,通过不同卫星系统的伪距残差分别对信噪比模型参数进行估计,最后进行静态伪距单点定位实验。结果表明,手机端观测的BDS和GPS伪距精度接近,且高于GLONASS;相较于高度角,伪距残差与信噪比的相关性更强;在信噪比模型参数估计中,小米8拟合效果优于华为Mate20,BDS拟合效果差于其他卫星系统;参数拟合后的信噪比模型在水平和高程方向的定位精度分别为2.37 m和8.38 m,相较于高度角模型,定位精度提升约10%。

基于人工智能机器学习决策树算法的上海某社区中老年群体衰弱表型分析

目的旨在利用人工智能技术分析上海某社区中老年群体的衰弱表型特征,并评估各特征对衰弱状态的贡献度,以期为老年人衰弱健康管理提供量化依据。方法研究选取2023年7月30日—9月30日在上海市某社区卫生服务中心就诊的55岁及以上人群为研究对象。采用电子化问卷收集研究对象一般健康状况和日常生活状况,采用智能手环测量日常活动数据,收集实验室检查数据,并通过Fried衰弱表型量表进行衰弱评估。利用机器学习决策树算法对数据进行预处理和模型训练,分析各项表型特征对衰弱结果的重要程度。结果共纳入556例样本,其中8.3%处于衰弱期,46.0%处于衰弱前期,45.7%无衰弱。研究发现,年龄、教育程度、婚姻状况和收入水平等因素均与衰弱的发生有显著关联。智能手环监测睡眠、步数、活动时间等日常活动数据显示衰弱组在这些指标上显著低于非衰弱组。机器学习算法的定量分析结果表明,年龄是对衰弱贡献最大的特征,其次为平均睡眠时间、丙氨酸氨基转移酶(alanine transarninase,ALT)和身体运动情况。结论本研究通过人工智能技术揭示了影响老年人衰弱状态的多种因素,并识别出年龄、睡眠时间等多种重要度较高的衰弱表型。研究结果有助于提高老年人衰弱管理的效率,并为医疗保健系统资源的合理分配提供了依据。

基于计算智能的电力数据智能分析及应用研究

为了提升智能电网负荷预测准确率,提出了一种基于深度学习的短期电力负荷预测模型。在长短时记忆网络和卷积神经网络基础上,构建混合CNN-LSTM预测模型结构。利用基于叠加卷积降噪自动编码器对电力数据进行特征提取,提出包含2个堆叠的LSTM层和1个线性输出层的负荷预测模型。24 h短期负荷预测结果表明,所提模型MAE、RMSE、MAPE和R2指标分别为232.08、292.19、0.0322、0.909,与XGBoost模型相比,性能分别提升74.8%、73.8%、70.8%和10.9%。

数据驱动下图模型冲突分析决策支持系统构建研究

当今世界由于经济、科技、地缘战略、国际秩序等问题频繁爆发冲突事件,冲突规模正由个体冲突、小规模群体冲突向复杂大规模群体冲突转变。相较于个体间的冲突,大规模群体冲突事件持续时间更长、波及范围更广,易对我国的社会秩序以及经济发展造成恶劣影响。图模型冲突分析(Graph model for conflict resolution,GMCR)理论提供了分析冲突、解决矛盾的有效方案,作为一门专业解决冲突问题的理论工具已经在水资源、环境管理和经济政策等领域得到广泛应用,并取得良好效果。然而,随着冲突事件参与者日渐增多、主体的策略日趋复杂形成了指数级增加的局势,以及主体的偏好行为不确定性加强,传统的决策支持系统GMCRⅡ难以求解此类复杂冲突问题。基于强度偏好冲突分析理论的代数表达,开发了基于.NET平台的冲突分析WEB系统SP-GMCRDSS,该系统包括可行状态生成、状态转移设置、强度偏好序列生成和稳定性分析引擎4个模块,对比现有的系统,SP-GMCRDSS能更高效地辅助冲突分析者解决数据驱动下的大型、复杂的冲突。并且运用文本挖掘技术提取决策者策略数据,辅助分析者确定决策支持系统建模信息的输入,降低模型构建的主观性。最后,通过“兰州水污染冲突事件”演示了该系统的建模、求解以及分析的功能。

互联网大数据招聘智能分析平台建设研究与应用

近年我国毕业生人数屡创新高,就业供需失衡造成高校毕业生就业难的问题,因此开发一套自动化、基于大数据平台的招聘数据分析系统,从而实现数据收集和数据分析,将适合毕业生的岗位需求及时地推送给毕业生,为其择业就业提供重要的参考依据。同时,根据行业职位需求,提前构建技能知识图谱,为即将毕业的学生提供职业规划的重要参考。从行业需求的角度规范供给,高校可以根据行业需求不断完善人才培养方案并及时优化相关专业及其课程设置来培养学生综合能力,以更好地适应市场的变化,这不仅对高校改进教学内容和开展就业辅导工作有重要的指导意义,并有望对解决我国的结构性就业矛盾等问题产生积极影响。

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。

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.