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大數(shù)據(jù)OR能源大數(shù)據(jù)_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
2015-03-15
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大數(shù)據(jù)OR能源大數(shù)據(jù)_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)


一、為什么談大數(shù)據(jù)？（why）

　　小編對于克強(qiáng)總理談到的“大數(shù)據(jù)”很是關(guān)心，于是開始進(jìn)行了信息搜集。在Web of Science數(shù)據(jù)庫，小編對“大數(shù)據(jù)”相關(guān)領(lǐng)域已發(fā)表的SCI/SSCI論文進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。

　　【檢索條件：主題=（“Big Data”），時(shí)間跨度=（所有年份），數(shù)據(jù)庫=（SCI-EXPANDED，SSCI），檢索日期=（2015/03/06）】

　　看到圖1，小編也是有些吃驚了。2014年，“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的SCI/SSCI論文發(fā)表了902篇，占?xì)v年全部發(fā)表論文數(shù)的59.3%（論文發(fā)表總數(shù)：1521篇）。2015年，有可能繼續(xù) “瘋狂”。

 

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　　圖 1  大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域SCI和SSCI論文發(fā)表與引用統(tǒng)計(jì)

　　二、什么時(shí)候開始研究大數(shù)據(jù)的？（when）

　　2006年，“大數(shù)據(jù)”領(lǐng)域的第1篇論文誕生。需要說明的是，這一年總共只發(fā)表了3篇論文。2008年，《Nature》推出了“大數(shù)據(jù)”專 刊。2011年，《Science》推出了關(guān)于數(shù)據(jù)處理的?？癉ealing with Data”。2012年，美國奧巴馬政府宣布推出“大數(shù)據(jù)的研究和發(fā)展計(jì)劃”。

　　到2015年，大數(shù)據(jù)經(jīng)歷短短9年時(shí)間，似乎在以 “違反”學(xué)術(shù)規(guī)律的速度生長、擴(kuò)散。

　　三、大數(shù)據(jù)是什么？(what)

　　近年來，大數(shù)據(jù)在創(chuàng)新思維、管理理念、信息技術(shù)等方面的影響力和效果日益顯著，受到各方高度關(guān)注。但遺憾的是，大數(shù)據(jù)目前尚沒有統(tǒng)一的定義。

　　小編嘗試整理了“大數(shù)據(jù)”理念在數(shù)據(jù)采集、處理、應(yīng)用等方面的特征：一是可對不同領(lǐng)域、不同類型、不同渠道的跨界數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)采集與分析。例 如，意大利米蘭電信公司將電話通信大數(shù)據(jù)與人口、地理數(shù)據(jù)進(jìn)行集成采集與分析，實(shí)現(xiàn)對城市熱點(diǎn)商業(yè)區(qū)域、交通擁堵區(qū)域的動(dòng)態(tài)預(yù)測。二是可對各種在線行為進(jìn) 行全過程記錄，大幅改善處理效率、成本、響應(yīng)時(shí)間。以IBM公司發(fā)布的大數(shù)據(jù)技術(shù)BLU Acceleration為例，查詢速度比傳統(tǒng)技術(shù)快100倍以上，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本只有其十分之一。三是與應(yīng)用創(chuàng)新聯(lián)系更為密切，成為推動(dòng)管理創(chuàng)新、商業(yè)模 式創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)革命的內(nèi)在動(dòng)力。例如，阿里集團(tuán)將客戶網(wǎng)絡(luò)活躍度、網(wǎng)上信用評價(jià)、余額寶交易量等在線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為客戶信用評級，在金融信貸業(yè)具有顛覆式創(chuàng)新意 義。

　　四、哪些國家（地區(qū)）/機(jī)構(gòu)在研究大數(shù)據(jù)？(where)

　　排在首位的依然是美國，論文發(fā)表數(shù)755篇，占所有發(fā)表數(shù)1521的49.6%。其次是中國，論文發(fā)表占比15.0%。不錯(cuò)的成績嘛。

　　再來看看研究大數(shù)據(jù)發(fā)表成果最多的研究機(jī)構(gòu)。恭喜中科院，中科院超越哈佛大學(xué)成為了發(fā)表大數(shù)據(jù)成果最多的研究機(jī)構(gòu)！（注：小編去年查過排在榜首的是哈佛）。

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　　圖 2  國家/地區(qū)排名前十統(tǒng)計(jì)

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　　圖 3  研究機(jī)構(gòu)排名前十統(tǒng)計(jì)

　　五、誰才是大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的真正專家？（who）

　　誰是大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的真正專家？讓我們用數(shù)據(jù)說話。（這算不算“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用呢？）

　　“大數(shù)據(jù)”領(lǐng)域發(fā)表文章最多的是“ANONYMOUS”（譯為“匿名的”）！竟然無人認(rèn)領(lǐng)發(fā)表SCI/SSCI文章最多的專家稱號（注：SCI/SSCI論文發(fā)表在某種程度上反映了作者在該領(lǐng)域的影響力），真是遺憾。

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　　圖 4  研究作者排名前十統(tǒng)計(jì)

　　六、如何使用大數(shù)據(jù)?（how）

　　“大數(shù)據(jù)”都在哪些方面得到了應(yīng)用？

　　排在前四位的研究方向依次是計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)、科學(xué)技術(shù)和商業(yè)經(jīng)濟(jì)，發(fā)表文章共計(jì)889篇，全部論文占比58.4%。

　　綜合來看，小編相信，大數(shù)據(jù)在能源管理中的應(yīng)用前途還是非常光明的。

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　　圖 5  研究方向排名前十統(tǒng)計(jì)

　　七、能源大數(shù)據(jù)?

　　以主題=（“Big Data” AND “Energy OR Power”）在Web of Science數(shù)據(jù)庫進(jìn)行搜索，也許會(huì)有意外的發(fā)現(xiàn)啊……

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