能源大数据技术的应用与发展

能源大数据技术的应用与发展
能源大数据技术的应用与发展

能源大数据技术的应用与发展

一、前言

在全球迫切需要实现能源转型的发展潮流下,“互联网+”智慧能源已成为广受能源领域关注的热点,能源网与互联网的深度融合是解决当前能源问题,重塑全球能源格局的重要变革力量。能源大数据融合了海量能源数据与大数据技术,是构建“互联网+”智慧能源的重要手段。它集成多种能源(电、煤、石油、天然气、供冷、供热等)的生产、传输、存储、消费、交易等数据于一体,是政府实现能源监管、社会共享能源信息资源、促进能源体制市场化改革的基本载体。同时,能源大数据以数据开放共享为核心理念,是应用互联网机制与技术改造传统能源系统的最佳切入点,是推进能源系统智慧化转型升级的有效手段。进一步地,能源大数据是打破行业壁垒,促进各种能源系统融合的助推剂,将催生一批智慧能源新兴业态,亦是实现能源行业转型升级、打造新的经济增长点的关键技术。

为此,本文从能源大数据技术的基本内涵出发,阐述了能源大数据的基本架构及典型特征,总结了国内外大数据在能源领域的应用现状,并探讨了目前我国能源大数据建设中所存在的问题。立足现存问题,对我国下一步能源大数据产业的布局提出了若干发展建议,以支撑“互联网+”智慧能源战略发展。

二、能源大数据技术的基本内涵

大数据是以整个数据集合为研究对象的一项综合技术,是传感技术、信息通信技术、计算机技术、数据分析技术与专业领域技术的结合,是对传统的数据挖掘、数据分析技术的继承和发展。随着我国“互联网+”在能源行业的深入发展,所衍生的“互联网+”智慧能源融合互联网的思维和技术,改造传统能源的生产、传输、消费、转换、交易等全产业链,依托能源大数据技术,形成能源与信息高度融合、互联互通、透明开放、互惠共享的新型能源体系。面向“互联网+”智慧能源的能源大数据基本架构由应用层、平台层、数据层以及物理层组成,如图1所示。

图1能源大数据基本架构

能源大数据的物理层包括了能源生产、能源传输、能源消费全环节以及每一环节的各类能源装备。通过装设在能源网络和能源装备的传感器装置和能源表计获取系统运行信息及设备健康状态信息,并将数据信息交由智能运营维护与态势感知系统实现数据可视化展示、状态监测、智能预警和故障定位等功能。

信息通信与智能控制系统则负责能源系统各环节、各设备间的通信以及控制。所产生的海量数据均与气象环境等外部系统数据一同存储在能源大数据的专用数据库中,以进一步加工并用于能效情况评价、风险辨识评估以及能源经济利用分析等功能中。基于能源大数据技术可实现能源生产侧的可再生能源发电功率的精准预测并协同电–气–冷–热的多样化能源优化配置;在能源传输侧实现智能化的能源网络在线运营维护,有效监控能源系统的运行状态,自动辨识故障位置;为能源消费侧的用户提供能效分析与能效提升服务,并可整合能源消费侧的各类负荷资源,实现需求侧响应,充分提高能源利用效益。

本文以表1所示的用电大数据为例分析能源大数据的主要特征。能源大数据一般从多个数据源采集数据信息,如用电大数据的数据来源形式包括用户层面的企业报表以及设备层面的电能表计乃至系统层面的各类控制与运营维护系统的数据信息。

表1用电大数据主要来源形式

与传统能源系统的结构化量测数据相比,每类数据源的数据采集所覆盖的范围大小不一,数据信息聚焦的时空尺度有别,在数据多样性方面呈现出明显的多源异构特征。由于大数据技术在能源全环节传感信息采集装置与能源设备中的海量应用,使得能源大数据的量级达TB至PB级甚至EB级以上;另一方面,能源大数据强调数据采集的时效性与全面性,所获得的数据采集频率在分钟级以内,数据增长速度快。

此外,为了更好地应用于“互联网+”智慧能源系统中,数据不再仅局限于过去的统计分析与周期报表制作环节,而是被进一步加工、分析与利用,并在用户用能特性与潜力的挖掘、源–荷特性的预测分析、能源市场交易以及其他增值服务等方面得到充分应用。

传统能源系统的结构化量测数据相比,每类数据源的数据采集所覆盖的范围大小不一,数据信息聚焦的时空尺度有别,在数据多样性方面呈现出明显的多源异构特征。由于大数据技术在能源全环节传感信息采集装置与能源设备中的海量应用,使得能源大数据的量级达TB至PB级甚至EB级以上;另一方面,能源大数据强调数据采集的时效性与全面性,所获得的数据采集频率在分钟级以内,数据增长速度快。此外,为了更好地应用于“互联网+”智慧能源系统中,数据不再仅局限于过去的统计分析与周期报表制作环节,而是被进一步加工、分析与利用,并在用户用能特性与潜力的挖掘、源–荷特性的预测分析、能源市场交易以及其他增值服务等方面得到充分应用。

三、能源大数据技术的应用领域

随着互联网技术与互联网思维逐步与能源系统实现融合,能源行业开始意识

到能源大数据在能源行业全环节的巨大应用潜力,新时代对促进可再生能源的发展、激发能源行业的跨界融合活力与创新发展动力具有重大的意义。能源大数据技术有利于政府实现能源监管、社会共享能源信息资源,是推进能源市场化改革的基本载体,也是贯彻落实国家“互联网+”智慧能源发展战略、推进能源系统智慧化升级的重要手段,同时在为助力跨能源系统融合,提升能源产业创新支撑能力,催生智慧能源新兴业态与新经济增长点等方面发挥积极的作用。

能源大数据的应用领域主要体现在以下几个方面:

1.能源规划与能源政策领域

能源大数据在政府决策领域的应用主要体现在能源规划与能源政策制定两个方面。在能源规划方面,政府可通过采集区域内企业与居民的用电、天然气、供冷、供热等各类用能数据,利用大数据技术获取和分析用能用户的能效管理水平信息与用能行为信息,为能源网络的规划与能源站的选址布点提供技术支撑。此外,基于用能数据、地理信息以及气象数据可分析区域内的基本能源结构与能源资源禀赋,为实现能源的可持续开发与利用提供指导方向。

在能源政策的制定方面,政府可利用大数据分析区域内用户的用能水平和用能特性,定位本地企业的能耗问题,研究产业布局结构的合理性,为制定经济发展政策提供更为科学化的依据;另一方面,依托能源大数据对能源资源以及用能负荷的信息挖掘与提炼,为政府制定新能源与电动汽车补贴方案、建立电价激励机制等国家和地方政策提供依据,也为政府优化城市规划、发展智慧城市、引导新能源汽车有序发展提供重要参考。

2.能源生产领域

在能源生产领域,大数据技术的应用目前主要集中在可再生能源发电精准预测、提升可再生能源消纳能力等方面。由于可再生能源具有天然的间歇性与随机性,需要合理进行储能等灵活性资源配置规划并依赖可靠、可信的功率预测信息安排电源的运行方式,以充分降低可再生电源对电网的冲击影响,减少弃风弃光现象,并保证供电可靠性。

目前,国内远景能源科技有限公司以实现风电与光伏的智慧化能源生产为目标,融合物联网、大数据以及机器学习技术打造的EnOSTM平台每天处理将近TB 级的数据量,在可再生能源功率预测水平及控制精度等方面领先业内同行。

此外,国外学者利用大数据对气象统计、地理图像等信息研究风场选址以及提升设备运行寿命的自动发电控制等方面进行了深入的研究。随着互联网技术在能源生产领域的不断融合,可以通过互联网整合区域内所有风场功率预测的可用数据,打破单一风电场孤立预测的传统模式,有利于实现预测信息的开放交互,进一步提升可再生能源预测的服务质量。

3.能源消费领域

随着能源消费侧的可再生能源渗透比例不断提高以及微电网系统的逐渐成熟,能源用户从传统消费者的角色向产销者的角色过渡。有效整合能源消费侧可再生能源发电资源、充分利用电动汽车等灵活负荷的可控特性以及参与电力市场的互动交易并实现利润最大化,是目前大数据技术在能源消费领域的热点研究问题。对此国内外已对能源消费终端的大数据技术实际应用开展了有益的探索。

美国的C3Energy和Opower公司运用大数据技术开发了分析引擎平台和用能服务平台,为用户提供用能服务,为实现需求侧响应提供重要支撑。德国的

E-Energy项目为促进可再生能源预测、能源服务商业模式的开发以及能源交易等提出了基于大数据技术的有效解决方案。

我国“全国智慧能源公共服务云平台”于2015年2月启动,目前已有14

个省市单位签约构建智慧能源地方分平台。该平台主要提供能源数据采集和分析功能,通过云平台建立实时设备管理数据平台,打造新的销售模式,从而获得高性价比的产品和解决方案,目标是实现降低用能成本,提高能源利用效率,打破政府和金融机构各自封闭的信息孤岛,掌握真实透明数据,实行有效的监管和调控。

4.智慧能源新业态

随着能源大数据技术在能源系统的深度扩展,将在能源网络的监控与运维、能源市场化交易等方面催生一批崭新的智慧能源服务新业态。在能源系统的运维方面,基于广域量测数据的态势感知技术已应用于智能电网的输配电站的在线运营维护中,实现实时事件预警、故障定位、振荡检测等功能。此外,风电、光伏等可再生能源电站硬件繁杂、选址分散,需借助大数据技术根据机组回传数据分析监测各零件的磨损、疲劳情况,据此在线预测和判定设备的运行状态,有助于简化大规模监测系统的部署,及早防范潜在的故障因素。

展望未来,能源系统融合必将扩大设备规模与能源网络的复杂程度,而且随着电力市场的逐步放开完善,将在同一区域内涌现多家售电主体。这将导致运营区域和电力资产分散,配备专业运维队伍缺乏经济性,因此传统的集中式运营维护模式难以适应能源系统的发展趋势。通过引入互联网共享理念,利用互联网与大数据技术实现分布式运营维护,依据运营维护需求与地理信息匹配专业运营维护商将是未来能源大数据所衍生的新业态模式。

另一个值得关注的是能源大数据技术对能源交易市场建设与完善的重要推动作用。目前,国内外的能源大数据在能源交易方面的实际应用仍处于起步阶段。英国国家电网在美国的纽约布法罗医学院校区建立了微型光伏售电交易市场试点,运用大数据技术对该区域内的光伏、储能与用户负荷实现优化匹配,并提供发电资源的定价服务。随着能源大数据技术在能源生产、传输、消费各环节的深入发展与逐渐成熟,可为能源行业提供开放、共享的能源信息平台,推进能源自主灵活交易,使得能源价格信息能够直接反应供需关系,引导资源进行优化配置,促进公平、公开、共享的能源市场环境的形成。此外,通过能源大数据技术可有效引导各类高效能源技术根据需求和技术特点优化组合,形成各类能源交易与增值服务等综合能源服务新模式。

四、我国能源大数据技术现状分析

目前,随着新型传感器、新的传输机制(如多址技术、扩频技术等)、光纤传输技术、数据预处理技术等的发展,信息系统通信质量在不断地提升,基于能源数据分析处理的能源系统决策在不断地推进能源系统优化,在能源生产、传输、消费等环节已得到初步的应用和实践。但由于在信息管理机制、信息基础设施建设、信息安全等方面仍面临瓶颈,能源大数据的建设与应用程度较低,成为制约能源系统“互联网+”升级的瓶颈。目前能源大数据利用现状所存在的主要问题可概括为以下几点。

1.能源系统普遍存在信息孤岛

海量能源数据的获取是建设能源大数据的基础,但能源领域普遍存在的信息孤岛问题却成为推进能源数据资源整合的一个重要制约因素。

一方面,在电力、煤炭、石油、天然气、供冷/热等能源企业信息化的进程中,由于缺乏有效的统一管理机制,造成能源企业存在多套独立的能源管理系统,

通过各自的传感器可以采集单独系统的数据。但由于各系统架构、协议等不一致,各自采集的数据无法共享,制约了能源大数据进一步地分析与挖掘。另一方面,传统电力及其他能源系统长期保持着各自规划、独立运行、条块分割的局面,跨系统间的行业壁垒严重,封闭了不同能源系统之间的信息互通,使得信息孤岛问题进一步突出,制约了能源大数据的发展。

2.支持能源大数据的基础设施存在短板

大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑,在这一系列基础设施建设上,我国能源信息基础设施仍存在短板。

一方面,无论是在传感技术、新型计算平台、分布式计算架构方面,还是大数据处理、分析和呈现方面,我国能源信息技术与国外均存在较大差距,难以适应电力行业乃至能源行业的多源、多态及异构数据的广域采集、高效存储和快速处理。以表1的智能电网用电数据为例,其来源包括了企业统计、量测表计、供电公司以及第三方能源公司,从数据量级、覆盖范围、数据颗粒度以及可获得性等方面比较均有较大差异。

另一方面,能源信息数据开发应用意识不强,一体化系统中采集了大量的能源数据,但将现有数据转化为资源优势,用于提高能源系统的优化运行水平,仍有待加强。如表1的用电数据中供电公司数据获取量大、集中程度高,但仅用于供电公司业务范围,数据价值潜力仍亟待充分挖掘。

3.能源信息安全问题突出

能源系统的开放、兼容和互联必然伴随着风险,目前整个能源系统的安全形势仍然严峻,特别是随着互联网技术在能源系统的应用,开放互联的网络和信息与物理组件的交互使得能源系统面临着巨大的安全挑战[22,23]。能源大数据是建立在能源数据公开、共享的基础之上,因此,能源大数据的建设与应用需加强能源信息安全防御能力。另一方面,能源大数据技术将用户大量用能信息进行集聚,很可能造成隐私泄露。在能源大数据建设中,协调共享与安全是必须首先解决的重大课题。

五、我国能源大数据产业发展建议

1.推动能源系统与大数据技术融合,使大数据成为能源系统智慧化升级的支撑

由硬件资源、基础软件、网络通信、数据集成、计算支撑、应用支撑、安全管控等环节推动能源与大数据的融合。采用统一能源信息采集、集成、存储标准,解决多源数据异构所带来的信息孤岛问题。加强广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储,以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值,同时加强可视化、人机交互技术的应用,实现能源大数据的易用性。此外,还需加强能源信息安全建设,落实信息安全技术防护和管理措施,切实保障能源信息安全。

2.完善基础设施建设,补齐多能源物理互联和信息互联的基础设施短板

加强多能源网络供给侧结构性改革:补齐多能源物理互联和信息互联的基础设施短板,推进电、气、热等能源网络及其信息架构基础设施的协调建设。完善能源大数据基础信息建设,推动透明电网/能源网发展,重点攻关基于能源大数据的智能决策,推进能源生产、传输、消费全过程信息透明及智慧化,实现能源系统高比例可再生能源的消纳及终端能效提升。

3.深化能源体制改革,消除不同能源行业之间的信息壁垒,实现信息共享

进一步放开能源用户侧、配售侧、需求侧市场:配电、售电由增量市场扩大到存量市场;油气配售市场允许民营和外资资本进入;通过用户侧的市场机制,催生出一批能源金融、第三方综合能源服务等新兴业态,倒逼能源供给侧结构性改革,推进能源生产方式和能源利用方式的智能化变革,提升全社会综合能源效率。在市场化改革下,消除不同能源行业之间的壁垒,真正推动能源大数据建设。

4.完善能源大数据产业顶层设计,培育智慧能源产业新业态

通过政策导向、资金扶持、平台建设、市场设计,完善市场法律法规,形成长效机制:加快制定并完善能源产业市场法律法制,试点能源产业市场负面清单制度。构建能源生产、存储、传输、交易、消费、增值服务等全产业链,完善能源产业基础架构,形成国家级、区域级、用户级等不同应用范围的能源大数据平台,利用其公开共享的数据资源,培育发展智慧能源新业态,带动相关产业升级,促进智慧能源产业形成新的经济增长点。

六、结语

能源大数据的建立对贯彻我国“互联网+”智慧能源发展战略,加快多能系统深度融合,促进能源市场化改革具有重大意义。本文通过调研我国能源大数据

的发展现状,分析认为存在以下三个主要问题:

(1)由于各能源系统间存在的行业壁垒导致信息交流渠道缺失,无法实现跨能源系统的信息互联互通;

(2)能源系统具有高度的特殊性与复杂性,目前大数据的基础设施与基本技术仍难以适应其应用需求;

(3)能源系统的安全运行关乎国计民生,实现能源大数据的数据与信息安全仍是亟待解决的难题。

为此,本文针对上述三个问题提出了促进我国能源大数据产业发展的四条建议:

(1)在信息与物理的层面上,应全面考虑能源系统的运行特点与数据特征,实现大数据技术与能源系统的融合;

(2)在基础设施层面上,以建设透明电网、透明能源网为目标,推动能源信息架构基础设施的建设与完善;

(3)在能源体制层面上,切实推动能源市场化改革,以打破能源行业壁垒为契机,推动多种能源系统信息的互联互通;

(4)在产业顶层设计层面上,以政策法规为引导,培育新兴能源产业生态,促进能源大数据的发展与成熟。

大数据的概念、技术及应用

大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”? 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能(AI) 1.4.1 什么是人工智能

1.4.2 人工智能改变哪些行业? 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同? 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理? 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等

3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么?3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理

能源大数据技术的应用与发展

能源大数据技术的应用与发展 一、前言 在全球迫切需要实现能源转型的发展潮流下,“互联网+”智慧能源已成为广受能源领域关注的热点,能源网与互联网的深度融合是解决当前能源问题,重塑全球能源格局的重要变革力量。能源大数据融合了海量能源数据与大数据技术,是构建“互联网+”智慧能源的重要手段。它集成多种能源(电、煤、石油、天然气、供冷、供热等)的生产、传输、存储、消费、交易等数据于一体,是政府实现能源监管、社会共享能源信息资源、促进能源体制市场化改革的基本载体。同时,能源大数据以数据开放共享为核心理念,是应用互联网机制与技术改造传统能源系统的最佳切入点,是推进能源系统智慧化转型升级的有效手段。进一步地,能源大数据是打破行业壁垒,促进各种能源系统融合的助推剂,将催生一批智慧能源新兴业态,亦是实现能源行业转型升级、打造新的经济增长点的关键技术。 为此,本文从能源大数据技术的基本内涵出发,阐述了能源大数据的基本架构及典型特征,总结了国内外大数据在能源领域的应用现状,并探讨了目前我国能源大数据建设中所存在的问题。立足现存问题,对我国下一步能源大数据产业的布局提出了若干发展建议,以支撑“互联网+”智慧能源战略发展。 二、能源大数据技术的基本内涵 大数据是以整个数据集合为研究对象的一项综合技术,是传感技术、信息通信技术、计算机技术、数据分析技术与专业领域技术的结合,是对传统的数据挖掘、数据分析技术的继承和发展。随着我国“互联网+”在能源行业的深入发展,所衍生的“互联网+”智慧能源融合互联网的思维和技术,改造传统能源的生产、传输、消费、转换、交易等全产业链,依托能源大数据技术,形成能源与信息高度融合、互联互通、透明开放、互惠共享的新型能源体系。面向“互联网+”智慧能源的能源大数据基本架构由应用层、平台层、数据层以及物理层组成,如图1所示。

大数据技术与应用基础教学大纲

大数据技术与应用基础》教学大纲 时:60 码: 适用专业: 定: 核: 准: 、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展,已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里,无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》,还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期,数据与传统产业的融合还处于起步阶段,各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧,各行业对大数据技术研究的热情越来越高,在未来几年,各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下,考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况,从初学者角度出发,以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式

的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段,其应用领域 丰富广泛,在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手 的实例,让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 、课程教学基本要求 1 . 了解大数据的发展和基本概念,理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2 . 掌握Scrapy 环境的搭建,了解网络爬虫获取数据的过程,熟悉爬虫项目的创建。 3 . 深刻了解hadoop的基础理论,理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4 . 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用,理解并识记HDFS勺使用,了解 HDFS的JAVA API接口及数据流原理;让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径,知道如何独立编写满足自己需求的Map Reduces序。 5.理解HBase中涉及的基本概念,掌握HBase的简单应用;让学生了解数据仓库的基 础概念,熟悉Hive与HDFS Map Reduced接的关心。 6.熟悉Spark和RDM基本概念,熟悉spark接口的使用,解决实战时的步骤及思路。 7.明白Hadoop和Storm之间的差别,掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。 8. 了解Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构,掌握批量数据加载、流数据加载 的操作。了解Flink 的重要概念和基本架构,掌握Flink 简单的使用实例。

大数据技术与应用专业建设

大数据技术与应用专业建设 调研报告 自党的十八大以来,我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。国务院和相关部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划(2016~2020年)》等指导性文件。各部门、各地方高度重视,据不完全统计,我国已有20多个省级地方和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划,我国大数据发展已经正式驶入快车道。 2015年9月5日经李克强总理签批,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大数据领域十大工程建设,将我国大数据发展推向了另一个制高点。 职业教育服务经济与社会发展,必须紧跟产业发展步伐,随着经济增长方式转变而“动”,跟着产业结构调整升级而“走”,围着企业技能型人才需求而“转”,适应市场的需求而“变”。在大数据技术飞速发展的今天,职业教育必须紧跟大数据产业发展步伐。为了更好地了解相关行业企业对大数据人才的需求,促进大数据技术与应用专业教学及专业建设,大数据技术与应用专业教学资源库建设团队在国内外针对大数据在行业企业的需求开展了调研。

一、调研目的 1、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才的需求倾向、人才需求规格预测、就业预测、人才的市场定位等; 2、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才培养模式、培养目标的意见,以及对专业知识、岗位分工、职业技能等的要求; 3、了解往届相关专业毕业生在工作单位的表现及用人单位对往届毕业生的工作、岗位能力评价; 4、与相关企业建立校企合作模式,促进教学与社会实践的联系,为大数据技术与应用专业教学资源库的专业建设、课程体系建设及培养模式寻找更完善的发展方向。 二、调研方式 1.问卷调查:印制问卷涵寄或面交,请企业相关人员作答。 2.实地调研:教师到企业和用人单位实地调研。 3.座谈调研:邀请用人单位的技术人员、管理人员到系里开展座谈交流。 4.网上调查:到网上搜索有关人才需求、课程设计、教学计划等信息。 三、国内外大数据发展现状 (一)大数据产业呈现爆炸式增长 由IDC和EMC联合发布的《The Digital Universe of Opportunities : Rich Data and the Increasing Value of Internet of Things》研究报告中指出,2011年全球数据总量已达到1.8ZB,并将以每两年翻一番的速度增长,

大数据分析技术与应用_实验2指导

目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)

1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序,自己编程实现数据去重程序 2实验目的 (1)理解Hadoop、Eclipse编程流程; (2)理解MapReduce架构,以及分布式编程思想; 3实验性质 实验上机内容,必做,作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告,纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版,4月19日(第10周)之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统:Linux Hadoop版本:2.6.0或以上版本 JDK版本:1.6或以上版本 Java IDE:Eclipse 7实验内容和要求 (1)搭建Hadoop、Eclipse编程环境; (2)运行实验指导上提供的Wordcount程序; (3)在Eclipse上面查看HDFS文件目录; (4)在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果; (5)熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想; 程序设计题,编程实现基于Hadoop的数据去重程序,具体要求如下: 把data1文件和data2文件中相同的数据删除,并输出没有重复的数据,自己动手实现,把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路: 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key,而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个时就直接将key复制到输出的key中,并将value设置成空值。在MapReduce流程中,Map的输出 经过shuffle过程聚集成后会被交给Reduce。所以从设计好的Reduce输入可以反推出Map输出的key应为数据,而

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业,大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合,并引入企业真实项目演练,依托产学界的雄厚师资,旨在培养适应新形势,具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来,互联网行业发展风起云涌,而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前,人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别,数据将逐渐成为重要的生产因素,人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代,专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下,大数据从业人员的两个主要趋势是:1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长;2、大数据人才供不应求。 图示说明:2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送,但互联网发展一日千里,大数据技术、手段日新月异,企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注,政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向,也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解,慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业,其率先联合各大高校最早开设了互联网营销,这也是它们的优势专业,后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向,在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与,所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究,共享一些主要特色给大家参考: 1.培养模式 采用校企联合模式,校企双方(即慧科教育集团和合作校方)发挥各自优势,在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下,植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究,现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力,学生在完成每个学期的理论学习后,至少有两个企业项目实战跟进,让学生在项目中应用各类大数据技术,训练大数据思路和实践步骤,做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节,对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节,工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计,主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据,建立企业级产品数据库,以便不同地域可以访问相同的设计数据,从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真,是指将大数据技术与产品仿真排程相结合,提供更好的设计工具,减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型,将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次;玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计,开发效率提高30%。 工艺流程优化,主要是应用大数据分析功能,深入了解历史工艺流程数据,找出工艺步骤和投入之间的模式和关系,对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析,评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据,应用大数据分析技术,来确定不同工艺参数之间的相关性,以及参数对产量的影响,最终确定影响最大的9种参数,针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整,从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化,即通过全产业链的信息整合,使整个生产系统达到协同优化,让生产系统更加动态灵活,进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化,主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据,利用这些数据进行分析,确定采购物料数量、运送时间等,实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善,它以市场链为纽带,以订单信息流为中心,带动物流和资金流的运动,整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节,客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中,通过供应链上的大数据采集和分析,海尔公司能够持续进行供应链改进和优化,保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具,对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如,电子商务企业京东商城,通过大数据提前分析和预测各地商品需求量,从而提高配送和仓储的效能,保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节,工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器,抓取数据,然后经过无线通信连接互联网,传输数据,对生产本身进行实时监控。

大数据技术与应用基础_教学大纲

《大数据技术与应用基础》教学大纲 学时:60 代码: 适用专业: 制定: 审核: 批准: 一、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展,已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里,无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》,还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期,数据与传统产业的融合还处于起步阶段,各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧,各行业对大数据技术研究的热情越来越高,在未来几年,各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下,考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况,从初学者角度出发,以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段,其应用领域丰富广泛,在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例,让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 二、课程教学基本要求 1. 了解大数据的发展和基本概念,理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2. 掌握Scrapy环境的搭建,了解网络爬虫获取数据的过程,熟悉爬虫项目的创建。 3. 深刻了解hadoop的基础理论,理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用,理解并识记HDFS的使用,了解HDFS 的JAVA API接口及数据流原理;让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径,知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5. 理解HBase中涉及的基本概念,掌握HBase的简单应用;让学生了解数据仓库的基础概念,熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。 6. 熟悉Spark和RDD的基本概念,熟悉spark接口的使用,解决实战时的步骤及思路。

大数据技术与应用专业人才培养方案

附件: 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的,德、智、体、美等方面全面发展的,具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识,以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标,系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术,旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业,具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 (一)学制:三年 (二)招生对象:高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 (一)职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位:大数据文档编写、大数据采集清洗与转换; 大数据技术类岗位:大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析; 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位:大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 (二)起薪标准 4500元/月 (三)人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识,掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能;具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力,具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能; ②具备一定的英语知识,能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语, 包括技术性文档和资料; ③掌握计算机方面的专业基础知识,能适应信息化建设; ④掌握Linux平台下大数据平台搭建,数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能; ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能,能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习,学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件; ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力;具备数据库系统管理维护的能力; ④具备非结构化数据处理能力; ⑤具备数据仓库管理基本能力; ⑥具备OOP程序设计能力; ⑦具备Web应用开发能力; ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力; ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质: 热爱祖国,拥护党的基本路线。遵纪守法,善于独立思考,勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质: 具有一定的文化素质修养,诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯;具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格;具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质: 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识;掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。

《大数据分析方法与应用》教学大纲

《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码:090542008 课程英文名称:Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时:40 讲课:40 实验:0 上机:0 适用专业:应用统计学 大纲编写(修订)时间:2017.6 一、大纲使用说明 (一)课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课,通过本课程的学习,可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据,领会大数据分析方法和应用,掌握复杂数据的分析与建模,使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发,为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 (二)知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识:掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力:要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能:掌握复杂数据的分析与建模。 (三)实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序,课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学,通过讨论等方式强化重点,通过分散难点,使学生循序渐进的掌握难点。 4.教学手段:建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 (四)对先修课的要求 本课程的先修课程:应用多元统计分析。 (五)对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法,鼓励学生演示分析思路和分析收获,使学生有机会诊断问题,并学会选用适当的方法和技术分析数据。 (六)课程考核方式 1.考核方式:考查 2.考核目标:在考核学生基础知识、基本技能,基本能力的基础上,重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3.成绩构成:本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 (七)参考书目: 《大数据分析:方法与应用》,王星编,清华大学出版社,2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高

中国能源大数据应用发展前景预测

中国能源大数据应用发展前景预测 能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用,也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合,将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着信息化的深入和两化的深度融合,大数据在石油石化行业应用的前景将越来越广阔。 大数据与能源行业的结合目前主要体现在三个行业。 (1)石油天然气产业链与大数据的结合。在油气勘探开发的过程中,可以利用大数据分析的方法寻找增长点,利用大数据平台可以帮助炼油厂提高炼化效率,也可帮助下游销售挖掘消费规律,优化库存,确定最佳促销方案。(2)智能电网:利用大数据实时监测技术监测家庭用电量特征,帮助电力公司调配电力供给,为客户提供最佳用电方案。通过错峰限电,用户会在电力成本低的时间段使用,避免了高峰时期电力负荷过重的局面,未来消费者对于能源的利用会有更多经济性的选择。(3)风电行业:进行风电场分布式风机的在线监测,周期性及瞬时的实时数据采集和在线分析,生成警报、允许维护人员可视化和管理数据,简化大规模监测系统的部署。 油气行业传统的勘探开采理论面临瓶颈,从传统地质,到开发地质再到石油储藏描述,油气开发理论已经不能满足提高产量的需求。而这一传统行业恰恰积累了大量的数据,大数据的出现为油气的二次开发,甚至三次、四次开发,提供了更多的可能性。不同的油田之间可从油气勘探历史上积累的数据中寻找一定的规律,并发现新的增长点。另外,在炼化、油品零售领域大数据的应用也比较广泛。诸如炼厂炼油过程中收集的数据,油品零售站的用户数据等,对同行业有很大的借鉴意义。 智能电网对于大数据的需求也很强烈。国家对于智能电网的推广也为大数据的应用奠定了基础。这些数据需求包括消费者用电的规律、家用电器的耗能数据等。未来电厂和个人用户都将受益于电力大数据。 风电行业涉及硬件较多,而且分布区域较广,因此也刺激了对大数据的需求。分布在野外的风电机组产生大量的数据,通过传感器传回到数据中心,利用大数据技术实时分析发电量,并据此预测可能发生的问题。这样的数据对于世界各地的风电场都有很大意义,能够从很大程度上提高发电效率。未来在风电机组领域的数据交易将会非常活跃,企业用户将成为交易主体。 中国能源消耗一直以煤炭为主,近年来天然气、风电、水电等清洁能源占比缓慢提高。煤炭从2008年的占比70.3%降至2013年的66.0%,石油的消耗量始终保持在18%上下,天然气由2008年的占比3.7%升至2013年的5.8%,水电、风电、核电从2008年的7.7%升至9.8%。煤炭的主导地位短期内不会产生太大变化。受国家环保政策支持,预计未来天然气等清洁能源的消耗量将逐渐增大。 据调查机构BP最新发布的2035世界能源展望,煤炭从2000年以来增长最快的化石燃

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段?

答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术

答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据技术与应用专业讲课稿

大数据技术与应用专业 建设方案 北京四合天地科技有限公司 2018年6月

目录 1项目背景 (4) 1.1行业背景 (4) 1.2政策导向 (5) 2人才培养方案 (6) 2.1行业人才需求 (6) 2.2大数据岗位设置 (9) 2.2.1Hadoop运维工程师 (9) 2.2.2大数据开发工程师 (9) 2.2.3数据采集工程师 (10) 2.2.4系统开发工程师 (11) 2.3大数据人才基本技能要求 (11) 2.4人才培养目标 (12) 2.5人才培养策略 (12) 3教学现状分析 (13) 3.1教学科研难以保证 (13) 3.2实训环境缺失 (13) 3.3实训内容不足 (13) 4课程体系建设 (14) 4.1培养目标 (14) 4.2课程设置 (14) 5实训室建设 ............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1设计理念..................................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.1以就业为导向...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.2以能力为本.......................................................................................... 错误!未定义书签。

工业大数据应用

工业大数据应用 “数字化工厂”展现了信息化制造的强大魅力,“互联工厂”模式给人们无限的想象空间。工业自动化、数字化等作为“智能制造”的关键技术,大数据、人工智能在新一轮革命发展浪潮下必将成为重要的角色。 新一代信息技术为核心的第四次工业革命已经悄然开始,为适应并引领新工业革命的浪潮,美国推出“再工业化”,德国提出“工业4.0”,作为世界制造大国的中国制定了“中国制造2025”并把“智能制造”、“大数据”、“人工智能”定为中国未来的主攻方向,中国制造业进入了转型升级的重要发展阶段。 在工厂里,每一台自动化设备均由PLC、变频器、工控机、传感器、人机界面、伺服与运动控制、机器视觉等基础工控元件构建而成,设备与设备之间通过工业以太网连接,所有的机器设备互联组成井然有序的生产系统,再由MES、PDM/PLM、ERP、CAD/CAE/CAM/CAPP、SCADA等信息管理软件进行统筹,最终形成所谓的“智能制造”工厂解决方案。中国“智能制造”转型带来了巨大的自动化市场需求。 早在几年前,德国政府推出了“工业 4.0”的计划,通用电气GE 提出了“工业互联网”的愿景,信息技术在工业领域上应用研究已积累数年。工业大数据生态要求企业有能力平台化,不管企业是生态的主导者还是参与者,工业大数据将来肯定是一种生态存在业态,只不过各家企业在其中的角色是不同的。 基于云平台构建的制造企业的大数据的意义-bonc云平台

产品营销:大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。 设备远程故障诊断分析:大数据预测设备未来可能出现故障的时间,提供避免风险的解决方案,消除设备故障停机给客户带来的损失。 客户体验:在移动端建立企业宣传平台,以场景化方式让客户参与产品的认知,增加品牌的传播效果。 技术创新:借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立,提高运维领域的装备管理水平,降低行业运营成本。 节约能耗:通过数据集的切分和规律查找,帮助找到最优化的数据集,实现人员投入及控制过程的节能提效。 具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程,他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成,然后把解决方案产品化和平台化,进一步延展自己的核心竞争力。

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告

大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展,是党中央、国务院作出的重大战略部署,是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前,工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》(以下简称《规划》),全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年,贵州提出“万企融合”大行动,计划用五年时间,带动10000家企业通过应用大数据技术,提升企业数字化、网络化、智能化水平,实现发展新增长、服务升级。有预测称,这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1)大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后,逐步走过了探索阶段、市场启动阶段,当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟,开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展,行业规模增长迅速。截至 2014 年,全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间,预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%,规模达到415 亿美元,是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元,符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚,发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展,使数据产生速度加快、规模加大,迫切需要运用大数据手段进行分析处理,提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合,其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示,大数据人才岗位缺口2018年高达150万,俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万,这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000

大数据技术与应用

附件25: 高职电子信息大类大数据技术与应用赛项 技能竞赛规程、评分标准及选手须知 一、竞赛容 赛项名称:大数据技术与应用 赛项容:以大数据技术与应用为核心容,重点考察参赛选手在Hadoop平台环境下,对于大规模并行数据处理以及存计算技术的应用能力。具体包括: 1. 掌握Hadoop平台环境部署与基本配置,了解基于大数据计算平台的常见应用; 2.综合利用numpy、pandas、matplotlib、scikit 模块和MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce/Yarn、数据仓库Hive、Python 等开发语言工具和技术,匹配和连接数据源,实现大数据的采集,提取、清洗、转换、分析、挖掘操作,产生分析结果,并且实现可视化呈现。 3.依据项目应用需求和分析结果,完成数据分析报告的编写。 二、竞赛方式 本赛项为团体赛,每支参赛队由3名参赛选手组成。 三、竞赛时量 竞赛时间4小时,竞赛连续进行。 四、名次确定办法 名次确定办法原则上按照竞赛总成绩从高分到低分排序确立选手名次。总成绩相同时,完成时间较短者名次列前;成绩和完成时间均相同时,操作过程较规者名次列前。 五、评分标准与评分细则 1.评分标准 本赛项总分为100分,采取分项计分制(表1)。

2.评分细则 竞赛成绩评定实行“裁判长合权负责制”,负责组织评分裁判进行成绩评定。评分裁判负责对参赛队伍(选手)的比赛作品、比赛表现按赛项评分标准进行评定。成绩评定根据竞赛考核目标、容对参赛队或选手在竞赛过程中的表现和最终成果做出评价。 本赛项的评分方法为现场评分和结果评分,现场评分为5分,由现场裁判根据参赛队的操作规以及综合表现情况进行评分;结果评分为95分,依据赛项评价标准,对参赛选手提交的竞赛成果进行评分。

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面,使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目,结构如下图 Common 原名:Core,包含HDFS, MapReduce和其他公共项目,从Hadoop 版本后,HDFS和MapReduce分离出去,其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具,主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中,代码生成器既不需要读写文件数据,也不需要使用或实现RPC协议,它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式(Schema),Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销,提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式,节约数据存储空间和网络传输带宽,Hadoop 的其他子项目(如HBase和Hive)的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS:是一个分布式文件系统,为Hadoop项目两大核心之一,是Google file system(GFS)的开源实现。由于HDFS具有高容错性(fault-tolerant)的特点,所以可以设计部署在低廉(low-cost)的硬件上。它可以通过提供高吞吐率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应

大数据技术与应用基础_教学大纲.doc

《大数据技术与应用基础》教学大纲 学时: 60 代码: 适用专业: 制定: 审核: 批准: 一、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展,已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里,无论是聚焦大数据发展 的《促进大数据发展行动纲要》,还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用 发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期,数据与传统产业的融合还处于起步阶段,各 行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧,各行业对大数据技术研究的 热情越来越高,在未来几年,各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下,考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况,从 初学者角度出发,以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。 考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段,其应用领域丰富广泛,在教学过程中应注 重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例,让学生能够切实体会和掌握各 种类型工具的特点和应用。 二、课程教学基本要求 1.了解大数据的发展和基本概念,理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2.掌握 Scrapy 环境的搭建,了解网络爬虫获取数据的过程,熟悉爬虫项目的创建。 3.深刻了解 hadoop 的基础理论,理解并掌握 Hadoop 单机及集群环境的部署方法。 4.掌握 HDFS 的基本概念和 HDFS 在 hadoop 中的作用,理解并识记 HDFS 的使用,了解HDFS的JAVA API 接口及数据流原理;让学生明白Map 过程与 Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径,知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5.理解 HBase 中涉及的基本概念,掌握 HBase 的简单应用;让学生了解数据仓库的基础概念,熟 悉 Hive 与 HDFS 、 MapReduce 直接的关心。 6. 熟悉 Spark 和 RDD 的基本概念,熟悉spark 接口的使用,解决实战时的步骤及思路。 7. 明白 Hadoop 和 Storm 之间的差别,掌握对Storm 的使用。理解 Apex 的工作过程并能简单应用。 8.了解 Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构,掌握批量数据加载、流数据加载的操作。 了解 Flink的重要概念和基本架构,掌握Flink简单的使用实例。 9.理解Elasticsearch的基本架构,掌握Elasticsearch的一些入门操作。了解并基本掌握怎样利用所学的工具对目标实例进行数据分析。 三、课程的内容 1.大数据概述

相关文档
最新文档