基于數據挖掘模式的電力數據統計創新思考

肖思

摘 要：在當今大數據背景下，科學技術高速發展，為社會的生產發展帶來諸多便利條件。伴隨著科學技術的快速發展，衍生出大量的先進技術，數據挖掘模式作為其中的一項，近年來，在社會各個領域廣泛應用。數據挖掘模式主要用于數據統計，將所收集到的大量數據進行整合，進而進行全面分析，從分析結果中獲得數據中心所隱藏的有效信息。電力企業利用這種數據挖掘模式，在短時間內完成對用戶用電情況分析，并且能夠根據社會中的數據，及時發現有效信息，既提高了企業工作效率，也能夠幫助企業完成增產任務。由此可見，數據挖據模式對于電力企業的未來發展有著巨大的推動作用。

關鍵詞：數據挖掘模式;電力企業;數據統計;技術創新

大數據時代的到來，讓社會發生較大變化，大數據統計理念被社會廣泛認可。特別是在電力企業當中，運行數據龐大，處理起來相對復雜，對于龐大數據中的有效數據的收集工作，數據挖掘系統應重視處理數據的綜合效率，制定針對性的解決方案。

在我國電力企業工作發展的過程中，技術人員通過利用數據挖掘模式，為電力企業的數據統計提供強大的技術支持，并且在應用的過程中，對數據挖掘模式進行不斷的創新開發。基于此，本文對于數據挖掘模式的創新進行系統分析。

1 數據挖掘模式的綜合概述

數據挖掘模式是在大數據時代產生的一種數據處理技術，利用這項技術，技術人員能夠在大量的數據中，能夠處理多種類型的數據，幫助使用者發現自身所需要的有效數據，能夠處理多種類型的數據，并且，數據挖掘技術的工作原理，是通過將數據整理后進行整體的循環，利用技術的高效率來對數據進行反復的篩選，挑選出所需要的數據，并且能夠保證數據的準確性。在數據挖掘模式中，之所以其擁有強大的挖掘能力，是因為在數據挖掘模式中包括多種方法，其中包括神經網絡、遺傳算法、決策樹方法、粗集方法、覆蓋正例排斥反例方法、統計分析法、模糊集方法、挖掘對象等方法，這些方法能夠支持數據挖掘模式，處理復雜龐大的數據群，多種方法的結合，構成了強大的數據挖掘模式。

2 利用大數據特點對數據模式進行創新的具體措施

2.1 大數據的特點

在了解大數據的特點之前，需要我們對大數據進行了解，大數據的定義，是指沒有辦法在單位時間內利用常規軟件對數據進行快速的處理，需要利用先進的數據技術，處理所需要的使用的數據信息，在大數據技術進行數據處理的過程中可以發現大數據具有以下特點：大量、高速、多樣、低價值密度、真實性等特點，這些特點，能夠全面清晰的概括大數據大的整個特點，即在高效率的情況下，對復雜多樣的數據進行快速的處理，得到真實的數據信息。

2.2 創新數據模式的方式

通過以上內容，可以了解到大數據具有大量、高速、多樣、低價值密度、真實性等特點，科技人員需要通過建立新型數據統計模式的方法，進行電力數據統計。技術人員需要積極創建綜合分析模式，綜合分析模式能夠在面對信息量大，信息種類多。電力企業的工作人員使用該數據模式時，需要注意選擇正確的工作模式。正確的工作模式能夠幫助工作人員在進行數據處理時，達到事半功倍的效果，保證工作人員能夠順利完成數據分析工作。

3 綜合分析挖掘數據模式與其特點

挖掘模式應用在電力企業當中，電力企業及時發現并利用該數據模式的特點，對該模式進行了特點總結與模式創新。總結發現，數據挖掘模式的主要特點為高效性、目的性、知識性、預見性與變化性等顯著特點。下面，分別對其各項特點進行系統闡述。

3.1 高效性

數據挖掘模式的高效性，主要體現在數據的處理時間上，通過計算機技術的支持，將企業所收集的大量數據，在短時間內完成數據的分析處理工作，大大縮短了以往數據模式對數據的分析處理時間，并且，在完成數據處理后，能夠快速的篩選出大量數據中有效的數據信息，幫助企業提高工作效率，能夠更及時的完成工作。

3.2 目的性

目的性是指在進行數據處理工作時，數據挖掘模式能夠自動的根據數據處理目的進行工作，將數據統計與工作進行密切的結合與分析，使得數據的分析結果，能夠符合運行要求。

3.3 知識性

知識性數據挖掘模式的知識性，主要是指在電力公司中，數據統計的核心，根據相關理論知識建立屬于電力公司的專屬數據統計核心內容，在日常的工作中突出自身的業務特點與實用性。

3.4 預見性

預見性特點是數據統計工作的主要特點之一，其能夠提高數據的挖掘能力，在大量的數據中進行深度的分析，將隱蔽性較強的信息數據挖掘并收集起來，利用所挖掘出的有效信息，對未來的工作方向進行預測，具有極強的前瞻性，能夠推進電力企業的快速發展。

3.5 變化性

變化性是指在新型的數據統計技術中，以企業理論知識為基礎，指定相關的業務目標，通過二者的相互結合，能夠實現數據性質的靈活改變，幫助電力企業能夠更好地利用數據解決實際問題。

4 利用計算機技術創新信息數據采集模式

在計算機技術飛速發展的今天，各企業應當充分利用計算機技術，提供企業的工作效率，電力企業在數據挖掘模式發展的過程中，需要以大數據為發展基礎，并且利用計算機技術作為輔助工具，提高數據收集的效率。在當前的發展趨勢下，技術人員需要做好信息數據的收集工作，對傳統的數據采集模式進行創新。技術人員對電力數據采集模式進行創新時，要建立一個長期的數據采集模式，在保證數據數量的同時，還要保證所收集到的數據的質量。技術人員在后期的數據分析過程中，能夠將長期收集到的數據進行系統的分析比對，提高收集到的數據質量。現階段的發展過程中，數據收集服務企業得到迅速的發展，為了提高該類企業的服務水平，相關的人才培養機構逐漸興起。基于此，電力企業重視數據收集人才的培養，旨在提升公司數據收集的工作效率，保障工作質量。

5 電力企業創新數據統計的實踐方法

在進行數據統計技術創新時，需要根據實踐經驗來定制工作計劃。在電力企業當中，數據統計工作是重要工作之一，影響電力企業的下一步工作規劃。所以，技術人員在進行數據統計技術創新時，需要注意數據統計技術要與實踐經驗相結合，制定出符合企業使用標準的數據統計技術。

5.1 創新數據統計模式

在電力企業的日常工作中，接受用戶的大量使用信息，提高企業的工作質量。電力企業需要收集大量的數據，并且要對龐大的數據進行分析篩選，選取其中有價值的數據。工作人員使用數據挖掘模式進行系統的分析篩選，根據有效的數據信息，對工作進行合理調整。

5.2 創新計算模式

在完成數據信息的收集工作后，工作人員需要利用計算機技術，對數據的準確性進行深度的解剖，挖掘信息深層的含義。所挖掘到的深度信息，會對電力企業的工作起到一定的參考作用。技術人員為了將有效的信息及數據進行快速處理，需要利用針對性計算機軟件，提高運算的綜合效率。

6 結語

在當今信息化技術高速發展階段，開發創新新型的數據統計模式，能夠為電力企業的發展提供巨大的便利，有助于提高電力企業的綜合工作質量，提高數據統計速度，保障數據收集工作的質量，幫助電力企業在改革道路上提速，推動我國的電力企業長遠發展。

參考文獻：

[1]孫莉莉.數據挖掘技術在數據統計工作中的應用分析[J].中外企業家，2020（05）：77-78.

[2]王彤.關于數據挖掘技術在經濟統計中的應用[J].產業創新研究，2019（12）：170-171.

[3]簡燕紅，符士侃.數據立方體技術在電力數據統計分析中的運用與研究[J].科技創新導報，2016，13（31）：9-10.