电器在日常生活中的使用产生电力数据，包括用户的住址、电力消耗、电力等。这些数据对客户是保密的，在电力公司收集这些数据时必须对其进行分析。采用电源数据存储的块链技术可有效地将传统存储工作分离开来，从而有效地确保数据安全、确保电源信息的存储安全，并满足当前电力营销数据的数据存储要求。
1、数据集市的引入
数据集市中的不同数据类型是根据包含相关信息的主题存储的。当用户需要访问不同主题时，创建基于数据仓库的数据集市。因此，数据集市可以理解为一个小型数据仓库。数据仓库是企业数据仓库的子集，可以定向到不同的服务级别和业务级别，但只能定向到特定主题。数据集市使用户能够分析业务问题并将数据集瞄准特定的功能目标。data mart marketing data store基于统一存储模型的数据仓库，允许不同级别的市场营销根据特定的市场营销需求处理数据，并最终呈现为一组反映市场营销特征的数据。数据集市的应用是对数据仓库功能的深化和扩展。数据仓库的本质使数据仓库是分布式的和交互式的，从而反映了数据仓库的主要特征。数据集市中的数据来自于需要提取、清理、转换和整合数据以将其加载到数据集市中。数据仓库中数据的性质和功能对于确保该系统的增值至关重要。因此，数据集市的结构必须包括数据源、数据仓库和应用程序级别，而且这些级别对应于不同的功能。
2、基于信息融合的电力营销数据多元回归分析系统硬件设计
在完成电力营销数据多元回归分析系统整体架构设计后，设计系统硬件。系统硬件有信息管理模块、数据管理模块、报警模块和电力营销数据管理模块。在系统硬件结构中，信息管理模块是公共模块，能够管理数据信息，实现用户管理，增强继电保护装置的自主保护性能，取得较高的电路安全性。信息管理模块通过调节电力系统内部的安全信息，将数据信息全部录入转化空间中并构建电路数据传输通道，配置数据监管装置，时刻掌控此时的数据状态，并获取精准程度较高的初始继电保护装置数据，提高操作的成功率，提升其电路安全性。 信息管理模块主要负责管理电力营销数据用户信息、角色信息、片区管理、数据配置等。数据管理模块实现了对电力营销数据的管理，主要内容：合同管理、租约管理、电费管理、基站管理、电表管理。预警模块主要负责预警各类信息，所有的预警信息在生成后都会以短信的形式传给负责人，达到及时提醒的目的。电力营销数据管理模块是系统的核心模块，负责预估、监控、分析、统计电量。电量估算：根据各机房设备的实际情况，从理论上估算能耗。针对电力频繁变化或受气候影响的设备，采用灵活的电力估算公式及相关系数，保证电力估算的智能化。功率监测：在动态环境监测系统中，通过对装有功率采集模块的设备进行实时的功率采集来实现功率监测。用电分析：分析用电消耗、实际用电量和理论用电量，以检查设备老化、用户偷电和其他情况，并为今后节能和减排提供决策依据。分析用电量以实现节能减排，通过科学合理地分析用电量，可以调查业主偷电行为和设备故障导致用电量过大的原因，从而实现节能减排。用电统计：对收集到的电量进行统计，包括日用电统计、月用电统计、年用电统计、随时用电统计等。
3、电力营销信息化的大数据应用
3.1数据存储与集成管理
HDFS技术可用于市场营销数据的存储和管理，数据存储在分布式群集存储系统中，以最大限度地满足大规模数据存储需求。在HDFS群集中，大量底层分布式计算机端口可在光纤的影响下高速组合，形成一个群集，其中计算机主要使用主从结构来分析数据。在HDFS1.0中，主节点可以从称为名称节点的计算机运行，而其他节点则用作从属节点，即数据节点。对于HDFS2.0，管理主节点分区需要两台计算机，因为名称节点用作整个集群的主节点，所以实施了集群元数据服务，并且可以将数据视为目录，在此目录中，名称节点可以分析存储的特定数据。数据存储需要满足传感器、营销系统、用户信息采集系统、应用、微信平台等收集数据的数据存储需求。其中主节点执行存储响应，包括在系统中创建新文件，具体取决于数据节点的可靠性；对于数据存储过程，命名阶段可以对其数据执行块处理，对数据块执行拷贝。数据节点根据其特定的存储规则分配给相应的数据节点，并且在存储数据之前必须返回确认信号和更新消息。要读取数据，必须遵守邻近规则。客户端请求必须从名称节点放置在相应的位置列表中。在此过程中，必须识别数据块的实际存储节点，并且必须使用基于特定应用程序接口的HDFS实现客户端和数据节点身份。如果数据节点和客户端属于同一机架，则应首先读取数据节点中的副本。在“名称”节点中，元数据和操作日志文件是数据接口，用于更新数据和执行一系列操作。执行主节点操作后，可以加载存储元数据的FsImage底层，以便通过合并EditLog中的所有操作(如创建和删除数据)获得最新的元数据。您可以使用第二个区段的名称节点来解决编辑记录档中不断增加的问题。提高数据操作效率。在需要分布式群集数据存储的Hadoop平台上，HDFS有自己的备份机制，可确保数据的准确性、完整性和用于电力营销。应当指出的是，数据共享和交互是打破数据壁垒和使用hbase数据库对不可靠数据进行综合管理所必需的。其中，hbase使用反射坐标来建立有组织的映射表存储系统，并使用许多关键功能组件(如库功能、主服务器和区域服务器)来确保文件存储系统正常运行。
3.2数据安全性分析
对于数据安全保护技术，原始数据可以使用加密或清除方法进行加密。加密方法存储为加密消息。数据清除是通过计算原始数据来实现的。数据使用AES和rsa加密。数据以加密报文的形式传输和存储，电子营销数据的安全性得到增强，经验清楚地表明了数据块链电子营销数据存储机制的有效性能，更适合于数据存储和数据安全性。但是，该系统中使用的分布式数据库无法正常工作以存储不完整的数据。必须根据客户的实际需要存储数据，并确保文件安全。用户在使用数据时不会遇到任何问题或泄露数据。通过抽样分析这两种方法的数据完整性，可根据设置和挑战阶段轻松获得信息完整性，最终方程的建立意味着该方法证明了数据完整性；否则，数据文件可能已损坏。
结束语
目前研究的电力营销数据信息多元回归分析系统分析精准度低，耗时过长，本文利用信息融合技术研究了一种新的电力营销数据多元回归分析系统。根据实验结果可以得出以下结论：（１）所设计系统的回归分析用时短，当实验次数为７００次时，所设计系统的回归分析用时仅为０．８ｓ。（２）所设计系统的分析精准确较高，当电力营销数据量为３００ｂｉｔ时，所设计系统的精准度为６５％。
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