高职院校电子商务专业数据分析能力培养研究——基于长三角城市群企业调查数据

随着数据科学的应用和发展,电子商务领域企业的运营推广更依赖于数据的分析和应用。文章以企业需求为导向,借助于大数据分析和文本挖掘等分析方法,调查了"长三角"三千多个电子商务岗位,研究分析了电子商务岗位数据统计分析、数据搜集、制作数据报表、流量监控、分析报告、SEO等典型职业活动,并对数据分析的技能要求进行了归纳和总结,从而提出了高等职业院校电子商务专业数据分析能力提升建议。     

基于大数据分析的用户需求挖掘研究

首先介绍大数据、大数据分析以及用户需求挖掘的相关概念,论述大数据对用户需求挖掘的影响,并对不同行业用户需求挖掘的案例进行研究分析,由浅到深地研究了大数据分析在用户需求挖掘这一方面的影响及重要性。     

基于WEB的数据挖掘研究综述

运用数据挖掘技术进行Web数据挖掘成为数据分析领域中的一个重要研究热点,与传统数据相比较,Web数据具有结构复杂、形式多样与内容广泛等特点,且用户对其需求亦是五花八门的,这对数据分析领域提出了更大的挑战.基于为研究Web数据挖掘提供参考,将Web数据挖掘粗略地分为三类:内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘,并分别进行了综述,然后根据当前的应用现状分析了这一研究领域的几个研究方向.     

数据分析挖掘技术浅析

众所周知,大数据已经成为现代社会发展的重要推动力量之一,大数据具有信息量大、种类多元等特点,这就使得我们在利用大数据的过程中一定要高度关注数据处理的时效和速度,确保数据的实时性和准确性。数据分析挖掘技术便是要从海量的数据信息当中寻找到隐藏其中的有效信息,进而确保大数据应用的价值和作用。该文将就数据分析挖掘技术进行深入的分析和探究。     

基于酒店评论大数据的游客评论主题挖掘与情感分析 ——以北京五星级酒店为例

分析酒店评论数据可以挖掘游客的关注点、意见、建议、情感倾向等有价值的信息.结合对酒店评论数据进行主题挖掘和情感分析的交叉研究,提出一个包含数据采集、数据预处理、主题挖掘、情感倾向研究及可视化分析的集成框架.以Tripadvisor网站上北京地区50家五星级酒店的5万余条中文评论数据为研究对象,进行LDA主题挖掘,同时基于酒店领域扩充情感词典,判定评论文本三元情感极性,并在此基础上实现主题和情感的交叉分析.研究结果可降低潜在游客购买决策的风险,也为酒店管理者制定针对性的管理和营销策略提供重要参考依据.研究方法同样适用于景区及餐饮领域的在线评论数据分析,拓展评论大数据与自然语言处理技术在旅游业的应用范畴.     

邮政大数据技术应用可行性分析

随着当前各行业信息化的发展,邮政行业各类信息化系统积累了海量的业务数据,这些数据分散在不同的业务领域。由于业务的扩展,数据呈现出几何级地快速增长趋势,并且明显表现出数据量庞大、数据类型多样、价值密度低等特点。传统的数据分析处理方式已经无法满足行业需求。通过引入针对大数据的数据采集、数据处理、数据存储及管理、数据分析与挖掘等技术,可以有效地解决对海量业务数据的分析、价值挖掘问题,进而通过对大数据技术的应用,达到对客户需求的精准把控、对现有业务流程的优化、对业务发展趋势的预判等目的,最终实现对整个邮政行业发展的促进效果。     

道路交通事故数据分析挖掘技术研究

交通事故统计分析事故预防和控制具有重要作用。文章分析了如何应用数据挖掘技术来整理、分析道路交通事故数据,并提供了关联分析、聚类分析、决策树分析三种挖掘算法的事故数据分析应用实例,以期为道路交通事故预防和交通安全管理提供科学的决策依据。     

最低生活保障系统中数据挖掘技术的实现

本论述对低保数据的挖掘中,使用了两种挖掘算法,另外配合SQL Server 2010提供的数据挖掘功能对低保数据进行了全面的分析,介绍了OLAP技术和数据挖掘在低保数据分析中的应用.主要内容包括:分析了数据挖掘技术在低保数据分析中的应用意义;研究了关联规则、决策树算法、聚类分析在低保数据分析中的应用.这也是低保信息化工作今后重要的研究目标和发展方向.     

数据挖掘技术的前景探究

随着信息技术的高速发展,数据挖掘技术在价值的利用上被充分分析使用,与传统的数据分析之间挖掘数据更具有合理有效性。挖掘的方法和传统数据处理系统方式上相同,但对挖掘的结果不易理解,在对数据分析上没有高效的处理措施。挖掘过程中应根据实际有价值的发现进行研究分析,结合数据挖掘的案例分析对挖掘技术的发展进行展望,探究数据挖掘的前景规划。     

基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究

分析了大数据环境下的O2O电商用户数据特征,提出O2O电商用户数据挖掘框架,并探讨数据挖掘流程和主要的数据挖掘方法,分别从O2O电商平台、O2O用户和O2O商家三者角度探讨了O2O电商用户数据挖掘的应用问题.研究认为:O2O用户数据挖掘框架包括数据来源层、数据收集层、数据组织层、数据分析层与数据应用层等层级;数据挖掘流程主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘及数据应用4个过程;O2O电商用户数据的挖掘应用包括精准营销、平台网站优化、欺诈分析与防范、个性化推荐、增值服务开发与产品创新等方面.     

智慧能源系统建设与探索

智慧能源系统整合了用能单位相关能耗数据,开展能源大数据分析应用,为政府部门提供各项数据支持,改变过去各个部门的信息割裂状况。本文主要从能耗采集、主题应用、节能监察、挖掘分析、节能服务等角度对智慧能源监管系统进行了系统设计方面的探讨,有效促进了节能减排低碳发展工作。     

R软件的数据挖掘应用

开源R软件集成了各种的数据分析和可视化方法,具备强大的数据分析功能和良好的可扩展性,适用于数据挖掘;结合城市主要经济指标的数据挖掘案例,给出了R软件在挖掘过程中各主要阶段的应用方法;数据准备阶段包括数据抽取、数据选择与统计分析应用;挖掘建模阶段给出了聚类和分类的典型挖掘应用;模型评估阶段给出了决策树的评估方法;从简洁的R语言脚本设计和良好的分析效果,展示了R软件的基本特点和在数据挖掘应用中的优势。     

海量数据组织与资源共享的方法研究

2013年研究主要集中在海量非结构化数据的处理编程模型及海量数据的挖掘分析与计算方法等方面的关键技术研究。经过今年的研究,取得了一些成果。进一步完善了海量结构化数据处理平台华鼎-C,进一步完善了海量非结构化数据存储管理平台华鼎-U,并在华鼎-K平台上进行了部分大数据分析应用研究,开发设计了移动健康服务平台。     

基于大数据的社会治理数据集成及决策分析方法

为解决社会治理分布式数据集成复杂和数据分析可视性弱的问题,该文提出一种分布式数据集成及可视化应用方法。该方法基于大数据处理模式,将分散在不同网络路由的数据库数据接入、抽取和集成,进行挖掘分析,增强数据动态描述和Web可视化能力,提供面向服务的智慧化社会治理决策分析与应用。在此基础上设计开发了一个原型系统并进行了试用。实验结果表明:该方法提升了数据集成的实时性、安全性、准确性和数据分析的可视化,且比传统模式更加简化。     

聚数融智的应用与挑战

数据的融合与应用与日常生活有着多方面的联系,尤其是在大数据和智能化时代,促进多元异构数据的融合和智能化的数据处理,对发挥数据作为生产要素的作用具有十分重要的理论意义和实际价值.介绍了大数据在城市、交通、医疗、电商等领域的融合及可视化应用.重点说明了海量数据、小数据分析面临的难题,并讨论了人与数据融合、数据融合共享与商密保护、开源软件与数据安全管理、数据融合中AI技术的两面性等挑战.     

基于大数据视域下的高校学生资助工作再思考

大数据分析和挖掘技术在扶贫领域取得了较好的应用和发展,同时大数据的应用在高校资助工作也正方兴未艾,这些开辟了新的资助思路和工作模式,在精准定位、精准资助、优化资助育人等方面发挥了重要作用,然而大数据在资助工作方面的信息的搜集、分析、应用、评判等涉及到多方面的挑战,也关联到伦理研究、隐私权保护等方面的问题。科学技术是把双刃剑,破除工具理性、科学技术的盲目的崇拜、辩证的看待大数据资助工作,实现价值理性和工具理性的统一下的资助工作成为必然。     

脱贫攻坚大数据决策支持系统分析与设计

为进一步增强扶贫数据分析与应用能力,提高扶贫信息的精准度,本系统基于GIS平台,采用Java EE框架结构,通过对各地脱贫攻坚工作中所产生大量数据的挖掘分析,以数据呈现、数据联合分析等实现脱贫攻坚工作的可视化。本文从当前脱贫工作的需求进行分析,提出脱贫攻坚大数据决策支持系统模型,同时对决策支持系统的功能结构进行阐述,进而实现辅助决策的功能。本文通过大数据技术实现数据系统分析,以形象直观的动态图像来展示扶贫数据,提高用户的体验度。     

互联网交通大数据应用教学探究平台设计

随着大数据等新兴技术的发展,交通数据的内涵和外延得到了进一步拓展,对数据进一步挖掘利用成为交通研究和实践的热点,数据分析应该成为交通专业学生必备技能,交通实验课程体系也应跟上大数据技术的发展步伐.对建设互联网交通大数据实验平台进行探讨,以滴滴出行平台交通大数据共享为基础,开发交互性、可变性较强的大数据分析及可视化实验,...     

大数据下的智能数据分析技术研究

大数据背景下对数据的智能分析技术提出了新的挑战,本文对传统的智能数据分析技术做了比较,分析其各自的优缺点。同时对新的大数据分析方案Hadoop进行了梳理,提出了未来大数据智能分析技术的发展方向的展望。     

基于一卡通数据的校园大数据分析平台的构建与应用

基于大数据分析技术对校园一卡通系统中累积起来的数据进行分析和挖掘,建立决策模型,大数据标准、管理和规范,进一步构建一体化、智能化、高可靠性和安全性的高校大数据综合管理与决策平台,为学生管理工作提供决策支撑,促进学生管理与决策科学化.