厦工学业水平大数据技术与应用论文怎么改才能降低重复率

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厦门工学院前身是2009年创办的独立学院??华侨大学厦门工学院；2015年4月经教育部批准转设为独立设置的民办普通本科高校并更名为厦门工学院。

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我国能源大数据技术现状分析

目前能源大数据利用现状所存在的主要问题可概括为以下几点：1.能源系统普遍存在信息孤岛海量能源数据的获取是建设能源大数据的基础，但能源领域普遍存在的信息孤岛问题却成为推进能源数据资源整合的一个重要制约因素。

2.支持能源大数据的基础设施存在短板大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，在这一系列基础设施建设上，我国能源信息基础设施仍存在短板。

3.能源信息安全问题突出能源系统的开放、兼容和互联必然伴随着风险，目前整个能源系统的安全形势仍然严峻，特别是随着互联网技术在能源系统的应用，开放互联的网络和信息与物理组件的交互使得能源系统面临着巨大的安全挑战[22,23]。能源大数据是建立在能源数据公开、共享的基础之上，因此，能源大数据的建设与应用需加强能源信息安全防御能力。另一方面，能源大数据技术将用户大量用能信息进行集聚，很可能造成隐私泄露。在能源大数据建设中，协调共享与安全是必须首先解决的重大课题

大数据知识点：什么类型的数据可以挖掘?

数据挖掘可以作用于任何类型的数据，数据的最基本形式是数据库数据数据仓库数据、事务数据。也可以用于数据流、有序/序列数据、图或网络数据、空间数据、文本数据、多媒体数据和万维网。

(1)数据库数据：由一组内部相关的数据和一组管理和存储数据的软件程序组成。关系数据库是表的汇集，每个表被赋予一个唯一-的名字， 含有一组属性(列或字段)，并且通常存放大量元组(记录或行)。每个元组代表一个对象， 被唯的关键字标识， 并被-组属性值描述。 通常为关系数据库构建语义数据模型，如实体-联系(ER) 数据模型。

(2)数据仓库：数据仓库是一个从多 个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下， 并且通常驻留在单个站点上。数据存储从历史的角度提供信息，并且通常是汇总的。数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模。每个维对应于模式中的一个或-组属性，每个单元存放某种聚集度量值

(3)事务数据：每个记录代表一个事务

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