能源行业大数据与分析

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。

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

新能源汽车综合性能大数据评价体系2017.9.15

新能源汽车综合性能大数据评价体系 新能源汽车综合性能大数据评价体系由四个二级指数，九个三级指数构成，各级指数为百分制得分，根据不同权重加权汇总得到综合性能总得分，并按照60-70，70-80，80-90，90-95，95-100评定五个星级。 综合评价体系算例：

e FINAL=0.3e ECONOMY+0.2e ENVIRONMENT+0.2e RELIABILITY+0.3e SAFETY =0.3(0.3e EPM+0.5e MU+0.2e DAE)+0.2(0.5e RA+0.5e SA) +0.3(0.6e OR+0.4e RSR)+0.2(0.4e FP+0.6e FFE) =0.3×(0.3×82+0.5×92+0.2×75)+0.2×(0.5×84+0.5×62) +0.2×(0.6×68+0.4×96)+0.3×(0.4×78+0.6×82) =80.24（3星） 其中： 以下为各一级指数的计算方法：

1.经济性指数ECONOMY e 经济性指数包括吨百公里能耗指数（EPM e ）、里程利用率（MU e ）和日均经济性指数（DAE e ）三个二级指数，计算公式为： 123EPM MU DAE k e k e k e ++经济性指数= 其中，123,,k k k 分别代表上述三个指标在总经济性指数中所占权重。三个二级指数的计算方法如下： 1.1吨百公里能耗指数（EPM e ） 定义：吨百公里电耗是车辆在一定工况下行驶一百公里的电耗与车辆整备质量的比值。 吨百公里能耗计算方法： （kWh ） （km ）吨百公里=整备质量(kg) 评测阶段的车辆充电电量评测阶段的车辆运行里程能耗 评分方法: 吨百公里能耗指数代表该车型在同类车型中的位置水平。 E min E 2 E n-1E max 统计概率 表1 吨百公里能耗指数评价方法

中国大数据市场调查调查研究报告

中国市场调研在线

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国市场调研在线基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

2017-2023年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告 报告编号：594149 市场价：纸介版7800元电子版8000元纸质＋电子版8200元 优惠价：￥7500元可开具增值税专用发票 在线阅读： 温馨提示：如需英文、日文、韩文等其他语言版本报告，请咨询客服。 2017-2023年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告 产业现状 大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。 市场容量 继物联网、移动互联网、云计算之后，大数据再次挑动整个IT产业的神经。这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产，更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥，大数据让"智能之门"从来没有像现在这样距离我们之近。现阶段企业要积极引入大数据技术，还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合，在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值，最终帮助企业推开智慧之门。众所周知，依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合，大数据大幅降低了普通企业获得"智慧"的门槛。而在过去，商业智能才是企业获得"智慧"的主要技术手段，一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现，需要专用硬件和专业ETL工具，项目投资不菲而且建设周期长，这就让大量中小企业对商业智能望而却步。正是基于此，当同样能给企业带来"智慧"的大数据一出现，就受到企业的普遍欢迎。全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达317%，2016年收入将达到238亿美元，将增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍之多。2015年中国大数据市场规模达20亿元，从2016年到2017年期间，每年将保持60%以上的增长。 市场格局 大数据主要市场机会集中在各实体企业对海量数据处理、挖掘的应用上，而这些应用必然带动"数据存储设备和提供解决方案"，"大数据的分析、挖掘和加工类企业"等环节的爆发性发展。虽然目前国内数据库、服务器、存储设备等领域，仍是国际巨头占绝对领先优势，大数据应用也还处在起步阶段，但发展前景可以期待。中国经济

2017年全国家电行业大数据分析(完美详细版)

2017年家电网购市场展望 ●2017年，家电网购市场仍将高速发展，整体增幅预计为35%左右，总体规模有望达4000亿元。 ●2017年，中国家电网购市场(不含移动终端)的销售额占整体家电市场的比例将超过18%。 ●在国家政策支持下，在电商自身发展战略的驱使下，电商下乡步伐将进一步加快。电商渠道的下乡将给农村家电市场带来天翻地覆的变化。大好天地在农村! ●电商将继续向线下市场渗透，2017年线下为线上导流将成为普遍现象。 ●“网购节”可能遭遇“审美疲劳”，但价格战仍将继续。2017年，家电网购领域的购物节点将更加分散化。 ●2017年的家电网购市场将频繁迎来“品牌日”。 ●营销个性化、定制化、娱乐化趋势将持续。 ●2017年，阿(里)苏(宁)对京东的“追杀”将进入关键一年。 ●阿里(淘宝天猫苏宁易购等)和腾讯京东系(京东、微商等)双寡头垄断的格局不会改变。

●随着线上产品高端化趋势的加剧，线上线下同(标)价是必然趋势。 ●2017年将重掀智能家电高潮，线上会根据C2B定制优势，找到比较能落地的智能家电产品。 ●不会再有对电商持怀疑态度的企业，只可能有亲近谁疏离谁摇摆不定的立场，各家电企业对线上销售渠道的重视程度将进一步提升。 ●随着跨境电商的发展，跨境出口成为家电行业的又一个海外机会。 ●移动网购渠道的下单量还将激增，移动电商时代已经到来，最终个人网购行为将全面归属移动互联网。 ●电商对竞争力的追求将进一步回归到商业本身，即追求产品的竞争力、价格的竞争力、服务的竞争力。 2016年中国家电网购分析报告

2016年，从《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》到《“互联网+流通”行动计划》，政府出台多项政策促进网络零售市场快速发展。根据国家统计局公布的数据，2016年全年，我国社会消费品零售总额达到30万亿元，比上年增长10.7%，稳居世界第二。2016年全年，我国电子商务交易额达到20.8万亿元，其中网络零售额达到4万亿元，位居世界第一，增幅53%。截至2016年年底，我国网络零售交易额占社会消费品零售总额比例达13%。 在经济新常态下，消费已成为我国经济增长的首要动力，贡献率接近60%。而蓬勃发展的网络购物对消费的拉动更为显著，不仅造就了近年来网络零售额以超过50%的年均增幅增长，也成为促进线下消费增长的一个重要因素。 作为引领网络购物市场发展的一个重要板块，2016年，家电网购市场继续高速增长，为整体增长乏力的家电市场带来活力。2016年家电网购市场呈现出的产品、营销、服务的新特点，也将成为整个行业未来变化的风向标。 一、家电网购市场规模超3000亿元家电板块引领网购市场

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

能源领域大数据应用前景思考

能源领域大数据应用前景思考 “十三五”是全面建成小康社会的决胜阶段，是中国经济发展的战略调整和转型机遇期。“创新、协调、绿色、开放、共享”是中国供给侧结构性改革的指针，加速能源结构调整和全面推进生态文明建设。然而在当今这个数据量极速膨胀的时代，大数据成为了炙手可热的名词。当人们充分享受信息化带来的信息便利和共享快捷时，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，而能源行业作为国民经济与社会发展的基础，也正在受到大数据的深刻影响。 一、能源行业大数据的发展现状 2016年是“十三五”的开局之年，临河区现代农牧业扎实推进。实现农业增加值45.5亿元，同比增长5%。大破大立整理土地17.5万亩。新增设施农业5657亩，累计达到4.3万亩，利用率95.6%，自来水生产量***，其中灌溉用水***。规模以上工业实现增加值88亿元，可比价增速9%，两项指标增速均居全市首位，用水量****。在国家流域限批政策引导下，全区重点加强城市污水治理设施建设和环境污染防治工作，节能降耗取得了显著成效，顺利完成了“十三五”开局年的任务。 二、产业政策及规划

能源大数据理念是将农业、工业、第三产业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。大数据与能源行业的结合目前主要体现在三个行业。 （一）农业产业与大数据的结合。农业始终是我区的发展基础和最大优势。加快推动农牧业向特色、高效、生态发展转型；夯实农业基础，可以利用大数据分析的方法创新运作方式，推进农业基础设施建设。利用大数据平台可以全面掌握斗农毛渠状况并进行疏通，修缮桥涵口闸，确保灌排系统运行安全。也可加大农业面源污染防控，科学合理控肥控药，确保土净田洁。 （二）工业产业与大数据的结合。工业是我区的短板，也是加快崛起的希望所在。利用大数据分析加快实现传统产业向新型化转型，优先服务存量企业，积极构建“亲”“清”政商关系。通过大数据分析联邦制药企业，帮助其实施环保设施技术改造，全面释放产能；通过对停产企业分析，帮停产企业通过兼并合理重组、优化升级。开展多种形式的政企对接活动，以转型升级为主攻方向，引导企业建立研发、创新体系，未来企业对于能源的利用会有更多经济性的选择。

课程名称大数据分析与应用

课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；

中国新能源汽车行业发展现状及发展趋势分析_图文(精)

中国新能源汽车行业发展现状及发展趋势分析 据中国汽车工业协会数据显示，2016年1-10月新能源汽车生产35.5万辆，销售33.7万辆，比上年同期分别增长77.9%和82.2%。预计2016年全年新能源汽车市场规模在40万左右，2017年将是新能源汽车的播种年，政策布局完成，产品重新调整定型，上半年将迎来波谷，下半年基本面将逐步好转，全年销量将达到60-70万台，并有望在2018年再次爆发，销量逼近100万。 新能源汽车行业市场分析：2016调整、 2017恢复、2018爆发 2016年是新能源汽车行业的调整年，经历了各种“喜”与“忧”。车企骗补风波、三元锂电池暂停令、积分和碳配额制度、电池目录、生产资质、补贴将调整、低速电动车技术条件立项等。受到政策扰动影响，今年1-10月新能车增长相对温和，由于政策年底落地，后续放量时间不够，预计全年温和增长，销量40-45万辆之间，部分市场需求会压缩至2017年。 2017年考核油耗积分，平均油耗要达到6.4，预计很多国产品牌很难达到该油耗标准，国产品牌有动力通过新能车达标油耗积分。2017年预计新能车销量将达到60-70万。2017H1产业根据新政进行车型调整，预计销量同比比较低迷；2017H2企业密集推出新车型，市场逐步开始回暖。 2018年考核双积分，2017年下半年开始将迎来新能源车型上市潮。油耗标准下降至6L，整车企业油耗积分压力加大，自主尤其是合资品牌新能源车会大量推出，冲量动机强。

乘用车和专用车是后续新能车增长的主要动力 新能源客车市场相对稳定，短期增量不大。其中公交盘子8万辆，主要靠行政考核驱动，新能源目前的渗透率是60%，有望提升到80%以上；公路客运盘子50万辆，主要靠经济性驱动，目前渗透率10%，有望提升至20%。 而专用车、乘用车将是后续新能源汽车增长的主要动力。随着，2016年政策调整，专用车订单累积过多，2016年全年专车市场规模或将达到3万，2017年升至10万。并随着2017年、2018年考核油积分和双积分的推行，自主品牌为了冲抵油耗积分并且随着限牌城市车牌格的上涨，以及自主和合资中端以上车型插混化车型渗透率提升，纯电乘用车和插电乘用车的规模都将得到极大的扩张。 专用车市场空间大但仍看后续政策以及产品质量

“大数据”技术在工控行业中的应用研究

《自动化博览》杂志约稿 “大数据”技术在工控行业中的应用研究 中国自动化学会专家咨询工作委员会 孙柏林 “大数据”时代的脚步已悄然而至，“大数据”（Big Data）已迅速成为近期争相传诵的热门科技概念。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。专家们认为：“‘大数据’技术就是下一个经济、国防、安全、社会活动等领域的制高点！”“大数据”是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一热点，“大数据”时代的来临，给各行各业带来了根本性变革，让所有人都看到了“大数据”的挑战与机会。对于工业控制行业同样也是如此。 本文即从《“大数据”技术及其在工控行业中的应用研究》的角度来探讨一下“大数据”技术问题。 一、吹响大数据“集结号”！ “大数据”（Big Data）这所以会成为热点，主要应归因于近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、射频识别技术（RFID）、无线传感器每分每秒都在产生着成千上亿的数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的数据，需要处理的数据量实在是太多、增长实在是太快了，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应对“大数据”浪潮。国际数据公司（IDC-- International Data Corporation）预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。 人类社会发展的核心驱动力，目前，已由“动力驱动”转变为“数据驱动”；经济活动重点，已从材料的使用转移到“大数据”的使用。“大数据”正在成为各个业界的焦点话题。2012年1月，在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上，“大数据”是框定的主题之一。该论坛的一份报告，《大数据，大影响》，宣告了“大数据时代”的到来！今天已经进入“大数据”时代，身边的一切都在“大数据”范围内。人们似乎再也没有什么秘密可言，各种信息都暴露在“大数据”之中。“大数据”几乎是无处不在。传统行业创新升级，“大数据”成背后推手！企业必须直面“大数据”的挑战。 二、关于“大数据”的基本认识 ㈠“大数据”的定义 什么是“大数据”？从一般意义上说，“大数据”是指那些超过传统数据库

大数据应用分析案例分析

大数据应用分析案例分 析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

中国大数据发展分析报告

中国大数据发展分析报告 目前，在对大数据的价值的态度上，除了6.9%的企业认为数据没有价值以外，绝大多数企业都认为数据具有或可能具有很高的价值，可见大数据的价值已经在企业中获得了广泛的认可。未来随着越来越多的大数据分析平台和工具的开始广泛应用，大数据的价值将会被进一步释放并获得企业认可。大数据发展究竟如何？它能给我们带来什么？或许很多人还不清楚，今天我们就来讨论一下。 一、我国大数据的国家战略 争夺新一轮技术革命制高点的战役已经打响，中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划》的2012年也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代已经来临！ 2012年8月份国务院制定了促进信息消费扩大内需的文件，推动商业企业加快信息基础设施演进升级，增强信息产品供给能力，形成行业联盟，制定行业标准，构建大数据产业链，促进创新链与产业链有效嫁接。 同时，构建大数据研究平台，整合创新资源，实施“专项计划”，突破关键技术。大力推进国家发改委和中科院基础研究大数据服务平台应用示范项目，广东率先启动大数据战略推动政府转型，北京正积极探索政府公布大数据供社会开发，上海也启动大数据研发三年行动计划。 其中市场监管类数据和交通数据资源的开放将成为重点，这些与市民息息相关的信息查询届时将完全开放。这意味着企业运用大数据在上海“掘金”的时代来临，企业投资和上海民生相关的产业如交通运输、餐饮等，可以不再“盲人摸象”。 在立足国家战略和产业政策推动大数据收集和分析技术快速发展的同时，我们也应清醒地认识到避免数据垄断和保护数据安全的重要性，及早开展相关法律法规的探讨和研究。 伴随着大数据时代的来临，世界各国对数据的重视提到了前所未有的高度。套上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”。正如大数据之父维克托所预测，“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。” 今天的国家将大数据视为国家战略，并且在实施上，也已经进入到企业战略层面，这种认识已经远远超出当年的信息化战略。我们上面介绍了许多国外的动态，末了自然也要落

我国大数据产业链及战略地位分析

我国大数据产业链及战略地位分析 大数据产业链分析 中投顾问发布的《2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》指出，大数据从源到流到汇聚应用，包含数据入口、数据融合处理、数据应用三个主要过程。从前到后看，这三个过程分别对应于数据资产领域、数据融合与处理相关领域、数据应用相关领域。 1、数据资产领域 “数据正在成为一种（战略）资产”已经是行业的共识。大数据很大程度上是随着社会信息化程度提高而产生的，即是以前没有或无法获取且正在不断生成的“新（fresh）”数据。不同的公司把握着各个数据入口，而把握数据资产的企业也必然成为大数据的首批和直接受益者。从公司业务模式上，数据资产公司可以区分为纯数据资产公司和兼数据资产公司；从数据类型上，数据可以区分为交易数据（含询价等）和交互数据。 纯数据资产公司指其产品和业务即为数据本身，代表企业如友盟和个信互动等。友盟（Umeng）将核心代码植入各种移动应用，向移动应用创业者提供应用统计分析、用户反馈等服务，目前，国内主流开发者大多是友盟的用户，超过18万的移动应用从友盟服务中获益。个信互动的个推平台，面向公众提供专业的手机推送解决方案，并向开发者提供推送的BI数据，目前的接入用户已经超过6.8亿。 图表大数据产业主要数据资产类企业 资料来源：中投顾问产业研究中心

表格中所列示的都是规模较大、有所成绩的明星企业，因为如果数据没有相当深度和广度的累积，价值将非常低。但是，我们看到不断有新的企业成长起来，百花齐放百家争鸣，抢夺已有的入口或者开辟全新的入口。 2、数据融合与处理相关领域 在数据融合与处理相关的领域，主要解决包含两个方面的问题：一是数据标准化与有效性整理；二是面向过程（具体目的）的数据处理与粗提取。 典型的案例如征信数据库，商业银行与各信贷主体之间每天都在发生着海量交易，交易一旦发生则记录进入各商业银行数据库（录入人员通过人机交互过程完成数据的标准化和预处理），每天晚上各商业银行后台对数据进行整理和加密，次日将信贷主体与信用数据加密通过专用接口将数据包提交到征信数据中心，然后征信中心将各数据包加成导入到征信数据总库进行更新，完成数据标准化和有效性整理并形成更新后的数据状态。而面向过程的数据处理与粗提取，比如对某信贷主体的征信数据进行查询后，可通过插件进行破产风险（企业）或信用评分（个人）的简单核算，不同金融机构可设置不同的标准，根据自身风险政策完成初步的可否授信、授信额度大小的批量化评估。 较成熟的类似机构包括彭博、万得、同花顺等，目前均局限于金融行业，但每个行业都有不同的数据整合入库的需求，而数据标准的制定及数据汇聚的执行是其难点所在。另外，在大数据的融合与处理相关领域，两个绕不开的点为基础软件（数据库软件）和云计算。 3、数据应用相关领域 掌握数据资产的企业群是大数据的首批和直接受益者，因为他们会自然、方便的对大数据进行把玩、加工、消化、利用。而随着应用价值的逐步体现及大数据产业的发展，应用将必然扩张到生产生活的方方面面，广泛影响各行各业。 麦肯锡针对美国各个行业应用大数据的潜在价值提升做了一个评估，从其中我们可以看到，大数据的应用将使得金融保险、信息技术、公共管理、贸易物流等领域获得极大的价值提升。 大数据产业的战略地位 1、国家级别的战略产业 美国政府认为数据资源是继陆空海三大资源外的另一种重要的国家战略资源，已将大数据战略上升到国家层面，从2012年到现在为止提出了诸多促进大数据产业发展的宣言和计划。英国在顶着经济低迷的巨大压力下还将大数据作为重点发展的科技领域，2013年投资1.89亿英镑用来加强数据采集和分析，以求在数据革命中抢占先机。同样日本政府也提出了大力发展IT业的发展计划，不断地对信息产业提出战略规划。世界各国也逐渐意识到大数据时代的到来，纷纷建立大数据产业。中投顾问发布的《2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》认为大数据产业已经发展成为了国家级别的战略产业。 2、推动技术和知识创新模式的变革

基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用

基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用 摘要:最近几年以来，随着经济全球化和我国社会主义市场经济的不断完善和发展，一方面，这在一定程度上给我国电力能源企业的发展提供了十分有利的外部环境，但是，另一方面，我国电力能源企业的发展也在激烈的市场中面临着巨大的挑战，电力能源企业传统的能源数据采集工作模式已经不能满足企业与市场的发展需求，电力能源企业如何根据经济形势与市场环境的变化调整自己的能源数据采集工作，从而实现企业现代信息化的目标，这不仅关系到电力能源企业的工作水平，还关系到电力能源企业的未来发展。为此，本文基于大数据时代背景，针对目前电力能源大数据采集的应用现状进行阐述，并为我国电力能源大数据的发展前景提出展望，旨在促进我国电力能源大数据的采集工作向一个全新的方向迈进。 关键词：大数据；电力能源；工作水平 引言：大数据是时代发展的产物，它完美地利用了当今网络社会的便捷，通过利用计算机、网络，使得企业更快速、更准确地获取相关信息。如今，大数据对大型企业、中型企业和小型企业都有着非常重要的作用，大数据对企业审计工作的重要性也越来越突出。大数据在很大程度上减少了企业人力资源、物力资源和财务资源不必要的损失和浪费，为企业带来诸多益处。基于当今互联网大

数据技术的时代发展背景，如何将大数据技术的优势作用充分地发挥出来，这是现阶段我国电力能源企业所需要解决的重点问题。 一、电力能源大数据采集的应用现状 （一）线损管理 在前些年，我国电表盗窃、偷电窃电等行为频繁发生，这给我国的居民用电安全带来了巨大的威胁。目前，由于大数据技术的发展，关于电表盗窃、偷电窃电等一切不良行为只需要通过计算机大数据技术就可以解决一切问题。特别是用电信息采集网络系统的应用，一旦电表盗窃、偷电窃电等不良行为发生，用电信息采集网络系统就可以将窃电事件的发生地点、发生时间以及窃电用户的地理位置、窃电次数等一系列数据信息反映出来，并通过计算机将这些数据信息传达给相关工作人员。由于计算机大数据技术比人脑更加客观，更加机械，这样就在很大程度上降低了由于人力而影响的准确性，也减少了财力资源的消耗，更是大大地提高了排查工作的效率，从而使得防窃电工作取得显著成果。 （二）防治环境污染 最近几年以来，我国生态环境以及空气质量不断恶化，优化生态环境，净化空气质量已经成为我国经济发展过程中所必须遵循的重要原则。目前，在环境污染的防治工作中，电力能源大数据也得到了广泛应用。例如，2016年，河南省第一家电力公司与环保部门通过大数据共享平台进行数据的信息分享，他们将用户的具体用电

大数据分析的应用和产品

大数据分析的应用和产品 大数据很火。2月18日，微软宣布投资三家中国云计算和大数据公司。2月19日，IBM宣布将与AT&T在大数据分析领域展开合作——AT&T计划贡献出一个全球可访问的移动网络，用来收集数据并将其发送至应用程序；IBM公司则主要致力于生产用于数据管理和分析的软件。 “读心术”、“未卜先知”，都是大数据分析头上的耀眼光环。不管你信不信，“数据”真的会说话。人们在互联网上的一切行为都会留下数据，而通过对这些数据的分析，就能够得到消费习惯、职业、喜好甚至性格等信息。在这些信息的基础上，政府可以治理交通，减少犯罪率，而企业则可以利用这些数据进行有针对性的营销，提升业绩。 虽然目前大数据分析还处于发展的初级阶段，要从海量的非结构性数据中提取出有用信息并不是一件容易的事儿，但是很多企业已经开始利用大数据分析并推出了相关的应用和产品。大数据分析究竟能做什么？大数据分析又正在做什么？让我们一起来看看吧！ 洞察“人类大迁徙” “春运”，被誉为人类历史上规模最大、有周期性的人类大迁徙。过去，我们只是粗略地知道在40天左右的时间里，有几十亿人次的人口流动。现在，随着大数据时代的到来，我们可以描绘出能够揭露更多细节的“迁徙地图”。 2014年的春运，央视首次推出了“据说春运”特别节目，基于“百度迁徙”提供的可视化大数据服务，实时播报国内春节人口的迁徙情况，例如最热门的迁出城市，最热门的迁入城市等等。尽管采用的是大数据这一当前最时髦的科技手段，但浅显易懂的“迁徙地图”，还是几乎让每个老百姓都看得明白。 那么，这张“迁徙地图”是如何绘制的呢？原理上其实并不复杂。目前，几乎每个中国人都拥有一部手机，而每部手机每一天基本上都会产生3次与位置相关的数据：既包括来自基站的数据，也包括用户在使用定位、导航等与位置相关服务时产生的数据。因此，只要调

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 发表时间：2019-11-05T14:37:25.783Z 来源：《房地产世界》2019年11期作者：但红明 [导读] 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。 重庆中烟工业有限责任公司涪陵卷烟厂重庆市 408000 摘要：大数据技术对于数据的处理，有着数据承载量大、所支持处理数据的类型多样性、商业化高能效、处理速度快等许多特点。在能源行业发展过程中，必然需要将相关行业信息和行业本身相结合，实现能源互联网是这一高级目标，进而实现利用现有成熟稳定的信息通信基础设施与能源基础设施的融为一体，提升行业产能、生产效能、降低排放。基于此，本文主要对能源大数据技术的应用与发展进行分析探讨。 关键词：能源大数据技术；应用；发展 1、前言 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。 2、能源大数据技术的应用领域 能源大数据的应用领域主要体现在以下几个方面： 2.1 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. 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。 2.3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。 2.4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。 3、我国能源大数据产业发展建议 3.1 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。 3.2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

大数据分析与应用

《应用统计学系列教材·大数据分析:方法与应用》可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。 目录 第1章大数据分析概述 1.1大数据概述 1.1.1什么是大数据 1.1.2数据、信息与认知 1.1.3数据管理与数据库 1.1.4数据仓库 1.1.5数据挖掘的内涵和基本特征1.2数据挖掘的产生与功能 1.2.1数据挖掘的历史 1.2.2数据挖掘的功能 1.3数据挖掘与相关领域之间的关系1.3.1数据挖掘与机器学习 1.3.2数据挖掘与数据仓库 1.3.3数据挖掘与统计学 1.3.4数据挖掘与智能决策 1.3.5数据挖掘与云计算 1.4大数据研究方法 1.5讨论题目 1.6推荐阅读 第2章数据挖掘流程 2.1数据挖掘流程概述 2.1.1问题识别 2.1.2数据理解 2.1.3数据准备 2.1.4建立模型 2.1.5模型评价 2.1.6部署应用 2.2离群点发现 2.2.1基于统计的离群点检测 2.2.2基于距离的离群点检测 2.2.3局部离群点算法 2.3不平衡数据级联算法 2.4讨论题目 2.5推荐阅读 第3章有指导的学习 3.1有指导的学习概述3.2K—近邻 3.3决策树 3.3.1决策树的基本概念 3.3.2分类回归树 3.3.3决策树的剪枝 3.4提升方法 3.5随机森林树 3.5.1随机森林树算法的定义 3.5.2如何确定随机森林树算法中树的节点分裂变量 3.5.3随机森林树的回归算法 3.6人工神经网络 3.6.1人工神经网络基本概念 3.6.2感知器算法 3.6.3LMS算法 3.6.4反向传播算法 3.6.5神经网络相关问题讨论 3.7支持向量机 3.7.1最大边距分类 3.7.2支持向量机问题的求解 3.7.3支持向量机的核方法 3.8多元自适应回归样条 3.9讨论题目 3.10推荐阅读 第4章无指导的学习 4.1关联规则 4.1.1静态关联规则算法Apriori算法 4.1.2动态关联规则算法Carma算法 4.1.3序列规则挖掘算法 4.2聚类分析 4.2.1聚类分析的含义及作用 4.2.2距离的定义 4.2.3系统层次聚类法 4.2.4K—均值算法 4.2.5BIRCH算法 4.2.6基于密度的聚类算法 4.3基于预测强度的聚类方法 4.3.1预测强度 4.3.2预测强度方法的应用 4.3.3案例分析 4.4聚类问题的变量选择 4.4.1高斯成对罚模型聚类