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数据分析实战共享单车类产品数据分析.docx
数据分析实战：共享单车类产品数据分析
简介
共享单车类产品近年来在全球范围内得到了广泛的应用。这种新型的交通工具以其便捷、环保、低成本等特点受到了大众的喜爱。然而，如何对共享单车类产品的运营数据进行分析，以提供数据支持和决策依据，成为了共享单车企业面临的一个重要问题。本文将以共享单车类产品数据为案例，介绍数据分析在共享单车行业中的应用，以及如何通过数据分析来优化共享单车的运营策略。
一、数据收集与准备
共享单车类产品在运营过程中会产生大量的数据，如用户的骑行记录、定位信息、时间戳、订单数据等。首先，我们需要识别并收集这些数据，并进行清洗和整理，以便后续的分析工作。数据清洗的过程包括去除重复值、
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大数据时代个人信息安全的风险识别与防范策略.docx
大数据时代个人信息安全的风险识别与防范策略
目录
大数据时代个人信息安全的风险识别与防范策略（1）．．．．．．．．．．．．3
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
二、大数据时代背景概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
三、个人信息安全风险分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
3.1个人信息泄露风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
3.2个人信息被滥用风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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大数据时代数据资产会计计量问题探讨.docx
大数据时代数据资产会计计量问题探讨
目录
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1.1大数据时代背景概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.2数据资源价值凸显．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.2.1国外相关研究进展．．．
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基于大数据的基层税务风险识别与防控策略研究.docx
基于大数据的基层税务风险识别与防控策略研究
目录
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
（一）税务风险管理现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
（二）大数据技术在税务风险管理中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．4
（三）研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
二、大数据技术在基层税务风险管理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
（一）大数据技术的概念及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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大数据驱动高校治理的机理与实施路径.docx
大数据驱动高校治理的机理与实施路径
目录
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.1.1高校治理现代化的时代诉求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.1.2大数据技术的兴起与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.1.3大数据驱动高校治理的必然性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．
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探寻数据关联密码：关联规则数据挖掘算法深度剖析.docx
探寻数据关联密码：关联规则数据挖掘算法深度剖析
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术飞速发展的今天，我们正处于一个数据爆炸的时代。随着互联网、物联网等技术的广泛应用，各个领域产生的数据量呈指数级增长。这些海量的数据蕴含着丰富的信息和潜在的知识，但如何从这些数据中提取出有价值的信息，成为了众多领域面临的关键挑战。数据挖掘技术应运而生，它旨在从大量的数据中发现隐藏的模式、关系和趋势，为决策提供有力的支持。
关联规则的数据挖掘算法作为数据挖掘领域的重要研究方向，具有举足轻重的地位。其核心目的是揭示数据集中各项之间的关联关系，寻找出满足特定条件的规则。例如，在购物篮分析中，关联规则算法可以发现
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基于多源LSSVM的车型识别方法及性能优化研究.docx
基于多源LSSVM的车型识别方法及性能优化研究
一、绪论
1.1研究背景与意义
随着城市化进程的加速和汽车保有量的迅猛增长，交通拥堵、交通事故频发以及环境污染等问题日益凸显，智能交通系统（IntelligentTransportationSystem,ITS）应运而生，并成为解决这些问题的关键手段。作为ITS的核心组成部分，车型识别技术对于实现高效的交通管理和收费自动化具有至关重要的作用。
在交通管理方面，准确的车型识别能够为交通部门提供丰富的数据支持，有助于实时监测交通流量，分析不同车型的出行规律和分布特征。例如，通过车型识别系统，可以精确统计某路段在特定时间段内小型汽车、中型客
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探讨数据敏感性识别与隐私计量在数据分析中的重要性和应用.docx
探讨数据敏感性识别与隐私计量在数据分析中的重要性和应用
目录
探讨数据敏感性识别与隐私计量在数据分析中的重要性和应用（1）
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1数据分析发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2数据敏感性识别和隐私计量的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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云端大数据实时分析.pptx
云端大数据实时分析;目录;01;云端大数据实时分析简介;云端大数据实时分析的应用场景;云端大数据实时分析的优势;02;云端大数据实时分析的架构设计概述;数据采集与传输层的设计;数据存储与管理层的设计;数据处理与分析层的设计;03;金融行业中的应用;零售行业中的应用;医疗行业中的应用;交通行业中的应用;04;数据质量问题;实时分析的性能优化;数据安全与隐私保护;云端大数据实时分析的未来挑战;05;云端大数据实时分析的重要性和应用价值;技术挑战与发展趋势;;第六章结论;
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基于AI和大数据的电信运营商网络费用稽核管理体系.pdf
I互联网+技术
nternetTechnology
基于AI和大数据的
电信运营商网络费用稽核管理体系
文|罗金花阳耀罗斌
摘要：本文深入研究了基于人工智能（AI）和大数据的网络费用稽核管理体系。通过利用先进的人工智能技术和大数
据分析工具，该体系能够高效地识别、监测和防控网络费用风险，实现从风险防控到业务价值创造的全程管理。本文
详细阐述了该体系的构建过程、技术实现和应用效果，为电信运营商的网络费用稽核管理提供了全新的解决方案和实
施路径。
关键词：AI；大数据；网络费用稽核；风险防控；业务价值创造
“十四五”规划对通信行业的发展提出了明确的目性，促进网络费用管理向规范化方向提升。
标和要求
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AI数据挖掘“选择退出”的逻辑更新与制度构建.pdf
第２６卷第１２期黄河科技学院学报２０２４年１２月
Ｖｏｌ．２６Ｎｏ．１２ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＨＵＡＮＧＨＥＳ＆ＴＣＯＬＬＥＧＥＤｅｃ．２０２４
ＡＩ数据挖掘“选择退出”的逻辑更新与制度构建
马子斌
（中南财经政法大学知识产权学院，湖北武汉４３００００）
人工智能正在颠覆版权利益分配方式，ＡＩ提供者与版权人的利益博弈日益激烈，“选择退
摘要：
出”制度成为缓解问题的核心。ＡＩ数据挖掘“选择退出”制度引入版权法能够缓解市场失灵、实现
技术变革与版权法协调，达到实体与程序公平性。伴随合理使用、默示许可制度在人工智能时代的
分配机制失效，法定许可模式与“选择退出”制度能够达到逻辑契合。然而法定许可模式的
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AI生成物知识产权归属与保护策略探究.pdf
第37卷第13期艺术科技Vol.37……No.13
…2024年7月July……2024
本文引用格式：李星.…AI生成物知识产权归属与保护策略探究［J］.艺术科技，2024，37（13）：197-199，212.
AI生成物知识产权归属与保护策略探究
李星
（，…广州…510630）
国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心广东
摘要：目的：文章深入探讨AI（人工智能）生成物在知识产权领域的归属与保护问题，分析现有法律体
系，结合人工智能技术的特性，明确AI生成物的法律地位，为构建合理的知识产权归属与保护机制提供理
论依据和实践指导。方法：文章采用文献综述、法理分析等研究方法，通过梳理关于A
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模式识别导论一.ppt
模式识别导论一第1页，共23页，星期日，2025年，2月5日参考书模式识别人民邮电出版社罗耀光盛立东模式识别清华大学出版社边肇祺模式识别及应用科学出版社付京荪SyntacticPatternRecognitionandApplicationK.S.FuPatternRecognitionPrinciplesJ.T.TomR.C.Gouzales第2页，共23页，星期日，2025年，2月5日作业：大型上机作业题考试：开卷考试第3页，共23页，星期日，2025年，2月5日第一章概论
§1-1模式识别的基本概念一.模式识别的基本定义模式(pattern)------存在于时间，空间中可观察的事物，具
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医疗大数据与数据分析.pptx
医疗大数据与数据分析汇报人：可编辑2024-01-08
CATALOGUE目录医疗大数据概述医疗大数据的采集与处理医疗大数据的分析方法医疗大数据在临床决策中的应用医疗大数据在科研中的应用医疗大数据的伦理与隐私保护
医疗大数据概述01
医疗大数据是指医疗领域中产生的大量数据，包括患者信息、医疗过程记录、生物样本数据、药物使用情况等。定义医疗大数据主要来源于医疗机构、公共卫生部门、实验室、科研机构等，也包括患者自测数据和移动医疗应用数据等。来源医疗大数据的定义与来源
医疗大数据具有数据量大、数据类型多样、数据质量不均一、数据安全和隐私保护要求高等特点。医疗大数据的挑战主要来自于数据的整合、处理、分
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密度峰值聚类算法研究及其在单细胞RNA-seq数据分析中的应用.docx
密度峰值聚类算法研究及其在单细胞RNA-seq数据分析中的应用
一、引言
随着生物信息学技术的快速发展，单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术已经成为一种强大的工具，用于揭示单细胞水平上的基因表达谱和细胞类型信息。然而，从大规模的scRNA-seq数据中提取有意义的生物学信息是一个巨大的挑战。因此，发展有效的数据分析方法至关重要。其中，密度峰值聚类算法作为一种无监督的聚类方法，因其出色的性能和适应性，在单细胞RNA-seq数据分析中得到了广泛的应用。本文将研究密度峰值聚类算法，并探讨其在单细胞RNA-seq数据分析中的应用。
二、密度峰值聚类算法研究
2.1算法概述
密度峰值聚类算法是一种
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机器学习 习题2答案.docx
一简答题
1在机器学习的流程中，数据预处理的作用是什么?
答：数据预处理的作用是，使数据符合后续的模型训练和模型测试的要求。
2数据预处理包括哪两个方面?
答：包括数据清洗和数据转换。
3什么是数据清洗，数据清洗主要包括哪几个方面?
答：数据清洗，就是将数据中缺失、不完整或有缺陷的数据进行处理，输出正确完整的数据集。主要包括：数据过滤、重复值处理、缺失值处理、异常值处理。
4什么是数据转换，数据转换主要包括哪几个方面?
答：数据转换就是把清洗好的数据转换成能够输入到算法模型的格式类型。主要包括：
（1）将文字性类别数据，编码为数字。
（2）从文本中提取有用的信息。
（3）将数值类型数据转换为类
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机器学习 习题3答案.docx
一简答题
1.在机器学习中，什么是分类，分类的目的是什么？
答：分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
2.建立分类模型时，数据集被划分哪2部分？各自的作用是什么？
答：数据集划分成2部分：训练集和测试集。用训练集进行模型训练，确定模型参数。用测试集进行验证，检验模型的可靠性。
3.衡量分类模型性能的常用指标有哪些？
答：常用指标有：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、真阳性率、真阴性率、假阴性率（FNR）、假阳性率（FPR）、F分数、ROC曲线。
4.决策树按照某种分裂属性
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大数据应用案例分析课件共22张ppt).pptx
COLORFUL
大数据应用案例分析课件
汇报人：
CONTENTS
目录
大数据的定义
大数据的应用领域
大数据应用案例分析
大数据的技术工具
大数据的行业影响
大数据的未来趋势
01
大数据的定义
概念阐释
大数据涉及的数据量巨大，通常以TB、PB为单位，超出了传统数据库的处理能力。
数据量的规模
大数据强调实时或近实时的数据处理能力，以快速响应和分析数据流。
数据处理速度
大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据，如文本、图片、视频等。
数据多样性
大数据的核心在于从海量数据中提取有价值的信息，支持决策和预测分析。
数据价值挖掘
01
02
03
04
发展历程
从20世纪
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采用大数据分析洞察客户需求变化趋势.docx
采用大数据分析洞察客户需求变化趋势
采用大数据分析洞察客户需求变化趋势
一、大数据分析技术在客户需求洞察中的基础作用
在数字化时代，大数据分析技术已成为企业洞察客户需求变化趋势的核心工具。通过挖掘海量数据中的潜在规律，企业能够更精准地把握客户行为的动态特征，从而为产品设计、服务优化和市场策略提供科学依据。
（一）多维度数据采集与整合
客户需求分析的基础在于数据的全面性和多样性。企业需整合内部数据（如交易记录、客服反馈、会员信息）与外部数据（如社交媒体行为、行业报告、竞品动态），构建完整的客户画像。例如，电商平台可通过用户浏览路径、购物车停留时间、评价关键词等行为数据，识别潜在购买偏好；金融行业
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机器学习 课件 第2章 数据预处理.pptx
第2章数据预处理
课程学习内容2.1数据预处理的概念2.2基于Python的数据预处理2.3基于Spark的数据预处理
2.1数据预处理的概念 典型的机器学习流程包括：数据获取、数据预处理、模型训练、模型测试和模型应用五个环节。 数据获取，就是从生产环境或互联网上得到数据并加载。数据预处理，就是对数据进行清洗和转换，使其符合后续的模型训练和模型测试的要求。
2.1数据预处理的概念2.1.1数据清洗 数据清洗，就是将数据中缺失、不完整或有缺陷的数据进行处理，输出正确完整的数据集。数据清洗的情况主要有以下几种： 1.数据过滤：从完整的数据集中筛选出满足条件的子集。 2.重复值处理：重复值就是所有字