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关键词： 大数据分析   评价流程   在线课程评价  

摘要： 阐述混合式在线课程学习评价的特点,探讨基于大数据的混合式在线课程学习评价流程,数据根据预定义结构存储到学习状态信息库中、个性化诊断和引导引擎结合,过程性评价引擎分析评估结果 。

关键词： 配电自动化终端   大数据分析   精益化管理  

摘要： 随着我国经济社会的发展和人们生活水平的提高,用户对供电质量的要求也随之提高。配电自动化建设改造能够减少停电时间,缩小停电范围,改善供电质量,提高供电可靠性,为用户提供更高质量的服务;实时监视协调配电网系统平衡能够实现经济运行,降低网损,提高配电网运行管理水平,减轻运行人员的劳动强度,减少人工成本,提高劳动生产率,最终实现提高经济效益和社会效益。该文旨在探索配电自动化建设和改造的有效模式,以期提高配网投资效益。

关键词： 大数据分析   深度学习   大数据   机器学习  

摘要： 文章概述了与大数据分析相关的技术和工具,着重介绍了大数据分析的新技术和应用,包括自动机器学习、深度学习、数据治理和元数据管理、多模态数据分析。同时,还探讨了当前大数据分析所面临的问题以及未来的发展趋势。

关键词： 大数据   环境   监理  

摘要： 环境监理旨在通过监测和评估环境状况,及时发现和解决环境问题,以确保生态环境的健康和可持续性。然而,传统的环境监理方法在应对大规模、高维度、高频率的数据挑战时显得力不从心。本文对环境监理进行了一定论述,在此基础上,进一步探讨了大数据分析在环境监理中的具体应用,并结合大数据分析的特点,分析了基于大数据分析的环境监理方法,有助于促进大数据技术在环境监理中应用的不断深入,进而为环境保护工作提供重要的数据参考。

摘要： 长期以来,工程造价控制由于造价目标设置不合理、造 价过程控制差等原因,一直是工程造价管理的难点问题,造 价信息大数据的发展为有效控制造价提供了契机。大数据背 景下,随着工程项目的推进会生成海量的数据信息,有必要 运用大数据分析准确估算工程造价,实施对工程造价的精准 控制。充分明确大数据分析在工程造价全过程管控工作中的 应用价值,积极推广和优化应用大数据分析,创新工程造价 管控理念、技术、工具,有利于工程项目降本增效目标的达成。

关键词： 大数据分析   分布式电源配电网   故障定位   机器学习  

摘要： 文章提出一种基于大数据分析的高比例分布式电源配电网故障定位方法,旨在解决传统电力系统中故障定位效率低下、人工判断主观性强等问题。通过分布式电源配电网中的传感器节点采集实时数据,利用大数据分析技术进行数据处理和特征提取。基于机器学习算法建立故障定位模型,使用训练集对模型进行训练和优化。最后,使用测试数据集对模型进行验证,通过准确率、召回率和F1值等指标评估方法的性能。

关键词： 大数据分析   炊具企业   财务分析方法  

摘要： 随着信息技术的不断发展,大数据分析正在逐渐渗透到各个行业,其中包括炊具企业的财务领域。本研究分析了大数据分析在财务分析中的基本原理和应用方法,通过实际的案例分析,展示了大数据分析在财务风险评估、成本控制、财务预测等方面的应用情况。通过对炊具企业的财务数据进行大数据分析,探讨了大数据分析对财务分析方法的创新和提升。本文认为,大数据分析对炊具企业财务分析方法产生了显著的影响,为企业提供了更加准确和全面的财务信息,帮助企业做出更明智的财务决策,提高企业的竞争力和发展潜力。

关键词： “1+X”证书   课证融通   财务大数据分析  

摘要： 探索实施“1+X”证书制度是国家职业教育改革的重要部署和重大创新。实施“课证融通”对于深化“三教”改革,推进校企“双元”育人,为学生高质量就业赋能具有重要意义。在“1+X”证书背景下,如何以专业核心课建设为突破口,探究“课证融通”的建设路径成为职业院校教师面临的重要课题。以高职大数据与会计专业的核心课“财务大数据分析”课程为例,结合省级精品在线开放课程建设的具体实践,探索并指出“融在标准、融在资源、融在教法、融在思政”的“课证融通”建设路径,并展开实践层面的阐释,从“标准、资源、教法、思政”四方面探讨“课证融通”的思路和观点。

关键词： 云计算技术   计算机   大数据分析  

摘要： 文中探讨了云计算技术在计算机大数据中的应用与影响。通过分析云计算技术的关键特性和大数据技术面临的挑战,强调了云计算技术在大数据存储、分析、安全管理、成本管理等方面的积极作用,使相关人员能更好地理解云计算技术对计算机大数据的重要性及其潜在的应用前景。

关键词： Python语言   大数据分析   Matplotlib可视化工具   Scikit-learn库  

摘要： 现代信息技术的发展促进了大数据智能分析的进步,为实现对海量大数据的快捷、高效处理,应用Python语言对大数据分析展开设计。Python语言具有丰富的标准库与第三方库,简单易学,应用Python语言能够在实现快速开发的基础上,完善系统管理任务,在可视化和大数据分析的支持下,对数据获取、存储等方面进行处理,显著提升数据分析的效果。本文在阐述Python语言及优势特点的基础上,分析Python语言和数据分析之间的关系,针对如何利用Python语言实现大数据分析展开重点探究。本文通过应用实践分析,证明大数据分析中应用Python语言可以显著提高分析效率,有助于大数据分析领域的可持续发展。