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電力大數據課程

課程大綱：
第一章：大數據簡介
1. 什么是大數據
2.大數據的機器學習與專家思維
3.大數據的4V特征
4.大數據的來源
5.大數據決定企業競爭力
6.大數據帶來的思維變革
7.案例：谷歌翻譯系統
8.案例：林登與亞馬遜推薦系統
9.大數據創新的方法論
案例：重組數據
案例：數據廢氣
10.大數據的應用案例

第二章：電力大數據的價值
1. 電力大數據將改變什么？
2.電力大數據的價值
3.電力大數據的來源
4.電力大數據——整體框架
5.電力大數據的分類
6.電力大數據的特點
7.電力大數據的用途
8..電力大數據對智能電網發展的重要性

第三章：電力大數據的應用思路 
電力大數據應用的三個領域
電力大數據的商業模式
智能電網大數據未來具備投資價值的方向
如何用好大數據? 
如何構建電力完整大數據生態平臺？ 

第四章：電力大數據的應用場景
1.智能電表大數據與分析平臺帶來的商業價值 
2.智能配電網大數據場景分析
3.電力負荷預測 
4.新能源消納 
5.風、光發電預測
6.微電網中的儲能控制
7.打通“電-碳-能”數據鏈條
8.大數據與用戶服務
9.輸電線路在線視頻監控
10.故障預測：狀態檢修的核心問題
11.電力市場大數據應用場景
12.電力市場用戶畫像標簽體系 
13.大數據在電力營銷中的作用
14.建“數據工廠”，揪出了“散亂污”老鼠
15．利用大數據打造雙層充電防護體系
16.能效賬單
17.電e貸
18．虛擬配網調度員——帕奇
19.虛擬電廠

第五章：國內外大數據案例分享
1.Opower新形態客服
2.“太陽能資源搜索引擎”——Geostellar 
3.AutoGrid電力大數據分析以優化需求管理
4. Vestas風機選址
5.Budget Assistant — 電費預算輔助工具
6.減少電力盜竊降低損失
7.利用大數據分析降低變壓器更換成本
8.Forgitit——根據用戶用電習慣推薦最優用電方案

第六章：大數據業務規劃
1.大數據業務的常見問題
2.如何著手大數據？
3.一切從“小”而“美”做起
4.大數據的敏捷項目管理
5.數據的分析方法
5.1分類分析
5.2聚類分析
5.3回歸分析
5.4關聯分析
6.大數據營銷

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