基于OBE理念的“经济大数据分析方法”课程教学改革与探索

“经济大数据分析方法”是经管专业本科生的必修课,该课程对学生数据分析知识架构与实践能力的培养具有重要作用。为明晰课程教学目标,优化课程体系,教学团队将以成果为导向的OBE教育理念融入“经济大数据分析方法”的教学改革中,构建以学生预期与社会需求为导向的教学目标,设计层层推进的教学内容,增加延伸至课堂外的教学手段,建立多元成果评价体系。经应用发现,OBE理念下的课程教学有助于调动学生学习积极性、提升学习效果及锻炼综合素质。

基于人工智能的大数据分析方法

信息智能化技术的发展速度和衍生的各种技术工具成为社会转型发展的技术支持,尤其在大数据领域,人工智能技术的应用为数据采集速率、数据识别准确率等方面带来极大提升。基于此,本文对当前时代下大数据分析的重要性进行探讨,并围绕人工智能技术分析以此为基础的大数据发展网络技术设计,在掌握数据挖掘人物之后对大数据人工智能分析方法进行研究,具体包括及其学习、深度学习、计算智能等方面。

基于大数据分析方法的电网安全运行方案研究

针对高压电网在实际运行中安全性能不足、事件报警频繁的问题,运用区块链的方式分化电网易发风险区域,将复杂的电网进行分化,从而逐一完成安全排查。研发概率风险分析(PRA)网架,对电网运行中的各个重要设备设置安全结点,通过标记的方式掌握设备信息。采用改进生成式对抗网络(GAN)算法对系统运行中的安全漏洞进行修复,并预测系统运行安全指标。试验表明,本研究电网运行配电最大容量为1711.96 KVA,改进的GAN算法预测安全指标为98.4%,系统运行24 h期间系统事件报警率为0.35%。

大数据分析方法在企业档案管理中的应用

随着大数据研究逐渐深入,企业创新决策越来越依赖于数据分析,而企业档案数据资源为企业这一决策提供了数据基础。因此,在此背景下企业档案管理中运用大数据分析方法具有重要性意义。本文详细的阐述了数据质量管理、可视化分析、语义引擎、数据挖掘、趋势预测分析等五种大数据分析方法在企业档案管理中的应用及注意问题。

企业档案大数据分析方法与技术创新双向决策模型

大数据分析方法可以帮助企业从档案数据中发现规律和问题,推动企业科学决策与技术创新。基于目标驱动的"技术评估与预测模型"与基于数据驱动的"技术监测与预警模型"双向决策模型本质上是企业管理决策的一种科学工具,有利于企业技术知识的可视化累积和知识发现,有利于企业流程重造、质量控制以及合作模式创新,有利于企业风险管理、偏差检测、预警响应等。应注意模型应用策略,及时建立失效预警机制,自觉维护客户隐私,确定数据存储期限。

大数据分析方法助推扶贫审计与乡村振兴审计衔接路径探析

中央“三农”工作重心的转移,使涉农审计的内容重点也随之发生了调整。当前,扶贫审计已告一段落,与之相衔接的乡村振兴审计拉开序幕,同时,近年来大数据分析方法对促进扶贫审计工作提质增效发挥着举足轻重的作用。通过从审计目标、审计范围、审计数据、审计人才4个方面探析两类审计衔接路径,为大数据分析方法在涉农审计转型过渡期的应用研究提供更多思考。

大数据分析方法在企业档案管理中的应用

信息时代,数据深刻影响着企业的未来的发展,有关大数据的研究活动规模和数量在不断增加,大数据分析在企业内部的领导决策中发挥着越来越重要的作用,企业内部的档案数据资源正是这一切领导决策活动得以展开的前提条件。这种现状已经对企业的档案资源管理提出了新的要求,即重视大数据分析方法在管理档案资源中不可忽视的作用。本文将以上述情况为背景,从提高档案资源质量、可视化的海量数据关联分析、语义搜索引擎、数据资料勘探、前景预测分析这五个常用大数据分析方法入手,研究大数据分析方法在企业档案管理中的作用。

基于CRISP-DM的交通大数据分析方法及实践——以重庆市手机信令数据和RFID数据为例

随着交通大数据研究及应用日益广泛,其中存在的问题也越来越明显。很多分析结论存在概念模糊、数据质量不确定、分析方法不清晰等问题,导致分析结果经不起推敲,也缺乏可比性。究其主要原因是未能形成科学的大数据分析方法和统一的分析标准。提出基于CRISP-DM的交通大数据分析方法,包括目标要求、数据理解、数据准备、数据建模、模型验证、工程化应用(部署)6个阶段。结合重庆市交通大数据平台建设实践,以手机信令数据和车辆RFID数据为例,详细阐述数据理解、数据建模和模型验证三个重要步骤的具体做法,探索如何实现交通大数据分析的标准化、指标化和透明化。

大数据分析方法在企业档案管理中的应用

伴随着信息化技术在社会中的使用越来越广泛,针对于大数据的相关活动数量以及规模均在不断增加,在企业内部领导阶层的决策当中占据着极其重要的位置。新时代针对企业的档案资源管理提出了新的需求,可想而知,企业档案资源与大数据分析法两者之间存在着不可分离的关系。本文根据五种常用的大数据分析方法进行探讨,分别为:前景预测分析、可视化的海量数据关联分析、数据资料勘探、提升档案资源质量以及语义搜索引擎,并探讨大数据分析方法在企业档案管理中的应用。

基于人工智能技术的大数据分析方法研究进展

受信息技术迅速发展的影响,围绕人工智能技术产生的大数据分析方法开始被广泛应用在各个领域中。目前,该方法研究已经获得了一定成就,不但实现了大数据聚类、分类、关联分析以及预测几项挖掘任务,还在"Spark"等平台上实现了分布式深化学习,促使数据挖掘效率得到了有效提升。基于此,极有必要对如何通过人工智能技术进行大数据分析进行研究探索。

交通大数据分析方法在大型活动交通协同中的研究与应用——以中国国际智能产业博览会实践为例

相较传统交通模型与评估技术,交通大数据具有体量巨大、处理快速、模态多样等6V特征。通过提出一套交通大数据分析方法,包括从数据源→大数据挖掘→目标匹配分析→偏离性分析与纠正四个阶段形成的闭环流程,结合中国国际智能产业博览会交通出行实践,探索在大型活动中利用交通大数据辅助交通协同方案的制定与实践。

电力资产主机安全合规大数据分析方法

本文针对态势感知平台在电厂的实施,通过智能采集器与数据代理采集工控资产的各类合规基线与安全指标数据,创新性地针对资产主机的合规与基线核查进行设计,基于大数据进行定量合规分析,弥补了电厂资产主机的合规分析存在的空白,可一目了然掌控资产主机的安全情况及存在的问题,定量合规评估指数。

大数据分析方法及其在情报研究中的适用性

由于互联网技术的发展,信息资料以爆炸性的速度膨胀,如今的网络社会,已经迈入了大数据时代。这为以资料或信息分析为基础的情报研究提供了新思路,但也出现了许多新问题。针对这一问题,本文对三种不同角度的大数据分析方法进行了全面的总结,以期找到适合于情报领域的应用,为今后的大数据分析工作者提供可靠的参考依据。

多组学大数据分析方法在高血压研究中的应用进展

高血压是一种病因复杂、以持续性血压升高为主要表现的系统性疾病,可原发或继发于其他疾病,涉及基因、表观遗传、生活行为方式等多种因素的共同作用^([1]),其患病率高、合并症多、病因不清、需长期服用降压药控制血压,给患者、家庭和整个社会造成沉重的疾病负担^([2-3])。当前,随着测序技术的不断普及和发展,通过各类分析技术将种类繁多的组学数据整合,进行复杂疾病的致病机制探索和发病风险预测已成为生命科学领域的重要研究方向和趋势。

气候大数据分析方法、数据集研发与全球变暖的区域响应研究

现有观测数据难以精细刻画气候变化时空特征,无法真实反映区域气候变化的空间异质性和时间差异性,因此亟需高精度长时间的区域气候数据集;现有大数据质量和模型评估方法单一,缺少物理机制,难以准确刻画不同模型综合模拟能力.气候变化对人居环境产生重大影响,如植被变化和城市热岛效应,而相关研究缺少全面系统的深入分析.为解决上述问题,本团队开展区域气候变化及响应研究.在数据方法方面创建体感温度和气温降水数据集,发展新的数据插值方法和精度评估理论;利用新数据新方法开展敏感区域气候变化长期趋势和极端事件研究;在气候变化响应方面,从人居环境角度开展植被变化和城市热岛效应研究.

基于数据分析的教育扶贫评价体系探析——以雷州半岛地区为例

在后扶贫时代,运用大数据思维加快推进教育脱贫攻坚,是“网络治国”“数据安邦”的重要体现。根据调查显示,截至2020年,我国区域性整体贫困将得到解决,完成了消除绝对贫困的艰巨任务。自麦肯锡2011年报告开始,大数据便逐步进入到我国各个研究领域。到了近些年,学界关于应用于精准扶贫领域的大数据分析方法也层出不穷[1]。

城市体检中新型大数据分析方法探究与应用

引言我国城镇化率逐年增高。根据国家统计局数据,2011年我国城镇化率首次超过50%。2020年,第十三届全国人民代表大会政府工作报告指出,我国常住人口城镇化率首次超过60%。伴随着城镇化进程的高速推进,国内涌现多个繁荣的超大城市,如北京、上海、广州和深圳。超大城市的繁荣无法掩盖伴生的各类"城市病",诸如人口拥挤、交通拥堵、环境污染、资源供应紧张、安全风险增加、城市秩序恶化、贫富差距过大、存在低收入人群成片聚集区及缺少城市文化等1。

大数据通用流程配置与分析方法研究

针对大数据对分析业务开发周期较长、工作成本高、工作效率低、代码开发重复性等问题,从数据集、算法库、参数配置、调度执行、可视化等方面,提出了一种大数据通用流程配置与分析方法。该方法可以简化大数据分析代码开发,降低开发成本,提升大数据分析效率。

大数据分析方法在企业档案管理中的应用

随着大数据时代的到来，大数据分析方法也应运而生。企业档案管理作为企业内部决策和管理中的重要基础，要针对现阶段社会发展对企业档案管理的新要求，加强对大数据分析方法的应用，提高企业档案资源管理质量，实现对企业档案信息数据的关联分析，促进资料搜索和前景预测的信息化，本文就将针对大数据分析方法在企业档案管理中的应用进行分析。

基于数据分析的学生宿舍管理研究——以西南大学为例

高校宿舍运维管理涉及学生生活、学习等各个方面,是保障学生在校生活质量的重要基础.西南大学建校历史悠久,多数学生宿舍存在不同程度损坏老化,学生宿舍的维修管理愈发困难.本文结合学校近3年来的宿舍报修数据,结合大数据分析方法从不同方面指出了宿舍维修所存在的问题,最后针对管理运维提出了几条改进优化措施.