大数据的计量数据采集与应用分析
城市规划与研究中的开放数据(大数据)获取方法及应用分析技术
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大众点评网（，始于2003年4月）是我国最早建立的第三方点评 平台，注册会员可以通过网站自由发表对餐馆的评论和消费心得，通过一定的信息聚 合和组织以后，为潜在的消费者提供客观准确的点评信息。网站包括美食、休闲娱乐、 购物等诸多领域的生活服务信息，可以在一定程度上借助其海量点评信息对城市相关 服务业的空间分布、密度、热度等进行分析，从而对规划决策提供一定的数据基础支 撑。
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明确采集数据的内容及类型
标题； 点评数量； 人均消费； 口味；
环境； 服务； 经纬度（坐标）；
其他……
2.运用火车采集器采集网页数据信息
餐饮业在各公共中心的“热度值”分布
餐饮业主中 心：餐饮业 高“热度” 区 餐饮业 副中心： 餐饮业 中“热 度”区
社交媒体大数据的分析与应用
社交媒体大数据的分析与应用当今社会，社交媒体成为人们日常交流和沟通的重要工具。
与此同时，社交媒体平台也积累了庞大的数据资源——社交媒体大数据。
社交媒体大数据的分析与应用，成为了越来越多企业和机构关注的一个重要领域。
一、社交媒体大数据的特点社交媒体大数据的特点在于以下几个方面：1. 数据量大社交媒体平台如微博、微信、Facebook等用户众多，每天产生无数条信息。
因此，社交媒体大数据数量庞大，需要先进的技术来处理。
2. 精准度高由于社交媒体平台采集到的是用户自发控诉，因此数据真实可靠且精准度高，能够提供宝贵的信息和判断依据。
3. 多维度分析社交媒体大数据不仅有用户的基本信息，还包含了与时间、地点、情感、话题等多维度相关的信息，能够进行深度的分析。
4. 实时性强社交媒体大数据的信息是实时更新的，能够更快地反映出当前的情况和用户的态度。
二、社交媒体大数据的应用1. 企业营销社交媒体大数据能够为企业提供宝贵的市场信息，研究客户需求和行为，从而帮助企业制定针对性的营销策略。
例如，通过社交媒体大数据分析，企业可以得知自家产品在市场上的评价和口碑，进而调整产品细节，提升满意度。
2. 政府决策社交媒体大数据可以为政府部门提供更多的信息和依据，为政府决策提供帮助。
例如，政府可以通过分析社交媒体大数据，了解公民对政策的反应，收集民意，进行民情调研，为政府决策提供参考。
3. 社会治理社交媒体大数据能够帮助加强社会治理和公共安全工作。
例如，有些城市通过监控社交媒体上的热点话题、事件，了解当前社会事件相关情况，及时采取应对措施，维护社会稳定。
4. 医疗健康社交媒体大数据能够辅助医疗行业提升医疗质量和效率。
例如，可以通过社交媒体大数据分析疾病的发病特征、危害与预防，提供给医生和患者进行健康管理和自我保护。
三、社交媒体大数据的研究方法社交媒体大数据的研究需要运用到多种方法和技术来处理、分析和运用数据。
1. 数据采集社交媒体大数据的数据采集分为两种：（1）有结构数据采集，即通过接口、API等方式来较为规范地获取数据。
大数据的分析与应用案例
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2 大数据有多大？
根据国际数据公司(IDC)的测算，人 类产生的数据量正在呈指数级增长， 大约每2年翻一翻。
6
3 什么是大数据？
大数据（Big data或Megadata），或称巨量数据、海量数据、大资料， 指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截 取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信息。 “Big Data” 这个词最早由 IBM 提出
数据量不断 的增大
大数据的来 源种类多样 化
8
大数据的 真实性
大
快
杂
疑
9
大数据不仅仅是大
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大数据的国内外发展
1 国外万马奔腾，抢占大数据
11
IBM对大数据的角逐
“大数据和分析领域将是IBM未来的利润引擎。”----IBM 的高官
IBM早已在大数据和分析领域投入巨资。据不完全统计，自从2005 年起，IBM花费超过160亿美元收购了35家与大数据和分析相关的公司。
Hive/Hadoop(Hive数据仓库) Facebook开发的Hadoop的一个 子项目“Hive”为HDFS收集的所有数 据创建一个数据仓库。HDFS中的文 件包括来自Scribe的日志数据和来自 MySQL的维度数据，它们都作为可以 访问的具有逻辑分区的表
Facebook的数据仓库架构
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大数据未来四大发展方向
可视化分析
直观呈现 简单说明 挖掘价值 快速处理 挖掘特点 预测未来 判断需求 用户体验 保证真实 有价值
分 析 的 五 个 方 面
数据挖掘分析
预测性能分析
语义引擎分析
数据质量和管理分析
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2 大数据的技术
数据采集：ETL（Extraction，Transformation，Loading）即数据的 抽取、转换与装载。ETL作为BI/DW的核心和灵魂，能够按照统一 的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标 数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
配电自动化系统中的大数据分析及其应用
配电自动化系统中的大数据分析及其应用一、引言配电自动化系统（Distribution Automation System，简称DAS）在电网中扮演着重要的角色，它通过现代化的电器设备、智能算法和网络通信技术，实现了对电能质量、设备状态和分布式能源管理等多方面的综合监控和控制，提高了供电可靠性和效率，降低了能耗和成本。
但是随着电网规模的不断扩大和复杂性的不断增加，配电自动化系统所产生的数据量也日益庞大，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，成为了DAS领域研究的重要课题之一。
本文将介绍配电自动化系统中大数据分析的基本原理和流程，以及其在故障诊断、预测维护和能源管理等方面的应用。
二、配电自动化系统中的大数据分析1. 基本原理大数据分析（Big Data Analytics，简称BDA）是指基于海量数据的挖掘、分析和处理，以发掘出隐含的规律、趋势和关联性的技术和方法。
在配电自动化系统中，通过实时采集和存储设备状态、电力参数和变化趋势等数据，利用数据挖掘、机器学习和专家系统等技术，对系统进行智能化分析和处理，从而获得更深入、更全面的理解和认识。
2. 流程与工具大数据分析的流程包括数据采集、数据清洗、数据建模、数据分析和数据呈现等步骤。
在配电自动化系统中，数据的采集和存储是首要的一步，需要对传感器、监测装置、计量仪器等设备进行设置和配置，保证数据的准确性和完整性。
数据清洗是指利用数据处理工具对采集到的数据进行预处理和清洗，去除错误数据和异常值，确保数据质量的高可靠性和高准确性。
数据建模是指利用数学模型对数据进行分析和建模，以发现潜在的规律和趋势，并预测未来的趋势和发展方向。
包括统计学、机器学习和深度学习等多种方法和技术。
数据分析是指对已经建好的模型进行分析和验证，实现对数据的深入解读和掌握。
包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树分析等方法和技术。
数据呈现是指将分析结果以可视化的方式展现给终端用户，为决策提供有效支持和指导。
大数据管理与应用
大数据管理与应用随着数字化程度的提高，信息技术的不断创新，以及海量数据的日益涌现，大数据已经成为最为快速发展的技术领域之一。
大数据的涉及范围广泛，包括数据的采集、存储、处理、分析及利用等方面，应用领域也极为广泛，包括商业、医疗、金融、政府等等。
本文的主要内容将从大数据的管理和应用两个方面来进行探讨和分析。
一、大数据的管理1.数据采集数据采集是大数据管理的第一步，也是最为核心的一步，它决定了后续的数据处理和分析能力，数据采集的质量和效率直接影响着数据的实际价值。
大数据的采集方式多种多样，包括数据爬虫、传感器、API接口、数据交换等等。
采集方式的选择应该根据数据的类型、来源、规模等因素来决定。
同时，在数据采集过程中，需要注意的是保证数据的安全性，防止数据泄露和被篡改。
2.数据存储数据存储是大数据管理中非常重要的一步，也是一项极具挑战性的任务。
对于大数据来说，数据存储的规模非常庞大，且数据类型不一，因此，如何选择一种高效，可扩展且易于维护的数据存储方案成为了管理者非常关心的问题。
目前，主流的数据存储方案包括NoSQL，Hadoop，MapReduce等等，每种方案都有其自身的优缺点，管理者需要对其有深入的了解和比较，才能选择适合自身情况的数据存储方案。
3.数据处理数据处理是大数据管理中非常重要的一环，它主要包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约等等。
在数据处理中，需要注意的是保证数据的准确性，以及处理的速度和质量。
4.数据分析数据分析是大数据管理中最为核心的一环，它主要包括数据挖掘、数据可视化等等。
数据分析的目的是为了从数据中发现隐藏的关联性，预测未来趋势，提供有效决策支持。
在数据分析过程中，需要注意的是保证分析的准确性，同时可以使用机器学习等相关技术，来降低人工处理的工作量，提高分析的效率。
二、大数据的应用1.商业应用在商业领域中，大数据的应用范围非常广泛，例如市场营销分析，利用大数据来了解客户需求、潜在市场以及产品趋势。
软件工程中的大数据技术与应用
软件工程中的大数据技术与应用随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，大数据技术在各个领域都得到了广泛应用。
在软件工程领域，大数据技术也扮演着重要的角色，为软件开发和运维提供了更多的可能性和解决方案。
本文将探讨软件工程中的大数据技术与应用，从数据采集、存储、处理和分析等方面进行论述。
一、数据采集在软件工程中，数据采集是大数据技术的第一步。
通过采集用户的行为数据、系统运行日志以及其他相关数据，可以为软件开发和运维提供重要的参考和依据。
例如，在软件开发过程中，可以通过采集用户的使用数据和反馈意见，了解用户的需求和痛点，从而进行产品迭代和优化。
同时，在软件运维过程中，可以通过采集系统的运行日志和性能数据，及时发现和解决问题，提高系统的可靠性和稳定性。
二、数据存储数据存储是大数据技术中的关键环节之一。
在软件工程中，需要存储大量的数据，包括用户数据、系统数据和业务数据等。
传统的关系型数据库在存储大数据时存在一些限制，例如存储容量有限、读写性能较低等。
因此，越来越多的软件工程师开始采用分布式存储系统，如Hadoop和HBase等，来存储和管理大数据。
这些分布式存储系统具有高可扩展性、高容错性和高性能等特点，能够满足软件工程中大数据存储的需求。
三、数据处理数据处理是大数据技术的核心部分之一。
在软件工程中，需要对大量的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和知识。
传统的数据处理方法往往无法满足大数据处理的需求，因为大数据具有数据量大、数据类型多样、数据速度快等特点。
因此，软件工程师需要借助大数据处理框架，如MapReduce和Spark等，来进行数据处理和分析。
这些大数据处理框架具有分布式计算和并行处理的能力，能够高效地处理大规模的数据。
四、数据分析数据分析是大数据技术的最终目标之一。
在软件工程中，通过对大数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为软件开发和运维提供决策支持和业务洞察。
例如，在软件开发过程中，可以通过数据分析来评估产品的市场潜力和用户满意度，从而调整产品的方向和策略。
大数据的应用与概念
大数据的应用与概念
大数据是指规模庞大、复杂度高或流速快的数据集合，往往超出了传统数据处理和管理工具的处理能力。
大数据的应用是指利用先进的数据处理和分析技术，从大数据中提取有价值的信息和知识，并应用于各个领域的决策和创新中。
以下是大数据应用的一些常见概念和领域：
1.数据采集：通过各种传感器、设备和系统，实时、批量或周期性地收集大量数据。
2.数据存储与管理：建立高效可靠的数据存储和管理系统，如分布式文件系统、数据库、数据仓库等，以应对大数据的存储需求。
3.数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、集成和去噪，以提高数据的质量和可用性。
4.数据分析与挖掘：利用机器学习、数据挖掘、统计分析等技术，对大数据进行深入分析，挖掘隐藏的模式和关联，发现有用的信息和知识。
5.实时数据处理：针对大数据的高速处理需求，使用实时流处理技术，如复杂事件处理（CEP）和流式处理框架，实时地对数据进行处理和分析。
6.可视化与报告：利用数据可视化技术，将分析结果以图表、仪表盘等形式呈现，帮助用户理解和解释数据。
7.个性化推荐：利用大数据分析用户行为和兴趣，提供
个性化的推荐服务，如商品推荐、音乐推荐等。
8.社交媒体分析：通过分析社交媒体平台上的大量用户数据和内容，洞察用户趋势、舆情变化等信息，支持社交媒体营销和舆情监测。
9.金融风控：利用大数据分析客户信用、风险评估等数据，提供精确的金融风险管理和控制。
10.物联网应用：通过大数据分析物联网设备产生的数据，实现智能城市、智能家居、智能制造等领域的应用和优化。
大数据时代下的数据管理与分析
大数据时代下的数据管理与分析随着科技的发展，大数据已经成为了不可避免的趋势。
其所涉及到的种种应用场景正在迅速增长，包括数据管理、数据分析、人工智能等方面。
在这个领域里，管理和分析数据是至关重要的一件事情，因此，本文将透过数据管理和分析的技术手段，通盘分析大数据时代下的技术和应用。
一、大数据的定义和特征首先简单描述一下什么是大数据。
其实，大数据不单单是数据的数量。
大数据的最本质特征是数据的增长速度、多样性和价值。
大数据的数量通常以GB、TB （千亿字节）、PB（百万亿字节）等巨大数字来表示。
而大数据并非单一的数据类型，而是包括了结构化、半结构化和非结构化数据。
另外，大数据的价值也是其最重要的特征。
二、大数据时代下的数据管理在大数据时代下的数据管理中，包括了数据采集，数据存储和数据分析三方面。
其中，数据采集是数据管理的起点。
为划分数据并统一管理，首先需要经过一系列的数据采集流程，将数据按照一定的格式进行收集。
在传统数据管理的时代，数据采集是比较容易的，因为采集到的数据量小、类型特定。
但在大数据时代下，数据种类非常多，而数据采集工具和技术也需要具备强大的容错能力和可扩展性。
其次，数据存储是大数据管理的重要组成部分。
在大数据存储方面，有许多技术可以使用：Hadoop、MapReduce、NoSQL等。
Hadoop有一定的数据块大小的限制，而你可以使用不受限制的database等NoSQL技术来解决这一问题。
这些技术的选用会影响到数据的存储效率和使用效果。
最重要的一环是数据分析。
因为大数据中所包含的价值非常高，且数据种类繁多，而分析数据就是跨越进入下一个有价值的阶段。
数据分析的关键是要将数据转换为具有意义的信息，以进行更有价值的业务决策。
数据分析技术主要包括机器学习、平衡型树、人工智能等等。
三、大数据时代下的数据分析要进行大数据分析，常用的工具包括：Hadoop、SAS、R-language、Python等。
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大数据的计量数据采集与应用分析
摘要：计量工作是企业重要的技术基础和管理基础，贯穿企业生产经营和管理活动的全过程。
提高产品质量，需要精确的计量测试;节能降耗要以计量数据为依据;生产经营活动需用计量信息来控制和调整;企业的形象要以计量数据为基础。
这就要求我们通过不断加强、完善计量工作，以利于对生产动态进行实时管理，为推动企业信息化奠定基础。
关键词：大数据；计量；数据采集
前言：大数据技术将大规模数据中隐藏的信息挖掘出来，为计量管理提供了依据，改变了传统的计量生产方式和经济运行机制，显著提升了经济运行水平和效率。
利用大数据技术，加强计量数据采集与应用具有重要意义。
1.大数据时代计量数据的重要性
1.1发掘计量信息
发掘计量信息是大数据时代计量数据的重要性之一。
大数据时代使原本孤立的数据变得互相联通，颠覆了传统的计量数据工作，为计量的发源提供基础和动力。
计量数据应用大数据对信息的全采集全覆盖,可以大大提高发掘计量信息的有效性，实现综合性的实时信息采集与分析处理。
1.2提升产品质量
提升产品质量是大数据时代计量数据的重要突破。
计量是提高产品质量的重要保证，计量数据具有实测性、准确性、公正性等，大数据时代企业的量化管理需要现代化的计量手段,对计量数据采集与应用，延伸至工艺和生产的每一个环节,让测试数据参与到生产实验的过程中，可以提升产品质量和获取效益，让计量数据更好地为企业服务。
1.3推进技术进步
大数据时代计量数据的重要性还表现在推进技术进步方面。
信息技术的发展催生了大数据理论，计量领域在大数据时代将发生变革，发现海量数据中的新联系、新规律创造出新价值。
大数据时代计量数据应用到科研生产的各环节中，为企业的精细化管理提供了有力的数据支撑，有利于推动企业技术的进步，起到提质增效的作用。
因此，探索大数据时代计量数据的应用策略势在必行。
2.计量大数据应用的挖掘处理流程设计
对计量大数据进行应用就是用户从一个特定的主题出发，经过定义主题、浏览数据、准备数据、生成模式、验证模式、应用模式等过程，最后形成分析结果提交给用户。
2.1用户与定义主题
大数据应用中的定义主题，就是用户从计量大数据应用的需求出发，利用各方面专家的经验和知识库中所积累的相关知识，再结合对数据仓库和模式库的了解来初步确定出解决具体问题的主题。
2.2浏览数据与准备数据
根据主题的需要，对数据仓库中的相关数据进行检索浏览与准备处理，在这个过程中还可能需要结合所掌握数据的情况返回到主题的定义。
2.3生成模式和验证模式
在明确了主题并准备了数据之后，还需要构建完成主题所需要的一整套数据存储模式(下面简称为“模式”)，模式中包含了对某一类数据的结构、属性、联系和约束的描述。
模式的生成过程可以是从模式库中筛选后再进行调整修改来实现，也可以结合应用需求来定义新的模式。
对于生成的模式要进行验证，如果验证中发现问题也需要返回到定义主题阶段。
2.4应用模式形成分析结果
利用经过验证的模式对数据进行组织和处理，最后得出综合统计分析的结果
提交给用户。
在应用模式的过程中如果存在问题也是要返回到定义主题阶段重新
进行主题的调整。
3.大数据的计量数据采集与应用分析
3.1加强计量检测机构和计量业务水平
对于大型企业而言，由于生产任务繁重，生产量较大，所以为了保证企业产
品的生产质量，应该加强计量检测硬件设施的建设，并且提高计量检测业务能力。
建设标准化的计量检测实验室，对于实验室内的温湿度、清洁度以及振动等进行
严格的控制，以确保检测工作的精准度。
加强对计量检测人员业务能力的培养，
与质量技术监督局以及其他建标的企业进行业务交流，在提高计量检测人员业务
水平的同时，也为促进企业计量工作的发展创造有利的条件。
3.2管理好原始记录
对企业计量数据的管理必须要先管好原始数据记录。
我们很清楚，企业生产
经营管理等各个环节的计量检查结果首先是直接反映在原始记录上的，但人们往
往容易犯的毛病是：重报表，轻原始记录。
结果呢，降低了计量数据的准确性和
可靠性，企业无论是上报或是内部使用的各种统计报表上的计量数据都应该是源
于原始记录的。
如果原始记录管理不好，原始记录不能准确可靠，真实清楚地反
映出各种计量检测结果，那么统计报表管理得再好，它也是不准确;不可靠不真
实的，形同一张废纸，没有意义。
因此，企业要想保证上报和内部使用的统计报
表（计量数据）准确可靠、真实可性就应当改变这种本未倒置的作法。
树立重报
表更重原始记录的新观念。
所以，重原始记录并加强管理是企业计量数据管理中，必须做好的一项工作。
3.3规范管理计量设备
从计量管理体系来看，规范管理计量设备能够涉及到实物管理工作范畴，能
够保证企业生产和质量管理过程中各项数据的准确性，将产品质量管理当中存在
的风险因素降到最低，减少不合格产品的出现，进一步减少企业成本支出和质量
成本。
在企业管理者角度来看，规范管理计量设备将会是企业管理工作中的重点，并且属于长期管理工作。
企业要综合分析自身哪些环节需要开展计量工作，对计
量工作的要求和计量工作中需要使用的设备，其中包括企业的材料检测、经营管理、生产安全、保护环境、计量能源和检测产品等环节当中存在每个需要计量的
检测点，也就是通过对计量工作的实际需求，选择适合的各种设备，开展计量工作。
之后要编制企业测量设备的管理制度，对各个计量设备的使用和保养等管理
工作进一步细化，并且在使用过程中本着有效、科学的管理方式，提高设备的使
用效率，也可利用数理统计方式对计量设备的质量目标进行管理。
3.4科学挖掘分析数据
为了从海量数据中获取有价值的信息，就需要使用大数据挖掘技术。
这是因
为大数据内容极多，而且价值密度很低，针对这种数据类型，应用传统的数据挖
掘方法往往难以获得良好的挖掘效果，因此必须科学应用大数据挖掘技术。
大数
据挖掘技术具有强大的数据处理能力，能够有效处理海量的数据信息，能够针对
种类繁多、数量巨大的数据进行深入挖掘，并得到具体的价值信息，不仅如此，
还可以主动收集各种信息。
数据分析模型建立之后，需要有专业人员对数据模型
进行分析，从数据模型中得到企业需要的数据，并及时发现数据模型中反映出的
问题，形成统一的数据分析报告。
企业就数据分析报告组织相关人员讨论商议进
一步肯定分析结果，在数据分析结果的基础上明确数据在企业实际运行的使用方面、范围、方法以及考核，同时对数据统计分析中反映出来的问题集中收集解决
方案，及时处理业务进行中出现的问题，完善企业发展。
基于大数据挖掘体系的
顶层设计，要做好工作流子系统和用户接口子系统的建设。
这些设计主要是为了
服务用户，其中工作流子系统可以帮助用户建立对应的数据挖掘任务，而接口子
系统可以帮助用户实现交互并选择科学的挖掘算法，在此基础上利用大数据平台
进行挖掘，最终推动数据结果转化为可以直接读取的内容，实现数据挖掘的效果。
中间层也就是实施数据挖掘的层级，具体分为数据处理子系统和数据挖掘子系统，在云计算大数据挖掘过程中具有良好的实用性。
4.结束语：
综上所述，随着现代信息科技的高速发展，数据已经成为企业发展的基础依据和有效工具，对企业的壮大起到了非常重要的作用。
大数据的计量数据采集与应用不仅能在现代高要求的压力下为企业赢得更多新的发展机遇。
与时俱进地开展对大数据时代计量数据的研究，最大化发挥计量数据在企业生产中的作用，促进计量工作的开展。
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刊),2019(4):90.
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量,2017,27(4):88-91.
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