简介：文章根据数据库营销理论,结合邮政数据库营销及数据分析工作的具体实践,以数据库营销四个核心要素（产品、客户、渠道和优惠）为主线,对实施过程中常用的数据分析技术进行适应性研究和创新性探析,同时结合数据库营销项目实践,对各项要素的分析思路、过程和方法逐一进行剖析,进而给出面向实战的参考性意见和建议。

简介：主流经济学研究一般采用模型驱动研究范式,包括选定模型的组成变量、建立模型的基本假设、模型的模拟与求解、实证检验以及分析结论五个步骤。模型驱动研究范式推动了近代以来经济学的发展,与思辨驱动研究范式一道成为经济学发展史上重要的里程碑。但自21世纪以来,数据出现了爆炸式增长,数据量级已达到了ZB（270B）级别,且还在呈指数级加速增长。数据大爆炸给经济学研究带来了全新的挑战,模型驱动研究范式已难以适应经济学研究的需要。随着计算机技术的迅猛发展,数据驱动研究范式因其可最大限度利用巨量数据所提供的有价值的信息而表现出模型驱动研究范式不可比拟的优势,因而未来的经济学研究必将由数据驱动研究范式所主导。对此,经济研究工作者应做出相应改变,以适应大数据时代的来临。

简介：【摘要】计量数据采集是智能用电服务环节的技术基础，其数据采集的准确性对智能电网建设具有重要重要意义。尤其随着采集系统深化应用工作的不断推进，各专业对采集数据准确性的要求逐渐提升，因此各供电单位应加强数据采集异常问题的监控与分析，并从源头上做好预防工作，有效提高采集系统数据采集。

简介：近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,无数个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等,这一势头仍将持续发展下去。随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,

简介：在信息化建设过程中，随着技术的发展，原有的信息系统不断被功能更强大的新系统所取代。在新旧系统的切换过程中，必然要面临一个数据迁移的问题。本文研究了数据迁移的本质，根据具体的课题提出了数据迁移的方法和分类。

简介：

简介：创新创业在全球具有普遍性的巨大魅力，成为各国寻求新的经济增长点的法宝，也是创造就业岗位、提升国际竞争力的重要引擎。

简介：2001年美国爆发“9·11”恐怖攻击、2003年东北部发生大停电、2005年卡特里娜飓风肆虐美国南部造成重大损失，许多美国企业认识到，面临突发灾祸时的应变能力对企业的存在发展十分重要。过去企业只要有存货作为紧急供货之用，再加上一套恢复正常运作的紧急应变计划，就可以应付突发灾变，但现在许多公司已采用在全球各地广设数据中心的做法，并增加备用系统的数量，这样一旦有任何一处作业中断，也不至于影响公司整体运作。

简介：世界级品牌管理大师戴维·阿克曾在著作《品牌领导》中指出，几乎每个组织都有三种最重要的资产：人才、信息技术和品牌，这一观点也受到众多管理学专家的认可。在这三者中，人才的重要性无须赘述。近年来，信息技术不断蕈新发展，随着智能终端、云计算和移动互联网的蓬勃发展，我们正存进入大数据时代。当下代带来的思维革命，充分利用既有数据，从发现一股性规律到小概率事件，从考虑因果性到发现关联性，而计算机算法也存不断革新和发展，以更好地应对大数据时代对其提出的挑战。同时，随着市场趋势的发展，企业管理品牌资产的模式逐渐从“消费者导向”升级到“理念导向”。这是一种从战术管理到战略管理的转变，一种从有限聚焦到广阔视野的转变，在“理念导向”的模式下，要求品牌更加具有战略性和预见性——伟大的品牌在起初越来越像一种预先的假设。

简介：摘要：随着能源需求的不断增长和电能量数据的大规模采集，对电能量数据的异常检测变得尤为重要。异常电能量数据可能预示着潜在的故障或异常情况，所以及早发现和准确识别异常对于能源系统的稳定运行和设备维护至关重要。本文提出了一种基于数据挖掘的电能量数据异常特征提取方法，旨在提高电能量数据异常检测的准确性和效率。

简介：1．问题的提出数据库系统LotusNotes，属于非关系数据库管理系统，是一种文档数据库，其具有以下特点：

简介：摘 要 ： 在大数据时代背景下，信息技术不断发展，传统电网管理模式已无法满足当今企业的各项需求，智能电网则顺应需求而产生，为企业提供了更加高效智能的服务，使得企业的电力系统得以稳当运行。此次研究在深入分析当今智能电网数据处理现状的基础上，对智能电网大数据处理的关键技术进行了探究，提出数据挖掘技术在电网系统中的实现手段；针对其面对的各项挑战进行分析并提出解决方案，该方案中包括实行电网调控管理、建立数据治理体系、构建电网安全防护体系和建立数据质量评价模型。

简介：摘要：在现代化社会的运行下，各行各业开始使用大数据进行工作。在大数据的背景下，电力自动化数据处理也更加简洁便利。但与此同时，大数据的出现，也给电力自动化数据处理带来的复杂的环境。为了促进中国电力行业的更好发展 ,人们用电更安全，就必须采用有效的方式进行自动化数据处理，减少外界因素带来的误差。本文根据电力自动化系统中数据的类型，采用积极有效的方法将成本运算控制到最低，研讨在大数据的时代如何处理数据。并且分析了如何快速准确地处理电力系统中的数据，最大程度的降低人工工作量，对于数据处理中出现的相关问题进行了分析解决，并且列出了在运行过程中可能出现的问题。同时，对电力系统的发展方向进行了研究，希望带给大家一些参考借鉴意义。

简介：摘要：近些年，在社会快速发展下，数据治理被广泛应用到不同领域中，其中使用最为广泛的就是政府和企业。在目前大数据时代中，数据治理已经成为现代企业实现智能化决策主要手段，使企业在不断竞争的市场中对大数据信息进行分析和处理。那么，本文就将电力企业作为基础，分析大数据环境下电力企业的数据治理。

简介：电力调度数据中心数据是电力调度的重要基础，其对于电力调度个方面工作都有着直接影响，只有保证数据质量才能提高调度水平。鉴于此，文章对电力调度数据中心数据质量问题进行分析，并提出相应的控制措施。

简介：摘要： 随着我国科学技术的不断发展，信息化技术也在不断的创新和完善，对我国电力企业的发展速度、发展规模以及发展决策产生了重要的影响。大数据时代下，企业可以通过大数据技术对电力中心的数据等进行更加有效的分析。同时，对电力数据中心的运行和管理情况进行直接的掌握，为电力企业做出发展决策提供数据支持和保障。

简介：摘要：信息时代的不断发展促进着计算机这个行业的总体发展 ,而在这其中随着运算量的不断增长，我们也进入了大数据时代。而电力运营企业也正在利用大数据时代带来的契机进一步改进健全，本文针对对大数据时代的简述和电力运营监控的数据处理和应用进行了阐述。

简介：摘要 : 随着近年来大数据、物联网、 5G 技术、云计算、可视化、智能控制等技术的进一步发展，电站运维管理数据也将越来越庞大。面对如此海量增长的信息数据，传统的数据采集、数据互联、数据处理等技术难以适应大数据时代调控中心对其数据存储与分析的需求，更加难以达到对数据深度挖掘、信息模型规范化、智能高级应用的要求。为此建立电力数据中心，可更好地为电力企业提供准确、有效的信息支撑，为企业的智能化建设奠定坚实的基础。

简介：摘要大数据时代提供给我们的将是更快的运算、更丰富的数据分析结果和更具体的服务指示。在此背景下如何进一步利用营销数据为供电企业提升内部管理和提高更优质的服务带来更强的竞争力迫在眉睫。

简介：摘要随着信息化技术的飞速发展，电力企业数据呈几何指数规模增长，如何从海量大数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据显得越来越重要。数据挖掘技术的产生和发展为解决电力大数据的分析处理提供了新的思路，使电力大数据更好地服务于电力企业和电力用户。