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| 內容簡介： |
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本书针对电网企业数据处具有实时分析、数据处理速度快、价值潜力大、灵活性高、复杂度高等特点，从电网企业实际数据分析需求出发，介绍多种数据分析工具、数据分析方法的适用范围，展示从数据获取、数据清洗到数据分析成果应用的整个数据分析流程。结合电网企业典型业务类型，采用合适的数据分析方法，对数据分析流程进行展示，形成一套完整的数据分析链条。根据电网企业数据分析现状，给出支撑与保障企业数据分析的制度与管理建议。
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| 關於作者： |
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钱仲文，高级工程师，从事大型企业运营管理、企业运营数据分析等方面的研究，现任国网浙江省电力公司运营监测（控）中心主任。牛东晓，长江学者特聘教授，新世纪百千万人才工程国家级人选，华北电力大学博导、教授，从事电力预测、电网运营管理、智能计算、电力技术经济、电力能源改革与政策等研究。张建松，高级工程师，从事企业运营数据分析、电网项目管理等方面的研究，现就职于国网浙江省电力公司运营监测（控）中心。张旭东，教授级高级工程师，从事企业运营数据分析、信息化系统建设运维等方面的研究，现任国网浙江省电力有限公司运营监测（控）中心处长。陈浩，高级工程师，从事企业运营数据分析、电网项目管理等方面的研究，现就职于国网浙江省电力公司运营监测（控）中心。
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| 目錄：
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第1章 数据分析概述1.1数据分析的概念与意义1.2大数据背景下的数据分析1.3电网企业经营管理特点1.4电网企业数据分析工作第2章 电网企业数据资源2.1电网企业数据类型2.2电网企业数据资源状况2.3电网企业数据分析流程第3章电网企业数据分析需求3.1电网企业数据分析需求类型3.2电网企业数据分析需求收集方法3.3电网企业数据分析需求识别第4章电网企业数据准备及处理4.1电网企业数据获取4.2电网企业数据筛选4.3电网企业数据清洗4.4电网企业数据降维4.5电网企业数据处理第5章电网企业数据分析算法及模型5.1电网企业经典数据分析方法5.2电网企业高级数据分析算法5.3电网企业数据分析工具选择5.4电网企业数据分析可视化设计第6章 电网企业项目管理数据分析6.1配电网项目资金使用效率案例概况6.2配电网项目资金使用效率数据分析第7章电网企业生产支行业务数据分析7.1特殊电力用户评估案例概况7.2特殊电力用户评估数据分析第8章电网企业经营业务数据分析8.1电网企业经营业务案例概况8.2基于数据挖掘技术的经营业务数据分析第9章电网企业客户服务数据分析9.1基于投诉数据挖掘的服务提升分析案例概况9.2基于投诉数据挖掘的服务提升数据分析9.3数据分析9.4成果应用第10章电网企业新兴业务数据分析10.1太阳能发电支行数据模型案例概况10.2基于数据挖掘技术的太阳能发电支行数据模型数据分析第11章电网企业数据分析呈现11.1数据分析报告撰写11.2常用图表类型11.3数据分析报告第12章电网企业数据分析应用推广12.1协助电网企业生产运营12.2促进电网高度支行优化12.3加速故障预警机制完善12.4推进能源互联网建设第13章电网企业数据分析支撑与保障13.1电网企业数据文化13.2电网企业数据文化建设建设13.3电网企业人才与组织保障参考文献1
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| 內容試閱：
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大数据现已经成为电力能源企业的战略性基础资源，受到了电力企业的高度重视。数据分拆技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，提高电力行业领域的支行效率。电力作为国民经济发燕尾服中最为重要的基础能源，随着我国经府的不断发展，电力需求将更加扩大。电网企业数据分析业务具有数据结构与种类多样化、数据量庞大且增长速度快、实时分析、数据处理速度快、选择适合的数据分析工具、算法及模型，以适用于电网企业典型业务类型，是亟须解决的关键问题。国网浙江省电力有限公司运营监测（控）中心与华北电力大学牛东晓教授课题组开展合作，针对电力大数据的数据获取、数据处理、数据分析、项目管理、生产运行、企业经营、客户服务、新兴业务等进行了广泛研究，在电网企业大数据分析方法研究与应用方面取得了有丰硕成果，为电网企业数据分析工作提供了借鉴与参考。编者在编写本书过程中得到了华北电力大学研究生的大力帮助，五珂珂、康辉、赵伟博、戴舒羽、王梦、孙泽、陈寒钰、王海潮、李偲、王思羽、袁程浩、浦迪、韩雅儒、厉艳、李昌祖、孙丽洁、甄皓、吴洛菲、张欣岩、苏启超、陈梦、程晨等在调研搜集资料、算法归类整理、案例数据分析等方面做出了很多贡献，在此表示衷心的感谢！本书的写作得到了国家自然科学基金项目（71471059）、中国绿色电力发展研究高等学校学科创新引智计划（B18021）、考试部哲学社会研究重大课题攻关项目（18JZD032）、新能源电力和低碳发展研究北京重点实验室的资助，在此表示感谢！由于写作水平所限，书稿虽经反复修改，但难免还会有疏漏和不足之处，敬请各位读者批评指正。
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