数据驱动企业的数据架构.pdf

业务元数据是未来元数据管理的关键。在数据爆炸式增长的今天，企业需要加强对业务元数据的管理。基于本体和自动化技术，企业可以有效管理和利用业务元数据，并将其以服务的形式提供给业务人员，从而提高数据的使用效率。

企业选址模块基于移动互联网，利用大数据技术为企业提供精准的选址方案。通过分析海量数据，例如餐饮行业数据：火锅、川菜、粤菜、面包甜点、本帮江浙菜、鲁菜、东南亚菜等，以及知名品牌数据：海底捞、小肥羊、小天鹅、德庄火锅等，帮助企业洞察市场趋势，找到最佳选址位置，助力企业经营发展。

matlab cusum代码数据驱动的应用通过分析数据集来找出其内在特征。四个ipython笔记本： oxy提供了对数据的标准分析（未发现变化点），而multiple_changepoint则通过两种不同方法进行多变点检测，突出了变化点检测方法的差异。averaged_signal对超过8个信号平均值的执行窗口进行优化。Matlab笔记本oxy.mat通过调用matlab函数cusum_padding.m计算均值的cusum，并使用函数cusum_covariance.m计算协方差的变化。脚本mat2python.py可将数据从.mat加载到numpy数组中。数据文件夹包含下载的数据集，适用于

matlab数据驱动配置开发。演示“使用matlab进行数据驱动拟合”网络研讨会的代码和数据集。

通过数据挖掘、数据分析和机器学习技术，精准定位佛罗里达州迈阿密最适合开设餐厅的区域。

习惯性违章的问题，老电力人都懂——说白了就是安全观念根深蒂固地松散。违章作业、违章指挥、违章装置、违章管理四大元凶，搞不好直接就出事。文章开头就三板斧：明确、提升、树立，听起来老生常谈，但真落到一线，能做到的企业没几个。 违章这块，不光靠喊口号。像文章里提到的“80%的事故源于违章”，这不是随口说说，是多年事故数据得出的。数据驱动的安全体系，现在挺多电力单位都在尝试。你要是搞安全信息化系统，这思路可以借鉴下。 顺便推荐几个实用案例，像 Spark 违章信息 的用法，还挺适合搞大数据的项目，代码量也不大，性能也还不错。你还可以看看 电力调度内网安全监控 的文章，平台建设这块写得蛮实在。 如果你在

仿真数据质量评估：元数据驱动的方法 利用元数据进行仿真数据质量评估，可以有效地揭示数据背后的生成过程、约束条件和潜在偏差。通过分析元数据，可以对仿真数据的准确性、可靠性、一致性和适用性进行更深入的理解和评估。这种方法可以帮助研究人员更好地利用仿真数据进行分析和决策，提高仿真结果的可信度和实用价值。

数据驱动产品设计 产品设计可以利用数据挖掘的多种技术，例如： 分类： 识别数据所属类别，例如用户画像。 估计： 预测数值目标变量，例如用户生命周期价值。 预测： 预判未来趋势，例如产品销量预测。 数据分组： 发现数据项之间的关联规则，例如推荐系统中的“买了又买”。 聚类： 将数据划分到不同群体，例如用户细分。 描述： 总结数据的典型特征，例如用户行为模式分析。 通过复杂的数据挖掘技术，可以深入挖掘数据价值，为产品设计提供更精准、更科学的决策依据。

数据分析的体系结构，涵盖当前BI市场产品分析、企业数据分析应用的关键要点和案例介绍，为企业实施BI和数据分析提供参考指南。