電力 Da 數(shù)據(jù)不僅是Da 數(shù)據(jù)技術(shù)在電力行業(yè)中的深度應(yīng)用，更是生產(chǎn)、消費(fèi)及相關(guān)技術(shù)與Da 電力的革命。求一篇與信息安全及其翻譯專業(yè)相關(guān)的原創(chuàng)英文文檔，分析電力行業(yè)如何擁抱大數(shù)據(jù)分析電力行業(yè)如何擁抱大數(shù)據(jù)未來(lái)的社會(huì)發(fā)展將是一個(gè)大-2/時(shí)代。

Da 數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)功能是增值服務(wù)的核心，從Da 數(shù)據(jù)發(fā)展最前沿的新興互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)到醫(yī)療、電力通信等與人類生活息息相關(guān)的傳統(tǒng)行業(yè)，偉大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，給國(guó)內(nèi)外各行各業(yè)帶來(lái)了諸多變革和巨大價(jià)值。根據(jù)最新的報(bào)告，全球大數(shù)據(jù)市場(chǎng)在未來(lái)五年的復(fù)合年增長(zhǎng)率將高達(dá)26%，從今年的148.7億美元增長(zhǎng)到2018年的463.4億美元。

兩種存儲(chǔ)方式分別是通信行業(yè)的每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，每一張圖片，主網(wǎng)上的每一封郵件，每一條短信，每一個(gè)電話，電力行業(yè)內(nèi)每家每戶的用電量數(shù)據(jù)等。這些足跡以“數(shù)據(jù)”的形式記錄下來(lái)。這是偉大的數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)的最直觀的沖擊。由于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量很大，大部分?jǐn)?shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，所以現(xiàn)有的很多存儲(chǔ)介質(zhì)和系統(tǒng)極大地限制了數(shù)據(jù)的挖掘和開發(fā)。

Da 數(shù)據(jù)技術(shù)龐大復(fù)雜，基礎(chǔ)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)、。大型數(shù)據(jù)主要技術(shù)組件:Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark、Storm、Flink等。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)收購(gòu)，數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，-2。

Da數(shù)據(jù)Domain ML是MachineLearning (ML)，pa一般指pa系統(tǒng)，pa全稱PowerAutomation。ML:機(jī)器學(xué)習(xí)是近20年興起的一門交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜性理論等諸多學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析并獲取規(guī)則，并利用規(guī)則預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的算法。

在算法設(shè)計(jì)方面，機(jī)器學(xué)習(xí)理論側(cè)重于可實(shí)現(xiàn)的、有效的學(xué)習(xí)算法。許多推理問題難以遵循，因此機(jī)器學(xué)習(xí)研究的一部分是開發(fā)易于處理的近似算法。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，例如:數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)療診斷、信用卡欺詐檢測(cè)、證券市場(chǎng)分析、DNA測(cè)序、語(yǔ)音和手寫識(shí)別、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人應(yīng)用。