大數據在電力企業中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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應澤貴，高宗麗，潘可佳，王鑫 等 著

圖書標籤:

• 大數據
• 電力
• 應用
• 智能電網
• 數據分析
• 數字化轉型
• 能源行業
• 機器學習
• 預測性維護
• 優化

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787512397064

版次：1

商品編碼：11982653

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：96

字數：138000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：《大數據在電力企業中的應用》本書麵嚮的讀者範圍很廣，大數據技術領域的組織領導者、技術領袖、分析師、數據産品的製作者、數據初學者，以及對電力行業大數據感興趣的社會各界人士，均可把本書作為參考資料。
　　本書全麵介紹瞭大數據技術的基礎概念，對大數據生態係統中的組件及功能從概念和例證兩個角度進行闡釋。同時，也針對電力行業的發展曆史、現狀及前景對大數據技術在電力行業的獨有架構、應用場景進行詳細介紹，為電力行業大數據的發展提供瞭具有實際價值的參考意見。

內容簡介

　　《大數據在電力企業中的應用》本書全麵介紹瞭大數據技術的基礎概念，對大數據生態係統中的組件及功能從概念和例證兩個角度進行闡釋。同時，也針對電力行業的發展曆史、現狀及前景對大數據技術在電力行業的獨有架構、應用場景進行詳細介紹，為電力行業大數據的發展提供瞭具有實際價值的參考意見。全書共14章，每個部分都有詳細案例進行支撐。本書具有係統性和前瞻性，寫作上簡明清晰、深入淺齣，實用性強，方便學習。

作者簡介

　　應澤貴，教授，四川電力職業技術學院信息工程技術係主任。計算機信息專業學科帶頭人。在國內外發錶多篇論文。

目錄

前言第一部分　大 數 據 基 礎第1章　大數據的概念及特點 11.1　大數據的概念 11.2　大數據的特點 21.3　信息計量單位 2第2章　大數據技術的發展 32.1　大數據的發展 32.2　大數據在國外 42.3　大數據在中國 52.4　大數據在電力行業 62.5　Hadoop的發展 72.6　大數據相關技術的發展 7第3章　大數據技術應用架構 93.1　應用總體架構概圖 93.2　大數據平颱架構 93.3　大數據平颱的硬件架構 9第4章　大數據關鍵技術 114.1　大數據存儲技術 114.2　大數據計算技術 13第5章　HBase和ZooKeeper 175.1　HBase 175.2　ZooKeeper是什麼 21第6章　Hive 236.1　Hive概論 236.2　設計特徵 236.3　Hive體係結構 236.4　數據存儲 246.5　基本語法 25第7章　Pig 267.1　Hadoop Pig的架構 267.2　Hadoop Pig應用場景 267.3　Hadoop Pig的特點 277.4　Hadoop Pig的運行 277.5　Pig的實現 287.6　Pig工具 287.7　Pig Latin基礎 28第8章　R語言 338.1　R語言的特點 338.2　R語言的功能 338.3　R包 338.4　CRAN 348.5　語言環境 348.6　R語言的使用 35第9章　大數據在我國的發展方嚮 389.1　大數據分析領域的快速發展 389.2　分布式存儲技術 389.3　大數據與雲技術的結閤 389.4　隱私問題 389.5　大數據推動基礎架構嚮Scale-out發展 399.6　數據共享 399.7　大數據安全 399.8　大數據將催生新行業 399.9　大數據將成為企業IT核心 399.10　中國成為大數據最重要的市場 40第二部分　電 網 大 數 據第10章　大數據在電網應用的必要性 4110.1　中國電力工業發展簡史 4110.2　國內電力工業組成 4210.3　智能電網 43第11章　電網大數據的應用架構 4611.1　電力信息係統大數據需求 4611.2　電力信息係統傳統架構 4711.3　電力信息係統大數據應用架構 49第12章　電力信息係統大數據主要技術 5212.1　數據整閤技術 5212.2　數據質量控製技術 5312.3　數據存儲技術 5312.4　SQL on Hadoop/HBase技術 5512.5　電力大數據的共享技術 5712.6　係統的高可用性 5712.7　高性能計算技術 6212.8　數據挖掘技術 6412.9　統計分析技術 6512.10　信息可視化技術 6812.11　實時計算技術 7012.12　電力大數據中的數據安全與隱私保護 74第13章　大數據在電力信息係統的應用 7613.1　大數據應用場景描述 7613.2　大數據應用場景判定標準 7613.3　大數據應用場景分析 78第14章　電力信息係統大數據發展趨勢 87
參考文獻 88

前言/序言

　　由於互聯網的快速發展，越來越多的人與互聯網建立瞭十分密切的關係。他們藉助互聯網學習、工作、娛樂、社交，時時事事幾乎都與互聯網關聯。他們在與互聯網交互過程中，為互聯網提供瞭大量的數據，從而形成瞭海量數據。這些數據在以前未引起人們的注意，直到大數據技術齣現以後，這些數據的價值纔逐漸被人們認識。隨著大數據技術的不斷發展，各國政府也意識到大數據技術的重要性，因此各國政府將“大數據”納入國傢發展戰略，越來越多的商傢、生産企業、服務企業也紛紛開發大數據技術及其應用。大數據時代已經來臨，大數據就在我們身邊，我們必須順應時代，把握機遇，迎接挑戰。　　本書分為兩部分共14章。第一部分（第1～9章）大數據基礎介紹瞭大數據的基本概念、基本知識和基本技術；第二部分（第10～14章）電網大數據主要介紹大數據在電力企業的應用場景，希望起到拋磚引玉的作用，引起更多人的共鳴和思考。

《大數據的力量：洞察未來，驅動變革》 導言：一個數據驅動的新時代正在悄然來臨 我們生活在一個信息爆炸的時代，每一秒鍾，海量的數據都在以驚人的速度生成、傳輸和存儲。這些數據，曾經被視為難以駕馭的“數字洪流”，如今正逐漸展現齣其蘊藏的巨大價值。它們是洞察人類行為的窗口，是預測未來趨勢的羅盤，更是驅動社會進步和産業變革的強大引擎。本書《大數據的力量：洞察未來，驅動變革》正是這樣一本旨在揭示大數據時代核心奧秘、探索其無限可能、並指引讀者如何駕馭這股力量，從而在各自領域實現突破性發展的指南。 我們並非探討某個特定行業（如電力）的應用，而是將目光投嚮大數據概念本身及其在各個維度的普適性影響。本書將帶領您深入瞭解大數據究竟是什麼？它為何如此重要？它如何改變我們的認知方式和決策模式？又將如何引領各行各業走嚮更智能、更高效、更具創新性的未來？ 第一章：大數據的基因——定義、特徵與崛起 在深入探討大數據的應用之前，我們首先需要建立對其核心概念的清晰認知。本章將詳細剖析“大數據”這一術語的內涵。我們將從其最基本的定義齣發，闡釋其區彆於傳統數據的關鍵特徵——“4V”模型：海量性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）和價值性（Value）。我們將不僅僅停留在概念層麵，而是通過生動的案例和數據，展示這些特徵如何在現實世界中體現。例如，我們能看到全球互聯網用戶産生的數據量如何呈指數級增長；不同來源（文本、圖像、視頻、傳感器等）的數據如何呈現齣前所未有的多樣性；實時流數據（如金融交易、社交媒體動態）的處理速度如何成為關鍵；以及如何從這些看似雜亂無章的數據中挖掘齣具有商業價值的洞察。 隨後，本章將追溯大數據的崛起曆程。從早期的統計學和數據挖掘技術，到互聯網的興起、移動設備的普及、物聯網的快速發展，再到雲計算和分布式存儲技術的成熟，我們將梳理齣推動大數據從一個理論概念走嚮實踐落地的關鍵技術裏程碑和社會經濟因素。您將理解，大數據並非一夜之間齣現，而是長期技術積纍和應用需求演進的必然結果。我們將探討，為何大數據在當下比以往任何時候都顯得尤為重要，它為解決復雜問題提供瞭前所未有的手段，為創新提供瞭無限的可能。 第二章：數據的價值鏈——從采集到智能決策 大數據的價值並非憑空而來，它需要經曆一個完整的數據價值鏈的轉化過程。本章將係統地解析這一鏈條的各個環節，並探討其中的挑戰與機遇。 數據采集：萬物互聯的起點。 我們將深入研究各種數據采集的方式和技術，包括但不限於傳感器網絡、日誌文件、用戶交互記錄、社交媒體爬蟲、公共數據集等。理解不同采集渠道的特點、優缺點以及數據質量對後續分析的影響。 數據存儲與管理：駕馭洪流的藝術。 隨著數據量的激增，傳統的數據庫係統已難以滿足需求。本章將介紹大數據存儲的新範式，如分布式文件係統（HDFS）、NoSQL數據庫（如MongoDB, Cassandra）等，並探討數據倉庫、數據湖等概念的區彆與聯係，以及如何構建高效、可擴展的數據存儲與管理平颱。 數據預處理與清洗：挖掘前的“淘金”。 原始數據往往存在噪聲、缺失值、格式不統一等問題，直接進行分析會導緻錯誤結論。本章將詳細講解數據清洗、轉換、集成、降維等預處理技術，以及常用的數據質量評估方法。我們將強調，高質量的數據是所有後續分析的基石。 數據分析與挖掘：洞察隱藏的規律。 這是大數據的核心環節。我們將介紹大數據分析的主要技術和方法，包括描述性分析（如BI報錶、儀錶盤）、診斷性分析（探究原因）、預測性分析（如機器學習、深度學習、統計建模）以及規範性分析（提供行動建議）。我們將重點講解幾種核心的分析技術，如關聯規則挖掘、聚類分析、分類算法、迴歸分析、時間序列分析等，並提供相應的算法原理和應用場景。 數據可視化：讓數據“說話”。 復雜的分析結果需要以直觀易懂的方式呈現。本章將探討數據可視化的重要性，介紹各種可視化工具和技術（圖錶、地圖、交互式儀錶盤等），以及如何通過有效的可視化設計來清晰地傳達數據洞察，輔助決策者理解和溝通。 智能決策支持：從數據到行動。 最終，數據的價值體現在驅動智能決策。本章將討論如何將數據分析的洞察轉化為可執行的業務策略和行動計劃，以及如何構建數據驅動的決策支持係統，實現業務流程的自動化和智能化。 第三章：大數據的多維應用——賦能各行各業 大數據的影響力早已滲透到社會的方方麵麵，本章將聚焦於大數據在不同行業領域的創新應用，展示其如何驅動業務增長、優化運營效率、提升用戶體驗，並催生新的商業模式。 商業與零售：精準營銷與個性化服務。 從用戶購買行為分析到商品推薦引擎，從庫存管理優化到客戶關係管理，大數據正在徹底改變零售業的運作模式。我們將探討如何利用大數據實現精準的用戶畫像，開展個性化營銷活動，提升轉化率和客戶忠誠度。 金融服務：風險控製與欺詐檢測。 在金融領域，大數據是識彆潛在風險、防範欺詐、優化投資組閤的關鍵。本章將介紹大數據在信用評分、反洗錢、交易欺詐檢測、量化交易等方麵的應用，以及如何利用實時數據流進行風險預警。 醫療健康：疾病預測與精準醫療。 大數據正在推動醫療健康領域的革命。從基因組學數據分析到電子病曆挖掘，從藥物研發到疾病疫情預測，大數據為實現個體化的精準醫療提供瞭可能。我們將探討如何利用大數據改善診斷準確性，優化治療方案，並加速新藥的研發進程。 交通齣行：智慧交通與齣行優化。 城市交通的擁堵與效率問題，大數據提供瞭新的解決方案。通過分析交通流量、車輛軌跡、乘客行為等數據，我們可以實現智能交通信號控製，優化公交綫路，預測交通擁堵，並為自動駕駛提供基礎。 媒體與娛樂：內容推薦與用戶洞察。 流媒體平颱、社交媒體等領域，大數據在理解用戶喜好、推薦個性化內容方麵發揮著至關重要的作用。本章將分析大數據如何幫助內容生産者更好地理解受眾，優化內容創作和分發策略。 政府與公共服務：智慧城市與社會治理。 大數據正在賦能政府部門提升公共服務效率，加強社會治理能力。從城市規劃、環境保護到公共安全、應急響應，大數據為政府決策提供瞭更全麵的信息支持。 其他新興領域。 除上述領域外，大數據還在教育、製造、能源、農業等眾多領域展現齣巨大的潛力。本章將簡要介紹大數據在這些領域的創新實踐，並展望其未來的發展方嚮。 第四章：駕馭大數據的挑戰與倫理考量 在擁抱大數據帶來的巨大機遇的同時，我們也必須正視其伴隨而來的挑戰和倫理問題。本章將深入探討這些關鍵議題。 技術挑戰： 我們將分析大數據技術在實際落地過程中可能遇到的技術難題，例如海量數據的處理能力、數據集成與互操作性、實時性要求、算法的復雜性與可解釋性等。 人纔短缺： 大數據領域對專業人纔的需求日益增長，然而閤格的數據科學傢、分析師和工程師卻供不應求。本章將探討人纔培養和引進的挑戰。 數據安全與隱私保護： 這是大數據時代最受關注的倫理問題之一。我們將深入探討數據泄露、濫用、非法訪問等風險，以及如何通過技術手段（如加密、匿名化）和法律法規（如GDPR、CCPA）來保護用戶隱私和數據安全。 數據偏見與公平性： 算法的偏見可能導緻不公平的結果，例如在招聘、信貸審批等領域。本章將分析數據偏見的來源，並探討如何設計更公平、更具包容性的算法。 數據治理與閤規性： 隨著數據使用範圍的擴大，建立健全的數據治理體係、確保閤規性至關重要。我們將探討數據生命周期管理、數據質量控製、閤規性審計等內容。 倫理道德的邊界： 大數據技術的發展模糊瞭個人隱私與公共利益的界限，引發瞭一係列深刻的倫理討論。本章將鼓勵讀者思考，在利用大數據創造價值的同時，如何堅守人道主義原則和道德底綫。 第五章：擁抱未來——大數據驅動的創新與變革 大數據不僅僅是一種技術，更是一種思維方式，一種驅動創新的催化劑。本章將展望大數據在未來的發展趨勢，以及它如何繼續塑造我們的世界。 人工智能與大數據的融閤： 人工智能的發展離不開大數據，而大數據分析也因人工智能而更加強大。我們將探討深度學習、自然語言處理、計算機視覺等AI技術如何與大數據深度融閤，創造更智能的應用。 物聯網（IoT）的爆發： 物聯網設備産生海量實時數據，為大數據應用提供瞭更廣闊的場景。我們將探討IoT如何與大數據協同作用，實現智慧傢居、智能製造、智慧城市等。 邊緣計算的興起： 為瞭降低延遲、提高效率，數據處理正嚮數據源端（邊緣）遷移。本章將探討邊緣計算如何與大數據協同工作，賦能實時決策。 更智能的決策與自動化： 未來，大數據將驅動更深層次的自動化和更精準的決策，從而解放人類的創造力，讓他們專注於更具價值的任務。 數據作為一種新型資産： 在未來經濟中，數據將成為比石油更寶貴的資産。本章將探討數據資産的價值評估、交易和管理。 持續學習與適應： 大數據技術日新月異，保持持續學習的態度，不斷適應新的技術和應用場景，是駕馭大數據力量的關鍵。 結語：數據時代，人人皆可成為創新者 《大數據的力量：洞察未來，驅動變革》並非一本止步於理論的書籍。我們希望它能夠成為您探索大數據世界的起點，為您提供清晰的脈絡和實用的視角。無論您是技術開發者、業務決策者，還是對數據充滿好奇的探索者，本書都將幫助您理解大數據如何正在重塑我們的現在，並為構建更加智能、高效、美好的未來奠定堅實的基礎。 數據不是冰冷的數字，它們是洞察的源泉，是創新的火花，是改變世界的力量。現在，就讓我們一同踏上這段激動人心的大數據探索之旅，解鎖未來的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對電力行業略有瞭解的讀者，這本書帶給我的啓發是巨大的。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一份關於大數據在電力行業如何“賦能”的深度報告。我最喜歡的部分是關於“資産全生命周期管理”的探討。書中詳細闡述瞭如何利用大數據分析，從設備的設計、製造、安裝、運行、維護到報廢的整個過程進行精細化管理。這不僅能夠有效延長設備的使用壽命，降低維護成本，還能通過對失效模式的深入研究，指導未來的産品改進和技術升級。作者在描述這些內容時，大量引用瞭實際案例，並輔以詳實的圖錶數據，使得整個論述充滿瞭說服力。閱讀過程中，我發現書中對於數據治理、數據安全以及數據倫理的討論也相當到位，這錶明作者在強調技術應用的同時，並沒有忽略這些關鍵的支撐性因素。這本書的語言風格比較嚴謹，但又不失生動，使得復雜的技術概念得以清晰地呈現。對我而言，這本書的價值在於它提供瞭一個宏觀的視角，讓我看到大數據是如何驅動電力行業的整體轉型升級的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題雖然聽起來挺硬核的，但讀起來卻意外地引人入勝。作者以一種非常接地氣的方式，將那些聽上去高深莫測的大數據概念，巧妙地融入到電力行業的實際場景中。我尤其喜歡它在闡述“預測性維護”這一章節時的處理。不再是枯燥的技術名詞堆砌，而是通過一個生動的案例，詳細描述瞭如何通過分析曆史運行數據，識彆齣潛在的設備故障，並且能提前預警。書中提到的數據采集、清洗、建模以及最終的預警機製，都描述得條理清晰，讓我這個非技術齣身的讀者也能大緻理解其背後的邏輯。更讓我印象深刻的是，作者並沒有止步於技術層麵，而是強調瞭數據驅動決策對於提升電力企業運營效率、降低成本、保障供電可靠性的重要性。書中穿插的一些企業成功應用案例，更是讓理論變得鮮活，仿佛真的能看到數據在電力係統中發揮的巨大能量。閱讀過程中，我時常會聯想到自己工作中遇到的類似問題，並思考大數據技術是否能提供更優的解決方案。總而言之，這本書成功地拉近瞭大數據與我所瞭解的電力行業的距離，讓我對這個領域充滿瞭好奇和探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於它為我打開瞭一扇理解現代電力行業的新窗口。我一直以為電力行業是一個相對傳統的行業，但這本書徹底改變瞭我的看法。作者通過詳實的案例和深入的分析，展示瞭大數據技術如何成為電力企業提升競爭力、實現創新發展的重要驅動力。其中關於“營銷服務優化”章節的闡述，讓我眼前一亮。書中詳細介紹瞭如何利用大數據分析，理解用戶需求，提供個性化的電力服務，例如精準的用戶畫像、智能的套餐推薦，以及高效的客戶投訴處理機製。這些內容都讓我看到瞭大數據在提升用戶體驗、增強客戶粘性方麵所發揮的關鍵作用。作者在寫作上，采取瞭一種相對宏觀的視角，但又不乏細節的描繪，使得整本書讀起來既有廣度又不失深度。書中對於大數據在電力行業中産生的經濟效益和社會效益的論述，也讓我對大數據技術的價值有瞭更直觀的認識。這本書的語言風格十分專業，但也足夠清晰，讓我能夠充分領略到大數據在電力領域帶來的深刻變革。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我對電力行業有瞭全新認識的書籍。我之前對電力行業的印象，可能還停留在“發電、輸電、配電、用電”這樣相對傳統的認知框架裏。但這本書徹底顛覆瞭我的想法，它深入淺齣地展示瞭大數據技術如何滲透到電力業務的每一個環節，並帶來瞭革命性的變化。我尤其對書中關於“需求側管理”的章節感到耳目一新。通過對海量用戶用電行為數據的深度挖掘，電力企業能夠更精準地預測負荷變化，優化電網調度，甚至能夠通過智能化的手段引導用戶調整用電習慣，從而實現削峰填榖，提高能源利用效率。書中對這些策略的解讀，既有理論的高度，又不乏實踐的深度，讓我看到瞭一個更加智能化、人性化的電力未來。作者在寫作風格上，也非常注重邏輯性和層次感，每個章節的銜接都十分自然，不會讓人感到突兀。即使有些章節涉及到復雜的算法和模型，作者也能通過類比和圖示的方式，將其解釋得淺顯易懂。讀完這本書，我感覺自己仿佛置身於一個由數據編織而成的智能電網之中，對電力行業的發展脈絡有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始被這本書的名字吸引，是因為我一直覺得電力行業和大數據這兩個看似不搭界的領域，能碰撞齣怎樣的火花。讀完之後，我發現我的好奇心得到瞭極大的滿足，甚至可以說，這本書超齣瞭我的預期。書中對“新能源並網與消納”這一挑戰的分析，讓我印象尤為深刻。作者沒有迴避大數據在處理波動性、間歇性新能源（如風電、光伏）時所麵臨的難題，而是詳細介紹瞭如何通過大數據分析，預測新能源的發電量，優化電網的調度策略，從而最大程度地提高新能源的消納比例，保障電網的穩定運行。書中對機器學習、深度學習等前沿技術的應用，也進行瞭深入淺齣的講解，並且強調瞭其在電力行業的實際價值。最讓我贊賞的是，作者在敘述中融入瞭大量的專業術語，但都配有清晰的解釋，使得即使是對電力和大數據領域都不是非常精通的讀者，也能輕鬆理解。這本書的結構非常閤理，內容循序漸進，讓我在學習新知識的同時，也能感受到一種邏輯上的愉悅。