一、大数据分析原理？
把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律
二、bms大数据分析？
bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。
bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。
此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。
bms可用于电动汽车，水下机器人等。
一般而言bms要实现以下几个功能：
(1)准确估测SOC：
准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；
保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。
(2)动态监测：
在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。
同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。
除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。
电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。
以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点
(3)电池间的均衡：
即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。
均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。
三、大数据分析特点？
1、海量数据：大数据分析特点是处理海量数据，即处理超过传统计算机能够高效处理的数量级的数据。
2、多维度数据：大数据分析特点之二是处理多维度的数据，即大数据不仅仅包含数据的结构，还包括其他类型的数据，如文本，图像和视频等。
3、实时性：大数据分析特点之三是实时性，即大数据分析需要根据实时的数据进行分析，以满足实时的业务需求。
4、高可靠性：大数据分析特点之四是高可靠性，即大数据分析系统需要能够确保数据的完整性和准确性，以满足业务需求。
四、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:
1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；
2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。
正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。
为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。
- A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
- A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
- R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
- R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
- R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况
三、AARRR在指标体系中的应用
如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：
1. 拉新
我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。
监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。
2. 激活
当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的
3. 留存
留存的定义如下:
- 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例
看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.
这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。
片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存
4. 付费变现
剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。
5. 自传播
这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:
如果希望掌握更多数据分析的万能模型，学会行业头部大厂的数据分析套路，欢迎参与知乎知学堂与合作方联合推出的「京东互联网数据分析实战训练营」，接受大厂分析师一对一辅导、踏上面试直通车。训练营限时体验价 0.1 元，不容错过：
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文章内容来自公众号：Data Science数据科学之美，已获作者授权。转载请联系原作者。
五、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
常见数据分析模型有哪些呢？
1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。
5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。
6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。
六、能耗监测 大数据
能耗监测与大数据：为可持续发展提供关键见解
在当今日益注重可持续发展的社会环境中，企业和组织越来越重视能源消耗的监测与管理。随着信息技术的迅速发展，大数据技术在能源领域的应用变得日益普遍。能耗监测与大数据分析结合起来，不仅可以帮助企业提高能源利用效率，降低成本，还可以为环保工作提供有力支持。
能耗监测是指通过监测设备和系统实时收集、记录和分析建筑物或设备的能源消耗数据以评估其能效水平。这种监测可以帮助企业了解能源在生产过程中的实际使用情况，发现潜在的节能机会，并制定针对性的节能方案。通过实时监测能源消耗数据，企业可以快速发现能源浪费现象，并及时进行调整，从而提高能源利用效率。
而大数据技术则可以帮助企业更好地管理和分析能耗数据，发现其中的规律和价值信息。大数据分析可以挖掘能耗数据中潜在的关联性和趋势，提供更加深入的能源消耗见解。通过大数据技术，企业可以实现对能耗数据的智能化分析与处理，为能源管理决策提供有力支持。
将能耗监测与大数据技术相结合，可以为企业提供全面的能源管理解决方案。通过实时监测和分析，企业可以及时发现能源消耗异常，精准定位问题，并优化能源配置方案。这种精细化的能耗管理模式不仅有助于企业降低能源消耗成本，提高竞争力，还可以减少对环境的影响，推动绿色低碳发展。
大数据在能耗监测中的应用优势
数据挖掘是大数据技术在能耗监测中的重要应用之一。通过数据挖掘技术，可以从海量的能源消耗数据中发现有价值的信息和规律，帮助企业更好地了解能源使用情况，发现潜在的节能机会。数据挖掘技术可以通过分析历史能耗数据，预测未来能耗趋势，为企业未来的能源规划提供参考依据。
另一个大数据在能耗监测中的优势是实时监测与预警。随着大数据技术的应用，企业可以实现对能源消耗数据的实时监测与分析，及时发现能源浪费现象和异常情况。一旦出现能耗异常，系统可以立即发出预警，帮助企业快速做出反应，避免不必要的能源浪费和损失。
此外，大数据技术还可以为企业提供更加全面的能源管理报告。通过大数据分析，企业可以生成详尽的能源管理报告，全面展现能源消耗情况和节能效果。这些报告可以帮助企业更好地了解能源消耗结构，发现问题所在，并制定有效的节能措施。
智能决策支持是大数据在能耗监测中的又一优势。通过对能耗数据的深度分析和挖掘，大数据技术可以为企业决策提供科学合理的依据。企业可以基于大数据分析结果，制定精准的能源管理策略，实现智能化的能源管理决策，提高决策的准确性和效率。
结语
能耗监测与大数据技术的结合为企业提供了强大的能源管理工具，有助于企业提高能源利用效率，节省能源消耗成本，减少对环境的影响。随着大数据技术的不断发展和应用，相信能耗监测将会在未来发展中发挥越来越重要的作用，为企业可持续发展提供关键见解。
七、建筑能耗 大数据
在当今数字化时代，大数据技术的应用已经渗透到各行各业，包括建筑行业。建筑能耗作为一个重要的环境问题，一直备受关注。通过运用大数据技术，可以更加精准地监测、分析和优化建筑能耗，从而更好地实现能源节约和环保的目标。
建筑能耗的重要性
建筑领域是一个能源消耗较大的行业，其中建筑能耗占总体能耗的比例相当可观。如何有效管理和减少建筑能耗是当前社会面临的重要课题之一。建筑能耗的高低直接影响到建筑的运营成本和环境效益，也关系到用户的舒适度和健康。
大数据在建筑能耗中的应用
通过大数据技术，可以实现对建筑能耗的精准监测和分析。传感器、智能设备等技术的广泛应用，使得建筑内部各种数据得以实时采集和传输至数据中心。基于这些数据，我们可以利用数据分析和挖掘的方法，找出建筑能耗的规律性和突出问题，提出有效的节能优化方案。
大数据技术还可以为建筑能源管理提供智能化决策支持。通过建立建筑能耗的预测模型，可以实现对未来能耗的预测，帮助管理者制定合理的能源使用策略。同时，大数据还可以帮助建筑实现智能控制和调整，提高能源利用效率。
优化建筑能耗的策略
结合大数据技术，可以制定一系列有效的建筑能耗优化策略。首先，建立建筑能耗的数据监测系统，确保数据的实时采集和准确性。其次，通过数据分析和挖掘，找出能耗高峰和异常点，及时进行调整和优化。
另外，可以结合建筑的使用情况和气候条件等因素，制定个性化的能耗管理方案。利用大数据预测建筑未来的能耗情况，有针对性地进行能源调配和节能措施。最终实现建筑能耗的智能化管理和优化。
未来展望
随着大数据技术的不断发展和普及，建筑能耗的监测和优化将更加智能化和精准化。我们可以预见，大数据将在建筑领域发挥越来越重要的作用，为建筑行业的可持续发展和环保事业做出更大的贡献。
因此，建筑行业的从业者和管理者应当积极采用大数据技术，将其运用到建筑能耗管理中，共同推动建筑节能减排工作的深入开展。只有通过科技手段的不断创新和应用，我们才能更好地保护环境、节约能源，实现可持续发展的目标。
八、工业能耗大数据
工业能耗大数据的重要性
在当今数字化时代，工业能耗大数据正逐渐成为工业领域的重要议题。工业能耗大数据是指通过对工业生产过程中产生的大量数据进行收集、分析和挖掘，以帮助企业实现能源消耗的优化和效率提升。这些数据涵盖了工业生产中涉及到的各个环节，从供应链管理到生产过程监控，再到能源利用效率评估。
工业能耗大数据的重要性不言而喻。通过对工业生产过程中产生的各种数据进行采集和分析，企业可以更好地了解其能源消耗情况，发现潜在的节能改进空间，从而降低生产成本，提高竞争力。同时，通过对能耗大数据的分析，企业还能够实现对生产过程的实时监控和优化，提升生产效率，降低生产风险，实现可持续发展目标。
工业能耗大数据的重要性还体现在其对环境保护和资源利用效率的促进作用上。通过对工业能耗大数据的分析，企业可以更好地把握能源利用情况，减少能源的浪费，降低对环境的影响，实现绿色生产。同时，优化能源利用也能够帮助企业提高资源利用效率，减少资源的消耗，实现可持续发展的目标。
如何利用工业能耗大数据实现节能减排
要充分发挥工业能耗大数据的作用，实现节能减排，企业需要采取一系列措施。首先，企业需要建立健全的数据采集系统，确保能够准确、全面地采集工业生产过程中产生的各类数据，包括能源消耗、生产效率、设备运行状态等。
其次，企业需要借助先进的数据分析技术，对采集到的数据进行深度分析和挖掘，寻找潜在的节能改进空间。通过建立能源消耗模型，预测能源消耗趋势，发现能源消耗异常，及时调整生产策略，实现节能降耗目标。
此外，企业还可以借助人工智能和大数据技术，建立能源消耗的智能监控系统，实时监测生产过程中的能源消耗情况，发现问题并及时处理，提高能源利用效率，降低生产成本。
最后，企业还应积极推动能源管理体系的建设，建立完善的节能减排机制，推动员工参与节能减排工作，营造节能减排的良好氛围，从而实现工业生产的可持续发展。
工业能耗大数据在未来的发展趋势
随着信息技术的不断发展和智能制造的推进，工业能耗大数据在未来将呈现出一些新的发展趋势。首先，工业能耗大数据的深度应用将得到进一步推广，企业将更加重视能源管理和节能减排工作，积极利用工业能耗大数据优化生产过程。
其次，随着人工智能和大数据技术的不断创新，工业能耗大数据的分析和预测能力将得到进一步提升，帮助企业更加精准地把握能源消耗情况，实现精细化管理和优化。
此外，工业能耗大数据还将与能源互联网、区块链等新兴技术相结合，共同推动工业能源管理的智能化和数字化转型，为工业节能减排工作提供更多可能性和机遇。
总的来说，工业能耗大数据的重要性不断凸显，其在节能减排、生产效率提升、资源利用效率提高等方面的作用将日益凸显，成为未来工业发展的重要引擎之一。
九、大数据分析和大数据应用区别？
（1）概念上的区别：
大数据分析是指对大量数据进行统计分析，以挖掘出数据中的有用信息，并研究其中的相互关系；而大数据应用是指利用大数据技术来改善企业的管理和决策，以期实现企业的持续发展和提高竞争力。
（2）应用场景上的区别：
大数据分析主要针对数据进行深度挖掘，以便更好地了解数据，以此改善企业的管理决策；而大数据应用则是将挖掘出来的数据用于实际应用，在企业管理和决策中产生实际的影响。
十、大数据分析技术要点？
大数据分析，第一要会hive，是一种类sql的语法，只要会mysql的语法，基本没问题，只有略微不同；
第二，要懂一些数据挖掘算法，比如常见的逻辑回归，随机森林，支持向量机等；
第三，懂得一些统计学的计算逻辑，比如协方差怎么算，意义是什么，皮尔逊相关系数的意义和条件等等。
