数据分析设计范例

摘要：传统的旅游智慧平台存在信息少的问题，因此设计一种基于大数据分析技术的旅游智慧平台。根据旅游信息生成、传输、处理和应用的过程，设计基于大数据分析技术的旅游智慧平台模块。在此基础上，利用大数据分析技术挖掘旅游信息，为用户提供可视化旅游信息。根据挖掘的旅游信息，搜索用户历史记录，采用隐语义模型的推荐算法为用户推荐路线，将旅游信息挖掘结果、路径推荐结果、住宿、门票等信息输入到数据库，为旅游智慧平台的数据抽取、转换和加载提供数据平台，以此完成基于大数据分析技术的旅游智慧平台的设计。实验对比结果表明，此次设计的基于大数据分析技术的旅游智慧平台的信息比传统平台中，更加满足用户需求。

关键词：旅游智慧平台；平台设计；大数据分析；信息挖掘；路线推荐；对比实验

0引言

目前，旅游业发展迅速，已经成为推动我国发展的经济性产业之一，同时，随着信息化技术的发展，传统的旅游形式已经无法满足信息化下的旅游需求。在这种背景下，智慧旅游应运而生，其主要以现代化技术为推动力，是现代信息技术与旅游业深度融合后的产业形态，也是旅游业理论和实践应用的前沿。智慧旅游通过借助多种通信方式，对旅游信息进行感知和管理，及时、全面地将旅游信息呈现给游客。但是目前的智慧旅游平台处于发展初阶段，存在平台信息少的问题，为有效解决这一问题，设计一种基于大数据分析技术的旅游智慧平台。大数据分析能够对巨大的数据进行模拟并分析，具有数据多、处理速度快、类型多、价值高和具有真实性的优点，因此在旅游智慧平台设计中应用大数据分析技术具有重要意义。首先分析旅游智慧平台需求，设计旅游智慧平台模块，并为了提高平台的合理性，对旅游智慧平台进行优化，通过挖掘旅游信息，为用户提供可视化旅游信息。在此基础上，分析用户历史数据，为用户推荐感兴趣的路线、产品等，以此实现基于大数据分析技术的旅游智慧平台的设计。实验对比结果表明，此次设计的平台比传统平台信息多，具有实际应用意义。

1旅游智慧平台模块设计

此次设计采用大数据分析技术对旅游智慧平台设计，根据旅游信息生成、传输、处理和应用的过程，将旅游智慧平台从结构上分为感知层[1]、传输层、支撑层和应用层。感知层主要为了实现平台的全面感知，实时采集旅游平台内的动态信息[2]；传输层，通过该层对感知到的旅游信息进行接收与发送，提高平台的实时性；支撑层主要为旅游智慧平台的处理层，该层利用大数据分析[3]等各种技术，对旅游智慧平台内的数据进行控制、分析和处理；应用层将分析处理过的数据发送出去，为使用者提供丰富的服务。

1.1旅游信息挖掘

摘要：环境污染治理作为环境保护的一项重要工作，目前已经引入了很多的信息化系统，比如环境监控管理系统、物联网数据传输系统、环境保护预警系统等，提高了环境污染治理的自动化水平。环境污染信息平台经过长期的运行，目前已经积累了海量的数据资源，这些数据中隐藏着许多潜在的、有价值的知识信息，可以为环境污染预警、治理、保护提供决策支撑，因此本文引入了深度学习技术，该技术是一项基于卷积神经网络的模式识别和机器学习算法，能够构建一个数据分析和挖掘模型，实现数据的预处理、加工和分析，生成一个强大的数据处理模型，从而为环境污染提供决策支撑，提高了环境污染平台的智能化、共享化和自动化。

关键词：深度学习；环境污染平台；卷积神经网络；数据挖掘

0引言

环境污染已经成为影响人们健康生活的重要问题之一，随着环境污染种类的增多，污染成分也更加复杂，不仅包括传统的大气污染、海洋污染、水土污染、粮食污染等，还包括光污染、噪声污染、辐射污染等，为人们的健康安全带来了恶劣影响。因此，加强环境污染的防治和保护成为重要的工作，由于污染区域、成分、后果都比较复杂，传统的人工管理模式已经无法适应需求，政府机构或企业组织开始在环境污染防治中引入先进的信息技术，开发和部署了许多的信息系统，比如污染数据监控系统、环境污染预测系统等，这些应用软件引入了数据库、物联网等关键技术，有效地提升了环境污染防治信息化水平[1]。目前，环境污染信息平台集成的功能越来越多，经过多年的运行积累了海量的数据资源，这些数据中蕴含着有价值的知识信息，可以为人们提供环境污染防治的决策支撑[2]。因此，本文引入深度学习技术，构建一个数据加工和处理模型，提高环境污染平台的智能分析水平，具有一定的意义。

1环境污染平台功能分析

目前，环境污染平台经过多年的运行，集成的信息功能更多，不仅包括环境污染监控、环境污染预警、环境污染治理、环境污染影响评估等多个方面，还包括环境污染预测等功能。因此，本文对这些应用功能进行总结和归纳，将其划分为数据采集、数据传输和数据存储等功能，这样就可以实现环境污染数据的共享。（1）环境污染数据采集数据采集是环境污染平台的基础功能，人们可以在各个环境污染采集点部署传感器，比如硫化物传感器、二氧化碳传感器等，采集环境污染的各种成分数据，将这些数据通过物联网和互联网传输到服务器。（2）环境污染数据传输环境污染数据传输的方法很多，包括物联网、移动通信、光纤网络等。由于环境污染数据采集点分布的比较散乱，每一平方公里都有多个传感器，因此这些传感器可能分布于野外、水面、大气中，因此采集的数据传输就需要使用物联网和移动通信，将其从采集终端传输到服务器。服务器和各个电脑终端之间的传输则可以使用光纤网络，帮助人们掌握环境污染情况，数据传输需要保证高可靠性和高速性。（3）数据存储环境污染平台保存的数据种类非常多，时间久远，一般都需要保存数十年的环境污染数据，以便人们能够针对某一个低于的环境污染情况进行全方位的掌握，避免由于数据保存漏洞产生不全面的问题。因此，数据存储可以采用冗余的光纤阵列存储器，并且可以在不同的地域建设保存机房，实现数据安全存储。

2深度学习在环境污染平台数据分析中的应用

摘要：在区域经济分析中，由于分散化的数据库形式以及多源异构的数据类型，使得对区域经济数据的分析，难以获得令人满意的效果。基于区域经济特征，提出采用Multi-Agents分布式数据管理模式来构建区域经济分析的数据挖掘应用框架，通过XMLWebService技术和XML格式访问建立系统的四层结构体系，实现多数据库访问Agent来集中管理数据访问，并引入Microsoft时序算法和期望最大化算法进行异构采集和数据挖掘。采用C#语言开发区域经济数据分析系统，实现对不同数据库数据的采集、数据挖掘、结构展示，为用户提供跨数据库平台的数据共享环境。

关键词：区域经济；数据挖掘；Multi-Agents；分布式数据管理

区域经济作为国民经济的重要组成部分，是地区社会活动活力的主要体现［1］。由于区域经济在国民经济中扮演着重要的角色，区域经济是社会各领域重点关注和普遍研究的领域。中国作为一个地域、人口大国，经济发展内向程度高，经济系统及其复杂，不同部门、不同领域在日常经济活动中均产生大量经济数据，分散化的数据以不同格式、不同类型存在在各经济部门数据库中［2-4］。如何从多源异构数据寻找到有用的信息，为区域经济的发展提供数据支撑，成为函待解决的关键问题［5-7］。数据挖掘是从海量的、不完全、模糊的异构数据中提取隐藏在其中的有潜在价值的信息和知识过程［8］。目前，比较成熟的数据挖掘技术主要有遗传算法［9］、人工神经网络［10，11］、邻近搜索方法［12］等，通过在大量数据中提取隐含规则和信息，为区域经济的发展推进策略提供分类指导、分区推进的技术支持［13］。基于此，本研究根据区域经济系统的特点，提出一种基于Multi-Agents数据挖掘技术的区域经济系统，将数据挖掘算法应用于区域经济分析中，把握地区发展方向和进程，提高区域规划的及时性和有效性。

1Multi-Agents的区域经济分析

1.1Multi-Agents技术

Agent是能够感知环境、接收环境消息并作出反应，进而反作用环境中的一种实体［14］。在移动互联网数据挖掘中，将Agent看作是一种能在异构网络中有一台主机前移到另一台主机实现资源交互的程序。而Multi-Agents是通过多个Agent组成的集合，系统中各Agent根据具有的知识对外界刺激作出反应，并获取新的消息更新自身状态，通过消息获取和数据交互来完成任务。由于Multi-Agents系统的Agent都是相互独立的，各Agent间、Agent与环境间通过通讯、协商和协作共同完成系统数据的采集、传输、分析和评价［15］。Multi-Agents系统在异构、分布控制、解决多个关联性任务场合具有较高的可靠性，可动态对系统任务进行分解。根据区域经济系统的特点，结合数据挖掘系统结构，将Multi-Agents技术应用于区域经济系统，建立基于Multi-Agents的区域经济应用框架如图1所示。从Multi-Agents应用框架可以看出，整个系统被划分为了数据处理模块、挖掘挖掘引擎、模式评估、知识库系统4个部分。数据处理模块将区域经济数据库基础数据提取、过滤、转化为数据库要求数据文件。数据挖掘引擎包括关联规则、聚类算法等数据挖掘工具。模式评估根据知识库相关知识，对获得的结果评估。知识库中存取经济领域知识，将获得的数据评估结果与知识库相关领域比较，用以指导数据挖掘执行。Multi-Agents的区域经济数据挖掘通过分布在网络中的多个Agent完成各区域经济事务的数据服务，将各Agent挖掘信息汇总，与综合分析系统形成交互机制，分析区域经济现状成因、宏观调控有效性等，各Agent智能间采用联邦式协同挖掘机制［16］。

1.2Multi-Agents的数据处理

摘要：基于大数据的旅游分析平台是针对目前的旅游市场群体建立的多用途、全方位、一体化信息平台，充分运用新型互联网大数据资源优势，将以往数年的旅游数据进行整合，使游客对自己了解的旅游景点或者平台提供的热门景点有了更深层次的规划。该平台运用大数据，精确获取各种旅游相关数据信息，使旅游业的服务、管理和体验的智能化发展迅猛，推动旅游业发展，从而提高地区区域经济，促进区域经济转型。

关键词：大数据；数据挖掘；旅游业

一、引言

随着信息技术尤其是互联网的发展，人们生产数据的能力越来越强。旅游业是大数据应用前景最为广阔的行业之一，可通过对数据的处理，也已准确预知游客对自己了解的旅游景点或者平台提供的热门景点有了更深层次的规划，可以让游客享受到不一样的体验和享受。该平台结合自身优点，大大减少了游客在规划游玩景点时带来的烦恼，更加便捷地为游客提供信息资源服务。

二、研究背景

基于大数据的旅游分析平台是针对目前的旅游市场群体建立的多用途、全方位、一体化信息平台。在充分运用新型互联网大数据资源优势，将以往数年的数据进行整合，并且集中游客意见，对旅游者的旅游信息查询带来便捷。通过我们的平台可以使游客对自己了解的旅游景点或者平台提供的热门景点有了更深层次的规划，可以让游客享受到不一样的体验和享受。该平台结合自身优点，大大减少了游客在规划游玩景点时带来的烦恼，更加便捷地为游客提供信息资源服务。旅游行业有行业广、规模大、移动性强的特点，因此更加依赖大数据。本平台运用大数据，精确获取各种旅游相关数据信息，使旅游业的服务、管理和体验的智能化发展迅猛，推动旅游业发展，从而提高地区区域经济，促进区域经济转型。

三、需求分析

摘要：数字经济快速发展，深入到各行各业，在电子商务领域，商务数据价值巨大，而现在电子商务数据分析人才稀缺，或人才无法满足企业需要，在一定程度上也阻碍了高职电子商务相关专业的发展。认清电子商务数据分析的重要性，了解电子商务数据分析人才需求和教学现状，进行电子商务数据分析实训课程开发研究，包括：实训课程性质、实训课程目标、实训学习情境设定及教学设计、考核评价、教学方法等，提出了电子商务数据分析实训课程开发完善还需努力的方向，以促进电子商务相关专业的质量提升。

关键词：电子商务数据分析；实训课程；项目开发

数字经济发展迅速，各行业不断进行数字化转型，出现了大数据，数据中能蕴含许多有意义有价值的线索和信息，尤其在企业运作和商务应用方面。我国电子商务发展体量庞大，“互联网＋”的大趋势和后疫情时期，更加体现出了优势，跨境电商、直播电商等新业态新模式快速发展，电子商务向更高质量发展，更注重公平性与满足感。电子商务数据分析是贯穿整个电子商务相关企业运作必不可少的工作，电子商务相关岗位也都需要具备数据分析能力，而相应的电子商务数据分析人才却极其短缺。电子商务数据分析实训课程开发，利于院校适应行业企业最新变化，培养适应需求、具备一定数据分析实践能力的电商人才。

1电子商务数据分析的重要性

行业企业已经逐渐认识到了数据将是核心的生产要素，数字经济活跃，数据分析也会深刻影响行业企业的发展与创新改革。比如新零售行业，处于行业供应链前端的研发设计、原材料生产、装备制造等，做什么如何做怎样做等，要考虑处于供应链后端的分销、零售、广告营销、消费者的消费方式等，后端的数据逆向牵引前端，通过数据分析，消费方式逆向影响和牵引生产方式。随着数字经济的深入发展，数据分析能力非常重要，会成为互联网从业者必备的技能［1］。数据存在于电子商务的整个链条中，包括电子商务商品采购、视觉设计、网店销售、营销推广、客户服务、物流管理等，商家通过数据调整发展思路、运营方向和竞争策略等。电子商务数据分析是电子商务相关企业的各工作岗位都要求的最为核心的能力，比如：商品采购中的市场调研、产品分析；视觉设计中的视觉营销数据分析；网店销售中的制定商品销售策略；营销推广中的推广数据分析；客服工作中的客户画像分析、客户服务数据分析；物流管理中的数据收集和统计分析等［2］。

2电子商务数据分析人才需求现状

当今经济社会瞬息万变，电商相关企业需要素质高、业务技能强的复合型电子商务数据分析专业人才，具备丰富的知识与完整的技能结构，能灵活应用电子商务数据分析方法与技能，去解决电子商务业务相关问题。特别在产品和运营岗位，数据分析是必备的能力。而高职院校所输出的电子商务人才，在电子商务具体业务如网店搭建、产品信息化、客户服务方面相对较好，但数据分析能力普遍偏弱，也从一定程度上限制了毕业生的职业上升空间。所以，适应行业企业需要的电子商务数据分析人才缺口巨大。现有电子商务数据分析人才，普遍存在三个方面的瓶颈问题，一是数据分析工具使用不熟练，所掌握的工具处理能力无法应对大量的数据处理。二是会做图表但分析能力差，花费了大量的时间去收集和统计数据，但不擅长数据清洗、数据指标拆分和模型搭建，没有得出有效的结论。三是缺乏有效的引导，自行摸索或研究，很难解决实际问题，或者解决成效不明显［3］。

摘要：时代的不断发展，大数据技术的应用更为成熟与普遍，作为新的概念和思维方式大数据分析在品牌营销中发挥重要作用，市场营销、品牌营销的大数据时代真正到来。基于这样的时代背景，探讨大数据分析在品牌营销管理中的价值及具体的实施策略具有现实必要性。借助大数据分分析技术，实现消费需求的精准捕捉，实现消费群体的精准刻画，实现品牌营销的高品质化。

关键词：大数据分析；市场营销；品牌营销；应用价值

大数据分析技术是网络技术发展的产物，也在一定程度上扮演市场营销的风向标角色。大数据分析是对海量的，处理复杂的数据信息借助技术进行的特定分析，进一步明确分析目标，进行有效信息的挖掘与提取，作为市场营销的一大参考。在大数据分析技术的支持下，市场营销战略规划更契合消费者的消费诉求，更精准地捕捉市场发展的趋势与动向。在市场营销、品牌营销中我们必须加强大数据分析技术的应用。

一、大数据分析带来品牌营销的变革

（一）大数据分析突出消费者的中心性

大数据分析技术带来传统品牌营销的变革，消费者获得市场营销的主导权，消费者在消费时往往会根据搜索关键词搜索并综合对比分析，传统营销模式下的消费者关注的是商品价值，而大数据分析带来的是消费者对商品价值、消费体验价值的综合关注。对于企业来说，借助大数据分析技术可以有效了解消费者的消费特点、消费需求等，指导自身根据消费者的消费特性标签制定正确的消费策略，更好地满足其消费需求。社会的不断发展，消费者的消费诉求表达更为便捷，社交媒体、服务平台、网络投诉等，消费者借助这些渠道准确地表达个人诉求，而这些数据的汇总分析可以帮助企业明确消费者的聚焦点，制定有效的营销策略。或者基于大数据分析成果进行产品的设计研发、性能改进。大数据分析应用于品牌营销突出的是消费者的中心性。

（二）市场细致划分提升营销的精准度

摘要：随着我国综合实力的不断增强，大数据分析在企业中逐渐发挥着更大的作用。本文探析了大数据分析在供应链管理中的相关应用，论述了大数据的相关内容，具体从五个方面指出了大数据分析与供应链之间的关系，最后提出了大数据分析在供应链管理中应用的问题与现状，为相关研究者提供了理论参考依据。 

关键词：大数据分析；供应链管理；相关应用；大数据分析技术；大数据市场

随着大数据时代的到来，大数据分析与企业有着密不可分的联系，大数据分析在供应链管理中层层渗入，起到了至关重要的作用，供应链管理中运用大量的大数据分析技术，很好地促进了供应链的发展，从而为企业的高效发展注入了新动能。

1大数据的相关内容

1.1分析大数据

在这个信息公开的时代，我们每天都可以从外界获得大量的信息。但是随之而来的疑问也出现了，在这样庞大的数据中我们如何知道哪些信息是对我们有利的呢？在大数据时代，如何快速精确地获得有用信息成为迫在眉睫的问题。

1.2大数据分析在供应链管理中的重要作用

【摘要】文章通过对电力电缆大数据分析与实时检测，实现了集实时设备监视、运行分析决策、高效生产指挥于一体的功能，通过监测分析提高了城市化电缆网供电可靠性，通过信息化手段提升了整个电缆网运行管理水平。

【关键词】电力电缆；大数据分析；实时检测

随着国内城市化进程的持续推进，电力电缆在电网改造过程中作用愈发重要，但电缆线路的故障抢修和运行维护工作因为其自身的隐蔽性特点，对传统管理方式提出了严峻的考验，电力电缆大数据分析与实时检测采用创新的方式实现电缆网的精益化管理，是建设城市地下电网生产运行指挥的根本，对推进城市地下电网管理具有重要意义。

1研究背景

1.1城市发展面临新形势

城镇化进程推进加快、供给侧结构改革和高精尖经济结构构建，都需要国际一流的坚强智能电网作为支撑。城市重要客户多、供电质量要求高，目前政治供电常态化，客户几乎全部为电缆供电的方式，电缆专业在保障城市安全可靠供电中作用值得高度重视，为保障城市电网的安全可靠，提升电缆网管理水平刻不容缓。

1.2当前电缆网管理存在缺陷