通信与信息技术2024,Issue(5) :99-102.

基于最大信息系数模型优化的江苏省工业企业指标数据分析

Analysis of industrial enterprise indicator data in Jiangsu Province based on maximum information coefficient model optimization

郝诗佳
通信与信息技术2024,Issue(5) :99-102.

基于最大信息系数模型优化的江苏省工业企业指标数据分析

Analysis of industrial enterprise indicator data in Jiangsu Province based on maximum information coefficient model optimization

郝诗佳1
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  • 1. 中通服咨询设计研究院有限公司,南京 210019
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摘要

2023年是《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》实施的最后一年.在多重政策背景下,如何通过"互联网+工业大数据"让工业企业对市场需求进行迅速了解并做出相关策略,是目前亟须解决的问题.文章首先介绍数据相关性常用模型,简要分析其特点,然后选取最大信息系数作为数据特征值度量进行模型优化.最后以2022年江苏统计年鉴工业企业主要经济指标作为数据集,得出分析结论.

Abstract

2023 is the last year of the implementation of the"Industrial Internet Innovation and Development Action Plan(2021-2023)".In the context of multiple policies,an urgent problem arises of how to enable industrial enterprises to quickly understand the market demand and make relevant strategies through"Internet+industrial big data".This article first introduces common models for data correlation,briefly analyzes their characteristics,and then selects the maximum information coefficient as the data eigenvalue mea-surement for model optimization.Finally,a dataset is compiled based on the main economic indicators of industrial enterprises in the"2022 Jiangsu Statistical Yearbook",and analytical conclusions are reached.

关键词

工业大数据/最大信息系数/数据相关性

Key words

Industrial big data/Maximal information coefficient(MIC)/Data dependency

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出版年

2024
通信与信息技术
四川省通信学会

通信与信息技术

影响因子:0.223
ISSN:1672-0164
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