Research on Financial Management of Internet Financial Enterprises Based on Big Data

In the context of the rapid development of big data technology,the financial management model of Internet financial enterprises is undergoing a profound transformation.This paper analyzes the key aspects of applying big data technology in Internet finance,including its basic concepts,characteristics,and current state of development in the field.It examines the current situation and primary challenges faced by financial management in Internet financial enterprises,such as risk management,cost control,and data integration.To address these challenges,optimization strategies based on big data are proposed,focusing on areas such as risk control and cost optimization.By constructing a financial data analysis model,this study provides an in-depth analysis of relevant data,demonstrating the role of big data technology in improving financial management.Finally,through a case study,the effectiveness of big data applications in financial management is verified,and future development directions are discussed.

OSS Effort Expense Optimization Based on Wiener Process Model and GA

Various open source software are managed by using several bug tracking systems. In particular, the open source software extends to the cloud service and edge computing. Recently, OSF Edge Computing Group is launched by OpenStack. There are big data behind the internet services such as cloud and edge computing. Then, it is important to consider the impact of big data in order to assess the reliability of open source software. Various optimal software release problems have been proposed by specific researchers. In the typical optimal software release problems, the cost parameters are defined as the known parameter. However, it is difficult to decide the cost parameter because of the uncertainty. The purpose of our research is to estimate the effort parameters included in our models. In this paper, we propose an estimation method of effort parameter by using the genetic algorithm. Then, we show the estimation method in section 3. Moreover, we analyze actual data to show numerical examples for the estimation method of effort parameter. As the research results, we found that the OSS managers would be able to comprehend the human resources required before the OSS project in advance by using our method.

“人工智能+大数据”在医院服务流程管理中的应用与实践

智慧医疗和数字化转型是医疗领域发展的方向。以吉林大学中日联谊医院实践为例,探讨了“人工智能+大数据”在医院精细化服务流程管理中的应用,着重分析其在提升医疗服务水平和满足患者需求方面的潜在优势。通过智慧医疗路径设计和构建精细化智慧管理服务流程的框架,为医院数字化转型提供思路和方法。

基于大数据反馈的急诊预检全流程管理实践

目的:评价基于大数据反馈的急诊预检全流程管理的效果,为提高急诊预检分诊质量提供借鉴。方法:采用历史对照研究方法,便利选取杭州市某三级甲等医院2021年4月22689位急诊预检患者作为改进前组,接受常规急诊预检分诊管理;以2022年4月22236位急诊预检患者作为改进后组,接受大数据反馈的急诊预检分诊全流程管理,包括预检前、中、后端质量的动态评估及持续改进。比较改进前后急诊预检分诊质量和效率。结果:实施基于大数据反馈的全流程预检管理后,患者分诊信息完整率、分诊级别符合率、响应时间符合率显著高于改进前(P<0.05),分诊候诊时间、候诊不良事件发生率显著低于改进前(P<0.05)。结论:基于大数据智能化及可视化的全流程管理可有效提高急诊预检分诊质量与效率,保障急诊患者安全。

大数据分析在医院成本管理中的应用研究

在大数据背景下,医院成本管理普遍存在成本数据缺乏精准性、分析应用能力不足及成本控制手段欠缺等问题,应将大数据分析和医院成本管理有效结合,建立医院成本数据仓库,采用数据挖掘手段分析医疗业务与成本数据的关联性,提高医院成本管理能力,促进医疗业务和财务管理融合,加快医疗行业成本管理的发展。

大数据环境下基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法

针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法。利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控。并且采用Levenberg-Marquardt规则算法改进卷积神经网络,通过改进后的CNN网络对每个工程环节的造价完成预测,从而优化整个工程的施工方案。结合相关的电力工程造价数据,基于Matlab对所提算法进行实验测试。结果表明,当学习率为0.010时CNN网络的性能最佳,所提算法的预测准确率为94%,并且与造价的真实值最为接近。

大数据在成本管理中的应用与挑战

随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为企业决策的重要工具。成本管理作为企业管理的重要组成部分,也受到了大数据的影响。文章旨在探讨大数据在成本管理中的应用和挑战,并提出相应的解决方案。通过分析大数据对成本管理的积极影响,以及面临的技术、管理和法律等方面的挑战,提出了一些建议,以帮助企业更好地利用大数据进行成本管理。

大数据背景下永辉超市供应链成本管理研究

供应链通过资源整合和流程优化,促进产业跨界和协同发展,有利于加强从生产到消费等各环节的有效对接,降低企业经营和交易成本,促进供需精准匹配和产业转型升级。永辉超市随着规模扩大和供应链模式的转变,组织架构及各运营环节都变得愈加复杂,其供应链成本管理也面临着诸多挑战。在大数据背景下,针对永辉超市供应链所面临的成本问题,能够帮助企业提出切实可行的解决方案。文章通过对永辉超市供应链成本的分析,认为企业能够对供应链的成本进行合理控制,进而促进企业的健康发展。

基于大数据分析的网络安全威胁检测与防范研究

本文探讨了基于大数据分析的网络安全威胁检测与防范方法,通过分析基于大数据分析的信息安全技术的原理和优缺点,阐述网络安全威胁检测与防范的关键技术,提出利用大数据分析技术提升网络安全威胁检测和防范能力的策略,从数据采集与处理、特征提取与选取、模型构建与培训、威胁探测与预防4个方面,对大数据环境下的网络安全威胁进行了研究,总结了基于大数据分析的网络安全威胁检测与防范的有效手段。本研究旨在为网络安全管理提供更加高效、智能的解决方案,应对不断演变的网络威胁。

大数据对企业供应链成本管理的影响及进路

企业供应链成本管理对于企业运营有着至关重要的作用。在大数据飞速发展的时代背景下,越来越多企业意识到大数据的重要性,逐渐在企业供应链成本管理中嵌入大数据技术,对企业运营与市场发展数据进行深入挖掘,为提高企业决策精准度、提升企业供应链成本管理效率奠定了扎实保障。文章从大数据对企业供应链成本管理的价值与意义分析当前企业供应链成本管理存在的问题,并围绕运用大数据优化流程建设,实现采购成本有效控制;运用大数据构建信息平台,与优质供货商长期合作;运用大数据构建物流系统,实现物流成本有效控制;运用大数据分析客户需求,不断优化产品与服务;运用大数据提高营销效率,强化对销售成本的控制等方面,提出大数据促进企业供应链成本管理效率提升的有效策略。

大数据在全过程咨询设计管理成本控制中的应用

简要介绍了全过程咨询服务、大数据技术、设计管理以及成本控制,从全过程咨询服务的角度出发,探讨如何在设计管理中通过使用大数据技术实现成本控制,总结大数据技术在设计管理中的作用。

新时代背景下大数据在公共事业管理中的应用

参考相关研究并结合新时代大数据发展的特点探析大数据在公共事业管理中的应用,找出大数据为其发展带来的优势。从大数据对公共事业管理的影响来看,大数据为公共事业发展拓宽了管理思路,丰富了解决问题的方式方法;使公共事业管理更加开放透明,打破各群体间的信息壁垒,从而让公共事业管理更加公平;降低了公共事业管理的成本,提高了工作效率。大数据在公共事业管理中的应用主要体现在电子政务、数据挖掘、数据资源共享与数据处理等方面,对城市交通管理、教育事业管理、公共卫生管理、排查污染源及医疗保险监管起到积极作用。公共事业相关政府部门应强化大数据在公共事业管理中的重要性,构建标准化的大数据信息共享平台,加强大数据安全的风险防范意识,从而保证数据信息资源的安全性。

大数据背景下物流企业的成本管理研究

大数据技术的应用为企业进一步发挥成本管理价值创造能力提供了新的机遇与挑战。本文选取在物流行业处于龙头地位的顺丰控股股份有限公司作为案例研究对象,深入分析其传统模式下的成本结构以及主要流程环节中存在的成本管理痛点,思考优化方向。文中介绍了大数据技术在业务流程中的应用以及产出成效,文后提出技术应用过程中仍存在的问题并给出相应解决对策,以期促进大数据技术与企业成本管理之间的融合与创新,给同行业其他企业提供参考。

基于过程管理的输变电工程造价管控系统设计

以实现输变电工程造价全过程管控为目的,设计基于过程管理的输变电工程造价管控系统。将输变电工程相关数据导入到数据存储器中,数据由Web应用服务传输到过程管控模块中,利用工程造价模块对输变电工程实施分阶段结算计划制定、工程量分析与对比,采用工程造价估算优化模型实现全过程输变电工程造价管控。结果表明:该系统可靠性高,可移植性好,可有效呈现输变电工程项目结构和造价,具备较好输变电工程造价管控效果。

如何培养财务管理人才财务大数据分析处理能力

本文旨在讨论如何培养财务管理人才的财务大数据分析处理能力。通过对复合型人才的培训和教育,建立健全的数据隐私和安全管理体系,建立跨部门的数据共享机制和沟通渠道,破除数据孤岛,借助外部专业机构的支持等有效措施,为财务管理人才在财务大数据分析处理层面提供一定的发展途径。

大数据时代工程造价信息管理的创新

随着科技的飞速发展,大数据技术正逐渐渗透到各个行业领域,工程造价行业也不例外。这些前沿技术为建筑造价行业带来了革命性的变革,尤其是成本分析方面。本文将探讨大数据时代如何使用BIM(建筑信息模型)技术创新建筑造价行业信息管理,介绍工程造价的基本原理和造价管理的内容及过程,指出当前工程造价管理的问题,将BIM技术与大数据结合,分析了BIM与大数据技术应用中对工程造价行业的创新,突出BIM云平台在工程造价管理方面的价值。

大数据时代下汽车制造业项目管理成本的数据挖掘与价值创造研究

大数据时代下汽车制造业正遭遇数字化转型的挑战,这一转型不仅带来新的技术挑战,也为企业提供优化项目管理、降低成本和提升效率的新机遇。本文分析大数据时代下汽车制造业的现状,并深入探讨项目管理在其中的核心作用。文章也重点分析数据挖掘技术在项目管理中的应用,特别是在成本管理和风险管理方面的实践以及这些技术如何促进成本节约和价值创造。通过案例研究展示了数据挖掘技术在具体汽车制造项目中的应用成效,验证了数据挖掘在优化项目管理、降低成本和创造价值方面的实际价值。

云计算技术在计算机大数据分析中的应用

文中针对大规模数据处理和分析中的高成本和计算复杂性问题,探讨了云计算技术的应用策略。首先,介绍了云计算的核心架构及其在大数据存储与管理中的优势,如分布式存储和弹性伸缩能力。其次,分析了云计算在大数据处理和计算中的作用,特别是对数据处理的高性能计算需求和复杂的分析任务。最后,探讨了云计算环境中大数据分析工具和技术的集成以及如何通过这些集成的工具实现更高效和成本效益更高的数据分析。在处理大规模数据分析中应用云计算技术,能显著降低成本,提高数据处理速度和分析效率,为企业和研究机构提供强大的数据处理和分析能力。

基于云技术和大数据的Web服务优化策略

文中旨在探讨基于云技术和大数据的Web服务优化策略,通过综合利用云计算和大数据技术,优化Web服务的性能、安全性和资源管理策略。首先,介绍了云技术和大数据的基本概念,分析了大数据对Web服务优化的重要作用。然后,阐述了研究方法,包括数据收集和分析方法、实验设计和研究方法,并阐明了文章的理论框架和概念模型。其次,分析了云技术整合大数据驱动的Web服务优化面临的现实困境,包括数据隐私与安全、效率与性能、成本与资源管理等。最后,提出了针对上述问题的一系列策略,包括数据隐私保护与安全策略、效率优化与性能提升策略、成本管理与资源优化策略。通过该研究,可为基于云技术和大数据驱动的Web服务优化提供重要的理论和实践指导。

计算机大数据技术在智慧城市建设中的应用

该文探讨了计算机大数据技术在智慧城市建设中的应用,包括如何通过这些技术优化城市基础设施、提升公共服务效率,以及增强城市管理的智能化。同时,也关注实施这些技术过程中所面临的挑战,如数据安全、隐私保护和技术集成问题。最后,对智慧城市的未来发展趋势进行展望,通过深入分析为智慧城市的发展提供助力。