基于数据挖掘模式的电力数据统计创新思考

肖思

摘 要：在当今大数据背景下，科学技术高速发展，为社会的生产发展带来诸多便利条件。伴随着科学技术的快速发展，衍生出大量的先进技术，数据挖掘模式作为其中的一项，近年来，在社会各个领域广泛应用。数据挖掘模式主要用于数据统计，将所收集到的大量数据进行整合，进而进行全面分析，从分析结果中获得数据中心所隐藏的有效信息。电力企业利用这种数据挖掘模式，在短时间内完成对用户用电情况分析，并且能够根据社会中的数据，及时发现有效信息，既提高了企业工作效率，也能够帮助企业完成增产任务。由此可见，数据挖据模式对于电力企业的未来发展有着巨大的推动作用。

关键词：数据挖掘模式;电力企业;数据统计;技术创新

大数据时代的到来，让社会发生较大变化，大数据统计理念被社会广泛认可。特别是在电力企业当中，运行数据庞大，处理起来相对复杂，对于庞大数据中的有效数据的收集工作，数据挖掘系统应重视处理数据的综合效率，制定针对性的解决方案。

在我国电力企业工作发展的过程中，技术人员通过利用数据挖掘模式，为电力企业的数据统计提供强大的技术支持，并且在应用的过程中，对数据挖掘模式进行不断的创新开发。基于此，本文对于数据挖掘模式的创新进行系统分析。

1 数据挖掘模式的综合概述

数据挖掘模式是在大数据时代产生的一种数据处理技术，利用这项技术，技术人员能够在大量的数据中，能够处理多种类型的数据，帮助使用者发现自身所需要的有效数据，能够处理多种类型的数据，并且，数据挖掘技术的工作原理，是通过将数据整理后进行整体的循环，利用技术的高效率来对数据进行反复的筛选，挑选出所需要的数据，并且能够保证数据的准确性。在数据挖掘模式中，之所以其拥有强大的挖掘能力，是因为在数据挖掘模式中包括多种方法，其中包括神经网络、遗传算法、决策树方法、粗集方法、覆盖正例排斥反例方法、统计分析法、模糊集方法、挖掘对象等方法，这些方法能够支持数据挖掘模式，处理复杂庞大的数据群，多种方法的结合，构成了强大的数据挖掘模式。

2 利用大数据特点对数据模式进行创新的具体措施

2.1 大数据的特点

在了解大数据的特点之前，需要我们对大数据进行了解，大数据的定义，是指没有办法在单位时间内利用常规软件对数据进行快速的处理，需要利用先进的数据技术，处理所需要的使用的数据信息，在大数据技术进行数据处理的过程中可以发现大数据具有以下特点：大量、高速、多样、低价值密度、真实性等特点，这些特点，能够全面清晰的概括大数据大的整个特点，即在高效率的情况下，对复杂多样的数据进行快速的处理，得到真实的数据信息。

2.2 创新数据模式的方式

通过以上内容，可以了解到大数据具有大量、高速、多样、低价值密度、真实性等特点，科技人员需要通过建立新型数据统计模式的方法，进行电力数据统计。技术人员需要积极创建综合分析模式，综合分析模式能够在面对信息量大，信息种类多。电力企业的工作人员使用该数据模式时，需要注意选择正确的工作模式。正确的工作模式能够帮助工作人员在进行数据处理时，达到事半功倍的效果，保证工作人员能够顺利完成数据分析工作。

3 綜合分析挖掘数据模式与其特点

挖掘模式应用在电力企业当中，电力企业及时发现并利用该数据模式的特点，对该模式进行了特点总结与模式创新。总结发现，数据挖掘模式的主要特点为高效性、目的性、知识性、预见性与变化性等显著特点。下面，分别对其各项特点进行系统阐述。

3.1 高效性

数据挖掘模式的高效性，主要体现在数据的处理时间上，通过计算机技术的支持，将企业所收集的大量数据，在短时间内完成数据的分析处理工作，大大缩短了以往数据模式对数据的分析处理时间，并且，在完成数据处理后，能够快速的筛选出大量数据中有效的数据信息，帮助企业提高工作效率，能够更及时的完成工作。

3.2 目的性

目的性是指在进行数据处理工作时，数据挖掘模式能够自动的根据数据处理目的进行工作，将数据统计与工作进行密切的结合与分析，使得数据的分析结果，能够符合运行要求。

3.3 知识性

知识性数据挖掘模式的知识性，主要是指在电力公司中，数据统计的核心，根据相关理论知识建立属于电力公司的专属数据统计核心内容，在日常的工作中突出自身的业务特点与实用性。

3.4 预见性

预见性特点是数据统计工作的主要特点之一，其能够提高数据的挖掘能力，在大量的数据中进行深度的分析，将隐蔽性较强的信息数据挖掘并收集起来，利用所挖掘出的有效信息，对未来的工作方向进行预测，具有极强的前瞻性，能够推进电力企业的快速发展。

3.5 变化性

变化性是指在新型的数据统计技术中，以企业理论知识为基础，指定相关的业务目标，通过二者的相互结合，能够实现数据性质的灵活改变，帮助电力企业能够更好地利用数据解决实际问题。

4 利用计算机技术创新信息数据采集模式

在计算机技术飞速发展的今天，各企业应当充分利用计算机技术，提供企业的工作效率，电力企业在数据挖掘模式发展的过程中，需要以大数据为发展基础，并且利用计算机技术作为辅助工具，提高数据收集的效率。在当前的发展趋势下，技术人员需要做好信息数据的收集工作，对传统的数据采集模式进行创新。技术人员对电力数据采集模式进行创新时，要建立一个长期的数据采集模式，在保证数据数量的同时，还要保证所收集到的数据的质量。技术人员在后期的数据分析过程中，能够将长期收集到的数据进行系统的分析比对，提高收集到的数据质量。现阶段的发展过程中，数据收集服务企业得到迅速的发展，为了提高该类企业的服务水平，相关的人才培养机构逐渐兴起。基于此，电力企业重视数据收集人才的培养，旨在提升公司数据收集的工作效率，保障工作质量。

5 电力企业创新数据统计的实践方法

在进行数据统计技术创新时，需要根据实践经验来定制工作计划。在电力企业当中，数据统计工作是重要工作之一，影响电力企业的下一步工作规划。所以，技术人员在进行数据统计技术创新时，需要注意数据统计技术要与实践经验相结合，制定出符合企业使用标准的数据统计技术。

5.1 创新数据统计模式

在电力企业的日常工作中，接受用户的大量使用信息，提高企业的工作质量。电力企业需要收集大量的数据，并且要对庞大的数据进行分析筛选，选取其中有价值的数据。工作人员使用数据挖掘模式进行系统的分析筛选，根据有效的数据信息，对工作进行合理调整。

5.2 创新计算模式

在完成数据信息的收集工作后，工作人员需要利用计算机技术，对数据的准确性进行深度的解剖，挖掘信息深层的含义。所挖掘到的深度信息，会对电力企业的工作起到一定的参考作用。技术人员为了将有效的信息及数据进行快速处理，需要利用针对性计算机软件，提高运算的综合效率。

6 结语

在当今信息化技术高速发展阶段，开发创新新型的数据统计模式，能够为电力企业的发展提供巨大的便利，有助于提高电力企业的综合工作质量，提高数据统计速度，保障数据收集工作的质量，帮助电力企业在改革道路上提速，推动我国的电力企业长远发展。

参考文献：

[1]孙莉莉.数据挖掘技术在数据统计工作中的应用分析[J].中外企业家，2020（05）：77-78.

[2]王彤.关于数据挖掘技术在经济统计中的应用[J].产业创新研究，2019（12）：170-171.

[3]简燕红，符士侃.数据立方体技术在电力数据统计分析中的运用与研究[J].科技创新导报，2016，13（31）：9-10.