國網中文多功能電表開孔67*67諧波峰值記錄

數據挖掘有別于傳統的簡單數據分析。數據挖掘是從大量的、不*的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中但又潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘基于大數據技術從多種類型的數據中快速獲取知識，為決策人員提供客觀的決策支持。借助數據挖掘方法分析變電站運維大數據，可以從海量運維數據中找出潛在信息，幫助運維人員更有效地評估設備狀態。

       數據挖掘基本流程大致可分為6大模塊，分別是業務理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估和應用改進。業務理解即確定目標和明確分析需求;數據理解即數據收集和數據清洗，其中數據收集所抽取數據需要能夠正確反映業務需求，否則所得到的分析結論將會無效化甚至誤導化，數據清洗作用為“去噪"和“補全"，剔除原始數據中的壞數據和擬合缺失數據;數據準備即探索數據內部規律和數據轉換，如歸一化、標準化等;建立模型即綜合考慮業務需求目標，選擇全局較優的模型;模型評估即根據評價標準對所建模型的精度、效率和通用性進行客觀評估，然后基于評估結果判斷所建模型是否滿足業務需求;應用改進即將模型應用于業務實踐，切實解決業務需求，挖掘數據的較大價值，同時基于應用情況及時跟蹤改進現有模型，以達到模型優化的目標。國網中文多功能電表開孔67*67諧波峰值記錄

       具體運維大數據分析的關鍵技術包括數據清洗、數據轉換、分類與回歸、聚類分析、關聯分析、時序模型和結構優化等。電力運維大數據的挖掘重點在于綜合運用上述技術對海量的數據進行統計學分析，通過各種計算結果依次相互承接，得出相應結果。另外，分布式存儲和并行化計算可以大大提高數據挖掘的效率，使分析系統性能達到質的提升。分布式存儲適用于大數據處理和批處理，如HDFS分布式存儲系統;并行化計算是現有處理大數據的有效算法，如基于MapＲeduce的機器學習和知識挖掘。國網中文多功能電表開孔67*67諧波峰值記錄