煤矿安全生产风险预警与防控系统利用物联网、云技术、大数据等信息技术对各类风险因素进行挖掘、层级钻取、机器学习及数据分析，实现安全生产风险指标体系和风险分析模型的动态调整，追溯安全生产事故致因的人、物、环境和管理环节，及时有效地监督检查人的不安全行为、物的不安全状态、灾害的突发性、设备的缺陷和管理的薄弱环节，为实现对事故的超前预防以及开展应急救援提供可靠的依据。

　　煤矿风险预警功能是以流式处理、时序存储以及知识图谱分析为技术基础，基于GIS“一张图”技术，将各类数据进行可视化关联展现，展现形式主要有：图表展示;多维钻取展示;专题图分析展示;风险预警结果展示。煤矿安全风险预警信息展现内容如下：

　　(1)重大灾害预警模块：瓦斯突出事故在线分析预警功能、冲击地压事故分析预警功能、顶板位移分析预警功能、水害分析预警功能、火灾分析预警功能、重大设备故障分析预警功能。

　　(2)安全风险分级模块：将煤矿区域安全风险预警模型的预测结果，采用梯度级别，将煤矿区域安全风险等级用红、橙、黄、蓝四级在地图上直观展现出来。

　　(3)煤矿基础信息：煤矿位置、生产状态、瓦斯等级、水文地质条件、设计产能、经济属性、主要灾害分布情况、证照信息、从业人员信息等。

　　(4)煤矿在线监测监控统计信息：煤矿传感器数量分布、煤矿历史报警次数统计信息、煤矿人员下井次数统计、煤矿带班领导下井次数统计等信息。

　　(5)煤矿在线巡察结果信息：可以对煤矿风险预警平台煤矿端联网巡察过程中发现的各系统的报警信息、人员违规违章作业行为信息进行展现。

　　(6)煤矿安全管理信息：煤矿事故分布、煤矿事故分类统计信息、煤矿事故人员伤亡信息;煤矿隐患分布、煤矿隐患分类统计信息、煤矿隐患整改信息;煤矿应急救援物资分布、煤矿抢险救援队伍分布、煤矿救援专家分布等。

　　四、综合调度指挥功能

　　(1)矿山大数据分析

　　大数据分析功能提供一站式大数据智能分析能力，实现海量数据的有效存储与计算，将结构化、半结构化与非结构化数据进行稳定、高效、安全地存储，并统一提供计算与分析资源。能够快速构建海量数据信息处理系统，为挖掘数据价值提供坚实基础，针对煤矿现有矿区及煤矿业务特点，从智慧安监应用(人、机、环风险识别、报警及预警)、生产辅助系统应用(设备维护、故障溯源、故障预测等)以及生产管理(人员、资产、财务等)三个层次展开。通过对海量信息数据实时与非实时的分析，发现全新价值点，实现更多业务创新。

　　在分析和可视化的层面，系统具备完备的通用算法、行业算法及模型库，具备模块化、组件化能力，能够辅助业务人员利用各类分析工具进行深层次的数据分析与挖掘工作，系统具备丰富的可视化方案能够满足各类数据的可视化分析及展示功能。

　　(2)矿山综合调度功能

　　融合通信与智能调度是集煤矿井上下、通信设施(有线、无线)、通信终端(固定电话、语音广播、移动终端)、人员等信息一体化管理，基于煤矿“一张图”实现井上下调度的可视化管理。基于生产调度的业务流程梳理，实现井上下多要素全流程的集中协同、优化控制、智慧运行的智能调度系统。

　　智能调度系统已不仅局限在调度台的统一调度，基于管控平台的智能调度可基于手机、PAD等移动终端实现对井下生产的移动调度。

　　智能调度在传统的拨号通信的基础上，引入语音自动识别的机器学习技术，实现语音文字自动识别，实现语音呼叫功能。

　　能够一键按钮实现与分组下的人员、固定设备的一键群呼功能。

　　基于一张图的位置服务，将固定设备、移动设备等基于GIS地图展现，实现调度系统的精准呼叫与可视化呼叫。

　　(3)应急调度指挥

　　①避灾路线动态规划

　　依据报警级别，利用GIS空间分析功能，基于“一张图”动态展示井下人员的避灾路线，通过语音广播的方式人员撤离应急指挥。同时将避灾路线推送至相应人员的智能移动终端，为井下人员提供避灾撤离线路。

　　根据报警类型、级别，能够基于“一张图”的可视化实施应急调度与指挥。具体功能：

　　资源调度：能够基于GIS“一张图”，对井上下人、设备、物资等救援资源的快速、统一调度。

　　通信调度：基于融合通信与调度系统实现对井下生产的实时通信与调度指挥。

　　实时监控：基于矿井“一张图”平台，自动监测报警区域或危险区域内人员撤离数据、设备运行数据、风流数据、环境监测数据等，以便快速调度与决策。

　　群组呼叫：能够通过应急预案，快速进行群组呼叫。

　　四、安全生产协同管理功能

　　(1)煤矿安全风险分级管控信息系统

　　系统具备对企业安全风险进行辨识、评估、分级、确定风险清单、落实管控责任人、管控措施的功能;

　　系统具备风险四色图(GIS)、比较图自动生成功能，明确风险分布;

　　系统具备对安全风险进行分区域、分系统、分专业管控;

　　系统具备安全风险分级管控清单和重大风险清单，支持在移动终端随时进行查看，并支持向监管单位上报数据。

　　(2)煤矿隐患排查管理信息系统

　　系统具备对煤矿隐患登记、评级、治理、复查、销号、挂牌督办等全过程记录和闭环管理;

　　系统具备隐患逾期报警功能;

　　系统具备自动生成隐患台帐功能;

　　系统具备隐患按等级、来源、治理情况可视化分析功能;支持在移动终端随时进行查看和审批操作，并支持向监管单位上报数据。

　　(3)煤矿安全质量标准化管理信息系统

　　系统具备质量标准化自定义评分功能，评分结果能够直接对接风险分级管控系统和隐患排查系统，构建风险分级管控，隐患排查治理和安全质量达标“三位一体”的煤矿安全生产标准化体系。

　　(4)煤矿应急救援指挥管理信息系统

　　系统能够实现应急预案、应急机构组成及职能、专家和队伍通讯录、知识库、应急演练方案及记录、重要物资簿册、避灾路线等文档和数据的管理维护功能。

　　系统能够在煤矿发生事故时，弹出相关报警信息，并同时显示事故区域环境和人员情况，启动应急预案，按照预案弹出应急机构、专家和队伍通讯录，避灾路线图，并方便地调出相关各类图纸资料，同时集成各类通信手段(调度电话、工业视频、短信和记录工具等)，为应急救援提供支持，满足应急救援指挥的需要。

　　系统具备救援过程的记录功能，提供输入界面，录入救援时间、地点、人员、物资、过程、结果等情况，并存储。

　　系统具备查询检索功能，对救援方案、人员、物资、救援记录等进行查询访问。

　　系统具备统计分析、报表输出功能。

　　(5)煤矿风险预警与防控系统

　　系统提供诊断工具，基于煤矿各类动态监测监控数据和静态管理类、生产统计类数据，计算评估分析煤矿风险指数，智能化研判分析煤矿风险致灾因素，提高煤矿企业风险防控与处置能力，辅助煤矿企业执法部门精准执法。

　　系统具备指标模型体系管理功能，可根据煤矿固有属性，例如瓦斯等级、水文地质类型等智能匹配相应的指标模型体系，用于煤矿风险指数分析和提供智能化研判处置建议。

　　系统具备风险指数分析功能，可基于煤矿指标模型体系及采集的各类指标数据分析计算煤矿风险指数。

　　系统具备在线巡查功能，提供实时在线巡查工具，分析煤矿当前风险情况。

　　系统具备风险研判功能，可基于各类法律法规、行业规定等建立风险研判和处置建议专家库，针对煤矿风险提供智能化研判和处置建议。

　　系统具备风险闭环管理功能，可基于煤矿风险分析结果，进行风险处置指派，处置措施和原因填报，实现风险闭环管理。

　　(6)煤矿信息化综合监控系统

　　系统集成煤矿安全监控系统、煤矿井下作业人员管理系统、煤炭产量远程监测系统、煤矿图像监视系统、煤炭产量远程监测系统、应急广播、煤矿水文监测系统等在线监测系统;

　　系统集成主要通风机监控系统、空压机监控系统、井下排水监控系统、瓦斯抽放监控系统等综合自动化系统。

　　(7)煤矿安全风险智能感知系统

　　系统利用视频模式识别和智能分析技术，动态感知煤矿企业重点场所、关键部位、特殊岗位的安全隐患，对人员违规违章行为、设备设施安全隐患等自动形成告警信息和定量信息。

　　系统具备人员违规违章行为识别，比如未戴安全帽、追赶候车、巡检不到位、值守缺岗等;

　　系统具备设备不安全状态的识别，比如皮带跑偏、堆煤等;

　　系统提供云边端技术架构，云端负责图像的标注、模型的训练、模型的下发，边测或端侧实现图像的实时推理。

　　(8)煤矿安全监管执法与决策支持系统

　　系统具备实现煤矿安全监控、井下人员位置监测以及产量监测系统的同一平台数据采集和上传。

　　系统具备采集煤矿安全生产监控系统数据，并具有上传联网数据格式的检查和核对功能。

　　系统具备GIS图模式监控功能。

　　系统具备综合报警监测功能。

　　系统具备报警处置、上报功能。

　　系统具备安全监控、人员位置、煤炭产量数据关联分析功能。

　　系统具备传感器数据曲线分析功能。

　　系统具备报表统计打印功能。

　　系统具备专用的可视化交互终端，实现与上级监管部门之间的可视化交互。

　　(9)煤矿防治水管理信息系统

　　系统具备与地测空间管理信息系统共享数据功能。

　　系统具有矿井地层、构造、顶底板、含水层、含水体、老空水的分析、计算、显示功能。

　　系统具有水害预测预报和水情水害协同会诊功能，实现水文地质数据、水文监测数据和水害分析、预警、决策支持、应急救援等一体化管理。

　　(10)煤矿调度管理信息系统

　　系统满足煤矿调度业务需求，包括实现煤矿当日/月/年产量、进尺、外运销售、装车、库存、煤矿事故、重点工作、业务保安、会议记录、值班跟班等管理功能。

　　系统具备数据录入、修改、统计汇总、上报功能。

　　系统具备现煤矿安全生产信息查询功能。

　　系统具备数据统计分析、报表输出管理功能。

　　(11)煤矿地测空间管理信息系统

　　系统具备地质(包括瓦斯地质)、测量、资源储量(四量)数据的一体化管理功能。

　　系统具备全自动、半自动、交互式图形处理功能。

　　系统具备储量计算等数值计算功能。

　　系统具备自动生成地质模型和煤层顶底板等高线功能。

　　系统具备采掘工程平面图的存储和展示应符合GIS拓扑数据结构的需求，为专题空间分析提供具有拓扑关系的数据。

　　(12)煤矿生产技术综合管理信息系统

　　系统具备生产技术资料数字档案、数字化图纸、煤质、机电设备、作业规程、操作规程等信息管理功能。

　　(13)煤矿设备管理信息系统

　　系统具备设备资产及技术管理功能：设备选型、采购、安装、使用状态、技术状态、维护保养等信息管理。

　　系统具备设备文档管理功能：设备相关档案的登录、整理存管等信息管理。

　　系统具备设备使用及运行管理功能：设备使用、运行状况，设备缺陷及故障、事故处理、分析管理等信息管理。

　　系统具备预防性维修管理功能：维修计划排程、维修成本核算等。

　　系统具备备品、备件管理功能：建立备件台帐，编制备件计划、处理备件日常库存事务等。

　　系统具备统计报表功能：查询、统计各类信息，包括设备的三率(使用率、完好率、故障率)报表、设备维修成本报表、设备状态报表、设备履历报表、备件库存周转率、供应商分析报表等。

　　(14)煤矿能耗监测管理信息系统

　　系统具备煤矿电力、煤炭、燃油、燃气、水等能源或资源消耗的计量、统计、监测、分析等信息管理功能。

　　系统具备网络采集数据、节能评估和节能措施的管理功能。

本文关键词：gis在智慧矿山的应用（煤矿gis）之二,更多GIS开发/WebGIS开发/GIS地图/三维建模/无人机建模/电子地图制作/报价请联系客服

转载请注明出处：gis在智慧矿山的应用（煤矿gis）之二—.cn/p/52.html

以下为《大数据可视化分析 实训报告》的无排版文字预览，完整格式请下载

下载前请仔细阅读文字预览以及下方图片预览。图片预览是什么样的，下载的文档就是什么样的。

班级： 计某某1907

（二）大数据与大数据分析 3

说起大数据估计大家都觉得只听过概念，但具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像***都叫大***，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托XXXXX迈尔XXXXX舍恩伯格及肯尼斯XXXXX库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。

关于大数掘的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad?等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，?在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。 其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体里也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大里的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一-?。 第三个方面的就是大数据相关技术的速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单-存储，?这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容里的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数里级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有「速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。

（二）大数据与大数据分析

说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像***都叫大***，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在《大数据代》提到了大数据的4个特征，-个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。

一个是数里比较大，大致有多大，就是大到PB级别，甚至ZB级别，1PB等于1024TB,?1TB等于1024G,那么1PB等于100多G,当然了具体的计算方法可以相关资料数据进行查询，总之，和传统的单个网站数据库存储的数据相比，已经是它的上百倍还多，而只有数据体里达到了PB级别以上，才能被称为大数据。第二个是价值大，价值是大体量数据的更深一步的演变，就是说，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预则疾病的发生。这些都是大数据的价值。 第三个就是多样性，如果只有单一的数据，?那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，?这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。 第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1?秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这-点也是和传细的数据挖掘技术有着本质的不同。 总之，这些就是大数据的四个特征，只有具备了这些特征的数据才能称为大数据，那么实际中的大数据是怎么样呢?业内著名的和大数据相***，七牛云存储将要在8月29日、30日举办一次大数据会议，对于位于大数据技术产业链***来说，我们应该可以获得更多的干货爆料。

数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。?

大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。?

不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。

大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT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。

大数据，当今最火热的IT词汇，它有几个特点：分别是海量数据、急速、种类繁多和数据真实，围绕大数据而衍生出数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等，极具商业价值，为诸多行业所用。而大数据需求分析，正是大数据的典型产物，通过大数据分析用户需求，我们可以得知用户的年龄阶段、消费行为、使用习惯等，通过这些数据锁定目标用户，企业便可以制定出有效性营销策略。

需求分析是互联网行业工作中最基本的能力，不只是产品经理，包括运营，市场，销售人员等都必须对需求有所了解，才能知道怎么去设计产品方案，运营用户，推广产品，最后把用户或流量转化成企业的收入。

需求分析也是一项获取比较困难的能力，一个产品是否有人用，有多少人用，很多时候取决于产品经理对需求的把握是否准确，如果需求把握的准确，往往能一针捅破天，产品迅速获得大量用户，如果把握不准确，则发展缓慢，白白浪费时间和资源；大多数产品从出生就是失败的，好的产品也是九死一生，想一下获取这项能力有多困难。

很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，而通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品，可能是我们所有企业都应该去考虑的一个大数据的应用场景。借助大数据，我们对采集来的企业内部，例如线下终端的数据，与外部数据，例如社交媒体的评论，通过消费者行为分析以及基于位置的营销等手段，让企业摸清消费者的需求，彻底改变曾经跟着感觉的状态，走出直觉猜测消费者的需求的局面。

因此，企业迫切需要建立利用内部数据以及外部数据的机制，全渠道了解消费者的需求，使用数据平台进行分析，来确定消费者对与产品某种特点的偏好，了解使产品抢占市场的重要产品特征，从而改善产品设计，为产品提供相应的改造升级的明确方向。

一物***在大数据领域深耕多年，从成立之初就是一家以技术驱***，在数据需求分析方面拥有多种高新技术，拥有自主研发的“新零售消费大数据平台”，可以实现智能需求分析，让数据分析更快速和准确，***在互联网、人工智能等领域也在不断探索，坚持用最前沿的技术来不断挖掘大数据更多价值。

（1）各版块访问量比重分析（树状图)；

（2）各版块访问量时间趋势分析(并排条图)；

（3）各版块用户访问分析（访问次数）(散点图)；

（4）访问来源TOP5分析（媒介来源、UV ）（条形图）

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。

说到使用数据的力量提升人们的能力，唯有 Tableau 高度专注地致力于开发强大的可扩展平台，借以帮助人们更好地查看和理解数据；即使是全球最大的组织，Tableau 的平台也足以满足其需求。深入了解 Tableau 平台如何帮助您将数据转化为推动行动的见解，并且同时能让 IT 团队满意。且Tableau 是非常强大、安全且灵活的端到端数据分析平台，提供从连接到协作的一整套功能。

PHP的相关访客量最多相关的访问次数和访问人数是最多但查找的板块最少

Java和PHP相关的在各个时间段中被访问的次数是最多的，但查找和问题与事例在各个时间段被访问的次数却很少

数据正在迅速能胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据像炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如(《纽约时报》20XX年2月的一筒专栏中所称，“大数据"?时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里:金说:“这是一?场革?命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

[全文已结束，注意以上仅为全文的文字预览，不包含图片和表格以及排版]

以上为《大数据可视化分析 实训报告》的无排版文字预览，完整格式请下载

下载前请仔细阅读上面文字预览以及下方图片预览。图片预览是什么样的，下载的文档就是什么样的。

多特软件专题为您提供大数据可视化工具,大数据可视化工具包括,大数据可视化工具哪个好;安卓苹果版软件app一应俱全。多特软件站只提供绿色、无毒、无插件、无木马的纯绿色工具下载