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大数据分析方法 电力,电力数据分析助理工作内容

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在大数据时代，数据质量和数据管控能力直接影响数据分析的准确性和实时性 。如何进行电力大数据研究工作计划数据分析要想做好，先多读书数据分析个人参考书目:1，如何在统计和真理中运用偶然性；2.谷歌分析的经典分析；3.统计学:从数据到结论(吴希之 。

大数据是指在可承受的时间范围内，传统软件工具无法捕获、管理和处理的数据集合 。有人把数据比作有能量的煤矿 。煤炭按性质分为焦煤、无烟煤、肥煤和瘦煤，而露天煤矿和深山煤矿的采掘成本是不同的 。同样 ， 大数据不是“大”，而是“有用” 。价值含量和挖掘成本比数量更重要 。对于很多行业来说，如何利用这些大规模的数据是赢得竞争的关键 。1、国家电网大数据应用增强企业核心竞争力国家电网大数据应用提升企业核心竞争力 。从构想到实践，从示范到试点 ， 国家电网大数据应用驶入了快车道 。在国家电网公司2014年工作会议上 ， 公司党组明确提出，要加强数据分析提升数据应用水平和商业价值 。去年底，国家电网公司在总结前期研究经验的基础上，正式启动企业级大数据平台的设计开发和试点建设 。经过近一年的试点实践，目前，大数据已广泛应用于电网运行、管理和优质服务，并取得显著成效 。

2011年，一些国际组织发布了看好大数据的报告；2012年以来，英、法、美等国相继推出大数据发展计划 。在中国，大数据引领的信息化浪潮来势凶猛 。去年3月 ， 大数据被写入政府工作报告；今年8月，国务院发布《促进大数据发展行动计划》，特别强调通过大数据发展增强创业创新和社会治理活力；今年10月 ， 党的十八届五中全会提出实施国家大数据战略 。

2、大数据在 电力行业的应用前景有哪些? bigdata无法在允许的时间范围内对传统软件工具的数据集进行捕获、管理和处理 。有人把这些数据比作积聚能量的煤矿 。煤按其性质分类，有焦煤、无烟煤、肥煤、劣质煤，而露天煤和深山煤的开采成本是不同的 。同样，大数据不是“大”，而是“有用” 。价值和开采成本比数量更重要 。对于很多行业来说，如何利用这些海量数据是赢得竞争的关键 。

目前电力大数据的应用场景主要在以下几个方面:(1)规划提升负荷预测能力 。通过分析大数据，运用数据挖掘技术，更加准确地把握电力负荷的分布和变化规律，提高中长期负荷预测精度 。(2)施工提高了现场安全管理能力 。通过现场批量对比分析照片，采用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，掌握施工现场的安全隐患或检查安全方面落实的整改措施 。

3、 电力企业从大数据中得到了什么?那么，“大数据”会给电力企业未来的发展带来哪些启示？“大数据”的核心:更准确的预测“大数据”起源于英文bigdata，关于这个概念的解释千差万别 。美国学者勋伯格在他的专著中解释说:“大数据意味着我们在更大的范围内可以做比在小范围内更多的事情 。”他认为 ， “大数据”的核心是对复杂的超大规模数据进行分析，从而更准确地进行预测，这必然会带来业务的变革 。
【大数据分析方法 电力,电力数据分析助理工作内容】
4、 电力行业如何应用大数据挑战:素质低 ， 分享差，防守弱 ， 基础弱 。电信行业是否也对这些电力 industries在推广大数据方面遇到的麻烦感到似曾相识？其中的一些问题，电信行业也需要深入思考；还有一些问题，恰恰是电信行业的强项，也是电信行业推进电力行业信息化的机遇 。数据质量低 ， 数据管控能力不强 。在大数据时代，数据质量和数据管控能力直接影响数据分析的准确性和实时性 。

5、如何开展 电力大数据研究工作方案要想做好数据分析，先多读书数据分析个人参考书目:1 。统计和真理如何利用机会；2.GoogleAnalytic的经典分析；3.统计学:从数据到结论(吴希之)第二版；4.统计数据标准化方法补充几本书 。
6、有关智能电表大 数据分析智能电表是智能电网的基本构建模块，但智能电网的传统定义更多关注电力网络生产调度对于维护系统软件的稳定性，而失去了对电力能源利用的促进作用 。现阶段部分售电公司刚开始与代理客户沟通安装智能电表，数据信息可即时反馈到售电公司数据采集系统软件，售电公司用电习惯和特点，以及其峰谷时段用电负荷发展情况数据分析 。

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