简介:主流经济学研究一般采用模型驱动研究范式,包括选定模型的组成变量、建立模型的基本假设、模型的模拟与求解、实证检验以及分析结论五个步骤。模型驱动研究范式推动了近代以来经济学的发展,与思辨驱动研究范式一道成为经济学发展史上重要的里程碑。但自21世纪以来,数据出现了爆炸式增长,数据量级已达到了ZB(270B)级别,且还在呈指数级加速增长。数据大爆炸给经济学研究带来了全新的挑战,模型驱动研究范式已难以适应经济学研究的需要。随着计算机技术的迅猛发展,数据驱动研究范式因其可最大限度利用巨量数据所提供的有价值的信息而表现出模型驱动研究范式不可比拟的优势,因而未来的经济学研究必将由数据驱动研究范式所主导。对此,经济研究工作者应做出相应改变,以适应大数据时代的来临。
简介:摘 要 : 在大数据时代背景下,信息技术不断发展,传统电网管理模式已无法满足当今企业的各项需求,智能电网则顺应需求而产生,为企业提供了更加高效智能的服务,使得企业的电力系统得以稳当运行。此次研究在深入分析当今智能电网数据处理现状的基础上,对智能电网大数据处理的关键技术进行了探究,提出数据挖掘技术在电网系统中的实现手段;针对其面对的各项挑战进行分析并提出解决方案,该方案中包括实行电网调控管理、建立数据治理体系、构建电网安全防护体系和建立数据质量评价模型。
简介:摘要:在现代化社会的运行下,各行各业开始使用大数据进行工作。在大数据的背景下,电力自动化数据处理也更加简洁便利。但与此同时,大数据的出现,也给电力自动化数据处理带来的复杂的环境。为了促进中国电力行业的更好发展 ,人们用电更安全,就必须采用有效的方式进行自动化数据处理,减少外界因素带来的误差。本文根据电力自动化系统中数据的类型,采用积极有效的方法将成本运算控制到最低,研讨在大数据的时代如何处理数据。并且分析了如何快速准确地处理电力系统中的数据,最大程度的降低人工工作量,对于数据处理中出现的相关问题进行了分析解决,并且列出了在运行过程中可能出现的问题。同时,对电力系统的发展方向进行了研究,希望带给大家一些参考借鉴意义。
简介:21世纪全球范围内掀起应用互联网热,从设备到技术,如可穿戴设备、云计算、虚拟现实等等层出不穷。世界上各大公司纷纷上网提供信息服务和拓展业务范围,积极改组企业内部结构和发展新的营销方法,抢搭这班世纪之车。众多的企业已深刻地认识到经济全球化和网络化的最佳途径是发展电子商务;通过网络营销抢占市场竞争的制高点,成为网络市场竞争的赢家。
简介:摘要:在大数据环境下,大数据技术在社会各界得到了推广应用,这为电力营销带来了机遇和挑战。电力营销管理者如何有效利用大数据技术,推进电力精准营销,提高电力营销的经济效益和市场竞争力是当前的一个重要课题。基于此,笔者结合大数据环境下电力精准营销展开了介绍。
简介:摘要:在大数据时代中,企业的传统人力资源管理方式已不符合当今时代的发展需求,企业只有对其管理方式进行创新,发挥出人力资源的最大效用与价值,才能够提高企业竞争力。基于此,本文先阐述了大数据的内涵与作用,以及我国现阶段企业人力资源绩效管理存在问题,然后根据管理问题提出有效的创新策略。 关键词:大数据时代 ;人力资源 ;绩效管理 前言:互联网技术与信息技术的不断发展,改变了人们的生活方式,人们接触的信息量急速增多,迎来了大数据时代。在此时代中,企业在进行人力资源绩效管理时需要充分发挥大数据的作用。企业通过在海量数据信息中提取高价值信息,结合大数据技术,有利于提高人力资源绩效管理工作质量与效率,使其更加科学。 一、大数据阐述 大数据时代是一种新兴概念,所以在学术界并未有准确定义,但依照现阶段主流观念而言,大数据又可以称之为巨量资料,利用具有较强洞察力、信息处理能力与决策能力的模式,通过云计算来分析获取到的信息而产生的巨量数据资源。实际上,大数据是社会信息资源在信息化时代的深入变革,所以会涉及到所有企业的发展。人才作为企业发展的核心要素,人才管理部门的工作质量对企业的发展有着严重的影响作用。而人才管理部门是企业内部的人力资源部门,所以为了提高企业生产力,企业要利用好大数据,对人力资源绩效的管理模式进行重新构建,以此激发企业员工的工作积极性。在大数据时代背景下,企业在对人力资源绩效管理进行创新时应充分融合大数据思想,发挥大数据的价值作用,进而提升人力资源管理效率,增强企业综合竞争力。