工业大数据分析指南

如今，全球掀起了以制造业转型升级为首要任务的新一轮工业变革，工业大数据通过云计算、物联网、人工智能等技术引领新一轮科技革命，拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一，可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等，对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。 本书围绕着"工业大数据分析”这一重要议题，对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行归纳总结，对其关键共性进行辨识、抽象和提升，而非针对某一特定行业、企业或产品进行阐述。本书从工业大数据分析的概念、特殊性以及常见的问题入手，提出了工业大数据分析框架，并详细阐述了业务理解、数据理解、数据准备、数据建模、模型验证与评估、模型部署这6个工业大数据分析的基本步骤，最后对工业大数据分析的未来进行了展望，为工业大数据分析相关技术研发、设计建模和应用落地提供了理论依据和标准化方法。

这是一本以工业大数据分析为核心的书籍，详细阐述了工业大数据分析的概念、特殊性、常见问题，并提出了工业大数据分析框架，包括业务理解、数据理解、数据准备、数据建模、模型验证与评估、模型部署这6个基本步骤。这本书围绕着工业大数据分析这一重要议题，对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行归纳总结，对其关键共性进行辨识、抽象和提升，而非针对某一特定行业、企业或产品进行阐述。 本书首先介绍了工业大数据分析框架及实践应用，强调了业务理解在数据分析中的重要性，并指出跨业务系统的数据准备是工业大数据分析的基础。接着，本书详细阐述了数据资源梳理与标准化，数据共享交换体系建立等关键技术，并探讨了领域知识在数据建模中的应用，以及验证和评估环节的重要性。 在模型部署方面，本书深入讨论了模型部署的挑战和考虑因素，并强调了模型持续优化的必要性。同时，本书也指出了模型适应性的提升是企业数据治理中的重要环节，并探讨了数据治理在企业中的挑战。 此外，本书还对中国工业大数据的发展策略进行了探讨，并详细阐述了数据预处理在建模分析中的应用，强调了数据预处理在确保数据分析结果准确性和可靠性中的重要性。