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国际电力大数据分析行业综述1.0

通过对智能电表传输的数据进行分析,可以向用户提供用电时段最佳化的方案,做到合理节电。除此之外,积累的这些电力大数据还有 “无法预测的应用价值”,完全可以通过专业团队的分析研究和创新思维,设计出能为消费者日常生活提供有价值的新服务项目。通过IoT等物联网新技术的应用,可以让包括发电站在内的电力系统运营管理及维修检测业务更加效率化,比如对一年365日一天24小时的电力消耗数据加以分析利用,即可预测何时可能发生问题,节省修缮费用。总之,将工业4.0,人工智能,机器人,大数据分析与现实生活状态结合起来加以应用,将收集到的庞大数据信息汇总到一起,在假想空间进行分析研究,再将结论用于指导现实社会,创造新的服务模式,促进社会发展和进步。

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邮箱安全第7期 | 邮箱大数据分析平台与异常预警模型

上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题,由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题,本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构,另外,了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的

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推荐 | 收藏备用:大数据分析工具采购指南

大数据分析工具使用户能够分析各种各样的信息——包括结构化事务数据和社交媒体帖子、Web服务器日志文件及其他形式的非结构化和半结构化数据。一旦组织决定要购买一个大数据分析工具,下一步就是制定一个流程,评估可用的产品,然后从中找到一个最适合你需求和要求的产品。 下面我们将介绍在评估各种大数据分析工具符合企业需求的程度时可能用到的必备特性和特定属性。然后,你再编写一个预案请求(RFP),说明使用这些工具将如何解决组织的需求。 评估标准 建模技术的广度与深度。供应商已经应用了不同级别的建模,并且相应地开发了不同复杂

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深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。 现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得

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基于大数据分析的异常检测方法及其思路实例

1 概述 随着人类社会信息化程度的不断深入,信息系统产生的数据也在呈几何级数增长。对这些数据的深入分析可以得到很多有价值的信息。由于数据量太大以及数据属性的多样性,导致经典的统计分析方法已经无法适用,必须采用以机器学习理论为基础的大数据分析方法。目前,大数据分析的方法已经被广泛用于商业智能(BI)领域,并取得了令人非常满意的效果。这种方法同样可以应用在信息安全领域,用于发现信息系统的异常情况(入侵和攻击、数据泄露等)。利用大数据分析的方法发现异常事件,需要满足几个条件:1)行为日志在内容必须足够详细,可以从

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