关键词： 数据挖掘技术   软件工程   计算机   数据处理  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,软件工程领域正经历着前所未有的变革。在此背景下,传统的软件开发和管理方法已难以满足新时代的需求。而计算机数据挖掘技术作为一种先进的数据分析手段,恰恰为软件开发和管理提供了一种全新解决方案,尤其在数据处理方面具有突出优势。本文从传统软件工程数据处理面临的挑战出发,对计算机数据挖掘技术的原理、特点和技术流程进行分析,进而探讨其在软件工程中的相关应用场景。

关键词： 实时流数据处理   数据挖掘   大数据技术   数据分析  

摘要： 在数字化技术快速发展的背景下,大数据技术已逐渐成为支撑信息时代发展的重要基石。实时流数据处理与挖掘作为大数据技术的关键应用方向,在多个行业中扮演着至关重要的角色,特别是在商业分析、网络安全、智能交通等领域。文中旨在探讨大数据环境下的实时流数据的处理与挖掘技术,通过分析现有的技术框架与挑战,介绍了该技术在数据挖掘中的具体应用。

关键词： 负荷预测   长短期记忆网络   谱聚类   注意力机制   数据挖掘  

摘要： 针对电力负荷数据挖掘分析程度不足的现状,设计了一种结合谱聚类、注意力机制与长短期记忆网络的电力负荷预测算法。该算法使用重心拉格朗日插值法对原始数据进行清洗及填补,并利用谱聚类算法识别出电力负荷的类型。通过将不同类型负荷的历史曲线作为输入数据,进而采用融合注意力机制的长短期记忆网络实现电力负荷预测。仿真分析结果表明,相较于SC-LSTM和LSTM算法,所提SC-AM-LSTM算法具有更高的预测准确度,能够将电力负荷预测误差减少到5%以内。

关键词： 计量数据   数据挖掘   算法优化   数据处理  

摘要： 为了满足计量基础研究、计量应用、计量能力建设、计量监督管理等计量业务需求,实现计量数据的信息化、集成化,推动量值溯源体系构建,本文以面向量值溯源的大数据分析挖掘模型设计为目标,在收集整理相关文献资料的基础上,探讨了数据挖掘的相关概念及算法,并结合实际情况提出了相应数据处理模型,最后对数据处理模型进行了相应的实验检测,结果表明本次设计的数据挖掘模型能够很好地完成数据的处理,具有很好的数据处理效果,为计量数据应用服务奠定了基础。

关键词： 云计算   汽车数据处理   远程监控   分布式计算   数据挖掘  

摘要： 本文研究了基于云计算的汽车数据处理与远程监控技术。文章介绍云计算技术的核心概念及其在汽车领域的潜在应用价值。探讨汽车数据处理技术的现状与挑战,并提出基于云计算的汽车数据处理框架。在远程监控技术方面,分析系统设计及关键实现技术,并通过实验验证了监控系统的有效性。通过案例分析,展示了该技术在实际应用中的效果,并探讨了其在推动汽车行业智能化、信息化发展方面的应用前景。

关键词： 数据挖掘技术   档案管理   数据处理   信息检索  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展,档案管理领域面临着海量数据处理和高效信息检索的挑战,传统的档案管理方法已无法满足现代化社会对数据处理速度和准确性的需求。基于此,本文提出了一种集成化的档案管理系统,包括数据采集模块、数据预处理模块、数据挖掘分析模块和信息展示模块,旨在为未来档案管理系统的构建提供参考。

关键词： 工业循环水   在线监测   数据处理   数据挖掘   工业自动化  

摘要： 随着工业自动化和信息技术的不断发展,工业循环水的在线监测日益成为提高系统效率和安全性的关键环节。探讨了工业循环水在线监测数据的处理与挖掘技术,包括数据采集、传输、存储、预处理、高级分析及其在效率优化和预测性维护中的应用。通过分析这些技术的应用方法和策略,提出有效的解决方案,以提升工业循环水的运行效率和维护能力,进而实现系统性能最优化和风险最小化。

关键词： 新时代   大数据   公共事业管理   电子政务   数据挖掘   数据资源共享   数据处理  

摘要： 参考相关研究并结合新时代大数据发展的特点探析大数据在公共事业管理中的应用,找出大数据为其发展带来的优势。从大数据对公共事业管理的影响来看,大数据为公共事业发展拓宽了管理思路,丰富了解决问题的方式方法;使公共事业管理更加开放透明,打破各群体间的信息壁垒,从而让公共事业管理更加公平;降低了公共事业管理的成本,提高了工作效率。大数据在公共事业管理中的应用主要体现在电子政务、数据挖掘、数据资源共享与数据处理等方面,对城市交通管理、教育事业管理、公共卫生管理、排查污染源及医疗保险监管起到积极作用。公共事业相关政府部门应强化大数据在公共事业管理中的重要性,构建标准化的大数据信息共享平台,加强大数据安全的风险防范意识,从而保证数据信息资源的安全性。

关键词： 大数据技术   数据清洗   数据挖掘   分布式存储系统  

摘要： 阐述大数据技术的特点。介绍数据处理的方法、工具以及应用场景,包括数据采集、清洗与预处理、数据挖掘与分析。探讨分布式存储系统、数据库管理系统、数据压缩和优化策略的应用。

关键词： 信息化系统   数据挖掘技术   数据处理   需求分析  

摘要： 在当今数字化时代,信息化系统已成为企业和组织进行数据处理和决策支持的关键组成部分。数据挖掘技术作为从大量数据中提取有价值信息的手段,成为提高信息化系统性能和效率的核心工具。综合分析了信息化系统的概念与结构,探讨了数据挖掘在系统需求分析、设计原则、方法及技术集成方面的应用,并提出了针对数据挖掘技术的算法优化、数据处理与管理优化,以及用户体验与交互优化的策略,对整个信息化系统进行系统测试,以验证提出的优化策略的有效性。