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大數據技術及應(ying)用(yong)課程

課(ke)程對象：中層及以上干部

課程模塊
模塊一：數字時代的新興科技與支點模型
一、數字時代的ABCDEGNTS
A：人工智能（Artificial Intelligence）大腦中樞
B：區塊鏈（Block Chain）基因
C：云計算（Cloud）脊骨骨架
D：大數據（Big Data）五臟六腑
E：邊緣計算（Edge computing）
G：5G  神經系統
N：物聯網（Network）感知系統
T：終端（Terminal）四肢
S：安全（Safe）免疫系統。
二、支點模型
1、數字科技是支點還是杠桿？
2、用支點模型解讀數字經濟
三、數字時代的產業數字化
一是以數字科技變革生產工具：
二是以數據資源為關鍵生產要素：
三是以數字內容重構產品結構：
四是以信息網絡為市場配置紐帶：
五是以服務平臺為產業生態載體：
六是以數字善(shan)治為發展機制條件：

模塊二：關于大數據
一、大數據不在于大而在于“有用”：
1、數據的采集和存儲
2、處理、分析和統計
3、分類、估計和預測
4、得出最后的結論
5、指導生產過程中的決策和規劃
二、大數據：第五要素
三、大數據的特點
4個“V”
Volume（大量）
Variety（多樣）
Velocity（高速）
Value（價值）
四、大數據技術10大核心原理
1、數據核心原理：
2、數據價值原理：
3、全樣本原理：
4、關注效率原理：
5、關注相關性原理：
6、預測原理：
7、信息找人原理：
8、機器懂人原理：
9、電子商務智能原理：
10、定制產品原理：
五、大數據分類及來源
1、業務數據：
2、行業數據：
3、內容數據：
4、線上行為數據：
5、線下行為數據：
六、大數據來源
1、企業系統：
2、機器系統：
3、互聯網系統：
4、社交系統：
七、電力大數據來源
電力系統生產監測大數據
電力企業運營大數據
電力企業管理大數據三類
八、大數據核心技術
1、大數據采集
2、大數據預處理
3、大數據存儲
4、大數據分析挖掘
5、大數(shu)據(ju)技術構架

模塊三、大數據數據分析技術
一、12個數據分析里最常用的思維
1、指標思維
2、結構化思維
3、金字塔思維
4、漏斗思維
5、象限法
6、多維法
7、對比思維
8、維度思維
9、溯源思維
10、二八思維
11、假設法
12、目標思維
二、數據分析基礎知識
1、什么是數字分析
2、數據分析框架和方法論
3、數據分析步驟
明確目的
數據收集
數據處理
數據分析與數據挖掘
形成數據報告
指導生產、助力決策
4、統計學
5、機器學習
6、數據清洗、脫敏、建模等
7、云計算與邊緣計算
8、大數據交易所
9、大數據分析產業圖譜
三、如何通過數據分析挖掘商業價值？
1、客戶群體細分，然后為每個群體量定制特別的服務。
2、模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3、加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4、降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
四、數據分析應用案例
1、電力大數據分析
2、電商大數據分析
3、營銷大數據分析
4、金融大數據分析
5、醫療大數據分析

模塊四、大數據與物聯網技術
一、大數據與物聯網技術的關系
1、大數據的發展源于物聯網技術的應用
2、大數據促進智慧城市的發展;物聯網是大數據產生的催化劑，大數據源于于物聯網應用。
二、與大數據有關的物聯網技術
1、射頻識別技術（RFID）
2、傳感網
3、M2M系統框架：
4、云計算
三、大數據和物聯網如何協同工作？
物聯網和大數據具有共生關系，要了解這種聯系，我們需要了解整個工作流程中涉及的步驟。
1、公司安裝嵌入傳感器的設備以收集和傳輸數據。
2、大量數據（也稱為大數據）以結構化和非結構化的形式收集在存儲庫中。
3、報告，圖表和其他形式的數據見解是使用AI驅動的分析生成的。
4、用戶設備用于通過設置，調度，元數據和各種有形傳輸來提供更多指標。
四、電力物聯網與大數據
1、架構：分為感知層、 網絡層、平臺層及應用層，分別解決數據的采集問題、傳輸問題、管理問題，及價值創造問題。
2、技術：人工智能、大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等
五、基于物聯網的大數據應用場景
1、物聯網時代的八大工業大數據應用場景
2、技術智慧城市的大數據應用場景
3、基于智慧醫療的大數據應用場景
4、基于智能(neng)教育(yu)的大數(shu)據應用場景(jing)

模塊五、大數據與人工智能技術
一、大數據和人工智能的關系
1、一方面，人工智能需要數據來建立其智能，特別是機器學習。大數據的積累為人工智能發展提供燃料
2、另一方面，大數據技術為人工智能提供了強大的存儲能力和計算能力。人工智能推進大數據應用深化，
二、與大數據有關的人工智能技術
1、人工智能分類
2、機器學習
3、知識圖譜
4、自然語言處理
5、人機交互
6、計算機視覺
7、生物特征識別
三、基于大數據技術的人工智能應用場景
1、大數據電力人工智能應用場景
2、自動駕駛技術應用場景
3、機器人應用場景
4、工業智能

模塊六、大數據在數據治理中的應用
一、數據治理的發展過程和涉及的參與主體
二、大數據征信：
1、征信產品模式
2、大數據征信類型
3、大數據征信通過我們某些“足跡”清晰地描繪出一個人
4、征信大數據鏈數據流動過程分析
5、大數據征信建模
6、金融風控場景下的數據分析、模型與策略
三、企業信用數據的行業運用
1、信貸風控
2、融資租賃
3、信用評級
4、供應鏈金融
5、資產數字化
6、開放平臺
7、其他，比如招聘，商業調研和律所
四、大數據治理在國家安全方面的應用
1、政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系
2、企業可以利用大數據抵御網絡攻擊
3、警察可以借助大數據來預防犯罪；
4、其(qi)他(ta)：反詐、鑒黃(huang)、暴力涉政識別、不良場景、黑(hei)客防御等

模塊七、大數據應用場景
一、電力大數據應用場景
1、電力設備狀態評估：電網監測及維護
2、 配用電需求分析
3、大數據在電力計量檢查中的應用
4、規劃方面：
5、在運行方面：
6、在營銷方面：
7、在設備方面：
8、在物資方面：
9、電力大數據應用于復工復產
10、電力大數據應用于政府管理
11、電力大數據應用于精準扶貧
12、電力大數據應用于金融貸款
13、電力大數據應用于人口普查
二、大數據其他行業應用場景
1、數字孿生
2、元宇宙
3、醫療
4、教育
5、建筑
6、汽車
7、通信
8、體育娛樂

大數據(ju)技(ji)術及應用課程