【关键词】继电保护；状态评价；大数据
目前，随着电网安全性逐步被人们所重视，信息数据在保障电网安全性的过程中起到至关重要的作用。科学合理的利用电力系统运行数据，对继电保护系统运行状态进行在线分析，并给出合理的评价结果，这也是降低继电保护装置运行风险的重要手段之一。传统的机电保护状态分析通常是采用历史数据进行分析研究，然后得出不合理的结果，将这一结果投入到运行中的继电保护系统中，很难真正意义上降低运行风险，更别谈找出运行故障隐患和薄弱环节了。
1继电保护系统运行状态评价的大数据
分析法的特点在过去，继电保护装置在进行状态评价工作时，往往将继电保护装置置于一个隐蔽的系统内，其传输命令较为单一，只有输入与输出两项操作。换言之，一旦电力系统发生故障或者故障结束后，对已经发生故障的元件进行事后数据记录分析，从而反映该故障元件是否是真的发生了故障，这一过程并不能真正意义上正确、合理的对故障元件做出正确的判断。因此，借助信息化大数据平台，创建电力系统机电保护状态信息化基站，设置一个主机，若干个子机，主机发出指令，各个子机收到指令后进行数据采集、分析以及总结等工作，最后向主机输送数据包，这一大数据分析法的数据分为两类：（1）周期性数据；（2）事件驱动数据。采用大数据分析法对继电保护运行状态进行评价具有较高的精确性、合理性、科学性以及灵敏性等优势，这是传统评价方法所不能比的。
2用于继电保护运行状态评价的大数据要求
摘要：本文利用索伦国家基准气候站1993年~2017年逐月辐照度资料，使用统计学分析方法对索伦太阳辐照度数据变化规律进行分析，研究辐照度质量控制方法，提高观测系统的精准度，为农业生产、太阳能开发利用和决策服务提供及时、准确的服务。
关键词：辐射数据；质量控制方法；索伦
索伦国家基准气候站太阳辐射观测业务积累了27年观测数据，为了保证历史资料数据的准确性，便于开展应用服务，有必要对索伦太阳辐射数据进行分析及质量控制方法研究。为农业生产、太阳能开发利用和决策服务提供及时、准确的服务。
1研究资料和方法
本文利用索伦国家基准气候站1993年~2017年逐月辐照度资料，使用统计学分析方法对索伦太阳辐照度数据变化规律进行分析，并研究了辐照度质量控制方法。季节划分采用常规的划分标准：春季3~5月，夏季6~8月，秋季9~11月，冬季12月到次年2月。
2索伦太阳辐射数据分析
摘要：本文基于新闻传播人才数据分析能力培养实践，提出面向问题解决的数据分析能力培养路径。在此基础上系统化构建指向培养路径实现的数据分析能力培养体系，该体系包含课程、实训、师资三个子体系。
关键词：大数据时代；新闻传播；数据分析；培养路径；培养体系
大数据时代高校人才培养面临新挑战，受技术发展影响深刻的新闻传播专业更是如此。新闻传播教育融入大数据内容迫在眉睫，然而现实培养效果不尽如人意。分析其原因是当前培养方式主要停留在课程层面，通过直接在传统课程体系中加入一门或几门数据类课程实现，课程设置缺乏理论依据，课程之间缺乏逻辑关联。数据分析能力独立于新闻传播传统核心能力培养之外，需在专业内生需求驱动下，系统化设计培养路径与培养体系，设计过程需充分考虑专业特点。
新闻传播人才数据分析能力培养路径
新闻传播人才数据分析能力培养体系
随着电力体制改革的深入，供电系统的营销管理也逐步从粗放型向集约型转变。而只有通过管理手段的创新，采用多维数据分析的一体化管理，才能实现电力部门真正意义上的集约型管理。目前，诸如自动化调度系统、售电自动化系统、用户自助服务系统等的建立，实现了电力业务的产、输、配、售信息一体化，既促进了供电系统业务的高效化，也积累了大量的业务数据。如何有效地利用这些现有的业务数据，将业务数据转化成管理数据，为供电系统电力营销工作提供服务，提高企业管理水平，是目前供电企业信息化所面临的主要问题之一。基于OLAP的多维数据联机分析处理工具BusinessObjects是一种自适应、基于服务的商务智能应用开发平台，根据实际应用需求，可集成多个BusinessObjects套件产品如：CrystalRe-portsXI、WebIntelligence、PerformanceMan-ager等。该平台在报表归类、数据查询、企业绩效等实际应用中，提供了全方位、便捷化的多维数据分析服务，能满足用户的信息需求。
1多维数据分析技术
（2）可析性：从不同角度对数据进行平均值、差距值、数排序、汇总、记录限定等处理，提供给用户强大的数据汇总、即时查询等数据分析能力。
关键词：数据审计；数据分析；数据挖掘；审计线索
1数据审计的优势
2数据审计的技术准备
摘要：数据分析是学生核心素养之一，是指针对研究对象获取数据信息，运用数学方法进行整理、分析、推断和运用，形成关于研究对象认识的素养。数学经验再生，是学生在直接感性经验基础上，经过体验、反思与加工而形成，具有再抽象、再加工特征，是个体对数学活动过程的重新认识。小学数据分析教学需要在数据收集、整理、分析和应用阶段深化发展学生数据分析观念和能力，在数据分析各个阶段实现数学经验再生，促进数据分析素养发展。
关键词：小学数据分析；数学经验再生
数据分析是学生的核心素养之一。数据分析是指针对研究对象获取数据，运用数学方法对数据进行整理、分析和推断，形成关于研究对象知识的素养。[1]数学活动经验，既包含经历数学活动所获得的策略性、方法性内容，也包括体验性、模式性感受。数学经验都是在直接感性基础之上，经过学习者个体自我反思、加工而形成，带有明显再抽象、再加工痕迹，都是基于个体对数学活动过程的重新认识[2]。数学经验的重新认识过程，就是数学经验再生过程。数据分析中的数学经验再生，就是学习者以数据为操作感知对象，经历动手收集、整理归类、推理趋势、综合应用等数据再加工活动，在思维方式与数据分析之间建立深度联系。纯粹地数据收集，简单地数据计算，不能再生数学经验。只有深化学生数据分析能力发展，促进数据思维的提升，经历数学经验再生过程，升华数学经验再生品质，才能有效发展数据分析核心素养。
一、数据收集中的数学经验再生
二、数据整理中的数学经验再生
关键词：大数据；移动通信网络；优化
我国对于通信网络要求随着技术的发展逐渐提升，这与国家政策存在一定的联系，也是国家政策发展的需要。特别是4G牌照的发放，使移动通信网络得到全面的进步，对于通信行业来讲是巨大的进步。但是在发展中也遇到一定的问题，主要表现是移动网络在运行优化中的技术也需要得到全面提升，才能保持运行的稳定性，这样才能更好地满足群众的使用要求。这就需要通过大数据分析手段，对移动通信的发展方向以及需求进行分析，找出更加妥善的处理方法，制定更加全面的方针，提升移动网络的使用质量，促进技术的发展与进步[1]。
1大数据分析概述
大数据处理技术就是在大数据分析的基础上产生和发展起来的，在掌握大数据的基础上，通过数据存储、数据处理以及数据分析等不同的技术，将数据进行相互之间的协调创新，使得数据在处理中更加的快捷高效，实现数据处理的全面进步。大数据分析以庞大的数据信息作为基础，这些数据信息的取得可以是任何的平台以及网络软件系统中的数据，技术人员对这些数据进行收集分析，进而筛选需要的数据信息，为企业的发展提供依据，帮助企业更加准确地找寻数据源，提升信息处理质量和效率[2]。与传统的数据信息处理方法比较，大数据在数据收集方法上更加快捷，数据的处理质量和效率得到显著的提升，掌握了更加科学的数据处理方法。
2移动通信网络技术
摘要：随着互联网和计算机技术的飞速发展，大数据时代已经给我们的生活和学习带来很多的便利，在大数据的时代背景之下，大数据分析也应运而生，大数据分析在学科教学中发挥了重要的作用，本文就大数据分析助力高中数学知识突破进行了研究，首先阐述了大数据分析的概念，最后阐述了基于大数据分析下的高中数学课堂教学策略。
关键词：大数据分析；高中数学；教学策略
一、引言
在大数据的影响之下，我们的传统的教育教学方式正在发生着剧烈的改变，大数据分析在教学中的应用也越来越明显，特别是在高中数学中的应用，未来的大数据分析必然会对教学产生巨大的作用，因此，研究大数据分析是一件至关重要的事。
二、大数据分析的概念
对于数据的本身来说，是用来记录信息的，但是随着计算机和互联网技术的发展，我们在生产和生活中的各个领域都有了突飞猛进的进步，这相应地带来的是各种数据的处理方式更加的复杂，数据的数量以及涉及的规模也在不断地扩大。大数据的特点可以和经济学的观点一样，从微观和宏观两个方面来理解，但是目前大多数对大数据有研究的专家来说他们都是从宏观的角度来分析大数据的定义的。大数据处理的数据数量很多，即使新数据也能很快地进行处理，这些数据的类型也是多种多样涉及很多的领域，而且处理的数据具有真实性。大数据分析的重点在于分析，就是利用大数据技术对收集到的数据进行全方位的分析，大数据分析的优势明显，哪怕你的数据量非常大，但是分析也能快速地完成，并且还能保证数据的真实性。大数据分析的目的是通过对历史数据的分析和解决，进行科学的总结，发现其规律性和模式，同时结合稳定的动态流数据预测事物发展的未来趋势。
摘要：大数据时代，数据分析各环节的变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了催化作用.数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案.本文对大数据时代数据分析师的职业需求进行了调研，在此基础上提出了基于R语言的项目式数据挖掘实验教学模式.教学实践结果表明，通过项目式学习，可以让学生在掌握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力，进一步适应大数据时代数据分析师的职业要求.
关键词：统计学；数据挖掘；实验教学；数据分析师；项目式学习
1引言
2大数据时代市场对应用型统计人才的新需求
摘要：在企业管理中，财务管理是非常重要的工作。财务管理质量的提高，可以使得企业领导对企业的经营状况全面分析并充分了解，基于此作出经营决策。现代企业财务管理中应用统计数据分析的方法处理数据，从中还可以提取出有价值的数据信息，可以为企业的财务管理提供参考，这也是企业发展的重要保障。本文针对数据分析在企业财务管理中的作用展开研究。
关键词：数据分析;企业;财务管理;作用
当前的市场经济环境中，竞争日益激烈，企业认识到财务管理的重要性，给予了高度重视。企业要提高竞争力，就要将财物数据信息充分利用起来。在企业的财务管理工作中，统计数据是基础性工作，不仅对于数据信息要予以处理，还要从数据中挖掘出有价值的信息。但是，从传统的财务管理模式的角度而言，企业如果没有在财务管理上与时俱进，而是依然采用传统的模式，使得财务数据信息不能够有效利用，必然会对企业的发展产生一定的影响。将统计数据分析作为一种手段，对于财务管理中产生的数据进行处理，发挥统计学原理的作用，对于财务数据信息之间的内在关联性进行研究，所获得的结果可以为企业的决策提供参考，对财务管理工作科学高效地展开也可以起到一定的促进作用。