能效评估

东方国信：大数据助力联合利华提升能效 东方国信，作为中国大数据领域的领军企业，凭借其自主研发的技术和丰富的行业经验，为全球众多客户提供大数据产品与服务。其业务范围涵盖商业智能、客户关系管理、能效管理、数据库以及大数据解决方案等，服务领域涉及通信、金融、智慧城市、公共安全等多个行业。 东方国信旗下全资子公司科托帕希，专注于为全球工业客户提供能效管理大数据服务，涵盖软硬件安装、调试和管理等环节，帮助客户实现节能降耗的目标。其核心产品Strata能效管理软件，基于先进的工业大数据、网络通讯和云存储技术，实时采集工业现场数据，并进行分析和优化，助力企业提升能源使用效率。

通过分析电动汽车群体的响应能力，构建了一个考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型。该模型包含有功和无功响应能力的电动汽车车网互动模型，基于用户响应特性提出补偿电价下的用户参与度模型。模型中定义了能效电厂的响应能力、储能能力和价格响应成本，为电网调度提供依据。仿真验证表明，该模型有效地模拟了能效电厂的响应和储能特性，补偿电价影响着价格响应特性。

评估考试试卷质量的关键在于分析其难度、信度和效度，这些因素直接影响试卷的优劣。难度反映了考生面对试题时的挑战程度，信度则关注试卷结果的稳定性和一致性，而效度则评估试卷是否能有效衡量学生所需的能力和知识。通过深入分析这些要素，可以客观地评判出试卷的质量，为教育评估提供可靠依据。

基于能效优化的 Macro/Femtocell 异构网络子载波分配 能量效率(EE)已成为衡量网络性能的重要指标，最大化网络能效也成为通信技术领域的热点研究方向。针对 Macro/Femtocell 异构网络，如何进行子载波分配以提升能量效率是一个关键问题。

以跨行业数据挖掘过程标准 (CRISP-DM) 六个阶段为基础，构建电力决策支持系统数据挖掘流程。并针对电力决策支持的不同应用领域，如安全稳定性评估、电力负荷预测、电力系统故障分析和电力营销策略支持等，选择合适的数据挖掘算法进行应用分析。

本研究通过分析脂肪族醛酮的分子结构特征及其沸点（BP）、摩尔折射率（MR）与拓扑结构参数间的关系，应用键连接矩阵特征根（SX1Q-I，SX1cc）、立体效应指数（SUij）等参数，利用多元线性回归（MLR）方法建立了88种醛酮化合物的定量构效关系（QSPR）模型。回归方程的相关系数均大于0.99，准确解释了各参数对化合物性质的影响。统计分析结果验证了模型的适用性。

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数据挖掘技术正在为电信CRM系统带来革新，其应用涵盖以下几个关键方面： 客户获取：精准识别潜在客户，提高营销活动转化率。 交叉销售：基于客户已有产品和服务，挖掘潜在需求，推荐相关产品或服务，提升客户价值。 客户保持：通过分析客户行为，识别流失风险，采取针对性措施提高客户留存率。 一对一营销：根据客户个性化需求，定制专属营销方案，提升客户满意度和忠诚度。

精确营销实施 - techpackage.net - 数据挖掘技术及应用 精准营销的成功实施离不开数据挖掘技术的支持。通过数据挖掘，企业可以构建精准营销的基础，包括： 确定目标客户群体 进行数据准备和清洗 建立预测模型 对模型进行检验和评估 研究思路 利用数据挖掘技术实施精准营销，需要遵循以下研究思路： 构建数据仓库: 整合企业内外部数据，建立统一的数据平台。 效益评估: 对数据挖掘项目进行可行性和效益评估。 方案设计: 制定详细的数据挖掘方案，包括数据分析方法、模型选择等。 实施方案: 根据方案进行数据挖掘模型的开发和部署。 发现机会: 利用数据挖掘结果，识别潜在客户、优化营销策略。 精确营销案例 本部分将介绍一些利用数据挖掘构建精准营销基础的案例，例如如何利用数据仓库进行客户细分、如何通过模型预测客户流失等等。