简介：27我国登记财产指标排名上升至第27名近日,世界银行发布的《2019营商环境报告》显示,在监测的190个经济体中,我国营商环境评价“登记财产”指标从2018年的第41名上升至第27名,提升了14名,达到了全球先进水平。《2019年营商环境报告》对上海、北京两个主要城市的评估显示,平均登记财产需3.6个手续、耗时9天、成本占财产价值的4.6%、土地管理质量指数为23.7分。

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简介：摘要随着全球信息技术的发展，人们对生活中事物认知度要求也随着技术的发展而不断提高，而大数据分析处理的性能正好较好的满足了人们这一需求，大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。

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简介：摘要：大数据时代提供给我们的将是更快的运算、更丰富的数据分析结果和更具体的服务指示。在此背景下如何进一步利用营销数据为供电企业提升内部管理和提高更优质的服务带来更强的竞争力迫在眉睫。

简介：淘宝发布的《懒人消费数据》显示,2018年中国人为偷懒花了160亿,较去年增长70%,其中95后懒需求增长最快,增幅82%。

简介：本文从分析大数据的本质特征和核心内容入手,结合税务系统面临的形势,论证建设税务大数据的必要性,并从思想理念、发展战略、技术平台、模型应用、组织体系、人才培养、数据开放共享等方面提出建设税务大数据的具体建议。

简介：摘要：在现代化社会的运行下，各行各业开始使用大数据进行工作。在大数据的背景下，电力自动化数据处理也更加简洁便利。但与此同时，大数据的出现，也给电力自动化数据处理带来的复杂的环境。为了促进中国电力行业的更好发展 ,人们用电更安全，就必须采用有效的方式进行自动化数据处理，减少外界因素带来的误差。本文根据电力自动化系统中数据的类型，采用积极有效的方法将成本运算控制到最低，研讨在大数据的时代如何处理数据。并且分析了如何快速准确地处理电力系统中的数据，最大程度的降低人工工作量，对于数据处理中出现的相关问题进行了分析解决，并且列出了在运行过程中可能出现的问题。同时，对电力系统的发展方向进行了研究，希望带给大家一些参考借鉴意义。

简介：摘要：近些年，在社会快速发展下，数据治理被广泛应用到不同领域中，其中使用最为广泛的就是政府和企业。在目前大数据时代中，数据治理已经成为现代企业实现智能化决策主要手段，使企业在不断竞争的市场中对大数据信息进行分析和处理。那么，本文就将电力企业作为基础，分析大数据环境下电力企业的数据治理。

简介：电力调度数据中心数据是电力调度的重要基础，其对于电力调度个方面工作都有着直接影响，只有保证数据质量才能提高调度水平。鉴于此，文章对电力调度数据中心数据质量问题进行分析，并提出相应的控制措施。

简介：摘要：信息时代的不断发展促进着计算机这个行业的总体发展 ,而在这其中随着运算量的不断增长，我们也进入了大数据时代。而电力运营企业也正在利用大数据时代带来的契机进一步改进健全，本文针对对大数据时代的简述和电力运营监控的数据处理和应用进行了阐述。

简介：摘要大数据时代提供给我们的将是更快的运算、更丰富的数据分析结果和更具体的服务指示。在此背景下如何进一步利用营销数据为供电企业提升内部管理和提高更优质的服务带来更强的竞争力迫在眉睫。

简介：摘要随着信息化技术的飞速发展，电力企业数据呈几何指数规模增长，如何从海量大数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据显得越来越重要。数据挖掘技术的产生和发展为解决电力大数据的分析处理提供了新的思路，使电力大数据更好地服务于电力企业和电力用户。

简介：　　四、企业将更加注重环境成本的管理　　在工业经济时代,企业将更加注重环境成本的管理,知识经济时代成本项目中各项目比重将发生较大变化

简介：——对’９６高考历史复习的再认识 ,对于历史概念的理解、阶段特征的认识和历史知识内在关系的把握等,也多层次地考查了历史学科的能力

简介：内容产业的健康发展关键在于“数据是干净的”,平台方、内容生产方、第三方数据提供方要从内容产业的长期利益出发,通力合作。

简介：规范性公文（内容为依法或根据授权补充其他规范性公文的内容,与规范性公文的区别,规范性公文（直接为有效执行其他规范性公文而制定

简介：规范性公文（内容为依法或根据授权补充其他规范性公文的内容,与规范性公文的区别,规范性公文（直接为有效执行其他规范性公文而制定

简介：摘 要：针对燃煤火力发电厂，建设基于 hadoop大数据平台的大数据中心，分析 hadoop平台的软件架构、硬件架构、资源管理、功能、大数据的应用内容等，以提高火电企业数据全过程标准化管理能力，增强数据的挖掘、分析和预测能力，提高企业对大数据资产的利用效率。结果表明，典型的工业大数据平台系统架构包括监控设备、数据采集、数据存储、数据管控和数据服务。 hadoop大数据架构包括底层基础层、存储层、统一管理层、计算引擎层、能力服务层、工具及增强、应用及接口，共计七个部分。大数据技术的应用包括计算密集型应用，输入、输出的密集型应用，分布式存储与大规模并行计算，实时数据处理与查询分析，数据整合，数据使用，数据服务，数据治理。大数据的治理的内容包括数据采集、数据交换、数据存储、数据清洗、数据查询、数据加工、审计、数据溯源、元数据标记与发现、数据生命周期管理等。