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基于Hadoop的公共建筑能耗数据挖掘方法研究的任务书
一、任务背景
公共建筑在城市化进程中扮演着重要角色，其能耗状况影响着城市能源消耗的总量和结构。为了有效降低公共建筑的能耗，需要开展对其能耗行为的深入研究和分析。然而，若采用传统的统计分析方法，需要大量人力、物力投入，且效率低下。因此，采用数据挖掘技术，结合大数据平台Hadoop，可有效分析公共建筑的能耗行为，实现规律发现和预测，进而指导能耗管理决策，达到降低能耗的目的。
二、任务目标
本课题旨在研究基于Hadoop的公共建筑能耗数据挖掘方法，实现以下目标：
1.收集公共建筑的能耗数据，建立Hadoop数据平台，构建能耗数据仓库；
2.对数据进行预处理，包括去除异常值、填充缺失值、归一化等处理；
3.应用数据挖掘算法，如聚类算法、关联规则算法等，对数据进行分析和挖掘；
4.发现公共建筑能耗的规律和变化趋势，提出能耗优化的建议和措施；
5.设计数据可视化方法，呈现挖掘结果，方便决策参考。
三、任务内容
1.收集公共建筑的能耗数据，并对数据进行预处理
（1）调研公共建筑的能耗种类和数据获取方式；
（2）设计数据结构，采用Hadoop进行数据采集和存储；
（3）对数据进行预处理，包括去噪、归一化、缺失值填充等处理。
2.运用数据挖掘算法，对公共建筑能耗进行分析
（1）对公共建筑能耗进行分段，建立分类模型；
（2）用聚类算法对建筑进行分类；
（3）用关联规则算法分析能耗数据间的关系。
3.对挖掘结果进行分析和可视化
（1）分析挖掘结果，发现能耗规律和变化趋势；
（2）设计可视化方法，呈现挖掘结果。
四、任务进度
第1-2周：调研公共建筑的能耗种类和数据获取方式，确定数据采集和处理方法。
第3-4周：建立Hadoop平台，收集并处理能耗数据。
第5-6周：应用聚类算法对公共建筑进行分类，设计分类模型。
第7-8周：运用关联规则算法对能耗数据关系进行分析。
第9-10周：分析挖掘结果，提出能耗优化建议和措施。
第11-12周：设计数据可视化方法，呈现挖掘结果。
第13-14周：编写实验报告，撰写研究论文。
五、任务要求
1.熟悉数据结构、数据挖掘、Hadoop等相关知识；
2.能够独立完成数据采集和处理、算法编程；
3.熟练使用可视化工具，呈现挖掘结果；
4.具备一定的研究方法和论文写作经验，能够撰写高质量的实验报告和研究论文。