煤炭工业

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基于文本挖掘的煤炭工业政策演变及反思
利用社会网络分析和对应分析等文本挖掘、统计分析方法,研究了1996-2016年间煤炭工业"五年规划"文本的特征和趋势。分析揭示了不同"五年规划"文本中高频词的差异和相似性,以及政策关注的方向和重点。研究结果显示,煤炭工业政策正从粗放式发展向集约化、高效、清洁、绿色发展转变。
基于Hadoop的煤炭销售OLAP分析系统
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。
Apriori算法在煤炭电子商务应用
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。
基于决策树方法的煤炭物流客户分析
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。
工业数据采集产业深度解析
权威解读:中国电信 & 中国信通院联合发布工业数据采集产业研究报告 该报告由中国电信集团公司和中国信息通信研究院强强联手,深入剖析工业数据采集产业现状、发展趋势和未来前景,为相关企业和机构提供决策参考。 报告核心内容: 工业数据采集技术发展历程与现状 工业数据采集产业链结构及关键环节 工业数据采集应用场景及典型案例 工业数据采集产业发展趋势与挑战 工业数据采集产业政策环境及建议 洞察产业先机,把握发展脉搏,尽在本报告。
煤炭企业信息化人力管理系统
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。
中国煤炭资源勘查与开发情况分析
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。
工业大数据分析实例
利用物联网数据服务平台,挖掘工业大数据,通过数据挖掘技术发现工业生产中的模式和趋势,实现优化生产、提高效率。
2017工业大数据发展报告
这份报告深入探讨了2017年工业大数据领域的现状与趋势。它分析了工业大数据的应用场景、关键技术以及发展挑战,并为企业如何利用工业大数据提升效率、优化流程提供了宝贵的见解。
Matlab工业基础教程详解
这个教程完全由PPT格式组成,适合初学者。