大数据在配网
Ⅰ 大数据给我们生活带来啥
大数据对企业的帮助
1.帮企业进行消费者的需求分析
现在的消费者不再是营销产品的被动接收器。通过大数据帮助企业找准消费者的需求点设计产品，刺激消费。
2.帮企业挖掘锁定客户资源
通过大数据技术，可以实现企业的客户资源进行精准的锁定，形成可视化图片展示，有利于企业产品的营销推广的区域性。
3.帮企业危机预警
当代社会，舆情危机的爆发和扩散。企业潜在的质量问题、安全问题、经济问题、市场问题等在一定条件下一旦爆发；危机效应将瞬间传递开来，对企业的商誉和品牌造成极大的伤害，而大数据可以帮助企业进行舆情监控防止给企业造成巨大的损失。
大数据对政府城市管理的帮助
1.大数据应用于城市规划
城市的不断发展催生了不同的功能区域，如文教、商业和住宅区等。准确掌握这些区域的分布对制定合理的城市规划有着极其重要的意义。由于一个区域的功能并不是单一的，如在科学文教区里仍然有饭店和商业设施的存在，一个区域需要由一个功能的分布来表达(如70%的功能为商业，20%的功能为住宅，剩余的为教育)。另一方面，一个区域的主要功能是文教，但也不代表该区域的任何一个地点都服务于文教。因此，给定一种功能，我们希望知道它的核心区域所在。
以北京市通州和顺义的职住比(职业人数与居住人数比)来举例：作为北京著名的“睡城”，通州给人的印象往往是“遍地楼盘”“上班族天天候鸟式往返”;而顺义区依托首都机场周边的工业区，带来大量就业机会，看起来似乎通州的职住比要远低于顺义。然而，数据却显示，两个地方的职住比几乎持平。因此，有了大数据,规划者和决策者可以避免很多“印象流”的误区。
2.大数据应用于城市应急管理
大数据在应急管理中的应用方式分为两部分：大数据技术和大数据思维。大数据技术既包括诸如数据仓库、数据集市和数据可视化等旧技术，也包括云存储和云计算等新技术;而大数据思维则是从海量数据中发现问题，用全样本的思维来思考问题，形成了模糊化、相关性和整体化的考虑方式。大数据技术与思维相互融合和作用，共同形成了大数据的应用，并对包括应急管理在内的很多公共管理领域产生了巨大影响。
以疾病预防为例：大数据的使用可以将用户的每日数据输入到医疗数据系统，通过对匹配病原情况的数据筛查，可以准确的找到感染群体、规模、特征，同时可以快速调去处置方法，达到应急管理的重要目标。
3.大数据应用于城市环境保护
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出独有特点，通过建立评估和预测预报模型，预测未来发展趋势;而大数据的虚拟化特征，还将大大降低环境管理风险，能够在管理调整尚未展开之前就给出相关答案，让管理措施做到有的放矢。
以管理污染源企业为例：通过大数据技术，可以实现污染源企业的精准锁定。在污染源的生命周期过程中，每个节点所需要的每一类数据，都可以进行搜集分析，形成基于污染源管理的数据资源分布可视图。就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，使得环保部门的管理者可以更直观地面对污染源企业。
4.大数据应用于犯罪预警
随着智能电话和电脑网络的普及，犯罪嫌疑人活动会产生大量在线信息，通过对收集到的海量的、模糊的、不完整的案件信息中的涉案人员信息、涉案物品信息、旅馆业信息、航班信息、车辆信息等，进行分析、挖掘，发现案件属性与犯罪人员属性的关联规则，进而找到犯罪的规律、特点，对预防、打击犯罪，保障城市公共安全具有重要的理论意义和现实意义。
以美国为例：随着智能电话和电脑网络的普及，美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存，再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法，监控和预测个人的行为，并做出相关决策。
Ⅱ 怎样应用大数据分析让配电网更高效，更安全
想要做好抄数据分析，先要袭多读点书数据分析方面个人推荐书目：1、《统计与真理——怎样运用偶然性》2、GoogleAnalytic经典分析3、统计学：从数据到结论（吴喜之）第二版4、统计数据标准化方法补充几本书：1、统计学的世界2、民生数据的真相3、统计陷阱希望帮到你
Ⅲ 大数据如何入门
听说你想要学大数据？你确定你搞清楚概念了吗？我们来做个小测验吧：
数据分析师在公司是干什么的？
大数据和普通数据最大的区别是什么？
你的日常工作中根本接触不到大数据，你真正想学的是大数据吗？
有点蒙圈了吧。鱼君正是要帮你在最短的时间内理清这些概念，找准自己前进的方向。
大数据之“大”数据，大家会陌生吗？不会。我们每天的日常生活都会接触到数据。淘宝购物时货比三家的价格，年终考核之后发给我们的奖金，发表在知乎上的文章的评论数量，这些都是数据。
从人们会计数开始，数据就有了，数据分析也是。那么大数据呢？
说到大数据，你就绕不开互联网。在互联网出现之前，虽然政府部门和一些公共事业单位通过日积月累获得了较大量的数据，但并没有形成足够的影响力。直到互联网产品的出现，由于它收集用户数据的便利性，通常在一天之内就能够累计其他行业可能一年才能获取的数据量。
数据量的升级造成算法和硬件都必须要升级，操作起来的技术难度也就会提高很多。这个时候，就需要专业的技术和平台来完成存储，处理和分析大数据的工作。比如说，大家都听过的Hadoop平台，MapRece算法。都是大数据时代的产物。
因此，我认为，大数据的核心，就在于大。
有一定规模的互联网公司都会成立专门的大数据部门来管理自己产品所收集到的大数据。数据量越大，处理难度就越高，相应的，可能挖掘到的内涵也会更多。于是，大数据就成了一个产业，一个火热的产业。
大数据圈子里的人在大数据行业这个圈子里，公司提供的职位大致分为三类：数据分析师，数据产品经理，数据工程师。他们紧密合作，共同驱动公司的数据决策文化。
那么，着三种职位都是做什么的？又该怎么入行呢？
数据分析师
数据分析师，是使用大数据的人。核心是掌握各种数据分析工具和数据分析技能，目标是为公司管理层和产品团队提供分析报告，帮助他们做决策。
实际工作中，数据会被处理成各种不同的类型提供给数据分析师使用，有比较原始的，有比较简单好用的。因此，数据分析师需要掌握R, SQL，Excel, Python基础编程等多种技能，以及熟练掌握常用的数据分析方法。
如果你立志于成为一个数据分析师甚至数据科学家，那么我强烈建议你进行系统的学习。
数据产品经理
数据产品经理是设计数据产品的人。核心技能是数据需求分析和数据产品的设计，和其他的互联网产品经理并没有本质的不同。实际工作中，数据产品经理需要收集不同用户的数据需求并且设计出好用的数据产品提供给大家，帮助他们“用数据做决定”。
怎么入门呢？关于具体的进阶流程，我希望你听一下我在一块听听上做的讲座《4步让你成为大数据产品经理》，会为你提供非常全面的介绍。
常见的推荐入门书籍有《人人都是产品经理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。
数据工程师
数据工程师，简单分两种，一类是数据挖掘工程师，另外一类是大数据平台工程师。工程师的基本技能当然是写代码，写高质量的代码。
数据挖掘工程师主要工作是开发大数据流水线以及和数据分析师一起完成数据挖掘项目，而数据平台工程师主要工作是维护大数据平台。
因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等编程/脚本语言，熟悉各种基础算法即可以胜任。
如何用数据做决策
对于那些并不想转行进入大数据圈子的人，我们要学的究竟是什么？
我相信，在我们的日常工作中，特别是业绩不佳，找不到突破口的时候，都曾想过能否用数据来帮助自己。因为我们都曾或多或少听过一些牛逼的数据案例，比如纸尿布与啤酒之类。
举一个简单的例子，你经营的餐馆现在状况不佳。你可以自己拍脑袋想一堆的新点子来尝试改善现状。你也可以，收集整理数据，通过分析找出根本原因，并提出对应解决方案，从而扭转局面。后者听起来似乎更加靠谱一些。
那么，你该收集什么数据，做什么分析，这就是你需要学习的：“如何用数据做决策”。从这个角度讲，我认为：
人人都应该是数据分析师
学习系统的数据决策和数据分析思维，我们可以从这篇文章开始：从0到1搭建数据分析知识体系。我自己工作中常用的数据分析方法都被囊括在里面，如果趋势分析，多维分解，用户分群，漏斗分析等等。请不要小看一篇文章，知识在精不在多。
你还可以从一本简单好读的《谁说菜鸟不会数据分析》开始搭建你的数据分析思维。
关于数据分析的书籍太多了，众口难调，随便一搜就有一大堆推荐。而其中所讲的知识和理论其实都是类似的。最终要让他们发挥作用，还是要和实践结合起来。
因此，我认为，在自己的生意和工作中多实践数据分析，多思考，遇到问题多在社群中提问和大家探讨，是最好的学习办法。我自己也一直是这样践行的。
带着问题去学习，是最好的方式。
在这个过程中，随着你对数据的深入了解，掌握更多的数据分析语言和工具。从Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的数据量也会越来越大。但你大可不必一开始就扎入这些工具的学习中，那样会收效甚微。
Ⅳ 大数据究竟怎么用
您好。很高兴为您解答！
大数据是一门技术
希望我的回答对您有帮助，望点赞！若有疑问，请点击追问！
Ⅳ 什么是大数据，大数据可以做什么
大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据本身什么都做不了，能指望数据做什么呢。有大数据，如果不能通过数据
挖掘和数据分析得出对实际操作有价值的信息，那么它什么也做不了。
如果理解为对大数据的分析应用能做什么，那么它能做的事情就太多了，各个行业都会用到，物流、博彩、营销、客户管理、医疗、零售、环保等等都有其身影。
举例说明：
通过对客户进行分类整理，根据客户的购买习惯、年龄、喜好、地域等区分进行推荐产品，进行个性化的页面展示。还可以根据以往数据来进行动态营销。
零售，根据需求和库存的情况，适时调整价格
医疗，根据众多病人的特征，分析原因，量级太小的时候，这些特征根本不明显，不会得到重视，只有在大量数据中，才能发现平时注意不到的现象。
公共安全。根据以往犯罪数据预测发生犯罪事件的地区与概率。
娱乐。比如《纸牌屋》的制作公司根据以往的用户习惯，打造出大受欢迎的电视剧。
仅仅有大数据是远远不够的，更需要的是数据挖掘和数据分析的技能（包括大脑与软件操作），这样才能发挥出优势。如果愿意学习大数据的相关课程，有个“PPV课”的网站，课程很全面，可以学到很多关于大数据的知识，包括对案例的分析，还有软件操作等。
Ⅵ 大数据主要涉及哪些领域
大数据的应用领域主要包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运内输、基因组学、生物学、大社会容数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据，医疗大数据，社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等
Ⅶ 大数据包括哪些
大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存回储、NoSQL数据库答、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。
Ⅷ 互联网大数据是什么
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
特征：
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。
2、种类（Variety）：数据类型的多样性。
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度。
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量。
6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。
(8)大数据在配网扩展阅读：
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
互联网大数据的八个趋势：数据的资源化，与云计算的深度结合，科学理论的突破，数据科学和数据联盟的成立，数据泄露泛滥，数据管理成为核心竞争力，数据质量是BI(商业智能)成功的关键，数据生态系统复合化程度加强。
网络-大数据
Ⅸ 大数据对互联网+带来怎样的影响
互联网的大数据是来自人们的使用习惯，人们经常浏览网络、网络购物、网络社交等留下的信息都会被大数据的收集工具所收集，并上传到数据处理平台进行数据处理。比如电商网站会因为你的购买习惯为你提供你可能感兴趣的商品，搜索引擎会因为你的搜索习惯提供你想要搜索的结果，社交工具和社交平台更是会因为你的兴趣爱好向你推荐你可感兴趣的人。
由于大数据的信息量非常的多，一般的处理工具已经无法满足如此大量数据的处理，云计算平台也随之产生。云计算平台是由大量的服务器组成的，收集的复杂数据为被分成小数据分配到服务器上进行处理，这样即使其中有一台服务器坏了，其他服务器也能正常运行，而且坏了的那台服务品的数据会被重新分配到其他服务器上处理。云计算平台的产生也同样促生了云服务器和云主机的产生。
云服务器的产生也保证了我们的网站不会出现宕机，网站能更好更快的运行。云主机不仅能让网站的访问速度和数据处理速度更快，还能帮我们收集用户的使用习惯，让我们能准确的为用户提供用户所需要的服务。