⑴ 电力行业做大数据平台有哪些价值体现能解决什么问题

充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术、先进通信技术，实现电力内系统各环节万容物互联、人机交互，具有状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活特征的智慧服务系统，包含感知层、网络层、平台层、应用层四层结构。

⑵ 大数据在电力行业的应用前景有哪些

大数据是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。

大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素。

电力大数据：

对于电力行业而言，电力生产涉及的运行工况参数、设备运行状态等实时生产数据，现场总线系统所采集的设备监测数据以及发电量电压稳定性等方面的数据，电力企业运营和管理数据如交易电价、售电量用电、客户信息、综合数据等共同构成了。

根据电力行业特征，电力大数据主要来源于：电力生产、管理运营、智能电网。

智慧电力解决方案：利用智能和科学的智慧电力解决方案，如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统，帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统，可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。

大数据支撑智能电网发展：

在本质上，智能电网是“大数据”在电力上的应用，智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息，来优化电的生产、分配以及消耗。

在智能电网中引入了信息流的概念，即电网要能够把电能流信息流结合在一起，实现传输能源的同时实现数据的采集。智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析，预测电能流的情况，最终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的智慧电力的目标。这些目标的实现都需要电力大数据
的支撑。

信息化与智能化是电力行业发展的趋势，而若要实现电网的信息化与智能化，电力大数据 将是不可或缺的支撑。

⑶ 大数据在电力行业的应用前景有哪些

我们首先要先了解清楚什么是大数据？大数据是基于互联网的定义，而大数据技术主要处理“涌现”性的数据。

不是“大量数据”被称为大数据

但是，大功率数据在这个方向是否有未来呢？我认为未来是有的。

首先，大数据不使用“大数据”的概念，而是物联网+云+数据处理的综合概念。

其次，对电力数据的分析也在不断发展，学习大数据处理技术，恢复电力数据也有许多优点。

在不久的未来，物联网和智能电网高度发达的时候，店里大数据是非常必要的。

⑷ 如何理解数字营销，大数据营销和移动营销这三者之间的

数字营销是使用数字营销渠道来推广产品和服务的实践活动，从而以一种及内时，相关，定制化和节省容成本的方式与消费者进行沟通。 数字营销包含了很多互联网营销（网络营销）中的技术与实践，但它的范围要更加广泛，还包括了很多其它不需要互联网的沟通渠道。因此，数字营销的领域就涵盖了一整套元素（a whole host of elements），如：手机，短信/彩信，显示/横幅广告以及数字户外广告等。

大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。
移动营销（mobilemarketing）指面向移动终端（手机或平板电脑）用户，在移动终端上直接向分众目标受众定向和精确地传递个性化即时信息，通过与消费者的信息互动达到市场营销目标的行为。
数字营销的范围是最广的，数字营销包括了大数据营销和移动营销。

⑸ 大数据对营销有什么价值和意义

1.对用户个体特征与行为的分析
只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯等，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点，也是最核心的价值。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才会更明确。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品一定投其所好。
2.数据分析是保证广告与营销信息的精准推送
过去多年精准广告与营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因主要就是过去名义上的精准广告与营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据以及详细准确的分析。而现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。
3.数据分析才能实现对竞争对手的有效监测
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。通过大数据分析找准方向，例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，也可以通过监测掌握竞争对手传播态势。
4.数据分析可以监测品牌危机以及提供化解危机的支持
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。通过大数据可以采集负面信息内容以便及时启动危机跟踪和报警，按照社群的社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，即抓住源头和关键节点，快速有效地处理品牌危机。
5.大数据分析可以有效地改善商品用户体验
改善商品用户体验，关键在于要真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况与感受。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命，因为只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，就在你的汽车关键部件发生问题之前，会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省几个金钱，而且对保护生命大有裨益。

⑹ 大数据营销怎么做

大数据营销现在市面上破解版太多太多了！一定要注意区分,避免上当！！1.看公司成立时间。2.看是否自主研发。3.看品牌，口碑。选择公司成立时间长的，品牌大的，口碑好的。
正版（yyz）（kd8）亲眼验证。千万别贪便宜买到破解版的， 很多公司刚刚成立，或刚转型，甚至还有个人的！！

⑺ 十大营销套路助力大数据营销

十大营销套路助力大数据营销
十大推广套路助力推广营销营销专家袁治民带你聊嗨营销,每年梅花网传播业大展，都能惊动半个营销圈，各路大咖齐上阵，向大家传播更丰富的营销经验。大神们互相交流，小白们汲取知识，是营销界的饕餮盛宴!营销专家袁治民也通过本次会议表达了自己对营销的看法。
如今人们的衣食住行甚至一举一动，都已经被推广营销逐渐渗透。人们的日常行为，大至结婚生子，小至米面粮油的购买习惯等等都时刻被记录，为大数据做着贡献!大数据的发展导致了你看到的任何一个信息，都有可能是被刻意展现出来的。这就如同《楚门的世界》一样，楚门的生命是被规划的。这一点也为营销提供了参考和方向，大数据和推广营销互为助力。
请问，楚门的世界里到底有怎么控制楚门?
不管你是直接还是间接的参与营销，以下的手段就是大家常见的营销方式。
一、三人成虎
所谓三人，是至少三个曝光点，多渠道同时曝光可以让受众记忆更深刻。同样的预算千万不要轻易玩拉锯战，就如同你身边一切亲朋好友都同时跟你说某个东西好，你妈每天跟你唠叨对比，哪种更可信。多渠道同时曝光跟单渠道长期曝光的效果差距是很大的。
如今自媒体百家争鸣，以文字内容为主的有微信、微博、头条;刷脸直播的有花椒、映客、一直播;另有语音播报类的蜻蜓，荔枝，喜马拉雅。针对明确的渠道准备内容，受众人群才能虎虎生威。
大V大K大牛随便找三个出来同发一篇软文或者硬广，只要你同时看到，信没信过?
二、指鹿为马
如今人们把马说成鹿还是把鹿说成马，都不是一件稀奇的事情。这已经不历史故事了…你喜欢什么就告诉你这是什么，只要你心中有马，啥都是马!说天然就是天然的，说进口就是进口的，说手工就是手工的…
有一种酒喝一瓶就失身，有一种药吃一瓶就治标，有一种保健品吃一次就壮阳。有没有这么大的作用且另说，重点是你是需要这个作用!产品真不真不重要，重要的是要有人觉得它真!
你有没有买过一些完全没有作用的产品，自己想想!
三、积毁销骨
言论是可以杀人的!用老话讲，就是吐沫星子淹死人!说别人坏话是也是一种手段，因为负面往往比正能量更容易传播。为了市场占有，攻击同行;为了成本控制，压制供应商。
如今，小龙虾的火爆已经可以说的上是覆盖全国，甚至从街边大排档到五星大饭店都有的必选菜品。然而近几年很多人也都看过小龙虾的危害：是虫不是虾，重金属超标，生长环境恶劣，侵华日军用来吃尸体…这种负面的言论铺天盖地,这种恶毒的谣言，让吃货作呕，让饭馆滞销…
生活中，你听过哪些负面，又终止了哪项消费?
四、道听途说
在信息如此发达的时代，小道消息也是消息，而无论大道还是小道，只要能让你听到的信息，对传播者和听者而言，都是有用的。说者无心听者有意。所以传播者会把自认为有价值、有创意的信息，拿来改良，再次传播出去。实则时候说者无意听者有心。
小道消息往往未能坐实，但很却新鲜。明星牵手传成已婚已孕;老板生病说成企业倒闭;美国加息改成货币增值…大道消息经过考量还要革新，有行业龙头就有行业引领，有全球知名也有国际标准，有十万阅读还有百万曝光。不可否认，小道消息更容易传播
以讹传讹?还是添油加醋?你肯定干过。
五、趁火打劫
研究火因，计划要劫的目标。火不是天天有，也没法预知，打劫要趁早,晚了就被别人抢光了。此种技能，特别考量营销人洞察分析与快速反应的能力。大家都知道蹭热点是有好处的，热点新闻蹭一下，热门渠道插一脚。就像微信公众号，别人都在做，自己也要搞一个，怎么火的，劫什么都不知道，结果搞了一个公司黑板报。人力成本也花出去了，却不知为什么没效果。雾霾严重就加大净化器广告投放，电影票房高就卖周边，大雨淹城让破窗锤销量飙升。等火灭了你再上?就剩烟熏了…
试问，你被劫的时间跟金钱都花在哪了?
六、张冠李戴
别人的经验直接拿来，别人的挫败时刻警示。不是单纯的剽窃。成功不易复制，失败必须警示。帽子合不合适头要知道，切记不可胡乱戴。营销案例比比皆是：校内多元化发展遗失核心功能，开心也是如此。淘宝店主用老客户评论做新客户营销，网易云音乐把听众评论贴在地铁里也做用户原创内容营销…
自古天下文章一大抄。营销策划也是一样，是照猫画虎无脑剽窃，还是青出于蓝的完美升级?基础是正视自身，拿别人的用好就是超越，用不好就是自残。
所以，你穿过明星同款么?
七、颠倒是非
逆向思维，简单的说就是在大潮中反其道而行之!反过来说，有时候更有优势，因为顺来的人太多了，这样更突更明显，还可能倒戈异军成为领袖。大家都在唱衰股市的时候，有人站出来大肆宣传的看涨!楼市如此疯狂，这几年依旧有人分析房价会下跌的各种原因。“高薪聘几个骂人的枪手。再找几个文化名人当靶子，谁火就灭谁。”不光是一句经典的台词，就是一种颠倒是非的手段。常见的就是黑转粉，也是站在一群黑粉里提反对意见，每一句话都有人关注着，持续的反对意见必将获得大量的曝光，也会动摇对方。
开会or聚餐，舌战群儒的你被当过靶子么?
八、借鸡生蛋
拿不同家鸡去换到不同家的窝，美其名曰：推送新基因，实则不过是为了在资源互换中得利。当然，如果你本领大，也可以赤手空拳做空手盗。在流量为王的营销战场上，各家都想把现有资源去做到变现。
如：找一个微信KOL版位拿个短期代理，快速倒卖给下一家，当个倒爷儿，在软文中穿插一句自己想要的核心内容。蛋，就这么简!再如：办公软件与金融产品互推广告，互惠互利。跨界不仅能获得更多客户，规避老资源、创新旧经验才是目的。
就像大学里拉的赞助，把资源整合互换下，你就是商会会长!
九、混淆黑白
把有利的跟不利的一起抛出来，让人根本判断不出来，能够短暂的抑制对手或脱离影响。对手的兴旺你看着一定眼红，项目的负面你听着一定心疼。坏事传千里，抹黑别人看似简单，但要说的有理有据。洗白自己要用巧劲，要有针对性，要抓漏洞。
如别人说产品不卫生，就给大家看生产流水线。别人说平台不安全，就挑他状子里有错别字。转移视线也是一种常见的处理方法：别人说他出轨，他就说别人包小三。不过，可千万别当群众是傻子，群众的力量往往强过对手的反击，弄巧成拙的案例近几年也是层出不穷。可以放过对手，但绝对不能放弃自己。一定要居安思危，危机永远是可以预见的。
反击失败的案例，你是不是都当笑话看呢?
十、众口铄金
群众的口碑才是金字招牌，谁能掌控群众谁才是营销王者。大公司有大数据，按照数据引导群众;小公司呢，也可以去各种平台收集整理好的数据报告。营销不是意淫，要面对的是市场，应该按照受众出策略。抢占空白市场，转化客户为铁粉。
那么，你是谁家的忠实拥护者?
营销不是卑劣的、贬义的名称，将产品推送到大家的心里，才是最终目标。只复刻别人的方式方法，就如同流水线的搬运工。不懂市场，不懂销售，不懂产品，就是一个“盲聋哑”!思维变化紧跟市场才是核心。

⑻ 电力营销具体是指什么概念是什么

电力营销，你先理解下营销的概念吧~~知道里有回答~~http://..com/question/4747826.html?si=1

OLAP：OLAP能帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解。OLAP为用户提供了强大的统计分析和报表处理功能。

联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。当时，Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。Codd提出OLAP的12条准则来描述OLAP系统：
准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图
准则2 透明性准则
准则3 存取能力推测
准则4 稳定的报表能力
准则5 客户/服务器体系结构
准则6 维的等同性准则
准则7 动态的稀疏矩阵处理准则
准则8 多用户支持能力准则
准则9 非受限的跨维操作
准则10 直观的数据操纵
准则11 灵活的报表生成
准则12 不受限的维与聚集层次

OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot)等。
钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取和向下钻取。
roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据；
而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察.
切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片，否则是切块.
旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换).

我刚好在写数据仓库应用的论文，把我里面相关的复制点给你，不知道有用没