关键词： 云计算   互联网金融   金融风险  

摘要： 在“互联网+”浪潮影响下,信息技术的不断迭代升级以及广泛运用,深刻变革传统金融行业的经营模式和产品服务,对风险监管提出巨大挑战。本文以互联网金融风险为着眼点,阐述我国互联网金融监管历程及存在的困境,并提出以云计算积极防控风险的框架构建。

关键词： 线上教育技术   深度拓展应用   大数据分析   教学成效保障  

摘要： 现代网络信息技术的发展带动了线上教育技术的创新优化,在线上教育技术深度拓展应用中,通过大数据可分析与测评教学成效,并结合分析与测评结果促进教学优化。目前,在线教育平台大数据分析已然成为教育领域中的重要支持,有着不可取代的重要意义。对此,文章主要从数据收集、数据分析、数据结果、决策阶段四个方面分析在线教育平台大数据分析的作用机理,并提出在线教育平台大数据分析优化教学的可行性策略。

关键词： 智慧城市建设   大数据   经济决策支持  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展,城市中产生的数据量呈爆炸式增长,覆盖了经济、社会、环境等各个层面,这些数据如同城市的心跳,记录着每一次呼吸与脉动,蕴藏着推动经济创新与转型的无限可能。面对这一浩瀚的数据海洋,如何提炼出有价值的信息,为经济决策提供有力支撑,成为亟待解决的重大问题。文章首先阐述了智慧城市的概念,接着分析了大数据在智慧城市建设中的应用领域,在此基础上,探讨了大数据在智慧城市建设中对经济决策支持的作用,希望能为智慧城市的经济发展提供有益的参考和借鉴。

关键词： 通信网络优化   大数据   机器学习   网络传输效率   网络服务质量  

摘要： 随着大数据时代的到来,通信网络技术的发展必须满足数据传输、存储和处理的大量需求,为了提高通信网络的传输效率和数据处理能力,以此作背景,此篇论文深化了对大数据环境下,如何进步通信网络传输能力和数据处理能力的思考和研究,主要研究方式选取基于大数据分析与机器学习算法的网络优化技术,为的是提升网络信息的传送速度和品质。通过构建高效的网络流量预测模型,能够对网络资源配置进行动态优化,此举极大提升了传输效率。深度学习等领先的算法则对网络数据进行智能分析,削减网络数据的传输量,而保证其可靠度。研究结果表明,基于大数据和机器学习的网络性能优化策略可以有效提高通信网络的吞吐量、降低网络延时,实现网络服务质量的全面提升。对于海量数据的实时传输和分析处理具有极其重要的实用意义。此项研究有望为未来大数据环境下的通信网络优化提供有效的技术支持和理论依据。

关键词： 大数据   建筑工程   成本控制   管理策略  

摘要： 文章以EPC建筑工程项目为例,基于大数据技术对其成本控制与管理状况进行深入分析。通过优化建筑工程项目的成本管理模式,探讨大数据环境下对建筑工程成本管控造成的影响及其存在的不足之处,提出相应的改进策略。旨在为建筑工程项目的成本管控提供参考,提升成本控制的精度与效率,推动建筑行业的高质量和可持续性发展。

关键词： 云计算   档案管理   数字化策略  

摘要： 随着信息技术的快速发展,云计算技术已逐渐成为档案管理与数字化的重要工具,文章旨在探讨基于云计算的档案管理数字化建设策略,强调提高档案管理效率、促进档案信息资源的合理共享与充分利用,通过对“云”概念的解读和云计算档案管理特征的分析,明确数字化档案管理的工作重点,并明确现阶段档案数字化建设困境,最终提出相应的解决策略,以期提高档案管理人员专业技术水平,促使档案管理数字化建设的持续发展。

关键词： 大数据分析   智能辅助诊断   故障分析建模  

摘要： 汽车智能化技术的快速发展使整车功能日益复杂化、文件开发数激增,对传统车辆电气故障解析提出新挑战。为了提升电子电气故障分析与诊断能力,利用智能诊断技术,构建电气数据分析模型,辅助人工实现汽车电气系统故障的智能分析与定位。模型构建分为两步:一是电气测试数据的收集与预处理,包括报文解析、数据清洗及特征提取;二是利用深度学习算法构建故障分析模型,通过模型训练实现智能故障分析与定位。提出基于智能诊断技术的汽车电气数据分析模型,能够高效解析复杂电气测试数据,实现故障智能分析与定位,为电子电气故障排查提供有力支持。

关键词： 数字经济   大数据与会计   实践教学  

摘要： 随着数字化与智能化变革的持续加速,会计职能、职场环境和岗位职责发生了显著的转变,这一变革促使未来会计及财务从业者必须融合大数据思维和智能分析技术,以优化企业管理。为了应对数字经济时代的挑战,高等教育中的大数据与会计专业亟须更新教学内容,构建适应数字化转型的智能会计教学体系,以提高教学成果并培养具有新时代特质的财务人才。

关键词： 大数据杀熟   价格歧视   互联网平台  

摘要： 在信息化与数字化高速发展的今天,大数据已成为推动社会进步与经济发展的重要力量。然而,随着大数据技术的广泛应用,大数据杀熟的现象逐渐被大众认识。互联网平台利用大数据算法针对不同用户群体进行差异化定价以谋求利润最大化,这种价格歧视的行为引起争议与关注。本文旨在通过经济学视角探讨大数据杀熟的特征及表现形式,找到致使平台杀熟行为成功的深层原因,并提出有效规制大数据杀熟行为的政策建议,为构建更加透明、公开、可持续的数字市场环境提供有价值的参考。In today’s era of rapid development in information technology and digitalization, big data has emerged as a pivotal force driving social progress and economic growth. However, with the widespread application of big data technologies, the phenomenon of big data price discrimination has increasingly come under public scrutiny. Internet platforms leverage big data algorithms to implement differential pricing strategies tailored to different user groups, aiming to maximize profits. This form of price discrimination has sparked controversy and attention. This paper aims to examine the characteristics and manifestations of big data price discrimination through an economic lens, identifying the underlying reasons that enable platforms to successfully engage in such practices. Furthermore, it proposes effective policy recommendations to regulate big data price discrimination behaviors, thereby contributing valuable insights for fostering a more transparent, fair, and sustainable digital marketplace.

关键词： User portrait   Online education platform   RFM model   Clustering  

摘要： With the rapid development of big data,online education can use big data technology to achieve personalized and intelligent education as well as improve learning effect and user *** this study,the users of The Open University of China online education platform were taken as the research object,their user behavior data was collected,cleaned,and analyzed with text *** RFM model and the improved K-Means algorithm were used to construct the user portrait of the platform group and the needs and preferences of different types of the users were *** word segmentation was used to show the key words of different types of users and the word cloud of their using *** focus of different user groups was determined to facilitate for the follow-up course recommendation and precision *** results showed that the improved K-Means algorithm can well depict the behavior of group *** index of silhouette score was improved to 0.811 by the improved K-Means algorithm,from random uncertainty to a fixed value,which can effectively solve the problem of inconsistent results caused by outlier sample points.