基于科技数据库的数据挖掘与决策支持——以珠海市生产力促进中心万方数据库数据统计实例分析为例

数据挖掘是数据管理最为核心的关键步骤,是在数据海洋中经过对数据的捕捞、提取和分析,使数据变为可用知识的过程,逐渐改变数据丰富但信息贫乏的现象。介绍了多维联机分析系统模型的建立,阐述了科技数据仓库模型的数据提取与分析,提出了数据库使用数据的测算和分析及决策支持。     

装备维修性数据收集与分析方法研究

维修性数据的收集与分析是装备使用阶段维修性工作的重要内容。介绍了装备使用阶段维修性数据收集与分析的目的、数据收集的一般程序。重点阐述了维修性数据收集内容组成、数据收集表格设计、数据分析方法,为使用阶段维修性数据收集与分析工作的顺利开展奠定了基础。     

MapGIS与AutoCAD数据转换分析

AutoCAD数据和MapGIS数据之间没有直接的数据接口,需要采取一些方法实现两者数据间的共享。本文通过分析两种数据间的特点,重点分析了AutoCAD的DXF和DWG两种数据格式与MapGIS的MPJ数据格式之间转换的实现过程与方法。     

CAD数据到GIS数据自动转换方法探讨

分析了现有CAD数据与GIS数据转换的研究成果,在分析AutoCAD与ArcGIS数据特点的基础上,提出并设计了基于规则库的CAD数据到GIS数据转换方法,并基于该方法开发应用程序,通过在实际数据生产中的应用分析,该方法的优点是可避免数据转换过程的信息丢失和建立完整要素关系,并可通过规则库实现转换过程及质量的可控制性。     

规则库支持下的CAD数据到GIS数据自动转换方法探讨

论文分析了现有CAD数据与GIS数据转换的研究成果,在分析AutoCAD与ArcGIS数据特点的基础上,提出并设计了基于规则库的CAD数据到GIS数据转换方法,并基于该方法开发应用程序,通过在实际数据生产中的应用分析,该方法的优点是可避免数据转换过程的信息丢失和建立完整要素关系,并可通过规则库实现转换过程及质量的可控制性。     

基于Hadoop与Storm的日志实时处理系统研究

日志数据记录着丰富的信息,具有较高的实用价值,但在当今大数据时代环境下,数据量的陡增为日志数据的处理带来了挑战.为了有效地解决海量日志数据处理面临的瓶颈问题,本文整合Hadoop和Storm分布式框架,构建一种融合了实时计算与离线计算的分布式日志实时处理系统.系统架构由数据服务层、业务逻辑层和Web展示层组成,数据服务层使用Flume实时采集日志数据,并分别采用Kafka与HBase完成实时日志流数据的缓冲和系统数据的持久化存储;业务逻辑层利用Storm对实时日志流数据进行实时分析,并使用Hadoop的计算引擎MapReduce结合数据挖掘技术完成对海量历史日志数据的离线分析,离线分析的结果为实时分析提供支持、参考;Web展示层负责日志数据及其分析结果的展示.实验结果表明,系统能有效地解决日志数据的采集存储、实时日志流数据的实时分析和历史日志数据的离线分析等问题,并成功地融合了Hadoop与Storm各自的优势,为日志数据的采集和分析系统的构建提供新的技术参考.     

基于公交IC卡刷卡数据的站点客流推算

公交客流数据是公交组织调度、线网优化和场站规划的基础性数据,随着计算机信息技术的发展,通过对公交刷卡数据进行分析处理即可得到全面准确的公交客流信息.以桂林市公交系统数据为例,首先,对公交IC卡刷卡数据和定位数据结构进行分析并对刷卡数据进行预处理,筛选出客流推算所需数据并剔除异常数据;其次,融合刷卡数据与定位数据匹配乘客...     

互联网数据在高校大数据平台中的应用研究

互联网数据是高校大数据平台应用的重要数据来源,该文主要阐述了高校大数据平台的技术架构,并在此基础上提出了互联网数据的重要价值,分析了高校大数据应用中专业数据、资讯数据和网络舆情数据三大主要互联网数据构成,并对应用模式和应用场景进行了研究。提出并阐述了学科大数据分析、网络舆情监测、情报大数据分析、校友大数据分析等高校互联网数据大数据应用场景。     

多项式数学模型在建筑物沉降观测数据拟合分析中的运用探讨

深基坑工程施工过程中,由于工程风险等级较高,需对工程周边建筑物进行监测,文中建立了观测数据随时间变化的多项式数学模型,并利用EXCEL数据处理软件对观测数据进行了拟合分析,将计算结果与实际观测数据进行对比,分析了误差,进而验证了利用多项式模型对观测数据进行拟合分析与预测的合理性,得出了观测数据随时间变化的数学表达式.     

大数据时代的信息用户行为分析

大数据时代的数据分析影响着我们的生活和学习,也影响着图书馆的发展。阐述了大数据及用户行为研究现状,分析了大数据时代的用户行为,指出大数据时代的用户行为分析从取样到数据接受和数据分析都发生了根本的变化,同时指出了用户行为分析中存在的不足。     

局地分析预报系统LAPS对多种探测资料融合研究及评估

 以武汉暴雨研究所引进的美国局地分析预报系统（LAPS）为基础,利用"973"项目实验收集的华南、长江流域2008年至2010年间的地面、探空的常规、加密观测和多部新一代多普勒雷达数据,通过设计、运行多种LAPS数据融合方案,开展LAPS的本地化试验.分析评估表明,LAPS系统以NCEP再分析数据为背景场的多种观测数据融合,可以改善NCEP再分析场,获得的分析场更接近实况观测.多种观测数据融合的分析场优于单种观测数据融合的分析场.基于多雷达反射率因子拼图,比较LAPS融合多种观测数据得到的分析风场和NCEP再分析风场,结果表明,LAPS分析风场与多雷达反射因子回波拼图的配置更为合理.     

园区电力数据可视分析系统

将可视化分析技术应用于电力系统可以有效地解决电力系统发展带来的海量数据分析及显示等问题。文章介绍了数据可视化技术在电力系统中的研究和应用,针对电网企业数据和已有的分析手段,并结合园区电力系统分析需求提出一种支持用户交互式探索的可视分析系统框架;基于此提出了园区电力数据可视分析原型系统,支持在浏览器中或其他显示和交互设备上使用。案例分析表明,该系统可以全方面地展现园区内的供用电数据以及资源建设等信息,帮助供电部门综合多种电力数据进行分析。     

交通大数据的应用现状与未来发展方向

基于交通大数据的全生命周期流程,从数据采集、数据处理与数据应用角度分析交通大数据的应用模式,说明数据从采集到应用整个过程的数据工作以及所需要构建的数据体系。该文以交通态势分析系统为例,说明大数据在交通领域的具体应用方式,具体包括所采用的大数据技术组件在系统中发挥的作用以及系统利用交通大数据所实现的功能应用。之后阐明推动交通大数据领域发展的参与方格局,分析交通大数据的未来发展方向与重点工作,应当完善交通大数据标准体系,加强交通大数据全生命周期管理。指出应强化数据采集,完善数据管理体系并深化数据应用,并结合实例说明应完善和推广现有应用、发展和强化关键应用、促进和试点创新应用。     

测控数据实时处理中小波分析方法的应用

针对测控系统实时数据处理中数据抖动问题，提出了基于样条小波分析的实时数据处理方法。通过预先对数据奇异值的剔除，对实时数据进行滤波。该方法结合自适应门限奇异值剔除方法，扩展了小波分析在实时数据处理方面的应用。通过对真实测量数据的处理证实了本方法的有效性。     

股票数据与MATLAB通讯接口的构建

文章通过对股票行情软件日线数据的分析,借助MATLAB外部编程接口,实现了MATLAB获取外部股票行情软件的K线数据。利用MATLAB强大的分析功能,实现对股票数据的分析。     

燃煤电厂环境绩效评价数据包络分析

以燃煤电厂环境绩效为研究对象，利用数据包络模型分析环境绩效指标，特别是研究利用数据包络模型分析发电行业普遍存在的规模收益问题．文中采用了美国燃煤电厂的生产数据，通过计算各种规模收益假设前提下的数据包络模型，得到计算结果．对该结果进行相关性分析，得出了规模收益递减假设能够反映燃煤电厂生产数据集合中数据特征的结论．     

人工智能在篮球运动中的运用分析

对人工智能在篮球视频分析、篮球视频剪辑、篮球大数据分析、智能篮球辅助训练机器人等方面的运用现状进行了研究分析.结果表明:在视频分析方面,人工智能可以通过比赛视频录像自行通过技战术指标进行比赛场数据记录与分析,减轻人力的工作负担;在视频剪辑方面,可以通过球员大数据进行像素级辨认,并且通过数据自动得出每位球员的精彩画面并制...     

浅谈计算机数据修复与维护

随着计算机技术的迅速发展和普及,计算机数据的安全问题越来越重要,数据修复技术也日益为人们所关注,要完成数据的恢复,除了要对数据丢失的原因做一些必要的了解、对需要修复的数据进行分析、判断,做好数据修复前的准备工作;还要掌握数据修复的注意事项及技巧,以及一些常用的数据修复软件。本文通过分析计算机数据丢失的原因,从技术角度介绍了计算机数据的修复与维护。     

基于Spark和小波分析的水上交通异常数据实时检测方法研究

针对不断增加的水路运输产生的水上交通数据量增长,导致的水上交通监测难度更大、处理时间更长,提出一种基于Spark的交通异常数据实时检测方法,通过对船舶自动识别系统(AIS)数据进行处理,对不同类型的交通数据进行分析并写入分布式文件系统HDFS中。然后通过小波分析的方法对AIS数据进行多层分解,去除高频噪声并对数据进行重构,找出AIS数据中的异常信息。通过对异常信息进行分析,结合Spark的数据处理结果,最终实时检测出交通异常数据。实验结果表明能够在短时间内对异常数据进行检测和分析,处理速度快,异常数据检测结果符合该水域的交通情况,检测方法能够为海事部门提供实时、稳定的监管服务。     

基于JS和正则表达式的客户端数据验证方法研究

介绍了数据验证的含义和重要性,通过对传统服务器端数据验证方式及其弊端的分析,以及对客户端数据验证可行性分析,给出了基于JS和正则表达式的客户端数据验证方法及其组成,同时说明了客户端数据验证方式的局限性并提出客户端验证和服务器端验证相结合的解决方法.