华电内蒙古能源有限公司土默特发电分公司
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摘要:大数据时代的到来,让社会发生较大变化,大数据统计理念被社会广泛认可。特别是在电力企业当中,运行数据庞大,处理起来相对复杂,对于庞大数据中的有效数据的收集工作,数据挖掘系统应重视处理数据的综合效率,制定针对性的解决方案。在我国电力企业工作发展的过程中,技术人员通过利用数据挖掘模式,为电力企业的数据统计提供强大的技术支持,并且在应用的过程中,对数据挖掘模式不断进行创新开发。基于此,本文对于数据挖掘模式的创新进行系统分析。
关键词:数据挖掘;电力数据统计;创新
前言
随着大数据统计理念的推广,电力企业数据统计工作的开展受到了极大的影响。特别是在数据采集、汇总、统计等实际过程中,受到大数据挖掘模式的影响,电力数据统计整体过程创新成为了我们主要的工作内容。在这种情况下,电力企业统计者基于大数据统计理念中数据挖掘模式对数据统计的整体影响,开展了电力数据统计创新的实践研究工作。这一实践工作的开展主要包括了统计模式的创新、新型数据库的建立、数据采集模式的创新、数据挖掘的应用以及数据统计与分析等相关实践内容。
1数据挖掘模式的综合概述
数据挖掘模式是在大数据时代产生的一种数据处理技术,利用这项技术,技术人员能够在大量的数据中,处理多种类型的数据,帮助使用者发现自身所需要的有效数据,并且,数据挖掘技术的工作原理,是通过将数据整理后进行整体的循环,利用技术的高效率来对数据进行反复的筛选,挑选出所需要的数据,并且能够保证数据的准确性。在数据挖掘模式中,之所以其拥有强大的挖掘能力,是因为在数据挖掘模式中包括多种方法,其中包括神经网络、遗传算法、决策树方法、粗集方法、覆盖正例排斥反例方法、统计分析法、模糊集方法、挖掘对象等方法,这些方法能够支持数据挖掘模式,处理复杂庞大的数据群,多种方法的结合,构成了强大的数据挖掘模式。
2基于大数据特点,建立新型的数据统计模式
在大数据统计模式要求下,新型的电力企业统计过程中呈现出了大量、多样、高速且价值性高的特点。在这种情况下,电力数据统计中我们必须建立以下新型的数据统计模式。一是综合分析模式。针对大量且多样化的统计数据,统计工作者必须利用综合科学的工作模式,做好数据分析工作。这种模式的建立包括了统计数据综合分类与科学分析两个组成部分,是确保数据统计顺利完成的重要保障。二是数据科学筛选模式。在大数据采集过程中,其采集的统计数据既包括有效的统计数据,也包括部分的虚假数据。如在电力设计中,需要对区域内电力设施需求进行统计时,我们会采集到大量的网络数据,其中既包括真实的需求数据,还可能包括虚假的数据内容。所以在实际工作中,统计人员需要建立科学有效的筛选模式。这种筛选模式包括数字智能化筛选与人工筛选两个部分。随着数据技术的不断发展,智能化筛选的发展成为了数据挖掘模式下统计工作的必然选择。三是高速计算模式。为了确保数据统计高速的特点,创新性的数据统计中需要做好以下的两点保障。一方面采用高速先进的计算机设施确保计算的过程流畅。另一方面采用合理的计算软件,确保数据计算准确与高速。
3发电企业进行数据统计创新的实际操作
对于电力企业来说在数据挖掘模式基础之下进行数据统计模式的创新是企业实现高效数据统计工作的关键。所以说发电企业应该做到从企业的实际需求出发,同时综合新型数据统计的特点对数据统计模式进行全方位的创新,创新思路主要有以下几个方面。
3.1数据统计模式的创新
通常在发电企业中所涉及的数据统计工作基本涵盖了企业生产中的各个环节,所以其数据的特点为数据种类多样、信息量庞大且信息价值不等。在这种情况之下进行数据统计的改革创新需要根据企业综合特点来制订创新方案,在进行创新过程中需要做到以下几个方面。首先是分析模式的创新,由于基础信息的多样性且信息量庞大的特点导致前期数据筛选非常重要,作为企业的数据统计工作者必须严格按照相关科学理论知识进行分析模式的创新工作。该工作进行的主要目的是将海量的信息进行分类并科学分析,这一步是保证统计工作顺利完成的重要保障。其次是筛选模式的创新,在发电企业所统计的数据中总是会存在一些无效或者虚假的信息,需要对这些数据进行筛选,筛选工作由人工智能和人工共同负责,先通过常数设置对基础数据中多数的无效数据进行处理,然后由人工筛选因为其他原因造成的无效数据,保障数据的准确性以及有效性。最后是对计算模式的创新,在统计工作中计算是非常重要的部分,只有通过计算才能得到数据中隐藏的信息,在计算模式创新中需要注意的是优化计算设备,满足系统运行的条件,对不同数据进行处理的时候选择不同的计算软件,保证最终计算结果的准确有效。
3.2数据采集模式的创新
在数据统计工作中数据是所有工作进行的基础,所以数据采集工作的质量优劣直接决定着整体数据统计工作的质量,发电企业对数据的采集模式进行优化创新是保证数据统计工作顺利进行的关键。在进行数据采集工作的时候首先需要对数据采集软件进行优化,通过先进软件的应用实现可以自动采集基础信息。如此不仅可以提高数据采集效率,其优势在于反应速度快、信息传递快,并且可以实现数据实时分享,也可以最大限度地避免由人工数据统计所带来的误差。通过相关设备所得到的数据统计可以及时对记录数据进行检查,提高其准确性。
3.3相关数据库的建立
实现数据统计有效利用数据库必不可少,即使通过数据统计所得出的数据信息也必须根据数据库信息进行对比才能够得出准确的结论。但是当前在不同的电力企业中其所使用的数据库是不同的,很难有效应用所得到的信息。在数据统计工作中如果数据匹配存在偏差,对数据统计工作的质量以及效率将会产生严重的影响。所以说作为发电企业应该根据自身的实际情况,综合所有数据库的优缺点来建立科学合理的数据库,来满足日常数据统计工作的需求。企业资源计划是由MRP演化而来的,其主要理念是信息技术和现代管理思想的融合,形成一种新型的集成化信息管理系统,通过企业资源计划系统的应用在一定程度上打破了传统企业之间的边界,以一种新的思想管理方式对企业的资源进行优化整合以形成数据库,能够在很大程度上反映出该市场对企业的实际要求。
3.4数据统计质量的优化
对于发电企业来说,数据统计工作所进行的不仅是对数据进行采集、统计、计算以及处理,还能通过这些工作实现企业生产的推动,所以说数据统计的质量是关键,发电企业应该将重点放在数据统计的质量以及数据统计工作的创新上。首先应该做到的是调整数据统计管理方案,将重点放在管理制度的调整上,在统计工作中要做到最大限度地降低因为人为因素造成的影响。其次在统计工作中企业应该加强基础统计的管理工作,主要包括减少无效数据含量,保证数据计算的算法正确以及运算的有效性等。最后针对相关数据统计工作制订科学合理的考核制度以及奖惩制度,对在数据统计工作中为企业做出贡献的个人或者是单位给予适当的奖励,同时对在数据统计中出现较大偏差影响企业运行的团队采取一定的惩罚措施,通过这种方法激发员工责任心,保障数据统计工作质量。
结束语
电力数据统计创新发展中,大数据挖掘理论的应用发挥着重要作用。特别是其数据的采集、筛选、分析等功能的应用,对于电力数据统计质量与效率的提升具有极大的实际作用。在这种情况下,我们结合我国现阶段电力数据统计实际工作,积极地发挥数据挖掘模式的优势,为电力数据统计的发展提供理论支持。
参考文献:
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