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大数据分析中的量子计算
重点关注量子计算在医疗保健、金融和科学研究等各个领域的应用。该研究采用系统的文献综述和内容分析，分析了来自 PubMed、IEEE Xplore 和 ScienceDirect 等数据库的同行评审文章、会议论文集和学术期刊。主要发现表明，量子计算凭借其先进的算法和机器学习技术，在计算速度和效率方面比传统计算方法有显著提高。这项技术进步使得处理大型复杂数据集成为可能，为数据分析带来了新机遇。然而，该研究还指出了可扩展性、错误纠正和与现有系统的集成等挑战，这些挑战目前限制了量子计算在大数据分析中的全部潜力。该研究最后为行业领导者和政策制定者提出了战略建议，强调需要投资研发、建立监管框架和制定教育计划来支持这一新兴领域。提出了未来的研究方向，重点是克服技术限制并探索量子计算在各个行业的长期影响。这项研究为量子计算不断发展的格局及其对大数据分析的重大影响提供了宝贵的见解。关键词：量子计算、大数据分析、高级算法、数据处理。_______________________________________________________________________________
多方面分析领域的大数据分析
从方法论上讲，大数据分析采用机器学习，自然语言处理和预测分析等先进技术来揭示不同数据源的模式，相关性和趋势（Ienca等，2018； Wang等，2018）。机器学习算法使医疗保健组织能够根据个人数据来预测患者的结果，优化治疗计划并个性化干预措施（Yichuan Wang等，2018； Malhi等，2020）。此外，云计算和分布式处理框架（如Apache Hadoop）的集成促进了可扩展的数据存储，检索和分析，这对于处理医疗保健设置中的大量和多种数据至关重要（Groves等，2016; Hopp等，2018）。
大数据分析对有效库存的影响...
4，Dhanajay Bhavsar教授5和Nilambari Moholkar教授6 MBA系，D.Y Patil Technology，Pimpri，印度Pune，D.Y Patil Technology。摘要 - 。在现代数字化转型时代，大数据分析已成为优化库存管理流程的强大工具。通过利用跨供应链产生的大量数据，组织可以获得对需求预测，库存水平和补给策略的可行见解。本研究探讨了大数据分析对提高库存管理效率的影响，重点是降低成本，提高订单的准确性以及最小化的库存和推销量等关键指标。该研究深入研究了预测分析，实时监测和机器学习算法的应用，以识别模式，预测需求波动并自动化决策过程。此外，它研究了将大数据分析纳入传统库存系统的挑战，包括数据质量，基础架构要求以及对熟练人员的需求。这些发现强调了大数据分析在启用数据驱动的库存策略，促进弹性并在动态市场中获得竞争优势的变革潜力。本文通过提供有关大数据分析如何彻底改变可持续业务运营库存管理的信息，从而有助于不断增长的文献。关键字 - 大数据分析，库存管理，供应链优化，数据驱动的决策，预测分析，需求预测，需求计划，供应链效率
医疗保健预测见解的大数据分析
这项研究利用大数据分析的变革能力来通过整合电子记录，医学成像和基因组数据等多种数据源来提高医疗保健结果，以完善预测疾病进展并个性化治疗策略的预测模型。采用严格的数据管理和机器学习，我们的发现证明了有效的风险因素识别和资源优化，大大介绍了医院的再入院并改善了城市医院案例研究的证明。尽管与数据安全和集成相关的挑战，但研究与联合国可持续发展目标，尤其是可持续发展目标3（健康与福祉）和SDG 9（行业，创新和基础设施），强调了分析在促进健康公平和运营效率中的作用。倡导扩大大数据使用大数据来建立可持续的，有韧性的医疗保健基础设施，以应对多样化的人群需求，建议医疗保健提供者和政治机构利用这些见解来推动数据驱动的，以患者为中心的，以患者为中心的解决方案，进一步促进全球健康和可持续发展和可持续发展和可持续发展。未来的研究应包括新兴的数据流，例如健康的社会决定因素，以丰富这些模型，从而确保医疗保健分析的持续进步。
供应链管理中的大数据分析
摘要：随着商业世界中的竞争越来越激烈，许多企业面临着有效管理越来越多的供应链活动超出其界限。本文旨在确定供应链管理中大数据分析的应用和挑战。它检查了大数据分析及其流程；供应链管理;供应链管理中的大数据分析方法；大数据分析在供应链管理中的应用；以及在供应链管理中应用大数据分析的挑战。本文显示，大数据分析已在供应链管理的各个领域应用于各种监督和无监督的学习，以提取不同格式的各种数据源的见解，模式和趋势。大数据分析面临许多挑战，例如分析，数据质量和集成的复杂性；供应链的复杂性考虑到供应链管理跨越彼此相关的实体和活动的供应链管理。因此，需要有效的供应链数据仓库模型，用于供应链管理的大数据分析，这将有效地将高级分析与可访问的见解相结合。
决策中的人工智能和大数据分析......
I. 新兴技术 34 i. 通过大数据提高效率、效力和透明度 35 ii. 从大数据到人工智能：一个循环过程 40 iii. 决策支持系统：平衡泛化和黑箱与公平和透明 42 iv. 司法系统中的决策支持工具 46 算法驱动的决策 46 预测：风险评估工具 48 预测技术：诉讼软件和法律分析 51 II. 决策过程自动化 53 i. 基于规则与基于标准的流程 53 ii. 移民和庇护制度 55
大数据分析对竞争表现的影响
随着技术的进步，企业感知、抓住和转化动态环境中机遇和威胁的能力也不断增强，大数据分析被视为一项关键能力（Fosso Wamba 等人，2017 年；Grover 等人，2018 年；Mikalef 等人，2020 年）。大数据分析能力 (BDAC) 代表企业部署技术和人力资源以从大数据中创造价值的独特能力，大数据的广泛特征是其生成的数量、种类和速度（Fosso Wamba 等人，2015 年）。通过同等重视获取和开发技术资产、人才能力以及建立数据驱动的组织文化，这将创造洞察力并传播到整个企业（Gupta & George，2016 年；Mikalef 等人，2019 年）。通过这一过程，BDAC 能够广泛而深入地了解市场、客户和竞争对手的趋势（Fosso Wamba、Queiroz 等人，2020 年）。这些见解支持公司了解市场中的机遇和威胁，并在必要时转变其商业模式以提高竞争力（Ciampi 等人，2021 年）。
大数据分析功能和供应链可持续性
大数据分析能力近年来引起了学者和从业人员的好奇心。但是，关于这些能力对供应链可持续性的影响，尤其是在新兴经济体中的影响很少。为了解决这一差距，本文试图使用源自约旦酒店协会（JHA）中列出的高级和中层酒店的512个经理的定量数据来研究大数据分析能力对约旦酒店业供应链可持续性的影响。进行了结构方程模型（SEM）进行假设评估。研究结果证明，大数据分析能力的维度，即基础设施灵活性，管理能力和人事功能，在增强供应链可持续性方面具有重要的积极作用。因此，该研究为这些酒店的经理提供了一系列建议，其中最重要的是分配了现代数据收集技术的大量投资，以记录整个供应链中的关键变化，包括制造，运输和分销。
大数据分析和决策支持系统基于深
摘要。随着大数据时代（BD）的出现，人们面临着大规模数据和复杂问题的挑战。这些数据并为决策者提供准确，及时的决策支持已成为当前研究中的热门问题。以营销决策为例，本文基于深度学习（DL）构建了BD分析和计算机辅助决策支持系统（DSS）。首先，系统通过数据预处理和功能提取提取与原始数据营销相关的功能。然后，DL模型用于学习和预测特征，并获得了营销策略的优化方案。最后，通过模拟实验测试了决策系统的实际应用效果，这证明了该方法的可行性和优势。通过采用DL模型，并比较模糊C聚集（FCM）算法和决策树（DT）算法，本文中的算法是稳定性测试中最稳定的算法，可以提供有效且稳定的决策支持。此外，本文中的算法在实时分析中也具有很大的优势，该算法可以快速处理大量数据并满足实时决策的需求。这些优势使基于DL的智能DSS具有广泛的应用前景，并且可以为实践决策问题提供强有力的支持。