基于关联数据消费的高校图书馆延伸服务探索——以厦门大学图书馆为例

基于关联数据消费的高校图书馆延伸服务特点在于以科研人员和广大师生的需求为核心理念,以馆藏特色资源为优势,以关联数据消费为新兴技术,进行服务创新探索。文章以厦门大学图书馆参加上海图书馆2018年开放数据应用开发竞赛为例,借助与国家重点实验室合作开发"厦大海洋人"安卓手机应用程序(APP),进行了高校图书馆延伸服务的实践探索。通过对数据关系脉络的梳理,从关联数据消费技术角度解决馆藏资源向移动客户端应用资源的转化问题,提高用户兴趣度,增强用户体验度。从图书馆业务来角度,本案例是机构知识库服务的延伸,是嵌入式学科服务的延伸;从内容延申服务的角度来说,则是集用户群体指向型、用户需求指向型和行业趋势指向型为一体的延伸服务。

图书馆关联开放数据消费研究

[目的/意义]旨在为图书馆管理提供参考。[方法/过程]阐述关联开放数据内涵以及现状,分析图书馆关联开放数据消费方式,包括应用层面和技术层面,并以实现了关联开放数据的欧洲数字图书馆和上海图书馆为例进行分析。[结果/结论]图书馆实现关联开放数据消费可提高查全率和查准率,且便于用户操作,具有发展前景。

人口老龄化背景下体育消费的健康效应——基于全国消费大数据的实证证据

基于健康资本需求理论将体育消费视作一种健康投资,提出个体体育消费的增长可降低其医疗消费支出的假设;采用2018—2021年全国消费大数据,实证检验个体体育消费的健康效应。结果显示,体育消费占个体年度总消费的比例每提高1个单位,医疗消费占个体年度总消费的比例降低0.203个单位。新冠病毒感染疫情对体育消费的健康效应有所抑制但依然显著。进一步分析表明,体育消费的健康效应对35岁及以上人群的影响会随着年龄的增长明显增强,对65岁及以上老龄人口的影响效果最为突出。认为:在应对人口老龄化和医疗负担增加等重大挑战时,需要加快普及对体育消费的健康效应认知,大力促进全人群体育消费。

论动漫角色虚拟直播行为中的形象经济、创意延伸与数据库消费

虚拟动漫角色在虚拟直播中的“形象”意味着动漫角色在角色设计上呈现出不同的形象特征,以及在直播中展示出的个性与观点能够有效增强直播的互动性和娱乐性;这一新业态的应用优势包括但不限于产业联合意义上的创新,开发、运营和维护成本的降低,数字资源的使用效率提高等。本文将从动漫角色的虚拟直播行为出发,从其产生原因、应用优势以及未来发展趋势等角度进行分析,在形象经济、创意延伸与数据库消费等三大范畴内谈论这一新现象具有的可能性。

数字经济时代消费者数据权益保护的法律困境与出路

在数字经济浪潮下,消费者数据成为企业竞争的关键资产,其价值在商业领域日益凸显。随着数据泄露和隐私侵害事件的日益增多,消费者数据权益保护面临着新的挑战和变革。法律框架需适应数字经济的发展,技术快速发展导致平衡用户信息权益与平台数据权益愈发困难,同时消费者对数据权益保护的期望也在不断上升。这些因素共同构成了推动制度变革的主要动因。为适应数字经济的特性,消费者数据权益保护需要在制度框架上进行优化,以满足新时代对数据权益保护的需求。在此过程中,谨慎平衡数据利用与保护,以及完善消费者救济渠道成为保障消费者数据权益的关键措施。

萌元素数据库消费视角下的IP人物形象设计研究

IP人物形象设计出现了设计师过度依赖主观审美而无法适应消费者市场客观审美的问题。本文结合文献研究和设计应用经验,总结来自动漫、漫画、游戏等作品中的人物形象萌元素调用维度数据库,提出数据库调用的理论方法来指导IP人物形象设计的商业实践。通过案例实践表明,在萌元素数据库消费视角下进行设计有助于推动漫画IP人物形象周边产品在二次元消费者中出圈。

数据智能时代消费者权益保护的规制转向研究

数据智能时代消费者权益保护面临多重法律困境,缔约前消费者的知情权等权利易被平台经营者的算法推荐技术和平台规则等虚置,缔约后消费者的撤回权、隐私权及个人信息保护也因不完备的平台协议而存在较大的受侵害风险。与此同时,消费者权益保护的规制对象与行为、规制主体、规制思路与方式均发生了显著变化。为了助益数据智能时代消费者权益保护的规制转向,应进行“倾斜保护+多元共治”的协同体系化规制,制定科学规范而富有效能的处罚裁量基准指引,提高消费者的信任度与安全感。

基于电力消费大数据对“双碳”目标下新疆制造业经济状况的分析

“中国力争于2030年前二氧化碳排放达到峰值,到2060年前实现碳中和”的目标已经确定,制造业是工业的重要组成部分,是国民经济的命脉。电力大数据是企业能源使用的“晴雨表”和“风向标”,能够及时反映行业发展情况和政策运行效果。文章收集整理历年制造业和用电量数据,通过SPSS数据统计分析软件对工业生产增加值和工业生产用电量、纺织生产增加值和纺织工业用电量进行线性回归分析。分别进行线性拟合分析、二次线性拟合分析和三次线性拟合分析,从而挖掘电力大数据的价值,促进大数据与经济的融合,助力绿色经济的发展,助力“双碳”目标的实现。

消费者数据隐私保护在数据交易市场中的市场机制分析

文章通过介绍数据交易市场的发展现状和消费者数据隐私泄露的风险,分析了当前市场机制中技术手段、法律监管和数据交易协议在保护消费者数据隐私方面的不足,并提出通过强化技术手段、完善法律监管和制定统一数据交易标准等方式改进市场机制,旨在保护消费者数据隐私。

基于消费数据的元素组合分析赋能产品研发——以冰淇淋产品为例

本文以冰淇淋产品为研究对象,通过方法论和理论分析探讨了基于消费数据进行元素组合赋能产品研发的系统化框架。文章通过文献综述和理论分析,深入探讨了数据收集方法、分析技术和决策模型在产品研发过程中的关键作用和应用。研究表明,有效的方法论和理论分析可以显著提升冰淇淋产品的创新能力和市场竞争力。This paper takes ice cream products as the research object, and through methodology and theoretical analysis, explores a systematic framework for element combination analysis based on consumption data to empower product development. Through literature review and theoretical analysis, the article deeply discusses the key role and application of data collection methods, analysis techniques and decision-making models in the product development process. Research shows that effective methodology and theoretical analysis can significantly improve the innovation capabilities and market competitiveness of ice cream products.

基于点击流数据的消费者动态共购网络研究

文章基于消费者点击流数据和网络结构,使用时态指数随机图模型(TERGM)和消费者点击流数据建构了消费者动态共同购买网络,从产品点击次数、相对浏览时间、好评数、差评数和产品入度等维度测度了影响消费者共同购买行为发生的关键变量,并与指数随机图模型(ERGM)进行了比较。结果表明:产品相对浏览时间、好评数和产品入度促进消费者共同购买行为发生,而产品点击次数会降低消费者共同购买可能性;TERGM模型适合于消费者共同购买行为的网络分析,且拟合效果优于ERGM,验证了TERGM模型对消费者共同购买行为的适用性;文章提出点击流的隐式反馈中应加入时间网络结构视角研究对共同购买网络形成的影响,可为推荐系统优化设计提供有益参考。

反垄断法视角下消费者数据隐私保护

数字经济时代,消费者个人数据隐私日益关乎消费者切身权益,同时是平台重要的战略资源和竞争要素。实践中,平台为追求利益实施不当收集、利用数据的行为,可能构成数据驱动型经营者集中、滥用市场支配地位等不当竞争行为。同时,消费者数据隐私保护存在反垄断立法宗旨未包含消费者数据隐私保护、数据隐私难以量化、数据隐私保护部门法益冲突等困境。为解决上述困难,在反垄断立法与法律解释中延伸消费者福祉含义、发展替代性数据隐私分析工具、完善反垄断法执法部门同其他部门的合作机制,共同防范消费者数据隐私滥用风险。

新零售模式下消费者数据化发展研究

当前数字经济正成为经济发展的核心驱动力,数据要素成为推动数字经济发展的关键。面对巨大的数字经济市场,企业开启了数字化转型进程。零售企业新零售模式是企业数字化转型的典型,是以消费者为中心的数据驱动型零售形态,是通过将数据与商业经营深度融合,推动消费方式逆向牵引生产变革的新型销售模式。消费者和数据是新零售中的两大要素,消费者数据化是新零售发展的关键,但当前消费者数据化发展仍面临着多重难题,数据化经营理念、数据化技术支撑、数据安全保障等问题都需要进一步研究。

数据消费与孵化创新——开放政府数据商业应用发展趋势

文章全面调研英美开放政府数据在商业应用方面的大量案例实践,发现美国政府数据平台提供巨量开放数据,其发展模式已经从数据资产到数据消费;英国走内涵化发展路径,是目前开放水平和服务质量最高、最为成熟的开放政府数据平台,其商业应用模式是企业孵化引领经济创新。随着开放数据运动的深入,中国的数据平台建设应该不仅强调数据数量,更应注重数据的商业应用,这必将加速我国建设世界一流的开放政府数据平台进程。

基于一卡通数据挖掘的贫困生资助评价模型研究

文章针对高校贫困生评定工作中存在的问题,将传统贫困生评定方法和数据挖掘相结合,提出了一种精准的高校贫困生评定方法。该方法使用K-means算法对校园一卡通学生消费数据进行数据挖掘分析,将分析结果和传统评价指标代入贫困生精准评价模型中,计算出最终评价结果。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的评价结果更加精准合理,能够为我国高校贫困学生的评定提供重要依据,保证了贫困学生认定工作的公正性。

上半年消费市场延续恢复态势--重庆市统计局贸易处处长李川解读上半年消费数据

今年以来,全市上下深入贯彻落实党的二十大精神和中央经济工作会议部署,始终把恢复和扩大消费摆在优先位置,多措并举扩内需促消费。上半年,全市消费市场延续复苏态势,市场规模不断扩大,汽车销售明显好转,数字化、智能化、绿色化等新兴消费增势良好,网络零售额占比稳步提升,服务消费较快增长,高质量发展特征不断显现。

黄金周消费数据亮眼 展现中国经济强劲韧性

全国跨区域人员流动量累计22.04亿人次,36个大中城市重点商圈客流量同比增长164%,全国餐饮堂食消费规模较2019年增长254%……这些亮眼的数据来自于今年中秋国庆“超级黄金周”。假日经济强劲增长,消费市场加速升温,折射出我国经济持续恢复向好的良好态势。

基于校园一卡通消费数据的几种聚类算法的分析比较

随着高校管理信息化的加速和高校管理部门对各类校园信息资源需求的不断加强,校园一卡通被广泛应用于学生生活的各个领域,并要求对其存储的海量数据进行挖掘分析为各个部门提供决策依据.聚类算法作为最常用的数据挖掘方法之一被广泛应用于一卡通数据挖掘,但目前不清楚哪种方法更适用于一卡通数据.使用多种常用聚类算法对一卡通数据进行了实验,得出了最适合挖掘该数据的聚类算法,并分析了相关原因.

RFID新技术模式下的服装消费数据统计研究

RFID无线频射技术在服装零售业的应用是目前国内外服装市场需求的产物。本文探究了服装品牌市场对RFID技术的实践运用现状,设计了以RFID技术为核心的数据统计新模式,并从客流监控、消费者选择、消费者试衣、消费者购买等多维度分析服装卖场的消费数据,得出现行服装卖场消费数据统计分析的策略,对当前服装设计与市场推广具有应用价值。

基于校园一卡通消费数据的高校贫困生分析

目前,我国高校都已经建立了较为全面的贫困大学生资助体系,但是由于学生的贫困生申请信息偏于主观、贫困指标难以量化等因素,使得贫困生认定工作仍然是高校资助决策中的难点问题。寻求一种客观、高效的贫困生认定评估标准,成为高校资助工作研究的重要内容。该文采用数据挖掘的手段,从学生的校园一卡通消费数据入手,使用K-means聚类算法对数据进行分析。在此基础上,该文建立了基于聚类结果的贫困生指数算法计算每个学生的贫困生指数,用于辅助高校资助决策工作。