电力行业大数据交流,山东青岛电力行业数据

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2011美国著名学者杰里米·里夫金在其著作《第三次工业革命》中首次提出了能源互联网的愿景。如今，能源互联网的概念已经像从清平之末开始的风一样席卷全球！能源互联网本质上是通过能源互联、信息互联、能源与信息融合构建的复杂交互网络和系统，其特点是可再生、分布式、开放、互联、智能。而大数据应用是重要的一部分。

那么,“大数据”会给电力企业未来的发展带来哪些启示？“Da 数据”的核心:更准确地预测“Da 数据”来源于英文bigdata，对这一概念的解读大相径庭。美国学者勋伯格在其专著中解释道:“Da 数据，即我们可以在更大范围内使用。他认为“Da 数据”的核心是对复杂的超大规模数据数据进行分析，从而更准确地进行预测，这必然会引发商业变革。

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电力Da数据技术满意度电力 数据快速成长，满足各种职业需求并不断提高电力产业发展。电力 Da 数据技术包括:高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。数据挖掘技术是通过分析大量数据从大量数据中发现其规则的技术，主要包括三个步骤:数据准备、规则发现和规则表示。数据准备是从相关的数据源中选择所需的数据并整合到数据集中进行挖掘；搜索规则就是通过某种方法找出数据 set中包含的规则；规则表示就是把发现的规则用用户尽可能能理解的方式表达出来(比如可视化)。

统计分析通常是指对收集到的关于数据的数据进行整理、分类和解释的过程。统计分析可分为描述性统计和推断性统计，1.描述性统计描述性统计是对研究中获得的数据进行整理、归类、简化或绘制，从而描述和总结数据的特征及变量间关系的最基本的统计方法。描述性统计主要涉及数据的集中趋势、分散程度和相关强度，最常用的指标有平均值、标准差和相关系数。