简介：进入二十一世纪以来,随着社会的不断进步和社会信息化的加速发展,数据和数据库应用的快速增长,数据处理的基础作用、数据处理的效率越来越受到人们的关注。本文着重总结了网络环境下数据处理的特点,并对数据处理技术的应用与发展提出自己的观点。

简介：第七节实发工资的各种票面张数计算计算每个职工的工资最好用整型数运算和存贮,因为整型数在存贮器里是以二个宇节存贮的,而单精度数用四个字节,双精度数用八个字节。整型数的最大数值为32767,就企业职工而言目前最高工资的应发工资和实发工资不会超过327.67元。在数据处理过程中(计算过程中)可全部用整型数处理。而在数据输入时,将输入的实型数(带小数点的数)乘100转换成整型数;在数据输出(显示或打印)时除100转换成实型数。这种转换可全由微机自动处理,而对使用者来说,实际接触到的都是带小数点的实型数。这样处理可以大大节省在存

简介：摘要本文通过对安全评价中安全检查表应用情况的深入分析，针对其存在的缺点进行改进，并运用事故树理论对危险因素进行划分，定量的计算出矿井的危险度值，提高了煤矿安全评价结果的准确性和科学性。

简介：摘 要 ： 在大数据时代背景下，信息技术不断发展，传统电网管理模式已无法满足当今企业的各项需求，智能电网则顺应需求而产生，为企业提供了更加高效智能的服务，使得企业的电力系统得以稳当运行。此次研究在深入分析当今智能电网数据处理现状的基础上，对智能电网大数据处理的关键技术进行了探究，提出数据挖掘技术在电网系统中的实现手段；针对其面对的各项挑战进行分析并提出解决方案，该方案中包括实行电网调控管理、建立数据治理体系、构建电网安全防护体系和建立数据质量评价模型。

简介：摘要：在现代化社会的运行下，各行各业开始使用大数据进行工作。在大数据的背景下，电力自动化数据处理也更加简洁便利。但与此同时，大数据的出现，也给电力自动化数据处理带来的复杂的环境。为了促进中国电力行业的更好发展 ,人们用电更安全，就必须采用有效的方式进行自动化数据处理，减少外界因素带来的误差。本文根据电力自动化系统中数据的类型，采用积极有效的方法将成本运算控制到最低，研讨在大数据的时代如何处理数据。并且分析了如何快速准确地处理电力系统中的数据，最大程度的降低人工工作量，对于数据处理中出现的相关问题进行了分析解决，并且列出了在运行过程中可能出现的问题。同时，对电力系统的发展方向进行了研究，希望带给大家一些参考借鉴意义。

简介：摘要：信息时代的不断发展促进着计算机这个行业的总体发展 ,而在这其中随着运算量的不断增长，我们也进入了大数据时代。而电力运营企业也正在利用大数据时代带来的契机进一步改进健全，本文针对对大数据时代的简述和电力运营监控的数据处理和应用进行了阐述。

简介：摘要：试飞测试是飞机研制的一个关键方面，因其验证、支持、改进了型号设计，也是验证与评估飞机设计指标途径。试飞测试主要任务是采集各种数据格式参数信息，完成测试结果的分析处理，获得真实有效测试数据。

简介：摘要：如何在海量用户数据中定位可疑窃电用户是防窃电的关键技术。文章分析现有防窃电技术，建立防窃电评价体系，利用大数据处理方法，对海量用户数据进行特征量提取；针对提取后数据采用数据挖掘技术，构建防窃电模型，定位可疑用户。工程实例表明，文章所示算法，能有效剔除冗杂数据，提高算法精度，具有较好的可靠性和有效性。

简介：摘要：现阶段电力在社会中的应用较为普遍，电力营销系统是电力企业用于提升服务水平，与用户之间建立良好关系的纽带。本文主要介绍了现阶段电力营销的意义，并且对于现阶段电力营销系统的现状进行分析，详细介绍了当前电力企业集中数据处理模式的关键技术与应用，对于如何实现电力营销系统集中数据处理模式的实现做出探讨，以供相关技术人员借鉴分析。

简介：摘要随着我国电网技术的不断发展，信息通信技术作为智能电网的中枢系统，其对于电网生产以及管理方式的发展也起到了良好的促进作用，并迎来了电力大数据时代。为了对日益增长的电力数据量跟信息量进行有效的处理，也就要求各电力企业恩能够够在智能电网数据处理系统中进行电力大数据关键技术的积极应用，借此获得良好的电力数据处理效果。关键词智能电网;大数据;技术;

简介：摘要文中以VF（visualfoxpro）为数据库管理系统，分析与探讨了损益表的设计与实现的基本原理，并提供了相应的程序代码。

简介：

简介：摘要：基于大数据进行企业市场感知，并处理销售数据，可以帮助企业更好地了解市场需求和竞争环境，以制定更有效的市场营销策略。文章主要采用数据分类处理、关联规则分析、回归分析等销售数据处理方法，对贸易企业销售趋势进行预测，并提出业市场感知策略，分别是建立贸易市场感知模型、检测贸易市场机会和风险、明确市场需求，进而来提升企业市场感知能力，让贸易公司的市场营销得到提升。

简介：摘要：现如今随着我国经济建设持续的发展，促进了我国电力行业不断的进步，在电力行业中，营销是作为其重要的组成内容，其营销水平的高与低将会对电力企业自身的发展有着较大的影响，因此通过合理的应用物联网的技术，加强对营销大数据的有效处理，保证电力行业自身持续稳定的发展，为人们的日常生活和工作提供出稳定的电力能源。所以在本文之中，主要是对泛在物联网在电力营销大数据处理方法做出了相应的分析，并且也是在这个基础上提出了下文中的一些内容。

简介：摘要：在信息化时代背景下，网络信息技术在各行业领域中得到广泛应用，泛在物联网是建设工业互联网的重要支撑，对促进国家结构变革、提升用户用能体验至关重要。本文首先分析泛在电力物联网的特点，然后阐述了泛在物联网在电力营销大数据处理方法。

简介：摘要：经济的发展，促进社会对电力的需求也逐渐增加，这有效地推动了电力企业的发展。在各行各业当中的广泛运用物联网技术，给电力营销管理系统的运用提供了很好的技术的方向。将电力营销业务与物联网相互结合在一起，能够更好地实现细致化、高速化、聚集化的电力营销的各项业务的管理。可以让用户实现跨地区还有跨业务范围内使用管理电力系统。能够大大的提升电力营销数据的传输能力。本文就泛在物联网在电力营销大数据处理方法展开探讨。

简介：摘要大数据处理技术可对数据信息进行高效处理，其具有高容错性、高可靠性等。智能电网大数据处理，可对电网系统数据信息进行实时采集与处理，对发电环节、输变电环节和用电环节产生的数据信息进行分析，并以结构化和非结构化的管理方式，对数据信息进行分类式处理，可提升智能电网对数据信息的处理速率。

简介：摘要：泛在物联网对于我国电网未来绿色健康发展意义重大。伴随电力大数据协同技术的发展，多样智能电力终端和各种电网业务系统将融会贯通，从而更安全高效地实现泛在物联网稳态数据多源交互和统一调度，对大数据精准溯源和各种需求提供精细化的数据支撑。

简介：摘要在大数据的背景下，计算机和网络通信技术多用于电力自动化系统中，使得电力自动化系统在处理数据时，更加的多样化，更加的复杂化。在本文中，笔者分析了电力自动化系统处理的数据类型，然后讨论了电力系统对数据处理的一些问题，介绍了智能电网，并阐述了它未来的发展方向。

简介：摘要：面向大规模数据处理的分布式计算与协同处理技术成为了实现高效、可扩展和高性能数据处理的关键。本文旨在研究面向大规模数据处理的分布式计算与协同处理技术，并分析其在提升数据处理效率和解决数据处理挑战方面的重要性。首先通过文献综述和调研，对分布式计算与协同处理技术的发展历程和现状进行了概述。然后，重点讨论了关键技术，包括分布式计算框架、数据分布和负载均衡策略、数据传输和通信协议等，以及其在大规模数据处理中的应用情况和优化策略。同时，对比分析了传统数据处理技术与分布式计算与协同处理技术的差异和优势。最后，针对当前的研究热点和挑战，提出了未来的研究方向和发展趋势。通过本文的研究，可以更全面地了解面向大规模数据处理的分布式计算与协同处理技术的重要性和应用前景，为进一步的研究和实践提供指导。