健康服务与管理专业数据分析类课程体系构建

文章首先分析了健康服务与管理专业数据分析类课程现状,然后从知识维度、应用维度、能力维度三个维度入手,论述了健康服务与管理专业数据分析类课程体系构建。

《Python数据分析》课程教学案例库建设与应用研究

目前《Python数据分析》课程在培养实践和应用能力等方面存在不足,而案例教学促进提升学生数据分析技术技能与数据素养。文章结合案例库建设和应用的校本实践,从案例的素材来源、选用原则、构成要素三方面阐述案例库建设的流程;从Python第三方库应用和基础、模块、综合三大案例类别两个维度出发,列举课程教学案例库的建设内容;最后,介绍案例库的应用成效,包括推进“三教”改革、催生“混合式”教学新样态,以及在毕业设计、创新创业、技能竞赛等方面的拓展应用。

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。

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。

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。

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。

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。

人工智能驱动开源大数据分析工作提质升级

以人工智能为代表的智能技术的革命性突破在众多领域带来颠覆性的变革,并逐渐向大数据分析领域渗透.网络开源数据凭借其广泛性、可获得性、多样性等优势,使其在社会公共安全治理工作中得到越来越多的重视,但也存在信息量大、数据过载、真实性难以保证等固有缺陷,利用人工智能技术可重塑开源数据收集、存储和处理的方式,也会改变智能数据分析与生产应用的关键环节.本文探讨了人工智能背景下开源数据分析工作面临的新机遇和挑战,阐述了依托人工智能技术进行开源大数据分析的工作方法和实践路径,对智能化大数据分析工作的改进和提升进行了有益的探索.

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。

面向工业互联网数据分析的机器学习工作流推荐方法

工业大数据具有多模态和强关联等特性,这给数据分析与应用带来了新的挑战。如何根据工业应用需求的特点实施有效的数据分析过程通常是一项非常复杂、耗时耗力的任务。针对该问题,提出一种面向工业互联网数据分析的机器学习工作流推荐方法。该方法以已有解决方案为起点,将其所使用的数据集和机器学习工作流作为推荐参考,基于Doc2vec模型与最大平均差异方法计算文本描述相似度与数据分布特征相似度,可根据当前数据分析任务需求,推荐合适的已有解决方案中的机器学习工作流。仿真实验说明了该方法的有效性。

多功能雷达总体数据分析系统设计与实现

多功能一体化是雷达发展的必然趋势,随着功能的增加,多模式间切换频繁调度复杂,系统调试工作量呈指数增长,数据分析与管理的难度增大。为提高多功能雷达数据分析效率,辅助问题定位分析与系统状态检查,加快雷达研制进程,分析了总体数据分析在雷达研制和使用阶段的重要作用,研究了雷达总体数据分析软件的需求与系统设计,并通过Matlab进行实现。该软件可以分析雷达多环节数据,并以表格和图像的形式呈现分析结果。经过实验数据验证,该软件能够有效地提高分析效率,进行雷达状态判断和性能评估,快速发现与定位问题。

蚕豆根尖细胞微核检测方案与数据分析

微核检测技术在世界范围内被广泛应用于环境监测以及食品安全性检测,由于其可操作性强,亦是大学开展课外活动,培养学生科研能力的有效方法。本文针对传统方法中本底微核数变异大和检验效率低的问题,提出了新的设计方案及分析方法。对师生进行课外研究及环境因素的遗传安全性分析与鉴定具有一定指导意义。

服装热阻研究中的数据分析及可视化方法

为明确服装热阻研究的数据分析思路并探求更优的可视化方法,从实验设计、热阻测评、数据处理和数据分析等4个阶段对相关文献进行梳理,明确了常用的数据分析和可视化手段。研究表明服装热阻受环境、服装、人体等多方面因素影响,主要采用暖体假人或真人实验的方法获得。数据较多以二维图像或组图的形式呈现,适用3项以内影响因素结果的分析。采用人工智能方法能够纳入更多影响因素实现服装热阻的准确预测,为不同环境下服装的选择、性能优化及人体热舒适的提升提供科学指导。

基于Spark技术的气象数据分析

近些年来,气象数据规模及复杂性大大增加,这对气象数据的存储、利用及加工分析提出了更高的要求。需采用适当的技术及策略,更好地利用分析气象数据,为天气预报、气候研究及社会公共服务提供更大的价值。通过网络爬虫爬取实时天气数据,发送实时数据到Kafka消息系统中,利用Spark技术从消息队列中获取实时数据并进行数据清洗、转换、归一化、聚合、汇总、分组等操作,实现气象数据的多维度分析,利用Spark计算结果将处理后的数据进行可视化,以图表、图形等形式进行展示。

专业竞赛驱动的“大数据分析基础”课程教学改革研究与实践

大数据、人工智能已经成为世界热点,许多企业、研究机构等利用大数据分析一些亟须解决的问题,开始以专业竞赛的方法面向社会公开征集解决方案。课题组将大数据分析类专业竞赛引入“大数据分析基础”课程教学,推行了专业竞赛驱动的课程教学改革研究与实践。“大数据分析基础”课程完善了基于专业驱动的知识体系,实现了以专业竞赛为切入点;注重理论结合实践的教学方法,结合大数据分析竞赛活动完善课程考核评价体系。

数字经济背景下电子商务企业运营数据分析

数字经济作为当今社会重要的发展趋势之一,已经深度渗透到我们的生活中。在数字经济的背景下,电子商务已然成为企业发展的重要方向,众多企业选择通过电子商务来推动业务增长和提高效率。在这个过程中,企业如何进行有效的运营成了一个重要的问题。

基于大数据分析的可见光图像融合质量评价研究

在复杂可见光图像下图像融合质量受到遮挡和重叠等因素影响,需要进行图像融合质量评价优化设计,提出基于大数据分析的可见光图像融合质量评价模型,采用相应图像块之间的视觉特征提取方法建立可见光图像的深度立体匹配模型,将不同光照强下采集的图像像素值显示映射到嵌入特征空间中,完成预处理,构建可见光图像的动态像素大数据融合模型,通过端到端的视差融合估计实现对可见光图像的动态融合,采用超分辨重建方法获得真实配对图像,分析SR结果与LR图像中的相似内容,以特征级别的图像分布域反映可见光图像融合质量评价,实现可见光图像融合质量评价。仿真结果表明,采用该方法进行可见图像融合的匹配性能较好,图像的对比度、饱和度高,提高了可见光的成像质量,耗时为0.012 s,平均迭代次数为1.569,并且均方误差仅为1.071,总误差仅为4.646,该方法有效提高了图像融合质量的同时,提高了评估效果。

大数据分析在医院成本管理中的应用研究

在大数据背景下,医院成本管理普遍存在成本数据缺乏精准性、分析应用能力不足及成本控制手段欠缺等问题,应将大数据分析和医院成本管理有效结合,建立医院成本数据仓库,采用数据挖掘手段分析医疗业务与成本数据的关联性,提高医院成本管理能力,促进医疗业务和财务管理融合,加快医疗行业成本管理的发展。

序列稀疏自回归方法及其在美股做空数据分析上的应用

采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型,并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明:从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题,从而极大地提高了计算效率。以1523家美股上市公司1973年1月—2014年12月的做空数据为例,利用此方法探索公司之间的大规模做空关联网络。研究发现:此方法可以有效地恢复股票做空份额(即某一公司的空头股份数量)与股票收益率之间隐藏的关联网络,对于股票风险溢价研究具有一定启发意义。

大数据分析能力对供应链绩效的影响研究

竞争加剧和市场环境的快速变化使得制造业商业竞争模式从企业间的竞争转变为供应链间的竞争,而大数据分析能力对于供应链管理具有重要的作用,探寻大数据分析能力对供应链绩效产生影响的作用机理可以提高供应链竞争力。该文基于协同创新视角,引入环境动态性这一变量建立调节效应模型,探究了大数据分析能力对供应链协同创新和绩效之间深层次的作用机制,以制造业供应链上企业为研究对象通过问卷调查进行实证分析,结果表明:大数据分析能力(资源整合能力、深度分析能力、应用能力)对供应链绩效具有显著的正向影响,供应链协同创新在大数据分析能力各维度与供应链绩效之间起中介作用,环境动态性对深度分析能力与供应链协同创新的关系具有正向调节作用,但对资源整合能力、应用能力与供应链协同创新的调节作用不显著。