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¿Qué tal Tianjin Zhongsen Petroleum Engineering Co., Ltd.?

Tianjin Zhongsen Petroleum Engineering Co., Ltd. es una sociedad de responsabilidad limitada registrada en el nuevo distrito de Binhai, Tianjin, el 13 de marzo de 2009. Su dirección registrada es Room 211, Warehouse Management Building, No. 50, Bohai. Carretera, Zona de Desarrollo de Tianjin.

El código de crédito social unificado/número de registro de Tianjin Zhongsen Petroleum Engineering Co., Ltd. es 911201166847291255. La persona jurídica corporativa es Liu Chao. La empresa está actualmente en funcionamiento.

El ámbito comercial de Tianjin Zhongsen Petroleum Engineering Co., Ltd. es: perforación; reparación de pozos; servicios de almacenamiento; inversiones en proyectos de ingeniería, almacenes y edificios de oficinas; dentro del sistema PetroChina; servicios de consultoría de ingeniería; importación y exportación de bienes, importación y exportación de tecnología; (Los proyectos que requieren aprobación según la ley solo pueden llevar a cabo actividades comerciales después de la aprobación de los departamentos pertinentes). En Tianjin, el capital registrado total de empresas con un alcance comercial similar es de 14.772,88 millones de yuanes, y el capital principal se concentra en 121 empresas con una escala de más de 50 millones de yuanes. Dentro de esta provincia, el capital social actual de las empresas se considera bueno.

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上篇: Proceso de Solicitud de Marcas de Indicación Geográfica 下篇: ¿Qué incluye el big data? La tecnología de big data incluye recopilación de datos, acceso a datos, infraestructura, procesamiento de datos, análisis estadístico, extracción de datos, predicción de modelos y presentación de resultados. 1. Recopilación de datos: en el ciclo de vida de big data, la recopilación de datos es en el primer paso. Según la clasificación de los sistemas de aplicaciones que generan datos a través de MapReduce, existen cuatro fuentes principales para recopilar big data: sistemas de información de gestión, sistemas de información web, sistemas de información física y sistemas de experimentos científicos. 2. Acceso a datos: el almacenamiento de big data adopta diferentes rutas técnicas y se puede dividir aproximadamente en tres categorías. La categoría 1 es principalmente para datos estructurados a gran escala. La segunda categoría se ocupa principalmente de datos semiestructurados y no estructurados. La tercera categoría se enfrenta a big data estructurados y no estructurados. 3. Infraestructura: almacenamiento en la nube, almacenamiento de archivos distribuidos, etc. 4. Procesamiento de datos: diferentes conjuntos de datos pueden tener diferentes estructuras y patrones, como archivos, árboles XML, tablas relacionales, etc. , lo que muestra la heterogeneidad de los datos. Para múltiples conjuntos de datos heterogéneos, se requiere un procesamiento de integración adicional o procesamiento integrado. Después de recopilar, clasificar, limpiar y convertir datos de diferentes conjuntos de datos, se generan nuevos conjuntos de datos para proporcionar una vista de datos unificada para el procesamiento posterior de consultas y análisis. 5. Análisis estadístico: prueba de hipótesis, prueba de significancia, análisis de diferencias, análisis de correlación, prueba T, análisis de varianza, análisis de chi-cuadrado, análisis de correlación parcial, análisis de distancia, análisis de regresión, análisis de regresión simple, análisis de regresión múltiple, regresión por pasos, regresión Análisis de predicción y residual, regresión de crestas, análisis de regresión logística, estimación de curvas, análisis factorial, análisis de conglomerados, análisis de componentes principales, análisis factorial y agrupamiento rápido. 6. Minería de datos: es necesario mejorar las tecnologías existentes de minería de datos y aprendizaje automático; desarrollar nuevas tecnologías de minería de datos, como la minería de redes de datos, la minería de grupos especiales y la minería de gráficos, como la conexión de datos basada en objetos y la minería de gráficos; conexión de similitud; Romper las tecnologías de minería de big data orientadas al campo, como el análisis de intereses del usuario, el análisis del comportamiento de la red y el análisis semántico emocional. 7. Predicción de modelos: modelos predictivos, aprendizaje automático, modelado y simulación. 8. Presentación de resultados: computación en la nube, nube de etiquetas, diagrama de relaciones, etc.

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