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

料（年均3.8%）变为增速最慢的燃料（年均0.8%）。这也反映了亚洲煤基工业化趋缓以及关键市场的气价走低的趋势。天然气是增速最快的化石燃料（年均1.9%），而石油增速略高于煤炭（年均0.8%）。可再生能源是增速最快的燃料（年均6.3%）。核电（年均1.8%）和水电（年均1.7%）的增长快于总体能源增速。

国家对能源互联网的布局必将带动能源大数据的市场规模。考虑到未来能源消费结构的调整，以及国家对不同能源类型的投资力度，未来风电等清洁能源的市场潜力巨大。但风电行业本身市场及技术都不够成熟，要实现大规模覆盖需要较长时间。而石油天然气作为国家的战略性能源，近五年内投资规模会有较大增长。

中国能源结构现状及发展趋势

中国能源结构现状及发展趋势摘要：我国目前的能源消费结构仍以煤炭为主，对进口石油依存度过高，能源安全和环保问题日益严峻。本文通过对各种可再生性能源的利用状况进行比较，认为我国发展生物质资源产能潜力巨大，如麻风树、油桐等陆生植物制备的生物柴油在近期会有较大的发展，特别以微藻为主的水生植物制备生物柴油，将有可能成为最有竞争力的替代性能源，在我国未来能源结构中占有举足轻重的比重。关键词：能源安全；温室气体；可再生性能源；微藻；生物柴油1. 中国能源构成的现状随着经济的飞速发展，中国的能源消费总量连续多年都位居世界前列。统计数据表明2001～2006年间，我国每年一次性能源的消费比重均在90%以上（见表1），而风能，太阳能，生物质能等新能源的利用率仍然很低。我国能源消费构成的特点：（1）煤炭的生产和消费比重偏高。近五年来煤炭年产量占能源总产量的比重呈逐年递增趋势，2006年这一比重上升至76.7%。（2）石油的生产量低，消费量高，供需缺口需依赖进口石油满足。与煤炭资源相反，石油在能源总产量的比重逐年递减，2006年仅为11.9%，而其消费量的比重五年来均超过20%。（3）新能源利用率低，发展潜力大。目前对新能源的利用率不足10%，而我国地域辽阔，太阳能，风能，生物质等能源蕴藏丰富，开发潜力巨大。 2. 能源消费结构存在的主要问题 2.1 石油短缺与能源安全

我国石油储量占世界总量的2%，人均占有量仅为世界平均水平的十分之一，自1993年成为原油净进口国以来，到2002年已经成为世界第二大石油消费国、第七大石油进口国。中国统计年鉴数据显示（见表2），1995之后的十年间，随着经济飞速发展，中国对进口石油的依存度也基本呈逐年递增趋势，2006年，全国48.2%的石油消耗量需从国外进口。而2008年4月中国社科院发布的《中国能源发展报告（2008）》蓝皮书预计，2010年和2020年中国石油消费量将达4.07亿吨和5.63亿吨，分别比2006年提高17.42%和62.47%。BP世界能源统计（2008）的数据表明，全球石油探明储量约1.24万亿桶，以目前的开采速度仅够开采40多年。石油资源的日益匮乏和中国对进口石油的过度依赖使我们不得不面对能源安全问题，特别是全球已进入高油价时代，能源安全更成为一个关系到国计民生和影响到中国整体经济可持续增长的关键性问题。 2.2 煤炭消耗与环境恶化中国是世界第一产煤大国，煤炭产量占全世界的37%。作为中国的主要能源，在1995～2006十年间，煤炭在全国能源消费总量中所占比例均在65%以上，并且在未来相当长的时期内，中国能源消费结构仍将保持煤炭占据主导地位的状况。大量煤炭的燃烧导致二氧化碳、氮氧化物、粉尘等环境污染物的排放量逐年增大。据美国EIA（Energy Information Administration）统计，1990年世界二氧化碳的排放量约为215.6亿吨，预计2010年将为277.2亿吨，2025年达到371.2亿吨，年均增长1.85%。目前，我国二氧化碳的排放总量仅次于美国

大数据发展的几大方向

大数据发展的几大方向大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。二、大数据发展的几大方向方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此

我国能源状况浅析

能源是人类社会赖以存在和发展的基础，是实现我国经济社会可持续发展的物质基础，是中国崛起的动力。能源问题已经成为经济社会可持续发展的一个刚性约束问题，如何正视我国能源消费现状,科学制定节能规划目标,构建起能支撑我国经济适度发展的能源保障体系,以实现能源、经济的协调发展,对我国的持续发展具有重要意义。随着经济全球化进程的加快，能源供应国际化所面临的地域政治控制威胁也在加剧。我国能源需求增长较快，一些地区发生了不同程度的能源紧张局面。再加上我国正处于工业化建设的中期阶段，是世界第二位能源消费大国，能源供应的保障是经济与社会发展的基础条件，因此必须加强对能源危机的认识和应对策略研究。我国正处在工业化过程中，经济社会发展对能源的依赖比发达国家大得多。一次能源的储量和生产量可以满足需要，但由于能源的生产分布并不均衡，能源价格正日益成为改变世界财富分配的重要因素，资源控制导致的能源危机是主要的表现形式。我国能源资源可利用总量比较丰富，结构以煤炭为主，一次能源的生产能力在20世纪80年代以来有了长足发展，基本满足和支持了我国经济与社会发展的能源需求。不同的人类文明时期拥有不同的物质生产方式，使用的主导能源也不相同。主导能源从化学(矿物)能源向物理能源转换，是当前世界能源发展的基本趋势。从全球时代背景和我国具体国情出发，我国现代化建设应确立由初级战略——传统能源发展战略和高级战略——新能源发展战略组成的复合型的能源发展战略。

近年来，资源的日益枯竭导致国际之间的资源争夺战愈演愈烈，能源甚至成为发动现代战争的根本目的。而20世纪的两次世界范围内的石油危机，使人们意识到寻求和发展可以替代化石能源的其它能源的重要性和紧迫性。同时，长期使用煤炭等污染的能源所产生的环境污染给人们带来了无尽的困扰，严重威胁着人类的生存。能源短缺、油价飙升，已成为笼罩在人们心头的一片挥之不去的阴影。解决能源短缺问题，要靠能源技术的改进，更要靠正确的能源理论来支撑。就是说，树立科学的能源观，努力把握能源演进的历史及其规律，是深入认识能源问题的实质、切实把握能源问题的发展趋势、探寻能源问题解决方案的关键。而全球性的能源短缺乃至危机，恰好发生在我国全面建设小康社会和加速实现现代化的历史时期，已成为我国经济发展中一个极其严重的瓶颈。一、我国的能源结构现状从能源总量来看，我国是世界第二大能源生产国和第二能源消费国，能源消费主要靠国内供应，能源自给率为94% 。其中煤炭的消费已经占76% ,而且在未来相当长的时期内，我国仍将是以煤为主的能源结构.同时石油和天然气所占能源的消费比例也开始慢慢上升，出现了石油、天然气对外依存度逐步加大。虽然我国的水利资源丰富，但水电也只占到6%，炭、石油是不可再生资源，一旦能源枯竭，势必影响我国的国民经济的运行。二、我国能源结构出现的问题我国供需出现很大的缺口，按目前的经济发展速度，缺口将会越来越大。近几年，石油、天然气的进口大增，油价一直攀升，这即以我国的经济增长的需要，但也从侧面反映我国的能源结构的不合理性。煤炭是主导能源，但据预测，如果按现在的开采速度，我国的煤炭的供

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。

中国能源现状分析

中国能源现状分析 1、能源消费需求不断增加能源就是经济与社会发展得动力,人们对更高生活水平得追求导致能源消费需求得增加。2005~2009年,中国得GDP年增长率都在10%上下,与此想对应得就是,能源需求平均增速为7、45%,远高于同期世界能源消费得平均增速为1、65%(见图1)。图1 世界与中国能源消费增加速度资料来源:BP世界能源统计、中国能源统计年鉴 2、能源消费结构不合理

在能源消费需求不断增加得同时,我国得能源消费结构相对不合理,主要体现为:新能源比例低,常规能源“多煤、缺油、少气”。 2005~2009年,我国得能源消费结构中,新能源比例低于3、1%,而世界得平均水平为12%;常规能源中,煤炭得比例占74%以上,而世界能源消费结构中,以石油为主,煤炭比重略高于天然气(见图2、3)。图2 2005~2009年世界能源消费结构

图3 2005~2009年中国能源消费结构资料来源:BP世界能源统计、中国能源统计年鉴 3、能源危机与环境危机能源消费需求得快速增加,使常规能源面临枯竭得危机。如果以2009年得能源探明储量、生产量、消费量为基础,中国已探明储量得常规能源仅能开采、消费不足35年,而这一数字得全世界平均值也仅不足80年。在无重大能源发现或能源消费结构无重大变化得情况下,全世界常规能源在未来100年内消耗殆尽,而石油可能就是最先枯竭得能源(见图4、5)。

图4 2009年中国、世界能源储产比图5 2009年中国、世界能源储消比储产比=2009年已探明储量/2009年得生产量;

储消比=2009年已探明储量/2009年得消费量。资料来源:BP世界能源统计2010年6月常规能源得消费带来一系列得环境问题,如气候变化、酸雨。常规能源得消费产生正在使全世界得温室气体浓度快速上升。根据世界气象组织WMO发布得《温室气体公报》,全球二氧化碳、甲烷、氧化亚氮得平均浓度比工业革命前(1750年前)分别增加了38%、158%与19%。温室气体增加带来得冰川融化,海平面上升,极端天气贫乏等诸多环境灾难。 2010年中国监测得443个城市中,189个城市出现酸雨,8个城市(区)酸雨频率为100%,也就就是说逢雨必酸。 4、新能源繁荣与困境能源危机、环境危机已经引起世界各国得高度重视,发展新能源无疑就是不二选择,而目前技术最成熟得水电、核电、风电、太阳能发电与热利用成为各国最佳选择。 1)新能源得繁荣今年年初得能源工作会议上提出,十二五能源发展得主要目标就是: 一次能源消费总量控制在40亿吨标煤,2009年这一数字为29、2亿吨标煤,即2010~2015年得年均增速低于7、4%(前文提到,2005~2009这一数字为7、45%)。就目前瞧来,这一目标基本可以实现。非化石能源在一次能源消费中比重达十二五末达11、4%,十三五末达15%。即到2015年非化石能源消费折合标煤约4、6亿吨标煤(2009年这一数字为0、9

2017公需课课后作业大数据前沿技术及应用(六)：大数据技术与发展前景

大数据前沿技术及应用（六）：大数据技术与发展前景（仅适用于2017年公需课）课后作业成绩:100分已通过重新测试正确20 题错误0 题使用时间10分23秒试卷说明： ◇本卷共20题，作答时间为30分钟，总分100分，60分及格。 ◇试卷年份：2017年一、单项选择题（每题分。每题的备选项中，只有1个最符合题意） 1. 下列选项中不属于大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是（）。 A. 数据量的膨胀 B. 数据深度分析需求的增长 C. 自动化、可视化分析需求的出现正确答案为：D 4. 据管理数据的模式分类，NoSQL 系统可以分为不包括（）。 A. 键值系统 B. 文档存储系统 C. 图数据库 D. 语音管理系统正确答案为：D 7. 大数据营销是基于（）的基础上，描绘、预测、分析、指引消费者行为，从而帮助企业制定有针对性的商业策略。 A. 用户行为分析 B. 大数据分析 C. 用户数量分析 D. 云计算分析正确答案为：B 5. 下列选项中不属于目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有（）。 A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段 C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向正确答案为：D 3. （）是指通过互联网采集大量的行为数据。 A. 大数据营销 B. 互联网营销 C. 大数据分析 D. 互联网分析正确答案为：A 6. 大数据给存储系统带来的挑战中不包括（）。

A. 存储规模大 B. 存储管理复杂 C. 数据服务的种类和水平要求高 D. 安全要求高正确答案为：D 2. 下列选项中不属于目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向的是（）。 A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 B. 大数据的实时分析和挖掘 C. 大数据分析和挖掘的基准测试正确答案为：D 二、多项选择题（每题分。每题的备选项中，有2个或2个以上符合题意，至少1个错项.错选，本题不得分；少选，所选每个选项得0.5分） 9. 在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及基本技术有（）。 A. 数据流线化 B. 任务并行化 C. 管道并行化 D. 数据并行化正确答案为：A,B,C,D 8. 实时流式大数据的处理的需求是（）。 A. 大数据系统实现低延迟处理 B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 C. 具有容错和去重能力 D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力正确答案为：A,B,C,D 11. 在大数据环境下，目前最适用的存储与管理软件技术是（）。 A. 分布式文件系统 B. 分布式数据库 C. 访问接口 D. 查询语言正确答案为：A,B,C,D 12. 对大数据的使用者、研究者、开发者以及上级主管部门，提出如下建议有（） A. 提高用户对大数据可用性的重要性的认识 B. 加强对大数据可用性评估和保证的关键技术的研究和开发。 C. 注重大数据可用性的评估，加强数据质量保证软件的开发和推广。 D. 尽快建立关于大数据可用性的标准，保证大数据的统一质量。正确答案为：A,B,C,D 10. 大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在（）。

中国能源现状

中国能源现状及发展前景分析学号；作者： [ 摘要] 能源是人类社会生活和发展的物质基础，一直为世界各国所重视。本文从中国能源现状的分析入手，对石油、天然气、煤炭、电力四大主要能源现状作了初步考察，充分认识到我国能源面临着一系列挑战。同时对我国实现社会主义现代化征途中对能源的发展前景进行了展望和对策分析。 [ 关键词] 能源；现状；挑战；发展前景；中国一直以来, 能源问题都被世界各个国家所重视, 因为能源是人类社会生活和发展进步的物质基础。在过去的20 世纪中, 人类使用的能源主要有四种, 就是原油、天然气、煤炭和电力。而根据国际能源机构的统计, 假使按目前的势头发展下去, 不加节制, 那么,地球上原油、天然气、煤炭三种能源供人类开采的年限, 分别只有40 年、60 年和220 年了。进入21 世纪, 能源问题的重要性更是越来越突出, 确切地说, 能源问题已经不仅仅是某一个国家的问题,而是整个世界, 整个人类社会所要面对和所要解决的问题。一、我国能源的现状我国既是能源的消费大国, 也是能源的生产大国。虽然1990年以来能源生产总量已名列前茅, 但人均占有能源消费量只有发达国家的5%-10%; 但在另一方面, 每万美元国民生产总值能耗方面则为世界各国之首, 为印度的2.2 倍, 为发达国家的4-6 倍; 使用能源的设备效率偏低, 又造成能源的浪费, 能源利用效率不高。[1]再者, 我国能源生产与消费以煤及石油为主, 造成严重的环境污染。（一）煤炭资源中国是世界最大煤炭生产国和消费国。我国以煤为主的能源结构在相当长的时间内难以改变。然而, 煤炭利用严重污染环境, 据统计, 每燃烧1 吨标准煤排放二氧化碳约26 公斤, 排放二氧化硫约24 公斤、排放氮氧化物约7 公斤。[2] 这不仅影响和危害人类的身体健康, 还直接影响人类赖以生存的条件。（二）石油资源我国石油资源相对短缺。中国目前有待发现和探明的石油资源比较丰富, 但勘查难度比较大。随着社会经济的发展, 我国的石油需求量将会越来越大。据有关部门预测, 到2020 年, 我国石油消费量最少也要4.5 亿t, 届时石油的对外依赖度将有可能接近60%。国际能源署公布的数据甚至称, 到2030 年中国进口石油占石油总需求的百分比将激增至80%以上。[3] （三）天然气资源天然气是一种清洁和使用方便的能源, 我国是开发利用天然气最早的国家, 天然气资源储藏量达380000 亿立方米, 目前已探明储量仅占5%, 天然气在能源结构中的比重仅占2.1%, 为世界平均水平的十分之一。目前, 国家已开始全国天然气管网的大规模建设,特别是启动了西部大开发序幕性工程的"西气东输"工程, 为天然气的合理利用打下了坚实的基础。（四）电力资源过去十多年, 中国电力工业高速发展, 2003 年发电量为1990年的3 倍。2003 年, 发电装机容量391 40GW。到2004 年5 月, 发电装机容量达400GW。2004 年9 月, 水电装机容量达100GW, 居世界首位。全国1GW以上电站共有107 个, 最大水电站是三峡水电站, 已装机5 9GW; 最大火电站是山东德州电站, 2 4GW; 最大核电站是广东岭澳核电站, 1 98GW。[4] 但是, 中国20 世纪60 年代中期出现大范围缺电。造成严重缺电局面的原因是多方面的, 但主要是体制问题, 包括: 高耗电产业过度发展, 电力预测和规划失误, 以及电力改革尚未从根本上改变垄断经营格局等。

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，

中国发电能源结构现状

中国发电能源结构现状 1.中国发电能源结构现状 2006年统计资料，全国发电设备总容量6.22亿kW。 ?火电装机容量4.8405亿kW，占总装机容量比重77.8%； ?水电装机容量1.2857亿kW，占总装机容量比重20.7%； ?核电装机容量893万kW，占总装机容量比重1.5%； ?新能源发电前景较好，相对滞后。 2006年统计资料，全国总发电量28344亿kW·h ?火电发电量23573亿kW·h，占全国发电量83.2%； ?水电发电量4167亿kW·h，占全国发电量14.7%； ?其他发电量604亿kW·h ，占全国发电量2.1%。 2.火力发电 ?原理：利用热能发电 ?能源：燃料（煤炭，石油或天然气） ?运行：稳定，启动时间长 ?综合效益：无 ?环境影响：负面 ?建设：规模小，周期短 ?投资：一次性投入小，运行费用高 ?单位电价：高热电厂 3.水力发电 ?原理：集中水头和流量 ?能源：水体蕴藏的能量 ?运行：灵活，方便 ?综合效益：防洪、供水、旅游、渔业等 ?环境影响：正面，负面 ?建设：规模大，周期长 ?投资：一次性投入大，运行费用低 ?单位电价：低中国水能资源丰富，蕴藏量和技术可开发量均居世界首位 ?经济可开发装机总容量为4.04亿千瓦，占世界总量的16.7%，居世界第一位。 ?2004年，水电总装机容量1.08亿千瓦，占技术可开发总容量的28.6%； ?2006年，水总装机容量1.286亿千瓦，占技术可开发总容量的31.8%。中国水资源的另一个重要特点是小水电资源丰富 ?2004年水利部核定可开发的小水电资源为1.28亿千瓦,占中国水电资源技术可开发总量的33.9%，居世界第一位。 ?小水电资源大多集中在西部地区，占全国的67%，中部地区占17%，而经济发达的东部地区仅占16%。 ?2003年，中国小水电总装机达到3120万千瓦，占可开发小水电资源量的24%。我国水电中长期发展规划： ?2010年，水电装机容量1.94亿千瓦，占电力装机总容量的23.1%，水能资源开发利用程度30%； ?2015年，水电装机容量2.71亿千瓦，占电力装机总容量的28.6%，水能资源开发利

大数据技术进展与发展趋势

大数据技术进展与发展趋势在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式

计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩

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。

中国能源结构现状及发展趋(DOC)

中国能源结构存在的问题及对策建议摘要：当前我国能源结构以煤为主，不合理性、约束性凸显。形成原因涉及资源禀赋、电力结构与能源选择。存在问题体现在能源的资源、利用、缺口、体制四个方面。这一能源结构的优化，需要战略布局，也需要多项策略组合推进。一我国能源构成的现状随着经济的飞速发展，中国的能源消费总量连续多年都位居世界前列。统计数据表明2001～2011年间，我国每年一次性能源的消费比重均在85%以上，而风能，太阳能，生物质能等新能源的利用率仍然很低。我国能源消费构成的特点：（1）煤炭的生产和消费比重偏高。从2001年至今煤炭年产量和消费总量所占的比重呈逐年递增趋势。（2）石油的生产量低，消费量高，供需缺口需依赖进口石油满足。与煤炭资源相反，石油在能源总产量的比重逐年递减，而其消费量的比重1997～2006年来均超过20%。（3）新能源利用率低，发展潜力大。目前对新能源的利用率不足10%，而我国地域辽阔，太阳能，风能，生物质等能源蕴藏丰富，开发潜力巨大。表1 2001～2011年中国能源生产总量及构成（数据来源于中国统计年鉴2001～表2 2001～2011年中国能源消费总量及构成（数据来源于中国统计年鉴2001～

我国以煤为主的能源结构现状大体相当于发达国家20世纪中叶的水平。我国能源结构与发达国家的差别主要表现为煤占的比例高，煤与油、气资源的比重与发达国家相比恰好相反。以2009年为例,世界一次能源消费构成仍以石油、煤炭和天然气为主，其中石油占一次能源消费总量的34.8%，煤炭和天然气分别占一次能源消费总量的29.4%和23.8%,核电占5.5%,水电占6.6%。发达国家一级能源消费结构中，油、气资源所占的比重更大。二形成目前能源结构的原因我国以煤炭为主的能源结构，形成原因多样，主要有如下几个：第一，缺油、少气、富煤的资源察赋。我国是人口大国,也是资源小国,主要传统化石能源储量很低。2009年，我国石油剩余探明储量为20亿吨，占世界总量的1.1%；天然气生产量为851.7亿立方米，占世界天然气总产量的2.85%；国探明的煤炭可采储量居世界第三位，占世界总储量的13.9%。我国原煤开采量居世界首位，2009年的煤炭产量为25.84亿吨。相对来说，我国煤炭资源比较丰富。而且，我国大量可利用的廉价劳动力使采煤成本比较低，煤炭的价格也比较低，这是煤成为我国能源生产、消费主要来源的首要原因。第二，火电为主的电力结构。虽然近年来政府相关主管部门一直强调适当降低煤炭在能源生产、消费中的比重，但煤炭所占比重不仅没有降低反而进一步提高，重要原因在于我国火电为主的电力结构。为保障快速增长的电力需求，大量火电厂不停地消耗煤炭资源，同时排放大量二氧化碳等温室气体及有害物质。第三，用煤成为最经济的能源选择。发展经济需要充足的能源，而能源的社会成本、环境成本、生态成本等没有计算在企业耗能的直接成本中，造成众多能源中，用煤的暂时经济性最高。三我国能源结构存在的主要问题但我国正处于工业和城镇化快速发展时期，能源消费仍处于增长阶段。对煤炭能源的依赖，带来一系列问题，主要集中在能源资源、能源利用、能源缺口和能源体制四个方面。 (一)能源资源方面的问题 1、能源分布不均衡、煤炭运输紧张。我国能源资源分布广泛但不均衡，对我国生产力布局、交通运输均产生重大影响。煤炭资源主要集中在华北、西北地区，水力资源主要分布在西南地区。石油、天然气资源主要集中在东、中、西部地区和海域。我国主要的能源消费地区集中在东南沿海经济发达地区，资源赋存与能源消费地域存在明显差别。大规模、长距离的北煤南运、北油南运、西气东输、西电东送等都是资源分布不均造成的问题。 2、人均能源拥有量少、人均消费水平低。虽然我国能源资源总量比较丰富，但我国人口众多，人均能源资源拥有量在世界上处于

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：

所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。希望能帮到大家。

2017年公需课考题大数据技术与发展前景

2017年公需课考题大数据技术与发展前景1 【单选】（）是一种高实时性的计算模式。 ? A. 批处理计算 ? B. 流式计算 ? C. 查询分析计算 ? D. 数据挖掘计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 2 【单选】数据的可用性取决于（） ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C

? D ?正确答案：C 3 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（） ? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 4 【多选】目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向有（）? A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 ? B. 大数据的实时分析和挖掘 ? C. 大数据分析和挖掘的基准测试 ? B

? C ?正确答案：A B C 5 【多选】从数据处理类型来看，大数据处理可分为（）? A. 传统的查询分析计算 ? B. 复杂的数据挖掘分析计算 ? C. 数据纵向挖掘分析计算 ? D. 数据横向挖掘分析计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B 6 【多选】大数据查询分析计算的典型系统包括（） ? A. Hadoop36下的HBase 和Hive ? B. Facebook开发的Cassandra ? C. Google 公司的Dremel ? D. Cloudera 公司的实时查询引擎Impala ? A

? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】云计算IT资源庞大、分布较为广泛，是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式（）? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】最适合于完成大数据批处理的计算模式是Spark（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：错误 9 【判断】大数据时代的安全与传统安全相比，变得更加复杂（）

中国煤炭行业现状分析及未来发展趋势简析

中国煤炭行业现状及未来发展趋势简析摘要煤炭在我国的一次性能源生产和消费中均占主体地位，同时，我国煤炭生产和消费量均居世界第一位。随着我国经济发展进入新常态，煤炭行业现状及其发展趋势更加成为关注的热点。从2012年开始，煤炭行业告别了10年的发展旺盛期，进入了萧条时代，尤其是15年煤炭行业彻底地进入了“寒冷的冬季”，目前仍没有回暖的迹象，发展趋势不容乐观。关键词：煤炭行业；现状分析；未来趋势引言：煤炭作为我国主要的能源基础和工业原料，长期以来，推动了中国经济的快速发展。截止到2014年年底，我国煤炭资源探明储量为1145亿吨，位居世界第三位，占全球储量的12.8%，而石油和天然气分别仅占全球的1.1%和1.8%具体情况如图表所示 2014年中国一次能源探明储量情况能源单位2014年占全球比例（%）储采比世界平均储采比（%）石油10亿桶18.5 1.1 11.9 52.5 天然气万亿立方米 3.5 1.8 25.7 5 4.1 煤炭亿吨1145 12.8 30 110 注：储采比：用任何一年年底剩余的储量除以该年度产量，所得的计算结果即表明如果产量继续保持在该年度的水平，这些剩余储量可供开采的年限。从表中可以看出我国的煤炭储采比远低于世界平均水平，但从资源保证年限角度分析，煤炭仍是中国能源安全和经济安全的基础，在中国能源格局中具有不可替代的地位。

1、我国煤炭行业的现状 1.1 受到国家宏观制度的制约煤炭行业属于高危行业，国家对其加强了安全整顿，无论是从设备上还是从安全防护措施上都加大了监管力度，这样就增加了吨煤成本。其次煤炭污染严重，导致近几年来雾霾现象十分严重，国务院于2013年9月发布《关于大气污染防治行动计划》，明确到2017年，京津冀、长三角、珠三角等区域大气细颗粒物浓度分别下降25%、20%、15%左右，煤炭在全国能源消费中的占比降至65%以下。不断强化的环境约束以及国家能源政策的变动对煤炭在中国能源结构中的主体地位带来了较大冲击，再有新能源的出现与提倡，如核能、太阳能、风能等产业的出现大大地挤压了煤炭的产量，占有了煤炭一定的利润空间。其中，可再生能源的增长是对煤炭的直接代替。如表1所示年份能源生产总量（万吨标准煤）构成（能源生产总量=100）原煤原油天然气水电、核电、风电 2010 296916 76.6 9.8 4.2 9.4 2011 317987 77.8 9.1 4.3 8.8 2012 333300 76.6 8.9 4.4 10.1 2013 356536 75.9 8.4 4.5 11.2 2014 357079 73.8 8.5 4.8 12.9 资料来源：《煤炭工业统计提要》《BP世界能源统计年鉴2015》 1.2受到国际煤炭市场的制约我国加入WTO成为世界经济组织的一员。在国际市场经济这个平台里，信息的流动性与资源的共享性发展迅速，国外的矿石、铁粉、煤炭以其品质好、价格低等优点打入我国煤炭市场。如下图

中国能源结构现状

中国能源结构现状中国能源结构现状主要包括能源储存结构现状和消费结构现状。首先，中国的能源资源主要是煤，其次以石油为辅，天然气，水电，风力，核电只占很少的比重。我国是世界上最大的煤炭生产国和消费国，出口量畏惧世界第一。而其中标准煤占据十万亿吨，可供利用的为10,，1996年，其产量为13,8吨，同样位居世界第一，因此，我国山西称为煤海之都也不住为奇了。作为工业的水黄金，石油是中国的第二大能源，而且其比重在不断加大，1950年其原产石油占世界第27位，至1986年，达到了1.3亿吨，位居世界第5位。然而这也导致了一些不稳地因数。作为一种清洁无污染的可燃气体，天然气自然在今后的社会中扮演一个重要的角色，它蕴藏在地层内，无需加工，易于管道运输。所以我国就给局这一特点而实施了“西气东输”这一重大工程，它的储存量是二十四万亿吨，仅次于前苏联居世界第二，到1996年以开发了210亿立方米。而正在开发的新能源如水能，风能，核能，太阳能等还不具有规模性，投入使用量很少，所以我国的能源储存结构可以归结为“富煤，贫油，少气” 而能源的储存也决定了其消费结构现状。据资料显示，十一五期间我国城镇化，工业化加速发展，中国的一次性能源生产总量从第十个五年计划末的21.6亿吨标准煤上升到2010年的29.6亿吨标准煤，年均增长6.5,，而另一份资料也表明，我国能源消费结构现状中，煤站67.7,，石油站22.7,，天然气站2.6,，而新能源只占7,，通过这些数据表明，我国以煤为主的能源消费结构现状比较突出，占主导地位，究其根本，煤的存量大，已然形成了已关的产业链，。从另一个角度上来说，，它对社会的发展乃至运作都起到了一个至关重要的作用，如火力发电，炼钢，炼铁，生活的方方面面都更他有密切联系，所以消费就大，而其他能源如石