基于线上营销数据的哈尔滨市业态分布格局及热点识别分析

基于线上平台的商户营销数据,结合哈尔滨市人口与城市规划数据,采用核密度估计法、Getis-Ord G*i分析法和Ripley’s K函数分析法对哈尔滨市商业网点集聚中心进行了识别,并进一步从不同行业的角度分析了商户分布的影响因素。研究发现,哈尔滨市商业网点集聚的分布特征显著,且趋向与多中心的布局形式,商业中心在主城区内分散较为平均。商业热点区域总体聚集于道里区与南岗区,且哈西商圈发展形式向好。江北地区的商业元素分布较江南差距明显,且商业营销元素较好的商户分布显著集中于中央大街、群力和哈西商圈。不同行业间集聚表现特征不同,商户选址倾向与其行业经营特征有着较大联系。

基于信息与通信工程的人社局数据管理与处理研究

本研究以信息和通信工程的基本理论为理论支撑,运用关键科技研究探索在人社局数据的管理和处理中的应用,厘清相关领域的发展趋势。重点分析了人社局数据管理与处理的现状和挑战,解析了人社局数据的特性和价值,阐述了目前人社局数据管理遇到深化痼疾以及未来的需求与展望。同时,探讨了信息与通信工程技术在人社局对于数据采集、数据处理及数据安全管理的应用研究。最后,通过实证研究,构建了基于信息与通信工程的线上数据处理模型,并提出相应的分析结果和策略建议。研究结果可为社会人力资源领域数据管理和处理的技术升级提供参考,有助于推动信息与通信工程技术在人社数据管理中的应用。

多屏传播环境下点击量和收视率的关系——以电视剧《欢乐颂》为例

收视率作为传统媒体节目的评估参数在今天的多屏传播时代其效度有所下降。电视剧《欢乐颂》的点击量和收视排行榜的差距在一定程度上反映了多屏时代节目评估存在的问题。单一的数据已不能全面对节目进行评价,数据的整合,根据节目的特色选择不同的数据进行评估,对节目本身的测评将更加真实客观。

Improvement of Urban Impervious Surface Estimation in Shanghai Using Landsat7 ETM+ Data

This paper explores the potential to improve the impervious surface estimation accuracy using a multi-stage approach on the basis of vegetation-impervious surface-soil (V-I-S) model. In the first stage of Spectral Mixture Analysis (SMA) process, pixel purity index, a quantitative index for defining endmember quality, and a 3-dimensional endmember selection method were applied to refining endmembers. In the second stage, instead of obtaining impervious surface fraction by adding high and low albedo fractions directly, a linear regression model was built between impervious surface and high/low albedo using a random sampling method. The urban impervious surface distribution in the urban central area of Shanghai was predicted by the linear regression model. Estimation accuracy of spectral mixture analysis and impervious surface fraction were assessed using root mean square (RMS) and color aerial photography respectively. In comparison with three different research methods, this improved estimation method has a higher overall accuracy than traditional Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) method and the normalized SMA model both in root mean square error (RMSE) and standard error (SE). However, the model has a tendency to overestimate the impervious surface distribution.

构建数字经济时代信用体系

随着我国数字化转型进程的加速推进,社会信用体系的建构迎来机遇与转型。征信机构广泛采用数字技术进行数据采集、存储、运算和使用,推动了信用数据“量”的增长,但这种做法却未能跳出传统的经济分析框架,因而对信用体系的“质”的提升作用较为有限。数字经济时代信用体系建设面临一些新挑战,主要表现在数据范围应当开辟新“跑道”、抵押担保体系需要变革、线上数据可信性亟待提升三个方面。构建数字时代社会信用体系的理论内涵和实践外延,将信用范围扩展至线上、推动数据开放共享,促进数字经济与信用监管融合以及数实融合,强化算法透明度提高公平性和可信性,既可以扩大征信范围、提高征信效率,又有助于解决线上市场信任塌陷、秩序缺失等问题,从而有效提升全社会信用水平。