如果大量傳感器都長時間重復著傳感器數(shù)據(jù)收集流程，那會產(chǎn)生大量豐富的分析數(shù)據(jù)。只要好好地分析這些數(shù)據(jù)，就能發(fā)現(xiàn)設備的缺陷，就有機會主動修復這些問題。我們還可以把設備中的弱點先行識別出來。隨后，我們可以制定好流程，緩解這些發(fā)現(xiàn)帶來的問題。這些措施帶來的收益不止是安全級別的提升，還會讓我們的成本下降。使用傳感器數(shù)據(jù)，發(fā)動機和設備都會更加安全，能夠提供服務的時間就會比較長，這樣運營會比較平穩(wěn)，成本也會比較低。這是一種通贏的做法。 大數(shù)據(jù)來源的可靠渠道!海南品質大數(shù)據(jù)來源
使用智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)從用電管理的角度來看，智能電表數(shù)據(jù)可以幫助人們更好地理解電網(wǎng)中客戶的需求層次。此外，這些數(shù)據(jù)也可以使消費者受益。例如業(yè)主可以選擇把待測試的電器打開，與此同時保持其他電器的穩(wěn)定，這時從智能電表處可以監(jiān)控到詳細的電力消耗情況，這樣我們就可以明確地測量出各種電器究竟消耗了多少電量。世界各國的電力公司現(xiàn)在都已經(jīng)在積極地轉向這樣的定價模型，即按時間或需求量的變化來定價，智能電網(wǎng)的出現(xiàn)加速了這種趨勢。電力公司的主要目標之一是利用新的定價程序來影響客戶行為，減少高峰時段的用電量。為了應對用電高峰需要另建發(fā)電站，需要一大筆錢而且還會對環(huán)境造成很大的影響。 浙江運營大數(shù)據(jù)來源江蘇大數(shù)據(jù)來源聯(lián)系方式！
上述這些例子解釋了如何捕獲非結構化數(shù)據(jù)片段，并從中提取出相關的結構化數(shù)據(jù)。從非結構化文本中提取結構數(shù)據(jù)文本分析的例子很好地說明了該過程：獲取非結構化數(shù)據(jù)，然后處理該數(shù)據(jù)，創(chuàng)建出可以用于分析和報表過程的結構化數(shù)據(jù)。駕馭大數(shù)據(jù)的一個重要部分是，利用這種創(chuàng)造性的方式將非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)變成可用于分析的數(shù)據(jù)。解釋文本數(shù)據(jù)實際上是相當困難的。強調的詞匯和語境不同，同一個單詞表達出來的意思就不同。面對純文本，我們根本不知道重點在哪里，也不知道整個語境。這說明我們得事先進行一些假設。
雖然我們這里關注的是智能電表，但在智能電網(wǎng)中大量使用的傳感器也值得一提。這些遍布智能電網(wǎng)但我們卻看不到的傳感器，它們收集到的數(shù)據(jù)從規(guī)模上使智能電表數(shù)據(jù)相形見絀。傳感器每秒鐘要從發(fā)電系統(tǒng)讀取60次同步相量測量值，與記錄家用電器開關狀態(tài)的家庭網(wǎng)絡一樣，它們都是大數(shù)據(jù)的例子。普通人并不知道這些傳感器的存在，但它們對電網(wǎng)來說十分重要。傳感器要讀取所有的電流數(shù)據(jù)和智能電網(wǎng)的設備狀態(tài)，數(shù)據(jù)量非常非常大。智能電網(wǎng)技術已經(jīng)在歐洲和美洲的某些地方開始使用了。我們相信在不久的將來，世界上每一處電網(wǎng)都會被智能電網(wǎng)取代。電力公司因為使用了智能電網(wǎng)，它們所掌握的耗電數(shù)據(jù)量會以指數(shù)級增長。這類數(shù)據(jù)要怎樣使用？下面我們來看一下。 關于大數(shù)據(jù)來源可靠嗎？
社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)及分析有一些影響深遠的應用，其中一種重要的應用正在改變著公司評價客戶的行為。和以前只看個人的情況不同，現(xiàn)在參考的是他們的網(wǎng)絡整體價值。我們這里談的例子也同樣適用于許多其他的行業(yè)，在這些行業(yè)里我們同樣需要了解人與人或者群體與群體之間的關系，但現(xiàn)在我們關注的是手機用戶，因為在這里這種方法的應用范圍**廣。假定電信運營商有一個價值相對較低的用戶。這名用戶只有基本的通話需求，不會為運營商帶來任何增值收入。事實也是，不能創(chuàng)造利潤的客戶就是沒有價值的。 江蘇大數(shù)據(jù)來源優(yōu)勢！浙江運營大數(shù)據(jù)來源
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自然語言處理中已經(jīng)有很多諸如此類的分析了，這里我們就不再贅述。文本挖掘工具是主流分析套件中一個不可或缺的組成部分。此外，我們還能找到許多單獨的文本挖掘工具包。其中一些文本分析工具使用基于規(guī)則的方法，用戶需要調整軟件才能找到自己感興趣的模式。另一些工具則使用機器學習和其他算法自動地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式。每種方法都各有利弊，其相關論述已經(jīng)超出了本書的范圍。我們關心的是如何使用生成的結果，而不是使用工具產(chǎn)生結果的過程。海南品質大數(shù)據(jù)來源
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