大数据时代之统计数据挖掘实证

作为一项重要的资源和资本,数据将为企业带来巨大的商业价值和潜在效益.文章基于统计学的视角,对大数据时代数据挖掘在交叉销售中的应用进行较为深入但通俗易懂的探讨,并结合实例,运用统计数据挖掘技术建立某地区电信增值业务交叉销售模型,得出了6条有用的规则集,这些规则集都有较好的支持度和置信度,根据这些规则集,企业可以预期哪些人将成为企业的目标客户,向谁实行交叉销售会收到良好的效果,这些信息对企业的生产经营和销售都具有重要意义.     

超高维数据降维与Logistic广义线性拟合分析

文章以美国威斯康星州的乳腺癌调查数据为例,分别采用SIS和TCS算法对高维数据进行降维处理,尝试将改进的Logistic广义线性模型对降维后的变量进行拟合.再与传统的一般线性模型、Logistic广义线性模型相比,结果表明,基于算法降维后的Logistic广义线性模型预测误差更小,其中基于TCS算法降维后的广义线性模型在拟合中要明显优于SIS算法降维后的广义线性模型.     

基于实证的社会生态评价指标的变量选择

文章提出了评价社会生态的指标体系.通过对武汉临空港经济技术开发区的实证调查研究,以乐业指数为例,运用套索(LASSO)方法对数据作重要变量的选择来降维和简化模型,再用传统Logistic回归建模和做参数估计,分析了影响群众满意度的一些重要影响因素及其效应.     

纵向数据下工具变量线性回归模型的经验似然推断

文章考虑纵向数据下工具变量线性回归模型,基于工具变量和二次推断函数方法,提出了回归参数的经验对数似然比统计量.在一些正则条件下,证明了所提出的经验对数似然比统计量渐近于标准卡方分布,由此构造兴趣参数的置信域.     

煤炭大数据指数编制及经验模态分解模型研究

基于开放性数据源、连续观测昨多变量数据编制的大数据指数,与传统的统计调查指数存在的差异不仅在于数据本身的无限扩张,而且在于编制方法以及分解研究的规则、模型方面的差异。在大数据背景下,率先尝试性地提出大数据指数的定义和数据假设,将"互联网大数据指数"引入煤炭交易价格指数综合编制太原煤炭交易大数据指数,从而反映煤炭价格的变动趋势;导入经验模态分解模型,对所编制的煤炭大数据指数进行分解研究,尝试比较与传统的统计调查指数的差异。研究表明:新编制的煤炭价格大数据指数要比太原煤炭交易价格指数更为敏感和迅速,能更好地反映煤炭价格的变动趋势。随着"互联网+"和大数据战略的逐渐普及,基于互联网大数据编制的综合指数会影响到更多领域,将成为经济管理和社会发展各个领域的晴雨表和指示器;与传统统计调查指数逐步融合、互补或者升级,成为宏观经济大数据指数的重要组成部分。     

互联网驱动产业结构高级化效应分析

经济新常态下,互联网已经成为中国经济转型升级的重要引擎。基于中国2003—2013年30个省市(区)的省级面板数据,实证分析互联网发展对中国产业结构高级化影响效应。研究结果表明:在静态上,互联网发展对产业结构升级具有显著的正向影响;互联网发展对产业结构高级化的溢出效应表现出地区差异;产业结构高级化受其前一期的显著影响,表明产业结构高级化进程具有显著的惯性。     

大数据研究经典的研读与批判—读维克托·迈尔 舍恩佰格《大数据时代》有感

作者在研读维克托·迈尔-舍恩佰格《大数据时代》后,对舍恩佰格的三个主要观点展开讨论并提出质疑,认为随机样本和全体数据同样需要,精确性和混杂性各有所用,相关关系离不开因果关系.文章还介绍了国外学者关于大数据伦理的讨论.     

简论互联网思维

互联网思维是人们立足于互联网去思考和解决问题的思维;它以互联网技术为思维基础,以重视、适应、利用互联网为思维指向,以收集、积累、分析数据,用数据“说话”为思维特点.互联网思维是人类思维的合乎逻辑、合乎规律的发展,服从人类各种思维的共同法则.互联网思维与其他思维并行不悖,它不可能取代经济思维、政治思维、法治思维、道德思维、战略思维等等,相反,互联网思维要综合运用这些思维,或者说,要整合这些思维于一身.离开了这些思维,互联网思维就会迷失方向,走向歧途.互联网思维是以互联网技术为标志的新一轮科技革命的产物,具有鲜明的时代性,因此,树立互联网思维,对于贯彻“创新、协调、开放、绿色、共享”发展新理念,对于实施国家一系列战略规划,具有十分重要的意义.     

大数据应用对河北省钢铁行业绿色转型的影响分析

大数据技术在传统制造业绿色转型中发挥着越来越重要的作用。基于河北省2007～2017年相关数据,从钢铁产品能源消耗、资源消耗、环境污染和钢铁行业效益等方面构建钢铁行业绿色转型指标体系,用熵值法确定各项指标权重,对钢铁行业绿色转型指数进行测度。同时构建大数据发展指数,对模型逐步回归,考察大数据技术的应用对河北省钢铁行业绿色转型的影响。研究发现:整体而言,在控制其他条件不变的条件下,大数据技术的应用程度与钢铁行业的绿色转型之间存在显著的正向关系。同时内在机制分析表明,钢铁企业生产运营过程中大数据技术的应用能够在钢铁产品设计、质量控制、运输管理、产品营销以及售后服务等方面助力企业节能降耗,提质增效。