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5、“.....如果大数据环境质量差,数据挖掘技术的应用会受到严重影响和阻碍。因器仪表,作者简介欧合金,男,本科,工程师,研究方向信息技术摘要本文对大数据时代下数据挖掘技术进行了简单介绍,针对大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用进行了深入研究分析,希望可以对数据挖掘技术在电力企业中的应大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用原稿备运行和电力负荷方面就已经产生有海量信息数。在这种情况下,传统数据处理方法已经无法满足数据处理实际需要,数据挖掘技术的出现能够实现对这问题的有效解决,将其应用在电力系统负荷预测和运行状态等方面将会发挥重要价值和作据质量方面要求越来越严格,只有利用先进数据挖掘技术,才能够更好的支撑大数据价值的发挥。数据挖掘技术的应用只有在高质量数据环境下才能够找到存在的隐含信息,如果大数据环境质量差......”。

6、“.....因据分类后可将其分为结构化数据和非结构化数据等不同类型,在结构化数据方面,需要对数据进行过滤处理,将其中存在的无效数据及时剔除,使数据分析效率得到保证在半结构化数据方面,需要按照定比例将其变为机器语言,比如电力系统运从数据收集数据整理数据管理数据分析以及数据展示多个方面出发,充分挖掘电力企业各类信息数据,为企业的各项决策提供重要支撑,对电力企业的持续稳定发展有重要价值和作用。参考文献闫存松数据挖掘技术在电力设备状态检修中的应用存在有定的交叉等,在进行数据整理时,必须要根据互动性原则做好观测数据的分类,因为原始数据中还存在有冗余数据以及噪声数据等,必须要做好对数据的解析和重构,同时针对缺失的数据进行补充和完善,使挖掘数据质量得到有效保证。数存计算技术等,利用内存运行方式计算,使计算速度有明显提升。数据展示通过数据可视化设计等方式......”。

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8、“.....施尧,杨铮宇面向大数据的电力用户信息挖掘探讨电子测试,童光华,李宁,张银昌,等基于数据挖掘技术下电力计量数据仓库模型研究自动化与仪大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用原稿据质量方面要求越来越严格,只有利用先进数据挖掘技术,才能够更好的支撑大数据价值的发挥。数据挖掘技术的应用只有在高质量数据环境下才能够找到存在的隐含信息,如果大数据环境质量差,数据挖掘技术的应用会受到严重影响和阻碍。因视化处理,能够帮助企业员工对企业未来发展方向有清楚认识,明确整个决策制定的科学性和有效性。结束语电力企业发展过程中,传统数据处理技术已经无法满足电力企业发展需要,很难将数据的价值和作用充分发掘出来。数据挖掘技术的应用起到定的参考和帮助,提高数据挖掘技术应用有效性,使数据挖掘技术的价值和作用得到充分全面发挥,为电力企业的持续稳定发展打下良好基础......”。

9、“.....在这阶段,对数电力企业在数据实时性方面有着非常严格要求,在具体的数据分析过程中,可以将数据分为实时性数据和非实时性数据两大类别,给予相应处理措施。在非实时性数据处理方面,利用分布式文件系统等方式处理,也可以利用云计算平台进行数据的工程师,研究方向信息技术大数据时代下,大数据对电力企业的决策有重要影响,仅通过数据积累方式很难促进电力企业的持续稳定发展,必须要重视相关技术的应用,从深层次角度进行数据的加工和挖掘,找到其中存在的隐含信息,为电力析以及数据展示多个方面出发,充分挖掘电力企业各类信息数据,为企业的各项决策提供重要支撑,对电力企业的持续稳定发展有重要价值和作用。参考文献闫存松数据挖掘技术在电力设备状态检修中的应用百科论坛电子杂志,夏依军数据挖掘存计算技术等,利用内存运行方式计算,使计算速度有明显提升......”。