作者：李丽链接：来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3、预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。三、大数据技术 1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2、数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。4、数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。6、数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping orassociation rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text,Web ,图形图像，视频，音频等)7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。四、大数据特点 要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。1、 数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。2、 数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。3、 价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。4、 处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。五、大数据处理大数据处理之一：采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理六、大数据应用与案例分析 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。大数据应用案例之：医疗行业[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。[2] 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。大数据应用案例之：能源行业 [1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。[2] 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。大数据应用案例之：通信行业[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。[3] 中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
你好，大数据的待遇让人羡慕，大数据工程师成为很多人的梦想。想要成为大数据工程师，肯定需要工作技巧、行业背景知识等多方面的输入。只要掌握了真正的的技术，以后各方面的发展都会非常不错。如果想入大数据行业，却苦于自己没有基础，担心自己学不会，可以选择专业的学习，千锋的很不错，一般学习费用在2W左右，也有线上的相关学习。零基础学习并不可怕，一般4-6个左右的时间，只要你肯努力，一切都不是事。
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知乎上的文章属于期刊吗？我觉得应该是吧。
中国电力是2012年的北大中文核心期刊，这种期刊，应该也是2013年的核心期刊的。
应该是！
最顶尖的三种期刊
现在是国家级一级电力刊物，月刊，已入选中国电力报刊协会优秀期刊。国际标准刊号 ISSN： 1006-6519 国内统一刊号CN： 42-1392/TM
华中电力凑合，影响因子2，马马虎虎。 我单位几个就是发的这个，审稿 需要查重，我来回改了 3次。 我评高级时候发的，不过我们单位 比较宽松，没要求什么 高难度的核心期刊，万幸！
华中电力 就是个垃圾出版社 杂志也是非法杂志 在网上根本查不到这个杂志和论文 就是个彻头彻尾的出版社！！！不信你可以到国家新闻出版总署网站查一下，根本就没这个杂志
《华中电力》是假刊，不要了。《华中电力》在2012年年末就停刊了，现在那边改成了电力公司的经研院，后来有些人乘着国家新闻出版总署备案没撤销（现在已经撤销），打着这个杂志名义钱；我也了1200，坑爹货。大家擦亮眼睛别了。不得好死
一天，艾玛忽然心血来潮，要去看小女儿，就到奶妈家去悄看看历书，看坐月子的六个星期过了没有，就向罗勒木匠住的地方走去。他住在村子的尽头，在山坡下，在大路和草原之间。时间已是中午；家家户户都关了窗板，青石板屋顶在蓝天的强光下闪闪发亮，人字墙的墙头好像在冒火花。一阵闷热的风吹来。艾玛觉得四肢无力，走不动了；河边道路上的碎石头又磨脚；她打不定注意，到底是回家，还是找个地方歇歇脚。
健全人力资源管理体制，是利用制度的约束力优化和调整人力资源结构，适应企业人员变动和人力规划。第一，要建立健全员工动态管理的信息系统，强化公司良性竞争，积极加强岗位培训，提高员工的职业素养和专业技能[3]。第二，确立合理的人才选拔制度，尤其是在重点岗位的选拔过程中，要秉承公开、公正、公平的优良传统，充分调动员工的积极性和主动性，最大化地利用人力资源。第三，改革电力公司的就业体制和用工机制，坚决避免同工不同酬的问题，保证劳动合同的规范、合理、科学，积极维护员工权益。第四，提高员工薪资待遇，建立科学的奖励机制。在平时的生产和经营过程中，既要给予员工丰厚的物质奖励，又要适当给予员工精神奖励，增强员工的荣誉感和认同感，使得员工为企业多做贡献。 （2）建立健全人才引进机制 首先，要创新人才引进模式和方式，创新工作方式，结合电力公司的实际情况以及现代公司发展的趋势，实行竞争上岗制，激励员工积极向上，提升企业经济效益。其次，强化电力公司的领导班子建设，增强管理者的综合素质，实行定岗定编的现代化管理方式，改善用人机制，创新用人理念，提高工作效率。再次，建立健全绩效管理制度，构建科学合理的晋升体系，不断扩大绩效管理的适用范围，完善人才选拔和人才引进制度。最后，建立健全奖惩机制，提高员工的福利待遇，改善他们的工作环境，不断调动员工的工作积极性和热情，优化人力资源配置，促进电力公司的快速发展。 4 结语 总之，作为企业的重要资源，人力资源是企业不断发展和进步的源泉和动力。电力公司的管理者与领导者必须站在公司发展和员工进步的两个角度，高度重视人力资源开发与培训，提高人力资源的管理水平和管理质量。在实际的工作中，要建立健全人力资源管理体制和人才引进机制，科学安排培训内容，构建系统完善的培训体系，增强培训效果，提高员工素质。
但是，正如所谓优柔寡断者的遭遇那样，嗣后不久他又极欲再一次体验他所熟悉的腐化堕落的生活，他于是拿定主意，要到那里去了。他蓦地想到，许下的诺言毫无意义，因为在他向安德烈公爵许下诺言之前，他曾向阿纳托利公爵许下到他家去串门的诺言。他终于想到，所有这些诺言都是空洞的假设，并无明确的涵义，特别是当他想到，他明天有可能死掉，也有可能发生特殊事故，因此，承诺与不承诺的问题，就不复存在了。皮埃尔的脑海中常常出现这一类的论断，它消除了他的各种决定和意向。他还是乘车到库拉金家中去了
知乎上面的文章属于网络期刊，可阅览类型
要看你是评什么级别的职称，像普通省级有：电力电子 安徽电力 甘肃电力 北京电力高等专科学校学报等 国家级有：中国电力等 核心期刊：电子技术 电力电子技术等 有很多期刊，如果是这样一一例举很难例举的，况且还不知道你的文章写的是什么内容，很难这样指定期刊的。如果是要发表核心期刊必须要留有半年以上的时间，发表这方面的期刊比较难，如果你需要发表可以找我具体联系，毕竟这样举例也不知道是否帮到你。
是CN刊物，G4类的。区分国家级省级刊物，看主管主办单位就知道了。不过这刊好像收费用的，还挺贵的。我没在这刊发表过，只是听同学说的。
《华中电力》是假刊，不要了。《华中电力》在2012年年末就停刊了，现在那边改成了电力公司的经研院，后来有些人乘着国家新闻出版总署备案没撤销（现在已经撤销），打着这个杂志名义钱；我也了1200，坑爹货。大家擦亮眼睛别了。不得好死
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