Web日志挖掘数据预处理的研究

Web日志挖掘技术是Web数据挖掘中最重要的应用。通过对挖掘服务器日志文件的分析和研究,可以对网站的组织结构及其性能进行改进,增加个性化服务,发现潜在的读者群体。数据预处理关系到Web日志挖掘的质量。数据预处理包括数据清理、用户识别、会话识别、路径补充、格式化数据。     

大数据时代金融业面临挑战及应对措施探析

随着社会科技不断的进步,信息化与网络化社会不断趋于成熟,大数据成为了近几年最热门的技术,被广大研究者与企业广泛而又深入的研究与使用。大数据在短时期内得到了飞速的发展,数据的价值不断被挖掘,对于数据的竞争愈演愈烈。大数据的应用正在逐渐改变金融业机构传统的数据分析方式,并且能为相关机构及人员提供实时、精准、高效的研究途径。鉴于大数据价值的重要性,本文从不同的角度分析了大数据时代下金融业面临的挑战和对策,为金融业的大数据应用提供了积极的理论依据。     

基于多模态理论的大数据可视化的优化与拓展

目的在机遇和挑战并存的语境下,提出大数据可视化的优化途径与创新拓展思路。方法首先,从多模态概念入手,从多学科角度理解多模态含义;其次,分析了大数据多模态特征,以及人们获取和解读信息时多模态融合的认知过程;最后,把多模态概念引入展示法,探讨可视化中多模态的内容呈现方式,以及结合高新科技的动态交互方式。在大数据环境下模态融合、传播载体发展和信息符号象征意义的解析等方面,展开对大数据可视化创新路径的论述。结论对大数据可视化在未来发展的趋势,提出了展现和探索两个方向。     

基于数据融合的高校创新创业路径指导研究

毕业生创业存在风险,需要适时给予引导,因此进行基于数据融合的高校创新创业实施路径的研究。通过融合影响创新创业的多个维度数据,构建筛选规则,对数据进行预处理,准备多维数据,将其作为创新创业路径分析的数据基础,再进行分层次的数据融合,形成可以直观显示的决策,辅助学生创新创业的路径选择。通过试验测试,基于数据融合的高校创新创业路径指导平台,可以为学生提供更准确的指导信息,明确创业方向,坚定信心,助力创新创业。     

大数据时代技术发展与创新架构研究

大数据作为云计算、物联网之后又电子信息行业又一大颠覆性的技术革命,其通过挖掘数据资产价值,成为提升国家治理能力、优化市场资源配置、提高市场主体决策水平的重要依据。通过对大数据技术创薪体系和面临挑战的分析,结合当前创新驱动发展战略实施,认为应对大数据时代技术挑战,建设围绕大数据技术研发和应用开展全流程服务体系,是新形势下科技发展的关键内容。     

肿瘤临床大数据管理系统设计与应用

肿瘤是人类生命健康的重要威胁,随着我国医疗行业信息化的发展,医疗机构积累了大量的肿瘤临床数据,但因数据标准不统一、治理难度大等原因制约了数据价值的充分挖掘;应用人工智能（AI）等前沿信息技术建设肿瘤临床大数据管理系统,有助于肿瘤临床数据的深入应用、临床诊疗管理质量与效率提升。本文剖析了我国肿瘤临床数据治理与应用面临的问题及挑战,研判了肿瘤临床大数据管理体系的应用价值;针对肿瘤临床数据多来源、多模态的复杂特性,探索了AI技术应用于肿瘤临床大数据管理与科研的机制及路径;设计了包括肿瘤通用数据模型构建、临床数据采集与安全管理、标准化结构化治理、分析与建模应用、数据质量管理在内的全流程解决方案,阐述了相应系统的建设框架与技术体系;以某三甲医院肺癌临床大数据平台为案例,展示了所提方案在临床实践中的可行性及应用价值。相关研究可为丰富我国肿瘤临床大数据管理系统的建设实践、探讨领域未来重点研究方向提供参考和启示。     

基于大数据的二次元社交网站体验设计

目的利用大数据的优势,为二次元社交网站的体验设计改良提供新的思路和方法。方法研究大数据、二次元文化和社交网站,分析二次元社交网站的用户特征,挖掘设计需求,从用户体验要素的各个层面分析大数据在二次元社交网站体验设计改良中的应用。结论二次元社交网站能在运用大数据的基础上,给用户带来更良好的使用体验。     

大数据下的网购商品包装设计

大数据的挖掘与应用对互联网营销产生重要影响,同时对网购商品包装设计也产生重要的影响。本文从网购商品包装设计的前期工作、具体设计方面阐述数据挖掘与数据分析等对包装设计的作用。     

基于情境感知多维数据可视化的产品服务系统创新设计研究

目的产品服务系统使用过程是多种复杂交互行为构成的集合,复杂情境下用户需求不断变化,导致设计概念模型与用户心智模型不能有效映射,关于该问题一直没有得到有效解决。用户情境数据形成多维空间,大量数据之间存在规律与关联,需要更加直观的方法帮助设计师了解用户需求,辅助设计师迅速作出设计决策。方法运用数据挖掘与知识发现技术,通过信息可视化系统模型构建,对用户情境数据进行深入挖掘与视觉呈现,探索设计概念模型与用户心智模型的映射机制,实现产品服务系统中用户域—功能域—方案域之间的转换,支持产品服务系统的创新设计。重点研究有情境分类、情境感知多维数据挖掘、情境感知多维数据可视化、情境感知多维数据可视化的产品服务系统创新设计。结论研究成果将提高设计师设计决策的效率,解决产品服务创新设计过程中的模糊、迟缓、无效等问题。     

国土资源大数据应用的土地资源管理模式创新分析

随着我国市场经济的不断发展,土地资源管理也迈向了新的阶段。网络信息聚集成了大数据,为土地资源管理模式的创新提供了新的渠道。几十年发展中,国土资源大数据也更加丰富,可以为土地资源管理提供更多的信息支持,实现土地资源管理模式的创新。基于此,该文首先提出了相关概念,进而探究国土资源大数据在土地资源管理模式创新中的应用,并阐述其具体应用。     

国内外农业大数据应用研究分析

针对农业领域数据规模大、数据结构复杂、空间数据挖掘能力不足等问题,研究了大数据开源技术在农业领域的数据分析体系中的应用。借鉴国内外学者在农业大数据的研究成果,基于农业数据时空属性的特征,结合农业数据的特点分析了Hadoop、Storm和Spark开源大数据挖掘技术,归纳性阐述了如何开发适合农业需求的大数据系统。最后,简要分析了农业大数据技术所面临的挑战和研究难题,指出需要加大力度进一步深入理论和应用研究,从而推动和实现基于数据的科学决策,为国家粮食提供安全保障。     

Iot based laundry services: an application of big data analytics,intelligent logistics management,and machine learning techniques

The authors propose an innovative Internet of Things (IoT) based E-commerce business model Cloud Laundry for mass scale laundry services. The model utilises big data analytics, intelligent logistics management, and machine learning techniques. Using GPS and real-time update of big data, it calculates the best transportation path and update and re-route the logistic terminals quickly and simultaneously. Cloud laundry intelligently and dynamically provides the best laundry solutions based on the current state spaces of the laundry terminals through the user's specifications and thus offers local hotel customers with convenient, efficient, and transparent laundry services. Taking advantage of the rapid development of the big data industry, user interest modelling, and information security and privacy considerations, cloud laundry uses smartphone terminal control and big data models to maintain customers’ security needs. Different from the traditional laundry industry, cloud laundry companies have higher capital turnover, more liquidity, and stronger profitability. Therefore, this new generation of smart laundry business model could be of interest to not only academic researchers, but E-commerce entrepreneurs as well.     

A review of systematic evaluation and improvement in the big data environment

The era of big data brings unprecedented opportunities and challenges to management research. As one of the important functions of management decision-making, evaluation has been given more functions and application space. Exploring the applicable evaluation methods in the big data environment has become an important subject of research. The purpose of this paper is to provide an overview and discussion of systematic evaluation and improvement in the big data environment. We first review the evaluation methods based on the main analytic techniques of big data such as data mining, statistical methods, optimization and simulation, and deep learning. Focused on the characteristics of big data (association feature, data loss, data noise, and visualization), the relevant evaluation methods are given. Furthermore, we explore the systematic improvement studies and application fields. Finally, we analyze the new application areas of evaluation methods and give the future directions of evaluation method research in a big data environment from six aspects. We hope our research could provide meaningful insights for subsequent research.     

大数据思维驱动下的设计创新思变

目的探讨设计创新思维在新时代背景下的一系列革命性转变。方法从大数据的3个维度出发,阐述了量化思维对设计创新研究的深远影响;分析了相关性思维在设计创新三层级中发挥的作用;提出了企业基于效率思维的集成式创新战略。结论量化思维积极推动了设计"科学属性"的必然演化,数据科学的兴起使设计创新在科学化发展的道路上更有潜力成为推动社会改良的工具;以相关性思维为基础的大数据预测,逐渐成为设计创新过程中新发明、新服务的源泉,从而促进了新一轮颠覆式创新的爆发;应用于技术供应链、品牌生态链、用户体验链之上的集成式创新手段,将成为全球化市场环境下企业高效开展创新工作的有力武器。     

数据挖掘在计量增值服务中的应用

计量业务管理信息化、证书报告数字化为各级计量技术机构积累了海量数据,这些数据大多用于检定或校准结果的合法性判定,其潜在价值没有得到充分挖掘。本文通过分类分析、聚类分析和关联分析等方法,分析了数据挖掘在计量增值服务中的应用途径和意义,并以实例的形式证明计量大数据挖掘可为客户提供优质高效的增值服务,产生良好的社会效益和经济效益。     

基于大数据的产品色彩设计

目的 采用大数据技术,研究大数据时代下产品色彩的设计方法,探究大数据与产品色彩设计结合的价值,为设计提供新的思路和方向,从而创新性地提升产品色彩设计的效率。方法 从大数据的角度出发,通过数据采集技术从互联网上得到大量的原始数据,批量地对数据进行降噪处理,得到有效数据,在将有效数据可视化显示后,深入地对图表数据进行分析,从中挖掘出产品色彩设计的相关规律,从而形成一套行之有效的产品色彩设计方法,并结合大数据技术的应用和发展趋势,探讨两者结合的重要意义。结论 大数据在数据挖掘和趋势预测上具有极大的优势,将其与产品色彩设计相结合,为设计师提供一种在产品色彩设计中解决问题的新思路,可以优化产品色彩的设计流程,协助设计师更好、更快地设计出满足目标消费群体需求的产品。     

Bridging customer knowledge to innovative product development: a data mining approach

In the big data era, firms are inundated with customer data, which are valuable in improving services, developing new products, and identifying new markets. However, it is not clear how companies apply data-driven methods to facilitate customer knowledge management when developing innovative new products. Studies have investigated the specific benefits of applying data-driven methods in customer knowledge management, but failed to systematically investigate the specific mechanics of how firms realised these benefits. Accordingly, this study proposes a systematic approach to link customer knowledge with innovative product development in a data-driven environment. To mine customer needs, this study adopts the Apriori algorithm and C5.0 in addition to the association rule and decision tree methodologies for data mining. It provides a systematic and effective method for managers to extract knowledge ‘from’ and ‘about’ customers to identify their preferences, enabling firms to develop the right products and gain competitive advantages. The findings indicate that the knowledge-based approach is effective, and the knowledge extracted is shown as a set of rules that can be used to identify useful patterns for both innovative product development and marketing strategies.     

大数据标准化现状与发展思路研究:产业发展视角

随着信息技术和经济社会的融合发展,数据已成为国家基础性战略资源,大数据对推动创新创业、转型升级,提升国家治理能力的作用日益显著.本文结合大数据研究现状,分析了国内外各标准组织开展的大数据标准化工作的情况和进展,在对比分析基础上剖析了我国大数据标准化研究工作所存在的主要问题.结合上述问题从大数据产业发展的角度,提出了未来我国大数据标准化发展的思路和建议.     

大数据背景下的湘绣设计

目的通过对大数据背景下湘绣设计的现状进行研究,探讨如何利用大数据的优势进行湘绣设计的革新,最终带动行业的发展。方法以湘绣设计的构思、视觉传达、应用设计为基本点,采用实地走访调查、文献研究、数据研究、比较分析法对湘绣设计的现状进行分析研究。通过对大数据基础理论的文献分析、案例分析,结合国家政策,探讨大数据背景下湘绣设计的革新。结论大数据背景下,湘绣设计的革新与发展需要建立政府、企业、个人多层次的数据信息收集与交流平台,通过对数据信息的整合与分析,为湘绣设计的创新与发展提供依据和指导,以建立新的产业生态链。