大数据驱动的决策范式转变——以个性化O2O即时物流调度为例

大数据环境下传统的决策范式正转变为基于数据的决策范式,本文以O2O即时服务这种新型商业模式为情景,研究大数据驱动的新决策范式下的O2O即时物流调度模型.本文跨域融合物流部门、其他运营部门以及外部环境信息构成全景式数据,同时放宽传统决策范式的经典假设,实现从无差异化配送时间到个性化配送时间的转变,以及需求服从先验分布到考虑未来需求时空属性的转变.本文融合机器学习和运筹优化方法,实现新决策范式下的O2O即时物流调度模型.在预测层面,构建个性化众包配送时间预测模型和基于订单集时空相似性的需求场景预测算法;在决策层面,同时考虑个性化预测模型的点估计及其不确定性,并考虑未来订单集的时空分布,构建考虑预测不确定性的调度模型,同时设计同步预测和决策算法求解.本文与中国主流的O2O商超平台合作,通过基于真实数据的模拟仿真,验证了新决策范式下的O2O即时物流调度模型的可行性和有效性.相较于传统的决策范式,本文提出的模型能实现更精准的供需匹配,降低延误订单数、平均配送时间和配送成本.

数据驱动的差异化教学决策:症结、逻辑与机制

差异化教学是尊重学习者个体差异,推进个性化教学的重要手段。传统的差异化教学形式,主要由教学常规、惯习和经验驱动,其成效和影响一直停留在预设的假想空间中,缺乏来自实践的支持。数据驱动的决策范式由于切合目标指引、反馈调适以及持续干预等教学理念,逐渐成为差异化教学领域的理想范式。然而当前数据驱动的差异化教学决策,由于教师差异化教学技能的缺乏、旧有经验的桎梏以及追求公平抑或效率的价值观影响,还存在误将能力分组等同于差异化教学、易陷入“形式差异”与“自动差异”的窠臼等问题。为确保教学决策的效果,数据驱动的差异化教学决策应在数据筛选、标准预置、价值判断、规则制定过程中,遵循从经验和直觉走向规范和客观的基本逻辑,尽量排除教师主观偏见的影响。这需要在行动上通过完善培育机制、构建支撑体系、促进公平与效率的动态平衡,以及加强效果评估等构建支撑数据驱动的差异化教学决策施展的长效机制,以保障差异化教学行稳致远。

智能配电网大数据应用技术与前景分析

针对大数据在智能配电网中的应用问题,在分析智能配电网大数据现状和特征以及梳理数据关系网的基础上,阐述了大数据在智能配电网中应用所涉及到的大数据存储与处理以及大数据解析等关键技术。提出了数据价值链和面向大数据应用的"飞机型"理论框架,并从用电预测与协同调度、智能配电网网架发展趋势分析与优化规划,以及智能用电与网络降损等方面分析了大数据在智能配电网中的应用前景,提出了应用路线图。

基于区块链的数据透明化:问题与挑战

物联网、穿戴设备和移动通信等技术的高速发展促使数据源源不断地产生并汇聚至多方数据收集者,由此带来更严峻的隐私泄露问题,然而传统的差分隐私、加密和匿名等隐私保护技术还不足以应对.更进一步,数据的自主汇聚导致数据垄断问题,严重影响了大数据价值实现.此外,大数据决策过程中,数据非真实产生、被篡改和质量管理过程中的单点失败等问题导致数据决策不可信.如何使这些问题得到有效治理,使数据被正确和规范地使用是大数据发展面临的主要挑战.首先,提出数据透明化的概念和研究框架,旨在增加大数据价值实现过程的透明性,从而为上述问题提供解决方案.然后,指出数据透明化的实现需求与区块链的特性天然契合,并对目前基于区块链的数据透明化研究现状进行总结.最后,对基于区块链的数据透明化可能面临的挑战进行分析.

浅析风电数据质量对封顶预测模型的影响

在大数据技术发展了十年、物联网技术日趋完善的背景下,很多企业坐拥大量数据,希望能够实现数据驱动的决策,进而实现精细化运营,以提高运营效率,减少不必要的成本,并增加企业利润。这个过程离不开对高质量数据的积累、存储、分析、挖掘和建模。本文基于若干风力发电厂在数据挖掘项目中的某些数据质量问题展开讨论,分析了数据质量在不同方面对模型效果的影响。

美国学业质量评价的新视点:中间性评价的产生、应用及发展

随着建构学业质量评价系统成为当前许多国家通行的做法,在开展学业质量分析时,如何做到"问责与教学反馈两者兼得"成了一个全球性的探索性研究课题。为了解决这一难题,美国提出了中间性评价。中间性评价指的是介乎形成性评价和总结性评价之间的评价。中间性评价的应用大致由三个环节组成:中间性评价测试的开发、基准评价试题库的建立和教师专业发展。中间性评价的突出优势表现在:中间性评价提供的诊断性信息有利于调整教学计划,更好地满足学生的学习需求;中间性评价可用于评价各种课程和教学实践的有效性;中间性评价可以预测学生在年末州级考试的表现。分析中间性评价的产生、应用及发展,对推动我国学业质量评价改革的研究具有一定的借鉴意义。