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  • 简介:摘要:随着科学技术的发展,我国的大数技术有了很大进展,并在水务中得到了广泛的应用。数字化改革已经成为各个行业不可避免的趋势,水务行业也不例外,数字化改革已成为水务行业的重要发展方向。智慧水务作为数字化改革的重要组成部分,已经被广泛应用于水务行业,通过数字化技术,水务企业能够实时监测和控制供排水系统运行情况、优化水资源配置调度、运用数据分析和预测模型提供决策支持。智慧水务技术的不断进步,推动水务行业朝着更高效的方向发展。

  • 标签: 智慧水务 数字化改革 水务行业
  • 简介:摘要:在大数时代,企业面对众多新的数据源和海量数据,基于对这些数据的洞察和分析,然后进行决策,为企业提供高效益的信息。数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果。因此掌握正确的大数分析方法,从而智能的、深入的、有价值的信息提取是十分必要的。

  • 标签: 大数据分析 对比 回归 预测
  • 简介:

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  • 简介:摘要:随着科学技术的发展,我国的大数技术有了很大进展,并在水务中得到了广泛的应用。数字化改革已经成为各个行业不可避免的趋势,水务行业也不例外,数字化改革已成为水务行业的重要发展方向。智慧水务作为数字化改革的重要组成部分,已经被广泛应用于水务行业,通过数字化技术,水务企业能够实时监测和控制供排水系统运行情况、优化水资源配置调度、运用数据分析和预测模型提供决策支持。智慧水务技术的不断进步,推动水务行业朝着更高效的方向发展。

  • 标签: 智慧水务 数字化改革 水务行业
  • 简介:网上阅卷收集了全面而连续的"大"数据,这为洞察教学效果、改进教学行为提供了更确定的数据支撑,更有利于发挥考试的诊断功能。而要发挥大数的诊断和反馈功能,就必须通过多维数据交叉对比,保持比较水平的一致和数据分类等途径,在同类数据内部以及多类数据之间进行关联或对比。在此基础上,将数据重组并创新性地应用于试题命制、教学改进等方面。

  • 标签: 大数据时代 网上阅卷数据 标准分 教学诊断
  • 简介:摘要:大数已经成为全球信息技术和信息产业的热点,它具有数据量大、多样性、价值密度低、处理速度快、分析能力强等特点,能够快速的处理和分析海量的数据。在大数时代,数据量呈爆发式增长,要想保证信息处理的高效率和准确性,必须要有完善的数据处理和分析技术,并且对算法进行合理的设计。在此背景下,本文将对大数算法与数据分析技术进行探究,首先介绍大数的相关概念以及特征;其次对大数处理与分析技术进行简单的介绍。

  • 标签: 大数据算法 数据分析 应用探究
  • 简介:摘要:数据挖掘与大数分析方法的研究已成为信息技术领域的热点之一。本文首先介绍了数据挖掘的基础概念、预处理方法以及常用模型与算法,然后阐述了大数的概念、处理技术和分析工具与平台。接着探讨了数据挖掘在大数环境中的应用以及大数技术对数据挖掘的支持,分析了两者之间的关系与互补性。最后,总结了数据挖掘与大数分析方法的结合对决策制定和业务发展的重要意义,并提出了未来研究的方向和挑战。

  • 标签: 数据挖掘 大数据分析 数据预处理
  • 简介:摘要:数据分析的更广泛应用一般可分为两类方向,重点是数据的处理和呈现,是数据的采集、获取、处理和可视化方法;另一个重点是提取和确定数据的主要特征,即数据的质量。近年来,气象处十分重视收集气象资料。此外,许多国家气象站、区域站、气象雷达、气象卫星、闪电定位、大气场、土壤湿度、能见度等都得到了升级。在此基础上,本文主要分析大数时代气象数据分析结果应用的新趋势。

  • 标签: 大数据时代,气象数据分析 应用方向
  • 简介:摘要:当前世界迎来了大数时代,随着多媒体等多种技术的应用,社会中的相关领域时刻都涌现大量的数据,增加了技术处理以及分析的难度。通常情况下大数具有复杂性,而且还具有数量大、分布式的特点,这样就必须要采取新的技术方法对数据进行处理,因此智能分析技术在数据的处理中具有非常重要的意义。本文在分析不同种传统数据智能分析理念的基础上,分析了结合新平台开发的新型分析方法。

  • 标签: 大数据 智能数据 分析
  • 简介:大数分析是检查具有各种类型的大量数据并快速生成以识别隐藏模式、未知相关性和其他有用信息的过程。在现代汽车集团的研发中心,有许多类型的机器能够以前所未有的规模生成数据。作者开发了一种名为VDMS的车辆信号采集设备。这种类型的传感器每天在大数系统上存储超过1TB的数据。因此,分析不断增加的数据量和高速流传感器数据的能力是必不可少的。本文研究了传感器数据分析方法,首先,建立了从信号数据相关性分析到分类模型的分析过程,并开发了针对信号优化的分析方法。另外,提出了一种将异常信号数据形成图案并检测特定图案的方法。

  • 标签: 传感器数据 符号聚合近似(SAX) 动态时间规整(DTW) R&D
  • 作者: 潘嘉伟
  • 学科:
  • 创建时间:2021-11-23
  • 出处:《中国科技人才》2021年8期
  • 简介:摘要:在对气象大数进行整合时,发现其中的数据信息蕴含着非常丰富的研究价值,不仅可以加强天气预测的准确性,还能够提供各类气象服务。此外,气象部门中的内部服务是比较多,如果不应用大数对其进行分析,就会严重影响气象数据入库等多种功能。因此,相关的技术人员要对未来气象科研服务的功能和发展方向进行研究,从而保障公共气象服务的有效性。

  • 标签: 大数据时代 气象数据 分析应用 方向探析
  • 简介:摘要由于多媒体等多种技术的发展与应用,各领域都发生了很大的变化,每天不仅产生大量的数据,而且数据更新换代的速度极快。人们在处理以及分析数据的过程中,继续使用传统的智能数据分析技术已经难以实现理想的效果,专家开始意识到必须尽快开发新的技术。这就需要了解典型理论和技术,掌握不同种方法的特点,这样才能有效的避免各自的劣势,充分发挥优势达到互补的作用。本文在分析不同种传统数据智能分析方法的基础上,分析了结合新平台开发的新型分析方法。

  • 标签: 大数据 智能数据 技术分析
  • 简介:摘要:当前世界迎来了大数时代,随着多媒体等多种技术的应用,社会中的相关领域时刻都涌现大量的数据,增加了技术处理以及分析的难度。通常情况下大数具有复杂性,而且还具有数量大、分布式的特点,这样就必须要采取新的技术方法对数据进行处理,因此智能分析技术在数据的处理中具有非常重要的意义。本文在分析不同种传统数据智能分析理念的基础上,分析了结合新平台开发的新型分析方法。

  • 标签: 大数据 智能数据 分析
  • 简介:摘要:在对气象大数进行整合时,发现其中的数据信息蕴含着非常丰富的研究价值,不仅可以加强天气预测的准确性,还能够提供各类气象服务。此外,气象部门中的内部服务是比较多,如果不应用大数对其进行分析,就会严重影响气象数据入库等多种功能。因此,相关的技术人员要对未来气象科研服务的功能和发展方向进行研究,从而保障公共气象服务的有效性。

  • 标签: 大数据时代 气象数据 分析应用 方向探析
  • 简介:摘要:我国科技水平的突飞猛进使得计算机技术水平也在不断发展,当前国家已经进入了大数时代。在大数时代的影响下,数据处理已经成为各个行业及企业的重要资源基础,数据处理能力也对企业发展和运营起到了至关重要的作用。其中运营监控管理体系的健全和完善也为数据高效处理奠定了基础。

  • 标签: 大数据时代 电力运营 监控 数据处理
  • 简介:摘要:二十一世纪,随着网络信息技术突飞猛进,各行各业的大数采集也越来越多,使得对各类数据的处理与保存速度也越来越快,特别是由于大数感应器与自动收集信息的存在,导致大数呈现指数型上升,世界已全面步入了大数处理时代。本文将重点剖析在大数处理时代下的数据统计学方法与大数分析工作理念,明确了数据统计分析工作原理与科学研究的基本思路。

  • 标签: 大数据时代 数据分析理念 辨析
  • 简介:摘要:二十一世纪,随着网络信息技术突飞猛进,各行各业的大数采集也越来越多,使得对各类数据的处理与保存速度也越来越快,特别是由于大数感应器与自动收集信息的存在,导致大数呈现指数型上升,世界已全面步入了大数处理时代。本文将重点剖析在大数处理时代下的数据统计学方法与大数分析工作理念,明确了数据统计分析工作原理与科学研究的基本思路。

  • 标签: 大数据时代 数据分析理念 辨析
  • 简介:摘要:二十一世纪,随着网络信息技术突飞猛进,各行各业的大数采集也越来越多,使得对各类数据的处理与保存速度也越来越快,特别是由于大数感应器与自动收集信息的存在,导致大数呈现指数型上升,世界已全面步入了大数处理时代。本文将重点剖析在大数处理时代下的数据统计学方法与大数分析工作理念,明确了数据统计分析工作原理与科学研究的基本思路。

  • 标签: 大数据时代 数据分析理念 辨析
  • 简介:摘要:电力企业在经过长期发展已经实现了稳定持久的电力供应,并且在现阶段我国电力企业逐渐增多,电力市场也最开始的卖方市场,逐渐转变成了卖方市场,为保证电力企业能具有良好的发展前景以及发展规模,也就需要电力企业能通过有效的方式做好市场营销。而在目前的电力市场之中还存在着较多的问题影响着电力企业的营销效果。针对电力市场随机性、多变量和时变性的特点导致电力客户服务需求预测值不准确的问题,提出了一种基于大数分析的电力客户服务需求预测方法。该方法依托于贵州地区的智能电网大数,从区域商业价值和区域宏观经济角度来采集数据并通过挖掘其中的关联信息,建立了电力客户的细分模型;并在客户细分模型的基础上,使用BP神经网络算法建立了电力客户的需求预测模型。

  • 标签: 大数据 电力 服务需求 预测模型