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聚类集成算法在客户细分模型中的应用

营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的 3 个领域。基于某市烟草零售数据,运用聚 类集成算法构建客户细分模型,实现烟草零售精准营销。本算法集成了 Clara 算法和 K -means 算法,首先采用 Clara 算法随机生成初始聚类中心,K -means 算法进行无监督学习,得到最少代价的聚类中心,然后基于零售客户 基本信息进行聚类因子建模,将类别与档位进行维度交叉,对零售客户在档位内二次细分,优化迭代分配,解决烟草 零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较,本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类 算法。将该方法用于烟草营销投放策略,经市场验证,能够提升订足率和需求满足率。

  • 2021-04-17
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基于高斯混合模型的MWPCA高炉异常监测算法

大型高炉是钢铁制造过程中的重要装备,由于高炉运行过程复杂,干扰因素繁多,经常会有异常炉况发生。为及时监测异常炉况、保证高炉顺行,本文利用高炉运行数据,开发了一种基于MWPCA和高斯混合模型的算法对高炉异常过程进行监测。由于高炉运行数据存在非高斯分布和时变的特点,利用高斯混合模型改进了传统PCA监测模型的T2统计量,使算法可以适应高炉数据的独特分布特征,并加入了滑窗机制,使算法具有实时更新的能力。随后,将算法应用在华南某大型钢铁集团的真实高炉数据上,检测了算法的有效性,并将其与基础算法进行了对比分析,证明了算法在高炉异常监测能力上有所提高。

  • 2021-04-17
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谈谈化工行业的数字化转型之路

当前,我国经济发展正面临着转型的挑战,这个转型从宏观的角度看,就是从我们过去追求数量的增长转向追求高质量的发展。高质量的发展要思考很多,包括我们是如何保证供给和需求的平衡,如何提升全要素生产力,如何提升产品和服务的质量,如何确立品牌位置,如何增强我们行业的国际竞争力以及如何防范各种风险等。这些思考我们要落实到企业实践中,落实到经济发展的具体应用中,重点就是要提升企业的竞争力,同时要提升企业的劳动生产效率,要增强我们的创新能力,而这些重点发展的要素集合在一起就是要进行数字化转型。一直以来,对任何一个企业来说,降低成本,提升生产效率都是企业追求的目标,如今要把数字化真正融入企业的各个业务流程、各个环节中,需要用创新的手段引领业务发展。

  • 2021-04-05
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智慧电厂技术及方案

智慧电厂以发电过程的数字化、自动化、信息化、标准化为基础,以管控一体化、大数据、云计算、物联网为平台,集成智能传感与执行、智能控制与优化、智能管理与决策等技术,形成一种具备自学习、自适应自趋优、自恢复、自组织的智能发电运行控制管理模式,实现更加安全高效、清洁、低碳、灵活的生产目标。

  • 2021-04-15
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从疫情防控看大数据应用发展

习近平总书记多次强调发挥大数据在疫情防控中的重要作用 要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。

  • 2021-04-14
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华为战略规划与执行的核心管理工具BLM模型

BLM模型(业务领先模型,Business Leadership Model)是华为从IBM引进的战略管理工具,是基于业绩与机会差距分析,在价值观牵引和领导力支撑的基础上,通过战略制定、战略解码、战略执行和战略复盘迭代改进华为公司战略的有效落地。

  • 2021-04-15
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最新石油化工技术进展与趋势

受新冠肺炎疫情大流行的影响, 2020 年全球石油化工行业盈利水平有所下降,但整体仍在高位运行。乙烯产能持续稳步增长,石化原料更趋于多元化和轻质化。低成本石化生产技术、合成树脂催化剂、塑料回收、绿色化工与环保等技术取得了较大的进展,预计未来石化行业仍将在绿色环保、化工智能化、大数据融合等方面深度发展。

  • 2021-04-16
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Python快速编程入门教程

Python解释器易于扩展,可以使用C或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。 Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

  • 2021-04-15
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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