简介：【摘要】：随着现代社会的不断发展，我国已逐渐迈向大数据时代，数据挖掘已成为各行各业都在研究的一项重要课题。因为，通过数据挖掘技术的应用，能够影响、改变数据信息在日常信息管理、处理中的作用，并且能够有效解决信息资源相互干扰等相关问题。所以本文对大数据时代下如何科学、合理应用数据挖掘技术的深入与全面研究至关重要，下文是具体性的分析。

简介：摘要： 随着科学技术的 不断 进步，大数据和云计算在社会生活 和工作中的价值越来越突出 ，给人们的生活带来了 极大的 便利。现代信息技术为人们的社会生活带来了变革，互联网技术的应用也改变了以往的生活方式，在提供便利之处的同时，数据安全隐患也成为了当前要重点考虑的问题，信息和隐私被泄露等也严重的影响了人们的生活。因此则要运用各种信息技术为数据安全提供强有力的保障，避免发生隐私泄露的问题，进一步提升数据的安全可靠性。电网公司在社会生活中 承担着重要的作用 ，要通过提升数据安全性，为人们提供更加优质的服务，有效提升电网公司的综合水平。

简介：摘要：近些年来，企业越来越注重工作模式的效益，为实现这一目的，要求企业在新时期应当注重资源利用，改变原有的工作模式，实现信息化、技术化操作模式。本文在现代背景下分析了如何整合档案数据，新时期档案数据的主要特征等等，并深入分析了开展档案数据管理的有效方式，希望可以促进大数据时代信息技术的快速发展。

简介：摘要：随着信息化社会的飞速发展，大数据的相关应用越来越广泛，伴随的公民个人信息安全保护也被提升到了国家信息安全战略的高度。为此，全国人大常委会和工业和信息化部相继发布了《中华人民共和国网络安全法》和《电信和互联网用户个人信息保护规定》用于保障网络安全，维护网络空间主权和国家安全、社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。中国移动也下发了一系列大数据安全规范制度，要求加强大数据平台的安全保护能力。

简介：摘要：在大数据时代中，数据收集其品质与数量以及数据处理的速度和准确性就属于是确保整个产品生命周期质量的主要方面。在现实生活中，人类对产品可视化就有很高的要求，并且严重依赖于直观的感知。所以说，以更好的质量和科学的结果来处理数据可视化就是日后产品开发与营销的必然方向。

简介：摘要：以互联网技术以及计算机技术为代表的现代先进技术的普及应用，为人类带来更加方便快捷的网络服务和优质生活。大数据时代营造的网络环境，在拥有质量上乘的数据信息服务的同时，云存储系统内部储存的海量数据安全，成为大数据中心必须完成的管理任务。本文对云存储系统的结构模型和关键技术种类进行详细介绍，同时提出了提升云存储数据安全的有效策略，旨在推动大数据技术得到最大限度的开发利用，同时保证数据安全，为人类社会进程做出更大贡献。

简介：摘要：随着大数据技术的飞速发展，互联网在各行各业随处可见。大数据技术可以有效提高各种数据的利用效率，也为个人和企业的发展提供科学支撑。分析数据挖掘技术，研究数据挖掘技术在大数据时代的应用，要求相关工作人员掌握并熟练应用数据挖掘技术，在降低工作投入的同时提高工作效率，为社会的长期稳定发展奠定基础。

简介：摘要：健康大数据上升到国家战略的高度，国家从战略规划、技术能力、应用和管理三个方面实施和推进了大数据的开发政策，加快了大规模数据产业的发展，从理论研究中推进了大数据的应用。近年来，政策集中导入，政策方向明确。多模态医疗数据融合分析是从各种领域来决定研究计划的临床医生、统计分析工程师、算法工程师、属于需要生物信息工程师和其他人之间反复沟通的学科领域。通过对不同特征集的互补融合，共同学习各模式数据的共享电位信息，并提高数据的有效性。

简介：摘要：大数据时代的到来为科学数据共享模式的探究提供了新思路，科学数据对于科学技术的发展进步具有重要的参考价值，它展现了科学研究的成果及发展历程，大数据也是科学研究的内在动力及数据支撑。通过分析探讨不同科学数据共享模式的特点以及存在的问题，给予共享模式的升级新的发展思路，旨在促进大数据时代科学数据共享模式的不断完善。

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简介：摘要：随着数字化时代的到来，大数据、智能化逐渐成为现代社会发展的重要方向和趋势。这一背景下交通事业的发展自然也要逐步实现智能化，依靠大数据技术以及其他相关技术构建智慧交通大数据平台则成为了交通事业发展的重中之重，需要围绕其积极探索创新发展路径。本文简要分析了智慧交通大数据平台的开发需求，并围绕总体架构、数据接入模块、大数据计算与存储模块、大数据处理与分析模块、监控与管理工具等需求模块，探讨相应的平台开发及应用要点。

简介：摘要：随着社会经济和科学技术的不断发展、网络时代的到来，信息化网络技术在人们的日常生活中也开始普及，近年来很多IT行业专业术语变得流行起来，其中大数据一词走进了普通大众视野中。在信息化网络技术不断发展的时代背景下，人们在日常生活中所接触到的各项数据不断增加，而如何从各项数据中分析、提取出所需要的数据信息，提高社会总体生产力以及工作效率，是现今各企业、政府部门重点关注的问题。本文对大数据时代的数据挖掘工作进行探究分析，深入研究大数据技术的应用范围。

简介：摘要：在油田企业数据湖框架下，数据治理成为一项至关重要的任务。数据湖作为一个集成多样数据源的集中存储库，能够帮助油田企业更好地管理和分析海量数据。然而，数据湖中的数据量庞大、来源复杂，如果没有有效的数据治理机制，就很容易陷入混乱和无效的状态。

简介：摘要：大数据已经成为全球信息技术和信息产业的热点，它具有数据量大、多样性、价值密度低、处理速度快、分析能力强等特点，能够快速的处理和分析海量的数据。在大数据时代，数据量呈爆发式增长，要想保证信息处理的高效率和准确性，必须要有完善的数据处理和分析技术，并且对算法进行合理的设计。在此背景下，本文将对大数据算法与数据分析技术进行探究，首先介绍大数据的相关概念以及特征；其次对大数据处理与分析技术进行简单的介绍。

简介：摘要：数据挖掘与大数据分析方法的研究已成为信息技术领域的热点之一。本文首先介绍了数据挖掘的基础概念、预处理方法以及常用模型与算法，然后阐述了大数据的概念、处理技术和分析工具与平台。接着探讨了数据挖掘在大数据环境中的应用以及大数据技术对数据挖掘的支持，分析了两者之间的关系与互补性。最后，总结了数据挖掘与大数据分析方法的结合对决策制定和业务发展的重要意义，并提出了未来研究的方向和挑战。

简介：摘要：在信息化社会的高速发展下，大数据、云计算、物联网等技术应运而生，海量的数据资源逐渐在人们的生产生活中高速地产生、积累，带动全社会迈入了大数据时代。这一时代背景下的数据信息，在规模与数量上相较过去都有了显著的扩充，在挖掘、应用上难度较大。因此，运用数据挖掘技术提升数据信息挖掘的便利性与准确性，具有重要的意义。

简介：摘要：随着大数据、云计算和算法的发展，人工智能AI（Artificial intelligence）浪潮近年来稳步提升，并在多个行业和领域得到积极应用，成为主导下一次生产革命的核心技术。同样，由于电力系统内部信息的不断累积和数据来源的迅速扩大，数据治理在电力系统的信息挖掘与价值开发过程中已成为必不可少的环节。其中，人工智能可以应用于电力大数据的分析和建模，帮助预测电力需求、优化电力调度、提高能源效率等。再者，数据治理是确保数据的质量、一致性和可靠性的过程。人工智能通过自动化和智能化的方式，帮助收集、整合和清洗电力大数据，提高数据的准确性和可用性，从而有效地提高电力系统的运行效率和可持续性。因此，智能电力大数据平台的搭建也随之演化为了电力产业赋能升级的核心。本文对于人工智能在电力大数据平台数据治理数据中自动去除冗余的相关内容进行分析。

简介：摘要：信息化时代背景下，各个企业应当注重人工智能技术手段在大数据平台的数据治理与数据安全方向的科学应用。尤其是对日均数据巨量的电力企业而言，数据收集与储存、数据分析与利用都能为企业发展和业务决策提供支持。同时，为了应对数据量陡然爆发带来的冲击，大数据技术能在生产监测、供电运营和资源计划等环节为电力企业的日常管理工作提供安全、可靠的数据服务。在电力系统的数据安全和隐私保护领域，人工智能的参与主要通过信息加密、访问控制、数据脱敏等技术手段防止未经授权的访问和篡改，由此来保护电力大数据的机密性和完整性。同时，人工智能还可以通过分析电力大数据，识别潜在的威胁和攻击，并提前预测可能的安全事件，帮助电力系统及时采取措施来防止安全事件的发生。本文初步阐述了人工智能在电力大数据平台数据治理与数据安全的基本概念，简要分析了人工智能在电力大数据平台中的数据治理安全风险，初步探讨了人工智能在电力大数据平台中数据治理数据安全方向的技术应用，并提出了具体的应用策略，为电力企业的人工智能应用和发展提供有效参考。

简介：摘要各大行业因为科技的进一步发展也得到了创新与发展。而这些年来，中国也在持续的推进普及城市信息化，最为关键的是改革与发展网络技术。网络技术发展的关键产物就是大数据挖掘技术，现阶段信息网络技术发展的关键表现就是大数据挖掘技术，信息策略发展的关键方向就是提出这一技术。它不但可以帮助信息处理特别强大的逻辑功能，并且可以把信息资源之间的互相干扰、空间局限等消除掉。鉴于这种状况，本文结合大数据背景时代，分析了数据挖掘技术的运用。