简介：摘要：在当前新时期的社会背景下，伴随着加油站行业的迅猛发展，加油站阿米巴经营方式逐渐兴起。该经营模式以小组为基本单位，将企业细分为多个小经营单元，每个小组拥有独立的盈利中心和决策权限，通过精细运营和有效管理，实现盈利增长、成本降低的目标。与传统的集权管理相对比，阿米巴模式更加灵活高效，更适合现代企业的竞争环境和变革。

简介：

简介：摘要：本文综述了大数据技术与应用中的数据挖掘算法与模型构建过程。首先介绍了大数据技术的发展趋势，包括数据量不断增长、数据类型多样化、数据智能化应用以及边缘计算的兴起。然后探讨了数据挖掘算法的分类与常见算法，如分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等。接着详细阐述了数据挖掘模型构建的流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估以及模型优化与调参等步骤。最后，强调了数据挖掘技术在各行业的广泛应用和未来发展趋势，为实现更精准的决策和创新提供了重要支持。

简介：摘要：随着大数据技术的发展，招投标决策模型的研究越来越受到重视。本文基于大数据技术，构建了一个招投标决策模型，通过对招投标数据的分析，为决策者提供更加科学、准确的决策依据。

简介：摘要：本研究基于大数据技术，针对用电检查数据展开了深入分析与预测模型构建。首先，通过大数据挖掘技术，对历史用电数据进行了整理和分析，揭示了潜在的规律和趋势。其次，建立了基于机器学习算法的预测模型，结合用电行为特征和环境因素，实现了对未来用电情况的准确预测。最后，通过模型验证与优化，确保了模型的可靠性和实用性。本研究为电力管理部门提供了有效的决策支持，有助于优化用电结构，提高用电效率。

简介：摘要：耕地是粮食生产和安全的重要前提与保障，中国的耕地资源变化问题一直备受关注。全国性的土地调查是精准掌握耕地资源面积和分布的有效方式。然而由于不同阶段的技术手段、统计标准存在差异，导致了中国三次土地调查的耕地面积数据存在明显的断裂，阻碍了对长时间序列耕地资源时空分布的深入研究。本研究以中国第三次土地调查数据为基准，采用ARIMA模型对1996-2019年耕地面积数据进行重建和挖掘，增强了耕地数据的连续性、科学性和完整性。研究成果有利于全面掌握耕地利用现状，为合理利用土地资源、政策制定与趋势预测提供科学依据。

简介：摘要：随着信息技术的快速发展，大数据、人工智能等技术逐渐渗透到各个行业中。大模型作为人工智能领域的关键技术之一，对于数据的处理和分析具有极高的价值。而数据治理则是确保数据质量、安全性和合规性的重要手段。本文旨在探讨大模型与数据治理的关键技术，并分析二者之间的相互作用和影响。

简介：摘要：本文针对签派决策在航空运输领域的重要性，提出了基于数据驱动的签派决策模型，并对其进行研究与实践。首先，介绍了航空签派决策的背景和意义，以及目前常见的签派决策方法。其次，阐述了基于数据驱动的签派决策模型的设计原理和构建过程，包括数据收集、特征提取、模型训练等步骤。然后，通过实际案例分析，验证了该模型的有效性和实用性。最后，总结了研究结果并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：随着科技的发展和互联网的普及，大数据技术已经成为了企业和组织在市场竞争中的重要工具。在大数据环境下，加油气站面临着巨大的市场压力和竞争挑战，需要通过精准营销来提高客户满意度和忠诚度，提升市场份额和盈利能力。然而，传统的营销方式往往缺乏对客户需求的精准把握和个性化策略的制定，导致营销效果不佳和资源浪费。因此，构建一个基于大数据的加油气站精准营销模型具有重要的现实意义和应用价值。

简介：摘要：本研究旨在探讨如何在水资源管理领域利用数据驱动的方法来做出决策，并优化相关模型。水资源是一个关键的自然资源，其有效管理对社会和环境至关重要。通过收集和分析大量的水资源数据，我们可以更好地理解水资源的供应和需求情况，以及水质和水量的变化。这些数据驱动的决策可以帮助决策者更有效地分配水资源，减少浪费，提高可持续性，并降低与水资源管理相关的风险。此外，通过模型优化，我们可以进一步改进决策过程，确保最佳的水资源利用。

简介：摘要：

简介：摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在电力用电中得到了广泛的应用。智能电网、大数据等技术迎来新一轮的变革发展机遇,对电力大数据价值的深度挖掘和应用力度不断增强。基于此,本文首先分析电力大数据内涵，其次探讨电力用户用电数据特征提取，然后对用户用电行为的分析，最后就个性化电力营销进行研究，旨在能为有需人士提供可用参考或建议,促进在电力大数据基础上开展的用户用电行为统计管理工作更加完善有效。

简介：摘要：本文基于区块链技术，设计了一个网络隐私数据安全防护模型，旨在解决传统网络环境下隐私数据面临的安全风险和挑战。该模型综合考虑了区块链的分布式、不可篡改和可追溯特性，以及隐私保护的机密性、匿名性和完整性需求。通过构建区块链网络层、隐私保护层、安全验证层和审计追溯层，实现了隐私数据的安全存储、传输和访问控制，确保数据的机密性、完整性和可用性。该模型为网络隐私数据的安全提供了一种创新的解决方案，具有重要的实际应用价值。

简介：摘要：本研究旨在开发一种基于宏观经济数据的建筑业景气指数预测模型。通过分析和挖掘宏观经济数据与建筑业景气指数之间的关联，我们希望能够提供一种预测模型，以帮助决策者更准确地评估建筑行业的发展趋势和未来走势。

简介：摘要：随着大数据技术的快速发展，用户行为分析和预测在商业决策、产品推荐、市场趋势预测等方面变得日益重要。本文旨在构建一个基于大数据分析的用户行为预测模型，通过机器学习算法对用户数据进行深入挖掘，以期达到更准确的预测效果。研究中，我们首先收集和预处理了海量用户行为数据，然后利用决策树、随机森林等算法构建预测模型，并通过交叉验证等方法对模型进行评估和优化。实验结果表明，所构建的模型能够有效预测用户行为，为相关领域的决策提供了有力支持。

简介：摘要：以 GIS 作为一张图数据底盘,以 BIM 模型为工程管理核心, 将分散的业务数据与 BIM 模型及三维场景结合,对基于多源三维模型数据进行融合和优化组织,实现对轨道交通安全风险工程的数据化、可视化、精细化管理。

简介：摘要：本文探讨了基于模型的结构化工艺数据在现场应用的技术实现。通过建立模型，将结构化工艺数据与现场操作相结合，实现了实时监测和优化生产过程的目标。技术方面，采用了数据挖掘和机器学习算法，处理大量数据并进行预测分析，为决策提供了支持。此外，结合了现代信息技术，如云计算和物联网，实现了数据的实时传输和远程监控。本研究为工艺生产提供了更高效、智能的解决方案。

简介：摘要：本研究基于多源数据融合构建了一个城市运行和治理模型。通过分析数据融合在城市规划和交通管理中的应用案例，提出了数据采集和处理、多源数据融合算法和模型开发的构建方法。应用案例验证了该模型在交通流量预测、资源调配和安全评估方面的有效性。然而，模型仍存在数据质量和隐私问题，需要进一步研究。该研究为城市管理提供了新思路，有望推动城市可持续发展和提升居民生活质量。

简介：  摘要：随着大数据和人工智能技术的兴起，地质数据分析与预测模型在矿产资源勘查中发挥着越来越重要的作用。本文首先概述了地质数据分析与预测模型的重要性，然后详细探讨了常用的地质数据分析方法，接着介绍了预测模型的发展与应用，最后对未来研究方向进行了展望。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于大数据的土木工程结构监测与预测模型。首先，介绍了大数据技术的基本原理，包括数据采集、存储、处理和分析。其次，分析了大数据在土木工程结构监测中的优势和挑战，指出了其在实时监测、异常诊断和预测方面的潜力。然后，综述了传感器技术与布局、数据采集与处理以及数据融合与模型建立等关键技术与方法。随后，提出了结构健康监测模型、结构损伤识别与定位模型以及结构性能预测模型，以实现对土木工程结构的全面监测和精准预测。