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关键词： 大数据分析   决策支持系统   电力负荷预测  

摘要： 阐述通过综合运用数据采集与预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘,以及数据可视化与决策呈现技术,构建一个全面高效的电力调度系统。分析基于大数据分析的电力调度模型与算法。

关键词： 大数据分析   农配网调控   运行优化   优化决策模型   智能化升级  

摘要： 本研究专注于农配网调控运行的优化,借助大数据分析技术,深入探讨其对农业生产与乡村经济的推动作用。通过建立大数据平台,整合分析农配网运行数据,构建运行优化模型。基于此模型,对农配网进行实时监测和故障预警,并进行调控实验。大数据分析不仅揭示了农配网运行中的潜在问题,也为早期故障预警和维护管理提供了重要参考,有助于提升农配网运行的稳定性和效率。同时利用优化决策模型,可以明显提高农配网的运行调控能力和效率。具体来说,在电压稳定性,线路损耗,负荷平衡等关键指标上,都表现出明显的提升。本研究的成果对于推动农配网的智能化升级,优化农村电力资源配置,有重要的理论和实践意义。

关键词： 大数据分析   “互联网+”   反窃电   管理模式   模式研究  

摘要： 最近几年,随着“互联网+”技术的迅猛发展,对于传统的电力管理模式来说,其正在经历深刻变革。在 电力行业中,反窃电作为其中重要的组成部分,长期以来,由于技术手段的限制,面临着诸多挑战。而大数据分析技术的引入,为反窃电管理带来了全新的解决方案。通过对海量电力数据的实时采集、处理,以深入分析,可以更加准确地发现异常用电行为,有效提高反窃电的效率、精度。基于此,本文旨在探讨基于大数据分析的“互联网+”反窃电管理模式。

关键词： 高职院校   教育管理   大数据技术  

摘要： 在信息时代的洪流中,大数据技术正以前所未有的力度变革着各行业的格局,教育行业同样深受影响。尤其在高等教育,尤其是职业教育这个重要领域,大数据的运用正逐步展现其独到的价值和潜能。随着教育需求的日趋多样和复杂,如何借助大数据来改进教育管理,提高教学质量,并促进学生的个性化发展,已经成为教育从业者和决策者共同关注的核心问题。本文的目标是全面探究大数据在高职教育管理中的实际应用和策略,我们将从数据采集、预处理、分析手段,到个性化教学、资源配置、预警系统的构建,以及师资培训等多个层面进行深度剖析。

关键词： Python   大数据分析   机器学习   数据挖掘  

摘要： Python凭借其简洁的语法、丰富的库以及强大的计算能力,在大数据分析领域得到了广泛应用。文中首先介绍了Python在数据预处理、数据挖掘、机器学习等方面的技术优势和常用库;其次探讨了Python在数据可视化、自然语言处理和分布式计算等领域的应用实践和关键技术;最后通过某电商平台的实际案例,展示了Python在实际大数据分析项目中的应用流程和效果。

关键词： 混合式教学模式   思想政治教育   教学实效性   个性化指导   大数据分析  

摘要： 随着素质教育持续推进,我国涌现了一大批新时代的教学方式,并逐渐形成了混合式教学模式,相应地,对高校教师的要求也越来越高。思政课是能够影响学生精神品质的课程,其教学方式的变革更为显著,同时对教师的综合素养提出了更高要求。能否更好地适应新时代的教学方式,能否准确地把时代发展的新精神传递给学生,对高校思政课教师来说是一大挑战。

关键词： 电费核算   业务分析   大数据技术  

摘要： 当前社会发展背景下,电力资源已经成为社会建设的基础能源。为提高电力核算业务水平,满足时代发展需求,电力企业需实施智能化以及信息化转型,通过引入大数据分析等技术,保证业务核算效果。鉴于此,将重点围绕电费核算业务中大数据分析技术的应用开展研究,先对电费核算与行业环境进行阐述,再研究大数据分析技术在电费核算业务中的应用价值、要点以及具体路径,以此为增强电费核算效果,保证电力企业改革质量提供借鉴。

关键词： 大数据分析   客户细分   精准营销   用户画像  

摘要： 大数据时代的来临,为企业客户细分与精准营销带来了新的机遇。传统的客户细分与营销模式面临着诸多挑战,需运用大数据分析技术,实现从粗放式营销向精细化运营的转变。本文在剖析传统客户细分与营销存在问题的基础上,探究了大数据分析在客户智能细分、用户画像、个性化营销等方面的应用策略,以期为企业精准营销实践提供参考,助力企业在数字时代提升核心竞争力,实现高质量发展。

关键词： 水质监测   分布式处理框架   水质指数   云南省九大高原湖泊  

摘要： 水质监测数据的迅速积累和增长,给水质研究带来了新的机遇和挑战。针对目前水质监测与分析面临的实时性差、数据显示不直观、数据处理效率低等问题,本文基于大数据技术和数据可视化技术,构建了用于实时水环境监测与大数据分析的分布式处理框架WaterSpark。使用改进的加拿大环境部长理事会水质指数(CCME-WQI)和Spark机器学习库(MLlib),进行云南省九大高原湖泊水质监测数据。结果表明,WaterSpark在实时水质传输、清洗归档、高效计算分析等方面表现出色,能够及时准确地捕获和分析大规模水质数据,分布式数据集和集群能够应对不断增长的水质数据,保证性能的可扩展性,支持更多的水质指标和更大规模的水质监测。

关键词： 能源数字化平台   人工智能   优化   决策支持系统   物联网   大数据分析   机器学习  

摘要： 本文针对国际化能源公司的数字化转型需求,提出了一种基于人工智能的商务智能平台。依托对标世界一流管理企 业的运营管理、评价体系设计,通过数字化平台建设方式,综合运用物联网、大数据分析和机器学习等技术,覆盖国际化能源公司 全球、全业务链条数据采集、传输、汇聚及应用,实现数据资产集中管控的同时,推动企业数据全球融合及价值挖掘。