第一部分 数据分析的变革力量 3
第1章 将智能引入电网 3
1.1章节目标 4
1.2建立数据驱动型电力公司的必要性 5
1.3大数据：当我们看到它时，我们了解了 7
1.4什么是数据分析 9
1.5从头开始 11
1.5.1注意差距 11
1.5.2文化转型 12
1.5.3个人案例研究 13
1.5.4“灵应盘”经济学 14
1.5.5一如既往的业务对电力公司是致命的 16
1.5.6生存与灭亡 16
1.6通过智能电网数据分析发现机会 18
第2章 构建数据分析基础 19
2.1章节目标 20
2.2毅力是最重要的工具 21
2.3构建数据分析架构 22
2.3.1数据管理的艺术 24
2.3.2管理大数据是一个大问题 24
2.3.3真相不会给你自由 24
2.3.4每个办法不能“包打天下” 27
2.3.5解决“特定情境”的难题 27
2.3.6自主构建与外包之争如火如荼地进行着 29
2.3.7当“云”有意义时 31
2.3.8变革既是危险也是机遇 32
第3章 让大数据为高价值行动服务 35
3.1章节目标 36
3.2数据型的电力公司 37
3.3算法 38
3.3.1算法业务 39
3.3.2数据类别 40
3.3.3及时性 40
3.4看得见的智能 42
3.4.1记住人类 44
3.4.2客户的问题 44
3.4.3电力公司的变革 46
3.4.4越大未必越好 47
3.5评估业务问题 48
第二部分 智能电网数据分析的优势 53
第4章 在电力公司中应用数据分析模型 53
4.1章节目标 54
4.2了解数据分析模型 55
4.2.1到底什么是模型 57
4.2.2警告：相互关系并不意味着因果关系 58
4.3使用描述性模型进行数据分析 59
4.4使用诊断性模型进行分析 60
4.5预测性分析 61
4.6规范性分析 63
4.7电力公司的优化模型 64
4.8面向情境智能 65
第5章 企业数据分析 67
5.1章节目标 68
5.2超越商业智能 69
5.2.1电力预测 70
5.2.2资产管理 70
5.2.3需求响应和能源分析 72
5.2.4动态定价分析 78
5.2.5收入保护分析 80
5.2.6打破部门间壁垒 81
第6章 运营分析 83
6.1章节目标 84
6.2调整力量以改善决策 85
6.3洞察的机会 86
6.4关注有效性 87
6.5分布式发电运营：管理混乱 90
6.6电网管理 91
6.7弹性分析 94
6.8从运营数据分析中提取价值 95
第7章 客户运营和参与分析 97
7.1章节目标 99
7.2提升客户价值 99
7.2.1客户服务 99
7.2.2高级客户细分 100
7.2.3情绪分析 101
7.2.4收入追缴 102
7.2.5呼叫中心运营 103
7.2.6客户沟通 104
7.3为了客户需要具备什么 107
7.3.1提升账单的价值和面向客户的Web门户 108
7.3.2家庭能源管理 110
7.3.3战略价值 111
第8章 网络安全分析 113
8.1章节目标 114
8.2电力行业的网络安全 115
8.2.1对关键基础设施的威胁 115
8.2.2智能电网是如何增加风险的 116
8.2.3智能电网是阻止黑夜灾祸的机会 117
8.3大数据网络安全分析的作用 119
8.3.1预测和保护 120
8.3.2网络安全应用 122
8.3.3主动方法 123
8.3.4协调网络安全的全球行动 123
8.3.5风险变化的格局 124
第三部分 实施持续变化的数据分析程序 129
第9章 寻源数据 129
9.1章节目标 130
9.2了解寻源数据 131
9.2.1智能电表 132
9.2.2传感器 134
9.2.3控制设备 135
9.2.4智能电子设备 136
9.2.5分布式能源 136
9.2.6消费者设备 137
9.2.7历史数据 138
9.2.8第三方数据 139
9.3如何处理大量的数据源 140
第10章 大数据集成、框架和数据库 143
10.1章节目标 145
10.2这是要花成本的 145
10.3存储方式 146
10.3.1超大规模存储 146
10.3.2网络连接存储 146
10.3.3对象存储 147
10.4数据集成 147
10.5低风险方法的成本 148
10.6让数据流动起来 149
10.6.1 Hadoop 150
10.6.2 MapReduce 151
10.6.3 Hadoop分布式文件系统 152
10.6.4如何帮助电力公司 153
10.7其他大数据库 154
10.7.1 NoSQL 154
10.7.2内存或主内存数据库 155
10.7.3面向对象的数据库管理系统 156
10.7.4时间序列数据库服务器 156
10.7.5空间和GIS数据库 156
10.8丰富并非好事 157
第11章 提取价值 159
11.1章节目标 160
11.2我们需要明确的答案 161
11.3从数据中挖掘信息和知识 164
11.4数据提取过程 166
11.4.1当更多不总是更好的时候 168
11.4.2提升性能 169
11.4.3 Hadoop：专门为批量数据服务的平台 169
11.5流处理 171
11.5.1复杂事件处理 171
11.5.2过程历史数据库 172
11.6避免非理性繁荣 173
第12章 电力公司的展望 175
12.1章节目标 176
12.2大数据的理解 177
12.3为什么人类需要可视化 178
12.4人类感知的作用 180
12.5可视化的电力公司 184
12.5.1推进商业智能 186
12.5.2高影响力的运营 187
12.5.3提高客户价值 188
12.6实现这一切 189
第13章 变革伙伴关系 191
13.1章节目标 192
13.2大数据带来重大责任 193
13.3隐私，不是承诺 195
13.3.1同意 195
13.3.2数据管理 197
13.3.3治理 198
13.4加强隐私 199
13.4.1使同意成为可能 200
13.4.2使数据最小化 201
13.4.3元数据的作用 201
13.5未来的电力公司是一个很好的合作伙伴 202
关键词 205