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关键词： 大数据分析   船舶运输   可持续性  

摘要： 本研究旨在探讨基于大数据分析的船舶运输可持续性。通过对船舶运输相关的大数据进行收集和分析,以经济、社会和环境三个方面为切入点,综合考虑船舶运输的可持续性问题,包括航线规划、船舶设计、燃油消耗、航运市场需求和货物运输量等多个方面。分析了船舶运输的可持续性问题,并提出了相应的解决方案,以实现船舶运输的可持续发展。

关键词： 大数据分析   在线课程   学习行为   数据标准   策略探究  

摘要： 在线课程作为在线教育的一种形式,在我国高校已经得到了广泛应用,它具有开放性、交互性和个性化等特点,给学生提供了更加广阔的学习空间。在线课程的搭建需要借助大数据技术进行辅助支持,以实现对用户信息和教学过程的有效管理。这就要求教师在使用线上资源时必须具备一定的数据分析能力和处理手段,收集并分析学生学习行为数据,建立适合学生特点的个性化教学模式。本文从个体学习者视角研究在线课程的设计与评价问题,通过分析在线课程设计过程中涉及的学习资源、学习活动和学习效果等要素及其相互关系,构建完整的在线课程设计框架体系。

关键词： 大数据分析   业财融合   预测   决策支持   数据挖掘  

摘要： 本文研究了大数据分析在业财融合中的预测与决策支持的应用。首先介绍了大数据分析的基本原理和技术,包括大数据的定义和特点、大数据分析的基本原理以及常用的技术和工具。接着分析企业财融合中的预测需求,包括业务数据分析和财务数据分析的重要性,以及预测需求所面临的特点和挑战。然后探讨了大数据分析在业财融合中的应用,包括数据整合和清洗、数据挖掘和模型构建,以及预测和决策支持的过程。进一步,给出了大数据分析在业财融合中的预测案例,包括销售预测和供应链优化、财务预测和风险管理,以及市场趋势分析和投资决策。最后,讨论了大数据分析在业财融合中面临的挑战和解决方案,包括数据隐私和安全性、数据质量和可信度,以及技术和人才需求。本文的研究有助于深入理解大数据分析在业财融合中的应用,并提供了相关问题的解决思路。

关键词： 大数据分析   医院检验设备   设备运维检修  

摘要： 为了降低运维检修系统检测医院检验设备运行状态数据误差,提出基于大数据分析的医院检验设备运维检修系统设计。采用大数据分析技术,根据周期数据所具有的相似性特征补充缺失数据,定义医院检验设备运行状态,实现医院检验设备运维检修。通过实验得到设计系统能有效降低检测医院检验设备运行状态产生的数据误差。

关键词： 知网   大数据   叉车   标准体系   策略  

摘要： 基于知网的大数据统计分析技术,对我国叉车知识产权方面进行了深入挖掘,分析出我国叉车领域标准化建设现状,结合叉车行业发展现状及趋势,分析我国现行标准化存在的不足,提出建立健全叉车标准体系的研究策略,为叉车标准化体系建设提供科学指导,推进建立叉车全生命周期管理理念,打造叉车安全与绿色发展的新形势。

关键词： 大数据分析   矩阵分析   网络优化   道路测试数据  

摘要： 移动通信网络的优化是提高通信质量和用户体验的关键任务之一。随着移动通信技术的快速发展和用户需求的不断增长,网络优化面临着日益复杂的挑战。通过研究大数据分析在移动通信网络优化中的应用,并对道路测试数据进行矩阵分析,实现了移动网络优化。首先分析了移动通信网络优化的困难和大数据分析在移动网络优化中的应用情况;其次利用矩阵分析技术对网络干扰进行了分析,并制定了基于矩阵分析程序的数据预测方案;最后使用数据集对该方法进行了评估。分析表明,该架构能有效实现对移动通信网络信号强度和信噪比的预测。

关键词： 大数据分析   采购管理   需求预测   数据驱动  

摘要： 阐述大数据分析在采购管理决策中的应用与实践。大数据分析技术为采购决策提供全面、准确的信息支持。基于历史采购数据、市场趋势、业务发展预期,探讨优化采购计划,提高供应链运作效率。

关键词： 深度神经网络算法   皮尔逊相关系数   执行机构阀门故障预警   多维度距离偏差监测   大数据分析  

摘要： 针对燃煤发电机组的重要执行机构阀门,通过深度神经网络算法对机组大量运行数据进行学习,构建重要执行机构阀门在全负荷工况下的精准数学模型,以深度神经网络模型预测值和皮尔逊相关系数判别为依据,实现重要执行机构阀门的故障诊断和早期预警。结果表明,基于大数据,学习和深度神经网络算法的数学模型有效地实现了对执行机构阀门的故障诊断和提前预警,指导运行人员进行提前干预和检修,减少机组的故障率。执行机构阀门故障预警的深度神经网络模型以执行机构阀门前的相关DCS参数、系统主要运行参数作为模型的输入变量;以执行机构阀门之后的参数作为输出量。选择机组在不同负荷工况下,执行机构阀门系统从打开到关闭的完整时间段内的大量数据,作为深度神经网络模型的训练数据。该方法具有较强的通用性,可以方便地平行移植至火电机组的其他重要辅机设备中。皮尔逊相关系数能反映数据变化的趋势信息,能判断两个向量或者两个数组相似度。以皮尔逊相关系数作为深度神经网络模型预测输出值与系统实际输出偏差距离的判据,可以很好地解决系统发生偏离后的预警问题,有效地提高模型预测的精度。

关键词： 移动终端   异常用户   资源整合   数据采集   大数据分析  

摘要： 当前用户信息资源整合方法存在工作效率低,资源整合全面性不佳的问题,为了解决当前方法存在的不足,以获得理想的异常用户信息资源整合结果为目标,设计面向移动终端的异常用户信息资源整合方法。采用移动终端采集异常用户数据,并对不同信息格式进行换算,完成异常用户信息采集;采集到的信息经过大数据存储和处理方法整合后,进行信息整合分析,保证异常用户信息资源的真实性、可靠性。构建异常用户信息资源整合模型,结合模糊理论,对异常用户信息资源样本中具有相似特征的数据进行整合操作,使类内样本数据的散度最小化,并采用最小二乘法挖掘用户信息资源特征,过滤其中的非显著性数据,从而完成异常用户信息资源整合。实验测试结果表明,所设计方法的资源整合效率较高,且能够对不同类型的资源进行有效整合,可以满足用户信息管理的实际应用要求,通用性强,具有较高的实际应用价值。

关键词： 体育教学改革   大学生   体质健康   大数据分析  

摘要： 结合高校学生的学习特点,广州新华学院对体育教学进行了改革,以广州新华学院的学生为样本,利用大数据技术探究学生的体质健康情况,生成促进方案并及时反馈给学生,并总结了一些体育教学改革经验,推进高校体育教学改革、提高大学生体质健康水平。