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大数据分析和供应链中的机器学习4.0：文献评论
摘要：由于工业4.0技术的发展，近年来见证了供应链管理的新概念的出现，即供应链4.0（SC 4.0）。对信息技术的巨额投资使制造商能够追踪无形的信息流，但是需要工具来利用可用的数据源：大数据分析（BDA）和机器学习（ML）代表了此任务的重要工具。使用高级技术可以改善供应链的性能并支持达到战略目标，但是它们的实施在供应链管理方面具有挑战性。这项研究的目的是了解BDA和ML在SC 4.0中的主要收益，挑战和应用领域，以及了解该领域最常用的BDA和ML技术，特别关注非参数技术。为此，我们进行了文献综述。从分析中，我们确定了三个主要差距，即需要适当的分析工具来管理具有挑战性的数据配置；需要与实践更可靠的联系；需要选择最合适的BDA或ML技术的仪器。作为解决方案，我们建议并评论两种可行的解决方案：非参数统计以及情感分析和聚类。
大数据分析中的数据可视化：应用和未来趋势
大数据时代的到来，使得数据可视化成为提升数据分析效率与洞察的重要工具。本理论研究深入探讨了数据可视化在大数据分析中的应用现状及未来潜在趋势。文章首先系统回顾了数据可视化的理论基础和技术演进，深入分析了大数据环境下可视化面临的海量数据处理、可视化的实时性要求、多维数据展现等挑战。通过广泛的文献研究，探索数据可视化在商业智能、科学研究、公共决策等多个领域的创新应用案例与理论模型。研究发现交互式可视化、实时可视化、沉浸式可视化技术可能成为未来发展的主要方向，并分析了这些技术在提升用户体验和数据理解方面的潜力。论文还探讨了人工智能技术在提升数据可视化能力方面的理论潜力，如图表自动生成、可视化方案智能推荐、自适应可视化界面等，并重点研究了数据可视化在促进跨学科协作和数据民主化方面的作用。最后，论文提出了促进数据可视化技术创新与应用普及的理论建议，包括加强可视化素养教育、开发标准化可视化框架、推动可视化工具开源共享等。本研究为理解数据可视化在大数据时代的重要性及其未来的发展方向提供了全面的理论视角。
使用机器学习技术进行数据集预测的大数据分析
摘要：数据分析是科学和统计方法在原始数据中的系统应用，目的是将其转换为可行的信息，可用于获取知识。特征抽象中的一个当前发展涉及计算方法和大数据分析的整合。从可靠的数据源中获取信息，有效地处理它，并为此创建有关未来的精确预测。这项工作的主要目的是确定通过采用拟议模型来产生最佳精确预测的机器学习技术。MAPREDUCE方法已被用来在许多方面应用监督和无监督的策略。但是，所提出的模型采用Apache Spark框架比较当前方法。本研究重点是阐明数据集的属性，以便使用机器学习技术进行最精确的分析。为了分析数据集，使用了机器学习技术，例如线性回归，决策树，随机森林和梯度增强树算法。基于研究结果，可以推断，与MapReduce范式相比，在机器学习方法上实施火花框架可以提高70％的效率。
面向可视化大数据分析的基于人工智能的用户赋能建模
摘要 信息系统的用户赋能旨在提高系统可用性和用户的自信心。这可以通过提供附加信息和自适应用户界面来实现。可视化大数据分析是一个受益于用户赋能的应用领域，因为技术人员稀缺且基础设施昂贵。人工智能的热门话题应用于工业和科学领域，以自动化手动活动并支持人类用户。基于 AI2VIS4BigData 参考模型，本文提出了一种利用人工智能在用户进行可视化大数据分析探索的过程中赋能用户的方法。该提案包括一个基于人工智能的可视化大数据分析用户赋能概念（从大数据中提取洞察和向最终用户传达洞察），以及一个研究路线图。
基于人工智能的工具和城市大数据分析对城市设计和规划的影响
摘要：广泛使用大量城市大数据和基于人工智能 (AI) 的工具可以执行以前由于缺乏数据或数据高度聚合而无法进行的新分析。本文旨在评估使用基于人工智能相关工具的城市大数据分析来支持城市设计和规划的可能性。为此，作者引入了一个概念框架来评估这些工具的出现对城市变化背景下的城市设计和规划的影响。本文讨论了基于人工智能的工具和地理定位大数据的应用对解决城市规划和设计领域的特定研究问题以及规划实践的影响。本文最后得出了认知结论和规划实践建议。它针对对基于人工智能相关工具的新兴城市大数据分析感兴趣的城市规划师和致力于描述城市变化的新方法的城市理论家。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
人工智能和大数据分析对供应链弹性的影响：系统文献综述
摘要：人工智能 (AI) 和大数据分析 (BDA) 有可能显著提高供应链的弹性并更有效地管理供应链资源。尽管人工智能和 BDA 在供应链背景下具有如此潜在的好处，并且越来越受欢迎，但迄今为止的研究分散在主要基于出版渠道的研究流中。我们通过对 2011 年至 2021 年期间在特许商学院协会 (CABS) 排名期刊上发表的供应链弹性方面的人工智能和 BDA 研究进行系统文献综述，整理和综合这些分散的知识。搜索策略产生了 522 项研究，其中 23 项被确定为与本研究相关的主要论文。研究结果通过以下方式推进了知识的进步：(i) 评估供应链文献中 AI 和 BDA 的现状，(ii) 确定据报道 AI 和 BDA 可以改善的供应链弹性阶段（准备、响应、恢复、适应性），以及 (iii) 在供应链弹性的背景下综合 AI 和 BDA 的报告优势。
利用生成AI进行图形大数据分析的创新方式
生成AI创建的合成数据可以用于分析图形大数据的多种用途。首先，它有助于数据增强，使研究人员和分析师能够以现实的合成替代方案来补充有限或不完整的数据集[11]。增强过程将培训数据的多样性扩展到机器学习模型中，有助于提高其概括和预测性能。其次，它减轻了与现实世界数据相关的隐私问题，并创建了一个没有与隐私相关的风险的测试和实验环境[12]。这使研究人员能够操纵数据并生成合成图，以探索不同的选项并评估分析技术的鲁棒性。
大数据分析：对其在现代业务中的变革性作用的回顾
数据分析，强调其在战略规划，风险管理，运营优化和以客户为中心的计划中的重要性。战略规划将量子飞跃发展，因为组织利用预测分析来预测市场趋势。集成分析的见解与总体组织目标相吻合，推动了一种更加明智和前瞻性的战略倡议的方法。风险管理随着大数据分析的整合而变得更加主动，尤其是在欺诈检测和预防方面。实时处理大量数据的能力增强了警惕性，减轻与欺诈活动相关的财务风险Cenario对Cenario进行建模，以进一步赋予组织，以评估和解决潜在风险，然后再解决。运营优化成为一个焦点，因为分析发现制造过程，供应链和零售业务的效率低下。通过数据分析启用的零售中的实时决策，可确保对不断变化的市场动态和客户偏好的敏捷性和响应能力。以客户支持的个性化营销活动和预测分析来提高以客户为中心的计划。评论探讨了大数据分析如何使组织能够制定个性化的体验，增强客户满意度和忠诚度。全面的审查为寻求利用数据驱动时代大数据分析的变革潜力的组织提供了见解。关键字：大数据，商业智能，数据分析，现代业务，评论。这项研究封装了大数据分析在现代商业智能中的变革性旅程，强调了其在导航战略复杂性，降低风险，优化操作以及将客户放置在决策过程的中心的过程中的作用。_______________________________________________________________________________
人工智能和大数据分析在智慧旅游中的作用：基于资源的视角
摘要 本研究考察了人工智能 (AI) 和大数据分析 (BDA) 在旅游业 (TI) 中的应用和影响。数字时代带来了许多变化，改变了商业环境。互联网的广泛使用加上最近的技术进步极大地影响了旅游公司，它们需要面对日益激烈的竞争、不断变化的游客需求和快速发展的客户服务。此外，由于数字化的广泛应用，旅游业被大量需要处理和分析的数据所淹没。人工智能是一组快速发展的技术，它可以在一定程度上取代人类的分析能力和决策能力。因此，它可以促进创新服务的开发和大量数据的智能处理。虽然人工智能是一种广为人知的技术，但它在旅游业中仍未得到广泛应用。然而，在过去 3 年里，人工智能的采用正在加速，这也反映在文献中。本研究通过广泛的文献综述，旨在研究旅游业不同部门采用人工智能应用的水平，并讨论它们在大数据分析和智能旅游 (ST) 中的作用。本研究还旨在研究在何种情况下采用这些应用和技术可以使旅游公司获得竞争优势。为了解释这一点，本文使用基于资源的观点理论开发了一个概念框架。基于所提出的框架，它表明采用上述组合可以使旅游公司提高业务绩效，实现经济效益并可能获得可持续的竞争优势。因此，本研究讨论了人工智能和 BDA 在 ST 中的战略作用，提出了实施建议并为未来的研究奠定了基础。关键词：人工智能、旅游业、智能旅游、大数据分析、业务绩效、竞争优势。