摘 要：統(tǒng)計者結(jié)合新型的數(shù)據(jù)挖掘理論在統(tǒng)計實踐應(yīng)用中開展了分析研究，在研究中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘模式的應(yīng)用對于電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計質(zhì)量與效率的提升具有極大的實際作用。做好這一模式應(yīng)用的實踐分析對于電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計創(chuàng)新發(fā)展具有極大的實際意義。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘模式 電力系統(tǒng) 數(shù)據(jù)統(tǒng)計 創(chuàng)新

隨著大數(shù)據(jù)統(tǒng)計理念的推廣，電力企業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作的開展受到了極大的影響。特別是在數(shù)據(jù)采集、匯總、統(tǒng)計等實際過程中，受到大數(shù)據(jù)挖掘模式的影響，電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計整體過程創(chuàng)新成為了我們主要的工作內(nèi)容。在這種情況下，電力企業(yè)統(tǒng)計者基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計理念中數(shù)據(jù)挖掘模式對數(shù)據(jù)統(tǒng)計的整體影響，開展了電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計創(chuàng)新的實踐研究工作。這一實踐工作的開展主要包括了統(tǒng)計模式的創(chuàng)新、新型數(shù)據(jù)庫的建立、數(shù)據(jù)采集模式的創(chuàng)新、數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析等相關(guān)實踐內(nèi)容。

一、基于大數(shù)據(jù)特點，建立新型的數(shù)據(jù)統(tǒng)計模式

在大數(shù)據(jù)統(tǒng)計模式要求下，新型的電力企業(yè)統(tǒng)計過程中呈現(xiàn)出了大量、多樣、高速且價值性高的特點。在這種情況下，電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計中我們必須建立以下新型的數(shù)據(jù)統(tǒng)計模式。一是綜合分析模式。針對大量且多樣化的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，統(tǒng)計工作者必須利用綜合科學(xué)的工作模式，做好數(shù)據(jù)分析工作。這種模式的建立包括了統(tǒng)計數(shù)據(jù)綜合分類與科學(xué)分析兩個組成部分，是確保數(shù)據(jù)統(tǒng)計順利完成的重要保障。二是數(shù)據(jù)科學(xué)篩選模式。在大數(shù)據(jù)采集過程中，其采集的統(tǒng)計數(shù)據(jù)既包括有效的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，也包括部分的虛假數(shù)據(jù)。如在電力設(shè)計中，需要對區(qū)域內(nèi)電力設(shè)施需求進(jìn)行統(tǒng)計時，我們會采集到大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，其中既包括真實的需求數(shù)據(jù)，還可能包括虛假的數(shù)據(jù)內(nèi)容。所以在實際工作中，統(tǒng)計人員需要建立科學(xué)有效的篩選模式。這種篩選模式包括數(shù)字智能化篩選與人工篩選兩個部分。隨著數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化篩選的發(fā)展成為了數(shù)據(jù)挖掘模式下統(tǒng)計工作的必然選擇。三是高速計算模式。為了確保數(shù)據(jù)統(tǒng)計高速的特點，創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)統(tǒng)計中需要做好以下的兩點保障。一方面采用高速先進(jìn)的計算機(jī)設(shè)施確保計算的過程流暢。另一方面采用合理的計算軟件，確保數(shù)據(jù)計算準(zhǔn)確與高速。

二、根據(jù)電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作要求，建立整合型數(shù)據(jù)庫

在實際的電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計過程中，基于數(shù)據(jù)挖掘的采集過程中一個實際問題的就是數(shù)據(jù)庫的不一致性。在實際的調(diào)研中我們發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段的計算機(jī)數(shù)據(jù)庫軟件主要包括Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server等多種類型。如在電力設(shè)施應(yīng)用的數(shù)據(jù)采集中，我國的許多小型電力企業(yè)一般采用SQL Server和My SQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)，但是美國的大型企業(yè)中經(jīng)常采用的是 Oracle數(shù)據(jù)庫技術(shù)。在電力統(tǒng)計數(shù)據(jù)的采集中，數(shù)據(jù)形式間的不匹配會影響統(tǒng)計工作效率與質(zhì)量。所以在數(shù)據(jù)統(tǒng)計過程中，電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作者需要結(jié)合各類數(shù)據(jù)庫特點，以及企業(yè)自身情況建立起具有整合性特點的統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作。在實際的工作中，Oracle數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)因其具有的數(shù)據(jù)管理的完整性，以及對網(wǎng)絡(luò)等多種技術(shù)功能的支持性特點，特別是與國際數(shù)據(jù)庫接軌的特點，使之成為統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫技術(shù)應(yīng)用的首要選擇。圍繞這一數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開展的統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫研究工作，可以很好地提高電力統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫開發(fā)與應(yīng)用質(zhì)量。

三、以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)，創(chuàng)新電力數(shù)據(jù)采集模式

在以大數(shù)據(jù)采集為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘模式下，傳統(tǒng)的電力數(shù)據(jù)采集模式的應(yīng)用嚴(yán)重的影響力數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量。所以在電力統(tǒng)計數(shù)據(jù)采集中，以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)，做好新型數(shù)據(jù)采集模式的創(chuàng)新工作就變得十分重要。這類創(chuàng)新主要表現(xiàn)在以下幾個方面：一是建立長期的數(shù)據(jù)采集模式。在統(tǒng)計數(shù)據(jù)采集中，為了更好的提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量，我們建立長期的數(shù)據(jù)采集模式。即利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺開展無限期數(shù)據(jù)采集，然后在統(tǒng)計過程中將長期采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選與分析，選擇質(zhì)量高的數(shù)據(jù)開展統(tǒng)計工作。二是建立數(shù)據(jù)合作采集模式。在現(xiàn)階段的社會服務(wù)領(lǐng)域中，存在著許多以數(shù)據(jù)挖掘采集為主要業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)，這類企業(yè)中匯集了大量的數(shù)據(jù)服務(wù)專業(yè)人才。與之相比較，電力企業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)人才在質(zhì)量與數(shù)量都有所欠缺。所以與社會中的專業(yè)企業(yè)開展聯(lián)合的數(shù)據(jù)挖掘采集工作，利用專業(yè)服務(wù)過程提高數(shù)據(jù)統(tǒng)計質(zhì)量就成為電力企業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計創(chuàng)新的重要內(nèi)容。

四、結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘理論，提高電力統(tǒng)計數(shù)據(jù)采用的質(zhì)量

在現(xiàn)階段電力企業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計過程中，工作者采用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量是確保統(tǒng)計質(zhì)量的重要因素。在大數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)下，我們可以利用以下的方式做好統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量保障工作：一是人工智能分析方式。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，人工智能的數(shù)據(jù)分析發(fā)揮著重要作用。在電力統(tǒng)計過程中，我們利用這種人工智能分析的工作方式可以很好的避免數(shù)據(jù)采用中人為干擾因素的出現(xiàn)。同時這種數(shù)據(jù)篩選的過程中，還可以極大的減少數(shù)據(jù)誤差的出現(xiàn)。二是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的智能識別。在智能化的數(shù)據(jù)挖掘過程中，識別模式的應(yīng)用可以很好地減少統(tǒng)計中負(fù)面數(shù)據(jù)對統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。特別是在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫具有不斷完善與分析功能，其智能識別功能可以很好地提高統(tǒng)計數(shù)據(jù)采用的質(zhì)量。

五、做好采集數(shù)據(jù)的劃分與分析，減少統(tǒng)計誤差的出現(xiàn)

在數(shù)據(jù)挖掘模式下的電力統(tǒng)計過程中，為了避免電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計誤差的出現(xiàn)，我們需要在采集到的海量數(shù)據(jù)中做好數(shù)據(jù)的劃分與分析工作。其主要的過程如下：首先是利用智能數(shù)據(jù)篩選功能以信息來源為準(zhǔn)則進(jìn)行初步的篩選工作，對明顯的數(shù)據(jù)誤差較大的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行初步篩選，提高數(shù)據(jù)采集的整體效率。第二步是利用計算機(jī)數(shù)據(jù)分析功能去除經(jīng)過分析，誤差較大的數(shù)據(jù)內(nèi)容，特別是針對隱藏在電力統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的虛假性信息數(shù)據(jù)（如電力設(shè)備警報系統(tǒng)的誤報警、因電磁干擾產(chǎn)生的錯誤通信信息等），需要利用計算與分析的方式進(jìn)行篩選。最后是根據(jù)最佳值的選擇方式，利用人工方式在統(tǒng)計采用的數(shù)據(jù)中選擇最佳統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行。

六、結(jié)束語

在電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計創(chuàng)新發(fā)展中，大數(shù)據(jù)挖掘理論的應(yīng)用發(fā)揮著重要作用。特別是其數(shù)據(jù)的采集、篩選、分析等功能的應(yīng)用，對于電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計質(zhì)量與效率的提升具有極大的實際作用。在這種情況下，我們結(jié)合我國現(xiàn)階段電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計實際工作，積極地發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘模式的優(yōu)勢，為電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計的發(fā)展提供理論支持。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡介：

鄭立新 （1965-），女，吉林長春人，統(tǒng)計師，大學(xué)本科學(xué)歷，研究方向：統(tǒng)計管理。

（作者單位：中國電力工程顧問集團(tuán)東北電力設(shè)計院有限公司 吉林長春市 130021）