大数据在电力企业中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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应泽贵，高宗丽，潘可佳，王鑫 等 著

图书标签:

• 大数据
• 电力
• 应用
• 智能电网
• 数据分析
• 数字化转型
• 能源行业
• 机器学习
• 预测性维护
• 优化

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512397064

版次：1

商品编码：11982653

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：96

字数：138000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：《大数据在电力企业中的应用》本书面向的读者范围很广，大数据技术领域的组织领导者、技术领袖、分析师、数据产品的制作者、数据初学者，以及对电力行业大数据感兴趣的社会各界人士，均可把本书作为参考资料。
　　本书全面介绍了大数据技术的基础概念，对大数据生态系统中的组件及功能从概念和例证两个角度进行阐释。同时，也针对电力行业的发展历史、现状及前景对大数据技术在电力行业的独有架构、应用场景进行详细介绍，为电力行业大数据的发展提供了具有实际价值的参考意见。

内容简介

　　《大数据在电力企业中的应用》本书全面介绍了大数据技术的基础概念，对大数据生态系统中的组件及功能从概念和例证两个角度进行阐释。同时，也针对电力行业的发展历史、现状及前景对大数据技术在电力行业的独有架构、应用场景进行详细介绍，为电力行业大数据的发展提供了具有实际价值的参考意见。全书共14章，每个部分都有详细案例进行支撑。本书具有系统性和前瞻性，写作上简明清晰、深入浅出，实用性强，方便学习。

作者简介

　　应泽贵，教授，四川电力职业技术学院信息工程技术系主任。计算机信息专业学科带头人。在国内外发表多篇论文。

目录

前言第一部分　大 数 据 基 础第1章　大数据的概念及特点 11.1　大数据的概念 11.2　大数据的特点 21.3　信息计量单位 2第2章　大数据技术的发展 32.1　大数据的发展 32.2　大数据在国外 42.3　大数据在中国 52.4　大数据在电力行业 62.5　Hadoop的发展 72.6　大数据相关技术的发展 7第3章　大数据技术应用架构 93.1　应用总体架构概图 93.2　大数据平台架构 93.3　大数据平台的硬件架构 9第4章　大数据关键技术 114.1　大数据存储技术 114.2　大数据计算技术 13第5章　HBase和ZooKeeper 175.1　HBase 175.2　ZooKeeper是什么 21第6章　Hive 236.1　Hive概论 236.2　设计特征 236.3　Hive体系结构 236.4　数据存储 246.5　基本语法 25第7章　Pig 267.1　Hadoop Pig的架构 267.2　Hadoop Pig应用场景 267.3　Hadoop Pig的特点 277.4　Hadoop Pig的运行 277.5　Pig的实现 287.6　Pig工具 287.7　Pig Latin基础 28第8章　R语言 338.1　R语言的特点 338.2　R语言的功能 338.3　R包 338.4　CRAN 348.5　语言环境 348.6　R语言的使用 35第9章　大数据在我国的发展方向 389.1　大数据分析领域的快速发展 389.2　分布式存储技术 389.3　大数据与云技术的结合 389.4　隐私问题 389.5　大数据推动基础架构向Scale-out发展 399.6　数据共享 399.7　大数据安全 399.8　大数据将催生新行业 399.9　大数据将成为企业IT核心 399.10　中国成为大数据最重要的市场 40第二部分　电 网 大 数 据第10章　大数据在电网应用的必要性 4110.1　中国电力工业发展简史 4110.2　国内电力工业组成 4210.3　智能电网 43第11章　电网大数据的应用架构 4611.1　电力信息系统大数据需求 4611.2　电力信息系统传统架构 4711.3　电力信息系统大数据应用架构 49第12章　电力信息系统大数据主要技术 5212.1　数据整合技术 5212.2　数据质量控制技术 5312.3　数据存储技术 5312.4　SQL on Hadoop/HBase技术 5512.5　电力大数据的共享技术 5712.6　系统的高可用性 5712.7　高性能计算技术 6212.8　数据挖掘技术 6412.9　统计分析技术 6512.10　信息可视化技术 6812.11　实时计算技术 7012.12　电力大数据中的数据安全与隐私保护 74第13章　大数据在电力信息系统的应用 7613.1　大数据应用场景描述 7613.2　大数据应用场景判定标准 7613.3　大数据应用场景分析 78第14章　电力信息系统大数据发展趋势 87
参考文献 88

前言/序言

　　由于互联网的快速发展，越来越多的人与互联网建立了十分密切的关系。他们借助互联网学习、工作、娱乐、社交，时时事事几乎都与互联网关联。他们在与互联网交互过程中，为互联网提供了大量的数据，从而形成了海量数据。这些数据在以前未引起人们的注意，直到大数据技术出现以后，这些数据的价值才逐渐被人们认识。随着大数据技术的不断发展，各国政府也意识到大数据技术的重要性，因此各国政府将“大数据”纳入国家发展战略，越来越多的商家、生产企业、服务企业也纷纷开发大数据技术及其应用。大数据时代已经来临，大数据就在我们身边，我们必须顺应时代，把握机遇，迎接挑战。　　本书分为两部分共14章。第一部分（第1～9章）大数据基础介绍了大数据的基本概念、基本知识和基本技术；第二部分（第10～14章）电网大数据主要介绍大数据在电力企业的应用场景，希望起到抛砖引玉的作用，引起更多人的共鸣和思考。

《大数据的力量：洞察未来，驱动变革》 导言：一个数据驱动的新时代正在悄然来临 我们生活在一个信息爆炸的时代，每一秒钟，海量的数据都在以惊人的速度生成、传输和存储。这些数据，曾经被视为难以驾驭的“数字洪流”，如今正逐渐展现出其蕴藏的巨大价值。它们是洞察人类行为的窗口，是预测未来趋势的罗盘，更是驱动社会进步和产业变革的强大引擎。本书《大数据的力量：洞察未来，驱动变革》正是这样一本旨在揭示大数据时代核心奥秘、探索其无限可能、并指引读者如何驾驭这股力量，从而在各自领域实现突破性发展的指南。 我们并非探讨某个特定行业（如电力）的应用，而是将目光投向大数据概念本身及其在各个维度的普适性影响。本书将带领您深入了解大数据究竟是什么？它为何如此重要？它如何改变我们的认知方式和决策模式？又将如何引领各行各业走向更智能、更高效、更具创新性的未来？ 第一章：大数据的基因——定义、特征与崛起 在深入探讨大数据的应用之前，我们首先需要建立对其核心概念的清晰认知。本章将详细剖析“大数据”这一术语的内涵。我们将从其最基本的定义出发，阐释其区别于传统数据的关键特征——“4V”模型：海量性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value）。我们将不仅仅停留在概念层面，而是通过生动的案例和数据，展示这些特征如何在现实世界中体现。例如，我们能看到全球互联网用户产生的数据量如何呈指数级增长；不同来源（文本、图像、视频、传感器等）的数据如何呈现出前所未有的多样性；实时流数据（如金融交易、社交媒体动态）的处理速度如何成为关键；以及如何从这些看似杂乱无章的数据中挖掘出具有商业价值的洞察。 随后，本章将追溯大数据的崛起历程。从早期的统计学和数据挖掘技术，到互联网的兴起、移动设备的普及、物联网的快速发展，再到云计算和分布式存储技术的成熟，我们将梳理出推动大数据从一个理论概念走向实践落地的关键技术里程碑和社会经济因素。您将理解，大数据并非一夜之间出现，而是长期技术积累和应用需求演进的必然结果。我们将探讨，为何大数据在当下比以往任何时候都显得尤为重要，它为解决复杂问题提供了前所未有的手段，为创新提供了无限的可能。 第二章：数据的价值链——从采集到智能决策 大数据的价值并非凭空而来，它需要经历一个完整的数据价值链的转化过程。本章将系统地解析这一链条的各个环节，并探讨其中的挑战与机遇。 数据采集：万物互联的起点。 我们将深入研究各种数据采集的方式和技术，包括但不限于传感器网络、日志文件、用户交互记录、社交媒体爬虫、公共数据集等。理解不同采集渠道的特点、优缺点以及数据质量对后续分析的影响。 数据存储与管理：驾驭洪流的艺术。 随着数据量的激增，传统的数据库系统已难以满足需求。本章将介绍大数据存储的新范式，如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）等，并探讨数据仓库、数据湖等概念的区别与联系，以及如何构建高效、可扩展的数据存储与管理平台。 数据预处理与清洗：挖掘前的“淘金”。 原始数据往往存在噪声、缺失值、格式不统一等问题，直接进行分析会导致错误结论。本章将详细讲解数据清洗、转换、集成、降维等预处理技术，以及常用的数据质量评估方法。我们将强调，高质量的数据是所有后续分析的基石。 数据分析与挖掘：洞察隐藏的规律。 这是大数据的核心环节。我们将介绍大数据分析的主要技术和方法，包括描述性分析（如BI报表、仪表盘）、诊断性分析（探究原因）、预测性分析（如机器学习、深度学习、统计建模）以及规范性分析（提供行动建议）。我们将重点讲解几种核心的分析技术，如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法、回归分析、时间序列分析等，并提供相应的算法原理和应用场景。 数据可视化：让数据“说话”。 复杂的分析结果需要以直观易懂的方式呈现。本章将探讨数据可视化的重要性，介绍各种可视化工具和技术（图表、地图、交互式仪表盘等），以及如何通过有效的可视化设计来清晰地传达数据洞察，辅助决策者理解和沟通。 智能决策支持：从数据到行动。 最终，数据的价值体现在驱动智能决策。本章将讨论如何将数据分析的洞察转化为可执行的业务策略和行动计划，以及如何构建数据驱动的决策支持系统，实现业务流程的自动化和智能化。 第三章：大数据的多维应用——赋能各行各业 大数据的影响力早已渗透到社会的方方面面，本章将聚焦于大数据在不同行业领域的创新应用，展示其如何驱动业务增长、优化运营效率、提升用户体验，并催生新的商业模式。 商业与零售：精准营销与个性化服务。 从用户购买行为分析到商品推荐引擎，从库存管理优化到客户关系管理，大数据正在彻底改变零售业的运作模式。我们将探讨如何利用大数据实现精准的用户画像，开展个性化营销活动，提升转化率和客户忠诚度。 金融服务：风险控制与欺诈检测。 在金融领域，大数据是识别潜在风险、防范欺诈、优化投资组合的关键。本章将介绍大数据在信用评分、反洗钱、交易欺诈检测、量化交易等方面的应用，以及如何利用实时数据流进行风险预警。 医疗健康：疾病预测与精准医疗。 大数据正在推动医疗健康领域的革命。从基因组学数据分析到电子病历挖掘，从药物研发到疾病疫情预测，大数据为实现个体化的精准医疗提供了可能。我们将探讨如何利用大数据改善诊断准确性，优化治疗方案，并加速新药的研发进程。 交通出行：智慧交通与出行优化。 城市交通的拥堵与效率问题，大数据提供了新的解决方案。通过分析交通流量、车辆轨迹、乘客行为等数据，我们可以实现智能交通信号控制，优化公交线路，预测交通拥堵，并为自动驾驶提供基础。 媒体与娱乐：内容推荐与用户洞察。 流媒体平台、社交媒体等领域，大数据在理解用户喜好、推荐个性化内容方面发挥着至关重要的作用。本章将分析大数据如何帮助内容生产者更好地理解受众，优化内容创作和分发策略。 政府与公共服务：智慧城市与社会治理。 大数据正在赋能政府部门提升公共服务效率，加强社会治理能力。从城市规划、环境保护到公共安全、应急响应，大数据为政府决策提供了更全面的信息支持。 其他新兴领域。 除上述领域外，大数据还在教育、制造、能源、农业等众多领域展现出巨大的潜力。本章将简要介绍大数据在这些领域的创新实践，并展望其未来的发展方向。 第四章：驾驭大数据的挑战与伦理考量 在拥抱大数据带来的巨大机遇的同时，我们也必须正视其伴随而来的挑战和伦理问题。本章将深入探讨这些关键议题。 技术挑战： 我们将分析大数据技术在实际落地过程中可能遇到的技术难题，例如海量数据的处理能力、数据集成与互操作性、实时性要求、算法的复杂性与可解释性等。 人才短缺： 大数据领域对专业人才的需求日益增长，然而合格的数据科学家、分析师和工程师却供不应求。本章将探讨人才培养和引进的挑战。 数据安全与隐私保护： 这是大数据时代最受关注的伦理问题之一。我们将深入探讨数据泄露、滥用、非法访问等风险，以及如何通过技术手段（如加密、匿名化）和法律法规（如GDPR、CCPA）来保护用户隐私和数据安全。 数据偏见与公平性： 算法的偏见可能导致不公平的结果，例如在招聘、信贷审批等领域。本章将分析数据偏见的来源，并探讨如何设计更公平、更具包容性的算法。 数据治理与合规性： 随着数据使用范围的扩大，建立健全的数据治理体系、确保合规性至关重要。我们将探讨数据生命周期管理、数据质量控制、合规性审计等内容。 伦理道德的边界： 大数据技术的发展模糊了个人隐私与公共利益的界限，引发了一系列深刻的伦理讨论。本章将鼓励读者思考，在利用大数据创造价值的同时，如何坚守人道主义原则和道德底线。 第五章：拥抱未来——大数据驱动的创新与变革 大数据不仅仅是一种技术，更是一种思维方式，一种驱动创新的催化剂。本章将展望大数据在未来的发展趋势，以及它如何继续塑造我们的世界。 人工智能与大数据的融合： 人工智能的发展离不开大数据，而大数据分析也因人工智能而更加强大。我们将探讨深度学习、自然语言处理、计算机视觉等AI技术如何与大数据深度融合，创造更智能的应用。 物联网（IoT）的爆发： 物联网设备产生海量实时数据，为大数据应用提供了更广阔的场景。我们将探讨IoT如何与大数据协同作用，实现智慧家居、智能制造、智慧城市等。 边缘计算的兴起： 为了降低延迟、提高效率，数据处理正向数据源端（边缘）迁移。本章将探讨边缘计算如何与大数据协同工作，赋能实时决策。 更智能的决策与自动化： 未来，大数据将驱动更深层次的自动化和更精准的决策，从而解放人类的创造力，让他们专注于更具价值的任务。 数据作为一种新型资产： 在未来经济中，数据将成为比石油更宝贵的资产。本章将探讨数据资产的价值评估、交易和管理。 持续学习与适应： 大数据技术日新月异，保持持续学习的态度，不断适应新的技术和应用场景，是驾驭大数据力量的关键。 结语：数据时代，人人皆可成为创新者 《大数据的力量：洞察未来，驱动变革》并非一本止步于理论的书籍。我们希望它能够成为您探索大数据世界的起点，为您提供清晰的脉络和实用的视角。无论您是技术开发者、业务决策者，还是对数据充满好奇的探索者，本书都将帮助您理解大数据如何正在重塑我们的现在，并为构建更加智能、高效、美好的未来奠定坚实的基础。 数据不是冰冷的数字，它们是洞察的源泉，是创新的火花，是改变世界的力量。现在，就让我们一同踏上这段激动人心的大数据探索之旅，解锁未来的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我对电力行业有了全新认识的书籍。我之前对电力行业的印象，可能还停留在“发电、输电、配电、用电”这样相对传统的认知框架里。但这本书彻底颠覆了我的想法，它深入浅出地展示了大数据技术如何渗透到电力业务的每一个环节，并带来了革命性的变化。我尤其对书中关于“需求侧管理”的章节感到耳目一新。通过对海量用户用电行为数据的深度挖掘，电力企业能够更精准地预测负荷变化，优化电网调度，甚至能够通过智能化的手段引导用户调整用电习惯，从而实现削峰填谷，提高能源利用效率。书中对这些策略的解读，既有理论的高度，又不乏实践的深度，让我看到了一个更加智能化、人性化的电力未来。作者在写作风格上，也非常注重逻辑性和层次感，每个章节的衔接都十分自然，不会让人感到突兀。即使有些章节涉及到复杂的算法和模型，作者也能通过类比和图示的方式，将其解释得浅显易懂。读完这本书，我感觉自己仿佛置身于一个由数据编织而成的智能电网之中，对电力行业的发展脉络有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它为我打开了一扇理解现代电力行业的新窗口。我一直以为电力行业是一个相对传统的行业，但这本书彻底改变了我的看法。作者通过详实的案例和深入的分析，展示了大数据技术如何成为电力企业提升竞争力、实现创新发展的重要驱动力。其中关于“营销服务优化”章节的阐述，让我眼前一亮。书中详细介绍了如何利用大数据分析，理解用户需求，提供个性化的电力服务，例如精准的用户画像、智能的套餐推荐，以及高效的客户投诉处理机制。这些内容都让我看到了大数据在提升用户体验、增强客户粘性方面所发挥的关键作用。作者在写作上，采取了一种相对宏观的视角，但又不乏细节的描绘，使得整本书读起来既有广度又不失深度。书中对于大数据在电力行业中产生的经济效益和社会效益的论述，也让我对大数据技术的价值有了更直观的认识。这本书的语言风格十分专业，但也足够清晰，让我能够充分领略到大数据在电力领域带来的深刻变革。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题虽然听起来挺硬核的，但读起来却意外地引人入胜。作者以一种非常接地气的方式，将那些听上去高深莫测的大数据概念，巧妙地融入到电力行业的实际场景中。我尤其喜欢它在阐述“预测性维护”这一章节时的处理。不再是枯燥的技术名词堆砌，而是通过一个生动的案例，详细描述了如何通过分析历史运行数据，识别出潜在的设备故障，并且能提前预警。书中提到的数据采集、清洗、建模以及最终的预警机制，都描述得条理清晰，让我这个非技术出身的读者也能大致理解其背后的逻辑。更让我印象深刻的是，作者并没有止步于技术层面，而是强调了数据驱动决策对于提升电力企业运营效率、降低成本、保障供电可靠性的重要性。书中穿插的一些企业成功应用案例，更是让理论变得鲜活，仿佛真的能看到数据在电力系统中发挥的巨大能量。阅读过程中，我时常会联想到自己工作中遇到的类似问题，并思考大数据技术是否能提供更优的解决方案。总而言之，这本书成功地拉近了大数据与我所了解的电力行业的距离，让我对这个领域充满了好奇和探索的欲望。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对电力行业略有了解的读者，这本书带给我的启发是巨大的。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份关于大数据在电力行业如何“赋能”的深度报告。我最喜欢的部分是关于“资产全生命周期管理”的探讨。书中详细阐述了如何利用大数据分析，从设备的设计、制造、安装、运行、维护到报废的整个过程进行精细化管理。这不仅能够有效延长设备的使用寿命，降低维护成本，还能通过对失效模式的深入研究，指导未来的产品改进和技术升级。作者在描述这些内容时，大量引用了实际案例，并辅以详实的图表数据，使得整个论述充满了说服力。阅读过程中，我发现书中对于数据治理、数据安全以及数据伦理的讨论也相当到位，这表明作者在强调技术应用的同时，并没有忽略这些关键的支撑性因素。这本书的语言风格比较严谨，但又不失生动，使得复杂的技术概念得以清晰地呈现。对我而言，这本书的价值在于它提供了一个宏观的视角，让我看到大数据是如何驱动电力行业的整体转型升级的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始被这本书的名字吸引，是因为我一直觉得电力行业和大数据这两个看似不搭界的领域，能碰撞出怎样的火花。读完之后，我发现我的好奇心得到了极大的满足，甚至可以说，这本书超出了我的预期。书中对“新能源并网与消纳”这一挑战的分析，让我印象尤为深刻。作者没有回避大数据在处理波动性、间歇性新能源（如风电、光伏）时所面临的难题，而是详细介绍了如何通过大数据分析，预测新能源的发电量，优化电网的调度策略，从而最大程度地提高新能源的消纳比例，保障电网的稳定运行。书中对机器学习、深度学习等前沿技术的应用，也进行了深入浅出的讲解，并且强调了其在电力行业的实际价值。最让我赞赏的是，作者在叙述中融入了大量的专业术语，但都配有清晰的解释，使得即使是对电力和大数据领域都不是非常精通的读者，也能轻松理解。这本书的结构非常合理，内容循序渐进，让我在学习新知识的同时，也能感受到一种逻辑上的愉悦。