基于大数据分析的通信网络部门档案价值挖掘与应用

文章以通信网络部门档案管理为研究对象,探讨了大数据分析在档案管理中的应用和价值。首先,文章回顾了大数据分析技术及其在通信网络部门档案管理中的应用现状。其次,文章提出了一个基于大数据分析的通信网络部门档案价值的量化模型,并对模型进行了案例分析。再次,文章构建了一个基于大数据分析的通信网络部门档案管理新模式,并详细描述了新模式的实践操作流程。最后,文章通过实例分析,验证了新模式的有效性,并提出了新模式可能面临的挑战及应对措施。

电网企业数据资产分析与价值挖掘

2020年3月,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》强调要加快数据要素市场的培育。随后,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指出,要迎接数字时代的到来,激活数据要素的潜能,加快数字经济、数字社会、数字政府的建设,通过数字化转型来变革生产方式、生活方式以及治理方式。数据资产化作为数据要素市场化配置的前提,是发展数字经济的关键,为我国经济高质量发展带来巨大“数字红利”。对于电网企业而言,其拥有海量数据资源,但由于自然垄断性质,大部分数据资源并未得到充分利用,在一定程度上导致了资源的浪费。因此,探讨如何将电网企业数据资产资源转化为数据资产价值具有一定的现实意义。

中药复方治疗幽门螺杆菌相关性慢性萎缩性胃炎的数据挖掘和Meta分析

目的:基于文献数据挖掘和Meta分析探究中药复方治疗幽门螺杆菌(Hp)相关性慢性萎缩性胃炎(CAG)的用药规律和疗效,为临床应用提供理论依据。方法:系统检索中国知网、万方数据库、中国生物医学文献数据库、Pubmed、Web of Science数据库收录的中药复方治疗Hp相关性CAG的文献,检索时间范围为各数据库自建库以来至2022年9月。首先进行数据频次统计和挖掘分析;其次进行Meta分析,采用RevMan 5.3软件对结局指标(临床疗效、Hp清除率、胃镜检查结果改善有效率、临床症状积分)进行分析。并采用GRADE证据质量分级系统对结局指标的证据质量进行评价。结果:数据挖掘部分纳入19篇文献,共涉及19个完整处方、76味中药,其中高频药物有甘草、黄芪、蒲公英、黄连、茯苓、半夏、莪术等,主要功效为益气健脾、清热祛湿、理气健胃等;药性多温、寒,药味多苦、辛,主要归脾、胃经。Meta分析纳入17篇文献,结果显示,与西药或中成药或西药联合中成药组相比,中药复方组的临床总有效率更高(P<0.05)。中药复方组在清除Hp、提高胃镜检查结果改善有效率方面优于西药或西药联合中成药组(P<0.05)。中药复方组在改善胃胀满、胃痛、喜热喜按、腹泻方面优于西药或中成药或西药联合中成药组(P<0.05),在改善口干口苦和纳差食少方面,中药复方组与西药或西药联合中成药组比较无统计学差异(P>0.05)。GRADE评价显示证据级别为中等到极低,提示结局指标的证据质量不高。结论:Hp相关性CAG的用药以益气健脾药为主,常与具有清热除湿、疏肝和胃等功效的药物配伍使用。中药复方治疗Hp相关性CAG疗效、改善临床症状方面优于西药或中成药或两者联合治疗。但相关研究获得证据级别低,尚需开展高质量的多中心、随机对照临床试验进一步验证。

基于数据挖掘和网络药理学分析中药熏洗方治疗肛周湿疹的用药规律及机制

目的:应用数据挖掘和网络药理学方法探讨中药熏洗方治疗肛周湿疹的用药规律及机制。方法:检索中国知网、万方、维普、中国生物医学文献数据库2011年1月1日至2020年12月31日关于中药熏洗治疗肛周湿疹的文献;采用中医传承辅助平台V3.0软件对处方用药频次、药性、药味、归经、组方规律、药物核心组合进行分析。通过中药系统药理学数据库与分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform,TCMSP)检索用药规律所得苦参汤中8味药物的活性成分及其对应的药物靶点;运用人类基因数据库(the human gene database,GeneCards)获取肛周湿疹的疾病靶点;使用Venny 2.1.0作图工具映射药物与疾病交集靶点,并构建韦恩图;运用STRING数据库及Cytoscape 3.8.2软件构建靶点蛋白-蛋白互作网络(protein-protein interactions,PPI),筛选核心作用靶点,构建“药物-活性成分-作用靶点”网络;应用R语言的clusterProfiler包进行基因本体论(gene ontology,GO)及京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析。结果:共筛选出符合标准的文献386篇,纳入中药处方360首,涉及中药188味;用药频次≥10次的药物共51味,四气分类以寒性为主,五味分类以苦味及辛味为主,药物归经以肝经、胃经及脾经为主;组方规律分析得到高频药对30对,最终演化得到核心组合4个,从用药规律得出苦参汤是治疗肛周湿疹的特效方。共筛选出苦参汤中137个活性成分和224个潜在靶点,与肛周湿疹相关作用靶点24个,经拓扑分析得到3个核心治疗靶点;筛选出槲皮素、木犀草素、山柰酚、金合欢素、苦参碱5个有效活性成分;GO富集分析得到1354个生物学过程、34个细胞组成及71个分子功能;KEGG通路富集分析得到97条信号通路。结论:苦参汤是治疗肛周湿疹的中药古方,苦参汤通过多成分、多靶点、多通路发挥治疗肛周湿疹的作用。

POI数据挖掘在市场调查与分析大赛中的应用——以东北三省养猪企业数据挖掘为例

随着大数据技术的快速发展,海量数据的采集、挖掘和分析广泛应用于商业、农业、医疗等各个领域。本文基于POI数据挖掘构建市场调查方法,通过核密度和最邻近距离分析,利用POI数据分析东北三省养猪企业的分布特征,从而了解地区优势产业,并结合人口分布、企业分布等数据进行校核与验证。研究结果表明,POI数据挖掘为市场调查与分析大赛提供了有效的数据收集和市场分析方法。

薄膜电容器数据挖掘与分析

作为电力系统的重要元件之一,薄膜电容器因长使用寿命、高可靠性等优点而受到广泛应用,然而却极少有研究从数据角度挖掘电容器的自身属性。为了填补这一空白,本文选取收集自网络的40793条薄膜电容器数据作为分析基础,首先利用散点图和箱线图从横向角度分析了不同材料制备而成的电容器的容值、最高最低温度、交直流运行电压等差异,然后利用饼图从纵向角度对比了电容器的运行温度和应用场合,最后计算出这些性能指标的皮尔逊系数并进行了相关性分析。结果表明金属化聚丙烯材料作为目前的主流材料在容值和交直流运行电压方面比其他材料均具有显著的优势,而金属化聚苯硫醚在运行温度上占优,电容器除温度和运行电压外的各项参数之间的相关性并不显著。未来可以进一步对数据进行处理和学习,达到性能预测的效果。

“新能源数据挖掘与分析”课程思政实践研究

新能源是国家能源发展的重大工程,“新能源数据挖掘与分析”课程将传统的新能源技术与数据科学相结合,将数据挖掘、统计分析、机器学习等方法融入教学,以解决新能源领域的实际问题。在双碳背景下,结合实际工程应用教授学生分析新能源数据、充分挖掘新能源的潜力是课程的重要目标。根据专业特点分类推进课程思政建设,将党的二十大精神有机融入到课程主体知识结构中,培养学生的数据分析能力,并引导学生更深刻地思考新能源与社会、人类命运共同体的关系。文章以风力发电场选址为例,通过数据挖掘与分析得到破坏性最小,效率最高的发电场选址的同时,引导学生提升个人综合素质,塑造积极健康的价值观,实现协同育人的效果。

基于数据挖掘的大型邮轮船型特征及船型参数分析

以确定大型邮轮的最优船型参数,提升邮轮的航行性能为目标,提出基于数据挖掘的大型邮轮船型特征及船型参数分析方法。利用模糊C均值聚类算法,聚类大型邮轮船型数据,挖掘大型邮轮船型特征。基于粗糙集理论,对大型邮轮船型特征挖掘结果约简处理,约简后船型特征对应的参数,作为船型性能优化的船型参数。利用自由变形方法,构建大型邮轮船型变换模型。依据船型参数变化,调整模型控制体的控制顶点,变化大型邮轮形状。利用回归分析方法,拟合船型变换模型中的船型参数,确定大型邮轮的最佳船型参数。实验结果表明,该方法可以精准挖掘大型邮轮船型特征,确定最佳船型参数。最佳船型参数下的邮轮阻力下降了1.48%,提升了大型邮轮的航行性能。

金融档案数据的价值挖掘框架与实现研究

金融档案数据蕴藏着庞大的业务价值和发展机遇。从业务、管理、科技、监管4个维度阐述了金融档案数据的价值体现,并根据数据、技术、业务、人才4个要素构建了金融档案数据价值挖掘框架。在此基础上,提出了从组织保障、技术支持、业务融合、持续优化4个方面切实推进金融档案数据价值挖掘落地实施的具体路径,以供金融机构参考,旨在指导金融机构系统开展数据价值挖掘实践,加快推进数据要素市场化改革,充分释放金融档案数据资产价值,赋能金融行业数字化转型和高质量发展。

医学大数据分析中数据挖掘算法的应用

随着医学信息化的快速发展,以电子病历、医学影像和健康管理数据等为代表的医学数据正以前所未有的速度增长[1],医疗领域也逐渐步入大数据时代。大数据分析是通过对大规模数据的获取、存储、处理、分析和可视化等多个环节挖掘数据中隐藏的信息和知识,从而为各个领域提供数据依据,优化运行效率,提高集约化程度的技术。大数据不仅数据量大,其特征还可以概括为5个V:Volume(数据规模大)、Velocity(数据增长快)、Variety(数据类型多)、Value(价值高)和Veracity(真实性强)。

基于SPOC混合教学数据的学生学习行为分析与挖掘

SPOC模式的混合式教学通过提供个性化和灵活的学习体验,赋予了学生根据个人学习节奏和兴趣选择适宜学习内容的能力,极大地提升了学习的便捷性和效率。在这种模式下,教师能够精准跟踪和把握每位学生的学习进展和成绩,实现对学生进行个性化指导的目标。同时,教师能够依据学生的实时表现灵活调整教学策略,确保教学质量的持续提升。文章通过深入分析SPOC模式下产生的在线学习数据、线下考试结果和课程调查问卷,利用数据挖掘工具,揭示学生的学习行为和学业表现,为教学决策提供坚实的数据支撑,进而优化教学设计,改善学生的学习体验,激发学生的学习潜力,促进学生对知识的深入理解和应用能力的全面提升。基于此,高校也应加强对教学数据的收集和分析,建立完善的教学质量监控和评价体系,以促进教育质量的持续提升。

基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析

本文探讨了基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析的关键技术和实践应用。首先概述了大数据技术的发展现状与常用技术框架,如Hadoop、Spark和Storm。其次介绍了网络信息挖掘方法,包括文本挖掘技术、社交网络分析方法和网络结构挖掘与图数据库技术。在用户行为分析方面,讨论了用户画像构建、行为模式识别和用户行为预测模型等技术。文章还重点阐述了基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析实践,包括数据采集与预处理、用户行为分析模型的构建与验证,并通过新闻资讯平台的用户行为分析案例展示了实际应用效果。最后,对全文进行了总结,强调了大数据技术在网络信息挖掘与用户行为分析领域的重要性和应用前景。

卫生统计数据挖掘在医院管理中的应用与效益分析

本文深入研究了在医院管理领域,卫生统计数据挖掘技术如何被有效利用,并对其带来的好处进行了详细分析,阐述了在卫生领域中,如何运用数据挖掘技术来揭示数据背后的基本原则和理念,包括这项技术在该领域的具体应用。深入探讨了在医院运营中,如何运用卫生统计数据挖掘技术来预测和控制疾病,优化医疗资源的分配,评估和改进医疗服务的质量,以及管理控制医疗成本,对医疗机构中卫生统计数据的深度分析,评估其在管理提升、品质优化、成本控制及病患服务感受升级等方面的积极作用。

利用数据挖掘方法分析客户生涯价值

针对客户生涯价值分析这一客户关系管理系统的重要问题,在分析已有工作的基础上,经过多级数据归约,提出了多商品配送企业适合工程计算的客户生涯价值公式。进而对客户进行了高速聚类挖掘,找出了客户群的特点,对公司有针对性地制定客户策略起到了一定的指导作用。

基于数据挖掘技术的老年人自我价值感影响因素分析

中国已经步入老龄化的阶段,且老年人的基数庞大,有关老年人的健康问题,特别是心理健康问题,已成为人们关注的焦点。传统的研究表明,老年人的心理健康很大程度上表现为自我价值感的体现。以此为切入点,将决策树、逻辑斯蒂回归等数据挖掘技术用于挖掘老年人自我价值感的影响因素,结果表明,事实方面、自我认知方面、社会支持方面对老年人的自我价值感有重要的影响,为进一步关注老年人心理健康问题提供帮助。

基于数据挖掘的谷世喆治疗失眠用药规律分析

目的采用多种数据挖掘技术探讨谷世喆教授治疗失眠的用药规律。方法收集2018年1月-2022年10月北京中医药大学国医堂门诊部医院管理信息系统及北京中医药大学名老中医传承研究一体化平台中谷世喆教授专家门诊就诊患者临床资料,筛选谷世喆教授专著《知针知药》《谷济生、谷世喆医案医话精粹》及中国知网(CNKI)等收录的相关医案,应用WPS Office 5.2.1建立谷世喆教授治疗失眠药物数据库,采用R4.2.1进行描述性分析、Apriori关联规则分析,使用SPSS Statistics 26.0进行聚类分析,并结合理论分析,提炼出谷世喆教授治疗失眠的用药规律及特点。结果共纳入307首处方,涉及药物250味,其中高频药物30味,频数排名前5位为炙甘草、煅龙骨、茯苓、醋北柴胡、炒酸枣仁。归经以肝经、肺经为主,药性以温、寒为主,药味以甘、苦为主。聚类分析得出5组核心药组,包括小柴胡汤、二陈汤、黄连温胆汤、酸枣仁汤、逍遥散等。结论谷世喆教授治疗失眠的特点为和解少阳,清心疏肝,安神定魄;谨察阴阳,调畅心神,兼以心理疏导;重视肝胆脾胃;辨证以和解少阳、运转少阳枢机为主要思路,兼以调畅气机,益气养阴。

基于数据挖掘分析耳穴治疗偏头痛的选穴规律

目的运用数据挖掘技术分析耳穴治疗偏头痛的选穴规律。方法检索中国期刊全文数据库、万方数据知识服务平台、维普资讯中文期刊服务平台、PubMed建库至2023年5月耳穴治疗偏头痛的相关文献,通过频次分析筛选耳穴治疗方法及高频穴位,运用R语言Apriori算法挖掘穴位规则,利用Gephi 0.1.0软件构建复杂共现网络,获取耳穴核心处方。结果共纳入156篇文献,选用频次较高的耳穴治疗方法分别为耳穴压豆、耳针、耳穴综合疗法;纳入文献包含157个耳穴处方,涉及耳穴36个,频次前10位耳穴分别为神门、皮质下、颞、交感、肝、枕、胰胆、额、内分泌、肾;关联规则分析显示神门穴与诸穴配伍关系最为常见,支持度前3位的是神门-皮质下、神门-交感、神门-颞-皮质下。结论耳穴治疗偏头痛核心选穴为神门、皮质下、交感、颞、枕、肝、胰胆、胃,临床上应遵循病位对应取穴,同时注重安神镇痛、疏肝和胃穴位的配合使用。

基于数据挖掘分析中成药治疗肺炎的用药规律

目的 探究中成药治疗肺炎的用药规律及组方特点。方法 收集并筛选《中国药典》《中国临床药物大辞典·中药成方制剂》《国家中成药标准汇编》以及《新编国家中成药》中记录的主要治疗肺炎的中成药处方。聚类分析处方组方用药规律、药物的使用频次、性味归经及功效。结果 共纳入118个中成药处方,包括了16种不同的中医证候,其中最常见的证型为痰热壅肺证。涉及220种中药,主要根据其功效分为清热、化痰止咳、平喘、补虚等不同类别。药性中,寒性最为常见,其次是温性和平性;药味以苦味和辛味为主,主要归属于肺经,其次是胃、脾和肝经。通过关联规则分析,得出了25组核心药物的组合。通过系统聚类分析,归类为8个不同的类别。结论 肺炎的核心中医证候主要为痰热闭肺证,其病机基础涉及痰、瘀、热和毒,病理基础在于肺气郁闭。因此,在治疗中,强调宣肺气、消痰瘀、清热毒、润肺阴等功效的综合运用。

全生命周期客户价值数据分析挖掘方法

从客户全生命周期的角度构建客户价值分析模型,综合应用RFM分析法和K-means聚类算法对客户交易数据进行挖掘,结合客户全生命周期各阶段特点,给出不同客户在不同阶段价值提升的相应策略。最后以一个C2C网店的实际交易数据为例验证方法应用的有效性。

基于数据挖掘的航空公司客户价值分析

伴随着航空公司的竞争日益剧烈,怎样改善个性化服务提高客户满意度是公司在体验经济时代必须面对的问题。面对海量数据,传统的统计办法弊病浮现,笔者尝试用数据挖掘技术处理航空公司客户价值分析问题。数据挖掘技术应用到航空范畴,可以实现对航空公司现有数据资源深度挖掘,为航空公司针对不同的客户群采取个性化的营销方案提供科学依据。本文的创新之处在于将数据挖掘技术应用于解决航空公司具体问题之中,目的在于提高客户价值分析的准确性和高效性,提高信息化应用水平。