屋顶利用方案？

一、屋顶利用方案？

我认为在农村，平房和平顶屋面楼房屋顶的利用方案是，在屋面上再用方管增髙2点5米左右，搭个彩钢房即可，上面既可放东西，夏天又能起到隔热作用。

二、大数据时代下如何利用小数据创造大价值？

“所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业最终需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。

“小数据”是价值所在

“如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个显著特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用

三、农村家庭沼气利用方案？

沼气是充分利用农作物秸秆或动物粪便经过充分发酵，所产生的一种可以燃烧的气体。农村家庭沼气利用方案主要包括，一是利用沼气的时间段；

二是利用沼气的方式方法；

三是利用沼气所发挥的效益；

四是利用沼气要注意的事项；

五是不断投入秸秆或粪便，可以持续产生沼气；

六是沼气利用突发事件的处置。

四、秸秆肥料化利用方案？

可以把秸秆肥料，做成鸭料或者是猪饲料

五、停车资源利用方案？

(一)建立区域停车资源共享利用协调制度：按照统一规定，加快建立区域停车资源共享利用协调制度，制定有关具体实施办法，明确区属各部门、街镇的分工职责，全面梳理矛盾突出的住宅小区、医院、学校等停车需求状况，调研公共、专用、道路等各类停车资源供给状况，并按照“一点一方案”的要求，制定本区停车资源共享实施计划，明确总体任务和时间节点。

(二)建立停车共享供需双方对接协商机制：鼓励由各区通过公开招标或直接委托方式，确定有关第三方企业，配合街镇建立停车共享协商机制，对接停车共享供需双方，并可通过本市公共停车信息平台，具体开展停车共享经营服务，组织供需双方签署合作协议，做好跟踪服务工作。

(三)制定停车资源共享利用操作方案：停车共享协议和相关管理规范，停车共享相关收费标准，停车共享操作流程。

六、工厂废物利用方案？

修旧利废，开元节流，降低成本。

七、低瓦斯发电利用方案？

低浓度瓦斯是指瓦斯浓度低于30%的瓦斯气体。低浓度瓦斯发电需要解决2个问题，一是各矿的本身瓦斯情况不一样，瓦斯状态随时都在变化，传统的发电机组很难适应瓦斯浓度的变化；二是低浓度瓦斯的安全输送问题。按国家煤矿安全管理部门的要求安装了瓦斯抽放系统,并且瓦斯抽放系统须正常运行；其次、瓦斯抽放系统纯瓦斯抽放量在100万m3/年左右，瓦斯浓度在6-25%之间。达到这2个条件就能具备建设瓦斯电站的基础，若建设瓦斯电站就可实现“以利用促抽采、以抽采促安全”的煤矿良性循环发展。

八、数据采集方案？

数据采集的方案主要包括以下几个步骤：

1.需求分析，确定采集的数据类型及数量、所处的环境及采集的难易程度等;

2.技术选型，根据不同的环境，选择合适的采集技术;

3.系统设计，确定整个采集方案的软件和硬件结构;

4.数据安全，对采集的数据进行保护，确保数据安全有效;

5.联调测试，对采集方案进行全面的测试。

九、数据备份方案？

1、完全备份　　这是大多数人常用的方式，它可以备份整个数据库，包含用户表、系统表、索引、视图和存储过程等所有数据库对象。但它需要花费更多的时间和空间，所以，一般推荐一周做一次完全备份。

2、事务日志备份　　事务日志是一个单独的文件，它记录数据库的改变，备份的时候只需要复制自上次备份以来对数据库所做的改变，所以只需要很少的时间。为了使数据库具有鲁棒性，推荐每小时甚至更频繁的备份事务日志。 

3、差异备份　　也叫增量备份。它是只备份数据库一部分的另一种方法，它不使用事务日志，相反，它使用整个数据库的一种新映象。它比最初的完全备份小，因为它只包含自上次完全备份以来所改变的数据库。它的优点是存储和恢复速度快。推荐每天做一次差异备份。 

4、文件备份　　数据库可以由硬盘上的许多文件构成。如果这个数据库非常大，并且一个晚上也不能将它备份完，那么可以使用文件备份每晚备份数据库的一部分。由于一般情况下数据库不会大到必须使用多个文件存储，所以这种备份不是很常用。

十、如何利用大数据？

1.可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统

计

学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如

果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。