大数据在农业发展中的运用论文通用 大数据在农业生产中的应用(九篇)
- 上传日期:2022-12-27 16:18:31 |
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在日常学习、工作或生活中,大家总少不了接触作文或者范文吧,通过文章可以把我们那些零零散散的思想,聚集在一块。范文书写有哪些要求呢?我们怎样才能写好一篇范文呢?这里我整理了一些优秀的范文,希望对大家有所帮助,下面我们就来了解一下吧。
推荐大数据在农业发展中的运用论文通用一
1.参与大数据分析,个性化推荐等系统的设计和开发;
2.负责数据挖掘及推荐系统相关模型、算法的设计与开发;
3.搭建高扩展高性能的数据分析模型库,作为数据分析团队的基础工具;
4.提供大数据,推荐,搜索等相关技术研究成果、产品技术平台设计;
希望具备的条件:
1.熟练unix/linux操作系统,熟悉掌握常用shell/python/perl等脚本工具;
2.对统计学和数据挖掘算法有较为深刻的理解,熟悉决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、svm、贝叶斯等数据挖掘算法
3.具备良好的业务挖掘和分析能力,能针对实际业务中的数据进行统计建模分析
推荐大数据在农业发展中的运用论文通用二
:随着我国互联网信息技术的不断发展,旅游行业也开始逐步运用大数据。事实证明,旅游行业采用大数据对客户以及相关的信息进行分析,可以有效地满足消费者各方面的需求,提升旅游企业在战略决策上的能力与效率。提高对大数据在旅游管理中的应用已经成为一种趋势。文章主要是研究大数据在旅游行业中的应用情况,为大数据在旅游行业中的发展提供相应的对策与建议,以推动大数据在旅游行业中的高效发展。
大数据;旅游管理;应用
(1)大数据对旅游行业的促进作用。随着信息技术的不断发展,人们的生活理念与生活方式出现了很大的改变,在市场上随处可见各种各样的信息,对这些信息进行收集整理,适当的归纳并进行分析,可以从中得到有效的发展经验,能够促进整个商品市场形成一个完整的体系。从事旅游行业的企业利用大数据进行分析能够发现企业存在的问题以及优势,能够生产出更加符合客户需求的产品,根据客户的需求生产出多样化、个性化的产品或者服务,进一步的提升自身价值。
(2)提高旅游行业服务质量。通过大数据全方位的分析整个旅游行业客户的具体信息,利用相关的软件进行建模运算能够得到有效的结果,再对信息进行推理分析,得到自身想要的数据。不仅能够推动整个旅游行业的发展,还能够让旅游景点及时按照部门或者是景区的布置加强公共服务体系的建设,从而满足消费者日趋多元化趋势的发展需求。能够对客户的服务进行一对一服务,让客户得到更加全面的服务,提高游客对旅游景点公共服务满意度。
(3)改善旅游行业经营管理。旅游企业利用旅游信息的挖掘以及具体的分析,能够对旅游行业进行有效的指导,对旅游景点的基础设施进行有效的管理。及时地了解客户的偏好以及特征,提升企业产品与服务的有效度,可以按照数据结果对企业运行情况进行具体的分析,还能够对运行结果进行全方位的监测,对旅游产品进行有效的掌握与管理,从而促进旅游行业的快速发展。
(4)更新营销策略。在我国传统的旅游行业中,大部分的旅游企业采取的营销策略都是比较单一的,而且其目标群体也比较模糊。所以,旅游企业很难按照市场的发展需求来对自身进行适当的转型与升级。利用大数据莒南县分析,能够让旅游企业充分的掌握客户的偏好,能够按照市场竞争的实际情况进行具体分析,并且还能够对消费者群体进行有效的划分。
(1)在旅游区的应用。大数据已逐步运用到旅游行业中,尤其是省级旅游局及5a级旅游景区,不断地结合企业自身的信息技术优势,当地政府积极开展旅游行业的开发,推动旅游产业的升级。利用大数据信息进行分析,还可以根据数据分析了解游客的偏好,为旅游企业发展提供对应的产品与服务。对大数据进行分析能够具体的了解到景区,相关的服务设施能够更受游客的喜欢。
(2)在旅游行业的定位。企业对大数据进行挖掘与分析,能够掌握客户的具体需求与偏好,通过具体的信息进行正确的战略部署,不仅能够推动企业自身的产品升级,还能够加快企业的创新与改革。将大数据运用在旅游行业中,能够推动旅游企业自身的市场定位,及时整理数据分析数据中的信息价值,能够通过数据信息对市场进行新的开拓,更进一步挖掘市场。利用市场信息的精准定位,推动旅游产业的快速发展。
(3)旅游市场的营销利器。如今互联网传播速度如此之快,通过对大数据进行分类整理,可以形成一个巨大的数据行业,从中能够得到整个市场的发展趋势以及相关信息。由于信息总量的上涨,可以有效地提升整个旅游市场的行业需求,能够推动旅游行业的有效发展。旅游行业通过大数据进行分析,还可以对市场的变化进行有效的应对。在越来越激烈的市场竞争中,可以更加准确的对自身的市场定位进行分析,进一步完善自身的产品定位,实现旅游行业的快速成长。
通过上述分析能够看到,随着信息时代的到来,大数据的不断发展。旅游行业通过对大数据进行数据整理与分析,可以更有效地提高整个旅游行业的升级与转型,为客户提供多样化的产品与服务。通过对旅游行业的不断更新与发展,能够及时地利用大数据对信息进行处理,以此来推动整个旅游行业的发展。
推荐大数据在农业发展中的运用论文通用三
职责:
1、 负责大中型项目、产品的数据库设计;
2、 负责制定较大数据库的存储架构,备份及恢复策略;
3、 指导和协助团队内其他成员,数据库编辑相关的规范和方法;
4、 负责已有项目的数据库性能调优;
5、 完成公司安排的其他数据库相关工作和任务。
任职条件:
1、大专及以上学历;
2、2年以上dba工作经验;
3、精通oracle的各种部署、查询、备份、恢复机制和方法,能根据业务实际制定相应的方案;
4、精通oracle数据库及数据库高级应用,能独立搭建rac集群,备份工具,数据库优化等,有大数据处理及管理经验;
5、熟悉mysql、sql数据库中的基础应用;
6、熟练使用unix/linux操作系统,熟悉常用shell工具,能独立编写数据库常用shell脚本;
7、有较强的上进心或进取心,性格随和,善于交流沟通,做事踏实肯干,能吃苦耐劳;
8、善于学习新技术,对新技术有较强的接受能力。
推荐大数据在农业发展中的运用论文通用四
职责:
1. 从海量数据中提取关键信息,挖掘有效用户特征。
2. 负责日常运维维护工作,监控数据特征,监控异常点。
3、参与设计开发模型、策略的监控报表,对于模型进行监控并可以跟进调优。
4、对业界的机器学习算法和应用有广泛了解并且能够跟踪最新进展。
5、上级交办的其他工作。
应聘要求:
1、统计、数学,计算机等专业本科以上学历,3年以上数据分析工作经验。
2、熟悉机器学习、分类算法等金融量化分析有一定研究。
3、熟练掌握sql、sas、python及相关统计进行分析的工具,coding能力较强, 有java和kettle语言编程经验的优先。
4、良好的沟通能力和团队合作精神,有一定的组织协调能力和较好的抗压能力;
5、对数据敏感,分析数据,抽象问题,对于把大数据和人工智能分析的结果能够应用到实际业务场景商业价值具有强烈的热情;
6、有消费金融行业数据分析从业经验或曾任职知名消费金融企业者优先。
推荐大数据在农业发展中的运用论文通用五
职责:
1、负责公司的大数据处理框架的研发设计工作,梳理可实现方案和技术规范;
2、开发、完善公司大数据平台;参与公司离线、实时大数据处理系统的设计、开发、测试及多个业务模块的自动化集成;
3、负责业务平台数据统计分析模块的设计与规划;
4、负责公司产品研发过程中的数据及存储设计;
5、带领和培养团队完成组织分解的目标;
任职要求:
1、统招本科及以上学历,计算机、软件工程相关专业,至少8年以上工作经验,5年以上大数据开发经验;
2、熟悉java、hadoop、hdfs、hive、hbase、spark、storm、flume等相关技术的基础架构
3、熟悉数据仓库,数据算法,分布式计算技术理论,具有大数据整体系统架构设计经验;
4、熟悉linux系统,熟练使用shell/perl/python脚本处理问题;
5、对深度学习框架(tensorflow)和机器学习(svm 随机深林贝叶斯等)有一定了解的优先;
6、能够组织项目开发组协同工作,包括团队沟通、计划、开发环境管理等
推荐大数据在农业发展中的运用论文通用六
职责:
1. 独立完成etl 需求分析、设计、开发及部署工作
2. 独立完成bi分析报表等应用的需求分析、模型设计、数据处理、报表开发等工作;
3. 配合开发经理完成bi分析报表等项目的过程管理、元数据管理、质量管理;
4. 完成实时大数据处理系统及批处理系统的架构设计及实现;
5、负责bi分析报表等应用的系统部署及运维
任职要求:
1. 计算机相关专业本科及以上学历,3年以上相关开发经验;
2. 精通主流关系型数据库,精通sql优化、etl问题定位,能够从模型设计层面做etl优化;
3. 精通etl架构的设计,精通bi/dw,精通数据仓库模型设计;
4. 熟悉hadoop、map/reduce的原理,能够选用合适的工具设计、编写hadoop的etl程序;
5. 熟悉shell/perl/python等脚本语言;
6. 熟悉kettle及sqoop; 精通元数据管理、数据质量分析和处理设计。
推荐大数据在农业发展中的运用论文通用七
去年的“云计算”炒得热火朝天的,今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间,各厂商都纷纷改旗换帜,推起“大数据”来了。于是乎,各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图,很真实地反映了现实中小企业云计算,大数据的现状。
不过话又还得说回来,《大数据时代》是本好书。
当然,很多it知名人士也大力推荐,写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前,对所谓大数据的概念基本上是一头雾水,虽则有了解关注过现在也比较火热的bi,觉得也差不多,可能就是更多的数据,更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后,感觉到之前的想法,只能算是中了一小半吧---巨量的数据,而另一前:着眼于数据关联性,而非数据精确性,或许才是大数据与现时bi最大的不同,不仅仅是方法,更多的时思想方法。不过坦白讲,到底是数据的关联性重佳,还是数据的精确性更好,还真的需要时间来检验一下,至少从现在的数据分析方法来论,更多的倾向于数据的精确性。看完此书,我心中的一些问题:
1.什么是大数据?
查了查百度百科,是这样定义的:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点:volume、velocity、variety、veracity--这个好像是ibm的定义吧。
以个人的观点来看:数据海量,存储海量都是大数据的基本原型吧。
2.大数据适合什么样的企业?
诚然,大数据的前提是海量的数据,只有拥有巨量的数据资源,方能从中查找出数据的关联性,才可以让通过
专业化的处理,让其为企业产生价值。针对电信运营,互联网应用这样海量用户的数据的大企业,也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件,但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店,估计数据也是少得可怜,5,能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商,用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。同样,在公共事业类的政府机构,大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据,似乎有点大题小作。书中说:大数据是企业竞争力。诚然,数据是一个企业的核心无形资源(利用得好的话),但是否所有的数据,或都换则方式说:所有的企业都以大数据为竞争力,是否真的合适么?是否在中小企业中,会显示得小题大做呢?
3.大数据带来的影响
当一波又一波的it技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候,你甚至都没有做好准备,你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网,云计算的推波助澜下,大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢?
1)预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇,表明通过大数据的应用,可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单,技术改变世界。
2)变革商业大数据所带来的商机,同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式,数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集,数据分析,数据生成的一条数据产业链产生。影响最大的,当然是it公司
3)变革思维书中所说:因为有海量的数据作基础,未来,我们可能更关注数据的相关,而非精细度。对这条,本人还是持保留意见的。
推荐大数据在农业发展中的运用论文通用八
职责:
负责制定数据质量标准、数据治理体系和流程
负责大数据基础平台及大数据分析的相关工作,深度理解公司产品业务方向和战略,负责数据采集、数据清洗、数据标签及数据建模;
深入理解业务运作逻辑,利用数据分析手段对业务运作进行数据监测、分析、统计,发现业务问题并提出行动建议;
对数据进行清洗,同时能应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型进行场景预测;
部门领导交代的其他事项。
任职资格:
1、本科以上学历,应用数学、统计学、计算机等和数据处理高度相关专业,3年及以上数据分析工作经验;
2、熟悉数据治理、数据标准、数据建模、主数据、元数据管理方法论,并有一定的项目经验;
3、根据特定的业务场景、分析需求,对业务数据进行提取、分析、挖掘、输出数据分析报告;
4、熟练使用至少2种数据分析工具(r、spss、matlab、sas、python、stata)及office软件(word/excel/ppt等)
5、熟悉hadoop生态环境,了解hbase、spark、kafka、storm、flink、flume的原理及使用
6、熟练使用tableau\python\r等工具,具有文本分析、大数据用户画像分析、标签处理相关工作经验者优先;
7、有政务大数据等相关工作经验者优先
8、具有较好的沟通协调能力、团队合作能力、文档编写能
推荐大数据在农业发展中的运用论文通用九
职责:
1.负责与客户沟通,准确把握客户需求,对业务数据进行梳理分析,输出优质分析报告,为管理层提供决策支持;
2.根据客户需求,结合公司数据挖掘工具对数据进行分析、挖掘,并输出相关分析报告;
3.深入业务,理解业务运作逻辑,利用数据分析手段,发现业务问题并提出行动建议;
4.对业务运作进行数据监测、分析、统计,持续改进产品与运营策略;
5. 对数据进行清洗,同时能应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型进行场景预测;
6.对文本数据进行分析,建立标签,对标签处理及持续优化;
7.部门领导交代的其他事项。
任职要求:
1.本科以上学历,应用数学、统计学、计算机等和数据处理高度相关专业,3年及以上数据分析工作经验;
2.对数据敏感,具有较强结构化思维、逻辑思维能力,对数据敏感,具备优秀的信息整合和分析能力,能够形成清晰的业务观点和前瞻判断;
3.熟练应用python、r等工具进行数据清洗,具有文本分析,大数据用户画像分析、标签处理、优化相关工作经验者优先;
4.熟练使用至少3种数据分析工具(excel、r、spss、python等);
5.熟悉机器学习算法,如回归、聚类、分类、神经网络、自然语言处理等,有应用算法数据建模经验(3年以上)相关工作经验者优先;
6.工作细致、专业、严谨,追求工作结果的准确及过程的高效;有支撑运营商或政府机构相关经验者优先;
7.为人诚信正直、有责任心、良好的沟通协调能力,能承受工作压力,具备独立开展分析工作能力;
8.自我驱动,能够独立推动问题解决。
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