关键词： 配电网建设   智能化技术   管理模式   运行效率   实证研究  

摘要： 本文探讨了智能化技术在配电网建设中的应用以及相应的管理模式。首先,介绍了智能化技术如预测算法、通信技术和大数据分析等在配电网建设中的应用。然后,探讨了基于这些智能化技术的配电网管理模式,包括实时监测、数据分析和优化决策等环节,并指出通过这种模式,可以提高配电网的运行效率,减少停电时间和维修成本。最后,通过实证研究证实了这种智能化管理模式对提高配电网运行效率和服务质量的有效性。此研究为实现配电网的智能化管理提供了重要的理论支持和实践参考。

关键词： 成本管控   建筑施工企业   大数据技术   大数据时代   人工审核   数据比对   客户需求   传统模式  

摘要： 在传统模式下,建筑施工企业的成本管控(成本管理与成本控制的合称)往往依赖经验判断、历史数据比对及人工审核等方式。然而,随着时代的发展,这些方式已经难以应对不断变化的市场环境和满足日益多元化的客户需求。而大数据技术的兴起,为建筑施工企业的成本管控带来了新的契机。

关键词： 智能变电站   大数据技术   运维检修系统  

摘要： 智能变电站设备实时监测与检修是其安全运行的保障,因此本文建立运维检修系统,该系统通过集成大数据处理技术,实现对变电站设备状态的实时监测、故障预警与智能诊断,提高运维效率与设备可靠性。设计涵盖数据采集、存储、分析及决策支持模块,确保变电站安全稳定运行,为智能电网的发展提供有力支撑。

关键词： 内部审计   审计监督   大数据技术   数据分析   云计算   物联网   决策支持   商业运作模式  

摘要： 在21世纪的信息时代,数据已经成为企业获取竞争优势的关键资源。随着互联网、物联网和云计算的迅猛发展,企业能够实时获取并处理来自各方的大量数据。这些数据不仅改变了商业运作模式,也极大地影响了传统的内部审计方式。大数据技术的应用使得审计可以基于更加广泛和深入的数据分析,进行风险评估和管理决策支持,提升审计监督质效。

关键词： 数据治理   人工智能   互联网广告   大数据技术   数据信息   广告投放   用户数据隐私   健康有序发展  

摘要： 伴随着互联网和大数据技术的迅猛发展,互联网广告行业迎来了前所未有的变革。大数据、人工智能和算法等技术手段的应用提高了广告投放精准度,但用户数据隐私侵犯、数据信息滥用以及算法偏见等问题的出现,也影响了互联网广告行业的健康有序发展。

关键词： 大数据技术   水生态环境工程   应用研究  

摘要： 水生态环境工程是生态环境保护的基础性工程,是全面贯彻落实可持续发展理念的重要支持。在水生态环境工程分析与建设中,更有利于把握水环境,整理影响水环境的问题,提供针对性解决措施。同时,通过水生态环境工程分析,也能够整理导致水生态环境污染的问题原因,从源头处进行有效干预。目前,基于现代科学技术的不断发展,大数据技术逐渐应用到更多领域中,为各个领域的工作开展提供了新的方向和新的指导。在水生态环境工程分析中,同样可运用大数据技术,基于大数据技术整合相关数据信息,保障水生态环境工程分析质量。

关键词： 大数据技术   档案数据库   数据采集   数据清洗   数据存储   数据安全  

摘要： 档案管理工作随着信息化时代的到来面临着巨大的数据存储、管理和检索压力。传统的档案管理方式已经无法满足快速发展的需求,需要借助现代信息技术提升管理效率。大数据技术可以提升档案数据库的建设效率和智能化水平。本文研究了运用大数据技术来优化档案数据库的架构与管理,分析了大数据技术在数据采集、清洗、存储、安全保障等方面的具体应用。研究结果表明,大数据技术在档案数据库建设中的应用,能提升档案管理的效率还能为跨部门协作、标准化建设提供有效的技术支撑。

关键词： 大数据技术   互联网视听内容   内容传播分析   关键词分析  

摘要： 本文阐述一种运用大数据技术进行视听内容传播分析的实现思路,能够实现互联网视听内容的多维度传播分析以及关键词分析等功能。

关键词： 大数据技术   电力消费   经济发展   非线性动力  

摘要： 在当今信息化时代,电力消费和经济发展之间的关系日益受到关注。电力作为经济发展的重要支撑,其消费水平和结构直接影响着国民经济的运行状态。而经济的增长又反过来促进了电力需求的提升,形成了一种相互影响、相互作用的动态关系。为了深入理解和探究这种复杂的非线性动力系统,本文基于大数据技术,设计电力消费与经济发展的非线性动力系统,以期为深入研究电力消费与经济发展之间的关系提供新的思路和方法。

关键词： 大数据技术   农商银行   互联网贷款   风险控制  

摘要： 文章探讨了大数据技术在农商银行互联网贷款风险管理中的应用。互联网贷款业务以其高效便捷、广泛覆盖、数据驱动和灵活创新的特点,改变了传统金融服务模式,但也给农商银行带来了信用风险和欺诈风险等挑战。农商银行在互联网贷款中面临的风险点,包括客户信用不确定性、贷款用途监控难度和贷款规模不当扩张等。为应对这些风险,农商银行应利用大数据技术,通过规则模型、算法模型和图数据库等手段,提升风险管理和反欺诈能力。同时,为应对大数据技术带来的挑战,农商银行需持续优化技术应用,加强数据治理和模型准确性,以实现更精准高效的风险管理。