简介:摘要:随着数据科学的发展,出现了新的数据处理方法,计算机处理数据的能力不断增长,被处理的数据量也不断增加。利用图像数据分析方法可以改进收集到的各种形式的数据,从数据中检测出规律,并利用检测出的规律来预测数据的趋势,从而帮助人们采取生产或其他解决方案。
简介:大数据分析技术在各行各业得到了广泛的应用,但目前业界普遍缺少一个统一的、权威的、适应现代数据分析要求的专业标准。本文首先介绍了大数据领域能力成熟度模型发展现状,接着阐释建立数据分析能力成熟度模型的必要性,最后尝试提出数据分析能力成熟度模型的能力项和四个等级。
简介:摘要:现如今,人们的生活质量在不断提高,对于电力的需求在不断加大,在部署大量智能电表后,电力公司面临着管理大量区间能耗数据并将信息解码作为可以帮助实施有意义的营销措施。这些营销措施需要在更加详细地了解客户用电方式的基础上针对性地优化供电资源分配和需求响应。因此基于海量用电数据进行客户用电方式细分可以释放潜在的供电潜力和降低电力供应损耗,并可以帮助电力公司了解运营要求,并更好地协调电网管理的能源配置。论文重点介绍如何根据电力消费数据对客户的用电特征进行提取,并依据所提取的用电特征进行用电区间分割,最后根据分割结果对具有类似用电习惯地用户群体制定电力营销计划。
简介:摘要大数据所蕴含的社会、经济、科学价值,使得其商业应用不断成功,相关大数据技术高速发展。大数据相继催生出许多新的应用、新的思维、新的方法,进而在全世界掀起大数据研究热潮。近年来,许多国家制定了各种大数据研究计划。美国奥巴马政府于2012年宣布启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为美国国家意志,认为大数据如同“未来的新石油”,将对科技和经济发展带来深远影响。2013年,中国第462次香山科学会议指出大数据是数字化时代的新型战略资源,是驱动创新的重要因素,正在改变人类的生产和生活方式。同年,中国大数据产业也逐步兴起;2014年,中国国家自然科学基金委设置了大数据重点项目群,全面推动中国大数据研究;2015年,国务院发布大数据发展行动纲要,将大数据正式上升为中国国家意志,再次将大数据研究推向新的高潮。
简介:摘要:基于大数据分析的电力数据网络性能监控是一种先进的监控方法,它利用大数据技术和工具,对电力数据网络中的海量数据进行实时分析和挖掘,以实现对网络性能的精准监控。通过收集并分析网络流量、延迟、丢包率等关键指标,系统能够及时发现潜在的性能问题,为电力网络的优化和故障预防提供有力支持。这种监控方法不仅提高了电力数据网络的运行效率,还有助于提升电力系统的整体稳定性和安全性。