智能電表大數據

Ⅰ 大數據技術處理的數據類型繁多,大約

目前，不少人都會對大數據分析有著濃厚的興趣，那麼什麼是大數據分析？大數據分析是指對海量的數據進行分析。大數據有4個顯著的特點， 海量數據、急速、種類繁多、數據真實。大數據被稱為當今最有潛質的IT詞彙，接踵而來的的數據挖掘、數據安全、數據分析、數據存儲等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。
大數據分析類型有哪些?
1．交易數據（TRANSACTION DATA）
大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。
2．人為數據（HUMAN－GENERATED DATA）
非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。
3．移動數據（MOBILE DATA）
能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據（如搜索產品的記錄事件）到個人信息資料或狀態報告事件（如地點變更即報告一個新的地理編碼）。
4．機器和感測器數據（MACHINE AND SENSOR DATA）
這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和感測器數據是來自新興的物聯網（IoT）所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為（如當感測器值表示有問題時進行識別），提供規定的指令（如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備）。
大數據分析是成功開展業務的重要組成部分。有效地使用數據，可以更好地理解企業的先前績效，使用像Smartbi這樣的商業智能軟體，可以協助業務人員管理者為未來的活動做出更好的決策。在公司運營的各個級別，可以採用多種方式利用數據。所有行業都使用四種類型的大數據分析。雖然Smartbi將這些類別分為幾類，但它們都鏈接在一起並相互構建。從最簡單的分析類型轉變為更復雜的分析方法，難度和所需資源也隨之增加。同時，增加的洞察力和價值水平也在增加。

閱讀原文
www.smartbi.com.cn

有用 
|


分享
OPPO Reno9系列現已開售，至高享24期分期免息!
值得一看的手機相關信息推薦
OPPO Reno9系列，自研影像專用晶元，拍人自然有質感;16GB+512GB超速大內存，流暢加倍;高通8+旗艦晶元，暢快高能;官方商城以舊換新至高補貼3990元，立即購買!
OPPO廣告
四輪電動車報價2023款上汽大眾ID.4 X 煥新上市
值得一看的四輪電動車相關信息推薦
煥新品質，MEB平台傾心打造。綜合補貼後售價189，288元起!即刻訂購!
上海上汽大眾汽車銷售廣告
天翼雲電腦-靈活擴展\按需付費\雲端存儲\安全可靠!
租遠程電腦-天翼雲電腦-基礎版，2核4G80G硬碟50M帶寬，滿足簡單辦公，客戶服務等場景。天翼雲電腦可通過手機外接擴展塢\顯示器和鍵鼠等外設，還原完整桌面pc體驗!
天翼雲科技有限公司廣告
大家還在搜
大數據常見的四種數據類型
大數據的三個類型
大數據分析的數據類型
大數據有哪三種數據類型
大數據的三種數據類型
大數據分析分為三種
c語言的四大數據類型是什麼？
PHP中文網
2020-05-16

銀承是什麼意思是什麼
財梯網
11-10

Notime 美容儀面部儀器 家用射頻美容儀提拉緊致美容儀臉部美容器超聲波美容儀 超聲緊膚美容儀粉色
￥1099 元￥1200 元
購買
京東廣告
word打字會覆蓋後面的字怎麼辦
PHP中文網
04-01
13點贊

銀行下一步工作措施範文

Ⅱ 有關智能電表大數據分析

智能電表是智能電網的基本構成模脊判團塊，可是傳統定義上的智能電網更側重於電力網生產調度用於維護保養系統軟體的平穩，而失去對電力能源運用的提升功效。

現階段的智能電表狀況，一些售電公司早已剛開始和代理顧客溝通交流安裝智能化總表，數據信息可立即反饋到售電公司的數據採集系統軟體，售電公司對顧客的用電量習慣性，用電量特點，及其峰谷時間段的用電負荷開展數據分析。

根據 智能電表 的全層面的基本信息收集，將 歷史 記錄與實時數據數據分析，產業鏈的模糊分析，自然環境與氣侯的危害因子分析，人為因素現行政策危害因子分析，融合多種多樣層面智能化系統的數據分析，才可以將智能電表的功效充分發揮到較大。

（註：本文沖孝純屬個人觀櫻橘點，僅供參考）

Ⅲ 目前大數據在哪些行業有案例或者說應用

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。

大數據應用案例之：醫療行業

SetonHealthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

大數據應用案例之：能源行業

智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些大稿數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。

大數據應用案例之：通信行業

XOCommunications通過使用IBMSPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。

電信業者透過數以千萬計的禪者客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。

中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。

NTTdocomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧滾襲孝客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。

大數據應用案例之：零售業

"我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從Twitter和Facebook上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。

零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

Ⅳ 志翔科技參展數博會 大數據技術驅動工業和安全領域數智化升級

北京志翔 科技 股份有限公司(以下簡稱「志翔 科技 」)利用大數據技術 探索 出一套數智化轉型解決方案：結合智能電能表的回傳 歷史 數據，以及電表設備計量相關的信息數據，進行監測和分析。在此基礎上先進行小規模的抽樣和建模研判，而後再進行大規模抽檢，進而有效判斷出相應區域的失准器具，精準更換失准設備。

5月26日至28日，志翔 科技 的工業大數據和大數據安全技術產品將亮相中國國際大數據產業博覽會(以下簡稱「數博會」)，圍繞「數智變 物致新」主題展示最新技術應用成果。

大數據技術為企業節省數十億元

志翔 科技 的智能電能表狀態評價與更換產品，通過對智能電能表的在線監測、精準研判,對電力大數據檢測實現從「定期檢定」到「全程監控」的轉變。大數據技術應用成果反映到財務數據中，志翔 科技 僅這一款產品，通過精準定位和更換失准智能電表，每年就能為電力企業節約數十億元費用。

隨著智能電表覆蓋率的提升，大數據分析在電力行業的重要作用日益凸顯。根據國家電網數據顯示，目前國網系統接入的終端設備超過5億只，國家電網規劃預計到2025年接入終端設備將超過10億只，2030年接入的終端設備數量將達到20億只。

海量的電力大數據具有多重屬性。國家電網有限公司大數據中心副主任程志華表示，電力大數據具有覆蓋面廣、實時性強、真實性高、經濟屬性強、行業分類規范、數據基礎相對理想等特點。電力大數據的復雜性，以及智能化需求不斷升級，為管理工作帶來挑戰。

早在2016年，志翔 科技 就洞察到電力大數據領域的商機，並根據市場需求逐步孵化拓展出大數據運維平台、服務平台和終端產品三大業務。

開篇所述的失准智能電表分析，定位即為其大數據平台和運維產品線中的一個產品。除此之外，市場新趨勢如新能源 汽車 的發展，也推動電力行業的新支撐性應用出現，志翔 科技 也根據電力企業的需求，將大數據分析異常發現、定位和報警等功能應用於關口表、充電樁和戶變等方面。

如果說大數據平台和運維產品是利用新方法解決新問題，那麼志翔 科技 的電力大數據服務平台則是應用新技術解決老問題發展到新規模的挑戰，促進電力行業的精細化運營管理。典型的應用場景便是構建異常用電分析模型，實現智能化竊電診斷，以及利用線損分析模型自動診斷結合專家人工診斷，進行智能線損治理。

電力大數據終端產品則是更具未來感的業務，主要是通過端點部署，解決電力IoT的智能優化需求，數據可用於輔助居民、電力公司、機構政府等做出科學決策。

志翔 科技 高級副總裁伍海桑解釋道，通過終端產品對用電數據的分析處理，能了解用戶用電負荷類別及使用狀態；分析功能可集成為模塊與下一代電能表搭售，可用於環保監測、用電安全監測、碳計量等事關 社會 發展大方向的場景。目前志翔 科技 的一系列電力大數據分析產品和服務以及應用已經覆蓋全國20多個省市，在電力行業積累了豐富的經驗，隨著電力產品的演進而不斷優化，其大數據分析模型在實踐驗證中已經迭代到第四代。

清華系創始團隊瞄準安全業務

2020年，志翔 科技 來自工業領域的大數據技術應用的收入已佔據公司營收的重要部分。而最早，志翔 科技 將其這塊業務定義為大安全，作為公司創業起步的方向——大數據安全中的一部分。

清華系的創始團隊背景，讓志翔 科技 甫一誕生便將技術根植於公司的基因中。公司創始人之一蔣天儀本科畢業於清華大學電子工程系，在美國完成博士學位後，曾服務過晶元企業Marvell；創始團隊的許多成員包括伍海桑等也都畢業於清華電子系。目前，志翔 科技 團隊中研發、產品相關人員佔比達到60%，其中半數以上學歷都在研究生以上。

數字經濟時代，網路安全服務需求激增，催生了巨大的市場空間。賽迪顧問報告顯示，2020年中國網路安全市場規模達到734.6億元，同比增長20.8%。志翔 科技 自2014年開始聚焦大數據、雲計算等一系列技術發展帶來的安全問題，為集成電路設計、政府、金融等行業客戶提供解決方案，開拓了紫光展銳、寒武紀、中興、國家開發銀行、中國農業銀行等行業標桿客戶。

公司的大數據安全產品基於「零信任」和「無邊界」的理念，面向政法、金融、高 科技 行業數字化轉型所面臨的「上雲」和「雲上」的提供數據與業務安全等問題。2019-2020年，志翔 科技 的至明產品連續兩年入選Gartner《雲工作負載保護平台市場指南》。

高 科技 定位的公司和清華系創始團隊，令志翔 科技 備受資本青睞。2014年8月成立的志翔 科技 ，在成立一年內即獲得近千萬元的天使輪投資和數千萬元的A輪融資，2017年6月獲得國家基金領投的B輪融資，並在2019年10月完成B+輪融資。

談及未來發展方向，在伍海桑看來，公司所具有的服務能力不僅在縱深上可以向更多的電力行業企業拓展，進入電力系統中「發輸變配用」各個環節，從廣度上也能將服務延伸至太陽能發電、智能製造等其他能源領域和工業門類。在「2030年前碳達峰、2060年前碳中和」的目標下，大數據技術還將釋放新紅利。

Ⅳ 為什麼電網企業要做大數據分析

為什麼電網企業要做大數據分析呢？這個必須得要分析，不分析的話，整個全市用電企業怎麼去分配這些數據，必須做依據，而通過依據再進行分析。

Ⅵ 現在安裝了智能電表說每個月都不需要電工來查看就知道表多少度是怎麼做到的

智能電表是智能電網的智能終端，遠程抄表的操作主要是運用遠程智能終端對數據進行計量與採集，運用合理的網路和方式將其送到特定的系統而引用的抄表方式，同時在系統中也可以採用其他方式進行操作。

遠程抄表系統的優勢就是能夠解放一部分勞動力，不再只是以傳統的手工抄表，而是採用專網無線等對電能表等信息進行採集，並且通過 TCP/IP、GPRS 等通訊鏈路遠程傳送到主站計算機，從主站軟體對採集的相關數據信息進行分析與計算。

遠程抄表系統是在無線通訊不斷發展，網路通信方式不斷優化的背景下應運而生的，能夠與當前的眾多技術相融，其中也包括物聯網技術的決策和應用，實現電力智能儀表的遠程抄表目標。現階段，我國的電力系統與物聯網的完美融合典型代表就是應用電力載波抄表的方式，實現遠程抄表。

電力載波抄表指的是電力線應用低壓電力線，隨之採用電力載波的方式對電能的相關數據進行傳輸。其優勢在於節省了重新布線的時間，只要有電線，數據傳輸就可以成為現實。

紅外線作為高科技的產物，應用於我國的各個行業，採用紅外抄表方式即可實現本地的一對一抄表方式，抄表員只需要在現場利用紅外設備，對電能表進行抄表，現場情況即可清晰展現。不足之處在於必須人工在場，並且不可以進行大面積的自動抄表。無線微功率與載波抄表優勢有所相同。

拓展資料：
智能電表是智能電網的智能終端，它已經不是傳統意義上的電能表，智能電表除了具備傳統電能表基本用電量的計量功能以外，為了適應智能電網和新能源的使用它還具有雙向多種費率計量功能、用戶端控制功能、多種數據傳輸模式的雙向數據通信功能、防竊電功能等智能化的功能，智能電表代表著未來節能型智能電網最終用戶智能化終端的發展方向。

智能電表正在快速發展的電表類別，傳統的智能電表用戶持IC卡到供電部門交款購電，供電部門用售電管理機將購電量寫入IC卡中，用戶持IC卡在感應區刷非接觸式IC卡（簡稱刷卡，下同），即可合閘供電，供電後將卡拿走。

當表內剩餘電量等於報警電量時，拉閘斷電報警（或蜂鳴器報警），此時用戶在感應區刷卡即可恢復供電；當剩餘電量為零時，自動拉閘斷電，用戶必須再次持卡交費購電，才可以恢復用電。

而新型的智能電表已實現銀行及網路供電，用戶可通過電力公司營業窗口，合作銀行、第三方代售電機構及網路進行購電，極大的方便了用戶，以北京網銀購電為例：

1、登陸銀行網站，點擊「分行特色」下「電費」。

2、點擊左側「智能表購電」。

3、輸入客戶編號，點擊確定。

4、核對客戶信息，點擊確定。

5、輸入購電金額，點擊確定。如需查詢，點擊左側「查詢」。

6、核對客戶信息與繳費信息，並選擇「繳費卡號」。

7、確認繳費信息，並插入銀行U盾，輸入密碼，點擊確定。

8、購電成功。如需發票，請於三個月內至工行網點或自助機具補打發票。

Ⅶ 大數據的應用領域有哪些

1.了解和定位客戶

這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。

利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。

滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。

除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。

2.

改善醫療保健和公共衛生

大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!

蘋果公司的一款健康APPResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。

大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。

更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。

3.提供個性化服務

大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我搏衫們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。

4.

了解和優化業務流程

大數據也困畢越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。

人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。SociometricSolutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。

如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。

5.

改善城市和國家建設

大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。

加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。

6.提升科學研究

大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政汪銀芹府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。

7.提升機械設備性能

大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。XcelEnergy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。

8.強化安全和執法能力

大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。

9.

提高體育運動技能

如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBMSlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。

還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。

10.金融交易

大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。

Ⅷ 什麼是大數據

• 01

  大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

  什麼是大數據

  大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

  大數據歷史和當前考慮因素

  雖然術語“大數據”相對較新，但收集和存儲大量信息以進行最終分析的行為已經很久了。這個概念在 21 世紀初獲得了動力，當時行業分析師 Doug Laney 將現在主流的大數據定義表達為三個 V：

  1.卷，組織從各種來源收集數據，包括業務交易，社交媒體和來自感測器或機器到機器數據的信息。在過去，存儲它將是一個問題 – 但新技術（如 Hadoop）減輕了負擔。

  2.速度，數據以前所未有的速度流入，必須及時處理。RFID 標簽，感測器和智能電表正在推動近乎實時處理數據的需求。

  3.品種，數據有各種格式 – 從傳統資料庫中的結構化數字數據到非結構化文本文檔，電子郵件，視頻，音頻，股票報價數據和金融交易。

  在 SAS，我們在大數據方面考慮兩個額外的維度：

  1.變化性，除了速度和數據種類的增加之外，數據流還可能與周期性峰值高度不一致。社交媒體中有什麼趨勢嗎？每日，季節性和事件觸發的峰值數據負載可能難以管理。非結構化數據更是如此。

  2.復雜，今天的數據來自多個來源，這使得難以跨系統鏈接，匹配，清理和轉換數據。但是，有必要連接和關聯關系，層次結構和多個數據鏈接，否則您的數據可能會迅速失控。

  為什麼大數據很重要？

  大數據的重要性不在於您擁有多少數據，而在於您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據並進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品，以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時，您可以完成與業務相關的任務，例如：

  1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；

  2.根據客戶的購買習慣在銷售點生成優惠券；

  3.在幾分鍾內重新計算整個風險組合；

  4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。