如果大量傳感器都長時間重復著傳感器數據收集流程，那會產生大量豐富的分析數據。只要好好地分析這些數據，就能發現設備的缺陷，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，緩解這些發現帶來的問題。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。使用傳感器數據，發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，成本也會比較低。這是一種通贏的做法。  大數據來源的可靠渠道!海南品質大數據來源

    使用智能電網數據從用電管理的角度來看，智能電表數據可以幫助人們更好地理解電網中客戶的需求層次。此外，這些數據也可以使消費者受益。例如業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定，這時從智能電表處可以監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在都已經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，智能電網的出現加速了這種趨勢。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電站，需要一大筆錢而且還會對環境造成很大的影響。 浙江運營大數據來源江蘇大數據來源聯系方式！

上述這些例子解釋了如何捕獲非結構化數據片段，并從中提取出相關的結構化數據。從非結構化文本中提取結構數據文本分析的例子很好地說明了該過程：獲取非結構化數據，然后處理該數據，創建出可以用于分析和報表過程的結構化數據。駕馭大數據的一個重要部分是，利用這種創造性的方式將非結構化數據和半結構化數據變成可用于分析的數據。解釋文本數據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，但在智能電網中大量使用的傳感器也值得一提。這些遍布智能電網但我們卻看不到的傳感器，它們收集到的數據從規模上使智能電表數據相形見絀。傳感器每秒鐘要從發電系統讀取60次同步相量測量值，與記錄家用電器開關狀態的家庭網絡一樣，它們都是大數據的例子。普通人并不知道這些傳感器的存在，但它們對電網來說十分重要。傳感器要讀取所有的電流數據和智能電網的設備狀態，數據量非常非常大。智能電網技術已經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，世界上每一處電網都會被智能電網取代。電力公司因為使用了智能電網，它們所掌握的耗電數據量會以指數級增長。這類數據要怎樣使用？下面我們來看一下。 關于大數據來源可靠嗎？

    社交網絡數據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，現在參考的是他們的網絡整體價值。我們這里談的例子也同樣適用于許多其他的行業，在這些行業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，不能創造利潤的客戶就是沒有價值的。 江蘇大數據來源優勢！浙江運營大數據來源

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自然語言處理中已經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現數據模式。每種方法都各有利弊，其相關論述已經超出了本書的范圍。我們關心的是如何使用生成的結果，而不是使用工具產生結果的過程。海南品質大數據來源

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