厦工春招大数据技术与应用论文怎么改才能降低重复率

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厦门工学院建有142间各类实验室、实训室。其中，工程坊拥有先进的实习实训设施。学校还建有135个校外实习基地，与许多知名企业建立合作关系，广泛开展产学研合作教育。

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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

能源大数据技术的应用领域

随着互联网技术与互联网思维逐步与能源系统实现融合，能源行业开始意识到能源大数据在能源行业全环节的巨大应用潜力，新时代对促进可再生能源的发展、激发能源行业的跨界融合活力与创新发展动力具有重大的意义。能源大数据技术有利于政府实现能源监管、社会共享能源信息资源，是推进能源市场化改革的基本载体，也是贯彻落实国家“互联网+”智慧能源发展战略、推进能源系统智慧化升级的重要手段，同时在为助力跨能源系统融合，提升能源产业创新支撑能力，催生智慧能源新兴业态与新经济增长点等方面发挥积极的作用。

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