陕西煤炭

为了研究陕西省煤炭中氟的分布情况及其赋存状态，对该省7个地市的146家煤炭企业生产的煤炭产品进行了详细的取样检测。研究中介绍了陕西煤田的地理分布和样品采集点的设置，依据GB/T 4633—2014标准，采用高温燃烧水解-氟离子选择电极法对148批次样品进行了氟含量测定。结果显示，陕西省煤炭中氟的含量分布范围在16 μg/g～412 μg/g之间，平均值为123 μg/g。此外，通过对氟含量与灰分、全硫、磷、砷、氯、汞等元素的相关性分析发现，氟主要以无机矿物形式存在于陕西煤炭中，与磷和砷含量存在一定相关性，而与氯和汞的含量关系不显著。

针对煤炭销售数据体量庞大但信息密度低下的问题，基于Hadoop平台构建了一套OLAP煤炭销售数据分析系统。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理，构建Hive分布式数据仓库，并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析。以销售量统计为例，实现了对销售量信息多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析，并以直观的多角度形式展示数据分析结果，从而实现对煤炭销售数据的快速、准确分析。

对陕西省2000-2009年国内科技论文进行统计分析 涵盖论文总数、学科分布、引证情况、机构分布、高引论文、热点论文 对比全国排名 统计科技期刊发文、被引、篇均被引值 客观反映陕西省科技论文学术水平

大数据为乡村旅游提供了新的发展机遇，利用新媒体平台可以更好地推广陕西科普知识，提升旅游体验。

数据库技术发展推动了数据挖掘技术在电子商务中的运用。 Apriori算法可以挖掘频繁项集，从煤炭电子商务Web数据库中提取指导营销策略的数据。此外，数据挖掘还包含模式、关联、预测、评估和聚类等技术手段。

煤炭行业的大数据真是越来越卷了，煤炭大数据研究及发展方向这篇资源还蛮系统的。来源、特征、应用、平台化发展，一个个讲得清清楚楚，读下来思路挺清晰的。像你要搞煤炭数据平台建设，这里提的几个问题扎心：数据共享难、数据质量参差、安全性堪忧，还有专业人才不好招。这些我也踩过坑，是真的。而且它还讲了怎么破局，比如你得先做顶层设计，再把数据标准理顺，平台框架也别乱搭——推荐搭个像CDH那样的，稳定性还不错。对了，配套的资源也挺全的：从大数据平台方案到开发培训都有，你可以挑着看。不懂平台框架的还可以看看技术详解那篇，写得还蛮细。如果你准备动手做煤炭数据平台，建议你先把这份内容啃一遍，尤其是标准体系和数据共享部

随着自动柜员机（ATM）的普及，如何优化其部署以提高利用率成为重要课题。运用数据挖掘和决策树ID3算法，分析现有ATM部署区域，识别高利用率区域特征，构建ATM选址模型，为金融机构提供高效ATM部署参考。

综合先前对煤炭资源的定性分析结果，以累计探获、保有、预测及尚未利用资源量为依据，通过统计分析中国各省区的煤炭资源勘查程度和开发程度指数，评估了其勘查与开发情况。研究结果显示，中国煤炭资源的勘查程度东部高于西部，北部高于南部，而开发程度则东部相对较高，西部偏低，南北差异不显著。特别是蒙东、晋陕蒙宁和北疆等地区未来具备较广泛的勘查开发潜力。

煤炭企业信息化人力资源管理系统基于B/S结构模型，应用决策支持理论，对人才管理进行信息化改造，提升企业竞争力。

研究煤炭行业“三矿”（矿城、矿企、矿工）发展阶段下的矛盾问题，通过分析职工数据和调研融入度，探索协同发展内在机制，为高质量发展提供理论和经验支撑。