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天津商业大学研究生科研创新项目中期检查PPT

项目背景与意义随着社会的发展和科技的进步,大数据、人工智能等技术在商业领域的应用越来越广泛。商业智能化的趋势不仅改变了企业的运营模式,也深刻影响了人们的生...
项目背景与意义随着社会的发展和科技的进步,大数据、人工智能等技术在商业领域的应用越来越广泛。商业智能化的趋势不仅改变了企业的运营模式,也深刻影响了人们的生活方式。在这样的背景下,我们团队选择了“基于大数据的商业智能应用研究”这一课题,旨在通过研究和实践,探索商业智能化的发展趋势,为企业的决策提供支持,同时为消费者提供更加个性化的服务。项目研究内容与方法我们的项目主要分为以下几个部分:大数据收集与处理通过爬虫技术和API接口收集网络上的商业数据,并进行清洗、整合和存储商业智能算法开发利用机器学习和数据挖掘技术,开发商业智能算法,包括关联规则挖掘、分类模型构建等算法优化与实现根据实际需求和反馈,不断优化算法,并实现算法的代码化实证研究选择一家企业进行实证研究,将算法应用于实际业务中,并收集反馈意见在研究方法上,我们采用了理论研究和实证研究相结合的方式。在理论研究方面,我们查阅了大量的相关文献,对商业智能的应用和发展趋势进行了深入探讨。在实证研究方面,我们选择了一家电商企业作为研究对象,通过实地调研和数据分析,了解了企业的实际需求和问题。项目进展与成果自项目启动以来,我们已经完成了以下工作:完成了大数据收集与处理工作收集了包括电商、餐饮、电影等多个行业的商业数据开发了基于关联规则挖掘的商品推荐算法并实现了代码化与合作企业进行了深入的交流和实地调研了解了企业的实际需求和问题完成了算法的初步测试和优化工作通过半年的努力,我们取得了一些显著的成果:发表了2篇学术论文其中1篇被EI检索为合作企业提供了1次免费的诊断咨询得到了企业的认可和好评参加了1次国际学术会议并进行了口头报告交流培养了研究生的科研能力和团队合作精神存在问题与改进措施在项目进展过程中,我们也遇到了一些问题和困难:数据量较大处理难度较高,需要进一步优化数据处理流程算法优化仍需加强尤其是对于大规模数据的处理效率有待提高与合作企业的沟通交流仍需加强更好地了解企业的实际需求和问题为了解决这些问题,我们将采取以下措施:对数据处理流程进行优化提高处理效率对算法进行进一步优化和改进提高处理大规模数据的效率加强与合作企业的沟通和交流深入了解企业的实际需求和问题,为后续的合作打下坚实的基础