大数据时代下机器学习的应用研究

大数据时代下数据的出现和传输呈现出了一种以几何形式增长的形态出现,不论是数据的规模、内容还是精确程度都为服务器的进步与完善带来了极大的挑战。本文以此为出发点,就大数据时代下机器学习的应用研究做详细深入的探究,主要针对当下机器学习的重要内容做分析。     

大数据背景下档案管理工作发展趋势浅析

立足于大数据思维和档案工作的基本原理,对未来档案管理发展趋势进行了简要分析,以期对进一步提升档案管理工作的现代化水平有所借鉴。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

分析了CRM、数据挖掘的内涵及二者之间的关系,并在此基础上具体论述了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

数据挖掘方法在食品安全数据中的应用

本文结合食品安全检测数据的特点,将数据挖掘技术中的关联规则方法应用到食品安全检测数据中来,挖掘出其中的隐含规则,为食品安全监督提供政策支持,提高监督的效率。     

浅析大数据背景下的中职数学教学改革

大数据背景下中职数学教学面临前所未有的机遇与挑战。本文从更新教育理念,收集、整合、优化教学资源,转变教学模式,转变学生学习模式等四个方面进行简单分析如何进行教学改革。     

浅析大数据背景下企业的商业模式变革

随着社会的发展,大数据日益影响着人们的生活,也对企业的商业模式产生了巨大的影响,具体体现在对价值主张、生产及配送方式、关系网络的影响和数据带来的风险影响。相应地,企业商业模式的变革分别为:增加与顾客的交流方式,改善服务与商品的途径,提供个性化服务或商品,采用低成本采购方式,使用高效的库存与配送管理,建立顾客管理系统,采用双赢的理念维护企业间关系。     

机器学习在大数据中的常用方法及其重要性

正本文针对机器学习在大数据中的应用,提出的观点在大数据行业(或领域)起到关键作用。如付诸现实将产生大量的经济效益。伴随着大数据时代的来到,大数据吸引了众多学术界和产业界人士的关注。大数据的特征被归纳为5V:Volume、Velocity、Variety、Value、veracity。大数据在各种行业和领域已经得到了广泛应用。从数据仓库到BI和data mining;从自动驾驶到智能搜索;包括云计算、并行计算等在内的技术,极大的提高了人们的生产生活水平,正在改变着人们的生产生活方式,如何从大数据中挖掘出人们需要的知识,需要充     

浅析大数据时代背景下人工智能在计算机网络技术中的应用

在大数据时代背景下,人工智能与计算机网络技术的结合成为发展的重要趋势。因此,本文探究大数据时代背景下,人工智能在计算机网络技术中的应用。首先对人工智能等理论进行分析,之后探究大数据环境下人工智能在计算机网络技术中的应用。希望通过本文的分析,可以提升人工智能在计算机网络技术中的应用效果,进而可以更好的适应大数据时代的发展需求。     

浅析数据挖掘技术在保险业中的应用

数据挖掘(DataMining)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程。文章在车辆险的基础上重点探讨了保险行业如何利用数据挖掘的技术,包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程。     

浅析数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着网络技术的发展、Intemet的普及和数据库技术的成熟,全球传统商务正经历一次重大变革,电子商务正以令人难以置信的速度蓬勃发展。电子商务的发展也促使电子商务网站积累了大量的客户数据信息。如何充分利用这些数据,将这些数据转换成有用的信息,从而更好地提高网站的服务质量和创造更多的利润空间,是电子商务迫切需要解决的问题。本文主要介绍了数据挖掘技术,以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用,并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

数据挖掘在学生成绩数据中的应用研究

针对课程设置与课程成绩之间的关系,通过比较分析可以发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息。通过对学生成绩数据的挖掘,可以发现隐藏其中的关联规则,得出有实际价值的规则及结论,从而为教学管理人员优化课程设置提供决策支持。     

浅析大数据背景下高职数学的信息化教学

大数据背景下,网络早已不仅仅是学习的工具和载体,而是学习的生态环境。教师的教与学生的学面临的是更开放的大数据环境。实际教学中,教师的教学更应该适应信息化发展的需求,整合各种教学资源以提高教学效果。文章就高职院校的数学课程的信息化教学改革给出相应措施。     

大数据和数据挖掘技术在烟草行业的应用分析

大数据时代背景下的数据挖掘技术在现代各行业的应用都非常的广泛,烟草行业也不例外。本文从烟草行业的仓储管理、物流管理以及营销管理出发,就如何应用数据挖掘技术手段来提高管理效率,谈一下个人的观点与认识,以供参考。     

大数据背景下的情报分析

大数据时代的到来,将数据和信息分析提升到前所未有的高度。探讨了大数据背景下情报分析面临的新环境：数据流分析倍受关注、信息粒度更为细小、情报问题动态复杂、分析技术丰富多样;进一步提出情报分析的发展趋势：注重情境研究,开展协同分析,分析实时数据;最后指出在新环境下情报分析需要注意的两个问题：大数据的陷阱和待构建的指标。     

大数据背景下的数据安全

大数据时代背景下,计算机网络技术以其独特的优势广泛应用,在为社会生产生活提供便利的同时,推动了互联网产业朝着更高层次发展。但是,由于计算机网络的开放性特点,在数据信息共享和传输的同时,也带来了一系列安全隐患,如果数据安全防护不当,可能出现数据信息丢失和泄漏问题,为社会带来不可估量的损失。本文就大数据下的数据信息安全进行分析,建立完善的安全防护体系,以便于寻求合理有效的信息安全措施,为人们信息安全提供保障。     

大数据背景下的课堂教学创新与应用

随着信息技术的发展、移动终端的完善,人类进入大数据时代,这为高等教育改进课堂教学带来了新的机遇和挑战。该文以大数据为立足点,探讨如何更好地将大数据应用于高校课堂教学。教育与大数据的结合,可以对学生的学习情况进行记录、追踪、分析,从而实现课堂教学的创新,实现教学相长。     

大数据背景下的课堂教学创新与应用

随着信息技术的发展、移动终端的完善,人类进入大数据时代,这为高等教育改进课堂教学带来了新的机遇和挑战。该文以大数据为立足点,探讨如何更好地将大数据应用于高校课堂教学。教育与大数据的结合,可以对学生的学习情况进行记录、追踪、分析,从而实现课堂教学的创新,实现教学相长。     

机器学习在预测性维修数据集中地应用

<正>随着科技的发展使用新技术并适应使工业进入了新时代。大数据、新设备、连接、定制、和受控生产促进产生了工业4.0.为满足德国“第四次工业革命”中宣布的创新和变革需求所创建的术语。大量的数据使这一代信息的关键,这些信息可以进行预测或对预测性决策进行协助。Lee等人在2013提出了“制造业需要转变为预测制造业”的观点促进了我们的研究。预测性维护（PdM）是依靠历史数据、模型和领域知识的。它可以通过统计学或机器学习模型预测趋势、行为和相关性,通过提前预测暂未出现的故障,进而改善维护活动的决策过程,通过此种方法来避免停机时间。     

浅析数据挖掘在企业信息服务中的应用

数据挖掘又被称为数据库中的信息发现,是目前信息技术领域中的一项热门研究。数据挖掘在企业信息服务中发挥着日益重要的作用。本文分析了数据挖掘在企业信息服务中的作用,以及应用领域,深入探讨数据挖掘在企业信息服务中应用存在的问题和应对。     

浅析大数据背景下的生态文明建设理论研究

大数据技术的分析和处理现以成为各个领域研究的热点,诸如,商业、医疗行业、金融行业,甚至于我们每个人的生活方面都反映出,被视为新的发展能源的大数据具有广泛的影响。我国生态文明建设很早就面临着诸多的挑战,随着近几年国家大力推进信息化、现代化,许多的高校和科研单位需要进行大数据思维下的生态文明建设研究。