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关键词： 井下人员移动轨迹   热点区域识别   异常轨迹检测   大数据   轨迹数据挖掘  

摘要： 目前,我国正在煤炭生产企业中大力建设包括视频监控等在内的井下安全生产管理系统,其中就有煤矿井下人员定位系统。随着井下人员定位系统的使用,产生了大量的井下人员轨迹数据,这些轨迹数据包含了井下人员的时空信息,涉及井下人员的个体行为和状态,如个体工种、工作意图以及作业活动等。但是现有系统仅仅是将井下人员定位数据的位置信息显示在调度中心的信息系统上,并未充分的分析移动轨迹数据所蕴含的时空规律。 针对上述问题,本文使用大数据处理相关方法,对矿工井下移动轨迹的热点区域识别和异常轨迹检测两方面进行了研究,主要工作和研究内容如下: (1)针对现有热点区域发现算法无法解决矿工井下密度分布不均匀的问题,构建了矿工井下热点区域识别模型。该模型包括两个关键部分:首先,对候选重要位置进行筛选,主要通过拐点检测和停留点检测获取候选重要位置集合;其次,对候选重要位置集合进行聚类。本文在传统DBSCAN算法的基础上,结合了共享最近邻SNN聚类算法,将DBSCAN算法中的距离替换为SNN算法中的相似度,可以有效解决矿工井下多密度区域,并进行了实验对比。结果表明,使用改进后的SNN-DBSCAN算法的聚类效果最好,识别的聚类簇数是33,可以有效识别出矿工井下的多密度区域。 (2)基于矿工井下移动轨迹数据具有时间和空间特征,构建了矿工井下异常轨迹检测模型。首先,对已处理过的井下移动轨迹进行基于层次的时空特征聚类;其次,使用基于时空特征的LOF算法和GLOF方法中的“6)”准则得到局部离群因子和时间异常阈值;最后,根据局部离群因子值和时间异常阈值来检测轨迹异常类型。结果表明使用基于时空特征的LOF算法不仅能检测出空间异常,还能检测出时间异常和时空异常,且其F1值最高,为0.907。 (3)设计并实现了一个矿工井下移动轨迹分析系统,将构建的井下热点区域识别模型和井下异常轨迹检测模型应用到矿工井下移动轨迹分析中,方便管理人员对井下移动人员的管理,及时预警和制止矿工违规行为,保护煤矿安全生产。

关键词： 财务大数据分析   预算编制   预算执行   优势   挑战  

摘要： 随着信息技术的飞速发展和财务数据的不断增长，财务大数据分析在预算编制与执行中发挥着越来越重要的作用。文章旨在研究财务大数据分析在预算编制与执行中的作用，探讨其优势和应用概况，并分析其在预算编制和预算执行阶段的具体作用。同时，文章还将探讨财务大数据分析在预算编制与预算执行过程中可能遇到的瓶颈，并对未来的发展进行展望。

关键词： 大数据分析   电力系统   安全风险评估  

摘要： 电力系统的规模日益庞大，运行的复杂性显著提高，安全性评估的需求愈加迫切。为此，文章设计了一种基于大数据分析的电力系统安全风险评估系统。该系统通过整合多种数据源，并结合贝叶斯网络、模糊综合评价和卷积神经网络等先进算法，实现了对电力系统潜在风险的精准预测和实时预警。在变压器过载、线路短路和电压波动等典型故障场景下的测试结果表明，系统在准确率、响应时间和召回率等方面均表现优异，验证了其在实际应用中的可靠性与有效性。

关键词： 数字化转型   家政企业   大数据分析   数据资产  

摘要： 随着经济的迅猛增长和民众生活品质的显著提高,家政服务的需求呈现出显著的增长态势,为家政企业带来了前所未有的扩张机遇与激烈的市场竞争。在此背景下,国家层面高度重视家政行业的健康发展,通过颁布一系列针对性强、具有前瞻性的政策文件,旨在引导和支持家政行业实现有序、规范的发展。然而,对当前家政市场进行深入的剖析,我们发现行业现状仍然面临着诸多挑战。众多家政企业尚未形成有效的行业协同机制,往往各自为战,缺乏统一的行业标准和规范,导致无序扩张和野蛮生长的现象普遍存在。同时,家政企业的地理分布呈现出零散状态,缺乏集中的产业布局和规模效应。此外,从业人员的素质参差不齐,技能水平和职业素养有待提升,这在一定程度上制约了家政行业的整体发展水平。值得注意的是,小型且管理混乱的家政企业依然占据着市场的较大比例,这些企业在经营过程中往往存在服务质量不稳定、价格不透明等问题,给消费者带来了诸多不便和安全隐患。因此,加强家政行业的监管和规范,推动家政企业的转型升级,提升行业整体的服务质量和竞争力,成为当前亟待解决的问题。 本文以WWGJ家政企业为实证研究案例,遵循问题发掘、问题剖析、问题解决的逻辑框架进行深入探讨。首先,本研究通过详尽分析调查问卷与访谈结果,以WWGJ家政企业经过三次数字化转型后的现状为切入点,详尽阐述了该企业当前的数字化形态、服务流程、转型的动因及目标。在此基础上,本文进一步提炼了企业在数字化转型过程中所遭遇的问题,探讨问题产生的根源。同时,针对这些问题,本文从人才梯队培养、家政服务人员“员工化”、选择合适的数字化技术、建立大数据分析团队、建立变革共识以及引进先进技术等多个维度,提出了具体且富有针对性的解决方案,并给出了相应的保障措施。这些方案的核心在于引导企业将数据视为核心资产,并结合数据分析,以实现“数据原生、产业新生、价值共生”的愿景。 数字经济的崛起对家政行业产生了深远的影响。本文通过深入研究发现,传统家政企业进行数字化转型是行业发展的必然趋势,这不仅仅是一门选修课,而是企业持续发展的必修课。数字化转型需要企业精准定位切入点,将数据视为宝贵资产,并充分利用大数据分析,才能持续扩大转型成效。WWGJ家政企业的数字化转型案例表明,无论是运营效率、服务质量,还是订单数量、市场竞争力,数字化转型都带来了显著提升。特别是企业进行的第三次数字化转型,将吸引更多合作伙伴,在新的数字化平台上实现真正的行业价值共生。 综上所述,家政企业应勇于迈向数字化时代,紧跟国家政策与时代变迁的步伐。通过小步快跑、逐步迭代的方式,不断完善自身的信息化与数字化建设,以适应市场和社会的发展,避免被淘汰的命运。

关键词： 大数据分析   电网数字化   运营  

摘要： 随着社会的信息化进程和电网技术的不断发展，电力行业正迎来数字化运营的时代。大数据分析作为一种强大的信息处理工具，在电网数字化运营中发挥着日益重要的作用。本文旨在探讨大数据分析在电网数字化运营中的应用，详细介绍其在电力系统管理、设备运维、能源调度等方面的具体实践，分析其带来的优势和挑战，并展望未来发展趋势。

摘要： 阐述了国土空间规划领域大数据的主要特点，并围绕大数据分析在国土空间规划领域的具体应用进行探讨，提出一些应用优化策略，用以构建现代化、科学化、数字化的国土空间规划应用方法体系。

关键词： 信贷风控   集成学习   蝙蝠算法   马氏距离   大数据分析  

摘要： 近年来，个人信用贷款业务飞速发展，针对信贷业务的智能风险管控已经成为金融行业得以健康发展中不可或缺的一环。目前，主流的 Bagging 和Boosting 集成算法在信用风险预测中表现出了优良的性能，针对上述同质集成算法的改进与优化相关研究较多，而基于堆叠式 Stacking 异质集成算法在信用风险场景的研究与应用却相对较少。在利用 Stacking 集成框架进行模型融合时，学者们在初级学习器的选择上存在较强的主观性，初级学习器的筛选标准不够全面。此外，在传统 Stacking 模型中，初级层在进行预测时会对交叉验证下测试集的预测结果直接进行平均处理，这样可能会存在训练效果好的模型与训练效果差的模型的预测结果同等权重的问题，模型预测效果的优越性或弊端可能会因为平均而掩盖。　　基于上述信贷领域及 Stacking 集成算法的研究现状，本文提出两点针对Stacking集成模型的改进，并将其应用于信用风险问题的研究。本文引入马氏距离定量地描述不同模型在给定数据集上的预测差异性，构建了一个两阶段的 Stacking 集成算法，选用在信贷风险预测中常用的数个学习器作为备选分类器，依据模型的精度表现与模型间差异性做两次过滤，筛选出合适的初级分类器用于建模。同时，基于权重自适应思想，对同一初级分类器交叉验证下由不同数据训练所得模型的预测结果进行加权处理，通过启发式算法搜寻模型预测结果对应的合适权重，随后对测试集在同一初级分类器交叉验证下的各预测结果进行权重赋值以作为该初级学习器的新输出，最终搭建并训练出一个拥有良好泛化性能的Stacking信用分类集成模型。通过2个真实信贷数据集的实证结果表明，改进后的Stacking算法相较于传统Stacking算法在信用风险识别问题上具有一定的优越性，本文的方法表现出更加优良的预测性能，为信贷风控模型在堆叠式场景下的发展与应用提供了思路。

关键词： 信息管理系统   医疗健康   大数据   决策支持   分布式数据系统  

摘要： 大数据分析技术可以帮助企业更好地理解和利用数据，从而提高决策的准确性和效率。它在各个行业都有广泛的应用前景，包括金融、医疗、零售等。本文将以医疗领域的信息管理系统为例，对信息管理系统中的大数据分析与决策支持技术进行研究，论述在卫生保健中获取三种技术分析的方法，即叙述性分析、预测性分析和规范分析。

关键词： 智慧图书馆平台   微服务管理平台   大数据分析   资源统一检索平台  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展，图书馆经历了从传统图书馆向数字图书馆的转型，如今已迈入智慧图书馆时代。智慧图书馆的理念正在高职院校图书馆领域逐步推广并得到实际应用。本文以兰州石化职业技术大学图书馆为例，首先分析了该图书馆在智慧图书馆建设前的现状，即面临系统老旧、数字资源有限、服务单一等问题。其次详细阐述了智慧图书馆的建设内容，包括微服务管理平台（用户管理）、新一代图书馆管理系统、数据中心运行系统、大数据分析与运行监控系统、全终端一体化管理系统（智慧门户系统）、移动图书馆平台（微信图书馆）、资源统一检索平台等。最后通过对比建设前后的变化，展示了智慧图书馆建设后的效果，旨在为高职院校图书馆的智慧化建设提供借鉴和参考。

关键词： 网约车   公共交通   大数据分析   建成环境   竞争关系  

摘要： 随着移动互联网技术的快速进步和经济扩张,网约车服务显著改变了居民出行选择,从公共交通向网约车的转换形成了两者间的竞争关系,这对城市交通碳排放产生了直接影响。因此,研究网约车与公共交通出行方式间的相互影响关系显得尤为重要,以便科学地指导城市交通系统的绿色发展与出行结构优化。 首先,确定了研究区域并详细梳理了网约车与公共交通数据预处理流程。通过研究区域概述和精细化空间网格划分,为后续数据分析奠定空间基础。研究采用了四大关键数据集:网约车数据、公共交通数据、POI数据和天气数据,并对大数据潜在的损坏与异常情况进行了采集、传输和存储阶段的筛选与预处理,确保了数据质量和分析准确性。 其次,分析了网约车与城市公共交通间的竞争关系及其时空分布特点。基于网约车订单数据及步行距离阈值理论,细化分析了两者因距离差异产生的相互作用。时间维度上,通过对订单时间及与公交站点步行距离的研究,揭示了二者在出行时间分布上相互影响的规律。空间层面,则运用空间聚类与热点分析方法,量化确定了网约车与公共交通在空间分布上的热点区域,探究了它们在城市空间中的互动格局。 然后,对基于POI数据的建成环境功能区进行了划分,并运用e GAM模型分析了影响两者出行竞争关系的关键因素。结果显示,出行竞争关系的发生主要与以下条件相关:当网约车行程时间显著长于15分钟或相较于公共交通在时间上有明显优势时;公共交通换乘次数多,尤其是在市区与郊区过渡地带;受特定天气条件的驱动,尤其是天气晴朗的日子;区域土地利用显示出高密度和功能多样性的特点;以及公共交通线路虽发达但在商业和房地产密集区域。 最后,基于模型结果分析,从居民出行需求、建成环境、交通管理三个维度探讨了出行竞争关系的形成原因,并据此提出了相应的运行改善措施。居民出行需求方面,针对行程时间差异、换乘次数及区域覆盖,提出了优化策划;建成环境方面,关注天气和功能区特征的影响,设计了相应的运行优化策略;交通管理层面,则从策略、技术和安全监管三个方面提出了二者协同运行的优化方案。