简介：摘要：本文旨在从投资工作中的计划管理与工程管理视角出发，深入剖析提升统计数据质量、防范统计造假的策略及其实际效果。文章梳理了投资领域统计数据质量管理面临的问题，包括计划管理与统计管理的不协同、工程数据的完整性缺失等。提出针对性的解决方案，包括强化统计法规的执行、优化数据收集与处理流程、加强全员统计素养培训等。通过评估实施效果，展现了这些措施对提升统计数据质量、防范统计造假的积极成效。

简介：

简介：摘要：随着信息技术的快速发展，大数据、人工智能等技术逐渐渗透到各个行业中。大模型作为人工智能领域的关键技术之一，对于数据的处理和分析具有极高的价值。而数据治理则是确保数据质量、安全性和合规性的重要手段。本文旨在探讨大模型与数据治理的关键技术，并分析二者之间的相互作用和影响。

简介：摘要：由于信息技术的飞速进步，大数据、人工智能等技术也渐渐地应用到了各个行业当中，而大模型是人工智能领域的重点技术之一，能够给数据的处理与分析提供大量价值，数据治理成为了保障数据质量、安全性与规范性的关键形式。本文旨在探讨大模型与数据治理的关键技术，并分析二者之间的相互作用和影响。

简介：摘要：本文研究了农村供水工程信息管理和数据库建设的重要性及其对农村供水系统的影响。农村供水工程的信息管理和数据库建设是实现高效、可持续的供水服务的关键要素。通过建立完善的信息管理系统和数据库，可以实现对农村供水工程各项数据的集中管理、及时更新和准确查询，提高运维效率，降低故障率，并为农村供水系统的规划、设计和决策提供科学依据。本文以提升农村供水工程管理水平和服务质量为主论点，探讨了农村供水工程信息管理和数据库建设的重要性，并提出了相关策略和建议，为农村供水工程的可持续发展提供有益借鉴。

简介：摘要：随着我国信息化技术的快速发展，给人们的生活带来了便捷。文章利用已有信息管理系统建设数据库，加强农村供水工程管理，实现供水、排水系统全面预警监控，推进数据资源整合利用，提高信息管理系统运行效率，用信息化管理系统和大数据应用体系支撑自治区农村供水工程管理逐步走向标准化、精细化、协同化与信息化。

简介：摘要:本文旨在深入剖析我国车联网网络安全和数据安全面临的风险。首先介绍车联网发展现状，接着分别从网络安全和数据安全的角度出发，详细分析车联网可能面临的多种风险，包括网络攻击类型、数据泄露途径、安全防护漏洞等。通过案例分析和理论探讨，提出应对这些风险的策略建议，以保障车联网的健康、稳定发展，为我国智能交通建设保驾护航。

简介：摘要：目的：探究基层医院卫生统计现状，并提出相应对策。方法：选取某基层医院2023年1月-2023年12月收治的28例患者，分为普通组（n=14）和观察组（n=14），比较两组患者服务质量及工作效率、院内感染情况。结果：观察组服务质量及工作效率高于普通组，院内感染情况较普通组少（P＜0.05）。结论:卫生统计工作能够显著提升基层医院服务质量和工作效率，值得推广。

简介：摘要：在信息化快速发展的今天，大数据和数据挖掘已经成为企业提高竞争能力的一种主要手段。对于烟草行业而言，这些技术不但能够充分地采集和有效地处理财务数据，而且能够对数据进行深度剖析，发掘其中蕴含的潜在价值，从而为精准营销、成本控制、税务筹划、库存管理等关键问题提供科学的决策支持。基于此，本文通过对大数据和数据挖掘技术在烟草企业财务管理中的具体运用途径和效果进行了分析，证明了大数据和数据挖掘技术对提高企业管理水平和市场竞争力的重要意义。

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简介：【摘要】：本文在依托工程项目建设中，探索出利用建立工程建设期工程信息各类数据的构架，结合项目建设管理流程进行数据采集，搭建水利工程建设期数字孪生架构，为水利工程数字孪生提供伴生数据库方法，为数字孪生及项目信息化管理的融合积累经验。

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简介：摘要：智能工厂作为制造业的新兴发展方向，依赖于大数据技术来提升生产效率和产品质量。数据分类在智能工厂中发挥着核心作用，通过监督学习、无监督学习和深度学习方法，实现对大量复杂数据的有效处理。监督学习如决策树和支持向量机等技术在有标签数据的分类中表现优异，而无监督学习的聚类分析和主成分分析在无标签数据中找出潜在模式。深度学习方法，特别是卷积神经网络，在图像识别和序列数据分析中具有显著优势。通过实际案例分析，展示了数据分类在智能工厂中的应用价值。

简介：摘要：大数据时代的到来，让社会发生较大变化，大数据统计理念被社会广泛认可。特别是在电力企业当中，运行数据庞大，处理起来相对复杂，对于庞大数据中的有效数据的收集工作，数据挖掘系统应重视处理数据的综合效率，制定针对性的解决方案。在我国电力企业工作发展的过程中，技术人员通过利用数据挖掘模式，为电力企业的数据统计提供强大的技术支持，并且在应用的过程中，对数据挖掘模式不断进行创新开发。基于此，本文对于数据挖掘模式的创新进行系统分析。

简介：摘要：开发完成时间：2020年9月23日，首次发表时间：2020年10月15日

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