移动互联网下的运营商大数据应用浅析

本文电信运营商所面临4G移动互联网大数据时代背景下,分析了电信运营商企业在大数据上的行业优势,对比了电信运营商企业与普通互联网企业在大数据应用上的差异,指出运营商在大数据平台建设上架构和思路。最后,通过用户清单查询应用、上网行为分析两个大数据应用案例,深入浅出的剖析了运营商行业大数据应用发展趋势。     

售电侧开放条件下的智能电网服务创新方法研究

智能电网,是使电网增加信息化技术,进而达到智能化标准,更多地采用无线传感技术和数据的挖掘处理分析方法,在大数据时代下进行用户数据的深度挖掘。从用户的角度来说,需求侧逐渐变得重要起来,用户有机会参与电网的运营之中,通过对自身需求侧负荷的管控达到电网的调峰调度作用,进而得到一些经济补偿。用户用电行为特性分析则是智能电网研究的基础,无论是把握电网规模和复杂性,计划输电、配电,还是预估市场环境和公众需求量,用户用电行为分析都是人们研究的重点。文章以甘肃电网为例,说明如何对实际用电用户开展用电行为分析。     

大数据技术在电力行业的应用研究

电力大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点,具有重要的研究意义和实际价值。重点介绍了电力大数据特点、数据来源和核心技术。将电力大数据应用归纳为六个关键环节--发电、输电、变电、配电、用电和调度,分别介绍了电力大数据在六个环节的具体应用。最后从数据质量、数据融合、硬件设备和隐私安全四个方面,指出电力大数据当前面临的挑战。     

浅析基于互联网大数据时代下的工业设计

当今,互联网大数据产业正值高速发展时期,社会生活的各个角落都渗透着互联网大数据应用技术,它成为更加高效的创新创业新引擎。互联网大数据应用技术使得工业设计迈向了更加人性化、智能化、精细化的的发展方向。高效、人性化的大数据技术的运用,可以精准、充分的挖掘出用户的真实与潜在需求,增强工业产品设计研发的用户参与度,增强产品的交互性体验,使产品的服务可以系统化的贯穿于用户的使用中。本文旨在讨论和探索互联网大数据时代中工业设计新模式,对于当下工业设计的发展具有一定的促进意义。     

基于GPRS的预付费用电设计

电力市场的供需失调已经成为阻碍经济发展以及影响社会正常生活的一个重要因素。为了解决电力供应紧张的问题,提高电能的利用效率,加强电力需求侧管理是一个重要途径。因此,建立有效的负荷控制系统,推行电力需求侧的科学管理已成为电力经营单位的必行之举,而对大用户电力用电的管理和监控是整个用电需求侧管理的重点内容。     

中关村软件园大数据产业链初具规模

正大数据已经成为当今世界最重要的信息技术和最有价值的产业方向之一。各大IT巨头纷纷布局大数据业务,通过收购大数据相关厂商来实现技术整合,以图抢占全新的制高点。IDC认为,中国将成为全球最重要的大数据市场,因为中国有全球第一互联网用户数和全球第一的移动互联网用户数。计世资讯     

面向大数据的分布式系统设计关键技术研究

随着互联网技术的发展,用户呈现几何规模性增长,海量数据处理技术日益重要。本文详细的分析了面向大数据应用过程中分布式系统的关键技术,包括分布式文件技术、分布式数据处理技术、分布式数据库技术等,阐述了相关技术的研究现状和发展趋势,以便促进大数据应用的发展。     

电网需求侧管理在企业用户中的应用初探

近年来,随着生产企业经济的发展对电力的需求量增加,能源消耗巨大,成本增加,不利于可持续发展,电力需求侧管理(DSM)是缓解非电力经营企业用户内部电力供应能效低下,能源成本虚高状况的重要措施。通过加强规划管理、负荷管理、节电管理,利用经济、技术等措施引导生产企业内部用户改变用电方式,提高终端用电效率,优化资源配置,改善和保护环境对完善企业内部能源的使用与开发,提高能效有着重要的现实意义。本文就发展电力需求侧管理在企业用户中的应用做了探讨。     

试论新时代电力企业用电营销管理的强化措施

随着我国社会经济发展速度不断提升,信息技术在供电行业的普及应用,我国电力企业应使用先进的管理理念与互联网技术来强化用电营销管理,实施多元化用电营销管理策略,加强营销员工队伍建设,切实改进服务质量,降低用户拖欠电费行为的总发生率确保电力资源的营销工作有序进行,满足电力企业社会再生产与电力商品循环中对资金的需求,最终促进电力企业的可持续发展。     

“智能电管家”应用分析

"智能电管家"是湖北省电力公司新推出的"轻松购电、智能用电、实时服务"的新型"互联网+"智能用电模式,它是以互联网为手段,以智能电表为核心,通过建立电力销售与用户双向互动,提升用户用电体验感,让用电客户享受电力"互联网+"增值服务,对防范资金回收风险、提升经营效益起到了非常重要的作用。文章通过分析"智能电管家"当前应用中存在的问题,有针对性地提出了相应的措施,给出了工作建议。     

数据助力工业互联网应用发展

工业互联网作为物联网的发展,被业内众多专家普遍认为是未来工业制造业的蓝图,随着大数据技术的不断发展,大数据技术为工业互联网提供了有力的技术支持并由此产生了众多的发展应用,文章将根据大数据在工业互联网中的几个应用来浅谈大数据技术对于工业互联网的推动。     

面向增量配电网用户的典型用电模式提取方法

近年来增量配电网方兴未艾,用户种类呈现多质化,用电模式呈现出多元化。因此,探究用户典型用电模式将有助于提供丰富的配电业务。文章利用改进的无监督聚类技术,提取各类电力用户的典型时序用电规律,以此研究用户类型与其用电行为模式之间的关联关系。最后,结合重庆某地区实际数据完成仿真算例,验证本文所提方法的有效性。     

用数据提升品牌价值

<正>用户、商品在线化,营销、管理数据化,都是家纺布艺企业提升自身品牌价值的利器在产业互联网时代,中国家纺布艺产业的转型发展,应以"互联网+"思维,借助互联网、电子商务下的大数据沉淀,助力企业、平台、门店以及品牌价值的衍进,推进家纺产业未来升级之路。中国纺织工业联合会副会长、中国家用纺织品行业协会会长杨兆华表示:"聚焦行业大数据发布,对促进门店-平台-品牌共享互联网发展成果,增进产业价值矩阵的重组,具有十分重要的意义。"8月20日,以"数聚·智汇"为     

大数据背景下的消费市场研究

以互联网为技术平台的电子商务的发展以及各种智能终端的开发和应用,每天都产生着大量的以TB(太字节)和PB(拍字节)等为单位的大数据。大数据时代的到来,给消费市场的研究带来了几个方面的冲击,包括对消费者数据的获得方式、消费市场数据分析的工具与方法等。同时大数据也改变了传统的调查所产生的数据对于消费市场研究的地位和作业等。本文将从大数据对消费市场的影响入手,通过分析得出大数据背景下如何展开消费市场的研究。     

基于机器学习的大数据平台管理系统设计

伴随互联网技术的快速发展,网络业务和互联网流量数据呈现爆发式增长,进而影响互联网大数据分析平台,产生数据量和运维环境的变化,冲击传统的大数据平台运维模式和数据技术方案。该文在总结机器学习在大数据分析平台运维观众的应用的基础上,分析聚类方法和回归算法的特征,提出基于机器学习的大数据平台智能化运维系统设计和监控系统设计方法,为平台运维人员监控、排查和修复等问题提供便利。     

用电检查中窃电与违约用电管理措施分析

电力企业在为用户提供电力服务的过程中,常常存在着用户窃电以及违约用电的行为,这种行为的发生,一方面造成电力企业严重的经济损失,另一方面也影响到用电的安全性,甚至是造成人员的伤亡。针对于这种情况,电力企业应该对用电检查工作进行有效的管理,通过采取科学的管理措施,提高用电检查的水平,减少窃电与违约用电情况的发生,进而实现电力企业的良好发展。     

基于计量自动化系统的用户用电异常预警应用研究

利用计量自动化系统采集的客户端用电数据,结合负荷分析、负荷预测方法,对电网企业用电客户的用电及负荷情况进行分析,实现用户电费、电量、负荷等客户侧用电情况的准实时监控,同时,通过与短信平台、企业信息集成平台等企业应用平台的集成应用,实现负荷超限、电费余额不足、负荷波动等客户侧用电异常情况监控与预警,减少客户侧用电异常停电事件的发生,减轻用电客户的损失,提高电力企业的用户满意度。     

基于大数据的网络用户异常行为检测方法研究

传统的网络用户异常行为检测方法准确度不高,无法满足时代的需求,为此提出基于大数据的网络用户异常行为检测方法。基于大数据平台,构建识别网络用户异常行为框架图,用于判断用户的正常行为和非正常行为,考虑到计算时间复杂度高的问题,采用聚类算法筛选冗余数据,在完成上一步操作后,进行网络用户异常行为检测,实现基于大数据的网络用户异常行为检测方法的设计。实验选取了8个实验参数,对比两种检测方法的准确性,实验结果表明,所提方法准确性更高。     

电力需求侧管理分时电价探究

谷峰分时电价是一种有效的电力需求侧管理手段,能引导电力用户合理用电,在电力资源优化配置方面发挥了积极作用。文章对电力需求侧管理及谷峰分时电价定价方法进行了分析,并进一步探讨了谷峰分时电价实施的有效策略,以期充分发挥谷峰分时电价在削峰填谷中的作用。     

基于大数据统计的电商家具市场分析

随着互联网的发展,家具网购渗透率不断提升,电商家具市场逐步扩大。以淘宝平台的住宅家具为研究对象,利用数据采集技术获取大量原始数据,运用SPSS与NLPIR等大数据处理工具对海量数据进行处理获取有效数据,并对处理后的数据进行可视化显示来探析电商家具市场现状。大数据统计在数据分析、选择优化、趋势预测等方面具有极大的优势,可以提高企业经济效益,促进行业良性发展。