xx 大学 智慧化校园数据挖掘建设方案 目录 一、项目背景.................................................................................................................................. 1 1. 国家政策........................... ...................................................................................... 7 3. 构建学校数据挖掘系统和分析展示平台...........................................................................7 四、总体规划...... ............................12 1. 数据挖掘存储平台............................................................................................................12 2. 数据挖掘分析展示平台................................

背景与挖掘目标 2 文本预处理及基础特征提取 3 词向量及特征提取 4 深度学习特征提取 5 集成学习建模 大数掘挖掘专家 2 目 录 3 背景与挖掘目标 智能客服场景一 大数掘挖掘专家 背景与挖掘目标 智能客服场景一 大数掘挖掘专家 4 背景与挖掘目标 智能客服场景二 大数掘挖掘专家 5 智能客服描述 > 目前常用的智能客服应用的原理是 ：先建立好标准问题 -- 答案库 ，每个标准问题都对应一个标准回答；当 ，让客户在与客服机器人交流的过程中有更便捷的体验。 背景与挖掘目标 大数掘挖掘专家 6 背景与挖掘目标 案例数据 大数掘挖掘专家 7 案例目标 > 根据提供的客服应用场景数据 ，建立文本相似度计算模型 ，对客服数据中的客户提问和标准问题是否相关 联做判断 ，返回相应结果以支持后续智能客服场景应用。 背景与挖掘目标 大数掘挖掘专家 8 案例流程 > 1 、文本预处理工作 ，包括分词、去停用词、近义词及错词处理

2022 Natural Gas: Leading the Damage Prevention Industry 哪些技术进步有助于减少天然气行业的损失？ 5. 挖掘 5.1 呼叫设施定位请求 5.2 白线 5.3 定位参考编号 5.4 预挖掘会议 5.5 设施重新安置 5.6 单独的定位请求 5.7 一次呼叫接入 （ 24/7 ） 5.8 积极回应 5.9 设施所有者 / 运营商未能回应 5.10 找到验证 标记保存 5.27 回填 5.28 竣工文件 5.29 非开挖挖掘 5.30 与相邻设施的紧急协调 5.31 提供地下设施地点不收取任何费用 5.32 真空开挖 5.33 设施所有者在挖掘期间提供监控 完整性管理 - 防第三方损害 5.18 挖掘观察员 5.19 挖掘容忍区 5.20 容忍区内的挖掘 5.21 不明设施 5.22 暴露设施保护 5.23 查找请求更新 紧急人员通知 5.26 紧急开挖 DAe AN VD SHo 增强积极响应 定位请求信息， 设施图， 照片和虚 拟清单 软挖掘工具 真空挖掘和水力挖掘 移动挖掘机应用程序 地理围栏 地理围栏， 使电子设备 GPS 和数字测绘技术 挖掘区域电子白线 挖掘设备上集成 GPS 预测分析工具 使用移动设备 其他先进技术 空中巡查 ， 包括 无人驾驶飞机 PE 管定位技术 o 声学定位技术

置于盒中为死棋， 置于局中才主动”， 智能化、高效能、自学习是未来风险决策的提升方向 金融风险决策的趋势及变化 • 基于数据湖、数据 仓库的数据链路，落 表后进行准实时、离 线分析 “ 热挖掘、实时用”， 数据需要完成知识萃 取与实时应用才能更 好的产出价值 策略转变 从“被动防范”转向“主动防御” • 以机器学习、时序分析、 人工智能开展动态风险管理 的“模型对抗” 技术迭代 估 知 识 推 理 知 识 融 合 知识挖掘 知识应用 NLP OCR 识 别 语音识别 知识抽取 指 代 消 解 实 体 消 歧 半结构化数据 结构化数据 非结构化 富文本数据 调用通用 AI 能力 实 体 抽 取 属 性 抽 取 关 系 抽 取 事 件 抽 取 知识加工 关键词 提取 解析器 视频识别 知识抽取与因子挖掘 画像、报告 代理智能体 多模态 催收记录 • 客户交互记 录 • 交易流水数据 • 消 费流水 • POS 转账行为 • 规则挖掘 通过大模型技 o 推荐指 标 和规则， 提供语义化的策略建议 指 标 挖掘 通过大模型技 o 挖掘并生成指 标逻 辑，自动评 估 指 标 效果 AI 挖掘实验室 以智能化驱动、工具化落地为核心设计理念，兼顾效率、精度 与可解释性，为风控团队构建更快、更准、更闭环的策略优化

我们如何做智能客服？ 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 5 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 6 问题挖掘 知 识 管 理 系 统 客服工单 政策法规 职能部门 知识库 知识图谱 知识生产流程 知识质检 2019 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 8 如何 / 怎么 + 【事件动词】 + 【实体词】 < 实体，属性，属性值 > < 实体， 关系， 实体 > 知识的挖掘 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 9 示例 entity type property 什么是房源录入 ? 房源录入 what 定义 怎么提取公积金 ? 不动产 ep 抵押登记 如何判断暂真房源和强 疲房源 ? 暂真房源 强疲房源 which 区别 为什么备案经纪人需要 是本店的 ? 备案 经纪人 需要 本店 why 为什么 知识的挖掘 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 10 用户问题数据分布 8% 3% 22% 工具使用 知识咨询 闲聊型 其 它

25 .1 分布式计算框架 25 .2 内存计算框架 25 .3 流式计算框架 26 .4 分析引擎 26 .4.1 垂直搜索 26 .4.2 信息挖掘 27 .4.3 数据比对 27 .5 人工智能 27 第 6 章 数 据 管 理 29 . 29 .1 数据集成监管 29 39 .5 提供数据资源共享服务 40 第 8 章 数 据 应 用 与 可 视 化 41 . 41 .1 综合查询系统 41 .2 大数据分析挖掘工具 42 .2.1 超级档案 42 .2.2 大数据碰撞比对工具 42 .2.3 风险预测分析 43 第1章项目概述 .1 建设背景 数据是国家基础性战略资源，是 度低、标准不统一的存储状况，并按照大数据技术存储架构实现各类数据 资源的分类存储，满足数据资源深度挖掘应用分析需要。 （4） 应用接口服务。深化数据资源服务总线建设，依托服务总线开发数据查 询、比对、分析等多种类型应用服务接口，面向业务提供可定制、个性化 的数据资源服务，解决部门间信息资源的交互共享、数据复用等问题。 （5） 示范应用建设。利用大数据技术在海量数据挖掘、分析研判等方面的技 术优势，建立大数据技术的搜索引擎、可视化关系分析、多维度统计分

中南的后裔 指导教师：张海波 成 员：万文娇 孔慧琳 魏羽璠 黄 菡 智能手环使用现状及产品发展分析报告 ——基于电商平台消费者购买评价的文本挖掘与武汉市的抽样调查 I 摘要 随着人工智能技术不断取得新的突破，一系列智能生活硬件逐步走进普通大 众的日常生活中。智能手环凭借入门级的售价和产品方案的标准化，市场渗透率 在智能可穿戴设备领域中一马当先，远远超过智能手表、智能眼镜等其他产品。 策略？针对第一个问题， 我们通过抓取电商平台评论文本，使用大数据挖掘的 方法，了解消费者对产品的好评度以及关注点。针对第二个问题，通过实地调查 的方式，结合现有用户使用情况和非用户潜在价值，对智能手环未来发展策略提 出有针对性的可取建议。 考虑到在当今的移动互联网时代，通过电商平台进行网络购物已成为人们生 活中一种普遍的消费方式。利用文本挖掘的方法通过爬取天猫平台和京东平台上， 小米手环的全部可抓取评论数据，共计 小米手环的全部可抓取评论数据，共计 468100 条。经过数据清洗后，使用中文 分词、构建语义网络与 LDA 主题模型等算法和模型，实现对文本评论数据的情 感倾向性判断以及所隐藏信息的挖掘与分析，以有效、准确的从互联网电商评论 数据中分析出消费者对小米手环的好评度、关注点以及抱怨点，对小米手环的功 能、优缺点进行初步的评价，为线下问卷调查提供方向和思路。 在问卷调查实施中，我们进行了试调查和正式调查两轮调查。在正式调查中，

，智慧 支撑平台。 环保大数据发展面临的问题： 一是大量的历史数据，其真实性、准确性都很低，不同部门间的数据存在很多差异、矛 盾，基础数据需要清理、净化； 二是从事数据挖掘、分析的专业人才极度短缺，大数据深度挖掘分析工作仍面临极大挑 战； 三是各类环境要素的前端感知设备投入不足，监测点位数量很少，数据采集的广度和深 度不够，数据获取的覆盖度和动态性均满足不了实际管理需要； 四是环 量数据收集起来并存储于设备上。为了获 取更多更准的数据，大数据收集的时间频度要大一些，尽可能收集全面的数据，而非样本数 据。 第二，大数据的分析。通过大数据技术从大量结构化和非结构化的数据中，挖掘、分 析、攫取出有用的信息，这是对传统数据分析方法的极大扩充。 第三，大数据的应用。大数据应用的根本是预测。政府、环保机构等相关决策人员，需 要一种更科学的思维方式和一套更完美的解决方案，建立相关数据分析模型，寻找相关性， 掘为环评审批提供了新的提升路径。大数据挖掘技术可以从庞大的数据库中找到相关性显著 的关键指标，并对环保大数据进行深度智能分析、建模以及环境承 载能力分析等， 为决策者提 供有效的信息支撑。未来对大数据的挖掘分析还将应用到大气 、河流、固废管理等环保领域， 对 大气环境、水质健康、固废处置、污染排放等提供更及时、更准确、更科学、 更多维的预 测。同时也必须意识到，即使在大数据时代，对大数据的挖掘开发利用也仅提供了一种环境问

号厂房，业内灯塔工厂先驱 ............................................................................ 7 大数据整合形成挖掘机指数，调节生产节奏，改进产品设计，提升服务效率 ...... 8 局部智能迈向全面智能，灯塔工厂软件系统升级，形成统一管理平台 ................. 9 树根互联对外赋能，为中国制造业打造世界级工业互联网平台 .... 12 图 11：三一重工设备互联系统实时监控每台设备开工状况 ........................................ 14 图 12：三一重工的设备开工率形成挖掘机指数 ......................................................... 14 图 13：三一重工的存货周转天数近年来持续下降 ......... ......................................... 20 图 29：三一重工在国内市场的挖掘机市占率快速提升 ............................................... 21 图 30：2020 年国内挖掘机市场三一重工市占率第一.................................................

在数智化层面，流程治理借助自动化与智能化技术，实现对业 务流程的深度优化与资源精细化管理。引入业务流程管理（BPM）构 建流程标准化框架，通过建模、部署、执行、监控全生命周期管理 实现流程体系的系统化重构；引入流程挖掘技术，通过一致性分析、 根因分析、异常检测、流程仿真和预测等手段，跟踪和分析流程执 行情况，精准识别瓶颈、风险与异常点，及时做出调整与优化。应 用机器人流程自动化（RPA）技术，对重复性规则化的流程任务实现 《数据驱动的企业流程数智化路径与实践（2025）》 8 从时间特性看，流程数据可分为实时数据与历史数据。实时流 程数据支撑对流程状态的即时监控与动态干预，是实现“事中管理” 的基础；历史流程数据则是支持数据挖掘、模型训练、知识沉淀的 主要数据，对流程执行效果进行复盘分析与评估优化。 从数据状态看，流程数据可划分为静态数据与动态数据。静态 流程数据通常为流程设计阶段形成的规范性资料，如流程图、操作 中国联通 联 《数据驱动的企业流程数智化路径与实践（2025）》 10 实现高质量发展的关键支撑。 (一)数智化流程治理的基石 流程数据为流程治理提供基础性数据资源，高质量的流程数据 是发挥流程挖掘效果、推动流程智能化的基础和先决条件。流程数 据是企业真实业务活动的数字映射，记录了流程运行的路径轨迹、 参与角色、时间节点与行为逻辑。依托流程数据，企业能够还原完 整的流程执行链条，实现从宏观梳理到微观洞察的全面覆盖。同时，