数据分析方法

摘要： 现场监测是海洋平台安全保障和设计验证的重要手段,随着海洋结构物数量和种类的增多,海洋平台现场监测越发受到重视。本文首先对现阶段海洋环境荷载监测、平台结构响应监测等领域的研究现状进行了系统阐述,总结了各监测技术的原理及适用性,指出了现阶段海洋环境及平台结构响应监测技术的局限性及未来的重点研究方向;继而总结了各类监测数据的采集、传输及数据分析方法,点明了未来海洋平台现场监测数据分析将逐渐降低对陆地端研究人员的依赖,通过新理论和新算法的大量应用,直接在现场对监测数据进行实时评估,指导海上安全作业;最后指出伴随现场监测硬件、软件和分析技术的进步,以及大数据、物联网、数字孪生、元宇宙等新兴理论和算法的应用,未来海洋平台监测技术将逐渐向标准化、深水化、智能化方向发展。

摘要： 对于大多数经法管类的研究生而言,平时阅读文献大量以实证研究类的为主,特别是定量的实证研究文献,即文献主要是对现实世界进行数据资料收集,并对收集的资料进行定量分析的文章。当前这一类文献日益占据主流,特别是对于核心期刊而言,非常强调要用数据说话,任何结论的得出必须经由严密的逻辑论证和可靠的数据支持。在这一背景下,各种的定量数据分析方法得到空前的发展。大多数研究生在本专业领域的学习与研究的起步阶段,都可能由模仿和借鉴开始,逐步的内化和吸收,在此基础上来构建自己的研究框架来分析特定的现实问题。

摘要： 引言本案例中,中国建设银行股份有限公司江西总审计室(以下简称建行江西总审计室)充分运用数据分析方法,揭示某省分行在服务支持民营企业相关政策执行过程中存在的痛点难点,广泛听取具体业务经办人员的意见,提出针对性改进建议,督促某省分行完善内部控制,助力全行信贷结构调整。

摘要： 图书馆学方法论的职责之一就是为本学科的科学研究打造出种类齐全的更便于使用的实证方法。文章使用逻辑的方法分析了实证研究的一般过程,理清了实证方法的结构以及学科规定性的来源。研究发现,实证研究的一般过程可以划分为研究对象、数据、结论三个实体要素和数据收集方法、数据分析方法两种方法要素。实证方法是由数据收集方法和数据分析方法共同构成。实证方法的图书馆学规定性与数据收集方法有关,其学科规定性是由研究对象及其数据的学科规定性所决定。实证方法的图书馆学化实现途径有两条:一是通过科研活动中对于实证方法的实际使用来实现,二是通过学科方法论对于不同对象和问题类型的实证方法使用实例的总结与概括来实现。

摘要： 为提高事业单位的工作效率,须选择有效的数据统计方法。事业单位日常需要分析大量数据,统计则是会计工作中至关重要的工具之一,值得重视。财务管理部门是事业单位中的重要部门,需重视其对于推进单位发展的作用,并结合统计分析完成大部分工作内容。近年来,我国多数事业单位都高度重视会计工作发展,提高会计工作效率有助于提升整体工作质效,但由于缺乏有效的数据分析方法,导致工作仅仅停留在核算层面,降低了整体效率。

摘要： 跌倒是老年人发生意外事故甚至死亡的重要危险因素.因此,对跌倒风险准确预估,及时有效地实现跌倒检测非常重要.随着物联网技术和人工智能的迅速发展,可穿戴设备在跌倒检测中的应用得到越来越广泛的关注.本文介绍了应用可穿戴设备进行跌倒检测的方法,主要从可穿戴设备数据采集、数据预处理和跌倒判别算法等三方面进行综述,对现有的研究成果进行分类、对比和统计分析,指出未来的工作重点,为相关行业后续的研究工作提供借鉴与参考.

摘要： 针对医学教育方案难以实现高效利用、学生需求分析能力差、信息化程度滞后等问题,设计一种改进型的医学教育数据分析方法,利用改进型深度学习算法的神经网络模型实现医学教育数据的计算和分析,利用分布式算法对神经网络算法进行优化,利用元启发式神经网络算法对医学教育数据进行寻优,通过模仿蜻蜓的群体行为,对医学教育数据求解全局和局部数据信息,大大提高数据计算效率.通过模拟试验得出,所提算法的正确率高,运算时间短.

摘要： 本研究尝试引入"数据分析方法"指导新闻学中的调查性报道研究.依托"最优模型"理论,选取近6年美国普利策新闻奖调查性报道的获奖作品及入围作品为样本.然后依据"数据标准化"理论,通过内容分析法提炼西方调查性报道在记者能力、机构组织构架和调研方法等方面的特点,并结合国内调查性报道现状提出可行性建议.

摘要： 本微课获北京市海淀区第一届国际课程微课比赛物理组一等奖。仲国虎教师从真实情境中的问题、以学生动手实验为出发点开展教学,构建实验中科学的数据分析方法,突出学生的深度体验,有助于培养学生科学探究能力和科学思维。国家课标并没有这部分要求,但它却是国际课程非常重要的内容,是培养学生科学探究能力的重要途径。

摘要： 为研究典型驾驶次任务存在的驾驶风险,在国际标准试验环境基础上,使用了双因素方差分析等数据分析方法,对车道偏移、车速偏移等多个指标进行研究。本试验来源于新能源汽车座舱人机交互设计体系构建及虚拟验证平台搭建课题,对汽车人机交互指标体系进行参数化研究。整个实验流程及结论可以为车企及相关设计人员提供参考。

摘要： 浮动车信息处理系统在日常的运行中产生海量城市历史交通流数据,可应用于交通运行分析、交通决策支持和交通管理等.但是原始的历史路况数据存在存储量大、噪声多和数据缺失等问题.本文提出了一种基于混合模型的数据分析方法.在对原始数据完成异常值剔除,填充和平滑的预处理后,进行信息集成,从而找出道路的路况变化趋势,并能降低数据的存储量.运用上述关键技术,开发出原型系统,通过选取交通流数据集进行测试,验证了此分析方法的可行性和有效性.

摘要： 本文在指控网络化作战的大应用背景上,提出了一套能够对战术级指控系统作战过程记录数据进行分析和处理的数据分析平台设计方法.该方法能够读取战术级指控系统作战记录数据,对作战过程进行提取和解析,对目标指示、目标同一性识别等作战功能模块进行分析,并将分析结果以适当的形式呈现,供设计师及作战部队对战术单位指控系统作战性能流程、功能和系统进行有效的分析和验证,能够快速有效地通过分析记录数据查找和解决问题.

摘要： 本文利用硅双极晶体管直流增益倒数与中子注量具有线性关系的特点,将其作为位移损伤监测器以获取不同中子辐射场的损伤特性，采用两种不同的数据分析方法,分别得到了两种位移损伤监测器阵列的相对损伤常数。研究结果为在现有的实验条件和测试手段基础上选择位移损伤监测器和分析监测结果奠定了基础。

摘要： 城镇化进程的飞速发展对城市出入口道路系统提出新挑战,城市出入口不但是城市道路的重要节点,而且也常常是交通的瓶颈和事故频发点.基于对城市出入口道路交通运行情况的理解,以上海城镇化进程中出现的出入口道路拥挤问题为例,采用分类集中和数据分析方法从城市对外交通道路系统内外两个方面,探讨了造成出入口道路交通拥挤的主要原因.

摘要： 根据本发明，信息关于与建议者已经聚焦于的任意地定义的项目有关的具体字段被提供，并且被包括在包括出勤数据的与雇员的健康状况有关的数据中。这一数据分析设备被提供有：数据获取装置51，其获取两个或者更多个雇员的健康状况数据和出勤数据；属性数据生成装置52，其针对雇员中的每个雇员，通过使用预定时间分辨率、预定时间范围和预定聚合方法来生成出勤数据的预定字段的属性数据；模型学习装置53，其使用指定的目标字段作为对象变量并且使用属性数据的字段中的每个字段作为说明变量来学习由多项式表达式表达的模型；有关字段提取装置54，其基于学习的模型来提取与目标字段有关的属性数据的字段；以及概括装置55，其基于关于提取的字段的信息来概括和输出指定的雇员的出勤数据。

摘要： 本发明涉及评价多个对象数据的数据分析，该评价对应于各对象数据与预定案例的相关性。通过评价生成能够使多个对象数据序列化的指标，基于用户给出的输入指标发生变化。多个对象数据的序列根据基于输入变化的指标变化。输入对与多个对象数据不同的参照数据，基于该参照数据与预定案例的相关性来分类。该分类是根据参照数据内容分为多个分类信息，多个分类信息中的至少一个通过输入赋予至参照数据。本发明根据由输入赋予的分类信息从该参照数据中提取以该参照数据为特征的模式。本发明基于提取的模式，评价对象数据与预定案例的相关性并决定指标，将决定的指标设定为对象数据，根据指标将多个对象数据序列化，将序列化的多个对象数据通知给用户。

摘要： 随机数生成部(404)根据多个种子生成多个随机数。数据扰乱部(405)使用由随机数生成部(404)生成的多个随机数，对作为隐匿化对象的隐匿化对象数据进行隐匿化。发送部(406)向数据分析装置发送由数据扰乱部(405)隐匿化后的隐匿化对象数据即隐匿化数据，在将隐匿化数据发送到数据分析装置后，向数据分析装置发送多个种子中的任意种子。

摘要： 实现集成模型的预测精度和分析时间的协调。因此，在使用合并基于第1～第n模型的推理而进行推理的集成模型(300)进行数据分析时，从模型数据的第i模型群选择构成集成模型(300)的第i模型(1≤i≤n)，第1～第n模型群的至少1个模型群包括多个模型，分别从第1～第n模型群(301～303)，选择能够构成满足针对数据分析的性能要件以及针对数据分析所需的时间的制约要件的集成模型的第1～第n模型。

摘要： 在序列数据分析装置(10)中，计算部(21)比较作为观测某事件而得到的时间序列数据的输入序列数据(32)与作为关于该事件的标准时间序列数据的参照序列数据(31)，提取相互对应的输入序列数据(32)的数据元素与参照序列数据(31)的数据元素的组合。计算部(21)按照提取出的每个组合，计算输入序列数据(32)中的事件的进展相对于参照序列数据(31)中的事件的进展的相对速度即相对进展速度。判定部(22)根据由计算部(21)计算出的相对进展速度，判定输入序列数据(32)中的事件的进展是否存在异常。

摘要： 一种数据分析设备(10)，包括：频率分析单元(11)，其在预定条件下对多个训练数据块中的每块执行频率分析，所述多个训练数据块包括其中一些已经被分配了指示数据类的标签的多个类的训练数据块；聚类分析单元(12)，其将频率分析后训练数据块聚类成数个类的频率分析后训练数据；计算单元(13)，其基于聚类来计算被分配了同一标签的频率分析后训练数据块没有被包括在同一聚类中的程度；以及选择单元(14)，其从多个被计算出的程度当中选择根据当最小的程度被计算出时的聚类分析单元(12)的聚类结果，作为用于对训练数据块分配标签的聚类模型。

摘要： 本发明涉及评价多个对象数据的数据分析，该评价对应于各对象数据与预定案例的相关性。通过评价生成能够使多个对象数据序列化的指标，基于用户给出的输入指标发生变化。多个对象数据的序列根据基于输入变化的指标变化。输入对与多个对象数据不同的参照数据，基于该参照数据与预定案例的相关性来分类。该分类是根据参照数据内容分为多个分类信息，多个分类信息中的至少一个通过输入赋予至参照数据。本发明根据由输入赋予的分类信息从该参照数据中提取以该参照数据为特征的模式。本发明基于提取的模式，评价对象数据与预定案例的相关性并决定指标，将决定的指标设定为对象数据，根据指标将多个对象数据序列化，将序列化的多个对象数据通知给用户。

摘要： 根据本发明，信息关于与建议者已经聚焦于的任意地定义的项目有关的具体字段被提供，并且被包括在包括出勤数据的与雇员的健康状况有关的数据中。这一数据分析设备被提供有：数据获取装置51，其获取两个或者更多个雇员的健康状况数据和出勤数据；属性数据生成装置52，其针对雇员中的每个雇员，通过使用预定时间分辨率、预定时间范围和预定聚合方法来生成出勤数据的预定字段的属性数据；模型学习装置53，其使用指定的目标字段作为对象变量并且使用属性数据的字段中的每个字段作为说明变量来学习由多项式表达式表达的模型；有关字段提取装置54，其基于学习的模型来提取与目标字段有关的属性数据的字段；以及概括装置55，其基于关于提取的字段的信息来概括和输出指定的雇员的出勤数据。

摘要： 本发明公开了一种数据分析装置、数据分析处理系统和数据分析方法，包括处理器01，所述处理器01上安装有数据分析器02，处理器01外侧连接有电源03，所述处理器01还与网络大数据库04相连，其数据分析方法包括以下步骤：步骤S100，确定分析指令中的指定分析源；步骤S101，从分析源处接收源数据；步骤S102，对分析源的源数据进行分析；步骤S103，显示分析结果以及数据关系。本发明中，通过追踪并记录用户的操作信息及关注信息，并以关键字的形式进行单独存储，相当于用户主动为自己进行备注与标签，与用户主动咨询获取的信息不同，这种信息更加的贴近用户实际，且在一定程度上显示出用户的实时性与阶段性需求变化，使得数据分析的结果更加的细致与精确。

摘要： 本发明提供了一种数据分析装置、数据分析处理系统和数据分析方法，其中，该装置包括相互连接的数据获取模块和数据分析模块；数据获取模块通过网络与用户的一个或多个用户终端连接；数据分析模块通过网络与业务执行装置连接；数据获取模块用于通过网络获取所连接用户终端的用户信息，将广电网与互联网中对应同一用户的用户信息进行绑定保存；其中，用户信息包括用户注册信息和用户业务行为信息；数据分析模块用于对用户业务行为信息进行分析处理，生成数据分析结果，并将数据分析结果发送至业务执行装置，以使业务处理装置根据数据分析结果执行用户的业务。本发明提高了信息数据再利用的价值。