学科分类
/ 25
500 个结果
  • 简介:摘要:随着数据科学的发展,出现了新的数据处理方法,计算机处理数据的能力不断增长,被处理的数据量也不断增加。利用图像数据分析方法可以改进收集到的各种形式的数据,从数据中检测出规律,并利用检测出的规律来预测数据的趋势,从而帮助人们采取生产或其他解决方案。

  • 标签: 数据分析 图像 网络模型
  • 简介:    3、从图像数据标准看TBIR与CBIR,前6种图像数据标准是基于文本技术的,基于文本的元数据标准又根据使用的范围和目的大致可以分为以描述图像概念层次上特征为主的主题性元数据标准(如VRACore)、以描述图像原始特征为主的管理性元数据标准(如MOA2、CDL、TMD)以及介于这两者之间的标准(如METS)

  • 标签: 中的数据分析 图像检索 检索中的
  • 简介:摘要:伴随着大数据、云平台、物联网、人工智能技术的快速发展,大数据分析必然会在行业信息化建设中发挥更大的辅助决策作用。本文主要对数据分析模型及方法进行学习与研究,更加科学、精确、合理的挖掘数据内在价值,给决策者提供支撑。

  • 标签: 大数据 数据模型 数据分析 辅助决策
  • 简介:数据分析技术在各行各业得到了广泛的应用,但目前业界普遍缺少一个统一的、权威的、适应现代数据分析要求的专业标准。本文首先介绍了大数据领域能力成熟度模型发展现状,接着阐释建立数据分析能力成熟度模型的必要性,最后尝试提出数据分析能力成熟度模型的能力项和四个等级。

  • 标签:
  • 简介:摘要:现如今,人们的生活质量在不断提高,对于电力的需求在不断加大,在部署大量智能电表后,电力公司面临着管理大量区间能耗数据并将信息解码作为可以帮助实施有意义的营销措施。这些营销措施需要在更加详细地了解客户用电方式的基础上针对性地优化供电资源分配和需求响应。因此基于海量用电数据进行客户用电方式细分可以释放潜在的供电潜力和降低电力供应损耗,并可以帮助电力公司了解运营要求,并更好地协调电网管理的能源配置。论文重点介绍如何根据电力消费数据对客户的用电特征进行提取,并依据所提取的用电特征进行用电区间分割,最后根据分割结果对具有类似用电习惯地用户群体制定电力营销计划。

  • 标签: 智能电表的数据 分割 聚类 生活方式
  • 简介:摘要:在时代与科技技术飞速发展的过程中促使各个领域走向信息化。随着人们对电力行业的需求不断增加,行业发展迎来更高的挑战。因此基于海量用电数据进行客户用电方式细分可以释放潜在的供电潜力和降低电力供应损耗,并可以帮助电力公司了解运营要求,并更好地协调电网管理的能源配置。论文重点介绍如何根据电力消费数据对客户的用电特征进行提取,并依据所提取的用电特征进行用电区间分割,最后根据分割结果对具有类似用电习惯地用户群体制定电力营销计划。

  • 标签: 电力营销 数据分析
  • 简介:摘要:基于电网信息化水平的不断提高和电网企业信息管理模式积累的数据日益增多,提出了一种基于数据挖掘的电力营销分析模型。为了实现模型架构的设计,要求模型满足兼容性要求,共享模型信息,因此设计了电力营销分析模型。根据需求分析结果设计业务架构、应用架构、数据架构和技术架构。电力营销分析模型主要包括数据挖掘模块、结果分析模块和模型管理模块。为了保证模型的安全性,设计并测试了模型的安全结构。实践表明,该模型具有较强的管理能力、决策能力和查询能力,响应速度快,操作简单,界面良好,能够提高企业的竞争力和经济效益。

  • 标签: 数据挖掘技术 电力营销 营销分析 数据挖掘
  • 简介:摘要使用了GoogleEarth对地理位置的确定,通过使用SPSS软件,得到大量的数据分析并进行对比,我们建立了任务占比完成率的模型,以及营业模式模型,考虑地域、人口结构、信誉度、时间、占比以及完成情况等因素,得到了定价的规律,并拟定出改进的定价方案。通过经纬度转换公式变成平面坐标,再通过遗传算法分析得出会员密度、接单者离任务的距离等对“一对多”问题进行定价。并得到一个更加完善的,使用范围广的定价模型

  • 标签: 马斯洛需求层次理论 遗传算法 坐标转换 会员密度
  • 简介:本文主要介绍轨迹分析模型在追踪数据分析中的应用,通过轨迹分析模型分析异质性的追踪数据,探索分析群体的多条发展轨迹。通过对264名学生四次自我概念测量的数据,利用轨迹分析模型拟合其发展趋势。结果表明通过多次轨迹模型分析,可将264名学生的自我概念测量的发展水平分为3个亚组,第1组为低分组,占25%,这部分人群呈三次曲线发展趋势,在4年级略微下降,5年级迅速下降,到6年级时略有上升。第2组为中分组,占56.3%,该亚组呈二次发展趋势,在3~5年级持续平稳下降,到6年级时略有回升。第3组为高分组,占18.7%,总的来看呈缓慢上升趋势。

  • 标签: 轨迹分析模型 追踪数据 潜分类增长模型
  • 简介:[摘要]随着我国现代科技水平的不断提高,互联网技术在日常生活中受到越来越广泛的应用,网络运维作为网络技术正常运行的保障,是互联网平稳运行的基础。而网络运维数据分析就是数据挖掘的过程,将数据挖掘技术与网络运维数据分析进行充分融合应用,可以从一定程度上提高数据分析的有效性与准确性。本文通过总结数据挖掘技术与网络运维的相关知识点,从多个方面提出网络运维数据分析中的数据挖掘应用,为专业人员提供参考。

  • 标签: []网络运维 数据分析 数据挖掘技术 应用分析
  • 简介:摘要:随着社会的不断进步,教育领域也取得了长足的发展,新课程改革对教育提出了更高的要求。近年来,我国课程创新更加积极,传统的教学方法逐渐不再适应新时代的变化,教育行业开始进行教育改革和实践研究,以提高教学质量,培养学生自主学习能力。大数据作为一种先进的信息技术,已经应用于各个行业。如今,大数据在教育领域受到广泛关注,并且具有自身的特点,正在推动大数据的全面发展。教育大数据分析和利用也成为新时代教育领域面临的重要问题之一,那么研究和分析数据在教育中的应用不仅有助于教育改革,也有助于更好地利用大数据技术。

  • 标签: 智慧教室 大数据 数据分析
  • 简介:摘要大数据所蕴含的社会、经济、科学价值,使得其商业应用不断成功,相关大数据技术高速发展。大数据相继催生出许多新的应用、新的思维、新的方法,进而在全世界掀起大数据研究热潮。近年来,许多国家制定了各种大数据研究计划。美国奥巴马政府于2012年宣布启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为美国国家意志,认为大数据如同“未来的新石油”,将对科技和经济发展带来深远影响。2013年,中国第462次香山科学会议指出大数据是数字化时代的新型战略资源,是驱动创新的重要因素,正在改变人类的生产和生活方式。同年,中国大数据产业也逐步兴起;2014年,中国国家自然科学基金委设置了大数据重点项目群,全面推动中国大数据研究;2015年,国务院发布大数据发展行动纲要,将大数据正式上升为中国国家意志,再次将大数据研究推向新的高潮。

  • 标签: 大数据 神经网络 人工智能
  • 简介:摘要:基于大数据分析的电力数据网络性能监控是一种先进的监控方法,它利用大数据技术和工具,对电力数据网络中的海量数据进行实时分析和挖掘,以实现对网络性能的精准监控。通过收集并分析网络流量、延迟、丢包率等关键指标,系统能够及时发现潜在的性能问题,为电力网络的优化和故障预防提供有力支持。这种监控方法不仅提高了电力数据网络的运行效率,还有助于提升电力系统的整体稳定性和安全性。 

  • 标签:
  • 简介:摘要:本文结合装备科研、生产、建设、运用、维修保障过程中质量信息采集与统计分析的工作实践,研究和探讨了质量数据多维数据挖掘过程中数据分析模型建设的原则、方法和应用,为客观评价当前装备质量水平及运行状况,为寻求质量改进方向和途径提供了支撑。

  • 标签: 质量信息 数据模型 多维数据分析
  • 简介:摘要:本研究旨在开发一种基于数据分析的工程造价预测模型,以提高工程项目成本管理的准确性和效率。我们收集了大量的历史工程项目数据,包括项目规模、地理位置、材料成本、人工成本等多个方面的信息,并利用机器学习和统计分析方法构建了预测模型。研究结果表明,该模型能够在项目初期提供准确的造价估算,并随着项目的进行进行实时调整,帮助项目管理团队更好地控制成本。本研究的模型不仅可以提高工程项目的财务管理效率,还可以降低潜在的成本超支风险,对于工程项目管理和决策制定具有重要意义。

  • 标签: 工程造价 数据分析 预测模型 成本管理 机器学习。