基于大数据的医疗数据分析与挖掘研究

本研究旨在探讨基于大数据的医疗数据分析与挖掘,以提升医疗信息化的效能。采用深度学习算法对庞大的医疗数据进行分析,揭示了潜在的疾病模式和治疗趋势。结果显示,该方法不仅在疾病诊断和预测方面取得显著成果,还为个性化治疗提供新的视角。结论强调大数据在医疗领域的巨大潜力,为未来医疗决策和患者护理提供更为准确和个性化的支持。本研究的重要性在于推动医疗信息技术的创新,为更有效的医疗实践和健康管理奠定了基础。

产品检验检测数据分析与挖掘技术在质量改进中的应用

随着科技的不断进步,数据分析技术已经成为提高产品质量的关键利器。通过深入挖掘产品检验检测数据,我们能够发现潜在的质量问题,并提出有效的解决方案。这些技术的应用不仅可以提高生产效率,降低成本,还能够增强企业在市场竞争中的地位。

数据分析与挖掘课程思政建设与实践探索

为保证全面落实立德树人的根本任务,本文对数据分析与挖掘课程思政建设进行了探索与实践。通过健全育人体系、改进课程内容、丰富教学手段、完善评价机制4个方面对数据分析与挖掘课程进行重新设计,并在该课程三个阶段及三个环节中进行思政元素融入,在传授知识的基础上厚植爱国情怀,培养学生成为德才兼备的高素质数据人才。

数据分析与挖掘课程多维教学改革探讨

大数据时代下,数据分析与挖掘的课程教学面临着内容更新快、涉及面广、难度大等挑战。针对这些挑战,该文阐述如何从教学理念、教学内容、教学方式、教学评价以及课程思政等角度进行多维度的教学改革探索。在教学理念上,融合OBE的以学生为主体,以产出为导向;在教学内容上,根据知识模块和培养的能力目标进行整合优化,以及融入课程思政;根据知识的难易程度,选择合适的教学方式;根据考察能力的不同改进教学评价方式等。这些改革都对改进该课程的教学效果起到很好的作用。

案例驱动的“时序数据分析与挖掘”课程教学改革

针对人工智能交叉学科背景下的复合型人才培训需求和目标,提出结合不同专业学生的研究领域和方向,采用案例教学模式与递进式设计理念结合的教学方法,介绍时间序列分析挖掘课程的实验设计和内容、教学方案和评价、课程反馈等,通过实施过程介绍说明教学改革取得了较好的成效。

大数据分析与挖掘在社交媒体中的应用研究

一、引言社交媒体已经成为人们生活中获取信息、表达观点和互动交流的重要工具。同时,社交媒体也积累了大量的用户数据,这些数据中包含了用户的个人信息、社交关系、兴趣爱好等多种信息,对于企业和个人来说都具有重要的价值,这为研究者们提供了宝贵的研究资源。大数据分析与挖掘技术的出现,为社交媒体中的数据分析和应用提供了强大的支持和工具。本文主要研究了大数据分析与挖掘在社交媒体中的应用,并分析其存在的问题以及优化途径,提升社交媒体产品和服务的质量。

基于课程思政理念的《大数据分析与挖掘》课程教学设计研究

随着大数据时代的来临,大数据分析与挖掘技术已成为当今社会信息化建设的重要支撑。在高校教育中,培养学生的大数据分析与挖掘能力已成为一项重要任务。文章以课程思政理念为指导原则,基于大数据分析与挖掘专业要求,设计了一套适合高职本科学生的教学方案,并对其进行了实践和评估。研究结果表明,本教学方案有利于提高学生的实际操作能力和科学思维能力,促进学生的全面发展。

基于Python生态环境的商业数据分析与挖掘本科课程建设探索

大数据与商业经济活动日趋紧密地融合对经济管理类本科生定量分析能力的培养提出了全新的挑战,凸显在经济管理类本科教学中开设商业数据分析与挖掘课程的必要性。结合经济管理类本科生的知识结构特点,文章提出商业数据分析与挖掘课程的课程目标与教学内容设置的指导原则。基于此,文章从教学模块设置、课程教学组织形式等方面系统探讨搭建以Python生态环境为基础的课程建设体系,以期提升经济管理类本科生的商业数据建模能力及对实际商业问题的决策能力。

数据分析与挖掘在矿业权基准价制订中的实践

应用数据分析与挖掘技术对矿业权出让收益市场基准价制订中所收集的大量数据资料能快速、准确的提取有价值信息。通过市场分析研究,用动态的历史数据预测未来的行为,从多维度验证和制订各类矿产资源的矿业权出让收益市场基准价,为政府提供决策依据,从而获得更大的社会经济效益。

在线健康信息的数据分析与挖掘技术研究——评《统计分析与数据挖掘技术》

现如今,人们生活水平不断提升,健康意识逐渐增强,人口"老龄化"速度加快,促使中老年人更加积极主动地关注健康,同时,疾病越来越"年轻化",也促使青少年会更多地关注自身健康。而互联网具有的平等、方便、快捷等特点,使它成为在线健康信息交流的一个重要平台,它所提供的信息的质量的高低,会影响到民众的信息获取,甚至直接对身体健康产生直接的影响。因而,即使当前在线健康信息的规模不断扩大,仍需采取积极的措施提高在线健康信息的质量.

数据分析与挖掘课程教学改革研究

数据分析与挖掘是智能科学与技术专业的必修课,然而现阶段该课程教学中还存在诸多问题亟待解决。文章从现有问题出发,从树立“教师引导、学生主导”的课堂教学理念、制定多元化且紧跟实际案例的教学内容、科研融入教学实践、引入研究生“头脑风暴”式的培养模式以及建立健全考核评价机制等方面探讨如何改革数据分析与挖掘课程,以期提升学生汲取知识的自主性以及课堂教学效果,最终培养学生具有灵活地运用课程知识解决实际问题的能力。

大数据环境下企业内部审计效能的提升分析

近年来,随着互联网及云计算技术的不断普及和成熟,“大数据”作为一种全新的信息处理方式正在迅速改变着我们生活中的方方面面,同时也对企业内部审计工作产生了较大影响。在当前经济环境下,企业为了更好地应对市场变化,实现可持续发展目标,必须要重视对大数据分析技术的应用与研究,不仅能提升审计效率,还能帮助企业进行更加全面、深入的数据分析与挖掘,对潜在的风险和问题提前做出预测并采取相应措施予以控制,并为企业的相关决策提供有效的数据支持。

中国生猪养殖数据分析与挖掘

通过分析挖掘生猪养殖行业大数据,可以发现生猪养殖过程中存在的问题并探寻其原因进而提供参考信息并提出合理化建议;为此,笔者对我国1995—2014年生猪养殖基础数据进行分析与挖掘。结果表明:1995—2014年期间,猪肉产量增幅、生猪出栏量增幅和存栏量增幅分别为55.45%、54.57%和5.46%,猪肉产量和存栏量相关系数为0.998,二者有极高线性正相关;2014年出栏胴体重均数为(76.36±0.30)kg,出栏率为157.81%;我国生猪养殖模式发生转变的分界点为2006年,养殖模式由散养户为主转变为规模化养殖比例加快,我国生猪养殖基本形成三大生猪养殖区域化发展格局,良种化与生产技术指标可提高空间较大。

基于大数据平台的网络日志机器行为分析

为从海量日志中分析并提取可能存在的机器行为日志,应用概率统计和K-means算法对网络日志进行分析,提出基于多阶段层次化判别的ChenRF模型,共包含两部分内容,分别为基于特征规则和阈值匹配的机器行为判定模型与基于Bi-LSTMAttention的机器行为识别模型。应用Spark批处理框架,对所提模型进行算法实现,构建以一小时为单位的分布式网络日志批处理分析平台。在1万和千万级别规模的数据上,对构建的大数据日志分析处理平台进行测试,验证了所提模型的有效性。

培养胜任数据挖掘分析的人才

随着大数据时代的到来,以及5G、云计算以及物联网等新兴技术的普及,数据挖掘受到了学术界及信息产业界的关注。该课程重在培养学生了解自然科学和社会科学等应用领域的数据,获得较强的专业能力和良好的外语运用能力,成为胜任数据分析与挖掘算法研究及数据分析的人才。课程教材数据挖掘是指从大量的数据中通过算法将隐藏于其中的信息提取出来.

数据分析与挖掘在柜面营销中的应用

随着邮政信息化建设步伐的不断加快,越来越多的数据沉淀到各个系统中。与此同时数据分析与挖掘技术也得到了进行一步的发展。通过科学地使用数据分析与挖掘技术对客户进行细分,发现客户特征及实际需求,并通过数据分析系统在柜面对客户进行识别和展示,为柜面营销提供数据支撑,促进柜面营销的发展。

统计行业数据分析与数据挖掘应用——工具篇

在如今的大数据时代背景下,统计行业数据挖掘以及分析应用的重要性不言而喻。在本文中,笔者着重就"分析和挖掘软件的分类",以及目前"主要工具的功能"做简单的介绍,同时讲述一些工具的适用性和优缺点,并提出一些关于统计行业数据处理的看法,期望能够搭建一个真正适合中国的开源的统计行业数据分析和数据挖掘平台。让中国实现这方面的独立自主。

水产养殖大数据技术研究进展与发展趋势分析

水产养殖对象特殊、环境复杂、影响因素众多,精准地监测、检测和优化控制极其困难。大数据技术结合数学模型,把水产养殖产生的大量数据加以处理和分析,并将有用的结果以直观的形式呈现给生产者与决策者,是解决上述难题的根本途径。本文主要对水产养殖大数据技术研究进展与发展趋势进行了深入剖析,提出了水产养殖业大数据技术的总体架构;分析了水产养殖大数据的来源和获取手段,重点总结了几种水产养殖大数据分析技术的研究进展和现有水产养殖大数据平台及其提供的应用服务;最后针对水产养殖与大数据技术结合过程所面临的困难与挑战,从实现全面感知、全产业链数据智能分析与自动决策、水产养殖大数据标准体系建设等方面提出水产养殖大数据技术的发展方向。数据是根本,分析是核心,利用大数据技术提高水产养殖综合生产力和效益是最终目的,应深度挖掘现实需求,整合水产养殖全产业链数据,加强基础理论和核心关键技术研究,从而推进大数据技术与水产养殖产业的深度融合,支撑我国水产养殖业彻底转型升级。

用电信息系统运行数据的统计与分析

随着用电信息采集系统建设逐渐步入深化应用阶段,各类高级应用对采集系统成功率提出更高的要求。以往各省网公司的采集建设规模、运维模式、资源配置都不尽相同,导致运维能力有较大的差异。在大数据的基础上,通过数据分析与挖掘技术,以用电信息采集系统、营销业务应用系统相关数据为支撑,抽取和分析采集运维工单数据,构建涵盖时间、空间、业务类型等多维度、多视角的数据处理模型,实现采集异常智能化甄别、异常工单智能派发以及采集运维质量量化分析,达到采集系统高效运维的目的。

基于SparkR的大数据分析平台设计

电信运营商在以DPI数据为基础,结合IT系统数据、网元平台数据刻画用户特征的过程中,面临着数据分析与挖掘效率低下的问题。通过分析数据挖掘效率低下的原因,结合DPI数据的特点,基于开源大数据分析与挖掘技术SparkR构建大数据分析平台,提升用户行为分析与挖掘的效率。通过大数据分析平台,使得电信运营商具备PB级数据分析与挖掘的能力。