第五讲：大数据应用案例分析-何利文
大数据运用实例及模型课件
大数据与分析的未来
1 人工智能融合
2 边缘计算
3 隐私和安全
将大数据和机器学习与人 工智能相结合，实现更强 大的智能分析和决策能力。
Hale Waihona Puke 将数据分析和处理推向网 络边缘，实现低延迟和实 时响应的边缘计算能力。
面对大数据带来的隐私和 安全挑战，加强数据保护 和隐私合规的措施。
效率优化
利用大数据模型和算法，优 化业务流程和资源分配，提 高工作效率和生产力。
创新驱动
通过探索和分析大数据，发 现新的业务机会和创新点， 帮助企业在竞争中脱颖而出。
数据挖掘技术
1
关联规则
通过分析数据中的关联性，发现隐藏在数据背后的模式和规则。
2
分类和预测
使用机器学习算法，将数据分为不同类别，并预测未来的趋势和结果。
社交网络分析
探索社交网络的拓扑结构和 关系，揭示社交影响力和信 息传播机制。
大数据在行业中的应用案例
医疗保健
通过分析患者数据、医疗记录和 研究结果，提高临床决策和医疗 服务质量。
零售业
利用大数据分析消费者行为和购 买趋势，进行个性化营销和优化 供应链。
智慧城市
通过城市感知和大数据分析，提 升城市管理和公共服务的效率和 可持续性。
2
故事型可视化
通过情节和故事线展示数据，引导观众对数据进行深入的理解和思考。
3
虚拟现实可视化
利用虚拟现实技术，以沉浸式的方式探索和理解大数据的复杂性。
大数据在社交媒体分析中的应用
情感分析
通过分析文本和用户评论等 数据，了解用户对产品和品 牌的情感倾向。
热点话题挖掘
识别和跟踪社交媒体中的热 门话题和趋势，帮助企业制 定相关策略。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析引言概述：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，通过分析这些数据可以获得有价值的信息和洞察力。
大数据的应用已经渗透到各个领域，为企业和组织带来了巨大的商业价值和创新机会。
本文将通过分析五个经典的大数据应用案例，来探讨大数据在不同领域的应用方式和效果。
一、金融领域1.1 风险管理：大数据分析可以匡助金融机构更准确地评估风险，通过对大量的历史数据进行分析，可以发现潜在的风险因素，并提前采取措施进行风险防范。
1.2 欺诈检测：通过分析大数据，金融机构可以识别出异常的交易模式和行为，及时发现和阻挠欺诈行为，保护客户的资金安全。
1.3 个性化推荐：基于大数据分析的个性化推荐系统可以根据客户的消费习惯和历史数据，为客户提供个性化的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
二、医疗领域2.1 疾病预测：通过分析大量的医疗数据和病历资料，大数据可以匡助医生预测患者患某种疾病的风险，并提前采取相应的预防措施，降低疾病的发生率。
2.2 个体化治疗：大数据分析可以根据患者的基因信息、病历资料和医疗记录，为患者提供个体化的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。
2.3 医疗资源优化：通过对医疗数据的分析，可以了解医疗资源的分布情况和利用率，优化医疗资源的配置，提高医疗服务的效率和质量。
三、零售领域3.1 营销策略优化：通过分析大量的消费者数据和购物行为，零售企业可以了解消费者的需求和偏好，优化产品定价和促销策略，提高销售额和市场份额。
3.2 库存管理：通过对销售数据和供应链数据的分析，零售企业可以准确预测产品的需求量和销售趋势，优化库存管理，降低库存成本和损失。
3.3 个性化营销：基于大数据分析的个性化营销系统可以根据消费者的购物历史和偏好，为消费者提供个性化的推荐和优惠券，提高消费者的购买意愿和忠诚度。
四、交通领域4.1 路况预测：通过分析大量的交通数据和历史数据，交通管理部门可以准确预测交通拥堵的地点和时间，采取相应的交通管控措施，提高交通效率和减少拥堵。
重点知识点的案例与应用分析
重点知识点的案例与应用分析在现代社会中，重点知识点的案例与应用分析对于个人和企业的发展至关重要。
本文将通过几个具体案例，探讨重点知识点如何在实践中应用。
通过分析这些案例的成功经验和挑战，我们可以更好地理解并应用重点知识点。
一、大数据分析的应用案例大数据分析是当今信息化时代的热门话题。
许多企业通过收集和分析大量的数据，为业务决策提供支持。
以某电商公司为例，通过对用户购买数据的分析，他们能够精准预测用户的购买行为，提供个性化的推荐服务，从而提高销售额。
另外，大数据分析还可以应用于城市交通管理、疾病预测和金融风险控制等领域。
二、人工智能在医疗领域的案例人工智能在医疗领域的应用也是近年来的热点之一。
带有AI技术的医疗设备能够帮助医生进行更准确的诊断和治疗。
例如，某医院引入了AI辅助诊断系统，通过对大量病例的学习和分析，能够帮助医生快速发现病变，提高诊断的准确性。
此外，人工智能还可以应用于智能康复机器人、智能护理等领域，为患者提供更好的医疗服务。
三、云计算在企业管理中的应用案例云计算作为一种新兴的技术，正在企业管理中得到广泛应用。
通过云计算，企业能够将数据和应用程序存储在云服务器上，提供弹性的计算和存储资源。
例如，某跨国公司采用云计算来管理全球范围内的供应链，提高物流的效率和可视性。
此外，云计算还可以应用于数据备份恢复、移动办公等领域，为企业提供高效的管理解决方案。
四、物联网在智能家居中的应用案例物联网是指通过互联网连接物体与物体之间的网络。
在智能家居领域，物联网的应用正推动家居变得更加智能化。
例如，某智能家居公司开发了一款智能家居中心，用户可以通过手机远程控制家电、安防系统等设备。
此外，物联网还可以应用于智能农业、智能交通等领域，提升生活和生产的便利性。
通过以上案例，我们可以看到重点知识点的应用对于个人和企业的发展起到了重要的推动作用。
在今后的学习和实践中，我们应该注重对重点知识点的深入理解和掌握，并能够灵活运用于实际情境中。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用涉及各个行业，为企业和机构提供了更多的商业机会和竞争优势。
本文将从理论和实践的角度，分析大数据的概念、特点以及其在不同领域的经典案例。
二、大数据的概念和特点1. 大数据的概念大数据是指规模超过传统技术工具处理能力的数据集合，通常具有三个特征：数据量大、数据种类多样、数据生成速度快。
大数据的处理需要借助先进的技术和工具，以从中提取有价值的信息。
2. 大数据的特点（1）规模庞大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB来计量，远远超过个人计算机或传统数据库的处理能力。
（2）多样性：大数据不仅包括结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、音频等多种形式的数据。
（3）实时性：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
（4）价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和冗余信息，需要通过数据挖掘和分析来提取有价值的信息。
三、大数据在不同领域的经典案例分析1. 零售行业大数据在零售行业的应用非常广泛。
以亚马逊为例，该公司利用大数据分析用户的购买历史、浏览行为等数据，为用户提供个性化的推荐商品，从而提高销售额和用户满意度。
2. 金融行业大数据在金融行业的应用可以帮助银行和保险公司更好地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。
例如，美国的花旗银行利用大数据分析客户的交易记录、信用评分等信息，为客户量身定制投资组合，提高客户满意度和交易量。
3. 医疗行业大数据在医疗行业的应用可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案。
例如，IBM的Watson系统利用大数据分析病人的病历、医学文献等信息，为医生提供个性化的诊断和治疗建议，提高病人的治疗效果和生存率。
4. 交通运输行业大数据在交通运输行业的应用可以帮助交通管理部门更好地规划和管理交通流量，提高交通效率和安全性。
例如，谷歌地图利用大数据分析用户的位置信息、交通状况等数据，为用户提供实时的导航和交通信息，帮助用户选择最优的行驶路线。
大数据应用及案例分析
大数据应用及案例分析近年来，随着互联网技术的迅猛发展，大数据应用的重要性日益凸显。
大数据可以帮助企业和组织更好地理解和分析海量的数据信息，从而实现更准确的决策和更高效的运营。
本文将对大数据应用及其在不同领域的案例进行分析，以期深入探讨大数据在实践中的应用价值。
一、大数据应用的背景与意义随着信息技术的飞速发展，各类数据信息呈现爆炸式增长，如何从这海量数据中挖掘出有价值的信息，成为各大企业和机构面临的挑战。
而大数据的应用，正是为了解决这一挑战而生。
大数据应用可以帮助企业实现更有效的市场营销。
通过对大数据的深度分析，企业能够更好地了解消费者的需求和购买行为，提供更个性化的产品和服务，从而提升销售量和客户忠诚度。
大数据应用还可以提升企业的运营效率。
通过对大数据进行实时监测和分析，企业能够迅速发现问题和机会，及时进行调整和优化，提高生产效率和资源利用率。
此外，大数据应用还可以帮助决策者更准确地做出决策。
通过对大数据的深度挖掘和分析，决策者能够获得更全面和准确的信息，从而做出更明智的决策。
二、大数据应用案例分析1. 零售行业在零售行业中，大数据应用已经成为了提升市场竞争力的重要手段。
以亚马逊为例，他们通过对海量的用户行为数据进行分析，准确预测用户的购物兴趣，并通过个性化推荐系统为用户推送商品信息，从而提高购买转化率和销售额。
2. 金融行业在金融行业中，大数据应用也取得了显著的成果。
比如，支付宝通过对用户海量的支付数据进行分析，可以准确识别出潜在的信用风险，从而提供更精准的信用评估和风险管理服务。
3. 医疗健康领域大数据在医疗健康领域的应用也日益广泛。
例如，通过对大量患者病历数据和基因信息进行分析，医疗机构可以为患者提供更准确的诊断和个性化治疗方案。
4. 物流行业在物流行业中，大数据应用可以帮助企业优化物流路线和仓储管理，提高物流效率。
例如，美团外卖通过对大数据的分析，优化骑手派单路线，减少配送时间，提升用户体验。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为各行各业的热门话题。
大数据的出现为企业和组织提供了更多的机会和挑战。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在不同领域的应用和价值。
二、金融领域1. 案例一：信用评分模型在金融领域，大数据被广泛应用于信用评分模型的建立。
通过分析大量的历史数据，银行可以更准确地评估借款人的信用风险，从而制定更合理的贷款政策和利率。
这不仅有助于降低银行的风险，还能提高贷款审批的效率。
2. 案例二：交易风险监测大数据技术在金融交易风险监测方面也发挥了重要作用。
通过实时监测和分析交易数据，金融机构可以及时发现异常交易和欺诈行为，从而采取相应的措施防止风险的扩大。
这种实时监测和分析的能力大大提高了金融机构的安全性和反欺诈能力。
三、零售行业1. 案例三：精准营销大数据在零售行业的应用也非常广泛。
通过分析消费者的购买历史、行为数据和社交媒体数据，零售商可以更好地了解消费者的需求和偏好，并针对性地进行精准营销。
例如，根据消费者的购物习惯和兴趣推荐个性化的产品和促销活动，从而提高销售额和客户满意度。
2. 案例四：供应链优化大数据技术还可以帮助零售商优化供应链管理。
通过分析销售数据、库存数据和供应商数据，零售商可以更准确地预测需求，避免库存过剩或缺货的情况发生。
同时，大数据还可以帮助零售商优化物流和配送，提高运输效率和降低成本。
四、医疗健康领域1. 案例五：疾病预测与预防大数据在医疗健康领域的应用可以帮助医生和研究人员更好地预测和预防疾病。
通过分析大量的医疗数据和基因组数据，可以发现疾病的早期迹象和风险因素，从而采取相应的预防和干预措施。
这有助于提高疾病的诊断准确性和治疗效果，减少医疗资源的浪费。
2. 案例六：个性化医疗大数据还可以支持个性化医疗的实现。
通过分析患者的基因组数据、病历数据和生活习惯数据，医生可以为每个患者制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者满意度。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，这些数据集合可以通过计算机进行分析和挖掘，从而揭示隐藏在其中的信息和价值。
大数据应用则是将大数据技术与各行各业的实际需求相结合，为企业和组织提供决策支持、业务优化等方面的解决方案。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在不同领域的应用和价值。
二、案例一：零售业的用户购买行为分析零售业是大数据应用的一个重要领域。
通过分析用户的购买行为，零售商可以更好地了解用户的需求，优化商品布局和促销策略。
以某电商平台为例，该平台通过采集用户的购买记录、浏览记录、搜索记录等大量数据，利用大数据分析技术，对用户进行细分和画像。
通过分析用户的购买偏好、购买频次、购买时间等指标，可以精确预测用户的购买意愿和需求。
基于这些预测结果，电商平台可以向用户推荐个性化的商品，提高用户的购买满意度和忠诚度。
此外，大数据分析还可以匡助零售商优化商品的布局和促销策略。
通过分析用户的购买行为和偏好，可以发现用户的潜在需求和热门商品。
基于这些数据，零售商可以调整商品的陈列位置、增加热门商品的库存，并针对不同用户群体制定个性化的促销活动，提高销售额和利润。
三、案例二：金融行业的风险管理与反欺诈金融行业是大数据应用的另一个重要领域。
通过分析大量的金融数据，可以匡助金融机构提高风险管理能力，减少欺诈行为。
以银行业为例，银行通过分析客户的交易记录、信用评分、个人信息等大数据，可以建立客户的信用模型和风险评估模型。
通过这些模型，银行可以评估客户的信用风险和违约概率，从而决定是否赋予客户贷款或者信用额度。
此外，银行还可以通过大数据分析技术，监测客户的交易行为，及时发现异常交易和欺诈行为，保护客户的资金安全。
此外，大数据分析还可以匡助金融机构进行市场风险管理。
通过分析市场的波动情况、交易量、交易价格等数据，金融机构可以预测市场的走势和风险，及时调整投资组合，降低投资风险。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已成为当今社会重要的资源之一。
大数据的产生与应用已经渗透到各个领域，对于企业的决策和发展具有重要意义。
本文将从大数据的定义、特点以及应用领域入手，结合经典案例分析，探讨大数据在实际应用中的价值和作用。
二、大数据的定义和特点1. 定义大数据是指在传统数据处理软件和技术无法处理的大规模、高速增长的数据集合，包含结构化、半结构化和非结构化数据。
它具有多样性、高速性、大容量和价值密度低等特点。
2. 特点（1）多样性：大数据包含多种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等，能够全面、多角度地反映事物的特征和变化。
（2）高速性：大数据的产生速度非常快，需要能够实时或近实时地处理和分析。
（3）大容量：大数据集合的规模非常庞大，需要使用分布式存储和计算技术进行处理。
（4）价值密度低：大数据中有很多无用的信息，需要通过数据挖掘和分析提取有价值的信息。
三、大数据应用领域1. 金融行业大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过对大量的金融数据进行分析，可以提高风险控制能力，预测市场走势，优化投资组合，提高客户满意度等。
例如，中国某大型银行利用大数据技术，通过对客户的消费行为和信用记录进行分析，实现了个性化的推荐和定价，提高了客户的购买意愿和忠诚度。
2. 零售行业大数据在零售行业的应用可以帮助企业更好地了解消费者的需求和购买行为，优化商品定价和库存管理，提高销售额和利润。
例如，美国一家大型连锁超市利用大数据分析顾客购买记录和行为模式，为顾客提供个性化的推荐和优惠券，提高了客户的购买频率和忠诚度。
3. 健康医疗领域大数据在健康医疗领域的应用可以帮助医疗机构提高疾病预测和诊断的准确性，优化医疗资源的配置，提高患者的治疗效果和满意度。
例如，英国一家医院利用大数据技术分析患者的病历和基因数据，预测患者患某种疾病的风险，并采取相应的预防措施，有效降低了患者的疾病发生率。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。
大数据的应用范围广泛，涉及到各个行业和领域。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，来探讨大数据对于企业和社会的影响。
二、电商行业中的大数据应用1.案例背景某电商平台通过采集用户的购物记录、浏览记录、评价等数据，构建了庞大的用户画像和商品推荐系统。
2.数据采集与处理电商平台通过用户登录、购物车、定单等功能采集用户行为数据，并利用大数据技术对数据进行清洗、存储和分析。
3.数据分析与应用通过对用户行为数据的分析，电商平台可以了解用户的购物偏好、兴趣爱好等，从而精准地向用户推荐商品，提高用户购买转化率。
4.案例效果通过大数据分析，电商平台的销售额大幅增长，用户满意度提高，同时还能提供个性化的购物体验，增强用户黏性。
三、金融行业中的大数据应用1.案例背景某银行通过对客户的交易记录、信用评分、风险评估等数据进行分析，提供个性化的金融服务。
2.数据采集与处理银行通过ATM、网银、手机银行等渠道采集客户的交易数据，并利用大数据技术对数据进行清洗、存储和分析。
3.数据分析与应用通过对客户交易数据的分析，银行可以了解客户的消费习惯、风险偏好等，从而为客户提供个性化的金融产品和服务。
4.案例效果通过大数据分析，银行可以准确地判断客户的信用风险，提高贷款审核的效率，同时还能提供个性化的金融服务，增强客户的满意度。
四、交通运输行业中的大数据应用1.案例背景某城市交通管理部门通过对交通流量、车辆定位、道路状况等数据进行分析，优化交通运输系统。
2.数据采集与处理交通管理部门通过交通摄像头、车载传感器等设备采集交通数据，并利用大数据技术对数据进行清洗、存储和分析。
3.数据分析与应用通过对交通数据的分析，交通管理部门可以实时监测交通流量、疏导交通拥堵，提供交通导航和路况预测等服务。
4.案例效果通过大数据分析，交通管理部门可以提高交通运输系统的效率，减少交通拥堵，提升交通安全性，提供更好的出行体验。
第五讲：大数据应用案例分析-何利文
应用场景－ SIS（安全仪表系统）
• • • • SIS采用警报和再生气流量决定是否紧急关闭； SIS视流量在设定点，因为流量开关被破坏； 因为流量仍在设定点，高温也被视为合理； 当温度到太高的时候，SIS不能足够快地作出 反应，因为温度上升非常快； • 即使作出反应，也似乎太晚无法阻止管破裂， 或失控的火灾。
ETL 生产指 挥系统 测井生 产管理 系统 运销 管理 系统 地理 … XX统建 信息 系统 系统 工程设 计集成 系统
一体 部署 资源 运维 化 云化 池化 简化
智能油田云平台部署方案
一体化运维管理平台(OEM 12C), RUEI Exalogic Exalogic
集成 适配器
CEP RTD BAM
使用广泛接受的标准…
最低的总拥有成本
在一个成熟的，熟悉的IT基础设施 上
从传感器到数据库解决方案的数据流
• 高性能数据管理解决方案将充分使用现有的数 据获取基础设施
传感器
钻井数据
井场 聚合器
WITSML
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器
RTU MTU/ DCS/ SCADA RTU
生产数据
Protocol TBD
Essbase Hyperion OBIEE TimesTen
实时一体机
传感器
PPDM 一体机
分析一体机
WITSML
PRODML
DLIS Loader
CEP = 复杂事件处理 BAM = 业务活动监控 RTD = 实时决策 井场信息传递标准 油气生产数据交换标准
SQL Loader
日志
ASCII 格式数据
解决方案
• 采用自学习解决方案，分析实时数据和过往数 据来侦测不寻常的行为模式； • 系统设计足够快，可伸缩并且灵活； • 如有异常事件发生时，将通知操作人员，并给 出合理解释为何处理过程中该状态有些异样； • 通过给操作人员提供正确的知识，以正确的方 式展现，让其拥有坚实的理由采取措施/动作， 并且给工程师提供线索来判定什么导致了该异 样行为。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言大数据是指规模庞大、结构复杂且难以处理的数据集合，它具有高速、高容量和多样性的特点。
随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据应用在各个领域得到了广泛的应用和推广。
本文将重点分析大数据及其应用的经典案例，以期给读者带来深入的了解。
二、大数据应用案例分析1. 金融领域大数据在金融领域的应用已经取得了显著的成果。
以银行为例，通过对大量的交易数据进行分析，银行可以更好地了解客户的消费习惯、信用状况和风险偏好，从而优化风险控制和产品推荐。
此外，大数据还可以用于金融市场的预测和交易策略的优化，提高投资决策的准确性和效率。
2. 零售行业大数据在零售行业的应用也非常广泛。
通过对顾客购买记录、消费偏好和行为路径的分析，零售商可以实现精准的市场定位和个性化的推荐服务。
例如，亚马逊通过分析用户的购物历史和浏览行为，为用户推荐符合其兴趣和需求的商品，提高销售转化率。
此外，大数据还可以匡助零售商预测销售趋势、优化库存管理和供应链运作。
3. 医疗健康大数据在医疗健康领域的应用可以匡助提高医疗服务的质量和效率。
通过对大量的临床数据和患者健康信息的分析，医疗机构可以实现个性化的诊疗方案和药物推荐。
此外，大数据还可以用于疾病预测和流行病控制，提前发现潜在的健康风险和疫情爆发。
例如，谷歌的DeepMind团队利用大数据分析技术，成功预测了患者的急性肾损伤，匡助医生及时采取干预措施，拯救了患者的生命。
4. 城市管理大数据在城市管理中的应用可以匡助提升城市的智能化水平和运行效率。
通过对城市交通流量、环境污染和能源消耗等数据的分析，城市管理者可以制定更科学的交通规划、环境保护和能源利用策略。
例如，新加坡通过大数据分析和智能交通系统，实现了交通拥堵的预测和优化，提高了城市的交通效率和出行体验。
5. 电信行业大数据在电信行业的应用主要体现在用户行为分析和网络优化方面。
通过对用户的通话记录、短信记录和上网行为的分析，电信运营商可以了解用户的需求和偏好，提供个性化的服务和产品。
大数据分析的方法与应用案例
大数据分析的方法与应用案例随着互联网技术的不断发展和应用范围的不断扩大，大数据分析已经成为了一个热门的话题。
从商业领域到政府机构，各个领域都在探寻如何通过大数据分析技术来提高其工作效率和决策水平。
本文将探讨大数据分析的方法和应用案例。
一、大数据分析的方法1.数据采集：大数据分析的第一步是数据采集。
数据可以来自于各种渠道，包括企业内部数据库、外部市场数据、社交网络数据等等。
数据采集过程中需要对数据进行清洗和整合，以便后续分析。
2.数据存储：大数据分析需要存储的数据量非常大，因此需要选择适合大数据分析的存储方式。
目前主要的存储方式包括关系型数据库和NoSQL数据库。
NoSQL数据库具有高可扩展性和高可用性的特点，是大数据分析的首选存储方式。
3.数据处理：大数据分析的数据处理过程包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等。
数据清洗是指去除脏数据和冗余数据，保证数据的质量和完整性。
数据挖掘则是对数据进行分析和挖掘，从中发掘出隐藏的规律和趋势。
机器学习可以让计算机根据历史数据进行数据学习，从而预测未来结果。
4.数据可视化：大数据分析的结果需要以可视化的形式呈现给用户。
数据可视化可以通过各种图表和图形来展示数据分析结果，提高用户对数据分析结果的理解和接受程度。
二、大数据分析的应用案例1.零售业大数据分析在零售业中应用广泛。
通过对消费者购买行为和偏好的分析，零售商可以提高销售额和客户满意度。
通过大数据分析，零售商可以分析消费者的购买历史、浏览历史、搜索历史等数据，以推荐更适合消费者需求的产品。
同时，零售商可以通过数据分析来识别潜在的客户群体和潜在的市场机会，从而制定更有针对性的销售策略。
2.金融领域大数据分析在金融领域中的应用也非常广泛。
金融机构可以通过对大数据的分析，了解客户的信用评级、投资偏好和风险偏好等数据，以制定更优化的金融产品和服务。
同时，通过大数据分析，金融机构可以分析市场趋势和行业动态，以制定更符合市场需求的金融产品和服务。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析标题：大数据及大数据应用经典案例分析引言概述：随着信息技术的不断发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用已经渗透到各个领域，为企业和政府部门提供了更多的发展机会。
本文将分析大数据的概念及其应用，并通过经典案例分析展示大数据在实际应用中的价值和作用。
一、大数据的概念1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大且难以用传统数据处理技术进行处理的数据集合。
这些数据通常具有高速、多样、大量和价值密度低等特点。
1.2 大数据的特点大数据具有四个特点：四V，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据种类多）、Value（数据价值高）。
1.3 大数据的应用领域大数据的应用领域涵盖金融、医疗、零售、制造、交通等各个行业，可以帮助企业提高效率、降低成本、提升竞争力。
二、大数据应用案例分析2.1 亚马逊的个性化推荐系统亚马逊利用大数据分析用户的购买历史、浏览记录等数据，为用户提供个性化的产品推荐，从而提高用户购买率和满意度。
2.2 谷歌的搜索引擎优化谷歌利用大数据分析用户搜索行为和网页内容，不断优化搜索引擎算法，提供更精准的搜索结果，提升用户体验。
2.3 脸书的社交网络分析脸书通过大数据分析用户的社交关系和兴趣爱好，为广告主提供精准的广告定位服务，提高广告效果和ROI。
三、大数据在金融领域的应用3.1 风险管理银行利用大数据分析客户的信用记录、交易数据等信息，评估客户的信用风险，提高风险管理的效率和准确性。
3.2 交易监控证券公司利用大数据分析交易数据，监控市场波动和异常交易行为，保障市场的稳定和公平。
3.3 金融营销金融机构利用大数据分析客户的消费行为和偏好，精准推送个性化的金融产品和服务，提高市场营销效果。
四、大数据在医疗领域的应用4.1 疾病预测医院利用大数据分析患者的病史、检查数据等信息，预测疾病的发展趋势，提前干预和治疗。
4.2 个性化治疗医生利用大数据分析患者的基因信息和病情数据，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。
大数据应用案例分析
大数据应用案例分析在当今时代，大数据已经成为推动各行各业发展的重要力量。
通过对海量数据的收集、分析和应用，企业和组织能够获得深刻的洞察力，从而做出更加明智的决策。
以下是几个大数据应用的案例分析，展示了大数据如何帮助不同领域实现创新和增长。
1. 零售业：个性化购物体验零售商通过分析消费者的购物历史、浏览行为和偏好，能够提供个性化的购物体验。
例如，亚马逊利用大数据技术向用户推荐商品，提高用户满意度和购买率。
通过机器学习算法，亚马逊能够预测用户可能感兴趣的商品，并在用户浏览网站时展示这些商品。
2. 医疗保健：精准医疗在医疗保健领域，大数据帮助医生和研究人员分析患者数据，从而提供更精准的治疗方案。
例如，通过分析患者的基因组数据，医生能够为患者提供个性化的药物治疗方案。
此外，大数据还能够帮助医疗机构预测疾病的爆发，从而提前采取措施预防。
3. 金融服务：风险管理和欺诈检测金融机构利用大数据技术来分析交易模式，从而识别和预防欺诈行为。
例如，信用卡公司通过分析用户的交易历史和行为模式，能够及时发现异常交易，防止信用卡欺诈。
此外，大数据还能够帮助金融机构评估贷款申请者的信用风险，优化贷款审批流程。
4. 交通管理：智能交通系统大数据在交通管理中的应用，使得城市交通更加智能和高效。
通过分析交通流量数据，交通管理部门能够实时监控交通状况，优化交通信号灯的设置，减少交通拥堵。
此外，通过分析公共交通的使用数据，交通规划者能够优化公交线路和班次，提高公共交通的效率。
5. 教育：个性化学习教育机构利用大数据技术来分析学生的学习行为和成绩，从而提供个性化的学习资源和教学方法。
例如，在线教育平台通过分析学生的学习进度和测试成绩，能够推荐适合学生水平的学习材料和练习题。
这种个性化的学习方式有助于提高学生的学习效率和成绩。
6. 政府管理：智慧城市政府机构通过收集和分析城市的各种数据，如交通流量、能源消耗、公共安全等，来优化城市管理和服务。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析引言概述：随着互联网的快速发展和技术的不断进步，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的概念指的是海量的、复杂的、高速的数据集合，这些数据集合通常包含着各种各样的信息和价值。
大数据的应用已经渗透到各个领域，为企业和组织提供了更好的决策依据和业务优化方案。
本文将通过分析五个经典案例，详细阐述大数据及其在不同领域的应用。
一、大数据在金融领域的应用1.1 金融风险管理：通过对大数据的分析，金融机构可以实时监测市场波动、客户行为和交易模式，从而准确评估风险水平，并及时采取相应的措施。
1.2 欺诈检测：大数据分析可以帮助金融机构识别潜在的欺诈行为，例如信用卡盗刷、虚假交易等，从而保护客户的资金安全。
1.3 个性化推荐：基于大数据分析的个性化推荐系统可以根据客户的购买历史、偏好和行为模式，为客户提供个性化的产品和服务推荐，提高客户满意度和忠诚度。
二、大数据在医疗领域的应用2.1 疾病预测和预防：通过对大数据的分析，医疗机构可以识别出患病的潜在因素和趋势，及时采取预防措施，减少疾病的发生和传播。
2.2 临床决策支持：大数据分析可以帮助医生在诊断和治疗过程中做出更准确的决策，提高治疗效果和患者生存率。
2.3 医疗资源优化：通过对大数据的分析，医疗机构可以合理配置医疗资源，提高医疗服务的效率和质量，降低医疗成本。
三、大数据在零售领域的应用3.1 库存管理优化：通过对大数据的分析，零售企业可以准确预测产品需求量和销售趋势，合理安排库存，降低库存成本和损失。
3.2 价格优化：基于大数据分析的定价模型可以根据市场需求、竞争对手和客户行为等因素，制定最优的价格策略，提高销售额和利润率。
3.3 营销推广：通过对大数据的分析，零售企业可以了解客户的购买偏好和行为模式，制定个性化的营销策略，提高广告投放的效果和客户转化率。
四、大数据在交通领域的应用4.1 交通拥堵预测：通过对大数据的分析，交通管理部门可以预测拥堵状况和交通流量，合理调度交通信号灯和交通路线，缓解交通拥堵问题。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析引言概述：大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以获得有价值的信息和洞察力。
大数据应用经典案例是指在不同领域中，通过大数据技术和方法，取得了显著的成果和效益。
本文将从四个方面介绍大数据的应用经典案例。
一、大数据在金融领域的应用1.1 金融风险管理：通过对大量金融数据的分析和建模，可以识别出潜在的风险因素，并采取相应的措施进行风险管理和控制。
1.2 个性化推荐系统：通过对用户的消费行为和偏好进行大数据分析，可以为用户提供个性化的产品和服务推荐，提高用户满意度和购买转化率。
1.3 金融欺诈检测：通过对大量交易数据进行分析和模式识别，可以发现异常交易行为和欺诈行为，提高金融机构的安全性和信誉度。
二、大数据在医疗领域的应用2.1 疾病预测和预防：通过对大数据的分析和挖掘，可以发现疾病的潜在风险因素和早期预警信号，提前采取预防措施，降低疾病的发生率和传播速度。
2.2 个性化医疗：通过对个体的基因数据、生理数据和临床数据进行大数据分析，可以为患者提供个性化的诊断和治疗方案，提高治疗效果和患者生活质量。
2.3 医疗资源优化：通过对医疗资源的分布和利用情况进行大数据分析，可以合理配置医疗资源，提高医疗服务的效率和质量。
三、大数据在物流领域的应用3.1 路线优化和配送规划：通过对大量物流数据的分析和建模，可以优化物流路线和配送计划，提高物流效率和降低物流成本。
3.2 库存管理和供应链优化：通过对供应链中的各个环节进行大数据分析，可以实现库存的精细管理和供应链的优化，提高供应链的响应速度和灵便性。
3.3 运输风险管理：通过对运输过程中的各种风险因素进行大数据分析，可以预测和防范潜在的运输风险，提高物流运输的安全性和可靠性。
四、大数据在市场营销领域的应用4.1 用户画像和市场细分：通过对用户的行为数据和消费数据进行大数据分析，可以建立用户画像和进行市场细分，为市场营销活动提供精准的目标用户和定制化的营销策略。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今时代的热门话题。
大数据是指规模庞大、复杂多变、难以处理的数据集合，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以帮助企业和组织发现隐藏在数据中的价值和洞察，从而做出更准确的决策。
本文将对大数据及其应用进行深入分析，并介绍几个经典的大数据应用案例。
二、大数据的定义和特点大数据是指那些无法用传统数据管理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据具有以下几个特点：1. 体量巨大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB为单位，远远超过传统数据处理能力的范围。
2. 多样性：大数据包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如日志文件、XML文件）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
3. 时效性：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
4. 真实性：大数据往往是从真实世界中采集而来的，具有真实性和客观性。
三、大数据应用案例分析1. 零售业的个性化推荐系统随着电子商务的兴起，零售业面临着越来越多的竞争压力。
为了提高销售额和用户满意度，许多零售商开始利用大数据技术来构建个性化推荐系统。
通过分析用户的购买历史、浏览记录、社交网络等数据，系统可以根据用户的个性化需求和偏好，向其推荐最合适的产品和服务。
这种个性化推荐系统可以极大地提升用户购物体验，增加销售额。
2. 金融行业的风险管理金融行业是一个信息密集型行业，大数据技术在金融风险管理中发挥着重要作用。
通过对大量的金融数据进行分析，可以识别出潜在的风险因素，并及时采取相应的措施进行风险管理。
例如，银行可以利用大数据技术对客户的信用评分进行分析，从而决定是否给予贷款。
此外，大数据还可以用于检测金融市场的异常波动和操纵行为，提高金融监管的效率和准确性。
3. 城市交通管理城市交通管理是一个复杂而庞大的系统，大数据技术可以帮助城市管理者更好地理解和优化城市交通。
通过分析交通流量、交通事故、公共交通数据等大数据，可以实时监测交通状况，预测交通拥堵，优化交通信号灯控制，提供最佳的交通路线和出行建议。
课时5 大数据典型应用 教案 浙教版(2019)必修1
课时5大数据典型应用课时目标1.理解大数据的概念,了解大数据涉及的知识领域以及典型应用。
2.了解大数据在人工智能方面的应用,初步产生进一步学习人工智能的兴趣。
1.随着大数据在各行业的应用,数据成为核心资产。
2.大数据典型应用体现在智能交通、电子商务等方面。
3.智能交通大数据在智能交通方面主要是数据采集和信息服务两个方面。
(1)交通数据采集:GPS、卡口、视频检测、浮动车、地感线圈等产生的交通流监测数据、视频监控数据、系统数据、服务数据等构筑了交通大数据。
(2)智能交通主要通过交通信息服务、交通管理、公共交通、车辆控制、货运管理、电子收费、紧急救援等服务子系统为用户提供服务。
4.电子商务(1)电商数据来源:大型电商企业拥有大量用户数据,同时,在交易、营销、供应链、仓储、配送和售后等环节也产生了大量数据。
(2)电商数据通过电商企业的数据平台,商户和客户提供精准营销、供应链管理、智能网站等多种数据服务。
例1 下列有关大数据在智能交通方面的说法,正确的是()A.智能交通中采集的数据属于静态数据B.大数据在智能交通中应用仅仅体现了数据的采集C.通过12306等平台进行网上购票不属于智能交通的应用D.智能交通数据存储往往采用分布式数据存储系统答案 D解析智能交通中采集的是流数据,往往采用分布式数据存储系统进行存储,智能交通的大数据应用不仅体现在数据采集,还有信息管理等方面。
变式训练1下列大数据服务中,应用了交通大数据的是() A.个性化商品推荐 B.入学预警信息C.导航路线规划D.识别病理特征答案 C解析导航路线规划主要应用了交通大数据。
例2 下列有关大数据的典型应用,说法错误．．的是()A.在公共场所应用大数据,可能有效地预防犯罪B.在物流行业利用大数据,可以优化物流网络C.大数据使用重点是数据的存储D.大数据的典型应用充分体现数据的价值答案 C解析大数据只有经过处理后,才能获得更高的价值。
变式训练2下列关于大数据应用的说法,错误．．的是()A.大数据广泛应用于金融、交通、环境、医疗、能源、农业等行业,促进了各行业的发展B.随着大数据在各行业的应用,数据成为核心资产C.云计算对大数据的分析应用帮助不大D.大数据在电子商务领域广泛应用答案 C解析云计算千亿数据的检索实现了秒级返回,为大数据的分析应用提供了速度保障,因此错误的是C。
大数据分析与应用案例分析
大数据分析与应用案例分析在21世纪的今天，数字化已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
技术的不断进步，使得人们能够收集和储存大量的数据，这些数据包含了各种各样的信息，从而为我们提供了丰富的资源。
但如何利用这些数据，以及如何从这些数据中获取价值，却是个需要深入探究的问题。
大数据分析，也因此成为了当下研究的热点话题与趋势。
本文将深入探究大数据分析的案例，以帮助我们更好的理解大数据的应用。
一、大数据分析的概念大数据分析指的是对大量数字数据的收集、地理位置、社会网络和其他形式的数据进行分析，以找出其中的模式、关系和其他有意义信息的完整过程。
在这个过程中，数据被转换成可被理解和利用的形式，以帮助企业以及个人做出更合理、更明智的决策。
二、大数据分析的应用案例1. 基于大数据分析的市场推广在市场推广行业中，大数据分析可以帮助企业了解顾客的真实需求，以及他们朝向什么方向。
仅仅依靠过去的经验和看法，可能会使企业误判顾客的需求，甚至造成产品滞销的情况。
而基于大数据分析的市场推广，可以通过许多渠道收集到大量的数据，包括各种社交媒体、自然搜索等渠道，从而为企业提供更准确的顾客需求分析。
这样的分析结果可以帮助企业更好的制定自身的营销策略，同时降低广告费用并提高转化率。
2. 基于大数据分析的客户关系管理在客户关系管理领域，大数据分析可以帮助企业更好的了解客户的需求，以及客户的行为模式。
这样的分析可以帮助企业更好的制定营销策略，同时为客户提供更贴心的服务，从而提高客户的忠诚度和满意度。
例如，在客户关系管理中，可以通过大数据分析，对客户的历史行为、偏好、消费习惯进行分析，从而为企业提供更好的客户服务，更好地满足客户需求。
3. 基于大数据分析的医疗领域在医疗领域中，大数据分析可以帮助医生更好的预测疾病的风险、提前发现疾病、更好的制定治疗方案和提高治疗效果。
现如今，越来越多的医疗机构，通过大数据分析的方法，对患者的病历、病史、药物反应等信息进行分析，从而为医生提供更好的参考依据。
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•
品牌优势
–
CEP = 复杂事件处理 BAM = 业务活动监控 RTD = 实时决策
日志
ASCII 格式数据
高性能数据管理系统支撑智能油田
关键特征
集成就绪、高性能、高可用、云服务、线性扩展、节能环保
经营 管理 数据 生产 管理 数据 结 构 化 数 据 源
(1) 钻井数据 (2) 油气生产数据 (3) 公用工程数据
ETL 生产指 挥系统 测井生 产管理 系统 运销 管理 系统 地理 … XX统建 信息 系统 系统 工程设 计集成 系统
一体 部署 资源 运维 化 云化 池化 简化
智能油田云平台部署方案
一体化运维管理平台(OEM 12C), RUEI Exalogic Exalogic
集成 适配器
CEP RTD BAM
– 财务、技术、流程
石油行业面临的挑战（5）
企业数据存储 － 海量数据
• 庞大的数据量
• 新的密集数据类型，诸如 微地震，电磁的以及分布 式温度传感器（DTS） • 半结构化和非结构化数据 的集成 • 保存实时数据 • 缺乏基于标准的工具软件
石油行业的现状问题分析
• 数据采集和分析经常 是人工手动的（信息 孤岛）
需要满足这些要求 …
有机制来分析大量的实时数据流… 提供智能的推荐… 建立在全部与资产相关的知识之上 … 使用熟悉的石油技术协作工具… 包含传统的解析、财务和运营数 据…
获得收益 …
针对更多的井做更快的分析… 及时地制定决策… 使用所有可利用的信息资产种类…
充分利用现有在石油专业应用上的 投资…
实现实时数据的整合… 从最具成本效益的供应商处…
• K -Means
信用卡客户细分的流程
信用卡客户细分建模过程
•
日均帐户余额
信用卡客户群特征总览
解决客户流失的一般过程
流失定义的重要性
-“失动作”与“流失意向”
课间休息十分钟！
提纲
1 2 3 4 5 6
大数据带来的挑战
大数据系统平台
大数据在医疗行业的应用 大数据在金融行业的应用 大数据在石化行业的应用 大数据在电商行业的应用
过程 控制 数据
ETL
数据集成 适配器
ODI SOA/BPM
数据仓库
ETL
WebCenter
WLS/Coherence
元数据
中间件云平台
智能分析云平台
数据库云平台
非 结 构 化 数 据 源
视频 数据
数据集成 适配器 数据集成 适配器 数据集成 适配器
大数据 Big Data 云平台 云平台
NoSQL HDFS Hadoop w/ Loader Cloudera
大数据系统平台的总体架构
大数据决策
• 分析显示登革热爆发情况与天气/位置/洪水情况有密切的相关性 • 针对可能的高发地区制定相关的计划，在应对可能上升的登革热发病及其他传染病 • 和其他政府部门合作，改善洪水防治工作，减少潜在的蚊虫感染机会
提纲
1 2 3 4 5 6
大数据带来的挑战
大数据系统平台
高性能数据管理
引入Hadoop技术
高性能数据管理
传感器
传感器
RTU
钻井 数据
实时 钻井
井场 聚合器
Exalogic
WITSML 服务 OEP RTD BAM
Exadata
Exalytics
传感器
传感器
MTU/ DCS/ SCADA
OPC/UA, DA, WITS
历史数据
传感器
RTU
生产 数据
实时 生产
分阶段的架构演进路径分析方法
一种面向BI优化的治理实践
– 独立的BI能力中心（BICC）
BICC: Business Intelligence Competence Center
BI能力中心构建的框架
BI能力中心构建框架
– 人员技能与组织模型
提纲
1 2 3 4 5 6
大数据带来的挑战
大数据系统平台
采集 分析
“实时分析 和决策制定”
执行
• 缺乏对跨运营、技术、 财务方面数据的可视 性，因而难以制定及 时的运营、战术和战 略决策
• 各自独立的系统来支 持分离的资产团队 （不集成） • 有限的实时团队协作 • 批量分析工具不适用 于现代实时数据流
“总资产意识”
“及时执行”
油藏取征
钻井
生产
石油行业需要的解决方案
解决方案
• 采用自学习解决方案，分析实时数据和过往数 据来侦测不寻常的行为模式； • 系统设计足够快，可伸缩并且灵活； • 如有异常事件发生时，将通知操作人员，并给 出合理解释为何处理过程中该状态有些异样； • 通过给操作人员提供正确的知识，以正确的方 式展现，让其拥有坚实的理由采取措施/动作， 并且给工程师提供线索来判定什么导致了该异 样行为。
石油行业面临的挑战（2）
油藏取征 － 不堪重负
• 传统数据量呈指数增长： 地震，录井 • 需要将来自钻井现场的 实时数据代入到地球模 型中去 • 行业需要一个中立的集 成平台来避免供应商锁 定 • 爆炸解析和模拟结果的 管理
石油行业面临的挑战（3）
钻探 － 不再容易
• 需要在更困难，更公共的条 件下进行钻井作业
PRODML 服务
PPDM + 数据模型
第三方 应用
DB企业版 数据挖掘选件 R企业版 空间数据库选件 GoldenGate
Essbase Hyperion OBIEE TimesTen
实时一体机
传感器
PPDM 一体机
分析一体机
•
软硬一体预集成
– 软硬一体，工程化调优
–
全集成系统，完整机柜，插电即 用
高性能数据管理 解决方案
历史数据
PRODML
模拟到数字
过程控制 或 数据采集系统
RTU = 远程控制单元 MTU = 主控制单元 DCS = 分散控制系统
高性能数据管理整体架构
针对上游的高性能数据管理解决方案
传感器
将实现传统解析数据基础上，获取和分析钻井及生产实时数据。
传感器
RTU
钻井 数据
实时 钻井
使用广泛接受的标准…
最低的总拥有成本
在一个成熟的，熟悉的IT基础设施 上
从传感器到数据库解决方案的数据流
• 高性能数据管理解决方案将充分使用现有的数 据获取基础设施
传感器
钻井数据
井场 聚合器
WITSML
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器
RTU MTU/ DCS/ SCADA RTU
生产数据
Protocol TBD
大数据在医疗行业的应用 大数据在金融行业的应用 大数据在石化行业的应用 大数据在电商行业的应用
－
大数据系统平台的总体架构
东南亚某国卫生部大数据应用
方案介绍
• • • •
Research Staffs Research Facilities Research Interests Collaboration Opportunity
Essbase Hyperion OBIEE TimesTen
实时一体机
传感器
PPDM 一体机
分析一体机
WITSML
PRODML
DLIS Loader
CEP = 复杂事件处理 BAM = 业务活动监控 RTD = 实时决策 井场信息传递标准 油气生产数据交换标准
SQL Loader
日志
ASCII 格式数据
大数据在医疗行业的应用 大数据在金融行业的应用 大数据在石化行业的应用 大数据在电商行业的应用
－
大数据在金融行业的应用
－从信用卡使用数据中寻找潜在购买理财产品的客户
• 构建客户细分的模型
寻找潜在购买理财产品的客户
客户细分的简介
客户细分模型介绍
客户细分的目标－刻画客户行为
客户细分模型的聚类算法
－
石油行业面临的挑战（1）
被数据淹没 － 太多、太快
• 钻头下的操作风险
– 对员工的危险： 在严寒地带，远离海岸 的地方钻井； – 监管者： 想更快获得更多信息。
• 不能分析远程地点正在发生 了什么，并将其分析共享给 井场 • 数据量的激增 • 实时数据被认为不可管理
– 来得太快； – 太多； – 目视进行分析，因为工具不存在。
应用场景－ SIS（安全仪表系统）
• • • • SIS采用警报和再生气流量决定是否紧急关闭； SIS视流量在设定点，因为流量开关被破坏； 因为流量仍在设定点，高温也被视为合理； 当温度到太高的时候，SIS不能足够快地作出 反应，因为温度上升非常快； • 即使作出反应，也似乎太晚无法阻止管破裂， 或失控的火灾。
数据流逻辑图
NoSQL DB Simulator
模拟实时操作数据
Event Processing
• 燃料气开/关以控制加热炉内的温度； • 再生气流经加热炉内的管时被加热； • 燃料气开着的时候，再生气必须在流动，否则管 和加热炉将至危险温度； • 燃料也须通过控制器正确控制，维护加热炉内温 度恒定； • 此谓“温度流量串级控制回路”； • 紧急情况发生时，警报器通知SIS(安全仪表系统) 危险状况，SIS将酌情关闭点火器和燃料气。
Exadata Exadata
ODBC连接器
油田数据中心
APDM EPDM ETL
作业区 作业区综 作业区综 综合数 合数据库 合数据库 据库
DB企业版 数据挖掘选件 R企业版 空间数据库选件 GoldenGate
Exalytics Exalytics
Essbase Hyperion OBIEE TimesTen Endeca