古物掠夺风险评估：基于拍卖数据的量化分析

软件项目中需求演化频繁，对项目成功与否有重要影响。准确估算需求变更对项目的影响，能有效降低项目失败风险。如何量化新增需求的影响尤为关键。提出一种基于数据挖掘的方法，通过对新增需求与已有需求进行聚类分析，能够较为准确地预测新增需求将导致的代码量变化。

传统的矿井火灾评价方法过于依赖专家经验，缺乏客观性和系统性。本研究通过分析35起矿井火灾事故案例，确定了煤层自燃等级、人员素质、通风管理、消防系统、安全管理、可燃物管理和设备防爆等7个影响火灾风险的关键因素。利用层次分析法建立权重模型，并结合数据处理对矿井火灾安全等级进行评估，为制定火灾预防和控制策略提供科学依据。

此脚本计算和分析以下系统风险度量：组件测量如Kritzman等人的AR（吸收率）(2010)，Allen等人的CATFIN (2012)，Kinlaw & Turkington (2012)的CS（相关意外），以及Kritzman & Li (2010)的TI（湍流指数）。此外，还包括主成分分析连通性措施如DCI（动态因果指数）、CIO（“进出”连接）、CIOO（“进出-其他”连接），以及网络中心性指标如介数、度数、接近度、聚类。

科技成果转化是连接科技创新与经济发展的桥梁，对促进区域经济发展和提升产业竞争力至关重要。为探究安徽省科技成果转化政策的演进规律及特征，本研究采用政策统计分析和多维分析方法，以 2001 年至 2018 年安徽省发布的 101 项科技成果转化政策文本为样本，对其时间分布、政策类型、决策主体布局以及政策工具运用等方面进行了系统分析。研究发现，安徽省科技成果转化政策在时间上呈现阶段性特征，在政策类型上涵盖了供给侧、需求侧以及环境优化等多个方面，决策主体呈现多元化趋势，政策工具运用也日趋多样化。基于以上分析，本研究揭示了安徽省科技成果转化政策演进过程中存在的问题，并提出了相应的政策建议，以期为安徽省未来科技成果转化政策的优化和完善提供参考。

优化Spark性能- 分配更多资源- 调节任务并行度- 持久化公用RDD- 广播大变量- 使用Kryo序列化

基于大数据的风险控制理念、体系架构、模型与策略，以及核心模块详细阐述。

车辆在轨道上的扭矩分析及优化方法，使用MATLAB进行开发和可视化。

基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高，车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高，车险出险频率越高的趋势，但存在一定波动性。 分析结果表明，2 公里可能是区分风险的一个临界值，但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子，故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力，但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析，因此最终选择后者用于构建预测模型。 速度相关因子分析 平均速度标准差 分析结果显示，平均速度标准差与车险出险频率之间的关系并不显著，难以解释其趋势。 因此，本次建模不考虑平均速度标准差这一因子。 分平均速度行程数 将行程平均速度划分为 0-15 千米/时、15-25 千米/时、25-40 千米/时、40-80 千米/时等区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。

商务大数据分析过程中可能面临的潜在风险及其归属问题，是关键的考量因素。