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  • 自研分析工具深挖“地球大数据”

      地球大数据挖掘分析系统EarthDataMiner作为“可持续发展大数据平台系统”重要组成部分正式公开发布。  2015年,联合国正式通过《改变我们的世界——2030年可持续发展议程》,提出了包含一系列涉及17个领域169个具体问题的可持续发展目标(SDGs)。但是,由于指标数据和方法的缺失,可持续发展目标实施进程监测始终面临艰巨的挑战。  地球大数据具有宏观动态多尺度监测能力,是实现SDGs的重要手段。然而,科学家们要如何对那些海量、多源、多时相、高度集成的大数据进行挖掘分析,进而开展SDGs评估?  在近日举行的2021年可持续发展大数据国际论坛上,中国科学院软件研究所(以下简称软件所)研究人员做了题为《面向SDGs的交互式在线分析技术与系统》的技术报告,对这一问题进行了解答。  承诺消除一切形式和表现的贫困,包括到2030年时消除极端贫困,是SDGs一项关键目标。然而,要摸清贫困国家的贫困状况本身就困难重重。  传统的入户调查方式成本极高,且严重依赖稳定的国内环境,许多发展中国家根本负担不起。而利用遥感技术,捕捉夜间光亮的卫星图像数据,结合全球人口动态统计分析数据库的人口数据


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    1970-01-01

  • 浅谈大数据在内部审计中的应用

      世界正在走向信息化,我们正在进入大数据时代,而在内部审计中,大数据又将发挥怎样的作用呢?  根据国际内部审计师协会的定义,内部审计是一种独立、客观的确认和咨询活动,旨在增加价值和改善组织的运营。它通过应用系统的、规范的方法,评价并改善风险管理、控制及治理过程的效果,帮助组织实现其目标。而前国家审计署审计长李金华曾高瞻远瞩的指出,“审计信息化是一场革命,能不能在这场革命中掌握主动权,直接关系今后审计事业的发展”。  随着信息技术在企业的经营管理活动中越来越广泛的应用,企业的业务流程,管理体系和运行效率都发生了巨大的变化。这种变化在为企业带来发展契机的同时,也为内部审计带来了新的挑战。  内部审计信息化,既是时代的选择,也是企业发展的需要。而大数据审计,作为审计信息化中不可或缺的一环,也变得越发重要。  审计信息化是大势所趋,但在审计信息化的具体实施上,每个企业都有自己的路要走。合适的才是最好的,各个企业应根据本企业的实际情况,建立适合本企业发展需求的信息化内部审计体系。  虽然各个企业的内部审计信息化系统会各有不同,但有三个重要的模块是每一个成熟的审计信息系统都应该具备的,分别是:审


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    1970-01-01

  • 大数据时代下数据挖掘含义是什么它的主要应用领域在哪些方面

      互联网信息技术的迅速发展,大数据时代悄悄地来临。大数据是一种时代特征及数字平台,内容包括数据优化、分配与管理。在根据平台的操作过程之中,数据自身潜在的信息难以完成精确的查询,这就需要采用深层次发掘或是优化数据挖掘技术的方法来解决,数据挖掘技术随之产生。  各行业的发展,都逐渐渗透大数据技术,大数据分析变成行业发展主流,也是当前企业摆脱瓶颈问题的重要手段,因而过去单一数据信息分析系统逐渐被取代,全新升级的数据挖掘技术成为后面发展趋势的主要趋势。  数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊不清的、随机的实际数据中,提取出蕴含在其中的,大家事前不清楚的,可是具备潜在有效性的信息和知识的过程。  用于开展数据挖掘的数据源必须是真实的大量的,而且可能不完整和包含一些干扰数据项。发现的信息和知识必须是用户感兴趣和有用的。一般来讲,数据挖掘的结果并不要求是完全正确的知识,只是发现一种大的趋势。  数据挖掘的商业运用关键包括用户细分化、用户获得、用户维持、交叉式营销四个层面。  用户细分化是将企业应对的异质性用户群体依照一定的标准或规范区划为多个小的、同质性的群体的个人行为。一个细分化群体内的


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    1970-01-01

  • 思迈特软件Smartbi:数据仓库与数据挖掘在商业领域中的应

      商业部门把数据视作一种竞争性的財富可能比不论什么其它部门显得更为重要,为此须要把大型市场营销数据库演变成一个数据挖掘系统。科拉福特(Kraft)食品公司(KGF)是应用市场营销数据库的公司之中的一个,该公司搜集了购买它商品的3000万个用户的名单,这是(KGF)通过各种促销手段得到的。KGF定期向这些用户发送名牌产品的优惠券,介绍新产品的性能和使用情况。该公司体会到了解自己商品的用户越多,则购买和使用这些商品的机会也就越多,公司的营业状况也就越好。  很多公司不仅决策支持系统用于支持市场营销活动,并且,由于市场竞争越演越烈,这些公司已使用决策支持系统来监视制造过程,有制造商声称已经指示它的各个办事机构,在三年内把制造成本每年减少25%。不言而喻,该制造商常常收集各部件供应商的情况。由于,它们也必须遵循该制造商减少成本的战略。为了对付来自各方的挑战,该制造商已拥有一套“成本”决策支持系统,能够监视各供应商提供的零部件成本,以实现所制定的价格目标,这样的应用须要收集有关各厂商连续一年来的产品成本信息,以便确定这样的组织方式是否能满足原先制定的有关降价的战略目标。  通用汽车公司(Gen


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    1970-01-01

  • 思迈特软件领跑进入“数据挖掘”时代!

      随着2015年6月1日数据挖掘版的最终发布,Smartbi经过十余载的成长,已经在BI前端软件上实现“全能”,以电子表格版、自助分析版、数据挖掘版,覆盖市场中所有客户的潜在需求,无论数据报表、数据分析、数据挖掘。  这标志着Smartbi已经从国内同类厂商中脱颖而出,率先摘掉“报表公司”的帽子,准备好接管国产化浪潮中从国外产品回归的大客户群,同时也引领着整个商业智能领域迈向智能化时代,为“大数据”和“互联网+”提供坚实的产品基础!  我们以中小客户发展阶段来演绎一个过程,便于理解Smartbi的特有价值:  此阶段通常公司没什么人,也没有太多的盈利,数据量也比较小,辅助决策的报表是有用的,但公司没有额外的预算投入在上面,更别说花钱买服务了。这时候,Smartbi电子表格的标准版(功能无裁剪,永久免费)非常适合,只需要操作Excel,无论数据存在数据库还是sheet页中,都能把经营报表、任务清单推送在浏览器或者APP上,让创业中四处奔波的“老板”也能享受到决策支持、移动协同的价值。  此阶段公司的人员多了起来,盈利的预期也越来越高,也建立了自己的运营系统,存储财务、客户、销售、员工等


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    1970-01-01

  • 第四届传播数据挖掘竞赛报名倒计时 错过还要等一年!

      由中国新闻史学会计算传播学专业委员会与微热点研究院联合举办的“第四届传播数据挖掘竞赛”报名截止倒计时2天。大赛旨在引导高校师生利用计算传播数据进行研究,探索数据挖掘维度、尝试新的算法、解决现实问题,鼓励将数据获取、分析与处理的知识与实际问题相结合,熟练掌握基本的数据挖掘技术,培养计算思维,增强团队协作意识。勇于尝试、敢于挑战的你快来报名吧!!  2.以团队为单位参赛,团队中必须有一个以上成员来自社会科学领域,每个团队成员不超过5人,可跨学科自由组合。  本届竞赛共设四个选题方向,参赛队可任选其一,根据主办方提供的基础数据集完成选题,形成最终的分析报告。  要求:对信息内容进行事件要素定义和抽取;遵循数据流时序特征,对内容进行事件动态聚合;给出事件置信度定义,并且对其影响力进行评价。  要求:次生和衍生事件的自动识别;对衍生子事件识别的准确度进行评价;对事件的演化机制进行建模分析。  要求:对餐饮行业点评内容进行建模(如口味、环境、价格、服务、菜品、进店目的、适合人群等);对点评内容数据进行情感计算。  要求:对用户关注的内容进行分类;设计算法,计算用户注意力被束缚在信息茧房的程度;


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    1970-01-01

  • 大数据学习解难题 - 天津市税务局专场圆满举办

      11月19日,“我学我用大数据”系列活动第80场于天津市税务局成功举办,活动对《中华人民共和国个人信息保护法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全审查办法》进行讲解,天津市税务局领导及有关负责同志参加培训,活动线上线下同步开展,惠及系统内干部1000余人。  天津市税务局领导发表讲话,明确了开展此次活动的重要意义。随后,市大数据协会常务副秘书长袁小梅发表讲话,并介绍了全市“我学我用大数据”活动的开展情况及强烈反响。  活动中,市大数据协会宣讲专家尚丽娟围绕《中华人民共和国个人信息保护法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全审查办法》,系统阐述了三项法律的立法背景及各项规定,特别对《个人信息保护法》作了详细解读,分析深入,释法透彻,通俗易懂,进一步增强了系统内干部对个人信息防护安全意识。  此次宣讲,紧紧贴合工作需求,精准弥补知识缺口,让大家对授课内容有了更深的认识。参训人员纷纷表示,将继续努力学法、知法、用法,进一步强化自身安全责任意识和法治意识。  活动结束后,市大数据协会相关负责人与天津市税务局负责同志开展座谈交流,就“我学我用大数据”系


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    1970-01-01

  • 数据挖掘哪家强:15款数据采集软件盘点

      用户的数据采集/挖掘情况会直接影响产品设计的后期迭代,用户的使用数据将成为产品运营开发的重要依据和来源。  数据挖掘指的是在大型的数据库中对有价值的信息知识进行获取,属于一种先进的数据信息模式。具体而言,数据挖掘就是人们常说的知识发现,通过对海量的、杂乱无章的、不清晰的并且随机性很大的数据进行挖掘,找到其中蕴含的有规律、有价值并且能够理解应用的知识,这一过程就是数据挖掘。数据挖掘的方法有两种:一种是分类分析,一种是聚类。  各行各业随着智能化应用的普及,对于用户的数据采集/挖掘常见应用场景也越来越多、越来越细致,用户的数据采集/挖掘情况会直接影响产品设计的后期迭代,用户的使用数据将成为产品运营开发的重要依据和来源,因此数据采集/挖掘软件对于当下企业的发展尤为重要。  数据采集/挖掘的范围也从数字文字扩展到音视频,数据采集/挖掘的重点也逐步转为用户使用行为数据上。在数据采集/挖掘产品不断发展过程中,也出现了数据安全、数据格式多样化等新的问题。本文盘点了数据采集/挖掘赛道的头部代表产品,希望可以帮助企业选择合适的软件。  调研工厂成立于2010年,是一个专业、免费的明察暗访与问卷调查平


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    1970-01-01

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