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预测,大数据能帮什么忙?

那么,大数据是如何预测的呢? 1大数据能不能成功预测? Urban Air正是由微软亚洲研究院开发,用大数据预测城市空气质量的项目。 大数据不仅能预测,还可以很快速。据郑宇介绍,传统的重污染天气预测工作需要6小时左右的模拟运算时间,无法快速实时发布,而大数据可以在几秒钟之内快速算出重污染空气质量数据。 未来,的运行轨迹也将有望实现,从哪来,到哪去都将不是难题。记者了解到,郑宇和他的团队正在从事因果相关性的研究,目前还处在研发阶段,预计明年将正式投入应用。 2大数据怎么预测? 既然大数据可以预测,那么,能够预测的大数据究竟包含哪些数据?这些数据又如何预测的大数据主要包括当前空气质量数据、气象条件、未来天气预报3类数据。 郑宇说,比如数据样本量不够,会导致的拐点很难预测,目前传统经典模型和大数据模型都很难说清楚何时会消散。

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数据预测以及存在的商机

“大数据不仅能预测,还可以精细化预测。” 大数据不仅能预测,还可以很快速。据郑宇介绍,传统的重污染天气预测工作需要6小时左右的模拟运算时间,无法快速实时发布,而大数据可以在几秒钟之内快速算出重污染空气质量数据。 能够预测的大数据究竟包含哪些数据?这些数据又如何预测的大数据主要包括当前空气质量数据、气象条件、未来天气预报3类数据。 虽然大数据的预测已经成功实践,但郑宇也坦言,大数据预测确实还有很多困难。 数据量少是大数据发展的掣肘,大数据的预测是基于对大量的数据进行学习。 郑宇说,比如数据样本量不够,会导致的拐点很难预测,目前传统经典模型和大数据模型都很难说清楚何时会消散。

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    【警惕】数据,你的家乡排第几?

    有一句话叫“浪潮退去,才知道谁在裸泳” 今天,绿色和平要说“数据公开,才知道谁在” 2015年一季度,中国公开PM2.5浓度数据的城市增至367座,城市空气质量数据公开首次迎来如此大的规模。 其中,河南和湖北浓度分别为103.3和99.2微克/立方米,已经超过因频发而饱受诟病的河北。 高发的京津冀、长三角和珠三角地区PM2.5污染形式依然严峻。 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生,后来禅师疯了!! 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、 专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

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    【Android】定位探测系统

    本文是B测定位探测系统的实验报告,代码解读可以参看视频 百度地图Demo:https://download.csdn.net/download/qq1198768105/85551016 本实验源代码 www.pgyer.com/da5a0209979459912d1a6a4c790a562b 详解视频 b站Link:https://www.bilibili.com/video/BV1Da41157uV 【B测】定位探测系统 (App) 1、任务分析 本次任务要求设计一款手机端app探测系统,需要满足以下三个功能: 1.定位功能:获取当前定位城市信息,并显示在客户端。 2.3 天气查询实现方案 天气数据可以通过各种天气网站进行获取。我们选择了和风天气的数据接口。 从接口返回获取的数据是Json形式,因此我们引入了谷歌开发的Gson库进行json数据的解析。

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    美国把中国当教材拿到了课堂,说出了的真正源头

    中国的令美国国家航空航天局(NASA)的科学家们都坐不住了。 NASA科学家从太空的角度,告诉大家什么是?为什么中国如此严重?以及美国的污染历史,解决办法,现状等等。 即便生活在的国度,我们却不了解。 面对这个现状,我们只能每个人行动起来自救。

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    IBM将使用云计算治理

    IBM周一宣布,已经与北京市政府达成合作协议,将使用该公司先进的天气预测和云计算技术,帮助其解决顽固的问题。 由于环境污染形势日益严峻,中国政府已经承诺将改善环境状况。 但首先必须加强数据搜集以及监控和预测能力,才能真正应对和污染问题。 北京已经使用35座监测站提供的数据打造了一套预警系统,可以在严重污染天气发生前三天停课和停工,并调整交通流量。 该项目旨在利用IBM的预测能力以及搜集到的实时排放数据,来预测的发生。

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    数据版穹顶之下:清华人气男模解码分布

    【导读】:柴静的一部穹顶之下将对的讨论推到风口浪尖,与此同时在太平洋的另一端,一群来自中国大陆的合伙人也在针对展开一场大数据战场的较量。 怎样的“个人恩怨”引发了针对的创业? 清华男模、国旗仪仗队成员、单车骑行西藏、阿拉斯加极地穿越……大数据原点栏目本期为您专访佳格图的情怀团队,直击他们的创业点滴,用大数据解密。 未来的“预警图” — 佳格“图” 佳格“图”是王蕴刚及佳格公司设计的一款基于环境大数据,对大气污染进行实时监测预警的产品。 “图”用地图的形式实时展现我国任一地区的大气污染数据,并预测未来五天的空气质量。佳格“图”的实时数据目前每小时更新一次,空间精度为五公里。 对采集到的大量数据,需要进行整合处理才能用来生成佳格图。佳格图的数据算法主要包含两个任务: (1)数据同化和实时展示任务。

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    【干货】太重?深度神经网络教你如何图像去

    导读 北京城被中度污染天气包围,到处都是灰蒙蒙一片——天又来了。 从11日起,天气就开始出现,根据北京环境监测中心最新预报,这一轮短期内不会明显好转,尤其是今明两天,北京空气质量维持在4级中度污染,会一直持续到本周日。 是特定气候与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济生产及社会活动会排放大量细颗粒物,一旦排放量超过大气循环和承载能力,悬浮颗粒受静稳天气的影响持续积聚,极易出现大范围的。 大气散射模型描述了,在和光照的共同作用下的成像机制: ? 阳光在物体表面形成反射光 J(x),反射光在穿过的过程发生散射,只有部分能量 J(x)t(x) 能到达摄像头。 观察发现会同时导致图像饱和度的降低和亮度的增加,整体上表现为颜色的衰减。根据颜色衰减先验,亮度和饱和度的差值被应用于估计的浓度: ? ?

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    如果用Excel仪表盘分析……

    注: 文中使用数据均来自互联网,为各城市2013年12月到2016年9月统计的大气质量相关指标月平均值。 数据内只包含有代表性的一些城市,没有覆盖全国,数据没有经过检验认证,不具备权威准确性,本文意在展现商业智能可视化手段能为我们提供什么样的数据信息,而非对大气质量的学术报告,请大家带着以上认知阅读本文。 商业智能分析是将数据以可视化形式呈现给我们的数据分析方法。当二者相遇时,便有了看得到的大气质量仪表板,读之有趣,思之忧心。 先来看一下完整过程的动图: ? 接下来我们逐步分解。 主要城市中二氧化硫和二氧化氮的排放量依然是北京最多,深圳最少,从数据层面说明了网上调侃语“是帝都纯”。 ? 从地图上看,PM2.5的均值分布情况是这样的(样本数据没有覆盖全国,只有有气泡标记的地方才有样本数据,主要是经济较为发达的地区): ? 而PM10的均值是这样的: ?

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    流程内耗的几时休?

    在以盈利为目的的企业发展中,流程内耗犹如袭击企业的,迷雾重重、治丝益棼,治理之路漫漫无涯。 对一个企业管理者或从事企业管理的人来说,“流程”并不陌生。 这些内耗如同一般,看似雾气温和,实则集聚效应明显,更会带来严重的危害。下面就列举一些常见的流程内耗问题,对号入座,看看你的企业有没有? 低效会议产生流程内耗 众所周知,会议是高成本的经营活动。 那么,如何优化流程、提高效率、根治企业呢? 全面梳理流程,提高流程效率。这里涉及流程的简化与合理增加。 企业流程混乱、数据断点多、信息孤岛现象明显,必然造成流程成本增加。企业流程断点的消除,也是流程细节落实到具体部门和岗位的过程,可以充分发挥流程的动脉作用,形成健康运营的循环,促进企业高效运转。 在互联网+时代,企业数字化转型的“谋略之争”俨然愈演愈烈,而“谋多乱人意”,不如“得一谋而急行”,从小处着眼,关注流程问题,赶走流程内耗的,还企业管理清明,让企业从传统组织向流程型组织转型,以流程管理力主导企业核心竞争力

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    云计算、计算、边缘计算、计算、海计算......

    计算(Fog Computing),简单来说,拓展了云计算(Cloud Computing)的概念,相对于云来说,它离产生数据的地方更近,数据数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中,而不是几乎全部保存在云端 通俗一点讲:“计算”的名字源自“是比云更贴近地面(数据产生的地方)”。最初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. 计算可理解为本地化的云计算 边缘计算(Edge Computing) 边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。 边缘计算进一步推进了计算的「局部的处理能力」的理念,处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理,而是在网络内的各设备实施处理。和计算相比的优点,由于性质单一的故障点比较少。 各自的设备独立动作,可以判断什么数据保存在本地,什么数据发到云端。 还有: 计算:计算可以简单理解为垃圾云或计算,就是云计算和计算的对立面。

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    一文看懂:计算和计算

    但一提起计算和计算,大多数人则是一头雾水,本篇文章主要为大家分享计算和计算的相关内容。 计算(Fog Computing)是云计算的延伸概念,但不用将数据传到云端,而是集中在边缘设备中。 计算将数据数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备,而非服务器。 比如无人驾驶,如果车辆、传感器和控制器是城市智能交通系统的边缘层,这意味着就要进行边缘计算,就需要构建和运营微型数据中心,那么很可能采用微型数据中心和网状路由器以及服务器作为“计算层”。 ? 说完了计算,我们再来聊聊什么是计算,计算可以理解为较差的云计算或计算。 云计算、计算尽管技术先进,却也不是没有缺点。 再者,就是带宽会耗费预算,厂商按流量收费有时会超出预算,应用软件性能不够稳定,数据可能不值得放在云上,规模过大难以扩展,缺乏人力资本等等,都是造成计算的根源。 对于计算的概念,大家简单认知即可。

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    数据:你生活城市的空气质量排第几

    摘自:绿色和平 微信号:Greenpeace-CN 网站:www.greenpeace.org.cn 有一句话叫“浪潮退去,才知道谁在裸泳” 今天,绿色和平要说“数据公开,才知道谁在” 2015年一季度 ,中国公开PM2.5浓度数据的城市增至367座,城市空气质量数据公开首次迎来如此大的规模。 • 大范围PM2.5数据的首次公开,也揭露了中西部省份的严重空气污染问题。河南、湖北、湖南、四川等中西部省份城市第一季度的PM2.5浓度排名均位居全国前十。 其中,河南和湖北浓度分别为103.3和99.2微克/立方米,已经超过因频发而饱受诟病的河北。 • 高发的京津冀、长三角和珠三角地区PM2.5污染形式依然严峻。

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    科学瞎想之是个神马鬼(3)

    继续上课,今天我们就讲一讲到底致不致癌。 北京十年来肺癌增加了60%,这是一个非常惊人的数字,应该说空气污染是一个非常重要的原因"; • 大裤衩某前记者说:"中国过去十年肺癌发病率上升300%以上"; • 2011年英国发布的数据 1 是怎么来的? 的形成有两个方面,一是有污染物; 二是有不易污染物扩散的气象条件。 除非天你躲到海南、马尔代夫之类的度假圣地,只要你在之地,我们和大大喘的气别无二致。倒是提醒童鞋们,天就不要出去跑步、锻炼作死了,因为你的肺活量会随着作死的节奏成倍增加。 我知道你是土豪,你不缺钱,但来了土豪还不跟老师一样喘气? 好了,关于的事就说完了,下课!

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    云计算的小兄弟:计算和计算

    计算将数据数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中,数据的存储及处理更依赖本地设备,而非服务器。计算是新一代分布式计算,符合互联网的“去中心化”特征。 计算是以个人云,私有云,企业云等小型云为主。 计算,有云就有,有就有,“计算”这种比较奇葩的概念也顺理成章地诞生了。计算可以简单理解为垃圾云或计算,就是云计算和计算的对立面。 计算概念可以很好地形容比较差的云计算或者计算,如果“云”或“”提供的服务,存在着安全问题、隐私数据被丢失泄露、数据传输不稳定、网络频繁出现中断、费用严重超支、用户访问体验差等一系列问题,其优势则可能远不如对用户的伤害 说归说,云也好,也好,也好,更多是一种形象生动的概念,让人们很快地理解其特点,可以根据其自身不同特点,再来看自己数据中心需要哪种计算方式,找到最适合自己的。 数据中心无论身处“云”中还是“”中,都要做好防“”的准备,也可以部署计算,但要高度警惕计算的负面影响。

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    教你预测北京,基于keras LSTMs的多变量时间序列预测

    包含三块内容: 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集; 如何准备数据,并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题; 如何做预测,并将预测的结果重新调整为原始数据单位。 三、数据集 这里使用空气质量数据集进行时间序列预测。 看数据表可知,第一个24小时里,PM2.5这一列有很多空值。 因此,我们把第一个24小时里的数据行删掉。 剩余的数据里面也有少部分空值,为了保持数据完整性和连续性,只要将空值填补为0即可。 为了加快这个演示模型的训练,我们仅仅在第1年数据上拟合模型,然后在剩余4年的数据上对其进行评估。 如果你有时间,可以试试倒置一下,在前4年数据做训练,最后1年数据做测试。 大约9K小时的数据用于训练,大约35K小时的数据用于测试。

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    科学瞎想系列之二十三 是个神马鬼(4)

    又来了,我得赶紧把这最后一期有关的瞎想想完,继续上课。今天讲三个问题 : 1 是怎么来的? 不同的地区,污染物来源不同,成分也不同。比如帝都,汽车尾气就是元凶。 2 来了我们怎么办? 答: 原来该怎么办现在还怎么办!别听那些公知大腕、鸡汤厨娘们瞎忽悠。 除非天你躲到海南、马尔代夫之类的度假圣地,只要你在之地,我们和大大喘的气别无二致。倒是提醒童鞋们,天就不要出去跑步、锻炼作死了,因为你的肺活量会随着作死的节奏成倍增加。 我知道你是土豪,你不缺钱,但来了土豪还不跟老师一样喘气? 好了,关于的事就说完了,下课!

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    美使馆9年pm2.5数据分析:到底是不是加重了?

    于是昨天熬夜做了下面的这些数据分析,因为是基于数据的,我觉得非常客观,也发现其实大家对于中国的变化有偏差,但同时大家感觉在严重也是可以解释的。 ,原因是美国大使馆的数据是精确到小时的,所以有时候在某天中午下午达到很高的值,但晚上回落了,平均下来的数值也许是100以下,但人的感受是当天空气是不健康的。 可以看下面两张图,上面是每天PM2.5浓度取平均的分析,由于2011年之前丢失很多数据,我把大于100天数除以有数据天数做了个百分比,数据差别不小,但趋势相同: 表1:北京分析(取每日PM2.5平均浓度算法 表2:北京分析(取每日PM2.5最高值的分析) ? 需要说明的是,老美也许还在圣诞新年假期,所有城市12月的数据都没有。 其他城市情况: 广州改善令人惊奇,冬季沈阳严重 这是美使馆有数据以来的各年PM2.5>100天数百分比,趋势也相同,天数都有了不同程度的降低。

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    “提头来见”不如“治之云”

    只是距离2017年就剩一个月了,这每天辣的我眼睛好疼啊 虽然在治理的问题上道阻且长,常伴的我呕心吐血写下了“治之云”。拿走,不谢! 在顽固的治理问题上,通过技术手段、云计算的形式提高优化,减少能耗,实现数据精准,从而达到优化治理。 1 大气监测之云 众所周知气象监测中会有很存在诸多海量数据,而对于的监测更是目前气象监测中的重中之重,如果不能运用这些数据进行计算分析,就无法估算出准确的天气气象以及预警,而云计算的功能就相当于盘活这些大数据 利用云计算的高效数据运算能力,其实完全可以辅助大气监测工作。 2 对抗环境污染之云 云计算的应用不仅仅存在于预警,气象观测等方面,在对抗环境污染中早在2014年国内巨头企业就已经开始先例。 云计算应用平台 “蔚蓝地图”APP就是一款用于公众实时了解污染情况,并让公众参与污染源举报,从而倒逼企业达标排放的手机端应用。

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