產品名稱：智能電網大數據分析

是否是套裝：否

書名：智能電網大數據分析 智能電網大數據分析

代碼：88

出版社名稱：人民郵電出版社

出版時間：2018年4月

作者：卡羅爾·L.斯蒂米爾

譯者：張榮

開本：16開

ISBN編號：9787115475183

●第 一部分  數據分析的變革力量第 1章  將智能引入電網  31.1  章節目標  41.2  建立數據驅動型電力公司的必要性  51.3  大數據：當我們看到它時，我們了解了  71.4  什麼是數據分析  91.5  從頭開始  111.5.1  注意差距  111.5.2  文化轉型  121.5.3  個人案例研究  131.5.4  “靈應盤”經濟學  141.5.5  一如既往的業務對電力公司是致命的  161.5.6  生存與滅亡  161.6  通過智能電網數據分析發現機會  18第 2章  構建數據分析基礎  192.1  章節目標  202.2  毅力是最重要的工具  212.3  構建數據分析架構  222.3.1  數據管理的藝術  242.3.2  管理大數據是一個大問題  242.3.3  真相不會給你自由  242.3.4  每個辦法不能“包打天下”  272.3.5  解決“特定情境”的難題  272.3.6  自主構建與外包之爭如火如荼地進行著  292.3.7  當“雲”有意義時  312.3.8  變革既是危險也是機遇  32第3章  讓大數據為高價值行動服務  353.1  章節目標  363.2  數據型的電力公司  373.3  算法  383.3.1  算法業務  393.3.2  數據類別  403.3.3  及時性  403.4  看得見的智能  423.4.1  記住人類  443.4.2  客戶的問題  443.4.3  電力公司的變革  463.4.4  越大未必越好  473.5  評估業務問題  48第二部分  智能電網數據分析的優勢第4章  在電力公司中應用數據分析模型  534.1  章節目標  544.2  了解數據分析模型  554.2.1  到底什麼是模型  574.2.2  警告：相互關繫並不意味著因果關繫  584.3  使用描述性模型進行數據分析  594.4  使用診斷性模型進行分析  604.5  預測性分析  614.6  規範性分析  634.7  電力公司的優化模型  644.8  面向情境智能  65第5章  企業數據分析  675.1  章節目標  685.2  超越商業智能  695.2.1  電力預測  705.2.2  資產管理  705.2.3  需求響應和能源分析  725.2.4  動態定價分析  785.2.5  收入保護分析  805.2.6  打破部門間壁壘  81第6章  運營分析  836.1  章節目標  846.2  調整力量以改善決策  856.3  洞察的機會  866.4  關注有效性  876.5  分布式發電運營：管理混亂  906.6  電網管理  916.7  彈性分析  946.8  從運營數據分析中提取價值  95第7章  客戶運營和參與分析  977.1  章節目標  997.2  提升客戶價值  997.2.1  客戶服務  997.2.2  高級客戶細分  1007.2.3  情緒分析  1017.2.4  收入追繳  1027.2.5  呼叫中心運營  1037.2.6  客戶溝通  1047.3  為了客戶需要具備什麼  1077.3.1  提升賬單的價值和面向客戶的Web門戶  1087.3.2  家庭能源管理  1107.3.3  戰略價值  111第8章  網絡安全分析  1138.1  章節目標  1148.2  電力行業的網絡安全  1158.2.1  對關鍵基礎設施的威脅  1158.2.2  智能電網是如何增加風險的  1168.2.3  智能電網是阻止黑夜災禍的機會  1178.3  大數據網絡安全分析的作用  1198.3.1  預測和保護  1208.3.2  網絡安全應用  1228.3.3  主動方法  1238.3.4  協調網絡安全的全球行動  1238.3.5  風險變化的格局   124第三部分  實施持續變化的數據分析程序第9章  尋源數據  1299.1  章節目標  1309.2  了解尋源數據  1319.2.1  智能電表  1329.2.2  傳感器  1349.2.3  控制設備  1359.2.4  智能電子設備  1369.2.5  分布式能源  1369.2.6  消費者設備  1379.2.7  歷史數據  1389.2.8  第三方數據  1399.3  如何處理大量的數據源  140第 10章  大數據集成、框架和數據庫  14310.1  章節目標  14510.2  這是要花成本的  14510.3  存儲方式  14610.3.1  超大規模存儲  14610.3.2  網絡連接存儲  14610.3.3  對像存儲  14710.4  數據集成  14710.5  低風險方法的成本  14810.6  讓數據流動起來  14910.6.1  Hadoop  15010.6.2  MapReduce  15110.6.3  Hadoop分布式文件繫統  15210.6.4  如何幫助電力公司  15310.7  其他大數據庫  15410.7.1  NoSQL  15410.7.2  內存或主內存數據庫  15510.7.3  面向對像的數據庫管理繫統  15610.7.4  時間序列數據庫服務器  15610.7.5  空間和GIS數據庫  15610.8  豐富並非好事  157第 11章  提取價值  15911.1  章節目標  16011.2  我們需要明確的答案  16111.3  從數據中挖掘信息和知識  16411.4  數據提取過程  16611.4.1  當更多不總是更好的時候  16811.4.2  提升性能  16911.4.3  Hadoop：專門為批量數據服務的平臺  16911.5  流處理  17111.5.1  復雜事件處理  17111.5.2  過程歷史數據庫  17211.6  避免非理性繁榮  173第 12章  電力公司的展望  17512.1  章節目標  17612.2  大數據的理解  17712.3  為什麼人類需要可視化  17812.4  人類感知的作用  18012.5  可視化的電力公司  18412.5.1  推進商業智能  18612.5.2  高影響力的運營  18712.5.3  提高客戶價值  18812.6  實現這一切  189第 13章  變革伙伴關繫  19113.1  章節目標  19213.2  大數據帶來重大責任  19313.3  隱私，不是承諾  19513.3.1  同意  19513.3.2  數據管理  19713.3.3  治理  19813.4  加強隱私  19913.4.1  使同意成為可能  20013.4.2  使數據最小化  20113.4.3 &nb數據的作用  20113.5  未來的電力公司是一個很好的合作伙伴  202關鍵詞  205