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  • 【期刊】 探析大数据可视化技术与工具

    刊名:科技视界 作者:罗敏刚 关键词:大数据 ; 可视化 ; 技术 ; 工具 机构:上海软中信息技术有限公司 ; 上海软中信息技术有限公司 年份:2020
    摘要:可视化随着大数据时代的来临日渐重要;传统可视化技术在应对大规模数据有响应时间过长、缺少灵活性等弊端;而现如今;这项技术已发展到一定程度;很多互联网公司都推出了各自的产品;种类繁多;能满足目前大多数需求;针对目前几款比较热门和使用普遍的技术和工具;从他们的功能特点展开分析;
  • 【期刊】 从美国大选看大数据与网络舆情研究

    刊名:汕头大学学报(人文社会科学版) 作者:张志安 ; 曹小杰 ; 晏齐宏 关键词:美国大选 ; 大数据分析 ; 网络舆情 机构:中山大学传播与设计学院 ; 中山大学传播与设计学院 ; 中山大学 年份:2017
    摘要:2016年美国总统大选中特朗普的意外当选让传统民意调查陷入尴尬境地.在社交媒体盛行的时代,大数据方法对了解民意尤其是网络舆情似乎有着天然的优势,但是否因此可以认为民意调查的传统方法已经过时?文章从2016年美国大选出发,基于对传统民意调查方法和大数据分析优劣势的比较分析,认为在分析社会舆情时,一方面应该加快发展大数据方法以把握网民心态,另一方面也应借鉴传统民意调查方法的逻辑和抽样原则,以回应网络舆情无法囊括的群体及相关问题等.
  • 【期刊】 从美国大选看大数据与网络舆情研究

    刊名:汕头大学学报:人文社会科学版 作者:张志安[1,2] ; 曹小杰[1] ; 晏齐宏[3] 关键词:美国大选 大数据分析 网络舆情 机构:中山大学传播与设计学院 ; 中山大学传播与设计学院 ; 广州大数据与公共传播人文社科重点研究基地 年份:2017
    摘要:2016年美国总统大选中特朗普的意外当选让传统民意调查陷入尴尬境地。在社交媒体盛行的时代,大数据方法对了解民意尤其是网络舆情似乎有着天然的优势,但是否因此可以认为民意调查的传统方法已经过时?文章从2016年美国大选出发,基于对传统民意调查方法和大数据分析优劣势的比较分析,认为在分析社会舆情时,一方面应该加快发展大数据方法以把握网民心态,另一方面也应借鉴传统民意调查方法的逻辑和抽样原则,以回应网络舆情无法囊括的群体及相关问题等。
  • 【期刊】 浙江:大数据精准赋能战疫加速度

    刊名:领导决策信息 作者:IDM首席时政观察员 关键词:大数据 ; 疫情防控 ; 联防联控 ; 决策支持 ; 网格化 ; 加速度 ; 数字化 年份:2020
    摘要:面对新冠肺炎疫情;浙江省充分依托大数据和数字化抗疫“武器”;加强联防联控;利用“大数据+网格化”精准排摸、科学研判;下好“先手棋”;让数据多跑腿;并服务于精准防疫和决策支持;实现有力有序复工复产与防控疫情两不误;【场景与实践】封闭式管控向严密型智控转变2月10日;习近平总书记在北京市调研指导疫情防控工作时强调;要运用大数据等手段;加强疫情溯源和监测;
  • 【期刊】 浅谈新形势下大数据与精准营销

    刊名:办公室业务 作者:张琰 关键词:大数据 ; 精准营销 ; 体验运营 机构:中国移动通信集团内蒙古有限公司 ; 中国移动通信集团内蒙古有限公司 年份:2018
    摘要:新形势下大数据分析能力精准与否对于市场营销有着举足轻重的作用,通信行业在面对新经济时代的挑战时,要创新自身的营销策略,提高企业的核心竞争力,做好客户规模、渠道掌控、数字化服务这三个基础,确保流量、集客、家庭宽带与应用及信息化收入这四个拉动,有效保证企业在通信市场的领先优势。
  • 【期刊】 大数据背景下社会精准化治理探

    刊名:市场调查信息(综合版) 作者:吴波 关键词:大数据 ; 治理现代化 ; 精准化治理 机构:青岛科技大学 ; 青岛科技大学 年份:2019
    摘要:近年来;随着互联网科技的发展;大数据时代的来临已是大势所趋;从国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中我们不难发现;推动大数据发展和应用;打造精准治理、多方协作的社会治理新模式势在必行;将国家治理现代化中的精准化治理置于大数据背景下来分析;对大数据之于精准化治理的重要意义和治理途径进行研判;进而引发关于国家治理现代化更加深刻的思考;
  • 【期刊】 大数据在经侦业务的应用与思考

    刊名:中国防伪报道 作者:None 关键词:大数据 ; 违法犯罪 ; 应用 ; 业务 ; 金分析 ; 相关信息 ; 资金流 ; 技术 年份:2019
    摘要:违法资金分析与查控技术专业建设思考江西警察学院院长程小白认为;违法资金分析与查控;是指有权机关查询涉案账户相关信息、控制涉案资金账户以及各类金融财产的流通;并对其资金流向等违法犯罪事实进行分析研判的侦查、调查过程;而有关技术手段;可以简称为违法资金分析与查控技术;
  • 【期刊】 善用大数据 打好疫情防控主动仗

    刊名:群众 作者:胡逸 ; 陶辉 关键词:大数据 ; 疫情防控 ; 疫情管理 ; 人口迁徙 ; 数据思维 ; 数据辅助 ; 新型药物 ; 精准化 机构:无锡市大数据管理局 ; 无锡市大数据管理局 年份:2020
    摘要:习近平总书记强调:“要运用大数据提升国家治理现代化水平;建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制;推进政府管理和社会治理模式创新;实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化;”在抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情中;以疫情地图、人口迁徙地图、同行查询、病源排查、疫情管理、新型药物研究为代表的大数据各项应用各显神通;用好大数据打好疫情防控主动仗;需要明确取向;更大程度释放数据的力量;要立足守土有为;又要强化数据思维近年来;许多城市大力发展数据基础设施;以城市大数据中心为基础的“数据中台”等概念深入人心;在此次疫情防控中;要真正将其用起来并发挥关键作用;避免出现“聚而不通、通而不用”等情况;
  • 【期刊】 基于大数据的防窃电模型与方法

    刊名:北京化工大学学报(自然科学版) 作者:吴迪 ; 王学伟 ; 窦健 ; 张海龙 ; 章宏伟 关键词:大数据 ; 防窃电 ; 结构化模型 机构:北京化工大学信息科学与技术学院 ; 北京化工大学信息科学与技术学院 ; 中国电力科学研究院 年份:2018
    摘要:针对常见的窃电现象及方法,分析了窃电方法的本质特征;利用鱼骨图表示特征参量的方法建立了多维度电参量的相关特征参量集合,并构建了多维度电参量的窃电本质特征模型来揭示窃电方法、本质特征和特征参量三者的关联关系;提出了基于大数据的防窃电模型与方法,包括数据预处理、大数据的防窃电结构化模型;最后通过用电信息系统采集的数据验证了本文结构化防窃电模型与方法的有效性。本文研究成果可为解决大数据条件下窃电行为监控问题提供有效的途径和方法。
  • 【期刊】 基于大数据的防窃电模型与方法

    刊名:北京化工大学学报(自然科学版) 作者:吴迪 ; 王学伟 ; 窦健 ; 张海龙 ; 章宏伟 关键词:大数据 ; 防窃电 ; 结构化模型 机构:北京化工大学信息科学与技术学院 ; 北京化工大学信息科学与技术学院 ; 中国电力科学研究院 年份:2018
    摘要:针对常见的窃电现象及方法,分析了窃电方法的本质特征;利用鱼骨图表示特征参量的方法建立了多维度电参量的相关特征参量集合,并构建了多维度电参量的窃电本质特征模型来揭示窃电方法、本质特征和特征参量三者的关联关系;提出了基于大数据的防窃电模型与方法,包括数据预处理、大数据的防窃电结构化模型;最后通过用电信息系统采集的数据验证了本文结构化防窃电模型与方法的有效性。本文研究成果可为解决大数据条件下窃电行为监控问题提供有效的途径和方法。
  • 【期刊】 大数据助力斜刃针治疗颈性眩晕

    刊名:中医临床研究 作者:安凌飞 ; 郁金岗 ; 郑雷刚 ; 李永新 ; 武慧强 ; 张雄飞 关键词:大数据 ; 斜刃针 ; 颈性眩晕 机构:内蒙古自治区中医医院 ; 内蒙古自治区中医医院 年份:2017
    摘要:目的:应用大数据探索颈性眩晕的中医辨证规律并配合斜刃针治疗颈性眩晕的疗效分析.方法:将160例颈性眩晕患者随机分为对照组和观察组,每组各80例,对照组采取常规斜刃针治疗颈性眩晕,观察组采取常规斜刃针治疗的同时运用大数据将临床症状分类,结合每个患者自身症状及病因,进行精准的个性化治疗,对各个患者的刺入位置和解结松筋的深度均根据大数据分析.比较两组治疗效果,手术前1d、术后1和5个月分别用眩晕障碍量表(DHI)评估眩晕对患者生活的影响.结果:经5个月的随访,对照组50例临床治愈,16例显效,8例好转,6例无效;观察组66例治愈,10例显效,3例好转,1例无效,疗效比对照组更好.结论:大数据技术在中医临床治疗方面的应用越来越广泛,二者联合会为颈性眩晕患者带来更好的治疗效果.
  • 【期刊】 大数据可视化的挑战与最新进展

    刊名:计算机应用 作者:崔迪 ; 郭小燕 ; 陈为 关键词:大数据 ; 可视化 ; 挑战 ; 可视分析 ; 进展 机构:宁波工程学院电子与信息工程学院 ; 宁波工程学院电子与信息工程学院 ; 浙江大学 ; 甘肃农业大学信息科学技术学院 年份:2017
    摘要:大数据的来临增强了可视化的重要性。可视化分析挖掘人类对于信息的认知能力与优势,将人、机有机融合,借助人机交互高效洞悉大数据背后的信息与规律,是大数据分析的重要方法。针对大数据数据量大、维度高、多来源、多形态等特点论述了大规模数据、流数据、非结构和异构数据的可视化方法。首先讨论了大规模数据的可视化技术:1)采用分而治之的原则将大问题分解成较小的任务并采用并行处理的方式解决以提高处理的速度;2)通过聚合、采样、多分辨表示的方法进行数据约简;3)针对高维数据选择若干个视图,在多个角度下生成不同的可视化结果。然后针对监控型、叠加型两类流数据探讨了流数据的可视化过程。最后阐述了非结构化数据以及异构性数据的可视化技术。总之,可视化能够克服计算机自动化分析方法的劣势与不足,整合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力,有效地洞悉大数据背后的信息与智慧,但其理论研究成果也非常有限,同时面临着数据规模大、动态变化、维度高、多源异构等方面的挑战,这些也逐渐成为今后的大数据可视化研究的热点与方向。
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