教学课程资源库 更多>>

关键词： 水务行业   DeepSeek   价格排摸   成本控制   大数据分析  

摘要： 【目的】在深化国企改革和推动高质量发展的政策背景下,水务企业作为关系国计民生的基础服务行业,面临三重成本控制压力并需要破局:保障民生服务的社会责任、政府严格的成本控制要求、企业自身可持续发展的需求。【方法】该研究聚焦水务行业物资采购的特殊性,探讨了DeepSeek智能分析系统在国有企业采购成本控制难题中的应用价值。【结果】在专业设备耗材、精密仪器配件等物资采购领域,水务企业普遍面临信息不对称和传统价格排摸模式效能瓶颈等挑战。通过引入DeepSeek系统,对多种实验室备品耗材进行品类分类、市场比价分析及潜在供应商挖掘,建立了科学的价格下浮参考体系和采购策略执行方案。【结论】实证结果表明,该方法使中标折扣率较上一轮合同综合单价实现了23.78%的下浮,有效降低了采购成本。研究为国有企业采购数字化转型提供了可借鉴的实践路径。

关键词： 大数据分析   影响因素   应用优势   提升策略  

摘要： 工程材料检测结果的可靠性对工程质量具有重要影响,而传统的检测方法存在诸多局限性。大数据分析技术作为一种新兴的技术手段,在工程材料检测中具有数据整合与处理能力强、能够挖掘潜在规律与关联关系、具备实时监测与预警功能以及提高检测效率与准确性等优势。

关键词： 大数据分析   建筑工期   机器学习   预测模型   项目管理  

摘要： 为了提高建筑工程项目工期预测的准确性,本文以某大型商业综合体项目为例,通过构建包含结构规模与施工工艺与环境气候及资源配置等多维度指标的预测体系,基于随机森林与支持向量机等机器学习算法建立工期预测模型。研究表明,该预测模型在测试集上的准确率达到89.4%,较传统经验估算方法提升约28.2%,成功识别并预警多次因天气原因导致的施工延误,异常识别率达到84.2%。研究结果证实大数据技术能显著提升工期预测的准确性,其中结构规模与施工难度对工期的影响最为显著,相对重要性达到35.8%。

关键词： 大数据分析实践   真实情境学习   人机智能融合   教学改革  

摘要： 针对大数据分析实践课程教学过程中“学生基础差异大且系统实践机会少、大数据系统人才需求量大、主流大数据分析系统受国外垄断”的教学实际,分析各类教学痛点问题,提出融入“数据赋能、心系社会”育人理念,构建基于真实学习的大数据分析系统能力培养新路径和“项目解构、知识重构、评价改革、环境创设”四位一体的大数据实践能力教学创新体系,最后说明通过实践教学创新取得的成效。

关键词： 大数据分析   机械制造   生产线效率   提升方法  

摘要： 在机械制造行业竞争日益激烈、企业亟须提升生产效能的背景下,文章围绕基于大数据分析的机械制造生产线效率提升方法展开了深入探讨。机械制造生产线效率提升是企业增强市场竞争力、实现可持续发展的关键。凭借强大的数据处理与挖掘能力,大数据分析技术在其中发挥着不可替代的核心作用。实践结果表明,基于大数据分析的效率提升方法成效显著,能够有效优化生产流程、提高设备运行效率、提升产品质量并降低维护成本,从而显著提升机械制造生产线的整体效率,为机械制造企业的数字化转型与高质量发展提供了坚实的技术支撑和实践参考。

关键词： 大数据分析   医院病案管理   数据平台  

摘要： 大数据分析在医院病案管理中的应用依托医疗信息化与人工智能技术,旨在解决传统管理模式下的数据孤岛、标准缺失、效率低下等问题。随着医疗数据量呈指数级增长,医院需通过先进技术整合多源异构数据并挖掘其潜在价值。基于此,对大数据分析在医院病案管理中的应用进行概述,分析大数据分析在医院病案管理中应用的重要意义,提出大数据分析在医院病案管理中应用的对策,为医院病案管理工作提供参考。

关键词： 国有企业   大数据分析   税务风险   风险识别   风险防范  

摘要： 随着大数据时代的到来,运用大数据分析技术识别和防范税务风险已成为国有企业财税管理的重要课题。文章从国有企业视角出发,探讨如何利用大数据分析方法,建立税务风险识别与防范机制。首先,分析国有企业面临的税务风险类型及成因;其次,阐述大数据分析在税务风险管理中的应用;最后,提出国有企业构建税务风险管理体系的策略建议。通过大数据分析,国有企业可精准识别税务风险点,优化内部控制流程,提升税务风险防控能力,实现依法合规纳税,促进国有企业可持续发展。

关键词： 地铁车辆   智能故障诊断   图像识别   目标分割   大数据分析   模板标识库   小波处理  

摘要： 在城市轨道交通车辆维保过程中,传统的地铁列车故障检测主要依赖于人工巡检,存在效率低和主观性强的问题。针对此现状,文章提出了一种创新性解决方案,通过对既有车辆信息进行全方位采集分析,建立标准化模板标识库,将新采集车辆信息数据与标识库进行比对,利用大数据和小波处理技术来诊断识别列车故障信息,以实现在地铁车辆日常检测中利用机器检测代替人工检测。文章详细介绍了智能故障诊断技术的处理流程、原理和关键技术,并对基于信息分析对比的智能故障诊断技术在实际运用过程中的技术特点、难点进行分析,同时对其在地铁车辆维保中的运用展开了探讨。最后以广州地铁21号线为例,展示该技术在实际地铁维保中的应用效果,系统能够覆盖78%的检测项点,检测准确率高达98.87%。与传统人工检测相比,智能故障诊断技术能显著提高检测精度,对列车安全防护具有重要作用,有助于实现标准化、信息化、自动化的地铁车辆维保作业模式。

关键词： 医疗大数据分析   坏账风险预测   动态评估模型  

摘要： 医疗行业应收账款坏账风险预测是优化医院资金管理、保障运营可持续性的核心环节。在医保支付方式改革(DRG/DIP)与公立医院高质量发展的双重背景下,文章基于医疗大数据的多模态特征,整合电子病历、医保结算记录、设备日志等多源异构数据,构建动态风险评估模型,即通过融合结构化财务数据与非结构化诊疗文本,创新性地设计患者信用评估、医保政策敏感性及机构运营质量的三维指标体系,并在算法层面引入图神经网络构建“患者—诊疗—支付方”关系图谱,结合强化学习实现风险阈值的动态优化,精准解析风险因子的时空传导路径。研究发现,联邦学习框架通过分布式参数聚合,在保障数据隐私的前提下有效打破了医疗数据孤岛,提升跨机构模型的泛化能力;SHAP(Shapley Additive Explanations)值解释框架则量化了政策调整、患者支付意愿等关键因子对风险评分的贡献度,满足医疗合规审计的可追溯性要求。研究成果为医疗机构提供了兼具预测精度与决策支持能力的风险管理工具,能助力医院在医保支付改革中实现坏账率的主动防控。研究提出的多模态数据治理方案与可解释性增强机制,为医疗大数据在供应链优化、成本控制等场景的应用拓展了方法论边界,可推动公立医院运营管理向数据驱动范式转型。

关键词： 大数据分析   电力工程   项目管理   优化路径   风险管控  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,大数据技术在各行各业中的应用日益深入,特别是在电力工程领域。电力工程项目管理作为电力工程建设与运行的核心环节,其管理水平直接影响项目的质量、进度和成本控制。本文通过分析电力工程项目管理中存在的主要问题,结合大数据技术的发展现状,提出了基于大数据分析的电力工程项目管理优化路径。首先,分析了电力工程项目管理面临的挑战,接着探讨了大数据分析在项目管理中的应用价值,最后,提出了通过大数据技术提高项目管理效率和精确度的具体措施。研究表明,大数据分析能够有效提升电力工程项目管理的决策支持能力、风险管控能力和资源调配能力,为电力行业的可持续发展提供有力的支撑。