“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。

劳动教育融入大数据挖掘与分析课程的探索与实践

为了将劳动教育与专业教育耦合并行育人,提出“一基二线四位三维”协同融合的育人模式,详细阐述此育人模式的内容与实施流程,以大数据挖掘与分析课程为例,从重构课程教学设计、创新课堂教学实施、设计考核评价等方面阐述如何推进劳动教育在高职专业课程具体实施环节的育人作用。

面向大数据人才培养的“数据挖掘与分析”课程改革探索与实践

为适应大数据时代的教育要求和专业人才培养目标,文章对“数据挖掘与分析”课程进行全面分析和教学改革方案设计。明确的教学目标和策略包括算法原理掌握、编程技能强化、综合应用能力提升以及课程思政融入,教学方法采用协作式项目教学法和混合式教学法,同时考核与评价机制也进行了相应的改革,更加注重实践能力和个人贡献的量化评估。改革方案的实施成效通过学生在学科竞赛和参与科研中的表现得以验证,为提升教学质量、促进大数据人才培养提供依据。

多学科交叉融合的金融数据挖掘与分析工程人才培养模式

本文以河北金融学院为例,探索了多学科交叉融合进行金融数据挖掘与分析工程人才的培养模式:根据人才需求和岗位要求,确定人才培养目标和专业定位;结合学校办学特色和时代发展背景,确定多学科交叉融合的课程体系;瞄准行业前沿,建设校内外跨专业实践创新平台,探索形成产教深度融合的人才培养模式。

数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的应用

阐述对数据挖掘与分析技术的基本认识,探讨数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的应用价值,分析数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的业务优化、客户及营销以及渠道和运营等实例中的应用。

新工科背景下数科专业数据挖掘与分析课程建设

“新工科”人才培养应以交叉融合和强化实践为特征。对数据科学与大数据本科专业核心专业课数据挖掘与分析课程的建设进行了探讨。针对现有数据挖掘课程存在的问题,提出了一个以OBE理念为导向、鱼骨型项目驱动、理论实践混合渗透的数据挖掘与分析课程体系。实践表明,该课程体系能够很好地激发学生的学习兴趣,促进知识的吸收,提高综合实践能力。

数据挖掘与分析在图书馆服务中的应用研究

目前,如何更好地满足读者对信息资源和信息资源的需要,已成为现代信息技术发展的必然趋势。在为用户提供快速、方便、高效、精准的个性化知识服务方面,数据挖掘技术具有重要意义。在加快推进“数字中国”的背景下,要为读者提供更高质量的个性化服务,就必须加强对借阅记录等基础数据的分析,并以此为依托,赋能有效提高图书资源和信息服务水平。这更加强调了智慧图书馆的开放性、共享性、智能化的特点,为读者提供更高的阅读服务。

数据挖掘与分析课程教学改革与探索

为了使研究生培养契合大数据时代人才发展的需求,以“数据挖掘与分析”课程为例,以充分激发和培养研究生的独立思考与实践能力为指导思想,分析该课程目前教学环节中存在的问题,提出“结合行业背景、注重案例分析、提高实践能力、改善考核方式”的教学改革思路。该课程教学改革与探索研究有助于提升研究生的学习兴趣与实践能力,也为同类院校开展研究生新工科建设教学改革提供了一定的参考。

大数据挖掘与分析在项目管理中的机遇与应用——以Python技术为例

针对当前大数据爆发的环境对包括项目管理在内的很多传统工作造成的冲击和带来的机遇现状,文章通过案例分析,以当下流行编程语言Python为例,选择相应的分析工具,尝试探讨在大数据时代数据挖掘与分析如何在项目管理中的应用,希望能够为企业在项目管理中提供更好的实施工具。

浅谈ERP运维信息数据挖掘与分析的技术

在信息化时代背景下,随着企业信息化建设进程的不断加快以及信息化建设体系的逐渐完善,ERP系统以其所具有的企业资源一体化管控优势得到广泛应用。随着ERP系统在企业应用中重要性的愈发凸显,ERP运维管理成为人们关注的重点与研究的重要内容之一。基于此,从ERP系统相关概述出发,以某企业ERP运维管理为例,对企业ERP运维管理现状以及ERP运维信息数据挖掘与分析技术进行了分析,以期提升ERP运维管理水平与质量,促进ERP系统作用的有效发挥。

学习行为大数据挖掘与分析系统的研究与设计

数据挖掘是人工智能技术的一个重要研究领域,可用于教学系统的学习者学习行为分析,并成为提高教学效果及提供教育决策等强有力的工具,对实施个性化教学提供借鉴参考。学习行为大数据挖掘与分析系统主要致力于对海量数据进行分析、统计、并提取其数据之间的关系,找出个性化的学习行为特性。

基于移动学习的《数据挖掘与分析》混合式教学改革研究

有效利用网络和信息技术进行知识的自主学习,是时代赋予教师和学生新的要求。本文针对移动学习的理念,对《数据挖掘与分析》课程的混合式教学模式进行重构,分别对教学设计、教学实施、教学评价环节进行探讨,提出新的课程改革思路和方法,将移动学习和混合式教学模式有机融合,让学生可以随时随地展开学习。

大数据环境下网络中心档案管理的数据挖掘与分析

随着科技的持续进步,网络核心技术在各个领域被广泛应用,在大数据环境下,网络中心的档案管理工作面临新机遇与挑战。借助数据挖掘与分析技术,高效处理网络中心大量且错综复杂的档案数据。本文分析了数据挖掘在档案分类、关联分析、潜在价值发现等方面的应用方式,有助于提升档案检索效率、精准把握档案利用需求以及辅助决策等重要作用,同时指出面临的数据安全、隐私保护等问题,并提出相应解决策略,目的在于完成合理的数据挖掘与分析,优化网络中心档案管理工作,以期更好地发挥档案价值。

数据挖掘与分析在大学生心理预警系统中的应用

课题背景随着社会的快速变化,大学生面临的心理压力日益增多,心理问题的隐蔽性和复杂性也日益凸显。因此,在校园内构建一个科学、有效的心理预警系统,对于提前识别、预防和处理大学生的心理问题具有重要意义。传统的心理预警方法依赖于人工的判断,不仅效率低下,而且易受主观因素的影响,导致预警的准确性和及时性受到限制。

基于第三方物流库存数据的挖掘和应用分析

文章主要通过对第三方物流库存数据的挖掘,从而提高第三方物流公司对物流以及信息流进行实时监控管理,以达到强化物流系统的功能,有效监控库存运输、补货以及物流运输等方面,减少主观因素给决策过程带来的影响,从而提高物流系统和决策的效率以及准确性。

数据挖掘与分析在网站运营管理中的应用

随着互联网技术的不断发展,电子商务行业也相对得到了较快的提升。现如今,该行业覆盖范围几乎已遍布所有领域,其网站平台在实际构建过程中,会涉及很多专业技术和学科知识,其中,尤以数据挖掘技术的应用率最为明显。因此,本文就针对网站运营管理中数据挖掘技术的有效应用进行深入的剖析,并结合其中存在的不足,提出一些有效的优化意见和建议,以便为相关人士作为参考借鉴。

大数据背景下体育新闻数据挖掘与分析

大数据时代背景下,媒介融合进一步深化,新闻节目的影响力不断提升。作为新闻的重要组成部分,体育新闻在大数据背景下也面临新的机遇与挑战,如何充分挖掘并分析海量数据信息,促进体育新闻节目向可视化方向发展,成为体育新闻工作者亟待解决的课题。基于此,本文简要分析大数据背景下体育新闻发展的新机遇以及数据挖掘与分析的重要性,并结合体育新闻可视化发展中存在的问题提出相应策略。

基于决策树的数据挖掘学生行为分析

在大数据飞速发展的时代,如何合理利用高校大数据对学生进行标准化以及个性化服务管理,成为当前高校管理者的重点关注问题。通过对决策树分类算法的研究,采用决策树C4.5算法,从学校数据中心读取数据后进行预处理,除去异常数据后,基于一卡通消费数据以及高校图书馆进出数据进行数据挖掘与分析,通过消费数据以及图书馆进出数据与学生成绩绩点的对比分析得出结果,为高校管理服务提供更全面化的支持。

国医大师刘尚义治疗癌性疲乏用药数据挖掘

目的：基于中医医案知识服务与共享系统V1.1.92软件,探讨＂国医大师＂刘尚义教授治疗恶性肿瘤癌因性疲乏的临床用药特点。方法：首先,成功筛选出2016年5月—2017年4月间在刘尚义教授门诊就诊的446例恶性肿瘤癌因性疲乏病例,并根据相应信息将其录入软件中;其次,对录入的癌因性疲乏医案从药用频次、关联规则等方面进行数据挖掘与分析;最后,将以上得出的结果进行进一步分析讨论,从而探讨刘尚义教授治疗癌因性疲乏用药特点。结果：录入的446则医案数据分析显示,用药频次前8位从高到低依次为：莪术431次、鳖甲430次、冬凌草393次、猫抓草288次、石斛282次、玉竹281次、黄精260次、肉苁蓉205次。药对出现频次由高到低前四位的分别是＂鳖甲、莪术＂＂冬凌草、猫抓草＂＂玉竹、石斛＂＂黄精、肉苁蓉＂。结论：通过挖掘刘尚义教授治疗癌因性疲乏的常用药物或药物组合,从而总结出国家级名老中医刘尚义教授治疗癌因性疲乏的新思路。

基于招聘网站的数据科学与大数据技术专业人才需求的文本挖掘

旨在探索就业市场中招聘单位对大数据专业岗位的用人需求,挖掘出就业市场对于相关领域人才的技能要求,并根据需求对大数据学科人才培养模式提出建议。通过Python爬取并分析招聘网站中与大数据相关的岗位,从招聘单位所在行业性质、规模与招聘岗位的学历要求、工作经验和能力要求等方面对招聘信息的调研结果进行分析,并基于已有数据推断出招聘单位对相关领域人才所要求的基本技能和专业技能。结论表明,招聘岗位主要集中在经济较为发达的一线城市和超一线城市,且工作经验丰富或者学历更高的,薪资待遇也越好。其次,用人单位对求职者的职业综合素质要求比较全面,如基本的学习能力与沟通能力,较强的专业技能等。