大数据背景下企业营销方式的变革

互联网包含着庞大的数据信息,大数据也被称为巨量数据资料,能够降低信息分类处理的时间,短时间内完成信息的归类和存档.在企业营销管理方案制定过程中,需要运用大量的数据信息来作为依据.大数据技术的有效应用,能够助力企业经营决策的制定,受到了企业管理者的广泛关注.目前,我国互联网数据管理技术正逐渐成熟,并通过数据分析模型的建立...     

大数据算法在紧固技术中的应用

紧固技术在制造业中起着关键作用,它确保紧固件被固定到正确的扭矩。本文旨在探讨大数据算法在紧固技术中的应用。本文首先讨论了大数据分析的算法种类和适用领域,然后探讨了大数据算法在紧固技术中的应用,如何用于提高紧固工艺的准确性、效率和可靠性,最后提出了应用大数据进行拧紧技术开发面临的挑战,本研究可为紧固技术的数据分析提供参考价值。     

探讨大数据时代下的财务分析

随着时代的不断发展,网络技术也得到了大规模的发展,大数据开始进入人们的日常生活中.就人们的生活来讲,大数据提供了诸多便利,如手机购物、资金管理以及金融服务等,使人们的生活变得丰富多彩.与此同时,大数据时代的到来,不仅影响了人们的生活,还对一些企业带来了较大的影响,如财务分析.在以往的财务分析中,分析的重点容易出现偏差,...     

基于大数据背景下的汽车专业教学管理信息化建设研究

在大数据背景下对汽车专业教学管理信息化建设进行了研究,提出了现在汽车专业教育存在的问题包括怎样提升老师的教育能力,阐述了一些教育的方法和老师的关系,老师和技术共同存在以及老师要有技术的必要性。汽车专业教学管理要实现信息化那就需要老师具备一些技术知识及技术技巧,教学管理信息化给课堂带来了便利以及合作的平台,不仅考验学生的自己思考问题的能力,还考验了老师对于教学的熟悉程度、对信息化设备的利用程度,老师要进行这样的教学就必须拥有这样的技术才能更好的利用教学管理信息化来管理及教育学生。汽车专业教学管理信息化对于之后课堂的创新提供了参考。利用现有的大数据资源也为我们提供了便利。     

基于车联网大数据的纯电动汽车行程识别算法

当前,车联网大数据驱使着智能汽车的发展,基于车联网大数据分析用户驾驶行为已成为必然趋势,但直接分析底层数据是非常困难的,需结合用户驾驶过程来分析。基于此目的,本课题提出一种基于车联网大数据的纯电动汽车行程识别算法,来实现对整车数据的聚合。     

大数据在道路交通行业应用研究

近年来,大数据逐渐成为各行业研究应用的重点,道路交通行业也不例外。现首先分析大数据的特点,论述道路交通行业大数据的内涵;接着,介绍大数据在道路养护、道路施工、交通管理、道路交通安全等方面的应用实践;最后,对大数据在道路交通领域应用过程中存在的问题进行探讨并给出若干建议。     

基于大数据背景中职机械制造教学的改革措施分析

随着智能制造业这一战略的提出,各个行业对人员的要求显著提升.中职院校作为培育专业型人才的主要场所,其需结合社会发展需求以及市场需求,制定合理的教学措施,满足人才需求.处于大数据技术不断蓬勃发展的当前,中职院校对学生的培养也提出了更高的需求,故中职院校需重视大数据技术的运用,并开展全新的教学,以此推动社会经济的进一步发展...     

基于车联网大数据的可视化应用研究

在“大数据时代”的浪潮下,每个企业都面对着庞大的数据,而如何让这些高容量、低价值密度、高速处理、多类型的数据发挥价值是每个企业都在思考的事情,汽车企业也是如此。面对庞大的车联网数据,采用视化技术就是实现数据价值的一个很好的方法。本文将通过一些典型例子对车企车联网大数据在可视化方面的应用进行简单研究。     

基于数据增强和机器学习算法的盾构隧道引发地面沉降预测及应用

为解决地铁盾构隧道施工引起的地表沉降预测过程中数据样本不足、对数据预处理较为粗糙的问题,选取北京地区32个地铁盾构隧道施工引起的地面沉降数据作为数据库,采用合成少数类过采样技术(syntheticminority oversampling technique, SMOTE)算法对数据库进行扩增,并在此基础上选取BP神经网络(back propagation, BP)、随机森林(random forest, RF)、支持向量机(support vectormachine, SVM)和K近邻(K-nearestneighbor, KNN)4种机器学习模型对沉降进行预测分析。分析结果表明： 1）经过预处理后的数据集预测能力显著增强,其中,KNN模型表现最佳,测试集平均绝对误差仅为1.60 mm; 2）采用KNN模型对北京轨道交通12号线西坝河—三元桥区间地层沉降进行预测,基于该模型预测值的Peck公式与实测值拟合度较高; 3）基于数据增强下的KNN模型对于盾构施工引起的地面沉降变形有良好的预测效果。     

基于特征提取和机器学习的异常数据识别算法

结构健康监测系统的大力发展每天都在产生大量的监测数据。对于结构健康监测系统来说,判断这些产生的监测数据是否正常是对结构健康状态进行分析的第一步,也是关键的一步。同时,监测数据的异常与否也是判断传感器、采集设备、传输设备等是否正常工作的关键性依据。对于一段数据进行识别,判断数据是属于什么样的异常,是一个多分类的问题。采用基于特征提取和机器学习相结合的算法,对时序数据进行分类,能够快速地判断数据是否异常和异常的类型。     

大数据平台在新能源汽车安全领域的应用

通过利用行业内主流的大数据技术搭建新能源大数据平台,重点对新能源汽车车联网大数据进行算法研究、建模分析。分别从故障远程在线诊断、车联网大数据指标分析、车联网大数据算法模型等方面对新能源汽车故障、驾驶行为、充电行为等进行深入研究,以保障新能源汽车车辆安全。     

大数据背景下高职会计专业教学资源库建设研究

高职院校会计专业教学资源库的建设是促进该专业教学改革,提高教学质量和教学效率的重要抓手.通过将大数据技术充分应用其中,实现电子信息化操作,实现教学资源的高效共享,能够为专业教师的教学行为,学生的学习提供相应的服务.尤其是最近几年,以计算机网络为代表的信息技术大数据技术云计算技术在高职领域的不断应用,形成了更加先进的教育...     

大数据研究在汽车市场研究中的应用

随着汽车四化(智能化、电动化、共享化、网联化)发展及大数据分析技术进步,市场调研领域大数据的应用逐步广泛.文章旨在从大数据研究作为先行者主导者及辅助者角色出发,总结线上大数据研究在汽车商品企划不同阶段项目中的应用,为汽车商品企划流程中消费者研究创新方法的提出提供帮助和支持,促进汽车市场调研更为高效地开展...     

大数据背景下高校图书馆智慧服务研究

现阶段,数据及信息增长的速度极快,智能化技术在各行各业中普遍应用,人们的日常生活已发生重大改变.作为师生获取资源以及信息的重要渠道,高校图书馆应当紧跟时代发展的步伐,进一步更新完善自身智慧服务体系,更好地服务于高校的教师以及学生.本文通过对现阶段高校图书馆的智慧服务现状进行分析,提出相应的革新策略以及新的服务方式.     

基于大数据的桥梁监测信息聚类分析

针对桥梁健康监测获取海量数据却无法实时精确地监测评估桥梁结构状态的困难性,本文立足桥梁健康监测,提出了基于大数据理论的桥梁健康监测信息聚类研究技术的革新。实验结果表明,与传统的串行分类算法相比,基于Hadoop平台的并行聚类算法具有较高的效率和较低的时间复杂度,并通过不同测点的聚类结果进行桥梁结构状态演化的评估,取得了基于大数据理论的桥梁测点相关性技术研究的革新。     

基于大数据的出行方式分配预测研究

随着城镇化及城市交通机动化的进程加快,在城镇化和机动化的共同作用下,交通拥挤问题已经成为制约城市发展和影响居民生活质量的主要问题之一。居民出行行为研究在交通管理和控制中有着非常重要的作用。结合多元大数据,构建出行方式选择的概率模型,有助于不同小区的出行方式分担率的预测,对缓解城市交通压力、提升运营管理能力有直接作用。本文基于小区出行分配、公共交通和非公共交通以及公交和轨道出行三个层级,分别得出出行分配预测模型,并形成计算机程序。利于实际应用,对识别城市出行特征、缓解城市交通压力提供有效措施。     

基于大数据思维的财务数据挖掘及应用研究

大数据浪潮来袭使企业内外部环境出现深刻变化,发展战略成功的关键是培养核心竞争力,培养核心竞争力的关键是数据思维的应用。数据里面有“黄金”,只有让数据“说话”,才可以帮助企业在财务管理上获得突破,最大限度提升企业核心竞争力。对于企业来说,想要找出数据背后隐藏的规律,并合理使用这些规律,需要建立财务诊断路径,正确认知财务状况,提升财务管理能力,迎接财务数据领域的“大淘金时代”。     

基于大数据的国企资产管理研究与实践

当前国有企业的资产数量多、分布分散,管理运营难度大,为提高国有资产管理运营能力,文章研究了资产管理的思路及实践案例,力争为资产管理信息化、流程化、可视化、智慧化提供参考,以期能更好地解决国有资产管理难题,提高资产利用率和经济效益,避免资产管理漏洞,提升资产管理工作效率。     

基于大数据背景的民办高校财务转型分析——以LG学院为例

随着信息技术的不断发展,大数据逐渐渗透于各行各业,财务管理领域也不例外.而财务管理作为企业管理的核心,应为民办高校决策层提供高效、可行性强的指导意见.大数据时代的到来,传统的财务管理已越来越难操作,面对庞大而且复杂的财务数据和非财务数据,民办高校财务转型应如何应对,财务人员又面临着怎样的转型,一直是研究的热点话题.以L...