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关键词： 业财融合   大数据分析   财务数字化转型  

摘要： 数字化时代，运用大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术推动业财深度融合，已成为国有企业加快财务数字化转型、建设世界一流财务管理体系的关键举措。中国烟草总公司四川省公司按照“一张网、一个库、一朵云”的数字化建设规划，重塑“业务财务化，财务业务化”经营理念，创新业财数据治理模式，按照“上下贯通，左右协同”建设总要求，从基础层、管理层、决策层三个层面着手，通过大数据技术应用与开发，以及“算账经营”应用场景模拟，建成了烟草行业首个业财融合平台，形成了一套可复制可推广的业财融合标准体系，实现了业财协同一体化、数据服务精准化、资源配置高效化、管理决策数字化。

关键词： 大数据   配电网项目   财务业务一体化   评价指标体系  

摘要： 大数据在配电网项目管理评价中具备独特优势。因此，提出了打造以业财整合模式为基础的工程全过程信息化管理新模式，并提出了一套基于大数据的配电网项目管理财务业务一体化系统。该系统框架包含基础信息、业务管理、集团管控、战略管理和决策支持五个层次，通过整合财务和业务数据，实现全面的数据管理和决策支持。此外，还设计了供电企业配电网项目管理评价指标体系，用于评估项目管理的效果和提供决策依据。该指标体系包括目标层、1级指标层和2级指标层，通过定量评价各个管理环节的水平，可以实现项目管理的持续优化改进。

关键词： 企业   资金管理   成本控制   大数据分析   业财融合  

摘要： 在我国社会经济发展进程中，企业所面临的挑战越来越多，在这一背景下，各个企业纷纷将发展重点放在了提高经济效益上，企业资金管理和成本控制为财务管理的核心组成，能有效地帮助企业完成战略目标，因此企业需要转变以往的工作思路，根据现实情况创新企业资金管理以及成本控制方法，并且密切两者之间的联系，以此来提高企业的发展水平。

关键词： 电气设备   大数据分析   数据清洗与集成   动态模型  

摘要： 在电气设备大数据分析中，面临着数据处理、模型应用以及实时性与准确性平衡等方面的挑战。本文旨在应对电气设备大数据分析中的挑战，着重在数据处理、模型应用以及实时性与准确性的平衡方面提出优化对策。首先针对数据集成与清洗的问题，引入先进的清洗技术和数据集成方法，以确保数据质量和一致性。其次通过结合动态模型与算法，应对动态变化模式难以捕捉的问题，采用非线性动态模型和时间序列分析技术。最后为实现实时性与准确性的平衡，提出实时预测与故障预防策略，使用流式数据处理和在线学习算法，并结合实时监控系统。

关键词： 思想政治教育   网络思想政治教育   大数据分析  

摘要： 思想政治教育解释教育现象、揭示教育规律离不开一定的分析方法。思想政治教育坚持以定性分析为主、以定量分析为辅，定性分析和定量分析相结合的原则，但长期以来存在定量分析不足的问题。在与大数据的深度融合之中，思想政治教育定量分析能力得以极大提升，既推动定性分析有效性的提升，也推动定性分析与定量分析相结合的方式方法创新。基于行为数据、思想信息、要素关系和规律趋势等维度的大数据分析，可以探索构建思想政治教育大数据分析的方法体系。

关键词： 大数据   生产运营分析   供电局  

摘要： 随着信息技术的飞速发展，特别是大数据在供电局运营中的日益普及，出现了数据集成难度、数据安全与隐私保护问题，以及技术应用与人才短缺等挑战。基于这些问题，本文针对大数据技术在供电局生产运营中的应用进行了深入分析，探索了如何通过大数据提高生产效率、优化运营管理、强化故障预测和协同合作，旨在为供电局的数字化转型提供策略指导，助力其提高运营效率和服务质量，实现可持续发展目标。

关键词： 环境监测试验   大数据分析   生态环境  

摘要： 本文旨在探讨环境监测实验中大数据分析技术的应用。通过建立基于大数据技术的环境监测体系，可以实现对生态环境的全面监测和评价。大数据技术在生态环境监测中的应用主要体现在数据采集和处理方面。通过大数据采集技术，可以及时、准确地收集生态环境中的相关数据，为后续的分析提供可靠的数据基础。而大数据处理技术则能对海量的数据进行清洗、整合和分析，提高监测结果的准确性和可靠性。大数据技术还可以应用于生态环境评价中，通过对采集到的数据进行优化分析，评估生态环境的安全性和生物多样性。在模拟预测方面，大数据技术可以实现对生态环境的动态预测，帮助预测未来的状况并制定相应的保护措施。在优化管理方面，大数据技术可以实现对污染源头的溯源和分析，提高治理效果。

关键词： 电力企业   电力变压器   供应商评价   大数据分析  

摘要： 随着我国新型电力系统建设的推进，全面提升电网发展的质量和综合效益愈发重要。电力变压器作为电力系统中最为重要的电力设备，是电网中能量转换、传输的核心，其运行状态直接影响整个电力系统的可靠性。但当前市场上电力变压器产品存在质量低下、以次充好、以铜代铝等问题，且供应商资质差异较大，如何从中挑选出品质可靠、服务优良的供应商对建设智能电网具有重要意义。本研究基于现有文献研究、企业实际需求以及政策发展要求，构建了电力变压器供应商评价指标体系，并将大数据分析技术引入了供应商的评价与选择过程，以期为电力变压器供应商评价提供一种科学、合理的方法，辅助电力企业进行招标采购决策。　　本研究基于供应商评价体系构建原则，综合考虑了现有文献研究、企业实际需求以及政策发展要求，结合变压器产品特性构建了电力变压器供应商评价指标体系，并确定了相应的量化依据，为后续的供应商画像和评价提供了研究基础。其次，将大数据分析技术引入供应商的评价和选择过程，分初步筛选和评价排序两个阶段构建电力变压器供应商评价模型。在初步筛选阶段，首先构建供应商画像模型，并基于不同供应商的产品竞争力情况对供应商进行聚类分组;然后应用词云可视化展示各组供应商的画像结果，并据此分析各组供应商特点，筛选出变压器产品质量、参数和成本表现良好的供应商进行后续评价。在评价排序阶段，采用模糊层次分析法和指标相关性权重确定法相结合的组合赋权法计算指标权重值，然后应用多准则妥协解排序法(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)对筛选后的供应商进行排序，通过主客观结合的方法使评价过程更加科学合理。　　最后，将研究方法应用于A公司电力变压器供应商评价中，以实际案例分析验证评价指标体系和评价方法的实用性。在获取A公司相关统计数据的基础上，应用网络爬虫和文本分析技术获取部分指标数据，通过基于密度的空间聚类算法对供应商进行聚类分组，并结合供应商画像结果筛选出产品竞争力较强的供应商。在此基础上，基于组合赋权和VIKOR方法对筛选出的供应商进行进一步综合评价，并应用供应商画像方法对评价结果进行简单分析。在数字化转型和建设现代供应链背景下，本研究为电力变压器供应商的评价与选择提供了新的研究方案，可为电力企业变压器的招标采购工作提供辅助参考。

关键词： 用户投诉预测   大数据分析   机器学习   模型融合   通信运营商  

摘要： 随着移动通信和互联网业务的快速发展,用户群体对运营商服务质量的要求也日益提升。通信业统计公报显示,2023年全国移动互联网用户总数高达15.17亿,每年可为通信运营商带来近9000亿元的巨额收入。在巨大的利益驱动下,各大运营商之间竞争激烈,如何拓展新用户、留住老用户,提高市场竞争力是每家运营商都在考虑的问题。为此,各大运营商在推出各类优惠套餐的同时,都将“优化服务”作为提升用户满意度的重点,将“减少投诉”作为衡量服务水平的重要指标。但在具体处理用户投诉问题时,运营商往往更关注事后解决结果,提倡息事宁人,对事前预防、事前干预的研究较少,未能做到解决一个问题,防范一类问题。 本次研究以“减少用户投诉”为目的,以模型算法为手段,通过分析用户的行为数据和投诉历史,将用户分为不同价值等级,在K-means基础上融入MiniBatch K-means和K-means++算法,迭代形成一种动态调整中心点数量的Fast Kmeans++融合算法,再利用Stacking思想结合随机森林和XGBoost算法构建投诉预测融合模型,有效提高预测准确率,在帮助通信运营商降低用户投诉率和提升用户满意度方面取得明显成效,成功实现理论到实践的转化应用。 本次研究成果对数字化转型背景下的通信运营商了解用户需求,辅助业务决策提供数据支撑,在减少用户投诉、提升用户满意度、增强市场竞争力等方面具有重要的理论和实践意义。