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基于数据挖掘模式的电力数据统计创新思考

来源:UC论文网2020-10-12 09:40

摘要:

  摘要:在当今大数据背景下,科学技术高速发展,为社会的生产发展带来诸多便利条件。伴随着科学技术的快速发展,衍生出大量的先进技术,数据挖掘模式作为其中的一项,近年来,在社会各个领域广泛应用。数据挖掘模式主要用于数据统计,将所收集到的大量数据进行整合,进而进行全面分析,从分析结果中获得数据中心所隐藏的有效信息。电力企业利用这种数据挖掘模式,在短时间内完成对用户用电情况分析,并且能够根据社会中的数据,...

  摘要:在当今大数据背景下,科学技术高速发展,为社会的生产发展带来诸多便利条件。伴随着科学技术的快速发展,衍生出大量的先进技术,数据挖掘模式作为其中的一项,近年来,在社会各个领域广泛应用。数据挖掘模式主要用于数据统计,将所收集到的大量数据进行整合,进而进行全面分析,从分析结果中获得数据中心所隐藏的有效信息。电力企业利用这种数据挖掘模式,在短时间内完成对用户用电情况分析,并且能够根据社会中的数据,及时发现有效信息,既提高了企业工作效率,也能够帮助企业完成增产任务。由此可见,数据挖据模式对于电力企业的未来发展有着巨大的推动作用。


  关键词:数据挖掘模式;电力企业;数据统计;技术创新


  大数据时代的到来,让社会发生较大变化,大数据统计理念被社会广泛认可。特别是在电力企业当中,运行数据庞大,处理起来相对复杂,对于庞大数据中的有效数据的收集工作,数据挖掘系统应重视处理数据的综合效率,制定针对性的解决方案。


  在我国电力企业工作发展的过程中,技术人员通过利用数据挖掘模式,为电力企业的数据统计提供强大的技术支持,并且在应用的过程中,对数据挖掘模式进行不断的创新开发。基于此,本文对于数据挖掘模式的创新进行系统分析。


  1数据挖掘模式的综合概述


  数据挖掘模式是在大数据时代产生的一种数据处理技术,利用这项技术,技术人员能够在大量的数据中,能够处理多种类型的数据,帮助使用者发现自身所需要的有效数据,能够处理多种类型的数据,并且,数据挖掘技术的工作原理,是通过将数据整理后进行整体的循环,利用技术的高效率来对数据进行反复的筛选,挑选出所需要的数据,并且能够保证数据的准确性。在数据挖掘模式中,之所以其拥有强大的挖掘能力,是因为在数据挖掘模式中包括多种方法,其中包括神经网络、遗传算法、决策树方法、粗集方法、覆盖正例排斥反例方法、统计分析法、模糊集方法、挖掘对象等方法,这些方法能够支持数据挖掘模式,处理复杂庞大的数据群,多种方法的结合,构成了强大的数据挖掘模式。


  2利用大数据特点对数据模式进行创新的具体措施


  2.1大数据的特点


  在了解大数据的特点之前,需要我们对大数据进行了解,大数据的定义,是指没有办法在单位时间内利用常规软件对数据进行快速的处理,需要利用先进的数据技术,处理所需要的使用的数据信息,在大数据技术进行数据处理的过程中可以发现大数据具有以下特点:大量、高速、多样、低价值密度、真实性等特点,这些特点,能够全面清晰的概括大数据大的整个特点,即在高效率的情况下,对复杂多样的数据进行快速的处理,得到真实的数据信息。


  2.2创新数据模式的方式


  通过以上内容,可以了解到大数据具有大量、高速、多样、低价值密度、真实性等特点,科技人员需要通过建立新型数据统计模式的方法,进行电力数据统计。技术人员需要积极创建综合分析模式,综合分析模式能够在面对信息量大,信息种类多。电力企业的工作人员使用该数据模式时,需要注意选择正确的工作模式。正确的工作模式能够帮助工作人员在进行数据处理时,达到事半功倍的效果,保证工作人员能够顺利完成数据分析工作。


  3綜合分析挖掘数据模式与其特点


  挖掘模式应用在电力企业当中,电力企业及时发现并利用该数据模式的特点,对该模式进行了特点总结与模式创新。总结发现,数据挖掘模式的主要特点为高效性、目的性、知识性、预见性与变化性等显著特点。下面,分别对其各项特点进行系统阐述。


  3.1高效性


  数据挖掘模式的高效性,主要体现在数据的处理时间上,通过计算机技术的支持,将企业所收集的大量数据,在短时间内完成数据的分析处理工作,大大缩短了以往数据模式对数据的分析处理时间,并且,在完成数据处理后,能够快速的筛选出大量数据中有效的数据信息,帮助企业提高工作效率,能够更及时的完成工作。


  3.2目的性


  目的性是指在进行数据处理工作时,数据挖掘模式能够自动的根据数据处理目的进行工作,将数据统计与工作进行密切的结合与分析,使得数据的分析结果,能够符合运行要求。


  3.3知识性


  知识性数据挖掘模式的知识性,主要是指在电力公司中,数据统计的核心,根据相关理论知识建立属于电力公司的专属数据统计核心内容,在日常的工作中突出自身的业务特点与实用性。


  3.4预见性


  预见性特点是数据统计工作的主要特点之一,其能够提高数据的挖掘能力,在大量的数据中进行深度的分析,将隐蔽性较强的信息数据挖掘并收集起来,利用所挖掘出的有效信息,对未来的工作方向进行预测,具有极强的前瞻性,能够推进电力企业的快速发展。


  3.5变化性


  变化性是指在新型的数据统计技术中,以企业理论知识为基础,指定相关的业务目标,通过二者的相互结合,能够实现数据性质的灵活改变,帮助电力企业能够更好地利用数据解决实际问题。


  4利用计算机技术创新信息数据采集模式


  在计算机技术飞速发展的今天,各企业应当充分利用计算机技术,提供企业的工作效率,电力企业在数据挖掘模式发展的过程中,需要以大数据为发展基础,并且利用计算机技术作为辅助工具,提高数据收集的效率。在当前的发展趋势下,技术人员需要做好信息数据的收集工作,对传统的数据采集模式进行创新。技术人员对电力数据采集模式进行创新时,要建立一个长期的数据采集模式,在保证数据数量的同时,还要保证所收集到的数据的质量。技术人员在后期的数据分析过程中,能够将长期收集到的数据进行系统的分析比对,提高收集到的数据质量。现阶段的发展过程中,数据收集服务企业得到迅速的发展,为了提高该类企业的服务水平,相关的人才培养机构逐渐兴起。基于此,电力企业重视数据收集人才的培养,旨在提升公司数据收集的工作效率,保障工作质量。


  5电力企业创新数据统计的实践方法


  在进行数据统计技术创新时,需要根据实践经验来定制工作计划。在电力企业当中,数据统计工作是重要工作之一,影响电力企业的下一步工作规划。所以,技术人员在进行数据统计技术创新时,需要注意数据统计技术要与实践经验相结合,制定出符合企业使用标准的数据统计技术。


  5.1创新数据统计模式


  在电力企业的日常工作中,接受用户的大量使用信息,提高企业的工作质量。电力企业需要收集大量的数据,并且要对庞大的数据进行分析筛选,选取其中有价值的数据。工作人员使用数据挖掘模式进行系统的分析筛选,根据有效的数据信息,对工作进行合理调整。


  5.2创新计算模式


  在完成数据信息的收集工作后,工作人员需要利用计算机技术,对数据的准确性进行深度的解剖,挖掘信息深层的含义。所挖掘到的深度信息,会对电力企业的工作起到一定的参考作用。技术人员为了将有效的信息及数据进行快速处理,需要利用针对性计算机软件,提高运算的综合效率。


  6结语


  在当今信息化技术高速发展阶段,开发创新新型的数据统计模式,能够为电力企业的发展提供巨大的便利,有助于提高电力企业的综合工作质量,提高数据统计速度,保障数据收集工作的质量,帮助电力企业在改革道路上提速,推动我国的电力企业长远发展。

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