大数据python天气预测论文,基于python的气象数据分析

本文目录一览：

• 1、中国天气质量数据展示与分析系统设计与实现的毕业论文怎么弄
• 2、“今年是未来十年最凉爽一年”是对论文的曲解，今年的天气到底是怎样的？
• 3、大数据利用的六大现实商业案例
• 4、气象科学小论文两千字
• 5、AI首次预测未来两年气候，AI的预测会准吗？
• 6、江西的特旱仍在持续，人工智能时代，怎么让天气预报变得更“准”呢？

中国天气质量数据展示与分析系统设计与实现的毕业论文怎么弄

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着气象数据采集技术的发展以及各气象中心算法的完善,数值天气预报的准确率一直在稳步的提升。然而,面对当今社会对高精度天气预报的需求,来自各个气象中心的模式天气预报并不能够满足人们的要求。因此各个地区的气象部门需要根据自身情况,通过参考上级指导预报对本地区的未来天气现象重新进行预报以提高预报准确率。然而地区级气象部门却受限于本身设备条件,很难获得针对当地的具有指导意义的气象数据。基于上述原因,本文通过对浙江省气象台实际预报工作的调研,结合国家局下发的质量检验要求,为解决气象预报过程中遇到的实际问题,设计并实现了“浙江省天气预报数据分析系统”。并通过分析该系统的结果数据,设计并实现了基于神经网络方法的天气预测模块。该模块会将天气预测结果作为新的预报模式加入到数据分析系统中,为气象预报工作提供更多的数据支持。论文的主要工作内容如下:

1、根据浙江省气象台气象预报工作的数据需求,通过对现有的气象数据结构的分析,设计并实现了一套在大时间跨度下,具有极高查询效率的气象数据仓库。通过该数据仓库的实现,将年度数据统计时间由原来的数百秒级降低到秒级。

2、设计并实现了气象数据分析系统。利用C#、HTML、JavaScript与T-SQL语音开发了具备数据挖掘能力、质量检验能力、辅助预报能力,且数据表现形式丰富而直观的,数据分析系统。通过该系统的应用,可以有效的改善气象预报人员的预报准确率。

3、提出以神经网络法构建预测天气数值参考数据的数据挖掘模型。该模型以BP神经网络方法构建,通过对历史数据的不断学习从而对各个参考预报模式的误差进行预测,然后根据预测结果给出新的参考数据,作为一种新的模式供预报人员参考。该参考数据相比较其他模式的数据在预报准确性与稳定性上都有较大的提升。通过气象数值预报分析系统在该浙江省气象台的应用实践证明,本文设计和实现的气象数值预报数据分析系统能很好地满足数值预报团队关于预报误差控制的需求。不仅根据数据学习模型计算得到的预报参考数据有较好的准确性。而且提供的质量检验功能,也为数值预报团队的预报工作提供了强有力的数据支持。

“今年是未来十年最凉爽一年”是对论文的曲解，今年的天气到底是怎样的？

今年的天气是很热的，而且雨水很少，很多地方都是十分干旱的，河南南阳，四川，重庆都是出现了很严重的干旱的

大数据利用的六大现实商业案例

大数据利用的六大现实商业案例_数据分析师考试

大数据正在改变市场的竞争格局。而那些能够充分利用大数据分析的企业往往能够更快地向市场提供产品和服务，更好地保持与顾客需求和欲望的一致性。2014年，调研公司Gartner的调查发现，73%的受访企业在大数据方面进行了投资，或者计划在接下来的24个月内投资大数据项目;而2013年的这一数据比例则为64%。改善客户体验和流程效率被受访者排在最高的优先级。

客户体验的改善不管是在线上或线下都在发生着的，数据从智能手机、移动应用程序、POS系统和电子商务网站等等渠道进行收集。随着企业比以往任何时候都能够收集和分析更多的、且类型丰富的数据信息，企业现如今所进行哪些相关工作，以及为什么要进行都需要进行数据量化。而且，那是最灵活的调整自己的经营策略，以提高或维持市场份额的手段。在执行过程中，客户体验的改善有助于提高客户的忠诚度和企业营收的增长。另一方面，如果公司选择无视相关的数据，他们很可能会失去客户和交易，而将其拱手让给那些对于数据分析反应更敏捷，更精明的竞争对手。

企业流程的改进继续专注于提高效率，节约成本，以及提高产品或服务的质量。大数据可以提供比传统系统更深入的见解，因为其有更多的数据点和数据来源分析作为支撑。

无论企业的目标是为了促进营收增长、或是加快产品服务的上市速度、优化劳动力，或是实现其他操作方面的改进，其核心都在与变得更加积极主动，减少被动反应，这就意味着需要使用预测分析，以缩短学习曲线。

有许多使用大数据来提升和改善企业运营的方法，下面将为大家介绍六个典型的案例。

缩短上市时间

推出新的产品或服务涉及多个生命周期阶段，其中一些比另一些更容易加速。在过去的几十年中，药品制造商已经使用临床试验模拟学习速度，降低成本，并减少了参与试验患者的不必要的负担。借助云计算和大数据，临床试验的模拟可以变得更加有利于制造商和患者。

百时美施贵宝公司(bristol-myers squibb) 通过将其内部托管网格环境扩展到AWS云，减少了98%的临床试验模拟时间。该公司还进一步优化了剂量水平，使得药物产品更安全，并只需要较少的临床试验患者的血液样本。

由于临床试验对于数据是高度敏感的，百时美施贵宝公司建立了一个专门的，加密的VPN隧道链接亚马逊网关，并配置了虚拟私有云，以便使得其运行环境能够与公众客户进行隔离。

在迁入云中之前，科学家们使用一个共享的内部环境，所以运行大约数百个项目需要花费60小时。现在，每个科学家都有一个专门的环境，2000个项目大约在1.2小时内就能够处理完毕，而且不会引起影响到团队的其他成员。

迁移到AWS云之后，百时美施贵宝公司得以能够减少儿科研究临床试验受试者的人数，从60减少到40人，同时还缩短了一年多的学习研究时间。

优化劳动力

一些企业的人力资源部门正在使用人才分析和大数据来降低成本，进而有效管理人力资源相关的问题。大数据帮助他们能够有效的选择能够更好的适应企业的新员工，降低员工离职率，了解技能和现有市场劳动力的输出状况，并确定公司前向发展所需要的人才。

施乐公司使用大数据将其呼叫中心的人员流失率降低了20%。要做到这一点，就必须了解是什么原因导致了员工的离职，并确定如何改善员工的敬业度。

改善财务绩效

企业的财务部门已经不仅仅只是进行定期的报告和BI工作了，他们已经在开始利用大数据来降低风险和成本，寻找机会提高预测的准确性。具体地说，他们使用的数据来识别高风险客户和供应商，以阻止欺诈，找准收入泄漏，并发掘新的或更有效的商业模式。

最近，天气预测公司The Weather Company与IBM之间的合作将使企业用户得以更好地管理天气状况对于企业绩效的影响。据The Weather Company介绍，每年，仅在美国天气因素就会造成价值五千亿美元的经济影响。

这些气象数据是来自超过10万台的气象传感器和飞机，以及数以百万计的智能手机、建筑和路上奔跑的车辆。这些数据与其他22亿个独特的预测点的数据来源相结合，平均每天进行100多亿次的实时天气预报。例如，零售商可以使用这些数据信息来调整人员配置和供应链策略。而能源公司将能够借助这些天气数据信息改善供应和预测需求。保险公司将能够向其投保人警告恶劣天气条件，这样他们就可以减少在冰雹灾害天气发生汽车损坏的可能性。

智能化的销售

稍微修改一下企业的销售和营销策略就可能会对您企业的销售业绩产生深远的影响，特别是当通过大数据分析之后进行的有规划的修改。

想象一下，一个为期六周的直邮营销活动票面收益率的超过了70%。而根据直销协会的介绍，平均直邮回报率仅为3.7%。而杂货连锁店Kroger公司是如何做到的呢?一方面，他们根据客户个人的购物历史记录采用个性化的直接邮寄方式。

Kroger公司的客户会员卡计划，被食品行业评为第一。超过90%的客户使用会员卡购买产品。虽然也有其他因素的共同作用，使得Kroger公司的财务绩效如此骄人，但其连续45个季度的持续增长至少部分要归因于其客户忠诚计划。

最大限度地减少设备和资产故障

企业希望避免不必要的业务中断干扰和客户的焦虑。现在，传感器已经被嵌入到一切设备，企业可以使用这些数据信息，以确定何时需要对飞机，火车，汽车，及其它电器设备进行维修。理想情况下，当问题已经出现的时候，企业要了解这个问题是什么原因造成的，以及其如何能得到解决，最好有一个专业的维修队伍。

Pratt Whitney公司是美国联合技术公司(United Technologies Corp.)下属的一个单位，该公司试图减少意外的飞机发动机维修。据Airinsight.com介绍，今天的发动机能够在飞机飞行过程中从多个快照收集约100个参数。相比之下，新一代的引擎能够收集关于连续飞行的5000个参数。这一过程中产生约2千兆字节的数据。使用这些数据信息，Pratt Whitney公司及其合作伙伴IBM得以进行主动的维修。

利用客户的终身价值

如今的授权客户比以往任何时候都更加苛刻和善变。企业为了保持或增加市场份额，需要尽可能多地了解自己的客户，不断改善自己的产品和服务，并愿意调整自己的商业模式，以反映其客户的实际需求。

美国汽车租赁公司AvisBudget就一直致力于这方面。他们通过实施整合战略增加了市场份额，并取得了数亿美元的额外收入。主动参与确定客户价值细分，提供分层激励，提高客户的忠诚度。该公司的IT合作伙伴CSC公司采用模型预测AvisBudget客户数据库的终身价值，并验证了其使用多通道的营销活动和相应的分析。

现在的客户评估数据结合了其他数据，包括客户的租赁历史，服务问题，服务地区的人口统计，企业隶属关系和客户反馈等等。Avis Budget也收集和分析社交媒体数据。该公司有一个社交媒体专家团队专门进行品牌营销。该公司最近还更新了网站，以进一步改善客户体验，并且他们正在使用大数据预测区域性的车队配售和定价服务需求。

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气象科学小论文两千字

科学小论文《如何预测天气》

如何预测天气

1987年10月15日晚上，284年来最为恶劣的暴风雨横扫英国南部，摧毁了无数人的家园，造成的损失超过20亿英镑。风力达到了飓风的级别，推倒了约1500万棵树。而就在前不久，天气预报员还笑称悲剧绝对不会发生，不会有任何飓风袭击英国。

上面这则耸人听闻的新闻，顿时使全世界的人们重视起了天气的预测。

其实，中国从古时候开始，便对天气产生了浓厚的兴趣。《易经》的天气占卜，孔明借东风，关羽利用暴雨洪水淹七军……天气无时无刻不在影响着我们的工作、休息和举动，它会在冬天让我们无法上班，在夏天毁掉我们的假日。它一会儿是阴霾的乌云连成片，一会儿又是和煦的晴天，天气如此善变，我们可能已经司空见惯，那么人们又是怎么预测天气的呢？要知道，“预测天气和准确预测天气完全是两码事。”

许多人不懈努力，希望了解天气的变化过程。他们惊喜地发现：预测未来天气最关键的因素是现在的天气。他们不停地观察各种天气情况的变化与形成原因，并运用生活中的一些简单的科学定律，总算有了一些收获；比如根据热效应，热的空气会上升，形成低气压区；冷的空气就会下降，形成高气压区。由此我们便可知道一个地方如果又热又潮湿，这地方不久就会下雨，因为当温暖潮湿的空气带着水蒸气爬升到高海拔时，它们会凝聚成云，然后转化为雨落回地面（这就是为什么阴天会下雨的原因：因为凝聚的云过多了，遮住了太阳），当周围环境特别冷的时候，雨会变为雪或冰雹落下。另外，空气会从高气压区流向低气压区，例如，当桂林出现低气压，而南宁出现低气压，就可以预测桂林将有强风。

但这种方法十分简单，只是一种粗浅的分析，只能预测很小一部分地区的天气，还十分容易出错。最重要的是这种方法只能让人们知道笼统的天气，例如“明天桂林会有风”。但人们如果想知道比如气温多少度，风度多少级，什么时候最热等更具体的信息，我们只好无能为力。

后来，人们建立了一个全球的气候模型，使用无数先进科技观察天气，并借助复杂的方程来计算，其中包括了海洋的流体力学，热传导，大气化学，甚至太阳辐射等信息。这样列出来的方程实在太难了，人们难免会出错，出现误报天气的情况。到了现在，人们终于想到了迅速发展的计算机。一不做二不休，在美国实验室，一台名为埃尼亚克的计算机第一次进行了天气预测。这台计算机中包含了一整个地球的天气，是一个活生生的气象模型。计算机通过分析各种天气信息，显示出未来的气象情况。人们终于可以准确地预测天气了。虽然计算机也难免会失误，但失误率已经比原来小了很多了。

老实说，要天气预报员以百分之百的确信度告诉我们天气情况，这恐怕永远实现不了。但起码像地震，海啸，暴风等灾难的误报，将终成历史。所以，我们应该对未来预测天气的发展抱有足够的信心。

AI首次预测未来两年气候，AI的预测会准吗？

其实不得不说，是人工智能在社会发展今天利用大数据分析数字建模也能够预测未来两年的气候变化，而且也会更加的逼真现实，所以相信未来的发展，AI也会越来越智能，预测也会更加的精准，也会给人类的生活带来更大的便利，所以正是因为如此，可以从下几个方面出发来看待问题。

1，不得不说是AI，是可以通过不断的优化算法提升识别的准度的，所以正是因为如此相应通过不断的调教，也能够让预测越来越准。

其实不得不说的是，AI人工智能确实也会给人们的生活带来很大的便捷，随着社会的发展设计的领域越来越多，所以相信在未来的一天恋爱也能够更好的预测未来两年的气候变化，利用大数据分析数字建模来推算气候变迁，而且相信也会越来越更加的智能。

2，AI的预测也是会越来越精准，不好否认的，是经过不断的学习和数据叠加，也会让AI的处理能力和处理效率显著的提升。

其实不得不说是AI最大的本领就是不断的学习完善，所以正是因为如此通过数据判断综合处理也能够更好的预测两年之内的气候变化，所以这是因为如此在原则上，只要通过不断的演化，也能够让预测越来越准。

3，不得不说是在社会的发展，今天人工智能越来越普及，所以这是因为如此相信在未来一天通过科技的进步人工智能的预测能力也会更加的精准。

不得不说是随着社会的发展，科技水平也在显著提升，也正是因为如此人工智能相信也会有一个实质性的突破，而在未来的不久，人工智能也会越来越更加的精准，给人们的生活带来翻天覆地的变化。

其实不得不说是aI首次预测未来两年的气候变化也是可以实现的，而且AI最大的本领就是不断的学习完善，现在未来的不久，通过不断的学习魔法季算也能够通过数据的推算得到最优异的判断能力所以结果也会越来越准。

江西的特旱仍在持续，人工智能时代，怎么让天气预报变得更“准”呢？

江西的特旱仍在持续，人工智能时代，谁掌握的数据更广，谁就能在气象领域走的更远。随着现代气象技术的迅猛发展，各类气象数据呈现爆炸式增长的趋势，如何有效地查询和利用各类气象数据成为气象领域的难题。大量数据的获取和存储是非常方便的，但要从这些数据中找出隐藏的规律，预测未来的发展趋势，却是一件相当困难的事情。在气象领域，对天气现象的观测仍然主要依靠人工进行，这些观测耗费了大量的人力物力。

同时，在这个信息爆炸的时代，人们在生产生活中有大量的信息需要处理，而这些信息大多来自于图像信息，有研究表明，人们所获取的信息中有70%来源于眼睛获取的图像信息。人们需要一种快速、高效、合理的方法来处理、分析、解读这些图像数据，从而在海量图像数据中高效、准确地提取出所需的信息。基于数据的机器学习是现代智能技术的一个重要方面，它是从观测数据中找出规律，并利用这些规律对不方便直接观测的数据进行预测。

在气象领域，利用机器学习的方法提高天气预报的准确性，如将单个数值预报模式的多个气象要素应用到天气预报模型中。利用简单模型提供的全部信息，准确分析天气存在的规律，从而克服单一预测模型的缺点，提高预测精度，使预测效果优于单一模型。

这些应用可以帮助气象专业人员更快地发现气象知识之间的关联，提取新的气象知识，最终达到气象预报和预警的目的。随着我国经济的快速发展，气象事业的发展也呈现出一种快速发展的态势。随着气象现代化设施的不断完善，气象科技服务水平也在不断提高，但与当前经济社会发展对气象科技服务的需求仍有较大差距。