利用大数据建立燃气用户画像

基于企业的基础燃气数据,进行多样化数据采集,进行深度数据挖掘,搭建算法模型,得到用户的相关特征数据,建立完整的用户画像。通过周期性的模型训练和矫正,提高模型的分析准确率。以基于用户画像燃气用户用气欺诈辅助决策为例,进行应用分析。     

大数据学生画像技术在高职人才培养中的应用研究

随着互联网的快速发展,人们越来越重视信息技术在各行各业中的应用,对于教育行业来说,管理信息化的支撑更是十分重要。文章深入研究了大数据学生画像技术在高职人才培养中的应用,通过分析当前职业院校在生源多样化环境下存在的共性问题,切实发挥大数据技术对改进人才培养目标、课程体系等培养环节的推动作用,解决高职多层次人才培养的分层指标与分层体系问题,为高职多层次人才培养模式的构建提供重要数据基础,并就基于大数据学生画像的多层次人才培养模式的适应性问题进行探索和研究。     

基于学习者画像的网络学习资源个性化推荐技术研究

利用个性化推荐技术解决学习者在海量学习资源中的"信息迷航"问题,是教育信息化领域的一项重要课题。本文对学习者画像的特点及构建方式进行了分析,并基于学习者画像库研究了网络学习资源的个性化推荐技术。     

基于用户画像的科学数据管理模型研究

文章旨在支持科学研究,促进学术交流,推动开放获取,促进科学数据的有效管理。从科学数据用户画像内涵分析出发,分析科学数据用户影响因素,构建用户与数据驱动相结合的用户画像模型和系统。将用户画像创新性应用于科学数据管理过程中,能够进一步提升科学数据管理效率。     

基于大数据画像的精准扶贫服务研究

《促进大数据发展行动纲要》是巩固当前脱贫攻坚站的重要指导纲要,脱贫大数据的建立是进一步提升脱贫成效的基础和前提,但依靠传统的问卷调研和深度访谈等形式获得的数据可靠性略低,可能会导致基于调研数据的分析结果失真。因此,文章通过对贫困人口的行为痕迹数据进行搜集、整理、分析,形成贫困对象大数据画像,为提升脱贫成效提供数据支撑。     

绿色生态城区画像与管控技术框架研究

以城市画像技术为代表的大数据技术为观察研究绿色生态城区提供了新的视角,基于对绿色生态城区发展现状与问题的研究,分析绿色生态城区规划建设运营全过程技术需求,构建绿色生态城区画像与管控技术框架,为开展系统化、定量化的绿色生态城区发展现状诊断、规划制定、趋势预测、过程管控提供数据基础和技术支撑。     

基于移动互联网大数据的客流数据处理系统与特征分析研究

大数据是信息化发展到一定阶段的必然结果,移动互联网数据是大数据主要来源之一.客流数据是支撑城市交通规划、管理和运行的重要依据.基于Hadoop、Spark、Kafka等大数据技术架构,搭建移动互联网大数据的采集、传输、处理系统,提取客流数据,开展客流电子画像与特征分析,为客流数据应用奠定基础.     

大数据营销背景下的消费者画像分析

当今的时代逐渐转变为"人在做,云在算"的世界,运用互联网社交、学习或娱乐,都会留下数据,是生活轨迹与行为的"比特化"。"大数据"这一术语是指一组数据集太大,因而很难用传统的软件进行收集、图形化以及分析。而且这些数据通常是非结构化的。对于营销工作中,重要的是如何找到精准且可行的营销方法,消费者画像作为科特勒咨询集团提出的"4R"中的首要方法,在大数据营销中发挥着重要作用。本文将分析大数据时代的营销策略,构建消费者画像并提出可行性的建议。     

基于校园大数据构建大学生画像的技术实现

随着高校信息化工作大力推进,智慧校园系统和智能终端产生了海量数据,如何从这些海量数据中抽取具有决策价值的信息,成为高校值得研究的课题。本文以校园大数据为基础,分析了大学生画像的定义、构建方法和技术路线,采用用户建模、谱聚类等技术,为全面构建大学生画像集合提供实现路径。     

基于聚类分析和用户画像的用气负荷异常检测

将燃气日瞬时流量和日用气量作为研究对象，提出基于K-means聚类、特征标签、用户画像、k折交叉验证和岭回归的用气负荷异常检测方法。结合实例，对该异常检测方法进行探讨。将案例用户某段时间的瞬时流量组成数据集，使用K-means算法进行聚类分析，将用气分为工艺生产和停工小火两类用气行为，得到工艺生产数据集。针对工艺生产数据集中的每个样本，得到6个特征标签(日最大负荷、日均负荷、日用气时段百分比、日用气量、用气负荷相似度、用气负荷冲击度)。将特征标签归一化后绘制修正箱线图，即用户画像，剔除了异常样本。使用k折交叉验证和岭回归算法构建异常评价标准。利用岭回归算法构建异常评价模型。将案例用户另一段时间的瞬时流量输入异常评价模型，进行负荷异常检测，与实际结果对照，得到该异常检测方法的准确率达到90%以上。