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大数据分析技术在汽车客户需求预测的应用探讨
来源:时代汽车 发布日期:2024-06-05
汽车客户需求预测通过分析市场数据、客户行为，预测未来一段时间内汽车市场上消费者对车型、功能、价格的需求情况，帮助汽车制造商、经销商理解市场趋势，调整生产计划，以满足客户需求，提高市场竞争力。文章对汽车客户需求预测中应用大数据分析技术的意义进行阐述，提出增强消费者服务意识、减少库存成本、帮助企业完成市场营销目标，分析大数据分析技术在汽车客户需求预测应用过程中面临的阻碍，包括预测应用意识差、需求预测结
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基于邮件的科技期刊精准推送实践与策略优化——以《棉纺织技术》为例
来源:新闻研究导刊 发布日期:2024-05-25
为有效提升科技期刊传播力，扩大期刊影响力，文章针对目前科技期刊传播力不足的问题，介绍了期刊精准推送方式，包括嵌入式推荐阅读和基于大数据挖掘技术的邮件推送，以精准推送平台对《棉纺织技术》专题论文进行推送实践为例；分析了精准推送平台的传播效果，提出了精准推送传播的优化策略。研究结果表明，基于邮件的精准推送平台大数据挖掘能力较强，便于传播交叉学科研究内容，推送方式高效便捷，邮件触达率和打开率较高，推送精
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融入大数据技术的食品安全监管体系建设研究
来源:食品安全导刊 发布日期:2024-05-25
信息化时代，食品行业产生的数据十分庞大，在食品安全监管领域引入大数据技术可以有效解决传统食品监管模式存在的不足。大数据在食品监管中具有数据分析、责任交接、创新机制等方面的优势，其在建立食品安全风险信息数据库、食品安全风险预警体系、食品安全追溯系统以及智能监管系统中的有效运用，能使食品安全监管更加高效化、规范化，进而推动我国食品行业的健康平稳发展。
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基于大数据分析的纺织印染管控系统设计
来源:印染助剂 发布日期:2024-05-20
随着环境保护意识和可持续理念日益深入人心，纺织印染行业因高水耗、高能耗面临着环境管理挑战、质量控制的需求以及能源与资源管理的压力，影响了企业的可持续发展。基于大数据分析的纺织印染管控系统可以通过对海量生产数据进行实时采集、分析和反馈，为纺织印染行业提供一个高效、智能的管理手段。通过基于大数据分析的纺织印染管控系统需求分析、系统架构设计、数据库和功能模块的详细设计，以及全面的系统测试，为纺织印染行业
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大数据时代背景下的汽车服务营销路径
来源:内燃机与配件 发布日期:2024-05-20
大数据时代到来，对汽车服务营销产生了一定积极影响，不仅使得推送的服务营销信息更具精准性，同时还提高了市场消费热点获取的便捷性，并且还极大的增强了服务营销的及时性与主动性。为此，汽车行业一定要准确的把握时代发展的优势，加强服务营销的创新，从而更好的助推自身的发展。本文主要通过分析大数据时代背景下对汽车行业的影响，从而提出在该背景下汽车行业如何打破传统的销售模式，适应市场变化，提高汽车营销服务质量，让
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数字经济时代纺织企业管理策略研究
来源:化纤与纺织技术 发布日期:2024-05-15
信息技术的迅猛发展和数字化浪潮的席卷使全球各行各业都在经历着前所未有的变革，作为传统产业中的重要组成部分，纺织产业在数字化转型中扮演着重要的角色。文章旨在对数字经济时代下纺织企业管理策略展开研究。首先阐述了数字经济时代的特征与趋势，然后分析了数字技术在纺织产业中的应用现状，最后提出了制定全面的数字化转型战略、采用智能化制造技术、运用物联网技术和大数据分析优化供应链管理、建立多渠道销售网络以及促进信
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大数据时代下的汽车服务营销人才培训实践研究
来源:汽车与驾驶维修(维修版) 发布日期:2024-05-10
大数据时代下，汽车服务营销的方式悄然发生变化，涌现越来越多新颖的营销手段。对此，汽车服务营销人才培训也应顺应时代潮流，利用大数据的优势完善人才培训模式和方法。本文从大数据下汽车服务营销人才培训问题着手，提出人才培训的主要要求，重点研究大数据时代下汽车服务营销人才培训的有效策略。
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机器学习和大数据在食品领域的应用
来源:食品与发酵工业 发布日期:2024-05-09
近年来，食品行业经历了显著变化。全球化、技术进步以及不断变化的消费者需求推动了该行业的持续发展和创新。作为先进的新兴技术，机器学习和大数据在食品行业中发挥着越来越关键的作用。机器学习和大数据在食品领域的应用密切相关。机器学习通过模式识别和数据分析挖掘食品生产和供应链的关键信息，而大数据技术支持大规模数据处理，提供更全面的决策视角。这两者共同推动了食品研究创新和产业发展。利用机器学习对大数据集进行深
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工业大数据环境下旋转机械智能故障诊断技术研究
来源:机械管理开发 发布日期:2024-04-30
针对旋转机械故障诊断精度较低的问题，提出利用工业大数据对旋转机械的故障进行智能化诊断。研究利用工业大数据对旋转机械的状态进行评估，并且采用深度学习对机械的健康程度进行诊断、监测，对工业大数据环境下的旋转机械诊断的发展趋势进行分析，促使机械故障诊断正式进入大数据时代，实现故障诊断的智能评估。
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基于大数据的机械设计制造优化策略
来源:张江科技评论 发布日期:2024-04-28
本文深入探讨了大数据在机械设计制造领域的应用及其面临的挑战,首先分析了大数据在机械设计制造中的特点，包括数据规模庞大、数据类型多样和实时性要求高;接着指出了机械设计制造中存在的主要问题，如设计效率低下、制造精度不足以及生产成本过高等。为解决这些问题，本文提出了基于大数据的机械设计制造优化对策，包括构建大数据平台、优化设计模式以及提升制造智能化水平,通过引入大数据技术和先进制造方法，提高机械设计制造
027-87841330