基于数据挖掘技术的养老服务设施空间分布优化

文章使用数据挖掘技术,通过高德地图API获取南京市养老服务设施POI数据,并利用ArcGIS软件对南京市养老服务设施进行空间特征分析。通过构建CART决策树模型,探讨了影响南京市养老服务设施选址的关键因素。研究结果显示,南京市养老服务设施存在一定程度的空间分布不合理现象,而生活设施、医疗保健服务、政府机构及社会团体是决定养老服务设施建设的主要动因。基于此,文章针对南京市养老服务设施的空间布局提出了几点具体优化方案。

流动老人与户籍老人生活自理能力影响因素差异研究

目的探讨流动老人和户籍老人生活自理能力的影响因素。方法基于2018年中国健康与养老追踪调查数据(CHARLS)中4893名老年人作为研究对象,综合日常生活自理能力(ADL)与工具性日常生活自理能力(IADL)量表对户籍老人和流动老人生活自理能力进行评估,分别建立logistic回归和CART决策树模型分析其生活自理能力影响因素,并采用接受者操作特性曲线(ROC)评价2种模型分析效果。结果流动老人与户籍老人在生活自理能力水平上存在差异,户籍老人生活自理能力受损率高于流动老人;综合logistic回归和决策模型分析结果,依据ROC曲线分类效果(AUC=0.777、0.723、0.772、0.680,95%CI=0.763~0.791、0.708~0.739、0.723~0.821、0.620~0.741),判断影响户籍老人生活自理能力的因素有年龄、性别、慢性病、抑郁和锻炼,影响流动老人生活自理能力的因素是抑郁、参与社会经济、参与社会交往和喝酒;从户籍老人和流动老人生活自理能力影响因素差异来看,其中抑郁是共性因素,年龄、性别、慢性病和锻炼是户籍老人生活自理能力的特有影响因素,参与社会经济、参与社会交往和喝酒是流动老人生活自理能力的特有影响因素。结论对高龄、有心理疾病的户籍老人作为健康干预的重点人群;同时拓宽养老服务方式和内容,推动流动老人积极进行社会参与。

基于统计机器学习算法的大数据营销方法研究

在数据科学快速发展的今天,基于统计机器学习算法的大数据营销分析方法能够更好地改进营销效果,通过已知的用户数据建模来预测未来用户的选择行为,已经成为提升企业营销效果、实现精准营销的重要方法。 文章通过一家葡萄牙银行的电话营销用户数据,对该企业的用户购买选择行为进行了机器学习建模分析,结果表明,SVM 支持向量机统计学习算法预测能力更好。