1、“.....生成倒排索引,对文本数据进行标准化,使文本分词后的每个单词都可以查精益化管理水平。关键词客户服务大数据数据逻辑数据质量引言电网大数据是电力企业的核心资产,能给公司带来巨大的社会价值和经济价值,大数据平台建设与应用挖掘成为公司新型信息化模式构建的关键点。近年来相关信息系统特别是电力营销系统经历了数次扩展升级,导致系统功能越来越庞大,数据关系越来越复杂,且存在部分数据录入不规范,数据质量不高,这是种针对数据校验的高性能分布式计算引擎,可以高速地读取列式存储数据,进行快速计算。传统大数据执行引擎通常采用标量执行的方式,不足在于当处理数据比较密集的运算时,用于计算的利用效率较低。摘要随着数据中心的数据量正在以爆炸方式迅猛增长,数据类型已不仅限于关系型数据,这标志着我们已经进入了大数据时代,但数据量庞大,数据质量业务规则文档,为关键数据质量排查提供科学的验证方法......”。

2、“.....从而提高电力企业数据质量和营销客服的精益化管理水平。现状分析目前企业级的数据中心的计算与存储资源已接近枯竭,并且在信息化高速发展的今天,业务系统所产生的数据量和数据种类也在成倍式增长,普通的关系型数据存储已经无法满足日益更新的业务需求,因此需要大数据服务电力营销关键性数据在大数据存储下的逻辑关系分析与研究原稿索的过程分为两步第步是为文本指定分词器,根据指定分词器对待查询文本进行分词,生成倒排索引,对文本数据进行标准化,使文本分词后的每个单词都可以查询。这步通过语句在建内表时对列指定分词器实现。第步是进行查询,将查询条件根据与倒排索引相同的分词器分词,以同样的标准进行规范,再与倒排索引相匹配,返回符合条件的记录。当从大量的文本数加强电力营销大数据分析与决策能力提供支持,从而提升营销客服的精益化管理水平。关键词客户服务大数据数据逻辑数据质量引言电网大数据是电力企业的核心资产......”。

3、“.....大数据平台建设与应用挖掘成为公司新型信息化模式构建的关键点。近年来相关信息系统特别是电力营销系统经历了数次扩展升级,导致系统功能越来越庞大数据问责,目前各大业务系统每天的数据增长非常快,少则几百兆,多则几个。如此庞大的数据量中,如果没有个规范的校验规则很难对保证数据校验效率为了解决这问题,我们引入了技术,支持通过更为通用的数据查询语言,进行全文检索,很大程度上提高了大数据平台的易用性,减少应用开发成本。通过实现全文字段项。其中可能会面临以下问题统计口径不致,数据冗余情况较多,部分数据无业务系统支持,缺乏统的规范标准和明确的数据问责,目前各大业务系统每天的数据增长非常快,少则几百兆,多则几个。如此庞大的数据量中,如果没有个规范的校验规则很难对保证数据校验效率摘要随着数据中心的数据量正在以爆炸方式迅猛增长,数据类型已不仅限于关系型数较为单的语义......”。

4、“.....使用进行检索不仅可以提升查询性能,还定义了多种模糊查询的语法。电力营销关键性数据在大数据存储下的逻辑关系分析与研究原稿。基于技术,研究如何构建企业级大数据存储中心与数据质量服务平台,在现有数据优化治理的工作基础上,以提升大数据应用与服务质量为目标,提高数据服务,这标志着我们已经进入了大数据时代,但数据量庞大,数据质量不高,为日常业务的开展以及正常的运营管理都会产生很大的风险。根据电力企业对大数据存储中心电力营销数据质量的要求,基于大数据存储架构中数据,梳理出针对电力营销业务的关键性数据项及数据项之间的逻辑关系,并形成电力营销大数据的数据质量校验与核查算法,为业务系统优化及提升数据质量为了解决这问题,我们引入了技术,支持通过更为通用的数据查询语言,进行全文检索,很大程度上提高了大数据平台的易用性,减少应用开发成本。通过实现全文检索的过程分为两步第步是为文本指定分词器......”。

5、“.....生成倒排索引,对文本数据进行标准化,使文本分词后的每个单词都可以查关键指标的数据质量进行对比和分析,将对比分析结果集中展示,全面掌握营销系统各类数据质量状况,并生成对应的数据质量对比分析报告。通过数据质量对比分析报告更容易发现数据问题,有利于体现差距总结经验沉淀知识改进方法和提高营销数据质量问题的处理能力。通过向量化算法提升系统并行化效率。通过实现向量化算子来最终实现编译模型。图总体法提升系统并行化效率。通过实现向量化算子来最终实现编译模型。图总体设计架构引入大数据全文检索技术在大数据量的数据检索中,如果要保证检索效率就必需用到的交互接口,用户在检索时必须掌握的写法,甚至是只有在对底层技术比较熟悉的情况下才能写出高效的查询条件,使用成本比较高,运数据关系越来越复杂,且存在部分数据录入不规范,数据质量不高的情况,旦发生数据问题缺乏核查方式及验证手段......”。

6、“.....因此,为保障大数据存储中心输入数据的质量,提高数据来源的有效性和准确定,急需对大数据平台内外部关键性业务数据的逻辑关系进行分析与研究,明确不同业务系统间数据的逻辑关系,形成数据,这标志着我们已经进入了大数据时代,但数据量庞大,数据质量不高,为日常业务的开展以及正常的运营管理都会产生很大的风险。根据电力企业对大数据存储中心电力营销数据质量的要求,基于大数据存储架构中数据,梳理出针对电力营销业务的关键性数据项及数据项之间的逻辑关系,并形成电力营销大数据的数据质量校验与核查算法,为业务系统优化及提升数据质量索的过程分为两步第步是为文本指定分词器,根据指定分词器对待查询文本进行分词,生成倒排索引,对文本数据进行标准化,使文本分词后的每个单词都可以查询。这步通过语句在建内表时对列指定分词器实现。第步是进行查询,将查询条件根据与倒排索引相同的分词器分词......”。

7、“.....再与倒排索引相匹配,返回符合条件的记录。当从大量的文本数过程,以及数据服务部门署的硬件和软件平台资源。目前以营销系统数据为例数据量约左右,数据仓库中的数据量约左右,年均增长左右并有加速趋势目前数据库中的业务库表约张数据表,本次需要数据清理的业务库表约为张,清理字段项。其中可能会面临以下问题统计口径不致,数据冗余情况较多,部分数据无业务系统支持,缺乏统的规范标准和明确的电力营销关键性数据在大数据存储下的逻辑关系分析与研究原稿计架构引入大数据全文检索技术在大数据量的数据检索中,如果要保证检索效率就必需用到的交互接口,用户在检索时必须掌握的写法,甚至是只有在对底层技术比较熟悉的情况下才能写出高效的查询条件,使用成本比较高,运维起来也比较麻烦。电力营销关键性数据在大数据存储下的逻辑关系分析与研究原稿索的过程分为两步第步是为文本指定分词器,根据指定分词器对待查询文本进行分词,生成倒排索引......”。

8、“.....使文本分词后的每个单词都可以查询。这步通过语句在建内表时对列指定分词器实现。第步是进行查询,将查询条件根据与倒排索引相同的分词器分词,以同样的标准进行规范,再与倒排索引相匹配,返回符合条件的记录。当从大量的文本数果对于数据量较小可以通过系统整改的为提高整改效率进行前台系统录入,数据量较大的可通过信息管理流程批量修改,如低压用户的计量方式为高供高计等问题。数据核查流程中需相应数据审核人员严把质量关,保证核查数据的完整和准确。问题数据对数据整改数据质量评估等过程累积的各种信息进行汇总梳理统计和分析,形成分类统计结果。然后根据选定的关键业据平台数据质量,从而提高电力企业数据质量和营销客服的精益化管理水平。现状分析目前企业级的数据中心的计算与存储资源已接近枯竭,并且在信息化高速发展的今天,业务系统所产生的数据量和数据种类也在成倍式增长......”。

9、“.....因此需要大数据服务平台为企业提供更好的数据存储服务。为了提供模型统流程规范全景起来也比较麻烦。问题数据整改营销数据质量提升实施数据普查及完善的重要工作是做好数据质量评估及整改工作,除建立相应的组织保障考核措施外,制定合理有效的数据提升整改方案及数据提升流程也很重要。为了加快数据质量整改提升效率,可将共性问题数据进行人工批量更新,如编码不统,数据类型缺失等问题。整改类数据需各单位人员完成问题数据的普查,根据,这标志着我们已经进入了大数据时代,但数据量庞大,数据质量不高,为日常业务的开展以及正常的运营管理都会产生很大的风险。根据电力企业对大数据存储中心电力营销数据质量的要求,基于大数据存储架构中数据,梳理出针对电力营销业务的关键性数据项及数据项之间的逻辑关系,并形成电力营销大数据的数据质量校验与核查算法,为业务系统优化及提升数据质量查询短语或单词时,标准只能通过形如的语句来实现查询......”。