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[期刊] 统计与决策
[作者]
何大义
本文从极大熵准则出发,在信息熵定义的基础上给出了数据的等值性、等值度、等偏性以及等偏度的定义,并讨论了这些概念的一些基本性质及其应用,为数据分析提供了一种新的思路和方法。
关键词：
熵 极大熵准则 数据分析
[期刊] 图书情报工作
[作者]
周艳 蒲筱哥
以数据库信息资源内容、数据库检索系统功能、数据库资源利用情况、数据库资源成本评价以及数据库提供商服务等5个准则层指标为基础,构建23个反映数据库绩效的指标层指标;利用熵权法从主客观两方面对各指标进行赋值,然后计算各指标权重;应用TOPSIS模型对各样本数据库绩效进行实证分析,研究结果揭示各样本数据库的绩效差异性及影响各数据库绩效好坏的主要因素。
[期刊] 中国金融
[作者]
姚前 李连三
一旦数字货币走进央行的货币供应量序列，运用大数据从中观和宏观的视角分析货币政策实施、金融稳定等问题，将变得更加简便和精准在以网络化和数字化为基本特征的新经济时代，数字货币体系的运行日趋回归本质，表现为货币数据流的生成、流转、交换、存储、计算以及相关衍生服务。大数据的意义在于从海量数据中及时识别获取信息价值、发现主要运行指标之间的关联，为数字货币体系的运行、调控、货币政策实施乃至货币体系从纸质向数字转轨过程提供有力支撑。
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
吕新民 王学荣
本文首先概述了常见的数据挖掘方法,阐述了传统审计数据分析技术的不足,提出了运用数据挖掘技术于审计数据分析中的必要性,在此基础上对数据挖掘在审计数据分析中的应用进行了研究,总结了应用数据挖掘实现审计数据分析的过程。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾文 李辉 徐红姣 李智杰 袁芳
[目的/意义]为了解决从海量科技文献数据中进行有效数据分析的问题,学习高级的抽象特征,需要引入深度学习技术,科技术语可以表征科技概念,表达科技数据(非数值的科技数据)的核心内容,是科技数据情报分析的重要内容之一。[方法/过程]文章重点介绍基于深度学习技术的科技文献向量表示方法,探索深度学习技术在科技术语抽取中的可用性问题,并在真实有效的科技数据集上做出实验性的分析和结论。[结果/结论]实验结果表明:深度学习技术在科技文献的数据表示和科技术语抽取方面具有一定的可应用性。[局限]本文的实验数据有限,在数据量具
[期刊] 情报科学
[作者]
陶盈春 张红丽 徐健
【目的/意义】在大数据分析过程中,异常值探测是非常重要的一类分析方法。大数据分析中的异常值探测是从海量、不完整的、有噪声的、随机的海量数据中发现与其它数据显著不同的或潜在有价值的信息和知识的过程。对异常值探测方法及其应用进行系统梳理,以期为相关研究提供有益借鉴。【方法/过程】首先针对当前大数据分析相关研究中常用的异常值探测方法进行分类梳理,并通过原理图来解释各种异常值探测方法的基本思想和原理,然后结合相关算法给出大数据分析时异常值探测方法的实际应用,最后将各种异常值探测方法的特征进行对比分析。【结果/结论
关键词：
异常值探测 大数据分析 数据挖掘
[期刊] 中国远程教育
[作者]
杨艺
在高等教育领域已经储备有海量教学过程数据的背景下，强调了教学过程数据的价值，提出了大数据思维下基于教学活动流的分析模式，从数据采集、预处理到数据分析，最后进行预测建议。本文给出了具体的应用案例，借助真实的一线教学数据，并利用学习分析技术研究学生在学习过程中的实际参与表现和进展情况，分析相关性行为指标得出其间的相互关系，得到学生的学习行为规律，并根据分析结果进行指导和建议。分析结果可以优化学生的学习过程，为学生提供更有针对性的教学干预，推荐适宜的学习轨迹和学习方法；可以为教师改进课程设计、优化教学方法和改善现有的考核方式提供数据依据；可以为管理人员更好地实施教学管理提供决策支持。其目的就是让大数．．．
[期刊] 财会月刊
[作者]
陈虎 杨利明
数字技术的快速发展赋予了财务新的职能，让财务基于数据、业务和技术深入分析数据信息、汲取数据价值，成为企业数字化经营的实践者与推动者。数据分析包含数据探索与数据算法，财务人员通过探索数据的特征与分布，开展对海量数据的处理与分析，挖掘出更多的潜在信息，释放数据的真正价值，从而驱动企业的科学高效决策，促进企业财务的数字化转型。本文基于数据探索与数据算法的原理，突出其在财务领域的应用，详细介绍了应收账款信用风险管理、销售量与订货量预测、潜在流失客户画像等场景内容，体现了数据分析对财务的重要价值在于提高财务管理的效率与质量、强化财务风险的评估与防范、全方位支撑业务的高效开展和精准驱动企业的经营管理决策。
关键词：
数据分析 数据探索 数据算法 财务领域
[期刊] 新金融
[作者]
王应贵 娄世艳
金融科技方兴未艾,其中大数据分析是重中之重。金融危机之后,大数据分析技术越来越受重视,正在引发银行业的一场颠覆性革命。银行历来依赖数据,但当今依赖程度日益加深,客户关系管理(客户情绪分析、数据收集、客户分类和行为预测)和风险管理与评级是银行大数据分析的重要业务领域。精准营销是客户关系管理的重要目的,信用风险和反欺诈是合规管理的重要内容,大数据在这些领域的应用正逐步改造着传统银行业务,为银行产品与服务创新打开了方便之门。与此同时,大数据的算法改进(决策树和随机森林、聚类、文本分析、逻辑回归、神经网络、连接分析和生存分析)有助于发现隐藏在数据中的商业价值与机会。未来的银行会更像数据公司,传统银行模式将逐步消失或被淘汰。
关键词：
大数据 分析 银行业 应用场景
[期刊] 工业工程
[作者]
胡笳琨 李跃宇
针对生产领域中重要效率评价指标OEE,研究如何用多维的思路和方法来分析。结合OEE的定义、多维分析基本思想,以及当前各类OEE分析软件特点的基础,为实现对海量多维生产数据准确、高效、灵活的分析,提出一种OEE多维数据分析系统。讨论了多维数据分析技术在OEE数据分析系统的研究和应用的设计过程,并对基于ExcelVBA开发的OEE多维数据分析系统进行实证研究。
关键词：
设备综合效率 数据分析 生产系统
[期刊] 地理科学进展
[作者]
舒华 宋辞 裴韬
现代人文地理学的研究越来越多地关注人的时空行为,而获取个体在出行活动中的时空位置数据是研究人类时空行为的前提。受数据获取技术的限制,之前对时空行为的研究主要集中在室外空间。随着室内定位技术的出现和应用,这类研究由室外空间扩展至室内空间。室内定位技术和方法较多,但从数据的角度来看,根据数据获取中使用定位方法的不同,可将室内定位数据分为几何位置数据、指纹位置数据和符号位置数据3类。目前,基于室内定位数据的研究可以归结为以下4个方面,即:人在室内的时空分布、人在室内的移动模式、人在室内的行为习惯及属性推断、人与室内环境的交互作用。然而,总体上目前的研究还处于探索阶段,理论和方法体系尚未成熟。本文认为后续的研究中需要关注以下问题:1数据获取方面。相对于蓝牙、射频识别、红外等定位技术,"智能手机+Wi Fi"模式的定位系统具有覆盖范围广、成本低廉、无需专门设备支持、易与用户交互等优势,是一种最具应用前景的室内定位技术;2研究内容方面。时空行为特征的研究是基础,个体属性推断及个体与环境的相互作用形式和机理研究将是重点,多时空尺度数据融合分析是一种趋势;3科学伦理方面。室内定位涉及微观尺度人类活动的记录,隐私保护问题需要高度关注。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
旷岭
基于电信客户流失数据的分析提出了一个完整的设计方案,详细地介绍了各步骤所完成的功能。在此基础上,应用决策树对数据进行分类预测,通过对某大型电信运营商的客户流失数据的应用,其预测结果验证了该方案的有效性。同时为该方案在其他行业中的成功应用提供了可靠的指导依据。
关键词：
流失客户 决策树 分类算法
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
陆杉 陈宇斌
近年来,供应链管理实践中产生的数据量呈指数增长,大数据分析在供应链中存在巨大的发展空间,然而,当前对于供应链中大数据分析应用还缺乏深入研究。通过相关文献梳理,文章对国外供应链中大数据应用进行深入探析,结合国内外研究成果回顾了不同行业供应链中的大数据应用及其商业价值,鉴于已有研究,对未来该领域研究进行大胆展望。文章将丰富国内供应链中的大数据分析应用理论,为学术界和实务界在供应链管理各个方面实施大数据分析应用提供指导。
关键词：
大数据分析 供应链 大数据应用
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
姚鹤岭 张久铭
文章在论述GML(地理标记语言)及其特点的基础上,通过对国内数字城市建设现状的认真分析,探讨GML技术对实现数字城市中空间数据共享和互操作的作用,指出了实施GML技术在数字城市建设中的重要作用。
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