HX_D1B型机车系统数据分析

HXD1B型电力机车使用的是德国成熟的铁路机车控制系统,简称SIBAS 32系统。通过数据分析专家诊断系统软件Expert 2viewer,分析人员可以看到系统的诊断信息、机车操作过程、机车工作环境状态等系统数据。如何利用系统数据排查机车故障隐患,对提高机车质量有着重要意义。结合郑州机务段数据分析方面积累的经验,重点介绍了系统数据分析过程、分析经验以及开展的工作,以供读者参考。

多系统数据分析对比在营销稽查工作中的探索及应用

在电力企业经营管理工作中,营销稽查工作是一项极其复杂的工作,需要以"量、价、费"为核心完成电价电费、用电情况等内容的检查。对电力营销使用的多个系统的数据展开分析对比,则能为营销稽查工作的开展提供科学依据。基于这种认识,本文对多系统数据分析对比在营销稽查工作中的探索及应用问题展开了探讨,以期为关注这一话题的人们提供参考。

深度学习技术在信息系统数据分析中的应用

深度学习是近年来机器学习领域的一个热点研究方向,其主要方法是通过增加学习器的层数,增大其通道数和参数的规模,借助大数据学习时代的超强计算能力,发现原始数据集中的高层抽象概念,为应用领域的决策支持服务。探讨了在信息系统的数据分析任务中深度学习技术的应用方法,着重阐述了卷积神经网络和堆叠自动编码器的主要原理和实现方法,及其在信息系统的数据分析中的应用案例,并对其应用价值进行了分析。

数据挖掘技术在税务系统数据分析上的应用

本文主要介绍了巢湖市地税局税务系统的系统结构和关键技术。该系统主要运用数据仓库、ETL、数据挖掘等关键技术。

基于大数据分析系统的高校财务稽核

在当前大数据时代下,无论是企事业单位还是高校,对于财务管理工作的重视度都越来越高,只有实现智能化、信息化的财务管理工作,才能满足当前大数据时代的实际要求。基于此,本文以大数据时代为背景,对高校在开展财务稽核的过程中,如何充分发挥出大数据分析系统的价值,将财务数据进行准确提取,对潜在的财务风险进行有效防控,为高校财务的科学化和精准化管理提供重要支持。

基于GIS的国土测绘数据分析系统设计

国土资源是指一个国家及其居民生活的物质基础。自然和社会经济资源严格包括物质资源、河流、湖泊、海洋、矿物和生物资源。由于不同地区的气候条件不同,地区开发重点在资源开发利用上也存在很大差异。为了避免资源的浪费,一般需要了解国家资源的设计、资源的利用、休闲情况、资源的合理开发。由于制图过程中产生的数据和信息量相对较大,目前正在探讨扩展现代信息技术以提高工作质量和效率的可能性,提出地理信息系统在国土资源方面的具体应用。基于此,本篇文章对基于GIS的国土测绘数据分析系统设计进行研究,以供参考。

电气试验数据现场记录分析系统的设计方法研究

电气试验具有标准化的实施流程,其数据分析、处理和计算形成了成熟的方法,有利于进行软件化分析。研究过程针对电气预防性试验,设计了现场记录分析系统,涵盖App端用户服务平台和PC端运维管理平台,设计重点为软件整体架构、数据库表及字段、用户操作的前端界面、业务流程划分,主要技术包括Java、Mysql和Html。

无人机载荷数据处理与分析系统的架构设计与优化

在21世纪的技术革新浪潮中,无人机技术以其独特的魅力和广泛的应用前景,正日益成为创新的前沿领域。在众多无人机应用场景中,载荷数据处理与分析系统扮演着至关重要的角色。如何设计并优化无人机载荷数据处理与分析系统,提高数据处理效率和分析精准度,成为当前无人机领域研究的热点问题。文中阐述了无人机载荷数据处理与分析系统的设计目标,提出了无人机载荷数据处理与分析系统的架构设计与优化策略,最后结合实际案例进行了详细分析,以期为该行业提供参考价值。

基于大数据的污染源在线自动监测数据分析与决策支持系统研究

随着工业化和城市化进程的推进,环境污染问题日益凸显,因此对环境质量的实时监测与精准管控成为环保工作的重中之重。大数据是时代发展的产物,当下该技术已经实现了在人们生产生活诸多领域中的应用,并发挥了极为重要的作用,推动了这些领域的发展和进步。在此背景下,应积极将该技术应用到环境保护工作中,构建基于大数据的污染源在线自动监测数据分析与决策支持系统,使环境保护工作的作用充分发挥出来,让人们所处环境更加洁净健康,提升人们的幸福感。

关于多系统数据贯通辅助结算数据分析的探索

目前我们正处在一个数据爆发的时代,各式各样的数据在不同的系统中存储,并按照各个系统功能被处理和使用。数据在各系统中的处理过程或处理结果,正体现着他的数据价值。但这也将数据的价值被系统割裂开,如果将这些价值进行汇聚,分析形成更深层次的价值,显得更加重要。本文通过对电信运营商级计费、账务、资费、分摊、结算等多系统中的数据进行汇聚贯通,深挖数据价值,提升业务分析能力,助力业务部门对结算策略的跟踪与优化。

食用豆种质资源表型数据分析系统的设计与构建

【目的】构建食用豆种质资源表型数据分析系统,为食用豆品种改良和基础研究提供丰富的种植资源和研究信息。【方法】借助河北省农林科学院粮油作物研究所保存的食用豆种质资源表型信息,基于B/S模式开发,利用LAMP(Linux+Apache+MySQL+Perl/Python)环境,设计并构建了在线食用豆种质资源表型数据分析系统(https://breeding.biobin.com.cn/germ),并展示了该系统的主要功能和使用方法。【结果】构建了由数据层、处理层、表现层构成,可进行表型数据导入、检索与编辑的食用豆种质资源表型数据分析系统,该系统结合相关工具可进行表型相关性、层级聚类、划分聚类、遗传多样性指标等分析,且分析结果可视化。其中,表型鉴定可进行表型相似性与性状相关性分析,分析结果以雷达图或者线性回归图形式展示;表型相似性分析可以快速比较多个材料之间的数据,综合评价多个性状,选择更符合预期的育种材料;性状相关性分析可以分析任意两个性状之间的关联性,得到性状之间的关联程度。【结论】食用豆种质资源表型数据分析系统的构建有效解决了种质资源表型数据信息保存分散、不标准、分析利用困难等问题,实现了资源数字化管理、分析和共享,可用于我国食用豆育种及相关性状分析研究。

系统数据追溯分析在消毒供应中心质量管理中应用价值

目的:探讨系统数据追溯分析在消毒供应中心(CSSD)质量管理中的运用效果。方法:回顾性分析本院CSSD的1436件医疗器械包的管理资料,其中2020年6—12月采取手工记录期间进行管理的718件医疗器械包为对照组,2021年1—7月采取系统数据追溯分析期间进行管理的718件医疗器械包为观察组。对比两组器械管理质量、工作质量、科室器械使用满意度。结果:观察组器械回收合格率、分类合格率、消毒合格率、清洗合格率、干燥合格率、灭菌合格率、包装合格率、储存合格率、发放合格率均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组器械回收评分、器械分类评分、器械消毒评分、器械清洗评分、器械干燥评分、器械灭菌评分、器械包装评分、器械储存评分、器械发放评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组科室器械使用满意度为97.27%,高于对照组的87.62%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:系统数据追溯分析能提升CSSD器械管理质量与工作质量,获得更高的科室器械使用满意度。

数据治理下的区域教育质量监测数据分析系统探究

教育质量监测数据分析涉及海量的数据,迫切需要开展数据治理相关理论在教育质量监测数据分析领域的研究和运用。研究者采用文献研究和案例分析等方法,明确了教育质量监测数据分析阶段中数据治理的概念,剖析了区域教育质量监测数据分析系统的构建原则和框架:由功能模块、算法支撑和保障体系三个层级构成,包括12个功能模块、4个算法库以及贯穿全过程的数据质量保障体系;并以苏州市教育质量监测数据分析系统为例,阐述了数据治理理念在区域教育质量监测数据分析系统构建中的具体应用和实践:实现数据深度挖掘、监测工具质量分析、增值评价等功能的运用。最后,展望了区域教育质量监测数据分析系统的未来拓展方向。

基于python语言的土壤改良实验数据分析系统的设计与实现

系统利用Excel数据准备平台和Python编程语言成功开发了一套处理改良盐碱土实验数据的工具,它能够高效处理大量实验数据,实现数据自动化处理与标准化处理,为土壤改良实验数据处理和异常提取提供了可靠的技术支持。这种全新方法的成功应用为土壤改良实验数据处理领域带来了新的前景,有望提升工作效率并提高数据处理的准确性。

基于AWS微服务架构的车联网大数据分析系统的设计

本文探讨了车联网大数据分析系统的整体设计与实现。车联网行业正面临实时数据源的爆发式增长,大数据和云计算的应用可以实现平台和用户实时监测业务动态并运用智能分析辅助决策。系统通过在微服务架构下使用AWS组件进行数据采集、处理、存储、分析、机器学习预测和可视化等,实现海量数据源下的实时数据分析和智能决策。

海关大数据分析系统的研究与设计

本文依据智能化海关数据分类,设计Web应用程序模块、数据处理模块、数据存储与分类模块,构建海关大数据分析系统。通过研究Python函数包提升数据库与网络模型之间的交互效率,实现Python与SQL之间高效调用。研究了应用系统的部署、数据、安全体系架构,分析了系统承载的软硬件环境,综述了海关监管人员运用海关大数据分析系统从事商品单证风险布控的新流程,该系统实现了海关智能化风险布控。

系统数据追溯分析在消毒供应中心风险管理中的应用效果

目的 探究系统数据追溯分析应用在消毒供应中心(CSSD)风险管理中的实际效果。方法 选取偃师市中医院2020年8月至2021年8月经CSSD处理的外来器械包400例为研究对象,根据随机数表法分为对照组(n=200例)和观察组(n=200例),对照组进行常规流程处理,观察组在常规流程处理的基础上进行系统数据追溯分析处理。观察两组器械的管理质量、器械运转效率、器械追溯时间不良事件发生率、质量控制情况。结果 观察组的清洗合格率、包装合格率、归还率、消毒清洗率显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组运转效率、追溯时间显著优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组的不良事件发生率显著低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组的书写质量、工作完成质量、科室满意度评分显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 系统数据追溯分析在CSSD风险管理中具有理想的效果,可提高器械管理质量、书写质量、工作完成质量,减少不良事件的发生,提高科室满意度。

基于Spark的大数据分析系统设计和实现

为解决传统的数据分析方法存在低效率、弱扩展性及维护成本高等问题,结合大数据技术设计实现了一种基于Spark的大数据分析系统,以此满足用户对数据分析的需求。该系统的设计主要由分层架构组成,分为应用层、服务层、存储层以及基础层等,并在满足用户对数据的可靠、高效的分析需求时,还有效降低了系统的后期维护成本,提高了系统的可扩展性。经测试结果证明,该系统的可行性。

一种面向多源高频强时序的数据集分析系统

本文针对复杂场景下无人机群作业,涉及业务系统多,数据维度多,数据实时性强的特点,导致历史数据回放分析无法精准满足实际场景复盘的需求,进而提出一种基于BCT的数据集分析系统,包含自定义BCT数据集定义、数据集交互、系统架构设计、数据处理流程。经过实际项目长时间的拷机测试,在数据全局性、数据复盘准确率、数据异常定位、数据时序拟合性方面,均取得高精度的运行。

基于大数据技术的用户用电采集数据分析系统设计

在电力体制改革的背景下,电力企业普遍面临利润下降的压力,因此需要通过对用户用电数据进行充分的挖掘和分析来提升运营的经济效益。针对以上问题,提出了一种基于关系数据库管理系统(Relational Database Management System,RDBMS)和HBASE+MapReduce的大数据分析架构,该架构能够满足实际应用需求,并提供准确的在线分析结果。该系统是一种集成多个组件的系统,可以监测电网设备状态、负荷、线损等关键指标,对电力企业中的大数据应用具有一定的借鉴意义。