A. 说说什么是探索式数据分析,验证性数据分析
所谓探索性的数据分析,故名思议 就是探索,也就是说 你不清楚数据中包含的什么模型或者隐含的什么关系,因此尝试各种方法来探索发现数据中可能存在的关系等
而验证性数据分析 即 你已经有事先假设的关系模型等,要通过数据分析来对你的假设模型进行验证
B. 大数据在电力行业的应用前景有哪些
大数据是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。
大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,并逐渐成为重要的生产因素。
电力大数据:
对于电力行业而言,电力生产涉及的运行工况参数、设备运行状态等实时生产数据,现场总线系统所采集的设备监测数据以及发电量电压稳定性等方面的数据,电力企业运营和管理数据如交易电价、售电量用电、客户信息、综合数据等共同构成了。
根据电力行业特征,电力大数据主要来源于:电力生产、管理运营、智能电网。
智慧电力解决方案:利用智能和科学的智慧电力解决方案,如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统,帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统,可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。
大数据支撑智能电网发展:
在本质上,智能电网是“大数据”在电力上的应用,智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息,来优化电的生产、分配以及消耗。
在智能电网中引入了信息流的概念,即电网要能够把电能流信息流结合在一起,实现传输能源的同时实现数据的采集。智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析,预测电能流的情况,最终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的智慧电力的目标。这些目标的实现都需要电力大数据
的支撑。
信息化与智能化是电力行业发展的趋势,而若要实现电网的信息化与智能化,电力大数据 将是不可或缺的支撑。
C. 大数据的预测功能是增值服务的核心
大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业,到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业,大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来,给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称,全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试,虽然仍旧有许多模式尚不明朗,但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件,通信行业每一条短消息、每一通电话,电力行业每一户用电数据等等,这些足迹都以“数据”的形式被记录下来,并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大,数据多为非结构化,现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题,国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力,并不断摸索其商业化前景,目前形成了如下两种比较成熟的商业模式:
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级,高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络(SAN)、统一存储、文件整合/网络连接存储(NAS)的传统存储解决方案,无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案,通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性,来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统,其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API,方便用户将各种数据放到云存储里面,然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理,只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代,随着数据的累积,数据本身的价值也在不断升值,这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病,得病率为十万分之一,如果从小样本数据来看非常罕见,但是扩大到全世界70亿人,那么数量就非常庞大。以前技术落后,不能将该病情数字化集中研究,所以很难攻克。但是,我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析,我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子,不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值,源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径:对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域,以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据,这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售,Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据,他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利;在传统行业中,中国联通[微博](3.44, 0.03, 0.88%)、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料,可以通过简单地去隐私化,然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展,同时以免费的服务补偿用户,这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖,还需处理好用户隐私信息,通过去隐私化方式,来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘,所衍生出来的增值服务,是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么?预测!大数据引发了商业分析模式转变,从过去的样本模式到现在的全数据模式,从过去的小概率到现在的大概率,从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”,大家都很厌烦,这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息,发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析,深度挖掘之后,能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析,发掘用户和品牌之间的关联。然后,当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后,一定不是厌烦,而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据,运用成熟的数据挖掘技术,分析得到企业运营的各种趋势,从而给企业的决策提供强有力的指导。例如,汽车销售公司,可以通过对网络上用户的大量评论进行分析,得到用户最关心和最不满意的功能,然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进,以提升消费者的满意度。
总体来说,从宏观层面来看,大数据是我们未来社会的新能源;从企业微观层面来看,大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式,对企业的未来发展有至关重要的意义。
D. 数据探索是什么意思啊
同学你好,很高兴为您解答!
DataMining数据探索一种数据库应用,旨在探索大量数据之中存在的潜在模式。
目前,期货从业人员资格考试科目为两科,分别是“期货基础知识”与“期货法律法规”上述两科考试通过后,可报考“期货投资分析”科目。
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E. 电网数据可以做哪些分析呢
电网数据可做分析:从发电、输变电环节,到用电环节,都需要实时数据处理,借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律。