数据新闻经典案例？

一、数据新闻经典案例？

一个经典的数据新闻案例是2012年《纽约时报》的《如何花钱状组织政治选举》系列报道。该系列报道利用大量数据分析和可视化技术，揭示了政治竞选活动中巨额资金的流向和影响。通过对政治献金数据的深入挖掘，该报道揭示了大企业和富裕个人对政治决策的潜在影响，引发了社会广泛关注和深入讨论。

这一经典案例充分展示了数据新闻的力量，不仅揭示了社会现象背后的规律，还引发了观众对政治体制和公共事务的深刻思考。

二、石油30型钻机的大钩数据？

石油30型钻机大钩数据

 1、名义钻深范围Φ114mm钻杆2500～4000m Φ127mm钻杆2000～3200m 2、最大钩载2250kN 3、最大快绳拉力275KN 4、最大钻柱重量130t 5、绞车额定输入功率735kW（1000HP） 6、提升系统绳系5×6顺穿 7、钢丝绳直径Φ32mm（1-14〃） 8、游动系统滑轮外径1120mm 9、水龙头最大静负荷2250kN 中心管通径75mm3〃 10、泥浆泵功率及台数2台1300HP 11、泥浆泵最大工作压力35MPa 12、转盘开口名义直径698.5mm（2712〃） 13、井架型式及有效高度K’型式42.5m 14、钻台型式及高度块装式7.5m 净空高度6.3m 后台高度1.07m 15、辅助柴油发电机组台数X功率1X400KW 柴油机型号VolvoHDL-TDA1630GE 16、柴油机组 柴油机型号G12V190PZL-30 数量及功率3×810kW 偶合器型号YOZJ750-19.5ZhLsh 17.泥浆循环系统总容量 320m 1700kN交流变频钻机 钻机简述 钻机采用柴油发电机组作主动力，发出的400V或600V、50HZ交流电经VFD变为频率可调的交流电，分别驱动绞车、转盘的交流变频电机。绞车刹车为液压盘式刹车和电机能耗制动组合。1台泥浆泵由柴油机通过皮带或链条驱动。电传动系统采用交流变频（VFD）传动。井架为K型或伸缩式，通过绞车或液缸起升。底座为撬装式或升举式，升举式底座采用液缸推举。 3.3.2.2 主要技术参

三、什么是案例数据？

案例数据是指人们在生产生活当中所经历的典型的富有多种意义的事件陈述。它是人们所经历的故事当中的有意截取。案例一般包括三大要素。案例对于人们的学习、研究、生活借鉴等具有重要意义。基于案例的教学是通过案例向人们传递有针对性的教育意义的有效载体。

四、大数据营销案例？

某公司通过分析用户数据发现，购买过某产品的用户中，有60%的人在未来一个月内会再次购买同一产品或类似产品。

该公司利用这一信息，向这部分用户发送个性化营销电子邮件，推荐相关的产品。结果显示，这部分用户的二次购买率提高了20%。这一案例表明，大数据营销可以帮助企业洞察用户需求，并有针对性地开展营销活动，以提高销售业绩。

五、大数据 石油行业

大数据在石油行业的应用

随着大数据技术的不断发展，其在石油行业中的应用也越来越广泛。石油行业是一个数据密集型的行业，每天都会产生大量的数据。这些数据不仅包括生产数据、销售数据，还包括市场数据、客户数据等等。这些数据对于石油企业来说，既是挑战也是机遇。如何利用好这些数据，提高企业的运营效率和市场竞争力，成为了石油企业必须面对的问题。 大数据技术可以帮助石油企业解决这些问题。首先，大数据可以对数据进行实时分析，发现数据中的规律和趋势，为企业的决策提供支持。其次，大数据可以通过数据挖掘和分析，发现新的市场机会和商业模型，为企业带来更多的收益。最后，大数据还可以通过数据安全和隐私保护等方面的技术，保障企业的数据安全和隐私，避免数据泄露和被攻击的风险。 在石油行业中，大数据的应用场景非常广泛。例如，在勘探开发方面，可以利用大数据技术对地质数据进行挖掘和分析，提高勘探的准确性和效率。在生产运营方面，可以利用大数据技术对生产数据进行实时监测和分析，发现生产过程中的问题和隐患，提高生产效率和安全性。在市场营销方面，可以利用大数据技术对客户数据进行挖掘和分析，发现客户的消费习惯和偏好，制定更加精准的市场营销策略。 总的来说，大数据在石油行业中的应用前景非常广阔。随着大数据技术的不断发展和完善，相信在不久的将来，大数据将会成为石油行业不可或缺的重要技术之一。同时，也需要关注大数据应用中存在的数据安全和隐私保护等方面的问题，确保企业的数据安全和隐私不受侵害。

大数据技术在石油行业中的优势

与传统的数据处理技术相比，大数据技术在石油行业中的应用具有以下优势：

• 实时分析能力：大数据技术可以对海量的实时数据进行实时分析，发现数据中的规律和趋势，为企业的决策提供更加及时和准确的数据支持。
• 数据挖掘能力：大数据技术可以通过数据挖掘和分析，发现新的市场机会和商业模型，为企业带来更多的收益和竞争优势。
• 数据安全和隐私保护：大数据技术可以通过多种安全和隐私保护技术，保障企业的数据安全和隐私，避免数据泄露和被攻击的风险。

此外，大数据技术在石油行业中的应用还可以帮助企业实现数字化转型，提高企业的运营效率和市场竞争力。同时，也需要关注大数据应用中存在的数据质量和标准化等方面的问题，确保企业的大数据应用能够取得更好的效果。

六、大数据 石油应用

大数据在石油应用中的价值

在当今信息爆炸的时代，大数据技术不仅仅是科技领域的一种创新，更是许多行业蓬勃发展的引擎，其中包括石油行业。大数据在石油应用中扮演着至关重要的角色，帮助公司优化生产流程、提高效率并降低成本。

大数据技术的定义及特点

大数据是指庞大的、难以管理和处理的数据集合，这些数据超出了传统数据库的处理能力。大数据技术通过采用分布式计算、存储和处理等方法来应对这一挑战。

石油应用中的大数据分析

在石油行业，大数据技术被广泛用于以下几个方面：

• 勘探与开发：利用大数据技术分析地质勘探数据，帮助公司准确定位油田资源，提高勘探的成功率。
• 生产优化：通过监控设备数据、生产过程等信息，优化操作流程，提高生产效率。
• 设备健康监测：利用大数据技术对设备运行数据进行监测与分析，预测设备故障，并采取相应的预防措施。

大数据在提高石油生产效率中的应用

大数据分析在石油生产中的作用不容忽视。通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以帮助石油公司发现生产过程中的潜在问题，并及时进行调整。比如，利用大数据技术可以实现以下几个方面的优势：

• 实时监控：通过大数据分析技术，可以实时监控生产过程中的各个环节，及时发现问题并采取措施。
• 精确预测：通过对历史数据和趋势的分析，可以帮助公司做出未来生产的精确预测，避免生产过程中出现不必要的损失。
• 优化生产：大数据技术可以帮助公司优化生产流程，提高生产效率，降低成本。

展望

随着大数据技术的不断发展和完善，相信在石油行业中的应用也会越来越广泛。通过大数据分析，石油公司可以更好地管理生产过程、优化资源配置，实现可持续发展。

七、案例分析ppt要用数据吗？

答，数据是证明事件结论的重要论据。

所以，无论分析的内容是什么，如果有足够准确的，且具备足够说服力的数据，就一定要用数据来说明分析情况。

八、pandas数据分析实战案例？

当使用 Pandas 进行数据分析时，以下是一个实战案例的示例：假设我们有一个包含不同国家或地区的人口数据的 DataFrame，其中包括列如 country （国家或地区名称）、 population （人口数量）和 area （面积）。首先，我们可以使用 Pandas 读取并查看数据： import pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv('population_data.csv')# 查看前 5 行数据print(data.head()) 接下来，我们可以进行一些基本的数据分析操作，例如计算每个国家或地区的人口密度（单位：人/平方公里）： # 计算人口密度data['density'] = data['population'] / data['area']# 查看前 5 行数据，现在包含人口密度列print(data.head()) 然后，我们可以使用 Pandas 的图形功能绘制一个人口密度的散点图，以便直观地观察不同国家或地区的人口密度分布： # 绘制人口密度散点图import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(data['area'], data['density'])plt.xlabel('Area (square kilometers)')plt.ylabel('Population Density (people per square kilometer)')plt.title('Population Density')plt.show() 最后，我们可以对人口数据进行一些统计分析，例如计算每个国家或地区的人口数量的总和、平均值、中位数等： # 统计分析print('总人口：', data['population'].sum())print('平均人口：', data['population'].mean())print('中位数人口：', data['population'].median()) 通过以上示例，我们使用 Pandas 进行了数据读取、数据处理、图形绘制和统计分析等基本的数据分析操作。你可以根据自己的实际数据和需求进行进一步的分析和探索。请注意，在实际应用中，你可能需要根据数据的特点和分析的目的选择适当的方法和函数。此外，还可以结合其他数据分析工具和技术，如数据清洗、数据可视化、数据建模等，以获得更深入的洞察和结论。

九、中俄石油贸易数据2020？

2020年中俄石油贸易数据为中国从俄罗斯进口了8200多万吨石油，是中国所有石油进口国第二名，仅次于沙特。这意味着中国的石油能源比较依赖于俄罗斯。

十、数据库设计 案例?

以下是一个简单的MySQL数据库设计案例，以存储学生和课程信息为例：

假设我们有两个实体：学生（Student）和课程（Course），每个学生可以选择多个课程，每个课程可以被多个学生选择。

首先，我们创建两个表来表示学生和课程：

Student表

列名	类型
student_id	INT (主键)
name	VARCHAR
age	INT
gender	VARCHAR

Course表

列名	类型
course_id	INT (主键)
name	VARCHAR
credit	INT
instructor	VARCHAR

接下来，我们需要创建一个关联表来存储学生和课程之间的关系，表示学生选择了哪些课程：

Student_Course表

列名	类型
student_id	INT (外键)
course_id	INT (外键)

在Student_Course表中，student_id和course_id列分别作为外键，关联到Student表和Course表的主键。

这种设计模式称为"多对多"关系，通过使用关联表来实现学生和课程之间的多对多关系。

通过以上的数据库设计，你可以存储和查询学生、课程以及学生选择的课程的信息。当然，具体的数据库设计取决于你的实际需求和业务规则，上述仅提供了一个简单的示例。