Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research

电网物资供应链在电网建设与运营中具有重要的战略意义,但由于数据体量庞大、维度复杂,数据价值的深度挖掘面临诸多挑战。本文从电网物资供应链数据的特点出发,提出基于数据标签管理的价值挖掘方法。通过对物资供应链数据进行多维度分类和标注,构建统一的标签体系,实现了对数据的精准描述和高效管理。研究采用大数据分析技术与机器学习算法,对标签化数据进行挖掘与建模,重点分析供应链中物资需求预测、库存优化、物流路径规划等关键环节的数据价值。结果显示,基于标签管理的方法能够显著提升数据分析效率,准确提取与业务需求紧密相关的信息,为供应链的决策优化提供科学依据。同时,本文研究揭示了多维数据标签与供应链管理指标之间的关联性,为电网物资的全面、智能化管理提供了可行路径。研究成果对提升电网行业供应链数据价值利用率、强化风险控制能力具有重要的理论意义和实际应用价值。