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关键词： 行业共识   客户体验   定制化   监测体系   冰山理论   大数据分析   数字化转型   以客户为中心  

摘要： 在市场竞争愈发激烈的今天,银行以产品驱动的增长模式向“以客户为中心”全面转型已成为行业共识,同时,随着大量金融科技企业的进入,卓越客户体验的标准迅速提高,仅仅简单便捷的服务已不能满足多数客户的期望,新生代消费者对于服务及时性、专业化与定制化的需求愈发明显,提升客户体验已成为银行第一要务。本文基于心理学中的“冰山理论”,由表入深,全面挖掘银行各层面用户的真实体验感受,通过体验调研、系统监测、大数据分析等一系列手段,构建可量化的客户体验监测体系,并提出优化建议,为数字化转型时期的银行客户经营提供参考。

关键词： 机械工业出版社   李晓峰   大数据分析   信息技术   设计思维   民生服务   ICT   智慧城市  

摘要： 城市化是社会发展的必然趋势。现代社会,城市的发展主要依托信息技术,人们将信息技术与诸多产业相结合,可实现城市信息共享,为城市居民提供更完善的民生服务,从而构建新型智慧城市。本文参考由卡罗尔·斯蒂梅尔(Carol ***)著,李晓峰译,机械工业出版社出版的《智慧城市建设——大数据分析、信息技术(ICT)与设计思维》一书,该书阐述了作者20余年来对智慧城市和新兴技术的思考,分析了当前人类对城市发展的真实需求,提出了利用信息技术建设现代化智慧城市的方法,为现代城市发展提供了参考。

关键词： 大数据分析   仓储需求预测   数据收集   特征工程   模型训练  

摘要： 本文针对仓储行业中的用户需求预测问题,基于大数据分析方法提出了一种用户仓储需求预测方法。通过对大数据的收集、预处理和特征工程等步骤,构建了基于大数据的用户仓储需求分析模型。该模型采用合适的算法和模型架构,通过特征选取和模型训练,实现对用户仓储需求的准确预测。结果表明,该方法在仓储需求预测方面具有较高的准确性和可行性,能够为仓储企业提供决策支持和优化管理。

关键词： 冰雪旅游   冰雪文化   冰雪体育   大数据分析   移动互联网   智媒时代   人工智能   虚拟现实  

摘要： 随着移动互联网、大数据分析、云计算、虚拟现实等人工智能科技在传媒运营的各个环节获得广泛应用,传媒格局不断重构,中国智媒时代已然来临。2022年北京冬奥会是中国冰雪体育与冰雪文化发展的重大契机,将智媒科技赋予中国冰雪文化推广,在提高大众对冰雪赛事关注度的同时也调动了其参与冰雪活动的热情。中国旅游研究院1月5日发布的《2024中国冰雪旅游发展报告》显示,“近七成受访者希望体验冰雪休闲旅游,2023—2024年冰雪季游客占比62.1%,冰雪度假比例显著提高,达37.9%”。借着哈尔滨冰雪旅游引发的热潮,开展冰雪文化数字化、智能化传播策略研究,对促进中国冰雪旅游健康发展、弘扬中国冰雪文化,有着积极意义。

关键词： 大数据分析   机器学习   智能化柱上开关   可靠性分析  

摘要： 阐述智能化柱上开关的基本原理和结构特性,提出一个基于大数据分析和机器学习的智能决策平台框架,探讨集成深度学习与集成学习的故障预测模型,分析动态可靠性监测与性能提升策略。

关键词： 数据分析   招聘   人才培养   模块化   动态  

摘要： 通过探索开放性、交互性、动态性的分析模式,对招聘大数据进行采集、分析、可视化,追踪人才需求变动趋势,刻画行业企业的需求特征,提炼人才培养的职业素养,以适应经济发展、产业升级和技术进步对人才的需求。依据招聘大数据的特征分析,从发展的角度对人才培养、课程体系、教学内容进行持续性的优化,从而推进专业设置与产业需求对接、教学过程与生产过程对接、课程内容与职业标准对接。

关键词： 污水主干模型   大数据分析   优化调度   数据提取   率定验证  

摘要： 随着我国城市化的快速发展与国家污水处理要求的逐渐提高,城市的污水排水系统越来越复杂。单纯依靠人工经验来进行污水系统的运维与优化调度的难度逐渐越大。文章以上海市白龙港片区污水主干系统为案例,创新性地提出了通过水动力模型耦合历史大数据分析来进行污水干线系统优化调度的技术方案:该方案通过历史大数据挖掘出各个泵站在污水厂不发生溢流情况下的启闭策略,并将此策略放入经过严格率定验证的排水模型中进行评估。目前得到的优化方案通过模拟可以将2021年的白龙港污水厂的旱天溢流天数从现状的58 d降低至50 d。该优化方案于2022年进行了试运行:相比2021年,在试运行的两个月内将旱天溢流总量降低了13%。基于此案例分析,最终总结出一种城市污水主干系统获取优化调度策略的方法。

关键词： 35 kV输电线路   故障检测   智能化维护   大数据分析   人工智能  

摘要： 35 kV及以下输电线路在社会经济发展中扮演着至关重要的角色。随着电力系统的不断进步,对其安全稳定性的需求日益突出。文章深入探讨了35 kV及以下输电线路的故障检测与智能化维护,详细介绍了不同类型故障的特点,分析了传统方法的局限性,探讨了智能故障检测技术的未来趋势。此外,还深入讨论了关键技术细节,包括传感器与监测设备、数据采集与分析技术以及故障检测算法和相应模型,剖析了大数据分析、物联网以及人工智能技术在智能化输电线路维护领域的应用,并展望了未来发展。

关键词： 低压配电网线损   电力窃漏   大数据分析   机器学习   数据清洗  

摘要： 电力行业一直是现代社会的重要支柱,而低压配电网线路、设备情况复杂,其配电网台区线损和电力窃漏问题一直困扰着电力系统的可靠性和经济性。本研究旨在利用海量数据分析技术和机器学习方法,以提高低压配电网线损的预测准确性和电力窃漏的识别效率。研究采用了一个综合性的方法,通过数据采集、特征提取、模型训练和窃电识别等多个步骤,构建了一个强大的数据分析框架。通过对真实电力系统数据的实验验证,证明了所提出的方法在低压配电网线损预测和窃电识别方面的有效性。这一方法有望在提高电力系统的可靠性和经济性方面产生深远影响,为电力行业的发展提供了新的思路和方法。

关键词： DNS安全   封堵域名   大数据分析   精细化管理   热度管理   机器学习  

摘要： 本文提出了一种基于大数据分析的DNS(Domain Name System)封堵域名分级管理方法,该方法通过流量镜像技术进行日志收集,实现了对DNS日志数据的实时、高效收集和分析,避免了网络拥塞和分析效率低下的问题,为互联网生态系统的安全与稳定提供了有力保障。与传统的DNS封堵策略相比,该方法不仅降低了计算成本和解析时延,还提高了系统的稳定性和安全性。整体封堵域名的生效数量降低了97.5%,解析时延降低了98%,内存使用和CPU(Central Processing Unit)利用率也分别降低了5%。本文创新点在于:采用流量镜像技术进行日志收集,实现了对DNS日志数据的实时、高效收集和分析;引入机器学习算法和实时数据分析技术,对恶意域名进行智能分类和热度评估分级,实现了对域名封堵的精准管理和优化;本文提出的分级管理策略,根据域名的分类结果和热度得分制定相应的删除规则,实现了对封堵域名的精细化管理。