大数据背景下的医院组织学习动态过程模型研究

按照组织学习与知识管理相结合的思路,通过分析公立医院组织学习特征,针对公立医院的公共属性和官僚特性,结合大数据应用背景,以知识特征和权力等级为标准,构建了一个全新的医院组织的学习动态过程模型,同时,深入分析了影响该学习过程的障碍因素并提出相应的对策建议.     

利用价值工程在棚户区项目拆迁地块选址决策的模型建立

本文以价值工程理论为基础,收集现有不同地块基础数据,利用多元线性回归方法确定备选方案棚户区改造项目的成本系数.通过分析影响拆迁地块选址决策影响因素,利用层次分析法确定各备选方案功能系数.对各备选方案的价值系数进行计算后,以价值系数为评价值确定最优拆迁地块.     

国土空间资源大数据的融合及服务平台建设

根据"十四五"规划提出的"构建国土空间开发保护新格局"的要求,运用大数据技术、建设国土空间资源大数据融合及服务平台,将成为新时代加强国土空间开发保护的必然要求。本文以山东省临朐县为例,对正在建设的国土空间资源大数据融合应用及服务平台的优势条件、任务措施、存在问题和解决办法进行了探讨。     

重仓电动车

押注整车企业有点晚了。刚过去的2020年,汽车市场虽受新冠疫情等不利因素的冲击,但新能源汽车市场却在年底实现了逆市反弹。相关数据显示,2020年前11个月,我国新能源汽车累计销量达到110.9万辆,销量同比增长3.9%,实现了累计销量增速年内首次转正。     

大数据时代下互联网金融发展的机遇与风险应对

互联网金融在大数据时代的背景下获得了很多机遇,同时也面临着一些挑战,这在一定程度上让互联网金融得到了显著发展。本文主要从互联网金融在大数据时代背景下的发展方向入手进行分析,并论述其遇到的机遇和风险,针对风险提出相关对策。     

季节性因素对供需计划预测与误差的影响——以某连锁咖啡店为例

文章借对货物供需计划的年度Excel数据进行深入研究,并通过建立回归模型,预测未来数值流,加以季节层次的变量因素的考察,研究了预测值与实际值之间由于季节因子的存在和其强弱性的影响所带来的误差大小范围,以数形结合的方式更加说明了季节变动下预测值的规律和区间范围的波动。     

大数据时代互联网金融的风险与防控策略

当前,互联网金融的飞速成长在金融市场中占有重要地位。互联网金融的出现改变了社会的经济运行方式和人们的生活方式。由于网络安全、信用报告系统和监管困难的影响,互联网金融的风险也不小。开发和完善大数据技术可以提供相关的支持,能够防备互联网金融风险,本文主要讨论大数据时代互联网金融风险和防控策略。     

收货量、发货量都是冠军,双11凸显广东消费与制造双强 从大数据看双11:内循环是怎么流通的

在拆包裹的快乐中,2020年“双11”画上句号。从“定金人”、“尾款人”变成“收货人”,这届消费者参与“双11”的要义在于,以个人需求支撑消费的持续复苏力,以消费给经济增长带来确定的动力,为构建双循环新发展格局倾尽全力。伴随着直播卖货等新消费场景的主流化,以及本年度“双11”节奏的调整,今年的购物狂欢节可谓高潮迭起,电商、快递公司数据纷纷刷新纪录。