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2015年8月29日
202X
风电大数据—浅谈大数据和数据价值的挖掘
1、我们使用了多少数据？
作为风电场业主，我们使用了多少数据？
作为主机厂，我们有使用了多少数据？
作为配套厂商，我们使用了多少数据？
风电机组内部有数以百计的故障告警信号，数以千计可直接读取的数据，单个风电场的数据量十分巨大，不能直接获取的数据更是难以计数。
小数据时代
大数据时代
信息技术的发展、机器计算能力的提升
尽可能使用全体数据
令“数据=样本”
样本选择的随机性比样本数量更为重要
做到采样绝对随机性，避免采样困难和干扰
随机采样，用最少的数据获取最多的信息
2、“大数据”和“小数据”的区别是什么？
不随机分析而是采用所有能收集到的数据
大数据和云计算有什么关系？
随着信息技术的快速发展，庞大、快速变化和种类繁多的数据，特别是不方便用传统的计算机数据库二维逻辑来表现的非结构性数据（如文档、文本、图片、报表、图像信息等），云计算通过把多个计算实体整合成一个有强大计算能力的系统，快速进行数据存储、分享和挖掘，并可以随时进行分析与计算。
大数据和云计算对应问题和解决问题的办法，通过云计算对大数据进行分析计算，才能挖掘出数据珍藏的价值。
大数据 大改变
—浅谈大数据和数据价值的挖掘
大数据时代的思维变革
01
大数据时代对风电行业的冲击
02
探讨数据价值的挖掘
03
大数据 大改变
一个时代的到来，必然会对前一个时代的认知、思维方式和意识形态造成冲击，我们首先要适应这个时代的给我们的改变。
一、大数据时代的思维变革
采样分析让我们看到世界，大数据分析让我们认识世界！
在不可收集和分析全部数据的情况下，采样分析是一条捷径，以用最小的代价获得最为精确的推断。随机采样也需要严密的安排和严格的执行，而且只能解答事先设定好的问题，永远存在误差的结果羁绊着认知的脚步。
“全数据模式”，采样更为密集、数据分析更为彻底，让我们了解微观细节的信息，探索曾经不能触及的角落，看清迷雾后面的世界。
1
2
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大数据时代的思维变革
1、尽可能开启“全数据模式”
大数据时代的思维变革
2、向数据的精确性妥协
1
数据量的大幅增加会造成结果的不准确，这些错误的数据甚至会混入数据库。但是，我们需要妥协并接受他们。
3
因为向数据的精确性妥协，放松了容错的标准，大量数据才得以快速应用。
2
在有限的数据中，细微的误差都会被放大，导致结果出现很大偏差，因此“小数据”要求减少错误保证质量。
大量数据使我们更容易的得到了更精确的结果，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效，让我们无法再像以前一样关注数据的精确性，同时，你也无法做到像以前一样精确。
精确只是相对的，今天的误差是为了让明天的结果更为精确。
大数据时代的思维变革
大数据时代的相关关系应用，可以帮助我们更容易、准确的进行分析和预测。
01
通过对大量数据的分析，我们可以直接看到数据之间存在的相关性，而不是像从前一样先找出因果关系，然后再分析对应的数据。因为不受传统思维模式和特定领域隐含的偏见，可以提供给我们更为清晰的视角。
02
大数据时代的思维变革
3、相关性成为探索的新方法