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能源行业用什么数据分析软件
2024-09-01
【Energy Big Data】能源互联网和电力大数据
背景 今年的政府工作报告突出了互联网在经济结构转型中的重要地位,报告明白指出:要制定"互联网+"行动计划,推动移动互联网.云计算.大数据.物联网等与现代制造业结合,促进电子商务.工业互联网和互联网金融健康发展. 报告引发了各行各业对互联网行业的极大关注,未来产业与互联网的融合将贯穿相关行业业务的主线. 能源行业是第三次工业革命的引领者,智能电网是"互联网+"的详细体现,"互联网+"必将给电网带来技术应用.服务模式.发展理念等方面的变化. &quo
快速了解Druid——实时大数据分析软件
Druid 是什么 Druid 单词来源于西方古罗马的神话人物,中文常常翻译成德鲁伊. 本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统(Data Store).美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目,并且于2012 年晚期开源了Druid 项目.Druid 设计之初的想法就是为分析而生,它在处理数据的规模.数据处理的实时性方面,比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进,而且拥抱主流的开源生态,包括Hadoop 等.多年以来,Druid 一直
SkylineGlobe6.5版本,在矿山、石油、天然气等能源行业的最新应用DEMO演示
SkylineGlobe6.5版本,在矿山.石油.天然气等能源行业的最新应用DEMO演示: http://v.youku.com/v_show/id_XNTc3Njc1OTEy.html 一个Presentation,可以是一次汇报,也可以是一个故事: 更生动地讲,更仔细地听: 三维GIS,从Skyline开始.
Miner3D 数据分析软件
现在,越来越多的专业人士愿意选择Miner3D来帮助他们进行快速高效的智能决策,因为它是一个功能强大.专业性强.海量数据存储能力.三维可视化效果逼真的数据分析解决工具.Miner3D凭借出色的图形质量增强插件,短时间内迅速获得了银行投资分析师.药剂师.生物技术及化学材料科研人员.工程师.销售经理.地质学家和其他许多来自不同行业的专业人士的青睐. 传统BI服务商总是将大量难以掌握的报告和图表提供给顾客,这不仅需要复杂的硬件设施,还必须要有专业的技术人员进行管理和维护,Miner3D的出现正是
别人都在用数据分析软件,你还在用excel做数据分析?
之前听朋友吐槽过,他们是上千人的企业,但做数据分析居然还是靠手动上传数据,而且还是用的excel做的.但其实excel并不是企业做数据分析的好工具. 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程.这一过程也是质量管理体系的支持过程. 在实际工作中,数据分析可帮助企业作出判断,以便采取适当行动.我们先来看看企业数据分析的过程: 既然说到Excel做数据分析,那就先看看excel是如何分析数据的 一般接触信息化和数
即兴小探华为开源行业领先大数据虚拟化引擎openLooKeng
@ 目录 概述 定义 背景 特点 架构 关键技术 应用场景 安装 单台部署 集群部署 命令行接口 连接器 MySQL连接器 ClickHouse连接器 概述 定义 openLooKeng 官网地址 https://openlookeng.io openLooKeng 官网中文文档 https://docs.openlookeng.io/zh/docs/docs/overview.html openLooKeng GitHub源码地址 https://github.com/openlookeng
IFC标准是为了满足建筑行业的信息交互与共享而产生的统一数据标准,是建 筑行业事实上的数据交换与共享标准。本文概要介绍了IFC标准的产生及发展 历程,IFC的整体框架结构,简要说明了IFC标准的实现方法和过程,描述了 当前的应用以及我们应该更加积极地利用IFC标准为建筑软件行业服务。
杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语))
ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),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. 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样
破局AI落地难,数据标注行业需率先变革丨曼孚科技
2019年,国内人工智能领域的投融资热情大幅降低,相当数量的AI企业彻底消失在了历史的长河中,“人工智能寒潮已至”甚至成为行业年度热词. 与前几年创业与投资热情齐头并进的盛况相比,近段时间的AI行业显然萧条了很多. 究其原因,“AI落地难”要负主要责任. 从自动化时代到智能化时代,人工智能创造的价值在不断增长.与此同时,业务场景的精细度与复杂度也在不断提升,为人工智能技术的落地带来一系列挑战. 以国内人工智能企业为例.目前国内几个较大的人工智能独角兽企业,商业化落地主要集中在金融.安防监控.手
AI数据标注行业面临的5大发展困局丨曼孚科技
根据艾瑞咨询发布的行业白皮书显示,2018年中国人工智能基础数据服务市场规模为25.86亿元,预计2025年市场规模将突破113亿元,行业年复合增长率达到了23.5%. 作为人工智能产业的基石,数据标注行业正在从幕后走向前台,未来前景无限广阔. 然而,正如黎明前是一片无尽的黑暗一样,数据标注行业在蓬勃发展的背后也面临着诸多困局,这些困局已成为阻碍行业发展最大的绊脚石. 1. 人力成本突出 数据标注虽然披着人工智能的“外衣”,但是本质上仍然属于劳动密集型产业. 目前,国内从事数据标注行业的人群已
工信部<<大数据产业发展规划>>
大数据产业发展规划 (2016-2020年) 发布时间:2017-01-17 来源:规划司 数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”.党中央.国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发<促进大数据发展行动纲要>,全面推进大数据发展,加快建设数据强国.“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧动能接续转换的关键时期,全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产
Hadoop! | 大数据百科 | 数据观 | 中国大数据产业观察_大数据门户
你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop
迎战大数据-Oracle篇
来自:http://www.cnblogs.com/wenllsz/archive/2012/11/16/2774205.html 了解大数据带来的机遇: 透视架构与工具: 开源节流,获得竞争优势. 聚焦大数据 组织为了变得更高效,盈利能力更强,或生产率更高,对信息的渴求似乎永远也无法得到满足.为此它们一直在寻找更强大的数据存储技术,包括超大型数据库(VLDB),以满足他们对信息存储和获取的需求.最近几年数据的爆炸式增长催生了新的存储技术.用于保存和管理大数据的技术作为企业级数据库技术的补充出现
Google大数据技术架构探秘
原文地址:https://blog.csdn.net/bingdata123/article/details/79927507 Google是大数据时代的奠基者,其大数据技术架构一直是互联网公司争相学习和 研究的重点,也是行业大数据技术架构的标杆和示范. 1.谷歌的数据中心 谷歌已经建立了世界上最快.最强大.最高质量的数据中心,它的8个主要数据中心都远离其位于加州山景城的总部,分别位于美国南卡罗来纳州的伯克利郡,爱荷华州的康瑟尔布拉夫斯,乔治亚州的道格拉斯郡,俄克拉荷马州的梅斯郡,北卡罗来纳州的
《零起点,python大数据与量化交易》
<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这
【学习笔记】大数据技术原理与应用(MOOC视频、厦门大学林子雨)
1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非
PHM与智慧运维落地实践案例集 — 机车运用数据智能诊断系统正式上线
2019年9月20日,经过为期一个多月的紧张测试,北京润科通用技术有限公司为中车某机车单位倾力打造的“机车运用数据智能诊断系统”正式上线运行,标志着润科通用在轨道交通智慧运维领域的又一案例成功落地. 近年来,我国机车出口业务快速增长.客户的某型柴油电力机车是早期出口非洲的一个主力车型,也是我国“铁路外交”的一张靓丽名片.当地地理环境特殊,具有早晚温差大.湿度差大.海拔落差大的特点,机车单程运行里程长,途径草原.丘陵.湿地.平原等多种地形.由于机车远在国外运营.当地维保设施智能化程度低.难以调配大
Data - 大数据分析学习之路
一.大数据分析的五个基本方面 可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了. 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值. 另外一个方
epiinfo是美国CDC开发维护的流行病学数据录入和分析软件,在DOS时代占主流,随着Windows的普及用的人越来越少了,epiinfo重新开发Windows版本后,体积庞大且不好用。在数据录入方面已被EpiData取代,不过epiinfo的分析模块,比如地理信息系统某些情况下还是挺有用的。
Manual: https://www.cdc.gov/epiinfo/support/userguide.html https://en.wikipedia.org/wiki/Epi_Info 教程: https://wenku.baidu.com/view/d61155fcaef8941ea76e0519.html EpiInfo系列软件是由美国疾病控制中心(CDC)和世界卫生组织(WHO)共同开发,为公共卫生行业设计的统计分析软件.十几年来,已广泛应用于我国各级医疗卫生部门.随着操作平台的
阐述Fetch.ai的能源市场优化
原文链接:https://fetch.ai/explaining-fetch-ais-energy-market-optimization/ 阐述Fetch.ai的能源市场优化 2019年11月4日 在本文中,我们将要总结的论文是,电力市场战略招标中的深度强化学习. 该论文中,包括Fetch.ai机器学习科学家Yujian Ye在内的研究人员提出了一种新的方法来解决放松管制的电力市场中的战略投标问题.为了更好地理解这一点,我们需要知道什么是“放松管制”和“受管制”的能源市场. 什么是受管制的电力
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