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关键词： 大数据分析时代   市场营销   产生的影响   优化措施  

摘要： 随着现代化技术以及信息化手段的飞速发展,社会已经进入到全新的发展进程中,特别是在目前的大数据时代当中,大数据与各大企业的发展之间形成了十分紧密的联系,通过大数据技术的应用不仅可以拓展市场销售的具体范围,逐步提升企业的发展规模,还能够帮助企业有效获取与客户相关的数据信息,通过对于信息的统计与分析来帮助企业对当前所用的市场营销战略进行调整优化。因此,文章首先对大数据与市场营销的基本概述加以明确;其次对大数据分析时代的特征与市场营销的重要性展开全面分析,并深入探究大数据分析时代对市场营销产生的影响;在此基础上,提出大数据分析时代中优化市场营销的具体措施。

关键词： 期中考试   数据分析   反思  

摘要： 利用极课阅卷系统不仅能够提高我们的阅卷效率,还可以通过后台大数据的对比、分析,及时发现学生在答题过程中存在的问题.

关键词： 物联网   大数据分析   工业企业管理  

摘要： 在我国,随着社会经济及科学技术的迅速发展,大数据信息技术的发展随着互联网技术的发展逐步加快,对我国各行业的发展起到了关键的促进作用。企业开展大数据分析下的企业管理,能够有效促进企业管理质量的提高,帮助企业更快发展。将大数据分析应用到工业企业管理中,能够适应工业互联网企业变革,帮助企业更好地应对各种挑战,为企业的可持续发展奠定良好基础。

关键词： 城镇燃气   信息化   大数据   数据分析   供销差  

摘要： 针对现有燃气企业信息化建设背景,梳理燃气企业业务现状、信息化现状、数据现状,指出大数据分析技术在燃气企业中应用的可能性。根据燃气生产经营的特点,探讨燃气企业大数据分析体系架构。结合燃气企业业务需求,探讨大数据分析在燃气企业中的应用场景。最终通过效益分析,说明大数据分析技术在燃气企业的应用效果。即应用大数据分析技术,可显著降低供销差,有效减少三方施工事故发生率,为燃气企业带来直接经济效益。

关键词： 洪涝灾害   预警系统   数据分析   数据集合  

摘要： 洪涝灾害是我国影响范围较广、持续性较强,且具有较高危害性的自然灾害。一般情况下,强降雨是洪涝灾害的主要成因之一,而地方水文环境也与之息息相关,为了有效预警洪涝灾害,设计基于水文数据的分析整理和计算,以多类统计模型为基础,建立洪涝灾害预警系统。通过超限水量的评估以及后续流域水文淹没分析及数据分析,建立矢量数据集合,再通过网络数据传输分析,构建完整的洪涝灾害预警分析系统。实验表明,该系统可以有效分析目标区域的水文数据类型,生成风险区域规划图,实现洪涝预警。

关键词： 计算机   大数据   云计算   网络技术   应用研究  

摘要： 随着计算机网络技术的辉煌兴起,大数据时代降临。合理开发计算机资源,运用大数据分析与云计算网络技术对数据实施管理,能够促进社会稳定发展。而大数据和云计算的专业性极强,如何科学、合理应用它们,以充分发挥计算机技术的最大价值,是人们不断追寻、研究的终极目标。本文从计算机大数据分析与云计算网络技术的概述入手,剖析了两者的优劣势,最后对大数据分析与云计算网络技术的实际应用进行分析研究,以期两者相辅相成,在未来发挥更大作用。

关键词： 卷烟企业   产品全生命周期管理   生产制造领域   虚拟信息   大数据分析   智能工厂   培训教学   人工智能  

摘要： 随着大数据分析、云计算、物联网技术、人工智能等信息技术的发展与成熟应用,数字孪生在智慧城市、智能工厂、敏捷医疗、培训教学等领域得到了迅速的应用和发展。在生产制造领域,借助数字孪生技术,物理车间与虚拟信息世界得以有效融合,基于数据、模型、服务、决策的产品全生命周期管理形成闭环。

关键词： 纺织产业园   物联网   通信设备   大数据分析   单耗电量  

摘要： 我国西北部的宁夏回族自治区不仅拥有丰富的煤炭资源,还有风能、光能等新能源,已形成以煤炭、化工、冶金、有色产品、装备制造、纺织等产业为主体的工业体系。而纺织行业多为用电10 kV的用户,部分采用24 h生产模式,其用电保障对于产业结构与社会经济命脉至关重要。为了提高电厂通信设备的运行效率及管理水平,采集基于物联网的电厂通信设备大数据,形成数据汇聚平台,对海量数据进行整理、筛选、甄别,运用数据进行技术分析、评估,再结合知识专家库,可实现纺织业电厂通信系统故障的快速发现、设备隐患安全预警、运行状态在线评估、网络状态提前预测等,使电厂通信系统的运营、维护、管理从设备层面向数据信息化层面转变,从被动响应向主动防御转变,是保障纺织业平稳供电的现代化手段。基于物联网的革新可保证纺织业电厂通信设备的稳定运行、缩短故障处理时间、统一规范工作流程,为纺织产业园电力调度安全运行管理提供新支持。

关键词： 大数据   消费者行为   预测模型   数据挖掘   机器学习  

摘要： 随着大数据技术的迅速发展,消费者行为预测成为营销研究中的重要课题。通过对大数据进行深度分析,可以揭示消费者的购买倾向、偏好变化以及潜在需求,从而为企业提供精准的决策依据。本文基于大数据分析,探讨了构建消费者行为预测模型的可行性与方法。首先,分析了大数据的基本特征及其在消费者行为预测中的应用现状。接着,提出了一个基于大数据的消费者行为预测模型框架,结合数据挖掘和机器学习技术,从数据收集、处理到模型构建进行全面探讨。最后,结合实际案例,验证了该模型在电商平台及零售行业中的有效性,并展望了大数据分析技术在未来消费者行为预测中的潜力。