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关键词： 大数据分析   中小企业   国际营销   策略  

摘要： 在互联网快速普及、物联网的加速渗透背景下,我国大数据产业高速发展。工业领域在大数据产业应用中相较于政府、金融等领域比例相距甚远,工业作为经济发展的重要支柱之一,工业中的中小企业群体庞大,在大数据环境下,提升中小企业的大数据管理和分析能力具有重要意义。而许多中小企业仍然缺乏大数据与市场的管理理念和能力,缺乏对国际市场营销的对策因而错失竞争力。因此,本文针对中小企业在国际营销策略的困境和在大数据分析环境下的运营策略进行研究。

关键词： 大数据分析   医保基金体系   医保基金体系监管   路径  

摘要： 医保基金是由参保人个人及单位支付的基本医疗保险费以及政府各种政策财力补偿等所积累而成的基金;是中国社会保险制度中不可或缺的一部分;由国家医保经办管理机关实施统一组织管理。医保基金关系每一个参保人的切身利益;也关乎到国家社会稳定与人民长治久安。由于当前中国医疗保险事业的高速发展;医保覆盖范围、参加人数规模、定点组织数量、待遇给付数额在同步增加;且犯罪分子对医疗保险基金的关注度也在逐步提升;且违法犯罪的方法也日益翻新;犯案手法越来越隐秘;以至产生了定点协议组织人员与参加人共同诈骗、套取新医疗保险基金利益的现象;对新医疗保险基金的健康安全造成了巨大的危险。经办机构业务力量的严重不足;以及人工监督可及性差和与监管部门合作制度不顺畅的状况下;给医疗保险经办机构对新医疗保险基金的监督工作提出了更为严厉的挑战。在新时期;对于医保经办机构怎样利用新的医保基金监督模式做好监督管理;有待进一步深入研究。

关键词： 票据市场   民间票据中介   信息不对称   套利机会   大数据分析  

摘要： 本文详细归纳了民间票据中介的五种主要运作模式及其票据流和资金流情况,分析了四个层面的信息不对称给票据中介造成跨地区、跨产品、跨信用主体、跨机构套利的机会,通过考量票据业务的各类参与方的利益诉求,多维度分析了民间票据中介产生和存在的原因,探讨了商业银行使用现有数据表示银行承兑汇票票据中介的特征的可行性,提出运用大数据分析和数据挖掘技术精准锁定民间票据中介的建议。

关键词： 柴油机   健康评估   智能分析   在线诊断   大数据分析   智能诊断   耦合故障信号  

摘要： 柴油机具有输出扭矩大、热效率高等显著优势,是当前船舶与海工行业的主要动力装置。由于其工作环境复杂、条件极其恶劣,各类故障的发生将直接影响机械设备的正常工作。柴油机健康状态评估是对故障进行诊断、分析、维修及预测的基础,为机械设备的维护提供客观准确的参考信息。因此,深入研究柴油机健康状态评估方法对经济收益、安全建设等方面具有重要意义。

关键词： 数据可视化   大数据分析   爬虫   PYTHON  

摘要： 随着国网大数据中台的部署及实施,电力数据分析和数据挖掘能力获得急剧提升。本文应用电力大数据中台分析计算技术生成电力指标数据,由Python spiders采集生成股价、财务等外部数据,应用VUE技术完成前端可视化图渲染,后端使用DJANGO框架设计,实现数据与前端的交互,寻找用户的电力数据与其他外部数据的关联性,精准刻画了用电客户的用电画像。

关键词： 审计   经济侦查   大数据分析   协同办案  

摘要： 文章分析了审计与经济侦查协同的必要性和审计机关与公安机关协作的现状,简单阐述了大数据审计的内涵,探讨基于大数据审计视角下两个部门的有机协同作用,并以促进两部门的深入协作、打击经济犯罪为核心,就大数据审计的相关问题进行深入分析,最终为开展审计机关与公安机关协同打击经济违法犯罪工作提出现实路径。

关键词： 道岔转换设备   故障诊断   大数据   专家知识库  

摘要： 针对现阶段道岔转换设备故障率较高,人工检修费时费力的问题,分析了道岔转换设备的故障原因,并对大数据分析的关键技术、专家规则库进行了深入研究。在此基础上构建道岔转换设备故障诊断系统,对设备进行多维度数据关联与融合分析。同时,结合专家经验建立故障原因及维修知识库的故障诊断思路,能够有效提供道岔故障的预警能力和全面的维修指导,提高道岔转换设备的运维水平。

关键词： 辱虐管理   第三方视角   CiteSpace   可视化分析   大数据分析  

摘要： 以Web of Science中2000—2021年期间的文献作为数据来源,基于第三方视角对辱虐管理的研究现状、热点和前沿进行了大数据分析。利用CiteSpace可视化分析发现:(1)“第三方视角下的辱虐管理”研究的发文量保持不断增长,逐渐成为辱虐管理领域的研究热点;(2)“后果”“工作”“绩效”以及“调节作用”是“第三方视角下的辱虐管理”研究领域最关注的四大热点主题;(3)“第三方视角下的辱虐管理”研究的聚类结果可以概括为受害者的影响、第三方情绪、第三方行为、第三方观察和评估等4个方面。最后,构建了一个整体分析框架,提出了建议。

关键词： 驾驶行为   安全性评价   大数据分析   聚类分析   K-Means  

摘要： 车辆驾驶行为的准确识别与评价对提升车辆行驶安全性具有重要意义。基于北京市电动公交车历时一年的行驶数据,对超速、急加速、急减速、熄火滑行不安全驾驶行为进行识别分析,采用K-Means聚类分析方法,对不同自然月的驾驶行为安全性进行聚类评价,为提高车辆安全驾驶提供客观评价依据。结果显示1月、4月、5月和6月驾驶行为安全性评价较差,易出现危险驾驶行为,驾驶人员及监管部门应特别注意。