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World File Search System使用数据
使用数据转变业务和任务
数据正在改变联邦机构的核心，使他们能够以更高的精确性和影响力来实现其任务。通过增强运营能力，数据使代理商能够推动以任务为中心的转型并为有意义的变革抓住新的机会。AI，数据治理和强大的数据管理实践的整合促进了可持续的，负责的价值，重塑机构任务，以更好地为公众服务。随着机构的不断发展，数据是至关重要的来源，指导政府运营的未来，以提高效率，问责制和创新。
人工智能在财务分析和预测中的作用：使用数据和算法
该研究的重点是AI在银行业的应用。本研究还研究了其应用对预测的影响，特别是在金融市场和统计分析方面。它将试图分析涉及经济数据，股票价格和货币利率的众多财务方面。该研究采用基于机器学习原理等先进方法，例如梯度提升机，但它也使用了传统的统计方法，例如Arima模型和随机森林。这些不是人工智能技术，因为随机森林取决于从决策树和Arima模型中学习的整体学习，而在时间序列预测中使用的无需涉及鼻网络。这些集成通过将财务决策和提高预测准确性提高30％，并提高风险评估的准确性以及预测交易量的能力提高20％，从而提供了更好的结果。随着AI的进步，财务决策的准确性和简单性将大大提高。当人工智能（AI）进入图片时，银行业面临一些问题。这些问题包括隐私问题，机器偏见和不公平的问题。这项研究表达了这些研究人员，商人和政客都需要共同努力解决这些问题，以便通过公平和创造力地正确地使用AI。
在数字营销中使用数据分析用于可持续业务增长
摘要：本研究研究了数据分析在数字营销中对可持续业务增长的重要性。数据分析已成为数字营销世界中必不可少的工具，为组织提供了实现可持续增长的手段，同时最大程度地降低了环境影响。我们收集了273名营销和业务顾问的数据，这些数据是使用调查研究设计的数字渠道和数据分析专业知识的。通过专家审查和试点测试对问卷进行了验证，该问卷评估了数据分析利用率及其对竞争优势和业务优化的影响之间的关系。我们使用SPSS版本25.0进行了统计分析，包括描述性和推论统计。的发现揭示了数据分析在数字营销中采用和可持续业务竞争优势之间的显着相关性，以及对业务优化的显着影响。建议强调客户细分和预测分析在利用目标营销活动的数据分析中的战略重要性，并积极调整市场趋势。这项研究强调了数据分析在不断发展的数字营销环境中的不可或缺性，为寻求可持续增长和竞争优势的企业提供了可行的见解。
使用数据评估Covid-19期间在线学习的影响
摘要 - Covid-19的迅速传播导致包括斯里兰卡在内的许多国家关闭所有教育机构并转换为在线学习。但是，这种突然的转变并非没有挑战。在这项研究中，作者旨在确定影响斯里兰卡在线学习的因素，并确定它如何影响大学生在大流行期间的学业表现，CGPA和看法。我们使用数据挖掘和机器学习技术来创建基于分发给大学生的问卷的预测模型。结果表明，长期使用数字设备和心理因素（例如压力，分心和孤独感）对学生的CGPA产生了负面影响，而良好的互联网连接具有正相关。研究还发现，在线讲座没有显着差异，但是在线实践显示出负相关。作者认为，薄弱的教育政策和大流行的影响强调了对加强斯里兰卡在线教育质量的跨学科方法的必要性。我们敦促教育政策制定者和政府制定新的战略，以确保公平，平等和不受限制的教育机会。最终，必须使用从这个大流行中学到的教训来建立一个为未来大流行病和后大流行时代的可持续在线教育体系。
使用数据的气候变化预测和分析...
应对这些局限性，研究人员越来越多地转向机器学习和数据科学技术，以增强气候预测能力。机器学习算法，例如神经网络，支持向量机和集合方法，在建模复杂的气候系统方面已显示出希望。神经网络，尤其是深度学习模型，可以在高维数据中捕获非线性关系，使其适合温度和降水预测等任务。合奏方法结合了多个模型以提高预测准确性，已应用于各种与气候相关的现象，包括飓风跟踪和洪水预测。
使用数据科学进行算法交易的调查
摘要 - 股票交易的一个方面是在某些公司的股票买卖。您可以通过购买特定的股票和股票来获取公司的所有权。代表金融机构交易股票的人被称为股票交易员。股票交易者可以分为三组：知识渊博，不知情和直观。算法交易是使用自动和预编程的交易指令执行订单的过程，这些说明考虑了价格，时间和数量等变量。算法是解决问题的一组指令。计算机算法逐渐将完整的订单分为较小的部分。算法交易利用复杂的公式和数据科学模型来决定是否使用计算机算法和人类监督在交易所购买或出售财务证券。高频交易技术使公司能够每秒执行数万笔交易，经常被算法交易者使用。
使用数据分析转化医疗保健：患者预后的预测模型
医疗组织越来越多地利用数据分析来改善患者的结果并提高医疗保健提供的效率。尤其是预测性建模已成为基于各种数据源（例如电子健康记录，可穿戴设备和遗传信息）预测患者结果的强大工具。本文概述了数据分析在医疗保健中的变革性作用，特别关注患者预后的预测模型。引言讨论了数据分析在医疗保健中的重要性，并概述了本文的目的。它突出了医疗保健，医疗保健数据类型以及数据收集和管理挑战的数据分析的演变。然后探索预测建模在医疗保健中的作用，强调其在改善患者结果和预测建模中使用的常见技术方面的意义。本文讨论了用于预测建模的各种数据源，包括电子健康记录，可穿戴设备，遗传和基因组数据以及健康的社会决定因素。它还涵盖了开发预测模型的过程，包括数据预处理，模型选择和验证技术以及道德考虑。此外，本文探讨了预测模型在医疗保健中的应用，例如早期疾病检测，个性化治疗计划，医院资源优化和患者参与。案例研究和示例说明了医疗组织中预测分析的现实实施。最后，本文解决了医疗保健数据分析的挑战和未来方向，包括数据隐私和安全问题，预测模型的解释性，集成到临床工作流程中以及新兴趋势。总体而言，本文强调了数据分析（尤其是预测性建模）在革新医疗保健提供和改善患者预后方面的变革潜力。
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
使用数据的地质碳存储的历史匹配...
基于监视数据的历史匹配将使不确定性减少，从而改善了工业规模的碳存储操作中的含水层管理。在传统的基于模型的数据同化中，对地理位置参数进行了修改，以在流量模拟结果和观察结果之间进行强制一致。在数据空间反转（DSI）中，历史匹配量的关注量，例如后压力和饱和磁场，以观察为条件，而无需构造后几何模型而直接推断出来。这是使用一组（1000）先前的仿真结果，数据参数化和贝叶斯设置后的后取样来有效完成的。在这项研究中，我们（在DSI中）开发和实施了基于深度学习的参数化，以在一组时间步长下代表时空压力和CO 2饱和场。新的参数化使用对抗性自动编码器（AAE）来减小尺寸和卷积长的短期内存（ConvlstM）网络来表示压力和饱和场的空间分布和时间演化。此参数化在DSI框架中使用多个数据同化（ESMDA）的集合更加顺畅，以实现后验预测。一个现实的3D系统，其特征是从一系列地质场景中提取的先前地质实现。引入了局部网格完善过程，以估计历史匹配公式中出现的误差协方差项。使用新的DSI框架为多个合成真实模型提供了各种数量的广泛历史匹配结果。在所有情况下，都达到了后压力和饱和场的大幅度不确定性。该框架还用于有效地为一系列误差协方差规范提供后验预测。使用传统的基于模型的方法，这种评估将非常昂贵。