京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据OR能源大数据_数据分析师培训
一、为什么谈大数据?(why)
小编对于克强总理谈到的“大数据”很是关心,于是开始进行了信息搜集。在Web of Science数据库,小编对“大数据”相关领域已发表的SCI/SSCI论文进行了统计分析。
【检索条件:主题=(“Big Data”),时间跨度=(所有年份),数据库=(SCI-EXPANDED,SSCI),检索日期=(2015/03/06)】
看到图1,小编也是有些吃惊了。2014年,“大数据”相关的SCI/SSCI论文发表了902篇,占历年全部发表论文数的59.3%(论文发表总数:1521篇)。2015年,有可能继续 “疯狂”。
图 1 大数据相关领域SCI和SSCI论文发表与引用统计
二、什么时候开始研究大数据的?(when)
2006年,“大数据”领域的第1篇论文诞生。需要说明的是,这一年总共只发表了3篇论文。2008年,《Nature》推出了“大数据”专 刊。2011年,《Science》推出了关于数据处理的专刊“Dealing with Data”。2012年,美国奥巴马政府宣布推出“大数据的研究和发展计划”。
到2015年,大数据经历短短9年时间,似乎在以 “违反”学术规律的速度生长、扩散。
三、大数据是什么?(what)
近年来,大数据在创新思维、管理理念、信息技术等方面的影响力和效果日益显著,受到各方高度关注。但遗憾的是,大数据目前尚没有统一的定义。
小编尝试整理了“大数据”理念在数据采集、处理、应用等方面的特征:一是可对不同领域、不同类型、不同渠道的跨界数据进行系统采集与分析。例 如,意大利米兰电信公司将电话通信大数据与人口、地理数据进行集成采集与分析,实现对城市热点商业区域、交通拥堵区域的动态预测。二是可对各种在线行为进 行全过程记录,大幅改善处理效率、成本、响应时间。以IBM公司发布的大数据技术BLU Acceleration为例,查询速度比传统技术快100倍以上,数据存储成本只有其十分之一。三是与应用创新联系更为密切,成为推动管理创新、商业模 式创新与产业革命的内在动力。例如,阿里集团将客户网络活跃度、网上信用评价、余额宝交易量等在线数据转化为客户信用评级,在金融信贷业具有颠覆式创新意 义。
四、哪些国家(地区)/机构在研究大数据?(where)
排在首位的依然是美国,论文发表数755篇,占所有发表数1521的49.6%。其次是中国,论文发表占比15.0%。不错的成绩嘛。
再来看看研究大数据发表成果最多的研究机构。恭喜中科院,中科院超越哈佛大学成为了发表大数据成果最多的研究机构!(注:小编去年查过排在榜首的是哈佛)。
图 2 国家/地区排名前十统计
图 3 研究机构排名前十统计
五、谁才是大数据研究领域的真正专家?(who)
谁是大数据研究领域的真正专家?让我们用数据说话。(这算不算“大数据”的应用呢?)
“大数据”领域发表文章最多的是“ANONYMOUS”(译为“匿名的”)!竟然无人认领发表SCI/SSCI文章最多的专家称号(注:SCI/SSCI论文发表在某种程度上反映了作者在该领域的影响力),真是遗憾。
图 4 研究作者排名前十统计
六、如何使用大数据?(how)
“大数据”都在哪些方面得到了应用?
排在前四位的研究方向依次是计算机科学、工程学、科学技术和商业经济,发表文章共计889篇,全部论文占比58.4%。
综合来看,小编相信,大数据在能源管理中的应用前途还是非常光明的。
图 5 研究方向排名前十统计
七、能源大数据?
以主题=(“Big Data” AND “Energy OR Power”)在Web of Science数据库进行搜索,也许会有意外的发现啊……
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23