大数据时代分析范文1
关键词：大数据；数据分析；统计学
大数据在如今社会已经成为热点词汇，不仅在计算机领域，在其他各个行业都能够得到运用，为各个行业提供便捷，为了让大数据能够得到充分利用，下文将对大数据分析相关方面进行讨论。
一、大数据与大数据时代
（一）大数据大数据是在当今科技飞速发展的情况下，一种新兴的信息数据处理技术。随着社会科技的进步，各行各业对于数据的应用也越来越广泛，传统的数据处理技术耗时较长且精准度较为低下，已经不能满足现代科技对数据应用的要求。新时代的大数据系统具有超大的数据容量，同时兼容半结构化与结构化的数据，远远超出传统数据库管理系统的管理能力。因此新的大数据技术就此诞生。大数据在发展过程中，具有比为鲜明的特点。与传统数据处理技术相比，大数据具有数量庞大、多样化、速率快、价值高的特点。在信息处理的速度不断加快的当今社会，这样的特点为大数据的广泛应用打下了坚实基础。由于数据的数量较为庞大，且各种数据近年来的增长趋势呈指数型，其数据的种类和形式也各有不同。其次，合理利用大数据技术，能够在一定程度上降低成本，提高效率，因此，大数据处理各项关键技术的进一步的开发与利用已成为了提高自身效率，实现核心竞争力的重中之重。
（二）大数据时代大数据时代是指在物联网技术、计算机技术、数据信息处理技术的基础上，通过互联网途径，大量收集并处理分析数据资源，而形成一种新型的信息时代。大数据时代的主要核心内容是对庞大的数据体系进行处理以发挥价值，从而提升数据分析效率以及数据应用价值。大数据时代是由多种信息技术共同组成，可以有效地避免数据处理中不同步、使用不方便的情况发生，具有高效可靠的数据处理、整合、分析及汇总的功能。因此，大数据时代的新型数据处理技术可最大程度的对数据进行分析与挖掘，极大提高处理数据的效率。
二、大数据时代与统计学
（一）大数据时代与统计学的关系统计工作是集数据的搜集、整理、分析和解释为一体的系统的过程。大数据与统计二者互相依存，通过统计的方法和原理对数据进行整理和分析，提高数据的精确度和适用度，以此来实现数据的价值和利用率。由此看来，大数据与统计学的联系既紧密，又存在区别。大数据与统计学的关系甚为密切，它们都是关于数字的学科。统计学为大数据提供了了施展方向，而大数据将统计学引领至更深更广的空间。共性之一就是社会与数据。几乎所有的行业与大数据都有着密切联系，这些联系或直接或间接，而人们正是通过获取数据并进行分析，从而才能得到商业知识和社会服务等能力。大数据与统计学的区别。首先，信息规模不同。大数据的分析对象是与某事物有关联的所有数据，要求数据量庞大。统计学则是用样本来分析和推断总体的数量特征。在大数据时代，则可以通过各种方法和渠道获得全面而又完整的的信息资料，从而完成更多从前无法完成的事情。其次，动静标准不同。数据经过了搜集、整理、分析的过程就很有可能因为精确性不足而被认为失去了用处。而大数据时代，则不必再担心这个问题，数据的精确性和原始性不在被过分重视，人们可以接受复杂数据。第三，数据搜集形式不同。在以往数据搜集形式主要是抽样调查，方法局限。而在大数据时代，特点是信息爆炸和互联网飞速发展，这一情况得到改观。最后，思维方式不同。大数据时代人们的思维发生转变，人们开始更多的关注事物的相关关联。
（二）大数据对统计学研究工作的影响首先，大数据丰富了统计学的研究对象。在大数据时代，我们既可以以结构化数据作为测量单位对文本、图像和视频等进行分析，还可以对非结构化数据实行分析。其次，大数据影响了统计学的工作进程。统计数据需求丰富，原有的统计抽样分析不能在适应时代的发展，而现代科技方法如透过传感器自动收集数据等方法取代了传统方法，更加便捷有效。
三、大数据数据分析理念
（一）统计学的应用随着现代科技的发展，传统的大数据已经不能满足人们对数据处理的要求。传统的抽样数据调查不能满足大数据的数据处理以及知识发现。因此，新技术及思维的引进就显得尤为重要。新的统计学思维以及知识的应用能够很大程度的提高大数据分析的效率。摒弃对传统的小数据样本的依赖，不在用传统的统计工具对数据进行全部分析。而是对数据进行针对性的分析，使数据分析更加精准，并且能够更加全面的体现数据的价值。我们利用统计计算工具对数据进行分析从而判断数据的变化趋势。统计学的应用可以，为数据分析提供科学的参考依据。
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关键词：大数据；计算机；数据备份；安全保障
中图分类号：TP311
文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2017）10-0025-01
数据信息作为时代的信息管理标志其安全性必须收到更大的重视，数据信息的安全存储系统尤为重要，防止信息数据的丢失的管理备份系统更为重要。因此能够将数据信息妥善管理，保证其正常工作的技术相当重要，但当数据真正丢失或不可避免地出现问题以后能够尽快地将其找回或者是在有效的时间内将其完整地恢复，以确保整个计算机系统能够正常工作的技术更是必不可少的。
1.数据备份概念及其特点
数据备份指的是将计算机系统的所有数据或者是部分重要数据借助某一种或多种手段从计算机一个系统复制到另一个系统，或者是从本地计算机存储系统中复制到其他的存储系统中。其目的就是保障系统可用或者是数据安全。防止由于人为的失误或者是系统故障问题亦或是自然灾害等方面的原因造成系统数据的安全性无法保障的问题。数据备份更重要的原因是数据信息的多重保存以备不时之需。
数据备份按照备份的实现方式可以分为单机和网络两种备份方式，传统的备份就是单机备份针对计算机本身将数据进行异地存储，现代比较流行的就是网络备份。这是针对整个网络而言的，这种方式的备份较为复杂，是通过网络备份软件对存储介质和基础硬件存储设备的数据进行保存和管理。由于网络备份是在网络中进行数据备份的，因此也就不同于普通的传统单机备份，是包含需要备份的文件数据和网络系统中使用到的应用程序以及系统参数和数据库等内容的。
数据备份的作用在于：一方面，在数据受到损害时对数据进行还原和恢复；另一方面，数据信息的历史性、长久保存，方便数据的归档。
2.数据备份存储技术
备份换言之就是数据的再存储，因此备份技术是存储技术的重要内容之一，但是数据备份存储作为计算机系统技术与简单的备份区别很大。计算机数据备份存储技术时更为全面、完整、稳定安全的数据信息的备份，是网络系统高效数据存储的，也是安全性较高的网络备份。
文件存储作为最基础的数据类型是随机存储在硬盘上的数据片段和文档资料，这些存储的数据文档、报表甚至是作为数据库文件的应用程序等等在存储一定的量就会出现超出容量的情况因此对其的整合是必要的。这样的整合是将存储的各类数据或者是数据库以一个顺序和程序的形式出现，帮助人们解决备份存储的空间问题，技术问题以及成本问题。更能将工作人员的连续数据维护和监控从繁重的工作中解放出来。
3.保障计算机数据网络备份的安全性策略
通过网络传输的备份数据在传输过程和传输路径方面必须确保数据的安全性。若不能保证数据的安全那么一些企业的关键数据和重要应用程序就会受损，甚至是失去了备份的意义。因此相比单机备份而言网络备份更要确保安全传输和安全存储。
首先确保备份数据的机密性。数据信息的网络备份不能被非法用户随意获得，因此在数据备份过程和传输过程中必须防止数据的机密性被破坏。一般数据备份常用的方法是加密。必须保证是数据拥有者才能使用这些数据信息，关键的数据信息的加密工作相比更加严格。数据内容不容有失，甚至是数据的相关名称和代码等也不能随便被非法进入系统的人获得才是最能保障数据安全的方式。
此外，在数据网络传输存储之前一定要确认接受信息一方的真实性，核实双方信息是否匹配，一定要在双方身份确认之后才能对网络的数据信息进行发送和接受，这样既避免了欺诈行为又确保了网络中间不可信的因素存在使数据信息遭到破坏。
其次。确保备份数据的完整性。数据备份存储不是一个简单的过程，数据信息是通过设备和网络之间传输来完成备份数据存储的。这一个成必须要保障所传输的信息完整地被上传而且这些数据信息不能被其他方拦截和篡改，以破坏备份数据信息的内容和属性等。此外在存储时也要保障数据信息的正确无误完整保存。
再次，备份存储的数据可用性。数据存储必须是可用的，而且是计算机资源用户合理合法的使用。对于网络备份系统的信息和信息用户系统的信息是完全一致的，是可用的。备份数据资料必须在合法用户需要时可以随时安全使用。这是网络数据备份存储必须保证的。
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关键词：大数据；学校学生成绩管理；成绩数据分析
中图分类号：G632 文献标识码：B 文章编号：1002-7661（2015）09-224-03
有人在葡萄酒酿造出之前就能知道其品质的好坏；
有人在购买机票之前就能知道机票价格的涨跌范围……
他们是怎么知道的？
相亲网站知道什么样的人适合做你的人生伴侣；
谷歌、百度可以根据你的搜索把你最想看到的东西排在最前面……
他们是怎么做到的？
这就是“大数据”给我们展示的神奇时代。就连奥巴马大选成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模深入的数据挖掘，通过分析选民的意向，知道哪些是铁杆粉丝，哪些能成为铁杆粉丝，哪些即使花了时间和精力也不能转换阵营的。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，在各项领域，大数据的时代已经到来。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。首先，大数据改变了我们的思维方式，让我们从因果关系的串联思维变成了相关关系的并联思维。第二，大数据改变了我们的生产方式，物质产品的生产退居次位，信息产品的加工将成为主要的生产活动。第三，大数据改变了我们的生活方式，我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上。大数据不仅仅是一门技术，更是一种全新的商业模式，它与云计算共同构成了下一代经济的生态系统――一切皆信息。
作为数学专业出身的我校校长徐小祥，天生对数据有强烈的敏感性。在他的学校管理中，对学生成绩充分利用了数据的处理分析功能，并以此数据作为学生趋势发展的指挥棒和教师考核的依据。对于学生成绩数据我校主要进行了以下分析应用：
一、本校基本成绩分析应用
每次检测后，各班各学科任课教师将学生成绩输入进校园网成绩管理系统。系统自动完成以下功能。
1、班级各学科平均分。
2、学科班级优秀率（单科全校前160名且总分全校前240）。例如：
3、学校班级总分段：每个班总分各分数段人数统计
4、班级单科分数段。例如：
5、历次考试全校各班前160、180、200名人数对比。例如：
6、全校前160名成绩册
7、全校各班成绩册
通过以上分析了解本校各班各科的教学情况，通过人数的对比了解整个初中阶段的变化。横向纵向的分析使全校师生都有一个清晰的认识。
二、校间对比成绩分析应用
1、总分分数段对比
2、各科分数段、平均分对比
3、校合并总分前20名学生名单
4、“全校有效分人数”和“入围有效分人数”的计算
（1）合并后前360名各科有效分
大体上看，共有六步骤：
第一步：确定“总分有效分”（录取分）。就是根据市高中上年的录取人数，确定本次考试的达线分，此分即为总分有效分。比如上一年市高中统招录取为360人，就以第360名学生的总分为分数线，假设第360名学生总分为504分，504分即为本次考试的总分有效分。
第二步：计算“总分平均分”和各科平均分。将前360名学生的总分平均分计算出来，数值为536.4分；前360名学生各科平均分语文为91.2，数学为103.4，英语为110.5，物理为80.9，化学为82.2，政治为16.0，历史为52.2。
第三步：计算“差距值”。 差距值就是第一步和第二步的差，将536.4减去504，差距值为32.4。
第四步：计算“权重”。 权重和是各门学科在考试中所占的分值百分点之和。如物化是100分的话，学科权重都为1；语数外是120分的话，权重都为1.2；其它学科类推。以九年级为例，语数外各120分，物化各100分，政治20分，历史60分，按次序权重计算公式为权重和=1.2+1.2+1.2+1+1+0.2+0.6，九年级考试的权重和为6.4。
第五步：计算各科“权重比”。利用各科所占权重比例，比如语文学科
权重比例=1.2/6.4，以下简称比例，利用第三步的计算结果，计算出权重比=差距*比例 ，按照上面的计算结果，语文权重比为32.4*1.2/6.4=6.1。
第六步：计算“各科有效分”。各科有效分=各科平均分-权重比，假设语文平均分为91.2分，那么语文学科本次考试的有效分为91.2分减去6.1，结果为85.1分。
综合以上，前面的两步是针对总分来计算的，为后面的分科计算，综合权重比后折射到各学科打下基础，第四第五步是考虑各科权重，然后结合第三步的差距，得到学科权重比，各科平均分与它相减就是“各科有效分”。它是本主题最重要的数据。
有了各学科有效分，考核表中的“全校有效分人数”和“入围有效分人数”的得出就水到渠成了――以上面语文学科结果85.1分为例，“全校有效分人数”是指全校各班语文在85.1分以上人数，“入围有效分人数”是指全市录取的360名学生中本校各班语文在85.1分以上的人数。
比率1=校内有效人/考试人数
比率2=360有效人/入围人数
（2）两校合并后各班在有效分以上的人数
（3）两校合并后前360名各科在有效分总人数与他校对比
（4）现九年级历次考试前160、180、200、220名人数变化表
通过以上分析，了解本校与兄弟学校的差距，有重点有计划地对薄弱环节进行强化训练。
三、进一步分析平均分和优秀人数，对教师进行考核
1、平均分模拟考核：对各学科各班的平均分考核。例如：
说明：
（1）入学平均分或接班平均分：初一进校时候的平均分。若是中途接班，则按照上次考试的平均分计算。例如有的老师是从八年级开始接班的，那么就按照七年级期末考试的平均分计算。
（2）起点差距：考核差距=班级均分-年级均分-起点差距；成绩平均分的考核：如果低于或高于校平均分3分内（含3分）不加也不减，如果高于3分以上或低于3分以下则分别有1分加考绩分4分或扣考绩分4分（如接班时平均分与校平均分悬殊4分以上加上接班时的悬殊分考核）；教两个平行班如果悬殊1-3分（含3分）不扣分，如果悬殊分4分以上则有1分扣2分（如接班时两个班悬殊4分以上减去接班时的悬殊分考核，两班均高于平均分则不扣分）；如跨头教两个班则各折1/2计算.常识科目原始考核入学平均分按照八年级期末考试语数外物各班的平均值计入。
例如：对三班四班的平均分考核。
第一步：算出考核分差距。三班本次考试平均分为84.76，和年级均分的差距84.79减去79.994约等于4.8。考虑到起点差距，将4.8减去1.1得到3.7，四舍五入最终得到考核差距为4分，高于3分以上，同理得到四班的考核差距为5分。
第二步：算出平行班差距。若只教一个班则不需要计算。三班四班为同一个老师所教，所以要考虑平行班差距为84.76减去83.15得到2，悬殊没有到达4分，不加也不减。
第三步：算出跨班考核分。由第一步和第二步得出的数据，计算（4（三班考核分差距）-3）*4+（5（四班考核分差距）-3）*4=12，12除以2（教两个平行班除以2，三个平行班除以3，以此类推）得6，因平行班平均分差距为2，无加减，所以，最终平均分模拟考核分为50（基础分）加6得到56分。
2、优秀率模拟考核：由前面所算出的各班优秀入围人数，对各学科各班优秀率考核。例如：
仍旧以三班、四班为例：
第一步：算出三班的考核分数。三班单科前160名总分在全校前240名的语文人数为9个，本次考试实际入围人数为17，17减去9得到8，每多一人加4分，8乘以4得到32分。有时候老师中途接班就得按照当时接班的时候基数计算。例如五班的老师是初三刚接的班，那么他的基数就是此班在八年级期末考试时单科前160名总分在全校前240名的语文人数，即为5人，所以五班的变化人数是9（实际入围人数）减去5（接班基础）得到4人。
第二步：同理算出四班的考核分数为44.
第三步：跨班考核。32加上44除以2得到38分，38加上基础分50得到88分。即老师的最终优秀率模拟考核分。
通过以上的数据，平均分模拟考核对老师的整体教学效果达到一定的评价，对各门功课的任课教师都有一定的促进作用；优秀率模拟考核充分了解班级有效学生，有的学生偏科很重的，通过此数据就知道哪些学生需要强化哪门功课。使各科任教师的教学有针对性，不放弃任何一个有潜力的学生。此两项数据也是教师最终年终考核参考的重要依据，无形中让老师认识到工作重点。
四、学生的追踪分析应用
例如：前360名学生在各次检测中的情况，对其分析；或某次考试进入全校前240名的学生，在以前各次检测中的表现，关注其以后的表现，发现其潜力等等。
通过以上等等一系列的对成绩数据分析，针对每项数据的结果，我校都有下一步举措与方针。虽然实行了招生划片的政策，在同等生源的情况下，我校的教学实绩成绩斐然。在中考之前，徐校长会根据数据分析的结果制定每个班级的进入重点高级中学的人数，这样的预测相当准确。当然在数据处理过程中我们遵循数据运用的道德：1、保护个人隐私；2、教师若出现所知数据的泄漏将追究其责任。
数据存在不能为我们所用，那我们将会沦为数据的奴隶；运用得当我们将处于各行各业的巅峰。数据在各行各业所表现出来的价值和意义正被大众所认识和运用，作为一个大数据时代下的教师，希望通过本文对我们的教育事业尽一些绵薄之力。
参考文献：
大数据时代分析范文4
关键词：大数据时代；宏观经济；机遇；挑战；对策
一、前言
基于互联网经济时代背景下，计算机技术的广泛运用促使数据信息能够得到有效的收集与处理，但随着计算机网络体系的逐步完善，面对海量信息数据，如何实现对数据的高效快捷处理，以实现对信息资源的充分利用，成为各行业领域所面临的一大挑战。在此背景下，大数据技术的应运而生，为实现对这一问题的有效解决提供了出路，对于宏观经济分析而言，同样离不开大数据的支撑，因此，这就需要针对宏观经济分析之需，实现对大数据的完善运用。
二、在宏观经济分析中大数据所呈现出的价值
主要表现在如下两方面：第一，提供更加全面的数据信息。对于宏观经济分析而言，因所分析的内容多且广，加上会受到诸多因素的影响，进而使得在实际开展这一工作的过程中，因数据信息的不全面、获取信息的时效性低等，使得宏观经济分析的结果缺乏科学性。而将大数据进行运用，则能够借助计算机网络技术的支撑，实现对数据实时动态获取，并以丰富数据的获取来支撑该项分析工作得以实现高质高效落实。第二，丰富了分析方法。在传统宏观经济分析中，主要财通的方法为统计分析模型，借助抽样分析法来获得样本数据，并以此来作为整体，进而使分析结果难以与事实相符；而借助大数据技术的运用，则能够借助海量数据信息的获取，以计算机为支撑来实现对数据信息的自动分析，进而以总体分析法来提升分析结果的可靠性。第三，分析技术水平得以提高。在实施大数据分析的过程中，离不开计算机技术的支撑，借助结算及技术的运用则能够以多种分析模型的搭建与多种识别技术的融入，来取代大部分人工分析工作，以技术的全面支撑来提高分析的准确性与效率性。
三、基于大数据时代下宏观经济分析所迎来的机遇与面临的挑战
1.机遇
在大数据时代下，大数据技术的融入使得该项分析工作的开展能够获得丰富数据支撑，并以相应分析方法与分析技术的创新，为提升宏观经济分析的效率与质量奠定了基础。从所迎来的机遇角度看，对于宏观经济分析而言，借助大数据的融入，能够实现对海量信息的实施动态化获取，进而提升了信息获取能力，同时，借助智能化获取与分析的实现，能够为实现准确的预测分析奠定基础，同时，也在降低分析人员工作压力与难度的基础上，提升了分析的效率，为充分实现宏观经济分析的作用与价值提供了保障。
2.所面临的挑战
机遇与挑战并存，对于宏观经济分析工作的实际开展而言，同样面临着巨大的挑战，具体而言：第一，在互联网时代下，信息的传播打破了时间与空间的束缚，面对海量信息数据，对于该项分析工作的实际开展而言，要想能够从中选取中有价值的信息，且能够充分服务于该项工作的实际开展之需，难度极大；第二，在运用计算机网络技术的过程中，需要确保数据信息的安全，但是，从数据安全保障工作开展的实际状况看，相应能力还有待进一步提升；第三，在运用大数据来开展宏观经济分析工作，需要确保具备完善的专业人才队伍，进而才能够为充分发挥出大数据的作用与价值提供保障，但目前现有行业专业人才匮乏，难以满足该项工作的实际开展之需，进而使得大数据的价值与作用无法得到充分实现。
四、充分发挥大数据在宏观经济分析中价值与作用的对策
大数据技术为当前宏观经济分析工作得以实现顺利且高效开展提供了技术支撑，但是，从目前运用大数据的实际状况看，一系列挑战的存在，使得大数据难以实现作用的充分发挥，因此，这就需要结合实际所存在的问题，落实针对性的解决措施：
1.营造良好的发展环境
要想促使大数据能够在该项工作中得到充分且完善运用，首先就需要从大数据运用的宏观环境着手，因此，这就需要充分发挥出政府的作用。在实际践行的过程中，政府要充分发挥出自身的主导作用，以大数据收集体系的完善打造为基础，并针对经济发展的重点领域，实现相应数据收集工作的有计划落实，进而才能够为宏观经济分析工作实现顺利开展提供基础性前提。具体而言：一方面，政府相关部门要进一步提升对大数据的重视程度，针对大数据给该项工作的开展所带来的优势作用进行全面分析，在此基础上，从政策、资金等多方面加大对实施大数据的支撑力度，进而为实现大数据网络环境的打造奠定基础。另一方面，要加大对相关科研领域的重视程度，加大投入力度，确保相应研究机构能够为实现大数据的进一步发展提供支撑。此外，对于政府而言，为了能够促使大数据在宏观经济分析领域中实现充分运用，可鼓励企业积极践行信息化该该，进而以企业全面信息化管理的实现，为大数据的应用与发展创造良好发展空间与环境。
2.加大对数据采集与管理的力度
对于宏观经济分析工作的实际开展而言，需要以大数据的完善采集为支撑，并加强对数据信息的管理力度，进而才能够为实现大数据价值的充分发挥奠定基础，因此，在实际践行的过程中，需要以完大数据采集与管理体系的搭建为支撑。从实际该项工作工作开展的现状看，由于人员能力素质不足、技术水平偏低以及管理漏洞的存在等，使得难以充分发挥出大数据的优势作用，而要想实现对这些问题的解决，则就需要针对大数据采集流程，以完善采集体系的制定为支撑，促使在开展宏观经济分析工作的过程中，能够具备全面数据信息；同时，要加大对相应企业与个人，加大管理力度，制定完善的监管体系，针对不配合行为加大惩处力度，进而为实现数据信息采集工作的顺利开展奠定基础，此外，加大对相关人员的培训力度，促使其能够具备与之相适应的技能水平，以实现对大数据技术的规范且合理运用。
3.加大专业人才的培养力度
在借助大数据来开展宏观经济分析工作的过程中，由于行业专业人才匮乏，进而给该项工作的开展带来了极大的阻力，因此，这就需要加大对行业人才的培养力度。在实际践行的过程中，对于政府相关部门而言，需要以专项人才培养政策的制定与实施为基础，促使全社会能够提高对该领域人才培养工作的重视程度。同时，高校作为培养专业人才的主要阵地，应结合当前该行业领域对人才所提出的实际要求与需求，以相关专业的开设为基础，实现专业课程体系的完善打造，进而来满足社会对人才的实际需求。此外，对于企业而言，要针对大数据管理人员，加大培训教育力度，以提升其专业能力与信息化技能素养，为该项工作得以顺利开展提供有效支撑。
五、总结
综上，基于大数据时代背景下，对于宏观经济分析工作的实际开展而言，需要在明确大数据在该项工作中所呈现出的价值与作用的基础上，明确大数据所带来的优势，并针对在运用大数据于该项工作中所存在的问题，实现有针对性解决对策的落实。具体而言，要针对大数据的运用营造良好的环境，并在加大对大数据采集与管理力度的基础上，加强对专业人才的培养力度，进而为充分实现大数据运用于宏观经济分析中的价值并提升该项工作的效率与质量提供保障。
参考文献：
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大数据时代分析范文5
关键词：大数据；电网；营销管理
0引言
社会经济的整体发展，现代化的科技手段已经运用到方方面面，尤其是互联网的兴起，使得原来很多耗时耗力的工作都变得更加简单便利，通过应用到各行各业中进而影响到人民的生活水平。具体到电力行业中，在电网运营不断满足客户的需求过程中，产生了大量的客户使用数据，通过运用现代科技手段分析庞大的数据体量，可以为不同的客户提供更为精准的服务，满足不同客户的需求，并且通过了解客户的消费习惯进而对客户属性进行分析，为后期的其他营销活动进行铺垫和数据支撑。因此，基于大数据的电网营销管理分析是具有重要研究意义的课题。
1什么是“大数据分析”
“大数据分析”是基于现代科技发展而产生的一种分析技术，其主要是依靠于现代的科技手段，尤其是一些网络技术，通过对基础数据的整理分类，通过不同的计算机算法，可以将不同有类似特征的数据分列开来，最终在海量的数据中得到想要的数据分析。大数据分析技术被广泛应用于各种互联网行业，包括一些app、团购网站、搜索引擎等，通过对客户的日常网络浏览情况进行统计分析，掌握客户的偏好和实时的需求，进而能够更有针对性的为客户提供服务。大数据分析在互联网行业的广泛运用也引起其他行业的注意，纷纷引进其技术以期望可以在本行业中得到应用，最终为更好的掌握客户资源特性而努力，毕竟客户需求才能形成市场，才是供给企业存在的必要。
2“大数据分析”的算法
2.1神经网络
神经网络是可以针对电网营销数据进行加工训练，且是一个自我组织、自我适应的学习过程，可以学习到最具特征性的样本和数据区别能力，也正因为如此，神经网络的分析算法可以更好地获取有参考价值的海量的基本信息。神经网络是基于其自身的分布式的存储路径，并发的处理信息原理，其具有强大的计算能力和容错能力，能够通过练习掌握科学地调整不一样的神经网络参数的权值，进而更好的优化网络，并且适应外界的变化，抵抗不相干因素的干扰，最终适应使用者的需求来调节神经网络的分析能力，为使用者提供更好的服务。
2.2K近邻算法
此种算法是通过采用统计分析的方法，适用于各种分类问题中。具体是指：根据一个已经限定好的训练集，针对准备被分类的数据样本，通过在训练集中寻找与相关样本最为邻近的K个样本数据，准备被分类的样本的类别可以将之判断为K个样本多数所属于的类别之中。通过此种统计分析的方法可以有效地将各种大数据中的分类问题解决，通过计算将具有一定共同特征的数据摘列出来形成使用者寻找的目标客群。
3大数据分析在电网营销管理中的应用
3.1合理用电的数据分析
随着工业文明时代给世界带来的翻天覆地的变化，各种工厂、生产企业、居民生活中的耗电量都是巨大的。而考虑到未来的可持续发展道路，节能减排是人们必须时刻警惕的问题，尤其是在电力方面。因此，可以通过大数据分析技术，通过按照行业、机械设备、时间、区域等因素对海量的用电数据进行分析，找出电力的浪费现象以及可以改进的地方，精确地挖掘各种设备的反映情况，最终为电力的优化使用提供数据支撑，为未来可持续发展道路的推进奠定基础。
3.2未来行情预测
从目前社会发展情况来看，各家庭中都有很多跟电有关的电器，用电量巨大，并且会跟随不同的季节、不同区域的客户需求不同而产生明显的不同，电力企业可以运用大数据分析技术积极探索不同时间点不同区域的用电情况，并且可以通过增长情况来预测未来的变化趋势，进而为自己的电力供应方面提供数据支撑，在事情发生之前提供服务，保障居民生活的正常运行。
3.3运行保障，服务营销
由于电力企业在日常的运行之中要提供一个区域的电力供应，并且在长年累月的使用中常常会发生一些事故。电力企业可以通过历史上各区域用电情况以及运行故障发生情况来进行数据分析，进而在各区域出现类似情况的时期下，加强对该区域的电网排查工作，保障该区域的电力供应情况，并且总结出不同区域电网的承载能力，为后期持久性的服务营销打下基础。
3.4企业营销决策的分析
目前很多电力企业都已经做了自己的门户网站，便利客户的缴费等需求。电力需求客户可以通过便捷的互联网操作来进行电费的查询、缴费等工作，而电力企业可以基于门户网站，运用自己的大数据分析技术，定向地进行电力方面的营销活动，倡导自己企业的理念。并且可以成立一个专家分析系统，对于客户的各种行为进行系统化地分析，最终帮助企业在营销方面的决策更加准确，为企业的长久高效运行提供支撑，最终促进其可以健康的发展。
4结论
总而言之，经济地迅速增长给社会带来翻天覆地的变化，客户需求成为了各行各业都开始重视的问题，大数据分析技术的诞生，可以通过诸多历史行为对客户的需求产生系统化、多维度的分析，真正地用数据说话，为企业的营销决策带来数据支撑，尤其是在电力行业，客户的需求结构是现代电网运营企业不断追求的目标。因此，对于大数据在电网营销管理中的应用，对于企业来说具有重大的发展价值，值得持续地研究和探讨。
参考文献：
[1]李文靖.大数据之下的电网营销管理分析[J].信息技术,2016(01):13-14.
[2]刘凯.论信息技术在电网运用中的应用[J].技术管理,2015(20):29-30.
大数据时代分析范文6
关键词：大数据；电网；营销管理
0引言
社会经济的整体发展，现代化的科技手段已经运用到方方面面，尤其是互联网的兴起，使得原来很多耗时耗力的工作都变得更加简单便利，通过应用到各行各业中进而影响到人民的生活水平。具体到电力行业中，在电网运营不断满足客户的需求过程中，产生了大量的客户使用数据，通过运用现代科技手段分析庞大的数据体量，可以为不同的客户提供更为精准的服务，满足不同客户的需求，并且通过了解客户的消费习惯进而对客户属性进行分析，为后期的其他营销活动进行铺垫和数据支撑。因此，基于大数据的电网营销管理分析是具有重要研究意义的课题。
1什么是“大数据分析”
“大数据分析”是基于现代科技发展而产生的一种分析技术，其主要是依靠于现代的科技手段，尤其是一些网络技术，通过对基础数据的整理分类，通过不同的计算机算法，可以将不同有类似特征的数据分列开来，最终在海量的数据中得到想要的数据分析。大数据分析技术被广泛应用于各种互联网行业，包括一些app、团购网站、搜索引擎等，通过对客户的日常网络浏览情况进行统计分析，掌握客户的偏好和实时的需求，进而能够更有针对性的为客户提供服务。大数据分析在互联网行业的广泛运用也引起其他行业的注意，纷纷引进其技术以期望可以在本行业中得到应用，最终为更好的掌握客户资源特性而努力，毕竟客户需求才能形成市场，才是供给企业存在的必要。
2“大数据分析”的算法
2.1神经网络
神经网络是可以针对电网营销数据进行加工训练，且是一个自我组织、自我适应的学习过程，可以学习到最具特征性的样本和数据区别能力，也正因为如此，神经网络的分析算法可以更好地获取有参考价值的海量的基本信息。神经网络是基于其自身的分布式的存储路径，并发的处理信息原理，其具有强大的计算能力和容错能力，能够通过练习掌握科学地调整不一样的神经网络参数的权值，进而更好的优化网络，并且适应外界的变化，抵抗不相干因素的干扰，最终适应使用者的需求来调节神经网络的分析能力，为使用者提供更好的服务。
2.2K近邻算法
此种算法是通过采用统计分析的方法，适用于各种分类问题中。具体是指：根据一个已经限定好的训练集，针对准备被分类的数据样本，通过在训练集中寻找与相关样本最为邻近的K个样本数据，准备被分类的样本的类别可以将之判断为K个样本多数所属于的类别之中。通过此种统计分析的方法可以有效地将各种大数据中的分类问题解决，通过计算将具有一定共同特征的数据摘列出来形成使用者寻找的目标客群。
3大数据分析在电网营销管理中的应用
3.1合理用电的数据分析
随着工业文明时代给世界带来的翻天覆地的变化，各种工厂、生产企业、居民生活中的耗电量都是巨大的。而考虑到未来的可持续发展道路，节能减排是人们必须时刻警惕的问题，尤其是在电力方面。因此，可以通过大数据分析技术，通过按照行业、机械设备、时间、区域等因素对海量的用电数据进行分析，找出电力的浪费现象以及可以改进的地方，精确地挖掘各种设备的反映情况，最终为电力的优化使用提供数据支撑，为未来可持续发展道路的推进奠定基础。
3.2未来行情预测
从目前社会发展情况来看，各家庭中都有很多跟电有关的电器，用电量巨大，并且会跟随不同的季节、不同区域的客户需求不同而产生明显的不同，电力企业可以运用大数据分析技术积极探索不同时间点不同区域的用电情况，并且可以通过增长情况来预测未来的变化趋势，进而为自己的电力供应方面提供数据支撑，在事情发生之前提供服务，保障居民生活的正常运行。
3.3运行保障，服务营销
由于电力企业在日常的运行之中要提供一个区域的电力供应，并且在长年累月的使用中常常会发生一些事故。电力企业可以通过历史上各区域用电情况以及运行故障发生情况来进行数据分析，进而在各区域出现类似情况的时期下，加强对该区域的电网排查工作，保障该区域的电力供应情况，并且总结出不同区域电网的承载能力，为后期持久性的服务营销打下基础。
3.4企业营销决策的分析
目前很多电力企业都已经做了自己的门户网站，便利客户的缴费等需求。电力需求客户可以通过便捷的互联网操作来进行电费的查询、缴费等工作，而电力企业可以基于门户网站，运用自己的大数据分析技术，定向地进行电力方面的营销活动，倡导自己企业的理念。并且可以成立一个专家分析系统，对于客户的各种行为进行系统化地分析，最终帮助企业在营销方面的决策更加准确，为企业的长久高效运行提供支撑，最终促进其可以健康的发展。
