简介：近年来中国证劵市场的动荡,让人们更加关注金融时序数据中存在的影响点,因为影响点中往往隐藏着许多重要的信息,我们只有正确识别出存在的影响点,并深入分析其隐藏的信息,才更有利于我们做出正确合理的决策.

简介：摘要：历史建筑代表历史的符号，由于历史的变迁造成不可逆的破坏，历史建筑的保护过程由于缺乏资料，这使得历史建筑保护工作困难重重。本文针对目前历史建筑保护中信息缺失、信息共享性差等问题，结合现代数字化技术在历史建筑保护中的优势，提出一种基于点云数据的历史建筑BIM模型重建方法，实现基于点云数据建立BIM模型表达历史建筑数字化信息。

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简介：摘要：使用试飞数据修正飞机发动机模型时，常规的平飞加减速动作无法提供充足的数据信息，本文分析了发动机模型修正的数据需求和理论原理，提出了改进的平飞加减速操纵动作，仿真分析证明该操纵方法可以为模型修正工作在同一试飞架次中提供更多有效数据。

简介：摘要：随着大数据趋势的流行，数据驱动模型在配电网中变得越来越重要，为了预防故障因素对配电网可靠性的冲击，本文根据杭州电网在五年间收集到的故障信息，提出了一种基于数据驱动模型的配电网天气相关故障预测和诊断方法。通过将历史故障数据和历史气象观测数据进行关联性比对，得到气象变量和故障信息的训练数据集，通过线性判别分析法对该数据集进行分类训练，生成了故障预测模型。最后通过将气象数据的测试集代入预测模型，进行故障概率预测。本文实验验证了该方法的有效性。

简介：摘要：新旧动能转换时期，企业需要大量人才，如果能科学的细化企业的人才需求，企业在引进人才时才能有的放矢。本文分析了企业人才需求调研，构建了基于大数据的企业人才需求数据抓取模型、分析模型。科学的提升了企业人才需求分析的精准度。

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简介：摘要：医院财务管理范围广泛，几乎涵盖了所有的经济活动，比如资金流向、物资采购、人力资源分配、固定资产管理等，在医改背景下，做好财务管理，是医院控制成本、实现社会效益和经济效益最大化、提高医疗服务水平的关键。公立医院内部审计的核心是围绕医院的经济活动，进行独立的监督、评价和咨询活动。为了适应医疗改革工作的新形势新任务新要求，针对普遍面临的管理系统复杂、数据量大、管理难的实际情况，需深入挖掘自身潜力，积极应用大数据技术，探索新的工作模式，促进医疗工作提质增效。基于此，本文以某医院为样本医院，以医疗服务价格为例，对大数据背景下公立医院医疗服务审计模型应用展开分析。

简介：摘要：本研究旨在探讨如何在水资源管理领域利用数据驱动的方法来做出决策，并优化相关模型。水资源是一个关键的自然资源，其有效管理对社会和环境至关重要。通过收集和分析大量的水资源数据，我们可以更好地理解水资源的供应和需求情况，以及水质和水量的变化。这些数据驱动的决策可以帮助决策者更有效地分配水资源，减少浪费，提高可持续性，并降低与水资源管理相关的风险。此外，通过模型优化，我们可以进一步改进决策过程，确保最佳的水资源利用。

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简介：摘要：本研究基于数据分析技术，旨在构建一种建筑项目安全风险预测模型。我们的主要论点是通过有效的数据收集、处理和分析，可以提前识别潜在的建筑项目安全风险，从而采取相应的措施来减少事故的发生。本模型结合了历史安全数据、项目特征以及环境因素，利用机器学习算法进行训练和预测，为项目管理者提供了有力的决策支持工具。通过此研究，我们旨在提高建筑项目的安全性，减少事故损失，促进工程行业的可持续发展。

简介：摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在电力用电中得到了广泛的应用。智能电网、大数据等技术迎来新一轮的变革发展机遇,对电力大数据价值的深度挖掘和应用力度不断增强。基于此,本文首先分析电力大数据内涵，其次探讨电力用户用电数据特征提取，然后对用户用电行为的分析，最后就个性化电力营销进行研究，旨在能为有需人士提供可用参考或建议,促进在电力大数据基础上开展的用户用电行为统计管理工作更加完善有效。

简介：摘要：旨在利用审计数据开发一种工程风险评估模型，以定量方式深入分析工程项目的潜在风险，先通过多元统计分析和机器学习技术从大量审计记录中提取关键风险指标，随后设计并验证了一个综合的风险评估模型，该模型在多个实际工程项目中进行了应用测试，验证结果表明，模型可以有效地识别和评估项目中的各类风险，极大地提升了工程风险管理的准确性和效率，为制定相关管理策略提供了强有力的科学支持。

简介：摘要：现阶段，我国的工业化进程有了很大进展，工业设计工作也越来越受到重视。就工程机械来讲，其实就是能够实现某种功能的机械装备。现阶段，越来越多的机械设计师更加强调机械产品的外观造型，并发挥主观能动性打造出不同类型的工程机械产品。为了能够使工程机械在市场竞争中占据优势，就需要在工业设计中高度关注并做好工程机械产品外观造型设计工作，文章就大数据时代工业设计的流程创新模型进行研究，以供参考。

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简介：摘要：本文探讨了基于大数据分析的矿山工程造价预测模型。随着信息化和大数据技术的快速发展，矿山工程造价管理正面临着前所未有的机遇和挑战。为了提高工程造价预测的准确性和效率，本文首先分析了影响矿山工程造价的主要因素，并通过数据收集与处理，对影响因素进行了量化分析。随后，基于大数据技术和机器学习算法，本文构建了一个矿山工程造价预测模型，并对模型进行了训练和验证。通过案例分析，将构建的预测模型应用于实际矿山工程项目中，验证了其预测结果的准确性和可靠性。本文的研究不仅为矿山工程造价管理提供了一种新的方法和工具，也为相关企业提供了有价值的实践指导和政策建议。最后，本文总结了研究的主要结论和不足，并展望了未来的研究方向和应用前景。

简介：依靠数据挖掘手段了对数据仓库中数据信息进行深度加工和利用,四、数据模型 数据仓库中数据的采集需要从各种业务应用系统和管理信息系统中获取,数据仓库中需要不断捕捉信息系统中变化的数据

简介：随着我国经济的持续发展,人民生活水平不断提高,城市汽车保有量飞速增长。但随之而来的确是交通设施发展的相对滞后带来的交通拥堵等诸多衍生的问题。如何最快获得最准确的信息,怎么样打发越来越多的车上时间,成为了人们新的需求,路况数据库就是为了满足车上人群对于路况信息的个性化和人性化的需求所服务的。

简介：摘要：本论文探讨了自动化系统中的数据分析与预测模型优化，旨在揭示在现代科技背景下，如何通过对大数据的挖掘和分析，优化预测模型，提升自动化系统的性能与效率。通过深入研究数据分析技术、预测模型的构建与优化方法，本研究为自动化系统的性能提升提供了新的视角与方法。关键是，充分利用数据挖掘技术，改进预测模型，实现自动化系统的精准决策与运行优化。