能源数据分析报告(精选5篇)

第一阶段检查阶段(20*年11月3日至20*年1月3日)

2、土地利用现状变更调查图件、外业记录手簿、变更统计台帐、土地利用总体规划图件、土地利用年度计划文件、近两年的用地审批文件、耕地占补平衡资料、近两年群众举报违法用地的登记材料和立案查处案卷以及其它有关文件资料。

3、各种内外业调查统计表格和外业测量工具。

(二)内业

1、核实遥感监测图上的行政界线,对误差部分进行修正。

2、将遥感监测结果与土地利用现状变更调查图及土地变更调查记录手簿逐图斑进行比较,测绘、地籍管理部门负责填写变化图斑核查记录表,并将两者变化不一致的图斑标注在监测图上,同时在变化图斑核查记录表中图斑号前注明。

3、对地块小,在监测图上地形、地物不明显的地区,可依据变化图斑的中心点坐标,将变化不一致的图斑转绘到1:1万土地利用现状图上,以便外业调查人员读图。

(三)外业核查测量

1、按照内业确定的调查路线,对遥感监测与变更调查不一致的图斑逐一进行调查,填写变化图斑核查记录表。

2、实地测量。对违法用地严格按《城镇地籍调查规程》规定的测量方法及精度要求进行测量。对其他用地,实地与图斑一致的,以图斑面积为准;实地与图斑面积不一致的,可采用土地利用现状变更调查的方法及精度要求,将建设用地补测到土地利用现状图上,在详查图上量算面积。地籍管理部门和执法监察部门将测量结果填写到《变化图斑情况统计表》。

(四)整理核查结果

(五)确定变化图斑的合法性

用地管理、规划管理部门对实地发生变化的图斑涉及的地块,逐个审核是否经过批准以及是否符合规划,将审核结果填写到《变化图斑情况统计表》和《违法用地图斑宗地明细表》。

(六)统计、汇总、分析

1、整理《变化图斑情况统计表》。对经实地调查、测量填写的《变化图斑情况统计表》中有关数据进行汇总,填写《卫星遥感监测执法检查数据汇总表》。

3、县国土资源局将确定专人负责表格填写和数据汇总工作,确保填写的内容规范、准确。

第二阶段查处阶段(20*年1月3日至20*年3月3日)

县局对卫片执法检查中发现的土地违法案件,将严格依法查处,对违法事实清楚、性质严重、案情复杂、处理难度大的土地违法案件,县国土资源局将及时向本级人民政府及上级国土资源管理部门报告。对检查中发现的土地违法行为,依据《查处土地违法行为立案标准》及时立案,依法处理。

第三阶段检查验收阶段(20*年3月)

第一、二阶段工作完成后,做好迎接对卫片执法检查工作的检查验收准备。

二、执法检查成果上报

第一阶段工作完成后,县局将检查情况汇总分析报告及《变化图斑情况统计表》、《违法用地图斑宗地明细表》、《卫星遥感监测执法检查数据汇总表》、《违法用地数据汇总表》报市局执法监察大队。

第一阶段工作主要由地籍、利用、规保、测绘部门完成。

检查汇总分析报告应包括如下内容:1、执法检查工作的整体介绍、包括组织领导、工作部署和开展情况。2、卫片图斑所反映的新增建设用地的整体情况,包括分类数据统计及数据分析。3、新增建设用地审批、使用中存在的问题、发生问题的原因及解决措施等。对存在的问题和发生的原因要进行深入分析和研究,并提出建设性意见和建议。

第二阶段工作完成后,县局将土地违法行为调查处理情况报告及《违法用地调查处理情况汇总表》上报市局。

【关键词】光伏电站;数据采集系统;集成检测系统

一、集成检测系统的特点和功能

图1光伏电站现场检测系统结构图

此系统主要体现如下特点:1、集成系统对检测过程中检测设备的控制,收集检测到的数据进行存储和分析。2、光伏发电信息实时性较强。因为光伏发电受到自然环境因素的影响较大,且电力系统运行时的参数变化迅速且频繁,所以对于光伏发电实施信息的检查至关重要。3、集成检测系统检测信息的可靠性。检测过程中的信息采集和数据分析以及相应的控制命令的准确可靠直接影响着系统的正常运作。3、整体化设计,此系统在检测的过程中检测和数据分析同时进行,还能够自动生成分析报告。4、整体中又分由选择性的模块化设计,提高整个检测系统的兼容性。

(二)光伏电站集成检测系统的功能。集成检测系统能够对现场设备和环境进行监控,之后把采集的数据分析传输至总网的功能。此外,由于此系统具有模块化设计的特点还能够进行选择性项目测试,例如对于电能质量,功率特性,低电压穿越和孤岛测试正色几个项目根据实际情况由选择的进行测控。同时还具备对检测装置进行调节控制的功能。其系统功能图如下:

图2集成检测系统功能结构图

二、集成检测系统的设计

系统的整体化结构便于统一管理,节约资源,提升系统的整体性能,下图为基础检测系统设计的整体结构图:

图3检测系统整体结构图

主工作台主要是接收各个装置检测的数据,再根据这些仪器检测到的的数据进行调整控制并发送控制指令。

(一)主工作台的统一管理。把集成检测系统的整个检测过程中的各个监控装置的融汇到一个统一直观的主界面,建立包含有各项检测数据的各项检测数据的统一平台。其中数据采集系统对整个系统的数据进行统一采集,避免多出数据采集造成资源浪费。项目测试系统的模块化,可根据不同测试项目的要求进行选择性测试。

(二)集成检测系统的数据平台。数据平台的设计要具有对各测试装置的数据的采集,同时还要对收集的数据进行分析和处理。数据平台中的数据库为集成检测系统中的监控功能提供数据,它对各检测装置的数据和参数进行管理和控制,实现各个系统之间数据的传递、交换和整体的数据共享。

(三)系统设计中的增设功能。1、在集成检测系统中加入模拟调度系统,此系统是为了模拟调度中心对电站的输出功率要求,利用此系统能够做到和调度系统同样发送指令的功能。2、孤岛测试自动调节功能。改变之前的手动调节负载的方式,在此系统中事先输入指令,根据指令要其自行完成负载和输送功率的匹配。

三、结束语

参考文献:

[1]李丹萍,葛强,谈磊.基于DSP光伏发电系统的最大功率跟踪试验[J].扬州大学学报(自然科学版).2010(03).

[关键词]文本挖掘可视化工具专利分析竞争情报

[分类号]G353.1G306

随着知识经济全球化进程的加快,专利文献作为反映科技发展,特别是技术发展态势的重要情报源,在科技战略制定中发挥着日益重要的作用,如何对其开展有效分析,辅助政府部门、科研机构、高新企业进行专利战略布局和专利技术研发,成为情报机构开展情报分析、战略决策的重要方向。专利分析离不开高效分析工具的支持,专利分析方法、分析工具的合理使用是决定信息分析水平、效率以及质量的重要因素。本文首先对专利信息分析进行简要概述,并对国外常用专利分析工具进行系统调研,以期为国内人员开展专利信息分析工作提供借鉴。

1专利信息分析概述

专利信息分析是竞争情报分析的重要形式,是在对专利文献进行筛选、鉴定、整理基础上,利用文献计量学方法,对其所含的各种信息要素进行统计、排序、对比、分析和研究,从而揭示专利文献的深层动态特征,了解技术、经济发展的历史及现状,进行技术评价和技术预测。

专利信息分析流程分为准备期、分析期和应用期三个阶段。准备期是保证专利信息分析达到目标的基础;分析期是专利信息分析工作的主体,主要包括数据采集和数据分析两个阶段;应用期是分析工作的延伸,是专利信息分析的价值体现,各阶段具体包括的内容见图。

2专利分析工具的主要功能

随着信息技术飞速发展,文本挖掘、信息可视化技术已被应用到专利分析领域,众多专利分析工具应运而生,尽管不同分析工具各有专长,但总的来说专利分析工具功能主要有以下两点:

2.1数据清洗

2.2分析方法实现及其结果可视化显示

专利分析方法通常分为定性分析、定量分析和拟定量分析,分析工具可实现的方法主要包括基本统计分析、共现分析、聚类分析和引证分析4类:

引证分析:是指对专利的引用和被引用情况进行分析。通过研究专利间的引用关系及其规律,探求技术间的联系和发展规律,跟踪不同技术专利网络,反映特定技术领域的生命周期以及竞争对手间的技术依赖关系。分析结果呈现主要有引证表、引证树和引证地图。

3国外常用专利分析工具

本部分重点列举国外常用专利分析工具,并依据分析工具可分析的数据源,将其分为非结构化数据分析工具、结构化数据分析工具和混合型数据分析工具三大类。

3.1非结构化数据分析工具

非结构化数据分析工具是指用于分析专利全文、期刊论文、网页内容等非结构化数据的软件,主要包括ClearForest、OminiViz和TEMIS。

3.1.2OminiVizOminiViz是英国BioWisdom公司开发的一款单机版可视化数据分析软件。该软件有两大特色:①分析数据类型广泛,可对数值数据、分类数据、基因序列、化学结构以及专利、论文等多种数据类型进行分析;②整合复杂的统计算法、文本算法对大规模数据进行分析生成可视化图谱辅助用户对数据的理解,可视化图谱主要有Galaxy图、CoMet图、ThemeMap和聚类图等。

3.1.3TEMISTEMIS是美国TEMIS公司开发的一款用于商业智能的文本挖掘工具。其特色功能是支持概念化检索,依靠强大的数据算法、语言学算法将多语种、多种文本类型的非结构化数据转化为结构化数据,对其进行数据提取、分类、聚类等。TEMIS价格昂贵限制了在国内的应用。

3.2结构化数据分析工具

结构化数据分析软件主要用于对数据库中的专利信息、文献题录信息进行分析,主要包括ThomsonDataAnalyzer(简称TDA)、VantagePoint、Quosa、RefViz、STNAnaVist和Vxinsight。

3.2.1ThomsonDataAnalyzerTDA是美国ThomsonReuters与SearchTechnology公司联合推出的数据挖掘和可视化分析工具,由SearchTechnology公司的Van―tagePoint引擎提供技术支持。TDA除支持德温特世界专利索引(DII)、WebofScience和Pubmed等常用数据库外,还支持Excel数据的导入。TDA软件提供强大的数据清洗功能保证了数据分析的准确性,支持基本统计、共现分析、聚类分析,并可自动生成列表、矩阵、聚类图、报告等。

VantagePoint软件与TDA软件功能基本类似,在此不再赘述。

3.2.2QaosaQuosa是美国Quosa公司开发的一款集文献检索、全文下载、文献管理分析于一体的单机版

文本挖掘工具。该软件支持Ovid、PubMed、美国专利数据库等的直接搜索,可将PDF全文下载到本地进行组织管理,并可对文献进行概念提取和聚类。其文献全文自动下载、最新进展追踪、PDF文献信息自动识别以及全文分析功能是同类文献管理软件所不具备的,但其分析功能与专业类文献分析软件相比功能还较少。

3.2.3RefVizRefViz是美国ThomsonReuters公司开发的单机版文献信息分析可视化软件。该软件主要特色是具备强大的语义分析功能,可利用词库工具对数据进行清洗,分析结果可生成Galaxy视图和二维矩阵视图。但是RefViz仅能分析结构化数据,如来自文献数据库或文献管理软件的文献题名、摘要、主题词等信息,不能分析非结构化数据。

3.2.4STNAnaVistSTNAnaVist是美国化学协会分支机构化学文摘服务社(CAS)与FIZKarlsruhe开发的一款科技文献、专利文献文本分析可视化软件。该软件可对化学文摘、DII、欧洲专利和美国专利等多个数据库进行分析,并可利用CAS词表对机构、技术术语进行数据规范。其主要特色是可采用聚类技术生成研究内容全景分析图。

3.3混合型数据分析工具

混合型数据分析软件是一类可分析结构化数据和非结构化数据的软件,主要包括Aureka,M-CAMDoors,Wisdomain和PatAnaIyst,这些工具都整合了专利数据库检索功能。

3.3.1AurekaAureka是美国ThomsonReuters公司开发的在线知识产权管理分析平台,提供专利检索、管理、分析(专利引证分析、专利地图分析等)、预警等功能。在专利分析方面,ThemeScape提供聚类分析可生成专利地图,CitationTree提供引文分析可生成引证树,揭示专利信息间的相互关联,为用户技术研发与自主创新、专利评价与评估、专利权保护、企业联营与合作或兼并等的生产经营决策活动提供帮助。该软件数据清洗功能较弱是其主要不足。

3.3.2WisdomainWisdomain是美国Wisdomain公司开发的一个专利分析解决方案,整合FOCUST、PatentMagnet、PatentFamilyTree、PatentLab-II4个工具,支持美国、欧洲、中国、日本、韩国、世界PCT专利检索以及Inpadoc法律状态检索,提供基本统计、共现分析和引证分析功能,分析结果可以列表、聚类图、引文图、二维或三维图形显示。

3.3.3Delphion专利信息平台Delphion是美国ThomsonReuters公司开发的专利信息服务平台,集成Snapshot、CorporateTree、PatentLab-II、TextClustering、CitationLink5个工具,分别提供在线分析、公司名称规范、列表和直方图等图表生成、文档聚类、引文分析功能。该平台收录范围广、整合分析工具多是其主要特色,但其按服务项目、专利下载数量收费的服务模式,使得一般用户难以承受其高昂的费用。

3.4专利分析工具比较

以上对国外常用的非结构化数据分析工具、结构化数据分析工具、混合型数据分析工具进行了简单介绍,下面将从分析工具类型、分析数据源、主要功能、结果呈现、用户群5个方面,对12个分析软件进行比较,见表2。

非结构化数据分析工具,主要基于语义分析技术,将非结构化数据转化为结构化数据,进而利用强大的分析功能对其进行分析。这三款软件中,ClearForest、TEMIS价格昂贵,限制了在国内的应用;Ominiviz为单机版软件使用便捷,除具有文本挖掘功能外还具有强大可视化功能,其可视化功能在众多软件中尤为出众。

结构化数据分析工具,主要用于分析结构化数据。TDA是目前国内科技文献、专利文献分析应用较多的软件,支持20多种文献数据源,是目前已知文献信息分析工具中支持数据最为广泛的软件,且支持Excel文件(含中文)的导入;此外该软件具有强大的数据清洗功能、自动生成专利报告功能,这些功能是其他软件无法比拟的;但是TDA在专利地图制作、文献结果可视化方面还存在不足,在专利分析中需与其他专利分析工具联合应用。Quosa和Refviz主要用于期刊文献的管理和分析,支持数据源较少;STNAnaVist自带技术术语、机构分析词表可用于专利文献数据清洗,但对大规模数据库的清洗仍是该软件面临的巨大挑战。Vxinsight是本文介绍的分析工具中唯一一款免费的软件,主要特色是可以生成二维、三维聚类地图用于揭示专利、文献间的关系,但该软件在专利分析方面功能较弱。

混合型数据分析工具,除提供专利分析功能外,还提供专利文献检索、数据下载功能,文中提到的三个分析工具分析功能完备,均具有数据清洗功能,提供基本统计、共现分析、聚类分析、引文分析(仅对美国专利进行分析),并可对分析结果进行可视化显示。但这三个工具在专利分析方面各有其优势与不足,如Aureka可采用聚类分析生成主题(词汇)地形图,用于专利技术主题分布研究,而在专利国家、机构分析分析方面由于缺乏数据清洗功能,分析结果准确性不足:Wisdomain仅能分析自带数据库检索结果,不具有数据导入功能;Delphion主要用于专利数据检索,在数据分析方面相比Aureka和Wisdomain功能较弱。

4结语

专利分析工具是顺利开展专利信息分析的重要保障,分析工具的好坏将直接影响专利分析的效率和结果的准确性,在应用专利分析工具时,还应注意以下几点:

融会信息分析思维,选择恰当分析工具。国外专利分析工具众多,在开展专利分析工作时,应根据不同的分析目的、拟解决的问题,结合不同分析工具的主要功能,选择恰当的分析工具。由于国内购买国外产品途径不畅、价格较高等原因,目前国内应用较多的主要有TDA、Aureka和Ominiviz。

近日,信息安全公司CrowdStrike宣布其获得了谷歌资本1亿美元投资。据悉,CrowdStrike是由反病毒公司McAfee的前CTO及前副总裁创建,在去年的B轮融资中获得由AccelVenturePartners领投的3000万美元。CrowdStrike公司利用了数据分析技术创建不可见的数据网眼,以侦测异常现象,同时会把信息共享给世界范围内的安全专家,收集最新安全问题的分析报告。公司客户覆盖多个行业领域,包括多家金融行业的大型蓝筹股公司,以及能源、电信、零售,甚至政府部门。

49.9亿元人民币中国企业亏损榜京东排第二

《财富》杂志近日了中国企业500强名单,在子榜单亏损榜中,中国铝业亏损162亿元人民币,成为亏损王,京东商城亏损49.9亿元人民币紧排名第二。不过,《财富》方面强调,此次中国500强中的互联网服务企业的平均营收增速近40%,远超同期榜单整体的营收增速。这说明经济结构和增长质量确有改善,新兴行业正凭借其独特的竞争力实现快速发展。

2亿美元百度外卖获融资

近日,有消息称百度外卖已经敲定一笔2亿美元的融资。也因此,其估值已经达到了8亿美元左右。百度外卖上线后,最初以开放平台的方式运营,线上接入合作外卖O2O公司,线下采用合作外卖O2O公司的物流,自己仅提供平台。但2014年下半年后,百度外卖开始逐渐自营,线上的餐厅由自己谈折扣。此外,百度还开发了外卖调度系统,自建物流团队,以保证送餐速度。

20亿美元“滴滴快的”再融资

据彭博社报导,“滴滴快的”在最新一轮融资中获得近20亿美元的投资。本轮融资的主要投资者包括中国平安保险、CapitalInternationalPrivateEquityFunds、高瓴资本和CoatueManagement。

目前“滴滴快的”的主要支持者包括阿里巴巴、腾讯和软银。据“滴滴快的”称,今年5月份以来,专车订单数增加了两倍达到300万,年底前GMV可达120亿美元。日出租车出行次数达到300万次,几乎垄断了整个出租车召车应用市场。

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关键词:炭素;日成本;问题;措施

近年来,炭素行业特别是电极生产企业竞争日趋激烈,如何在竞争中取得优势,降本增效加强内部管理成为最紧迫的选项。日成本核算,作为钢铁行业降本利器,能否在炭素行业复制,成为摆在广大炭素行业财务人员面前的一道难题。

一、炭素企业实施日成本核算存在的问题具体表现

(一)观念上的落后,认识上的误区让日成本核算推行困难重重

长期以来,我国企业核算周期是以月度作为核算和分析周期,企业管理也是以月度作为报表期间进行分析及管理,推行日成本核算及分析需要更大的勇气及观念的转变。炭素行业由于其生产周期长、工序复杂、收集基础数据多等特点,更被普遍认为推行难度大,核算结果与目标及实际相比不准确,无参考意义,从而让企业或企业员工对日成本核算推行起来不配合,有抵触情绪。

(二)生产周期长,工艺复杂,当期成本无法及时传递到最终产品

石墨电极生产工艺流程包括:压型―焙烧―浸渍―二次焙烧―石墨化―机加工―成品包装发货;一般正常的生产周期都是在90天左右,而电极接头的生产由于比电极要多四个工序,生产周期要长得多。如此长的生产周期及工序流程,除需要采集大量的基础数据外,各单元新投入成本即便在当月也无法及时传递到最终产品中去,更不用说当日投入成本对最终产品的影响了。

(三)工序半成品种类多达几十种,增加日成本核算难度

炭素企业生产期长,工序多,中间工序库存也较多,产品规格品种高达几十种,工序结转按加权成本结转,当期新投入成本需要与库存结合才能有效反映最终产品成本,增加日成本核算难度。

(四)管理手段落后,缺乏信息化支撑

日成本核算需要科学的电算化管理手段,强大的信息化技术支撑,炭素行业由于绝大部份是国有企业改制而来,信息化基础薄弱,ERP系统使用效率不高或根本没上ERP系统,在数据的采集及分析方面存在先天不足,大量数据需靠人工录入,人为调整因素较多,加大了推行日成本核算难度。

二、针对存在问题所采取的一些解决措施或思路

第一,提高思想认识,树立科学的成本核算观念、精细化管理观念,将日成本作为各生产单位狠抓降本增效的“规定动作”。

日成本核算的意义和目的,就是着眼于提升公司现场标准化作业水平,通过加强各制造单元投入产出日清日结管理,保证现场作业实时、完整地通过ERP系统或日成本核算平台反映每日工艺技术指标及制造成本,为公司及时发现现场运行问题、提高成本核算数据质量及运行过程控制提供监控手段,为辅助生产经营决策、建立BOM指标设计及优化长效机制提供有效的数据分析依据,最终达到指标精心设计、现场精确操作、生产经营决策精细管理。各部门要广泛动员,层层发动,讲清意义,讲清方法,讲清标准;加大宣传力度,形成全体动员、全员行动、人人参与的局面。

第二,加大企业信息化建设力度,大力推行ERP系统,确保数据及时、准确传递,确保分析精准、透彻。

日成本核算需要大量的基础数据作为基础,炭素企业各工序在产库存较多,成本核算又采取的是加权分步结转方式,如果没有强大的信息化支持,会极大的影响日成本核算及时性和准确性,其对企业指导控制作用也将予以弱化。对目前未能实行ERP系统的企业来说,建立日成本核算平台(EXCELL版)是一个不错的选择,但需要投入大量的人力成本,进行数据建设和分析。

第三,石墨电极企业生产周期长、生产工序多,就需要各个生产单元每天按时录入产量、能耗、物料消耗等基本数据,计算出当天各生产单元投入产出情况,根据产品中间工序收得率,按照约当产量法推算出最终产品成本。同时,通过对当期各工序成本、推算出的最终产品成本与目标定额进行对比、分析,实现日成本核算控制目标。

三、日成本核算操作流程及数据应用和分析

(一)确保日成本管理写所需的最佳设计,建立科学、完善的日成本核算平台及报表分析平台

做好日成本核算工作,必须加强全程控制,抓好每一环节。在设计环节,信息化系统必须科学有效、运行可靠,BOM定额必须精细、合理,各项消耗指标必须科学、准确、合理,分到产品品种直至规格,确保“写所需”的最佳设计。

(二)确保各责任主体履行好日成本管理职责

1、制造单元认真扮演好自己的角色,由各部门对本部门的所产生的投入产出量、备品备件及原辅料、机物料的出库量、能源消耗量,采购价格、资产的折旧、装炉量、生产工艺曲线、设备维修费及利用率、摊销数据、工资的预算数据及其它财务数据进行统计,核算当日成本、收益。通过对比每日计划与实际单位消耗及单位成本的差异,及时监控分析每日制造成本及工艺技术水平。

THE END
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2.6款好用的数据分析工具推荐!有哪些好用的数据分析工具推荐?我之前已经写过非常多的关于数据可视化工具测评类的内容了,这篇主要整合了一些适合中小型企业的数据可视化工具。 里面大部分都是简单易上手的,并且允许自定义设计,比较灵活。 01 帆软FineBI——最适合商业智能 (BI) 综合指数? 适用人群:使用BI产品和服务并需要商业https://zhuanlan.zhihu.com/p/716814767
3.一款适合需要处理大量非结构化AI数据的工具来自AIGCLINK一款适合需要处理大量非结构化AI数据的工具:datachain,支持多模态API调用和本地AI推理并行处理 可以用它结合大模型一起使用,来完成复杂的数据分析任务,比如做,数据处理和清洗、LLM分析和验证、图像分割等 https://weibo.com/3894431038/OFb0Kp9kY
4.了解结构化数据与非结构化数据的差异有多种工具可用于处理和分析非结构化数据。这些工具有助于从各种数据格式中提取信息。突出显示处理非结构化数据的工具的最简单方法是根据它们处理的数据类型。 介绍 数据用途广泛,有多种形式,并且可以通过多种方式进行组织。一种常见的分类是结构化或非结构化数据,具有不同的存储、处理和分析方法。了解这些差异有助于https://www.51cto.com/article/789229.html
5.非结构化数据怎么用数据库分析帆软数字化转型知识库非结构化数据可以通过以下方式进行数据库分析:使用NoSQL数据库、进行数据预处理、借助大数据技术、使用数据可视化工具,如FineBI。NoSQL数据库特别适合处理非结构化数据。NoSQL数据库,如MongoDB和Cassandra,提供了灵活的数据模型,可以处理各种类型的非结构化数据,包括文本、图像和视频。通过NoSQL数据库,数据分析师可以更方https://www.fanruan.com/blog/article/507380/
6.非结构化数据采集ETL必备10种工具推荐我心飞翔非结构化数据是指那些没有特定格式和组织的数据,比如文本文档、邮件、音频、视频等。这些数据通常难以用传统的关系型数据库来存储和处理。然而,非结构化数据却蕴含着极其重要的信息,因此越来越多的企业开始重视非结构化数据的采集和分析。在这篇文章中,我们将介绍8种常用的非结构化数据采集工具。 https://www.iteye.com/blog/gaozzsoft-2539359
7.Hive如何处理JSONXML等非结构化数据问答Hive是一个用于在Hadoop上执行SQL查询的数据仓库工具,通常用于处理结构化数据。对于非结构化数据,如JSON、XML等数据,可以通过以下方法处理: 使用Hive中的内置函数:Hive提供了一些内置函数,如get_json_object()函数用于解析JSON数据,xpath()函数用于解析XML数据。通过这些函数,可以提取非结构化数据中的关键信息。 使用https://www.yisu.com/ask/45227883.html
8.什么是非结构化数据?-旧有工具缺陷:传统的数据处理工具和技术,如SQL等,无法处理非结构化数据的庞杂分析需求。 解决非结构化数据挑战的方案 为了有更好的应对非结构化数据挑战,我们可以从以下几个方面入手。 -自然语言处理技术:使用自然语言处理技术,将非结构化数据转化为可处理的结构化数据,方便进行数据分析。 https://www.filez.com/news/detail/faee08ab6bdc85c2d6216e4773bcc01f.html
9.人工智能资源浏览查阅19次。自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,主要涉及对人类语言的理解和生成。NLP技术是解析和分析非结构化数据的关键工具,它使得计算机能够理解和应用人类的自然语言,从而拓宽了AI的应用范围。在NLP中,汉字的数量之多和中文的复杂性是其挑战https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85227845
10.什么是非结构化数据?非结构化数据完整指南Elastic定义非结构化数据并探索数据示例以理解它与结构化数据有哪些不同。了解如何分析非结构化数据,非结构化数据的优点和带来的挑战。https://www.elastic.co/cn/what-is/unstructured-data
11.大数据一般用什么数据库大数据领域的数据库通常使用开源软件,如Hadoop、Cassandra等,相比于传统的商业关系型数据库,成本更低。 综上所述,大数据领域的数据库相对于传统的关系型数据库,具有更好的可扩展性、高可用性、更快的处理速度、更好的适应非结构化数据和更低的成本等优势。https://www.linkflowtech.com/news/2745
12.什么是大数据分析:定义优缺点应用机遇和风险大数据是非常庞大或非结构化的数据。它是最难分析的数据。为此,你需要先进的大数据技术和能够处理大量非结构化数据的大数据解决方案(工具)。 为什么要进行大数据分析?答案很简单:大数据中常常隐藏着丰富的信息,这些信息可以帮助你的企业或机构表现得更好。你会突然开始看到一些用常规数据分析无法发现的模式。你进行大数据https://www.jianshu.com/p/b9d679d7cd33
13.1+X大数据财务分析职业技能等级标准3.4 结构化数据 structured data 一种数据表示形式,按此种形式,由数据元素汇集而成的每个记录的结构都 是一致的并且可以使用关系模型予以有效描述。 3[GB/T 35295-2017,定义02.02.13] 3.5 非结构化数据 unstructured data 不具有预定义模型或未以预定义方式组织的数据。 https://www.scsw.edu.cn/kjx/info/1007/1309.htm
14.如何更高效传输非结构化数据?Zilliz推出全新数据迁移服务我们正不断努力,期望推动数据和 AI 技术发展,降低其使用门槛,提升这些技术的灵活性,满足真实应用场景的需求。我们邀请社区中的每一位成员加入这段旅程,为强大的非结构化数据处理工具做出贡献,并从中获益。让我们携手合作,塑造向量数据库的未来,共创一个更开放、高效和创新的 AI 生态系统。https://maimai.cn/article/detail?fid=1847841730&efid=QZItTZuoCOfFfXOU6j_aaQ
15.非结构化数据提取技术在统计工作中的应用摘要结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型,目前非结构化数据信息已达信息总量的85%以上,且每年以55%~65%的速度增长,统计工作受到大数据的冲击,日常总会遇到一些非结构化数据提取的难题,导致工作量加大,效率低下。本文对非结构化数据及其提取技术、大数据处理语言——Python语言进行学习研究,解决实际中遇https://tjj.changzhi.gov.cn/sjfx/202207/t20220704_2588893.html
16.中软国际四款审计产品入选“高质量智能审计工具目录”在中国信通院组织的智能审计工具能力验证权威评估中,中软国际智审工具、审计智搜、协同文书编辑工具、非结构化数据分析工具等四款审计产品顺利通过检验,以突出的技术能力成功入选首批“高质量智能审计工具目录”。 12月15日,由中国信通院主办的“2023 GOLF+ IT新治理领导力论坛”在北京召开,论坛以“筑牢治理根基,共建https://www.elecfans.com/d/2342579.html
17.海康威视:2023年年度报告股票频道智能物联领域存在大量的非结构化数据,数据规模巨大、信息密度低。 为此,海康威视从数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据治 理、数据安全、数据应用等相关大数据技术维度入手,逐步夯实大数据 基础架构,建立起一整套完善的大数据技术体系,以更好实现智能物联 https://stock.stockstar.com/notice/SN2024041900050978.shtml
18.结构化数据vs.非结构化数据基础设施CIO时代网典型的人为非结构化数据包括: 文本文件:文字处理、电子表格、演示文稿、电子邮件、日志。 电子邮件:由于其元数据,电子邮件具有一些内部结构,人们有时将其称之为半结构化。但是,其消息字段是非结构化的,传统的分析工具无法解析它。 社交媒体:来自Facebook、Twitter和LinkedIn的数据。 https://www.ciotimes.com/Infrastructure/147367.html
19.IBMCloudObjectStorage在银行业非结构化数据存储嘲下的对象随着银行业IT技术的快速发展和业务的不断升级变革,业务应用系统产生的非结构化数据(包括文件、图片、音视频文件等)的规模也越来越大,银行业非结构化数据呈指数式爆发式增长。目前使用非结构化数据的主要系统包括内容管理平台、后督影像系统、身份验证、柜员办业务扫描件等需要用到影像图片,以及呼叫中心系统、电话客服的https://redhat.talkwithtrend.com/Article/242823
20.数据架构:大数据数据仓库以及DataVault按照数据处理方式进行划分的原因是,重复型非结构化数据几乎完全是通过一个管理Hadoop的固定设施来处理的。对于重复型非结构化数据而言,其重点完全集中在对大数据管理器(例如Hadoop)中的数据进行访问、监视、显示、分析和可视化。 非重复型非结构化数据的重点则几乎完全集中在文本消歧上。这里的重点在于消歧的类型、输出的https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/11854
21.行政管理论文15篇这势必导致学生处理社会现实问题和交往能力的技能很难有所提升,他们的知识结构、能力结构和素质明显存在不平衡,很难适应信息社会高速发展的需要。操作性和实践性教学严重薄弱。虽然目前我国高校《行政管理学》课程内容体系一般都设置了教学实习、实训等实践环节,但由于其时间短、任务重,而且管理松散,缺乏常态化和规范化,https://www.ruiwen.com/lunwen/6220159.html