6、大数据战略文档:数据来源识别、评估与应用案例

大数据战略文档:数据来源识别、评估与应用案例

1. 识别和确定数据来源优先级

在确定了用例和财务驱动因素后,我们进入数据和指标设想流程。此流程旨在集思广益,找出可能为目标业务计划带来新见解的数据来源,不论当前是否能够获取这些数据。我们期望激发业务和 IT 团队的创造性思维,挖掘能为客户、产品、门店、营销活动和运营带来新见解的数据来源,以提升不同用例的有效性。

以 Chipotle 为例,设想过程中确定的数据来源包括:
- 销售点交易记录
- 购物篮数据
- 产品主数据
- 门店人口统计数据
- 竞争门店销售数据
- 门店经理笔记
- 员工人口统计数据
- 门店经理人口统计数据
- 消费者评论
- 天气数据
- 交通模式数据
- Yelp 数据
- Zillow/Realtor.com 数据
- Twitter/Facebook/Instagram 数据
- Twellow/Twellowhood 数据
- 邮政编码人口统计数据
- EventBrite 数据
- MaxPreps 数据
- 移动应用数据

然而,并非所有数据来源都具有同等的商业价值或实施可行性。因此,需要从以下两个方面评估数据来源:
- 数据来源对单个用例的商业价值
- 获取、清理、对齐、标准化、丰富和分析这些数据来源的可行性(或难易程度)

为了评估每个潜在数据来源的商业价值和实施可行性,我们要在大数据战略文档流程中增加两个流程(工作表)。

1.1 评估商业价值 </

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行避障,涵盖路径规划算法的设计优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物动态冲突,保障飞行安全性任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证仿真分析,展示多机协同的可行性有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划防撞机制,提升协同作业能力自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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