江苏省区域物流差异的探索性空间数据分析

利用探索性空间数据分析(ESDA)方法,以江苏省13个市2003—2014年的人均货运量为指标,研究区域内物流空间布局的差异变化,实证分析表明:江苏省物流业发展水平呈空间正相关性,但空间差异不断增大,呈现出发展不协调的趋势;物流业发展水平南高北低现象明显,发展不均衡问题突出。针对以上问题,省内物流业发展应注重区域协调,同时提升苏北、苏中地区物流业基础条件建设水平和苏南地区物流业提质增效发展能力,培养物流增长极,以期提高江苏省物流业整体发展水平。     

上海中心城区农行网点的探索性空间数据分析

为揭示城市微观区位环境的异质性与金融产业专业化之间的联系,结合GIS与探索性空间数据分析方法,通过整合上海中心城区农行网点及社会、经济环境数据,构建了统一空间数据库,进行了网格计算并建立了影响集聚的区位因子空间效应的BP神经网络模型.上海农行网点主要分布于由交通外环线所包围的城市中心区域,特别是集中在传统的中央商务区周围,同时集聚现象随空间步长的变化在整体上存在波动.而该种格局是在区域发展过程当中,在历史沿革、政府干预以及市场力量的综合作用下所形成的.     

金融市场高频数据分析的建模进展

目前,在利用年、月等低频数据对股票市场的波动率进行研究的基础上,国内的一些学者开始用日内高频数据展开相应的研究.论文对国内外的大量最新文献进行了综述分析,提出了金融市场高频数据分析的3个创新研究方案和建模方法.     

浅谈中学数列中的探索性问题

探索性问题是指问题的条件或结论不直接给出,需要通过观察、分析、分类、推理、化归、一般化、数形结合及猜想、证明等一系列的探索活动,逐步确定要求的结论或条件.这类问题不仅考查学生的探索能力,而且给学生提供了创新思维的空间.近几年高考中经常出现以数列为载体的探索性问题.本文从典型例题入手,讨论了中学数列中的四类探索性问题.     

社会调查数据建模及基于超图的数据分析方法

针对现今的社会调查数据处理与分析中存在的问题,该文通过三维矩阵建立了社会调查数据的数学模型。将每一题表示为空间中的一个维度,每一张问卷表示成一个矩阵,将多个矩阵叠加即可得到社会调查数据的三维矩阵模型。在建立三维矩阵模型的基础上,可以利用三维矩阵的性质对其进行多种数学处理,也可以采用超图理论对数据进行进一步的分析,大大丰富了调查数据的处理方法。     

MINITAB在数据分析中的应用

该文详细分析了在数据分析过程当中,对于MINITAB的具体应用.首先,简要分析了寿命试验以及加速寿命试验的基本含义与内容.在此基础之上,结合烟草企业实际情况,以恒定应力加速寿命试验为切入点,详细阐述了数剧分析过程中对于MINITAB的一般性操作步骤,旨在于引起各方人员的特别关注与重视.     

基于建模技术构建运用大数据分析优化政务的环境

提出应用可视化建模技术,通过梳理构建组织模型、资源模型和过程模型,形成政务领域的业务模型,并通过对模型的完整性检查以及业务过程的模拟,确保业务流程描述的正确性,然后分别从业务模型中提取和整合信息资源,获得统一的业务框架,并根据模型对应的组织、资源、行为、协同和产品等方面的效能因素,进行大数据的采集,为优化政府业务提供定量分析,以指导政府业务优化策略的制定.此业务模型的构建也为建立大数据背景下政府信息资源开发利用的评价奠定基础.     

非线性数据分析中的算法优选

运用模糊优选理论建立非线性数据分析方案的优选模型，进行非线性数据分析方案选择，能有效地减少主观因素的影响，优选结果准确可靠。结合实例介绍了模型的使用方法。     

我国知识密集型服务业创新格局的时空演化研究——基于探索性空间数据分析方法

知识密集型服务业创新是国家创新系统中知识基础结构的重要组成部分,对我国当前经济结构升级转型与创新发展具有重要的引领作用.该研究构建知识密集型服务业创新的综合评价指标,测算了我国31个省、自治区、直辖市的知识密集型服务业创新水平.在考虑空间因素影响的条件下,运用探索性空间数据分析法、核密度估计法研究我国省域知识密集型服务创新水平的空间分布、聚集模式及时空演变规律.研究发现,我国知识密集型服务业创新水平整体较低,形成不同的趋同俱乐部,出现俱乐部之间趋异的现象.KIBS创新在空间上总体呈现出由东向西递减的“核心—边缘”结构,创新扩散遵循着地理距离衰减效应.在时间演进上呈“单峰－多峰”的动态演进趋势和阶段性特征,呈现出不同的空间集聚模式,高高集聚区主要分布在江浙沪和环渤海心脏地带(北京和天津),而大西南和大西北大部分地区则属于低低的空间集聚模式.     

智能数据分析中的异常数据管理

数据是信息时代的重要资源，智能数据分析为发掘它自身的价值起到了很大的作用，但异常数据却给智能数据分析带来了新的挑战。本文提出了异常数据的管理方法，包括不同类型异常数据的分类方法、蕴知性异常数据的筛选方法。从源头上减少噪音性异常数据的方法，以及当前对异常数据进行研究所必须采取的措施。     

浅析探索性命题

本文主要从高考命题出发,以大量高考试题为例,分析了探索性命题的类型和解决方法。     

浅析探索性命题

本文主要从高考命题出发,以大量高考试题为例,分析了探索性命题的类型和解决方法。     

分布式入侵检测系统中的数据分析

讨论了入侵检测系统如何对采集到的大量数据进行分析以便从中发现网络环境中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象．充分发挥基于主机与基于网络两种入侵检测技术的优势进行更有效的数据分析来发现更多入侵．     

聚类分析在犯罪数据分析中的应用

针对犯罪情报数据的特点,文章利用聚类分析将具有相似特征的案件或犯罪人员从海量数据库分拣出来,单独形成特征类型数据库,找出每类中大部分犯罪分子及犯罪活动中的特征信息,根据不同分类,将犯罪特征应用到该类其他案件的侦破中去,为犯罪案件的串并及破案提供有益帮助.     

数据分析在化学解题中的重要性

对化学数据进行分析和处理,是化学学科素质培养的重要组成部分,它要求学生通过对各组数据的分析处理,按其内在关联,抽象成化学知识或规律,从而使问题得到解决。这类题型主要考察学生对数据的灵活运用和处理能力。1.根据数据,归纳物质性质 试说明溶解度变化的原因。 解析:从表中所列数据来看,从AgF到AgI其溶解度依次减小,且AgF的溶解度大于其它。这主要因为F~-半径很小,不易发生变形,Ag~+和F~-的相互极化作用小,AgF属于离子晶型物质,可溶于水。银的其它卤化物,随着Cl-Br-I的顺序,共价程度增强,它们的溶解性就依次递减了。它们的键型依次为离子型、过渡型、共价型。2.根据数据,揭示反应原理     

数据分析在质量管理中的应用

本文结合实例介绍了质量管理中进行数据分析、建立频数直方图的步骤和方法。     

GPSRTK在快速放样中的数据分析

阐述了GPS测量技术的特点,叙述了GPS RTK应用过程放样的技术过程,总结了GPS RTK放样测量与常规全站仪放样的不同及精度分析。     

MATLAB在工程数据分析中的应用

MATLAB是综合高性能的数值计算软件，其在工程领域已有广泛的应用。本文基于MATLAB探讨了数据插值及曲线拟合问题，结果表明MATLAB处理工程数据的效率及精度高，并且处理结果具有很强的直观性，为工程人员提供参考。     

Excel在会计数据分析中的应用

Excel电子表格软件是Office软件组的核心应用程序之一,它功能强大,操作简单,适用范围广,普遍应用于报表处理、数学运算、工程计算、财务处理、统计分析、图表制作等各个方面.同时,还具有一定的数据库能力,提供了丰富的数据处理和运算函数,具备多种文件输入、输出接口.因此,可以利用该软件实现对会计数据的分析.     

神经网络短期负荷预测中的数据分析

在运用神经网络进行短期电力负荷预测中，输入数据的复杂性和冗余性给网络训练的效率和预测精度造成了显著的负面影响。文中提出了一种复全的数据分析方法，先采用输入变量贡献分析方法，根据输入变量对输出贡献的大小划分为主要变量和次要变量，在保留主要变量的基础 ，再采用多元统计分析中的主成分分析法，消除变量间的线性相关性，在此达到压缩变量维数的目的。将此分析方法用于处理神经网络的输入变量，提取其主要成分，使结构大为简化。结果表明，经该方法处理后的数据输入神经网络，训练时间大幅度缩短，负荷预测精度亦有一定程度的提高。